JP2018533721A - ローカライゼーション基準データを生成及び使用する方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
基準面に投影された前記ナビゲート可能要素の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記デジタル地図データとを関連付けることと、
を含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ナビゲート可能要素の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ナビゲート可能要素に平行な縦方向基準線により規定されており且つ前記ナビゲート可能要素の表面に垂直に向けられており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの横方向距離を表すデプスチャネルを含み、好適には前記少なくとも1つのデプスマップは固定の縦方向解像度、及び、可変の垂直方向及び/又はデプス方向の解像度を有する、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記デジタル地図データとを関連付けることと、
を含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ナビゲート可能要素の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ナビゲート可能要素に平行な基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含み、前記所定方向は前記基準面に垂直ではない、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記ナビゲート可能要素を示すデジタル地図データとを関連付けることと、
を含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ナビゲート可能要素の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含み、各画素の前記デプスチャネルにより表された物体の前記表面までの前記距離は、各々が前記画素の前記位置から前記所定方向に沿った物体の前記表面までの撮影距離を示す複数の撮影データ点の集合に基づいて判定され、前記画素の前記デプスチャネルにより表された前記物体の前記表面までの前記距離は、撮影データ点の前記集合に基づいた最も近い距離又は最も近い最頻値距離である、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記デジタル地図データとを関連付けることと、
を含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ナビゲート可能要素の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含み、各画素は撮影レーザ反射率の値を示すチャネルと撮影レーダ反射率の値を示すチャネルとのうち1つ以上を更に含む、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記デジタル地図データとを関連付けることと、
を含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ジャンクションの周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ジャンクションと関連付けられた基準点を中心とした半径により規定された基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ジャンクションと関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記ジャンクションを示すデジタル地図データとを関連付けることと、
を含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から前記所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記判定することと、
前記デプスマップ間の位置合わせオフセットを判定するために前記ローカライゼーション基準データと前記リアルタイムスキャンデータとの間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能要素における前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ジャンクションと関連付けられた基準点を中心とした半径により規定された基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ジャンクションと関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ジャンクションと関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から前記所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記判定することと、
前記デプスマップ間の位置合わせオフセットを判定するために前記ローカライゼーション基準データと前記リアルタイムスキャンデータとの間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準面における位置と関連付けられており、前記基準面は前記ナビゲート可能要素に平行な縦方向基準線により規定されており且つ前記ナビゲート可能要素の表面に対して垂直に向けられており、各画素は前記環境における物体の表面までの横方向距離を表すデプスチャネルを含み、選択的に、前記少なくとも1つのデプスマップは固定の縦方向解像度、及び、可変の垂直方向及び/又はデプス方向の解像度を有している、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりセンサデータを取得することと、
前記センサデータを使用してリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは、前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は、前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、各画素は、前記センサデータから判定される、前記環境における物体の表面までの横方向距離を表すデプスチャネルを含み、選択的に、前記少なくとも1つのデプスマップは、固定の縦方向解像度及び可変の垂直方向及び/又はデプス方向の解像度を有する、前記判定することと、
前記デプスマップ間の位置合わせオフセットを判定するために前記ローカライゼーション基準データと前記リアルタイムスキャンデータとの間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境における物体の輪郭(外形)を含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素に平行な縦方向基準線により規定されており且つ前記ナビゲート可能要素の表面に垂直に向けられている、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりセンサデータを取得することと、
前記センサデータを使用してリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは、前記センサデータから判定される、前記基準面へ投影された前記車両の周囲の前記環境における物体の輪郭を含む、前記判定することと、
縦方向位置合わせオフセットを判定するために前記ローカライゼーション基準データと前記リアルタイムスキャンデータとの間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記縦方向位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から前記所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記判定することと、
前記ローカライゼーション基準データと前記リアルタイムスキャンデータとの間の相関を算出することにより前記ローカライゼーション基準データ及び前記リアルタイムスキャンデータの前記デプスマップ間の縦方向位置合わせオフセットを判定することと、
前記デプスマップ間の横方向位置合わせオフセットを判定することであって、前記横方向オフセットは、前記デプスマップ間の対応画素間の最も共通の横方向オフセットに基づくものである、前記判定することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように、前記判定された縦方向及び横方向の位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から前記所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記判定することと、
前記デプスマップに沿った前記画素の縦方向位置に対する前記ローカライゼーション基準データのデプスマップ及びリアルタイムスキャンデータのデプスマップの対応画素間の横方向位置合わせオフセットの変化を示す関数を判定することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の向きを判定するために前記車両の前記みなし現在向きを調整するように、前記判定された関数を使用することとを含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ナビゲート可能要素の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記デジタル地図データとを関連付けることと、
前記ナビゲート可能要素の周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用することであって、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記使用することと、
を含む方法が提供される。
基準面に投影された前記ジャンクションの周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含むローカライゼーション基準データを生成することであって、前記基準面は前記ジャンクションと関連付けられた基準点を中心とした半径により規定された基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ジャンクションと関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記生成することと、
前記生成されたローカライゼーション基準データと前記ジャンクションを示すデジタル地図データとを関連付けることと、
前記ジャンクションの周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用することであって、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記使用することと、
を含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素又はジャンクションに沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記車両の周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用し、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の前記環境を示す点群を含み、前記点群は、前記3次元座標系での第2のデータ点のセットを含み、各データ点は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記環境における物体の表面を表す、前記判定することと、
前記点群間の位置合わせオフセットを判定するために前記リアルタイムスキャンデータの前記点群と前記取得されたローカライゼーション基準データの前記点群との間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
前記車両の周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用することであって、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記使用することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の前記環境を示す点群を含み、前記点群は、前記3次元座標系での第2のデータ点のセットを含み、各データ点は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記環境における物体の表面を表す、前記判定することと、
前記点群間の位置合わせオフセットを判定するために前記リアルタイムスキャンデータの前記点群と前記取得されたローカライゼーション基準データの前記点群との間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのジャンクションにおける前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ジャンクションと関連付けられた基準点を中心とした半径により規定された基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ジャンクションと関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
前記車両の周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用することであって、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記使用することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の前記環境を示す点群を含み、前記点群は、前記3次元座標系での第2のデータ点のセットを含み、各データ点は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記環境における物体の表面を表す、前記判定することと、
前記点群間の位置合わせオフセットを判定するために前記リアルタイムスキャンデータの前記点群と前記取得されたローカライゼーション基準データの前記点群との間の相関を算出することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の前記位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように前記判定された位置合わせオフセットを使用することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
前記車両の周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用することであって、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記使用することと、
前記適用可能条件下で前記ナビゲート可能要素を移動する際に前記車両と関連付けられた前記1つ以上のカメラにより取得されることが期待される基準ビューを再構築するために前記基準点群を使用することと、
前記1つ以上のカメラを使用して前記車両の周囲の前記環境のリアルタイムビューを判定することと、
前記基準ビューを前記1つ以上のカメラにより取得された前記リアルタイムビューと比較することとを含む方法が提供される。
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記場所基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ジャンクションと関連付けられた基準点を中心とした半径により規定された基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ジャンクションと関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
前記車両の周囲の前記環境を示す基準点群を判定するために前記ローカライゼーション基準データを使用することであって、前記基準点群は3次元座標系での第1のデータ点のセットを含み、各第1のデータ点は前記環境における物体の表面を表す、前記使用することと、
前記適用可能条件下で前記ナビゲート可能要素を移動する際に前記車両と関連付けられた前記1つ以上のカメラにより取得されることが期待される基準ビューを再構築するために前記基準点群を使用することと、
前記1つ以上のカメラを使用して前記車両の周囲の前記環境のリアルタイムビューを判定することと、
前記基準ビューを前記1つ以上のカメラにより取得された前記リアルタイムビューと比較することとを含む方法が提供される。
Claims (13)
- デジタル地図に対する車両の位置を判定する方法であって、前記デジタル地図は前記車両が移動しているナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素を表すデータを含み、前記方法は、
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得することであって、前記ローカライゼーション基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記取得することと、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定することであって、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から前記所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含む、前記判定することと、
前記デプスマップに沿った前記画素の縦方向位置に対する前記ローカライゼーション基準データのデプスマップ及びリアルタイムセンサデータのデプスマップの対応画素間の横方向位置合わせオフセットの変化を示す関数を判定することと、
前記デジタル地図に対する前記車両の向きを判定するために、前記車両の前記みなし現在向きを調整するように前記判定された関数を使用することと、
を含むことを特徴とする方法。 - 対応画素間の前記横方向位置合わせオフセットは、前記画素の前記デプスチャネルデータにより示される値の差に基づくものであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 縦方向位置を伴う横方向位置合わせオフセットの前記変化を示す前記関数を判定するステップは、前記デプスマップの前記縦方向に沿った前記デプスマップを通る複数の垂直断面の各々における前記デプスマップの対応画素の平均横方向位置合わせオフセットを判定することを含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。
- 前記関数は、前記デプスマップの前記縦方向に沿った各垂直断面について判定された前記平均横方向位置合わせオフセットの変化に基づいて取得されることを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記ローカライゼーション基準データと前記リアルタイムスキャンデータとの間の相関を算出することにより前記ローカライゼーション基準データ及び前記リアルタイムスキャンデータの前記デプスマップ間の縦方向位置合わせオフセットを判定することを更に含むことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の方法。
- 前記デジタル地図に対する前記車両の位置を判定するために前記みなし現在位置を調整するように、前記判定された縦方向位置合わせオフセットを使用することを更に含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 前記デプスマップ間の横方向位置合わせオフセットを判定することを更に含み、前記横方向オフセットは前記デプスマップの対応画素間の最も共通の横方向オフセットに基づくことを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の方法。
- 前記デジタル地図に対する前記車両の位置を判定するために、前記みなし現在位置を調整するように前記判定された横方向位置合わせオフセットを使用することを更に含むことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記デプスマップを縦方向に位置合わせするために互いに前記デプスマップをシフトすることを更に含むことを特徴とする請求項1乃至8の何れか1項に記載の方法。
- (i)前記ローカライゼーション基準データ及び前記リアルタイムスキャンデータの前記デプスマップ間の縦方向位置合わせオフセットが判定され、
(ii)前記判定された縦方向オフセットが、前記デジタル地図に対する前記車両の調整された現在位置を判定するために、前記みなし現在位置を調整するように使用され、
(iii)前記ローカライゼーション基準データの前記少なくとも1つのデプスマップが、前記調整された現在位置に基づいて再計算され、
(iv)前記ローカライゼーション基準データの前記再計算されたデプスマップと前記リアルタイムスキャンデータの前記デプスマップとの間の横方向位置合わせオフセットが判定され、
(v)前記判定された縦方向オフセットが、前記デジタル地図に対する前記車両の更に調整された現在位置を判定するために、前記調整された現在位置を更に調整するように使用され、
(vi)前記ローカライゼーション基準データの前記少なくとも1つのデプスマップが、前記更に調整された現在位置に基づいて再計算され、
(vii)前記デプスマップに沿った前記画素の縦方向位置に対する前記再計算されたローカライゼーション基準データのデプスマップ及び前記リアルタイムスキャンデータのデプスマップの対応画素間の横方向位置合わせオフセットの変化を示す関数が判定され、
(viii)前記判定された関数が、前記デジタル地図に対する前記車両の向きを判定するために前記車両の前記みなし現在向きを調整するように使用され、
前記ローカライゼーション基準データの前記少なくとも1つのデプスマップが、前記調整された現在向きに基づいて再計算されることを特徴とする請求項1乃至9の何れか1項に記載の方法。 - 前記ローカライゼーション基準データの前記再計算されたデプスマップと前記リアルタイムスキャンデータの前記デプスマップとの間で、略ゼロの縦方向位置合わせオフセット及び/又は略ゼロの横方向位置合わせオフセット及び/又は略ゼロの向きオフセットとなるまでステップ(i)−(ix)が繰り返されることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 選択的に、継続性のあるコンピュータ可読媒体上に格納され、請求項1乃至11の何れか1項に記載の方法をシステムに実行させるように実行可能なコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラム。
- デジタル地図に対する車両の位置を判定するシステムであって、前記デジタル地図は前記車両が移動しているナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素を表すデータを含み、前記システムは、
前記ナビゲート可能ネットワークのナビゲート可能要素に沿った前記車両のみなし現在位置について前記デジタル地図と関連付けられたローカライゼーション基準データを取得するように構成され、前記ローカライゼーション基準データは、基準面に投影された前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記基準面は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた基準線により規定されており、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記車両が移動している前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含み、
少なくとも1つのセンサを使用して前記車両の周囲の前記環境をスキャンすることによりリアルタイムスキャンデータを判定するように構成され、前記リアルタイムスキャンデータは前記車両の周囲の環境を示す少なくとも1つのデプスマップを含み、前記少なくとも1つのデプスマップの各画素は前記ナビゲート可能要素と関連付けられた前記基準面における位置と関連付けられており、前記画素は、前記少なくとも1つのセンサを使用して判定される、前記基準面における前記画素の前記関連付けられた位置から前記所定方向に沿った前記環境における物体の表面までの距離を表すデプスチャネルを含み、
前記デプスマップに沿った前記画素の縦方向位置に対する前記ローカライゼーション基準データのデプスマップ及びリアルタイムセンサデータのデプスマップの対応画素間の横方向位置合わせオフセットの変化を示す関数を判定するように構成され、
前記デジタル地図に対する前記車両の向きを判定するために、前記車両の前記みなし現在向きを調整するように前記判定された関数を使用するように構成された
処理回路を備えることを特徴とするシステム。
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Cited By (4)
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---|---|---|---|---|
JP2021101370A (ja) * | 2020-06-09 | 2021-07-08 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッドBeijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | モデリングルートの検証方法、装置、無人車両及び記憶媒体 |
KR20230002423A (ko) | 2020-04-10 | 2023-01-05 | 가부시키가이샤 한도오따이 에네루기 켄큐쇼 | 위치 추정 시스템, 위치 추정 장치, 및 이동체 |
WO2024042704A1 (ja) * | 2022-08-26 | 2024-02-29 | 日本電信電話株式会社 | 学習装置、画像処理装置、学習方法、画像処理方法、及びコンピュータプログラム |
JP7473243B2 (ja) | 2019-10-21 | 2024-04-23 | パイパー ネットワークス,インコーポレイテッド | Lidarを使用した通過位置測定システムおよび方法 |
Families Citing this family (110)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016209232B4 (de) * | 2016-05-27 | 2022-12-22 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren, Vorrichtung und computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen zur Bestimmung der lateralen Position eines Fahrzeuges relativ zu den Fahrstreifen einer Fahrbahn |
WO2017208503A1 (ja) * | 2016-05-30 | 2017-12-07 | 三菱電機株式会社 | 地図データ更新装置、地図データ更新方法および地図データ更新プログラム |
CN107515006A (zh) * | 2016-06-15 | 2017-12-26 | 华为终端(东莞)有限公司 | 一种地图更新方法和车载终端 |
US10345107B2 (en) * | 2016-06-22 | 2019-07-09 | Aptiv Technologies Limited | Automated vehicle sensor selection based on map data density and navigation feature density |
US10502577B2 (en) * | 2016-06-30 | 2019-12-10 | Here Global B.V. | Iterative map learning based on vehicle on-board sensor data |
EP3497405B1 (en) * | 2016-08-09 | 2022-06-15 | Nauto, Inc. | System and method for precision localization and mapping |
US11067996B2 (en) | 2016-09-08 | 2021-07-20 | Siemens Industry Software Inc. | Event-driven region of interest management |
US10585409B2 (en) * | 2016-09-08 | 2020-03-10 | Mentor Graphics Corporation | Vehicle localization with map-matched sensor measurements |
US11085775B2 (en) * | 2016-09-28 | 2021-08-10 | Tomtom Global Content B.V. | Methods and systems for generating and using localisation reference data |
JP7213809B2 (ja) | 2016-12-09 | 2023-01-27 | トムトム グローバル コンテント ベスローテン フエンノートシャップ | ビデオベースの位置決め及びマッピングの方法及びシステム |
US10401500B2 (en) * | 2016-12-30 | 2019-09-03 | DeepMap Inc. | Encoding LiDAR scanned data for generating high definition maps for autonomous vehicles |
KR102265376B1 (ko) * | 2017-03-07 | 2021-06-16 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어방법과 이를 이용한 자율 주행 시스템 |
JP2020508457A (ja) * | 2017-03-29 | 2020-03-19 | エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドSz Dji Technology Co.,Ltd | センサーシステム及びその方法 |
WO2018176291A1 (en) | 2017-03-29 | 2018-10-04 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Hollow motor apparatuses and associated systems and methods |
CN211236238U (zh) | 2017-03-29 | 2020-08-11 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 光检测和测距(lidar)系统及无人载运工具 |
US10552691B2 (en) * | 2017-04-25 | 2020-02-04 | TuSimple | System and method for vehicle position and velocity estimation based on camera and lidar data |
WO2018195869A1 (en) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Systems and methods for generating real-time map using movable object |
WO2018195999A1 (en) | 2017-04-28 | 2018-11-01 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Calibration of laser and vision sensors |
CN110573830B (zh) | 2017-04-28 | 2022-03-22 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 激光传感器的校准方法 |
CN113702991A (zh) | 2017-04-28 | 2021-11-26 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 光检测和测距装置及其校准系统 |
US11175146B2 (en) * | 2017-05-11 | 2021-11-16 | Anantak Robotics Inc. | Autonomously moving machine and method for operating an autonomously moving machine |
NL2018911B1 (en) * | 2017-05-12 | 2018-11-15 | Fugro Tech Bv | System and method for mapping a railway track |
WO2019000417A1 (en) | 2017-06-30 | 2019-01-03 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | SYSTEMS AND METHODS OF GENERATING CARDS |
CN109214248B (zh) * | 2017-07-04 | 2022-04-29 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 用于识别无人驾驶车辆的激光点云数据的方法和装置 |
DE102017211607A1 (de) * | 2017-07-07 | 2019-01-10 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Verifizierung einer digitalen Karte eines höher automatisierten Fahrzeugs (HAF), insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs |
CN107357894B (zh) * | 2017-07-13 | 2020-06-02 | 杭州智诚惠通科技有限公司 | 一种道路交通设施数据采集纠偏方法及系统 |
CN110809722B (zh) | 2017-07-20 | 2023-05-26 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于光学距离测量的系统和方法 |
WO2019023892A1 (en) * | 2017-07-31 | 2019-02-07 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | MOTION-BASED IMPRESSION CORRECTION IN POINT CLOUDS |
US11513531B2 (en) * | 2017-08-08 | 2022-11-29 | Lg Electronics Inc. | Apparatus for providing map |
US10551838B2 (en) * | 2017-08-08 | 2020-02-04 | Nio Usa, Inc. | Method and system for multiple sensor correlation diagnostic and sensor fusion/DNN monitor for autonomous driving application |
US11415690B2 (en) * | 2017-08-28 | 2022-08-16 | HELLA GmbH & Co. KGaA | Method and system comparing odometer velocity to radar based velocity |
JP7043755B2 (ja) * | 2017-08-29 | 2022-03-30 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び、移動体 |
EP3472645A4 (en) | 2017-08-31 | 2019-07-17 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | DELAY TIME CALIBRATION OF OPTICAL DISTANCE MEASURING DEVICES AND RELATED SYSTEMS AND METHOD |
CN111133336B (zh) | 2017-09-04 | 2024-04-02 | 联邦科学工业研究组织 | 用于执行定位的方法和系统 |
JP6970330B6 (ja) * | 2017-09-11 | 2021-12-22 | 国際航業株式会社 | 沿道地物の座標付与方法 |
DE102017216954A1 (de) * | 2017-09-25 | 2019-03-28 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer hochgenauen Position und zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs |
CN107741233A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-02-27 | 邦鼓思电子科技(上海)有限公司 | 一种三维室外地图的构建方法 |
US10699135B2 (en) | 2017-11-20 | 2020-06-30 | Here Global B.V. | Automatic localization geometry generator for stripe-shaped objects |
US10739784B2 (en) * | 2017-11-29 | 2020-08-11 | Qualcomm Incorporated | Radar aided visual inertial odometry initialization |
DE102017222810A1 (de) | 2017-12-14 | 2019-06-19 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Erstellen einer merkmalbasierten Lokalisierungskarte für ein Fahrzeug unter Berücksichtigung charakteristischer Strukturen von Objekten |
US11321914B1 (en) * | 2018-01-10 | 2022-05-03 | Amazon Technologies, Inc. | System for generating a navigational map of an environment |
DE102018204500A1 (de) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | Continental Automotive Gmbh | System zur Erzeugung von Konfidenzwerten im Backend |
WO2019195404A1 (en) * | 2018-04-03 | 2019-10-10 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for vehicle navigation |
KR102466940B1 (ko) * | 2018-04-05 | 2022-11-14 | 한국전자통신연구원 | 로봇 주행용 위상 지도 생성 장치 및 방법 |
US10598498B2 (en) * | 2018-04-06 | 2020-03-24 | GM Global Technology Operations LLC | Methods and systems for localization of a vehicle |
EP3673233A4 (en) * | 2018-04-18 | 2021-05-19 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | VEHICLE ENVIRONMENT MODELING WITH A CAMERA |
DE102018206067A1 (de) * | 2018-04-20 | 2019-10-24 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer hochgenauen Position eines Fahrzeugs |
US10890461B2 (en) * | 2018-04-30 | 2021-01-12 | International Business Machines Corporation | Map enriched by data other than metadata |
US11377119B2 (en) * | 2018-05-18 | 2022-07-05 | Baidu Usa Llc | Drifting correction between planning stage and controlling stage of operating autonomous driving vehicles |
CN110515089B (zh) * | 2018-05-21 | 2023-06-02 | 华创车电技术中心股份有限公司 | 基于光学雷达的行车辅助方法 |
CN109064506B (zh) * | 2018-07-04 | 2020-03-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 高精度地图生成方法、装置及存储介质 |
EP3605383A1 (en) * | 2018-07-30 | 2020-02-05 | Aptiv Technologies Limited | A device and a method for controlling a headlight of a vehicle |
CN109146976B (zh) | 2018-08-23 | 2020-06-02 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于定位无人车的方法和装置 |
EP3617749B1 (en) * | 2018-09-03 | 2020-11-11 | Zenuity AB | Method and arrangement for sourcing of location information, generating and updating maps representing the location |
CN110361022B (zh) * | 2018-09-30 | 2021-06-22 | 毫末智行科技有限公司 | 行车坐标系构建方法及系统 |
EP3859273B1 (en) | 2018-09-30 | 2023-09-06 | Great Wall Motor Company Limited | Method for constructing driving coordinate system, and application thereof |
KR102233260B1 (ko) * | 2018-10-02 | 2021-03-29 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 정밀 지도 업데이트 장치 및 방법 |
US11016175B2 (en) * | 2018-10-10 | 2021-05-25 | Ford Global Technologies, Llc | Transportation infrastructure communication and control |
WO2020073982A1 (en) * | 2018-10-11 | 2020-04-16 | Shanghaitech University | System and method for extracting planar surface from depth image |
CN109270545B (zh) * | 2018-10-23 | 2020-08-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质 |
CN109459734B (zh) * | 2018-10-30 | 2020-09-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种激光雷达定位效果评估方法、装置、设备及存储介质 |
CN110609268B (zh) * | 2018-11-01 | 2022-04-29 | 驭势科技(北京)有限公司 | 一种激光雷达标定方法、装置、系统及存储介质 |
WO2020091111A1 (ko) * | 2018-11-01 | 2020-05-07 | 엘지전자 주식회사 | 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템 |
CN111174777A (zh) * | 2018-11-09 | 2020-05-19 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 定位方法、装置以及电子设备 |
US11422253B2 (en) * | 2018-11-19 | 2022-08-23 | Tdk Corportation | Method and system for positioning using tightly coupled radar, motion sensors and map information |
US10810759B2 (en) * | 2018-11-20 | 2020-10-20 | International Business Machines Corporation | Creating a three-dimensional model from a sequence of images |
CN111238465B (zh) * | 2018-11-28 | 2022-02-18 | 台达电子工业股份有限公司 | 地图建置设备及其地图建置方法 |
US11119192B2 (en) * | 2018-12-07 | 2021-09-14 | Here Global B.V. | Automatic detection of overhead obstructions |
CN109737977A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-05-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶车辆定位方法、装置及存储介质 |
US11348453B2 (en) * | 2018-12-21 | 2022-05-31 | Here Global B.V. | Method and apparatus for dynamic speed aggregation of probe data for high-occupancy vehicle lanes |
WO2020154967A1 (en) * | 2019-01-30 | 2020-08-06 | Baidu.Com Times Technology (Beijing) Co., Ltd. | Map partition system for autonomous vehicles |
US10803333B2 (en) * | 2019-01-30 | 2020-10-13 | StradVision, Inc. | Method and device for ego-vehicle localization to update HD map by using V2X information fusion |
KR102292277B1 (ko) | 2019-01-30 | 2021-08-20 | 바이두닷컴 타임즈 테크놀로지(베이징) 컴퍼니 리미티드 | 자율 주행 차량에서 3d cnn 네트워크를 사용하여 솔루션을 추론하는 lidar 위치 추정 |
US11069085B2 (en) * | 2019-02-13 | 2021-07-20 | Toyota Research Institute, Inc. | Locating a vehicle based on labeling point cloud data of a scene |
CN109949303B (zh) * | 2019-03-28 | 2021-10-29 | 凌云光技术股份有限公司 | 工件形状检测方法及装置 |
CN111854748B (zh) * | 2019-04-09 | 2022-11-22 | 北京航迹科技有限公司 | 一种定位系统和方法 |
CN111316289A (zh) * | 2019-04-10 | 2020-06-19 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 目标物体的拟合方法、点云传感器和移动平台 |
DE102019205994A1 (de) | 2019-04-26 | 2020-10-29 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Ausbilden einer Lokalisierungsschicht einer digitalen Lokalisierungskarte zum automatisierten Fahren |
WO2020230314A1 (ja) | 2019-05-15 | 2020-11-19 | 日産自動車株式会社 | 自己位置補正方法及び自己位置補正装置 |
US11506512B2 (en) * | 2019-05-22 | 2022-11-22 | TDK Japan | Method and system using tightly coupled radar positioning to improve map performance |
DE102019208384A1 (de) * | 2019-06-07 | 2020-12-10 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Erstellen einer universell einsetzbaren Merkmalskarte |
JP7374432B2 (ja) | 2019-08-30 | 2023-11-07 | 株式会社日野 | 道路状況計測装置、方法及びプログラム |
US11189007B2 (en) * | 2019-12-03 | 2021-11-30 | Imagry (Israel) Ltd | Real-time generation of functional road maps |
US10969232B1 (en) * | 2019-12-06 | 2021-04-06 | Ushr Inc. | Alignment of standard-definition and High-Definition maps |
RU2734070C9 (ru) * | 2019-12-24 | 2022-04-27 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского" Министерства обороны Российской Федерации | Способ измерения пространственного расстояния между малоразмерными объектами |
US11244500B2 (en) | 2019-12-31 | 2022-02-08 | Woven Planet North America, Inc. | Map feature extraction using overhead view images |
US11288522B2 (en) | 2019-12-31 | 2022-03-29 | Woven Planet North America, Inc. | Generating training data from overhead view images |
US11037328B1 (en) * | 2019-12-31 | 2021-06-15 | Lyft, Inc. | Overhead view image generation |
CN111189412B (zh) * | 2020-01-06 | 2021-09-28 | 珠海丽亭智能科技有限公司 | 一种车辆3d扫描方法 |
JP6736798B1 (ja) * | 2020-02-14 | 2020-08-05 | ヤマザキマザック株式会社 | 加工装置のためのワークの据え付け方法、ワーク据え付け支援システム、及び、ワーク据え付け支援プログラム |
DE102020103906B4 (de) | 2020-02-14 | 2022-12-29 | Audi Aktiengesellschaft | Verfahren und Prozessorschaltung zum Aktualisieren einer digitalen Straßenkarte |
WO2021165505A1 (en) | 2020-02-20 | 2021-08-26 | Tomtom Global Content B.V. | Generating map change data |
GB202002410D0 (en) | 2020-02-20 | 2020-04-08 | Tomtom Global Content Bv | High definition maps used in automated driving systems in autonomous vehicles |
GB202002409D0 (en) | 2020-02-20 | 2020-04-08 | Tomtom Global Content Bv | High definition maps used in automated driving systems in automomous vehicles |
FR3109213B1 (fr) | 2020-04-14 | 2022-03-11 | Renault Sas | Procédé de correction de la future pose relative pour contrôle du véhicule automobile en conduite autonome |
DE102020112482A1 (de) | 2020-05-08 | 2021-11-11 | Car.Software Estonia As | Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Position eines Fahrzeugs in einem Straßennetzwerk |
GB202007211D0 (en) | 2020-05-15 | 2020-07-01 | Tomtom Navigation Bv | Methods and systems of generating digital map data |
CN111938513B (zh) * | 2020-06-30 | 2021-11-09 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人越障的沿边路径选择方法、芯片及机器人 |
DE102020118627A1 (de) | 2020-07-15 | 2022-01-20 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Positionsbestimmung eines Fahrzeugs |
KR20220037128A (ko) * | 2020-09-17 | 2022-03-24 | 삼성전자주식회사 | 사용자의 위치 관련 정보를 결정하는 전자 장치 및 서버 |
KR102237451B1 (ko) * | 2020-10-05 | 2021-04-06 | 성현석 | 절리면 안전성 평가 장치 |
US11679766B2 (en) | 2020-11-23 | 2023-06-20 | Fca Us Llc | Techniques for vehicle lane level localization using a high-definition map and perception sensors |
CN112669670A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-16 | 北京精英智通科技股份有限公司 | 一种搭建学车训练系统的方法及学车训练系统 |
RU2752687C1 (ru) * | 2021-01-06 | 2021-07-29 | Дмитрий Александрович Рощин | Способ определения дальности с помощью цифровой видеокамеры и трех источников света |
CN113065076A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-02 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 地图数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
US11555466B1 (en) | 2021-09-10 | 2023-01-17 | Toyota Motor North America, Inc. | Minimal route determination |
US11867514B2 (en) * | 2021-09-24 | 2024-01-09 | Telenav, Inc. | Navigation system with independent positioning mechanism and method of operation thereof |
CN114187341B (zh) * | 2021-11-16 | 2022-09-06 | 泰瑞数创科技(北京)股份有限公司 | 基于移动跟随识别的人工神经网络道路纹理贴图方法及其系统 |
US20230394691A1 (en) * | 2022-06-07 | 2023-12-07 | Toyota Research Institute, Inc. | Depth estimation with sparse range sensor depth and uncertainty projection |
CN116012806B (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-13 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种车辆检测方法、装置、检测器、系统和模型训练方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090228204A1 (en) * | 2008-02-04 | 2009-09-10 | Tela Atlas North America, Inc. | System and method for map matching with sensor detected objects |
US20140379254A1 (en) * | 2009-08-25 | 2014-12-25 | Tomtom Global Content B.V. | Positioning system and method for use in a vehicle navigation system |
Family Cites Families (124)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4700307A (en) | 1983-07-11 | 1987-10-13 | General Dynamics Corp./Convair Division | Feature navigation system and method |
WO1995006283A1 (en) | 1993-08-24 | 1995-03-02 | Downs Roger C | Topography processor system |
DE4408329C2 (de) | 1994-03-11 | 1996-04-18 | Siemens Ag | Verfahren zum Aufbau einer zellular strukturierten Umgebungskarte von einer selbstbeweglichen mobilen Einheit, welche sich mit Hilfe von auf Wellenreflexion basierenden Sensoren orientiert |
US5961571A (en) | 1994-12-27 | 1999-10-05 | Siemens Corporated Research, Inc | Method and apparatus for automatically tracking the location of vehicles |
US7418346B2 (en) | 1997-10-22 | 2008-08-26 | Intelligent Technologies International, Inc. | Collision avoidance methods and systems |
US7085637B2 (en) | 1997-10-22 | 2006-08-01 | Intelligent Technologies International, Inc. | Method and system for controlling a vehicle |
US6526352B1 (en) | 2001-07-19 | 2003-02-25 | Intelligent Technologies International, Inc. | Method and arrangement for mapping a road |
US6292721B1 (en) * | 1995-07-31 | 2001-09-18 | Allied Signal Inc. | Premature descent into terrain visual awareness enhancement to EGPWS |
DE19532104C1 (de) | 1995-08-30 | 1997-01-16 | Daimler Benz Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Position wenigstens einer Stelle eines spurgeführten Fahrzeugs |
JPH1031799A (ja) | 1996-07-15 | 1998-02-03 | Toyota Motor Corp | 自動走行制御装置 |
US5999866A (en) | 1996-11-05 | 1999-12-07 | Carnegie Mellon University | Infrastructure independent position determining system |
US6047234A (en) | 1997-10-16 | 2000-04-04 | Navigation Technologies Corporation | System and method for updating, enhancing or refining a geographic database using feedback |
US6184823B1 (en) * | 1998-05-01 | 2001-02-06 | Navigation Technologies Corp. | Geographic database architecture for representation of named intersections and complex intersections and methods for formation thereof and use in a navigation application program |
JP3588418B2 (ja) * | 1998-09-18 | 2004-11-10 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像補正方法、画像補正装置及び記録媒体 |
US6266442B1 (en) | 1998-10-23 | 2001-07-24 | Facet Technology Corp. | Method and apparatus for identifying objects depicted in a videostream |
DE19930796A1 (de) | 1999-07-03 | 2001-01-11 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren und Vorrichtung zur Übermittlung von Navigationsinformationen von einer Datenzentrale an ein fahrzeugbasiertes Navigationssystem |
AU2464101A (en) | 1999-12-29 | 2001-07-09 | Geospan Corporation | Any aspect passive volumetric image processing method |
US6671615B1 (en) | 2000-05-02 | 2003-12-30 | Navigation Technologies Corp. | Navigation system with sign assistance |
US6608913B1 (en) | 2000-07-17 | 2003-08-19 | Inco Limited | Self-contained mapping and positioning system utilizing point cloud data |
US7375728B2 (en) * | 2001-10-01 | 2008-05-20 | University Of Minnesota | Virtual mirror |
US20050149251A1 (en) | 2000-07-18 | 2005-07-07 | University Of Minnesota | Real time high accuracy geospatial database for onboard intelligent vehicle applications |
EP1244310A1 (en) * | 2001-03-21 | 2002-09-25 | Canal+ Technologies Société Anonyme | Data referencing system |
US6772062B2 (en) | 2001-05-31 | 2004-08-03 | The Regents Of The University Of California | Intelligent ultra high speed distributed sensing system and method for sensing roadway markers for intelligent vehicle guidance and control |
RU2216781C2 (ru) * | 2001-06-29 | 2003-11-20 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд | Основанные на изображениях способ представления и визуализации трехмерного объекта и способ представления и визуализации анимированного объекта |
WO2003012740A1 (fr) | 2001-07-31 | 2003-02-13 | Cad Center Corporation | Dispositif de generation automatique de formes de structure en 3d, procede de generation automatique, programme a cet effet et support d'enregistrement de ce programme |
KR100446635B1 (ko) * | 2001-11-27 | 2004-09-04 | 삼성전자주식회사 | 깊이 이미지 기반 3차원 객체 표현 장치 및 방법 |
JP2003232888A (ja) | 2001-12-07 | 2003-08-22 | Global Nuclear Fuel-Japan Co Ltd | 輸送物の健全性確認検査システムおよび健全性確認方法 |
DE10202756A1 (de) | 2002-01-25 | 2003-08-07 | Daimler Chrysler Ag | Digitale Karte mit Temperaturdaten |
US8369607B2 (en) * | 2002-03-27 | 2013-02-05 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Method and apparatus for processing three-dimensional images |
DE10223201C1 (de) * | 2002-05-24 | 2003-05-28 | Fraunhofer Ges Forschung | Optikerfassungsvorrichtung |
US7433889B1 (en) | 2002-08-07 | 2008-10-07 | Navteq North America, Llc | Method and system for obtaining traffic sign data using navigation systems |
US6728608B2 (en) | 2002-08-23 | 2004-04-27 | Applied Perception, Inc. | System and method for the creation of a terrain density model |
US7324666B2 (en) | 2002-11-15 | 2008-01-29 | Whitegold Solutions, Inc. | Methods for assigning geocodes to street addressable entities |
US6847887B1 (en) | 2003-03-04 | 2005-01-25 | Navteq North America, Llc | Method and system for obtaining road grade data |
FI115668B (fi) | 2003-03-25 | 2005-06-15 | Sandvik Tamrock Oy | Kaivosajoneuvon paikan ja suunnan alustaminen |
FR2854473A1 (fr) * | 2003-04-29 | 2004-11-05 | France Telecom | Procede pour la modelisation de donnees referentielles et son utilisation pour la localisation de donnees referentielles dans un systeme d'informations |
US6856897B1 (en) | 2003-09-22 | 2005-02-15 | Navteq North America, Llc | Method and system for computing road grade data |
US7035733B1 (en) | 2003-09-22 | 2006-04-25 | Navteq North America, Llc | Method and system for obtaining road grade data |
US7251558B1 (en) | 2003-09-23 | 2007-07-31 | Navteq North America, Llc | Method and system for developing traffic messages |
US7050903B1 (en) | 2003-09-23 | 2006-05-23 | Navteq North America, Llc | Method and system for developing traffic messages |
US7096115B1 (en) | 2003-09-23 | 2006-08-22 | Navteq North America, Llc | Method and system for developing traffic messages |
US6990407B1 (en) | 2003-09-23 | 2006-01-24 | Navteq North America, Llc | Method and system for developing traffic messages |
DE102004055069B4 (de) | 2004-07-15 | 2007-02-15 | Daimlerchrysler Ag | Mehrdimensionale Fahrbahnvermessung |
US20060023197A1 (en) * | 2004-07-27 | 2006-02-02 | Joel Andrew H | Method and system for automated production of autostereoscopic and animated prints and transparencies from digital and non-digital media |
DE102004046589A1 (de) | 2004-08-05 | 2006-02-23 | Volkswagen Ag | Vorrichtung für ein Kraftfahrzeug |
DE102005008185A1 (de) | 2005-02-23 | 2006-08-31 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren, System und Fahrzeuggerät zur Überprüfung digitaler Straßendaten |
US8964029B2 (en) | 2005-04-29 | 2015-02-24 | Chubb Protection Corporation | Method and device for consistent region of interest |
CA2609663A1 (en) | 2005-06-06 | 2006-12-14 | Tomtom International B.V. | Navigation device with camera-info |
US7728869B2 (en) | 2005-06-14 | 2010-06-01 | Lg Electronics Inc. | Matching camera-photographed image with map data in portable terminal and travel route guidance method |
DE112006001864T5 (de) | 2005-07-14 | 2008-06-05 | GM Global Technology Operations, Inc., Detroit | System zur Beobachtung der Fahrzeugumgebung aus einer entfernten Perspektive |
US20070055441A1 (en) | 2005-08-12 | 2007-03-08 | Facet Technology Corp. | System for associating pre-recorded images with routing information in a navigation system |
JP2009519625A (ja) * | 2005-12-02 | 2009-05-14 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像信号の深度依存性フィルタリング |
US8229166B2 (en) * | 2009-07-07 | 2012-07-24 | Trimble Navigation, Ltd | Image-based tracking |
US8050863B2 (en) * | 2006-03-16 | 2011-11-01 | Gray & Company, Inc. | Navigation and control system for autonomous vehicles |
US9373149B2 (en) * | 2006-03-17 | 2016-06-21 | Fatdoor, Inc. | Autonomous neighborhood vehicle commerce network and community |
WO2007143757A2 (en) * | 2006-06-09 | 2007-12-13 | Carnegie Mellon University | Software architecture for high-speed traversal of prescribed routes |
JP4600357B2 (ja) | 2006-06-21 | 2010-12-15 | トヨタ自動車株式会社 | 測位装置 |
CN101405573B (zh) | 2006-06-27 | 2012-04-18 | 通腾科技股份有限公司 | 用于对汽车超速监视区提供警报的导航装置和方法 |
EP2038158B1 (de) | 2006-07-06 | 2010-06-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Vorrichtung zum orten eines an einen fahrweg gebundenen fahrzeugs |
EP2047817B1 (en) * | 2006-07-28 | 2012-10-31 | Kabushiki Kaisha Top | Electrode needle device with temperature sensor |
US8996172B2 (en) * | 2006-09-01 | 2015-03-31 | Neato Robotics, Inc. | Distance sensor system and method |
JP5069439B2 (ja) | 2006-09-21 | 2012-11-07 | パナソニック株式会社 | 自己位置認識システム |
CN101641610A (zh) * | 2007-02-21 | 2010-02-03 | 电子地图北美公司 | 用于包含绝对及相对坐标的车辆导航及领航的系统及方法 |
US20080243378A1 (en) | 2007-02-21 | 2008-10-02 | Tele Atlas North America, Inc. | System and method for vehicle navigation and piloting including absolute and relative coordinates |
US7865302B2 (en) | 2007-03-29 | 2011-01-04 | Alpine Electronics, Inc. | Method and apparatus for displaying house number and building footprint in arrival screen for navigation system |
CA2627999C (en) * | 2007-04-03 | 2011-11-15 | Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Minister Of Industry Through The Communications Research Centre Canada | Generation of a depth map from a monoscopic color image for rendering stereoscopic still and video images |
CN101681525A (zh) | 2007-06-08 | 2010-03-24 | 电子地图有限公司 | 产生多视点全景图的方法及设备 |
AU2007359782A1 (en) | 2007-10-02 | 2009-04-09 | Tele Atlas B.V. | Method of capturing linear features along a reference-line across a surface for use in a map database |
JP4994256B2 (ja) * | 2008-01-28 | 2012-08-08 | 株式会社ジオ技術研究所 | 経路案内データベースのデータ構造 |
GB2457508B (en) * | 2008-02-18 | 2010-06-09 | Ltd Sony Computer Entertainmen | System and method of audio adaptaton |
DE112009001639T5 (de) | 2008-07-07 | 2011-09-29 | Mitsubishi Electric Corporation | Fahrzeugfahrumgebungs-Erfassungsvorrichtung |
CN102037325A (zh) * | 2008-07-31 | 2011-04-27 | 电子地图有限公司 | 用于以3d显示导航数据的计算机布置及方法 |
BRPI0822727A2 (pt) * | 2008-07-31 | 2015-07-14 | Tele Atlas Bv | Método de exibição de dados de navegação em 3d |
WO2010048036A2 (en) | 2008-10-22 | 2010-04-29 | Terratrim, Inc. | Systems and methods for managing utility consumption |
JP2012511697A (ja) * | 2008-12-09 | 2012-05-24 | トムトム ノース アメリカ インコーポレイテッド | 測地参照データベースを生成する方法 |
EP2209091B1 (en) | 2009-01-16 | 2012-08-08 | Honda Research Institute Europe GmbH | System and method for object motion detection based on multiple 3D warping and vehicle equipped with such system |
DE102009009047A1 (de) * | 2009-02-16 | 2010-08-19 | Daimler Ag | Verfahren zur Objektdetektion |
US8284997B2 (en) * | 2009-03-11 | 2012-10-09 | Honeywell International Inc. | Vision-based vehicle navigation system and method |
US8611604B2 (en) * | 2009-06-03 | 2013-12-17 | Chubu University Educational Foundation | Object detection device |
US8301374B2 (en) | 2009-08-25 | 2012-10-30 | Southwest Research Institute | Position estimation for ground vehicle navigation based on landmark identification/yaw rate and perception of landmarks |
WO2011023247A1 (en) | 2009-08-25 | 2011-03-03 | Tele Atlas B.V. | Generating raster image representing road existence probability based on probe measurements |
US9052207B2 (en) | 2009-10-22 | 2015-06-09 | Tomtom Polska Sp. Z O.O. | System and method for vehicle navigation using lateral offsets |
CN101701828B (zh) * | 2009-11-23 | 2012-10-03 | 常州超媒体与感知技术研究所有限公司 | 基于立体视觉和信息融合的盲人自主导航方法 |
TWI391874B (zh) | 2009-11-24 | 2013-04-01 | Ind Tech Res Inst | 地圖建置方法與裝置以及利用該地圖的定位方法 |
US8861842B2 (en) | 2010-02-05 | 2014-10-14 | Sri International | Method and apparatus for real-time pedestrian detection for urban driving |
JP2011175477A (ja) * | 2010-02-24 | 2011-09-08 | Canon Inc | 3次元計測装置、処理方法及びプログラム |
JP5062497B2 (ja) | 2010-03-31 | 2012-10-31 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 風景画像認識を用いた自車位置検出システム |
US8954265B2 (en) | 2010-04-09 | 2015-02-10 | Tomtom North America, Inc. | Method of resolving a location from data representative thereof |
CN101825442A (zh) * | 2010-04-30 | 2010-09-08 | 北京理工大学 | 一种基于移动平台的彩色激光点云成像系统 |
EP2388615B1 (en) | 2010-05-17 | 2020-03-18 | Velodyne LiDAR, Inc. | High definition lidar system |
US8594425B2 (en) | 2010-05-31 | 2013-11-26 | Primesense Ltd. | Analysis of three-dimensional scenes |
NL2004996C2 (nl) * | 2010-06-29 | 2011-12-30 | Cyclomedia Technology B V | Werkwijze voor het vervaardigen van een digitale foto, waarbij ten minste een deel van de beeldelementen positieinformatie omvatten en een dergelijke digitale foto. |
IT1401367B1 (it) | 2010-07-28 | 2013-07-18 | Sisvel Technology Srl | Metodo per combinare immagini riferentesi ad un contenuto tridimensionale. |
EP2420799B1 (en) * | 2010-08-18 | 2015-07-22 | Harman Becker Automotive Systems GmbH | Method and system for displaying points of interest |
US20120044241A1 (en) | 2010-08-20 | 2012-02-23 | Himax Technologies Limited | Three-dimensional on-screen display imaging system and method |
US9679362B2 (en) | 2010-12-30 | 2017-06-13 | Tomtom Global Content B.V. | System and method for generating textured map object images |
US8711206B2 (en) * | 2011-01-31 | 2014-04-29 | Microsoft Corporation | Mobile camera localization using depth maps |
US9140792B2 (en) | 2011-06-01 | 2015-09-22 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for sensor based environmental model construction |
US10088317B2 (en) * | 2011-06-09 | 2018-10-02 | Microsoft Technologies Licensing, LLC | Hybrid-approach for localization of an agent |
US9194949B2 (en) | 2011-10-20 | 2015-11-24 | Robert Bosch Gmbh | Methods and systems for precise vehicle localization using radar maps |
US8630805B2 (en) | 2011-10-20 | 2014-01-14 | Robert Bosch Gmbh | Methods and systems for creating maps with radar-optical imaging fusion |
US8553942B2 (en) * | 2011-10-21 | 2013-10-08 | Navteq B.V. | Reimaging based on depthmap information |
US8831336B2 (en) | 2011-11-11 | 2014-09-09 | Texas Instruments Incorporated | Method, system and computer program product for detecting an object in response to depth information |
US9070216B2 (en) | 2011-12-14 | 2015-06-30 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Four-dimensional augmented reality models for interactive visualization and automated construction progress monitoring |
US9024970B2 (en) * | 2011-12-30 | 2015-05-05 | Here Global B.V. | Path side image on map overlay |
US9463939B2 (en) * | 2012-02-10 | 2016-10-11 | Deere & Company | System and method of material handling using one or more imaging devices on the transferring vehicle and on the receiving vehicle to control the material distribution into the storage portion of the receiving vehicle |
US20130249899A1 (en) * | 2012-03-07 | 2013-09-26 | Willow Garage Inc. | Point cloud data hierarchy |
GB2501466A (en) * | 2012-04-02 | 2013-10-30 | Univ Oxford | Localising transportable apparatus |
EP2879386B1 (en) * | 2012-07-27 | 2018-01-03 | Nissan Motor Co., Ltd | Three-dimensional object detection device, and three-dimensional object detection method |
US9175975B2 (en) * | 2012-07-30 | 2015-11-03 | RaayonNova LLC | Systems and methods for navigation |
US9111444B2 (en) | 2012-10-31 | 2015-08-18 | Raytheon Company | Video and lidar target detection and tracking system and method for segmenting moving targets |
US9117306B2 (en) * | 2012-12-26 | 2015-08-25 | Adshir Ltd. | Method of stencil mapped shadowing |
US20140176532A1 (en) * | 2012-12-26 | 2014-06-26 | Nvidia Corporation | Method for image correction and an electronic device embodying the same |
WO2014165244A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-10-09 | Pelican Imaging Corporation | Systems and methods for synthesizing images from image data captured by an array camera using restricted depth of field depth maps in which depth estimation precision varies |
US9275078B2 (en) * | 2013-09-05 | 2016-03-01 | Ebay Inc. | Estimating depth from a single image |
CN103630122B (zh) * | 2013-10-15 | 2015-07-15 | 北京航天科工世纪卫星科技有限公司 | 一种单目视觉车道线检测方法及其测距方法 |
US9424672B2 (en) * | 2013-11-07 | 2016-08-23 | Here Global B.V. | Method and apparatus for processing and aligning data point clouds |
US9438891B2 (en) | 2014-03-13 | 2016-09-06 | Seiko Epson Corporation | Holocam systems and methods |
US10062180B2 (en) * | 2014-04-22 | 2018-08-28 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Depth sensor calibration and per-pixel correction |
US20150347833A1 (en) * | 2014-06-03 | 2015-12-03 | Mark Ries Robinson | Noncontact Biometrics with Small Footprint |
US9652031B1 (en) * | 2014-06-17 | 2017-05-16 | Amazon Technologies, Inc. | Trust shifting for user position detection |
GB2528699B (en) * | 2014-07-29 | 2017-05-03 | Sony Computer Entertainment Europe Ltd | Image processing |
US10028102B2 (en) * | 2014-12-26 | 2018-07-17 | Here Global B.V. | Localization of a device using multilateration |
US9792521B2 (en) * | 2014-12-26 | 2017-10-17 | Here Global B.V. | Extracting feature geometries for localization of a device |
-
2016
- 2016-08-03 WO PCT/IB2016/001227 patent/WO2017021781A1/en active Application Filing
- 2016-08-03 EP EP16750151.9A patent/EP3332216B1/en active Active
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- 2016-08-03 CN CN201680044918.3A patent/CN107850445B/zh active Active
- 2016-08-03 WO PCT/EP2016/068594 patent/WO2017021474A1/en active Application Filing
- 2016-08-03 KR KR1020187006243A patent/KR20180038475A/ko active IP Right Grant
- 2016-08-03 EP EP21205027.2A patent/EP3995783A1/en active Pending
- 2016-08-03 KR KR1020247009211A patent/KR20240040132A/ko active Search and Examination
- 2016-08-03 EP EP16747520.1A patent/EP3332217B1/en active Active
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2022
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090228204A1 (en) * | 2008-02-04 | 2009-09-10 | Tela Atlas North America, Inc. | System and method for map matching with sensor detected objects |
US20140379254A1 (en) * | 2009-08-25 | 2014-12-25 | Tomtom Global Content B.V. | Positioning system and method for use in a vehicle navigation system |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7473243B2 (ja) | 2019-10-21 | 2024-04-23 | パイパー ネットワークス,インコーポレイテッド | Lidarを使用した通過位置測定システムおよび方法 |
KR20230002423A (ko) | 2020-04-10 | 2023-01-05 | 가부시키가이샤 한도오따이 에네루기 켄큐쇼 | 위치 추정 시스템, 위치 추정 장치, 및 이동체 |
JP2021101370A (ja) * | 2020-06-09 | 2021-07-08 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッドBeijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | モデリングルートの検証方法、装置、無人車両及び記憶媒体 |
JP7212709B2 (ja) | 2020-06-09 | 2023-01-25 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | モデリングルートの検証方法、装置、無人車両及び記憶媒体 |
US11619498B2 (en) | 2020-06-09 | 2023-04-04 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Verification method and device for modeling route, unmanned vehicle, and storage medium |
WO2024042704A1 (ja) * | 2022-08-26 | 2024-02-29 | 日本電信電話株式会社 | 学習装置、画像処理装置、学習方法、画像処理方法、及びコンピュータプログラム |
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