CN112384756A - 定位系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种确定坐标系中物体的绝对海拔的系统。物体可以位于周围环境中。对于物体的周围环境中至少两个网格中的每个网格，所述系统可以获取代表所述网格的数据点集，点集中的每个数据点代表网格中的物理点，并包括物理点的相对高度。对于每个网格，基于物体的假设海拔和对应的物理点的相对高度，所述系统可以确定网格的至少一个第一特性值，并获取参考物理点的绝对海拔。通过比较每个网格中的物理点与参考物理点更新物体的假设海拔，所述系统可以进一步确定物体的绝对海拔。

Description

定位系统和方法
技术领域
本申请一般涉及定位系统和方法，尤其涉及用于自动确定物体的绝对海拔的系统和方法，例如，在自动驾驶环境中。
背景技术
定位技术广泛用于诸如导航系统等各种领域，例如用于自动驾驶系统的导航。对于自动驾驶系统，确定物体(例如，自动车辆)在坐标系(例如，地球的标准坐标系)中的精确位置是重要的。物体的位置可以由例如坐标系中物体的经度、纬度和绝对海拔来表示。通常，物体的位置可以基于安装在物体上的一个或以上传感器(例如，LiDAR设备)获取的点云数据来确定。然而，点云数据中包含的可用于确定坐标系中物体的绝对海拔的信息有限。因此，希望提供用于确定坐标系中物体的绝对海拔的有效系统和方法，从而提高定位精度和效率。
发明内容
本申请的一个方面可以提供一种系统。所述系统可以被配置为用于确定坐标系中物体的绝对海拔，物体可以位于周围环境中。所述系统可以包括：包括一组指令的至少一个存储介质以及至少一个处理器，所述至少一个处理器与至少一个存储介质通信。当执行指令时，至少一个处理器可以被配置为使所述系统执行以下操作中的一个或多个操作。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，所述系统可以获取代表网格的数据点集，点集中的每个数据点代表网格中的物理点，并包括物理点的至少一个特征的至少一个特征值。至少一个特征值可以是由物体上组装的传感器获得的。物理点的至少一个特征可以包括物理点相对于传感器的相对高度。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于坐标系中物体的假设海拔和网格对应的物理点相对于传感器的相对高度，所述系统可以确定网格的至少一个第一特性值。至少一个第一特性值可以代表网格对应的物理点在坐标系中的绝对海拔。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于定位信息数据库，所述系统可以获取网格的至少一个第一参考特性值。至少一个第一参考特性值可以代表网格的至少两个参考物理点在坐标系中的绝对海拔。通过更新坐标系中物体的假设海拔，所述系统可以确定坐标系中物体的绝对海拔。更新物体的假设海拔可以包括基于每个网格的至少一个第一特性值和每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
在一些实施例中，为获取代表每个网格的数据点集，所述系统可以获取代表周围环境的数据点，并将代表周围环境的数据点划分为至少两个数据点集，至少两个数据点集与周围环境的至少两个网格相对应。
在一些实施例中，物理点的至少一个特征可以进一步包括物理点的第二特征。对于每个网格，基于对应物理点的第二特征的特征值，所述系统可以确定网格的至少一个第二特性值。至少一个第二特性值可以代表网格对应的物理点的第二特征。对于每个网格，基于定位信息数据库，所述系统也可以获取网格的至少一个第二参考特性值。至少一个第二参考特性值可以代表在网格中的参考物理点的第二特征。比较每个网格中的物理点与参考物理点可以进一步基于每个网格的至少一个第二特性值和每个网格的至少一个第二参考特性值。
在一些实施例中，第二特征可以包括强度、与在传感器相关的参考坐标系中的坐标、分类或扫描方向中的至少一个。
在一些实施例中，第二特征可以是强度。对于每个网格，网格的至少一个第二特性值可以包括表示网格的整体强度的特性值和表示网格的强度分布的特性值。
在一些实施例中，对于每个网格，至少一个第一特性值可以包括表示网格的整体绝对海拔的第三特性值和表示网格的绝对海拔分布的第四特性值。基于网格对应物理点的相对海拔，所述系统可以确定网格的初始第三特性值和初始第四特性值。初始第三特性值可以表示网格的整体相对海拔。初始第四特性值可以表示网格的相对海拔分布。基于初始第三特性值和假设海拔，所述系统可以确定第三特性值，并将初始第四特性值指定为第四特性值。
在一些实施例中，网格的初始第三特性值可以是网格对应物理点的相对海拔的平均值。网格的初始第四特性值可以是网格对应物理点的相对海拔的协方差。
在一些实施例中，确定坐标系中的物体的绝对海拔可以包括一个或以上的迭代。对于每个网格，基于当前迭代中网格的至少一个第一特性值和网格的至少一个第一参考特性值，每个当前迭代可以包括确定当前迭代中网格对应的物理点与对应的参考物理点之间的相似度。对于每个网格，基于至少两个网格在当前迭代的相似度，每个当前迭代也可以包括更新当前迭代中的假设海拔，并确定在当前迭代中终止条件是否得到满足。对于每个网格，响应于确定终止条件被满足，每个当前迭代可以进一步包括将当前迭代中更新的假设海拔指定为绝对海拔。
在一些实施例中，响应于确定终止条件未被满足，基于当前迭代中的所述更新的假设海拔，每个当前迭代也可以包括更新当前迭代中的每个网格的至少一个第一特性值，将当前迭代中的更新的假设海拔指定为下一次迭代中的假设海拔，并将当前迭代中的每个网格更新的第一特性值指定为下一次迭代中的网格的第一特性值。
在一些实施例中，确定坐标系中的物体的绝对海拔的可以是基于粒子滤波技术。
在一些实施例中，确定坐标系中的物体的绝对海拔可以进一步包括将至少两个粒子分配给至少两个网格，至少两个粒子中的每一个粒子都具有一个状态并被分配到至少两个网格中的一个或以上网格。更新当前迭代中的假设海拔可以包括基于当前迭代中的至少两个网格的相似度来确定当前迭代中至少两个粒子的每个粒子的权值，并基于当前迭代中的至少两个粒子权重和状态来确定当前迭代中的更新的假设海拔。
在一些实施例中，更新当前迭代中的假设海拔可以进一步包括基于当前迭代中的至少两个粒子的权重来更新当前迭代中的至少两个粒子，并将当前迭代中的更新的粒子指定为在下一次迭代中的至少两个粒子。
在一些实施例中，对于每个网格，为获取代表网格中的参考物理点的绝对海拔的至少一个第一参考特性值，所述系统可以从定位信息数据库中获取与网格对应的参考数据点的参考点集。参考点集中的每个参考数据点可以代表网格中的参考物理点，并包括参考物理点在坐标系中的绝对海拔。基于参考点集，所述系统也可以确定代表网格中的参考物理点的绝对海拔的至少一个第一参考特性值。
在一些实施例中，所述系统可以进一步基于定位信息数据库和基于物体的估计位置来获取一个或以上的参考对象的参考绝对海拔，并基于一个或以上的参考绝对海拔来确定物体在坐标系中的假设海拔。
本申请的另一个方面可以提供一种方法。所述方法可以被配置为用于确定坐标系中物体的绝对海拔，物体可以位于周围环境中。所述方法可以包括以下操作。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，所述方法可以获取代表网格的数据点集，点集中的每个数据点代表网格中的物理点，并包括物理点的至少一个特征的至少一个特征值。至少一个特征值可以是由物体上组装的传感器获得的。物理点的至少一个特征可以包括物理点相对于传感器的相对高度。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于坐标系中物体的假设海拔和网格对应的物理点相对于传感器的相对高度，所述方法可以确定网格的至少一个第一特性值。至少一个第一特性值可以代表网格对应的物理点在坐标系中的绝对海拔。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于定位信息数据库，所述方法可以获取网格的至少一个第一参考特性值。至少一个第一参考特性值可以代表网格的至少两个参考物理点在坐标系中的绝对海拔。通过更新坐标系中物体的假设海拔，所述方法可以确定坐标系中物体的绝对海拔。更新物体的假设海拔可以包括基于每个网格的至少一个第一特性值和每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
本申请的又一方面提供一种包括计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储介质。计算机程序产品可以包括用于确定坐标系中物体的绝对海拔的指令，物体位于周围环境中。指令可以被配置为使计算装置执行以下操作。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，所述计算装置可以获取代表网格的数据点集，点集中的每个数据点代表网格中的物理点，并包括物理点的至少一个特征的至少一个特征值。至少一个特征值可以是由物体上组装的传感器获得的。物理点的至少一个特征可以包括物理点相对于传感器的相对高度。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于坐标系中物体的假设海拔和网格对应的物理点相对于传感器的相对高度，所述计算装置可以确定网格的至少一个第一特性值。至少一个第一特性值可以代表网格对应的物理点在坐标系中的绝对海拔。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于定位信息数据库，所述计算装置可以获取网格的至少一个第一参考特性值。至少一个第一参考特性值可以代表网格的至少两个参考物理点在坐标系中的绝对海拔。通过更新坐标系中物体的假设海拔，所述计算装置可以确定坐标系中物体的绝对海拔。更新物体的假设海拔可以包括基于每个网格的至少一个第一特性值和每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
本申请的再一方面提供一种系统。所述系统可以被配置为用于确定坐标系中物体的绝对海拔，物体可以位于周围环境中。所述系统可以包括获取模块、特性确定模块和绝对海拔确定模块。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，获取模块可以获取代表网格的数据点集。点集中的每个数据点可以代表网格中的物理点，并包括物理点的至少一个特征的至少一个特征值。至少一个特征值可以是由物体上组装的传感器获得的。物理点的至少一个特征可以包括物理点相对于传感器的相对高度。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于坐标系中物体的假设海拔和网格对应的物理点相对于传感器的相对高度，特性确定模块可以确定网格的至少一个第一特性值。至少一个第一特性值可以代表网格对应的物理点在坐标系中的绝对海拔。对于周围环境中至少两个网格中的每个网格，基于定位信息数据库，获取模块可以获取网格的至少一个第一参考特性值。至少一个第一参考特性值可以代表网格的至少两个参考物理点在坐标系中的绝对海拔。通过更新坐标系中物体的假设海拔，绝对海拔确定模块可以确定坐标系中物体的绝对海拔。更新物体的假设海拔可以包括基于每个网格的至少一个第一特性值和每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
本申请的一部分附加特征可以在下面的描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特征对于本领域技术人员是明显的。本申请的特征可以通过对以下描述的具体实施例的各种方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。
附图说明
本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例是非限制性的示例性实施例，在这些实施例中，各图中相同的编号表示相似的结构，其中：
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性自动驾驶系统的示意图；
图2是根据本申请的一些实施例所示的计算设备的示例性硬件组件和/或软件组件的示意图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的移动设备的示例性硬件组件和/或软件组件的示意图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理设备的框图；
图5是根据本申请的一些实施例所示的用于确定坐标系中物体的绝对海拔的示例性过程的流程图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于在物体的周围环境中获得对应于在物体的周围环境中至少两个网格的至少两组数据点的示例性过程的流程图；
图7是根据本申请的一些实施例所示的用于确定网格的一个或以上第一特征值的示例性过程的流程图；以及
图8是根据本申请的一些实施例所示的用于确定物体的绝对海拔的示例性过程的示意图。
具体实施方式
提供以下描述是为了使任何本领域的技术人员能够制作和使用本申请，并在特定的应用程序及其需求中以文本的形式提供以下描述。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所公开的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请不限于所示的实施例，而是符合与申请专利范围一致的最广泛范围。
本申请中所使用的术语仅用于描述特定的示例性实施例，并不限制本申请的范围。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“所述”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。还应当理解，如在本申请说明书中，术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、组件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或以上其他特征、整体、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
根据以下对附图的描述，本申请的这些和其他的特征、特点以及相关结构元件的功能和操作方法，以及部件组合和制造经济性，可以变得更加显而易见，这些附图都构成本申请说明书的一部分。然而，应当理解的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。
本申请中使用流程图来说明根据本申请的一些实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，流程图中的操作可以不按顺序执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将一个或以上其他操作添加到这些流程图中。也可以从流程图中删除一个或以上操作。
此外，虽然本申请中披露的系统和方法主要涉及确定自动驾驶系统中物体(例如，自动车辆)的绝对海拔。应该理解，这仅是一个示例性实施例。本申请的系统和方法可以应用于任何其他类型的运输系统。例如，本申请的系统和方法可以应用于不同环境的运输系统，包括陆地、海洋、航空航天等，或其任意组合。运输系统的车辆可包括出租车、私家车、顺风车、公共汽车、火车、动车、高铁、地铁、船只、飞机、宇宙飞船、热气球等，或其任意组合。
本申请的一个方面涉及用于确定坐标系(例如，地球的标准坐标系)中物体的绝对海拔的系统和方法。如这里所使用的，坐标系中物体的绝对海拔可以指物体在由坐标系限定的固定参考点、线或平面之上或之下的高度。为此，所述系统和方法可以获得至少两个数据点集，每个数据点集代表在物体的周围环境中的网格。数据点集可以由安装在物体上的传感器(例如，LiDAR设备)获取。代表网格的点集中的每个数据点可以与网格中的物理点相关，并且包括物理点的一个或以上特征的一个或以上特征值。物理点的特征可以包括物理点相对于传感器的相对高度。对于每个网格，所述系统和方法可以基于坐标系中物体的假设海拔和网格中的物理点的相对高度，确定代表网格中的物理点的绝对海拔的一个或以上第一特性值。对于每个网格，所述系统和方法也可以基于定位信息数据库(例如，覆盖周围环境的预建高清(HD)地图)获取或确定表示网格中的至少两个参考物理点的绝对海拔的一个或以上第一参考特性值。该系统和方法还可以通过更新物体的假设海拔来确定物体的绝对海拔。假设海拔的更新可以包括基于每个网格的第一特性值和第一参考特性值，比较每个网格中的物理点和参考物理点。
根据本申请的一些实施例，物体的绝对海拔可以基于传感器检测到的周围环境中的物理点与存储在定位信息数据库中的相应参考物理点的比较来确定。可以以并行方式对每个网格而不是针对整个周围环境执行比较，这可以提高计算效率并减少处理时间。另外，可以根据代表网格的一个或以上特征的一个或以上特性值和一个或以上参考特性值，将网格中的物理点与相应的参考物理点进行比较。相较于直接根据物理点和相应的参考物理点的特征值比较网格中的物理点和参考物理点，这可能更有效。
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性自动驾驶系统100的示意图。在一些实施例中，自动驾驶系统100可以包括一个或以上车辆110(车辆110-1、110-2...110-n)、服务器120、终端设备130、存储设备140、网络150和导航系统160(也称为定位系统)。
车辆110可以携带乘客前往目的地。在一些实施例中，车辆110可以是自动车辆。自动车辆可以指的是能够实现一定程度的自动化驾驶的车辆。示例性的驾驶自动化程度可以包括第一级，车辆主要由人监督并且具有特定的自动化功能(例如，自动转向或加速)；第二级，车辆具有一个或以上先进的驾驶辅助系统(ADAS)(例如，自适应巡航控制系统、车道保持系统)，其可以控制车辆的制动、转向和/或加速；第三级，当满足一个或以上某些条件时车辆能够自动驾驶；第四级，车辆可以在没有人为输入或监督的情况下操作但仍然受到某些限制(例如，被限制在某个区域)；第五级，车辆可以在所有情况下自动操作等其他等级，或其任意组合。
在一些实施例中，车辆110可以是电动车辆、燃料电池车辆、混合动力车辆、传统内燃机车辆或任何其他类型的车辆。车辆110可以是运动车辆、轿跑车、轿车、轻型卡车、旅行车、运动型多功能车(SUV)、小型货车、改装旅行车或具有任何其他风格。车辆110可包括与传统车辆相似的一个或多个组件，例如，底盘、悬架、转向设备(例如，方向盘)、制动设备(例如，制动踏板)、加速器等。仅作为示例，车辆110可具有车身和至少一个车轮，例如一对前轮和一对后轮。车辆110可以是全轮驱动(AWD)、前轮驱动(FWR)或后轮驱动(RWD)。在一些实施例中，车辆110可以由操作员操控、被远程控制，和/或自动地操作。在一些实施例中，车辆110可以是被配置用于获取用于构建HD地图或三维(3D)城市模型的数据的勘测车辆。
在一些实施例中，如图1所示，车辆110可配备有一个或以上传感器112，使得车辆110能够感测其周围环境。传感器112可以使用任何合适的安装机构安装在车辆110上。安装机构可以是安装或以其他方式附接到车辆110的车身的机电设备。例如，安装机构可以使用一个或以上螺钉、粘合剂或其他安装机构。传感器112可以安装在车辆110的任何位置上，例如，车辆的车身内部或外部。
车辆110的传感器112可包括能够收集与车辆110的周围环境有关的信息的任何传感器。例如，传感器112可包括光检测和测距(LiDAR)设备、相机、GPS设备、惯性测量单元(IMU)传感器、雷达、声纳等，或其任意组合。LiDAR设备可以被配置用于扫描周围环境并获取表示周围环境的点云数据。例如，LiDAR设备可以通过用光脉冲照射物体并测量反射脉冲来测量到物体的距离。然后可以使用光返回时间和波长的差异来构建物体的3D表示。LiDAR设备使用的光脉冲可以是紫外线、可见光、近红外线等。摄像机可以被配置用于获取与摄像机范围内的物体(例如，人、动物、树、路障、建筑物或车辆)有关的一个或以上图像。GPS设备可以被配置为从GPS卫星接收地理位置和时间信息，然后确定设备的地理位置。IMU传感器可以被配置用于使用诸如加速度计和陀螺仪之类的一个或以上惯性传感器来测量并提供车辆的特定力、角速率，并且有时提供车辆周围的磁场。
在一些实施例中，服务器120可以是单个服务器，也可以是服务器组。服务器组可以是集中式的或分布式的(例如，服务器120可以是一分布式系统)。在一些实施例中，服务器120可以是本地的，也可以是远程的。例如，服务器120可以经由网络150访问存储在终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140和/或导航系统160中的信息和/或数据。又例如，服务器120可以直接连接到终端设备130、传感器112、车辆110和/或存储设备140以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器120可以在云平台或车载计算机上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，服务器120可以在本申请中的图2描述的包含了一个或以上组件的计算设备200上执行。
在一些实施例中，服务器120可包括处理设备122。处理设备122可以处理与自动驾驶系统100相关的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或以上功能。例如，处理设备122可以根据传感器112收集的与周围环境相关的数据来确定坐标系(例如，世界大地测量系统)中的车辆110的位置(例如，绝对海拔)。特别地，在某些实施例中，当车辆110移动时，传感器112可以连续地或间歇地(例如，周期性地或不定期地)收集与周围环境相关的数据。处理设备122可以实时地或间歇地(例如，周期性地或不定期地)确定车辆110在坐标系中的位置。
在一些实施例中，处理设备122可包括一个或以上处理设备(例如，单核处理设备或多核处理器)。仅作为范例，处理设备122可包括一中央处理器(CPU)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用指令集处理器(ASIP)、图像处理器(GPU)、物理运算处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑设备(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等或其任意组合。
在一些实施例中，服务器120可以连接到网络150以与自动驾驶系统100的一个或以上组件(例如，终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140和/或导航系统160)通信。在一些实施例中，服务器120可以直接连接到自动驾驶系统100的一个或以上组件(例如，终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140和/或导航系统160)或与之通信。在一些实施例中，服务器120可以集成在车辆110中。例如，服务器120可以是安装在车辆110中的计算设备(例如，计算机)。
在一些实施例中，终端设备130可以实现用户(例如，车辆110的司机)与自动驾驶系统100的一个或以上组件之间的用户交互。终端设备130可以包括移动设备130-1、平板电脑130-2、膝上型计算机130-3、车辆内置设备130-4、智能手表130-5等，或其任意组合。在一些实施例中，移动设备130-1可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居设备可以包括智能照明设备、智能电器控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、对讲机等，或其任意组合。在一些实施例中，该可穿戴设备可包括智能手镯、智能鞋袜、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能衣服、智能背包、智能配件等或其任意组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强型虚拟现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括GoogleTM Glass、Oculus Rift、HoloLens、GearVR等。在一些实施例中，车载设备130-4可以包括车载计算机、车载电视等。在一些实施例中，服务器120可以集成到终端设备130中。在一些实施例中，终端设备130可以集成到车辆110中。
存储设备140可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备140可以存储从终端设备130、传感器112、车辆110、导航系统160、处理设备122和/或外部存储设备获取的数据。例如，存储设备140可以存储某区域(例如，国家、城市、街道)的HD地图和/或该区域的一个或以上特征值(例如，该区域中物理点的平均绝对海拔)。在一些实施例中，存储设备140可以存储服务器120用来执行或使用来完成本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。例如，存储设备140可以存储处理设备122可以执行或使用以确定坐标系(例如，世界大地测量系统)中的车辆110的绝对海拔的指令。
在一些实施例中，储存设备140包括大容量储存设备、可移动储存设备、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等，或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器设备可以包括闪光驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。示例性RAM可包括动态随机存取存储器(DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、晶闸管随机存取存储器(T-RAM)和零电容随机存取存储器(Z-RAM)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(MROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)和数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中，所述存储设备140可在云端平台上执行。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
在一些实施例中，存储设备140可以连接到网络150以与自动驾驶系统100的一个或以上组件(例如，服务器120、终端设备130、传感器112、车辆110和/或导航系统160)通信。自动驾驶系统100的一个或以上组件可以经由网络150访问存储设备140中存储的数据或指令。在一些实施例中，存储设备140可以直接连接到自动驾驶系统100的一个或以上组件(例如，服务器120、终端设备130、传感器112、车辆110和/或导航系统160)或与之通信。在一些实施例中，存储设备140可以是服务器120的一部分。在一些实施例中，存储设备140可以集成在车辆110中。
网络150可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，自动驾驶系统100的一个或以上组件(例如，服务器120、终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140或导航系统160)可以通过网络150将信息和/或数据发送到自动驾驶系统100的其他组件。例如，服务器120可以通过网络150，从安装在车辆110上的传感器112获取与车辆110的周围环境有关的数据。在一些实施例中，网络150可以是有线网络、无线网络等或其任意组合。仅作为示例，网络150可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、远程通信网络、内部网络、互联网、局域网络(LAN)、广域网络(WAN)、无线局域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共交换电话网络(PSTN)、蓝牙网络、紫蜂网络、近场通信(NFC)网络等或其任意组合。在一些实施例中，网络150可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络150可以包括有线或无线网络接入点(例如，150-1、150-2)，通过该接入点，自动驾驶系统100的一个或以上组件可以连接到网络150以交换数据和/或信息。
导航系统160可以确定与对象相关的信息，例如，一个或以上终端设备130、车辆110等。在一些实施例中，导航系统160可以是全球定位系统(GPS)、全球导航卫星系统(GLONASS)、罗盘导航系统(COMPASS)、北斗导航卫星系统、伽利略定位系统、准天顶卫星系统(QZSS)等。该信息可以包括对象的位置、高度、速度或加速度，或当前时间。导航系统160可以包括一个或以上的卫星，例如卫星160-1、卫星160-2和卫星160-3。所述卫星160-1至160-3可以独立地或共同地确定上述所述信息。导航系统160可以经由无线连接将上述信息发送到网络150、终端设备130或车辆110。
应当注意自动驾驶系统100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。例如，自动驾驶系统100还可以包括一个或以上附加组件，例如信息源、定位信息数据库(其可以是自动驾驶系统100的独立部分或集成到存储设备140中)。又如例，自动驾驶系统100的一个或以上部件可以省略或者由一个或以上可以实现类似功能的其他设备代替。在一些实施例中，车辆110的GPS设备可以由另一个定位设备代替，例如北斗。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。
图2是根据本申请的一些实施例所示的计算设备200的示例性硬件和软件组件的示意图。计算设备200可用于实现如本文所述的自动驾驶系统100的任何组件。例如，服务器120(例如，处理设备122)和/或终端设备130可以通过其硬件、软件程序、固件或其组合在计算设备200上实现。尽管仅示出了一个这样的计算设备，但是为了方便，与本文所述的自动驾驶系统100相关的计算机功能可以在多个类似平台上以分布式方式实现，以分配处理负荷。
如图2所示，计算设备200可以包括通信总线210、处理器220、存储设备、输入/输出(I/O)260和通信端口250。处理器220可以执行计算机指令(例如，程序代码)并且根据本文描述的技术执行自动驾驶系统100的一个或以上组件的功能。例如，处理器220可以确定坐标系(例如，世界大地测量系统)中的车辆110的绝对海拔。所述计算机指令可以包括例如执行在此描述的特定功能的常规、程序、对象、组件、数据结构、过程、模块和功能。在一些实施例中，处理器220可包括接口电路和处理电路。接口电路可以被配置用于接收来自通信总线210的电子信号，其中电子信号编码结构化数据和/或指令以供处理电路处理。处理电路可以进行逻辑计算，然后确定编码在电信号中的结论、结果和/或指令。然后，接口电路可以通过通信总线210，从处理电路发出电信号。
在一些实施例中，处理器220可以包括一个或以上硬件处理器，诸如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用指令集处理器(ASIP)、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高阶RISC机器(ARM)、可编程逻辑设备(PLD)、能够执行一个或以上功能的任何电路或处理器等，或其任意组合。
仅为说明之目的，计算设备200中仅示例性绘制了一个处理器。然而，应该注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器，由此执行的操作和/或方法步骤如本申请中所描述的一个处理器也可以由多个处理器联合地或单独地执行。例如，如果在本申请中，计算设备200的处理器执行步骤A和步骤B，应当理解的是，步骤A和步骤B也可以由计算设备200的两个或以上不同的处理器共同地或独立地执行(例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一和第二处理器共同地执行步骤A和步骤B)。
存储设备可以存储与自动驾驶系统100有关的数据/信息。在一些实施例中，存储设备可包括质量存储设备、可移除存储设备、易失性读写存储器、随机存取存储器(RAM)240、只读存储器(ROM)230、磁盘270等，或其任意组合。在一些实施例中，存储设备可以存储一个或以上程序和/或指令以执行在本申请中描述的示例性方法。例如，存储设备可以存储用于处理器220执行的程序。
I/O 260可以输入和/或输出信号、数据、信息等。在一些实施例中，I/O 260可以实现用户与计算设备200的交互。在一些实施例中，I/O 260可以包括输入设备和输出设备。示例性的输入设备可以包括键盘、鼠标、触控屏幕、麦克风等，或其任意组合。示例性的输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影机等，或其任意组合。显示设备的示例可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、弯曲屏幕、电视设备、阴极射线管(CRT)、触控屏幕等，或其任意组合。
通信端口250可以连接到网络(例如，网络120)以促进数据通信。通信端口250可以在计算设备200与自动驾驶系统100的一个或以上组件之间建立连接。连接可以是有线连接、无线连接、可以启用数据传输和/或接收的任何其他通信连接，和/或这些连接的任意组合。有线连接可以包括例如电缆、光缆、电话线等，或其任意组合。有线连接可以包括例如电缆、光缆、电话线等或其任意组合。无线连接可以包括例如蓝牙链路、Wi-Fi链路、WiMax链路、WLAN链路、紫蜂链路、移动网络链路(例如3G、4G、5G等)等或其组合。在一些实施例中，通信端口250可以是和/或包括标准化通信端口，诸如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口250可以是专门设计的通信端口。
图3是根据本申请的一些实施例所示的移动设备300的示例性硬件组件和/或软件组件的示意图。在一些实施例中，可以在移动设备300的一个或以上组件上实现一个或以上组件(例如，处理设备122和/或终端设备130)。
如图3所示，移动设备300可以包括通信平台310、显示器320、图形处理单元(GPU)330、中央处理单元(CPU)340、I/O 350、内存360和存储器390。在一些实施例中，任何其他合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未示出)，也可包括在移动设备300内。在一些实施例中，移动操作系统370(如，iOSTM、AndroidTM、Windows PhoneTM)和一个或以上应用380可以从存储器390加载到内存360中以便由CPU340执行。应用程序380可以包括浏览器或任何其他合适的移动应用程序，用于从处理设备122接收和呈现与定位或其他信息有关的信息。用户与信息流的交互可以通过I/O 350实现，并通过网络150提供给处理设备122和/或自动驾驶系统100的其他组件。
为了实施本申请描述的各种模块、单元及其功能，计算机硬件平台可用作本文中描述的一个或以上组件的硬件平台。具有用户接口组件的计算机可用于实施个人计算机(PC)或任何其他类型的工作站或终端设备。若程控得当，计算机亦可用作服务器。
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理设备122的框图。处理设备122可包括获取模块410、特性确定模块420和绝对海拔确定模块430。
获取模块410可以获取与自动驾驶系统100有关的信息。例如，获取模块可以获取代表物体的周围环境的点云数据、表示周围环境中的网格的至少两组数据点、一个或以上参考特性值、物体的估计位置等，或其任意组合。关于由获取模块410获取的信息的细节可以在本申请的其他地方找到(例如，图5及其相关描述)。
特性确定模块420可以确定网格的一个或以上特征值和/或一个或以上参考特性值。网格的特性值可能包括，例如，代表网格中至少两个物理点的绝对海拔的一个或以上第一特性值、代表网格中的物理点的第二特征的一个或以上第二特性值等，或其任意组合。网格的参考特性值可包括，例如，代表网格中至少两个参考物理点的绝对海拔的一个或以上第一参考特性值、代表网格中的参考物理点的第二特征的一个或以上第二参考特性值等，或其任意组合。关于特性值和/或参考特性值的细节可以在本申请的其他地方找到(例如，图5及其相关描述)。
绝对海拔确定模块430可以被配置用于确定坐标系中物体的绝对海拔。在一些实施例中，绝对海拔确定模块430可以通过更新坐标系中物体的假设海拔来确定绝对海拔。关于确定绝对海拔的细节可以在本申请的其他地方找到(例如，操作540和图7及其相关描述)。
处理设备122中的模块可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合电缆等或其任意组合。无线连接可以包括局域网络(LAN)、广域网络(WAN)、蓝牙、紫蜂网络、近场通信(NFC)等或其任意组合。两个或以上模块可以被组合为单个模块，且所述模块中的任一个可以被分成两个或以上单元。在一些实施例中，可以省略一个或以上上述模块。此外或可替代的，处理设备122可以包括一个或以上的其他模块。例如，处理设备122可以进一步包括存储模块(未在图4中示出)。在一些实施例中，可以将一个或以上模块组合成单个模块。例如，特性确定模块420和绝对海拔确定模块430可以组合成单个模块。
图5是根据本申请的一些实施例所示的用于确定坐标系中物体的绝对海拔的示例性过程的流程图。过程500可以由自动驾驶系统100执行。例如，过程500可以被实现为存储在自动驾驶系统100的存储设备(例如但不限于存储设备140、ROM 230和/或RAM 240)中的指令集。处理设备122(例如，计算设备200的处理器220、移动设备300的CPU 340和/或图4中的模块)可以执行该组指令，并且当执行指令时，处理设备122可以被配置用于执行过程500。
如本文所用，物体可以指具有或不具有生命并位于地球上的有机和/或无机物质的任意组合物。例如，物体可以是任何车辆(例如，汽车、船或飞机)或任何人。在某些实施例中，物体可以是本申请中其他地方描述的自动车辆(例如，车辆110)(例如，图1和相关描述)。坐标系中物体的绝对海拔可以指物体在由坐标系定义的固定参考点、线或平面之上或之下的高度。例如，坐标系可以是地球的标准坐标系，它定义了地球的海平面或大地水准面，坐标系中物体的绝对海拔可以指物体在海平面或地球大地水准面的上方或下方的高度。为简洁起见，坐标系中实体(例如物体)的绝对海拔被称为该实体的绝对海拔。在一些实施例中，物体在物体表面或物体内可具有至少两个物理点。物体的绝对海拔可以是物体的任何物理点的绝对海拔。或者，物体的绝对海拔可以是物体的全部或部分物理点的绝对海拔的统计值(例如，平均值)。仅作为示例，物体可以是具有LiDAR设备的自动车辆。自动车辆的绝对海拔可以是LiDAR设备的绝对海拔，也可以是自动驾驶车辆上物理点的平均绝对海拔。
在510中，处理设备122(例如，获取模块410)(例如，处理器220的接口电路)可以获取至少两个数据点集，每个数据点集代表物体的周围环境中的一个网格。
如本文所用，物体的周围环境可以指物体周围的环境和一个或以上物体(包括生物和非生物物体)。周围环境可以覆盖具有任何大小和形状的区域。在一些实施例中，周围环境所覆盖的区域可以与安装在物体上的传感器的性能相关。以自动车辆在车道上行驶为例，自动车辆的周围环境可包括自动车辆周围的一个或以上物体，例如地面、车道标记、建筑物、行人、动物、植物、一个或以上其他车辆等。由自动车辆的周围环境覆盖的区域的尺寸可以取决于(或部分地取决于)在自动车辆上组装的LiDAR设备的扫描范围。
周围环境的网格可以对应于周围环境的子空间，并且包括在相应的子空间中的至少两个物理点，例如位于相应子空间中的物体的表面上的物理点。在一些实施例中，网格是虚拟概念。代表网格的数据点集可以包括至少两个数据点，每个数据点表示网格中(即，在相应的子空间中)的物理点，并且包括物理点的至少一个特征的至少一个特征值。物理点的示例性特征可以包括物理点相对于传感器(或物体)的相对位置、物理点的强度、物理点的分类、与物理点等相关的扫描方向，或其任意组合。
在某些实施例中，物理点相对于传感器(或物体)的相对位置可以表示为物理点在与传感器(或物体)相关的参考坐标系中的坐标。与传感器(或物体)相关的参考坐标系可以是任何合适的坐标系，其原点位于传感器(或物体)处。仅作为示例，参考坐标系可以是具有X轴、Y轴和Z轴的三维坐标系。Y轴可以与物体的航向平行。X轴可以垂直于Y轴并形成与地表面或物体的底表面平行或大致平行的X-Y平面。Z轴可以垂直于X-Y平面。参考坐标系中物理点的坐标可以包括X轴上的X坐标、Y轴上的Y坐标和X轴上的Z坐标的一个或以上，其中Z坐标也可以被称为物理点相对于传感器的相对高度。物理点的强度可以指由物理点反射的返回激光脉冲的强度。物理点的强度可以与物理点的属性(例如，组成和/或材料)相关。物理点的分类可以指物理点所属的物体的类型。与物理点相关的扫描方向可以指当传感器检测到相应的数据点时传感器的扫描镜指向的方向。
在一些实施例中，由相应的数据点记录的物理点的至少一个特征点可以是物理点相对于传感器的相对高度。或者，物理点的至少一个特征可以包括物理点的相对高度和一个或以上第二特征。如这里所使用的，第二特征可以指除相对高度之外的任何特征。例如，第二特征可以是强度、在参考坐标系中的X坐标、在参考坐标系中的Y坐标、分类、扫描方向或传感器可以测量的任何其他特征。
在一些实施例中，代表网格的数据点集可以由安装在物体上的传感器(例如，传感器112)获取。例如，传感器可以包括如结合图1所述的一个或以上的LiDAR设备。传感器可以被配置为发射激光脉冲扫描周围环境以收集周围环境中代表物理点的数据点(也称为代表周围环境的点云数据)。处理设备122可以从传感器或存储点云数据的另一个来源获取点云数据。处理设备122还可以将点云数据划分为与网格对应的数据点集。关于获取或确定数据点集的细节可以在本申请的其他地方找到(例如，图6及其相关描述)。
在520中，对于每个网格，处理引擎122(例如，特性确定模块420)(例如，处理器220的处理电路)可以确定网格的一个或以上第一特性值和一个或以上第二特性值。网格的第一特性值可代表网格相应物理点的绝对海拔。网格的第二特性值可表示网格相应物理点的第二特征。第二特征可以是或包括在参考坐标系中的强度、X坐标和/或Y坐标、分类、扫描方向等，或其任意组合。
出于说明目的，强度被描述为第二特征的示例。以下描述是关于确定表示绝对海拔的一个或以上第一特性值和和表示网格的强度的一个或以上第二特性值的。应该理解，这仅是一个示例性实施例。第二特征可包括除强度之外的任何特征。
在一些实施例中，表示绝对海拔的第一特性值可以包括表示网格的整体绝对海拔的第三特性值(即，网格对应物理点的绝对海拔的总体水平)。附加地或替代地，网格的第一特性值可以包括表示网格的绝对海拔分布的第四特性值(即，网格对应物理点的绝对海拔分布)。在某些实施例中，第三特性值可以是平均绝对海拔、中值绝对海拔，或可以反映网格的整体绝对海拔的任何其他参数。第四特性值可以是网格中的物理点的绝对海拔的协方差、方差、标准差，或者可以反映网格的绝对海拔分布的任何其他参数。
类似地，表示强度的第二特性值可以包括表示网格的整体强度的第五特性值(即，网格对应物理点的强度的总体水平)。附加地或替代地，表示强度的第二特性值可以包括表示网格的强度分布的第六特性值(即，网格对应物理点的强度分布)。在某些实施例中，第五特性值可以是平均强度、中值强度或可以反映网格的整体强度的任何其他参数。第六特性值可以是网格中的物理点的协方差、方差、强度的标准差，或者可以反映网格的强度分布的任何其他参数。
在一些实施例中，网格的第一特性值可以基于坐标系中物体的假设海拔和网格对应物理点的相对海拔来确定。如本文所用，物体的假设海拔可以指坐标系中物体的绝对海拔的假设值。在某些实施例中，处理设备122可以确定表示网格中的物理点的相对海拔的一个或以上特性值。处理设备122还可以基于假设海拔和表示网格中的物理点的相对海拔的特性值来确定网格的第一特性值。
在一些实施例中，网格的第二特性值可以基于网格中的物理点的第二特征的特性值来确定。在一些实施例中，处理设备122可以利用一个或以上向量或矩阵来表示网格的第一和第二特性值。例如，可以基于第三特性值和第五特性值来构造特征向量，以表示网格的整体绝对海拔和整体强度。又例如，可以确定协方差矩阵以表示网格的绝对海拔分布和强度分布。关于假设海拔和/或第一和第二特性值的确定的细节可以在本申请的其他地方找到(例如，图7及其相关描述)。
在530中，对于每个网格，处理引擎122(例如，获取模块410)(例如，处理器220的接口电路)可以基于定位信息数据库，获取网格的一个或以上参考特性值和一个或以上第二参考特性值。
网格的第一参考特性值可以代表网格中至少两个参考物理点的绝对海拔。在一些实施例中，网格的第一参考特性值可以包括第三参考特性值，表示网格中的参考物理点的绝对海拔的整体水平(也被称为网格的参考整体绝对海拔)，如网格对应参考物理点的平均值或中值绝对海拔。附加地或替代地，第一参考特性值可以包括表示网格中的参考物理点的绝对海拔分布的第四参考特性值(也被称为网格的参考绝对海拔分布)，例如网格对应参考物理点的绝对海拔的协方差、方差、标准差。
第二参考特性值可代表网格中的参考物理点的第二特征。以强度作为第二特征的例子，网格的第二参考特性值可以包括表示网格中的参考物理点的整体强度水平的第五参考特性值(也被称为网格的参考总体强度)，如网格对应的参考物理点的平均值或中值强度。附加地或替代地，网格的第二参考特性值可以包括表示网格中的参考物理点的强度分布的第六参考特性值(也被称为网格的参考强度分布)，例如网格对应参考物理点的协方差、方差、强度的标准差。
如这里所使用的，定位信息数据库可以指存储某区域(国家或城市)的定位信息的数据库，该区域覆盖物体的周围环境的区域。定位信息数据库可以是自动驾驶系统100中的本地数据库，例如，是存储设备140的一部分。或者，定位信息数据库可以是远程数据库，例如云数据库，其可以由处理设备122经由网络150访问。
在一些实施例中，定位信息数据库可以存储网格的第一和/或第二参考特性值，其可以预先确定并存储在定位信息数据库中。处理设备122可以直接从定位信息数据库获取网格的第一和/或第二参考特性值。例如，定位信息数据库可以包括物体所在的区域中的至少两个参考网格的至少两个第一参考特性值。区域的参考网格可以类似于周围环境中的网格。对于周围环境中的每个网格，处理设备122可以确定与网格匹配的参考网格(例如，在坐标系中具有与的网格相同或相似位置的参考网格)，并将匹配的参考网格的第一参考特性值指定为网格的第一参考特性值。
在一些实施例中，定位信息数据库可以存储表示区域的参考点云数据。处理设备122可以基于代表区域的参考点云数据，确定网格的第一和/或第二参考特性值。在某些实施例中，参考点云数据可以存储为区域的HD图。在某些实施例中，参考点云数据可以包括代表区域中的至少两个参考物理点的至少两个参考数据点。如这里所使用的，参考物理点可以指区域中的物理点，其由除物体的传感器以外的传感器检测。参考物理点的参考数据点可以记录参考物理点的一个或以上特征的一个或以上特征值。参考物理点的示例性特征可以包括但不限于在坐标系(例如，地球的标准坐标系)中参考物理点的位置、参考物理点相对于检测参考物理点的传感器的相对海拔、一个或以上第二特征(例如，强度、分类和/或扫描方向)等，或其任意组合。参考物理点在坐标系中的位置可包括，例如，参考物理点在坐标系中的经度、纬度和/或绝对海拔。
在某些实施例中，参考点云数据的至少一部分可以由安装在样本物体上的传感器预先获取。例如，可以调度勘测车辆(例如，车辆110)用于勘测行程以扫描区域。当勘测车辆在区域中移动时，安装在勘测车辆中一个或以上的高精度的传感器(例如，LiDAR设备)可以检测参考物理点并获取信息，例如但不限于相对于测量车辆的传感器的相对位置、强度和每个参考物理点的分类。附加地或替代地，参考点云数据的至少一部分可以由用户输入或者基于由勘测车辆获取的信息来确定。例如，参考物理点的绝对海拔可以基于由勘测车辆获取并存储在定位信息数据库中的信息来确定。可选地，参考物理点的绝对海拔可以在存储之前由用户确认和/或修改。
在一些实施例中，对于物体的周围环境中的每个网格，处理设备122可以从定位信息数据库获取对应于网格的参考数据点的参考点集。参考点集中的每个参考数据点可以表示网格中的参考物理点，并且包括坐标系中参考物理点的绝对海拔。在某些实施例中，处理设备122可以从定位信息数据库获取物体所在的区域的参考点云数据，并且还基于参考点云数据确定网格的参考点集。例如，处理设备122可以基于坐标系中参考物理点的位置确定参考网格中的物理点集，其中，代表参考物理点集的参考数据点可以组成网格的参考点集。在一些其他实施例中，定位信息数据库中区域的参考点云数据可以预先划分为对应于区域中的参考网格的至少两个参考点集，例如，通过执行如结合操作620所描述的与周围环境的点云数据的划分类似的方式。对于周围环境中的每个网格，处理设备122可以确定与网格匹配的参考网格(例如，在坐标系中具有与网格相同或相似位置的参考网格)，并指定匹配参考网格的参考点集为网格的参考点集。
在获取或确定每个网格的参考点集之后，处理引擎112可以基于在网格中的参考物理点的绝对海拔，确定每个网格的第一参考特性值。处理设备122还可以基于在网格中的参考物理点的第二特征的特性值，确定网格的第二参考特性值。在一些实施例中，第一和第二参考特性值可以与结合操作520描述的第一和第二特性值类似的形式表示，例如，表示为一个或以上的向量或矩阵。
在540中，对于每个网格，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)(例如，处理器220的处理电路)可以通过更新坐标系中物体的假设海拔，确定坐标系中物体的绝对海拔。
在一些实施例中，假设海拔的更新可以包括基于每个网格的第一特性值、第二特性值、第一参考特性值和第二参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。例如，对于每个网格，处理设备122可以基于每个网格的第一、第二、第一参考和第二参考特性值，确定相应的物理点与相应的参考物理点之间的相似度。处理设备122可以进一步基于网格的相似度，更新假设海拔。在某些实施例中，处理设备122可通过执行如结合图8所述的一个或以上迭代来确定绝对海拔。
应当注意以上关于过程500的描述仅仅是为了说明的目的而提供的，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，过程500可以利用未描述的一个或以上附加操作，和/或没有所讨论的一个或以上操作来完成。在一些实施例中，上述过程500的操作的顺序不旨在是限制性的。例如，可以同时执行操作520和530，或者可以在操作520之前执行操作530。
在一些实施例中，在操作520中，处理设备122可以仅确定每个网格的第一特性值以表示每个网格中的物理点的绝对海拔。在操作530中，处理设备122可以仅获取每个网格的第一参考特性值以表示在每个网格中的参考物理点的绝对海拔。在操作540中，对于每个网格，处理设备122可以基于网格的第一特性值和第一参考特性值，比较网格中的物理点与在参考物理点。在一些实施例中，每个物理点的数据点可以包括物理点的至少两个第二特征的特征值。对于每个第二特征，处理设备122可以确定每个网格的一个或以上第二特性值和一个或以上第二参考特性值，以表示网格的第二特征。在操作540中，对于每个网格，处理设备122可以基于网格的第一特性值、第一特性值、第二特性值和第二参考特性值，比较在网格中的物理点与参考物理点。
在一些实施例中，物体(例如，车辆110)可以沿着道路移动。过程500可以连续地或间歇地(例如，周期性地或不定期地)执行以连续地或间歇地更新物体的绝对海拔。在一些实施例中，在过程500中确定的物体的绝对海拔可以是物体的特定物理点(例如，LiDAR设备)的绝对海拔。处理设备122还可以基于特定物理点的绝对海拔和特定物理点与另一物理点之间的相对位置，确定物体的另一物理点的绝对海拔。
图6是根据本申请的一些实施例所示的用于获取与物体的周围环境中的至少两个网格相对应的至少两组数据点的示例性过程的流程图。过程600可以由自动驾驶系统100执行。例如，过程600可以被实现为存储在自动驾驶系统100的存储设备中的指令集，例如但不限于存储设备140、ROM 230和/或RAM 240。处理设备122(例如，计算设备200的处理器220、移动设备300的CPU 340和/或图4中的模块)可以被配置用于执行过程600。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以执行过程600的一个或以上操作以实现如结合图5所描述的操作510的至少一部分。
在610中，处理引擎122(例如，获取模块410)(例如，处理器220的接口电路)可以获取代表物体的周围环境中的至少两个物理点的数据点。所获取的数据点也可以被称为代表周围环境的点云数据。点云数据的每个数据点可以表示周围环境中的一个物理点，例如周围环境中物体的体表面上的物理点。如结合操作510所描述的，每个数据点可以包括对应物理点的至少一个特征的至少一个特性值。
在一些实施例中，点云数据可以由安装在物体上的传感器(例如，传感器112)，例如本申请中其他地方描述的一个或以上LiDAR设备(例如，图1及其描述)获取。例如，传感器可以向周围环境发射激光脉冲。激光脉冲可以由周围环境中的物理点反射并返回到传感器。传感器可以基于返回激光脉冲的一个或以上特征，生成表示周围环境的点云数据。在某些实施例中，可以在物体(例如，车辆110)停在道路上或沿着道路行进的时间段(例如，1秒、2秒)内收集点云数据。在点云数据的收集中，传感器可以在扫描角度范围(例如，360度、180度、120度)中旋转并且以特定扫描频率(例如，10Hz、15Hz、20Hz)扫描周围环境。
在一些实施例中，处理设备122可以从传感器获取点云数据，自动驾驶系统100中的存储设备(例如，存储设备140)存储点云数据。附加地或替代地，处理设备122可以从经由网络150存储点云数据的外部源获取点云数据。
在620中，处理引擎122(例如，获取模块410)(例如，处理器220的处理电路)可以将点云数据划分为对应于周围环境的至少两个网格的至少两组数据点。
例如，对于周围环境的每个物理点，处理设备122可以确定物理点所属的网格。然后，处理设备122可以将代表物理点的数据点分类至对应于特定网格的数据点集。出于说明目的，下文描述物理点A所属的网格的确定过程。在一些实施例中，处理设备122可以获取或确定周围环境的参考平面(例如，由地球的标准坐标系定义的X-Y平面、与自动车辆移动的地面平行或大致平行的平面、由与物体相关的局部地图定义的平面)。参考平面可以均匀地或不均匀地分成至少两个2D网格(根据本申请的某些实施例，每个网格可以在坐标系中具有已知的坐标)。2D网格可具有任何合适的形状和/或尺寸。例如，参考平面可以被均匀地划分为2D网格，每个网格具有正三角形、矩形、正方形、正六边形、圆形等形状。特别地，在某些实施例中，每个2D网格可以具有正方形的形状，例如，边长为10厘米、20厘米、30厘米等的正方形。处理设备122还可以将物理点A投射到参考平面的相应2D网格上，其中相应的2D网格可以被视为物理点A所属的周围环境的网格。在这种情况下，网格可以对应于周围环境的子空间，该子空间包括其投影点在2D网格内的至少两个物理点。网格中的物理点可以指投影点在2D网格内的物理点。
在一些实施例中，处理设备122可以确定参考平面上物理点A的投影点的坐标，然后基于投影点的坐标确定物理点A的对应2D网格。可以基于定位技术确定投影点的坐标，例如，模板匹配技术、归一化互相关(NCC)技术、单发检测器(SSD)技术、相位相关技术等，或其任意组合。根据本申请的某些实施例，可以基于表示周围环境的点云数据和参考地图(例如，包括周围环境的预建HD地图)，确定投影点的坐标，例如，通过配准点云数据和参考地图中包括的数据。用于确定投影点的坐标的示例性技术可以在，例如，在2019年5月6日提交的国际申请PCT/CN2019/085637和在2019年6月12日提交的PCT/CN2019/095816，所述国际申请的题名均为“用于定位的系统和方法”，其中每个的内容通过引用结合于此。
根据本申请的一些实施例，可以进一步并行处理不同网格对应的数据点集，从而提高计算效率并减少处理时间。例如，可以分析每个网格的数据点集以确定网格的一个或以上特征值。每个网格的一个或以上特性值可以进一步与网格的一个或以上参考特性值(其可以从定位信息数据库获取或者基于先前收集的代表网格的数据来确定)进行比较。物体的绝对海拔可以根据对应于每个网格的比较结果来确定。
关于过程600的以上描述的应当注意仅仅是出于说明的目的而提供的，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。在一些实施例中，过程600可以利用未描述的一个或以上附加操作，和/或没有所讨论的一个或以上操作来完成。另外，上述过程600的操作的顺序不旨在限制。
图7是根据本申请的一些实施例所示的用于确定网格的一个或以上第一特征值的示例性过程的流程图。过程700可以由自动驾驶系统100执行。例如，过程700可以被实现为存储在自动驾驶系统100的存储设备中的指令集，例如但不限于存储设备140、ROM 230和/或RAM240。处理设备122(例如，计算设备200的处理器220、移动设备300的CPU 340和/或图4中的模块)可以执行一组指令，并且当执行指令时，处理设备122可以被配置以执行过程700。以下所示过程的操作仅出于说明的目的。
在一些实施例中，可以执行过程700的一个或以上操作以实现如结合图5所描述的操作520的至少一部分。例如，可以对物体的周围环境中的每个网格执行过程700，以确定网格的第一特性值。结合操作520所述，网格的第一特性值可包括表示网格的整体绝对海拔的第三特性值和/或表示网格的绝对海拔分布的第四特性值。出于说明目的，下文描述第三和第四特性值的确定过程。应该理解，这仅是一个示例性实施例。第一特性值可能仅包括第三和第四特性值中的一个。
在710中，处理引擎122(例如，特性确定模块420)(例如，处理器220的处理电路)可以根据网格中的物理点的相对海拔确定网格的初始第三特性值和初始第四特性值。初始第三特性值可以表示网格的整体相对海拔(即，网格中的物理点的相对海拔的总体水平)。初始第四特性值可以表示网格中的物理点的相对海拔的分布(即，网格中的物理点的相对海拔的分布)。
在一些实施例中，初始第三特性值可以是平均相对海拔、中值相对海拔，或可以反映网格的整体相对海拔的任何其他参数。初始第四特性值可以是网格中的物理点的相对高度的协方差、方差、标准差，或者可以反映网格的相对海拔分布的任何其他参数。
在720中，处理引擎122(例如，特性确定模块420)(例如，处理器220的处理电路)可以基于坐标系中物体的初始第三特性值和假设海拔，确定第三特性值。
如本文所用，假设海拔可以指坐标系中物体的绝对海拔的假设值。在一些实施例中，假设海拔可以是自动驾驶系统100的默认设置，例如，0米、10米、100米等。或者，假设海拔可以由自动驾驶系统100的用户输入。或者，假设海拔可以由处理设备122确定。
在一些实施例中，处理设备122可以获取物体的估计位置。估计位置可以指物体所在的地理位置。在某些实施例中，地理位置可以由位置的地理坐标(例如，纵向和纬度坐标)表示。可以从安装在物体上的GPS设备和/或导航系统160接收估计位置。然后，处理设备122可以基于估计位置确定假设海拔。例如，处理设备122可以从定位信息数据库(例如，HD地图)获取物体所在的城市或区域的平均绝对海拔，并将平均绝对海拔指定为假设海拔。
又例如，处理设备122可以基于物体的估计位置和定位信息数据库，获取或确定一个或以上参考物体的一个或以上参考绝对海拔。参考物体可以包括任何位于估计位置附近(例如，在距估计位置的阈值距离内)的任何物体。示例性参考物体可包括地面、车道标记、建筑物、行人、动物等。参考物体的参考绝对海拔可以直接从定位信息数据库获取。或者，对于参考物体，处理设备122可以从定位信息数据库获取参考物体的至少两个物理点的绝对海拔，并确定参考物体的物理点的平均值或中值绝对海拔为参考物体的参考绝对海拔。在获取和/或确定参考物体的参考绝对海拔之后，处理设备122可以基于参考绝对海拔，确定假设海拔。例如，可以将所述参考物体的参考绝对海拔的平均值或中值确定为假设海拔。
在一些实施例中，表示网格的整体绝对海拔的第三特性值可以等于表示整体相对海拔的初始第三特性值和假设海拔的总和。或者，第三特性值可以等于初始第三特性值、假设海拔和传感器的安装高度之和。传感器的安装高度可以指传感器相对于物体底部(例如，车辆110的底盘)的相对高度。
在730中，处理引擎122(例如，特性确定模块420)(例如，处理器220的处理电路)可以将表示网格的相对海拔分布的初始第四特性值指定为表示网格的绝对海拔分布的第四特性值。
应当注意以上对过程700的描述仅仅是出于说明的目的而提供的，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。在一些实施例中，过程700可以利用未描述的一个或以上附加操作和/或没有描述的一个或以上个操作来完成。另外，上述过程700的操作的顺序不是限制性的。
在一些实施例中，操作710可以被划分为第一子操作以确定初始第三特性值，以及第二子操作以确定初始第四特性值。附加地或替代地，可以同时执行操作720和730，或者可以在操作720之前执行操作730。
在一些实施例中，处理设备122可以仅将第三和第四特性值中的一个确定为第一特性值。在一些实施例中，表示相对海拔的初始特性值可以与表示一个或以上其他特征的一个或以上特性值一起确定和/或表示。仅作为示例，表示整体相对海拔的第三初始特性值可以与表示整体强度的第五特性值一起确定和/或表示。例如，可以根据等式(1)确定表示第x个网格的整体相对海拔和整体强度的向量Px，如下：
Figure BDA0002883345190000391
其中，n是指第x个网格中物理点的总数(或计数)，k指的是第x个网格中的第k个物理点，Pk指的是[Zk,Ik]，其中Zk以及Ik分别指的是第k个物理点的相对海拔和强度。在一些实施例中，向量Px可以表示为[Zx,Ix]，其中Zx指的是第x个网格的平均相对海拔(其是示例性的初始第三特性值)，并且Ix指的是第x个网格的平均强度(其是示例性的第五特性值)。在某些实施例中，可以进一步基于向量Px确定表示第x个网格的整体绝对海拔和整体强度的向量P′x。例如，P′x可以表示为[Zx+Z,Ix]，其中Z表示物体的假设海拔。
附加地或替代地，处理设备122可以确定协方差矩阵Cx以表示第x个网格的相对海拔分布和强度分布。协方差矩阵Cx可以被指定为表示第x个网格的绝对海拔分布和强度分布的协方差矩阵。在某些实施例中，协方差矩阵Cx可以根据等式(2)确定如下：
Figure BDA0002883345190000392
图8是根据本申请的一些实施例所示的用于确定物体的绝对海拔的示例性过程的示意图。过程800可以由自动驾驶系统100执行。例如，过程800可以实现为存储在自动驾驶系统100的存储设备中的指令集，例如但不限于存储设备140、ROM 230和/或RAM 240。处理设备122(例如，计算设备200的处理器220、移动设备300的CPU 340和/或图4中的模块)可以执行一组指令，并且当执行指令时，处理器220和/或模块可以被配置以执行过程800。
在一些实施例中，可以执行过程800的一个或以上操作以实现如结合图5所描述的操作540的至少一部分。在某些实施例中，过程800可以包括一个或以上迭代。操作510描述的物体的假设海拔和/或每个网格的第一特性值可以在迭代中被更新。出于说明目的，下文描述了过程800的当前迭代。当前迭代可以包括如图8所示的操作的一个或以上。
在810中，对于每个网格，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)(例如，处理器220的处理电路)可以确定在当前迭代中网格中的物理点与当前迭代相应的参考物理点之间的相似度。对应于网格的相似度可以被配置用于测量在物体上安装的传感器检测到的物理点与存储在定位信息数据库(例如，高清地图)中的相应参考物理点之间的差异或相似度。
结合图5所描述的，在一些实施例中，处理设备122可以仅确定每个网格的第一特性值和参考第一特性值，以表示网格的绝对海拔。在这种情况下，可以基于当前迭代中网格的一个或以上第一特性值和第一参考特性值，确定在当前迭代中与网格相对应的相似度。在一些其他实施例中，处理设备122可以进一步确定网格的第二特性值和第二参考特性值，以表示每个网格的一个或以上第二特征。在这种情况下，可以基于当前迭代中网格的一个或以上第一特性值、第一参考特性值，以及第二特性值和第二参考特性值，确定在当前迭代中网格对应的相似度。
为了说明的目的，下文作为示例描述了基于绝对海拔和强度(其是示例性第二特征)，确定在当前迭代中网格对应的相似度。在一些实施例中，当前迭代中的第一特性值和第二特性值可用于构造表示当前迭代中的网格的特征向量。第一参考特性值和第二参考特性值可用于构造表示网格的参考特征向量。当前迭代中网格的相似度可以表示为，例如，余弦相似度、欧几里德距离，或任何其他可以测量当前迭代中网格的特征向量与相应的参考特征向量之间的相似度的参数。
在一些实施例中，处理设备122可以确定网格的代价函数以测量网格中的物理点和参考物理点之间的差异。处理设备122还可以基于代价函数确定网格的相似度。例如，可以根据等式(3)和(4)确定在第t次迭代中第x个网格对应的代价函数
Figure BDA0002883345190000411
和相似度
Figure BDA0002883345190000412
如下：
Figure BDA0002883345190000413
Figure BDA0002883345190000414
其中，
Figure BDA0002883345190000415
是指表示第t次迭代中第x个网格的整个绝对海拔和整体强度的向量，Pxr是指表示第x个网格的参考总体绝对海拔和参考总体强度的向量，Cx是指表示第x个网格的绝对海拔分布和强度分布的协方差矩阵，Cxr指的是表示第x个网格的参考绝对海拔分布和参考强度分布协方差矩阵。在某些实施例中，向量
Figure BDA0002883345190000416
可以表示为[Zx+Zt,Ix]，其中，Zx指代表示第x个网格的整体相对海拔的初始第三特性值，Ix指代表示第x个网格的整体强度的第五特性值，和Zt指的是当前迭代中物体的假设海拔。关于Cx、Zx和Ix的细节可以在本申请的其他地方找到(例如，图7中的等式(1)及其相关描述)。
在820中，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)(例如，处理器220的处理电路)可以基于在当前迭代中的至少两个网格的相似度，更新当前迭代中的假设海拔。
在一些实施例中，处理引擎122可以使用粒子滤波技术更新当前迭代中的假设海拔。粒子滤波技术可以利用一组粒子(也称为样本)，每个粒子呈现系统的假设状态并且具有分配给粒子的权值。粒子的权值可以表示粒子是系统实际状态的准确表示的概率。可以根据系统的观察迭代地更新(例如，重新采样)粒子，直到满足特定条件。然后可以在满足条件之后，可以基于更新的粒子，确定系统的实际状态。
在操作中，在执行过程800之前，处理设备122可以将至少两个粒子分配给在周围环境中的网格。每个粒子可以具有初始状态并且被分配给至少两个网格的一个或以上网格。粒子的初始状态可以表示物体的绝对海拔的可能值。分配给粒子的初始状态可以相同或不同。在某些实施例中，可以为粒子分配相同的初始状态，并且每个粒子可以表示操作510所描述的物体的假设海拔(即，在过程800的迭代之前的初始假设海拔)。或者，可以为粒子分配不同的初始状态，以表示绝对海拔不同的可能值。例如，不同粒子的初始状态可以分别表示周围环境中的车道标记的绝对海拔、周围环境中的道路标志的绝对海拔等。在某些实施例中，粒子可以均匀或不均匀地分布到网格。例如，假设周围环境中存在网格，每个网格可以分配一个粒子，每个粒子可以分配给X个网格中的N个网格。
处理设备122还可以基于在当前迭代中的网格的相似度，确定当前迭代中的每个粒子的权值。例如，处理引擎122可以根据如下所示的等式(5)确定第t次迭代中第j个粒子的权值Wt j：
Figure BDA0002883345190000431
其中N指的是第j个粒子所分配的网格的总数(或计数)，
Figure BDA0002883345190000432
指的是第j个粒子所分配的第n个网格对应的相似度，X指周围环境中网格的总数(或计数)，
Figure BDA0002883345190000433
指的是的周围环境中第x个网格对应的相似度。
在确定了粒子的权重之后，处理引擎122可以基于权重和当前迭代中的粒子的状态，更新当前迭代中的假设海拔。例如，更新的假设海拔可以根据如下等式(6)确定：
Figure BDA0002883345190000434
其中，
Figure BDA0002883345190000435
指的是更新的假设海拔，M是指粒子的总数(或计数)，Pt j指的是第t次迭代中第j个粒子的状态。
在830中，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)(例如，处理器220的处理电路)可以确定在当前迭代中是否满足终止条件。示例性终止条件可以是在当前迭代中假设海拔与更新的假设海拔之间的差值在阈值内，表明假设海拔收敛。其他示例性终止条件可以包括执行迭代的特定迭代计数、当前迭代中的粒子与先前迭代中的粒子之间的差别在阈值内，使得当前迭代的粒子收敛等。
响应于确定满足终止条件时，过程800可以进行到870。在870中，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)(例如，处理器220的处理电路)可以将当前迭代中的更新的假设海拔指定为物体的绝对海拔。
另一方面，响应于确定不满足终止条件时，过程800可以进行到操作840至860。
在840中，对于每个网格，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)可以根据更新的假设海拔更新当前迭代中网格的第一特性值。如本申请中其他地方所述(例如，操作520和相关描述)，网格的第一特性值可以包括表示网格的整体绝对海拔的第三特性值和/或表示网格的绝对海拔分布的第四特性值。在某些实施例中，可能需要更新网格的第三特性值，而可以不更新第四特性值。更新的第三特性值可以等于表示网格的整体相对高度的初始第三特性值(例如，网格的平均相对海拔)与当前迭代中的更新的假设海拔的和。
在850中，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)(例如，处理器220的处理电路)可以在当前迭代中将更新的假设海拔指定为下一次迭代中的假设海拔。在860中，对于每个网格，处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)处理引擎122(例如，绝对海拔确定模块430)可以将当前迭代中更新后的网格的第一特性值指定为下一次迭代中网格的第一特性值。在操作840到860之后，过程800可以再次进行到操作810以执行下一次迭代，直到满足终止条件。
在一些实施例中，在执行下一次迭代之前，处理设备122可以基于在当前迭代中确定的粒子的权重，更新当前迭代中的粒子。处理设备122还可以将更新的粒子指定为在下一次迭代中的粒子。在某些实施例中，处理设备122可以通过重新采样来更新粒子。例如，如果在当前迭代中一个或以上的粒子的权值小于第一阈值，则处理设备122可以移除所述一个或以上的粒子。又例如，如果在当前迭代中一个或以上粒子的权值大于第二阈值，则处理设备122可以复制所述一个或以上粒子。在某些实施例中，处理设备122可以通过更新一个或以上粒子的状态来更新粒子。仅作为示例，处理设备122可以将物体的绝对海拔的更新的可能值确定为某个粒子的更新状态。
应当注意以上关于过程800的描述仅仅是出于说明的目的而提供的，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。在一些实施例中，过程800可以利用未描述的一个或以上附加操作，和/或没有所讨论的一个或以上操作来完成。例如，过程800还可以包括存储绝对海拔的操作和/或将绝对海拔发送到与物体相关的终端设备(例如，车辆110的内置计算机)以进行呈现的操作。另外，上述过程800的操作的顺序不是限制性的。可以以任何顺序执行操作840至860。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员来说，上述发明披露仅作为示例，并不构成对本申请的限制。虽然此处并未明确说明，但本领域的普通技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特性。因此，应当强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或以上提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或以上实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域的普通技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的过程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括韧体、常驻软件、微代码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“单元”、“模块”或“系统”。此外，本申请的各方面可以采取体现在一个或以上计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，其中计算机可读程序代码包含在其中。
计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序代码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。此类传播信号可以有多种形式，包括电磁形式、光形式等或任何合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通信、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序代码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF等，或任何上述介质的组合。
本申请各部分操作所需的计算机程序代码可以用任意一种或以上程序设计语言编写，包括面向对象程序设计语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化程序设计语言如C程序设计语言、Visual Basic、Fortran2103、Perl、COBOL 2102、PHP、ABAP，动态程序设计语言如Python、Ruby,和Groovy，或其他程序设计语言等。该程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，尽管上述各种组件的实现可以体现在硬件设备中，但是它也可以实现为仅软件解决方案，例如，在现有服务器或移动设备上的安装。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本申请的实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，本申请的该方法不应被解释为反映所声称的待扫描对象物质需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。相反，发明的主体应具备比上述单一实施例更少的特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
本文中提及的所有专利、专利申请、专利申请公布和其他材料(如论文、书籍、说明书、出版物、记录、事物和/或类似的东西)均在此通过引用的方式全部并入本文以达到所有目的，与上述文件相关的任何起诉文档记录、与本文件不一致或冲突的任何上述文件或对迟早与本文件相关的权利要求书的广泛范畴有限定作用的任何上述文件除外。举例来说，如果在描述、定义和/或与任何所结合的材料相关的术语的使用和与本文件相关的术语之间存在任何不一致或冲突，则描述、定义和/或在本文件中使用的术语以本文件为准。
最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (30)

1.一种确定坐标系中物体的绝对海拔的系统，所述物体位于周围环境中，所述系统包括：
包括一组指令的至少一个存储介质；以及
至少一个处理器，所述至少一个服务器与所述至少一个存储介质通信，其中，当执行所述指令时，所述至少一个处理器被配置为使所述系统执行操作，所述操作包括：
对所述物体的周围环境中至少两个网格中的每个网格，
获取代表所述网格的数据点集，所述点集中的每个数据点代表所述网格中的物理点，并包括所述物理点的至少一个特征的至少一个特征值，其中所述至少一个特征值是由所述物体上组装的传感器获得的，所述物理点的至少一个特征包括所述物理点相对于所述传感器的相对高度；
基于所述坐标系中所述物体的假设海拔和所述网格对应的物理点相对于传感器的相对高度，确定所述网格的至少一个第一特性值，其中所述至少一个第一特性值代表网格对应的物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
基于定位信息数据库，获取所述网格的至少一个第一参考特性值，其中所述至少一个第一参考特性值代表所述网格的至少两个参考物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
通过更新所述坐标系中物体的假设海拔来确定所述坐标系中物体的绝对海拔，其中，所述更新物体的假设海拔包括基于所述每个网格的至少一个第一特性值和所述每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为获取所述代表每个网格的数据点集，所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行附加操作，所述附加操作包括：
获取代表所述周围环境的数据点；
将所述代表所述周围环境的数据点划分为所述至少两个数据点集，所述至少两个数据点集与所述周围环境的至少两个网格相对应。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述物理点的至少一个特征进一步包括所述物理点的第二特征，以及所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行附加操作，所述附加操作包括：
对于每个网格，基于所述对应物理点的第二特征的特征值，确定所述网格的至少一个第二特性值，其中所述至少一个第二特性值代表所述网格对应的物理点的所述第二特征；以及
对于每个网格，基于所述定位信息数据库，获取所述网格的至少一个第二参考特性值，其中所述至少一个第二参考特性值代表在所述网格中的参考物理点的所述第二特征，
所述比较每个网格中的物理点与参考物理点是进一步基于每个网格的所述至少一个第二特性值和每个网格的所述至少一个第二参考特性值。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第二特征包括强度、在与所述传感器相关的参考坐标系中的坐标、分类或扫描方向中的至少一个。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述第二特征是强度，以及
对于每个网格，所述网格的至少一个第二特性值包括表示所述网格的整体强度的特性值和表示所述网格的强度分布的特性值。
6.根据权利要求1至5任一项所述的系统，其特征在于，对于每个网格，所述至少一个第一特性值包括表示所述网格的整体绝对海拔的第三特性值和表示所述网格的绝对海拔分布的第四特性值，以及为确定所述网格的所述至少一个第一特性值，所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行附加操作，所述附加操作包括：
基于所述网格对应物理点的相对海拔，确定所述网格的初始第三特性值和初始第四特性值，其中所述初始第三特性值表示所述网格的整体相对海拔，所述初始第四特性值表示所述网格的相对海拔分布；
基于所述初始第三特性值和所述假设海拔，确定所述第三特性值；以及
将所述初始第四特性值指定为所述第四特性值。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：
所述网格的初始第三特性值是所述网格对应物理点的相对海拔的平均值，以及
所述网格的初始第四特性值是所述网格对应物理点的相对海拔的协方差。
8.根据权利要求1至7任一项所述的系统，其特征在于，所述确定坐标系中的物体的绝对海拔包括一个或以上的迭代，以及所述一个或以上的迭代的每个当前迭代包括：
对于每个网格，基于当前迭代中所述网格的至少一个第一特性值和所述网格的至少一个第一参考特性值，确定当前迭代中所述网格对应的物理点与对应的参考物理点之间的相似度；
基于所述至少两个网格在当前迭代的相似度，更新当前迭代中的假设海拔；
确定在当前迭代中终止条件是否得到满足；以及
响应于确定所述终止条件被满足，将当前迭代中所述更新的假设海拔指定为所述绝对海拔。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述一个或以上的迭代的每个当前迭代进一步包括：
响应于确定所述终止条件未被满足，
基于当前迭代中的所述更新的假设海拔，更新当前迭代中的每个网格的所述至少一个第一特性值；
将当前迭代中的更新的假设海拔指定为下一次迭代中的所述假设海拔；以及
将当前迭代中的每个网格更新的第一特性值指定为下一次迭代中的所述网格的所述第一特性值。
10.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，确定所述坐标系中的所述物体的所述绝对海拔的是基于粒子滤波技术。
11.根据权利要求9所述的系统，所述确定坐标系中的物体的绝对海拔还包括将至少两个粒子分配给所述至少两个网格，所述至少两个粒子中的每一个粒子都具有一个状态并被分配到所述至少两个网格中的一个或以上网格，以及
更新当前迭代中的所述假设海拔包括：
基于当前迭代中的所述至少两个网格的所述相似度，确定当前迭代中所述至少两个粒子的每个粒子的权值；以及
基于当前迭代中的所述至少两个粒子权重和状态，确定当前迭代中的所述更新的假设海拔。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述更新当前迭代中的所述假设海拔进一步包括：
基于当前迭代中的所述至少两个粒子的权重，更新当前迭代中的所述至少两个粒子；以及
将当前迭代中的所述更新的粒子指定为在下一次迭代中的所述至少两个粒子。
13.根据权利要求1至12任一项所述的系统，其特征在于，对于每个网格，为获取代表所述网格中的参考物理点的绝对海拔的至少一个第一参考特性值，所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行附加操作，所述附加操作包括：
从所述定位信息数据库中获取与所述网格对应的参考数据点的参考点集，所述参考点集中的每个参考数据点代表所述网格中的参考物理点，并包括所述参考物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
基于所述参考点集，确定代表所述网格中的参考物理点的绝对海拔的所述至少一个第一参考特性值。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器进一步被配置为使所述系统执行附加操作，所述附加操作包括：
获取所述物体的估计位置；
基于所述定位信息数据库，基于所述物体的估计位置，获得一个或以上的参考对象的参考绝对海拔；以及
基于所述一个或以上的参考绝对海拔，确定所述物体在所述坐标系中的假设海拔。
15.一种确定坐标系中物体的绝对海拔的方法，所述物体位于周围环境中，所述方法包括：
对于所述物体的周围环境中至少两个网格中的每个网格，
获取代表所述网格的数据点集，所述点集中的每个数据点代表所述网格中的物理点，并包括所述物理点的至少一个特征的至少一个特征值，其中所述至少一个特征值是由所述物体上组装的传感器获得的，所述物理点的至少一个特征包括所述物理点相对于所述传感器的相对高度；
基于所述坐标系中所述物体的假设海拔和所述网格对应的物理点相对于传感器的相对高度，确定所述网格的至少一个第一特性值，其中所述至少一个第一特性值代表网格对应的物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
基于定位信息数据库，获取所述网格的至少一个第一参考特性值，其中所述至少一个第一参考特性值代表所述网格的至少两个参考物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
通过更新所述坐标系中物体的假设海拔来确定所述坐标系中物体的绝对海拔，其中，所述更新物体的假设海拔包括基于所述每个网格的至少一个第一特性值和所述每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，获取所述代表每个网格的数据点集包括：
获取代表所述周围环境的数据点；
将所述代表所述周围环境的数据点划分为所述至少两个数据点集，所述至少两个数据点集与所述周围环境的至少两个网格相对应。
17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述物理点的至少一个特征进一步包括所述物理点的第二特征，所述方法进一步包括：
对于每个网格，基于所述对应物理点的第二特征的特征值，确定所述网格的至少一个第二特性值，其中所述至少一个第二特性值代表所述网格对应的物理点的所述第二特征；以及
对于每个网格，基于所述定位信息数据库，获取所述网格的至少一个第二参考特性值，其中所述至少一个第二参考特性值代表在所述网格中的参考物理点的所述第二特征，
所述比较每个网格中的物理点与参考物理点是进一步基于每个网格的所述至少一个第二特性值和每个网格的所述至少一个第二参考特性值。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述第二特征包括强度、在与所述传感器相关的参考坐标系中的坐标、分类或扫描方向中的至少一个。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述第二特征是强度，以及
对于每个网格，所述网格的至少一个第二特性值包括表示所述网格的整体强度的特性值和表示所述网格的强度分布的特性值。
20.根据权利要求15至19任一项所述的方法，其特征在于，对于每个网格，所述至少一个第一特性值包括表示所述网格的整体绝对海拔的第三特性值和表示所述网格的绝对海拔分布的第四特性值，所述确定所述网格的所述至少一个第一特性值包括：
基于所述网格对应物理点的相对海拔，确定所述网格的初始第三特性值和初始第四特性值，其中所述初始第三特性值表示所述网格的整体相对海拔，所述初始第四特性值表示所述网格的相对海拔分布；
基于所述初始第三特性值和所述假设海拔，确定所述第三特性值；以及
将所述初始第四特性值指定为所述第四特性值。
21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于：
所述网格的初始第三特性值是所述网格对应物理点的相对海拔的平均值，以及
所述网格的初始第四特性值是所述网格对应物理点的相对海拔的协方差。
22.根据权利要求15至21任一项所述的方法，其特征在于，所述确定坐标系中的物体的绝对海拔包括一个或以上的迭代，以及所述一个或以上的迭代的每个当前迭代包括：
对于每个网格，基于当前迭代中所述网格的至少一个第一特性值和所述网格的至少一个第一参考特性值，确定当前迭代中所述网格对应的物理点与对应的参考物理点之间的相似度；
基于所述至少两个网格在当前迭代的相似度，更新当前迭代中的假设海拔；
确定在当前迭代中终止条件是否得到满足；以及
响应于确定所述终止条件被满足，将当前迭代中所述更新的假设海拔指定为所述绝对海拔。
23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述一个或以上的迭代的每个当前迭代进一步包括：
响应于确定所述终止条件未被满足，
基于当前迭代中的所述更新的假设海拔，更新当前迭代中的每个网格的所述至少一个第一特性值；
将当前迭代中的更新的假设海拔指定为下一次迭代中的所述假设海拔；以及
将当前迭代中的每个网格更新的第一特性值指定为下一次迭代中的所述网格的所述第一特性值。
24.根据权利要求22或23所述的方法，其特征在于，确定所述坐标系中的所述物体的所述绝对海拔的是基于粒子滤波技术。
25.根据权利要求23所述的方法，所述确定坐标系中的物体的绝对海拔还包括将至少两个粒子分配给所述至少两个网格，所述至少两个粒子中的每一个粒子都具有一个状态并被分配到所述至少两个网格中的一个或以上网格，以及
更新当前迭代中的所述假设海拔包括：
基于当前迭代中的所述至少两个网格的所述相似度，确定当前迭代中所述至少两个粒子的每个粒子的权值；以及
基于当前迭代中的所述至少两个粒子权重和状态，确定当前迭代中的所述更新的假设海拔。
26.根据权利要求25所述的方法，其特征在于，所述更新当前迭代中的所述假设海拔进一步包括：
基于当前迭代中的所述至少两个粒子的权重，更新当前迭代中的所述至少两个粒子；以及
将当前迭代中的所述更新的粒子指定为在下一次迭代中的所述至少两个粒子。
27.根据权利要求15至25任一项所述的方法，其特征在于，对于每个网格，为获取代表所述网格中的参考物理点的绝对海拔的至少一个第一参考特性值包括：
从所述定位信息数据库中获取与所述网格对应的参考数据点的参考点集，所述参考点集中的每个参考数据点代表所述网格中的参考物理点，并包括所述参考物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
基于所述参考点集，确定代表所述网格中的参考物理点的绝对海拔的所述至少一个第一参考特性值。
28.根据权利要求15至27中任一项所述的方法，其特征在于，进一步包括：
获取所述物体的估计位置；
基于所述定位信息数据库，基于所述物体的估计位置，获取一个或以上的参考对象的参考绝对海拔；以及
基于所述一个或以上的参考绝对海拔，确定所述物体在所述坐标系中的假设海拔。
29.一种非暂时性计算机可读存储介质，包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括用于确定坐标系中物体的绝对海拔的指令，所述物体位于周围环境中，其特征在于，所述指令被配置为使计算装置执行方法，所述方法包括：
对于所述周围环境中至少两个网格中的每个网格，
获取代表所述网格的数据点集，所述点集中的每个数据点代表所述网格中的物理点，并包括所述物理点的至少一个特征的至少一个特征值，其中所述至少一个特征值是由所述物体上组装的传感器获得的，所述物理点的至少一个特征包括所述物理点相对于所述传感器的相对高度；
基于所述坐标系中所述物体的假设海拔和所述网格对应的物理点相对于传感器的所述相对高度，确定所述网格的至少一个第一特性值，其中所述至少一个第一特性值代表网格对应的物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
基于定位信息数据库，获取所述网格的至少一个第一参考特性值，其中所述至少一个第一参考特性值代表所述网格的至少两个参考物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
通过更新所述坐标系中物体的假设海拔来确定所述坐标系中物体的绝对海拔，其中，所述更新物体的假设海拔包括基于所述每个网格的至少一个第一特性值和所述每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
30.一种确定坐标系中物体的绝对海拔的系统，所述物体位于周围环境中，其特征在于，所述指令被配置为使计算装置执行方法，所述系统包括：
获取模块，所述获取模块被配置为，对于所述周围环境中至少两个网格中的每个网格，获取代表所述网格的数据点集，所述点集中的每个数据点代表所述网格中的物理点，并包括所述物理点的至少一个特征的至少一个特征值，其中所述至少一个特征值是由所述物体上组装的传感器获得的，所述物理点的至少一个特征包括所述物理点相对于所述传感器的相对高度；
特性确定模块，所述特性确定模块被配置为，对于每个网格，基于所述坐标系中所述物体的假设海拔和所述网格对应的物理点相对于传感器的所述相对高度，确定所述网格的至少一个第一特性值，其中所述至少一个第一特性值代表网格对应的物理点在所述坐标系中的绝对海拔；
所述获取模块进一步被配置为，对于每个网格，基于定位信息数据库，获取所述网格的至少一个第一参考特性值，其中所述至少一个第一参考特性值代表所述网格的至少两个参考物理点在所述坐标系中的绝对海拔；以及
绝对海拔确定模块，所述绝对海拔确定模块被配置为通过更新所述坐标系中物体的假设海拔来确定所述坐标系中物体的绝对海拔，其中，所述更新物体的假设海拔包括基于所述每个网格的至少一个第一特性值和所述每个网格的至少一个第一参考特性值，比较每个网格中的物理点与参考物理点。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022227870A1 (zh) * 2021-04-25 2022-11-03 腾讯科技（深圳）有限公司 车路协同处理方法及装置、电子设备、存储介质

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005173681A (ja) * 2003-12-08 2005-06-30 Hitachi Software Eng Co Ltd 標高データを生成可能なプログラム及び標高データ生成方法
KR100678397B1 (ko) * 2006-06-22 2007-02-02 대원지리정보(주) 지리정보시스템에서 적응적 좌표추정을 통한 지리정보데이터의 효율적 저장 전송 및 복원 시스템 및 그 방법
US20080074639A1 (en) * 2006-06-22 2008-03-27 Donoghue Patrick J Passive determination of ground target location
RU2008135191A (ru) * 2008-08-28 2010-03-10 Федеральное государственное унитарное предприятие федеральный научно-производственный центр "Научно-исследовательский институт изме Способ навигации движущихся объектов
US20110199257A1 (en) * 2010-02-18 2011-08-18 David Lundgren Method and system for updating altitude information for a location by using terrain model information to prime altitude sensors
CN102597700A (zh) * 2009-10-21 2012-07-18 三菱电机株式会社 地图信息处理装置
CN103370601A (zh) * 2011-02-18 2013-10-23 索尼爱立信移动通讯有限公司 确定海拔的系统和方法
US20150006100A1 (en) * 2013-06-27 2015-01-01 Google Inc. Enhancing geolocation using barometric data to determine floors at a location
KR101495730B1 (ko) * 2014-06-27 2015-02-25 (주)올포랜드 오류 수치정보를 즉각적으로 보정하는 수치정보 갱신 시스템
RU2611564C1 (ru) * 2016-02-11 2017-02-28 Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" Способ навигации летательных аппаратов
US20170236419A1 (en) * 2014-10-13 2017-08-17 Continental Automotive Gmbh Communication system for a vehicle and method for communicating
CN108268483A (zh) * 2016-12-30 2018-07-10 乐视汽车（北京）有限公司 生成用于无人车导航控制的网格地图的方法
US20180249290A1 (en) * 2017-02-24 2018-08-30 Here Global B.V. Altitude map for indoor positioning services
CN108871353A (zh) * 2018-07-02 2018-11-23 上海西井信息科技有限公司 路网地图生成方法、系统、设备及存储介质
CN109669451A (zh) * 2017-10-16 2019-04-23 株式会社万都 自主驾驶支持设备及方法
CN109783593A (zh) * 2018-12-27 2019-05-21 驭势科技（北京）有限公司 一种可用于自动驾驶的地图更新系统与方法
CN110325819A (zh) * 2017-02-24 2019-10-11 赫尔环球有限公司 用于室内定位的精确高度估计

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005173681A (ja) * 2003-12-08 2005-06-30 Hitachi Software Eng Co Ltd 標高データを生成可能なプログラム及び標高データ生成方法
KR100678397B1 (ko) * 2006-06-22 2007-02-02 대원지리정보(주) 지리정보시스템에서 적응적 좌표추정을 통한 지리정보데이터의 효율적 저장 전송 및 복원 시스템 및 그 방법
US20080074639A1 (en) * 2006-06-22 2008-03-27 Donoghue Patrick J Passive determination of ground target location
RU2008135191A (ru) * 2008-08-28 2010-03-10 Федеральное государственное унитарное предприятие федеральный научно-производственный центр "Научно-исследовательский институт изме Способ навигации движущихся объектов
CN102597700A (zh) * 2009-10-21 2012-07-18 三菱电机株式会社 地图信息处理装置
US20110199257A1 (en) * 2010-02-18 2011-08-18 David Lundgren Method and system for updating altitude information for a location by using terrain model information to prime altitude sensors
CN103370601A (zh) * 2011-02-18 2013-10-23 索尼爱立信移动通讯有限公司 确定海拔的系统和方法
US20150006100A1 (en) * 2013-06-27 2015-01-01 Google Inc. Enhancing geolocation using barometric data to determine floors at a location
KR101495730B1 (ko) * 2014-06-27 2015-02-25 (주)올포랜드 오류 수치정보를 즉각적으로 보정하는 수치정보 갱신 시스템
US20170236419A1 (en) * 2014-10-13 2017-08-17 Continental Automotive Gmbh Communication system for a vehicle and method for communicating
RU2611564C1 (ru) * 2016-02-11 2017-02-28 Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" Способ навигации летательных аппаратов
CN108268483A (zh) * 2016-12-30 2018-07-10 乐视汽车（北京）有限公司 生成用于无人车导航控制的网格地图的方法
US20180249290A1 (en) * 2017-02-24 2018-08-30 Here Global B.V. Altitude map for indoor positioning services
CN110325819A (zh) * 2017-02-24 2019-10-11 赫尔环球有限公司 用于室内定位的精确高度估计
CN109669451A (zh) * 2017-10-16 2019-04-23 株式会社万都 自主驾驶支持设备及方法
CN108871353A (zh) * 2018-07-02 2018-11-23 上海西井信息科技有限公司 路网地图生成方法、系统、设备及存储介质
CN109783593A (zh) * 2018-12-27 2019-05-21 驭势科技（北京）有限公司 一种可用于自动驾驶的地图更新系统与方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BAHMAN SOHEILIAN: "Landmark_based_localization_LBA_refinement_using_MCMC-optimized_projections_of_RJMCMC-extracted_road_marks", 2016 IEEE INTELIIGENT VEHICLES SYMPOSIUM（IV） GOTHENBURG，SWEDEN, pages 640 - 947 *
SHENG YANG等: "A_robust_pose_graph_approach_for_city_scale_LiDAR_mapping", 2018 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS(IROS), pages 1175 - 1182 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022227870A1 (zh) * 2021-04-25 2022-11-03 腾讯科技（深圳）有限公司 车路协同处理方法及装置、电子设备、存储介质

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