地图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术实施例涉及智能出行技术领域，特别是涉及一种地图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着科学技术与社会发展，道路交通安全问题和交通效率问题变得日益突出，v2x作为车路协同中的一项系统方案获得越来越多的推广。
3.地图匹配作为v2x的基础支撑功能得到越来越多的关注，v2x中的地图匹配是一项：根据车辆gps信息和地图信息进行路段匹配得到车辆所在路段节点信息的技术。具体地，地图匹配是根据车辆gps中的经度、纬度、航向角、速度等信息，与地图信息中多个节点的上下游节点关系、节点经度、节点纬度等信息进行匹配，获得在地图中车辆的唯一匹配路段。
4.然而，目前的地图匹配方法中，针对弯道路径无法得到准确的距离信息，导致地图匹配结果不够精确。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种地图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质，能够提高确定的车辆到路段的距离的精确性，从而提高最终的地图匹配结果的精确性。
6.第一方面，本技术实施例提供一种地图匹配方法，该方法包括：
7.若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；
8.根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；
9.根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
10.在其中一个实施例中，上述获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息，包括：
11.获取车辆路径序列与各待匹配路段的匹配路段序列在不同时刻的距离；车辆路径序列为车辆的当前位置和车辆的历史轨迹构成的序列；匹配路段序列为各待匹配路段对应构成的序列；
12.将不同时刻的距离中最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息。
13.在其中一个实施例中，上述获取车辆与各待匹配路段的对角信息，包括：
14.根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的对角，获取各待匹配路段的对角角度值；
15.将各待匹配路段的对角角度值与各对角角度值中最大的对角角度值之间的比值，
确定为车辆与各待匹配路段的对角信息。
16.在其中一个实施例中，上述获取车辆与各待匹配路段的夹角信息，包括：
17.根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的夹角，获取各待匹配路段的夹角的补角角度值；
18.将各待匹配路段的夹角的补角角度值与各夹角的补角角度值中最大的补角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的夹角信息。
19.在其中一个实施例中，在上述获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息之前，该方法还包括：
20.根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，获取历史轨迹中预设数量的轨迹点和当前位置点构成的路径长度；
21.若路径长度和历史轨迹中的轨迹点数量满足第一预设条件，则确定车辆的行驶路径为弯道路径。
22.在其中一个实施例中，上述车辆的历史轨迹中的轨迹点生成过程，包括：
23.获取车辆的历史轨迹中的第一采样点的第一行驶信息和第二采样点的第二行驶信息；第一采样点和第二采样点为任意两个采样时刻；
24.根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间所连直线到弯道路径的距离，与弯道路径的半径之间的实际最大误差；
25.若实际最大误差大于预设值，确定第一采样点和第二采样点为轨迹点。
26.在其中一个实施例中，上述根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间所连直线到弯道路径的距离，与弯道路径的半径之间的实际最大误差，包括：
27.根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间的弦长；
28.根据弦长，确定第一采样点和第二采样点之间圆弧曲率半径；
29.根据圆弧曲率半径，确定圆心到弦长的垂直距离；
30.将圆弧曲率半径和垂直距离的差值确定为实际最大误差。
31.在其中一个实施例中，在上述获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息之前，该方法还包括：
32.根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，确定目标地图搜索范围；
33.将目标地图搜索范围中的满足第二预设条件的路段确定为各待匹配弯道路段；第二预设条件为待匹配弯道路段的其中一端点处于目标搜索范围中。
34.在其中一个实施例中，上述根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，确定目标地图搜索范围，包括：
35.根据历史轨迹中预设数量的轨迹点的坐标、当前位置点的坐标、预设的搜索半径，确定x坐标的最大值和最小值、y坐标的最大值和最小值；
36.将x坐标的最大值和最小值，以及y坐标的最大值和最小值构成的范围确定为目标地图搜索范围。
37.在其中一个实施例中，上述根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值，包括：
38.获取轨迹距离信息、对角信息和夹角信息各自对应的权重；
39.将轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的加权和，确定为各待匹配路段的匹配评估值。
40.在其中一个实施例中，上述根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段，包括：
41.将各待匹配路段的匹配评估值中最大值对应的路段，确定为车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
42.第二方面，本技术实施例提供一种地图匹配装置，该装置包括：
43.获取模块，用于若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；
44.确定模块，用于根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；
45.匹配模块，用于根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
46.第三方面，本技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述第一方面中任一项实施例的方法步骤。
47.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项实施例的方法步骤。
48.本技术实施例提供的一种地图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质，若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；并根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；然后根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。该方法中，在获取车辆到各待匹配路段的距离时，获取的是轨迹距离信息，即两条不规则序列之间的距离，这样轨迹距离信息可以有效反映车辆所在路径到待匹配路段之间的距离，使得在地图匹配过程中获取的车辆到路段的距离的精确性大大提高，从而提高最终的地图匹配结果的精确性。
附图说明
49.图1a为一个实施例中提供的一种地图匹配方法的应用环境图；
50.图1b为一个实施例中弯道路径的示意图；
51.图2为一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
52.图3为另一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
53.图4为一个实施例中提供的车辆路径序列示意图；
54.图5为一个实施例中提供的序列轨迹距离示意图；
55.图6为另一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
56.图7为另一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
57.图8为另一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
58.图9为另一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
59.图10为另一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程示意图；
60.图11为一个实施例中提供的一种地图匹配方法的流程图；
61.图12为一个实施例中提供的一种地图匹配装置的结构框图；
62.图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
63.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
64.本技术实施例提供的地图匹配方法，可以应用于如图1a所示的应用环境中。其中，该计算机设备中的处理器用于提供计算和控制能力；存储器包括非易失性存储介质、内存储器；非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境；该计算机设备的数据库用于存储地图匹配过程中的相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的其他设备通过网络连接通信。其中，该计算机设备可以安装于车辆中，其可以是但不限于是车载导航设备或者内置有车载导航仪的个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、便携式可穿戴设备等。当然该计算机设备还可以是服务器，服务器通过与车辆中的导航仪器进行有线或无线通信以实现地图匹配。
65.首先，在具体介绍本技术实施例的技术方案之前，先对本技术实施例基于的技术背景或者技术演进脉络进行介绍。现有技术在进行地图匹配时，针对弯道的地图一般是采用稀疏点集表示路径，如图1b所示，为一段弯道路径的示意图，其中p1、p2、p3、p4、...、pn为弯道路径上的轨迹点。由于实际应用时可能存在弯道路径上的轨迹点集不够密集，稀疏两点之间所连直线与实际存在曲率半径的道路的距离大于道路半径(道路宽度的一半，图中未示意)，例如，图1b中的p1和p3点之间连线(即p1点到p3点的弦)到弯道路径的距离为ph_actualerror，弯道路径的实际半径为图中r，则会存在ph_actualerror大于r的情况。这种情况下在计算车辆到该弯道路段的距离时，现有的计算点到路段的距离的方式无法计算到精确地车辆到路段的距离，也就难以提供足够精确的信息给地图匹配，使得最终的地图匹配结果不够精确。基于此，本技术实施例提供一种地图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质，能够提高确定的车辆到路段的距离的精确性，从而提高最终的地图匹配结果的精确性。另外，需要说明的是，从上述技术缺陷的发现以及下述实施例介绍的技术方案，申请人均付出了大量的创造性劳动。
66.下面将通过实施例并结合附图具体地对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。需要说明的是，下面对本技术实施例提供的一种地图匹配方法进行说明时，以执行主体是计算机设备进行说明。为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
67.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种地图匹配方法，本实施例涉及的是若车
辆的形式路径为弯道路径时，可以精确地获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息，然后根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息对各待匹配路段进行匹配，最终确定出目标匹配路段的具体过程；该实施例包括以下步骤：
68.s101，若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息。
69.本技术实施例中，需要先识别车辆是否行驶在弯道路径上，在确保车辆行驶的行驶路径为弯道路径之后，计算机设备获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息。
70.目标地图搜索范围指的是车辆当前的行驶路径在地图中的可能范围，即该目标地图搜索范围内的任一路段都有可能是车辆当前行驶路径的匹配路段。该目标地图搜索范围是预先确定的，例如，预先根据车辆的历史行驶数据(包括但不限于轨迹、行驶时间、形式速度等)，并结合车辆当前行驶时刻来确定车辆当前的初步位置，然后根据初步位置在地图中确定该目标地图搜索范围。本技术实施例对目标搜索范围的确定方式不作限定；或者，根据车辆的gps定位的位置，以该位置为圆心确定一个范围，该范围可以作为目标地图搜索范围。
71.目标地图搜索范围中路段即为待匹配路段，该目标地图搜索范围中至少存在一个待匹配路段，例如，待匹配路段三个：i1、i2、i3。那么获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息，就是获取车辆分别到i1、i2、i3的轨迹距离信息。这里的轨迹距离信息可以仅指距离本身(即长度值)，但也可以包括除距离本身以外的其他与距离相关信息，比如距离示意图等，本技术实施例中将以长度值为例对轨迹距离信息进行说明。还需要强调的是，本技术实施例中获取的是轨迹距离信息不是单纯的点到线的距离，而是可以有效反映车辆所在路径到待匹配路段之间的距离，即两条不规则序列之间的距离，也正是因为获取是轨迹距离信息，可以达到提供足够准确的车辆到待匹配路段的距离信息以进行地图匹配，以提高地图匹配结果的精确性。
72.示例地，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息的方式可以预先训练一个神经网络模型，该神经网络模型以车辆的历史轨迹信息和车辆当前的位置，以及待匹配路段在地图中的坐标位置为输入，输出的即为车辆到待匹配路段的距离(即轨迹距离信息)，这样通过该神经网络模型可以获取到车辆到目标地图搜索范围中每个待匹配路段的距离。当然，还可以通过一些轨迹距离算法来计算，例如，弗雷歇距离、豪斯多夫距离、汉明距离等来计算车辆到每个待匹配路段的轨迹距离信息。本技术实施例对此不作限定。
73.除了获取车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息之外，还需要获取车辆到各个待匹配路段的对角信息和夹角信息。其中对角信息和夹角信息可以反映出车辆与各待匹配路段之间的位置关系，结合该位置关系确定车辆行驶路径的最终匹配路段，可以大大地提高匹配准确度。示例地，获取车辆与各待匹配路段的对角信息和车辆与各待匹配路段的夹角信息的方式也可以是通过神经网络模型或者通过几何算法来确定，例如，若是通过神经网络
模型来确定，则需要预先训练一神经网络模型，该神经网络模型的输入为车辆当前位置、车辆行驶方向、待匹配路段的坐标位置；输出即为车辆与各待匹配路段的对角信息和/或车辆与各待匹配路段的夹角信息。也即是说，若通过神经网络模型获取车辆到各待匹配路段的对角信息和夹角信息时，神经网络模型可以采用一个，也可以分开各自训练，同理，与上述车辆到待匹配路段的轨迹距离若采用神经网络模型时也是既可以单独训练，也可以是与神经网络模型结合，本技术实施例对此不作限定。
74.s102，根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值。
75.基于上述获取的车辆到各个待匹配路段的轨迹距离信息、车辆到各个待匹配路段的对角信息、车辆到各个待匹配路段的夹角信息。可根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值。其中，各待匹配路段的匹配评估值反映的是各待匹配路段与车辆行驶路径匹配的可靠性，匹配评估值越高，那么该待匹配路段与车辆行驶路径的匹配可靠性越高。
76.示例地，确定各待匹配路段的匹配评估值的方式可以是将各待匹配路段的轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的和、加权和、加权平均值、乘积等作为各待匹配路段的匹配评估值。还可以是通过分析各待匹配路段的轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的概率分布图，例如，直方图、方差图等，根据概率分布图分析各待匹配路段的轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的综合信息的等级程度值，将该等级程度值作为各待匹配路段的匹配评估值。
77.以加权和为例，在一个实施方式中，根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值，包括：获取轨迹距离信息、对角信息和夹角信息各自对应的权重；将轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的加权和，确定为各待匹配路段的匹配评估值。
78.例如，各待匹配路段中任一路段表示为i，pi表示任一待匹配路段的匹配评估值；待匹配路段的轨迹距离信息为对角信息为夹角信息为设轨迹距离信息权重为c1、对角信息权重为c2、夹角信息权重为c3；那么这样以此方法依次可计算出每个待匹配路段的匹配评估值。
79.s103，根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
80.在确定了各待匹配路段的匹配评估值之后，分析各待匹配路段的匹配评估值以从各待匹配路段中确定出车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
81.由于匹配评估值反映的是各待匹配路段与车辆行驶路径匹配的可靠度，所以匹配评估值越大表示可靠性越高，即上述对于路段i来说，pi越大，路段i匹配的可靠性越高。基于此，一种实施方式中，确定目标匹配路段的方式为：将各待匹配路段的匹配评估值中最大值对应的路段，确定为车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。例如，待匹配路段i1、i2、i3中，p
i2
》p
i1
》p
i3
,则i2路段即为目标匹配路段。
82.本技术实施例提供一种地图匹配方法，若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段
的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；并根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；然后根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。该方法中，在获取车辆到各待匹配路段的距离时，获取的是轨迹距离信息，即两条不规则序列之间的距离，这样轨迹距离信息可以有效反映车辆所在路径到待匹配路段之间的距离，使得在地图匹配过程中获取的车辆到路段的距离的精确性大大提高，从而提高最终的地图匹配结果的精确性。
83.基于上述实施例，下面对车辆到待匹配路段的轨迹距离信息、获取车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息分别提供一实施例进行说明。
84.如图3所示，在一个实施例中，提供一种获取车辆到待匹配路段的轨迹距离信息的实施方式，该实施例包括：
85.s201，获取车辆路径序列与各待匹配路段的匹配路段序列在不同时刻的距离；车辆路径序列为车辆的当前位置和车辆的历史轨迹构成的序列；匹配路段序列为各待匹配路段对应构成的序列。
86.轨迹距离信息为两条序列之间的距离，所以获取的车辆行驶路径所形成的序列和待匹配路段所形成的序列之间的距离。具体地，车辆路径序列为车辆的当前位置和车辆的历史轨迹构成的序列，如图4所示，pn点为车辆的当前位置，pn点之前的p
n-1
、p
n-2
、p
n-3
......为车辆的历史轨迹中的轨迹点，则pn与p
n-1
、p
n-2
、p
n-3
......构成的序列为车辆路径序列。同理，待匹配路段本身就为一条线段，该线段上的点构成的序列即为匹配路段序列。需要说明的是，地图中相同id的路段可以构成同一条序列。
87.以时刻点为采样点，不同时刻在车辆路径序列和匹配路段序列分别对应一个点，如图5所示，假设时刻点为t1、t2、t3、t4、t5，那么获取各个时刻对应的车辆路径序列和匹配路段序列之间的距离，即分别获取t1、t2、t3、t4、t5各时刻对应的车辆路径序列和匹配路段序列之间的距离d1、d2、d3、d4、d5。
88.s202，将不同时刻的距离中最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息。
89.在确定了车辆路径序列和匹配路段序列在不同时刻的距离后，将最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息。
90.示例地，车辆路径序列为α，匹配路段序列为β，那么采用如下公式确定两个序列之间的轨迹距离：δf(p，q)＝min{maxd(p(α(t)),q(β(t)))}，其中，α[0,1]
→
[0,n]；β[0,1]
→
[0,m]；t∈[0,1]，该公式中，p表示车辆的行驶路径轨迹，舍弃长度为n；q表示匹配路段序列所在的轨迹，设其长度为m，因为车辆路径序列和匹配路段序列上各点位置的描述可以用一个时刻t作为变量的连续递增函数来刻画，所以α(t)来表示车辆序列上t时刻位置描述函数，用β(t)表示待匹配路段的t时刻位置描述函数，并将变量t约束到区间[0,1]内，那么有α(0)＝0、α(1)＝n；β(0)＝0、β(0)＝m。用p(α(t))和q(β(t))分别表示t时刻车辆和待匹配路段上各点在各自轨迹上的空间位置，那么车辆和待匹配路段之间的距离会随着α(t)和β(t)函数本身的不同和时间变量t的变化而不同，所以，获取车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息就相当于寻找一对函数最小化车辆路径序列和匹配路段序列之间的最大距离，即将不同时刻的距离中最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息。
[0091]
本实施例中，通过获取车辆路径序列与各待匹配路段的匹配路段序列在不同时刻
的距离，并以不同时刻的距离中最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息，使得在确定车辆到待匹配路段距离时是以车辆行驶序列和匹配路段序列两个序列作为整体来确定两者的距离的，而不是通过普通的点到直线的距离来确定的，从而可极大地提高车辆到路段的距离的精确性。
[0092]
如图6所示，在一个实施例中，提供一种获取车辆与各待匹配路段的对角信息的实施方式，该实施例包括：
[0093]
s301，根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的对角，获取各待匹配路段的对角角度值。
[0094]
其中，车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的对角，相当于是点与线所形成的三角形中线的对角，例如，车辆的当前位置为p点，任一待匹配路段为i的两端点a，b，那么路段i的两端点a，b和车辆点p形成的三角形中，该路段ab的对角，即为∠apbi。
[0095]
示例地，以待匹配路段i为例，获取∠apbi的角度值ai时可根据cos(∠apbi)来确定，其中那么其中，rad to deg表示将arccos(cos(∠apbi))转化为以角度为度量单位的相应值，也就是计算arccos(cos(∠apbi))*180/π。
[0096]
s302，将各待匹配路段的对角角度值与各对角角度值中最大的对角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的对角信息。
[0097]
在确定了各待匹配路段的对角角度值之后，将各待匹配路段的对角角度值与所有的待匹配路段中最大的对角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的对角信息。例如，ai待匹配路段i的对角角度值大小，a
max
为所有待匹配路段中最大的对角角度值，表示待匹配路段i的对角信息，则
[0098]
对于各待匹配路段中的任一路段i，均可通过该方式计算出对角信息，从而得到车辆与各待匹配路段的对角信息。对于车辆位置点到待匹配路段的距离来说，对角角度值越大，车辆距离待匹配路段越近，所以计算出车辆到各待匹配路段的对角信息后，该对角信息本身就可以反映车辆与各个待匹配路段之间的距离，所以本技术实施例中将角度信息作为各待匹配路段的匹配评估值其中一个因素，可以极大地增加各待匹配路段的匹配评估值的准确度。
[0099]
如图7所示，在一个实施例中，提供一种获取车辆与各待匹配路段的夹角信息的实施方式，该实施例包括：
[0100]
s401，根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的夹角，获取各待匹配路段的夹角的补角角度值。
[0101]
车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的夹角，指的是在车辆的当前位置点p与任一待匹配路段为i的两端点ab构成的线段所形成的三角形中∠pabi，可以用h
′i表示，即h
′i为车辆p与路段ab形成的夹角。根据该夹角，需要获取该夹角的补角的角度值，那么针对每个待匹配路段均需要获取车辆与其所形成的夹角的补角的角度值。
[0102]
设hi为为车辆与路段ab形成的夹角的补角，则hi＝180-h
′i。其中，车辆p与路段ab
形成的夹角h
′i可根据路段ab与正北方向形成的夹角以及车辆与正北方向形成的夹角(航向角)来计算。
[0103]
具体地，设为路段ab与正北方向形成的夹角，∠veh为车辆与正北方向形成的夹角，其中，求取的cos值为：
[0104]
那么，即，若与∠veh的差大于180度，则车辆p与路段ab形成的夹角h
′i为360度减去与∠veh的差，否则，车辆p与路段ab形成的夹角h
′i为与∠veh的差。
[0105]
s402，将各待匹配路段的夹角的补角角度值与各夹角的补角角度值中最大的补角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的夹角信息。
[0106]
在确定了各待匹配路段的夹角的补角角度值之后，将各待匹配路段的夹角的补角角度值与所有的待匹配路段中最大的补角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的夹角信息。
[0107]
例如，hi为车辆与待匹配路段i形成的夹角的补角大小，h
max
为所有待匹配路段中的夹角中的最大夹角，为待匹配路段i的夹角信息，则
[0108]
同样，对于各待匹配路段中的任一路段i，均可通过该方式计算出夹角信息，从而得到车辆与各待匹配路段的夹角信息。夹角信息本身也是可以反映车辆与各个待匹配路段之间的位置关系的，所以本技术实施例中将夹角信息作为各待匹配路段的匹配评估值其中一个因素，可以极大地增加各待匹配路段的匹配评估值的准确度。
[0109]
本技术实施例是针对车辆的行驶路径为弯道路径的情况，所以需要判断车辆的行驶路径是否行驶在弯道路径，基于此，如图8所示，在一个实施例中，确定车辆的行驶路径是否为弯道路径的过程包括：
[0110]
s501，根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，获取历史轨迹中预设数量的轨迹点和当前位置点构成的路径长度。
[0111]
本实施例可以是在上述获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息之前进行。可参照上述图4所示的pn点为车辆的当前位置，pn点之前的p
n-1
、p
n-2
、p
n-3
......为车辆的历史轨迹中的轨迹点。
[0112]
选择待评估路径时可以选择距离车辆的当前位置最近的轨迹点，例如，从历史轨迹中将最近的四个轨迹点和车辆当前位置点作为评估路径，然后获取该四个轨迹点和车辆当前位置点构成的评估路径的路径总长。
[0113]
具体地，历史轨迹中的四个轨迹点为p
n-1
、p
n-2
、p
n-3
、p
n-4
，那么该四个轨迹点构成个小段，则pn-1到pn-4的距离表示为len
ph
，则其中，i表示轨迹点编号，dist为弦长公式。同样，pn-1、pn-2、pn-3、pn-4中，pn-1是四个点中距离车辆的当前位置
pn最近的点，所以可以获取pn-1和pn的弦长dist(p
n-1
,pn)，然后将dist(p
n-1
,pn)与len
ph
的和确定为整个评估路径的路径总长；即最终获取的历史轨迹中预设数量的轨迹点和当前位置点构成的路径长度为：len
all
＝len
ph
dist(p1,p
next
)。
[0114]
s502，若路径长度和历史轨迹中的轨迹点数量满足第一预设条件，则确定车辆的行驶路径为弯道路径。
[0115]
在确定了历史轨迹中预设数量的轨迹点和当前位置点构成的路径长度之后，判断该路径长度和历史轨迹中的轨迹点数量是否满足第一预设条件，这里第一预设条件为预先设定好的，使用时可直接获取来判断，例如，第一预设条件为路径长度的导数小于等于1，且历史轨迹中的轨迹点数量的导数不是0。
[0116]
具体地，设曲线标志为flagcurve，则：
[0117]
即pi表示某一段路径，路径长度(总弦长)的导数大于1且历史轨迹中存储的轨迹点ph数量的导数为0，则确定该车辆的行驶路径不是弯道路径，车辆行驶在直路上，否则，车辆的路径为弯道路径。
[0118]
本技术实施例通过以车辆当前位置点和历史的预设数量轨迹点作为评估路径，通过评估路径的路径长度和存储点判断该评估路径的形状，从而在满足第一预设条件时，确定车辆路径为弯道路径，使得判断车辆路径是否为弯道路径的结果更加准确。
[0119]
车辆的历史轨迹中各轨迹点可以预先确定，也可以实时确定，如图9所示，在一个实施例中，车辆的历史轨迹中的轨迹点生成过程包括：
[0120]
s601，获取车辆的历史轨迹中的第一采样点的第一行驶信息和第二采样点的第二行驶信息；第一采样点和第二采样点为任意两个采样时刻。
[0121]
第一采样点和第二采样点是车辆历史轨迹中任意两个采样点，本技术实施例对采样点的位置、采样时刻均不加以限定。例如，现有三个gnss(全球导航卫星系统)数据采样点，分别为当前采样时刻的采样点p
next
、上一采样时刻的采样点p
previous
、上二采样时刻的采样点p
start
，那么第一采样点和第二采样点可以是p
start
、p
next
。
[0122]
其中，行驶信息可以包括但不限于是车辆在各采样点对应的经度和纬度信息。以经纬度信息为例，车辆的经度和纬度信息可根据车辆的gps采集第一采样点的经度和纬度信息和第二采样点的经度和纬度信息。
[0123]
s602，根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间所连直线到弯道路径的距离，与弯道路径的半径之间的实际最大误差。
[0124]
根据车辆的在第一采样点和第二采样点的行驶信息，先确定第一采样点和第二采样点之间所连直线到弯道路径的距离，再确定该距离与弯道路径的半径之间的实际最大误差。这里实际最大误差表示的是第一采样点和第二采样点两点之间所连直线(弦长)与实际存在曲率半径的道路(弯道路径)的距离，与道路半径(弯道路径的实际的一半)之间的误差。即可参见图1b中的ph_actualerror和弯道路径的实际半径r之间的误差。
[0125]
第一采样点和第二采样点之间所连直线相当于是第一采样点和第二采样点之间的弦长，因此，可选地，一种确定实际最大误差的方式包括：根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间的弦长；根据弦长，确定第一采样点和第二采样点
之间圆弧曲率半径；根据圆弧曲率半径，确定圆心到弦长的垂直距离；将圆弧曲率半径和垂直距离的差值确定为实际最大误差。
[0126]
具体地，以第一采样点和第二采样点是p
start
、p
next
为例，设p
start
、p
next
之间的弦长表示为ph_actualchordlength，则ph_actualchordlength＝dist(p
start
,p
next
)，其中dist为弦长。那么结合前述已经获取到的车辆的在第一采样点和第二采样点的行驶信息，将车辆的在第一采样点和第二采样点的行驶信息代入以下公式dist(p
start
,p
next
)＝rearthmeridian*cos-1
[cos(lat
start
)cos(lat
next
)cos(long
start-long
next
) sin(lat
start
)sin(lat
next
)]中，即可确定该p
start
、p
next
之间的弦长。其中该公式中，lat
start
,long
start
为p
start
纬度和经度，lat
next
,long
next
为p
next
的纬度和经度，rearthmeridian表示地球半径，为一常量。
[0127]
得到第一采样点和第二采样点之间的弦长(第一采样点到第二采样点之间的直线距离)之后，根据弦长计算第一采样点和第二采样点所形成的圆弧的曲率半径。继续与第一采样点和第二采样点是p
start
、p
next
为例，设曲率半径为ph_estimatedr，那么根据ph_estimatedr＝ph_actualchordlength/(2*sin(δφ/2))，将上述弦长代入，可确定出第一采样点和第二采样点所形成的圆弧的曲率半径。其中，p
start
和p
next
分别与圆心连线所夹的角度为δφ的值(弧度)，该δφ＝h1-h2，h1为p
start
所在的车辆位置的gnss(全球导航卫星系统)定位方向角，h2为p
next
所在的车辆位置的gnss(全球导航卫星系统)定位方向角，定位方向角可以通过全球导航卫星系统直接获取到的数据。
[0128]
进一步地，根据第一采样点和第二采样点所形成的圆弧的曲率半径可确定出圆心到第一采样点和第二采样点的弦长的垂直距离。设d表示该垂直距离，则根据公式d＝ph_estimatedr*cos(δφ/2)，将曲率半径和上述δφ的值代入即可得到d的值。最后将圆弧曲率半径ph_estimatedr和垂直距离d的差值确定为实际最大误差ph_actualerror，ph_actualerror＝ph_estimatedr-d。
[0129]
s603，若实际最大误差大于预设值，确定第一采样点和第二采样点为轨迹点。
[0130]
根据实际最大误差确定第一采样点和第二采样点是否为轨迹点，若是轨迹点则存储该两个轨迹点。例如，actualerror》2(m)，则确定第一采样点和第二采样点是否为轨迹点，存储第一采样点和第二采样点到历史轨迹中。由于第一采样点和第二采样点表示的是任一两个采样点，也就是车辆轨迹中的每个采样点都可根据此方法确定是否存储为轨迹点，最终得到车辆历史轨迹中的每个轨迹点均是满足实际最大误差大于预设值的轨迹点。
[0131]
本实施例中提供的轨迹点的生成过程，只有在采样点的实际最大误差大于预设值的前提下，才确定该采样点为轨迹点，确保了选择的历史轨迹点均是弯道路径的上的轨迹点，从而提高车辆到路段的距离的精确性。
[0132]
在进行地图匹配过程中，需要从目标地图搜索范围中确定各个待匹配路段，所以提供了一个实施例，如图10所示，该实施例涉及的确定目标地图搜索范围，并从目标地图搜索范围中确定各个待匹配路段的具体过程。该实施例包括：
[0133]
s701，根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，确定目标地图搜索范围。
[0134]
本实施例可在任何需要用到各待匹配路段以及目标搜索地图步骤之前执行，以方便数据的及时更新。在确定目标搜索范围时，可通过以车辆的当前位置点为圆心，确定一个
目标搜索半径，然后构成一个目标搜索范围。例如，搜索半径可以是根据车辆历史轨迹点的头尾确定，也可以是预先根据经验值设定，本技术实施例对此不做限定。
[0135]
一种实施方式中，可根据历史轨迹中预设数量的轨迹点的坐标、当前位置点的坐标、预设的搜索半径，确定x坐标的最大值和最小值、y坐标的最大值和最小值；将x坐标的最大值和最小值，以及y坐标的最大值和最小值构成的范围确定为目标地图搜索范围。
[0136]
例如，从历史轨迹中确定距离车辆的当前位置最近的四个轨迹点，获取该四个轨迹点的坐标，车辆的当前位置点的坐标，其中这些坐标表示的是在地图中的坐标信息。例如，车辆的当前位置点的坐标为(x
veh
，y
veh
)，4个历史轨迹点的坐标表示为(x
ph(4)
，y
ph(4)
)，需要说明的是，这里采用整体的形式表示4个历史轨迹点的坐标，但在实际应用时，可分别以每个历史轨迹点为单元进行目标搜索范围的计算，也可以从4个历史轨迹点中选择x坐标最大的和y坐标最大的作为代表参与目标搜索范围的计算，本技术实施例对此不作限定。
[0137]
下面提供具体的目标搜索范围的计算过程，预设的搜索半径为r
search
，那么先结合车辆的当前位置坐标信息(x
veh
，y
veh
)确定车辆x坐标最大值车辆x坐标最小值车辆y坐标最大值车辆y坐标最小值
[0138][0139]
同样，根据4个历史轨迹点的坐标(x
ph(4)
，y
ph(4)
)，确定轨迹点x坐标最大值轨迹点x坐标最小值轨迹点y坐标最大值轨迹点y坐标最小值
[0140][0141]
这里的(x
ph(4)
，y
ph(4)
)可以是4个历史轨迹点中选择的x坐标最大的和y坐标最大一个值，也可以表示4个历史轨迹点中任一轨迹点的坐标值。
[0142]
根据根据从上述计算的车辆x、y最大值和轨迹点x、y最大值中选择出最终的x坐标最大值x
max
、x坐标最小值x
min
、y坐标最大值y
max
、y坐标最小值y
min
。从而将x坐标的最大值和最小值，以及y坐标的最大值和最小值构成的范围确定为目标地图搜索范围。
[0143]
s702，将目标地图搜索范围中的满足第二预设条件的路段确定为各待匹配弯道路段；第二预设条件为待匹配弯道路段的其中一端点处于目标搜索范围中。
[0144]
在确定了x坐标最大值x
max
、x坐标最小值x
min
、y坐标最大值y
max
、y坐标最小值y
min
构成的目标地图搜索范围之后，将目标地图搜索范围中的满足第二预设条件的路段确定为各待匹配弯道路段。这里的第二预设条件为待匹配弯道路段的其中一端点处于目标搜索范围中。
[0145]
例如：预先根据路段id(每个路段都有一个id，以区分不同路段)，将相同上下游节点id(上下游节点id相同的路段为一个路段序列)且连续的路段整合为一个路径，设任一路段的端点为a、b两个端点，那么对于该路段的a端点的坐标为(xa，ya)，路段的b端点的坐标为(xb，yb)，只要任一坐标符合第二预设条件，就确定该路段为待匹配路段，该第二预设条件可
表示为：即a端点的坐标为(xa，ya)处于x
min
和x
max
的范围内，或者，b端点的坐标为y
max
和y
min
范围内即属于待匹配路段。
[0146]
本实施例根据确定的目标搜索范围确定了所有待匹配路段，目标搜索范围是结合车辆的当前位置点确定的范围，将该范围内的路段确定为待匹配路段，使得在进行地图匹配时参与匹配的路段都是最有可能为车辆行驶路径的路段，避免了距离车辆位置较远的、不可能为车辆路径的路段执行匹配过程，节省了资源，从而提高地图匹配效率。
[0147]
如图11所示，在一个实施例中，还提供了一种地图匹配方法，该方法包括：
[0148]
s1，获取车辆的历史轨迹中的第一采样点的第一行驶信息和第二采样点的第二行驶信息；第一采样点和第二采样点为任意两个采样时刻；根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间的弦长。
[0149]
s2，根据弦长，确定第一采样点和第二采样点之间圆弧曲率半径；根据圆弧曲率半径，确定圆心到弦长的垂直距离。
[0150]
s3，将圆弧曲率半径和垂直距离的差值确定为实际最大误差；若实际最大误差大于预设值，确定第一采样点和第二采样点为轨迹点。
[0151]
s4，根据历史轨迹中预设数量的轨迹点的坐标、当前位置点的坐标、预设的搜索半径，确定x坐标的最大值和最小值、y坐标的最大值和最小值；将x坐标的最大值和最小值，以及y坐标的最大值和最小值构成的范围确定为目标地图搜索范围。
[0152]
s5，将目标地图搜索范围中的满足第二预设条件的路段确定为各待匹配弯道路段；第二预设条件为待匹配弯道路段的其中一端点处于目标搜索范围中。
[0153]
s6，根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，获取历史轨迹中预设数量的轨迹点和当前位置点构成的路径长度；若路径长度和历史轨迹中的轨迹点数量满足第一预设条件，则确定车辆的行驶路径为弯道路径。
[0154]
s7，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息。
[0155]
其中，获取轨迹距离信息包括：获取车辆路径序列与各待匹配路段的匹配路段序列在不同时刻的距离；车辆路径序列为车辆的当前位置和车辆的历史轨迹构成的序列；匹配路段序列为各待匹配路段对应构成的序列；将不同时刻的距离中最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息。
[0156]
获取对角信息过程：根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的对角，获取各待匹配路段的对角角度值；将各待匹配路段的对角角度值与各对角角度值中最大的对角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的对角信息。
[0157]
获取夹角信息过程：根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的夹角，获取各待匹配路段的夹角的补角角度值；将各待匹配路段的夹角的补角角度值与各夹角的补角角度值中最大的补角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的夹角信息。
[0158]
s8，获取轨迹距离信息、对角信息和夹角信息各自对应的权重；将轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的加权和，确定为各待匹配路段的匹配评估值。
[0159]
s9，将各待匹配路段的匹配评估值中最大值对应的路段，确定为车辆的行驶路径
在地图中的目标匹配路段。
[0160]
应该理解的是，虽然上述实施例的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，上述实施例的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0161]
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种地图匹配装置，该装置包括：获取模块10、确定模块11和匹配模块12，其中：
[0162]
获取模块10，用于若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；
[0163]
确定模块11，用于根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；
[0164]
匹配模块12，用于根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
[0165]
在一个实施例中，上述获取模块10包括：
[0166]
距离获取单元，用于获取车辆路径序列与各待匹配路段的匹配路段序列在不同时刻的距离；车辆路径序列为车辆的当前位置和车辆的历史轨迹构成的序列；匹配路段序列为各待匹配路段对应构成的序列；
[0167]
距离确定单元，用于将不同时刻的距离中最小距离确定为车辆到各待匹配路段的轨迹距离信息。
[0168]
在一个实施例中，上述获取模块10包括：
[0169]
对角获取单元，用于根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的对角，获取各待匹配路段的对角角度值；
[0170]
对角确定单元，用于将各待匹配路段的对角角度值与各对角角度值中最大的对角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的对角信息。
[0171]
在一个实施例中，上述获取模块10包括：
[0172]
夹角获取单元，用于根据车辆的当前位置与各待匹配路段所形成的夹角，获取各待匹配路段的夹角的补角角度值；
[0173]
夹角确定单元，用于将各待匹配路段的夹角的补角角度值与各夹角的补角角度值中最大的补角角度值之间的比值，确定为车辆与各待匹配路段的夹角信息。
[0174]
在一个实施例中，该装置还包括：
[0175]
路径长度获取模块，用于根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，获取历史轨迹中预设数量的轨迹点和当前位置点构成的路径长度；
[0176]
弯道路径确定模块，用于若路径长度和历史轨迹中的轨迹点数量满足第一预设条件，则确定车辆的行驶路径为弯道路径。
[0177]
在一个实施例中，该装置还包括：
[0178]
行驶信息获取模块，用于获取车辆的历史轨迹中的第一采样点的第一行驶信息和第二采样点的第二行驶信息；第一采样点和第二采样点为任意两个采样时刻；
[0179]
误差确定模块，用于根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间所连直线到弯道路径的距离，与弯道路径的半径之间的实际最大误差；
[0180]
轨迹点确定模块，用于若实际最大误差大于预设值，确定第一采样点和第二采样点为轨迹点。
[0181]
在一个实施例中，上述误差确定模块，具体用于根据第一行驶信息和第二行驶信息，确定第一采样点和第二采样点之间的弦长；根据弦长，确定第一采样点和第二采样点之间圆弧曲率半径；根据圆弧曲率半径，确定圆心到弦长的垂直距离；将圆弧曲率半径和垂直距离的差值确定为实际最大误差。
[0182]
在一个实施例中，该装置还包括：
[0183]
搜索范围确定模块，用于根据车辆的历史轨迹中的轨迹点和车辆的当前位置点，确定目标地图搜索范围；
[0184]
待匹配弯道路段确定模块，用于将目标地图搜索范围中的满足第二预设条件的路段确定为各待匹配弯道路段；第二预设条件为待匹配弯道路段的其中一端点处于目标搜索范围中。
[0185]
在一个实施例中，上述搜索范围确定模块，具体用于根据历史轨迹中预设数量的轨迹点的坐标、当前位置点的坐标、预设的搜索半径，确定x坐标的最大值和最小值、y坐标的最大值和最小值；将x坐标的最大值和最小值，以及y坐标的最大值和最小值构成的范围确定为目标地图搜索范围。
[0186]
在一个实施例中，上述确定模块11包括：
[0187]
权重获取单元，用于获取轨迹距离信息、对角信息和夹角信息各自对应的权重；
[0188]
评估值确定单元，用于将轨迹距离信息、对角信息和夹角信息的加权和，确定为各待匹配路段的匹配评估值。
[0189]
在一个实施例中，上述匹配模块12，具体用于将各待匹配路段的匹配评估值中最大值对应的路段，确定为车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
[0190]
关于时地图匹配装置的具体限定可以参见上文中对于地图匹配方法的限定，在此不再赘述。上述地图匹配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。
[0191]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种地图匹配方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按
键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0192]
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0193]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0194]
若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；
[0195]
根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；
[0196]
根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
[0197]
上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
[0198]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0199]
若车辆的行驶路径为弯道路径，获取车辆到目标地图搜索范围中的至少一个待匹配路段之间的轨迹距离信息、车辆与各待匹配路段的对角信息、车辆与各待匹配路段的夹角信息；
[0200]
根据轨迹距离信息、对角信息和夹角信息，确定各待匹配路段的匹配评估值；
[0201]
根据各待匹配路段的匹配评估值，确定车辆的行驶路径在地图中的目标匹配路段。
[0202]
上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
[0203]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0204]
以上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个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。
[0205]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，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，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护
范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。