本发明涉及高精度地图测试领域，尤其涉及一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法及系统。
背景技术：
目前，大范围高精度地图容易出现因制作流程的不规范、疏忽或部分道路未制作，造成部分路线出现连通性上的中断，进而导致路径规划失败的问题。现有的高精度地图的道路连通性测试方法采用人工测试，需要手动设置起点、终点将待测区域设置成单个的路径来测试道路连通性，人工成本高且效率低。
因此，如何提供一套针对大范围高精度地图道路连通性的测试方法，以找到哪些路线连通性正常，哪些路线无法进行路径规划，成为亟待解决的问题。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法及系统。
第一方面，本发明实施例提供一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，包括：
s1，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；
s2，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
优选的，步骤s2之后，所述方法还包括：
s3，基于路径规划失败的测试样本进行分析，获得道路不连通的位置和原因。
优选的，步骤s1中，所述获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，具体包括：
获取高精度地图车道线数据；
从所述车道线数据提取所有构成车道线的形点信息；
利用平均随机抽样的方法抽取两组相同数量形点作为两组形点样本集。
优选的，在步骤s1中，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集，具体包括：
对于抽取的形点样本集a(a1、a2…an)和形点样本集b(b1、b2…bn)，将形点样本集a中的形点样本作为起点，将形点样本集b中的形点样本作为终点，获得测试样本集c(a1b1，a2b2…anbn)。
优选的，步骤s2具体包括：
根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得每一测试样本的路径规划结果；
若任一测试样本的路径规划结果成功，则根据所述测试样本的路径规划结果得到道路连通的路线；
若任一测试样本的路径规划结果失败，则根据所述测试样本的路径规划结果得到道路不连通的路线。
优选的，该方法还包括：
当路径规划失败时，在路径规划结果对应文档中自动记录路径规划失败原因及位置信息。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试系统，包括：
测试样本获得模块，用于获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；
路径规划模块，用于根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
优选的，该系统还包括：
分析模块，用于基于路径规划失败的测试样本进行分析，获得道路不连通的位置和原因。
第三方面，本发明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并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面实施例所提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面实施例所提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法。
本发明实施例提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法及系统，首先，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集。然后，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集。最后，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。本发明能够快速获得大量用于道路连通性测试的测试样本，基于大量测试样本执行路径规划，能够快速找到规划不通的路线，与现有技术相比，减少了人工测试成本，并且能够高效率的找到道路不连通的问题位置，提高了大范围高精度地图的道路连通性测试效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的存储器中的总里程数据的数据分段示意图；
图3为本发明实施例提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
目前，大范围高精度地图容易出现因制作流程的不规范、疏忽或部分道路未制作，造成部分路线出现连通性上的中断，进而导致路径规划失败的问题。现有的高精度地图的道路连通性测试方法采用人工测试，需要手动设置起点、终点将待测区域设置成单个的路径来测试道路连通性，人工成本高且效率低。
因此，本发明实施例提供一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，快速获得大量用于道路连通性测试的测试样本，基于大量测试样本执行路径规划，能够快速找到规划不通的路线，与现有技术相比，减少了人工测试成本提高了道路连通性测试效率。解决了大范围高精度地图道路连通性测试样本集的选取问题，并且，解决了无法高效找到道路连通性失败原因的问题。以下将结合附图通过多个实施例进行展开说明和介绍。
图1是本发明实施例提供的一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法流程示意图。首先对本发明实施例提供的方法的整体原理进行说明，该方法包括以下步骤：
s1，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集。
具体地，获取高精度地图车道线数据之后，从所述车道线数据提取所有构成车道线的形点信息。接着，利用平均随机抽样的方法抽取两组相同数量形点作为两组形点样本集。两组形点样本集包括形点样本集a(a1、a2…an)和形点样本集b(b1、b2…bn)。
进一步地，对于抽取的形点样本集a(a1、a2…an)和形点样本集b(b1、b2…bn)，将形点样本集a中的形点样本作为起点，将形点样本集b中的形点样本作为终点，获得测试样本集c(a1b1，a2b2…anbn)。
s2，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
具体地，将测试样本集中的各测试样本依次导入高精度地图数据中，结合高精度地图道路，进行路径规划，获得每一测试样本的路径规划结果。
进一步地，根据每一测试样本的路径规划结果，能够得到路径规划成功的路线和路径规划失败的路线。针对任一测试样本的路径规划结果，若任一测试样本的路径规划结果成功，则根据所述测试样本的路径规划结果得到道路连通的路线。若任一测试样本的路径规划结果失败，则根据所述测试样本的路径规划结果得到道路不连通的路线。
本发明实施例提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，快速获得大量用于道路连通性测试的测试样本，基于大量测试样本执行路径规划，能够快速找到规划不通的路线，与现有技术相比，减少了人工测试成本提高了道路连通性测试效率。并且，解决了大范围高精度地图道路连通性测试样本集的选取问题。
在一个实施例中，对基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法进行举例说明：
首先，通过开源qgis工具将地图母库车道线数据转成kml数据格式。然后，利用python脚本语言提取构成车道线的所有形点信息，假设得到形点数量为n，将所有形点信息按照p1，p2...pn保存在形点文档中，每个形点信息包含经纬度p(lon，lat)。
接着，利用平均随机抽样的方法抽取两组相同数量形点作为两组形点样本集。设定抽取样本数量为n，n值得选取按照aql(最大可接受缺陷，1％)制定，当最大可接受缺陷为aql＝1％时，抽取样本数量n＝n/100。利用random()函数中random.randint()随机行抽取原则，在上述保存形点文档中抽取一组样本数量为n的形点样本集a(a1、a2…an)，利用同样方法得到样本数量相同的形点样本集b(b1、b2…bn)。
进一步，将形点样本集a中的形点样本作为起点，将形点样本集b中的形点样本作为终点，获得测试样本集c(a1b1，a2b2…anbn)。
最后，将测试样本集c(a1b1，a2b2…anbn)中的各测试样本依次导入高精度地图数据中，结合高精度地图道路，进行路径规划，根据测试样本集c(a1b1，a2b2…anbn)中的每一测试样本进行路径规划，获得每一测试样本的路径规划结果。
在上述实施例的基础上，步骤s2之后，所述方法还包括：s3，基于路径规划失败的测试样本进行分析，获得道路不连通的位置和原因。
本实施例中，在获得每一测试样本的路径规划结果之后，分析其中路径规划失败的测试样本的路径规划结果，能够得到道路不连通的位置和原因。每一测试样本的路径规划结果中记录有每一测试样本的路径规划起终点，路径规划成功或失败，以及路径规划失败的原因。
具体地，在任一测试样本的路径规划过程中，若遇到以下几种路径不通的情况，则自动在路径规划结果对应文档中记录路径规划失败原因和路径不通的位置。路径规划失败的原因至少包括：1)起终点不在规划范围内，2)断头路，3)车道线存在断点。
其中，1)起终点不在规划范围内是指起点和/或终点到高精地图上最近车道线的距离大于预设距离阈值。2)断头路的形点编号是没有下一个编号与之对应的。3)车道线存在断点指的是有下一个形点编号与之对应，但是没有对应的拓扑连接关系。
本发明实施例提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，解决了无法高效找到道路连通性失败原因的问题。
在一个实施例中，本发明可以针对一个区域的高精度地图数据执行上述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法。
对于不同区域的高精度地图数据，循环执行步骤s1～s3,即可得到不同区域的高精度地图的道路连通性，以及道路不连通出现的原因。对于相同区域不同版本的地图数据，循环执行步骤s2～s3，即不同版本地图的道路连通性，以及道路不连通出现的原因。
在一个实施例中，图2为本发明实施例提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试系统的结构框图，参照图2，该系统包括：
测试样本获得模块201，用于获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；
路径规划模块202，用于根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
具体的如何利用测试样本获得模块201和路径规划模块202进行基于大范围高精度地图的道路连通性测试，可以参照上述方法实施例，本发明实施例在此不再赘述。
在上述实施例的基础上，参照图2，该系统还包括：分析模块203，用于基于路径规划失败的测试样本进行分析，获得道路不连通的位置和原因。
在一个实施例中，图3为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，参照图3，电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器和存储器通过通讯线连接。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各实施例所提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法的步骤，例如包括：s1，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；s2，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
在一个实施例中，基于相同的构思，本发明实施例还提供一种非暂态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以执行上述各实施例提供的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法的步骤，例如包括：s1，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；s2，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法及系统，首先，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集。然后，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集。最后，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。本发明能够快速获得大量用于道路连通性测试的测试样本，基于大量测试样本执行路径规划，能够快速找到规划不通的路线，与现有技术相比，减少了人工测试成本，并且能够高效率的找到道路不连通的问题位置，提高了大范围高精度地图的道路连通性测试效率。
本发明的各实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。
以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
1.一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，其特征在于，包括：
s1，获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；
s2，根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
2.根据权利要求1所述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，其特征在于，步骤s2之后，所述方法还包括：
s3，基于路径规划失败的测试样本进行分析，获得道路不连通的位置和原因。
3.根据权利要求1所述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，其特征在于，步骤s1中，所述获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，具体包括：
获取高精度地图车道线数据；
从所述车道线数据提取所有构成车道线的形点信息；
利用平均随机抽样的方法抽取两组相同数量形点作为两组形点样本集。
4.根据权利要求3所述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，其特征在于，在步骤s1中，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集，具体包括：
对于抽取的形点样本集a(a1、a2…an)和形点样本集b(b1、b2…bn)，将形点样本集a中的形点样本作为起点，将形点样本集b中的形点样本作为终点，获得测试样本集c(a1b1，a2b2…anbn)。
5.根据权利要求1所述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，其特征在于，步骤s2具体包括：
根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得每一测试样本的路径规划结果；
若任一测试样本的路径规划结果成功，则根据所述测试样本的路径规划结果得到道路连通的路线；
若任一测试样本的路径规划结果失败，则根据所述测试样本的路径规划结果得到道路不连通的路线。
6.根据权利要求5所述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法，其特征在于，还包括：
当路径规划失败时，在路径规划结果对应文档中自动记录路径规划失败原因及位置信息。
7.一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试系统，其特征在于，包括：
测试样本获得模块，用于获取高精度地图数据中所有车道线的形点信息，从所述形点信息中提取两组样本数量相同的形点样本集，将两组形点样本集中的形点样本分别作为起点和终点以获得测试样本集；
路径规划模块，用于根据所述测试样本集中的每一测试样本进行路径规划，获得路径规划失败的测试样本，从而得到道路不连通的路线。
8.根据权利要求7所述的基于大范围高精度地图的道路连通性测试系统，其特征在于，还包括：
分析模块，用于基于路径规划失败的测试样本进行分析，获得道路不连通的位置和原因。
9.一种基于大范围高精度地图的道路连通性测试系统，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于大范围高精度地图的道路连通性测试方法的步骤。
技术总结