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，提供一种存储指令的计算机可读介质，所述指令当由至少一个处理器执行时被配置为使处理器可以被编程为：从相对于主车辆位于远处的实体接收与主车辆要穿越的至少一个道路段相关联的稀疏地图，其中，所述稀疏地图包括多个绘图的导航地标和至少一个目标轨迹，其中，所述多个绘图的导航地标和所述至少一个目标轨迹二者是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的；从主车辆车载的光检测和测距LIDAR系统接收点云信息，所述点云信息表示到主车辆的环境中的各种对象的距离；将接收的点云信息与稀疏地图中的所述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，以提供主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位；基于主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位来确定主车辆的至少一个导航动作；以及引起主车辆采取所述至少一个导航动作。
[0010]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。
[0011]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LI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：从相对于主车辆位于远处的实体接收与主车辆要穿越的至少一个道路段相关联的稀疏地图，其中，所述稀疏地图包括多个绘图的导航地标和至少一个目标轨迹，其中，所述多个绘图的导航地标和所述至少一个目标轨迹二者是基于从先前沿着所述至少一个道路段行驶的多个车辆收集的驾驶信息来生成的；从主车辆车载的光检测和测距LIDAR系统接收点云信息，所述点云信息表示到主车辆的环境中的各种对象的距离；将接收的点云信息与稀疏地图中的所述多个绘图的导航地标中的至少一个进行比较，以提供主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位；基于主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位来确定主车辆的至少一个导航动作；以及引起主车辆采取所述至少一个导航动作。2.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位包括确定主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的当前定位。3.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维持主车辆的当前走向方向。4.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改变主车辆的当前走向方向以减小主车辆与所述至少一个目标轨迹之间的距离。5.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位包括：识别所述多个绘图的导航地标中的至少两个在点云信息中的表示；基于点云信息确定与主车辆相关联的参考点和所述多个绘图的导航地标中的至少两个中的每一个之间的相对距离；以及基于与主车辆相关联的参考点和所述多个绘图的导航地标中的至少两个中的每一个之间的相对距离，确定主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的当前定位。6.根据权利要求5所述的导航系统，其中，与主车辆相关联的参考点位于主车辆车载的LIDAR系统上。7.根据权利要求5所述的导航系统，其中，与主车辆相关联的参考点位于主车辆车载的相机上。8.根据权利要求5所述的导航系统，其中，所述多个绘图的导航地标中的至少两个在点云信息中的表示的识别是由经训练的神经网络执行的。9.根据权利要求1所述的导航系统，其中，所述点云信息至少包括第一LIDAR扫描点云和第二LIDAR扫描点云，并且其中，主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位包括：识别所述多个绘图的导航地标中的至少一个绘图的导航地标在第一LIDAR扫描点云中的表示；基于第一LIDAR扫描点云确定与主车辆相关联的参考点和所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标之间的第一相对距离；
识别所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标在第二LIDAR扫描点云中的表示；基于第一第二扫描点云确定与主车辆相关联的参考点和所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标之间的第二相对距离；以及基于第一相对距离和第二相对距离确定主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的当前定位。10.根据权利要求9所述的导航系统，其中，主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位还能够包括考虑在与获取第一LIDAR扫描点云相关联的第一时间和与获取第二LIDAR扫描点云相关联的第二时间之间的主车辆的自我运动。11.根据权利要求9所述的导航系统，其中，所述多个绘图的导航地标中的至少一个绘图的导航地标在第一LIDAR扫描点云中的表示的识别以及所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标在第二LIDAR扫描点云中的表示的识别是由经训练的神经网络执行的。12.根据权利要求1所述的导航系统，其中，主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的、基于LIDAR的定位包括：识别所述多个绘图的导航地标中的至少一个绘图的导航地标在点云信息中的表示；将点云信息中表示的所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标的一个或多个方面与基于稀疏地图确定的所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标的预期的特性集合进行比较；以及基于比较来确定主车辆相对于所述至少一个目标轨迹的当前定位。13.根据权利要求12所述的导航系统，其中，所述特性集合包括点云信息中的所述多个绘图的导航地标中的所述至少一个绘图的导航地标的表示在LIDAR扫描帧内的二维位置或大小中的至少一个。14...

【专利技术属性】
技术研发人员：D布布利尔，J莫斯科维茨，N沙格，G托佩尔，D纽霍夫，C布劳，O斯普林格，Y斯特恩，K罗森布鲁姆，A齐夫，E达根，
申请(专利权)人：御眼视觉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：