一种路网预测树构建方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及辅助驾驶技术领域，具体涉及一种路网预测树构建方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在adas(advanced driver assistance systems，高级驾驶辅助系统)等辅助驾驶场景下，为车辆提供超出视野距离的超视距信息，从而保障车辆的辅助驾驶功能正常运作，有助于提升车辆的安全性和舒适性，超视距信息比如车辆前方道路的路形、属性等超出视野距离的信息。作为超视距信息的基础，路网预测树可以通过树状数据结构，描述车辆前方一定区域范围的路网拓扑结构，通过将路网预测树提供给车辆，可为车辆的辅助驾驶决策和控制提供依据，因此准确的构建路网预测树至关重要。
3.路网预测树主要以车辆的定位路段作为基础路段进行构建，然而由于路网复杂的道路情况，车辆在平行路、交叉路等道路中可能存在多个定位路段，此时如何准确的构建路网预测树成为了本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供一种路网预测树构建方法、装置、电子设备及存储介质，以在车辆存在多个定位路段的情况下，准确的构建路网预测树。
5.为实现上述目的，本技术实施例提供如下技术方案：
6.一种路网预测树构建方法，包括：
7.基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的多个定位路段；
8.分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树；
9.从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中；
10.删除所述多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树。
11.本技术实施例还提供一种路网预测树构建装置，包括：
12.定位路段确定模块，用于基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的多个定位路段；
13.构建模块，用于分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树；
14.冗余预测树确定模块，用于从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中；
15.目标预测树确定模块，用于删除所述多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树。
16.本技术实施例还提供一种电子设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储一条或多条计算机可执行指令，所述处理器调用所述一条或多条计算机可执
行指令，以实现如上述所述的路网预测树构建方法。
17.本技术实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储一条或多条计算机可执行指令，所述一条或多条计算机可执行指令被执行时实现如上述所述的路网预测树构建方法。
18.本技术实施例提供的构建路网预测树的方法，可基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的多个定位路段，分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树；从而，本技术实施例可从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中；进而，为降低提供给车辆的路网预测树的数据量，减少数据维护和保存量，本技术实施例可删除所述多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树，以极大的减少用于辅助驾驶的目标路网预测树的冗余度，实现准确构建用于辅助驾驶的路网预测树。
19.本技术实施例针对车辆存在多个定位路段的情况，可分别构建各定位路段对应的路网预测树，由于路网预测树是基于定位路段以扩展路段的方式得到，因此构建的多个路网预测树中可能存在冗余的部分，基于此，本技术实施例可从构建的多个路网预测树中确定冗余路网预测树，即冗余路网预测树对应的定位路段位于与该冗余路网预测树不同的路网预测树(其他路网预测树)上，进而本技术实施例可从构建的多个路网预测树中删除所述冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树，使得用于辅助驾驶的目标路网预测树的冗余度极大降低，实现在车辆存在多个定位路段的情况下，准确的构建路网预测树，为后续车辆进行准确、高效的辅助驾驶决策和控制提供了可能。
附图说明
20.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
21.图1为路网预测树的示例图；
22.图2为定位位置位于平行路的示例图；
23.图3为定位位置位于交叉路口的示例图；
24.图4为本技术实施例提供的路网预测树构建方法的流程图；
25.图5为确定冗余路网预测树的示例图；
26.图6为本技术实施例提供的确定冗余路网预测树的流程图；
27.图7为本技术实施例提供的确定冗余路网预测树的另一流程图；
28.图8为本技术实施例提供的更新路网预测树的流程图；
29.图9为本技术实施例提供的更新路网预测树的另一流程图；
30.图10为本技术实施例提供的路网预测树构建装置的框图；
31.图11为本技术实施例提供的路网预测树构建装置的另一框图；
32.图12为本技术实施例提供的路网预测树构建装置的再一框图；
33.图13为电子设备的框图。
具体实施方式
34.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
35.路网预测树是一种树状数据结构，其以车辆的定位路段为基础路段，通过设定的路段扩展策略，从路网中确定mpp(most probable path，最大可能性路径)路段和非mpp路段，从而描述出车辆前方一定区域范围的路网拓扑结构；作为一种示例，图1示出了路网预测树的一种可选示例，图1中方框表示车辆的定位位置(车辆的定位位置可以卫星定位等定位手段确定)，车辆的定位位置在路网中匹配的路段称为定位路段，定位路段可视为是路网预测树的基础路段(即根路段)；路网预测树可从基础路段开始扩展mmp路段和非mmp路段，具体的，图1中实线表示mpp，mpp可以是预测的车辆最大可能性行驶路径，mpp可以包括从基础路段扩展出的至少一条mpp路段(图1中两点连接的实线可以表示一条mpp路段)，图1中虚线表示非mpp，非mpp可以是预测的车辆非最大可能性行驶的路径，一条非mpp可以包括至少一条非mpp路段(图中两点连接的虚线可以表示一条非mpp路段)，非mmp可由mpp中的mpp路段扩展出。
36.需要说明的是，扩展得到mmp路段和非mmp路段的路段扩展策略可以根据实际情况定义，例如在车辆导航状态下，以车辆的导航路段作为mpp路段，再从mmp路段扩展出非mmp；又如，在车辆巡航状态下，可基于车辆的历史行驶轨迹，确定车辆最可能行驶的mpp路段(如将历史行驶次数最多的路段作为mmp路段)，再从mmp路段扩展出非mmp；本技术实施例对于具体的路段扩展策略并不限制，可根据实际情况和需要定义路段扩展策略。
37.由图1示例可以看出，路网预测树是以车辆的定位路段为基础路段，通过扩展路段来构建，并且路网预测树的深度与mpp的长度呈正相关的关系(即mpp越长则路网预测树的深度越深)，路网预测树的广度与非mpp的长度呈正相关的关系(即非mpp越长则路网预测树的广度越广)，其中，路网预测树的深度代表车辆的最远视野距离，广度可以代表路段分叉级别；然而，由于路网复杂的道路情况和定位手段的精度影响，车辆的定位位置可能在路网的平行路、交叉路等道路中匹配到多个定位路段，此时如何准确的构建路网预测树成为了难题，具体说明如下：
38.在一种示例中，如图2所示，平行路存在平行的路段a1和路段a2，当基于卫星定位等定位手段确定车辆的定位位置位于平行路上时，由于路段a1和路段a2存在平行关系，车辆的定位位置可能匹配到路段a1和路段a2，存在多个定位路段，此时如何准确的构建路网预测树成为了难题；
39.在另一种示例中，如图3所示，交叉路存在主路b1和分支路b2，基于卫星定位等定位手段确定车辆的定位位置位于交叉路口时，车辆的定位位置可能匹配到主路b1和分支路b2，存在多个定位路段，此时如何准确的构建路网预测树成为了难题。
40.本技术的发明人经过研究发现，车辆的定位位置在路网中匹配到多个定位路段时，单一的针对某一定位路段构建路网预测树并用于辅助驾驶，可能由于构建路网预测树的定位路段并不是车辆真实位于的路段，而导致构建的路网预测树不准确的情况，因此本技术的发明人考虑针对车辆的多个定位路段分别构建路网预测树，形成多个路网预测树，
由于该多个路网预测树中可能存在相互重合冗余的部分，因此本技术实施例可进一步去除该多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的目标路网预测树，从而车辆(如车辆的辅助驾驶系统)可结合车载摄像头等图像采集装置采集的前方道路图像以及目标路网预测树，来判断车辆前方的路网拓扑结构，为车辆的辅助驾驶决策和控制提供准确的依据，提高辅助驾驶的准确性。
41.基于上述思路，本技术实施例提供针对车辆的多个定位路段，准确构建路网预测树的方案，以为车辆的辅助驾驶决策和控制提供准确的依据提供可能。
42.作为一种可选实现，图4示出了本技术实施例提供的路网预测树构建方法的可选流程，该流程可由用于构建路网预测树的电子设备执行实现，例如由ehp(electronic horizon provider，电子地平线提供者)设备执行实现，其中，ehp设备是可以为车辆提供道路属性等超视距信息，从而为车辆的adas系统提供安全辅助的电子设备；参照图4，该流程可以包括：
43.步骤s100、基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的多个定位路段。
44.可选的，本技术实施例可采用卫星定位等定位手段，确定车辆的定位位置，并基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的定位路段，即确定出车辆的定位路段；如果车辆只有单一的定位路段，则可基于车辆单一的定位路段，以设定的路段扩展策略直接构建出路网预测树，不需使用本技术实施例提供的后续流程来构建路网预测树；如果车辆存在多个定位路段，则需使用本技术实施例提供的后续流程来构建路网预测树。
45.步骤s110、分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树。
46.在确定车辆在路网中匹配到多个定位路段后，针对车辆的各个定位路段，本技术实施例可分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树，其中，车辆的一个定位路段对应一个路网预测树；
47.在可选具体实现中，针对车辆的各个定位路段，本技术实施例可分别以各定位路段为基础路段，通过设定的路段扩展策略，构建各定位路段对应的路网预测树，得到所述多个路网预测树；例如，针对车辆的任一个定位路段，本技术实施例可将该定位路段作为基础路段，从而从基础路段开始，依照路段扩展策略，扩展mmp路段和非mmp路段，实现构建该定位路段对应的路网预测树，车辆的各个定位路段均分别以此方式构建路网预测树，则可得到所述多个路网预测树；
48.作为一种示例，假设车辆在交叉路口匹配到的定位路段为图3所示的路段b1和路段b2，本技术实施例可以路段b1为基础路段构建路网预测树，得到路段b1对应的路网预测树，以路段b2为基础路段构建路网预测树，得到路段b2对应的路网预测树，从而路段b1对应的路网预测树和路段b2对应的路网预测树可形成多个路网预测树。
49.步骤s120、从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中。
50.步骤s130、删除所述多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树。
51.在分别构建车辆的各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树后，所述多个路网预测树之间可能存在相互冗余的部分，由于本技术实施例旨在将路网预测树提供
给车辆(如车辆的adas等辅助驾驶系统)，以便车辆能够结合所提供的路网预测树以及前方道路图像，来确定车辆前方的路网拓扑结构，实现准确的辅助驾驶决策和控制，因此为提升后续辅助驾驶系统的数据处理准确性并降低数据处理量，同时降低构建路网预测树的电子设备(如ehp设备)的数据保存量和维护量，本技术实施例可从构建的多个路网预测树中确定与其他路网预测树相冗余的冗余路网预测树，通过从所述多个路网预测树中删除冗余路网预测树，则剩余的路网预测树可作为提供给车辆的用于辅助驾驶的目标路网预测树(为便于说明，本技术实施例将提供给车辆用于辅助驾驶的路网预测树称为目标路网预测树)，以使得用于辅助驾驶的目标路网预测树具有较低的冗余度并且数据量得以降低。
52.在可选实现中，由于步骤s110是分别构建了各定位路段对应的路网预测树，因此在构建的多个路网预测树中，定位路段与构建的路网预测树是一一对应的关系，从而针对构建的多个路网预测树，如果一个路网预测树对应的定位路段位于其他路网预测树上，则说明其他路网预测树在扩展路段的过程中覆盖了该路网预测树对应的定位路段，该路网预测树可作为冗余路网预测树；可以理解的是，路网预测树是以定位路段为基础路段通过扩展路段得到，由于构建的多个路网预测树中，定位路段与路网预测树是一一对应的关系，因此多个路网预测树的基础路段是不重复的(即各路网预测树对应的定位路段不同)，在此基础上，如果一个路网预测树的定位路段位于其他路网预测树上，则说明其他路网预测树在扩展路段的过程中，覆盖了该路网预测树的定位路段，可视为该路网预测树与其他路网预测树相冗余，此处所指的其他路网预测树是指所述多个路网预测树中与该路网预测树不同的路网预测树；
53.在上述思路中，本技术实施例可从所述多个路网预测树中确定冗余路网预测树(所确定的冗余路网预测树的数量为一个或多个)，并且针对任一个冗余路网预测树，该冗余路网预测树对应的定位路段，位于至少一个其他路网预测树中，即所述冗余路网预测树对应的定位路段，位于所述多个路网预测树中与该冗余路网预测树不同的路网预测树上(此处所指的其他路网预测树可以是所述多个路网预测树中与冗余路网预测树不同的路网预测树)。
54.作为一种示例，假设车辆在交叉路口的定位路段为2个，分别为图3示例的主路b1和分支路b2，则进一步如图5示例所示，本技术实施例可构建主路b1对应的路网预测树1和分支路b2对应的路网预测树2，由于路网预测树1与路网预测树2对应的定位路段(即基础路段)不同，如果路网预测树2对应的定位路段b2位于路网预测树1上(即定位路段b2具体与路网预测树1的非基础路段相匹配)，则说明路网预测树1在以主路b1为基础路段扩展路段的过程中覆盖了分支路b2，因此分支路b2对应的路网预测树2为与路网预测树1相冗余的冗余路网预测树；可以理解的是，由于路网预测树1对应的定位路段b1未位于路网预测树2上，因此路网预测树1不作为冗余路网预测树。
55.在从所述多个路网预测树中确定冗余路网预测树后，所确定的冗余路网预测树可能是一个或多个(至少一个)，本技术实施例可从构建的所述多个路网预测树中删除冗余路网预测树，得到提供给车辆辅助驾驶系统的用于辅助驾驶的目标路网预测树，所得到的目标路网预测树的数量可以为至少一个(一个或多个)；也就是说，针对任一个目标路网预测树，一个目标路网预测树的定位路段不位于与该目标路网预测树不同的路网预测树上。
56.在进一步的可选实现中，本技术实施例可将得到的至少一个目标路网预测树发送
给车辆的辅助驾驶系统，以便车辆的辅助技术系统结合所述至少一个目标路网预测树以及车辆的前方道路图像，确定车辆前方的道路拓扑结构，为实现准确的辅助驾驶决策和控制提供可能。
57.本技术实施例提供的构建路网预测树的方法，可基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的多个定位路段，分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树；从而，本技术实施例可从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中；进而，为降低提供给车辆的路网预测树的数据量，减少数据维护和保存量，本技术实施例可删除所述多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树，以极大的减少用于辅助驾驶的目标路网预测树的冗余度，实现准确构建用于辅助驾驶的路网预测树。
58.本技术实施例针对车辆存在多个定位路段的情况，可分别构建各定位路段对应的路网预测树，由于路网预测树是基于定位路段以扩展路段的方式得到，因此构建的多个路网预测树中可能存在冗余的部分，基于此，本技术实施例可从构建的多个路网预测树中确定冗余路网预测树，即冗余路网预测树对应的定位路段位于与该冗余路网预测树不同的路网预测树(其他路网预测树)上，进而本技术实施例可从构建的多个路网预测树中删除所述冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树，使得用于辅助驾驶的目标路网预测树的冗余度极大降低，实现在车辆存在多个定位路段的情况下，准确的构建路网预测树，为后续车辆进行准确、高效的辅助驾驶决策和控制提供了可能。
59.在可选实现中，本技术实施例所确定的一个冗余路网预测树可以视为是，对应的定位路段位于其他路网预测树上的路网预测树，即其他路网预测树在扩展路段的过程中覆盖了该冗余路网预测树对应的定位路段；基于此，可选的，图6示出了本技术实施例提供的确定冗余路网预测树的可选流程，参照图6，该流程可以包括：
60.步骤s200、从所述多个路网预测树中，任意获取一个路网预测树作为第一路网预测树。
61.步骤s210、将所述多个定位路段中除所述第一路网预测树对应的定位路段外的其他定位路段，与所述第一路网预测树包含的路段进行匹配。
62.步骤s220、若有一条其他定位路段位于所述第一路网预测树上，则将该条其他定位路段对应的路网预测树确定为冗余路网预测树。
63.在构建所述多个路网预测树后，本技术实施例可从构建的多个路网预测树中获取任一个路网预测树，作为进行比对的第一路网预测树。
64.基于各路网预测树对应的定位路段不同，本技术实施例可定义若一个路网预测树的定位路段位于其他路网预测树上，则该路网预测树为与其他路网预测树相冗余的冗余路网预测树；基于此，在获取第一路网预测树后，为从所述多个路网预测树中确定与第一路网预测树相冗余的冗余路网预测树，本技术实施例可从车辆的多个定位路段中确定与第一路网预测树对应的定位路段不同的其他定位路段，从而，本技术实施例可将其他定位路段与第一路网预测树进行匹配(即将其他定位路段与第一路网预测树包含的路段进行匹配)；针对任一条其他定位路段，如果有一条其他定位路段位于第一路网预测树上(即有一条其他定位路段与第一路网预测树包含的路段相匹配)，则说明第一路网预测树在扩展路段的过程中覆盖了该条其他定位路段，该条其他定位路段对应的路网预测树与第一路网预测树相
冗余，从而本技术实施例可将该条其他定位路段对应的路网预测树确定为冗余路网预测树；
65.具体的，由于各路网预测树的基础路段(即定位路段)各不相同，因此本技术实施例在将多个定位路段中除所述第一路网预测树对应的定位路段外的其他定位路段，与所述第一路网预测树包含的路段进行匹配时，可将所述其他定位路段与所述第一路网预测树的非基础路段进行匹配；从而，针对任一条其他定位路段，如果有一条其他定位路段与所述第一路网预测树的非基础路段相匹配，则可确定该条其他定位路段对应的路网预测树为冗余路网预测树；其中，第一路网预测树的非基础路段可以视为是第一路网预测树中除基础路段外的mmp路段或者非mpp路段。
66.在更进一步的具体实现中，本技术实施例在构建定位路段对应的路网预测树时，可以记录定位路段与路网预测树的对应关系，从而本技术实施例可通过该对应关系来索引各个路网预测树分别对应的定位路段。
67.本技术实施例将所述多个路网预测树中的任一路网预测树分别作为第一路网预测树，并从车辆的多个定位路段中获取与第一路网预测树对应的定位路段不同的其他定位路段，从而通过判断其他定位路段是否位于第一路网预测树上，可准确的确定第一路网预测树在扩展路段的过程中是否覆盖了某一条其他定位路段，以实现从所述多个路网预测树中准确的确定与第一路网预测树相冗余的冗余路网预测树。
68.在更为具体的可选实现中，图7示出了本技术实施例提供的确定冗余路网预测树的另一可选流程，参照图7，该流程可以包括：
69.步骤s300、判断所述多个路网预测树中是否存在还未比对的路网预测树，若否，执行步骤s310，若是，执行步骤s320。
70.步骤s310、结束流程。
71.步骤s320、从还未比对的路网预测树中获取任一路网预测树作为第一路网预测树。
72.本技术实施例以每次从所述多个路网预测树中获取一个路网预测树作为第一路网预测树的方式进行比对，如果所述多个路网预测树中不存在还未比对的路网预测树，则说明所述多个路网预测树中的所有路网预测树均已作为第一路网预测树进行过比对，可执行步骤s310，结束确定冗余路网预测树的流程；如果所述多个路网预测树中存在还未比对的路网预测树，则本技术实施例可执行步骤s320，从还未比对的路网预测树中获取任一路网预测树作为第一路网预测树。
73.步骤s330、判断车辆的多个定位路段中，是否存在还未与第一路网预测树比对的定位路段，若否，执行步骤s300，若是，执行步骤s340。
74.步骤s340、从还未比对的定位路段中获取与第一定位路段不同的其他定位路段。
75.在从所述多个路网预测树中获取进行比对的第一路网预测树后，本技术实施例可将车辆的多个定位路段分别与第一路网预测树进行比对，具体的，本技术实施例以一次获取一个定位路段的方式，来从所述多个定位路段中获取与第一路网预测树进行比对的定位路段；如果车辆的多个定位路段均与第一路网预测树进行过比对，即所述多个定位路段中不存在还未与第一路网预测树比对的定位路段，则本技术实施例可返回步骤s300，进一步判断所述多个路网预测树中是否存在还未比对的路网预测树，直至所述多个路网预测树中
的所有路网预测树均进行比对后，结束确定冗余路网预测树的流程；如果车辆的多个定位路段存在还未与第一路网预测树进行比对的定位路段，则本技术实施例可从还未比对的定位路段中获取一个与第一定位路段不同的其他定位路段，与第一路网预测树进行比对。
76.步骤s350、判断所述其他定位路段是否与第一路网预测树的非基础路段相匹配，若否，执行步骤s330，若是，执行步骤s360。
77.步骤s360、确定所述其他定位路段对应的路网预测树为冗余路网预测树。
78.本技术实施例在获取进行比对的第一路网预测树和其他定位路段后，可将所述其他定位路段与所述第一路网预测树的非基础路段进行匹配，若其他定位路段不与第一路网预测树的非基础路段相匹配(即其他定位路段不为第一路网预测树的非基础路段)，则可确定其他定位路段对应的路网预测树不为与第一路网预测树相冗余的冗余路网预测树，本技术实施例可返回步骤s330，继续判断车辆的多个定位路段中是否存在还未与第一路网预测树比对的定位路段，直至车辆的多个定位路段均与第一路网预测树进行过比对；若其他定位路段与第一路网预测树的非基础路段相匹配(即其他定位路段为第一路网预测树的非基础路段)，则说明第一路网预测树在扩展路段的过程中覆盖了其他定位路段，从而其他定位路段对应的路网预测树为与第一路网预测树相冗余的冗余路网预测树。
79.可选的，在执行步骤s360后，本技术实施例可返回步骤s330，直至车辆的多个定位路段均与第一路网预测树进行过比对后，再返回步骤s300，从而在所述多个路网预测树均作为第一路网预测树进行比对后，结束确定冗余路网预测树的流程，实现从所述多个路网预测树中确定出冗余路网预测树。
80.本技术实施例通过将各路网预测树分别与车辆的各定位路段进行比对，可准确的从多个路网预测树中确定出定位路段位于其他路网预测树上的冗余路网预测树，为后续从多个路网预测树中删除冗余路网预测树，实现准确的确定用于辅助驾驶的目标路网预测树提供了可能。
81.车辆存在多个定位路段是由于车辆的定位位置在路网的平行路、交叉路等道路中无法确定单一定位路段，而随着车辆的行驶，车辆的定位位置在路网中匹配的定位路段也将随着更新，此时车辆的定位位置在路网中匹配的定位路段可能是一个也可能是多个；在此情况下，本技术实施例可基于车辆更新的定位位置所匹配的定位路段，对前面构建的至少一个目标路网预测树进行更新，以保障提供给车辆的用于辅助驾驶的路网预测树处于精准、准确的状态。可选的，图8示出了本技术实施例提供的更新路网预测树的可选流程，参照图8，该流程可以包括：
82.步骤s400、基于车辆更新的定位位置，确定所述更新的定位位置在路网中匹配的更新定位路段。
83.随着车辆的行驶，车辆的定位位置在不断的进行更新，本技术实施例可基于车辆更新的定位位置，确定更新的定位位置在路网中匹配的定位路段，为便于说明，本技术实施例可将更新的定位位置在路网中匹配的定位路段称为更新定位路段，更新定位路段可以是一条或者多条，例如，车辆的定位位置可准确的在路网中匹配到单一的路段时，可确定出一条更新定位路段，而如果车辆的定位位置仍处于平行路或者交叉路口，则确定出的更新定位路段可能是多条。
84.步骤s410、将所述更新定位路段分别与各目标路网预测树进行匹配处理。
85.步骤s420、对所述至少一个目标路网预测树中匹配所述更新定位路段的目标路网预测树进行更新。
86.步骤s430、对所述至少一个目标路网预测树中未匹配所述更新定位路段的目标路网预测树进行删除。
87.在确定所述更新定位路段后，本技术实施例可对所述至少一个目标路网预测树进行遍历，如按序或随机的搜索所述至少一个目标路网预测树，直至所有目标路网预测树均被搜索到；从而，针对当前搜索的目标路网预测树，本技术实施例可将所述更新定位路段与该目标路网预测树进行匹配处理，即判断所述更新定位路段是否位于该目标路网预测树上，若是，则说明该目标路网预测树与车辆的行驶轨迹相符，本技术实施例可对该目标路网预测树进行更新，若否，则说明该目标路网预测树与车辆的行驶轨迹不符，本技术实施例可从所述至少一个目标路网预测树中删除该目标路网预测树，以基于车辆行驶过程中确定的更为精准的更新定位路段，对所述至少一个目标路网预测树中与车辆行驶轨迹不符的路网预测树进行删除。
88.在更为具体的可选实现中，以遍历所述至少一个目标路网预测树的方式，对路网预测树进行更新的过程可参照图9所示，图9示出了本技术实施例提供的更新路网预测树的另一可选流程，参照图9，该流程可以包括：
89.步骤s500、基于车辆更新的定位位置，确定所述更新的定位位置在路网中匹配的更新定位路段。
90.步骤s510、判断所述至少一个目标路网预测树中，是否存在还未与所述更新定位路段进行匹配处理的目标路网预测树，若否，执行步骤s520，若是，执行步骤s530。
91.步骤s520、结束流程。
92.步骤s530、从还未进行匹配处理的目标路网预测树中获取任一路网预测树作为当前目标路网预测树。
93.在基于车辆更新的定位位置，确定车辆在路网中匹配的更新定位路段后，本技术实施例可将更新定位路段分别与各目标路网预测树进行匹配处理，如通过遍历所述至少一个目标路网预测树的方式，一次从所述至少一个目标路网预测树中获取一个与更新定位路段进行匹配处理的目标路网预测树；如果所有的目标路网预测树均与更新定位路段进行过匹配处理，即所述至少一个目标路网预测树中不存在还未与所述更新定位路段进行匹配处理的目标路网预测树，则本技术实施例可结束更新路网预测树的流程；如果所述至少一个目标路网预测树中存在还未与更新定位路段进行过匹配处理的目标路网预测树，则本技术实施例可从还未进行过匹配处理的目标路网预测树中，按序或随机获取一个目标路网预测树作为当前进行匹配处理的目标路网预测树，为便于说明，当前进行匹配处理的目标路网预测树称为当前目标路网预测树。
94.步骤s540、将所述更新定位路段与当前目标路网预测树进行匹配处理。
95.步骤s550、若所述更新定位路段与当前目标路网预测树相匹配，对当前目标路网预测树进行更新。
96.步骤s560、若所述更新定位路段与当前目标路网预测树不相匹配，对当前目标路网预测树进行删除。
97.在从所述至少一个目标路网预测树中获取当前进行匹配处理的当前目标路网预
测树后，本技术实施例可将所述更新定位路段与当前目标路网预测树进行匹配处理，即判断所述更新定位路段是否位于当前目标路网预测树上；
98.如果所述更新定位路段与当前目标路网预测树相匹配，则本技术实施例可对当前目标路网预测树进行更新，并返回步骤s510，直至所有的目标路网预测树均与所述更新定位路段进行匹配处理后，完成路网预测树的更新过程；可选的，对当前目标路网预测树进行更新的可选实现可以是，确定所述更新定位路段在当前目标路网预测树的各路段上的匹配概率，从而基于匹配概率对当前目标路网预测树进行更新，例如，基于最大的匹配概率对应的路段，更新当前目标路网预测树；
99.如果所述更新定位路段与当前目标路网预测树不匹配，则本技术实施例可对当前目标路网预测树进行删除，并返回步骤s510，直至所有的目标路网预测树均与所述更新定位路段进行匹配处理后，完成路网预测树的更新过程。
100.本技术实施例可基于随车辆行驶而更新的更新定位路段，对用于辅助驾驶的目标路网预测树进行更新，以使得更新后的用于辅助驾驶的目标路网预测树能够与车辆的行驶轨迹相符，保障提供给车辆的用于辅助驾驶的路网预测树处于精准、准确的状态，为进一步准确、精准的实现车辆辅助驾驶决策和控制提供了可能。
101.在可选实现中，本技术实施例提供的方案的一种应用示例可以如下：
102.假设车辆位于平行路上，平行路具有主路以及辅路，则在车辆的卫星定位刚启动时，车辆的定位位置在平行路上将匹配到多个定位路段，例如车辆的定位位置匹配到的定位路段可能是平行路的主路以及至少一个辅路；从而，ehp设备可确定主路对应的路网预测树以及各辅路对应的路网预测树，得到多个路网预测树，ehp设备再从多个路网预测树中删除与其他路网预测树相冗余的冗余路网树，得到目标路网预测树，减少目标路网预测树的冗余度并降低ehp设备的数据维护量和保存量；通过将目标路网预测树提供给车辆的辅助驾驶系统，可使得车辆的辅助驾驶系统能够结合前方道路图像，确定车辆前方的路网拓扑结构，实现准确的辅助驾驶决策和控制；
103.进一步，当车辆行驶一段时间后，基于车辆更新的定位位置已经能够得到明确的更新定位路段，即更新定位路段已经能够准确的对应到平行路的主路还是辅路，此时，本技术实施例可将更新定位路段与各目标路网预测树进行匹配处理，从而将未匹配更新定位路段的目标路网预测树进行删除，将匹配更新定位路段的目标路网预测树进行更新，保障用于辅助驾驶的目标路网预测树随着车辆行驶而更新，使得用于辅助驾驶的目标路网预测树具有较高的准确性，以提升车辆的辅助驾驶决策和控制的准确性。
104.上文描述了本技术实施例提供的多个实施例方案，各实施例方案介绍的各可选方式可在不冲突的情况下相互结合、交叉引用，从而延伸出多种可能的实施例方案，这些均可认为是本技术实施例披露、公开的实施例方案。
105.下面对本技术实施例提供的路网预测树构建装置进行介绍，下文描述的路网预测树构建装置可以认为是，构建路网预测树的电子设备(如ehp设备)为实现本技术实施例提供的路网预测树构建方法，所需设置的功能模块。下文描述的路网预测树构建装置可与上文描述的路网预测树构建方法相互对应参照。
106.在可选实现中，图10示出了本技术实施例提供的路网预测树构建装置的可选框图，参照图10，该路网预测树构建装置可以包括：
107.定位路段确定模块100，用于基于车辆的定位位置，确定所述定位位置在路网中匹配的多个定位路段；
108.构建模块110，用于分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树；
109.冗余预测树确定模块120，用于从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中；
110.目标预测树确定模块130，用于删除所述多个路网预测树中的冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树。
111.可选的，冗余预测树确定模块120，用于从所述多个路网预测树中，确定冗余路网预测树，其中，冗余路网预测树对应的定位路段位于至少一个其他路网预测树中，包括：
112.从所述多个路网预测树中，任意获取一个路网预测树作为第一路网预测树；
113.将所述多个定位路段中除所述第一路网预测树对应的定位路段外的其他定位路段，与所述第一路网预测树包含的路段进行匹配；
114.若有一条其他定位路段位于所述第一路网预测树上，则将该条其他定位路段对应的路网预测树确定为冗余路网预测树。
115.可选的，构建模块110，用于分别构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树，包括：
116.分别以各定位路段为基础路段，依照设定的路段扩展策略，构建各定位路段对应的路网预测树，得到多个路网预测树。
117.可选的，冗余预测树确定模块120，用于将所述多个定位路段中除所述第一路网预测树对应的定位路段外的其他定位路段，与所述第一路网预测树包含的路段进行匹配，包括：
118.将所述其他定位路段与所述第一路网预测树的非基础路段进行匹配；
119.相应的，冗余预测树确定模块120，用于若有一条其他定位路段位于所述第一路网预测树上，则将该条其他定位路段对应的路网预测树确定为冗余路网预测树，包括：
120.若有一条其他定位路段与所述第一路网预测树的非基础路段相匹配，则确定该条其他定位路段对应的路网预测树为冗余路网预测树；其中，所述第一路网预测树的非基础路段为，第一路网预测树中与基础路段不同的最大可能性路径mpp路段或非mpp路段。
121.可选的，图11示出了本技术实施例提供的路网预测树构建装置的另一可选框图，参照图10和图11所示，该路网预测树构建装置还可以包括：
122.更新模块140，用于基于车辆更新的定位位置，确定所述更新的定位位置在路网中匹配的更新定位路段；将所述更新定位路段分别与各目标路网预测树进行匹配处理；对所述至少一个目标路网预测树中匹配所述更新定位路段的目标路网预测树进行更新；对所述至少一个目标路网预测树中未匹配所述更新定位路段的目标路网预测树进行删除。
123.可选的，更新模块140，用于对所述至少一个目标路网预测树中匹配所述更新定位路段的目标路网预测树进行更新，包括：
124.确定所述更新定位路段，在匹配的目标路网预测树的各路段上的匹配概率；基于所述匹配概率对匹配的目标路网预测树进行更新。
125.可选的，图12示出了本技术实施例提供的路网预测树构建装置的再一可选框图，
参照图10和图12所示，该路网预测树构建装置还可以包括：
126.预测树发送模块150，用于向辅助驾驶系统发送所述目标路网预测树，以便辅助驾驶系统基于所述目标路网预测树以及前方道路图像，确定前方路网拓扑结构。
127.本技术实施例提供的路网预测树构建装置可在车辆存在多个定位路段的情况下，分别构建各定位路段对应的构建预测树，从而从构建的多个路网预测树中删除冗余路网预测树，得到用于辅助驾驶的至少一个目标路网预测树，使得用于辅助驾驶的目标路网预测树的冗余度极大降低，实现在车辆存在多个定位路段的情况下，准确的构建路网预测树，为后续车辆进行准确、高效的辅助驾驶决策和控制提供了可能。
128.本发明实施例还提供一种用于构建路网预测树的电子设备，如ehp设备，该电子设备可通过装载上述所述的路网预测树构建装置，以实现本发明实施例提供的路网预测树构建方法；在可选实现中，图13示出了电子设备的可选框图，如图13所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；
129.在本技术实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
130.可选的，通信接口2可以为用于进行网络通信的通信模块的接口；
131.可选的，处理器1可能是cpu(中央处理器)，gpu(graphics processing unit，图形处理器)，npu(嵌入式神经网络处理器)，fpga(field programmable gate array，现场可编程逻辑门阵列)，tpu(张量处理单元)，ai芯片，特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路等。
132.存储器3可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
133.其中，存储器3存储一条或多条计算机可执行指令，处理器1调用所述一条或多条计算机可执行指令，以实现本技术实施例提供的路网预测树构建方法。
134.本技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储一条或多条计算机可执行指令，该一条或多条计算机可执行指令被执行时可实现本技术实施例提供的路网预测树构建方法。
135.虽然本技术实施例披露如上，但本技术并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本技术的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本技术的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。