目标所在地图元素的确定方法、装置及电子设备与流程

本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种目标所在地图元素的确定方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、自动驾驶技术是一种基于计算机视觉、机器学习、传感器等技术的综合性技术，可以使汽车在道路上自主行驶，不需要人类驾驶员的干预。自动驾驶技术的目标是实现全自动驾驶，即汽车能够完全自主地行驶在道路上，包括加速、刹车、转弯、变道、停车等操作，同时能够识别和应对各种路况。自动驾驶技术的实现需要涉及许多关键技术，如高精度地图制作、传感器数据处理、路况识别、障碍物检测、路径规划等。

2、在进行障碍物检测、路径规划等相关应用时，需要确定目标与地图元素之间的相对位置关系，即需要根据计算结果的具体数值来确定目标在哪个地图元素中，在处理需要高精度或大范围的数值计算时，计算机中使用浮点数进行计算，由于计算机内部使用有限的位数来表示浮点数，在进行浮点数计算时可能会出现精度损失或舍入误差，从而导致计算结果不准确。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定方法、装置及电子设备，以解决目标所在地图元素计算不准确的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定方法，该方法包括：获取多个多边形地图元素；将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素。

3、第二方面，本申请实施例提供了一种目标所在地图元素的确定装置，该装置包括：获取模块，用于获取多个多边形地图元素；拆分模块，用于将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；确定模块，用于基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素。

4、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，处理器在执行计算机程序时实现上述任一项的方法。

5、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项的方法。

6、与现有技术相比，本申请具有如下优点：

7、本申请提供了一种目标所在地图元素的确定方法、装置及电子设备，首先，获取多个多边形地图元素；其次，将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；最后，基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素。本实施例中，将多边形地图元素拆分为多个三角形子元素，通过目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素，由于在进行目标与多个三角形子元素的相对位置关系计算时，不需要依据具体数值来确定相对位置关系，因此，可以避免浮点数计算出现的精度损失或舍入误差，提高计算结果的准确性。

8、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.一种目标所在地图元素的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个多边形地图元素，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始地图元素的形状为圆形，所述基于地图数据中的多个初始地图元素的多个点，确定多个多边形地图元素，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始地图元素的形状为线形，所述基于地图数据中的多个初始地图元素的多个点，确定多个多边形地图元素，包括：

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述多边形地图元素的形状为凸多边形，所述将所述多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素，包括：

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述多边形地图元素的形状为凹多边形，所述将所述多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素，包括：

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于目标与所述多个三角形子元素的相对位置关系，确定所述目标所在的多边形地图元素，包括：

8.一种目标所在地图元素的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了一种目标所在地图元素的确定方法、装置及电子设备，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：首先，获取多个多边形地图元素；其次，将多个多边形地图元素进行拆分，得到多个三角形子元素；三角形子元素的顶点属于所在的多边形地图元素的顶点；最后，基于目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素。本实施例中，将多边形地图元素拆分为多个三角形子元素，通过目标与多个三角形子元素的相对位置关系，确定目标所在的多边形地图元素，由于在进行目标与多个三角形子元素的相对位置关系计算时，不需要依据具体数值来确定相对位置关系，因此，可以避免浮点数计算出现的精度损失或舍入误差，提高计算结果的准确性。

技术研发人员：曲春智
受保护的技术使用者：华人运通（上海）自动驾驶科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16