地图数据的处理方法、装置及可读存储介质与流程

本发明涉及计算机技术，尤其涉及一种地图数据的处理方法、装置及可读存储介质。

背景技术：

无人驾驶技术的发展离不开其所基于的电子地图的发展。其中，与传统导航电子地图相比，高精度电子地图为无人驾驶设备提供了精度更高、实时性更强、信息更为丰富的地图服务。

在现有技术中，高精度电子地图中会包括有无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时会用到全部数据，例如道路、车道、路口、标识、红绿灯等的地图数据，这些地图数据一般为矢量数据。通过无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时会下载和读取存储在服务器的高精度电子地图，以实现其驾驶功能。

但是，由于高精度电子地图的信息量极大，其所占据的物理文件尺寸很大，不利于无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时对其的下载和获取。

技术实现要素：

针对上述提及的现有的高精度电子地图的所占据的物理文件尺寸很大，无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时对高精度电子地图的下载和获取所需时间较长，加载效率较低的问题，本发明提供了一种地图数据的处理方法、装置及可读存储介质。

一方面，本发明提供了一种地图数据的处理方法，包括：

接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据；

根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块；

将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。

在其中一种可选的实施方式中，所述接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据之前，还包括：

根据世界的地理特征对世界完整地图进行划分，获得世界的多个地图区块。

在其中一种可选的实施方式中，所述目标物体的地理坐标信息为所述目标物体轮廓的坐标；

相应的，所述根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块，包括：

判断所述目标物体轮廓的坐标是否与相邻地图区块之间的分界线坐标存在交点；

若是，则将分界线所属于的若干相邻的地图区块作为所述目标物体所属于的地图区块；

若否，则根据各地图区块的范围坐标确定所述目标物体所属于的唯一地图区块。

在其中一种可选的实施方式中，所述将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图之后，还包括：

接收无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时发起的地图获取请求，所述地图获取请求中包括所述无人驾驶设备当前的位置坐标；

根据所述位置坐标，确定所述无人驾驶设备所在的目标地图区块；

将所述无人驾驶设备所在的目标地图区块的矢量瓦片发送至所述无人驾驶设备，以供其根据所述地图区块的矢量瓦片执行自动驾驶任务。

在其中一种可选的实施方式中，所述确定所述无人驾驶设备所在的目标地图区块之后，还包括：

根据所述目标地图区块确定与所述目标地图区块相邻的若干地图区块；

所述将所述无人驾驶设备所在的目标地图区块的矢量瓦片发送至所述无人驾驶设备，包括：

将所述目标地图区块的矢量瓦片以及所述目标地图区块相邻的若干地图区块的矢量瓦片发送至所述无人驾驶设备。

又一方面，本发明提供了一种地图数据的处理装置，包括：

采集模块，用于接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据；

处理模块，用于根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块；

存储模块，用于将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。

在其中一种可选的实施方式中，所述处理模块在所述接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据之前，还用于根据世界的地理特征对世界完整地图进行划分，获得世界的多个地图区块。

在其中一种可选的实施方式中，该地图数据的处理装置还包括通信模块；

所述通信模块用于接收无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时发起的地图获取请求，所述地图获取请求中包括所述无人驾驶设备当前的位置坐标；

相应的，所述处理模块，还用于根据所述位置坐标，确定所述无人驾驶设备所在的目标地图区块；以供所述通信模块将所述无人驾驶设备所在的目标地图区块的矢量瓦片发送至所述无人驾驶设备。

再一方面，本发明提供了一种地图数据的处理装置，包括：存储器、与所述存储器连接的处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，

所述处理器运行所述计算机程序时执行如前任一项所述的方法。

最后一方面，本发明提供了一种可读存储介质，包括程序，当其在终端上运行时，使得终端执行如前任一项所述的方法。

本发明提供的地图数据的处理方法、装置及可读存储介质接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据；根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块；将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图，通过将目标物体的地图数据按照其所属的地图区块进行存储，以获得由各地图区块的矢量瓦片构成的高精度电子地图，从而实现对高精度电子地图进行分块存储，进而便于无人驾驶设备对其的下载和使用，有效解决了现有技术中由于高精度电子地图屋里文件尺寸较大而导致的加载效率低的问题。

附图说明

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

图1为本发明基于的网络架构示意图；

图2为本发明实施例一提供的一种地图数据的处理方法的流程示意图；

图3为本发明实施例二提供的一种地图数据的处理方法的流程示意图；

图4为本发明实施例三提供的一种地图数据的处理装置的结构示意图；

图5为本发明实施例四提供的一种地图数据的处理装置的硬件示意图。

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

无人驾驶技术的发展离不开其所基于的电子地图的发展。其中，与传统导航电子地图相比，高精度电子地图为无人驾驶设备提供了精度更高、实时性更强、信息更为丰富的地图服务。

在现有技术中，高精度电子地图中会包括有无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时会用到全部数据，例如道路、车道、路口、标识、红绿灯等的地图数据，这些地图数据一般为矢量数据。通过无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时会下载和读取存储在服务器的高精度电子地图，以实现其驾驶功能。

但是，由于高精度电子地图的信息量极大，其所占据的物理文件尺寸很大，不利于无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时对其的下载和获取。

针对上述提及的技术问题，本发明提供了一种地图数据的处理方法、装置及可读存储介质。需要说明的是，本申请提供地图数据处理方法、装置及可读存储介质可运用在广泛在与高精度电子地图相关的应用场景中，这些应用场景包括但不限制于：基于高精度电子地图的无人驾驶导航领域，高精度电子地图的制作、更新和编辑等。

图1为本发明基于的网络架构示意图，如图1所示，在本发明所基于的网络架构中可包括采集车1、地图数据的处理装置2以及无人驾驶设备3。该采集车1和无人驾驶设备3可分别与地图数据的处理装置2通过无线通信的方式取得连接并进行数据交互。此外，本发明所提供的地图数据的处理装置2具体可由架设在云端的服务器或服务器集群构成，该云端的服务器或服务器集群可执行处理逻辑以及运算逻辑。此外，本发明可运用在对电子地图的制作、更新或编辑等场景中，因此，该地图数据的处理装置2可与电子地图的制作、更新或编辑平台结合，本实施方式对此不进行限制。

图2为本发明实施例一提供的一种地图数据的处理方法的流程示意图。

如图2所示，该地图数据的处理方法包括：

步骤101、接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据。

步骤102、根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块。

步骤103、将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。

需要说明的是，本发明提供的地图数据的处理方法的执行主体具体可为图1所示的地图数据的处理装置。

具体来说，本发明提供了一种地图数据的处理方法，首先，地图数据的处理装置接收由采集车所采集的目标物体的地理坐标信息和地图数据。需要说明的是，采集车一般会按照预设采集路线对采集路线沿线的各物体进行数据采集，当完成数据采集后，采集车会将各物体的数据发送至地图数据的处理装置中以供其处理。其中，采集车发送的物体的数据包括有地理坐标信息和地图数据。地理坐标信息用于表示该物体所在的地理位置，例如gps坐标等；而地图数据则可用于表示该物体的存在形态等信息，例如物体轮廓信息，与其他物体的连接关系等等。

随后，地图数据的处理装置将根据接收到的目标物体的地理坐标信息，确定该目标物体所属于的地图区块。其中，地图区块是预先构建的，其可基于世界的地理特征对世界完整地图进行划分获得。

进一步来说，针对于城市地图来讲，其一般地理特征分布较为平均，其地图区块的划分可依据行政区，也可采用其他划分方式；针对于郊区/山区/荒芜地区地图来讲，其一般地理特征分布较为杂乱，其地图区块的划分可依据该地区的真实地理形态，如经纬度、海拔等。当然，经过划分的多个地图区块可构成完整的世界地图。

目标物体的地理坐标信息可包括有目标物体轮廓的坐标，例如，目标物体为某一条路，那么目标物体轮廓的坐标则可为该路的边缘的经纬度。而相应的根据所述目标物体的地理坐标信息确定目标物体所属于的地图区块，则可通过如下方式确定：判断目标物体轮廓的坐标是否与相邻地图区块之间的分界线坐标存在交点；若是，则将分界线所属于的若干相邻的地图区块作为所述目标物体所属于的地图区块；若否，则根据各地图区块的范围坐标确定所述目标物体所属于的唯一地图区块。也就是说，将该条路的边缘的经纬度与预先划分的各地图区块的范围进行比对，可判断获知该条路是否跨越多个地图区块，即该条路的轮廓的坐标是否与相邻地图区块之间的分界线坐标存在交点。一旦该条路跨越多个地图区块，则可将该多个地图区块均作为该条路所属于的地图区块，相应的，若该条路的轮廓的坐标均位于同一地图区块内，则该条路仅属于唯一地图区块。

在地图数据的处理装置完成对目标物体所属于的地图区块的确定之后，地图数据的处理装置将目标物体的地图数据存储至地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。通过采用上述方式，能够使得高精度电子地图被划分为多个地图区块并以矢量瓦片的方式进行存储，进而便于无人驾驶设备以高精度电子地图的矢量瓦片为加载单元，对高精度电子地图进行加载和使用。

本发明实施例一提供的地图数据的处理方法，通过接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据；根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块；将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图，通过将目标物体的地图数据按照其所属的地图区块进行存储，以获得由各地图区块的矢量瓦片构成的高精度电子地图，从而实现对高精度电子地图进行分块存储，进而便于无人驾驶设备对其的下载和使用，有效解决了现有技术中由于高精度电子地图屋里文件尺寸较大而导致的加载效率低的问题。

基于上述实施例一，本实施例二提供了一种地图数据的处理方法，图3为本发明实施例二提供的一种地图数据的处理方法的流程示意图。

如图3所示，该地图数据的处理方法包括：

步骤201、接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据。

步骤202、根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块。

步骤203、将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。

步骤204、接收无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时发起的地图获取请求，所述地图获取请求中包括所述无人驾驶设备当前的位置坐标。

步骤205、根据所述位置坐标，确定所述无人驾驶设备所在的目标地图区块。

步骤206、将所述无人驾驶设备所在的目标地图区块的矢量瓦片发送至所述无人驾驶设备，以供其根据所述地图区块的矢量瓦片执行自动驾驶任务。

具体来说，本实施例二提供的地图数据的处理方法的执行主体应为图1所示的地图数据的处理装置。

与实施例一类似的是，首先，地图数据的处理装置接收由采集车所采集的目标物体的地理坐标信息和地图数据。需要说明的是，采集车一般会按照预设采集路线对采集路线沿线的各物体进行数据采集，当完成数据采集后，采集车会将各物体的数据发送至地图数据的处理装置中，以供其处理。其中，采集车发送的物体的数据包括有地理坐标信息和地图数据。地理坐标信息用于表示该物体所在的地理位置，例如gps坐标等；而地图数据则可用于表示该物体的存在形态等信息，例如物体轮廓信息，与其他物体的连接关系等等。

随后，地图数据的处理装置将根据接收到的目标物体的地理坐标信息，确定该目标物体所属于的地图区块。其中，地图区块是预先构建的，其是基于世界的地理特征对世界完整地图进行划分得到。进一步来说，针对于城市地图来讲，其一般地理特征分布较为平均，其地图区块的划分可依据行政区，也可采用其他划分方式；针对于郊区/山区/荒芜地区地图来讲，其一般地理特征分布较为杂乱，其地图区块的划分可依据该地区的真实地理形态，如经纬度、海拔等。当然，经过划分的多个地图区块可构成完整的世界地图。

进一步来说，目标物体的地理坐标信息可包括有目标物体轮廓的坐标，例如，目标物体为某一条路，那么目标物体轮廓的坐标则可为该路的边缘的经纬度。而相应的根据所述目标物体的地理坐标信息确定目标物体所属于的地图区块，则可通过如下方式确定：判断目标物体轮廓的坐标是否与相邻地图区块之间的分界线坐标存在交点；若是，则将分界线所属于的若干相邻的地图区块作为所述目标物体所属于的地图区块；若否，则根据各地图区块的范围坐标确定所述目标物体所属于的唯一地图区块。也就是说，将该条路的边缘的经纬度与预先划分的各地图区块的范围进行比对，可判断获知该条路是否跨越多个地图区块，即该条路的轮廓的坐标是否与相邻地图区块之间的分界线坐标存在交点。一旦该条路跨越多个地图区块，则可将该多个地图区块均作为该条路所属于的地图区块，相应的，若该条路的轮廓的坐标均位于同一地图区块内，则该条路仅属于唯一地图区块。

在地图数据的处理装置完成对目标物体所属于的地图区块的确定之后，地图数据的处理装置将目标物体的地图数据存储至地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。通过采用上述方式，能够使得高精度电子地图被划分为多个地图区块并以矢量瓦片的方式进行存储，进而便于无人驾驶设备对高精度电子地图的加载和使用。

与实施例一不同的是，本发明实施例二提供的地图数据的处理方法还包括接收无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时发起的地图获取请求，其中该地图获取请求中包括无人驾驶设备当前的位置坐标。地图数据的处理装置将根据接收到的无人驾驶设备的位置坐标，确定其所在的目标地图区块，并将目标地图区块的矢量瓦片发送至无人驾驶设备，以供其根据所述地图区块的矢量瓦片执行自动驾驶任务。

优选的，为了进一步提高无人驾驶设备加载高精度电子地图的效率，在确定无人驾驶设备所在的目标地图区块之后，还可根据该目标地图区块确定与之相邻的其他地图区块。随后，地图数据的处理装置可将目标地图区块的矢量瓦片以及其相邻的其他地图区块的矢量瓦片一并发送至无人驾驶设备，以供其使用。

本实施例二提供的地图数据的处理方法在实施例一的基础上，还根据无人驾驶设备的位置坐标，向其发送与之相应的目标地图区块的矢量瓦片，从而使无人驾驶设备能够快速加载高精度电子地图，进而进一步提高了加载效率。

图4为本发明实施例三提供的一种地图数据的处理装置的结构示意图，如图4所示，该地图数据的处理装置包括：

采集模块10，用于接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据；

处理模块20，用于根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块；

存储模块30，用于将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图。

可选的，所述处理模块20在所述接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据之前，还用于根据世界的地理特征对世界完整地图进行划分，获得世界的多个地图区块。

可选的，还包括通信模块；所述通信模块用于接收无人驾驶设备在执行自动驾驶任务时发起的地图获取请求，所述地图获取请求中包括所述无人驾驶设备当前的位置坐标；

相应的，所述处理模块20，还用于根据所述位置坐标，确定所述无人驾驶设备所在的目标地图区块；以供所述通信模块将所述无人驾驶设备所在的目标地图区块的矢量瓦片发送至所述无人驾驶设备。

本发明实施例三提供的地图数据的处理装置，接收采集获取的目标物体的地理坐标信息和地图数据；根据所述目标物体的地理坐标信息确定所述目标物体所属于的地图区块；将所述地图数据存储至所述地图区块的矢量瓦片中，根据各地图区块的矢量瓦片获得高精度电子地图，通过将目标物体的地图数据按照其所属的地图区块进行存储，以获得由各地图区块的矢量瓦片构成的高精度电子地图，从而实现对高精度电子地图进行分块存储，进而便于无人驾驶设备对其的下载和使用，有效解决了现有技术中由于高精度电子地图屋里文件尺寸较大而导致的加载效率低的问题。

图5为本发明实施例四提供的一种地图数据的处理装置的硬件示意图。如图5所示，该地图数据的处理装置包括：处理器42及存储在存储器41上并可在处理器42上运行的计算机程序，处理器42运行计算机程序时执行上述实施例的方法。

本发明还提供一种可读存储介质，包括程序，当其在终端上运行时，使得终端执行上述任一实施例的方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。