[发明专利]用于构建环境模型的方法和装置

说明书

本发明提供用于构建环境模型的计算机实现的方法和数据处理设备。该方法包括：基于第一传感器数据来生成与环境的第一部分对应的第一有签名的高斯混合SGM模型；接收与环境的第二部分对应的第二SGM模型；并且构建包括第一SGM模型和第二SGM模型的第三SGM模型。

技术领域

本发明通常涉及车辆或机器人领域，并且更具体而言涉及用于构建车辆或机器人的环境模型的方法和装置。

背景技术

自动驾驶技术已经研究了多年，并且已经在各种应用中证实了许多提出的好处。许多类别的地图已经被开发并且被使用在车辆/机器人中，诸如由激光点组成的点地图，将环境分成栅格(每个栅格单元记录其是否被某物占用以及占用概率)的栅格地图，使用一个或多个类型的几何图元(primitive)来表示环境中的实体的几何图元地图，主要由特征点和从其它类型的数据(例如，点云、相机图像等)中提取的其对应的描述符组成的特征地图，使用单一加权的高斯混合模型来表示环境的正态分布变换(NDT)地图，其中每个高斯分布模拟环境的唯一栅格单元，以及将环境分成栅格的正态分布变换占用(NDT-OM)地图，在其每个栅格单元内在单元中的数据点之间计算高斯分布并且保持高斯分布的表示这个单元的占用概率的权重。

然而，根据现有技术，车辆/机器人可以仅使用其自己的传感器数据(从安装在车辆/机器人上的传感器接收)来构建环境模型，该环境模型仅限于车辆/机器人的周围区域。

本发明的任务是提供一种能够扩大环境模型的范围的方法和设备。

上述任务由权利要求1以及权利要求11、19和20解决。有利的特征也在从属权利要求中被限定。

发明内容

本发明的实施例提供用于构建环境模型的方法、设备、系统和车辆，其实现了根据传感器数据构建的宽范围的环境模型。

因此，提供了用于构建环境模型的计算机实现的方法。该方法包括：基于第一传感器数据来生成与环境的第一部分对应的第一有签名的高斯混合(Signatured GaussianMixture)SGM模型；接收与环境的第二部分对应的第二SGM模型；并且构建包括第一SGM模型和第二SGM模型的第三SGM模型。

在可能的实现方式中，步骤“基于第一传感器数据来生成与环境的第一部分对应的第一有签名的高斯混合模型SGMM”包括：获得表示环境的第一部分的第一传感器数据；基于接收的传感器数据来生成环境的第一部分的高斯混合模型；生成用于标识环境中的元素的至少一个签名，其中，签名包括元素的属性；并且生成用于表示环境的第一SGM模型，其中，该SGM模型包括环境的第一部分的高斯混合模型和签名。

在另一可能的实现方式中，从以下项接收传感器数据：图像记录设备，尤其是视频相机和立体相机；和/或激光扫描仪；和/或雷达传感器。

在又一可能的实现方式中，该方法还包括：获得第一SGM模型的定位信息。

在又一可能的实现方式中，其中，步骤“接收与环境的第二部分对应的第二SGM模型”包括：从第二可移动物体获得第二SGM模型的定位信息；并且从第二可移动物体接收第二SGM模型。

在又一可能的实现方式中，其中，步骤“接收与环境的第二部分对应的第二SGM模型”还包括：根据第一SGM模型的定位信息和第二SGM模型的定位信息来选择第二可移动物体。

在又一可能的实现方式中，环境的第二部分与第二可移动物体的环境对应。

在又一可能的实现方式中，基于来自以下项的第二传感器数据来生成第二SGM模型：其他图像记录装置，尤其是视频相机和立体相机；和/或其他激光扫描仪；和/或其他雷达传感器。

在又一可能的实现方式中，该方法还包括：从第二可移动物体接收第二SGM模型的定位信息。