学者刘景南: 高精度道路导航图的发展与思考

厚度: 高精度道路导航图具有更丰富，更详细的道路信息，可以更准确地反映道路的真实情况. 与传统地图相比，它具有更多的图层，更详细的图层内容，并具有新的地图结构划分. 正是由于高精度道路导航图信息内容丰富，因此海量数据量巨大，而传统的集中式大数据处理模式无法满足其计算需求. 因此，本文提出了一种“众包+边缘计算”的大数据处理模式，以解决高精度道路导航图的计算问题.

图2高精度道路导航地图应用分析（1）“ Internet +”智能导航随着城市环境的不断建设，为了提高道路使用效率和缓解交通拥堵，许多新的交通管理措施已经出现. 持续实施. 例如，专用车道（HOV车道），潮汐车道（见图3）等.

图3 HOV车道和潮汐道HOV车道仅可用于载有至少一定数量乘客的车辆. 潮汐车道指的是可变车道，即某个车道的方向会在不同时间段内发生变化. 这些新的交通管理解决方案的实现主要通过车道来实现，高精度的道路导航图可以准确地反映这些信息并为人们提供智能导航服务. （2）“ Internet +”智能交通控制执法管理中存在很多困难，特别是在执法取证和应急响应方面.

图4结构和内容划分. 高精度道路导航地图由道路网络数据，车道网络数据，安全辅助数据和设施数据四个部分组成. 由这四种类型的数据组成的地图结构的内容根据地图的准确性而有所不同. 以基本结构为例进行划分和显示，如图4所示.

图5高精度道路导航图的道路网络道路网络主要由道路基线网络组成，用于描述道路的几何形状，表达道路设施之间的关系. 高精度道路导航图的道路网络如图5所示，包括道路基准线，道路基准线连接点和交叉点等图层.

图6具有高精度道路导航图的车道网车道网记录了路网中每个单独车道的相关属性，并用于车道级道路的显示，定位，路径规划和驾驶策略辅助. 它包括诸如车道级道路，车道级道路连接点和车道级道路形状点之类的图层，如图6所示. 安全辅助数据和设施数据描述了车道上的车道安全数据和其他交通设施. 车道，用于辅助车道级别的定位和显示那个导航地图精确度高，例如曲率，航向，垂直和水平坡度等. 设施数据包括交通标志，路边设施和固定要素.

图7高精度道路导航图边缘计算模型参考框架对于高精度道路导航图那个导航地图精确度高，在边缘计算中，由于数据量的增加和实时性的需要，原始云中心计算部分任务迁移到网络边缘设备，以提高数据传输性能，确保实时处理并减轻云计算中心的计算负荷. 本文为高精度道路导航图的边缘计算模型开发了参考框架，如图7所示.

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