CN110531752B - 用于自主车辆地图维护的众包施工区域检测 - Google Patents

用于自主车辆地图维护的众包施工区域检测 Download PDF

Info

Publication number
CN110531752B
CN110531752B CN201910336264.7A CN201910336264A CN110531752B CN 110531752 B CN110531752 B CN 110531752B CN 201910336264 A CN201910336264 A CN 201910336264A CN 110531752 B CN110531752 B CN 110531752B
Authority
CN
China
Prior art keywords
construction
construction area
data
location
region
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910336264.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110531752A (zh
Inventor
R·B·库利
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GM Global Technology Operations LLC
Original Assignee
GM Global Technology Operations LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GM Global Technology Operations LLC filed Critical GM Global Technology Operations LLC
Publication of CN110531752A publication Critical patent/CN110531752A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110531752B publication Critical patent/CN110531752B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G01C21/32—Structuring or formatting of map data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3602—Input other than that of destination using image analysis, e.g. detection of road signs, lanes, buildings, real preceding vehicles using a camera
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3697—Output of additional, non-guidance related information, e.g. low fuel level
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0242—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0251—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting 3D information from a plurality of images taken from different locations, e.g. stereo vision
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
    • G08G1/205—Indicating the location of the monitored vehicles as destination, e.g. accidents, stolen, rental
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/52—Network services specially adapted for the location of the user terminal
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

提供了一种用于施工区域检测的方法。该方法包括通过车辆上的车载光学传感器自动捕获沿着车辆行驶路径的道路的多个图像；将采集到的图像传输到非车载数据中心；由车辆中的处理器识别提供道路上的施工区域存在的证据的图像；向数据中心发送识别施工区域位置的位置数据；以及向数据中心发送识别图像数据帧的数据，图像数据帧提供施工区域存在的证据。映射器可以检查位置数据和图像数据以确认施工区域的存在，并且将施工区域的位置添加到有效施工区域列表中，其中所述列表可以提供给自主车辆。

Description

用于自主车辆地图维护的众包施工区域检测
背景技术
本发明总体上涉及用于检测施工区域的系统和方法，并且更具体地涉及利用众包的方式来检测施工区域的系统和方法。
当遇到施工区域时，自主车辆(AV)可能无法最优地导航。结果，AV可能会试图生成避开施工区域的路线。施工区域可能没有被很好地记录。可以依靠市政当局和公用事业提供者来提供关于施工区域的位置信息。然而，市政当局和公用事业提供者可能无法精确地和/或及时地提供关于施工区域位置的更新信息。当遇到新的施工区域时，AV可能没有足够的信息来调整其行驶路径以避开施工区域，并且可能因此变得无效。
因此，有必要提供能够更精确和更及时地检测施工区域的系统和方法。此外，通过随后的详细描述和所附权利要求，结合附图以及前述技术领域和背景技术，本发明的其它期望特征和特性将变得显而易见。
发明内容
提供了用于众包施工区域检测的系统和方法。在一个实施例中，提供了一种用于施工区域检测的处理器实现方法。该方法包括通过车辆上的车载光学传感器自动捕获沿车辆行驶路径的道路的多个图像；将所捕获的图像的至少一部分传输到非车载数据中心；由所述车辆中的处理器识别图像，所述图像提供所述道路上的第一施工区域位置处存在施工区域的证据；向数据中心发送识别第一施工区域位置的位置数据；以及将识别图像数据帧的图像帧识别数据发送到数据中心，所述图像数据帧提供在第一施工区域位置处存在施工区域的证据。以非车载的形式检查位置数据和对应于图像帧识别数据的图像，以确认在第一施工区域位置处存在施工区域，并且当确认在第一施工区域位置处存在施工区域时，将第一施工区域位置添加到有效施工区域的列表中。
在一个实施例中，位置数据和与图像帧识别数据对应的图像由非车载处理模块检查，所述非车载处理模块由编程指令配置，通过检查所传输的图像来确认存在施工区域。
在一个实施例中，位置数据和与图像帧识别数据对应的图像由受过训练的人员检查，通过检查所传输的图像来确认存在施工区域。
在一个实施例中，该方法还包括接收有效施工区域的列表的副本。
在一个实施例中，将所捕获图像的至少一部分传输到非车载数据中心，包括将图像数据帧传输到数据中心，所述图像数据帧提供在第一施工区域位置处存在施工区域的证据，其中第一施工区域位置未包含在现有效施工区域的列表中。
在一个实施例中，该方法还包括检查在有效施工区域的列表中识别的与第二施工区域位置对应的图像，并确认第二施工区域位置处存在施工区域。
在一个实施例中，将所捕获图像的至少一部分传输到非车载数据中心，包括将图像数据帧传输到数据中心，所述图像数据帧提供在第二施工区域位置处存在施工区域的证据。
在一个实施例中，该方法进一步包括检查在有效施工区域的列表中识别的与第三施工区域位置对应的图像；确定第三施工区域位置处不存在施工区域；以及向数据中心传送表明在第三施工区域位置处不存在施工区域的施工区域识别数据，并且识别提供在第三施工区域位置处不存在施工区域的证据的图像数据帧。
在一个实施例中，将所捕获图像的至少一部分发送到非车载数据中心，包括将提供第三施工区域不存在的证据的图像数据帧发送到数据中心。
在一个实施例中，所捕获的图像包括从专用行车记录仪设备捕获的行车记录视频或从车辆中的智能电话捕获的图像。
在一个实施例中，所捕获的图像包括由集成于车辆内的感知传感器所捕获的图像。
在另一个实施例中，提供了一种车辆中的施工区域检测模块。施工区域检测模块包括通过由在非瞬态计算机可读介质中的编程指令配置的一个或多个处理器。施工区域检测模块用于：经由车辆上的车载光学传感器捕获沿车辆行驶路径的道路的多个图像；将所捕获的图像的至少一部分传输到非车载数据中心；识别图像，以提供在道路上的第一施工区域位置处存在施工区域的证据；向数据中心发送标识第一施工区域位置的位置数据；以及向数据中心发送图像帧识别数据，该图像帧识别数据识别图像数据帧，该图像数据帧提供在第一施工区域位置处存在施工区域的证据。以非车载的形式检查位置数据和对应于图像帧识别数据的图像，以确认在第一施工区域位置处存在施工区域，并且当确认在第一施工区域位置处存在施工区域时，将第一施工区域位置添加到有效施工区域的列表中。
在一个实施例中，施工区域检测模块还用于保存从数据中心接收的有效施工区域的列表的副本，检查在有效施工区域的列表中标识的与第二施工区域位置对应的图像，并且确认在有效施工区域的列表中标识的第二施工区域位置处存在施工区域。
在一个实施例中，施工区域检测模块用于将提供第二施工区域位置处存在施工区域的证据的图像数据帧传输到数据中心。
在一个实施例中，施工区域检测模块还用于保存从数据中心接收的有效施工区域的列表的副本，检查在有效施工区域的列表中识别的与第三施工区域位置对应的图像；确定在第三施工区域位置处不存在施工区域；以及向数据中心传输表明在第三施工区域位置处不存在施工区域的第三施工区域识别数据。
在一个实施例中，施工区域检测模块用于向数据中心传输图像数据帧，以提供在第三施工区域位置处不存在施工区域的证据，并且其中第三施工区域识别数据识别图像数据帧，以提供在第三施工区域位置处不存在施工区域的证据。
在另一个实施例中，提供了一种用于施工区域检测的处理器实现方法。该方法包括：由处理器从多个车辆接收车辆行驶的道路的图像；由所述多个车辆中的一个或多个所述处理器接收表明潜在施工区域位置的第一施工区域数据；检查所述第一施工区域数据和与所述第一施工区域数据对应的图像，以确认所述潜在施工区域位置处存在施工区域；当确定潜在施工区域位置存在施工区域时，将潜在施工区域位置添加到有效施工区域的列表中；以及将有效施工区域的列表发送到自主车辆(AV)以供AV在识别要避开的区域时使用。
在一个实施例中，该方法进一步包括将该有效施工区域的列表传输到该多个车辆；从所述多个车辆中的一个或多个接收第二施工区域数据，所述第二施工区域数据表明包括在所述有效施工区域的列表中的原有施工区域位置不再是有效施工区域；检查第二施工区域数据和与第二施工区域数据对应的图像，确认原有施工区域位置不再是有效施工区域；以及当确认原有施工区域位置不再是有效施工区域时，从有效施工区域的列表中移除原有施工区域位置。
在一个实施例中，第一施工区域数据和图像以及第二施工区域数据和图像由人工映射器执行检查，人工映射器用于检查和确认施工区域数据和图像。
在一个实施例中，第一施工区域数据和图像以及第二施工区域数据和图像由处理模块执行检查，该处理模块由编程指令配置，用于检查和确认施工区域数据和图像。
在另一个实施例中，提供了一种用于施工区域检测的处理器实现方法。该方法包括：由处理器从多个车辆接收来自所述车辆行驶的一条或多条道路的图像；检查所接收的图像以识别特定图像，所述特定图像提供道路上的第一施工区域位置处存在施工区域的证据，或提供原来已被识别为施工区域位置的第二施工区域位置处不再存在施工区域的证据；当识别出第一施工区域位置处存在施工区域时，将第一施工区域位置添加到有效施工区域的列表中；当确定在所述第二施工区域位置处不再存在施工区域时，从所述有效施工区域的列表中移除所述第二施工区域位置；以及将有效施工区域的列表发送到自主车辆(AV)以供AV在识别要避开的区域时使用。
附图说明
下文将结合以下附图来描述示例性实施例，其中相同的数字表示相同的元件，并且其中：
图1是根据各种实施例描述的众包施工区域检测系统的框图；
图2是根据各种实施例描述的可以使用施工区域检测模块的示意车辆的框图；
图3是根据各种实施例描述的众包施工区域检测系统中的操作场景示意图；
图4是根据各种实施例描述的众包施工区域检测系统的框图；
图5是根据各种实施例描述的用于施工区域的众包检测的车载处理流程的示意图；以及
图6是根据各种实施例描述的服务器中用于施工区域的众包检测的处理流程的示意图。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制应用和使用。此外，不希望受前述技术领域，背景技术，发明内容或以下详细描述中呈现的任何表达或暗示的理论的限制。如本文所使用的，术语“模块”是指单独地或在任何组合中的任何硬件、软件、固件、电子控制组件、处理逻辑、和/或处理器设备，包括但不限于：专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、电子电路、处理器(共享的、专用的、或者组群)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供上述功能的其它适当组件。
本文中可以就功能和/或逻辑块组件以及各种处理步骤方面来描述本公开的实施例。应当理解的是，这种块组件可以由被配置未执行特定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现。例如，本发明的实施例可采用各种集成电路组件，例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查询表等，其可在一个或一个以上微处理器或其它控制装置的控制下执行各种功能。此外，本领域的技术人员将理解的是，可结合任何数目的系统来实践本发明的实施例，且本文描述的系统仅是本发明的示例性实施例。
为了简洁起见，在此可以不详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制、机器学习模型、雷达、激光雷达、图像分析以及系统的其他功能方面(以及系统的个别操作组件)相关的常规技术。另外，本文包含的各个附图中示出的连接线旨在表示各个元件之间的示例性功能关系和/或物理耦合。应当注意的是，在本公开的实施例中可以存在许多可替换的或附加的功能关系或物理连接。
描述了用于自主车辆(AV)的更新区域的列表以避开诸如施工区域的区域的装置、系统、方法、技术和物品。所述更新可以使用基于视觉的施工区域检测模块来执行，可以通过嵌入到作为服务应用的行车记录仪或智能电话行车记录仪中，将所述基于视觉的施工区域检测模块分布于人类驾驶的共享车辆或个人车辆上。
描述了用于在AV外部分散的施工区域检测模块的装置、系统、方法、技术和物品。所描述的装置、系统、方法、技术和物品可满足某些AV供应商在AV的初始启动期间使其AV避开施工区域的需要。所描述的装置、系统、方法、技术和物品可以允许以更及时的方式以及降低的成本更精确地维护AV要避开的区域的列表。所描述的装置、系统、方法、技术和物品可允许AV供应商减少施工区域中的任务失败并增加最近完成的施工区域中的可用性。
图1是描绘众包施工区域检测示例系统100的框图。示例系统100可以实时或接近实时地识别并创建施工区域的列表，该施工区域的列表可以与自主车辆共享，以允许自主车辆将所识别的施工区域中的车道识别为不可用于行驶。
众包施工区域检测示例系统100包括多个车辆102和数据中心104的云基服务器。每个车辆102包括感知设备106和施工区域检测模块108。所述感知设备106可以从任何数量的设备中选择，诸如专用的行车记录仪设备、智能电话(例如，附接至挡风玻璃)，能够记录车辆经过的道路的图像(或视频)的车载感知传感器(例如，摄像头、激光雷达、雷达，等)。施工区域检测模块108用于检查由感知设备捕获的图像(或视频)，并从所述图像确定施工区域是否存在于图像位置处(例如，车道阻塞或可行驶的路面损伤)的证据。施工区域检测模块108可结合至感知设备106中(例如，作为专用行车记录仪设备或智能电话的一部分)。施工区域检测模块108可独立于感知设备106，例如，当感知设备包括车载感知传感器时。施工区域的证据可以包括锥体、标志、建筑工人等。施工区域检测模块108还用于将由感知设备106捕获的图像和施工区域指示数据传输到示例数据中心104。
示例数据中心104用于接收和存储从与车辆102相关联的感知设备106接收的图像，接收和存储来自车辆102的施工区域指示数据，并且编译和存储已经被识别为不可用于行驶的车道的列表。要避开的区域的列表110可以从已经被识别为不可用于行驶并且提供给自主车辆112的车道的列表中导出。施工区域检测模块108可以通过蜂窝通信信道114与数据中心104通信，例如经由4G LTE或4G LTE-V2X的蜂窝网络、公共网络和专用网络116。
图2是可应用施工区域检测模块108的示例车辆200的框图。示例车辆200通常包括底盘12，车身14，前轮16和后轮18。车身14布置于底盘12上，并且基本上包围该车辆200的部件。车身14和底架12可共同地形成框架。轮16-18在车身14的相应拐角附近各自被可旋转地被耦合到底盘12上。
示例车辆200可以是自主车辆(例如，自动控制以将乘客从一个地点运送到另一地点的车辆)、半自动驾驶车辆或乘客驱动车辆。在任何情况下，施工区域检测模块210结合至示例车辆200中。示例车辆200描述为客车，但也可以是另一种车辆类型，例如摩托车、卡车、越野车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞机等。
示例车辆200包括推进系统20、传动系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34和通信系统36。在各种实施例中，推进系统20可以包括内燃机、诸如牵引电动机的电机、和/或燃料电池推进系统。变速器系统22被配置成根据可选择的速比将动力从推进系统20传输到车轮16和18。
传感器系统28包括一个或多个感测装置40a-40n，用于感测所述车辆200的外部环境和/或内部环境的可观察条件(例如，一个或多个乘客的状态)并产生与之相关的传感器数据。感测设备40a-40n可以包括但不限于雷达(例如，远程、中程-短程)、激光雷达、全球定位系统、光学相机(例如，面向前方、360度、面向后方、面向侧面、立体等)、热(例如，红外)摄像机、超声波传感器、里程传感器(例如，编码器)和/或可结合根据本发明主题的系统和方法使用的其它传感器。
致动器系统30包括一个或多个致动器设备42a-42n，其控制一个或多个车辆特征，诸如但不限于推进系统20、变速器系统22、转向系统24和制动系统26。在各种实施例中，车辆200还可包括未在图2中示出的内部和/或外部车辆特征，诸如各种门、行李箱，以及诸如空气、音乐、照明、触摸屏显示组件(诸如结合导航系统使用的那些组件)等车厢特征。
控制器34包括至少一个处理器44和计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是任何定制的或市场上可买到的处理器，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)(例如，实现神经网络的定制ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、与控制器34相关联的若干处理器中的辅助处理器、基于半导体的微处理器(以微芯片或芯片组的形式)及其任意组合、或通常用于执行指令的任何设备。例如，计算机可读存储设备或介质46可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和保活存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储。KAM是永久性或非易失性存储器，当处理器44断电时，其可以被用于存储各种操作变量。计算机可读存储设备或介质46可以使用许多已知存储设备来实施，诸如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电PROM)、EEPROM(电可擦除PROM)、闪存或能够存储数据的任何其它电、磁、光或组合存储设备等中的任何一种，其中一些表示可执行指令，由控制器34用来控制车辆200。在各种实施例中，如下文详细论述的，控制器34用于执行施工区域检测模块210。
所述控制器34可执行施工区域检测模块210。也就是说，控制器34的适当的软件和/或硬件组件(例如，处理器44和计算机可读存储设备46)用于提供与车辆200结合使用的施工区域检测模块210。
所述指令可以包括一个或多个单独的程序，每个程序包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序的列表。这些指令在由处理器44执行时接收并处理来自传感器系统28的信号(例如，传感器数据)，执行用于控制车辆200的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并且生成控制信号，并传输到致动器系统30以便根据这些逻辑，计算，方法和/或算法来自动控制车辆200的部件。尽管在图2中仅示出了一个控制器34，但是车辆200的实施例可以包括任意数量的控制器34，其通过适当的通信介质或通信介质的组合进行通信，并协作以处理传感器信号，执行逻辑、计算、方法和/或算法，并且生成控制信号来自动控制车辆200的特征。
通信系统36用于从其他实体48并向其无线地传送信息，例如但不限于其他车辆(“V2V”通信)、基础设施(“V2I”通信)、网络(“V2N”通信)、行人(“V2P”通信)、远程运输系统、和/或用户设备。在示例性实施例中，通信系统36是被配置为使用IEEE802.11标准或通过使用蜂窝数据通信经由无线局域网(WLAN)进行通信的无线通信系统。然而，诸如专用短距离通信(DSRC)信道的附加的或替换的通信方法也被认为在本公开的范围内。DSRC信道指的是为汽车使用和一组相应的协议和标准专门设计的单向或双向短程到中程无线通信信道。
图3是描绘示例众包施工区域检测系统300中的示例操作场景的图。示例众包施工区域检测系统300包括多个示例车辆302，其中每个示例车辆302包括示例施工区域检测设备304，并且每个示例施工区域检测设备304包括感知设备(例如，感知设备106)和施工区域检测模块(例如，施工区域检测模块108)。示例众包施工区域检测系统300还包括示例数据中心306和映射器308。
示例施工区域检测设备304用于从数据中心306接收原有识别的施工区域位置的列表310，并向数据中心提供标识未包括在原有识别的施工区域位置的列表中的施工区域位置，或确认原有识别的施工区域位置处存在或不存在施工区域的数据312。当车辆302穿越一个区域时，诸如在示例地图314中描绘的区域，施工区域检测装置304识别位于车道上阻挡道路的施工区域存在或不存在的证据。证据可以包括，例如，锥体316、其它障碍物、绕道标志、施工区域标志、建筑工人的存在、或其它类型的证据。施工区域检测设备304可以识别证据318，以确认在原有识别的施工区域位置处存在施工区域。施工区域检测设备304可以在原有未被识别为施工区域位置的位置处识别重新识别为施工区域的证据320。施工区域检测设备304可以识别出在原有识别的施工区域位置处不存在施工区域的证据322。
标识了未包括在原有识别的施工区域位置的列表中的施工区域位置，或确认在原有识别的施工区域位置处存在或不存在施工区域的数据312，可包括来自集成在车辆内的专用行车记录仪设备、智能电话、平板电脑、相片或传感器(例如，摄像头)的图像，例如行车记录仪视频(或静止图像)。数据312还可以包括原有识别的施工区域或新识别的施工区域的位置，识别视频或静止图像的帧的信息，所述视频或静止图像表示在原有识别的施工区域或新识别的施工区域的所在地点存在或不存在施工区域，以及表示在原有识别的施工区域或新识别的施工区域的位置是否已经确定存在施工区域的指标。
数据中心306用于接收数据312，根据接收到的数据312建立和/或更新已知施工区域的数据库，并且通过施工区域检测设备304向车辆提供从已知施工区域的数据库导出的原有识别的施工区域位置的列表310。可根据所接收的数据312确认原有识别的施工区域位置继续存在，并将其保留在已知施工区域的数据库中。可以根据接收到的数据312确认新识别的施工区域位置存在，并将其添加到已知施工区域的数据库中。可以根据接收到的数据312确认原有识别施工区域位置不存在，并且可以从已知施工区域的数据库中移除那些原有识别为施工区域的位置。
可替代地，数据中心306而非施工区域检测设备304，可以用于检测新的施工区域，确认原有识别的施工区域的存在，或者检测原有识别的施工区域不再是有效施工区域。可以将检测分流至数据中心306，以缓解施工区域检测设备304上的处理问题，或者确保检测模块中使用的检测算法的安全。在该替代实施例中，数据中心306可以用于从多个车辆接收来自这些车辆行驶的一个或多个道路的图像；检查所接收的图像以识别特定图像，所述特定图像提供道路上的第一施工区域位置处存在施工区域的证据，或提供原有已被识别为施工区域位置的第二施工区域位置处不再存在施工区域的证据；当识别出在第一施工区域位置处存在施工区域时，将第一施工区域位置添加到有效施工区域的列表中；当确定在所述第二施工区域位置处不再存在施工区域时，从所述有效施工区域的列表中移除所述第二施工区域的位置；以及将有效施工区域的列表传输至自主车辆(AV)，以供AV在识别要避开的区域时使用。
提供映射器308用于检查并确认或否认施工区域检测装置304关于存在施工区域的判定。映射器用于检查由施工区域检测设备304做出的关于存在施工区域和相关联的图像(例如，视频和/或静止图像)的判定，并且确定其是在数据库中保持原有识别的施工区域位置，是向数据库添加新识别的施工区域位置，还是从数据库中移除原有识别的施工区域位置。映射器可以是人工映射器。附加地或可选地，映射器可以是由计算机执行的映射器。
已由原有识别的施工区域位置的列表注释的示例AV地图324，示出了接收该的列表的AV可以如何使用该信息来导航。AV可以从数据中心306接收原有识别的施工区域位置的列表或示例AV地图324的一个版本。示例AV地图324示出了(通过线330)维持的第一原有识别的施工区域位置326，并且应当避免行驶通过该区域。示例性AV地图324示出了(通过线332)应当移除的第二原有识别的施工区域位置328，并且可以恢复行驶通过该区域。示例AV地图324示出了(通过线334)应当添加的新识别的施工区域位置，并且应当避免行驶通过该区域。
图4是描绘众包施工区域检测示例系统400的框图。该示例系统包括一个或多个车辆中的施工区域检测模块402和服务器404。
示例施工区域检测模块402，包括由在非瞬态计算机可读介质中的编程指令配置的一个或多个处理器。示例施工区域检测模块402包括感知模块406和施工判定模块408。示例施工区域检测模块402用于将所通过道路的图像/视频以及确认施工区域存在或不存在的数据传输至服务器404，并且用于从服务器404接收和存储要避开的区域的列表410的副本。
示例感知模块406用于通过车辆上的一个或多个感知传感器412(例如，行车记录仪、智能电话上的摄像头或其他感知传感器)捕获沿车辆行驶路径的道路的多个图像/视频413。所述图像可以包括视频和/或静止图像。所述图像可对应于的列表410中所确定的施工区域位置，未在的列表410中确定的新识别的施工区域位置或其它位置。
示例施工判定模块408用于识别提供道路上存在施工区域的证据的图像。示例施工判定模块408还用于识别图像，以提供原有识别的施工区域位置处已不存在施工区域的证据。示例施工判定模块408用于向服务器404传输确认所识别的施工区域位置的位置数据，以及表明原有识别的施工区域位置处不再存在施工区域的数据。示例施工判定模块408进一步用于向服务器404传输识别图像数据帧的图像帧识别数据，所述图像数据帧提供施工区域存在或不存在的证据。
示例服务器404用于从多个车辆接收这些车辆行驶的一个或多个道路的图像，并将该图像存储在数据存储414中。所述图像可以包括视频图像帧(例如，来自附接到车辆风挡的行车记录仪或智能电话)、静止图像帧(例如，来自附接到车辆风挡的智能电话)、由集成在车辆内的感知传感器捕获的图像帧(例如，车载摄像头、雷达、激光雷达等)、或其他类型的图像帧。
示例服务器404用于从多个车辆接收识别潜在施工区域位置的施工检测数据。施工检测数据可以存储在数据存储416中。施工检测数据可以包括位置数据、识别用于该位置的图像数据帧的图像帧识别数据、以及施工区域类型识别数据，该施工区域类型识别数据表明施工区域数据是否涉及新的施工区域、原有识别的施工区域继续存在，或原有识别的施工区域已不存在。
示例服务器404用于在数据存储420中存储要避开的区域的列表。示例服务器404还用于将来自要避开的区域的列表的数据传输到AV422，以供AV422在识别要避开的区域423时使用。示例服务器404还用于将来自区域的列表的数据传输到众包车辆中的多个施工检测模块402以避开这些区域。可以在每次更新的列表之后，根据AV的要求，基于前述标准的某种组合或者基于其它标准，周期性地将的列表传输到AV。类似地，可以在每次更新所述的列表之后，根据多个施工检测模块402的要求，基于前述标准的某种组合或基于其它标准，周期性地将所述的列表传输到多个施工检测模块402。
示例系统400还包括映射器418。示例映射器418用于检查位置数据和与该位置数据对应的图像，以确认施工区域是否存在。示例映射器418还用于当确认施工区域存在时，将应避开的施工区域的位置添加到区域的列表。示例映射器418还用于当确认施工区域不存在时，将应避开的施工区域的位置从区域的列表中移除。示例映射器418可以是人工映射器。附加地或可选地，映射器可以是由计算机执行的映射器。
图5是描述用于施工区域的众包检测车辆中的示例过程500的过程流程图。示例过程500内的操作顺序不限于按照如图所示的顺序执行，而是可以根据应用和根据本发明以一个或多个变化的顺序执行。
示例过程500包括通过车辆上的车载光学传感器自动捕获沿着车辆行驶路径的道路的多个图像(操作502)。多个图像可以包括视频图像帧(例如，来自附接到车辆风挡的行车记录仪或智能电话)，静止图像帧(例如，来自附接到车辆风挡的智能电话)，由集成在车辆内的感知传感器捕获的图像帧(例如，车载摄像头、雷达、激光雷达等)，或其他类型的图像帧。
示例过程500包括将所捕获的图像的至少一部分传输到非车载数据中心(操作504)。在一个实施例中，将所捕获图像的至少一部分传输到非车载数据中心，包括将图像数据帧传输到数据中心，所述图像数据帧提供存在新的施工区域的证据。在另一实施例中，将所捕获图像的至少一部分传输到非车载数据中心，包括将图像数据帧传输到数据中心，所述图像数据帧提供有效施工区域的列表上的施工区域位置继续存在的证据。在另一实施例中，将所捕获图像的至少一部分传输到非车载数据中心，包括将图像数据的帧传输到数据中心，所述图像数据的帧提供有效施工区域的列表上的施工区域位置不再存在的证据。在另一实施例中，将所捕获图像的至少一部分传输到非车载数据中心，包括将所有所捕获的图像传输到数据中心。
示例过程500包括由车辆中的处理器识别提供道路上存在或不存在施工区域的证据的图像(操作506)。在一个实施例中，识别图像包括识别图像数据帧，所述图像数据帧提供存在新的施工区域的证据。在另一实施例中，识别图像包括识别图像数据帧，所述图像数据帧提供有效施工区域的列表上已不存在施工区域位置的证据。在另一实施例中，识别图像包括识别图像数据帧，所述图像数据帧提供有效施工区域的列表上的施工区域位置继续存在的证据。
示例过程500包括向数据中心传输识别施工区域位置的位置数据(操作508)。示例过程500还包括向数据中心传输识别图像数据帧的图像帧识别数据，该图像数据帧提供施工区域存在的证据(操作510)。
在一个实施例中，向数据中心传输位置数据和图像帧识别数据还包括：接收有效施工区域的列表的副本；检查在有效施工区域的列表中未被识别为与施工区域位置对应的图像；确定所述位置处存在施工区域；以及向数据中心传输表明在该位置处存在新的施工区域的施工区域识别数据。
在另一实施例中，向数据中心传输位置数据和图像帧识别数据包括：接收有效施工区域的列表的副本；查看在有效施工区域的列表中识别与第一施工区域位置对应的图像；确认有效施工区域的列表中识别施工区域位置存在施工区域。
在另一实施例中，向数据中心发送位置数据和图像帧识别数据还包括：接收有效施工区域的列表的副本；检查在有效施工区域的列表中识别与第二施工区域位置对应的图像；确定第二施工区域位置处不存在施工区域；以及向数据中心传输表明在第二施工区域位置处不存在施工区域的施工区域识别数据。
在另一实施例中，当确定新的施工区域位于有效施工区域的列表中未识别的位置时，或者当确定施工区域不在有效施工区域的列表中识别的施工区域位置时，向数据中心传输位置数据和图像帧识别数据。在该实施例中，当确认在有效施工区域的列表中识别施工区域位置处存在施工区域时，位置数据和图像帧识别数据不传输到数据中心。
示例过程500包括：由车辆外部的映射器检查位置数据和与图像帧识别数据对应的一部分所传输的图像，以确认施工区域的存在；以及当确认存在施工区域时，由映射器将施工区域的位置添加到有效施工区域的列表中(操作512)。在一个实施例中，映射器包括能够通过检查所传输的图像来确认施工区域存在的人。在另一实施例中，所述映射器包括非车载处理模块，所述非车载处理模块由编程指令配置为通过检查所传输的图像来确认施工区域的存在。
在一个实施例中，由映射器检查与图像帧识别数据对应的传输图像的部分还包括检查该图像，以确认包括在有效施工区域的列表中的施工区域位置处不存在施工区域，并且由映射器将施工区域的位置从有效施工区域的列表中移除。
图6是描述用于施工区域的众包检测的服务器中的示例过程600的过程流程图。示例过程600内的操作顺序不限于按照如图所示的顺序执行，而是可以根据应用及根据本发明以一个或多个变化的顺序执行。
示例过程600包括由处理器从多个车辆接收车辆行驶的一个或多个道路的图像(操作602)。所述图像可以包括视频图像帧(例如，来自附接到车辆风挡的行车记录仪或智能电话)、静止图像帧(例如，来自附接到车辆风挡的智能电话)、由集成在车辆内的感知传感器捕获的图像帧(例如，车载摄像头、雷达、激光雷达等)、或其他类型的图像帧。
示例过程600包括由从多个车辆中的一个或多个处理器接收识别潜在施工区域位置的第一施工区域数据(操作604)。施工区域数据可以包括位置数据，识别该位置的图像数据帧的图像帧识别数据，以及施工区域类型识别数据，该施工区域类型识别数据表明施工区域数据是否涉及新的施工区域、原有识别的施工区域继续存在、或原有识别的施工区域不存在。
示例过程600包括检查施工区域数据和与施工区域数据对应的图像，以确定施工区域数据是否涉及新的施工区域、原有识别的施工区域继续存在、或原有识别的施工区域不存在(操作606)。检查可以由人工映射器、计算机化映射器或两者的某种组合来执行。如果确定施工区域数据与原有识别的施工区域的存在有关，则该过程继续接收新图像(操作602)和施工区域数据(操作604)。
如果确定施工区域数据涉及新的施工区域，则映射器检查施工区域数据和与施工区域数据对应的图像，以确认是否已经识别出新的施工区域(判定608)。如果确定已经识别出新的施工区域(在判定608中为是)，则将与新的施工区域对应的位置添加到确认的施工区域的列表中(操作610)。如果确定尚未识别出新的施工区域(在判定608处为否)，则该过程继续接收新图像(操作602)和施工区域数据(操作604)。
如果确定施工区域数据涉及原有识别的施工区域不存在，则映射器检查施工区域数据和与施工区域数据对应的图像，以确认原有识别的施工区域是否已不存在(判定612)。如果确定原有识别的施工区域已不存在(在判定612中为是)，则从确认的施工区域的列表中移除与原有识别的施工区域对应的位置(操作614)。如果确定原有识别的施工区域继续存在(在判定612处为否)，则该过程继续接收新图像(操作602)和施工区域数据(操作604)。
示例过程600包括向自主车辆(AV)传输有效施工区域的列表以供AV在识别要避开的区域时使用(操作616)。可以在每次更新的列表之后，根据AV的要求，基于前述标准的某种组合或者基于其它标准，周期性地将的列表传输到AV。
示例过程600包括向多个车辆传输有效施工区域的列表(操作618)。可以周期性地，在每次更新的列表之后，根据多个车辆的要求，基于前述标准的某种组合，或者基于其它标准，将该的列表传输到多个车辆。
虽然在前面的详细描述中已经提出了至少一个示例性实施例，但是应当理解的是存在大量的变化。还应当理解的是一个或多个示例性实施例仅仅是示例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、应用或配置。相反，前面的详细描述将为本领域技术人员提供用于实施一个或多个示例性实施例的方便的便捷途径。应当理解的是，在不脱离如所附权利要求及其合法等同物所阐述的本公开的范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种由众包施工区域检测系统执行的用于众包施工区域检测的处理器实现方法，所述方法包括：
通过车辆上的车载光学传感器自动捕获沿着所述车辆行驶路径的道路的多个图像；
将所捕获的图像的至少一部分传输到非车载数据中心；
由所述车辆中的处理器识别图像，所述图像提供在所述道路上的第一施工区域位置处存在施工区域的证据；
向所述数据中心传输识别所述第一施工区域位置的位置数据；以及
将识别图像数据帧的图像帧识别数据传输至所述数据中心，所述图像数据帧提供在所述第一施工区域位置处存在所述施工区域的证据；
其中，以非车载方式检查所述位置数据和与所述图像帧识别数据对应的图像，以确认在所述第一施工区域位置处存在所述施工区域，并且当确认在所述第一施工区域位置处存在所述施工区域时，将所述第一施工区域位置添加到有效施工区域的列表中，
其中，所述众包施工区域检测系统包括多个车辆，其中每个车辆包括施工区域检测设备，并且每个施工区域检测设备包括感知设备和施工区域检测模块，众包施工区域检测系统还包括数据中心和映射器；
所述施工区域检测设备用于从数据中心接收原有识别的施工区域位置的列表，并向数据中心提供标识未包括在原有识别的施工区域位置的列表中的施工区域位置，或确认原有识别的施工区域位置处存在或不存在施工区域的数据；当车辆穿越在地图中描绘的区域时，施工区域检测装置识别位于车道上阻挡道路的施工区域存在或不存在的证据；
所述数据中心用于接收数据，根据接收到的数据建立和/或更新已知施工区域的数据库，并且通过施工区域检测设备向车辆提供从已知施工区域的数据库导出的原有识别的施工区域位置的列表；
所述映射器被提供用于检查并确认或否认施工区域检测装置关于存在施工区域的判定；映射器用于检查由施工区域检测设备做出的关于存在施工区域和相关联的图像的判定，并且确定其是在数据库中保持原有识别的施工区域位置，是向数据库添加新识别的施工区域位置，还是从数据库中移除原有识别的施工区域位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述位置数据和与所述图像帧识别数据对应的图像由非车载处理模块检查，所述非车载处理模块由编程指令配置，以通过检查所传输的图像来确认施工区域的存在。
3.如权利要求1所述的方法，还包括接收所述有效施工区域的列表的副本，并且其中，将所捕获的图像的至少一部分传输到非车载数据中心包括将提供施工区域存在于所述第一施工区域位置处的证据的图像数据帧传输到所述数据中心，其中所述第一施工区域位置未包括在所述有效施工区域的列表中。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：
接收有效施工区域的列表的副本；
检查在所述有效施工区域的列表中识别的与第二施工区域位置对应的图像；以及
确认所述第二施工区域位置存在施工区域。
5.如权利要求1所述的方法，还包括：
接收有效施工区域的列表的副本；
检查在所述有效施工区域的列表中识别的与第三施工区域位置对应的图像；
确定所述第三施工区域位置处不存在施工区域；以及
向所述数据中心传输表明在所述第三施工区域位置处不存在施工区域的施工区域识别数据，并且识别提供在所述第三施工区域位置处不存在施工区域的证据的图像数据帧。
6.一种众包施工区域检测系统的车辆中的施工区域检测模块，所述施工区域检测模块包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器由在非瞬态计算机可读介质中的编程指令来配置，所述施工区域检测模块配置为：
通过车辆上的车载光学传感器捕获沿着车辆行驶路径的道路的多个图像；
将所述所捕获的图像的至少一部分传输到非车载数据中心；
识别图像，所述图像提供所述道路上在第一施工区域位置处存在施工区域的证据；
向所述数据中心传输识别所述第一施工区域位置的位置数据；以及
将识别图像数据帧的图像帧识别数据传输到所述数据中心，所述图像数据帧提供在所述第一施工区域位置处存在施工地带的证据；
其中，以非车载方式检查所述位置数据和与所述图像帧识别数据对应的图像，以确认在所述第一施工区域位置处存在所述施工区域，并且当确认在所述第一施工区域位置处存在所述施工区域时，将所述第一施工区域位置添加到有效施工区域的列表中，
其中，所述众包施工区域检测系统包括多个车辆，其中每个车辆包括施工区域检测设备，并且每个施工区域检测设备包括感知设备和施工区域检测模块，众包施工区域检测系统还包括数据中心和映射器；
所述施工区域检测设备用于从数据中心接收原有识别的施工区域位置的列表，并向数据中心提供标识未包括在原有识别的施工区域位置的列表中的施工区域位置，或确认原有识别的施工区域位置处存在或不存在施工区域的数据；当车辆穿越在地图中描绘的区域时，施工区域检测装置识别位于车道上阻挡道路的施工区域存在或不存在的证据；
所述数据中心用于接收数据，根据接收到的数据建立和/或更新已知施工区域的数据库，并且通过施工区域检测设备向车辆提供从已知施工区域的数据库导出的原有识别的施工区域位置的列表；
所述映射器被提供用于检查并确认或否认施工区域检测装置关于存在施工区域的判定；映射器用于检查由施工区域检测设备做出的关于存在施工区域和相关联的图像的判定，并且确定其是在数据库中保持原有识别的施工区域位置，是向数据库添加新识别的施工区域位置，还是从数据库中移除原有识别的施工区域位置。
7.如权利要求6所述的模块，还配置为：
保存从所述数据中心接收的有效施工区域的列表的副本；
检查在所述有效施工区域的列表中识别的与第二施工区域位置对应的图像；以及
确认在所述有效施工区域的列表中识别的所述第二施工区域位置处存在施工区域。
8.如权利要求6所述的模块，还配置为：
保存从所述数据中心接收的有效施工区域的列表的副本；
检查在所述有效施工区域的列表中识别的与第三施工区域位置对应的图像；
确定在所述第三施工区域位置处不存在施工区域；以及
向所述数据中心传输表明在所述第三施工区域位置处不存在施工区域的第三施工区域识别数据。
9.一种由众包施工区域检测系统执行的用于众包施工区域检测的处理器实现方法，包括：
由处理器从多个车辆接收所述车辆行驶的道路的图像；
由所述处理器从所述多个车辆中的一个或多个接收识别潜在施工区域位置的第一施工区域数据；
检查所述第一施工区域数据和与所述第一施工区域数据对应的图像，以确认在所述潜在施工区域位置处存在施工区域；
当确认所述潜在施工区域位置存在施工区域时，将所述潜在施工区域位置添加到有效施工区域的列表中；以及
向自主车辆（AV）传输所述有效施工区域的列表以供AV在识别要避开的区域时使用，
其中，所述众包施工区域检测系统包括多个车辆，其中每个车辆包括施工区域检测设备，并且每个施工区域检测设备包括感知设备和施工区域检测模块，众包施工区域检测系统还包括数据中心和映射器；
所述施工区域检测设备用于从数据中心接收原有识别的施工区域位置的列表，并向数据中心提供标识未包括在原有识别的施工区域位置的列表中的施工区域位置，或确认原有识别的施工区域位置处存在或不存在施工区域的数据；当车辆穿越在地图中描绘的区域时，施工区域检测装置识别位于车道上阻挡道路的施工区域存在或不存在的证据；
所述数据中心用于接收数据，根据接收到的数据建立和/或更新已知施工区域的数据库，并且通过施工区域检测设备向车辆提供从已知施工区域的数据库导出的原有识别的施工区域位置的列表；
所述映射器被提供用于检查并确认或否认施工区域检测装置关于存在施工区域的判定；映射器用于检查由施工区域检测设备做出的关于存在施工区域和相关联的图像的判定，并且确定其是在数据库中保持原有识别的施工区域位置，是向数据库添加新识别的施工区域位置，还是从数据库中移除原有识别的施工区域位置。
10.如权利要求9所述的方法，还包括：
向所述多个车辆传输所述有效施工区域的列表；
从所述多个车辆中的一个或多个接收第二施工区域数据，所述第二施工区域数据表明包括在所述有效施工区域的列表中的原有施工区域位置已不是有效施工区域；
检查所述第二施工区域数据和与所述第二施工区域数据对应的图像，以确认所述原有施工区域位置已不是有效施工区域；以及
当确认所述原有施工区域位置已不是有效施工区域时，从所述有效施工区域的列表中移除所述原有施工区域位置。
CN201910336264.7A 2018-05-23 2019-04-25 用于自主车辆地图维护的众包施工区域检测 Active CN110531752B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/987,094 US20190362159A1 (en) 2018-05-23 2018-05-23 Crowd sourced construction zone detection for autonomous vehicle map maintenance
US15/987094 2018-05-23

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110531752A CN110531752A (zh) 2019-12-03
CN110531752B true CN110531752B (zh) 2022-10-21

Family

ID=68499519

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910336264.7A Active CN110531752B (zh) 2018-05-23 2019-04-25 用于自主车辆地图维护的众包施工区域检测

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20190362159A1 (zh)
CN (1) CN110531752B (zh)
DE (1) DE102019111403A1 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109263557B (zh) * 2018-11-19 2020-10-09 威盛电子股份有限公司 车辆盲区侦测方法
JP7192443B2 (ja) * 2018-11-29 2022-12-20 トヨタ自動車株式会社 情報提供システム、サーバ、車載装置、車両、プログラム及び情報提供方法
US11322025B2 (en) * 2018-12-12 2022-05-03 Here Global B.V. Method and system for validating existence of roadwork
CN113160581B (zh) * 2020-01-23 2023-05-23 宝马股份公司 用于识别路况变化的方法和设备
CN112683284B (zh) * 2020-12-01 2024-01-02 北京罗克维尔斯科技有限公司 更新高精地图的方法及装置
US20230152800A1 (en) * 2021-11-17 2023-05-18 Here Global B.V. Method, apparatus and computer program product for identifying road work within a road network
DE102022003755A1 (de) 2022-10-12 2024-04-18 Mercedes-Benz Group AG Verfahren zur Steigerung der Verfügbarkeit von automatisierten Fahrfunktionen vor und/oder in Baustellen

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6233523B1 (en) * 1997-10-02 2001-05-15 Ibs Integrierte Business Systeme Gmbh Method of collection and linking of positional data from satellite localization and other data
EP1600351A1 (en) * 2004-04-01 2005-11-30 Heuristics GmbH Method and system for detecting defects and hazardous conditions in passing rail vehicles
CN104112368A (zh) * 2013-04-22 2014-10-22 通用汽车环球科技运作有限责任公司 实时停车辅助应用
CN104463905A (zh) * 2014-11-04 2015-03-25 江苏省南京市公路管理处公路科学研究所 施工现场车辆监控方法
CN104660980A (zh) * 2013-11-22 2015-05-27 瑞萨电子株式会社 车载图像处理装置和半导体装置
CN104951775A (zh) * 2015-07-15 2015-09-30 攀钢集团攀枝花钢钒有限公司 基于视频技术的铁路道口防护区域安全智能识别方法
EP2980767A1 (en) * 2014-07-29 2016-02-03 Honeywell International Inc. Video search and playback interface for vehicle monitor
WO2016103258A1 (en) * 2014-12-24 2016-06-30 Raiman Timor System and method for preventing accidents
CN106846813A (zh) * 2017-03-17 2017-06-13 西安电子科技大学 构建城市道路车辆图像数据库的方法
CN106919915A (zh) * 2017-02-22 2017-07-04 武汉极目智能技术有限公司 基于adas系统的地图道路标记及道路质量采集装置及方法
CN107111742A (zh) * 2014-08-18 2017-08-29 无比视视觉技术有限公司 在导航中对车道限制和施工区域的识别和预测
CN107480638A (zh) * 2017-08-16 2017-12-15 北京京东尚科信息技术有限公司 车辆避障方法、控制器、装置和车辆
CN107506733A (zh) * 2017-08-28 2017-12-22 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种障碍物识别方法、雾节点及系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9141107B2 (en) * 2013-04-10 2015-09-22 Google Inc. Mapping active and inactive construction zones for autonomous driving
US9580014B2 (en) * 2013-08-08 2017-02-28 Convoy Technologies Llc System, apparatus, and method of detecting and displaying obstacles and data associated with the obstacles
US11709070B2 (en) * 2015-08-21 2023-07-25 Nokia Technologies Oy Location based service tools for video illustration, selection, and synchronization

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6233523B1 (en) * 1997-10-02 2001-05-15 Ibs Integrierte Business Systeme Gmbh Method of collection and linking of positional data from satellite localization and other data
EP1600351A1 (en) * 2004-04-01 2005-11-30 Heuristics GmbH Method and system for detecting defects and hazardous conditions in passing rail vehicles
CN104112368A (zh) * 2013-04-22 2014-10-22 通用汽车环球科技运作有限责任公司 实时停车辅助应用
CN104660980A (zh) * 2013-11-22 2015-05-27 瑞萨电子株式会社 车载图像处理装置和半导体装置
EP2980767A1 (en) * 2014-07-29 2016-02-03 Honeywell International Inc. Video search and playback interface for vehicle monitor
CN107111742A (zh) * 2014-08-18 2017-08-29 无比视视觉技术有限公司 在导航中对车道限制和施工区域的识别和预测
CN104463905A (zh) * 2014-11-04 2015-03-25 江苏省南京市公路管理处公路科学研究所 施工现场车辆监控方法
WO2016103258A1 (en) * 2014-12-24 2016-06-30 Raiman Timor System and method for preventing accidents
CN104951775A (zh) * 2015-07-15 2015-09-30 攀钢集团攀枝花钢钒有限公司 基于视频技术的铁路道口防护区域安全智能识别方法
CN106919915A (zh) * 2017-02-22 2017-07-04 武汉极目智能技术有限公司 基于adas系统的地图道路标记及道路质量采集装置及方法
CN106846813A (zh) * 2017-03-17 2017-06-13 西安电子科技大学 构建城市道路车辆图像数据库的方法
CN107480638A (zh) * 2017-08-16 2017-12-15 北京京东尚科信息技术有限公司 车辆避障方法、控制器、装置和车辆
CN107506733A (zh) * 2017-08-28 2017-12-22 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种障碍物识别方法、雾节点及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110531752A (zh) 2019-12-03
US20190362159A1 (en) 2019-11-28
DE102019111403A1 (de) 2019-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110531752B (zh) 用于自主车辆地图维护的众包施工区域检测
CN105302152B (zh) 机动车辆无人驾驶飞机部署系统
US10317907B2 (en) Systems and methods for obstacle avoidance and path planning in autonomous vehicles
JP6424761B2 (ja) 運転支援システム及びセンタ
EP3045868B1 (en) Route selection and automatic driving device
JP7088000B2 (ja) 交通情報処理装置
US10399106B2 (en) Camera and washer spray diagnostic
GB2552052A (en) Vehicle mode scheduling with learned user preferences
US11960301B2 (en) Systems and methods for remote inspection of a vehicle
US20230139740A1 (en) Remote access application for an autonomous vehicle
CN112673231A (zh) 用于更新环境地图的方法、用于在交通工具侧实施该方法的方法步骤的设备、交通工具、用于在中央计算机侧实施该方法的方法步骤的设备以及计算机可读的存储介质
CN108701418A (zh) 用于操作自动化车辆的冲突解决系统
CN113223317A (zh) 一种更新地图的方法、装置和设备
WO2018003866A1 (ja) 走行支援装置、撮像装置、撮像システム、走行支援システム、車両、および走行支援方法
CN112435460A (zh) 交通灯状态监控和交通灯到车道的分配的方法和系统
US20210049384A1 (en) Systems and methods for collecting information from a vehicle for damage assessment caused by riders
JP7214640B2 (ja) 管理装置、車両、検査装置、並びに、車両検査システムおよびその情報処理方法
US20180129209A1 (en) Relaxable turn boundaries for autonomous vehicles
US10977503B2 (en) Fault isolation for perception systems in autonomous/active safety vehicles
JP6824809B2 (ja) 走行支援装置、撮像システム、車両、及び走行支援システム
CN114596545A (zh) 计算机实现的方法、运载工具和计算机可读介质
CN112537320A (zh) 使用俯仰和侧倾模型的悬架故障诊断和预测
CN115457792B (zh) 信息处理装置、非暂时性介质以及信息处理方法
US20230266759A1 (en) Sensor layout techniques
US20230384797A1 (en) System and method for inbound and outbound autonomous vehicle operations

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant