定位系统和方法技术方案

本公开提供了“定位系统和方法”。描述了示例定位系统和方法。在一种实现方式中，一种方法从车辆摄像机接收摄像机图像并且使用VAE‑GAN(变分自编码器结合生成式对抗网络)算法清洁所述摄像机图像。所述方法还接收与邻近所述车辆的区域相关的矢量图并且基于所述矢量图生成合成图像。所述方法然后基于所述清洁的摄像机图像和所述合成图像定位所述车辆。

【技术实现步骤摘要】
定位系统和方法
本公开涉及定位系统和方法，诸如用于自主车辆的定位系统和方法。
技术介绍
汽车为商业、政府和私人实体提供很大一部分交通运输。目前正在开发和部署自主车辆和驾驶辅助系统以提供安全性，减少所需的用户输入量，或甚至完全消除用户参与。例如，一些驾驶辅助系统(诸如防撞系统)可在人驾驶时监测车辆的驾驶、位置和速度和其他对象。当系统检测到即将发生碰撞或撞击时，防撞系统可以介入并施加制动、使车辆转向或执行其他避让或安全操纵。作为另一个示例，自主车辆可以在很少或没有用户输入的情况下驾驶和导航车辆。通常需要准确和快速的车辆定位，以使自动驾驶系统或驾驶辅助系统能够安全地导航道路或行驶路线。
技术实现思路
系统从车辆摄像机接收摄像机图像并且使用VAE-GAN(变分自编码器结合生成式对抗网络)算法清洁摄像机图像。系统还接收与邻近车辆的区域相关的矢量图并且基于矢量图生成合成图像。基于清洁的摄像机图像和合成图像来定位车辆。附图说明参考以下附图描述本公开的非限制性和非详尽性实施例，其中除非另有说明，否则相同的附图标记贯穿各个附图指代相同的部分。图1是示出了包括自动驾驶/辅助系统的车辆控制系统的实施例的示意性框图。图2示出了定位部件的实施例。图3A示出了鸟瞰视图摄像机图像。图3B示出了从矢量图生成的合成图像的实施例。图4示出了鸟瞰视图摄像机图像和合成图像的覆盖图的实施例。图5示出了用于比较摄像机图像与从矢量图生成的合成图像的方法的实施例。图6是示出了匹配系统的实施例的框图。图7是示出了匹配系统的另一个实施例的框图。图8示出了用于匹配摄像机图像与从矢量图生成的合成图像的方法的实施例。图9是示出了共享潜在空间架构的实施例的框图。图10是示出了用于从摄像机图像生成合成图像的训练网络的实施例的框图。图11示出了计算装置的示例框图。具体实施方式在以下公开内容中，参考附图，所述附图形成本公开的一部分并且其中通过说明示出可实践本公开的具体实现方式。应当理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可以利用其他实现方式并且可做出结构改变。说明书中对于“一个实施例”、“一种实施例”、“示例实施例”等的引用指示所述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但每一个实施例都可不必包括所述特定特征、结构或特性。此外，此类短语不一定是指同一实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，无论是否明确描述，结合其他实施例实现这样的特征、结构或特性都在所属领域技术人员的知识范围内。本文所公开的系统、装置和方法的实现方式可包括或利用包括计算机硬件(诸如，例如本文所讨论的一个或多个处理器和系统存储器)的专用或通用计算机。在本公开的范围内的实现方式还可包括用于携载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理和其他计算机可读介质。此类计算机可读介质可以为可以由通用或专用计算机系统存取的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。携带计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，作为示例而非限制，本公开的实现方式可以包括至少两种截然不同的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。计算机存储介质(装置)包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM、固态驱动器(“SSD”)(例如，基于RAM)、快闪存储器、相变存储器(“PCM”)、其他类型的存储器、其他光盘存储装置、磁盘存储装置或其他磁存储装置、或者可以用于以计算机可执行指令或数据结构的形式存储期望的程序代码装置并且可以由通用或专用计算机存取的任何其他介质。本文公开的装置、系统和方法的实现方式可以通过计算机网络进行通信。“网络”被定义为能够在计算机系统和/或模块和/或其他电子装置之间传输电子数据的一个或多个数据链路。当通过网络或另一种通信连接(硬接线、无线或硬接线或无线的组合)向计算机传递或提供信息时，计算机适当地将连接视为传输介质。传输介质可以包括网络和/或数据链路，所述网络和/或数据链路可以用于以计算机可执行指令或数据结构的形式携带所需的程序代码手段并且可以由通用或专用计算机访问。上述的组合也应包括在计算机可读介质的范围内。计算机可执行指令包括例如在处理器中执行时使通用计算机、专用计算机或专用处理装置执行某个功能或功能组的指令和数据。计算机可执行指令可以是例如二进制文件、中间格式指令(诸如汇编语言)或者甚至源代码。尽管用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了本主题，但是应当理解，在所附权利要求中限定的主题不必限于上面描述的所述特征或动作。更确切地，所述特征和动作被公开作为实施权利要求的示例性形式。所属领域技术人员将理解，本公开可在网络计算环境中利用许多类型的计算机系统配置进行实践，所述计算机系统配置包括内置式车辆计算机、个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式装置、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、移动电话、PDA、平板计算机、传呼机、路由器、交换机、各种存储装置等等。本公开还可在分布式系统环境中实践，其中通过网络链接(通过硬接线数据链路、无线数据链路或通过硬接线与无线数据链路的组合)的本地和远程计算机系统都执行任务。在分布式系统环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储装置两者中。此外，在适当的情况下，本文所述的功能可以在以下一个或多个中执行：硬件、软件、固件、数字部件或模拟部件。例如，一个或多个专用集成电路(ASIC)可以被编程为执行本文中描述的系统和过程中的一个或多个。某些术语在整个描述和权利要求中用于指代特定的系统部件。所属领域技术人员应当理解，可通过不同名称来指代部件。本文件并不意图区分名称不同但功能相同的部件。应当注意，本文所讨论的传感器实施例可以包括计算机硬件、软件、固件或它们的任何组合以执行其功能的至少一部分。例如，传感器可以包括被配置为在一个或多个处理器中执行的计算机代码，并且可以包括由计算机代码控制的硬件逻辑/电路。这些示例性装置在本文出于说明目的而提供，而不意图进行限制。如相关领域技术人员所知晓，本公开的实施例可以在另外类型的装置中实施。本公开的至少一些实施例涉及计算机程序产品，其包括存储在任何计算机可用介质上的这种逻辑(例如，以软件形式)。这样的软件在一种或多种数据处理装置中执行时致使装置如本文所述的进行操作。定位是允许和改善自主车辆或驾驶员辅助特征的操作的重要部分。例如，车辆必须精确地知道它在世界上什么地方(或相关于地图而言的)，以便安全地导航。定位可以基于例如，车道线、交通标志、交通灯等来识别车辆的位置。相对于世界地图而言，目前存在有各种各样的用于定位的方法，但这些方法需要大量的计算来进行定位，或需要使用昂贵的、高耗电的传感器，诸如光检测和测距(LIDAR)传感器。申请人已经开发了用于车辆定位或其他目的的系统、方法和装置。根据一个实施例，一种用于确定车辆位置的系统在传感器数据(诸如，摄像机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，其包括：/n由定位部件从车辆摄像机接收摄像机图像；/n由所述定位部件使用VAE-GAN(变分自编码器结合生成式对抗网络)算法清洁所述摄像机图像；/n接收与邻近所述车辆的区域相关的矢量图；/n基于所述矢量图生成合成图像；以及/n由所述定位部件基于所述清洁的摄像机图像和所述合成图像定位所述车辆。/n

【技术特征摘要】
20190308 US 16/297,1701.一种方法，其包括：
由定位部件从车辆摄像机接收摄像机图像；
由所述定位部件使用VAE-GAN(变分自编码器结合生成式对抗网络)算法清洁所述摄像机图像；
接收与邻近所述车辆的区域相关的矢量图；
基于所述矢量图生成合成图像；以及
由所述定位部件基于所述清洁的摄像机图像和所述合成图像定位所述车辆。


2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
将所述清洁的图像传送到NMI(标准化交互信息)相关系统；以及
将所述合成图像传送到所述NMI相关系统。


3.如权利要求2所述的方法，其中定位所述车辆包括由所述NMI相关系统匹配所述清洁的图像与所述合成图像。


4.如权利要求1所述的方法，其还包括将所述摄像机图像投影为俯视图。


5.如权利要求1所述的方法，其中清洁所述摄像机图像包括以与从矢量图生成的合成图像相似的样式生成清洁的摄像机图像。


6.如权利要求1所述的方法，其中定位所述车辆包括生成车辆位置数据，并且其中所述方法还包括将所述车辆位置数据传送到与所述车辆相关联的自动驾驶系统。


7.如权利要求1所述的方法，其中定位所述车辆包括生成车辆位置数据，并且其中所述方法还包括将所述车辆位置数据传送到与所述车辆相关联的驾驶辅助系统。


8.一种用于定位的方法，所述方法包括：
由定位部件从与车辆相关联的摄像机接收摄像机图像；
由所述定位部件使用VAE-GAN(变分自编码器结合生成式对抗网络)算法清洁所述摄像机图像；
将所述清洁的图像传送到NMI(标准化交互信息)相关系统；
接收与邻近所...

【专利技术属性】
技术研发人员：莎拉·霍茨，普拉韦恩·纳拉亚南，普纳杰·查克拉瓦蒂，高拉夫·潘迪，格雷厄姆·米尔斯，泰勒·里德，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：美国;US