[发明专利]用于自由空间估计的系统和方法

说明书

一种系统和方法用于估计自由空间，并且在与在表面上行驶的自主车辆相关联的点云数据中分配自由空间概率，包括考虑传感器噪声、传感器可用性、障碍高度以及障碍与所述传感器的距离。系统和方法能够包括确定表面平面，并且根据所述点是否落在表面平面上等其他因素来对点云点进行分类。

相关申请的交叉引用

本实用专利申请要求于2019年7月26日提交的标题为System and Method forFree Space Estimation(用于自由空间估计的系统和方法)(代理人案号#AA027)的美国临时专利申请序列号#62/879,391的权益，其通过引用全部并入本文。

背景技术

车辆在由其人类操作员确定以包括自由、无障碍空间的表面上行驶。人类使用复杂的标准集合来确定是否要穿越车辆中或车辆上的路径。给定任何数量的因素(诸如但不限于环境照明、天气和挡风玻璃问题)，考虑因素可以包括障碍有多高、多少障碍可以由人类看到、车辆周围人类无法可视化的区域以及人类视觉系统在检测障碍物方面的准确度。

在自主车辆中导航障碍物可能需要以电子方式评估人类车辆操作员经常遇到的一些相同的复杂标准。无障碍(自由)空间必须从可用的传感器数据中快速确定，以便自主车辆沿着导航路径连续行进。先前，自由空间是通过立体相机数据、由相机系统获取的视频中的图像序列以及毫米波雷达数据等其他方式估计的。

所需要的是一种有效的系统，该系统通过传感器数据计算路径被阻塞的概率。例如，收集传感器数据的传感器可以被安装在自主车辆上。所需要的是一种考虑道路行驶现实和传感器限制的系统。

发明内容

用于在与在表面上行驶的自主车辆相关联的点云数据中分配自由空间概率的本教导的系统和方法包括考虑传感器噪声、传感器可用性、障碍高度以及障碍与传感器的距离。本教导的方法可以包括但不限于包括从传感器接收点云数据。传感器可以包括传感器波束，并且传感器波束可以至少从传感器投射到表面。在一些配置中，传感器可以扫描自主车辆周围的区域，从跨越预选角度(angle)的表面收集锥形中的数据。该方法可以包括将点云数据分段为第一预选大小的片段，并且在点云数据内定位平面、平面中的平面点以及与平面点中的至少一个相关联的非平面点。该方法可以包括确定平面点的法线，并且确定与平面点相关联的非平面点。该方法可以包括至少基于法线和传感器的地点，根据预选标准选择平面中的至少一个作为表面平面，至少基于关联的非平面点将平面点中的每个平面点分类为障碍点，并且至少基于非平面点确定与障碍点相关联的障碍高度。该方法可以包括从表面平面创建网格。网格可以包括预选数量的小区和周边。该方法可以包括至少基于小区中的障碍高度来为小区中的每个小区计算测量显著性(measurement significance)，并且至少基于传感器波束和表面平面之间的交叉点来确定与传感器的盲距(blinddistance)。针对沿着盲距和周边之间的每个线的每个小区，该方法可以包括计算障碍沿着该线占用小区的初始概率。初始概率可以至少基于传感器的可用性、小区中的障碍点以及小区沿着线相对于传感器的位置。针对沿着盲距与周边之间的每个线的每个小区，该方法可以包括至少基于传感器与小区中沿着线的最近障碍之间的第一距离、传感器与沿着线的小区之间的第二距离、沿着线的用于小区的测量显著性、沿着线的小区的初始概率和默认概率来计算噪声因子。针对沿着盲距和周边之间的每个线的每个小区，该方法可以包括计算障碍沿着该线占用小区的当前概率。当前概率可以至少基于用于小区的初始概率和用于小区的噪声因子。