CN113724390A - 匝道生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种匝道生成方法及装置。该方法包括：确定车辆的位姿；获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；根据从所述道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含所述匝道的当前地图；将所述当前地图与导航地图进行融合，生成包含所述匝道的更新导航地图。本申请提供的方案，能在地图存在匝道数据缺失时补充生成匝道供行驶参考，提高行驶安全性。

Description

匝道生成方法及装置

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种匝道生成方法及装置。

背景技术

目前，随着汽车智能化的不断发展，自动驾驶技术也逐渐被广泛应用。相关技术中，相关车辆已经可以为户提供NGP(Navigation Guided Pilot，自动导航辅助驾驶)功能。利用NGP功能，可以在用户设定的导航路线上，实现从起点到终点的自动导航辅助驾驶，降低用户的驾驶疲劳感，使用户享受更轻松便捷的出行生活。

自动导航辅助驾驶功能一般配合地图数据例如高精地图数据进行使用，可以理解为在高精地图基础上实现的高阶辅助驾驶功能。目前高精地图覆盖范围主要是高速和城市中封闭的快速路，在进行地图采集时，为了保证采集效率，通常并不能保证所有匝道口的数据被正常采集，这就导致在导航地图中可能存在匝道数据缺失。通常情况下，车辆开启自动导航辅助驾驶功能后，如果遇到导航地图数据缺失的路段会自动从NGP状态降级至LCC(Lane Centering Control，车道居中辅助)状态。

但是，道路的匝道上一般是大曲率的弯道，在采用车道居中保持状态经过这样的弯道路段时容易产生风险，即使设置为过匝道的时候在极短的时间内将车速降低例如降到40km/h，也会带来行驶风险。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种匝道生成方法及装置，能在地图存在匝道数据缺失时补充生成匝道供行驶参考，提高行驶安全性。

本申请第一方面提供一种匝道生成方法，包括：

确定车辆的位姿；

获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；

根据从所述道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图；

将所述当前地图与导航地图进行融合，生成包含所述匝道的更新导航地图。

在一种实施方式中，所述根据从所述道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图之前，还包括：

从所述道路俯视拼接图提取当前道路数据，根据标识信息或匝道特征信息识别出所述当前道路数据中的匝道数据。

在一种实施方式中，所述将所述当前地图与导航地图进行融合，生成包含匝道的更新导航地图，包括：

将所述当前地图与导航地图进行对比，将所述当前地图的所述匝道对应的匝道数据添加到所述导航地图中，根据添加的所述匝道数据生成包含匝道及匝道的属性信息的更新导航地图。

在一种实施方式中，所述获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图包括：

获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的至少两张俯视图像，将所述至少两张俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。

在一种实施方式中，所述车辆的拍摄设备所拍摄的至少两张道路图像包括：

车辆的前方、左边和右边的拍摄设备各自所拍摄的道路图像。

在一种实施方式中，所述确定车辆的位姿包括：

利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿。

在一种实施方式中，所述利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿，包括：

根据全球导航卫星系统设备获取所述车辆的初始位置和航向角；

根据所述惯性测量单元和所述轮速传感器构建车辆运动模型，其中所述车辆运动模型包含所述车辆在车辆坐标系X、Y、Z三个方向上的加速度、角速度和速度；

根据所述车辆的初始位置和航向角、所述车辆运动模型并利用卡尔曼滤波算法，确定所述车辆的位姿。

本申请第二方面提供一种匝道生成装置，包括：

位姿确定模块，用于确定车辆的位姿；

俯视拼接模块，用于获取在所述位姿确定模块确定的车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；

第一生成模块，用于根据从所述俯视拼接模块得到的道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图；

第二生成模块，用于将所述第一生成模块生成的当前地图与导航地图进行融合，生成包含所述匝道的更新导航地图。

在一种实施方式中，所述装置还包括：

提取及识别模块，用于从所述俯视拼接模块得到的道路俯视拼接图提取当前道路数据，根据标识信息或匝道特征信息识别出所述当前道路数据中的匝道数据。

在一种实施方式中，所述俯视拼接模块包括：

图像获取子模块，获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像；

投影变换子模块，用于将所述图像获取子模块获取的对应同一位姿的至少两张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的至少两张俯视图像；

拼接处理子模块，用于将所述投影变换子模块得到的至少两张俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。

本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行上述的方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本申请提供的方案，通过获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；进一步的根据从所述道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，可以生成包含匝道的当前地图；最后将所述当前地图与导航地图进行融合，就可以生成包含所述匝道的更新导航地图。由于生成的更新导航地图中包括了匝道，这样即使原来的导航地图存在匝道数据缺失的情况，车辆也可以利用生成的更新导航地图中补充的匝道供行驶参考，不需要采用车道居中保持状态经过弯道，从而可以提高行驶安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是本申请一实施例示出的匝道生成方法的流程示意图；

图2是本申请另一实施例示出的匝道生成方法的流程示意图；

图3是本申请实施例的匝道生成方法中车辆左轮胎摄像头拍摄的道路图像及对应的俯视图的示意图；

图4是本申请实施例的匝道生成方法中车辆挡风玻璃摄像头拍摄的道路图像及对应的俯视图的示意图；

图5是本申请实施例的匝道生成方法中车辆右轮胎摄像头拍摄的道路图像及对应的俯视图的示意图；

图6是本申请实施例的匝道生成方法中将不同俯视图进行拼接得到的道路俯视拼接图的示意图；

图7是本申请一实施例示出的匝道生成装置的结构示意图；

图8是本申请另一实施例示出的匝道生成装置的结构示意图；

图9为本申请一实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

相关技术中，在导航地图存在匝道数据缺失时，车辆一般从NGP状态降级至LCC状态通过匝道，但采用车道居中保持状态经过弯道路段时容易产生风险。针对上述问题，本申请实施例提供一种匝道生成方法，能在地图存在匝道数据缺失时补充生成匝道供行驶参考，提高行驶安全性。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

图1是本申请一实施例示出的匝道生成方法的流程示意图。

参见图1，该方法包括：

步骤S101，确定车辆的位姿。

该步骤可以利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿。即，可以利用IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元，也称惯性导航传感器)、GNSS(Global NavigationSatellite System，全球导航卫星系统)设备以及轮速传感器(Odometer)确定车辆的位姿。

步骤S102，获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图。

该步骤可以获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的至少两张俯视图像，将对应同一位姿的至少两张俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。其中车辆的拍摄设备所拍摄的至少两张道路图像可以包括：车辆的前方、左边和右边的拍摄设备各自所拍摄的道路图像。

步骤S103，根据从道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图。

该步骤可以将从道路俯视拼接图识别出的道路数据作为感知数据。道路数据可以包括匝道数据和其他车道数据等。其中可以根据标识信息或匝道特征信息识别出当前道路数据中的匝道数据。

步骤S104，将当前地图与导航地图进行融合，生成包含匝道的更新导航地图。

该步骤可以将当前地图与导航地图进行对比，将当前地图的匝道对应的匝道数据添加到导航地图中，根据添加的匝道数据生成包含匝道的更新导航地图。

从该实施例可以看出，本申请实施例提供的方案，通过获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；进一步的根据从道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从当前道路数据中识别出的匝道数据，可以生成包含匝道的当前地图；最后将当前地图与导航地图进行融合，就可以生成包含匝道的更新导航地图。由于生成的更新导航地图中包括了匝道，这样即使原来的导航地图存在匝道数据缺失的情况，车辆也可以利用生成的更新导航地图中补充的匝道供行驶参考，不需要采用车道居中保持状态经过弯道，从而可以提高行驶安全性。

图2是本申请另一实施例示出的匝道生成方法方法的流程示意图。图2相对图1更详细描述了本申请实施例的方案。

本申请实施例，可以利用IMU(Inertial measurement unit，惯性测量单元，也称惯性导航传感器)、GNSS(Global NavigationSatellite System，全球导航卫星系统)设备以及轮速传感器生成高质量的定位结果，并基于定位结果确定车辆的位姿；对车辆的主摄像头所采集的感知数据例如所拍摄的道路图像进行俯视拼接；利用俯视拼接的俯视拼接图提取地图主要信息例如道路数据，从道路数据中识别出匝道数据，根据匝道数据生成包含匝道的当前地图；对生成的当前地图和已有的导航地图进行拼接融合；生成包含匝道的更新导航地图。

参见图2，该方法包括：

步骤S201，利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿。

该步骤可以包括：

1)根据GNSS设备获取车辆的初始位置和航向角。

GNSS设备可以用于接收GNSS发送的信号。GNSS设备可以根据GNSS信号中的卫星数、质量等信息判断定位精度，如果定位精度满足预设条件，则可以将从GNSS信号得到的定位位置设置为车辆的初始位置。

2)根据IMU和轮速传感器构建车辆运动模型，其中车辆运动模型包含车辆在车辆坐标系X、Y、Z三个方向上的加速度、角速度和速度；

其中，IMU可设置在车辆的惯性导航系统(惯导系统)中。IMU可以包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，加速度计可以检测车辆在沿车辆坐标系的三个相互独立的坐标轴方向(X、Y、Z三个方向)上的加速度信号，而陀螺仪可以检测车辆相对于导航坐标系的角速度信号。通过IMU，可以获取车辆的加速度和角速度。

其中，轮速传感器是用来测量汽车车轮转速的传感器。轮速传感器可以采集车辆的轮速。

3)根据车辆的初始位置和航向角、车辆运动模型并利用卡尔曼滤波算法，确定车辆的位姿。

其中，可以将IMU获取车辆的加速度和角速度作为输入量，将GNSS设备获取车辆的初始位置和航向角作为状态变量，利用卡尔曼滤波算法，可以确定车辆的当前位置和航向角，作为车辆的位姿。其中，位姿可以包括位置和姿态，姿态可以包括东向姿态角、北向姿态角和天向姿态角。

需要说明的是，车辆运动模型及卡尔曼滤波算法可参考相关技术中的描述，在此不再赘述。

步骤S202，获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像，进行投影关系变换，得到俯视投影下的俯视图像。

该步骤可以获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像。其中，摄像头例如可以是单目摄像头或双目摄像头等。

其中，摄像头可以安装在车辆前、后、左、右四个方向上。例如，可以安装在车辆前挡风玻璃的上方或车辆前保险杠的上方等方便拍摄前方道路的情况，还可以安装在左轮胎和右轮胎附近拍摄车辆两边道路的情况。本申请实施例中，可以在车辆设置多个摄像头，例如在前面挡风玻璃上设置4个摄像头，在左右轮胎附近设置2个摄像头等。其中，可以将挡风玻璃中间的1个摄像头和左右轮胎的2个摄像头作为三个方向的主摄像头，获取这3个主摄像头在同一位姿采集的道路图像，并进行俯视拼接。

该步骤中，可以将对应同一位姿的摄像头拍摄的道路图像，按照一定的映射规则，投影到地平面上，进行投影关系变换，得到俯视投影下的俯视图像。例如，参见图3-5，分别是车辆左轮胎摄像头拍摄的道路图像及对应的俯视图的示意图、车辆挡风玻璃摄像头拍摄的道路图像及对应的俯视图的示意图及车辆右轮胎摄像头拍摄的道路图像及对应的俯视图的示意图。

步骤S203，将俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。

在投影完成得到俯视图像后，将对应同一位姿的车辆左轮胎摄像头拍摄的道路图像对应的俯视图、车辆挡风玻璃摄像头拍摄的道路图像对应的俯视图及车辆右轮胎摄像头拍摄的道路图像对应的俯视图进行拼接，得到道路俯视拼接图。参见图6，是本申请实施例的匝道生成方法中将不同俯视图进行拼接得到的道路俯视拼接图的示意图。

步骤S204，从道路俯视拼接图提取当前道路数据，根据标识信息或匝道特征信息识别出当前道路数据中的匝道数据。

该步骤中，可以通过深度学习或图像分割等图像识别算法，从道路俯视拼接图中识别出图像语义特征。其中图像语义特征可以包括道路、车辆、路牌等。其中，根据图像识别算法识别出道路后，从道路俯视拼接图提取当前道路数据，当前道路数据可以包括匝道数据和其他车道数据等。

在T型或Y型等互通立交中，通常将相交的主要道路定义为主线，相交次要道路定义为引线，连接引线与主线互通的线路称为匝道。因此，连接引线与主线互通属于匝道特征信息。在识别出主线和引线后，则连接引线与主线互通的线路可以识别为匝道，也即可以根据匝道特征信息识别出当前道路数据中的匝道数据。

另外，还可以是提取当前道路数据后，获取对当前道路数据中不同类型道路数据的标识信息，例如获取对当前道路数据中匝道数据的标识信息。其中可以由测试人员根据车辆的实测行驶情况，在当前道路数据中标识出匝道，也即测试人员可以对其中的匝道标识出标识信息供识别。根据获取的匝道的标识信息，可以识别出当前道路数据中的匝道数据。

步骤S205，根据识别出的匝道数据和所提取的当前道路数据，生成包含匝道及匝道的属性信息的当前地图。

在提取当前道路数据及识别出匝道数据后，该步骤可以根据识别出的匝道数据和所提取的当前道路数据，生成包含匝道的当前地图。其中当前地图中的匝道可以根据识别出的匝道数据生成，其他车道则可以根据提取的当前道路数据生成。

在根据识别出的匝道数据生成当前地图的匝道时，还可以标识匝道的属性信息，以便于使用NGP(Navigation Guided Pilot，自动导航辅助驾驶)功能时制定相对应的策略。标识的匝道的属性信息包括匝道限速信息等，匝道限速信息一般可以是60km/h但不局限于此。其中，NGP功能一般指可以基于用户设定的导航路线，实现从起点A点到终点B点的自动导航辅助驾驶。

需说明的是，该步骤中生成当前地图的过程，可以利用相关技术中的地图生成方法来生成地图，只是此时生成的当前地图包括了根据识别出的匝道数据生成的匝道，并且标识了匝道的属性信息，以便于NGP使用时制定相对应的策略。当前地图中的其他道路例如正常的直线车道等，可以不标识属性信息。

步骤S206，将当前地图与导航地图进行融合，生成包含匝道及匝道的属性信息的更新导航地图。

该步骤将当前地图与导航地图进行对比，将当前地图的匝道所对应的匝道数据添加到导航地图中，根据添加的匝道数据生成包含匝道及匝道的属性信息的更新导航地图。

该步骤可以将生成的当前地图和已有的导航地图拼接融合，如果已有的导航地图存在匝道缺失，根据当前地图与导航地图的对比，可以确定出导航地图中匝道缺失的位置，将当前地图的匝道所对应的匝道数据添加到导航地图中，则在导航地图中匝道缺失的位置，可以根据添加的匝道数据生成对应补充的匝道，得到更新导航地图；从而通过地图拼接融合，将当前地图中的匝道补充到融合后的更新导航地图中。

其中，匝道数据的格式一般与已有导航地图中的地图数据格式一致。在地图中延伸拼接匝道的部位，可以将匝道数据和已有导航地图中的地图数据，执行自动化编译逻辑连接关系，从而保证补充的匝道数据和已有的地图数据的无缝对接。其中，补充的匝道属于导航地图中缺失的内容，因此属于对地图数据的补充。另外，对于生成的匝道，还可以包括标识的匝道的属性信息，以便于NGP使用时制定相对应的策略。

通过上述处理，就可以使得融合后的更新导航地图中包含补充的匝道，使得地图中的匝道信息补充完整，匝道信息不再缺失。

还需说明的是，在得到包含匝道的更新导航地图后，可以进一步进行仿真校验和人工校验，以尽量使得补充的匝道数据逻辑正确，然后可以再安排实车测试进行复测，在该路段行驶正常以后，再将更新导航地图推送给用户。

综上所述，本申请实施例提供的方案，在生成的更新导航地图中，包括了补充的匝道供行驶参考。由于已经补充了匝道信息，此时车辆就可以继续保持NGP状态，不需要再降级至LCC(Lane Centering Control，车道居中辅助)状态，这样就可以避免由于降级为车道居中状态经过匝道所带来的风险，即可以保证车辆过弯道时的安全，从而提高行驶安全性。

上述详细介绍了本申请实施例示出的匝道生成方法，相应的，本申请实施例还提供相应的匝道生成装置。

图7是本申请一实施例示出的匝道生成装置的结构示意图。

参见图7，一种匝道生成装置70，包括：位姿确定模块71、俯视拼接模块72、第一生成模块73、第二生成模块74。

位姿确定模块71，用于确定车辆的位姿。位姿确定模块71可以利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿。

俯视拼接模块72，用于获取在位姿确定模块71确定的车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图。俯视拼接模块72可以获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的至少两张俯视图像，将至少两张俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。其中车辆的拍摄设备所拍摄的至少两张道路图像可以包括：车辆的前方、左边和右边的拍摄设备各自所拍摄的道路图像。

第一生成模块73，用于根据从俯视拼接模块72得到的道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图。第一生成模块73可以将从道路俯视拼接图识别出的道路数据作为感知数据。

第二生成模块74，用于将第一生成模块73生成的当前地图与导航地图进行融合，生成包含匝道的更新导航地图。第二生成模块74可以将当前地图与导航地图进行对比，将当前地图的匝道对应的匝道数据添加到导航地图中，根据添加的匝道数据生成生成包含匝道及匝道的属性信息的更新导航地图。匝道的属性信息包括匝道限速信息等，匝道限速信息一般可以是60km/h但不局限于此。

从该实施例可以看出，本申请提供的匝道生成装置，通过获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；进一步的根据从道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从当前道路数据中识别出的匝道数据，可以生成包含匝道的当前地图；最后将当前地图与导航地图进行融合，就可以生成包含匝道的更新导航地图。由于生成的更新导航地图中包括了匝道数据，这样即使原来的导航地图存在匝道数据缺失的情况，车辆也可以利用生成的更新导航地图中补充的匝道供行驶参考，不需要采用车道居中保持状态经过弯道，从而可以提高行驶安全性。

图8是本申请另一实施例示出的匝道生成装置的结构示意图。

参见图8，一种匝道生成装置80，包括：位姿确定模块71、俯视拼接模块72、第一生成模块73、第二生成模块74、提取及识别模块75。

其中位姿确定模块71、俯视拼接模块72、第一生成模块73、第二生成模块74的功能可以参见图7中的描述。

提取及识别模块75，用于从俯视拼接模块72得到的道路俯视拼接图提取当前道路数据，根据标识信息或匝道特征信息识别出当前道路数据中的匝道数据。在T型或Y型等互通立交中，连接引线与主线互通属于匝道特征信息。提取及识别模块75在识别出主线和引线后，则对于连接引线与主线互通的线路可以识别为匝道，也即可以根据匝道特征信息识别出当前道路数据中的匝道数据。另外，还可以由测试人员根据车辆的实测行驶情况，在当前道路数据中标识出匝道，也即测试人员可以对其中的匝道标识出标识信息供识别。提取及识别模块75根据获取的匝道的标识信息，可以识别出当前道路数据中的匝道数据。

其中，第一生成模块73可以根据识别出的匝道数据和所提取的当前道路数据，生成包含匝道及匝道的属性信息的当前地图；第二生成模块74可以将当前地图与导航地图进行融合，生成包含匝道及匝道的属性信息的更新导航地图。

其中，俯视拼接模块72可以包括：图像获取子模块720、投影变换子模块721、拼接处理子模块722。

图像获取子模块720，用于获取在车辆的位姿下由车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像。

投影变换子模块721，用于将图像获取子模块720获取的对应同一位姿的至少两张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的至少两张俯视图像。投影变换子模块721可以将摄像头拍摄的道路图像，投影到地平面上，进行投影关系变换，得到俯视投影下的俯视图像。本申请实施例中，可以在车辆设置多个摄像头，例如在前面挡风玻璃上设置4个摄像头，在左右轮胎设置2个摄像头等。其中，可以将挡风玻璃中间的1个摄像头和左右轮胎的2个摄像头作为三个方向的主摄像头，将这3个主摄像头所拍摄的3张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的3张俯视图像，可分别参见图3-5所示。

拼接处理子模块722，用于将投影变换子模块721得到的至少两张俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。拼接处理子模块722可以将车辆左轮胎摄像头拍摄的道路图像对应的俯视图、车辆挡风玻璃摄像头拍摄的道路图像对应的俯视图及车辆右轮胎摄像头拍摄的道路图像对应的俯视图进行拼接，得到道路俯视拼接图，可参见图6所示。

另外，位姿确定模块71可以根据GNSS设备获取车辆的初始位置和航向角；根据惯性测量单元和轮速传感器构建车辆运动模型，其中车辆运动模型包含车辆在车辆坐标系X、Y、Z三个方向上的加速度、角速度和速度；根据车辆的初始位置和航向角、车辆运动模型并利用卡尔曼滤波算法，确定车辆的位姿。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。

图9为本申请一实施例中电子设备的结构示意图。

本申请一实施例还提供一种电子设备，电子设备包括存储器和处理器。如图9所示，电子设备900包括存储器910和处理器920。

处理器920可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器910可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)，和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器920或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器910可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器910可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器910上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器920处理时，可以使处理器920执行上文述及的方法中的部分或全部。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。

或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或电子设备、服务器等)的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。

以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种匝道生成方法，其特征在于，包括：

确定车辆的位姿；

获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；

根据从所述道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图；

将所述当前地图与导航地图进行融合，生成包含所述匝道的更新导航地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据从所述道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图之前，还包括：

从所述道路俯视拼接图提取当前道路数据，根据标识信息或匝道特征信息识别出所述当前道路数据中的匝道数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前地图与导航地图进行融合，生成包含所述匝道的更新导航地图，包括：

将所述当前地图与导航地图进行对比，将所述当前地图的所述匝道对应的匝道数据添加到所述导航地图中，根据添加的所述匝道数据生成包含匝道及匝道的属性信息的更新导航地图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图包括：

获取在所述车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行投影关系变换，得到俯视投影下的至少两张俯视图像，将所述至少两张俯视图像进行拼接，得到道路俯视拼接图。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆的拍摄设备所拍摄的至少两张道路图像包括：

车辆的前方、左边和右边的拍摄设备各自所拍摄的道路图像。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定车辆的位姿包括：

利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用全球导航卫星系统设备、惯性测量单元和轮速传感器，确定车辆的位姿，包括：

根据全球导航卫星系统设备获取车辆的初始位置和航向角；

根据所述惯性测量单元和所述轮速传感器构建车辆运动模型，其中所述车辆运动模型包含所述车辆在车辆坐标系X、Y、Z三个方向上的加速度、角速度和速度；

根据所述车辆的初始位置和航向角、所述车辆运动模型并利用卡尔曼滤波算法，确定所述车辆的位姿。

8.一种匝道生成装置，其特征在于，包括：

位姿确定模块，用于确定车辆的位姿；

俯视拼接模块，用于获取在所述位姿确定模块确定的车辆的位姿下由所述车辆的拍摄设备所拍摄的道路图像，将对应同一位姿的至少两张道路图像进行俯视拼接，得到道路俯视拼接图；

第一生成模块，用于根据从所述俯视拼接模块得到的道路俯视拼接图所提取的当前道路数据和从所述当前道路数据中识别出的匝道数据，生成包含匝道的当前地图；

第二生成模块，用于将所述第一生成模块生成的当前地图与导航地图进行融合，生成包含所述匝道的更新导航地图。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

提取及识别模块，用于从所述俯视拼接模块得到的道路俯视拼接图提取当前道路数据，根据标识信息或匝道特征信息识别出所述当前道路数据中的匝道数据。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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