CN113587942A - 一种基于自主建图的路线处理的方法、装置以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及自动驾驶技术领域,特别是涉及一种基于自主建图的路线处理的方法、装置以及电子设备。该方法中的路线包括第一端点和第二端点,该方法包括:拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;根据预设变量,获取所述曲线中的目标点;将所述目标点作为所述轨迹点,将所述目标点插入所述路线中,从而提供了一种基于自主建图的路线处理的方法,从而能够在两个相邻的第一端点和第二端点之间额外的形成轨迹点,进而可使得第一端点和第二端点之间的路线平滑。
Description
技术领域
本发明实施例涉及自动驾驶技术领域,特别是涉及一种基于自主建图的路线处理的方法、装置以及电子设备。
背景技术
随着社会科技的进步,自动驾驶汽车由于不需要人们驾驶车辆,因此,自动驾驶汽车成为近年来的研究热点。自动驾驶汽车在执行自动驾驶任务时需要一些信息的支持。打点地图是自主建图的一种,是一种轻量化的地图,打点地图能够表示各种自动驾驶任务中需要的信息。打点地图是采集车采集的数据,定义了一系列采集点的位置朝向、一些附加信息以及各个轨迹点间的连接关系。
在打点地图中,每两个相邻的采集点之间形成一条路线,这每两个相邻的采集点作为该条路线的两个端点。
但是,在实现本发明实施例的过程中,发明人发现:目前,在采集车进行数据采集时,会出现两个相邻的采集点之间的间距大的情况,从而两个相邻的采集点之间形成的路线不能准确描述实际路线,因此需要提出一种基于自主建图的路线处理的方法。
发明内容
鉴于上述问题,本发明实施例提供了一种基于自主建图的路线处理的方法、装置以及电子设备,克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种基于自主建图的路线处理的方法,所述路线包括第一端点和第二端点,包括:拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点;将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
在一种可选的方式中,所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤之前,所述方法还包括:判断所述路线是否为曲线段;若所述路线是曲线段,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
在一种可选的方式中,所述判断所述路线是否为曲线段的步骤,进一步包括:获取所述第一端点和第二端点之间的间距;获取所述第一端点和第二端点的连线,与x坐标轴的夹角;判断所述间距是否小于预设长度,以及判断所述夹角是否大于预设角度;若所述间距小于所述预设长度,以及所述夹角大于所述预设角度,则判定所述路线为曲线段。
在一种可选的方式中,所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤之前,所述方法还包括:判断所述路线是否为干扰路线;若所述路线不是干扰路线,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
在一种可选的方式中,所述轨迹方程为P(t),其中,所述t为参数,t∈[0,1],所述根据预设变量,获取到的所述轨迹方程中的目标点为:(0+Δ,P(0+Δ))、(0+2Δ,P(0+2Δ))……(0+nΔ,P(0+nΔ)),其中,所述Δ为所述预设变量,所述n为整数。
在一种可选的方式中,所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤,进一步包括:获取所述第一端点的横纵坐标;获取所述第二端点的横纵坐标;获取与所述路线相邻的第一路线和第二路线,其中,所述第一路线包括所述第二端点和第三端点,所述第二路线包括所述第一端点和第四端点;获取所述第三端点的横纵坐标;获取所述第四端点的横纵坐标;根据所述第一端点的横纵坐标、第二端点的横纵坐标、第三端点的横纵坐标和第四端点的横纵坐标,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
在一种可选的方式中,所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程为:
P(t)=A+Bt+Ct2+Dt3;
其中,所述t为参数,t∈[0,1];其中,所述A、B、C和D可根据四个约束条件求解;所述四个约束条件包括:t=0时,P(0)等于所述第一端点的纵坐标;t=1时,P(1)等于所述第二端点的纵坐标;t=0时,P′(0)等于第二端点的纵坐标与第四端点的纵坐标的差值,再乘以预设参数;t=1时,P′(1)等于第三端点的纵坐标与第一端点的纵坐标的差值,再乘以所述预设参数。
在一种可选的方式中,所述方法还包括:根据所述路线中插入的所述轨迹点,对所述路线进行平滑处理。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种基于自主建图的路线处理的装置,所述路线包括第一端点和第二端点,所述装置包括:拟合模块,用于拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;获取模块,用于根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点;插入模块,用于将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
在一种可选的方式中,所述装置还包括:第一判断模块,用于判断所述路线是否为曲线段;若所述路线是曲线段,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
在一种可选的方式中,第一判断模块包括:第一获取单元,用于获取所述第一端点和第二端点之间的间距;第二获取单元,用于获取所述第一端点和第二端点的连线,与x坐标轴的夹角;判断单元,用于判断所述间距是否小于预设长度,以及判断所述夹角是否大于预设角度;判定单元,用于若所述间距小于所述预设长度,以及所述夹角大于所述预设角度,则判定所述路线为曲线段。
在一种可选的方式中,所述装置还包括:第二判断模块,用于判断所述路线是否为干扰路线;若所述路线不是干扰路线,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
在一种可选的方式中,所述轨迹方程为P(t),其中,所述t为参数,t∈[0,1],所述根据预设变量,获取到的所述轨迹方程中的目标点为:(0+Δ,P(0+Δ))、(0+2Δ,P(0+2Δ))……(0+nΔ,P(0+nΔ)),其中,所述Δ为所述预设变量,所述n为整数。
在一种可选的方式中,拟合模块包括:第三获取单元,用于获取所述第一端点的横纵坐标;第四获取单元,用于获取所述第二端点的横纵坐标;第五获取单元,用于获取与所述路线相邻的第一路线和第二路线,其中,所述第一路线包括所述第二端点和第三端点,所述第二路线包括所述第一端点和第四端点;第六获取单元,用于获取所述第三端点的横纵坐标;第七获取单元,用于获取所述第四端点的横纵坐标;拟合单元,用于根据所述第一端点的横纵坐标、第二端点的横纵坐标、第三端点的横纵坐标和第四端点的横纵坐标,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
在一种可选的方式中,所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程为:P(t)=A+Bt+Ct2+Dt3;其中,所述t为参数,t∈[0,1];其中,所述A、B、C和D可根据四个约束条件求解;所述四个约束条件包括:t=0时,P(0)等于所述第一端点的纵坐标;t=1时,P(1)等于所述第二端点的纵坐标;t=0时,P′(0)等于第二端点的纵坐标与第四端点的纵坐标的差值,再乘以预设参数;t=1时,P′(1)等于第三端点的纵坐标与第一端点的纵坐标的差值,再乘以所述预设参数。
在一种可选的方式中,所述装置还包括:平滑模块,用于根据所述路线中插入的所述轨迹点,对所述路线进行平滑处理。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种电子设备,该电子设备包括:至少一个处理器,以及存储器,所述存储器与所述至少一个处理器通信连接,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
本发明实施例的有益效果是:通过对任意两个相邻的采集点进行曲线的拟合,根据预设变量,获取所拟合的轨迹方程中的目标点,将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间,从而能够在两个相邻的第一端点和第二端点之间额外的形成轨迹点,进而可使得第一端点和第二端点之间的路线平滑。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明实施例提供的一种基于自主建图的路线处理的方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的四个相邻的采集点的示意图;
图3是本发明实施例提供的一种拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的流程示意图;
图4是本发明实施例中提供的将轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间的示意图;
图5是本发明实施例提供的另一种基于自主建图的路线处理的方法的流程示意图;
图6是本发明实施例提供的一种判断所述路线是否为曲线段的方法的流程示意图;
图7是本发明实施例提供的还一种基于自主建图的路线处理的方法的流程示意图;
图8是本发明实施例提供的一种基于自主建图的路线处理的装置的示意图;
图9是本发明实施例提供的执行基于自主建图的路线处理的方法的电子设备的硬件结构示意图。
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中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,当元件被表述“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
此外,下面所描述的本发明各个实施例中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例一
请参阅图1,图1是本发明实施例提供的一种基于自主建图的路线处理的方法的流程示意图,该方法包括以下步骤:
步骤S10,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
其中,第一端点和第二端点是所述路线的两个端点。在打点地图中,第一端点和第二端点是打点地图中任意两个相邻的采集点,即第一端点和第二端点是采集车实际采集到数据的两个相邻的采集点。
值得说明的是,本申请中的路线可以是在第一端点和第二端点中实际绘制出来的路线,也可以是假设的在第一端点和第二端点之间存在的路线,即也可以是未实际绘制出来的路线。
若第一端点和第二端点之间的间距大,则仅通过第一端点和第二端点很显然的无法准确的描述第一端点和第二端点之间的实际路线的情况。本申请若要实现基于自主建图的路线处理的目的,首先要获取第一端点和第二端点所在的曲线。
本申请拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的方法需要用到四个端点,请参阅图2,使用相邻的四个轨迹点P0、P1、P2和P3的横纵坐标,可以获得P1和P2两个轨迹点所述在的曲线的轨迹方程。令P1为第一端点,P2为第二端点。令P3为第三端点,第三端点P3是与所述路线相邻的且位于所述路线后方的第一路线的终点,即第三端点P3为与所述第二端点P2相邻的轨迹点,第三端点P3远离第一端点P1。令P0为第四端点,第四端点P0是与所述路线相邻的且位于所述路线前方的第二路线的起点,即第四端点P0为所述第一端点P1前方的轨迹点。通过第一端点P1、第二端点P2、第三端点P3和第四端点P0,可实现步骤S10,即拟合出第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
具体的,请参阅图3,步骤S10包括以下步骤:
步骤S101,获取所述第一端点的横纵坐标。
其中,第一端点的横纵坐标为第一端点所在的世界坐标系下的横纵坐标。第一端点的横纵坐标在采集车采集数据时即已经获得。
步骤S102,获取所述第二端点的横纵坐标。
其中,第二端点的横纵坐标为第二端点所在的世界坐标系下的横纵坐标。第二端点的横纵坐标在采集车采集数据时即已经获得。
步骤S103,获取与所述路线相邻的第一路线和第二路线,其中,所述第一路线包括所述第二端点和第三端点,所述第二路线包括所述第一端点和第四端点。
例如,第一端点为所述路线的起点,则第二端点为所述路线的终点。
与所述路线相邻的第一路线中,第二端点为第一路线的起点,第三端点为第一路线的终点。
与所述路线相邻的第二路线中,第一端点为第二路线的终点,第四端点为第二路线的起点。
步骤S104,获取所述第三端点的横纵坐标。
其中,第三端点的横纵坐标为第三端点所在的世界坐标系下的横纵坐标。第三端点的横纵坐标在采集车采集数据时即已经获得。
步骤S105,获取所述第四端点的横纵坐标。
其中,第四端点的横纵坐标为第四端点所在的世界坐标系下的横纵坐标。第四端点的横纵坐标在采集车采集数据时即已经获得。
步骤S106,根据所述第一端点的横纵坐标、第二端点的横纵坐标、第三端点的横纵坐标和第四端点的横纵坐标,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
步骤S106的一种实现方式为,例如,所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程为:
P(t)=A+Bt+Ct2+Dt3;
其中,所述t为参数,t∈[0,1];其中,所述A、B、C和D可根据四个约束条件求解;所述四个约束条件包括:t=0时,P(0)等于所述第一端点的纵坐标;t=1时,P(1)等于所述第二端点的纵坐标;t=0时,P′(0)等于第二端点的纵坐标与第四端点的纵坐标的差值,再乘以预设参数;t=1时,P′(1)等于第三端点的纵坐标与第一端点的纵坐标的差值,再乘以所述预设参数。
其中,P′(0)为轨迹方程P(t)在t=0时的一阶导数。
其中,P′(1)为轨迹方程P(t)在t=1时的一阶导数。
其中,所述预设参数为s,s∈[0,1],所述s表示第一端点和第二端点所在的曲线的松紧程度,所述s越大,第一端点和第二端点所在的曲线越紧,所述s越小,第一端点和第二端点所在的曲线越松。
所述s的数值可根据实际情况进行选择,例如,可选择s为0.5。
通过上述四个约束条件,则可求解所述A、B、C和D,进而可求解所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
其中,P(t)∈R2,其中,R为实数域,R2表示P(t)所在的平面。
值得说明的是,参数t与第一端点和第二端点所在的曲线上的点的横坐标并不是等同的,在一些实施例中,令X(t)为所述第一端点和第二端点所在的曲线上的各个点的横坐标关于参数t的参数方程,所述X(t)与参数t的一种可选的关系为:
其中,所述X1为所述第一端点的横坐标,所述X2为所述第二端点的横坐标,因此,所述X(t)的一种可选的公式为:
X(t)=(X2-X1)t+X1;
值得说明的是,所述P(t)与所述第一端点和第二端点所在的曲线上的各个点的纵坐标可等同,换而言之,令Y(t)为所述第一端点和第二端点所在的曲线上的各个点的纵坐标关于参数t的参数方程,所述Y(t)与参数t的一种可选的关系为:
Y(t)=P(t)。
步骤S20,根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点。
对于第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程P(t),所述轨迹方程为P(t),其中,所述t为参数,t∈[0,1],所述根据预设变量,获取到的所述轨迹方程中的目标点为:(0+Δ,P(0+Δ))、(0+2Δ,P(0+2Δ……0+nΔ,P0+nΔ,其中,所述Δ为所述预设变量,所述n为整数。
其中,所述Δ用于控制获取到的目标点的疏密,可根据实际情况自行选择。例如,对路线的质量要求不高时,可将Δ选择的大一些,例如为0.2,对路线的质量要求比较高时,可将Δ选择的小一些,例如为0.05。
步骤S30,将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
将获取到的第一端点和第二端点之间的曲线的轨迹方程中的目标点作为轨迹点,以及将轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间,相当于在第一端点和第二端点之间额外插入了轨迹点,则可使得第一端点和第二端点之间重新形成的路线平滑。
请参阅图4,图4是本发明实施例中提供的将轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间的示意图,其中,图4中的A即为插入的轨迹点。
在一些实施例中,在第一端点和第二端点之间插入所述轨迹点后,根据所述路线中插入的所述轨迹点,对所述路线进行平滑处理,即将第一端点、第一端点和第二端点之间的轨迹点以及第二端点进行连线。所述第一端点为(0,P(0)),所述目标点为(0+Δ,P(0+Δ))、(0+2Δ,P(0+2Δ))……(0+nΔ,P(0+nΔ)),所述第二端点为(1,P(1)),所述对所述路线进行平滑处理的方法为,将(0,P(0))、(0+Δ,P(0+Δ))、(0+2Δ,P(0+2Δ))……(0+nΔ,P(0+nΔ))以及(1,P(1))依次连线。
在本申请实施例中,通过拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;根据预设变量,获取所述曲线中的目标点;将所述目标点作为所述轨迹点,将所述目标点插入所述路线中,从而提供了一种基于自主建图的路线处理的方法,从而能够在两个相邻的第一端点和第二端点之间额外的形成轨迹点,进而可使得第一端点和第二端点之间的路线平滑。
实施例二
请参阅图5,图5是本发明实施例提供的另一种基于自主建图的路线处理的方法的流程示意图,该方法包括以下步骤:
步骤S10’,判断所述路线是否为曲线段,若所述路线是曲线段,则进入步骤S10。
采集车采集的第一端点和第二端点之间的路线一般的为曲线段,在一些特殊的情况下,存在人为的插入的第一端点和第二端点,则人为的插入的第一端点和第二端点之间的路线一般的为直线段,直线段为直线,若对直线段进行重新拟合,则可能出现在本来应该是直线的路线形成曲线,显然是不符合实际需求的,因此,在进行拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤之前,需要判断所述路线是否为曲线段。具体的,请参阅图6,步骤S10’包括:
步骤S101’,获取所述第一端点和第二端点之间的间距。
步骤S102’,获取所述第一端点和第二端点的连线,与x坐标轴的夹角。
步骤S103’,判断所述间距是否小于预设长度,以及判断所述夹角是否大于预设角度,若所述间距小于所述预设长度,以及所述夹角大于所述预设角度,则执行步骤S104’。
所述预设长度可以根据经验设置,例如预设长度为3米。
所述预设角度可以根据经验设置,例如预设角度为20度。
步骤S104’,判定所述路线为曲线段。
当第一端点和第二端点之间的间距小于所述预设长度,以及所述第一端点和第二端点的连线,与x坐标轴的夹角大于所述预设角度,则判定所述路线为曲线段。
值得说明的是,若所述间距小于所述预设长度,以及所述夹角大于所述预设角度,则判定所述路线为曲线段,否则判定所述路线为直线段,对于直线段的路线是不需要插入额外的轨迹点的。
步骤S10,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
步骤S20,根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点。
步骤S30,将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
上述步骤S10、步骤S20和步骤S30可参考实施例一,此处不再赘述。
在本申请实施例中,通过判断所述路线是否为曲线段;若所述路线是曲线段,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤,则可有效减少将直线段进行拟合成曲线的情况,进而可有效减少在不需要进行轨迹点插入的第一端点和第二端点之间插入轨迹点,从而一方面提高了基于自主建图的路线处理的精确性,另一方面节省了不必要的运算。
实施例三
请参阅图7,图7是本发明实施例提供的还一种基于自主建图的路线处理的方法的流程示意图,该方法包括以下步骤:
步骤S10”,判断所述路线是否为干扰路线,若所述路线不是干扰路线,则执行步骤S10;
在一些实施例中,例如在采集车从车库开到需要进行路线采集的马路上的过程中,采集车也在进行对采集点的数据采集,而这时候采集的数据对实际应用的价值不大,采集车从车库开到需要进行路线采集的马路上这段时间的行进路线即为干扰路线。又例如,采集车在不需要进行数据采集的马路上运行时,其采集的数据的实际应用价值也不大,采集车在不需要进行数据采集的马路上运行的行进路线也为干扰路线。
在一些实施例中,采集车需要进行路线采集的马路是事先设定的,所述判断所述路线是否为干扰路线的一种可行的方式为,判断所述路线是否包括在事先设定的采集车需要进行路线采集的马路中,若是,则判定所述路线不是干扰路线,否则,所述路线为干扰路线。
可以理解的是,若所述路线是干扰路线,则将所述干扰路线剔除。
步骤S10,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
步骤S20,根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点。
步骤S30,将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
上述步骤S10、步骤S20和步骤S30可参考实施例一,此处不再赘述。
在本申请实施例中,通过判断所述路线是否为干扰路线;若所述路线不是干扰路线,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤,则可有效减少对干扰路线进行拟合成曲线的情况,进而可有效节省不必要的运算。
实施例四
请参阅图8,图8是本发明实施例提供的一种基于自主建图的路线处理的装置的示意图,该装置400包括:拟合模块401,用于拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;获取模块402,用于根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点;插入模块403,用于将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
在一些实施例中,所述装置400还包括:第一判断模块404,用于判断所述路线是否为曲线段;若所述路线是曲线段,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
在一些实施例中,第一判断模块404包括:第一获取单元4041,用于获取所述第一端点和第二端点之间的间距;第二获取单元4042,用于获取所述第一端点和第二端点的连线,与x坐标轴的夹角;判断单元4043,用于判断所述间距是否小于预设长度,以及判断所述夹角是否大于预设角度;判定单元4044,用于若所述间距小于所述预设长度,以及所述夹角大于所述预设角度,则判定所述路线为曲线段。
在一些实施例中,所述装置400还包括:第二判断模块405,用于判断所述路线是否为干扰路线;若所述路线不是干扰路线,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
在一些实施例中,所述轨迹方程为P(t),其中,所述t为参数,t∈[0,1],所述根据预设变量,获取到的所述轨迹方程中的目标点为:(0+Δ,P0+Δ、0+2Δ,P0+2Δ……0+nΔ,P0+nΔ,其中,所述Δ为所述预设变量,所述n为整数。
在一些实施例中,拟合模块401包括:第三获取单元4011,用于获取所述第一端点的横纵坐标;第四获取单元4012,用于获取所述第二端点的横纵坐标;第五获取单元4013,用于获取与所述路线相邻的第一路线和第二路线,其中,所述第一路线包括所述第二端点和第三端点,所述第二路线包括所述第一端点和第四端点;第六获取单元4014,用于获取所述第三端点的横纵坐标;第七获取单元4015,用于获取所述第四端点的横纵坐标;拟合单元4016,用于根据所述第一端点的横纵坐标、第二端点的横纵坐标、第三端点的横纵坐标和第四端点的横纵坐标,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
在一些实施例中,所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程为:P(t)=A+Bt+Ct2+Dt3;其中,所述t为参数,t∈[0,1];其中,所述A、B、C和D可根据四个约束条件求解;所述四个约束条件包括:t=0时,P(0)等于所述第一端点的纵坐标;t=1时,P(1)等于所述第二端点的纵坐标;t=0时,P′(0)等于第二端点的纵坐标与第四端点的纵坐标的差值,再乘以预设参数;t=1时,P′91)等于第三端点的纵坐标与第一端点的纵坐标的差值,再乘以所述预设参数。
在一些实施例中,所述装置还包括:平滑模块406,用于根据所述路线中插入的所述轨迹点,对所述路线进行平滑处理。
在本申请实施例中,通过拟合模块401拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;通过获取模块402根据预设变量,获取所述曲线中的目标点;通过插入模块403将所述目标点作为所述轨迹点,将所述目标点插入所述路线中,从而提供了一种基于自主建图的路线处理的装置,从而能够在两个相邻的第一端点和第二端点之间额外的形成轨迹点,进而可使得第一端点和第二端点之间的路线平滑。
实施例五
请参阅图9,图9是是本发明实施例提供的执行基于自主建图的路线处理的方法的电子设备的硬件结构示意图。该电子设备50包括:一个或多个处理器51以及存储器52,图9中以一个存储器为例。
处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接,本发明实施例中以通过总线连接为例。
存储器52作为一种非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的基于自主建图的路线处理的方法对应的程序指令/模块(例如,附图8所示的各个模块)。处理器51通过运行存储在存储器52中的非易失性软件程序、指令以及模块,从而执行基于自主建图的路线处理的装置的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例的基于自主建图的路线处理的方法。
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据基于自主建图的路线处理的装置的使用所创建的数据等。此外,存储器52可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至基于自主建图的路线处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中,当被所述一个或者多个处理器51执行时,执行上述任意方法实施例中的基于自主建图的路线处理的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明实施例所提供的方法。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质,所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被电子设备执行上述任意方法实施例中的基于自主建图的路线处理的方法。
本发明实施例提供了一种计算机程序产品,包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时时,使所述计算机执行上述任意方法实施例中的基于自主建图的路线处理的方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述,本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件来实现。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;在本发明的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化,为了简明,它们没有在细节中提供;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于自主建图的路线处理的方法,所述路线包括第一端点和第二端点,其特征在于,包括:
拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;
根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点;
将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤之前,所述方法还包括:
判断所述路线是否为曲线段;
若所述路线是曲线段,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述判断所述路线是否为曲线段的步骤,进一步包括:
获取所述第一端点和第二端点之间的间距;
获取所述第一端点和第二端点的连线,与x坐标轴的夹角;
判断所述间距是否小于预设长度,以及判断所述夹角是否大于预设角度;
若所述间距小于所述预设长度,以及所述夹角大于所述预设角度,则判定所述路线为曲线段。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法,其特征在于,所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤之前,所述方法还包括:
判断所述路线是否为干扰路线;
若所述路线不是干扰路线,则进入所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的方法,其特征在于,所述轨迹方程为P(t),其中,所述t为参数,t∈[0,1],所述根据预设变量,获取到的所述轨迹方程中的目标点为:(0+Δ,P(0+Δ))、(0+Δ,P0+2Δ……0+Δ,P0+nΔ,其中,所述Δ为所述预设变量,所述n为整数。
6.根据权利要求1-3任意一项所述的方法,其特征在于,所述拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程的步骤,进一步包括:
获取所述第一端点的横纵坐标;
获取所述第二端点的横纵坐标;
获取与所述路线相邻的第一路线和第二路线,其中,所述第一路线包括所述第二端点和第三端点,所述第二路线包括所述第一端点和第四端点;
获取所述第三端点的横纵坐标;
获取所述第四端点的横纵坐标;
根据所述第一端点的横纵坐标、第二端点的横纵坐标、第三端点的横纵坐标和第四端点的横纵坐标,拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程为:
P(t)=A+Bt+Ct2+Dt3;
其中,所述t为参数,t∈[0,1];
其中,所述A、B、C和D可根据四个约束条件求解;
所述四个约束条件包括:
t=0时,P(0)等于所述第一端点的纵坐标;
t=1时,P(1)等于所述第二端点的纵坐标;
t=0时,P′(0)等于第二端点的纵坐标与第四端点的纵坐标的差值,再乘以预设参数;
t=1时,P′(1)等于第三端点的纵坐标与第一端点的纵坐标的差值,再乘以所述预设参数。
8.根据权利要求1-3任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述路线中插入的所述轨迹点,对所述路线进行平滑处理。
9.一种基于自主建图的路线处理的装置,其特征在于,包括:
拟合模块,用于拟合所述第一端点和第二端点所在的曲线的轨迹方程;
获取模块,用于根据预设变量,获取所述轨迹方程中的目标点;
插入模块,用于将所述目标点作为所述轨迹点,将所述轨迹点插入所述第一端点和第二端点之间。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,所述存储器与所述至少一个处理器通信连接,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013142668A (ja) * | 2012-01-12 | 2013-07-22 | Panasonic Corp | 位置推定装置及び位置推定方法 |
CN109033176A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-12-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 道路曲率的确定方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN110595475A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-20 | 中国第一汽车股份有限公司 | 循迹路径的拟合方法、装置、智能汽车和存储介质 |
US20200192384A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-06-18 | Honda Motor Co., Ltd. | Traveling track determination processing and automated drive device |
CN111680114A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-09-18 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种参考轨迹平滑处理方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN112528807A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
KR20210065075A (ko) * | 2020-05-14 | 2021-06-03 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디. | 차량 주행 궤적의 예측 방법, 장치, 기기 및 저장 매체 |
-
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013142668A (ja) * | 2012-01-12 | 2013-07-22 | Panasonic Corp | 位置推定装置及び位置推定方法 |
CN109033176A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-12-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 道路曲率的确定方法、装置、存储介质和计算机设备 |
US20200192384A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-06-18 | Honda Motor Co., Ltd. | Traveling track determination processing and automated drive device |
CN110595475A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-20 | 中国第一汽车股份有限公司 | 循迹路径的拟合方法、装置、智能汽车和存储介质 |
CN111680114A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-09-18 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种参考轨迹平滑处理方法、装置、终端设备及存储介质 |
KR20210065075A (ko) * | 2020-05-14 | 2021-06-03 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디. | 차량 주행 궤적의 예측 방법, 장치, 기기 및 저장 매체 |
CN112528807A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
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