CN114353812B - 地图闭环生成方法和装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种地图闭环生成方法和装置、电子设备和存储介质。所述地图闭环生成方法包括：接收车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；下发所述验证地图至所述车载终端。本发明实施例通过众包数据，确定出当前版本高精地图中出现的问题，以及通过众包数据对错误的问题进行修复，以及对更新后的路线进行验证，从而实现利用众包数据从地图的生产、修正、验证进行闭环，从而保证了地图的准确性。

Description

地图闭环生成方法和装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及车载地图技术领域，特别是涉及一种地图闭环生成方法、一种地图闭环生成装置、一种电子设备以及一种存储介质。

背景技术

目前车辆上的智能辅助驾驶解决方案都依赖于高精地图进行，因此针对高精地图的准确性，时效性有很高的要求。由于目前因国内道路磨损导致翻新重画频率高、各种道路临时封闭进行维护，恢复后无法快速反应到地图上，基建发展需要新增道路等原因会导致经常出现地图与实际道路不符的现象，但高精地图厂商发布地图时效性是以季度为单位，不能满足自动驾驶需求。且在高精地图上针对问题的发现确认及修复验证往往是独立流程，人工接入流程导致修复周期长；智能辅助驾驶使用的地图更新存在极大的延迟，大量的错误图层点导致用户体验差，极大影响智能辅助驾驶的用户体验甚至造成安全问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种地图闭环生成方法、相应的一种地图闭环生成装置、一种电子设备和一种存储介质。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种地图闭环生成方法，应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接，所述地图闭环生成方法包括：

接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

下发所述验证地图至所述车载终端。

可选地，在确定所述当前地图中的错误区域的步骤之后，所述方法还包括：

判断所述错误区域是否满足预设成立条件；

当所述错误区域满足预设成立条件时，执行所述更新所述错误区域的步骤；

当所述错误区域不满足预设成立条件时，剔除所述错误区域。

可选地，所述确定所述当前地图中的错误区域的步骤包括：

采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价；

当所述差异评价满足预设检测条件时，确定所述检测区域为错误区域。

可选地，所述众包数据包括不同车载终端的地图语义信息以及自动驾驶状态信息，所述采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价的步骤包括：

确定所述语义信息与所述检测区域的匹配度；

根据所述匹配度转换为预设评分范围内的评分值；

统计所述评分值并结合所述自动驾驶状态信息，生成差异评价。

可选地，当车载终端经过所述错误区域时存在自动驾驶状态中断情况，所述自动驾驶状态信息包括中断标识，所述预设检测条件包括：

所述评分值低于预设评分阈值，且存在所述中断标识。

可选地，所述更新所述错误区域的步骤包括：

采用非线性优化的方式融合所述众包数据，生成针对于错误区域的道路模型；

建立所述道路模型的逻辑连接关系，生成更新图层。

可选地，所述验证地图包括多条验证路径，所述方法还包括：

接收所述车载终端发送的针对所述验证路径检测的验证数据；

当所述验证数据与所述验证地图一致时，采用所述验证地图替换所述当前地图。

本发明实施例还提供了一种地图闭环生成装置，应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接，所述地图闭环生成装置包括：

接收模块，用于接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

错误区域确定模块，用于基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

更新模块，用于基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

验证地图生成模块，用于根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

下发模块，用于下发所述验证地图至所述车载终端。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的地图闭环生成方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的地图闭环生成方法的步骤。

本发明各实施例的技术方案至少可以实现以下优点中的至少一个：

实现了利用众包数据从地图的生产、修正、验证进行闭环控制，从而在保持地图的鲜活度的同时也保障智能辅助驾驶用户安全。

附图说明

图1是本发明实施例的一种地图闭环生成方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例的另一种地图闭环生成方法的步骤流程图；

图3是本发明实施例的一种地图闭环生成方法的步骤流程图；

图4是本发明实施例的一种地图闭环生成装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

目前自动驾驶技术中，依赖于高精地图提供车道信息，为其进行路径规划。而高精地图都是由地图厂商基于专用的高精度采集车辆去实际道路中采集的数据，然后进行绘制生成。因此，地图的生产周期长，使得地图厂商多为季度性的发布地图以对地图进行更新。

进一步地，地图厂商对于地图的验证与地图的生产分为两个地理流程，以至于地图生产后需要较长的时间才能完成验证发布；智能辅助驾驶使用的高精地图更新存在极大的延迟，传感器采集到的数据与高精地图中的数据不一致的情况时有发生，会对自动驾驶进行降级或中断，依赖于人工驾驶经过这些区域，使得驾驶人员的体验感不佳。

参照图1，示出了本发明实施例的一种地图闭环生成方法的步骤流程图，应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接，其中，服务器与多个车载终端之间可以是无线连接，无线连接的网络包括但不限于移动通信网络，NB-IoT(Narrow Band Internet ofThings，窄带物联网)网络、LoRa(Long Range Radio，远距离无线电)网络、数字无线电台等。车载终端为量产车辆上的数据处理单元，所述量产车辆即为常规使用的，并不专用于道路数据采集的车辆。服务器则与多个车载终端连接，可以同时接收多个车载终端发送的数据。而对于连接的车载终端数量，可以在服务器最大连接数的规定下，设置合适的连接数；本发明实施例对于连接车载终端的数据不作具体限定。

所述方法具体可以包括如下步骤：

步骤101，接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

车载终端在行驶过程中，会基于当前地图对实际道路环境中的车道、标志物等进行车道识别得到的数据存储于指定存储地址中，其中，所述存储地址可以是车载终端的本地存储地址。当车辆停车充电时，车载终端与服务器保持着连接时，车载终端可以向服务器发送众包数据；服务器接收车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据。

需要说明的是，所述车载终端发送的众包数据，是在经过用户同意后再发送的，以确保数据的合法性。其中，同意的方式可以是基于一次同意的权限确定，如在第一次发送前询问是否同意将车辆的后续采集数据进行发送，在用户同意后，将每次采集的数据进行自动发送。同意的方式还可以是逐次询问，在当次询问时发送当次的数据。

步骤102，基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

将得到的众包数据进行逐一判断，并统计判断结果，根据判断的结果确定出当前地图中存在的错误区域，以实现根据统计的数据确定错误区域。

步骤103，基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

确定存在错误区域时，可以进一步地用众包数据对错误区域进行道路几何模型的建立，以对更新错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层，实现地图更新部分的快速生成，便于对地图进行及时更新。

步骤104，根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

得到更新图层后，可以采用更新图层将错误区域原本的数据替换，结合更新图层以及当前地图，生成验证地图。

步骤105，下发所述验证地图至所述车载终端。

将验证地图下发至车载终端，通过车辆去对验证地图的准确性进行验证，以确定验证地图是否可信；实现从车载终端获取众包数据对地图进行检测、修改，以及由车载终端进行验证，实现地图生产验证的全闭环。

通过接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；通过众包数据，确定出当前使用的高精地图中出现的错误区域；基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；通过众包数据对错误区域进行更新修复，生成更新图层；根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；下发所述验证地图至所述车载终端；通过将验证地图下发至车载终端，利用车载终端针对验证地图进行信息采集以对更新后的地图进行验证，实现利用众包数据从地图的生产、修正、验证的进行闭环，从而在保持地图的鲜活度的同时也保障智能辅助驾驶用户安全。

参照图2，示出了本发明实施例的另一种地图闭环生成方法的步骤流程图，应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接。

在实际应用中，所述服务器具体可以是与车载终端连接的云端服务器，所述车载终端为量产车辆上的车载终端，所述量产车辆上配备有道路识别的传感器如视觉传感器，激光雷达等；还配备有针对量产车辆的位置进行检测的定位器。云端服务器可以接收多个车载终端发送的众包数据。

所述方法具体包括如下步骤：

步骤201，接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

量产车辆的车载终端在行驶过程中，会根据摄像头实时感知到的车道线及各种路面元素进行三维重建后生成各种矢量数据和定位结果作为众包数据的内容保存在车载终端的本地存储空间中，在车辆停车充电时回传给云端服务器，由于回传的众包数据没有和地图进行任何融合对齐，能够完全真实反馈当前现实环境下的道路情况。云端服务器则接收车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据。

步骤202，基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

云端服务器针对于车辆目前地图进行检测的众包数据，进行单车独立评价，并将独立评价结果基于统计级别上的计算，得到随着时间流逝出现的实际道路与地图不符合的区域，确定为当前地图中的错误区域。

在本发明的一可选实施例中，确定所述当前地图中的错误区域的步骤包括：

子步骤S2021，采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价；

在地图中可以基于车道为单位，一定长度为划分长度值。将当前地图划分为多个检测区域；通过众包数据对检测区域在以分值范围内打分，以对检测区域进行差异评价。

具体地，所述众包数据包括不同车载终端的地图语义信息以及自动驾驶状态信息，所述采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价的步骤包括：

子步骤S20211，确定所述语义信息与所述检测区域的匹配度；

在实际用于中，可以根据检测到路面车道线及各种标记物几何在语义信息上与当前地图中的检测区域进行的差异检测，确定出语义信息与检测区域的匹配度。

子步骤S20212，根据所述匹配度转换为预设评分范围内的评分值；

根据匹配度，将匹配度的数值转换为在预设评分范围内的评分值，以确定单个车辆的车载终端对当前地图的差异评分。其中，所述预设评分范围本领域技术人员可以根据实际情况进行确定，本发明实施例对此不作具体限定。在本发明的一优选实施例中，所述预设评分范围为0-1。

子步骤S20213，统计所述评分值并结合所述自动驾驶状态信息，生成差异评价。

然后统计多台车辆的车载终端针对同一检测区域的评分值，以及多台车辆的自动驾驶状态信息，基于时间的前后顺序生成多车统计的差异评价。其中，自动驾驶状态信息具体记载了车辆是否开启了NGP(Navigation Guided Pilot，高速自主导航驾驶)服务。在车载终端经过错误区域时会存在自动驾驶状态中断情况，自动驾驶状态信息包括中断标识。

子步骤S2022，当所述差异评价满足预设检测条件时，确定所述检测区域为错误区域。

当统计出多车针对检测区域的差异评价满足预设检测条件时，即可确定检测区域存在有道路的错误，确定检测区域为错误区域。具体地，预设检测条件包括：所述评分值低于预设评分阈值，且存在所述中断标识。即在差异评价中，全部车辆的对于检测区域的差异评分值都是低于一定的阈值，以及有开启NGP服务的车辆经过检测区域时，有存在NGP服务中断的情况，即确定该检测区域为错误区域。

在本发明的一可选实施例中，所述方法还包括：

步骤S1，判断所述错误区域是否满足预设成立条件；

受限于量产车辆在不同车型本身的检测能力，会存在当前地图是正常但是感知结果错误的特定场景，可以使用反向判断错误区域是否满足预设成立条件，来确定错误区域是否真实存在，其中，预设成立条件可以是预设时间内没有开启NGP状态的车辆通过错误区域。如3天内没有存在开启NGP状态的车辆通过错误区域。

步骤S2，当所述错误区域满足预设成立条件时，执行所述基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层的步骤；

当错误区域满足预设成立条件，如3天内没有存在开启NGP状态的车辆通过错误区域时，执行步骤203，以对错误区域进行更新，以及后续的验证。

步骤S3，当所述错误区域不满足预设成立条件时，剔除所述错误区域。

当错误区域不满足预设成立条件时，即错误区域并不是真实存在，只是由于车辆的检测范围受限而误检测。如3天内存在开启NGP状态的车辆通过错误区域。此时，从当前地图中剔除错误区域。

步骤203，基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

云端服务器会使用车载终端发送的众包数据与错误区域进行匹配，生成对应的道路几何模型，得到已更新的错误区域的更新图层。具体地，可以采用非线性优化的方式融合所述众包数据，生成针对于错误区域的道路模型；建立所述道路模型的逻辑连接关系，生成更新图层。在实际应用中，采用非线性优化的方式将众包数据进行融合，生成错误区域中需要替换的道路几何部分的道路模型，所述道路模型至少包括一个车道几何数据。其中，对于非线性优化的具体处理算法，本领域技术人员可以根据实际需求进行选择，本发明实施例对此不作具体限定。建立了道路模型后，再与不需要的替换部分的道路模型建立逻辑连接关系，令本次生成的道路模型可以与其他道路模型正确拼接，生成更新图层。

步骤204，根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

同时根据更新图层的道路与当前地图中的道路拓扑关系计算出所有的可通行路径，生成包括与更新图层对应的测试验证路线的验证地图。

步骤205，下发所述验证地图至所述车载终端。

将验证地图下发到车载终端中，当车辆经过测试验证路线对验证地图进行验证。其中，由于验证地图处于未发布的测试地图，因此，下发时可以只下发到部分的车载终端。

步骤206，接收所述车载终端发送的针对所述验证路径检测的验证数据；

当车辆在经过验证地图的多条验证路径中的一条验证路线时，车载终端根据针对验证路径检测的各项指标信息作为验证数据会回传给云端服务器；云端服务器接收验证数据。

步骤207，当所述验证数据与所述验证地图一致时，采用所述验证地图替换所述当前地图。

当所有路径都被经过并且状态正常即可确定验证数据与验证地图一致，所述更新图层认为验证通过会更新到更多用户车辆正常使用，同时将验证地图替换当前地图，以验证地图作为车载终端使用的高精地图，并继续进入地图差异检测流程。

通过接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；通过众包数据，确定出当前使用的高精地图中出现的错误区域；基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；通过众包数据对错误区域进行更新修复，生成更新图层；根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；下发所述验证地图至所述车载终端；通过将验证地图下发至车载终端，利用车载终端针对验证地图进行信息采集以对更新后的地图进行验证，接收所述车载终端发送的针对所述验证路径检测的验证数据；当所述验证数据与所述验证地图一致时，采用所述验证地图替换所述当前地图；完成了生产验证监控的全闭环，实现利用众包数据从地图的生产、修正、验证的进行闭环控制，从而在保持地图的鲜活度的同时也保障智能辅助驾驶用户安全。

为了使本领域技术人员能够更好地理解本发明实施例，下面通过一个例子对本发明实施例加以说明：

1、接收众包数据，结合当前版本地图，单车对地图进行差异评价。

2、根据前面多辆车辆(或多车)的单车独立打分评价结果基于统计级别上的评价，如果多车普遍都在地图中的某一路段得分过低可以判断该道路为错误区域(过期地图信息)。

3、根据众包数据对错误区域，生产地图更新数据，生成验证线路以及对应的下发数据，下发车辆的车载终端进行验证。

4、继续进入地图差异检测流程。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，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，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图4，示出了本发明实施例的一种地图闭环生成装置的结构框图，所述装置应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接，所述装置具体可以包括如下模块：

第一接收模块401，用于接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

错误区域确定模块402，用于基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

更新模块403，用于基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

验证地图生成模块404，用于根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

下发模块405，用于下发所述验证地图至所述车载终端。

在本发明的一可选实施例中，所述装置还包括：

反向判断模块，用于判断所述错误区域是否满足预设成立条件；

第一执行模块，用于当所述错误区域满足预设成立条件时，执行所述基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层的步骤；

第二执行模块，用于当所述错误区域不满足预设成立条件时，剔除所述错误区域。

在本发明的一可选实施例中，所述当前地图中存在检测区域，所述错误区域确定模块402包括：

差异评价子模块，用于采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价；

确定子模块，用于当所述差异评价满足预设检测条件时，确定所述检测区域为错误区域。

在本发明的一可选实施例中，所述众包数据包括不同车载终端的地图语义信息以及自动驾驶状态信息，所述差异评价子模块包括：

匹配检测单元，用于确定所述语义信息与所述检测区域的匹配度；

根据所述匹配度转换为预设评分范围内的评分值；

统计所述评分值并结合所述自动驾驶状态信息，生成差异评价。

在本发明的一可选实施例中，当车载终端经过所述错误区域时存在自动驾驶状态中断情况，所述自动驾驶状态信息包括中断标识，所述预设检测条件包括：

所述评分值低于预设评分阈值，且存在所述中断标识。

在本发明的一可选实施例中，更新模块403包括：

融合子模块，用于采用非线性优化的方式融合所述众包数据，生成针对于错误区域的道路模型；

建立子模块，用于建立所述道路模型的逻辑连接关系，生成更新图层。

在本发明的一可选实施例中，所述验证地图包括多条验证路径，所述装置还包括：

第二接收模块，用于接收所述车载终端发送的针对所述验证路径检测的验证数据；

替换模块，用于当所述验证数据与所述验证地图一致时，采用所述验证地图替换所述当前地图。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

处理器和存储介质，所述存储介质存储有所述处理器可执行的计算机程序，当电子设备运行时，所述处理器执行所述计算机程序，以执行如本发明实施例任一项所述的方法。具体实现方式和技术效果与方法实施例部分类似，这里不再赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如本发明实施例任一项所述的方法。具体实现方式和技术效果与方法实施例部分类似，这里不再赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。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、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端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终端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终端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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做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实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种地图闭环生成方法和装置、电子设备及存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种地图闭环生成方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接，所述地图闭环生成方法包括：

接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

下发所述验证地图至所述车载终端，所述车载终端用于验证所述验证地图；

其中，所述错误区域通过对当前地图中的检测区域的评分值和车辆的自动驾驶状态信息进行统计，基于时间的前后顺序生成多车统计的差异评价确定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述当前地图中的错误区域的步骤之后，所述方法还包括：

判断所述错误区域是否满足预设成立条件；

当所述错误区域满足预设成立条件时，执行所述更新所述错误区域的步骤；

当所述错误区域不满足预设成立条件时，剔除所述错误区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前地图中的错误区域的步骤包括：

采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价；

当所述差异评价满足预设检测条件时，确定所述检测区域为错误区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述众包数据包括不同车载终端的地图语义信息以及自动驾驶状态信息，所述采用所述众包数据针对所述检测区域进行差异评价的步骤包括：

确定所述语义信息与所述检测区域的匹配度；

根据所述匹配度转换为预设评分范围内的评分值；

统计所述评分值并结合所述自动驾驶状态信息，生成差异评价。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当车载终端经过所述错误区域时存在自动驾驶状态中断情况，所述自动驾驶状态信息包括中断标识，所述预设检测条件包括：

所述评分值低于预设评分阈值，且存在所述中断标识。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新所述错误区域的步骤包括：

采用非线性优化的方式融合所述众包数据，生成针对于错误区域的道路模型；

建立所述道路模型的逻辑连接关系，生成更新图层。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述验证地图包括多条验证路径，所述方法还包括：

接收所述车载终端发送的针对所述验证路径检测的验证数据；

当所述验证数据与所述验证地图一致时，采用所述验证地图替换所述当前地图。

8.一种地图闭环生成装置，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与多个车载终端连接，所述地图闭环生成装置包括：

接收模块，用于接收所述车载终端发送的针对当前地图检测的众包数据；

错误区域确定模块，用于基于所述众包数据，确定所述当前地图中的错误区域；

更新模块，用于基于所述众包数据，更新所述错误区域，得到包含已更新的错误区域的更新图层；

验证地图生成模块，用于根据所述更新图层以及所述当前地图，生成验证地图；

下发模块，用于下发所述验证地图至所述车载终端，所述车载终端用于验证所述验证地图；

其中，所述错误区域通过对当前地图中的检测区域的评分值和车辆的自动驾驶状态信息进行统计，基于时间的前后顺序生成多车统计的差异评价确定。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的地图闭环生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的地图闭环生成方法的步骤。