[发明专利]用于运载工具的方法和感知系统

说明书

本发明涉及一种用于运载工具的方法和感知系统。描述了用于获得与在环境中操作的运载工具的深度传感器相关的深度图像的技术。在深度图像中识别具有等于或低于第一强度阈值的强度的第一数据点。在深度图像中确定在深度图像的第一区域中具有等于或高于第二强度阈值的强度的数据点的第一数目。然后，确定数据点的第一数目是否等于或高于区域数阈值。在数据点的第一数目等于或高于区域数目阈值的情况下，从深度图像去除第一数据点。然后，至少部分地基于深度图像来促进运载工具在环境中的操作。可以描述或要求保护其它实施例。

技术领域

本说明涉及从由诸如光探测和测距(LiDAR)系统等的飞行时间(ToF)系统产生的点云去除伪影点(ghost point)。

背景技术

通常，诸如LiDAR等的ToF系统将收集ToF数据并生成与该数据相关的点云。在一些情况下，点云可能包括由于ToF系统的发送器或接收器内的反射错误而导致的点。在本文的描述中，这些点被称为“伪影”点，并且它们在点云中的存在常常在点云的伪影点和周围点的解释和处理中引起错误。例如，基于点云识别障碍物的自主运载工具可能基于点云内的伪影点误识别对象的存在，这可能对运载工具的控制产生负面影响。

发明内容

根据本发明的一方面，一种用于运载工具的方法，包括：使用至少一个处理器，获得与在环境中操作的运载工具的深度传感器相关的深度图像；使用所述至少一个处理器，识别所述深度图像中的具有等于或低于第一强度阈值的强度的第一数据点；使用所述至少一个处理器，确定所述深度图像中的在所述深度图像的第一区域中具有等于或高于第二强度阈值的强度的数据点的第一数目；使用所述至少一个处理器，确定数据点的所述第一数目是否等于或高于区域数目阈值；使用所述至少一个处理器，在数据点的所述第一数目等于或高于所述区域数目阈值的情况下，从所述深度图像去除所述第一数据点；以及使用所述至少一个处理器，至少部分地基于所述深度图像来促进所述运载工具在所述环境中的操作。

根据本发明的另一方面，一种感知系统，其包括用于在运载工具中使用的伪影点过滤器，其中，所述感知系统包括：至少一个处理器；以及至少一个存储器，其上存储有指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使得所述运载工具：通过所述伪影点过滤器，在表示所述运载工具所处的环境的深度图像中识别具有等于或低于第一强度阈值的强度的第一数据点；在所述深度图像的第一区域中具有等于或高于第二强度阈值的强度的数据点的数目等于或高于区域数目阈值的情况下，通过所述伪影点过滤器从所述深度图像去除所述第一数据点；以及通过前景提取系统对所述深度图像进行过滤。

根据本发明的又一方面，一种用于运载工具的方法，包括：通过运载工具的一个或多个处理器，基于与所述运载工具的环境相关的深度图像中的点云的数据点的地点，来识别所述深度图像的第一区域中的数据点的数目和所述深度图像的第二区域中的数据点的数目；以及基于所述深度图像的所述第一区域和所述第二区域中的数据点的数目来更改与数据点相关的信息，其中，所述第一区域和所述第二区域是基于对深度传感器的电路在所述深度传感器的预期传输和接收路径之外接收到的光信号的预先识别。

附图说明

图1示出具有自主能力的自主运载工具的示例。

图2示出计算机系统。

图3示出了用于自主运载工具的示例架构。

图4示出感知系统可以使用的输入和输出的示例。

图5示出LiDAR系统的示例。

图6示出操作中的LiDAR系统。

图7更详细地示出LiDAR系统的操作。

图8示出现实世界图像和可能由ToF系统产生的点云之间的示例比较。

图9a和图9b描绘ToF系统的示例传输结构和接收结构。

图10描绘伪影点区域的示例。