[发明专利]用于确定物体尺寸的导航系统和方法

权利要求书

1.一种用于主控交通工具的导航系统，所述系统包括：

至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程为：

从所述主控交通工具上的相机接收表示所述主控交通工具的环境的多个被捕获的图像；

将所述多个被捕获的图像中的每一个提供给目标物体分析模块，所述目标物体分析模块包括至少一个被训练的模型，所述被训练的模型被配置为针对所述多个被捕获的图像中的每一个生成输出，其中，所述多个被捕获的图像中的每一个的所生成的输出至少包括所述目标物体相对于所述主控交通工具的位置的指示；

从所述目标物体分析模块接收所生成的输出，包括所述目标物体相对于所述主控交通工具的所述位置的所述指示；

基于所述目标物体相对于所述主控交通工具的所述位置的所述指示，确定所述主控交通工具将采取的至少一个导航动作；以及

导致所述至少一个导航动作被所述主控交通工具采取。

2.如权利要求1所述的导航系统，其中所述目标物体相对于所述主控交通工具的所述位置的所述指示包括与所述主控交通工具相关联的参考点和与所述目标物体相关联的目标点之间的距离。

3.如权利要求2所述的导航系统，其中与所述主控交通工具相关联的所述参考点包括与所述主控交通工具的所述相机相关联的位置。

4.如权利要求2所述的导航系统，其中所述目标点包括所述目标物体最靠近与所述主控交通工具相关联的所述参考点的部分的位置，所述目标物体被表示在所述多个被捕获的图像中的一个中。

5.如权利要求1所述的导航系统，其中所述至少一个处理器进一步被编程为基于所生成的输出中的两个或更多个以及进一步基于来自与所述主控交通工具相关联的至少一个自我运动传感器的接收到的输出来确定所述目标物体的速度。

6.如权利要求5所述的导航系统，其中所述自我运动传感器包括速度计、加速计或GPS接收机中的至少一个。

7.如权利要求1所述的导航系统，其中所述至少一个被训练的模型被配置为基于训练数据分析所述多个被捕获的图像中的每一个，所述训练数据包括先前被捕获的图像或先前被获取的LIDAR深度信息中的一个或多个。

8.如权利要求7所述的导航系统，其中所述至少一个被训练的模型包括神经网络。

9.如权利要求7所述的导航系统，其中所述训练数据包括在所述先前被捕获的图像中表示的多个参考物体的位置信息。

10.如权利要求1所述的导航系统，其中所述目标物体分析模块被配置为针对所述多个被捕获的图像中的特定一个输出所述目标物体相对于所述主控交通工具的所述位置的所述指示，其中所述目标物体的至少一个表面在所述多个被捕获的图像中的特定一个中被至少部分地遮掩。

11.如权利要求10所述的导航系统，其中所述目标物体是所述主控交通工具的环境中的目标交通工具，并且所述至少一个表面与所述目标交通工具的后部相关联。

12.如权利要求1所述的导航系统，其中，所述目标物体分析模块被配置为针对所述多个被捕获的图像中的特定一个输出所述目标物体相对于所述主控交通工具的所述位置的所述指示，其中所述目标物体的至少两个表面在所述多个被捕获的图像中的特定一个中被至少部分地遮掩。

13.如权利要求12所述的导航系统，其中所述目标物体是所述主控交通工具的环境中的目标交通工具，并且所述至少两个表面与所述目标交通工具的后部以及所述目标交通工具的一侧相关联。

14.如权利要求1所述的导航系统，其中所述目标物体包括位于所述主控交通工具的环境中的交通工具。