[發明專利]地圖建置設備及其地圖建置方法

有效

• 申請號: 201811435117.7
• 申請日: 2018-11-28
• 公開（公告）號: CN111238465B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 陳昱達;黃翊庭
• 申請（專利權）人: 臺達電子工業股份有限公司
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G06T11/60
• 代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003
• 代理人: 黃艷;李琛

1.一種地圖建置方法，運用于一地圖建置設備，并且上述地圖建置方法包括下列步驟：

a)于該地圖建置設備啟動后，通過一影像感測器持續取得周圍環境的一彩色影像，并且通過一深度感測器持續取得周圍環境的一深度影像信息；

b)由一處理器執行一檢測演算法以對該彩色影像進行影像識別，并且判斷該彩色影像中是否存在一動態物件；

c)于該動態物件存在時對該動態物件進行標記并產生一標記框；

d)將該彩色影像中的該標記框對應至該深度影像信息的一深度影像坐標，并通過將該標記框內的所有像素的一像素信息設定為一像素極值以產生一自定義像素信息；

e)于該深度影像信息中搜索該自定義像素信息在該深度影像信息中所在的一范圍以定位該標記框并過濾該定位的標記框以產生一修正后深度影像信息，其中該修正后深度影像信息中濾除了該定位的標記框的對應位置上的深度信息；

f)由該處理器依據該修正后深度影像信息執行一地圖建置演算法；及

g)由該地圖建置演算法產生一地圖數據并存儲于一存儲單元中。

2.如權利要求1所述的地圖建置方法，其中影像感測器為一彩色攝影機，該深度感測器為一光學雷達。

3.如權利要求1所述的地圖建置方法，其中該存儲單元存儲有對應至不同物件類別的復數物件特征數據，步驟b)是由該檢測演算法將該彩色影像與該復數物件特征數據進行比對，并且將比對符合的影像視為該動態物件。

4.如權利要求3所述的地圖建置方法，其中該檢測演算法為方向梯度直方圖特征提取演算法、支援向量機演算法、卷積神經網絡演算法、YOLO演算法、SSD演算法或其他采用神經網絡訓練的物件檢測演算法的其中一種或其組合。

5.如權利要求3所述的地圖建置方法，其中步驟c)是取得該動態物件于該彩色影像中的一X軸起點坐標位置(X_start)、一X軸終點坐標位置(X_end)、一Y軸起點坐標位置(Y_start)及一Y軸終點坐標位置(Y_end)，并依據該些坐標位置(X_start、Y_start、X_end、Y_end)建立該標記框。

6.如權利要求5所述的地圖建置方法，其中該像素極值為0或255。

7.如權利要求5所述的地圖建置方法，其中步驟e)將該自定義像素信息的該范圍的一深度信息設定為0，以產生該修正后深度影像信息。

8.如權利要求1所述的地圖建置方法，其中該地圖建置演算法為視覺影像同步定位與地圖建構演算法，并且通過三角定位法、卡爾曼濾波器、粒子濾波器、蒙特卡羅定位法、混合型蒙特卡羅定位法或基于網格的馬可夫定位法來實現。

9.如權利要求1所述的地圖建置方法，其中該地圖數據以便攜式網絡圖形、點陣圖或便攜式灰階圖的文件格式存儲于該存儲單元。

10.如權利要求1所述的地圖建置方法，其中該地圖建置設備搭載于一移動式機器人，并且該地圖建置方法還包括下列步驟：

h)該移動式機器人由該存儲單元載入該地圖數據并且開始移動；

i)通過該影像感測器持續取得該彩色影像，并且通過該深度感測器持續取得該深度影像信息；

j)判斷是否需要更新該地圖數據；

k)于判斷需更新該地圖數據時，執行該檢測演算法以對該彩色影像進行影像識別；

l)于該彩色影像中對一第二動態物件進行標記并產生一第二標記框；

m)將該第二標記框對應至該深度影像信息的該深度影像坐標；

n)于該深度影像信息中搜索并過濾該第二標記框以產生該修正后深度影像信息；

o)依據該修正后深度影像信息執行該地圖建置演算法；及

p)由該地圖建置演算法產生一局部地圖影像，并依據該局部地圖影像更新該地圖數據。