CN114459496A - 数据处理方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质。涉及大数据处理领域,具体涉及自动驾驶、智能交通等领域。具体实现方案为:确定目标路线;在目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;从车辆距离该借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对该连通路径进行导航提示,直至该车辆驶出该连通路径。根据本公开的技术方案,能提高借道左转场景下的通行效率。
Description
技术领域
本公开涉及大数据处理领域,具体涉及自动驾驶、智能交通等领域。
背景技术
无论是对于有人驾驶还是无人驾驶,导航已成为驾驶中的重要组成部分。由于借道左转是利用对向车道完成路口左转动作,相关技术中,导航引擎只告知路口转向,通行效率低。
发明内容
本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。
根据本公开的第一方面,提供了一种数据处理方法,包括:
确定目标路线;
在目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;
从车辆距离借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对连通路径进行导航提示,直至车辆驶出连通路径。
根据本公开的第二方面,提供了一种数据处理装置,包括:
第一确定模块,用于确定目标路线;
第二确定模块,用于在目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;
第一提示模块,用于从车辆距离借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对连通路径进行导航提示,直至车辆驶出连通路径。
根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行上述第一方面所提供的方法。
根据本公开的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,该计算机指令用于使该计算机执行上述第一方面所提供的方法。
根据本公开的第五方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面所提供的方法。
本公开实施例,能提高借道左转场景下的通行效率,提升驾驶的安全性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开实施例的数据处理方法的流程示意图;
图2是根据本公开实施例的借道左转场景下豁口的示意图;
图3是根据本公开实施例的以预设提示方式对连通路径进行导航提示的示意图;
图4是根据本公开实施例的进入车道线、借道左转起点和借道左转信号灯的示意图;
图5是根据本公开实施例的借道左转场景下连通路径的示意图;
图6是根据本公开实施例的借道左转关联数据的存储形式示意图;
图7是根据本公开一实施例的数据处理装置的结构示意图;
图8是根据本公开另一实施例的数据处理装置的结构示意图;
图9是本公开实施例提供的数据处理的场景示意图;
图10是用来实现本公开实施例的数据处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开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,而不会背离本公开的范围和精神。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。
本公开的说明书实施例和权利要求书及上述附图中的术语"第一"、"第二"和"第三"等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外,术语"包括"和"具有"以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元。方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本公开实施例提供一种数据处理方法,该数据处理方法可以应用于电子设备,该电子设备包括但不限于固定设备和/或移动设备,例如,固定设备包括但不限于服务器,服务器可以是云服务器或普通服务器。例如,移动设备包括但不限于车载终端、导航设备、手机、平板电脑等。如图1所示,该数据处理方法包括:
S101:确定目标路线;
S102:在目标路线包括借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;
S103:从车辆距离该借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对该连通路径进行导航提示,直至该车辆驶出该连通路径。
在一些实施方式中,确定目标路线,包括:获取起始地信息和目的地信息;根据起始地信息和目的地信息确定目标路线。
在一些实施方式中,确定目标路线,包括:获取车辆当前位置信息和目的地信息;根据车辆当前位置信息和目的地信息确定目标路线。
需要说明的是,在确定出多条候选路线的情况下,可以根据用户选择的候选路线确定目标路线;或者,将用时最短的候选路线确定为目标路线;或者,将行驶里程最短的候选路线确定为目标路线;或者,将途经红绿灯次数最少的候选路线确定为目标路线。
需要说明的是,在确定好目标路线后,行驶过程中,目标路线还可以根据实际情况如当前路况拥堵程度或预计达到时间要求等进行调整。
本实施例中,目标路线包括至少一个场景。其中,场景分为借道左转、正常左转、直行、右转等场景。
本公开实施例中,借道是指借用对向车道。对向车道是与车辆当前所在行驶车道行驶方向相反的车道。借道左转场景是指借对向车道左转场景。
这里,借道左转场景的连通路径包括:进入车道线及该进入车道线的车道线标识、经过道路线及该进入车道线的车道线标识、退出道路线及该退出道路线的车道线标识。
这里,借道左转进入位置是指借道左转的豁口所在位置。
这里,一定距离的值可根据实际情况如用户需求或当前路况或系统设置等进行设定或调整。
这里,预设提示方式包括但不限于:对连通路径对应的通行路线以实景图的方式提示;对连通路径对应的通行路线按照左转信号灯的相位信息进行高亮显示。
本公开实施例所述的技术方案,确定目标路线;在目标路线包括借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径以及借道左转进入位置;在车辆行驶至距离该借道左转进入位置的预设范围内,以预设提示方式对该连通路径进行导航提示;如此,通过以预设提示方式对借道左转场景下的连通路径进行提示,能够提高导航在借道左转场景下表达的正确性与丰富性,从而提高借道左转场景下的通行效率。
在一些实施例中,目标路线包括至少一条道路线,上述数据处理方法还可包括:确定该至少一条道路线中每条道路线的道路线标识和道路线类型;在道路线类型包括借道左转类型的情况下,判定涉及借道左转场景。
其中,将道路线类型属于借道左转类型的道路线,确定为借道左转进入道路线。
目标路线包括两条或两条以上道路线的情况下,相邻两条道路线的前一条道路线的尾部与后一条道路线的首部相连。
这里,每条道路线都有唯一的道路线标识。即,不同道路线对应的道路线标识不同。
这里,道路线类型可分为借道左转、正常左转、直行、右转等类型。
其中,正常左转是相对于借道左转而言的,正常左转无需占用对向车道,对于同一条道路线上的正常左转与借道左转而言,正常左转与借道左转的起始地点不同。
通过上述方式,根据目标路线包括的道路线的道路线类型确定目标路线是否涉及借道左转场景,能快速确定出目标路线是否涉及借道左转场景,从而为是否需要提供借道左转场景的导航服务提供判断依据。
在一些实施例中,确定借道左转场景的连通路径,包括:确定借道左转场景的场景标识;基于场景标识从借道左转关联数据查询得到借道左转场景的连通路径。
这里,借道左转关联数据是预先得到的。具体如何得到借道左转关联数据将在后文进行详细描述,在此不再赘述。
在一些实施方式中,根据左转信号灯的标识确定借道左转场景的场景标识。在另一些实施方式中,根据进入车道线的标识确定借道左转场景的场景标识。其中,进入车道线的标识、借道左转信号灯的标识、借道左转场景的标识一一对应。
通过上述方式,能够快速确定借道左转场景的连通路径,有助于提高导航精度。
在一些实施例中,确定借道左转进入位置,包括:确定借道左转场景的豁口位置;基于该豁口位置确定借道左转进入位置。
在一些实施方式中,基于借道左转场景的场景标识从借道左转关联数据查询得到借道左转场景的豁口位置。
其中,豁口位于车辆当前行驶道路的最左侧车道与对向车道的隔离带上。图2示出了借道左转场景下豁口的示意图,图2中,虚线框区域为豁口位置。
通过上述方式,能够快速确定借道左转进入位置,为提供借道左转场景导航提示提供位置参考依据和时间参考依据,有助于提供更精细、准确的导航服务。
在一些实施例中,从车辆距离该借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对该连通路径进行导航提示,包括:
从车辆距离该借道左转进入位置一定距离开始,根据左转信号灯的相位信息,输出关于连通路径的第一提示信息,该第一提示信息包括连通路径的通行路线图。
这里,一定距离的值可根据用户需求或路况情况进行设定或调整。
这里,左转信号灯的相位信息用于指示什么时间允许驶入借道左转车道,什么时间禁止驶入借道左转车道。
在一些具体实施方式中,在左转信号灯的相位信息表示当前为绿灯即可通行状态时,以高亮显示方式输出关于该连通路径的第一提示信息;在左转信号灯的相位信息表示当前为红灯即禁止通行状态时,以非高亮显示方式输出关于该连通路径的第一提示信息。如此,能根据信号灯相位信息,提醒车辆在正确的时间进入对向车道并顺利完成左转。
在另一些具体实施方式中,在左转信号灯的相位信息表示当前为绿灯即可通行状态时,以绿底显示方式输出关于该连通路径的第一提示信息;在左转信号灯的相位信息表示当前为红灯即禁止通行状态时,以红底显示方式输出关于该连通路径的第一提示信息。
图3示出了以预设提示方式对连通路径进行导航提示的示意图,如图3所示,导航中以高亮显示方式输出关于该连通路径的通行路线图,如此,能根据左转信号灯相位信息,提醒车辆在正确的时间进入对向车道并顺利完成左转。
通过上述方式,能提高借道左转场景表达的正确性与丰富性,有助于为借道左转场景提供更精细、准确的导航服务,从而提升借道左转场景下的通行效率。
在一些实施例中,上述数据处理方法还可以包括:
在车辆行驶至距离借道左转进入位置的至少一个位置处,输出第二提示信息,该第二提示信息用于进行播报提示,以提醒提前进入与车辆位于相同方向的左转车道。
其中,该左转行驶车道是进入对象车道的必经车道。
其中,在车辆行驶至距离借道左转进入位置的多少个位置处输出第二提示信息,可根据用户需求或导航设计进行设定或调整。
举例来说,从借道左转进入位置前200米、100米、50米位置进行播报提示,提醒车辆优先靠左进入与车辆位于相同方向的左转车道。
通过上述方式,能提高借道左转场景表达的正确性与丰富性,能为借道左转场景提供更精细、准确的导航服务,从而有助于提升借道左转场景下的通行效率。
实际应用中,对于同一个支持借道左转的路口,可对部分车辆推荐借道左转,对部分车辆不推荐借道左转。由于借道左转可能会让用户担心驾驶安全问题,所以可根据用户的选择或驾车熟练度来提供导航服务。具体地,对于新手司机来说,推荐她尽量走主路左转,不走借道左转区域。对于老司机,推荐他走借道左转区域,特别是高峰期时,可以快速缓解交通流。
实际应用中,目标路线形成后,在车辆按照目标路线行驶时,若某路口突然开始拥堵,可将主路左转切换到借道左转,以方便车辆快速安全通过该路口。
在一些实施例中,上述数据处理方法还可以包括:获取借道左转场景特征信息;基于借道左转场景特征信息,生成借道左转关联数据,并记录该借道左转关联数据。
本公开实施例不对具体如何获取借道左转场景特征信息进行限定。比如,通过车辆采集的图像数据获取借道左转场景特征信息。又比如,从第三方设备获取借道左转场景特征信息。
本公开实施例不对借道左转关联数据的具体存储位置进行限定。比如,借道左转关联数据可存储于专门的数据库中,该数据库中可供导航设备查询。又比如,借道左转关联数据可存储于服务器中,该服务器与导航设备连接。
在一些实施方式中,获取借道左转场景特征信息,包括以下至少之一:
获取借道左转场景下的进入豁口的位置信息;
获取借道左转场景下的进入道路线及转向箭头信息;
获取借道左转场景下的经过车道线及转向箭头信息;
获取借道左转场景下的退出车道线及转向箭头信息;
获取借道左转场景下的借道左转信号灯的相关信息。
这里,借道左转信号灯的相关信息包括借道左转信号灯的标识信息、借道左转信号灯的控制信息。借道左转信号灯的控制信息,包括:借道左转信号灯为红灯的同步信息、借道左转信号灯为绿灯的同步信息。
图4示出了进入车道线、借道左转起点和借道左转信号灯的示意图,如图4所示,①所在车道为进入车道线,豁口的圆圈处表示借道左转起点,一般需要在豁口位置设有信号灯控制设施,用于提示用户是否可驶入对向车道,图4中位于豁口的正前方且距离豁口最近的左转信号灯为借道左转信号灯。
通过上述方式,通过预先记录借道左转关联数据,能够为后续快速确定目标路线包括的借道左转场景的连通路径提供计算依据。
在一些实施例中,基于借道左转场景特征信息,生成借道左转关联数据,包括:基于借道左转场景特征信息,生成借道左转场景的连通路径;该连通路径包括进入车道线及其车道线标识、经过道路线及其车道线标识、退出道路线及其车道线标识。
其中,在同一个借道左转场景下,可能包括多个连通路径。以图5为例,L1道路存在借道左转场景,L1道路存在的转向箭头和连通路径如表1所示。
序号 | 进入车道 | 经过车道 | 退出车道 | 转向箭头 |
1 | L1车道1 | L5车道1 | L4车道1,2,3 | 左转 |
2 | L1车道1 | - | L4车道1,2,3 | 左转 |
3 | L1车道2 | - | L3车道1,2 | 直行 |
4 | L1车道3 | - | L3车道2,3 | 直行 |
5 | L1车道3 | - | L2车道1,2 | 右转 |
表1
从图5和表1可以看出,L1车道1存在借道左转场景,且在其借道左转场景下,存在3个连通路径,分别是:L1车道1->L5车道1->L4车道1,L1车道1->L5车道1->L4车道2,L1车道1->L5车道1->L4车道3。L1车道1还存在正常左转场景,且在其正常左转场景下,存在3个连通路径,分别是:L1车道1->L4车道1,L1车道1->L4车道2,L1车道1->L4车道3。L1车道2存在直行场景,且在其直行场景下,存在2个连通路径,分别是:L1车道2->L3车道1,L1车道2->L3车道2。L1车道3存在直行场景,且在其直行场景下,存在2个连通路径,分别是:L1车道3->L3车道2,L1车道3->L3车道3。L1车道3存在右转场景,且在其右转场景下,存在2个连通路径,分别是:L1车道3->L2车道1,L1车道3->L2车道2。
通过上述方式,基于借道左转场景特征信息,生成借道左转场景的连通路径,为后续快速确定出目标路线中借道左转场景的连通路径提供计算基础,有助于提高确定借道左转场景的连通路径的效率。
图6示出了借道左转关联数据的一种存储形式,如图6所示,以表格形式存储借道左转关联数据。具体地,道路场景表(Road_Sence)用于记录各类道路场景信息,借道左转场景就是其中一种场景,需记录该场景位置,场景类型,应用方向(相对于道路线是顺向还是逆向),以及该场景所在车道序号(全车道场景可用-1表达)。道路线表(Road_Link)用于存储基础的道路线几何、道路方向信息。车道连通表(Lane_Topology)用于记录该场景下的所有连通关系,包括进入道路线及对应的进入车道序号、对应的转向箭头;退出道路线及对应的退出车道序号、转向箭头。连通路径经过表(Pass_Road)用于记录连通关系的经过道路线和对应车道序号,一个连通路径上若有多根道路线则用Seq_Num按车行方向顺向记录序号,如该连通路径无经过路径,则无需记录。信号灯表(Signal_Control)用于记录信号灯控制信息,若有详细的红绿灯开关信息则记录在Phase_Info字段(若信息纬度很多,则可用配置表方式记录相位信息)。基于上述表格所存储的借道左转关联数据,实际应用中,设置起始地和目的地,根据起始地和目的地得到目标路线,判断该目标路线上有无借道左转关联信息,即路径上的道路线ID在道路线表是否存在并且Lane_type含借道左转区域;根据借道左转场景的Sence_Id判断在车道连通表的连通关系,对比借道左转的进出道路线(包括进入道路线和退出道路线)是否在目标路线中,若借道左转的进出道路线在目标路线中,则根据借道左转进入位置,建议从进入方向前200、100、50米位置进行提示播报,提醒车辆优先靠左进入左转车道;并且,根据信号灯相位信息,提醒车辆在借道左转信号灯为绿灯时进入对向的左转车道,并辅以放大图提示。若借道左转的进出道路线不在目标路线中,则无需进行借道左转导航提示。如此,能够更好地表达借道左转场景,提供更精细、准确的导航应用效果,提高了左转场景下的通行效率,从而能提高驾驶安全性。
应理解,图6所示的表格之间的关系图仅仅是示意性的,本领域技术人员可以基于图6的例子进行各种显而易见的变化和/或替换,得到的技术方案仍属于本公开实施例的公开范围。
本公开实施例提供了一种数据处理装置,如图7所示,该数据处理装置可以包括:
第一确定模块710,用于确定目标路线;
第二确定模块720,用于在目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;
第一提示模块730,用于从车辆距离借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对连通路径进行导航提示,直至车辆驶出连通路径。
在一些实施例中,该第二确定模块720,用于:
确定借道左转场景的场景标识;
基于场景标识从借道左转关联数据查询得到借道左转场景的连通路径;
从连通路径中确定借道左转进入位置。
在一些实施例中,该第一提示模块730,用于:
根据左转信号灯的相位信息,输出关于连通路径的第一提示信息,第一提示信息包括连通路径的通行路线图。
在一些实施例中,如图8所示,该数据处理装置还可包括:
第二提示模块740,用于在车辆行驶至距离借道左转进入位置的至少一个位置处,输出第二提示信息,第二提示信息用于进行播报提示,以提醒提前进入与车辆位于相同方向的左转行驶车道。
在一些实施例中,如图8所示,该数据处理装置还可包括:
获取模块750,用于获取借道左转场景特征信息;
生成模块760,用于基于借道左转场景特征信息,生成借道左转关联数据,并记录借道左转关联数据。
在一些实施例中,该生成模块760,用于:
基于借道左转场景特征信息,生成借道左转场景的连通路径,连通路径包括进入车道线及其车道线标识、经过道路线及其车道线标识、退出道路线及其车道线标识。
本领域技术人员应当理解,本公开实施例的数据处理装置中各处理模块的功能,可参照前述的数据处理方法的相关描述而理解,本公开实施例的数据处理装置中各处理模块,可通过实现本公开实施例所述的功能的模拟电路而实现,也可以通过执行本公开实施例所述的功能的软件在电子设备上的运行而实现。
本公开实施例的数据处理装置,能输出借道左转场景的连通路径,提高借道左转场景下的通行效率,提升驾驶的安全性。
本公开实施例还提供了一种多任务调度的应用场景示意图,如图9所示,电子设备如云服务器负责接收终端设备发送的借道左转场景特征信息,也负责左转信号灯的相位信息,还负责接收图像采集车辆所采集的图像信息,进而基于图像信息得到借道左转场景特征信息,根据借道左转场景特征信息生成借道左转关联数据;电子设备还负责根据各车辆或导航设备发送的目标路线,基于该借道左转关联数据判断各车辆的目标路线是否涉及借道左转场景,在目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;从车辆距离借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对连通路径进行导航提示,直至车辆驶出连通路径。如此,能为用户提供更精细、准确的导航应用效果,便于用户根据导航安全、准确地通过借道左转场景下的路口。
本公开的技术方案中,所涉及的用户个人信息的获取,存储和应用等,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图10示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1000的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图10所示,设备1000包括计算单元1001,其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory,ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(Random Access Memory,RAM)1003中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM1003中,还可存储设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、ROM 1002以及RAM1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(Input/Output,I/O)接口1005也连接至总线1004。
设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005,包括:输入单元1006,例如键盘、鼠标等;输出单元1007,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元1008,例如磁盘、光盘等;以及通信单元1009,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1009允许设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元1001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1001的一些示例包括但不限于中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)、各种专用的人工智能(ArtificialIntelligence,AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1001执行上文所描述的各个方法和处理,例如数据处理方法。例如,在一些实施例中,数据处理方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元1008。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到RAM 1003并由计算单元1001执行时,可以执行上文描述的数据处理方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行数据处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、专用标准产品(Application-Specific Standard Products,ASSP)、芯片上系统的系统(System on Chip,SOC)、负载可编程逻辑设备(Complex Programmable Logic Device,CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory,EPROM)、快闪存储器、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(Compact Disk Read Only Memory,CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)或者液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(Local Area Network,LAN)、广域网(Wide Area Network,WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端和服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (15)
1.一种数据处理方法,包括:
确定目标路线;
在所述目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定所述借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;
从车辆距离所述借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对所述连通路径进行导航提示,直至所述车辆驶出所述连通路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定所述借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置,包括:
确定所述借道左转场景的场景标识;
基于所述场景标识从借道左转关联数据查询得到所述借道左转场景的连通路径;
从所述连通路径中确定所述借道左转进入位置。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述以预设提示方式对所述连通路径进行导航提示,包括:
根据左转信号灯的相位信息,输出关于所述连通路径的第一提示信息,所述第一提示信息包括所述连通路径的通行路线图。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:
在所述车辆行驶至距离所述借道左转进入位置的至少一个位置处,输出第二提示信息,所述第二提示信息用于进行播报提示,以提醒所述车辆提前进入与所述车辆位于相同方向的左转车道。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,还包括:
获取所述借道左转场景特征信息;
基于所述借道左转场景特征信息,生成借道左转关联数据,并记录所述借道左转关联数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述基于所述借道左转场景特征信息,生成借道左转关联数据,包括:
基于所述借道左转场景特征信息,生成所述借道左转场景的连通路径,所述连通路径包括进入车道线及其车道线标识、经过道路线及其车道线标识、退出道路线及其车道线标识。
7.一种数据处理装置,包括:
第一确定模块,用于确定目标路线;
第二确定模块,用于在所述目标路线涉及借道左转场景的情况下,确定所述借道左转场景的连通路径和借道左转进入位置;
第一提示模块,用于从车辆距离所述借道左转进入位置一定距离开始,以预设提示方式对所述连通路径进行导航提示,直至所述车辆驶出所述连通路径。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述第二确定模块,用于:
确定所述借道左转场景的场景标识;
基于所述场景标识从借道左转关联数据查询得到所述借道左转场景的连通路径;
从所述连通路径中确定所述借道左转进入位置。
9.根据权利要求7所述的装置,其中,所述第一提示模块,用于:
根据左转信号灯的相位信息,输出关于所述连通路径的第一提示信息,所述第一提示信息包括所述连通路径的通行路线图。
10.根据权利要求7所述的装置,还包括:
第二提示模块,用于在所述车辆行驶至距离所述借道左转进入位置的至少一个位置处,输出第二提示信息,所述第二提示信息用于进行播报提示,以提醒所述车辆提前进入与所述车辆位于相同方向的左转车道。
11.根据权利要求7至10任一项所述的装置,还包括:
获取模块,用于获取所述借道左转场景特征信息;
生成模块,用于基于所述借道左转场景特征信息,生成借道左转关联数据,并记录所述借道左转关联数据。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述生成模块,用于:
基于所述借道左转场景特征信息,生成所述借道左转场景的连通路径,所述连通路径包括进入车道线及其车道线标识、经过道路线及其车道线标识、退出道路线及其车道线标识。
13.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
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1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
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Citations (4)
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---|---|---|---|---|
CN1576792A (zh) * | 2003-07-16 | 2005-02-09 | 株式会社电装 | 路径设定装置、道路数据及其存储媒体、导航装置、程序 |
US20070050134A1 (en) * | 2005-08-24 | 2007-03-01 | Denso Corporation | Navigation apparatus, method and program for vehicle |
CN107170257A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-09-15 | 山东理工大学 | 一种基于多源数据的逆向可变车道智能控制方法 |
CN111833633A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-27 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 一种基于高精度定位的车辆交通优先控制方法 |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1576792A (zh) * | 2003-07-16 | 2005-02-09 | 株式会社电装 | 路径设定装置、道路数据及其存储媒体、导航装置、程序 |
US20070050134A1 (en) * | 2005-08-24 | 2007-03-01 | Denso Corporation | Navigation apparatus, method and program for vehicle |
CN107170257A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-09-15 | 山东理工大学 | 一种基于多源数据的逆向可变车道智能控制方法 |
CN111833633A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-27 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 一种基于高精度定位的车辆交通优先控制方法 |
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