[發明專利]移動物體的地圖的選擇方法、裝置、系統和車輛/機器人在審
| 申請號： | 201780091790.0 | 申請日： | 2017-06-16 |
| 公開（公告）號： | CN110720025A | 公開（公告）日： | 2020-01-21 |
| 發明（設計）人： | 馬克西米利安·德姆林;江萬里;李千山;許濤;塞巴斯蒂安·格蘭索;李建朋;徐紅山;呂抒涵 | 申請（專利權）人： | 寶馬股份公司 |
| 主分類號： | G01C21/20 | 分類號： | G01C21/20;G01C21/28 |
| 代理公司： | 31300 上海華誠知識產權代理有限公司 | 代理人： | 肖華 |
| 地址： | 德國*** | 國省代碼： | 德國;DE |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 數據處理效率 方法和裝置 環境信息 移動物體 分辨率 加載 精細 | ||
1.一種用于移動物體的從多個具有不同分辨率的地圖中選擇地圖的計算機實現的方法(100)，其特征在于，所述方法包括：
獲取步驟(110)，獲取所述移動物體的定位信息；
接收步驟(120)，從傳感器接收傳感器數據；
計算步驟(130)，計算表示所述傳感器數據的不確定性的不確定性值；以及
選擇步驟(140)，根據所述定位信息和表示所述傳感器數據的所述不確定性的所述不確定性值，從分辨率不同的所述多個地圖中選擇地圖。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述移動物體的所述定位信息由所述移動物體的姿態表示，所述姿態包括2D位置和航向角。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述移動物體的所述姿態，計算表示所述傳感器數據的所述不確定性的所述不確定性值。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算步驟(130)還包括：
在地圖坐標系中計算所述傳感器數據的姿態；
構造所述傳感器數據的所述姿態的協方差矩陣；
計算所述協方差矩陣的最大特征值；以及
將表示所述傳感器數據的所述不確定性的所述不確定性值設置為所述最大特征值。
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，傳感器數據的所述姿態表示為：
其中，
x,y是地圖坐標系中P的x-y坐標，以及θ為所述航向角，將P在移動物體坐標系內的原始觀測表示為以及在地圖坐標系中所述移動物體的所述姿態為其中
將P的協方差矩陣∑表示為:
其中，為的協方差矩陣，∑S為PS的協方差矩陣，J1＝R，以及
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述選擇步驟還包括：
根據所述移動物體的所述定位信息，選擇表示所述移動物體周圍區域的地圖；以及
從選擇的地圖中，選擇表示地圖的不確定性的不確定性值最接近表示所述傳感器數據的所述不確定性的所述不確定性值的地圖。
7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述選擇步驟還包括：
根據所述移動物體的所述定位信息，選擇表示所述移動物體周圍區域的地圖；以及
從選擇的地圖中，選擇表示地圖的不確定性的不確定性值最接近并小于表示所述傳感器數據的所述不確定性的所述不確定性值的地圖。
8.一種用于移動物體的從多個具有不同分辨率的地圖中選擇地圖的計算機實現的方法(200)，其特征在于，所述方法包括：
獲取步驟(210)，獲取所述移動物體的定位信息；
接收步驟(220)，從傳感器接收表示環境中的元素的傳感器數據，其中所述傳感器安裝在所述移動物體上；
第一計算步驟(230)，根據所述移動物體的所述定位信息和所述傳感器數據，計算環境中所述元素的定位信息；
第二計算步驟(240)，計算表示所述傳感器數據的不確定性的不確定性值；以及
選擇步驟(250)，根據所述傳感器數據的所述不確定性值和所述元素的所述定位信息，從分辨率不同的所述多個地圖中選擇地圖。
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述移動物體的所述定位信息由所述移動物體的姿態表示；
所述元素的所述定位信息由所述元素的姿態表示；
其中，姿態包括2D位置和航向角。
10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二計算步驟(240)還包括：
在地圖坐標系中計算所述傳感器數據的姿態；
構造所述傳感器數據的所述姿態的協方差矩陣；
計算所述協方差矩陣的最大特征值；以及
將表示所述傳感器數據的所述不確定性的所述不確定性值設置為所述最大特征值。
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