CN109813332A - 添加虚拟引导线的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种添加虚拟引导线的方法和装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取目标路口的总采样数据，其中，所述目标路口包括至少一个行驶车道，所述总采样数据包括在所述至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述采样点用于指示行驶车道上的位置点，所述采样信息包括位置信息和车辆行驶方向，根据所述总采样数据，确定所述目标路口的虚拟引导线数据，所述虚拟引导线数据包括所述至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息，根据所述目标路口的地理位置信息，将所述虚拟引导线数据导入电子地图数据，所述电子地图数据包括所述目标路口的地理位置信息。通过本申请，可以为自动驾驶提供合理的引导信息。

Description

添加虚拟引导线的方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种添加虚拟引导线的方法和装置。

背景技术

随着自动驾驶技术以及辅助驾驶技术的快速发展，导航电子地图作为一个包含重要先验信息的工具显的尤为重要。

自动驾驶车辆在行驶过程中，一般是检测道路上各车道设置的虚拟引导线，按照该虚拟引导线进行行驶，虚拟引导线是指道路车道的边线，如车道中间的白色虚线等道路上不同颜色、不同线型的地面标记线。但是道路的路口处一般没有虚拟引导线，为了使自动驾驶车辆能够安全通过路口，可以在导航电子地图中，添加路口的行驶线路的虚拟引导线，自动驾驶车辆可以按照行驶线路的虚拟引导线通过路口。现有技术中具体方法是：对于某个路口，可以使用该路口区域内存在的车道的边线的端点，进行二次或三次曲线拟合，生成该路口的虚拟引导线，在必要时，进行人工调整虚拟引导线的弧度，使其更符合路口的情况。

这样，由于路口的虚拟引导线是基于路口区域内存在的车道的边线的端点确定的，没有考虑驾驶行为信息，所以有可能不能为自动驾驶提供合理的引导信息。

发明内容

为了解决相关技术的问题，本发明实施例提供了一种添加虚拟引导线的方法和装置。技术方案如下：

第一方面，提供了一种添加虚拟引导线的方法，该方法包括：

获取目标路口的总采样数据，其中，目标路口包括至少一个行驶车道，总采样数据包括在至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，采样点用于指示行驶车道上的位置点，采样信息包括位置信息和车辆行驶方向，位置信息用于指示对应的采样点的地理位置信息，车辆行驶方向用于指示采集车辆在经过对应的采样点时的行驶方向；根据总采样数据，确定目标路口的虚拟引导线数据，虚拟引导线数据包括至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息；根据目标路口的地理位置信息，将虚拟引导线数据导入电子地图数据，电子地图数据包括目标路口的地理位置信息。

本发明实施例所示的方案，目标路口为任一路口，目标路口包括至少一个行驶车道，行驶车道也可以认为是行驶线路。在进行本发明实施例之前，采集车辆可以一次或多次经过目标路口，在目标路口的至少一个行驶车道上采集多个采样点的采样信息，构成目标路口的总采样数据，采样信息中包括位置信息和车辆行驶方向，位置信息用于指示采样点的地理位置信息，车辆行驶方向用于指示采集车辆在经过对应的采样点时的行驶方向。终端可以获取目标路口的总采样数据，然后使用总采样数据，确定目标路口的虚拟引导线数据，虚拟引导线数据包括至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息，然后根据目标路口的地理位置信息，将虚拟引导线数据导入电子地图数据。

在一种可能的实现方式中，确定至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，其中，针对子采样数据i，根据子采样数据i，确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，子采样数据i为至少一个子采样数据中的任一子采样数据；根据至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息；根据至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，得到目标路口的虚拟引导线数据。

本发明实施例所示的方案，将总采样数据分为多个子采样数据，每个子采样数据包括在至少一个行驶车道中具有相同行驶属性的至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，该至少一个行驶车道为目标路口的行驶车道，行驶属性指行驶车道的起始位置之前的道路方向和终止位置之后的道路方向，道路方向指车辆能进行行驶的行驶方向，例如，采集车辆进行右转，如果行驶车道的起始位置之前的道路方向是向北，终止位置之后的道路方向是向东。目标路口的总采样数据中包括至少一个子采样数据，终端可以确定至少一个子采样数据中具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，具体的，对于至少一个采样数据中的任一子采样数据i，终端可以根据子采样数据i，来确定对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。终端可以按照计算子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息的方法，来计算出至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，然后将至少一个子采样数据分别对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定为目标路口的全部行驶车道的虚拟引导线信息。终端可以将目标路口的至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，确定为目标路口的虚拟引导线数据。

在一种可能的实现方式中，确定子采样数据i中全部采样点的运动法向量，其中，针对采样点j，根据采样点j的位置信息，确定采样点j的运动法向量，采样点j为子采样数据i中的任一采样点；根据子采样数据i、以及子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

本发明实施例所示的方案，终端可以计算子采样数据i中全部采样点的运动法向量，对于子采样数据i中任一采样点j，终端可以根据采样点j的位置信息，计算采样点j的运动法向量，这样，终端可以计算出子采样数据i中全部采样点的运动法向量。然后终端可以根据子采样数据i、以及子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定出子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在一种可能的实现方式中，根据采样点j的位置信息、以及与采样点j相邻且属于采集车辆一次经过目标路口采集到的采样点的位置信息，确定采样点j的运动法向量。

本发明实施例所示的方案，对于采样点j，终端可以确定与采样点j相邻的采样点，相邻的采样点不仅位置相邻而且是同一采集车辆一次经过目标路口采集到的，也就是采样点j的相邻采样点为同一采集车辆一次采集过程中的前后两个采样点。终端可以使用它们的位置坐标来确定出采样点j的运动法向量。

在一种可能的实现方式中，确定子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，其中，针对采样点j，根据采样点j的运动法向量，基于预设规则，建立采样点j的缓冲区域，采样点j的缓冲区域中包括采样点j、以及子采样数据i中的至少一个其它采样点；对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到缓冲区域对应的至少一个聚类中心点；将子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点；确定每个特征点所属的行驶车道、以及每个特征点的车辆行驶方向，其中，针对特征点q，根据聚类得到特征点q所使用的采样点，以及特征点q所使用的采样点中每个采样点对应的车辆行驶方向，确定特征点q所属的行驶车道、以及特征点q的车辆行驶方向，特征点p为确定出的特征点中的任一特征点；根据每个特征点所属的行驶车道、以及每个特征点的车辆行驶方向，确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

本发明实施例所示的方案，预设规则可以由技术人员预设，并且存储至终端中。对于子采样数据i，终端对于子采样点数据i中的任一采样点j，终端可以根据采样点j的运动法向量，使用预设规则，建立采样点j的缓冲区域，采样点j的缓冲区域中包括采样点j、以及子采样数据i中的至少一个其它采样点。然后终端可以对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到该缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。这样，终端可以确定出子采样数据i中包括的每个采样点的缓冲区域，并确定出每个缓冲区域中的聚类中心点，终端可以将子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点。终端可以确定每个特征点所属的行驶车道、以及每个特征点的车辆行驶方向，具体的针对确定出的任一特征点q，终端可以确定聚类得到特征点q所使用的采样点，然后可以确定所使用的采样点的车辆行驶方向的平均方向，将该平均方向，确定为特征点q的车辆行驶方向。终端可以按照聚类得到特征点所使用的采样点的标识，确定属于同一行驶车道的特征点，即，将聚类得到特征点所使用的采样点的标识相同的特征点，确定为属于同一行驶车道的特征点。

在一种可能的实现方式中，确定每个特征点的运动法向量；确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，其中，针对行驶车道k，根据行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在行驶车道k上的特征点中，确定行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点；根据行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点、起点和终点之间的特征点、以及clothoid曲线拟合算法，确定行驶车道k的虚拟引导线的引导线参数，引导线参数包括行驶车道k上的相邻特征点之间的圆弧的长度、以及圆弧对应的航向角、以及圆弧的起点和终点，行驶车道k为子采样数据i对应的具有相同行驶属性的至少一个行驶车道中的任一行驶车道；根据子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，得到子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

其中，引导线参数包括相邻特征点的圆弧的长度、以及圆弧对应的航向角、以及圆弧的起点和终点。

本发明实施例所示的方案，对于每个行驶车道，确定出多个特征点，假设有一特征点的位置坐标为(x1，y1)，该特征点的运动法向量(x，y)，与该特征点相邻且属于同一行驶车道的两个特征点的位置坐标分别为(x2，y2)，(x3，y3)，使用这几个位置坐标即可计算得到该特征点的运动法向量，对于第一个特征点，由于没有相邻的前面的特征点，可以取(x2，y2)为(0，0)，对于最后一个特征点，由于没有相邻的后面的特征点，可以取(x3，y3)为(0，0)。然后确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，具体处理为针对子采样数据i对应的具有相同行驶属性的任一行驶车道k，使用行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在行驶车道k上的所有特征点中，确定行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点，然后通过行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点、以及起点和终点之间的特征点，使用clothoid曲线拟合算法确定虚拟引导线的引导线参数，然后使用子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，得到子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在一种可能的实现方式中，根据行驶车道k上特征点g、以及与特征点g相邻特征点的运动法向量，确定特征点g的运动法向量与相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值，特征点g为行驶车道k上的任一采样点；如果平均值在预设角度范围内，则根据特征点g的车辆行驶方向，确定特征点g为行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点。

本发明实施例所示的方案，预设角度范围可以由技术人员预设，并且存储至终端中，例如，0至5度等。对于行驶车道k上任一特征点g，可以使用公式计算得到特征点g的运动法向量与相邻特征点的运动法向量之间的夹角，(x_m,y_m)为特征点g的运动法向量的位置坐标，(x_n,y_n)为与特征点相邻特征点的运动法向量的位置坐标。终端计算出特征点g的运动法向量与两个相邻特征点的运动法向量的夹角分别为a和b，终端可以求a与b的平均值，得到特征点g的运动法向量与相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值。然后如果上述确定的平均值在预设角度范围内，终端可以确定特征点g为行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点，终端可以确定特征点g的车辆行驶方向与行驶车道的起始位置之前的道路方向的夹角，如果夹角更接近0度，确定特征点g为起点，如果夹角更接近90度。确定特征点g为终点。

在一种可能的实现方式中，以采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以采样点j的运动法向量为轴对称中心建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域；将圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为采样点j对应的缓冲区域。

本发明实施例所示的方案，对于采样点j，以采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以采样点j的运动法向量为轴对称中心，建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域，然后取圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为采样点j对应的缓冲区域。

在一种可能的实现方式中，对于采样点j的缓冲区域，以采样点j为坐标原点，采样点j的运动法向量的方向为x轴，建立直角坐标系；根据直角坐标系，在采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点的横坐标中确定最大横坐标和最小横坐标；根据最大横坐标和最小横坐标的差值，与预设的车道宽度的比值，确定采样点j的缓冲区域中的聚类数目；根据聚类数目，对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

本发明实施例所示的方案，对于采样点j对应的缓冲区域，可以以采样点j为坐标原点，采样点j的运动法向量的方向为x轴，垂直于运动法向量的方向为y轴，建立直角坐标系，在该直角坐标系中，确定采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点，以及缓冲区域中包括的每个采样点在该直角坐标系下的位置坐标，从这些位置坐标中，选择采样点的最大横坐标和最小横坐标，然后计算最大横坐标和最小横坐标的差值，计算该差值与预设的车道宽度的比值，将该比值确定为该缓冲区域中聚类数目。这样，一般缓冲区域中种子点的数目等于路口应有车道的数目。然后终端可以使用聚类数目，对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到该缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

在一种可能的实现方式中，采样信息还包括：车辆行驶速度；以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，其中，第四预设数值为预设的车道宽度的一半，圆形缓冲区域中包括至少一个采样点，特征点p为确定出的特征点中任一特征点；根据特征点p的圆形缓冲区域中的每个采样点与特征点p之间的距离，确定每个采样点的车辆行驶速度的权值；根据每个采样点的车辆行驶速度的权值、以及每个采样点的车辆行驶速度，确定特征点p的指导速度；将特征点p的指导速度导入电子地图数据。

本发明实施例所示的方案，特征点p的指导速度可以用于指示车辆行驶至特征点p的行驶速度。采样信息中还包括车辆行驶速度，一般在采集轨迹点时，车辆会记录轨迹点处的速度，由于采样点是从轨迹点中选取的，所以可以获取到采样点的速度。在确定出特征点后，对于确定出的特征点中任一特征点p，以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，对于特征点p，按照公式确定特征点p的圆形缓冲区域中，每个采样点处的速度的权值，其中，(x,y)表示采样点的位置坐标，一般取σ为三分之一第四预设数值，也就是车道宽度的六分之一。然后按照公式进行加权计算，确定特征点p的指导速度，其中，v_i表示采样点的速度，f(x_i,y_i)表示采样点的速度的权值。这样，即可以确定出特征点p的指导速度，使用相同的方法即可确定出每个特征点的指导速度。将确定出的每个特征点的指导速度导入电子地图数据中。

第二方面，提供了一种添加虚拟引导线的装置，该装置包括处理器和存储器，所述处理器通过执行指令来实现上述第一方面所提供的添加虚拟引导线的方法，存储器用于存储处理器可执行指令。

第三方面，提供了一种添加虚拟引导线的装置，该装置包括：

获取模块，用于获取目标路口的总采样数据，其中，所述目标路口包括至少一个行驶车道，所述总采样数据包括在所述至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述采样点用于指示行驶车道上的位置点，所述采样信息包括位置信息和车辆行驶方向，所述位置信息用于指示对应的采样点的地理位置信息，所述车辆行驶方向用于指示采集车辆在经过对应的采样点时的行驶方向；

确定模块，用于根据所述总采样数据，确定所述目标路口的虚拟引导线数据，所述虚拟引导线数据包括所述至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息；

导入模块，用于根据所述目标路口的地理位置信息，将所述虚拟引导线数据导入电子地图数据，所述电子地图数据包括所述目标路口的地理位置信息。

在一种可能的实现方式中，所述总采样数据包括至少一个子采样数据，所述子采样数据包括在所述至少一个行驶车道中具有相同行驶属性的至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述行驶属性包括行驶车道的起始位置之前的道路方向和终止位置之后的道路方向；

所述确定模块，用于：

确定所述至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，其中，针对子采样数据i，根据子采样数据i，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，所述子采样数据i为所述至少一个子采样数据中的任一子采样数据；

根据所述至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定所述至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息；

根据所述至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，得到所述目标路口的虚拟引导线数据。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

确定所述子采样数据i中全部采样点的运动法向量，其中，针对采样点j，根据采样点j的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量，所述采样点j为所述子采样数据i中的任一采样点；

根据所述子采样数据i、以及所述子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

根据采样点j的位置信息、以及与所述采样点j相邻且属于采集车辆一次经过所述目标路口采集到的采样点的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

确定所述子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，其中，针对采样点j，根据采样点j的运动法向量，基于预设规则，建立所述采样点j的缓冲区域，所述采样点j的缓冲区域中包括采样点j、以及所述子采样数据i中的至少一个其它采样点；对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点；

将所述子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点；

确定每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，其中，针对特征点q，根据聚类得到所述特征点q所使用的采样点，以及所述特征点q所使用的采样点中每个采样点对应的车辆行驶方向，确定所述特征点q所属的行驶车道、以及所述特征点q的车辆行驶方向，所述特征点p为确定出的特征点中的任一特征点；

根据所述每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

确定所述每个特征点的运动法向量；

确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，其中，针对行驶车道k，根据所述行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及所述行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在所述行驶车道k上的特征点中，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点；根据所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点、所述起点和终点之间的特征点、以及clothoid曲线拟合算法，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的引导线参数，所述引导线参数包括所述行驶车道k上的相邻特征点之间的圆弧的长度、以及所述圆弧对应的航向角、以及所述圆弧的起点和终点，所述行驶车道k为所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的至少一个行驶车道中的任一行驶车道；

根据所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，得到所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

根据所述行驶车道k上特征点g、以及与所述特征点g相邻特征点的运动法向量，确定所述特征点g的运动法向量与所述相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值，所述特征点g为所述行驶车道k上的任一采样点；

如果所述平均值在预设角度范围内，则根据所述特征点g的车辆行驶方向，确定所述特征点g为所述行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

以所述采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以所述采样点j的运动法向量为轴对称中心建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域；

将所述圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为所述采样点j对应的缓冲区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

对于所述采样点j的缓冲区域，以所述采样点j为坐标原点，所述采样点j的运动法向量的方向为x轴，建立直角坐标系；

根据所述直角坐标系，在所述采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点的横坐标中确定最大横坐标和最小横坐标；

根据所述最大横坐标和所述最小横坐标的差值，与预设的车道宽度的比值，确定所述采样点j的缓冲区域中的聚类数目；

根据所述聚类数目，对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

在一种可能的实现方式中，所述采样信息还包括：车辆行驶速度；

所述确定模块，还用于：

以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，其中，所述第四预设数值为预设的车道宽度的一半，所述圆形缓冲区域中包括至少一个采样点，所述特征点p为确定出的特征点中任一特征点；

根据所述特征点p的圆形缓冲区域中的每个采样点与所述特征点p之间的距离，确定所述每个采样点的车辆行驶速度的权值；

根据所述每个采样点的车辆行驶速度的权值、以及所述每个采样点的车辆行驶速度，确定所述特征点p的指导速度；

所述导入模块，还用于将所述特征点p的指导速度导入所述电子地图数据。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有指令，当所述计算机可读存储介质存储的指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所提供的添加虚拟引导线的方法。

第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在添加虚拟引导线的装置上运行时，使得装置执行上述第一方面所提供的添加虚拟引导线的方法。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

本发明实施例中，获取目标路口的总采样数据，根据总采样数据，确定目标路口的虚拟引导线数据，虚拟引导线数据包括至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息，根据目标路口的地理位置信息，将虚拟引导线数据导入电子地图数据，电子地图数据包括目标路口的地理位置信息。这样，根据采样点将路口的行驶线路的虚拟引导线确定出来，添加至电子地图数据中，由于采样点是车辆在行驶过程中确定的，所以考虑了驾驶行为信息，进而可以为自动驾驶提供合理的引导信息。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种添加虚拟引导线的方法流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种确定目标路口的虚拟引导线数据的方法流程示意图；

图5(a)是本发明实施例提供的在特征点中确定起点的示意图；

图5(b)是本发明实施例提供的在特征点中确定终点的示意图；

图6是本发明实施例提供的一种采样点的缓冲区域的示意图；

图7是本发明实施例提供的一种确定聚类数目的示意图；

图8是本发明实施例提供的一种聚类方法的示意图；

图9是本发明实施例提供的一种添加虚拟引导线的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

为了便于对本发明实施例的理解，下面首先介绍本发明实施例所涉及到的名词的概念。

虚拟引导线：在无地面标记道路，绘制的虚拟的引导线，用于引导车辆行驶。

运动法向量：在连续运动的轨迹上，垂直于轨迹上某点切线方向的向量。

航向角：车辆行驶方向与正北方向的夹角。

Clothoid曲线：是在Fresnel积分基础上提出的，以弧长为参变量，并且曲率连续变化，曲线上的曲率变化与曲线的弧长成正比。

本发明实施例提供了一种添加虚拟引导线的方法，该方法的执行主体可以是终端或服务器。图1示出了本发明实施例中终端的结构框图，该终端至少可以包括收发器101、处理器102和存储器103。其中，收发器101可以用于实现数据的接收和发送，存储器103可以用于存储软件程序以及模块，处理器102通过运行存储在存储器103中的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器103可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器103可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器103还可以包括存储器控制器，以提供处理器102和收发器101对存储器303的访问。处理器102是终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器103内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器103内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。

可选的，处理器102可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器102可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器102中。

图2示出了本发明实施例中服务器的结构框图，该服务器至少可以包括收发器201、处理器202和存储器203。其中，收发器201可以用于实现数据的接收和发送，存储器203可以用于存储软件程序以及模块，处理器202通过运行存储在存储器203中的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器203可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等。此外，存储器203可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器203还可以包括存储器控制器，以提供处理器202和收发器201对存储器303的访问。处理器202是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个服务器的各个部分，通过运行或执行存储在存储器203内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器203内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据，从而对服务器进行整体监控。

可选的，处理器202可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器202可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器202中。

本发明实施例以执行主体为终端为例进行方案的详细说明。

如图3所示，本发明实施例提供了一种添加虚拟引导线的方法，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：

步骤301，获取目标路口的总采样数据。

其中，目标路口为道路上任一路口，可以是十字路口，也可以是丁字路口，目标路口包括至少一个行驶车道，如左转的行驶车道、右转的行驶车道、直行的行驶车道等，目标路口的总采样数据包括在该路口的至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，采样点用于指示行驶车道上的位置点，采样信息中包括位置信息和车辆行驶方向，位置信息可以使用位置坐标来表示，用于指示对应的采样点的地理位置信息，车辆行驶方向可以用于指示采集采样点的采集车辆经过对应的采样点时的行驶方向。

在实施中，在确定目标路口的虚拟引导线之前，采集车辆可以在目标路口的每个行驶车道上进行行驶，并且每隔预设距离采集一个轨迹点，并记录每个轨迹点的轨迹数据，轨迹数据中包括轨迹点的位置信息、车辆行驶方向、航向角等，采集车辆在行驶过程中可以将采集到的轨迹点发送至终端，可以是每采集到一个轨迹点向终端发送该轨迹点的轨迹数据，也可以是每隔预设周期向终端发送本周期内采集到的轨迹点的轨迹数据。终端接收到采集车辆发送的轨迹点的轨迹数据后，可以进行存储，并将同一次行驶过程中采集到的轨迹点的轨迹数据标记为同一标识。

技术人员想要确定目标路口的虚拟引导线，技术人员可以在终端安装虚拟引导线确定应用程序，然后操作开启该应用程序，该应用程序的主界面中显示有添加虚拟引导线的输入框，并对应输入框显示有添加按键，技术人员可以在该输入框中输入目标路口的标识，然后点击添加按键，终端则会根据目标路口的位置信息(如位置坐标等)，获取在目标路口采集到的轨迹点的轨迹数据，如目标路口是十字路口，可以获取正方形区域的轨迹点的轨迹数据，正方形区域的中心与目标路口的中心重叠，且正方形区域的边界是目标路口的边界。然后对于目标路口的任一行驶车道，将该行驶车道采集的第一个轨迹点确定为第一个采样点(确定第一个轨迹点的方法可以是根据采集轨迹点的时间来确定)，然后确定该行驶车道上每个轨迹点与属于同一标识的前一个采样点之间的航向角的变化量，如果变化量大于或等于预设阈值(预设阈值可以由技术人员预设，一般可以取10度)，则将该轨迹点确定为采样点，如果变化量小于预设阈值，则去判断下一个轨迹点是否是采样点。这样，就可以得到同一标识对应的多个采样点，也就得到目标路口的每个行驶车道上的多个采样点，由于目标路口有多辆采集车辆的行驶轨迹，或者有一辆采集车辆的多条行驶轨迹，这样，每个行驶车道上有可能有多条行驶轨迹，那么每个行驶车道会有多组采样点，每组采样点的标识不相同，目标路口的每个行驶车道上采集的多个采样点的采样点信息，就可以认为是目标路口的总采样数据。

需要说明的是，上述提到的预设距离可以由技术人员预设，并且存储至终端中，如1米等。

可选的，如果采集车辆在采集轨迹点时，记录的是WGS84坐标系下的位置信息(可以是位置坐标)，还需要将WGS84坐标系下的位置信息，投影到高斯坐标系下，转换公式如下：

其中，式(1)中，x₀、y₀、z₀为三个预设的平移参数，ε_x、ε_y、ε_z为三个预设的旋转参数，m为尺度变化参数，(x_w，y_w，z_w)为WGS84坐标系下的轨迹点的位置坐标，(x_g，y_g，z_g)为高斯坐标系下的轨迹点的位置坐标。

需要说明的是，后续提到的位置坐标都是在高斯坐标系下。

另外，本发明实施例中，采集车辆在目标路口的每个行驶车道行驶时，可以每隔预设时长或每隔预设距离，采集一个采样点，并确定采样点的采样信息。这样，可以省去上述从轨迹点中选取采样点的过程。预设时长、预设距离可以由技术人员预设，并且存储至终端中，预设时长可以是10秒，预设距离可以是1米等。

步骤302，根据总采样数据，确定目标路口的虚拟引导线数据，虚拟引导线数据包括至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息。

在实施中，终端确定总采样数据后，可以基于总采样数据，确定出目标路口的虚拟引导线数据，目标路口的虚拟引导线数据中包括至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息。例如，终端可以使用每一行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，确定每一行驶车道的虚拟引导线信息。

可选的，可以将总采样数据分为多个子采样数据，每个子采样数据包括在至少一个行驶车道中具有相同行驶属性的至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，该至少一个行驶车道为目标路口的行驶车道，行驶属性指行驶车道的起始位置之前的道路方向和终止位置之后的道路方向，道路方向指车辆能进行行驶的行驶方向，例如，采集车辆进行右转，行驶车道的起始位置之前的道路方向是向北，终止位置之后的道路方向是向东。如图4所示，相应的步骤302的处理可以如下：

步骤3021，确定至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在实施中，目标路口的总采样数据中包括至少一个子采样数据，终端可以确定至少一个子采样数据中具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，具体的，对于至少一个采样数据中的任一子采样数据i，终端可以根据子采样数据i，来确定对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

步骤3022，根据至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息。

在实施中，终端可以按照计算子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息的方法，来计算出至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，然后将至少一个子采样数据分别对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定为目标路口的全部行驶车道的虚拟引导线信息。

步骤3023，根据至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，得到目标路口的虚拟引导线数据。

在实施中，终端可以将目标路口的至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，确定为目标路口的虚拟引导线数据。

可选的，对于子采样数据i，终端可以根据子采样数据i中每个采样点的运动法向量，来确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，相应的步骤3021的处理可以如下：

确定子采样数据i中全部采样点的运动法向量，根据子采样数据i、以及子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在实施中，终端可以计算子采样数据i中全部采样点的运动法向量，对于子采样数据i中任一采样点j，终端可以根据采样点j的位置信息，计算采样点j的运动法向量，这样，终端可以计算出子采样数据i中全部采样点的运动法向量。然后终端可以根据子采样数据i、以及子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定出子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

可选的，确定采样点j的运动法向量的方法可以如下：

根根据采样点j的位置信息、以及与采样点j相邻且属于采集车辆一次经过目标路口采集到的采样点的位置信息，确定采样点j的运动法向量。

在实施中，对于采样点j，终端可以确定与采样点j相邻的采样点，相邻的采样点不仅位置相邻而且是采集车辆一次经过目标路口采集到的，也就是采样点j的相邻采样点为一次采集过程中的前后两个采样点。假设采样点j的位置坐标为(x1，y1)，与采样点j相邻的两个采样点的位置坐标分别为(x2，y2)，(x3，y3)，假设采样点j的运动法向量的坐标为(x，y)，可以组成以下的方程组：

经过化简可以得到

由于式(3)中有两个方程，两个未知数x、y，所以解上述方程组，即可得到运动法向量的坐标(x，y)。对于第一个采样点，由于没有相邻的前面的采样点，可以取(x2，y2)为(0，0)，对于最后一个采样点，由于没有相邻的后面的采样点，可以取(x3，y3)为(0，0)。

可选的，对于子采样数据i，终端可以根据子采样数据i中每个采样点的运动法向量、以及子采样数据i，来确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，相应的的处理可以如下：

确定子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点；对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到缓冲区域对应的至少一个聚类中心点；将子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点；确定每个特征点所属的行驶车道、以及每个特征点的车辆行驶方向，根据每个特征点所属的行驶车道、以及每个特征点的车辆行驶方向，确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

其中，预设规则可以由技术人员预设，并且存储至终端中。

在实施中，对于子采样数据i，终端对于子采样点数据i中的任一采样点j，终端可以根据采样点j的运动法向量，使用预设规则，建立采样点j的缓冲区域，采样点j的缓冲区域中包括采样点j、以及子采样数据i中的至少一个其它采样点。然后终端可以对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理(聚类处理的详细过程在后面描述)，得到该缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。这样，终端可以确定出子采样数据i中包括的每个采样点的缓冲区域，并确定出每个缓冲区域中的聚类中心点，终端可以将子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点。

终端可以确定每个特征点所属的行驶车道、以及每个特征点的车辆行驶方向，具体的针对确定出的任一特征点q，终端可以确定聚类得到特征点q所使用的采样点，然后可以确定所使用的采样点的车辆行驶方向的平均方向，将该平均方向，确定为特征点q的车辆行驶方向。终端可以按照聚类得到特征点所使用的采样点的标识，确定属于同一行驶车道的特征点，即，将聚类得到特征点所使用的采样点的标识相同的特征点，确定为属于同一行驶车道的特征点。例如，聚类得到特征点o使用了6个采样点，聚类得到特征点p使用了6个采样点，两次使用的六个采样点的标识相同，则确定特征点o和特征点p属于同一行驶车道。终端也可以是使用聚类得到特征点所使用的采样点的相似度，确定特征点所属的行驶车道，例如，聚类得到特征点o使用了10个采样点，聚类得到特征点p使用了10个采样点，两次使用的采样点中有8个采样点的标识相同，则确定特征点o和特征点p属于同一行驶车道。

此处需要说明的是，上述确定出的特征点中有可能会有重复的特征点，可以将位置坐标相同的特征点删除。

另外，在建立缓冲区域时，终端建立一个采样点的缓冲区域后，建立下一个采样点的缓冲区域时，选取的采样点可以是与上一个采样点距离大于预设距离阈值且距离上一个采样点最近，且不在上一个采样点的缓冲区域中的采样点，预设距离阈值可以由技术人员预设，并且存储至终端中。这样，确定出的特征点中一般不会有重复的特征点。

可选的，终端可以基于特征点的运动法向量，来确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，相应的处理可以如下：

确定每个特征点的运动法向量，确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，根据子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，得到子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

在实施中，对于每个行驶车道，确定出多个特征点，假设有一特征点的位置坐标为(x1，y1)，该特征点的运动法向量(x，y)，与该特征点相邻且属于同一行驶车道的两个特征点的位置坐标分别为(x2，y2)，(x3，y3)，可以组成以下的方程组：

经过化简可以得到

由于式(5)中有两个方程，两个未知数x、y，所以解上述方程组，即可得到运动法向量的坐标(x，y)。对于第一个特征点，由于没有相邻的前面的特征点，可以取(x2，y2)为(0，0)，对于最后一个特征点，由于没有相邻的后面的特征点，可以取(x3，y3)为(0，0)。

需要说明的是，相邻特征点可以是按照采样点相邻来确定，如果聚类得到两个特征点所使用的采样点相邻，则可以确定这两个特征点相邻，相邻的采样点指位置相邻且是采集车辆一次经过目标路口采集到的采样点。

然后确定子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，具体处理可以如下：

针对子采样数据i对应的具有相同行驶属性的任一行驶车道k，使用行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在行驶车道k上的所有特征点中，确定行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点(确定方法在后面详细说明)。

通过行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点、以及起点和终点之间的特征点，确定虚拟引导线的引导线参数的方式可以如下：

clothoid曲线的曲率变化与曲线的弧长成正比，clothoid曲线的方程可以如下所示，

其中，式(6)中，(x₀，y₀)为clothoid曲线的起点的位置坐标，(x，y)为clothoid曲线的终点的位置坐标，表示clothoid曲线的切线角，也可以称为航向角，式子中h为该段曲线的弧长，s为该段曲线上任意一点距离该段曲线的起点的弧长。

该段曲线的曲率为

综上可知，对于一段clothoid曲线，由h、四个参数决定。

在本发明实施例中，对于任一行驶车道，假设共有m个特征点(由于起点和终点是从特征点中选择的，所以起点和终点也可以作为特征点)，m个特征点的位置坐标表示为(x_i，y_i)(i＝1,2,3,……,m)，用clothoid曲线进行曲线拟合可转化为在曲率连续的条件下，求解通过m个特征点组成的各圆弧的参数，即相邻特征点组成的圆弧的参数(j＝1,2,3,……,m-1)。

上述m个特征点，两两相邻的特征点用一段clothoid曲线来拟合，共有m-1个clothoid曲线段(即m-1段圆弧)，假设第k个clothoid曲线段的参数为h_k、第k+1个clothoid曲线段的参数为h_k+1、由前面的clothoid曲线的方程(6)可知，第k个clothoid曲线段的两端点的位置坐标(x_k，y_k)、(x_k+1，y_k+1)应满足：

其中，(x_k，y_k)、(x_k+1，y_k+1)分别为第k个clothoid曲线段两端的特征点的位置坐标，都是已知量，(x_0k，y_0k)、(x_0k+1，y_0k+1)分别为第k-1个clothoid曲线段的起点和第k个clothoid曲线段的起点，是特征点，也是已知量。

对于m-1个clothoid曲线段，共有4(m-1)个未知变量，需要建立4(m-1)个方程。

由曲线的曲率公式(7)可知，第k个clothoid曲线段的终点的曲率为第k+1个clothoid曲线段的起点的曲率为根据连续两个clothoid曲线段曲率连续条件可知，两个clothoid曲线段的曲率应满足：为了减少未知变量的个数，降低求解的计算量，在曲率连续条件下，重新定义曲线的切线角为：

其中，k＝1,2,……m，b_i(i＝0,1…m)，为重新设定的中间参变量，这样，未知变量由4(m-1)个减小为2m个，即h₁、h₂……h_m-1；b₀、b₁……b_m。

由式(8)可知，可以构造出2(m-1)个方程，为了能求解2m个未知变量，可以确定出两个边界条件，可以是行驶车道的起点处的航向角也就是第一个clothoid曲线段的起点处的航向角，以及行驶车道的终点处的航向角也就是第m-1个clothoid曲线段的终点处的航向角。这样，通过2m个方程联立，即可解的2m个未知变量h₁、h₂……h_m-1；b₀、b₁……b_m，也就完成了曲线拟合，得到了行驶车道的虚拟引导线的引导线参数弧长h和切线角

这样，就得到行驶车道k的虚拟引导线的引导线参数，参照上述方法即可得到子采样数据i对应的每条行驶线路的虚拟引导线的引导线参数。

终端在确定出子采样数据i对应的每条行驶线路的虚拟引导线的引导线参数后，终端可以将子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，确定为子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

可选的，确定行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点的方法可以如下：

根据行驶车道k上特征点g、以及与特征点g相邻特征点的运动法向量，确定特征点g的运动法向量与相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值，特征点g为行驶车道k上的任一采样点，如果平均值在预设角度范围内，则根据特征点g的车辆行驶方向，确定特征点g为行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点。

其中，预设角度范围可以由技术人员预设，并且存储至终端中，例如0至5度等。

在实施中，对于行驶车道k上任一特征点g，可以使用公式(10)计算得到特征点g的运动法向量与相邻特征点的运动法向量之间的夹角，(x_m,y_m)为特征点g的运动法向量的位置坐标，(x_n,y_n)为与特征点相邻特征点的运动法向量的位置坐标。

终端计算出特征点g的运动法向量与两个相邻特征点的运动法向量的夹角分别为a和b，终端可以求a与b的平均值，得到特征点g的运动法向量与相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值。

然后如果上述确定的平均值在预设角度范围内，终端可以确定特征点g为行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点，终端可以确定特征点g的车辆行驶方向与行驶车道的起始位置之前的道路方向的夹角，如果夹角更接近0度，确定特征点g为起点，如果夹角更接近90度。确定特征点g为终点。此处需要说明的是，行驶车道的起始位置之前的道路方向可以认为是子采样数据i中任一行驶车道的起始位置之前的道路方向。

例如，如图5(a)所示，目标路口的示意图，预设角度范围为0～5度，特征点g的运动法向量与相邻特征点B、C的运动法向量的夹角的平均值为3度，在预设角度范围内，特征点g的车辆行驶方向与行驶车道的起始位置之前的道路方向的夹角为30度，更接近0度，可以确定特征点g为起点。如图5(b)所示，目标路口的示意图，预设角度范围为0～5度，特征点g的运动法向量与相邻特征点B、C的运动法向量的夹角的平均值为2度，在预设角度范围内，特征点g的车辆行驶方向与行驶车道的起始位置之前的道路方向的夹角为85度，更接近90度，可以确定特征点g为终点。

另外，终端可以使用特征点的车辆行驶方向、以及特征点的位置坐标来确定出特征点的先后顺序，并进行编号，这样在确定起点和终点时，就可以确定出与某个特征点相邻的特征点。

可选的，本发明实施例中，还给出了建立采样点j的缓冲区域的方法，相应的处理可以如下：

以采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以采样点j的运动法向量为轴对称中心建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域；将圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为采样点j对应的缓冲区域。

其中，第一预设数值和第二预设数值可以由技术人员预设，并且存储至终端中，第一数值一般可以和步骤301中的轨迹点之间的距离相等，第二预设数值一般可以是采样点处的运动法向量的模长，第三预设数值可以与第一预设数值相同。

在实施中，如图6所示，对于采样点j，以采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以采样点j的运动法向量为轴对称中心，建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域，然后取圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为采样点j对应的缓冲区域。

可选的，本发明实施例还提供了聚类处理，得到缓冲区域对应的至少一个聚类中心点的方法，相应的处理可以如下：

对于采样点j的缓冲区域，以采样点j为坐标原点，采样点j的运动法向量的方向为x轴，建立直角坐标系；根据直角坐标系，在采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点的横坐标中确定最大横坐标和最小横坐标；根据最大横坐标和最小横坐标的差值，与预设的车道宽度的比值，确定采样点j的缓冲区域中的聚类数目；根据聚类数目，对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

其中，预设的车道宽度，可以由技术人员预设，并且存储至终端中，一般是3米至3.5米等，但是由于每个路口的车道宽度一般不会相等，在确定不同路口的行驶车道的虚拟引导线时，选择的预设的车道宽度一般不相等。

在实施中，对于采样点j对应的缓冲区域，可以以采样点j为坐标原点，采样点j的运动法向量的方向为x轴，垂直于运动法向量的方向为y轴，建立直角坐标系，在该直角坐标系中，确定采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点，以及缓冲区域中包括的每个采样点在该直角坐标系下的位置坐标，从这些位置坐标中，选择采样点的最大横坐标和最小横坐标，然后计算最大横坐标和最小横坐标的差值，计算该差值与预设的车道宽度的比值，将该比值确定为该缓冲区域中聚类数目。这样，一般缓冲区域中种子点的数目等于路口应有车道的数目。例如，如图7所示，预设的车道宽度为L，采样点j为O点，以O点为坐标原点，运动法向量的方向为x轴，垂直于运动法向量的方向为y轴，建立直角坐标系，在该直角坐标系中，采样点最大的横坐标为x4，最小的横坐标为x1，所以聚类数目等于(x4-x1)/L。

然后终端可以使用聚类数目，对采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到该缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

本发明实施例提到的聚类处理可以是K均值聚类，如图8所示，具体处理步骤可以如下：

步骤一，对于采样点j对应的缓冲区域，假设该缓冲区域的聚类数目为N，可以在该缓冲区域中任意选取N个采样点作为初始聚类中心点。步骤二，计算该缓冲区域中剩余的采样点分别到N个初始聚类中心点的距离，按照计算得到的距离，将剩余的采样点分别归类到N个初始聚类中心点(对于任一采样点，原则是将该采样点归类到距离自己最近的初始聚类中心点)，这样，就将该缓冲区域中的采样点分为N组。步骤三，分别计算N组采样点的中心，作为重新计算的聚类中心点。步骤四，返回重新执行上述步骤一至步骤三，直到连续两次得到的聚类中心点的之间的距离小于预设数值(预设数值可以由技术人员预设)，则将最后一次计算得到的N组采样点的中心，确定为聚类中心点，这样，就可以得到该缓冲区域中的特征点。

需要说明的是，当比值小于1时，确定聚类数目为1，当比值包含小数时，一般采用四舍五入的方式，确定聚类数目。

步骤303，根据目标路口的地理位置信息，将虚拟引导线数据导入电子地图数据，电子地图数据包括目标路口的地理位置信息。

在实施中，终端确定目标路口的虚拟引导线数据后，终端可以获取预先存储的目标路口的地理位置信息，或者可以从虚拟引导线确定应用程序的后台服务器，获取目标路口的地理位置信息，然后基于目标路口的地理位置信息，将虚拟引导线数据导入电子地图数据中。

可选的，本发明实施例中还提供了确定特征点的指导速度的方法，相应的处理可以如下：

采样信息中还包括车辆行驶速度；以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，其中，第四预设数值为预设的车道宽度的一半，圆形缓冲区域中包括至少一个采样点，特征点p为确定出的特征点中任一特征点；根据特征点p的圆形缓冲区域中的每个采样点与特征点p之间的距离，确定每个采样点的车辆行驶速度的权值；根据每个采样点的车辆行驶速度的权值、以及每个采样点的车辆行驶速度，确定特征点p的指导速度；将特征点p的指导速度导入电子地图数据。

其中，第四预设数值可以由技术人员预设，并且存储至终端中，一般第四预设数值为车道宽度的一半，如1.5米等。特征点p的指导速度可以用于指示车辆行驶至特征点p的行驶速度。

在实施中，采样信息中还包括车辆行驶速度，一般在采集轨迹点时，车辆会记录轨迹点处的速度，由于采样点是从轨迹点中选取的，所以可以获取到采样点的速度。在确定出特征点后，对于确定出的特征点中任一特征点p，以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，对于特征点p，按照公式(11)确定特征点p的圆形缓冲区域中，每个采样点处的速度的权值，其中，(x,y)表示采样点的位置坐标，一般取σ为三分之一第四预设数值，也就是车道宽度的六分之一。然后按照公式(12)进行加权计算，确定特征点p的指导速度，其中，v_i表示采样点的速度，f(x_i,y_i)表示采样点的速度的权值。这样，即可以确定出特征点p的指导速度，使用相同的方法即可确定出每个特征点的指导速度。

在确定出每个特征点的指导速度后，将每个特征点的指导速度，添加至电子地图数据中，后续车辆行驶至特征点处后，可以参考该特征点处的指导速度。

另外，除了确定特征点的速度，还可以使用相同的方法来确定特征点的其它属性。

可选的，本发明实施例中，还提供了在电子地图数据中添加行驶拓扑信息的方法，相应的处理可以如下：

行驶拓扑信息包括每个虚拟引导线的起点对应的行驶方向信息、以及每个虚拟引导线的终点，行驶方向包括左转、右转、前进和掉头。

在确定目标路口的拓扑信息时，可以使用每个虚拟引导线的起点和终点的车辆行驶方向，对于任意一个虚拟引导线，如果起点的车辆行驶方向为向北，终点的车辆行驶方向为向东，则确定为该虚拟引导线为右转，如果起点和终点的车辆行驶方向均为向北，则确定为该虚拟引导线为前进，如果起点的车辆行驶方向为向北，终点的车辆行驶方向为向南，则确定为该虚拟引导线为掉头，如果起点的车辆行驶方向为向北，终点的车辆行驶方向为向西，则确定为该虚拟引导线为左转。如果起点和终点的车辆行驶方向均为向南，则确定为该虚拟引导线为前进，如果起点的车辆行驶方向为向南，终点的车辆行驶方向为向东，则确定为该虚拟引导线为左转，如果起点的车辆行驶方向为向南，终点的车辆行驶方向为向西，则确定为该虚拟引导线为右转，如果起点的车辆行驶方向为向南，终点的车辆行驶方向为向北，则确定为该虚拟引导线为掉头。如果起点和终点的车辆行驶方向均为向东，则确定为该虚拟引导线为前进，如果起点的车辆行驶方向为向东，终点的车辆行驶方向为向北，则确定为该虚拟引导线为左转，如果起点的车辆行驶方向为向东，终点的车辆行驶方向为向南，则确定为该虚拟引导线为右转，如果起点的车辆行驶方向为向东，终点的车辆行驶方向为向西，则确定为该虚拟引导线为掉头。如果起点和终点的车辆行驶方向均为向西，则确定为该虚拟引导线为前进，如果起点的车辆行驶方向为向西，终点的车辆行驶方向为向南，则确定为该虚拟引导线为左转，如果起点的车辆行驶方向为向西，终点的车辆行驶方向为向北，则确定为该虚拟引导线为右转，如果起点的车辆行驶方向为向西，终点的车辆行驶方向为向东，则确定为该虚拟引导线为掉头。

本发明实施例中，目标路口的拓扑信息可以使用以下方式来表示：

式(13)中T_r、T_th、T_l、T_tu分别表示起点对应的右转、前进、左转、以及掉头信息，如果无则用0表示，ID1、ID2等分别表示终点的标识，IDsr、IDsth、IDsl、IDstu分别表示起点的标识。

需要说明的是，本发明实施例是以执行主体为终端为例进行说明，如果执行主体为服务器，在步骤301中，每次车辆采集到轨迹点后，将轨迹点的轨迹数据发送至服务器进行处理，其余处理过程和终端相同，本发明实施例不再赘述。

本发明实施例中，获取目标路口的总采样数据，根据总采样数据，确定目标路口的虚拟引导线数据，虚拟引导线数据包括至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息，根据目标路口的地理位置信息，将虚拟引导线数据导入电子地图数据，电子地图数据包括目标路口的地理位置信息。这样，根据采样点将路口的行驶线路的虚拟引导线确定出来，添加至电子地图数据中，由于采样点是车辆在行驶过程中确定的，所以考虑了驾驶行为信息，进而可以为自动驾驶提供合理的引导信息。

图9是本发明实施例提供的添加虚拟引导线的装置的结构图。该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为装置中的部分或者全部。本发明实施例提供的装置可以实现本发明实施例图3、图4所述的流程，该装置包括：获取模块910、确定模块920和添加模块930，其中：

获取模块910，用于获取目标路口的总采样数据，其中，所述目标路口包括至少一个行驶车道，所述总采样数据包括在所述至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述采样点用于指示行驶车道上的位置点，所述采样信息包括位置信息和车辆行驶方向，所述位置信息用于指示对应的采样点的地理位置信息，所述车辆行驶方向用于指示采集车辆在经过对应的采样点时的行驶方向，具体可以实现上述步骤301中的确定功能，以及其它隐含步骤；

确定模块920，用于根据所述总采样数据，确定所述目标路口的虚拟引导线数据，所述虚拟引导线数据包括所述至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息，具体可以实现上述步骤302中的确定功能，以及其它隐含步骤；

导入模块930，用于根据所述目标路口的地理位置信息，将所述虚拟引导线数据导入电子地图数据，所述电子地图数据包括所述目标路口的地理位置信息，具体可以实现上述步骤303中的确定功能，以及其它隐含步骤。

可选的，所述总采样数据包括至少一个子采样数据，所述子采样数据包括在所述至少一个行驶车道中具有相同行驶属性的至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述行驶属性包括行驶车道的起始位置之前的道路方向和终止位置之后的道路方向；

所述确定模块920，用于：

确定所述至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，其中，针对子采样数据i，根据子采样数据i，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，所述子采样数据i为所述至少一个子采样数据中的任一子采样数据；

根据所述至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定所述至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息；

根据所述至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，得到所述目标路口的虚拟引导线数据。

可选的，所述确定模块920，用于：

确定所述子采样数据i中全部采样点的运动法向量，其中，针对采样点j，根据采样点j的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量，所述采样点j为所述子采样数据i中的任一采样点；

根据所述子采样数据i、以及所述子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

可选的，所述确定模块920，用于：

根据采样点j的位置信息、以及与所述采样点j相邻且属于采集车辆一次经过所述目标路口采集到的采样点的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量。

可选的，所述确定模块920，用于：

确定所述子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，其中，针对采样点j，根据采样点j的运动法向量，基于预设规则，建立所述采样点j的缓冲区域，所述采样点j的缓冲区域中包括采样点j、以及所述子采样数据i中的至少一个其它采样点；对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点；

将所述子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点；

确定每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，其中，针对特征点q，根据聚类得到所述特征点q所使用的采样点，以及所述特征点q所使用的采样点中每个采样点对应的车辆行驶方向，确定所述特征点q所属的行驶车道、以及所述特征点q的车辆行驶方向，所述特征点p为确定出的特征点中的任一特征点；

根据所述每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

可选的，所述确定模块920，用于：

确定所述每个特征点的运动法向量；

确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，其中，针对行驶车道k，根据所述行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及所述行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在所述行驶车道k上的特征点中，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点；根据所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点、所述起点和终点之间的特征点、以及clothoid曲线拟合算法，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的引导线参数，所述引导线参数包括所述行驶车道k上的相邻特征点之间的圆弧的长度、以及所述圆弧对应的航向角、以及所述圆弧的起点和终点，所述行驶车道k为所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的至少一个行驶车道中的任一行驶车道；

根据所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，得到所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

可选的，所述确定模块920，用于：

根据所述行驶车道k上特征点g、以及与所述特征点g相邻特征点的运动法向量，确定所述特征点g的运动法向量与所述相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值，所述特征点g为所述行驶车道k上的任一采样点；

如果所述平均值在预设角度范围内，则根据所述特征点g的车辆行驶方向，确定所述特征点g为所述行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点。

可选的，所述确定模块920，用于：

以所述采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以所述采样点j的运动法向量为轴对称中心建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域；

将所述圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为所述采样点j对应的缓冲区域。

可选的，所述确定模块920，用于：

对于所述采样点j的缓冲区域，以所述采样点j为坐标原点，所述采样点j的运动法向量的方向为x轴，建立直角坐标系；

根据所述直角坐标系，在所述采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点的横坐标中确定最大横坐标和最小横坐标；

根据所述最大横坐标和所述最小横坐标的差值，与预设的车道宽度的比值，确定所述采样点j的缓冲区域中的聚类数目；

根据所述聚类数目，对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

可选的，所述采样信息还包括：车辆行驶速度；

所述确定模块920，还用于：

以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，其中，所述第四预设数值为预设的车道宽度的一半，所述圆形缓冲区域中包括至少一个采样点，所述特征点p为确定出的特征点中任一特征点；

根据所述特征点p的圆形缓冲区域中的每个采样点与所述特征点p之间的距离，确定所述每个采样点的车辆行驶速度的权值；

根据所述每个采样点的车辆行驶速度的权值、以及所述每个采样点的车辆行驶速度，确定所述特征点p的指导速度；

所述导入模块930，还用于将所述特征点p的指导速度导入所述电子地图数据。

需要说明的是，上述获取模块910、确定模块920和导入模块930，可以由处理器102或处理器202来实现。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现，当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令，在终端或服务器上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴光缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是终端或服务器能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(如软盘、硬盘和磁带等)，也可以是光介质(如数字视盘(Digital Video Disk，DVD)等)，或者半导体介质(如固态硬盘等)。

以上所述仅为本申请的一个实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种添加虚拟引导线的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标路口的总采样数据，其中，所述目标路口包括至少一个行驶车道，所述总采样数据包括在所述至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述采样点用于指示行驶车道上的位置点，所述采样信息包括位置信息和车辆行驶方向，所述位置信息用于指示对应的采样点的地理位置信息，所述车辆行驶方向用于指示采集车辆在经过对应的采样点时的行驶方向；

根据所述总采样数据，确定所述目标路口的虚拟引导线数据，所述虚拟引导线数据包括所述至少一个行驶车道中的每一行驶车道的虚拟引导线信息；

根据所述目标路口的地理位置信息，将所述虚拟引导线数据导入电子地图数据，所述电子地图数据包括所述目标路口的地理位置信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述总采样数据包括至少一个子采样数据，所述子采样数据包括在所述至少一个行驶车道中具有相同行驶属性的至少一个行驶车道上采集的多个采样点的采样信息，所述行驶属性包括行驶车道的起始位置之前的道路方向和终止位置之后的道路方向；

所述根据所述总采样数据，确定所述目标路口的虚拟引导线数据，包括：

确定所述至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，其中，针对子采样数据i，根据子采样数据i，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，所述子采样数据i为所述至少一个子采样数据中的任一子采样数据；

根据所述至少一个子采样数据中每一子采样数据对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，确定所述至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息；

根据所述至少一个行驶车道中全部行驶车道的虚拟引导线信息，得到所述目标路口的虚拟引导线数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据子采样数据i，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，包括：

确定所述子采样数据i中全部采样点的运动法向量，其中，针对采样点j，根据采样点j的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量，所述采样点j为所述子采样数据i中的任一采样点；

根据所述子采样数据i、以及所述子采样数据i中全部采样点的运动法向量，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据采样点j的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量，包括：

根据采样点j的位置信息、以及与所述采样点j相邻且属于采集车辆一次经过所述目标路口采集到的采样点的位置信息，确定所述采样点j的运动法向量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述子采样数据i、以及所述子采样数据中全部采样点的运动法向量，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，包括：

确定所述子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，其中，针对采样点j，根据采样点j的运动法向量，基于预设规则，建立所述采样点j的缓冲区域，所述采样点j的缓冲区域中包括采样点j、以及所述子采样数据i中的至少一个其它采样点；对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点；

将所述子采样数据i中每个采样点的缓冲区域对应的聚类中心点，确定为特征点；

确定每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，其中，针对特征点q，根据聚类得到所述特征点q所使用的采样点，以及所述特征点q所使用的采样点中每个采样点对应的车辆行驶方向，确定所述特征点q所属的行驶车道、以及所述特征点q的车辆行驶方向，所述特征点p为确定出的特征点中的任一特征点；

根据所述每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个特征点所属的行驶车道、以及所述每个特征点的车辆行驶方向，确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息，包括：

确定所述每个特征点的运动法向量；

确定所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，其中，针对行驶车道k，根据所述行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及所述行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在所述行驶车道k上的特征点中，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点；根据所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点、所述起点和终点之间的特征点、以及clothoid曲线拟合算法，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的引导线参数，所述引导线参数包括所述行驶车道k上的相邻特征点之间的圆弧的长度、以及所述圆弧对应的航向角、以及所述圆弧的起点和终点，所述行驶车道k为所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的至少一个行驶车道中的任一行驶车道；

根据所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线的引导线参数，得到所述子采样数据i对应的具有相同行驶属性的每个行驶车道的虚拟引导线信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶车道k上的特征点的运动法向量、以及所述行驶车道k上的特征点的车辆行驶方向，在所述行驶车道k上的特征点中，确定所述行驶车道k的虚拟引导线的起点和终点，包括：

根据所述行驶车道k上特征点g、以及与所述特征点g相邻特征点的运动法向量，确定所述特征点g的运动法向量与所述相邻特征点的运动法向量的夹角的平均值，所述特征点g为所述行驶车道k上的任一采样点；

如果所述平均值在预设角度范围内，则根据所述特征点g的车辆行驶方向，确定所述特征点g为所述行驶车道k的虚拟引导线的起点或终点。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据采样点j的运动法向量，基于预设规则，建立所述采样点j的缓冲区域，包括：

以所述采样点j为圆心，建立半径为第一预设数值的圆形缓冲区域，并以所述采样点j的运动法向量为轴对称中心建立长为第二预设数值、宽为第三预设数值的矩形缓冲区域；

将所述圆形缓冲区域和矩形缓冲区域的并集，确定为所述采样点j对应的缓冲区域。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点，包括：

对于所述采样点j的缓冲区域，以所述采样点j为坐标原点，所述采样点j的运动法向量的方向为x轴，建立直角坐标系；

根据所述直角坐标系，在所述采样点j对应的缓冲区域中包括的采样点的横坐标中确定最大横坐标和最小横坐标；

根据所述最大横坐标和所述最小横坐标的差值，与预设的车道宽度的比值，确定所述采样点j的缓冲区域中的聚类数目；

根据所述聚类数目，对所述采样点j的缓冲区域中包括的采样点进行聚类处理，得到所述缓冲区域对应的至少一个聚类中心点。

10.根据权利要求5至9任一所述的方法，其特征在于，所述采样信息还包括：车辆行驶速度；

所述根据所述目标路口的地理位置信息，将所述虚拟引导线数据导入电子地图数据之后，还包括：

以特征点p为圆心，建立半径为第四预设数值的圆形缓冲区域，其中，所述第四预设数值为预设的车道宽度的一半，所述圆形缓冲区域中包括至少一个采样点，所述特征点p为确定出的特征点中任一特征点；

根据所述特征点p的圆形缓冲区域中的每个采样点与所述特征点p之间的距离，确定所述每个采样点的车辆行驶速度的权值；

根据所述每个采样点的车辆行驶速度的权值、以及所述每个采样点的车辆行驶速度，确定所述特征点p的指导速度；

将所述特征点p的指导速度导入所述电子地图数据。

11.一种添加虚拟引导线的装置，其特征在于，所述装置包括处理器和存储器，其中，所述处理器被配置为执行上述权利要求1-10任一所述的添加虚拟引导线的方法，所述存储器用于存储所述处理器可执行指令。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述权利要求1-10任一所述的方法。