CN114906154A - 车辆行驶道路类别判断方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种车辆行驶道路类别判断方法、系统、电子设备及存储介质，该方法获取到的原始道路数据确定目标车辆对应的目标匝道和目标道路，并确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息，从而根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，通过匝道关系信息和道路关系信息综合判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，增加判定依据，扩大参考范围，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

Description

车辆行驶道路类别判断方法、系统、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆行驶道路类别判断方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

车辆智能化是汽车未来发展的必然趋势，其中自动驾驶算法是实现其高度智能化的“大脑”系统。自动驾驶作为当下汽车行业最为前沿的技术，国内外各大主机厂以及供应商都不断地增加在汽车自动驾驶领域的布局。2021年的上海车展作为中国汽车智能化的元年，科技巨头、造车新势力和传统车企均带来了行业领先的自动驾驶解决方案。

目前，自动驾驶车辆需要根据不同的路况对车辆自动设置不同的最高限速，且实施不同的控制策略，以确保车辆的行驶安全和满足自动驾驶体验，但是由于车辆地图的定位精度较低，出现车辆虽然在匝道行驶，但地图定位还在主干道上的情况，进而对车辆是否行驶在匝道之中的判断出错，导致车辆限速无法被触发，车辆有冲出车道风险，影响自动驾驶的安全性。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明公开了一种车辆行驶道路类别判断方法、系统、电子设备及存储介质，以提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

本发明公开了一种车辆行驶道路类别判断方法，包括：获取目标车辆对应的原始道路数据，其中，所述原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；从所述车辆地图数据中提取所述目标车辆对应的目标匝道和目标道路，其中，所述目标匝道为位于所述目标车辆的行驶路线上的匝道，所述目标道路为所述目标车辆当前行驶的道路；根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标匝道之间的匝道关系信息，以及所述目标车辆与所述目标道路之间的道路关系信息；根据所述道路关系信息和所述匝道关系信息确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于所述匝道行驶可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道之中。

可选地，根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标匝道之间的匝道关系信息，包括：从所述车辆地图数据中提取所述目标车辆对应的车辆位置信息和所述目标匝道对应的匝道位置信息；根据所述车辆位置信息和所述匝道位置信息确定所述目标车辆和所述目标匝道是否重合；若所述目标车辆和所述目标匝道重合，则从所述车辆地图数据中提取导航状态信息，其中，所述导航状态信息用于表征所述车辆地图数据的地图导航是否在开启状态；若所述目标车辆和所述目标匝道不重合，则根据所述车辆位置信息和所述匝道位置信息确定所述目标车辆和所述目标匝道在行驶路线上的地图距离信息；将所述导航状态信息和所述地图距离信息中的至少一种确定为匝道关系信息。

可选地，根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标道路之间的道路关系信息，包括：从所述图像采集数据中提取所述目标道路对应的道路边沿标识信息、车道线标识信息和匝道起止位标识信息；根据所述车道线标识信息对所述目标道路进行划分，得到一个或多个划分车道，从所述划分车道中确定所述目标车辆当前行驶的目标车道；根据所述匝道位置信息和所述道路边沿标识信息确定所述目标车道是否为所述目标匝道对应的入口车道，将确定结果作为车道位置信息；并，基于所述道路边沿标识信息和所述车道线标识信息确定所述划分车道的车道数量信息；并，基于所述车道线标识信息统计所述目标车辆在预设时间段内跨越的车道分界线的数量，将得到的车道线数量确定为跨越车道信息；并，基于所述匝道起止位标识信息确定所述目标车辆是否行驶在所述匝道起止位标识信息对应的匝道中，根据确定结果生成匝道方位信息；将所述车道位置信息、所述车道数量信息、所述跨越车道信息和所述匝道方位信息中的一种或多种确定为道路关系信息。

可选地，根据所述匝道位置信息和所述道路边沿标识信息确定所述目标车道与所述目标匝道是否相通，包括：根据所述道路边沿标识信息确定所述目标道路对应的目标边沿，其中，所述目标边沿包括左侧边沿或右侧边沿；设置第一判定条件、第二判定条件、第三判定条件和第四判定条件；所述第一判定条件包括，根据所述道路边沿标识信息确定所述目标边沿存在道路护栏；所述第二判定条件包括，所述目标车辆与所述目标边沿之间的边沿距离小于预设的边沿距离阈值，其中，所述边沿距离根据所述道路边沿标识信息确定；所述第三判定条件包括，根据所述道路边沿标识信息确定所述目标匝道与所述目标边沿在所述目标车辆的同一侧；所述第四判定条件包括，所述地图距离信息小于预设的第一距离阈值；若同时满足所述第一判定条件、所述第二判定条件、所述第三判定条件和所述第四判定条件，则确定所述目标车道为所述目标匝道对应的入口车道。

可选地，基于所述道路边沿标识信息和所述车道线标识信息确定所述划分车道的车道数量信息，包括：根据所述道路边沿标识信息确定所述目标道路的道路宽度，基于预设的车道宽度和所述道路宽度确定所述目标道路的第一车道数量；根据所述车道线标识信息确定所述目标道路的车道线数量，基于所述车道线数量确定所述目标道路的第二车道数量；基于所述第一车道线和所述第二车道线之间的比较结果确定车道数量参数，其中，所述车道数量参数包括所述第一车道数量或所述第二车道数量。

可选地，根据所述道路关系信息和所述匝道关系信息确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度，包括：分别获取所述道路关系信息和所述匝道关系信息对应的可信度评分，其中，所述可信度评分包括正面评分和负面评分，所述正面评分用于表征所述目标车辆行驶在所述目标匝道之中的可信度，所述反面评分用于表征所述目标车辆行驶在所述目标匝道之外的可信度；基于各所述可信度评分确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度。

可选地，基于所述匝道行驶可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道之中之前，所述方法还包括：获取高精度地图对应的地图状态信息，根据所述地图状态信息确定所述高精度地图对应的高精度地图数据处于可用状态或弃用状态；若所述高精度地图对应的高精度地图数据处于可用状态，则采集所述高精度地图数据，根据所述高精度地图数据判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道中；若所述高精度地图对应的高精度地图数据处于弃用状态，则基于所述匝道可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道中。

本发明公开了一种车辆行驶道路类别判断系统，包括：获取模块，用于获取目标车辆对应的原始道路数据，其中，所述原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；提取模块，用于从所述车辆地图数据中提取所述目标车辆对应的目标匝道和目标道路，其中，所述目标匝道为位于所述目标车辆的行驶路线上的匝道，所述目标道路为所述目标车辆当前行驶的道路；确定模块，用于根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标匝道之间的匝道关系信息，以及所述目标车辆与所述目标道路之间的道路关系信息；判断模块，用于根据所述道路关系信息和所述匝道关系信息确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于所述匝道行驶可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道之中。

本发明公开了一种电子设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行上述的方法。

本发明公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序：所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

本发明的有益效果：

通过获取到的原始道路数据确定目标车辆对应的目标匝道和目标道路，并确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息，从而根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中。这样，通过匝道关系信息和道路关系信息综合判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，增加判定依据，扩大参考范围，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1-a是本发明实施例中一个自动驾驶软件的构架示意图；

图1-b是本发明实施例中一个自动驾驶软件的流程示意图；

图2是本发明实施例中一个车辆行驶道路类别判断方法的流程示意图；

图3-a是本发明实施例中一个匝道起始点的示意图；

图3-b是本发明实施例中一个匝道结束点的示意图；

图3-c是本发明实施例中另一个车辆行驶道路类别判断方法的流程示意图；

图4是本发明实施例中一个车辆行驶道路类别判断确定系统的结构示意图；

图5是本发明实施例中一个电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的子样本可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。

本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。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。

除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。

本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。

术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。

首先需要说明的是，自动驾驶系统是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，能够让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆的一种汽车系统。自动驾驶系统通常通过视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航，通过通信技术、网络技术、计算机技术和控制技术实现对汽车的实时连续控制，并通过现代通信手段实现车与车之间、车与服务器之间的双向数据通信。

由于汽车行驶速度较快，自动驾驶系统通常会以秒作作为最小单位进行数据采集和状态刷新，以保证用户的安全和驾驶体验，其中，特定频率通常为0.02s。在其它的应用场景中，针对对象的行进道路的路况进行刷新的频率可以根据实际情况进行设置，本申请的实施例不对此进行限制。

结合图1-a所示，本公开实施例提供了一种自动驾驶软件的构架示意图，自动驾驶软件包括自动驾驶信息预处理系统101、自动驾驶控制器102和自动驾驶执行器103，其中，自动驾驶信息预处理系统101用于获取车辆数据，并对车辆数据进行融合；自动驾驶控制器102用于接收自动驾驶信息预处理系统101输出的车辆数据，对接收到的车辆数据进行环境重构、数据预测、行为决策，并通过状态机设置自动驾驶的状态信息，同时，自动驾驶控制器102包括纵向系统和横向系统，横向系统用于管理自动驾驶中的转弯，纵向系统用于管理自动驾驶中的前进和后退，纵向系统需要在车辆转弯时确定目标车辆的预期转弯速度；自动驾驶执行器103包括刹车、发动机、换挡器、报警器和方向盘，刹车、发动机、换挡器、报警器通过自动驾驶控制器102的纵向系统控制，方向盘通过自动驾驶控制器102的横向系统控制。

结合图1-b所示，本公开实施例提供了一种车辆行驶道路类别判断确定的流程示意图，包括传感器104、速度规划105和加速度规划106，其中，传感器104用于获取车辆数据，速度规划105用于根据车辆数据确定转弯速度，并对转弯速度进行约束，加速度规划106对转弯速度对应的加速度进行规划，包括加速度规划、斜率限制、平滑处理和得到最终加速度。

结合图2所示，本公开实施例提供了一种车辆行驶道路类别判断方法，包括：

步骤S201，获取目标车辆对应的原始道路数据；

其中，原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；

步骤S202，从车辆地图数据中提取目标车辆对应的目标匝道和目标道路；

其中，目标匝道为位于目标车辆的行驶路线上的匝道，目标道路为目标车辆当前行驶的道路；

步骤S203，根据原始道路数据确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息，以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息；

步骤S204，根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中。

采用本公开实施例提供的车辆行驶道路类别判断方法，通过获取到的原始道路数据确定目标车辆对应的目标匝道和目标道路，并确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息，从而根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中。这样，通过匝道关系信息和道路关系信息综合判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，增加判定依据，扩大参考范围，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

在一些实施例中，自动驾驶系统会生成车辆的行驶路线，通常将车辆在行驶方向上的行驶路线确定为该车辆的前方，将车辆在行驶方向的反方向上的行驶路线确定为该车辆的后方。

可选地，通过以下方式获取原始道路数据：利用摄像头和车辆雷达采集图像采集数据，并利用ADAS(Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统)图像软件采集车辆地图数据。

可选地，根据原始道路数据确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息，包括：从车辆地图数据中提取目标车辆对应的车辆位置信息和目标匝道对应的匝道位置信息；根据车辆位置信息和匝道位置信息确定目标车辆和目标匝道是否重合；若目标车辆和目标匝道重合，则从车辆地图数据中提取导航状态信息，其中，导航状态信息用于表征车辆地图数据的地图导航是否在开启状态；若目标车辆和目标匝道不重合，则根据车辆位置信息和匝道位置信息确定目标车辆和目标匝道在行驶路线上的地图距离信息；将导航状态信息和地图距离信息中的至少一种确定为匝道关系信息。

可选地，根据原始道路数据确定目标车辆与目标道路之间的道路关系信息，包括：从图像采集数据中提取目标道路对应的道路边沿标识信息、车道线标识信息和匝道起止位标识信息；根据车道线标识信息对目标道路进行划分，得到一个或多个划分车道，从划分车道中确定目标车辆当前行驶的目标车道；根据匝道位置信息和道路边沿标识信息确定目标车道是否为目标匝道对应的入口车道，将确定结果作为车道位置信息；并，基于道路边沿标识信息和车道线标识信息确定划分车道的车道数量信息；并，基于车道线标识信息统计目标车辆在预设时间段内跨越的车道分界线的数量，将得到的车道线数量确定为跨越车道信息；并，基于匝道起止位标识信息确定目标车辆是否行驶在匝道起止位标识信息对应的匝道中，根据确定结果生成匝道方位信息；将车道位置信息、车道数量信息、跨越车道信息和匝道方位信息中的一种或多种确定为道路关系信息。

在一些实施例中，预设时间段包括0.5-3分钟，例如，预设时间段为1分钟。

在一些实施例中，车道分界线为粗虚线车道线。

这样，基于车道线标识信息统计目标车辆在预设时间段内跨越的车道分界线的数量，将得到的车道线数量确定为跨越车道信息，避免判断结果收到设置于路口的待行区的车道线影响，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

在一些实施例中，将主路与匝道相交的交叉点作为匝道起止位标识信息，其中，匝道起止位标识信息包括匝道起始点和匝道结束点，匝道起始点如图3-a所示，匝道结束点如图3-b所示；若匝道起止位标识信息仅包括匝道起始点，则确定目标车辆行驶在匝道起止位标识信息对应的匝道中；若匝道起止位标识信息包括匝道结束点，则确定目标车辆行驶在匝道起止位标识信息对应的匝道中。

可选地，根据匝道位置信息和道路边沿标识信息确定目标车道与目标匝道是否相通，包括：根据道路边沿标识信息确定目标道路对应的目标边沿，其中，目标边沿包括左侧边沿或右侧边沿；设置第一判定条件、第二判定条件、第三判定条件和第四判定条件；第一判定条件包括，根据道路边沿标识信息确定目标边沿存在道路护栏；第二判定条件包括，目标车辆与目标边沿之间的边沿距离小于预设的边沿距离阈值，其中，边沿距离根据道路边沿标识信息确定；第三判定条件包括，根据道路边沿标识信息确定目标匝道与目标边沿在目标车辆的同一侧；第四判定条件包括，地图距离信息小于预设的第一距离阈值；若同时满足第一判定条件、第二判定条件、第三判定条件和第四判定条件，则确定目标车道为目标匝道对应的入口车道。

在一些实施例中，车道宽度包括3.2-4m，例如，车道宽度为3.5m；边沿距离阈值通过

确定，其中，S为边沿距离阈值，S_lane为车道宽度，S_car为目标车辆宽度。

在一些实施例中，第一距离阈值包括1-3km，例如，第一距离阈值为2km。

可选地，基于道路边沿标识信息和车道线标识信息确定划分车道的车道数量信息，包括：根据道路边沿标识信息确定目标道路的道路宽度，基于预设的车道宽度和道路宽度确定目标道路的第一车道数量；根据车道线标识信息确定目标道路的车道线数量，基于车道线数量确定目标道路的第二车道数量；基于第一车道线和第二车道线之间的比较结果确定车道数量参数，其中，车道数量参数包括第一车道数量或第二车道数量。

可选地，对第一车道数量进行向下取整，对第二车道数量进行向上取整，将第一车道线和第二车道线中的最小值确定为车道数量参数。

可选地，根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，包括：分别获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，其中，可信度评分包括正面评分和负面评分，正面评分用于表征目标车辆行驶在目标匝道之中的可信度，反面评分用于表征目标车辆行驶在目标匝道之外的可信度；基于各可信度评分确定目标车辆对应的匝道行驶可信度。

可选地，基于各可信度评分确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，包括：根据预设的评分权重表确定各可信度评分对应的评分权重；根据各可信度评分和各可信度评分对应的评分权重计算目标车辆对应的匝道行驶可信度。

在一些实施例中，部分评分权重表如表1所示。

表1

可选地，通过以下公式确定目标车辆对应的匝道行驶可信度：

式中，Score为匝道行驶可信度，n为可信度评分数量，A_i为第i个可信度评分，α_i为第i个可信度评分对应的评分权重。

在一些实施例中，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，包括：若匝道行驶可信度大于0.5，则目标车辆行驶在目标匝道之中；若匝道行驶可信度小于或等于0.5，则目标车辆行驶在目标匝道之外。

可选地，获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，包括以下至少一种：若导航状态信息为开启状态，则将导航状态信息对应的可信度评分确定为正面评分；若导航状态信息为关闭状态，且目标车辆和目标匝道重合，则将导航状态信息对应的可信度评分确定为正面评分；若导航状态信息为关闭状态，且目标匝道位于目标车辆的行驶线路的后方，则将导航状态信息对应的可信度评分确定为负面评分。

在一些实施例中，若地图显示若地图显示本车行驶在匝道中且导航开启，自信度加0.1；本车行驶在匝道中且导航未开启，自信度加0.3；若地图显示本车驶出匝道且导航未开启，自信度减0.3。

可选地，获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，包括以下至少一种：若目标匝道位于目标车辆的行驶线路的前方，且地图距离小于预设的第二距离阈值，则将地图距离信息对应的可信度评分确定为正面评分；若目标匝道位于目标车辆的行驶线路的前方，且地图距离大于或等于预设的第二距离阈值，则将地图距离信息对应的可信度评分确定为负面评分；若目标匝道位于目标车辆的行驶线路的后方，且地图距离大于或等于预设的第三距离阈值，则将地图距离信息对应的可信度评分确定为正面评分；若目标匝道位于目标车辆的行驶线路的后方，且地图距离小于预设的第三距离阈值，则将地图距离信息对应的可信度评分确定为负面评分；其中，根据地图距离信息确定目标匝道位于目标车辆的行驶线路的前方或后方，以及目标匝道与目标车辆之间的地图距离。

在一些实施例中，接收ADAS地图输出的匝道信息；若出前方第二距离阈值内出现过匝道，匝道行驶可信度加0.1；若在第三距离阈值内，ADAS地图输出本车出匝道，匝道行驶可信度减0.1。

在一些实施例中，第二距离阈值包括1-3km，例如，第二距离阈值为3km；第三距离阈值包括1-3km，例如，第三距离阈值为1km。

可选地，获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，包括以下至少一种：若根据车道位置信息确定目标车道为目标匝道对应的入口车道，则将车道位置信息对应的可信度评分确定为正面评分；若根据车道位置信息和原始道路数据确定目标车道、目标车道的左侧第一个车道、目标车道的右侧第一个车道均不是目标匝道对应的入口车道，则将车道位置信息对应的可信度评分确定为负面评分。

在一些实施例中，接收摄像头的路沿和前雷达的护栏信息，融合路沿和护栏信息；若本车距护栏或路沿距离小于一定值(例如，3.5m+1/2车宽)，则判别本车行驶在左或右护栏侧；若距离大于该值或无护栏，测判别为无护栏；若车辆的行驶在靠护栏侧，且与地图前2km内预报的匝道侧一致，自信度加0.1；若车辆左右侧均无匝道，自信度减0.1。

可选地，获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，包括以下至少一种：若车道数量信息小于或等于预设的车道数量最小值，则将车道数量信息对应的可信度评分确定为正面评分；若车道数量信息大于或等于预设的车道数量最大值，则将车道数量信息对应的可信度评分确定为负面评分。

在一些实施例中，接收摄像头输出的路沿信息和车道线信息，前雷达输出的护栏信息，融合路沿和护栏的信息，基于预设的车道宽度和道路宽度确定目标道路的第一车道数量，基于车道线数量确定目标道路的第二车道数量，若最终车道数为车道数量最小值，自信度加0.1，若最终车道数大于或等于车道数量最大值，自信度减0.3。

在一些实施例中，车道数量最小值包括1-2，例如，车道数量最小值为1；车道数量最大值包括3-4，例如，车道数量最大值为3。

可选地，获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，包括以下至少一种：若跨越车道信息小于或等于预设的跨越数量最小值，则将跨越车道信息对应的可信度评分确定为正面评分；若跨越车道信息等于预设的跨越数量最大值，则将跨越车道信息对应的可信度评分确定为负面评分。

在一些实施例中，接收摄像头输出车道线类型；若输出的车道线类型为粗虚线，则根据本车距粗虚线车道线距离计算本车跨越车道线的数量；若1分钟内，跨越粗虚线车道线的次数为1次，自信度加0.2；跨越粗虚线车道线的次数为2次，自信度减0.2。

在一些实施例中，跨越数量最小值为1，跨越数量最大值为2。

可选地，获取道路关系信息和匝道关系信息对应的可信度评分，包括以下至少一种：若根据匝道方位信息确定目标车辆行驶在匝道起止位标识信息对应的匝道中，则将匝道方位信息对应的可信度评分确定为正面评分；若根据匝道方位信息确定目标车辆行驶在匝道起止位标识信息对应的匝道之外，则将匝道方位信息对应的可信度评分确定为负面评分。

在一些实施例中，摄像头识别匝道线起始和结束的交叉点，从主干道进入匝道的第一个点作为匝道起始点，从匝道进入主干道的点作为匝道结束点，系统接收到匝道起始点，自信度加0.1，系统接收匝道结束点，自信度减0.1。

可选地，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中前，方法还包括：获取高精度地图对应的地图状态信息，根据地图状态信息确定高精度地图对应的高精度地图数据处于可用状态或弃用状态；若高精度地图对应的高精度地图数据处于可用状态，则采集高精度地图数据，根据高精度地图数据判断目标车辆是否行驶在目标匝道中；若高精度地图对应的高精度地图数据处于弃用状态，则基于匝道可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道中。

这样，由于高精度地图的定位精确，在高精度地图可用的情况下，通过高精度地图判断目标车辆是否行驶在目标匝道中，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

结合图3-c所示，本公开实施例提供了一种车辆行驶道路类别判断方法，包括：

步骤S301，获取目标车辆对应的原始道路数据；

其中，原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；

步骤S302，根据原始道路数据得到判断参考信息；

其中，判断参考信息包括道路关系信息和匝道关系信息；

步骤S303，根据判断参考信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度；

步骤S304，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中。

采用本公开实施例提供的车辆行驶道路类别判断方法，通过获取到的原始道路数据确定目标车辆对应的目标匝道和目标道路，并确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息，从而根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，具有以下优点：

第一、通过匝道关系信息和道路关系信息综合判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，增加判定依据，扩大参考范围，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性；

第二、基于车道线标识信息统计目标车辆在预设时间段内跨越的车道分界线的数量，将得到的车道线数量确定为跨越车道信息，避免判断结果收到设置于路口的待行区的车道线影响，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性；

第三、由于高精度地图的定位精确，在高精度地图可用的情况下，通过高精度地图判断目标车辆是否行驶在目标匝道中，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

结合图4所示，本公开实施例提供了一种车辆行驶道路类别判断系统，包括获取模块401、提取模块402、确定模块403和判断模块404。获取模块401用于获取目标车辆对应的原始道路数据，其中，原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；提取模块402用于从车辆地图数据中提取目标车辆对应的目标匝道和目标道路，其中，目标匝道为位于目标车辆的行驶路线上的匝道，目标道路为目标车辆当前行驶的道路；确定模块403用于根据原始道路数据确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息，以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息；判断模块404用于根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中。

采用本公开实施例提供的车辆行驶道路类别判断系统，通过获取到的原始道路数据确定目标车辆对应的目标匝道和目标道路，并确定目标车辆与目标匝道之间的匝道关系信息以及目标车辆与目标道路之间的道路关系信息，从而根据道路关系信息和匝道关系信息确定目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于匝道行驶可信度判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中。这样，通过匝道关系信息和道路关系信息综合判断目标车辆是否行驶在目标匝道之中，增加判定依据，扩大参考范围，提高对车辆是否行驶在匝道之中的判断准确性，进而提高自动驾驶的安全性。

图5示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图5示出的电子设备的计算机系统500仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)502中的程序或者从储存部分508加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在RAM 503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的储存部分508；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，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510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分508。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的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流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例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(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读的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计算机程序。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、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的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计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本实施例中的任一项方法。

本公开实施例中的计算机可读存储介质，本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本实施例公开的电子设备，包括处理器、存储器、收发器和通信接口，存储器和通信接口与处理器和收发器连接并完成相互间的通信，存储器用于存储计算机程序，通信接口用于进行通信，处理器和收发器用于运行计算机程序，使电子设备执行如上方法的各个步骤。

在本实施例中，存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，简称GPU)，网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称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。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选地，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和子样本可以被包括在或替换其他实施例的部分和子样本。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的子样本、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它子样本、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。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、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，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，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述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。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，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，所述单元的划分，可以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，或一些子样本可以忽略，或不执行。另外，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。所述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。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、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，所述模块、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。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，两个连续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，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤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，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动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。

Claims (10)

1.一种车辆行驶道路类别判断方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆对应的原始道路数据，其中，所述原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；

从所述车辆地图数据中提取所述目标车辆对应的目标匝道和目标道路，其中，所述目标匝道为位于所述目标车辆的行驶路线上的匝道，所述目标道路为所述目标车辆当前行驶的道路；

根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标匝道之间的匝道关系信息，以及所述目标车辆与所述目标道路之间的道路关系信息；

根据所述道路关系信息和所述匝道关系信息确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于所述匝道行驶可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道之中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标匝道之间的匝道关系信息，包括：

从所述车辆地图数据中提取所述目标车辆对应的车辆位置信息和所述目标匝道对应的匝道位置信息；

根据所述车辆位置信息和所述匝道位置信息确定所述目标车辆和所述目标匝道是否重合；

若所述目标车辆和所述目标匝道重合，则从所述车辆地图数据中提取导航状态信息，其中，所述导航状态信息用于表征所述车辆地图数据的地图导航是否在开启状态；

若所述目标车辆和所述目标匝道不重合，则根据所述车辆位置信息和所述匝道位置信息确定所述目标车辆和所述目标匝道在行驶路线上的地图距离信息；

将所述导航状态信息和所述地图距离信息中的至少一种确定为匝道关系信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标道路之间的道路关系信息，包括：

从所述图像采集数据中提取所述目标道路对应的道路边沿标识信息、车道线标识信息和匝道起止位标识信息；

根据所述车道线标识信息对所述目标道路进行划分，得到一个或多个划分车道，从所述划分车道中确定所述目标车辆当前行驶的目标车道；

根据所述匝道位置信息和所述道路边沿标识信息确定所述目标车道是否为所述目标匝道对应的入口车道，将确定结果作为车道位置信息；

并，基于所述道路边沿标识信息和所述车道线标识信息确定所述划分车道的车道数量信息；

并，基于所述车道线标识信息统计所述目标车辆在预设时间段内跨越的车道分界线的数量，将得到的车道线数量确定为跨越车道信息；

并，基于所述匝道起止位标识信息确定所述目标车辆是否行驶在所述匝道起止位标识信息对应的匝道中，根据确定结果生成匝道方位信息；

将所述车道位置信息、所述车道数量信息、所述跨越车道信息和所述匝道方位信息中的一种或多种确定为道路关系信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述匝道位置信息和所述道路边沿标识信息确定所述目标车道与所述目标匝道是否相通，包括：

根据所述道路边沿标识信息确定所述目标道路对应的目标边沿，其中，所述目标边沿包括左侧边沿或右侧边沿；

设置第一判定条件、第二判定条件、第三判定条件和第四判定条件；

所述第一判定条件包括，根据所述道路边沿标识信息确定所述目标边沿存在道路护栏；

所述第二判定条件包括，所述目标车辆与所述目标边沿之间的边沿距离小于预设的边沿距离阈值，其中，所述边沿距离根据所述道路边沿标识信息确定；

所述第三判定条件包括，根据所述道路边沿标识信息确定所述目标匝道与所述目标边沿在所述目标车辆的同一侧；

所述第四判定条件包括，所述地图距离信息小于预设的第一距离阈值；

若同时满足所述第一判定条件、所述第二判定条件、所述第三判定条件和所述第四判定条件，则确定所述目标车道为所述目标匝道对应的入口车道。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述道路边沿标识信息和所述车道线标识信息确定所述划分车道的车道数量信息，包括：

根据所述道路边沿标识信息确定所述目标道路的道路宽度，基于预设的车道宽度和所述道路宽度确定所述目标道路的第一车道数量；

根据所述车道线标识信息确定所述目标道路的车道线数量，基于所述车道线数量确定所述目标道路的第二车道数量；

基于所述第一车道线和所述第二车道线之间的比较结果确定车道数量参数，其中，所述车道数量参数包括所述第一车道数量或所述第二车道数量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述道路关系信息和所述匝道关系信息确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度，包括：

分别获取所述道路关系信息和所述匝道关系信息对应的可信度评分，其中，所述可信度评分包括正面评分和负面评分，所述正面评分用于表征所述目标车辆行驶在所述目标匝道之中的可信度，所述反面评分用于表征所述目标车辆行驶在所述目标匝道之外的可信度；

基于各所述可信度评分确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，基于所述匝道行驶可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道之中之前，所述方法还包括：

获取高精度地图对应的地图状态信息，根据所述地图状态信息确定所述高精度地图对应的高精度地图数据处于可用状态或弃用状态；

若所述高精度地图对应的高精度地图数据处于可用状态，则采集所述高精度地图数据，根据所述高精度地图数据判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道中；

若所述高精度地图对应的高精度地图数据处于弃用状态，则基于所述匝道可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道中。

8.一种车辆行驶道路类别判断系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标车辆对应的原始道路数据，其中，所述原始道路数据包括图像采集数据和车辆地图数据中的至少一种；

提取模块，用于从所述车辆地图数据中提取所述目标车辆对应的目标匝道和目标道路，其中，所述目标匝道为位于所述目标车辆的行驶路线上的匝道，所述目标道路为所述目标车辆当前行驶的道路；

确定模块，用于根据所述原始道路数据确定所述目标车辆与所述目标匝道之间的匝道关系信息，以及所述目标车辆与所述目标道路之间的道路关系信息；

判断模块，用于根据所述道路关系信息和所述匝道关系信息确定所述目标车辆对应的匝道行驶可信度，基于所述匝道行驶可信度判断所述目标车辆是否行驶在所述目标匝道之中。

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时，使得所述电子设备实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

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