CN112313477A 一种车辆环境映射的方法以及相应的系统、车辆和计算机程序产品 （马瑞利欧洲公司）

PCT/IB2019/055145201WO2019/244060EN2019.12.一种车辆环境映射的方法以及相应的系统、一种用于车辆(V)环境映射的方法(1000)，栅格地图，输出可行驶空间的融合占据栅格地空间的复合融合占据栅格地图被供应(IA2-将所述复合规则(CR)应用(85；85')于在所述融合地图集合(-提供(89)所述可行驶空间的融合占据栅格地图(M)，包括将所述复合栅格单元格值39.根据权利要求6和8所述的方法，其特征在于，将Δi1)集合中至少一个的所述步骤，包括根据存储的模型(DM)分析(84)所述检测到的差异-至少一个传感器(S1、S2、Si)，所述至少一个传感器配置所述处理电路配置为使用权利要求1至10中任一项的方法给所述驾驶辅助系统接口14至15中任一项的系统(100)，驾驶者辅助设备(IA)配置为根据所述可行驶空间的融合占17.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品可加载在至少一个处理电路的存储器4中并包括软件代码部分，以在产品在至少一个处理电路上运行时用于执行根据权利要求15[0009]占据栅格地图(简称栅格地图)将(车辆周围)环境表示为具有固定尺寸和空间分传感器测量的在先知识的情况下最大化特定栅格单元格实际上被[0011]栅格地图有助于给驾驶辅助系统提供关于周围映射环境中障碍物的存在及其空[0012]如本领域技术人员已知的，栅格地图可以在各种坐标系(例如笛卡尔坐标或极坐[0013]可以通过多个传感器/检测器(例如全球定位系统(GPS)天线和/或地理信息系统种方式确定可行驶空间以便能够估计它自身位置的自主系统可以安全地导航通过所映射6[0033]本说明书的框架中对“一个实施例(anembodiment)”或“一个实施例(one7[0036]图1示出了根据本文描述的解决方案的一个实施例的车辆的功能性图的示例。这配置成：基于融合占据栅格地图的集合FF提供包括至少一个经仲裁的融合占据栅格地图Mi的测量详细阐述的环境的至少一个融合占据栅格地图F，经仲裁的融合栅格地图例如是，获得至少一个融合占据栅格地图F的数据融合操作中确定的所有冲突的一部分已经确定的地图。在本文讨论的实施例中的这种确定的融合占据栅格地图M对应于可行驶空间的[0044]如上所述，在接口IA处可用的可行驶空间的经仲裁的融合占据栅格地图M可以由8[0050]-第一时间融合阶段301接收来自第一传感器S1的传感器读数的[0051]-第二时间融合阶段302接收来自第二传感器S2的传感器读数的[0052]-第i时间融合阶段30i接收来自第i传感器的传感器读数的第i数据集Yi并提供第Gi根据由第i传感器Si提供的测量的种类而提供关于环境特[0066]-数值可以是概率值p(gijk)，以便估计由单个单元格映射的环境的部分被正确估9与每个栅格单元格的分类标签有关的信息可以被编码为填充栅格单元格区域的图案/颜[0074]与在每个栅格单元格gijk中的随机变量相关联的概率分布p(gijk)当从传感器获取[0078]时间融合处理阶段30i可包括从传感器框架到车辆框架的坐标系转换操作301、[0083]类似地，车辆状态Vk(例如其位置)在给定时间k可能是已知的(例如存储在阶段[0084]在某个时间k车辆姿态/状态Vk和传感器读数Yk进[0086]为了执行时间融合处理30i，提供例如在阶段324中存储/生成的初始占据栅格地房屋车库时，阶段303可以被自主控制系统操作以根据先验已知的车库平面几何提供初始格单元格具有在获取传感器读数的时间k之前的时间[0092]贝叶斯定理指出栅格地图Mk的单元格gijk在时间k被占据(或空闲)的概率p(gijk|减少更新的栅格Gk在先前栅格Gk-1上的权重的设计参数[0100]注意，在时间k(表示为Gk)处的栅格地图G(例如G＝Gi)是处理在时[0106]-第一占据格地图G1是处理来自视觉传感器的数据的结果，从而提供有关静态对[0107]-第二栅格地图G2是处理来自激光雷达传感器的数据的结果，以便提供关于静态[0108]-第i地图Gi是处理来自由地理信息系统(GIS)表示的传感器的数据的结果，以便[0121]一般来说，BOF(栅格融合处理)50的结果可以用从时间融合产生的传感器占据栅的预测，则预期的地图从时间k-1到k的变化是p(Fk|Fk-1)＝0。因此，贝叶斯增益f{p(not论(DST)的一组组合规则。DST被开发以便通过利用应用在证据栅格上的组合规则(即证据[0134]如图6所例示，DST处理60提供至少一个占据栅格地图Fk和/或互补占据栅格地图[0135]与关于图2所讨论的类似，证据栅格地图E具有分配有概率值的单个栅格单元算信任Bel(X)，其是得出的概率，其对支持识别框架2X中的任何主张X的所有证据做出解[0146]m(K)=G1Z(K)=(G1BG2)(K)=0对于X=Ω栅格单元格可能具有关于空间占据率的高度冲突或不确定信息相对应的关联值，即[0164]通过将地图单元格中的概率值从不同地图单元格中的概率值中减去可以计算所[0169]根据在数据融合处理阶段40(例如BOF融合50和/或DST融合60)中使用的方法，冲突仲裁阶段90可以使用不同的方法以解决由传感器提供的关于融合栅格F和/或证据栅格E[0172]在图8所例示的实施例中，情况评估阶段80包括冲突评估阶段84和基于差异的关供所述地图F和/或冲突单元格集合CA和[0175]-融合地图F的栅格单元格对于一定数量的BOF数据融合50周期具有概率值[0176]-栅格单元格o'在一定时间tk内被标记为不确定/未知/冲突。[0179]例如，冲突检测阶段83可以在应用标记之前在数据融合处理40中从BOF处理阶段50接收融合地图F的多个时间帧。冲突检测阶段83在标记所述冲突单元格CA集合之前可以占据栅格地图处理阶段85中的冲突解决阶段87提供所述标记的单元格CA和/或融合地图F[0186]由阶段82提供的基于差异的关系模型DM表示一组规则，以应用于融合栅格地图F[0189]因此，冲突评估阶段84配置为使用(例如组合)检测到的差异D集合和基于差异的[0191]与前述参考图7讨论的相似，通过观察不同传感器测量之间基于差异的关系的存光雷达(部分d)的检测到的差异D集合中的差异D2i和Di1分别具有高差异值，因为两个传感[0200]冲突评估阶段83提供关于冲突单元格和冲突类型的信息(例如在数据集CR中)作[0202]-由冲突检测阶段83提供的触发信号和/或融合地图F和/或冲突单元格CA的位置[0203]冲突解决阶段87处理输入，例如将冲突概率评估为传感器测量中的时空[0205]在一个或多个实施例中，值CC的集合表示在前馈校正的情况下应用于融合地图F地图F与阶段87的校正δF之间的差值；或W=W-SW,即先前计算的权重值集合与[0214]因此，融合栅格地图M有助于准确地预测和/或检测沿着车辆V的行驶路径的障碍应权重W以在数据融合处理阶段40中反馈到BOF融合处理50，例如特别是在BOF融合处理的[0236]在如图9所例示的变型实施例中，当从DST处理60接收也包括证据栅格E的融合地[0237]在图9所例示的变型实施例中，冲突解决阶段87′包括例如存储比例冲突解决据栅格E上和/或在BOF融合地图F和规则数[0256]将理解的是，前面讨论的处理阶段的表示-特别是数据融合阶段40、BOF融合50、[0264]-1090表示处理1090所述融合占据栅格地图的集合FF的操作，输出可行驶空间的驶者辅助设备IA配置为根据所述可行驶空间的所述经仲裁的融合占据栅格地图M进行操如通过向数据融合处理阶段40(例如向BOF融合[0270]-例如在方框83处，在至少一个融合地图F或E中在一定时间段内标记被分类为不[0272]-例如在方框87中，将所述组复合规则(特别是自适应加权规则)应用于在至少一个融合地图F中的所述标记的栅格单元格集合的值，从而提供值CC(例如复合/校正栅格单[0282]-时间融合处理可以在单个传感器中本地执行，并且单个传感器栅格地图可以以[0283]-通过冲突仲裁处理进一步处理差异分析和数据融合结果，例如使用基于