基于定位结果的高精地图数据更新方法、装置和电子设备与流程

1.本公开涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及高精地图技术领域，尤其涉及地图数据更新方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。


背景技术：

2.自动驾驶车辆是一种无需人工控制即可对周围环境进行感知，并根据感知进行行驶决策和控制的车辆。在自动驾驶车辆行驶的过程中，地图为自动驾驶车辆根据感知来进行行驶决策和控制起到重要作用。高精地图也称高精度地图，是自动驾驶汽车使用。高精地图，拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，更好地规避潜在的风险。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种地图数据更新方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。
4.根据本公开的一方面，提供了一种地图数据更新方法，包括：基于预定路段的多个待测试点各自的定位结果，从所述预定路段中确定目标路段，其中，所述多个待测试点各自的定位结果是根据所述多个待测试点各自的当前点云数据与所述地图中的多个历史点云数据匹配得到的；以及根据所述目标路段的地理位置信息，确定所述地图的待更新区域。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种地图数据更新装置，包括：第一确定模块，用于基于预定路段的多个待测试点各自的定位结果，从所述预定路段中确定目标路段，其中，所述多个待测试点各自的定位结果是根据所述多个待测试点各自的当前点云数据与所述地图中的多个历史点云数据匹配得到的；以及第二确定模块，用于根据所述目标路段的地理位置信息，确定所述地图的待更新区域。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方法。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
9.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
10.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
11.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用地图数据更新方法及装置的示例
性系统架构；
12.图2示意性示出了根据本公开实施例的地图数据更新方法的流程图；
13.图3示意性示出了根据本公开另一实施例的确定目标路段的流程图；
14.图4示意性示出了根据本公开另一实施例的地图数据更新方法的流程图；
15.图5示意性示出了根据本公开实施例的地图数据更新装置的框图；以及
16.图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现地图数据更新方法的电子设备的框图。
具体实施方式
17.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
18.本公开提供了一种地图数据更新方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。
19.根据本公开的实施例，提供了一种地图数据更新方法，包括：基于预定路段的多个待测试点各自的定位结果，从预定路段中确定目标路段，其中，多个待测试点各自的定位结果是根据多个待测试点各自的当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配得到的；以及根据目标路段的地理位置信息，确定地图的待更新区域。
20.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
21.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用地图数据更新方法及装置的示例性系统架构。
22.需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
23.如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括自动驾驶车辆101，网络102和服务器103。网络102用以在自动驾驶车辆101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如无线通信链路。
24.自动驾驶车辆101上可以安装有摄像采集装置，例如可以通过摄像采集装置采集道路上的图像数据。自动驾驶车辆101上还可以安装有激光传感器，例如可以通过激光传感器采集道路上的点云数据。自动驾驶车辆101上还可以安装有定位系统，例如可以通过定位系统实时确定自动驾驶车辆101当前所处的地理位置信息。
25.用户可以使用自动驾驶车辆101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送运营数据，例如点云数据、图像数据、地理位置信息等。
26.服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用自动驾驶车辆101所使用的导航应用程序提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。
27.服务器103还可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务(
″
virtual private server
″
，或简称
″
vps
″
)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务
器，或者是结合了区块链的服务器。
28.需要说明的是，本公开实施例所提供的地图数据更新方法一般可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的地图数据更新装置也可以设置于服务器103中。
29.例如，自动驾驶车辆101可以采集针对预定路段的多个待测试点各自的当前点云数据，并将每个待测试点的当前点云数据与自动驾驶车辆101上装载的地图中的多个历史点云数据分别进行匹配，得到与多个待测试点一一对应的多个定位结果。将多个定位结果传送给服务器103。服务器根据预定路段的多个待测试点各自的定位结果，从预定路段中确定目标路段，根据目标路段的地理位置信息，确定地图的待更新区域。
30.应该理解，图1中的自动驾驶车辆、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
31.图2示意性示出了根据本公开实施例的地图数据更新方法的流程图。
32.如图2所示，该方法包括操作s210～s220。
33.在操作s210，基于预定路段的多个待测试点各自的定位结果，从预定路段中确定目标路段，其中，多个待测试点各自的定位结果是根据多个待测试点各自的当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配得到的。
34.在操作s220，根据目标路段的地理位置信息，确定地图的待更新区域。
35.根据本公开的实施例，预定路段可以是连续路段，也可以是非连续路段；预定路段可以是高速路段、快速路段、市区路段、或者社区内路段等。
36.根据本公开的实施例，自动驾驶车辆行驶在预定路段上，可以按照路程将预定路段等间隔划分，每个间隔点为一个待测试点，但是并不局限于此，还可以根据激光雷达传感器的采集频率。例如，采集频率可以是每秒10帧的点云数据，可以将每隔10秒采集到的一帧点云数据对应的位置点作为待测试点，也可以是每隔1秒采集到的一帧点云数据对应的位置点作为待测试点。只要是对预定路段能够起到全覆盖检测效果的多个待测试点即可。
37.根据本公开的实施例，当前点云数据可以是利用自动驾驶车辆上装载的激光雷达传感器采集得到的针对待测试点的周围环境的点云数据。例如，利用激光雷达传感器发出的非接触式激光光束来探测目标对象，采集入射到目标对象并反射回来的光束来形成点云数据。当前点云数据可以是待测试点周围环境中目标对象表面海量采样点数据的集合，每个采样点数据都包含三维空间坐标信息。当前点云数据中涉及的目标对象可以是静态目标对象，包括例如车道线、道路标牌、或者建筑物等，其中剔除了车辆、行人等动态目标对象。
38.根据本公开的实施例，地图中的多个历史点云数据可以是利用自动驾驶车辆上装载的激光雷达传感器采集到的原始点云数据。地图中的多个历史点云数据各自的采集方式、类型与当前点云数据的采集方式、类型相同，以便在进行点云定位时，能够快速、准确地得到定位结果。与当前点云数据不同的是，多个历史点云数据更为密集，多个历史点云数据中的每相邻两个之间有重叠数据，进而可以实现拼接，形成预定路段的点云数据全覆盖，以便在预定路段采集到的当前点云数据所涉及的待测试点，均能在地图的多个历史点云数据中找到与待测试点相对应的历史点云数据。
39.根据本公开的实施例，地图中不仅包括历史点云数据，还包括位置点的地理坐标信息，以及历史点云数据与位置点的地理坐标信息之间的映射关系。因此，在确定了与当前点云数据相匹配的历史点云数据的情况下，可以基于历史点云数据与位置点的地理坐标信
息之间的映射关系来确定当前点云数据的地理坐标信息，即得到以例如厘米误差级别的地理坐标信息作为的定位结果。但是并不局限于此。在本公开的实施例中，当前点云数据还可以用于表征待测试点的当前环境中的目标对象的点云数据。地图中的多个历史点云数据可以用于表征多个待测试点各自的历史环境中的目标对象的点云数据。可以基于当前点云数据与多个历史点云数据进行匹配，在当前点云数据与多个历史点云数据中匹配到对应的历史点云数据的情况下，确定当前点云数据表征的当前环境与历史点云数据表征的历史环境一致，没有发生变化，即得到用于表征定位成功的定位结果。在当前点云数据表征的当前环境与历史点云数据表征的历史环境不一致的情况下，确定当前环境发生变化，例如发生道路变更、道路施工等变化。则基于历史点云数据与位置点的地理坐标信息之间的映射关系不能得到当前点云数据的地理坐标信息，即得到用于表征定位失败的定位结果。
40.根据本公开的实施例，可以将得到用于表征定位失败的定位结果的多个待测试点，例如当前点云数据表征的当前环境与历史点云数据表征的历史环境不一致的多个待测试点所形成的路段确定为目标路段。目标路段可以表明地图中的相对位置的点云数据的可用性降低，需要更新。
41.根据本公开的实施例，目标路段的地理位置信息可以指目标路段的起始点的地理位置信息和目标路段的终点的地理位置信息，但是并不局限于此，还可以指包括目标路段的起始点的地理位置信息和目标路段的终点的地理位置信息、以及目标路段的起始点和目标路段的终点之间的多个位置点各自的地理位置信息。只要是根据目标路段的地理位置信息，能够来确定地图的待更新区域即可。
42.根据本公开的实施例，地理位置信息，可以通过车载ins(inertial navigation system，惯性导航系统)获得，但是并不局限于此，也可以通过自动驾驶车辆的gnss(global navigation satellite system，全球导航卫星系统)数据、imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)数据以及激光点云数据计算得到，也可以是采用其他定位系统进行定位，例如gps(global positioning system，全球定位系统)或者bds(beidou navigation satellite system，北斗卫星导航系统)等。以gnss数据和差分gps数据为例，在自动驾驶车辆行驶过程中通过车载gpss实时获取差分gps数据和通过惯性测量单元实时获取imu数据，随后，可以将差分gps数据和多个当前点云数据利用icp(iterative closest points，迭代最近点)算法进行离线配准，得到自动驾驶车辆当前的地理位置信息。也可以将获取的差分gps数据、imu数据和当前点云数据与预先确定的地图例如高精地图进行比对，得到自动驾驶车辆当前的地理位置信息。由于差分gps数据的定位精度可以达到厘米级，结合多个当前点云数据利用icp算法进行离线配准确定的地理位置信息的准确度可优于厘米级。
43.此外，以自动驾驶车辆采用ins(inertial navigation system，惯性导航系统)进行定位为例，定位传感器可以包括陀螺仪和加速度传感器等，传感定位数据可以包括加速度数据和角速度数据等，ins从自动驾驶车辆的起始位置依据连续测得的自动驾驶车辆的航向角和速度等推算出自动驾驶车辆下一点的定位坐标信息，从而可连续测出自动驾驶车辆在每一时刻的定位坐标信息，即地理位置信息。
44.利用本公开实施例提供的地图数据更新方法，充分利用激光雷达传感器采集到的当前点云数据，不仅能够对自动驾驶车辆进行实时定位，还能够基于当前点云数据及时、有效地检测预定路段中的环境变化，以便能够对地图进行及时更新，以此来降低地图数据更
新例如地图更新的周期、降低地图更新的成本、提高地图的可用性。
45.根据本公开的实施例，针对操作s220，可以在利用点云定位无法得到精准的地理位置信息的情况下，利用上述ins(inertial navigation system，惯性导航系统)的定位方式进行定位，得到地理位置信息。还可以利用上述gps或者bds定位方式来进行定位，得到地理位置信息。可以将接收到的来自自动驾驶车辆的多个待测试点各自的定位结果的同时，为每个定位结果标记时间戳，得到定位时间戳。并将接收到的来自自动驾驶车辆的多个待测试点各自的地理位置信息也标记时间戳，得到地理时间戳。可以基于定位时间戳和地理时间戳的匹配度，来确定待测试点的地理位置信息。以此在通过点云定位方式无法获得定位结果或者通过点云定位方式得到表征定位失败的定位结果的情况下，可以基于定位时间戳和地理时间戳，来确定目标路段的地理位置信息。
46.根据本公开的实施例，以自动驾驶车辆为例，可以将地理时间戳的时刻和定位时间戳的时刻相同的确定为一组，将同一组的待测试点与地理位置信息进行映射，由此确定待测试点的地理位置信息。但是并不局限于此。还可以将地理时间戳的时刻和定位时间戳的时刻之间的时间间隔小于或等于预设时间间隔阈值的，确定为一组。由此，能够避免因自动驾驶车辆上激光雷达传感器采集点云数据的采集频率与定位系统的采集频率不一致而导致的地理时间戳的时刻和定位时间戳的时刻不相同。
47.根据本公开的实施例，可以将包含多个历史点云数据的地图存储于自动驾驶车辆上，通过自动驾驶车辆采集的待测试点的当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配，来确定定位结果。再将定位结果传送给服务器，由服务器基于定位结果，从预定路段中来确定目标路段。但是并不局限于此。还可以是将包含多个历史点云数据的地图存储于服务器中，接收自动驾驶车辆采集的待测试点的当前点云数据，在服务器上通过待测试点的当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配，来确定定位结果。
48.根据本公开的实施例，在多个自动驾驶车辆均上报数据，多个自动驾驶车辆均与服务器通过交互来进行地图数据更新方法的情况下，可以利用自动驾驶车辆基于当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配来确定定位结果，进而降低数据传输量、提高服务器针对目标路段的确定速率。
49.根据本公开的实施例，可以利用点云定位方式来确定各个待测试点的定位结果。例如，基于待测试点的当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配，可以是提取当前点云数据的当前点云特征向量，和地图中的多个历史点云数据各自的历史点云特征向量，利用相似度匹配的方式来确定当前点云特征向量与多个历史点云特征向量各自之间的相似度，进而确定定位结果。但是并不局限于此。点云定位方式还可以是：通过当前点云数据中的激光反射强度数据转换为地平面内的当前激光点云投影数据，将多个历史点云数据各自的激光反射强度数据转换为地平面内的历史激光点云投影数据。利用相似度匹配的方式来确定当前激光点云投影数据与多个历史激光点云投影数据各自之间的相似度，进而确定定位结果。可以理解，只要是基于当前点云数据与多个历史点云数据来确定的定位结果的点云定位方式即可。
50.图3示意性示出了根据本公开另一实施例的确定目标路段的流程图。
51.如图3所示，地图数据更新方法可以包括操作s310～s320、s331～s332、s340。
52.在操作s310，针对多个待测试点中的每个待测试点，确定待测试点的定位结果的
置信度。
53.在操作s320，将置信度与预定置信度进行比较。
54.在操作s331，响应于置信度小于或等于预定置信度阈值，将待测试点确定为目标点，得到多个目标点。
55.在操作s340，基于多个目标点，从预定路段中确定目标路段。
56.在操作s332，响应于置信度大于预定置信度阈值，则停止操作。
57.根据本公开的实施例，可以利用点云定位方式来将多个历史点云数据各自与待测试点的点云数据进行匹配，得到与多个历史点云数据一一对应的多个匹配度。对多个匹配度按照匹配度由高到低进行排序，得到排序结果。基于排序结果，将排在首位的匹配度确定为待测试点的定位结果的置信度。
58.根据本公开的实施例，可以将置信度与预定置信度阈值进行比较，将小于或者等于预定置信度阈值的待测试点确定为目标点，即将定位失败的待测试点确定为目标点，并基于多个目标点，从预定路段中确定目标路段。
59.根据本公开的其他实施例，多个待测试点可以是按照预定路段的延伸方向确定的，从多个待测试点中确定目标点的数量，得到目标点总数量。可以将目标点总数量与预定目标点阈值进行比较，在目标点总数量大于或者等于预定目标点阈值的情况下，将多个目标点所形成的路段确定为目标路段。在目标点总数量小于预定目标点阈值的情况下，可以将目标点忽略不计。
60.根据本公开的其他实施例，响应于置信度小于或者等于预定置信度阈值，可以将待测试点确定为初始目标点。确定与初始目标点相匹配的图像书。基于图像数据来确定目标点。其中，可以利用图像识别模型来处理与初始目标点相对应的图像数据，确定初始目标点是否为目标点。图像识别模型可以是用于识别图像中的文字的模型，可以基于文字“前方道路施工”来进一步辅助确定该待测试点是否为目标点，以此来提高其准确性。
61.根据本公开的实施例，可以按照如图3所示的操作，在仅有多个待测试点各自的定位结果，即仅有一个定位结果集合的情况下，来基于多个目标点来确定目标路段。并根据目标路段的地理位置信息，来确定地图的更新区域。但是并不局限于此。还基于多个定位结果集合来确定目标定位结果集合，从目标定位结果集合中确定目标路段。根据目标路段的地理位置信息，来确定地图的更新区域。
62.图4示意性示出了根据本公开另一实施例的地图数据更新方法的流程图。
63.如图4所示，该方法可以包括操作s410～s440、s451～s452。
64.在操作s410，接收多个定位结果集合。
65.根据本公开的实施例，在预定时间段内例如一天或者一周的时间段内，有n个自动驾驶车辆从预定路段行驶运营。可以利用自动驾驶车辆上的激光雷达传感器分别采集预定路段上的静态目标对象例如车道线、路标、建筑物等的点云数据，得到与n个自动驾驶车辆一一对应的n个当前点云数据集合。并利用自动驾驶车辆上装载的定位地图的多个历史点云数据，匹配得到自动驾驶车辆的定位结果集合，例如第1定位结果集合、第2定位结果集合、第3定位结果集合、``````、第n定位结果集合。服务器可以接收来自n个自动驾驶车辆各自的定位结果集合，得到n个定位结果集合。
66.在操作s420，对多个定位结果集合进行聚类。
67.根据本公开的实施例，可以对n个定位结果集合进行聚类。将存在目标路段的目标定位结果集合确定为一组，将不存在目标路段的定位结果确定为一组。例如，第1定位结果集合、第2定位结果集合、第3定位结果集合中包括目标路段，则将第1定位结果集合、第2定位结果集合、第3定位结果集合分别确定为目标定位结果集合。
68.在操作s430，计算确定目标定位结果集合中的目标路段的确定数量。可以利用目标路段的地理位置信息，在表征同一位置的情况下，计算得到包含相同目标路段的目标定位结果集合的数量作为目标路段的确定数量。
69.在操作s440，将目标路段的确定数量与预定数量阈值进行比较。
70.在操作s451，在确定数量大于或等于预定数量阈值的情况下，来确定该目标路段的周围环境发生了变化的可能性高，可以以此为依据来执行根据目标路段的地理位置信息，确定地图的待更新区域的操作。
71.在操作s452，在确定数量小于预定数量阈值的情况下，可能是自动驾驶车辆上的激光雷达传感器发生了故障而非目标路段的周围环境发生了变化，则可以停止后续操作。
72.利用本公开实施例提供的地图的待更新区域的确定方式，可以通过聚类的方式来降低计算量，并通过统计目标路段的确定数量来提高待更新区域确定地真实性和有效性。
73.根据本公开的实施例，可以在确定数量大于预定数量阈值的情况下，结合自动驾驶车辆的其他运营数据(即路段关联数据)例如路段图像数据来进行辅助判断。例如，可以将接收到的来自自动驾驶车辆的路段图像数据按照路段图像时间戳进行标记。可以基于路段图像时间戳和地理时间戳或者定位时间戳来确定与目标路段中的任一目标点相对应的路段图像数据。可以利用本公开实施例提供的图像识别模型来处理路段图像数据，以此来进一步辅助确定该目标路段是否为地图的待更新区域。但是并不局限于此。还可以根据自动驾驶车辆获得的地理位置信息，形成路段行驶轨迹数据。确定路段行驶轨迹数据与预定路段是否为同一轨迹。例如，预定路段中有位置a在施工，需要绕行。在此情况下，路段行驶轨迹数据与预定路段则轨迹不同，以此可以进一步辅助确定目标路段是否为地图的待更新区域。还可以根据自动驾驶车辆的路段图像数据以及路段行驶轨迹数据共同来确定目标路段是否为地图的待更新区域。
74.根据本公开的实施例，在确定地图的待更新区域的情况下，可以执行对地图的更新操作。
75.例如，响应于已确定目标路段，获取目标路段中的多个目标点的多个目标当前点云数据，其中，多个目标点与多个目标当前点云数据一一对应；以及利用多个目标当前点云数据更新地图中的待更新区域的多个待更新历史点云数据。
76.根据本公开的实施例，待更新历史点云数据可以是指与目标点相对应的历史点云数据。可以利用目标点的地理位置信息来确定与目标当前点云数据相对应的待更新点云数据，利用目标当前点云数据来更新待更新历史点云数据。对更新方式不做限定，只要是能够利用目标当前点云数据来更新地图中的待更新区域即可。
77.利用本公开实施例提供的数据处理方法，利用已采集到的待更新区域的目标当前点云数据来更新地图中的待更新区域，利用平时采集的运营数据来进行检测以及更新，更新周期短、成本低。
78.图5示意性示出了根据本公开实施例的地图数据更新装置的框图。
79.如图5所示，地图数据更新装置500可以包括第一确定模块510、第二确定模块520。
80.第一确定模块510，用于基于预定路段的多个待测试点各自的定位结果，从预定路段中确定目标路段，其中，多个待测试点各自的定位结果是根据多个待测试点各自的当前点云数据与地图中的多个历史点云数据匹配得到的。
81.第二确定模块520，用于根据目标路段的地理位置信息，确定地图的待更新区域。
82.根据本公开的实施例，第一确定模块可以包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元。
83.第一确定单元，用于针对多个待测试点中的每个待测试点，确定待测试点的定位结果的置信度。
84.第二确定单元，用于响应于确定置信度小于或等于预定置信度阈值，将待测试点确定为目标点，得到多个目标点。
85.第三确定单元，用于基于多个目标点，从预定路段中确定目标路段。
86.根据本公开的实施例，第一确定单元可以包括第一确定子单元、第二确定子单元、第三确定子单元。
87.第一确定子单元，用于响应于置信度小于或等于预定置信度阈值，将待测试点确定为初始目标点。
88.第二确定子单元，用于确定与初始目标点相匹配的图像数据。
89.第三确定子单元，用于基于图像数据，确定初始目标点为目标点。
90.根据本公开的实施例，地图数据更新装置还可以包括第一获取模块、聚类模块、计算模块。
91.第一获取模块，用于获取预定时间段内的预定路段的多个定位结果集合，其中，多个定位结果集合中的每个定位结果集合包括多个待测试点各自的定位结果。
92.聚类模块，用于基于定位结果，对多个定位结果集合进行聚类，得到含有目标路段的目标定位结果集合。
93.计算模块，用于基于目标定位结果集合，计算确定到目标路段的确定数量，以便在确定数量大于或等于预定数量阈值的情况下，执行根据目标路段的地理位置信息，确定地图的待更新区域的操作。
94.根据本公开的实施例，第二确定模块可以包括第四确定单元、第五确定单元。
95.第四确定单元，用于确定与目标路段相匹配的路段关联数据，其中，路段关联数据包括以下至少一项：路段图像数据、路段行驶轨迹数据。
96.第五确定单元，用于基于目标路段的地理位置信息和路段关联数据，确定地图的待更新区域。
97.根据本公开的实施例，地图数据更新装置还可以包括第一接收模块、第二接收模块。
98.第一接收模块，用于接收多个待测试点各自的定位结果，其中，定位结果包括定位时间戳。
99.第二接收模块，用于接收多个待测试点各自的地理位置信息，其中，地理位置信息包括地理时间戳。
100.根据本公开的实施例，目标路段的地理位置信息是基于定位时间戳和地理时间戳
确定的。
101.根据本公开的实施例，地图数据更新装置还可以包括第二获取模块、更新模块。
102.第二获取模块，用于响应于已确定目标路段，获取目标路段中的多个目标点的多个目标当前点云数据，其中，多个目标点与多个目标点当前点云数据一一对应。
103.更新模块，用于利用多个目标当前点云数据，更新地图中的待更新区域的多个待更新历史点云数据。
104.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
105.根据本公开的实施例，一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
106.根据本公开的实施例，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
107.根据本公开的实施例，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
108.图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
109.如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
110.设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
111.计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如地图数据更新方法。例如，在一些实施例中，地图数据更新方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的地图数据更新方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式
(例如，借助于固件)而被配置为执行地图数据更新方法。
112.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
113.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
114.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
115.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
116.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
117.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
118.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
119.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。