(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112347086 A(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011039522.4(22)申请日 2020.09.28
(71)申请人 中电海康集团有限公司
地址 311121 浙江省杭州市余杭区文一西
路1500号1幢311室(72)发明人 黄力行 徐耀 王军 钱宸
阮永强 黄玉婷 胡芳芳 何志军 赵罡 (74)专利代理机构 杭州君度专利代理事务所
(特殊普通合伙) 33240
代理人 杨天娇(51)Int.Cl.
G06F 16/215(2019.01)G06T 11/60(2006.01)
权利要求书2页 说明书9页 附图3页
(54)发明名称
一种基于测绘数据增强的驾培方法和装置(57)摘要
本发明公开了一种基于测绘数据增强的驾培方法和装置，用于对驾培场地和驾培车辆的测绘数据进行数据增强后辅助驾培车辆行驶，其中基于测绘数据增强的驾培方法包括驾培场地测绘数据增强，驾培车辆测绘数据增强和空间拓扑关系分析。本发明通过对驾培场地测绘数据增强，提高驾培场地数据的可利用性和准确性，提升驾培场地数据使用的便利性，便于构建准确性高的场地模型；对驾培车辆测绘数据进行纠偏、优化和增强，完善驾培车辆数据，满足驾培训练科目的多样性，提高驾培教学质量和学员训练体验。CN 112347086 ACN 112347086 A
权 利 要 求 书
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1.一种基于测绘数据增强的驾培方法，用于对驾培场地和驾培车辆的测绘数据进行数据增强后辅助驾培车辆行驶，其特征在于，所述基于测绘数据增强的驾培方法，包括：
步骤1、驾培场地测绘数据增强：步骤1.1、获取驾培场地测绘数据，所述驾培场地测绘数据包括驾培场地对应的预设多边形边界的各角点坐标、驾培场地中各训练科目对应的预设多边形边界的各角点坐标、以及驾培场地中各训练科目对应的预设多边形边界内各标志物的角点坐标，所述标志物包括标志点和标志线；
步骤1.2、根据训练科目中已知的虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标，映射得到驾培场地中所有同类型训练科目中的虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标，所述虚拟标志物包括虚拟标志点和虚拟标志线；
步骤1.3、根据多边形边界的各角点坐标，计算驾培场地和各训练科目对应的边界线方程组；
步骤1.4、根据各标志线和虚拟标志线的角点坐标，计算各标志线和虚拟标志线的线性方程组；
步骤1.5、合并驾培场地测绘数据以及各方程组得到场地测绘数据增强集；步骤2、驾培车辆测绘数据增强：步骤2.1、驾培车辆的GPS数据优化，所述驾培车辆上安装有定向定位接收机，所述定向定位接收机用于获取驾培车辆的GPS数据；
步骤2.2、驾培车辆测量数据纠偏：步骤2.2.1、获取驾培车辆测绘数据，所述驾培车辆测绘数据包括车辆垂直投影最小外切矩形的长和宽、车辆的高、车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的长和宽、车辆垂直投影中心点与车辆垂直投影最小外切矩形各边的距离、车辆垂直投影中心点与车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的距离，定位接收机安装位置的垂直投影点与车辆垂直投影中心点的距离；
步骤2.2.2、根据优化的驾培车辆的GPS数据获取定位接收机的坐标，根据所述驾培车辆测绘数据和所述定位接收机的坐标，计算车辆垂直投影中心点的坐标、车辆垂直投影最小外切矩形的边界线方程组、以及车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的边界线方程组，得到纠偏后的驾培车辆测绘数据；
步骤2.3、合并驾培车辆测绘数据、纠偏后的驾培车辆测绘数据、优化后的驾培车辆的GPS数据，得到车辆测绘数据增强集，完成驾培测绘数据增强；
步骤3、基于所述场地测绘数据增强集进行建模得到场地模型，基于所述车辆测绘数据增强集进行建模得到车辆模型，同时根据车辆测绘数据增强集实时更新车辆模型和场地模型的相对位置，根据车辆模型和场地模型的相对位置进行空间拓扑关系分析，得到驾培车辆的行驶状态，并基于行驶状态控制驾培车辆执行相应动作。
2.如权利要求1所述的基于测绘数据增强的驾培方法，其特征在于，所述步骤2.1，驾培车辆的GPS数据优化，包括：
步骤2.1.1、获取定向定位接收机采集的驾培车辆的GPS数据，筛选驾培车辆的GPS数据中的有效数据和稳定数据保留，所述有效数据为CRC校验结果为正常的数据，所述稳定数据为解状态为固定解的数据；
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权 利 要 求 书
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步骤2.1.2、获取驾培场地中预设参考点的GPS数据，将筛选后保留的驾培车辆的GPS数据中的Z轴坐标减去预设参考点的GPS数据中的Z轴坐标，得到高度相对坐标，利用高度相对坐标更新筛选后保留的驾培车辆的GPS数据；
步骤2.1.3、转化步骤2.1.2中更新的驾培车辆的GPS数据中水平角、仰俯角、横滚角的数值范围。
3.如权利要求2所述的基于测绘数据增强的驾培方法，其特征在于，所述步骤2.1.3，转化步骤2.1.2中更新的驾培车辆的GPS数据中水平角、仰俯角、横滚角的数值范围，包括：
转化水平角的数值范围：选定正北方向为水平0度角，以顺时针方向转动为正，角度坐标系范围为[a,a+360)，将水平角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值；
转化仰俯角的数值范围：选定绕横轴向上为正向俯仰角、向下为负向俯仰角，角度坐标系范围为[b,b+360)，将仰俯角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值；
转化横滚角的数值范围：选定绕纵轴顺时针为正向横滚角、逆时针为负向横滚角，角度坐标系范围为[c,c+360)，将横滚角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值。
4.如权利要求1所述的基于测绘数据增强的驾培方法，其特征在于，所述驾培车辆上还安装有OBD模块，所述OBD模块用于获取驾培车辆的OBD数据，所述驾培车辆测绘数据增强还包括驾培车辆的OBD数据优化，所述驾培车辆的OBD数据优化，包括：
将驾培车辆OBD数据中的反复交替数据串转化为预设的固定值数据串；取驾培车辆OBD数据中的数值变更数据串，去除数值变更数据串中由变更点开始的预设个数的数据；
计算驾培车辆OBD数据中以间隔时间获取的数据的平均值。5.一种基于测绘数据增强的驾培装置，包括处理器以及存储有若干计算机指令的存储器，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至权利要求4中任意一项所述方法的步骤。
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说 明 书
一种基于测绘数据增强的驾培方法和装置
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技术领域
[0001]本申请属于驾培技术领域，具体涉及一种基于测绘数据增强的驾培方法和装置。背景技术
[0002]驾培是机动车驾驶人培训的简称。随着互联网、物联网、通讯技术迅猛发展，新一代驾培方式综合应用多种新技术手段，将传统的教练教学经验转换为计算机识别的新颖声光电方法。相比于传统的驾培方式，新一代驾培方式实现了场地和车辆的2D/3D建模可视化、车辆的实时定位和车辆状态数字化、训练语音自动提醒、训练和模拟考试的评判等多种功能，统一了教学方案，提高了教学效率和质量，深受学员和教练员欢迎。[0003]新一代驾培系统中，处于核心基础的是关于场地和车辆的测绘。场地测绘和车辆测量的准确性、完整性对新一代驾培系统的展示交互效果和教学培训质量有举足轻重的影响，是发展新一代驾培系统的基础。[0004]目前在驾培技术领域中，通常基于获取的驾培场地测绘数据和驾培车辆测绘数据直接进行驾培计算，但由于测绘数据存在偏差以及过于离散化的问题，导致后续车辆一再产生压线误报等问题，从而严重影响驾培训练；并且现有的数据增强方式基于原始数据随机进行数据增强的方式不适用于对每一测绘数据具有严格要求的驾培领域，同时现有技术中对车辆的三维测绘，往往只测绘车辆垂直投影静态值，无法满足驾培训练科目的多样性，导致教学培训产生误差影响学员训练等问题，无法满足新一代驾培系统的要求，严重影响驾培教学质量和学员训练体验。
发明内容
[0005]本申请的目的在于提供一种基于测绘数据增强的驾培方法和装置，对原始获取的测绘数据进行增强，以提高驾培训练的可靠性和有效性。[0006]为实现上述目的，本申请所采取的技术方案为：[0007]一种基于测绘数据增强的驾培方法，用于对驾培场地和驾培车辆的测绘数据进行数据增强后辅助驾培车辆行驶，所述基于测绘数据增强的驾培方法，包括：[0008]步骤1、驾培场地测绘数据增强：[0009]步骤1.1、获取驾培场地测绘数据，所述驾培场地测绘数据包括驾培场地对应的预设多边形边界的各角点坐标、驾培场地中各训练科目对应的预设多边形边界的各角点坐标、以及驾培场地中各训练科目对应的预设多边形边界内各标志物的角点坐标，所述标志物包括标志点和标志线；[0010]步骤1.2、根据训练科目中已知的虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标，映射得到驾培场地中所有同类型训练科目中的虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标，所述虚拟标志物包括虚拟标志点和虚拟标志线；[0011]步骤1.3、根据多边形边界的各角点坐标，计算驾培场地和各训练科目对应的边界线方程组；
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说 明 书
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步骤1.4、根据各标志线和虚拟标志线的角点坐标，计算各标志线和虚拟标志线的
线性方程组；
[0013]步骤1.5、合并驾培场地测绘数据以及各方程组得到场地测绘数据增强集；[0014]步骤2、驾培车辆测绘数据增强：[0015]步骤2.1、驾培车辆的GPS数据优化，所述驾培车辆上安装有定向定位接收机，所述定向定位接收机用于获取驾培车辆的GPS数据；[0016]步骤2.2、驾培车辆测量数据纠偏：[0017]步骤2.2.1、获取驾培车辆测绘数据，所述驾培车辆测绘数据包括车辆垂直投影最小外切矩形的长和宽、车辆的高、车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的长和宽、车辆垂直投影中心点与车辆垂直投影最小外切矩形各边的距离、车辆垂直投影中心点与车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的距离，定位接收机安装位置的垂直投影点与车辆垂直投影中心点的距离；
[0018]步骤2.2.2、根据优化的驾培车辆的GPS数据获取定位接收机的坐标，根据所述驾培车辆测绘数据和所述定位接收机的坐标，计算车辆垂直投影中心点的坐标、车辆垂直投影最小外切矩形的边界线方程组、以及车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的边界线方程组，得到纠偏后的驾培车辆测绘数据；[0019]步骤2.3、合并驾培车辆测绘数据、纠偏后的驾培车辆测绘数据、优化后的驾培车辆的GPS数据，得到车辆测绘数据增强集，完成驾培测绘数据增强；[0020]步骤3、基于所述场地测绘数据增强集进行建模得到场地模型，基于所述车辆测绘数据增强集进行建模得到车辆模型，同时根据车辆测绘数据增强集实时更新车辆模型和场地模型的相对位置，根据车辆模型和场地模型的相对位置进行空间拓扑关系分析，得到驾培车辆的行驶状态，并基于行驶状态控制驾培车辆执行相应动作。[0021]以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。[0022]作为优选，所述步骤2.1，驾培车辆的GPS数据优化，包括：[0023]步骤2.1.1、获取定向定位接收机采集的驾培车辆的GPS数据，筛选驾培车辆的GPS数据中的有效数据和稳定数据保留，所述有效数据为CRC校验结果为正常的数据，所述稳定数据为解状态为固定解的数据；[0024]步骤2.1.2、获取驾培场地中预设参考点的GPS数据，将筛选后保留的驾培车辆的GPS数据中的Z轴坐标减去预设参考点的GPS数据中的Z轴坐标，得到高度相对坐标，利用高度相对坐标更新筛选后保留的驾培车辆的GPS数据；[0025]步骤2.1.3、转化步骤2.1.2中更新的驾培车辆的GPS数据中水平角、仰俯角、横滚角的数值范围。
[0026]作为优选，所述步骤2.1.3，转化步骤2.1.2中更新的驾培车辆的GPS数据中水平角、仰俯角、横滚角的数值范围，包括：[0027]转化水平角的数值范围：选定正北方向为水平0度角，以顺时针方向转动为正，角度坐标系范围为[a,a+360)，将水平角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值；[0028]转化仰俯角的数值范围：选定绕横轴向上为正向俯仰角、向下为负向俯仰角，角度
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说 明 书
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坐标系范围为[b,b+360)，将仰俯角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值；[0029]转化横滚角的数值范围：选定绕纵轴顺时针为正向横滚角、逆时针为负向横滚角，角度坐标系范围为[c,c+360)，将横滚角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值。[0030]作为优选，所述驾培车辆上还安装有OBD模块，所述OBD模块用于获取驾培车辆的OBD数据，所述驾培车辆测绘数据增强还包括驾培车辆的OBD数据优化，所述驾培车辆的OBD数据优化，包括：
[0031]将驾培车辆OBD数据中的反复交替数据串转化为预设的固定值数据串；[0032]取驾培车辆OBD数据中的数值变更数据串，去除数值变更数据串中由变更点开始的预设个数的数据；
[0033]计算驾培车辆OBD数据中以间隔时间获取的数据的平均值。[0034]本申请还提供一种基于测绘数据增强的驾培装置，包括处理器以及存储有若干计算机指令的存储器，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一技术方案所述方法的步骤。
[0035]本申请提供的基于测绘数据增强的驾培方法和装置，通过对驾培场地测绘数据增强，提高驾培场地数据的可利用性和准确性，提升驾培场地数据使用的便利性，便于构建准确性高的场地模型；对驾培车辆测绘数据进行纠偏、优化和增强，完善驾培车辆数据，满足驾培训练科目的多样性，提高驾培教学质量和学员训练体验。附图说明
[0036]图1为本申请的基于测绘数据增强的驾培方法的流程图；[0037]图2为本申请的虚拟标志物映射生成原理图；[0038]图3为本申请的车辆测绘数据增强原理图；
[0039]图4为本申请车轮投影模型的一种实施例示意图；[0040]图5为本申请车轮投影模型的另一种实施例示意图；[0041]图6为本申请车轮投影模型的另一种实施例示意图。
具体实施方式
[0042]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。[0043]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本申请。[0044]其中一个实施例中，提供一种基于测绘数据增强的驾培方法，用于对驾培场地和驾培车辆的测绘数据进行数据增强后辅助驾培车辆行驶，满足新一代驾培对测绘数据的要求，提高驾培教学质量和学员训练体验。[0045]具体的，如图1所示，本实施例的驾培测绘数据增强方法，包括：[0046]步骤1、驾培场地测绘数据增强。
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说 明 书
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步骤1.1、获取驾培场地测绘数据，所述驾培场地测绘数据包括驾培场地对应的预
设多边形边界的各角点坐标、驾培场地中各训练科目对应的预设多边形边界的各角点坐标、以及驾培场地中各训练科目对应的预设多边形边界内各标志物的角点坐标，所述标志物包括标志点和标志线。
[0048]本实施例中的角点应理解为多边形边界或标志物上的点，可以是预设一定间隔获取的测量点，也可以是端点、交点、中心点等特殊位置的测量点。驾培场地测绘数据用于体现驾培场地自身以及其内部的形状结构特征，对于获取哪些位置的测量点不做严格限制。[0049]与现有技术中通常仅获取标志物坐标相比，本实施例不仅获取驾培场地中标志物的角点坐标，还获取驾培场地以及各训练科目的边界对于的角点坐标，获取的数据更加全面，有利于后续从大到小逐一判断驾培车辆与驾培场地的位置关系，避免出现同类型训练科目相同的标志物导致驾培车辆行驶状态判断错误的情况，并且能够基于本申请的测绘数据实现驾培车辆靠近场地或科目边缘时进行相应的提醒或制动，以提高驾培安全性和可靠性。
[0050]步骤1.2、根据训练科目中已知的虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标，映射得到驾培场地中所有同类型训练科目中的虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标，所述虚拟标志物包括虚拟标志点和虚拟标志线。[0051]在驾培训练过程中，除了驾培场地上设置的实体标志物以外，为了提高驾培训练的质量，本实施例中还设置了虚拟标志物，虚拟标志物用于提醒学员在训练关键点执行相应动作，例如在侧方停车科目中，设置虚拟标志物提醒学员及时往左打方向或者往右打方向，便于学员学习，提高学员驾培体验。
[0052]因此所述虚拟标志物可以包括起始位虚拟标志物、结束位虚拟标志物和关键点虚拟标志物。起始位用于判定是否到达起始点位，并开始计时；结束点位用于判定是否完成，并结束计时。两者时间差为正常完成的时长。一般一个训练科目场地有且仅有一个起始位和结束位。起始位和结束位一般仅用于提醒，不需要任何操作。关键点一般是指需要学员做操作的点位，通常会有多个。
[0053]为满足多车辆同时训练的目的，在同一驾培场地中往往设置多个同类型训练科目，因此为了简化驾培场地模型中虚拟标志物的设置过程，本实施例进一步加载各训练科目中一个已知虚拟标志物以及虚拟标志物的角点坐标的对象，并基于该对象实现所有同类型对象中虚拟标志物的生成。
[0054]本实施例中的虚拟标志物可利用仿射变换生成，即由某个场景已知的虚拟标志物的坐标，根据单应性矩阵(HomographyMatrix)生成同类场景中的其它场景的虚拟标志物的坐标。并且单应性矩阵，可由前述某个场景与同类场景相对应位置的至少三对标志线角点坐标生成。
[0055]本实施例中的同类型训练科目指相同类型且相同方向的训练科目，如图2所示，图中的第②③④是同类型训练科目，而①不是同类型训练科目。可以通过②的1-8中优选3对点，以及③中对应的3对点，再已知②中某虚拟标志物的坐标，即可以计算得到③中关键点的坐标。
[0056]步骤1.3、根据多边形边界的各角点坐标，计算驾培场地和各训练科目对应的边界线方程组。
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步骤1.4、根据各标志线和虚拟标志线的角点坐标，计算各标志线和虚拟标志线的
线性方程组。
[0058]在根据角点坐标生成对应的线性方程时，根据线性方程的求解公式可知，任意两角点(x0,y0),(x1,y1)连接的标志线方程组为：
步骤1.5、合并驾培场地测绘数据以及各方程组得到场地测绘数据增强集。[0060]合并数据时，可将所有数据综合汇总，也可以按照不同训练科目进行汇总，或者按照驾培场地的划分区域进行汇总。因此这里的合并根据实际需求进行操作即可，本实施例不做限制。
[0061]步骤2、驾培车辆测绘数据增强。[0062]步骤2.1、驾培车辆的GPS数据优化。
[0063]所述驾培车辆上安装有定向定位接收机，所述定向定位接收机用于获取驾培车辆的GPS数据，容易理解的是，GPS定位模块和GPS定位技术为定位领域较为成熟的技术，这里不再进行赘述，而本实施例中提及的定向定位接收机获取驾培车辆的GPS数据，实际为定向定位接收机结合GPS基准站和GPS移动站得到GPS数据。[0064]在对GPS数据进行优化时，可仅剔除GPS数据中的无效数据，也可以按照自定义的规则滤除部分数据。
[0065]在获取GPS数据时，若利用普通GPS(Global Positioning System，泛指卫星定位系统)装置对驾培车辆进行定位，必然存在测绘经纬度精度不足的问题，导致后续车辆一再产生压线误报等问题。如果采用差分GPS装置对驾培车辆进行定位，虽然能满足经纬度的精度，但往往很难处理GPS天然的高度值的精度不足问题。
[0066]因此本实施例提供一种优选的GPS数据优化方法如下：[0067]步骤2.1.1、获取定向定位接收机采集的驾培车辆的GPS数据，筛选驾培车辆的GPS数据中的有效数据和稳定数据保留，所述有效数据为CRC校验结果为正常的数据，所述稳定数据为解状态为固定解的数据。[0068]步骤2.1.2、获取驾培场地中预设参考点的GPS数据，将筛选后保留的驾培车辆的GPS数据中的Z轴坐标减去预设参考点的GPS数据中的Z轴坐标，得到高度相对坐标，利用高度相对坐标更新筛选后保留的驾培车辆的GPS数据。[0069]步骤2.1.3、转化步骤2.1.2中更新的驾培车辆的GPS数据中水平角、仰俯角、横滚角的数值范围。
[0070]本实施例中首先剔除了GPS数据中的无效数据，保证数据的有效性，其次利用驾培场地中的预设参考点的GPS数据将所有驾培车辆的GPS数据转化为相对坐标，解决了现有技术中GPS天然的高度值的精度不足问题，利用相对高度化解GPS绝对高度不准确产生车辆飘浮、穿越等问题，同时剔除了GPS数据漂移导致出现的异常数据。[0071]由于GPS数据中的角度不确定0度角，因此本实施例进一步对角度进行转化，转化步骤如下：
[0072]转化水平角的数值范围：选定正北方向为水平0度角，以顺时针方向转动为正，角度坐标系范围为[a,a+360)，将水平角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值。[0073]转化仰俯角的数值范围：选定绕横轴向上为正向俯仰角、向下为负向俯仰角，角度
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[0059]
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坐标系范围为[b,b+360)，将仰俯角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值。[0074]转化横滚角的数值范围：选定绕纵轴顺时针为正向横滚角、逆时针为负向横滚角，角度坐标系范围为[c,c+360)，将横滚角的角度转化为该角度坐标系范围内的数值。[0075]上述转化前提为定向定位接收机中，沿驾培车辆的行驶方向定向接收机安装在定位接收机的前方，若安装方式更改，则正方向对应更改。并且其中的a、b、c可以是任意的正负数，范围中端点的包含关系也可以根据需要进行调整，例如可以调整为(a,a+360]。由于GPS数据获取的是大地坐标，往往数值较大，不利于进行数据计算，直接应用的驾培检测中，时常会导致检测延时，影响驾培训练，因此本实施例对GPS数据的优化还包括：[0076]将GPS接收的大地坐标系坐标转化为空间直角坐标系坐标，设置以标准米为单位，保留两位小数点；选定一个适当的场地点作为场地相对原点(0,0)，根据该原点的GPS坐标将该原点转化为空间直角坐标系坐标，将GPS接收并转化的驾培车辆的空间直角坐标系坐标减去原点的空间直角坐标系坐标，转化为原点相对坐标，极大的简化数据，降低计算量。[0077]为了便于后续对驾培场地和驾培车辆的空间拓扑关系分析，步骤1中的驾培场地测绘数据同样是基于差分GPS并对GPS数据进行上述对应转换后得到的数据。[0078]步骤2.2、驾培车辆测量数据纠偏。[0079]步骤2.2.1、获取驾培车辆测绘数据，所述驾培车辆测绘数据包括车辆垂直投影最小外切矩形的长和宽、车辆的高、车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的长和宽、车辆垂直投影中心点与车辆垂直投影最小外切矩形各边的距离、车辆垂直投影中心点与车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的距离，定位接收机安装位置的垂直投影点与车辆垂直投影中心点的距离。
[0080]步骤2.2.2、根据优化的驾培车辆的GPS数据获取定位接收机的坐标，根据所述驾培车辆测绘数据和所述定位接收机的坐标，计算车辆垂直投影中心点的坐标、车辆垂直投影最小外切矩形的边界线方程组、以及车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的边界线方程组，得到纠偏后的驾培车辆测绘数据。
[0081]在计算车辆垂直投影中心点的坐标以及线性方程时，基于现有的测绘数据，根据对应的线段比例关系、三角形对应关系等基本数学原理即可计算得到。例如如图3所示，根据定位接收机安装位置的垂直投影点A与车辆垂直投影中心点Z的距离d′，根据车辆定向接收机安装位置B和车辆定位接收机安装位置A连接线与车辆前进方向夹角γ，根据车辆定位接收机安装位置投影点坐标(x0,y0)，计算出车辆垂直投影中心点坐标(x0-d′sinγ,y0+d′cosγ)。
[0082]根据定位接收机安装位置的垂直投影点A(或者车辆垂直投影中心点)与车辆垂直投影最小外切矩形各边的距离(垂直投影点A到长边距离a，到短边距离b，最小外切矩形的长边长为L，最小外切矩形的短边长为W)，计算出车辆投影边界点坐标C、D、E、F和车辆投影边界线CD、DE、EF、FC线性方程组。根据定位接收机安装位置的垂直投影点A(或者车辆垂直投影中心点)与车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形的距离，计算车辆四轮圆心点坐标和车辆四轮垂直投影边界线线性方程组。本实施例不仅计算车辆投影模型(图中的矩形FCDE)，还得到车轮投影模型(图中的矩形GHJK)，以便于应对多类型训练科目的检测，满足驾培训练科目的多样性，提升驾培教学质量和学员训练体验。因为与一点相关的点有多个，因此还可以采用其他方式计算相关点坐标以及方程组，例如计算车轮投影模型时还可以测量车辆
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投影模型和车轮投影模型长度方向的距离n1、n2等用于根据车辆投影模型的点计算车轮投影模型相关点坐标。
[0083]并且对于车轮投影模型而言，由于车轮为具有一定空间状态和形变状态的物体，因此对于车轮投影模型的计算不仅限于上述提到的车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形，还可以具有多种形变，以下结合附图进一步说明。[0084]如图4所示，为本实施例提及的车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形，其中9为驾培车辆的垂直投影，10为驾培车辆的车轮的垂直投影，11为车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形。该车轮投影模型可用于检测车轮所包围的范围是否有压线。[0085]如图5所示，若将轮胎理想为刚性结构，则轮胎与地面的接触仅为一根与轮胎圆心对应的线，则在检测轮胎是否压线时，应采用刚性结构中与地面接触的线对应部位进行检测，以降低检测误差。即图5中所示的为车辆各轮胎中心线垂直投影的最小外切矩形，其中9为驾培车辆的垂直投影，10为驾培车辆的车轮的垂直投影，11为车辆各轮胎中心线垂直投影的最小外切矩形，12为车辆轮胎中心线的垂直投影。图中为了便于观察在车辆各轮胎中心线垂直投影的最小外切矩形11与车辆轮胎中心线的垂直投影12之间留有间隙，实际为两者重合。
[0086]如图6所示，考虑到实际轮胎安装在车辆上后会产生一定的形变，因此在轮胎为刚性结构的基础上加上形变量，得到如图6所示的状态，其中9为驾培车辆的垂直投影，10为驾培车辆的车轮的垂直投影，12为车辆轮胎中心线的垂直投影。此时车轮投影模型11与车辆轮胎中心线的垂直投影12之间具有预设的扩大间距，该间距可以是车轮长度方向的1/4、1/5等，也可以是一个预设的固定值，甚至可以是根据不同车辆以及车轮实际测量的值。得到的车轮投影模型11为车辆各轮胎中心线垂直投影偏移预设距离后的最小外切矩形，对车轮是否压线的检测准确率更高，检测结果也更加贴近实际情况。[0087]由此可见，本实施例中针对车轮投影模型可以有多种方案，由于车辆各轮胎垂直投影最小外切矩形获取方式简单，因此本实施例以该方式为例进行计算，但这并不限制本申请仅能采用该方式，上述图5、图6所示的变形方式以及根据图4～6作出的简单变形方式均为本申请的保护范围内。[0088]步骤2.3、合并驾培车辆测绘数据、纠偏后的驾培车辆测绘数据、优化后的驾培车辆的GPS数据，得到车辆测绘数据增强集，完成驾培测绘数据增强。[0089]步骤3、基于所述场地测绘数据增强集进行建模得到场地模型，基于所述车辆测绘数据增强集进行建模得到车辆模型，同时根据车辆测绘数据增强集实时更新车辆模型和场地模型的相对位置，根据车辆模型和场地模型的相对位置进行空间拓扑关系分析，得到驾培车辆的行驶状态，并基于行驶状态控制驾培车辆执行相应动作。[0090]在得到驾培场地和驾培车辆的数据增强集后，可用于3D建模生成场地模型和车辆模型，根据车辆模型在场地中的相对位置进行空间拓扑分析，得出车辆与场地、车辆与各标志点、标志线属于相交、相离、相切等何种空间关系，根据车辆的这些空间关系判断车辆在训练场地的方向、位置和行驶状态，实时获知车辆驾驶学员在驾培中的训练情况和结果，并可基于实时训练情况控制驾培车辆执行相应动作。例如在到达训练关键点时，发出文字或语音提醒学员进行相应操作，或者在车辆距离障碍物较近时控制车辆刹车制动，以避免车辆发生碰撞等。
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本实施例中3D建模、空间拓扑关系分析、以及控制车辆执行相应动作等基于现有
逻辑实现，本申请对驾培场地和驾培车辆的测绘数据进行增强，克服了现有进行建模或空间拓扑分析以前数据量少且准确性低的问题，数据增强后不仅使得基础数据更多更广，并且剔除了数据中的异常点，纠正了数据中的偏移量，使得空间拓扑关系分析结果更加可靠，进而提升驾培质量和效率。
[0092]当然本申请的测绘数据不仅限于上述提及的测绘数据，还可以基于更多的采集数据进行数据增强，以进一步提升空间拓扑分析效果。在另一实施例中，驾培车辆上还安装有OBD(On Board Diagnostics，车载自动诊断系统)模块，OBD模块用于获取驾培车辆的OBD数据，所述驾培车辆测绘数据增强还包括驾培车辆的OBD数据优化，接收车辆CAN总线发送的OBD数据，根据数据内容和情况，对数据进行频率转换，固定位转化，延时转化，瞬时或平均转化等优化处理。[0093]具体的，驾培车辆的OBD数据优化，包括：
[0094]1)将驾培车辆OBD数据中的反复交替数据串转化为预设的固定值数据串。[0095]这里的反复交替数据串应理解为相邻位数据不同、间隔位数据相同的数据串，例如…efefefefef…，由于该数据串反复交替，不利于后续数据处理，因此优选转化为固定值数据串，例如…eeeeeeeeee…或直接设置为…1111111111…，以便于数据处理。[0096]2)取驾培车辆OBD数据中的数值变更数据串，去除数值变更数据串中由变更点开始的预设个数的数据。
[0097]这里的数值变更数据串应理解为由一固定数值变更为另一固定数值的数据串，例如…eeeeefffff…。由于数值变更数据串可能会因为检查误差或者数据波动等造成在数值变更前后出现数据波动，例如出现…eeeeefefff…的现象，为了避免数据波动带来的判断误差，本实施例中去除数值变更数据串中由变更点开始的预设个数的数据，例如…eeeeefefff…中的变更点为第一个f，去除预设个数(例如3个)后得到的数据串为ff…，数据统一无波动。
[0098]根据预设个数可以容易想到的是，去除数值变更数据串中由变更点开始的预设时间内数据也可以达到相同的效果，两者根据需要进行选取即可。
[0099]3)计算驾培车辆OBD数据中以间隔时间获取的数据的平均值。根据间隔频率或间隔时间的两个或多个数据，增加属性值计算其相应瞬时数据或平均数据，如平均车速，平均转向角速度。
[0100]本实施例的基于测绘数据增强的驾培方法，对场地车辆的测绘测量，数据增强、优化纠偏、建模分析的具体步骤，该方法对新一代驾培系统中测绘测量提出了定量的、有序的数据处理算法，能够切实提高数据精确度和有效性，能够提升空间拓扑分析的准确性，提高驾培质量和效率。
[0101]应该理解的是，虽然流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
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在一个实施例中，本申请还提供了一种基于测绘数据增强的驾培装置，关于基于
测绘数据增强的驾培装置的具体限定可以参见上文中对于基于测绘数据增强的驾培方法的限定，在此不再赘述。上述基于测绘数据增强的驾培装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0103]存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而实现本发明实施例中的网络拓扑布局方法。[0104]其中，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器用于存储程序，所述处理器在接收到执行指令后，执行所述程序。[0105]所述处理器可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。[0106]以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0107]以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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说 明 书 附 图
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说 明 书 附 图
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图3
图4
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说 明 书 附 图
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图5
图6
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