【技术实现步骤摘要】
顺序地面场景图像投影合成与复杂场景重构的方法及设备
本公开总体上涉及用于校正地图的系统和方法，并且更具体地涉及用于校正用于自主车辆地图的地图创建数据的系统和方法。
技术介绍
导航级别的地图(例如OpenStreetMap(OSM)和Google地图)不适用于自主车辆(AV)驾驶。为了导航，自主车辆可能需要车辆将行驶于其中的区域的高清地图。高清地图可能需要是三维的，并标记有该区域中的永久固定对象，并包括将导航的区域中的每条道路，以及每个停车标志、所有车道标记、每个出口匝道和每个交通信号灯的精确位置。创建AV地图可能很复杂。在美国有超过四百万英里的道路，与GPS和导航系统使用的地图相比，AV地图的精确度要高得多。导航地图通常在几码内定位车辆的位置。在某些情况下，AV地图可能需要能够在大约四英寸内定位车辆、路缘石和其他对象的位置。以自主模式运行的自主车辆依赖于在过去某时收集的地图创建数据。地图创建数据可能并不总是反映其意图描绘的实际环境。由于环境变化(例如道路建设)，地图创建数据可能包含错误或过时。自主车辆...
【技术保护点】
1.一种用于校正高清地图图像的系统，该系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为对在非瞬态计算机可读介质上编码的指令进行编程，该系统被配置为：/n通过基于云的处理器从多个车辆接收由所述车辆采集的地图异常热点的地面视角图像数据，其中所述地图异常热点是由高清鸟瞰视角地图描述的区域，在该区域处由所述车辆观察到的所述热点的物理特性与高清地图所提供的对所述区域的描述不一致；/n使用单应性将所述地面视角图像数据转换为鸟瞰视角图像数据；/n从所述鸟瞰视角图像数据中去除离群值；/n将用于降低误差的误差降低算法应用于去除了离群值的鸟瞰视角图像数据；/n在降低误差后将来自所述鸟瞰视...
【技术特征摘要】
20190117 US 16/249,9691.一种用于校正高清地图图像的系统，该系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为对在非瞬态计算机可读介质上编码的指令进行编程，该系统被配置为：
通过基于云的处理器从多个车辆接收由所述车辆采集的地图异常热点的地面视角图像数据，其中所述地图异常热点是由高清鸟瞰视角地图描述的区域，在该区域处由所述车辆观察到的所述热点的物理特性与高清地图所提供的对所述区域的描述不一致；
使用单应性将所述地面视角图像数据转换为鸟瞰视角图像数据；
从所述鸟瞰视角图像数据中去除离群值；
将用于降低误差的误差降低算法应用于去除了离群值的鸟瞰视角图像数据；
在降低误差后将来自所述鸟瞰视角图像数据的连续图像序列拼接在一起，以生成高清图像，其中，所述连续图像中的每一个已经通过使用单应性将地面视角图像数据转换为鸟瞰视角图像数据、从鸟瞰视角图像数据去除离群点并应用用于降低误差的误差降低算法而产生；
比较拼接的连续图像序列与所述热点的高清图像，以确定对所述高清图像的修改；以及
向自主汽车提供修改后的高清图像数据，用于在所述地图异常热点附近的区域中导航。
2.根据权利要求1所述的系统，还被配置为：
从车辆接收地图异常热点的报告，该报告包括所述地图异常热点处的地面视角图像数据；
指示所述地图异常热点附近区域中的多辆车辆上传在所述地图异常热点处的地面视角图像数据；以及
接收由所述多个车辆采集的所述地图异常热点的地面视角图像数据。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，为了使用单应性将所述地面视角图像数据转换为鸟瞰视角图像数据，所述系统被配置为：
从4对对应的角点计算透视变换；
用变换矩阵M表示透视变换；以及
将估计的透视变换矩阵M应用于所述地面视角图像数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，为了从所述鸟瞰视角图像数据中去除离群值，所述系统被配置为应用随机样本一致性算法，以从所述鸟瞰视角图像数据中去除离群值。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，为了应用误差降低算法，所述系统被配置为，通过将所述鸟瞰视角图像中的特征与所述高清图像中的特征匹配或者使用直接对齐方法来搜索使得重叠的像素之间的绝对差之和最小化的图像对齐而执行图像配准。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，为了应用误差降低算法，所述系统被...
【专利技术属性】
技术研发人员：F白，H刘，DA克雷格，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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