用于车辆导航的系统和方法技术方案

一种用于主车辆的导航系统可以包括被编程为确定主车辆的自我运动的至少一个指示符的处理器。处理器还可以被编程为从LIDAR系统接收包括对象的至少一部分的第一表示的第一点云和包括对象的至少一部分的第二表示的第二点云。处理器还可以被编程为基于主车辆的自我运动的至少一个指示符、以及基于包括对象的至少一部分的第一表示的第一点云与包括对象的至少一部分的第二表示的第二点云的比较，来确定对象的速度。确定对象的速度。确定对象的速度。

【技术实现步骤摘要】
用于车辆导航的系统和方法
[0001]本申请是申请日为2020年12月31日，申请号为202080098146.8(国际申请号为PCT/US2020/067753)，专利技术名称为“用于车辆导航的系统和方法”的专利技术专利申请的分案申请。


[0002]本公开一般涉及自主车辆导航。

技术介绍

[0003]随着技术的不断进步，能够在道路上导航的完全自主车辆的目标即将到来。自主车辆可能需要考虑各种因素，并基于这些因素做出适当的决策，以安全且准确地到达意图目的地。例如，自主车辆可能需要处理和解释视觉信息(例如，从相机捕获的信息)，并且还可能使用从其他源(例如，从GPS单元、速率(speed)传感器、加速度计、悬架(suspension)传感器等)获得的信息。同时，为了导航到目的地，自主车辆可能还需要识别其在特定道路内的位置(例如，多车道道路内的特定车道)、在其他车辆旁边导航、避开障碍物和行人、观察交通信号和标志、并在适当的交叉路口或立体交叉道处从一条道路行驶到另一条道路。当车辆行驶到其目的地时，利用和解释由自主车辆收集的海量信息引起了众多设计挑战。自主车辆可能需要分析、访问和/或存储的庞大数量的数据(例如，捕获的图像数据、地图数据、GPS数据、传感器数据等)引起了事实上可能限制或者甚至不利影响自主导航的挑战。此外，如果自主车辆依赖于传统的绘图(mapping)技术来导航，那么存储和更新地图所需的庞大数量的数据会引起令人生畏的挑战。

技术实现思路

[0004]与本公开一致的实施例提供用于自主车辆导航的系统和方法。公开的实施例可以使用相机来提供自主车辆导航特征。例如，与公开的实施例一致，公开的系统可以包括监视车辆的环境的一个、两个或更多相机。公开的系统可以基于例如由一个或多个相机捕获的图像的分析来提供导航响应。
[0005]在实施例中，一种用于主车辆的导航系统，包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程为确定主车辆的自我运动的至少一个指示符。该至少一个处理器还可以被编程为从与主车辆相关联的LIDAR系统并基于LIDAR系统的视场的第一LIDAR扫描接收第一点云，第一点云包括对象的至少一部分的第一表示。该至少一个处理器还可以被编程为从与主车辆相关联的LIDAR系统并基于LIDAR系统的视场的第一LIDAR扫描接收第一点云，该第一点云包括对象的至少一部分的第一表示。该至少一个处理器还可以被编程为从LIDAR系统并且基于LIDAR系统的视场的第二LIDAR扫描接收第二点云，该第二点云包括对象的至少一部分的第二表示。该至少一个处理器还可以被编程为基于主车辆的自我运动的至少一个指示符、以及基于包括对象的至少一部分的第一表示的第一点云与包括对象的至少一部分的第二表示的第二点云的比较，来确定对象的速度。
[0006]在实施例中，一种用于检测主车辆的环境中的对象的方法可以包括确定主车辆的自我运动的至少一个指示符。该方法还可以包括从与主车辆相关联的LIDAR系统并基于LIDAR系统的视场的第一LIDAR扫描接收第一点云，该第一点云包括对象的至少一部分的第一表示。该方法还可以包括从LIDAR系统并且基于LIDAR系统的视场的第二LIDAR扫描接收第二点云，该第二点云包括对象的至少一部分的第二表示。该方法还可以包括基于主车辆的自我运动的至少一个指示符、以及基于包括对象的至少一部分的第一表示的第一点云与包括对象的至少一部分的第二表示的第二点云的比较，来确定对象的速度。
[0007]在实施例中，一种用于主车辆的导航系统可以包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程为从位于相对于车辆的远处的实体接收与车辆要穿越的至少一个道路段相关联的稀疏地图。稀疏地图可以包括多个绘图(map)的导航地标和至少一个目标轨迹。多个绘图的导航地标和至少一个目标轨迹二者可以基于从先前沿着至少一个道路段行驶的多个车辆收集的驾驶信息来生成。至少一个处理器还可以被编程为从车辆车载的激光检测和测距(lidar)系统接收点云信息。点云信息可以表示到车辆的环境中的各种对象的距离。该至少一个处理器还可以被编程为将接收的点云信息与稀疏地图中的多个绘图的导航地标中的至少一个绘图的导航地标进行比较，以提供车辆相对于至少一个目标轨迹的、基于激光检测和测距的定位。该至少一个处理器还可以被编程为基于车辆相对于至少一个目标轨迹的、基于激光检测和测距的定位来确定车辆的至少一个导航动作。至少一个处理器还可以被编程为引起车辆采取至少一个导航动作。
[0008]在实施例中，一种用于控制主车辆的导航系统的方法可以包括从位于相对于车辆的远处的实体接收与车辆要穿越的至少一个道路段相关联的稀疏地图。稀疏地图可以包括多个绘图的导航地标和至少一个目标轨迹。多个绘图的导航地标和至少一个目标轨迹二者可以基于从先前沿着至少一个道路段行驶的多个车辆收集的驾驶信息来生成。该方法还可以包括从车辆车载的激光检测和测距(lidar)系统接收点云信息。点云信息表示到车辆的环境中的各种对象的距离。该方法还可以包括将接收的点云信息与稀疏地图中的多个绘图的导航地标中的至少一个绘图的导航地标进行比较，以提供车辆相对于至少一个目标轨迹的、基于激光检测和测距的定位。该方法还可以包括基于车辆相对于至少一个目标轨迹的、基于激光检测和测距的定位来确定车辆的至少一个导航动作。该方法还可以包括引起车辆采取至少一个导航动作。
[0009]在实施例中，一种用于主车辆的导航系统可以包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程为从主车辆车载的相机接收表示主车辆的环境的至少一个捕获的图像。该至少一个处理器还可以被编程为从主车辆车载的LIDAR系统接收点云信息。该点云信息可以表示到主车辆的环境中的各种对象的距离。该至少一个处理器还可以被编程为将点云信息与至少一个捕获的图像相关，以提供至少一个捕获的图像的一个或多个区域的每个像素的深度信息。该至少一个处理器还可以被编程为基于至少一个捕获的图像的一个或多个区域的每个像素的深度信息来确定主车辆的至少一个导航动作，并引起主车辆采取至少一个导航动作。
[0010]在实施例中，一种用于确定主车辆的导航动作的方法可以包括从主车辆车载的LIDAR系统接收点云信息。点云信息可以表示到主车辆的环境中的多个对象的距离。该方法还可以包括将点云信息与至少一个捕获的图像相关，以提供至少一个捕获的图像的一个或
多个区域的每个像素的深度信息。该方法还可以包括基于至少一个捕获的图像的一个或多个区域的每个像素的深度信息来确定主车辆的至少一个导航动作，并引起主车辆采取至少一个导航动作。
[0011]在实施例中，一种用于主车辆的导航系统可以包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程为从主车辆车载的相机接收表示主车辆的环境的至少一个捕获的图像。相机可以相对于主车辆定位在第一位置处。该至少一个处理器还可以被编程为从主车辆车载的光检测和测距(LIDAR)系统接收点云信息。该点云信息可以表示到主车辆的环境中的各种对象的距离。LIDAR系统可以相对于主车辆定位在第二位置处，并且第二位置可以不同于第一位置。相机的视场可以至少部分地与L本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于主车辆的导航系统，所述导航系统包括：至少一个处理器，被编程为：从主车辆车载的中心相机接收包括主车辆的环境的至少一部分的表示的至少一个捕获的中心图像，从主车辆车载的左环绕相机接收包括主车辆的环境的至少一部分的表示的至少一个捕获的左环绕图像，并且从主车辆车载的右环绕相机接收包括主车辆的环境的至少一部分的表示的至少一个捕获的右环绕图像，其中，所述中心相机的视场至少部分地与所述左环绕相机的视场和所述右环绕相机的视场两者重叠；将所述至少一个捕获的中心图像、所述至少一个捕获的左环绕图像和所述至少一个捕获的右环绕图像提供给分析模块，所述分析模块被配置为基于所述至少一个捕获的中心图像、所述至少一个捕获的左环绕图像和所述至少一个捕获的右环绕图像的分析来生成关于所述至少一个捕获的中心图像的输出，其中，生成的输出包括捕获的中心图像的至少一个区域的每个像素的深度信息；以及基于包括捕获的中心图像的至少一个区域的每个像素的深度信息的生成的输出，引起主车辆的至少一个导航动作。2.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述分析模块包括基于训练数据而被训练的至少一个经训练的模型，所述训练数据包括由具有至少部分重叠的场的相机捕获的多个图像和与所述多个图像中的至少一些图像对应的光检测和测距LIDAR点云信息的组合。3.根据权利要求2所述的导航系统，其中，所述至少一个经训练的模型包括神经网络。4.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述生成的输出包括捕获的中心图像的所有区域的每个像素的深度信息。5.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述中心相机、所述左环绕相机和所述右环绕相机中的两个或更多个具有不同的视场。6.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述中心相机、所述左环绕相机和所述右环绕相机中的两个或更多个具有不同的焦距。7.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述中心相机、所述左环绕相机和所述右环绕相机被包括在第一相机分组中，并且其中，所述主车辆包括至少第二相机分组，第二相机分组还包括中心相机、左环绕相机和右环绕相机。8.根据权利要求7所述的导航系统，其中，所述分析模块还被配置为基于从第二相机分组的相机接收的至少一个捕获的中心图像、至少一个捕获的左环绕图像和至少一个捕获的右环绕图像的分析，来生成与由第二相机分组的中心相机捕获的至少一个中心图像相关的另一个输出，其中，所述生成的另一个输出包括由第二相机分组的中心相机捕获的中心图像的至少一个区域的每个像素的深度信息。9.根据权利要求7所述的导航系统，其中，所述分析模块被配置为生成由第一相机分组和至少第二相机分组中的每一个中的至少一个相机捕获的至少一个图像的每个像素的深度信息，以提供360度的图像生成的环绕车辆的点云。10.根据权利要求7所述的导航系统，其中，第一相机分组和至少第二相机分组共享至少一个相机。11.根据权利要求7所述的导航系统，其中，第一相机分组的右环绕相机用作第二相机分组的左环绕相机，并且其中，第一相机分组的左环绕相机用作第三相机分组的右环绕相
机。12.根据权利要求7所述的导航系统，其中，第一相机分组的左环绕相机或右环绕相机中的至少一个用作除了第一相机组之外的相机分组的中心相机。13.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述至少一个导航动作包括加速主车辆、制动主车辆或使主车辆转弯中的一个。14.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述至少一个处理器还被编程为基于捕获的中心图像的至少一个区域的每个像素的...

【专利技术属性】
技术研发人员：O斯普林格，Y斯特恩，N沙格，D纽霍夫，J莫斯科维茨，G托佩尔，
申请(专利权)人：御眼视觉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：