[发明专利]用于路径规划的自动驾驶车辆位置的方法及其装置

权利要求书

1.一种方法，通过使用路标检测来检测能够自动驾驶的对象车辆的位置，其特征在于，

包括：

步骤(a)，在计算装置获取通过处理与计算装置联动的对象车辆的状况相对应的至少一个实况图像来生成的一个以上的实况特征地图情况下，通过参照(i)与各个参考对象相对应的一个以上的参考特征地图及(ii)上述实况特征地图，来按照获取上述实况特征地图的上述对象车辆的至少一个位置及包括于与至少一个姿势相对应的对象数据区域的一个以上的参考对象检测上述实况特征地图的各个特征地图坐标；

步骤(b)，上述计算装置通过参照各个上述特征地图坐标来分别检测上述实况图像上的上述各个参考对象的图像坐标；以及

步骤(c)，上述计算装置通过参照真实世界中的上述参考对象的一个以上的三维坐标、上述图像坐标、与获取上述实况图像的摄像头参数有关的信息及与上述对象车辆的上述姿势有关的信息来检测上述对象车辆的至少一个最优化对象坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在上述步骤(c)中，

上述计算装置同时使用上述图像坐标、上述三维坐标、与上述参数有关的信息、与上述姿势有关的信息以及下列数学式来检测上述最优化对象坐标，

在上述数学式中，[p_j]_k表示与第j参考对象有关的第j图像坐标的第k轴成分，[q_j]_k表示与第j参考对象有关的第j三维坐标的第k轴成分，r_k表示上述最优化对象坐标的第k轴成分，z_k表示将任意数作为其对角成分的对角矩阵的第k对角成分，K表示与上述摄像头的上述参数相对应的摄像头矩阵，R(θ)表示与上述对象车辆的上述姿势相对应的旋转矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

在上述步骤(c)中，

上述计算装置通过解决与上述数学式相对应的最优化问题来检测上述最优化对象坐标，

上述计算装置执行流程(i)、流程(ii)及流程(iii)，上述流程(i)包括流程(i-1)及流程(i-2)，在上述流程(i-1)中，参照与通过上述对象车辆的至少一个陀螺传感器获取的与上述姿势有关的信息，来使上述旋转矩阵初始化，从而生成初始化的旋转矩阵，在上述流程(i-2)中，参照通过上述对象车辆的全球定位系统获取的初始对象坐标来使用于获取上述最优化对象坐标的对象坐标矩阵初始化，从而生成初始化的对象坐标矩阵，在上述流程(ii)中，在提供上述初始化的旋转矩阵及上述初始化的对象坐标矩阵的状态下，找到使上述数学式最小化的初始化的对角矩阵来使上述对角矩阵初始化，在上述流程(iii)中，寻找最优化旋转矩阵、最优化对象坐标矩阵及最优化对角矩阵，上述最优化旋转矩阵、最优化对象坐标矩阵及最优化对角矩阵对上述初始化的旋转矩阵、上述初始化的对象坐标矩阵及上述初始化的对角矩阵的值进行调整来使上述数学式最小化，在解出上述最优化问题后，参照上述最优化的对象坐标矩阵来检测上述最优化对象坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在上述步骤(a)中，若获取通过使(i)具有与特定参考对象相对应的W₂×H₂×C₂尺寸的多个特定参考特征地图及(ii)具有W₁×H₁×C₁尺寸的上述实况特征地图并列地以通道单位连接而生成的特定整合特征地图，则上述计算装置使第一卷积神经网络在上述特定整合特征地图适用至少一个第一卷积神经网络运算，在上述实况特征地图的部分实况特征地图中寻找特定部分实况特征地图，相对于上述特定参考特征地图，上述特定部分实况特征地图的相似度分数大于阈值，通过参照与存在于上述实况特征地图的上述特定部分实况特征地图的相对位置有关的信息来从上述特征地图坐标中检测特定特征地图坐标。