[发明专利]车辆在多层道路系统中的定位在审
申请号: | 202110709227.3 | 申请日: | 2021-06-25 |
公开(公告)号: | CN114120251A | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 露西亚·迭戈·索拉纳 | 申请(专利权)人: | 哲内提公司 |
主分类号: | G06V20/56 | 分类号: | G06V20/56;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人: | 白少俊 |
地址: | 瑞典*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车辆 多层 道路 系统 中的 定位 | ||
1.一种由车辆(2)的道路识别系统(1)执行来在多层道路系统(3)中定位所述车辆(2)的方法,所述方法包括:
在定位系统(21)的支持下确定(1001)所述车辆(2)的位置(20);
在至少第一数字地图(22)的支持下基于所述车辆的位置(20)来识别(1002)所述车辆(2)所位于的多层道路系统(3);
在适于采集所述车辆(2)的周围环境的一个或多个图像采集装置(23)的支持下获得(1004)图像数据(5);
基于馈送所述图像数据(5)通过神经网络来确定(1005)所述车辆(2)所位于的道路层级(6),所述神经网络被训练为基于图像内容的环境来分类道路层级;和
在所述至少第一数字地图(22)的支持下基于所确定的所述道路层级(6)来识别(1006)所述车辆(2)所位于的所述多层道路系统(3)的道路(31)和/或车道(311)。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
在所述至少第一数字地图(22)的支持下识别(1003)所述多层道路系统(3)的道路层级(4)的数量;
其中,所述确定(1005)道路层级(6)的步骤附加地基于所述道路层级(4)的数量。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述环境涉及:
一个或多个道路构造的特征;
一个或多个静态物体的特征;
一个或多个其他道路使用者的特征;
被遮挡的天空视图和/或侧视图的范围;和/或
环境光照范围。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,所述确定(1005)所述车辆(2)所确定位于的道路层级(6)的步骤包括馈送所述图像数据(5)通过神经网络,所述神经网络被训练为基于图像内容的环境并且附加地基于地理位置来分类道路层级。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其中,所述神经网络包括深度神经网络(DNN)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,所获得的所述图像数据(5)适于用作所述神经网络的训练数据。
7.一种车辆(2)的道路识别系统(1),其用于在多层道路系统(3)中定位所述车辆(2),所述道路识别系统(1)包括:
位置确定单元(101),其用于在定位系统(21)的支持下确定(1001)所述车辆(2)的位置(20);
多层系统识别单元(102),其用于在至少第一数字地图(22)的支持下基于所述车辆的位置(20)来识别(1002)所述车辆(2)所位于的多层道路系统(3);
图像数据获得单元(104),其用于在适于采集所述车辆(2)的周围环境的一个或多个图像采集装置(23)的支持下获得(1004)图像数据(5);
层级确定单元(105),其用于基于馈送所述图像数据(5)通过神经网络来确定车辆(2)所位于的道路层级(6),所述神经网络被训练为基于图像内容的环境来分类道路层级;和
道路/车道识别单元(1006),其用于在所述至少第一数字地图(22)的支持下基于所确定的所述道路层级(6)来识别所述车辆(2)所位于的所述多层道路系统(3)的道路(31)和/或车道(311)。
8.根据权利要求7所述的道路识别系统在(1),还包括:
层数确定单元(103),其用于在所述至少第一数字地图(22)的支持下识别(1003)所述多层道路系统(3)的道路层级(4)的数量;
其中,所述层级确定单元(105)适于附加地基于所述道路层级(4)的数量来确定道路层级(6)。
9.根据权利要求7或8所述的道路识别系统(1),其中,所述环境涉及:
一个或多个道路构造的特征;
一个或多个静态物体的特征;
一个或多个其他道路使用者的特征;
被遮挡的天空视图和/或侧视图的范围;和/或
环境光照范围。
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