[发明专利]用于交通对象的检测、分类及地理定位的系统和方法

权利要求书

1.一种映射交通相关对象的方法，包括

接收关于与车辆相关联的环境的图像传感器数据；

接收关于与所述车辆相关联的所述环境的激光雷达传感器数据；

由处理器基于所识别字母、所识别单词和形状从图像传感器数据识别交通相关对象，其中，交通相关对象包括交通锥、信号和路障；

由处理器从所述图像传感器数据选择包括交通相关对象的至少一个图像区域；

由处理器通过将激光雷达传感器数据中的所有点准确地投射到图像传感器数据中的图像上且保持落入图像区域内的点来选择激光雷达传感器数据的点的子集；

由处理器基于所述点的子集选择性地筛选所述至少一个图像区域，其中，处理器确定任何保持的点是否落入一定高度范围内，且任何保持的点是否是高反射率；如果确定保持的点中的一些落入一定高度范围内且保持的点中的一些是高反射率，那么与保持的点相关联的图像区域被选择；如果确定保持的点中没有一个落入一定高度范围内且保持的点中没有一个是高反射率，那么与保持的点相关联的图像区域被丢弃；以及

由处理器基于所述选择性地筛选产生包括叠加于环境定义地图上的交通相关对象的表示的合成地图。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述激光雷达数据定位所述交通相关对象。

3.根据权利要求1所述的方法，其中选择所述至少一个图像区域是基于至少一个机器学习方法。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述至少一个机器学习方法包括卷积神经网络。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括基于所述选择性筛选的结果训练所述卷积神经网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述训练所述卷积神经网络还基于由人工标记器产生的数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中选择性筛选是基于所述激光雷达数据的数据点的高度属性。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述图像传感器数据的颜色属性选择性地分类所述交通相关图像。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述选择性筛选是基于所述激光雷达数据的数据点的反射率属性。

10.一种用于控制车辆的系统，包括：

图像传感器，产生关于与车辆相关联的环境的图像数据；

激光雷达传感器，产生关于与所述车辆相关联的所述环境的激光雷达数据；和

具有处理器的控制模块，所述处理器配置成：

基于所识别字母、所识别单词和形状从图像传感器数据识别交通相关对象，其中，交通相关对象包括交通锥、信号和路障；

从所述图像传感器数据选择包括交通相关对象的至少一个图像区域；

通过将激光雷达传感器数据中的所有点准确地投射到图像传感器数据中的图像上且保持落入图像区域内的点来选择激光雷达传感器数据的点的子集；

基于所述点的子集选择性地筛选所述至少一个图像区域，其中，处理器确定任何保持的点是否落入一定高度范围内，且任何保持的点是否是高反射率；如果确定保持的点中的一些落入一定高度范围内且保持的点中的一些是高反射率，那么与保持的点相关联的图像区域被选择；如果确定保持的点中没有一个落入一定高度范围内且保持的点中没有一个是高反射率，那么与保持的点相关联的图像区域被丢弃；以及

基于所述选择性地筛选产生包括叠加于环境定义地图上的交通相关对象的表示的合成地图。