CN115031740A - 一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法，重构系统包括EHR模块，所述EHR模块包括通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层。本发明基于ADASIS V3标准协议进行EHR模块架构的设计，程序内存占用及运行效率满足自动驾驶系统要求，数据处理层提取的地图特征满足自动驾驶道路融合和决策规划需求。EHR模块架构可适配不同图商的EHP，当切换图商时，只需修改通信层和数据重构层的逻辑，并转换为自定义的模型结构数据，不影响数据处理层的逻辑。总体来看，通过本发明方法，可以有效节省EHR的开发费用，节约开发时间，且通用性较强。
Description
技术领域
本发明涉及地图数据处理领域，更具体地，涉及一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法。
背景技术
ADASIS高级驾驶辅助系统接口规范，作为传递路网结构以及沿车辆前方道路的特征的一种传输协议，在自动驾驶行业正逐步推广中。图商作为EHP(电子地平线数据提供者)，使用ADASIS V3版本协议提供地图数据特征，使用方作为EHR(电子地平线数据重构者)，需按照ADASIS V3协议将地图数据重构为自动驾驶决策规划使用的道路结构。
目前，在主机厂中对于EHR模块的架构设计还不够完善，图商提供的EHR仅可用来验证自身EHP的准确性，对于自动驾驶使用本身来说功能较少，且无法及时有效的解决自动驾驶上层应用需求。因此，对于自动驾驶有效使用电子地平线地图而言，EHR的架构设计尤为重要。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法。
根据本发明的第一方面，提供了一种基于电子地平线的道路重构系统，包括EHR模块，所述EHR模块包括通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层；
所述通信层，用于接收EHP发送的原始地图数据；
所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据；
所述数据处理层，用于基于指定的模型结构数据，提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据；
所述数据输出层，用于将所述地图特征数据提供给规划决策端。
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，所述通信层接收的EHP发送的原始地图数据包括五种类型：GlobalData和Position为周期型消息，Profile、PathControl和ProfileControl为一般为事件型消息，其中，GlobalData为地图全局数据，Position为当前车辆的位置信息，Profile为路网信息，PathControl为路径控制信息，ProfileControl为路网控制信息。
可选的，所述系统还包括循环队列，用于循环缓存处理周期内接收到的原始地图数据，其中，所述通信层，用于接收EHP按照固定时间间隔发送的周期型消息和非固定时间间隔发送的事件型消息。
可选的，所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据，包括：
对于GlobalData和Position两种类型的原始地图数据，保留原始结构，不作处理；
基于Profile类型的原始地图数据，重构网络结构数据，包括构建自定义的道路模型数据、车道数据、线性几何及属性模型数据、路口模型数据、对象模型数据以及地理围栏模型数据；
其中，Profile类型的原始地图数据转换原则为，根据各Profile消息的路径PathID和偏移Offset进行地图重构，相同PathID和Offset的消息为同一个模型数据中的属性值。
可选的，所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据，之后还包括：
基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选。
可选的，所述基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选，包括：
基于PathControl消息，删除对应路径上的模型结构数据；
根据ProfileControl消息的路径PathID和偏移Offset，对对应路径上的路网进行筛选；
当PathControl消息结构体为空时，删除除GlobalData消息以外的所有数据，对各个模型结构数据进行重构。
可选的，所述基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选，之后还包括：
对筛选后的各模型结构数据进行数据逻辑判断，以对各模型结构数据再次进行筛选。
可选的，所述数据处理层，用于基于指定的模型结构数据，提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据，包括：
根据Position消息，从所述指定的模型结构数据中提取用于自动驾驶决策规划的地图特征数据，所述地图特征数据包括车辆所处道路信息、各车道信息、通过车道连通关系和导航信息拼接后的车道线信息、静止对象信息、前方限速变化信息、前方隧道信息、前方所有路口信息、推荐车道信息以及前方地理围栏预警信息。
可选的，所述数据输出层，用于将所述地图特征数据提供给规划决策端，包括：
设置一独立进程，用来周期性向规划决策端提供所述地图特征数据；
或者，根据所述地图特征数据，编译SDK程序包，以供规划决策端集成所述SDK程序包，通过API接口或回调函数获取所述地图特征数据。
根据本发明的第二方面，提供一种基于电子地平线的道路重构系统，包括：
在EHR模块中构建通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层；
通过所述通信层接收EHP发送的原始地图数据；
基于所述重构层将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据；
基于指定的模型结构数据，通过所述数据处理层提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据；
通过所述数据输出层将所述地图特征数据提供给规划决策端。
本发明提供的一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法，基于ADASIS V3标准协议进行EHR模块架构的设计，程序内存占用及运行效率满足自动驾驶系统要求，数据处理层提取的地图特征满足自动驾驶道路融合和决策规划需求。EHR模块架构可适配不同图商的EHP，当切换图商时，只需修改通信层和数据重构层的逻辑，并转换为自定义的模型结构数据，不影响数据处理层的逻辑。总体来看，通过本发明方法，可以有效节省EHR的开发费用，节约开发时间，且通用性较强。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于电子地平线的道路重构系统结构示意图；
图2为数据重构层重构的各种模型结构数据示意图；
图3-1为数据输出层的第一种数据输出方式示意图；
图3-2为数据输出层的第二种数据输出方式示意图；
图4为本发明提供的一种基于电子地平线的道路重构方法流程图。
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。
针对于背景技术中的问题，本发明提供一种可行且有效的EHR道路重构方法，已对接国内多家主流图商的EHP，EHR模块的程序功能、内存占用及运行效率均满足自动驾驶系统要求。EHR作为ADASIS V3EHP的接收方，对手件主要是图商EHP和自动驾驶决策规划端。EHP一般是面向车载以太网通信，EHR需对EHP传输的地图数据进行数据接收、解析、缓存、重构与处理，进而将处理后的地图数据提供给决策规划端。
图1为本发明提供的一种基于电子地平线的道路重构系统的结构框图，参见图1，其中的EHR模块的架构主要包括通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层。
其中，所述通信层，用于接收EHP发送的原始地图数据；所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据；所述数据处理层，用于基于指定的模型结构数据，提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据；所述数据输出层，用于将所述地图特征数据提供给规划决策端。
可以理解的是，图1中的EHR模块架构主要包括通信层(数据接收和数据解析)、数据缓存层(使用循环队列缓存周期内接收的所有数据)、数据重构层(转换为自定义的模型结构)、数据处理层(提取自动驾驶道路/目标融合和决策规划所需的地图特征数据)，以及数据输出层(将数据提供给决策规划端)。
作为实施例，所述通信层接收的EHP发送的原始地图数据包括五种类型：GlobalData和Position为周期型消息，Profile、PathControl和ProfileControl为一般为事件型消息，其中，GlobalData为地图全局数据，Position为当前车辆的位置信息，Profile为路网信息，PathControl为路径控制信息，ProfileControl为路网控制信息。
可以理解的是，EHP向EHR发送的消息数据是基于ADASIS V3版本协议的，ADASISV3消息总体可分为五类，其中GlobalData为地图的全局信息，比如地图版本和Position(当前车辆的位置信息)为周期型消息，Profile(路网信息)、PathControl(路径控制消息)和ProfileControl(路网控制消息)一般为事件型消息，对于事件型消息，在路网存在变化时才进行发送，可能同类消息的前后两帧仅相差1ms。其中，EHP向EHR按照固定时间间隔发送周期型消息，非固定时间间隔发送事件型消息。
为了防止频繁接收的数据丢失，需要开辟一个循环队列缓存处理周期内接收到的消息。具体的，开辟循环队列缓存空间，启动数据接收、解析及缓存线程；按照双方约定的信号矩阵解析数据后存放到对应缓存中，循环队列可以克服“假溢出”现象。
需要说明的是，对于EHP向EHR提供数据的方式主要有以下三种：
(a)当EHP与EHR处于不同ECU时，EHP使用SOMEIP方式为EHR提供数据；
(b)当EHP与EHR处于相同ECU，但设计为不同的进程时，EHP使用SOMEIP或者IPC共享内存方式为EHR提供数据；
(c)EHP与EHR处于相同ECU，并且设计为同一个进程时，EHP的提供方式为SDK，EHR模块需要集成SDK，通过API接口或回调函数获取ADASIS V3数据。
作为实施例，所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据，包括：对于GlobalData和Position两种类型的原始地图数据，保留原始结构，不作处理；基于Profile类型的原始地图数据，重构网络结构数据，包括构建自定义的道路模型数据、车道数据、线性几何及属性模型数据、路口模型数据、对象模型数据以及地理围栏模型数据；其中，Profile类型的原始地图数据转换原则为，根据各Profile消息的路径PathID和偏移Offset进行地图重构，相同PathID和Offset的消息为同一个模型数据中的属性值。
可以理解的是，在数据重构层进行数据转换；一般GlobalData、Position两类消息为相对独立型消息，无需做特殊处理，可保留原始结构，直接进行透传。通过Profile消息重构路网结构，构建自定义的道路模型、车道模型、线性几何及属性模型、路口模型、对象模型，以及地理围栏模型等，具体模型设计如图2所示。Profile消息转换原则：根据各Profile消息的PathID(路径ID)和偏移Offset(当前位置到路径起点的距离)进行地图重构，相同PathID和Offset的消息为同一个模型中的属性值，也就是说，道路模型结构数据中具有PathID和Offset两个属性值。
其中，参见图2，道路模型数据中包括道路ID、隧道、收费站、坡度、曲率，通行方向、道路类型、道路等级、道路边界、车道总数等，车道模型数据包括车道线ID、车道序号、通行方向、车道宽度、车道类型、车道线左中右ID、车道限速信息、车道坡度、车道曲率、车道之间的连通关系，线性模型数据包括线性目标ID、线性类型、线性线型、颜色、坐标点信息等，路口模型数据包括路径ID、偏移值、子路径ID、转向角度等，对象敏效果包括对象ID、对象类型、对象轮廓坐标、关联车道，地理围栏模型数据包括围栏状态、围栏类型、围栏的起始位置和结束位置。
作为实施例，所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据，之后还包括：基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选。
其中，所述基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选，包括：基于PathControl消息，删除对应路径上的模型结构数据；根据ProfileControl消息的路径PathID和偏移Offset，对对应路径上的路网进行筛选；当PathControl消息结构体为空时，删除除GlobalData消息以外的所有数据，对各个模型结构数据进行重构。
可以理解的是，在数据重构层进行数据删除；一般EHP推送的路网数据范围为车辆前方2000米及后方200米(可配置)，当EHR收到PathControl和ProfileControl消息时，需将本地构建的各模型数据按照以下规则执行删除操作：
(a)先用PathControl删除路径上的模型数据，比如，PathControl的值为1，2，则保留1，2路径上的模型数据。
(b)再根据ProfileControl中PathID和Offset进行删除或修改操作，比如，ProfileControl中PathID和Offset分别为1和300m，则删除路径1上偏移量大于300m的模型数据。
(c)当PathControl结构体为空时，删除循环队列缓存中所有的Path，即清除GlobalData消息外的所有数据。
通过上述(a)、(b)和(c)三种方式可对构建的各种不同模型结构数据进行筛选。
作为实施例，所述基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选，之后还包括：对筛选后的各模型结构数据进行数据逻辑判断，以对各模型结构数据再次进行筛选。
可理解的是，在数据重构层进行数据逻辑判断；判断ADASISV3数据是否存在故障(有效性、完整性)，并设置数据处理层的执行逻辑，分为以下几种情况：
(a)路网重新初始化标志(PathControl为空时)：PathControl中的path为需要保留的路径，当接收到PathControl中不含有任何路径时，即进行路网重新初始化，初始化的原因有可能是因为前后帧定位点跳动过大或者EHP程序内部逻辑出现错误。
(b)ADASIS V3有效性判断(定位状态、地图状态)：当定位状态为不可用或低置信度时，地图数据出现故障时等。
(c)导航状态(导航态、巡航态、偏航态)，影响数据处理层的执行逻辑：自动驾驶NOA功能依赖导航信息，导航态时为正常(高精HD与普通导航SD匹配成功，按照导航路径行驶)；巡航态(未开启导航或者HD与SD匹配失败)需要输出状态给决策规划，一般巡航态时EHP会按照主路优先等逻辑进行处理；偏航态(普通导航定位出现偏差或无法进行导航时)。
(d)各消息的CyclicCounter是否连续(0至255循环)：每类消息都会有各自的循环计数属性，uint8，0-255循环，当前后帧不连续时表明传输过程存在数据丢失或乱序。
(e)根据各Profile消息中的Offset、EndOffset数值和次序，判断接收到的数据是否存在缺失：每个Path中存在很多Link，每个Link中存在很多Profile，同一个Path前后Link的Offset和EndOffset是连续的，比如第一个Link的Offset为0，EndOffset为100，那第二个Link的Offset应该是100，否则说明数据存在缺失或乱序。
根据上述方式在数据重构层进行数据筛选和数据逻辑判断，筛选符合条件的模型结构数据，然后从模型结构数据中提取所需要的地图特征数据。
作为实施例，所述数据处理层，用于基于指定的模型结构数据，提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据，包括：根据Position消息，从所述指定的模型结构数据中提取用于自动驾驶决策规划的地图特征数据，所述地图特征数据包括车辆所处道路信息、各车道信息、通过车道连通关系和导航信息拼接后的车道线信息、静止对象信息、前方限速变化信息、前方隧道信息、前方所有路口信息、推荐车道信息以及前方地理围栏预警信息。
可以理解的是，在数据处理层提取所需的地图特征；通过Position消息对本地构建的各模型数据进行处理，提取如下用于自动驾驶决策规划的地图数据：
(a)车辆所处道路信息(道路等级、道路类型、车道总数、是否为隧道等)、各车道信息(通行方向、宽度、类型、是否为消亡车道、消亡距离、左右车道线(ID、类型、颜色、材质)、中心线ID等)。
(b)通过车道连通关系和导航信息拼接后的车道线信息，包括特定范围车体坐标点的拟合方程(一般是车辆前方200米和后方100米，通过定位信息将地图点转换为车体坐标，然后使用最小二乘法将车体坐标点拟合成三次方程，便于传输以及与相机感知结果进行道路融合)。
(c)前方200米的对象信息，主要是指地图上的静止对象信息，比如交通牌、围栏等，可用于与相机感知结果进行目标融合；
(d)前方500米的限速变化信息(距离、车道、最低限速、最高限速等)；
(e)前方2000米的隧道信息(距离、长度等)；
(f)前方2000米的所有路口信息，包括路口距离、路口类型(可通过导航信息判断)，路口类型包括左驶出、右驶出、左直行(汇出路口不驶出或右侧存在驶入路口)、右直行(汇出路口不驶出或左侧存在驶入路口)、左驶入、右驶入、左合流、右合流、左分流、右分流等；
(g)推荐车道信息(根据前方所有路口的距离与类型，以及自车所在车道，结合最小变道策略与驾驶规则，推荐车辆最佳行驶车道)；
(h)前方2000米的多个地理围栏预警信息(类型、起始距离、结束距离等)；
(i)其他可提取的有用信息。
从不同模型结构数据中提取出所需要的地图特征数据后，由数据输出层提供给使用方，在此，主要是提供给决策规划端。
作为实施例，所述数据输出层，用于将所述地图特征数据提供给规划决策端，包括：设置一独立进程，用来周期性向规划决策端提供所述地图特征数据；或者，根据所述地图特征数据，编译SDK程序包，以供规划决策端集成所述SDK程序包，通过API接口或回调函数获取所述地图特征数据。
可以理解的是，在数据输出层对使用方提供数据时，EHR对外输出也有两种方式，如图3所示，一种方式是，EHR可以作为一个独立的进程，定周期提供服务(与融合定位同周期，一般为20HZ)，也就是说，EHR主动向外提供地图特征数据；另一种方式是，EHR可以根据地图特征数据编译成SDK程序包，需要使用方进行集成，通过API接口或回调函数提供数据，该种方式由使用方从EHR获取地图特征数据。
本发明构建了一套基于电子地平线的道路重构的系统架构，EHR作为ADASIS V3EHP的接收方，对手件主要是图商EHP和自动驾驶决策规划端。EHP一般是面向车载以太网通信，EHR需对EHP传输的地图数据进行数据接收、解析、缓存、重构与处理，进而将处理后的地图数据提供给决策规划端。
参见图4，为本发明提供的一种基于电子地平线的道路重构方法，该道路重构方法主要包括：
S1，在EHR模块中构建通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层。
S2，通过所述通信层接收EHP发送的原始地图数据。
其中，通信层接收的EHP发送的原始地图数据包括五种类型：GlobalData和Position为周期型消息，Profile、PathControl和ProfileControl为一般为事件型消息，其中，GlobalData为地图全局数据，Position为当前车辆的位置信息，Profile为路网信息，PathControl为路径控制信息，ProfileControl为路网控制信息。
S3，基于所述重构层将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据。
其中，对于GlobalData和Position两种类型的原始地图数据，保留原始结构，不作处理；基于Profile类型的原始地图数据，重构网络结构数据，包括构建自定义的道路模型数据、车道数据、线性几何及属性模型数据、路口模型数据、对象模型数据以及地理围栏模型数据；其中，Profile类型的原始地图数据转换原则为，根据各Profile消息的路径PathID和偏移Offset进行地图重构，相同PathID和Offset的消息为同一个模型数据中的属性值。
S4，基于指定的模型结构数据，通过所述数据处理层提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据。
其中，根据Position消息，从所述指定的模型结构数据中提取用于自动驾驶决策规划的地图特征数据，所述地图特征数据包括车辆所处道路信息、各车道信息、通过车道连通关系和导航信息拼接后的车道线信息、静止对象信息、前方限速变化信息、前方隧道信息、前方所有路口信息、推荐车道信息以及前方地理围栏预警信息。
S5，通过所述数据输出层将所述地图特征数据提供给规划决策端。
其中，在数据输出层对使用方提供数据时，EHR对外输出也有两种方式，如图3所示，一种方式是，EHR可以作为一个独立的进程，定周期提供服务(与融合定位同周期，一般为20HZ)，也就是说，EHR主动向外提供地图特征数据；另一种方式是，EHR可以根据地图特征数据编译成SDK程序包，需要使用方进行集成，通过API接口或回调函数提供数据，该种方式由使用方从EHR获取地图特征数据。
可以理解的是，本发明提供的一种基于电子地平线的道路重构方法与前述各实施例提供的基于电子地平线的道路重构方法方法相对应，基于电子地平线的道路重构方法系统的相关技术特征可参考基于电子地平线的道路重构方法方法的相关技术特征，在此不再赘述。
本发明实施例提供的一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法，基于ADASIS V3标准协议进行EHR模块架构的设计，程序内存占用及运行效率满足自动驾驶系统要求，数据处理层提取的地图特征满足自动驾驶道路融合和决策规划需求。EHR模块架构可适配不同图商的EHP，当切换图商时，只需修改通信层和数据重构层的逻辑，并转换为自定义的模型数据，不影响数据处理层的逻辑。总体来看，通过本发明方法，可以有效节省EHR的开发费用，节约开发时间，且通用性较强。
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)
1.一种基于电子地平线的道路重构系统，其特征在于，包括EHR模块，所述EHR模块包括通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层；
所述通信层，用于接收EHP发送的原始地图数据；
所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据；
所述数据处理层，用于基于指定的模型结构数据，提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据；
所述数据输出层，用于将所述地图特征数据提供给规划决策端。
2.根据权利要求1所述的道路重构系统，其特征在于，所述通信层接收的EHP发送的原始地图数据包括五种类型：GlobalData和Position为周期型消息，Profile、PathControl和ProfileControl为事件型消息，其中，GlobalData为地图全局数据，Position为当前车辆的位置信息，Profile为路网信息，PathControl为路径控制信息，ProfileControl为路网控制信息。
3.根据权利要求2所述的道路重构系统，其特征在于，所述系统还包括循环队列，用于循环缓存处理周期内接收到的原始地图数据，其中，所述通信层，用于接收EHP按照固定时间间隔发送的周期型消息和非固定时间间隔发送的事件型消息。
4.根据权利要求2所述的道路重构系统，其特征在于，所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据，包括：
对于GlobalData和Position两种类型的原始地图数据，保留原始结构，不作处理；
基于Profile类型的原始地图数据，重构网络结构数据，包括构建自定义的道路模型数据、车道数据、线性几何及属性模型数据、路口模型数据、对象模型数据以及地理围栏模型数据；
其中，Profile类型的原始地图数据转换原则为，根据各Profile消息的路径PathID和偏移Offset进行地图重构，相同PathID和Offset的消息为同一个模型数据中的属性值。
5.根据权利要求4所述的道路重构系统，其特征在于，所述重构层，用于将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据，之后还包括：
基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选。
6.根据权利要求5所述的道路重构系统，其特征在于，所述基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选，包括：
基于PathControl消息，删除对应路径上的模型结构数据；
根据ProfileControl消息的路径PathID和偏移Offset，对对应路径上的路网进行筛选；
当PathControl消息结构体为空时，删除除GlobalData消息以外的所有数据，对各个模型结构数据进行重构。
7.根据权利要求6所述的道路重构系统，其特征在于，所述基于接收到的PathControl和ProfileControl消息，对构建的各模型结构数据进行筛选，之后还包括：
对筛选后的各模型结构数据进行数据逻辑判断，以对各模型结构数据再次进行筛选。
8.根据权利要求2所述的道路重构系统，其特征在于，所述数据处理层，用于基于指定的模型结构数据，提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据，包括：
根据Position消息，从所述指定的模型结构数据中提取用于自动驾驶决策规划的地图特征数据，所述地图特征数据包括车辆所处道路信息、各车道信息、通过车道连通关系和导航信息拼接后的车道线信息、静止对象信息、前方限速变化信息、前方隧道信息、前方所有路口信息、推荐车道信息以及前方地理围栏预警信息。
9.根据权利要求1所述的道路重构系统，其特征在于，所述数据输出层，用于将所述地图特征数据提供给规划决策端，包括：
设置一独立进程，用来周期性向规划决策端提供所述地图特征数据；
或者，根据所述地图特征数据，编译SDK程序包，以供规划决策端集成所述SDK程序包，通过API接口或回调函数获取所述地图特征数据。
10.一种基于电子地平线的道路重构方法，其特征在于，包括：
在EHR模块中构建通信层、数据重构层、数据处理层和数据输出层；
通过所述通信层接收EHP发送的原始地图数据；
基于所述重构层将所述原始地图数据转换为指定的模型结构数据；
基于指定的模型结构数据，通过所述数据处理层提取自动驾驶决策规划所需的地图特征数据；
通过所述数据输出层将所述地图特征数据提供给规划决策端。
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|---|---|---|---|
| CN202210717244.6A CN115031740A (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 一种基于电子地平线的道路重构系统及重构方法 |
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111259545A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-09 | 吉利汽车研究院（宁波）有限公司 | 智能驾驶虚拟仿真云平台 |
| CN113254551A (zh) * | 2020-02-10 | 2021-08-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 电子地平线系统、提供者系统及其处理方法、设备和装置 |
| CN113393686A (zh) * | 2020-03-11 | 2021-09-14 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种电子地平线传输方法及装置和系统 |
| US20210295689A1 (en) * | 2018-11-07 | 2021-09-23 | Lg Electronics Inc. | Vehicular electronic device, operation method of vehicular electronic device, and system |
| US20210310814A1 (en) * | 2018-11-01 | 2021-10-07 | Lg Electronics Inc. | Vehicular electronic device, operation method of vehicular electronic device, and system |
| CN114116946A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-01 | 中国第一汽车股份有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-06-23 CN CN202210717244.6A patent/CN115031740A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210310814A1 (en) * | 2018-11-01 | 2021-10-07 | Lg Electronics Inc. | Vehicular electronic device, operation method of vehicular electronic device, and system |
| US20210295689A1 (en) * | 2018-11-07 | 2021-09-23 | Lg Electronics Inc. | Vehicular electronic device, operation method of vehicular electronic device, and system |
| CN111259545A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-09 | 吉利汽车研究院（宁波）有限公司 | 智能驾驶虚拟仿真云平台 |
| CN113254551A (zh) * | 2020-02-10 | 2021-08-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 电子地平线系统、提供者系统及其处理方法、设备和装置 |
| CN113393686A (zh) * | 2020-03-11 | 2021-09-14 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种电子地平线传输方法及装置和系统 |
| CN114116946A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-01 | 中国第一汽车股份有限公司 | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| CSDN: "ADASIS V3浅析", pages 1 - 8, Retrieved from the Internet <URL:https://blog.csdn.net/qq_33865609/article/details/123729808> * |
| 爱是与世界平行: "万万字详解自动驾驶、车路协同中的高精度地图", pages 15 - 24, Retrieved from the Internet <URL:https://blog.51cto.com/lovebetterworld/5260351> * |
| 驾驶哥: "集中式自动驾驶控制域中的高精地图数据解析算法", Retrieved from the Internet <URL:https://www.jishulink.com/post/1819967> * |
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