道路地图生成系统以及道路地图生成方法技术方案

本公开涉及道路地图生成系统以及道路地图生成方法。生成道路地图的方法包括接收道路的图像。本方法还包括实施所接收到的图像的谱分析，决定关于光的多个波长的反射率数据。本方法还包括根据表示反射峰的所决定的反射率数据，识别道路的特征。本方法还包括基于所表示的反射峰的尺寸或间距，将所识别的特征进行分类。本方法还包括基于所识别的特征的分类，生成道路地图。生成道路地图。生成道路地图。

【技术实现步骤摘要】
道路地图生成系统以及道路地图生成方法


[0001]本公开涉及生成道路地图的道路地图生成系统以及方法。

技术介绍

[0002]车载导航不论是用于自主驾驶还是用于导航，为了决定用于车辆行驶的路径，都要使用道路地图。导航系统依靠道路地图以决定用于车辆从当前位置向目的地移动的路径。
[0003]道路地图包括沿着道路的车道和车道间的交叉路口。有些情况下，道路被表示为单车道而没有与道路内的车道数量有关的信息或者与沿着道路所允许的行进方向有关的信息。再者，有些情况下，交叉路口被表示为两条以上的线的汇合点而没有与允许车辆怎样穿过交叉路口有关的信息。

技术实现思路

[0004]实施方式涉及的生成道路地图的方法包括：接收道路的图像；实施所接收到的图像的谱分析，决定关于光的多个波长的反射率数据；根据表示反射峰(peak)的所决定的反射率数据，识别道路的特征；基于所表示的反射峰的尺寸(size)或间距(pitch)，将所识别的特征进行分类；基于所识别的特征的分类，生成道路地图。
附图说明
[0005]图1是根据一些实施方式的道路地图生成系统的图。
[0006]图2A是根据一些实施方式的生成道路地图的方法的流程图。
[0007]图2B是表示根据一些实施方式的在图2A的方法的各种动作中生成的样本图像的图。
[0008]图2C是表示根据一些实施方式的在图2A的方法的各种动作中生成的样本图像的图。
[0009]图2D是表示根据一些实施方式的在图2A的方法的各种动作中生成的样本图像的图。
[0010]图2E是表示根据一些实施方式的在图2A的方法的各种动作中生成的样本图像的图。
[0011]图2F是表示根据一些实施方式的在图2A的方法的各种动作中生成的样本图像的图。
[0012]图3是根据一些实施方式的生成道路地图的方法的流程图。
[0013]图4A是表示根据一些实施方式的鸟瞰图像的图。
[0014]图4B是根据一些实施方式的道路的平面图。
[0015]图5是根据一些实施方式的色彩分析图案(pattern)的透视图。
[0016]图6A是根据一些实施方式的色彩分析图案的沿着与道路垂直的平面的图。
[0017]图6B是根据一些实施方式的色彩分析图案的沿着与道路垂直的平面的图。
[0018]图7是表示根据一些实施方式的包含识别出的标记(marker)的道路的鸟瞰图像的图。
[0019]图8A是根据一些实施方式的在车道识别的各种阶段的道路的平面图。
[0020]图8B是根据一些实施方式的在车道识别的各种阶段的道路的平面图。
[0021]图8C是根据一些实施方式的在车道识别的各种阶段的道路的平面图。
[0022]图9A是根据一些实施方式的在车道识别的各种阶段的道路的平面图。
[0023]图9B是根据一些实施方式的在车道识别的各种阶段的道路的平面图。
[0024]图9C是根据一些实施方式的在车道识别的各种阶段的道路的平面图。
[0025]图10是根据一些实施方式的用于生成道路地图的系统的图。
具体实施方式
[0026]在结合附图阅读时，根据以下的详细说明，可最好地理解本公开的技术方案。应当注意，根据行业标准惯例，各种特征没有按照比例描述。实际上，为了讨论的清楚性，各种特征的尺寸可以任意增大或减少。
[0027]以下公开提供许多用于实现所提供主题的不同特征的不同的实施方式或示例。为了简化本公开，以下说明构成要素、值、动作、材料、配置或同种事物的具体示例。当然，这些仅为例子，并非旨在进行限定。其他构成要素、值、动作、材料、配置或同种事物被构想。例如，在后续的说明中的第1特征在第2特征之上的形成可以包括第1和第2特征直接接触而形成的实施方式，另外，也可以包括可在第1与第2特征之间形成追加的特征以使第1和第2特征不直接接触的实施方式。此外，本公开可能在各种示例中重复参考编号和/或文字。该重复以简洁化和清晰化为目的，其自身不决定所论述的各种实施方式和/或结构之间的关系。
[0028]再者，在本说明书中，为了说明一个要素或特征的相对于图中例证的其他要素或特征的关系，可能会使用“正下方”、“下”、“下方”、“上”、“上方”及同种词等空间相对用语以使得易于说明。除了图中所示的方向外，空间相对用语还旨在包括设备在使用或动作中的不同方向。装置也可以以其他方式定向(旋转90度或者以其他方向)，本说明书中所使用的空间相对描述符同样可以相应地解释。
[0029]本说明与道路地图的生成有关。在一些实施方式中，从卫星图像中提取信息并进行分析以决定道路的位置。对接收到的卫星图像实施深度学习(DL：Deep Learning)语义分割(semantic segmentation)，以基于算法对卫星图像内的各像素进行分类。分类后的图像接下来供进行预处理以及去噪(消除干扰)。去噪包括蒙版裁剪(mask cropping)。预处理后的图像接下来供进行节点检测，以识别“骨架化的”地图。骨架化的地图是没有关于车道、所允许的行进方向或者与道路相关联的其他行进规则的信息的、包含道路的位置的地图。骨架化的地图供进行处理，其结果可用于制作准确的道路地图。
[0030]对于来自接收到的图像的道路区域，使用色彩分析进行分析，以决定沿着道路的特征位置。道路区域是沿着道路延伸的方向延伸的薄片(slice)。即，在卫星图像等平面图中，薄片在与道路表面平行的水平方向或垂直方向上延伸。
[0031]色彩分析测定图像内的对象(object)的反射率以决定图像内的各种类型的对象的位置。针对光的红色波长、绿色波长和蓝色波长决定反射率。车道边界线通常为白色，在
可见光谱的多个颜色中具有高反射率。其结果，车道边界线在光的红色波长、绿色波长和蓝色波长的各波长中呈现高反射率。在车道边界线为黄色的一些实施方式中，检测红色波长和绿色波长中的高反射率。使用该反射率数据，决定道路内的车道边界线的位置。而且，该车道边界线的位置使得能够决定道路的位置及道路内的车道的数量。
[0032]色彩分析不限于车道边界线的识别。色彩分析也能够应用于停止线和人行横道。高水平的反射率的原理能够以与车道边界线同样的方式应用于停止线和人行横道。因为停止线横穿车道而延伸，而另一方面车道边界线不过是规定车道的外缘，所以与车道边界线相对地，停止线是宽度更宽的反射性对象。另外，因为沿着道路的停止线的长度比车道边界线的长度短，所以停止线与车道边界线相比在较少数量的薄片上表示反射性。由于反射峰之间的间距，可以从车道边界线中区分出人行横道。通过知晓图像内的像素的尺寸，可以决定间距。人行横道内的相邻白线间的距离比用于车道边界线的相邻白线间的距离短。有些情况下，为了推定通过色彩分析所识别的反射特征的类型，可以使用统计分析。
[0033]图1是根据一些实施方式的道路地图生成系统100的图。道路地图生成系统100构成为，接收输入信息，生成用于由车辆驾本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路地图生成方法，是生成道路地图的方法，包括：接收道路的图像；实施所接收到的所述图像的谱分析，决定关于光的多个波长的反射率数据；根据表示反射峰的所决定的所述反射率数据，识别所述道路的特征；基于所表示的所述反射峰的尺寸或间距，将所识别的所述特征进行分类；基于所识别的所述特征的分类，生成所述道路地图。2.根据权利要求1所述的方法，接收所述图像包括接收来自所述道路上方的图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，接收所述图像包括接收卫星图像。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，将所识别的所述特征进行分类包括基于多个所表示的反射峰中的相邻的所表示的反射峰间的间距将所识别的所述特征进行分类。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：基于所接收到的所述图像的像素的尺寸，决定所述间距。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，生成所述道路地图包括基于所识别的所述特征决定车道边界线的位置。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：将所述道路地图以无线方式发送给外部设备。8.一种道路地图生成系统，是用于生成道路地图的系统，具备：构成为存储命令的非瞬时性计算机可读介质；以及连接于所述非瞬时性计算机可读介质的处理器，所述处理器构成为，执行用于进行以下处理的命令：接收道路的图像；实施所接收到的所述图像的谱分析，决定关于光的多个波长的反射率数据；根据表示反射峰的所决定的所述反射率数据，识别所述道路的特征；基于所表示的所述反射峰的尺寸或间距，将所识别的所述特征进行分类；基于所识别的所述特征的分类，生成所述道路地图。9.根据权利要求8所述的系统，所述图像包括来自所述道路上方的图像。10.根据权利要求8或9所述的系统，所述图像包括卫星图像。11.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：织望丰田股份有限公司，
类型：发明
国别省市：