CN117705090A - 一种高精地图的综合管控方法 - Google Patents

一种高精地图的综合管控方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117705090A
CN117705090A CN202311756695.1A CN202311756695A CN117705090A CN 117705090 A CN117705090 A CN 117705090A CN 202311756695 A CN202311756695 A CN 202311756695A CN 117705090 A CN117705090 A CN 117705090A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
data
roadblock
real
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202311756695.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117705090B (zh
Inventor
黄恩庆
吴小雨
徐晗
于诗慧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Smartmap Information Technology Co ltd
Original Assignee
Nanjing Smartmap Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Smartmap Information Technology Co ltd filed Critical Nanjing Smartmap Information Technology Co ltd
Priority to CN202311756695.1A priority Critical patent/CN117705090B/zh
Publication of CN117705090A publication Critical patent/CN117705090A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117705090B publication Critical patent/CN117705090B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F8/00Arrangements for software engineering
    • G06F8/60Software deployment
    • G06F8/65Updates
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3807Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815Road data

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种高精地图的综合管控方法,包括采集路况的实时数据;对实时数据进行分析,并调取历史数据,将实时数据与历史数据进行比对以确定两者路况信息与位置信息的匹配程度,从而得出路障信息数据和路障类型数据;对位置信息中的位置坐标进行标注;根据用户需求划分用户软件更新的优先级;根据用户需求的优先级控制地图软件进行更新或者对应标记;本发明高精地图的综合管控方法,通过对实时数据的分析,得出路障位置,并根据路障位置以及用户的行程路线等因素判断用户的需求程度,根据需求程度,逐次对高精地图做出调整或更新,从而降低不可控因素发生时对整体用户的影响,可以较大程度的使得用户的使用需求及时得到满足。

Description

一种高精地图的综合管控方法
技术领域
本发明涉及综合管控领域,具体涉及一种高精地图的综合管控方法。
背景技术
现如今越来越多的汽车进入人们的生活,汽车在给人们带来方便和快捷的同时也带来了日益突出的交通安全问题;辅助驾驶、自动驾驶日渐兴起,成为如今大热的研究方向;高精地图是自动驾驶技术领域的核心技术之一,也是自动驾驶落地的关键技术节点;高精地图的发展直接影响自动驾驶的安全性和精准度。
高精地图具有高精准度、高便捷度的特点,当道路因一些不可控因素而不通畅时,需要及时对高精地图做出调整,但是由于高精地图用户基数庞大,不能第一时间对用户的数据进行及时调整,将影响用户的使用体验。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于:如何解决高精地图用户基数庞大,不能第一时间对用户的数据进行及时调整,影响用户的使用体验的问题,提供了一种高精地图的综合管控方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的,本发明包括以下步骤:
S1、采集路况的实时数据,实时数据包括路况信息与位置信息;
S2、对实时数据进行分析,并调取历史数据,将实时数据与历史数据进行比对以确定两者路况信息与位置信息的匹配程度,从而得出路障信息数据和路障类型数据;
S3、对位置信息中的位置坐标进行标注;
S4、根据用户需求划分用户软件更新的优先级;
S5、根据用户需求的优先级控制地图软件进行更新或者对应标记;
S6、导出地图软件进行更新或者对应标记的优先级顺序。
其中,路障信息数据包括路障位置信息、路障体积信息与路障阻碍程度信息,所述S2的具体处理过程如下:
S21、首先根据经纬度确定实时数据中路况信息的指向标信息;
S22、根据指向标信息建立直角坐标系;
S23、读取路况信息的直角坐标系建立模拟路况图;
S24、读取历史数据,将模拟路况图与将历史路况进行比对以确定模拟路况图的真实尺寸数据以及实时数据与历史数据的匹配程度;
S25、根据路障在模拟路况图中的坐标位置确定路障体积信息;
S26、在模拟路况图中的路障上建立参考点a1和a2,a1和a2分别为路障与道路两侧边线的最近点;
S27、分别测量a1距离相对道路边线的距离L1、a2距离相对道路边线的距离L2与道路宽度L,当a1或a2位于道路外侧时,对应的L1或L2的数值为零;
S28、计算路障阻碍程度信息P,具体过程如下:
P=(L1+L2)/L
当P≥4/5时,则P为车流通畅,允许通行;
当3/5≤P<4/5时,则P为不畅,选择通行;
当P<3/5时,则P为完全阻碍,禁止通行。
进一步的,当L1或L2任意一个数值为零时:路障阻碍程度信息P的计算过程如下:
当P≥1/2时,则P为不畅,选择通行;
当P<1/2时,则P为完全阻碍,禁止通行。
进一步的,所述S2的具体处理过程还包括:
S201、读取路障位置信息,并以路障位置信息为圆心以预设尺寸R为半径建立第一圆形区域G;
S202、读取车辆实时位置信息,并将实时位置信息与路障位置信息进行比对;
若实时位置信息在第一圆形区域G外时,则该用户为选择性更新用户;
若实时位置信息在第一圆形区域G内时,则该用户为指定性更新用户。
进一步的,历史数据包括用户历史的行驶路线数据,所述S202的处理过程还包括如下步骤:
S2021、调取历史数据中的行驶路线数据,并对行驶路线数据进行提取以得到第一圆形区域G内用户的行驶路线数据;
S2022、分别以单个用户行驶路线数据的起始点为圆心预设尺寸r为半径建立第二圆形区域g,具体构建过程如下:
S2023、计算第一圆形区域G的圆心和第二圆形区域g的直线距离d;
S2024、计算第一圆形区域G的半径R和第二圆形区域g的半径r的差值LRr;
S2025、将LRr与d进行比较判断第二圆形区域g建立的有效性,具体判断过程为:
若LRr=(R-r)≥d,则为第二圆形区域g建立的有效;
若LRr=(R-r)<d,则为第二圆形区域g建立的无效;
S2026、分别对每个用户的行驶路线数据进行统计,将行驶路线经过路障位置的行程次数记为t,将行驶路线在第二圆形区域g内的次数记为T1,将统计的总次数记为T,然后计算通行概率Q,具体过程如下:
Q=t/(T2-T1)
当Q≥预设阈值M时,则该用户为优选更新用户。
进一步的,所述历史数据包括用户历史的行驶日期数据,所述S2026的处理过程还包括如下步骤:
S20261、调取优选更新用户的近N周内的历史行驶日期数据;
S20262、以周为单位对优选更新用户的历史行驶日期数据进行编组,分别为b1、b2、b3...bn;
S20263、分别计算每周内优选更新用户的经过路障位置的天数占一周总天数的权重,记为K1、K2、K3...Kn;
S20264、再次计算平局权重值K,具体计算如下:
K=(K1+K2+K3+...+Kn)/n
当K>预设阈值N时,则该用户为高级更新用户。
其中,所述S2的处理过程还包括:
调取用户实时信息,根据用户行驶路线的需求,调取当日需要经过路障位置的用户,则将该用户划分为特级更新用户。
优选的,在所述S4和S5之间还进行如下步骤:
根据路障类型数据对用户进行分类并赋予其预设的标识号;所述路障类型数据包括建设阻碍、道路养护阻碍、道路施工阻碍、自然事故与人为事故;
控制模块根据标识号控制地图软件进行更新或者对应标记。
进一步的,还用于根据标识号调取多个历史恢复通行时间数据,再根据多个历史恢复通行时间数据平均值估算预计恢复通行时间,并将预计恢复通行时间发送至用户端。
本发明相比现有技术具有以下优点:该高精地图的综合管控方法,通过对实时数据的分析,得出路障位置,并根据路障位置以及用户的行程路线等因素判断用户的需求程度,根据需求程度,逐次对高精地图做出调整或更新,从而降低不可控因素发生时对整体用户的影响,可以较大程度的使得用户的使用需求及时得到满足,让用户得到更好的使用体验。
附图说明
图1是本发明的整体流程图。
实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示,本实施例提供一种技术方案:一种高精地图的综合管控方法,包括以下步骤:
S1、采集路况的实时数据,实时数据包括路况信息与位置信息;
S2、对实时数据进行分析,并调取历史数据,将实时数据与历史数据进行比对以确定两者路况信息与位置信息的匹配程度,从而得出路障信息数据和路障类型数据;
需要说明的是,根据实时数据和历史数据的匹配程度可以有效对实时数据中的位置与历史数据中的实际位置进行匹配,从而完成实时数据中位置信息的定位工作。
S3、对位置信息中的位置坐标进行标注;
当完成实时数据与历史数据的匹配工作后,对路障位置的坐标进行标注,便于后续的处理工作;
S4、根据用户需求划分用户软件更新的优先级;
S5、根据用户需求的优先级控制地图软件进行更新或者对应标记;
S6、导出地图软件进行更新或者对应标记的优先级顺序。
需要说明的是,S5中的标记包括图形标记、语音标记与文字标记,只要具有识别功能即可,此处不再进行赘述;
同时历史数据可根据高精地图软件程序进行导出。
该高精地图的综合管控方法,通过对实时数据的分析,得出路障位置,并根据路障位置以及用户的行程路线等因素判断用户的需求程度,根据需求程度,逐次对高精地图做出调整或更新,从而降低不可控因素发生时对整体用户的影响,可以较大程度的使得用户的使用需求及时得到满足,让用户得到更好的使用体验。
其中,路障信息数据包括路障位置信息、路障体积信息与路障阻碍程度信息,S2的具体处理过程如下:
S21、首先根据经纬度确定实时数据中路况信息的指向标信息;
S22、根据指向标信息建立直角坐标系;
S23、读取路况信息的直角坐标系建立模拟路况图;
S24、读取历史数据,将模拟路况图与将历史路况进行比对以确定模拟路况图的真实尺寸数据以及实时数据与历史数据的匹配程度;
根据匹配程度完成模拟路况与实际路况的匹配工作,以对实时位置进行定位;
S25、根据路障在模拟路况图中的坐标位置确定路障体积信息;
S26、在模拟路况图中的路障上建立参考点a1和a2,a1和a2分别为路障与道路两侧边线的最近点;
需要说明的是,在S23-S25中模拟路况图与将历史路况进行比对以确定模拟路况图的真实尺寸,同时也确定了路障体积信息,因此可以现在模拟地图上做出两个平行于道路边线的第一类型直线,移动第一类型直线,使得路障位于两个第一类直线之间且与其相交,其中两个相交点即为a1和a2,如果出现相交线的情况,将取相交线上任意一点作为相交点即可;由于模拟路况与实际路况是对应且匹配的关系,因此根据模拟路况的数据来代替实际数据。
S27、分别测量a1距离相对道路边线的距离L1、a2距离相对道路边线的距离L2与道路宽度L,当a1或a2位于道路外侧时,对应的L1或L2的数值为零;
S28、计算路障阻碍程度信息P,具体过程如下:
P=(L1+L2)/L
当P≥4/5时,则P为车流通畅,允许通行;
当3/5≤P<4/5时,则P为不畅,选择通行;
当P<3/5时,则P为完全阻碍,禁止通行。
该部分根据历史数据对实时数据进行分析,以判断道路的通行状态和堵塞情况。
进一步的,当L1或L2任意一个数值为零时:路障阻碍程度信息P的计算过程如下:
当P≥1/2时,则P为不畅,选择通行;
当P<1/2时,则P为完全阻碍,禁止通行。
进一步对判处过程信息细化,当路障与道路边线接触,或者超出其中一侧道路边线时,对数据进行进一步的判断,以提升道路堵塞判断的准确性。
其中,S2的具体处理过程还包括:
S201、读取路障位置信息,并以路障位置信息为圆心以预设尺寸R为半径建立第一圆形区域G;
需要说明的是,第一圆形区域G为可能经过路障位置的所有用户位置的集合;
S202、读取车辆实时位置信息,并将实时位置信息与路障位置信息进行比对;
若实时位置信息在第一圆形区域G外时,则该用户为选择性更新用户;
若实时位置信息在第一圆形区域G内时,则该用户为指定性更新用户。
初步判断用户的需求度,以筛选出需求用户数的数据集合。
进一步的,历史数据包括用户历史的行驶路线数据,S202的处理过程还包括如下步骤:
S2021、调取历史数据中的行驶路线数据,并对行驶路线数据进行提取以得到第一圆形区域G内用户的行驶路线数据;
S2022、分别以单个用户行驶路线数据的起始点为圆心预设尺寸r为半径建立第二圆形区域g,具体构建过程如下:
需要说明的是,由于用户在第二圆形区域g的移动轨迹为在自家附近范围内的生活必要轨迹,与路障位置必然不产生任何关系,因此不具有有效性,因此建立第二圆形区域g,将每个用户在第二圆形区域g内的行驶轨迹去除,以提升数据的有效性和代表性;
S2023、计算第一圆形区域G的圆心和第二圆形区域g的直线距离d;
S2024、计算第一圆形区域G的半径R和第二圆形区域g的半径r的差值LRr;
S2025、将LRr与d进行比较判断第二圆形区域g建立的有效性,具体判断过程为:
若LRr=(R-r)≥d,则为第二圆形区域g建立的有效;
若LRr=(R-r)<d,则为第二圆形区域g建立的无效;
S2026、分别对每个用户的行驶路线数据进行统计,将行驶路线经过路障位置的行程次数记为t,将行驶路线在第二圆形区域g内的次数记为T1,将统计的总次数记为T,然后计算通行概率Q,具体过程如下:
Q=t/(T2-T1)
当Q≥预设阈值M时,则该用户为优选更新用户。
该部分进一步对用户的使用需求进行分析,筛选出经常经过路障区域的用户,以提升该用户的更新优先级,以满足用户的使用需求。
进一步的,历史数据包括用户历史的行驶日期数据,S2026的处理过程还包括如下步骤:
S20261、调取优选更新用户的近N周内的历史行驶日期数据;
S20262、以周为单位对优选更新用户的历史行驶日期数据进行编组,分别为b1、b2、b3...bn;
S20263、分别计算每周内优选更新用户的经过路障位置的天数占一周总天数的权重,记为K1、K2、K3...Kn;
S20264、再次计算平局权重值K,具体计算如下:
K=(K1+K2+K3+...+Kn)/n
当K>预设阈值N时,则该用户为高级更新用户;
该部分用于筛选出长时间不经过路障位置而近日需要进过路障位置的用户群体。
其中,S2的处理过程还包括:
调取用户实时信息,根据用户行驶路线的需求,调取当日需要经过路障位置的用户,则将该用户划分为特级更新用户。
优选的,在S4和S5之间还进行如下步骤:
根据路障类型数据对用户进行分类并赋予其预设的标识号;路障类型数据包括建设阻碍、道路养护阻碍、道路施工阻碍、自然事故与人为事故;
控制模块根据标识号控制地图软件进行更新或者对应标记。
需要说明的是,根据路障类型可以采用阿拉伯数字进行标识号的赋值,比如,建设阻碍为01、道路养护阻碍为02、道路施工阻碍为03、自然事故为04、人为事故为05,该部分只要能建立标识号与路障类型一一对应的关系即可,此处不在赘述;
需要说明的是,历史数据包括历史路障信息,历史路障信息包括历史路障图片信息,路障类型的具体判断过程为:
采集路障图片实时数据,然后导入历史数据中的历史路障图片信息,将路障图片实时数据与历史路障图片信息进行比对,最后得出路障类型数据。
进一步的,还用于根据标识号调取多个历史恢复通行时间数据,再根据多个历史恢复通行时间数据平均值估算预计恢复通行时间,并将预计恢复通行时间发送至用户端,使得用户可以合理规划出现时间,从而提升用户的使用感受。
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。在本发明的描述中,“多个”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。
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发明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多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。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种高精地图的综合管控方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、采集路况的实时数据,实时数据包括路况信息与位置信息;
S2、对实时数据进行分析,并调取历史数据,将实时数据与历史数据进行比对以确定两者路况信息与位置信息的匹配程度,从而得出路障信息数据和路障类型数据;
S3、对位置信息中的位置坐标进行标注;
S4、根据用户需求划分用户软件更新的优先级;
S5、根据用户需求的优先级控制地图软件进行更新或者对应标记;
S6、导出地图软件进行更新或者对应标记的优先级顺序。
2.根据权利要求1所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:路障信息数据包括路障位置信息、路障体积信息与路障阻碍程度信息,所述S2的具体处理过程如下:
S21、首先根据经纬度确定实时数据中路况信息的指向标信息;
S22、根据指向标信息建立直角坐标系;
S23、读取路况信息的直角坐标系建立模拟路况图;
S24、读取历史数据,将模拟路况图与将历史路况进行比对以确定模拟路况图的真实尺寸数据以及实时数据与历史数据的匹配程度;
S25、根据路障在模拟路况图中的坐标位置确定路障体积信息;
S26、在模拟路况图中的路障上建立参考点a1和a2,a1和a2分别为路障与道路两侧边线的最近点;
S27、分别测量a1距离相对道路边线的距离L1、a2距离相对道路边线的距离L2与道路宽度L,当a1或a2位于道路外侧时,对应的L1或L2的数值为零;
S28、计算路障阻碍程度信息P,具体过程如下:
P=(L1+L2)/L
当P≥4/5时,则P为车流通畅,允许通行;
当3/5≤P<4/5时,则P为不畅,选择通行;
当P<3/5时,则P为完全阻碍,禁止通行。
3.根据权利要求2所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:当L1或L2任意一个数值为零时:路障阻碍程度信息P的计算过程如下:
当P≥1/2时,则P为不畅,选择通行;
当P<1/2时,则P为完全阻碍,禁止通行。
4.根据权利要求2所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:所述S2的具体处理过程还包括:
S201、读取路障位置信息,并以路障位置信息为圆心以预设尺寸R为半径建立第一圆形区域G;
S202、读取车辆实时位置信息,并将实时位置信息与路障位置信息进行比对;
若实时位置信息在第一圆形区域G外时,则该用户为选择性更新用户;
若实时位置信息在第一圆形区域G内时,则该用户为指定性更新用户。
5.根据权利要求4所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:历史数据包括用户历史的行驶路线数据,所述S202的处理过程还包括如下步骤:
S2021、调取历史数据中的行驶路线数据,并对行驶路线数据进行提取以得到第一圆形区域G内用户的行驶路线数据;
S2022、分别以单个用户行驶路线数据的起始点为圆心预设尺寸r为半径建立第二圆形区域g,具体构建过程如下:
S2023、计算第一圆形区域G的圆心和第二圆形区域g的直线距离d;
S2024、计算第一圆形区域G的半径R和第二圆形区域g的半径r的差值LRr;
S2025、将LRr与d进行比较判断第二圆形区域g建立的有效性,具体判断过程为:
若LRr=(R-r)≥d,则为第二圆形区域g建立的有效;
若LRr=(R-r)<d,则为第二圆形区域g建立的无效;
S2026、分别对每个用户的行驶路线数据进行统计,将行驶路线经过路障位置的行程次数记为t,将行驶路线在第二圆形区域g内的次数记为T1,将统计的总次数记为T,然后计算通行概率Q,具体过程如下:
Q=t/(T2-T1)
当Q≥预设阈值M时,则该用户为优选更新用户。
6.根据权利要求5所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:所述历史数据包括用户历史的行驶日期数据,所述S2026的处理过程还包括如下步骤:
调取优选更新用户的近N周内的历史行驶日期数据;
以周为单位对优选更新用户的历史行驶日期数据进行编组,分别为b1、b2、b3...bn;
分别计算每周内优选更新用户的经过路障位置的天数占一周总天数的权重,记为K1、K2、K3...Kn;
再次计算平局权重值K,具体计算如下:
K=(K1+K2+K3+...+Kn)/n
当K>预设阈值N时,则该用户为高级更新用户。
7.根据权利要求6所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:所述S2的处理过程还包括:
调取用户实时信息,根据用户行驶路线的需求,调取当日需要经过路障位置的用户,则将该用户划分为特级更新用户。
8.根据权利要求1所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:在所述S4和S5之间还进行如下步骤:
根据路障类型数据对用户进行分类并赋予其预设的标识号;所述路障类型数据包括建设阻碍、道路养护阻碍、道路施工阻碍、自然事故与人为事故;
控制模块根据标识号控制地图软件进行更新或者对应标记。
9.根据权利要求8所述的一种高精地图的综合管控方法,其特征在于:还用于根据标识号调取多个历史恢复通行时间数据,再根据多个历史恢复通行时间数据平均值估算预计恢复通行时间,并将预计恢复通行时间发送至用户端。
CN202311756695.1A 2023-12-20 2023-12-20 一种高精地图的综合管控方法 Active CN117705090B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311756695.1A CN117705090B (zh) 2023-12-20 2023-12-20 一种高精地图的综合管控方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311756695.1A CN117705090B (zh) 2023-12-20 2023-12-20 一种高精地图的综合管控方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117705090A true CN117705090A (zh) 2024-03-15
CN117705090B CN117705090B (zh) 2024-07-23

Family

ID=90153059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311756695.1A Active CN117705090B (zh) 2023-12-20 2023-12-20 一种高精地图的综合管控方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117705090B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102376160A (zh) * 2010-08-09 2012-03-14 中国移动通信集团辽宁有限公司 实时交通信息更新方法及系统
CN108648555A (zh) * 2018-07-03 2018-10-12 京东方科技集团股份有限公司 一种智能行车训练装置、系统及方法
CN111157014A (zh) * 2019-12-30 2020-05-15 恒大新能源汽车科技(广东)有限公司 路况展示方法、装置及车载终端、存储介质
CN111402588A (zh) * 2020-04-10 2020-07-10 河北德冠隆电子科技有限公司 基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法
CN112785835A (zh) * 2019-11-04 2021-05-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种获取路况信息的方法及装置、车载装置
CN113611139A (zh) * 2021-06-29 2021-11-05 无锡市明大交通科技咨询有限公司 适用于突发路况的智能化预警方法以及系统
US20220155080A1 (en) * 2020-09-18 2022-05-19 Here Global B.V. System and method for detecting a roadblock zone
CN115080672A (zh) * 2021-03-16 2022-09-20 华为技术有限公司 一种地图更新方法、基于地图的驾驶决策方法及装置
CN115880928A (zh) * 2022-12-06 2023-03-31 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶高精地图实时更新方法、装置、设备及存储介质
CN116222539A (zh) * 2022-12-26 2023-06-06 武汉中海庭数据技术有限公司 高精度地图数据差异化更新方法及系统
CN116804560A (zh) * 2023-08-23 2023-09-26 四川交通职业技术学院 一种管制路段下无人驾驶汽车安全导航方法及装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102376160A (zh) * 2010-08-09 2012-03-14 中国移动通信集团辽宁有限公司 实时交通信息更新方法及系统
CN108648555A (zh) * 2018-07-03 2018-10-12 京东方科技集团股份有限公司 一种智能行车训练装置、系统及方法
CN112785835A (zh) * 2019-11-04 2021-05-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种获取路况信息的方法及装置、车载装置
CN111157014A (zh) * 2019-12-30 2020-05-15 恒大新能源汽车科技(广东)有限公司 路况展示方法、装置及车载终端、存储介质
CN111402588A (zh) * 2020-04-10 2020-07-10 河北德冠隆电子科技有限公司 基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成系统与方法
US20220155080A1 (en) * 2020-09-18 2022-05-19 Here Global B.V. System and method for detecting a roadblock zone
CN115080672A (zh) * 2021-03-16 2022-09-20 华为技术有限公司 一种地图更新方法、基于地图的驾驶决策方法及装置
CN113611139A (zh) * 2021-06-29 2021-11-05 无锡市明大交通科技咨询有限公司 适用于突发路况的智能化预警方法以及系统
CN115880928A (zh) * 2022-12-06 2023-03-31 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶高精地图实时更新方法、装置、设备及存储介质
CN116222539A (zh) * 2022-12-26 2023-06-06 武汉中海庭数据技术有限公司 高精度地图数据差异化更新方法及系统
CN116804560A (zh) * 2023-08-23 2023-09-26 四川交通职业技术学院 一种管制路段下无人驾驶汽车安全导航方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
谌侃;薛海强;: "一种基于通信网络的交通导航", 软件, no. 12, 15 December 2012 (2012-12-15) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117705090B (zh) 2024-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101964148B (zh) 道路交通信息记录服务器和gps用户终端
De Fabritiis et al. Traffic estimation and prediction based on real time floating car data
US6490519B1 (en) Traffic monitoring system and methods for traffic monitoring and route guidance useful therewith
CN102157075B (zh) 公交到站的预测方法
EP1177508A2 (en) Apparatus and methods for providing route guidance for vehicles
CN101964941A (zh) 基于动态信息的智能导航与位置服务系统及方法
JP2005196756A (ja) 道路交通状況の判断方法及び予測方法
CN105139638A (zh) 一种出租车载客点选取的方法及系统
EP1582841B1 (en) Route search server, system and method
CN102890869A (zh) 车辆行车路线预测通知方法及移动智能终端
JP4835400B2 (ja) 情報作成装置
KR20140128063A (ko) 교통 상황 예측 시스템
CN113901109B (zh) 城际公路客货车出行方式总人数及时间分布的计算方法
US20230349717A1 (en) Electronic map correction method, navigation information setting method, navigation method, and apparatus
CN112767683A (zh) 一种基于反馈机制的路径诱导方法
CN116597649B (zh) 一种基于高速公路收费系统的路网交通流量推演方法
Gong et al. Developing a systematic method for identifying and ranking freeway bottlenecks using vehicle probe data
Mandžuka Intelligent transport systems
JP4313457B2 (ja) 移動時間予測システム、プログラム記録媒体、移動時間予測方法、情報提供装置、および情報入手装置
Wattleworth PEAK-PERIOD CONTROL OF A FREEWAY SYSTEM-SOME THEORETICAL CONSIDERATIONS.
CN117705090B (zh) 一种高精地图的综合管控方法
CN112950960B (zh) 自动驾驶车辆逆行的判断方法
Chien et al. Feasibility of Lane Closures Using Probe Data
CN114358990A (zh) 一种基于居民出行结构的城市交通状态感知方法
CN115326180B (zh) 一种基于通信技术的大规模车辆动态定位方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant