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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利一种基于车道级轨迹的车道构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115824236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211491363.0，技术领域涉及：G01C21/32；该发明授权一种基于车道级轨迹的车道构建方法是由朱登明设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车道级轨迹的车道构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于车道级轨迹的车道构建方法，包括：S1，获取语义对象数据和车道级轨迹数据；S2，对车道级轨迹数据和语义对象数据进行分段处理；S3，对分段后的语义对象数据进行纵向聚类处理，得到多个分段语义纵向聚类结果集；S4，结合分段后的车道级轨迹数据，对各分段语义纵向聚类结果集进行矢量点序优化；S5，对语义纵向聚类结果集中的各纵向要素分别进行左侧缓冲预定距离，获得各纵向要素的邻里纵向结果集；S6，基于各纵向要素的邻里纵向结果集，判断是否满足车道构建条件；S7，若满足车道构建条件，对车道边线进行相互投影，切割修正车道边线，同时基于修正后的车道边线起始点构建上、下车道边线，完成车道构建。

本发明授权一种基于车道级轨迹的车道构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车道级轨迹的车道构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取云端地图输出的语义对象数据和车道级轨迹数据； 步骤S2，基于语义对象数据中的停止线信息、导流区信息及车道级轨迹数据中的轨迹信息，对车道级轨迹数据和语义对象数据进行分段处理，并将分段后的车道级轨迹数据和语义对象数据相关联； 步骤S3，结合分段后的车道级轨迹数据，对分段后的语义对象数据分别进行纵向聚类处理，得到多个分段语义纵向聚类结果集verticalsline； 步骤S4，结合分段后的车道级轨迹数据，对各分段语义纵向聚类结果集verticalsline进行矢量点序优化，得到语义纵向聚类结果集verticalsline_soft； 步骤S5，对语义纵向聚类结果集verticalsline_soft中的各纵向要素verticali分别进行左侧缓冲预定距离，获得各纵向要素verticali的邻里纵向结果集nearsline； 步骤S6，基于各纵向要素verticali的邻里纵向结果集nearsline，判断是否满足车道构建条件； 步骤S7，若满足车道构建条件，对车道边线进行相互投影，切割修正车道边线，同时基于修正后的车道边线起始点构建上、下车道边线，完成车道构建； 步骤S3包括： 针对分段后的每一分段语义对象数据，均执行： 步骤S31，将分段语义对象数据中的面要素转化为线要素； 步骤S32，基于与分段语义对象数据关联的分段车道级轨迹数据，对分段语义对象数据中的线要素进行点序优化； 步骤S33，对经过点序优化的线要素进行短接线连接； 步骤S34，对经过点序优化的线要素进行长实线连接； 步骤S35，对经过点序优化的线要素进行短接线与长实线二次连接； 步骤S36，基于与分段语义对象数据关联的分段车道级轨迹数据对经过点序优化线的要素中未连接的数据进行补充连接； 步骤S5包括： 对语义纵向聚类结果集verticalsline_soft中的各纵向要素verticali分别进行左侧缓冲预定距离，获得各纵向要素verticali的多个邻里纵向要素neari； 针对每一邻里纵向要素nearsi，若其方位角在预定方位角误差范围内且其高程值在预定高程值误差范围内，则记录这一邻里纵向要素neari； 将记录的各邻里纵向要素neari，形成对应的纵向要素verticali的邻里纵向结果集nearsline； 步骤S7中： 针对每一纵向要素verticali，基于其的邻里纵向结果集nearsline，若满足lennearsline＝1，则直接以这一纵向要素verticali和其对应的一个邻里纵向要素neari为车道边线进行相互投影； 针对每一纵向要素verticali，基于其的邻里纵向结果集nearsline，若满足lennearsline＞1，则对这一纵向要素verticali和其对应的多个邻里纵向要素neari的最小距离进行排序，再最小矩形化methodmin-polygon，得到构建最小面积的两个邻里纵向要素neari作为车道边线进行相互投影。

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