CN110361015A - 道路特征点提取方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能交通领域，提供一种道路特征点提取方法及系统。所述道路特征点提取方法包括：获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型；以及结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。本发明不需要单独地采集车辆当前位置附近的总体的道路信息，而是确定能精确表征道路场景的道路特征点，并提取出涉及到车辆控制的重要道路特征点的名称及位置信息，从而能够精准地控制车辆。

Description

道路特征点提取方法及系统
技术领域
本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种道路特征点提取方法及系统。
背景技术
目前，具有自动驾驶系统(Autonomous Driving System，简称ADS)的车辆已开始逐步推向市场，极大地促进了智能交通的发展。ADS是利用安装于车辆上的多种感知设备，实时采集车辆周围的道路数据及目标(例如前方的其他车辆)数据，进行目标静态特性、动态特性的辨识，确定目标在道路上的位置，从而让自动驾驶计算机在最短时间判断出潜在的危险，并对车辆进行横纵向控制以预防该危险发生。
其中，车辆在高速公路上进行横纵向控制的时候，需要知道前方道路变化和本车的位置来进行横纵向控制，以调整本车的加速、减速或者方向控制。所以，在车辆行进过程中，需要不断提取地图信息给自动驾驶计算机以使其掌握前方道路信息。现有技术中，自动驾驶车辆都是从地图信息中得到车辆当前位置附近的总体的道路信息，但基于地图信息提取出的信息繁多，且针对性不强，很可能提取出无用的信息或提取不出真正需要的信息(例如提取不到加速车道起点、终点而反而提取出了加速车道中间的某一点的信息)，从而不能够精准地控制车辆实现加速、减速、换道等动作。
因此，为了实现车辆的精确的控制，必须为车辆提供在特定的位置进行特定动作的信息，例如当车辆从匝道上高速主道的过程中会通过加速车道，此时必须快速精准地提供给车辆加速车道的起点和终点以精准表述车辆进入加速车道的道路场景。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种道路特征点提取方法，以至少部分地解决上述技术问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种道路特征点提取方法，包括：获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型；以及结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。
进一步的，所述道路特征点提取方法还包括：获取针对本车当前位置的导航信息；以及在所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型之前，通过所述导航信息提示的前方路况来触发执行所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性。
进一步的，所述输出所提取的道路特征点的名称包括：结合所述导航信息确定并输出所提取的道路特征点的名称。
进一步的，所述当前道路属性和所述下段道路属性包括有各自对应的交换区属性、车道线属性和/或隧道属性，其中所述交换区属性是指示道路是否发生车道数量变化的信息，所述车道线属性是指示道路的车道线数量的信息，所述隧道属性是指示道路中是否存在隧道的信息。并且，所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型包括以下任意一者：在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为车道输出入口的情况下，判断所述下段道路包含加速车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为下匝道的情况下，判断所述下段道路包含减速车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变宽车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变窄车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为主道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含主道分叉车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为匝道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含匝道分叉车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变宽车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变窄车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路交换区属性为车道汇入汇出口的情况下，判断所述下段道路包含匝道合并车道或匝道交汇车道；以及在当前道路的隧道属性为无，且下段道路的隧道属性为有的情况下，判断所述下段道路包含道路隧道。
进一步的，所述提取所述下段道路上的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息包括：在判断出所述下段道路包含加速车道、减速车道、主道变宽车道、主道变窄车道、主道分叉车道、匝道分叉车道、匝道变宽车道、匝道变窄车道、匝道合并车道、匝道交汇车道、隧道中的任意一者时，提取对应的车道特征点，并输出该车道特征点所对应的车道起点、车道终点及所述车道起点和所述车道终点距离本车的相对位置。
相对于现有技术，本发明所述的道路特征点提取方法具有以下优势：
(1)本发明的道路特征点提取方法不需要单独地采集车辆当前位置附近的总体的道路信息，而是通过地图信息确定能精确表征道路场景的道路特征点，并提取出涉及到车辆控制的重要道路特征点的名称及位置信息，减少了进行车辆控制的数据分析量，且针对性更强，能准确提取出进行车辆控制真正需要的信息，从而能够精准地控制车辆实现加速、减速、换道等动作。
(2)导航信息的应用与地图信息形成冗余及配合，更能保证提取道路特征点的精度。
本发明的另一目的在于提出一种道路特征点提取系统，以至少部分地解决上述技术问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种道路特征点提取系统，包括：地图系统，安装在车辆上，用于获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；以及特征点提取单元，与所述地图系统电性连接，用于比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型，并结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。
进一步的，所述道路特征点提取系统还包括：导航系统，安装在车辆上，用于获取针对本车当前位置的导航信息；其中，所述特征点提取单元还与所述导航系统电性连接，用于通过所述导航信息提示的前方路况来触发执行所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性。
进一步的，所述特征点提取单元还用于结合所述导航信息确定所提取的道路特征点的名称。
进一步的，所述当前道路属性和所述下段道路属性包括有各自对应的交换区属性、车道线属性和/或隧道属性，其中所述交换区属性是指示道路是否发生车道数量变化的信息，所述车道线属性是指示道路的车道线数量的信息，所述隧道属性是指示道路中是否存在隧道的信息。其中，所述特征点提取单元用于比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型包括以下任意一者：在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为车道输出入口的情况下，判断所述下段道路包含加速车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为下匝道的情况下，判断所述下段道路包含减速车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变宽车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变窄车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为主道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含主道分叉车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为匝道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含匝道分叉车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变宽车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变窄车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路交换区属性为车道汇入汇出口的情况下，判断所述下段道路包含匝道合并车道或匝道交汇车道；以及在当前道路的隧道属性为无，且下段道路的隧道属性为有的情况下，判断所述下段道路包含道路隧道。
进一步的，所述特征点提取单元用于提取所述下段道路上的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息包括：在判断出所述下段道路包含加速车道、减速车道、主道变宽车道、主道变窄车道、主道分叉车道、匝道分叉车道、匝道变宽车道、匝道变窄车道、匝道合并车道、匝道交汇车道、隧道中的任意一者时，提取对应的车道特征点，并输出该车道特征点所对应的车道起点、车道终点及所述车道起点和所述车道终点距离本车的相对位置。
所述道路特征点提取系统与上述道路特征点提取方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的一种道路特征点提取方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中提取加速车道特征点的示意图；
图3是本发明实施例中提取减速车道特征点的示意图；
图4是本发明实施例中提取主道变宽特征点的示意图；
图5是本发明实施例中提取主道变窄特征点的示意图；
图6是本发明实施例中提取主道分叉特征点的示意图；
图7是本发明实施例中提取匝道分叉特征点的示意图；
图8是本发明实施例中提取匝道变宽特征点的示意图；
图9是本发明实施例中提取匝道变窄特征点的示意图；
图10是本发明实施例中提取匝道合并特征点的示意图；
图11是本发明实施例中提取匝道交汇特征点的示意图；
图12是本发明实施例中提取隧道特征点的示意图；以及
图13是本发明另一实施例的一种道路特征点提取系统的结构示意图。
附图标记说明：
1、地图系统；2、特征点提取单元；3、导航系统。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。
本发明实施例中，“电性连接”用于表述两个部件之间的信号连接，例如控制信号和反馈信号，以及两个部件之间的电功率连接。另外，本发明实施例中涉及的“连接”可以是有线连接，也可以是无线连接，且涉及的“电性连接”可以是两个部件之间的直接电性连接，也可以是通过其他部件的间接电性连接。
下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本发明。
图1是本发明实施例的一种道路特征点提取方法的流程示意图，其中所述道路特征点是可表征道路场景的道路特定位置的点，例如加速车道的起点和终点，其可表征车辆进入加速车道的场景。
如图1所示，所述道路特征点提取方法可以包括以下步骤：
步骤S110，获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性。
其中，所述当前道路属性和所述下段道路属性包括有各自对应的交换区属性、车道线属性和/或隧道属性，其中所述交换区属性是指示道路是否发生车道数量变化的信息，所述车道线属性是指示道路的车道线数量的信息，所述隧道属性是指示道路中是否存在隧道的信息。下文将介绍这些属性的应用，在此则不再赘述。
另外，所述地图信息优选为高精度地图信息，本领域技术人员可知的是地图信息可示出道路位置、道路长度以及本车至目标的距离等。其中，高精度地图将道路划分成一段一段的地图点的集合，地图输出会从道路发生变化的位置将道路分割开，同时会给出当前道路及下段道路的相关属性。
步骤S120，比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型。
步骤S130，结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。
在优选的实施例中，所述道路特征点提取方法还可以包括：
步骤S140，获取针对本车当前位置的导航信息。
在存在步骤S140的情况下，步骤S120中可通过所述导航信息提示的前方路况来触发执行所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性。再结合步骤S130，即，导航信息可作为是否开始进行道路特征点提取的触发条件。
下面将通过示例对步骤S110-步骤S140进行综合描述，在该示例中，地图信息都是以高精度地图为例，且可判断出如下的10种道路类型及提取出对应的10种道路特征点：
一、加速车道特征点
通过步骤S120，在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为车道输出入口的情况下，判断所述下段道路包含加速车道。其中，交换区属性为无即是指没有发生车道数量的变化，而交换区属性为车道输出入口表明发生了车道数量的变化。
该场景下，对于加速车道特征点的提取可以没有触发条件(即不通过导航信息提示)，而是通过当前道路属性和下段道路属性综合判断得到加速道路特征点。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含加速车道时，提取出加速车道特征点，并输出属于所述加速车道特征点的加速车道起点、加速车道终点及所述加速车道起点和所述加速车道终点距离本车的相对位置。具体地，从地图信息中可以提取出下段道路的起点位置及长度，从而可进一步确定终点位置，并计算出本车与下段道路起点和终点的距离。
图2是本发明实施例中提取加速车道特征点的示意图，可知最终能输出加速车道起点、加速车道终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，从而相对于提取加速车道上其他点进行自动驾驶控制的方案，提取出了更为精确的特征点位置信息，可以实现车辆的精确控制。
另外，本发明实施例中涉及的道路特征点距离本车的相对位置可以是基于行车坐标系所确定的相对位置信息，其中所述行车坐标系以本车所在道路的一侧道路边界线为基准线，以道路引导线方向为XF轴，以与所述道路引导线方向遵循左手定则的方向为YF轴，其更能体现车道线走势，而基于行车坐标系的相对位置信息相对于车辆坐标系，也更能体现沿车道线实际车辆需要行驶的距离，而不是两点间的欧氏距离。
二、减速车道特征点
通过步骤S120，在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为下匝道的情况下，判断所述下段道路包含减速车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含减速车道时，提取出减速车道特征点，并输出属于所述减速车道特征点的减速车道起点、减速车道终点及所述减速车道起点和所述减速车道终点距离本车的相对位置。
该场景下，可以将导航信息提示下匝道(此时距离匝道出口大约在2km 左右)作为提取减速车道特征点的触发条件，然后再通过步骤S120及步骤 S130提取出减速车道特征点。在此，将导航信息作为道路特征点触发条件的一个因素，使其与地图信息相配合，更能触发对道路特征点的及时提取，并保证提取的特征点的重要性。
图3是本发明实施例中提取减速车道特征点的示意图，可知最终能输出减速车道起点、减速车道终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
其中，在本发明实施例中，输出所提取的道路特征点的名称可以包括：结合所述导航信息确定并输出所提取的道路特征点的名称。在此，例如导航信息会提示“前方进入减速车道”，则本发明实施例可以提取导航信息中的关键字“减速车道”，并将提取出的道路特征点命名为减速车道起点及减速车道终点。
三、主道变宽特征点
通过步骤S120，在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变宽车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含主道变宽车道时，提取出主道变宽特征点，并输出属于所述主道变宽特征点的主道变宽起点、主道变宽终点及所述主道变宽起点和所述主道变宽终点距离本车的相对位置。
进一步地，可以将导航信息提示道路变宽(此时距离匝道出口大约在 2km左右)作为提取主道变宽特征点的触发条件，然后再通过步骤S120及步骤S130提取出主道变宽特征点。
图4是本发明实施例中提取主道变宽特征点的示意图，可知最终能输出主道变宽起点、主道变宽终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
四、主道变窄特征点
通过步骤S120，在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为主道车道减少的情况下，判断所述下段道路包含主道变窄车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含主道变窄车道时，提取出主道变窄特征点，并输出属于所述主道变窄特征点的主道变窄起点、主道变窄终点及所述主道变窄起点和所述主道变窄终点距离本车的相对位置。
进一步地，可以将导航信息提示道路变窄(此时距离匝道出口大约在 2km左右)作为提取主道变窄特征点的触发条件，然后再通过步骤S120及步骤S130提取出主道变窄特征点。
图5是本发明实施例中提取主道变窄特征点的示意图，可知最终能输出主道变窄起点、主道变窄终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
五、主道分叉特征点(分离式路基)
通过步骤S120，在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为主道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含主道分叉车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含主道分叉车道时，提取出主道分叉特征点，并输出属于所述主道分叉特征点的主道分叉起点、主道分叉终点及所述主道分叉起点和所述主道分叉终点距离本车的相对位置。
进一步地，可以将导航信息提示主道分叉(此时距离匝道出口大约在 2km左右)作为提取主道分叉特征点的触发条件，然后再通过步骤S120及步骤S130提取出主道分叉特征点。
图6是本发明实施例中提取主道分叉特征点的示意图，可知最终能输出主道分叉起点、主道分叉终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
六、匝道分叉特征点
通过步骤S120，在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为匝道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含匝道分叉车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含匝道分叉车道时，提取出匝道分叉特征点，并输出属于所述匝道分叉特征点的匝道分叉起点、匝道分叉终点及所述匝道分叉起点和匝道主道分叉终点距离本车的相对位置。
进一步地，可以将导航信息提示匝道分叉(此时距离匝道出口大约在 2km左右)作为提取匝道分叉特征点的触发条件，然后再通过步骤S120及步骤S130提取出匝道分叉特征点。
图7是本发明实施例中提取匝道分叉特征点的示意图，可知最终能输出匝道分叉起点、匝道分叉终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
七、匝道变宽特征点
通过步骤S120，在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变宽车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含匝道变宽车道时，提取出匝道变宽特征点，并输出属于所述匝道变宽特征点的匝道变宽起点、匝道变宽终点及所述匝道变宽起点和所述匝道变宽终点距离本车的相对位置。
进一步地，提取匝道变宽特征点可以没有触发条件，而是直接再通过步骤S120综合判断道路类型，再通过步骤S130来提取出匝道变宽特征点。
图8是本发明实施例中提取匝道变宽特征点的示意图，可知最终能输出匝道变宽起点、匝道变宽终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
八、匝道变窄特征点
通过步骤S120，在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为匝道车道减少的情况下，判断所述下段道路包含匝道变窄车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含匝道变窄车道时，提取出匝道变窄特征点，并输出属于所述匝道变窄特征点的匝道变窄起点、匝道变窄终点及所述匝道变窄起点和所述匝道变窄终点距离本车的相对位置。
进一步地，提取匝道变窄特征点可以没有触发条件，而是直接再通过步骤S120综合判断道路类型，再通过步骤S130来提取出匝道变窄特征点。
图9是本发明实施例中提取匝道变窄特征点的示意图，可知最终能输出匝道变窄起点、匝道变窄终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
九、匝道合并特征点和匝道交汇特征点
通过步骤S120，在当前道路的交换区属性为无，且下段道路交换区属性为车道汇入汇出口的情况下，判断所述下段道路包含匝道合并车道或匝道交汇车道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含匝道合并的情况时，提取出匝道合并特征点，并输出属于所述匝道合并特征点的匝道合并起点、匝道合并终点及所述匝道合并起点和所述匝道合并终点距离本车的相对位置，或者在判断出所述下段道路包含匝道交汇的情况时，提取出匝道交汇特征点，并输出属于所述匝道交汇特征点的匝道交汇起点、匝道交汇终点及所述匝道交汇起点和所述匝道交汇终点距离本车的相对位置。
进一步地，提取匝道合并特征点和匝道交汇特征点可以没有触发条件，而是直接再通过步骤S120综合判断道路类型，再通过步骤S130来提取出匝道合并特征点和匝道交汇特征点。
图10是本发明实施例中提取匝道合并特征点的示意图，可知最终能输出匝道合并起点、匝道合并终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
图11是本发明实施例中提取匝道交汇特征点的示意图，可知最终能输出匝道交汇起点、匝道交汇终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
十、隧道特征点
通过步骤S120，在当前道路的隧道属性为无，且下段道路的隧道属性为有的情况下，判断所述下段道路包含道路隧道。
再通过步骤S130，在判断出所述下段道路包含道路隧道时，提取出隧道特征点，并输出属于所述隧道特征点的隧道起点、隧道终点及所述隧道起点和所述隧道终点距离本车的相对位置。
进一步地，可以将导航信息提示前方隧道(此时距离匝道出口大约在2km左右)作为提取隧道特征点的触发条件，然后再通过步骤S120及步骤 S130提取出隧道特征点。
图12是本发明实施例中提取隧道特征点的示意图，可知最终能输出隧道起点、隧道终点以及这两个点的位置信息，以准确表征出当前道路场景，实现对车辆的精确控制。
需说明的是，对于上述的提取十个特征点的示例，可互相参考对方的实施细节，从而在上文中未对可理解的上述十个特征点提取方案可共同的实施的方案细节进行赘述，例如在上述十个特征点的提取中，都可以利用导航信息来进行道路特征点的命名以及都可以采用行车坐标系进行位置表示等。
综上所述，本发明实施例的道路特征点提取方法不需要单独地采集车辆当前位置附近的总体的道路信息，而是通过地图信息确定能精确表征道路场景的道路特征点，并提取出涉及到车辆控制的重要道路特征点的名称及位置信息，减少了进行车辆控制的数据分析量，且针对性更强，能准确提取出进行车辆控制真正需要的信息，从而能够精准地控制车辆实现加速、减速、换道等动作。此外，输出重要道路特征点的名称有利于简化传输的数据格式，而导航信息的应用与地图信息形成冗余及配合，更能保证提取道路特征点的精度。
图13是本发明另一实施例的一种道路特征点提取系统的结构示意图，其与上述道路特征点提取方法的实施例基于同样的发明思路。如图13所示，所述道路特征点提取系统包括：地图系统1，安装在车辆上，用于获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；以及特征点提取单元2，与所述地图系统1电性连接，用于比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型，并结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。
在优选的实施例，所述道路特征点提取系统还包括：导航系统3，安装在车辆上，用于获取针对本车当前位置的导航信息。其中，所述特征点提取单元2还与所述导航系统电性连接，用于通过所述导航信息提示的前方路况来触发执行所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性。
在更为优选的实施例中，所述特征点提取单元2还用于结合所述导航信息确定所提取的道路特征点的名称。
其中，所述当前道路属性和所述下段道路属性包括有各自对应的交换区属性、车道线属性和/或隧道属性，其中所述交换区属性是指示道路是否发生车道数量变化的信息，所述车道线属性是指示道路的车道线数量的信息，所述隧道属性是指示道路中是否存在隧道的信息；
据此，所述特征点提取单元2用于比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型包括以下任意一者：在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为车道输出入口的情况下，判断所述下段道路包含加速车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为下匝道的情况下，判断所述下段道路包含减速车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变宽车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变窄车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为主道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含主道分叉车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为匝道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含匝道分叉车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变宽车道；在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变窄车道；在当前道路的交换区属性为无，且下段道路交换区属性为车道汇入汇出口的情况下，判断所述下段道路包含匝道合并车道或匝道交汇车道；以及在当前道路的隧道属性为无，且下段道路的隧道属性为有的情况下，判断所述下段道路包含道路隧道。
其中，所述特征点提取单元2用于提取所述下段道路上的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息包括：在判断出所述下段道路包含加速车道、减速车道、主道变宽车道、主道变窄车道、主道分叉车道、匝道分叉车道、匝道变宽车道、匝道变窄车道、匝道合并车道、匝道交汇车道、隧道中的任意一者时，提取对应的车道特征点，并输出该车道特征点所对应的车道起点、车道终点及所述车道起点和所述车道终点距离本车的相对位置。
需说明的是，本发明实施例的道路特征点提取系统的其他实施细节及效果可参考上述的关于道路特征点提取方法的实施例，在此不再进行赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，例如适应性改变步骤的执行顺序以及调节功能模块间的连接关系，均应包含在本发明的保护范围之内。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM， Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施例之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (10)

1.一种道路特征点提取方法，其特征在于，所述道路特征点提取方法包括：
获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；
比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型；以及
结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。
2.根据权利要求1所述的道路特征点提取方法，其特征在于，所述道路特征点提取方法还包括：
获取针对本车当前位置的导航信息；以及
在所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型之前，通过所述导航信息提示的前方路况来触发执行所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性。
3.根据权利要求1或2所述的道路特征点提取方法，其特征在于，所述输出所提取的道路特征点的名称包括：结合所述导航信息确定并输出所提取的道路特征点的名称。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的道路特征点提取方法，其特征在于，所述当前道路属性和所述下段道路属性包括有各自对应的交换区属性、车道线属性和/或隧道属性，其中所述交换区属性是指示道路是否发生车道数量变化的信息，所述车道线属性是指示道路的车道线数量的信息，所述隧道属性是指示道路中是否存在隧道的信息；
优选地，所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型包括以下任意一者：
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为车道输出入口的情况下，判断所述下段道路包含加速车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为下匝道的情况下，判断所述下段道路包含减速车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变宽车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变窄车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为主道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含主道分叉车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为匝道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含匝道分叉车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变宽车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变窄车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路交换区属性为车道汇入汇出口的情况下，判断所述下段道路包含匝道合并车道或匝道交汇车道；以及
在当前道路的隧道属性为无，且下段道路的隧道属性为有的情况下，判断所述下段道路包含道路隧道。
5.根据权利要求4所述的道路特征点提取方法，其特征在于，所述提取所述下段道路上的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息包括：
在判断出所述下段道路包含加速车道、减速车道、主道变宽车道、主道变窄车道、主道分叉车道、匝道分叉车道、匝道变宽车道、匝道变窄车道、匝道合并车道、匝道交汇车道、隧道中的任意一者时，提取对应的车道特征点，并输出该车道特征点所对应的车道起点、车道终点及所述车道起点和所述车道终点距离本车的相对位置。
6.一种道路特征点提取系统，其特征在于，所述道路特征点提取系统包括：
地图系统，安装在车辆上，用于获取针对本车当前位置的地图信息，且所述地图信息包括当前道路属性及下段道路属性；以及
特征点提取单元，与所述地图系统电性连接，用于比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型，并结合所述下段道路的道路类型与所述下段道路对应的地图信息，提取所述下段道路上的表征道路场景的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息。
7.根据权利要求6所述的道路特征点提取系统，其特征在于，所述道路特征点提取系统还包括：
导航系统，安装在车辆上，用于获取针对本车当前位置的导航信息；
其中，所述特征点提取单元还与所述导航系统电性连接，用于通过所述导航信息提示的前方路况来触发执行所述比较所述当前道路属性和所述下段道路属性。
8.根据权利要求6或7所述的道路特征点提取系统，其特征在于，所述特征点提取单元还用于结合所述导航信息确定所提取的道路特征点的名称。
9.根据权利要求6至8中任意一项所述的道路特征点提取系统，其特征在于，所述当前道路属性和所述下段道路属性包括有各自对应的交换区属性、车道线属性和/或隧道属性，其中所述交换区属性是指示道路是否发生车道数量变化的信息，所述车道线属性是指示道路的车道线数量的信息，所述隧道属性是指示道路中是否存在隧道的信息；
优选地，所述特征点提取单元用于比较所述当前道路属性和所述下段道路属性以判断下段道路的道路类型包括以下任意一者：
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为车道输出入口的情况下，判断所述下段道路包含加速车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为下匝道的情况下，判断所述下段道路包含减速车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变宽车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多，且下段道路的交换区属性为主道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含主道变窄车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为主道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含主道分叉车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路的交换区属性为匝道车道汇入汇出路况的情况下，判断所述下段道路包含匝道分叉车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性少的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变宽车道；
在当前道路的车道数属性比下段道路的车道数属性多的情况下，且下段道路的交换区属性为匝道车道增加的情况下，判断所述下段道路包含匝道变窄车道；
在当前道路的交换区属性为无，且下段道路交换区属性为车道汇入汇出口的情况下，判断所述下段道路包含匝道合并车道或匝道交汇车道；以及
在当前道路的隧道属性为无，且下段道路的隧道属性为有的情况下，判断所述下段道路包含道路隧道。
10.根据权利要求9所述的道路特征点提取系统，其特征在于，所述特征点提取单元用于提取所述下段道路上的道路特征点，并输出所提取的道路特征点的名称以及所述道路特征点与本车之间的相对距离信息包括：
在判断出所述下段道路包含加速车道、减速车道、主道变宽车道、主道变窄车道、主道分叉车道、匝道分叉车道、匝道变宽车道、匝道变窄车道、匝道合并车道、匝道交汇车道、隧道中的任意一者时，提取对应的车道特征点，并输出该车道特征点所对应的车道起点、车道终点及所述车道起点和所述车道终点距离本车的相对位置。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110853357A (zh) * 2019-12-02 2020-02-28 华东交通大学 高速公路危险路段及施工区域预警控制系统和方法
CN111895972A (zh) * 2020-06-11 2020-11-06 北京四维图新科技股份有限公司 高精度地图隧道口形状生成方法、装置及介质
CN110361015B (zh) * 2018-09-30 2021-04-02 长城汽车股份有限公司 道路特征点提取方法及系统
CN112699190A (zh) * 2019-10-23 2021-04-23 合肥四维图新科技有限公司 地图数据的检测方法、装置、系统及存储介质
WO2021110166A1 (zh) * 2019-12-06 2021-06-10 华为技术有限公司 道路结构检测方法及装置
CN113091765A (zh) * 2021-03-31 2021-07-09 深圳一清创新科技有限公司 道路表征方法、呈现道路信息的方法及电子设备
CN113479204A (zh) * 2020-03-16 2021-10-08 本田技研工业株式会社 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
CN113758490A (zh) * 2020-06-01 2021-12-07 南宁富桂精密工业有限公司 进入匝道判断方法及导航系统
CN113971894A (zh) * 2020-07-24 2022-01-25 奥迪股份公司 车辆的控制方法、装置、电子设备及车辆
CN114120258A (zh) * 2022-01-26 2022-03-01 深圳佑驾创新科技有限公司 一种车道线识别方法、装置及存储介质
CN114152264A (zh) * 2021-12-03 2022-03-08 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 无人车路径规划方法及装置、电子设备、存储介质
CN114863689A (zh) * 2022-07-08 2022-08-05 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 一种上下匝道行为场景数据采集、识别与提取方法和系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114655214B (zh) * 2022-04-24 2024-04-26 重庆长安汽车股份有限公司 一种驶经汇流口的分段控制方法和控制系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101636636A (zh) * 2007-03-23 2010-01-27 三菱电机株式会社 导航系统及车道信息显示方法
CN102313554A (zh) * 2010-06-30 2012-01-11 株式会社电装 车载导航系统
US20120029800A1 (en) * 2010-07-21 2012-02-02 Harman Becker Automotive Systems Gmbh Providing cost information associated with intersections
CN102542811A (zh) * 2011-12-08 2012-07-04 东南大学 一种高速公路出口匝道逐级限速值的确定方法
CN105206068A (zh) * 2015-09-29 2015-12-30 北京工业大学 一种基于车车通信技术进行高速公路合流区安全协调控制方法
CN106323305A (zh) * 2015-06-29 2017-01-11 北京四维图新科技股份有限公司 一种导航方法及装置

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1900659B (zh) * 2005-07-21 2010-05-12 株式会社电装 导航系统
JP2008008860A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd ナビゲーション装置
JP2008281523A (ja) * 2007-05-14 2008-11-20 Navitime Japan Co Ltd ナビゲーションシステム、経路探索サーバおよび端末装置ならびに経路探索方法
JP4985362B2 (ja) * 2007-11-30 2012-07-25 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 ナビゲーション装置、ナビゲーション方法およびナビゲーションプログラム
JP5056737B2 (ja) * 2008-12-04 2012-10-24 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 ナビゲーション装置及びナビゲーションの道路データ作成装置
CN102735256A (zh) * 2012-06-26 2012-10-17 上海安悦四维信息技术有限公司 一种识别主辅路的车载导航装置及导航方法
KR20150066863A (ko) * 2013-12-09 2015-06-17 현대자동차주식회사 주행차로 인식을 이용한 경로안내장치 및 방법
CN104819724B (zh) * 2015-03-02 2018-04-03 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
EP3091761B1 (en) * 2015-05-07 2018-07-11 Volvo Car Corporation Method and system for providing driving situation based infotainment
CN105701204B (zh) * 2016-01-12 2018-11-13 中国测绘科学研究院 基于道路网的电子地图兴趣点的提取方法及显示方法
JP2018025490A (ja) * 2016-08-10 2018-02-15 株式会社デンソー 位置推定装置
CN106289303A (zh) * 2016-09-22 2017-01-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于导航地图的信息描述方法及装置
BR112020004602A2 (pt) * 2017-09-08 2020-09-24 Nissan Motor Co., Ltd. método de assistência à direção e dispositivo de assistência à direção
CN110361015B (zh) * 2018-09-30 2021-04-02 长城汽车股份有限公司 道路特征点提取方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101636636A (zh) * 2007-03-23 2010-01-27 三菱电机株式会社 导航系统及车道信息显示方法
CN102313554A (zh) * 2010-06-30 2012-01-11 株式会社电装 车载导航系统
US20120029800A1 (en) * 2010-07-21 2012-02-02 Harman Becker Automotive Systems Gmbh Providing cost information associated with intersections
CN102542811A (zh) * 2011-12-08 2012-07-04 东南大学 一种高速公路出口匝道逐级限速值的确定方法
CN106323305A (zh) * 2015-06-29 2017-01-11 北京四维图新科技股份有限公司 一种导航方法及装置
CN105206068A (zh) * 2015-09-29 2015-12-30 北京工业大学 一种基于车车通信技术进行高速公路合流区安全协调控制方法

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110361015B (zh) * 2018-09-30 2021-04-02 长城汽车股份有限公司 道路特征点提取方法及系统
CN112699190A (zh) * 2019-10-23 2021-04-23 合肥四维图新科技有限公司 地图数据的检测方法、装置、系统及存储介质
CN110853357B (zh) * 2019-12-02 2022-02-11 华东交通大学 高速公路危险路段及施工区域预警控制系统和方法
CN110853357A (zh) * 2019-12-02 2020-02-28 华东交通大学 高速公路危险路段及施工区域预警控制系统和方法
WO2021110166A1 (zh) * 2019-12-06 2021-06-10 华为技术有限公司 道路结构检测方法及装置
CN113022573A (zh) * 2019-12-06 2021-06-25 华为技术有限公司 道路结构检测方法及装置
CN113022573B (zh) * 2019-12-06 2022-11-04 华为技术有限公司 道路结构检测方法及装置
CN113479204B (zh) * 2020-03-16 2024-05-07 本田技研工业株式会社 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
CN113479204A (zh) * 2020-03-16 2021-10-08 本田技研工业株式会社 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
CN113758490A (zh) * 2020-06-01 2021-12-07 南宁富桂精密工业有限公司 进入匝道判断方法及导航系统
CN111895972A (zh) * 2020-06-11 2020-11-06 北京四维图新科技股份有限公司 高精度地图隧道口形状生成方法、装置及介质
CN113971894A (zh) * 2020-07-24 2022-01-25 奥迪股份公司 车辆的控制方法、装置、电子设备及车辆
CN113091765A (zh) * 2021-03-31 2021-07-09 深圳一清创新科技有限公司 道路表征方法、呈现道路信息的方法及电子设备
CN114152264A (zh) * 2021-12-03 2022-03-08 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 无人车路径规划方法及装置、电子设备、存储介质
CN114152264B (zh) * 2021-12-03 2023-12-05 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 无人车路径规划方法及装置、电子设备、存储介质
CN114120258A (zh) * 2022-01-26 2022-03-01 深圳佑驾创新科技有限公司 一种车道线识别方法、装置及存储介质
CN114120258B (zh) * 2022-01-26 2022-05-03 深圳佑驾创新科技有限公司 一种车道线识别方法、装置及存储介质
CN114863689A (zh) * 2022-07-08 2022-08-05 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 一种上下匝道行为场景数据采集、识别与提取方法和系统

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