CN111693056B - 用于维护和更新自修复的高清晰度地图的小地图 - Google Patents
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Abstract
车辆上的以及与车辆上的传感器通信的装置,被配置为接收识别请求区域的小地图(maplet)请求;确定装置已进入请求区域;处理和融合由传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成多传感器数据流,该多传感器数据流包含多个与路网的一部分相对应的观测;根据多传感器数据流和小地图(maplet)请求生成小地图(maplet),其中生成的小地图(maplet)包括使用预定的数据模型对来自多传感器数据流的道路数据进行编码,该数据流对应于道路网络的至少一个环境元素;并提供小地图(maplet)使网络装置接收到该小地图(maplet)。所述网络装置配置为至少部分基于小地图(maplet)(a)验证或(b)更新表示路网的数字地图的地图数据。
Description
技术领域
示例实施例通常涉及检测和/或通信关于道路网络特征的信息/数据。示例实施例通常涉及提供正确、准确和最新的表示道路网络的数字地图。
背景
车辆将很快在无人干预的情况下做出驾驶决策。地图信息/数据是自动驾驶车辆重要的和不可缺少的导航来源,因此地图信息/数据最好是正确的、准确的和最新的。世界不是静止的。它是不断变化和演变的。因此,地图系统最好能够根据世界上正在发生的几乎实时或实时的变化来检测、验证和更新地图信息/数据。
发明内容
正确、准确和最新的地图信息/数据对于自动驾驶汽车、高级驾驶员辅助系统(ADAS)和/或配置为帮助和/或指导人类操作员的车辆装置执行各种导航功能是很重要的。例如,地图信息/数据可用于执行导航功能,如定位、路线确定、车道水平路线确定、车道维护、路线指引、车道水平路线指引、提供交通信息/数据、提供车道水平交通信息/数据和/或类似的功能。然而,随着道路网络和道路网络条件(如建筑、障碍物、交通事故、交通信号灯的状态,和/或类似的)是不断变化和发展的,首选对地图信息/数据定期修改和/或更新维护地图信息/数据使得其是正确的,准确的和最新的。就道路网络的变化而言,地图资料/数据最好能在至少接近实时(例如接近实时或实时)的情况下得到更新。维护数字地图使得数字地图的地图信息/数据是正确的,准确的,最新的一个策略是,从安装在车辆的传感器获取信息/数据,以及时发现变化的道路网络和/或道路网络的状态,并且确定适当的更新地图信息/数据以反映发现的变化。
各种实施例提供用于更新表示道路网络的数字地图的方法、系统、装置和计算机程序产品,以使数字地图的地图信息/数据是正确、准确和最新的。例如,各种变型提供方法、系统、装置和计算机程序产品等源于大众的道路信息/数据,使得部分道路网的拓扑结构和/或道路网的改变可以有效和及时的识别,并且数字地图的地图信息/数据可能会相应更新。在各种实施例中,道路信息/数据是基于传感器信息/数据生成的,车辆通过至少部分道路网络时这些传感器/数据由车辆上的传感器捕获。车载车辆装置可处理传感器信息/数据以生成道路信息/数据。各种实施例规定使用预定的标准化数据格式,以预定的标准化数据模型报告道路信息/数据。预定的、标准化的数据模型和预定的标准化数据格式被配置为有效利用网络带宽来传输道路信息/数据。在各种实施例中,道路信息/数据被打包、编译、格式化和/或类似的形式装入一个小地图(maplet)。小地图(maplet)是一个数据结构包括(a)被车辆装置的一个或多个传感器捕获的传感器信息/数据中的环境元素的抽象、参数化、融合的表示和(b)一段车辆轨迹的车辆轨迹历史表示。在一个示例实施例中,车辆的轨迹段可以对应于单个车辆点火周期的预定长度和/或时间。在各种实施例中,小地图(maplet)的数据结构是预定义和/或预先确定的标准化数据结构。在各种实施例中,环境元素包括:车辆的轨迹的段表示的一段道路网络的拓扑,和对应于道路网络的段的观测,例如标志的表面,路面标记,建筑标志、交通信号、标志线,驾驶表面边缘(例如,包括驾驶表面边缘的人行道边缘),路边栏,和/或类似的。例如,环境元素可能是路网路段环境中的真实对象和/或路网本身的属性(例如拓扑)。
在各种实施例中,网络装置可以基于管理策略生成和提供小地图(maplet)请求。例如,网络装置可以确定已识别出与数字地图所表示的地理区域的特定区域相对应的请求触发。在确定请求触发已被识别后,网络装置可生成并提供请求触发,以便位于请求中识别区域(在此称为请求区域)内或附近的车载装置(在此称为请求区域)可以接收该小地图(maplet)请求。车辆装置对接收到的小地图(maplet)请求作出反应,可以确定相应的车辆是否位于请求区域内和/或当相应的车辆进入请求区域时。当车辆在请求区域内时,车辆装置可使用车载传感器捕获的传感器信息/数据来产生观测结果。然后,所述车辆装置可生成对所述相应车辆的轨迹和所述观测范围内的各种特征进行编码的小地图。例如,如果在观测中识别出与所识别的一个或多个类相对应的特征,则小地图(maplet)请求可以识别一个或多个类,为这些类提供道路信息/数据。一些示例类包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘(例如,包括驾驶面在内的路面边缘)和道路侧栏。例如,姿态点和/或GNSS点类的道路信息/数据可能提供和/或编码车辆沿着预定和/或预定长度的请求区域的轨迹。例如,标志的表面,路面标记,杆状物体,建筑标志、交通信号、标志线,驾驶表面边缘(例如,包括驾驶表面的路面边缘),和/或路边栏类的道路信息/数据可以提供和/或编码在观测中识别的涉及观测的道路信息/数据。
车辆装置可提供所述小地图,使所述网络装置接收所述小地图。在各种实施例中,可以压缩(例如,使用压缩算法)并以压缩格式提供。网络装置接收该小地图,执行任何必要的解压,并分析该小地图。在各种实施例中,所述网络装置可以从多个对应于所述请求区域重叠部分的车辆装置接收多个小地图(maplet)。对所执行的接收小地图(maplet)的分析可能基于所识别的请求触发的类型。在各种实施例中,可以使用接收到的小地图(maplet)的分析来更新数字地图。例如,对接收到的小地图(maplet)的分析可用于确定请求区域内的道路网络拓扑结构(例如,识别道路段、车道段和/或其中之前未编码和/或未由数字地图表示的部分);确定与请求区域相对应的地图信息/数据是否仍然准确、正确和最新,和/或应更新地图信息/数据,以更好地反映由小地图(maplet)的道路信息/数据编码的请求区域的当前现实情况;和/或确定新的和/或更新的地图信息/数据。
在示例实施例中,数字地图可以是用于自动驾驶车辆、高级驾驶员辅助系统(ADAS)和/或人类操作员的导航功能的高清晰度地图。例如,数字地图和/或部分可用于执行导航等功能定位、路线的确定,车道级路线的确定,路线维护、路线指引,车道路线指导水平,提供交通信息/数据,提供车道交通信息/数据和/或水平。
本发明的各种实现的技术问题是提供技术解决方案以提供正确的,准确的,和最新的数字地图,使得数字地图是有效的工具来执行导航功能,该导航功能使能自主导航、自动驾驶汽车、先进驾驶辅助系统(ADAS)、和/或人类操作员的道路网络的导航。本发明的各种实施例为传输足够丰富的道路信息/数据以维护和更新数字地图的技术问题提供了技术解决方案,同时不压倒传输道路信息/数据的有限带宽网络。本发明的各种实施方式的技术问题是提供技术解决方案以使得可以使用多个汽车的各种各样的(可能是专有的)传感器配置的传感器信息/数据,以建立道路网络的连贯的、有条理的、精确表示(例如,数字地图)。在各种实施例中,小地图以及相应的方法、装置、系统和/或计算机程序产品通过提供以预定的/预定义的、标准化的数据格式(使用预定的/预定义的数据模型)提供道路信息/数据的小地图(maplet),小地图(maplet)以及相应的方法、装置、系统和/或计算机程序产品为这些技术问题提供了技术解决方案。标准化的数据模型和配置是一个高效的信息/数据包,从而降低道路信息/数据通信所需的带宽,这样道路信息/数据可以自动、高效和及时提供给网络装置用于维护和更新的数字地图。
在示例实施例中,车辆装置接收识别请求区域的小地图(maplet)请求。车辆装置(a)在车辆上,(b)包括(i)配置为通过至少一个网络进行通信的通信接口,(ii)至少一个处理器,(iii)至少一个存储器,以及(c)与车辆上的多个传感器进行通信。所述车辆装置确定所述车辆已进入请求区域,并对所述多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据进行处理和融合,以生成多传感器数据流,所述多传感器数据流包含多个与路网的一部分相对应的观测。所述车辆装置基于多传感器数据流和所述传感器请求生成一个传感器。所述小地图(maplet)包括使用预定的数据模型对来自多传感器数据流的道路数据进行编码,该数据流对应于道路网络的至少一个环境元素。所述车辆装置提供所述小地图使所述网络装置接收所述小地图。所述网络装置配置为至少部分基于所述小地图(a)验证或(b)更新表示路网的数字地图的地图数据。
根据本发明的一个方面,提供了一种提供小地图的方法。在一个示例实施例中,该方法包括通过车辆装置接收识别请求区域的小地图(maplet)请求。车辆装置(a)在车辆上,(b)包括(i)配置为通过至少一个网络进行通信的通信接口,(ii)至少一个处理器,(iii)至少一个存储器,以及(c)与车辆上的多个传感器进行通信。所述方法还包括通过所述车辆装置确定所述车辆已进入所述请求区域;以及由车辆装置处理和融合由多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成包含多个与路网的一部分相对应的观测的多传感器数据流。该方法还包括由车辆装置生成基于多传感器数据流和小地图请求的小地图。生成所述小地图(maplet)包括使用预定的数据模型对来自多传感器数据流的道路数据进行编码,该数据流对应于道路网络的至少一个环境元素。所述方法还包括通过所述车辆装置提供小地图使所述网络装置接收所述小地图。所述网络装置配置为至少部分基于所述小地图(a)验证或(b)更新表示路网的数字地图的地图数据。
在一个示例实施例中,该方法进一步包括在提供该小地图之前压缩该小地图。在示例实施例,(a)由所述两个或更多传感器捕获的所述传感器数据包括多个检测,(b)所述多个观测的每个观测是通过将所述多个检测的两个或更多相对应的检测融合在一起而形成的,以及(c)所述多传感器数据流提供了所述车辆周围的环境的连贯的描述。在一个示例实施例中,小地图(maplet)请求识别一个或多个(a)轨迹类型和/或(b)观测类,环境元素将在小地图(maplet)中编码。在一个示例实施例中,基于地图管理策略,网络装置生成小地图(maplet)请求。在示例实施例,生成小地图(maplet)进一步包括:使用对应至少一个环境元素的观测类的(a)预定的数据模型和(b)预定的数据格式,来编码在所述多传感器数据流中识别的所述道路网络的所述至少一个环境元素。在一个示例实施例中,多个观测中的至少一个观测与一个观测类相关联。在一个示例实施例中,所述观测类从包括姿态点、全球导航卫星系统(GNSS)点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶表面边缘、以及道路侧栏的组中选择。在一个示例实施例中,所述道路网络的所述部分对应于所述车辆在单个点火周期内沿所述道路网络行驶的预定长度距离。
根据本发明的另一个方面,提供了一种装置。在示例实施例中,该装置包括至少一个处理器、配置为通过至少一个网络进行通信的通信接口和至少一个存储计算机程序代码的存储器。该装置安装在车辆上,并与车辆上的多个传感器通信。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置至少接收识别所述请求区域的小地图请求。所述至少一个存储器和计算机程序代码进一步配置为与所述处理器一起使所述装置至少确定所述车辆已进入所述请求区域;以及处理和融合由多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成包含多个与路网的一部分相对应的观测的多传感器数据流。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码进一步配置为与所述处理器一起使所述装置至少基于所述多传感器数据流和所述小地图(maplet)请求生成小地图(maplet)。生成所述小地图(maplet)包括使用预定的数据模型对来自多传感器数据流的道路数据进行编码,该数据流对应于道路网络的至少一个环境元素。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码进一步配置为,与所述处理器一起使所述装置至少提供小地图使所述网络装置接收所述小地图。所述网络装置配置为至少部分基于所述小地图(maplet)(a)验证或(b)更新的示所述道路网络的数字地图的地图数据。
在一个示例实施例中,所述至少一个存储器和计算机程序代码进一步配置为与所述处理器一起使所述装置在提供所述小地图之前至少压缩所述小地图。在示例实施例,(a)由所述两个或更多传感器捕获的所述传感器数据包括多个检测,(b)所述多个观测的每个观测是通过将所述多个检测的两个或更多相对应的检测融合在一起而形成的,以及(c)所述多传感器数据流提供了所述车辆周围的环境的连贯的描述。在一个示例实施例中,小地图(maplet)请求识别一个或多个(a)轨迹类型和/或(b)观测类,环境元素将在小地图(maplet)中编码。在一个示例实施例中,基于地图管理策略,网络装置生成小地图(maplet)请求。在示例实施例,生成小地图(maplet)进一步包括:使用对应至少一个环境元素的观测类的(a)预定的数据模型和(b)预定的数据格式,来编码在所述多传感器数据流中识别的所述道路网络的所述至少一个环境元素。在一个示例实施例中,多个观测中的至少一个观测与一个观测类相关联。在一个示例实施例中,所述观测类从包括姿态点、全球导航卫星系统(GNSS)点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶表面边缘、以及道路侧栏的组中选择。在一个示例实施例中,所述道路网络的所述部分对应于所述车辆在单个点火周期内沿所述道路网络行驶的预定长度距离。
根据本发明的另一个方面,提供了一种计算机程序产品。在一个示例实施例中,所述计算机程序产品包括至少一个非临时计算机可读存储介质,该非临时计算机可读存储介质具有存储在其中的计算机可读程序代码部分。计算机可读的程序代码部分包括可执行部分,当车载车辆装置的处理器执行时,使车辆装置接收识别请求区域的小地图(maplet)请求。所述计算机可读程序代码部分还包括所述车辆装置的处理器执行时配置的可执行部分,以使所述车辆装置确定所述车辆已进入请求区域;以及处理和融合由多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成包含多个与路网的一部分相对应的观测的多传感器数据流。计算机可读的程序代码部分还包括配置的可执行部分,当由车辆装置的处理器执行时,使车辆装置基于多传感器数据流和车辆装置请求生成一个小地图(maplet)。生成所述小地图(maplet)包括使用预定的数据模型对来自多传感器数据流的道路数据进行编码,该数据流对应于道路网络的至少一个环境元素。所述计算机可读的程序代码部分还包括所述车辆装置的处理器执行时配置的可执行部分,以使所述车辆装置提供该小地图(maplet),以便网络装置接收该小地图(maplet)。所述网络装置被配置为至少部分基于所述小地图(maplet)(a)验证或(b)更新的示所述道路网络的数字地图的地图数据。
在一个示例实施例中,所述计算机可读程序代码部分进一步包括所述车辆装置的处理器执行时配置的可执行部分,以使所述车辆装置在提供小地图之前压缩所述小地图。在示例实施例,(a)由所述两个或更多传感器捕获的所述传感器数据包括多个检测,(b)所述多个观测的每个观测是通过将所述多个检测的两个或更多相对应的检测融合在一起而形成的,以及(c)所述多传感器数据流提供了所述车辆周围的环境的连贯的描述。在一个示例实施例中,小地图(maplet)请求识别一个或多个(a)轨迹类型和/或(b)观测类,环境元素将在小地图(maplet)中编码。在一个示例实施例中,基于地图管理策略,网络装置生成小地图(maplet)请求。在示例实施例,生成小地图(maplet)进一步包括:使用对应至少一个环境元素的观测类的(a)预定的数据模型和(b)预定的数据格式,来编码在所述多传感器数据流中识别的所述道路网络的所述至少一个环境元素。在一个示例实施例中,多个观测中的至少一个观测与一个观测类相关联。在一个示例实施例中,所述观测类从包括姿态点、全球导航卫星系统(GNSS)点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶表面边缘、以及道路侧栏的组中选择。在一个示例实施例中,所述道路网络的所述部分对应于所述车辆在单个点火周期内沿所述道路网络行驶的预定长度距离。
根据本发明的另一个方面,提供了一种装置。在示例实施例中,该装置包括用于接收识别请求区域的小地图(maplet)请求的方法。装置(a)在车辆上,(b)包括(i)配置为通过至少一个网络进行通信的通信接口,(ii)至少一个处理器,(iii)至少一个存储器,以及(c)与车辆上的多个传感器进行通信。该装置包括用于确定车辆已进入请求区域的方法。该装置包括用于处理和融合由多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据以生成多传感器数据流的装置,该多传感器数据流包含多个与道路网络的一部分相对应的观测数据。该装置包括基于多传感器数据流和小地图(maplet)请求生成小地图(maplet)的方法。生成所述小地图(maplet)包括使用预定的数据模型对来自多传感器数据流的道路数据进行编码,该数据流对应于道路网络的至少一个环境元素。所述装置包括提供小地图的手段,使网络装置接收所述小地图。所述网络装置被配置为至少部分基于所述小地图(maplet)(a)验证或(b)更新的示所述道路网络的数字地图的地图数据。
根据本发明的另一个方面,提供了一种基于小地图(maplet)的验证或更新地图数据的方法。在一个示例实施例中,该方法包括通过网络装置识别基于地图管理策略的请求触发。所述网络装置包括(i)配置为通过至少一个网络进行通信的通信接口,(ii)至少一个处理器,以及(iii)至少一个存储器。该方法还包括通过网络装置生成和提供一个小地图(maplet)请求。小地图(maplet)请求指示(a)请求区域和(b)至少一个观测类。提供小地图请求使多个车辆装置接收小地图请求。该方法还包括通过网络装置接收响应该小地图(maplet)请求的多个小地图(maplet)。所述多小地图由所述多个车辆装置中的至少一个产生并提供。所述方法还包括基于所述多个小地图(maplet),通过网络装置对数字地图的地图数据进行验证或更新;并响应更新地图数据,通过网络装置提供更新后的地图数据,使一个或多个车载装置接收更新后的地图数据。一个或多个车辆装置使用更新后的地图数据来执行一个或多个导航功能。
在示例实施例中,该方法还包括合并由至少两个小地图(maplet)提供的至少一部分道路数据。在示例实施例,合并至少两个小地图(maplet)提供的至少一部分道路数据包括基于(a)第一个小地图(maplet)提供的协方差矩阵或(b)由第一小地图(maplet)提供的标准差加权第一小地图(maplet)提供的第一道路数据。在示例实施例中,从由姿态点、全球导航卫星系统(GNSS)点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘和道路侧栏组成的组中选择至少一个观测类。在一个示例实施例中,小地图(maplet)请求是(a)验证模式请求,配置为验证地图数据,(b)发现模式请求,配置为扩展道路网络的表示,或(c)更新模式请求,配置为确定对地图数据的更新。在具体实施例中,小地图(maplet)请求是验证模式请求并且验证或更新的地图数据数字地图包括确定地图数据是否符合多个小地图(maplet)的至少一个道路数据,并且方法进一步包括响应于确定地图数据的至少一个元素与多个小地图(maplet)的至少一个的道路数据不一致,使得对应于请求区域的更新请求触发被识别。在示例实施例,小地图(maplet)请求是发现模式请求,并且至少一个观测类识别轨迹类型,并且验证或更新数字地图的地图数据包括基于多个小地图(maplet)编码的轨迹添加一个或多个道路或车道段到数字地图。在一个示例实施例中,该方法进一步包括,响应于将一个或多个道路或车道段添加到数字数据库中,从而导致与待识别的请求区域相对应的更新请求触发。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求是一个更新请求,验证或更新该数字地图的地图数据包括基于多个小地图(maplet)中的一个或多个提供的道路数据更新至少一个地图数据实例。
根据本发明的另一个方面,提供了一种装置。在示例实施例中,该装置包括至少一个处理器、配置为通过至少一个网络进行通信的通信接口和至少一个存储计算机程序代码的存储器。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为与所述处理器一起使所述装置基于地图管理策略至少识别所述请求触发。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置至少生成并提供小地图(maplet)请求。小地图(maplet)请求指示(a)一个请求区域和(b)至少一个观测类。小地图请求提供使多个车辆装置接收小地图请求。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为与所述处理器一起使所述装置至少接收多个应所述小地图(maplet)请求的小地图(maplet)。所述多小地图由所述多个车辆装置中的至少一个产生并提供。所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为,与所述处理器一起使所述装置至少基于所述多个小地图(maplet),验证或更新数字地图的地图数据。所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为,与所述处理器一起使所述装置至少响应更新所述地图数据,提供所述更新的地图数据,以便一个或多个车辆装置接收所述更新的地图数据。一个或多个车辆装置使用更新后的地图数据来执行一个或多个导航功能。
在示例实施例中,所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为与所述处理器一起使所述装置至少合并所述至少两个小地图所提供的至少一部分道路数据。在示例实施例,合并至少两个小地图(maplet)提供的至少一部分道路数据包括基于(a)第一个小地图(maplet)提供的协方差矩阵或(b)由第一小地图(maplet)提供的标准差加权第一小地图(maplet)提供的第一道路数据。在示例实施例中,从由姿态点、全球导航卫星系统(GNSS)点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘和道路侧栏组成的组中选择至少一个观测类。在一个示例实施例中,小地图(maplet)请求是(a)验证模式请求,配置为验证地图数据,(b)发现模式请求,配置为扩展道路网络的表示,或(c)更新模式请求,配置为确定对地图数据的更新。在具体实施例中,小地图(maplet)请求是验证模式请求并且验证或更新的地图数据数字地图包括确定地图数据是否符合多个小地图(maplet)的至少一个道路数据,并且所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为与所述处理器一起使所述装置至少响应于确定地图数据的至少一个元素与多个小地图(maplet)的至少一个的道路数据不一致,使得对应于请求区域的更新请求触发被识别。在示例实施例,小地图(maplet)请求是发现模式请求,并且至少一个观测类识别轨迹类型,并且验证或更新数字地图的地图数据包括基于多个小地图(maplet)编码的轨迹添加一个或多个道路或车道段到数字地图。在一个示例实施例中,所述至少一个存储器和所述计算机程序代码配置为与所述处理器一起使所述装置至少,响应于将一个或多个道路或车道段添加到数字数据库中,从而导致与待识别的请求区域相对应的更新请求触发。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求是一个更新请求,验证或更新该数字地图的地图数据包括基于多个小地图(maplet)中的一个或多个提供的道路数据更新至少一个地图数据实例。
根据本发明的另一个方面,提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括至少一种非临时计算机可读存储介质,该非临时计算机可读存储介质中存储有计算机可读的程序代码部分。计算机可读的程序代码部分包括配置的可执行部分,当由网络装置的处理器执行时,使网络装置基于地图管理策略识别请求触发。计算机可读的程序代码部分还包括配置的可执行部分,当由网络装置的处理器执行时,使网络装置生成并提供小地图(maplet)请求。小地图(maplet)请求指示(a)一个请求区域和(b)至少一个观测类。小地图请求提供使多个车辆装置接收小地图请求。所述计算机可读的程序代码部分还包括可执行部分,所述可执行部分在由网络装置的处理器执行时配置为使网络装置接收多个响应所述小地图(maplet)请求的小地图(maplet)。所述多小地图由所述多个车辆装置中的至少一个产生并提供。所述计算机可读程序代码部分还包括所配置的可执行部分,所述可执行部分由网络装置的处理器执行时,以使网络装置至少基于所述多个小地图(maplet),验证或更新数字地图的地图数据。计算机可读的程序代码部分还包括配置的可执行部分,当网络装置的处理器执行时,使网络装置至少响应更新所述地图数据,提供所述更新的地图数据,以便一个或多个车辆装置接收所述更新的地图数据。一个或多个车辆装置使用更新后的地图数据来执行一个或多个导航功能。
在一个示例实施例中,所述计算机可读程序代码部分进一步包括所配置的可执行部分,所述可执行部分由网络装置的处理器执行时,以使所述网络装置合并至少两个小地图(maplet)提供的至少一部分道路数据包括基于(a)第一个小地图(maplet)提供的协方差矩阵或(b)由第一小地图(maplet)提供的标准差加权第一小地图(maplet)提供的第一道路数据。在示例实施例中,从由姿态点、全球导航卫星系统(GNSS)点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘和道路侧栏组成的组中选择至少一个观测类。在一个示例实施例中,小地图(maplet)请求是(a)验证模式请求,配置为验证地图数据,(b)发现模式请求,配置为扩展道路网络的表示,或(c)更新模式请求,配置为确定对地图数据的更新。在具体实施例中,小地图(maplet)请求是验证模式请求并且验证或更新的地图数据数字地图包括确定地图数据是否符合多个小地图(maplet)的至少一个道路数据,并且所述计算机可读程序代码部分进一步包括所配置的可执行部分,所述可执行部分由网络装置的处理器执行时,以使所述网络装置至少响应于确定地图数据的至少一个元素与多个小地图(maplet)的至少一个的道路数据不一致,使得对应于请求区域的更新请求触发被识别。在示例实施例,小地图(maplet)请求是发现模式请求,并且至少一个观测类识别轨迹类型,并且验证或更新数字地图的地图数据包括基于多个小地图(maplet)编码的轨迹添加一个或多个道路或车道段到数字地图。在一个示例实施例中,所述计算机可读程序代码部分进一步包括所配置的可执行部分,所述可执行部分由网络装置的处理器执行时,以使所述网络装置至少响应于将一个或多个道路或车道段添加到数字数据库中,从而导致与待识别的请求区域相对应的更新请求触发。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求是一个更新请求,验证或更新该数字地图的地图数据包括基于多个小地图(maplet)中的一个或多个提供的道路数据更新至少一个地图数据实例。
根据本发明的另一个方面,提供了一种装置。在一个示例实施例中,该装置包括用于识别基于地图管理策略的请求触发的手段。该装置还包括用于产生和提供小地图(maplet)请求的手段。小地图(maplet)请求指示(a)请求区域和(b)至少一个观测类。小地图请求提供使多个车辆装置接收小地图请求。所述装置还包括手段,以接收多个响应所述小地图(maplet)请求的小地图(maplet)。所述多小地图由所述多个车辆装置中的至少一个产生并提供。所述装置还包括手段,以至少基于所述多个小地图(maplet),验证或更新数字地图的地图数据。所述装置还包括手段,以至少响应更新所述地图数据,提供所述更新的地图数据,以便一个或多个车辆装置接收所述更新的地图数据。一个或多个车辆装置使用更新后的地图数据来执行一个或多个导航功能。
附图说明
以一般的术语描述了某些示例实施例之后,下文将参考附图,这些附图不一定是按比例绘制的,其中:
图1是方框图,展示了本发明实施例的示例体系结构;
图1A是本发明实施例的另一个示例架构的框图;
图2A是可根据示例实施例具体配置的网络装置的方框图;
图2B是可根据示例实施例具体配置的车辆装置的方框图;
图2C是可根据示例实施例具体配置的中间机构的方框图;
图3是演示操作的流程图,例如图2A的网络装置按照示例实施例维护和/或更新数字地图;
图4是根据示例实施例显示有关请求区域的路网的一部分、请求区域和缓冲区域的示意图;
图5是演示操作的流程图,例如图2A的网络装置根据示例实施例验证数字地图的地图信息/数据;
图6是演示操作的流程图,例如通过图2A的网络装置按照示例实施例展开数字地图;
图7是演示操作的流程图,例如通过图2A的网络装置按照示例实施例更新数字地图;
图8是演示操作的流程图,例如图2B的车辆装置根据示例实施例响应小地图(maplet)请求提供小地图(maplet);
图9是说明所执行的操作的流程图,例如图2B的车辆装置根据示例实施例生成并提供一个小地图(maplet);
图10示出了根据示例实施例的小地图(maplet)头的示例;
图10A根据示例实施例说明了一个示例小地图(maplet);
图11A显示车辆沿部分道路网的行驶轨迹;
图11B示出了一个示例小地图(maplet)部分,该部分包括根据示例实施例对图11A中所示的车辆轨迹进行编码的姿态点;
图12A显示车辆沿部分道路网的行驶轨迹;
图12B示出了一个示例小地图(maplet)部分,该部分包括对图12A中所示的车辆轨迹进行编码的GNSS点(根据示例实施例);
图13A和图13C显示了一个前视图和一个俯视图,这是在观测中确定的一个标志,因为车辆通过了道路网络的一部分;
图13B根据示例实施例,举例说明了编码道路信息/数据(表示图13A和13C中所示的标志面)的样板部分;
图14A所示为车辆横过道路网部分时在观测中识别的道路标记;
图14B根据示例实施例,举例说明了编码道路信息/数据(表示图14A中所示的道路标记)的小地图(maplet)部分;
图15A显示了在观测中确定的一个杆状物体,该物体是车辆通过路网的一部分;
图15B根据示例实施例,举例说明了表示图15A中杆状对象的道路信息/数据编码的样例小地图(maplet)部分;
图16A示出了在观测中识别出的一个建筑标记,该标记表示车辆穿过路网的一部分;
图16B根据示例实施例,举例说明了表示图16A中所示的施工标志的道路信息/数据编码的样板部分;
图17A所示为车辆横过道路网部分时在观测中识别出的交通信号;
图17B根据示例实施例,举例说明了编码表示图17A中所示的交通信号的道路信息/数据的小地图(maplet)部分;
图18A所示为车辆横过道路网部分时,在观测中确定的驾驶面边缘;
图18B根据示例实施例,举例说明了编码表示图18A中所示的驾驶表面边缘的道路信息/数据的小地图(maplet)部分;
图19A所示为在一次观测中所确定的车辆横过道路网部分时的道路侧栏;
图19B根据示例实施例,举例说明了编码道路信息/数据(表示图19A中所示的道路侧栏)的小地图(maplet)部分;
图20A显示了当车辆横过道路网部分时,在观测中识别的虚线车道标记和实线车道标记;和
图20B根据示例实施例,举例说明了一个编码道路信息/数据(表示图20A中所示的虚线车道标记)的小地图(maplet)部分。
具体实施例
下面将参照附图对一些实施例进行更全面的描述,其中将显示本发明的一些(但不是全部)实施例。事实上,本发明的各种实施例可以以多种不同的形式体现,不应被解释为仅局限于本发明所述的各种实施例;相反,提供这些实施例是为了使本披露将满足适用的法律要求。除非另有说明,“或”(也指“/”)一词在本合同中同时用于替代意义和连接意义。术语“说明性的”和“示范性的”被用来作为没有表明质量水平的例子。相似的参考数字表示相同的元素。在这里使用的术语“数据”、“内容”、“信息”和类似的术语可以互换使用,以指能够根据本发明的实施例进行传输、接收和/或存储的数据。这里使用的术语“大体上”和“大约”指的是在制造和/或工程指南、许可和/或限制范围内的价值。因此,不应将任何此类术语的使用视为对本发明实施例的精神和范围的限制。
此外,这里使用的术语“电路”指的是(a)硬件电路实现(例如,在模拟电路和/或数字电路中的实现);(b)电路和计算机程序产品的组合,包括存储在一个或多个计算机可读存储器上的软件和/或固件指令,这些指令一起工作使装置执行本文所述的一个或多个功能;以及(c)电路,例如微处理器或微处理器的一部分,即使软件或固件并不实际存在,也需要软件或固件才能运行。“电路”的这一定义适用于本合同中这一术语的所有用法,包括在任何权利要求书中。作为本文中使用的进一步示例,术语“电路”还包括由一个或多个处理器和/或其部分以及相应的软件和/或固件组成的实现。
这里使用的术语“检测”表示的是单个传感器在单个时间瞬间对单个真实世界对象的简单原子检测。这里使用的术语“观测”表示单个真实世界对象的单一表示,因为它是在用于生成相应的小地图(maplet)的传感器信息/数据被捕获、收集和/或类似信息时存在的。在收集和/或捕获用于生成相应的小地图(maplet)的传感器信息/数据的过程中,将一个传感器或多个传感器对单个真实世界对象的两个或更多探测融合在一起,从而形成和/或生成一个观测结果。正如这里所使用的,术语“特征”表示一个单一的真实世界对象的编码,该对象是数字地图的一部分和/或添加到数字地图中。一个特征可以由多个不同的车辆装置提供的多个小地图(maplet)提供的对单个真实世界对象的多个观测结果融合在一起来创建。
I.总体概述
根据示例实施例提供用于维护和/或更新数字地图的方法、装置、系统和计算机程序产品。在各种实施例中,对数字地图进行维护和/或更新,以使地图信息/数据是正确、准确和最新的。在一个示例实施例中,地图信息/数据根据数字地图所表示的道路网络中的变化在近实时或实时的情况下自动更新。在各种实施例中,基于小地图(maplet)中编码的道路信息/数据来维护和/或更新数字地图。小地图(maplet)是一个数据结构,是在车辆装置和/或在相应的车辆上的一个或多个传感器捕获的传感器信息/数据中的一个或多个环境的元素(例如,现实世界中对象和/或道路网络的属性(例如,拓扑))的抽象、参数化、融合的表示。例如,小地图(maplet)是一种数据结构,它将车辆通过道路网络(例如,车辆轨迹的一部分)时采集到的传感器信息/数据和传感器探测数据融合在一起,对观测结果进行编码。在一个示例实施例中,该小地图的数据结构进一步包括该车辆轨迹的一段的车辆轨迹历史的表示。在示例实施例中,车辆的轨迹段可以对应于预定的单个车辆点火周期的长度和/或时间。在各种实施方式,环境元素包括:车辆的轨迹的段表示的一段道路网络的拓扑,和对应于道路网络的段的观测,例如标志的表面,路面标记,建筑标志、交通信号、标志线,驾驶表面边缘(例如,包括驾驶表面边缘的人行道边缘),路边栏,和/或类似的。在各种实施例中,小地图(maplet)的数据结构是预定义和/或预先确定的标准化数据结构。例如,小地图(maplet)的数据结构可以按照预先确定的/预先确定的标准化数据模型,并具有预先确定的/预先确定的标准化数据格式,以用于每种轨迹类型或观测类的道路信息/数据。
在示例实施例中,将网络装置配置为自动实施和/或管理地图管理策略。例如,地图管理策略可以提供指导和/或规定以怎样的频率对区域道路网监控进行更新和/或变化,观测类的道路信息/数据由车辆装置为特定小地图(maplet)请求而请求,包括哪些轨迹类型的小地图(maplet),和/或类似的。基于地图管理策略,网络装置可以识别与请求区域相对应的请求触发。当确定请求触发已被识别时,网络装置可生成并提供相应的小地图(maplet)请求,以便多个车辆装置接收该小地图(maplet)请求。例如,可以向位于请求区域内的车辆装置提供小地图(maplet)请求;或在与请求区域的预定、预定义和/或可配置的距离内的;或者预期在与小地图(maplet)请求相对应的预定和/或预定时间窗口期间进入请求区域(例如,根据车辆装置的历史、车辆装置的当前路线等)的;和/或类似的。
车辆装置可接收到小地图请求,当车辆位于该小地图请求区域内时,该车辆装置可根据该小地图请求生成并提供小地图。例如,当车辆通过请求区域内的部分道路网络时,车上的传感器可能会捕获传感器信息/数据。对于车辆在请求区域内沿路网行驶的每一预定长度和/或预确定长度(如1公里、5公里和/或类似长度)和/或时间(如30秒、1分钟、2分钟、3分钟和/或类似时间),可以生成一个小地图(maplet)。例如,车辆装置可能融合设置了传感器的车辆穿过部分道路网络时传感器捕获的信息/数据,以形成一个统一的穿过部分道路网络的车辆的车辆的周围环境的多传感器信息/数据流。例如,当车辆通过道路网络部分时,传感器信息/数据所捕获的检测可能会融合在一起,形成与车辆通过道路网络部分时所处环境相对应的观测结果。然后,这些观测的道路信息/数据可以被编码和/或格式化成一个地图。多传感器数据流可以包括被编码为姿态点和/或GNSS点的车辆轨迹。多传感器数据流可包括一个或多个观测数据,例如标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘(例如,包括驾驶面在内的路面边缘)、道路侧栏和/或类似的数据流。每个观测都与一个对应的观测类相关联。示例观测类包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘(例如,构成驾驶面的路面边缘)、道路侧栏和/或类似的东西。所述车辆装置可以生成一个小地图(maplet),该小地图(maplet)将车辆的轨迹编码为姿态点和/或GNSS点。在各种实施例中,该小地图(maplet)可进一步编码与一个或多个观测对应的道路信息/数据和/或在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的观测。然后,车辆装置可以提供(例如,可以传输)小地图以令网络装置接收该小地图(maplet)。在示例实施例中,所述车辆装置可以压缩所述小地图,所提供的小地图可以是所述压缩小地图。
网络装置可以根据所提供的小地图(maplet)请求接收多个小地图(maplet)。网络装置可以分析所述多个小地图(maplet)以维护和/或更新数字地图。例如,网络装置可以分析多个小地图(maplet),以识别未由数字地图表示的道路段和/或道路网络的车道段。经识别但未在数字地图上显示的道路段和/或行车线段,可加入数字地图内。在另一个示例中,网络装置可以分析多个小地图(maplet),以确定数字地图的地图信息/数据是否正确、准确和/或最新。例如,网络装置可能分析多个小地图(maplet)以确定小地图(maplet)提供的道路信息/数据与地图信息/数据是否一致,和/或小地图(maplet)提供的道路信息/数据是否指示,地图信息/数据最后更新之后已改变道路网络。在另一个示例中,网络装置可以分析多个小地图(maplet)以确定对数字地图的一个或多个更新。数字地图更新后,网络装置可提供更新后的数字地图(和/或其小地图),以便多个车辆装置接收更新后的数字地图(和/或其小地图),用于执行一个或多个导航功能。例如,网络装置可以分析所述多个小地图(maplet),以生成一个或多个特征,这些特征可以与数字地图的特征进行比较,并且/或者可以添加到数字地图中。
例如,可以将网络装置配置为根据地图管理策略生成小地图(maplet)请求和/或根据地图管理策略生成请求触发;通过互联网、汽车云等接收小地图(maplet)(和/或包含小地图(maplet)的通信);根据小地图(maplet)提供的道路信息/数据,分析小地图(maplet)并更新数字地图和/或部分数字地图;并将更新后的数字地图和/或一幅或多幅更新后的数字地图小地图提供予一辆或多辆车辆装置。在示例实施例中,数字地图可以是用于自动驾驶车辆、高级驾驶员辅助系统(ADAS)和/或人类操作员的导航功能的高清晰度地图。例如,数字地图和/或部分可用于执行导航等功能定位、路线的确定,车道级路线的确定,路线维护、路线指引,车道路线指导水平,提供交通信息/数据,提供车道交通信息/数据和/或水平。
例如,可以将车辆装置配置为接收小地图(maplet)请求;当相应的车辆在被小地图(maplet)请求识别的区域内,基于当车辆通过请求区域内的道路网时由车辆上设置的传感器捕获的传感器数据的融合,生成车辆环境的多传感器数据流,基于该多传感器数据流,生成小地图(maplet);并提供小地图(maplet)。在各种变型,车辆装置可能被进一步配置来接收更新的数字地图和/或部分,使用更新后的数字地图和/或部分执行导航等功能定位、路线的确定,车道级路线的确定,路线维护、路线指引,车道路线指导水平,提供交通信息/数据,提供车道交通信息/数据和/或水平。
图1提供了一个示例系统的说明,该示例系统可与本发明的各种实施例一起使用。如图1所示,系统可以包括一个或多个网络装置10,一个或多个车辆装置20,其中每个车辆装置20配置在车辆5中和/或上,一个或多个中间装置30,一个或多个网络50,和/或类似的。
在各种实施例中,所述车辆装置20可以是车辆内部导航系统、车辆控制系统、移动计算装置、移动数据收集平台和/或诸如此类。例如,车辆装置可以是安装在车辆内部和/或安装在车辆上的车载导航系统,如机动车辆、非机动车辆、汽车、小汽车、小型摩托车、卡车、货车、公共汽车、摩托车、自行车、赛格威Segway、高尔夫球车等。在具体实施例中,车辆装置20可能是一个车辆控制系统配置为自动驾驶车辆,协助控制车辆5,监控车辆5的各个方面(如故障条件、机油状态,电池充电水平,油箱填补水平,和/或类似的)和/或类似的。在各种实施例中,车辆装置20被配置为自动驾驶车辆5,并可执行与被配置为ADAS的车辆装置20所执行的功能类似的多种功能(例如,车道保持、变道辅助、保持车道、合并等)。在某些实施例中,车辆装置20可以安装在个人车辆、商用车辆、公共交通车辆、车队车辆和/或其他车辆上。在各种实施例中,车辆装置20可以是智能手机、平板电脑、个人数字助理(PDA)、个人计算机、台式计算机、笔记本电脑和/或其他移动计算装置。在示例实施例中,车辆装置20安装在车辆5上,用于执行与车辆5对应的一个或多个导航功能,该导航功能至少穿越道路网络的一部分。
在示例实施例中,网络装置10可以是服务器、服务器组、分布式计算系统和/或其他计算系统。例如,网络装置10可以通过一个或多个有线或无线网络与一个或多个车载装置20、一个或多个中间装置30和/或类似装置50进行通信。在示例实施例中,中间装置30可以充当车辆装置20和网络装置10之间的中间。例如,在一个示例实施例中,中间装置30是与专有网络50A(例如原始装置制造商(OEM)云)通信的装置,使得该中间装置30通过专有网络50A与车辆装置通信,如图1A所示。例如,可以将中间装置30配置为接收压缩的小地图(maplet),解压该小地图(maplet),并通过一个或多个有线或无线网络50B将解压后的小地图(maplet)提供给网络装置10。例如,用于压缩和/或解压一个小地图(maplet)的压缩算法可能是一个专有的压缩算法。在一个示例实施例中,中间装置30通过带宽受限网络(例如,汽车云、专用云和/或类似网络)的第一网络(例如,专用网络50A)与车辆装置20通信。在示例实施例中,中间装置30通过比第一网络带宽限制更少的第二网络50B与网络装置10通信。在一个示例实施例中,中间装置30是服务器、服务器组、分布式计算系统和/或其他计算系统。
在示例实施例中,网络装置10可以包括与图2A中所示示例网络装置10中的组件类似的组件。在示例实施例中,所述网络装置10配置为基于所述地图管理策略生成小地图(maplet)请求和/或基于所述地图管理策略生成请求触发;接收小地图(maplet)(和/或包含小地图(maplet)的通信);根据小地图(maplet)提供的道路信息/数据,分析小地图(maplet)并更新数字地图和/或部分数字地图;并将更新后的数字地图和/或一幅或多幅更新后的数字地图小地图提供予一辆或多辆车辆装置和/或类似的装置。例如,如图2A所示,网络装置10可以包括处理器12、存储器14、用户接口18、通信接口16和/或其他配置来执行本文所述的各种操作、过程、功能或类似的组件。至少在一些实施例中,存储器14是非暂时的。
在示例实施例中,车辆装置20安装在车辆5上。在示例实施例中,所述车辆装置20可配置为接收所述小地图(maplet)请求;当相应的车辆在被小地图(maplet)请求识别的区域内,基于当车辆通过请求区域内的道路网时由车辆上设置的传感器捕获的传感器数据的融合,生成车辆环境的多传感器数据流,基于该多传感器数据流,生成小地图(maplet);并提供小地图(maplet);接收更新后的数字地图和/或其部分;使用更新后的数字地图和/或部分地图,以执行导航功能;和/或类似的。例如,车辆装置可包括和/或与车上的一个或多个传感器进行通信,以捕获传感器信息/数据,这些信息/数据编码对应于道路网络和/或至少部分道路网络周围的环境。传感器信息/数据可以包括位置信息/数据,这些信息/数据指示车辆5和/或车辆装置20的位置(例如,地理定位,如纬度和经度和/或类似的位置),当相应的传感器信息/数据被捕获时。例如,位置信息/数据的实例可能包含一个时间戳,表明位置信息/数据的实例被收集、收集、捕获和/或类似的时间。例如,位置信息/数据的实例可包括与收集、收集、捕获和/或诸如此类的位置信息/数据实例时的车辆5的位置和/或航向相对应的位置和/或航向。在各种实施例中,一个姿态点和/或一个GNSS点可以是位置信息/数据的实例。
在如图2B所示的示例实施例中,所述车辆装置20可包括处理器22、存储器24、通信接口26、用户接口28、一个或多个传感器29(例如,用于定位的一个或多个位置传感器和/或传感器,如GNSS传感器;IMU传感器;相机;二维(2D)和/或三维(3D)光探测和测距(激光雷达);长、中、短程无线电探测和测距(雷达);超声波传感器;电磁传感器;(近)红外线摄影机;3D相机;360°相机;油位传感器;车辆系统传感器(如油状态传感器,轮胎压力传感器,机油压力传感器、冷却液液位传感器、发动机/冷却液温度传感器、和/或其他传感器,使车辆装置20生成一个观测代表相应的车辆的环境和/或监测车辆的5操作参数),和/或其他组件配置为执行各种操作,过程、函数或类似的描述。至少在一些实施例中,存储器24是非暂时的。
在示例实施例中,如图2C所示,中间装置30可包括处理器32、存储器34、通信接口36和/或其他配置为执行本发明中所述的各种操作、过程、功能或类似的组件。至少在一些实施例中,存储器34是非暂时的。在一个示例实施例中,中间装置30充当网络装置10和车辆装置20之间的中介。例如,中间装置30可以通过专用网络50A进行通信,向车辆装置提供小地图(maplet)请求,并从车辆装置接收小地图(maplet)。中间装置30可以通过一个或多个有线和/或无线网络50B与网络装置10进行通信,以接收来自网络装置10的小地图(maplet)请求,并向网络装置10提供接收到的(解压)小地图(maplet)。
在一个示例实施例中,网络装置10可以通过一个或多个有线和/或无线网络50与一个或多个车辆装置20和/或一个或多个中间装置30进行通信。例如,每个组件的系统可能在电子通讯,例如,另一个在相同或不同的无线或有线网络50(如50A,50B)包括,例如,一个有线或无线个人区域网络(PAN),局域网(LAN),城域网(MAN),广域网(WAN),手机网络,短程或中程通信、和/或类似的。在一些实施例中,网络50可以包括汽车云(例如OEM云)、数字交通基础设施(DTI)、无线电数据系统(RDS)/高清(HD)无线电或其他数字无线电系统,和/或诸如此类。例如,车辆装置20和/或中间装置30可以通过网络50与网络装置10进行通信。例如,车辆装置20和/或中间装置30可以通过网络(如云)与网络装置10通信。例如,云可以是一个计算机网络,为连接到它的计算机和其他装置提供共享的计算机处理资源和数据。例如,在一个示例实施例中,车辆装置20通过专用网络50A与中间装置30通信,而中间装置30通过另一个(例如,非专用)网络50B与网络装置10通信。例如,车辆装置20和/或中间装置30可能配置来接收一个或多个地图小地图数字地图和/或小地图(maplet)请求从网络装置10或50另一个地图服务通过网络连接,交通信息/数据(嵌入数字地图的地图部分和/或单独设置),和/或网络装置提供小地图(maplet)10,和/或类似的。
下面就图2A、2B和2C更详细地描述了网络装置10、车辆装置20和/或中间装置30的某些示例实施例。
II.示例操作
示例实施例提供用于维护和/或更新数字地图的方法、装置、系统、计算机程序产品和/或类似物。在各种实施例中,数字地图被维护和/或更新(例如,由网络装置10),以使地图信息/数据是正确、准确和最新的。在一个示例实施例中,地图信息/数据根据数字地图所表示的道路网络中的变化在近实时或实时的情况下自动更新。在各种实施例中,数字地图由网络装置10基于小地图(maplet)中编码的道路信息/数据进行维护和/或更新。在各种实施例中,车辆装置20根据相应车辆上的传感器捕获的传感器信息/数据生成了小地图(maplet)。小地图(maplet)是一个数据结构,是在车辆装置和/或在相应的车辆上的一个或多个传感器捕获的传感器信息/数据中的一个或多个环境的元素(例如,现实世界中对象和/或道路网络的属性(例如,拓扑))的抽象、参数化、融合的表示。。在一个示例实施例中,该小地图的数据结构进一步包括车辆5的轨迹的一段的车辆轨迹历史的表示。在示例实施例中,车辆5的轨迹的段可以对应于预定的单个车辆点火周期的长度和/或时间。点火周期之间的时间是当车辆5打开(如点火启动)以及当车辆(如发动机)关闭。在各种各样的变型,环境元素包括:车辆的轨迹的段表示的一段道路网络的拓扑,和对应于道路网络的段的观测,例如标志的表面,路面标记,杆状物体,建筑标志、交通信号、标志线,驾驶表面边缘(例如,包括驾驶表面边缘的人行道边缘),路边栏,和/或类似的。在各种实施例中,小地图(maplet)的数据结构是预定义和/或预先确定的标准化数据结构。例如,小地图(maplet)的数据结构可以按照预先确定的/预先确定的标准化数据模型,并具有预先确定的/预先确定的标准化数据格式,以用于每种轨迹类型(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)或观测类的道路信息/数据。
在示例实施例中,将网络装置10配置为自动实施和/或管理地图管理策略。例如,地图管理策略可以提供指导和/或规定以怎样的频率对区域道路网监控进行更新和/或变化,观测类的道路信息/数据由车辆装置20为特定小地图(maplet)请求而请求,包括哪些轨迹类型(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)的小地图(maplet),和/或类似的。基于地图管理策略,网络装置10可以识别与请求区域相对应的请求触发。当确定请求触发已被识别时,网络装置10可生成并提供相应的小地图(maplet)请求,以便多个车辆装置20接收该小地图(maplet)请求。例如,可以向位于请求区域内的车辆装置20提供小地图(maplet)请求;或在与请求区域的预定、预定义和/或可配置的距离内的;或者预期在与小地图(maplet)请求相对应的预定和/或预定时间窗口期间进入请求区域(例如,根据车辆装置20的历史、车辆装置20的当前路线等)的;和/或类似的。
车辆装置20可以接收到小地图(maplet)请求,当车辆5位于请求区域(例如,由一个或多个位置传感器29确定)时,车辆装置20可以根据小地图(maplet)请求生成和提供小地图(maplet)。例如,当车辆5通过请求区域内的部分道路网络时,车辆5上的传感器可能会捕获传感器信息/数据。对于车辆5在请求区域内沿路网行驶的每一预定长度和/或预确定长度(如1公里、5公里和/或类似长度)和/或时间(如30秒、1分钟、2分钟、3分钟和/或类似时间),车辆装置20可产生一个小地图(maplet)。车辆装置5可能融合设置了传感器29的车辆穿过部分道路网络时传感器捕获的信息/数据,以形成一个统一的穿过部分道路网络的车辆的车辆的周围环境的多传感器信息/数据流。多传感器数据流可以包括被编码为姿态点和/或GNSS点的车辆轨迹。多传感器数据流可包括一个或多个观测数据,例如标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘(例如,包括驾驶面在内的路面边缘)、道路侧栏和/或类似的数据流。每个观测都与一个对应的观测类相关联。示例观测类包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘(例如,构成驾驶面的路面边缘)、道路侧栏和/或类似的东西。所述车辆装置20可以生成一个小地图(maplet),该小地图(maplet)将车辆的轨迹编码为姿态点和/或GNSS点。在各种实施例中,该小地图(maplet)可进一步编码与一个或多个观测对应的道路信息/数据和/或在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的观测。然后,车辆装置20可以提供(例如,可以传输)小地图以令网络装置接收该小地图(maplet)。在示例实施例中,所述车辆装置20可以压缩所述小地图,所提供的小地图可以是所述压缩小地图。
网络装置10可以根据所提供的小地图(maplet)请求接收多个小地图(maplet)。在一个示例实施例中,网络装置10通过一个或多个中间装置30接收多个小地图(maplet)。在一个示例实施例中,中间装置30可以接收由车辆装置20提供的压缩小地图,对压缩小地图进行解压,并提供解压小地图,使网络装置10接收解压小地图。网络装置10可以分析所述多个小地图(maplet)以维护和/或更新数字地图。例如,网络装置10可以分析所述多个小地图(maplet),以识别未由数字地图表示的路网段和/或车道段。经识别但未在数字地图上显示的道路段和/或行车线段,可加入数字地图内。在另一个示例中,网络装置10可以分析多个小地图(maplet),以确定数字地图的地图信息/数据是否正确、准确和/或最新。例如,网络装置10可能分析多个小地图(maplet)以确定小地图(maplet)提供的道路信息/数据与地图信息/数据是否一致,和/或小地图(maplet)提供的道路信息/数据是否指示,地图信息/数据最后更新之后已改变道路网络。在另一个示例中,网络装置10可以分析多个小地图(maplet),以确定对数字地图的一个或多个更新。数字测图已经更新后,网络装置10提供更新后的数字地图(和/或部分)这样一个多元化的汽车装置20(例如,可能通过一个或多个中间装置30)接收更新的数字地图(和/或部分)用于执行一个或多个导航功能。
维持和/或更新数字地图
图3提供了一个流程图,说明网络装置10根据示例实施例维护和/或更新数字地图所执行的操作。从第302块开始,将识别一个请求触发。例如,网络装置10可以识别请求触发。例如,网络装置10可以包括用于识别请求触发的手段,如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段。在一个示例实施例中,请求触发由独立于网络装置10(例如,通过网络50)的计算实体提供。例如,车辆装置20可提供一种通信,指示数字地图的地图信息/数据不正确。例如,交通管理组织(例如交通部)可以提供一个通信来指示道路网络的一个或多个更改(例如,道路工程/建设计划公告和/或类似的)。在一个示例实施例中,基于定时器到期来识别请求触发。例如,定时器可能表示,自最后一次验证和/或更新道路网络某个区域的地图信息/数据以来,预定的时间段已经过去。
在块304处,响应识别请求触发,生成一个小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以生成一个小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14和/或类似的用于生成小地图(maplet)请求的手段。例如,小地图(maplet)请求可以识别一个请求区域。在一个示例实施例中,请求区域是道路网络中的一个区域,需要为其提供小地图(maplet)信息/数据。例如,需要与请求区域对应的道路信息/数据。在示例实施例,一个请求地区可以使用节点和/或道路或车道段边界地区来定义,例如使用地理定位的多个点定义一个多边形边界区域的请求区域(例如,点位于多边形的顶点),使用一个中心点和半径范围来定义一个圆的请求区域,和/或类似的。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求可以定义关于该请求区域的缓冲区域。在示例实施例中,缓冲区域是请求区域的附近和/或紧邻请求区域的外部的区域。例如,缓冲区可以从请求区域扩展默认距离(例如,0.1公里、0.25公里、0.5公里、1公里、2公里、5公里和/或类似的距离)。在示例实施例,小地图(maplet)请求可能使用的围绕缓冲地区外延的节点和/或道路或车道段定义缓冲区域,使用地理定位的多个点定义缓冲区的外部区域的一个多边形边界,使用半径和一个中心点来定义一个缓冲区的外部区域圆边界,和/或类似的。
例如,图4演示了路网400的一个示例部分。一个小地图(maplet)请求定义了一个请求区域402。例如,小地图(maplet)请求可能包含多个节点和/或道路/路线段识别符定义一个边界404请求地区的402点位于顶点的多边形边界404请求地区402、402请求区域的中心点,半径定义边界404请求地区的402,和/或类似的。小地图(maplet)请求定义了一个关于请求区402的缓冲区406。例如,小地图(maplet)请求可能包含多个节点和/或道路/路线段识别符定义一个缓冲区边界408缓冲地区的406点位于一个多边形的顶点缓冲地区的缓冲区边界408 406,请求的中心点地区402和408定义缓冲区边界半径缓冲地区的406,和/或类似的。在一个示例实施例中,缓冲边界408可以定位到请求区域402的边界404之外的缺省距离。
在各种实施例中,一个小地图(maplet)请求可以指示一个或多个道路信息/数据的观测类,这些信息/数据将包含在响应小地图(maplet)请求而生成的小地图(maplet)中。可能包括在一幅地图内的道路资料/数据的观测类别包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通标志、行车线标记、驾驶面边缘(例如,构成驾驶面的路面边缘)、道路边栏和/或类似的东西。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)请求可能表明只有与轨迹(例如,姿态点、GNSS点和/或类似的)相对应的道路信息/数据才包括在小地图(maplet)中。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)请求可能表明与一个轨迹(例如,姿态点、GNSS点和/或类似的)相对应的道路信息/数据将包含在小地图(maplet)中。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)请求可以指示该小地图(maplet)应包括与一个或多个观测值对应的道路信息/数据和/或在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的观测值。在示例实施例,一个小地图(maplet)请求可能表明小地图(maplet)应该包括道路信息/数据对应一个或多个观测和/或一个或多个观测类识别的多传感器数据流和道路信息/数据对应一个轨迹(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)。
在示例实施例中,小地图请求可以指示小地图请求处于活动状态的时间窗口。例如,小地图(maplet)请求可能指示了一个开始时间和一个结束时间,定义了小地图(maplet)请求活动的时间窗口。例如,经过请求区域内的部分道路网络的车辆装置20在请求活动的时间窗口期间提供小地图(maplet)。在另一个例子,小地图(maplet)请求可能表明时间窗口的结束时间,期间小地图(maplet)请求活跃,并且在车辆装置20收到小地图(maplet)请求的时间和结束时间之间的时间,经过请求区域内的部分道路网的车辆装置20提供小地图(maplet)。小地图(maplet)请求活动的时间窗口可以根据针对小地图(maplet)请求所接收到的小地图(maplet)的目标数量来确定。
在306块,提供了小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以提供(例如,发送)小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以包括处理器10、存储器14、通信接口16和/或类似的提供小地图(maplet)请求的手段。在一个示例实施例中,提供了使一个或多个车辆装置20接收到该小地图(maplet)请求的小地图(maplet)请求。在示例实施例中,中间装置30可以接收网络装置10提供的小地图请求,并可以提供小地图请求,以便一个或多个车辆装置20接收小地图请求。
继续图3,在第308块,接收到多个小地图(maplet)。例如,网络装置10可以根据该小地图(maplet)请求接收多个小地图(maplet)。例如,网络装置10可以包括处理器10、存储器14、通信接口16和/或类似的用于接收接入点的手段。在一个示例实施例中,网络装置10接收由中间装置30解压的小地图(maplet)。在示例实施例中,网络装置10可以接收压缩的小地图,并可以解压小地图。
在示例实施例中,该小地图(maplet)请求不包括结束时间。相反,可以将网络装置10配置为在接收到所需的或足够数量的小地图(maplet)后,并/或在实现所需的和/或足够的请求区域覆盖后,提供对小地图(maplet)请求的取消。在这样一个示例实施例中,在第310块,可以确定已接收到足够数量的小地图(maplet)。例如,网络装置10可以确定接收到足够数量的小地图(maplet)。例如,网络装置10可以包括诸如处理器12、存储器14、通信接口16和/或诸如此类的用于确定已接收到足够数量的maet的手段。在312块,提供了请求取消消息,以便车辆装置20接收请求取消消息并停止提供与请求区域对应的小地图(maplet)。例如,网络装置10可以提供请求取消消息。例如,网络装置10可以包括提供请求取消消息的手段,例如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段,以便车辆装置20接收请求取消消息。
在第314块,数字地图根据接收到的多个小地图(maplet)进行维护和/或更新。例如,可以基于小地图(maplet)自动验证数字地图的地图信息/数据(例如,确定为正确、准确和/或最新的)。例如,它可能基于接收的多个小地图,确定在地图信息/数据最后更新后,对于公路网络发生的改变,以及地图信息目前不是正确的,准确的和/或最新的,和/或地图信息/数据应该被更新。例如,可以确定更新的地图信息/数据,并且可以根据接收到的多个小地图(maplet)更新数字地图。例如,地图信息/数据可以被更新和/或修改,以匹配和/或与接收的多个小地图(maplet)提供的道路信息/数据一致。
在各种实施例中,可以合并同一位置对应的多个小地图(maplet)的道路信息/数据。例如,如果接收到多个小地图(maplet),它们在相似的位置报告对一个特定观测类的观测(例如,每个小地图(maplet)报告对一个特定观测类的观测,范围在1米、5米和/或与其他小地图(maplet)类似的位置),则可以确定(例如,通过网络装置10)将一个真实世界的物体和/或一个与特定观测类相对应的特征定位在一个位置上,该位置是由多个小地图报告的观测位置的平均值确定的。平均数可以是加权平均数,例如,根据相应的小地图提供的协方差矩阵、小地图头(header)中提供的相关精度或标准偏差,和/或类似的。在一个示例实施例中,由多个小地图(maplet)提供的相应道路信息/数据的平均值和/或加权平均值提供合并的道路信息/数据。例如,合并的道路信息/数据可能包含一个或多个特性。因此,合并的道路信息/数据可以根据接收到的小地图(maplet)的数量来确定。在一个示例实施例中,可以将地图信息/数据与合并的道路信息/数据进行比较,以验证地图信息/数据。在一个示例实施例中,可以基于合并的道路信息/数据向地图信息/数据添加新的道路/车道段。在一个示例实施例中,可以基于合并的道路信息/数据确定地图信息/数据的更新或修改。
地图管理策略
如上所述,网络50(和/或专用网络50A)可能是带宽有限的网络。例如,在各种实施例中,网络50(和/或专用网络50A)是无线网络。此外,不断处理整个道路网络对应的小地图(maplet)需要大量的处理/计算能力。为了有效利用网络带宽和处理/计算资源,可以使用地图管理策略。在一个示例实施例中,可以使用地图管理策略来定义请求区域,确定与请求区域相对应的地图信息/数据的验证频率,确定何时将努力发现数字地图未表示的道路和/或车道段,和/或诸如此类的内容。在一个示例实施例中,地图管理策略可以包括三种不同的模式。
例如,第一种模式可能是验证模式。地图管理策略可能指示使用验证模式在一个验证频率(例如,每小时一次、每天两次、每天一次、每周一次、每月一次,和/或类似的频率)上验证每个请求区域的地图信息/数据。在一个示例实施例中,可以为每个请求区域分配验证频率,用于验证相应的地图信息/数据。例如,在一个示例实施例中,第一个请求区域的验证频率可能不同于第二个请求区域的验证频率。在各种实施例中,第一个请求区域的验证频率是根据之前的验证周期是否验证了地图信息/数据或指示了需要更新的地图信息/数据来确定的。
例如,第二种模式可能是发现模式。地图管理策略可使用发现模式来识别尚未纳入地图信息/数据的道路和/或道路网络中的车道段。例如,发现模式可用于确定数字地图中尚不存在地图信息/数据的道路和/或车道段的拓扑结构。在示例实施例中,当验证模式指示验证了与请求区域对应的地图信息/数据时(例如,此时不需要对请求区域执行更新),可以激活发现模式。例如,如果验证了第一个请求区域的地图信息/数据,此时不需要对第一个请求区域执行更新,则可能会对第二个请求区域触发发现模式。在一个示例实施例中,当处理资源可用时(例如,验证模式或更新模式操作不使用),可以激活发现模式。
例如,第三种模式可能是更新模式。在具体实施例中,更新模式可能会激活请求地区响应验证模式操作确定地图信息/数据对应的地区应该更新请求(例如,(合并)路之间的不一致信息/数据收到小地图(maplet)和相应的地图信息/数据识别)。在示例实施例中,可以激活请求区域的更新模式,以响应由发现模式操作识别的一个或多个新道路和/或车道段。在各种实施例中,更新模式用于基于(合并的)道路信息/数据更新和/或修改数字地图的地图信息/数据。
因此,地图管理战略可有效利用资源(例如网络带宽、处理/计算资源)和自动及时更新数字地图。在一个示例实施例中,地图管理计划可以导致多个区域的同步操作。例如,地图管理策略可能导致同时运行请求区域1和2的验证模式、请求区域3、4和5的更新模式以及请求区域6的发现模式。在各种实施例中,网络装置10可以实施和/或实施地图管理策略。例如,网络装置10可以基于地图管理策略识别请求触发。
示例性验证模式操作
图5根据本发明的示例实施例提供了说明验证模式操作的流程图。从第502块开始,根据地图管理策略识别验证请求触发。例如,网络装置10可以基于地图管理策略识别请求区域的验证请求触发。例如,网络装置10可以包括用于识别请求区域的验证请求触发的手段,例如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段。在一个示例实施例中,请求区域的验证请求触发由独立于网络装置10(例如,通过网络50)的计算实体提供。例如,一个或多个车辆装置20可以提供通信表明数字地图的地图信息/数据可能不正确,根据地图的规则或指导方针管理策略,导致验证请求触发被识别为一个相应的请求。例如,交通管理组织(例如,交通部)可能会提供一个通信指示道路网的一个或多个更改(例如,长跑训练/施工方案公告和/或类似的),可以根据地图的规则或指导方针管理策略,导致验证请求触发被识别为一个相应的请求。在一个示例实施例中,基于该请求区域的验证频率来识别该请求区域的验证请求触发。例如,定时器可能表明,自最后一次验证和/或更新道路网络请求区域对应的地图信息/数据以来,预定的时间段(例如,根据请求区域的验证频率确定)已经过去。
在第504块,将为请求区域生成并提供验证小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以生成并提供与请求区域相对应的验证小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以包括用于生成和提供与请求区域相对应的验证小地图(maplet)请求的手段,如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段。在各种实施例中,与请求区域对应的验证小地图(maplet)请求被生成并提供,以响应与该请求区域对应的验证请求触发的识别。
在各种实施例中,验证小地图(maplet)请求可以识别请求区域。在一个示例实施例中,请求区域是道路网络中的一个区域,需要为其提供小地图(maplet)信息/数据。例如,需要与请求区域对应的道路信息/数据。在示例实施例,一个请求地区可以使用节点和/或道路或车道段边界地区来定义,例如使用地理定位的多元化点定义一个多边形边界区域的请求区域(例如,点位于多边形的顶点),使用一个中心点和半径范围来定义一个圆的请求区域,和/或类似的。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求可以定义关于该请求区域的缓冲区域。在示例实施例中,缓冲区域是请求区域的附近和/或紧邻请求区域的外部的区域。例如,缓冲区可以从请求区域扩展默认距离(例如,0.1公里、0.25公里、0.5公里、1公里、2公里、5公里和/或类似的距离)。在示例实施例,小地图(maplet)请求可能使用的围绕缓冲地区外延的节点和/或道路或车道段定义缓冲区域,使用地理定位的多个点定义缓冲区的外部区域的一个多边形边界,使用半径和一个中心点来定义一个缓冲区的外部区域圆边界,和/或类似的。
在各种实施例中,验证小地图(maplet)请求可以指示一个或多个道路信息/数据观测类,这些信息/数据将包含在响应验证小地图(maplet)请求而生成的小地图(maplet)中。例如,一个小地图(maplet)可能包含道路信息/数据,提供车辆通过请求区域的轨迹(例如,姿态点和/或GNSS点)。例如,当车辆5通过请求区域时,在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的观测所对应的道路信息/数据可以由一个小地图(maplet)组成。与观测相对应的道路信息/数据,除了包含提供轨迹的道路信息/数据的小地图(maplet)外,还可以作为小地图(maplet)的一部分提供。举例观测类别,其对应的观测可包括在一个地图内,包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通标志、行车线标记、驾驶面边缘(例如,构成驾驶面的路面边缘)、道路边栏和/或类似的东西。在一个示例实施例中,验证小地图(maplet)请求可能表明,只有与轨迹(例如,姿态点、GNSS点和/或类似的)相对应的道路信息/数据才包括在小地图(maplet)中。在一个示例实施例中,验证小地图(maplet)请求可能包括姿态点和/或GNSS点道路信息/数据和/或两者在小地图(maplet)中。在一个示例实施例中,验证小地图(maplet)请求可以指示该小地图(maplet)应包括与在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的一个或多个观测值对应的道路信息/数据。在示例实施例,验证小地图(maplet)请求可以指示该小地图(maplet)应包括在通过请求的区域的相应车辆5的观测中识别的一个或多个观测类的一个或多个观测值对应的道路信息/数据和道路信息/数据轨迹(姿态点,GNSS点和/或类似的道路信息/数据)。
在一个示例实施例中,验证小地图(maplet)请求可以指示一个时间窗口,在该时间窗口期间,验证小地图(maplet)请求是活动的。例如,验证小地图(maplet)请求可能指示一个开始时间和一个结束时间,定义小地图(maplet)请求活动的时间窗口。例如,车辆装置20通过请求区域内的部分路网,在验证小地图(maplet)请求处于活动状态的时间窗口期间提供小地图(maplet)。在另一个例子,小地图(maplet)请求可能表明时间窗口的结束时间,期间小地图(maplet)请求活跃,并且在车辆装置20收到小地图(maplet)请求的时间和结束时间之间的时间,经过请求区域内的部分道路网的车辆装置20提供小地图(maplet)。在各种实施例中,响应验证小地图(maplet)请求而接收的目标小地图(maplet)数可以小于响应更新小地图(maplet)请求而接收的目标小地图(maplet)数。验证小地图(maplet)请求活动的时间窗口可以根据响应验证小地图(maplet)请求所接收到的小地图(maplet)目标数量来确定。
在一个示例实施例中,提供验证小地图请求,使一个或多个车辆装置20接收验证小地图请求。例如,在产生验证小地图(maplet)请求之后,可以提供验证小地图(maplet)请求,以便多个车辆装置20接收验证小地图(maplet)请求。在示例实施例中,中间装置30可以接收网络装置10提供的验证小地图请求,并可以提供验证小地图请求,以便一个或多个车辆装置20可以接收验证小地图请求。
在第506块,接收多个小地图(maplet)。例如,网络装置10可以根据该小地图(maplet)请求接收多个小地图(maplet)。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的用于接收接入点的手段。例如,多个车辆装置20可以每个提供一个或多个模块,使网络装置10接收多个模块。
在第508块处,可将多个小地图解压。例如,在一个示例实施例中,所述网络装置10可以对所述多个小地图进行解压。例如,所述网络装置10可以包括用于解压所述多个小地图的手段,如处理器12、存储器14和/或类似的手段。在一个示例实施例中,网络装置10接收已经由中间装置30解压的小地图(maplet)。
在第510块,来自两个或更多小地图(maplet)的道路信息/数据可能会被合并。例如,道路的拓扑和/或路线段道路信息/数据表明,对应于一个轨迹(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)可能合并,以确定两个或更多的小地图(maplet)的信息/数据表示的相应的道路拓扑结构和/或路边路线段。在示例实施例,道路的拓扑和/或路线段可能由以下表示:道路和/或路线段的中心线,定义一个右边界的道路和/或路线段的右侧线,定义一个左边界的道路和/或路线段的左侧线,和/或类似的。例如,来自两个或更多与同一观测对应的小地图(maplet)的道路信息/数据可能会被合并。在示例实施例,它可能决定是否两个或更多小地图(maplet)的观测中的道路信息/数据的描述对应同一个真实世界的对象和/或功能,其基于每个小地图(maplet)提供的识别符,观测位置,对应于观测的观测类,观测的相似维度,观测的描述(例如,形状、颜色、类型和/或类似的),和/或类似的。例如,如果第一个小地图(maplet)提供道路信息/数据是关于第一个观测观测类的符号表面,并且停车标志位于第一位置,而且第二个小地图(maplet)提供道路信息/数据是关于第二个观测观测类的符号类型的表面,并且限速位于第一位置附近的第二位置,这可以确定第一和第二观测不对应于现实世界的相同的对象或功能/元素。因此,关于第一次和第二次观测的道路资料/数据将不会合并。在另一个例子,如果第一次小地图(maplet)提供道路信息/数据关于第一个观测观测类的表面类型,且停车标志位于第一位置,并且第三个小地图(maplet)提供道路信息/数据是关于第三观测观测类标志表面类型,且停车标志位于第一位置附近的第三位置,它可以确定第一和第三观测对应于同一现实世界对象或功能/元素。因此,关于第一次和第三次观测的道路资料/数据可以合并。
在各种实施例中,通过对道路信息/数据的相应字段求平均,可以由两个或更多小地图(maplet)提供的道路信息/数据生成合并的道路信息/数据。例如,使用上面的停止标志示例,可以通过对第一个位置和第三个位置求平均值来确定停止标志的位置。在一个示例实施例中,通过对道路信息/数据的相应字段进行加权平均,可以从两个以上的小地图(maplet)中生成合并的道路信息/数据。例如,可以根据第一和第三位置的精度对第一和第三位置进行加权。例如,加权平均数可以根据相应的小地图器提供的协方差矩阵、相应小地图器标头提供的相关精度或标准偏差等来确定。在各种实施例中,可以使用由两个或更多小地图(maplet)提供的合并道路信息/数据的各种其他方法来生成合并的道路信息/数据。
在第512块,可以确定接收到的多个小地图(maplet)对应的(合并的)道路信息/数据是否验证当前的地图信息/数据。例如,它可能决定是否对应收到的多个小地图(maplet)的(合并)道路信息/数据与数字地图的地图信息/数据一致,或者是否对应收到的多个小地图(maplet)的(合并)道路信息/数据指示比较于数字地图所提供的道路网络的表示的一个或者多个改变。例如,可以根据接收到的多个小地图(maplet)对应的(合并的)道路信息/数据,确定上一次更新地图信息/数据之后,道路网络是否发生了一个或多个更改。例如,如果当前的地图信息/数据是正确的、准确的和/或最新的,则可以根据接收到的多个小地图(maplet)所对应的(合并的)道路信息/数据来确定。例如,网络装置10可以确定与接收到的多个小地图(maplet)对应的(合并的)道路信息/数据是否验证当前的地图信息/数据。例如,网络装置10可以包含诸如处理器12、存储器14和/或类似的手段,用于确定接收的多个小地图(maplet)所对应的(合并的)道路信息/数据是否验证当前的地图信息/数据。在各种变型,确定可以通过对比对应收到的多个小地图(maplet)的(合并)道路信息/数据与当前地图信息/数据来确定是否(合并)的道路信息/数据和当前地图信息/数据相应的所有元素匹配,因此对请求地区相对应的地图信息/数据进行了验证。在各种变型,确定可以通过对比对应收到的多个小地图(maplet)的(合并)道路信息/数据与当前地图信息/数据来确定是否(a)(合并)道路信息/数据一个或多个元素不匹配当前地图信息/数据的对应元素,(b)(合并)道路信息/数据的一个或多个元素在地图信息/数据没有相应的元素,和/或(c)当前地图资料/数据的一个或多个元素没有(合并)道路资料/数据的对应元素,因此,与请求地区相对应的地图资料/数据未获验证和/或应予以更新。
如果在第512块中确定接收到的多个小地图(maplet)所对应的(合并的)道路信息/数据不能验证当前的地图信息/数据,和/或指示应更新当前的地图信息/数据,则进程将继续块514。在第514块,将生成与请求区域对应的更新请求触发,并/或导致与请求区域对应的更新请求触发的识别。例如,网络装置10可以生成与请求区域相对应的更新请求触发,并/或导致识别与请求区域相对应的更新请求触发。例如,网络装置10可以包括用于生成与请求区域相对应的更新请求触发和/或导致识别与请求区域相对应的更新请求触发的手段,例如处理器12、存储器14和/或类似的手段。例如,更新请求触发的请求区域与验证小地图(maplet)请求的请求区域相同。
如果在第512块中确定接收到的多个小地图(maplet)所对应的(合并的)道路信息/数据确实验证了当前的地图信息/数据,则该过程将继续块516块。在第516块,验证计时器可以根据与请求区域对应的验证频率进行重置。例如,网络装置10可以根据该请求区域对应的验证频率为该请求区域重置验证计时器。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14和/或类似的方法,用于根据与请求区域相对应的验证频率为请求区域重置验证计时器。根据与请求区域和/或地图管理策略相对应的验证频率,重新设置验证计时器可能会导致在将来的某个时候识别请求区域的验证请求触发。
示例性发现模式操作
图6根据本发明的示例实施例,提供了说明发现模式操作的流程图。从第602块开始,根据地图管理策略识别发现请求触发。例如,网络装置10可以基于地图管理策略识别请求区域的发现请求触发。例如,网络装置10可以包括用于识别请求区域的发现请求触发的手段,例如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段。在一个示例实施例中,请求区域的发现请求触发由独立于网络装置10(例如,通过网络50)的计算实体提供。例如,一个或多个车辆装置20可以提供一个交流表明车辆装置20沿着不是由数字地图的地图信息/数据表示道路和/或路线段行驶,因此,根据地图的规则或指导方针管理策略,导致发现请求触发被识别为一个相应的请求。例如,交通管理组织(例如,交通部)可能会提供一个通信指示和/或一个或多个变化(计划)增加道路网络(例如,长跑训练/施工方案公告和/或类似的),可以根据地图的规则或指导方针管理策略,导致发现请求触发被识别为一个相应的请求。在一个示例实施例中,基于计算/处理资源的可用性和/或类似的信息来识别请求区域的发现请求触发。在示例实施例,发现请求触发的请求地区可能是数字地图和/或一个地区的数字地图所表示的道路网络之外的地区(但相邻,毗邻,和/或毗连),其中该数字地图包括请求区域内的道路网络的稀疏表示(例如,主要干道可在当前的数字地图中表示,但较小的道路可能不由当前的数字地图表示)。
在第604块,一个发现小地图(maplet)请求被生成并提供给请求区域。例如,网络装置10可以生成并提供与请求区域相对应的发现小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的方法,用于生成和提供与请求区域相对应的发现小地图(maplet)请求。在各种实施例中,生成与请求区域对应的发现小地图(maplet)请求,并提供响应于与请求区域对应的发现请求触发识别的请求。
在各种实施例中,发现小地图(maplet)请求可以识别请求区域。在一个示例实施例中,请求区域是路网(和/或由数字地图表示的与路网相邻、毗连和/或毗连的路网)中的一个区域,需要为其提供地图信息/数据。例如,需要与请求区域对应的道路信息/数据。在示例实施例,一个请求地区可以使用节点和/或道路或车道段定义请求地区的边界,例如使用地理定位的多个点定义一个多边形边界区域的请求区域(例如,点位于多边形的顶点),使用一个中心点和半径范围来定义一个圆的请求区域,和/或类似的。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求可以定义关于该请求区域的缓冲区域。在示例实施例中,缓冲区域是请求区域的附近和/或紧邻请求区域的外部的区域。例如,缓冲区可以从请求区域扩展默认距离(例如,0.1公里、0.25公里、0.5公里、1公里、2公里、5公里和/或类似的距离)。在示例实施例,小地图(maplet)请求可能使用的围绕缓冲地区外延的节点和/或道路或车道段定义缓冲区域,使用地理定位的多个点定义缓冲区的外部区域的一个多边形边界,使用半径和一个中心点来定义一个缓冲区的外部区域圆边界,和/或类似的。
在各种实施例中,发现小地图(maplet)请求可能表明,只有与通过请求区域至少一部分的车辆轨迹相对应的道路信息/数据才包括在响应发现小地图(maplet)请求而生成的小地图(maplet)中。例如,发现小地图(maplet)请求可能表明,除了小地图(maplet)头信息/数据外,小地图(maplet)只包含姿态点道路信息/数据。例如,发现小地图(maplet)请求可能表明,除了小地图(maplet)头信息/数据外,小地图(maplet)只包含姿态点道路信息/数据和/或GNSS点道路信息/数据。例如,可以将发现模式配置为确定请求区域内一个或多个道路和/或车道段的拓扑结构,因此只需要与通过请求区域至少一部分的车辆轨迹相对应的道路信息/数据。
在示例实施例中,发现小地图(maplet)请求可以指示一个时间窗口,在此期间,发现小地图(maplet)请求是活动的。例如,发现小地图(maplet)请求可能指示一个启动时间和一个结束时间,定义小地图(maplet)请求活动的时间窗口。例如,车辆装置使用20遍历请求区域内的部分道路网络是为了在发现小地图(maplet)请求处于活动状态的时间窗口期间提供小地图(maplet)。在另一个例子,发现小地图(maplet)请求可能表明时间窗口的结束时间,期间发现小地图(maplet)请求活跃,并且在车辆装置20收到发现小地图(maplet)请求的时间和结束时间之间的时间,经过请求区域内的部分道路网的车辆装置20提供小地图(maplet)。在各种实施例中,为响应发现小地图(maplet)请求而接收的目标小地图(maplet)数可以小于为响应更新小地图(maplet)请求而接收的目标小地图(maplet)数。发现小地图(maplet)请求活动的时间窗口可以根据针对发现小地图(maplet)请求所接收到的小地图(maplet)目标数量来确定。
在示例实施例中,提供了发现小地图请求,以便一个或多个车辆装置20接收发现小地图请求。例如,在生成发现小地图请求后,可以提供发现小地图请求,以便多个车辆装置20接收发现小地图请求。在示例实施例中,中间装置30可以接收由网络装置10提供的发现联合体请求,并可以提供发现联合体请求,以便一个或多个车辆装置20可以接收发现联合体请求。
在第606块,接收多个小地图(maplet)。例如,网络装置10可以接收由车辆装置20提供的多个小地图(maplet),以响应发现小地图(maplet)的请求。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段,用于接收由车载装置提供的、响应发现小地图(maplet)请求的小地图(maplet)。例如,多个车辆装置20可以每个提供一个或多个模块,使网络装置10接收多个模块。
在第608块处,可将多个小地图解压。例如,在一个示例实施例中,所述网络装置10可以对所述多个小地图进行解压。例如,所述网络装置10可以包括用于解压所述多个小地图的手段,如处理器12、存储器14和/或类似的手段。在一个示例实施例中,网络装置10接收已经由中间装置解压的小地图(maplet)30。
在第610块,来自两个或更多小地图(maplet)的道路信息/数据可能会被合并。例如,道路的拓扑和/或路线段道路信息/数据表明,对应于一个轨迹(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)可能合并,以确定两个或更多的小地图(maplet)的信息/数据表示的相应的道路拓扑结构和/或路边路线段。在示例实施例,道路的拓扑和/或路线段可能由以下表示:道路和/或路线段的中心线,定义一个右边界的道路和/或路线段的右侧线,定义一个左边界的道路和/或路线段的左侧线,和/或类似的。在一个示例实施例中,曲线可以适合于每个小地图(maplet)的轨迹道路信息/数据提供的姿态点和/或GNSS点。如果曲线满足距离阈值要求和/或类似要求,则可以确定哪些曲线应与相同的道路和/或车道段相对应。例如,如果两条曲线表明,两辆车5在相同方向的行驶,从一个到另一个距离小于一个阈值(例如,不到5米,2米,一米,和/或类似的),则可能决定两辆车5沿着同样的道路或车道段行驶,并且曲线可能合并。
在各种实施例中,通过对道路信息/数据的相应字段求平均,可以由两个或更多小地图(maplet)提供的道路信息/数据生成合并的道路信息/数据。例如,如果确定多条曲线对应于同一道路和/或车道段,则可以确定一条平均曲线和/或加权平均曲线。例如,如果确定多条曲线对应于相同的道路和/或车道段,则这些曲线可能适合统计分布(例如,高斯分布、卡方分布和/或类似的分布)。在各种变型,各个小地图(maplet)的适合姿态点和/或GNSS点的曲线可能平均和/或适合基于与每个曲线关联的权重的统计分布,并且基于相应小地图(maplet)提供的协方差矩阵,小地图(maplet)头中提供相应的相关准确性或标准差,和/或类似的而被确定。在各种实施例中,可以使用由两个或更多小地图(maplet)提供的合并道路信息/数据的各种其他方法来生成定义请求区域内一个或多个道路和/或车道段的拓扑结构的合并道路信息/数据。
在第612块,确定请求区域内的驾驶模式。在各种实施例中,驾驶模式可以定义请求区域内一个或多个道路和/或车道段的拓扑。例如,如果确定多条曲线对应于同一道路和/或车道段,则可以使用平均曲线和/或加权平均曲线来定义道路和/或车道段的中心线。例如,如果多个曲线被确定为对应于相同的道路和/或车道段,则可以确定位于道路和/或车道段右侧最远处的曲线来定义道路和/或车道段的右侧线。例如,如果确定多个曲线对应于相同的道路和/或车道段,则可以确定位于道路左侧最远处的曲线和/或车道段来定义道路和/或车道段的左侧线。在另一个例子,可以适合统计分布曲线(比如,一个高斯分布、卡方分布、和/或类似的)和中心行可能被视为平均点分布,左侧和右侧线可能会被认为是一个特定数量的标准差的统计分布的平均点分布,和/或类似的。在各种变型,各个小地图(maplet)的适合姿态点和/或GNSS点的曲线可能平均和/或适合基于与每个曲线关联的权重的统计分布,并且基于相应小地图(maplet)提供的协方差矩阵,小地图(maplet)头中提供相应的相关准确性或标准差,和/或类似的而被确定。各种确定穿越请求区域的车辆5的驾驶模式和/或请求区域内的道路的拓扑和/或路线段的其他方法可能基于由两个或更多的小地图(maplet)提供的,并且对应于穿过至少请求区域的一部分的相应的车辆轨迹5的(合并)道路信息/数据来决定。
在第612块,将生成与请求区域对应的更新请求触发,并/或导致与请求区域对应的更新请求触发的识别。例如,网络装置10可以生成与请求区域相对应的更新请求触发,并/或导致识别与请求区域相对应的更新请求触发。例如,网络装置10可以包括用于生成与请求区域相对应的更新请求触发和/或导致识别与请求区域相对应的更新请求触发的手段,例如处理器12、存储器14和/或类似的手段。例如,更新请求触发的请求区域与发现小地图(maplet)请求的请求区域相同。例如,更新请求触发可能导致小地图(maplet)包括充分的道路信息/数据(例如,包括道路信息/数据对应请求区域)内的各种观测接收请求对应区域,这样地图信息/数据请求区域(例如,道路和/或路线段识别请求地区中发现模式操作)可能更充分的充实。
示例性更新模式操作
图7根据本发明的示例实施例提供了说明更新模式操作的流程图。从第702块开始,根据地图管理策略识别更新请求触发。例如,网络装置10可以基于地图管理策略识别请求区域的更新请求触发。例如,网络装置10可以包括用于识别请求区域的更新请求触发的手段,例如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段。在一个示例实施例中,请求区域的更新请求触发由独立于网络装置10(例如,通过网络50)的计算实体提供。例如,一个或多个车辆装置20可以提供一个通信显示地图信息/数据的数字地图是错误的可能,根据地图的规则或指导方针管理策略,导致一个更新请求触发被识别为一个相应的请求。例如,交通管理组织(例如,交通部)可能会提供一个通信指示道路网的一个或多个更改(例如,长跑训练/施工方案公告和/或类似的),可以根据地图的规则或指导方针管理策略,导致一个更新请求触发被识别为一个相应的请求。在示例实施例中,基于请求区域的验证模式和/或发现模式操作来识别请求区域的更新请求触发。例如,可以识别更新请求触发,以响应验证或发现小地图(maplet)请求时,车辆装置20提供的分析小地图(maplet)的结果。
在704块,一个更新的小地图(maplet)请求被生成并提供给请求区域。例如,网络装置10可以生成并提供与请求区域相对应的更新小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以包括用于生成和提供与请求区域相对应的更新小地图(maplet)请求的手段,如处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段。在各种实施例中,生成与请求区域对应的更新小地图(maplet)请求,并提供响应于与请求区域对应的更新请求触发识别的请求。
在各种实施例中,更新小地图(maplet)请求可以识别请求区域。在一个示例实施例中,请求区域是道路网络中的一个区域,需要为其提供小地图(maplet)信息/数据。例如,需要与请求区域对应的道路信息/数据。在示例实施例,一个请求地区可以使用节点和/或道路或车道段定义请求地区的边界,例如使用地理定位的多个点定义一个多边形边界区域的请求区域(例如,点位于多边形的顶点),使用一个中心点和半径范围来定义一个圆的请求区域,和/或类似的。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求可以定义关于该请求区域的缓冲区域。在示例实施例中,缓冲区域是请求区域的附近和/或紧邻请求区域的外部的区域。例如,缓冲区可以从请求区域扩展默认距离(例如,0.1公里、0.25公里、0.5公里、1公里、2公里、5公里和/或类似的距离)。在示例实施例,小地图(maplet)请求可能使用的围绕缓冲地区外延的节点和/或道路或车道段定义缓冲区域,使用地理定位的多个点定义缓冲区的外部区域的一个多边形边界,使用半径和一个中心点来定义一个缓冲区的外部区域圆边界,和/或类似的。
在各种实施例中,更新小地图(maplet)请求可以指示一个或多个道路信息/数据观测类,这些信息/数据将包含在响应更新小地图(maplet)请求而生成的小地图(maplet)中。例如,一个小地图(maplet)可能包含道路信息/数据,提供车辆通过请求区域的轨迹(例如,姿态点和/或GNSS点)。例如,当车辆5通过请求区域时,在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的观测所对应的道路信息/数据可以由一个小地图(maplet)组成。与观测相对应的道路信息/数据可以作为提供轨迹的道路信息/数据之外的小地图(maplet)的一部分提供。举例观测类别,其对应的观测可包括在一个地图内,包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通标志、行车线标记、驾驶面边缘(例如,构成驾驶面的路面边缘)、道路边栏和/或类似的东西。在一个示例实施例中,一个更新的小地图(maplet)请求可能表明,只有与轨迹(例如,姿态点、GNSS点和/或类似的)相对应的道路信息/数据才包括在小地图(maplet)中。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)请求可能表明要么和/或两者都包括在小地图(maplet)中,要么都包括姿态点和/或GNSS点道路信息/数据。在一个示例实施例中,一个更新的小地图(maplet)请求可能表明,针对该请求提供的小地图(maplet)应包括与一个或多个观测值对应的道路信息/数据和/或在多传感器数据流中识别的一个或多个观测类的观测值。在示例实施例,更新小地图(maplet)请求可以指示该小地图(maplet)应包括在通过请求的区域的相应车辆5的观测中识别的一个或多个观测类的一个或多个观测值对应的道路信息/数据和道路信息/数据轨迹(姿态点,GNSS点和/或类似的道路信息/数据)。
例如,如果操作验证模式表明,有请求地区的建筑标记不包括在当前数字地图,更新小地图(maplet)请求可能表明响应更新小地图(maplet)请求的提供的小地图(maplet)中应该提供对应于施工标志观测类的观测的道路信息/数据。在一个示例实施例中,如果验证模式的操作表明,施工标记是请求区域内道路网络的唯一更改(自数字地图信息/数据的上一次更新以来),更新小地图(maplet)请求可能表明只有小地图(maplet)组成道路信息/数据对应于观测对应观测类建筑标志,小地图(maplet)应该只包括提供道路信息/数据对应车辆轨迹(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)和道路信息/数据对应于观测观测类相对应的建筑标志。因此,更新的小地图(maplet)请求可能会指出需要道路信息/数据的特定观测类。所需的道路信息/数据可以根据请求区域验证模式的操作来确定。因此,车辆装置20使用的带宽使用来提供所请求的小地图和分析小地图所需的处理/计算资源可能会减少和/或最小化。
在示例实施例中,更新小地图请求可以指示一个时间窗口,在此期间,更新小地图请求处于活动状态。例如,更新小地图(maplet)请求可能指示一个启动时间和一个结束时间,定义小地图(maplet)请求活动的时间窗口。例如,车辆装置使用20遍历请求区域内的部分道路网络是为了在更新小地图(maplet)请求处于活动状态的时间窗口期间提供小地图(maplet)。在另一个例子,更新小地图(maplet)请求可能表明时间窗口的结束时间,期间更新小地图(maplet)请求活跃,并且在车辆装置20收到更新小地图(maplet)请求的时间和结束时间之间的时间,经过请求区域内的部分道路网的车辆装置20提供小地图(maplet)。在各种实施例中,响应更新小地图(maplet)请求而接收的目标小地图(maplet)数可能大于响应验证或发现小地图(maplet)请求而接收的目标小地图(maplet)数。更新小地图(maplet)请求活动的时间窗口可以根据收到的针对更新小地图(maplet)请求的目标小地图(maplet)数量来确定。
在示例实施例中,提供了更新小地图请求,以便一个或多个车辆装置20接收更新小地图请求。例如,在生成更新小地图请求之后,可以提供更新小地图请求,以便多个车辆装置20接收更新小地图请求。在示例实施例中,中间装置30可以接收网络装置10提供的更新小地图请求,并可以提供更新小地图请求,以便一个或多个车辆装置20可以接收更新小地图请求。
在第706块,接收多个小地图(maplet)。例如,网络装置10可以接收由车辆装置20提供的多个小地图(maplet),以响应更新小地图(maplet)的请求。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段,用于接收车辆装置为响应更新小地图(maplet)请求而提供的小地图(maplet)。例如,多个车辆装置20可以每个提供一个或多个模块,使网络装置10接收多个模块。
在708块处,可以对多个小地图进行解压。例如,在一个示例实施例中,所述网络装置10可以对所述多个小地图进行解压。例如,所述网络装置10可以包括用于解压所述多个小地图的手段,如处理器12、存储器14和/或类似的手段。在一个示例实施例中,网络装置10接收已经由中间装置30解压的小地图(maplet)。
在710块,来自两个或更多小地图(maplet)的道路信息/数据可能会被合并。例如,道路的拓扑和/或路线段道路信息/数据表明,对应于一个轨迹(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的)可能合并,以确定两个或更多的小地图(maplet)的信息/数据表示的相应的道路拓扑结构和/或路边路线段。在示例实施例,道路的拓扑和/或路线段可能由以下表示:道路和/或路线段的中心线,定义一个右边界的道路和/或路线段的右侧线,定义一个左边界的道路和/或路线段的左侧线,和/或类似的。例如,来自同一个真实世界对象和/或特性/元素的两个或更多小地图(maplet)的道路信息/数据可能会被合并。示例实施例,它可能决定是否两个或更多小地图(maplet)的观测中的道路信息/数据的描述对应同一个真实世界的对象和/或功能,其基于每个小地图(maplet)提供的识别符,观测位置,对应于观测的观测类,观测的相似维度,观测的描述(例如,形状、颜色、类型和/或类似的),和/或类似的。例如,如果第一个小地图(maplet)提供道路信息/数据是关于第一个观测观测类的符号表面,并且停车标志位于第一位置,而且第二个小地图(maplet)提供道路信息/数据是关于第二个观测观测类的符号类型的表面,并且限速位于第一位置附近的第二位置,这可以确定第一和第二观测不对应于现实世界的相同的对象或功能/元素。因此,关于第一次和第二次观测的道路资料/数据将不会合并。在另一个例子,如果第一次小地图(maplet)提供道路信息/数据关于第一个观测观测类的表面类型,且停车标志位于第一位置,并且第三个小地图(maplet)提供道路信息/数据是关于第三观测观测类标志表面类型,且停车标志位于第一位置附近的第三位置,它可以确定第一和第三观测对应于同一现实世界对象或功能/元素。因此,关于第一次和第三次观测的道路资料/数据可以合并。
各种实施例中,通过对道路信息/数据的相应字段求平均,可以由两个或更多小地图(maplet)提供的道路信息/数据生成合并的道路信息/数据。例如,使用上面的停止标志示例,可以通过对第一个位置和第三个位置求平均值来确定停止标志的位置。在一个示例实施例中,通过对道路信息/数据的相应字段进行加权平均,可以从两个以上的小地图(maplet)中生成合并的道路信息/数据。例如,可以根据第一和第三位置的精度对第一和第三位置进行加权。例如,加权平均数可以根据相应的小地图器提供的协方差矩阵、相应小地图器标头提供的相关精度或标准偏差等来确定。在另一个例子,如果道路信息/数据对应的停车标志是由多数小地图(maplet)提供的,对应于每一个停车标志的各种特性(如位置、尺寸、取向和/或类似的)统计分布可能是基于道路的对应字段信息/数据而决定。在各种实施例中,确定统计分布可考虑由相应的网格提供的任何协方差矩阵、在相应的网格报头中提供的相关精度或标准偏差,和/或诸如此类。在各种实施例中,可以使用由两个或更多小地图(maplet)提供的合并道路信息/数据的各种其他方法来生成合并的道路信息/数据。
在712块,如果不是一个时间窗口中定义更新小地图(maplet)请求,小地图(maplet)收到回应的数量更新小地图(maplet)请求可能会被监控,以确定当收到足够数量的小地图(maplet)和请求取消消息取消更新小地图(maplet)请求可能提供足够数量的响应决定小地图(maplet)已收到。例如,网络装置10可以监控在响应更新小地图(maplet)请求时收到的小地图(maplet)的数量,以确定何时收到了足够数量的小地图(maplet)。为了响应更新小地图(maplet)请求,确定已接收到足够数量的小地图(maplet),网络装置10可以提供一个请求取消消息,取消更新小地图(maplet)请求。例如,网络装置10可以包含诸如处理器12、存储器14和/或类似的手段,用于监视响应更新小地图(maplet)请求而接收的小地图(maplet)的数量,以确定何时接收了足够数量的小地图(maplet)。网络装置10可包括处理器12、存储器14、通信接口16和/或类似的手段,用于确定已接收足够数量的小地图(maplet)以响应更新小地图(maplet)请求,并提供取消更新小地图(maplet)请求的请求取消消息。例如,可以提供请求取消消息,使多个车辆装置20接收该请求取消消息。在一个示例实施例中,请求取消消息可能指示更新小地图(maplet)请求不再活动。
在第714块,对多个小地图(maplet)的(合并的)道路信息/数据进行分析,以确定对请求区域对应的地图信息/数据的一个或多个更新。例如,网络装置10可以分析多个小地图(maplet)的(合并的)道路信息/数据,以确定对请求区域对应的地图信息/数据的一个或多个更新。例如,网络装置10可以包括处理器12、存储器14和/或诸如此类的手段,用于分析多个小地图(maplet)的(合并的)道路信息/数据,以确定与请求区域对应的地图信息/数据的一个或多个更新。例如,对比对应(合并)道路信息/数据与当前地图信息/数据来确定是否(a)(合并)道路信息/数据一个或多个元素不匹配当前地图信息/数据的对应元素,(b)(合并)道路信息/数据的一个或多个元素在地图信息/数据没有相应的元素,和/或(c)当前地图资料/数据的一个或多个元素没有(合并)道路资料/数据的对应元素。当(合并的)道路信息/数据的一个或多个元素在地图信息/数据中没有对应的元素时,生成和/或确定表示(合并的)道路信息/数据的一个或多个元素在当前地图信息/数据中没有对应元素的地图信息/数据。当当前地图信息/数据的一个或多个元素没有相应的(合并的)道路信息/数据元素时,可以确定是否应当从数字地图(例如,存储地图信息/数据的地理数据库)中移除表示地图信息的元素的当前地图信息/数据(不具有的相应的(合并的)道路信息/数据元素)、关闭和/或诸如此类。因此,可以基于(合并的)道路信息/数据来确定对数字地图和/或数字地图的地图信息/数据的一个或多个更新。
在第716块,数字地图可根据根据(合并)道路资料/数据而厘定的数字地图资料/数据,进行一次或多次更新。例如,网络装置10可以根据根据(合并)道路信息/数据确定的数字地图信息/数据的一次或多次更新来更新数字地图。例如,网络装置可包括处理器、存储器和/或类似的装置,用于根据根据(合并的)道路信息/数据确定的数字地图信息/数据的一次或多次更新来更新数字地图。在各种实施例中,更新后的地图可包装成数字地图的块和/或部分,以便有效传输数字地图(和/或数字地图的块和/或部分)。例如,根据(合并的)道路信息/数据所确定的数字地图信息/数据的更新,可以对请求区域对应的一个或多个数字地图块进行更新。
在718块,提供了数字地图(和/或其小地图/部分)的更新版本。例如,网络装置10可以提供数字地图(和/或其小地图/部分)的更新版本。例如,网络装置10可包括用于提供数字地图(和/或其部分)的更新版本的手段,如处理器12、存储器14、通信接口16和/或诸如此类的手段。例如,可提供更新的数字地图(和/或其更新的小地图/部分),使一个或多个车载装置20接收更新的数字地图(和/或其更新的小地图/部分)。例如,一个或多个车辆装置20可以使用更新的数字地图(和/或其更新的小地图/部分)执行一个或多个导航功能。
提供一个小地图(maplet)
在各种实施例中,车辆装置20可以接收到一个小地图(maplet)请求(例如,验证小地图(maplet)请求、发现小地图(maplet)请求和/或更新小地图(maplet)请求)。小地图(maplet)请求可能表示一个请求区域(可能包括关于请求区域的缓冲区)、一个活动的小地图(maplet)请求的时间窗口,和/或类似的东西。如果车辆装置20确定相应的车辆5位于和/或已经进入请求区域和/或缓冲区域,而小地图请求是活动的,则车辆装置20可以根据小地图请求生成和提供小地图。
图8根据示例实施例提供了一个流程图,演示了为响应小地图(maplet)请求而提供小地图(maplet)的操作。从第802块开始,接收到一个小地图(maplet)请求。例如,车辆装置20可能会收到一个小地图(maplet)请求。例如,车辆装置可包括接收小地图请求的装置,例如处理器、存储器、通信接口和/或类似的装置。例如,网络装置10可以生成并提供小地图(maplet)请求,以便车辆装置20接收小地图(maplet)请求。如上所述,在各种实施例中,小地图(maplet)请求包括一个请求区域的指示、一个关于请求区域的缓冲区、小地图(maplet)请求活动的时间窗口,和/或类似的东西。
在第804块,确定当小地图(maplet)请求激活时,车辆装置20和/或相应的车辆5进入和/或位于请求区域和/或缓冲区内。例如,车辆装置20可以决定(例如,基于位置传感器29的和/或与车辆通信装置20),车辆装置20和/或相应的车辆5已经进入和/或坐落在请求区域和/或缓冲区域而小地图(maplet)请求活跃。例如,车辆装置20可以包括诸如处理器22、存储器24和/或类似的手段,以确定车辆装置20和/或相应的车辆5在小地图(maplet)请求活动期间已经进入和/或位于请求区域和/或缓冲区内。
当确定车辆装置20和/或相应的车辆5已经进入和/或位于请求区域和/或缓冲区内时,小地图(maplet)请求是活动的,可以在第806块生成和提供一个小地图(maplet)。例如,车辆装置20可以产生和提供一个小地图。例如,所述车辆装置可包括用于产生和提供磁极的装置,如处理器、存储器、通信接口、传感器和/或类似装置。在各种实施例中,载具5上的一个或多个传感器29可生成和/或捕获传感器信息/数据,其中包括对载具5周围环境中真实世界对象的多个探测。基于所述传感器信息/数据,所述车辆装置20可产生所述传感器信息/数据所述道路信息/数据的至少一部分的小地图(maplet)编码。在各种实施例中,小地图(maplet)请求指示哪些道路信息/数据应包含在小地图(maplet)中。例如,小地图(maplet)请求可能表明只提供与车辆通过请求区域的轨迹(例如,姿态点和/或GNSS点)相对应的道路信息/数据。例如,小地图(maplet)请求可能表明,通过请求区域的车辆轨迹所对应的道路信息/数据,以及一个或多个观测类的观测所对应的道路信息/数据将被包含在小地图(maplet)中。所生成的小地图(maplet)可能包括与通过请求区域的车辆轨迹相对应的道路信息/数据,以及与小地图(maplet)请求中识别的任何观测类别相对应的道路信息/数据。因此,车辆装置20可以根据该小地图(maplet)请求生成小地图(maplet)。
在第808块,响应提供小地图(maplet),它可以确定车辆装置20和/或车辆5是否已离开请求区域和/或缓冲区。例如,车辆装置20可以确定(例如,基于与车辆装置20的位置传感器29和/或与车辆装置20的通信)车辆装置20和/或车辆5是否已离开请求区域和/或缓冲区。例如,车辆装置可包括用于确定车辆20和/或车辆5是否已离开请求区域和/或缓冲区的手段,如处理器22、存储器24、传感器29和/或诸如此类的手段。
如果确定车辆装置20和/或车辆5已在块808处退出请求区域和/或缓冲区,则进程将继续块812。在第812块,车辆装置20根据和/或小地图(maplet)请求停止生成和提供小地图(maplet)。
如果确定车辆装置20和/或车辆5没有离开请求区域和/或缓冲区,则在块808处,进程继续块810。在第810块,可以确定小地图(maplet)请求是否仍然处于活动状态。例如,车辆装置20可以确定小地图(maplet)请求是否仍然处于活动状态。例如,车辆装置可以包括诸如处理器、存储器、通信接口和/或诸如此类的手段,以确定该小地图(maplet)请求是否仍然处于活动状态。例如,它可以确定由小地图(maplet)请求提供的时间窗口是否已经过期或仍然处于活动状态。例如,可以确定是否收到了与小地图(maplet)请求相对应的请求取消消息。
如果在第810块确定小地图(maplet)请求仍然处于活动状态,则进程返回到第808块,并生成和提供另一个小地图(maplet)。在一个示例实施例中,车辆装置20在单个车辆点火周期中提供的相邻小地图的地理范围彼此不重叠。在一个示例实施例中,车辆装置20在一个车辆点火周期内提供的相邻小地图的地理范围可以彼此重叠。任何重叠可以保持在最低限度,以最大限度地减少带宽要求传输的maet。在一个示例实施例中,车辆装置20在单个车辆点火循环期间提供的相邻接点的地理延伸邻接、邻接和/或轻微重叠,以便相邻接点之间不存在任何空间间隔。
如果在第810块中确定小地图(maplet)请求不是仍然处于活动状态,则进程将继续块812。在第812块,车辆装置20根据和/或小地图(maplet)请求停止生成和提供小地图(maplet)。
生成一个小地图(maplet)
在各种实施例中,生成以预定/预定义的标准化数据结构(和/或预定/预定义的标准化格式,按照预定/预定义的标准化数据模型)包含道路信息/数据的小地图(maplet)。在一个示例实施例中,多个传感器29安装在车辆5上,并与车辆装置20的处理器22通信。由一个或多个传感器捕获的传感器信息/数据包括多个可用于产生一个或多个观测的检测。该观测是对车载传感器捕获的传感器信息/数据的连贯和/或一致的描述,这些信息/数据对应于对同一真实世界物体的探测。在各种实施例中,观测被道路信息/数据描述和/或编码。在各种实施例中,由一个或多个传感器捕获的传感器信息/数据用于生成多传感器数据流,该多传感器数据流包含多个通过道路信息/数据编码的观测数据。基于和/或响应小地图(maplet)请求生成的小地图(maplet)包括至少一部分道路信息/数据,这些信息/数据编码多传感器数据流和/或一个或多个观测数据。在示例实施例中,多传感器数据流对应于在预定长度和/或单个车辆点火周期时间内收集和/或捕获的传感器信息/数据。例如,在示例实施例中,预定长度在城市情况下为1公里,在公路情况下为5公里。在各种实施例中,由小地图(maplet)提供的道路信息/数据是原始传感器信息/数据和数字地图的地图信息/数据之间的中间。
在不同的实施例中,当车辆5通过与小地图相对应的车辆轨迹段时,传感器29捕获传感器信息/数据。所捕获的传感器信息/数据包括对车辆周围环境中真实世界物体和/或环境元素的多个检测。所捕获的传感器信息/数据还可以包括姿态点和/或GNSS点,这些点描述车辆通过和/或沿着道路网络的一段轨迹。将传感器信息/数据融合形成多传感器数据流。例如,通过车上相同或不同的传感器捕获、检测、收集和/或类似的方法对第一个真实世界的物体和/或环境元素的多次探测,可能会融合在一起,形成对第一个真实世界的物体和/或环境元素的连贯一致的观测。传感器信息/数据包括与多个现实世界对象和/或环境元素相对应的多个检测。传感器信息/数据的融合生成一个多传感器数据流由多个观测对应现实世界对象的多元性和/或环境元素和/或描述(例如,姿态点和/或GNSS点)的至少一部分车辆的5轨迹通过和/或沿着一段道路网络。多传感器数据流(例如,融合传感器信息/数据)由观测道路特征信息/数据的每个观测的多传感器数据流和/或轨迹道路信息/数据描述部分车辆的轨迹和/或沿着一段道路网络。观测和/或轨迹道路信息/数据,和/或其中的一部分,可以通过将观测和/或轨迹道路信息/数据,和/或其中的一部分格式化为其小地图(maplet)和/或观测类部分预定的、标准化的数据结构来生成小地图(maplet)。
图9根据示例实施例提供了一个流程图,演示了为响应小地图(maplet)请求而生成小地图(maplet)的操作。从902块开始,当车辆通过道路网络时,传感器信息/数据被捕获、收集和/或类似的信息。例如,在一个示例实施例中,车辆装置20可能导致在车辆5通过道路网络时捕获、收集和/或类似传感器信息/数据。在各种实施例中,车辆装置20接收传感器信息/数据,这些信息/数据由车辆5上的多个传感器捕获、收集和/或诸如此类,当车辆5通过道路网络的一部分时。例如,车辆装置20包括手段,如处理器22、存储器24、的通信接口26、传感器29和/或类似的,用于接收传感器捕捉信息/数据,收集和/或类似的车载上的多数传感器29 5车辆5遍历道路网络的一部分。在各种实施例中,传感器信息/数据包括多个检测。例如,道路网络的一部分可能位于请求区域和/或相应的缓冲区内。
在第904块,至少部分传感器信息/数据经过处理、融合、组合和/或类似处理以产生观测结果。真实世界的观测是一个表示对象位于环境对车辆5车辆穿越一段车辆的轨迹,确定基于传感器和/或符合信息/数据(例如,现实世界对象的检测)收集、捕获和/或类似的车辆穿越段车辆的轨迹。在一个示例实施例中,车辆的轨迹段可以对应于一个车辆点火周期的预定长度和/或时间。例如,车辆装置20可以处理、融合、合并和/或类似的至少一部分传感器信息/数据以产生观测结果。例如,所述车辆装置20可包括用于处理、融合、组合和/或诸如至少一部分传感器信息/数据以产生观测的处理、融合、组合和/或诸如此类的手段,如处理器22、存储器24和/或诸如此类的手段。
在一个示例实施例中,通过处理、融合和/或组合传感器信息/数据和/或检测产生的道路信息/数据对多个观测进行编码。道路信息/数据包括轨道道路信息/数据。例如,轨迹道路信息/数据包括姿态点、GNSS点和/或类似的点。所述道路信息/数据还可包括当车辆通过所述车辆轨迹段时,所述车辆所处环境中真实世界对象的观测所对应的道路信息/数据。这些观测可能与一个观测类相关联。在一个示例实施例中,每个观测都与一个观测类相关联。一些示例观测类包括标志面、路面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶面边缘(例如,包括驾驶面在内的路面边缘)、道路侧栏和/或类似的东西。在示例实施例中,与特定观测对应的道路信息/数据与观测类相关联。
在第906块,由融合的传感器信息/数据生成的观测的编码被生成。例如,小地图(maplet)可能由一个头,道路轨迹信息/数据(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的),和观测观测道路信息/数据识别中的多传感器数据流与任何观测类相关联的相应小地图(maplet)请求请求的信息/数据。例如,如果小地图(maplet)请求表明观测道路信息/数据要求与第一和第二观测类和观测道路信息/数据观测与第三个观测类不应该包括在小地图(maplet)小地图(maplet)将组成一个头,轨道交通信息/数据(例如,姿态点,GNSS点,和/或类似的),以及观测道路信息/数据,用于与多传感器数据流中确定的第一或第二观测类别中的任何一个相关的观测。小地图将不包含观测道路信息/数据,这些信息/数据与在多传感器数据流中识别的第三个观测类相关的任何观测结果相对应。在一个示例实施例中,该小地图(maplet)请求可以指示要包含在小地图(maplet)中的弹道道路信息/数据的类型。例如,小地图(maplet)请求可能表明需要姿态点,需要GNSS点,或者需要姿态点和GNSS点。然后根据小地图(maplet)请求中要求的道路信息/数据生成小地图(maplet)。例如,道路信息/数据可能被打包、编译、格式化和/或类似的内容到一个小地图(maplet)中。
小地图(maplet)是一个数据结构包括(a)被车辆装置的一个或多个传感器捕获的传感器信息/数据中的环境元素的抽象、参数化、融合的表示和(b)一段车辆轨迹的车辆轨迹历史表示。在示例实施例中,车辆的5条轨迹的段可以对应于预定的单个车辆点火周期的长度和/或时间。在各种实施方式,环境元素组成一段道路网络的拓扑表示的部分车辆的轨迹和观测对应的道路网络等标志的表面,路面标记,杆状物体,建筑标志、交通信号、标志线,驾驶表面边缘(例如,路面边缘由驾驶表面),路边栏,和/或类似的。在各种实施例中,小地图(maplet)的数据结构是预定义和/或预先确定的标准化数据结构。在一个示例实施例中,并不是包含在该小地图(maplet)部分中的每个字段都被填充。在各种情况下,车辆5的传感器配置可能允许相应的车辆装置20确定观测的各种特征,但不是以相应的数据格式提供字段的每个特征。在这样的场景中,一辆汽车装置20可以填充的字段数据格式的观测车辆装置20路信息/数据和可能离开的空白和/或省略字段数据格式的车辆装置20没有适当的道路信息/数据。
在各种实施例中,小地图(maplet)包含道路信息/数据(例如,车上的传感器29捕获和/或收集的融合传感器信息/数据,包括车辆轨迹和方向,以及表示被探测到的真实世界对象的观测)。车辆装置20可以在传感器定义的protobuf数据结构中存储小地图(maplet)(例如,SDII-vx,其中SDII-vx是SDII的未来版本,目前正在开发中)。通过将道路信息/数据(例如,轨迹道路信息/数据和/或目标道路信息/数据)存储在传感器数据包中,在车辆5(由车辆装置20)中生成小地图(maplet)。在具体实施例中,车辆装置20生成小地图(maplet)(例如,流程/引线结合了传感器信息/数据,识别对象,并添加轨迹道路信息/数据和观测道路信息/数据小地图(maplet))的车辆5遍历段轨迹小地图(maplet)对应。在具体实施例中,车辆装置20生成小地图(maplet)(例如,流程/融合结合传感器信息/数据=和添加轨迹道路信息/数据和观测道路信息/数据小地图(maplet))车辆5遍历完后段的轨迹小地图(maplet)对应。
在第910块,小地图被压缩。例如,车辆装置20可以压缩小地图。例如,所述车辆装置可包括用于压缩所述小地图的处理器、存储器和/或类似装置。在各种实施例中,对小地图(maplet)进行压缩以满足一个或多个预定和/或预定的压缩比目标,同时不超过一个或多个预定和/或预定的最大允许数据丢失水平。在一个示例实施例中,在使用有损压缩的情况下,由任何坐标值的压缩-解压循环引起的数值变化应小于该坐标值精度要求的1%。
在第912块,提供了压缩的小地图。例如,车辆装置20可提供(如传送)压缩的小地图。例如,所述车辆装置可包括提供(如传送)所述压缩小地图的装置,如处理器、存储器、通信接口和/或诸如此类的装置。在各种实施例中,所述车辆装置20提供(例如,传送)该小地图(maplet),以便网络装置10接收该小地图(maplet)。例如,所述车辆装置20可提供所述压缩小地图,使所述中间装置30接收所述压缩小地图。中间装置30可以解压小地图。例如,中间装置30可以将小地图(maplet)解压成传感器(如SDII-Vx)格式。然后中间装置30可以提供(例如,发送)解压后的模块,以便网络装置10接收解压后的模块。在具体实施例中,中间机构5月30日匿名化小地图(maplet)(例如,删除信息/数据识别车辆5、车辆装置20日和/或用户相应的车辆5和/或车辆装置20)前提供(解压缩)小地图(maplet)这样网络装置10接收小地图(maplet)(解压缩)。在一个示例实施例中,中间装置30在提供该小地图(maplet)之前使用无损压缩对该小地图(maplet)进行再压缩,以便网络装置10接收该小地图(maplet)。例如,网络装置10可以接收由中间装置30提供的已使用无损压缩压缩过的小地图(maplet)。在一个示例实施例中,车辆装置20提供(压缩的)磁路,这样网络装置10直接接收(压缩的)磁路(例如,不需要中间装置30的中间作用)。
典型的小地图(maplet)数据结构
如上所述,一个小地图(maplet)组成(a)是一种数据结构抽象,参数化,环境元素的融合代表传感器信息/数据中发现被一个或多个传感器的车辆装置和(b)的表示车辆历史轨迹的一段车辆的轨迹。在某些情况下,小地图可能只包含代表车辆轨迹历史的道路信息/数据。在各种实施例中,小地图(maplet)的数据结构是预定义和/或预先确定的标准化数据结构。预定义和/或预定的标准化数据结构包括按照预定义和/或预定的标准化数据模型的预定义和/或预定的标准化数据格式。为有效利用网络带宽传输道路信息/数据,配置了预定义和/或预定的、标准化的数据模型和预定义和/或预定的标准化数据格式。
在各种实施例中,预定义和/或预定的标准化数据结构包括具有预定义和/或预定的标准化数据格式的标头。在各种实施例中,预定义和/或预定的标准化数据结构包括一个或多个轨迹部分(例如,对于轨迹道路信息/数据,如姿态点、GNSS点和/或类似的数据),每个部分具有预定义和/或预定的标准化数据格式。在各种实施例中,预定义和/或预定的标准化数据结构包括一个或多个观测部分(例如,用于观测道路信息/数据),每个部分具有预定义和/或预定的标准化数据格式。在示例实施例中,每个观测部分与一个观测类相关联,相应的预定义和/或预先确定的标准化数据格式可以特定于相应的观测类。预定义的和/或预先确定的标准化数据结构允许各种车辆提供有效传输的小地图(maplet)(例如,传输不需要大量的带宽),并且可以很容易地合并和/或合并来进行分析。
小地图的头
在各种实施例中,一个小地图(maplet)包括一个header。在各种实施例中,封头包含对小地图(maplet)来说是全局的或者在单个小地图(maplet)中变化缓慢的元素。对小地图来说是全局的元素,一般适用于由车辆装置20产生的小地图,或者不随与小地图相对应的车辆轨迹段而改变的元素。在一个小地图(maplet)中是全局的元素在header中表示为单个值。在一个小地图内变化缓慢的元件是指当车辆通过与小地图相对应的车辆轨道时变化缓慢的元件。在小地图(maplet)中变化缓慢的元素被表示为按时间排序的值列表,其中列表中的每个值都与一个时间戳相关联,该时间戳指示它何时成为当前的有效值。
图10根据示例实施例提供了示例头数据格式1010。例如,报头数据格式1010包含一个传感器数据请求接口(SDRI)格式识别符(ID)字段,该字段的值识别响应时产生的小地图(maplet)请求。在一个示例实施例中,每个小地图(maplet)请求都配置有一个惟一的SDRI ID,用于识别小地图(maplet)请求。例如,报头数据格式1010包含一个压缩因子字段,其值描述了在车辆装置20提供该压缩因子之前用于压缩该压缩物的压缩损耗。例如,头数据格式1010包含协调世界时(UTC)时间偏移字段,其值为车载传感器的29个时钟的平均公称相对时间与UTC之间的偏移量。在各种实施例中,UTC时间偏移的值应该精确到1毫秒或更好,以允许车辆5系统(例如,包括车辆装置20)和外部系统(例如交通灯网络或外部性能验证系统)之间的精确关联。例如,头数据格式1010包含轨迹类型和观测类标记字段。例如,1010头的数据格式可能组成一个姿势点标志字段,GNSS点标志字段,面对国旗标志字段,路面标志标志字段,杆状物体标记领域,建筑标志标志字段,交通信号标志字段,车道标志标志字段,驾驶表面边缘标志字段,路边栏标志字段,和/或类似的。当轨迹类型或观测类标记字段的值设置为true时,该小地图(maplet)包含与该轨迹类型或观测类相对应的部分。当轨迹类型或观测类标记字段的值设置为false时,该小地图(maplet)不包含与该轨迹类型或观测类相对应的部分。例如,如果姿态点标记字段值被设置为true,GNSS点标志字段设为false,相应的小地图(maplet)包括部分提供道路轨迹信息/数据的形式姿态点但不包括部分提供道路轨迹信息/数据的形式GNSS点。
在一个示例实施例中,头数据格式1010包括一个或多个对应于由小地图(maplet)提供的位置和/或位置的字段。例如,头格式1010包含一个或多个字段,这些字段提供关于车辆装置20用于提供位置和/或位置的坐标系统的信息,与一个或多个位置和/或位置相关的标准偏差,和/或类似的信息。例如,头数据格式1010包含位置类型字段。position类型字段的值指示用于提供姿态点坐标的坐标系统。例如,姿态点的坐标可以在以地球为中心的地球固定坐标(ECEF)、大地坐标、以车辆为中心的系统(VCS)和/或其他坐标系中提供。例如,报头数据格式1010包含一个指向VCS偏移字段的GNSS天线,其值是一个三维向量,该向量起源于GNSS传感器(传感器29)的天线,结束于VCS坐标系的中心/原点。例如,头数据格式1010包含一个姿态点标准差字段,其值表示在GNSS性能良好的条件下,相对于VSC坐标系的姿态点坐标的标准差。例如,在假定GNSS性能良好的条件下,姿态点标准偏差场可以包括一个向量/阵列,其中包括相对于VSC坐标系的纵向(x)、横向(y)和纵向(z)姿态点坐标的标准偏差。在一个示例实施例中,在姿态点标准偏差字段中提供的姿态点标准偏差经过OEM认证,是姿态点坐标的公称标准偏差。例如,报头数据格式1010包含一个GNSS标准差字段,其值表示GNSS传感器(29个传感器中的一个)的[X,Y,Z]坐标的标准差;例如,以米为单位)相对于一个平面坐标系统,如大地坐标或局部笛卡尔坐标系统。例如,正的X方向可能是东,正的Y方向可能是北,正的Z方向可能是上。在一个示例实施例中,在GNSS标准偏差领域中提供的GNSS标准偏差经过OEM认证,是GNSS传感器的公称标准偏差。
例如,头数据格式1010包含一个车道标记标准偏差字段,该字段是纵向(x)、横向(y)和纵向(z)车道标记样本点相对于VCS坐标系的一个数组和/或标准偏差列表。在一个示例实施例中,车道标记标准偏差字段中提供的车道标记标准偏差经过OEM认证,用于车辆5和/或车辆装置20的传感器配置的车道标记样本点的标称标准偏差。例如,数据头格式1010包含一个驾驶面边缘标准差字段,其值是一个纵向(x)、横向(y)和纵向(z)驾驶面采样点相对于VCS坐标系的标准偏差数组和/或列表。在一个示例实施例中,在驾驶表面边缘标准偏差领域中提供的驾驶表面边缘标准偏差经过OEM认证,为车辆5和/或车辆装置20的传感器配置的驾驶表面边缘采样点的标称标准偏差。例如,数据头格式1010包含一个路边屏障标准偏差字段,该值是一个阵列和/或纵向(x)、横向(y)和纵向(z)路边屏障采样点相对于VCS坐标系的标准偏差列表。在一个示例实施例中,在路边栏标准偏差字段中提供的路边栏标准偏差经过OEM认证,用于车辆5和/或车辆装置20的传感器配置的路边栏采样点的标称标准偏差。例如,1010头数据格式包含一个姿势点漂移率,提供的漂移率的值构成的纵向(x),横向(y)和纵向(z)坐标相对于风投坐标系GNSS信息/数据时不可用的一部分姿态点融合处理。姿态点漂移率表示随着时间的推移,车辆的5个位置的各自标准差的增长率。在一个示例实施例中,在姿态点漂移率字段中提供的姿态点漂移率经过OEM认证,为车辆5和/或车辆装置20的传感器配置的姿态点的公称漂移率。
在各种实施例中,头数据格式1010包含一个或多个关于由小地图(maplet)提供的方位的字段。例如,头数据格式1010包含一个方向类型字段,该字段的值指示是否将VCS坐标系旋转到其关联的局部坐标系(LCS)系统作为欧拉角或四元数给出。例如,头数据格式1010包含一个欧拉旋转类型字段。如果给定车辆的旋转角度为欧拉角,则欧拉旋转类型场的值表示旋转是内在的还是外在的。应该被理解,内在的旋转元素出现的旋转的轴坐标系统连接到一个移动体(例如,VCS系统坐标连接到车辆5)和外在旋转元素出现的旋转的轴固定坐标系统的坐标(例如,LCS系统)。例如,头数据格式1010包含一个欧拉旋转顺序字段。如果将车辆的旋转角度设为欧拉角,则欧拉旋转顺序字段的值表示欧拉角的12个可能的旋转顺序之一。例如,头数据格式1010包含一个四元数订单字段。如果车辆的旋转角度是欧拉角,那么四元数阶域的值表示四元数阶采用了两种约定中的哪一种。
各种实施例可以使用头数据格式1010的各种字段和/或各种其他字段。在一个示例实施例中,头数据格式1010仅包括与相应的小地图(maplet)相关的字段。例如,图10A提供了一个示例小地图(maplet)1020,它只包含姿态点道路信息/数据和路边路障道路信息/数据。因此,头1025只包含与姿态点道路信息/数据和路边路障道路信息/数据相关的字段。例如,标头1025不包含符号表面s标志字段,它的省略表明符号表面s标志字段的值为false。因此,可以最小化小地图(maplet)1020的大小,以便通过网络50(例如,专用网络50A)有效地传输小地图(maplet)。
示例姿态点部分
在各种实施例中,小地图可包括姿态点部分。姿态点部分配置为以姿态点的形式提供轨迹道路信息/数据。在各种实施例中,一个姿态点定义了车辆5在给定时刻的位置和方向。在不同的实施例中,姿态点坐标可以是ECEF坐标,也可以是高度高于椭球面的大地坐标,但不能两者都是。在各种实施例中,姿态点方向要么以欧拉角的形式提供,要么以四元数的形式提供(如在小地图(maplet)的头中指定的那样),但不是同时以欧拉角和四元数的形式提供。通过不包含重复的道路信息/数据(例如,在两个不同的坐标系统中的坐标或在两个不同的坐标系统中的方向),保持了小尺寸的地图。在各种实施例中,在每个姿态点距离和/或每个姿态点时间收集姿态点。在一个示例实施例中,姿态点距离为1米。在一个示例实施例中,后点时间为每秒。在一个示例实施例中,在每个点距离和/或每个姿态点时间收集姿态点,这将导致更密集(例如,更多的姿态点)的瞬时收集速率。在一个示例实施例中,单个驾驶会话内空间分离的姿态点的相对位置精度为每100米行程40厘米,或在所有情况下,在一个示例实施例中更好。在各种实施例中,姿态点信息/数据不应以试图重新定位姿态点信息/数据以与现有地图或道路特征(如道路车道标记和/或类似的)匹配的任何方式进行处理。例如,姿态点不应该匹配地图。
图11A显示了路网1102的示例部分和表示车辆5沿路网1102部分行驶的多个姿态点1104。图11B显示了一个与姿态点1104对应的小地图(maplet)的1110部分示例。在示例实施例中,所述姿态点部分1110的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。姿态点部分1110包含一个时间戳字段。例如,与姿态点对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含时间戳字段。时间戳字段包含一个时间戳列表(例如,t1,…tn),每个时间戳对应于捕获、确定和/或类似的对应姿态点的时间。姿态点部分1110包括一个姿态点ECEF字段。例如,与姿态点对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个姿态点ECEF字段。在本例中,姿态点的位置以ECEF坐标提供。因此,姿态点ECEF字段包含ECEF坐标系统中的一个三维姿态点位置列表,该列表指示车辆在每个姿态点1104和/或时间戳(例如,(x1,y1,z1),…(xn,yn,zn)上的位置和/或位置。所述姿态点部分1110还可以包括姿态点大地测量场和姿态点高程场。例如,与姿态点对应的预定义和/或预定的标准化格式可以包括姿态点大地测量场和姿态点仰角场。在一个场景,大地坐标系中提供的姿态点随着海拔,姿态点大地字段将包含二维构成的列表点位置在大地坐标系和姿态点高程领域将包括一系列姿态点的高度高于WGS84椭球(G1762)。在一个示例实施例中,所述姿态点部分1110包括车辆定向欧拉场。例如,与姿态点相对应的预定义和/或预定的标准化格式可以包括车辆方向欧拉场。在本例中,车辆方向的位置以欧拉角提供。因此,车辆方向欧拉场包含一个车辆方向的欧拉角列表,该欧拉角对应于车辆5在每个姿态点1104和/或时间戳(例如,O1,…On)上的方向。所述姿态点部分1110还可以包括车辆方向四元数场。例如,与姿态点相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括车辆方向四元数场。在以四元数提供车辆方向的场景中,车辆方向四元数字段将包含一个四元数列表,指示车辆5在每个姿态点1104和/或时间戳上的方向。
在一个示例实施例中,如果以ECEF坐标提供姿态点,则可以从小地图(maplet)中省略姿态点大地测量场和仰角场,以减小小地图(maplet)的尺寸。类似地,在一个示例实施例中,如果以具有高程的大地坐标提供姿态点,则可以从小地图(maplet)中省略姿态点ECEF字段,以减小小地图(maplet)的大小。同样,在一个示例实施例中,如果所述车辆的方向以欧拉角提供,则可从该小地图(maplet)中省略所述车辆方向四元数场,以减小该小地图(maplet)的尺寸。在一个示例实施例中,如果在四元数中提供了车辆的方向,则可以从小地图中省略车辆的方向欧拉场,以减小小地图的尺寸。在各种实施例中,与姿态点对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图11B中所示字段的各种变体和/或附加项。
示例性的GNSS点部分
在各种实施例中,一个小地图可以包括一个GNSS点部分。将GNSS点部分配置为以GNSS点的形式提供轨迹道路信息/数据。在一个示例实施例中,GNSS点是来自车辆5上的GNSS传感器(29个传感器中的一个)的坐标读数。在一个示例实施例中,GNSS点是来自车辆上最高精度(例如,在GNSS传感器的固有频率处)的坐标读数5。在一个示例实施例中,GNSS点坐标以ECEF坐标或高度高于椭球面的大地坐标提供,但不同时提供。在一个示例实施例中,单个GNSS点的精度要求假设位置(3D)精度因子(PDOP)为4或更少,卫星星座为4或更多,且/或没有多路径。在一个示例实施例中,GNSS ECEF坐标是相对于国际地面参考系定义的(例如,ITRF2014)。
图12A显示了路网1202的一部分示例,以及多个GNSS点1204,表示车辆5沿着路网1202的一部分行驶。图12B显示了一个与GNSS点1204对应的小地图(maplet)的示例GNSS点部分1210。在示例实施例中,GNSS点部分1210的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。GNSS点部分1210包含一个时间戳字段。例如,与GNSS点对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含一个时间戳字段。时间戳字段包含一个时间戳列表(例如,t1,…tn),每个时间戳对应于捕获、确定和/或类似的一个对应的GNSS点的时间。GNSS点部分1210包含一个GNSS点ECEF字段。例如,与GNSS点对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包含一个GNSS点ECEF字段。在本例中,GNSS点的位置以ECEF坐标提供。因此,GNSS点ECEF字段包含ECEF坐标系统中的一个三维GNSS点位置列表,指示车辆在每个GNSS点1204和/或时间戳(例如,(x1,y1,z1),…(xn,yn,zn)上的位置和/或位置)。该GNSS点部分1210可进一步包括GNSS点大地测量场和GNSS点高程场。例如,与GNSS点相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括GNSS点大地测量场和GNSS点高程场。在一个场景,大地坐标系中提供的GNSS点是随着海拔,GNSS点大地字段将包含一系列二维GNSS点位置在大地坐标系和GNSS点高程领域将包括一系列GNSS点的高度高于WGS84椭球(G1762)。在示例实施例中,GNSS点部分1210包括PDOP场、星座计数场、掩模角场、接收机独立交换格式(RINEX)场和/或类似的场。例如,与GNSS点相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括PDOP字段、星座计数字段、掩码角字段、接收机独立交换格式(RINEX)字段和/或类似的字段。PDOP字段包含一个与提供每个GNSS点位置(例如P1、……、Pn)的GNSS测量值对应的PDOP值列表。星座计数字段包含星座内的GNSS卫星数量列表,用于确定每个GNSS点1204(例如,C1,…Cn)的GNSS点位置。掩模角度场包括在确定GNSS点位置时忽略星座内卫星的角度限制。在示例实施例中,掩模角场可以包括与所有GNSS姿态点位置确定相对应的单个角。在示例实施例中,掩模角场可以包括一列角,其中每个角对应于确定相应的GNSS姿态点位置。RINEX是一种原始全球卫星导航系统数据的数据交换格式。在示例实施例中,RINEX字段可以包括指示与GNSS点对应的数据交换格式的字符串。
在一个示例实施例中,如果以ECEF坐标提供GNSS点,则可以从小地图(maplet)中省略GNSS点的大地测量场和高程场,以减小小地图(maplet)的尺寸。类似地,在一个示例实施例中,如果GNSS点以具有高程的大地坐标提供,则可以从小地图(maplet)中省略GNSS点ECEF字段,以减小小地图(maplet)的大小。在各种实施例中,与GNSS点对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图12B中所示字段的各种变体和/或附加项。
示例符号面部分
在各种实施例中,一小地图可包括符号面部分。举个例子,如果一辆车装置20识别一个或多个观测的多传感器数据流相关的观测类标志的表面,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个表面部分小地图(maplet)迹象。例如,在一个实施例中,对于与观测类符号面相关联的一个或多个已识别的观测,一个小地图(maplet)包含一个符号面部分。在一个示例实施例中,一个小地图包括一个识别面部分,该识别面部分包括在多传感器数据流中识别的并与识别面观测类相关联的一个或多个观测的每个道路信息/数据。在各种实施例中,标志面是位于路面上方的标志特征,包括安装在道路两侧的立柱或杆子上的标志,以及安装在路面上方脚手架上的矩形标志板。
图13A显示了一个示例符号表面1302的前视图,图13C显示了一个示例符号表面1302的俯视图,它恰好是停止符号。应该理解,与观测类标志表面相关的观测可能是停止标志、让路标志、限速标志、信息标志、出口标志、路名标志和/或其他类型的标志表面。示例标志面临1302中心点1304,高度H和宽度W。表面1306例标志面前13021308的法向量,是在一个角度α对参考方向1320(例如,北)。
图13B提供了一个与示例符号表面1302对应的小地图(maplet)的示例符号表面部分1310。在示例实施例中,所述符号面部分1310的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。识别面部分1310可以包括识别识别字段。例如,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括符号id字段。在一个示例实施例中,符号id字段的值是真实世界符号的唯一识别符。在一个示例实施例中,符号id用于任何单个现实世界符号意外返回多个观测值的情况。例如,识别id可以惟一地识别道路网络和/或数字地图中的真实世界识别。例如,识别面部分1310可以包括识别中心点字段。例如,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括符号中心点字段。在一个示例实施例中,符号中心点场的值是提供中心点1304位置的三维向量。例如,符号面部分1310可能包含符号类型字段。例如,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括符号类型字段。在一个示例实施例中,符号类型字段的值是与符号面对应的类型。例如,在图示的实施例中,与标志面1302对应的类型为停止标志。各种符号类型可在各种实施例中定义。在示例实施例中,符号表面部分1310可以包括时间戳字段。例如,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括时间戳字段。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳(例如,ts),该事件的主体框架坐标系统实例用于引用符号的空间坐标。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系统实例用于确定中心点1304的坐标。在一个示例实施例中,所述标志面部分1310可包括取向场。例如,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括方向字段。例如,方向字段的值可能是角度(如α),其在标志面1302的前表面1306的法向量1308和参考方向1320之间。
在示例实施例中,识别面部分1310可以包括配置为描述识别面大小的高度字段、宽度字段和/或其他字段。例如,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括配置为描述符号面大小的高度字段、宽度字段和/或其他字段。例如,高度字段的值可以是符号面高度H,宽度字段的值可以是符号面宽度W。在示例实施例中,识别面部分1310可包括用于描述识别面外观的形状字段、颜色字段和/或其他字段。例如,与观测类符号表面相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括形状字段、颜色字段和/或其他配置为描述符号表面外观的字段。例如,形状字段的值可以描述符号面的形状(例如,正方形、长方形、三角形、圆形、八边形和/或类似的形状)。例如,颜色字段的值可以描述符号的背景颜色和/或主导颜色。在各种实施例中,与观测类符号面对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图13B中所示字段的各种变体和/或附加项。
示范性道路标志部分
在各种实施例中,小地图可包括道路标志部分。举个例子,如果一辆车装置20多传感器数据流中识别一个或多个观测与观测类相关联的道路标志、道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个路标小地图(maplet)的部分。例如,在一个实施例中,对于与观测类道路标记相关联的一个或多个已识别的观测,一个小地图包括一个道路标记部分。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)包括一个道路标记部分,该部分包括在多传感器数据流中识别的并与道路标记观测类相关的每个或多个观测值的道路信息/数据。在各种实施例中,道路标记是涂在道路表面上的标志和其他标记。道路标记可以包括左箭头、右箭头、前箭头、停车横杆、十字横杆等。道路标志通常是白色的,但也有不同的颜色。
图14A举例说明了1400路面上的1402号路标。道路标线1402是一个右转箭头,它的边界是多边形1404。在举例说明的实施例中,边界多边形1404是一个边界矩形。边界多边形1404由1400路面上的二维顶点点(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)定义。
图14B提供了一个与示例道路标记1402相对应的小地图(maplet)的示例道路标记部分1410。在示例实施例中,所述道路标线部分1410的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。道路标志部分1410可包括道路标志识别字段。例如,与观测类道路标记对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括道路标记id字段。在一个示例实施例中,道路识别id字段的值是现实世界道路识别的唯一识别符。在一个示例实施例中,如果任何单个现实世界的道路标记意外返回多个观测值,则使用该道路标记id。例如,道路识别id可以在道路网络和/或数字地图中唯一地识别现实世界的道路识别。在一个示例实施例中,所述道路标记部分1410可以包括时间戳字段。例如,与观测类道路标记对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含时间戳字段。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳(例如ts),该事件的主体框架坐标系统实例用于引用道路标记的空间坐标。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系统实例用于确定定义边界多边形1404的顶点的坐标。在一个示例实施例中,所述道路标记部分1410可以包括边界多边形字段。例如,与观测类道路标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个边界多边形字段。例如,边界多边形字段的值可以是一些顶点(例如,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)),这些点表示一个边界为1402路的多边形的顶点的位置。在一个示例实施例中,边界多边形为矩形。在一个示例实施例中,边界多边形1404大到足以约束(例如,包含)整个道路标线1402。在一个示例实施例中,边界多边形1404是一个特定顺序(例如,顶点数和/或边数)的最小多边形,它以道路标记1402为界。在各种实施例中,顶点可提供为二维或三维点。在一个示例实施例中,所述道路标线部分1410可以包括协方差矩阵字段。例如,与观测类路标相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括协方差矩阵字段。例如,协方差矩阵字段的值可以是定义边界多边形1404的顶点坐标的协方差矩阵。顶点对应的协方差矩阵是一个矩阵,其在i,j位置的元素是一个顶点坐标的第i个元素和第j个元素的协方差。在一个示例实施例中,协方差矩阵是一个3×3矩阵。例如,道路标志部分1410可以包括道路标志类型字段。例如,与观测类道路标志相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括道路标志类型字段。在示例实施例中,所述道路标志类型字段的值为与所述道路标志对应的类型。例如,在图示的实施例中,与道路标志1402对应的类型是右转箭头。各种符号类型可以在各种实施例中定义(例如,右转箭头、左转箭头、停止线、向前箭头、交叉行走,和/或类似的)。在一个示例实施例中,所述道路标志部分1410可以包括一个颜色字段。例如,与观测类道路标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个颜色字段。例如,颜色字段的值可以描述道路标记的主导颜色。在各种实施例中,与观测类路标对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图14B中所示字段的各种变体和/或附加项。
典型的杆状物体部分
在各种实施例中,一小地图可包括杆状物体部分。举个例子,如果一辆车装置20识别一个或多个观测的多传感器数据流与杆状物体的观测类相关联,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个杆状小地图(maplet)对象部分。例如,在一个实施例中,对于与观测类杆状对象相关联的一个或多个已识别的观测,一个小地图(maplet)包含一个杆状对象部分。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)包括一个类似于杆状物体的部分,该部分包括在多传感器数据流中识别的、与类似于杆状物体观测类相关联的每个或多个观测数据的道路信息/数据。在各种实施例中,杆状对象是特征或杆状对象,例如用于安装路边标志的柱子、路灯杆、公用事业杆、用于安装交通灯的杆,和/或诸如此类。在各种实施例中,杆状物体的高度等于或大于预定的最小高度。在一个示例实施例中,预定义的最小高度为50厘米。在各种实施例中,极状物体与其他极状物体之间存在至少最小的分离距离。在示例实施例中,最小分离距离为50厘米。在一个示例实施例中,一个柱体的柱体部分包括一个柱体的两个或更多参考点,每个参考点具有相应的直径。在一个示例实施例中,小地图的杆状物体部分可以仅包括该杆状物体的一个参考点和相应的直径。在各种实施例中,杆状物体的直径等于或大于直径阈值。各种杆状物体可能有反射器和/或反射点安装在其上。在各种实施例中,窄杆状物体(例如,直径小于杆状物体的阈值直径的杆状物体)可能有一个或多个反射器和/或安装在其上的反射点。然后可以报告窄杆状物体的属性,这些属性与安装在窄杆状物体上的反射器和/或反射点的反射功能有关。
图15A演示了一个沿着1500路的类似杆状对象1502的示例。杆状物1502为上点1504下点1506的路灯灯杆。反射器1508被安装到极状物体1502上。
图15B提供了一个与示例的类杆对象1502对应的小地图(maplet)的类杆对象部分1510。在示例实施例中,类杆对象部分1510的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。类极对象部分1510可以包含类极对象id(PLO id)字段。例如,与观测类类极点对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含一个PLO ID字段。在一个示例实施例中,PLO ID字段的值是现实世界中类极点对象的唯一识别符。在一个示例实施例中,PLO ID用于任何单个现实世界中的类极点对象意外返回多个观测的情况。例如,PLO ID可以在道路网络和/或数字地图中唯一地识别现实世界中的类似极点的对象。在示例实施例中,类似杆的对象部分1510可以包括时间戳字段。例如,与观测类类极点对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含一个时间戳字段。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳(例如ts),该事件的主体框架坐标系统实例用于引用类极点对象的空间坐标。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳他的身体框架坐标系统实例被用来确定上点的坐标1504和1502杆状物体的直径在1504上点,降低点1506和1502杆状物体的直径1506较低的点,为1508反射器和反射器坐标。在示例实施例中,所述杆状物体部分1510可包括上点场和上直径场。例如,与观测类杆状对象相对应的预定义和/或预定的标准化格式可以包括上点场和上直径场。例如,上点字段的值可以是上点1504的坐标,它是位于或接近极类对象1502的顶点(例如,上点1504)。例如,上面的点1504可能是位于传感器29的视场范围内的杆状物体的一部分顶部的一个点。上直径场的值可以是对杆状物体在上点的直径和/或边界圆在上点1504的直径的估计。例如,一个边界圆可能是最小的圆,它在一个特定的点上围绕着整个类极点的对象。例如,车载装置20可以根据观测结果,估算出杆状物体在上点处的边界圆直径。在示例实施例中,所述杆状物体部分1510可以包括较低的点场和较低的直径场。例如,与观测类杆状对象相对应的预定义和/或预定的标准化格式可以包括较低的点场和较低的直径场。例如,下点字段的值可以是下点1506的坐标,下点1506是位于或接近极类对象1502的底部的一个点(例如,下点1506)。例如,较低的点1506可能是位于传感器29的视场范围内的杆状物体的一部分底部的一个点。下直径场的值可以是下点处类杆物体直径的估计值,也可以是下点1506处类杆物体边界圆的直径的估计值。例如,车载装置20可以根据观测结果,在较低的点估算杆状物体的边界圆直径。在示例实施例中,类似杆的对象部分1510可以包括协方差矩阵字段。例如,与观测类类杆对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包含协方差矩阵字段。例如,协方差矩阵字段的值可以是上下点1504、1506坐标的协方差矩阵。与上下点1504、1506坐标对应的协方差矩阵,其在i、j位置的元素为上下点1504、1506坐标的第i个元素和第j个元素的协方差。在一个示例实施例中,协方差矩阵是一个3×3矩阵。在示例实施例中,所述杆状物体部分1510可包括直径精度场。例如,与观测类杆状对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括直径精度字段。例如,直径精度字段的值可以是上、下直径字段中提供的上、下直径的估计精度。在示例实施例中,所述杆状物体部分1510可包括颜色场。例如,与观测类类杆对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包含一个颜色字段。例如,颜色字段的值可以描述杆状对象的主导颜色。
在各种实施例中,杆状物体部分1510可包括一个或多个与安装在杆状物体上的反射器和/或反射点有关的场。例如,极状物体部分1510可以包括一个反射率场。例如,与观测类杆状物体相对应的预定义和/或预定的标准化格式可以包括反射率场。例如,反射率场的值可以提供杆状物体的反射率(例如,对杆状物体反射和/或反射率的度量)。例如,类似杆的物体部分1510可以包括一个反射器坐标场。例如,与观测类杆状对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括反射器坐标字段。例如,反射器坐标字段的值可以是安装到类杆对象上的任何反射器1508的坐标列表。在示例实施例中,所述杆状对象部分1510可包括反射器协方差矩阵场。例如,与观测类杆状对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括反射器协方差矩阵字段。例如,反射器协方差矩阵场的值可以是安装在极体1502上的坐标反射器1508的协方差矩阵。对应于安装在杆状物体上的反射器1508坐标的反射器协方差矩阵是一个矩阵,其在i,j位置的元素是安装在杆状物体上的反射器位置坐标的第i和第j个元素的协方差。在一个示例实施例中,协方差矩阵是一个3×3矩阵。在各种实施例中,与观测类类极点对象相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包括图15B中所示的字段的各种变体和/或附加项。
示范性建筑标志部分
在各种实施例中,小地图可包括结构标记部分。举个例子,如果一辆车装置20多传感器数据流中识别一个或多个观测与观测类相关联的建筑标志,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个建筑小地图(maplet)标记部分。例如,在一个实施例中,对于与观测类构造标记相关联的一个或多个观测,一个小地图(maplet)包含一个构造标记部分。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)包括一个施工标记部分,该部分包括在多传感器数据流中识别的、与施工标记观测类相关的每个或多个观测值的道路信息/数据。在各种实施例中,建筑标记是诸如圆锥、桶、描绘器和/或诸如此类的特征。
图16A举例说明了位于1600公路沿线的建筑标记1602。建筑标记1604有一个锚点。锚点是位于建筑标志顶部中间的点。例如,对于圆锥,锚点是圆锥的最顶端,而对于桶,锚点是桶顶部的中间。
图16B提供了一个与示例构建对象1602对应的小地图(maplet)的示例构建标记部分1610。在示例实施例中,所述建筑标记部分1610的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。该构造标记部分1610可包括构造标记id字段。例如,与观测类构造标记对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括构造标记id字段。在一个示例实施例中,构造标记id字段的值是现实世界构造标记的唯一识别符。在一个示例实施例中,如果任何单个现实世界的施工标记意外返回多个观测,则使用该施工标记id。例如,建筑识别id可以唯一地识别道路网络和/或数字地图中的真实世界建筑识别。在示例实施例中,构造标记部分1610可以包括时间戳字段。例如,与观测类构造标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含一个时间戳字段。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳(例如,ts),该事件的主体框架坐标系统实例用于引用构造标记的空间坐标。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系统实例用于确定锚点1604的坐标。在一个示例实施例中,所述建筑标记部分1610可以包括锚点场。例如,与观测类构造标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括锚点字段。例如,锚点字段的值可能是锚点1604的坐标。在示例实施例中,构造标记部分1610可以包括协方差矩阵字段。例如,与观测类构造标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括协方差矩阵字段。例如,协方差矩阵字段的值可以是锚点1604坐标的协方差矩阵。锚点1604坐标对应的协方差矩阵,其在i,j位置的元素为锚点1604坐标第i个元素与第j个元素的协方差。在一个示例实施例中,所述建筑标记部分1610可以包括颜色字段。例如,与观测类构造标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个颜色字段。例如,颜色字段的值可以描述建筑标记的主色。在一个示例实施例中,构造标记部分1610可以包括一个类型字段。例如,与观测类构造标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括类型字段。例如,类型字段的值可以是构造标记的类型(例如,圆锥、桶形、轮廓器和/或类似的类型)。在各种实施例中,与观测类构造标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图16B中所示字段的各种变体和/或附加项。
交通灯示范部分
在各种实施例中,小地图可包括交通信号部分。例如,如果车辆装置20多传感器数据流中识别一个或多个观测与观测类相关的交通信号,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个小地图(maplet)交通信号部分。例如,在一个实施例中,对于与观测类交通信号相关联的一个或多个已识别的观测,一个小地图包括一个交通信号部分。在一个示例实施例中,一个小地图包括一个交通信号部分,该部分包括与该交通信号观测类相关联的观测中识别的一个或多个观测的每个道路信息/数据。在各种实施例中,交通信号是与道路网络相关联并包含信号灯的物理的、真实的世界对象。灯光可以垂直排列,水平排列,也可以混合排列。交通信号控制车辆的走走停停。在一个示例实施例中,有轨电车信号;隧道、收费建筑物和/或类似设施的行车情况信号;步行、单车和/或类似的行人标志不属于交通标志。
图17A举例说明了1702交通信号。交通信号1702以边界多边形1704为界。例如,边界多边形1704是一个边界矩形。在一个示例实施例中,边界多边形1704大到足以绑定(例如,包含)整个交通信号1702。在一个示例实施例中,边界多边形14704是限定交通信号1702的特定顺序(例如,顶点数和/或边数)的最小多边形。为了清晰起见,图17A显示了边界多边形1704略大于交通信号1702。在各种实施例中,边界多边形1704是与交通信号1702的1706面定义在同一平面上的二维多边形。边界多边形1704由位于边界多边形顶点上的顶点(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),和(x4,y4,z4)定义。
图17B提供了一个与示例交通信号1702对应的小地图(maplet)的示例交通信号部分1710。在示例实施例中,交通信号部分1710的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。交通信号部分1710可包括交通信号id字段。例如,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括交通信号id字段。在一个示例实施例中,交通信号id字段的值是现实世界交通信号的唯一识别符。在一个示例实施例中,如果任何单个真实世界交通信号意外返回多个观测,则使用该交通信号id。例如,一般来说,一个小地图应该只包含一个小地图部分和/或道路信息/数据,用于一个观测真实世界物体的实例。例如,交通信号id可以在道路网络和/或数字地图中唯一地识别真实世界的交通信号。在示例实施例中,交通信号部分1710可以包括时间戳字段。例如,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可能包含时间戳字段。例如,时间戳字段的值(例如ts)可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系统实例用于确定定义边界多边形1704的顶点的坐标。在一个示例实施例中,交通信号部分1710可以包括一个边界多边形域。例如,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个边界多边形字段。例如,边界多边形字段的值可以是一些顶点(例如x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4)),这些点表示一个多边形的顶点的位置,这些顶点的边界是交通信号1702。在一个示例实施例中,边界多边形为矩形(例如,一个四阶正多边形)。在各种实施例中,顶点可提供为二维或三维点。在示例实施例中,交通信号部分1710可以包括协方差矩阵字段。例如,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括协方差矩阵字段。例如,协方差矩阵字段的值可以是定义边界多边形1704的顶点坐标的协方差矩阵。顶点对应的协方差矩阵是一个矩阵,其在i,j位置的元素是一个顶点坐标的第i个元素和第j个元素的协方差。在一个示例实施例中,协方差矩阵是一个3×3矩阵。
交通信号部分1710可包括水平层数字段和/或垂直层数字段。例如,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括水平层数字段和/或垂直层数字段。在一个示例实施例中,水平方向的灯光的水平层数字段的值是灯光的层数(例如,灯光的列数)。在一个示例实施例中,垂直层数字段的值是垂直方向灯的层数(例如,行数)。例如,示例交通信号1702是一个垂直方向的灯,因此水平的层数字段没有被填充,而垂直的层数字段用值3填充,因为示例交通信号有三排灯。交通信号部分1710可以包括水平层光计数字段和/或垂直层光计数字段。例如,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括水平层光计数字段和/或垂直层光计数字段。在一个示例实施例中,水平层光计数的值是一个列表和/或数组,其条目与交通信号的水平层数相同。每个条目表示对应水平层中有多少个灯。示例交通信号1702不是一个水平方向的灯,因此在示例实施例中,水平方向的光计数字段的值为0。在一个示例实施例中,垂直层光计数的值是一个列表和/或数组,其条目与交通信号的垂直层数相同。每个条目表示对应垂直层中有多少盏灯。示例交通信号1702有三层垂直的灯,底层有两个灯,中间层有两个灯,顶层有一个灯。垂直层灯计数的值反映了1702号交通信号样本中灯的这种配置。在各种实施例中,与观测类交通信号相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图17B中所示字段的各种变体和/或附加项。
示例性的驾驶表面边缘部分
在各种实施例中,小地图可包括驾驶表面边缘部分。举个例子,如果一辆车装置20识别一个或多个在多传感器观测数据流相关的观测类表面边开车,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个表面边缘部分小地图(maplet)开车。例如,在一个实施例中,对于与观测类驾驶表面边缘相关联的一个或多个已识别的观测,一个小地图包括驾驶表面边缘部分。在一个示例实施例中,一个小地图包括一个驾驶表面边缘部分,该部分包括在多传感器数据流中识别的、与驾驶表面边缘观测类相关的每个或多个观测的道路信息/数据。在各种实施例中,驾驶面边缘是提供该部分路网的驾驶面的路面的边缘。在各种实施例中,驾驶面边缘是路线道的边缘,在该路线道附近的路线道表面过渡到与驾驶面不同的材料。例如,对于一个铺装的驾驶表面,一个驾驶表面边缘是道路的边缘,在那里铺装的表面过渡到灰尘,砾石,或其他非铺装材料。在各种情况下,驾驶表面边缘可能会有些粗糙和不清晰。在各种实施例中,传动面边缘被定义为从传动面(如铺路面)到不同材料表面(如非铺路面,如灰尘、砾石、草地和/或类似物)的“逐级”过渡。在示例实施例中,驾驶表面边缘采样点坐标的测量速率是预定的和/或预定的空间采样速率。在示例实施例中,预定的和/或预定的空间采样率为每米一个采样点。
图18A举例说明位于1800路边的1802号行车路面。在图示的实施例中,驾驶面边缘1802是肩部边缘1806。采样点1804A、1804B位于观测到的驾驶面边缘1802处。
图18B提供了一个与示例驾驶表面边缘1802相对应的小地图(maplet)的示例驾驶表面边缘部分1810。在示例实施例中,驾驶表面边缘部分1810的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。驾驶表面边缘部分1810可以包括时间戳字段。例如,与观测类驾驶表面边缘相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括时间戳字段。例如,时间戳字段的值可以是传感器捕获事件的时间戳(例如,t1,…tn)的列表和/或数组,其主体框架坐标系统实例用于沿着驾驶面边缘的空间坐标引用相应的采样点。例如,时间戳字段的第i个值可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系统实例用于确定第i个采样点1804的坐标。在示例实施例中,驾驶表面边缘部分1810可以包括取样点场。例如,与对象驾驶表面边缘相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括采样点字段。例如,样本点字段的值可以是样本点1804(例如,1804A,1804B)坐标的列表或数组。每个采样点都位于观测中检测到和/或识别到的驾驶面边缘上。驾驶面边缘采样点按预定和/或预定的空间采样率间隔定位。例如,在一个示例实施例中,驾驶面边缘采样点可以位于沿着驾驶面边缘的间隔1米的位置。在一个示例实施例中,驾驶表面边缘部分1810可以包括驾驶表面边缘相对位置场。例如,与对象驾驶表面边缘相对应的预定义和/或预定的标准化格式可以包括驾驶表面边缘相对位置字段。例如,驾驶面边缘相对位置场的值可以表示驾驶面边缘相对于车辆5的位置。例如,在一个示例实施例中,所述驾驶面边缘相对位置场的值为左或右。在各种实施例中,与观测类驾驶表面边缘相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图18B中所示字段的各种变化和/或添加。
典型的路旁屏障部分
在各种实施例中,一小地图可包括路边障壁部分。举个例子,如果一辆车装置20多传感器数据流中识别一个或多个观测路边的观测类相关障碍,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个路边屏障小地图(maplet)的一部分。例如,在一个实施例中,对于与观测级路边屏障相关联的一个或多个已识别的观测,一个小地图包括一个路边屏障部分。在一个示例实施例中,一个小地图(maplet)包括一个路边屏障部分,该部分包括在多传感器数据流中识别的一个或多个与路边屏障观测类相关的观测的每个道路信息/数据。在各种实施例中,路边护栏被定义为护栏、路堤、路墙以及位于道路外沿的类似连续固体边界。在示例实施例中,路边栏物的高度至少高于路面的最小高度。在一个示例实施例中,最小高度为50厘米。在一个示例实施例中,路边栏物包括一组紧密间隔的极像物体(例如,一组极像物体之间的距离小于极像物体之间的最小间隔距离)。
在一个示例实施例中,驾驶表面边缘采样点坐标的测量速率是沿着路边栏物长度的预定和/或预定的空间采样速率。在示例实施例中,预定的和/或预定的空间采样率为每米一个采样点。在一个示例实施例中,如果车辆的5个传感器29可以看到上边缘,则沿着路边屏障的上边缘收集采样点。如果传感器29看不到路边栏物的上沿,则可在传感器29可见的路边栏物的最高点收集采样点。对于高于0.5米(例如,50厘米)的路边栏物,在示例实施例中,优选以垂直采样率收集多个采样点的平行折线。例如,垂直采样率可以是每0.5米路边栏物高度一个采样点。在示例实施例,如果它是不可能收集采样点在多个垂直位置沿着路边势垒的高度,它足以收集采样点沿顶端的折线路边的障碍(例如,沿着路边的顶面屏障或路边的顶端部分的障碍可见传感器29)。在各种实施例中,当路边栏物的高度从小于最小高度(例如,高度0.5米)过渡到大于最小高度时,收集样本点。例如,样本点可选在路边屏障的起点(例如,当路边屏障达到最低高度时)。在各种实施例中,当路边栏物的高度从大于最小高度(例如0.5米)过渡到小于最小高度时,收集样本点。例如,样本点可选在路边屏障的末端(例如,当路边屏障低于最低高度时)。
图19A举例说明1902位于1900公路边缘的路边护栏。在图示的实施例中,1902的路边护栏位于1906的肩外侧。样本点1904A、1904B位于1902路边护栏的上沿和/或折线上。
图19B提供了一个与1902的示例路边屏障相对应的1910的一个小地图(maplet)示例路边屏障部分。在示例实施例中,1910路边栏物部分的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。所述的路边栏物部分1910可包括路边栏物识别字段。例如,与观测级路边栏相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括路边栏id字段。在一个示例实施例中,路边屏障id字段的值是现实世界中路边屏障的唯一识别符。在一个示例实施例中,如果任何单个现实世界的路边屏障意外返回多个观测,则使用路边屏障id。例如,一般来说,一个小地图应该只包含一个小地图部分和/或道路信息/数据,用于一个观测真实世界物体的实例。例如,路边路障id可以在道路网络和/或数字地图中唯一地识别真实世界的路边路障。1910的路边栏物部分可包括一个时间戳字段。例如,与观测类路旁屏障相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括时间戳字段。例如,时间戳字段的值可以是传感器捕获事件的时间戳(例如,t1,…tn)的列表和/或数组,其主体框架坐标系统实例用于沿着驾驶面边缘的空间坐标引用相应的采样点。例如,时间戳字段的第i个值可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系实例用于确定1904第i个采样点的坐标。在一个示例实施例中,所述路边栏物部分1910可包括取样点场。例如,与路边栏物相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括采样点字段。例如,采样点字段的值可以是1904采样点坐标的列表或数组(例如,1904A,1904B)。每个采样点都位于观测中探测到和/或识别到的路边栏物的折线(和/或顶部可见表面)上。路边屏障采样点按预定和/或预定的空间采样率间隔设置。例如,在一个示例实施例中,可以沿着路边屏障的长度以一米的间隔设置路边屏障采样点。在示例实施例中,样本点包括路边障壁的起点和/或路边障壁的终点,前提是路边障壁的起点或终点在/沿以小地图(maplet)表示的轨迹段内。在示例实施例中,采样点根据垂直采样率位于垂直间隔上。在一个示例实施例中,所述路边栏物部分1910可以包括一个类型字段。例如,与观测级路边屏障相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括类型字段。例如,type字段的值可能指示与1902的路边屏障相对应的类型。例如,在一个示例实施例中,类型字段的值可以是护栏、泽西障壁、路缘、墙、栅栏、未知和/或类似的。在各种实施例中,与观测级路边屏障相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图19B所示字段的各种变体和/或附加项。
示范性车道标志部分
在各种实施例中,一小地图可包括车道标记部分。举个例子,如果一辆车装置20识别一个或多个观测的多传感器数据流相关的观测类的车道标志,道路信息/数据对应一个或多个观测可能会提供一个或多个车道标记小地图(maplet)的部分。例如,在一个实施例中,对于与观测类车道标记相关的一个或多个已识别的观测,一个小地图包含一个车道标记部分。在一个示例实施例中,一个小地图包括一个路边栏物部分,该部分包括在多传感器数据流中识别的一个或多个与车道标记观测类相关联的观测的每个观测的道路信息/数据。在各种实施例中,车道标记是表示路网中车道边界的道路表面标记。车道标记可以是实线或虚线。样点可沿标线长度取。例如,一个样本点是位于车道标记线的横向边界内的一个点。如果一个车道标记是双线车道标记的一部分,则在两个车道标记线上收集采样点,在一个示例实施例中。在各种实施例中,小地图可包含紧靠车辆右侧和紧靠车辆左侧的车道标记的道路信息/数据5。例如,小地图可能包含道路信息/数据,用于确定车辆行驶的车道的路面位置的车道标记。在一个示例实施例中,与其他车道标记相对应的道路信息/数据可以由小地图(maplet)提供(例如,与车辆5行驶的车道以外的另一个车道相对应的车道标记)。在示例实施例中,沿实线标记线的车道标记采样点坐标的测量率是沿车道标记线长度的预定和/或预定的空间采样率。在示例实施例中,预定的和/或预定的空间采样率为每米一个采样点。在一个示例实施例中,当车道标记为虚线时,为虚线车道标记线的每个虚线元素的起点和/或终点收集一个采样点。
图20A举例说明了虚线车道标记线2002和实线车道标记线2006。样本点2004A、2004B、2004C、2004D、2004E、2004F、2004G分别位于虚线标记线2002的虚线元素的起点和终点。采样点2008A、2008B、2008C、2008D、2008E位于实线标记线2006上,并按照预定的和/或预定的空间采样率进行间隔。
图20B提供了一个与2002车道标记示例相对应的小地图(maplet)的2010车道标记示例部分。在示例实施例中,2010车道标记部分的数据格式是预定义和/或预定的标准化格式。2010的车道标记部分可以包括一个线id字段。例如,与观测类车道标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个行id字段。在一个示例实施例中,线id字段的值是现实世界中车道标记线的唯一识别符。在一个示例实施例中,如果任何单个现实世界中的车道标记线意外返回多个观测值,则使用线id。例如,一般来说,一个小地图应该只包含一个小地图部分和/或道路信息/数据,用于一个观测真实世界物体的实例。例如,线id可以唯一地识别道路网络和/或数字地图中的现实世界车道标记线。例如,lane id可用于将同一物理lane标记线上的样点分组为逻辑集。在一个示例实施例中,当一个持续跟踪的车道标记线拆分为多个单独的车道标记线时,将从拆分点开始为每个单独的车道标记线分配多个新的惟一的线id。相反,在一个示例实施例中,当多个单独的跟踪的车道标记线合并为一个单独的车道标记线时,将从合并点开始为该单独的单独的车道标记线分配一个新的唯一的线id。在一个示例实施例中,当车道标记线作为成对的双车道标记时(例如,双车道标记线),在每个车道标记线上收集的采样点将具有各自独立的线id。
2010的车道标记部分可以包括一个时间戳字段。例如,与观测类路线标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括时间戳字段。例如,时间戳字段的值可能是传感器捕获事件的时间戳(例如,t1,…tn)的列表和/或数组,其主体框架坐标系统实例用于引用车道标记线的空间坐标上的对应采样点。例如,时间戳字段的第i个值可能是传感器捕获事件的时间戳,该事件的主体框架坐标系统实例用于确定2004第i个采样点的坐标。在示例实施例中,2010车道标记部分可包括样本点字段。例如,与对象路线标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个样本点字段。例如,样本点字段的值可以是2004样本点坐标的一个列表或数组(例如,2004A,2004B,…2004G)。每一个采样点都位于观测中检测到的和/或识别出的相应的车道标线上(例如,在横向范围内)。对于实线车道标记线,或者对于虚线车道标记线的虚线元素的开始点和/或结束点,按照预定的和/或预定的空间采样率间隔设置车道标记采样点;对于虚线车道标记线,设置在虚线车道标记线的虚线元素的开始点和/或结束点。例如,在一个示例实施例中,车道标记样点可以沿着2006实线车道标记线的长度间隔1米。在示例实施例中,采样点可以位于虚线车道标记线2002的虚线元素的开始和/或结束处。在示例实施例中,2010车道标记部分可包括标记宽度字段。例如,与观测类车道标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括标记宽度字段。在一个示例实施例中,标记宽度字段的值表示与路网中相应行车道上的交通流方向横向和/或垂直方向上的车道标记线的宽度。在示例实施例中,2010车道标记部分可包括标记分离字段。例如,与观测类车道标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括标记分隔字段。在一个示例实施例中,标记分离字段的值指示两个逻辑上成对的双车道标记之间的分离。例如,对于双式车道标记,标记分离字段的值可以是两个逻辑上成对的车道标记的相邻内边缘之间的距离,在一个示例实施例中。在示例实施例中,2010车道标记部分可包括样式字段和类型字段。例如,与观测类路线标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括样式字段和类型字段。在一个示例实施例中,样式字段的值指示车道标记线是实线标记线还是虚线标记线。在一个示例实施例中,类型字段的值指示车道标记线是单车道标记线还是双车道标记线(例如,逻辑上与相邻车道标记线成对的车道标记线)。在示例实施例中,2010车道标记部分可包括材料场和颜色场。例如,与观测类车道标记相对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可以包括一个材料字段和一个颜色字段。在一个示例实施例中,该材料字段的值指示用于制造车道标记线的材料。例如,在各种实施例中,材料场的值可以是油漆的、机械的(例如,伯特点),或两者兼而有之。在一个示例实施例中,颜色字段的值指示车道标记线的颜色(例如,白色、黄色、橙色和/或类似的颜色)。在各种实施例中,与观测类车道标记对应的预定义和/或预先确定的标准化格式可包括图20B中所示字段的各种变体和/或附加项。
技术优势
准确的地图信息/数据对于自动驾驶和自动驾驶汽车的正常运行非常重要。然而,道路网不是静态的。各种实施方式本发明提供的方法,装置,系统,计算机程序产品,和/或提供数字地图是正确的,准确的,和最新的数字地图是一种有效的工具来执行导航功能,使导航的一个自治的道路网络,自动驾驶汽车,一个先进的司机援助系统(ADAS),和/或人类操作员。本发明的各种实施例为传输足够和足够丰富的道路信息/数据以维护和更新数字地图的技术问题提供了技术解决方案,同时不压倒传输道路信息/数据的有限带宽网络。的各种实施方式本发明的技术问题提供技术解决方案使用传感器信息/数据被多元化的汽车有各种各样的(可能是专有的)传感器配置上建立一个连贯的,有条理的,道路网络的精确表示(例如,数字地图)。在各种实施例中,通过提供以预定的/预定义的、标准化的数据格式(使用预定的/预定义的)提供道路信息/数据的小地图(maplet),以及相应的方法、装置、系统和/或计算机程序产品,小地图(maplet)以及相应的方法、装置、系统和/或计算机程序产品为这些技术问题提供了技术解决方案。标准化的数据模型和配置是一个高效的信息/数据包,从而降低道路信息/数据通信所需的带宽,这样道路信息/数据可以自动、高效、及时的提供的车辆装置20到网络装置10用于维护和更新的数字地图。通过让车辆装置20准备和提供小地图(maplet),与车辆装置20传输创建小地图(maplet)所需的原始传感器信息/数据相比,使用的带宽要少得多。通过处理车辆5上的原始传感器信息/数据(例如,通过车辆装置20),网络装置10可能不需要知道提供小地图(maplet)的各种车辆上传感器配置(可能是专有的)的详细信息。通过以预定/预定义的标准化格式提供小地图(maplet),可以最小化和/或减少小地图(maplet)的大小,因为预定/预定义的标准化格式可以防止传输多余的内容。此外,预定的/预定义的标准化格式允许网络装置10有效地合并由多个车辆提供的多个小地图(maplet),验证地图信息/数据,和/或生成地图更新,以便可以维护数字地图。例如,有效的预定/预定义的标准化格式使网络装置10(在各种实施例中)能够根据道路网络中的变化在近实时或实时地更新数字地图。
本发明的各种实施例提供了用于更新数字地图的网络装置10的道路网络中由车辆装置20检测到的变化的有效通信。例如,关于网络变更的信息/数据可以封装在一个小地图(maplet)中,该小地图(maplet)被配置为一个高效的信息/数据分组,从而减少向道路网络传递有关变更的信息/数据所需的带宽。因此,本发明的各种实施例提供了克服能够向数字地图提供准确和及时更新这一技术挑战的方法。然后,车辆装置可使用该数字地图执行各种导航功能。因此,各种实施例提供了对导航技术的改进,提供了在执行导航功能时为车辆装置(例如,导航装置、ADAS、自主车辆和/或类似物)使用的数字地图的有效和准确更新。
III.例子装置
网络装置,车辆装置20,和/或中间装置30可以示例实施例体现或与各种计算装置包括,例如,一个导航系统包括车载导航系统、车辆控制系统,个人导航装置(PND)或便携式导航装置,一个高级驾驶员辅助系统(ADAS),全球导航卫星系统(GNSS),移动电话,移动电话,一种个人数字助理(PDA)、手表、照相机、计算机和/或其他能执行与导航有关的功能的装置,如数字路由和地图显示。此外或者网络装置10、车辆装置20日和/或中间装置30可能体现在其他类型的计算装置,如服务器、个人计算机、计算机工作站,一台笔记本电脑,网络计算装置或类似的多元性,配置更新一个或多个地图,分析探测点的路线规划或其他目的。在示例实施例中,车辆装置20是车辆5或移动装置上的车载导航系统,网络装置10是服务器,中间装置30是服务器。在这方面,图2A描述了一个示例网络装置10,图2B描述了一个示例车辆装置20,图2C描述了一个示例中间装置30,该中间装置可以由各种计算装置包括上述所述的计算装置来体现。如图所示,示例实施例的网络装置10可以包括、可以与处理器12和存储器装置14相关联或以其他方式与处理器12和存储器装置14通信,还可以包括通信接口16和/或用户接口18。同样,车辆装置20的体现可能包括一个例子,可能是相关的,或者可能是在通信处理器22和24和存储器装置可选通信接口26岁的一个或多个传感器29,用户界面28(例如,一个位置传感器如GNSS传感器、IMU传感器、和/或;相机;2D和/或3D激光雷达;长、中、短程雷达;超声波传感器;电磁传感器;(近)红外摄像机、3D摄像机、360°摄像机;和/或其他传感器,使探测装置能够确定相应车辆的5个环境的一个或多个特征),和/或其他组件,配置来执行各种操作,程序,功能,或类似的描述。在一个示例实施例中,中间装置30可包括、可与处理器32、存储器装置34和通信接口36相关联或以其他方式与之通信,和/或配置为执行本发明中所述的各种操作、过程、功能或类似的其他组件。
在某些实施例中,处理器12、22、32(和/或辅助或与处理器相关的任何其他处理电路)可以通过总线与存储器装置14、24、34进行通信,以便在装置的部件之间传递信息。存储装置可以是非临时的,例如可以包括一个或多个易失性和/或非易失性存储器。换句话说,例如,存储器装置可以是一种电子存储装置(例如,一种非临时计算机可读存储介质),它由可被一台机器(例如,处理器之类的计算装置)检索的存储数据(例如,比特)的门组成。所述存储装置可配置为存储信息、数据、内容、应用程序、指令或诸如此类,以使所述装置能够根据本发明的示例实施例执行各种功能。例如,可以将存储器装置配置为缓冲输入数据以供处理器处理。另外,也可以将存储器装置配置为存储指令以供处理器执行。
如上所述,网络装置10、车辆装置20和/或中间装置30可由计算装置体现。然而,在一些实施例中,所述装置可以体现为芯片或芯片集。换句话说,所述装置可以包括一个或多个物理包(如芯片),包括材料、组件和/或结构组件(如底板)上的导线。这种结构组件可以提供物理强度、尺寸守恒和/或其上包含的元件电路的电气相互作用限制。因此,在某些情况下,所述装置可以配置为在单个芯片上或作为单个“芯片上的系统”实现本发明的实施例。因此,在某些情况下,一个芯片或芯片组可能构成执行一个或多个操作的手段,以提供本文所述的功能。
处理器12、22、32可以用许多不同的方式表示。例如,处理器12、22、32可以体现为一个或多个不同的硬件处理方法如协处理器、微处理器、控制器,数字信号处理器(DSP),有或没有一篇DSP处理元素,或其他各种处理电路等集成电路,例如,一个ASIC(特定于应用程序的集成电路),一个FPGA(现场可编程门阵列)、微控制器单元(MCU),硬件加速器,专用计算机芯片或类似的东西。同样,在一些实施例中,处理器12、22、32可以包括一个或多个配置为独立执行的处理核心。多核处理器可以在单个物理包中支持多处理。另外,处理器12、22、32可以包括一个或多个通过总线串联配置的处理器,以支持指令、流水线和/或多线程的独立执行。
在一个示例实施例中,可以将处理器12、22、32配置为执行存储在存储器装置14、24、34中或以其他方式可由处理器访问的指令。例如,可以将处理器22配置为执行嵌入在地图块的链接记录和/或作为行驶计划的一部分提供的计算机可执行指令。另外,可以将处理器12、22、32配置为执行硬编码功能。因此,无论是通过硬件或软件方法配置,还是通过它们的组合配置,处理器都可以表示能够根据本发明实施例执行操作的实体(例如,物理地体现在电路中),同时也可以相应地配置。因此,例如,当处理器被具体化为ASIC、FPGA或类似的东西时,处理器可能被专门配置为执行本文描述的操作的硬件。或者,作为另一个例子,当处理器被具体化为软件指令的执行者时,指令可以具体地配置处理器,以在指令执行时执行本文所述的算法和/或操作。但是,在某些情况下,处理器可以是特定装置(例如,直通显示器或移动终端)的处理器,通过进一步配置处理器以执行本文描述的算法和/或操作的指令来配置本发明的实施例。除其他外,处理器可以包括时钟、算术逻辑单元(ALU)和配置为支持处理器操作的逻辑门。
在一些体现,网络装置10和/或车辆装置20可能包括用户界面18、28可能,反过来,与处理器通信12日22提供输出给用户,例如一个或多个实例的地图信息/数据和/或图形演示,一个或多个路由通过道路网络,和/或一个或多个其他的输出导航功能,而且,在某些变型,接收用户输入的信号。因此,用户界面可能包括一个或多个输出装置(如显示器、扬声器,和/或类似的,在一些体现,也可能包括一个或多个输入装置,如键盘,鼠标,操纵杆,触摸屏,触摸区域,软键,一个麦克风,扬声器,或其他输入/输出机制。或者,或者另外,处理器可以包括配置来控制至少一个或多个用户接口元件的某些功能的用户接口电路,例如显示器,以及在某些实施例中,扬声器、铃声、麦克风和/或类似物。处理器和/或用户接口电路组成的处理器可能被配置来控制一个或多个函数的一个或多个用户界面元素通过计算机程序指令(例如,软件和/或固件)存储在一个存储器访问处理器12日,22日,32(例如,存储装置14日,24日,34和/或类似的)。
网络装置10、车辆装置20和/或中间装置30可包括通信接口16、26、36。通信接口可以是硬件或软硬件组合中包含的装置或电路等任何手段,这些硬件或软件被配置为从网络和/或与装置通信的任何其他装置或模块接收和/或传输数据。在这方面,通信接口可以包括,例如,一个天线(或多个天线)和支持的硬件和/或软件,以实现与无线通信网络的通信。此外,该通信接口可包括用于与天线交互以通过该天线传输信号或处理通过该天线接收的信号的接收的电路。在某些环境中,通信接口也可能支持有线通信。因此,例如,通信接口可能包括通信调制解调器和/或其他硬件/软件,用于支持通过电缆、数字用户线(DSL)、通用串行总线(USB)或其他机制进行通信。
除了体现网络装置10、车辆装置20日和/或中间装置30变型一个例子,一个导航系统也可能包括或地理数据库的访问,包括各种各样的数据(例如,地图信息/数据)用于构建一个路线或导航路径,确定时间去遍历路线或导航路径,匹配一个地理位置(例如,GNSS确定位置)地图上的一个点,一个胡同间的网络,和/或链接,一个或多个本地化功能和每个本地化功能的相应位置,和/或类似的。例如,地理数据库可能包括路段或链接数据记录、兴趣点(POI)数据记录、定位特征数据记录和其他数据记录。可以提供更多、更少或不同的数据记录。在一个实施例中,其他数据记录包括制图(“carto”)数据记录、路由数据和机动数据。POI或事件数据的一个或多个部分、组件、区域、层、特性、文本和/或符号可以存储在其中、链接到其中一个或多个数据记录并/或与之关联。例如,POI、事件数据或记录的路由信息的一个或多个部分可以通过位置或GNSS数据关联(例如使用已知的或未来的地图匹配或地理编码技术)与相应的地图或地理记录进行匹配。在示例实施例中,数据记录可以包括节点、连接信息/数据、交叉数据记录、链接数据记录、POI数据记录和/或其他数据记录。在示例实施例中,可以将网络装置10配置为修改、更新和/或类似的地理数据库的一个或多个数据记录。例如,网络装置10可以修改、更新、生成和/或类似的地图信息/数据,这些信息/数据对应于链路、路段、节点、交叉口和/或类似的和/或相应的数据记录,一个定位层(例如,包含定位功能)和/或相应的数据记录,和/或类似的。
在一个示例实施例中,路段数据记录为链路或路段,例如表示道路、街道或路径的机动图形的机动,可用于计算的路线或记录的路线信息,以确定一个或多个个性化路线。交叉口数据记录是对应于各路段数据记录的链路或段的端点。道路连接数据记录和交叉口数据记录表示道路网络,例如车辆、汽车和/或其他实体使用的道路网络。或者,地理数据库可以包含路径段和交叉口数据记录或节点和连接信息/数据,或除车辆道路记录数据之外的其他表示行人路径或区域的数据。
路/链接部分,十字路口,和/或节点可以与属性相关联,如地理坐标,街道名称,地址范围,速度限制,十字路口的限制,和其他导航相关的属性,以及POI,如加油站、酒店、餐厅、博物馆、体育馆、办公室、汽车经销商、汽车修理商店,建筑物,商店,公园,等。地理数据库可以在POI数据记录中包含关于POI及其各自位置的数据。地理数据库还可以包括数据的地方,如城市、城镇、或其他社区,以及其他地理特性,如水体、山脉等。这样的地方或功能可以部分POI数据或数据可以与POI或POI数据记录(如用于显示的数据点或代表城市的位置)。此外,地理数据库可以包括和/或与与POI数据记录或地理数据库的其他记录相关联的事件数据(例如,交通事故、建筑、计划事件、未计划事件等)。
地理数据库可以由内容提供者(例如,地图开发人员)与服务平台联合维护。通过示例,地图开发人员可以收集地理数据来生成和增强地理数据库。地图开发人员可以使用不同的方法来收集数据。这些方法可以包括从其他来源获取数据,例如市政当局或各自的地理当局。此外,地图开发人员还可以雇佣现场人员,在整个地理区域内驾车行驶,观测地貌和/或记录有关地貌的信息。此外,还可以使用遥感,例如航空或卫星摄影。在一个示例实施例中,地理数据库可以通过使用包含(例如小地图(maplet))的更新和/或通知消息,根据由车辆装置20提供的传感器信息/数据生成和/或提取的地图信息/数据生成和/或更新。在各种实施例中,所述车辆装置20可为公众成员拥有和/或由公众成员和/或代表公众成员操作的车载车辆,或作为私人车队的一部分拥有和/或操作的车载车辆。
地理数据库可以是以便于更新、维护和开发的格式存储的主地理数据库。例如,主地理数据库或主地理数据库中的数据可以是Oracle空间格式或其他空间格式,例如用于开发或生产目的。可以将Oracle空间格式或开发/生产数据库编译成交付格式,例如地理数据文件(GDF)格式。生产和/或交付格式中的数据可以被编译或进一步编译形成地理数据库产品或数据库,这些产品或数据库可用于最终用户导航装置或系统。
例如,将地理数据编译(例如转换为平台规范格式(PSF))来组织和/或配置数据,以执行与导航相关的功能和/或服务,例如路线计算、路线引导、地图显示、速度计算、距离和行驶时间功能,以及其他功能。与导航相关的功能可以对应于车辆导航或其他类型的导航。生成最终用户数据库的编译可以由独立于地图开发人员的一方或实体执行。例如,地图开发人员的客户(如导航装置开发人员或其他终端用户装置开发人员)可以以交付格式对接收的地理数据库执行编译,以生成一个或多个已编译的导航数据库。无论数据库的方式编译和维护,一个导航系统,体现了网络装置10、车辆装置20、30和/或中间机构按照可能决定一个例子体现时间穿越线路,其中包括一个或多个结果更准确地在各自的路口。
仪器、方法和计算机程序产品
如上所述,图3、5、6和7根据本发明的示例实施例说明了网络装置10、方法和计算机程序产品的流程图。图8和图9根据本发明的一个示例实施例说明了车辆装置20、方法和计算机程序产品的流程图。可以理解,流程图中的每个块以及流程图中的块的组合可以通过各种方式实现,例如硬件、固件、处理器、电路和/或其他与软件执行相关的装置,包括一条或多条计算机程序指令。例如,上面描述的一个或多个过程可以通过计算机程序指令来实现。在这方面,包含上述程序的计算机程序指令可以由采用本发明实施例的装置的存储器装置14、24、34存储,并由该装置的处理器12、22、32执行。如所述,任何此类计算机程序指令均可加载到计算机或其他可编程装置(如硬件)上以产生机器,从而使产生的计算机或其他可编程装置实现流程图块中指定的功能。这些计算机程序指令也可以存储在一个计算机可读的存储器可能直接电脑或其他可编程仪器功能在一个特定的方式,这样的指令存储在计算机可读存储器生产制造的一篇文章中指定的实现功能的执行流程图。计算机程序指令也可以装上一台电脑或其他可编程仪器引起的一系列操作在计算机上执行或其他可编程装置产生一个电脑执行的过程,这样在电脑上执行的指令或其他可编程装置提供操作实现流程图中指定的功能块。
因此,流程图块支持用于执行指定函数的方法组合和用于执行指定函数的操作组合。还应了解,流程图中的一个或多个块,以及流程图中的块的组合,可以由执行指定功能的基于特殊用途硬件的计算机系统来实现,也可以由特殊用途硬件和计算机指令的组合来实现。
在某些实施例中,上述操作的某些操作可被修改或进一步放大。此外,在一些实施例中,可能包括额外的可选操作。对上述操作的修改、补充、简化或扩充可以以任何顺序或组合方式进行。
本文所述发明的许多修改和其它实施例将会出现在技术熟练者的脑海中,这些发明与上述描述和相关图纸中所述的教学有关。因此,需要理解的是,发明不应局限于所披露的具体实施例,而修改和其他实施例应包括在所附加的权利要求的范围内。此外,尽管上述描述和相关附图描述了在元素和/或功能的特定示例组合的背景下的示例实施例,但应该认识到,可由备选实施例提供不同的元素和/或功能组合,而不偏离所附权利要求的范围。例如,在这方面,所考虑的要素和(或)职能的不同组合也不同于上面所明确说明的那些组合,如所附的一些权利要求书中所述。虽然本文使用了特定的术语,但它们仅用于一般意义和描述性意义,不用于限制目的。
Claims (20)
1.一种用于维护和更新地图的装置,包括至少一个处理器,被配置为通过至少一个网络通信的通信接口,以及存储计算机程序代码的至少一个存储器,所述装置设置在车辆上并且与设置在所述车辆上的多个传感器通信,所述至少一个存储器以及所述计算机程序代码被配置为,与所述处理器一起,使所述装置至少执行:
接收识别请求区域的小地图请求;
确定所述装置已进入所述请求区域;
处理和融合由所述多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成多传感器数据流,该多传感器数据流包含与道路网络的一部分相对应的多个观测,所述多个观测中的每个观测是所述道路网络的相应真实世界环境元素的表示,并且通过组合由所述两个或更多传感器捕获的对应于相同环境元素的相应传感器数据而生成;
根据所述多传感器数据流和所述小地图请求生成小地图,其中生成小地图包括使用预定的数据模型和预定的数据格式对来自所述多传感器数据流的,对应于位于所述请求区域中的所述道路网络的至少一个环境元素的道路数据进行编码;
其中,所述预定的数据格式包括具有字段的报头,所述字段包括:
指示所述小地图包括与观测类相对应的部分的观测类标志字段;以及
与所述观测类相对应的多个字段;以及
提供所述小地图使得网络装置接收所述小地图,其中,所述网络装置分析所述小地图的报头字段以确定所述小地图的报头字段中的数据与所识别的请求区域的数字地图之间的对应性,以及至少部分基于对应性确定验证或更新所识别的请求区域的所述数字地图。
2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被进一步配置为,与所述处理器一起,使所述装置在提供所述小地图之前至少压缩所述小地图。
3.根据权利要求1所述的装置,其中,(a)由所述两个或更多传感器捕获的所述传感器数据包括多个检测,(b)所述多个观测的每个观测是通过将所述多个检测的两个或更多相对应的检测融合在一起而形成的,以及(c)所述多传感器数据流提供了所述车辆周围的环境的连贯的描述。
4.根据权利要求1所述的装置,其中,所述小地图请求识别对于其环境元素将在小地图中编码的一个或多个(a)轨迹类型和/或(b)观测类。
5.根据权利要求1所述的装置,其中,小地图请求是由所述网络装置基于地图管理策略生成的。
6.根据权利要求1所述的装置,生成小地图进一步包括:使用对应至少一个环境元素的观测类的(a)预定的数据模型和(b)预定的数据格式,来编码在所述多传感器数据流中识别的所述道路网络的所述至少一个环境元素。
7.根据权利要求1所述的装置,其中所述多个观测中的至少一个观测与一个观测类相关联。
8.根据权利要求7所述的装置,其中所述观测类从包括姿态点、全球导航卫星系统GNSS点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶表面边缘、以及道路侧栏的组中选择。
9.根据权利要求1所述的装置,其中,所述道路网络的所述一部分对应于所述车辆在单个点火周期内沿所述道路网络行驶的预定长度距离。
10.一种用于维护和更新地图的方法,包括:
由车辆装置,接收识别请求区域的小地图请求,所述车辆装置(a)设置在车辆上,(b)包括(i)被配置为通过至少一个网络通信的通信接口,(ii)至少一个处理器,和(3)至少一个存储器,以及(c)与设置在所述车辆上的多个传感器通信;
由所述车辆装置,确定所述车辆已进入所述请求区域;
由所述车辆装置,处理和融合由所述多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成多传感器数据流,该多传感器数据流包含与道路网络的一部分相对应的多个观测,所述多个观测中的每个观测是位于关于所述车辆的环境中的相应真实世界物体的表示,并且通过组合由所述两个或更多传感器捕获的对应于相同环境元素的相应传感器数据而生成;
由所述车辆装置,根据所述多传感器数据流和所述小地图请求生成小地图,其中生成小地图包括使用预定的数据模型和预定的数据格式对来自所述多传感器数据流的,对应于位于所述请求区域中的所述道路网络的至少一个环境元素的道路数据进行编码;
其中,所述预定的数据格式包括具有字段的报头,所述字段包括:
指示所述小地图包括与观测类相对应的部分的观测类标志字段;以及
与所述观测类相对应的多个字段;以及
由所述车辆装置,提供所述小地图使得网络装置接收所述小地图,其中,所述网络装置分析所述小地图的报头字段以确定所述小地图的报头字段中的数据与所识别的请求区域的数字地图之间的对应性,以及至少部分基于对应性确定验证或更新所识别的请求区域的所述数字地图。
11.根据权利要求10所述的方法,进一步包括,在提供所述小地图之前压缩所述小地图。
12.根据权利要求10所述的方法,其中,(a)由所述两个或更多传感器捕获的所述传感器数据包括多个检测,(b)所述多个观测的每个观测是通过将所述多个检测的两个或更多相对应的检测融合在一起而形成的,以及(c)所述多传感器数据流提供了所述车辆周围的环境的连贯的描述。
13.根据权利要求10所述的方法,其中,所述小地图请求识别对于其环境元素将在小地图中编码的一个或多个(a)轨迹类型和/或(b)观测类。
14.根据权利要求10所述的方法,其中,小地图请求是由所述网络装置基于地图管理策略生成的。
15.根据权利要求10所述的方法,生成小地图进一步包括:使用对应至少一个环境元素的观测类的(a)预定的数据模型和(b)预定的数据格式,来编码在所述多传感器数据流中识别的所述道路网络的所述至少一个环境元素。
16.根据权利要求10所述的方法,其中所述多个观测中的至少一个观测与一个观测类相关联。
17.根据权利要求16所述的方法,其中所述观测类从包括姿态点、全球导航卫星系统GNSS点、标志面、道路表面标记、杆状物体、建筑标记、交通信号、车道标记、驾驶表面边缘、以及道路侧栏的组中选择。
18.根据权利要求10所述的方法,其中,所述道路网络的所述一部分对应于所述车辆在单个点火周期内沿所述道路网络行驶的预定长度距离。
19.一种非临时计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机可读的程序代码部分,所述计算机可读程序代码部分包括可执行部分,所述可执行部分被配置为由车辆装置的处理器执行时使得所述车辆装置执行:
接收识别请求区域的小地图请求;
确定所述车辆已进入所述请求区域;
处理和融合由多个传感器的两个或更多传感器捕获的传感器数据,以生成多传感器数据流,该多传感器数据流包含与道路网络的一部分相对应的多个观测,所述多个观测中的每个观测是位于关于所述车辆的环境中的相应真实世界物体的表示,并且通过组合由所述两个或更多传感器捕获的对应于相同环境元素的相应传感器数据而生成;
根据所述多传感器数据流和所述小地图请求生成小地图,其中生成小地图包括使用预定的数据模型和预定的数据格式对来自所述多传感器数据流的,对应于位于所述请求区域中的所述道路网络的至少一个环境元素的道路数据进行编码;
其中,所述预定的数据格式包括具有字段的报头,所述字段包括:
指示所述小地图包括与观测类相对应的部分的观测类标志字段;以及
与所述观测类相对应的多个字段;以及
提供所述小地图使得网络装置接收所述小地图,其中,所述网络装置分析所述小地图的报头字段以确定所述小地图的报头字段中的数据与所识别的请求区域的数字地图之间的对应性,以及至少部分基于对应性确定验证或更新所识别的请求区域的所述数字地图。
20.根据权利要求19所述的非临时计算机可读存储介质,其中,计算机可读程序代码部分进一步包括可执行部分,该可执行部分配置为,当由所述车辆装置的所述处理器执行时,使所述车辆装置在提供所述小地图之前压缩所述小地图。
Applications Claiming Priority (2)
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---|---|
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---|---|---|---|
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---|---|
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Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20200026289A1 (en) * | 2019-09-28 | 2020-01-23 | Ignacio J. Alvarez | Distributed traffic safety consensus |
US11892857B2 (en) * | 2020-06-05 | 2024-02-06 | Ghost Autonomy Inc. | Distributed data sampling |
US20210404839A1 (en) * | 2020-06-30 | 2021-12-30 | Tusimple, Inc. | Systems and methods for navigational map version management |
CN112328730B (zh) * | 2021-01-04 | 2021-04-02 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种地图数据更新的方法、相关装置、设备及存储介质 |
CN115265564A (zh) * | 2021-04-30 | 2022-11-01 | 华为技术有限公司 | 一种车道线标注方法及装置 |
CN114387410B (zh) * | 2021-12-10 | 2023-03-24 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 道路数据融合的地图生成方法、装置以及电子设备 |
US11553043B1 (en) * | 2022-06-16 | 2023-01-10 | Embark Trucks Inc. | Low bandwidth protocol for streaming sensor data |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103292816A (zh) * | 2012-02-23 | 2013-09-11 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 电子地图生成方法、装置及路径规划方法、装置 |
CN103609144A (zh) * | 2011-06-16 | 2014-02-26 | 诺基亚公司 | 用于解析地理标识的方法和装置 |
CN105492985A (zh) * | 2014-09-05 | 2016-04-13 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 多传感器环境地图构建 |
CN106441319A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-22 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法 |
CN107505644A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-22 | 武汉理工大学 | 基于车载多传感器融合的三维高精度地图生成系统及方法 |
CN108011947A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-08 | 湖北汽车工业学院 | 一种车辆协作式编队行驶系统 |
WO2018104563A2 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Tomtom Global Content B.V. | Method and system for video-based positioning and mapping |
CN108196535A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-22 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统 |
CN108369775A (zh) * | 2015-11-04 | 2018-08-03 | 祖克斯有限公司 | 响应于物理环境的改变自适应制图以对自主车辆进行导航 |
CN109073397A (zh) * | 2016-05-06 | 2018-12-21 | 赫尔环球有限公司 | 拼接混合导航中的混合版本的地图图块进行部分地图更新 |
CN109387208A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-02-26 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种地图数据的处理方法、装置、设备和介质 |
CN109425358A (zh) * | 2017-08-28 | 2019-03-05 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 信息处理装置及方法、车辆、行驶控制方法及地图更新方法 |
Family Cites Families (104)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5517419A (en) | 1993-07-22 | 1996-05-14 | Synectics Corporation | Advanced terrain mapping system |
US7049981B2 (en) | 1994-06-24 | 2006-05-23 | Navteq North America, Llc | Electronic navigation system and method |
US6161071A (en) | 1999-03-12 | 2000-12-12 | Navigation Technologies Corporation | Method and system for an in-vehicle computing architecture |
GB2360421B (en) | 1999-11-10 | 2004-02-18 | Ibm | Transmission of geographic information to mobile devices |
US20040247157A1 (en) | 2001-06-15 | 2004-12-09 | Ulrich Lages | Method for preparing image information |
US7552008B2 (en) | 2001-07-18 | 2009-06-23 | Regents Of The University Of Minnesota | Populating geospatial database for onboard intelligent vehicle applications |
US20030043260A1 (en) | 2001-08-29 | 2003-03-06 | Adrian Yap | Videophone answering device |
US9007197B2 (en) | 2002-05-20 | 2015-04-14 | Intelligent Technologies International, Inc. | Vehicular anticipatory sensor system |
US7353034B2 (en) | 2005-04-04 | 2008-04-01 | X One, Inc. | Location sharing and tracking using mobile phones or other wireless devices |
FI118614B (fi) | 2005-12-27 | 2008-01-15 | Navicore Oy | Menetelmä virheiden havaitsemiseksi navigointidatassa |
US7813843B2 (en) | 2007-01-04 | 2010-10-12 | Cisco Technology, Inc | Ad-hoc mobile IP network for intelligent transportation system |
DE102008012654A1 (de) | 2007-08-29 | 2009-03-05 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Onlineerstellung einer digitalen Karte |
US8699755B2 (en) | 2009-02-20 | 2014-04-15 | Navteq B.V. | Determining travel path features based on retroreflectivity |
US8306735B2 (en) | 2009-07-15 | 2012-11-06 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for managing geographical maplet downloads for a vehicle to support stop sign violation assist and similar applications |
JP5511060B2 (ja) | 2010-03-23 | 2014-06-04 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 地図更新データ供給装置及び地図更新データ供給プログラム |
US20110302214A1 (en) | 2010-06-03 | 2011-12-08 | General Motors Llc | Method for updating a database |
DE102010055370A1 (de) | 2010-12-21 | 2012-06-21 | Daimler Ag | Verfahren zum Erstellen und zur Nutzung einer Gefahrenkarte eines Kraftfahrzeug-Navigationssystems |
US9140792B2 (en) | 2011-06-01 | 2015-09-22 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for sensor based environmental model construction |
US8750567B2 (en) | 2012-04-09 | 2014-06-10 | GM Global Technology Operations LLC | Road structure detection and tracking |
US9253753B2 (en) | 2012-04-24 | 2016-02-02 | Zetta Research And Development Llc-Forc Series | Vehicle-to-vehicle safety transceiver using time slots |
US9123152B1 (en) | 2012-05-07 | 2015-09-01 | Google Inc. | Map reports from vehicles in the field |
US8521352B1 (en) | 2012-05-07 | 2013-08-27 | Google Inc. | Controlling a vehicle having inadequate map data |
US9195914B2 (en) | 2012-09-05 | 2015-11-24 | Google Inc. | Construction zone sign detection |
US9056395B1 (en) | 2012-09-05 | 2015-06-16 | Google Inc. | Construction zone sign detection using light detection and ranging |
US20140132723A1 (en) | 2012-11-13 | 2014-05-15 | Osmose Utilities Services, Inc. | Methods for calibrating a digital photographic image of utility structures |
GB2510833B (en) | 2013-02-13 | 2017-02-22 | Wdm Ltd | A road marking analyser and a method of analysing of road markings |
US20140229279A1 (en) | 2013-02-14 | 2014-08-14 | Navteq B.V. | Providing advertising content based on a map report |
US10037689B2 (en) | 2015-03-24 | 2018-07-31 | Donald Warren Taylor | Apparatus and system to manage monitored vehicular flow rate |
US9037396B2 (en) | 2013-05-23 | 2015-05-19 | Irobot Corporation | Simultaneous localization and mapping for a mobile robot |
US9177478B2 (en) | 2013-11-01 | 2015-11-03 | Nissan North America, Inc. | Vehicle contact avoidance system |
EP2871627B1 (de) | 2013-11-12 | 2016-10-26 | Kapsch TrafficCom AG | Verfahren und Onboard-Unit zur Warnung bei Falschfahren |
US9796400B2 (en) | 2013-11-27 | 2017-10-24 | Solfice Research, Inc. | Real time machine vision and point-cloud analysis for remote sensing and vehicle control |
US9485247B2 (en) | 2014-03-04 | 2016-11-01 | Nissan North America, Inc. | On-board vehicle communication system and method |
US9324233B2 (en) | 2014-03-04 | 2016-04-26 | Nissan North America, Inc. | Vehicle contact warning method and system |
US9140555B1 (en) | 2014-03-14 | 2015-09-22 | Google Inc. | Navigation using sensor fusion |
US9834207B2 (en) | 2014-04-15 | 2017-12-05 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for detecting, tracking and estimating stationary roadside objects |
US9372089B2 (en) | 2014-06-02 | 2016-06-21 | International Business Machines Corporation | Monitoring suggested routes for deviations |
US9553998B2 (en) | 2014-06-09 | 2017-01-24 | Oracle International Corporation | Sharing group notification |
US9367766B2 (en) | 2014-07-22 | 2016-06-14 | Adobe Systems Incorporated | Text line detection in images |
DE102014217847A1 (de) | 2014-09-08 | 2016-03-10 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Fahrerassistenzsystem, Verkehrstelematiksystem und Verfahren zum Aktualisieren einer digitalen Karte |
US11695657B2 (en) | 2014-09-29 | 2023-07-04 | Cisco Technology, Inc. | Network embedded framework for distributed network analytics |
DE102014220687A1 (de) | 2014-10-13 | 2016-04-14 | Continental Automotive Gmbh | Kommunikationsvorrichtung für ein Fahrzeug und Verfahren zum Kommunizieren |
US9459626B2 (en) | 2014-12-11 | 2016-10-04 | Here Global B.V. | Learning signs from vehicle probes |
US9721471B2 (en) | 2014-12-16 | 2017-08-01 | Here Global B.V. | Learning lanes from radar data |
US10025996B2 (en) | 2014-12-22 | 2018-07-17 | Volkswagen Ag | Early detection of exit only and shared lanes using perception technology |
US9530062B2 (en) | 2014-12-23 | 2016-12-27 | Volkswagen Ag | Fused raised pavement marker detection for autonomous driving using lidar and camera |
US10305759B2 (en) | 2015-01-05 | 2019-05-28 | Cisco Technology, Inc. | Distributed and adaptive computer network analytics |
CN111351494A (zh) | 2015-02-10 | 2020-06-30 | 御眼视觉技术有限公司 | 导航系统及计算机可读介质 |
US9551591B2 (en) | 2015-03-03 | 2017-01-24 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Driving assistance based on road infrastructure information |
US9891057B2 (en) | 2015-03-23 | 2018-02-13 | Kabushiki Kaisha Toyota Chuo Kenkyusho | Information processing device, computer readable storage medium, and map data updating system |
US9604641B2 (en) | 2015-06-16 | 2017-03-28 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for providing vehicle collision avoidance at an intersection |
US9939514B2 (en) | 2015-06-30 | 2018-04-10 | Here Global B.V. | Determination of a statistical attribute of a set of measurement errors |
US9725037B2 (en) | 2015-07-09 | 2017-08-08 | Nissan North America, Inc. | Message occlusion detection system and method in a vehicle-to-vehicle communication network |
JP6298021B2 (ja) | 2015-07-30 | 2018-03-20 | トヨタ自動車株式会社 | 攻撃検知システムおよび攻撃検知方法 |
US9710714B2 (en) | 2015-08-03 | 2017-07-18 | Nokia Technologies Oy | Fusion of RGB images and LiDAR data for lane classification |
EP3130891B1 (en) | 2015-08-11 | 2018-01-03 | Continental Automotive GmbH | Method for updating a server database containing precision road information |
JP6776513B2 (ja) | 2015-08-19 | 2020-10-28 | ソニー株式会社 | 車両制御装置と車両制御方法と情報処理装置および交通情報提供システム |
JP2017054417A (ja) | 2015-09-11 | 2017-03-16 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、通信装置、情報処理方法及びプログラム |
JP6798779B2 (ja) | 2015-11-04 | 2020-12-09 | トヨタ自動車株式会社 | 地図更新判定システム |
DE102015224442A1 (de) | 2015-11-05 | 2017-05-11 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Situationsabhängiges Teilen von MAP-Botschaften zur Verbesserung digitaler Karten |
DE102015119501A1 (de) | 2015-11-11 | 2017-05-11 | RobArt GmbH | Unterteilung von Karten für die Roboternavigation |
US9834223B2 (en) | 2015-12-15 | 2017-12-05 | Ford Global Technologies, Llc | Diagnosing and supplementing vehicle sensor data |
US9975487B2 (en) | 2016-02-03 | 2018-05-22 | GM Global Technology Operations LLC | Rear vision system for a vehicle and method of using the same |
DE102016205964A1 (de) | 2016-04-11 | 2017-10-12 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren und System zum Bestimmen einer globalen Position einer ersten Landmarke |
JP6421782B2 (ja) | 2016-04-22 | 2018-11-14 | トヨタ自動車株式会社 | 周辺情報収集システム |
US10789842B2 (en) | 2016-05-17 | 2020-09-29 | Ford Global Technologies, Llc | Apparatus and methods for detection and notification of icy conditions using integrated vehicle sensors |
US20170345228A1 (en) | 2016-05-27 | 2017-11-30 | Nissan North America, Inc. | Vehicle data exchange |
DE102016210745A1 (de) | 2016-06-16 | 2017-12-21 | Robert Bosch Gmbh | Aktualisierung von Navigationsdaten |
DE102016211751B4 (de) | 2016-06-29 | 2019-10-10 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren, Vorrichtungen und Computerprogramme zum Bestimmen eines Zustands zumindest eines Fahrbahnrandobjekts |
US10242375B2 (en) | 2016-06-29 | 2019-03-26 | Honda Motor Co., Ltd. | Methods and apparatus for connected vehicles application effectiveness estimation |
US20190271550A1 (en) | 2016-07-21 | 2019-09-05 | Intelligent Technologies International, Inc. | System and Method for Creating, Updating, and Using Maps Generated by Probe Vehicles |
US10152059B2 (en) | 2016-10-10 | 2018-12-11 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for landing a drone on a moving base |
US10012993B1 (en) | 2016-12-09 | 2018-07-03 | Zendrive, Inc. | Method and system for risk modeling in autonomous vehicles |
US10796246B2 (en) | 2016-12-29 | 2020-10-06 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University | Brain-mobile interface optimization using internet-of-things |
US10794711B2 (en) * | 2016-12-30 | 2020-10-06 | DeepMap Inc. | High definition map updates based on sensor data collected by autonomous vehicles |
WO2018125938A1 (en) | 2016-12-30 | 2018-07-05 | DeepMap Inc. | Enrichment of point cloud data for high-definition maps for autonomous vehicles |
US10670416B2 (en) | 2016-12-30 | 2020-06-02 | DeepMap Inc. | Traffic sign feature creation for high definition maps used for navigating autonomous vehicles |
WO2018126067A1 (en) | 2016-12-30 | 2018-07-05 | DeepMap Inc. | Vector data encoding of high definition map data for autonomous vehicles |
EP3383075B1 (en) | 2017-03-30 | 2020-04-29 | LG Electronics Inc. | Communication apparatus for vehicle |
US10325166B2 (en) | 2017-04-13 | 2019-06-18 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for a parametric representation of signs |
WO2018204656A1 (en) | 2017-05-03 | 2018-11-08 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Detection and classification systems and methods for autonomous vehicle navigation |
US10444759B2 (en) | 2017-06-14 | 2019-10-15 | Zoox, Inc. | Voxel based ground plane estimation and object segmentation |
WO2019006033A1 (en) | 2017-06-27 | 2019-01-03 | Drive.Ai Inc | METHOD FOR DETECTING AND MANAGING VARIATIONS ALONG ROAD SURFACES FOR AUTONOMOUS VEHICLES |
US10796572B2 (en) | 2017-07-17 | 2020-10-06 | Ford Global Technologies, Llc | Automated map anomaly detection and update |
KR102263395B1 (ko) | 2017-07-25 | 2021-06-11 | 삼성전자주식회사 | 외부 이동 수단의 움직임과 관련된 데이터에 기반하여, 식별 정보가 변경된 외부 이동 수단을 확인하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
US10387727B2 (en) | 2017-09-13 | 2019-08-20 | Wing Aviation Llc | Backup navigation system for unmanned aerial vehicles |
CN108228798B (zh) | 2017-12-29 | 2021-09-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 确定点云数据之间的匹配关系的方法和装置 |
KR102221695B1 (ko) * | 2018-01-15 | 2021-03-02 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 자율주행을 위한 고정밀 지도의 업데이트 장치 및 방법 |
CN111788102A (zh) | 2018-03-07 | 2020-10-16 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于跟踪交通灯的里程计系统和方法 |
US20190279247A1 (en) | 2018-03-08 | 2019-09-12 | Here Global B.V. | Crowd-sourced mapping |
CN108470159B (zh) * | 2018-03-09 | 2019-12-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车道线数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
US20190286151A1 (en) | 2018-03-14 | 2019-09-19 | GM Global Technology Operations LLC | Automated driving systems and control logic for cloud-based scenario planning of autonomous vehicles |
US11263549B2 (en) | 2018-03-22 | 2022-03-01 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for in-vehicle data selection for feature detection model creation and maintenance |
US11686582B2 (en) | 2018-03-22 | 2023-06-27 | Arriver Software Llc | Sensor plausibility using GPS road information |
EP3576008B1 (en) | 2018-05-30 | 2023-12-27 | Aptiv Technologies Limited | Image based lane marking classification |
US20200027241A1 (en) * | 2018-07-19 | 2020-01-23 | GM Global Technology Operations LLC | Auto-calibration for vehicle cameras |
JP7139052B2 (ja) | 2018-09-06 | 2022-09-20 | 株式会社トプコン | 測量システム |
JP6697522B2 (ja) | 2018-09-28 | 2020-05-20 | 株式会社Subaru | 区画線認識装置 |
US11153721B2 (en) | 2018-12-27 | 2021-10-19 | Intel Corporation | Sensor network enhancement mechanisms |
US11087173B2 (en) | 2018-12-27 | 2021-08-10 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Using image pre-processing to generate a machine learning model |
US10955841B2 (en) | 2018-12-28 | 2021-03-23 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Autonomous vehicle sensor security system |
US11113959B2 (en) | 2018-12-28 | 2021-09-07 | Intel Corporation | Crowdsourced detection, identification and sharing of hazardous road objects in HD maps |
US11064321B2 (en) | 2018-12-29 | 2021-07-13 | Intel Corporation | Content centric dynamic ad hoc networking |
US11288521B2 (en) | 2019-01-31 | 2022-03-29 | Uatc, Llc | Automated road edge boundary detection |
-
2019
- 2019-03-13 US US16/352,225 patent/US11402220B2/en active Active
-
2020
- 2020-03-13 EP EP20162991.2A patent/EP3708960A1/en active Pending
- 2020-03-13 CN CN202010179131.6A patent/CN111693056B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103609144A (zh) * | 2011-06-16 | 2014-02-26 | 诺基亚公司 | 用于解析地理标识的方法和装置 |
CN103292816A (zh) * | 2012-02-23 | 2013-09-11 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 电子地图生成方法、装置及路径规划方法、装置 |
CN105492985A (zh) * | 2014-09-05 | 2016-04-13 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 多传感器环境地图构建 |
CN108369775A (zh) * | 2015-11-04 | 2018-08-03 | 祖克斯有限公司 | 响应于物理环境的改变自适应制图以对自主车辆进行导航 |
CN109073397A (zh) * | 2016-05-06 | 2018-12-21 | 赫尔环球有限公司 | 拼接混合导航中的混合版本的地图图块进行部分地图更新 |
CN106441319A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-22 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法 |
WO2018104563A2 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Tomtom Global Content B.V. | Method and system for video-based positioning and mapping |
CN107505644A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-22 | 武汉理工大学 | 基于车载多传感器融合的三维高精度地图生成系统及方法 |
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