[发明专利]一种数据处理的方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种数据处理的方法和装置，应用于云端，所述方法包括：获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据；确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐。通过本发明实施例，实现了通过对车道线数据进行分片处理，并根据分片的类型序列进行车道线的匹配对齐，与直接对车道线数据进行匹配对齐相比，大幅度提升了匹配对齐的效率。

技术领域

本发明涉及地图处理的技术领域，特别是涉及一种数据处理的方法和装置。

背景技术

在车辆的自动驾驶过程中，准确的地图可以更好的辅助自动驾驶，为了生成准确的地图，可以对多车辆采集的大量行车数据进行处理，得到众包地图。

在实际应用中，由于不同传感器精度、算法的全局一致性和一些固有的限制(如被偏转的高精地图)，每辆车的导航和定位仅能保持局部特性。从而，即使不同车辆针对通以道路上报的数据之间存在着必然的偏移。在众包地图生成过程中，需要对这些车辆数据进行匹配对齐，从而得到准确的众包地图。

匹配的有效性直接决定了车辆数据之间的对齐与融合，成功且不失效率的匹配方能发挥众包方案“海量数据”的特点，但是，在目前的车辆数据匹配过程中，直接对车辆采集的数据进行匹配对齐，存在匹配效率低的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据处理的方法和装置，包括：

一种数据处理的方法，应用于云端，所述方法包括：

获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；

对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据；

确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；

基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐。

可选地，所述基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐，包括

确定所述分片数据中车道线片段对应的车道线数量数据；

根据所述车道线数量数据，对所述目标车道线数据进行分组，得到第一车道线组和第二车道线组，其中，所述第一车道线组中的第一车道线数据的车道线数量大于所述第二车道线组中的第二车道线数据的车道线数量；

按照所述类型序列数据，对所述第一车道线数据进行对齐；

按照所述类型序列数据，将所述第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐。

可选地，所述按照所述类型序列数据，对所述第一车道线数据进行对齐，包括：

在所述第一车道线组中，根据所述类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据对应的第一分片偏移量数据；

基于所述第一分片偏移量数据，确定任意两个第一车道线数据的第一车道线偏移量数据；

按照所述第一车道线偏移量数据，对所述第一车道线数据进行对齐。

可选地，所述按照所述类型序列数据，将所述第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐，包括：

在对齐后的第一车道线数据中，确定第三车道线数据；

按照所述类型序列数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据匹配的多个第二分片数据对应的第二分片偏移量数据；

基于所述第二分片偏移量数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据的第二车道线偏移量数据；