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[发明专利]更新高清地图的方法-CN201780085924.8有效
发明人： 马克·达蒙·惠乐;吴夏晴;罗威 -专利权人：辉达公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：在线系统基于由行驶通过地理区域的多个车辆捕获的传感器数据来构建用于地理区域的高清地图。高清地图包括：地标地图，所述地标地图包括行驶路径和地标的表示；以及占用地图，所述占用地图包括道路和道路周围的所有物理对象的空间3D表示。车辆向在线系统提供用于更新地标地图和占用地图的信息。基于使用传感器数据观察到的周围环境与高清地图相比的差异来检测地图差异，并且向在线系统发送描述这些地图差异的消息。在线系统基于各种因素包括车辆的上传速率对车辆进行排名，并且基于排名请求来自所选择的车辆的描述高清地图的数据。
新高地图方法

[发明专利]从用于导航自主车辆的高清晰度地图的点云中移除短时点-CN202010005201.6有效
发明人：陈辰;邹亮;德里克·施勒特;马克·达蒙·惠乐 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：提供了从用于导航自主车辆的高清晰度地图的点云中移除短时点。自主车辆系统从光检测和测距(lidar)样本中移除短时点。该系统接收由lidar传感器捕获的多个lidar样本。连同lidar样本一起，系统接收针对lidar样本中的每一个的经对准姿态和解开变换。该系统使用lidar样本、它们的经对准姿态和它们的解开变换来确定三维(3D)空间中的一个或更多个被占用体素单元。该系统识别表示与对象相对于lidar传感器的运动相关联的噪声的被占用体素单元。该系统通过移除表示噪声的单元来过滤被占用体素单元。系统例如在地图生成和/或地图更新期间在包括体素单元的3D地图中输入经过滤的被占用体素单元。
用于导航自主车辆清晰度地图点云中移时点

[发明专利]用于高清地图创建的视觉测程法和成对对准-CN201780085785.9有效
发明人：张荣华;陈辰;马克·达蒙·惠乐;曾迪 -专利权人：辉达公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：当自主车辆移动通过局部区域时，可以执行成对对准，以计算不同时间点之间车辆姿势的变化。该车辆包括成像系统，该成像系统被配置成捕获描述周围区域的一部分的图像帧。从所捕获的图像帧中识别特征，并且针对每个识别出的特征确定3‑D位置。对与不同时间点对应的不同图像帧的特征进行分析，以确定在图像帧之间的时间段期间车辆姿势的变换。使用所确定的车辆姿势来生成局部区域的HD地图。
用于地图创建视觉测程法成对对准

[发明专利]使用高清地图为自主车辆生成路线-CN201780087295.2有效
发明人： 马克·达蒙·惠乐 -专利权人：辉达公司
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G05D1/00 文献下载
摘要：一种系统生成用于自主车辆从源位置行驶到目的地位置的高清地图。该系统确定低分辨率路线，并且接收覆盖低分辨率路线的一组地理区域的高清地图数据。该系统使用地理区域内的车道元素来形成一组潜在部分路线。该系统计算潜在部分路线与低分辨率路线之间的误差，并且移除误差高于阈值的潜在部分路线。一旦完成，该系统选择最终路线，并且将信号发送至自主车辆的控制器以遵循最终路线。该系统在紧急情况下确定不是道路的一部分的车道附近的表面区域对于车辆驾驶是否安全。该系统存储用车道的表示来描述可导航表面区域的信息。
使用地图自主车辆生成路线

[发明专利]用于自主车辆的高清地图以及路线存储管理系统-CN201780086771.9有效
发明人： 马克·达蒙·惠乐 -专利权人：辉达公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：用于自主车辆的高清地图是非常高分辨率且详细的，因此需要存储大量数据。车辆计算系统提供多层缓存使得该数据在要求每个操作上非常低延迟的系统中可用。系统确定汽车在不久的将来最有可能要行驶哪些路线，并且确保在开始路线之前路线被缓存在车辆上。系统提供用于将地图数据从服务器移动到汽车并且用于管理车载磁盘的有效格式。系统还在汽车移动时提供附近地图数据的实时可访问性，同时以最佳速度提供数据访问。
用于自主车辆地图以及路线存储管理系统

[发明专利]高清晰地图数据的可视化-CN201980029228.4在审
发明人：吉尔·科尔盖特;马克·达蒙·惠乐;罗威 -专利权人：迪普迈普有限公司
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：自主车辆通过将HD地图数据覆盖在传感器数据上并渲染覆盖的图像，来生成覆盖图像。当车辆沿着路线行驶时，重复可视化过程。可视化可显示在车辆内的屏幕上或远程设备上。系统基于来自所选点的地图数据来执行场景的反向渲染。对于源自选定点的每个视线，所述系统识别所述地图数据中的最远对象。因此，所述系统消除了从所选择的点观看时阻碍观看HD地图中的最远对象的对象。所述系统还允许使用基于语义标签的过滤准则来过滤对象。所述系统从所选择的点生成视图，使得将匹配所述过滤准则的3D对象从所述视图中消除。
清晰地图数据可视化

[发明专利]基于高清地图的定位优化-CN201880088229.1在审
发明人： 马克·达蒙·惠乐 -专利权人：迪普迈普有限公司
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：车辆(例如，自主车辆)在车辆行驶时使用不同的定位技术执行定位以确定车辆的当前位置。自主车辆使用的定位技术选自存储从驾驶情境到定位变量的映射的定位变量索引，每个定位变量识别定位技术。所述驾驶情境可以包括信息，该信息包括：所述自主车辆正在其中驾驶的地理区域、所述自主车辆正在驾驶的速度、所述自主车辆的角速度或其它信息。在每种驾驶情境中使用最优定位技术提高了定位的精度以及定位过程的计算效率。
基于地图定位优化

[发明专利]用于自主车辆的高清地图的标志和车道创建-CN201780086388.3在审
发明人：杨林;马克·达蒙·惠乐;张宇;德雷克·托马斯·米勒;莱诺德·梅尔维克斯·约瑟夫斯蒂芬马克斯;朴东振;崔明 -专利权人：迪普迈普有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：HD地图系统在用于自主车辆导航的高清地图上表示地标，包括描述道路的车道的空间位置和关于每个车道的语义信息连同交通标志和地标。该系统基于例如将高概率位于车道线上的相机图像像素映射到三维空间中以及定位/连接车道线的中心线来生成指定道路的车道的车道线。该系统将车道元素及其连接的大的连接网络构建为车道元素图。该系统还基于相机图像以及检测和测距传感器深度地图表示交通标志。这些地标用于构建高清地图，高清地图使得自主车辆能够安全地在其环境中导航。
用于自主车辆地图标志车道创建

[发明专利]基于激光雷达利用高清晰度地图的集成运动估计的迭代最近点处理-CN201880074092.4在审
发明人：格雷格·库姆;陈辰;德里克·施勒特;杰斯里·米诺鲁·阿达基;马克·达蒙·惠乐 -专利权人：迪普迈普有限公司
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：系统将由车辆的传感器使用运动学迭代最近点获得的点云与集成的运动估计对准。所述系统从安装在车辆上的激光雷达接收激光雷达扫描。所述系统从激光雷达扫描数据中导出点云。所述系统迭代地确定使多个点对的对应点之间的距离的聚合测量最小化的速度参数。所述系统迭代地改进所述速度参数。所述系统将所述速度参数用于各种目的，包括用于构建用于导航车辆的高清晰度地图。
基于激光雷达利用清晰度地图集成运动估计最近处理

[发明专利]用于自主车辆的高清晰度地图数据的向量数据编码-CN201780085909.3在审
发明人： 马克·达蒙·惠乐;杨林 -专利权人：迪普迈普有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：实施方式涉及用于对由自主车辆捕获的传感器数据进行有效地编码并使用编码的传感器数据创建高清晰度地图的方法。传感器数据可以是表达为多个图像表示的LiDAR数据。包括重要LiDAR数据的图像表示经历无损压缩，而包括更容错的LiDAR数据的图像表示经历有损压缩。因此，压缩的传感器数据可以被传输到在线系统以创建高清晰度地图。在创建高清晰度地图时，构造诸如道路标志和道路标线的实体，使得在编码和压缩时，高清晰度地图消耗较少的存储空间。在高清晰度地图中相对于参考中心线来表达实体的位置。因此，与传统方法相比，实体的每个位置可以用更少的数位来表达。
用于自主车辆清晰度地图数据向量编码

[发明专利]对准由自主车辆捕获的数据以生成高清晰度地图-CN201780086520.0在审
发明人：陈辰;德里克·施勒特;马克·达蒙·惠乐;杰斯里·米诺鲁·阿达基;格雷戈里·库姆;邹亮 -专利权人：迪普迈普有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：一种高清晰度地图系统从沿路线行进的车辆接收传感器数据并且组合数据以生成在驾驶车辆时使用的，例如用于引导自主车辆的高清晰度地图。根据收集的数据构建姿势图，每个姿势表示车辆的位置和方向。姿势图被优化以最小化姿势之间的约束。与表面相关联的点被分配有使用表面的硬度/软度的度量确定的置信度度量。基于机器学习的结果过滤器检测不良对准结果，并防止它们进入随后的全局姿势优化中。对准框架是可并行化的，以使用并行/分布式架构执行。检测对准热点以用于进一步验证和改进。系统支持增量更新，从而允许对子图进行细化，以增量改进高清晰度地图以使其保持最新。
对准自主车辆捕获据以生成清晰度地图

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