CN115146007A

CN115146007A - 地图数据处理方法及装置

Info

Publication number: CN115146007A
Application number: CN202110292905.0A
Authority: CN
Inventors: 刘建琴
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2021-03-18
Filing date: 2021-03-18
Publication date: 2022-10-04
Also published as: WO2022194008A1

Abstract

本申请提供一种地图数据处理方法及装置，能够解决仅依靠终端设备上报的单个地图元素的置信度所导致的地图元素评估和更新的准确性低下的问题，从而提高地图更新的准确性，可应用于车联网通信系统中。该方法包括：网络侧可以获取地图元素的置信度信息，并根据地图元素的置信度信息，确定是否更新地图。其中，参考置信度信息可以包括：目标元素的置信度信息和参考置信度信息。参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素的联合置信度信息、和目标元素与参考元素的条件置信度信息中的至少一个。

Description

地图数据处理方法及装置

技术领域

本申请涉及地图和车联网领域，尤其涉及一种地图数据处理方法及装置。

背景技术

随着电子地图在日常生活中的广泛使用，更新地图成为电子地图的使用过程中重要的一环。传统更新地图的方式是，布局大量的路网，以进行数据采集、维护和更新，如此，消耗大量的人力、物力及财力，采集成本和维护更新成本较高。众包采集模式是指，利用终端设备，如车辆、或手机等采集并上报采集到的数据给云端，云端根据终端设备上报的数据来更新地图，以降低地图更新的成本。然而，这种地图更新方式的准确性不足，无法满足对地图精度要求较高的场景的需求。

发明内容

本申请实施例提供一种地图数据处理方法及装置，能够解决基于众包数据采集的地图更新准确度不高的技术问题。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供一种地图数据处理方法，应用于网络侧。该地图数据处理方法可以包括：获取地图元素的置信度信息，并根据地图元素的置信度信息，确定是否更新地图。其中，地图元素可以包括目标元素和参考元素，地图元素的置信度信息可以包括目标元素的置信度信息和参考置信度信息，参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素之间的联合置信度信息、和目标元素与参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个。

基于第一方面所述的地图数据处理方法，网络侧可以根据终端设备上报的目标元素的置信度信息，以及与目标元素相关联的参考元素的参考置信度信息，评估目标元素是否发生变化，并根据评估结果更新地图中的目标元素。也就是说，可以基于参考元素与目标元素间的关联关系，评估目标元素发生变化的可信程度，能够降低不同终端设备的采集能力不同对评估和更新目标元素的不良影响，从而提高地图更新的准确性。

此外，单个地图元素的置信度信息还受到终端设备自身的设备误差的影响，如终端定位误差项、外参标定误差项和传感器的测量误差项等。第一方面所述的地图数据处理方法，还可以综合评估终端设备上报的多个地图元素的置信度信息，以降低上述因终端设备本身的设备误差对地图元素的置信度信息的不良影响，从而提高评估的准确性。

一种可能的设计方案中，参考元素可以为多个，参考置信度信息还可以包括：多个参考元素中每两个参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。如此，结合参考元素与参考元素之间的关联关系更新地图，能够获得更准确的置信度信息，从而进一步提高地图更新的准确性。

可选地，地图元素的置信度信息可以用于确定置信度协方差矩阵。例如，地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，或者地图元素的置信度信息用于指示置信度协方差矩阵，或者，地图元素的置信度信息包括置信度协方差矩阵中的各个元素，以由接收端确定置信度协方差矩阵。置信度协方差矩阵可以包括多个地图元素的置信度。置信度协方差矩阵可以包括如下公式：

其中，Cov(P_v)为所述置信度协方差矩阵，对角线元素P_v(x)为第x个地图元素的置信度，P_v(x,y)为第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度或条件置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的联合置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的条件置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的条件置信度。其中，x＝i,i+1,…,i+n；y＝i,i+1,…,i+n；i和n为大于或等于1的正整数。

一种可能的设计方案中，获取地图元素的置信度信息，可以包括：网络侧获取来自多个终端设备的置信度信息，并将多个终端设备的置信度信息进行融合，得到融合后的置信度信息。其中，融合后的置信度信息为地图元素的置信度信息。如此，通过融合多个终端设备上传的地图元素的置信度信息，如目标元素的置信度信息或参考置信度信息，可以减小单个终端设备，如计算误差大的终端设备对置信度的不良影响，从而提高融合后的地图元素的可信程度，进一步提高评估的准确性。

一种可能的设计方案中，目标元素与参考元素之间的条件置信度信息可以与参考元素对目标元素的影响因子有关。如此，可以利用影响因子表征参考元素与目标元素间的关联关系，从而使得条件置信度信息可以更加准确地反映目标元素的可信程度，提高评估的准确性。

一种可能的设计方案中，目标元素可以为发生变化的地图元素。

一种可能的设计方案中，参考元素可以为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。如此，网络侧可以在参考元素满足预设条件时，更加准确地评估目标元素是否发生变化，进一步提高地图更新的准确性。

第二方面，提供一种地图数据处理方法，应用于终端设备。该地图数据处理方法可以包括：确定目标元素的置信度信息，目标元素可以为地图元素。确定参考置信度信息，参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素之间的联合置信度信息或目标元素与参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个。最后，向网络侧发送地图元素的置信度信息。其中，地图元素的置信度信息包括目标元素的置信度信息和参考置信度信息。

一种可能的设计方案中，参考元素可以为多个，参考置信度信息还可以包括：多个参考元素中每两个参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。

可选地，地图元素的置信度信息可以用于确定置信度协方差矩阵。例如，地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，或者地图元素的置信度信息用于指示置信度协方差矩阵，或者，地图元素的置信度信息包括置信度协方差矩阵中的各个元素，以由接收端确定置信度协方差矩阵。置信度协方差矩阵可以包括多个地图元素的置信度，多个地图元素包括目标元素和参考元素，置信度协方差矩阵可以包括如下公式：

其中，Cov(P_v)为置信度协方差矩阵，对角线元素P_v(x)为第x个地图元素的置信度，P_v(x,y)为第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度或条件置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的联合置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的条件置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的条件置信度。其中，x＝i,i+1,…,i+n；y＝i,i+1,…,i+n；i和n为正整数。

一种可能的设计方案中，第二方面所示的方法还可以包括：确定目标元素和参考元素。其中，目标元素为发生变化的地图元素，参考元素为置信度信息满足预设条件的地图元素。

此外，第二方面所述的地图数据处理方法的技术效果可以参考第一方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第三方面，提供一种地图数据处理装置。该装置包括：处理模块和获取模块。其中，获取模块，可以用于获取地图元素的置信度信息。该地图元素可以包括目标元素和参考元素，置信度信息可以包括目标元素的置信度信息和参考置信度信息，参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素之间的联合置信度、和目标元素与参考元素之间的条件置信度中的至少一个。处理模块，可以用于根据地图元素的置信度信息，确定是否更新地图。

可选地，地图元素的置信度信息可以用于确定置信度协方差矩阵。例如，地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，或者地图元素的置信度信息用于指示置信度协方差矩阵，或者，地图元素的置信度信息包括置信度协方差矩阵中的各个元素，以由接收端确定置信度协方差矩阵。置信度协方差矩阵可以包括多个地图元素的置信度，置信度协方差矩阵可以包括如下公式：

一种可能的设计方案中，获取模块，还可以用于获取来自多个终端设备的置信度信息，以及，将多个终端设备的置信度信息进行融合，得到融合后的置信度信息。其中，融合后的置信度信息为地图元素的置信度信息。

一种可能的设计方案中，目标元素与参考元素之间的条件置信度信息可以与参考元素对目标元素的影响因子有关。

一种可能的设计方案中，目标元素为发生变化的地图元素。

一种可能的设计方案中，参考元素可以为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

可选的，上述获取模块可以包括收发模块，收发模块可以包括接收模块和发送模块。其中，接收模块和发送模块分别用于实现第三方面所述的地图数据处理装置的接收功能和发送功能。例如，接收模块可以用于接收来自多个终端设备的置信度信息。

可选的，第三方面所述的地图数据处理装置还可以包括存储模块，该存储模块存储有程序或指令。当处理模块执行该程序或指令时，使得第三方面所述的地图数据处理装置可以执行第一方面所述的地图数据处理方法。

需要说明的是，第三方面所述的地图数据处理装置可以是网络侧，也可以是可设置于该网络侧中的芯片(系统)或其他部件或组件，本申请对此不做限定。

此外，第三方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第四方面，提供一种地图数据处理装置。该装置可以包括：处理模块和收发模块。其中，处理模块，用于确定目标元素的置信度信息。处理模块，还用于确定参考置信度信息，参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素之间的联合置信度信息或目标元素与参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个。收发模块，用于向网络侧发送地图元素的置信度信息。其中，地图元素的置信度信息包括目标元素的置信度信息和参考置信度信息。

一种可能的设计方案中参考置信度信息还包括：多个参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。

一种可能的设计方案中，处理模块，还可以用于确定目标元素和参考元素。其中，目标元素为发生变化的地图元素，参考元素为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

可选的，收发模块可以包括接收模块和发送模块。其中，接收模块和发送模块分别用于实现第四方面所述的地图数据处理装置的接收功能和发送功能。

可选的，第四方面所述的地图数据处理装置还可以包括存储模块，该存储模块存储有程序或指令。当处理模块执行该程序或指令时，使得第四方面所述的地图数据处理装置可以执行第二方面所述的地图数据处理方法。

需要说明的是，第四方面所述的地图数据处理装置可以是终端设备，也可以是可设置于该终端设备中的芯片、其他部件或组件，本申请对此不做限定。

此外，第四方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第五方面，提供一种地图数据处理装置。该地图数据处理装置用于执行第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法。

在本申请中，第五方面所述的地图数据处理装置可以为第一方面所述的网络侧，或第二方面所述的终端设备，或者可设置于上述各设备内的芯片、其他部件或组件，或者包含上述设备的装置。

应理解，第五方面所述的地图数据处理装置包括实现上述第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法相应的模块、单元、或手段(means)，该模块、单元、或手段可以通过硬件实现，软件实现，或者通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个用于执行上述任一地图数据处理方法所涉及的功能的模块或单元。

此外，第五方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第六方面，提供一种地图数据处理装置。该地图数据处理装置包括：处理器，该处理器用于执行第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法。

在一种可能的设计方案中，第六方面所述的地图数据处理装置还可以包括收发器。该收发器可以为收发电路或接口电路。该收发器可以用于第六方面所述的地图数据处理装置与其他装置通信。

在一种可能的设计方案中，第六方面所述的地图数据处理装置还可以包括存储器。该存储器可以与处理器集成在一起，也可以分开设置。该存储器可以用于存储第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法所涉及的计算机程序和/或数据。

在本申请中，第六方面所述的地图数据处理装置可以为第一方面所述的网络侧，或第二方面所述的终端设备，或者可设置于上述各设备的芯片、其他部件或组件，或者包含上述设备的装置。

此外，第六方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第七方面，提供一种地图数据处理装置。该地图数据处理装置包括：处理器，该处理器与存储器耦合，该处理器用于执行存储器中存储的计算机程序，以使得该地图数据处理装置执行第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法。

在一种可能的设计方案中，第七方面所述的地图数据处理装置还可以包括收发器。该收发器可以为收发电路或接口电路。该收发器可以用于第七方面所述的地图数据处理装置与其他装置通信。

在本申请中，第七方面所述的地图数据处理装置可以为第一方面所述的网络侧，或第二方面所述的终端设备，或者可设置于上述各设备的芯片、其他部件或组件，或者包含上述设备的装置。

此外，第七方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第八方面，提供了一种地图数据处理装置，包括：处理器和存储器；该存储器用于存储计算机程序或指令，当该处理器执行该计算机程序或指令时，以使该地图数据处理装置执行第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法。

在一种可能的设计方案中，第八方面所述的地图数据处理装置还可以包括收发器。该收发器可以为收发电路或接口电路。该收发器可以用于第八方面所述的地图数据处理装置与其他装置通信。

在本申请中，第八方面所述的地图数据处理装置可以为第一方面所述的网络侧，或第二方面所述的终端设备，或者可设置于上述各设备的芯片、其他部件或组件，或者包含上述设备的装置。

此外，第八方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第九方面，提供了一种地图数据处理装置，包括：处理器；所述处理器用于与存储器耦合，并读取存储器中的计算机程序之后，根据该计算机程序执行如第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法。

在一种可能的设计方案中，第九方面所述的地图数据处理装置还可以包括收发器。该收发器可以为收发电路或接口电路。该收发器可以用于第九方面所述的地图数据处理装置与其他装置通信。

在本申请中，第九方面所述的地图数据处理装置可以为第一方面所述的网络侧，或第二方面所述的终端设备，或者可设置于上述各设备的芯片、其他部件或组件，或者包含上述设备的装置。

此外，第九方面所述的地图数据处理装置的技术效果可以参考第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

第十方面，提供一种处理器。其中，处理器用于执行第一方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的地图数据处理方法。

第十一方面，提供一种地图数据处理系统。该地图数据处理系统包括网络侧以及一个或多个终端设备。

第十二方面，提供一种计算机可读存储介质，包括：计算机程序或指令；当该计算机程序或指令在处理器上运行时，使得第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法被执行。

第十三方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，当该计算机程序或指令在处理器上运行时，使得第一方面或第二方面所述的地图数据处理方法被执行。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种地图数据处理系统的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种地图数据处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种地图元素的示意图；

图4为本申请实施例提供的地图数据处理装置的结构示意图一；

图5为本申请实施例提供的地图数据处理装置的结构示意图二；

图6为本申请实施例提供的地图数据处理装置的结构示意图三。

具体实施方式

首先介绍本申请实施例所涉及的技术术语。

1、众包：众包在不同领域的应用越来越广泛，其将原本由专业公司或机构所进行的操作转换为由众多使用者操作的模式。例如，对原始数据的采集工作由众多使用者在日常使用设备的同时即可以完成，并作为提升使用者体验的基础。

例如，在地图领域，数据采集由原本的专业采集模式转换为众包采集模式，其中专业采集模式利用专业采集设备采集地图信息，而众包采集模式可以利用终端设备，如车辆、或手机等，在日常使用的过程中，通过自身携带的传感器采集地图信息。

在专业采集模式的地图更新过程中，网络侧(例如云端)通常会预先收到地图元素发生变化的通知，再使用专业采集设备在对应的区域采集变化的地图元素。而在众包采集模式的地图更新过程中，终端设备如果检测到某个地图元素发生变化，就可以直接向云端发送采集到的地图元素的信息，以便及时地更新地图。

并且，相较于专业采集模式，众包采集模式中的终端设备在执行日常业务的过程中也可以执行采集业务，能够解决专业采集设备不足的问题，可以提高采集效率以及地图元素更新的实时性。

2、置信度：体现参数的测量值相对于真实值一致的可能性，或者是真实值落入测量结果的置信区间的可能性，可以用于表征测量结果的可信程度。置信度可以通过概率的形式表示，此时置信度可以称为置信概率，或者简称概率。在本申请实施例中，置信度可以用于表示测量得到的地图元素信息的可信程度。

3、协方差矩阵：协方差矩阵中的每个元素是变量之间的协方差，而协方差用于表示两个变量的总体误差，即两个变量的相对变化趋势，如果两个变量的变化趋势一致，则协方差为正，如果两个变量的变化趋势相反，则协方差为负。

例如，本申请实施例提供了一种联合置信度(或联合概率)协方差矩阵，该联合置信度协方差矩阵的对角线元素为单个地图元素的置信度(或概率)，非对角线元素为两个地图元素之间的联合置信度(或联合概率)，该联合置信度协方差矩阵可以表示地图元素的置信度之间的总体误差。地图元素的置信度又可以称为概率，该概率例如为边缘概率。非对角线元素为两个地图元素之间的联合置信度，可以包括该两个地图元素中第一地图元素相对于第二地图元素的联合置信度，或者第二地图元素相对于第一地图元素的联合置信度。进一步的，非对角线元素上两个地图元素之间的联合置信度可以由条件置信度替换，得到条件置信度协方差矩阵。

4、分集计算：在无线电通信中，在接收承载同一消息的多个信号后，分集计算可以用于利用选择电路或合并电路恢复被传递的消息。相较于通过单个信号得到消息的方式，分集计算的方式可以获得质量更好的消息。本申请实施例中网络侧可以利用分集计算的方式融合地图元素的置信度，以提高地图元素的可信程度。

5、极大似然优化估计(maximum likelihood estimation，MLE)策略：是一种估计类条件概率的常用策略，MLE策略的核心思想是最大的概率对应的事件是已经发生的事件。本申请实施例中网络侧可以利用MLE策略评估目标元素是否发生变化，以提高地图更新的准确性。

下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

本申请实施例的技术方案可以应用于各种地图数据处理系统，或者各种需要执行该地图数据处理方法的通信系统，例如车到任意物体(vehicle to everything，V2X)通信系统。

本申请将围绕可包括多个设备、组件、或模块等的系统来呈现各个方面、实施例或特征。应当理解和明白的是，各个系统可以包括另外的设备、组件、或模块等，并且/或者可以并不包括结合附图讨论的所有设备、组件、或模块等。此外，还可以使用这些方案的组合。本申请实施例中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，H和/或I，可以表示：单独存在H，同时存在H和I，单独存在I这三种情况。此外，对于“至少一个(at least one of).......”意味着后续关联对象中的一个或任意组合，例如“H,I和J中的至少一个”包括H，I，J，HI，HJ，IJ，或HIJ。

为便于理解本申请实施例，首先以图1中示出的地图数据处理系统为例，描述本申请实施例提供的地图数据处理方法所适用的一种系统。

示例性的，图1为本申请实施例提供的一种地图数据处理系统的架构示意图。如图1所示，该地图数据处理系统可以包括终端设备和网络侧，该网络侧例如为云端，可以包括云端服务器和/或云端虚拟机。其中，终端设备可以为一个或多个，且终端设备配置有传感器，该传感器可以用于采集地图元素的信息。

一种可能的设计方案中，终端设备可以为能够为网络设备提供采集的地图元素的设备，网络侧可以为能够根据上报的地图元素更新地图的设备。应理解，当终端设备检测到地图元素(即目标元素)发生变化后，会确定该地图元素的置信度信息以及周边的其他地图元素(即参考元素)的参考置信度信息，并向网络侧上传该地图元素对应的置信度信息和该参考元素对应的参考置信度信息。网络侧和终端设备可以用于执行下述图2所示的地图数据处理方法，以确定该地图元素是否发生变化，从而利用发生变化的地图元素更新地图。

其中，上述地图数据处理系统的网络侧可以是网络侧设备，上述地图数据处理系统的网络侧可以包括具有收发功能的设备、芯片或芯片系统，用于执行以下方法中网络侧执行的步骤。该网络侧包括但不限于：布置于网络中的应用服务器，例如地图服务器，或者为具有地图更新功能的路边单元(road side unit，RSU)。上述网络侧可以用于提供地图服务，例如存储电子地图、更新电子地图或者向终端设备发送电子地图，具体实现方式可以参考下述图2所示的相关内容，此处不再赘述。此外，上述网络侧还可以用于提供空中升级服务，和/或，软件/算法更新服务等。

再者，上述终端设备能够与上述网络侧通信，且上述终端设备可以为具有收发功能的设备、芯片或芯片系统。该终端设备也可以称为用户装置、接入终端、用户单元、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。本申请的实施例中的终端设备可以是车辆、手机(mobile phone)、平板电脑(Pad)、电脑、无人驾驶(selfdriving)中的智能终端、运输安全(transportation safety)中的终端、智慧城市(smartcity)中的无线终端、车载终端、或具有地图信息采集功能的RSU等。其中，具有地图信息采集功能的RSU可以接收来自网络侧的指令，对不匹配的地图元素重点感知，并向网络侧上报感知的结果。而本申请的终端设备还可以是作为一个或多个部件或者单元而内置于车辆的车载模块、车载模组、车载部件、车载芯片或者车载单元。上述终端设备可以使用网络侧下发的电子地图，终端设备还可以用于感知周围环境，并采集与电子地图不匹配的地图元素的参数以及该地图元素属性信息，如置信度，并向网络侧上报该地图元素的参数和属性信息。具体实现方式可以参考下述图2所示的相关内容，此处不再赘述。

应当指出的是，本申请实施例中的方案还可以应用于其他地图数据处理系统中，相应的名称也可以用其他地图数据处理系统中对应功能的名称进行替代。

应理解，图1仅为便于理解而示例的简化示意图，该地图数据处理系统中还可以包括其他网络侧，和/或，其他终端设备，图1中未予以画出。

下面将结合图2-图3对本申请实施例提供的地图数据处理方法进行具体阐述。

示例性的，图2为本申请实施例提供的一种地图数据处理方法的流程示意图。该地图数据处理方法可以适用于图1所示的地图数据处理系统。如图2所示，该地图数据处理方法包括如下步骤：

S201，终端设备确定目标元素的置信度信息。

示例性的，终端设备可以为图1中所示的车辆或路侧单元。上述目标元素可以为终端设备检测到的与电子地图不符合的地图元素，该元素与地图中的元素相比发生了变化，例如修路导致的可通行方向变化。或者，目标元素可以是终端设备测得的元素，该元素与地图相比为新增元素，如信号灯，并未在终端存储的地图中体现。电子地图可以为终端设备存储于本地的地图数据，该存储于本地的地图数据可以是终端设备预存的地图数据，或者可以是终端设备预先接收到来自网络侧的地图数据。本申请实施例中，不限定电子地图的获取方式。终端设备可以利用该电子地图实现导航功能和/或自动驾驶功能。地图元素可以是电子地图中的任一种信息元素。例如，信息元素可以包括位置信息、道路信息、或建筑信息等地理信息，如：建筑类型、建筑所在的街道号、交通标志线、或交通信号灯等。本申请实施例不限定地图元素的具体实现方式。

再者，目标元素的置信度信息(也可以称为第一置信度信息)可以用于表示目标元素的可信程度，目标元素的置信度信息的具体实现方式，可以参看下述S203中的具体实现方式，此处不再赘述。

S202，终端设备确定参考置信度信息。

示例性的，参考置信度信息可以为与参考元素相关的置信度信息。上述参考元素可以为终端设备采集到的地图元素。参考元素与目标元素之间具有关联性。关联规则可以预设于终端设备中，例如预设距离内的元素。例如，目标元素为终端设备检测到的十字路口处新增的北方向的红绿灯，则参考元素可以为该十字路口处的南方向的红绿灯、西方向的红绿灯和/或东方向的红绿灯，也可以为目标元素对应的红绿灯所在的灯杆，还可以为该十字路口对应的周边建筑。再例如，目标元素为终端设备检测到的正在维修的路段，则参考元素可以为该路段的周边建筑，或者为该路段中的交通标志。本申请实施例不限定参考元素与目标元素的关联性的具体实现方式。

再者，参考置信度信息可以用于表示参考元素的可信程度，或者，参考置信度信息可以用于表示：两个地图元素中第一地图元素相对于第二地图元素的可信程度。其中，第一地图元素和第二地图元素中，可以包括一个目标元素和一个参考元素，或者可以包括两个参考元素。参考置信度信息的具体实现方式，可以参看下述步骤S203中的具体实现方式，此处不再赘述。

可选地，本申请实施例中，参考元素可以为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。关于上述预设条件的实现，可以参考下述第二预设条件的具体实现方式，在此不再赘述。

需要说明的是，终端设备检测得到的目标元素可以为一个或多个，参考元素也可以为一个或多个，本申请实施例不限定目标元素和参考元素的个数。此外，在目标元素为多个时，多个目标元素之间也可以具有关联性。例如，多个目标元素包括第一目标元素和第二目标元素，第一目标元素可以为第二目标元素的参考元素，第二目标元素也可以作为第一目标元素的参考元素。

可以理解的是，上述目标元素与参考元素之间的关联性可以为终端设备配置的或者是预设定的，也可以是协议设定的，本申请实施例不限定终端设备获取地图元素之间的关联性的具体实现方式。

S203，终端设备向网络侧发送第一置信度信息和参考置信度信息。相应地，网络侧获取来自至少一个终端设备的地图元素的置信度信息。

其中，终端设备的地图元素的置信度信息(也可以称为终端设备的置信度信息)可以包括第一置信度信息和参考置信度信息。

示例性的，网络侧可以为图1中所示的云端或服务器。上述地图元素的置信度信息可以用于表示地图元素的可信程度。例如，第一置信度信息可以用于表示目标元素的可信程度。参考置信度信息可以用于表示参考元素的可信程度，或者两个地图元素中第一地图元素相对于第二地图元素的可信程度。其中，第一地图元素和第二地图元素中，可以包括一个目标元素和一个参考元素，还可以包括两个参考元素。地图元素的置信度信息(如上述第一置信度信息和上述参考置信度信息)可以为终端设备根据计算规则确定的，计算规则可以为车载终端或传感器内部配置的一种算法，不同的终端设备配置的算法可能不同。

其中，参考置信度信息可以包括如下一种或多种：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素之间的联合置信度信息(也可以称为第一联合置信度信息)、和目标元素与参考元素之间的条件置信度信息(也可以称为第一条件置信度信息)中的至少一个。

需要说明的是，本申请实施例中，上述第一置信度信息、上述参考元素的置信度信息是单个地图元素的参数测量值为真实值的可能性，可以用于表示对应的地图元素的可信程度。联合置信度信息(如上述第一联合置信度信息)是多个地图元素的参数测量值均为真实值的可能性，可以用于表示对应的多个地图元素的联合可信程度。条件置信度信息(如上述第一条件置信度信息)是在某一地图元素的参数的测量值为真实值的情况下，其他地图元素的参数的测量值为真实值的可能性，可以用于表示在某一地图元素可信的情况下其他地图元素的可信程度。

其中，联合置信度信息和条件置信度信息，可以为终端设备根据上述目标元素的置信度信息和参考元素的置信度信息计算得到的。因此，终端设备可以只上报目标元素的置信度信息和参考元素的置信度信息，而由网络侧根据目标元素的置信度信息和参考元素的置信度信息确定联合置信度信息或条件置信度信息。或者，终端设备可以上报目标元素的置信度信息和参考元素的置信度信息，并进一步上报联合置信度信息或条件置信度信息，如此，网络侧可以直接利用终端设备上报的置信度信息确定是否更新地图。

可选的，在参考元素可以为多个的情况下，参考置信度信息还可以包括：两个参考元素之间的联合置信度信息(也可以称为第二联合置信度信息)，或两个参考元素之间的条件置信度信息(也可以称为第二条件置信度信息)。

其中，第二联合置信度信息可以包括：终端设备根据多个参考元素的置信度信息计算得到的联合置信度。第二联合置信度信息可以用于表示对应的两个参考元素之间的联合可信程度。第二条件置信度信息可以包括：终端设备根据多个参考元素的置信度信息计算得到的条件置信度。第二条件置信度信息可以用于表示在某一参考元素可信的条件下，另一参考元素的可信程度。终端设备可以通过向网络侧发送第二联合置信度信息或第二条件置信度信息，实现向网络侧发送参考置信度信息。本申请实施例不限定终端设备发送第二联合置信度信息或第二条件置信度信息的具体实现方式。

同理，在目标元素为多个时，上述置信度信息还可以包括：两个目标元素之间的联合置信度信息(也可以称为第三联合置信度信息)、或两个目标元素之间的条件置信度信息(也可以称为第三条件置信度信息)。第三联合置信度信息可以包括：终端设备根据多个目标元素的置信度信息计算得到的联合置信度。第三联合置信度信息可以用于表示对应的两个目标元素的联合可信程度。第三条件置信度信息可以包括：终端设备根据多个目标元素的置信度信息计算得到的条件置信度。第三条件置信度信息可以用于表示在一个目标元素可信的情况下，另一个目标元素的可信程度。

可以理解的是，第一置信度信息、参考元素的置信度信息、联合置信度信息和条件置信度信息，均可以为终端设备根据自身的计算规则确定的置信度信息，但由于不同的终端设备的计算规则可能存在差异，导致不同终端设备上传的同一地图元素的置信度信息、联合置信度信息或条件置信度信息可能不同，难以准确地反映对应的地图元素的可信程度。

可以理解的是，基于目标元素与参考元素之间的关联性，目标元素的可信程度与参考元素的可信程度之间也具有关联性，终端设备可以上报目标元素的置信度信息以及参考元素的参考置信度信息，以便网络侧确定目标元素发生变化的可信程度，即下述变化置信度，从而降低终端设备中不同的计算规则对表征元素可信程度的不良影响，进而使得网络侧可以根据变化置信度评估目标元素是否发生变化。网络侧确定变化置信度以及评估目标元素的具体实现方式，可以参考下述S204的相关内容，此处不再赘述。

综上所述，本申请实施例中网络侧可以基于目标元素与参考元素的关联性，确定目标元素的变化置信度可以更加准确地反映目标元素的可信程度。如此，相较于利用目标元素的置信度评估目标元素是否发生变化的方式，本申请实施例中利用参考元素的参考置信度信息评估目标元素的方式，能够降低多个终端设备之间置信度计算规则不同或者采集能力不同对评估目标元素的影响，进而提高网络侧评估的准确性。

在一种可能的设计方案中，上述置信度信息的表示形式有多种，如上述置信度信息可以是置信度，或者用于指示置信度的信息。例如，第一置信度信息可以是：目标元素的置信度或者指示目标元素的置信度的信息。参考元素的置信度信息可以是：参考元素的置信度或者指示参考元素的置信度的信息。联合置信度信息可以是：两个地图元素之间的联合置信度或者指示该两个地图元素之间的联合置信度的信息。条件置信度信息可以是：两个地图元素之间的条件置信度或者指示该两个地图元素之间的条件置信度的信息。其中，置信度可以通过概率表示，也可以通过数值，如取值区间为[0,100]的数值表示。

相应的，上述地图元素的置信度信息可以为终端设备上传的置信度的集合(以下称为第一置信度集合)。例如，若置信度通过概率表示，则置信度集合可以是概率集合。可选地，第一置信度集合可以是置信度协方差矩阵。例如，若置信度通过概率表示，则置信度协方差矩阵可以是联合概率协方差矩阵或条件概率协方差矩阵。置信度协方差矩阵的对角线元素可以为单个地图元素的置信度，如目标元素的置信度和参考元素的置信度。相应的，置信度协方差矩阵的非对角线元素可以为：任意两个地图元素之间的联合置信度或条件置信度。终端设备可以向网络侧上传置信度协方差矩阵，以便网络侧融合来自至少一个终端设备的置信度协方差矩阵。需要说明的是，本申请实施例中地图元素的置信度、条件置信度和联合置信度均为地图元素的可信程度的一种表达方式。

示例性地，置信度协方差矩阵包括如下公式：

需要说明的是，本申请实施例中，置信度集合还可以为其他的集合形式。例如，置信度集合可以为数组，该数组中每个元素为如下之一：目标元素的置信度、参考元素的置信度、第x个元素相对于第y个元素的联合置信度或条件置信度。

图3为本申请实施例提供的一种地图元素的示意图。下面结合图3，以终端设备为携带有传感器的车辆终端为例，进一步说明第一置信度集合为联合概率协方差矩阵的具体实现方式。

若置信度通过概率表示，则第一置信度信息可以为第一概率。参考置信度信息中参考元素的置信度信息可以为第一参考概率，第一联合置信度信息可以为第一联合概率，第二联合置信度信息可以为第二联合概率，第三联合置信度信息可以为第三联合概率。其中，联合概率协方差矩阵中，非对角线元素可以包括：第一联合概率、第二联合概率、和/或第三联合概率。

在车辆终端1根据电子地图导航的过程中，如果车辆终端1检测到十字路口的地图元素A和地图元素B，均与电子地图上对应的地图元素不符，则会将该地图元素A和地图元素B作为目标元素。车辆终端1再根据目标元素与参考元素之间的关联性，确定对应的地图元素C和地图元素D，并将地图元素C和地图元素D作为参考元素。然后，车辆终端1可以根据设定的置信度计算方式，计算得到车辆终端1的第一置信度集合Cov(P_v1)。第一置信度集合可以为联合概率协方差矩阵。上述车辆终端1的第一置信度集合Cov(P_v1)可以为：

其中，Cov(P_v1)为车辆终端1的第一置信度集合，P_v1(A)和P_v1(B)均为车辆终端1确定的目标元素(依次对应地图元素A、地图元素B)的第一概率，P_v1(C)和P_v1(D)均为车辆终端1确定的参考元素的第一参考概率，P_v1(BA)和P_v1(AB)均为车辆终端1确定的两个目标元素(地图元素A和地图元素B)之间的第三联合概率，P_v1(DC)和P_v1(CD)均为车辆终端1确定的两个参考元素(地图元素C和地图元素D)之间的第二联合概率，P_v1(CA)、P_v1(AC)、P_v1(BC)、P_v1(CB)、P_v1(DA)、P_v1(AD)、P_v1(DB)、P_v1(BD)均为车辆终端1确定的目标元素和参考元素之间的第一联合概率。其中，对于地图元素A，地图元素B可以视为地图元素A的参考元素；类似的，对于地图元素B，地图元素A可以视为地图元素B的参考元素。

可以理解，联合概率协方差矩阵可以为对称矩阵，即以主对角线为对称轴，位于对称轴两侧的对称位置的两元素对应相等的矩阵。其中，同样的两个地图元素之间的联合概率相等，如P_v1(BA)和P_v1(AB)相等，P_v1(DC)和P_v1(CD)相等。

可选的，联合概率协方差矩阵也可以为非对称矩阵，即以主对角线为对称轴，存在元素不对应相等的矩阵。相应的，同样的两个地图元素之间的联合概率可以不相等，如P_v1(BA)和P_v1(AB)不相等，P_v1(DC)和P_v1(CD)不相等，本申请实施例不限定联合概率协方差矩阵的具体实现方式。

需要说明的是，终端设备可能无法检测到全部的目标元素和/或参考元素，不同的终端设备上报的第一置信度集合可能不同。继续以车辆终端为例，如果车辆终端2的传感器检测到地图元素A和地图元素B为目标元素，然后车辆终端2根据目标元素与参考元素之间的关联性，仅仅检测到对应的地图元素D，则将地图元素D作为参考元素，车辆终端2可以向云端上传车辆终端2的第一置信度集合Cov(P_v2)。上述车辆终端2的第一置信度集合Cov(P_v2)可以为：

其中，Cov(P_v2)为车辆终端2的第一置信度集合，P_v2(A)和P_v2(B)均为车辆终端2确定的目标元素的第一概率，P_v2(D)均为车辆终端2确定的参考元素的第一参考概率，P_v2(BA)和P_v2(AB)均为车辆终端2确定的目标元素之间的第三联合概率，P_v2(DA)、P_v2(AD)、P_v2(DB)、P_v2(BD)均为车辆终端2确定的目标元素和参考元素之间的第一联合概率。其中，对于地图元素A，地图元素B可以视为地图元素A的参考元素；类似的，对于地图元素B，地图元素A可以视为地图元素B的参考元素。本申请实施例中，第一置信度集合还可以通过其他方式实现，以上所列举的第一联合概率协方差矩阵仅用于作示例，不具体限定终端设备向网络侧上报的第一置信度集合的具体实现方式。

可以理解的是，上述第一置信度集合还可以为联合概率协方差矩阵，也可以是以多个概率作为元素所构成的其他形式的一个或多个概率集合，如多个包含上述联合概率协方差矩阵中的一个或多个行向量或列向量中的元素的集合，本申请实施例不限定第一置信度集合的具体实现方式。

还可以理解的是，上述第一置信度集合还可以为条件概率协方差矩阵。条件概率协方差矩阵的对角线元素可以为单个地图元素的置信度，如目标元素的第一概率和参考元素的第一参考概率。相应的，条件概率协方差矩阵的非对角线元素可以为任意两个地图元素的条件概率，如目标元素和参考元素之间的第一条件概率、多个参考元素中每两个参考元素之间的第二条件概率和/或多个目标元素中每两个目标元素之间的第三条件概率。终端设备可以向网络侧上传条件概率协方差矩阵，以便网络侧融合来自至少一个终端设备的条件概率协方差矩阵。条件概率协方差矩阵的具体实现方式，可以参考上述联合概率协方差矩阵的实现方式，此处不再赘述。

并且，在终端设备向网络侧上报地图元素的置信度信息时，终端设备可以向网络侧上报第一置信度信息，也可以向网络侧上报与目标元素对应的参考置信度信息，还可以仅向网络侧上报第一置信度信息，而不上报对应的参考置信度信息。本申请实施例不限定终端设备向网络侧上报地图元素的具体实现方式。可以理解，本申请实施例中，终端设备也可以在上报第一置信度信息和/或参考置信度信息时，同时上报与目标元素和/或参考元素相关的其他信息。

还可以说明的是，在终端设备为多个时，网络侧可以接收到来自多个终端设备的地图元素，而不同终端设备上报的同一地图元素的相关参数，如置信度信息可能不同。以目标元素为例，假设有车辆1和车辆2，车辆1和车辆2均上报了目标元素，该目标元素均为某一十字路口新增的北方向的红绿灯，但是车辆1上报的目标元素的参数为该新增的红绿灯位于上述十字路口的向北10米，车辆2上报的目标元素的相关参数为该新增的红绿灯位于上述十字路口的向北20米。本申请实施例不限定地图元素的相关参数的具体实现方式。

可选地，目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息与参考元素对所述目标元素的影响因子有关。关于条件置信度信息的实现，可以参考下述步骤S204中第四条件置信度信息的实现方式，在此不再赘述。

示例性地，上述网络侧获取来自至少一个终端设备的地图元素的置信度信息，可以包括：网络侧获取来自多个终端设备的置信度信息，并将多个终端设备的置信度信息进行融合，得到融合后的置信度信息。

其中，融合后的置信度信息为地图元素的置信度信息。

如此，通过融合多个终端设备上传的地图元素的置信度信息，如第一置信度信息或参考置信度信息，可以减小单个终端设备，如计算误差大的终端设备对置信度的不良影响，从而提高融合后的地图元素的可信程度，进一步提高评估的准确性。

关于融合置信度信息的实现，可以参考下述步骤S204中融合置信度信息的具体实现方式，在此不再赘述。

S204，网络侧根据第一置信度信息和参考置信度信息，确定是否更新地图。

具体的，上述S204可以包括：网络侧可以根据第一置信度信息和参考置信度信息，确定目标元素的变化置信度，并根据变化置信度，确定是否更新地图。

其中，变化置信度用于表示目标元素发生变化的可信程度。如此，基于目标元素与参考元素之间的关联性，第一置信度信息与参考置信度信息之间也具有关联性，从而网络侧可以确定变化置信度，并利用变化置信度评估目标元素是否发生变化，从而降低终端设备中不同的计算规则对表征元素可信程度的不良影响，提高评估的准确性。

可以理解的是，网络侧可以融合至少一个终端设备上报的地图元素的置信度信息(如上述第一置信度信息和参考置信度信息)，再基于融合后的地图元素的置信度信息，如融合后的第一置信度信息和融合后的参考置信度信息，确定地图元素的变化置信度。

一些实施例中，上述网络侧可以根据第一置信度信息和参考置信度信息，确定目标元素的变化置信度，可以包括：网络侧可以根据第一置信度信息，确定融合后的目标元素的置信度信息(以下称为第二置信度信息)，并根据参考置信度信息确定融合后的参考置信度信息。最后，网络侧可以根据第二置信度信息和融合后的参考置信度信息确定目标元素的变化置信度。

其中，融合后的参考置信度信息可以包括如下一种或多种：融合后的参考元素的置信度信息、融合后的第一联合置信度信息(也可以称为第四联合置信度信息)、融合后的第二联合置信度信息(也可以称为第五联合置信度信息)、或融合后的第三联合置信度信息(也可以称为第六联合置信度信息)。

可以理解的是，第二置信度信息、融合后的参考置信度信息的表现形式也可以有多种，如概率或数值。

相应的，融合后的地图元素的置信度信息可以为第二置信度集合，该第二置信度集合可以为网络侧通过融合至少一个第一置信度集合确定，该第二置信度集合可以用于网络侧确定目标元素发生变化的可信程度(如目标元素的变化概率)。其中，第一置信度集合可以为至少一个终端设备向网络侧上报的地图元素的置信度集合，第一置信度集合的具体实现方式，可以参考上述S203中的相关内容，此处不再赘述。

在一种可能的设计方案中，第二置信度集合也可以为联合概率协方差矩阵。以第一置信度集合为联合概率协方差矩阵为例，详细说明第二置信度集合的具体实现方式。

示例性地，第二置信度集合可以为联合概率协方差矩阵。其中，融合后的第一置信度信息可以为第二概率，融合后的参考元素的置信度信息可以为第二参考概率，第四联合置信度信息可以为第四联合概率，第五联合置信度信息可以为第五联合概率，第六联合置信度信息可以为第六联合概率。

云端可以收到来自车辆终端1的第一置信度集合Cov(P_v1)、车辆终端2的第一置信度集合Cov(P_v2)、……以及车辆终端n的第一置信度集合Cov(P_vn)，n为正整数。云端可以融合上述多个第一置信度集合{Cov(P_v1)、Cov(P_v2)…Cov(P_vn)}，得到第二置信度集合Cov(P)，第二置信度集合Cov(P)可以为：

其中，Cov(P)为第二置信度集合，P(A)和P(B)均为目标元素的第二概率，P(C)和P(D)均为参考元素的第二参考概率，P(BA)和P(AB)均为云端融合后的目标元素之间的第六联合概率，P(DC)和P(CD)均为云端融合后的参考元素之间的第五联合概率，P(CA)、P(AC)、P(BC)、P(CB)、P(DA)、P(AD)、P(DB)、P(BD)均为云端融合后的目标元素和参考元素的第四联合概率。第二置信度集合的具体实现方式，可以参考上述第一置信度集合的具体实现方式，此处不再赘述。

需要说明的是，融合后的第二置信度集合可以包括：第二概率，第二参考概率、第四联合概率、第五联合概率、第六联合概率。

示例性的，第二置信度集合中的第二概率可以根据目标元素的第一概率确定，第二置信度集合中的第二参考概率可以根据参考元素的第一参考概率确定，第二置信度集合中的第四联合概率可以根据参考元素和目标元素的多个第一联合概率确定，第二概率集合中的第五联合概率可以根据参考元素之间的多个第二联合概率确定，第二概率集合中的第六联合概率可以根据目标元素之间的多个第三联合概率确定。下面进一步说明网络侧融合的具体实现方式。

首先，网络侧可以利用分集计算的方式融合终端设备上传的置信度信息，下面结合几个示例进行描述。

一种可能的设计方案中，上述第一置信度信息可以为第一概率，上述网络侧可以根据第一置信度信息确定第二置信度信息，可以包括：网络侧可以根据第一概率和第一预设准则确定目标元素的第二概率。其中，第一预设准则可以满足：

P(X)＝1-[1-P_v1(X)]×[1-P_v2(X)]×…×[1-P_vn(X)]；

其中，P_vn(X)为目标元素的第n个第一概率，n为小于或等于Q₁的正整数，Q₁为第一概率的个数，P(X)为目标元素的第二概率。

可以理解的是，在该示例中，上述第一预设准则中的参数X可以为目标元素。在分集计算中，上报第一置信度集合的终端设备的数量可以影响目标元素的可信程度。随着上报第一置信度集合的终端设备的增多，网络侧收到的第一概率的数量也会增多，网络侧融合后得到目标元素的第二概率也可以相应地增大。如此，通过第一预设准则中分集计算的方式，可以确保融合的第一概率的数量越多，目标元素的可信程度越大，从而提高网络侧评估的准确性。

同理，网络侧也可以利用上述分集计算的方式融合参考元素的参考置信度信息。

例如，若置信度信息为概率，则上述网络侧根据参考置信度信息确定融合后的参考元素的参考置信度信息，可以包括：网络侧可以根据参考置信度信息和第一预设准则确定融合后的参考元素的参考置信度信息。

一些示例中，上述参考置信度信息可以包括参考元素的置信度信息，参考元素的置信度信息可以为参考元素的第一参考概率。上述第一预设准则中的参数X可以为参考元素，P_vn(X)可以为参考元素的第n个第一参考概率，n为小于或等于Q₁的正整数，Q₁为第一参考概率的个数，P(X)为参考元素的第二参考概率。

又一些示例中，上述参考置信度信息可以包括目标元素与参考元素的第一联合置信度信息，如第一联合概率。上述第一预设准则中的参数X可以为目标元素和参考元素的组合，P_vn(X)可以为目标元素与参考元素的第n个第一联合概率，n为小于或等于Q₁的正整数，Q₁为第一联合概率的个数，P(X)为目标元素与参考元素的第四联合概率。

又一些示例中，上述参考置信度信息可以包括多个参考元素中每两个参考元素之间的第二联合置信度信息，如第二联合概率。上述第一预设准则中的参数X可以为多个参考元素中的两个参考元素的组合，P_vn(X)可以为多个参考元素中的每两个参考元素之间的第n个第二联合概率，n为小于或等于Q₁的正整数，Q₁为第二联合概率的个数，P(X)为多个参考元素的第五联合概率。

又一些示例中，上述第一预设准则中的参数X可以为多个目标元素中任意两个目标元素的组合，P_vn(X)可以为多个目标元素中的两个目标元素之间的第n个第三联合概率，n为小于或等于Q₁的正整数，Q₁为第三联合概率的个数，P(X)为多个目标元素中的两个目标元素之间的第六联合概率。

如此，通过第一预设准则中分集计算的方式，可以确保融合的参考置信度信息的数量越多，参考元素的可信程度越大，从而提高网络侧基于参考元素评估的准确性。第一预设准则的具体实现方式，可以参考上述网络侧融合第一概率的具体实现方式，此处不再赘述。

其次，网络侧还可以利用简单路径的方式处理融合后的置信度信息。该简单路径可以表征在图论中目标元素与参考元素的对应关系。下面以第二置信度信息为例，详细说明网络侧根据简单路径的方式处理融合后的置信度信息的具体实现方式。

一种可能的设计方案中，上述网络侧可以根据第二置信度信息和融合后的参考置信度信息确定目标元素的变化置信度信息，可以包括：网络侧可以根据融合后的参考置信度信息与参考元素的数量，确定目标元素的第三置信度信息，并根据第三置信度信息和融合后的参考置信度信息，确定目标元素的变化置信度。

以下结合第二置信度信息为第二概率举例，说明如何确定目标元素的第三置信度信息。相应的，网络侧可以根据第二预设准则和第二概率，确定目标元素的第三置信度信息，此时第三置信度信息可以为第三概率。其中，第二预设准则可以满足：

P(X)′＝1-[1-P(X)]^j；

其中，P(X)为目标元素的第二概率，P(X)′为目标元素的第三概率，j为与目标元素对应的参考元素的数量。

示例性的，参考元素的数量可以表示目标元素与参考元素的对应关系的数量，在图论中可以表示目标元素与参考元素之间的简单路径的数量，即目标元素的度。在图论中，目标元素与参考元素之间的简单路径的数量会影响目标元素的可信程度，目标元素与参考元素之间的简单路径越多，目标元素的可信程度越高。如此，网络侧可以通过该目标元素与参考元素之间的简单路径的数量，增加目标元素的可信程度，从而提高网络侧融合目标元素的第二置信度信息的准确性。

类似地，网络侧也可以利用上述简单路径的方式处理融合后的参考元素的第二参考置信度信息，即目标元素与参考元素之间的简单路径的数量也会影响参考元素的可信程度，从而可以利用上述第二预设准则处理参考元素的置信度信息(如第二参考置信度信息)，增加参考元素的可信程度。

可以说明的是，网络侧也可以在融合至少一个终端设备上报的置信度信息之前，如利用分集计算的方式融合置信度信息之前，采用简单路径的方式，预先处理终端设备上报的置信度信息(如第一置信度信息、参考元素的置信度信息)，采用简单路径处理置信度的具体实现方式可以参考上述第二预设准则，此处不再赘述。

再者，网络侧可以利用简单路径的方式预先处理终端设备上报的置信度信息，终端设备也可以在上报之前，利用上述简单路径的方式预先处理地图元素的置信度信息，从而增加地图元素的可信程度。本申请实施例不限定预先处理地图元素的置信度信息的执行主体。

一种可能的设计方案中，上述变化置信度可以为目标元素的第二置信度信息或目标元素的第四条件置信度信息。

其中，目标元素的第四条件置信度信息根据融合后的参考置信度信息和第二置信度信息确定。

示例性的，上述变化置信度可以用于表示目标元素发生变化的可信程度。上述第四条件置信度信息可以为在参考元素可信的情况下目标元素可信的可能性。

可以理解的是，在融合上报的地图元素的置信度信息之后，网络侧可以利用如下两种方式确定目标元素的变化置信度，下面分别进行说明。

第一种方式，网络侧可以将融合后的目标元素的第二置信度信息，作为目标元素的变化置信度，并根据该变化置信度评估目标元素是否发生变化。

以上述第二置信度集合为例，上述第二置信度信息可以为目标元素的第二概率，上述变化置信度可以为目标元素的变化概率，目标元素可以为地图元素A和地图元素B，P(A)和P(B)均为目标元素的第二概率，则目标元素的变化概率可以为P(A)和P(B)。网络侧可以根据P(A)和P(B)，评估地图元素A和地图元素B是否发生变化。

第二种方式，网络侧可以根据融合后的参考元素的置信度信息和目标元素的第二置信度信息，确定目标元素的第四条件置信度信息，并将第四条件置信度信息作为目标元素的变化置信度，并根据该变化置信度评估目标元素是否发生变化。

示例性的，第四条件置信度信息可以用于表征在参考元素可信的情况下目标元素的可信程度。目标元素的第四条件置信度信息可以将参考元素的第二参考置信度信息作为参考，再衡量目标元素的可信程度，能够减轻终端设备中不同的计算规则对反映目标元素的可信程度的影响，从而可以更加准确地反映目标元素的可信程度，进而提高网络侧评估的准确性。

可选的，目标元素的第四条件置信度信息与参考元素对目标元素的影响因子有关。如此，可以利用影响因子表征参考元素与目标元素间的关联关系，从而第四条件置信度信息可以更加准确地反映目标元素的可信程度，提高评估的准确性。

进一步地，第四条件置信度信息可以包括两种不同类型的条件概率，如第三条件概率和第四条件概率，第三条件概率可以为一个地图元素相较于另一个地图元素的条件概率，第四条件概率可以为一个地图元素相较于另外多个地图元素的条件概率。例如，地图元素A相较于地图元素B的条件概率是指，在地图元素B发生变化的条件下地图元素A发生变化的概率。同理，一个地图元素相较于另外多个地图元素的条件概率可以是：在另外多个地图元素发生变化的条件下该地图元素发生变化的概率。下面分别以目标元素的第三条件概率和第四条件概率为例进行说明。

对于上述目标元素的第三条件概率，网络侧可以根据第三预设准则、第二概率和第二参考概率，确定目标元素的第三条件概率。其中，第三预设准则可以满足：

P(X|Y)＝P(X)+[1-P(X)]×P(Y)×a；

其中，X为目标元素，Y为参考元素，P(X|Y)为目标元素的第三条件概率，P(X)为目标元素的第二概率，P(Y)为参考元素的第二参考概率，a为参考元素对目标元素的影响因子，a为大于0，且小于或等于1的实数。

示例性的，目标元素的第三条件概率可以为目标元素相较于一个参考元素的条件概率。例如，当目标元素为地图元素A和地图元素B，参考元素为地图元素C时，地图元素A的第三条件概率可以包括P(A|C)，地图元素B的第三条件概率可以包括P(B|C)。

可以理解的是，基于目标元素与参考元素之间的关联性，参考元素的可信程度可以影响目标元素的可信程度，即参考元素的可信程度提高，目标元素的可信程度也会随之提高。如此，目标元素的第三条件概率可以随着参考元素的第二参考概率的增大而增大，从而目标元素的第三条件概率可以更加准确地反映目标元素的可信程度。

类似地，当目标元素为多个时，多个目标元素之间的可信程度也会相互影响。多个目标元素可以包括第一目标元素和第二目标元素，在计算第一目标元素的第四条件置信度信息时，第二目标元素也可以作为第一目标元素的参考元素，从而网络侧可以根据第二目标元素的可信程度对第一目标元素的可信程度的影响，计算第一目标元素对应的第四条件置信度信息。

例如，当目标元素为地图元素A和地图元素B，地图元素A的第三条件概率还可以包括P(A|B)，地图元素B的第三条件概率还可以包括P(B|A)。

同理，当参考元素为多个时，多个参考元素之间的可信程度也会相互影响，从而网络侧可以利用上述第三预设准则，计算得到参考元素的第三条件概率，从而提高参考元素的第三条件概率的可信程度。网络侧确定参考元素的第三条件概率的具体实现方式，可以参考上述确定目标元素的第三条件概率的具体实现方式，此处不再赘述。

其中，影响因子a可以为网络侧根据参考元素与目标元素之间的关联性确定的，影响因子的取值可以是网络侧配置的或者是预设定的，也可以是协议设定的，本申请实施例不限定网络侧获取影响因子的具体实现方式。

对于上述第四条件概率，网络侧可以根据第三条件概率和第四联合概率确定。

可以理解的是，基于目标元素与参考元素之间的关联性，多个参考元素的可信程度也会影响到目标元素的可信程度。如此，在参考元素为多个时，网络侧可以根据上述第三条件概率，确定在多个参考元素可信的情况下目标元素可信的概率，即第四条件概率，从而网络侧后续可以根据第三条件概率和第四条件概率更加准确地评估目标元素，提高地图更新的准确性。

对于第一子概率P(A|CD)来说，若地图元素A为目标元素，地图元素C和地图元素D为参考元素，则网络侧可以根据第四预设准则，计算得到地图元素A的第一子概率P(A|CD)。其中，第四预设准则可以满足：

其中，P(A|CD)为地图元素A的第一子概率，第一子概率为地图元素A相较于地图元素C和地图元素D的第四条件概率，P(ACD)为地图元素A、地图元素C和地图元素D的联合概率，P(CD)为地图元素C和地图元素D的第六联合概率；P(AC|D)为地图元素A和地图元素C相较于地图元素D的条件概率，P(D)为地图元素D的第二概率，P(A|D)为地图元素A相较于地图元素D的第三条件概率，P(C|D)为地图元素C相较于地图元素D的第三条件概率。

对于第二子概率P(A|CDE)来说，若地图元素A为目标元素，地图元素C、地图元素D和地图元素E为参考元素，则网络侧可以根据第五预设准则，计算得到地图元素A的第二子概率P(A|CDE)。其中，第五预设准则可以满足：

需要说明的是，条件概率也可以包括多个地图元素相较于另一个地图元素的第五条件概率，如上述地图元素A和地图元素C相较于地图元素D的条件概率P(AC|D)。条件概率还可以包括多个地图元素相较于其他多个地图元素的第六条件概率，如上述地图元素A和地图元素C相较于地图元素D和地图元素E的条件概率P(AC|DE)。本申请实施例不限定条件概率的具体实现方式。

可以理解的是，网络侧可以基于上述目标元素的变化置信度(如上述第二概率、第二条件概率、第三条件概率、第四条件概率等)，评估目标元素是否发生变化。网络侧可以确定在参考元素可信的情况下目标元素的可信程度，从而可以确定可目标元素发生变化的可信程度是否可接受，再根据可靠的目标元素的变化信息更新地图。网络侧评估目标元素的方式有多种，结合两种具体实现方式对本申请实施例提供的评估目标元素的方式进行说明。

在第一种具体实现方式中，参考元素可以为多个。相应地，上述S204，可以包括：获取多个参考元素之间的第二联合置信度信息，并根据目标元素的置信度信息、参考置信度信息和第二联合置信度信息，确定目标元素发生变化。

示例性的，第二联合置信度信息可以用于表示对应的多个参考元素的联合可信程度。网络侧可以根据参考置信度信息，获取多个参考元素之间的第二联合置信度信息；网络侧也可以接收来自至少一个终端设备的第二联合置信度信息。本申请实施例不限定网络侧获取第二联合置信度信息的具体实现方式。

具体的，上述第二联合置信度信息可以为多个参考元素的第二联合概率。相应的，网络侧可以根据第二联合概率确定多个参考元素的第五联合概率。若参考元素之间的第五联合概率大于第一概率阈值，则网络侧可以确定目标元素发生变化。

如此，网络侧可以在参考元素的联合可信程度较高的情况下，基于目标元素和参考元素的关联性，认为该目标元素发生变化的可信程度也较高，从而可以准确地确定该目标元素发生变化。

在第二种具体实现方式中，变化置信度可以为多个，上述网络侧根据变化置信度，确定目标元素发生变化，可以包括：网络侧从多个变化置信度中选择满足第一预设条件的至少一个变化置信度，并根据至少一个变化置信度，确定目标元素发生变化。

示例性的，第一预设条件与目标元素的变化置信度有关，满足第一预设条件的变化置信度可以用于表征在满足第一预设条件时目标元素发生变化的可信程度，网络侧可以通过调整目标置信度的第一预设条件，调整评估目标元素是否发生变化的标准。如此，基于参考元素之间的联合置信度信息，在参考元素可信的情况下，网络侧可以根据目标元素的置信度信息和参考置信度信息，准确地确定是哪一目标元素发生变化，从而提高地图更新的准确性。

可选地，上述满足第一预设条件的至少一个变化置信度可以为多个变化置信度中最大的一个。也就是说，网络侧可以根据最大的变化置信度，确定是哪一目标元素的可信程度最高，从而可以准确地确定目标元素发生变化，进而提高地图更新的准确性。

结合上述两种场景，网络侧可以根据多个参考元素中每两个参考元素之间的第二联合置信度信息，以及满足第一预设条件的变化置信度，确定目标元素发生变化。下面以变化置信度是变化概率为例，详细说明第一预设条件为目标置信度是目标元素的最大的变化置信度的具体实现方式。

具体的，上述第二联合置信度信息可以为多个参考元素的第二联合概率，上述第一置信度阈值可以为第一概率阈值，上述目标置信度可以为目标元素的目标概率。相应的，网络侧可以根据第二联合概率确定多个参考元素的第五联合概率，并且确定最大的变化概率为目标概率。若参考元素之间的第五联合概率大于第一概率阈值，则网络侧可以确定目标概率对应的目标元素发生变化。

可以理解的是，网络侧可以利用MLE策略评估目标元素，即认为最大的变化概率对应的目标元素为可信的目标元素，该目标元素发生变化。具体的，若参考元素之间的第五联合概率大于或等于第一概率阈值，则网络侧可以确定目标元素对应的参考元素可信，从而基于参考元素与目标元素之间的关联性，网络侧可以确定目标元素的可信程度较高，进而可以利用上述MLE策略，确定目标概率对应的目标元素可信，即目标元素发生变化，则网络侧可以根据该目标元素的变化信息更新地图。

若参考元素之间的第五联合概率小于第一概率阈值，则网络侧可以确定目标元素对应的参考元素不可信或可信程度较低，从而基于参考元素与目标元素之间的关联性，网络侧可以确定目标元素的可信程度较低或目标元素不可信，则网络侧可以不根据该目标元素的变化信息更新地图。

类似地，上述MLE策略可以适用于场景1和场景2，场景1可以为目标元素为一个的场景，场景2可以为目标元素多个的场景，下面分别以场景1和场景2为例进行说明。

如此，在第五联合概率P(CDE)大于或等于第一概率阈值P_t1的情况下，网络侧可以确定地图元素C、地图元素D和地图元素E的信息较为可信，从而确定地图元素A发生变化的可信程度较高。进一步地，假设目标概率P_max1＝P(A|CD)，网络侧还可以确定在地图元素C和地图元素D可信的情况下地图元素A可信。

然而，在第五联合概率P(CDE)小于第一概率阈值P_t1的情况下，网络侧可以确定地图元素C、地图元素D和地图元素E不可信，则网络侧可以认为地图元素A不可信或者地图元素A的可信程度较低。

如此，在第五联合概率P(CDE)大于或等于场景2中的第一概率阈值P_t2的情况下，网络侧可以根据目标概率P_max2准确地确定对应的目标元素发生变化。

例如，目标概率P_max2＝P(A|CE)，则网络侧可以确定在地图元素C和地图元素E可信的情况下地图元素A的变化信息较为可信，从而确定地图元素A发生变化的可信程度较高。再例如，目标概率P_max2＝P(B|CDE)，则网络侧可以确定在地图元素C、地图元素D和地图元素E可信的情况下地图元素B的变化信息可信，从而确定地图元素B发生变化。又例如，目标概率P_max2＝P(AB|E)，则网络侧可以确定在地图元素E可信的情况下地图元素A和地图元素B的变化信息均较为可信，从而确定地图元素A和地图元素B均发生变化。

需要说明的是，本申请实施例不限定参考元素的第五联合概率的具体数量，例如，第五联合概率可以包括如下的一种或多种概率：P(CDE)、P(CD)、P(CE)或P(DE)。相应的，第一概率阈值可以为一个，也可以为多个，当第一概率阈值为多个时，不同的第五联合概率对应的第一概率阈值可以相同，也可以不同。

类似地，在第五联合概率为多个时，网络侧可以在多个第五联合概率满足第一条件时，确定目标概率对应的目标元素发生变化。其中，第一条件可以包括如下条件之一：所有第五联合概率均大于或等于第一概率阈值、或多个第五联合概率中存在大于或等于第一概率阈值的第五联合概率。网络侧也可以随机选择一个第五联合概率与对应的第一概率阈值比较，本申请实施例不限定网络侧评估第五联合概率的具体实现方式。

需要说明的是，目标置信度的第一预设条件可以根据MLE策略设定，还可以根据其他策略设定，本申请实施例不限定目标置信度的第一预设条件的具体实现方式。

结合上述第一种具体实现方式和第二种具体实现方式中，网络侧可以利用MLE策略评估目标元素，网络侧还可以利用目标元素对应的参考元素，以及变化置信度评估目标元素。下面结合目标元素所在的区域的可信程度详细说明下述第三具体实现方式。

在第三种具体实现方式中，上述网络侧根据变化置信度，确定目标元素发生变化，可以包括：若目标元素的变化置信度大于或等于第二置信度阈值时，网络侧可以确定目标元素发生变化。

示例性的，变化置信度可以为目标元素的变化概率，变化概率可以包括如下一种或多种概率：上述第二概率、或上述第三条件概率、或上述第四条件概率、或上述第五条件概率、或上述第六条件概率。相应的，第二概率阈值可以为一个，也可以为多个，当第二概率阈值为多个时，不同的变化概率对应的第二概率阈值可以相同，也可以不同。例如，第三条件概率可以对应一个第二概率阈值，第四条件概率、第五条件概率和第六条件概率可以对应另一个第二概率阈值。

其中，网络侧可以通过变化置信度和第二置信度阈值的比较结果，确定大于或等于第二置信度阈值的变化概率对应的目标元素可信，从而网络侧可以确定该目标元素发生变化，可以根据该目标元素更新地图。网络侧也可以确定小于第二置信度阈值的变化置信度对应的目标元素不可信或者可信程度较低，从而网络侧难以确定目标元素是否发生变化，可以不根据该目标元素更新地图。

可以理解的是，在目标元素的变化概率为多个时，网络侧评估目标元素的条件可以有多种。网络侧可以在目标元素的所有变化概率均大于或等于第二概率阈值时，确定目标元素发生变化。网络侧也可以在目标元素的多个变化概率中存在大于或等于第二概率阈值的变化概率时，确定目标元素发生变化。网络侧还可以随机选择一个变化概率与第二概率阈值比较，从而评估目标元素发生变化，本申请实施例不限定网络侧评估目标元素的具体实现方式。

可选地，上述参考元素可以为参考置信度信息满足第二预设条件的地图元素。换言之，参考置信度信息可以满足第二预设条件。具体地，参考置信度信息可以满足第二预设条件，可以是条件置信度信息满足第二预设条件，或者联合置信度信息满足第二预设条件。相应地，图2所示出的方法还可以包括：终端设备确定至少一个参考元素，参考元素为参考置信度信息满足第二预设条件的地图元素。

示例性地，第二预设条件可以与参考置信度信息有关，通过调整第二预设条件，调整参考元素的可信程度。举例来说，第二预设条件可以为融合后的参考置信度信息大于或等于第三置信度阈值，即说明参考元素的可信程度较高，第二预设条件也可以为参考元素与目标元素在地图中的坐标距离小于或等于距离阈值，即说明参考元素与目标元素之间的关联性较高，从而参考元素的可信程度较高。

可选的，第二预设条件可以为融合后的参考置信度信息大于或等于第三置信度阈值。也就是说，基于参考元素与目标元素之间的关联性，参考元素的可信程度高，网络侧可以认为目标元素发生变化的可信程度较高，从而可以准确地确定目标元素发生变化较为可信，进而提高地图更新的准确性。

进一步地，图2所示出的方法还可以包括：若满足第二预设条件的参考元素的数量达到第一数量阈值，则网络侧可以确定目标元素发生变化。

示例性地，基于参考元素和目标元素之间的关联性，满足第二预设条件的参考元素的数量越多，可以理解为目标元素所在的区域的可信程度越高，满足第二预设条件的参考元素的数量大于或等于第一数量阈值的区域可以认为是高可信度区域。反之，满足第二预设条件的参考元素的数量越少，目标元素所在的区域的可信程度越低，满足第二预设条件的参考元素的数量小于第一数量阈值的区域可以认为是低可信度区域。

举例来说，假设融合后的参考置信度信息为包括参考元素的第二参考概率，第三置信度阈值为第三概率阈值，并且地图元素A、地图元素B为目标元素，地图元素C、地图元素D、地图元素E为参考元素，地图元素C的第二参考概率为0.6，地图元素D的第二参考概率为0.7，地图元素E的第二参考概率为0.8，第三概率阈值为0.7。由此，满足第二预设条件的参考元素可以为地图元素D和地图元素E，满足第二预设条件的参考元素的数量为2，若第一数量阈值也为2，则说明地图元素A和地图元素B所在的区域为高可信度区域，从而网络侧可以确定地图元素A和地图元素B均可信，地图元素A和地图元素B均发生变化。然而，如果满足第二预设条件的参考元素的数量小于第一数量阈值，则网络侧可以确认地图元素A和地图元素B的可信程度较低或不可信。

可选地，网络侧可以结合满足第二预设条件的参考元素的数量，以及目标元素的变化置信度，评估目标元素是否发生变化。

具体的，图2所示出的方法还可以包括：当满足第二预设条件的参考元素的数量大于或等于第一数量阈值，并且目标元素的变化置信度大于或等于第二置信度阈值时，网络侧可以确定目标元素发生变化。其中，第二预设条件可以为参考元素的第二参考置信度大于或等于第三置信度阈值。

举例来说，假设融合后的参考置信度信息包括参考元素的第二参考概率，第三置信度阈值为第三概率阈值，目标元素的变化置信度为变化概率，第二置信度阈值为第二概率阈值，并且，地图元素A、地图元素B为目标元素，地图元素C、地图元素D、地图元素E为参考元素，地图元素C的第二参考概率为0.6，地图元素D的第二参考概率为0.7，地图元素E的第二参考概率为0.8，第三概率阈值为0.7，则满足第二预设条件的参考元素的数量为2，若第一数量阈值也为2，则说明地图元素A和地图元素B所在的区域为高可信度区域。并且，若地图元素A的变化概率P(A|CE)大于或等于第二概率阈值，则网络侧可以确定地图元素A发生变化。若地图元素A和地图元素B的变化概率P(AB|CDE)大于或等于第二概率阈值，则网络侧可以确定地图元素A和地图元素B均可信，地图元素A和地图元素B均发生变化。然而，如果满足第二预设条件的参考元素的数量小于第一数量阈值，或者是变化概率均小于第二概率阈值，则网络侧确认地图元素A和地图元素B的可信程度较低或不可信。

如此，当目标元素所在区域为高可信度区域时，网络侧可以根据第二置信度阈值与变化置信度的比较结果，准确地确定是哪一目标元素发生变化，从而提高地图更新的准确性。

需要说明的是，第二置信度阈值可以为一个，也可以为多个，当第二置信度阈值为多个时，不同的变化置信度对应的第二置信度阈值可以相同，也可以不同。以变化置信度为目标元素的变化概率，第二置信度阈值为第二概率阈值为例，变化概率可以包括第三条件概率、第四条件概率、第五条件概率和第六条件概率，目标元素的第三条件概率和第四条件概率可以对应一个第二概率阈值，目标元素的第五条件概率和第六条件概率可以对应另一个第二概率阈值。类似地，参考元素可以为一个，也可以为多个，相应的，第三概率阈值可以为一个，也可以为多个，当第三概率阈值为多个时，不同的参考元素的参考置信度对应的第三概率阈值可以相同，也可以不同。

可以说明的是，本申请实施例不限定网络侧执行比较参考元素的数量与第一数量阈值的步骤，以及比较变化置信度与第二置信度阈值的顺序。

再者，上述第一置信度阈值、第二置信度阈值、第三置信度阈值和第一数量阈值可以为网络侧配置的或者是预设定的，也可以是协议设定的，本申请实施例不限定第一置信度阈值、第二置信度阈值、第三置信度阈值和第一数量阈值的具体实现方式。

进一步地，网络侧还可以根据目标元素的变化置信度以及至少一个终端设备上报的目标元素的相关参数，确定目标元素的变化参数，目标元素的变化参数可以用于更新电子地图。

S205，网络侧向至少一个终端设备发送更新后的电子地图。相应的，终端设备接收来自网络侧的更新后的电子地图。

其中，更新后的电子地图为网络侧根据发生变化的目标元素确定的。

示例性的，若在上述S204中确定可信的目标元素，即发生变化的目标元素后，则网络侧可以根据发生变化的目标元素更新电子地图，从而网络侧可以向终端设备发送更新后的电子地图，及时地更新终端设备中的电子地图，使得终端设备可以根据更新后的电子地图，准确地实现导航功能和/或自动驾驶功能。若在上述S204中确定目标元素不可信或可信程度较低，则网络侧可以不根据该目标元素更新电子地图，也就不会向终端设备发送更新后的电子地图，即S205为可选步骤。

可以理解的是，在终端设备为多个时，网络侧可以接收来自多个终端设备上报的目标元素。由于不同终端设备上报的同一目标元素的信息可能不同，网络侧可以在确定该目标元素发生变化后，基于目标元素的变化置信度，根据预设融合规则融合多个终端设备上报的同一目标元素的多个信息，得到目标元素的变化参数，并利用变化参数更新电子地图。

举例来说，预设融合规则可以为确定同一目标元素的多个信息的平均值为融合后的目标元素的信息。假设车辆3和车辆4均上报了同一十字路口新增的北方向的红绿灯，车辆3上报的目标元素A的信息为新增的红绿灯位于上述十字路口的向北10米处，车辆4上报的目标元素的信息为新增的红绿灯位于上述十字路口的向北30米处，则网络侧可以通过预设融合规则，基于目标元素的变化置信度，确定目标元素的变化参数为新增的红绿灯位于上述十字路口的向北20米处从而利用该目标元素的变化参数更新地图。

其中，网络侧中的预设融合规则可以有一个或多个，本申请实施例不限定预设融合规则的具体实现方式。

需要说明的是，网络侧可以通过增量更新的方式向终端设备发送更新后的电子地图，即只向终端设备发送需要更新的地图元素，网络侧也可以通过变化更新的方式向终端设备发送更新后的电子地图，即向终端设备发送完整的更新后的电子地图。并且，网络侧可以通过单播的方式向终端设备发送更新后的电子地图，也可以通过广播的方式发送更新后的电子地图，本申请实施例不限定网络侧发送电子地图的具体实现方式。

基于图2所示的地图数据处理方法，网络侧可以根据终端设备上报的目标元素的第一置信度，以及与目标元素相关联的参考元素的第一参考置信度，评估目标元素是否发生变化，并根据评估结果更新地图中的目标元素。也就是说，可以基于参考元素与目标元素间的关联关系，评估目标元素发生变化的可信程度，能够降低不同终端设备的计算规则不同对评估和更新目标元素的不良影响，且可以解决仅依靠终端设备上报的单个元素的置信度所导致的地图元素评估和更新的准确性低下的问题，从而提高地图更新的准确性。

此外，单个地图元素的置信度还受到终端设备自身的设备误差的影响，如终端定位误差项、外参标定误差项和传感器的测量误差项等。图2所示的地图数据处理方法，还可以综合评估终端设备上报的多个地图元素的置信度，以降低上述因终端设备本身的设备误差对地图元素的置信度的不良影响，从而提高评估的准确性。

应理解，本申请实施例中网络侧的第一预设准则至第七预设准则中的任意一个也可以用于终端设备，主要取决于终端设备的处理能力，当这些预设准则被用于终端设备时，可选地，终端设备可以将基于上述准则融合后的概率上报到网络侧，这里不做具体限定。

以上结合图2详细说明了本申请实施例提供的地图数据处理方法。以下结合图4-图5详细说明用于执行本申请实施例提供的地图数据处理方法的装置。

示例性的，图4是本申请实施例提供的地图数据处理装置的结构示意图一。如图4所示，地图数据处理装置400包括：处理模块401和获取模块402。为了便于说明，图4仅示出了该地图数据处理装置的主要部件。

一些实施例中，地图数据处理装置400可适用于图1中所示出的地图数据处理系统中，执行图2中所示出的地图数据处理方法中网络侧的功能。

其中，获取模块402，可以用于获取地图元素的置信度信息。该地图元素可以包括目标元素和参考元素，置信度信息可以包括目标元素的置信度信息和参考置信度信息。参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素的联合置信度信息或目标元素与参考元素的条件置信度信息中的至少一个。

处理模块401，可以用于根据地图元素的置信度信息，确定是否更新地图。

可选地，地图元素的置信度信息可以用于确定置信度协方差矩阵。例如，地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，或者地图元素的置信度信息用于指示置信度协方差矩阵，或者，地图元素的置信度信息包括置信度协方差矩阵中的各个元素，以由接收端确定置信度协方差矩阵。置信度协方差矩阵可以包括多个地图元素的置信度，多个地图元素可以包括目标元素和参考元素，置信度协方差矩阵可以包括如下公式：

其中，Cov(P_v)为置信度协方差矩阵，对角线元素P(x)为第x个地图元素的置信度，P(x,y)为第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度或条件置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的联合置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的条件置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的条件置信度。其中，x＝i,i+1,…,i+n；y＝i,i+1,…,i+n；i和n为正整数。

一种可能的设计方案中，获取模块，还可以用于获取来自多个终端设备的置信度信息。以及，将多个终端设备的置信度信息进行融合，得到融合后的置信度信息。其中，融合后的置信度信息为地图元素的置信度信息。

一种可能的设计方案中，目标元素为发生变化的地图元素。

可选地，参考元素可以为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

可选的，获取模块402可以包括收发模块(图4中未单独示出)。收发模块可以包括接收模块和发送模块(图4中未单独示出)。其中，接收模块和发送模块分别用于实现地图数据处理装置400的接收功能和发送功能。

可选的，地图数据处理装置400还可以包括存储模块(图4中未单独示出)，该存储模块存储有程序或指令。当处理模块401执行该程序或指令时，使得地图数据处理装置400可以执行图2所示的地图数据处理方法。

需要说明的是，地图数据处理装置400可以是网络侧，也可以是可设置于该网络侧中的芯片或其他部件或组件，本申请对此不做限定。

示例性的，图5是本申请实施例提供的地图数据处理装置的结构示意图二。如图5所示，地图数据处理装置500包括：处理模块501和获取模块502。为了便于说明，图5仅示出了该地图数据处理装置的主要部件。

一些实施例中，地图数据处理装置500可适用于图1中所示出的地图数据处理系统，执行图2中所示出的地图数据处理方法中终端设备的功能。

其中，处理模块501，用于确定目标元素的置信度信息。处理模块501，还用于确定参考置信度信息。

收发模块502，用于向网络侧发送置信度信息和参考置信度信息。

其中，参考置信度信息可以包括：参考元素的置信度信息、目标元素与参考元素之间的联合置信度信息或目标元素与参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个。

一种可能的设计方案中，参考置信度信息还包括：多个参考元素之间的联合置信度信息。

进一步地，处理模块501，还可以用于确定目标元素和参考元素。其中，目标元素为发生变化的地图元素，参考元素为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

可选的，收发模块502可以包括接收模块和发送模块(图5中未单独示出)。其中，接收模块和发送模块分别用于实现地图数据处理装置500的接收功能和发送功能。

可选的，地图数据处理装置500还可以包括存储模块(图5中未单独示出)，该存储模块存储有程序或指令。当处理模块501执行该程序或指令时，使得地图数据处理装置500可以执行图2所示的地图数据处理方法。

需要说明的是，地图数据处理装置500可以是终端设备，也可以是可设置于该终端设备中的芯片(系统)或其他部件或组件，本申请对此不做限定。

需要说明的是，图5中所示出的各地图数据处理装置500中涉及的处理模块可以由处理器或处理器相关电路组件实现，可以为处理器或处理单元；接收模块、发送模块、收发模块可以由收发器或收发器相关电路组件实现，可以为收发器或收发单元。下面结合实例说明。

示例性的，图6为本申请实施例提供的地图数据处理装置的结构示意图三。该地图数据处理装置可以是终端设备或网络侧，也可以是可设置于终端设备或网络侧的芯片(系统)或其他部件或组件。如图6所示，地图数据处理装置600可以包括处理器601。可选的，地图数据处理装置600还可以包括存储器602和/或收发器603。其中，处理器601与存储器602和收发器603耦合，如可以通过地图数据处理总线连接。

下面结合图6对地图数据处理装置600的各个构成部件进行具体的介绍：

其中，处理器601是地图数据处理装置600的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器601是一个或多个中央处理器(central processingunit，CPU)，也可以是特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammable gate array，FPGA)。

可选的，处理器601可以通过运行或执行存储在存储器602内的软件程序，以及调用存储在存储器602内的数据，执行地图数据处理装置600的各种功能。

在具体的实现中，作为一种实施例，处理器601可以包括一个或多个CPU，例如图6中所示出的CPU0和CPU1。

在具体实现中，作为一种实施例，地图数据处理装置600也可以包括多个处理器，例如图2中所示的处理器601和处理器604。这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器(single-CPU)，也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

其中，所述存储器602用于存储执行本申请方案的软件程序，并由处理器601来控制执行，具体实现方式可以参考上述方法实施例，此处不再赘述。

可选的，存储器602可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器602可以和处理器601集成在一起，也可以独立存在，并通过地图数据处理装置600的接口电路(图6中未示出)与处理器601耦合，本申请实施例对此不作具体限定。

收发器603，用于与其他地图数据处理装置之间的地图数据处理。例如，地图数据处理装置600为终端设备，收发器603可以用于与网络侧地图数据处理，或者与另一个终端设备地图数据处理。又例如，地图数据处理装置600为网络侧，收发器603可以用于与终端设备地图数据处理，或者与另一个网络侧地图数据处理。

可选的，收发器603可以包括接收器和发送器(图6中未单独示出)。其中，接收器用于实现接收功能，发送器用于实现发送功能。

可选的，收发器603可以和处理器601集成在一起，也可以独立存在，并通过地图数据处理装置600的接口电路(图6中未示出)与处理器601耦合，本申请实施例对此不作具体限定。

需要说明的是，图6中示出的地图数据处理装置600的结构并不构成对该地图数据处理装置的限定，实际的地图数据处理装置可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

此外，地图数据处理装置600的技术效果可以参考上述各方法实施例所述的地图数据处理方法的技术效果，此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种芯片系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序或指令，当所述程序或指令被所述处理器执行时，使得该芯片系统实现上述任一方法实施例中的方法。

可选的，该芯片系统中的处理器可以为一个或多个。该处理器可以通过硬件实现也可以通过软件实现。当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等。当通过软件实现时，该处理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现。

可选的，该芯片系统中的存储器也可以为一个或多个。该存储器可以与处理器集成在一起，也可以和处理器分离设置，本申请并不限定。示例性的，存储器可以是非瞬时性处理器，例如只读存储器ROM，其可以与处理器集成在同一块芯片上，也可以分别设置在不同的芯片上，本申请对存储器的类型，以及存储器与处理器的设置方式不作具体限定。

示例性的，该芯片系统可以是现场可编程门阵列(field programmable gatearray，FPGA)，可以是专用集成芯片(application specific integrated circuit，ASIC)，还可以是系统芯片(system on chip，SoC)，还可以是中央处理器(central processorunit，CPU)，还可以是网络处理器(network processor，NP)，还可以是数字信号处理电路(digital signal processor，DSP)，还可以是微控制器(micro controller unit，MCU)，还可以是可编程控制器(programmable logic device，PLD)或其他集成芯片。

本申请实施例提供一种地图数据处理系统。该系统包括一个或多个终端设备，以及一个或多个网络侧。

应理解，在本申请实施例中的处理器可以是中央处理单元(central processingunit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

还应理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random accessmemory，RAM)可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，DR RAM)。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件(如电路)、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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，或者网络侧等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种地图数据处理方法，其特征在于，应用于网络侧，所述方法包括：

获取地图元素的置信度信息，所述地图元素包括目标元素和参考元素，所述地图元素的置信度信息包括所述目标元素的置信度信息和参考置信度信息，所述参考置信度信息包括：所述参考元素的置信度信息、所述目标元素与所述参考元素之间的联合置信度信息、和所述目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个；

根据所述地图元素的置信度信息，确定是否更新地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考元素为多个，所述参考置信度信息还包括：多个所述参考元素中每两个所述参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，所述置信度协方差矩阵包括多个地图元素的置信度，所述置信度协方差矩阵包括如下公式：

其中，Cov(P_v)为所述置信度协方差矩阵，对角线元素P_v(x)为第x个地图元素的置信度，P_v(x,y)为第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度或条件置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的联合置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的联合置信度，第x个地图元素和第y个地图元素之间的条件置信度信息包括：第x个地图元素相对于第y个地图元素的条件置信度，其中，x＝i,i+1,…,i+n；y＝i,i+1,…,i+n；i和n为正整数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取地图元素的置信度信息，包括：

获取来自多个终端设备的置信度信息；

将所述多个终端设备的置信度信息进行融合，得到融合后的置信度信息；其中，所述融合后的置信度信息为所述地图元素的置信度信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息与所述参考元素对所述目标元素的影响因子有关。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标元素为发生变化的地图元素。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述参考元素为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

8.一种地图数据处理方法，其特征在于，应用于终端设备，所述方法包括：

确定目标元素的置信度信息；

确定参考置信度信息，其中，所述参考置信度信息包括：参考元素的置信度信息、所述目标元素与所述参考元素之间的联合置信度信息、和所述目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个；

向网络侧发送地图元素的置信度信息，其中，所述地图元素的置信度信息包括所述目标元素的置信度信息和所述参考置信度信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述参考元素为多个，所述参考置信度信息还包括：多个所述参考元素中每两个所述参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，所述置信度协方差矩阵包括多个地图元素的置信度，所述多个地图元素包括所述目标元素和所述参考元素，所述置信度协方差矩阵包括如下公式：

11.根据权利要求8-10中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述目标元素和所述参考元素；其中，所述目标元素为发生变化的地图元素，所述参考元素为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

12.一种地图数据处理装置，其特征在于，包括：处理模块和获取模块；其中，

所述获取模块，用于获取地图元素的置信度信息，所述地图元素包括目标元素和参考元素，所述置信度信息包括所述目标元素的置信度信息和参考置信度信息，所述参考置信度信息包括：所述参考元素的置信度信息、所述目标元素与所述参考元素之间的联合置信度信息、和所述目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个；

所述处理模块，用于根据所述地图元素的置信度信息，确定是否更新地图。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述参考元素为多个，所述参考置信度信息还包括：多个所述参考元素中每两个参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，所述置信度协方差矩阵包括多个地图元素的置信度，所述置信度协方差矩阵包括如下公式：

15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，

所述获取模块，还用于获取来自多个终端设备的置信度信息；以及，

16.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息与所述参考元素对所述目标元素的影响因子有关。

17.根据权利要求12-16中任一项所述的装置，其特征在于，所述目标元素为发生变化的地图元素。

18.根据权利要求12-16中任一项所述的装置，其特征在于，所述参考元素为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

19.一种地图数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块和收发模块；其中，

所述处理模块，用于确定目标元素的置信度信息；

所述处理模块，还用于确定参考置信度信息，所述参考置信度信息包括：参考元素的置信度信息、所述目标元素与所述参考元素之间的联合置信度信息、和所述目标元素与所述参考元素之间的条件置信度信息中的至少一个；

所述收发模块，用于向网络侧发送地图元素的置信度信息，其中，所述地图元素的置信度信息包括所述目标元素的置信度信息和所述参考置信度信息。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述参考元素为多个；

所述参考置信度还包括：多个所述参考元素中每两个参考元素之间的联合置信度信息或条件置信度信息。

21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述地图元素的置信度信息为置信度协方差矩阵，所述置信度协方差矩阵包括多个地图元素的置信度，所述多个地图元素包括所述目标元素和所述参考元素，所述置信度协方差矩阵包括如下公式：

22.根据权利要求19-21中任一项所述的装置，其特征在于，

所述处理模块，还用于确定所述目标元素和所述参考元素；其中，所述目标元素为发生变化的地图元素，所述参考元素为参考置信度信息满足预设条件的地图元素。

23.一种地图数据处理装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机程序或指令，当所述处理器执行该计算机程序或指令时，以使所述地图数据处理装置执行如权利要求1-11中任一项所述的地图数据处理方法。

24.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在处理器上运行时，使得如权利要求1-11中任一项所述的地图数据处理方法被执行。