CN114791917A - 地图更新方法、装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

地图更新方法、装置和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

一种地图更新方法、装置和计算机可读存储介质，用于提高更新后地图的准确度。本申请中地图更新装置从多个数据采集设备接收第一数据类型的数据和第二数据类型的数据，从第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息，从第二数据类型的数据中得到所述地图元素的第二信息。根据所述地图元素的第一信息和所述第二信息，确定所述地图元素在地图上的目标信息。由于相比一种数据类型的数据，两种不同的数据类型的数据可以包括更多的信息，因此结合两种数据类型的数据可以得到更准确的地图元素的信息，进而可以提高更新后地图的准确度。

Description

地图更新方法、装置和计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种地图更新方法、装置和计算机可读存储介质。
背景技术
高精度电子地图(High Definition Map，HD Map)，是一种具备高定位精度、能实时更新数据的地图。高精度电子地图主要服务于自动驾驶车辆，为自动驾驶车辆提供路段内车道级别规划和自车定位辅助。
一种解决方案中由专业地图采集车采集数据，依据专业地图采集车采集的数据进行地图更新。但是专业地图采集车成本较高，而且数量较少，采集到的数据量难以满足自动驾驶车辆对地图小时级乃至分钟级数据更新度的需求。
随着整个车辆行业智能化的不断发展，安装各类传感器的车辆越来越多，车辆端可以将传感器采集的数据通过网络传给云端服务器。除了车辆以外，还有越来越多的设备具有数据采集功能，例如路侧单元(road side unit，RSU)。云端服务器可以根据多个数据采集设备(例如多辆车)采集到的数据进行高精度地图的制作与更新，同时将更新后的高精度地图发布给车辆。未来这种高精度地图制作与更新方式将成为主流方式，而如何提高所制作或所更新的高精度地图的准确度成为亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供一种地图更新方法、装置和存储介质，用于结合多种数据类型的数据确定地图元素的信息，从而可以提高地图的准确度。
第一方面，本申请提供一种地图更新方法，该方法包括：地图更新装置可以从多个数据采集设备接收第一数据类型的数据和第二数据类型的数据；从所述第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息；从所述第二数据类型的数据中得到所述地图元素的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息，确定所述地图元素在地图上的目标信息，其中，所述目标信息包括所述地图元素的位置信息、内容信息或属性信息中的至少一项。在一种可能地实施方式中，第一数据类型和第二数据类型为：原始数据、特征级数据或目标级数据中的两种数据类型。其中，原始数据为传感器采集到的数据。特征级数据为从传感器采集到的原始数据中提取的能够表征被探测物特征的数据。目标级数据为从原始数据或者特征级数据中提取的能够表征被探测物属性的数据。
可以看出，本申请实施例中由于可以综合考虑多种数据类型的数据来确定目标信息，因此，可以提高目标信息的准确性。举个例子，比如，特征级数据由于对原始数据进行了过滤，因此可能会可能滤掉一些关键信息。若结合原始数据和特征级数据确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。再举个例子，比如目标级数据由于对原始数据进行了较多的信息过滤，因此相比原始数据和特征级数据，可能会滤掉一些关键信息，因此将目标级数据和特征级数据，或者将目标级数据和原始级数据综合考虑，以确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。
在一种可能地实施方式中，所述多个数据采集设备包括第一数据采集设备和第二数据采集设备，地图更新装置可以从第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息，包括：从第一数据采集设备获取的第一数据中得到地图元素的第三信息；第一数据为第一数据类型的数据。从第二数据采集设备获取的第二数据中得到地图元素的第四信息；第二数据为第一数据类型的数据。根据第三信息和第四信息，得到地图元素的第一信息。如此，可以根据多个第一数据类型的数据得到第一信息，从而可以提高第一信息的准确性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据第三信息和第四信息，得到地图元素的第一信息，包括：根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，以及第三信息和第四信息，确定第一信息。如此，可以进一步提高第一信息的可靠性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，以及第三信息和第四信息，包括：根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，确定第一权重，第一权重用于表示第三信息对第一信息的影响程度。根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，确定第二权重，第二权重用于表示第四信息对第一信息的影响程度。根据第一权重、第二权重、第三信息和第四信息，确定第一信息。由于根据数据的可信度对地图元素的信息进行了加权融合，如此，可以进一步提高第一信息的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第一数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：述第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，第一数据的置信度。如此，当结合第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率时，可能可以将第一数据采集设备本身的硬件准确度问题都考虑在内，即可以依据历史上的表现来推测第一数据的可信度，因此可以进一步提高可信度的准确性。另一方面，当结合数据的置信度来确定数据的可信度时，可以进一步提高可信度的准确性。
在一种可能地实施方式中，第二数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，第二数据的置信度。如此，可以进一步提高第一数据的可信度。如此，当结合第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率时，可能可以将第二数据采集设备本身的硬件准确度问题都考虑在内，即可以依据历史上的表现来推测第二数据的可信度，因此可以进一步提高可信度的准确性。另一方面，当结合数据的置信度来确定数据的可信度时，可以进一步提高可信度的准确性。
在一种可能地实施方式中，第一数据的置信度与采集第一数据的传感器装置参数，或采集第一数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。如此，第一数据的置信度可以更加准确的反映出第一数据的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第二数据的置信度与采集第二数据的传感器装置参数，或采集第二数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。如此，第二数据的置信度可以更加准确的反映出第二数据的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率，包括以下内容中的至少一项：在预设时间段内，第一数据采集设备上报的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比；在预设时间段内，第一数据采集设备上报的第一数据类型的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比；或者，在预设时间段内，第一数据采集设备上报的包括有与地图元素相同类型的地图元素的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。可以看出，可以在不同的粒度上维护数据采集设备的历史地图元素识别准确率，从而可以更加精准的评估数据采集设备的能力。
在一种可能地实施方式中，第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率用于指示以下内容中的至少一项：在预设时间段内，第二数据采集设备上报的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比；在预设时间段内，第二数据采集设备上报的第一数据类型的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比；或者，在预设时间段内，第二数据采集设备上报的包括有与地图元素相同类型的地图元素的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。可以看出，可以在不同的粒度上维护数据采集设备的历史地图元素识别准确率，从而可以更加精准的评估数据采集设备的能力。
在一种可能地实施方式中，从第二数据类型的数据中得到地图元素的第二信息，包括：从第三数据采集设备获取的第三数据中得到地图元素的第六信息；第三数据为第二数据类型的数据。从第四数据采集设备获取的第四数据中得到地图元素的第七信息；第四数据为第二数据类型的数据。根据第六信息和第七信息，得到地图元素的第二信息。如此，可以根据多个第二数据类型的数据得到第二信息，从而可以提高第二信息的准确性。
在一种可能地实施方式中，根据第六信息和第七信息，得到地图元素的第二信息，包括：根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，以及第六信息和第七信息，确定第二信息。如此，可以进一步提高第二信息的可靠性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，以及第六信息和第七信息，包括：根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，确定第五权重，第五权重用于表示第六信息对第二信息的影响程度。根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，确定第六权重，第六权重用于表示第七信息对第二信息的影响程度。根据第五权重、第六权重、第六信息和第七信息，确定第二信息。由于根据数据的可信度对地图元素的信息进行了加权融合，如此，可以进一步提高第二信息的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第三数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，第三数据的置信度。如此，当结合第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率时，可能可以将第三数据采集设备本身的硬件准确度问题都考虑在内，即可以依据历史上的表现来推测第三数据的可信度，因此可以进一步提高可信度的准确性。另一方面，当结合数据的置信度来确定数据的可信度时，可以进一步提高可信度的准确性。
在一种可能地实施方式中，第四数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：第四数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，第四数据的置信度。如此，当结合第四数据采集设备的历史地图元素识别准确率时，可能可以将第四数据采集设备本身的硬件准确度问题都考虑在内，即可以依据历史上的表现来推测第四数据的可信度，因此可以进一步提高可信度的准确性。另一方面，当结合数据的置信度来确定数据的可信度时，可以进一步提高可信度的准确性。
在一种可能地实施方式中，第三数据的置信度与采集第三数据的传感器装置参数，或采集第三数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。如此，第三数据的置信度可以更加准确的反映出第三数据的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第四数据的置信度与采集第四数据的传感器装置参数，或采集第四数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。如此，第四数据的置信度可以更加准确的反映出第四数据的可靠性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以将目标信息发送给第三数据采集设备，目标信息用于使第三数据采集设备结合第六信息确定第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率。如此，可以进一步依据数据采集设备的历史地图元素识别准确率进行纵向融合，可以进一步提高纵向融合的准确性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以将目标信息发送给第四数据采集设备，目标信息用于使第四数据采集设备结合第七信息确定第四数据采集设备的历史地图元素识别准确率。如此，可以进一步依据数据采集设备的历史地图元素识别准确率进行纵向融合，可以进一步提高纵向融合的准确性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据从所述多个数据采集设备接收的数据，以及所述目标信息，更新所述多个数据采集设备中的至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率，所述至少一个数据采集设备可以为提供所述第一数据类型的数据的设备。所述至少一个数据采集设备也可以为提供所述第一数据类型的数据的设备。比如，在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据目标信息和第六信息，确定第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率；向第三数据采集设备发送第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率。如此，可以进一步依据数据采集设备的历史地图元素识别准确率进行纵向融合，可以进一步提高纵向融合的准确性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据目标信息和第七信息，确定第四数据采集设备的历史地图元素识别准确率；向第四数据采集设备发送第四数据采集设备的历史地图元素识别准确率。如此，可以进一步依据数据采集设备的历史地图元素识别准确率进行纵向融合，可以进一步提高纵向融合的准确性。
在一种可能地实施方式中，针对所述多个数据采集设备中的至少一个数据采集设备，该至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率包括以下内容中的至少一项：
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的检测成功率；比如，检测成功率越高，则历史地图元素识别准确率越高；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备对云端融合的有效贡献次数；比如，对云端融合有效贡献的次数越多，则历史地图元素识别准确率越高；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的可信度的星级；如，最高5颗星，第一数据采集设备的星级为3颗(比如，可信度的星级越高，则历史地图元素识别准确率越高)；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备发生检测错误的次数；比如，发生检测错误的次数越少，则历史地图元素识别准确率越高；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的检测误差；比如，检测误差越小，则历史地图元素识别准确率越高；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备检测结果精度的星级；比如，检测结果精度的星级越高，则历史地图元素识别准确率越高。
通过上述方案可以看出，数据采集设备的历史地图元素识别准确率的具体表现形式可以多种多样，从而可以提高方案的灵活性。
在一种可能地实施方式中，所述至少一个数据采集设备的所述历史地图元素识别准确率为：针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率。举个例子，第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率的计算方法可以为：在预设时间段内，第三数据采集设备上报的特定数据类型的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。本申请中，数据类型也可以写为level，这种情况下，也可以写为针对某一个level的历史地图元素识别准确率。如此，可以利用每个数据采集设备在特定数据类型下的数据精确度优势，最终提高多个数据采集设备融合后的地图信息准确度。
在一种可能地实施方式中，所述至少一个数据采集设备的所述历史地图元素识别准确率为：针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率。举个例子，第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率的计算方法可以为：在预设时间段内，第三数据采集设备上报的包括有特定地图元素类型的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。如此，可以利用每个数据采集设备在特定地图元素类型下的数据精确度优势，最终提高多个数据采集设备融合后的地图信息准确度。
在一种可能地实施方式中，所述至少一个数据采集设备的所述历史地图元素识别准确率为：针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率。举个例子，第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率的计算方法可以为：在预设时间段内，第三数据采集设备上报的包括特定数据采集环境的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。如此，可以利用每个数据采集设备在特定数据采集环境下的数据精确度优势，最终提高多个数据采集设备融合后的地图信息准确度。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以向所述至少一个数据采集设备指示数据上报策略，所述数据上报策略是根据所述历史地图元素识别准确率确定的。在一种可能地实施方式中，所述向所述至少一个数据采集设备指示的所述数据上报策略包括以下内容中的至少一项：所述至少一个数据采集设备的上报周期；或者，所述至少一个数据采集设备上报的地图元素类型信息。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据类型的数据的上报周期。如此，可以更加合理的依据数据采集设备的自身性能制定信息上报策略。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据所述至少一个数据采集设备的针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定地图元素类型的地图元素的数据的上报周期。如此，可以更加合理的依据数据采集设备的自身性能制定信息上报策略。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据采集环境下的数据的上报周期。如此，可以更加合理的依据数据采集设备的自身性能制定信息上报策略。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据地图元素的第一信息和第二信息，确定地图元素在地图上的目标信息，包括：根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及第一信息和第二信息，确定目标信息。其中，第一参数信息用于表示第一数据类型的数据中数据的可信程度，第二参数信息用于表示第二数据类型的数据中数据的可信程度。如此，可以进一步提高目标信息的准确度。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及第一信息和第二信息，确定目标信息，包括：根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，确定第三权重，第三权重用于表示第一信息对目标信息的影响程度；根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，确定第四权重，第四权重用于表示第二信息对目标信息的影响程度；根据第三权重、第四权重、第一信息和第二信息，确定目标信息。由于对第一信息和第二信息进行了加权融合，且是根据用于表征数据可信程度的参数信息，因此可以进一步提高目标信息的准确性。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置可以根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，将所述第一信息和所述第二信息中可信程度较大的信息确定为所述目标信息。由于急于可信程度最大的一项确定目标信息，因此可以提高目标信息的准确性，继而提高更新后地图的准确性。
在一种可能地实施方式中，第一参数信息包括以下内容中的至少一项：预设的第一数据类型的优先级等级；所述第一信息和所述第二信息中与第一信息匹配的信息的数量；第一数据类型的数据中的数据量；第一数据类型的数据中数据的置信度；或者，第一数据类型的数据中数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
在一种可能地实施方式中，第二参数信息包括以下内容中的至少一项：预设的第二数据类型的优先级等级；所述第一信息和所述第二信息中与第二信息匹配的信息的数量；第二数据类型的数据中的数据量；第二数据类型的数据中数据的置信度；或者，第二数据类型的数据中数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
在一种可能地实施方式中，依据如下参数项的优先级，依次确定第一参数信息中包括的内容：优先级最高的参数项为：预设的第一数据类型的优先级等级；优先级次高的参数项为：用于确定目标信息的地图元素的信息中与第一信息匹配的信息的数量；优先级次次高的参数项为：第一数据类型的数据中的数据量。如此，为各个参数项设置优先级，从而可以进一步提高横向融合的准确性。
在一种可能地实施方式中，依据如下参数项的优先级，依次确定第二参数信息中包括的内容：优先级最高的参数项为：预设的第二数据类型的优先级等级；优先级次高的参数项为：用于确定目标信息的地图元素的信息中与第二信息匹配的信息的数量；优先级次次高的参数项为：第二数据类型的数据中的数据量。如此，为各个参数项设置优先级，从而可以进一步提高横向融合的准确性。
在一种可能地实施方式中，第一数据类型的数据中数据的置信度与以下内容中的至少一项相关：第一数据类型的数据中数据对应的数据采集设备的传感器装置参数；或者，第一数据类型的数据中数据对应的数据采集设备与地图元素的相对位置关系。如此，置信度可以更加准确的反映出数据的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第二数据类型的数据中数据的置信度与以下内容中的至少一项相关：第二数据类型的数据中数据对应的数据采集设备的传感器装置参数；或者，第二数据类型的数据中数据对应的数据采集设备与地图元素的相对位置关系。如此，置信度可以更加准确的反映出数据的可靠性。
相应于第一方面中所提供的方法，本申请还提供了一种装置。该装置可以是地图更新装置，可以为服务器侧的设备，还可以为芯片。比如，地图更新装置可以作为上述服务器侧的地图更新装置或可用于服务器侧的地图更新装置的通信芯片。
第三方面，提供了一种地图更新装置，包括通信单元和处理单元，以执行上述第一方面任一种地图更新方法中的任一种实施方式。通信单元用于执行与发送和接收相关的功能。可选地，通信单元包括接收单元和发送单元。在一种设计中，地图更新装置为通信芯片，通信单元可以为通信芯片的输入输出电路或者端口。
在另一种设计中，通信单元可以为发射器和接收器，或者通信单元为发射机和接收机。
可选的，地图更新装置还包括可用于执行上述第一方面任一种地图更新方法中的任一种实施方式的各个模块。
第四方面，提供了一种地图更新装置，该地图更新装置为上述服务器侧的地图更新装置。包括处理器和存储器。可选的，还包括收发器，该存储器用于存储计算机程序或指令，该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序或指令，当处理器执行存储器中的计算机程序或指令时，使得该地图更新装置执行上述第一方面任一种地图更新方法中的任一种实施方式。
可选的，处理器为一个或多个，存储器为一个或多个。
可选的，存储器可以与处理器集成在一起，或者存储器与处理器分离设置。
可选的，收发器中可以包括，发射机(发射器)和接收机(接收器)。
第五方面，提供了一种地图更新装置，包括处理器。该处理器与存储器耦合，可用于执行第一方面任一方面，以及第一方面中任一种可能实现方式中的方法。可选地，该地图更新装置还包括存储器。可选地，该地图更新装置还包括通信接口，处理器与通信接口耦合。
在另一种实现方式中，该地图更新装置为服务器侧的地图更新装置。当该地图更新装置为服务器侧的地图更新装置时，通信接口可以是收发器，或，输入/输出接口。可选地，收发器可以为收发电路。可选地，输入/输出接口可以为输入/输出电路。
在又一种实现方式中，该地图更新装置为芯片或芯片系统。当该地图更新装置为芯片或芯片系统时，通信接口可以是该芯片或芯片系统上的输入/输出接口、接口电路、输出电路、输入电路、管脚或相关电路等。处理器也可以体现为处理电路或逻辑电路。
第六方面，提供了一种系统，该系统包括上述数据采集设备和服务器侧的地图更新装置。
第七方面，提供一种车辆，包括上述数据采集设备。
第八方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当计算机程序被运行时，使得地图更新装置执行上述第一方面中任一种可能实现方式中的方法，或者使得地图更新装置执行上述第一方面任一种实现方式中的方法。
第九方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读介质存储有计算机程序(也可以称为代码，或指令)当其在处理器上运行时，使得地图更新装置执行上述第一方面中任一种可能实现方式中的方法，或者使得地图更新装置执行上述第一方面任一种实现方式中的方法。
第十方面，提供了一种芯片系统，该芯片系统可以包括处理器。该处理器与存储器耦合，可用于执行第一方面中任一方面，以及第一方面中任一方面中任一种可能实现方式中的方法。可选地，该芯片系统还包括存储器。存储器，用于存储计算机程序(也可以称为代码，或指令)。处理器，用于从存储器调用并运行计算机程序，使得安装有芯片系统的设备执行第一方面中任一方面，以及第一方面中任一方面中任一种可能实现方式中的方法。
在具体实现过程中，上述地图更新装置可以为芯片，输入电路可以为输入管脚，输出电路可以为输出管脚，处理电路可以为晶体管、门电路、触发器和各种逻辑电路等。输入电路所接收的输入的信号可以是由例如但不限于接收器接收并输入的，输出电路所输出的信号可以是例如但不限于输出给发射器并由发射器发射的，且输入电路和输出电路可以是同一电路，该电路在不同的时刻分别用作输入电路和输出电路。本申请实施例对处理器及各种电路的具体实现方式不做限定。
附图说明
图1为本申请实施例适用的一种场景的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种地图更新方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种地图更新方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种通信装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的另一种通信装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的另一种通信装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步介绍本申请实施例。
图1示例性示出了本申请实施例适用的一种场景的示意图，如图1所示，该场景中可以有一个或多个数据采集设备，数据采集设备可以用于通过传感器采集数据。数据采集设备可以为终端设备。在图1中是以终端设备为车辆为例进行示意，如图1所示，图1中示意性示出了三辆车辆，分别为车辆201、车辆202和车辆203。数据采集设备还可以为路侧单元206。本申请实施例的应用场景中还可以包括有服务器204以及存储设备205等。其中，服务器可以用于根据各个数据采集设备采集的数据确定出地图元素的信息，继而根据地图元素的信息更新地图。存储设备205可以用于存储地图。下面分别介绍图1中涉及到的部件以及本申请实施例中涉及到的部分术语进行介绍。
(1)终端设备。
本申请实施例中的终端设备可以是具备通信功能的车辆或非机动车、便携设备、可穿戴设备或移动电话(或称为“蜂窝”电话)等，也可以是这些设备中的部件或者芯片等。本申请中的终端设备可以是指应用于车联网的终端设备，本申请中的终端设备也可以称为车联网终端设备、车联网终端、车联网通信装置或车载终端设备等等。
车辆(如车辆201、车辆202或车辆203中的任一项)是一种典型的车联网中的终端设备，在本申请以下实施例中，以车辆为例进行描述，本申请实施例中的任意一个车辆可以是智能车或非智能车，本申请实施例对比不做限定。本领域技术人员应该理解的是，本申请中以车辆为例的实施例还可以应用于其它类型的终端设备。终端设备具体可以通过其内部的功能单元或装置执行车联网相关业务流程。例如，当终端设备为车辆时，车辆中一个或多个如下装置可用于执行本申请实施例中终端设备相关的方法流程，如车载盒子(telematics box，T-Box)、域控制器(domian controller，DC)、多域控制器(multi-domiancontroller，MDC)、车载单元(on board unit，OBU)或车联网芯片等。
本申请实施例中车辆可以基于车辆与外界无线通信技术(例如，vehicle toeverything (V2X))与其它物体进行通信。例如，可以基于V2X实现车辆与云端服务器之间的通信。车辆与其它物体之间进行通信可以基于无线高保真(例如，wireless fidelity(Wi-Fi))、第五代(5th generation，5G)移动通信技术等进行通信。例如，可以基于5G实现车辆与其他装置(比如路侧单元206或服务器204)之间的通信。
本申请实施例中终端设备可以用于采集周边环境信息，比如可以通过终端设备上设置的传感器采集周边环境信息。本申请实施例中车辆中可以包括数据采集设备。数据采集设备可以通过传感器采集数据，并将通过传感器采集的原始数据传输给服务器或路侧单元，以使其进行地图的更新操作。数据采集设备也可以对原始数据进行处理，得到处理后数据 (比如特征级数据、目标级数据等)，并将处理后数据传输给服务器或路侧单元，以使其进行地图的更新操作。当终端设备为车辆时，本申请实施例中车辆中的数据采集设备可以为车辆内的部件、车辆本身或者手机等。该数据采集设备可以包括该车辆中定位系统的数据采集设备、智能驾驶的数据采集设备或其他任何具有计算能力的设备实施。
本申请实施例中终端设备(比如车辆)上设置有传感器，该传感器用于采集车辆附近的图像，其中，传感器可以包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波等。另外，每辆车可以设置一种或多种传感器，每种传感器的数量可以为一个或多个。传感器可以安装在车辆的顶部(例如可以设置在车辆顶部的中间位置)、车辆前端等等位置，本申请实施例对每个车辆中传感器安装位置和数量并不做限定。
(2)路侧单元(road side unit，RSU)206。
如图1所示，该应用场景中可以包括RSU206，RSU206可用于通过直接通信(如PC5)或专用短程通信技术(dedicated short range communications，DSRC)等通信方式向终端设备发送车辆到一切(vehicle to everything，V2X)消息。V2X消息可承载动态信息或者其他需要通知终端设备的信息。其中，路侧单元与终端设备之间的通信方式也可被称为车辆与路边基础设施(vehicle to infrastructure，V2I)通信。需要说明的是图1中仅仅示意出了路侧单元206与车辆201以及服务器204之间具有通信途径，在实际应用中，路侧单元206也可以与其他车辆，比如车辆202、车辆203等具有通信途径，在图中未示出。
本申请对于路侧单元的具体部署形态不作具体限定，其可以是一个终端设备、移动或非移动的终端设备、服务器或芯片等等。路侧单元还可用于将管辖范围内发生的动态信息上报至车联网服务器，如，通过路侧信息(roadside information，RSI)消息上报动态信息。
本申请实施例所适用的系统架构中可以包括有路侧单元，也可以不包括路侧单元，本申请实施例不做限制。在一种可能的实施方式中，路侧单元可以根据服务器下发的指令对一些指定的元素进行重点感知，并将感知结果进行上报。或者，在另一种可能的实施方式中，路侧单元也可以向终端设备发送指令或者下发更新后地图。
本申请实施例中的路侧单元中也可以设置有数据采集设备。数据采集设备可以通过传感器采集数据，并将通过传感器采集的原始数据传输给服务器或路侧单元，以使其进行地图的更新操作。数据采集设备也可以对原始数据进行处理，得到处理后数据(比如特征级数据、目标级数据等)，并将处理后数据传输给服务器或路侧单元，以使其进行地图的更新操作。
(3)服务器204。
如图1所示，该应用场景中可以包括服务器204，服务器204可以是对终端设备和/或路侧单元进行管理、提供服务的车联网平台或服务器，包括为高精地图和导航地图提供服务的应用服务器或地图云服务器。在一种可能的实施方式中，服务器204可以用于根据数据采集设备上报的数据更新地图，以及高精地图的更新下发等功能。服务器的具体部署形态本申请不做限定，比如可以是云端部署，还可以是独立的计算机设备或芯片等。当需要向终端设备发送V2X消息时，可由服务器将V2X消息发送至路侧单元，并由路侧单元向其覆盖区域内的终端设备进行广播。当然，也可由服务器直接将V2X消息发送至终端设备。
(4)存储设备205。
如图1所示，该应用场景中可以存储设备205，存储设备205可以用于存储数据，比如可以存储地图。
(5)数据类型包括：原始数据、特征级数据和目标级数据。
本申请实施例中数据采集设备(比如车辆)上设置有传感器，该传感器用于采集车辆附近的图像，其中，传感器可以包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波等。另外，每辆车可以设置一种或多种传感器，每种传感器的数量可以为一个或多个。传感器可以安装在车辆的顶部(例如可以设置在车辆顶部的中间位置)、车辆前端等等位置，本申请实施例对每个车辆中传感器安装位置和数量并不做限定。
本申请实施例中对数据类型定义为三种：原始数据、特征级(Feature Level)数据以及目标级数据。其中，本申请实施例中传感器采集到的原始数据经过处理，可以得到特征级数据或目标级数据中的至少一种。下面对这三种数据类型分别进行介绍。
需要说明的是，本申请实施例中提到的这三种数据类型仅仅是示例，本申请实施例适用的数据类型不限于此三种。
原始数据(Raw Data)为传感器采集到的数据。例如，当传感器为激光雷达时，原始数据为激光雷达点云数据；当传感器为摄像头时，原始数据为像素级(Pixel Level)数据。原始数据可以表示为Pi(i＝0,1,2…N)，Pi为传感器探测的环境中某一点的信息，N表示传感器探测的环境点数量。如对于三维激光雷达点云而言，Pi表示环境中某点的三维坐标信息，对于摄像头而言，Pi表示环境中某点映射到二维图像中的像素信息。
特征级(Detection Level或者Feature Level)数据为从传感器采集到的原始数据中提取的能够表征被探测物特征的数据。特征，例如可以为某个被探测物形状轮廓的关键点，还可以为环境中通过三维激光点云或图像获得的局部梯度特征等。特征级数据可以表示为Fi(i ＝0,1,2…N)，Fi可以为传感器探测的环境中被探测物的某个特征的信息，N表示被探测物的特征的数量。
目标级(Object Level)数据为从原始数据或者特征级数据中提取的能够表征被探测物属性的数据。目标级数据具有显著的语义特征，例如可以为车道线、红绿灯或交通标志牌等。目标级数据可以表示为Oi(i＝0,1,2…N)，Oi为环境中传感器探测的环境中某一目标的信息，N表示传感器探测的目标的数量。
本申请实施例中可以通过特征提取和目标提取实现各数据类型之间的转换，比如，对原始数据进行特征提取可以得到特征级数据，对原始数据进行目标提取可以得到目标级数据，对特征级数据进行目标提取可以得到目标级数据，本实施例不限于特征提取和目标提取的方法。
(6)地图元素。
本申请实施例中的地图元素是指地图中的一些元素，包括不限于：道路、车道线、标牌、地面标识、信号灯、可行驶区域标识线等。其中，道路可以包括护栏、路沿等；标牌包括：路标牌、指示性牌、限高牌等各种类型，地面标识包括：分流标识、出入口标识、限速标识、限时标识等。在一种可能的实施方式中，本申请实施例可以适用于高精地图，高精地图通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图，地图元素更多。精度更高例如体现在地图中包含的要素信息精确到厘米级别。
基于上述内容，图2示例性示出了本申请实施例提供的一种地图更新方法的流程示意图，该方法可以由地图更新装置和数据采集设备来执行。其中，地图更新装置可以位于服务器侧，比如可以为服务器侧的一个设备，或者为服务器上的一个模块，或者为服务器上的芯片。本申请实施例中提到的数据采集设备可以位于车辆端，比如可以为车辆，或者为车辆的一个模块，还可以为车辆上的芯片。数据采集设备还可以位于RSU端，比如可以为 RSU，还可以为RSU上的一个模块，还可以为RSU上的芯片。如图2所示，该方法包括：
步骤201，一个或多个数据采集设备上报数据。地图更新装置从多个数据采集设备接收 N种数据类型的数据，N为大于1的整数。
一种可能地实施方式中，N种数据类型为原始数据、特征级数据或目标级数据中的多种数据类型。需要说明的是，本申请实施例中提到的这三种数据类型仅仅是示例，本申请实施例适用的数据类型不限于此三种。关于这三种数据类型的介绍可以参见前述内容，在此不再赘述。
步骤202，地图更新装置从N种数据类型的数据中得到地图元素的N个信息。其中，N个信息与N种数据类型一一对应。
步骤203，地图更新装置根据N个信息，确定地图元素在地图上的目标信息。其中，目标信息包括所述地图元素的位置信息、内容信息或者属性信息中的至少一项。
例如，当地图元素为车道线时，目标信息可以为车道线的位置信息、车道线的颜色，或者车道线的具体形状(实线或虚线等)中的至少一项。
再例如，当地图元素为标牌时，比如路标牌、指示性牌或者限高牌等，目标信息可以为标牌的位置信息、标牌的内容、标牌的形状，或者标牌的颜色中的至少一项。
再例如，当地图元素为地面标识时，比如分流标识、出入口标识、限速标识或者限时标识等，目标信息可以为地面标识的位置信息、地面标识的具体形状，或者地面标识的颜色中的至少一项。
再例如，当地图元素为信号灯时，目标信息可以为信号灯的位置信息，或者信号灯的具体形状中的至少一项。
再例如，当地图元素为可行驶区域标识线时，目标信息可以为可行驶区域标识线的位置信息，或者可行驶区域标识线的具体内容中的至少一项。
再例如，当地图元素为障碍物(比如该障碍物为交通路锥)，目标信息可以为障碍物的位置信息，或者障碍物的形状信息中的至少一项。
当N为2时，图2的一种可能地实施方式包括：从第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息。从第二数据类型的数据中得到地图元素的第二信息。根据第一信息和第二信息，确定地图元素在地图上的目标信息。当N为3时，图2的一种可能地实施方式包括：从第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息。从第二数据类型的数据中得到地图元素的第二信息。从第三数据类型的至少一个数据中得到地图元素的第五信息。根据第一信息、第二信息和第五信息，确定地图元素在地图上的目标信息。后续内容为了更清楚的介绍本申请实施例，以第一数据类型为目标级数据，第二数据类型为特征级数据，第三数据类型为原始数据为例进行介绍。
为了更清楚的介绍图2所示的方案，图3示例性示出了本申请实施例适用的又一种可能地场景示意图。下面结合图3对本申请实施例提供的地图更新方法进行介绍。
如图3所示，以数据采集设备为车辆为例进行示意，如图3中所示的车辆V11、车辆V12、车辆V21、车辆V22、车辆V31和车辆V32。为了介绍清楚本申请实施例，下面内容中以地图元素为障碍物(障碍物比如可以为交通路锥)为例进行介绍，地图元素的信息可以为障碍物的位置信息或障碍物的形状中的至少一项，下述内容中以地图元素的信息为障碍物的位置信息为例进行介绍。
本申请实施例中任何一个车辆上报的数据类型可以是一种或多种，比如可以为原始数据、特征级数据或目标级数据中的一种或多种，本申请实施例中对于一个车辆可以上报的数据类型的种类不做限制。图3中仅仅是一种示例，如图3所示，车辆V11(第一数据采集设备)和车辆V12(第二数据采集设备)上报的数据的数据类型为目标级数据(第一数据类型)。例如，车辆V11或车辆V12中的至少一项上报的数据可以包括：障碍物为交通路锥，以及交通路锥的位置信息。
如图3所示，车辆V21(第三数据采集设备)或车辆V22(第四数据采集设备)上报的数据的数据类型为特征级数据(第二数据类型)。例如，车辆V21或车辆V22中的至少一项上报的数据可以包括：障碍物的形状轮廓关键点信息。
如图3所示，车辆V31(第五数据采集设备)和车辆V32(第六数据采集设备)上报的数据的数据类型为原始数据(第三数据类型)。例如，车辆V31或车辆V32中的至少一项上报的数据可以包括：障碍物的激光雷达点云数据。
本申请实施例中，云端的服务器204收到这些数据之后，可以先对各个数据类型的数据进行纵向融合。本申请实施例中提到的纵向融合是指对同一种数据类型的数据进行的融合。比如，地图更新装置对车辆V11上报的目标级数据(第一数据)和车辆V12上报的目标级数据(第二数据)融合，得到融合后的目标级数据对应障碍物的位置信息(地图元素的第一信息)。一种可能地实施方式中，可以从车辆V11上报的目标级数据中得到障碍物的一个位置信息(第三信息)，从车辆V12上报的目标级数据中得到该障碍物的另一个位置信息 (第四信息)，根据该障碍物的连个位置信息进行融合，得到融合后的目标级数据对应的障碍物的位置信息(地图元素的第一信息)。
比如，地图更新装置对车辆V21上报的特征级数据(第三数据)和车辆V22上报的特征级数据(第四数据)融合，得到融合后的特征级数据对应障碍物的位置信息(地图元素的第二信息)。一种可能地实施方式中，可以从车辆V21上报的特征级数据中得到障碍物的一个位置信息(第六信息)，从车辆V22上报的特征级数据中得到该障碍物的另一个位置信息 (第七信息)，根据该障碍物的两个位置信息进行融合，得到融合后的特征级数据对应的障碍物的位置信息(地图元素的第二信息)。
比如，地图更新装置对车辆V31上报的原始数据(第五数据)和车辆V32上报的原始数据(第六数据)融合，得到融合后的原始数据对应障碍物的位置信息(地图元素的第五信息)。一种可能地实施方式中，可以从车辆V31上报的原始数据中得到障碍物的位置信息(第八信息)，从车辆V32上报的原始数据中得到该障碍物的另一个位置信息(第九信息)，对障碍物的两个位置信息进行融合，得到融合后的原始数据对应的障碍物的位置信息(地图元素的第五信息)。
进一步，对得到的各个数据类型对应的地图元素的信息再进行融合，该融合可以理解为横向融合，进而得到地图元素的目标信息。地图元素的目标信息即为更新后地图上地图元素的信息。比如，将融合后的目标级数据对应的障碍物的位置信息(地图元素的第一信息)、融合后的特征级数据对应的障碍物的位置信息(地图元素的第二信息)和融合后的原始数据对应的障碍物的位置信息(地图元素的第五信息)进行融合，最终得到障碍物的位置信息即为地图元素的目标信息。
举个例子，比如融合后的目标级数据对应的障碍物的位置信息为位置信息1，融合后的特征级数据对应的障碍物的位置信息为位置信息2，融合后的原始数据对应的障碍物的位置信息为位置信息3。比如，考虑到特征级数据可能对原始数据进行了过滤，可能会过滤掉一些关键信息，而目标级数据可能过滤掉的信息更多，因此一种可能地数据类型的优先级的排序方式为：原始数据的优先级最高，特征级数据的优先级次之，目标级数据的优先级最低。基于此，进行横向融合后可以确定障碍物的位置信息(地图元素的目标信息)为：位置信息3。
进一步的，本申请实施例中服务器侧的地图更新装置还可以根据从所述多个数据采集设备接收的数据，以及所述目标信息，更新所述多个数据采集设备中的至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率。所述至少一个数据采集设备可以为提供所述第一数据类型的数据的设备。所述至少一个数据采集设备也可以为提供所述第二数据类型的数据的设备。比如，服务器侧的地图更新装置可以基于目标信息计算或更新车端的数据采集设备的历史地图元素识别准确率，进而将数据采集设备的历史地图元素识别准备率发送给数据采集设备。又一种可能地实施方式中，服务器侧的地图更新装置还可以将目标信息发送给各个车端的数据采集设备，以使其各自维护历史地图元素识别准确率。关于历史地图元素识别准确率，后续内容将进行详细介绍，在此先不做阐述。
从上述内容可以看出，本申请实施例中可以实现横向加纵向的闭环融合，即根据各个数据采集设备上报的数据，针对同一种类型的数据进行纵向融合，继而得到各个数据类型对应的融合后的数据。进一步针对各个数据类型对应的融合后的数据再次进行横向融合，将最终结果作为地图元素的目标信息，用以更新地图。进一步，所得到的地图元素的目标信息用于反馈给各个数据采集设备，用于使各个数据采集设备维护各自的历史地图元素识别准确率。
通过上述内容可以看出，本申请实施例中由于可以综合考虑多种数据类型的数据来确定目标信息，因此，可以提高目标信息的准确性。举个例子，比如，特征级数据由于对原始数据进行了过滤，因此可能会可能滤掉一些关键信息。若结合原始数据和特征级数据确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。再举个例子，比如目标级数据由于对原始数据进行了较多的信息过滤，因此相比原始数据和特征级数据，可能会滤掉一些关键信息，因此将目标级数据和特征级数据，或者将目标级数据和原始级数据综合考虑，以确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。
针对纵向融合，一种可能地实施方式中，可以根据多个数据中数据对应的可信度对数据进行融合。比如可以根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，以及第三信息和第四信息，确定第一信息。可信度越高的数据，该数据中的地图元素的信息对第一信息的影响越大。
一种可能地实施方式中，可以采用可信度最高的数据对应的地图元素的信息作为第一信息。举个例子，车辆V11上报的目标级数据(第一数据)的可信度更高，根据第一数据确定出的障碍物的位置信息为位置信息4，而根据车辆V12上报的目标级数据(第二数据)确定出的障碍物的位置信息为位置信息5。这种情况下，可以确定将位置信息4作为障碍物的第一信息。
又一种可能地实施方式中，当数据采集装置较多时，可以针对相同地图元素得到多于两个的同一种数据类型的数据，可以将较多数量的数据采集装置所支持的地图元素的信息作为：该数据类型对应的纵向融合结果中该地图元素的信息。举个例子，存在三辆车，该三辆车上报的数据类型均为目标级数据，根据该三辆车上报的数据确定出的障碍物的位置信息分别为位置信息6、位置信息7和位置信息7。这种情况下，由于位置信息7在总量中的占比较大，因此可以确定针对目标级数据进行纵向融合的结果中：障碍物的位置信息为位置信息7。
又一种可能地实施方式中，根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，确定第一权重，第一权重用于表示第三信息对第一信息的影响程度。根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，确定第二权重，第二权重用于表示第四信息对第一信息的影响程度。根据第一权重、第二权重、第三信息和第四信息，确定第一信息。
本申请实施例中以目标级数据(比如图3中的第一数据和第二数据)进行融合为例进行示例性介绍。
在一种可能地实施方式中，可以通过公式(1)对第一数据和第二数据进行数据融合：
Figure RE-GDA0003013073640000141
在公式(1)中：
y为数据融合结果；
result1为第一数据；
result2为第二数据；
w1为第一数据对应的可信度，具体可以根据获取到第一数据的第一传感器装置的参数确定；其中，w1可以为一维数据，也可以为多维数据，例如w1＝(w11，w12，…w1i…，w1M1)，M1为第一数据中包括的目标的数量，w1i为第一数据中目标i对应的可信度，i为小于M1的自然数；
w2为第二数据对应的可信度，具体可以根据获取到第二数据的第二传感器装置的参数确定；其中，w2可以为一维数据，也可以为多维数据，例如w2＝(w21，w22，…w2j…，w2M2)，M2为第二数据中包括的目标的数量，w2j为第二数据中目标j对应的可信度，j为小于M2的自然数；
Figure RE-GDA0003013073640000151
可以理解为第一权重；
Figure RE-GDA0003013073640000152
可以理解为第二权重。
又一种可能地实施方式中，上述result1可以理解为从第一数据中确定的地图元素的第三信息，result2为从第一数据中确定的该地图元素的第四信息，y为对第一数据和第二数据融合后，从融合后的数据中得到的第一信息。
可以理解，一个数据的可信度可以划分得更细，以使数据中的不同的地图元素分别对应不同的可信度。不难理解，若第一数据的可信度在第一数据和第二数据的可信度总和中的占比越大，则第一数据在融合结果中所占的比重越大。也可以理解为，哪个传感装置的可信度的值比较大，则哪个传感装置侦测得到的感知数据在融合结果中所占的比重比较大。
上述内容中，以目标级数据进行融合为例进行示例性介绍，针对原始数据和特征级数据的融合方案与之类似，比如，也可以根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，以及第六信息和第七信息，确定第二信息。根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，确定第五权重，第五权重用于表示第六信息对第二信息的影响程度。根据第三数据的可信度或第四数据的可信度中的至少一项，确定第六权重，第六权重用于表示第七信息对第二信息的影响程度。根据第五权重、第六权重、第六信息和第七信息，确定第二信息。第二信息的确定方式与第一信息类似，不再赘述。
基于上述内容可以看出，在纵向融合过程中可以基于数据采集设备所采集的数据对应的可信度进行纵向融合。一种可能地实施方式中，一个数据采集设备采集的数据的可信度可以包括该数据的置信度，或该数据采集设备的历史地图元素识别准确率中的至少一项。下面通过以下参数项a1和参数项a2对这些参数项进行介绍。
参数项a1：第一数据对应的置信度。
一种可能地实施方式中，第一数据的置信度与采集第一数据的传感器装置参数，或采集第一数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。
置信度可以根据采集到该第一数据的传感装置参数、地图元素的感知距离以及地图元素的感知角度中的一项或多项来确定。
其中，传感装置参数与传感装置本身的初始精度、安装空间角度以及安装坐标有关。
地图元素的感知距离为地图元素与传感装置在感知坐标系中的距离。
地图元素的感知角度为地图元素与传感装置在感知坐标系中构成的角度。
需要说明的是，当传感器装置包括多个传感器时，该传感器装置的置信度可以通过对该传感器装置包括的多个传感器的置信度加权或求平均等方式得到。
不难理解，若传感装置参数的精度越高，则置信度的值越大，若传感装置参数的精度越低，则置信度的值越小。若感知距离越小，则置信度的值越大，若感知距离越大，则置信度的值越小。若感知角度越小，则置信度的值越大，若感知角度越大，则置信度的值越小。
置信度(confidence)可用于度量识别结果的可信程度。其中，目前业界计算置信度的方法有多种，至少包括以下几种：
基于贝叶斯分类方法直接得到的后验概率，基于神经网络或其他方法得到的对后验概率的估计，基于算法随机性理论得到的随机性度量值，基于模糊数学得到的隶属度值，通过多次测试实验统计得到的准确率等。
需要说明的是，本申请实施例中置信度的计算方法并不限于上述几种，任何可以用于确定置信度的计算方法都可以应用到本申请实施例中，都属于本申请实施例保护范围。
参数项a2：第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
本申请实施例中可以根据历史数据维护第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。具体来说可以包括以下参数项a2-1、参数项a2-2和参数项a2-3中的一项或多项。
参数项a2-1：在预设时间段内，第一数据采集设备上报的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。
本申请实施例中，地图元素信息识别正确的数据的占比也可以理解为：地图元素信息识别准确率。
举个例子，在预设时间段内，第一数据采集设备上报了K0个地图元素的信息，其中K1个地图元素的信息满足第一预设条件。其中，满足第一预设条件则可以称该地图元素的信息属于检测正确的数据。这种情况下，可以将K1与K0的比值作为第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。K0为正整数，K1为不大于K0的整数。
一种可能地实施方式中，一个地图元素的信息满足第一预设条件可以包括以下内容：
当该地图元素的信息为位置信息，则：若该数据中包括的地图元素的位置信息所指示的位置，与最终确定的地图元素的位置信息所指示的位置之间的距离小于预设的距离阈值，则可以称该数据满足第一预设条件；
当该地图元素的信息为障碍物的位置信息，则：若该数据中包括的地图元素的信息，与最终确定的地图元素的信息相同，则可以称该数据满足第一预设条件。
一种可能地实施方式中，第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率还可以用于指示以下内容中的一项或多项：
在预设时间段内，第一数据采集设备的检测成功率(比如，检测成功率越高，则历史地图元素识别准确率越高)；
在预设时间段内，第一数据采集设备对云端融合有效贡献的次数(比如，对云端融合有效贡献的次数越多，则历史地图元素识别准确率越高)；
在预设时间段内，第一数据采集设备的可信度的星级，如，最高5颗星，第一数据采集设备的星级为3颗(比如，可信度的星级越高，则历史地图元素识别准确率越高)；
在预设时间段内，第一数据采集设备发生检测错误的次数(比如，发生检测错误的次数越少，则历史地图元素识别准确率越高)；
在预设时间段内，第一数据采集设备检测误差大小(比如，检测误差越小，则历史地图元素识别准确率越高)；
在预设时间段内，第一数据采集设备检测结果精度的星级(比如，检测结果精度的星级越高，则历史地图元素识别准确率越高)。
参数项a2-2：在预设时间段内，第一数据采集设备上报的第一数据类型的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。
本申请实施例中，地图元素信息识别正确的数据的占比也可以理解为：地图元素信息识别准确率。
举个例子，在预设时间段内，第一数据采集设备上报了K0个地图元素的信息，K0个地图元素的信息中存在K2个地图元素的信息，该K2个地图元素的信息是第一数据采集设备通过上报第一数据类型的数据承载的。且K2个地图元素的信息中存在K3个地图元素的信息满足第一预设条件。这种情况下，K3与K2的比值为第一数据采集设备上报的第一数据类型的数据中的历史地图元素识别准确率。可以将K3与K2的比值作为第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。K2为不大于K0的整数，K3为不大于K2的整数。如此，可以基于数据类型的粒度维护数据采集设备的地图元素的信息识别准确率。
一种可能地实施方式中，第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率还可以用于指示以下内容中的一项或多项：
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一数据类型的数据上的检测成功率；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一数据类型的数据上对云端融合有效贡献的次数；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一数据类型的数据上的可信度的星级，如，最高5颗星，第一数据采集设备的星级为3颗；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一数据类型的数据上发生检测错误的次数；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一数据类型的数据上检测误差大小；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一数据类型的数据上检测结果精度的星级。
参数项a2-3：在预设时间段内，第一数据采集设备上报的包括有与该地图元素相同类型的地图元素的数据中：地图元素信息识别正确的数据的占比。
本申请实施例中，地图元素信息识别正确的数据的占比也可以理解为：地图元素信息识别准确率。
本申请实施例中涉及到地图元素的类型信息，地图元素可以分类，每类地图元素可以由一个类型标识，本文提到的类型信息可以为类型标识。分类规则不限，比如可以将标牌分为一类，或者将地面标识分为一类等等。
举个例子，在预设时间段内，第一数据采集设备上报了K0个地图元素的信息，K0个地图元素的信息中存在K4个地图元素的信息，该K4个地图元素的信息中的每个地图元素的类型均与上述步骤227中提到的地图元素的类型为同一个类型，比如可以均为标牌的内容识别等。为了引用方便，将上述步骤227中提到的地图元素的类型称为第一类型，如此，则该K4个地图元素的信息中的每个地图元素的类型均为第一类型。进一步，该K4个地图元素的信息中存在K5个地图元素的信息，该K5个地图元素的信息均满足第一预设条件。这种情况下，K5与K4的比值为第一数据采集设备上报的包括有与该地图元素相同类型的地图元素的数据中的地图元素信息识别准确率。可以将K5与K4的比值作为第一数据采集设备的地图元素信息识别准确率。K4为不大于K0的整数，K5为不大于K4的整数。如此，可以基于地图元素的粒度维护数据采集设备的地图元素的信息识别准确率。
一种可能地实施方式中，第一数据采集设备的地图元素识别准确率还可以用于指示以下内容中的一项或多项：
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一类型的地图元素上的检测成功率；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一类型的地图元素上对云端融合有效贡献的次数；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一类型的地图元素上的可信度的星级，如，最高5颗星，第一数据采集设备的星级为3颗；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一类型的地图元素上发生检测错误的次数；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一类型的地图元素上检测误差大小；
在预设时间段内，第一数据采集设备在第一类型的地图元素上检测结果精度的星级。
又一种可能地实施方式中，还可以将上述参数项a2-1、参数项a2-2和参数项a2-3进行结合，比如，在预设时间段内，第一数据采集设备上报了K0个地图元素的信息，K0个地图元素的信息中存在K4个地图元素的信息，该K4个地图元素的信息中的每个地图元素的类型均与上述步骤227中提到的地图元素的类型为同一个类型，比如可以均为标牌的内容识别等。且K4个地图元素的信息中存在K5个地图元素的信息，该K5个地图元素的信息均满足第一预设条件。且K5个地图元素中的K6个地图元素是第一数据采集设备通过上报第一数据类型的数据承载的。这种情况下，可以将K6与K4的比值作为第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。K6为不大于K5的整数。如此，可以基于地图元素和数据类型的粒度维护数据采集设备的地图元素的信息识别准确率。
需要说明的是，上述K0个地图元素的信息中的多个地图元素的信息可以通过一次数据上报发送给地图更新装置，也可以通过多次数据上报过程发送给地图更新装置。也就是说，数据采集设备上报一次数据，该数据中包括的地图元素的数量不做限制，可以是一个，也可以是多个。
上述内容通过参数项a2介绍了历史地图元素识别准确率。在一种可能地实施方式中，在上述步骤203之后，本申请实施例中服务器还可以将目标信息发送给各个数据采集设备，以使其各自维护历史地图元素识别准确率。或者，服务器可以基于目标信息计算或更新数据采集设备的历史地图元素识别准确率，进而将其发送给数据采集设备。
一种可能地实施方式中，地图更新装置将目标信息发送给第一数据采集设备，目标信息用于使第一数据采集设备结合第三信息确定第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。又一种可能地实施方式中，地图更新装置将目标信息发送给第二数据采集设备，目标信息用于使第二数据采集设备结合第四信息确定第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率。又一种可能地实施方式中，地图更新装置根据目标信息和第三信息，确定第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率；向第一数据采集设备发送第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。又一种可能地实施方式中，地图更新装置根据目标信息和第四信息，确定第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率；向第二数据采集设备发送第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
类似地，第二数据的可信度与：第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率，以及第二数据的置信度的一项或多项相关。其中，第二数据的置信度与采集第二数据的传感器装置参数，或采集第二数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。第三数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：第三数据采集设备的历史地图元素识别准确率，或者，第三数据的置信度。第四数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：第四数据采集设备的历史地图元素识别准确率，或者，第四数据的置信度。第三数据的置信度与采集第三数据的传感器装置参数，或采集第三数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。第四数据的置信度与采集第四数据的传感器装置参数，或采集第四数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。相关介绍可参见前述第一数据的可信度的介绍，在此不再赘述。
通过上述内容可以看出，本申请实施例中地图更新装置针对收到的同一个类型的数据，可以结合数据采集设备的地图元素识别准备率和/或数据的置信度，对数据进行更准确的信息融合和残次数据的剔除，从而一方面可以提高融合后的数据的准确性，进而可以提高地图更新的准确度，另一方面可以去除掉冗余的干扰数据进而可以降低处理的复杂度。应理解，如何基于数据的可信度进行融合和数据剔除可以有多种不同的实现算法，这里不做具体限定。
进一步，当对同一种数据类型的数据进行融合(也可以称为纵向融合)时，融合后的数据也可以对应有可信度。可信度的计算方法可以包括贝叶斯估计方法、模糊数学方法、K-均值方法、随机向量机方法或其他经典的神经网络计算方法等，这里也不做具体限定。
比如，融合后的数据的可信度可以根据进行融合的数据的可信度得到。比如可以对各个数据的可信度进行求取平均值的操作，将得到的值作为融合后的数据的可信度。举个例子，比如将地图元素i在数据DV11的可信度WV11，以及地图元素i在数据DV12的可信度 WV12求取平均值，将得到的值作为第一类型的数据对应的可信度。又一种可能地实施方式中，可以将WV11和WV12加权相加，将得到的值作为第一类型的数据对应的可信度。
本申请实施例中的纵向融合可以在数据采集设备侧执行，也可以在云端的服务器进行。当在数据采集设备侧执行时，该数据采集设备可以对自身获取的多个同一数据类型的数据进行纵向融合。当在云端服务器进行时，本申请实施例中还可以对多个车辆上报的同一种数据类型的数据进行纵向融合。
另一方面，本申请实施例中针对同一个类型的数据进行融合时，可以对同一种类型的传感器的数据进行融合，也可以对不同类型的传感器的数据进行融合。其中，当对不同传感器的数据进行融合时，可以兼顾多种传感器的优势，举个例子，对摄像头和毫米波雷达的目标级数据进行融合：
获取第一目标点的位置信息和第二目标点的位置信息，第一目标点代表毫米波雷达传感器探测到的目标物，第二目标点代表摄像头探测到的目标物。当确定第一目标点和第二目标点之间的距离小于第一预设阈值(第一预设阈值的大小可以根据目标物的尺寸大小进行设定，例如设定为目标物尺寸的1/5-1/2)。此时认为第一目标点和第二目标点是同一个目标。进而，可以将毫米波雷达探测到的该目标的距离和速度、摄像头探测到的该目标的类别和横向位置组合作为该目标的目标级数据信息。通过该方式对摄像头的目标级数据和毫米波累的目标级数据进行了融合，从而可以既发挥摄像头的目标分辨和角度分辨能力，又发挥毫米波雷达的测距和测速能力。
针对上述步骤203中的横向融合，一种可能地实施方式中，当N个信息中存在至少两个信息不一致时，可以根据N个数据类型中每个数据类型的参数信息进行横向融合。比如当N个信息中有第一信息和第二信息时，可以根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及第一信息和第二信息，确定目标信息。其中，第一参数信息用于表示第一数据类型的数据中数据的可信程度，第二参数信息用于表示第二数据类型的数据中数据的可信程度。一种可能地实施方式中，可以采用可信程度最高的数据类型对应的地图元素的信息作为目标信息。又一种可能地实施方式中，可以将N个信息中占比最大的一个地图元素的信息作为目标信息。可能地实施方式又多种，不再穷举。
又一种可能地实施方式中，根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，确定第三权重，第三权重用于表示第一信息对目标信息的影响程度。根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，确定第四权重，第四权重用于表示第二信息对目标信息的影响程度。根据第三权重、第四权重、第一信息和第二信息，确定目标信息。
一个数据类型的参数信息可以包括以下内容中的至少一项：预设的该数据类型的优先级等级、用于确定目标信息的地图元素的信息中与该数据类型对应的地图元素的信息匹配的信息的数量、该数据类型的数据量、该数据类型的数据的置信度，或者，该数据类型的数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
为了介绍的更清楚，以第一数据类型为例进行介绍，以以下信息b1、信息b2、信息b3 和信息b4对第一数据类型的参数信息(第一参数信息)进行介绍：
信息b1：预设的第一数据类型的优先级等级。
一种可能地实施方式中，可以对数据类型设置优先级。比如，考虑到特征级数据可能对原始数据进行了过滤，可能会过滤掉一些关键信息，而目标级数据可能过滤掉的信息更多，因此一种可能地数据类型的优先级的排序方式为：原始数据的优先级最高，特征级数据的优先级次之，目标级数据的优先级最低。数据类型的优先级越高，该数据类型的数据对应的地图元素的信息的权重可以越大。
在一种可能地实施方式中，若地图元素为标识牌上的内容(比如为上述最高限速的标识)，若多种数据类型的数据对应的地图元素的信息不同，则可以选择使用原始数据中的地图元素的信息作为目标信息。
信息b2：第一数据类型的数据的数据量。
在一种可能地实施方式中，地图更新装置会收到来自多个数据采集设备的属于第一数据类型的数据，进一步可以对多个属于第一数据类型的数据进行融合，得到融合后的数据，进一步从融合后的第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息。信息b2是指得到融合后的第一数据类型的数据的样本数据量。一种可能地实施方式中，样本数据量越多，则融合后的第一数据类型的数据越准确，地图元素的第一信息也越准确，地图元素的第一信息的权重可以越大。
举个例子，信息b2中第一数据类型的数据为DV11和DV12，可以看出，该示例中第一数据类型的数据的数据量为2。类似的，再比如，第二数据类型的数据的数据量可以为3。
信息b3：第一数据类型的数据的可信度。
第一数据类型的数据的可信度可以为第一信息对应的可信度。可以根据可信度WV11和可信度WV12得到。其中，可信度WV11可以包括DV11的置信度，和/或，车辆V11的历史地图元素识别准确率。可信度WV12可以包括DV12的置信度，和/或，车辆V12的历史地图元素识别准确率。其中，可信度WV11为地图元素i在数据DV11的可信度，可信度WV12为地图元素i在数据DV12的可信度。数据DV11为车辆V11上报的包括有地图元素i的数据。数据 DV12为车辆V12上报的包括有地图元素i的数据。
信息b4：N个信息中与第一信息匹配的信息的数量。
当地图元素的信息为地图元素的位置信息，若N个信息中的一个信息，比如第二信息，当第二信息所指示的位置与第一信息所指示的位置可以之间的距离在预设的距离阈值内，则可以说第一信息与第二信息匹配。第二信息所指示的位置与第一信息所指示的位置可以相同也可以不同。
当地图元素的信息为标牌的内容，这种情况下，当第一信息和第二信息相同时，称第一信息和第二信息匹配。而当第一信息和第二信息不同时，则称第一信息和第二信息不匹配。
上述内容以第一数据类型为例进行了示例，类似地，第二数据类型的参数信息可以包括如下内容中的至少一项：预设的第二数据类型的优先级等级、第二数据类型的数据的数据量、第二数据类型的数据的可信度，或N个信息中与第二信息匹配的信息的数量。相关内容的介绍可以参见上述信息b1至信息b4，在此不再赘述。
又一种可能地实施方式中，可以依据如下参数项的优先级，依次确定第一参数信息中包括的内容：优先级最高的参数项为：预设的第一数据类型的优先级等级。优先级次高的参数项为：用于确定目标信息的地图元素的信息中与第一信息匹配的信息的数量。优先级次次高的参数项为：第一数据类型的数据中的数据量。又一种可能地实施方式中，依据如下参数项的优先级，依次确定第二参数信息中包括的内容：优先级最高的参数项为：预设的第二数据类型的优先级等级。优先级次高的参数项为：用于确定目标信息的地图元素的信息中与第二信息匹配的信息的数量。优先级次次高的参数项为：第二数据类型的数据中的数据量。
举个例子，当上述步骤203中N个信息包括第一信息、第二信息和第五信息，其中，第一信息为根据目标级数据得到的信息，第二信息为根据特征级数据得到的信息，第五信息为根据原始数据得到的信息。一种可能地实施方式中，可以根据预设的数据类型的优先级等级确定地图元素的目标信息，比如将原始数据的优先级设置为最高，特征级数据和目标级数据的优先级相同，则可将第五信息确定为目标信息。又一种可能地实施方式中，若N个信息中不包括根据原始数据得到的信息，比如仅包括根据特征级数据得到的信息和根据目标级数据得到的信息，这种情况下，可以根据N个信息中结果一致的信息的数量确定目标信息，即将N个信息中结果一致的信息的数量最多的一个信息作为目标信息。若在N个信息中存在M1个结果一致的信息1，且存在M1个结果一致的信息2，而其他结果一致的信息的数量均小于M1，这种情况下，选择信息1还是信息2？一种可能地实施方三种，可以根据N个信息中样本点数量最多的一个信息作为目标信息。又一种可能地实施方式中，可以确定信息1对应的所有样本点的数量，确定信息2对应的所有样本点的数量，继而将样本点数量较多的信息作为目标信息。
又一种可能地实施方式中，可以根据上述信息b1至信息b4中的一项确定第一信息的第三权重。另一种可能地实施方式中，可以根据上述信息b1至信息b4中的多项确定第一信息的第三权重。举个例子，可以为上述信息b1至信息b4中的每一项分配一个权重，根据上述信息b1至信息b4，分别进行打分，得到信息b1至信息b4中的每个信息对应的分数，之后对该四个分数进行加权相加，得到第一信息的总分数。
类似地，也可以得到N个信息中每个信息的总分数，之后根据N个信息中每个信息的总分数之间的比例关系，确定N个信息中每个信息对应的权重。比如，当N个信息仅包括第一信息和第二信息，则可以将第一信息的总分数和第二信息的总分数之间的比例关系作为第三权重和第四权重之间的比值。
一种可能地实施方式中，本申请实施例中的一个数据类型的数据对应的权重的设置可以根据具体情况进行设置，具体来说，可以根据地图元素的信息进行设置。
举个例子，当地图元素的信息为位置信息，则前述内容提到的N个信息中的一个信息对应的权重的值可以为0或1，也可以为除0和1之外的值。比如，第一信息包括地图元素的第一位置信息，比如可以包括地图元素在地球坐标系下的坐标值。第二信息包括地图元素的第二位置信息。这种情况下，第三权重和第四权重可以设置为0和1，如此可以从第一信息和第二信息中选择第二信息作为目标信息。又一种可能地实施方式中，也可以将第三权重和第四权重设置为其他参数，比如20％和80％等，这种情况下，可以将第一信息和第二信息中的坐标值进行加权相加后，求取平均值，从而得到目标信息。
再举个例子，当地图元素的信息为标牌的内容，则前述内容提到的N个信息中的一个信息对应的权重的值仅可以为0或1，不可以为除0和1之外的值。比如，地图元素为最高限速的标识，第一信息包括地图元素的第一识别内容(第一识别内容中显示识别出的最高限速的标识为80千米每小时(km/h))。第二信息包括地图元素的第二识别内容(第二识别内容中显示识别出的最高限速的标识为60km/h)。这种情况下，第三权重和第四权重的值仅可以设置为0和1。比如第三权重为0，第四权重为1，则表示选择第二信息(60km/h)为目标信息。即仅能从第一信息和第二信息中选择一个作为目标信息。当N个信息中包括超过两个信息时，当地图元素为最高限速的标识，且N个信息中包括该最高限速的标识的具体值时，地图更新装置需要从多个具体值中选择一个作为目标信息。
本申请实施例中可以根据多种数据类型的数据，得到多个地图元素的信息，也可以理解为对多个地图元素的信息进行横向的相互验证。举个例子，针对同一地图元素，当地图更新装置同时有原始数据、特征级数据和目标级数据时，云端可以根据原始数据去校准特征数据和目标级数据。可选地，当三种类型数据的结果存在不一致或冲突时，地图更新装置可以根据可信度更高(比如可以是置信度更高)的检测数据结果去修正可信度相对低的其他数据类型的检测数据的结果。举个例子，当地图元素为位置信息，比如，第一信息、第二信息和第三信息均包括地图元素的位置信息。可以根据最终确定出的目标信息中的位置信息去修正第一信息、第二信息和第三信息中与目标信息内容不一致的信息，进一步，可以根据目标信息去修正数据采集设备采集到的与目标信息不一致的该地图元素的信息，比如可以确定出修正系数，以便对该数据采集设备后续采集到的地图元素的位置信息进行修正。
在上述步骤203之后，一种可能地实施方式中，置于云端的地图更新装置可以根据目标信息以及数据采集设备采集的数据，指示置于车端的数据采集设备的上报策略。
比如，地图更新装置可以根据目标信息或第一数据采集设备采集的数据中的至少一项，生成第一消息，向第一数据采集设备发送第一消息，第一消息用于指示第一数据采集设备的数据上报周期，或者第一数据采集设备上报的地图元素类型信息中的至少一项。再比如，地图更新装置可以根据目标信息或第二数据采集设备采集的数据的至少一项，生成第二消息，向第二数据采集设备发送第二消息，第二消息用于指示第二数据采集设备的数据上报周期，或者第二数据采集设备上报的地图元素类型信息中的至少一项。
在实际应用中，地图更新装置可以指示数据采集设备上报一些信息，比如可以指示数据采集设备上报其标识信息(当数据采集设备为车辆时，可以为车辆的车牌号、标识号或车辆类型信息等)。一种可能地实施方式中，地图更新装置可以基于维护的某个数据采集设备的历史地图元素识别准确率，确定该数据采集设备的数据上报策略。
比如，可以基于维护的数据采集设备的历史地图元素识别准确率，指示数据采集设备的数据上报周期。比如当该数据采集设备的历史地图元素识别准确率较高，则可以使该数据采集设备的数据上报周期较短。当该数据采集设备的历史地图元素识别准确率较低，则可以使该数据采集设备的数据上报周期较长，或者令该数据采集设备不再上报数据。
再比如，可以基于维护的数据采集设备的历史地图元素识别准确率，指示数据采集设备上报的地图元素的类型信息，比如该数据采集设备针对某一个或几个类别的地图元素的识别准确率较高，则可以指示数据采集设备仅上报这几种类型的地图元素的信息，或者将这几种类型的地图元素的信息的上报周期缩短。
再比如，所述历史地图元素识别准确率可以根据数据采集环境(例如：白天还是晚上、晴天还是雨天、是否下雪、郊区还是城市、高速道路还是城市道路、道路崎岖还是平坦、是否拥堵等)等不同的统计，并根据细分数据采集环境分类下的历史地图元素识别准确率对数据采集设备指示与所述数据采集设备所处的数据采集环境相关的数据上报策略，以综合利用每个数据采集设备在特定数据采集环境下的数据精确度优势，最终提高多个数据采集设备融合后的地图信息准确度。
本申请实施例中的“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/ 或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
以及，除非有特别说明，本申请实施例提及“第一”、“第二”等序数词是用于对多个对象进行区分，不用于限定多个对象的顺序、时序、优先级或者重要程度。例如，第一数据类型和第二数据类型，只是为了区分不同的数据类型，而并不是表示这两个数据类型的优先级或者重要程度等的不同。
需要说明的是，上述各个消息的名称仅仅是作为示例，随着通信技术的演变，上述任意消息均可能改变其名称，但不管其名称如何发生变化，只要其含义与本申请上述消息的含义相同，则均落入本申请的保护范围之内。
上述主要从各个网元之间交互的角度对本申请提供的方案进行了介绍。可以理解的是，上述实现各网元为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
根据前述方法，图4为本申请实施例提供可执行如图2所示地图更新方法的地图更新装置的结构示意图，如图4所示，该地图更新装置可以为服务器侧的地图更新装置。也可以为芯片或电路，比如可设置于服务器侧的地图更新装置内的芯片或电路。
进一步的，该地图更新装置1301还可以进一步包括总线系统，其中，处理器1302、存储器1304、收发器1303可以通过总线系统相连。
应理解，上述处理器1302可以是一个芯片。例如，该处理器1302可以是现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)，可以是专用集成芯片(applicationspecific integrated circuit，ASIC)，还可以是系统芯片(system on chip，SoC)，还可以是中央处理器 (central processor unit，CPU)，还可以是网络处理器(networkprocessor，NP)，还可以是数字信号处理电路(digital signal processor，DSP)，还可以是微控制器(micro controller unit， MCU)，还可以是可编程控制器(programmable logicdevice，PLD)或其他集成芯片。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1302中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器1302中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1304，处理器1302读取存储器1304中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
应注意，本申请实施例中的处理器1302可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本申请实施例中的存储器1304可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM) 或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器 (doubledata rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
该地图更新装置可以包括处理器1302、收发器1303和存储器1304。该存储器1304用于存储指令，该处理器1302用于执行该存储器1304存储的指令，以实现如上图1至图3 中所示的任一项或任多项对应的方法中地图更新装置的相关方案。
一种可能的实施方式中，收发器1303，用于从多个数据采集设备接收第一数据类型的数据和第二数据类型的数据。处理器1302，用于从所述第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息；从所述第二数据类型的数据中得到所述地图元素的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息，确定所述地图元素在地图上的目标信息，其中，所述目标信息包括所述地图元素的位置信息、内容信息或属性信息中的至少一项。其中，第一数据类型和第二数据类型为：原始数据、特征级数据或目标级数据中的两种数据类型；原始数据为传感器采集到的数据；特征级数据为从传感器采集到的原始数据中提取的能够表征被探测物特征的数据；目标级数据为从原始数据或者特征级数据中提取的能够表征被探测物属性的数据。
可以看出，本申请实施例中由于可以综合考虑多种数据类型的数据来确定目标信息，因此，可以提高目标信息的准确性。举个例子，比如，特征级数据由于对原始数据进行了过滤，因此可能会可能滤掉一些关键信息。若结合原始数据和特征级数据确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。再举个例子，比如目标级数据由于对原始数据进行了较多的信息过滤，因此相比原始数据和特征级数据，可能会滤掉一些关键信息，因此将目标级数据和特征级数据，或者将目标级数据和原始级数据综合考虑，以确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。
在一种可能的实施方式中，所述多个数据采集设备包括第一数据采集设备和第二数据采集设备。处理器1302，具体用于：从第一数据采集设备获取的第一数据中得到地图元素的第三信息；第一数据为第一数据类型的数据；从第二数据采集设备获取的第二数据中得到地图元素的第四信息；第二数据为第一数据类型的数据；根据第三信息和第四信息，得到地图元素的第一信息。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，具体用于：根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，以及第三信息和第四信息，确定第一信息。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，具体用于：根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，确定第一权重，第一权重用于表示第三信息对第一信息的影响程度；根据第一数据的可信度或第二数据的可信度中的至少一项，确定第二权重，第二权重用于表示第四信息对第一信息的影响程度；根据第一权重、第二权重、第三信息和第四信息，确定第一信息。
在一种可能地实施方式中，第一数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：述第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，第一数据的置信度。如此，当结合第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率时，可能可以将第一数据采集设备本身的硬件准确度问题都考虑在内，即可以依据历史上的表现来推测第一数据的可信度，因此可以进一步提高可信度的准确性。另一方面，当结合数据的置信度来确定数据的可信度时，可以进一步提高可信度的准确性。
在一种可能地实施方式中，第二数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，第二数据的置信度。如此，可以进一步提高第一数据的可信度。如此，当结合第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率时，可能可以将第二数据采集设备本身的硬件准确度问题都考虑在内，即可以依据历史上的表现来推测第二数据的可信度，因此可以进一步提高可信度的准确性。另一方面，当结合数据的置信度来确定数据的可信度时，可以进一步提高可信度的准确性。
在一种可能地实施方式中，第一数据的置信度与采集第一数据的传感器装置参数，或采集第一数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。如此，第一数据的置信度可以更加准确的反映出第一数据的可靠性。
在一种可能地实施方式中，第二数据的置信度与采集第二数据的传感器装置参数，或采集第二数据的传感器装置与地图元素的相对位置关系中的至少一项相关。如此，第二数据的置信度可以更加准确的反映出第二数据的可靠性。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，具体用于：根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及第一信息和第二信息，确定目标信息；其中，第一参数信息用于表示第一数据类型的数据中数据的可信程度，第二参数信息用于表示第二数据类型的数据中数据的可信程度。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，具体用于：根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，确定第三权重，第三权重用于表示第一信息对目标信息的影响程度；根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，确定第四权重，第四权重用于表示第二信息对目标信息的影响程度；根据第三权重、第四权重、第一信息和第二信息，确定目标信息。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，具体用于：根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，将所述第一信息和所述第二信息中可信程度较大的信息确定为所述目标信息。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，还用于：通过收发器1303将目标信息发送给第一数据采集设备，目标信息用于使第一数据采集设备结合第三信息确定第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，还用于：通过收发器1303将目标信息发送给第二数据采集设备，目标信息用于使第二数据采集设备结合第四信息确定第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，还用于：根据目标信息和第三信息，确定第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率；通过收发器1303向第一数据采集设备发送第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，还用于：根据目标信息和第四信息，确定第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率；通过收发器1303向第二数据采集设备发送第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
在一种可能的实施方式中，处理器1302，还用于：根据从所述多个数据采集设备接收的数据，以及所述目标信息，更新所述多个数据采集设备中的至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率，所述至少一个数据采集设备为提供所述第一数据类型的数据的设备。
在一种可能的实施方式中，收发器1303，还用于：向所述至少一个数据采集设备指示数据上报策略，所述数据上报策略是根据所述历史地图元素识别准确率确定的。
在一种可能的实施方式中，收发器1303，具体用于：根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据类型的数据的上报周期。
在一种可能的实施方式中，收发器1303，具体用于：根据所述至少一个数据采集设备的针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定地图元素类型的地图元素的数据的上报周期。
在一种可能的实施方式中，收发器1303，具体用于：根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据采集环境下的数据的上报周期。
相关其他描述可以参见前述方法实施例的内容，在此不再赘述。该地图更新装置所涉及的与本申请实施例提供的技术方案相关的概念，解释和详细说明及其他步骤请参见前述方法或其他实施例中关于这些内容的描述，此处不做赘述。
根据前述方法，图5为本申请实施例提供的地图更新装置的结构示意图，如图5所示，地图更新装置1401可以包括通信接口1403、处理器1402和存储器1404。通信接口1403，用于输入和/或输出信息；处理器1402，用于执行计算机程序或指令，使得地图更新装置1401 实现上述图1至图3的相关方案中地图更新装置1401实现上述图1至图3的相关方案中地图更新装置侧的方法。本申请实施例中，通信接口1403可以实现上述图4的收发器1303所实现的方案，处理器1402可以实现上述图4的处理器1302所实现的方案，存储器1404 可以实现上述图4的存储器1304所实现的方案，在此不再赘述。
基于以上实施例以及相同构思，图6为本申请实施例提供的可实现如图2所示的地图更新方法的地图更新装置的示意图，如图6所示，该地图更新装置1501可以为服务器侧的地图更新装置，也可以为芯片或电路，比如可设置于服务器侧的地图更新装置的芯片或电路。
通信单元1503，用于从多个数据采集设备接收第一数据类型的数据和第二数据类型的数据。处理单元1502，用于从所述第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息，从所述第二数据类型的数据中得到地图元素的第二信息，根据第一信息和第二信息，确定地图元素在地图上的目标信息，其中，目标信息包括位置信息或道路标识的内容中的至少一项。
一种可能地实施方式中，第一数据类型和第二数据类型为：原始数据、特征级数据或目标级数据中的两种数据类型；原始数据为传感器采集到的数据；特征级数据为从传感器采集到的原始数据中提取的能够表征被探测物特征的数据；目标级数据为从原始数据或者特征级数据中提取的能够表征被探测物属性的数据。
可以看出，本申请实施例中由于可以综合考虑多种数据类型的数据来确定目标信息，因此，可以提高目标信息的准确性。举个例子，比如，特征级数据由于对原始数据进行了过滤，因此可能会可能滤掉一些关键信息。若结合原始数据和特征级数据确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。再举个例子，比如目标级数据由于对原始数据进行了较多的信息过滤，因此相比原始数据和特征级数据，可能会滤掉一些关键信息，因此将目标级数据和特征级数据，或者将目标级数据和原始级数据综合考虑，以确定地图元素的目标信息，则可以进一步提高地图元素的目标信息的准确度。
该地图更新装置1501对应上述方法中的服务器侧的地图更新装置的情况下，通信单元 1503，用于接收第一消息。处理单元1502，用于对第一消息进行解析，得到第一数据，根据第一数据更新地图。第一数据是根据车辆的至少一个传感器采集到的数据得到的，第一消息包括第一数据。第一消息包括第一指示信息、第二指示信息和第三指示信息中的至少一项。
该地图更新装置所涉及的与本申请实施例提供的技术方案相关的概念，解释和详细说明及其他步骤请参见前述方法或其他实施例中关于这些内容的描述，此处不做赘述。
可以理解的是，上述地图更新装置1501中各个单元的功能可以参考相应方法实施例的实现，此处不再赘述。
应理解，以上地图更新装置的单元的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。本申请实施例中，通信单元1503 可以由上述图4的收发器1303实现，处理单元1502可以由上述图4的处理器1302实现。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码或指令，当该计算机程序代码或指令在计算机上运行时，使得该计算机执行图1至图3所示实施例中任意一个实施例的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读介质存储有程序代码，当该程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行图1至图3 所示实施例中任意一个实施例的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种芯片系统，该芯片系统可以包括处理器。该处理器与存储器耦合，可用于执行图1至图3所示实施例中任意一个实施例的方法。可选地，该芯片系统还包括存储器。存储器，用于存储计算机程序(也可以称为代码，或指令)。处理器，用于从存储器调用并运行计算机程序，使得安装有芯片系统的设备执行图1至图3所示实施例中任意一个实施例的方法。
根据本申请实施例提供的方法，本申请还提供一种系统，其包括前述的一个或多个车辆以及服务器侧的地图更新装置，车辆中设置有上述数据采集设备。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriberline， DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，高密度数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disc，SSD))等。
需要指出的是，本专利申请文件的一部分包含受著作权保护的内容。除了对专利局的专利文件或记录的专利文档内容制作副本以外，著作权人保留著作权。
上述各个装置实施例中地图更新装置和方法实施例中的地图更新装置对应，由相应的模块或单元执行相应的步骤，例如通信单元(收发器)执行方法实施例中接收或发送的步骤，除发送、接收外的其它步骤可以由处理单元(处理器)执行。具体单元的功能可以参考相应的方法实施例。其中，处理器可以为一个或多个。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (30)

1.一种地图更新方法，其特征在于，包括：
从多个数据采集设备接收第一数据类型的数据和第二数据类型的数据；
从所述第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息；
从所述第二数据类型的数据中得到所述地图元素的第二信息；
根据所述第一信息和所述第二信息，确定所述地图元素在地图上的目标信息，其中，所述目标信息包括所述地图元素的位置信息、内容信息或属性信息中的至少一项；
其中，所述第一数据类型和所述第二数据类型为：原始数据、特征级数据或目标级数据中的两种数据类型；
所述原始数据为传感器采集到的数据；
所述特征级数据为从传感器采集到的原始数据中提取的能够表征被探测物特征的数据；
所述目标级数据为从原始数据或者特征级数据中提取的能够表征被探测物属性的数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个数据采集设备包括第一数据采集设备和第二数据采集设备，所述从所述第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息，包括：
从所述第一数据采集设备获取的第一数据中得到所述地图元素的第三信息，所述第一数据为所述第一数据类型的数据；
从所述第二数据采集设备获取的第二数据中得到所述地图元素的第四信息，所述第二数据为所述第一数据类型的数据；
根据所述第三信息和所述第四信息，得到所述地图元素的第一信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三信息和所述第四信息，得到所述地图元素的第一信息，包括：
根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，以及所述第三信息和所述第四信息，确定所述第一信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，以及所述第三信息和所述第四信息，包括：
根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，确定第一权重，所述第一权重用于表示所述第三信息对所述第一信息的影响程度；
根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，确定第二权重，所述第二权重用于表示所述第四信息对所述第一信息的影响程度；
根据所述第一权重、所述第二权重、所述第三信息和所述第四信息，确定所述第一信息。
5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：
所述第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，
所述第一数据的置信度；
其中，所述第二数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：
所述第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，
所述第二数据的置信度。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述地图元素的第一信息和所述第二信息，确定所述地图元素在地图上的目标信息，包括：
根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及所述第一信息和所述第二信息，确定所述目标信息；
其中，所述第一参数信息用于表示所述第一数据类型的数据的可信程度，所述第二参数信息用于表示所述第二数据类型的数据的可信程度。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及所述第一信息和所述第二信息，确定所述目标信息，包括：
根据所述第一参数信息或所述第二参数信息中的至少一项，确定第三权重，所述第三权重用于表示所述第一信息对所述目标信息的影响程度；
根据所述第一参数信息或所述第二参数信息中的至少一项，确定第四权重，所述第四权重用于表示所述第二信息对所述目标信息的影响程度；
根据所述第三权重、所述第四权重、所述第一信息和所述第二信息，确定所述目标信息。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及所述第一信息和所述第二信息，确定所述目标信息，包括：
根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，将所述第一信息和所述第二信息中可信程度较大的信息确定为所述目标信息。
9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述第一参数信息包括以下内容中的至少一项：
预设的所述第一数据类型的优先级等级；
所述第一数据类型的数据的数据量；
所述第一数据类型的数据的置信度；或者，
所述第一数据类型的数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率；
其中，所述第二参数信息包括以下内容中的至少一项：
预设的所述第二数据类型的优先级等级；
所述第二数据类型的数据的数据量；
所述第二数据类型的数据的置信度；或者，
所述第二数据类型的数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
10.如权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据从所述多个数据采集设备接收的数据，以及所述目标信息，更新所述多个数据采集设备中的至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率，所述至少一个数据采集设备为提供所述第一数据类型或所述第二数据类型的数据的设备；
向所述至少一个数据采集设备指示数据上报策略，所述数据上报策略是根据所述历史地图元素识别准确率确定的。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率包括以下内容中的至少一项：
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的检测成功率；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备对云端融合的有效贡献次数；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的可信度的星级；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备发生检测错误的次数；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的检测误差；或者
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备检测结果精度的星级。
12.如权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述至少一个数据采集设备的所述历史地图元素识别准确率为：
针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率；
针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率，或，
针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率。
13.如权利要求10-12任一项所述的方法，其特征在于，所述向所述至少一个数据采集设备指示数据上报策略，包括以下内容中的至少一项：
根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据类型的数据的上报周期；
根据所述至少一个数据采集设备的针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定地图元素类型的地图元素的数据的上报周期；或，
根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据采集环境下的数据的上报周期。
14.一种地图更新装置，其特征在于，包括：
通信单元，用于从多个数据采集设备接收第一数据类型的数据和第二数据类型的数据；
处理单元，用于从所述第一数据类型的数据中得到地图元素的第一信息；从所述第二数据类型的数据中得到所述地图元素的第二信息；根据所述第一信息和所述第二信息，确定所述地图元素在地图上的目标信息，其中，所述目标信息包括所述地图元素的位置信息、内容信息或属性信息中的至少一项；
其中，所述第一数据类型和所述第二数据类型为：原始数据、特征级数据或目标级数据中的两种数据类型；
所述原始数据为传感器采集到的数据；
所述特征级数据为从传感器采集到的原始数据中提取的能够表征被探测物特征的数据；
所述目标级数据为从原始数据或者特征级数据中提取的能够表征被探测物属性的数据。
15.如权利要求14所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
从所述第一数据采集设备获取的第一数据中得到所述地图元素的第三信息，所述第一数据为所述第一数据类型的数据；
从所述第二数据采集设备获取的第二数据中得到所述地图元素的第四信息，所述第二数据为所述第一数据类型的数据；
根据所述第三信息和所述第四信息，得到所述地图元素的第一信息。
16.如权利要求15所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，以及所述第三信息和所述第四信息，确定所述第一信息。
17.如权利要求16所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，确定第一权重，所述第一权重用于表示所述第三信息对所述第一信息的影响程度；
根据所述第一数据的可信度或所述第二数据的可信度中的至少一项，确定第二权重，所述第二权重用于表示所述第四信息对所述第一信息的影响程度；
根据所述第一权重、所述第二权重、所述第三信息和所述第四信息，确定所述第一信息。
18.如权利要求16或17所述的地图更新装置，其特征在于，所述第一数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：
所述第一数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，
所述第一数据的置信度；
其中，所述第二数据的可信度与以下内容中的至少一项相关：
所述第二数据采集设备的历史地图元素识别准确率；或者，
所述第二数据的置信度。
19.如权利要求14-18任一项所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据第一参数信息或第二参数信息中的至少一项，以及所述第一信息和所述第二信息，确定所述目标信息；
其中，所述第一参数信息用于表示所述第一数据类型的数据的可信程度，所述第二参数信息用于表示所述第二数据类型的数据的可信程度。
20.如权利要求19所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据所述第一参数信息或所述第二参数信息中的至少一项，确定第三权重，所述第三权重用于表示所述第一信息对所述目标信息的影响程度；
根据所述第一参数信息或所述第二参数信息中的至少一项，确定第四权重，所述第四权重用于表示所述第二信息对所述目标信息的影响程度；
根据所述第三权重、所述第四权重、所述第一信息和所述第二信息，确定所述目标信息。
21.如权利要求20所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据所述第一参数信息和所述第二参数信息，将所述第一信息和所述第二信息中可信程度较大的信息确定为所述目标信息。
22.如权利要求20或21所述的地图更新装置，其特征在于，所述第一参数信息包括以下内容中的至少一项：
预设的所述第一数据类型的优先级等级；
所述第一信息和所述第二信息中与所述第一信息匹配的信息的数量；
所述第一数据类型的数据的数据量；
所述第一数据类型的数据的置信度；或者，
所述第一数据类型的数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率；
其中，所述第二参数信息包括以下内容中的至少一项：
预设的所述第二数据类型的优先级等级；
所述第一信息和所述第二信息中与所述第二信息匹配的信息的数量；
所述第二数据类型的数据的数据量；
所述第二数据类型的数据的置信度；或者，
所述第二数据类型的数据对应的数据采集设备的历史地图元素识别准确率。
23.如权利要求14-22任一项所述的地图更新装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：
根据从所述多个数据采集设备接收的数据，以及所述目标信息，更新所述多个数据采集设备中的至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率，所述至少一个数据采集设备为提供所述第一数据类型或所述第二数据类型的数据的设备；或者，
所述通信单元，还用于：
向所述至少一个数据采集设备指示数据上报策略，所述数据上报策略是根据所述历史地图元素识别准确率确定的。
24.如权利要求23所述的地图更新装置，其特征在于，所述至少一个数据采集设备的历史地图元素识别准确率包括以下内容中的至少一项：
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的检测成功率；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备对云端融合的有效贡献次数；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的可信度的星级；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备发生检测错误的次数；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备的检测误差；
在预设时间段内，所述至少一个数据采集设备检测结果精度的星级。
25.如权利要求23或24所述的地图更新装置，其特征在于，所述至少一个数据采集设备的所述历史地图元素识别准确率为以下内容中的至少一项：
针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率；
针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率，或，
针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率。
26.如权利要求23-25任一项所述的地图更新装置，其特征在于，所述通信单元，具体用于：
根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据类型的数据的上报周期；
根据所述至少一个数据采集设备的针对特定地图元素类型的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定地图元素类型的地图元素的数据的上报周期；或，
根据所述至少一个数据采集设备的针对特定数据采集环境的历史地图元素识别准确率，向所述至少一个数据采集设备指示：所述特定数据采集环境下的数据的上报周期。
27.一种地图更新装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器执行所述存储器中的计算机可执行指令使所述地图更新装置执行权利要求1-13中任一项所述的方法。
28.一种地图更新装置，其特征在于，包括处理器和通信接口，
所述通信接口，用于输入和/或输出信息；
所述处理器，用于执行计算机程序，使得权利要求1-13中任一项所述的方法被执行。
29.一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存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序在被处理器执行时，使得所述地图更新装置执行如权利要求1-13任一项所述的方法。
30.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在处理器上运行时，使得所述地图更新装置执行如权利要求1-13任一项所述的方法。
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CN106228160B (zh) * 2016-08-03 2019-10-18 浙江宇视科技有限公司 前端设备定位方法及装置
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