用于求取特征以执行定位和/或制图的方法、控制设备、计算机程序和机器可读的存储介质技术

公开一种用于求取在至少一个移动单元的环境中的特征以通过控制设备执行定位和/或制图的方法，其中，接收所述环境的传感器测量数据，通过取向算法将所接收的传感器测量数据转换为成本函数，并且根据所述成本函数创建成本图，基于所述取向算法创建收敛图，从所述成本图和/或所述收敛图中求取并存储至少一个特征，提供所述至少一个特征用于优化定位和/或制图。此外，公开一种控制设备、一种计算机程序以及一种机器可读的存储介质。

【技术实现步骤摘要】
用于求取特征以执行定位和/或制图的方法、控制设备、计算机程序和机器可读的存储介质
本专利技术涉及一种用于求取在至少一个移动单元的环境中的特征以通过控制设备执行定位和/或制图(Kartierung)的方法。本专利技术还涉及一种控制设备、一种计算机程序以及一种机器可读的存储介质。
技术介绍
具有自动驾驶功能的车辆在道路交通中变得越来越重要。这种车辆尤其具有避免由于人为错误而引起的拥堵和事故的潜力。为了成功实现自动驾驶功能，需要稳健的定位功能和精确的环境制图。为了创建用于实施自动驾驶功能的地图，需要从环境中提取特征并将其存储在数字地图中。尤其独特的或突出的特征对于数字地图内的后续定位可能是有用的。这种唯一的特征例如可以是交通标志、唯一的建筑物或桅杆(Mast)。此外，存在多个周期性地重复的特征。重复的特征例如可以由车道标记或导向柱形成。然而，问题在于，重复特征的提取或使用可能导致制图或定位中的多值性(Mehrdeutigkeit)。
技术实现思路
本专利技术所基于的任务可以视为提出一种用于提取用于在制图和/或定位中使用的附加的定性和定量的特征的方法。借助本专利技术的相应主题来解决该任务。本专利技术的有利构型分别是优选的扩展方案的主题。根据本专利技术的一个方面，提供一种用于求取在至少一个移动单元的环境中的特征以通过控制设备执行定位和/或制图的方法。在一个步骤中，接收环境的传感器测量数据。替代地或附加地，也可以接收已经处理过的地图数据。基于所接收的传感器测量数据创建取向算法(Ausrichtungsalgorithmus)。成本函数是取向算法的部分并被指定(spezifizieren)。然后根据成本函数创建成本图(Kostenkarte)。成本图例如可以构型为离散的成本函数。可以基于通过移动单元的环境传感装置已求取了的传感器测量数据来创建成本图。然后基于取向算法创建收敛图(Konvergenzkarte)。不同于成本图，收敛图示出大量轨迹，取向算法在不同的初始条件下遵循这些轨迹。在此，取向算法的初始条件或者说开始条件与移动单元的不同位置和定向有关。因此，成本图说明成本函数的特性，而收敛图说明取向算法的特性。在另一步骤中，从成本图和/或收敛图中求取至少一个特征并存储所述至少一个特征。提供所述至少一个特征用于优化定位和/或制图。在此，所述至少一个特征可以是：在成本图和/或收敛图中出现一个或多个最小值。在地图创建过程中的一个重要方面是：能够自动地提取多值(mehrdeutig)和/或单值(eindeutig)的区域或特征，并在地图创建或定位期间使用附加的信息。通过使用成本图和收敛图能够求取对于扩展在数字地图中所使用的特征必需的附加的功能。优选可以由视频传感器或摄像机传感器、立体摄像机传感器、三维摄像机传感器、360°摄像机装置、LIDAR传感器、雷达传感器、超声波传感器或类似物的传感器测量数据来创建成本图和/或收敛图。此外，可以将不同来源的传感器测量数据相互组合或融合，以便创建经组合的成本图和/或收敛图。可以使用基于迭代的方法或逐步的方法的取向算法。这样的取向算法例如可以构型为所谓的迭代最近点算法或逐步算法。尤其可以将成本图和收敛图视为实际传感器测量数据的压缩表示。该压缩表示例如可以通过地图内的的最小值的数量来实现，所述最小值的数量可以用作地图的附加特征，并且可以在移动单元的运行期间被定位单元使用。这些特征例如可以用于将用于求取移动单元在数字地图内的位置的定位单元限制到以下区域上：收敛图在该区域中具有单值的最小值。在最小值具有周期性的特性的区域中，定位单元可以使用有针对性的策略。例如，定位单元可以将计算集中在成本图的具有较低成本值的区域上，在成本图和/或收敛图中可观察到所述区域。根据本专利技术的另一方面，提供一种控制设备，该控制设备设置用于实施该方法。该控制设备例如可以是布置在移动单元中的控制设备或外部的控制设备。例如，控制设备能够与用于实施自动驾驶功能的移动单元的控制装置连接，或者能够集成到这种控制装置中。外部构型的控制设备例如可以是基于云技术的车辆外部的服务器单元。此外，根据本专利技术的一个方面，提供一种计算机程序，其包括指令，当通过计算机或控制设备实施该计算机程序时，所述指令促使计算机或控制设备实施根据本专利技术的方法。根据本专利技术的另一方面，提供一种机器可读的存储介质，在其上存储有根据本专利技术的计算机程序。在此，根据德国联邦交通研究所(BundesanstaltFürStraβenwesen，BASt)标准，该移动单元可以是能够辅助地、部分自动化地、高度自动化地和/或完全自动化地或者说无驾驶员地运行的。移动单元尤其可以实施为车辆，例如乘用车、公共汽车、商用车、卡车或类似物。此外，移动单元可以构型为机器人、无人机、直升机、飞机、船只、摆渡车、自动驾驶出租车或类似物。根据一种实施例，从成本图和/或收敛图中提取最小值的数量作为至少一个特征。由此可以将成本图和/或收敛图考虑为传感器测量数据的压缩再现(Wiedergabe)。成本函数是由用户或应用情况定义的函数，其基于移动单元的位置和所接收的传感器测量数据。在制图的上下文中，成本函数定义：在移动单元的给定位置下，不同的行驶的传感器测量数据相互多精确地一致。这例如可以在不同行驶的传感器测量数据的取向中使用。在定位的上下文中，成本函数定义：在移动单元的给定位置下，传感器测量数据与现有地图多精确地一致。收敛图涉及所使用的、基于迭代的或逐步的方法的取向算法的所基于的特性，并且定义取向算法的所谓位姿空间(PoseSpace)中的轨迹，这些轨迹以不同的初始条件开始。初始条件例如还可以具有移动单元的位置。根据另一实施方式，通过成本图和/或收敛图中的多个所探测的最小值来求取周期性出现的特征，并且通过成本图和/或收敛图中的单个最小值来求取唯一出现的特征。通过这种措施，所求取的最小值的数量能够提供以下指示：所提取的特征是周期性的或者说重复的，还是独特的或者说唯一出现的。通过成本图的最小值示出的特征例如可以在时间或空间上重复。根据另一实施方式，成本函数设置用于创建二维或三维成本图。通过此措施，可以根据可用的计算性能和存储器来使用不同程度明确的成本图。由此可以在不同的空间方向上确定通过取向算法求取的成本函数并将其存储在存储器中。根据另一实施例，提取成本图的清晰度和/或形状(Form)并且将其用于处理传感器测量数据。尤其可以在一个最小值或多个最小值区域内求取成本函数的清晰度或斜率。成本图中示出的最小值的形状例如可以用于限制制图或定位中的预处理步骤——例如聚类或模拟环境影响。根据另一实施方式，求取在成本图中求取的最小值之间的差异。尤其可以将不同的局部最小值的形状和值方面的、所求取的差异提取并存储为其他特征。附图说明下面根据高度简化的示意图进一步阐述本专利技术的优选实施例。在此示出：图1示出用于说明根据一种实施方式的方法的示意性流程图，图2示出具有一个最小值的成本图的示例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于求取在至少一个移动单元(2)的环境(U)中的特征(25，26)以通过控制设备(4)执行定位和/或制图的方法(1)，其中，/n接收(10)所述环境(U)的传感器测量数据，/n通过取向算法将所接收的传感器测量数据转换(12)为成本函数，并且根据所述成本函数创建成本图(14)，/n基于所述取向算法创建收敛图(16)，/n从所述成本图(14)和/或所述收敛图(16)中求取(18)至少一个特征(25，26)并存储所述至少一个特征(25，26)，/n提供(20)所述至少一个特征(25，26)用于优化定位和/或制图。/n

【技术特征摘要】
20191106 DE 102019217147.81.一种用于求取在至少一个移动单元(2)的环境(U)中的特征(25，26)以通过控制设备(4)执行定位和/或制图的方法(1)，其中，
接收(10)所述环境(U)的传感器测量数据，
通过取向算法将所接收的传感器测量数据转换(12)为成本函数，并且根据所述成本函数创建成本图(14)，
基于所述取向算法创建收敛图(16)，
从所述成本图(14)和/或所述收敛图(16)中求取(18)至少一个特征(25，26)并存储所述至少一个特征(25，26)，
提供(20)所述至少一个特征(25，26)用于优化定位和/或制图。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，从所述成本图(14)和/或所述收敛图(16)中提取最小值(8)的数量作为至少一个特征(25，26)。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过所述成本图(8)和/或收敛图(14)中的多个所探测的最小值来求取周期性出现的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：P·拉斯普，C·哈斯贝格，M·S·汗，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE