自主车辆使用存储在存储器中的数字地图导航。在一个方法中，所述车辆规划包含地理位置(例如车辆将行驶的道路上的位置)的导航路线。无人机(UAV)在所述地理位置处收集传感器数据(例如在道路上行驶之前)。所述收集的传感器数据经处理以产生所述地理位置处的对象或其它特征的地图数据。使用所述所产生的地图数据更新所述数字地图。据更新所述数字地图。据更新所述数字地图。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用无人机数据产生用于自主车辆导航的高清地图
[0001]相关申请
[0002]本申请主张2020年4月21日申请且题为“使用无人机数据产生用于自主车辆导航的高清地图(USING DRONE DATA TO GENERATE HIGH
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DEFINITION MAP FOR AUTONOMOUS VEHICLE NAVIGATION)”的第16/854,658号美国专利申请的优先权，所述申请的全部公开内容特此以引用的方式并入本文中。
[0003]本文中所公开的至少一些实施例总体上涉及数字地图，更尤其地但不限于使用通过无人机(UAV)收集的数据产生用于数字地图的数据。
技术介绍
[0004]自主车辆通常使用数字地图导航。此类数字地图的一个实例为高清地图(HDMAP)。在一个实例中，高清地图允许自主车辆安全地在道路上行进。道路通常包含例如交通标志等的地标。为构建高清地图的地标地图部分，系统需确定各种地标的位置和类型(例如沿着车辆必须行进的道路上的对象)。
[0005]在一个方法中，系统使用基于图像的分类确定地标的类型。系统进一步确定每个地标相对于地图坐标的位置和方位。精确的地标坐标允许自主车辆使用车辆传感器数据精确预测对象所处位置，使得车辆可验证地图对环境的预测、检测环境变化，和根据地图定位车辆的位置。
[0006]自主车辆从源位置驾驶到目的地位置而不需要人类驾驶员控制或导航车辆。自主车辆使用传感器实时作出驾驶决策，但传感器无法检测到车辆将要面对的所有障碍和问题。例如，传感器可能无法轻易看到道路标志或车道标记。
[0007]自主车辆可使用地图数据确定以上信息中的一些而非依赖于传感器数据。然而，现有地图通常不能提供安全导航所需的高水平的准确性。并且，许多地图是调查小组创建的，其驾驶员使用具有传感器的特殊装备汽车在一地理区域内驾驶并进行测量。此过程昂贵且耗时。并且，使用此类技术得到的地图并不具有最新信息。因此，维护地图的常规技术并不提供对于自主车辆的安全导航来说足够精确且最新的数据。
附图说明
[0008]实施例在附图的图中作为实例而非限制来说明，在附图中，相似的参考标号指示类似的元件。
[0009]图1示出了根据一些实施例的基于通过无人机收集的传感器数据产生地图数据的地图服务器。
[0010]图2示出了根据一些实施例的部分地基于通过无人机收集的数据存储数字地图的自主车辆。
[0011]图3示出了根据一些实施例的用于基于通过无人机收集的传感器数据更新数字地
图的方法。
具体实施方式
[0012]以下公开内容描述用于基于通过无人机(UAV)收集的数据产生用于数字地图的新数据的各种实施例。本文至少一些实施例涉及由自主车辆(例如自动驾驶汽车、飞机、船)使用的数字地图。在一个实例中，第一UAV收集用于更新供地面车辆用于在道路上导航的地图的数据。第二UAV可用于从相同地理位置、邻近位置或不同位置收集用于地图的其它数据。
[0013]在一个实例中，高清地图(HD地图)含有道路和周围环境的详细三维模型。在一个实例中，地图含有关于例如以下对象的数据：道路边缘、道路分隔栏、路缘、路肩、交通标志、交通信号、杆、消防栓及道路和结构的其它特征。仅使用传统的卫星或空中成像通常无法充分实现这种详细程度。替代地，使用地面车辆的车队来收集HD地图的数据。
[0014]因此，使用现有的方法创建供自主车辆用于导航的高清地图需要昂贵且耗时的道路数据采集。在一个实例中，数据由装备有收集关于道路状况的数据的传感器的车辆车队收集。然而，由于数据采集的差异，对于特定对象，收集的数据的精确度可能很低。这带来了所产生地图的准确性下降且减少车辆基于此类地图进行导航的可靠性降低的技术难题。并且，由于所需要的数据采集耗时，所以此类地图通常不是最新的。这可显著降低使用此类地图导航的车辆的可靠性和/或表现(例如在道路状况由于最近的车辆事故或自然灾害已出现改变的情形中的导航)。
[0015]本公开的各种实施例提供针对以上技术问题中的一或多个的技术解决方案。在一个实施例中，可使用无人机或其它UAV捕集车道的鸟瞰图以更新导引自主驾驶中使用的HD地图。在一个实例中，经更新地图存储在服务器上且与多个车辆共享。在一个实例中，经更新地图存储在使用所述地图导航的车辆的存储器中。
[0016]在一个实施例中，一种方法包含：在存储器中存储供自主车辆用于规划包含第一地理位置(例如交通标志所在的道路上的位置)的导航路线的数字地图(例如HD地图)；接收由无人机(UAV)的传感器在第一地理位置处收集的传感器数据(例如关于交通标志的图像数据)；通过至少一个处理装置处理接收的传感器数据以产生第一地理位置的地图数据；以及使用所产生的地图数据更新数字地图(例如在地图中更新交通标志的位置和/或类型)。
[0017]在各种实施例中，自主车辆能够感测其环境及导航，而无需人类输入。自主车辆的实例包含自动驾驶汽车。高清地图通常指存储具有高精度(例如5
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10cm或更小)数据的地图。高清地图含有关于自主车辆将要行驶的道路的空间几何信息。
[0018]所产生的高清地图包含自主车辆在没有人类介入的情况下安全地导航的必需信息。各种实施例使用从无人机收集的数据来产生地图数据，而非使用昂贵且耗时的地图绘制车队的方法收集数据。在一个实施例中，所产生的地图数据用于更新供自主车辆用于导航的高清地图。
[0019]在一个实施例中，自主车辆使用告知车辆关于道路上的对象和/或道路状况的高清地图进行导航，使得车辆可以在没有人类输入的情况下安全地导航。在一个实例中，地图基于由安装在无人机上的相机和/或其它传感器收集的数据周期性地更新(例如每5
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60分钟或更少)。来自相机的图像数据可转换为可用于更新高清地图的格式。在一个实例中，通过将相机数据作为输入提供至例如人工神经网络的机器学习模型来实施转换。在一个实例
中，机器学习模型用于识别无人机正在飞行且汽车将随后沿循的道路上的特征。
[0020]在各种实施例中，产生并维护精确且包含经更新道路状况的高清地图以用于安全导航。在一个实例中，高清地图足够精确地提供自主车辆相对于道路车道的当前位置，以允许车辆在所述车道中驾驶。
[0021]在一个实施例中，无人机、车辆和/或地图服务器的图像检测系统接收来自安装在无人机上的至少一个相机的至少一个图像。例如，图像可含有交通标志。图像检测系统接收图像并识别对应于交通标志的图像部分。
[0022]在一个实施例中，机器学习模型用于对交通标志进行分类并为交通标志的数据分配各种属性。分类和/或其它属性可存储在高清地图中以包含所识别的交通标志的描述。
[0023]在一个实施例中，无人机进一步包含提供用于产生地图的额外数据的光检测与测距传感器。
[0024]在一个实施例中，高清地图系统基于在物理区域中存储对象所需的信息量的估计确定地图中呈现的地理区域的大小。估本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，其包括：将供自主车辆用于规划包含第一地理位置的导航路线的数字地图存储在存储器中；通过所述车辆从无人机(UAV)实时接收由所述UAV的传感器在所述第一地理位置处收集的传感器数据；通过至少一个处理装置处理所述接收的传感器数据以产生所述第一地理位置的地图数据；以及使用所述所产生的地图数据更新所述数字地图。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器数据为第一传感器数据，所述方法进一步包括：通过所述车辆收集关于位于所述第一地理位置处的对象的第二传感器数据；通过所述车辆确定所述第二传感器数据和所述数字地图中关于所述对象的数据之间的不匹配；响应于确定所述不匹配，将针对关于所述对象的经更新数据的请求发送至所述UAV，其中当所述车辆朝向所述第一地理位置导航时，所述UAV实时响应所述请求，并且其中所述第一传感器数据由所述车辆响应于所述请求从所述UAV接收；以及基于所述接收的第一传感器数据确定所述导航路线。3.根据权利要求1所述的方法，其中使用机器学习模型处理所述接收的传感器数据。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述机器学习模型的输出提供与所述传感器数据相关联的对象的分类，且更新所述数字地图包括将所述对象和所述分类添加至所述数字地图。5.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括将所述经更新数字地图传输到所述自主车辆。6.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括将请求发送至所述UAV，其中所述传感器数据由所述UAV响应于所述请求收集。7.根据权利要求6所述的方法，其进一步包括从所述自主车辆接收请求，其中响应于从所述自主车辆接收到所述请求，将所述请求发送至所述UAV。8.根据权利要求6所述的方法，其进一步包括：检测新对象；以及确定所述所存储的数字地图是否包含与所述新对象相关联的数据；其中响应于确定所述所存储的数字地图不包含与新对象相关联的数据，将所述请求发送至所述UAV。9.根据权利要求8所述的方法，其中所述新对象由所述自主车辆或所述UAV中的至少一者检测。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述接收的传感器数据为第一传感器数据，所述所产生的地图数据为第一地图数据，所述数字地图更新为包含在所述第一地理位置处检测到的对象，且所述自主车辆为第一自主车辆，所述方法进一步包括：接收由第二自主车辆的传感器在所述第一地理位置处收集的第二传感器数据；确定所述第二传感器数据与所述对象相关联；处理所述第二传感器数据以产生第二地图数据；以及
使用所述第二地图数据更新所述数字地图。11.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器为光检测与测距(LiDAR)传感器、雷达传感器或相机。12.根据权利要求1所述的方法，其中所述所存储的数字地图包含用于多...
【专利技术属性】
技术研发人员：G，
申请(专利权)人：美光科技公司，
类型：发明
国别省市：
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