CN108225342A - 一种地图数据系统、生成和使用方法及其应用 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供的地图数据系统、生成和使用方法及其应用，该地图数据系统包括：栅格图像数据；所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片中的道路相关信息。本地图数据系统，将采集的数据转换为图像栅格数据，处理流程简单，图片之间拓扑关联弱，数据分割和局部更新容易，并且当数据量特别大时支持GPU并行计算；栅格图像数据提供的至少一个图片和所述图片的描述信息，便于自动驾驶计算机识别，进而可以进行计算曲率、坡度以及用于检测碰撞等，进一步提高了自动驾驶的安全性和减少图像识别、传感器、中控等其他技术的开发难度和成本。本发明实施例还提供地图数据系统的生成和使用方法及其应用。

Description

一种地图数据系统、生成和使用方法及其应用

技术领域

本发明涉及导航技术领域，特别涉及一种地图数据系统、生成和使用方法及其应用。

背景技术

随着芯片技术、人工智能和图像识别的发展，汽车辅助或自动驾驶技术已经成为当今世界上最热门的技术之一。目前，有汽车领域的厂商提出了自己的无人驾驶技术研发和投产的规划。

自动驾驶以“高精度地图”为别，有两个方向：

1、芯片厂商提出，具有学习功能的自动驾驶技术，该技术通过让车辆自行分析路面状况实现自动驾驶，倾向于“机器人”技术。

2、系统及集成厂商提出，基于自适应巡航系统，依靠高精度地图和数据信息进行自动驾驶，倾向于“机器车”技术。

高精度地图的存在，不仅提升车辆的安全性，还有助于降低图像识别、传感器、中控等的开发复杂程度和成本。

目前，高精度地图数据的存储都是以矢量数据的格式存储，比如：道路和车线的边界和中线，都是以一系列的线、面坐标(x,y,z)来存储的。存在以下不足：

1、矢量数据加工制作流程复杂且繁多，生产周期长；无法适应快速变更的道路修建状况；

2、矢量数据的数据间拓扑关联性强，数据分块切割和局部更新困难；无法快速分发地图数据到各个汽车终端；

3、无法直接使用GPU并行计算；导致无人驾驶系统反应时间过长；

4、无法直接使用图像识等人工智能算法；导致无人驾驶系统开发复杂度增加。

也有使用图片存储地图数据的方案，如网页版的百度地图、谷歌地图等就是按格网组织的图片地图。但是这种地图只能用于人工浏览。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种地图数据系统、生成和使用方法及其应用。

第一方面，本发明实施例提供一种地图数据系统，包括：栅格图像数据；

所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片中的道路相关信息。

在一个实施例中，所述描述信息，包括：所述图片中包含的至少一个要素以及要素的要素属性。

在一个实施例中，所述要素包括以下一种或多种：车道、车道中间线、车道边线、道路边界、路面标志、信号灯、人行道、道路周边物体、竖起的标志、陡坡、立体交叉和平行的道路。

在一个实施例中，所述描述信息还包括：所述图片自身的描述信息；

所述图片自身的描述信息包括以下一种或多种：所述图片的经纬度、基准海拔高度、最大高度差、图片类型、图片的偏移和图片的精度。

在一个实施例中，所述地图数据系统中所有图片按照相同的地理方向存储。

在一个实施例中，所述地图数据系统中根据相同的地理位置存储有一个或一个以上的图片及其描述信息；所述一个以上的图片之间重叠存储。

在一个实施例中，所述地图数据系统包括至少一个R-tree结构，所述R-tree结构包括至少一个栅格图像数据的数据块；所述数据块包括至少一个图片和所述图片的描述信息。

第二方面，本发明实施例提供一种地图数据系统的生成方法，包括：

将采集的地图数据转换成栅格图像数据；所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片所在的道路相关信息；

将所述栅格图像数据存储生成地图数据系统。

在一个实施例中，所述将采集的地图数据转换成栅格图像数据，包括：

对所述图片进行分析，确定所述图片中的要素以及要素的属性；

根据所述要素和要素的属性生成描述信息；

将所述图片和所述描述信息生成栅格图像数据。

第三方面，本发明实施例提供一种地图数据系统的使用方法，包括：

根据设定的目的地获取地图数据系统中预设范围内的栅格图像数据；

读取所述栅格图像数据中包含的至少一个图片和所述图片的描述信息；

将读取的结果反馈。

在一个实施例中，所述读取所述栅格图像数据的至少一个图片和所述图片的描述信息，包括：

根据所述图片，读取所述图片自身的描述信息以及所述图片中的要素和所述要素属性的描述信息。

第四方面，本发明实施例提供一种如上述任一种实施例中所述的系统在车辆自动驾驶中的应用。

本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

本发明实施例提供的一种地图数据系统、生成和使用方法及其应用，所述地图数据系统包括：栅格图像数据；所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片中的道路相关信息；其中图片表示预设经纬度范围内的地图。本地图数据系统利用栅格图像存储数据，将采集的数据转换为图像栅格数据，处理流程简单，图片之间拓扑关联弱，数据分割和局部更新容易，并且当数据量特别大时支持GPU并行计算；栅格图像数据提供的至少一个图片和所述图片的描述信息，便于自动驾驶计算机识别，进而可以进行计算曲率、坡度以及用于检测碰撞等，进一步提高了自动驾驶的安全性和减少图像识别、传感器、中控等其他技术的开发难度和成本。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1A为本发明实施例提供的一个实际的路口地图示意图；

图1B为本发明实施例提供的图1A的栅格图像示意图；

图2为本发明实施例提供的竖起的标志栅格图像示意图；

图3为本发明实施例提供的地图数据系统结构示意图；

图4为本发明实施例提供的地图数据系统的生成方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的将轨迹数据、摄像头录像数据和激光雷达云采集的数据通过预设的方式转换成栅格图像数据示意图；

图6为本发明实施例提供的一种地图数据系统的生成装置的框图；

图7为本发明实施例提供的一种地图数据系统的使用方法的流程图；

图8为本发明实施例提供的一种地图数据系统的使用装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明实施例提供了一种地图数据系统，包括栅格图像数据；该栅格图像数据包括至少一个图片和上述图片的描述信息，上述描述信息用于描述上述图片中的道路相关信息，其中图片表示预设经纬度范围内的地图。

本公开实施例提供的地图数据系统，相对于现有技术中普及的普通导航电子地图来说，是一种高精度地图。普通的导航电子地图是面向驾驶员，供驾驶员使用的地图数据，而本实施例提供的地图数据系统是面向机器的，可以供自动驾驶汽车使用的地图数据。所谓高精度地图，一方面高精度电子地图的绝对坐标精度更高，绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。另一方面，高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，由于是辅助驾驶员做导航使用，外加上GPS设备的定位精度也在10米左右。而应用在自动驾驶领域的高精度地图需要精确的知道自己在路上的位置，往往车辆离马路牙子和旁边的车道也就几十厘米左右，所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级，也就是1米以内的精度，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。普通的导航电子地图会描绘出道路，而高精度地图不仅会描绘道路，更会描绘出一条道路上有多少条车道，会真实地反映出道路的实际样式。

本实施例中，道路相关信息比如可以是道路的名称、道路的车道数、车道的边界线、中间的隔离带、路面的标志、提醒标志、说明标志等等，例如驾驶车辆在路上，包括所用到的与该道路有关的所有信息。

例如参照图1A所示，为实际路口的真实情况；本发明实施例提供的地图数据系统包括的栅格图像数据，参照图1B所示，为图1A中实际路口的真实情况的栅格图像数据地图，包括至少一个图片和所述图片的描述信息，所述图片的范围为实际路口的地理位置。其中上述图片的格式可以为TIFF、BMP、PCX、JPEG等，本实施例对图片采用何种格式不做限定。参照图1B中每个栅格代表一个像素，像素颜色值或灰度代表地图中的道路相关信息或特征。颜色值或灰度值与中的道路相关信息的可以通过预设的映射关系一一对应，本公开实施例对此不做限定。

本发明提出的栅格图像数据是一种可用于自动驾驶的计算机可识别的以图片为主要载体的高精度地图数据。该地图数据系统的图片来源，例如可以是卫星影像图像、美国地质调查局(USGS)的数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)、还可以是由航片或其他遥感数据制备而得到的数字化影像，或是通过自定义的数据采集车采集的图像等等，本公开实施例对此不做限定。上述方式获取到的图像或影像数据都接近于栅格图像的像素，所以加工成本实施例中的栅格图像数据，其图像处理流程简单，栅格图像数据的图片之间拓扑关联较弱，地图数据分割和局部更新比较容易，并且当图片数据量特别大时支持图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)并行计算，本实施例中，参照图1B所示，图片中的描述信息便于计算机识别和解读，例如可以实现自动驾驶中对路况的精确掌握，进而可以进行计算曲率、坡度以及用于检测碰撞等，进一步提高了自动驾驶的安全性和减少图像识别、传感器、中控等其他技术的开发难度和成本。

本实施例中，描述信息可以是计算机识别的机器语言，比如2进制语言；也可以是其他语言，在转化成计算机可读的语言；描述信息存储的类型，可以是数字化的文本，也可以是图片格式，本公开实施例描述信息的语言和类型不做限定，其他可实现上述功能的描述语言均可。

在一个实施例中，所述描述信息，包括：所述图片中包含的至少一个要素以及要素的要素属性。

在一个实施例中，参照图1B和图2所示，上述图片要素包括以下一种或多种：车道、车道中间线、车道边线、道路边界、路面标志、信号灯、人行道、道路周边物体、竖起的标志、陡坡、立体交叉和有高度差的平行道路。

其中路面标志，比如可以是印在路面上的限速标志、人行横道线、导向线等等；竖起的标志，比如是路旁的“禁止鸣笛”标志、“注意儿童”标志等等；陡坡表示有坡度的道路，上坡路或下坡路等等；立体交叉表示，路面道路、立交桥等等；有高度差的平行道路，比如可以是主辅路，其中主路比辅路海拔高，主路是高架桥路，辅路则是平行于高架桥的地面路。

本公开实施例对上述要素的种类不做限定。

在一个实施例中，上述描述信息还可以包括图片自身的描述信息，例如包含以下一种或多种：图片整体的经纬度、图片整体的基准海拔高度、高度差信息例如最大高度差、图片类型、图片的偏移和图片的精度数据等描述。

经纬度范围使用左下和右上的经纬度来表达；图片表示的范围大小也可以不同。基准海拔高度，表示图片中某地与海平面的高度差；最大海拔高度差，表示：图片中海拔最高的要素与海拔最低(可以是负值)的要素之间的差值；图片类型，比如可以是按照存储格式1位到24位，是经过压缩的格式，占用磁盘空间较少，并具有压缩及全彩色的优点；图片的偏移，表示图片在经度或者纬度上相对于实际地理位置的偏移量；图片的精度，表示图片的像素表示的实际地理位置的长和宽等等。例如：栅格图像数据基于图片可以分为三类数据：基础地图数据、高度数据和竖起的标志数据。其中基础地图数据比如定义为：车道、车道中间线、车道边线、道路边界、路面标志、信号灯、人行道、道路周边物体；高度数据，表示陡坡、立体交叉和有高度差的平行道路的高度参数；竖起的标志数据，表示路面上方的标志牌和道路两旁的标志牌。

本发明中的栅格图像数据包括的图片可以使用颜色或灰度表示地图上的不同要素和要素的属性；例如要素是：车道、车道边线、道路边界、人行道等地图对象。相对应的要素的属性是指：车道是实线还是虚线、道路边界时路肩还是防撞栏等。

下面通过表一列举部分地图里三类数据的要素和要素属性或特征：

表一

在一个实施例中，当上述要素为陡坡、立体交叉或有高度差的平行道路时，其对应的描述信息还包括高度描述信息，这些高度数据可以提供给计算机用于进行计算坡度，并根据坡度调整车辆的动力和速度等；这些高度数据还可以提供给导航系统使用，提醒司机注意道路高度情况等等。

在一个实施例中，当上述要素为立体交叉道路时，为了便于通过海拔高度数据表达立体交叉道路的交叉关系，可以将每一层道路单独存储在一个图片中，这些图片也可以相互重叠存储，图片中的高度数据描述，可以单独存在一个图片中，也可以和上述基础地图数据合并存储到一个图片中。

在一个实施例中，当所述要素为竖起的标志时，可以在所述图片中在竖起的标志所辖的范围内，根据该竖起的标志的在图片上垂直的投影点设置相关联的标识点。参照图2所示，图中竖起的标志为“注意儿童”，该标志在附近的车道中心线上设置标识，表示在此车道上行驶都需要注意儿童，反过来这些标识也可以表示附近有竖起的标志。其中，竖起的标志数据可以单独存在一个图片中，也可以和上述的基础地图数据合并存储到一个图片中。

在一个实施例中，所述栅格图像数据的图片的上方表示预设的方向，例如预设的方向为正北方向，为了提高本地图数据系统的合并效率，图片与图片之间按照相同的地理方向存储。

在一个实施例中，所述地图数据系统中根据相同的地理位置存储有一个或一个以上的图片及其描述信息；所述一个以上的图片之间重叠存储。例如在同一个地址的多层高架桥中不同高度道路的多张图片，可以采用上述方式存储，方便识别。

本实施例中，可以把不同的要素分别存储在不同的图片中，例如可以把基础地图数据和高度数据存储在一个图片中，也可以把基础地图数据和竖起的标志数据存储在一个图片中，也可以将基础地图数据、高度数据和竖起的标志数据存储在同一个图片中，本公开实施例对此不做限定。

例如可以使用2张256色灰度图存储地图数据，参照表二所示：

表二

上述表二中图片1表示的是基础数据(道路边界线、车道等)，图片2表示的是高度数据。描述信息可以包括上述表二中所有的数据。

例如还可以使用1张65536色灰度图存储地图数据，参照表三所示：

表三

上述表三中图片1表示的是基础数据和高度数据合并为一张图片，同样描述信息可以包括上述表三中的所有数据。

在一个实施例中，上述地图数据系统包括至少一个R-tree结构，所述R-tree结构包括至少一个栅格图像数据的数据块；数据块包括至少一个图片和所述图片的描述信息。

例如本地图数据系统可以包括一个或多个R-tree结构，支持空间查询和快速读取，一个R-tree结构可以包括一个或多个数据块。采用R-tree结构可以提高查询和读取的效率。本地图数据系统，还可以采用树形结构的其他类型存储，也可以是其他结构；比如集合、线性结构、图状结构等等，本实施例对此不做限定。

本实施例中，可以将上述栅格图像数据存储为多个数据块，每个数据块代表一定经纬度范围内的部分或全部地图；数据块包括至少一个图片和所述图片的描述信息，每个数据块表示的经纬度范围大小可以不同，上述描述信息可以使用图片存储，也可以使用其他方式存储，方便自动驾驶计算机识别和读取即可，本公开实施例对此也不做限定。

另外参照图1B所示，为了增强显示效果，图1B的中的线型要素(如：车道中间线、车道边线等)使用多个像素宽度来表达，本实施例提供的地图数据系统在实际存储栅格图像数据时，是可以使用一个像素宽度来存储的，在保证准确表达的同时，进一步较少占用磁盘空间。

例如，本公开实施例参照图3所示，比如通过数据采集得到是图片数据，将图片数据处理为栅格图像数据，包括基础数据、高度数据和竖起的标志数据，通过现有技术中比如图像识别技术，得到描述信息。将上述三种数据按照预设的经纬度范围存储为一个或多个数据块，方便计算机读取和查询。

根据本公开实施例的第二方面，本发明还提供了一种地图数据系统的生成方法，参照图4所示，包括S401～S402：

S401、将采集的地图数据转换成栅格图像数据；所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片所在的道路相关信息；

S402、将所述栅格图像数据存储生成地图数据系统。

在一个实施例中，步骤S401可以实施为：对所述图片进行分析，确定所述图片中的要素以及要素的属性；根据所述要素和要素的属性生成描述信息；将所述图片和所述描述信息生成栅格图像数据。

本实施例中，采集的地图数据例如可以包括轨迹数据、摄像头录像数据和激光雷达云采集的数据等等，不限于任何一种地图数据的采集来源，参照图5所示，轨迹数据比如可以是全球定位系统(Global Positioning System，GPS)轨迹数据；

参照图5所示，将GPS轨迹数据、摄像头录像数据和激光雷达云采集的数据，通过预设的方式转换成栅格图像数据。

所述预设的方式，可以是现有技术中的内部点扩散算法、复数积分算法、扫描算法等，本公开实施例对此也不做限定。将转换后的栅格图像数据，再经过处理，图像识别等等，再配以描述信息，可以供导航系统使用，也可以供自动驾驶计算机可读。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种地图数据系统的生成装置，由于该装置所解决问题的原理与前述实施例一种地图数据系统的生成方法相似，因此该装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。

下述为本发明实施例提供的一种地图数据系统的生成装置，可以用于执行上述地图数据系统的生成方法实施例。

参照图6所示，上述装置包括：

转换模块601，用于将将采集的地图数据转换成栅格图像数据；所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片所在的道路相关信息；

生成模块602，用于将所述栅格图像数据存储生成地图数据系统。

在一个实施例中，上述转换模块601，参照图6所示，包括：确定子模块6011，用于对所述图片进行分析，确定所述图片中的要素以及要素的属性；

生成子模块6012，用于根据所述要素和要素的属性生成描述信息以及用于将所述图片和所述描述信息生成栅格图像数据。

根据本公开实施例的第三方面，本发明实施例提供一种地图数据系统的使用方法，参照图7所示，包括：

S701、根据设定的目的地获取地图数据系统中预设范围内的栅格图像数据；

S702、读取所述栅格图像数据中包含的至少一个图片和所述图片的描述信息；

S703、将读取的结果反馈。

在本实施例中，根据设定的目的地，获取出发地与目的地之间路线范围内的道路信息的栅格图像数据，读取栅格图像数据中的至少一个图片和上述图片的描述信息，然后将读取的结果反馈给比如是自动驾驶的系统，也可以是导航地图系统，还可以是驾驶车辆的司机等等。本公开实施例对此不做限定。

在一个实施例中，步骤S702中，所述读取所述栅格图像数据的至少一个图片和所述图片的描述信息，包括：

根据所述图片，读取所述图片自身的描述信息以及所述图片中的要素和所述要素属性的描述信息。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种地图数据系统的使用装置，由于该装置所解决问题的原理与前述实施例一种地图数据系统的使用方法相似，因此该装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。

下述为本发明实施例提供的一种地图数据系统的使用装置，可以用于执行上述地图数据系统的使用方法实施例。

参照图8所示，上述装置包括：

获取模块801、用于根据设定的目的地获取地图数据系统中预设范围内的栅格图像数据；

读取模块802、用于读取所述栅格图像数据中包含的至少一个图片和所述图片的描述信息；

反馈模块803、用于将读取的结果反馈。

在一个实施例中，所述读取模块802，还用于根据所述图片，读取所述图片自身的描述信息以及所述图片中的要素和所述要素属性的描述信息。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

根据本公开实施例的第四方面，本发明还提供了一种如上述实施例中的地图信息系统的在车辆自动驾驶领域中的应用。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种地图数据系统，其特征在于，包括：栅格图像数据；

所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片中的道路相关信息。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述描述信息，包括：所述图片中包含的至少一个要素以及要素的要素属性。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述要素包括以下一种或多种：车道、车道中间线、车道边线、道路边界、路面标志、信号灯、人行道、道路周边物体、竖起的标志、陡坡、立体交叉和平行的道路。

4.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述描述信息还包括：所述图片自身的描述信息；

所述图片自身的描述信息包括以下一种或多种：所述图片的经纬度、基准海拔高度、最大高度差、图片类型、图片的偏移和图片的精度。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述地图数据系统中所有图片按照相同的地理方向存储。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述地图数据系统中根据相同的地理位置存储有一个或一个以上的图片及其描述信息；所述一个以上的图片之间重叠存储。

7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述地图数据系统包括至少一个R-tree结构，所述R-tree结构包括至少一个栅格图像数据的数据块；所述数据块包括至少一个图片和所述图片的描述信息。

8.一种地图数据系统的生成方法，其特征在于，包括：

将采集的地图数据转换成栅格图像数据；所述栅格图像数据包括：至少一个图片和所述图片的描述信息；所述描述信息用于描述所述图片所在的道路相关信息；

将所述栅格图像数据存储生成地图数据系统。

9.一种地图数据系统的使用方法，其特征在于，包括：

根据设定的目的地获取地图数据系统中预设范围内的栅格图像数据；

读取所述栅格图像数据中包含的至少一个图片和所述图片的描述信息；

将读取的结果反馈。

10.一种如权利要求1-7任一项所述的系统在车辆自动驾驶中的应用。