车道线数据处理与更新方法、装置及设备与流程
本发明涉及地图数据处理领域，尤其涉及车道线数据处理与更新方法、装置及设备。
背景技术：
高精度地图的精度和时效性是自动驾驶安全的重要保证，高精度地图中的车道线数据更是自动驾驶中用来做横向定位，驾驶态势判断和控制决策的主要参考，因此保证车道线数据的精度和更新的及时性成为了高精地图应用的重大问题。高精度地图中的车道线数据以多边线(polyline)形式进行存储，通过存储多边线的各个形状点坐标来描述车道线数据，而多边线数据量较大，不利于压缩和动态更新。
技术实现要素：
本发明提供了车道线数据处理与更新方法、装置及设备。
一方面，本发明提供了一种车道线数据处理方法，所述方法包括：
获取用于描述连续车道的原始车道线数据，所述原始车道线数据包括至少一条多边线；
对所述原始车道线数据中的多边线进行曲线拟合，以得到每条所述多边线对应的第一曲线；
根据每条多边线对应的第一曲线得到连续车道对应的第二曲线；
获取所述第二曲线对应的目标参数，所述目标参数用于描述所述第二曲线与所述原始车道线数据的相背程度；
在所述目标参数小于预设的形状阈值时，调整第一曲线，并返回根据每条多边线对应的第一曲线得到连续车道对应的第二曲线的步骤。
另一方面还提供了一种车道线数据更新方法，所述车道线数据中通过第二曲线描述连续车道，所述方法包括：
获取新增车道线点云数据；
获取所述车道线点云数据对应的第二曲线集；
从所述第二曲线集中提取待调整曲线集，所述待调整曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度均小于预设的适配阈值；
对所述待调整曲线集中的元素进行调整以得到调整后曲线集，所述调整后曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度不小于所述适配阈值。
另一方面还提供了一种车道线数据处理装置法，所述装置包括：
原始车道线数获取模块，用于获取用于描述连续车道的原始车道线数据，所述原始车道线数据包括至少一条多边线；
拟合模块，用于对所述原始车道线数据中的多边线均进行曲线拟合，以得到每条所述多边线对应的第一曲线；
第二曲线获取模块，用于根据每条多边线对应的第一曲线得到连续车道对应的第二曲线；
目标参数模块，用于获取所述第二曲线对应的目标参数，所述目标参数用于描述所述第二曲线与所述原始车道线数据的相背程度；
控制模块，判断所述目标参数是否小于预设的形状阈值，若否，则调整第一曲线，并重新获取第二曲线。
另一方面还提供了一种车道线数据更新装置，所述车道线数据中通过第二曲线描述连续车道，所述装置包括：
点云数据获取模块，用于获取新增车道线点云数据；
第二曲线集获取模块，用于获取所述车道线点云数据对应的第二曲线集；
适配模块，用于从所述第二曲线集中提取待调整曲线集，所述待调整曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度均小于预设的适配阈值；
调整模块，用于对所述待调整曲线集中的元素进行调整以得到调整后曲线集，所述调整后曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度不小于所述适配阈值。
另一方面还提供了一种车道线数据处理与更新设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行上述的车道线数据处理方法，和/或上述的车道线数据处理方法。
本发明提供的车道线数据处理与更新方法、装置及设备，具有如下技术效果：
(1)对曲线的更新修改只需要调整曲线形状点即可实现，不需要增删点数据，从而具备较好的修改一致性；
(2)曲线描述不需要存储大量点数据，显著降低数据量；
(3)曲线更新调整曲线参数即可，不需要增删点数据，降低运算时间，提升速度；
(4)曲线的几何意义明确，其相关数据处理和调整都可以自动化进行，节省人工时间；
(5)本发明实施例中曲线调整不改变原有道路的拓扑关系，不需要在更新后与原有的道路数据进行匹配，可以直接生成更新包，提升更新速度，降低更新复杂度和出错率；
(6)本发明实施例较大程度保证了数据的继承性，使得地图差分更新的开销最小，满足商业化运营的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1是本发明提供的一种车道线数据处理方法的流程图；
图2(a)是本发明提供的某个点到多边线的投影的示意图；
图2(b)是本发明提供的某个点在本发明实施例得到的第二曲线的投影的示意图；
图3是本发明提供的车道线数据更新方法流程图；
图4是本发明提供的的三维激光点云示意图；
图5(a)是本发明提供的多边线更新的示意图；
图5(b)是本发明提供的曲线更新的示意图；
图6是本发明提供的一种分布式地图应用场景示意图；
图7是本发明提供的适配程度计算方法流程图；
图8是本发明提供的计算车道点云数据与第二曲线的适配程度流程图；
图9是本发明提供的一种车道线数据处理装置框图；
图10是本发明提供的一种车道线数据更新装置框图；
图11是本发明提供的一种车道线数据处理与更新设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
现有的高精度地图车道线数据通常按照多边线形式进行组织，一条车道线可以由多个多边线构成，而多边线由位置点连接构成，位置点的密集程度与地图精度紧密相关，密集的位置点造成了高精度地图的大数据量。此外，多边线的动态更新较为繁琐，需要对具体的位置点进行动态修改，比如增加位置点、删除位置点，改变位置点坐标等，而这一过程难以全自动实现，比对原有地图数据和采集数据之间的差别，在发生数据变化的区域，重新制作高精度地图；相应的，基于动态更新后的数据获取差分数据包的过程也较为繁琐，需要将动态更新后的数据与动态更新前数据进行比对，费时费力。
为了解决原始车道线数据的数据量过大并且动态更新较为繁琐的技术问题，本发明实施例提供了一种车道线数据处理方法，如图1所示，所述方法包括：
s101.获取用于描述连续车道的原始车道线数据，所述原始车道线数据包括至少一条多边线。
具体地，若包括多条多边线，则所述多条多边线首尾相连即可构成连续车道。
现有的高精度地图可以使用多边线来描述车道，首尾相连的多条多边线可以描述一条连续车道，所述连续车道的长度和定义可以根据实际情况进行自适应变动，比如可以将某个国道在每个辖区内的部分作为一条连续车道，也可以将某座大桥或者某条隧道作为一条连续车道。本发明实施例中连续车道长度和定义可以与现有的高精度地图保持一致，即可以从现有的高精度地图之中得到连续车道以及构成连续车道的多边线。
s102.对所述原始车道线数据中的多边线进行曲线拟合，以得到每条所述多边线对应的第一曲线。
本发明实施例并不限定具体的曲线形式。但是，在一个优选的实施方式中，可以通过三维贝塞尔曲线来描述多边线的拟合结果。三维贝塞尔曲线依据四个位置的点坐标即可绘制而得，所述四个位置的点即可被称之三维贝塞尔曲线的形状点，并且随着形状点有规律地移动，三维贝塞尔曲线将产生皮筋伸引一样的变换。
显然，对于三维贝塞尔曲线，仅需四个点即可进行描述，相较于现有技术中需要密集的位置点才能够描述多段线，使用三维贝塞尔曲线拟合多段线的方式显然起到了数据压缩的效果。
进一步，由三维贝塞尔曲线的特性可知，变更形状点的位置能够轻易改变三维贝塞尔曲线的形状，若使用三维贝塞尔曲线描述车道线数据，将使得车道线数据的动态更新变得简单。
s103.根据每条多边线对应的第一曲线得到连续车道对应的第二曲线。
具体地，多边线首尾相连构成连续车道的原始车道线数据，将各个多边线对应的曲线首尾相连即可构成连续车道对应的第二曲线。
s104.获取所述第二曲线对应的目标参数，所述目标参数用于描述所述第二曲线与所述原始车道线数据的相背程度。
在本发明实施例的上一个步骤中，可以获取由三维分段三阶贝塞尔曲线相连接得到的第二曲线，旨在通过第二曲线来拟合连续车道，而拟合的综合目标可以被简单概括为：用于构成第二曲线的第一曲线个数较少，第二曲线和原有车道线数据的拟合误差较小，相邻第一曲线连接处的相关导数值较小。
本发明实施例并不限定目标参数的具体内容。但是，在一个优选的实施方式中，为了将拟合的综合目标较为准确的数值化，可以通过公式e＝α*data_fitting+β*angle_diff+γ*curvagture_diff+ε*length来计算目标参数，其中，e表示目标参数，α、β、γ、ε均预设的权重系数，data_fitting表示数据拟合程度，angle_diff表示相邻第一曲线在连接处的切线角度跳变超过最大允许角度跳变的情况的发生次数，curvagture_diff为相邻第一曲线在连接处的曲率跳变超过最大允许曲率跳变的情况的发生次数，length为超过允许最大长度的第一曲线的个数。
s105.判断所述目标参数是否小于预设的形状阈值.
s106.若否，则调整第一曲线，重新返回根据每条多边线对应的第一曲线得到连续车道对应的第二曲线的步骤。
s107.若是，则流程结束。
在一个优选的实施例中，所述第一曲线的调整方法包括但不限于相邻第一曲线合并，某个第一曲线分裂，扰动某个第一曲线的形状点等。
在另一个优选的实施例中，步骤s104-s106可以通过迭代方式执行以使得第二曲线对应的目标参数可以快速得到最优解，所述迭代方式包括但不限于使用模拟退火仿真。模拟退火算法是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。
事实上，相对于多边线描述连续车道的方式，本发明实施例公开了一种以模拟曲线描述连续车道的技术方案，通过使用模拟曲线代替多边线来描述连续车道，压缩了车道线数据的数据量，并且使得车道线数据的的动态更新变得简单。在得到目标参数满足形状阈值的第二曲线后，即可使用第二曲线来描述连续车道，并将其应用于实际的车道线绘制、基于车道线数据的车载导航以及车辆相关决策之中。
如图2(a)所示，其示出了某个点到多边线的投影的示意图。由图2(a)可知以多边线的不同边为投影参考，某个点可能得到多个投影点，这是由于点到多边线的投影定义不确定而造成的；如图2(b)所示，其示出了某个点在本发明实施例得到的第二曲线的投影的示意图。由图2(b)可知，点在第二曲线上的投影是唯一确定的。投影的确定性可以凸显本发明实施例的通过模拟曲线描述连续车道的技术方案在实际应用上的显著优势，在实际应用中，车道线相关数据的采集、匹配、基于车道线数据的车载导航以及车辆相关决策都可能需要进行点投影，相应的，本发明实施例的几何特性明确的优势即可被显现出来。
进一步地，在一些优选的实施方式中，还可以将第二曲线作为新增字段存储于高精度地图之中，从而使得所述高精度地图既包括精细的点位信息也包括连续车道的拟合曲线，在所述高精度地图之中，可以将每一个连续车道对应的原始车道线数据与所述连续车道对应的第二曲线进行一一对应存储，后续还可以根据所述对应关系进行连续车道的动态更新。
在上述实施例提供使用第二曲线描述连续车道的技术方案的基础之上，本发明实施例进一步提供了一种车道线数据更新方法，所述车道线数据通过第二曲线描述连续车道，所述第二曲线的获取方式可以参考上述实施例相同，本发明实施例不再赘述。所述车道线数据更新方法如图3所示，包括：
s201.获取新增车道线点云数据。
在一个具体的实施方式中，所述点云数据可以通过将高精度采集车采集的新的三维激光点云进行分类而得。如图4所示，采集得到的三维激光点云中，车道线反射率较强，因此，可以根据三维激光点云中点的反射率差异以及位置连通关系提取车道线点云数据。
s202.获取所述车道线点云数据对应的第二曲线集。
具体地，所述车道线点云数据可以落入一条或多条连续车道，每条连续车道均对应一条第二曲线，从而构成第二曲线集。
s203.从所述第二曲线集中提取待调整曲线集，所述待调整曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度均小于预设的适配阈值。
为了从所述第二曲线集中提取待调整曲线集，本发明实施例需要计算车道点云数据与第二曲线集中第二曲线的适配程度，其具体计算方法请详见下文。
若第二曲线集中的第二曲线与车道点云数据的适配程度均大于适配阈值，则不需要调整，待调整曲线集为空，相应的，车道线数据不需要更新；反之，则需要进行调整，车道线数据也需要进行更新。
s204.对所述待调整曲线集中的元素进行调整以得到调整后曲线集，所述调整后曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度不小于所述适配阈值。
具体地，本发明实施例并不限定具体的调整策略，在一个优选的实施方式中，待调整曲线集中的曲线均为三阶贝塞尔曲线，根据三阶贝塞尔曲线的特点，可以拖动其形状点进行调整。因此，在预设调整范围内，可以通过对形状点的调整达到对待调整曲线集中的元素进行调整的目的。具体地，设三阶贝塞尔曲线一共有四个形状点c0(x0,y0,z0),c1(x1,y1,z1),c2(x2,y2,z2),c3(x3,y3,z3)，对每个形状点均可以给定一个变化范围，并在变化范围内变动形状点位置以调整三阶贝塞尔曲线。
进一步地，若所述待调整曲线集中的曲线存在首尾相连的情况，首尾相连的曲线可以一起调整，直至每段曲线的适配程度符合要求。
由上述描述可知，本发明实施例提供的方法通过调整曲线控制点即可达到数据更新的目的，相较于现有技术的多边线存储车道线数据的方式显然更为便捷。如图5(a)所示，其示出了多边线更新的示意图，其需要修改具体的形状点，以增加或减少形状点的方式改变多边线的形状，如图5(b)所示，其示出了本发明实施例中曲线更新的示意图，其并不需变动形状点数目即可调整形状，显然更为便捷。
具体地，所述调整后曲线集即为更新后的数据，在一个可行的实施场景中，还可以根据调整后曲线集和待调整曲线集进行差分计算以得到更新包，所述更新包可以应用于分布式地图应用场景之中。具体地，所述更新包中包括被调整曲线对应的道路的识别符和调整后曲线的参数值，显然相较于现有技术，更新包的数据量可以显著降低。
如图6所示，其示出了一种分布式地图应用场景。所述应用场景中，包括高精度地图采集车、地图数据处理中心和车云平台。在所述应用场景中，所述高精度地图采集车可以将采集得到的高精度点云数据传输至所述地图数据处理中心，所述地图数据处理中心对地图数据进行处理和更新并生成更新包，将生成的更新包传输至车云平台从而更新车云平台车道线地图数据。本发明实施例中所述车云平台可以用于支持自动驾驶或者车辆相关决策。除此之外，所述应用场景还可以包括车辆生产平台，车云平台通过将更新包传输至车辆生产平台从而更新相关车辆中车道线数据。
在另一种分布式地图应用场景中，地图数据处理中心可以与各种可行的终端通信，并通过动态下发软件服务安装包的方式向终端发布更新包。
除此之外，本发明实施例所提供的车道线数据处理以及更新方法能够适用于目前l3级自动驾驶高速自动驾驶地图以及adas高级自动辅助驾驶地图的更新的更新。目前市场上提供的高精地图均是静态的地图，没有大规模自动化的手段进行更新。本发明实施例所提供的方法可以大幅提升自动化水平，形成自动驾驶地图的更新商业解决方案，完善高精地图产品和自动驾驶系统解决方案。
本发明实施例并不限定适配程度的具体内容。但是，在一个优选的实施方式中，为了将适配程度较为准确的数值化，本发明实施例中提供一种车道点云数据与第二曲线的适配程度计算方法，所述第二曲线为空间坐标系中的三维曲线，所述方法如图7所示，包括：
s10.获取第二曲线周围预设范围的车道点云数据。
s20.根据所述第二曲线构建第一坐标系、第二坐标系和第三坐标系，所述第一坐标系用于描述沿所述第二曲线前进方向运动的点在空间直角坐标系中x方向的变化，所述第二坐标系用于描述沿所述第二曲线前进方向运动的点在空间直角坐标系中y方向的变化，所述第三坐标系用于描述沿所述第二曲线前进方向运动的点在空间直角坐标系中z方向的变化。
s30.计算所述第二曲线的第一投影曲线、第二投影曲线和第三投影曲线，所述第一投影曲线是第二曲线在所述第一坐标系中的投影，所述第二投影曲线是第二曲线在所述第二坐标系中的投影，所述第三投影曲线是所述第二曲线在所述第三坐标系中的投影。
s40.根据所述车道点云数据在所述第一坐标系绘制第一离散点云、在所述第二坐标系绘制第二离散点云、并在所述第三坐标系绘制第三离散点云。
s50.根据第一位置关系、第二位置关系和第三位置关系计算得到车道点云数据与第二曲线的适配程度；所述第一位置关系为第一坐标系中第一投影曲线与第一离散点云的位置关系，所述第二位置关系为第二坐标系中第二投影曲线与第一离散点云的位置关系，所述第三位置关系为第三坐标系中第三投影曲线与第三离散点云的位置关系。
本发明实施例中以第二曲线的延伸方向作为适配切入点，通过计算沿第二曲线延伸方向第二曲线的空间位置与车道点云的空间位置的关系来计算车道点云数据与第二曲线的适配程度，在适配程度的计算过程中将空间三个方向都加以考虑，能够较为科学准确地获取第二曲线与车道点云的适配程度评价结果。
本发明实施例并不限定根据第一位置关系、第二位置关系和第三位置关系计算得到车道点云数据与第二曲线的适配程度的具体方法，在一个优选的实施方式中，其采用下述方法计算车道点云数据与第二曲线的适配程度，所述方法如图8所示，包括：
s501.根据第一位置关系得到第一适配度、根据第二位置关系得到第二适配度，并根据第三位置关系得到第三适配度。
本发明实施例中适配度与位置关系一一对应，即通过位置关系可以唯一确定适配度，第一适配度、第二适配度和第三适配度的计算方法可以相同，本发明实施例中适配度可以通过公式
s502.根据所述第一适配度、第二适配度和第三适配度计算车道点云数据与第二曲线的适配程度。
本发明实施例中并不限定根据所述第一适配度、第二适配度和第三适配度计算车道点云数据与第二曲线的适配程度的具体方法，在一个优选的实施方式中，可以根据公式
本发明实施例提供了车道线数据处理与更新方法，旨在于通过拟合曲线代替多边线来描述车道线。相较于现有技术，其具备下述显著优势：
(1)对曲线的更新修改只需要调整曲线形状点即可实现，不需要增删点数据，从而具备较好的修改一致性；
(2)曲线描述不需要存储大量点数据，显著降低数据量；
(3)曲线更新调整曲线参数即可，不需要增删点数据，降低运算时间，提升速度；
(4)曲线的几何意义明确，其相关数据处理和调整都可以自动化进行，节省人工时间；
(5)本发明实施例中曲线调整不改变原有道路的拓扑关系，不需要在更新后与原有的道路数据进行匹配，可以直接生成更新包，提升更新速度，降低更新复杂度和出错率；
(6)本发明实施例较大程度保证了数据的继承性，使得地图差分更新的开销最小，满足商业化运营的需求。
进一步地，本发明实施例提供了一种车道线数据处理装置，如图9所示，所述装置包括：
原始车道线数获取模块301，用于获取用于描述连续车道的原始车道线数据，所述原始车道线数据包括至少一条多边线；
拟合模块302，用于对所述原始车道线数据中的多边线均进行曲线拟合，以得到每条所述多边线对应的第一曲线；
第二曲线获取模块303，用于根据每条多边线对应的第一曲线得到连续车道对应的第二曲线；
目标参数模块304，用于获取所述第二曲线对应的目标参数，所述目标参数用于描述所述第二曲线与所述原始车道线数据的相背程度；
控制模块305，判断所述目标参数是否小于预设的形状阈值，若否，则调整第一曲线，并重新获取第二曲线。
本发明实施例中公开的一种车道线数据处理装置与方法实施例均基于相同发明构思。
进一步地，本发明实施例提供了一种车道线数据更新装置，所述车道线数据中通过第二曲线描述连续车道，如图10所示，所述装置包括：
点云数据获取模块401，用于获取新增车道线点云数据；
第二曲线集获取模块402，用于获取所述车道线点云数据对应的第二曲线集；
适配模块403，用于从所述第二曲线集中提取待调整曲线集，所述待调整曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度均小于预设的适配阈值；
调整模块404，用于对所述待调整曲线集中的元素进行调整以得到调整后曲线集，所述调整后曲线集中的元素与所述车道点云数据的适配程度不小于所述适配阈值。
本发明实施例中公开的一种车道线数据更新装置与方法实施例均基于相同发明构思。
本发明实施例还提供了一种车道线数据处理与更新设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实施例所述的车道线数据处理方法，和/或实施例所述的车道线数据处理方法。
具体地，本发明实施例公开了一种车道线数据处理与更新设备的结构图，如图11所示，所述设备1200包括中央处理单元(cpu)1201、包括随机存取存储器(ram)1202和只读存储器(rom)1203的系统存储器1204，以及连接系统存储器1204和中央处理单元1201的系统总线1205。所述设备1200还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(i/o系统)1206，和用于存储操作系统1213、应用程序1214和其他程序模块1215的大容量存储设备1207。
所述基本输入/输出系统1206包括有用于显示信息的显示器1208和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1209。其中所述显示器1208和输入设备1209都通过连接到系统总线1205的输入输出控制器1210连接到中央处理单元1201。所述基本输入/输出系统1206还可以包括输入输出控制器1210以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器1210还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备1207通过连接到系统总线1205的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1201。所述大容量存储设备1207及其相关联的计算机可读介质为设备1200提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备1207可以包括诸如硬盘或者cd-rom驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括ram、rom、eprom、eeprom、闪存或其他固态存储其技术，cd-rom、dvd或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1204和大容量存储设备1207可以统称为存储器。
根据本发明的各种实施例，所述设备1200还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即设备1200可以通过连接在所述系统总线1205上的网络接口单元1211连接到网络1212，或者说，也可以使用网络接口单元1211来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行。上述一个或者一个以上程序包含用于执行上述实施例所述的车道线数据处理方法，和/或实施例所述的车道线数据处理方法的指令。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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