KR20210111181A - 환경 변화를 검출하기 위한 방법, 장치, 기기 및 매체 - Google Patents

환경 변화를 검출하기 위한 방법, 장치, 기기 및 매체 Download PDF

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Abstract

본 출원은 자율 주행 분야에 관한, 환경 변화를 검출하기 위한 방법, 컴퓨팅 기기 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 개시한다. 환경 변화를 검출하기 위한 방법은, 구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 구역 중의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와, 제1 국부 지도와 전역 지도에 대한 비교를 통해, 서브 구역 중의 환경에 변화가 발생하는 제1 확률을 확정하는 단계를 포함한다. 본 개시의 실시예는 자율 주행의 위치 확정에 영향을 초래하는 환경 변화를 자동으로 검출하여, 위치 확정 지도의 업데이트를 촉진시킬 수 있다.

Description

환경 변화를 검출하기 위한 방법, 장치, 기기 및 매체{METHOD, APPARATUS, DEVICE AND MEDIUM FOR DETECTING ENVIRONMENTAL CHANGE}
본 개시의 실시예는 주로 자율 주행 분야에 관한 것으로, 보다 구체적으로 환경 변화를 검출하기 위한 방법, 장치, 컴퓨팅 기기 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 관한 것이다.
최근에, 자율 주행(무인 주행으로도 지칭됨)은 인공 지능의 한가지 응용 정경으로서, 각종의 교통 수단, 특히 자동차 산업의 새로운 발전 방향으로 되었다. 자율 주행 기술은 통상적으로 자율 주행 차량에 대해 고정밀도의 위치 확정을 진행하는 것에 의존하게 되며, 이러한 위치 확정은 주행 경로 주위의 물리적 환경을 기반으로 구축된 위치 확정 지도(positioning map)에 의해 결정된다.
그러나, 주행 경로 주위의 물리적 환경에는 시시각각 차량 통행량과 인파의 변화, 계절 변화, 시공 등과 같은 상이한 정도의 변화가 발생할 수 있다. 이러한 환경 변화에 있어서, 일부의 변화(예컨대, 길가에 주차된 차량 및 지나가는 차량 등)는 자율 주행의 레이저 위치 확정에 미치는 영향이 상대적으로 작으며, 일부의 변화(예컨대, 시공 등)는 자율 주행의 레이저 위치 확정에 미치는 영향이 상대적으로 크다. 자율 주행의 레이저 위치 확정에 대해 영향을 미치는 이러한 환경 변화는, 위치 확정 지도의 업데이트를 상기시키고 지원하는데 편리하도록 검출될 필요가 있다.
본 개시의 예시적 실시예는 환경 변화를 검출하기 위한 방안을 제공한다.
본 개시의 제1 양태에 있어서, 환경 변화를 검출하기 위한 방법을 제공하며, 당해 방법은, 구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 상기 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 제1 시각에 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와, 상기 제1 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화를 확정하고 상기 환경 변화의 제1 확률을 확정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 제2 양태에 있어서, 환경 변화를 검출하기 위한 장치를 제공한다. 당해 장치는, 구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 제1 국부 지도를 획득하도록 구성되는 제1 지도 획득 모듈과, 제1 국부 지도와 전역 지도에 대한 비교를 통해, 제1 서브 구역 중의 환경에 변화가 발생하는 것을 확정하고 환경 변화의 제1 확률을 확정하도록 구성되는 제1 확률 확정 모듈을 포함한다.
본 개시의 제3 양태에 있어서, 컴퓨팅 기기를 제공하며, 당해 컴퓨팅 기기는, 하나 또는 다수의 프로세서와, 하나 또는 다수의 프로그램을 저장하는 메모리 장치를 포함하되, 상기 하나 또는 다수의 프로그램이 상기 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 컴퓨팅 기기가 조작을 실행하되, 상기 조작은, 구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 상기 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 제1 시각에 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와, 상기 제1 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화를 확정하고 상기 환경 변화의 제1 확률을 확정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 제4 양태에 있어서, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램이 기기에 의해 실행될 경우, 상기 기기로 조작을 실행하되, 상기 조작은, 구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 상기 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 제1 시각에 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와, 상기 제1 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화를 확정하고 상기 환경 변화의 제1 확률을 확정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 제5 양태에 있어서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우 본 개시의 환경 변화를 검출하기 위한 방법을 구현하도록 구성된다.
발명의 내용 부분에 설명되는 내용은 본 개시의 실시예의 관건적인 또는 중요한 특징을 한정하기 위한 것이 아니며, 본 개시의 범위를 한정하기 위한 것도 아님을 이해하여야 한다. 본 개시의 기타의 특징은 아래의 설명을 통해 용이하게 이해될 수 있다.
첨부된 도면을 결부하여 아래의 설명을 참조하면, 본 개시의 각 실시예의 상술한 및 기타의 특징, 장점 및 양태는 보다 명확해질 것이다. 첨부된 도면에서, 동일하거나 유사한 도면 부호는 동일하거나 유사한 요소를 나타낸다.
도 1은 본 개시의 다수의 실시예가 구현될 수 있는 예시적 환경의 개략도를 나타낸다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 환경 변화를 검출하기 위한 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 환경 변화를 검출하고 지도를 업데이트하기 위한 과정의 흐름도를 나타낸다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 환경 변화를 검출하기 위한 장치의 개략적 블록도를 나타낸다.
도 5는 본 개시의 다수의 실시예를 실시할 수 있는 컴퓨팅 기기의 블록도를 나타낸다.
아래에 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대한 보다 상세한 설명을 진행하기로 한다. 첨부된 도면에는 본 개시의 일부의 실시예가 도시되었으나, 본 개시는 각종의 형식을 통해 구현될 수 있으며, 본원에 기재된 실시예에 한정되는 것으로 이해하여서는 아니되며, 반대로, 일부의 실시예는 본 개시가 보다 완벽하고 완전하게 이해되기 위해 제공되는 것임을 이해하여야 한다. 본 개시의 첨부된 도면 및 실시예는 단지 예시적인 작용을 위한 것일 뿐, 본 개시의 보호 범위를 한정하기 위한 것이 아님을 이해하여야 한다.
본 개시의 실시예의 설명에 있어서, 용어 "포함" 및 이의 유사한 용어는 개방성 포함으로 이해되어야 하며, 즉, "포함하나, 한정되지 않는다"로 이해되어야 한다. 용어 "기반으로"는 "적어도 부분적으로 기반으로"로 이해되어야 한다. 용어 "일 실시예" 또는 "해당 실시예"는 "적어도 하나의 실시예"로 이해되어야 한다. 용어 "제1", "제2" 등은 상이하거나 동일한 대상을 지칭할 수 있다. 아래의 설명에는 기타의 명확하고 은닉적인 정의가 더 포함될 수 있다.
앞서 기재한 바와 같이, 자율 주행 기술은 통상적으로 자율 주행 차량에 대해 고정밀도의 위치 확정을 진행하는 것에 의존하고, 이러한 위치 확정은 주행 경로 주위의 물리적 환경을 기반으로 구축된 위치 확정 지도에 의해 결정된다. 그러나, 주행 경로 주위의 물리적 환경에 시시각각 차량 통행량과 인파의 변화, 계절 변화, 시공 등과 같은 상이한 정도로의 변화가 발생할 수 있다. 이러한 환경 변화에 있어서, 일부의 변화(예컨대, 길가에 주차된 차량 및 지나가는 차량 등)는 자율 주행의 레이저 위치 확정에 미치는 영향이 상대적으로 작으며, 일부의 변화(예컨대 시공 등)는 자율 주행의 레이저 위치 확정에 미치는 영향이 상대적으로 크다. 자율 주행의 레이저 위치 확정에 대해 영향을 미치는 이러한 환경 변화는, 위치 확정 지도의 업데이트를 상기시키고 지원하는데 편리하도록 검출될 필요가 있다.
본 개시의 실시예에 의하면, 환경 변화를 검출하고 지도를 업데이트하기 위한 방안을 제출한다. 당해 방안에 있어서, 주어진 구역을 상대로 사전에 구축된 전역 지도, 및 주어진 구역 중의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 국부 지도를 획득한다. 국부 지도와 전역 지도에 대한 비교를 통해, 서브 구역 중의 환경에 변화가 발생하는 확률을 확정한다. 주어진 구역 중의 다수의 서브 구역의 상응한 확률을 기반으로, 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정할 수 있다. 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것이 확정됨에 따라, 다수의 국부 지도 중의 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 전역 지도를 업데이트한다. 이러한 방식을 통해, 본 개시의 실시예는 자율 주행의 위치 확정에 영향을 초래하는 환경 변화를 자동으로 검출하여, 위치 확정 지도의 업데이트를 촉진시킬 수 있다.
아래에 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대한 구체적인 설명을 진행한다. 도 1은 본 개시의 다수의 실시예가 구현될 수 있는 예시적 환경(100)의 개략도를 나타낸다. 환경(100)은 컴퓨팅 기기(110)를 포함할 수 있으며, 컴퓨팅 기기(110)는 컴퓨팅, 저장, 통신, 제어 등의 기능을 구현하기 위해 적어도 프로세서, 메모리 장치, 및 통상적으로 범용의 컴퓨터에 존재하는 기타의 부재를 포함한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 기기(110)는, 주어진 구역을 상대로 사전에 구축된 전역 지도(101), 및 주어진 구역 중의 하나 또는 다수의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 하나 또는 다수의 국부 지도(102)를 획득할 수 있다. 컴퓨팅 기기(110)는 국부 지도(102)와 전역 지도(101)에 대해 비교를 진행하여 하나 또는 다수의 서브 구역 중의 환경에 변화가 발생하는 지 검출할 수 있다. 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 서브 구역 중의 환경 변화의 상응한 확률을 표시할 수 있는 검출 결과(103)를 출력할 수 있다. 추가로 또는 선택적으로, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 서브 구역 중의 환경 변화의 상응한 확률을 기반으로, 전역 지도(101)가 업데이트될 필요가 있는 지를 진일보로 확정할 수 있다. 전역 지도(101)가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정됨에 응답하여, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 국부 지도(102) 중의 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 전역 지도(101)를 업데이트하고, 업데이트된 전역 지도(104)를 출력할 수 있다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 환경 변화를 검출하기 위한 과정(200)의 흐름도를 나타낸다. 설명의 편리를 위하여, 도 1을 결부하여 과정(200)을 설명하고자 한다. 과정(200)은 미도시된 추가 동작을 더 포함할 수 있으며, 및/또는 도시된 동작을 생략할 수 있으며, 본 개시의 범위는 이러한 양태에 한정되지 않음을 이해하여야 한다.
블록(210)에서, 컴퓨팅 기기(110)는 주어진 구역을 상대로 사전에 구축된 전역 지도(101), 및 주어진 구역 중의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 국부 지도(102)("제1 국부 지도"로도 지칭됨)를 획득한다.
일부의 실시예에 있어서, 국부 지도(102)는 수집 기기(예를 들어, 라이다(LiDAR)가 장착된 차량)에 의해 주어진 구역 내의 서브 구역을 상대로 실시간으로 수집한 하나 또는 다수의 프레임의 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 로컬 좌표계에서 구축되는 것일 수 있다. 로컬 좌표계는 예를 들어 수집 기기의 초기 위치를 원점으로 한다. 선택적으로, 일부의 실시예에 있어서, 국부 지도(102)는 레이더 관성 주행 거리계에 의해 서브 구역을 상대로 하는 다수의 프레임의 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 합성된 것일 수 있다. 여기에 설명된 "포인트 클라우드 데이터"는, 레이저가 서브 구역 중의 물체 표면에 조사될 때 반송되는 해당 물체 표면의 각 포인트의 데이터 정보를 가리키고, 해당 데이터 정보는 각 포인트의 위치 정보 및 레이저 반사 정보를 포함한다. 예를 들어, 각 포인트의 위치 정보는 x 좌표, y 좌표 및 z 좌표에 의해 표시될 수 있으며, 여기서, z 좌표는 해당 포인트의 높이값에 대응된다. 각 포인트의 레이저 반사 정보는 해당 포인트의 레이저 반사 강도("반사값"으로도 지칭됨)를 가리킬 수 있다.
일부의 실시예에 있어서, 전역 지도(101)는, 예를 들어 주어진 구역을 상대로 글로벌 좌표계에서 사전에 구축된 2차원 점유 래스터 지도일 수 있다. 글로벌 좌표계는 예를 들어 위도와 경도를 표시하는 세계 좌표계이다. 일부의 실시예에 있어서, 전역 지도(101)는 주어진 구역을 다수의 래스터로 구획하고, 다수의 래스터 중의 각 래스터 중의 다수의 포인트에 관한 위치 정보 및 레이저 반사 정보를 기록할 수 있다. 일부의 실시예에 있어서, 전역 지도(101)는 다수의 래스터 중의 각 래스터를 상대로 높이값의 평균값, 반사값의 평균값 및 분산을 기록할 수 있다.
블록(220)에서, 컴퓨팅 기기(110)는 국부 지도(102)와 전역 지도(101)에 대한 비교를 통해, 서브 구역 중의 환경 변화의 확률(예를 들어, 도 1에 도시된 검출 결과(103)로 표시됨)을 확정한다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 국부 지도(102)를 전역 지도(101)에 대응되는 다수의 래스터에 투영시키고, 다수의 래스터에서 국부 지도(102)에 의해 명중되는 하나 또는 다수의 래스터(예를 들어, 해당 하나 또는 다수의 래스터와 국부 지도(102)에 대응되는 서브 구역은 서로 대응됨)를 확정할 수 있다. 일부의 실시예에 있어서, 투영시키기 전에, 컴퓨팅 기기(110)는 국부 지도(102)를 로컬 좌표계에서 글로벌 좌표계로 전환시킬 필요가 있다. 전역 지도(101)가 래스터화 지도이므로, 국부 지도(102)에 대응되는 포인트 클라우드 데이터 중의 포인트는 다수의 래스터에 투영된다. 이러한 방식을 통해, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 래스터에서 국부 지도(102)에 관련된 서브 구역에 대응되는 하나 또는 다수의 래스터를 확정할 수 있다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 전역 지도(101)로부터 명중된 래스터에 대응되는 높이 정보(예를 들어, 높이값의 평균값) 및 레이저 반사 정보(예를 들어, 반사값의 평균값 및 분산)을 확정할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 기기(110)는 국부 지도(102)에 대응되는 포인트 클라우드 데이터 중의 어느 포인트가 해당 래스터에 투영되는 지 확정하고, 이러한 포인트의 상응한 높이값 및 레이저 반사값을 기반으로 해당 래스터에 대응되는 높이 정보(예를 들어, 높이값의 평균값) 및 레이저 반사 정보(예를 들어, 반사값의 평균값 및 분산)을 확정할 수 있다. 본 원에 있어서, 국부 지도(102)로부터의 높이 정보 및 레이저 반사 정보는 각각 "제1 높이 정보" 및 "제1 레이저 반사 정보"로 지칭되며, 전역 지도(101)로부터의 높이 정보 및 레이저 반사 정보는 각각 "제2 높이 정보" 및 "제2 레이저 반사 정보"로 지칭된다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 아래와 같이 제1 높이 정보와 제2 높이 정보 사이의 차이("제1 차이"로도 지칭됨) 및 제1 레이저 반사 정보와 제2 레이저 반사 정보 사이의 차이("제2 차이"로도 지칭됨)를 확정할 수 있다.
Figure pat00001
(1)
여기서, us, σs, as, um, σm, am는 각각 국부 지도(102)로부터 확정된 반사값의 평균값, 반사값 분산, 높이값의 평균값, 및 전역 지도(101)로부터 확정된 반사값의 평균값, 반사값 분산, 높이값의 평균값을 나타낸다. zs(r)는 제1 레이저 반사 정보와 제2 레이저 반사 정보 사이의 차이를 나타내고, zs(a)는 제1 높이 정보와 제2 높이 정보 사이의 차이를 나타낸다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 제1 차이 및 제2 차이를 기반으로 서브 구역 중의 환경 변화의 확률("제1 확률"으로도 지칭됨)을 확정할 수 있다. 일부의 실시예에 있어서, 환경 변화의 확률은 아래와 같은 확률 모델을 기반으로 확정할 수 있다.
Figure pat00002
(2)
여기서,
Figure pat00003
는 높이 정보 차이에 대한 환경 변화 정도의 조건 확률("제1 조건 확률"으로도 지칭됨)을 나타내고,
Figure pat00004
는 반사 정보 차이에 대한 환경 변화 정도의 조건 확률("제2 조건 확률"으로도 지칭됨)을 나타내고, zs는 zs(r)와 zs(a)의 집합을 나타내고, P(ds|zs)는 zs에 대한 환경 변화 정도의 조건 확률을 나타낸다. γ는 제2 조건 확률에 적용되는 가중치를 나타내고, 1-γ는 제1 조건 확률에 적용되는 가중치를 나타내고, η는 기정의 조절 계수를 나타낸다. 높이 정보 차이와 반사 정보 차이는 자율 주행의 레이저 위치 확정에 대해 영향을 초래하는 환경 변화를 상대적으로 잘 표식할 수 있으므로, 높이 정보 차이와 반사 정보 차이 양자를 기반으로 서브 구역 중의 환경 변화의 확률을 상대적으로 정확하게 확정할 수 있다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 동일한 서브 구역을 상대로 상이한 시간에 구축된 다수의 국부 지도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 국부 지도 수집 기기는 상이한 사간에 동일한 서브 구역을 상대로 다수의 국부 지도를 수집할 수 있다. 여기서, 컴퓨팅 기기(110)로 획득한 제1 국부 지도는 제1 시각에 구축된 것이고, 컴퓨팅 기기(110)가 제1 시각 이후의 제2 시각에 구축된 동일한 서브 구역에 관한 제2 국부 지도를 획득할 수 있는 것으로 가정한다.
일부의 실시예에 있어서, 제1 확률이 확정된 후, 동일한 서브 구역을 상대로 하는 제2 국부 지도가 획득됨에 응답하여, 컴퓨팅 기기(110)는 제2 국부 지도와 전역 지도(101)에 대한 비교를 통해 해당 서브 구역 중의 환경 변화의 제2 확률을 확정할 수 있다. 제2 확률의 확정 방식은 제1 확률의 확정 방식과 유사한 것을 이해하여야 한다. 이어서, 컴퓨팅 기기(110)는 제2 확률을 기반으로 제1 확률을 업데이트할 수 있다. 일부의 실시예에 있어서, 확률 업데이트는 아래의 공식을 기반으로 진행할 수 있다.
Figure pat00005
(3)
여기서, t는 시각을 나타내고 t는 자연수이며, lt는 시각 t에서의 우도 비율 대수를 나타내고, l0은 0과 같다. 일부의 실시예에 있어서, 시각 t에서의 환경 변화 확률 P t은 아래와 같은 공식을 기반으로 얻을 수 있다.
Figure pat00006
(4)
상술한 공식(3) 및 공식(4)으로부터, 제1 시각(즉, t=1일 경우)에서 확률 P 1은 제1 시각에 확정된 P(ds|zs)와 같고, 제2 시각(즉, t=2일 경우)에서 확률 P 2는 제1 시각의 우도 비율 대수 l1 및 제2 시각에서 확정된 P(ds|zs) 양자를 기반으로 확정되는 것을 알 수 있다.
선택적으로, 다른 일 실시예에 있어서, 확률 업데이트는 기타의 방식으로 진행될 수 있으며, 예를 들어, 평균값을 구하거나 단지 상대적으로 늦게 확정된 환경 변화 확률을 이용하여 상대적으로 일찍 확정된 환경 변화 확률을 대체하는 등의 방식으로 진행될 수 있다. 본 개시의 범위는 이러한 양태에 한정되지 않는다.
도 2에 도시된 바와 같이, 선택적으로, 블록(230)에서, 컴퓨팅 기기(110)은 제1 확률을 기반으로 서브 구역 중의 환경 변화를 확정한다. 일부의 실시예에 있어서, 제1 확률이 기정의 임계값을 초과하면, 컴퓨팅 기기(110)는 서브 구역에서 환경 변화가 발생한 것으로 확정할 수 있다. 아니면, 컴퓨팅 기기(110)는 서브 구역에서 환경 변화가 발생하지 않은 것으로 확정할 수 있다.
이러한 방식을 통해, 컴퓨팅 기기(110)는 자율 주행의 위치 확정에 영향을 초래하는 환경 변화를 자동으로 검출하여, 전역 위치 확정 지도의 업데이트를 촉진시킬 수 있다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 환경 변화를 검출하고 지도를 업데이트하기 위한 과정(300)의 흐름도를 나타낸다. 과정(300)은 도 1에 도시된 컴퓨팅 기기(110)에 의해 구현될 수 있다. 논의의 편리성을 위하여, 도 1을 결부하여 과정(300)을 설명하고자 한다. 과정(300)은 미도시된 추가 동작을 더 포함할 수 있으며 및/또는 도시된 동작을 생략할 수 있으며, 본 개시의 범위는 이러한 양태에 한정되지 않음을 이해하여야 한다.
블록(310)에서, 컴퓨팅 기기(110)는 주어진 구역을 상대로 사전에 구축된 전역 지도(101), 및 주어진 구역 중의 다수의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 다수의 국부 지도(102)를 획득한다.
블록(320)에서, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 국부 지도(102) 각각과 전역 지도(101)에 대한 비교를 통해, 다수의 서브 구역 중의 환경 변화의 상응한 확률을 확정한다.
컴퓨팅 기기(110)는 다수의 서브 구역 중의 각 서브 구역을 상대로 도 2에 도시된 과정(200)에 따라 해당 서브 구역 중의 환경 변화의 확률을 확정 및/또는 업데이트할 수 있으며, 여기서 이에 대한 중복된 설명을 진행하지 않는다.
블록(330)에서, 컴퓨팅 기기(110)는 적어도 확정된 상응한 확률을 기반으로 전역 지도(101)가 업데이트될 필요가 있는 지 확정한다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 서브 구역에 대응되는 환경 변화 확률을 이용하여 환경 변화 확률의 히트 맵을 제작하고, 여기서, 상이한 색상을 이용하여 환경 변화 확률의 높낮이를 표시한다. 일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 서브 구역으로부터 그의 환경 변화 확률이 임계값 확률을 초과하는 일 그룹의 서브 구역을 확정할 수 있다. 컴퓨팅 기기(110)는 당해 그룹의 서브 구역 중의 적어도 일부의 서브 구역으로 구성되는 연통 구역의 범위가 임계값 범위를 초과하는 지를 진일보로 확정할 수 있다. 일부의 실시예에 있어서, 두개의 서브 구역 사이의 거리가 임계값 거리보다 작을 경우, 이러한 두개의 서브 구역은 연통 구역으로 간주될 수 있다. 일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)로 당해 그룹의 서브 구역 중의 적어도 일부의 서브 구역으로 구성되는 연통 구역의 범위가 임계값 범위를 초과한 것으로 확정될 경우, 컴퓨팅 기기(110)는, 전역 지도(101)를 업데이트할 필요가 있는 것으로 확정할 수 있다.
블록(340)에서, 전역 지도(101)가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정됨에 응답하여, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 국부 지도(102) 중의 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 해당 전역 지도(101)를 업데이트한다.
일부의 실시예에 있어서, 컴퓨팅 기기(110)는 다수의 국부 지도(102)로부터 해당 연통 구역에 대응되는 적어도 일부의 국부 지도를 확정하고, 이어서 확정된 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 전역 지도(101)를 업데이트할 수 있다. 임의의 알려진 또는 향후에 개발될 방법을 기반으로 확정된 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 전역 지도(101)를 업데이트할 수 있음을 이해하여야 한다. 본 개시의 범위는 이러한 양태에 한정되지 않는다.
이러한 방식을 통해, 자율 주행의 위치 확정에 영향을 초래하는 환경 변화를 검출함으로써, 컴퓨팅 기기(110)는 검출 결과를 기반으로 전역 위치 확정 지도의 국부적인 자동화 업데이트를 촉진시킬 수 있다. 업데이트된 전역 위치 확정 지도가 주행 경로 주위의 실제 환경을 보다 잘 반영할 수 있으므로, 자율 주행 중의 레이저 위치 확정에 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 환경 변화를 검출하기 위한 장치(400)의 개략적 블록도를 나타낸다. 장치(400)는 도 1에 도시된 컴퓨팅 기기(110)에 포함되거나 컴퓨팅 기기(110)로 구현될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 장치(400)는 주어진 구역을 상대로 사전에 구축된 전역 지도, 및 주어진 구역 중의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 제1 국부 지도를 획득하도록 구성되는 제1 지도 획득 모듈(410)을 포함한다. 장치(400)는 제1 국부 지도와 전역 지도에 대한 비교를 통해, 서브 구역 중의 환경 변화의 제1 확률을 확정하도록 구성되는 제1 확률 확정 모듈(420)을 포함한다.
일부의 실시예에 있어서, 제1 국부 지도는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 구축되고, 포인트 클라우드 데이터는 레이저를 통해 서브 구역 중의 다수의 포인트를 조사하여 획득된 다수의 포인트에 관한 제1 높이 정보 및 제1 레이저 반사 정보를 표시하고, 전역 지도는 주어진 구역을 다수의 래스터로 구획하고 다수의 래스터 중의 각 래스터 중의 다수의 포인트에 관한 높이 정보 및 레이저 반사 정보를 기록한다. 일부의 실시예에 있어서, 제1 확률 확정 모듈(420)은, 제1 국부 지도를 다수의 래스터에 투영시켜, 다수의 래스터에서 서브 구역에 대응되는 래스터를 확정하도록 구성되는 제1 확정 유닛과, 전역 지도를 기반으로 래스터에 대응되는 제2 높이 정보 및 제2 레이저 반사 정보를 확정하도록 구성되는 제2 확정 유닛과, 제1 높이 정보와 제2 높이 정보 사이의 제1 차이, 및 제1 레이저 반사 정보와 제2 레이저 반사 정보 사이의 제2 차이를 확정하도록 구성되는 제3 확정 유닛과, 제1 차이 및 제2 차이를 기반으로 제1 확률을 확정하도록 구성되는 제4 확정 유닛을 포함한다.
일부의 실시예에 있어서, 제4 확정 유닛은, 제1 차이를 기반으로 환경 변화의 제1 조건 확률을 확정하도록 구성되는 제1 확정 서브 유닛과, 제2 차이를 기반으로 환경 변화의 제2 조건 확률을 확정하도록 구성되는 제2 확정 서브 유닛과, 적어도 제1 조건 확률 및 제2 조건 확률을 기반으로 제1 확률을 확정하도록 구성되는 제3 확정 서브 유닛을 포함한다.
일부의 실시예에 있어서, 장치(400)는, 제1 확률이 확정됨에 응답하여, 해당 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 제2 국부 지도를 획득하도록 구성되되, 제2 국부 지도는 제1 국부 지도보다 늦게 구축되는 제2 지도 획득 모듈과, 제2 국부 지도와 전역 지도에 대한 비교를 통해, 서브 구역 중의 환경 변화의 제2 확률을 확정하도록 구성되는 제2 확률 확정 모듈과, 제2 확률을 기반으로 제1 확률을 업데이트하도록 구성되는 확률 업데이트 모듈을 더 포함한다.
일부의 실시예에 있어서, 장치(400)는, 주어진 구역 중의 다수의 서브 구역을 상대로 실시간으로 구축된 다수의 국부 지도를 획득하도록 구성되는 제3 지도 획득 모듈과, 다수의 국부 지도 각각과 전역 지도에 대한 비교를 통해, 다수의 서브 구역 중의 환경 변화의 상응한 확률을 확정하도록 구성되는 제3 확률 확정 모듈과, 적어도 다수의 서브 구역 중의 환경 변화의 상응한 확률을 기반으로 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하도록 구성되는 업데이트 확정 모듈과, 전역 지도가 업데이트될 필요가 있음에 응답하여, 다수의 국부 지도 중의 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 전역 지도를 업데이트하도록 구성되는 지도 업데이트 모듈을 더 포함한다.
일부의 실시예에 있어서, 업데이트 확정 모듈은, 다수의 서브 구역으로부터 그의 환경 변화의 확률이 임계값 확률을 초과하는 일 그룹의 서브 구역을 확정하도록 구성되는 제5 확정 유닛과, 일 그룹의 서브 구역 중의 적어도 일부의 서브 구역으로 구성되는 연통 구역의 범위가 임계값 범위를 초과함에 응답하여, 전역 지도가 업데이트될 필요가 있음을 확정하도록 구성되는 제6 확정 유닛을 포함한다.
일부의 실시예에 있어서, 지도 업데이트 모듈은, 다수의 국부 지도로부터 연통 구역에 대응되는 적어도 일부의 국부 지도를 확정하도록 구성되는 제7 확정 유닛과, 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 전역 지도를 업데이트하도록 구성되는 업데이트 유닛을 포함한다.
도 5는 본 개시의 실시예를 실시할 수 있는 예시적 기기(500)의 개략적 블록도를 나타낸다. 기기(500)은 도 1에 도시된 컴퓨팅 기기(110)를 구현하도록 이용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 기기(500)는 중앙 처리 유닛(CPU; 501)을 포함하되, CPU(501)는 판독 전용 메모리 장치(ROM; 502)에 저장된 컴퓨터 프로그램 명령어 또는 저장 유닛(508)으로부터 랜덤 액세스 메모리 장치(RAM; 503)에 로딩된 컴퓨터 프로그램 명령어에 따라 각종의 적당한 동작 및 처리를 실행할 수 있다. RAM(503)에는 기기(500)의 조작에 필요한 각종의 프로그램 및 데이터가 더 저장될 수 있다. CPU(501), ROM(502) 및 RAM(503)은 버스라인(504)을 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(505)도 버스라인(504)에 연결된다.
I/O 인터페이스(505)에 연결되는 기기(500) 중의 다수의 부재로서, 예컨대 키보드, 마우스 등과 같은 입력 유닛(506)과, 예컨대 각종 유형의 표시 장치, 스피커 등과 같은 출력 유닛(507)과, 예컨대 자기 디스크, 광학 디스크 등과 같은 저장 유닛(508)과, 예컨대 네트워크 카드, 모뎀, 무선 통신 트랜시버 등과 같은 통신 유닛(509)이 포함된다. 통신 유닛(509)은 기기(500)가 예컨대 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 각종의 통신 네트워크를 통해 기타의 기기와 정보/데이터를 교환하는 것을 허용한다.
처리 유닛(501)은 앞서 설명된 각 방법 및 처리를 실행하며, 예를 들어, 과정(200 및/또는 300)을 실행한다. 예를 들어, 일부의 실시예에 있어서, 과정(200 및/또는 300)은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있으며, 이는 컴퓨터 판독 가능한 매체(예컨대 저장 유닛(508))에 유형적으로 포함된다. 일부의 실시예에 있어서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(502) 및/또는 통신 유닛(509)을 경유하여 기기(500)에 로딩 및/또는 장착될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(503)에 로딩되고 CPU(501)에 의해 실행될 경우, 앞서 설명된 과정 (200 및/또는 300)의 하나 또는 다수의 단계를 실행할 수 있다. 선택적으로, 기타의 실시예에 있어서, CPU(501)는 기타의 임의의 적당한 방식을 통해, 예컨대, 하드웨어에 의존하여 과정(200 및/또는 300)을 실행하도록 구성될 수 있다.
본 원의 앞서 설명된 기능은 적어도 부분적으로 하나 또는 다수의 하드웨어 논리 부재에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 비한정적으로, 사용 가능한 시범적인 유형의 하드웨어 논리 부재는 현장 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA), 응용 주문형 집적 회로(ASIC), 응용 주문형 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩(SOC), 복합 프로그래머블 논리 소자(CPLD) 등을 포함한다.
본 개시의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 다수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합을 이용하여 작성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용의 컴퓨터, 전문용 컴퓨터 또는 기타의 프로그래밍 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 제어 장치에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 제어 장치에 의해 실행될 경우 흐름도 및/또는 블록도에 규정된 기능/조작을 실시시킬 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계 상에서 실행되거나, 부분적으로 기계 상에서 실행될 수 있으며, 별도의 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 기계상에서 실시되고 부분적으로 원격 장치 상에서 실행되거나, 또는 완전히 원격 기계 또는 서버 상에서 실행될 수 있다.
본 개시의 문맥에 있어서, 컴퓨터 판독 가능한 매체는 유형의 매체일 수 있으며, 이는 명령어 실행 시스템, 장치 또는 기기로 사용되거나 명령어 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합되어 사용되는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 컴퓨터 판독 가능한 신호 매체 또는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체의 보다 구체적인 예시는 하나 또는 다수의 선을 기반으로 하는 전기적 연결, 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리 장치(RAM), 판독 전용 메모리 장치(ROM), 삭제 가능하고 프로그래밍 가능한 판독 전용 메모리 장치(EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유, 휴대용 컴팩트 디스크 판독 전용 메모리 장치(CD-ROM), 광학 저장 소자, 자기 저장 소자, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함한다.
또한, 비록 특정된 순번을 이용하여 각 조작을 설명하였으나, 이러한 조작이 도시된 특정된 순번 또는 순서로 실행되는 것을 요구하거나, 모든 도시된 조작이 원하는 결과를 취득하도록 실행되는 것을 요구하는 것으로 이해하여야 한다. 일정한 환경에서, 다중 태스크와 병렬 처리는 유리한 것일 수 있다. 마찬가지로, 비록 이상의 토론에는 여러가지 구체적인 구현 세부 사항이 포함되나, 이들은 본 개시의 범위에 대한 한정으로 해석하여서는 아니된다. 별도의 실시예의 문맥에 설명되는 임의의 특징은 단일의 구현에 조합되어 구현될 수 있다. 반대로, 단일 구현의 문맥에 설명되는 각종의 특징도 별도로 또는 임의의 적합한 서브 조합의 방식으로 다수의 구현에 구현될 수 있다.
비록, 구조 특징 및/또는 방법 논리 동작에 특정된 언어를 이용하여 본 주제를 설명하였으나, 첨부된 청구항에 한정된 주제는 반드시 앞서 설명된 특정된 특징 또는 동작에 한정되는 것이 아님을 이해하여야 한다. 반대로, 앞서 설명된 특정된 특징 및 동작은 단지 청구항을 구현하는 예시적 형식이다.

Claims (21)

  1. 환경 변화를 검출하기 위한 방법에 있어서,
    구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 상기 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 제1 시각에 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 제1 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화를 확정하고 상기 환경 변화의 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 국부 지도는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 구축되고, 상기 포인트 클라우드 데이터는 상기 제1 서브 구역 중의 제1 다수의 포인트에 관한 제1 높이 정보 및 제1 레이저 반사 정보를 포함하고,
    상기 전역 지도를 상기 구역을 다수의 래스터로 구획하고, 각 래스터에는 다수의 포인트가 포함되며, 상기 전역 지도는 상기 다수의 래스터 중의 각 래스터 중의 상기 다수의 포인트의 높이 정보 및 레이저 반사 정보를 기록하고,
    상기 제1 확률을 확정하는 단계는,
    상기 제1 국부 지도를 상기 다수의 래스터에 투영하여, 상기 다수의 래스터로부터 상기 제1 서브 구역에 대응되는 래스터를 확정하는 단계와,
    상기 전역 지도로부터 상기 래스터 중의 상기 다수의 포인트의 제2 높이 정보 및 제2 레이저 반사 정보를 확정하는 단계와,
    상기 제1 높이 정보와 상기 제2 높이 정보 사이의 제1 차이, 및 상기 제1 레이저 반사 정보와 상기 제2 레이저 반사 정보 사이의 제2 차이를 확정하는 단계와,
    상기 제1 차이 및 상기 제2 차이를 기반으로 상기 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는, 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 확률을 확정하는 단계는,
    상기 제1 차이를 기반으로 상기 환경 변화의 제1 조건 확률을 확정하는 단계와,
    상기 제2 차이를 기반으로 상기 환경 변화의 제2 조건 확률을 확정하는 단계와,
    적어도 상기 제1 조건 확률 및 상기 제2 조건 확률을 기반으로 상기 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는, 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 서브 구역을 상대로 상기 제1 시각보다 늦은 제2 시각에 구축된 제2 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 제2 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화의 제2 확률을 확정하는 단계와,
    상기 제2 확률을 기반으로 상기 환경 변화의 확률을 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 구역은 다수의 서브 구역을 포함하고, 상기 다수의 서브 구역은 상기 제1 서브 구역과 적어도 하나의 제2 서브 구역을 포함하되,
    상기 방법은,
    상기 적어도 하나의 제2 서브 구역을 상대로 구축된 적어도 하나의 제3 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 제3 국부 지도 각각과 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 적어도 하나의 제2 서브 구역 중의 각 제2 서브 구역의 환경 변화의 상응한 제3 확률을 확정하는 단계와,
    적어도 상기 제1 확률과 상기 적어도 하나의 제2 서브 구역 중의 환경 변화의 상기 상응한 제3 확률을 기반으로, 상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하는 단계와,
    상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정됨에 응답하여, 상기 제1 국부 지도와 상기 적어도 하나의 제3 국부 지도 중의 적어도 일부를 이용하여 상기 전역 지도를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하는 단계는,
    상기 다수의 서브 구역으로부터 일 그룹의 서브 구역을 확정하되, 상기 일 그룹의 서브 구역 중의 각 서브 구역 중의 환경 변화의 확률은 임계값 확률을 초과하는 단계와,
    상기 일 그룹의 서브 구역 중의 적어도 일부의 서브 구역을 포함하는 연통 구역의 크기가 임계값 크기를 초과하는 것에 응답하여, 상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정하는 단계를 포함하는, 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 전역 지도를 업데이트하는 단계는,
    상기 제1 국부 지도와 상기 적어도 하나의 제3 국부 지도로부터 상기 연통 구역에 대응되는 적어도 일부의 국부 지도를 확정하는 단계와,
    상기 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 상기 전역 지도를 업데이트하는 단계를 포함하는, 환경 변화를 검출하기 위한 방법.
  8. 컴퓨팅 기기에 있어서,
    하나 또는 다수의 프로세서와,
    하나 또는 다수의 프로그램을 저장하는 메모리 장치를 포함하되,
    상기 하나 또는 다수의 프로그램이 상기 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 컴퓨팅 기기가 조작을 실행하되, 상기 조작은,
    구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 상기 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 제1 시각에 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 제1 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화를 확정하고 상기 환경 변화의 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 기기.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1 국부 지도는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 구축되고, 상기 포인트 클라우드 데이터는 상기 제1 서브 구역 중의 제1 다수의 포인트에 관한 제1 높이 정보 및 제1 레이저 반사 정보를 포함하고,
    상기 전역 지도를 상기 구역을 다수의 래스터로 구획하고, 각 래스터에는 다수의 포인트가 포함되며, 상기 전역 지도는 상기 다수의 래스터 중의 각 래스터 중의 상기 다수의 포인트의 높이 정보 및 레이저 반사 정보를 기록하고,
    상기 제1 확률을 확정하는 단계는,
    상기 제1 국부 지도를 상기 다수의 래스터에 투영하여, 상기 다수의 래스터로부터 상기 제1 서브 구역에 대응되는 래스터를 확정하는 단계와,
    상기 전역 지도로부터 상기 래스터 중의 상기 다수의 포인트의 제2 높이 정보 및 제2 레이저 반사 정보를 확정하는 단계와,
    상기 제1 높이 정보와 상기 제2 높이 정보 사이의 제1 차이, 및 상기 제1 레이저 반사 정보와 상기 제2 레이저 반사 정보 사이의 제2 차이를 확정하는 단계와,
    상기 제1 차이 및 상기 제2 차이를 기반으로 상기 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 기기.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 확률을 확정하는 단계는,
    상기 제1 차이를 기반으로 상기 환경 변화의 제1 조건 확률을 확정하는 단계와,
    상기 제2 차이를 기반으로 상기 환경 변화의 제2 조건 확률을 확정하는 단계와,
    적어도 상기 제1 조건 확률 및 상기 제2 조건 확률을 기반으로 상기 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 기기.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 조작은,
    상기 제1 서브 구역을 상대로 상기 제1 시각보다 늦은 제2 시각에 구축된 제2 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 제2 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화의 제2 확률을 확정하는 단계와,
    상기 제2 확률을 기반으로 상기 환경 변화의 확률을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 컴퓨팅 기기.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 구역은 다수의 서브 구역을 포함하고, 상기 다수의 서브 구역은 상기 제1 서브 구역과 적어도 하나의 제2 서브 구역을 포함하고,
    상기 조작은,
    상기 적어도 하나의 제2 서브 구역을 상대로 구축된 적어도 하나의 제3 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 제3 국부 지도 각각과 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 적어도 하나의 제2 서브 구역 중의 각 제2 서브 구역의 환경 변화의 상응한 제3 확률을 확정하는 단계와,
    적어도 상기 제1 확률과 상기 적어도 하나의 제2 서브 구역 중의 환경 변화의 상기 상응한 제3 확률을 기반으로, 상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하는 단계와,
    상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정됨에 응답하여, 상기 제1 국부 지도와 상기 적어도 하나의 제3 국부 지도 중의 적어도 일부를 이용하여 상기 전역 지도를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 컴퓨팅 기기.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하는 단계는,
    상기 다수의 서브 구역으로부터 일 그룹의 서브 구역을 확정하되, 상기 일 그룹의 서브 구역 중의 각 서브 구역 중의 환경 변화의 확률은 임계값 확률을 초과하는 단계와,
    상기 일 그룹의 서브 구역 중의 적어도 일부의 서브 구역을 포함하는 연통 구역의 크기가 임계값 크기를 초과하는 것에 응답하여, 상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 기기.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 전역 지도를 업데이트하는 단계는,
    상기 제1 국부 지도와 상기 적어도 하나의 제3 국부 지도로부터 상기 연통 구역에 대응되는 적어도 일부의 국부 지도를 확정하는 단계와,
    상기 적어도 일부의 국부 지도를 이용하여 상기 전역 지도를 업데이트하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 기기.
  15. 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램이 기기에 의해 실행될 경우, 상기 기기가 조작을 실행하되, 상기 조작은,
    구역을 상대로 하는 전역 지도, 및 상기 구역 중의 제1 서브 구역을 상대로 제1 시각에 구축된 제1 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 제1 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화를 확정하고 상기 환경 변화의 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 국부 지도는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 구축되고, 상기 포인트 클라우드 데이터는 상기 제1 서브 구역 중의 제1 다수의 포인트에 관한 제1 높이 정보 및 제1 레이저 반사 정보를 포함하고,
    상기 전역 지도를 상기 구역을 다수의 래스터로 구획하고, 각 래스터에는 다수의 포인트가 포함되며, 상기 전역 지도는 상기 다수의 래스터 중의 각 래스터 중의 상기 다수의 포인트의 높이 정보 및 레이저 반사 정보를 기록하고,
    상기 제1 확률을 확정하는 단계는,
    상기 제1 국부 지도를 상기 다수의 래스터에 투영하여, 상기 다수의 래스터로부터 상기 제1 서브 구역에 대응되는 래스터를 확정하는 단계와,
    상기 전역 지도로부터 상기 래스터 중의 상기 다수의 포인트의 제2 높이 정보 및 제2 레이저 반사 정보를 확정하는 단계와,
    상기 제1 높이 정보와 상기 제2 높이 정보 사이의 제1 차이, 및 상기 제1 레이저 반사 정보와 상기 제2 레이저 반사 정보 사이의 제2 차이를 확정하는 단계와,
    상기 제1 차이 및 상기 제2 차이를 기반으로 상기 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제1 확률을 확정하는 단계는,
    상기 제1 차이를 기반으로 상기 환경 변화의 제1 조건 확률을 확정하는 단계와,
    상기 제2 차이를 기반으로 상기 환경 변화의 제2 조건 확률을 확정하는 단계와,
    적어도 상기 제1 조건 확률 및 상기 제2 조건 확률을 기반으로 상기 제1 확률을 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 조작은,
    상기 제1 서브 구역을 상대로 상기 제1 시각보다 늦은 제2 시각에 구축된 제2 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 제2 국부 지도와 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 제1 서브 구역 중의 환경 변화의 제2 확률을 확정하는 단계와,
    상기 제2 확률을 기반으로 상기 환경 변화의 확률을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 구역은 다수의 서브 구역을 포함하고, 상기 다수의 서브 구역은 상기 제1 서브 구역과 적어도 하나의 제2 서브 구역을 포함하고,
    상기 조작은,
    상기 적어도 하나의 제2 서브 구역을 상대로 구축된 적어도 하나의 제3 국부 지도를 획득하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 제3 국부 지도 각각과 상기 전역 지도에 대한 비교를 통해, 상기 적어도 하나의 제2 서브 구역 중의 각 제2 서브 구역의 환경 변화의 상응한 제3 확률을 확정하는 단계와,
    적어도 상기 제1 확률 및 상기 적어도 하나의 제2 서브 구역 중의 각 제2 서브 구역 중의 환경 변화의 상기 상응한 제3 확률을 기반으로, 상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하는 단계와,
    상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정됨에 응답하여, 상기 제1 국부 지도와 상기 적어도 하나의 제3 국부 지도 중의 적어도 일부를 이용하여 상기 전역 지도를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 지 확정하는 단계는,
    상기 다수의 서브 구역으로부터 일 그룹의 서브 구역을 확정하되, 상기 일 그룹의 서브 구역 중의 각 서브 구역 중의 환경 변화의 확률은 임계값 확률을 초과하는 단계와,
    상기 일 그룹의 서브 구역 중의 적어도 일부의 서브 구역을 포함하는 연통 구역의 크기가 임계값 크기를 초과하는 것에 응답하여, 상기 전역 지도가 업데이트될 필요가 있는 것으로 확정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  21. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하도록 하는 컴퓨터 프로그램.
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112711012B (zh) * 2020-12-18 2022-10-11 上海蔚建科技有限公司 一种激光雷达定位系统的全局位置初始化方法及系统
CN113720325B (zh) * 2021-09-14 2024-05-17 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 环境变化检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN116679315A (zh) * 2022-02-23 2023-09-01 北京百度网讯科技有限公司 作业地形检测方法、装置及用于检测作业地形的工程设备
CN114691659A (zh) * 2022-03-30 2022-07-01 阿波罗智联(北京)科技有限公司 一种地图数据的优化方法、装置、设备以及存储介质
CN116164758B (zh) * 2023-04-26 2023-11-03 九识(苏州)智能科技有限公司 高精度点云地图的更新方法、装置、介质、设备及系统

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5471626B2 (ja) * 2010-03-09 2014-04-16 ソニー株式会社 情報処理装置、マップ更新方法、プログラム及び情報処理システム
EP3078935A1 (en) 2015-04-10 2016-10-12 The European Atomic Energy Community (EURATOM), represented by the European Commission Method and device for real-time mapping and localization
US9630619B1 (en) 2015-11-04 2017-04-25 Zoox, Inc. Robotic vehicle active safety systems and methods
DE102016220249A1 (de) 2016-10-17 2018-04-19 Robert Bosch Gmbh Verfahren und System zur Lokalisierung eines Fahrzeugs
US10584971B1 (en) * 2016-10-28 2020-03-10 Zoox, Inc. Verification and updating of map data
EP3324209A1 (en) 2016-11-18 2018-05-23 Dibotics Methods and systems for vehicle environment map generation and updating
EP3594922A4 (en) 2017-03-29 2021-03-31 Pioneer Corporation SERVER DEVICE, TERMINAL DEVICE, COMMUNICATION SYSTEM, INFORMATION RECEIVING METHOD, INFORMATION SENDING METHOD, PROGRAM FOR RECEIVING INFORMATION, PROGRAM FOR SENDING INFORMATION, RECORDING MEDIUM AND DATA STRUCTURE
US10710599B2 (en) 2017-09-15 2020-07-14 Toyota Research Institute, Inc. System and method for online probabilistic change detection in feature-based maps
CN110019609B (zh) * 2017-11-20 2021-05-25 北京京东乾石科技有限公司 地图更新方法、装置以及计算机可读存储介质
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
CN108921947B (zh) 2018-07-23 2022-06-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 生成电子地图的方法、装置、设备、存储介质以及采集实体
CN109141437B (zh) * 2018-09-30 2021-11-26 中国科学院合肥物质科学研究院 一种机器人全局重定位方法
WO2020078572A1 (en) * 2018-10-19 2020-04-23 Harman Becker Automotive Systems Gmbh Global map creation using fleet trajectories and observations
CN109635052B (zh) 2018-10-31 2023-02-28 阿波罗智能技术(北京)有限公司 点云数据的处理方法、装置和存储介质
WO2020133088A1 (zh) * 2018-12-27 2020-07-02 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
CN110068330B (zh) 2019-01-16 2021-04-13 上海交通大学 基于arma模型实现的机器人的自主定位方法
CN109557928A (zh) * 2019-01-17 2019-04-02 湖北亿咖通科技有限公司 基于矢量地图和栅格地图的自动驾驶车辆路径规划方法
KR102169283B1 (ko) * 2019-12-30 2020-10-23 (주)원익로보틱스 자율주행 로봇을 이용한 지도 업데이트 방법 및 시스템

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