[發明專利]用于路徑規劃的自動駕駛車輛位置的方法及其裝置

有效

• 申請號: 202010077028.0
• 申請日: 2020-01-23
• 公開（公告）號: CN111736586B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 金桂賢;金镕重;金鶴京;南云鉉;夫碩熏;成明哲;申東洙;呂東勛;柳宇宙;李明春;李炯樹;張泰雄;鄭景中;諸泓模;趙浩辰
• 申請（專利權）人: 斯特拉德視覺公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;蔡立豐

本發明涉及一種使用路標檢測來檢測能夠自動駕駛的對象車輛的位置的方法及其裝置，其特征在于，包括：步驟(a)，在計算裝置獲取通過處理與計算裝置聯動的對象車輛的狀況相對應的至少一個實況圖像來生成的一個以上的實況特征地圖情況下，通過參照(i)與各個參考對象相對應的一個以上的參考特征地圖及(ii)上述實況特征地圖，來按照獲取上述實況特征地圖的上述對象車輛的至少一個位置及包括于與至少一個姿勢相對應的對象數據區域的一個以上的參考對象檢測上述實況特征地圖的各個特征地圖坐標；步驟(b)，上述計算裝置通過參照各個上述特征地圖坐標來分別檢測上述實況圖像上的上述各個參考對象的圖像坐標；以及步驟(c)。

技術領域

本發明涉及用于與自動駕駛車輛一起使用的方法及裝置，更具體地，涉及一種利用使用于路徑規劃的注意力驅動(attention-driven)算法來檢測地標以獲取自動駕駛車輛位置信息的方法及裝置。

在這里，注意力驅動(attention-driven)算法指使用與對象周圍的環境有關的信息的方式的算法。

背景技術

在自動駕駛領域，為了規劃自動駕駛，對自動駕駛車輛處于何處的判斷至關重要。但是，現在用來對自動駕駛車輛的位置進行判斷的全球定位系統(GPS)的準確度存在其使用于自動駕駛時準確程度不高的問題。

為了克服這樣的問題，當前存有直接對通過全球定位系統獲取的位置信息進行確保的方法，但這需要很多計算資源，光現有的自動駕駛就會帶來使其負荷過大的問題。

發明內容

技術問題

本發明的目的即為解決上述問題。

本發明的另一目的為提供一種利用注意力驅動(attention-driven)算法檢測地標來檢測出檢測用來進行路徑規劃的自動駕駛車輛位置的方法，來實現更為準確的自動駕駛。

并且，本發明的再一目的為，以實況圖像上的參考對象的位置信息和真實世界中的參考對象的其他位置信息為參照，來檢測自動駕駛車輛的位置信息。

并且，本發明的又一目的為，提供一種能夠從與實況圖像對應的實況特征地圖上檢測參考對象的位置信息的卷積神經網絡(CNN，Convolutional Neural Network)。

并且，本發明的又一目的為，提供另一種能夠從實況圖像上檢測參考對象的位置信息的卷積神經網絡。

解決問題的手段

為了達到上述目的，用來實現后述的本發明的特征性效果的本發明的特征性結構如下列所述。

根據本發明的一實施方式，提供一種使用路標檢測來檢測能夠自動駕駛的對象車輛的位置的方法，其特征在于，包括：步驟(a)，在計算裝置獲取通過處理與計算裝置聯動的對象車輛的狀況相對應的至少一個實況圖像來生成的一個以上的實況特征地圖情況下，通過參照(i)與各個參考對象相對應的一個以上的參考特征地圖及(ii)上述實況特征地圖，來按照獲取上述實況特征地圖的上述對象車輛的至少一個位置及包括于與至少一個姿勢相對應的對象數據區域的一個以上的參考對象檢測上述實況特征地圖的各個特征地圖坐標；步驟(b)，上述計算裝置通過參照各個上述特征地圖坐標來分別檢測上述實況圖像上的上述各個參考對象的圖像坐標；以及步驟(c)，上述計算裝置通過參照真實世界中的上述參考對象的一個以上的三維坐標、上述圖像坐標、與獲取上述實況圖像的攝像頭參數有關的信息及與上述對象車輛的上述姿勢有關的信息來檢測上述對象車輛的至少一個最優化對象坐標。

在一實施例中，提供一種方法，其特征在于，在上述步驟(c)中，上述計算裝置同時使用上述圖像坐標、上述三維坐標、與上述參數有關的信息、與上述姿勢有關的信息以及下列數學式來檢測上述最優化對象坐標。