【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开整体涉及执行边界估计。本公开的一些方面包括用于基于传感器（例如，基于光检测和测距（lidar））的三维（3d）边界估计（例如，车道边界估计或其他对象的边界）的系统和技术。
技术介绍
1、对象检测技术可用于检测场景中的一个或多个对象。例如，对象检测可用于检测或标识环境中的标记的一个或多个定位和/或位置。设备可确定标记的定位和/或位置的领域的示例包括（例如，自主交通工具的）自动驾驶系统进行的自动驾驶、机器人系统（例如，自动真空吸尘器、自动外科手术设备等）进行的自主导航等等。例如，三维（3d）环境可包括促进导航通过该环境的标记，诸如道路车道。对于自主设备来说，检测此类标记并且相对于此类标记精确地导航空间可能是重要的。
2、使用自动驾驶系统作为示例，自动驾驶的重要特征是自主交通工具检测道路上的车道并且准确地确定道路上的可驾驶空间的范围的能力。例如，道路上的一些车道可褪色或部分模糊，使得难以标识此类车道。车道检测技术可用于检测或标识道路上的车道以促进各种自主任务。在一些领域中，可确定环境中的车道位置，使得自主设备可准确地在环境中...
【技术保护点】
1.一种用于车道估计的装置，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述第一输入包括基于光的输入。
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述基于光的输入包括光检测和测距（LiDAR）点云。
4.根据权利要求1所述的装置，其中所述2D帧包括鸟瞰图（BEV）帧。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，为了标识所述一条或多条道路车道，所述至少一个处理器被配置为使用机器学习模型来分析所述一个或多个属性。
6.根据权利要求5所述的装置，其中所述机器学习模型包括按行分类机器学习模型。
7.根据权利要求5所述的装...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于车道估计的装置，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述第一输入包括基于光的输入。
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述基于光的输入包括光检测和测距（lidar）点云。
4.根据权利要求1所述的装置，其中所述2d帧包括鸟瞰图（bev）帧。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，为了标识所述一条或多条道路车道，所述至少一个处理器被配置为使用机器学习模型来分析所述一个或多个属性。
6.根据权利要求5所述的装置，其中所述机器学习模型包括按行分类机器学习模型。
7.根据权利要求5所述的装置，其中所述机器学习模型包括分类神经网络。
8.根据权利要求1所述的装置，其中，为了标识所述一条或多条道路车道，所述至少一个处理器被配置为标识所述一条或多条道路车道中的每条道路车道的类型。
9.根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理器被进一步配置为：
10.根据权利要求9所述的装置，其中所述第一输入包括第一光检测和测距（lidar）点云，并且其中所述第二输入包括第二lidar点云。
11.根据权利要求1所述的装置，其中所述一个或多个属性包括以下中的至少一项：
12.根据权利要求1所述的装置，其中，为了提取与所述地平面相关联的所述第一组点，所述至少一个处理器被配置为选择所述第一输入的在平坦表面上或距所述平坦表面阈值距离内的点的子集。
13.根据权利要求1所述的装置，其中所述第一组点包括所述第一输入的在所述地平面上或在距所述地平面阈值距离内的一个或多个点。
14.根据权利要求1所述的装置，其中，为了提取与所述地平面相关联的所述第一组点，所述至少一个处理器被配置为排除所述第一输入的在一个或多个对象上的一个或多个点。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：B·雷扎伊，C·布鲁纳尔，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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