SK9787Y1 - Spôsob lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenie vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla - Google Patents

Abstract

Spôsob lokalizácie autonómneho vozidla sa vyznačuje tým, že zahŕňa kroky: určenie počiatočnej polohy (6) vozidla pomocou senzorového systému (4) GNSS; vypočítanie odhadu elipsy (7) chyby polohy vozidla fúziou dát zo senzorového systému (4) GNSS na určenie približnej polohy (6) vozidla a senzorového systému (5) odometrie na určenie odhadu elipsy (7) chyby polohy vozidla; vizuálne snímanie cestného identifikátora (2) R-ID na dráhe pred vozidlom v zornom poli vizuálneho zariadenia; spracovanie obrazu (16) algoritmom vzorkovania; rozpoznávanie (17) na rozpoznanie cestného identifikátora (2) R-ID; určovanie, algoritmom selekcie (11), konkrétneho rozpoznaného cestného identifikátora (2) R-ID s jeho presnou polohou a súčasne relatívnej polohy (12) vozidla vzhľadom na rozpoznaný cestný identifikátor (2) R-ID na základe prieniku odhadu elipsy (7) chyby polohy vozidla s okolím (9) tohto R-ID vo virtuálnej mape (10) a databáze R-ID; vypočítanie relatívnych súradníc konkrétneho rozpoznaného cestného indikátora (2) R-ID v smere osi vozidla x a kolmo na os vozidla y v milimetrovej mierke a relatívnej polohy (12) vozidla vzhľadom na tento R-ID; vypočítanie spresnenej polohy (13) vozidla, algoritmom konverzie a súčtu (15), zo známej polohy (14) konkrétneho rozpoznaného cestného identifikátora (2) R-ID a z relatívnej polohy (12) vozidla vzhľadom na tento R-ID.

Description

Oblasť techniky

Technické riešenie sa týka spôsobu zvýšenia presnosti lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenia vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla. Technické riešenie spadá do oblasti lokalizačných systémov autonómnych vozidiel.

Doterajší stav techniky

V súčasnom stave techniky je známe, že ako kľúčová technológia na lokalizáciu autonómnych vozidiel sa často používa GPS alebo multisystémové GNSS (GPS, GLONASS, Galileo, Beidou) v kombinácii s IMU (Inertial Measuring Unit) a odometriou. GNSS môže poskytovať globálnu, vysoko presnú službu určovania polohy, ale v dôsledku orbitálnej chyby satelitu, chyby časovania s vplyvom chýb šírenia signálu a podobne dokáže presnosť určovania polohy pomocou GNSS dosiahnuť iba úroveň 1 metra. Hoci je možné použiť metódu fázového posunu a postprocessing (bez pohybu vozidla), a tak zvýšiť presnosť polohovania na niekoľko centimetrov, v intenzívnej zástavbe budov alebo v interiéroch - halách dochádza k rušeniu alebo interferencii signálu. V takomto prípade je potom využitie GNSS na účely lokalizácie a navigácie autonómneho vozidla nemožné.

Na zlepšenie presnosti určovania polohy, na účely navigácie sa často do výpočtov integrujú informácie o polohe z iných snímačov. Polohu vozidla je možné určiť použitím enkodérov rýchlosti kolies vozidla (kolesová odometria). Takáto metóda je ale náchylná, okrem samotnej chyby enkodéra, na akumuláciu chyby v určitých stavoch okolia (nános pôdy na kolesách, preklzávanie kolies), kedy nie je možné zabezpečiť získanie presnej polohy vozidla a odhad polohy. Inou metódou na určenie polohy je inerciálny navigačný systém (INS), ktorý určuje polohu vzhľadom na počiatočný inerciálny priestor. Presné určenie polohy použitím systému INS je zaťažené integračnou chybou, ktorá s časom narastá a stáva sa tak tento systém nevhodný na samostatné použitie v autonómnych vozidlách.

Zo stavu techniky je známych viacero metód a spôsobov vizuálnej lokalizácie vozidla a zvyšovania presnosti lokalizácie. Napríklad, v dokumente US20200318976 A1 sú poskytnuté systémy a spôsoby ovládania vozidla. V jednom uskutočnení spôsob zahŕňa: prijímanie údajov o orientačnom bode získaných z obrazového snímača vozidla procesorom; fúzovanie údajov o orientačnom bode pomocou procesora s údajmi o polohe vozidla na vytvorenie fúzovaných údajov o jazdnom pruhu, pričom fúzovanie je založené na Kalmanovom filtri; získavanie, pomocou procesora, mapových údajov z mapy jazdných pruhov na základe údajov o polohe vozidla; selektívna aktualizácia mapy jazdných pruhov procesorom na základe zmeny údajov spojených jazdných pruhov z údajov mapy a riadenie vozidla procesorom na základe aktualizovanej mapy jazdných pruhov.

Ďalej dokument WO2014130854 A1 opisuje rôzne techniky na použitie v inerciálnom navigačnom systéme s podporou vizuálneho systému. Ide o inerciálny navigačný systém s podporou vizuálneho systému, ktorý obsahuje: obrazový zdroj, ktorý generuje obrazové dáta obsahujúce množstvo obrazov, a inerciálnu meraciu jednotku (IMU), ktorá vytvára údaje o inerciálnej meracej jednotke indikujúce pohyb vizuálne podporovaného inerciálneho navigačného systému, keď vizuálne asistovaný inerciálny navigačný systém generuje obraz, pričom obrazové údaje zachytávajú znaky externého kalibračného cieľa. Inerciálny navigačný systém s podporou videnia ďalej obsahuje jednotku spracovania vrátane odhadovača, pričom jednotka spracovania zahŕňa spracovanie údajov inerciálnej meracej jednotky a obrazových údajov na výpočet kalibračných parametrov pre inerciálny navigačný systém s podporou videnia pri výpočte náklonu a sklonu kalibračného cieľa, pričom kalibračné parametre definujú relatívne polohy a orientácie inerciálnej meracej jednotky a zdroja obrazu inerciálneho navigačného systému s podporou videnia.

Spôsob pre systém riadenia vozidiel s kamerou s perspektívnym videním generujúcou perspektívne obrazy vozidiel v smere premávky vrátane vykonávania antiperspektívnej transformácie na perspektívnych obrazoch je prezentovaný v dokumente US9928426 B1. Metóda rozdeľuje každý antiperspektívny obraz na čiastkové obrazy pozdĺž jedného z radiálneho smeru a tangenciálneho smeru vzhľadom na smer dopravy a určí mierkový faktor pre každý čiastkový obrázok na základe merania mierky každého vozidla na viacerých pozíciách na jednom obrázku použitím metódy rámcového rozdielu. Následne sa vykonaná transformácia mierky pre každý čiastkový obrázok použitím zodpovedajúcich mierkových faktorov pre čiastkový obrázok. Kombináciou každého z mierkových transformovaných čiastkových obrázkov pre každé vozidlo do zodpovedajúcich vylepšených antiperspektívnych obrázkov je následne možné vykonať detekciu vozidla pre každé vozidlo na základe kombinácie vylepšených antiperspektívnych obrázkov, v ktorých je sledovanie vylepšené optimalizovaným rozsahom veľkosti detekčného boxu určeného vylepšenými antiperspektívnymi obrázkami.

Potom je možné sledovať vozidlo na základe kombinácie vylepšených antiperspektívnych obrazov, v ktorých je detekcia vylepšená s optimalizovaným rozsahom veľkosti detekčného boxu určeného vylepšenými antiperspektívnymi obrazmi.

Dokument US10691963 B2 opisuje spôsob lokalizácie vozidla, kde vozidlo senzoricky deteguje prvé okolité objekty. Lokalizácia vozidla je potom realizovaná zosúladením údajov senzoricky zistených prvých okolitých objektov s mapovými údajmi prvej digitálnej mapy. Ak toto zosúladenie nie je možné, vytvorí sa druhá digitálna mapa pre lokálne okolie a poloha vozidla sa určí použitím podľa druhej digitálnej mapy.

Riešenie opísané v dokumente CN107229063 A sa týka druhu bezpilotnej automobilovej navigácie a zlepšenia presnosti určovania polohy zlúčenej na základe GNSS a vizuálnej odometrie (VO). Kroky vizuálnej odometrie sú nasledujúce: Ide o detekciu jazdného pruhu na základe monokulárneho videnia. Nasleduje optimalizácia presnosti polohovania počítadla kilometrov pre monokulárne videnie. Napokon je to korekcia presnosti polohovania integrovaného navigačného systému GNSS a vizuálnej odometrie. Predložené riešenie zlepšuje vizuálnu odometriu pomocou čiary jazdného pruhu, potom sa zlúči s určovaním polohy GNSS, aby sa zlepšila spoľahlivosť systému určovania polohy vozidla. GNSS/VO má veľmi silnú doplnkovú charakteristiku, GNSS môže získať dlhodobo stabilný výsledok určovania polohy a VO môže získať krátkodobé vysoko presné údaje polohy. Výpočet je filtrovaný rozdielom meraní polohy pomocou dvoch druhov snímačov.

Nedostatky riešení známych v stave techniky evokovali navrhnúť iný systém, ktorý by poskytoval globálnu polohu pre navigáciu autonómnych vozidiel vo vonkajšom aj vnútornom prostredí (outdoor a indoor) bez potreby jazdných pruhov. Výsledkom tohto úsilia je ďalej opisovaný spôsob lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenie vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla v predloženom technickom riešení.

Podstata technického riešenia

Nedostatky zo stavu techniky odstraňuje spôsob lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenie vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla podľa predloženého technického riešenia. Odhad polohy vozidla je možné realizovať využitím rôznych metód, resp. snímačov. Najjednoduchšou implementáciou hrubého stanovenia polohy je odometria. Pri použití typických inkrementálnych snímačov na určenie polohy autonómneho vozidla sa odhad chyby v uhle otočenia vozidla pohybuje okolo 1°/m, kým odhad chyby v prejdenej vzdialenosti býva zhruba do niekoľkých decimetrov na desať metrov. Odhad chyby v otočení a prejdenej dráhe vozidla je možné v globálnej mape vizualizovať/realizovať tzv. elipsou odhadu chýb. Tento spôsob predpokladá známu približnú globálnu polohu vozidla, ktorú je možné zistiť rôznymi inými postupmi, ktoré nie sú podstatou tejto metódy. Elipsa odhadu chýb určuje distribúciu nameraných bodov (polôh) od skutočného bodu (polohy) vozidla.

Minimálnu elipsu odhadu chýb a približnú polohu vozidla je možné určiť viacerými spôsobmi známymi v stave techniky. V prípade, ak je dostupný signál GNSS v dostatočne dlhom čase (napr. 1 až 2 minúty), je možné určiť polohu štatistickým vyhodnotením signálov GNSS a pomocou metódy RTK (Real Time Kinematic, ktorá sa poskytuje ako služba - SK POS), a takto získať vyššiu presnosť polohy vozidla, resp. minimálnu elipsu odhadu chýb. Inou možnosťou je získanie presnej polohy (resp. elipsy s minimálnym rozmerom) manuálnym zadaním známej polohy operátorom alebo automaticky, napr. pri dobíjaní vozidla v dokovacej stanici so známou globálnou polohou. Ďalšou možnosťou je využitie iných senzorových systémov, ktoré umožnia globálnu lokalizáciu vozidla, napr. vizuálna triangulácia, rozpoznanie unikátneho identifikátora, Wi-Fi trilaterácia, UWB lokalizácia a pod.

Navrhnutá metóda na zvýšenie presnosti lokalizácie využíva cestný identifikátor (R-ID), ktorý je rozpoznaný vizuálnym senzorovým systémom. Cestný identifikátor má vopred známu grafickú podobu výhodne napr. trojuholník, ktorú je možné vyobraziť buď priamo na cestu, alebo grafickú podobu naniesť na iný materiál (napr. papier, plastovú či kovovú dosku atď.) a tento materiál umiestniť na vozovku. Grafická podoba je výhodne zvolená tak, aby z nej bolo možné určiť polohu cestného identifikátora vzhľadom na vozidlo. Poloha každého cestného identifikátora je známa v globálnej mape. Pre každý cestný identifikátor je zadefinované jeho prislúchajúce okolie. Veľkosť elipsy odhadu chyby lokalizácie vozidla určenej podľa navrhnutej metódy je minimalizovaná dostatočnou hustotou, resp. vzdialenosťou jednotlivých R-ID na vozovke. V prípade, ak je R-ID detegovaný pomocou vizuálneho senzorického systému, vyhodnotí sa, do ktorého okolia R-ID táto elipsa odhadu chýb spadá. Na základe identifikácie daného R-ID je možné určiť spresnenú polohu vozidla a azimut (elipsa odhadu chýb sa teda v tomto momente minimalizuje), keďže každé R-ID má presne určenú polohu a rotáciu vo virtuálnej globálnej mape uloženej v riadiacom počítači. Podstata riešenia pri meraní polohy spočíva v periodickom snímkovaní kamery, ktorá, ak zachytí R-ID, tak pomocou viacerých algoritmov rozpozná obraz cestného identifikátora R-ID a určí jeho polohu v zornom poli kamery, a potom vypočíta jeho relatívnu polohu k vozidlu. Keďže každý R-ID má známu svoju globálnu polohu, tak pomocou relatívnej polohy sa získa globálna poloha vozidla. Pri lokalizácii R-ID sa výhodne vyhodnocujú primárne dve súradnice: v smere osi vozidla (dĺžka x) a kolmo na smer osi vozidla (šírka y). Spracovanie obrazu zahŕňa dve základné fázy: prvou fázou je rozpoznanie/identifikácia značky výhodne pomocou konvolučnej neurónovej siete, kaskádovým klasifikátorom a podobne. Výstupom rozpoznaných objektov z kamery je poloha rozpoznaného R-ID. V druhej fáze pomocou súradníc R-ID (v pixeloch) prebieha výpočet relatívnych súradníc R-ID v rovine dráhy a v milimetrovej mierke.

Podstata zapojenia vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla využívajúceho spôsob lokalizácie autonómneho vozidla spočíva v tom, že sa skladá z vizuálneho snímacieho zariadenia - kamery prepojenej s výpočtovým prostriedkom - riadiacim počítačom, z algoritmu - softvéru na spracovanie obrazu a cestného identifikátora R-ID umiestneného na dráhe vo forme špecifického 2D obrazu pripevneného alebo nakresleného na cestnej komunikácii. Vizuálne snímacie zariadenie je upevnené vpredu na vozidlo v definovanej výške a so sklonom tak, aby snímalo cestu pred vozidlom. V tejto polohe musí byť vizuálne snímacie zariadenie kalibrované. Kalibrácia spočíva v umiestnení kalibračného vzoru (obyčajne čierno-bielej šachovnice) do zorného poľa vizuálneho snímacieho zariadenia v rovine vozidla, zosnímaní tohto vzoru a porovnaní snímky s reálnymi rozmermi šachovnice. Po umiestnení cestného identifikátora R-ID na dráhu je potrebná kalibrácia každého R-ID, ktorá spočíva v zmeraní absolútnej, globálnej polohy R-ID, napr. pomocou geodetického prístroja alebo presným GNSS prijímačom a štatistickým vyhodnotením. Globálna poloha každého R-ID sa zaznamená do databázy a do mapy prostredia v riadiacom počítači. Ďalej k riadiacemu počítaču je dátovým spojením pripojený senzorový systém GNSS na určenie približnej polohy vozidla a senzorový systém odometrie na určenie odhadu elipsy chyby polohy vozidla. Funkcia vizuálneho snímacieho zariadenia v súčinnosti s inými lokalizačnými systémami (napr.: GNSS, odometria, IMU...) pri riadení autonómnych vozidiel sú navzájom komplementárne a zároveň aj redundandné v záujme zvýšenia spoľahlivosti a v konečnom dôsledku zabezpečenia funkčnej bezpečnosti. GNSS poskytuje absolútnu globálnu polohu, odometriu a IMU relatívnu polohu. Navrhovaný spôsob vizuálnej lokalizácie poskytuje globálnu polohu, a to fyzikálne nezávislým (od GNSS) spôsobom. Vysokú úroveň vierohodnosti dosahuje tým, že R-ID sú výhodne umiestnené podľa potreby užívateľa priamo do jazdnej dráhy vozidiel. Po zachytení identifikátora R-ID je isté, že sa vozidlo nachádza na vhodnom mieste v priestore.

Aby vizuálny systém na lokalizáciu autonómneho vozidla správne fungoval, je potrebné splniť podmienky na výber jednotlivých komponentov tohto vizuálneho systému. Pri výbere vizuálneho snímacieho zariadenia - tu výhodne kamery, je potrebné prihliadať na počet pixelov, ale hlavne na počet snímok za sekundu tak, aby sa pri najvyššej rýchlosti vozidla v zornom poli zachytil a zosnímal aspoň jeden cestný identifikátor R-ID. Rýchlosť spracovania obrazu sa zvyšuje pri menšom počte pixelov, ale pritom klesá rozlišovacia schopnosť. Rýchlosť spracovania obrazu sa zvyšuje, ak sa zabezpečí minimálna dovolená vzdialenosť medzi dvomi cestnými identifikátormi R-ID tak, aby v zornom poli kamery bol iba jeden cestný identifikátor R-ID súčasne. Napríklad, minimálna vzdialenosť bude výhodne 2 m medzi dvomi cestnými identifikátormi R-ID. Pri takto zvolenej vzdialenosti bude aj veľkosť elipsy odhadu chyby lokalizácie určenej podľa navrhnutej metódy optimálna.

Kamera je prepojená s výpočtovým prostriedkom - riadiacim počítačom na účely rozpoznávania objektov. Pri rozpoznávaní sa výhodne používa rozlíšenie 640 x 480 pixelov pri rýchlosti snímania 30 obrázkov za sekundu. Toto rozlíšenie predstavuje výhodný kompromis medzi schopnosťou kamery zachytiť detail a veľkosťou nasnímaného obrazu, resp. rýchlosťou, ako je možné pre potreby tu opisovaného technického riešenia tento obraz spracovať. Kamera rozpoznáva jednoduchý cestný identifikátor R-ID. Výhody spôsobu zvýšenia presnosti lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenia vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla podľa technického riešenia sú zjavné z jeho účinkov, ktorými sa prejavuje navonok. Účinky spočívajú v použití monokulárnej kamery na vozidle na snímanie polohy cestného identifikátora R-ID na dráhe pred vozidlom na účely vyhodnotenia relatívnych súradníc R-ID k vozidlu. R-ID má vopred známu, kalibrovanú polohu v globálnych súradniciach v globálnej mape uloženej v riadiacom počítači. Pomocou kamery a spracovania obrazu sa získajú presné globálne súradnice vozidla. Tento originálny senzorický systém poskytuje globálnu polohu na navigáciu autonómnych vozidiel vo vonkajšom aj vnútornom prostredí (outdoor a indoor). Na rozdiel od GNSS (GPS, Galileo...) meria globálnu polohu aj v „satelitnom tieni“ budov, prístreškov alebo priamo v budovách. Na navigáciu a autonómne riadenie vozidiel s využitím spôsobu podľa predkladaného technického riešenia nie sú potrebné jazdné pruhy. Navrhovaný spôsob lokalizácie poskytuje globálnu polohu, a to na GNSS fyzikálne nezávislým spôsobom. Vysoká úroveň vierohodnosti sa dosahuje tým, že R-ID sú umiestnené podľa potreby užívateľa priamo do jazdnej dráhy vozidiel. Po zachytení identifikátora R-ID je isté a vierohodné, že sa vozidlo nachádza na vhodnom mieste v priestore.

Prehľad obrázkov na výkresoch

Spôsob lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenie vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla podľa technického riešenia budú ďalej vysvetlené na výkresoch. Na obr. 1 je znázornený vývojový diagram postupnosti spôsobu. Na obr. 2 je znázornené rozpoznanie cestného identifikátora R-ID a prekrytie okolia R-ID elipsou odhadu chýb polohy vozidla. Na obr. 3 je znázornená jedna možná forma cestného identifikátora R-ID. Na obr. 4 je znázornené rozpoznanie cestného identifikátora R-ID a určenie relatívnej polohy vozidla vzhľadom na R-ID. Na obr. 5 je znázornená ilustrácia zapojenia vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla.

Príklady uskutočnenia

Jednotlivé uskutočnenia technického riešenia sa uvádzajú na ilustráciu a nie ako obmedzenia riešení. Odborníci poznajúci stav techniky nájdu alebo budú schopní zistiť s použitím nie viac ako rutinného experimentovania mnoho ekvivalentov k špecifickým uskutočneniam technického riešenia. Aj takéto ekvivalenty budú spadať do rozsahu nárokov na ochranu.

Príklad 1

V tomto príklade výhodného uskutočnenia je opísaný spôsob lokalizácie autonómneho vozidla podľa technického riešenia, ako je to názorne zobrazené na obr. 1 až 4. Vychádza sa zo stavu, keď senzorovým systémom 4 GNSS sa určuje približná poloha 6 vozidla so známou chybou polohy vozidla. Ďalej sa fúziou dát zo senzorového systému 4 GNSS na určenie približnej polohy vozidla a senzorového systému 5 odometrie na určenie odhadu elipsy chyby polohy vozidla vypočítava odhad elipsy 7 chyby polohy vozidla. Približnú polohu vozidla a minimálnu elipsu odhadu chýb je možné výhodne určiť viacerými spôsobmi. V prípade, ak je dostupný signál GNSS v dostatočne dlhom čase (napr. 1 až 2 minúty), je možné určiť polohu štatistickým vyhodnotením signálov GNSS a pomocou metódy RTK (Real Time Kinematic, ktorá sa poskytuje ako služba SK POS), a takto získať vyššiu presnosť polohy vozidla, resp. minimálnu elipsu odhadu chýb. Inou výhodnou možnosťou je získanie presnej polohy (resp. elipsy s minimálnym rozmerom) manuálnym zadaním známej polohy operátorom alebo automaticky, napr. pri dobíjaní vozidla v dokovacej stanici so známou globálnou polohou. Ďalšou výhodnou možnosťou je využitie iných senzorových systémov, ktoré umožnia globálnu lokalizáciu vozidla, napr. vizuálna triangulácia, rozpoznanie unikátneho identifikátora, Wi-Fi trilaterácia, UWB lokalizácia a pod.

Zároveň sa vizuálnym snímacím zariadením 1 so stanoveným vzorkovaním obrazu 16 zisťuje prítomnosť cestného identifikátora 2 R-ID v zornom poli 8 vizuálneho snímacieho zariadenia 1. Nasleduje rozpoznávanie 17 R-ID. V prípade, že je rozpoznaný cestný identifikátor 2 R-ID, na základe prieniku odhadu elipsy chyby polohy vozidla s okolím 9 R-ID vo virtuálnej mape 10 a databáze R-ID sa algoritmom selekcie 11 určí, ktorý konkrétny cestný identifikátor bol rozpoznaný. Zároveň sa výpočtom 18 určí relatívna poloha 12 vozidla vzhľadom na rozpoznaný R-ID.

Použitím známej polohy 14 konkrétneho rozpoznaného cestného identifikátora 2 R-ID a relatívnej polohy 12 vozidla vzhľadom na tento R-ID je algoritmom konverzie a súčtu 15 vypočítaná spresnená poloha 13 vozidla so zvýšenou presnosťou, resp. odhad elipsy chyby polohy vozidla. Postup metódy sa následne výhodne opakuje na ďalšie rozpoznania cestných identifikátorov R-ID, napríklad počas pohybu vozidla tak, ako bolo opísané. V prípade, že odhad elipsy chýb je väčší ako okolie R-ID vo virtuálnej mape, približná poloha vozidla sa určí uvedeným postupom opätovne alebo sa určí inou metódou známou v stave techniky. Po opätovnom určení približnej polohy vozidla sa postup metódy vykoná, ako bolo už opísané.

Príklad 2

V tomto príklade konkrétneho uskutočnenia je opísané zapojenie vizuálneho systému na lokalizáciu autonómneho vozidla podľa technického riešenia, ktoré je znázornené na obr. 5, spôsobom opísaným v príklade 1. Pozostáva z vizuálneho snímacieho zariadenia 1 s algoritmom na rozpoznávanie cestného identifikátora 2 R-ID, ktorý má vizuálny dosah na cestný identifikátor 2 R-ID umiestnený na vozovke. Jedna možná realizácia cestného identifikátora 2 R-ID v tvare trojuholníka je znázornená na obr. 3. Vizuálne snímacie zariadenie 1 je dátovým spojením pripojené na riadiaci počítač 3. K riadiacemu počítaču 3 je dátovým spojením pripojený senzorový systém 4 GNSS na určenie približnej polohy vozidla a senzorový systém 5 odometrie na určenie odhadu elipsy chyby polohy vozidla.

Na vizuálne snímacie zariadenie 1 bola použitá kamera FSCAM_CU135 s vyrovnávacou pamäťou, ktorá umožňuje rýchlo a lacno spracovať snímky, čo zabezpečuje uloženie a spracovanie každého nasnímaného obrázka. Táto kamera má jedinečný vstavaný vyrovnávací mechanizmus. Efektívne oddelenie snímania obrazu z kamery od komunikácie USB umožňuje vysokú rýchlosť, flexibilitu a stabilitu pri prenose bez straty snímok. Kamera má 13 MP snímač a pripája sa do zariadenia pomocou USB rozhrania. Snímač má objektív s 5 pevným zaostrením. Doska plošného spoja disponuje pokročilou viacnásobnou vyrovnávacou pamäťou pre vyššiu spoľahlivosť. Má 2Gb DDR3 SDRAM na uloženie a načítanie celého rámca bez straty dát aj pri veľmi vysokých rýchlostiach.

Priemyselná využiteľnosť

Spôsob lokalizácie autonómneho vozidla a zapojenie vizuálneho systému na zvýšenú presnosť lokalizácie autonómneho vozidla pomocou kamerového systému podľa technického riešenia sú využiteľné pre všetky autonómne vozidlá a transportné systémy, ktoré potrebujú automatickú navigáciu a presné riadenie po 15 určenej dráhe na cestách alebo obslužných plochách, ako sú logistické centrá, výrobné areály, rekreačne areály, letiská a pod., alebo v budovách, ako sú výrobné haly, sklady, hangáre a pod.

Zoznam vzťahových značiek vizuálne snímacie zariadenie

R-ID riadiaci počítač senzorový systém GNSS senzorový systém na určenie odhadu elipsy chyby polohy vozidla približná poloha vozidla elipsa odhadu chýb polohy vozidla zorné pole vizuálneho systému okolie R-ID virtuálna mapa a databáza R-ID selekcia R-ID relatívna poloha vozidla vzhľadom na R-ID spresnená poloha vozidla známa poloha R-ID konverzia a súčet obraz rozpoznanie R-ID výpočet polohy

Claims (3)

1. Spôsob lokalizácie autonómneho vozidla, v y z n a č u j ú c i sa tým, že zahŕňa kroky: určenie približnej polohy (6) vozidla pomocou senzorového systému (4) GNSS; vypočítanie odhadu elipsy (7) chyby polohy vozidla fúziou dát zo senzorového systému (4) GNSS na určenie približnej polohy (6) vozidla a senzorového systému (5) odometrie na určenie odhadu elipsy (7) chyby polohy vozidla; vizuálne snímanie cestného identifikátora (2) R-ID na dráhe pred vozidlom v zornom poli vizuálneho zariadenia; spracovanie obrazu (16) algoritmom vzorkovania; rozpoznávanie (17) na rozpoznanie cestného identifikátora (2) R-ID; určovanie, algoritmom selekcie (11), konkrétneho rozpoznaného cestného identifikátora (2) R-ID s jeho presnou polohou a súčasne relatívnej polohy (12) vozidla vzhľadom na rozpoznaný cestný identifikátor (2) R-ID na základe prieniku odhadu elipsy (7) chyby polohy vozidla s okolím (9) tohto R-ID vo virtuálnej mape (10) a databáze R-ID; vypočítanie relatívnych súradníc konkrétneho rozpoznaného cestného indikátora (2) R-ID v smere osi vozidla x a kolmo na os vozidla y v milimetrovej mierke a relatívnej polohy (12) vozidla vzhľadom na tento R-ID; vypočítanie spresnenej polohy (13) vozidla, algoritmom konverzie a súčtu (15), zo známej polohy (14) konkrétneho rozpoznaného cestného identifikátora (2) R-ID a z relatívnej polohy (12) vozidla vzhľadom na tento R-ID.

2. Spôsob lokalizácie autonómneho vozidla podľa nároku 1, vyznačujúci sa tým, že vypočítanie relatívnych súradníc konkrétneho rozpoznaného cestného indikátora (2) R-ID sa uskutočňuje pomocou súradníc tohto R-ID v pixeloch v zornom poli vizuálneho zariadenia.

3. Systém na lokalizáciu autonómneho vozidla na uskutočnenie spôsobu lokalizácie autonómneho vozidla podľa ktoréhokoľvek z predchádzajúcich nárokov, v y z n a č u j ú c i s a t ý m , že pozostáva z vizuálneho snímacieho zariadenia (1) s algoritmom vzorkovania obrazu na rozpoznávanie cestného identifikátora (2) R-ID, pričom vizuálne snímacie zariadenie (1) je dátovým spojením pripojené na riadiaci počítač (3), pričom k riadiacemu počítaču (3) je dátovým spojením pripojený senzorový systém (4) na určenie približnej polohy vozidla a senzorový systém (5) na určenie odhadu elipsy chyby polohy vozidla.