车道中心线精度验证方法及装置

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车道中心线精度验证方法及装置。

背景技术

随着人工智能技术的成熟，自动驾驶技术也得到了快速发展，且随着技术的发展、成本的降低以及相关法规、政策的落地，自动驾驶已经逐渐进入实用阶段，自动驾驶车日益普及到人们的出行活动中。在自动驾驶技术中，自动驾驶车是按照实时生成或者既有车道中心线行驶，与传统的有人驾驶类似，在自动驾驶车按照车道中心线行驶过程中，不可避免地会存在行驶偏离车道中心线的现象，即易发生安全隐患，给驾乘人员带来不好的驾乘体验。

为此，如何验证高精地图制作过程中车道中心线的精度，并依据精度结果对高精地图中的车道中心线进行及时调整，降低安全隐患，从而提高驾乘体验，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种车道中心线精度验证方法及装置，用以验证高精地图制作过程中车道中心线的精度，并依据精度结果对地图中的中心线进行及时调整，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

本申请第一方面提供一种车道中心线精度验证方法，包括：

获取车辆的基准行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；

利用所述基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果；

当所述误差结果小于或等于预设阈值时，则判定所述基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；

当所述误差结果大于所述预设阈值时，则对所述基于高精地图预设中的车道中心线进行调整。

其中，利用所述基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果，包括：

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述基准行驶数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述基准行驶数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

进一步的，所述基准行驶数据为车载摄像设备提供的图像视频数据，则利用所述基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果，包括：

对所述图像视频数据与所述导航数据进行图像对比，判定所述车辆沿所述预设车道中心线行驶；

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述图像视频数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述图像视频数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为图像视频数据与所述导航数据之间的误差结果。

进一步的，所述基准行驶数据为车载定位装置测量的道路行驶数据，则利用所述基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果，包括：

对所述道路行驶数据与所述导航数据进行图像对比，判定所述车辆沿所述预设车道中心线行驶；

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述道路行驶数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述道路行驶数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为道路行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

本申请第二方面提供一种车道中心线精度验证装置，该装置包括：

第一处理单元，用于获取车辆的基准行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；

第二处理单元，用于利用所述基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果；

第三处理单元，用于当所述误差结果小于或等于预设阈值时，则判定所述基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；

第四处理单元，用于当所述误差结果大于所述预设阈值时，则对所述基于高精地图预设的车道中心线进行调整。

其中，所述第二处理单元具体用于：

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述基准行驶数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述基准行驶数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

进一步的，所述基准行驶数据为车载摄像设备提供的图像视频数据，则所述第二处理单元具体用于：

对所述图像视频数据与所述导航数据进行图像对比，判定所述车辆沿所述预设车道中心线行驶；

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述图像视频数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述图像视频数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为图像视频数据与所述导航数据之间的误差结果。

进一步的，所述基准行驶数据为车载定位装置测量的道路行驶数据，则所述第二处理单元具体用于：

对所述道路行驶数据与所述导航数据进行对比，判定所述车辆沿所述预设的车道中心线行驶；

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述道路行驶数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述道路行驶数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为道路行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

本申请第三方面提供一种电子设备，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车道中心线精度验证方法。

本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，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车道中心线精度验证方法。

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，首先获取车辆的基准行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；利用基准行驶数据对导航数据进行精度验证，得到基准行驶数据与导航数据之间的误差结果；当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整。本申请所提供的车道中心线精度验证方法，通过获取车辆的基准行驶数据，与对应的预设车道中心线的导航数据进行对比，来验证导航数据提供的车道中心线与车辆沿道路中心线的行驶精度，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

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的描述，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为本申请实施例示出的一种车道中心线精度验证方法流程示意图；

图2为本申请实施例一示出的车道中心线精度验证方法流程示意图；

图3为本申请实施例一示出的导航数据与车载摄像设备提供的图像视频数据的对比示意图；

图4为本申请实施例二示出的车道中心线精度验证方法流程示意图；

图5为本申请实施例二示出的导航数据与车载定位装置测量的道路行驶数据的对比示意图；

图6为本申请实施例示出的一种车道中心线精度验证装置结构示意图；

图7为本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

相关术语解释：

RTK技术(Real-time kinematic，实时动态载波相位差分技术)，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。这是一种新的常用的卫星定位测量方法，以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，是GPS应用的重大里程碑，它的出现为工程放样、地形测图，各种控制测量带来了新的测量原理和方法，极大地提高了作业效率。

下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，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。

如图1所示，本申请提供一种车道中心线精度验证方法，该方法包括如下步骤：

S101：获取车辆的基准行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据。

本申请中，上述基准行驶数据道路行驶数据可以包括为车载摄像设备提供的图像视频数据车辆行驶轨迹数据或者车载定位装置测量的道路行驶数据，上述预设的车道中心线的导航数据为高精地图提供的。需要说明的是，该基准行驶数据车辆行驶轨迹数据为自动驾驶车辆的轨迹数据，是车辆本身的定位数据，在实际实施例中，该基准行驶数据车辆行驶轨迹数据可以是RTK数据，是比较准确的行驶轨迹数据。该图像视频数据是通过车载摄像设备提供的。该预设的车道中心线的导航数据为待精度验证的车道中心线的导航数据，其是自动从技术人员提供的高精地图中获取得到的，其目的就是为了验证技术人员提供的高精地图中的车道中心线是否与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。

S102：利用基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

需要说明的是，对预设的车道中心线的导航数据进行精度验证是通过利用获取的基准行驶数据来对预设的车道中心线的导航数据进行误差判断，来确定技术人员提供的高精地图中的车道中心线是否与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。

本申请中，利用基准行驶数据对导航数据进行精度验证，得到基准行驶数据与导航数据之间的误差结果，包括：按照预设分段规则将预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；依据多个行驶轨迹路段将基准行驶数据与导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；将各个相近点处的基准行驶数据和导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；对各个相近点处的偏差数据取中位值，将中位值确定为基准行驶数据与导航数据之间的误差结果。

S103：判断误差结果是否小于或等于预设阈值，若是，则执行S104；若否，则执行S105。

S104：判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；

S105：对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整，直到得到满足精度要求的车道中心线。

需要说明的是，在得到道路行驶数据与预设的车道中心线数据之间的误差结果后，当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则需要对技术人员提供的高精地图中的车道中心线数据进行调整，从而得到满足精度要求的车道中心线。

进一步的，需要说明的是，满足精度要求的车道中心线是获取得到的高精地图中的车道中心线与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。在实际验证过程中，预设阈值均是提前设定好的值，若正常可接受的高精地图数据误差结果是在20cm内，则只需要误差结果小于或等于20cm，则就可以确定车道中心线满足精度要求；而若误差结果大于20cm，则就可以确定车道中心线不满足精度要求，需要根据误差结果对预设车道中心线数据进行调整，直至得到满足精度要求的车道中心线。

本申请提供了一种车道中心线精度验证方法，首先获取车辆的基准行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；利用基准行驶数据对导航数据进行精度验证，得到基准行驶数据与导航数据之间的误差结果；当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整。本申请所提供的车道中心线精度验证方法，通过获取车辆的基准行驶数据，与对应的预设车道中心线的导航数据进行对比，来验证导航数据提供的车道中心线与车辆沿道路中心线的行驶精度，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

实施例一

在本申请实施例中，以基准行驶数据为车载摄像设备提供的图像视频数据为例来具体说明本申请的实现方式，以针对车辆行驶轨迹数据为例，来具体说明，本申请是如何验证车道中心线与车辆沿道路中心线行驶精度，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

图2为本申请实施例示出的车道中心线精度验证方法的流程示意图，图3为本申请实施例示出的导航数据和车载摄像设备提供的图像视频数据的对比示意图。

参见图2，本申请实施例提供一种车道中心线精度验证方法，该方法具体包括如下步骤：

S201：获取车辆的图像视频数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据。

本申请实施例中，如图3所示，上述预设的车道中心线的导航数据S1为高精地图提供的。需要说明的是，该图像视频数据S2为自动驾驶车辆的轨迹数据，是车载摄像设备提供的，是比较准确的行驶轨迹数据；该预设的车道中心线的导航数据为待精度验证的车道中心线的导航数据，其是自动从技术人员提供的高精地图中获取得到的，其目的就是为了验证技术人员提供的高精地图中的车道中心线是否与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。

S202：对图像视频数据与导航数据进行图像对比，判定车辆沿预设车道中心线行驶。

S203：按照预设分段规则将预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段。

S204：依据多个行驶轨迹路段将图像视频数据与导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点。

本申请实施例中，上述预设分段规则可以是按照10米距离将预设车道中线进行划分，得到多个行驶轨迹路段，依据多个行驶轨迹路段将图像视频数据S2与导航数据S1进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点，如图3所示。

S205：将各个相近点处的图像视频数据和导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据。

S206：对各个相近点处的偏差数据取中位值，将中位值确定为图像视频数据与导航数据之间的误差结果。

本申请实施例中，上述中位值可以是通过对各个相近点处的偏差数据进行求取平均值得到，也可以通过以各个相近点处的偏差数据做曲线图，根据确定的曲线图来确定得到。还可以用其他方式获取得到，在此不对中位值的确定方式进行具体限定。

S207：判断误差结果是否小于或等于预设阈值，若是，则执行S208；若否，则执行S209。

S208：判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求。

S209：对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整，直到得到满足精度要求的车道中心线。

需要说明的是，在得到图像视频数据与预设的车道中心线数据之间的误差结果后，当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则需要对技术人员提供的高精地图中的车道中心线数据进行调整，从而得到满足精度要求的车道中心线。

进一步的，需要说明的是，满足精度要求的车道中心线是获取得到的高精地图中的车道中心线与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。在实际验证过程中，预设阈值均是提前设定好的值，若正常可接受的高精地图数据误差结果是在20cm内，则只需要误差结果小于或等于20cm，则就可以确定车道中心线满足精度要求；而若误差结果大于20cm，则就可以确定车道中心线不满足精度要求，需要根据误差结果对预设车道中心线数据进行调整，直至得到满足精度要求的车道中心线。

进一步的，需要说明的是，可接受的高精地图数据误差结果可以根据实际情况设定，本申请实施例中不限于上述所提到的20cm，其可以根据验证精度来作具体的限定，其他数值不作具体限定，满足验证精度即可。

本申请实施例提供一种车道中心线精度验证方法，首先获取车辆的图像视频数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；利用图像视频数据对导航数据进行精度验证，得到图像视频数据与导航数据之间的误差结果；当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整。本申请实施例所提供的车道中心线精度验证方法，通过获取的图像视频数据，与对应的预设的车道中心线的导航数据进行对比，来验证导航数据提供的车道中心线与车辆沿道路中心线的行驶精度，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

实施例二

在本申请实施例中，以基准行驶数据为车载定位装置测量的道路行驶数据为例来具体说明本申请的实现方式，以针对道路行驶数据为例，来具体说明，本申请是如何验证车道中心线与车辆沿道路中心线行驶精度，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

图4为本申请实施例示出的车道中心线精度验证方法的流程示意图。图5为本申请实施例示出的导航数据与车载定位装置测量的道路行驶数据的对比示意图。

参见图4，本申请实施例提供一种车道中心线精度验证方法，该方法具体包括如下步骤：

S401：获取车辆的道路行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据。

本申请实施例中，如图5所示，上述预设车道中心线的导航数据S1为高精地图提供的，该道路行驶数据S3为自动驾驶车辆上的车载定位装置测量的。需要说明的是，该道路行驶数据S3是车辆本身的定位数据，在实际实施例中，该道路行驶数据可以是RTK数据，是比较准确的行驶轨迹数据。该预设的车道中心线的导航数据S1为待精度验证的车道中心线的导航数据，其是自动从技术人员提供的高精地图中获取得到的，其目的就是为了验证技术人员提供的高精地图中的车道中心线是否与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。

S402：对道路行驶数据与导航数据进行对比，判定车辆沿预设的车道中心线行驶。

S403：按照预设分段规则将预设的车道中心线划分成多个行驶轨迹路段。

S404：依据多个行驶轨迹路段将道路行驶数据与导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点。

本申请实施例中，上述预设分段规则可以是按照10米距离将预设车道中线进行划分，得到多个行驶轨迹路段，依据多个行驶轨迹路段将道路行驶数据与导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点，如图5所示。

S405：将各个相近点处的道路行驶数据和导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据。

S406：对各个相近点处的偏差数据取中位值，将中位值确定为道路行驶数据与导航数据之间的误差结果。

本申请实施例中，上述中位值可以是通过对各个相近点处的偏差数据进行求取平均值得到，也可以通过以各个相近点处的偏差数据做曲线图，根据确定的曲线图来确定得到。还可以用其他方式获取得到，在此不对中位值的确定方式进行具体限定。

S407：判断误差结果是否小于或等于预设阈值，若是，则执行S408；若否，则执行S409。

S408：判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求。

S409：对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整，直到得到满足精度要求的车道中心线。

需要说明的是，在得到道路行驶数据与预设车道中心线数据之间的误差结果后，当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则需要对技术人员提供的高精地图中的车道中心线数据进行调整，从而得到满足精度要求的车道中心线。

进一步的，需要说明的是，满足精度要求的车道中心线是获取得到的高精地图中的车道中心线与实际道路行驶过程中的车道中心线保持一致。在实际验证过程中，预设阈值均是提前设定好的值，若正常可接受的高精地图数据误差结果是在20cm内，则只需要误差结果小于或等于20cm，则就可以确定车道中心线满足精度要求；而若误差结果大于20cm，则就可以确定车道中心线不满足精度要求，需要根据误差结果对预设车道中心线数据进行调整，直至得到满足精度要求的车道中心线。

进一步的，需要说明的是，可接受的高精地图数据误差结果可以根据实际情况设定，本申请实施例中不限于上述所提到的20cm，其可以根据验证精度来作具体的限定，其他数值不作具体限定，满足验证精度即可。

本申请实施例提供一种车道中心线精度验证方法，获取车辆的道路行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；利用道路行驶数据对导航数据进行精度验证，得到道路行驶数据与导航数据之间的误差结果；当误差结果小于或等于预设阈值时，则判定基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；当误差结果大于预设阈值时，则对基于高精地图预设中的车道中心线进行调整。本申请实施例所提供的车道中心线精度验证方法，通过获取车辆的道路行驶数据，与对应的预设车道中心线的导航数据进行对比，来验证导航数据提供的车道中心线与车辆沿道路中心线的行驶精度，降低安全隐患，从而提高驾乘体验。

与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供车道中心线精度验证装置及相应的实施例。

实施例三

图6为本申请实施例示出的车道中心线精度验证装置的结构示意图。

参见图6，本申请实施例提供一种车道中心线精度验证装置，该装置具体包括：

第一处理单元601，用于获取车辆的基准行驶数据以及基于高精地图预设的车道中心线的导航数据；

第二处理单元602，用于利用所述基准行驶数据对所述导航数据进行精度验证，得到所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果；

第三处理单元603，用于当所述误差结果小于或等于预设阈值时，则判定所述基于高精地图预设的车道中心线满足精度要求；

第四处理单元604，用于当所述误差结果大于所述预设阈值时，则对所述基于高精地图预设的车道中心线进行调整。

进一步的，所述第二处理单元602具体用于：

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述基准行驶数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述基准行驶数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为所述基准行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

进一步的，所述基准行驶数据为车载摄像设备提供的图像视频数据，则所述第二处理单元602具体用于：

对所述图像视频数据与所述导航数据进行图像对比，判定所述车辆沿所述预设车道中心线行驶；

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述图像视频数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述图像视频数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为图像视频数据与所述导航数据之间的误差结果。

进一步的，所述基准行驶数据为车载定位装置测量的道路行驶数据，则所述第二处理单元602具体用于：

对所述道路行驶数据与所述导航数据进行对比，判定所述车辆沿所述预设的车道中心线行驶；

按照预设分段规则将所述预设车道中心线划分成多个行驶轨迹路段；

依据多个所述行驶轨迹路段将所述道路行驶数据与所述导航数据进行对比，确定车辆行驶过程中的多个相近点；

将各个相近点处的所述道路行驶数据和所述导航数据进行依次对比，得到各个相近点处的偏差数据；

对各个相近点处的所述偏差数据取中位值，将所述中位值确定为道路行驶数据与所述导航数据之间的误差结果。

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。

图7为本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

参见图7，电子设备700包括存储器710和处理器720。

处理器720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710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720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710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(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710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卡等等)、磁性软盘等等。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710上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器720处理时，可以使处理器720执行上文述及的车道中心线精度验证方法中的部分或全部。

上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。另外，可以理解，本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

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非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、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)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或电子设备、服务器等)的处理器执行时，使所述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。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

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它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。