[发明专利]根据基于原始立体视觉的测量的地图生成在审
| 申请号： | 201680070171.9 | 申请日： | 2016-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN108292137A | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | A·阿加默汉马蒂;S·阿加瓦尔;S·奥米德萨菲伊;C·洛特;K·索曼荪达拉姆;B·F·贝哈巴迪;S·P·吉布森;C·M·维任斯基;G·瑞特玛耶;S·迪亚兹斯宾多拉 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 陈炜;袁逸 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 传感器测量 素材库 搜集 占用 传感器模型 地图生成 立体视觉 批量数据 位置索引 传感器 测量 绘制 | ||
1.一种基于批量数据来计算最可能的地图的方法，包括：
在整个要绘制地图的环境中搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库；
在搜集传感器测量的所述素材库之后，根据传感器测量的所述素材库和随机传感器模型来确定所述环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平；以及
基于所确定的最可能的占用水平来计算所述最可能的地图。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于以下来确定每个体元的所述最可能的占用水平：测量射线已从该体元弹回到所述传感器的第一次数以及所述测量射线已由该体元拦截使得经拦截的测量射线没有从该体元反弹回到所述传感器的第二次数的函数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最可能的地图是最大后验地图。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于在整个所述环境中来自所述传感器的不同位置的多个测量，来确定每个体元的所述占用水平。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括使传感器测量的所述素材库相关以确定所述占用水平。
6.一种基于批量数据来计算最可能的地图的装置，包括：
存储器；以及
耦合至所述存储器的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成：
在整个要绘制地图的环境中搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库；
在搜集传感器测量的所述素材库之后，根据传感器测量的所述素材库和随机传感器模型来确定所述环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平；以及
基于所确定的最可能的占用水平来计算所述最可能的地图。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置为基于以下来确定每个体元的所述最可能的占用水平：测量射线已从该体元弹回到所述传感器的第一次数以及所述测量射线已由该体元拦截使得经拦截的测量射线没有从该体元反弹回到所述传感器的第二次数的函数。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述最可能的地图是最大后验地图。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置为基于在整个所述环境中来自所述传感器的不同位置的多个测量，来确定每个体元的所述占用水平。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置为使传感器测量的所述素材库相关以确定所述占用水平。
11.一种基于批量数据来计算最可能的地图的装备，包括：
用于在整个要绘制地图的环境中搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库的装置；
用于在搜集传感器测量的所述素材库之后，根据传感器测量的所述素材库和随机传感器模型来确定所述环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平的装置；以及
用于基于所确定的最可能的占用水平来计算所述最可能的地图的装置。
12.如权利要求11所述的装备，其特征在于，进一步包括用于基于以下来确定每个体元的所述最可能的占用水平的装置：测量射线已从该体元弹回到所述传感器的第一次数以及所述测量射线已由该体元拦截使得经拦截的测量射线没有从该体元反弹回到所述传感器的第二次数的函数。
13.如权利要求11所述的装备，其特征在于，所述最可能的地图是最大后验地图。
14.如权利要求11所述的装备，其特征在于，进一步包括用于基于在整个所述环境中来自所述传感器的不同位置的多个测量，来确定每个体元的所述占用水平的装置。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于高通股份有限公司，未经高通股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201680070171.9/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：利用或避免飞行器的空气阻力
- 下一篇：随机地图知悉式立体视觉传感器模型
