[发明专利]协同数据处理

说明书

实施方案公开用于协同地扫描和处理传感器数据以便构建一组车辆周围的环境的地图。车辆的车载计算系统的实例包括：传感器子系统，所述传感器子系统与光学传感器通信；处理器；存储指令的存储器，所述指令可由所述处理器执行以便指导所述光学传感器扫描所述车辆周围的分配区域、接收对应于所述分配区域的本地扫描数据、处理所述扫描数据以构建三维地图的第一部分、将所述处理的扫描数据传输到至少一个其他车辆、从所述至少一个其他车辆接收另外的地图数据、并且使用所接收的另外的地图数据构建三维地图的第二不同部分。在所述车载计算系统的第一实例中，所述光学传感器可另外地或可替代地包括光探测和测距(LiDAR)传感器系统。

技术领域

本公开涉及在多个车辆之间协同地处理数据。协同处理的数据包括用于生成环境和/或追踪移动对象的数字地图的光探测和测距(LiDAR)数据。

背景技术

车辆可配备有摄像头或其他感测装置以用于检测车辆的周围环境。例如，车辆可包括围绕车辆周边(例如，在车辆的不同侧面上、在车辆前部上、在车辆后部上等)的多个摄像头或其他传感器，以便捕获车辆正在行进的道路、相邻车辆和/或车辆附近的其他对象的视图。

用于确定车辆环境的感测技术的一个实例是光探测和测距(LiDAR)，其中车辆上所携带的激光光源连续地扫描车辆的周围环境(例如，360度周围环境)。来自车辆周围环境中的对象的反射光被获取，从而指示距对象的距离。因此，从LiDAR传感器系统接收的数据可包括车辆周围环境的具有深度信息的三维图像。LiDAR数据集可以是大的(例如，可使用16束激光，从而导致收集关于来自16束激光中每一束的反射的信息)，并且从而使处理具有挑战。由于车辆可快速地移动通过环境，处理来自LiDAR传感器系统的数据的及时性可存在另外的挑战。一些车辆可通过大型无线网络将LiDAR和其他传感器数据的处理卸载到基于云的计算系统，以便利用存在于这类计算系统中的另外的计算资源。然而，这种方法可能引入另外的传输延迟，因为基于云的计算系统可远离车辆多个网络跳跃定位并且到基于云的计算系统的传输可能受网络减速的影响。

发明内容

本公开提供用于处置来自车辆中的感测系统诸如LiDAR系统的大量扫描数据的不同方法。具体地，本公开提供近距离协同LiDAR融合，其中配备有LiDAR扫描系统的车辆被分组在一起并且彼此协商以分解LiDAR扫描和处理工作负荷。一种示例性车载计算系统包括：传感器子系统，所述传感器子系统与光学传感器通信；处理器；以及存储指令的存储器，所述指令可由处理器执行以便指导光学传感器扫描车辆周围的分配的区域，从光学传感器接收与分配区域对应的本地扫描数据，并且处理本地扫描数据以构建三维地图所述指令进一步可执行来将处理过的扫描数据传输至至少一个其他车辆，从所述至少一个其他车辆接收另外的地图数据，并且使用所接收的另外的地图数据构建三维地图的第二不同部分。

一种用于执行基于分组的LiDAR扫描的示例性方法包括使用本地扫描且处理过的数据和另外的地图数据两者构建协同扫描区的三维地图，所述另外的地图数据是由至少一个其他车辆扫描并处理并且通过车辆到车辆通信从所述至少一个其他车辆接收的。

另一个示例性车载计算系统包括：传感器子系统，所述传感器子系统与光学传感器通信；处理器；以及存储指令的存储器，所述指令可由处理器执行以便发现处于第一车辆的阈值距离内的第二车辆和第三车辆，与第二车辆和第三车辆形成分组，分别向第一车辆、第二车辆和第三车辆中的每一个分配第一扫描区域、第二扫描区域和第三扫描区域以用于扫描分组的环境，每个扫描区域包括分组周围的协同扫描区的一部分，并且通过光学传感器扫描第一扫描区域并在本地处理所产生的扫描数据。所述指令进一步可执行来将本地处理过的扫描数据发送至第二车辆和第三车辆，分别从第二车辆和第三车辆接收与第二扫描区域和第三扫描区域相关联的另外的地图数据，并且使用本地处理过的扫描数据和来自第二车辆和第三车辆的另外的地图数据构建协同扫描区的三维地图。

附图说明

参考附图阅读以下对非限制性实施方案的描述，可更好地理解本公开，在以下附图中：