[发明专利]车辆在多层道路系统中的定位在审

专利信息
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
【说明书】:

发明涉及车辆在多层道路系统中的定位。本发明涉及一种由车辆的道路识别系统执行来在多层道路系统中定位该车辆的方法。该道路识别系统在定位系统的支持下确定车辆的位置。该道路识别系统还在至少第一数字地图的支持下基于车辆位置来识别所述车辆所位于的多层道路系统。该道路识别系统还在适于采集车辆的周围环境的一个或多个图像采集装置的支持下获得图像数据。该道路识别系统基于馈送图像数据通过神经网络来确定车辆所位于的道路层级,该神经网络训练为基于图像内容的环境来分类道路层级。该道路识别系统在至少第一数字地图的支持下基于所确定的道路层级来识别车辆所位于的多层道路系统的道路和/或车道。

技术领域

本发明涉及车辆在多层道路系统中的定位。

背景技术

大型城市(例如特大都市,比如上海、香港、东京或墨西哥城)通常 具有穿过和/或环绕城市的高速公路式的道路,以从窄小的地方道路纾解交 通。在其无休止的成长中,这种城市可以建造具有不同的驶出和汇合车道 的若干层级的道路,即多层道路系统,其具有可能在同一道路方向上行进 的道路。

然而,当涉及到定位车辆位于多层道路系统的何种道路层级时,多层 道路系统可能造成问题。也就是说,自动定位技术通常是基于商用的(常 常是相对低级的)位系统,例如GNSS,比如GPS。虽然可以由此推导出 车辆的地理位置(比如水平位置),但是其可能(例如在缺少例如高度计 和/或大气压力传感器时)对车辆竖直位置的推导造成挑战。

发明内容

因此,本文实施例的目的是提供一种用于以改进的和/或替代的方式识 别多道路系统中车辆所位于的道路和/或车道的方法。

可以通过本文公开的主题来实现上述目的。在所附的权利要求书、下 面的描述和附图中阐述了实施例。

所公开的主题涉及一种由车辆的道路识别系统执行来在多层道路系统 中定位该车辆的方法。该道路识别系统在定位系统的支持下确定车辆的位 置。道路识别系统还基于车辆位置(在至少第一数字地图的支持下)识别 车辆所位于的多层道路系统。而且,该道路识别系统在适于采集车辆的周 围环境的一个或多个图像采集装置的支持下获得图像数据。该道路识别系 统还基于馈送图像数据通过神经网络来确定车辆所位于的道路层级,该神 经网络训练为基于图像内容的环境来分类道路层级。此外,该道路识别系 统基于所确定的道路层级来识别(在至少第一数字地图的支持下)车辆所 位于的多层道路系统的道路和/或车道。

所公开的主题还涉及一种用于在多层道路系统中定位车辆的车辆的道 路识别系统。该道路识别系统包括用于(和/或适于)在定位系统的支持下 确定车辆的位置的位置确定单元。该道路识别系统还包括多层系统识别单 元,其用于(和/或适于)在至少第一数字地图的支持下基于车辆位置识别 车辆所位于的多层道路系统。而且,该道路识别系统包括图像数据获得单 元,其用于(和/或适于)在适于采集车辆的周围环境的一个或多个图像采集装置的支持下获得图像数据。此外,该道路识别系统包括层级确定单 元,其用于(和/或适于)基于馈送图像数据通过神经网络来确定车辆所位 于的道路层级,该神经网络训练为基于图像内容的环境来分类道路层级。 而且,该道路识别系统包括道路/车道识别单元,其用于(和/或适于)在 至少第一数字地图的支持下基于所确定的道路层级来识别车辆所位于的多 层道路系统的道路和/或车道。

此外,所公开的主题涉及一种包括本文所述的道路识别系统的车辆。

而且,所公开的主题涉及一种计算机程序产品,该计算机程序产品包 括含有计算机程序代码装置的计算机程序,该计算机程序代码装置布置为 使得计算机或处理器执行本文所述的道路识别系统的步骤,该计算机程序 存储在计算机可读介质或载波上。

所公开的主题还涉及一种具有其上存储的所述计算机程序产品的非易 失性计算机可读存储介质。

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