【技术实现步骤摘要】
本申请涉及交通信息处理，尤其涉及一种基于地图的智能驾驶实现方法、装置、车辆、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、高精度地图(high definition map，hd map)的设计追求高精度和丰富的地理要素，以满足自动驾驶和高级驾驶辅助系统的需求。其中，可以通过高精度测绘级移动测量设备，高线束激光雷达、全景影像设备、组合惯导系统等提供高精度的原始数据采集。通过结合点云数据和图像数据，可以抽象出现实世界的地理要素，如车道标线、交通标牌等，以及基于现场情况和专业经验，人工添加大量的隐性要素，这些要素可能包括弱势道路使用者(vulnerable road users，vru)的信息、全封闭道路的标识等，以满足功能安全性和安全冗余性的需求。
2、在智能驾驶领域，数据的“鲜度”或实时性变得越来越重要。随着自动驾驶和辅助驾驶技术的发展，车辆需要依赖最新的地图数据来做出准确的决策。如果高精度地图与车辆的实时感知数据之间存在偏差，可能会增加驾驶算法的复杂性，并影响其判断的准确性。目前高精度地图的更新速度难以满足自动驾驶和高级驾驶辅助系统对数据实时性和鲜度的需求。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于地图的智能驾驶实现方法、装置、车辆、存储介质及程序产品，用以达到满足自动驾驶和高级驾驶辅助系统对地图数据的精度和鲜度需求的效果。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于地图的智能驾驶实现方法，所述方法包括：
3、基于从云端获取的轻量级地图数据控制车辆进行辅助
4、在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，基于所述轻量级地图数据提供的车道边界控制所述车辆保持行驶在车道内，实现依靠车道边界而非车道中心线进行车辆控制。
5、在一种可能的实施方式中，所述基于所述轻量级地图数据提供的车道边界控制所述车辆保持行驶在车道内，包括：
6、在车辆行驶过程中，从所述轻量级地图数据中提取出所述车辆当前行驶车道的车道边界；
7、从所述当前行驶车道的车道边界中选择出参考边界，所述参考边界为控制车辆行驶轨迹的基准边界；
8、控制所述车辆与所述参考边界之间的距离在预设距离范围内，以控制所述车辆保持行驶在车道内。
9、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
10、在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，当规划的车道级行驶路径指示前方需执行车辆变道时，确定所述车辆的当前行驶车道和变道的目标车道，所述车道级行驶路径是基于所述轻量级地图数据进行车道级的路径规划生成的；
11、从所述轻量级地图数据中提取出所述当前行驶车道的车道边界、所述目标车道的车道边界和所述当前行驶车道与所述目标车道之间的可变道位置点，所述可变道位置点为所述当前行驶车道与所述目标车道之间的车道边界从实线变为虚线的位置；
12、基于提取的所述可变道位置点、所述当前行驶车道的车道边界和所述目标车道的车道边界，在所述当前行驶车道和所述目标车道的车道区域范围内定义可变道区域，所述可变道区域是指允许车辆变道的区域；
13、控制所述车辆在所述可变道区域内进行车辆变道。
14、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
15、在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，当规划的车道级行驶路径指示前方需通过交叉路口时，确定所述车辆的当前行驶车道和通过所述交叉路口后允许驶入的目标驶入车道，所述目标驶入车道包含可驶入的最外侧车道和最内侧车道；
16、从所述轻量级地图数据中提取出所述当前行驶车道的车道边界、所述最外侧车道的车道边界和所述最内侧车道的车道边界；
17、基于提取的所述当前行驶车道的车道边界、所述最外侧车道的车道边界和所述最内侧车道的车道边界，在交叉路口区域范围内定义路口可通行区域，所述路口可通行区域是指允许车辆行驶的可安全通过交叉路口的区域；
18、控制所述车辆在所述路口可通行区域内通过所述交叉路口。
19、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
20、在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，当沿着规划的车道级行驶路径行驶时预测到车辆侧面与前方障碍物会发生碰撞，从所述轻量级地图数据中提取出所述当前行驶车道的车道边界；
21、基于提取的所述当前行驶车道的车道边界，结合检测到的障碍物位置信息，在所述当前行驶车道的车道区域范围内定义窄路可通行区域，所述窄路可通行区域是指允许车辆行驶的不会与障碍物发生碰撞的区域；
22、控制所述车辆在所述窄路可通行区域内行驶，以避免与障碍物发生碰撞。
23、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
24、在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，通过车辆传感器检测当前行驶车道的实际边界；
25、从所述轻量级地图数据中提取出所述当前行驶车道的车道边界；
26、将检测的所述实际边界与提取的所述当前行驶车道的车道边界进行比较，获得比较结果；
27、基于所述比较结果，确定是否生成提醒信息，所述提醒信息用于提醒用户接管车辆。
28、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
29、对车辆传感器检测的环境感知数据进行矢量化处理，生成车端矢量数据；
30、向云端发送所述车端矢量地图数据，所述云端用于在获取到目标路段的多个车端矢量数据后，基于所述多个车端矢量数据提取所述目标路段的地图要素，以及基于提取的所述地图要素更新所述目标路段的轻量级地图数据。
31、第二方面，本申请实施例提供一种基于地图的智能驾驶实现装置，所述装置包括：
32、辅助驾驶模块，用于基于从云端获取的轻量级地图数据控制车辆进行辅助驾驶，所述轻量级地图数据为轻量级的高精度地图数据，所述轻量级地图数据提供辅助驾驶所需的关键地图要素，所述关键地图要素包含车道边界；
33、控制模块，用于在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，基于所述轻量级地图数据提供的车道边界控制所述车辆保持行驶在车道内，实现依靠车道边界而非车道中心线进行车辆控制。
34、在一种可能的实施方式中，所述控制模块具体用于：
35、在车辆行驶过程中，从所述轻量级地图数据中提取出所述车辆当前行驶车道的车道边界；
36、从所述当前行驶车道的车道边界中选择出参考边界，所述参考边界为控制车辆行驶轨迹的基准边界；
37、控制所述车辆与所述参考边界之间的距离在预设距离范围内，以控制所述车辆保持行驶在车道内。
38、在一种可能的实施方式中，所述基于地图的智能驾驶实现装置具体还用于：
39、在所述车辆处于所述辅助驾驶状态下，当规划的车道级行驶路径指示前方需执行车辆变道时，确定所述车辆的当前行驶车道和变道的目标车道，所述车道级行驶路径是基于所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于地图的智能驾驶实现方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述轻量级地图数据提供的车道边界控制所述车辆保持行驶在车道内，包括：
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于地图的智能驾驶实现装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器，处理器；
10.一种计算机可读存储介质/计算机程序产品，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于地图的智能驾驶实现方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述轻量级地图数据提供的车道边界控制所述车辆保持行驶在车道内，包括：
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-2任一项所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘日恒，张新，郝虑远，王海楠，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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