CN114162140A - 一种最优车道匹配方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种最优车道匹配方法及系统,方法包括:以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;确定匹配权值最小的车道为最优车道。本发明能够实现车辆行驶在既有车道中心线又有车道引导线的车道时,获取最优匹配车道的目的,为车辆行驶提供参考依据。

Description

一种最优车道匹配方法及系统
技术领域
本发明涉及高精度地图领域,更具体地,涉及一种最优车道匹配方法及系统。
背景技术
自动驾驶车辆在使用高精度地图时,一般是根据车道中心线形点行驶,对于普通车辆没问题;但是对于带挂大货车,如果在路口拐弯的时候还是根据车道中心线行驶,则会出现在拐弯的时候撞马路的情况。针对这种情况,在高精度地图中除了车道中心线外,还另外在车道中加了车道引导线,大货车在拐弯的时候可以根据车道引导线行驶。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题,提供一种最优车道匹配方法及系统。
根据本发明的第一方面,提供了一种最优车道匹配方法,包括:以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;确定匹配权值最小的车道为最优车道。
在上述技术方案的基础上,本发明还可以作出如下改进。
可选的,所述基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表,包括:如果存在历史轨迹车道列表,则确定所述历史轨迹车道列表为备选车道列表;如果不存在历史轨迹车道列表,则将自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离小于预设距离值的车道加入备选车道列表。
可选的,所述基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表,包括:若自车存在路径规划,则将备选车道列表与路径规划列表中具有交集的车道集合,作为更新后的备选车道列表;若自车不存在路径规划,则不进行更新。
可选的,所述以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值,之前包括:在备选车道列表中搜索是否有上一次匹配的车道,如果有,且自车位置在该车道的多边形内,则把该车道作为最优车道输出。
可选的,所述方法还包括:根据最优车道获取当前车道、左右车道的进入和脱出车道,生成历史轨迹车道列表。
根据本发明的第二方面,提供一种最优车道匹配系统,包括:搜索模块,用于以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;第一确定模块,用于基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;更新模块,用于基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;计算模块,用于以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;第二确定模块,用于确定匹配权值最小的车道为最优车道。
可选的,所述第一确定模块,具体用于:如果存在历史轨迹车道列表,则确定所述历史轨迹车道列表为备选车道列表;如果不存在历史轨迹车道列表,则将自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离小于预设距离值的车道加入备选车道列表。
可选的,所述更新模块,具体用于:所述基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表,包括:若自车存在路径规划,则将备选车道列表与路径规划列表中具有交集的车道集合,作为更新后的备选车道列表;若自车不存在路径规划,则不进行更新。
根据本发明的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现最优车道匹配方法的步骤。
根据本发明的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机管理类程序,所述计算机管理类程序被处理器执行时实现最优车道匹配方法的步骤。
本发明提供的一种最优车道匹配方法及系统,能够实现车辆行驶在既有车道中心线又有车道引导线的车道时,获取最优匹配车道的目的。
附图说明
图1为本发明提供的一种最优车道匹配方法流程图;
图2为最优车道匹配方法的整体流程示意图;
图3为本发明提供的一种最优车道匹配系统的结构示意图;
图4为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图;
图5为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
实施例一
一种最优车道匹配方法,参见图1,该最优车道匹配方法主要包括:
S1,以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合。
可以理解的是,以自车位置为中心,在地图上搜索预设半径内,比如,半径为20m内的所有道路,其中,每一条道路均具有对应的车道中心线和车道引导线,搜索到的所有车道构成车道集合。
S2,基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表。
作为实施例,如果存在历史轨迹车道列表,则确定所述历史轨迹车道列表为备选车道列表;如果不存在历史轨迹车道列表,则将自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离小于预设距离值的车道加入备选车道列表。
具体的,如果自车存在历史轨迹车道列表,则直接将该历史轨迹车道列表作为备选车道列表;否则在范围内的道路中(车道集合)获取自车位置到车道中心线或者引导线距离小于20m的车道,加入备选车道列表。
S3,基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表。
作为实施例,若自车存在路径规划,则将备选车道列表与路径规划列表中具有交集的车道集合,作为更新后的备选车道列表;若自车不存在路径规划,则不进行更新。
具体的,如果自车有路径规划,在备选车道中筛选在路径规划结果中的车道列表;如果此列表中有值则把此列表作为新的备选车道列表,没有则还是采用之前备选车道列表。
S4,以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值。
S5,确定匹配权值最小的车道为最优车道。
可以理解的是,步骤S3得到更新后的备选车道列表,本步骤S4从该更新后的备选车道列表中选取最优的车道。具体的,在备选车道列表中搜索是否有上一次匹配的车道,如果有,并且自车位置在该车道的多边形内,则把该车道作为最优车道输出。
如果上一步未找到最优车道,则计算自车位置到备选车道列表中的每一个车道的车道中心线和车道引导线的距离,根据该距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值,取权值最小的作为匹配最优的车道输出。
根据最优车道获取当前车道,左右车道的进入和脱出车道,生成历史轨迹车道列表,下次匹配优先用此列表进行匹配。
实施例二
一种最优车道匹配方法,参见图2,首先,以自车的位置点位中心点,在地图上搜索20m半径范围内的所有车道,构成车道集合。在车道集合中如果自车有历史轨迹车道列表,则以该历史轨迹车道列表为备选车道列表,如果没有历史轨迹车道列表,则以自车位置与车道集合中的每一条车道的车道中心线和车道引导线之间的距离小于20m的车道接入备选车道列表。
如果自车存在路径规划,则将路径规划结果和备选车道列表中具有交集的所有车道作为更新后的备选车道列表。如果自车不存在路径规划,则不用更新备选车道列表。
对于更新后的备选车道列表,计算自车位置到备选车道列表中的每一个车道的车道中心线和车道引导线之间的距离值以及自车位置与车道的夹角,计算自车位置与每一条车道之间的匹配权值,将匹配权值最小的车道作为最优车道,作为车辆行驶的参考依据。
实施例三
一种最优车道匹配系统,参见图3,该最优车道匹配系统包括搜索模块301、第一确定模块302、更新模块303、计算模块304和第二确定模块305,其中:
搜索模块301,用于以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;第一确定模块302,用于基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;更新模块303,用于基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;计算模块304,用于以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;第二确定模块305,用于确定匹配权值最小的车道为最优车道。
可以理解的是,本发明提供的一种最优车道匹配系统与前述各实施例提供的最优车道匹配方法相对应,最优车道匹配系统的相关技术特征可参考最优车道匹配方法的相关技术特征,在此不再赘述。
实施例四
请参阅图4,图4为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图4所示,本发明实施例提了一种电子设备400,包括存储器410、处理器420及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序411,处理器420执行计算机程序411时实现以下步骤:以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;确定匹配权值最小的车道为最优车道。
实施例五
请参阅图5,图5为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图5所示,本实施例提供了一种计算机可读存储介质500,其上存储有计算机程序,511,该计算机程序511被处理器执行时实现如下步骤:以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;确定匹配权值最小的车道为最优车道。
本发明实施例提供的一种最优车道匹配方法及系统,在高精度地图中,借助车道的中心线和车道引导线找到自车当前的最优车道,为车辆行驶提供参考依据。
需要说明的是,在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种最优车道匹配方法,其特征在于,包括:
以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;
基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;
基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;
以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;
确定匹配权值最小的车道为最优车道。
2.根据权利要求1所述的最优车道匹配方法,其特征在于,所述基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表,包括:
如果存在历史轨迹车道列表,则确定所述历史轨迹车道列表为备选车道列表;
如果不存在历史轨迹车道列表,则将自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离小于预设距离值的车道加入备选车道列表。
3.根据权利要求1或2所述的最优车道匹配方法,其特征在于,所述基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表,包括:
若自车存在路径规划,则将备选车道列表与路径规划列表中具有交集的车道集合,作为更新后的备选车道列表;
若自车不存在路径规划,则不进行更新。
4.根据权利要求1所述的最优车道匹配方法,其特征在于,所述以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值,之前包括:
在备选车道列表中搜索是否有上一次匹配的车道,如果有,且自车位置在该车道的多边形内,则把该车道作为最优车道输出。
5.根据权利要求1-4任一项所述的最优车道匹配方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据最优车道获取当前车道、左右车道的进入和脱出车道,生成历史轨迹车道列表。
6.一种最优车道匹配系统,其特征在于,包括:
搜索模块,用于以自车位置为中心,搜索预设半径范围内的所有车道,构成车道集合;
第一确定模块,用于基于自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离,确定备选车道列表;
更新模块,用于基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表;
计算模块,用于以自车位置点和所述备选车道列表中的每一个车道的车道中心线或车道引导线的距离值和自车位置与车道夹角计算匹配权值;
第二确定模块,用于确定匹配权值最小的车道为最优车道。
7.根据权利要求6所述的最优车道匹配系统,其特征在于,所述第一确定模块,具体用于:
如果存在历史轨迹车道列表,则确定所述历史轨迹车道列表为备选车道列表;
如果不存在历史轨迹车道列表,则将自车位置与所述车道集合中的每一个车道的车道中心线或车道引导线之间的距离小于预设距离值的车道加入备选车道列表。
8.根据权利要求6或7所述的最优车道匹配系统,其特征在于,所述更新模块,具体用于:
所述基于自车的路径规划结果,更新备选车道列表,包括:
若自车存在路径规划,则将备选车道列表与路径规划列表中具有交集的车道集合,作为更新后的备选车道列表;
若自车不存在路径规划,则不进行更新。
9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的最优车道匹配方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机管理类程序,所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的最优车道匹配方法的步骤。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115171416A (zh) * 2022-08-24 2022-10-11 禾多科技(北京)有限公司 推荐行驶信息发送方法、装置、电子设备和介质
CN115171376A (zh) * 2022-06-27 2022-10-11 广州小鹏汽车科技有限公司 地图数据处理方法、服务器和存储介质
CN115388906A (zh) * 2022-08-24 2022-11-25 上海安亭地平线智能交通技术有限公司 位姿的确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN116504068A (zh) * 2023-06-26 2023-07-28 创辉达设计股份有限公司江苏分公司 车道级车流量的统计方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103206960A (zh) * 2012-01-13 2013-07-17 北京四维图新科技股份有限公司 一种路径导航方法和装置
CN105043403A (zh) * 2015-08-13 2015-11-11 武汉光庭信息技术有限公司 高精度地图路线规划系统及方法
US20150345959A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Nissan North America, Inc. Vehicle trajectory optimization for autonomous vehicles
CN105675000A (zh) * 2016-01-15 2016-06-15 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种基于高精度地图的车道级路径规划方法及系统
US20170364083A1 (en) * 2016-06-21 2017-12-21 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Local trajectory planning method and apparatus for smart vehicles
CN107664504A (zh) * 2016-07-29 2018-02-06 法乐第(北京)网络科技有限公司 一种路径规划装置
CN108151751A (zh) * 2017-11-21 2018-06-12 武汉中海庭数据技术有限公司 一种基于高精度地图和传统地图结合的路径规划方法及装置
CN108180919A (zh) * 2017-12-12 2018-06-19 沈阳美行科技有限公司 一种规划路线的优化方法及装置
CN110110029A (zh) * 2019-05-17 2019-08-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于匹配车道的方法和装置
CN110440817A (zh) * 2018-05-04 2019-11-12 沈阳美行科技有限公司 一种基于车道的路线引导方法、装置和相关设备
US20190359202A1 (en) * 2018-05-23 2019-11-28 Baidu Usa Llc Method for determining lane changing trajectories for autonomous driving vehicles
CN110678915A (zh) * 2017-05-25 2020-01-10 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
CN111024107A (zh) * 2019-12-17 2020-04-17 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 路径确定方法、装置、设备及存储介质
US20200149906A1 (en) * 2017-08-31 2020-05-14 Guangzhou Xiaopeng Motors Technology Co., Ltd. Path planning method, system and device for autonomous driving
CN111243330A (zh) * 2018-11-29 2020-06-05 沈阳美行科技有限公司 一种车道级引导线的生成方法、装置和相关设备
CN111932887A (zh) * 2020-08-17 2020-11-13 武汉四维图新科技有限公司 车道级轨迹数据的生成方法及设备
US20200386557A1 (en) * 2019-06-07 2020-12-10 Zenuity Ab Lane-level map matching
CN112078595A (zh) * 2020-09-24 2020-12-15 苏州交驰人工智能研究院有限公司 一种车辆轨迹规划方法、控制方法及相关装置
CN112487128A (zh) * 2020-12-12 2021-03-12 武汉中海庭数据技术有限公司 一种路口引导线生成方法、系统、电子设备及存储介质
CN112504286A (zh) * 2020-11-14 2021-03-16 武汉中海庭数据技术有限公司 基于引导线图层的路径规划方法及系统、服务器及介质
CN112644516A (zh) * 2020-12-16 2021-04-13 吉林大学青岛汽车研究院 适用于环岛场景的无人驾驶控制系统和控制方法
CN113085895A (zh) * 2021-04-19 2021-07-09 陕西理工大学 车辆换道轨迹规划方法、装置、设备、存储介质及车辆
CN113701781A (zh) * 2021-09-30 2021-11-26 重庆长安汽车股份有限公司 一种基于高精地图和视觉车道线的匹配车道搜索方法

Patent Citations (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103206960A (zh) * 2012-01-13 2013-07-17 北京四维图新科技股份有限公司 一种路径导航方法和装置
US20150345959A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Nissan North America, Inc. Vehicle trajectory optimization for autonomous vehicles
CN105043403A (zh) * 2015-08-13 2015-11-11 武汉光庭信息技术有限公司 高精度地图路线规划系统及方法
CN105675000A (zh) * 2016-01-15 2016-06-15 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种基于高精度地图的车道级路径规划方法及系统
US20170364083A1 (en) * 2016-06-21 2017-12-21 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Local trajectory planning method and apparatus for smart vehicles
CN107664504A (zh) * 2016-07-29 2018-02-06 法乐第(北京)网络科技有限公司 一种路径规划装置
CN110678915A (zh) * 2017-05-25 2020-01-10 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
US20200149906A1 (en) * 2017-08-31 2020-05-14 Guangzhou Xiaopeng Motors Technology Co., Ltd. Path planning method, system and device for autonomous driving
CN108151751A (zh) * 2017-11-21 2018-06-12 武汉中海庭数据技术有限公司 一种基于高精度地图和传统地图结合的路径规划方法及装置
CN108180919A (zh) * 2017-12-12 2018-06-19 沈阳美行科技有限公司 一种规划路线的优化方法及装置
CN110440817A (zh) * 2018-05-04 2019-11-12 沈阳美行科技有限公司 一种基于车道的路线引导方法、装置和相关设备
US20190359202A1 (en) * 2018-05-23 2019-11-28 Baidu Usa Llc Method for determining lane changing trajectories for autonomous driving vehicles
CN111243330A (zh) * 2018-11-29 2020-06-05 沈阳美行科技有限公司 一种车道级引导线的生成方法、装置和相关设备
CN110110029A (zh) * 2019-05-17 2019-08-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于匹配车道的方法和装置
US20200386557A1 (en) * 2019-06-07 2020-12-10 Zenuity Ab Lane-level map matching
CN111024107A (zh) * 2019-12-17 2020-04-17 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 路径确定方法、装置、设备及存储介质
CN111932887A (zh) * 2020-08-17 2020-11-13 武汉四维图新科技有限公司 车道级轨迹数据的生成方法及设备
CN112078595A (zh) * 2020-09-24 2020-12-15 苏州交驰人工智能研究院有限公司 一种车辆轨迹规划方法、控制方法及相关装置
CN112504286A (zh) * 2020-11-14 2021-03-16 武汉中海庭数据技术有限公司 基于引导线图层的路径规划方法及系统、服务器及介质
CN112487128A (zh) * 2020-12-12 2021-03-12 武汉中海庭数据技术有限公司 一种路口引导线生成方法、系统、电子设备及存储介质
CN112644516A (zh) * 2020-12-16 2021-04-13 吉林大学青岛汽车研究院 适用于环岛场景的无人驾驶控制系统和控制方法
CN113085895A (zh) * 2021-04-19 2021-07-09 陕西理工大学 车辆换道轨迹规划方法、装置、设备、存储介质及车辆
CN113701781A (zh) * 2021-09-30 2021-11-26 重庆长安汽车股份有限公司 一种基于高精地图和视觉车道线的匹配车道搜索方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115171376A (zh) * 2022-06-27 2022-10-11 广州小鹏汽车科技有限公司 地图数据处理方法、服务器和存储介质
CN115171376B (zh) * 2022-06-27 2024-01-05 肇庆小鹏新能源投资有限公司广州分公司 地图数据处理方法、服务器和存储介质
CN115171416A (zh) * 2022-08-24 2022-10-11 禾多科技(北京)有限公司 推荐行驶信息发送方法、装置、电子设备和介质
CN115388906A (zh) * 2022-08-24 2022-11-25 上海安亭地平线智能交通技术有限公司 位姿的确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN116504068A (zh) * 2023-06-26 2023-07-28 创辉达设计股份有限公司江苏分公司 车道级车流量的统计方法、装置、计算机设备及存储介质

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