车辆和基于地图识别车辆的位置的方法技术

提供了一种车辆。所述车辆包括：光检测和测距(LiDAR)传感器，通过使用多通道激光获取车辆的关于周围地面的针对每个通道的点云信息。所述车辆还包括：通信器，与外部服务器进行通信，处理器，控制通信器从外部服务器接收地图数据并基于通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息确定车辆在地图数据中的位置。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】车辆和基于地图识别车辆的位置的方法
本公开涉及一种车辆和基于地图识别车辆的位置的方法。更具体地，本公开涉及一种包括光检测和测距(LiDAR)传感器的车辆和基于地图识别车辆的位置的方法。
技术介绍
自主驾驶车辆指在没有驾驶员介入的情况下进行识别，确定驾驶方向，并控制车辆以自主驾驶到指定目的地的车辆。最近，自主驾驶车辆已经减少了交通事故的数量，提高了交通运输效率，节省了燃料并完成了驾驶替代，因此，作为用于增加便利性的个人交通工具而已经引起关注。对于车辆的自主驾驶，需要各种技术，诸如，用于识别驾驶环境(诸如，车道、周围车辆或行人)的技术、用于确定驾驶条件的技术和控制技术(诸如，转向和加速/减速)。在这些技术中，用于精确地确定车辆位置的技术是十分重要的。也就是说，需要生成具有厘米单位的误差范围的详细地图并需要在生成的详细地图上确定车辆的精确位置。用于确定车辆的位置的相关领域的技术使用全球定位系统(GPS)、Wi-Fi等，但由于精度不足而具有限制。因此，为了补偿这种限制，最近，已经对使用光检测和测距(LiDAR)传感器的技术进行研究，其中，LiDAR用于测量激光脉冲被发射并被反射回原始位置期间的时间以测量到反射物的距离。在这种情况下，对于包括汽车的各种车辆的自主驾驶，已经需要用于生成实际路面环境的更详细的地图的技术，并需要在详细地图上更精确地确定移动目标的位置。以上信息作为背景信息被呈现仅为了帮助理解本公开。至于以上信息中的任何信息是否可适用于针对本公开的现有技术，尚未作出确定并且也未进行声明。
技术实现思路
技术问题本公开的多个方面在于至少解决以上提到的问题和/或缺点，并至少提供以下描述的优点。因此，本公开的一方面在于提供一种车辆和基于地图识别车辆的位置的方法，所述车辆和方法用于生成用于车辆的自主驾驶的详细地图并且在详细地图中确定精确位置。技术方案根据本公开的另一方面，提供一种车辆。所述车辆包括：光检测和测距(LiDAR)传感器，被配置为使用多通道激光获取关于车辆的周围地面的针对每个通道的点云信息；通信器，被配置为与外部服务器进行通信；以及处理器，被配置为控制通信器从外部服务器接收地图数据，并基于通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息在地图数据中确定车辆的位置。地图数据可以是包括针对多通道激光的每个通道的反射率信息的多通道地图数据，并且处理器可将通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息和多通道地图数据匹配来确定车辆的位置。地图数据可以是通过对针对多通道激光的每个通道的反射率信息进行合成而获取的单通道地图数据，处理器可将通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息合成为单通道点云信息，并且将合成的单通道点云信息和单通道地图数据匹配来确定车辆的位置。处理器可将包括在针对每个通道的点云信息的反射率信息乘以针对每个通道的权重，并对被乘以权重的针对每个通道的反射率信息求和，从而将针对每个通道的点云信息合成为单通道点云信息。处理器可计算包括在针对每个通道的点云信息中的反射率信息的方差或者标准差，并且可将具有计算出的更大的方差值或者标准差的通道乘以更大的权重。处理器可将通过LiDAR传感器获取的点云信息栅格化为二维(2D)数据，对栅格化的2D数据执行反射光移除，并将执行过反射光移除的2D数据和地图数据匹配来确定车辆的位置。车辆还可包括：环境光传感器，被配置为检测车辆周围的环境光的强度，其中，处理器可根据通过环境光传感器检测的车辆周围的环境光的强度调节反射光移除的程度。车辆还可包括：全球定位系统(GPS)接收器，被配置为接收包括车辆的位置信息的GPS信号，其中，处理器可基于通过GPS信号接收器接收的GPS信号和当前时间确定太阳的位置，并在反射光移除中使用被确定的太阳的位置。车辆还可包括：GPS接收器，被配置为接收包括车辆的位置信息的GPS信号，其中，处理器可使用通过GPS信号接收器接收的GPS信号确定车辆的位置，并基于使用GPS信号确定的车辆的位置在地图数据中确定车辆的位置。处理器可控制通信器从服务器接收与距离使用GPS信号确定的车辆的位置的预设距离范围相应的地图数据。根据本公开的另一方面，提供了一种基于地图识别车辆的位置的方法。所述方法包括：从外部服务器接收地图数据，使用多通道LiDAR传感器获取关于车辆的周围地面的针对每个通道的点云信息，并基于针对每个通道的点云信息在地图数据中确定车辆的位置。地图数据可以是包括针对多通道激光的每个通道的反射率信息的多通道地图数据，并且确定车辆的位置的步骤可包括：将通过LiDAR传感器获取的针对每个通道点云信息和多通道地图数据匹配来确定车辆的位置。地图数据可以是通过对针对多通道激光的每个通道的反射率信息进行合成而获取的单通道地图数据，并且确定车辆的位置的步骤可包括：将通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息合成合成为单通道点云信息，并将合成的单通道点云信息和单通道地图数据匹配来确定车辆的位置。合成的步骤可包括：将包括在针对每个通道的点云信息中的反射率信息乘以针对每个通道的权重，并对被乘以权重的针对每个通道的反射率信息求和。乘以权重的步骤可包括：计算对包括在针对每个通道的点云信息中的反射率信息的方差或者标准差，并将具有计算出的更大的方差值或者标准差的通道乘以更大的权重。确定车辆的位置的步骤可包括：将通过LiDAR传感器获取的点云信息栅格化为2D数据，对栅格化的2D数据执行反射光移除，将执行过反射光移除的2D数据和地图数据匹配来确定车辆的位置。所述方法还可包括：检测车辆周围的环境光的强度，其中，执行反射光移除的步骤可包括：根据检测的车辆周围的环境光的强度调节反射光移除的程度。所述方法还可包括：接收包括车辆的位置信息的GPS信号，其中，执行反射光移除的步骤可包括：基于接收的GPS信号和当前时间确定太阳的位置，并使用确定的太阳的位置执行反射光移除。所述方法还可包括：接收包括车辆的位置信息的GPS信号，其中，确定车辆的位置的步骤可包括：使用接收的GPS信号确定车辆的位置并基于使用GPS信号确定的车辆的位置在地图数据中确定车辆的位置。接收地图数据的步骤可包括：从服务器接收与距离使用GPS信号确定的车辆位置的预设距离范围相应的地图数据。有益效果根据本公开的各种实施例，可生成具有误差范围小于厘米单位的详细地图，并可在生成的详细地图中精确地确定车辆的位置。因此，可容易实现车辆的自主驾驶。从结合附图公开了本公开的各种实施例的下面的详细的描述，本公开的其它方面、优点和显著特征对于本领域中的技术人员将变得清楚。附图说明从下面结合附图进行的描述，本公开的特定实施例的以上和/或其它方面、特征和优点将变得更加清楚，其中：图1是示出根据本公开的实施例的自主驾驶系统的示例的示图；图2是示出根据本公开的实施例的地图生成环境的示例的示图；图3A和图3B是示出根据本公开的各种实施例的每种材料类型根据电磁波的波长的反射率的示例的示图；图4A、图4B、图4C、图5A和图5B是示出根据本公开的各种实施例的服务器生成地图的过程的示图；图6A、图6B、图7A、和图7B是根据本公开的各种实施例的地图生成方法的流程图；图8是示出根据本公开的实施例的车辆的位置识别环境的示例的示图；图9是示出根据本公开的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆，包括：光检测和测距(LiDAR)传感器，被配置为使用多通道激光获取关于车辆的周围地面的针对每个通道的点云信息；通信器，被配置为与外部服务器进行通信；处理器，被配置为：控制通信器从外部服务器接收地图数据；基于通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息在地图数据中确定车辆的位置。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.02.05 KR 10-2016-00152151.一种车辆，包括：光检测和测距(LiDAR)传感器，被配置为使用多通道激光获取关于车辆的周围地面的针对每个通道的点云信息；通信器，被配置为与外部服务器进行通信；处理器，被配置为：控制通信器从外部服务器接收地图数据；基于通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息在地图数据中确定车辆的位置。2.如权利要求1所述的车辆，其中，地图数据是包括针对多通道激光的每个通道的反射率信息的多通道地图数据；其中，处理器还被配置为将通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息和多通道地图数据匹配以确定车辆的位置。3.如权利要求1所述的车辆，其中，地图数据是通过对针对多通道激光的每个通道的反射率信息进行合成而获取的单通道地图数据；其中，处理器还被配置为：将通过LiDAR传感器获取的针对每个通道的点云信息合成为单通道点云信息，将合成的单通道点云信息和单通道地图数据匹配以确定车辆的位置。4.如权利要求3所述的车辆，其中，处理器还被配置为：将包括在针对每个通道的点云信息中的反射率信息乘以针对每个通道的权重，并且对被乘以权重的针对每个通道的反射率信息求和，从而将针对每个通道的点云信息合成为单通道点云信息。5.如权利要求4所述的车辆，其中，处理器还被配置为：计算包括在针对每个通道的点云信息中的反射率信息的方差或者标准差；将具有计算出的更大的方差值或者标准差的通道乘以更大的权重。6.如权利要求1所述的车辆，其中，处理器还被配置为：将通过LiDAR传感器获取的点云信息栅格化为二维(2D)数据；对栅格化的2D数据执行反射光移除；将执行过反射光移除的2D数据和地图数据匹配以确定车辆的位置。7.如权利要求6所述的车辆，还包括：环境光传感器，被配置为检测车辆周围的环境光的强度，其中，处理器根据通过环境光传感器检测的车辆周围的环境光的强度调节反射光移除的程度。8.如权利要求6所述的车辆，还包括：全球...

【专利技术属性】
技术研发人员：白艾伦，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国,KR