CN113758492A - 地图检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地图检测方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。该实施方式能够基于仿真平台自动、高效、准确地检测地图质量。

Description

地图检测方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种地图检测方法和装置。

背景技术

自动驾驶技术作为未来汽车的发展方向，在全球范围内快速发展并不断提升。高精度地图是实现自动驾驶大规模部署必不可少的部分，其质量影响着自动驾驶技术的成熟度和可靠性，自动驾驶技术的发展对高精度地图的质量有着较高要求。在高精度地图的生产或更新过程中，地图质量主要凭借质检人员的经验即人工质检来保障。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

现有技术一般通过计算重叠区域之间的误差距离进行精度评价，存在遗漏和错误的情况；人工质检方式对地图精度的评价具有主观性，缺少客观评价规则；同时，这种方式非常耗时，无法满足大规模地图数据高效质检的需求。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种地图检测方法和装置，能够基于仿真平台自动、高效、准确地检测地图质量。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种地图检测方法。

本发明实施例的地图检测方法包括：获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。

可选地，所述真实车辆沿所述真实路径的行驶轨迹与所述虚拟车辆沿所述虚拟路径的行驶轨迹保持一致；其中，所述真实车辆沿所述真实路径的行驶轨迹根据所述定位真值数据确定。

可选地，所述定位真值数据包括：所述真实车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者所述真实车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据；所述仿真定位数据包括：所述虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者所述虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据；其中，所述空间坐标数据和所述姿态数据都具有至少一个维度。

可选地，所述依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图的质量进行检测，包括：将对应于同一途经点坐标的仿真定位数据和定位真值数据确定为一帧数据；获取每帧数据中仿真定位数据与定位真值数据在每一维度的误差数据；在所述误差数据符合预设规则时，判定待检测地图通过检测。

可选地，所述预设规则包括：每帧数据中每一维度的误差数据小于为该维度预先配置的第一类阈值；或者，各帧数据在每一维度的误差数据统计结果小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值。

可选地，待检测地图为点云地图；以及，所述预设规则包括：每帧数据中每一维度的误差数据小于为该维度预先配置的第一类阈值；并且，每一仿真定位数据中的空间坐标数据与预先获得的矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离大于预设的第三类阈值；或者，各帧数据在每一维度的误差数据统计结果小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值；并且，每一仿真定位数据中的空间坐标数据与所述矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离大于预设的第三类阈值；其中，所述矢量地图与待检测地图对应于同一地理区域。

可选地，待检测地图应用在自动驾驶车辆；所述传感器包括：雷达、激光雷达、摄像头、全球定位系统GPS模块和/或惯性测量单元IMU；所述空间坐标数据的维度包括X坐标、Y坐标和Z坐标；所述姿态数据的维度包括方位角、俯仰角和横滚角；所述特定目标包括车道边线、隔离桩和/或不可通行区。

为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种地图检测装置。

本发明实施例的地图检测装置可包括：场景数据获取单元，用于获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；仿真单元，用于在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；质量检测单元，用于依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。

为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备。

本发明的一种电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的地图检测方法。

为实现上述目的，根据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。

本发明的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明所提供的地图检测方法。

根据本发明的技术方案，上述发明中的实施例具有如下优点或有益效果：针对待检测地图中的每一地图路径，首先获取相应真实路径的车辆场景数据，此后在仿真平台指示虚拟车辆沿真实路径对应的虚拟路径行驶，并利用达到预设要求的定位算法、车辆场景数据中的传感数据以及待检测地图确定虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。由于上述仿真场景中采用真实场景中的传感数据以及精准的定位算法，因此比较仿真定位数据和车辆场景数据中的定位真值数据即可实现对待检测地图的质量检测，由此实现自动、高效、准确的地图质量评价。当待检测地图未通过检测时，可以进行人工核实和修改，从而有效提升地图质量。此外，本发明实施例中还提供了基于仿真定位数据与定位真值数据之间的误差数据、基于误差数据统计结果、基于矢量地图等多种地图质量评价规则，能够提高地图检测的准确性和客观性。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是本发明实施例中地图检测方法的主要步骤示意图；

图2是本发明实施例中地图检测方法的具体执行步骤示意图；

图3是本发明实施例中地图检测方法的主要流程示意图；

图4是本发明实施例中地图检测装置的组成部分示意图；

图5是根据本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图6是用来实现本发明实施例中地图检测方法的电子设备结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。

图1是根据本发明实施例中地图检测方法的主要步骤示意图。

如图1所示，本发明实施例的地图检测方法可具体按照如下步骤执行：

步骤S101：获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据。

在本发明实施例中，待检测地图可以应用在自动驾驶车辆，为自动驾驶车辆提供定位和导航服务。自动驾驶车辆可以是汽车、电车、摩托车等任何一种车辆，其可以完全不需要人类驾驶员运行，也可以依赖于人类驾驶员的初始输入或持续输入运行。值得一提的是，对于由人类驾驶员操纵的车辆，如果其设置有自动驾驶模式，那么处于自动驾驶模式的该车辆也需视作自动驾驶车辆。

较佳地，待检测地图可以是点云地图，点云指的是能够反映目标表面特性的海量点的集合，点云中的每一点可以具有三维坐标、颜色、激光反射强度等信息，点云地图即根据点云生产的地图。待检测地图也可以是经过地图矢量化(地图矢量化指的是将栅格数据转换成矢量数据的处理过程)形成的矢量地图。地图路径指的是待检测地图中任意两个目标之间的路线，真实路径指的是真实地理环境中任意两个目标之间的路线，在本发明实施例中，可以将地图路径作为最小的检测单元执行待检测地图的质量检测(即对地图数据的精度进行检测)，当待检测地图中非重复的全部地图路径通过检测时，则判定待检测地图通过检测。

在本步骤中，车辆场景数据指的是由真实车辆采集的实际场景数据，可以包括：在真实车辆沿真实路径的行驶过程中，安装在真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，还可以包括真实车辆在行驶过程中的定位真值数据。实际应用中，上述真实车辆可以是处在正常运营过程的车辆，也可以是专门用于获取车辆场景数据的车辆。上述传感器可以包括以下至少一种：雷达(即基于电磁波的传统雷达)、激光雷达、摄像头、GPS(GlobalPosition System，全球定位系统)模块、IMU(Inertial Measurement Unit惯性测量单元)。定位真值数据指的是上述真实车辆在行驶过程中的真实定位数据，可以包括真实车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者真实车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据。其中，空间坐标数据可以包括X坐标、Y坐标、Z坐标等三个维度，也可以包括经度、纬度、高度等维度，姿态数据可以包括方位角(yaw)、俯仰角(pitch)和横滚角(roll)等三个维度。定位真值数据可以通过部署在真实车辆的相关算法基于传感数据计算得到，也可以由安装在真实车辆的特定采集装置例如RTK(Real-Time Kinematic，实时动态定位)直接采集。可以理解，通过上述定位真值数据能够确定真实车辆沿真实路径的行驶轨迹。另外，车辆场景数据可以存储为预设的特定格式例如record包(即车辆在行驶过程中的记录数据包)。

步骤S102：在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、传感数据以及待检测地图确定虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。

在本步骤中，仿真平台是用于提供仿真运行环境的基础数据平台，在仿真平台中，可以设置与待检测地图的地图路径对应的虚拟路径(即与待检测地图的地图路径对应的真实路径对应的虚拟路径)，还可以设置用于模拟真实行车场景的虚拟车辆。较佳地，虚拟车辆可以是虚拟的自动驾驶车辆，虚拟车辆上可以搭载预设的定位算法。作为一个优选方案，上述定位算法指的是精度、稳定性等指标达到预设要求的合格算法，该算法能够基于安装在车辆的传感器采集的传感数据以及部署在自动驾驶车辆的点云地图或矢量地图对自动驾驶车辆进行定位，即能够实时计算自动驾驶车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者自动驾驶车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据。

具体应用中，可以在仿真平台中指示虚拟车辆沿步骤S101中的真实路径对应的虚拟路径行驶，并利用搭载在虚拟车辆的上述定位算法计算虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。具体地，虚拟车辆可以将上述车辆场景数据作为数据源实现行驶；定位算法能够读取车辆场景数据中的传感数据，并结合待检测地图来计算上述仿真定位数据。一般而言，仿真定位数据可以包括：虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据，空间坐标数据可以包括X坐标、Y坐标、Z坐标等三个维度，也可以包括经度、纬度、高度等维度，姿态数据可以包括方位角、俯仰角、横滚角等三个维度。获取到仿真定位数据之后，即可根据仿真定位数据和车辆场景数据中的定位真值数据对待检测地图进行质量检测，其原理在于：对于仿真场景，其用于计算仿真定位数据的传感数据来自真实场景，定位算法是已经达到要求的精准算法，因此仿真定位数据的准确性与待检测地图的质量直接相关，所以可以通过比较仿真定位数据与定位真值数据实现待检测地图的质量检测。

作为一个优选方案，为了进一步提高待检测地图的质量检测精度，可以进一步增加虚拟场景与真实场景的相似程度，例如，在仿真平台指示虚拟车辆沿上述虚拟路径行驶时，可以将其行驶轨迹设置为与真实车辆沿真实路径的行驶轨迹保持一致。

步骤S103：依据仿真定位数据和定位真值数据对待检测地图进行检测。

在本步骤中，首先可以将对应于同一途经点坐标的仿真定位数据和定位真值数据确定为一帧数据。可以理解，由于真实车辆沿真实路径的行驶轨迹可与虚拟车辆沿虚拟路径的行驶轨迹保持一致，因此两种行驶轨迹中必然具有坐标相同的途经点。其后获取每帧数据中仿真定位数据与定位真值数据在每一维度的误差数据，误差数据可以是仿真定位数据与定位真值数据在每一维度的差值的绝对值。最后，判断上述误差数据是否符合预设规则，如果误差数据符合预设规则，则判定待检测地图通过检测。以下说明基于预设规则的几种判断方式。

在第一种判断方式中，判断每帧数据中每一维度的误差数据是否小于为该维度预先配置的第一类阈值，例如分别判断每帧数据中X坐标维度的误差数据是否小于对应于X坐标维度的第一类阈值、每帧数据中Y坐标维度的误差数据是否小于对应于Y坐标维度的第一类阈值、每帧数据中Z坐标维度的误差数据是否小于对应于Z坐标维度的第一类阈值、每帧数据中方位角维度的误差数据是否小于对应于方位角维度的第一类阈值、每帧数据中俯仰角维度的误差数据是否小于对应于俯仰角维度的第一类阈值、每帧数据中横滚角维度的误差数据是否小于对应于横滚角维度的第一类阈值，在以上判断结果均为是时，确定待检测地图通过检测。

在第二种判断方式中，判断各帧数据在每一维度的误差数据统计结果是否小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值，在判断结果均为是时，确定待检测地图通过检测。其中，统计结果类型可以包括以下至少一种：最小值、最大值、平均值、方差、50分位值(即，将待统计数据从小到大排序后位于第50％的数据)、99分位值(即，将待统计数据从小到大排序后位于第99％的数据)等。例如，针对X坐标、Y坐标、Z坐标、方位角、俯仰角、横滚角中的每一维度，获取各帧数据中误差数据的至少一种统计结果，当每一统计结果均小于相应的第二类阈值或者处于预设范围时，确定待检测地图通过检测。

在第三种判断方式中，既需要判断每帧数据中每一维度的误差数据是否小于为该维度预先配置的第一类阈值，又需要判断各帧数据在每一维度的误差数据统计结果是否小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值，在两种判断的结果均为是时，确定待检测地图通过检测。

在第四种判断方式中，首先需要判断每帧数据中每一维度的误差数据是否小于为该维度预先配置的第一类阈值，如果判断结果为是，则基于预先获得并通过质量检测的、与待检测地图对应于同一地理区域的矢量地图执行进一步判断(可以理解，此时待检测地图为点云地图)。具体地，判断每一仿真定位数据中的空间坐标数据与上述矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离是否大于预设的第三类阈值，如果判断结果均为是，则确定待检测地图通过检测。其中，上述距离为欧式距离，对于任一仿真定位数据中的空间坐标数据，该距离可以是该空间坐标数据与特定目标的多个坐标数据的最小距离。特定目标可以是以下至少一种类型：车道边线、隔离桩、不可通行区，第三类阈值根据特定目标的类型预先设置。具体应用中，可以分别判断每一仿真定位数据中空间坐标数据与矢量地图中车道边线各坐标数据的距离是否大于对应于车道边线的第三类阈值、每一仿真定位数据中空间坐标数据与矢量地图中隔离桩各坐标数据的距离是否大于对应于隔离桩的第三类阈值、每一仿真定位数据中空间坐标数据与矢量地图中不可通行区各坐标数据的距离是否大于对应于不可通行区的第三类阈值，如果以上判断结果均为是，则确定待检测地图通过检测。通过以上设置，能够利用与待检测地图相应的矢量地图对待检测地图进行辅助检测，从而进一步增加地图质量检测的准确性。

在第五种判断方式中，首先判断各帧数据在每一维度的误差数据统计结果是否小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值，在判断结果均为是时，基于矢量地图执行类似于第四种判断方式的进一步判断，在该判断结果均为是时，则确定待检测地图通过检测。

在第六种判断方式中，首先需要判断每帧数据中每一维度的误差数据是否小于为该维度预先配置的第一类阈值、以及各帧数据在每一维度的误差数据统计结果是否小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值，在两种判断的结果均为是时，基于矢量地图执行类似于第四种判断方式的进一步判断，在该判断结果均为是时，确定待检测地图通过检测。

这样，本发明可以根据多种预设规则实现自动、高效、准确的地图质量检测。如果检测通过，说明待检测地图符合要求，可以发布上线；如果检测未通过，说明待检测地图存在一定问题，工作人员可以根据未通过数据对待检测地图进行调整和修改，修改后的地图可以再次执行检测流程直至通过。

图2是本发明实施例中地图检测方法的具体执行步骤示意图，图2所示的各步骤如下。步骤S201，获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据。步骤S202，在仿真平台中指示虚拟车辆沿真实路径对应的虚拟路径行驶。步骤S203，利用定位算法、车辆场景数据中的传感数据以及待检测地图确定虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。步骤S204，将对应于同一途经点坐标的仿真定位数据和定位真值数据确定为一帧数据，获取每帧数据中仿真定位数据与定位真值数据的误差数据。步骤S205，判断每帧数据中每一维度的误差数据是否小于为该维度预先配置的第一类阈值：若是，执行步骤S206；否则执行步骤S209。步骤S206，判断各帧数据在每一维度的误差数据统计结果是否小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值：若是，执行步骤S207；否则执行步骤S209。步骤S207，判断每一仿真定位数据中的空间坐标数据与预先获得的矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离是否大于预设的第三类阈值：若是，执行步骤S208；否则执行步骤S209。步骤S208，判定待检测地图通过检测，流程结束。步骤S209，判断待检测地图未通过检测。步骤S210，由工作人员修改待检测地图并在修改后再次执行检测。

图3是本发明实施例中地图检测方法的主要流程示意图，如图3所示，待检测地图基于采集的地图数据进行生产或者基于检测结果进行更新，生产或更新的待检测地图在预发布后进入仿真质检环节。检测时，需要获取包括传感数据和定位真值数据的车辆场景数据，并在仿真平台指示虚拟车辆进行虚拟行驶。在虚拟行驶过程中，可以基于定位算法计算仿真定位数据，按照预设的质检规则对仿真定位数据进行检测并生成地图质检报告，如果检测通过，则将待检测地图发布上线；如果检测未通过，则执行地图更新以及更新后再次检测的流程。

在本发明实施例的技术方案中，针对待检测地图中的每一地图路径，首先获取相应真实路径的车辆场景数据，此后在仿真平台指示虚拟车辆沿真实路径对应的虚拟路径行驶，并利用达到预设要求的定位算法、车辆场景数据中的传感数据以及待检测地图确定虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。由于上述仿真场景中采用真实场景中的传感数据以及精准的定位算法，因此比较仿真定位数据和车辆场景数据中的定位真值数据即可实现对待检测地图的质量检测，从而实现自动、高效、准确的地图质量评价。此外，本发明实施例中还提供了基于仿真定位数据与定位真值数据之间的误差数据、基于误差数据统计结果、基于矢量地图等多种地图质量评价规则，能够提高地图检测的准确性和客观性。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了便于描述，将其表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，某些步骤事实上可以采用其它顺序进行或者同时进行。此外，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是实现本发明所必须的。

为便于更好的实施本发明实施例的上述方案，下面还提供用于实施上述方案的相关装置。

请参阅图4所示，本发明实施例提供的地图检测装置400可以包括：场景数据获取单元401、仿真单元402和质量检测单元403。

其中，场景数据获取单元401可用于获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；仿真单元402可用于在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；质量检测单元403可用于依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。

在本发明实施例中，所述真实车辆沿所述真实路径的行驶轨迹与所述虚拟车辆沿所述虚拟路径的行驶轨迹保持一致；其中，所述真实车辆沿所述真实路径的行驶轨迹根据所述定位真值数据确定。

具体应用中，所述定位真值数据包括：所述真实车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者所述真实车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据；所述仿真定位数据包括：所述虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者所述虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据；其中，所述空间坐标数据和所述姿态数据都具有至少一个维度。

实际应用中，质量检测单元403可进一步用于：将对应于同一途经点坐标的仿真定位数据和定位真值数据确定为一帧数据；获取每帧数据中仿真定位数据与定位真值数据在每一维度的误差数据；在所述误差数据符合预设规则时，判定待检测地图通过检测。

作为一个优选方案，所述预设规则可包括：每帧数据中每一维度的误差数据小于为该维度预先配置的第一类阈值；或者，各帧数据在每一维度的误差数据统计结果小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值。

较佳地，待检测地图为点云地图，所述预设规则可包括：每帧数据中每一维度的误差数据小于为该维度预先配置的第一类阈值；并且，每一仿真定位数据中的空间坐标数据与预先获得的矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离大于预设的第三类阈值；或者，各帧数据在每一维度的误差数据统计结果小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值；并且，每一仿真定位数据中的空间坐标数据与所述矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离大于预设的第三类阈值；其中，所述矢量地图与待检测地图对应于同一地理区域。

此外，在本发明实施例中，待检测地图应用在自动驾驶车辆；所述传感器包括：雷达、激光雷达、摄像头、全球定位系统GPS模块和/或惯性测量单元IMU；所述空间坐标数据的维度包括X坐标、Y坐标和Z坐标；所述姿态数据的维度包括方位角、俯仰角和横滚角；所述特定目标包括车道边线、隔离桩和/或不可通行区。

在本发明实施例的技术方案中，针对待检测地图中的每一地图路径，首先获取相应真实路径的车辆场景数据，此后在仿真平台指示虚拟车辆沿真实路径对应的虚拟路径行驶，并利用达到预设要求的定位算法、车辆场景数据中的传感数据以及待检测地图确定虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。由于上述仿真场景中采用真实场景中的传感数据以及精准的定位算法，因此比较仿真定位数据和车辆场景数据中的定位真值数据即可实现对待检测地图的质量检测，从而实现自动、高效、准确的地图质量评价。此外，本发明实施例中还提供了基于仿真定位数据与定位真值数据之间的误差数据、基于误差数据统计结果、基于矢量地图等多种地图质量评价规则，能够提高地图检测的准确性和客观性。

图5示出了可以应用本发明实施例的地图检测方法或地图检测装置的示例性系统架构500。

如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505(此架构仅仅是示例，具体架构中包含的组件可以根据申请具体情况调整)。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等。

用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种客户端应用，例如地图检测应用等(仅为示例)。

终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所操作的地图检测应用提供支持的后台服务器(仅为示例)。后台服务器可以对接收到的地图检测请求进行处理，并将处理结果(例如检测通过或未通过--仅为示例)反馈给终端设备501、502、503。

需要说明的是，本发明实施例所提供的地图检测方法一般由服务器505执行，相应地，地图检测装置一般设置于服务器505中。

应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

本发明还提供了一种电子设备。本发明实施例的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的地图检测方法。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有计算机系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文的主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在上述实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品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，上述模块、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，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示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，这根据所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括场景数据获取单元、仿真单元和质量检测单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，场景数据获取单元还可以被描述为“向仿真单元提供车辆场景数据的单元”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中的。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该设备执行时，使得该设备执行的步骤包括：获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。

在本发明实施例的技术方案中，针对待检测地图中的每一地图路径，首先获取相应真实路径的车辆场景数据，此后在仿真平台指示虚拟车辆沿真实路径对应的虚拟路径行驶，并利用达到预设要求的定位算法、车辆场景数据中的传感数据以及待检测地图确定虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据。由于上述仿真场景中采用真实场景中的传感数据以及精准的定位算法，因此比较仿真定位数据和车辆场景数据中的定位真值数据即可实现对待检测地图的质量检测，从而实现自动、高效、准确的地图质量评价。此外，本发明实施例中还提供了基于仿真定位数据与定位真值数据之间的误差数据、基于误差数据统计结果、基于矢量地图等多种地图质量评价规则，能够提高地图检测的准确性和客观性。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种地图检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；

在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；

依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实车辆沿所述真实路径的行驶轨迹与所述虚拟车辆沿所述虚拟路径的行驶轨迹保持一致；其中，

所述真实车辆沿所述真实路径的行驶轨迹根据所述定位真值数据确定。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位真值数据包括：所述真实车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者所述真实车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据；所述仿真定位数据包括：所述虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据、或者所述虚拟车辆在任一途经点的空间坐标数据及姿态数据；其中，

所述空间坐标数据和所述姿态数据都具有至少一个维度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图的质量进行检测，包括：

将对应于同一途经点坐标的仿真定位数据和定位真值数据确定为一帧数据；

获取每帧数据中仿真定位数据与定位真值数据在每一维度的误差数据；

在所述误差数据符合预设规则时，判定待检测地图通过检测。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括：

每帧数据中每一维度的误差数据小于为该维度预先配置的第一类阈值；或者

各帧数据在每一维度的误差数据统计结果小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，待检测地图为点云地图；以及，所述预设规则包括：

每帧数据中每一维度的误差数据小于为该维度预先配置的第一类阈值；并且，每一仿真定位数据中的空间坐标数据与预先获得的矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离大于预设的第三类阈值；或者

各帧数据在每一维度的误差数据统计结果小于为该维度以及该统计结果类型预先配置的第二类阈值；并且，每一仿真定位数据中的空间坐标数据与所述矢量地图中特定目标的坐标数据之间的距离大于预设的第三类阈值；其中，所述矢量地图与待检测地图对应于同一地理区域。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

待检测地图应用在自动驾驶车辆；

所述传感器包括：雷达、激光雷达、摄像头、全球定位系统GPS模块和/或惯性测量单元IMU；

所述空间坐标数据的维度包括X坐标、Y坐标和Z坐标；

所述姿态数据的维度包括方位角、俯仰角和横滚角；

所述特定目标包括车道边线、隔离桩和/或不可通行区。

8.一种地图检测装置，其特征在于，包括：

场景数据获取单元，用于获取待检测地图中每一地图路径对应的真实路径的车辆场景数据；其中，所述车辆场景数据包括：在真实车辆沿所述真实路径的行驶过程中、安装在所述真实车辆的至少一个传感器采集到的传感数据，以及所述真实车辆在行驶过程中的定位真值数据；

仿真单元，用于在预先建立的仿真平台中指示虚拟车辆沿所述真实路径对应的虚拟路径行驶，利用预设的定位算法、所述传感数据以及待检测地图确定所述虚拟车辆在行驶过程中的仿真定位数据；

质量检测单元，用于依据所述仿真定位数据和所述定位真值数据对待检测地图进行检测。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

Images