[发明专利]一种用于无人驾驶的地图生成方法

权利要求书

1.一种用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

准备创建地图模型所需的地图原始数据，包括车道中心线数据、道路边沿线数据、路面标记数据、交通灯数据和交通标识数据；

根据地图原始数据从下往上按照航线点层→车道层→航向道层→路段层的顺序依次生成分层地图模型；

根据地图原始数据分别对地图模型中的航线点层、车道层、航向道层和路段层中与之相对应的道路交通属性进行填充；

对填充后的地图模型中的数据进行一致性验证，即判断地图模型中下层与上层同一元素属性的一致性，当地图模型中下层与与其相邻的上层中所包含的相同的元素属性的数量一致时，则完成地图的生成；

其中：所述分层地图模型的生成具体包括：

根据车道中心线数据选定属于车道的车道ID的所有航线点，按照道路行驶方向排列航线点，即按照车道中心线中的航线点的排列顺序排列航线点，生成航线点层，同时生成每个航线点的属性；

根据航线点层所属的车道ID生成ID为车道ID的车道，同时生成该条车道的属性，从而生成车道层；

选定属于航向道ID的所有车道，生成ID为航向道ID的航向道，同时生成该航向道的属性，从而生成航向道层；

选定属于路段ID的所有航向道，生成ID为路段ID的路段，同时生成该路段的属性，从而生成路段层。

2.根据权利要求1所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，还包括：

生成航向道的属性的同时，需要同时更新该航向道中每条车道的属性和每条车道中每个航线点的属性；

生成路段的属性的同时，需要同时依次逐层向下更新该路段中每个航向道的属性、每条航向道中每条车道的属性和每条车道中每个航线点的属性。

3.根据权利要求1所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，还包括：在生成的航向道层中，

选定相互连接的两条航向道，生成两条相连接航向道的属性，同时更新相连接航线点的属性。

4.根据权利要求1所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，对地图模型填充道路交通属性具体包括：

根据道路边沿线数据选定道路边界线对应的所有航线点，计算并填充地图模型中所选的所有航线点和所有车道的与道路边界线相关属性的填充；

根据路面标记数据选定路面标记对应的所有航线点，计算并填充地图模型中所选的所有航线点的与路面标记相关属性的填充；

根据交通灯数据选定交通灯对应的所有航线点，计算并填充地图模型中所选的所有航线点的与交通灯相关属性的填充；

根据交通标识数据选定交通标识对应的所有航线点，计算并填充地图模型中所选的所有航线点的与交通标识相关属性的填充。

5.根据权利要求4所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，分别与道路边界线、路面标记、交通灯和交通标识对应的航线点的选定具体包括：

通过搜索分别与道路边界线、路面标记、交通灯或交通标识之间最短距离的航线点确定。

6.根据权利要求1所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，一致性验证具体包括：

验证地图模型中所有的航线点的总数与所有车道的所有航线点之和是否一致；

验证路段属性中的路段编号与路段所包含的航向道数量是否一致；

验证航向道属性中的航向道编号与航向道所包含的车道数量是否一致；

验证车道属性中的航线点编号与车道所包含的航线点数量是否一致。

7.根据权利要求1所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，一致性验证还包括：

验证地图模型中每层元素属性是否都是有效值。

8.根据权利要求1所述的用于无人驾驶的地图生成方法，其特征在于，所述地图模型中的每层具体包括：

路段层：地图模型由各路段组成，路段层是通过交叉路口将道路网络划分为不同路段，每个路段始于一个交叉路口，终止于另一个交叉路口；

航向道层：一个路段被划分为一个或多个航向道，不同航向道代表路段中不同的行驶方向；

车道层：一个航向道内包含一个或多个车道；

航线点层：由沿着车道中心线的一系列航线点组成，每个航线点与其周围相关道路和交通属性相关联，通过航线点将无人驾驶汽车和其当前所处的道路交通环境联系起来，使无人驾驶汽车能够根据当前的车身定位快速获取周围道路和交通信息，用于辅助无人驾驶汽车的自主导航、环境感知和高精度定位。