CN105571606A - 能够改进车辆定位的方法和系统 - Google Patents
能够改进车辆定位的方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105571606A CN105571606A CN201510707874.5A CN201510707874A CN105571606A CN 105571606 A CN105571606 A CN 105571606A CN 201510707874 A CN201510707874 A CN 201510707874A CN 105571606 A CN105571606 A CN 105571606A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- target
- current
- value
- location
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 130
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 141
- 230000009471 action Effects 0.000 description 50
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 28
- 239000002279 physical standard Substances 0.000 description 25
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 7
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 6
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 6
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000004304 visual acuity Effects 0.000 description 4
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 101100400452 Caenorhabditis elegans map-2 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 1
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3602—Input other than that of destination using image analysis, e.g. detection of road signs, lanes, buildings, real preceding vehicles using a camera
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
- G01C21/3804—Creation or updating of map data
- G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
- G01C21/3848—Data obtained from both position sensors and additional sensors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
- G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/42—Determining position
- G01S19/48—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system
- G01S19/485—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system whereby the further system is an optical system or imaging system
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
- G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/42—Determining position
- G01S19/48—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system
- G01S19/49—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system whereby the further system is an inertial position system, e.g. loosely-coupled
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/16—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using electromagnetic waves other than radio waves
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及由目标尺寸映射系统完成的能够改进车辆定位的方法。该系统至少包括配置在基准车辆上的第一基准摄像机。该系统确定基准车辆的当前基准位置。该系统由第一基准摄像机在基准车辆的当前基准位置处捕获位于基准车辆周围环境中的静止物理基准目标的当前基准图像。该系统随后确定静止物理基准目标至少一部分在当前基准图像中的当前基准尺寸值。该系统将当前基准尺寸值存储为与基准车辆的当前基准位置和对应于静止物理基准目标的映射数字基准目标(511)相关。本发明还涉及如上所述的目标尺寸映射系统、车辆定位系统和其内完成的方法,以及包括目标尺寸映射系统和/或车辆定位系统的至少一部分的车辆。
Description
技术领域
本发明涉及能够改进车辆定位的系统和其内完成的方法。
背景技术
近年来,自主车辆的改进已经越来越快速地发展。自主驾驶的概念指的是车辆至少在某种程度上不与人交互地被驾驶。也就是说,车辆可能具有例如0%<自动化水平≤100%的自动化水平,其中0%可表示车辆仅由驾驶员驾驶,并且100%表示车辆完全自主驾驶。当自动化水平处于0%与100%之间的任何水平时,车辆可能自主地完成某些动作,例如保持与前车的适宜距离而驾驶员可完成其它动作,例如适宜时超过其它车辆。越接近100%,车辆就能够自主完成更多动作。
自主车辆通常也被称为自主驾驶车辆、无人驾驶车辆、自我驾驶车辆或机器人车辆,已知它们利用例如雷达、激光雷达、GPS和/或计算机视觉等技术感应它们的周围环境。高级控制系统可解读感知信息以识别适宜的路径和障碍物。例如,自主车辆可能基于感知输入更新其映射(map),使得即使条件变化或当车辆进入未知环境时车辆也能够掌握其位置。
自然,精确定位对于自主车辆应用来说是很重要的。需要车辆的横向位置(即当前车道和/或与车道标记的横向距离)以及车辆的纵向位置。然而,例如通过经济合算的GNSS传感器如GPS提供的车辆定位通常不提供令人满意的精确或可靠的车辆定位。为了达到车辆定位精度的满意水平,来自多个传感器的数据可能需要组合。例如,可能通过利用视觉传感器估算车辆至车道标记的横向距离。然而,估算车辆定位在哪个车道和/或车辆的纵向位置可能是非常困难的,尤其是当局限于利用经济合算的传感器时。
WO2013/149149例如涉及识别地图上的驾驶车道并且改进车辆位置估算。建议使用全球导航卫星系统估算车辆位置并且确定最接近的映射道路从而估算车辆位置。此外,建议激光雷达(lidar)和摄像机系统用于检测或涉及周围环境中用于车辆定位的明显特征,传感器可用于检测车辆附近的路牌、建筑物或车道标记。
然而,虽然WO2013/149149公开了能够改进车辆估算位置的方案,但仍然存在以高精度估算车辆位置的挑战。
发明内容
因此此处实施例的一个目的是提供支持改进的车辆定位的方法。
根据此处实施例的第一方面,通过由目标尺寸映射系统完成的能够改进车辆定位的方法实现该目的。目标尺寸映射系统包括适于配置在基准车辆上的至少第一基准摄像机。目标尺寸映射系统确定基准车辆的当前基准位置。此外,目标尺寸映射系统通过所述至少第一基准摄像机在所述基准车辆的当前基准位置处捕获位于所述基准车辆周围环境中的静止物理基准目标的当前基准图像。目标尺寸映射系统随后确定所述静止物理基准目标至少一部分在所述当前基准图像中的当前基准尺寸值。此外,目标尺寸映射系统将所述当前基准尺寸值存储为与基准车辆的当前基准位置相关以及与对应于静止物理基准目标的映射数字基准目标相关。
藉此,介绍了一种方法,据此可改进车辆的随后纵向和/或车道车辆定位,其中通过例如绘制车辆上基准摄像机捕获的图像中的静止物理基准目标的基准尺寸被存储为与当图像被捕获时绘制车辆所定位的基准位置相关,并且进一步与对应于物理基准目标的映射数字基准目标相关。因此,特定的映射数字基准目标可与特定车辆位置以及涉及该特定位置的基准尺寸值相关。为此,提供了一种支持改进车辆定位的方法。上述方法的技术特征和相应的优点将在下文中进一步详述。
通过介绍通过能够改进例如基准数字地图上车辆定位的目标尺寸映射系统完成的方法,提供了能够以更大精度估算车辆位置的方法。单词“车辆”可涉及任何任意车辆例如自主车辆,并且此外可涉及发动机驱动车辆例如小汽车、卡车、运货汽车、运货车、公共汽车、摩托车、小型摩托车、拖拉机、高尔夫球车、军用车辆、航行器(vessel)、小船等等、轨道车辆例如火车或有轨电车、或自行车。车辆可能进一步包括或具有常见已知的定位系统例如全球定位系统、导航系统等等。此外,术语“数字地图”可涉及包括现有技术常见已知的数字地图数据的数字地图并且车辆的位置可被映射到数字地图上。
目标尺寸映射系统例如可至少部分包括在基准车辆中,该基准车辆可被构造为根据现有技术已知的技术支持获得详细地图数据。单词“基准车辆”可涉及任何任意车辆例如已知常见的绘制车辆,并且此外可能例如涉及发动机驱动车辆例如小汽车、卡车、运货汽车、运货车、公共汽车、摩托车、小型摩托车、拖拉机、高尔夫球车、军用车辆、航行器、小船等等、轨道车辆例如火车或有轨电车、或自行车。
额外地或可替换地,目标尺寸映射系统可被如此分配以使至少一部分目标尺寸映射系统例如其一个或更多个存储器被配置为远离基准车辆,例如配置在一个或更多个数据库例如地图数据库和/或服务器中。为了能从目标尺寸映射系统的可选远程配置部分存取,基准车辆可适于具有联机能力,例如通过支持WiFi功能,或者通过适于例如经由基准车辆的信息娱乐系统和/或经由与基准车辆通信的基准车辆上的手机使用者装置与无线通信网络例如蜂窝式通信网络如LTE、EDGE、CDMA、4G、3G或GSM无线通信。
由于目标尺寸映射系统包括适于配置在基准车辆上的至少第一基准摄像机,一个或更多个摄像机被构造为例如包括在基准车辆内或安装在基准车辆上。基准摄像机可在基准车辆的各位置上任意配置,例如配置在支持基本上清晰视野的受保护位置,因此可提供基准车辆周围环境的清晰视野。例如,基准摄像机可配置在后视镜附近或嵌有后视镜的风挡玻璃后面。此外,涉及一个或更多个单摄像机的一个或更多个基准摄像机可适于支持视觉感应。术语“基准”摄像机涉及包括在目标尺寸映射系统内的摄像机。
由于目标尺寸映射系统确定基准车辆例如在基准数字地图上的当前基准位置,因此建立了基准车辆的主导(prevailing)基准位置。基准车辆例如基于整体坐标、基于例如沿道路的纵向定位和/或基于相对位置的基准位置可例如当基准车辆沿任意和/或选定的道路行进时被重复地、连续地、周期性地或按要求确定。基准位置可例如通过由适于提供高分辨率定位的一个或更多个装置确定所述位置的目标尺寸映射系统以任何任意方式确定。适于提供高分辨率定位的可包括在基准车辆内和/或上且常见已知的一个或更多个装置可涉及用于三维数据采集的激光扫描系统和/或全球定位系统等等。此外,可进一步基于来自至少第一基准摄像机的额外输入确定基准位置。此外,“确定”例如可涉及建立、恢复、取出、导出、接收、读取、要求和/或学习。术语“当前基准位置”例如可涉及“主导基准位置”、“当前或主导时刻的基准位置”和/或“基本上当前或基本上主导时刻的基准位置”。此外“当前基准位置”可同样地包括“基本上当前基准位置”。术语“基准”位置可涉及基准车辆的位置,而术语“基准”数字地图涉及通过与目标尺寸映射系统有关和/或包括在其内的数字地图。
由于目标尺寸映射系统通过所述至少第一基准摄像机在所述基准车辆的当前基准位置处捕获位于所述基准车辆周围环境中的静止物理基准目标的当前基准图像,在基准车辆定位在或基本上定位在确定的当前基准位置处时检测到由一个或更多个基准摄像机看到的静止目标的图像。至少第一基准摄像机可以任何任意已知的方式捕获、例如检测静止物理基准目标的基准图像。基准图像例如可为二维的,并且进一步被认为是静止或静态的图像,或基本上静止或静态的图像。“静止物理基准目标”可涉及任意形状和/或尺寸的任何任意静止物理目标,例如交通标志、建筑物、界标等等的至少一部分。此外,静止物理基准目标“位于基准车辆的周围环境中”这个术语可能指的是“可由至少第一基准摄像机检测到的”、“至少第一基准摄像机看到的”和/或“在基准车辆附近”的静止物理基准目标。术语“当前”基准图像指的是当确定基准车辆定位在或基本上定位在当前基准位置处时的基准图像。此外,术语“基准”图像指的是通过一个或更多个基准摄像机捕获的图像,而术语静止物理“基准”目标指的是被一个或更多个基准摄像机捕获的图像中的静止物理目标。
由于目标尺寸映射系统随后确定所述静止物理基准目标至少一部分在所述当前基准图像中的当前基准尺寸值,因此当基准车辆位于或基本上位于确定的当前基准位置处时建立捕获的基准图像中物理基准目标的尺寸。基准车辆(并且因此至少第一基准摄像机)相对物理基准目标定位地越近,基准图像中物理基准目标的尺寸值越大。因此,基准尺寸值涉及基准车辆的位置,即尺寸值取决于基准位置与物理基准目标之间的相对距离。例如可用像素表示的基准尺寸值可能指的是捕获的基准图像中物理基准目标的至少第一维度的测量值。至少第一维度例如涉及二维方向,藉此可能确定基准图像中例如至少一部分物理基准目标的高度或宽度的测量值。“静止物理基准目标至少一部分在静止物理基准目标的至少第一维度上的当前基准尺寸值”指的是“静止基准目标至少一部分在静止物理基准目标的至少第一二维方向(afirst2-dimensionaldirection)上的当前基准尺寸值”,和/或“静止物理基准目标至少一部分的当前基准高度或当前基准宽度”。如果物理基准目标由交通标志表示,则静止物理基准目标“至少一部分”例如可能指的是物理基准目标除了杆之外的标记部分。术语“当前”基准尺寸值例如可能指的是来自于当前基准图像的基准尺寸值,该当前基准图像被捕获时基准车辆定位在或基本上定位在当前基准位置处。此外,术语“基准”尺寸值指的是基准图像中物理基准目标的尺寸值。“确定”可能在这里同样指的是“测量”、“计算”和/或“建立”。
由于目标尺寸映射系统例如与基准数字地图相关地存储与基准车辆的当前基准位置相关以及与对应于静止物理基准目标的映射数字基准目标相关的当前基准尺寸值,因此当前基准尺寸值可与当捕获基准图像时确定车辆定位或基本上定位的确定的基准位置相关联,此外还与对应于物理基准目标的映射数字目标相关联。藉此,涉及当前基准位置和涉及物理基准目标的特定基准尺寸值,例如涉及当前基准位置与物理基准目标之间相对距离的特定基准尺寸值可与所述当前基准位置相关以及与对应于静止物理基准目标的映射数字基准目标相关地存储。因此,特定的映射数字基准目标可与特定车辆位置以及涉及该特定位置的基准尺寸值相关。随后,如果当基准车辆例如沿任意或选定的道路行进时上述动作连续地或周期性地重复,也就是说如果确定基准车辆的多个基准位置、捕获静止物理基准目标的多个基准图像且确定多个基准尺寸值,则对于基准车辆的不同基准位置来说,特定的映射数字基准目标可例如被存储为与分别涉及各个基准位置的不同基准尺寸值相关。“存储”可类似地指“保存”和/或“添加”。
相应映射数字基准目标的当前基准尺寸值、当前基准位置以及一个或更多个属性和/或特性例如可被存储在局部配置在基准车辆内和/或远离其配置的目标尺寸映射系统的一个或更多个存储器内,例如其基准表格。基准表格例如可包括在基准数字地图内和/或包括在基准数字地图的基准地图数据中。此外,“映射数字(基准)目标”在本发明中可涉及匹配、反映和/或代表相应物理目标的数字地图数据目标。也就是说,一旦例如在数字地图中已经获得和存储例如物理目标并且相应的其特性和/或属性,则在本发明中它可被称为“映射数字目标”。映射数字基准目标“对应于”静止物理基准目标的表述可能指的是确定、考虑、判断和/或假定匹配静止物理基准目标的映射数字目标。此外,术语映射数字“基准”目标可能指的是被确定为对应于检测到的静止物理基准目标的映射数字目标。
根据一个实施例,目标尺寸映射系统可进一步将当前基准尺寸值存储为与例如基准数字地图上的映射数字基准目标的映射位置相关。藉此,指示确定映射数字基准目标对应于其的静止物理基准目标位置的映射位置可被存储为与当前基准尺寸值和当前基准位置相关。也就是说,当前基准尺寸值可与捕获基准图像时基准车辆定位或基本上定位的基准车辆确定位置相关联,并且此外与确定对应于物理基准目标的映射数字目标的映射位置相关联。藉此,涉及基准车辆当前基准位置和涉及物理基准目标位置的特定基准尺寸值,即涉及当前基准位置与物理基准目标位置之间相对距离的特定基准尺寸值可被与所述当前基准位置相关地以及与反映静止物理基准目标位置的所述映射位置相关地存储。
因此,特定映射数字基准目标的映射位置(该映射位置反映静止物理基准目标的位置)可与特定基准车辆位置和涉及该特定位置的基准尺寸值相关。随后,如果当基准车辆例如沿任意或选定的道路行进时上述动作连续地或周期性地重复,也就是说如果确定基准车辆的多个基准位置、捕获静止物理基准目标的多个基准图像且确定多个基准尺寸值,则对于基准车辆的不同基准位置来说,特定的映射数字基准目标可例如被存储为与分别涉及各个基准位置的不同基准尺寸值相关。例如可能基于整体坐标表示映射位置。额外地或可替换地,可基于例如沿道路的纵向定位和/或基于相对位置表示映射位置。
根据另一实施例,目标尺寸映射系统可进一步识别基准数字地图上的映射数字基准目标。藉此,在基准数字地图的预存储映射数字基准目标中识别被认为对应于物理基准目标的映射数字基准目标——即被判断为匹配物理基准目标的映射数字基准目标。例如通过利用GNSS和/或GPS定位结合例如用于三维数据采集的激光扫描系统,并且比较检测到的静止物理基准目标的特性和/或属性与映射数字目标的映射特性和/或属性,从现有技术的技术支持可实现映射数字基准目标的识别。“识别映射数字基准目标”可能指的是“识别匹配的映射数字基准目标”,和/或“发现、确定、选择和/或建立匹配的映射数字基准目标”。
额外地或可替换地,目标尺寸映射系统可进一步将静止物理基准目标映射至基准数字地图。藉此,静止物理基准目标的特性和/或属性可被映射至基准数字地图,从而形成相应的映射数字基准目标。可能在检测物理基准目标后进行所述映射,例如随后捕获物理基准目标的基准图像。可根据现有技术已知的常见技术支持实现将静止物理基准目标映射至基准数字地图。
根据此处实施例的第二方面,通过能够例如在数字地图上改进车辆定位的目标尺寸映射系统完成该目标,所述目标尺寸映射系统包括适于配置在基准车辆上的至少第一基准摄像机。目标尺寸确定系统进一步包括适于例如在基准数字地图上确定基准车辆的当前基准位置的基准定位单元。此外,目标尺寸确定系统包括适于通过所述至少第一基准摄像机在所述基准车辆的所述当前基准位置处捕获位于所述基准车辆周围环境中的静止物理基准目标的当前基准图像的基准图像捕获单元。目标尺寸确定系统进一步包括适于确定静止物理基准目标至少一部分在当前基准图像中例如在当前基准图像中静止物理基准目标的至少第一维度上的当前基准尺寸值的基准尺寸确定单元。此外,目标尺寸确定系统包括适于例如与基准数字地图相关地存储当前基准尺寸值的基准存储单元,当前基准尺寸值与基准车辆的当前基准位置相关;以及与例如在基准数字地图上的对应于静止物理基准目标的映射数字基准目标相关。
根据一个实施例,基准存储单元可进一步适于将当前基准尺寸值存储为与例如基准数字地图上的映射数字基准目标的映射位置相关。根据另一实施例,目标尺寸映射系统可进一步包括适于识别基准数字地图上的映射数字基准目标的基准识别单元。额外地或可替换地,目标尺寸映射系统可进一步包括适于将静止物理对象例如其特性和/或属性映射至基准数字地图的映射单元。
根据第一方面如上所述的类似优点相应地适用于第二方面,因此不再描述这些优点。
根据此处实施例的第三方面,通过能够改进车辆定位的车辆定位系统实现该目的。车辆定位系统包括适于配置在基准车辆上包括预定特性的至少第一摄像机。车辆定位系统估算车辆的当前位置。车辆定位系统进一步通过所述至少第一摄像机在所述车辆的所述当前位置处捕获位于所述车辆的所述周围环境中的静止物理目标的当前图像。车辆定位系统随后识别对应于静止物理目标的预存储映射数字目标。此外,车辆定位系统确定所述静止物理目标至少一部分在所述图像中的当前尺寸值。此外,车辆定位系统比较所述当前尺寸值与通过包括所述预定特性的至少第一基准摄像机预捕获的基准图像的预存储基准尺寸值,所述基准尺寸值与所述当前车辆位置和所述映射数字目标相关。车辆定位系统随后基于所述当前尺寸值与所述基准尺寸值的所述比较的结果再评价所述车辆的所估算的当前位置。
藉此,介绍了一种方法,据此可改进纵向和/或车道车辆定位,其中通过例如车辆上的摄像机捕获的图像中静止物理目标的尺寸与预存储的预期尺寸进行比较,并且比较结果用于建立精确或基本上精确的车辆位置或用于重新考虑之前估算的车辆位置。为此,提供了一种支持改进车辆定位的方法。上述方法的技术特征和相应的优点将在下文中进一步详述。
通过介绍由能够改进例如数字地图上车辆定位的车辆定位系统完成的方法,提供了能够以更大精度估算车辆位置的方法。车辆定位系统例如至少部分地包括在车辆中。额外地或可替换地,车辆定位系统可被如此分配以使至少一部分车辆定位系统例如其一个或更多个存储器被配置为远离车辆,例如配置在一个或更多个数据库例如地图数据库和/或服务器中。为了接近车辆定位系统的可选远程配置部分,车辆可能适于具有联机能力,例如通过支持WiFi功能,或者通过适于例如经由车辆的信息娱乐系统和/或经由与车辆通信的车辆上的手机使用者装置与无线通信网络例如蜂窝式通信网络如LTE、EDGE、CDMA、4G、3G或GSM无线通信。可能完全地或至少部分地由之前所述的“基准数字地图”表示“数字地图”。
由于车辆定位系统包括适于配置在车辆上的包括预定特性的至少第一摄像机,带有特定特性的一个或更多个摄像机被构造为例如包括在车辆内或安装在车辆上。摄像机可在车辆上被任意配置,例如配置在支持基本上清晰视野的受保护位置,因此可提供车辆周围环境的清晰视野。例如,摄像机可配置在后视镜附近或嵌有后视镜的风挡玻璃后面。此外,涉及一个或更多个单摄像机的一个或更多个基准摄像机可适于支持视觉感应。预定特性例如可能指的是至少第一摄像机的固有和/或预设定特性,例如有关图像分辨率。此外,至少第一摄像机可由基准摄像机表示,或由基本上与基准摄像机系统或具有至少某些基本上相同特性的摄像机表示。
由于车辆定位系统估算车辆在例如数字地图上的当前位置,因此车辆定位系统采取主导的车辆位置。车辆例如基于整体坐标、基于例如沿道路的纵向定位和/或基于相对位置的估算位置可例如当车辆沿任意和/或选定的道路行进时被重复地、连续地、周期性地或按要求确定。可能以例如根据常见已知的定位技术支持的任何任意方式至少部分地估算车辆位置,例如全球定位技术和车辆中常见提供的经济合算的传感器技术。此外,可进一步基于来自至少第一摄像机的额外输入估算车辆位置。“估算”例如可能指的是“假定”,而术语“当前位置”可能指的是“主导基准位置”、“当前或主导时刻的位置”和/或“基本上当前或基本上主导时刻的位置”。此外,“当前位置”可同样地包括“基本上当前位置”。
由于车辆定位系统通过所述至少第一摄像机在车辆的当前基准位置处捕获位于车辆周围环境中的静止物理基准目标的当前图像,因此当车辆定位在或基本上定位在估算的当前位置处时能检测到由一个或更多个摄像机看到的静止目标的图像。至少第一摄像机可以任何任意已知的方式捕获、例如检测静止物理目标的图像。“图像”例如可为二维的,并且进一步被认为是静止或静态的图像,或基本上静止或静态的图像。“静止物理目标”可能指的是任意形状和/或尺寸的任何任意静止物理目标,例如交通标志、建筑物、界标等等的至少一部分。此外,静止物理目标“位于车辆的周围环境中”这个术语可能指的是“能由至少第一摄像机检测到”、“至少第一摄像机能看到”和/或“在车辆附近”的静止物理目标。术语“当前”图像指的是当估算车辆定位在或基本上定位在当前位置处时的图像。
由于车辆定位系统随后识别对应于静止物理目标的预存储的映射数字目标(例如可预存储在数字地图上),因此在例如存储在数字地图上的预存储的映射数字目标中识别认为对应于所述物理目标的映射数字目标,即判断为匹配所述物理目标的映射数字目标。例如通过利用GNSS和/或GPS定位结合例如常见设置在车辆上经济合算的传感器系统,并且比较检测到的静止物理目标的特性和/或属性与映射数字目标的映射特性和/或属性,从现有技术的技术支持可至少部分地实现映射数字目标的识别。“识别映射数字目标”可能指的是“识别匹配的映射数字目标”,和/或“发现、确定、选择和/或建立匹配的映射数字目标”。
由于车辆定位系统确定所述静止物理目标至少一部分在所述当前图像中的当前尺寸值,因此建立当车辆位于或基本上位于确定的当前位置处时所捕获图像中的物理目标的尺寸。车辆(因此至少第一摄像机)相对物理目标定位地越近,图像中物理目标的尺寸值越大。因此,尺寸值涉及车辆的位置,即尺寸值取决于车辆与物理目标之间的距离。例如可用像素表示的尺寸值可能指的是捕获图像中物理目标的至少第一维度的测量值。至少第一维度例如指的是二维方向,藉此可能确定图像中例如至少一部分物理目标的高度或宽度的测量值。“在静止物理目标的至少第一维度上的至少一部分静止物理目标的当前尺寸值”可能指的是“静止物理目标的至少第一二维方向上至少一部分静止物理目标的当前尺寸值”和/或“至少一部分静止物理目标的当前高度或当前宽度”。如果由交通标志表示物理目标,则“至少一部分”物理目标例如可能指的是物理目标除了杆之外的标记部分。术语“当前”尺寸值例如可能指的是来自于当前图像的尺寸值,该当前图像被捕获时车辆定位在或基本上定位在当前位置处。“确定”可能在这里同样指的是“测量”、“计算”和/或“建立”。
由于车辆定位系统比较所述当前尺寸值与通过包括所述预定特性的至少第一基准摄像机预捕获的基准图像的预存储基准尺寸值,所述基准尺寸值与所述当前车辆位置和所述映射数字目标相关,因此当前尺寸值与预期等于或基本上等于当前尺寸值的数值比较。也就是说,基准尺寸值指的是静止物理基准目标至少一部分在基准图像中的基准尺寸值,例如其高度和/或宽度。此外,基准图像指的是在基准车辆的基准位置处预捕获的基准图像。此外,基准尺寸值指的是预存储为与基准位置相关或联系的基准尺寸值,并且进一步预存储为与对应于静止物理基准目标的映射数字基准目标相关例如相联系的基准尺寸值。藉此,预存储的基准尺寸值涉及基准位置和涉及物理基准目标,例如预存储的基准尺寸值涉及基准位置与物理基准目标之间的相对距离。因此,预存储的映射数字基准目标可与所述基准位置以及涉及该特定基准位置的所述基准尺寸值相关。
现在,如果估算的当前车辆位置对应于所述基准位置,此外识别的映射数字目标对应于静止物理基准目标,那么与当前车辆位置和识别的映射数字目标相关的基准尺寸值指示了预期等于或基本上等于当前尺寸值的数值。也就是说,当前尺寸值预期对应于或基本上对应于基准尺寸值,因为估算的车辆位置被估算为至少等同于或基本上等同于预存储的基准位置距静止物理目标的相对距离处。因此,通过例如从可选的基准表格导出所述预存储的基准尺寸值并且比较它与当前尺寸值,车辆定位系统可能确定当前尺寸值是否等于或基本上等于基准尺寸值。
此外,由于至少第一基准摄像机包括至少第一摄像机的预定特性,所以能够充分地比较当前尺寸值与基准尺寸值。此外,由于可例如在捕获图像中物理目标的第一维度上测量当前尺寸值,并且预存储的基准尺寸值优选指的是在预捕获的基准图像中物理基准目标的相应第一维度上测量的预存储基准尺寸值,所以能够甚至更精确地比较当前尺寸值与基准尺寸值。
由于车辆定位系统随后基于所述当前尺寸值与所述基准尺寸值的所述比较结果再评价所述车辆的所估算的当前位置,因此所以车辆定位系统重新考虑车辆的估算当前位置时考虑了上述比较的结果。因此,通过比较当前尺寸值与预存储的基准尺寸值,车辆定位系统可判断估算的当前车辆位置是否或在多大程度上被认为是正确或基本上正确定位的。“再评价”可能同样指的是“重新考虑”和/或“再判断”,同时“结果”可能指的是“后果”和/或“导致的差异”。此外,“基于”可能指的是“考虑”、“思虑”和/或“进行考虑”。应当注意,车辆定位系统可基于多个目标的当前尺寸值与其基准尺寸值的多个比较再评价车辆的估算当前位置。
根据一个实施例,基准尺寸值可进一步与例如数字地图上的映射数字目标的映射位置相关。藉此,指示静止物理基准目标位置的与所识别的映射数字目标相对应的位置的预存储映射位置可与当前基准尺寸值和当前车辆位置相关联。也就是说,指示静止物理基准目标位置的映射基准位置被预存储为与基准尺寸值和基准车辆的基准位置相关。也就是说,基准尺寸值可与当捕获基准图像时基准车辆定位或基本上定位在此的基准车辆的确定位置相关联,并且此外与确定对应于物理基准目标的映射数字目标的映射位置相关联。藉此,涉及基准车辆的基准位置和涉及物理基准目标的基准尺寸值即涉及基准位置与物理基准目标之间相对距离的基准尺寸值被与基准位置相关地以及与反映静止物理基准目标位置的所述映射位置相关地被预存储。因此,映射位置可与所述基准车辆位置以及涉及该特定位置的所述基准尺寸值相关。因此,如果车辆的估算位置对应于基准位置并且此外识别的映射数字目标对应于静止物理基准目标,则基准尺寸值可与指示静止物理目标的预存储映射位置的所识别映射数字目标的映射位置相关。例如可能基于整体坐标表示映射位置。额外地或可替换地,可基于例如沿道路的纵向定位和/或基于相对位置表示映射位置。
根据另一实施例,车辆定位系统可进一步基于所述当前尺寸值与所述基准尺寸值的所述比较的结果调谐所述车辆的所估算的当前位置。藉此,车辆定位系统可在考虑当前尺寸值与基准尺寸值的比较结果情况下调整车辆的估算位置。因此,如果所述比较指示当前尺寸值不同于基准尺寸值,则车辆定位系统可据此调谐估算位置。例如,如果所述比较指示当前尺寸值小于基准尺寸值由此指示当前车辆位置可能比预期即比基准位置距静止物理目标更远,那么估算车辆位置可被调谐以使得更新的再改进的车辆位置被估算为距离静止物理目标更远一个对应于该差异的量。相应地,如果所述比较指示当前尺寸值大于基准尺寸值,由此指示当前车辆位置可能比预期即比基准位置距静止物理目标更近,那么估算车辆位置可被调谐以使得更新再改进的车辆位置被估算为在更接近静止物理目标一对应于该差异量的量的距离处定位。“调谐”例如可能指的是“微调”、“适配”和/或“调整”。
额外地或可替换地,车辆定位系统可进一步基于所述当前尺寸值与所述基准尺寸值的所述比较的结果确定车辆的所估算当前位置的置信水平值。藉此,车辆定位系统可在考虑当前尺寸值与基准尺寸值的比较结果情况下建立车辆估算位置的可靠性数值。因此,车辆定位系统可能基于比较结果确立车辆是否可能定位在或基本上定位在估算车辆位置处。例如如果所述比较指示当前尺寸值极大地不同于基准尺寸值,则车辆定位系统可能确定估算车辆位置在很大程度上是错误的;这种状况由此代表了相对较低的置信水平值。因此,例如如果所述比较指示当前尺寸值等于或基本上等于基准尺寸值,则车辆定位系统可能确定估算车辆位置是正确的或基本上是正确的;这种状况由此代表了相对较高的置信水平值。估算当前车辆位置的确定置信水平值可用作至总计置信水平估算值的可靠性输入,该总计置信水平估算值除了考虑确定的置信水平值外还考虑其它可靠性输入。“置信水平值”可能指的是可信度、可靠性和/或确实性数值,同时“确定”在这里可能指的是“建立”、“计算”、“导出”和/或“估算”。
根据另一实施例,车辆定位系统可进一步更新基准尺寸值。藉此,如果认为涉及静止物理目标和涉及当前车辆位置的可选尺寸值比预存储的基准尺寸值更正确,那么预存储的基准尺寸值可被更新。也就是说,认为基准尺寸值更正确,则静止物理基准目标位于越接近基准车辆的基准位置。因此,认为当前尺寸值越正确,则静止物理目标越接近当前车辆位置。因此,可选的尺寸值例如来自于确定当前尺寸值比预存储的基准尺寸值更正确的车辆定位系统,藉此替换预存储的基准尺寸值。此外,可选的尺寸值例如通过云功能例如来自于已经经历与所述车辆定位系统相同情况的其它车辆的输入;也就是说,例如已经沿相同道路驾驶且获悉相关尺寸值例如正确或基本上正确的尺寸值。
根据此处实施例的第四方面,通过能够改进车辆例如在数字地图上的定位的车辆定位系统实现该目的。车辆定位系统包括适于配置在车辆上包括预定特性的至少第一摄像机。车辆定位系统进一步包括适于估算车辆例如在数字地图上的当前位置的定位单元。车辆定位系统进一步包括适于通过所述至少第一摄像机在所述车辆的所述当前位置处捕获位于所述车辆的所述周围环境中的静止物理目标的当前图像的图像捕获单元。此外,车辆定位系统包括适于识别例如预存储在数字地图上从而对应于静止物理目标的预存储映射数字目标的数字目标识别单元。车辆定位系统进一步包括适于例如在当前图像中静止物理目标的至少第一维度上确定静止物理目标至少一部分在当前图像中的当前尺寸值的尺寸确定单元。此外,车辆定位系统包括适于比较所述当前尺寸值与通过包括预定特性的至少第一基准摄像机预捕获的基准图像的预存储基准尺寸值,例如与数字地图数据相关存储的所述基准尺寸值与所述当前车辆位置和所述映射数字目标相关。车辆定位单元进一步包括适于基于所述当前尺寸值与所述基准尺寸值的所述比较结果再评价所述车辆的估算当前位置的再评价单元。应当注意,多个摄像机可用于确定静止目标的至少一部分的当前尺寸值或确定多个静止目标的至少一部分的当前尺寸值。
根据一个实施例,基准尺寸值可进一步与例如数字地图上的映射数字目标的映射位置相关。根据另一实施例,车辆定位系统可进一步基于所述当前尺寸值与预存储的基准尺寸值的所述比较结果调谐所述车辆的估算当前位置的定位调谐单元。额外地或可替换地,车辆定位系统可进一步包括适于基于所述当前尺寸值与预存储的基准尺寸值的所述比较结果确定所述车辆的估算当前位置的置信水平值的置信水平确定单元。根据另一实施例,车辆定位系统可进一步包括适于更新基准尺寸值的基准尺寸更新单元。
再次,根据第三方面如上所述的那些类似优点相应地适用于第四方面,因此不再描述这些优点。
根据此处实施例的第五方面,通过包括上述至少一部分目标尺寸映射系统的车辆实现上述目的。额外地或可替换地,通过包括上述车辆定位系统的至少一部分的车辆实现该目的。再次,根据第一和/或第三方面如上所述的那些类似优点相应地适用于第五方面,因此不再描述这些优点。
根据此处实施例的第六方面,通过包括计算机程序的计算机程序产品实现该目的,该计算机程序包含被配置为使得计算机或处理器执行上述目标尺寸映射系统步骤和/或上述车辆定位系统步骤的存储在计算机可读介质或载体上的计算机程序代码工具。再次,根据第一和/或第三方面如上所述的那些类似优点相应地适用于第六方面,因此不再描述这些优点。
附图说明
很容易根据以下详细说明和附图理解本发明的非限定性实施例包括特定特征和优点的不同方面,其中:
图1示出根据本发明实施例的例示目标尺寸映射系统的示意性示意图;
图2示出根据本发明实施例的例示车辆定位系统的示意性示意图;
图3示出根据本发明实施例的例示基准表格;
图4示出根据本发明实施例的例示目标尺寸映射系统的示意性方框图;
图5示出根据本发明实施例的例示车辆定位系统的示意性方框图;
图6是示出通过根据本发明实施例的目标尺寸映射系统完成的例示方法的流程图;以及
图7是示出通过根据本发明实施例的车辆定位系统完成的例示方法的流程图。
具体实施方式
现在参照以下附图更充分地描述本发明的非限定性实施例,其中示出本发明的当前优选实施例。但本发明可能体现为很多不同的形式并且不应当诠释为局限于此处阐述的实施例。全文中,相同的附图标记指的是类似的元件。附图中某些方框的虚线指示这些单元或动作是可选的而非必须的。
下面,参照涉及能够改进车辆定位的实施例,公开了改进了车辆的纵向和/或车道车辆定位。
现在参照附图,特别参照图1,描述了根据本发明实施例的例示目标尺寸映射系统1的示意性示意图。将随后在说明书中进一步详述的目标尺寸映射系统1至少包括适于配置在基准车辆2上的第一基准摄像机3。至少第一基准摄像机3可包括预定的特性。此外,至少一个基准摄像机3此处为包括在车辆2后视镜内的单摄像机,基准车辆2由绘制车辆例如绘制小汽车表示。此处基准车辆2包括目标尺寸映射系统1的至少一部分。此外,基准车辆2在所示实施例中设置有一个或更多个高分辨率定位装置6,例如用于三维数据采集的激光扫描系统与全球定位系统的组合。基准车辆2此处位于例示道路7上确定的当前基准位置21处。例示道路7可由用于车辆行驶例如自主行驶的任意适宜表面表示,并且道路7可为任何形状、宽度和长度,且包括任意数目的车道、十字路口、交叉部分等等。在基准车辆2的周围环境中有例示的静止物理基准目标(stationaryphysicalreferenceobject)4,此处由限速标志代表。静止物理基准目标4此处沿例示道路7设置。
在例示图1中所示的是在基准车辆2的当前基准位置21处通过至少第一基准摄像机3捕获的静止物理基准目标4的当前基准图像31。静止物理基准目标4的在当前基准图像31中的至少一部分具有确定的当前基准尺寸值311。此处按照静止物理基准目标4的在当前基准图像31中的至少第一维度312测量当前基准尺寸值311。
此外在所示实施例中示出了例如至少部分包括在基准地图数据库中的基准数字地图(referencedigitalmap)5,其可包括基准地图数据51。对应于静止物理基准目标4的映射数字基准目标511以及映射数字基准目标511的指示静止物理基准目标4物理位置41的可选映射位置5111可被存储在基准数字地图5、基准地图数据库和/或基准地图数据51上和/或包括在其内。与基准数字地图5相关的还有将结合图3进一步描述的例示基准表格52。
图2示出根据本发明实施例的例示车辆定位系统11的示意性示意图。将随后在说明书中进一步详述的车辆定位系统11至少包括适于配置在车辆12上的第一摄像机13。至少第一摄像机13可包括图1的至少第一基准摄像机3的预定特性。至少一个摄像机13此处为包括在车辆12后视镜内的单摄像机,而车辆12由自主车辆表示。车辆12此处至少包括车辆确定系统11的一部分。此外,车辆12此处位于图1的例示实施例中介绍的前述例示道路7上估算的当前位置121处。此处,估算的当前车辆位置121被估算为与图1实施例中基准车辆2的基准位置21重合。位于车辆12的周围环境内的有例示静止物理目标14,其此处由图1介绍的前述物理基准目标4表示。
在例示附图2中还示出在车辆12的估算当前位置21处通过至少第一摄像机3捕获的静止物理目标14的当前图像131。静止物理目标14的在当前图像131中的至少一部分具有确定的当前尺寸值1311。此处按照在图1介绍的前述至少第一维度312测量当前尺寸值1311。
此外在图2所示实施例中示出了例如至少部分包括在地图数据库中的数字地图15,其可包括数字预存储的地图数据151。被识别为对应于静止物理目标14的映射数字目标1511以及映射数字基准目标1511的指示静止物理目标14假定物理位置141的可选映射位置15111可被存储在数字地图15、地图数据库和/或地图数据151上和/或包括在其内。数字地图15可完全地或至少在一定程度上由前述基准数字地图5表示,和/或地图数据151可完全地或至少在一定程度上由前述基准地图数据51表示。与数字地图5相关的还有将进一步如下描述的在图1中介绍的例示基准表格52。
图3示出根据本发明实施例的例示基准表格52的示意性视图。基准表格52例如可包括在基准数字地图5内或包括在图1的基准地图数据51中。随后,基准表格52可包括在数字地图15中和/或包括在图2的预存储地图数据151中。
基准表格52可容纳有关图1的映射数字基准目标151的信息,其对应于静止物理基准目标4。此处,图2的识别的映射数字目标1511与映射数字基准目标151重合。基准表格52还容纳有关基准车辆2的基准位置和有关各个基准位置的相应基准尺寸值的信息,所述基准位置和相应的基准尺寸值与数字基准目标151相关。可能发现基准车辆的基准位置21连同相关的基准尺寸值311包括在基准表格52的条目中。此处,如前所述,图2中的车辆12的估算车辆位置121被估算为与图1的基准车辆2的基准位置21重合的位置。
基准表格52可容纳有关映射数字基准目标151的特性和/或属性的信息。根据一个实施例,基准表格52可包括映射数字基准目标511的指示静止物理基准目标4物理位置41的映射位置5111。藉此,基准尺寸值311可与指示静止物理基准目标4物理位置41的所述映射位置5111相关,并且进一步与基准车辆2的基准位置21相关。由于图2的识别的映射数字目标1511与映射数字基准目标151重合,并且由于图2的车辆12的估算车辆位置121被估算处于与基准车辆2的基准位置21重合的位置,因此基准尺寸值311可与识别的映射数字目标1511的指示图2的静止物理目标14假定物理位置141的映射位置15111相关。
进一步如图4所示,描述了示出根据本发明实施例的例示目标尺寸映射系统1的示意性方框图,结合图1如前所述的该目标尺寸映射系统1适于改进车辆12的定位。此外,如上所述,目标尺寸映射系统1至少包括第一基准摄像机3。
目标尺寸映射系统1进一步包括基准定位单元104、基准图像捕获单元101、基准尺寸确定单元102和基准存储单元103,其均如下进一步详述。此外,目标尺寸映射系统1可包括可选的基准识别单元105和/或可选的映射单元106,其以类似的方式在说明书中随后详述。此外,此处能改进车辆12定位的实施例可通过一个或更多个处理器例如此处用CPU表示的处理器107连同用于完成此处实施例的功能和动作的计算机程序代码实施。所述程序代码也可作为计算机程序产品提供,例如当被载入目标尺寸映射系统1时承载用于完成此处实施例的计算机程序代码的数据载体形式。一个这种载体可为CDROM光盘的形式。但是其它数据载体例如记忆棒(memorystick)也是可行的。计算机程序代码还可设置为服务器上的纯程序代码并被下载至目标尺寸映射系统1。
目标尺寸映射系统1还可包括具有一个或更多个存储单元的存储器108。存储器108可被配置为用于存储例如信息,并且进一步用于存储数据、配置、计划和应用,以及例如存储数字地图5、地图数据51、映射数字目标511、映射数字目标的位置5111、基准表格52、基准车辆2的基准位置21、静止物理基准目标4的位置41、图像31、基准尺寸值311等等,从而当在目标尺寸映射系统1中执行时完成此处的方法。此外,基准定位单元104、基准图像捕获单元101、基准尺寸确定单元102、基准存储单元103、可选的基准识别单元105、可选的映射单元106、可选的处理器107和可选的存储器108例如可在局部地配置在基准车辆2上的一个或若干任意节点109中实施和/或远程地例如在可支持云功能的一个或更多个数据库和/或服务器中实施。节点109可为电子控制单元(ECU)或任意适宜的普通电子装置,并且可包括例如绘制节点或主中央节点。只要认为适宜,例如节点109与例如远程配置的数据库和/或服务器之间的功能设置可被任意地选定。根据可选示例,节点109可以不由例如一个或若干集成ECU表示,而是由插件方案例如加密狗(dongle)表示。这样,可为任何适宜的任意车辆提供售后方案。
本领域技术人员也将理解,基准定位单元104、基准图像捕获单元101、基准尺寸确定单元102、基准存储单元103、可选的基准识别单元105和/或可选的映射单元106可涉及模拟数字电路和/或设置有例如存储在存储器例如存储器108内的软件和/或程序包的一个或更多个处理器的组合,当通过一个或更多个处理器例如处理器107执行时软件和/或程序包将如下详述表现。一个或更多个这些处理器以及其它数字硬件可包括在单个特定应用集成电路(Application-SpecificIntegratedCircuitry,简称ASIC)内或若干处理器内并且不同的数字硬件可分配给若干独立的部件,不管是独立包装还是组装为单芯片系统(System-on-a-Chip,简称SoC,也可译作片上系统)。
进一步如图5所示,描述了示出根据本发明实施例的例示车辆定位系统11的示意性方框图,车辆定位系统11,结合图2如前所述,适于改进车辆12的定位。此外,如上所述,车辆定位系统11至少包括适于配置在车辆12上的第一摄像机13,该至少第一摄像机13包括预定的特性。
车辆定位系统11进一步包括定位单元111、图像捕获单元112、数字目标识别单元113、尺寸确定单元114、尺寸比较单元115和再评价单元116,这些都在下面进一步详述。此外,车辆定位系统11可包括可选的定位调谐单元117、可选的置信水平确定单元118和/或可选的基准尺寸更新单元119,它们以类似的方式在说明书中随后详述。此外,此处可通过一个或更多个处理器例如此处用CPU表示的处理器1110连同用于完成此处实施例的功能和动作的计算机程序代码实施改进车辆12定位的实施例。所述程序代码也可被设置为计算机程序产品,例如当被载入车辆定位系统11时承载用于完成此处实施例的计算机程序代码的数据载体形式。一个这种载体可为CDROM光盘的形式。但是其它数据载体例如记忆棒也是可行的。计算机程序代码还可设置为服务器上的纯程序代码且被下载至车辆定位系统1。
车辆定位系统11可进一步包括具有一个或更多个存储单元的存储器1111。存储器1111可被配置为用于存储例如信息,并且进一步用于存储数据、配置、计划和应用,以及例如数字地图15、地图数据151、映射数字目标511、1511、映射数字目标的位置5111、15111、基准表格52、基准车辆2的基准位置21、车辆位置121、静止物理目标4、14的位置41、141、图像31、131、尺寸值311、1311等等,从而当在车辆定位系统11中执行时完成此处的方法。此外,定位单元111、图像捕获单元112、数字目标识别单元113、尺寸确定单元114、尺寸比较单元115、再评价单元116、可选的定位调谐单元117、可选的置信水平确定单元118、可选的基准尺寸更新单元119、可选的处理器1110和可选的存储器1111例如可在局部地配置在车辆12上和/或远程地例如在可支持云功能的一个或更多个数据库和/或服务器内的一个或若干任意节点1112内实施。节点1112可为电子控制单元(ECU)或任意适宜的普通电子装置,并且可包括例如定位节点或主中央节点。只要认为适宜,例如节点1112与例如远程配置的数据库和/或服务器之间的功能设置可被任意地选定。根据可选示例,节点1112可能不是由例如一个或若干集成ECU表示,而是由插件方案(plug-insolution)例如加密狗表示。这样,可为任何适宜的任意车辆提供售后方案。
本领域技术人员也将理解,定位单元111、图像捕获单元112、数字目标识别单元113、尺寸确定单元114、尺寸比较单元115、再评价单元116、可选的定位调谐单元117、可选的置信水平确定单元118和/或可选的基准尺寸更新单元119可涉及模拟数字电路和/或设置有例如存储在存储器例如存储器108内的软件和/或程序包的一个或更多个处理器的组合,当通过一个或更多个处理器例如处理器1110执行时软件和/或程序包将如下详述表现。一个或更多个这些处理器以及其它数字硬件可包括在单个特定应用集成电路(ASIC)内或若干处理器内并且不同的数字硬件可分配给若干独立部件,不管其是被独立包装或是组装为SoC(单芯片系统)。
图6是示出通过根据本发明实施例的目标尺寸映射系统1完成的例示方法的流程图。目标尺寸映射系统1中的所述方法用于改进车辆12的定位。结合图1如前所述,目标尺寸映射系统1至少包括适于配置在基准车辆2上的第一基准摄像机3。可连续重复的例示方法包括基本基于图1、3和4所述的以下动作。所述动作可为任意合适的顺序和/或若适用一个或更多个动作甚至可同时完成。例如,动作1002和/或动作1003可能在动作1001之前或与动作1001同时完成。
动作1001
在动作1001中,目标尺寸映射系统1例如通过基准定位单元104确定基准车辆2的当前基准位置21。因此,基准定位单元104适于确定基准车辆2的当前基准位置21。当前基准位置21例如可在一个或更多个高分辨率定位装置6的支持下确定。
动作1002
在动作1002中,目标尺寸映射系统1例如在基准车辆2的当前基准位置21处通过基准图像捕获单元101和通过至少第一基准摄像机3捕获位于基准车辆2周围环境中的静止物理基准目标4的当前基准图像31。因此,基准图像捕获单元101适于在基准车辆2的当前基准位置21处通过至少第一基准摄像机3捕获位于基准车辆2周围环境中的静止物理基准目标4的当前基准图像31。
动作1003
在动作1003中,目标尺寸映射系统1例如通过基准尺寸确定单元102确定在当前基准图像31中的至少一部分静止物理基准目标4的当前基准尺寸值311。因此,基准尺寸确定单元102适于确定静止物理基准目标4至少一部分在当前基准图像31中的当前基准尺寸值311。
动作1004
在可选的动作1004a中,目标尺寸映射系统1可例如通过基准识别单元105识别基准数字地图5上的映射数字基准目标511。因此,基准识别单元105可适于识别基准数字地图5上的映射数字基准目标511。
可替换地,在可选的动作1004b中,目标尺寸映射系统1可例如通过映射单元106将静止物理基准目标4映射至基准数字地图5。因此,映射单元106可适于将静止物理基准目标4映射至基准数字地图5。
动作1005
在动作1005中,目标尺寸映射系统1例如通过基准存储单元103存储与基准车辆2的当前基准位置21有关和与对应于静止物理基准目标4的映射数字基准目标511有关的当前基准尺寸值311。因此,基准存储单元103适于存储与基准车辆2的当前基准位置21有关和与对应于静止物理基准目标4的映射数字基准目标511有关的当前基准尺寸值311。当前基准尺寸值311、当前基准位置21和映射数字基准目标511例如可通过基准表格52彼此相关。
可选地,当前基准尺寸值311可被存储为进一步与映射数字基准目标511的映射位置41相关,该映射位置41指示静止物理基准目标4的位置41。因此,基准存储单元103可进一步适于将当前基准尺寸值311存储为与映射数字基准目标511的映射位置41相关,该映射位置41指示静止物理基准目标4的位置。
藉此,当前基准尺寸值311可与在捕获到基准图像31时确定基准车辆2所定位或基本上定位的确定基准位置21相关联,并且还与被认为对应于物理基准目标4的映射数字目标511相关联。藉此,涉及当前基准位置21和涉及物理基准目标4的特定基准尺寸值311可被存储为与所述当前基准位置21相关和与所述映射数字基准目标511相关。随后,如果当基准车辆2例如沿例示道路7行进时上述动作连续地或周期性地重复,也就是说,如果确定了基准车辆2的多个基准位置,捕获静止物理基准目标4的多个基准图像且确定多个基准尺寸值,则对于基准车辆2的不同基准位置来说,特定的映射数字基准目标可例如被存储在基准表格52内从而与分别涉及各个基准位置的不同基准尺寸值相关。
图7是示出根据本发明实施例的例示车辆定位系统11的例示方法的流程图。车辆定位系统11中的方法能够改进车辆12的定位。如前面结合图2所述,车辆定位系统11包括适于配置在车辆12上的至少第一摄像机23,该至少第一摄像机13包括预定的特性。连续重复的例示方法包括基本上从图1、2、3和5所述的以下动作。所述动作可以任意适宜的顺序完成,和/或若适用则甚至可同时完成一个或更多个动作。例如,一个或更多个动作1102-1105可在动作1101之前或与动作1101同时完成。
动作1101
在动作1101中,车辆定位系统11例如通过定位单元111估算车辆12的当前位置121,如图2所示。因此,定位单元111适于估算车辆12的当前位置121。
动作1102
在动作1102中,车辆定位系统11在车辆12的当前位置121处例如通过图像捕获单元112和通过至少第一摄像机13捕获在车辆12周围环境中的静止物理目标14的当前图像131。因此,图像捕获单元112适于在车辆12当前位置121处通过至少第一摄像机13捕获位于车辆12周围环境中的静止物理对象14的当前图像131。
动作1103
在动作1103中,车辆定位系统11例如通过数字目标识别单元113识别预存储的映射数字目标1511以对应于静止物理目标14。因此,数字目标识别单元113适于识别预存储的映射数字目标1511以对应于静止物理目标14。
动作1104
在动作1104中,车辆定位系统11例如通过尺寸确定单元114确定静止物理目标14至少一部分在图像131中的当前尺寸值1311。因此,尺寸确定单元114适于确定静止物理目标14至少一部分在图像131中的当前尺寸值1311。
动作1105
在动作1105中,车辆定位系统11例如通过尺寸比较单元115将当前尺寸值1311与被具有预定特性的至少第一基准摄像机3预捕获的基准图像31的预存储的基准尺寸值311比较,所述基准尺寸值311与当前车辆位置121和映射数字目标1511相关。因此,尺寸比较单元115适于将当前尺寸值1311与被包括预定特性的至少第一基准摄像机3预捕获的基准图像31的预存储的基准尺寸值311相比较,所述基准尺寸值311与当前车辆位置121和映射数字目标1511相关。
藉此,当前尺寸值1311与预期相等或基本上相等的数值311相比较。亦即,当前尺寸值1311预期对应于或基本上对应于基准尺寸值311,因为车辆12被估算为处于距作为预存储基准位置21的静止物理目标14相同或基本上相同的相对距离处。因此,通过从例如可选的基准表格52导出预存储的基准尺寸值311并且将当前尺寸值1311与之比较,车辆定位系统11可确定当前尺寸值1311是否等于或基本上等于基准尺寸值311。
可选地,基准尺寸值311可进一步与映射数字目标1511的映射位置15111相关,该映射位置15111指示静止物理目标14的假定位置141。
动作1106
在动作1106中,车辆定位系统11例如通过再评价单元116基于当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果再评价车辆12的估算当前位置121。因此,再评价单元116适于基于当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果再评价车辆12的估算当前位置121。
藉此,车辆定位系统11在考虑了动作1105的将当前尺寸值1311与基准尺寸值311比较的结果情况下重新考虑车辆12的估算当前位置121。因此,通过将当前尺寸值1311与预存储基准尺寸值311相比较,车辆定位系统11可以判断估算的当前车辆位置121是否或多大程度上可被认为是正确或基本上正确的定位。
可选地,在动作1106a中,车辆定位系统11例如通过定位调谐单元117基于当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果调谐车辆12的估算当前位置121。因此,定位调谐单元117可适于基于当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果调谐车辆12的估算当前位置121。藉此,车辆定位系统11可在考虑了当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果情况下再改进车辆12的估算位置121。此处,该比较指示了当前尺寸值1311不同于基准尺寸值311,藉此车辆定位系统11可据此调谐估算位置121。根据所示实施例,该比较指示了当前尺寸值1311小于基准尺寸值311,因此指示当前车辆位置121可能比预期(即比基准位置21)更远离静止物理目标14。估算的车辆位置121于是可被调谐为使得更新的车辆位置(此处为如图2所示的再改进位置122)被估算为定位在更远离静止物理目标14的对应于该差值的量处。
额外地或可替换地,在动作1106b中,车辆定位系统11例如通过置信水平确定单元118基于当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果确定车辆12的估算当前位置121的置信水平值。因此,置信水平确定单元118可适于基于当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果确定车辆12的估算当前位置121的置信水平值。藉此,车辆定位系统11可在考虑当前尺寸值1311与基准尺寸值311的比较动作1105的结果的情况下建立车辆2的估算位置121的可靠性数值。因此,车辆定位系统11可基于比较结果建立车辆2是否可能或基本上定位在估算的车辆位置121处。
动作1107
在可选的动作1107中,车辆定位系统11可例如通过基准尺寸更新单元119更新基准尺寸值311。因此,基准尺寸更新单元119可适于更新基准尺寸值。藉此,如果认为涉及静止物理目标13和涉及当前车辆位置121的可替换尺寸值比预存储的基准尺寸值311更正确,则可更新预存储的基准尺寸值311。
所属技术领域的技术人员认识到,本发明绝不局限于如上所述的优选实施例。相反,可在所附权利要求的范围内进行很多改进和差异。此外应当注意,附图不一定是按比例绘制的并且为了清楚起见某个特征的尺寸可能以被放大。重点反而要放在示出此处实施例的原理。此外,在权利要求中,单词“包括”不排除其它元件或步骤的存在,并且不定冠词“一个”不排除多个。
Claims (15)
1.一种由目标尺寸映射系统(1)完成的能够改进车辆(12)定位的方法,所述目标尺寸映射系统(1)包括适于配置在基准车辆(2)上的至少第一基准摄像机(3),所述方法包括:
确定(1001)所述基准车辆(2)的当前基准位置(21);
通过所述至少第一基准摄像机(3)在所述基准车辆(2)的所述当前基准位置(21)处捕获(1002)位于所述基准车辆(2)周围环境中的静止物理基准目标(4)的当前基准图像(31);
确定(1003)所述静止物理基准目标(4)至少一部分在所述当前基准图像(31)中的当前基准尺寸值(311);以及
将所述当前尺寸值(311)存储(1005)为与下述各项相关:
所述基准车辆(2)的所述当前基准位置(21);以及
对应于所述静止物理基准目标(4)的映射数字基准目标(511)。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述存储(1005)进一步包括将所述当前基准尺寸值(311)存储为与所述映射数字基准目标(511)的映射位置(5111)相关。
3.根据权利要求1或2所述的方法,进一步包括:
在基准数字地图(5)上识别(1004a)所述映射数字基准目标(511);和/或
将所述静止物理基准目标(4)映射(1004b)至所述基准数字地图(5)。
4.一种由车辆定位系统(11)完成的能够改进车辆(12)定位的的方法,所述车辆定位系统(11)包括适于配置在所述车辆(2)上的至少第一摄像机(13),所述至少第一摄像机(13)包括预定特性,所述方法包括:
估算(1101)所述车辆(12)的当前位置(121);
通过所述至少第一摄像机(13)在所述车辆(12)的所述当前位置(121)处捕获(1102)位于所述车辆(12)的所述周围环境中的静止物理目标(14)的当前图像(131);
识别(1103)与所述静止物理目标(14)对应的预存储映射数字目标(1511);
确定(1104)所述静止物理目标(14)至少一部分在所述图像(131)中的当前尺寸值(1311);
将所述当前尺寸值(1311)与由包括所述预定特性的至少第一基准摄像机(3)预捕获的基准图像(31)的预存储基准尺寸值(311)相比较(1105),所述基准尺寸值(311)与所述当前车辆位置(121)和所述映射数字目标(1511)相关;以及
基于所述当前尺寸值(1311)与所述基准尺寸值(311)的所述比较(1105)的结果再评价(1106)车辆(12)的所估算的当前位置(121)。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述基准尺寸值(311)进一步与所述映射数字目标(1511)的映射位置(15111)相关。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其中,所述再评价(1106)进一步包括:
基于所述比较(1105)的结果调谐(1106a)车辆(12)的所估算的当前位置(121);和/或
基于所述比较(1105)的结果确定(1106b)车辆(12)的所估算的当前位置(121)的置信水平值。
7.根据权利要求4-6任一项所述的方法,进一步包括:
更新(1107)所述基准尺寸值(311)。
8.一种能够改进车辆(12)定位的目标尺寸映射系统(1),所述目标尺寸映射系统(1)包括适于配置在基准车辆(2)上的至少第一基准摄像机(3),所述目标尺寸映射系统(1)进一步包括:
基准定位单元(104),适于确定(1001)所述基准车辆(2)的当前基准位置(21);
基准图像捕获单元(101),适于通过所述至少第一基准摄像机(3)在所述基准车辆(2)的所述当前基准位置(21)处捕获(1002)位于所述基准车辆(2)周围环境中的静止物理基准目标(4)的当前基准图像(31);
基准尺寸确定单元(102),适于确定(1003)所述静止物理基准目标(4)至少一部分在所述当前基准图像(31)中的当前基准尺寸值(311);以及
基准存储单元(103),适于将所述当前基准尺寸值(311)存储(1005)为与下述各项相关:
所述基准车辆(2)的所述当前基准位置(21);以及
对应于所述静止物理基准目标(4)的映射数字基准目标(511)。
9.根据权利要求8所述的目标尺寸映射系统(1),其中,所述基准存储单元(103)进一步适于将所述当前基准尺寸值(311)存储为与所述映射数字基准目标(511)的映射位置(5111)相关。
10.根据权利要求8或9所述的目标尺寸映射系统(1),进一步包括:
适于在基准数字地图(5)上识别(1004a)所述映射数字基准目标(511)的基准识别单元(105);和/或
适于将所述静止物理基准目标(4)映射(1004b)至所述基准数字地图(5)的映射单元(106)。
11.一种能够改进车辆(12)定位的车辆定位系统(11),所述车辆定位系统(11)包括适于配置在所述车辆(2)上的至少第一摄像机(13),所述至少一个摄像机(13)包括预定特性,所述车辆定位系统(11)进一步包括:
定位单元(111),适于估算(1101)所述车辆(12)的当前位置(121);
图像捕获单元(112),适于通过所述至少第一摄像机(13)在所述车辆(12)的所述当前位置(121)处捕获(1102)位于所述车辆(12)的所述周围环境中的静止物理目标(14)的当前图像(131);
数字目标识别单元(113),适于识别(1103)与所述静止物理目标(14)相对应的预存储的映射数字目标(1511);
尺寸确定单元(114),适于确定(1104)所述静止物理目标(14)至少一部分在所述当前图像(131)中的当前尺寸值(1311);
尺寸比较单元(115),适于将所述当前尺寸值(1311)与由包括所述预定特性的至少第一基准摄像机(3)预捕获的基准图像(31)的预存储基准尺寸值(311)相比较(1105),所述基准尺寸值(311)与所述当前车辆位置(121)和所述映射数字目标(14)相关;以及
再评价单元(116),适于基于所述当前尺寸值(1311)与所述基准尺寸值(311)的所述比较(1105)的结果再评价(1106)车辆(12)的所估算的当前位置(121)。
12.根据权利要求11所述的车辆定位系统,其中,所述基准尺寸值(311)进一步与所述映射数字目标(1511)的映射位置(15111)相关。
13.根据权利要求11或12所述的车辆定位系统(11),进一步包括:
定位调谐单元(117),适于基于所述比较(1105)的结果调谐(1106a)车辆(12)的所述估算当前位置(121);和/或
置信水平确定单元(118),适于基于所述比较(1105)的结果确定(1106b)车辆(12)的所述估算当前位置(121)的置信水平值。
14.根据权利要求11-13任一项所述的车辆定位系统,进一步包括:
适于更新(1107)所述基准尺寸值(311)的基准尺寸更新单元(119)。
15.一种车辆(2,12),包括根据权利要求8-10任一项所述的目标尺寸映射系统(1)的至少一部分和/或根据权利要求11-14任一项所述的车辆定位系统(11)的至少一部分。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP14191585.0A EP3018448B1 (en) | 2014-11-04 | 2014-11-04 | Methods and systems for enabling improved positioning of a vehicle |
EP14191585.0 | 2014-11-04 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105571606A true CN105571606A (zh) | 2016-05-11 |
CN105571606B CN105571606B (zh) | 2020-07-17 |
Family
ID=51870870
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510707874.5A Active CN105571606B (zh) | 2014-11-04 | 2015-10-27 | 能够改进车辆定位的方法和系统 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9965699B2 (zh) |
EP (1) | EP3018448B1 (zh) |
CN (1) | CN105571606B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107168326A (zh) * | 2017-06-13 | 2017-09-15 | 杨国强 | 轨道车辆控制系统、轨道车辆、轨道系统以及运输系统 |
CN108346315A (zh) * | 2017-01-25 | 2018-07-31 | 沃尔沃汽车公司 | 用于共享有关铁路叉口的信息的方法和系统 |
CN108375377A (zh) * | 2017-01-31 | 2018-08-07 | 索尼公司 | 用于确定车辆在轨道上的位置的设备和方法 |
CN109146976A (zh) * | 2018-08-23 | 2019-01-04 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于定位无人车的方法和装置 |
CN109716903A (zh) * | 2017-10-27 | 2019-05-07 | 井关农机株式会社 | 作业车辆 |
CN109964260A (zh) * | 2016-08-10 | 2019-07-02 | 兹沃公司 | 用于提供面向目标的导航方向的方法和设备 |
CN110456377A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-15 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于三维激光雷达的卫星来袭异物检测方法和系统 |
WO2022056924A1 (zh) * | 2020-09-21 | 2022-03-24 | 西门子(中国)有限公司 | 一种目标定位方法、装置和计算机可读介质 |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9616773B2 (en) | 2015-05-11 | 2017-04-11 | Uber Technologies, Inc. | Detecting objects within a vehicle in connection with a service |
US10712160B2 (en) | 2015-12-10 | 2020-07-14 | Uatc, Llc | Vehicle traction map for autonomous vehicles |
US9840256B1 (en) | 2015-12-16 | 2017-12-12 | Uber Technologies, Inc. | Predictive sensor array configuration system for an autonomous vehicle |
US9841763B1 (en) | 2015-12-16 | 2017-12-12 | Uber Technologies, Inc. | Predictive sensor array configuration system for an autonomous vehicle |
US9990548B2 (en) | 2016-03-09 | 2018-06-05 | Uber Technologies, Inc. | Traffic signal analysis system |
US20180005052A1 (en) | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Uber Technologies, Inc. | Static object detection for operating autonomous vehicle |
RU2715500C1 (ru) * | 2016-07-26 | 2020-02-28 | Ниссан Мотор Ко.,Лтд. | Способ оценки собственного положения и устройство оценки собственного положения |
US10438493B2 (en) | 2016-08-24 | 2019-10-08 | Uber Technologies, Inc. | Hybrid trip planning for autonomous vehicles |
US10452068B2 (en) | 2016-10-17 | 2019-10-22 | Uber Technologies, Inc. | Neural network system for autonomous vehicle control |
US10296001B2 (en) * | 2016-10-27 | 2019-05-21 | Uber Technologies, Inc. | Radar multipath processing |
EP3346418A1 (en) * | 2016-12-28 | 2018-07-11 | Volvo Car Corporation | Method and system for vehicle localization from camera image |
US10254121B2 (en) | 2017-01-23 | 2019-04-09 | Uber Technologies, Inc. | Dynamic routing for self-driving vehicles |
US10261515B2 (en) * | 2017-01-24 | 2019-04-16 | Wipro Limited | System and method for controlling navigation of a vehicle |
DE102017204839A1 (de) | 2017-03-22 | 2018-09-27 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs |
US10816354B2 (en) | 2017-08-22 | 2020-10-27 | Tusimple, Inc. | Verification module system and method for motion-based lane detection with multiple sensors |
JP7074438B2 (ja) * | 2017-09-05 | 2022-05-24 | トヨタ自動車株式会社 | 自車位置推定装置 |
JP6886079B2 (ja) * | 2017-09-26 | 2021-06-16 | 日立Astemo株式会社 | 交通標識認識を用いたカメラキャリブレーションシステム、方法、および、コンピュータ可読媒体 |
US10989538B2 (en) | 2017-12-15 | 2021-04-27 | Uatc, Llc | IMU data offset compensation for an autonomous vehicle |
US11009365B2 (en) | 2018-02-14 | 2021-05-18 | Tusimple, Inc. | Lane marking localization |
US12270661B2 (en) | 2018-02-14 | 2025-04-08 | Tusimple, Inc. | Lane marking localization and fusion |
US11009356B2 (en) | 2018-02-14 | 2021-05-18 | Tusimple, Inc. | Lane marking localization and fusion |
US11334753B2 (en) | 2018-04-30 | 2022-05-17 | Uatc, Llc | Traffic signal state classification for autonomous vehicles |
CN113987228A (zh) | 2018-06-20 | 2022-01-28 | 华为技术有限公司 | 一种数据库构建方法、一种定位方法及其相关设备 |
US11068724B2 (en) * | 2018-10-11 | 2021-07-20 | Baidu Usa Llc | Deep learning continuous lane lines detection system for autonomous vehicles |
WO2020085062A1 (ja) * | 2018-10-24 | 2020-04-30 | パイオニア株式会社 | 計測精度算出装置、自己位置推定装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 |
CN111212375B (zh) * | 2018-11-20 | 2021-08-03 | 华为技术有限公司 | 定位位置调整方法及其装置 |
DE102019216732A1 (de) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | Zf Friedrichshafen Ag | Verfahren sowie System zum Plausibilisieren von Kartendaten |
KR20210071584A (ko) * | 2019-12-06 | 2021-06-16 | 팅크웨어(주) | 위성 항법 시스템 측정 위치의 보정을 통해 위치를 판단하는 위치 측정 방법, 위치 측정 장치 및 이를 수행하는 전자 기기 |
EP3893150A1 (en) | 2020-04-09 | 2021-10-13 | Tusimple, Inc. | Camera pose estimation techniques |
CN112966059B (zh) * | 2021-03-02 | 2023-11-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 针对定位数据的数据处理方法、装置、电子设备和介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11257992A (ja) * | 1998-12-22 | 1999-09-24 | Aisin Aw Co Ltd | 車両用ナビゲーション装置 |
US20090228204A1 (en) * | 2008-02-04 | 2009-09-10 | Tela Atlas North America, Inc. | System and method for map matching with sensor detected objects |
CN102155942A (zh) * | 2011-02-26 | 2011-08-17 | 山东大学 | 大范围环境下基于模糊拓扑地图的全局路径规划方法 |
CN103471598A (zh) * | 2009-01-07 | 2013-12-25 | 宏达国际电子股份有限公司 | 移动目标的追踪方法及追踪移动目标的移动装置 |
CN103764483A (zh) * | 2011-08-31 | 2014-04-30 | 丰田自动车株式会社 | 车辆的行驶控制装置 |
WO2014115319A1 (ja) * | 2013-01-25 | 2014-07-31 | トヨタ自動車株式会社 | 道路環境認識システム |
CN104121910A (zh) * | 2013-04-28 | 2014-10-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 导航方法与装置、终端、服务器及系统 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6820897B2 (en) * | 1992-05-05 | 2004-11-23 | Automotive Technologies International, Inc. | Vehicle object detection system and method |
US5109425A (en) * | 1988-09-30 | 1992-04-28 | The United States Of America As Represented By The United States National Aeronautics And Space Administration | Method and apparatus for predicting the direction of movement in machine vision |
KR100224326B1 (ko) * | 1995-12-26 | 1999-10-15 | 모리 하루오 | 차량용 네비게이션장치 |
CN101563581A (zh) * | 2006-11-03 | 2009-10-21 | 电子地图有限公司 | 用于图像中的平面对象的识别和位置确定的方法和设备 |
US9140792B2 (en) * | 2011-06-01 | 2015-09-22 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for sensor based environmental model construction |
WO2013149149A1 (en) | 2012-03-29 | 2013-10-03 | Honda Motor Co., Ltd | Method to identify driven lane on map and improve vehicle position estimate |
US9460624B2 (en) * | 2014-05-06 | 2016-10-04 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Method and apparatus for determining lane identification in a roadway |
-
2014
- 2014-11-04 EP EP14191585.0A patent/EP3018448B1/en active Active
-
2015
- 2015-10-23 US US14/921,367 patent/US9965699B2/en active Active
- 2015-10-27 CN CN201510707874.5A patent/CN105571606B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11257992A (ja) * | 1998-12-22 | 1999-09-24 | Aisin Aw Co Ltd | 車両用ナビゲーション装置 |
US20090228204A1 (en) * | 2008-02-04 | 2009-09-10 | Tela Atlas North America, Inc. | System and method for map matching with sensor detected objects |
JP2011511281A (ja) * | 2008-02-04 | 2011-04-07 | テレ アトラス ノース アメリカ インコーポレイテッド | センサにより検出されたオブジェクトとマップマッチングする方法 |
CN103471598A (zh) * | 2009-01-07 | 2013-12-25 | 宏达国际电子股份有限公司 | 移动目标的追踪方法及追踪移动目标的移动装置 |
CN102155942A (zh) * | 2011-02-26 | 2011-08-17 | 山东大学 | 大范围环境下基于模糊拓扑地图的全局路径规划方法 |
CN103764483A (zh) * | 2011-08-31 | 2014-04-30 | 丰田自动车株式会社 | 车辆的行驶控制装置 |
WO2014115319A1 (ja) * | 2013-01-25 | 2014-07-31 | トヨタ自動車株式会社 | 道路環境認識システム |
CN104121910A (zh) * | 2013-04-28 | 2014-10-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 导航方法与装置、终端、服务器及系统 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109964260A (zh) * | 2016-08-10 | 2019-07-02 | 兹沃公司 | 用于提供面向目标的导航方向的方法和设备 |
CN108346315A (zh) * | 2017-01-25 | 2018-07-31 | 沃尔沃汽车公司 | 用于共享有关铁路叉口的信息的方法和系统 |
CN108346315B (zh) * | 2017-01-25 | 2021-12-07 | 沃尔沃汽车公司 | 用于共享有关铁路叉口的信息的方法和系统 |
CN108375377A (zh) * | 2017-01-31 | 2018-08-07 | 索尼公司 | 用于确定车辆在轨道上的位置的设备和方法 |
CN108375377B (zh) * | 2017-01-31 | 2023-01-03 | 索尼公司 | 用于确定车辆在轨道上的位置的设备和方法 |
CN107168326A (zh) * | 2017-06-13 | 2017-09-15 | 杨国强 | 轨道车辆控制系统、轨道车辆、轨道系统以及运输系统 |
CN109716903A (zh) * | 2017-10-27 | 2019-05-07 | 井关农机株式会社 | 作业车辆 |
CN109146976A (zh) * | 2018-08-23 | 2019-01-04 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于定位无人车的方法和装置 |
CN110456377A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-15 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于三维激光雷达的卫星来袭异物检测方法和系统 |
WO2022056924A1 (zh) * | 2020-09-21 | 2022-03-24 | 西门子(中国)有限公司 | 一种目标定位方法、装置和计算机可读介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3018448B1 (en) | 2021-01-06 |
US9965699B2 (en) | 2018-05-08 |
CN105571606B (zh) | 2020-07-17 |
US20160125608A1 (en) | 2016-05-05 |
EP3018448A1 (en) | 2016-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105571606A (zh) | 能够改进车辆定位的方法和系统 | |
US9933268B2 (en) | Method and system for improving accuracy of digital map data utilized by a vehicle | |
US12147242B2 (en) | Crowdsourcing a sparse map for autonomous vehicle navigation | |
AU2017300097B2 (en) | Crowdsourcing and distributing a sparse map, and lane measurements for autonomous vehicle navigation | |
CN105302152B (zh) | 机动车辆无人驾驶飞机部署系统 | |
CN108303103B (zh) | 目标车道的确定方法和装置 | |
US10677597B2 (en) | Method and system for creating a digital map | |
US10620317B1 (en) | Lidar-based high definition map generation | |
CN111149011B (zh) | 用于定位较高程度自动化的车辆(haf)、尤其高度自动化的车辆的方法和车辆系统 | |
WO2015083538A1 (ja) | 車両位置推定システム,装置,方法、及び、カメラ装置 | |
RU2016136822A (ru) | Система вождения транспортного средства, способ восприятия и локализации для дорожного транспортного средства и компьютерно-читаемый носитель данных | |
CN107792077A (zh) | 用于确认道路部段是否适合于自主车辆驾驶的方法和系统 | |
KR101704405B1 (ko) | 차선 인식 시스템 및 방법 | |
JP2012208525A (ja) | 静止物地図生成装置 | |
JP2008065087A (ja) | 静止物地図生成装置 | |
US20240393116A1 (en) | Method and Assistance Apparatus for Supporting Vehicle Functions in a Parking Lot, and Motor Vehicle | |
CN110869865B (zh) | 用于运行较高程度自动化的车辆(haf)、尤其高度自动化车辆的方法 | |
KR101553898B1 (ko) | 지형지물의 위치정보를 이용한 자율이동차량의 위치추정시스템 및 방법 | |
JP2018084960A (ja) | 自己位置推定方法及び自己位置推定装置 | |
CN114694111A (zh) | 车辆定位 | |
US11352011B2 (en) | Information processing system, program, and information processing method | |
US20210048819A1 (en) | Apparatus and method for determining junction | |
Chipka et al. | Autonomous urban localization and navigation with limited information | |
US12211292B2 (en) | Vehicle pose estimation | |
Abarghooei et al. | Improvement of Image-based Lane Marker Detection Algorithm using Sensor Fusion |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |