(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211028202.8 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 广州方纬智慧大脑研究开发有限公 司 地址 511458 广东省广州市南沙区南沙街 金隆路37号15 01房 (72)发明人 张腾　栾学晨　沙志仁　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 余凯欢 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种车道级高精度可计算路网构建方法、 装 置及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种车道级高精度可计算路 网构建方法、 装置及电子设备， 方法包括： 获取标 线数据以及有向路段参考线， 筛选目标标线类 型， 并对标线数据中的各条标线进行分组； 调整 标线的矢量方向， 生成标线的端点信息； 聚合得 到标线的中心点和子路段节点， 并根据交通流方 向对子路段节点进行排序； 确定目标标线后， 对 目标标线进行打断处理， 生 成新的标线和对应的 端点信息， 并构建新的断点 ‑子路段节点的拓扑 模型； 根据子路段节点内的标线端点排序结果， 提取相邻标线并生成车道， 基于子路段节点的次 序将车道聚合为车道组； 根据车道及车道组间的 拓扑关系， 补充车道间车道连接器。 本发明的效 率高且精度高， 可广泛应用于 计算机技 术领域。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 115424133 A 2022.12.02 CN 115424133 A 1.一种车道级高精度可计算路网构建方法， 其特 征在于， 包括： 获取标线数据以及有向路段参考线， 筛选目标标线类型， 并对所述标线数据中的各条 标线进行分组； 调整标线的矢量方向， 生成标线的端点信 息； 其中， 所述端点信 息包括起点信 息和终点 信息； 对标线的各个端点进行第一聚类处 理， 聚合得到标线的中心点； 对所述中心点进行第二聚类处理， 得到子路段节点， 并根据交通流方向对所述子路段 节点进行排序； 根据所述目标标线类型确定目标标线后， 根据所述子路段节点对所述目标标线进行打 断处理， 生成新的标线和对应的端点信息， 并构建新的断点 ‑子路段节点的拓扑模型； 对单个子路段节点内的标线 端点进行聚类后排序； 根据子路段节点内的标线端点排序结果， 提取相邻标线并生成车道， 基于子路段节点 的次序将车道聚合 为车道组； 根据车道及车道组间的拓扑关系， 补充车道间车道连接器。 2.根据权利要求1所述的一种车道级高精度 可计算路网构建方法， 其特征在于， 所述获 取标线数据以及有向路段参考线， 筛选目标标线类型， 并对所述标线数据中的各条标线进 行分组这 一步骤中， 所述标线数据的数据结构为： L＝{geom,type,R} 其中， L代表标线数据； geom为矢量数据； type为标线类型信息； R为关联的有向路段参 考线； 所述目标标线类型包括可跨越对向车行道分界线、 可跨越 同向车行道分界线、 潮汐车 道线、 车行道边缘线、 港湾式停靠站标线、 禁止跨越对向车行道分界线、 禁止跨越同向车行 道分界线、 公交专用车道线以及可变导向车道标线； 所述有向路段参 考线的数据结构为： R＝{geom} 其中， R为关联的有向路段参 考线； geom为矢量数据。 3.根据权利要求1所述的一种车道级高精度 可计算路网构建方法， 其特征在于， 所述调 整标线的矢量方向， 生成标线的端点信息， 包括： 根据所述标线数据中的各条标线的分组情况， 对每个有向路段及关联的标线进行处 理， 根据交通流方向对标线矢量方向进 行调整， 在几何起 终点处生成标线端点信息， 并构建 相应的拓扑关联模型； 其中， 标线 端点的数据结构为： P＝{lon,lat,se,L} 其中， P为标线端点； lon、 lat为端点的经、 纬度； se为端点的起终点属性标识； L为端点 关联标线信息 。 4.根据权利要求1所述的一种车道级高精度 可计算路网构建方法， 其特征在于， 所述对 标线的各个端点进行第一聚类处 理， 聚合得到标线的中心点， 包括： 对标线端点进行聚类， 并聚合出中心点；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115424133 A 2根据标线的端点信息， 利用DBSCAN密度聚类算法对标线端点进行 聚类， 得到聚类簇； 其 中， 各端点之间的邻域 通过两点间的欧拉距离获取； 对于各个聚类簇， 选取聚类簇的质心作为中心点进行记录 。 5.根据权利要求1所述的一种车道级高精度 可计算路网构建方法， 其特征在于， 所述对 所述中心点进行第二聚类处理， 得到子路段节点， 并根据 交通流方向对所述子路段节点进 行排序， 包括： 根据所述有向路段参 考线以及标线的中心点， 对中心点进行投影操作； 按投影点的线上距离对中心点进行二次聚类， 得到 子路段节点 集； 按照在有向路段参考线上的投影点与矢量起点之间的线上距离， 由小到大对中心点进 行标序， 其中， 排序的序号从1开始。 6.根据权利要求1所述的一种车道级高精度 可计算路网构建方法， 其特征在于， 所述对 单个子路段节点内的标线 端点进行聚类后排序， 包括： 根据新构建的断点 ‑子路段节点的拓扑模型， 利用DBSCAN密度聚类算法对子路段节点 内端点进行聚类； 其中， 各个端点的邻域 通过两点的欧拉距离确定； 按照聚类簇质心与有向路段参考线的距离， 由小到大标定聚类簇的次序； 其中， 线段左 侧距离为负值， 右侧距离为 正值。 7.根据权利要求1所述的一种车道级高精度 可计算路网构建方法， 其特征在于， 所述根 据子路段节点内的标线端点排序结果， 提取相邻标线并生成车道， 基于子路段节点的次序 将车道聚合 为车道组， 包括： 根据子路段节点内的标线端点排序 结果， 对相邻 两个子路段节点内的目标标线按起止 点的端点次序进行排序； 根据排序依次生成相邻标线间的车道线； 根据子路段节点的次序关系， 将车道聚合 为上下游连续的一系列车道组； 其中， 所述 根据排序依次生成相邻标线间的车道线， 包括： 选取左右标线的较短标线作为主标线， 当所述左右标线相同长度时选择右标线作为主 标线， 将主标线之外的另一条标线作为参考线， 将主标线的各个控制点依 次向参考线做垂 线， 并选取垂线段的中点作为车道线的控制点， 按 预定规则进 行缩进， 顺次连接生成目标车 道线， 并根据标线数据中的标线类型信息， 对车道类型进行分类并修 正目标路段属性信息 。 8.一种车道级高精度可计算路网构建装置， 其特 征在于， 包括： 第一模块， 用于获取标线数据以及有向路段参考线， 筛选目标标线类型， 并对所述标线 数据中的各 条标线进行分组； 第二模块， 用于调整标线的矢量方向， 生成标线的端点信息； 其中， 所述端点信息包括 起点信息和终点信息； 第三模块， 用于对标线的各个端点进行第一聚类处 理， 聚合得到标线的中心点； 第四模块， 用于对所述中心点进行第 二聚类处理， 得到子路段节点， 并根据交通流方向 对所述子路段节点进行排序； 第五模块， 用于根据所述目标标线类型确定目标标线后， 根据所述子路段节点对所述 目标标线进 行打断处理， 生 成新的标线和对应的端点信息， 并构建新的断点 ‑子路段节点的 拓扑模型；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115424133 A 3