1.面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述系统包括CAN通讯信号接收模块、信号解析处理模块、状态监视与故障管理模块和CAN通讯信号发送模块；
所述CAN通讯信号接收模块用于将高精度地图解析所需要的信号从汽车CAN总线输入到信号解析处理模块中；
所述信号解析处理模块用于解析当前位置的静态道路信息，并预测前方预测域内的静态道路信息，进而得出当前位置的最大允许车速；
所述状态监视与故障管理模块用于时刻监视信号解析处理模块中的解析过程及结果是否出现错误，并对错误进行纠正管理；
所述CAN通讯信号发送模块用于将信号解析处理模块解析并提取出来的信号输出到汽车CAN总线。
2.如权利要求1所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述信号解析处理模块由当前道路信息解析单元、前方道路信息预测单元、速度约束单元和信号提取单元组成；
所述当前道路信息解析单元用于接收述CAN通讯信号接收模块发来的信号，并将当前位置的道路坡度、曲率、限速和交通场景的初值数据信息解析成较准确的坡度、曲率、限速和交通场景信息；
所述前方道路信息预测单元用于接收述CAN通讯信号接收模块发来的信号，并预测前方预测域内的道路静态信息；
所述速度约束单元用于获得当前及预测域内的坡度、曲率、限速和交通场景信息对应的车辆允许最高车速，或根据当前及预测域内的坡度、曲率、限速和交通场景信息规划出一系列车速状态量；
所述信号提取单元用于将从当前道路信息解析单元、前方道路信息预测单元和速度约束单元获得的关键信号筛选出来并发送至所述CAN通讯信号发送模块。
3.如权利要求1所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述状态监视与故障管理模块包括状态监视单元和故障管理单元，所述状态监视单元用于时刻监视地图数据包解析过程及结果中的各种信号是否在允许变化范围内变化，验证解析工作流程是否井然有序，解析结果状态是否正确无误，若出现错误，则通过所述故障管理单元对相应的故障事故采取操作管理措施，完成错误纠正管理工作。
4.如权利要求2所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
通过CAN通讯信号接收模块从汽车CAN总线输入的高精度地图解析所需的信号包括：轮速传感器所测得的“车速”信号，表示车辆位置的“当前位置初值”信号，能够初始化所选路径的“路径清除指令”信号，表示当前时刻车辆位置信息插值地图数据包所得具体地图数据的可信度的“地图可信度”信号，以及包括“坡度点位置初值”和“坡度初值”、“曲率点位置初值”和“曲率初值”、“限速点位置初值”和“限速初值”，以及“交通场景位置初值”和“交通场景初值”在内的道路静态信息；
所述当前道路信息解析单元中获得的信息包括：“坡度点位置值”、“坡度值”和“当前坡度值”，“曲率点位置值”、“曲率值”和“当前曲率值”，“限速点位置值”、“限速值”和“当前限速值”，“交通场景点位置值”、“交通场景类型”和“当前交通场景类型”，以及“当前位置值”、“地图有效性”和“GPS信号有效性”；
所述前方道路信息预测单元中获得的信息包括：“预测域坡度点位置值”和“预测域坡度值”信号、“预测域曲率点位置值”和“预测域曲率值”信号、“预测域限速点位置值”和“预测域限速值”信号，以及“预测域交通场景点位置值”和“预测域交通场景类型”；
所述速度约束单元中获得并向外输出信号为“当前允许最大车速”；
所述信号提取单元中筛选的关键信号包括：“地图有效性”、“当前位置值”、“当前坡度值”、“当前曲率值”、“当前限速值”、“当前交通场景类型”、“当前允许最大速度”、以及“预测域坡度点位置值”和“预测域坡度值”。
5.如权利要求1或3所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统，其特征在于：
所述状态监视与故障管理模块所监视的信号解析处理模块中解析过程及结果是否出现的错误包括：当前位置信号小于等于上一时刻的位置信号，坡度、曲率或限速的位置值不是累计而逐渐递增的，坡度、曲率或限速的具体值出现较大的阶跃变化以及GPS信号精度极差；
所述状态监视与故障管理模块的错误纠正管理方式为：初始化或顺延上一次正常状态下的相应值。
6.如权利要求1所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法：
所述预解析方法具体如下：
S1：解析工作输入信号的前期准备；
本步骤中，将获得车辆当前位置的定位信息及其他高精度地图解析所需要的信号通过CAN通讯信号接收模块从汽车CAN总线输入到信号解析处理模块中；
S2：根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析当前道路信息；
本步骤中，在信号解析处理模块的当前道路信息解析单元中通过当前位置、当前坡度、当前曲率、当前限速以及当前交通场景相应的解析算法解析对应的当前位置、当前坡度、当前曲率、当前限速以及当前交通场景信息；
S3：根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析前方道路信息；
本步骤中，在信号解析处理模块的前方道路信息解析单元中通过前方坡度、前方曲率、前方限速以及前方交通场景相应的解析算法解析对应的前方坡度、前方曲率、前方限速以及前方交通场景信息；
S4：根据解析得到的当前道路信息和前方道路信息约束车辆速度；
本步骤中，在信号解析处理模块的速度单元中通过根据前方曲率、前方限速和前方交通场景信息约束车辆速度的解析算法获得相应的带预测的弯道限速、带预测的道路限速和带预测的场景限速信息；
S5：智能车辆状态监视与故障管理；
本步骤中，在车辆状态监视与故障管理模块中进行包括地图有效性信息的处理和地图有效性的逻辑判断过程在内的地图有效性的解析过程，获得地图有效性信息；
S6：提取并输出解析数据及速度约束。
本步骤中，通过信号解析处理模块的速度约束单元将步骤S4中获得的“带预测的弯道限速”、“带预测的道路限速”和“带预测的场景限速”取最小值，作为“当前允许的最大速度”，并通过信号提取单元将步骤S2中解析得到的“当前位置”、“当前坡度”、“当前曲率”、“当前限速”和“当前交通场景类型”，步骤S3中解析得到的“预测域坡度点位置值”和“预测域坡度值”,本步骤得到的“当前允许的最大速度”，以及步骤S5中解析得到的“地图有效性”信息提取出来，并将上述提取出来的信号通过CAN通讯信号发送模块发送到CAN总线。
7.如权利要求6所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法，其特征在于：
所述步骤S2中，解析当前位置、当前坡度、当前曲率、当前限速以及当前交通场景信息的具体过程如下：
一、解析当前位置信息：
所述当前位置的解析过程中，输入信号为“当前位置初值”u1和“路径清除指令”u3；输出信号为“当前位置值”；
当前位置的解析算法具体过程为：首先判断“当前位置初值”u1是否不等于0且“当前位置初值”u1不等于上一时刻的“当前位置初值”u2，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，则参数Pos＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1；最终将参数Pos赋值给“当前位置值”信号；
二、解析当前坡度信息：
所述当前坡度的解析过程中，输入信号为“坡度点位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“坡度初值”u5以及“当前位置值”u6，输出信号为“当前坡度值”；
当前坡度的解析算法具体过程为：首先判断“坡度点位置初值”u1是否不等于0且“坡度点位置初值”u1不等于上一时刻的“坡度点位置初值”值u2，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、value＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、value＝u5；然后将参数Pos赋值给“坡度点位置值”信号，其代表地图标记的坡度点距离路径起点的距离信息，将参数value赋值给“坡度值”信号，其代表地图标记的坡度点的具体坡度值信息；接着继续将“坡度点位置值”信号定义为u7，将“坡度值”信号定义为u8，计算u7的最小值和u7的最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果u8不属于计算的区间[min(u7)max(u7)]并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)；如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)；然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“坡度点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“坡度值”u8得到参数Value；最后将参数Value赋值给“当前坡度值”信号；
三、解析当前曲率信息：
所述当前曲率的解析过程中，输入信号为“曲率点位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“曲率初值”u5、“当前位置值”u6，输出信号为“当前曲率值”信号；
当前曲率的解析算法具体过程为：首先判断“曲率点位置初值”u1是否不等于0且“曲率点位置初值”u1不等于上一时刻的“曲率点位置初值”u2值，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、value＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、value＝u5；然后将参数Pos赋值给“曲率点位置值”信号，其代表地图标记的曲率点距离路径起点的距离信息，将参数value赋值给“曲率值”信号，其代表地图标记的曲率点的具体曲率值信息；接着继续将“曲率点位置值”信号定义为u7，将“曲率值”信号定义为u8，计算u7的最小值和u7的最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果u8不属于计算的区间[min(u7)max(u7)]并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)；如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)；然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“曲率点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“曲率值”u8得到参数Value；最后将参数Value赋值给“当前曲率值”信号；
四、解析当前限速信息：
所述当前限速的解析过程中，输入信号为“限速点位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“限速初值”u5、“当前位置值”u6，输出信号为“当前限速值”信号；
当前限速的解析算法具体过程为：首先判断“限速点位置初值”u1是否不等于0且“限速点位置初值”u1不等于上一时刻的“限速点位置初值”u2值，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，其中，通过上升沿阶跃信号触发器是否被触发进行判断，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、value＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、value＝u5；然后将参数Pos赋值给“限速点位置值”信号，其代表地图标记的限速点距离路径起点的距离信息，将参数value赋值给“限速值”信号，其代表地图标记的限速点的具体限速值信息；接着继续将“限速点位置值”信号定义为u7，将“限速值”信号定义为u8，计算u7的最小值和u7的最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果u8不属于计算的区间[min(u7)max(u7)]并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)；如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)；然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“限速点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“限速值”u8得到参数Value，进一步将Value参数转化成单位为千米每小时的限速值Limit，最后将限速值Limit赋值给“当前限速值”信号；其中value取值范围为0至31之间的整数，当value为0时，输出limit为维持上一时刻的限速值不变；当value为31时，输出limit为23km/h；当value为
1至30之间的整数时，输出limit的大小为五倍大小的输入值；
五、解析当前交通场景信息：
所述当前交通场景的解析过程中，输入信号为“交通场景位置初值”u1、“路径清除指令”u3、“交通场景初值”u5、“当前位置值”u6，输出信号为“当前交通场景”信号；
当前交通场景的解析算法具体过程为：首先判断“交通场景位置初值”u1是否不等于0且“交通场景位置初值”u1不等于上一时刻的“交通场景位置初值”u2值，若条件不成立，表示地图数据出现异常，信号需要重新初始化，参数Pos＝0；如果条件成立，则地图数据无异常，则继续进行判断“路径清除指令”u3是否与上一时刻的“路径清除指令”u4存在上升沿阶跃变化，若“路径清除指令”存在上升沿阶跃变化，即完成了路径清除并初始化了路径，参数Pos＝0、Type＝0；若“路径清除指令”无阶跃发生，则参数Pos＝u1、Type＝u5；然后将参数Pos赋值给“交通场景点位置值”信号，其代表地图标记的交通场景点距离路径起点的距离信息；将参数Type赋值给“交通场景类型”信号，其代表地图标记的交通场景点的具体交通场景类型信息；接着继续将“交通场景点位置值”信号定义为u7，将“交通场景类型”信号定义为u8，计算u7的最小值、最大值，组成区间[min(u7)max(u7)]，然后判断u8是否属于计算的区间[min(u7)max(u7)]，如果没有并且u8小于min(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成min(u7)，如果u8大于max(u7)，则将“当前位置值”u6赋值成max(u7)。然后采用线性插值的方式查询高精度地图数据包，通过“当前位置值”u6插值“交通场景点位置值”u7得到参数Pos，继续通过插值得到的参数Pos查表“交通场景类型”u8得到参数Type，最后将参数Type赋值给“当前交通场景”信号。
8.如权利要求6所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法，其特征在于：
所述步骤S3中，解析前方坡度、前方曲率、前方限速以及前方交通场景的具体过程如下：
一、解析前方坡度信息：
所述前方坡度的解析过程中，输入信号为“坡度点位置值”u1、“当前位置值”u2和“坡度值”u3，输出信号为“预测域坡度点位置值”信号和“预测域坡度值”；
前方坡度的解析算法具体过程为：首先定义两个中间参量，分别为预设坡度距离参数D和单位坡度距离参数i，如果i小于D，则通过(u2+i)大小的值去插值“坡度点位置值”u1得参数Pos，再通过参数Pos的值查表“坡度值”u3得参数Value，然后将数组u4的第i个位置赋值成i，将数组u5的第i个位置赋值成Value，在参量i自身加1之后，返回到之前的判断条件中重新判断i是否小于D；重复以上循环，当判断条件不成立，即i不小于D时，跳离循环，将u4赋值给“预测域坡度点位置值”信号，将u5赋值给“预测域坡度值”信号；
二、解析前方曲率信息：
所述前方曲率的解析过程中，输入信号为“曲率点位置值”u1、“当前位置值”u2和“曲率值”u3；输出信号为“预测域曲率点位置值”和“预测域曲率值”信号；
前方曲率的解析算法具体过程为：首先定义两个中间参量，分别为预设曲率距离参数D和单位曲率距离参数i，如果i小于D，则通过(u2+i)大小的值去插值u1得参数Pos，再通过参数Pos的值查表“曲率值”u3得参数Value，然后将数组u4的第i个位置赋值成i，将数组u5的第i个位置赋值成Value，在参量i自身加1之后，返回到之前的判断条件中重新判断i是否小于D；重复以上循环，当判断条件不成立，即i不小于D时，跳离循环，将u4赋值给“预测域曲率点位置值”信号，将u5赋值给“预测域曲率值”信号；
三、解析前方限速信息：
所述前方限速的解析过程中，输入信号为“限速点位置值”u1、“当前位置值”u2和“限速值”u3；输出信号为“预测域限速点位置值”和“预测域限速值”信号；
前方限速的解析算法具体过程为：首先定义两个中间参量，分别为预设限速距离参数D和单位限速距离参数i，如果i小于D，则通过(u2+i)大小的值去插值u1得参数Pos，再通过参数Pos的值查表“限速值”u3得参数Value，然后将数组u4的第i个位置赋值成i，将数组u5的第i个位置赋值成Value，在参量i自身加1之后，返回到之前的判断条件中重新判断i是否小于D；重复以上循环，当判断条件不成立，即i不小于D时，跳离循环，将u4赋值给“预测域限速点位置值”信号，将u5赋值给“预测域限速值”信号；
四、解析前方交通场景信息：
所述前方交通场景的解析过程中，输入信号为“交通场景点位置值”u1、“当前位置值”u2、和“交通场景类型”u3，输出信号为“预测域交通场景点位置值”和“预测域交通场景类型”信号；
前方交通场景的解析算法具体过程为：首先定义两个中间参量，分别为预设交通场景距离参数D和单位交通场景距离参数i，如果i小于D，则通过(u2+i)大小的值去插值u1得参数Pos，再通过参数Pos的值查表u3得参数Type，然后将数组u4的第i个位置赋值成i，将数组u5的第i个位置赋值成Type，在参量i自身加1之后，返回到之前的判断条件中重新判断i是否小于D；重复以上循环，当判断条件不成立，即i不小于D时，跳离循环，将u4赋值给“预测域交通场景点位置值”信号，将u5赋值给“预测域交通场景类型”信号。
9.如权利要求6所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法，其特征在于：
所述步骤S4中，根据前方曲率、前方限速和前方交通场景信息约束车辆速度,解析获得带预测的弯道限速、带预测的道路限速和带预测的场景限速的具体过程如下：
一、解析获得带预测的弯道限速：
所述根据前方曲率信息约束车辆速度的过程中，输入信号为“曲率点位置值”u1、“当前位置值”u2和“曲率值”u3，输出信号为“带预测的弯道限速”，“当前位置值”u2赋值Position，在“当前位置值”Position的基础上加N代表将此刻的位置先前挪了N米，并将“当前位置值”u2赋值成(Position+N)。
根据前方曲率信息约束车辆速度的算法具体过程为：首先计算“曲率点位置值”u1的最大值max(u1)和最小值min(u1)，并判断“当前位置值”u2是否位于区间[min(u1)max(u1)]内，如果“当前位置值”u2小于“曲率点位置值”u1 的最小值min(u1)，则令“当前位置值”u2等于“曲率点位置值”u1的最小值m in(u1)；同样，如果“当前位置值”u2大于“曲率点位置值”u1的最大值max(u1)，则令“当前位置值”u2等于“曲率点位置值”u1的最大值max(u1)；若“当前位置值”u2恰好位于区间[min(u1)max(u1)]内，则用“当前位置值”u2去插值“曲率点位置值”u1，找到车辆“当前位置值”u2位置时所对应的在“曲率点位置值”u1中的位置Pos，然后利用Pos查表“曲率值”u3，即可得到“曲率点位置值”u1位置处道路的曲率值value；接下来对value进行筛选，设定val ue在以特定区间内所允许最高车速Limit为相应的设定值，最后将Limit赋值给输出量“预测位置弯道允许车速”；同样的方法，只是改变“曲率点位置值”u2赋值，获得若干个“预测位置弯道允许车速”值；最后将上述若干个“预测位置弯道允许车速”值取最小值，即为“带预测的弯道限速”信号；
二、解析获得带预测的道路限速：
所述根据前方限速信息约束车辆速度的过程中，输入信号为“限速点位置值”u1、“当前位置值”u2和“限速值”u3，输出信号为“带预测的道路限速”，“当前位置值”u2赋值Position，在“当前位置值”Position的基础上加N代表将此刻的位置先前挪了N米，并将“当前位置值”u2赋值成(Position+N)。
根据前方限速信息约束车辆速度的算法具体过程为：首先计算“限速点位置值”u1的最大值max(u1)和最小值min(u1)，并判断“当前位置值”u2是否位于区间[min(u1)max(u1)]内,如果“当前位置值”u2小于“限速点位置值”u1的最小值min(u1)，则令“当前位置值”u2等于min(u1)；同样，如果“当前位置值”u2大于“限速点位置值”u1的最大值max(u1)，则令“当前位置值”u2等于max(u1)；若u2恰好位于区间[min(u1)max(u1)]内，则用“当前位置值”u2去插值“限速点位置值”u1，找到车辆“当前位置值”u2位置时所对应的在“限速点位置值”u1中的位置Pos，然后利用Pos查表“限速值”u3，即可得到“限速点位置值”u1位置处道路的限速值value，接下来对value进行筛选，将没有量纲的参数value转化成具体速度意义的限速值Limit；最后将Limit赋值给输出量“预测位置道路限速”；同样的方法，只是改变“当前位置值”u2赋值对应预测前方预测域内的限速车速，获得若干“预测位置道路限速”值，最后将上述若干“预测位置道路限速”值取最小值，即为“带预测的道路限速”信号；
三、解析获得带预测的交通场景限速：
所述根据前方限速信息约束车辆速度的过程中，输入信号为“交通场景点位置值”u1、“当前位置值”u2和“交通场景类型”u3，输出信号为“带预测的场景限速”，“当前位置值”u2赋值Position，在“当前位置值”Position的基础上加N代表将此刻的位置先前挪了N米，并将“当前位置值”u2赋值成(Posit ion+N)；
根据前方交通场景信息约束车辆速度的算法具体过程为：首先计算“交通场景点位置值”u1的最大值max(u1)和最小值min(u1)，并判断“当前位置值”u2是否位于区间[min(u1)max(u1)]内，如果“当前位置值”u2小于“交通场景点位置值”u1的最小值min(u1)，则令“当前位置值”u2等于min(u1)；同样，如果“当前位置值”u2大于“交通场景点位置值”u1的最大值max(u1)，则令“当前位置值”u2等于max(u1)；若u2恰好位于区间[min(u1)max(u1)]内，则用“当前位置值”u2去插值“交通场景点位置值”u1，找到车辆“当前位置值”u2位置时所对应的在“交通场景点位置值”u1中的位置Pos，然后利用Pos查表“交通场景类型”u3，即可得到“交通场景类型点位置值”u1位置处道路的交通场景类型Type；接下来对Type进行筛选，如果Type等于某特定值，则允许最高车速Limit为相应的设定值一；否则Limit等于相应的设定值二；最后将Limit赋值给输出量“预测位置场景允许车速”。同样的方法，只是改变“当前位置值”u2赋值，对应预测前方预测域内的交通场景允许车速，获得若干“预测位置场景允许车速”值；最后将上述若干“预测位置场景允许车速”值取最小值，即可得到“带预测的场景限速”信号。
10.如权利要求6所述面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统的解析方法，其特征在于：
所述步骤S5中，获得地图有效性信息的具体过程如下：
所述地图有效性的解析过程为：输入信号为“地图可信度”u1；输出信号为“GPS信号有效性”信号；其中，在“地图可信度”的定义中，取值0表示信号差，取值1表示信号一般，取值2表示信号良好，取值3表示信号非常好；“地图可信度”u1如果小于等于3且大于2，则将数值3赋值给输出信号“GPS信号有效性”；“地图可信度”u1如果小于等于2且大于1，将数值2赋值给输出信号“GPS信号有效性”；“地图可信度”u1如果小于等于1且大于0，将数值1赋值给输出信号“GPS信号有效性”；然而，如果信号u1等于0，则将输出信号“GPS信号有效性”维持上一时刻的数值不发生变化；
地图有效性的逻辑判断过程为：输入信号为“GPS信号有效性”GPS_valid、“路径清除指令”Cmd和“当前位置值”Position；输出信号为“地图有效性”信号；当逻辑判断的起点是“关闭”状态，此状态下flag为0，接着，当信号“路径清除指令”Cmd等于2时，进入“挂起”状态，此状态下flag也为0，接着，如果信号“当前位置值”Position大于100，则进入“打开”状态，此状态的flag为1；接着，如果信号“路径清除指令”Cmd由2变为1，则状态由“打开”进入“关闭”状态；当在“打开”状态下，信号“GPS信号有性”GPS_valid等于0或1时，状态由“打开”进入“挂起”状态；接着，当信号GPS_valid等于2或3，状态会由“挂起”状态再次进入“打开”状态，在上述过程中信号flag时刻输出给信号“地图有效性”，并且flag等于1表示地图有效,已使用；flag等于0表示地图无效，不能使用。