CN106767914B - 用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置 - Google Patents

用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置 Download PDF

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CN106767914B CN201611097409.5A CN201611097409A CN106767914B CN 106767914 B CN106767914 B CN 106767914B CN 201611097409 A CN201611097409 A CN 201611097409A CN 106767914 B CN106767914 B CN 106767914B
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Abstract

本申请公开了用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置。方法的一具体实施方式包括:从高精度地图中还原路网地图数据;将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中;采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点;响应于自动运行装置能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径连通。该实施方式实现了无需人工测试高精度地图规划的路径,提高了测试高精度地图规划的路径的效率,并且提高了测试结果的准确性。

Description

用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置
技术领域
本申请涉及测试技术领域,具体涉及导航测试技术领域,尤其涉及用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置。
背景技术
无人车/自动驾驶通常会基于高精度地图做路径规划,并且路径规划粒度会精确到车道线而不是道路,因此从地点A到地点B一般会有多条路径,需要验证规划的路径是否正确合理。
目前在验证这些规划的路径是否正确合理时,通常采用人工测试的方法来对这些规划的路径进行验证。
然而,在使用人工测试的方法来对这些规划的路径进行验证时,测试所耗费的时间较长,并且测试的内容通常无法全面覆盖规划的路径的内容。
发明内容
本申请的目的在于提出一种改进的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置,来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
第一方面,本申请提供了一种用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,所述方法包括:从高精度地图中还原路网地图数据;将无人车规划的路径规划数据添加至所述路网地图数据中;采用自动运行装置根据所述路径规划数据在所述路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从所述路径规划数据的起点运行至终点;响应于自动运行装置能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径连通。
在一些实施例中,所述方法还包括:响应于确定所述路径规划数据规划的路径连通,检查所述路径规划数据中规划的路径是否能够合理并线;若不能够合理并线,则确定所述路径规划数据规划的并线数据错误。
在一些实施例中,所述检查所述路径规划数据规划的路径是否能够合理并线包括:根据无人车在路网地图中的当前车道、所述当前车道的前驱车道和所述当前车道的后继车道,确定无人车的并线位置;基于所述并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离;获取路径规划数据中对应所述完成并线的路径规划距离;响应于所述路径规划距离大于或等于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径能够合理并线。
在一些实施例中,所述基于所述并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离包括:基于无人车在所述并线位置并线时需要扭转的航向角角度以及并线前后车道线的宽度,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离。
在一些实施例中,所述方法还包括:响应于确定所述规划的路径能够合理并线,获取采集车在与所述路径规划数据相对应的实际道路上的行驶轨迹;计算所述路径规划数据规划的路径轨迹与所述实际道路上的行驶轨迹的重叠区域;响应于重叠区域大于或等于预定阈值,确定路径规划合理。
在一些实施例中,所述方法还包括:响应于重叠区域小于预定阈值,判断所述规划的路径轨迹的长度是否小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度;若所述规划的路径轨迹的长度小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较优规划数据。
在一些实施例中,所述方法还包括:若所述规划的路径轨迹的长度大于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较差规划数据。
在一些实施例中,所述方法还包括以下一项或多项:响应于自动运行装置未能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径不连通;响应于所述路径规划距离小于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径不能够合理并线。
第二方面,本实施例提供了一种用于测试基于高精度地图规划的路径的装置,所述装置包括:路网地图还原单元,用于从高精度地图中还原路网地图数据;规划数据添加单元,用于将无人车规划的路径规划数据添加至所述路网地图数据中;自动装置运行单元,用于采用自动运行装置根据所述路径规划数据在所述路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从所述路径规划数据的起点运行至终点;路径连通确定单元,用于响应于自动运行装置能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径连通。
在一些实施例中,所述装置还包括:合理并线检查单元,用于响应于确定所述路径规划数据规划的路径连通,检查所述路径规划数据中规划的路径是否能够合理并线;并线错误确定单元,用于若不能够合理并线,则确定所述路径规划数据规划的并线数据错误。
在一些实施例中,所述合理并线检查单元包括:并线位置确定子单元,用于根据无人车在路网地图中的当前车道、所述当前车道的前驱车道和所述当前车道的后继车道,确定无人车的并线位置;预期距离确定子单元,用于基于所述并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离;路径距离获取子单元,用于获取路径规划数据中对应所述完成并线的路径规划距离;合理并线确定子单元,用于响应于所述路径规划距离大于或等于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径能够合理并线。
在一些实施例中,所述预期距离确定子单元进一步用于:基于无人车在所述并线位置并线时需要扭转的航向角角度以及并线前后车道线的宽度,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离。
在一些实施例中,所述装置还包括:行驶轨迹获取单元,用于响应于确定所述规划的路径能够合理并线,获取采集车在与所述路径规划数据相对应的实际道路上的行驶轨迹;重叠区域计算单元,用于计算所述路径规划数据规划的路径轨迹与所述实际道路上的行驶轨迹的重叠区域;规划合理确定单元,用于响应于重叠区域大于或等于预定阈值,确定路径规划合理。
在一些实施例中,所述装置还包括:长度大小判断单元,用于响应于重叠区域小于预定阈值,判断所述规划的路径轨迹的长度是否小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度;较优规划确定单元,用于若所述规划的路径轨迹的长度小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较优规划数据。
在一些实施例中,所述装置还包括:较差规划确定单元,用于若所述规划的路径轨迹的长度大于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较差规划数据。
在一些实施例中,所述装置还包括以下一项或多项:路径不连通确定单元,用于响应于自动运行装置未能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径不连通;不合理并线确定单元,用于响应于所述路径规划距离小于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径不能够合理并线。
本申请提供的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置,首先从高精度地图中还原路网地图数据,之后将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中,然后根据路径规划数据,采用自动运行装置在路网地图数据的车道中运行以检查路径规划数据规划的路径是否连通,最后响应于所述路径规划数据规划的路径不连通,确定规划的路径不连通。从而实现了无需人工测试高精度地图规划的路径,提高了测试高精度地图规划的路径的效率,并且提高了测试结果的准确性。
进一步地,在一些实施例中,本申请提供的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置,可以在确定规划的路径连通的基础上,进一步确定规划的路径是否可以合理并线、规划的路径是否合理、规划的路径是否较优,从而减少测试所耗费的时长,并且测试的内容可以全面覆盖规划的路径,因此测试结果的准确度更高。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法的一个实施例的示意性流程图;
图2是根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法的又一个实施例的示意性流程图;
图3示出了根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法的一个实施例的示例性应用场景;
图4是根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的装置的一个实施例的示例性结构图;
图5是根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的装置的又一个实施例的示例性结构图;
图6是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法的一个实施例的流程100。该用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,包括以下步骤:
步骤101,从高精度地图中还原路网地图数据。
在本实施例中,高精度地图是指面向机器的供自动驾驶汽车使用的高精度地图,绝对精度一般都会在亚米级,也就是1米以内的精度,例如20厘米以内,而且横向的相对精度(比如,车道和车道,车道和车道线的相对位置精度)往往还要更高。并且高精度地图不仅有高精度的坐标,同时还有准确的道路形状,并且含有每个车道的坡度,曲率,航向,高程以及侧倾的数据。高精度地图不仅描绘道路,更描绘出一条道路上有多少条车道,会真实的反应出道路的实际样式,比如真实道路在某些地方变宽,那么高精度地图中的道路数据相应变宽,而真实道路在某些地方因为汇合而变窄,高精度地图也是一样因为汇合而变窄。另外,每条车道和车道之间的车道线是什么样子的,是虚线、实线还是双黄线,线的颜色,道路的隔离带,隔离带的材质,马路牙子什么样子,什么材质,甚至道路上的箭头,文字的内容,所在位置都会有描述。而且,为了自动驾驶的考虑,诸如每条车道的限速,推荐速度也需要一并提供。而像人行横道,道路沿线的看板,隔离带,限速标志,红绿灯,路边的电话亭等等,这类我们通常统称为交通参与物的绝对地理坐标,物理尺寸以及他们的特质特性等也都会出现在高精度地图的数据中。同时,高精度地图需要具备辅助完成实现高精度的定位位置功能,道路级和车道级的规划能力,以及车道级的引导能力。
这里的路网地图,是指从高精度地图中还原的由各级道路组成的网状系统的地图。应当理解,这里的路网地图同样包括高精度地图中的与道路相关的道路级和车道级的数据。
步骤102,将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中。
在本实施例中,基于步骤101中得到的路网地图数据,可以将无人车规划的用于指引自动行驶的路径规划数据添加至路网地图数据,从而得到添加路径规划数据的路网地图数据。
步骤103,采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点。
在本实施例中,自动运行装置是指模拟无人车的虚拟装置,可以根据路径规划数据、交通规则以及路网地图数据标记的内容,模拟无人车在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点。
步骤104,响应于自动运行装置能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径连通。
在本实施例中,如果自动运行装置在路网地图中能够按照路径规划数据规划的路径从起始点运行到终点,就可以认为路径规划数据规划的路径连通。这里的连通,是指根据规划数据规划的路径、交通规则及道路的实际情况,如果可以直接由一条车道运行到另一条车道,则认为这两条车道连通。这两条连通的车道,通常沿无人车或自动运行装置的行驶方向相邻。
本申请上述实施例提供的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,首先从高精度地图中可以还原路网地图数据,之后可以将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中,然后采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点,最后响应于自动运行装置能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径连通,从而与人工测试高精度地图规划的路径相比,提高了测试高精度地图规划的路径的效率,并且提高了测试结果的准确性。
进一步参考图2,图2示出了根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法的又一个实施例的流程200。该用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,包括以下步骤:
步骤201,从高精度地图中还原路网地图数据,之后执行步骤202;
步骤202,将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中,之后执行步骤203;
步骤203,采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点,若是,则执行步骤204,若否,则执行可选步骤205;
步骤204,确定路径规划数据规划的路径连通,之后执行可选步骤206;
可选步骤205,确定路径规划数据规划的路径不连通。
可选步骤206,根据无人车在路网地图中的当前车道、当前车道的前驱车道和当前车道的后继车道,确定无人车的并线位置,之后执行可选步骤207;
可选步骤207,基于并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离,之后执行可选步骤208;
可选步骤208,获取路径规划数据中对应完成并线的路径规划距离,之后执行可选步骤209;
可选步骤209,判断路径规划距离是否大于或等于预期行驶距离,若是,则执行可选步骤210,若否,则执行可选步骤211;
可选步骤210,确定规划的路径能够合理并线,之后执行可选步骤212;
可选步骤211,确定路径规划数据规划的并线数据错误。
可选步骤212,获取采集车在与路径规划数据相对应的实际道路上的行驶轨迹,之后执行可选步骤213;
可选步骤213,计算路径规划数据规划的路径轨迹与实际道路上的行驶轨迹的重叠区域,之后执行可选步骤214;
可选步骤214,判断重叠区域是否小于预定阈值,若是,则执行可选步骤215,若否,则执行可选步骤216;
可选步骤215,判断规划的路径轨迹的长度是否小于或等于实际道路上的行驶轨迹的长度,若是,则执行可选步骤217,若否,则执行可选步骤218;
可选步骤216,确定路径规划合理。
可选步骤217,确定路径规划数据规划的路径轨迹较优。
可选步骤218,确定路径规划数据规划的路径轨迹较差。
在本实施例中,可以通过计算预期行驶距离和路径规划的距离来判断并线是否合理。由于在自动驾驶过程中,并线需要预留一定长度的道路,如果预留的道路过短则无法并线,因此可以基于无人车在并线位置并线时需要扭转的航向角角度以及并线前后车道线的宽度,在路网地图中确定并线预期行驶距离。
示例性的,假设无人车在并线位置并线时需要扭转的航向角角度为θ,无人车并线前后车道线的宽度分别为s1和s2,则并线预期行驶距离L可以根据以下算式得到:
L=(s1+s2)/2/cosθ;
其中,(s1+s2)/2表示无人车从并线前的车道的中心线位置并线至并线后的车道的中心线位置所移动的宽度,将该距离与路径规划中涉及该并线的路径规划距离进行欧式距离差值计算,如果路径规划距离大于或等于预期行驶距离,那么可以认为路径规划距离满足并线需求,规划的路径能够合理并线。
本申请上述实施例提供的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,通过采用自动运行装置根据路径规划数据运行的结果判断规划的路径是否连通,若连通,进一步检查是否能够合理并线,若能够合理并线,进一步检查路径规划数据规划的路径轨迹与实际道路上的行驶轨迹相比,重叠区域是否大于或等于预定阈值,若重叠区域大于或等于预定阈值,则确定路径规划合理,若重叠区域小于预定阈值,则判断规划的路径轨迹的长度是否小于或等于实际道路上的行驶轨迹的长度,若小于或等于,则确定规划的路径轨迹较优,若大于,则确定规划的路径轨迹较差,该方法提高了基于高精度地图规划的路径的效率,并且由于采用了多方面的测试内容来测试基于高精度地图规划的路径的合理性,提高了测试的准确度。
以下结合图3,描述根据本申请的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法的一个实施例的示例性应用场景。
如图3所示,在无人车路网地图中,车道线之间存在前驱后继关系:在制作路网地图的过程中,会将道路切分成不同路段,按照交通规则和机动车的前行方向(例如中国是靠右侧行驶),车道301是车道302的前驱,车道303是车道302的后继;同理,车道311是车道312的前驱,车道313是车道312的后继;同理,车道321是车道322的前驱,车道323是车道322的后继;车道330是车道323的后继,但与车道312没有任何连通关系。
自动运行装置(虚拟的无人车)340行驶在车道312中,且所述路径规划数据规划的路径为从车道312至车道323,此时需要判定道路是否连通,判断方式为:根据规划数据规划的路径、交通规则及道路的实际情况,如果可以直接由一条车道运行到另一条车道,则认为这两条车道连通,这两条连通的车道通常沿无人车或自动运行装置的行驶方向相邻。例如,若自动运行装置可以直接由车道323运行到车道330,则车道323与车道330连通,车道312如果需要到达车道330,则需要先并线到与车道312连通的车道322,之后由车道322运行至与车道322连通的车道323,最后由车道323运行至与车道323连通的车道330,因此,车道312与车道330不连通。
在通过自动运行装置确定路径规划数据规划的路径连通之后,可以基于无人车340在并线位置并线时需要扭转的航向角的角度θ、并线前车道线的宽度s1和并线后的车道线的宽度s2,在路网地图中确定并线预期行驶距离L:
L=(s1+s2)/2/cosθ;
其中,表示无人车从并线前的车道的中心线位置并线至并线后的车道的中心线位置所移动的宽度,将该距离与路径规划中涉及该并线的路径规划距离进行欧式距离差值计算,如果路径规划距离大于或等于预期行驶距离,那么可以认为路径规划距离满足并线需求,规划的路径能够合理并线。
之后,若规划的路径能够合理并线,进一步确定规划的路经轨迹与采集车在实际道路上的行驶轨迹的重叠区域,并检重叠区域是否大于或等于预定阈值,若重叠区域大于预定阈值,确定路径规划合理,若重叠区域不大于预定阈值,判断规划的路径轨迹的长度是否小于或等于实际道路上的行驶轨迹的长度,若规划的路径轨迹的长度小于或等于实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定规划的路径轨迹较优,若规划的路径轨迹的长度大于实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定规划的路径轨迹较差。
本申请上述应用场景提供的用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,提高了测试基于高精度地图规划的路径的效率,并且由于该方法可以通过多方面的测试结果来确定基于高精度地图规划的路径的合理性,提高了测试基于高精度地图规划的路径的准确度。
进一步参考图4,作为对上述方法的实现,本申请提供了一种用于测试基于高精度地图规划的路径的装置的一个实施例,该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应,由此,上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置400及其中包含的单元,在此不再赘述。该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示,本实施例的用于测试基于高精度地图规划的路径的装置400包括:路网地图还原单元410、规划数据添加单元420、自动装置运行单元430和路径连通确定单元440。
路网地图还原单元410,用于从高精度地图中还原路网地图数据。
规划数据添加单元420,用于将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中。
自动装置运行单元430,用于采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点。
路径连通确定单元440,用于响应于自动运行装置能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径连通。
进一步参考图5,作为对上述方法的实现,本申请提供了一种用于测试基于高精度地图规划的路径的装置的又一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,由此,上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置500及其中包含的单元,在此不再赘述。该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例的用于测试基于高精度地图规划的路径的装置500包括:
路网地图还原单元501,用于从高精度地图中还原路网地图数据;规划数据添加单元502,用于将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中;自动装置运行单元503,用于采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点;路径连通确定单元504,用于响应于自动运行装置能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径连通。
在一些可选实现方式中,装置还包括:合理并线检查单元505,用于响应于确定路径规划数据规划的路径连通,检查路径规划数据中规划的路径是否能够合理并线;并线错误确定单元506,用于若不能够合理并线,则确定路径规划数据规划的并线数据错误。
在一些可选实现方式中,合理并线检查单元包括(图中未示出):并线位置确定子单元,用于根据无人车在路网地图中的当前车道、当前车道的前驱车道和当前车道的后继车道,确定无人车的并线位置;预期距离确定子单元,用于基于并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离;路径距离获取子单元,用于获取路径规划数据中对应完成并线的路径规划距离;合理并线确定子单元,用于响应于路径规划距离大于或等于预期行驶距离,确定规划的路径能够合理并线。
在一些可选实现方式中,预期距离确定子单元进一步用于:基于无人车在并线位置并线时需要扭转的航向角角度以及并线前后车道线的宽度,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离。
在一些可选实现方式中,装置还包括:行驶轨迹获取单元507,用于响应于确定规划的路径能够合理并线,获取采集车在与路径规划数据相对应的实际道路上的行驶轨迹;重叠区域计算单元508,用于计算路径规划数据规划的路径轨迹与实际道路上的行驶轨迹的重叠区域;规划合理确定单元509,用于响应于重叠区域大于或等于预定阈值,确定路径规划合理。
在一些可选实现方式中,装置还包括:长度大小判断单元510,用于响应于重叠区域小于预定阈值,判断规划的路径轨迹的长度是否小于或等于实际道路上的行驶轨迹的长度;较优规划确定单元511,用于若规划的路径轨迹的长度小于或等于实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定路径规划数据为较优规划数据。
在一些可选实现方式中,装置还包括:较差规划确定单元512,用于若规划的路径轨迹的长度大于实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定路径规划数据为较差规划数据。
在一些可选实现方式中,装置还包括以下一项或多项:路径不连通确定单元513,用于响应于自动运行装置未能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径不连通;不合理并线确定单元514,用于响应于路径规划距离小于预期行驶距离,确定规划的路径不能够合理并线。
下面参考图6,其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统600的结构示意图。
如图6所示,计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的
程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605:包括键盘、鼠标等的输入部分606;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607;包括硬盘等的存储部分608;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口606。可拆卸介质611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器610上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个单元、程序段、或代码的一部分,所述单元、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括路网地图还原单元、规划数据添加单元、自动装置运行单元和路径连通确定单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,路网地图还原单元还可以被描述为“从高精度地图中还原路网地图数据的单元”。
作为另一方面,本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质,该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质;也可以是单独存在,未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序,当所述一个或者多个程序被一个设备执行时,使得所述设备:从高精度地图中还原路网地图数据;将无人车规划的路径规划数据添加至路网地图数据中;采用自动运行装置根据路径规划数据在路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从路径规划数据的起点运行至终点;响应于自动运行装置能够从路径规划数据的起点运行至终点,确定路径规划数据规划的路径连通。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种用于测试基于高精度地图规划的路径的方法,其特征在于,所述方法包括:
从高精度地图中还原路网地图数据;
将无人车规划的路径规划数据添加至所述路网地图数据中;
采用自动运行装置根据所述路径规划数据在所述路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从所述路径规划数据的起点运行至终点;
响应于自动运行装置能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径连通;
响应于确定所述路径规划数据规划的路径连通,检查所述路径规划数据规划的路径是否能够合理并线;
响应于确定所述规划的路径能够合理并线,获取采集车在与所述路径规划数据相对应的实际道路上的行驶轨迹;
计算所述路径规划数据规划的路径轨迹与所述实际道路上的行驶轨迹的重叠区域;
响应于重叠区域小于预定阈值,判断所述规划的路径轨迹的长度是否小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度;
若所述规划的路径轨迹的长度小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较优规划数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若不能够合理并线,则确定所述路径规划数据规划的并线数据错误。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检查所述路径规划数据规划的路径是否能够合理并线包括:
根据无人车在路网地图中的当前车道、所述当前车道的前驱车道和所述当前车道的后继车道,确定无人车的并线位置;
基于所述并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离;
获取路径规划数据中对应完成并线的路径规划距离;
响应于所述路径规划距离大于或等于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径能够合理并线。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离包括:
基于无人车在所述并线位置并线时需要扭转的航向角角度以及并线前后车道线的宽度,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离。
5.根据权利要求2-4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于重叠区域大于或等于预定阈值,确定路径规划合理。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述规划的路径轨迹的长度大于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较差规划数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于自动运行装置未能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径不连通。
8.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于所述路径规划距离小于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径不能够合理并线。
9.一种用于测试基于高精度地图规划的路径的装置,其特征在于,所述装置包括:
路网地图还原单元,用于从高精度地图中还原路网地图数据;
规划数据添加单元,用于将无人车规划的路径规划数据添加至所述路网地图数据中;
自动装置运行单元,用于采用自动运行装置根据所述路径规划数据在所述路网地图数据的车道中运行,以确定自动运行装置是否能够从所述路径规划数据的起点运行至终点;
路径连通确定单元,用于响应于自动运行装置能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径连通;
合理并线检查单元,用于响应于确定所述路径规划数据规划的路径连通,检查所述路径规划数据规划的路径是否能够合理并线;
行驶轨迹获取单元,用于响应于确定所述规划的路径能够合理并线,获取采集车在与所述路径规划数据相对应的实际道路上的行驶轨迹;
重叠区域计算单元,用于计算所述路径规划数据规划的路径轨迹与所述实际道路上的行驶轨迹的重叠区域;
长度大小判断单元,用于响应于重叠区域小于预定阈值,判断所述规划的路径轨迹的长度是否小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度;
较优规划确定单元,用于若所述规划的路径轨迹的长度小于或等于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较优规划数据。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
并线错误确定单元,用于若不能够合理并线,则确定所述路径规划数据规划的并线数据错误。
11.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述合理并线检查单元包括:
并线位置确定子单元,用于根据无人车在路网地图中的当前车道、所述当前车道的前驱车道和所述当前车道的后继车道,确定无人车的并线位置;
预期距离确定子单元,用于基于所述并线位置,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离;
路径距离获取子单元,用于获取路径规划数据中对应完成并线的路径规划距离;
合理并线确定子单元,用于响应于所述路径规划距离大于或等于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径能够合理并线。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述预期距离确定子单元进一步用于:
基于无人车在所述并线位置并线时需要扭转的航向角角度以及并线前后车道线的宽度,在路网地图中确定完成并线所需的预期行驶距离。
13.根据权利要求10至12任意一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
规划合理确定单元,用于响应于重叠区域大于或等于预定阈值,确定路径规划合理。
14.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
较差规划确定单元,用于若所述规划的路径轨迹的长度大于所述实际道路上的行驶轨迹的长度,则确定所述路径规划数据为较差规划数据。
15.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
路径不连通确定单元,用于响应于自动运行装置未能够从所述路径规划数据的起点运行至终点,确定所述路径规划数据规划的路径不连通。
16.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:不合理并线确定单元,用于响应于所述路径规划距离小于所述预期行驶距离,确定所述规划的路径不能够合理并线。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10496098B2 (en) * 2017-09-12 2019-12-03 Baidu Usa Llc Road segment-based routing guidance system for autonomous driving vehicles
US11761783B2 (en) 2017-12-21 2023-09-19 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method, device and system for displaying augmented reality navigation information
CN110874660B (zh) * 2018-08-29 2024-03-15 中兴通讯股份有限公司 道路测试路线规划方法、装置以及存储介质
CN112013854B (zh) * 2019-05-31 2022-10-04 北京地平线机器人技术研发有限公司 高精地图的检验方法及装置
CN110515385A (zh) * 2019-09-09 2019-11-29 金鹏电子信息机器有限公司 一种移动机器人的路径跟踪方法及装置
CN112577503B (zh) * 2019-09-30 2024-04-09 北京百度网讯科技有限公司 车辆起点区域的路径规划方法、装置、设备
CN111750889B (zh) * 2020-06-24 2022-06-10 阿波罗智联(北京)科技有限公司 路径导航的方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112487123A (zh) * 2020-12-05 2021-03-12 武汉中海庭数据技术有限公司 基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法及系统
CN112632734A (zh) * 2020-12-29 2021-04-09 武汉中海庭数据技术有限公司 一种高精度地图道路连通性测试方法及系统
CN113032285B (zh) * 2021-05-24 2021-08-13 湖北亿咖通科技有限公司 一种高精地图测试方法、装置、电子设备及存储介质
CN113254564A (zh) * 2021-06-18 2021-08-13 智道网联科技(北京)有限公司 一种高精数据的自动检查方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102853846A (zh) * 2011-06-30 2013-01-02 北京畅联万方科技有限公司 一种道路导航数据拓扑关系正确性的批量测试方法
JP2015049187A (ja) * 2013-09-03 2015-03-16 株式会社日立製作所 シミュレーション走行ルート生成方法およびそのシステム
CN104819724A (zh) * 2015-03-02 2015-08-05 北京理工大学 一种基于gis的无人地面车辆自主行驶辅助系统
CN105225510A (zh) * 2014-06-27 2016-01-06 国际商业机器公司 用于验证地图的路网的方法和系统
CN106114507A (zh) * 2016-06-21 2016-11-16 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102853846A (zh) * 2011-06-30 2013-01-02 北京畅联万方科技有限公司 一种道路导航数据拓扑关系正确性的批量测试方法
JP2015049187A (ja) * 2013-09-03 2015-03-16 株式会社日立製作所 シミュレーション走行ルート生成方法およびそのシステム
CN105225510A (zh) * 2014-06-27 2016-01-06 国际商业机器公司 用于验证地图的路网的方法和系统
CN104819724A (zh) * 2015-03-02 2015-08-05 北京理工大学 一种基于gis的无人地面车辆自主行驶辅助系统
CN106114507A (zh) * 2016-06-21 2016-11-16 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于四阶贝塞尔曲线的无人车可行轨迹规划;陈成等;《自动化学报》;20150331;第41卷(第3期);第486-495页 *

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