一种构建虚拟交通图的方法、系统、电子设备以及存储介质

技术领域

本申请涉及智能驾驶领域，特别是一种构建虚拟交通图的方法、系统、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着智能驾驶技术的不断发展，越来越多的配置有智能驾驶技术的车辆出现在道路上，同时，伴随着智能驾驶技术的不断发展，在智能驾驶汽车行驶的过程中，对汽车智能驾驶高精度定位的要求也越来越高。

但是，目前基于GPS的单机导航的精度约为1-10m，而国内现有的道路的单车道的宽度一般在2.3-3.75m范围内，无法支持汽车智能驾驶高精度定位的需求，影响智能驾驶车辆变道超车、加速、减速、制动逻辑的判断，进而影响用户的驾驶体验。

针对上述问题，本申请提出了一种构建虚拟交通图的方法。

发明内容

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种构建虚拟交通图的方法以及系统，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

本申请实施例的第一方面，提供了一种构建虚拟交通图的方法，应用于高空测量单元，所述方法包括：

以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标；

获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据；

根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据；

将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据发送至远程数据中心，以通过所述远程数据中心生成虚拟交通图。

可选地，还包括：

获取当前时刻下雷达阵列单元测量的所述路面区域内的目标车辆的雷达信号反射器的相对距离和角度数据；

根据所述目标车辆的雷达信号反射器与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述相对距离和角度数据转换为所述目标车辆的相对坐标；

根据所述高空测量单元基准点与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述目标车辆的相对坐标转换为以所述高空测量单元基准点为基准的所述目标车辆的三维坐标；

将所述目标车辆的三维坐标发送给所述远程数据中心，以通过所述远程数据中心基于所述虚拟交通图，确定所述目标车辆的位置。

可选地，所述以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标，包括：

获取所述锚定点的基准点与所述锚定点上的对空定位雷达的相对距离和角度数据，以确定所述锚定点的基准点相对于所述对空定位雷达的三维坐标；

获取所述对空定位雷达测量的所述高空测量单元基准点相对于所述空定位雷达测量的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元相对所述对空定位雷达的三维坐标；

根据所述高空测量单元基准点与所述锚定点的基准点的相对位置关系，确定所述当前时刻下所述高空测量单元基准点的三维坐标。

可选地，所述获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据，包括：

获取当前时刻下所述激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云相对于所述激光扫描测距单元的相对距离和角度数据；

根据所述激光扫描测距单元与所述路面区域的路面点云的相对位置关系，将所述路面点云的相对距离和角度数据转换为相对于所述激光扫描测距单元的路面点云数据的三维坐标。

可选地，所述根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据，包括：

获取所述当前时刻下所述高空测量单元上的陀螺仪测量的所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标；

将所述高空测量单元基准点的三维坐标、所述路面点云数据的三维坐标以及所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标。

可选地，所述在将所述高空测量单元基准点的三维坐标、所述路面点云数据的三维坐标以及所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标之后，还包括：

获取所述路面区域的实景图片；

将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标发送至所述远程数据中心，以通过所述远程数据中心将所述实景图片作为参考生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的所述虚拟交通图。

可选地，所述根据所述高空测量单元基准点与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述目标车辆的相对坐标转换为以所述高空测量单元基准点为基准的所述目标车辆的三维坐标，包括：

获取所述当前时刻下所述高空测量单元上的陀螺仪测量的所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标；

将所述高空测量单元基准点云数据、所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标以及所述目标车辆的相对坐标之和确定为所述目标车辆的三维坐标。

本申请实施例的第二方面，提供了一种构建虚拟交通图的方法，应用于远程数据中心，所述方法包括：

接收高空测量单元发送的路面区域的实景图片以及与所述实景图片相对应的高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

以所述路面区域的锚定点的基准点为参考基准点，将所述实景图片作为5参考，生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的路面和交通

线模型。

可选地，还包括：

接收各个所述高空测量单元各自发送的所述路面区域的实景图片，以及

与所述各个实景图片相对应的各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标；0以所述各个路面区域各自的锚定点的基准点作为各自的参考基准点，将所述各个路面区域各自的实景图片作为参考，生成与所述各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标各自对应的多个所述路面和交通线模型；

将所述多个所述路面和交通线模型载入虚拟交通数据库，生成连续的虚拟交通图。

5本申请实施例的第三方面，提供了一种构建虚拟交通图的系统，应用于

高空测量单元，所述系统包括：

确定模块，用于以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标；

0获取模块，用于获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据；

转换模块，用于根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据；

生成模块，用于将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点5云数据发送至远程数据中心，以通过所述远程数据中心生成虚拟交通图。

可选地，还包括：

第一获取子模块，用于获取当前时刻下雷达阵列单元测量的所述路面区域内的目标车辆的雷达信号反射器的相对距离和角度数据；

第一转换子模块，用于根据所述目标车辆的雷达信号反射器与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述相对距离和角度数据转换为所述目标车辆的相对坐标；

第二转换子模块，用于根据所述高空测量单元基准点与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述目标车辆的相对坐标转换为以所述高空测量单元基准点为基准的所述目标车辆的三维坐标；

第一确定子模块，用于将所述目标车辆的三维坐标发送给所述远程数据中心，以通过所述远程数据中心基于所述虚拟交通图，确定所述目标车辆的位置。

可选地，所述以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标，所述确定模块，包括：

第二获取子模块，用于获取所述锚定点的基准点与所述锚定点上的对空定位雷达的相对距离和角度数据，以确定所述锚定点的基准点相对于所述对空定位雷达的三维坐标；

第三获取子模块，用于获取所述对空定位雷达测量的所述高空测量单元基准点相对于所述空定位雷达测量的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元相对所述对空定位雷达的三维坐标；

第二确定子模块，用于根据所述高空测量单元基准点与所述锚定点的基准点的相对位置关系，确定所述当前时刻下所述高空测量单元基准点的三维坐标。

可选地，所述获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据，所述获取模块，包括：

第四获取子模块，用于获取当前时刻下所述激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云相对于所述激光扫描测距单元的相对距离和角度数据；

第三转换子模块，用于根据所述激光扫描测距单元与所述路面区域的路面点云的相对位置关系，将所述路面点云的相对距离和角度数据转换为相对于所述激光扫描测距单元的路面点云数据的三维坐标。

可选地，所述根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据，所述转换模块，包括：

第五获取子模块，用于获取所述当前时刻下所述高空测量单元上的陀螺5仪测量的所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的相对距

离和角度数据，以确定所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标；

第三确定子模块，用于将所述高空测量单元基准点的三维坐标、所述路

面点云数据的三维坐标以及所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描0测距单元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标。

可选地，所述在将所述高空测量单元基准点的三维坐标、所述路面点云数据的三维坐标以及所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单

元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标之后，5所述第三确定子模块，还包括：

第六获取子模块，用于获取所述路面区域的实景图片；

制作子模块，用于将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标发送至所述远程数据中心，以通过所述远程数据中心将

所述实景图片作为参考生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标0对应的所述虚拟交通图。

可选地，所述根据所述高空测量单元基准点与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述目标车辆的相对坐标转换为以所述高空测量单元基准点为基准的所述目标车辆的三维坐标，所述第二转换子模块，包括：

获取子单元，用于获取所述当前时刻下所述高空测量单元上的陀螺仪测5量的所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标；

确定子单元，用于将所述高空测量单元基准点云数据、所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标以及所述目标车辆的相对坐标之和确定为所述目标车辆的三维坐标。

本申请实施例的第四方面，提供了一种构建虚拟交通图的系统，应用与远程数据中心，所述系统包括：

接收模块，用于接收高空测量单元发送的路面区域的实景图片以及与所述实景图片相对应的高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

第二生成模块，用于以所述路面区域的锚定点的基准点为参考基准点，将所述实景图片作为参考生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的路面和交通线模型。

可选地，还包括：

第一接收子模块，用于接收各个所述高空测量单元各自发送的所述路面区域的实景图片，以及与所述各个实景图片相对应的各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

第一生成子模块，用于以所述各个路面区域各自的锚定点的基准点作为各自的参考基准点，将所述各个路面区域各自的实景图片作为参考，生成与所述各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标各自对应的多个所述路面和交通线模型；

第二生成子模块，用于将所述多个所述路面和交通线模型载入虚拟交通数据库，生成连续的虚拟交通图。

本申请实施例的第五方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如本申请实施例所述的构建虚拟交通图的方法。

本申请实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如本申请实施例所述的构建虚拟交通图的方法。

本申请具有以下优点：

本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的方法，所述方法包括：以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标；获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据；根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据；将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据发送至远程数据中心，以通过所述远程数据中心生成虚拟交通图。本申请实施例根据路面点云相对锚定点的基准坐标并参考待测区域的路面实景图片，在远程数据中心中生成高精度的虚拟交通图,从而可以实现以高空视角观测的车辆与道路、车辆和车辆之间的高精度定位，生成实时虚拟交通模型，支撑智能驾驶的逻辑判断的准确性，可极大支持车辆本身智能驾驶和主动安全技术，提高驾驶体验感。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的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性的前提下，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构建虚拟交通图的方法步骤流程图；

图2是本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的架构示意图；

图3是本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的流程结构原理图；

图4是本申请实施例提供的一种锚定点ECU主要硬件架构原理图；

图5是本申请实施例提供的一种高空测量单元ECU主要硬件架构原理图；

图6是本申请实施例提供的一种远程数据中心模块架构原理图；

图7是本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的又一架构示意图；

图8是本申请实施例提供的一种高空测量单元ECU另一部分主要硬件架构原理图；

图9为本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的优选架构示意图；

图10为本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的系统示意图；

图11为本申请实施例提供的一种电子设备示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种

形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例5是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本申请实施例提出一种构建虚拟交通图的方法，应用于高空测量单元，参照图1，为本申请实施例提供的一种应用于远程数据中心的构建虚拟交通

图方法步骤流程图。所述方法包括：0步骤S101，以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，

确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标；

步骤S102，获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据；

步骤S103，根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测

距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准5点云数据；

步骤S104，将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据发送至远程数据中心，以通过所述远程数据中心生成虚拟交通图。

参照图2，为本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的架构示意图，

从图中可以看出，参与构建虚拟交通图的主要有远程数据中心、高空气球、0高空测量单元、锚定点、两个固定点、路面、交通线、汽车等。其中，远程数据中心负责接收测量数据来构建虚拟交通图。高空测量单元通过高空气球作为升空的动力源，实际应用中，高空气球可以是氢气球或无人机等能够升空的设备，本申请在此不做限定。高空测量单元能够扫描并输出路面点云的坐标数据，并将坐标数据发送给远程数据中心。锚定点与两个固定点共同利5用绳索将高空气球固定在高空。锚定点可以利用现有技术高精度测量至厘米

及坐标，并将锚定点确定为本申请实施例的基准点。

本申请实施例中，通过获取地球直角坐标系并通过现有坐标转换技术，将地球直角坐标系转换为地球三维坐标系。

参照图3，为本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的流程结构原理图。如图3所示，锚定点、高空测量单元以及远程数据中心通过无线网络进行数据通讯。高空测量单元可以获取路面的信息，具体可以获取路面点云的实景图片以及路面点云的坐标信息。高空测量单元还可以获取锚定点的坐标信息。

具体而言，本申请实施例中，锚定点固定在路面上，并通过现有成熟技术可高精度测量锚定点的坐标至厘米级地理坐标，测量完毕将厘米级高精度地理坐标输入至锚定点ECU(Electronic Control Unit,电子控制器)，通过坐标转换模块转化为锚定点基准坐标其中，锚定点基准坐标为三维坐标。锚定点基准坐标发送给远程数据中心存储至锚定点基准坐标数据库，并将锚定点基准坐标作为本实施例的基准点。

参照图4，为本申请实施例提供的一种锚定点ECU主要硬件架构原理图，如图4所示，将地球标准坐标系通过ECU内部的坐标转换模块转换成地球直角坐标系，并进一步转换成地球三维坐标系。将锚定点的厘米级的地理坐标通过ECU内部的坐标转换模块转换成锚定点基准坐标，需要在注意的是，所述的锚定点基准坐标为三维坐标。

进一步地，将所述的锚定点基准坐标通过无线网络发送至远程数据中心并存储在远程数据中心的锚定点基准坐标数据库中。实际应用中，在车辆所行驶的路段上，布设有多个锚定点，基于同样的方法，确定出多个锚定点的基准坐标，并全部上传至远程数据中心并存储在锚定点基准坐标数据库中。

进一步地，参照图3、图4，测量锚定点内部对空定位雷达相对于锚定点基准点的相对距离和角度数据，在已知锚定点基准点坐标的情况下，根据锚定点内部的对空定位雷达与锚定点基准点的相对位置关系，将锚定点基准点坐标通过对空定位雷达标定模块转换为锚定点基准点相对于对空点位雷达基准坐标，需要注意的是，所述的对空点位雷达基准坐标为三维坐标。例如：假设锚定点基准点坐标为(X1,Y1,Z1),锚定点基准点和对空定位雷达基准点距离为L，锚定点基准点和对空定位雷达基准点相对坐标系的角度为(a1，a2，a3)，则对空定位雷达基准点的坐标为(X1+L*COSa1,Y1+L*COSa2,Z1+L*COSa3)。

进一步地，测量对空定位雷达与高空测量单元基准点即高空测量单元中的雷达信号反射器的实时相对距离和角度数据，并通过锚定点的ECU内部的坐标转换模块将对应的当前时刻下的对空定位雷达与高空测量单元上的雷达信号反射器的相对距离和角度数据转换为高空测量单元基准点相对于对空定位雷达基准点的坐标。例如：假设对空定位雷达测量的与高空测量单元上的雷达信号反射器的相对距离为M，相对角度为(α，β，γ)，当前的时刻为t，则可以通过坐标转换模块确定高空测量单元相对对空定位雷达基准点的坐标为为(M1*COSα1,M1*COSβ1,M1*COSγ1)，t1，其中t1表示由锚定点ECU内的时钟校准模块记录的当前时刻。

进一步地，通过锚定点ECU内的数据计算模块，计算得到当前时刻下的高空测量单元基准点相对于锚定点基准点坐标，即所述高空测量单元基准点的三维坐标。并通过无线网络将所述的坐标数据发送至高空测量单元的ECU。具体地，所述的高空测量单元基准点表示将高空测量单元上的雷达信号反射器作为高空测量单元的基准点。例如：根据上述确定的空定位雷达基准点的坐标为(X1+L*COSa1,Y1+L*COSa2,Z1+L*COSa3)以及高空测量单元相对对空定位雷达基准点的坐标为(M1*COSα1,M1*COSβ1,M1*COSγ1)，t1，通过数据计算模块可以确定t1时刻下高空测量单元基准点相对于锚定点基准点坐标即高空测量单元基准点坐标为(X1+L*COSa1+M1*COSα1，Y1+L*COSa2+M1*COSβ1，Z1+L*COSa3+M1*COSγ1)，t1。

图5为本申请实施例提供的一种高空测量单元ECU主要硬件架构原理图。参照图3和图5所示，通过高空测量单元上的智能高清摄像头拍摄路面区域的路面实景图片发送给高空测量单元ECU，并通过高空测量单元ECU的图像识别模块识别出需要扫描的待测路面区域，并将识别出的图像信息储存在图像存储单元。

进一步地，通过高空测量单元ECU控制高空测量单元上的激光扫描测距单元测量所述的待测路面区域的路面点云与激光扫描测距单元的相对距离和角度数据，其中，所述的路面点云表征待测的路面区域的所有待测点的集合。并通过高空测量单元ECU的坐标转换模块将待测路面区域的路面点云与激光扫描测距单元的相对距离和角度数据，转换为路面点云数据的三维坐标。例如：测量路面区域上某一个待测点A点距离激光扫描测距单元的相对距离为N，相对角度数据为(δ，ε，ζ)，当前时刻为t1，则路面点云中所述的待测点在t1时刻的相对于激光扫描测距单元的三维坐标为(N1*COSδ1,N1*COSε1,N1*COSζ1)，t1。实际应用中，将待测路面区域上的大量的待测点相对于激光扫描测距单元的三维坐标合称为路面点云数据。

上述描述中，将高空测量单元的雷达信号反射器作为高空测量单元的基准点，因此，通过高空测量单元ECU上的陀螺仪测量当前时刻下高空测量单元基准点相对于激光扫描测距单元的相对距离和角度数据，即通过陀螺仪测量当前时刻下高空测量单元的雷达信号反射器相对于激光扫描测距单元的相对距离和角度数据，并通过坐标转换模块将其转换为高空测量单元基准点相对于激光扫描测距单元基准坐标(三维坐标)。例如：高空测量单元基准点距离激光扫描测距单元基准距离为P，实时角度记为(η，θ，ι)，时刻记为t。则当前t1时刻下高空测量单元基准点相对激光扫描测距单元基准坐标为(P1*COSη1,P1*COSθ1,P1*COSι1),t1。

进一步地，通过数据计算模块，将高空测量单元基准点的三维坐标、路面点云数据的三维坐标以及高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标。例如：高空测量单元基准点相对于锚定点基准点坐标即高空测量单元基准点三维坐标为(X1+L*COSa1+M1*COSα1，Y1+L*COSa2+M1*COSβ1，Z1+L*COSa3+M1*COSγ1)，t1，路面点云数据中的某一个待测点的三维坐标N1*COSδ1,N1*COSε1,N1*COSζ1)，t1，以及高空测量单元基准点相对激光扫描测距单元基准坐标为(P1*COSη1,P1*COSθ1,P1*COSι1),t1，则经过计算模块计算，将三者之和确定为高空测量单元基准点云数据的三维坐标，即待测路面区域路面点云上的某一个待测点相对于锚定点基准点的三维坐标为(X1+L*COSa1+M1*COSα1+N1*COSδ1+P1*COSη1，Y1+L*COSa2+M1*COSβ1+N1*COSε1+P1*COSθ1，Z1+L*COSa3+M1*COSγ1+N1*COSζ1+P1*COSι1)。

进一步地，通过无线网络将高空测量单元基准点云数据的三维坐标数据发送至远程数据中心。参照图6为本申请实施例提供的一种远程数据中心模块架构原理图。

远程数据中心通过无线网络可以接收到高空测量单元发送的路面实景图片并将所述的路面实景图片存储至路面图片数据库中。远程数据中心通过无线网络接收路面点云数据并将其存储至路面点云数据库中，所述的路面点云数据为确定了坐标数据的高空测量单元基准点云数据。并参考所述的待测路面区域的实景图片与对应的高空测量单元基准点云数据，通过图像处理软件处理后，生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的所述虚拟交通图。具体可以通过点云处理软件、面处理软件、三维建模软件和图像渲染软件建模制作包含锚定点基准参考点的虚拟交通图的路面和交通线模型。实际应用中，将各个包含锚定点基准参考点的虚拟交通图的路面和交通线模型通过参考基准点和相同的坐标系对正载入虚拟交通数据库，便可生成连续的虚拟交通图。

本申请实施例中生成的虚拟交通图是以高空测量单元作为高空视角生成的实时虚拟交通路况图，可实现远程数据中心储存和实景坐标的实时对应，通过虚拟交通图，可以查看当前区域包含三维坐标的实景路况，能够更真实的还原当前路况的信息。

本申请又一实施例中，通过高空测量单元ECU控制高空测量单元上的雷达阵列单元测量与汽车雷达信号反射器的相对距离和角度数据。参照图7和图8，并通过高空测量单元ECU的坐标转换模块将高空测量单元上的雷达阵列单元测量与汽车雷达信号反射器的相对距离和角度数据转换为汽车的雷达信号反射器的相对坐标，即高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标；例如：通过高空测量单元的雷达阵列单元测量出待测的路面区域上的车辆A与所述的雷达阵列单元的相对距离为Q，相对角度为(κ，λ，μ)，则在当前时刻t下，汽车的相对坐标，即汽车相对与雷达阵列单元的三维坐标为(Q1*COSκ1,Q1*COSλ1,Q1*COSμ1)，t1。

进一步地，通过高空测量单元上的陀螺仪测量高空测量单元基准点即高空测量单元的雷达信号反射器与所述的雷达阵列单元的相对距离和角度数据，并通过坐标转换模块将其转换为高空测量单元基准点相对于雷达阵列单元基准坐标，所述高空测量单元基准点相对于雷达阵列单元基准坐标即高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标。例如：高空测量单元基准点距离雷达阵列单元基准距离为S，实时角度记为(ν，ξ，ο)，则在当前时刻t下，高空测量单元基准点相对雷达阵列单元基准坐标为(S1*COSν1,P1*COSξ1,P1*COSο1),t1。

进一步地，通过将所述高空测量单元基准点云数据、所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标以及所述目标车辆的相对坐标之和确定为所述目标车辆的三维坐标。具体为，将三者的三维坐标通过高空测量单元中的数据计算模块计算后，得到目标车辆的三维坐标，即目标车辆相对于锚定点的三维坐标。例如：高空测量单元基准点坐标为(X1+L*COSa1+M1*COSα1，Y1+L*COSa2+M1*COSβ1，Z1+L*COSa3+M1*COSγ1)，t1；高空测量单元基准点相对雷达阵列单元基准坐标为(S1*COSν1,P1*COSξ1,P1*COSο1),t1；汽车的相对坐标，即汽车相对与雷达阵列单元的三维坐标为(Q1*COSκ1,Q1*COSλ1,Q1*COSμ1)，t1；经过计算可以得到当前t1时刻下，目标车辆的三维坐标，即目标车辆相对于锚定点的三维坐标(X1+L*COSa1+M1*COSα1+Q1*COSκ1+S1*COSν1，Y1+L*COSa2+M1*COSβ1+Q1*COSλ1+S1*COSξ1，Z1+L*COSa3+M1*COSγ1+Q1*COSμ1+S1*COSο1)。

进一步地，将目标车辆的实时的三维坐标发送至远程数据中心并载入虚拟交通图中，可以确定所述的目标车辆在所述的虚拟交通图中对应的路面区域的具体位置。

本申请又一优选实施例中，提出一种构建虚拟交通图的方法，应用于远程数据中心，所述方法包括：

步骤S105，接收高空测量单元发送的路面区域的实景图片以及与所述实景图片相对应的高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

步骤S106，以所述路面区域的锚定点的基准点为参考基准点，将所述实景图片作为参考，生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的路面和交通线模型。

实际应用中，参照图6所示，远程数据中心可以接收各个所述高空测量单元各自发送的所述路面区域的实景图片，以及与所述各个实景图片相对应的各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

以所述各个路面区域各自的锚定点的基准点作为各自的参考基准点，将所述各个路面区域各自的实景图片作为参考，生成与所述各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标各自对应的多个所述路面和交通线模型；

将所述多个所述路面和交通线模型载入虚拟交通数据库，生成连续的虚拟交通图。

本申请实施例，通过以高空测量单元的高空视角来构建虚拟交通图，通过虚拟交通图来真实地还原当前路面地情况，并能够在所述的虚拟交通图中高精度定位目标车辆在其中的具体位置，并能够根据目标车辆的具体坐标位置变化信息来确定目标车辆的行驶速度、方向以及加速度等信息。

本申请实施例的又一具体实施方式中，可以通过虚拟车载终端从远程数据中下载其他车辆的高精度的实时三维坐标，并确定目标区域中当前路段的不受视野限制的其他车辆的相对距离、速度等相关信息，可极大支持车辆本身智能驾驶和主动安全技术，如队列行车、跨前车碰撞预警等功能的实现。

本申请又一优选实施例中，可以将高空测量单元的雷达阵列单元更改为车辆的雷达阵列单元，参照图9，通过目标车辆的对空定位雷达来确定高空测量单元的相对坐标，并依据高空测量单元基准点相对于锚定点基准点的三位坐标，即可确定目标车辆的三维坐标。

本申请实施例提供的一种构建虚拟交通图的方法，所述方法包括：以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标；获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据；根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据；将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据发送至远程数据中心，以通过所述远程数据中心生成虚拟交通图。本申请实施例中，通过以高空测量单元的高空视角来构建虚拟交通图，通过虚拟交通图来真实地还原当前路面的情况，并能够在所述的虚拟交通图中高精度定位目标车辆在其中的具体位置，并能够根据目标车辆的具体坐标位置变化信息来确定目标车辆的行驶速度、方向以及加速度等信息，并可以获取当前路面的行驶路段上的其他车辆的高精度实时三维坐标信息，可得到本路段不受视野限制的其它车辆的相对距离、速度、车道位置等信息，可极大支持车辆本身智能驾驶和主动安全技术，如队列行车、跨前车碰撞预警等功能的实现，提升了用户的驾驶体验感。

基于与本申请实施例第一方面相同的发明构思，本申请实施例的第二方面，提供了一种构建虚拟交通图的系统，如图10所示，所述系统包括：

确定模块201，用于以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标；

获取模块202，用于获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据；

转换模块203，用于根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据；

生成模块204，用于将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据发送至远程数据中心，以通过所述远程数据中心生成虚拟交通图。

可选地，还包括：

第一获取子模块，用于获取当前时刻下雷达阵列单元测量的所述路面区域内的目标车辆的雷达信号反射器的相对距离和角度数据；

第一转换子模块，用于根据所述目标车辆的雷达信号反射器与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述相对距离和角度数据转换为所述目标车辆的相对坐标；

第二转换子模块，用于根据所述高空测量单元基准点与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述目标车辆的相对坐标转换为以所述高空测量单元基准点为基准的所述目标车辆的三维坐标；

第一确定子模块，用于将所述目标车辆的三维坐标发送给所述远程数据中心，以通过所述远程数据中心基于所述虚拟交通图，确定所述目标车辆的位置。

可选地，所述以路面上的锚定点的地理位置对应的三维坐标为基准点坐标，确定当前时刻下所述高空测量单元上的高空测量单元基准点的三维坐标，所述确定模块201，包括：

第二获取子模块，用于获取所述锚定点的基准点与所述锚定点上的对空定位雷达的相对距离和角度数据，以确定所述锚定点的基准点相对于所述对空定位雷达的三维坐标；

第三获取子模块，用于获取所述对空定位雷达测量的所述高空测量单元基准点相对于所述空定位雷达测量的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元相对所述对空定位雷达的三维坐标；

第二确定子模块，用于根据所述高空测量单元基准点与所述锚定点的基准点的相对位置关系，确定所述当前时刻下所述高空测量单元基准点的三维坐标。

可选地，所述获取激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云数据，所述获取模块202，包括：

第四获取子模块，用于获取当前时刻下所述激光扫描测距单元测量的路面区域的路面点云相对于所述激光扫描测距单元的相对距离和角度数据；

第三转换子模块，用于根据所述激光扫描测距单元与所述路面区域的路面点云的相对位置关系，将所述路面点云的相对距离和角度数据转换为相对于所述激光扫描测距单元的路面点云数据的三维坐标。

可选地，所述根据当前时刻下所述高空测量单元基准点与所述激光扫描测距单元之间的相对位置关系，将所述路面点云数据转换为高空测量单元基准点云数据，所述转换模块203，包括：

第五获取子模块，用于获取所述当前时刻下所述高空测量单元上的陀螺仪测量的所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标；

第三确定子模块，用于将所述高空测量单元基准点的三维坐标、所述路面点云数据的三维坐标以及所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标。

可选地，所述在将所述高空测量单元基准点的三维坐标、所述路面点云数据的三维坐标以及所述高空测量单元基准点相对于所述激光扫描测距单元的三维坐标之和确定为所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标之后，所述第三确定子模块，还包括：

第六获取子模块，用于获取所述路面区域的实景图片；

制作子模块，用于将所述路面区域的实景图片和所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标发送至所述远程数据中心，以通过所述远程数据中心将所述实景图片作为参考生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的所述虚拟交通图。

可选地，所述根据所述高空测量单元基准点与所述雷达阵列单元的相对位置关系，将所述目标车辆的相对坐标转换为以所述高空测量单元基准点为基准的所述目标车辆的三维坐标，所述第二转换子模块，包括：

获取子单元，用于获取所述当前时刻下所述高空测量单元上的陀螺仪测量的所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的相对距离和角度数据，以确定所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标；

确定子单元，用于将所述高空测量单元基准点云数据、所述高空测量单元基准点相对于所述雷达阵列单元的三维坐标以及所述目标车辆的相对坐标之和确定为所述目标车辆的三维坐标。

基于与本申请实施例第一方面相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种构建虚拟交通图的系统，所述系统包括：

接收模块，用于接收高空测量单元发送的路面区域的实景图片以及与所述实景图片相对应的高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

第二生成模块，用于以所述路面区域的锚定点的基准点为参考基准点，将所述实景图片作为参考生成与所述高空测量单元基准点云数据的三维坐标对应的路面和交通线模型。

可选地，还包括：

第一接收子模块，用于接收各个所述高空测量单元各自发送的所述路面区域的实景图片，以及与所述各个实景图片相对应的各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标；

第一生成子模块，用于以所述各个路面区域各自的锚定点的基准点作为各自的参考基准点，将所述各个路面区域各自的实景图片作为参考，生成与所述各个高空测量单元基准点云数据的三维坐标各自对应的多个所述路面和交通线模型；

第二生成子模块，用于将所述多个所述路面和交通线模型载入虚拟交通数据库，生成连续的虚拟交通图。

本申请实施例的又一方面，提供了一种电子设备100，包括存储器110、处理器120及存储在所述存储器110上的计算机程序，所述处理器120执行所述计算机程序以实现如本申请实施例第一方面所述的构建虚拟交通图的方法。

本申请实施例的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面所述的构建虚拟交通图的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本申请实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例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，本申请实施例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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计5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终端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终端设备的处理器执行的0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装置。

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终端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装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个5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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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0指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

5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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对所提供的构建虚拟交通图的方法、系统、电子设备以及存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。