CN116045999A - 异源数据匹配方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种异源数据匹配方法、装置、车辆及存储介质，包括：对导航数据处理后输入至地图中，得到导航路径数据中路段的地图数据；根据路段的地图数据得到路段的关键坐标点，根据路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；将关键坐标点输入至二维矩形框，根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定目标地图路段，根据目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合；将实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中比对，获取实际位置坐标点的地图数据，输出前方行驶路段的地图数据集合。由此，解决了目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题。

Description

异源数据匹配方法、装置、车辆及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种异源数据匹配方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

近年来随着车辆数量的快速增长与道路网范围的扩大，公路交通系统的复杂性与日俱增，当前复杂的交通环境使自动驾驶技术对车辆导航系统更加依赖。普通地图数据和高精度地图提供商多样，地图数据源的侧重点不一样，地图数据服务商提供的导航数据和高精度地图数据格式也各不相同，导致无法进行匹配。

自动驾驶导航系统包括两个重要组成部分，首先是车辆当前行驶所对应的导航路径，其次要根据导航路径规划生成的前方高精度地图数据。自动驾驶领域对导航数据和高精度地图数据非常依赖，需要根据导航路径规划的线路匹配生成高精度地图数据，目前车辆导航路径数据和高精度地图数据来源有很多种，相互间不能进行数据匹配，存在有导航路径数据但是没有高精度地图数据，一种导航路径无法匹配另一种高精度地图的情况，无法完全满足自动驾驶领域车辆行进中对高精度地图数据的需求。

相关技术中，利用车辆定位和普通道路数据作为基础，预生产一种车道级高精度数据，然后车辆的定位数据跟所生成的高精度地图进行匹配，或者将导航路径的信息映射到预先获取的高精度地图上，从而获得与所规划路径相匹配的高精度路径信息。

然而，虽然相关技术都是将地图数据与导航数据相匹配，但对于车辆在行进中如果没有导航路径，生成的高精度地图数据是按照主路优先的原则生成前方的高精度地图数据，无法实现具体场景下的自动驾驶。

发明内容

本申请提供一种异源数据匹配方法、装置、车辆及存储介质，解决了目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题，减小由于导航路径和高精度地图数据差异对自动驾驶的影响，提高自动驾驶的可靠性和安全性，实现多种导航匹配多种高精度地图的目的。

本申请第一方面实施例提供一种异源数据匹配方法，包括以下步骤：获取导航路径数据，并对所述导航数据处理后输入至预设的地图中，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据；根据所述每个路段的地图数据得到所述每个路段的关键坐标点，并根据所述每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；将所述关键坐标点依次输入至所述二维矩形框，并根据所述关键点坐标与所述二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据所述多个目标地图路段生成一组按照所述导航路径数据规划的目标地图数据集合；获取车辆的实际位置坐标点，并将所述实际位置坐标点所述目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取所述实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

根据上述技术手段，目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题，保障自动驾驶对前方道路的判断和决策，提升自动驾驶的实效性和可靠性。

进一步地，所述对所述导航数据处理后输入至预设的地图中，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据，包括：对所述导航路径进行二次对齐处理，得到相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合；将所述导航起点、所述导航终点和所述每个路段的坐标点集合中每个路段的坐标点输入至预设的地图，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据。

根据上述技术手段，通过将导航数据与地图数据处理得到相同的数据格式，便于数据相互匹配。

进一步地，所述根据所述关键点坐标与所述二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，包括：判断所述二维矩形框内是否存在多个关键点坐标；若所述二维矩形框内存在所述多个关键点坐标，则将所述二维矩形框对应的路段作为目标地图路段。

根据上述技术手段，通过判断导航路径中的关键坐标点是否存在于二维矩形框中，减小了由于导航和地图数据差异对自动驾驶的影响，提高数据匹配的精度。

进一步地，在得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据之后，还包括：将由所述每个路段的地图数据得到的所述每个路段的关键坐标点输入至所述预设的地图中，得到所述关键坐标点的地图数据；对所述每个路段的地图数据进行编号排序并保存。

根据上述技术手段，通过对地图数据进行编号保存，提高数据匹配的效率。

进一步地，在得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据之后，还包括：对所述每个路段的地图数据进行二次对齐处理。

根据上述技术手段，通过对地图数据的二次对齐处理便于对地图数据进行提取或处理。

本申请第二方面实施例提供一种异源数据匹配装置，包括：获取模块，用于获取导航路径数据，并对所述导航数据处理后输入至预设的地图中，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据；第一生成模块，用于根据所述每个路段的地图数据得到所述每个路段的关键坐标点，并根据所述每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；第二生成模块，用于将所述关键坐标点依次输入至所述二维矩形框，并根据所述关键点坐标与所述二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据所述多个目标地图路段生成一组按照所述导航路径数据规划的目标地图数据集合；匹配模块，用于获取车辆的实际位置坐标点，并将所述实际位置坐标点所述目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取所述实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

进一步地，所述获取模块，具体用于：对所述导航路径进行二次对齐处理，得到相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合；将所述导航起点、所述导航终点和所述每个路段的坐标点集合中每个路段的坐标点输入至预设的地图，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据。

进一步地，所述第二生成模块，具体用于：判断所述二维矩形框内是否存在多个关键点坐标；若所述二维矩形框内存在所述多个关键点坐标，则将所述二维矩形框对应的路段作为目标地图路段。

进一步地，在得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据之后，所述获取模块，还用于：将由所述每个路段的地图数据得到的所述每个路段的关键坐标点输入至所述预设的地图中，得到所述关键坐标点的地图数据；对所述每个路段的地图数据进行编号排序并保存。

进一步地，在得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据之后，所述获取模块，还用于：对所述每个路段的地图数据进行二次对齐处理。

本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的异源数据匹配方法。

本申请第四方面实施例提供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，以用于实现如上述实施例所述的异源数据匹配方法。

由此，本申请通过获取导航路径数据，对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据，根据每个路段的地图数据得到每个路段的关键坐标点，根据每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框，并将关键坐标点依次输入至二维矩形框，根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，根据多个目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合，并将获取的车辆的实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中比对，获取实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并输出前方行驶路段的地图数据集合。由此，解决了目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题，减小由于导航路径和高精度地图数据差异对自动驾驶的影响，提高自动驾驶的可靠性和安全性，实现多种导航匹配多种高精度地图的目的。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例提供的一种异源数据匹配方法的流程图；

图2为根据本申请一个实施例的导航路径的示意图；

图3为根据本申请一个实施例的导航路径的路段数据格式的示意图；

图4为根据本申请一个实施例的导航路径L2-L3路段地图数据的示意图；

图5为根据本申请一个实施例的二维矩形框的示意图；

图6为根据本申请实施例的异源数据匹配装置的方框示意图；

图7为根据本申请实施例的车辆的结构示意图。

附图标记说明：10-异源数据匹配装置、100-获取模块、200-第一生成模块、300-第二生成模块、400-匹配模块、703-通信接口、701-存储器、702-处理器。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的异源数据匹配方法、装置、车辆及存储介质。针对上述背景技术中提到的目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求的问题，本申请提供了一种异源数据匹配方法，在该方法中，获取导航路径数据，并对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据；根据每个路段的地图数据得到每个路段的关键坐标点，并根据每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；将关键坐标点依次输入至二维矩形框，并根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据多个目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合；获取车辆的实际位置坐标点，并将实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。由此，解决了目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题，减小由于导航路径和高精度地图数据差异对自动驾驶的影响，提高自动驾驶的可靠性和安全性，实现多种导航匹配多种高精度地图的目的。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种异源数据匹配方法的流程图。

如图1所示，该异源数据匹配方法包括以下步骤：

在步骤S101中，获取导航路径数据，并对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据。

可以理解的是，获取车辆的导航路径数据包括车辆由起点到终点规划生成的所有路段的集合，包括了每个路段的关键坐标点数据。地图数据包括当前可行驶的车道数、当前所在车道自己车道边界等。

进一步地，在一些实施例中，对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据，包括：对导航路径进行二次对齐处理，得到相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合；将导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合中每个路段的坐标点输入至预设的地图，得到导航路径数据中每个路段的地图数据。

具体地，由于导航路径有多种不同的数据格式和多重匹配高精度地图的算法，所以对导航路径数据进行二次对齐处理，将导航路径数据格式统一标准：起点，终点，每个路段的坐标点集合，并获取导航路径数据中相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合中的每个路段的坐标点，并依次输入至高精度地图(即预设的地图)中，输出导航路径数据中每个路段的坐标点对应的地图数据。

可选地，在一些实施例中，在得到导航路径数据中每个路段的地图数据之后，还包括：对每个路段的地图数据进行二次对齐处理。

可选地，在一些实施例中，在得到导航路径数据中每个路段的地图数据之后，还包括：将由每个路段的地图数据得到的每个路段的关键坐标点输入至预设的地图中，得到关键坐标点的地图数据；对每个路段的地图数据进行编号排序并保存。

可以理解的是，对输出每个路段的地图数据进行二次对齐处理，并将导航路径中各路段的关键坐标点输入到预设的地图中，模拟车辆行驶到关键坐标点，输出关键坐标点对应的地图数据，然后对生成路段的地图数据重新编号排序并保存到内存中，最后将车辆行驶中真实的自车定位坐标点为输入，在已经生成的地图数据集合中匹配生成对应的地图数据。

具体地，如图2所示，导航路径的起点为S，终点为G，当车辆行进到起点S，导航路径规划的路径为(L2-L3,L3-L7,L7-L11)，在导航路径L2-L3，L3-L7，L7-L11路段数据格式中有多个关键坐标点，以车辆行进到路段(L2-L3)为例，如果没有导航路径信息，车辆行驶到路段(L2-L3)后，地图会按照主路优先原则进行数据输出(L2-L3,L3-L4,L4-L5)路段的高精度地图数据。如果导航路径信息存在，地图会按照导航路径的规划(L2-L3,L3-L7,L7-L11)路径为判断条件，在车辆行进到路段(L2-L3)后，根据导航路径规划，依次按照导航路径L2-L3，L3-L7，L7-L11路段的关键坐标点匹配生成地图数据。

在步骤S102中，根据每个路段的地图数据得到每个路段的关键坐标点，并根据每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框。

应当理解的是，将地图数据按照路段分组，每个路段中包含了一系列的关键坐标点，路段数据包含道路中心线和道路边界线，每一种线的格式为起点，终点，中间坐标点的数据集合，再将线的起点和终点按照正北方生成唯一的航向角，按照路段的两条边界线的四个顶点生成一个二维矩形框。

具体地，在导航路径的路段L2-L3，L3-L7，L7-L11中，每个路段中包含了一系列关键坐标点，如起点、关键点1、关键点2、关键点3和结束点，如图3所示。以导航路径L2-L3路段的地图数据为例，进行数据格式对齐后，地图数据按照车道边界1，车道1，车道2，车道3，车道边界2格式，如图4所示，道路边界数据格式为第一个车道起点坐标P1，P2、最后一个车道边界结束点坐标P3，P4，根据路段边界四个的坐标信息，为地图中的路段模拟生成一个二维矩形框，二维矩形框的四个顶点分别为：路段第一个车道边界起点P1(x,y)，最后一个车道边界起点P2(x,y)，路段第一个车道边界终点P3(x,y)，路段最后一个车道边界终点P4(x,y)，二维矩形框的顶点坐标点为(P1,P2,P3,P4)，如图5所示。

在步骤S103中，将关键坐标点依次输入至二维矩形框，并根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据多个目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合。

可以理解的是，将导航路径数据中的四个顶点等多个关键坐标点依次输入二维矩形框进行比对，判断关键点坐标是否在二维矩形框中。

其中，在一些实施例中，根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，包括：判断二维矩形框内是否存在多个关键点坐标；若二维矩形框内存在多个关键点坐标，则将二维矩形框对应的路段作为目标地图路段。

具体地，判断关键点坐标是否在二维矩形框中，将导航路径中各个路段的关键坐标点依次传入二维矩形框中进行比较，若关键坐标点在二维矩形框中，则保存至地图数据集合，排除不在二维矩形框的关键坐标点的地图数据，将二维矩形框对应的路段作为目标地图路段，并根据关键点坐标与二维矩形框的位置确定多个目标地图路段，根据多个目标路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合。

在步骤S104中，获取车辆的实际位置坐标点，并将实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

具体地，车辆在行进中传入车辆的实际位置坐标点，将车辆的实际位置坐标点与已经生成的地图数据集合的二维矩形框进行比对，找到当前车辆的实际位置所在地图数据中对应的地图数据，依次输出此路段往后的地图数据，实现按照导航路径规划的路段集合，预先对路段上的坐标集合点匹配生成对应的地图数据，将每个路段的地图数据转换为二维矩形框，然后利用车辆的实际位置坐标点与二维矩形框比对，快速定位到地图路段，依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

根据本申请实施例提出的异源数据匹配方法，通过获取导航路径数据，对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据，根据每个路段的地图数据得到每个路段的关键坐标点，根据每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框，并将关键坐标点依次输入至二维矩形框，根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，根据多个目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合，并将获取的车辆的实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中比对，获取实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并输出前方行驶路段的地图数据集合。由此，解决了目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题，减小由于导航路径和高精度地图数据差异对自动驾驶的影响，提高自动驾驶的可靠性和安全性，实现多种导航匹配多种高精度地图的目的。

其次参照附图描述根据本申请实施例提出的异源数据匹配装置。

图6是本申请实施例的异源数据匹配装置的方框示意图。

如图6所示，该异源数据匹配装置10包括：获取模块100、第一生成模块200、第二生成模块300和匹配模块400。

其中，获取模块100，用于获取导航路径数据，并对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据；第一生成模块200，用于根据每个路段的地图数据得到每个路段的关键坐标点，并根据每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；第二生成模块300，用于将关键坐标点依次输入至二维矩形框，并根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据多个目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合；匹配模块400，用于获取车辆的实际位置坐标点，并将实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

可选地，在一些实施例中，获取模块100，具体用于：对导航路径进行二次对齐处理，得到相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合；将导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合中每个路段的坐标点输入至预设的地图，得到导航路径数据中每个路段的地图数据。

可选地，在一些实施例中，第二生成模块300，具体用于：判断二维矩形框内是否存在多个关键点坐标；若二维矩形框内存在多个关键点坐标，则将二维矩形框对应的路段作为目标地图路段。

可选地，在一些实施例中，在得到导航路径数据中每个路段的地图数据之后，获取模块100，还用于：将由每个路段的地图数据得到的每个路段的关键坐标点输入至预设的地图中，得到关键坐标点的地图数据；对每个路段的地图数据进行编号排序并保存。

可选地，在一些实施例中，在得到导航路径数据中每个路段的地图数据之后，获取模块100，还用于：对每个路段的地图数据进行二次对齐处理。

需要说明的是，前述对异源数据匹配方法实施例的解释说明也适用于该实施例的异源数据匹配装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的异源数据匹配装置，通过获取导航路径数据，对导航数据处理后输入至预设的地图中，得到导航路径数据中每个路段的地图数据，根据每个路段的地图数据得到每个路段的关键坐标点，根据每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框，并将关键坐标点依次输入至二维矩形框，根据关键点坐标与二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，根据多个目标地图路段生成一组按照导航路径数据规划的目标地图数据集合，并将获取的车辆的实际位置坐标点目标地图数据集合的二维矩形框中比对，获取实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并输出前方行驶路段的地图数据集合。由此，解决了目前车辆导航路径数据和高精度地图数据不能数据匹配，无法完全满足自动驾驶车辆行进中对高精度地图数据的需求等问题，减小由于导航路径和高精度地图数据差异对自动驾驶的影响，提高自动驾驶的可靠性和安全性，实现多种导航匹配多种高精度地图的目的。

图7为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：

存储器701、处理器702及存储在存储器701上并可在处理器702上运行的计算机程序。

处理器702执行程序时实现上述实施例中提供的异源数据匹配方法。

进一步地，车辆还包括：

通信接口703，用于存储器701和处理器702之间的通信。

存储器701，用于存放可在处理器702上运行的计算机程序。

存储器701可能包含高速RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器701、处理器702和通信接口703独立实现，则通信接口703、存储器701和处理器702可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA(IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component，外部设备互连)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器701、处理器702及通信接口703，集成在一块芯片上实现，则存储器701、处理器702及通信接口703可以通过内部接口完成相互间的通信。

处理器702可能是一个CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，或者是ASIC(Application Specific Integrated Circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

本申请实施例还提供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如上的异源数据匹配方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种异源数据匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取导航路径数据，并对所述导航数据处理后输入至预设的地图中，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据；

根据所述每个路段的地图数据得到所述每个路段的关键坐标点，并根据所述每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；

将所述关键坐标点依次输入至所述二维矩形框，并根据所述关键点坐标与所述二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据所述多个目标地图路段生成一组按照所述导航路径数据规划的目标地图数据集合；以及

获取车辆的实际位置坐标点，并将所述实际位置坐标点所述目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取所述实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述导航数据处理后输入至预设的地图中，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据，包括：

对所述导航路径进行二次对齐处理，得到相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合；

将所述导航起点、所述导航终点和所述每个路段的坐标点集合中每个路段的坐标点输入至预设的地图，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键点坐标与所述二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，包括：

判断所述二维矩形框内是否存在多个关键点坐标；

若所述二维矩形框内存在所述多个关键点坐标，则将所述二维矩形框对应的路段作为目标地图路段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据之后，还包括：

将由所述每个路段的地图数据得到的所述每个路段的关键坐标点输入至所述预设的地图中，得到所述关键坐标点的地图数据；

对所述每个路段的地图数据进行编号排序并保存。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据之后，还包括：

对所述每个路段的地图数据进行二次对齐处理。

6.一种异源数据匹配装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取导航路径数据，并对所述导航数据处理后输入至预设的地图中，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据；

第一生成模块，用于根据所述每个路段的地图数据得到所述每个路段的关键坐标点，并根据所述每个路段的两条道路边界线的四个顶点生成二维矩形框；

第二生成模块，用于将所述关键坐标点依次输入至所述二维矩形框，并根据所述关键点坐标与所述二维矩形框的位置关系确定多个目标地图路段，并根据所述多个目标地图路段生成一组按照所述导航路径数据规划的目标地图数据集合；以及

匹配模块，用于获取车辆的实际位置坐标点，并将所述实际位置坐标点所述目标地图数据集合的二维矩形框中进行比对，获取所述实际位置坐标点所在地图数据中对应的地图数据，并依次输出前方行驶路段的地图数据集合。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：

对所述导航路径进行二次对齐处理，得到相同数据格式的导航起点、导航终点和每个路段的坐标点集合；

将所述导航起点、所述导航终点和所述每个路段的坐标点集合中每个路段的坐标点输入至预设的地图，得到所述导航路径数据中每个路段的地图数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二生成模块，具体用于：

判断所述二维矩形框内是否存在多个关键点坐标；

若所述二维矩形框内存在所述多个关键点坐标，则将所述二维矩形框对应的路段作为目标地图路段。

9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的异源数据匹配方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的异源数据匹配方法。

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