[发明专利]交通信号的映射和检测有效
申请号: | 201180009746.3 | 申请日: | 2011-01-20 |
公开(公告)号: | CN102792316A | 公开(公告)日: | 2012-11-21 |
发明(设计)人: | 纳撒尼尔·费尔菲尔德;克里斯托弗·厄姆森;赛巴斯蒂安·特龙 | 申请(专利权)人: | 谷歌公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张大威 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 交通信号 映射 检测 | ||
相关申请的交叉引用
本申请要求2010年6月21日提交的名称为交通信号的映射和检测的申请No.12/819,575的权益,该申请要求2010年1月22日提交的美国临时申请No.61/297,468的权益,其全部内容通过参照包括于此。
技术领域
本发明大体上涉及构建交通信号的地图。特别地,这些地图可以用于执行实时交通信号检测。
背景技术
机器人车辆的关键部件是使车辆在驾驶时感知和了解它的周围事物的感知系统。人们已经处理了驾驶问题以使感知更容易,例如,由涂在道路上的线界定的车道,在十字路口用于指示优先级的交通灯,刹车灯和转弯信号,都被意欲用于简化感知任务。机器人可以使用这些驾驶辅助物,但是在很多情况下,它们能够使用替代的传感方式(例如雷达或者激光雷达)取代视觉。除了这些其他的传感方式,机器人通常还可以改变(leverage)现有的地图以简化在线感知。使用现有的包括停止标志、速度限制、车道等的地图,机器人车辆可以大大简化其对估计其相对于地图的位置(定位)及处理动力障碍物(例如其他车辆)(感知)的问题的车载感知需求。
交通信号是对机器人车辆的主要挑战。做出过努力以通过广播播放交通灯状态,但是这需要对基础设施的重大投资。虽然机器人通常可以使用主动传感器,例如雷达或者激光雷达,以感知它们的周围事物,交通信号的状态只能被视觉地感知。尽管由于户外条件的变化,任何视觉任务都可以是具有挑战性的,但是已经将交通灯设计得高度可见。
发明内容
本发明大体上涉及构建交通信号的地图。特别地,这些地图可以用于进行交通信号的状态的实时检测。
本发明的一个方面提供一种用于确定交通信号的三维位置的方法。该方法包括:接收多个图像,多个图像中的每个图像与地理位置和方向信息相关联;通过计算机选择多个图像中的与接近交通十字路口的地理位置相关联的一个或多个图像;对每个所选择的图像,通过计算机识别所选择的图像中的红色、黄色和绿色物体;基于两个或更多个所选择的图像的地理位置和方向信息,识别两个或更多个所选择的图像中的相关联的红色、黄色和绿色物体;基于(1)所识别的两个或更多个所选择的图像之间的关联和(2)两个或更多个所选择的图像的地理位置和方向信息,确定交通信号的三维位置;和将交通信号的三维位置存储在计算机可访问的存储器中。
如此处所论述的,不同的特征可以在任何实施例中以任何组合使用。例如,该方法包括生成包括交通信号的三维位置的地图。
在另一个示例中,通过一个或多个照相机采集多个图像中的每个,每个照相机与车辆相关联。可选地,一个或多个照相机中的每一个安装在车辆上。可选地,基于通过地理方位(position)设备确定的照相机的地理位置和方向信息,生成与每个图像相关联的地理位置和方向信息。
在另一个示例中,通过激光定位设备确定与每个图像相关联的地理位置和方向信息。
在另一个示例中,通过GPS定位设备确定与每个图像相关联的地理位置和方向信息。
在另一个示例中,通过惯性定位设备确定与每个图像相关联的地理位置和方向信息。
在另一个示例中,地理位置信息是GPS纬度和经度坐标。
在另一个示例中,在多个图像中的每个图像由一个或多个照相机采集并且每个照相机与车辆相关联的情况下,一个或多个照相机中的每个照相机与被设置以避免交通信号灯的饱和的增益和快门速度相关联。
在另一个示例中,在多个图像中的每个图像由一个或多个照相机采集并且每个照相机与车辆关联的情况下,多个图像中的每个图像通过网络从一个或多个照相机中的每一个上传至计算机。
在另一个示例中,在多个图像中的每个图像由一个或多个照相机采集并且每个照相机与车辆关联的情况下,一个或多个照相机中的每个照相机被定位以最低程度地阻碍车辆的驾驶者的视线。
在另一个示例中,所识别的红色、黄色和绿色物体具有与交通信号对应的合适尺寸和宽高比。在再进一步的示例中,识别两个或更多个所选择的图像中的相关联的红色、黄色和绿色物体是基于两个或更多个所选择的图像的被识别的物体之间的关联距离的。
在另一个示例中,识别两个或更多个所选择的图像中的相关联的红色、黄色和绿色物体是基于交通信号的物理维度的。
在另一个示例中,识别两个或更多个所选择的图像中的相关联的红色、黄色和绿色物体是基于所选择的图像之间的直接运动补偿的,其中,每个所选择的图像由安装在移动车辆上的照相机拍摄。
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