一种停车点更新方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种停车点更新方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在自动驾驶场景中，用户可以在地图上事先设置停车点，当用户需要前往某个停车点时，可以手动输入停车点或在地图上直接选择，车辆即可自动开往选定的停车点停车。而路况往往是变化的，这导致了实际可用的停车点的变化，例如施工改道、新建筑的建造、施工围蔽等，而用户并不会定时把此前设置的所有停车点都更新，例如有的停车点设置时间久远，地图版本更新或路网变化使得该点不再适于停车，当用户前往这类停车点时无法获知停车点是否仍然可用。由此可见，每次在车辆使用前及时更新停车点显得尤为重要。

发明内容

基于此，本发明提出一种停车点更新方法、装置、设备及存储介质，用于在仿真测试时对用户设置的停车点进行验证和更新，排除不再适用的停车点，克服现有技术的不足。

第一方面，本发明提供一种停车点更新方法，包括：

获取当前停车点；

基于停车点与道路环境的位置关系或路网数据对当前停车点进行对当前停车点进行预筛选，筛选出需要仿真的停车点；

进行停车场景仿真；

根据仿真结果筛选符合预设停车要求的停车点载入下一地图版本；

预设停车要求为车辆在预设时长内停在停车点的预设范围。

进一步地，基于路网数据对当前停车点预筛选包括：

把当前停车点的坐标信息导入指定的地图版本，以停车点为中心，在停车点的第一搜索半径范围内搜索路网数据，排除无法搜索到路网数据的停车点。

进一步地，基于停车点与道路环境的位置关系对当前停车点预筛选包括：

确定距离停车点最近的道路中心线；

筛选符合预设点线关系的停车点；

预设点线关系为停车点与最近的道路中心线之间没有路基线。

进一步地，距离停车点最近的道路中心线的确定过程包括：

以停车点为中心，在停车点的第二搜素半径范围内读取离散点，离散点所在的道路中心线为候选中心线；

以停车点为中心构建圆，以预设步长调整圆的半径直至圆与至少一条候选中心线相交，确定与圆只有一个交点的候选中心线为距离停车点最近的道路中心线。

进一步地，筛选符合预设点线关系的停车点包括：

确定最近的道路中心线上离停车点最近的点，以该点和停车点构建直线；

直线与路基线没有相交则认为停车点与最近的道路中心线之间没有路基线，排除与最近的道路中心线之间有路基线的停车点。

进一步地，基于停车点与道路环境的位置关系对当前停车点预筛选还包括：

以停车点为中心，第三搜索半径构建圆，确定与该圆相交的道路中心线；

在道路中心线上确定相交点和距离停车点的最近点；

对于处在同一道路中心线的相交点和最近点，计算从相交点回溯到最近点的长度，不超过预设长度阈值的相交点作为仿真时车辆的初始位置；

圆上相交点均超过长度阈值时，排除该圆对应的停车点。

进一步地，第三搜索半径不小于第一搜索半径。

第二方面，本发明提供一种停车点更新装置，包括：

停车点获取单元，用于获取当前停车点；

仿真单元，用于进行停车场景仿真；

筛选单元，用于基于停车点与道路环境的位置关系或路网数据对当前停车点进行预筛选，筛选出需要仿真的停车点，及，根据仿真结果筛选符合预设停车要求的停车点载入下一地图版本；

预设停车要求为车辆在预设时长内停在停车点的预设范围。

进一步地，筛选单元用于基于路网数据对当前停车点进行预筛选时，具体用于：

把当前停车点的坐标信息导入指定的地图版本，以停车点为中心，在停车点的第一搜索半径范围内搜索路网数据，排除无法搜索到路网数据的停车点。

进一步地，筛选单元用于基于停车点与道路环境的位置关系对当前停车点预筛选时，具体用于：

确定距离停车点最近的道路中心线；

筛选符合预设点线关系的停车点；

其中，预设点线关系为停车点与最近的道路中心线之间没有路基线。

进一步地，筛选单元用于基于停车点与道路环境的位置关系对当前停车点预筛选时，还用于：

以停车点为中心，第三搜索半径构建圆，确定与该圆相交的道路中心线；

在道路中心线上确定相交点和距离停车点的最近点；

对于处在同一道路中心线的相交点和最近点，计算从相交点回溯到最近点的长度，不超过预设长度阈值的相交点作为仿真时车辆的初始位置；

圆上相交点均超过长度阈值时，排除该圆对应的停车点。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，用于执行所述程序实现第一方面的停车点更新方法。

第四方面，本发明提供一种车辆，包括第三方面的电子设备。

第五方面，本发明提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面的停车点更新方法。

与现有技术相比，本发明提供了一种更新停车点的方法，在仿真时校对和更新停车点，给用户提示哪些停车点不再适合停车，用户可以根据仿真结果重新配置停车点，还可以设置更新周期，定期对设置的特定区域的目标停车点进行信息更新；进一步的实施例中，本发明提供了仿真前的预筛选方法，能够显著减少仿真时间和降低仿真复杂度，提高更新效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的停车点更新装置结构示意图；

图2为本发明实施例提供的停车点更新方法的一种执行流程；

图3为本发明实施例提供的停车点与最近的道路中心线之间有路基线的图示；

图4为本发明实施例提供的确定车辆仿真的初始位置的示意；

图5为本发明实施例提供的停车点更新方法的另一种执行流程；

图6为本发明实施例公开的一种电子设备的硬件结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本申请实施例提供的一种停车点更新装置100，包括：

停车点获取单元110，用于获取当前停车点。

仿真单元120，用于进行停车场景仿真。

筛选单元130，用于基于停车点与道路环境的位置关系或路网数据对当前停车点进行预筛选，筛选出需要仿真的停车点，及，根据仿真结果筛选符合预设停车要求的停车点载入下一地图版本。

支持自动驾驶的车辆往往会设置有一个用户平台，平台上存储有地图，用户会在地图中的各个合适的位置添加各种停车点，在添加停车点点时会输入停车点的坐标、名称等，以及其他相关属性，用户平台的后台数据库会自动记录所有停车点信息，还包括创建时间及最近的更新时间。

本实施例要实现的是利用上述装置定期对平台上的停车点校对和更新，排除不再适于停车的位置。

基于图1所示的装置结构，图2示出本实施例提供的停车点更新方法的一种执行流程，该流程包括：

步骤S11.获取当前停车点。

具体地，停车点获取单元110通过用户平台提供的接口获取用户平台所记录的停车点信息，提取各个停车点的坐标导入到某一版本的语义地图中，默认为最新版语义地图。由于自动驾驶依赖语义地图进行定位导航，路网的施工改道会影响语义地图的变动，因而语义地图会随着路网的改动进行迭代更新。

步骤S12.基于停车点与道路环境的位置关系或路网数据对当前停车点预筛选，筛选出需要仿真的停车点。

具体地，为了提高仿真效率，可以在仿真之前对停车点进行预筛选，不需要对所有的停车点都进行仿真，也就是说预筛选为后续的停车仿真过滤了一部分停车点，有些停车点在前期筛选就能确定不再适用于停车，则无需再对这些停车点仿真。由于一次场景仿真往往用时较长，在仿真前对停车点进行预筛选能够减少需要仿真的停车点数量，提高效率的同时也降低仿真的冗余。

步骤S13.进行停车场景仿真。

具体地，仿真时使车辆在仿真地图中沿着所在的车道线行走，在仿真前往往需要输入车型、初始速度、仿真时间、可接受停车范围、初始启动范围等相关配置，通过仿真方式更新停车点，避免了车辆在实际使用时因停车点不适用而停车失败的问题。

步骤S14.根据仿真结果在当前停车点中筛选符合预设停车要求的停车点作为下一地图版本的停车点，其中，预设停车要求为车辆在预设时长内停在停车点的预设范围。

例如，预设范围可以设定为停车点3米或5米范围内，则车辆不一定准确地停到停车点坐标位置，只要在预设时长内停在以停车点坐标为中心，3米或5米半径范围内都视作停车成功，认为该停车点可用。

进一步的实施例中，预筛选过程可以包括：

把当前停车点的坐标信息导入指定的地图版本，以停车点为中心，在停车点的第一搜索半径范围内搜索路网数据，排除无法搜索到路网数据的停车点。

进一步的实施例中，预筛选过程还可以包括：

确定距离停车点最近的道路中心线，筛选符合预设点线关系的停车点，其中，预设点线关系为停车点与最近的道路中心线之间没有路基线。

语义地图上的路网会有各种各样的信息，其中包括车道线和路基线，自动驾驶会沿着车道线行驶，并且不会穿过路基线，因为路基线以外是道路外，在正常的驾驶场景中车辆不会越过路基线，因而读取最近的道路中心线，判断停车点与最近的道路中心线之间是否隔着路基线，如果中间隔着路基线，则认为该停车点不适合停车，排除该停车点无需再进行仿真。

具体地，确定最近的道路中心线可以有如下过程：

以停车点为中心，在停车点的第二搜素半径范围内读取离散点，离散点所在的道路中心线为候选中心线；

以停车点为中心构建圆，以预设步长调整圆的半径直至圆与至少一条候选中心线相交，确定与圆只有一个交点的候选中心线为距离停车点最近的道路中心线。

在语义地图中有向曲线由若干个离散点组成，每条有向曲线被创建时，会带有一些信息，如编号，更新时间等，每条有向曲线按特定长度离散成几个点的坐标进行存储，在读取停车点的坐标后，会在一定区域之内搜寻这些离散点的坐标，以此找出可能相关的有向曲线，将区域内被搜寻到的点所在的有向曲线作为候选中心线。而后以停车点为中心构建圆，半径从0开始，以预设步长不断增大圆的半径，直至与候选中心线出现相交，则计算相交点的欧氏距离及曲线编号，再不断调整圆的半径直至相交点的距离趋近于0，此时认为圆与曲线无限趋近于只有一个相交点，则该曲线为距离停车点最近的道路中心线。

具体地，判断停车点、最近的道路中心线与路基线三者的点线关系包括：

确定最近的道路中心线上距离停车点最近的点，以该点和停车点构建直线，该直线与路基线没有相交则认为停车点与最近的道路中心线之间没有路基线。

图3示意了停车点与最近的道路中心线之间有路基线的情形，则认为该停车点不适用于停车，预筛选过程排除了该点，无需再对该点仿真。

进一步的实施例中，预筛选过程还可以包括：

以停车点为中心，第三搜索半径构建圆，确定与该圆相交的道路中心线。

在道路中心线上确定相交点和距离停车点的最近点。

对于处在同一道路中心线的相交点和最近点，计算从相交点回溯到最近点的长度，不超过长度阈值的相交点作为停车场景仿真中车辆的初始位置，圆上相交点均超过长度阈值时，排除该圆对应的停车点。

具体地，停车场景仿真时需要给定一个车辆初始位置，车辆从初始位置出发前往停车点停车，由于语义地图数据庞大，初始位置的选取需要更为考究。初始位置距离停车点太远，则仿真时间过长，且仿真过程中的大部分数据对更新停车点没有意义，增加数据冗余；初始位置距离停车点太近，车辆并没有经过停车，无法达到更新停车点的目的。

语义地图中的车道中心线是一条有向曲线，通过离散化把其离散成一个个点，这些点组成一个链表，前一个点存储下一个点的地址。在此基础上，以停车点为中心给定一个搜索半径，确定与该圆相交的道路中心线，利用链表判断相交点与线上距离停车点的最近点之间的关系。

图4示出了其中一种情形，如图4所示，以停车点A为中心，给定一个搜索半径，与3条道路中心线相交，以第一条道路中心线进行说明。该线上距离点A最近的点为点D，相交点为点C和点E，则分别计算从点C和点E回溯到点D的长度，超过长度阈值时说明相交点距离停车点太远，在圆周上寻找下一个相交点，直至找到一个满足长度要求的相交点作为车辆仿真时的初始位置。若圆周上的相交点均不符合，则认为该停车点不适合停车，排除该点无需再对该点仿真。

基于前述各实施例的记载，图5示出一种停车点更新方法的另一执行流程，该流程在仿真前对停车点进行三轮预筛选，极大减少仿真时间和降低仿真复杂度。该流程包括：

步骤S21.获取当前停车点，把当前停车点的坐标信息导入当前版本的语义地图。

步骤S22.筛选停车点的第一搜索半径范围内存在路网数据的停车点进入步骤S23，对于无法搜索到路网数据的停车点，导出其名称和坐标信息。

步骤S23.判断停车点与最近的道路中心线之间是否有路基线，筛选不存在路基线的停车点进入步骤S24，与最近的道路中心线之间存在路基线的停车点，导出其名称和坐标信息。

步骤S24.在停车点附近寻找合适的车辆启动的初始位置，具体为：

以停车点为中心，第三搜索半径构建圆，确定与该圆相交的道路中心线。

在道路中心线上确定相交点和距离停车点的最近点。

对于处在同一道路中心线的相交点和最近点，计算从相交点回溯到最近点的长度，不超过长度阈值的相交点作为停车场景仿真中车辆的初始位置，该停车点可进入步骤S25进行仿真；圆上相交点均不符合长度要求时，排除该圆对应的停车点，并导出其名称和坐标信息。

步骤S25.进行停车场景仿真，根据仿真结果筛选符合预设停车要求的停车点作为下一地图版本的停车点，其中，预设停车要求为车辆在预设时长内停在停车点的预设范围，不符合要求的停车点导出其名称和坐标信息。

通过步骤S22～S24的预筛选，可以大大减少进入仿真的停车点数量，该实施例作为程序搭载到云端或服务器中时，用户可以设置更新周期，例如1个月、3个月、6个月等，定期对停车点校验和更新，避免车辆在实际使用中因停车点不可用无法停到指定区域。

本申请上述实施例提供的停车点更新装置100可应用于电子设备。图6示出了电子设备的硬件结构框图，参照图6，电子设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；

在本申请实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；

处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；

存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等，例如至少一个磁盘存储器；

其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：实现前述各实施例中停车点更新方法的各个处理流程。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：实现前述各实施例中停车点更新方法的各个处理流程。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。