地图数据处理方法、装置、车辆及存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及地图数据处理方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，越来越多的车辆配备了自动驾驶系统，自动驾驶系统主要由感知模块、预测模块、规控模块、定位模块和地图模块等构成。其中，地图模块主要根据事先采集的地图数据(包括车道信息、标识物等)，制作成高精地图，提供API接口给其它模块使用。在相关技术中，通过设置高精地图服务器，能根据车辆位置更新高精地图，车辆在自动驾驶过程中其他模块需要调用整个高精地图进行决策处理，然而由于高精地图数据量非常庞大，会影响整个自动驾驶系统的数据处理效率，并且会增加算力成本。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种地图数据处理方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中自动驾驶系统通过调用高精地图进行决策处理的方式，算力成本高且数据处理效率低的问题。

第一方面，本发明提供了一种地图数据处理方法，应用于车端，所述方法包括：

对目标地图文件进行解析，得到若干地图路径；

依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径；

分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据；

基于各地图路径间的衔接路径对各地图路径进行拼接，并基于地图路径对应的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，得到更新后的地图文件；

基于本车的当前位置，从更新后的地图文件中提取与所述当前位置对应的地图区域；

将所述地图区域发送至本车的自动驾驶系统。

本发明通过在车端对地图文件进行解析的方式得到地图路径，然后通过依据地图路径间的位置关系得到衔接路径进行地图路径的拼接，使得拼接后的地图路径符合自动驾驶系统的数据处理要求，并通过为评价后地图路径设置属性参数的方式，便于自动驾驶系统直接获取属性参数进行地图路径的相关数据处理，然后依据本车的实际位置从地图文件中提取局部地图区域发送给自动驾驶系统，避免无关高精地图数据的传输，大大降低了自动驾驶系统的数据处理量，减小自动驾驶系统的算力成本，提升自动驾驶系统的数据处理效率，进而提升用户使用体验。

在一种可选的实施方式中，所述依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径，包括：

基于每一地图路径中第一车道的边界计算第一车道对应的第一车道中心线；

计算距离所述第一车道的第一端点预设范围内其他地图路径中第二车道对应的第二车道中心线；

计算所述第一车道中心线的延长线与第二车道中心线的延长线的交点；

基于所述交点与第一车道中心线和第二车道中心线的连线，确定衔接车道的车道中心线；

基于所述衔接车道的车道中心线以及与所述衔接车道的车道中心线相连的两个车道的边界，确定衔接车道的边界；

基于任意两个地图路径间所有衔接车道的边界，得到两个地图路径间的衔接路径。

从而通过利用车道边界确定车道中心线的方式，将不同地图路径中对应车道通过车道中心线的延长线交点进行延长，得到衔接车道的车道中心线，进而利用其衔接的两个车道的边界确定衔接车道的边界，然后由所有衔接车道构成衔接路径，从而实现路口等车道线缺失区域的路径补充，简化了自动驾驶系统在这类区域进行路径规划的数据处理过程，进一步提高了自动驾驶系统的处理效率。

在一种可选的实施方式中，所述参数数据包括：车道两侧的道路宽度，所述分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据，包括：

基于地图路径或衔接路径中当前车道的边界计算当前车道对应的第三车道中心线；

计算所述第三车道中心线与所述地图路径或衔接路径边界的距离，得到当前车道的两侧宽度。

从而通过利用车道的边界计算车道中心线与两侧路径边界的距离，得到当前车道两侧的宽度，为自动驾驶系统提供了更加丰富的数据参考，在自动驾驶系统进行在进行绕障等路径规划时，可直接提取车道两侧宽度，并依次进行绕障幅度规划，减少了自动驾驶系统在路径规划过程中的数据处理量，进一步提高了自动驾驶系统的处理效率。

在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

在监测到本车的当前位置位于更新后的地图文件的交通规则区域内时，将所述交通规则区域发送至所述自动驾驶系统；

或者，接收自动驾驶系统发送的地图服务请求，从更新后的地图文件中提取所述地图服务请求对应的地图区域发送至所述自动驾驶系统。

从而通过将车辆实时经过的交通规则区域发送至自动驾驶系统，为自动驾驶系统在该交通规则区域内进行驾驶控制提供精确的数据参考，提高驾驶控制的精确性，此外，通过按照自动驾驶系统的地图服务请求，对地图文件进行处理，仅把与地图服务请求相关的地图区域发送给自动驾驶系统，避免自动驾驶系统对整个地图文件进行处理算力压力大的问题，进一步提高了自动驾驶系统的处理效率。

在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：

获取本地地图配置文件，并从所述本地地图配置文件中提取地图文件的路径和版本；

基于地图文件的路径和版本读取目标地图文件。

从而通过设置本地地图配置文件存储地图文件的路径和版本信息，实现目标地图文件的快速提取，并且便于管理。

在一种可选的实施方式中，在基于地图文件的路径和版本读取目标地图文件之前，所述方法还包括：

将地图文件的版本发送至云端，以使所述云端校验地图文件的版本是否为最新版本；

接收云端发送的地图文件的最新路径和最新版本；

基于地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新，并返回获取本地地图配置文件，并从所述本地地图配置文件中提取地图文件的路径和版本的步骤，直至本地地图配置文件中地图文件的版本为最新版本。

从而通过与云端进行交互的方式，由云端校验本地配置文件中的地图文件是否为最新版本，并利用云端下发的最新路径和最新版本对本地配置文件进行更新，实现了车端地图文件自动更新的功能，便于为自动驾驶系统提供更加精准的地图服务，进一步提升自动驾驶系统的控制精确性。

在一种可选的实施方式中，在基于地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新之前，所述方法还包括：

对本车上传至云端的地图任务的任务执行状态进行监测，所述地图任务为基于当前本地地图配置文件执行的任务；

在监测到本车上传至云端的地图任务的任务执行状态为执行完成后，基于地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新。

从而在对本地配置文件进行更新时，通过监测本车是否正在利用当前本地地图配置文件执行地图任务的方式，对本地地图配置文件进行更新，在实现了本地地图配置文件的自动更新的同时，保障了正在执行地图任务不受影响，提升用户对自动驾驶系统的使用体验。

第二方面，本发明提供了一种地图数据处理装置，应用于车端，所述装置包括：

第一处理模块，用于对目标地图文件进行解析，得到若干地图路径；

第二处理模块，用于依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径；

第三处理模块，用于分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据；

第四处理模块，用于基于各地图路径间的衔接路径对各地图路径进行拼接，并基于地图路径对应的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，得到更新后的地图文件；

第五处理模块，用于基于本车的当前位置，从更新后的地图文件中提取与所述当前位置对应的地图区域；

第六处理模块，用于将所述地图区域发送至本车的自动驾驶系统。

第三方面，本发明提供了一种车辆，包括：自动驾驶系统及与所述自动驾驶系统通信连接的地图服务器，所述地图服务器包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的地图数据处理方法。

本发明提供的车辆通过在车端设置地图服务器，利用地图服务器加载高精地图，负责处理所有地图相关信息事务，自动驾驶系统获取地图信息时无需加载高精地图进行读取，避免无关高精地图数据的传输，大大降低了自动驾驶系统的数据处理量，减小自动驾驶系统的算力成本，提升自动驾驶系统的数据处理效率，进而提升用户使用体验。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的地图数据处理方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的地图数据处理方法的流程示意图；

图2是根据本发明实施例的另一地图数据处理方法的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的又一地图数据处理方法的流程示意图；

图4A是根据本发明实施例的车云联合地图升级的流程示意图；

图4B是根据本发明实施例的地图数据处理的具体工作过程示意图；

图4C是根据本发明实施例的地图信息发布的流程示意图；

图5是根据本发明实施例的地图数据处理装置的结构框图；

图6是本发明实施例的地图服务器的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

随着自动驾驶技术的发展，越来越多的车辆配备了自动驾驶系统，自动驾驶系统主要由感知模块、预测模块、规控模块、定位模块和地图模块等构成。其中，地图模块主要根据事先采集的地图数据(包括车道信息、标识物等)，制作成高精地图，提供API接口给其它模块使用。在相关技术中，通过设置高精地图服务器，能根据车辆位置更新高精地图，车辆在自动驾驶过程中其他模块需要调用整个高精地图进行决策处理，然而由于高精地图数据量非常庞大，会影响整个自动驾驶系统的数据处理效率，并且会增加算力成本。

本发明实施例通过在车端构建一个车端地图服务器，由车端地图服务器加载高精地图，负责处理所有地图相关信息事务，自动驾驶系统获取地图信息时无需加载高精地图进行读取，只需要向地图服务器进行请求，车端地图服务器解析相关请求，再在车端服务器内部计算相关区域或位置发布给请求模块使用。

根据本发明实施例，提供了一种地图数据处理方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种地图数据处理方法，可用于在车端设置的地图服务器如：CPU、单片机等，图1是根据本发明实施例的地图数据处理方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，对目标地图文件进行解析，得到若干地图路径。

其中，目标地图文件是指车端自动驾驶系统实现路径规划等功能所利用的高精度地图，在车端可以存储有一个或多个不同高精度地图，以该目标地图文件为osm格式地图为例，可以通过调用lanelet2第三方库对文件进行加载解析，再把解析后的地图元素提取设置到自定义的proto格式的地图文件，得到由地图元素构成的地图路径。此外，当高精度地图是其他格式时，也可以采用对应的第三方库进行解析，生成地图路径，本发明并不以此为限。

步骤S102，依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径。

具体地，由于现有的地图在路口区域不会进行车道绘制，但是自动驾驶系统在进行路径规划时不能缺失车道信息，否则将影响路径规划的结果，因此，可根据路口区域前后车道路口的位置关系，对路口区域缺失的车道进行绘制补充，示例性地，可以基于地图路径间的位置关系通过贝塞尔曲线，多项式插值算法等得到前后车道路口的衔接路径，本发明并不以此为限。

步骤S103，分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据。

具体地，地图路径和衔接路径对应的参数数据包括但不限于车道两侧的道路宽度、车道的长度等与自动驾驶系统在进行路径规划时所利用到的车道参数，本发明仅以此为例，并不以此为限。

步骤S104，基于各地图路径间的衔接路径对各地图路径进行拼接，并基于地图路径对应的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，得到更新后的地图文件。

具体地，通过利用衔接路径对地图路径进行拼接，可以得到连续无缺口的地图路径，利用拼接前地图路径和衔接路径的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，如：拼接前地图路径和衔接路径的车道两侧的宽度均为A，则拼接后地图路径的属性参数中车道两侧的宽度为A，如果拼接前其中一条地图路径的车道两侧的宽度为A，另一条地图路径的车道两侧的宽度为B，则拼接后地图路径的属性参数中车道两侧的宽度可分为A、X、B三段，以两个地图路径间的衔接路径对应的位置作为宽度分界点，其中，衔接路径段的车道两侧的宽度X为从A平滑过渡到B，仅以此为例，本发明并不以此为限。。

步骤S105，基于本车的当前位置，从更新后的地图文件中提取与当前位置对应的地图区域。

具体地，本车的当前位置可以是通过本车搭载的定位模块如GPS获得，也可以由自动驾驶系统发送得到，本发明并不以此为限。可通过预设的地图区域提取规则从更新后的地图文件中提取与当前位置对应的地图区域，如提取当前位置一定距离内的地图区域或者提取当前位置所在地图路径的地图区域等，本发明并不以此为限。该地图区域是根据自动驾驶系统的感知模块的需求在制图时进行信息采集，自动驾驶系统的感知模块在收到感知区域后会根据该区域进行过滤，该区域外的雷达感知信息会进行丢弃，不需要对区域外的数据进行处理。

步骤S106，将地图区域发送至本车的自动驾驶系统。

具体地，可以通过有线或无线通信的方式将提取的地图区域发送至本车的自动驾驶系统，此外，也可以通过其他中间设备将地图区域转发至本车的自动驾驶系统，如：通过将地图区域存储至云端，本车的自动驾驶系统可通过访问云端固定存储区域的方式获得该地图区域，本发明并不以此为限。

本发明通过在车端对地图文件进行解析的方式得到地图路径，然后通过依据地图路径间的位置关系得到衔接路径进行地图路径的拼接，使得拼接后的地图路径符合自动驾驶系统的数据处理要求，并通过为评价后地图路径设置属性参数的方式，便于自动驾驶系统直接获取属性参数进行地图路径的相关数据处理，然后依据本车的实际位置从地图文件中提取局部地图区域发送给自动驾驶系统，避免无关高精地图数据的传输，大大降低了自动驾驶系统的数据处理量，减小自动驾驶系统的算力成本，提升自动驾驶系统的数据处理效率，进而提升用户使用体验。

在本实施例中提供了一种地图数据处理方法，可用于在车端设置的地图服务器如：CPU、单片机等，图2是根据本发明实施例的地图数据处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，对目标地图文件进行解析，得到若干地图路径。详细内容参见如图1所示步骤S101的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S202，依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径。

具体地，上述步骤S202包括：

步骤S2021，基于每一地图路径中第一车道的边界计算第一车道对应的第一车道中心线。

具体地，由于osm地图文件只有车道的左右边界以及道路的边界，因此，可以通过利用车道左右两个边界坐标取均值的方式，得到车道中心线。

步骤S2022，计算距离第一车道的第一端点预设范围内其他地图路径中第二车道对应的第二车道中心线。

具体地，由于在路口区域等没有绘制车道线的区域，路口前后的两个车道线通常在一定距离内，因此，可以通过车道的端点位置按照一定范围即可筛选出其他可能与该车道属于同一车道的第二车道，并利用与第一车道中心线类似的方式，得到第二车道对应的第二车道中心线。

步骤S2023，计算第一车道中心线的延长线与第二车道中心线的延长线的交点。

具体地，由于一条地图路径可能包含有多条车道，如三车道、五车道等，在路口区域等没有绘制车道线的区域，路口前后相对应的两条车道的车道中心线必然会相交，因此，可以通过计算两个车道中心线延长线交点的方式，筛选待拼接的两个车道。

步骤S2024，基于交点与第一车道中心线和第二车道中心线的连线，确定衔接车道的车道中心线。

具体地，当第一车道中心线和第二车道中心线属于同一条直线时，衔接车道的车道中心线为第一车道中心线和第二车道中心线的直线连接线，当第一车道中心线和第二车道中心线不属于同一条直线时，衔接车道的车道中心线为第一车道中心线靠近交点的第一端点和第二车道中心线靠近交点的第二端点的平滑曲线，仅以此为例，本发明并不以此为限。

步骤S2025，基于衔接车道的车道中心线以及与衔接车道的车道中心线相连的两个车道的边界，确定衔接车道的边界。

具体地，由于车道中心线距离车道左右两个边界距离相同，可通过与衔接车道的车道中心线相连的两个车道的边界与相应中心线的距离，得到衔接车道的边界，需要说明的是，在与衔接车道的车道中心线相连的两个车道的边界与相应中心线的距离不同时，衔接车道的边界可以以任意一个车道的边界与相应中心线的距离得到，也可以以两个不同距离的均值得到，或者由两个不同距离平滑处理得到，本发明并不以此为限。

步骤S2026，基于任意两个地图路径间所有衔接车道的边界，得到两个地图路径间的衔接路径。

示例性地，假设地图路径为三个车道，则将两个地图路径三个车道的边界组合得到两个地图路径间的衔接路径。

从而通过利用车道边界确定车道中心线的方式，将不同地图路径中对应车道通过车道中心线的延长线交点进行延长，得到衔接车道的车道中心线，进而利用其衔接的两个车道的边界确定衔接车道的边界，然后由所有衔接车道构成衔接路径，从而实现路口等车道线缺失区域的路径补充，简化了自动驾驶系统在这类区域进行路径规划的数据处理过程，进一步提高了自动驾驶系统的处理效率。

步骤S203，分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据。

具体地，上述步骤S203包括：

步骤a1，基于地图路径或衔接路径中当前车道的边界计算当前车道对应的第三车道中心线。

具体地，第三车道中心线的计算方式与上述第一车道中心线的计算方式类似，在此不再进行赘述。

步骤a2，计算第三车道中心线与地图路径或衔接路径边界的距离，得到当前车道的两侧宽度。

具体地，由于一个地图路径通常包括多个车道，以三车道为例，中间车道的两侧宽度为中间车道的车道中心线到整个地图路径的左右两个边界的距离，本发明并不以此为限。

从而通过利用车道的边界计算车道中心线与两侧路径边界的距离，得到当前车道两侧的宽度，为自动驾驶系统提供了更加丰富的数据参考，在自动驾驶系统进行在进行绕障等路径规划时，可直接提取车道两侧宽度，并依次进行绕障幅度规划，减少了自动驾驶系统在路径规划过程中的数据处理量，进一步提高了自动驾驶系统的处理效率。

步骤S204，基于各地图路径间的衔接路径对各地图路径进行拼接，并基于地图路径对应的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，得到更新后的地图文件。详细内容参见如图1所示步骤S104的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S205，基于本车的当前位置，从更新后的地图文件中提取与当前位置对应的地图区域。详细内容参见如图1所示步骤S105的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S206，将地图区域发送至本车的自动驾驶系统。详细内容参见如图1所示步骤S106的相关描述，在此不再进行赘述。

在本实施例中提供了一种地图数据处理方法，可用于在车端设置的地图服务器如：CPU、单片机等，图3是根据本发明实施例的地图数据处理方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

步骤S301，获取本地地图配置文件，并从本地地图配置文件中提取地图文件的路径和版本。

具体地，本地地图配置文件是用于存储自动驾驶系统所需地图文件的路径和版本的文件。

步骤S302，基于地图文件的路径和版本读取目标地图文件。

具体地，通过访问路径和版本可以读取对应的地图文件。

从而通过设置本地地图配置文件存储地图文件的路径和版本信息，实现目标地图文件的快速提取，并且便于管理。

具体地，在一些可选的实施方式中，在执行上述步骤S302之前，还包括如下步骤：

步骤b1，将地图文件的版本发送至云端，以使云端校验地图文件的版本是否为最新版本。

具体地，云端通过比较地图版本是否需要更新，当该地图版本是最新版本时，则无需进行更新，如果不是最新版本则需要更新，并把更新后的地图文件路径及版本发布给车端的地图服务器。

步骤b2，接收云端发送的地图文件的最新路径和最新版本。

步骤b3，基于地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新，并返回步骤S301，直至本地地图配置文件中地图文件的版本为最新版本。

从而通过与云端进行交互的方式，由云端校验本地配置文件中的地图文件是否为最新版本，并利用云端下发的最新路径和最新版本对本地配置文件进行更新，实现了车端地图文件自动更新的功能，便于为自动驾驶系统提供更加精准的地图服务，进一步提升自动驾驶系统的控制精确性。

具体地，在一些可选的实施方式中，在执行上述步骤b3之前，还包括如下步骤：

步骤c1，对本车上传至云端的地图任务的任务执行状态进行监测。

其中，地图任务为基于当前本地地图配置文件执行的任务。主要根据车端是否正在根据当前地图信息在执行任务，需要在车端空闲时才能进行地图更新。

具体地，在监测到本车上传至云端的地图任务的任务执行状态为执行完成后，执行上述步骤b3。在监测到本车上传至云端的地图任务的任务执行状态为未完成时，忽略云端发送的地图文件的最新路径和最新版本，直至在监测到本车上传至云端的地图任务的任务执行状态为执行完成后，接收云端发送的地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新。

从而在对本地配置文件进行更新时，通过监测本车是否正在利用当前本地地图配置文件执行地图任务的方式，对本地地图配置文件进行更新，在实现了本地地图配置文件的自动更新的同时，保障了正在执行地图任务不受影响，提升用户对自动驾驶系统的使用体验。

步骤S303，对目标地图文件进行解析，得到若干地图路径。

具体地，在一些可选的实施方式中，在得到地图路径后，该方法还包括：对地图路径进行平滑处理。示例性地，以osm地图文件为例，由于其是手绘地图，所以整体地图路径不够平滑，路径上有凹凸点，所以需要利用一些平滑算法进行地图路径平滑，使得地图路径与真实路径保持一致，也便于后续对路径数据进行处理。

步骤S304，依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径。详细内容参见如图2所示步骤S202的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S305，分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据。详细内容参见如图2所示步骤S203的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S306，基于各地图路径间的衔接路径对各地图路径进行拼接，并基于地图路径对应的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，得到更新后的地图文件。详细内容参见如图2所示步骤S204的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S307，基于本车的当前位置，从更新后的地图文件中提取与当前位置对应的地图区域。详细内容参见如图2所示步骤S205的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S308，将地图区域发送至本车的自动驾驶系统。详细内容参见如图2所示步骤S206的相关描述，在此不再进行赘述。

步骤S309，在监测到本车的当前位置位于更新后的地图文件的交通规则区域内时，将交通规则区域发送至自动驾驶系统。

示例性地，该交通规则区域为禁止鸣笛、禁止绕障这些交通规则对应的地图区域，如果本车驶入该区域，则主动将该区域地图发送至自动驾驶系统，以使得自动驾驶系统根据响应交通规则区域的要求规划行驶。

从而通过将车辆实时经过的交通规则区域发送至自动驾驶系统，为自动驾驶系统在该交通规则区域内进行驾驶控制提供精确的数据参考，提高驾驶控制的精确性。

步骤S310，接收自动驾驶系统发送的地图服务请求，从更新后的地图文件中提取地图服务请求对应的地图区域发送至自动驾驶系统。

具体地，该地图服务请求为自动驾驶系统当前进行路径规划所需的地图信息，然后将相应的地图区域发送至自动驾驶系统，具体请求内容和对应的地图区域可根据实际需要进行灵活的设置，在此不再进行赘述。

从而通过按照自动驾驶系统的地图服务请求，对地图文件进行处理，仅把与地图服务请求相关的地图区域发送给自动驾驶系统，避免自动驾驶系统对整个地图文件进行处理算力压力大的问题，进一步提高了自动驾驶系统的处理效率。

下面将结合具体应用示例，对本发明实施例提供的地图数据处理方法的具体工作过程进行详细的描述。

通过将地图数据处理的程序形成地图服务模块部署在车端与自动驾驶系统的感知模块和规划模块通信连接，地图服务模块可执行如下步骤：

S1、启动地图服务模块；

S2、地图服务模块读取本地地图配置文件，获取地图文件路径及版本；

S3、地图服务模块向云端发起地图版本确认；

S4、云端比较地图版本是否需要更新，如需要更新则更新地图文件，并把更新后的地图文件路径及版本发布给地图服务模块；

S5、地图服务模块接收到云端信息，如需要更新地图，首先判断车端状态是否满足升级需求，不满足则反馈云端更新失败，满足升级需求则根据地图文件路径及版本信息重置地图配置文件，依据步骤S2往下执行；如果不需要更新则设置地图有效；

S6、地图服务模块读取地图文件，解析地图文件，计算道路宽度等信息，对地图路径信息进行平滑，在多段路衔接出计算新增路径进行连接；

S7、地图服务模块根据自动驾驶车辆位置信息，实时计算车端感知地图区域、交通规则区域，向下发布给感知模块、规划模块使用；

S8、地图服务模块提供服务接口，如果感知模块、规划模块或其它下游模块请求地图信息，地图服务根据请求类型计算相应地图区域发布给下游；

S9、地图服务模块提供地图更新接口，如地图文件有所更新调整，云端可更新车端地图文件并通知地图服务进行地图更新。

本发明构建车端地图服务器，处理所有地图交互信息，提供车云地图升级，路径信息平滑，道路补全，地图信息查询、实时地图数据发布的功能，该地图服务器具有如下功能特点：

自动驾驶地图服务器：通过构建车端地图服务器，提供其它自动驾驶模块的地图需求接口。

车云地图升级：地图服务器与云端交互，云端根据车端状态，可以实时对车端地图进行升级，具体升级过程如图4A所示。

地图车道平滑：地图服务读取地图文件，对路径信息进行平滑，以及根据边界信息计算道路宽度，进一步的，对于两段道路的衔接处可以新增道路进行连接。具体地图数据处理过程如图4B所示。

地图实时发布：实时的地图信息处理，通过查找附近作业区域、交通规则区域给下游模块使用。具体地图信息发明过程如图4C所示。

在本实施例中还提供了一种地图数据处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种地图数据处理装置，如图5所示，该地图数据处理装置包括：

第一处理模块501，用于对目标地图文件进行解析，得到若干地图路径；

第二处理模块502，用于依据各地图路径间的位置关系，得到各地图路径间的衔接路径；

第三处理模块503，用于分别计算地图路径和衔接路径对应的参数数据；

第四处理模块504，用于基于各地图路径间的衔接路径对各地图路径进行拼接，并基于地图路径对应的参数数据确定拼接后地图路径的属性参数，得到更新后的地图文件；

第五处理模块505，用于基于本车的当前位置，从更新后的地图文件中提取与当前位置对应的地图区域；

第六处理模块506，用于将地图区域发送至本车的自动驾驶系统。

在一些可选的实施方式中，第二处理模块502包括：

第一处理单元，用于基于每一地图路径中第一车道的边界计算第一车道对应的第一车道中心线；

第二处理单元，用于计算距离第一车道的第一端点预设范围内其他地图路径中第二车道对应的第二车道中心线；

第三处理单元，用于计算第一车道中心线的延长线与第二车道中心线的延长线的交点；

第四处理单元，用于基于交点与第一车道中心线和第二车道中心线的连线，确定衔接车道的车道中心线；

第五处理单元，用于基于衔接车道的车道中心线以及与衔接车道的车道中心线相连的两个车道的边界，确定衔接车道的边界；

第六处理单元，用于基于任意两个地图路径间所有衔接车道的边界，得到两个地图路径间的衔接路径。

在一些可选的实施方式中，参数数据包括：车道两侧的道路宽度，上述第三处理模块503，包括：

第七处理单元，用于基于地图路径或衔接路径中当前车道的边界计算当前车道对应的第三车道中心线；

第八处理单元，用于计算第三车道中心线与地图路径或衔接路径边界的距离，得到当前车道的两侧宽度。

在一些可选的实施方式中，该地图数据处理装置还包括：

第七处理模块，用于在监测到本车的当前位置位于更新后的地图文件的交通规则区域内时，将交通规则区域发送至自动驾驶系统；

第八处理模块，用于接收自动驾驶系统发送的地图服务请求，从更新后的地图文件中提取地图服务请求对应的地图区域发送至自动驾驶系统。

在一些可选的实施方式中，该地图数据处理装置还包括：

获取模块，用于获取本地地图配置文件，并从本地地图配置文件中提取地图文件的路径和版本；

读取模块，用于基于地图文件的路径和版本读取目标地图文件。

在一些可选的实施方式中，该地图数据处理装置还包括：

校验模块，用于将地图文件的版本发送至云端，以使云端校验地图文件的版本是否为最新版本；

第一接收模块，用于接收云端发送的地图文件的最新路径和最新版本；

更新模块，用于基于地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新，并返回获取本地地图配置文件，并从本地地图配置文件中提取地图文件的路径和版本的步骤，直至本地地图配置文件中地图文件的版本为最新版本。

在一些可选的实施方式中，该地图数据处理装置还包括：

监测模块，用于对本车上传至云端的地图任务的任务执行状态进行监测，地图任务为基于当前本地地图配置文件执行的任务；

更新模块，用于在监测到本车上传至云端的地图任务的任务执行状态为执行完成后，基于地图文件的最新路径和最新版本对本地地图配置文件进行更新。

上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本实施例中的地图数据处理装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

本发明实施例还提供一种车辆，该车辆具有自动驾驶系统及与自动驾驶系统通信连接的地图服务器，该地图服务器具有上述图5所示的地图数据处理装置。

请参阅图6，图6是本发明可选实施例提供的一种地图服务器的结构示意图，如图6所示，该地图服务器包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器10为例。

处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。

其中，存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。

存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。

该地图服务器还包括输入装置30和输出装置40。处理器10、存储器20、输入装置30和输出装置40可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

输入装置30可接收输入的数字或字符信息，以及产生与该计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等。输出装置40可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。上述显示设备包括但不限于液晶显示器，发光二极管，显示器和等离子体显示器。在一些可选的实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。