一种高精地图的构建方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种高精地图的构建方法，高精地图应用于记忆泊车。

背景技术

记忆泊车是一种基于固定路线的自动泊车功能，在使用记忆泊车前要求用户先驾驶车辆沿着期望的记忆泊车路线行驶一趟。在用户驾车行驶的过程中，布置在车身的雷达和摄像头等多种传感器会实时采集车辆周围的环境，得到行驶过程中的轨迹点数据、点云数据和其他采集数据，然后基于这些采集数据生成可以应用于记忆泊车的高精地图。

然而，由于车辆在行驶过程中存在漂移、调头和转弯等特殊情况，相关技术中基于采集数据所生成高精地图的精度较低。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本申请实施例提供了一种高精地图的构建方法、装置、电子设备及存储介质。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种高精地图的构建方法，所述高精地图应用于记忆泊车，所述方法包括：

获取车辆在泊车区域行驶过程中的多个轨迹点数据以及所述泊车区域的交通要素信息；所述交通要素信息包括初始车道边界线信息和停车位信息；

对于所述多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，基于所述轨迹点数据和与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据，确定所述轨迹点数据对应的曲率，基于所述轨迹点数据对应的曲率和预设曲率阈值的比对情况，确定所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据；

基于所述多个轨迹点数据中每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据，确定车辆行驶路径；

基于所述车辆行驶路径和所述初始车道边界线信息，确定车道中心线；

基于所述车道中心线和所述停车位信息，生成高精地图。

另一方面，提供了一种高精地图的构建装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取车辆在泊车区域行驶过程中的多个轨迹点数据以及所述泊车区域的交通要素信息；所述交通要素信息包括初始车道边界线信息和停车位信息；

平滑轨迹点数据确定模块，用于对于所述多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，基于所述轨迹点数据和与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据，确定所述轨迹点数据对应的曲率，基于所述轨迹点数据对应的曲率和预设曲率阈值的比对情况，确定所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据；

车辆行驶路径确定模块，用于基于所述多个轨迹点数据中每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据，确定车辆行驶路径；

车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径和所述初始车道边界线信息，确定车道中心线；

高精地图生成模块，用于基于所述车道中心线和所述停车位信息，生成高精地图。

在一个示例性的实施方式中，所述平滑轨迹点数据确定模块，可以包括：

确定模块，用于基于所述轨迹点数据和第一轨迹点数据，确定第一向量，基于所述轨迹点数据和第二轨迹点数据，确定第二向量；所述第一轨迹点数据和所述第二轨迹点数据为与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据；

向量夹角确定模块，用于确定所述第一向量与所述第二向量之间的向量夹角；

轨迹点曲率确定模块，用于基于所述向量夹角、第一向量长度和第二向量长度，确定所述轨迹点数据对应的曲率；所述第一向量长度为所述第一向量的长度，所述第二向量长度为所述第二向量的长度。

在一个示例性的实施方式中，所述平滑轨迹点数据确定模块，还可以包括：

第一平滑轨迹点数据确定模块，用于在所述轨迹点数据对应的曲率大于预设曲率阈值的情况下，确定与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据的平均值，将所述平均值作为所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据；

第二平滑轨迹点数据确定模块，用于在所述轨迹点数据对应的曲率小于和等于预设曲率阈值的情况下，将所述轨迹点数据作为所述轨迹点数据对应的平滑轨迹数据。

在一个示例性的实施方式中，所述初始车道边界线信息包括多个初始车道边界线；所述车道中心线确定模块，可以包括：

初始车道边界线分类模块，用于基于每个所述初始车道边界线向所述车辆行驶路径的横向投影信息，对所述多个初始车道边界线进行分类处理，得到位于所述车辆行驶路径一侧的至少一个第一初始车道边界线，以及位于所述车辆行驶路径另一侧的至少一个第二初始车道边界线；

第一排序模块，用于基于每个所述第一初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，对所述至少一个第一初始车道边界线进行排序处理得到第一排序结果；

第二排序模块，基于每个所述第二初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，对所述至少一个第二初始车道边界线进行排序处理得到第二排序结果；

曲线拟合模块，用于对所述第一排序结果进行曲线拟合处理，得到第一曲线拟合结果；对所述第二排序结果进行曲线拟合处理，得到第二曲线拟合结果；

拟合轨迹点数据确定模块，用于确定所述第一曲线拟合结果中等间距采样的多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述第二曲线拟合结果中等间距采样的多个第二曲线拟合轨迹点数据；

第一车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径、所述多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述多个第二曲线拟合轨迹点数据，确定所述车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，所述第一车道中心线确定模块，可以包括：

第一曲线拟合车道边界线确定模块，用于基于所述多个第一曲线拟合轨迹点数据中相邻两个第一曲线拟合轨迹点数据之间的连线，得到多个第一曲线拟合车道边界线；

第二曲线拟合车道边界线确定模块，用于基于所述多个第二曲线拟合轨迹点数据中相邻两个第二曲线拟合轨迹点数据之间的连线，得到多个第二曲线拟合车道边界线；

第一平行车道边界线提取模块，用于基于每个所述第一曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，从所述多个第一曲线拟合车道边界线中提取与所述车辆行驶路径平行的多个第一平行车道边界线；

第二平行车道边界线提取模块，用于基于每个所述第二曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，从所述多个第二曲线拟合车道边界线中提取与所述车辆行驶路径平行的多个第二平行车道边界线；

第二车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径、所述多个第一平行车道边界线和所述多个第二平行车道边界线，确定所述车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，所述多个第一平行车道边界线和所述多个第二平行车道边界线限定出所述车辆行驶路径的行驶区域；所述第二车道中心线确定模块，可以包括：

第一平行相交车道边界线查找模块，用于从所述多个第一平行车道边界线中查找第一平行相交车道边界线；所述第一平行相交车道边界线为所述多个第一平行车道边界线中相邻并且相交的第一平行车道边界线；

第二平行相交车道边界线查找模块，用于从所述多个第二平行车道边界线中查找第二平行相交车道边界线；所述第二平行相交车道边界线为所述多个第二平行车道边界线中相邻并且相交的第二平行车道边界线；

相交车道边界线裁剪模块，用于将在所述行驶区域内部和不在所述行驶区域的所述第一平行相交车道边界线和所述第二平行相交车道边界线进行裁剪，得到所述行驶区域边界上的第一相交车道边界线和第二相交车道边界线；

第一车道边界线确定模块，用于对所述第一相交车道边界线和剩余的第一平行车道边界线进行连接，得到第一车道边界线；所述剩余的第一平行车道边界线为所述多个第一平行车道边界线中除去所述第一相交车道边界线后，剩余的第一平行车道边界线；

第二车道边界线确定模块，用于对所述第二相交车道边界线和剩余的第二平行车道边界线进行连接，得到第二车道边界线；所述剩余的第二平行车道边界线为所述多个第二平行车道边界线中除去所述第一相交车道边界线后，剩余的第二平行车道边界线；

第三车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径、所述第一车道边界线和所述第二车道边界线，确定所述车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，所述第三车道中心线确定模块，可以包括：

等间距轨迹点数据确定模块，用于确定所述车辆行驶路径中等间距采样的多个等间距轨迹点数据；

交点数据确定模块，用于对于所述多个等间距轨迹点数据中的每个等间距轨迹点数据，基于所述等间距轨迹点数据对应的法线与所述第一车道边界线的交点，确定所述等间距轨迹点数据对应的第一交点数据，基于所述等间距轨迹点数据对应的法线与所述第二车道边界线的交点，确定所述等间距轨迹点数据对应的第二交点数据；

车道中心点数据确定模块，用于基于所述等间距轨迹点数据和所述第一交点数据之间的距离、所述等间距轨迹点数据和第二交点数据之间的距离，确定所述等间距轨迹点数据对应的车道中心点数据；

第四车道中心线确定模块，用于基于所述多个等间距轨迹点数据中每个等间距轨迹点数据对应的车道中心点数据，确定所述车道中心线。

另一方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述任一方面的高精地图的构建方法。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述任一方面的高精地图的构建方法。

另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述任一方面的高精地图的构建方法。

本申请实施例通过车辆行驶过程中采集的多个轨迹点数据中的任意一个轨迹点数据和与该轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据，确定每个轨迹点数据对应的曲率，并通过每个轨迹点数据对应的曲率与预设曲率阈值的比对情况确定每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据，进而基于多个轨迹点数据中每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据确定车辆行驶路径，提高了该车辆行驶路径的准确性，使得基于该车辆行驶路径和初始车道边界线信息确定的车道中心线更加精确，从而提高了基于该车道中心线和停车位信息生成的高精地图的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种高精地图的构建方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种高精地图的构建方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的另一种高精地图的构建方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的基于车辆行驶路径和初始车道边界线信息确定车道中心线的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的基于车辆行驶路径和曲线拟合轨迹点数据确定车道中心线的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的提取平行车道边界线示意图；

图7是本申请实施例提供的基于车辆行驶路径和平行车道边界线确定车道中心线的流程示意图；

图8是本申请实施例提供的平行车道边界线裁剪和补全示意图；

图9是本申请实施例提供的基于车辆行驶路径和车道边界线确定车道中心线示意图；

图10是本申请实施例提供的一种高精地图的构建装置的结构框图；

图11是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到用户信息等相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

请参阅图1-图3，其所示为本申请实施例提供的一种高精地图的构建方法的流程示意图。需要说明的是，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图1所示，所述方法可以包括：

S101，获取车辆在泊车区域行驶过程中的多个轨迹点数据以及所述泊车区域的交通要素信息；所述交通要素信息包括初始车道边界线信息和停车位信息。

其中，轨迹点数据由车辆行驶过程中车辆上的视觉传感器采集车辆形成的不同轨迹点的数据，其中轨迹点数据包括轨迹点的二维坐标。

其中，交通要素信息是泊车区域内对车辆行驶路径的决策和规划造成影响的环境信息，在实际应用中根据需要，交通要素信息还可以包括交通标志牌信息、红绿灯信息、隔离带信息、车道边界线信息、道路坡度信息和减速带信息等。

其中，初始车道边界线是位于车辆行驶区域两侧的白色实线，由于实际环境中车辆行驶区域两侧的白色实线可能有污损、下雨天部分白色实线被雨水覆盖、检测光线不好等原因，视觉传感器感知到的白色实线可能并不完整，会显示断断续续的多个白色实线，因此也就会对应多个初始车道边界线；初始车道边界线信息包括多个初始车道边界线中每个初始车道边界线起点和终点的二维坐标。

其中，停车位信息包括泊车区域内每个停车位的编码和每个停车位所对应的4个角的坐标，停车位的编码为用于标识和识别每个停车位的代码。

具体实施中，交通要素信息可以通过安装在自动驾驶车辆上的视觉传感器对泊车区域进行拍摄，得到有关交通要素信息的图像数据；可以直接对图像数据中的像素点进行聚类，提取属于车道边界线和停车位的像素点，即得到相对应的车道边界线信息和停车位信息。其中，视觉传感器可以为相机或者摄像头，图像数据可以是任意格式，例如可以为RGB(Red Green Blue，红绿蓝)格式，或者为YUV(Luminance Chrominance，亮度和色度)格式。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过视觉传感器感知输出轨迹点数据、初始车道边界线信息和停车位信息。该方法得到的轨迹点数据用于后续确定车辆行驶路径，初始车道边界线信息用于后续与车辆行驶路径结合，确定生成高精地图所需的车道中心线；停车位信息用于后续和车道中心线结合，生成高精地图。

S103，对于所述多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，基于所述轨迹点数据和与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据，确定所述轨迹点数据对应的曲率，基于所述轨迹点数据对应的曲率和预设曲率阈值的比对情况，确定所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据。

其中，预设曲率阈值由技术人员根据实际情况进行设置或调整，本申请实施例对此不做限定。

其中，平滑轨迹点数据包括平滑轨迹点的二维坐标。

在一个示例性的实施方式中，对于多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，如图2所示，上述步骤S103中的对于所述多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，基于所述轨迹点数据和与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据，确定所述轨迹点数据对应的曲率，可以包括：

S201，基于所述轨迹点数据和第一轨迹点数据，确定第一向量，基于所述轨迹点数据和第二轨迹点数据，确定第二向量。

其中，第一轨迹点数据和第二轨迹点数据包括第一轨迹点的二维坐标和第二轨迹点的二维坐标，第一轨迹点数据和第二轨迹点数据是与该轨迹点数据相邻的轨迹点数据。

具体实施中，对于第i个轨迹点，其二维坐标可以记作P

S203，确定所述第一向量与所述第二向量之间的向量夹角。

具体实施中，可以根据向量余弦夹角公式cosa＝(v

S205，基于所述向量夹角、第一向量长度和第二向量长度，确定所述轨迹点数据对应的曲率。

具体实施中，根据曲率的计算公式k＝dθ/dl，其中dθ为第i个轨迹点沿车辆行驶过的路径的切线与第i+1个轨迹点沿车辆行驶过的路径的切线的夹角，dl为第i-1个轨迹点、第i个轨迹点和第i+1个轨迹点之间车辆行驶过的路径的长度。由于曲率代表曲线的弯曲程度，当第i-1个轨迹点、第i个轨迹点和第i+1个轨迹点之间车辆行驶过的路径几乎不弯曲，接近直线时，dθ接近于第一向量与第二向量之间的向量夹角a，dl接近于|v

在一个示例性的实施方式中，对于多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，如图3所示，上述步骤S103中的基于所述轨迹点数据对应的曲率和预设曲率阈值的比对情况，确定所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据，可以包括：

S301，在所述轨迹点数据对应的曲率大于预设曲率阈值的情况下，确定与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据的平均值，将所述平均值作为所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据。

具体实施中，当第i个轨迹点数据对应的曲率大于预设曲率阈值时，由第i-1个轨迹点的二维坐标和第i+1个轨迹点的二维坐标的平均值，计算出此时第i个轨迹点对应的第i个平滑轨迹点的二维坐标为P

S303，在所述轨迹点数据对应的曲率小于和等于预设曲率阈值的情况下，将所述轨迹点数据作为所述轨迹点数据对应的平滑轨迹数据。

具体实施中，当第i个轨迹点对应的曲率小于和等于预设曲率阈值时，将第i个轨迹点的二维坐标作为第i个轨迹点数据对应的第i个平滑轨迹点的二维坐标，即此时第i个平滑轨迹点的二维坐标为P

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过车辆行驶过程中的任意一个轨迹点数据对应的曲率，对多个轨迹点数据进行平滑处理，平滑处理后的轨迹点消除了车辆轨迹点数据由于存在随机误差而发生横向跳变和车辆行驶过程中存在倒车路径引起车辆行驶方向转折的影响，提高了后续由轨迹点数据确定的车辆行驶路径的精确度和稳定性，提高了车辆行驶路径的预测能力。

S105，基于所述多个轨迹点数据中每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据，确定车辆行驶路径。

具体实施中，对于多个轨迹点中的每个轨迹点数据，都可以记作第i个轨迹点数据，通过上述步骤S103中确定第i个平滑轨迹点的二维坐标的方法，可以得到每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点的二维坐标，即确定了每个平滑轨迹点的位置；按照车辆行驶的方向，从车辆行驶的初始轨迹点到终止轨迹点，将每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点依次连接，得到车辆行驶路径。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过平滑轨迹点数据的连线得到车辆行驶路径。该方法得到的车辆行驶路径用于与初始车道边界线信息结合，确定生成高精地图所需的车道中心线。

S107，基于所述车辆行驶路径和所述初始车道边界线信息，确定车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，如图4所示，上述步骤S107可以包括：

S401，基于每个所述初始车道边界线向所述车辆行驶路径的横向投影信息，对所述多个初始车道边界线进行分类处理，得到位于所述车辆行驶路径一侧的至少一个第一初始车道边界线，以及位于所述车辆行驶路径另一侧的至少一个第二初始车道边界线。

其中，横向投影为初始车道边界线的起点和终点沿着垂直于车辆行驶路径的方向向车辆行驶路径进行投影，得到的垂直于车辆行驶路径的线段长度；横向投影信息包括横向投影距离。

具体实施中，首先将多个初始车道边界线中任意一个初始车道边界线进行横向投影，具体为该初始车道边界线的起点向车辆行驶路径作垂线，得到该初始车道边界线的起点到车辆行驶路径的垂线线段，将该垂线线段的长度记作第一横向投影距离L

S403，基于每个所述第一初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，对所述至少一个第一初始车道边界线进行排序处理得到第一排序结果。

其中，第一初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影为位于车辆行驶路径一侧的初始车道边界线的起点和终点沿着平行于车辆行驶路径的方向，分别向车辆行驶路径进行投影，得到的平行于车辆行驶路径的线段长度；纵向投影信息包括纵向投影距离。

具体实施中，首先将位于车辆行驶路径一侧的多个初始车道边界线中任意一个初始车道边界线进行纵向投影，具体为该初始车道边界线的起点向车辆行驶路径作垂线，得到该垂线与车辆行驶路径的交点，该交点到车辆行驶路径起点之间的平行于车辆行驶路径的线段长度，将该线段长度记作第一纵向投影距离S

S405，基于每个所述第二初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，对所述至少一个第二初始车道边界线进行排序处理得到第二排序结果。

其中，第二初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影为位于车辆行驶路径另一侧的初始车道边界线的起点和终点沿着平行于车辆行驶路径的方向，分别向车辆行驶路径进行投影，得到的平行于车辆行驶路径的线段长度；纵向投影信息包括纵向投影距离。

具体实施中，首先将位于车辆行驶路径另一侧的多个初始车道边界线中任意一个初始车道边界线进行纵向投影，具体为该初始车道边界线的起点向车辆行驶路径作垂线，得到该垂线与车辆行驶路径的交点，该交点到车辆行驶路径起点之间的平行于车辆行驶路径的线段长度，将该线段长度记作第三纵向投影距离S

S407，对所述第一排序结果进行曲线拟合处理，得到第一曲线拟合结果；对所述第二排序结果进行曲线拟合处理，得到第二曲线拟合结果。

其中，第一曲线拟合结果和第二曲线拟合结果形成位于车辆行驶路径两侧完整、连续的两条曲线。

具体实施中，可以通过最小二乘法对第一排序结果中所有的点和第二排序结果中所有的点，分别进行曲线拟合。

S409，确定所述第一曲线拟合结果中等间距采样的多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述第二曲线拟合结果中等间距采样的多个第二曲线拟合轨迹点数据。

其中，第一曲线拟合轨迹点数据和第二曲线拟合轨迹点数据包含了第一曲线拟合轨迹点坐标和第二曲线拟合轨迹点坐标。

具体实施中，等间距采样时可以基于实际需要设定相邻两个采样点之间的距离，例如可以每隔10米采样一次。

S411，基于所述车辆行驶路径、所述多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述多个第二曲线拟合轨迹点数据，确定所述车道中心线。

其中，多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述多个第二曲线拟合轨迹点数据实现了对初始车道边界线的初步预处理。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过初始车道边界线在车辆行驶路径上的横向投影和纵向投影，对初始车辆边界线进行分类和排序后再进行曲线拟合，完成了对初始车道边界线的初步预处理。该方法确定了用于生成高精地图所需的车道边界线的方向，消除了线段杂乱、乱序对生成的高精地图结果精确度的影响。

在一个示例性的实施方式中，如图5所示，上述步骤S411可以包括：

S501，基于所述多个第一曲线拟合轨迹点数据中相邻两个第一曲线拟合轨迹点数据之间的连线，得到多个第一曲线拟合车道边界线。

其中，第一曲线拟合轨迹点数据包括第一曲线拟合轨迹点坐标，相邻两个第一曲线拟合轨迹点数据之间的连线可以得到一个第一曲线拟合车道边界线。

S503，基于所述多个第二曲线拟合轨迹点数据中相邻两个第二曲线拟合轨迹点数据之间的连线，得到多个第二曲线拟合车道边界线。

其中，第二曲线拟合轨迹点数据包括第二曲线拟合轨迹点坐标，相邻两个第二曲线拟合轨迹点数据之间的连线可以得到一个第二曲线拟合车道边界线。

S505，基于每个所述第一曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，从所述多个第一曲线拟合车道边界线中提取与所述车辆行驶路径平行的多个第一平行车道边界线。

其中，第一曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影为第一曲线拟合车道边界线的起点和终点沿着平行于车辆行驶路径的方向，分别向车辆行驶路径进行投影，得到的平行于车辆行驶路径的线段长度；纵向投影信息包括纵向投影距离。

具体实施中，如图6所示，首先将多个第一曲线拟合车道边界线中任意一个第一曲线拟合车道边界线进行纵向投影，具体为该第一曲线拟合车道边界线的起点向车辆行驶路径作垂线，得到该垂线与车辆行驶路径的交点，该交点到车辆行驶路径起点之间的平行于车辆行驶路径的线段长度，将该线段长度记作第五纵向投影距离S

S507，基于每个所述第二曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，从所述多个第二曲线拟合车道边界线中提取与所述车辆行驶路径平行的多个第二平行车道边界线。

其中，第二曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影为第二曲线拟合车道边界线的起点和终点沿着平行于车辆行驶路径的方向，分别向车辆行驶路径进行投影，得到的平行于车辆行驶路径的线段长度；纵向投影信息包括纵向投影距离。

具体实施中，如图6所示，首先将多个第二曲线拟合车道边界线中任意一个第二曲线拟合车道边界线进行纵向投影，具体为该第二曲线拟合车道边界线的起点向车辆行驶路径作垂线，得到该垂线与车辆行驶路径的交点，该交点到车辆行驶路径起点之间的平行于车辆行驶路径的线段长度，将该线段长度记作第七纵向投影距离S

S509，基于所述车辆行驶路径、所述多个第一平行车道边界线和所述多个第二平行车道边界线，确定所述车道中心线。

其中，多个第一平行车道边界线是通过对多个第一初始车道边界线进行初步分类和排序的预处理后，进一步的预处理。

其中，多个第二平行车道边界线是通过第二初始车道边界线进行初步分类和排序的预处理后，进一步的预处理。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过对预处理后的初始车道边界线，通过线段过滤进行进一步的预处理。该方法确定了用于生成高精地图所需的车道边界线的线段类型，进一步提高了生成的高精地图结果的精确度。

在一个示例性的实施方式中，如图7所示，上述步骤S509可以包括：

S701，从所述多个第一平行车道边界线中查找第一平行相交车道边界线；所述第一平行相交车道边界线为所述多个第一平行车道边界线中相邻并且相交的第一平行车道边界线。

其中，第一平行相交车道边界线是一对相邻并且相交的第一平行车道边界线组成的，从多个第一平行车道边界线中查找第一平行相交车道边界线的结果可能是没有，也可能是一对或者多对。

具体实施中，从多个第一平行车道边界线中任意选择一对相邻的第一平行车道边界线，该一对第一平行车道边界线中的一个第一平行车道边界线的对应的向量为第三向量v

S703，从所述多个第二平行车道边界线中查找第二平行相交车道边界线；所述第二平行相交车道边界线为所述多个第二平行车道边界线中相邻并且相交的第二平行车道边界线。

其中，第二平行相交车道边界线是一对相邻并且相交的第二平行车道边界线组成的，从多个第二平行车道边界线中查找第二平行相交车道边界线的结果可能是没有，也可能是一对或者多对。

具体实施中，从多个第二平行车道边界线中任意选择一对相邻的第二平行车道边界线，该一对第二平行车道边界线中的一个第二平行车道边界线的对应的向量为第五向量v

S705，将在所述行驶区域内部和不在所述行驶区域的所述第一平行相交车道边界线和所述第二平行相交车道边界线进行裁剪，得到所述行驶区域边界上的第一相交车道边界线和第二相交车道边界线。

具体实施中，如图8所示，对于位于车辆行驶路径两侧的相邻并且相交的平行相交车道边界线，对超出交点外的、在行驶区域内部和不在行驶区域的平行相交车道边界线进行裁剪。

S707，对所述第一相交车道边界线和剩余的第一平行车道边界线进行连接，得到第一车道边界线；所述剩余的第一平行车道边界线为所述多个第一平行车道边界线中除去所述第一相交车道边界线后，剩余的第一平行车道边界线。

具体实施中，如图8所示，对于多个第一平行车道边界线中的每一个第一平行车道边界线的起点和与该线段相邻的第一平行车道边界线的终点连接，直至所有第一平行车道边界线都实现连接。

S709，对所述第二相交车道边界线和剩余的第二平行车道边界线进行连接，得到第二车道边界线；所述剩余的第二平行车道边界线为所述多个第二平行车道边界线中除去所述第一相交车道边界线后，剩余的第二平行车道边界线。

具体实施中，如图8所示，对于多个第二平行车道边界线中的每一个第二平行车道边界线的起点和与该线段相邻的第二平行车道边界线的终点连接，直至所有第二平行车道边界线都实现连接。

S711，基于所述车辆行驶路径、所述第一车道边界线和所述第二车道边界线，确定所述车道中心线。

其中，第一车道边界线和第二车道边界线是初始车道边界线进行初步分类和排序的预处理、进一步过滤的预处理后更进一步的预处理。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过进一步的预处理后的初始车道边界线，通过线段裁剪和补全对初始车道边界线进行更进一步的预处理，最终得到完整、规则的车道边界线。该方法提高了用于生成高精地图所需的车道边界线的稳定性和可预测性，更进一步提高了生成高精地图结果的精确度。

上述步骤S711可以包括以下步骤：

确定所述车辆行驶路径中等间距采样的多个等间距轨迹点数据。

对于所述多个等间距轨迹点数据中的每个等间距轨迹点数据，基于所述等间距轨迹点数据对应的法线与所述第一车道边界线的交点，确定所述等间距轨迹点数据对应的第一交点数据，基于所述等间距轨迹点数据对应的法线与所述第二车道边界线的交点，确定所述等间距轨迹点数据对应的第二交点数据。

基于所述等间距轨迹点数据和所述第一交点数据之间的距离、所述等间距轨迹点数据和第二交点数据之间的距离，确定所述等间距轨迹点数据对应的车道中心点数据。

基于所述多个等间距轨迹点数据中每个等间距轨迹点数据对应的车道中心点数据，确定所述车道中心线。

如图9所示，对平滑处理后的车辆行驶路径进行等间距采样，在等间距采样的任意一个等间距轨迹点记为第j个等间距轨迹点，通过在第j个等间距轨迹点处车辆行驶路径的法线直到与第一车道边界线，得到第一交点，通过在第j个等间距轨迹点处车辆行驶路径的法线和第二车道边界线相交，得到第二交点；第j个等间距轨迹点到第一交点的距离记作d

第j个车道中心点的二维坐标可以记作T

可以根据向量余弦夹角公式cosδ＝(T

根据曲率的计算公式k＝dγ/dL，其中dγ为第j个车道中心点沿车辆行驶过的路径的切线与第j+1个车道中心点沿车辆行驶过的路径的切线的夹角，dL为第j-1个车道中心点、第j个车道中心点和第j+1个车道中心点之间的车道中心线的长度。由于曲率代表曲线的弯曲程度，当第j-1个车道中心点、第j个车道中心点和第j+1个车道中心点之间的车道中心线几乎不弯曲，接近直线时，dγ接近于第七向量与第八向量之间的向量夹角δ，dL接近于|T

当第j个车道中心点数据对应的曲率大于预设曲率阈值时，由第j-1个车道中心线的二维坐标和第j+1个轨迹点的二维坐标的平均值，计算出此时第j个车道中心点对应的第j个平滑车道中心点的二维坐标为T

当第j个车道中心点对应的曲率小于和等于预设曲率阈值时，将第j个车道中心点的二维坐标作为第j个车道中心点数据对应的第j个平滑车道中心点的二维坐标，即此时第j个平滑车道中心点的二维坐标为y

对于多个车道中心点中的每个车道中心点数据，都可以记作第j个轨迹点数据，通过上述步骤中确定第j个平滑车道中心点的二维坐标的方法，可以得到每个车道中心点数据对应的平滑车道中心点的二维坐标，即确定了每个平滑车道中心点的位置；按照车辆行驶的方向，从初始车道中心点到终止车道中心点，将每个车道中心点数据对应的平滑车道中心点依次连接，得到车道中心线。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过初始车道边界线进行预处理后得到的车道边界线与车辆行驶路径结合，确定车道中心线。该方法利用完整、规则的车道边界线对车辆行驶路径进行重新计算，确保生成的地图参考线不受人类驾驶员随机行为的影响，能够保证多次建图结果的一致性。

S109，基于所述车道中心线和所述停车位信息，生成高精地图。

其中，生成高精地图所需要的信息还可以包括减速带信息，减速带信息包括泊车区域内每个减速带的编码和每个减速带所对应的4个角的坐标，减速带的编码为用于标识和识别每个减速带的代码。

具体实施中，根据视觉传感器感知输出的停车位的编码和停车位的4个角的坐标，将其保存至地图文件。具体可以根据泊车区域内的目标停车位4个角构成的图形的集合中心点到泊车区域中每个车道中心线上车道中心点的距离，建立泊车区域内该目标停车位与所有车道的关联关系，提取到目标停车位的集合中心点距离最近的一个车道中心点，确定距离目标停车位最近的车道；对于泊车区域内的每个停车位都可以按照上述的方法，确定距离每个停车位最近的车道。

根据视觉传感器感知输出的减速带的编码和减速带的4个角的坐标，将其保存至地图文件。具体可以根据泊车区域内的目标减速带4个角构成的图形的集合中心点到泊车区域中每个车道中心线上车道中心点的距离，建立泊车区域内该目标减速带与所有车道的关联关系，提取到目标减速带的集合中心点距离最近的一个车道中心点，确定距离目标减速带最近的车道；对于泊车区域内的每个减速带都可以按照上述的方法，确定距离每个减速带最近的车道。

由本申请实施例的上述技术方案可见，本申请实施例通过视觉传感器感知输出的停车位信息和减速带信息，建立泊车区域内所有停车位、减速带和车道的关联关系，基于关联关系生成泊车区域内用于记忆泊车的高精地图。该生成高精地图的方法通过搜索泊车区域内距离每个停车位和每个减速带最近的车道，可以快速筛选出车辆最终所要泊车的目标停车位和目标减速带。

与上述几种实施例提供的高精地图的构建方法相对应，本申请实施例还提供一种高精地图的构建装置，由于本申请实施例提供的高精地图的构建装置与上述几种实施例提供的高精地图的构建方法相对应，因此前述高精地图的构建方法的实施方式也适用于本实施例提供的高精地图的构建装置，在本实施例中不再详细描述。

请参阅图10，其所示为本申请实施例提供的一种高精地图的构建装置1000的结构示意图，该装置具有实现上述方法实施例中高精地图的构建方法的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。如图10所示，该装置可以包括：

获取模块1010，用于获取车辆在泊车区域行驶过程中的多个轨迹点数据以及所述泊车区域的交通要素信息；所述交通要素信息包括初始车道边界线信息和停车位信息；

平滑轨迹点数据确定模块1020，用于对于所述多个轨迹点数据中的每个轨迹点数据，基于所述轨迹点数据和与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据，确定所述轨迹点数据对应的曲率，基于所述轨迹点数据对应的曲率和预设曲率阈值的比对情况，确定所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据；

车辆行驶路径确定模块1030，用于基于所述多个轨迹点数据中每个轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据，确定车辆行驶路径；

车道中心线确定模块1040，用于基于所述车辆行驶路径和所述初始车道边界线信息，确定车道中心线；

高精地图生成模块1050，用于基于所述车道中心线和所述停车位信息，生成高精地图。

在一个示例性的实施方式中，所述平滑轨迹点数据确定模块1020，可以包括：

确定模块，用于基于所述轨迹点数据和第一轨迹点数据，确定第一向量，基于所述轨迹点数据和第二轨迹点数据，确定第二向量；所述第一轨迹点数据和所述第二轨迹点数据为与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据；

向量夹角确定模块，用于确定所述第一向量与所述第二向量之间的向量夹角；

轨迹点曲率确定模块，用于基于所述向量夹角、第一向量长度和第二向量长度，确定所述轨迹点数据对应的曲率；所述第一向量长度为所述第一向量的长度，所述第二向量长度为所述第二向量的长度。

在一个示例性的实施方式中，所述平滑轨迹点数据确定模块1020，还可以包括：

第一平滑轨迹点数据确定模块，用于在所述轨迹点数据对应的曲率大于预设曲率阈值的情况下，确定与所述轨迹点数据相邻的两个轨迹点数据的平均值，将所述平均值作为所述轨迹点数据对应的平滑轨迹点数据；

第二平滑轨迹点数据确定模块，用于在所述轨迹点数据对应的曲率小于和等于预设曲率阈值的情况下，将所述轨迹点数据作为所述轨迹点数据对应的平滑轨迹数据。

在一个示例性的实施方式中，所述初始车道边界线信息包括多个初始车道边界线；所述车道中心线确定模块1040，可以包括：

初始车道边界线分类模块，用于基于每个所述初始车道边界线向所述车辆行驶路径的横向投影信息，对所述多个初始车道边界线进行分类处理，得到位于所述车辆行驶路径一侧的至少一个第一初始车道边界线，以及位于所述车辆行驶路径另一侧的至少一个第二初始车道边界线；

第一排序模块，用于基于每个所述第一初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，对所述至少一个第一初始车道边界线进行排序处理得到第一排序结果；

第二排序模块，基于每个所述第二初始车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，对所述至少一个第二初始车道边界线进行排序处理得到第二排序结果；

曲线拟合模块，用于对所述第一排序结果进行曲线拟合处理，得到第一曲线拟合结果；对所述第二排序结果进行曲线拟合处理，得到第二曲线拟合结果；

拟合轨迹点数据确定模块，用于确定所述第一曲线拟合结果中等间距采样的多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述第二曲线拟合结果中等间距采样的多个第二曲线拟合轨迹点数据；

第一车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径、所述多个第一曲线拟合轨迹点数据和所述多个第二曲线拟合轨迹点数据，确定所述车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，所述第一车道中心线确定模块，可以包括：

第一曲线拟合车道边界线确定模块，用于基于所述多个第一曲线拟合轨迹点数据中相邻两个第一曲线拟合轨迹点数据之间的连线，得到多个第一曲线拟合车道边界线；

第二曲线拟合车道边界线确定模块，用于基于所述多个第二曲线拟合轨迹点数据中相邻两个第二曲线拟合轨迹点数据之间的连线，得到多个第二曲线拟合车道边界线；

第一平行车道边界线提取模块，用于基于每个所述第一曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，从所述多个第一曲线拟合车道边界线中提取与所述车辆行驶路径平行的多个第一平行车道边界线；

第二平行车道边界线提取模块，用于基于每个所述第二曲线拟合车道边界线向所述车辆行驶路径的纵向投影信息，从所述多个第二曲线拟合车道边界线中提取与所述车辆行驶路径平行的多个第二平行车道边界线；

第二车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径、所述多个第一平行车道边界线和所述多个第二平行车道边界线，确定所述车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，所述多个第一平行车道边界线和所述多个第二平行车道边界线限定出所述车辆行驶路径的行驶区域；所述第二车道中心线确定模块，可以包括：

第一平行相交车道边界线查找模块，用于从所述多个第一平行车道边界线中查找第一平行相交车道边界线；所述第一平行相交车道边界线为所述多个第一平行车道边界线中相邻并且相交的第一平行车道边界线；

第二平行相交车道边界线查找模块，用于从所述多个第二平行车道边界线中查找第二平行相交车道边界线；所述第二平行相交车道边界线为所述多个第二平行车道边界线中相邻并且相交的第二平行车道边界线；

相交车道边界线裁剪模块，用于将在所述行驶区域内部和不在所述行驶区域的所述第一平行相交车道边界线和所述第二平行相交车道边界线进行裁剪，得到所述行驶区域边界上的第一相交车道边界线和第二相交车道边界线；

第一车道边界线确定模块，用于对所述第一相交车道边界线和剩余的第一平行车道边界线进行连接，得到第一车道边界线；所述剩余的第一平行车道边界线为所述多个第一平行车道边界线中除去所述第一相交车道边界线后，剩余的第一平行车道边界线；

第二车道边界线确定模块，用于对所述第二相交车道边界线和剩余的第二平行车道边界线进行连接，得到第二车道边界线；所述剩余的第二平行车道边界线为所述多个第二平行车道边界线中除去所述第一相交车道边界线后，剩余的第二平行车道边界线；

第三车道中心线确定模块，用于基于所述车辆行驶路径、所述第一车道边界线和所述第二车道边界线，确定所述车道中心线。

在一个示例性的实施方式中，所述第三车道中心线确定模块，可以包括：

等间距轨迹点数据确定模块，用于确定所述车辆行驶路径中等间距采样的多个等间距轨迹点数据；

交点数据确定模块，用于对于所述多个等间距轨迹点数据中的每个等间距轨迹点数据，基于所述等间距轨迹点数据对应的法线与所述第一车道边界线的交点，确定所述等间距轨迹点数据对应的第一交点数据，基于所述等间距轨迹点数据对应的法线与所述第二车道边界线的交点，确定所述等间距轨迹点数据对应的第二交点数据；

车道中心点数据确定模块，用于基于所述等间距轨迹点数据和所述第一交点数据之间的距离、所述等间距轨迹点数据和第二交点数据之间的距离，确定所述等间距轨迹点数据对应的车道中心点数据；

第四车道中心线确定模块，用于基于所述多个等间距轨迹点数据中每个等间距轨迹点数据对应的车道中心点数据，确定所述车道中心线。

需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

另一方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述任一方面的高精地图的构建方法。

本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序，该至少一条指令或者该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所提供的任意一种高精地图的构建方法。

存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器可主要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、功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据所述设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器还可以包括存储器控制器，以提供处理器对存储器的访问。

本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行，即上述电子设备可以包括计算机终端、服务器或者类似的运算装置。图11是本发明实施例提供的运行一种高精地图的构建方法的计算机设备的硬件结构框图，如图11所示，该计算机设备的内部结构可包括但不限于：处理器、网络接口及存储器。其中，计算机设备内的处理器、网络接口及存储器可通过总线或其他方式连接，在本说明书实施例所示图11中以通过总线连接为例。

其中，处理器(或称CPU(Central Processing Unit，中央处理器))是计算机设备的计算核心以及控制核心。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI、移动通信接口等)。存储器(Memory)是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的存储器可以是高速RAM存储设备，也可以是非不稳定的存储设备(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储设备；可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。存储器提供存储空间，该存储空间存储了电子设备的操作系统，可包括但不限于：Windows系统(一种操作系统)，Linux(一种操作系统)，Android(安卓，一种移动操作系统)系统、IOS(一种移动操作系统)系统等等，本发明对此并不作限定；并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。在本说明书实施例中，处理器加载并执行存储器中存放的一条或一条以上指令，以实现上述方法实施例提供的高精地图的构建方法。

本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现一种高精地图的构建方法相关的至少一条指令或者至少一段程序，该至少一条指令或者该至少一段程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的任意一种高精地图的构建方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是：上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。