[发明专利]基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法

说明书

本发明公开了基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法，所述系统包括：路侧传感单元、车载单元和大数据服务平台，所述路侧传感单元获取行驶车辆的动态与特征信息并采集路况与交通状态信息，车载单元获取车辆本身轨迹信息与周围环境信息，采集的数据均传送至大数据服务平台进行逆向时空轨迹重构，重构后的数据与此区域原始高精地图数据进行差分对比，将差异之处与原有高精地图叠加生成全新道路高精地图，并将路侧传感单元和车载单元采集的异常道路信息融合至全新道路高精地图，在地图中标注出异常位置，供多个用户端进行调用。本发明解决了现有地图不能及时反馈道路突发状态，不能快速生成新的通行方案的问题。

技术领域

本发明实施例涉及时空轨迹重构、道路侧量、道路勘测、三维模型生成、地图数据生成、高精地图绘制、自动导航、无人驾驶、自动驾驶、自动控制、数据传输、道路重构等多个领域，具体涉及基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法。

背景技术

现有的高精地图是通过道路勘察测量车辆进行提前采集道路信息，然后绘制出高精地图，使用者加载地图后结合定位装置进行导航，但是当路面出现突发状况，出现危险行人、动物入侵、物品抛洒、泥石流、道路塌方等情况，造成部分车道无法正常通行时，原有高精地图不能及时响应，提前告知即将经过该路段的车辆。针对道路拥堵、排队的情况也不能快速反馈给用户。特别是针对无人驾驶车辆、自动驾驶车辆，对道路状态信息要求精度高，如果反馈不及时，不能提前预警，将对道路行驶安全造成极大的威胁。

智能交通系统建立了巨大的数据库资源，在这些海量数据中隐含地存在着大量对路径规划有用的知识。例如在交通导航系统中，根据对轨迹的相似性查询技术可以得到历史相似运动轨迹，基于这些得到的知识就可以推荐一组比较合适的行车路线或估计所需要的时间给新手或迷路司机。除此之外，通过轨迹的相似性查询还可以发现频繁发生交通堵塞的区域中大部分车辆的运动模式，根据这些结果可以规划开发一些新的道路或者为出行的车辆提供路况信息等建议。聚类分析作为数据挖掘技术的一项任务，是一种数据预处理过程，是进一步分析和处理数据的基础。基于道路网络空间的移动对象轨迹聚类技术可为路径规划的合理性与最优性提供有力的保障，为用户提供相应的决策支持，轨迹聚类的研究在实际应用中具有重要意义。

发明内容

为此，本发明提供基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法，以解决现有地图不能及时反馈道路突发状态，不能快速生成新的通行方案的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

根据本发明的第一方面，公开了基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统，所述系统包括：路侧传感单元、车载单元和大数据服务平台，所述路侧传感单元设置在道路侧边，所述路侧传感单元采集道路上行驶的所有类型车辆的动态信息、路况信息、特征信息、交通状态信息、气候信息、各类异常事件信息，所述车载单元安装在无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆、道路勘察测绘车辆内，通过车载各类传感器和定位模块可以动态实时获取车辆的位置信息、自身周围的路况信息、环境信息、标识标线信息、危害车辆其安全行驶的事件信息、道路安全行驶辅助基础设施、车辆安全行驶的各类操作数据信息，路侧传感单元和车载单元采集的数据均传送至大数据服务平台，所述大数据服务平台根据采集的数据进行逆向时空轨迹重构，将重构后的数据与此区域原始高精地图数据进行差分对比，将差异之处与原有高精地图进行叠加生成全新的道路高精地图，大数据服务平台将路侧传感单元以及车载传感器采集回来的异常路况信息、异常交通事件事故信息、异常交通状态信息叠加并融合至全新道路高精地图中，并在全新道路高精地图中标注出其所在的位置，影响范围、发展态势以及生成预警告警提示信息内容以及允许车辆正常安全行驶的通行方案，为无人驾驶车辆、自动驾驶车辆、人工辅助驾驶车辆安全行驶所需道路提供专用高精地图，供不同用户端调取使用。