一种分布式的车道级引导线构建方法及装置与流程

1.本发明实施例涉及高精度地图技术领域，尤其涉及一种分布式的车道级引导线构建方法及装置。


背景技术：

2.目前在自动驾驶领域，以车道级的引导线作为先验知识，搭配导航引擎完成车道级别的路径规划，再配合智驾车辆上的传感器感知搭配智驾决策系统，实时决策达到自动驾驶是当前比较流行且可行的发展方向。车道级别的引导线是其中不可或缺的一环，是智驾车辆在附近没有障碍干扰的情况下如何驾驶的主要参考，那么在如何快速生成并更新车道级引导线的技术难点上，通过众多搭载低成本采集设备的车辆采集数据的“众包”模式独树一帜。在众包地图中，数据源可谓是铺天盖地的，可以是出行公司的浮动车的轨迹数据，也可以是搭载低成本采集设备的乘用车数据等等，那么如何处理消化这些数据并将其转换为高精度地图中的车道级引导线，单纯依靠传统的人工制图是不现实的。在这种背景下应运而生的对策便是能够降低人工成本的自动化构图系统和能够应对大数据量的分布式系统。
3.目前在构建高精度众包地图领域，传统做法依旧是将采集的大量数据按区域或项目划分为不同的场景，比如高速场景，城区场景等，再将一个个场景划分为多个小任务，分配给对应的制图人员，最后将多个任务合并最终得到一块指定区域的高精度地图。这种制图方案的缺陷是人工成本过高和制图周期过长，另外一个重要缺陷则是分配的任务均衡度很难控制，单个任务过小则任务数量过大，会导致频繁的制图任务分配与切换，单个任务过大，则需要考虑单台机器的负载以及制图软件能够支撑的问题。


技术实现要素：

4.本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种分布式的车道级引导线构建方法及装置。
5.为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供一种分布式的车道级引导线构建方法，包括：
6.步骤s1、遍历高精度地图中的路口数据，以路口、路口对应的驶入道路和驶出道路构建一个任务单元，对所述高精度地图进行分组划分；
7.步骤s2、在每个任务单元内，以路口形状构建路口缓冲区，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹，统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类，以基于不同轨迹分类确定每个任务单元内的车道级引导线；
8.步骤s3、对各所述任务单元进行同名道路、同名车道匹配，以进行多个任务单元的融合。
9.作为优选的，所述步骤s1具体包括：
10.搜索高精度地图中的道路汇合点，以所述道路汇合点为路口节点，以连接所述路口节点的道路为有向边，基于每个路口节点及对应的有向边构建独立的任务单元。
11.作为优选的，所述步骤s2中，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹后，还包括：
12.通过基于滑动窗口的道格拉斯普克算法对轨迹进行形点抽希处理，并对所述轨迹进行形点加密；
13.基于轨迹的线型特性，通过弗朗明歇距离算法对轨迹进行线性聚类分析，剔除飘飞的轨迹。
14.作为优选的，所述步骤s2中，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类具体包括：
15.以车道级的驶入车道和驶出车道组合作为分组标签，对所有轨迹进行分类；
16.对每一组分类，根据路口缓冲区对轨迹进行切割，保持分组内的轨迹具有相同的驶入边界和驶出边界，计算分组内所有轨迹点的中位数点、均值点、轨迹长度、速度和曲率，以构建特征矩阵；
17.对每一组分类的轨迹进行最优等级、次优等级标记，并基于轨迹的特征矩阵进行多分类模型训练，预测为最优的轨迹为车道级引导线的备选引导线。
18.作为优选的，所述步骤s2中，预测为最优的轨迹为车道级引导线的备选引导线后，还包括：
19.基于不同速度区间对所述备选引导线进行分类，以确定不同速度区间的最优车道级引导线。
20.作为优选的，所述步骤s3具体包括：
21.将每两个具有同名道路的的任务单元进行匹配，对匹配后的任务单元再进行两两匹配，直至所有任务单元均匹配完成。
22.作为优选的，所述步骤s2中，对每一组分类的轨迹进行最优等级、次优等级标记，具体包括：
23.对轨迹进行真值标定，对每组分类的轨迹进行优先等级标注，选取其中10％标记为最优等级，20％标记为次优等级，其余标记为不推荐。
24.第二方面，本发明实施例提供一种分布式的车道级引导线构建装置，包括：
25.多任务划分模块，遍历高精度地图中的路口数据，以路口、路口对应的驶入道路和驶出道路构建一个任务单元，对所述高精度地图进行分组划分；
26.单任务车道级引导线构建模块，在每个任务单元内，以路口形状构建路口缓冲区，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹，统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类，以基于不同轨迹分类确定每个任务单元内的车道级引导线；
27.多任务融合模块，对各所述任务单元进行同名道路、同名车道匹配，以进行多个任务单元的融合。
28.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面实施例所述分布式的车道级引导线构建方法的步骤。
29.第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算
机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述分布式的车道级引导线构建方法的步骤。
30.本发明的有益效果是：通过对大批量轨迹数据的深度学习和统计分析模型去筛选具备普适性的轨迹作为众包地图的车道级引导线，制作效率大大提升；相较于传统制图基于制图人员的任务划分与分配，以路口和与之相连的驶入驶出道路为单元进行划分，单个任务基本是均衡的，并且可以快速将一块很大的地图自动化拆分为很多个相互均衡的任务；通过众多采集车轨迹数据的深度学习和统计分析模型筛选出来的车道级引导线比通过逻辑算法拟合出来的引导线会更加真实，更加符合人类的驾驶习惯。
附图说明
31.图1为本发明实施例的分布式的车道级引导线构建方法流程框图；
32.图2为本发明实施例的分布式的车道级引导线构建方法具体流程图；
33.图3为本发明实施例的电子设备示意图；
34.图4为本发明实施例的计算机可读存储介质示意图。
具体实施方式
35.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，显然，所描述的实施例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作出创造性劳动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。
36.目前在构建高精度众包地图领域，传统做法依旧是将采集的大量数据按区域或项目划分为不同的场景，比如高速场景，城区场景等，再将一个个场景划分为多个小任务，分配给对应的制图人员，最后将多个任务合并最终得到一块指定区域的高精度地图。这种制图方案的缺陷是人工成本过高和制图周期过长，另外一个重要缺陷则是分配的任务均衡度很难控制，单个任务过小则任务数量过大，会导致频繁的制图任务分配与切换，单个任务过大，则需要考虑单台机器的负载以及制图软件能够支撑的问题。
37.为了实现在低成本下快速分配任务生成高精度地图的车道级引导线，本发明实施例提供一种分布式的车道级引导线构建方法及装置，以路口和与之相连的驶入驶出道路为单元进行划分，单个任务基本是均衡的，并且可以快速将一块很大的地图自动化拆分为很多个相互均衡的任务；通过众多采集车轨迹数据的深度学习和统计分析模型筛选出来的车道级引导线比通过逻辑算法拟合出来的引导线会更加真实，更加符合人类的驾驶习惯。以下将通过多个实施例进行展开说明和介绍。
38.图1至图2为本发明实施例提供一种分布式的车道级引导线构建方法，包括：
39.步骤s1、遍历高精度地图中的路口数据，以路口、路口对应的驶入道路和驶出道路构建一个任务单元，对所述高精度地图进行分组划分；
40.对道路级要素进行收集和整理，主要包括路口、道路和道路内拓扑连通，搜索高精度地图中的道路汇合点，以所述道路汇合点为路口节点，以连接所述路口节点的道路为有向边，基于每个路口节点及对应的有向边构建独立的任务单元。
41.本实施例中，以路口(道路汇合点)和其驶入道路、驶出道路作为一个独立的任务
单元；基于有向图结构的思想，将道路汇合点当做路口节点，连接的道路当做路口节点的有向边，那么每一个路口节点和其相连的有向边就是一个独立的任务单元，多个路口节点通过同名有向边的衔接就可以完成整个有向图结构的构建。在本实施例中，遍历路口数据，统计每个路口的驶入道路和驶出道路，按路口分组，每一个路口即为一个任务单元。
42.步骤s2、在每个任务单元内，以路口形状构建路口缓冲区，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹，统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类，以基于不同轨迹分类确定每个任务单元内的车道级引导线；
43.在单个任务单元内，以路口形状构建一定距离的缓冲区，根据缓冲区的范围，收集穿过该缓冲区的所有轨迹，考虑到众包数据源的多源性，不同数据中轨迹的间距和精度都是不稳定的，可能存在飘飞，停车导致的大量重复点，信号差导致的点间距不稳定等情况，需要先对轨迹数据做一些去噪的预处理。本实施例中，首先通过基于滑动窗口的道格拉斯-普克(douglas-peuker)算法对轨迹进行抽希，解决重复点和点间距过近的问题，在轨迹点抽稀的基础上，对轨迹进行形点加密，这一步主要是针对过于稀疏的区域，比如直行段只剩下首尾两点，保证轨迹在弯道保持较近的形点间距，直行道保持相对均匀适中的形点间距。然后按照轨迹的线型特性，通过frechet distance对轨迹进行聚类分析，剔除明显飘飞的轨迹。
44.统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，以车道级的驶入车道和驶出车道组合作为分组标签对所有轨迹进行分类。针对每一组分类的轨迹，根据路口缓冲区对轨迹进行切割，保持分组内的轨迹具有相同的驶入边界和驶出边界，计算分组内所有轨迹点的中位数点和均值点、轨迹的长度、轨迹的速度和曲率等信息，以此构建轨迹筛选模型的特征矩阵并进行筛选预测。
45.本实施例中通过先对轨迹进行真值标定，对每组分类的轨迹进行优先等级进行标注，选取其中10％标记为最优等级，20％标记为次优等级，其余标记为不推荐，根据轨迹的特征矩阵，以多分类模型进行训练，预测为最优等级的轨迹均为车道级引导线的备选引导线。后续还可以基于速度区间追加子分类，提供不同速度区间的最优车道级引导线。
46.本步骤中，以路口范围收集穿过该路口的所有轨迹，遍历每条轨迹所在的驶入道路的第几条车道和驶出道路的第几条车道，以车道级的驶入车道和驶出车道作为分组标签，统计每组驶入驶出车道内的采集轨迹；最后根据设定的筛选策略，从众多轨迹中筛选出一条具备普适性的驾驶习惯的轨迹作为该车道连通的引导线。以此类推，在每个路口单元内的车道级连通已构建的情况下，可以构建高精度地图的车道级引导线。
47.步骤s3、对各所述任务单元进行同名道路、同名车道匹配，以进行多个任务单元的融合。
48.以路口划分的多个任务单元可以在分布式系统快速执行，处理完全部数据所需要的时间与分布式系统的节点数量成正比，当分布式的节点横向扩展的时候，就不用在为效率担忧。
49.针对多个任务单元的数据融合，本发明实施例通过同名道路和同名车道进行匹配，可以借助堆排序的思想，将每个任务单元看做一个要素，融合的过程即为将两两具有同名车道的任务单元匹配，再与其他具有同名车道的任务单元匹配，直到全部融合完毕。
50.本发明实施例还提供一种分布式的车道级引导线构建装置，基于上述实施例中的分布式的车道级引导线构建方法，包括：
51.多任务划分模块，遍历高精度地图中的路口数据，以路口、路口对应的驶入道路和驶出道路构建一个任务单元，对所述高精度地图进行分组划分；
52.单任务车道级引导线构建模块，在每个任务单元内，以路口形状构建路口缓冲区，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹，统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类，以基于不同轨迹分类确定每个任务单元内的车道级引导线；
53.多任务融合模块，对各所述任务单元进行同名道路、同名车道匹配，以进行多个任务单元的融合。
54.请参阅图3，图3为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图3所示，本发明实施例提了一种电子设备500，包括存储器510、处理器520及存储在存储器520上并可在处理器520上运行的计算机程序511，处理器520执行计算机程序511时实现以下步骤：
55.步骤s1、遍历高精度地图中的路口数据，以路口、路口对应的驶入道路和驶出道路构建一个任务单元，对所述高精度地图进行分组划分；
56.步骤s2、在每个任务单元内，以路口形状构建路口缓冲区，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹，统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类，以基于不同轨迹分类确定每个任务单元内的车道级引导线；
57.步骤s3、对各所述任务单元进行同名道路、同名车道匹配，以进行多个任务单元的融合。
58.请参阅图4，图4为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图4所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质600，其上存储有计算机程序611，该计算机程序611被处理器执行时实现如下步骤：
59.步骤s1、遍历高精度地图中的路口数据，以路口、路口对应的驶入道路和驶出道路构建一个任务单元，对所述高精度地图进行分组划分；
60.步骤s2、在每个任务单元内，以路口形状构建路口缓冲区，收集穿过所述路口缓冲区的所有轨迹，统计每一条轨迹穿过的驶入车道和驶出车道，基于驶入车道和驶出车道的组合为对应轨迹进行轨迹分类，以基于不同轨迹分类确定每个任务单元内的车道级引导线；
61.步骤s3、对各所述任务单元进行同名道路、同名车道匹配，以进行多个任务单元的融合。
62.需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
63.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
64.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
65.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
66.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
67.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
68.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。