CN117789516A - 泊车路线处理方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

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CN117789516A CN202311813003.2A CN202311813003A CN117789516A CN 117789516 A CN117789516 A CN 117789516A CN 202311813003 A CN202311813003 A CN 202311813003A CN 117789516 A CN117789516 A CN 117789516A
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route
routes
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parking routes
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赵益青
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Guangzhou Xiaopeng Autopilot Technology Co Ltd
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Abstract

本申请涉及一种泊车路线处理方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息；将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。本申请提供的方案，能够生成更多可共享的泊车路线供用户泊车使用，提升用户泊车体验。

Description

泊车路线处理方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本申请涉及电动汽车技术领域，尤其涉及一种泊车路线处理方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着电动汽车技术和自动驾驶技术的不断发展，已经出现了各种泊车处理方案。例如，相关技术中提供的记忆泊车路线共享方案，为用户泊车提供了方便。利用记忆泊车路线共享方案，使用户不需要事先学习，就能使用其他用户分享的泊车路线。
但是，如果其他用户也未学习过相关路线或相关路线未被分享，则记忆泊车功能会受限无法使用，影响用户泊车体验。
发明内容
为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种泊车路线处理方法、装置、服务器及存储介质，能够生成更多可共享的泊车路线供用户泊车使用，提升用户泊车体验。
本申请第一方面提供一种泊车路线处理方法，包括：
获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；
获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息；
将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
在一实施方式中，所述获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息，包括：
提取所述至少两条泊车路线的特征点，根据特征点生成所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息。
在一实施方式中，所述将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线，包括：
将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征点匹配，在所述至少两条泊车路线存在交汇点后，则根据交汇点和所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
在一实施方式中，所述根据交汇点和所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线，包括：
根据交汇点、轨迹特征信息中的轨迹起点和轨迹终点，将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
在一实施方式中，所述将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，包括：
在确定出所述至少两条泊车路线属于同一停车场后，将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配。
在一实施方式中，所述至少两条泊车路线存在交汇点，包括：
根据至少两条泊车路线的特征点中的拐点计算两个拐点的欧式距离；
根据两个拐点的欧式距离属于预设范围，则确定所述至少两条泊车路线存在交汇点。
在一实施方式中，所述生成可供分享的新泊车路线之后，还包括：
将所述可供分享的新泊车路线存储到泊车路线列表；
根据用户车辆的请求将所述泊车路线列表下发给所述用户车辆，或，主动将所述泊车路线列表下发给建立连接的各用户车辆。
本申请第二方面提供一种泊车路线处理装置，包括：
路线获取模块，用于获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；
信息获取模块，用于获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息；
融合处理模块，用于将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
本申请第三方面提供一种云端服务器，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请的技术方案，获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息并将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。通过上述处理，可以充分利用已被分享的至少两条泊车路线融合拼接生成更多可共享的泊车路线供用户泊车使用，提升用户泊车体验。
进一步的，本申请可以提取所述至少两条泊车路线的特征点，根据特征点生成所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息。本申请可以将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征点匹配，在至少两条泊车路线存在交汇点后，则根据根据交汇点和所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
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
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的泊车路线处理方法的流程示意图；
图2是本申请实施例示出的泊车路线处理方法的另一流程示意图；
图3是本申请实施例示出的泊车路线处理方法的应用框架示意图；
图4是本申请实施例示出的泊车路线处理方法的另一应用框架示意图；
图5是本申请实施例示出的泊车路线处理方法中未融合拼接之前的示意图；
图6是本申请实施例示出的泊车路线处理方法中融合拼接之后的示意图；
图7是本申请实施例示出的两条泊车路线的拐点坐标及拼接线的示意图；
图8是本申请实施例示出的泊车路线处理装置的结构示意图；
图9是本申请实施例示出的云端服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
相关技术中，如果其他用户也未学习过相关路线或相关路线未被分享，则记忆泊车功能会受限，影响用户泊车体验。针对上述问题，本申请实施例本申请提供一种泊车路线处理方法，能够生成更多可共享的泊车路线供用户泊车使用，提升用户泊车体验。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的泊车路线处理方法的流程示意图。
参见图1，本申请的方法包括：
S101，获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线。
各车辆在用户正常驾驶到停车位并正常泊入后，可以上传泊车路线至云端服务器进行共享，云端服务器获取各车辆上传到的泊车路线。
其中上传的泊车路线可以包括路线的语义信息，语义信息至少包括起始位置和终点位置,起始位置为泊入起始位置或泊出起始位置。
S102，获取至少两条泊车路线的轨迹特征信息。
其中，云端服务器可以提取至少两条泊车路线的特征点，根据特征点生成至少两条泊车路线的轨迹特征信息。例如，云端服务器提取各泊车路线的轨迹起点、拐点、轨迹终点等，生成该泊车路线的的轨迹特征信息。
S103，将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
其中，可以将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征点匹配，在至少两条泊车路线存在交汇点后，则根据交汇点和轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
其中，可以是在确定出至少两条泊车路线属于同一停车场后，将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配。
其中，至少两条泊车路线存在交汇点，可以包括：
根据至少两条泊车路线的特征点中的拐点计算两个拐点的欧式距离；
根据两个拐点的欧式距离属于预设范围，则确定至少两条泊车路线存在交汇的特征点。
其中，可以根据交汇点、轨迹特征信息中的轨迹起点和轨迹终点，将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
本申请的技术方案，获取至少两条泊车路线的轨迹特征信息并将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。通过上述处理，可以充分利用已被分享的至少两条泊车路线融合拼接生成更多可共享的泊车路线供用户泊车使用，提升用户泊车体验。
图2是本申请实施例示出的泊车路线处理方法的另一流程示意图。该实施例从车辆与云端服务器之间的交互介绍泊车路线处理方法。
相关技术中用户只能使用自己学习的路线或其他用户分享的路线进行泊车，本申请实施例可以将其他用户分享的泊车路线在云端进行融合智能拼接，生成新的可供分享的泊车路线，从而更方便用户使用，提高用户的泊车体验。
本申请实施例方案，基于用户学习并共享到云端服务器的记忆泊车路线，提取轨迹特征点信息，基于轨迹特征点的交汇信息、停车场车位分布等，进行轨迹融合、拼接，从而生成多条新的泊车路线，可以二次分享使用，也降低了记忆泊车路线的学习成本，优化记忆泊车功能。
参见图2，该方法包括：
S201，车辆启动泊车路线记忆功能。
用户的车辆可以触发记忆泊车路线记录模块，在距停车场设定距离例如距离停车场入口一公里，开始启动泊车路线记忆功能。
S202，车辆记录从停车场入口到泊入目标车位的泊车路线，将泊车路线上传到云端服务器进行共享。
车辆可以基于传感器识别停车场入口，并启动停车场地图匹配功能，通过GPS(Global Positioning System，全球定位系统)信号确定停车场地图数据，从而匹配停车场ID(标识)。根据停车场ID，可以唯一标识各停车场。
其中的传感器，可以包括摄像头、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元，也称为惯性传感器)、轮速传感器等，其中摄像头可以包括前向双目摄像头、侧前摄像头、侧后摄像头、后向摄像头、环视摄像头等。惯性传感器是主要用来检测和测量加速度与旋转运动的传感器。惯性传感器一般包括加速度计和角速度计(陀螺仪)，它们是惯性系统的核心部件，是影响惯性系统性能的主要因素。
车辆在用户正常驾驶到目标停车位并正常泊入后，可以分享记录的泊车路线，将在停车场的泊车路线上传至云端服务器进行分享。
其中上传的泊车路线可以包括路线的语义信息，语义信息至少包括起始位置和终点位置,另外还可以包括但不限于闸机、车位、车道线、横墙、柱子、路口、转弯点、地面标识、停车场出口位置等信息。起始位置为泊入起始位置或泊出起始位置。
S203，云端服务器获取各车辆上传到云端服务器的泊车路线。
在各用户车辆将泊车路线上传到云端服务器后，云端服务器获取各车辆上传的泊车路线并进行存储。
S204，云端服务器提取各泊车路线的特征点，根据特征点生成各泊车路线的轨迹特征信息。
云端服务器可以获取泊车路线的语义信息，语义信息至少包括起始位置和终点位置,另外还可以包括但不限于闸机、车位、车道线、横墙、柱子、路口、转弯点、地面标识、停车场出口位置等信息。起始位置为泊入起始位置或泊出起始位置。
其中，云端服务器可以提取各泊车路线的轨迹起点、拐点、轨迹终点等特征点，生成该泊车路线的的轨迹特征信息。
例如，云端服务对泊车路线的轨迹特征点进行提取，其中包括提取轨迹起点-拐点-轨迹终点的点集P:{P0,P2...,Pn-1}，n为轨迹特征点个数，n>＝3。其中，点的坐标可定义为至少包含p(x,y,z,yaw)，其中yaw表示航向角。其中拐点的提取方式可以采用相关通用算法，例如先对泊车轨迹线平滑之后分段，通过三点确定出曲率，根据曲率大小扫描整条轨迹，提取到拐点坐标集合，本申请实施例对此不加以限定。
S205，云端服务器对各泊车路线的特征点进行特征点匹配，在匹配出泊车路线存在交汇点后，基于交汇点将各泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
云端服务器可以匹配云端存储库中同一停车场各泊车路线的轨迹特征信息，如果匹配出泊车路线存在交汇点，则可以基于交汇点，融合拼接生成多条新的泊车路线。
例如，云端服务器从云端存储库中，读取该停车场ID已存储的各泊车路线的特征点。其中，可以提取各泊车路线特征点中的拐点，根据两个拐点的坐标计算出两个拐点的欧式距离，根据计算出的欧式距离(也可以称为匹配度)属于预设范围，则确定泊车路线存在交汇点，触发融合拼接任务。预设范围例如可以是0-3米，可以根据需要进行取值。如图7所示，可以根据两条泊车路线的两个拐点A和B的坐标计算出两个拐点的欧式距离，其中图7中的虚线为拼接线。
其中，每上传一条泊车路线到云端服务器，云端服务器都可以提取泊车路线的拐点的坐标(特征点)，然后与原有其他泊车路线特征点中的拐点进行比较，如果比较出两个拐点的欧式距离(匹配度)在预设范围，表示泊车路线存在交汇点，则触发融合拼接任务。
以下以一个应用例举例说明。
参见图5，车辆向云端服务器上传了3条泊车路线的路径，A->C030(红色51)、B->A043((蓝色52)、C->A102(浅蓝色53)。
参见图6，云端服务器对泊车路线进行特征点匹配，匹配出3条泊车路线的交汇点(D、E、F)，然后根据3条泊车路径的交汇点(D、E、F)又自动生成了多条路径，分别是：A->A043、B->A102、C->C030、D->A043、E->A102、F->C030、G->A043、H->A102、C->C030。
可以发现，通过以上3条泊车路线在云端的融合拼接过程，新增了9条泊车路线，都具备通往A043、A102、C030车位，这样，用户就可以利用新生成的泊车路线选择泊车，提升了用户泊车体验。
S206，云端服务器将可供分享的新泊车路线发送到路线管理中心的泊车路线列表进行存储。
云端服务器将可供分享的新泊车路线共享到云端的记忆泊车路线管理中心，在记忆泊车路线管理中心的泊车路线列表进行存储。
S207，云端服务器将泊车路线列表下发给各连接的用户车辆，供各用户车辆泊车使用。
本申请可以根据用户车辆的请求将泊车路线列表下发给用户车辆，或，主动将泊车路线列表下发给建立连接的各用户车辆。
例如，用户车辆到达预设定位点后，可以匹配停车场及匹配泊车路线，云端服务器分发泊车路线列表到用户车辆，用户点击泊车路线列表中的泊车路线后，可以导入车端供泊车使用。
从该实施例可以看出，本申请实施例中，云端服务器收集各用户上传分享的记忆泊车路线，通过同一停车场不同泊车路线的交汇情况，进行融合拼接，生成新泊车路线，再共享到云端，从而优化记忆泊车路线共享功能，降低泊车路线学习成本，也提高了用户泊车体验。本申请实施例方案相对于相关技术的泊车方案，更加智能，云端泊车路线经过融合拼接再二次分享，也进一步提高用户体验。
与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种泊车路线处理装置、云端服务器及相应的实施例。
图7是本申请实施例示出的泊车路线处理装置的结构示意图。该泊车路线处理装置例如可以是云端服务器。
参见图7，本申请的泊车路线处理装置70包括：路线获取模块71、信息获取模块72、融合处理模块73。
路线获取模块71，用于获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；
信息获取模块72，用于获取至少两条泊车路线的轨迹特征信息；
融合处理模块73，用于将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
泊车路线处理装置70还可以包括：存储模块74、下发模块75。
存储模块74，用于将可供分享的新泊车路线存储到泊车路线列表；
下发模块75，用于根据用户车辆的请求将泊车路线列表下发给用户车辆，或，主动将泊车路线列表下发给建立连接的各用户车辆。
其中，上传的泊车路线可以包括路线的语义信息，语义信息至少包括起始位置和终点位置,起始位置为泊入起始位置或泊出起始位置。
其中，信息获取模块72可以提取至少两条泊车路线的特征点，根据特征点生成至少两条泊车路线的轨迹特征信息。例如，提取各泊车路线的轨迹起点、拐点、轨迹终点等，生成该泊车路线的的轨迹特征信息。
其中，融合处理模块73包括：匹配子模块731、融合拼接子模块732。
匹配子模块731，用于将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征点匹配，
融合拼接子模块732，用于在至少两条泊车路线存在交汇点后，则根据交汇点和轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
其中，融合拼接子模块732可以根据交汇点、轨迹特征信息中的轨迹起点和轨迹终点，将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
其中，匹配子模块731在确定出至少两条泊车路线属于同一停车场后，将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配。
其中，至少两条泊车路线存在交汇点，可以包括：
根据至少两条泊车路线的特征点中的拐点计算两个拐点的欧式距离；
根据两个拐点的欧式距离属于预设范围，则确定至少两条泊车路线存在交汇的特征点。预设范围例如可以是0-3米，可以根据需要进行取值。
本申请实施例提供的装置，获取至少两条泊车路线的轨迹特征信息并将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。通过上述处理，可以充分利用已被分享的至少两条泊车路线融合拼接生成更多可共享的泊车路线供用户泊车使用，提升用户泊车体验。进一步的，本申请可以将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征点匹配，在至少两条泊车路线存在交汇点后，则根据根据交汇点和轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
本申请实施例还提供一种泊车路线处理系统，包括用户车辆和云端服务器。
用户车辆，用于向云端服务器上传泊车路线；
云端服务器，用于获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；获取至少两条泊车路线的轨迹特征信息；将至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据轨迹特征信息将至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
云端服务器的结构和功能可以参见图7中泊车路线处理装置的结构和功能，此处不再赘述。
图8是本申请实施例示出的云端服务器的结构示意图。
参见图8，云端服务器1000包括存储器1010和处理器1020。
处理器1020可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器1010可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器1020或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器1010可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(例如DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器1010可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等)、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器1010上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器1020处理时，可以使处理器1020执行上文述及的方法中的部分或全部。
此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者，本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质(或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)，当可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)被电子设备(或服务器等)的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种泊车路线处理方法，其特征在于，包括：
获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；
获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息；
将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息，包括：
提取所述至少两条泊车路线的特征点，根据特征点生成所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线，包括：
将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征点匹配，在所述至少两条泊车路线存在交汇点后，则根据交汇点和所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据交汇点和所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线，包括：
根据交汇点、轨迹特征信息中的轨迹起点和轨迹终点，将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，包括：
在确定出所述至少两条泊车路线属于同一停车场后，将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少两条泊车路线存在交汇点，包括：
根据至少两条泊车路线的特征点中的拐点计算两个拐点的欧式距离；
根据两个拐点的欧式距离属于预设范围，则确定所述至少两条泊车路线存在交汇点。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述生成可供分享的新泊车路线之后，还包括：
将所述可供分享的新泊车路线存储到泊车路线列表；
根据用户车辆的请求将所述泊车路线列表下发给所述用户车辆，或，主动将所述泊车路线列表下发给建立连接的各用户车辆。
8.一种泊车路线处理装置，其特征在于，包括：
路线获取模块，用于获取上传到云端服务器的至少两条泊车路线；
信息获取模块，用于获取所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息；
融合处理模块，用于将所述至少两条泊车路线的轨迹特征信息进行特征匹配，在满足预设匹配条件后，根据所述轨迹特征信息将所述至少两条泊车路线进行路线融合拼接，生成可供分享的新泊车路线。
9.一种云端服务器，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，其特征在于：
当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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