映射车辆环境制造技术

本公开涉及映射车辆环境。公开了映射车辆的车辆环境的计算机实现方法和装置。该方法包括：确定表示车辆环境的占据栅格，该占据栅格包括第一组对象检测结果的占据概率信息，其中，占据概率信息是根据从第一传感器系统获得的第一定位信息确定的，第一定位信息指示第一组对象检测结果相对于车辆的一个或更多个位置；从一个或更多个语义信息源获得语义信息以及与语义信息相关联的第二定位信息，语义信息包括第二组对象检测结果的对象分类信息，第二定位系统指示第二组对象检测结果相对于车辆的一个或更多个位置；以及将第二组对象检测结果的对象分类信息与占据栅格的占据概率信息进行组合，以生成分类占据栅格。以生成分类占据栅格。以生成分类占据栅格。

【技术实现步骤摘要】
映射车辆环境


[0001]本公开涉及映射车辆的车辆环境。

技术介绍

[0002]随着目前完全自主和/或配备ADAS(高级驾驶员辅助系统)的机动车辆的发展，已经开发了基于来自车辆的一个或更多个传感器的大量数据来可靠估计车辆环境的许多技术。一种广泛使用的方法包括使用一个或更多个传感器检测车辆环境中的对象或障碍物，然后将来自传感器的原始数据转换为包含与相应占据概率相关联的单元的占据栅格。使用合适的传感器模型(例如逆传感器模型)计算各个单元的占据概率，该模型将与检测到的对象和附加信息有关的数据转换为占据概率。
[0003]还可以获得与车辆环境中的对象分类有关的语义信息。例如，摄像头可以获得车辆前方区域的图像。如此获得的图像然后可以经历分割分析以确定摄像头系统的视场中的一个或更多个对象的类别。也可以结合从映射应用接收的信息以提供进一步的语义信息。然而，此类分类对象相对于车辆的定位可能具有高度的不确定性。

技术实现思路

[0004]本公开的第一方面提供了一种映射车辆的车辆环境的计算机实现方法，该方法包括以下步骤：确定表示所述车辆环境的占据栅格，所述占据栅格包括第一组对象检测结果的占据概率信息，其中，所述占据概率信息是根据从第一传感器系统获得的第一定位信息确定的，所述第一定位信息指示所述第一组对象检测结果相对于所述车辆的一个或更多个位置；从一个或更多个语义信息源获得语义信息以及与所述语义信息相关联的第二定位信息，所述语义信息包括第二组对象检测结果的对象分类信息，所述第二定位系统指示所述第二组对象检测结果相对于所述车辆的一个或更多个位置；以及将所述第二组对象检测结果的所述对象分类信息与所述占据栅格的所述占据概率信息进行组合，以生成分类占据栅格。
[0005]该方法还可以包括以下步骤：使用所述语义信息和所述第二定位信息来确定表示车辆环境的语义栅格，所述语义栅格包括一个或更多个对象分类类型的证据值的栅格。
[0006]确定语义栅格的步骤可以包括：将所述第二组对象检测结果中的对象检测结果投影到表示所述车辆环境的栅格上；基于所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的所述第二定位信息的不确定度值确定所述对象检测结果的对象空间区域；以及基于所述对象空间区域，将一个或更多个分类栅格的单元指派为被所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果占据，各个分类与不同的分类类型有关。
[0007]该方法还可以包括以下步骤：通过对语义栅格的一个或更多个单元的证据值应用pignistic变换来计算该单元的置信度值；以及将所述语义栅格的一个或更多个单元的置信度值与所述占据栅格的一个或更多个对应单元的占据概率值进行组合。
[0008]将所述语义栅格的一个或更多个单元的置信度值与所述占据栅格的一个或更多
个对应单元的占据概率值进行组合的步骤可以包括：将所述语义栅格的所述一个或更多个单元的置信度值与所述占据栅格的一个或更多个对应单元的占据概率值相乘。
[0009]将所述占据概率信息与所述语义证据信息进行组合的步骤可以包括以下步骤：选择所述第二组对象检测结果中具有对象分类的对象检测结果；使用所述第二定位信息来识别所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的临时位置；将与所述第一组对象检测结果中的对象检测结果相对应的占据栅格的占据区域识别为接近于所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的所述临时位置；以及将所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的对象分类指派给与所述第一组对象检测结果中的所述对象检测结果相对应的占据栅格的所述占据区域。
[0010]识别占据栅格的占据区域的步骤可以包括以下步骤：将所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的所述临时位置与所述占据栅格的所述占据区域之间的距离与阈值距离进行比较；以及如果所述距离小于或等于所述阈值距离，则将所述对象分类指派给所述占据栅格的所述占据区域的单元。
[0011]确定语义栅格的步骤可以包括：使用利用Dempster
‑
Shafer框架的算法，在所述语义栅格的各个单元中累积语义证据值。
[0012]所述第一传感器系统可以包括主动定位传感器系统，并且所述一个或更多个语义信息源可以包括被动定位传感器系统。
[0013]所述第一传感器系统可以是雷达系统、激光雷达系统和/或超声系统。
[0014]所述一个或更多个语义信息源可以包括摄像头系统，所述摄像头系统被配置为拍摄所述车辆环境的一个或更多个图像并从所拍摄的一个或更多个图像中提取所述语义信息和所述第二定位信息。
[0015]本公开的第二方面提供了一种存储计算机可读指令的计算机可读介质，所述计算机可读指令在由处理器执行时使所述计算机执行第一方面的方法。
[0016]本公开的第三方面提供了一种计算装置，所述计算装置包括存储器和控制器，所述控制器被配置为：确定表示车辆环境的占据栅格，所述占据栅格包括第一组对象检测结果的占据概率信息，其中，所述占据概率信息是根据从第一传感器系统获得的第一定位信息确定的，所述第一定位信息指示所述第一组对象检测结果相对于所述车辆的一个或更多个位置；从一个或更多个语义信息源获得语义信息以及与所述语义信息相关联的第二定位信息，所述语义信息包括第二组对象检测结果的对象分类信息，所述第二定位信息从第二传感器系统获得，所述第二定位系统指示所述第二组对象检测结果相对于所述车辆的一个或更多个位置；以及将所述第二组对象检测结果的所述对象分类信息与所述占据栅格的所述占据概率信息进行组合，以生成分类占据栅格。
附图说明
[0017]为了可以充分理解本公开，将参照附图描述示例方面，其中：
[0018]图1是车辆的平面图表示；
[0019]图2是根据本公开实施方式的计算装置的示意性框图；
[0020]图3是例示根据本公开实施方式的计算装置的组件的工作流程的示意性框图；
[0021]图4A是占据栅格的例示图；
[0022]图4B是语义栅格的例示图；
[0023]图4C是分类占据栅格的例示图；
[0024]图5是例示根据本公开实施方式的由计算装置执行的操作的流程图；以及
[0025]图6是例示根据本公开实施方式的由计算装置执行的操作的流程图。
具体实施方式
[0026]本文描述的本公开的方面提供了这样的方法和装置：其中从一个或更多个语义信息源获得的语义信息可以与占据栅格组合以获得分类占据栅格。这样的分类占据栅格指示已被适当分类的一个或更多个对象所占据的区域。这样，可以使用从一个或更多个语义信息源获得的语义信息来增强由占据栅格信息提供的车辆环境中对象的高准确度定位。
[0027]用于获得用于形成占据栅格的信息的传感器可以是激光雷达系统、雷达系统和/或超声系统的一部分。这些系统中的各个系统被配置为提供高度的定位准确度。可以使用适当的传感器融合模型来组合来自这些系统中的各个系统的数据。然而，这些系统本身并不提供检测到的对象的分类。示例对象分类包括交通标志、护栏、其他车辆、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种映射车辆的车辆环境的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括以下步骤：确定表示所述车辆环境的占据栅格，所述占据栅格包括第一组对象检测结果的占据概率信息，其中，所述占据概率信息是根据从第一传感器系统获得的第一定位信息确定的，所述第一定位信息指示所述第一组对象检测结果相对于所述车辆的一个或更多个位置；从一个或更多个语义信息源获得语义信息以及与所述语义信息相关联的第二定位信息，所述语义信息包括第二组对象检测结果的对象分类信息，所述第二定位信息指示所述第二组对象检测结果相对于所述车辆的一个或更多个位置；以及将所述第二组对象检测结果的所述对象分类信息与所述占据栅格的所述占据概率信息进行组合，以生成分类占据栅格。2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括以下步骤：使用所述语义信息和所述第二定位信息来确定表示车辆环境的语义栅格，所述语义栅格包括一个或更多个对象分类类型的证据值的栅格。3.根据权利要求2所述的计算机实现方法，其中，确定语义栅格的步骤包括以下步骤：将所述第二组对象检测结果中的对象检测结果投影到表示所述车辆环境的栅格上；基于所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的所述第二定位信息的不确定度值，确定所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的对象空间区域；以及基于所述对象空间区域，将一个或更多个分类栅格的单元指派为被所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果占据，各个分类与不同的分类类型有关。4.根据权利要求2或3所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括以下步骤：通过对所述语义栅格的一个或更多个单元的证据值应用pignistic变换来计算该单元的置信度值；以及将所述语义栅格的一个或更多个单元的置信度值与所述占据栅格的一个或更多个对应单元的占据概率值进行组合。5.根据权利要求4所述的计算机实现方法，其中，将所述语义栅格的一个或更多个单元的置信度值与所述占据栅格的一个或更多个对应单元的占据概率值进行组合的步骤包括：将所述语义栅格的所述一个或更多个单元的置信度值与所述占据栅格的一个或更多个对应单元的占据概率值相乘。6.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，将所述占据概率信息与语义证据信息进行组合包括以下步骤：选择所述第二组对象检测结果中具有对象分类的对象检测结果；使用所述第二定位信息来识别所述第二组对象检测结果中的所述对象检测结果的临时位置；将与所述第一组对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：K，
申请(专利权)人：APTIV技术有限公司，
类型：发明
国别省市：