一种自动驾驶车辆的地图数据过滤及传输方法与流程

本发明涉及数据处理领域，特别是一种自动驾驶车辆的地图数据过滤及传输方法。

背景技术：

在现今的汽车自动驾驶过程中，地图起到了越来越重要的作用，通过地图，能够找到快捷的道路使车辆到达目的地。但现有技术在使用过程中，云控制中心是将整块地图传输到ecu上供ecu使用，而实际上ecu使用的感兴趣区域只占用了整块地图的一部分，就造成了ecu获取的地图数据量过多，传输效率低的情况，进而影响到ecu不能快速的读取感兴趣区域的数据，影响到车辆的行驶。

因此本发明提供一种的新的方案来解决此问题。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种自动驾驶车辆的地图数据过滤及传输方法，有效的解决了ecu获取的地图数据量过多、传输效率低的问题。

其解决的技术方案如下：

本发明提供了一种自动驾驶车辆的地图数据过滤及传输方法，包括以下步骤：

s1、云控制中心调用预先存储在云控制中心的离线地图生成含有车辆所在位置的实时地图；

s2、云控制中心根据rtk信息确定车辆行驶区域，确定车辆所在实时地图的具体位置，根据实时地图和车辆行驶方向预测车辆的后继区域，其中后继区域是指车辆沿着行驶方向和交通规则驶向的最近的区域；

s3、云控制中心对s2中的后继区域进行过滤，消除与车辆行驶车道无关的部分，把后继区域中所剩余的部分作为感兴趣区域；

s4、云控制中心将感兴趣区域做进一步的处理得到感兴趣区域的几何轮廓，并将感兴趣区域的几何轮廓的数据传输到ecu；

s5、重复步骤s1-s4，最终ecu得到车辆行驶路线数据用于控制车辆自动驾驶。

本发明首先利用云控制中心调用预先存储在云控制中心上的离线地图生成含有车辆所在位置的实时地图，根据车辆行驶的方向和实时地图来预测车辆的后继区域，云控制中心将后继区域进行过滤得到感兴趣区域，将感兴趣区域进一步的处理得到感兴趣区域的几何轮廓，并将感兴趣区域的几何轮廓的数据传输到ecu，最终ecu得到车辆行驶路线数据用于控制车辆自动驾驶，在获得感兴趣区域的同时也减少了获取的数据量，提高了数据的传输效率，使ecu能够快速读取感兴趣区域的数据，避免对车辆行驶造成影响。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明的感兴趣区域流程图。

图3为本发明的车辆位置图。

图4为本发明的双车道中存在无效区域示意图。

图5为本发明的车辆位于直行区域示意图。

图6为本发明的车辆位于特殊区域示意图。

图7为本发明的传输方法的规则图形示意图。

图8为本发明的传输方法的规则图形和不规则图形示意图。

具体实施方式

为有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考附图1-8对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。

下面将参照附图描述本发明的各示例性的实施例。

一种自动驾驶车辆的地图数据过滤及传输方法，利用云控制中心调用预先存储在云控制中心上的离线地图生成含有车辆所在位置的实时地图，根据车辆行驶的方向和实时地图来预测车辆的后继区域，云控制中心将后继区域进行过滤得到感兴趣区域，将感兴趣区域的数据进一步的处理得到感兴趣区域的几何轮廓的数据，并将感兴趣区域的几何轮廓的数据传输到ecu，最终ecu得到车辆行驶路线数据用于控制车辆自动驾驶，保证在获得感兴趣区域的同时也减少了数据量，其中具体包括以下步骤：

s1、云控制中心调用预先存储在云控制中心的离线地图生成含有车辆所在位置的实时地图；

s2、云控制中心根据rtk信息确定车辆行驶区域，确定车辆所在实时地图的具体位置，根据实时地图和车辆行驶方向预测车辆的后继区域，其中后继区域是指车辆沿着行驶方向和交通规则驶向的最近的区域；

s3、云控制中心对s2中的后继区域进行过滤，消除与车辆行驶车道无关的部分，把后继区域中所剩余的部分作为感兴趣区域；

s4、云控制中心将感兴趣区域做进一步的处理得到感兴趣区域的几何轮廓，并将感兴趣区域的几何轮廓的数据传输到ecu；

s5、重复步骤s1-s4，最终ecu得到车辆行驶路线数据用于控制车辆自动驾驶；

所述步骤s3中的过滤具体包括以下步骤：

x1、云控制中心将车辆的后继区域分为直行部分、交叉口部分、影响车道部分、无效部分和特殊部分，其中影响车道部分是指车辆在行驶过程中只有转弯车道时则只关注的转弯车道，无效部分是指绿化带、护栏和禁行道路所在的部分区域，特殊部分为高架桥和隧道所在的区域；

x2、当车辆处于直行部分时，只保留车辆所在车道与车辆行驶方向相同的直行部分；当车辆处于影响车道部分时，将影响车道部分分为左转弯车道和右转弯车道，当车辆处于左转弯车道时，只保留左转弯车道而将其他部分滤除；当车辆处于右转弯车道时，则只保留右转弯车道而将其他部分滤除；当车辆处于交叉口部分时后继区域的所有部分均保留；

x3、将x2中所保留的区块都作为感兴趣区域，但当车辆所行驶的道路是双向车道或存在无效部分时，在车辆所在车道的后继区域中，根据步骤x2选择出感兴趣区域；当处于特殊部分时，则将直行部分直接作为感兴趣区域；

所述步骤s4中的进一步处理具体包括以下步骤：

y1、将步骤s3中的感兴趣区域划分为规则部分m和不规则部分n，其中m为规则几何图形，n为不规则几何图形，其中规则几何图形m为有规律、有特征的几何图形，不规则几何图形n是指没有规律、没有特征的几何图形；

y2、当传输的地图只有规则部分m时，则将规则部分m的顶点的数据进行传输；当传输的地图是规则部分m和不规则部分n的组合时，则规则部分m作为00区域，不规则部分n作为01区域，将00区域的顶点的数据进行传输，将01区域的边界数据进行传输，其中01区域的边界是指由无数个经度和纬度共同确定的位置信息点所构成的边界线；

本发明在进行使用的时候，当车辆在道路上行驶时，云控制中心根据rtk获得车辆所在位置如图3所示，有区域1、区域2和区域3的存在，车辆在区域2中，后继区域即为图中的圆形区域，从步骤s1开始处理圆形从而得到感兴趣区域；

当车辆在直行部分行驶，进入到交叉口部分时如图4所示，令车辆沿直行部分行驶，按照本发明提供的地图数据过滤方法判断出来黑色箭头所指向的区域即为车辆的感兴趣区域；

当车辆在双车道行驶时如图5所示，将车辆下方实线的下的区域滤除，则剩下的区域为感兴趣区域；

当车辆在特殊部分行驶如图6所示，因不存在交叉口部分，也不存在车辆掉头转向的问题，所以将直行部分作为感兴趣区域；

将上述得到的感兴趣区域传输至ecu时，将感兴趣区域划分为规则部分m和不规则部分n的形式，其中规则几何图形m包括矩形、三角形、正方形、梯形和圆形在内的图形，当规则几何图形m为圆形时，则根据圆周上的三个顶点即可确定为圆形，分以下两种情况：

当感兴趣区域只有规则部分m时，如图7所示，则将规则部分m的顶点abcd的数据进行传输；

当感兴趣区域为规则部分m和不规则部分n组合时，如图8所示，则将规则部分m作为00区域，将00区域的顶点abcd的数据进行传输，不规则部分n作为01区域，将01区域的边界进行传输，其中01区域的边界是指由无数个经度和纬度共同确定的位置信息点所构成的线。

本发明在进行使用的时候，首先利用云控制中心调用预先存储在云控制中心上的离线地图生成含有车辆所在位置的实时地图，根据车辆行驶的方向和实时地图来预测车辆的后继区域，云控制中心将后继区域进行过滤得到感兴趣区域，将感兴趣区域进一步的处理得到感兴趣区域的几何轮廓，并将感兴趣区域的几何轮廓的数据传输到ecu，最终ecu得到车辆行驶路线数据用于控制车辆自动驾驶，ecu在获得感兴趣区域的同时也减少了获取的数据量，提高了数据的传输效率，使ecu能够快速读取感兴趣区域的数据，避免对车辆行驶造成影响。

本发明用于车辆行驶所用地图上，还可用于机器人的路线规划、火车行驶区域地图上。