一种车道匹配的装置、方法及智能车辆

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种车道匹配的装置、方法及智能车辆。

背景技术

当前，随着智能驾驶技术的不断提升，因此也对车道数据的需求也越来越大，目前在各个车辆中都能够基于安装的传感器进行车道数据的检测，通过这种方式检测到的数据为众包数据，该众包数据为精度不同或者是来源不同的车道数据。

若是要对众包数据进行精确度评估，则需要对来源不同众包数据中的车道数据进行车道匹配，然后才能根据车道匹配的结果评估车道数据的准确性。目前可以通过路口匹配来实现车道匹配。

具体来讲，路口匹配是将路口匹配作为根匹配，也就是基于路口形状点位置、关联道路的个数以及每条道路的名称，从而就可以进行路口关联道路的匹配。但是基于路口匹配的方式需要路口关联的道路全面完整，不能关联少了任何一条道路，并且每一条道路属性和名称也都要完整。这样就导致车道数据的匹配不仅效率低，而且准确性也不高。

发明内容

本发申请提供了一种车道匹配的装置、方法及智能车辆，用以避免通过路口匹配进行车道匹配导致匹配准确性较低的问题。

第一方面，本申请提供了一种车道匹配的装置，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储所述处理器可执行的程序，所述处理器用于读取所述存储器中的程序并执行如下步骤：

获取第一数据源的第一车道组以及第二数据源的第二车道组，其中，所述第一车道组以及所述第二车道组中包含至少两条车道；

根据所述第一车道组得到N个第一闭合多边形，以及根据所述第二车道组得到M个第二闭合多边形，其中，所述第一闭合多边形为第一车道组中的相邻车道组成，所述第二闭合多边形为第二车道组中的相邻车道组成，M、N为大于等于1的整数；

根据所述N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形之间的重叠关系，确定所述第一车道组与所述第二车道组之间的匹配结果。

通过上述的装置，能够通过由车道组成的多边形的重叠关系来确定车道之间的关联性，从而实现了对异源车道数据的准确匹配，进而避免了通过路口匹配进行车道匹配导致匹配准确性较低的问题。

在一种可选的实施例中，所述处理器具体被配置为执行：

基于所述N个第一闭合多边形以及所述M个第二闭合多边形构建二分图，其中，所述N个第一闭合多边形作为二分图中的第一顶点集，所述M个第二闭合多边形作为所述二分图中的第二顶点集，所述二分图中所述第一顶点集与所述第二顶点集之间的连线表征第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠关系，所述二分图中的连线的权值为重叠面积值；

计算出所述二分图的全局最优解，其中，所述全局最优解对应的目标二分图中包含了N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形之间的一一对应关系；

基于所述全局最优解对应的目标二分图，确定所述第一车道组与所述第二车道组的匹配结果。

通过上述方式可以通过计算二分图最优解的方式来确定出准确的匹配关系，进而保证了后续车道组匹配的准确性。

在一种可选的实施例中，所述处理器具体被配置为执行：

将所述二分图拆分为多个待选二分图，其中，每个所述待选二分图中包含了N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形之间的一一对应关系；

计算出每个待选二分图中第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠面积，其中，在所述待选二分图中存在连接关系的第一闭合多边形与第二闭合多边形之间存在重叠面积；

计算出每个待选二分图对应的总重叠面积，其中，所述总重叠面积为所述待选二分图中所有存在重叠关系的第一闭合多边形与第二闭合多边形的重叠面积之和；

将总重叠面积最大的待选二分图作为所述全局最优解。

在一种可选的实施例中，所述处理器具体被配置为执行：

在地图数据中确定出待测区域；

将所述待测区域中包含第一数据源标识的所有车道作为所述第一车道组；以及

将所述待检测区域中包含第二数据源标识的所有车道作为第二车道组。

在一种可选的实施例中，所述处理器具体被配置为执行：

依次将所述第一车道组中的每相邻两条车道进行首尾相接，得到以相邻车道为边的N个所述第一闭合多边形；以及

依次将所述第二车道组中的每相邻两条车道进行首尾相接，得到以相邻车道为边的M个所述第二闭合多边形。

第二方面，本申请提供了一种车道匹配的方法，所述方法包括：

获取第一数据源的第一车道组以及第二数据源的第二车道组，其中，所述第一车道组以及所述第二车道组中包含至少两条车道；

根据所述第一车道组得到N个第一闭合多边形，以及根据所述第二车道组得到M个第二闭合多边形，其中，所述第一闭合多边形为第一车道组中的相邻车道组成，所述第二闭合多边形为第二车道组中的相邻车道组成，M、N为大于等于1的整数；

根据所述N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形之间的重叠关系，确定所述第一车道组与所述第二车道组之间的匹配结果。

在一种可选的实施例中，所述根据所述N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形，确定所述第一车道组与所述第二车道组之间的匹配结果，包括：

基于所述N个第一闭合多边形以及所述M个第二闭合多边形构建二分图，其中，所述N个第一闭合多边形作为二分图中的第一顶点集，所述M个第二闭合多边形作为所述二分图中的第二顶点集，所述二分图中所述第一顶点集与所述第二顶点集之间的连线表征第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠关系，所述二分图中的连线的权值为重叠面积值；

计算出所述二分图的全局最优解，其中，所述全局最优解对应的目标二分图中包含了N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形之间的一一对应关系；

基于所述全局最优解对应的目标二分图，确定所述第一车道组与所述第二车道组的匹配结果。

在一种可选的实施例中，所述计算出所述二分图的全局最优解，包括：

将所述二分图拆分为多个待选二分图，其中，每个所述待选二分图中包含了N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形之间的一一对应关系；

计算出每个待选二分图中第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠面积，其中，在所述待选二分图中存在连接关系的第一闭合多边形与第二闭合多边形之间存在重叠面积；

计算出每个待选二分图对应的总重叠面积，其中，所述总重叠面积为所述待选二分图中所有存在重叠关系的第一闭合多边形与第二闭合多边形的重叠面积之和；

将总重叠面积最大的待选二分图作为所述全局最优解。

第三方面，本申请提供了一种智能车辆，所述智能车辆包括上述的中任一项所述的车道匹配的装置。

第四方面，本申请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上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述的一种车道匹配的方法中的任一项的方法。

附图说明

图1为本申请提供的一种车道匹配的装置的结构示意图；

图2为本申请提供的待检测区域中的车道示意图；

图3为本申请提供的第一车道组的中车道的示意图；

图4为本申请提供的第二车道组的中车道的示意图；

图5为本申请提供的由第一车道组中的相邻车道组成的第一闭合多边形的示意图；

图6为本申请提供的由N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形组成的二分图；

图7为本申请提供第一车道组和第二车道组形成的二分图；

图8为本申请提供第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠面积的示意图；

图9a为本申请提供的一种二分图的示意图；

图9b为本申请提供的另一种二分图的示意图；

图10为本申请提供的一种车道匹配的方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本发明实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着新应用场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。其中，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

当前，对众包数据进行精确度评估，都需要对来源不同众包数据中的车道数据进行车道匹配，车道数据的匹配需要依赖路口匹配，路口匹配是基于路口形状点位置、关联道路的个数以及每条道路的名称，进行路口关联道路的匹配。但是基于路口匹配的方式需要路口关联的道路全面完整，不能关联少了任何一条道路，并且每一条道路属性和名称也都要完整。这样就导致车道数据的匹配不仅效率低，而且准确性也不高。

为了解决上述的技术问题，本申请提供了一种车道匹配装置，该装置首先会获取第一数据源的第一车道组以及第二数据源的第二车道组，根据第一车道组以及第二车道组，得到N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形，根据N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形之间的重叠关系，确定第一车道组和第二之间组之间的匹配结果。

通过上述的装置，能够通过由车道组成的多边形来确定车道之间的关联性，从而实现了对异源车道数据的准确匹配，进而避免了通过路口匹配进行车道匹配导致匹配准确性较低的问题。

参照图1所示为本申请实施例提供的一种车道匹配的装置，该装置包括处理器10以及存储器11，存储器11用于存储处理器10可执行程序，处理器10用于读取存储器10中的程序并执行如下步骤：

获取第一数据源的第一车道组以及第二数据源的第二车道组；

根据第一车道组得到N个第二闭合多边形，以及根据第二车道组得到M个第二闭合多边形；

根据N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形之间的重叠关系，确定第一车道组与第二车道组之间的匹配结果。

具体来讲，在本申请实施例中，先获取来自第一数据源的第一车道组，以及第二数据源的第二车道组，此处的第一数据源以及第二数据源可以是车辆、服务器、数据库等任一一种数据源。

在接收到第一数据源以及的第二数据源上传的车道数据之后，在包含该车道数据的地图数据中确定出待检测区域，然后在该待检测区域中确定出由第一数据源上传的所有车道，并将该所有的车道作为第一车道组。

这里需要说明的是，第一数据源中包含了第一数据源标识，从而可以将包含第一数据源标识的所有车道作为第一车道组。

同理，在该待检测区域中确定出由第二数据源对应的第二车道组，也就是包含第二数据源标识的所有车道作为第二车道组。在该第一车道组以及第二车道组中至少包含了两条车道。

另外，在本申请实施例中，第二车道组也可以是基于第一车道组得到。具体来讲，在确定出第一车道组中的所有车道之后，确定出第一数据源中每条车道相邻的属于第二数据源的车道，并将确定出的车道作为第二车道组。在本申请实施例中可以确定出与第一车道距离最近的属于第二车道组的车道，依次按照该筛选方式，筛选出第二车道组中的所有车道。

比如，图2所示，在图2所示的待检测区域中包含不同数据源的车道，其中，粗线条为第一数据源的车道，即：车道1、车道3、车道5，细线条为第二数据源的车道，即：车道2、车道4、车道6，首先将第一数据源的所有车道作为第一车道组，然后依次确定出与第一车道组中车道距离最近且属于第二数据源的车道。在图2中与车道1距离最近且属于第二数据源的车道为车道2，按照此方式就可以确定出车道4以及车道6。从而将车道2、车道4、车道6组成第二车道组。最终得到图3所示的第一车道组以及图4所示的第二车道组。

当然，在本申请实施例中，还可以是直接根据数据源标识来确定出车道组，也就是说，将待测区域中包含第一数据源标识的所有车道作为第一车道组；以及将待检测区域中包含第二数据源标识的所有车道作为第二车道组。

在确定出第一车道组与第二车道组之后，根据第一车道组生成N个第一闭合多边形，在本申请实施例中，第一闭合多边形是基于第一车道组中相邻的两个车道组组成，比如图5所示，在图5中车道1与车道3是属于第一车道组中相邻的两条车道，将车道1与车道3首尾相接形成一个多边形，该多边形就作为第一闭合多边形。同理，将车道3与车道5首尾相接又形成一个第一闭合多边形，按照此方式就可以将第一车道组中两两相邻的车道组成第一闭合的多边形，最终得到N个第一闭合多边形。

同理，依次将第二车道组中的每相邻的两条车道进行首尾相接，得到以相邻车道为边的M个第二闭合多边形，此过程与上述的过程一致，此处就不再赘述。这里需要说明是，N和M可以相等，也可以不相等。在具体应用场景中，N值是由第一车道组中的车道数量确定，M值则是由第二车道组中的车道数量确定。

在根据第一车道组中的车道得到N个第一闭合多边形，以及根据第二车道组中的车道得到M个第二闭合多边形之后，基于N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形构建二分图，也就是N个第一闭合多边形构成二分图中的第一顶点集，M个第二闭合多边形构成二分图中的第二顶点集，二分图中所述第一顶点集与第二顶点集之间的连线表征第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠关系，二分图中的连线的权值为重叠面积值。如果两个闭合多边形之间存在重叠，则该两个闭合多边形之间的连线的权值为重叠面积值；如果两个闭合多边形之间不存在重叠，则该两个闭合多边形之间的连线的权值为0。

分别确定N个第一闭合多边形中的一个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形是否存在重叠关系，若存在重叠关系，分别计算第一闭合多边形与另一个第二闭合多边形之间重叠面积。依次按照该方式将所有N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形进行排列组合，然后计算出所有排列组合重叠面积。

参照图6所示，在图6中，二分图中的第一顶点集是由N个第一闭合多边形组成，即由a

举例来说，按照图2所示待检测区域，可以得到如图7所示的二分图，在图7所示的二分图中第一顶点集包含了车道1车道3组成的一个第一闭合多边形、车道3和车道5组成的另一个第一闭合多边形，第二顶点集包含了车道2和车道4组成第二闭合多边形、车道4和车道6组成的另一个第二闭合多边形。示。

第一顶点集和第二顶点集的关系如下：

车道1、车道3组成的第一闭合多边形与车道2、车道4组成的第二闭合多边形之间的重叠面积，参照图8所示；

车道1、车道3组成的第一闭合多边形与车道4、车道6组成的第二闭合多边形之间的重叠面积；

车道3、车道5组成的第一闭合多边形与车道2、车道4组成的第二闭合多边形之间的重叠面积；

车道3、车道5组成的第一闭合多边形与车道4、车道6组成的第二闭合多边形之间的重叠面积；

在得到二分图之后，计算出二分图的全局最优解，该全局最优解的具体计算方式如下：

将二分图拆分为多个待选二分图，这里拆分出的每个待选二分图中包含了N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形之间的一一对应关系，计算出每个待选二分图中第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠面积。这里需要计算的是在待选二分图中所有第一闭合多边形与第二多边形的重叠面积之和。

在计算出每个待选二分图的总重叠面积之后，将总重叠面积最大的待选二分图作为全局最优解。

比如说，若是第一车道组为图3所示，第二车道组如图4所示，并且得到如图7所示的二分图，则图7所示的二分图可以拆分为图9a以及图9b所示的待选二分图来表征，在图9a以及图9b中表征的是拆分出的一个二分图，第一顶点集U中是第一闭合多边形对应的车道，第二顶点集V中是第二闭合多边形对应的车道。集合U与集合V之间各个元素的关系是通过连线表征，而重叠面积则是通过连线上数值表征。

如图9a和图9b所示，图9a所示的待选二分图对应的总重叠面积为3+5＝8，图9b所示的待选二分图对应的总重叠面积为4+1＝5。因此将图9a所示的待选二分图作为全局最优解，从而图9a所示的待选二分图将作为目标二分图，最后将该待选二分图中的车道间的匹配关系作为第一车道组与第二车道组之间匹配关系。

通过上述的方式，能够通过由车道组成的多边形的重叠面积来确定车道之间的关联性，从而实现了对异源车道数据的准确匹配，进而避免了通过路口匹配进行车道匹配导致匹配准确性较低的问题。

当然，在本申请实施例中，除了通过先建立N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形的所有对应关系的二分图，然后再拆分为多个一一对应关系的二分图，然后再进一步确定总重叠面积之外。还可以直接建立第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的一一对应关系。

当然，上述的举例也只是一个简单场景的说明，并不是限定本申请所应用的场景，在实际应用过程中可以根据需求进行调整。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种车道匹配的方法，参照图10所示为本申请实施例提供的一种车道匹配的方法流程图，该方法包括：

S901，获取第一数据源的第一车道组以及第二数据源的第二车道组；

S902，根据第一车道组得到N个第一闭合多边形，以及根据第二车道组得到M个第二闭合多边形；

S903，根据N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形之间的重叠关系，确定第一车道组与第二车道组之间的匹配结果。

具体来讲，在本申请实施例中，先获取来自第一数据源的第一车道组，以及第二数据源的第二车道组，此处的第一数据源以及第二数据源可以是车辆、服务器、数据库等任一一种数据源。

在接收到第一数据源以及的第二数据源上传的车道数据之后，在包含该车道数据的地图数据中确定出待检测区域，然后在该待检测区域中确定出由第一数据源上传的所有车道，并将该所有的车道作为第一车道组。

这里需要说明的是，第一数据源中包含了第一数据源标识，从而可以将包含第一数据源标识的所有车道作为第一车道组。

同理，在该待检测区域中确定出由第二数据源对应的第二车道组，也就是包含第二数据源标识的所有车道作为第二车道组。在该第一车道组以及第二车道组中至少包含了两条车道。

另外，在本申请实施例中，第二车道组也可以是基于第一车道组得到。具体来讲，在确定出第一车道组中的所有车道之后，确定出第一数据源中每条车道相邻的属于第二数据源的车道，并将确定出的车道作为第二车道组。在本申请实施例中可以确定出与第一车道距离最近的属于第二车道组的车道，依次按照该筛选方式，筛选出第二车道组中的所有车道。

比如，图2所示，在图2所示的待检测区域中包含不同数据源的车道，其中，粗线条为第一数据源的车道，即：车道1、车道3、车道5，细线条为第二数据源的车道，即：车道2、车道4、车道6，首先将第一数据源的所有车道作为第一车道组，然后依次确定出与第一车道组中车道距离最近且属于第二数据源的车道。在图2中与车道1距离最近且属于第二数据源的车道为车道2，按照此方式就可以确定出车道4以及车道6。从而将车道2、车道4、车道6组成第二车道组。最终得到图3所示的第一车道组以及图4所示的第二车道组。

当然，在本申请实施例中，还可以是直接根据数据源标识来确定出车道组，也就是说，将待测区域中包含第一数据源标识的所有车道作为第一车道组；以及将待检测区域中包含第二数据源标识的所有车道作为第二车道组。

在确定出第一车道组与第二车道组之后，根据第一车道组生成N个第一闭合多边形，在本申请实施例中，第一闭合多边形是基于第一车道组中相邻的两个车道组组成，比如图5所示，在图5中车道1与车道3是属于第一车道组中相邻的两条车道，将车道1与车道3首尾相接形成一个多边形，该多边形就作为第一闭合多边形。同理，将车道3与车道5首尾相接又形成一个第一闭合多边形，按照此方式就可以将第一车道组中两两相邻的车道组成第一闭合的多边形，最终得到N个第一闭合多边形。

同理，依次将第二车道组中的每相邻的两条车道进行首尾相接，得到以相邻车道为边的M个第二闭合多边形，此过程与上述的过程一致，此处就不再赘述。这里需要说明是，N和M可以相等，也可以不相等。在具体应用场景中，N值是由第一车道组中的车道数量确定，M值则是由第二车道组中的车道数量确定。

在根据第一车道组中的车道得到N个第一闭合多边形，以及根据第二车道组中的车道得到M个第二闭合多边形之后，基于N个第一闭合多边形以及M个第二闭合多边形构建二分图，也就是N个第一闭合多边形构成二分图中的第一顶点集，M个第二闭合多边形构成二分图中的第二顶点集，二分图中所述第一顶点集与第二顶点集之间的连线表征第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠关系，二分图中的连线的权值为重叠面积值。

分别确定N个第一闭合多边形中的一个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形是否存在重叠关系，若存在重叠关系，分别计算第一闭合多边形与另一个第二闭合多边形之间重叠面积。依次按照该方式将所有N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形进行排列组合，然后计算出所有排列组合重叠面积。

参照图6所示，在图6中，二分图中的第一顶点集是由N个第一闭合多边形组成，即由a

举例来说，按照图2所示待检测区域，可以得到如图7所示的二分图，在图7所示的二分图中第一顶点集包含了车道1车道3组成的一个第一闭合多边形、车道3和车道5组成的另一个第一闭合多边形，第二顶点集包含了车道2和车道4组成第二闭合多边形、车道4和车道6组成的另一个第二闭合多边形。示。

第一顶点集和第二顶点集的关系如下：

车道1、车道3组成的第一闭合多边形与车道2、车道4组成的第二闭合多边形之间的重叠面积，参照图8所示；

车道1、车道3组成的第一闭合多边形与车道4、车道6组成的第二闭合多边形之间的重叠面积；

车道3、车道5组成的第一闭合多边形与车道2、车道4组成的第二闭合多边形之间的重叠面积；

车道3、车道5组成的第一闭合多边形与车道4、车道6组成的第二闭合多边形之间的重叠面积；

在得到二分图之后，计算出二分图的全局最优解，该全局最优解的具体计算方式如下：

将二分图拆分为多个待选二分图，这里拆分出的每个待选二分图中包含了N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形之间的一一对应关系，计算出每个待选二分图中第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的重叠面积。这里需要计算的是在待选二分图中所有第一闭合多边形与第二多边形的重叠面积之和。

在计算出每个待选二分图的总重叠面积之后，将总重叠面积最大的待选二分图作为全局最优解。

比如说，若是第一车道组为图3所示，第二车道组如图4所示，并且得到如图7所示的二分图，则图7所示的二分图可以拆分为图9a以及图9b所示的待选二分图来表征，在图9a以及图9b中表征的是拆分出的一个二分图，第一顶点集U中是第一闭合多边形对应的车道，第二顶点集V中是第二闭合多边形对应的车道。集合U与集合V之间各个元素的关系是通过连线表征，而重叠面积则是通过连线上数值表征。

如图9a和图9b所示，图9a所示的待选二分图对应的总重叠面积为3+5＝8，图9b所示的待选二分图对应的总重叠面积为4+1＝5。因此将图9a所示的待选二分图作为全局最优解，从而图9a所示的待选二分图将作为目标二分图，最后将该待选二分图中的车道间的匹配关系作为第一车道组与第二车道组之间匹配关系。

通过上述的方式，能够通过由车道组成的多边形的重叠面积来确定车道之间的关联性，从而实现了对异源车道数据的准确匹配，进而避免了通过路口匹配进行车道匹配导致匹配准确性较低的问题。

当然，在本申请实施例中，除了通过先建立N个第一闭合多边形与M个第二闭合多边形的所有对应关系的二分图，然后再拆分为多个一一对应关系的二分图，然后再进一步确定总重叠面积之外。还可以直接建立第一闭合多边形与第二闭合多边形之间的一一对应关系。

基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种智能车辆，该智能车辆包括上述的一种车道匹配的装置，此处的两种装置在上述的实施例中已经详细说明，此处就不再赘述。

基于同一发明构思，本公开实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质包括：计算机程序代码，当计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如前文论述任一的一种车道匹配的方法。由于上述计算机存储介质解决问题的原理与一种车道匹配的方法相似，因此上述计算机存储介质的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

在具体的实施过程中，计算机存储介质可以包括：通用串行总线闪存盘(USB，Universal Serial Bus Flash Drive)、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的存储介质。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如前文论述任一的一种车道匹配方法。由于上述计算机程序产品解决问题的原理与一种车道匹配的方法相似，因此上述计算机程序产品的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

计算机程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

本申请中的方法可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序或指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序或指令时，全部或部分地执行本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、网络设备、用户设备、核心网设备、OAM或者其它可编程装置。

所述计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是集成一个或多个可用介质的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；也可以是光介质，例如，数字视频光盘；还可以是半导体介质，例如，固态硬盘。该计算机可读存储介质可以是易失性或非易失性存储介质，或可包括易失性和非易失性两种类型的存储介质。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。