【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及地圖構建，具體涉及一種云端駕駛輔助地圖構建方法、系統、可讀存儲介質及車輛。
技術介紹
1、云端駕駛輔助地圖是一種集成了高精度地圖、實時交通信息、云端算力和數據存儲的綜合性地圖系統，旨在提升自動駕駛系統的導航、定位和決策能力。這種地圖系統通過云端技術，實現了地圖數據的實時更新和快速傳輸，從而提高了自動駕駛系統的適應性和準確性。
2、目前行業主流方法是使用專用的高精駕駛輔助地圖采集車，通過該地圖采集車行駛至需要采集駕駛輔助地圖的區域，按規定車速行駛，同一條道路需要重復行駛5次，將通過傳感器采集到的視頻信息和激光點云信息上傳至云端，在云端相機采集二維信息，激光雷達采集三維信息，兩者疊加，形成三維模型。再通過三維模型，生成可供高級輔助駕駛功能使用的駕駛輔助地圖。
3、然而，地圖只能通過成本較高的專用地圖采集車來繪制，且采集地圖時，行駛速度慢(30km/h)，單條道路需要重復采集5到10次，采集效率低下。
技術實現思路
1、基于此，本專利技術的目的是提供一種云端駕駛輔助地圖構建方法、系統、可讀存儲介質及車輛，旨在解決目前地圖只能通過成本較高的專用地圖采集車來繪制，且采集地圖時，行駛速度慢，單條道路需要重復采集5到10次，采集效率低下的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提出一種云端駕駛輔助地圖構建方法，
3、設置車輛導航路徑，并獲取車端高級輔助駕駛功能的匿名化數據；
4、識別并分類所述匿名化數據，對同一類別匿名化數據
5、對比導航地圖信息，并基于路徑變化元素篩選無效值，并繪制云端駕駛輔助地圖。
6、綜上，根據本專利技術提出的一種云端駕駛輔助地圖構建方法，通過將云端駕駛輔助功能導入量產車內，通過量產車設置導航路徑，并獲取車端高級輔助駕駛功能的匿名化數據；系統后臺通過識別并分類所述匿名化數據，對同一類別匿名化數據進行聚合和對齊，并驗證有效性；將導航地圖里面的信息和獲取的匿名信息進行對比，并基于路徑變化元素篩選無效值，并繪制云端駕駛輔助地圖。本專利技術使用量產車的智能駕駛傳感器作為地圖采集數據來源，生成車端智能駕駛用地圖，以節省成本，同時不影響車輛正常使用，平時可做正常的乘用車進行使用，同時生成駕駛輔助地圖速度快，采集完成后，15分鐘內即可使用，采集時車輛速度要求(80km/h)比現有方案(30km/h)低，效率更高。
7、根據上述技術方案的一方面，所述識別并分類所述匿名化數據，對同一類別匿名化數據進行聚合和對齊，并驗證有效性的步驟，具體包括：
8、控制云端大數據模塊獲取量產車車端高級輔助駕駛功能中的匿名化數據后，對所述匿名化數據進行識別和分類，基于所述識別內容進行聚類，并根據聚類類別建立類型標簽，將聚類后的匿名化數據與類型標簽對應；
9、分類類別至少包括車道線信息、道路邊沿建筑信息、交通標志信息、交通信號裝置信息、路燈裝置信息。
10、根據上述技術方案的一方面，匿名化數據進行分類后，對相同導航路徑上多次獲取的聚類后的匿名化數據進行對齊，并判斷相同路徑上的匿名化數據的數據有效性；
11、對同一臺車的同一道路多次采集的匿名化數據進行比對，并獲取道路路徑的元素總和對比信息，以及元素地理位置對比信息；若單次采集匿名化數據中元素總和與對齊標準存在差異，所述單次采集匿名化數據為無效數據；
12、若元素地理位置信息與對齊標準中對應元素位置信息之間誤差超過閾值，則所述單次采集匿名化數據為無效數據。
13、根據上述技術方案的一方面，所述對比導航地圖信息，并基于路徑變化元素篩選無效值，并繪制云端駕駛輔助地圖的步驟，具體包括：
14、將原有導航地圖信息設定為真值，獲取有效匿名化數據，并基于所述有效匿名化數據構建云端駕駛輔助地圖，比照所述導航地圖和所述云端駕駛輔助地圖。
15、根據上述技術方案的一方面，所述基于路徑變化元素篩選無效值的過程為：
16、所述路徑變化元素至少包括左轉路口、右轉路口、匝道變化點、十字路口、以及斑馬線，并基于所述路徑變化元素為對比參照基準；
17、獲取預設道路中導航地圖的對比參照基準數量和云端駕駛輔助地圖中的路徑變化元素數量，對比兩者數量，若數量相等，則判定當前使用匿名化數據為有效值；若數量不等，則判定當前使用匿名化數據為無效值。
18、根據上述技術方案的一方面，篩選路徑變化元素數量無效值之后，判定預設道路中路徑變化元素地理位置的偏差：
19、獲取原有導航地圖中對比參照基準的三維坐標，和云端駕駛輔助地圖中對應路徑變化元素的三維坐標，對比兩者三維坐標，基于比例尺標準，若云端駕駛輔助地圖中對應路徑變化元素的三維坐標與原有導航地圖中對比參照基準的三維坐標偏差差值不大于預設偏差值，則判定當前使用匿名化數據為有效值；若偏差差值大于預設偏差值，則判定當前使用匿名化數據為無效值。
20、根據上述技術方案的一方面，當預設道路的云端駕駛輔助地圖中對應路徑變化元素的偏差點大于偏差數時，則判定當前預設道路的云端駕駛輔助地圖存在錯誤，并作為無效值；
21、篩選無效值并基于有效值進行經緯度坐標系耦合，直至生成的車輛導航路徑的云端駕駛輔助地圖。
22、本專利技術還提出一種云端駕駛輔助地圖構建系統，所述云端駕駛輔助地圖構建系統用于實現上述的云端駕駛輔助地圖構建方法，所述系統包括：
23、數據獲取模塊，用于設置車輛導航路徑，并獲取車端高級輔助駕駛功能的匿名化數據；
24、有效驗證模塊，用于識別并分類所述匿名化數據，對同一類別匿名化數據進行聚合和對齊，并驗證有效性；
25、地圖繪制模塊，用于對比導航地圖信息，并基于路徑變化元素篩選無效值，并繪制云端駕駛輔助地圖。
26、本專利技術還提出一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現上述的云端駕駛輔助地圖構建方法。
27、本專利技術還提出一種車輛，其特征在于，所述車輛包括存儲器和處理器，其中：
28、所述存儲器用于存放計算機程序；
29、所述處理器用于執行所述存儲器上所存放的計算機程序時，實現上述的云端駕駛輔助地圖構建方法。
30、本專利技術的附加方面與優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本專利技術的實踐了解到。
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1.一種云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，
2.根據權利要求1所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，所述識別并分類所述匿名化數據，對同一類別匿名化數據進行聚合和對齊，并驗證有效性的步驟，具體包括：
3.根據權利要求2所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，匿名化數據進行分類后，對相同導航路徑上多次獲取的聚類后的匿名化數據進行對齊，并判斷相同路徑上的匿名化數據的數據有效性；
4.根據權利要求1所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，所述對比導航地圖信息，并基于路徑變化元素篩選無效值，并繪制云端駕駛輔助地圖的步驟，具體包括：
5.根據權利要求4所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，所述基于路徑變化元素篩選無效值的過程為：
6.根據權利要求5所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，篩選路徑變化元素數量無效值之后，判定預設道路中路徑變化元素地理位置的偏差：
7.根據權利要求6所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，當預設道路的云端駕駛輔助地圖中對應路徑變化元素的偏差點大于偏差數時，則判
8.一種云端駕駛輔助地圖構建系統，所述云端駕駛輔助地圖構建系統用于實現權利要求1-7任一項所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，所述系統包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1－6任一項所述的云端駕駛輔助地圖構建方法。
10.一種車輛，其特征在于，所述車輛包括存儲器和處理器，其中：
...【技術特征摘要】
1.一種云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，
2.根據權利要求1所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，所述識別并分類所述匿名化數據，對同一類別匿名化數據進行聚合和對齊，并驗證有效性的步驟，具體包括：
3.根據權利要求2所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，匿名化數據進行分類后，對相同導航路徑上多次獲取的聚類后的匿名化數據進行對齊，并判斷相同路徑上的匿名化數據的數據有效性；
4.根據權利要求1所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，所述對比導航地圖信息，并基于路徑變化元素篩選無效值，并繪制云端駕駛輔助地圖的步驟，具體包括：
5.根據權利要求4所述的云端駕駛輔助地圖構建方法，其特征在于，所述基于路徑變化元素篩選無效值的過程為：
6.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉衎，丁文敏，方昱樑，劉衛東，吳方義，
申請(專利權)人：江鈴汽車股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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