导航路线生成方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域、智能导航技术领域。

背景技术

标清(Standard Definition，SD)地图一般是用于车辆行驶导航的标准的二维电子地图，具有范围大、精度低等特点。SD地图也可以称为标精地图、标准地图、车机地图或传统地图等。高清(High Definition，HD)地图是高精度的电子地图，具有范围小、精度高等特点，例如，HD地图的绝对和相对精度均在1米以内。HD地图也可以称为高精地图。SD地图和HD地图之间可以进行导航路线的匹配。

发明内容

本公开提供了一种导航路线生成方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种导航路线生成方法，包括：

根据第一地图导航路线和第一关联信息，获取初始的第二地图导航路线，该第一关联信息包括第一地图与第二地图的关联关系；

在该初始的第二地图导航路线中存在断点的情况下，基于该断点的特征得到一条或多条局部连通路径；

基于该初始的第二地图导航路线和该一条或多条局部连通路径，生成最终的第二地图导航路线。

根据本公开的另一方面，提供了一种导航路线生成装置，包括：

获取模块，用于根据第一地图导航路线和第一关联信息，获取初始的第二地图导航路线，该第一关联信息包括第一地图与第二地图的关联关系；

生成模块，用于在该初始的第二地图导航路线中存在断点的情况下，基于该断点的特征得到一条或多条局部连通路径；

融合模块，用于基于该初始的第二地图导航路线和该一条或多条局部连通路径，生成最终的第二地图导航路线。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。

根据本公开，在基于第一地图导航路线和关联关系生成的第二地图导航路线中存在断点的情况下，可以使用局部连通路径对第二地图导航路线中断点间的路径进行补齐，得到更加完整的第二地图导航路线，可以提高第二地图导航路线的准确性和连通性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的导航路线生成方法的流程示意图；

图2是根据本公开另一实施例的导航路线生成方法的流程示意图；

图3是根据本公开另一实施例的导航路线生成方法的流程示意图；

图4是根据本公开另一实施例的导航路线生成方法的流程示意图；

图5是根据本公开的一种基于同源SD&HD的动态HDRoute方案的示意图；

图6是根据本公开的SD和HD同源HDRoute技术架构的示意图；

图7是根据本公开的路段匹配的示意图；

图8是根据本公开的SD和HD关联匹配算法的示意图；

图9是根据本公开的动态HDRoute算法的示意图；

图10是根据本公开的直接连通的示意图；

图11是根据本公开的拓扑补齐的示意图；

图12是根据本公开的拓扑补齐的示意图；

图13是根据本公开的非连通结果的示意图；

图14是根据本公开的成环结果的示意图；

图15是根据本公开的绕路结果的示意图；

图16是根据本公开一实施例的导航路线生成装置的结构示意图；

图17是根据本公开另一实施例的导航路线生成装置的结构示意图；

图18是用来实现本公开实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

智能领航辅助驾驶例如自动辅助导航驾驶(NOA，Navigate on Autopilot)是指在L2辅助驾驶的基础上(如车道线保持、自动跟车)，按照车机的导航规划路径，车辆能够自动进出匝道、超车、并线和巡航，实现从A点到B点的自动驾驶功能。

NOA包括智图、智舱和智驾三个重要组成部分。由于标准导航地图(SD Map)范围大，精度低；高精地图(HD Map)范围小，精度高。智能驾驶领域内的舱驾地图方案，可以叠加使用SD地图和HD地图。首先，智舱向SD云端车图服务请求SD导航路线，然后，向智图服务请求与SD道路匹配的HD道路信息，提供给辅助驾驶系统和人机共驾地图，从而实现智能领航。在SD路径向HD Map的映射的过程中，如果数据不同源，则无法进行离线全量匹配，只能在车端进行实时局部匹配，可能导致NOA功能需要进行妥协降级，影响产品体验。

方案1

点到点高精导航服务多采用关联表方案可以包括，首先利用图图匹配算法，结合道路拓扑关系、道路长度、道路方向等信息，构建SD与HD静态关联表。然后，在智能领航过程中，由普通车载地图的算路功能规划出从A点到B点的SD规划路径(其中包括SD道路标识(identification，ID)、道路方向等)。通过这个SD规划路径，从关联表中查询与SD道路关联的HD道路(其中包括HD道路ID、道路方向等)，按照路径顺序串接HD道路，返回给NOA服务。

该方案十分依赖关联表准确率，而受限于以下原因，关联表准确率难以保证。

一方面，关联表是静态匹配信息，仅体现了SD与HD之间的映射关系，并不关注连通性。而且匹配约束有限，仅利用了局部的拓扑关系和道路属性来构建匹配关系，而智能领航需要的是一条拓扑连续、信息完整的HD路径。

另一方面，关联表并不可靠，准确率无法达到100％。首先SD和HD的制作工艺不同，比如匝道打断位置不同、SD难以区分上下高架，所以HD和SD之间不是一对一的简单匹配。其次，SD和HD的精度不同，SD的精度是5-10米，HD是0.5-1米，所以复杂场景难以精准匹配；最后，HD和SD时效性不同，导致形状差异大或者属性不同，包括(不限于)施工、路口更改、道路属性变更等。

综合以上原因，基于关联表匹配容易出现错误匹配、漏匹配等，可能返回异常的高精路由(HDRouting)结果，导致频繁出现HD引导面断裂，或者智驾误识别非Apollo领航辅助驾驶(Apollo Navigation Pilot，ANP)路段退出。

方案2

采用SD地图和HD地图异源技术架构。导航路线通过高级驾驶员辅助系统接口规范第二版(Advanced Driver Assistance Systems Interface Specification Version 2，ADASISv2)发给HD地图，HD地图在车端进行前方路段的SD地图和HD地图实时关联，并结合高精定位信息向自动驾驶(Automatic Drive，AD)模块提供车道级导航和换道提醒信息。

SD地图和HD地图异源关联方案效果不及同源。一方面，不同图商制图工艺不同，在匹配上存在天然差异，且车端局部匹配准确率相对较低，无法全量评测。另一方面，在车机部分，自动驾驶优先路径规划、车道级渲染无法使用HD地图信息，需降级实现。

图1是根据本公开实施例的导航路线生成方法的流程示意图，该方法包括：

S101、根据第一地图导航路线和第一关联信息，获取初始的第二地图导航路线，该第一关联信息包括第一地图与第二地图的关联关系；

S102、在该初始的第二地图导航路线中存在断点的情况下，基于该断点的特征得到一条或多条局部连通路径；

S103、基于该初始的第二地图导航路线和该一条或多条局部连通路径，生成最终的第二地图导航路线。

本公开实施例中，第一地图可以包括标准地图，第二地图可以包括高精地图。在第一地图中可以根据起点、终点和途径点等生成第一地图导航路线(可以简称SD导航路线)。导航路线也可以称为导航路径。第一地图导航路线中可以包括多个第一地图路段。第一地图路段也可以称为SD路段、SD路径、SD道路等，可以标识为SDlink。每个第一地图路段可以具有标识(Identifier，ID)、属性等信息。第一地图路段的属性可以包括道路属性、道路等级和车道类型等。道路属性例如主路、辅路、连接路等，道路等级例如高速、城市快速路、城市路等，车道类型例如IC(高速公路转换出入口)、JCT(交汇)、匝道等。

本公开实施例中，第一关联信息可以包括第一地图和第二地图的地图要素之间的关联关系，可以通过关联表等形式存储。例如，关联表中可以包括第一地图中的第一地图路段与第二地图中的第二地图路段的标识之间的关系。第二地图路段也可以称为HD路段、HD路径、HD道路等，可以标识为HDlink。如果第一地图导航路线包括多个第一地图路段，可以根据该关联表，以此查找该第一地图导航路线中每个第一地图路段对应的第二地图路段，串接多个第二地图路段可以生成第二地图导航路线。

本公开实施例中，初始的第二地图导航路线中可能存在断点。基于断点的特征可以在断点之间生成一条或多条局部连通路径。断点的特征可以包括断点之间的长度、断点之间的路段形状等。在只存在一条局部连通路径的情况下，直接使用该一条局部连通路径对初始的第二地图导航路线进行补齐，得到最终的第二地图导航路线。在存在多条局部连通路径的情况下，可以从多条局部连通路径进行选择一条最优的局部连通路径，使用该最优的局部连通路径对初始的第二地图导航路线进行补齐，得到最终的第二地图导航路线。例如，初始的第二地图导航路线为link1、link2和link5，其中link2和link5之间存在断点A和B。可以基于A和B之间的长度利用SD地图和/或HD地图中的拓扑关系、形状信息等，得到A和B之间的局部连通路包括串联的link3和link4，则可以利用link3和link4补齐初始的第二地图导航路线，得到第二地图导航路线的补齐结果为link1、link2、link3、link4和link5。再如，在上个例子中，A和B之间的局部连通路包括并联的link31和link32，可以选择其中一个局部连通路径例如link32进行补齐。得到的第二地图导航路线补齐的结果为link1、link2、link32和link5。

根据本公开实施例，在基于第一地图导航路线和关联关系生成的第二地图导航路线中存在断点的情况下，可以使用局部连通路径对第二地图导航路线中断点间的路径进行补齐，得到更加完整的第二地图导航路线，可以提高第二地图导航路线的准确性和连通性。

图2是根据本公开另一实施例的导航路线生成方法的流程示意图，该方法可以包括上述导航路线生成方法的一个或多个特征。该方法还包括第一关联信息的生成过程，具体可以包括：

S201、将第一地图的分歧点和第二地图的分歧点进行同名匹配；

S202、基于与该第一地图的分歧点匹配的该第二地图的分歧点，从第二地图划分出一个或多个第二地图轨迹，其中一个第二地图轨迹包括多个第二地图路段的序列；

S203、基于该第二地图轨迹和隐马尔可夫模型，从候选第一地图路段中确定与该第二地图轨迹中每个第二地图路段的轨迹点匹配的最优第一地图路段；

S204、基于与该第二地图轨迹的每个第二地图路段匹配的最优第一地图路段，得到该第一关联信息。

本公开实施例中，第一地图路段可以包括标准地图中的高精地图路段(可以简称高精路段)。第二地图轨迹可以包括高精地图中的高精地图轨迹(可以简称高精轨迹)。第二地图路段可以包括高精地图中的高精地图路段(可以简称高精路段)。

本公开实施例中，分歧点可以包括路口分歧点与非路口分歧点。路口分歧点可以处于地图的十字路口、丁字路口、匝道路口、高速进出口、不规则路口等。非路口分歧点可以处于弯道、隧道、高架桥、过街天桥、不同道路类型间等具有一定道路特征的位置。第一地图和第二地图中均可以包括各自的分歧点。由于精度、范围、时效性等的不同，第一地图的分歧点与第二地图的分歧点可能不同。例如，第二地图的分歧点可能多于第一地图的分歧点。第二地图的部分分歧点与第一地图的分歧点可以使用隐马尔可夫模型(Hidden MarkovModel，简称HMM)模型进行同名匹配。

本公开实施例中，基于匹配的分歧点可以将第二地图上的道路划分为第二地图轨迹。第二地图轨迹可以称为高清轨迹，可以标识为HDtrack。一个第二地图轨迹包括多个第二地图路段的序列，第二地图路段的序列可以标识为HDlink序列。每个HDlink上可以包括多个轨迹点。从HD地图的源数据中可以读取得到轨迹点。遍历HDlink中的各个轨迹点，基于隐马尔可夫模型可以算出与轨迹点匹配的最优第一地图路段例如最优SDlink。基于每个HDlink的各个轨迹点匹配的最优SDlink，可以得到每个HDlink匹配的最优SDlink。进而可以得到与HDtrack匹配的多个最优SDlink。基于每个HDlink匹配的最优SDlink可以建立HD地图与SD地图的关联关系。

根据本公开实施例，可以建立第一地图与第二地图之间的关联关系，该关联关系可以用于根据第一地图导航路线生成第二地图导航路线。结合隐马尔可夫模型，可以选择与第二地图路段更匹配的第一地图路段，提高关联关系的准确性，从而得到更准确的初始的第二地图导航路线。

图3是根据本公开另一实施例的导航路线生成方法的流程示意图，该方法可以包括上述导航路线生成方法的一个或多个特征。在一种实施方式中，S203基于该第二地图轨迹和隐马尔可夫模型，从候选第一地图路段中确定与该第二地图轨迹中的轨迹点匹配的最优第一地图路段，包括：

S301、依次遍历该第二地图路段中每个轨迹点，得到该每个轨迹点所在的目标范围内的每个候选第一地图路段；

S302、基于当前轨迹点到每个候选第一地图路段的投影点和投影距离，基于投影距离差异、方向差异、道路等级差异和道路类型差异的至少之一，计算当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率；

S303、基于该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率，得到与该当前轨迹点匹配的最优第一地图路段。

在一种实施方式中，S303基于该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率，得到与该当前轨迹点匹配的最优第一地图路段，包括：

基于该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率，得到该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的维特比概率；

在遍历到该第二地图路段的最后一个轨迹点的情况下，查找维特比概率最大的目标轨迹点；

基于该目标轨迹点找到与该目标轨迹点匹配的最优第一地图路段。

本公开实施例中，按照第二地图轨迹中第二地图路段的轨迹点的顺序，依次对各个轨迹点进行遍历。轨迹点可以具有经纬度坐标等位置信息。基于每个当前遍历的轨迹点(简称当前轨迹点)可以在第二地图中得到一个扩展的空间区域，例如以当前轨迹点为圆心且半径为50米的圆形区域。使用空间索引算法，可以得到扩展的空间区域在第一地图中对应的目标范围。在目标范围内可以搜索到多条候选第一地图路段。

本公开实施例中，在遍历第二地图轨迹点时，可以依据当前的第二地图轨迹点到每条候选第一地图路段的投影点和投影距离。基于投影距离计算投影距离差异，再基于投影距离差异、方向差异、道路等级差异和道路类型差异的乘积，计算当前的第二地图轨迹点匹配的每条候选第一地图路段的观测概率。

本公开实施例中，在遍历第二地图轨迹点时，当遍历到第一个第二地图轨迹点时，初始化该第一个第二地图轨迹点匹配到的每一条候选第一地图路段的维特比概率。例如，初始化为观测概率。随后遍历到第二个第二地图轨迹点时，计算第二个第二地图轨迹点匹配到的每一条候选第一地图路段的维特比概率，计算方式的示例如下：

当前轨迹点匹配每条候选第一地图路段的维特比概率值＝前一个轨迹点的维特比概率值*前一个轨迹点匹配每条候选第一地图路段到当前轨迹点匹配每条候选第一地图路段的转移概率*当前轨迹点匹配每条候选第一地图路段的观测概率。

本公开实施例中，在遍历完一个第二地图路段的最后一个轨迹点后，在该第二地图路段中所有轨迹点匹配每条候选第一地图路段的维特比概率值中，查找最大值，其中维特比概率值最大的轨迹点为目标轨迹点。基于目标轨迹点向前回溯最优第一地图路段，例如目标轨迹点对应的第一地图路段为最优第一地图路段。将该目标轨迹点所在的第二地图路段与第一地图中最优第一地图路段的匹配关系，关联地存储为第一关联信息。例如，一个第二地图路段HDlink1上具有3个轨迹点T1、T2和T3，T1具有5个候选第一地图路段，T2具有4个候选第一地图路段，T3具有2个候选第一地图路段。因此，可以计算出5×4×2＝40个维特比概率值。如果其中最大的维特比概率值是轨迹点T2对应的SDlink2，则T2为目标轨迹点，SDlink2为最优第一地图路段。因此，HDlink1和SDlink2具有关联关系。

根据本公开实施例，可以使用隐马尔可夫模型，计算第二地图轨迹中每个第二地图轨迹点匹配的第一地图路段的维特比概率，并基于该维特比概率过滤第二地图轨迹，可以使得到最优第一地图路段更精确，提高生成的关联关系的关联性和准确度。

在一种实施方式中，如图3所示，S203基于该第二地图轨迹和隐马尔可夫模型，从候选第一地图路段中确定与该第二地图轨迹中的轨迹点匹配的最优第一地图路段，还包括：

S304、对错误的关联关系进行重匹配，以更新该第一关联信息。

本公开实施例中，如果人工排查或错误点检测算法等发现错误的关联关系，可以对错误的关联关系进行重匹配。例如使用隐马尔可夫模型，重新计算该错误的关联关系，以更新第一关联信息。

根据本公开实施例，通过对错误的关联关系进行重匹配，对第一关联信息进行纠错和更新，可以提高第一关联信息的准确度和正确性，为生成更精确的第二地图导航路线提供依据。

图4是根据本公开另一实施例的导航路线生成方法的流程示意图，该方法可以包括上述导航路线生成方法的一个或多个特征。在一种实施方式中，S102在该初始的第二地图导航路线中存在断点的情况下，基于该断点的特征得到一条或多条局部连通路径，包括：

S401、在该初始的第二地图导航路线在断点处的断开长度小于第一长度阈值的情况下，基于第二地图的拓扑信息得到一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐。

本公开实施例中，可以通过检测第二地图导航路线中轨迹点间的前驱后继关系，确定该第二地图导航路线中是否存在断点。第二地图导航路线中存在断点的情况包括以下至少之一：

中间轨迹点缺少前驱轨迹点和/或后继轨迹点；

第二地图导航路线中缺少第一关联信息。

本公开实施例中，在第二地图导航路线中存在断点情况下，可以检测两个相邻的断点间的距离。在两个相邻的断点间的距离小于第一长度阈值的情况下，根据HD地图中的拓扑信息可以得到一条或多条可以连通的局部连通路径。基于该一条或多条局部连通路径，对断点处的导航路线进行拓扑补齐。

根据本公开实施例，可以在第二地图导航路线中存在断点情况下，对断点处的导航路线进行拓扑补齐，得到完整的第二地图导航路线。可以提高生成的第二地图导航路线的连通性，进而提高第二地图导航路线的可信度以及可用性。

在一种实施方式中，基于第二地图的拓扑信息得到一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐，包括以下至少之一：

深度优先遍历该初始的第二地图导航路线的断点所在的第一长度范围，在该初始的第二地图导航路线的两个断点存在唯一的第二地图可连通路径的情况下，基于唯一的第二地图可连通路径对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐；其中，该第一长度范围等于该断开长度与第一长度阈值之和；

深度优先遍历该初始的第二地图导航路线的断点所在的第二长度范围，在该初始的第二地图导航路线的两个断点存在多条第二地图可连通路径的情况下，基于约束条件从该多条第二地图可连通路径中确定一条第二地图可连通路径，基于确定的对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐；其中，该第二长度范围等于该断开长度与第二长度阈值之和。

在一种实施方式中，第二长度范围可以小于第一长度范围。

本公开实施例中，在检测到第二地图导航路线中存在断点的情况下，可以采用深度优先遍历的方式，遍历第一长度范围例如断点长度加上300m的范围内的可连通路径。在该第一长度范围内有且只有一条可连通路径的情况下，使用该一条可连通路径对断点处的第二地图导航路线进行拓扑补齐，得到完整的第二地图导航路线。

本公开实施例中，在检测到第二地图导航路线中存在断点的情况下，可以采用深度优先遍历的方式遍历第二长度范围例如断点长度加上100m的范围内的可连通路径。在第二长度范围内存在多条可连通路径的情况下，可以基于约束条件如SD/HD道路等级一致约束、SD/HD道路属性一致约束、SD/HD几何距离约束等，对多条可连通路径进行过滤，得到一条最优的第二地图可连通路径。可以基于该一条最优的第二地图可连通路径对断点处的第二地图导航路线进行拓扑补齐，得到完整的第二地图导航路线。例如，SD/HD道路等级一致约束可以包括可连通路径的道路等级与第一地图导航路线和/或初始的第二地图导航路线的道路等级一致，例如可连通路径与初始的第二地图导航路线都是一级公路，可以认为满足SD/HD道路等级一致约束条件。再如，SD/HD道路属性一致约束可以包括可连通路径的道路属性与第一地图导航路线和/或初始的第二地图导航路线的道路属性一致。道路属性包括通行方向、幅宽、名称、车信交限等属性。如果可连通路径的通行方向与初始的第二地图导航路线的通行方向一致，可以认为满足SD/HD道路属性一致约束条件。再如，SD/HD几何距离约束可以包括可连通路径的长度，与第一地图导航路线和/或初始的第二地图导航路线的断点间的几何距离一致。例如，可连通路径的长度为10米，初始的第二地图导航路线的断点间的几何距离为9.5米，二者差距较小，可以认为满足SD/HD几何距离约束条件。

根据本公开实施例，在第二地图导航路线中存在断点情况下，可以使用拓扑信息对断点处缺失的第二地图导航路线进行补齐。并且，针对不同的断点特征和其对应的可连通路径，使用不同的策略进行补齐，提高了路径补齐的灵活度。在存在唯一一条可连通路径的情况下，直接进行拓扑补齐，提高了路径补齐的效率；在存在多条可连通路径的情况下，选择最优的可连通路径进行拓扑补齐，提高了路径补齐的准确度和可靠性。

在一种实施方式中，如图4所示，S102在该初始的第二地图导航路线中存在断点的情况下，基于该断点的特征得到一条或多条局部连通路径，还包括：

S402、在该初始的第二地图导航路线在断点处的断开长度大于或等于第一长度阈值或关联表缺失的情况下，使用隐马尔可夫模型得到断点之间的一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点之间进行串路补齐。

本公开实施例中，关联表缺失可以包括以下至少之一：全部关联表缺失；首尾关联表缺失；标准路径中间长距离关联表缺失。

本公开实施例中，在第二地图导航路线中存在断点情况下，可以检测两个断点间的距离。在两个断点间的距离大于或等于第一长度阈值或关联表缺失的情况下，使用隐马尔可夫模型，确定一条或多条局部连通路径。对该一条或多条局部连通路径，根据道路属性、形点距离等，过滤其中的非连通路径、成环路径以及绕路路径，并使用标准几何和高精几何的角度、距离等统计值，对过滤掉非连通路径、成环路径以及绕路路径的多条局部连通路径进行再过滤，得到一条最优局部连通路径。将该最优局部连通路径其融合拼接入存在断点的第二地图导航路线，得到完整的最终第二地图导航路线。

根据本公开实施例，在第二地图导航路线中存在断点情况下，可以使用隐马尔可夫模型对断点处缺失的第二地图导航路线进行补齐。可以提高补齐的第二地图导航路线的精确度和可信度，提高第二地图导航路线的可用性。

在一种实施方式中，使用隐马尔可夫模型得到断点处的一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点处进行串路补齐，包括：

基于断点确定不连通路段对应的目标第一地图路段；

以该目标第一地图路段中的标准坐标点作为观测序列，第二地图中的坐标点作为状态序列，查找与该目标第一地图路段匹配的多条第二地图路段；

根据距离阈值和/或属性限制从该多条第二地图路段中筛选出一条或多条候选第二地图路段；

基于该多条候选第二地图路段的几何信息和/或道路状态，得到断点处的一条或多条局部连通路径。

在一种实施方式中，基于该多条候选第二地图路段的几何信息和/或道路状态，得到断点处的一条或多条局部连通路径，包括：

基于该多条候选第二地图路段的几何信息和/或道路状态，计算该一条或多条候选第二地图路段对应的观测概率和初始状态概率；其中，该几何信息包括形点距离、投影距离、形点角度、转向信息的至少之一，该道路状态包括道路等级、道路形态和拓扑关系的至少之一；

基于该一条或多条候选第二地图路段对应的观测概率和初始状态概率，得到断点处的一条或多条局部连通路径。

根据本公开实施例，使用隐马尔可夫模型对断点处缺失的第二地图导航路线进行补齐，可以提高新生成的最优局部连通路径的准确度和可信度，在使用最优局部连通路径对第二地图导航路线进行补齐后，可以提高最终第二地图导航路线的可用性。

本公开实施例提出了一种基于同源SD&HD的动态HDRoute方案，如图5所示，将SD算路/诱导/定位等导航功能映射为HD导航功能，实现高精准的智能领航路径规划。

为了更好的解决SD路径转HD路径的问题，本方案可以降低对关联表数据的依赖，提出动态高精路由(HDRoute)策略。根据用户导航输入，以导航路线为约束，在驾驶地图例如HD地图中寻找一条与SD地图的导航路线高相似度的路线，保证返回连通的HD导航路线结果，提供适合领航辅助驾驶的HD算路服务。辅助驾驶系统、人机共驾地图均可以按该HD导航路线行驶。

如图6所示，用户输入起点、终点、途经点等，车图服务在SD云端(Cloud)利用专业导航能力，基于普通地图例如SD地图可以规划出SD导航路线(也可以称为SD路由(SDRouting))。车端高精引擎例如软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)根据座舱域控制器(Cockpit Domain Controller，CDC)中的人机界面(Human MachineInterface，HMI)应用程序(Application，APP)发送的SD Routing例如5km的SDRouting，向HD云端实时请求HD路由(HD Routing)。云端的HD路由(HDRoute)服务调用HDRoute策略算法，返回HD路由(HDRouting)结果。车端高精引擎对云端返回的HDRouting进行缓存管理，提供给自动驾驶控制单元(Automated-driving Control Unit，ACU)的辅助驾驶功能系统和人机共驾地图。

其中，HDRoute服务为策略提供必要的SD、HD、REF数据支持。HDroute算法基于高精地图数据和SD导航路线，给出一条连通的最贴合SD导航路线的HD导航路线。

首先，以SD和HD关联匹配结果为先验信息，通过关联表将SD导航路线映射出HD导航路线。然后，识别出HD导航路线的断点，在断点进行纠错和串路，再和其他非断开HD导航路线融合。

1、SD和HD关联匹配算法，参见图8，可以进行数据预处理，包括SD和/或HD拓扑图构建、SD路口、HD路口、主辅路连接路、掉头等场景抽象，SD空间索引，HD轨迹划分。

(1)HD轨迹(HDtrack)划分：根据分歧点(一般在分合流处)，将HD地图划分成相互独立的HDlink序列，即HDtrack。

(2)节点(node)匹配，可以包括抽象节点匹配、HMM节点匹配、节点重匹配等。将SD地图、HD地图的路口等分别抽象为新的分歧点，结合非路口分歧点，进行SD地图和HD地图的同名点匹配。

例如，可以采用HMM进行节点匹配。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简称HMM)是一种有向图模型，用来描述一个含有隐含未知变量的马尔可夫过程，其典型问题之一是从可观察的变量中确定该过程的隐含变量。在地图匹配应用时，根据HD形状点序列，通过HMM模型，估计实际走过的SD路段序列。

例如，如图7所示，HN1为分流分歧点，连接了3条HDtrack(1,2；3；4)，要寻找HN1SN同名点：过HN1的1,2,3作为一条轨迹，通过HMM模型，匹配到SD(a,b,c,d,e,f,g,h)。经过HN1的1,2,4作为一条轨迹，通过HMM模型，匹配到SD(a,b,c,j)。取最后一条共同匹配的SD-c的尾节点SN1，作为HN1的同名点。

(3)路段(link)匹配：分为HDtrack内匹配与HDtrack间匹配。

(3-1)根据分歧点，将HD地图划分成相互独立的HDlink序列(即HDtrack)。利用带节点(node)先验约束(例如单节点约束或多节点约束)的HMM模型进行HDtrack内匹配(HMM初匹配)，可以计算出最佳的SDlink序列，具体过程的示例如下：

a)按行驶方向依次遍历HDtrack中HDlink的每个轨迹点，计算当前遍历的轨迹点(当前轨迹点)对应的观测概率和维特比概率。具体方法包括：

a-1)通过SDlink几何索引检索当前轨迹点50m范围内的SDlink，作为候选SDlink。其中，若HDtrack的首点匹配了SDnode，则候选SDlink即SDnode的后继SDlink；若HDtrack的尾点匹配了SDnode，则候选SDlink即SDnode的前驱SDlink。

a-2)计算当前轨迹点到候选SDlink的投影点与投影距离，基于投影距离差异、方向差异、道路等级差异和道路类型差异，计算观测概率P

P

a-3)若当前轨迹点为第一个点，则可以基于观测概率初始化当前轨迹点匹配每条候选SDlink的维特比概率。例如，P

否则，当前轨迹点匹配每条候选SDlink的维特比概率值为＝前一个轨迹点的维特比概率值*前一个轨迹点匹配每条候选SDlink到当前轨迹点匹配每条候选SDlink的转移概率*当前轨迹匹配每条候选SDlink的观测概率。转移概率P

P

其中，premodel.P

b)遍历到最后一个轨迹点，则查找维特比概率最大的HDlink序列，找到后，向前回溯找到轨迹HDtrack(中的HDlink)匹配的最优SDlink路径。

(3-2)根据错误点(Error Point，EP)检测的关联错误，对不同HDlink序列之间的错误关联结果进行重匹配，例如修复(refine)匹配。EP检测可以包括SD不连续、SD重配等情况。SD不连续可以再匹配，SD重配可以再匹配。

经过SD和HD关联匹配算法可以得到SDlink和HDlink等的关联关系(REF)。

2、动态HDRoute算法，参见图9。

(1)关联表映射。通过关联表将SD导航路线映射出HD导航路线，识别断开点，将每条SDLINK匹配的路口内外HDLINKs按连通关系排序分组。

(2)断点处局部纠错，包括拓扑补齐。依次对相邻两条SDLINK对应的每组HDLINKs之间进行拓扑补齐，包括以下情况：

a)直接连通：前HD路段(preHD)与后HD路段(sucHD)若相同或为前驱后继关系，不需要拓扑补齐；(如图10，SD路径：SD1->SD2->SD3->SD4->SD5,关联表正常)。

b)拓扑补齐方式一：preHD与sucHD之间，深度优先遍历300m加上缺失关联表的SDlinks长度，如果有唯一无分歧的HD可连通路径，直接拓扑补齐；(如图11，SD路径：SD1->SD2->SD3->SD4->SD5,SD2的部分关联表缺失)。

c)拓扑补齐方式二：preHD与sucHD之间，深度优先遍历100m加上缺失关联表的SDlinks长度，找到所有HD可连通路径，通过约束条件(如SD/HD道路等级一致约束、SD/HD道路属性一致约束、SD/HD几何距离约束、)过滤不合理的HD路径，拓扑补齐；(如图12，SD路径：SD 1->SD 2->SD 3->SD 4->SD 5，SD3路口外关联表缺失，SD3->SD4的路口处关联表缺失)。

(3)断点处局部串路，包括HMM在线串路补齐。在SD路径中间长距离缺失关联表或首尾缺失关联表或全部缺失关联表的情况下，可以引入HMM模型。例如，一种HMM模型的算法包括：以两个断点在SD地图对应的断开范围内的SD坐标点作为观测序列，HD坐标点作为状态序列，找到与SD路段匹配的HD路段。根据一定距离阈值及属性限制筛选出候选HDlink。例如，SD路段与HD路段之间的距离阈值可以设置为30-40米。属性可以包括道路属性、道路等级和车道类型等。道路属性例如主路、辅路、连接路等，道路等级例如高速、城市快速路、城市路等，车道类型例如IC、JCT、匝道等。利用形点距离、投影距离、形点角度、转向信息、道路等级、道路形态、拓扑关系，计算观测概率和初始状态概率。观测概率和初始状态概率可以基于上述一个或多个参数的概率加权求和得到。此步骤基于观测概率和初始状态概率可得到多条连通路径。

(4)结果筛选。根据道路属性，过滤非连通结果(参见图13)、成环结果(参见图14)。根据SD几何信息和HD几何信息例如角度、距离等统计值，过滤绕路结果(参见图15)。最终选出一条最优路径。

(5)路线融合。将补齐的路径与前后非断开HD导航路线进行去重、融合，输出HD路由(HDRoute)结果。

图16是根据本公开一实施例的导航路线生成装置的结构示意图，该装置包括：

获取模块1601，用于根据第一地图导航路线和第一关联信息，获取初始的第二地图导航路线，该第一关联信息包括第一地图与第二地图的关联关系；

生成模块1602，用于在该初始的第二地图导航路线中存在断点的情况下，基于该断点的特征得到一条或多条局部连通路径；

融合模块1603，用于基于该初始的第二地图导航路线和该一条或多条局部连通路径，生成最终的第二地图导航路线。

图17是根据本公开另一实施例的导航路线生成装置的结构示意图，该装置还包括：

匹配模块1701，用于将第一地图的分歧点和第二地图的分歧点进行同名匹配；

划分模块1702，用于基于与该第一地图的分歧点匹配的该第二地图的分歧点，从第二地图划分出一个或多个第二地图轨迹，其中一个第二地图轨迹包括多个第二地图路段的序列；

确定模块1703，用于基于该第二地图轨迹和隐马尔可夫模型，从候选第一地图路段中确定与该第二地图轨迹中每个第二地图路段的轨迹点匹配的最优第一地图路段；

关联模块1704，用于基于与该第二地图轨迹的每个第二地图路段匹配的最优第一地图路段，得到该第一关联信息。

在一种实施方式中，如图17所示，该确定模块1703，包括：

遍历子模块1705，用于依次遍历该第二地图路段中每个轨迹点，得到该每个轨迹点所在的目标范围内的每个候选第一地图路段；

计算子模块1706，用于基于当前轨迹点到每个候选第一地图路段的投影点和投影距离，基于投影距离差异、方向差异、道路等级差异和道路类型差异，计算当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率；

确定子模块1707，用于基于该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率，得到与该当前轨迹点匹配的最优第一地图路段。

在一种实施方式中，该确定子模块还用于：

基于该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的观测概率，得到该当前轨迹点匹配每个候选第一地图路段的维特比概率；

在遍历到该第二地图路段的最后一个轨迹点的情况下，查找维特比概率最大的目标轨迹点；

基于该目标轨迹点向前回溯找到与该目标轨迹点匹配的最优第一地图路段。

在一种实施方式中，如图17所示，该确定模块1703，还包括：

重匹配子模块1708，用于对错误的关联关系进行重匹配，以更新该第一关联信息。

在一种实施方式中，如图17所示，该生成模块1602，包括：

拓扑补齐子模块1709，用于在该初始的第二地图导航路线在断点处的断开长度小于第一长度阈值的情况下，基于第二地图的拓扑信息得到一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐。

在一种实施方式中，基于第二地图的拓扑信息得到一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐，包括以下至少之一：

深度优先遍历该初始的第二地图导航路线的断点所在的第一长度范围，在该初始的第二地图导航路线的两个断点存在唯一的第二地图可连通路径的情况下，基于唯一的第二地图可连通路径对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐；其中，该第一长度范围等于该断开长度与第一长度阈值之和；

深度优先遍历该初始的第二地图导航路线的断点所在的第二长度范围，在该初始的第二地图导航路线的两个断点存在多条第二地图可连通路径的情况下，基于约束条件从该多条第二地图可连通路径中确定一条第二地图可连通路径，基于确定的对该初始的第二地图导航路线的断点处进行拓扑补齐；其中，该第二长度范围等于该断开长度与第二长度阈值之和。

在一种实施方式中，如图17所示，该生成模块1602，还包括：

串路补齐子模块1710，用于在该初始的第二地图导航路线在断点处的断开长度大于或等于第一长度阈值或关联表缺失的情况下，使用隐马尔可夫模型得到断点之间的一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点之间进行串路补齐。

在一种实施方式中，使用隐马尔可夫模型得到断点处的一条或多条局部连通路径，对该初始的第二地图导航路线的断点处进行串路补齐，包括：

基于断点确定不连通路段对应的目标第一地图路段；

以该目标第一地图路段中的标准坐标点作为观测序列，第二地图中的坐标点作为状态序列，查找与该目标第一地图路段匹配的多条第二地图路段；

根据距离阈值和/或属性限制从该多条第二地图路段中筛选出一条或多条候选第二地图路段；

基于该多条候选第二地图路段的几何信息和/或道路状态，得到断点处的一条或多条局部连通路径。

在一种实施方式中，基于该多条候选第二地图路段的几何信息和/或道路状态，得到断点处的一条或多条局部连通路径，包括：

基于该多条候选第二地图路段的几何信息和/或道路状态，计算该一条或多条候选第二地图路段对应的观测概率和初始状态概率；其中，该几何信息包括形点距离、投影距离、形点角度、转向信息的至少之一，该道路状态包括道路等级、道路形态和拓扑关系的至少之一；

基于该一条或多条候选第二地图路段对应的观测概率和初始状态概率，得到断点处的一条或多条局部连通路径。

在一种实施方式中，第一地图可以包括标准地图，第二地图可以包括高精地图。

本公开实施例的装置的各模块、子模块的具体功能和示例的描述，可以参见上述方法实施例中对应步骤的相关描述，在此不再赘述。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图18示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图18所示，设备1800包括计算单元1801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1802中的计算机程序或者从存储单元1808加载到随机访问存储器(RAM)1803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1803中，还可存储设备1800操作所需的各种程序和数据。计算单元1801、ROM 1802以及RAM 1803通过总线1804彼此相连。输入/输出(I/O)接口1805也连接至总线1804。

设备1800中的多个部件连接至I/O接口1805，包括：输入单元1806，例如键盘、鼠标等；输出单元1807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1809允许设备1800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元1801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1801执行上文所描述的各个方法和处理，例如导航路线生成方法。例如，在一些实施例中，导航路线生成方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1802和/或通信单元1809而被载入和/或安装到设备1800上。当计算机程序加载到RAM 1803并由计算单元1801执行时，可以执行上文描述的导航路线生成方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行导航路线生成方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。