CN102713521A - 用gps踪迹产生、细化及扩充增量地图 - Google Patents

Abstract

本发明揭示一种根据由具有GPS功能的导航装置所记录的统计相关数量的探测数据改进及扩充现存的道路网络并产生新的网络的方法。使新的探测数据与现存的数字向量地图匹配，接着使用加权平均值技术将该数据合并到该现存网络中。当检测到新的道路时，用现存的网络元素制成适当的结点。简化经更新的网络数据以提高计算速度并降低数据存储要求。

Description

用GPS踪迹产生、细化及扩充增量地图

技术领域

本发明大体上涉及一种用于使用探测数据来更新及扩充数字向量地图的方法，且更明确地说，涉及一种用于使用由一个或一个以上个人导航装置所产生的GPS坐标来改进数字道路及路径地图的方法。

背景技术

导航系统、电子地图(也被称为数字地图)及地理定位装置被旅行者越来越多地用于辅助各种导航功能，比如确定旅行者及/或车辆的总体方位及定向、找到目的地及地址、计算最佳路线及提供实时驾驶引导。通常，导航系统包括较小的显示屏或图形用户接口，其将街道网络描绘成一连串的线段，包括大约沿着每一街道或路径的中心延伸的中心线。旅行者接着可接近此中心线或关于此中心线大体上位于数字地图上。

数字地图生产或更新起来较昂贵，因为展现及处理道路信息代价非常高。勘测方法或数字化卫星图像是通常使用的用于创建数字地图的技术。此外，由于有错误的或不准确的输入源或有缺陷的推理程序，数字地图有可能包含不准确性或系统误差。一旦已创建数字地图，使地图信息保持最新是昂贵的，因为路形随着时间的过去而变化。在世界的一些区域中，数字地图完全不可用。

图1A到1C以公路的形式描绘数字向量地图。图1A表示主要高速公路或驾驶路线。图1B描绘图1A的主要高速公路加上二级公路的互连网络。图1C说明图1B连同三级街道及小巷的经扩充网络的所有信息。结合生产数字地图所要求的费用及努力，如参考这些图将了解可能是这样的情况：现存道路地图或网络在其描绘给定区域内的所有道路或路径方面是不完整的。此外，由于网络的演化性质，其可包括但不限于道路或路径，随着时间的过去可发生变化，使得现存数字地图可能不再准确地描绘当前情况。

在图2中，数字向量地图包含结点J及线段w₁…w₉。它们一起组成具有若干额外性质的曲线图。结点J是节点，且线段w是曲线图的边缘。对于单向地图，曲线图是定向的，且对于双向地图，曲线图是无向的。每一线段w连接两个结点J。相反，在每一结点J中会合仅一个或最少三个线段w。(仅在例外情况下将是两个线段会合成一个结点)。结点J及线段w经常与若干属性相关联，包括(举例来说)权重值、亮度及航向。线段w的几何形状常常被描述为多边形的链(也被称为多角曲线、多角路径或分段线性曲线)。或者也可使用像凹线、圆环段或回旋曲线等其它曲线。然而，因为每一曲线可通过多边形链(经常使用多边形链)十分准确地近似表示。因为多边形链界定曲线的形状，所以多边形链的顶点或节点被称为形状点SP。当然，在适当情况下，将形状点SP改变为结点J是可能的，举例来说如果属性变化。

图3说明数字向量地图的局部部分，在这种情况下，双向道路支持双向交通。10处指示道路的主干线，且12处指示从所述主干线10大体上垂直延伸的支路。举例来说，已知从有集成GPS功能性的低成本定位系统及手持式装置及移动电话取得探测数据输入，以用于使用某一聚集技术来递增地获悉地图。待处理的输入由以标准ASCII流的形式记录的GPS踪迹组成，所述标准ASCII流几乎被所有现存的GPS装置支持。输出是呈具有节点及以旅行时间信息加注的边缘的有向图的形式的公路地图。旅行者适当地配备有导航装置，且穿越主干线10及支线12结点可因此创建像在图2中展示的具有以规则距离创建的节点的踪迹地图。所述节点及边缘存储在数字向量地图表或数据库中。使用代表增量方法的此技术可推断出公路的几何形状，且收集到的数据点由过滤及分割算法细化。为了更完整地论述此技术，参考“用GPS踪迹产生增量地图(Incremental MapGeneraltion with GPS Traces)”，Bruüntrup，R.，Edelkamp，S.，贾尔巴·S(Jabbar，S.)，肖尔兹·B(Scholz，B.)，2005年在奥地利维也纳市举办的第8届国际IEEE会议关于智能运输系统的会报，第413到418页。

由特拉阿特拉斯B.V.(Tele Atlas B.V.)的H.-U.Otto及O.Schmelzle基于本地方法而开发的其它技术从探测数据产生新的公路网络。本方法是基于跟踪每一踪迹且在分离的踪迹点周围查找缓冲器以建立线段。新的网络元素，例如道路或路径是依据缓冲器内部的数据点分布及相关联的向量方向而产生。虽然此技术在使用GPS踪迹或其它探测数据产生新的地图方面有用，但是不大适合改进现存的网络。

因此，需要一种改进的方法来接收例如来自具有GPS功能的导航装置的探测数据等探测数据，以用于改进现存网络及产生新的网络元素，例如用在制作数字地图的实践中。

发明内容

本发明通过提供一种使用任一类型的踪迹(但最优选是GPS踪迹)从探测数据产生、细化及扩充数字向量地图的方法来克服各种现有技术的缺点与不足。所述方法包含下列步骤：提供数字向量地图，其经配置以将多个空间相关联的线段存储在坐标系内；使数字向量地图中的每一线段与一权重值相关联；从多个依序发射的探测数据点收集至少一个GPS踪迹；建立地图匹配标准；以及使用所述地图匹配标准将沿着GPS踪迹的每一探测数据点与数字向量地图中的线段进行比较。所述方法的特征在于：将满足地图匹配标准的沿着GPS踪迹的每一探测数据点标示为与至少一个线段“匹配”，而将不满足地图匹配标准的沿着GPS踪迹的每一探测数据点标示为“不匹配”；使GPS踪迹的包含匹配的探测数据点的部分与数字向量地图的相应线段(如果存在)相关联；使用线段的权重值来计算相应线段与GPS踪迹的含有对应的匹配探测数据点的任一部分之间的中心线；用中心线代替所述线段；以及在数字向量地图中用GPS踪迹的含有不匹配探测数据点的部分创建新的线段。

地图匹配标准可以各种适当的方式建立。根据一种方法，在数字向量地图中的每一探测数据点与线段之间计算偏移距离。还建立预定最大偏移值，且将具有所计算的小于最大偏移值的偏移距离的探测数据点标示为匹配的探测数据点。相反地，将具有所计算的大于最大偏移值的偏移距离的探测数据点标示为不匹配的探测数据点。

通过这种方法，可使用收集到的探测数据来改进已存在的数字向量地图，例如用于公路地图、自行车地图及人行道地图等等的数字向量地图。质量得以改进的数字向量地图可用于更准确地检测数字向量地图中的分支，合并及交叉，可用于产生单向及双向两种网络，且当计算大网络区域内的大量的探测数据时，代表实质性的效率改进。此外，本发明的一般概念可用于改进任一数字向量地图，不仅仅是道路或路径地图。举例来说，线路图、示意图以及其它可在坐标系中空间相关联的图形表现可从本发明的技术中获益。

附图说明

图1A到1C将道路网络描绘为代表一种形式的数字向量地图，其中图1A展示主要道路，图1B展示互连网络且图1C描绘街道网络；

图2是展示其结点、线段及形状点的数字向量地图的简化描绘；

图3是具有在结点处被支线公路相交的主干线的公路地图的不完整视图；

图4是描绘本发明方法的概观的示意图，其中探测数据是从多个具有GPS功能的导航装置收集，存储在表中，且接着与预先存在的数字向量地图中的线段匹配，以用于改进及/或扩充数字向量地图；

图5是将由探测数据点产生的踪迹线沿着数字向量地图中先前存在的元素初始设置在坐标系中的方式的说明；

图6是如在图5中的视图，但描绘数字向量地图中的线段与收集到的数据点之间的量度及偏移距离的计算；

图7是来自图6的放大视图，其描绘新的结点可从其插入到数字向量地图的任选分割点；

图8是在图7中限定在8处的区域的放大视图且与计算新的结点以便分割线段的步骤有关；及

图9描绘使用本发明的技术更新的数字向量地图。

具体实施方式

参考各图，其中相同标号贯穿若干视图始终指示相同或对应部分，本发明在图4中示意性地加以描述。这里，将多个探测器14描绘为具有GPS功能的个人导航装置，例如由汤姆汤姆NV(TomTom NV(www.tomom.com))所制造的装置。然而，具有GPS功能性的任一适当的装置均可用来产生探测数据点，包括手持型装置、移动电话、PDA等等。将探测数据点收集及存储在探测数据表16或其它适当的数据库或知识库中。现存的数字向量地图，在此实施例中为先前创建的数字地图包含在表18中。当然，数字向量地图18可作为数据库或以其它适当的形式存在。作为初始步骤，从表16中的粗略探测数据产生踪迹线。在步骤20处，从探测数据表选择新的线。在步骤22处，使所选择的线与数字向量地图匹配。在此步骤期间，使用地图匹配方法使踪迹线的每一点与网络元素相关联，如在下文更详细地描述。如果匹配方法不能使任何网络元素与踪迹线相关联，那么将探测数据点标记为“不匹配”。以此方式尝试使所有其它探测数据点与现存的网络匹配。对于数据点与现存网络的任一元素不匹配的踪迹线段，这些踪迹线段必须从网络元素分割并经由新的或现存的结点插入，即连接。这发生在步骤24中。在一些情况下，使用已知的或先前存在的结点是合理的。结点可被称为道路网络应用中的交叉点。有时，现存的结点将不在正确的位置，且其可在必要时移动。在一些情况下，根据下文描述的技术，将需要创建新的结点。

一旦已完成匹配及接合步骤22、24，就在步骤26处将踪迹线段与相关联的网络元素合并。这在下文中更详细地描述，在其中利用合并算法及方法。最后，为了减少形状点的数量，有可能在步骤18处在更新网络表之前简化网络元素。此任选的简化步骤在功能框28处指示，且可通过各种技术来完成，包括通过应用众所周知的道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)算法。

现在转向图5，在30处大体上指示数字向量地图的简化表示。数字向量地图30可代表道路或人行横道等等的数字地图。数字向量地图30由多个通过标记为N1、N2、N3…N8的常见节点的端到端相连的线段表示。因此，数字向量地图30在此实例中作为数字地图存在，使得所述线段中的每一者通过测地编码信息在地图的坐标系中相关联(如众所周知的)。这里在图5中也存在踪迹线，大体上指示在32处。踪迹线32由多个探测数据点P1、P2、P3…P8产生，所述探测数据点由来自上文结合图4所描述的探测器14的无线电信号或其它无线技术产生。方向性由互连踪迹线32上的数据点P1到P8的向量表示。本发明的方法是针对通过以下步骤来改进数字向量地图30：确定踪迹线32的哪些部分将与数字向量地图30匹配，踪迹线32的哪些部分表示先前未包含于数字向量地图30中的经扩充(例如，新的)地图数据，及应具体在踪迹线32的扩充部分与数字向量地图30之间的何处建立结点。

现在参考图6，说明数字向量地图30及踪迹线32，连同所指派的偏移及量度值。将偏移定义为从踪迹线32上的探测数据点到数字向量地图30的最短距离。在图6中用双端箭头描绘踪迹线32的数据点P1、P2、P3、P4及P5的偏移。量度是从网络元素的第一点(数字向量地图30中的节点N1)到踪迹点到网络元素30的正交投影的长度。换句话说，量度是沿着数字向量地图30的线段一直到获得特定探测数据点的偏移量度的点的长度。在图6中，维度线34代表踪迹线32中的数据点P5的量度。因为投影点(即，沿着数字向量地图30的线段获得偏移测量值的点)一般不是唯一的，所述量度一般也不是唯一的。在这种情况下，甚至可能需要选择若干经投影点中的一者。为了使踪迹线p的点p_i与网络元素w匹配，必须遵守下列条件：

a.p_i到w的偏移必须小于预定的最大偏移值。

b.有至少n个连接的点p_k、…、p_k+n-1(k≤i＜k+n)，其到w的偏移小于预定的最大偏移值，且其中n是大于或等于2的固定数。

c.对于点p_j及p_i到网络元素w的量度m(p_j，w)、m(p_i，w)，如果k≤j＜i＜k+n，那么m(p_j，w)≤m(p_i，w)

因此，数字向量地图30中可能有一个以上元素满足这些条件。举例来说，数字向量地图30可包含非常靠近的数字向量地图元素，且为此踪迹线32中的数据点与两者紧邻。为了使踪迹线32与数字地图匹配，需要一种策略以辨别出更好地匹配踪迹线32的网络元素。作为一个策略实例，可使用具有满足所述条件的一系列连接的点中的第一点的最小偏移的网络元素，在双向地图匹配的情况下，接着可能需要修改以上条件(c.)。

对于踪迹线32的数据点P1、P2、P3、P4及P5，这些点与线段匹配。然而，因为这些点的偏移大于预定的最大偏移值，所以数据点P6、P7及P8不匹配。可根据预先建立的任何条件或规格来选择预定的最大偏移值。可使用各种技术以在任一给定的情形下选择最好的网络元素。一种可能的策略可为实施一种滞后效果。另一种可能性是使用朝向邻近的先前踪迹点的方向，即航向。通过使用后者定向策略，有可能设置n＝1。当然，有可能一起使用两者策略(滞后及航向)。

通过上文描述的地图匹配技术，可将踪迹线32划分为具有同一匹配网络元素(数据点P1到P5)或与任一网络元素(数据点P6到P8)不匹配的若干区段或分支。相反，将匹配的网络元素30划分为一个区段，其与踪迹线32匹配，直到不与踪迹线32匹配的两个区段为止。目标是将踪迹线32的匹配区段与线段的相关联部分合并。或者换句话说，目标是通过计算出的中心线(如下文详细描述)来代替或重新定位网络元素30。因此，有必要确定数字向量地图30中的线段将被分割以便从中传播网络的新的或扩充部分位置，如由踪迹线数据点P6到P8表示。此时，将插入新的结点。

存在确定分割点或结点的各种方法或技术。找到接合节点的一种简单的技术是使用踪迹线32的最后的点，其与网络元素30匹配。在图7及8的实例中，沿着踪迹线32的探测数据点P5是踪迹线32的最后的点，其与网络元素30匹配。此点被投影到网络元素30上最靠近的点，其投影与偏移距离测量值一致。将结点“r”计算为沿网络元素30展开的投影点与探测数据点P5之间的经加权平均值。为数字向量地图30中的踪迹线32与线段两者设置权重。

也可为线段w的结点J，即为网络元素30的结点N1及N8设置权重。更容易地将权重指派给结点J允许算法计算或移动结点J。然而，这是在本发明的算法的当前版本中示范的任选特征，其中无特定权重关联到结点。在需要结点权重的情况下，结点的权重可从邻近线段w或者从单独的权重指派技术计算。而且，有可能使用线段w的权重的较细分段。在这些情况下，使线段w的不同部分与不同权重相关联是有益的。举例来说，在线段w中可使权重关联到个别的形状点SP。使权重关联到线段w的部分的另一可能性是使权重值列表连同量度范围关联到每一线段w。当然，许多其它变化也可能。为简单起见，可将踪迹线32的权重设置为一。网络元素30的权重可用各种方式建立，但这里设置为用于创建数字向量地图元素30的先前踪迹的数目。在这些实例中，假定数字向量地图30是从两个先前踪迹线事件创建。因此，在此实例中，用于数字向量地图30的权重是二。如果(举例来说)数字向量地图30是15或20或25个先前踪迹线的结果，那么数字向量地图30的权重将设置在15或20或25。建立分割点r所处的平均值可如图8中所示来计算，其中字母x代表数字向量地图30的线权重。在此实例中，其中数字向量地图30的线权重等于2，点r与数字向量地图30相隔偏移距离的三分之一(即，1/(2+1))。换句话说，探测数据点P5是踪迹线32与网络元素30匹配的最后点，且加权平均数计算将新的结点或节点r放置在距原始网络元素301/3距离处。

仍然参考图7，点r可为结点的好选择，即，在踪迹线32的不匹配的数据点P6、P7及P8与数字向量地图30相交处的点。然而，上文描述的用于识别结点r的技术可能不适合于所有情形或所有类型的应用。一种替代性的技术是沿着数据向量地图30搜索具有最高量度且与踪迹线上最后匹配点(在本发明的实例中为点P5)的偏移小于预定的最大偏移值的点。如果此点的量度大于投影点(即，偏移量度接触数字向量地图30的点)的量度，那么使用此较大点(N6)来计算分割点或结合点可能较佳。在图7中，如果假定点N6相对于P5的偏移仍小于预定的最大偏移值，则较佳的是网络数据点P6而不是数据点N5。在这种情况下，新的结点“s”可用与该点及其到踪迹线30的投影的加权平均值相同的方式计算出。这可通过参考图7中作为新结点的点s来说明。因此，依据预定的最大偏移值，可计算出不同的分割点或结点。

然而，实际上来说，可能有必要考虑许多不同的情况。举例来说，可能存在点的相反连续，或可能存在踪迹线32或网络元素30的末端。有时，可能使用接近所计算的结点的先前存在的结点。计算正确的结点将在数字向量地图30上随着其更新而具有重大影响。这些技术人员将理解，可结合创建、修改或选择结点而实施各种变化。在某些情况下，在踪迹线32及/或网络元素30的关键区域中插入额外的探测数据点可为明智的。或者，可不依赖探测数据点而计算结点，无论是使用纯粹的数学计算还是主观标准或参考补充参考数据。

一旦已识别结点，就有必要正式地分割数字向量地图元素30。这可在线段中通过采用假定的结点作为实际节点来实现，如在图9中所说明。在图9中，数字向量地图30的不匹配部分由其数据点P6、P7、P8组成。数字向量地图30因此在其新的结点s处分割。踪迹线32的不匹配部分接着很容易地补充到网络。仅需要从点N7将网络元素30连接到新的结点s。

在完成更新操作之前，将线段30放回或重新定位到所计算的中心线。即，通过创建踪迹线32的匹配部分与数字向量地图元素30之间的中心线来使踪迹线32与数字向量地图30合并。为了计算新的中心线，使用上文描述的偏移距离方法将踪迹线32的每一匹配数据点(即，数据点P1、P2、P3、P4及P5)投影到数字向量地图元素30。对于每一此偏移距离，在上文结合图8描述的方式之后在两点之间计算出加权平均值。再一次，可将踪迹线32的权重设置为1，而数字向量地图元素30的权重是其从中创建的先前踪迹的数目。因此，点P5的合并产生新的数据点r，其变成中心线的节点。为了获得进一步的数据点，且因此提高网络数据的准确性，使用如在图9中展示的类似正交投影使来自数字向量地图30的匹配点(例如，N2、N3、N4及N5)与踪迹线32匹配。也为这些偏移计算出加权平均值，如由沿相应偏移放置的节点所表示。

所有这些新计算的平均点连接为线段，其一起组成中心线。所计算的中心线的权重现在是先前数字向量地图30与踪迹线32或连续实例3的权重的总和。因此，探测数据点下一次与经更新的数字向量地图匹配，其现在将由虚线36表示，线的权重将为3。在这个步骤之后，经更新的网络元素36接着用其节点及所计算的权重代替表18中的先前数字向量地图30。因此，有了每一匹配的踪迹线32，经更新的网络元素线36包含越来越多的数据点或节点。因此，通过简化几何形状来移除这些点中的一些点可能是有助益的。为此，可使用文件齐全的道格拉斯-普克算法。

所属领域的技术人员可设想出这种技术的各种改进及扩展。举例来说，使用这些技术，并入有若干道路属性(如平均速度、道路分类、高度及斜坡值)的计算是可预见的。举例来说，计算高度可简单理解为普通的二维地图的额外属性，或理解为额外的维度。在后一种情况下，整个地图可被视为三维地图。可在此三维地图上应用整个网络的产生及细化过程。当使三维踪迹与三维地图匹配时，计算出三维中心线等等。当然，必须假定高度值对于所有的踪迹点且同样对于先前存在的地图均可用。这在第一种情况中不是必需的，因为有可能也用不完整的数据来计算属性。此外，可针对所产生的几何形状及若干属性而开发置信度模型。还可结合用以表示转弯行为的适当数据建模来实施对十字路口及分支处的转弯行为的检测。此外，可推断或检测停止信号及交通灯。通过这些技术的适当扩展，可产生双向网络。通过这些技术，可使从旧的数据产生的网络元素保持最新，而不使数据存储或数据处理资源过载。

已根据有关的法律标准描述了前述的本发明，因此，描述内容本质上是示范性的而不是限制性的。所揭示的实施例的变化及修改对于所属领域的技术人员可变得显而易见，且属于本发明的范围内。因此，本发明提供的法律保护范围仅由所附权利要求书界定。

Claims (15)

1.一种使用来自探测数据的踪迹产生、细化及扩充数字向量地图的方法，它包含下列步骤：

提供数字向量地图，其经配置以将多个空间相关联的线段存储在坐标系内；

使所述数字向量地图中的每一线段与一权重值相关联；

从多个循序发射的探测数据点收集至少一个踪迹；

建立地图匹配标准；

使用所述地图匹配标准将沿着所述踪迹的每一探测数据点与所述数字向量地图中的至少一个线段进行比较；

所述方法的特征在于：

将沿着所述踪迹的满足所述地图匹配标准的每一探测数据点标示为“匹配”，而将沿着所述踪迹的不满足所述地图匹配标准的每一探测数据点标示为“不匹配”；

使所述踪迹的含有匹配的探测数据点的部分与所述数字向量地图的至少一个线段相关联；

使用所述线段的所述权重值来计算所述相应线段与所述踪迹的含有匹配的探测数据点的所述部分之间的中心线；及

用所述中心线代替所述线段。

2.一种使用来自探测数据的GPS踪迹产生、细化及扩充数字向量地图的方法，它包含下列步骤：

提供数字向量地图，其经配置以将多个空间相关联的线段存储在坐标系内；

使所述数字向量地图中的每一线段与一权重值相关联；

从多个循序发射的探测数据点收集至少一个GPS踪迹；

建立地图匹配标准；

使用所述地图匹配标准将沿着所述GPS踪迹的每一探测数据点与所述数字向量地图中的至少一个线段进行比较；

所述方法的特征在于：

将沿着所述GPS踪迹的满足所述地图匹配标准的每一探测数据点标示为“匹配”，而将沿着所述GPS踪迹的不满足所述地图匹配标准的每一探测数据点标示为“不匹配”；

使所述GPS踪迹的含有匹配的探测数据点的部分与所述数字向量地图的所述相应线段相关联；

使用所述线段的所述权重值来计算所述相应线段与所述GPS踪迹的含有匹配的探测数据点的所述部分之间的中心线；

用所述中心线代替所述线段；及

在所述数字向量地图中用所述GPS踪迹的含有不匹配的探测数据点的部分创建新线段。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为了从所述至少一个GPS踪迹产生新的数字向量地图，在所述收集步骤之前，所述数字向量地图不包含先前线段。

4.根据权利要求1到3中任一项所述的方法，其特征在于，所述数字向量地图包括至少一个先前线段，所述方法还包括计算用于所述新线段的结点以接合所述数字向量地图中的先前线段的步骤。

5.根据权利要求1到4中任一项所述的方法，其特征在于，所述数字向量地图包括至少一个先前结点，所述计算结点的步骤包括采用所述数字向量地图中靠近所述所计算的新结点的先前结点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数字向量地图包括至少一个具有权重值的先前结点，所述方法还包括使用所述数字向量地图中的所述先前结点的所述权重值将所述所计算的结点与所述先前结点合并，以便细化所述数字向量地图。

7.根据权利要求4到6中任一项所述的方法，它还包括分隔邻近所述所计算的结点的先前线段。

8.根据权利要求1到7中任一项所述的方法，它还包括创建线段到结点的拓扑连接。

9.根据权利要求1到8中任一项所述的方法，它还包括简化经更新的数字向量地图。

10.根据权利要求1到9中任一项所述的方法，其特征在于，所述简化所述经更新的数字向量地图的步骤包括应用道格拉斯-普克算法。

11.根据权利要求1到10中任一项所述的方法，其特征在于，所述数字向量地图是单向网络。

12.根据权利要求1到10中任一项所述的方法，其特征在于，所述数字向量地图是双向网络。

13.根据权利要求1到12中任一项所述的方法，它还包括计算所述经更新的数字向量地图的属性的步骤。

14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述计算属性的步骤包括计算所述线段的公路级别。

15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，它还包括在后期处理操作中从所述数字向量地图中移除具有低于预定阈值的权重值的线段。

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