[发明专利]使用地理弧的3D交通工具定位

说明书

本发明涉及使用地理弧的3D交通工具定位。示例包括用于相对于成像的表面配置来定位交通工具的方法、系统和制品。定位交通工具可包括从由交通工具支持的传感器获取的图像中选择特征对，该交通工具在表面配置的参考表示中具有相应识别的特征对。可基于传感器的视角和参考表示中选择的特征对来生成三维地理弧。在一些示例中，可确定远离物理表面配置的部分的交通工具已知距离设置的地理弧的选择的部分。可识别其中对于选择的特征对的地理弧的选择的部分重叠的定位。在一些示例中，可在体积元素(体素)的三维空间中限定参考表示，并且可确定包含在最高数量的地理弧中的体素。

相关申请的交叉引用

以下相关专利以其整体并入本文，用于所有目的：2014年10月7日授予YuriOwechko的美国专利号8,855,442的“使用三维地理弧的多模态数据的图像配准”(ImageRegistration of Multimodal Data Using 3D-Geoarcs)。

技术领域

本公开涉及用于交通工具定位的方法、系统和制品。更具体地，所公开的实施例涉及用于使用地理弧(geoarc)来定位交通工具的系统和方法，该地理弧使物理表面配置的传感器图像与物理表面配置的参考表示相关联。

背景技术

启用全球定位系统(GPS)的设备常用于在GPS可用的区域内定位此类设备的位置。对于未启用GPS或处于GPS不可用位置的设备，需要其他方式来定位设备的位置。GPS拒绝定位的现有方法使用各种感测机构。例如，惯性测量单元(IMU)已经在从导弹到手机范围的平台中实现。它们适合于由于其定位估计误差的固有增长而需要在相对短时期内进行定位的应用。有源感测系统使用场景中的RF发射器和RF环境的空间地图来定位。虽然此类方法适合在室内使用，但有源发射器模式的这种映射在室外可能不实际，并且固有地是非隐蔽的。

基于无源相机的方法通过处理图像数据来执行相机的定位。自定位与映射(SLAM)系统创建环境的三维(3D)模型，并且通过利用相机的移动来估计相对于模型的相机位置。SLAM不提供绝对的位置信息，并且需要单独装置用于将模型与3D地图配准。相对于其他方法，特别是当仅需要二维(2D)位置信息时，它在计算上也是复杂的。

场景匹配方法将相机图像与大型数据库中的地理标记图像进行匹配，且然后推断相机的定位和姿态。通过查找相机图像和候选地图图像之间的特征与特征对应来完成图像匹配。由于需要匹配许多单个特征，所以此类方法在计算上是复杂的并且容易出错，并且对匹配误差敏感。基于相关性的方法对旋转、尺度、透视和照明变化敏感，并且不可以校正飞行路径的大的变化。语义(semantic)定位方法识别相机图像中的对象，并使用语义推理将场景与地图数据库中的对象进行匹配。这些方法受限于迄今为止跨越不同数据集和环境变化未很好地推广并具有有限的空间精确度的识别方法的精确度(特别是在3D中)。

发明内容

在一些实施例中，用于空间定位的方法包括从远离物理表面配置间隔开的位置从传感器获取物理表面配置的一部分的图像并且识别获取的图像中的特征。该方法还包括将获取的图像中的识别的特征与物理表面配置的部分的三维参考表示(诸如参考地图)中的识别的特征相关联，该三维参考表示被限定在体积元素(体素)的三维空间中。该方法还包括在获取的图像中选择多个特征对，该多个特征对具有在参考表示中的对应的识别的特征对。对于获取的图像中的每个选择的特征对，该方法还包括确定来自传感器的特征对之间的视角，生成将确定的视角和在参考表示中的选择的特征对相关联的三维地理弧，以及识别包括在生成的地理弧中的体素。该方法也包括对于每个识别的体素对其中包含有体素的生成的地理弧的数量求和，以及确定识别的一个或更多个体素中的哪个或哪些被包括在最高数量的地理弧中。