[发明专利]随机地图知悉式立体视觉传感器模型

权利要求书

1.一种定义传感器模型的方法，包括：

确定从在基于随机地图来建模的传感器的视场中的多个潜在原因获得测量的概率，所述随机地图包括所述随机地图中的每个体素的均值占用程度以及每个体素的均值占用程度的方差；

基于所确定的获得所述测量的概率来确定在机器人的当前位置获得所述机器人的预期目标的图像的概率；

基于获得所述测量的概率来更新所述视场中的体素的所述均值占用程度和所述方差；以及

基于获得所述图像的概率来规划包括所述传感器的所述机器人的动作。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器包括立体景深相机。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定获得所述测量的概率进一步包括对于所述多个潜在原因中的每个潜在原因：

在给定了所述原因的情况下计算所述测量的似然；

确定所述随机地图中的所述潜在原因的概率；以及

组合所述多个潜在原因的测量似然和所述多个潜在原因的概率以：

确定获得所述测量的概率，以及

定义所述传感器模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于所确定的获得所述图像的概率来推断环境中的对象的存在。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视场是针对来自所述传感器的整个视场的多个像素中的一个像素。

6.一种用于定义传感器模型的装备，所述装备包括：

用于确定从在基于随机地图来建模的传感器的视场中的多个潜在原因获得测量的概率的装置，所述随机地图包括所述随机地图中的每个体素的均值占用程度以及每个体素的均值占用程度的方差；

用于基于所确定的获得所述测量的概率来确定在机器人的当前位置获得所述机器人的预期目标的图像的概率的装置；

用于基于获得所述测量的概率来更新所述视场中的体素的所述均值占用程度和所述方差的装置；以及

用于基于获得所述图像的概率来规划包括所述传感器的所述机器人的动作的装置。

7.如权利要求6所述的装备，其特征在于，所述传感器包括立体景深相机。

8.如权利要求6所述的装备，其特征在于，所述用于确定获得所述测量的概率的装置进一步包括对于所述多个潜在原因中的每个潜在原因：

用于在给定了所述原因的情况下计算所述测量的似然的装置；

用于确定所述随机地图中的所述潜在原因的概率的装置；以及

用于组合所述多个潜在原因的测量似然和所述多个潜在原因的概率以执行以下动作的装置：

确定获得所述测量的概率，以及

定义所述传感器模型。

9.如权利要求6所述的装备，其特征在于，进一步包括用于基于所确定的获得所述图像的概率来推断环境中的对象的存在的装置。

10.如权利要求6所述的装备，其特征在于，所述视场是针对来自所述传感器的整个视场的多个像素中的一个像素。

11.一种用于定义传感器模型的装置，所述装置包括：

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：

确定从在基于随机地图来建模的传感器的视场中的多个潜在原因获得测量的概率，所述随机地图包括所述随机地图中的每个体素的均值占用程度以及每个体素的均值占用程度的方差；

基于所确定的获得所述测量的概率来确定在机器人的当前位置获得所述机器人的预期目标的图像的概率；

基于获得所述测量的概率来更新所述视场中的体素的所述均值占用程度和所述方差；以及

基于所述获得图像的概率来规划包括所述传感器的所述机器人的动作。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述传感器包括立体景深相机。