(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 202210298504.0 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 江苏海洋大学 地址 222000 江苏省连云港市苍梧路59号 江苏海洋大学 (72)发明人 周薇薇　姜晓琦　彭泊涵　尹智　 (74)专利代理 机构 连云港权策知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 3239 9 专利代理师 何文豪 (51)Int.Cl. G06F 16/29(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/22(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G07C 5/08(2006.01)G01C 21/32(2006.01) (54)发明名称 一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检 测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于驾驶行为数据的地 图要素变化检测方法， 所述方法包括如下： 步骤 1： 获取驾驶行为原始数据； 步骤2： 利用地图数据 与驾驶行为原始数据结合， 通过统计和计算生成 驾驶行为统计数据， 所述驾驶行为统计数据与地 图要素关联； 步骤3： 根据 驾驶行为统计数据的结 构生成要素变化置信度信息， 要素变化置信度信 息用于判断地图要素是否可能发生变化， 所述要 素变化置信度信息与地图要素关联； 步骤4： 在地 图数据中对驾驶行为统计数据和要素变化置信 度信息进行存储。 可为地图增加一种新类型的、 基于驾驶行为统计数据的地图数据变化检测信 息。 本发明实施例提出了该地图数据中的关键数 据内容， 以及针对驾驶行为统计数据的变化检测 方法， 用于辅助判断地图要素变化的可能性， 从 而发现潜在变化的地图要素， 增强地图更新的实 时性。 本发 明实施例还提出了该地图变化置检测方法对应的数据采集、 数据生成和数据使用装 置。 权利要求书1页 说明书7页 附图2页 CN 114610830 A 2022.06.10 CN 114610830 A 1.一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特 征在于： 所述方法包括如下： 步骤1： 获取驾驶行为原 始数据； 步骤2： 利用地图数据与驾驶行为原始数据 结合， 通过统计和计算生成驾驶行为统计数 据， 所述驾驶行为统计数据与地图要素关联； 步骤3： 根据驾驶行为统计数据的结构生成要素变化置信度信 息， 要素变化置信度信 息 用于判断地图要素 是否可能发生变化， 所述要素变化置信度信息与地图要素关联； 步骤4： 在地图数据中对驾驶行为统计数据和要素变化置信度信息进行存 储。 2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 所述要素变化置信度信息生成的具体方法： 利用地图数据与统计第一时间周期内采集 的驾驶行为原始数据结构， 生成第一驾驶行为统计数据， 同样利用地图数据再次与统计第 二时间周期 内采集的驾驶行为原始数据结构， 生成第二驾驶行为统计数据， 将第一驾驶行 为统计数据与第二驾驶行为统计数据进行对比， 计算 生成要素变化置信度信息 。 3.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 驾驶行为原始数据包含 具体数值或数据类型， 数据类型包括： 车辆位置信息、 姿态信息、 速度信息、 油门操作信息、 刹车操作信息、 方向盘转向信息、 发动机启停信息其中的一种或 多种。 4.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 驾驶行为统计数据包括： 车辆速度信息、 车辆转弯信息、 车辆掉头信息、 车辆停止信息、 车辆变道信息、 车辆频繁启停信息其中的一种或多种。 5.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 针对地图要素统计时， 各要素的驾驶行为统计数据， 包括正常行为数据和异常行为数 据； 正常行为数据 统计与地图要素属 性相匹配的驾驶行为， 异常行为数据 统计与地图要素 属性相违背的驾驶行为。 6.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 要素变化置信度采用数值区间或分级结果方式用于判断地图要素变化的情况。 7.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 地图数据中， 每个要素具备唯一可辩识ID， 可以通过要素ID对要素属性进行索引， 每个 要素所对应的所述驾驶行为统计数据和变化置信度数据， 可以作为地图要素 的一种属 性， 存储在地图要素属性的数据结构中。 8.根据权利要求7所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 存储在地图要素属性的数据结构包括关联地图要素ID、 统计信息类型、 统计数值、 变化 置信度数值 其中一种或多种。 9.根据权利要求1所述的一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 其特征在 于： 驾驶行为原始数据通过数据采集装置采集， 驾驶行为原始数据和地图数据通过数据生 成装置生成驾驶行为统计数据和要素变化置信度信息， 并存储于地图数据中， 驾驶行为统 计数据和要素变化置信度信息通过 数据使用装置执 行车辆控制或显示。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114610830 A 2一种基于驾驶行为数据的地图要素 变化检测方 法 [0001] 技术领域 [0002]本发明属于高精度地图领域， 具体涉及一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检 测方法。 背景技术 [0003]随着自动驾驶领域的技术快速发展， 以及高精度导航的使用需求加深， 出行领域 对高精度地图更新的及时性要求越来越高。 然而， 高精度地图的采集难度较高、 效率较低， 难以保障地图鲜度。 [0004]众包采集方式为目前行业研究的热点， 但因众包采集车辆一般为社会车辆等， 其 车辆型号复杂、 感知能力不统一、 采集精度较低， 加上道路实时路况复杂， 存在检测不准、 误 报漏报较多等情况， 且其采集置信度评估困难， 成为制约众包更新 技术落地的重要难点。 [0005]自动驾驶需要鲜度更高的地图， 即使地图未正式更新也需要变化置信度信息等作 为辅助自动驾驶决策的依据。 同时， 众包更新技术需要引入不同数据源， 以发现潜在变化的 地图要素。 发明内容 [0006]本发明提供一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 通过采集道 路车辆 的驾驶行为信息， 将统计信息与地图要 素进行关联， 以检测地图要 素是否发生变化。 其生成 结果可以提供自动驾驶车辆作为辅助决策信息， 以提升车辆行驶 安全性。 [0007]为了实现上述目的， 本发明采用的技 术方案如下： 一种基于驾驶行为数据的地图要素变化检测方法， 包括方法如下： 步骤1： 获取道路车辆驾驶行为原始数据。 所述数据是在车辆行驶过程中， 由车载 传感器、 执行器等设备采集到的可以描述车辆驾驶行为的数据。 所述数据包含具体数值或 具体描述， 数据类型包括： 车辆位置信息、 姿态信息、 速度信息、 油门操作信息、 刹车操作信 息、 方向盘转向信息、 发动机启停信息等信息 。 [0008]步骤2： 利用地图数据， 通过统计和计算生成驾驶行为统计数据。 所述数据是在驾 驶行为原始数据基础上， 进一步结合地图要 素特点， 生成针对地图各要 素统计信息。 所述各 要素的驾驶行为统计数据， 其类型包括车辆速度信息、 车辆转弯信息、 车辆掉头信息、 车辆 停止信息、 车辆变道信息、 车辆频繁启停信息等。 所述各要素的驾驶行为统计数据， 针对地 图要素统计时， 包括正常行为数据和异常行为数据。 正常行为数据 统计与地图要素属 性相 匹配的驾驶行为， 异常行为数据统计与地图要素属性相违背的驾驶行为。 如， 地面左转箭 头， 对应的正常行为为左转弯， 对应的异常行为为右 转和直行； 所述正常行为数据和异常行 为数据， 均可同时包 含多种驾驶行为统计数据类型。 [0009]驾驶行为统计数据与地图要素需要存在关联性， 地图中各个要素都有一个唯一说　明　书 1/7 页 3 CN 114610830 A 3