[发明专利]一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法

说明书

本发明公开了一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，所述方法包括如下：步骤1：获取驾驶行为原始数据；步骤2：利用地图数据与驾驶行为原始数据结合，通过统计和计算生成驾驶行为统计数据，所述驾驶行为统计数据与地图要素关联；步骤3：根据驾驶行为统计数据的结构生成要素变化置信度信息，要素变化置信度信息用于判断地图要素是否可能发生变化，所述要素变化置信度信息与地图要素关联；步骤4：在地图数据中对驾驶行为统计数据和要素变化置信度信息进行存储。可为地图增加一种新类型的、基于驾驶行为统计数据的地图数据变化检测信息。本发明实施例提出了该地图数据中的关键数据内容，以及针对驾驶行为统计数据的变化检测方法，用于辅助判断地图要素变化的可能性，从而发现潜在变化的地图要素，增强地图更新的实时性。本发明实施例还提出了该地图变化置检测方法对应的数据采集、数据生成和数据使用装置。

技术领域

本发明属于高精度地图领域，具体涉及一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法。

背景技术

随着自动驾驶领域的技术快速发展，以及高精度导航的使用需求加深，出行领域对高精度地图更新的及时性要求越来越高。然而，高精度地图的采集难度较高、效率较低，难以保障地图鲜度。

众包采集方式为目前行业研究的热点，但因众包采集车辆一般为社会车辆等，其车辆型号复杂、感知能力不统一、采集精度较低，加上道路实时路况复杂，存在检测不准、误报漏报较多等情况，且其采集置信度评估困难，成为制约众包更新技术落地的重要难点。

自动驾驶需要鲜度更高的地图，即使地图未正式更新也需要变化置信度信息等作为辅助自动驾驶决策的依据。同时，众包更新技术需要引入不同数据源，以发现潜在变化的地图要素。

发明内容

本发明提供一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，通过采集道路车辆的驾驶行为信息，将统计信息与地图要素进行关联，以检测地图要素是否发生变化。其生成结果可以提供自动驾驶车辆作为辅助决策信息，以提升车辆行驶安全性。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法，包括方法如下：

步骤1：获取道路车辆驾驶行为原始数据。所述数据是在车辆行驶过程中，由车载传感器、执行器等设备采集到的可以描述车辆驾驶行为的数据。所述数据包含具体数值或具体描述，数据类型包括：车辆位置信息、姿态信息、速度信息、油门操作信息、刹车操作信息、方向盘转向信息、发动机启停信息等信息。

步骤2：利用地图数据，通过统计和计算生成驾驶行为统计数据。所述数据是在驾驶行为原始数据基础上，进一步结合地图要素特点，生成针对地图各要素统计信息。所述各要素的驾驶行为统计数据，其类型包括车辆速度信息、车辆转弯信息、车辆掉头信息、车辆停止信息、车辆变道信息、车辆频繁启停信息等。所述各要素的驾驶行为统计数据，针对地图要素统计时，包括正常行为数据和异常行为数据。正常行为数据统计与地图要素属性相匹配的驾驶行为，异常行为数据统计与地图要素属性相违背的驾驶行为。如，地面左转箭头，对应的正常行为为左转弯，对应的异常行为为右转和直行；所述正常行为数据和异常行为数据，均可同时包含多种驾驶行为统计数据类型。

驾驶行为统计数据与地图要素需要存在关联性，地图中各个要素都有一个唯一ID，并在存储该要素的属性信息时，关联这个ID。方案中所述的驾驶行为统计数据是发明的一种针对地图数据的新型数据，也需要与对应的地图要素ID关联，以便于使用中的存储和读取。

自动驾驶车辆在行驶中的各个要素，对应其装载的高精地图中也有该要素，并通过要素ID索引到其驾驶统计信息和置信度信息，发现其较大概率已经发生了变化，从而进行相应的操作，如变道规避或重新规划路径等。