KR20230152643A - 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 멀티 모달 분할 네트워크 - Google Patents

매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 멀티 모달 분할 네트워크 Download PDF

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KR20230152643A
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세르지 아디프라자 위자자
다난자이 샤르마
베니스 에린 비 리옹
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모셔널 에이디 엘엘씨
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Abstract

시맨틱 라벨링 시스템으로 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 방법들이 제공되며, 이 방법들은, 차량의 LiDAR 센서로부터, 포인트에 대한 적어도 하나의 원시 포인트 특징을 포함하는 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 수신하는 단계, 차량의 카메라로부터, 카메라를 사용하여 캡처되는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 수신하는 단계, 이미지 데이터에 기초하여 포인트에 대한 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징을 생성하는 단계, LiDAR 분할 신경 네트워크를 사용하여 적어도 하나의 원시 포인트 특징 및 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징에 기초하여, 포인트에 대한 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 예측하는 단계, 및 포인트 레벨 시맨틱 라벨에 기초하여 맵을 생성하기 위해 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 매핑 엔진에 제공하는 단계를 포함한다. 시스템들 및 컴퓨터 프로그램 제품들이 또한 제공된다.

Description

매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 멀티 모달 분할 네트워크{MULTI-MODAL SEGMENTATION NETWORK FOR ENHANCED SEMANTIC LABELING IN MAPPING}
자율 주행 차량(autonomous vehicle)은 인간 입력 없이 그의 주변 환경을 감지하고 운행할 수 있다. 차량은 장애물들을 피하기 위해 선택된 경로를 따라 차량을 안전하게 운행시키기 위해 다양한 유형들의 맵을 생성하고 사용할 수 있다. 그렇게 함으로써, 차량은 차량을 둘러싼 환경에 위치하는 다양한 유형들의 대상체(object)들을 구별하기 위해 맵들에 적용되는 시맨틱 라벨들에 의존할 수 있다. 일부 시맨틱 라벨들은 차량의 적어도 하나의 LiDAR 센서로부터 검출되는 정보만을 사용하여 생성될 수 있다.
도 1은 자율 주행 시스템(autonomous system)의 하나 이상의 컴포넌트를 포함하는 차량이 구현될 수 있는 예시적인 환경이다.
도 2는 자율 주행 시스템을 포함하는 차량의 하나 이상의 시스템의 다이어그램이다.
도 3은 도 1 및 도 2의 하나 이상의 디바이스 및/또는 하나 이상의 시스템의 컴포넌트들의 다이어그램이다.
도 4a는 자율 주행 시스템의 특정 컴포넌트들의 다이어그램이다.
도 4b는 신경 네트워크의 구현의 다이어그램이다.
도 5는 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스의 구현의 다이어그램이다.
도 6은 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스의 구현의 다이어그램이다.
도 7은 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스의 구현의 다이어그램이다.
도 8은 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스의 플로차트이다.
이하의 설명에서는, 설명 목적으로 본 개시에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 제시된다. 그렇지만, 본 개시에 의해 기술되는 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 일부 경우에, 본 개시의 양태들을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 블록 다이어그램 형태로 예시되어 있다.
시스템들, 디바이스들, 모듈들, 명령어 블록들, 데이터 요소들 등을 나타내는 것들과 같은, 개략적인 요소들의 특정 배열들 또는 순서들이 설명의 편의를 위해 도면들에 예시되어 있다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 도면들에서의 개략적인 요소들의 특정 순서 또는 배열이, 그러한 것으로 명시적으로 기술되지 않는 한, 프로세스들의 특정 프로세싱 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스들의 분리가 필요하다는 것을 암시하는 것으로 의미되지 않음을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적인 요소를 포함시키는 것은, 그러한 것으로 명시적으로 기술되지 않는 한 일부 실시예들에서, 그러한 요소가 모든 실시예들에서 필요하다는 것 또는 그러한 요소에 의해 표현되는 특징들이 다른 요소들에 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소들과 결합되지 않을 수 있다는 것을 암시하는 것으로 의미되지 않는다.
게다가, 2 개 이상의 다른 개략적인 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소들이 도면들에서 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소들의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다. 환언하면, 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 요소들 사이의 일부 연결들, 관계들 또는 연관들이 도면들에 예시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시의 편의를 위해, 요소들 사이의 다수의 연결들, 관계들 또는 연관들을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용될 수 있다. 예를 들어, 연결 요소가 신호들, 데이터 또는 명령어들(예를 들면, "소프트웨어 명령어들")의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요하게 될 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낼 수 있다는 것을 이해할 것이다.
제1, 제2, 제3 등의 용어들이 다양한 컴포넌트들을 기술하는 데 사용되지만, 이러한 요소들이 이러한 용어들에 의해 제한되어서는 안된다. 제1, 제2, 제3 등의 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 실시예들의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉은 양쪽 모두 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.
본원에서의 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명에서 사용되는 전문용어는 특정 실시예들을 기술하기 위해서만 포함되어 있으며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들("a", "an" 및 "the")은 복수 형태들도 포함하는 것으로 의도되고, 문맥이 달리 명확히 나타내지 않는 한, "하나 이상" 또는 "적어도 하나"와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 연관된 열거된 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합들을 지칭하고 포괄한다는 것이 또한 이해될 것이다. "포함한다(includes)", 포함하는(including), 포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어들이, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 추가로 이해될 것이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "통신" 및 "통신하다"라는 용어들은 정보(또는, 예를 들어, 데이터, 신호들, 메시지들, 명령어들, 커맨드들 등에 의해 표현되는 정보)의 수신, 접수, 송신, 전달, 제공 등 중 적어도 하나를 지칭한다. 하나의 유닛(예를 들면, 디바이스, 시스템, 디바이스 또는 시스템의 컴포넌트, 이들의 조합들 등)이 다른 유닛과 통신한다는 것은 하나의 유닛이 직접 또는 간접적으로 다른 유닛으로부터 정보를 수신하고/하거나 다른 유닛으로 정보를 전송(예를 들면, 송신)할 수 있음을 의미한다. 이것은 본질적으로 유선 및/또는 무선인 직접 또는 간접 연결을 지칭할 수 있다. 추가적으로, 송신되는 정보가 제1 유닛과 제2 유닛 사이에서 수정, 프로세싱, 중계 및/또는 라우팅될 수 있을지라도 2 개의 유닛은 서로 통신하고 있을 수 있다. 예를 들어, 제1 유닛이 정보를 수동적으로 수신하고 정보를 제2 유닛으로 능동적으로 송신하지 않을지라도 제1 유닛은 제2 유닛과 통신하고 있을 수 있다. 다른 예로서, 적어도 하나의 중간 유닛(예를 들면, 제1 유닛과 제2 유닛 사이에 위치하는 제3 유닛)이 제1 유닛으로부터 수신되는 정보를 프로세싱하고 프로세싱된 정보를 제2 유닛으로 송신하는 경우 제1 유닛은 제2 유닛과 통신하고 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 메시지는 데이터를 포함하는 네트워크 패킷(예를 들면, 데이터 패킷 등)을 지칭할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는, 선택적으로, 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여", "~을 검출하는 것에 응답하여" 등을 의미하는 것으로 해석된다. 유사하게, 문구 "~라고 결정되는 경우" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는, 선택적으로, 문맥에 따라, "~라고 결정할 시에", "~라고 결정하는 것에 응답하여", "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출할 시에", "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출하는 것에 응답하여" 등을 의미하는 것으로 해석된다. 또한, 본원에서 사용되는 바와 같이, "갖는다"(has, have), "갖는(having)" 등의 용어들은 개방형(open-ended) 용어들인 것으로 의도된다. 게다가, 문구 "~에 기초하여"는, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, "~에 적어도 부분적으로 기초하여"를 의미하는 것으로 의도된다.
그 예가 첨부 도면들에 예시되어 있는 실시예들에 대해 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 특정 세부 사항들이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예들의 양태들을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 잘 알려진 방법들, 절차들, 컴포넌트들, 회로들, 및 네트워크들은 상세하게 기술되지 않았다.
일반적 개관
일부 양태들 및/또는 실시예들에서, 본원에 기술된 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들은 시맨틱 라벨링 시스템을 포함하고/하거나 구현한다. 차량(예를 들면, 자율 주행 차량)은 차량과 연관된 다양한 파라미터들을 모니터링하는 센서들을 포함한다. 예를 들어, 카메라들 및 LiDAR 센서들과 같은 일부 센서들은 차량의 환경에서, 다른 차량들, 보행자들, 가로등들, 랜드마크들 및 운전 가능한 표면들과 같은, 대상체들의 존재를 검출한다. 각각의 센서는 수집된 데이터를 차량의 모니터 및/또는 제어 시스템(들)으로 송신한다. 센서들의 조합으로부터 수신되는 데이터를 사용하여, 제어 시스템(들)은 검출된 대상체들에 대한 라벨들을 예측할 수 있으며, 이 라벨들은 차량의 환경의 맵들을 생성하거나 업데이트하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 카메라들로부터의 이미지들이 향상되고, LiDAR 센서들로부터 기록되는 원시 데이터(raw data)와 함께, 맵 생성에 사용할 시맨틱 라벨(semantic label)들을 예측하는 데 사용될 수 있다.
본원에 기술된 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 구현에 의해, 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 멀티 모달 분할 네트워크에 대한 기술들이 제공된다. 설명된 기술들의 몇몇 장점들은 LiDAR 센서들 및 카메라들과 같은 다수의 센서 모달리티들을 사용하여 강건한 시맨틱 라벨 예측들을 제공하는 것을 포함한다. 예를 들어, LiDAR 센서로부터의 원시 포인트 특징들은 향상된 카메라 이미지들에 기초하여 생성되는 풍부한 포인트 특징들과 결합될 수 있다. 원시 포인트 특징(raw point feature)들과 풍부한 포인트 특징(rich point feature)들의 결합에 기초하여 예측되는 시맨틱 라벨들은 차례로 보다 깔끔(clean)하고 보다 효율적인 맵들 또는 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 생성하는 데 사용될 수 있다.
이제 도 1을 참조하면, 자율 주행 시스템들을 포함하는 차량들은 물론 그렇지 않은 차량들이 작동되는 예시적인 환경(100)이 예시되어 있다. 예시된 바와 같이, 환경(100)은 차량들(102a 내지 102n), 대상체들(104a 내지 104n), 루트들(106a 내지 106n), 영역(108), 차량 대 인프라스트럭처(vehicle-to-infrastructure, V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(fleet management system)(116), V2I 시스템(118), 및 시맨틱 라벨링 시스템(600)을 포함한다. 차량들(102a 내지 102n), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 시맨틱 라벨링 시스템(600), 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및 V2I 시스템(118)은 유선 연결들, 무선 연결들, 또는 유선 또는 무선 연결들의 조합을 통해 상호연결한다(예를 들면, 통신 등을 위해 연결을 확립한다). 일부 실시예들에서, 대상체들(104a 내지 104n)은 유선 연결들, 무선 연결들 또는 유선 또는 무선 연결들의 조합을 통해 차량들(102a 내지 102n), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및 V2I 시스템(118) 중 적어도 하나와 상호연결한다.
차량들(102a 내지 102n)(개별적으로 차량(102)이라고 지칭되고 집합적으로 차량들(102)이라고 지칭됨)은 상품 및/또는 사람을 운송하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은 네트워크(112)를 통해 V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은 자동차들, 버스들, 트럭들, 기차들 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은 본원에 기술된 차량들(200)(도 2 참조)과 동일하거나 유사하다. 일부 실시예들에서, 일단의 차량들(200) 중의 차량(200)은 자율 주행 플릿 관리자와 연관된다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은, 본원에 기술된 바와 같이, 각자의 루트들(106a 내지 106n)(개별적으로 루트(106)라고 지칭되고 집합적으로 루트들(106)이라고 지칭됨)을 따라 주행한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 차량(102)은 자율 주행 시스템(예를 들면, 자율 주행 시스템(202)과 동일하거나 유사한 자율 주행 시스템)을 포함한다.
대상체들(104a 내지 104n)(개별적으로 대상체(104)라고 지칭되고 집합적으로 대상체들(104)이라고 지칭됨)은, 예를 들어, 적어도 하나의 차량, 적어도 하나의 보행자, 적어도 하나의 자전거 타는 사람, 적어도 하나의 구조물(예를 들면, 건물, 표지판, 소화전(fire hydrant) 등) 등을 포함한다. 각각의 대상체(104)는 정지해(예를 들면, 일정 시간 기간 동안 고정 위치에 위치함) 있거나 움직이고(예를 들면, 속도를 가지며 적어도 하나의 궤적과 연관되어 있음) 있다. 일부 실시예들에서, 대상체들(104)은 영역(108) 내의 대응하는 위치들과 연관되어 있다.
루트들(106a 내지 106n)(개별적으로 루트(106)라고 지칭되고 집합적으로 루트들(106)이라고 지칭됨)은 각각 AV가 운행할 수 있는 상태들을 연결하는 행동들의 시퀀스(궤적이라고도 함)와 연관된다(예를 들면, 이를 규정한다). 각각의 루트(106)는 초기 상태(예를 들면, 제1 시공간적 위치, 속도 등에 대응하는 상태) 및 최종 목표 상태(예를 들면, 제1 시공간적 위치와 상이한 제2 시공간적 위치에 대응하는 상태) 또는 목표 영역(예를 들면, 허용 가능한 상태들(예를 들면, 종료 상태들(terminal states))의 부분 공간(subspace))에서 시작된다. 일부 실시예들에서, 제1 상태는 개인 또는 개인들이 AV에 의해 픽업(pick-up)되어야 하는 위치를 포함하고 제2 상태 또는 영역은 AV에 의해 픽업된 개인 또는 개인들이 하차(drop-off)해야 하는 위치 또는 위치들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 루트들(106)은 복수의 허용 가능한 상태 시퀀스들(예를 들면, 복수의 시공간적 위치 시퀀스들)을 포함하며, 복수의 상태 시퀀스들은 복수의 궤적들과 연관된다(예를 들면, 이를 정의한다). 일 예에서, 루트들(106)은, 도로 교차로들에서의 회전 방향들을 지시하는 일련의 연결된 도로들과 같은, 상위 레벨 행동들 또는 부정확한 상태 위치들만을 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 루트들(106)은, 예를 들어, 특정 목표 차선들 또는 차선 영역들 내에서의 정확한 위치들 및 해당 위치들에서의 목표 속력과 같은, 보다 정확한 행동들 또는 상태들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 루트들(106)은 중간 목표들에 도달하기 위해 제한된 룩어헤드 구간(lookahead horizon)을 갖는 적어도 하나의 상위 레벨 행동 시퀀스를 따른 복수의 정확한 상태 시퀀스들을 포함하며, 여기서 제한된 구간 상태 시퀀스들의 연속적인 반복들의 조합은 누적되어 복수의 궤적들에 대응하며 이 복수의 궤적들은 집합적으로 최종 목표 상태 또는 영역에서 종료하는 상위 레벨 루트를 형성한다.
영역(108)은 차량들(102)이 운행할 수 있는 물리적 영역(예를 들면, 지리적 영역)을 포함한다. 일 예에서, 영역(108)은 적어도 하나의 주(state)(예를 들면, 국가, 지방, 국가에 포함된 복수의 주들의 개개의 주 등), 주의 적어도 하나의 부분, 적어도 하나의 도시, 도시의 적어도 하나의 부분 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 영역(108)은 간선 도로, 주간 간선 도로, 공원 도로, 도시 거리 등과 같은 적어도 하나의 명명된 주요 도로(thoroughfare)(본원에서 "도로"라고 지칭됨)를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 영역(108)은 진입로, 주차장의 섹션, 공터 및/또는 미개발 부지의 섹션, 비포장 경로 등과 같은 적어도 하나의 명명되지 않은 도로를 포함한다. 일부 실시예들에서, 도로는 적어도 하나의 차선(예를 들면, 차량(102)에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분)을 포함한다. 일 예에서, 도로는 적어도 하나의 차선 마킹과 연관된(예를 들면, 이에 기초하여 식별되는) 적어도 하나의 차선을 포함한다.
차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110)(때때로 차량 대 인프라스트럭처(V2X) 디바이스라고 지칭됨)는 차량들(102) 및/또는 V2I 인프라스트럭처 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 네트워크(112)를 통해 차량들(102), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 RFID(radio frequency identification) 디바이스, 사이니지(signage), 카메라(예를 들면, 2차원(2D) 및/또는 3차원(3D) 카메라), 차선 마커, 가로등, 주차 미터기 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 차량들(102)과 직접 통신하도록 구성된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 V2I 시스템(118)을 통해 차량들(102), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 플릿 관리 시스템(116)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 네트워크(112)를 통해 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다.
네트워크(112)는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 네트워크를 포함한다. 일 예에서, 네트워크(112)는 셀룰러 네트워크(예를 들면, LTE(long term evolution) 네트워크, 3G(third generation) 네트워크, 4G(fourth generation) 네트워크, 5G(fifth generation) 네트워크, CDMA(code division multiple access) 네트워크 등), PLMN(public land mobile network), LAN(local area network), WAN(wide area network), MAN(metropolitan area network), 전화 네트워크(예를 들면, PSTN(public switched telephone network)), 사설 네트워크, 애드혹 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 광섬유 기반 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 네트워크 등, 이러한 네트워크들의 일부 또는 전부의 조합 등을 포함한다.
원격 AV 시스템(114)은 네트워크(112)를 통해 차량들(102), V2I 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일 예에서, 원격 AV 시스템(114)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 원격 AV 시스템(114)은 플릿 관리 시스템(116)과 동일 위치에 배치된다(co-located). 일부 실시예들에서, 원격 AV 시스템(114)은 자율 주행 시스템, 자율 주행 차량 컴퓨터, 자율 주행 차량 컴퓨터에 의해 구현되는 소프트웨어 등을 포함한, 차량의 컴포넌트들의 일부 또는 전부의 설치에 관여된다. 일부 실시예들에서, 원격 AV 시스템(114)은 차량의 수명 동안 그러한 컴포넌트들 및/또는 소프트웨어를 유지 관리(예를 들면, 업데이트 및/또는 교체)한다.
플릿 관리 시스템(116)은 차량들(102), V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 V2I 인프라스트럭처 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일 예에서, 플릿 관리 시스템(116)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 플릿 관리 시스템(116)은 라이드 셰어링(ridesharing) 회사(예를 들면, 다수의 차량들(예를 들면, 자율 주행 시스템들을 포함하는 차량들 및/또는 자율 주행 시스템들을 포함하지 않는 차량들)의 작동을 제어하는 조직 등)와 연관된다.
일부 실시예들에서, V2I 시스템(118)은 네트워크(112)를 통해 차량들(102), V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 플릿 관리 시스템(116)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, V2I 시스템(118)은 네트워크(112)와 상이한 연결을 통해 V2I 디바이스(110)와 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, V2I 시스템(118)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, V2I 시스템(118)은 지자체 또는 사설 기관(예를 들면, V2I 디바이스(110) 등을 유지 관리하는 사설 기관)과 연관된다.
도 1에 예시된 요소들의 수 및 배열은 예로서 제공된다. 도 1에 예시된 것보다, 추가적인 요소들, 더 적은 요소들, 상이한 요소들 및/또는 상이하게 배열된 요소들이 있을 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 환경(100)의 적어도 하나의 요소는 도 1의 적어도 하나의 상이한 요소에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 환경(100)의 적어도 하나의 요소 세트는 환경(100)의 적어도 하나의 상이한 요소 세트에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.
이제 도 2를 참조하면, 차량(200)은 자율 주행 시스템(202), 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(206), 및 브레이크 시스템(208)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 차량(200)은 차량(102)(도 1 참조)과 동일하거나 유사하다. 일부 실시예들에서, 차량(102)은 자율 주행 능력을 갖는다(예를 들면, 완전 자율 주행 차량들(예를 들면, 인간 개입에 의존하지 않는 차량들), 고도 자율 주행 차량들(예를 들면, 특정 상황들에서 인간 개입에 의존하지 않는 차량들) 등을, 제한 없이, 포함한, 차량(200)이 인간 개입 없이 부분적으로 또는 완전히 작동될 수 있게 하는 적어도 하나의 기능, 특징, 디바이스 등을 구현한다). 완전 자율 주행 차량들 및 고도 자율 주행 차량들에 대한 상세한 설명에 대해서는, 그 전체가 참고로 포함되는, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(SAE International's standard J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems)가 참조될 수 있다. 일부 실시예들에서, 차량(200)은 자율 주행 플릿 관리자 및/또는 라이드 셰어링 회사와 연관된다.
자율 주행 시스템(202)은 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 및 마이크로폰들(202d)과 같은 하나 이상의 디바이스를 포함하는 센서 스위트(sensor suite)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템(202)은 보다 많거나 보다 적은 디바이스들 및/또는 상이한 디바이스들(예를 들면, 초음파 센서들, 관성 센서들, GPS 수신기들(아래에서 논의됨), 차량(200)이 주행한 거리의 표시와 연관된 데이터를 생성하는 주행 거리 측정 센서들 등)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템(202)은 자율 주행 시스템(202)에 포함된 하나 이상의 디바이스를 사용하여 본원에서 기술되는 환경(100)과 연관된 데이터를 생성한다. 자율 주행 시스템(202)의 하나 이상의 디바이스에 의해 생성되는 데이터는 차량(200)이 위치하는 환경(예를 들면, 환경(100))을 관측하기 위해 본원에 기술된 하나 이상의 시스템에 의해 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템(202)은 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및 드라이브 바이 와이어(drive-by-wire, DBW) 시스템(202h)을 포함한다.
카메라들(202a)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 카메라들(202a)은 물리적 대상체들(예를 들면, 자동차들, 버스들, 연석들, 사람들 등)을 포함하는 이미지들을 캡처하기 위한 적어도 하나의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라, 열 카메라, 적외선(IR) 카메라, 이벤트 카메라 등)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 카메라 데이터를 출력으로서 생성한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 포함하는 카메라 데이터를 생성한다. 이 예에서, 이미지 데이터는 이미지에 대응하는 적어도 하나의 파라미터(예를 들면, 노출, 밝기 등과 같은 이미지 특성들, 이미지 타임스탬프 등)를 명시할 수 있다. 그러한 예에서, 이미지는 한 포맷(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)으로 되어 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 입체시(stereopsis)(스테레오 비전(stereo vision))를 위해 이미지들을 캡처하도록 차량 상에 구성된(예를 들면, 차량 상에 위치된) 복수의 독립적인 카메라들을 포함한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 복수의 카메라들을 포함하고, 이 복수의 카메라들은 이미지 데이터를 생성하고 이미지 데이터를 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 시맨틱 라벨링 시스템(예를 들면, 도 5 내지 도 7의 시맨틱 라벨링 시스템(600)과 동일하거나 유사한 시맨틱 라벨링 시스템) 및/또는 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템)으로 송신한다. 그러한 예에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 적어도 2 개의 카메라로부터의 이미지 데이터에 기초하여 복수의 카메라들 중 적어도 2 개의 카메라의 시야 내의 하나 이상의 대상체까지의 깊이를 결정한다. 일부 실시예들에서, 카메라들(202a)은 카메라들(202a)로부터 일정 거리(예를 들면, 최대 100 미터, 최대 1 킬로미터 등) 내의 대상체들의 이미지들을 캡처하도록 구성된다. 그에 따라, 카메라들(202a)은 카메라들(202a)로부터 하나 이상의 거리에 있는 대상체들을 인지하도록 최적화된 센서들 및 렌즈들과 같은 특징부들을 포함한다.
일 실시예에서, 카메라(202a)는 시각적 운행 정보를 제공하는 하나 이상의 교통 신호등, 거리 표지판 및/또는 다른 물리적 대상체와 연관된 하나 이상의 이미지를 캡처하도록 구성된 적어도 하나의 카메라를 포함한다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 하나 이상의 이미지와 연관된 교통 신호등 데이터를 생성한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 한 포맷(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)을 포함하는 하나 이상의 이미지와 연관된 TLD 데이터를 생성한다. 일부 실시예들에서, TLD 데이터를 생성하는 카메라(202a)는, 카메라(202a)가 가능한 한 많은 물리적 대상체들에 관한 이미지들을 생성하기 위해 넓은 시야를 갖는 하나 이상의 카메라(예를 들면, 광각 렌즈, 어안 렌즈, 대략 120도 이상의 시야각을 갖는 렌즈 등)를 포함할 수 있다는 점에서, 카메라들을 포함하는 본원에 기술된 다른 시스템들과 상이하다.
LiDAR(Laser Detection and Ranging) 센서들(202b)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 안전 제어기(202g) 및/또는 시맨틱 라벨링 시스템(600)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. LiDAR 센서들(202b)은 광 방출기(예를 들면, 레이저 송신기)로부터 광을 송신하도록 구성된 시스템을 포함한다. LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 가시 스펙트럼 밖에 있는 광(예를 들면, 적외선 광 등)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 작동 동안, LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 물리적 대상체(예를 들면, 차량)와 조우하고 LiDAR 센서들(202b)로 다시 반사된다. 일부 실시예들에서, LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 광이 조우하는 물리적 대상체들을 투과하지 않는다. LiDAR 센서들(202b)은 광 방출기로부터 방출된 광이 물리적 대상체와 조우한 후에 그 광을 검출하는 적어도 하나의 광 검출기를 또한 포함한다. 일부 실시예들에서, LiDAR 센서들(202b)과 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 센서들(202b)의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 이미지(예를 들면, 포인트 클라우드, 결합된 포인트 클라우드(combined point cloud) 등)를 생성한다. 일부 예들에서, LiDAR 센서(202b)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 물리적 대상체의 경계들, 물리적 대상체의 표면들(예를 들면, 표면들의 토폴로지) 등을 나타내는 이미지를 생성한다. 그러한 예에서, 이미지는 LiDAR 센서들(202b)의 시야 내의 물리적 대상체들의 경계들을 결정하는 데 사용된다.
레이더(radar, Radio Detection and Ranging) 센서들(202c)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 레이더 센서들(202c)은 전파들을 (펄스형으로 또는 연속적으로) 송신하도록 구성된 시스템을 포함한다. 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들은 미리 결정된 스펙트럼 내에 있는 전파들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 작동 동안, 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들은 물리적 대상체와 조우하고 레이더 센서들(202c)로 다시 반사된다. 일부 실시예들에서, 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들이 일부 대상체들에 의해 반사되지 않는다. 일부 실시예들에서, 레이더 센서들(202c)과 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 레이더 센서들(202c)의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 신호들을 생성한다. 예를 들어, 레이더 센서(202c)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 물리적 대상체의 경계들, 물리적 대상체의 표면들(예를 들면, 표면들의 토폴로지) 등을 나타내는 이미지를 생성한다. 일부 예들에서, 이미지는 레이더 센서들(202c)의 시야 내의 물리적 대상체들의 경계들을 결정하는 데 사용된다.
마이크로폰들(202d)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 마이크로폰들(202d)은 오디오 신호들을 캡처하고 오디오 신호들과 연관된(예를 들면, 이를 나타내는) 데이터를 생성하는 하나 이상의 마이크로폰(예를 들면, 어레이 마이크로폰, 외부 마이크로폰 등)을 포함한다. 일부 예들에서, 마이크로폰들(202d)은 트랜스듀서 디바이스들 및/또는 유사 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 본원에 기술된 하나 이상의 시스템은 마이크로폰들(202d)에 의해 생성되는 데이터를 수신하고 데이터와 연관된 오디오 신호들에 기초하여 차량(200)을 기준으로 대상체의 위치(예를 들면, 거리 등)를 결정할 수 있다.
통신 디바이스(202e)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 안전 제어기(202g), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 통신 디바이스(202e)는 도 3의 통신 인터페이스(314)와 동일하거나 유사한 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 디바이스(202e)는 차량 대 차량(vehicle-to-vehicle, V2V) 통신 디바이스(예를 들면, 차량들 간의 데이터의 무선 통신을 가능하게 하는 디바이스)를 포함한다.
자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 통신 디바이스(202e), 안전 제어기(202g), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 클라이언트 디바이스, 모바일 디바이스(예를 들면, 셀룰러 전화, 태블릿 등), 서버(예를 들면, 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛, 그래픽 프로세싱 유닛 등을 포함하는 컴퓨팅 디바이스) 등과 같은 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 본원에 기술된 자율 주행 차량 컴퓨터(400)와 동일하거나 유사하다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 자율 주행 차량 시스템(예를 들면, 도 1의 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템), 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템), V2I 디바이스(예를 들면, 도 1의 V2I 디바이스(110)와 동일하거나 유사한 V2I 디바이스), 및/또는 V2I 시스템(예를 들면, 도 1의 V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템)과 통신하도록 구성된다.
안전 제어기(202g)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 안전 제어기(202g)는 차량(200)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(206), 브레이크 시스템(208) 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된 하나 이상의 제어기(전기 제어기, 전기기계 제어기 등)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 안전 제어기(202g)는 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)에 의해 생성 및/또는 송신되는 제어 신호들보다 우선하는(예를 들면, 이를 오버라이드하는) 제어 신호들을 생성하도록 구성된다.
DBW 시스템(202h)은 통신 디바이스(202e) 및/또는 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, DBW 시스템(202h)은 차량(200)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(206), 브레이크 시스템(208) 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된 하나 이상의 제어기(예를 들면, 전기 제어기, 전기기계 제어기 등)를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, DBW 시스템(202h)의 하나 이상의 제어기는 차량(200)의 적어도 하나의 상이한 디바이스(예를 들면, 방향 지시등, 헤드라이트, 도어록, 윈도실드 와이퍼 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된다.
파워트레인 제어 시스템(204)은 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 적어도 하나의 제어기, 액추에이터 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 DBW 시스템(202h)으로부터 제어 신호들을 수신하고, 파워트레인 제어 시스템(204)은 차량(200)이 전진하는 것을 시작하게 하고, 전진하는 것을 중지하게 하며, 후진하는 것을 시작하게 하고, 후진하는 것을 중지하게 하며, 한 방향으로 가속하게 하고, 한 방향으로 감속하게 하며, 좌회전을 수행하게 하고, 우회전을 수행하게 하는 등을 한다. 일 예에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 차량의 모터에 제공되는 에너지(예를 들면, 연료, 전기 등)가 증가하게 하거나, 동일하게 유지되게 하거나, 또는 감소하게 하여, 이에 의해 차량(200)의 적어도 하나의 바퀴가 회전하거나 회전하지 않게 한다.
조향 제어 시스템(206)은 차량(200)의 하나 이상의 바퀴를 회전시키도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 조향 제어 시스템(206)은 적어도 하나의 제어기, 액추에이터 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 조향 제어 시스템(206)은 차량(200)이 좌측 또는 우측으로 방향 전환하게 하기 위해 차량(200)의 전면 2 개의 바퀴 및/또는 후면 2 개의 바퀴가 좌측 또는 우측으로 회전하게 한다.
브레이크 시스템(208)은 차량(200)이 속력을 감소시키게 하고/하거나 정지해 있는 채로 유지하게 하기 위해 하나 이상의 브레이크를 작동시키도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 브레이크 시스템(208)은 차량(200)의 대응하는 로터(rotor)에서 차량(200)의 하나 이상의 바퀴와 연관된 하나 이상의 캘리퍼(caliper)가 닫히게 하도록 구성된 적어도 하나의 제어기 및/또는 액추에이터를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 브레이크 시스템(208)은 자동 긴급 제동(automatic emergency braking, AEB) 시스템, 회생 제동 시스템 등을 포함한다.
일부 실시예들에서, 차량(200)은 차량(200)의 상태 또는 조건의 속성들을 측정 또는 추론하는 적어도 하나의 플랫폼 센서(명시적으로 예시되지 않음)를 포함한다. 일부 예들에서, 차량(200)은 GPS(global positioning system) 수신기, IMU(inertial measurement unit), 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 센서, 휠 토크 센서, 엔진 토크 센서, 조향각 센서 등과 같은 플랫폼 센서들을 포함한다.
이제 도 3을 참조하면, 디바이스(300)의 개략 다이어그램이 예시되어 있다. 예시된 바와 같이, 디바이스(300)는 프로세서(304), 메모리(306), 저장 컴포넌트(308), 입력 인터페이스(310), 출력 인터페이스(312), 통신 인터페이스(314), 및 버스(302)를 포함한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 디바이스(300)는 버스(302), 프로세서(304), 메모리(306), 저장 컴포넌트(308), 입력 인터페이스(310), 출력 인터페이스(312), 및 통신 인터페이스(314)를 포함한다.
버스(302)는 디바이스(300)의 컴포넌트들 간의 통신을 가능하게 하는 컴포넌트를 포함한다. 일부 실시예들에서, 프로세서(304)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현된다. 일부 예들에서, 프로세서(304)는 적어도 하나의 기능을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는, 프로세서(예를 들면, 중앙 프로세싱 유닛(CPU), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU), 가속 프로세싱 유닛(APU) 등), 마이크로폰, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및/또는 임의의 프로세싱 컴포넌트(예를 들면, FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit) 등)를 포함한다. 메모리(306)는 프로세서(304)가 사용할 데이터 및/또는 명령어들을 저장하는, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 및/또는 다른 유형의 동적 및/또는 정적 저장 디바이스(예를 들면, 플래시 메모리, 자기 메모리, 광학 메모리 등)를 포함한다.
저장 컴포넌트(308)는 디바이스(300)의 작동 및 사용에 관련된 데이터 및/또는 소프트웨어를 저장한다. 일부 예들에서, 저장 컴포넌트(308)는 하드 디스크(예를 들면, 자기 디스크, 광학 디스크, 광자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크 등), CD(compact disc), DVD(digital versatile disc), 플로피 디스크, 카트리지, 자기 테이프, CD-ROM, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM 및/또는 다른 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체를, 대응하는 드라이브와 함께, 포함한다.
입력 인터페이스(310)는 디바이스(300)가, 예컨대, 사용자 입력(예를 들면, 터치스크린 디스플레이, 키보드, 키패드, 마우스, 버튼, 스위치, 마이크로폰, 카메라 등)을 통해, 정보를 수신할 수 있게 하는 컴포넌트를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 입력 인터페이스(310)는 정보를 감지하는 센서(예를 들면, GPS(global positioning system) 수신기, 가속도계, 자이로스코프, 액추에이터 등)를 포함한다. 출력 인터페이스(312)는 디바이스(300)로부터의 출력 정보를 제공하는 컴포넌트(예를 들면, 디스플레이, 스피커, 하나 이상의 발광 다이오드(LED) 등)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 통신 인터페이스(314)는 디바이스(300)가 유선 연결, 무선 연결, 또는 유선 연결과 무선 연결의 조합을 통해 다른 디바이스들과 통신할 수 있게 하는 트랜시버 유사 컴포넌트(예를 들면, 트랜시버, 개별 수신기 및 송신기 등)를 포함한다. 일부 예들에서, 통신 인터페이스(314)는 디바이스(300)가 다른 디바이스로부터 정보를 수신하고/하거나 다른 디바이스에 정보를 제공할 수 있게 한다. 일부 예들에서, 통신 인터페이스(314)는 이더넷 인터페이스, 광학 인터페이스, 동축 인터페이스, 적외선 인터페이스, RF(radio frequency) 인터페이스, USB(universal serial bus) 인터페이스, Wi-Fi® 인터페이스, 셀룰러 네트워크 인터페이스 등을 포함한다.
일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행한다. 디바이스(300)는 프로세서(304)가, 메모리(305) 및/또는 저장 컴포넌트(308)와 같은, 컴퓨터 판독 가능 매체에 의해 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하는 것에 기초하여 이러한 프로세스들을 수행한다. 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체)는 본원에서 비일시적 메모리 디바이스로서 정의된다. 비일시적 메모리 디바이스는 단일의 물리 저장 디바이스 내부에 위치한 메모리 공간 또는 다수의 물리 저장 디바이스들에 걸쳐 분산된 메모리 공간을 포함한다.
일부 실시예들에서, 소프트웨어 명령어들은 통신 인터페이스(314)를 통해 다른 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 또는 다른 디바이스로부터 메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)로 판독된다. 실행될 때, 메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)에 저장된 소프트웨어 명령어들은 프로세서(304)로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하게 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 고정 배선(hardwired) 회로는 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하기 위해 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 함께 사용된다. 따라서, 본원에 기술된 실시예들은, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 하드웨어 회로와 소프트웨어의 임의의 특정 조합으로 제한되지 않는다.
메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)는 데이터 스토리지 또는 적어도 하나의 데이터 구조(예를 들면, 데이터베이스 등)를 포함한다. 디바이스(300)는 데이터 스토리지 또는 메모리(306) 또는 저장 컴포넌트(308) 내의 적어도 하나의 데이터 구조로부터 정보를 수신하는 것, 그에 정보를 저장하는 것, 그에게로 정보를 통신하는 것, 또는 그에 저장된 정보를 검색하는 것을 할 수 있다. 일부 예들에서, 정보는 네트워크 데이터, 입력 데이터, 출력 데이터, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 메모리(306)에 그리고/또는 다른 디바이스(예를 들면, 디바이스(300)와 동일하거나 유사한 다른 디바이스)의 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하도록 구성된다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "모듈"이라는 용어는, 프로세서(304)에 의해 그리고/또는 다른 디바이스(예를 들면, 디바이스(300)와 동일하거나 유사한 다른 디바이스)의 프로세서에 의해 실행될 때, 디바이스(300)(예를 들면, 디바이스(300)의 적어도 하나의 컴포넌트)로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하게 하는 메모리(306)에 그리고/또는 다른 디바이스의 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령어를 지칭한다. 일부 실시예들에서, 모듈은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 등으로 구현된다.
도 3에 예시된 컴포넌트들의 수 및 배열은 예로서 제공된다. 일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 도 3에 예시된 것보다, 추가적인 컴포넌트들, 더 적은 컴포넌트들, 상이한 컴포넌트들, 또는 상이하게 배열된 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 디바이스(300)의 컴포넌트 세트(예를 들면, 하나 이상의 컴포넌트)는 디바이스(300)의 다른 컴포넌트 또는 다른 컴포넌트 세트에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.
이제 도 4a를 참조하면, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)(때때로 "AV 스택"이라고 지칭됨)의 예시적인 블록 다이어그램이 예시되어 있다. 예시된 바와 같이, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)는 인지 시스템(402)(때때로 인지 모듈이라고 지칭됨), 계획 시스템(404)(때때로 계획 모듈이라고 지칭됨), 로컬화 시스템(406)(때때로 로컬화 모듈이라고 지칭됨), 제어 시스템(408)(때때로 제어 모듈이라고 지칭됨) 및 데이터베이스(410)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및 데이터베이스(410)는 차량의 자율 주행 운행 시스템(예를 들면, 차량(200)의 자율 주행 차량 컴퓨터(202f))에 포함되고/되거나 구현된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 하나 이상의 독립형 시스템(예를 들면, 자율 주행 차량 컴퓨터(400) 등과 동일하거나 유사한 하나 이상의 시스템)에 포함된다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 본원에 기술된 바와 같이 차량 및/또는 적어도 하나의 원격 시스템에 위치하는 하나 이상의 독립형 시스템에 포함된다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)에 포함된 시스템들 중 일부 및/또는 전부는 소프트웨어(예를 들면, 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들), 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등), 또는 컴퓨터 소프트웨어와 컴퓨터 하드웨어의 조합으로 구현된다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)가 원격 시스템(예를 들면, 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템, 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템, V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템 등)과 통신하도록 구성된다는 것이 또한 이해될 것이다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 환경에서의 적어도 하나의 물리적 대상체와 연관된 데이터(예를 들면, 적어도 하나의 물리적 대상체를 검출하기 위해 인지 시스템(402)에 의해 사용되는 데이터)를 수신하고 적어도 하나의 물리적 대상체를 분류한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402)은 적어도 하나의 카메라(예를 들면, 카메라들(202a))에 의해 캡처되는 이미지 데이터를 수신하고, 이미지는 적어도 하나의 카메라의 시야 내의 하나 이상의 물리적 대상체와 연관되어 있다(예를 들면, 이를 표현한다). 그러한 예에서, 인지 시스템(402)은 물리적 대상체들(예를 들면, 자전거들, 차량들, 교통 표지판들, 보행자들 등)의 하나 이상의 그룹화에 기초하여 적어도 하나의 물리적 대상체를 분류한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)이 물리적 대상체들을 분류하는 것에 기초하여 인지 시스템(402)은 물리적 대상체들의 분류와 연관된 데이터를 계획 시스템(404)으로 송신한다.
일부 실시예들에서, 계획 시스템(404)은 목적지와 연관된 데이터를 수신하고 차량(예를 들면, 차량들(102))이 목적지를 향해 주행할 수 있는 적어도 하나의 루트(예를 들면, 루트들(106))와 연관된 데이터를 생성한다. 일부 실시예들에서, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402)으로부터의 데이터(예를 들면, 위에서 기술된, 물리적 대상체들의 분류와 연관된 데이터)를 주기적으로 또는 연속적으로 수신하고, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402)에 의해 생성되는 데이터에 기초하여 적어도 하나의 궤적을 업데이트하거나 적어도 하나의 상이한 궤적을 생성한다. 일부 실시예들에서, 계획 시스템(404)은 로컬화 시스템(406)으로부터 차량(예를 들면, 차량들(102))의 업데이트된 위치와 연관된 데이터를 수신하고, 계획 시스템(404)은 로컬화 시스템(406)에 의해 생성되는 데이터에 기초하여 적어도 하나의 궤적을 업데이트하거나 적어도 하나의 상이한 궤적을 생성한다.
일부 실시예들에서, 로컬화 시스템(406)은 한 영역에서의 차량(예를 들면, 차량들(102))의 한 위치와 연관된(예를 들면, 이를 나타내는) 데이터를 수신한다. 일부 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 적어도 하나의 LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서들(202b))에 의해 생성되는 적어도 하나의 포인트 클라우드와 연관된 LiDAR 데이터를 수신한다. 특정 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 다수의 LiDAR 센서들로부터의 적어도 하나의 포인트 클라우드와 연관된 데이터를 수신하고 로컬화 시스템(406)은 포인트 클라우드들 각각에 기초하여 결합된 포인트 클라우드를 생성한다. 이러한 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 적어도 하나의 포인트 클라우드 또는 결합된 포인트 클라우드를 데이터베이스(410)에 저장되어 있는 해당 영역의 2차원(2D) 및/또는 3차원(3D) 맵과 비교한다. 로컬화 시스템(406)이 적어도 하나의 포인트 클라우드 또는 결합된 포인트 클라우드를 맵과 비교하는 것에 기초하여 로컬화 시스템(406)은 이어서 해당 영역에서의 차량의 위치를 결정한다. 일부 실시예들에서, 맵은 차량의 운행 이전에 생성되는 해당 영역의 결합된 포인트 클라우드를 포함한다. 일부 실시예들에서, 맵은, 제한 없이, 도로 기하학적 특성들의 고정밀 맵, 도로 네트워크 연결 특성들을 기술하는 맵, 도로 물리적 특성들(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선과 자전거 타는 사람 교통 차선의 수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 이들의 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징물, 예컨대, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호들의 공간적 위치들을 기술하는 맵을 포함한다. 일부 실시예들에서, 맵은 인지 시스템에 의해 수신되는 데이터에 기초하여 실시간으로 생성된다.
다른 예에서, 로컬화 시스템(406)은 GPS(global positioning system) 수신기에 의해 생성되는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 수신한다. 일부 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 해당 영역 내에서의 차량의 위치와 연관된 GNSS 데이터를 수신하고 로컬화 시스템(406)은 해당 영역 내에서의 차량의 위도 및 경도를 결정한다. 그러한 예에서, 로컬화 시스템(406)은 차량의 위도 및 경도에 기초하여 해당 영역에서의 차량의 위치를 결정한다. 일부 실시예들에서, 로컬화 시스템(406)은 차량의 위치와 연관된 데이터를 생성한다. 일부 예들에서, 로컬화 시스템(406)이 차량의 위치를 결정하는 것에 기초하여 로컬화 시스템(406)은 차량의 위치와 연관된 데이터를 생성한다. 그러한 예에서, 차량의 위치와 연관된 데이터는 차량의 위치에 대응하는 하나 이상의 시맨틱 속성과 연관된 데이터를 포함한다.
일부 실시예들에서, 제어 시스템(408)은 계획 시스템(404)으로부터 적어도 하나의 궤적과 연관된 데이터를 수신하고 제어 시스템(408)은 차량의 작동을 제어한다. 일부 예들에서, 제어 시스템(408)은 계획 시스템(404)으로부터 적어도 하나의 궤적과 연관된 데이터를 수신하고, 제어 시스템(408)은 파워트레인 제어 시스템(예를 들면, DBW 시스템(202h), 파워트레인 제어 시스템(204) 등), 조향 제어 시스템(예를 들면, 조향 제어 시스템(206)) 및/또는 브레이크 시스템(예를 들면, 브레이크 시스템(208))이 작동하게 하는 제어 신호들을 생성하여 송신하는 것에 의해 차량의 작동을 제어한다. 궤적이 좌회전을 포함하는 예에서, 제어 시스템(408)은 조향 제어 시스템(206)으로 하여금 차량(200)의 조향각을 조정하게 함으로써 차량(200)이 좌회전하게 하는 제어 신호를 송신한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 제어 시스템(408)은 차량(200)의 다른 디바이스들(예를 들면, 헤드라이트, 방향 지시등, 도어록, 윈도실드 와이퍼 등)로 하여금 상태들을 변경하게 하는 제어 신호들을 생성하여 송신한다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및/또는 시맨틱 라벨링 시스템(600)(도 5 내지 도 7 참조)은 적어도 하나의 머신 러닝 모델(예를 들면, 적어도 하나의 다층 퍼셉트론(MLP), 적어도 하나의 콘볼루션 신경 네트워크(CNN), 적어도 하나의 순환 신경 네트워크(RNN), 적어도 하나의 오토인코더, 적어도 하나의 트랜스포머(transformer) 등)을 구현한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및/또는 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 단독으로 또는 위에서 언급된 시스템들 중 하나 이상과 함께 적어도 하나의 머신 러닝 모델을 구현한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및/또는 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 파이프라인(예를 들면, 환경에 위치한 하나 이상의 대상체를 식별하기 위한 파이프라인 등)의 일부로서 적어도 하나의 머신 러닝 모델을 구현한다. 머신 러닝 모델의 구현의 예는 도 4b와 관련하여 아래에 포함된다.
데이터베이스(410)는 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및/또는 시맨틱 라벨링 시스템(600)으로 송신되며, 이들로부터 수신되고/되거나 이들에 의해 업데이트되는 데이터를 저장한다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 작동에 관련된 데이터 및/또는 소프트웨어를 저장하고 자율 주행 차량 컴퓨터(400)의 적어도 하나의 시스템을 사용하는 저장 컴포넌트(예를 들면, 도 3의 저장 컴포넌트(308)와 동일하거나 유사한 저장 컴포넌트)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(410)는 적어도 하나의 영역의 2D 및/또는 3D 맵과 연관된 데이터를 저장한다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 도시의 일 부분, 다수의 도시들의 다수의 부분들, 다수의 도시들, 카운티, 주, 국가(State)(예를 들면, 나라(country)) 등의 2D 및/또는 3D 맵과 연관된 데이터를 저장한다. 그러한 예에서, 차량(예를 들면, 차량들(102) 및/또는 차량(200)과 동일하거나 유사한 차량)은 하나 이상의 운전 가능한 영역(예를 들면, 단일 차선 도로, 다중 차선 도로, 간선도로, 시골 길(back road), 오프로드 트레일 등)을 따라 운전할 수 있고, 적어도 하나의 LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서들(202b)과 동일하거나 유사한 LiDAR 센서)로 하여금 적어도 하나의 LiDAR 센서의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 이미지와 연관된 데이터를 생성하게 할 수 있다.
일부 실시예들에서, 데이터베이스(410)는 복수의 디바이스들에 걸쳐 구현될 수 있다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 차량(예를 들면, 차량들(102) 및/또는 차량(200)과 동일하거나 유사한 차량), 자율 주행 차량 시스템(예를 들면, 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템), 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템), V2I 시스템(예를 들면, 도 1의 V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템) 등에 포함될 수 있다.
이제 도 4b를 참조하면, 머신 러닝 모델의 구현의 다이어그램이 예시되어 있다. 보다 구체적으로, 콘볼루션 신경 네트워크(convolutional neural network, CNN)(420)의 구현의 다이어그램이 예시되어 있다. 예시를 위해, CNN(420)에 대한 이하의 설명은 인지 시스템(402)에 의한 CNN(420)의 구현과 관련하여 이루어질 것이다. 그렇지만, 일부 예들에서 CNN(420)(예를 들면, CNN(420)의 하나 이상의 컴포넌트)이, 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및/또는 시맨틱 라벨링 시스템(600)과 같은, 인지 시스템(402)과 상이하거나 그 이외의 다른 시스템들에 의해 구현된다는 것이 이해될 것이다. CNN(420)이 본원에 기술된 바와 같은 특정 특징부들을 포함하지만, 이러한 특징부들은 예시 목적으로 제공되며 본 개시를 제한하는 것으로 의도되지 않는다.
CNN(420)은 제1 콘볼루션 계층(422), 제2 콘볼루션 계층(424), 및 콘볼루션 계층(426)을 포함하는 복수의 콘볼루션 계층들을 포함한다. 일부 실시예들에서, CNN(420)은 서브샘플링 계층(428)(때때로 풀링 계층(pooling layer)이라고 지칭됨)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 서브샘플링 계층(428) 및/또는 다른 서브샘플링 계층들은 업스트림 시스템의 차원보다 작은 차원(즉, 노드들의 양)을 갖는다. 서브샘플링 계층(428)이 업스트림 계층의 차원보다 작은 차원을 갖는 것에 의해, CNN(420)은 초기 입력 및/또는 업스트림 계층의 출력과 연관된 데이터의 양을 통합(consolidate)하여 이에 의해 CNN(420)이 다운스트림 콘볼루션 연산들을 수행하는 데 필요한 계산들의 양을 감소시킨다. 추가적으로 또는 대안적으로, 서브샘플링 계층(428)이 적어도 하나의 서브샘플링 함수와 연관되는(예를 들면, 이를 수행하도록 구성되는) 것에 의해, CNN(420)은 초기 입력과 연관된 데이터의 양을 통합한다.
인지 시스템(402)이 제1 콘볼루션 계층(422), 제2 콘볼루션 계층(424), 및 콘볼루션 계층(426) 각각과 연관된 각자의 입력들 및/또는 출력들을 제공하여 각자의 출력들을 생성하는 것에 기초하여 인지 시스템(402)은 콘볼루션 연산들을 수행한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402)이 제1 콘볼루션 계층(422), 제2 콘볼루션 계층(424), 및 콘볼루션 계층(426)에 대한 입력으로서 데이터를 제공하는 것에 기초하여 인지 시스템(402)은 CNN(420)을 구현한다. 그러한 예에서, 인지 시스템(402)이 하나 이상의 상이한 시스템(예를 들면, 차량(102)과 동일하거나 유사한 차량의 하나 이상의 시스템), 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 원격 AV 시스템, 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템, V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템 등으로부터 데이터를 수신하는 것에 기초하여, 인지 시스템(402)은 제1 콘볼루션 계층(422), 제2 콘볼루션 계층(424), 및 콘볼루션 계층(426)에 대한 입력으로서 데이터를 제공한다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 입력(초기 입력이라고 지칭됨)과 연관된 데이터를 제1 콘볼루션 계층(422)에 제공하고, 인지 시스템(402)은 제1 콘볼루션 계층(422)을 사용하여 출력과 연관된 데이터를 생성한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 상이한 콘볼루션 계층에 대한 입력으로서 콘볼루션 계층에 의해 생성되는 출력을 제공한다. 예를 들어, 인지 시스템(402)은 서브샘플링 계층(428), 제2 콘볼루션 계층(424), 및/또는 콘볼루션 계층(426)에 대한 입력으로서 제1 콘볼루션 계층(422)의 출력을 제공한다. 그러한 예에서, 제1 콘볼루션 계층(422)은 업스트림 계층이라고 지칭되고, 서브샘플링 계층(428), 제2 콘볼루션 계층(424) 및/또는 콘볼루션 계층(426)은 다운스트림 계층들이라고 지칭된다. 유사하게, 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 서브샘플링 계층(428)의 출력을 제2 콘볼루션 계층(424) 및/또는 콘볼루션 계층(426)에 제공하고, 이 예에서, 서브샘플링 계층(428)은 업스트림 계층이라고 지칭될 것이며, 제2 콘볼루션 계층(424) 및/또는 콘볼루션 계층(426)은 다운스트림 계층들이라고 지칭될 것이다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)이 CNN(420)에 입력을 제공하기 전에 인지 시스템(402)은 CNN(420)에 제공되는 입력과 연관된 데이터를 프로세싱한다. 예를 들어, 인지 시스템(402)이 센서 데이터(예를 들면, 이미지 데이터, LiDAR 데이터, 레이더 데이터 등)를 정규화하는 것에 기초하여, 인지 시스템(402)은 CNN(420)에 제공되는 입력과 연관된 데이터를 프로세싱한다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(420)이 각각의 콘볼루션 계층과 연관된 콘볼루션 연산들을 수행하는 것에 기초하여, CNN(420)은 출력을 생성한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(420)이 각각의 콘볼루션 계층과 연관된 콘볼루션 연산들을 수행하는 것 및 초기 데이터에 기초하여, CNN(420)은 출력을 생성한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 출력을 생성하고 출력을 완전 연결 계층(430)에 제공한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402)은 콘볼루션 계층(426)의 출력을 완전 연결 계층(430)에 제공하고, 여기서 완전 연결 계층(430)은 F1, F2... FN이라고 지칭되는 복수의 특징 값들과 연관된 데이터를 포함한다. 이 예에서, 콘볼루션 계층(426)의 출력은 예측을 나타내는 복수의 출력 특징 값들과 연관된 데이터를 포함한다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)이 복수의 예측들 중에서 정확한 예측일 가능성이 가장 높은 것과 연관된 특징 값을 식별하는 것에 기초하여, 인지 시스템(402)은 복수의 예측들 중에서 예측을 식별한다. 예를 들어, 완전 연결 계층(430)이 특징 값들 F1, F2, ... FN을 포함하고, F1이 가장 큰 특징 값인 경우에, 인지 시스템(402)은 F1과 연관된 예측을 복수의 예측들 중에서 정확한 예측인 것으로 식별한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 예측을 생성하도록 CNN(420)을 트레이닝시킨다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402)이 예측과 연관된 트레이닝 데이터를 CNN(420)에 제공하는 것에 기초하여, 인지 시스템(402)은 예측을 생성하도록 CNN(420)을 트레이닝시킨다.
이제 도 5 내지 도 7을 참조하면, 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스의 구현(601)의 다이어그램들이 예시되어 있다. 일부 실시예들에서, 구현(601)은 시맨틱 라벨링 시스템(600), 차량들(102a 내지 102n) 및/또는 차량들(200), 대상체들(104a 내지 104n), 루트들(106a 내지 106n), 영역(108), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 차량들(102a 내지 102n) 및/또는 차량들(200), 대상체들(104a 내지 104n), 루트들(106a 내지 106n), 영역(108), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)을 포함하고, 이들의 일부를 형성하며, 이들에 결합되고/되거나 이들을 사용한다.
도 5는 구현(601)의 다이어그램이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 LiDAR 분할 네트워크(614)를 포함한다. LiDAR 분할 네트워크는 다수의 모달리티들에 기초하여(예를 들면, 이들을 사용하여) 포인트 레벨 시맨틱 라벨들(650)을 생성한다. 다수의 모달리티들은 카메라(예를 들면, 카메라들(202a))로부터의 이미지 데이터 및 LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서들(202b))로부터의 포인트 클라우드 정보를 포함한다. 다수의 모달리티들은 추가적으로 또는 대안적으로 차량에 결합된 다른 소스들 및/또는 센서들로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 다수의 모달리티들에 기초하여 생성되는 포인트 레벨 시맨틱 라벨들(650)은, LiDAR 포인트 클라우드들과 같은, 보다 깔끔하고 보다 효율적인 맵들을 생성하는 데 사용된다. 포인트 레벨 시맨틱 라벨들(650)은 차량에 근접한 대상체 또는 환경의 특정 기하학적 포인트에 대한 라벨들을 포함한다. 포인트 레벨 시맨틱 라벨들(650)은, 연석, 횡단 보도, 운전 가능한 표면, 자동차 또는 다른 차량, 보행자, 가로등, 랜드마크, 건물, 인도 등과 같은 퍼니처 라벨들(furniture labels)을 포함할 수 있다.
시맨틱 라벨링 시스템(600)은 포인트 레벨 시맨틱 라벨들(650)을 매핑 엔진(502)에 제공한다. 매핑 엔진(502)은 SLAM(simultaneous localization and mapping) 엔진을 포함한다. 환언하면, 매핑 엔진(502)은 맵 내에서의 차량(예를 들면, 차량(200))의 위치를 추적하면서 맵을 구성하고/하거나 업데이트한다. 맵은 차량에 근접한 대상체들에 관한 메트릭 정보(예를 들면, 위치, 배향 등) 및 시맨틱 정보(예를 들면, 자동차, 보행자, 자전거, 연석, 운전 가능한 표면 등과 같은, 클래스)를 갖는 LiDAR 포인트 클라우드에 의해 표현될 수 있다.
맵은 고화질(HD) 맵(504) 및 시맨틱 맵(506)을 포함한다. HD 맵(504)은 차량(예를 들면, 차량(200))을 둘러싼 영역(예를 들면, 영역(108))에 있는 대상체들(예를 들면, 대상체들(104))를 보여주는 기하학적 맵이다. 예를 들어, 기하학적 맵은 연석, 교차로, 운전 가능한 표면, 랜드마크 등을 보여줄 수 있다. 시맨틱 맵(506)은 HD 맵(504)의 기하학적 대상체들을 오버레이하는, 음영 처리되거나 채색된 폴리곤과 같은, 시맨틱 폴리곤 레이어(semantic polygon layer)를 포함한다. 시맨틱 폴리곤 레이어는 본원에 기술된 하나 이상의 시스템이 운전 가능한 표면들을 검출하고 이들을 영역 내의 다른 대상체들과 구별하는 데 도움을 주기 위해 HD 맵(504)의 기하학적 형상들에 콘텍스트를 추가한다.
도 5를 다시 참조하면, 매핑 엔진(502)은, 652에서, HD 맵(504) 및 시맨틱 맵(506)을 효율적이고 정확하게 생성하는 입력을 결정하기 위해 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)을 사용한다. HD 맵(504) 및 시맨틱 맵(506)의 생성 동안, 매핑 엔진(502)은 HD 맵(504)에 대한 입력(654) 및 시맨틱 맵(506)에 대한 입력(656)을 제공(예를 들면, 송신)한다. 입력들(654, 656)은 HD 맵(504) 및 시맨틱 맵(506)을 생성하기 위해 매핑 엔진(502)에 의해 수행되는 행동 또는 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 입력들(654, 656)은, HD 맵(504) 또는 시맨틱 맵(506)과 같은, 이전에 생성된 맵으로부터 대상체를 제거하는 것을 포함할 수 있다. 이전에 생성된 맵으로부터 대상체를 제거하는 것은 HD 맵(504) 및/또는 시맨틱 맵(506)으로부터, 차량과 같은, 동적 대상체를 필터링 제거하는 것을 포함할 수 있다. 동적 대상체들이 차량을 운행시키기 위해 자율 주행 차량 컴퓨터(예를 들면, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), V2I 시스템(118) 등에 의해 사용되지 않을 수 있으므로, 동적 대상체들이 제거될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 입력들(654, 656)은 HD 맵(504) 및/또는 시맨틱 맵(506)에서 랜드마크를 검출하는 것을 포함할 수 있다. 랜드마크를 검출하는 것은 HD 맵(504) 및/또는 시맨틱 맵(506)의 생성 또는 업데이트 동안 루프 폐쇄(loop closure)에 도움이 된다. 환언하면, 특정 위치에 위치된 건물, 교통 표지판, 교통 신호등 등과 같은 랜드마크를 검출하는 것은 차량을 둘러싼 및/또는 루트를 따른 전체 영역이 캡처되었는지를 확인하는 데 도움이 될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 입력들(654, 656)은 현재 HD 맵(504) 또는 시맨틱 맵(506)과 같은 현재 맵과 이전 HD 맵(504) 또는 시맨틱 맵(506)과 같은 이전 맵 사이의 시맨틱 일관성(semantic consistency)을 비교하는 것을 포함할 수 있다. 비교는 시맨틱 폴리곤 레이어와 같은 시맨틱스가 HD 맵(504) 및 시맨틱 맵(506)의 이전 버전과 현재 버전 사이에 일관성이 있는지 여부를 확인해 준다. 이전 맵과 현재 맵 사이의 검출된 변화는 데이터베이스(410)에 저장된 영역의 맵에 대한 업데이트를 야기하도록 구성된 경보 또는 신호를 트리거할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 입력들(654, 656)은 HD 맵(504) 및/또는 시맨틱 맵(506)과 같은 맵에 (예를 들면, 반자동으로 또는 자동으로) 주석을 다는 것(annotate)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)에 기초하여(예를 들면, 이를 사용하여), 매핑 엔진(502)은 맵에 보여지는 포인트들에 주석을 달 수 있다.
도 6은 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스를 포함하는 구현(601)의 다른 다이어그램이다. 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 이미지 분할 네트워크(604), LiDAR 포인트 클라우드(612), 포인트 페인팅 시스템(point painting system)(606), 포스트 프로세싱 시스템(610), 및 LiDAR 분할 네트워크(614)를 포함한다. 그에 따라, 도 6에 도시된 바와 같이, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 효율적이고 정확한 맵 생성을 위한 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)을 예측하기 위한 순차적인 신경 네트워크들(예를 들면, 이미지 분할 네트워크(604) 및 LiDAR 분할 네트워크(614))을 포함한다.
도 6을 참조하면, 이미지 분할 네트워크(604)는 적어도 하나의 이미지와 연관된 이미지 데이터(660)를 수신한다. 도 2와 관련하여 기술된 바와 같이, 카메라(202a)(도 6에도 도시됨)는 자동차들, 버스들, 연석들, 사람들, 가로등들, 랜드마크, 운전 가능한 표면 등과 같은 대상체(예를 들면, 적어도 하나의 대상체)를 포함하는 이미지(예를 들면, 적어도 하나의 이미지)를 캡처하기 위한 적어도 하나의 카메라(예를 들면, 전하 결합 디바이스(CCD)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라, 열 카메라, 적외선(IR) 카메라, 이벤트 카메라 등)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 카메라 데이터를 출력으로서 생성한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 포함하는 카메라 데이터를 생성한다. 이 예에서, 이미지 데이터는 이미지에 대응하는 적어도 하나의 파라미터(예를 들면, 노출, 밝기 등과 같은 이미지 특성들, 이미지 타임스탬프 등)를 명시할 수 있다. 그러한 예에서, 이미지는 한 포맷(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)으로 되어 있을 수 있다. 일부 예들에서, 이미지 데이터는 추가적으로 또는 대안적으로 캡처된 이미지에서의 픽셀과 연관된, x 좌표 및 y 좌표, 적어도 하나의 색상 등과 같은, 픽셀 값들 또는 2차원 공간 정보를 포함한다. 카메라(202a)는 이미지 데이터를 이미지 분할 네트워크(604)에 제공(예를 들면, 송신)한다. 예를 들어, 이미지 데이터는 캡처된 이미지에서의 픽셀의 좌표들의 벡터와 같은 단순화된 표현을 포함할 수 있다. 이미지 데이터(660)의 픽셀은 카메라(220a)에 의해 캡처되는 이미지의 가장 작은 단위를 포함한다.
662에서, 이미지 분할 네트워크(604)는 카메라(202a)로부터 이미지 데이터(660)를 수신한다. 이미지 분할 네트워크(604)는 이미지 데이터(660)에 기초하여(예를 들면, 이를 사용하여) 픽셀 단위 분할 라벨(664)(예를 들면, 적어도 하나의 픽셀 단위 분할 라벨)을 생성(예를 들면, 예측)한다. 픽셀 단위 분할 라벨(664)은 이미지 데이터(660)의 픽셀에 대한 예측된 라벨, 예컨대, 자동차, 보행자, 자전거, 연석, 운전 가능한 표면, 색상, 마스킹 등을 포함한다.
일부 예들에서, 픽셀 단위 분할 라벨(664)은 캡처된 이미지 내의 특정 특징 또는 대상체와 연관된 픽셀에 적용되는 색상을 갖는 마스크로서 표현된다. 예를 들어, 픽셀 단위 분할 라벨(664)은 제1 대상체 유형(예를 들면, 자동차, 보행자, 자전거, 연석, 운전 가능한 표면 등)과 연관된 제1 픽셀에 적용되는 제1 색상을 갖는 마스크로서 표현될 수 있다. 다른 픽셀 단위 분할 라벨(664)은 제2 대상체 유형(예를 들면, 자동차, 보행자, 자전거, 연석, 운전 가능한 표면 등)과 연관된 제2 픽셀에 적용되는 제2 색상을 갖는 마스크로서 표현될 수 있다. 제2 대상체 유형이 제1 대상체 유형과 상이한 일부 예들에서, 제1 색상은 제2 색상과 상이할 수 있다.
도 6을 또다시 참조하면, 이미지 분할 네트워크(604)는, 신경 네트워크(예를 들면, CNN(430), 인코더-디코더 신경 네트워크 등), 회귀 모델, 인스턴스 기반 모델, 정규화 모델, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 베이지안 모델, 클러스터링 모델, 연관 모델, 차원 축소 모델 및/또는 앙상블 모델과 같은, 머신 러닝 모델(예를 들면, 적어도 하나의 머신 러닝 모델)을 포함한다. 이미지 분할 네트워크(604)가 신경 네트워크를 포함하는 예들에서, 신경 네트워크는 하나 이상의 이전 계층으로부터 특징들을 수치 값으로서 추출하도록 트레이닝된 다수의 계층들을 포함할 수 있다. 신경 네트워크는 픽셀과 연관된 대상체 유형의 특징들을 검출하도록 트레이닝된 하나 이상의 계층을 포함한다. 이미지가 충분한 계층들을 통과할 때, 신경 네트워크는 궁극적으로 픽셀 단위 분할 라벨(664)을 출력할 수 있다.
이미지 분할 네트워크(604)는, 예를 들어, 이미지 데이터의 픽셀과 연관된 대상체 유형(예를 들면, 대상체의 유형)을 검출하는 것에 의해 픽셀 단위 분할 라벨(664)을 생성하기 위해 카메라(202a)로부터의 이미지들 및/또는 이미지 데이터를 분석하도록 트레이닝될 수 있다. 이미지 분할 네트워크(604)는 적어도 이미지 분할 네트워크(604)가 지도 학습(supervised learning)을 거치게 하는 것에 의해 이미지 분석 태스크를 수행하도록 트레이닝될 수 있다.
예를 들어, 이미지 분할 네트워크(604)는 이미지 분류를 수행하도록 트레이닝될 수 있으며, 이미지 분류는 이미지(예를 들면, 카메라에 의해 캡처되는 이미지) 또는, 픽셀과 같은, 이미지의 일 부분에 이미지에 묘사된 대상체의 픽셀의 대상체 유형에 대응하는 하나 이상의 라벨(예를 들면, 픽셀 단위 분할 라벨(664))을 할당하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 대상체 유형은 자동차, 보행자, 자전거, 연석 및/또는 운전 표면을 포함한다. 이미지 분할 네트워크(604)는 라벨링된 트레이닝 샘플들의 트레이닝 세트를 사용하여 최적의 성능을 위해 트레이닝될 수 있으며, 라벨링된 트레이닝 샘플들 각각은 이미지 및 이미지에 묘사된 대상체의 픽셀에 대한 정확한 라벨에 대응하는 적어도 하나의 라벨을 포함한다. 더욱이, 이미지 분할 네트워크(604)는, 예를 들어, 대상체의 대상체 유형을 올바르게 식별해 주는 것으로 표시된 라벨들을 갖는 이미지들을 포함한 현실 세계 환경들로부터 수집되는 데이터에 기초하여(예를 들면, 이를 사용하여) 업데이트될 수 있다. 따라서 이미지 분할 네트워크(604)는, 예를 들어, 이미지 분할, 회귀, 라벨링 등을 포함한 이미지 분석 태스크를 수행하도록 트레이닝될 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 이미지 분할 네트워크(604)는 적어도 하나의 이미지(예를 들면, 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지) 및 생성된 픽셀 단위 분할 라벨(664)을 포인트 페인팅 시스템(606)에 제공(예를 들면, 송신)한다.
도 6을 또다시 참조하면, LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서들(202b)을 포함한 적어도 하나의 LiDAR 센서)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 포인트 클라우드(612)와 같은 이미지를 생성한다. LiDAR 포인트 클라우드(612)는 LiDAR 센서들의 시야에 포함되는 대상체들을 표현하는 포인트 클라우드, 결합된 포인트 클라우드 등을 포함한다. 예를 들어, LiDAR 센서는 차량(예를 들면, 차량(200))에 근접한 대상체(예를 들면, 적어도 하나의 대상체)로부터 반사되는 광(예를 들면, 자외선 스펙트럼, 적외선 스펙트럼 또는 레이저 스펙트럼에서의 전자기 방사, 또는 임의의 다른 종류의 전자기 방사)를 검출하고 검출된 광에 기초하여 LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)를 포함하는 LIDAR 포인트 클라우드(612)를 생성한다. 대상체는 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지에 묘사된 대상체일 수 있다. 예를 들어, 대상체는 다른 차량, 보행자, 가로등, 랜드마크, 운전 가능한 표면, 자동차, 보행자, 자전거, 연석, 운전 가능한 표면을 포함한다.
LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)는, 차량에 근접한 대상체 또는 환경의 기하학적 포인트와 같은, 포인트에 대한 원시 포인트 특징(예를 들면, 적어도 하나의 원시 포인트 특징)을 포함한다. 원시 포인트 특징은 다음과 같은 벡터: <x 좌표, y 좌표, z 좌표, 강도, 깊이>에 의해 표현된다. 예를 들어, 원시 포인트 특징은 x 좌표, y 좌표, 및 z 좌표와 같은 공간 정보, 검출된 광의 복귀 강도와 같은 강도 정보, 및 LiDAR 센서로부터의 거리와 같은 깊이 정보를 포함하는 벡터를 포함한다. 환언하면, 원시 포인트 특징은 포인트와 연관된 공간 정보, 포인트와 연관된 강도 정보, 및 포인트와 연관된 깊이 정보 중 적어도 하나에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함한다.
도 6을 다시 참조하면, 포인트에 대한 원시 포인트 특징을 포함하는 포인트 클라우드 정보(674)가 포인트 페인팅 시스템(606) 및/또는 LiDAR 분할 네트워크(614)에 제공(예를 들면, 송신)된다. 예를 들어, 포인트 페인팅 시스템(606)은, LiDAR 센서로부터, 포인트에 대한 원시 포인트 특징을 수신할 수 있다.
포인트 페인팅 시스템(606)은 자율 주행 차량 컴퓨터(400)에 포함될 수 있다. 포인트 페인팅 시스템(606)은 소프트웨어(예를 들면, 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들), 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등), 또는 컴퓨터 소프트웨어와 컴퓨터 하드웨어의 조합들로 구현된다.
666에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은 카메라(202a)로부터의 이미지 데이터 및/또는 포인트에 대한 원시 포인트 특징에 기초하여(예를 들면, 이를 사용하여) 포인트에 대한 풍부한 포인트 특징(예를 들면, 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징)(668)을 생성한다. 풍부한 포인트 특징(668)은 행렬 또는 벡터로서 표현될 수 있다. 포인트 페인팅 시스템(606)은 풍부한 포인트 특징 생성 워크플로(700)(도 7 참조)를 사용하여 풍부한 포인트 특징(668)를 생성할 수 있다.
도 7을 참조하면, 702에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은 카메라(202a)로부터의 적어도 하나의 이미지와 연관된 이미지 데이터(660) 및 LiDAR 포인트 클라우드(612)의 포인트 클라우드 정보(674)를 수신한다. 704에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은 LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)를 픽셀(예를 들면, 픽셀 단위 분할 라벨(664)이 이미지 분할 네트워크(604)에 의해 예측된 픽셀)에 투영하여 향상된 픽셀(676)을 생성한다. LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)를 픽셀에 투영하는 것은 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지에 추가적인 콘텍스트를 제공하고, 개선된 정확도로 대상체들에 대한 라벨들을 생성하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 이미지는 2차원 이미지를 포함한다. LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)를 이미지의 픽셀에 투영하는 것은 이미지에 묘사된 대상체에 대한 깊이 및 공간 정보를 제공한다.
706에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은 이미지 분할 네트워크(604)로부터의 픽셀 단위 분할 라벨(664)을 향상된 픽셀(676)에 적용한다. 픽셀 단위 분할 라벨(664)을 향상된 픽셀(676)에 적용하는 것에 의해, 포인트 페인팅 시스템(606)은 픽셀 단위 분할 라벨(664)이 포인트를 정확하게 표현할 가능성을 결정할 수 있다.
예를 들어, 픽셀 단위 분할 라벨(664)을 향상된 픽셀(676)에 적용하는 것에 기초하여(예를 들면, 이를 사용하여), 포인트 페인팅 시스템(606)은 풍부한 포인트 특징(668)을 생성할 수 있으며, 풍부한 포인트 특징(668)은, 위에서 기술된 바와 같이, 향상된 픽셀(676) 및 적용된 픽셀 단위 분할 라벨(664)에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터에 의해 표현될 수 있다. 벡터 값들은 향상된 픽셀(676)에 적용되는 픽셀 단위 분할 라벨(664)에 대한 예측 점수를 포함한다. 예측 점수는 픽셀 단위 분할 라벨(664)이 포인트에 대응할 가능성을 나타낸다. 예측 점수는 복수의 예측 점수들을 포함할 수 있고, 일부 예들에서, 픽셀 단위 분할 라벨(664)은 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들(664)을 포함한다. 이 예에서, 복수의 예측 점수들의 각각의 예측 점수는 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들 중 연관된 픽셀 단위 분할 라벨이 포인트에 대응할 가능성을 나타낸다.
예측 점수는 예측된 픽셀 단위 분할 라벨(664)이 대상체 유형을 올바르게 식별해 준다는 확실성을 나타내는, 예를 들어, 0과 10 사이의 확률(예를 들면, 0 = 확실히 특정 대상체 유형이 아님 및 10 = 확실히 특정 대상체 유형임)을 포함한다. 환언하면, 예측 점수는 예측된 픽셀 단위 분할 라벨(664)이 특정 대상체 유형과 연관된다는 확실성을 나타내는 확률(예를 들면, 적어도 하나의 확률)을 포함한다. 예를 들어, 벡터의 벡터 값들은 5 개의 대상체 유형(예를 들면, 제1 대상체 유형, 제2 대상체 유형, 제3 대상체 유형, 제4 대상체 유형, 및 제5 대상체 유형)에 대한 확률들을 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 벡터는 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10 개 이상의 대상체 유형과 같은, 다른 수의 대상체 유형들에 대한 확률들을 포함한다.
일 예로서, 벡터의 벡터 값들은 예측된 픽셀 단위 분할 라벨(664)이 자동차, 보행자, 자전거, 연석 및 운전 표면의 대상체 유형과 연관된다는 확실성을 나타낼 수 있다. 이 예에서, 벡터는 <픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "자동차"에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "보행자"에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "자전거"에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "연석"에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "운전 표면"에 대응할 확률>일 것이다. 추가의 예로서, 출력된 벡터(예를 들면, 풍부한 포인트 특징(668))는 <0.0, 0.6, 0.8, 1.0, 9.0>일 수 있다. 이 벡터에서, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "자동차"에 대응할 확률은 0.0이고, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "보행자"에 대응할 확률은 0.6이며, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "자전거"에 대응할 확률은 0.8이고, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "연석"에 대응할 확률은 1.0이며, 픽셀 단위 분할 라벨이 대상체 유형 "운전 표면"에 대응할 확률은 9.0이다.
도 6을 또다시 참조하면, 포인트 페인팅 시스템(606)은 풍부한 포인트 특징(668)을 LiDAR 분할 네트워크(614)로 송신할 수 있다. 일 실시예에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은, 670에서, 향상된 픽셀(676)에 포스트 프로세싱 기술(예를 들면, 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술)을 적용하여 업데이트된 풍부한 포인트 특징(672)을 생성한다. 포스트 프로세싱 기술은 향상된 픽셀(676)을 필터링하는 것, 향상시키는 것 등을 포함할 수 있다. 포스트 프로세싱 기술은 카메라(202a)로부터의 재투영 오차를 감소시켜 향상된 픽셀(676) 및 생성된 풍부한 포인트 특징(668)의 품질을 개선시킬 수 있다. 이 실시예에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은 업데이트된 풍부한 포인트 특징(672)을 LiDAR 분할 네트워크(614)로 송신한다. 다른 실시예에서, 포인트 페인팅 시스템(606)은 향상된 픽셀(676) 및 생성된 풍부한 포인트 특징(668)을 포스트 프로세싱 시스템(610)으로 송신하고, 포스트 프로세싱 시스템(610)은 670에서 포스트 프로세싱 기술을 적용하여 업데이트된 풍부한 포인트 특징(672)을 생성한다. 이 실시예에서, 포스트 프로세싱 시스템(610)은 업데이트된 풍부한 포인트 특징(672)을 LiDAR 분할 네트워크(614)로 송신한다.
LiDAR 분할 네트워크(614)는, 676에서, 원시 포인트 특징 및 생성된 풍부한 포인트 특징(668)(또는 업데이트된 풍부한 포인트 특징(672))에 기초하여 포인트에 대한 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)(예를 들면, 적어도 하나의 포인트 레벨 시맨틱 라벨)을 예측할 수 있다. 예를 들어, LiDAR 분할 네트워크(614)는 LiDAR 포인트 클라우드(612)로부터 LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)의 원시 포인트 특징을 수신할 수 있다. LiDAR 분할 네트워크(614)는 또한 포인트 페인팅 시스템(606)(또는 포스트 프로세싱 시스템(610))으로부터 풍부한 포인트 특징(668) 또는 업데이트된 풍부한 포인트 특징(672)을 수신할 수 있다.
일 실시예에서, LiDAR 분할 네트워크(614)는 원시 포인트 특징과 풍부한 포인트 특징(668)을 함께 벡터 및/또는 행렬로서 수신한다. 예를 들어, 벡터 및/또는 행렬은 10 개의 차원, 즉 포인트의 x 좌표, 포인트의 y 좌표, 포인트의 z 좌표, 포인트의 강도, 포인트의 깊이, 픽셀 단위 분할 라벨이 제1 대상체 유형(예를 들면, 대상체 유형 "자동차")에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 제2 대상체 유형(예를 들면, 대상체 유형 "보행자")에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 제3 대상체 유형(예를 들면, 대상체 유형 "자전거")에 대응할 확률, 픽셀 단위 분할 라벨이 제4 대상체 유형(예를 들면, 대상체 유형 "연석")에 대응할 확률, 및 픽셀 단위 분할 라벨이 제5 대상체 유형(예를 들면, 대상체 유형 "운전 표면")에 대응할 확률을 포함할 수 있다.
LiDAR 분할 네트워크(614)는, 신경 네트워크(예를 들면, CNN(430), 복셀 기반 분할 네트워크, 거리-뷰(range-view) 분할 네트워크, 조감도(BEV) 포인트 클라우드 분할 네트워크 등), 회귀 모델, 인스턴스 기반 모델, 정규화 모델, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 베이지안 모델, 클러스터링 모델, 연관 모델, 차원 축소 모델 및/또는 앙상블 모델과 같은, 머신 러닝 모델(예를 들면, 적어도 하나의 머신 러닝 모델)을 포함한다. LiDAR 분할 네트워크(614)가 신경 네트워크를 포함하는 예들에서, 신경 네트워크는 하나 이상의 이전 계층으로부터 특징들을 수치 값 및/또는 회화적 값(pictorial value)으로서 추출하도록 트레이닝된 다수의 계층들을 포함할 수 있다. 신경 네트워크는 포인트와 연관된 대상체 유형의 특징들을 검출하도록 트레이닝된 하나 이상의 계층을 포함한다. 이미지의 향상된 픽셀(676), 포인트와 연관된 원시 포인트 특징, 및/또는 포인트와 연관된 풍부한 포인트 특징이 충분한 계층들을 통과할 때, 신경 네트워크는 궁극적으로 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)을 출력할 수 있다.
LiDAR 분할 네트워크(614)는 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)을 예측하기 위해 향상된 픽셀(676), LiDAR 포인트 클라우드 정보(674)의 원시 포인트 특징, 및/또는 생성된 풍부한 포인트 특징(668)을 분석하도록 트레이닝될 수 있다. LiDAR 분할 네트워크(614)는 적어도 LiDAR 분할 네트워크(614)가 지도 학습을 거치게 하는 것에 의해 이미지 분석 태스크를 수행하도록 트레이닝될 수 있다.
예를 들어, LiDAR 분할 네트워크(614)는 이미지 분류를 수행하도록 트레이닝될 수 있으며, 이미지 분류는 이미지(예를 들면, 카메라에 의해 캡처되는 이미지) 또는, 향상된 픽셀(676)과 같은, 이미지의 일 부분에 이미지에 묘사된 대상체의 향상된 픽셀(676)의 대상체 유형에 대응하는 하나 이상의 라벨(예를 들면, 포인트 레벨 분할 라벨(650))을 할당하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 대상체 유형은 자동차, 보행자, 자전거, 연석 및/또는 운전 표면을 포함한다. LiDAR 분할 네트워크(614)는 라벨링된 트레이닝 샘플들의 트레이닝 세트를 사용하여 최적의 성능을 위해 트레이닝될 수 있으며, 라벨링된 트레이닝 샘플들 각각은 이미지 및 이미지에 묘사된 대상체의 향상된 픽셀에 대한 정확한 라벨에 대응하는 적어도 하나의 라벨을 포함한다. 더욱이, LiDAR 분할 네트워크(614)는, 예를 들어, 대상체의 대상체 유형을 올바르게 식별해 주는 것으로 표시된 포인트 레벨 시맨틱 라벨들을 갖는 이미지들을 포함한 현실 세계 환경들로부터 수집되는 데이터에 기초하여(예를 들면, 이를 사용하여) 업데이트될 수 있다. 따라서 LiDAR 분할 네트워크(614)는, 예를 들어, 이미지 분할, 회귀, 시맨틱 라벨링 등을 포함한 이미지 분석 태스크를 수행하도록 트레이닝될 수 있다.
도 6에 도시되고 도 5와 관련하여 기술된 바와 같이, LiDAR 분할 네트워크(614)는 적어도 하나의 이미지(예를 들면, 카메라(202a)에 의해 캡처되는 이미지, 향상된 픽셀(676) 등) 및 예측된 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)을 매핑 엔진(502)에 제공(예를 들면, 송신)하여 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)에 기초한 맵을 생성한다.
그에 따라, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은, 예를 들어, 본원에 기술된 바와 같이 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 예측하기 위해 적어도 2 개의 신경 네트워크(예를 들면, 이미지 분할 네트워크(604) 및 LiDAR 분할 네트워크(614))를 적용하는 것에 의해 그리고/또는 검출된 원시 포인트 특징 및 생성된 풍부한 포인트 특징에 기초하여 개선된 정확도로 강건한 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650)을 예측할 수 있다. 예를 들어, 아래의 표 1에 나와 있는 바와 같이, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 포인트 레벨 시맨틱 라벨들(예를 들면, 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650))을 정확하게 예측하는 데 개선을 나타내었다.
위의 표 1에 나와 있는 바와 같이, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 MioU(mean intersection over union) 면에서 64.88% 및 MIoU(frequency weighted intersection over union) 면에서 88.43%를 달성하는 것에 비해 LiDAR 포인트 클라우드 정보만(예를 들면, 원시 포인트 기능만)에 기초하여 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 생성하는 시스템을 사용하면 단지 62.59% MIoU 및 88.04% FWIoU를 달성한다. 따라서, 시맨틱 라벨링 시스템(600)은 LiDAR 포인트 클라우드 정보만(예를 들면, 원시 포인트 특징만)에 기초하여 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 생성하기 위한 시스템과 비교하여 대략 3.65%만큼 증가된 MioU 및 대략 0.44% 증가된 FWIoU를 달성한다.
이제 도 8을 참조하면, 매핑에서의 향상된 시맨틱 라벨링을 위한 프로세스(800)의 플로차트가 예시되어 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(800)와 관련하여 기술된 단계들 중 하나 이상은 시맨틱 라벨링 시스템(600)에 의해 (예를 들면, 전체적으로, 부분적으로 등) 수행된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 프로세스(800)와 관련하여 기술된 하나 이상의 단계는, 시맨틱 라벨링 시스템(600)으로부터 분리되거나 이를 포함하는 다른 디바이스 또는 디바이스 그룹에 의해 (예를 들면, 전체적으로, 부분적으로 등) 수행된다.
802에서, 적어도 하나의 프로세서(예를 들면, 시맨틱 라벨링 시스템(600))는 차량(예를 들면, 차량(200))의 LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서(202b))로부터, 포인트에 대한 적어도 하나의 원시 포인트 특징을 포함한, LiDAR 포인트 클라우드 정보(예를 들면, LiDAR 포인트 클라우드 정보(674))를 수신한다. 적어도 하나의 원시 포인트 특징은 포인트와 연관된 공간 정보, 포인트와 연관된 강도 정보, 및 포인트와 연관된 깊이 정보 중 적어도 하나에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함한다. 예를 들어, 벡터는 포인트의 x 좌표, y 좌표, z 좌표, 강도 및 깊이를 포함한다.
804에서, 적어도 하나의 프로세서는, 카메라(예를 들면, 카메라(202a))로부터, 카메라를 사용하여 캡처되는 이미지와 연관된 이미지 데이터(예를 들면, 이미지 데이터(660))를 수신한다. 이미지 데이터는 이미지에 대응하는 적어도 하나의 파라미터(예를 들면, 노출, 밝기 등과 같은 이미지 특성들, 이미지 타임스탬프 등)를 명시할 수 있다. 그러한 예에서, 이미지는 한 포맷(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)으로 되어 있을 수 있다. 일부 예들에서, 이미지 데이터는 추가적으로 또는 대안적으로 캡처된 이미지에서의 픽셀과 연관된, x 좌표 및 y 좌표, 적어도 하나의 색상(예를 들면, RGB 색상 모델에서의 색상) 등과 같은, 픽셀 값들 또는 2차원 공간 정보를 포함한다.
806에서, 적어도 하나의 프로세서는 이미지 데이터에 기초하여 포인트에 대한 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징(예를 들면, 풍부한 포인트 특징(668))을 생성한다. 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 예측 점수에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함한다. 예측 점수는, LiDAR 포인트 클라우드 정보를 이미지 데이터의 픽셀에 투영하는 것에 의해 생성되는, 향상된 픽셀(예를 들면, 향상된 픽셀(676))에 픽셀 단위 분할 라벨(예를 들면, 픽셀 단위 분할 라벨(664))을 적용하는 것에 기초하여 생성될 수 있다. 픽셀 단위 분할 라벨은 이미지 데이터를 이미지 분할 신경 네트워크(예를 들면, 이미지 분할 신경 네트워크(604))에 제공하여 이미지 분할 신경 네트워크로 하여금 픽셀 단위 분할 라벨을 생성하게 하는 것에 의해 예측된다. 일 예로서, 이미지 분할 신경 네트워크는 카메라로부터 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 이미지 분할 신경 네트워크는 이미지 데이터에 기초하여 픽셀 단위 분할 라벨을 예측한다.
향상된 픽셀을 생성하기 위해, 프로세서는 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 이미지 데이터의 픽셀에 투영할 수 있다. 프로세서는 이미지 분할 신경 네트워크로부터의 예측된 픽셀 단위 분할 라벨을 향상된 픽셀에 적용할 수 있다. 프로세서는 또한, 향상된 픽셀에 픽셀 단위 분할 라벨을 적용하는 것에 기초하여, 픽셀 단위 분할 라벨이 포인트에 대응할 가능성을 나타내는 예측 점수를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 예측 점수는 복수의 예측 점수들을 포함하고 픽셀 단위 분할 라벨은 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들을 포함한다. 이 실시예에서, 복수의 예측 점수들의 각각의 예측 점수는 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들 중 연관된 픽셀 단위 분할 라벨이 포인트에 대응할 가능성을 나타낸다.
프로세서는 이어서 향상된 픽셀 및 적용된 픽셀 단위 분할 라벨에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 LiDAR 분할 신경 네트워크로 송신할 수 있다. 벡터 값들은 예측된 픽셀 단위 분할 라벨을 향상된 픽셀에 적용하는 것에 의해 프로세서에 의해 생성되는 예측 점수들을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 벡터를 LiDAR 분할 신경 네트워크로 송신하기 전에, 프로세서는 카메라로부터의 재투영 오차를 감소시키 위해 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술을 적용하는 것에 기초하여 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징을 생성한다. 예를 들어, 프로세서는 카메라로부터의 재투영 오차를 감소시키기 위해 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술을 적용할 수 있다.
808에서, 적어도 하나의 프로세서는, LiDAR 분할 신경 네트워크(예를 들면, LiDAR 분할 네트워크(614))를 사용하여, 적어도 하나의 원시 포인트 특징 및 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징에 기초하여 포인트에 대한 포인트 레벨 시맨틱 라벨(예를 들면, 포인트 레벨 시맨틱 라벨(650))을 예측한다. 이에 따라, 프로세서는 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 예측하기 위해 적어도 2 개의 신경 네트워크(예를 들면, 이미지 분할 네트워크(604) 및 LiDAR 분할 네트워크(614))를 순차적으로 적용할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은, 이미지 분할 네트워크와 같은, 제1 신경 네트워크에 기초하여 생성될 수 있고, LiDAR 분할 신경 네트워크는 제1 신경 네트워크와 상이한 제2 신경 네트워크이다.
810에서, 적어도 하나의 프로세서는 포인트 레벨 시맨틱 라벨에 기초하여 맵을 생성하기 위해 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 매핑 엔진(예를 들면, 매핑 엔진(502))에 제공한다. 예를 들어, 프로세서는 이전 맵으로부터 대상체를 제거하고, 랜드마크를 검출하며, 맵과 이전 맵 사이의 시맨틱 일관성을 비교하고, 맵에 주석을 달 수 있다. 맵은 LiDAR 포인트 클라우드 정보의 LiDAR 포인트 클라우드, 및 LiDAR 포인트 클라우드의 적어도 하나의 포인트와 연관된 적어도 하나의 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 포인트 레벨 시맨틱 라벨은 예측된 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 포함할 수 있다.
전술한 설명에서, 본 개시의 양태들 및 실시예들은 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항들을 참조하여 기술되었다. 그에 따라, 설명 및 도면들은 제한적인 의미가 아니라 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인들이 본 발명의 범위이도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 일련의 청구항들의 문언적 등가 범위이며, 임의의 후속 보정을 포함한다. 그러한 청구항들에 포함된 용어들에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의들은 청구항들에서 사용되는 그러한 용어들의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항들에서 "더 포함하는"이라는 용어가 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브단계/서브엔티티일 수 있다.

Claims (27)

  1. 차량으로서,
    상기 차량에 근접한 대상체의 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라;
    상기 차량에 근접한 상기 대상체로부터 반사되는 광을 검출하고 상기 검출된 광에 기초하여 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 생성하도록 구성된 LiDAR 센서 - 상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보는 포인트에 대한 적어도 하나의 원시 포인트 특징(raw point feature)을 포함함 -;
    상기 카메라 및 상기 LiDAR 센서에 통신 가능하게 결합된 적어도 하나의 프로세서; 및
    명령어들을 저장한 적어도 하나의 메모리
    를 포함하고, 상기 명령어들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 동작들을 결과적으로 야기하며, 상기 동작들은:
    상기 LiDAR 센서로부터, 상기 포인트에 대한 상기 적어도 하나의 원시 포인트 특징을 수신하는 동작;
    상기 카메라로부터, 상기 카메라를 사용하여 캡처되는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 수신하는 동작;
    상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 포인트에 대한 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징(rich point feature)을 생성하는 동작 - 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 예측 점수에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하고, 상기 예측 점수는 픽셀 단위 분할 라벨을 향상된 픽셀에 적용하는 것에 기초하여 생성되며, 상기 향상된 픽셀은 상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 상기 이미지 데이터의 픽셀에 투영하는 것에 의해 생성됨 -;
    LiDAR 분할(segmentation) 신경 네트워크를 사용하여 상기 적어도 하나의 원시 포인트 특징 및 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징에 기초하여, 상기 포인트에 대한 포인트 레벨(point-level) 시맨틱 라벨을 예측하는 동작; 및
    상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨에 기초하여 맵을 생성하기 위해 상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 매핑 엔진에 제공하는 동작을 포함하는, 차량.
  2. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 원시 포인트 특징은, 상기 포인트와 연관된 공간 정보, 상기 포인트와 연관된 강도 정보, 및 상기 포인트와 연관된 깊이 정보 중 적어도 하나에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하는, 차량.
  3. 제1항에 있어서, 상기 픽셀 단위 분할 라벨은, 상기 이미지 데이터를 이미지 분할 신경 네트워크에 제공하여 상기 이미지 분할 신경 네트워크로 하여금 상기 픽셀 단위 분할 라벨을 생성하게 하는 것에 의해 예측되는, 차량.
  4. 제1항에 있어서, 상기 예측 점수는 상기 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 차량.
  5. 제4항에 있어서, 상기 예측 점수는 복수의 예측 점수들을 포함하고; 상기 픽셀 단위 분할 라벨은 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들을 포함하며; 상기 복수의 예측 점수들의 각각의 예측 점수는 상기 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들 중 연관된 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 차량.
  6. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 상기 카메라로부터의 재투영 오차를 감소시키기 위해 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술을 적용하는 것에 기초하여 생성되는, 차량.
  7. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기 맵을 생성하게 하는 명령어들은, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금: 이전 맵으로부터 대상체를 제거하는 것, 랜드마크를 검출하는 것, 상기 맵과 상기 이전 맵 사이의 시맨틱 일관성(semantic consistency)을 비교하는 것, 및 상기 맵에 주석을 다는 것 중 적어도 하나를 수행하게 하는, 차량.
  8. 제1항에 있어서, 상기 맵은 상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보의 LiDAR 포인트 클라우드, 및 상기 LiDAR 포인트 클라우드의 적어도 하나의 포인트와 연관된 적어도 하나의 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 포함하고, 상기 적어도 하나의 포인트 레벨 시맨틱 라벨은 상기 예측된 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 포함하는, 차량.
  9. 제1항에 있어서, 상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징이 제1 신경 네트워크에 기초하여 생성되게 하고; 상기 LiDAR 분할 신경 네트워크는 상기 제1 신경 네트워크와는 상이한, 차량.
  10. 제1항에 있어서, 상기 동작들은:
    이미지 분할 신경 네트워크에 의해, 상기 카메라로부터, 상기 이미지 데이터를 수신하는 동작; 및
    상기 이미지 데이터에 기초하여, 픽셀 단위 분할 라벨을 예측하는 동작을 더 포함하는, 차량.
  11. 제10항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 상기 이미지 데이터의 픽셀에 투영하여 향상된 픽셀을 생성하는 동작; 및
    상기 이미지 분할 신경 네트워크로부터의 상기 픽셀 단위 분할 라벨을 상기 향상된 픽셀에 적용하는 동작을 더 포함하는, 차량.
  12. 제11항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 향상된 픽셀 및 상기 적용된 픽셀 단위 분할 라벨에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를, 상기 LiDAR 분할 신경 네트워크로, 송신하는 동작을 더 포함하는, 차량.
  13. 제12항에 있어서, 상기 벡터 값들은 상기 향상된 픽셀에 적용되는 픽셀 단위 분할 라벨에 대한 예측 점수를 포함하고, 상기 예측 점수는 상기 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 차량.
  14. 제11항에 있어서, 상기 동작들은: 상기 카메라로부터의 재투영 오차를 감소시키도록 구성된 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술을, 상기 향상된 픽셀에, 적용하는 동작을 더 포함하는, 차량.
  15. 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    명령어들을 저장한 적어도 하나의 메모리
    를 포함하며, 상기 명령어들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 동작들을 결과적으로 야기하며, 상기 동작들은:
    차량의 LiDAR 센서로부터, 포인트의 적어도 하나의 좌표를 포함하는 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 수신하는 동작;
    상기 차량의 카메라로부터, 상기 카메라를 사용하여 캡처되는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 수신하는 동작;
    상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 포인트에 대한 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징을 생성하는 동작 - 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 예측 점수에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하고, 상기 예측 점수는 픽셀 단위 분할 라벨을 향상된 픽셀에 적용하는 것에 기초하여 생성되며, 상기 향상된 픽셀은 상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 상기 이미지 데이터의 픽셀에 투영하는 것에 의해 생성됨 -;
    LiDAR 분할 신경 네트워크를 사용하여, 상기 적어도 하나의 좌표 및 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징에 기초하여, 상기 포인트에 대한 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 예측하는 동작; 및
    상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨에 기초하여 맵을 생성하기 위해 상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 매핑 엔진에 제공하는 동작을 포함하는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 적어도 하나의 좌표는, 상기 포인트와 연관된 공간 정보, 상기 포인트와 연관된 강도 정보, 및 상기 포인트와 연관된 깊이 정보 중 적어도 하나에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하는, 시스템.
  17. 제15항에 있어서, 상기 픽셀 단위 분할 라벨은, 상기 이미지 데이터를 이미지 분할 신경 네트워크에 제공하여 상기 이미지 분할 신경 네트워크로 하여금 상기 픽셀 단위 분할 라벨을 생성하게 하는 것에 의해 예측되는, 시스템.
  18. 제15항에 있어서, 상기 예측 점수는 상기 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 상기 예측 점수는 복수의 예측 점수들을 포함하고; 상기 픽셀 단위 분할 라벨은 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들을 포함하며; 상기 복수의 예측 점수들의 각각의 예측 점수는 상기 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들 중 연관된 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 시스템.
  20. 제15항에 있어서, 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 상기 카메라로부터의 재투영 오차를 감소시키기 위해 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술을 적용하는 것에 기초하여 생성되는, 시스템.
  21. 방법으로서,
    적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 차량의 LiDAR 센서로부터, 포인트에 대한 적어도 하나의 원시 포인트 특징을 포함하는 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 차량의 카메라로부터, 상기 카메라를 사용하여 캡처되는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 포인트에 대한 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징을 생성하는 단계 - 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 예측 점수에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하고, 상기 예측 점수는 픽셀 단위 분할 라벨을 향상된 픽셀에 적용하는 것에 기초하여 생성되며, 상기 향상된 픽셀은 상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 상기 이미지 데이터의 픽셀에 투영하는 것에 의해 생성됨 -;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, LiDAR 분할 신경 네트워크를 사용하여 상기 적어도 하나의 원시 포인트 특징 및 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징에 기초하여, 상기 포인트에 대한 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 예측하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨에 기초하여 맵을 생성하기 위해 상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 매핑 엔진에 제공하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 원시 포인트 특징은, 상기 포인트와 연관된 공간 정보, 상기 포인트와 연관된 강도 정보, 및 상기 포인트와 연관된 깊이 정보 중 적어도 하나에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하는, 방법.
  23. 제21항에 있어서, 상기 픽셀 단위 분할 라벨은, 상기 이미지 데이터를 이미지 분할 신경 네트워크에 제공하여 상기 이미지 분할 신경 네트워크로 하여금 상기 픽셀 단위 분할 라벨을 생성하게 하는 것에 의해 예측되는, 방법.
  24. 제21항에 있어서, 상기 예측 점수는 상기 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 예측 점수는 복수의 예측 점수들을 포함하고; 상기 픽셀 단위 분할 라벨은 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들을 포함하며; 상기 복수의 예측 점수들의 각각의 예측 점수는 상기 복수의 픽셀 단위 분할 라벨들 중 연관된 픽셀 단위 분할 라벨이 상기 포인트에 대응할 가능성을 나타내는, 방법.
  26. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 상기 카메라로부터의 재투영 오차를 감소시키기 위해 적어도 하나의 포스트 프로세싱 기술을 적용하는 것에 기초하여 생성되는, 방법.
  27. 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령어들을 저장한 비일시적 저장 매체로서,
    상기 동작들은:
    적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 차량의 LiDAR 센서로부터, 포인트에 대한 적어도 하나의 원시 포인트 특징을 포함하는 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 수신하는 동작;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 차량의 카메라로부터, 상기 카메라를 사용하여 캡처되는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 수신하는 동작;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 포인트에 대한 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징을 생성하는 동작 - 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징은 예측 점수에 대응하는 벡터 값들을 갖는 벡터를 포함하고, 상기 예측 점수는 픽셀 단위 분할 라벨을 향상된 픽셀에 적용하는 것에 기초하여 생성되며, 상기 향상된 픽셀은 상기 LiDAR 포인트 클라우드 정보를 상기 이미지 데이터의 픽셀에 투영하는 것에 의해 생성됨 -;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, LiDAR 분할 신경 네트워크를 사용하여 상기 적어도 하나의 원시 포인트 특징 및 상기 적어도 하나의 풍부한 포인트 특징에 기초하여, 상기 포인트에 대한 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 예측하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨에 기초하여 맵을 생성하기 위해 상기 포인트 레벨 시맨틱 라벨을 매핑 엔진에 제공하는 동작을 포함하는, 비일시적 저장 매체.
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