CN117120804A - 用于确定低分辨率的地图的可靠性的确定方法和确定装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种确定方法和一种确定装置，所述确定方法和所述确定装置用于确定低分辨率的地图的可靠性，以使对于自主车辆的至少一个驾驶辅助系统的激活更可靠，所述自主车辆在道路上通行并且包括导航系统和感知系统，所述导航系统包括所述地图并且提供地图数据，所述感知系统提供所述车辆的经测量数据和/或所述车辆的外部环境的经测量数据，所述方法包括以下步骤：·接收(201)地图数据；·接收(202)经测量数据；·确定(203)所述道路的轨迹；·计算(206)道路相关性值；·计算(209)信号相关性值；·确定(210)可靠性指标是可靠的或不可靠的。

Description

用于确定低分辨率的地图的可靠性的确定方法和确定装置

技术领域

本发明要求于2021年3月15日提交的法国申请2102517的优先权，该申请的内容(文本、附图和权利要求)通过引用并入本文。

本发明涉及自主车辆的驾驶辅助系统的领域。具体地，本发明涉及确定低分辨率的地图的可靠性，以使对于自主车辆的至少一个驾驶辅助系统的激活更可靠。

背景技术

“车辆”理解成任何类型的车辆(例如机动车辆、机动自行车、摩托车、仓库中的存储机器人等)。“自主车辆”的“自主驾驶”理解成任何能够辅助车辆驾驶的方法。所述方法由此可旨在部分地或完全地引导所述车辆或给驾驶所述车辆的自然人提供任何类型的辅助。所述方法由此涵盖在OICA(“Organisation International des ConstructeursAutomobiles(国际汽车制造商组织)”)的分级表中从等级0至等级5的自主驾驶。

在所述驾驶辅助系统之中已知例如车道保持装置、变道装置、自适应巡航控制装置……

包括这些装置之一的车辆包括许多传感器(例如摄像机、RADAR、LIDAR、超声波计、加速度计、惯性中心仪、位置或定位传感器、速度传感器、加速度传感器、……)。已知由装载于所述车辆中的至少一个计算机实施信息处理，这使得能够感知环境。“环境”理解成所述车辆的外部和内部。

该环境感知使得能够辨识然后识别道路信号(还称作信号)、道路特征和/或车道特征……

而且，该环境感知使得能够进行对于其上通行着所述车辆的道路的坡度的测量以及对于其上通行着所述车辆的道路的轨迹的确定。对于所述道路的轨迹的确定例如是对于至少一个多项式(其建模所述道路的轨迹)的系数的确定。例如，所述轨迹经分成多个区段或多个分段。每个区段或分段由多项式建模。

另外，该车辆还包括导航系统，所述导航系统包括用于自我定位的部件以及地图。存在不同类型的地图。称作HD地图的高分辨率的地图表征车道以及与道路有关的属性(例如车道数量、所述道路的曲率、所述道路的坡度、道路信号……)。另外，通过HD地图，所述导航系统(其通过电信链路与在所述车辆外部的服务器连接)定期地更新所述地图。由此，所述与道路有关的属性由此是非常新的。另外，在HD地图中，所述属性良好地定位(1米的分辨率)。

在简单分辨率的SD地图中，所述车道的描绘不那么精确，并且，所述属性并不总是那么良好地数字化(缺失，或大约几米的不那么精确的定位)。所述地图不那么定期地更新。当该更新手动地且按年地基于地图供应商的数据库实施时，则所述数据平均追溯6个月。

由于定期更新和属性精度，HD地图是必然地可靠的。由此，已知地，包括HD地图的车辆ADAS系统使用来自于所述地图的信息，以改善这些ADAS系统的功用。例如，这些功用能够通过激活驾驶辅助系统(例如修改设定速度、修改车辆在车道中的定位……)而作用于所述车辆的纵向动态和横向动态。可惜，装载HD地图的成本相对于所述车辆的制造成本来说非常高。当所述车辆装载有SD地图时，调整对于驾驶辅助系统的设定值的激活或修改(其直接地作用于所述车辆的方向和/或速度)是危险的。SD地图并不足够可靠。

从文件FR3082349已知一种装配在车辆上的驾驶辅助系统。从文件FR3090547已知一种用于检验机动车辆的高分辨率的地图的检验装置。从文件CN111767354已知一种用于估计高分辨率的地图的精度的估计方法。从文件US2007/299606已知一种驾驶辅助系统。从文件EP2282170已知一种用于指明经使用用于驾驶辅助的信息的可靠性的指明装置。

为了由驾驶辅助系统使用所述地图的信息，已知一些用于计算所述地图的瞬时可靠性指标的装置。具体地，使用由GPS(英文“Global Positioning System(全球定位系统)”)类型的装置提供的定位精度。然而，这些用于计算所述地图的瞬时可靠性指标的装置一方面需以用于计算所述指标的信息是连续可用的为前提，以及另一方面保持是在实施中相当地概念的。可惜，所述环境感知需要大量的待处理信息和因此强计算任务。由此在一些使用情况(在所述自主车辆周围存在许多车辆、存在强加速度或强减速度……)或天气条件下，一些感知信息经常地缺失或延迟地到来。另外，由于可用的可见性(例如，货车可能遮蔽在车道的边缘上的道路信号)，来自于图像处理的感知信息同样经常地缺失。由此，当所述车辆在道路上通行时，对于所述地图的瞬时可靠性指标的周期性计算突然地且随机地变化。在驾驶辅助系统中，出于安全性原因，所述指标由此是不稳定的、不可靠的且无法使用的。

发明内容

本发明的目的在于克服上述问题，具体地，使来自于SD地图的表征车道和属性的信息更可靠。

为此，本发明的第一方面涉及一种确定方法，所述确定方法用于确定低分辨率的地图的可靠性，以使对于自主车辆的至少一个驾驶辅助系统的激活更可靠，所述自主车辆在道路上通行并且包括导航系统和感知系统，所述导航系统包括所述地图并且提供地图数据，所述感知系统提供所述车辆的经测量数据和/或所述车辆的外部环境的经测量数据，当所述车辆在道路上通行时，所述方法周期性地更新，并且包括以下步骤：

·由所述导航系统接收地图数据，所述地图数据包括在所述车辆周围的道路的至少一个地图坡度、在所述车辆周围的道路的至少一个地图曲率以及称作地图列表的地图道路信号列表，所述地图列表包括对于每个道路信号的类型、定位和背景信息；

·由所述感知系统接收经测量数据，所述感知数据包括在所述车辆周围的道路的经测量坡度、在所述车辆周围的道路的经测量轨迹以及称作经测量列表的经测量道路信号列表，所述经测量列表包括对于每个道路信号的类型、定位和背景信息；

·基于所述地图曲率确定所述道路的称作地图轨迹的轨迹；

·基于所述至少一个地图坡度、所述地图轨迹、所述经测量坡度、所述经测量轨迹计算道路相关性值，在所述地图数据与所述经测量数据之间越具有一致性，该相关性值越大；

·基于所述地图道路信号列表和所述经测量道路信号列表计算信号相关性值，在所述地图数据与所述经测量数据之间越具有一致性，该相关性值越大；

·确定可靠性指标是可靠的或不可靠的，当所述道路相关性值和所述信号相关性值的组合大于预确定阈值时，所述指标是可靠的。

由此，当存在良好可靠性时，这意味着所述导航系统良好地在所述地图上定位所述车辆，并且还意味着所述地图是(在所述车辆周围，在感知距离中)局部地可靠的。操控所述车辆的纵向动态和/或横向动态的驾驶辅助系统可信任来自于所述地图的数据。

使所述道路相关性值与所述信号相关性值组合，该组合所提供的效果在于使对于所述地图的可靠性指标的确定进一步地更确信。通过使用相关性指标的道路相关性值和信号相关性值，对于所述地图的可靠性指标的确定对于测量不确定性来说是鲁棒的，所述使用考虑到所述道路的几何特征以及所述道路的边沿处存在的道路信号。

事实上，所述环境感知传感器(例如装载于所述车辆的挡风玻璃的上部处的摄像机)对于环境中存在的物体很敏感。例如，当所述自主车辆跟随货车时，在所述车辆前方的可见性变弱，由此难以具有经测量轨迹，并因此难以具有良好一致性来计算所述道路相关性值。相反地，在所述货车左方或右方的可见性保持是可能的，信号牌是可检测到的。由此，对于所述信号相关性值的确定能够提供在所述地图数据与所述经测量数据之间的良好一致性。

有利地，所述道路相关性值是在0与1之间的数且预置为0，并且，所述信号相关性值是在0与1之间的数且预置为0。

有利地，所述方法还包括以下步骤：

·确定坡度指标，所述坡度指标指示在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的一致性，所述坡度指标是在0与1之间的数，值1指示强一致性并且值0指示不存在一致性，所述坡度指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的偏差；

·确定轨迹指标，所述轨迹指标指示在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的一致性，所述轨迹指标是在0与1之间的数，值1指示强一致性并且值0指示不存在一致性，所述轨迹指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的横向偏差；

并且，

·所述道路相关性值是在所述坡度指标与所述轨迹指标之间的加权。

对于所述两个指标的使用提供了预测性且反应性的道路相关性值更新。所述道路相关性值更新是预测性的，这是由于所述轨迹指标建立在所述感知系统的远距离视野(例如在30米与300米之间)的基础上。所述道路相关性值更新是反应性的，这是由于所述坡度指标建立在非常靠近所述车辆的视野的基础上，对于所述坡度的测量仅在通行着或已通行过所述车辆的地方处是已知的。

通过使用梯度，考虑到确定历史，以由此避免对于所述地图的可靠性的确定的突然变化。

有利地，所述方法还包括以下步骤：

·基于所述地图列表和所述经测量列表确定数量指标，所述数量指标指示在所述两个列表之间在类型方面和在定位方面一致的道路信号的数量；

·基于所述地图列表和所述经测量列表确定背景指标，所述背景指标指示在所述两个列表之间在背景方面的一致性；

并且，

·所述信号相关性值基于所述数量指标、所述背景指标和先前地计算的相关性值计算，该相关性值增大或减小取决于所述数量指标和所述背景指标的梯度；

对于所述数量指标和所述背景指标的使用提供了预测性且反应性的相关性值更新。所述相关性值更新是预测性的，这是由于所述数量指标建立在摄像机的远距离视野(直到例如300米)的基础上。所述相关性值更新是反应性的，这是由于所述背景指标建立在非常靠近所述车辆的视野的基础上，仅在所述车辆的紧邻环境中(例如在0米与10米之间)对于所述速度的识别是已知的。

通过使用梯度，考虑到确定历史，以由此避免对于所述地图的可靠性的确定的突然变化。

有利地，所述可靠性指标基于所述道路相关性值和所述信号相关性值按照至少4个等级确定：

·指示当前限制速度的良好可靠性、过去限制速度的良好可靠性和道路几何的良好可靠性的等级；

·指示所述过去限制速度的良好可靠性、所述道路几何的良好可靠性和所述当前限制速度的不足可靠性的等级；

·指示所述道路几何的良好可靠性、所述当前限制速度的不足可靠性和所述过去限制速度的不足可靠性的等级；

·指示所述当前限制速度的不足可靠性、所述过去限制速度的不足可靠性和所述道路几何的不足可靠性的等级。

由此，通过组合在所述道路的几何特征与所述道路的边沿处存在的道路信号之间的相关性指标，对于所述地图的可靠性指标的确定对于测量不确定性来说是鲁棒的。所述可靠性指标是更专有的，以及包括更多的差别并且辨识不同的使用情况。根据所述ADAS功能，所述差异是有用的。例如，在所述速度调节方面的ADAS功能需要知晓所述当前限制速度或所述过去限制速度是否存在良好可靠性。经建立在紧急制动的基础上的ADAS功能不需要知晓所述限制速度的可靠性。

本发明的第二方面涉及一种装置，所述装置包括至少一个处理器和与所述至少一个处理器相关联的存储器，所述至少一个处理器配置用于实施根据本发明第一方面的方法。

本发明还涉及一种车辆，所述车辆包括所述装置。

本发明还涉及一种电脑程序，所述电脑程序包括指令，所述指令适用于在所述程序由至少一个处理器执行时执行根据本发明第一方面的方法的步骤。

附图说明

通过阅读本发明下文中的非限制性实施例的详细说明和附图，本发明的其它特征和优点将更加清楚，在所述附图中：

-图1示意性地示出了根据本发明具体实施例的装置。

-图2示意性地示出了根据本发明具体实施例的方法。

具体实施方式

本发明在下文中在通行于道路或通行车道上的自主机动车辆的情况下的非限制性应用中进行描述。其它应用(例如存储仓库中的机器人又或乡村道路上的摩托车)也是可能的。

图1示出了装置101的示例，所述装置经包括在所述车辆中、网络(“云(cloud)”)中或服务器中。该装置101可经使用用作负责下文中参考图2描述的方法的至少一些步骤的集中式装置。在实施例中，所述装置对应于自主驾驶计算机。

在本发明中，装置101经包括在所述车辆中。

该装置101可采取包括印刷电路的盒、任何类型的电脑又或移动电话(“smartphone”)的形式。

装置101包括随机存取存储器102，所述随机存取存储器用于存储用于由处理器103实施如上文描述的方法的至少一个步骤的指令。所述装置还包括大容量存储器104，所述大容量存储器用于存储要在所述方法实施之后保留的数据。

装置101还可包括数字信号处理器(DSP)105。该DSP105接收数据以通过本身已知的方式对这些数据进行整形、解调和放大。

装置101还包括输入接口106和输出接口107，所述输入接口用于接收通过根据本发明的方法实施的数据，所述输出接口用于传输通过根据本发明的方法实施的数据。在实施例中，输入接口106和输出接口107是纯软件的(API(英文“Application ProgrammingInterface(应用程序编程接口)”的首字母缩略词)类型的，即能够通信和交换服务和/或数据的计算机方案)。

图2示意性地示出了根据本发明具体实施例的用于确定低分辨率的地图的可靠性的确定方法。

所述方法由自主车辆中的装置101实施，所述自主车辆包括至少一个驾驶辅助系统。所述自主车辆在道路上通行并且包括导航系统和感知系统。所述导航系统包括所述地图并且提供在所述车辆周围的道路的至少一个称作地图坡度的坡度和至少一个称作地图曲率的曲率。所述感知系统提供在所述车辆周围的道路的称作经测量坡度的坡度和称作经测量轨迹的轨迹。

对于所述列表中的每个道路信号，每个列表(地图列表和经测量列表)包括类型、定位和背景信息。

“信号类型”理解成但不限于牌信号、交通灯信号、路面边线信号、信标信号、路标信号、界标信号和/或闭合装置信号。在实施例中，信号类型是更确切的，并且例如对于所述牌来说包括指示危险的牌、包括绝对规定的牌、包括简单指示或指示方向的牌、与交叉路口和优先权制度有关的牌和/或车牌。而且，类型能够包括形状(例如对于牌来说，三角形、倒三角形、圆形、正方形、矩形、六边形或任何其它几何形状)。例如，类型是限速牌。已知地，借助于装载于所述车辆中的摄像机和相关联的图像处理，识别在例如300米、甚至是更远的距离处的信号的类型。

“背景信息”理解成由摄像机及其相关联的图像处理识别的信号的意义、取值、解释，和/或提供更精确的含义。例如，非限制性地，背景信息是交通灯数量、限速牌的限速值、在下个交叉路口处强制右转、图像辨识(汽车、货车、自行车行人……)……。已知地，借助于装载于所述车辆中的摄像机和相关联的图像处理，识别在例如10米的距离处的信号的背景信息，经常地，仅当所述车辆处在所述信号位置处时，所述识别信息是可用的，因此无需预测。

“定位”理解成所述道路信号的区位相对于所述车辆的当前位置的沿纵向、沿横向和/或沿高度的相对距离。在优选操作模式中，列表包括在视界中在所述车辆周围的定位，所述视界例如覆盖从所述车辆前方3000米至-500米(因此在所述车辆后方)。经测量列表和地图列表包括相同的视界。由此，所述经测量列表包括用于存储最近过去的检测的存储器。例如，在时刻T上，当具有限速值的信号牌经辨识并且定位在离所述车辆的0米处时，在时刻T+3秒上，对于以120km/h行驶的车辆，具有限速值的信号牌定位在-100米处(因此在所述车辆后方100米)。

当所述车辆通行时，所述方法周期性地更新，例如每100ms更新一次，但其它值也是可能的。在实施例中，所述更新还按照经检测到的事件或按照所述驾驶辅助系统之一的命令实施。

步骤201(RxCarto)是由所述导航系统接收地图数据的接收步骤，所述地图数据包括在所述车辆周围的道路的至少一个地图坡度、在所述车辆周围的道路的至少一个地图曲率以及称作地图列表的地图道路信号列表，所述地图列表包括对于每个道路信号的类型、定位和背景信息。

步骤202(RxMes)是由所述感知系统接收经测量数据的接收步骤，所述感知数据包括在所述车辆周围的道路的经测量坡度、在所述车辆周围的道路的经测量轨迹以及称作经测量列表的经测量道路信号列表，所述经测量列表包括对于每个道路信号的类型、定位和背景信息。

步骤203(DetTraj)是用于基于所述地图曲率确定所述道路的称作地图轨迹的轨迹的确定步骤。

在优选操作模式中，所述导航系统提供在视界中在所述车辆周围的信息，所述视界例如覆盖从所述车辆前方3000米至-500米(因此在所述车辆后方)。在该视界上，所述地图经分成区段。每个区段表征其上通行着所述车辆的道路的分段。分段因此包括距离。所述至少一个地图曲率对应于每区段的曲率以及该区段的长度。首尾相连地，全体区段使其上通行着所述车辆的道路呈现经提供的视界。

由此，基于每个区段的曲率，确定所述道路的称作地图轨迹的轨迹。该确定例如通过对于多项式的确定实施，所述多项式基于所述至少一个地图曲率的数据计算。在另一示例中，该确定基于所述至少一个地图曲率的插值获得。

步骤204(DetIPte)是用于确定坡度指标的确定步骤，所述坡度指标指示在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的一致性，所述坡度指标是在0与1之间的数，值1指示强一致性并且值0指示不存在一致性，所述坡度指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的偏差。

在操作模式中，当在所述地图坡度(即由所述导航系统提供的在所述车辆所通行在的地点处的坡度)与所述经测量坡度之间的绝对偏差和/或相对偏差小于预确定阈值，则所述坡度指标取值1，否则，所述坡度指标取值0。

在优选操作模式中，所述坡度指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的偏差。所述梯度是在-1与1之间的数。根据所述偏差，梯度值经选择。例如当所述偏差小于阈值时，所述梯度等于0.002，否则，所述梯度等于-0.002。由此，在每个周期中，所述坡度指标经更新并因此考虑到历史，这确保了在随机测量误差方面和/或在所述地图的误差和/或不精确性方面的鲁棒性。

在另一操作模式中，所述梯度还取决于所述经测量坡度的变化。在存在强加速度或强减速度的情况下，所述经测量坡度暂时地更容易具有误差。例如，当所述坡度的变化小于另一预确定阈值时，并且当在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的偏差小于预确定阈值时，所述梯度等于0.004。

步骤205(DetITraj)是用于确定轨迹指标的确定步骤，所述轨迹指标指示在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的一致性，所述轨迹指标是在0与1之间的数，值1指示强一致性并且值0指示不存在一致性，所述轨迹指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的横向偏差。

所述梯度是在-1与1之间的数。根据所述偏差，梯度值经选择。例如当所述偏差小于阈值时，所述梯度等于0.002，否则，所述梯度等于-0.002。由此，在每个周期中，所述轨迹指标经更新并因此考虑到历史，这确保了在随机测量误差方面和/或在所述地图的误差和/或不精确性方面的鲁棒性。

在另一操作模式中，对于每个区段，所述梯度取决于在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的偏差的组合。偏差数越小于阈值，所述梯度越高。

步骤206(CorRte)是用于基于所述至少一个地图坡度、所述地图轨迹、所述经测量坡度、所述经测量轨迹计算道路相关性值的计算步骤，在所述地图数据与所述经测量数据之间越具有一致性，该相关性值越大。

在操作模式中，所述道路相关性值是在所述坡度指标与所述轨迹指标之间的加权。例如，所述相关性值等于所述坡度指标的40％加上所述轨迹指标的60％。所提供的百分比仅是作为示例，其它值也是可能的。理想地，所述坡度指标的百分比小于所述轨迹指标，因为所述轨迹指标是更鲁棒的。所述百分比还取决于其它参数，例如在所述经测量坡度的至少一个变化阈值方面。

步骤207(DetINbr)是用于基于所述地图列表和所述经测量列表确定数量指标的确定步骤，所述数量指标指示在所述两个列表之间在类型方面和在定位方面一致的道路信号的数量。所述一致性是在所述两个列表之间的简单比较。例如，对于所述地图列表的每个信号类型，检验具有相同定位的相同信号类型是否存在于所述经测量列表中。在肯定的情况下，存在一致性并且所述数量指标增大为1的值，所述数量指标在所述过程的起始处预置为0。

因为地图数据不那么精确(常见的大约2米的定位误差)，并且因为所述测量总是容易具有误差(依据经识别信号相对于所述车辆的相对距离，大约1米至30米的定位)，当定位差异小于预限定阈值时，地图信号和经测量信号的定位是相同的。例如，该阈值为5米并且/或者可根据相对于所述车辆的相对距离变化(例如，定位越远离于所述车辆，所述阈值越大)。

在该步骤中，在数量方面的指标由于所得到的一致性数量而更高。相对于在SD地图上的误差，在类型方面的一致性也是鲁棒的。例如，当限制速度已局部地改变(在国道上，从90km/h转变至80km/h)时，则所述地图不是最新的时，当所述限制速度的值也不在所述经测量信号与所述地图信号之间时，则对于该相同信号，在类型方面和在定位方面的一致性经检验。

步骤208(DetICtx)是用于基于所述地图列表和所述经测量列表确定背景指标的确定步骤，所述背景指标指示在所述两个列表之间在背景方面的一致性。

对于所述背景指标的确定可通过多个方法实施。例如，所述方法之一在于创建布尔指标(即存在背景一致性或不存在背景一致性)。当所述地图列表的信号在类型方面、在定位方面和在背景方面与所述经测量列表的信号一致时，存在背景一致性。对于信号，在类型方面或在背景方面的一致性意味着在所述两个列表中的相同值。在定位方面的一致性意味着邻近，即定位偏差小于预确定的阈值或可根据相对于所述车辆的相对距离变化的阈值，如上文描述。

在优选操作模式中，所述背景指标具有三个值。当在所述车辆的邻近范围中在类型方面、在定位方面和在背景方面存在一致性时，所述背景指标采取第一值(称作当前背景一致性)。所述邻近范围例如是在所述车辆周围(尤其是在所述车辆前方和后方)的50米的距离。所述定位一致性差不多在阈值处经确定。所述第一值对应于其中所述道路信号接近于所述车辆并因此容易由所述感知装置识别或已在片刻前经识别的情形。在所述车辆的邻近范围中，对于所述背景的检测是非常可靠的。

在不存在对于目前背景一致性的确定的情况下，当在所述车辆的邻近范围之外在类型方面、在定位方面和在背景方面存在一致性时，所述背景指标采取第二值(称作过去背景一致性)。超出所述邻近范围之外，当所述信号是在所述车辆前方的时，并且当背景经识别(罕见情形)时，该识别是不太可靠的。当所述信号是在所述车辆后方的时，所述信号已先前地从一定时间和/或距离开始经识别。该识别也是不太可靠的。所述第二值对应于不太可靠的背景一致性。在不存在对于过去背景一致性的确定的情况下，所述一致性指标采取第三值，所述第三值对应于不存在背景一致性。

步骤209(CorSign)是用于基于所述地图道路信号列表和所述经测量道路信号列表计算信号相关性值的计算步骤，在所述地图数据与所述经测量数据之间越具有一致性，该相关性值越大。例如，所述信号相关性值基于所述数量指标、所述背景指标和先前地计算的相关性值计算，该相关性值增大或减小取决于所述数量指标和所述背景指标的梯度。所述梯度是在-1与1之间的数，并且，所述相关性值预置为0然后经限界在0与1之间。

不同的方法能够计算所述相关性值。在第一示例中，给所述背景指标分配数字值，然后根据在所述背景指标与所述数量指标之间的乘积分配梯度值。例如，所述乘积越高，所述梯度越高。

在优选操作模式中，所述梯度通过预确定表格确定，所述预确定表格取决于所述数量指标和所述背景指标，例如在以下表格中。

由此，所述梯度由于在所述两个列表中在类型方面、在定位方面和在背景方面存在一致性而更高。相反地，在不存在一致性或存在弱一致性的情况下，所述梯度也更小和/或更负。有利地，所述数量指标越大，所述梯度越高。有利地，当所述背景指标指示一致性时，则所述梯度是正的。

有利地，当所述背景指标指示不存在一致性时，则所述梯度是负的，除非所述数量指标大于预限定阈值，在该情况下，所述梯度是正的。

其它规则也是可能的，以在每个周期中根据一致性确定梯度值。例如，当所述感知装置未能成功识别信号类型时，所述梯度经选择成是负的。

步骤210(DetFia)是用于确定可靠性指标的确定步骤。在操作模式中，该指标指示是可靠的或不可靠的，当所述道路相关性值和所述信号相关性值的组合大于预确定阈值时，所述指标是可靠的。例如，当所述道路相关性值和所述信号相关性值的加权大于0.5时，所述指标指示所述地图的可靠性。在操作模式中，所述加权是所述道路相关性值的33％和所述信号相关性值的67％。其它值也是可能的，并且对于这些值的确定例如取决于所述地图数据和所述经测量数据。

在优选操作模式中，所述可靠性指标基于所述道路相关性值和所述信号相关性值按照至少4个等级确定：

·指示当前限制速度的良好可靠性、过去限制速度的良好可靠性和道路几何的良好可靠性的等级。例如，在该情况下，所述信号相关性值大于第一阈值(例如0.66)，并且，所述道路相关性值大于第二阈值(例如0.6)。

·指示所述过去限制速度的良好可靠性、所述道路几何的良好可靠性和所述当前限制速度的不足可靠性的等级。例如，在该情况下，所述信号相关性值大于第三阈值(例如0.33，其小于所述第一阈值)，并且，所述道路相关性值大于所述第二阈值。

·指示所述道路几何的良好可靠性、所述当前限制速度的不足可靠性和所述过去限制速度的不足可靠性的等级。例如，在该情况下，所述信号相关性值小于所述第三阈值，并且，所述道路相关性值大于所述第二阈值。

·指示所述当前限制速度的不足可靠性、所述过去限制速度的不足可靠性和所述道路几何的不足可靠性的等级。例如，在该情况下，所述信号相关性值小于所述第三阈值，并且，所述道路相关性值小于所述第二阈值。

本发明不限于上文中作为示例描述的实施方式；本发明扩展到其它变型。

例如，具体地提供了一些用于梯度的数字值。其它值也是可能的并且例如取决于所述过程的刷新周期。

Claims (8)

1.一种确定方法，所述确定方法用于确定低分辨率的地图的可靠性，以使对于自主车辆的至少一个驾驶辅助系统的激活更可靠，所述自主车辆在道路上通行并且包括导航系统和感知系统，所述导航系统包括所述地图并且提供地图数据，所述感知系统提供所述自主车辆的经测量数据和/或所述自主车辆的外部环境的经测量数据，当所述自主车辆在道路上通行时，所述确定方法周期性地更新，并且包括以下步骤：

·由所述导航系统接收(201)地图数据，所述地图数据包括在所述自主车辆周围的道路的至少一个地图坡度、在所述自主车辆周围的道路的至少一个地图曲率以及称作地图列表的地图道路信号列表，所述地图列表包括对于每个道路信号的类型、定位和背景信息；

·由所述感知系统接收(202)经测量数据，所述感知数据包括在所述自主车辆周围的道路的经测量坡度、在所述自主车辆周围的道路的经测量轨迹以及称作经测量列表的经测量道路信号列表，所述经测量列表包括对于每个道路信号的类型、定位和背景信息；

·基于所述地图曲率确定(203)所述道路的称作地图轨迹的轨迹；

·基于所述至少一个地图坡度、所述地图轨迹、所述经测量坡度、所述经测量轨迹计算(206)道路相关性值，在所述地图数据与所述经测量数据之间越具有一致性，所述道路相关性值越大；

·基于所述地图道路信号列表和所述经测量道路信号列表计算(209)信号相关性值，在所述地图数据与所述经测量数据之间越具有一致性，所述信号相关性值越大；

·确定(210)可靠性指标是可靠的或不可靠的，当所述道路相关性值和所述信号相关性值的组合大于预确定阈值时，所述可靠性指标是可靠的。

2.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述道路相关性值是在0与1之间的数且预置为0，并且，所述信号相关性值是在0与1之间的数且预置为0。

3.根据上述权利要求中任一项所述的确定方法，其中，所述确定方法还包括以下步骤：

·确定(204)坡度指标，所述坡度指标指示在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的一致性，所述坡度指标是在0与1之间的数，值1指示强一致性并且值0指示不存在一致性，所述坡度指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图坡度与所述经测量坡度之间的偏差；

·确定(205)轨迹指标，所述轨迹指标指示在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的一致性，所述轨迹指标是在0与1之间的数，值1指示强一致性并且值0指示不存在一致性，所述轨迹指标根据经计算的梯度增大或减小，所述梯度取决于在所述地图轨迹与所述经测量轨迹之间的横向偏差；

并且，

·所述道路相关性值是在所述坡度指标与所述轨迹指标之间的加权。

4.根据上述权利要求中任一项所述的确定方法，其中，所述确定方法还包括以下步骤：

·基于所述地图列表和所述经测量列表确定(207)数量指标，所述数量指标指示在所述两个列表之间在类型方面和在定位方面一致的道路信号的数量；

·基于所述地图列表和所述经测量列表确定(208)背景指标，所述背景指标指示在所述两个列表之间在背景方面的一致性；

并且，

·所述信号相关性值基于所述数量指标、所述背景指标和先前地计算的相关性值计算，所述信号相关性值增大或减小取决于所述数量指标和所述背景指标的梯度。

5.根据上述权利要求中任一项所述的确定方法，其中，所述可靠性指标基于所述道路相关性值和所述信号相关性值按照至少4个等级确定(210)：

·指示当前限制速度的良好可靠性、过去限制速度的良好可靠性和道路几何的良好可靠性的等级；

·指示所述过去限制速度的良好可靠性、所述道路几何的良好可靠性和所述当前限制速度的不足可靠性的等级；

·指示所述道路几何的良好可靠性、所述当前限制速度的不足可靠性和所述过去限制速度的不足可靠性的等级；

·指示所述当前限制速度的不足可靠性、所述过去限制速度的不足可靠性和所述道路几何的不足可靠性的等级。

6.一种装置(101)，所述装置包括至少一个处理器和与所述至少一个处理器(103)相关联的存储器(102)，所述至少一个处理器(103)配置用于实施根据上述权利要求中任一项所述的确定方法。

7.一种车辆，所述车辆包括根据权利要求6所述的装置。

8.一种电脑程序，所述电脑程序包括指令，所述指令适用于在所述电脑程序由根据权利要求6所述的装置执行时执行根据权利要求1至5中任一项所述的确定方法的步骤。