CN113127590A - 地图更新方法及设备 - Google Patents
地图更新方法及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113127590A CN113127590A CN202110387502.4A CN202110387502A CN113127590A CN 113127590 A CN113127590 A CN 113127590A CN 202110387502 A CN202110387502 A CN 202110387502A CN 113127590 A CN113127590 A CN 113127590A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- map
- edge network
- road
- equipment
- updating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 101
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 80
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 239000000047 product Substances 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 101000902133 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) Histone-lysine N-methyltransferase, H3 lysine-9 specific Proteins 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000002352 surface water Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Instructional Devices (AREA)
Abstract
本发明提供一种地图更新方法及设备,属于智慧交通技术领域,其中地图更新方法包括:接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。本发明地图更新周期短、及时性高。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种地图更新方法及设备。
背景技术
据预测,至2040年,智慧交通出行服务提供商对PKMT(按车型划分的总旅客公里数)的占比将占高达55%,私人拥有的自动驾驶车辆仅占11%,自动驾驶的推广将和出行服务同步增长,而高精度地图作为高精度定位技术的刚性需求,是实现自动驾驶的关键能力之一,将成为对自动驾驶现有传感器的有效补充,为车辆提供了更加安全可靠的感知能力与驾驶体验。与传统的导航电子地图相比,服务于自动驾驶的高精度地图在各方面要求更高,并能配合传感器与算法,为决策层提供支持。
现有传统方案(请参阅图1)是通过测绘设备采集原始测绘数据,上传至云平台进行地图建模并生成高精度地图,然后向外输出地图服务。更新的时候也是采用同样的方式,这种基本采取全量构建模式的传统高精度地图更新方式,更新高清地图的周期较长,无法实时反映道路状态及相关变化。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种地图更新方法及设备,用于解决目前的高精度地图更新方式,更新周期较长,无法实时反映道路状态及相关变化的问题。
为解决上述技术问题,第一方面,本发明提供一种地图更新方法,应用于边缘网络设备,包括:
接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
可选的,所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
可选的,所述接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息之前,还包括:
接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
可选的,所述方法还包括:
接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
第二方面,本发明还提供一种地图更新方法,应用于核心网络设备,包括:
接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
可选的,所述接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图之前,还包括:
构建初始全局地图;
将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
可选的,所述方法还包括:
根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
第三方面,本发明还提供一种地图更新方法,应用于路侧设备,包括:
向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;所述方法还包括:
接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
可选的,所述向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息之前,还包括:
接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
第四方面,本发明还提供一种边缘网络设备,包括:
道路交通信息接收模块,用于接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
第一更新模块,用于根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
第一发送模块,用于将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
可选的,所述第一更新模块包括:
第一更新单元,用于根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
可选的,所述第一更新模块包括:
第二更新单元,用于根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
可选的,所述边缘网络设备还包括:
第二接收模块,用于接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
第一分发模块,用于将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
可选的,所述边缘网络设备还包括:
第三接收模块,用于接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
第五方面,本发明还提供一种核心网络设备,包括:
第一接收模块,用于接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
第二更新模块,用于根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
可选的,所述核心网络设备还包括:
初始构建模块,用于构建初始全局地图;
第二分发模块,用于将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
可选的,所述核心网络设备还包括:
第三更新模块,用于根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
第三分发模块,用于将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
第六方面,本发明还提供一种路侧设备,包括:
道路交通信息发送模块,用于向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;所述路侧设备还包括:
第四接收模块,用于接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
广播模块,用于将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
可选的,所述路侧设备还包括:
第五接收模块,用于接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
第七方面,本发明还提供一种边缘网络设备,包括:收发器和处理器;
所述收发器,用于接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
所述处理器,用于根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
所述收发器,还用于将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
可选的,所述处理器,用于根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
可选的,所述处理器,用于根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
可选的,所述收发器,还用于接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
所述收发器,还用于将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
可选的,所述收发器,还用于接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
第八方面,本发明还提供一种核心网络设备,包括:收发器和处理器;
所述收发器,用于接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
所述处理器,用于根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
可选的,所述处理器,还用于构建初始全局地图;
所述收发器,还用于将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
可选的,所述处理器,还用于根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
所述收发器,还用于将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
第九方面,本发明还提供一种路侧设备,包括:收发器和处理器;
所述收发器,用于向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;
所述收发器,还用于接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
所述收发器,还用于将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
可选的,所述收发器,还用于接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
第十方面,本发明还提供一种边缘网络设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序;所述处理器执行所述程序时实现上述任一种应用于边缘网络设备的地图更新方法中的步骤。
第十一方面,本发明还提供一种核心网络设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序;所述处理器执行所述程序时实现上述任一种应用于核心网络设备的地图更新方法中的步骤。
第十二方面,本发明还提供一种路侧设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序;所述处理器执行所述程序时实现上述任一种应用于路侧设备的地图更新方法中的步骤。
第十三方面,本发明还提供一种可读存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现上述任一种地图更新方法中的步骤。
本发明的上述技术方案的有益效果如下:
本发明实施例提供的地图更新方法,由边缘网络设备根据车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对该边缘网络设备管辖区域内的区域地图进行更新,不需要像传统地图更新那样,利用专业的地图数据测绘设备对全局区域内的地图数据进行采集并采取全量构建模式构建全局地图,由于车端设备和/或路侧设备可以实时采集道路交通信息,因此数据采集周期短,另外,针对区域地图进行更新,可以降低更新的计算成本,从而更新周期短、地图及时性高。另外,本申请实施例基于车路协同场景,从车端设备和路侧设备获取多元化的道路交通信息,降低地图数据采集的成本。从而降低了地图在后期更新、运维方面的难度和成本。
附图说明
图1为传统地图构建和使用架构示意图;
图2为传统地图构建流程示意图;
图3为传统地图使用流程示意图;
图4为本发明实施例中的一种地图更新方法的流程示意图;
图5为本发明实施例中的另一种地图更新方法的流程示意图;
图6为本发明实施例中的一种初始全局地图构建流程示意图;
图7为本发明实施例中的又一种地图更新方法的流程示意图;
图8为本发明实施例中的一种整体的地图更新流程示意图;
图9为本发明实施例中的一种地图系统架构示意图;
图10为本发明实施例中的一种边缘网络设备的结构示意图;
图11为本发明实施例中的一种核心网络设备的结构示意图;
图12为本发明实施例中的一种路侧设备的结构示意图;
图13为本发明实施例中的另一种边缘网络设备的结构示意图;
图14为本发明实施例中的另一种核心网络设备的结构示意图;
图15为本发明实施例中的另一种路侧设备的结构示意图;
图16为本发明实施例中的又一种边缘网络设备的结构示意图;
图17为本发明实施例中的又一种核心网络设备的结构示意图;
图18为本发明实施例中的又一种路侧设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例的附图,对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图2,传统高精度地图建模流程如下:
1、专业的地图数据测绘设备通过雷达、摄像头、定位设备采集道路和周围环境信息,该专业的地图数据测绘设备可以是车辆形式、无人机形式等,地图数据测绘设备还可以是卫星。
2、将采集数据按类归类并上传至专业地图建模处理服务器。
3、处理服务器需要对采集的数据、视频结合GPS进行道路外物体的位置计算和道路、以及道路上物体的建模。
4、建模完成后,需要结合原始视频、GPS来验证高精度地图的正确性、完整性。
5、最终存储在服务器,以供后续使用。
传统高精度地图的更新流程与上述的建模流程基本一致。
请参阅图3,传统高精度地图的使用流程如下:
1、使用者通过在线(中心库下载)或者离线的方式获取所在区域高精度地图信息。
2、接入自定义系统。
3、根据自有定位信息和交互终端要求进行高精度地图展示。
由上述可以看出,传统高精度地图更新采取单一服务器静态全局建模,这种方式需要构建大规模的数据中心,消耗很大的计算成本,更新周期也长,无法满足自动驾驶车辆对地图实时性的需求。
本申请实施例针对传统高精度地图更新过程中数据采集量大、周期长,地图更新缓慢,导致地图及时性差问题,提出了以下地图更新方法。
请参阅图4,图4为本发明实施例一提供的一种地图更新方法的流程示意图,该方法应用于边缘网络设备,包括以下步骤:
步骤41:接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
其中,道路交通信息包括交通路面及周围状态信息,具体可以分为道路和/或道路周边静态信息、事件信息。
车端设备和/或路侧设备对道路交通信息的采集可以实时进行。
步骤42:根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
步骤43:将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。该路侧设备可以包括除该路侧设备以外的其他路侧设备,也可以包括步骤41中发送道路交通信息的路侧设备。
另外,所述边缘网络设备还可以将更新后的区域地图发送至管辖区域相邻的边缘网络设备。
本申请实施例中,所述边缘网络设备可以是边缘云,或称为边缘云平台。
本发明实施例提供的地图更新方法,由边缘网络设备根据车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对该边缘网络设备管辖区域内的区域地图进行更新,不需要像传统地图更新那样,利用专业的地图数据测绘设备对全局区域内的地图数据进行采集并采取全量构建模式构建全局地图,由于车端设备和/或路侧设备可以实时采集道路交通信息,因此数据采集周期短,另外,针对区域地图进行更新,可以降低更新的计算成本,从而更新周期短、地图及时性高。另外,本申请实施例基于车路协同场景,从车端设备和路侧设备获取多元化的道路交通信息,降低地图数据采集的成本。从而降低了地图在后期更新、运维方面的难度和成本。
下面举例说明上述地图更新方法。
本发明实施例中,关于道路交通信息的采集,可以以路侧设备采集为基础,车端设备采集补充路侧设备盲区,也即车端设备与路测设备协同互补,使得对地图进行全方位、无死角、全覆盖、高质量、实时有效的更新成为可能。另外,针对车端设备和路侧设备交叉重复采集的信息,在地图更新过程中会因为数据源多样而获得更好的更新质量及效果。
可选的,所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。基础图层主要包含道路、车道、路口等一些基本静态信息。
边缘网络设备对区域地图中基础图层的更新,不仅需要上报至核心网络设备,以使得核心网络设备更新全局地图,还可以下发至管辖区域内的路侧设备。在将更新后的区域地图下发至路侧设备时可以按照路侧设备的管辖区域将区域地图划分为单元地图,并将各单元地图下发至相应的路侧设备。
本申请实施例中,将车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息根据紧急类型分为常规信息和事件信息,常规信息包括普通的视频、GPS定位数据、车流量数据等,而事件信息是影响交通驾驶安全的告警类信息,例如路面结冰信息、路面积水信息、道路施工信息、气象状态信息(大雨、大雾)、车辆拥堵信息、交通事故等。边缘网络设备对车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行类型判断,如果是常规信息则首先进行存储,如果是事件信息则会立刻处理。
具体的,边缘网络设备针对非事件会定期拉取所辖区域路侧设备存储的地图类信息,将整体的真实环境进行网格切分,按照经纬度匹配,计算各区域是否需要更新基础图层,如果需要更新(更新基础图层需要满足的要求包括:静态性、长期性、交通影响性等),则进行建模、模型拼接与替换、验证及同步下发,同时将生成的区域更新地图上传至核心网络设备。
可选的,所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
所述事件图层除了包括事件信息外,还可以包括根据事件信息得到的针对交通参与者的通知信息、提醒信息和告警信息中的至少之一。
本申请实施例中,边缘网络设备基于车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对区域地图中的基础图层进行更新的周期可以是以天为单位或以小时为单位的短周期,而对事件图层的更新是实时进行。
具体的,可以引入人工智能系统,对车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息进行分析与判定,识别其中的事件信息,进行更有针对性的更新,较大提高地图更新效率。对于人工智能系统,可以通过大量实验数据的收集与模型训练来逐步提升其置信度和事件信息识别的准确性。其中,车端设备和/或路侧设备中的信息采集装置(例如传感器)可以是标定设备,从而便于在进行点云构建时能够更有目的性的开展数据过滤,提高地图更新建模的效率与成功率。
具体的,边缘网络设备可以根据事件的类型、影响范围以及严重程度更新区域地图中的事件图层。
另外,更新的事件图层需要及时下发至边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。也就是说,边缘网络设备会基于其管辖区域内的车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息进行事件分析,并对其管辖区域内的车端设备进行事件提醒。
本申请实施例中,通过人工智能系统,可以从车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息识别出交通环境、路面状态是否发生变化及其对交通参与者所产生的影响级别,由此进行不同图层的更新与响应,区域地图更新在边缘网络设备完成构建后会向上同步及向下分发最新区域地图数据,基于图层类别分为不同层次处理,例如,基础图层会被向上同步及向下分发处理,其更新周期最长,但影响最大,而事件图层更新后仅向下分发至订阅的路侧设备,然后由路侧设备广播至车端设备。
可选的,所述接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息之前,还包括:
接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;该区域地图是核心网络设备初始构建的全局地图中的部分地图;
将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
传统地图存储、分发、同步采用单一全局服务器或云平台,忽略了数据通信在接入网、骨干网、支撑网各级别网络中的资源消耗和时延。在地图分发与同步上单一的考虑了地图服务器仅分发地图数据到车端,或仅分发地图数据到路端。由于车端设备的存储器容量往往较小,不能支撑存储全局的海量地图数据,将海量地图数据传送到车端除了需要超高的带宽以外,也带来了传输时延较长的问题,而且将海量地图数据进行解码/转换为自动驾驶汽车能够识别的内容也需要消耗较大的算力,给自动驾驶汽车在行驶过程中驾驶行为决策带来不必要的消耗。
本申请实施例中,基于地图海量数据文件及地图低时延需求的特性,采取分级网格、逐层分发的模式,将全局地图按照网格逐步分解为区域地图和单元地图,并分别在核心网络设备、边缘网络设备及路侧设备上进行存储与分发,极大地提高了地图分发实时性及场景应用效率。
可选的,所述方法还包括:
接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后,发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
也就是说,本申请实施例中,不仅由边缘网络设备基于车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对其管辖区域对应的区域地图进行更新,然后将更新上报至核心网络设备进行全局地图更新,核心网络设备还会基于专业的地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新。该更新可以作为基于车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对地图进行更新的补充,能够进一步提升地图更新的准确性和全面性。在基于专业的地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息对地图进行更新时可以不是全域范围内的全量数据。
本申请实施例中,所述地图还可以包括动态图层(或称为定位图层),主要用于展示交通参与者动态位置信息。
请参阅图5,图5是本发明实施例二提供的一种地图更新方法的流程示意图,该方法应用于核心网络设备,包括以下步骤:
步骤51:接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
步骤52:根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
其中,核心网络设备可以是核心云或核心云平台。
本发明实施例提供的地图更新方法,由边缘网络设备根据车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对该边缘网络设备管辖区域内的区域地图进行更新,并在更新之后上报至核心网络设备,核心网络设备基于更新的区域地图进行全局地图的更新。不需要像传统地图更新那样,利用专业的地图数据测绘设备对全局区域内的地图数据进行采集并采取全量构建模式构建全局地图,由于车端设备和/或路侧设备可以实时采集道路交通信息,因此数据采集周期短,另外,针对区域地图进行更新,然后基于更新的区域地图进行全局地图的更新,可以降低更新的计算成本,从而更新周期短、地图及时性高。另外,本申请实施例基于车路协同场景,从车端设备和/或路侧设备获取多元化的道路交通信息,降低地图数据采集的成本。从而降低了地图在后期更新、运维方面的难度和成本。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
然后,核心网络设备可以根据区域地图中更新的基础图层,更新全局地图中的基础图层。
可选的,所述接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图之前,还包括:
构建初始全局地图;
将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
本申请实施例中,核心网络设备在构建初始全局地图时,采用传统高精度地图建模方式,请参阅图6,流程如下:
1、测绘设备将测绘数据归类并上传至核心网络设备;
2、核心网络设备使用其强大的计算能力进行数据计算和建模;
3、建模完成后,进行校验、校准;
4、最终存储在服务器。
可选的,所述方法还包括:
根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
也就是说,本申请实施例中,不仅由边缘网络设备基于车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对其管辖区域对应的区域地图进行更新,然后将更新上报至核心网络设备进行全局地图更新,核心网络设备还会基于专业的地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新。该更新可以作为基于车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对地图进行更新的补充,能够进一步提升地图更新的准确性和全面性。在基于专业的地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息对地图进行更新时可以不是全域范围内的全量数据。
本申请实施例中,核心网络设备统一收集各边缘网络设备更新的基础图层,结合专业的地图数据采集设备采集的非全量地图数据(主要包括道路静态信息和/或道路周边静态信息)更新全局地图,按边缘网络设备所管辖区域进行全局地图切分与下发同步。各个边缘网络设备上的地图以及核心网络设备地图都以统一的版本控制进行管理,并作为地图更新的标识,地图在切分网格中都有一个版本号。如果核心网络设备在周期性同步过程中,发现地图版本不一致,则进行更新同步,以版本号链路为升级标准。
本申请实施例中,基于地图海量数据文件及地图低时延需求的特性,采取分级网格、逐层分发的模式,将初始全局地图和基于车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息更新的全局地图,按照网格逐步分解为区域地图和单元地图,并分别在核心网络设备、边缘网络设备及路侧设备上进行存储与分发,极大地提高了地图分发实时性及场景应用效率。对于基于边缘网络设备上报的更新的区域地图进行更新的全局地图可以不下发至边缘网络设备。
另外,核心网络设备还可以根据车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,尤其是其中的事件信息,基于大数据分析及挖掘输出全域交通态势分析及相关预测决策信息,例如,广域范围交通信号灯配时优化建议、城市交通状况整体态势、道路通行效率分析、瓶颈优化策略及出行建议。
本发明实施例提供的是与上述实施例一对应的、具有相同发明构思的技术方案,且能达到相同的技术效果,详细可参阅上述实施例一,此处不再赘述。
请参阅图7,图7是本发明实施例三提供的一种地图更新方法的流程示意图,该方法应用于路侧设备,包括以下步骤:
步骤71:向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
本发明实施例提供的地图更新方法,由边缘网络设备根据车端设备和/或路侧设备采集的道路交通信息对该边缘网络设备管辖区域内的区域地图进行更新,并在更新之后上报至核心网络设备,核心网络设备基于更新的区域地图进行全局地图的更新。不需要像传统地图更新那样,利用专业的地图数据测绘设备对全局区域内的地图数据进行采集并采取全量构建模式构建全局地图,由于车端设备和/或路侧设备可以实时采集道路交通信息,因此数据采集周期短,另外,针对区域地图进行更新,然后基于更新的区域地图进行全局地图的更新,可以降低更新的计算成本,从而更新周期短、地图及时性高。另外,本申请实施例基于车路协同场景,从车端设备和/或路侧设备获取多元化的道路交通信息,降低地图数据采集的成本。从而降低了地图在后期更新、运维方面的难度和成本。
可选的,请参阅图8和图9,所述路侧设备包括路侧传感器(或称为路侧感知设备)和路侧计算单元,路侧传感器用于采集道路交通信息,并上传至路侧计算单元,路侧计算单元同边缘网络设备紧密相连,道路交通信息会立刻上传至边缘网络设备。路侧计算单元,不仅负责与路侧传感器连接,收集路侧传感器采集到的信息,还用于对路侧传感器采集到的信息和/或车端设备采集并上报的信息进行处理,生成紧急事件,分发同步预警事件,以及存储与广播单元地图数据。
另外,请参阅图8和图9,车端设备(也可以称为车载设备)也可以包括车端传感器(或称为车载感知设备)和车载计算单元。车端传感器用于采集道路交通信息,并上传至路侧计算单元,路侧计算单元会立即上传至边缘网络设备。或者,车端设备直接将采集的道路交通信息发送至边缘网络设备,这种可以适用于车端传感器采集的道路交通信息是事件信息的情况。例如,车载计算单元判断车端传感器采集的道路交通信息是否是事件信息,如果是,则不经过路侧设备直接发送至边缘网络设备。车载计算单元,负责连接车端传感器,收集车端传感器采集的信息,并处理生成紧急事件、分发同步预警事件。
上述路侧传感器、车端传感器具体可以包括摄像头和/或雷达等。
可选的,所述路侧设备在向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息之前,可以对采集到的道路交通信息进行数据预处理和融合处理。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;所述方法还包括:
接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
本申请实施例中,车端设备监听路侧设备广播的事件图层,事件图层包括事件信息。另外,车端设备在监听到路侧广播的事件信息后,可以及时及进行事件标记。
可选的,所述向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息之前,还包括:
接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。该边缘网络设备对应的区域地图可以是核心网络设备构建的初始全局地图中与所述边缘网络设备管辖区域对应的部分地图。
本申请实施例中,考虑到地图数据涉及高安全需求,在核心网络设备、边缘网络设备及路侧计算单元之间尽可能采用专网或虚拟通道的方式进行地图数据传输;另外地图数据本身也应采取一定的加密策略与认证机制,确保数据安全。
下面举例说明本申请实施例提供的地图更新方法(请参阅图8)和该地图更新方法所基于的地图系统架构(请参阅图9)。
1:路侧传感器采集道路交通信息并上传至路侧计算单元;
1.1:路测计算单元将步骤1中的道路交通信息上报至边缘网络设备;
1.1.1:如果路侧传感器采集的道路交通信息中包括事件信息,则边缘网络设备立即更新其管辖区域对应的区域地图中的事件图层;
1.1.2:边缘网络设备将更新的事件图层同步至路侧计算单元;
1.2:路侧计算单元存储更新的事件图层并向车端(具体是车端计算单元)广播;
2:车端(具体是车端计算单元)监听路侧计算单元的广播;
3:车端(具体是车端计算单元)在监听到路侧计算单元广播的更新的事件图层后,更新事件图层。
4:车端传感器采集道路交通信息并上传至车端计算单元;
4.1:如果车端传感器采集的道路交通信息包括事件信息,则车端计算单元直接将车端传感器采集的道路交通信息上传至边缘网络设备;
4.1.1:边缘网络设备根据步骤4.1上传的道路交通信息更新其管辖区域对应的区域地图中的事件图层;
4.1.2:边缘网络设备将更新的事件图层同步至路侧计算单元;
4.2:如果车端传感器采集的道路交通信息不包括事件信息,则车端计算单元将车端传感器采集的道路交通信息上传至路侧计算单元;
4.2.1:路侧计算单元将在步骤4.2收到的道路交通信息上传至边缘网络设备;
5:存储;
6.如果满足区域地图中的基础图层更新条件,例如达到更新周期,则边缘网络设备对其管辖区域内的区域地图的基础图层进行更新;
7.边缘网络设备将更新的基础图层上传至核心网络设备;
8:存储;
9:核心网络设备检查地图版本、运行情况;
10:如果需要同步,核心网络设备下发、同步地图数据;
10.1:边缘网络设备基于核心网络设备下发的地图数据进行更新。
综上所述,本申请实施例提供了一种基于车路协同场景与边缘计算体系的地图更新方法,涉及车路网云体系结构。本申请实施例采取由路端、车端复合模式下的融合感知数据采集、决策、分析、建模所构建的地图分层架构体系,能够有效利用端侧计算单元(包括车端计算单元和/或路侧计算单元)低时延与实时计算、边缘网络设备区域建模与弹性计算、以及核心网络设备全局建模与总体态势分析等边云协同特性,优化了地图建模与数据分发自上而下的传统模式,有效地提升了实时性与分发效率;面对地图海量数据文件,采取分级收集、处理、存储及分发策略,可以有效解决集中模式下海量地图数据存储难,分发效率低等问题;边缘网络设备生成局部地图(即区域地图)后,能够快速、及时的向所在区域进行地图数据分发;相比传统模式,地图与实际道路信息的匹配度、准确性和及时性更高;结合车路协同、融合感知技术,在端侧能够有效收集实时路况信息,基于优先级增量更新区域及单元图层,并及时反馈至路端和车端,同步实时地图数据,提供更准确、智能、高效的地图服务。利用边缘计算体系框架,有效解决传统高精度地图数据存储、分发和更新的实时性和有效性问题,为高精度地图在广域范围内的应用实践奠定了基础。
本发明基于边云协同充分发挥核心网络设备与边缘节点各自优势,相比传统方案不但深化了边缘计算架构的应用层次,并将地图、道路信息采集多元化,地图生成机制也实施了边缘向核心集中的策略。
本申请实施例提供的地图更新方法可以适用于高精度地图更新,高精度地图相比传统电子导航地图拥有更高的精度及更多的维度,其中精度更高体现在地图精确到厘米级别,而维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。
本方法可广泛应用于智慧交通及测绘领域,为运载工具监控、自动驾驶等场景提供实时、高精度、多元化信息的地图服务支撑,为自动驾驶汽车进行实时路况判断、行驶行为决策提供刚性的输入,保障行驶的安全与效率。
请参阅图10,图10是本发明实施例四提供的一种边缘网络设备的结构示意图,该边缘网络设备100包括:
道路交通信息接收模块101,用于接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
第一更新模块102,用于根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
第一发送模块103,用于将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
可选的,所述第一更新模块102包括:
第一更新单元,用于根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
可选的,所述第一更新模块102包括:
第二更新单元,用于根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
可选的,所述边缘网络设备100还包括:
第二接收模块,用于接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
第一分发模块,用于将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
可选的,所述边缘网络设备100还包括:
第三接收模块,用于接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
本发明实施例是与上述方法实施例一对应的产品实施例,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例一。
请参阅图11,图11是本发明实施例五提供的一种核心网络设备的结构示意图,该核心网络设备110包括:
第一接收模块111,用于接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
第二更新模块112,用于根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
可选的,所述核心网络设备110还包括:
初始构建模块,用于构建初始全局地图;
第二分发模块,用于将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
可选的,所述核心网络设备110还包括:
第三更新模块,用于根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
第三分发模块,用于将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
本发明实施例是与上述方法实施例二对应的产品实施例,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例二。
请参阅图12,图12是本发明实施例六提供的一种路侧设备的结构示意图,该路侧设备120包括:
道路交通信息发送模块121,用于向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;所述路侧设备120还包括:
第四接收模块,用于接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
广播模块,用于将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
可选的,所述路侧设备120还包括:
第五接收模块,用于接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
本发明实施例是与上述方法实施例三对应的产品实施例,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例三。
请参阅图13,图13是本发明实施例七提供的一种边缘网络设备的结构示意图,该边缘网络设备130包括:收发器131和处理器132;
所述收发器131,用于接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
所述处理器132,用于根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
所述收发器131,还用于将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
可选的,所述处理器132,用于根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
可选的,所述处理器132,用于根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
可选的,所述收发器131,还用于接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
所述收发器131,还用于将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
可选的,所述收发器131,还用于接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
本发明实施例是与上述方法实施例一对应的产品实施例,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例一。
请参阅图14,图14是本发明实施例八提供的一种核心网络设备的结构示意图,该核心网络设备140包括:收发器141和处理器142;
所述收发器141,用于接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
所述处理器142,用于根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
可选的,所述处理器142,还用于构建初始全局地图;
所述收发器141,还用于将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
可选的,所述处理器142,还用于根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
所述收发器141,还用于将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
本发明实施例是与上述方法实施例二对应的产品实施例,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例二。
请参阅图15,图15是本发明实施例九提供的一种路侧设备的结构示意图,该路侧设备150包括:收发器151和处理器152;
所述收发器151,用于向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;
所述收发器151,还用于接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
所述收发器151,还用于将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
可选的,所述收发器151,还用于接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
本发明实施例是与上述方法实施例三对应的产品实施例,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例三。
请参阅图16,图16是本发明实施例十提供的一种边缘网络设备的结构示意图,该边缘网络设备160包括处理器161、存储器162及存储在所述存储器162上并可在所述处理器161上运行的程序;所述处理器161执行所述程序时实现如下步骤:
接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
可选的,所述处理器161执行所述程序时还可实现如下步骤:
所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
可选的,所述处理器161执行所述程序时还可实现如下步骤:
所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
可选的,所述处理器161执行所述程序时还可实现如下步骤:
所述接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息之前,还包括:
接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
可选的,所述处理器161执行所述程序时还可实现如下步骤:
接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
本发明实施例的具体工作过程与上述方法实施例一中的一致,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例一中方法步骤的说明。
请参阅图17,图17是本发明实施例十一提供的一种核心网络设备的结构示意图,该核心网络设备170包括处理器171、存储器172及存储在所述存储器172上并可在所述处理器171上运行的程序;所述处理器171执行所述程序时实现如下步骤:
接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
可选的,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
可选的,所述处理器171执行所述程序时还可实现如下步骤:
所述接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图之前,还包括:
构建初始全局地图;
将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
可选的,所述处理器171执行所述程序时还可实现如下步骤:
根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
本发明实施例的具体工作过程与上述方法实施例二中的一致,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例二中方法步骤的说明。
请参阅图18,图18是本发明实施例十二提供的一种路侧设备的结构示意图,该路侧设备180包括处理器181、存储器182及存储在所述存储器182上并可在所述处理器181上运行的程序;所述处理器181执行所述程序时实现如下步骤:
向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
可选的,所述区域地图中包括事件图层;所述处理器181执行所述程序时还可实现如下步骤:
接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
可选的,所述处理器181执行所述程序时还可实现如下步骤:
所述向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息之前,还包括:
接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
本发明实施例的具体工作过程与上述方法实施例三中的一致,故在此不再赘述,详细请参阅上述实施例三中方法步骤的说明。
本发明实施例十三提供一种可读存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例一至实施例三中任一种地图更新方法中的步骤。详细请参阅以上对应实施例中方法步骤的说明。
上述可读存储介质,包括计算机可读存储介质。计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (22)
1.一种地图更新方法,其特征在于,应用于边缘网络设备,包括:
接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息,更新所述区域地图中的基础图层。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新,包括:
根据所述道路交通信息中的事件信息,更新所述区域地图中的事件图层。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息之前,还包括:
接收所述核心网络设备发送的所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图;
将所述区域地图中的与路侧设备管辖区域对应的单元地图发送至所述路侧设备。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
接收所述核心网络设备在根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对全局地图进行更新后发送的、与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图。
6.一种地图更新方法,其特征在于,应用于核心网络设备,包括:
接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述更新后的区域地图包括根据所述道路交通信息中的道路静态信息和/或道路周边静态信息更新的基础图层。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图之前,还包括:
构建初始全局地图;
将所述初始全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
根据地图数据采集设备采集的道路静态信息和/或道路周边静态信息,对所述全局地图进行更新;
将更新后的所述全局地图中,与所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图发送至所述边缘网络设备。
10.一种地图更新方法,其特征在于,应用于路侧设备,包括:
向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述区域地图中包括事件图层;所述方法还包括:
接收更新的事件图层,所述更新的事件图层是所述边缘网络设备根据所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备和/或车端设备上报的道路交通信息中的事件信息,对所述区域地图中的所述事件图层进行更新得到;
将所述更新的事件图层,向车端设备广播。
12.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息之前,还包括:
接收边缘网络设备发送单元地图,所述单元地图是所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图中与所述路侧设备管辖区域对应的部分地图。
13.一种边缘网络设备,其特征在于,包括:
道路交通信息接收模块,用于接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
第一更新模块,用于根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
第一发送模块,用于将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
14.一种核心网络设备,其特征在于,包括:
第一接收模块,用于接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
第二更新模块,用于根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
15.一种路侧设备,其特征在于,包括:
道路交通信息发送模块,用于向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
16.一种边缘网络设备,其特征在于,包括:收发器和处理器;
所述收发器,用于接收车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息;
所述处理器,用于根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新;
所述收发器,还用于将更新后的区域地图发送至核心网络设备和/或所述边缘网络设备管辖区域内的路侧设备。
17.一种核心网络设备,其特征在于,包括:收发器和处理器;
所述收发器,用于接收一个或多个边缘网络设备发送的更新后的区域地图,所述区域地图为所述边缘网络设备管辖区域对应的地图,且所述更新后的区域地图是根据车端设备和/或路侧设备采集并发送的道路交通信息进行更新;
所述处理器,用于根据接收到的所述更新后的区域地图,更新全局地图。
18.一种路侧设备,其特征在于,包括:收发器和处理器;
所述收发器,用于向边缘网络设备发送车端设备和/或所述路侧设备采集的道路交通信息,以使得所述边缘网络设备根据所述道路交通信息对所述边缘网络设备管辖区域对应的区域地图进行更新。
19.一种边缘网络设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序;其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的地图更新方法中的步骤。
20.一种核心网络设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序;其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求6至9中任一项所述的地图更新方法中的步骤。
21.一种路侧设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序;其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求10至12中任一项所述的地图更新方法中的步骤。
22.一种可读存储介质,其上存储有程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至12中任一项所述的地图更新方法中的步骤。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110387502.4A CN113127590B (zh) | 2021-04-09 | 2021-04-09 | 地图更新方法及设备 |
PCT/CN2021/122858 WO2022213563A1 (zh) | 2021-04-09 | 2021-10-09 | 地图更新方法及设备 |
EP21935781.1A EP4322024A1 (en) | 2021-04-09 | 2021-10-09 | Map updating method and device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110387502.4A CN113127590B (zh) | 2021-04-09 | 2021-04-09 | 地图更新方法及设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113127590A true CN113127590A (zh) | 2021-07-16 |
CN113127590B CN113127590B (zh) | 2021-11-26 |
Family
ID=76775916
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110387502.4A Active CN113127590B (zh) | 2021-04-09 | 2021-04-09 | 地图更新方法及设备 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP4322024A1 (zh) |
CN (1) | CN113127590B (zh) |
WO (1) | WO2022213563A1 (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113727434A (zh) * | 2021-11-03 | 2021-11-30 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种基于边缘计算网关的车路协同辅助定位系统及方法 |
CN113791619A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-14 | 北京航空航天大学 | 一种机场自动驾驶牵引车调度导航系统及方法 |
CN114413914A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-04-29 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 高精度地图的精度提升方法、系统和计算机可读存储介质 |
WO2022213563A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 中移智行网络科技有限公司 | 地图更新方法及设备 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117292551B (zh) * | 2023-11-27 | 2024-02-23 | 辽宁邮电规划设计院有限公司 | 基于物联网的城市交通态势调节系统与方法 |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104615453A (zh) * | 2014-09-26 | 2015-05-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种地图数据处理方法、装置及系统 |
CN104949684A (zh) * | 2015-06-23 | 2015-09-30 | 西华大学 | 基于车路协同的车载导航系统 |
CN106885578A (zh) * | 2015-12-16 | 2017-06-23 | 北京奇虎科技有限公司 | 地图更新方法和装置 |
CN109084785A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-25 | 吉林大学 | 多车辆协同定位与地图构建方法、装置、设备及存储介质 |
CN109781122A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-05-21 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 高精度地图更新方法及装置 |
CN110388929A (zh) * | 2018-04-20 | 2019-10-29 | 比亚迪股份有限公司 | 导航地图更新方法、装置及系统 |
CN110470311A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-19 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种地图生成方法、装置及计算机存储介质 |
CN110648548A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-01-03 | 重庆邮电大学 | 一种基于路侧设备的路面安全性检测系统及方法 |
CN111179621A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 同济大学 | 一种基于路测设备的高精度地图制作系统及方法 |
CN111583630A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-25 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法 |
US20200292324A1 (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | Here Global B.V. | Maplets for maintaining and updating a self-healing high definition map |
CN111881244A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-03 | 戴姆勒股份公司 | 用于使v2x技术与加密和/或加偏转的高精度地图匹配的方法和设备 |
CN112289059A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-01-29 | 中电智能技术南京有限公司 | 一种车路协同道路交通系统 |
CN112347206A (zh) * | 2019-08-06 | 2021-02-09 | 华为技术有限公司 | 地图更新方法、装置及存储介质 |
CN112380312A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-19 | 重庆智行者信息科技有限公司 | 基于栅格检测的激光地图更新方法、终端及计算机设备 |
CN112417953A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 道路状况检测和地图数据更新方法、装置、系统及设备 |
CN112530156A (zh) * | 2019-09-18 | 2021-03-19 | 中移智行网络科技有限公司 | 基于边缘计算的智能网联汽车开放道路系统和建设方法 |
CN112579716A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 沈阳美行科技有限公司 | 地图更新方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130145279A1 (en) * | 2011-11-16 | 2013-06-06 | Flextronics Ap, Llc | Removable, configurable vehicle console |
CN111367292A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-03 | 特路(北京)科技有限公司 | 自动驾驶汽车智能道路系统 |
CN111601266B (zh) * | 2020-03-31 | 2022-11-22 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 协同控制方法及系统 |
CN111402588B (zh) * | 2020-04-10 | 2022-02-18 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法 |
CN111540237B (zh) * | 2020-05-19 | 2021-09-28 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于多数据融合的车辆安全行驶保障方案自动生成的方法 |
CN112013863A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-12-01 | 浙江省交通规划设计研究院有限公司 | 基于路侧设施提供实时数据的导航系统及方法 |
CN113127590B (zh) * | 2021-04-09 | 2021-11-26 | 中移智行网络科技有限公司 | 地图更新方法及设备 |
-
2021
- 2021-04-09 CN CN202110387502.4A patent/CN113127590B/zh active Active
- 2021-10-09 WO PCT/CN2021/122858 patent/WO2022213563A1/zh active Application Filing
- 2021-10-09 EP EP21935781.1A patent/EP4322024A1/en active Pending
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104615453A (zh) * | 2014-09-26 | 2015-05-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种地图数据处理方法、装置及系统 |
CN104949684A (zh) * | 2015-06-23 | 2015-09-30 | 西华大学 | 基于车路协同的车载导航系统 |
CN106885578A (zh) * | 2015-12-16 | 2017-06-23 | 北京奇虎科技有限公司 | 地图更新方法和装置 |
CN110388929A (zh) * | 2018-04-20 | 2019-10-29 | 比亚迪股份有限公司 | 导航地图更新方法、装置及系统 |
CN109084785A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-25 | 吉林大学 | 多车辆协同定位与地图构建方法、装置、设备及存储介质 |
CN109781122A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-05-21 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 高精度地图更新方法及装置 |
US20200292324A1 (en) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | Here Global B.V. | Maplets for maintaining and updating a self-healing high definition map |
CN110470311A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-19 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种地图生成方法、装置及计算机存储介质 |
CN112347206A (zh) * | 2019-08-06 | 2021-02-09 | 华为技术有限公司 | 地图更新方法、装置及存储介质 |
CN110648548A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-01-03 | 重庆邮电大学 | 一种基于路侧设备的路面安全性检测系统及方法 |
CN112530156A (zh) * | 2019-09-18 | 2021-03-19 | 中移智行网络科技有限公司 | 基于边缘计算的智能网联汽车开放道路系统和建设方法 |
CN112579716A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 沈阳美行科技有限公司 | 地图更新方法、装置及存储介质 |
CN111179621A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 同济大学 | 一种基于路测设备的高精度地图制作系统及方法 |
CN111583630A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-08-25 | 河北德冠隆电子科技有限公司 | 基于时空轨迹重构全新道路高精地图快速生成系统与方法 |
CN111881244A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-03 | 戴姆勒股份公司 | 用于使v2x技术与加密和/或加偏转的高精度地图匹配的方法和设备 |
CN112417953A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 道路状况检测和地图数据更新方法、装置、系统及设备 |
CN112289059A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-01-29 | 中电智能技术南京有限公司 | 一种车路协同道路交通系统 |
CN112380312A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-19 | 重庆智行者信息科技有限公司 | 基于栅格检测的激光地图更新方法、终端及计算机设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
肖艳秋等: "基于路段划分的车辆协同感知自组织交通系统构建", 《轻工学报》 * |
陈新海等: "面向车路协同的智慧路侧系统设计", 《交通与运输》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022213563A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 中移智行网络科技有限公司 | 地图更新方法及设备 |
CN113791619A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-14 | 北京航空航天大学 | 一种机场自动驾驶牵引车调度导航系统及方法 |
CN113791619B (zh) * | 2021-09-14 | 2024-04-12 | 北京航空航天大学 | 一种机场自动驾驶牵引车调度导航系统及方法 |
CN113727434A (zh) * | 2021-11-03 | 2021-11-30 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种基于边缘计算网关的车路协同辅助定位系统及方法 |
CN113727434B (zh) * | 2021-11-03 | 2022-04-22 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种基于边缘计算网关的车路协同辅助定位系统及方法 |
CN114413914A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-04-29 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 高精度地图的精度提升方法、系统和计算机可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2022213563A1 (zh) | 2022-10-13 |
EP4322024A1 (en) | 2024-02-14 |
CN113127590B (zh) | 2021-11-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113127590B (zh) | 地图更新方法及设备 | |
CN113256976B (zh) | 一种车路协同系统、模拟仿真方法、车载设备和路侧设备 | |
US20210325207A1 (en) | Map updating system and method for autonomous driving | |
CN110958567B (zh) | 共享由自主运载工具感知的经分类的对象 | |
CN109522603B (zh) | 基于云平台的车载拉格朗日实时大气污染溯源系统及方法 | |
US11131554B2 (en) | Systems and methods for vehicle telemetry | |
CN103453914B (zh) | 智能更新地图的云导航系统及方法 | |
CN105466435B (zh) | 一种导航系统的路线规划方法和装置 | |
CN104794898A (zh) | 一种殊域带状专网交通通信导航监视预警装置及工作方法 | |
US20200210234A1 (en) | Distributed system task management using a simulated clock | |
CN116308153B (zh) | 一种基于数字孪生的全息路口管理系统及方法 | |
US11409927B2 (en) | Architecture for configurable distributed system simulation timing | |
CN209879035U (zh) | 一种基于车联网的实时路面天气数据采集与信息推送系统 | |
CN102708676A (zh) | 交通信息处理方法、设备及系统 | |
CN110880235A (zh) | 路况信息处理系统中的路侧设备、处理方法及装置 | |
CN115063978A (zh) | 一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法 | |
CN112839319A (zh) | 蜂窝车联网信息处理方法、装置、系统、终端及存储介质 | |
US11809790B2 (en) | Architecture for distributed system simulation timing alignment | |
US20220078787A1 (en) | Modifying a vehicular radio based on a schedule of point-to-point vehicular communications | |
CN110708664B (zh) | 一种交通流感知方法、装置及计算机存储介质、电子设备 | |
CN112414416A (zh) | 一种基于四级自动驾驶高精度的adas地图数据系统 | |
Wibisono et al. | Traffic intelligent system architecture based on social media information | |
US20200210225A1 (en) | Architecture for simulation of distributed systems | |
Shankaran et al. | Intelligent Transport Systems and Traffic Management | |
Almeida et al. | Trust: Transportation and road monitoring system for ubiquitous real-time information services |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |