CN111483465A - 一种扩展mpp的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种扩展mpp的方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111483465A CN111483465A CN201910080447.7A CN201910080447A CN111483465A CN 111483465 A CN111483465 A CN 111483465A CN 201910080447 A CN201910080447 A CN 201910080447A CN 111483465 A CN111483465 A CN 111483465A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- road
- mpp
- road section
- vehicle
- candidate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种扩展MPP的方法、装置、电子设备及存储介质,该方法用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;该方法包括:若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。本发明实施例提供的扩展MPP的方法可适用于车辆巡航状态,并提升扩展的MPP的准确性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及辅助驾驶技术领域,具体涉及一种扩展MPP(Most ProbablePath,最大可能性路径)的方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在ADAS(Advanced Driver Assistance Systems,高级驾驶辅助系统)等辅助驾驶场景下,为车辆提供超出视野距离的超视距信息,从而保障车辆的辅助驾驶功能正常运作,有助于提升车辆的安全性和舒适性,超视距信息比如,车辆前方路段的路形、属性等超出视野距离的信息。作为超视距信息的基础,路网预测树可以通过树状的数据结构描述一定地理区域范围的路网拓扑结构,从而为车辆的驾驶决策和控制提供依据。
路网预测树可以包括MPP和非MPP,目前在扩展路网预测树的MPP时,一般是根据导航路径扩展MPP;然而这种扩展MPP的方式并不适用于车辆巡航状态,在巡航状态下,车辆上的车载导航并不处于导航状态,因此车辆上的车载导航并不清楚车辆的目的地,若根据导航路径扩展MPP,则MPP的准确性将较低。可见,如何改进扩展路网预测树的MPP的方式,以在车辆巡航状态下适用,并提升扩展的MPP的准确性,成为了本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种适用于车辆巡航状态的扩展MPP的方法、装置、电子设备及存储介质,并提升扩展的MPP的准确性。
为解决上述问题,本发明实施例提供如下技术方案:
一种扩展MPP的方法,所述方法用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;所述方法包括:
若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
本发明实施例还提供一种扩展MPP的装置,所述装置用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;所述装置包括:
路段寻找模块,用于若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
路段确定模块,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
本发明实施例还提供一种电子设备,包括:至少一个存储器和至少一个处理器;所述存储器存储有程序,所述处理器调用所述程序,以实现上述所述的扩展MPP的方法。
本发明实施例还提供一种存储介质,所述存储介质存储有实现上述所述的扩展MPP的方法的程序。
本发明实施例提供的扩展MPP的方法,可用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;在路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件时,本发明实施例可沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段,从而,从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。本发明实施例可在巡航状态下,从寻找到的与MPP叶子路段具有连通关系的候选路段中,确定车辆最可能行驶的目标路段,实现扩展MPP路段,达到MPP扩展方法在巡航状态下适用的效果,并且扩展的MPP路段为候选路段中车辆最可能行驶的目标路段,提升了扩展的MPP的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为路网预测树的示例图;
图2为实现本发明实施例提供的扩展MPP的方法的硬件框架图;
图3为本发明实施例提供的EHP系统的框图;
图4为本发明实施例提供的扩展MPP的方法的流程图;
图5为从MPP叶子路段寻找候选路段的示意图;
图6为本发明实施例提供的扩展MPP的方法的另一流程图;
图7为本发明实施例提供的扩展MPP的方法的再一流程图;
图8为本发明实施例提供的扩展MPP的方法的又一流程图;
图9为确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段的流程图;
图10为确定目标路段的示意图;
图11为识别车辆前方路段是否为弯道路段的方法流程图;
图12为本发明实施例提供的车速确定的方法流程图;
图13为本发明实施例提供的扩展MPP的装置的框图;
图14为本发明实施例提供的扩展MPP的装置的再一框图;
图15为本发明实施例提供的扩展MPP的装置的又一框图。
具体实施方式
路网预测树是一种树状数据结构,其可以描述一定地理区域范围的路网拓扑结构;作为一种示例,路网预测树主要包括:MPP和非MPP。参照图1所示路网预测树的一种可选示例,图1实线可以表示MPP,MPP可以是预测的车辆最大可能性行驶路径,一条路径可以包括至少一条路段;示例的,MPP可以包括至少一条MPP路段(图1中两点连接的实线可以表示一条MPP路段),各MPP路段连接形成MPP,处于MPP末端的MPP路段可称为MPP叶子路段;
图1虚线可以表示非MPP,非MPP可以是预测的车辆非最大可能性行驶的路径,非MPP可从MPP的MPP路段扩展出,即非MPP可以是路网预测树中,与MPP路段相连的子路径(SubPath);一条非MPP可以包括至少一条非MPP路段(图中两点连接的虚线可以表示一条非MPP路段),处于一条非MPP末端的非MPP路段可称为,该条非MPP的非MPP叶子路段。
可以看出,路网预测树的深度与MPP的长度呈正相关的关系,即MPP越长则路网预测树的深度越深,路网预测树的广度与非MPP的长度呈正相关的关系,即非MPP越长则路网预测树的广度越广;路网预测树的深度代表车辆的最远视野距离,广度可以代表路段分叉级别。
在车辆巡航状态下,车辆上的车载导航并不清楚车辆的目的地,因此车辆的实际行驶路径可能与导航路径不一致,如果按照导航路径扩展路网预测树的MPP(如将导航路径的导航路段作为MPP路段),将导致扩展的MPP的正确性较低,影响辅助驾驶功能的正常运作;可见,按照导航路径扩展MPP的方式并不适用于车辆巡航状态。
基于此,本发明实施例提出改进的适用于车辆巡航状态的扩展MPP的方案,并提升扩展的MPP的准确性。下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
作为本发明实施例公开内容的一种可选实现,图2示出了实现本发明实施例提供的扩展MPP的方法的一种可选硬件框架;在本发明实施例中,该硬件系统框架可适用于扩展MPP的电子设备,该电子设备可以是车载设备,也可以是与车载设备相通信的服务器设备。
参照图2,该系统可以包括:至少一个处理器10,至少一个通信接口20,至少一个存储器30和至少一个通信总线40;
在本发明实施例中,处理器10、通信接口20、存储器30、通信总线40的数量为至少一个,且处理器10、通信接口20、存储器30通过通信总线40完成相互间的通信;
可选的,通信接口20可以为通信模块的接口;
处理器10可能是中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器30可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory),例如至少一个磁盘存储器;
在本发明实施例中,存储器30可以存储实现本发明实施例提供的扩展MPP的方法的程序,处理器10可调用存储器30所存储的该程序,以执行本发明实施例提供的扩展MPP的方法。
可选的,图2所示系统框架可以是与车辆互联的车载设备的硬件系统框架,该车载设备可以执行本发明实施例提供的扩展MPP的方法,实现扩展MPP;示例的,该车载设备可以通过车身通信总线与车辆进行信息交互和控制,也可通过通信模块与网络进行信息交互;进一步的,车载设备还可以包括定位模块(用于车辆位置定位)等图2未示出的其他部件;
在一种可选实现中,该车载设备可以是车载导航设备(如车载智能导航等),即上述硬件系统框架可以是车载导航设备的硬件系统框架,在车辆上,车载导航设备可以支持前装或后装;
在另一种可选实现中,该车载设备也可以是与车辆互联的终端设备,终端设备可以如智能手机、平板电脑等;
在再一种可选实现上,车载设备也可以是独立于车载导航设备的独立硬件设备,该独立硬件设备可用于构建路网预测树,并在构建路网预测树的过程中扩展MPP,向ADAS系统提供路网预测树,以用于辅助驾驶决策;可选的,该独立硬件设备可以是EHP终端(Electronic Horizon Provider,电子地平线提供者);在一种可选的替代实现中,EHP功能也可由车载导航设备实现,如可在车载导航设备上集成EHP功能。
可选的,在另一种实现中,图2所示系统框架可以是与车载设备相通信的服务器设备,服务器设备可以接收车载设备的路网预测树构建请求,构建路网预测树,并在构建路网预测树的过程中扩展MPP;
在一种示例中,服务器设备可以是与EHP终端相通信的EHP云服务器,EHP终端可通过向EHP云服务器发送路网预测树构建请求,以由EHP云服务器实现构建路网预测树;可选的,该EHP终端可以是独立于车载导航设备的独立硬件设备,也可以是具有EHP功能的车载导航设备。
作为一种可选示例,本发明实施例提供的电子设备可以是EHP系统中的EHP(Electronic Horizon Provider,电子地平线提供者)云服务器,EHP系统的一种可选结构可以如图3所示,包括:EHP终端01和EHP云服务器02,其中,EHP终端01可设置于车辆上;
在一种示例中,EHP终端01可向EHP云服务器02发送构建路网预测树的请求,以由EHP云服务器02实现路网预测树的构建(如初始构建路网预测树,和,构建路网预测树后的更新路网预测树),并在构建路网预测树的过程中扩展MPP;EHP云服务器02构建的路网预测树可反馈给EHP终端01,以使得EHP终端01向车辆(如车辆的ADAS系统)提供路网预测树。
在另一种示例中,EHP终端01也可以独立的实现路网预测树的构建。
上文对执行本发明实施例提供的扩展MPP的方法的电子设备的可能形式进行了介绍,下面将从电子设备执行扩展MPP的方法的程序逻辑的角度,对本发明实施例提供的扩展MPP的方法的方案进行说明。
下面对本发明实施例提供的扩展MPP的方法的流程进行介绍,本发明实施例可在车辆巡航状态下,扩展出车辆最可能行驶的MPP路段,达到MPP扩展方法在巡航状态下适用的效果,并提升扩展的MPP的准确性。本发明实施例提供的扩展MPP的方法可由电子设备执行,如由EHP终端执行,又如由EHP云服务器执行等。
作为本发明实施例公开内容的一种可选实现,图4示出了本发明实施例提供的扩展MPP的方法的一种可选流程,该方法可用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;参照图4,该方法流程可以包括:
步骤S10、若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段。
由于系统内存、容量的限制,路网预测树的大小是设定的,因此无论是MPP和非MPP均存在扩展截止条件和扩展条件,在一种示例中,通过设置MPP的长度阈值和非MPP的长度阈值,可实现对MPP和非MPP设置扩展截止条件和扩展条件;
本发明实施例可在巡航状态下,设置路网预测树中MPP和非MPP的扩展截止条件和扩展条件,示例的,所设置的MPP和非MPP的扩展截止条件和扩展条件可以如下。
MPP扩展截止条件:MPP的Horizon(视野)长度不小于MPP巡航长度阈值,MPP巡航长度阈值可以是MPP长度阈值在巡航状态下的一种形式;即MPP的MPP叶子路段的Horizon长度不小于MPP巡航长度阈值;一个路段的Horizon长度可以是该路段的终点位置到车辆位置的路段距离;
MPP扩展条件:MPP的Horizon长度小于MPP巡航长度阈值;即MPP叶子路段的Horizon长度小于MPP巡航长度阈值;
非MPP扩展截止条件:非MPP的Horizon长度不小于非MPP巡航长度阈值,非MPP巡航长度阈值可以是非MPP长度阈值在巡航状态下的一种形式;即非MPP的非MPP叶子路段的Horizon长度不小于非MPP巡航长度阈值;
非MPP扩展条件:非MPP的Horizon长度小于非MPP巡航长度阈值;即非MPP叶子路段的Horizon长度小于非MPP巡航长度阈值。
可选的,在巡航状态下,可以设置MPP巡航长度阈值大于非MPP巡航长度,且MPP巡航长度阈值与非MPP巡航长度阈值的差值相对较小。
车辆在巡航状态下行驶的过程中,由于随着车辆位置的变化,路网预测树的MPP和非MPP也将动态调整,例如随着车辆位置变化,原先构建的路网预测树的MPP的Horizon长度将从不小于MPP巡航长度阈值,变为小于MPP巡航长度阈值;因此本发明实施例可定时(定时时间可与车辆定位频率相应)或在车辆位置变化时,检测路网预测树的MPP叶子路段是否满足MPP扩展条件,如检测MPP叶子路段的Horizon长度是否小于MPP巡航长度阈值,以在MPP的MPP叶子路段满足MPP扩展条件时,对MPP进行扩展,以使得路网预测树的MPP的Horizon长度能够维持为不小于MPP巡航长度阈值,使得路网预测树具有Horizon长度可用的MPP。
可选的,在MPP叶子路段满足MPP扩展条件时,可沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段,从而可在车辆行驶方向上寻找出与MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
示例的,如图5所示,方框表示车辆,当MPP叶子路段2的Horizon长度小于MPP巡航长度阈值时(即MPP叶子路段2的终点位置到车辆位置的路段距离,小于MPP巡航长度阈值),可沿MPP叶子路段2的通行方向,在预设的路网数据中寻找与MPP叶子路段2具有连通关系的候选路段,从而寻找出与MPP叶子路段2具有连通关系的下一路段3,4和5(如图5虚线圈内所示的路段),即寻找出的路段3,4和5为候选路段;基于本发明实施例提供的扩展MPP的方法,本发明实施例需要实现的是在候选路段3,4和5中确定MPP路段,并使得确定的MPP路段具有较高的准确性,而未确定的MPP路段可作为非MPP路段。
可选的,如果与MPP叶子路段具有连接关系的下一路段仅有一条,则该条路段可直接作为MPP路段。
步骤S11、从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
其中,所述扩展的MPP路段可视为新的MPP叶子路段,并依据图4所示方法迭代的扩展MPP,直至MPP的Horizon长度不小于MPP巡航长度阈值。
作为步骤S11的一种可选实现,本发明实施例可根据车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆最可能行驶的目标路段;
作为步骤S11的另一种可选实现,本发明实施例可根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段;
作为步骤S11的再一种可选实现,本发明实施例可根据候选路段的路段属性,从候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
所确定的目标路段可作为扩展的MPP路段,而候选路段中的非目标路段可作为非MPP路段,从而实现扩展MPP和非MPP。
本发明实施例提供的扩展MPP的方法,可用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;在路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件时,本发明实施例可沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段,从而,从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。本发明实施例可在巡航状态下,从寻找到的与MPP叶子路段具有连通关系的候选路段中,确定车辆最可能行驶的目标路段,实现扩展MPP路段,达到MPP扩展方法在巡航状态下适用的效果,并且扩展的MPP路段为候选路段中车辆最可能行驶的目标路段,可提升扩展的MPP的准确性。
在一种可选实现中,车辆历史行驶轨迹可以表示车辆历史行驶路段,且车辆具有很大的概率重复历史行驶路段,因此在巡航状态下(非导航状态)下,通过车辆历史行驶轨迹扩展路网预测树的MPP,可使得扩展的MPP路段极大概率是车辆最可能行驶的路段;基于此,本发明实施例可根据车辆历史行驶轨迹扩展MPP路段,降低扩展的MPP路段偏离车辆最可能行驶的路段的概率,实现MPP扩展方法在巡航状态的适用,并提升扩展的MPP的准确性。
可选的,图6示出了本发明实施例提供的扩展MPP的方法的另一可选流程,参照图6,该方法流程可以包括:
步骤S20、若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段。
可选的,步骤S20的介绍可参照前文步骤S10,此处不再赘述。
步骤S21、获取车辆历史行驶轨迹。
作为一种可选实现,本发明实施例可联网获取车辆历史轨迹。
步骤S22、根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段。
其中,所述扩展的MPP路段可视为新的MPP叶子路段,并依据图6所示方法迭代的扩展MPP,直至MPP的Horizon长度不小于MPP巡航长度阈值。
可选的,车辆历史行驶轨迹可以包括车辆历史行驶路段;在寻找到候选路段后,本发明实施例可根据车辆历史行驶轨迹,从候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标候选路段;例如,根据车辆历史行驶轨迹,确定候选路段中,哪条或哪几条候选路段是车辆在历史上从MPP叶子路段行驶到的路段;如果所确定的目标候选路段的数量为一条,则将所述目标候选路段确定为车辆最可能行驶的目标路段;
进一步,车辆历史行驶轨迹可以包括车辆历史行驶路段,及车辆历史行驶路段的历史行驶次数;在确定的目标候选路段为多条时,可将车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的次数最多的目标候选路段,确定为所述目标路段。
示例的,结合图5所示,从MPP叶子路段2寻找到候选路段为3,4和5后;如果根据车辆历史行驶轨迹,确定候选路段5为车辆历史行驶的路段,且候选路段3和4不为车辆历史行驶的路段,则候选路段5视为车辆最可能行驶的目标路段;即候选路段5为从MPP叶子路段2扩展出的MPP路段,候选路段3和4为从MPP叶子路段2扩展出的非MPP路段;
如果根据车辆历史行驶轨迹,候选路段3和5均为车辆历史行驶的路段,且候选路段4不为车辆历史行驶的路段,则候选路段3和5作为目标候选路段;并进一步根据车辆历史行驶轨迹,确定候选路段3和5的历史行驶次数,如果候选路段5的历史行驶次数最多,则候选路段5确定为车辆最可能行驶的目标路段,即候选路段5为从MPP叶子路段2扩展出的MPP路段,候选路段3和4为从MPP叶子路段2扩展出的非MPP路段。
可选的,本发明实施例提供的根据车辆历史行驶轨迹,获取车辆最可能行驶的目标路段的方式可以在联网状态(如电子设备联网),并且MPP叶子路段位于车辆历史行驶轨迹上执行;
示例的,在图6所示方法中,执行步骤S21后,本发明实施例可进一步检测所述MPP叶子路段是否位于所述车辆历史行驶轨迹上;若所述MPP叶子路段位于所述车辆历史行驶轨迹上,则可执行步骤S22,实现根据车辆历史行驶轨迹,获取车辆最可能行驶的目标路段;若所述MPP叶子路段不位于所述车辆历史行驶轨迹上,则本发明实施例可放弃执行步骤S22,转而采用其他方式从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段。
本发明实施例提供的扩展MPP的方法,可在寻找到与MPP叶子路段具有连通关系的候选路段后,根据车辆历史行驶轨迹,从候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段,并将所述目标路段作为扩展的MPP路段,实现对路网预测树扩展MPP;由于车辆具有很大的概率重复历史行驶路段,因此在巡航状态下,通过车辆历史行驶轨迹扩展路网预测树的MPP,可使得扩展的MPP路段极大概率是车辆最可能行驶的路段,从而可降低扩展的MPP路段偏离车辆最可能行驶的路段的概率,达到本发明实施例提供的扩展MPP的方法在巡航状态下适用的效果,并提升扩展的MPP的准确性。
在另一种可选实现中,在寻找到与MPP叶子路段具有连通关系的候选路段后,本发明实施例可根据实时交通数据,从候选路段中,确定路况最优的目标路段,实现获取车辆最可能行驶的目标路段;
可选的,图7示出了本发明实施例提供的扩展MPP的方法的再一可选流程,参照图7,该方法流程可以包括
步骤S30、若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段。
可选的,步骤S30的介绍可参照前文步骤S10,此处不再赘述。
步骤S31、获取实时交通数据。
步骤S32、根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段。
其中,所述扩展的MPP路段可视为新的MPP叶子路段,并依据图7所示方法迭代的扩展MPP,直至MPP的Horizon长度不小于MPP巡航长度阈值。所述候选路段中未被确定为MPP路段的其他路段,可作为非MPP路段。
可选的,本发明实施例可根据实时交通数据获取候选路段的路况,从而从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段;候选路段的路况可以包括:候选路段的拥堵程度,和/或,车辆在候选路段的通行时间;
在一种示例中,根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段可以包括:从所述多条候选路段中,确定拥堵程度最低和/或通行时间最短的车辆最可能行驶的目标路段。
可以理解的是,根据路段交通情况的不同,在不同时刻,从同一MPP叶子路段扩展出的MPP路段应该是有所差异的;基于此,发明实施例根据实时交通数据获取候选路段的路况,并根据候选路段的路况,将候选路段中路况最优的目标路段作为扩展的MPP路段,可使得扩展的MPP路段极大概率是车辆最可能行驶的路段,可提升扩展的MPP路段的准确性。
可选的,本发明实施例提供的根据实时交通数据,确定路况最优的目标路段的方式可以在联网状态(如电子设备联网),并且MPP叶子路段不位于车辆历史行驶轨迹上执行;
示例的,在图7所示方法中,执行步骤S31之前,本发明实施例可检测所述MPP叶子路段是否位于车辆历史行驶轨迹上;若所述MPP叶子路段不位于所述车辆历史行驶轨迹上,则本发明实施例可执行步骤S31和步骤S32,否则,放弃执行步骤S31和步骤S32,转而采用其他方式从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段。
在再一种可选实现中,本发明实施例可根据候选路段的路段属性,从候选路段中确定车辆最可能行驶的路段,将车辆最可能行驶的路段作为扩展的MPP路段,而其他候选路段作为非MPP路段。
可选的,图8示出了本发明实施例提供的扩展MPP的方法的又一可选流程,参照图8,该方法流程可以包括
步骤S40、若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段。
可选的,步骤S40的介绍可参照前文步骤S10,此处不再赘述。
步骤S41、从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性。
步骤S42、从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
其中,所述扩展的MPP路段可视为新的MPP叶子路段,并依据图8所示方法迭代的扩展MPP,直至MPP的Horizon长度不小于MPP巡航长度阈值。
路段属性可以是路段的基础属性,例如路段的路段等级,路段的转弯程度等;预设的路段属性条件可以根据MPP的扩展需求动态调整,在一种示例中,路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段可以包括但不限于如下至少一项:
路段等级最高的候选路段;以城市路段为例,路段等级从高到低包括但不限于:快速路、主干路、次干路、支路;以公路等级为例,路段等级从高到低包括但不限于:高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路;本发明实施例可认为车辆在高等级路段行驶的概率,高于车辆在低等级路段行驶的概率,因此可从多条候选路段中,确定路段等级最高的路段;
转弯程度最低的路段;多条候选路段中可能存在直行路段,也可能存在转弯路段,本发明实施例可认为车辆直行的概率大于转弯的概率,因此本发明实施例可从多条候选路段中,确定转弯程度最低的路段。
作为一种优选实现,图9示出了本发明实施例提供的确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段一种可选流程,参照图9,该方法流程可以包括:
步骤S50、判断候选路段的路段等级是否相同,若否,执行步骤S51,若是,执行步骤S52。
步骤S51、将路段等级最高的候选路段,确定为目标路段。
当候选路段的路段等级不同时,本发明实施例可将路段等级最高的候选路段,确定为目标路段。
步骤S52、确定各候选路段分别与MPP叶子路段的夹角。
可选的,可确定各候选路段的通行方向,分别MPP叶子路段的通行方向的夹角,以实现确定各候选路段分别与MPP叶子路段的夹角。
步骤S53、判断各候选路段与MPP叶子路段的夹角是否相同,若否,执行步骤S54,若是,执行步骤S55。
步骤S54、将与MPP叶子路段的夹角最小的候选路段,确定为目标路段。
当各候选路段与MPP叶子路段的夹角不同时,本发明实施例可将与MPP叶子路段的夹角最小的候选路段,作为目标路段。
可选的,步骤S52至步骤S54可以认为是,从所述多条候选路段中,确定转弯程度最低的路段的一种可选方式;其中,与MPP叶子路段的夹角相同的候选路段的转弯程度相同,与MPP叶子路段的夹角不同的候选路段的转弯程度不同。
当候选路段的路段等级相同,但候选路段的转弯程度不同时,本发明实施例可将转弯程度最低的候选路段,确定为目标路段。
步骤S55、任选一条候选路段作为目标路段。
当各候选路段的路段等级相同,且转弯程度相同时,本发明实施例可任意确定一条候选路段作为目标路段。候选路段中未被确定为目标路段的其他路段,可作为非MPP路段。
可见,本发明实施例可判断所述候选路段的路段等级是否相同;若所述候选路段的路段等级不同,将路段等级最高的候选路段,确定为目标路段;若所述多条候选路段的路段等级相同,则可判断所述候选路段的转弯程度是否相同;
若所述候选路段的转弯程度不同,将转弯程度最低的候选路段,确定为目标路段;若所述候选路段的转弯程度相同,从所述候选路段中任选一条候选路段作为目标路段。
示例的,如图10所示,从MPP叶子路段2寻找到的候选路段为3,4和5;本发明实施例可分别确定候选路段3,4和5的路段等级,如果候选路段3,4和5的路段等级相同,则可进一步确定候选路段3,4和5与MPP叶子路段2的夹角,如果候选路段5与MPP叶子路段2的夹角,小于候选路段3与MPP叶子路段2的夹角,且候选路段5与MPP叶子路段2的夹角,小于候选路段4与MPP叶子路段2的夹角,则候选路段5与MPP叶子路段2的夹角最小,即候选路段5的转弯程度最低,可确定候选路段5为目标路段,即候选路段5为扩展的MPP路段。
可选的,本发明实施例也可先判断多条候选路段的转弯程度是否相同,在多条候选路段的转弯程度相同时,然后判断多条候选路段的路段等级是否相同;
当然,路段的路段等级和转弯程度仅是路段属性的可选表示形式,本发明实施例也可支持其他形式的路段属性。
可选的,本发明实施例提供的确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段的方式可以在未联网状态(如电子设备未联网)执行;
示例的,在图8所示方法中,执行步骤S41之前,本发明实施例可检测当前是否联网;若当前未联网,则本发明实施例可执行步骤S41和步骤S42。
本发明实施例提供的扩展MPP的方法,可在路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件时,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;从而根据候选路段的路段属性,从候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的车辆最可能行驶的目标路段,并将所述目标路段作为扩展的MPP路段,实现对路网预测树扩展MPP;由于通过路段属性扩展MPP路段,更易于实现,并可使得扩展的MPP的准确性较高,因此本发明实施例可实现MPP扩展方法在车辆巡航状态下的适用,并提升扩展的MPP的准确性,同时可提升MPP的扩展效率。
可选的,图6、图7和图8所示方法也可相结合,示例的:
若当前联网,且MPP叶子路段位于车辆历史行驶轨迹上,则本发明实施例可基于图6所示方法,根据车辆历史行驶轨迹,从候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段;
若当前联网,且MPP叶子路段不位于车辆历史轨迹上,则本发明实施例可基于图7所示方法,获取实时交通数据,根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段;
若当前未联网,则本发明实施例可基于图8所示方法,从路网数据中获取候选路段的路段属性,从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
可选的,本发明实施例在构建路网预测树后,可基于车辆前方路段的曲率实现弯道路段的识别,从而在识别出车辆前方路段为弯道路段的情况下,对车辆车速进行控制。
可以理解的是,车辆在通过弯道时,如果车速过高,车辆出事故的概率将会显著升高;因此为了减少车辆在通过弯道时的事故发生概率、提升车辆驾驶安全性,识别车辆前方路段是否为弯道路段,从而在识别出前方路段为弯道路段的情况下,对车辆的车速进行控制显得非常必要。
在现有技术中,识别车辆前方路段是否为弯道路段主要基于车辆装载的摄像头实现,车辆装载的摄像头通过采集车辆前方路段图像,对车辆前方路段图像进行图像识别,从而识别出车辆前方路段是否为弯道路段;然而,这种技术存在如下问题:图像识别速度慢,准确率低且存在使用局限性,例如在夜间,车辆前方路段没有明显路段边缘等情况下,无法通过图像准确识别前方路段。
基于此,本发明实施例在扩展路网预测树后,可在路网预测树中为相邻的路段设置曲率数据;在确定行驶方向上的相邻两个路段的曲率时,可确定行驶方向上后一路段偏离前一路段的角度,从而实现行驶方向上的相邻两个路段的曲率确定,进而在路网预测树中为各相邻的路段设置曲率数据;
可选的,图11示出了识别车辆前方路段是否为弯道路段的一种可选方法流程,示例的,可由ADAS系统执行该方法,例如EHP构建的路网预测树可提供给ADAS系统;参照图11,该方法流程可以包括:
步骤S60、获取车辆位置。
可选的,可通过定位技术获取车辆位置。
步骤S61、根据所述车辆位置,从路网预测树中确定车辆前方路段。
可选的,基于车辆位置,本发明实施例可确定车辆位置对应的车辆当前路段,从而从路网预测树中确定,车辆由车辆当前路段最可能行驶至的车辆前方路段;例如,确定车辆所在路段后,可从路网预测树中确定车辆行驶方向上,与车辆所在路段具有连通关系的多条下一路段,本发明实施例可基于路网预测树的MPP,将该多条下一路段中的MPP路段,视为车辆前方路段,即车辆前方路段可以是车辆由车辆所在路段最可能行驶至的路段;又如,可从路网预测树中确定车辆行驶方向上,与车辆所在路段具有连通关系的多条下一路段,将多条下一路段中与车辆历史行驶轨迹匹配的路段,视为车辆前方路段。
步骤S62、从所述路网预测树中,确定车辆前方路段的曲率数据;所述路网预测树记录有路段的曲率数据。
可选的,在本发明实施例中,路网预测树可以为相邻路段记录曲率数据;在一种可选示例中,路网预测树可以记录车辆行驶方向上各路段间的曲率数据,从而在确定车辆当前路段,车辆前方路段后,可从路网预测树中确定,在车辆行驶方向上,车辆当前路段与车辆前方路段间的曲率数据,实现确定车辆前方路段的曲率数据。
步骤S63、根据车辆前方路段的曲率数据,识别车辆前方路段是否为弯道路段。
可选的,曲率数据可以是曲率值;本发明实施例可设置表示直线路段的曲率阈值,如果车辆前方路段的曲率值等于所述曲率阈值,则车辆前方路段为直线路段,如果车辆前方路段的曲率值不等于所述曲率阈值,则认为车辆前方路段为弯道路段;例如,如果车辆前方路段的曲率值小于所述曲率阈值,则认为车辆前方路段为相对于车辆当前路段的左转弯路段,并且车辆前方路段的曲率值越小,则车辆前方道路的左转弯程度越大;如果车辆前方路段的曲率值大于所述曲率阈值,则认为车辆前方路段为相对于车辆当前路段的右转弯路段,并且车辆前方路段的曲率值越大,则车辆前方道路的右转弯程度越大。
进一步,在识别出车辆前方路段为弯道路段后,本发明实施例可进行车辆车速的确定,以便进行车辆的车速控制,以保障车辆在弯道的行驶安全;可选的,图12示出了本发明实施例提供的车速确定的方法流程图,参照图12,该方法流程可以包括:
步骤S70、判断车辆位置与车辆前方路段的距离是否小于距离阈值,若否,返回步骤S70,若是,执行步骤S71。
可选的,本发明实施例可将车辆实时位置匹配到路网预测树中,通过车辆在路网预测树中的实时位置,可获取出车辆位置与车辆前方路段的距离;并且实时或定时检测车辆位置与车辆前方路段的距离是否小于距离阈值。
步骤S71、根据预设的曲率数据与安全速度的对应关系,确定与车辆前方路段的曲率数据对应的目标安全速度。
在确定出与车辆前方路段的曲率数据对应的目标安全速度后,可确定车辆需至少以目标安全速度通过车辆前方路段,从而以便根据目标安全速度控制车速;
示例的,如果车辆的实时车速大于目标安全速度,则可通过车辆的刹车系统,使得车速至少降低到安全速度;如果车辆的实时车速不大于目标安全速度,则需实时监测车速,以保障车辆的实时车速不会超过目标安全速度。
本发明实施例基于路段的曲率数据来判断路段是否为弯道,准确率高,适应性强,可以在大部分行驶情况下适应,并且不需要通过摄像头等传感器来实时识别弯道,效率非常高;进一步,在识别出车辆前方路段为弯道路段时,进行车速控制,可基于路段的曲率数据实现弯道适速的ADAS功能,实现逻辑简单、高效。
上文描述了本发明实施例提供的多个实施例方案,各实施例方案介绍的各可选方式可在不冲突的情况下相互结合、交叉引用,从而延伸出多种可能的实施例方案,这些均可认为是本发明实施例披露、公开的实施例方案。
下面对本发明实施例提供的扩展MPP的装置进行介绍,下文描述的扩展MPP的装置可以认为是电子设备为实现本发明实施例提供的扩展MPP的方法,所需设置的程序功能模块。下文描述的扩展MPP的装置可与上文描述的扩展MPP的方法相互对应参照。
图13为本发明实施例提供的扩展MPP的装置的框图,该扩展MPP的装置可应用于电子设备,用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;参照图13,本发明实施例提供的扩展MPP的装置可以包括:
路段寻找模块100,用于若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
路段确定模块110,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
可选的,所述路网预测树的MPP叶子路段是否满足MPP扩展条件可以包括:
检测MPP叶子路段的Horizon长度是否小于MPP巡航长度阈值;其中,MPP叶子路段的Horizon长度小于MPP巡航长度阈值时,MPP叶子路段满足MPP扩展条件。
可选的,一方面,路段确定模块110,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,具体包括:
获取车辆历史行驶轨迹;
根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段。
可选的,在路段确定模块110获取车辆历史行驶轨迹之后,所述装置还可用于:检测所述MPP叶子路段是否位于所述车辆历史行驶轨迹上;
其中,所述MPP叶子路段位于所述车辆历史行驶轨迹上,则路段确定模块110执行所述根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段的步骤。
可选的,所述车辆历史行驶轨迹可以包括:车辆的历史行驶路段;
路段确定模块110,用于根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段,具体包括:
根据车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标候选路段;
如果所述目标候选路段的数量为一条,将所述目标候选路段确定为所述目标路段;
如果所述目标候选路段的数量为多条,将车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的次数最多的目标候选路段,确定为所述目标路段。
可选的,另一方面,路段确定模块110,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,具体包括:
获取实时交通数据;
根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段。
可选的,在路段确定模块110获取实时交通数据之前,所述装置还可用于:检测所述MPP叶子路段是否位于车辆历史行驶轨迹上;
其中,所述MPP叶子路段不位于车辆历史行驶轨迹上,则路段确定模块110执行所述获取实时交通数据的步骤。
可选的,再一方面,路段确定模块110,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,具体包括:
从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性;
从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
可选的,在路段确定模块110从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性之前,所述装置还可用于:检测当前是否联网;
其中,若当前未联网,则路段确定模块110执行所述从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性的步骤。
可选的,所述路段属性可以包括:路段的路段等级,和/或,路段的转弯程度;所述路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段包括:
路段等级最高的路段;
和/或,转弯程度最低的路段。
在一种优选实现中,路段确定模块110,用于从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段,具体包括:
判断所述候选路段的路段等级是否相同;
若所述候选路段的路段等级不同,将路段等级最高的候选路段,确定为目标路段;若所述多条候选路段的路段等级相同,判断所述候选路段的转弯程度是否相同;
若所述候选路段的转弯程度不同,将转弯程度最低的候选路段,确定为目标路段;若所述候选路段的转弯程度相同,从所述候选路段中任选一条候选路段作为目标路段。
可选的,路段确定模块110,用于判断所述候选路段的转弯程度是否相同,具体包括:
确定各候选路段分别与MPP叶子路段的夹角;
判断各候选路段与MPP叶子路段的夹角是否相同;其中,与MPP叶子路段的夹角相同的候选路段的转弯程度相同,与MPP叶子路段的夹角不同的候选路段的转弯程度不同。
可选的,上述的各方面方式也可进行结合,相应的,路段确定模块110,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,可以具体包括:
若当前联网,且MPP叶子路段位于车辆历史行驶轨迹上,根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段;
若当前联网,且MPP叶子路段不位于车辆历史轨迹上,获取实时交通数据,根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段;
若当前未联网,从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性,从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
可选的,图14示出了本发明实施例提供的扩展MPP的装置的再一框图,结合图13和图14所示,该装置还可以包括:
弯道识别模块120,用于获取车辆当前位置;根据所述车辆当前位置,从路网预测树中确定车辆前方路段;从所述路网预测树中,确定车辆前方路段的曲率数据,所述路网预测树记录有路段的曲率数据;根据所述车辆前方路段的曲率数据,识别车辆前方路段是否为弯道路段。
可选的,所述路网预测树记录有路段的曲率数据包括:所述路网预测树记录有车辆行驶方向上,各路段间的曲率数据;
弯道识别模块120,用于从所述路网预测树中,确定车辆前方路段的曲率数据,具体包括:
从路网预测树中确定,在车辆行驶方向上,车辆当前路段与车辆前方路段间的曲率数据。
可选的,所述曲率数据为曲率值;弯道识别模块120,用于根据所述车辆前方路段的曲率数据,识别车辆前方路段是否为弯道路段,具体包括:
如果车辆前方路段的曲率值等于预设的表示直线路段的曲率阈值,则车辆前方路段为直线路段;
如果车辆前方路段的曲率值不等于所述曲率阈值,则车辆前方路段为弯道路段;
其中,若车辆前方路段的曲率值小于所述曲率阈值,则车辆前方路段为相对于车辆当前路段的左转弯路段,且车辆前方路段的曲率值越小,车辆前方道路的左转弯程度越大;若车辆前方路段的曲率值大于所述曲率阈值,则车辆前方路段为相对于车辆当前路段的右转弯路段,且车辆前方路段的曲率值越大,车辆前方道路的右转弯程度越大。
可选的,图15示出了本发明实施例提供的扩展MPP的装置的又一框图,结合图14和图15所示,该装置还可以包括:
安全速度确定模块130,用于如果车辆位置与车辆前方路段的距离小于距离阈值,根据预设的曲率数据与安全速度的对应关系,确定与车辆前方路段的曲率数据对应的目标安全速度,以便根据目标安全速度控制车速。
本发明实施例提供的扩展MPP的装置,可在巡航状态下,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段,进而从候选路段中,确定车辆最可能行驶的目标路段,实现扩展MPP路段,达到MPP扩展方法在巡航状态下适用的效果,并提升了扩展的MPP的准确性
本发明实施例可通过电子设备执行,本发明实施例提供的扩展MPP的方法,该电子设备可装载上述程序形式的扩展MPP的装置,如电子设备可以包括上述所述的扩展MPP的装置。作为电子设备的硬件实现,结合图2所示,车载设备可以包括:至少一个存储器和至少一个处理器;
所述存储器存储有程序,所述处理器调用所述程序,以实现本发明实施例提供的扩展MPP的方法。
本发明实施例还提供一种存储介质,所述存储介质存储有实现本发明实施例提供的扩展MPP的方法的程序。
可选的,所述程序可用于:
若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
所述程序的细化功能和扩展功能可参照前文相应部分的描述,此处不再赘述。
虽然本发明实施例披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,均可作各种更动与修改,因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (18)
1.一种扩展最大可能性路径MPP的方法,其特征在于,所述方法用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;所述方法包括:
若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
2.根据权利要求1所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述路网预测树的MPP叶子路段是否满足MPP扩展条件包括:
检测MPP叶子路段的Horizon长度是否小于MPP巡航长度阈值;其中,MPP叶子路段的Horizon长度小于MPP巡航长度阈值时,MPP叶子路段满足MPP扩展条件。
3.根据权利要求1所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段包括:
获取车辆历史行驶轨迹;
根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段。
4.根据权利要求3所述的扩展MPP的方法,其特征在于,在获取车辆历史行驶轨迹之后,所述方法还包括:
检测所述MPP叶子路段是否位于所述车辆历史行驶轨迹上;
其中,所述MPP叶子路段位于所述车辆历史行驶轨迹上,则执行所述根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段的步骤。
5.根据权利要求3或4所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述车辆历史行驶轨迹包括:车辆的历史行驶路段;
所述根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段包括:
根据车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标候选路段;
如果所述目标候选路段的数量为一条,将所述目标候选路段确定为所述目标路段;
如果所述目标候选路段的数量为多条,将车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的次数最多的目标候选路段,确定为所述目标路段。
6.根据权利要求1所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段包括:
获取实时交通数据;
根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段。
7.根据权利要求6所述的扩展MPP的方法,其特征在于,在获取实时交通数据之前,所述方法还包括:
检测所述MPP叶子路段是否位于车辆历史行驶轨迹上;
其中,所述MPP叶子路段不位于车辆历史行驶轨迹上,则执行所述获取实时交通数据的步骤。
8.根据权利要求1所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段包括:
从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性;
从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
9.根据权利要求8所述的扩展MPP的方法,其特征在于,在从所述路网数据中,获取所述候选路段的路段属性之前,所述方法还包括:
检测当前是否联网;
其中,若当前未联网,则执行所述从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性的步骤。
10.根据权利要求9所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述路段属性包括:路段的路段等级,和/或,路段的转弯程度;路段属性符合预设的路段属性条件的路段包括:
路段等级最高的路段;
和/或,转弯程度最低的路段。
11.根据权利要求10所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段包括:
判断所述候选路段的路段等级是否相同;
若所述候选路段的路段等级不同,将路段等级最高的候选路段,确定为目标路段;若所述多条候选路段的路段等级相同,判断所述候选路段的转弯程度是否相同;
若所述候选路段的转弯程度不同,将转弯程度最低的候选路段,确定为目标路段;若所述候选路段的转弯程度相同,从所述候选路段中任选一条候选路段作为目标路段。
12.根据权利要求11所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述判断所述候选路段的转弯程度是否相同包括:
确定各候选路段分别与MPP叶子路段的夹角;
判断各候选路段与MPP叶子路段的夹角是否相同;其中,与MPP叶子路段的夹角相同的候选路段的转弯程度相同,与MPP叶子路段的夹角不同的候选路段的转弯程度不同。
13.根据权利要求1所述的扩展MPP的方法,其特征在于,所述从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段包括:
若当前联网,且MPP叶子路段位于车辆历史行驶轨迹上,根据所述车辆历史行驶轨迹,从所述候选路段中,确定车辆由所述MPP叶子路段历史行驶到的目标路段;
若当前联网,且MPP叶子路段不位于车辆历史轨迹上,获取实时交通数据,根据所述实时交通数据,从所述候选路段中,确定路况最优的目标路段;
若当前未联网,从所述路网数据中,获取候选路段的路段属性,从所述候选路段中,确定路段属性符合预设的路段属性条件的目标路段。
14.根据权利要求1所述的扩展MPP的方法,其特征在于,还包括:
获取车辆位置;
根据所述车辆位置,从路网预测树中确定车辆前方路段;
从所述路网预测树中,确定车辆前方路段的曲率数据;所述路网预测树记录有路段的曲率数据;
根据所述车辆前方路段的曲率数据,识别车辆前方路段是否为弯道路段。
15.根据权利要求14所述的扩展MPP的方法,其特征在于,还包括:
如果车辆位置与车辆前方路段的距离小于距离阈值,根据预设的曲率数据与安全速度的对应关系,确定与车辆前方路段的曲率数据对应的目标安全速度。
16.一种扩展最大可能性路径MPP的装置,其特征在于,所述装置用于扩展巡航状态的路网预测树的MPP;所述装置包括:
路段寻找模块,用于若路网预测树的MPP叶子路段满足MPP扩展条件,沿所述MPP叶子路段的通行方向,在预设的路网数据中寻找与所述MPP叶子路段具有连通关系的候选路段;
路段确定模块,用于从所述候选路段中,获取车辆最可能行驶的目标路段,将所述目标路段作为扩展的MPP路段,所述候选路段中的非目标路段作为非MPP路段。
17.一种电子设备,其特征在于,包括:至少一个存储器和至少一个处理器;所述存储器存储有程序,所述处理器调用所述程序,以实现权利要求1-15任一项所述的扩展MPP的方法。
18.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有实现权利要求1-15任一项所述的扩展MPP的方法的程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910080447.7A CN111483465B (zh) | 2019-01-28 | 2019-01-28 | 一种扩展mpp的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910080447.7A CN111483465B (zh) | 2019-01-28 | 2019-01-28 | 一种扩展mpp的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111483465A true CN111483465A (zh) | 2020-08-04 |
CN111483465B CN111483465B (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=71788315
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910080447.7A Active CN111483465B (zh) | 2019-01-28 | 2019-01-28 | 一种扩展mpp的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111483465B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112525212A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-19 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种交通道路最可能路径生成方法及系统 |
CN113407871A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-09-17 | 北京畅行信息技术有限公司 | 上车点推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102175256A (zh) * | 2010-12-27 | 2011-09-07 | 浙江工业大学 | 一种基于进化树拓扑路网构建的路径规划确定方法 |
US20120245817A1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-09-27 | Tk Holdings Inc. | Driver assistance system |
US20150300825A1 (en) * | 2012-11-02 | 2015-10-22 | Tomtom International B.V. | Methods and systems for generating a horizon for use in an advanced driver assistance system (adas) |
CN106289291A (zh) * | 2016-07-26 | 2017-01-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 导航路线的推荐方法和装置 |
CN107134137A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-05 | 东南大学 | 一种考虑实时信息的动态路径选择方法 |
CN107218946A (zh) * | 2016-03-21 | 2017-09-29 | 高德信息技术有限公司 | 行驶路线的预测方法和装置 |
US20170372608A1 (en) * | 2015-01-16 | 2017-12-28 | Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems, Ltd. | Navigation system and on-board unit |
-
2019
- 2019-01-28 CN CN201910080447.7A patent/CN111483465B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102175256A (zh) * | 2010-12-27 | 2011-09-07 | 浙江工业大学 | 一种基于进化树拓扑路网构建的路径规划确定方法 |
US20120245817A1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-09-27 | Tk Holdings Inc. | Driver assistance system |
US20150300825A1 (en) * | 2012-11-02 | 2015-10-22 | Tomtom International B.V. | Methods and systems for generating a horizon for use in an advanced driver assistance system (adas) |
US20170372608A1 (en) * | 2015-01-16 | 2017-12-28 | Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems, Ltd. | Navigation system and on-board unit |
CN107218946A (zh) * | 2016-03-21 | 2017-09-29 | 高德信息技术有限公司 | 行驶路线的预测方法和装置 |
CN106289291A (zh) * | 2016-07-26 | 2017-01-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 导航路线的推荐方法和装置 |
CN107134137A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-05 | 东南大学 | 一种考虑实时信息的动态路径选择方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112525212A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-19 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种交通道路最可能路径生成方法及系统 |
CN112525212B (zh) * | 2020-12-17 | 2023-04-21 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种交通道路最可能路径生成方法及系统 |
CN113407871A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-09-17 | 北京畅行信息技术有限公司 | 上车点推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
CN113407871B (zh) * | 2021-06-21 | 2024-04-02 | 北京畅行信息技术有限公司 | 上车点推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111483465B (zh) | 2023-06-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108151751B (zh) | 一种基于高精度地图和传统地图结合的路径规划方法及装置 | |
US8260549B2 (en) | Transmission of routes between client and server using route IDs | |
US10731995B2 (en) | Generating a road network from location data | |
CN110060493B (zh) | 车道定位方法、装置及电子设备 | |
JP2016201051A (ja) | 車両情報処理装置、及び車両情報処理プログラム | |
US11700502B2 (en) | System, control unit, and method for deciding geofence event of vehicle | |
CN111489544B (zh) | 一种构建路网预测树的系统及ehp客户端 | |
CN110779539B (zh) | 行车路径修正方法、装置、设备和存储介质 | |
CN107917716B (zh) | 固定线路导航方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
EP4246090A1 (en) | Method and apparatus for determining navigation prompt information, and storage medium and electronic device | |
CN111483465B (zh) | 一种扩展mpp的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN106781472A (zh) | 一种基于公交车数据的路况检测方法及装置 | |
CN110260864B (zh) | 最佳参考行迹路线的构建方法、装置及电子设备 | |
CN116935656A (zh) | 道路交通数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111486858B (zh) | 一种路网预测树构建方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN108955704B (zh) | 一种道路识别方法及装置以及导航路线规划方法及装置 | |
CN111486857B (zh) | 一种路网预测树构建方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR102473392B1 (ko) | 섹션 노드 및 섹션 링크를 이용한 차로 중심선 네트워크를 결정하기 위한 방법 및 장치 | |
CN112344950B (zh) | Adas道路网树的融合方法及系统、服务器及介质 | |
CN117664156A (zh) | 一种路径规划方法、装置、设备、介质及车辆 | |
CN111489004B (zh) | 一种路网预测树扩展方法、装置、电子设备及存储介质 | |
JP5342291B2 (ja) | 地図データ更新システム、地図データ更新方法 | |
CN114397890A (zh) | 车辆动态路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN114234989A (zh) | 一种车辆偏航后的路网树更新方法及系统 | |
CN112797993A (zh) | 一种确定最大可能性路径的方法、装置及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |