TWI788177B - 地圖掃描系統及地圖掃描方法 - Google Patents

Abstract

一種地圖掃描方法，包含下列步驟：透過掃描裝置掃描交通工具所在之位置區域，以取得位置資訊，其中掃描裝置包含光達感測器，光達感測器用以掃描位置區域，以取得位置資訊中之掃描點雲；透過處理器比對位置資訊與基礎地圖，以取得基礎地圖中對應於位置資訊的第一點雲區域；比對掃描點雲與第一點雲區域，以計算匹配程度值；以及當匹配程度值小於更新閾值時，根據掃描點雲更新第一點雲區域。

Description

地圖掃描系統及地圖掃描方法

本揭示內容關於一種地圖掃描系統及地圖掃描方法，特別是利用點雲來執行空間定位之技術。

隨著科技日益進步，交通工具已是生活中不可或缺的工具。其中，「自動駕駛車輛」為目前最熱門的研究項目之一。「自動駕駛車輛」需要透過位置定位技術，掌握車輛當前的位置，以進行導航與即時控制。目前，雖然有許多類型的感測器，可裝設於車輛上進行定位，但定位精確性都會受到特殊環境（如：隧道地形或大雨天氣）影響，甚至完全無法使用。

本揭示內容之一態樣為一種地圖掃描方法，包含下列步驟：透過掃描裝置 ，掃描交通工具所在之位置區域，以取得位置資訊，其中掃描裝置包含光達感測器，光達感測器用以掃描位置區域，以取得位置資訊中之掃描點雲；透過處理器，比對位置資訊與基礎地圖，以取得基礎地圖中對應於位置資訊的第一點雲區域；比對掃描點雲與第一點雲區域，以計算匹配程度值；以及當匹配程度值小於更新閾值時，根據掃描點雲更新第一點雲區域。

本揭示內容之另一態樣為一種地圖掃描系統，包含掃描裝置、儲存單元及處理器。掃描裝置用以掃描交通工具所在之位置區域，以取得位置資訊。掃描裝置包含光達感測器，光達感測器用以掃描位置區域，以取得位置資訊中之掃描點雲。儲存單元用以儲存基礎地圖，其中基礎地圖包含複數個點雲區域。處理器連線於掃描裝置及儲存單元，用以取得位置資訊，且用以比對位置資訊與該些點雲區域，以取得該些點雲區域中對應於位置資訊的第一點雲區域。處理器還用以比對掃描點雲與第一點雲區域，以計算匹配程度值，當匹配程度值小於更新閾值時，處理器根據掃描點雲更新第一點雲區域。

本揭示內容之另一態樣為一種地圖掃描方法，包含下列步驟：透過掃描裝置之光達感測器，掃描交通工具所在之位置區域，以取得掃描點雲；透過掃描裝置之影像感測器，掃描交通工具所在之位置區域，以取得掃描影像；透過處理器，比對掃描影像及基礎地圖，以取得基礎地圖中的第一影像區域；透過處理器，比對掃描點雲及基礎地圖中對應於第一影像區域之部份，以取得基礎地圖中的第一點雲區域；以及根據掃描點雲，選擇性地更新第一點雲區域。

本揭示內容能在確認交通工具之當前位置的同時，判斷基礎地圖與交通工具上傳的掃描點雲是否匹配。若匹配程度值過低，代表交通工具行經的該位置區域的環境（地貌或建築）發生了改變，此時即可透過交通工具上傳的掃描點雲對基礎地圖進行更新，提昇地圖掃描系統的資料正確性。

以下將以圖式揭露本發明之複數個實施方式，為明確說明起見，許多實務上的細節將在以下敘述中一併說明。然而，應瞭解到，這些實務上的細節不應用以限制本發明。也就是說，在本發明部分實施方式中，這些實務上的細節是非必要的。此外，為簡化圖式起見，一些習知慣用的結構與元件在圖式中將以簡單示意的方式繪示之。

於本文中，當一元件被稱為「連接」或「耦接」時，可指「電性連接」或「電性耦接」。「連接」或「耦接」亦可用以表示二或多個元件間相互搭配操作或互動。此外，雖然本文中使用「第一」、「第二」、…等用語描述不同元件，該用語僅是用以區別以相同技術用語描述的元件或操作。除非上下文清楚指明，否則該用語並非特別指稱或暗示次序或順位，亦非用以限定本發明。

第1A及1B圖為根據本揭示內容之部份實施例之地圖掃描系統100示意圖。在本實施例中，地圖掃描系統100應用於伺服器110及交通工具120。伺服器110內儲存有基礎地圖，用以提供位置定位之雲端服務。交通工具120連線於伺服器110（如：透過網際網路），且能定期上傳位置資訊，使伺服器110能根據位置資訊判斷出交通工具120的當前位置，並提供自動駕駛指令。然而，本揭示內容之應用方式並不以此為限，在其他實施例中，伺服器110可提供交通工具120導航指令，或者單純作為雲端地圖以供交通工具120之駕駛者參考。

伺服器110包含雲端處理器111及儲存單元112。雲端處理器111用以傳遞指令至交通工具，或者根據交通工具120上傳之請求，提供回應訊息（如：提供地圖或座標訊息）。儲存單元112用以儲存基礎地圖（基礎地圖之定義與詳細內容將於後續段落詳述）。

交通工具120包含終端處理器121、無線傳輸裝置122及掃描裝置123。終端處理器121電性連接於無線傳輸裝置122及掃描裝置123，用以透過無線傳輸裝置122連線至伺服器110。

如第1A及1B圖所示，掃描裝置123用以掃描交通工具120所在的位置區域R100，並將掃描結果儲存為一筆位置資訊。在一實施例中，掃描裝置123包含光達感測器123a（即，光學雷達light detection and ranging，LiDAR）。光達感測器123a的原理是透過發送脈衝雷射訊號，並根據發送及接收回應的時間間隔來計算交通工具與物體（如：周圍地形或建築）的距離。光達感測器123a掃描位置區域R100後，將可取得掃描點雲。「點雲（point cloud）」為一種三維空間資料。由於本領域人士能理解光達感測器123a的運作方式，故在此不另贅述。

在部份實施例中，掃描裝置123還可包含影像感測器123b（如：攝影機）。影像感測器123b同樣可掃描位置區域R100，以取得掃描影像。如第1B圖所示，區域R110及區域R120分別為光達感測器123a及影像感測器123b的掃描範圍。在此要特別一提者，第1B圖僅為示意圖，光達感測器123a及影像感測器123b的掃描範圍並非限定為360度之圓形，且光達感測器123a之掃描區域亦不一定小於影像感測器123b之掃描區域，第1B圖之示意圖僅用於表達掃描裝置123係用以掃描交通工具120之「周圍區域」。

本揭示內容係使地圖掃描系統100能精確定位交通工具120之位置，同時可更新基礎地圖之內容。第2圖所示為根據本揭示內容之部份實施例的地圖掃描方法。地圖掃描系統100根據步驟S201～S208，確認交通工具120之當前位置，以及選擇性地對基礎地圖進行更新。

在步驟S201中，當交通工具120於行駛過程中，掃描裝置123將掃描交通工具120所在的位置區域，以取得位置資訊。如前所述，「位置資訊」可為光達感測器123a擷取到之掃描點雲，亦可進一步包含影像感測器123b檢測到之掃描影像。

在步驟S202中，在取得位置資訊後，終端處理器121會透過無線傳輸裝置122，將位置資訊上傳至伺服器110（如：透過網際網路N）。伺服器110之雲端處理器111會比對位置資訊與基礎地圖，以取得基礎地圖中對應於該位置資訊的第一點雲區域CR1。雲端處理器111的比對方式及基礎地圖之定義說明如後。

第3圖為根據本揭示內容之部份實施例之基礎地圖200的示意圖。在部份實施例中，基礎地圖200包含多個影像區域IR1～IR4及多個點雲區域CR1、CR2。影像區域IR1～IR4與點雲區域CR1、CR2係互相疊合，以形成基礎地圖200，但每個影像區域IR1～IR4與點雲區域CR1、CR2的大小並無須完全一致。舉例而言，影像區域IR1與點雲區域CR1相疊合。在一實施例中，影像區域大於點雲區域，因此一個影像區域可與多個點雲區域相疊合。

具體而言，影像感測器123b可利用ORB特徵提取檢測技術（Oriented FAST and Rotated BRIEF），進行SLAM建圖（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM），以產生掃描影像。光達感測器123a則可利用NDT演算法（Normal Distribution Transform）進行SLAM建圖，以產生掃描點雲。掃描影像與掃描點雲相疊合後即為基礎地圖，疊合方式可使用ICP （ Iterative Closest Point ）演算法，但並不以此為限。在步驟S203中，當伺服器110接收到位置資訊後，雲端處理器111先將位置資訊中之掃描影像與所有影像區域IR1～IR4相比對，以搜尋出影像區域IR1～IR4中對應於掃描影像的最相似影像區域，如第一影像區域IR1。

在步驟S204中，當取得對應於掃描影像的第一影像區域IR1後，雲端處理器111進一步根據第一影像區域IR1，比對掃描點雲及基礎地圖。換言之，雲端處理器111比對掃描點雲及基礎地圖中對應於第一影像區域IR1之部份（即，第一影像區域IR1內的所有點雲區域），以找出最相似的點雲區域，如：第一點雲區域CR1。

前述步驟S203～S204係先比對「影像」，再比對「點雲」。透過依序比對不同類型的位置資訊，以快速找出基礎地圖200中對應於掃描點雲的區域。然而，本揭示內容並不以此為限，在其他實施例中，位置資訊亦可僅包含掃描點雲，且雲端處理器111可直接比對掃描點雲與所有的點雲區域CR1、CR2，以找出最相似的第一點雲區域CR1。

舉例而言，交通工具120行駛經過火車站，因此掃描裝置123上傳的位置資訊為「火車站前方道路」的點雲資料。基礎地圖200則紀錄了火車站所在的整個城市地圖，其中又包含「火車站前方道路」、「火車站後方道路」、「市中心」等點雲。據此，透過比對位置資訊與基礎地圖200，雲端處理器111可判斷出交通工具120當前位於「火車站前方道路」。在部份實施例中，透過依序比對「影像」與「點雲」的定位方式，地圖掃描系統可無須使用全球定位系統（Global Positioning System，GPS）之定位裝置，亦可判斷出交通工具120之當前位置。

在步驟S205中，在搜尋出第一點雲區域後，雲端處理器111比對掃描點雲與第一點雲區域CR1，以取得匹配程度值。「匹配程度值」用以代表交通工具120當前的掃描結果（掃描點雲）與伺服器110中儲存之資料（第一點雲區域）之間的相似性。舉例而言，若掃描點雲與第一點雲區域CR1之間的匹配程度值為96％，代表兩者幾乎相同。相對地，若掃描點雲與第一點雲區域CR1之間的匹配程度值為85％，代表兩者之間存在有明顯的差異。此時，伺服器110可選擇性地對第一點雲區域CR1進行更新。

在步驟S206中，雲端處理器111將判斷匹配程度值是否小於定位閾值（如：75％），若是，代表掃描點雲與第一點雲區域CR1之間的差異過大，定位結果不正確。此時將回到步驟S203重新比對位置資訊與基礎地圖200。

若匹配程度值大於定位閾值，在步驟S207中，雲端處理器111將判斷匹配程度值是否小於更新閾值（如：85％，更新閾值與定位閾值不同）。在步驟S208中，若匹配程度小於更新閾值，代表交通工具120的位置區域R100可能發生了改變（如：建築物更新、道路修整等）。此時，雲端處理器111將根據掃描點雲，更新第一點雲區域CR1。若匹配程度值大於更新閾值，代表第一點雲區域CR1無須更正，可回到步驟S201持續進行掃描與定位程序。

在部份實施例中，當雲端處理器111根據掃描點雲更新第一點雲區域CR1時，雲端處理器111將先紀錄第一點雲區域CR1為待更新區域。當交通工具120完成本趟行程，且處於待命狀態時，雲端處理器111才根據掃描點雲更新第一點雲區域CR1。前述「待命狀態」代表交通工具120停止持續上傳位置資訊，或者伺服器110停止比對位置資訊及基礎地圖（即，運算負載較小）之狀態。

第4圖所示為第一點雲區域CR1（或基礎地圖200之局部）的更新方式示意圖。若匹配程度小於更新閾值，而要進行更新程序時，雲端處理器111會在基礎地圖200上，標記出第一點雲區域CR1中與掃描點雲相異的差異區域DR，並將該些差異區域清除。接著，雲端處理器111再根據掃描點雲之內容，更新該些差異區域之點雲數據。

此外，在其他實施例中，雲端處理器111會判斷基礎地圖200最近是否有被更新過。如果基礎地圖200在更新週期（如：10天內）中有被更新，則雲端處理器111可停止判斷匹配程度值是否小於更新閾值（步驟S207），以減少運算負荷。相對地，若雲端處理器111判斷基礎地圖於更新週期內皆未曾被更新過，則根據掃描點雲更新該第一點雲區域。

前述地圖掃描方法中，係主要由雲端處理器111執行各項動作，但在其他實施例中，雲端處理器111之動作亦可改由終端處理器121執行。換言之，終端處理器121可連線至伺服器110之儲存單元112，以取得基礎地圖200，並據以比對位置資訊及基礎地圖，或者更新基礎地圖。終端處理器121可再將執行各項動作後的結果上傳至伺服器110，以減輕雲端處理器111的運算負荷。

前述各實施例中的各項元件、方法步驟或技術特徵，係可相互結合，而不以本揭示內容中的文字描述順序或圖式呈現順序為限。

雖然本揭示內容已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本揭示內容，任何熟習此技藝者，在不脫離本揭示內容之精神和範圍內，當可作各種更動與潤飾，因此本揭示內容之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100:地圖掃描系統 110:伺服器 111:雲端處理器 112:儲存單元 120:交通工具 121:終端處理器 122:無線傳輸裝置 123:掃描裝置 123a:光達感測器 123b:影像感測器 200:基礎地圖 R100:位置區域 R110-R120:區域 IR1-IR4:影像區域 CR1-CR4:點雲區域 N:網際網路 S201-S208:步驟

第1A圖為根據本揭示內容之部份實施例的地圖掃描系統示意圖。 第1B圖為根據本揭示內容之部份實施例的地圖掃描系統示意圖。 第2圖為根據本揭示內容之部份實施例的地圖掃描方法之流程圖。 第3圖為根據本揭示內容之部份實施例的基礎地圖示意圖。 第4圖為根據本揭示內容之部份實施例之第一點雲區域的更新方式示意圖。

國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無 國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無

S201-S208:步驟

Claims (20)

1. 一種地圖掃描方法，包含： 透過一掃描裝置，掃描一交通工具所在之一位置區域，以取得一位置資訊，其中該掃描裝置包含一光達感測器，該光達感測器用以掃描該位置區域，以取得該位置資訊中之一掃描點雲； 透過一處理器，比對該位置資訊與一基礎地圖，以取得該基礎地圖中對應於該位置資訊的一第一點雲區域； 比對該掃描點雲與該第一點雲區域，以計算一匹配程度值；以及 當該匹配程度值小於一更新閾值時，根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
2. 如請求項1所述之地圖掃描方法，還包含： 透過該掃描裝置之一影像感測器，掃描該位置區域，以取得該位置資訊中之一掃描影像。
3. 如請求項2所述之地圖掃描方法，其中比對該位置資訊與該基礎地圖，以取得該第一點雲區域的方法還包含： 比對該掃描影像及該基礎地圖中的複數個影像區域，以搜尋出該些影像區域中對應於該掃描影像的一第一影像區域； 根據該第一影像區域，比對該掃描點雲及該基礎地圖，以搜尋出該第一點雲區域。
4. 如請求項3所述之地圖掃描方法，其中該第一點雲區域及該第一影像區域係相互疊合，以形成該基礎地圖之一部份。
5. 如請求項1所述之地圖掃描方法，還包含： 在該匹配程度值小於一定位閾值時，重新比對該位置資訊與該基礎地圖，其中該定位閾值與該更新閾值不同。
6. 如請求項1所述之地圖掃描方法，其中根據該掃描點雲更新該第一點雲區域的方法包含： 判斷該基礎地圖在一更新週期間是否被更新；以及 在該基礎地圖於該更新週期間未被更新的情況下，根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
7. 如請求項1所述之地圖掃描方法，其中更新該第一點雲區域的方法包含： 紀錄該第一點雲區域為一待更新區域；以及 在該交通工具處於一待命狀態時，根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
8. 如請求項7所述之地圖掃描方法，其中在該待命狀態時，該處理器停止比對該交通工具之該位置資訊與該基礎地圖。
9. 一種地圖掃描系統，包含： 一掃描裝置，用以掃描一交通工具所在之一位置區域，以取得一位置資訊，其中該掃描裝置包含一光達感測器，該光達感測器用以掃描該位置區域，以取得該位置資訊中之一掃描點雲； 一儲存單元，用以儲存一基礎地圖，其中該基礎地圖包含複數個點雲區域；以及 一處理器，連線於該掃描裝置及該儲存單元，用以取得該位置資訊，且用以比對該位置資訊與該些點雲區域，以取得該些點雲區域中對應於該位置資訊的一第一點雲區域，其中該處理器還用以比對該掃描點雲與該第一點雲區域，以計算一匹配程度值，當該匹配程度值小於一更新閾值時，該處理器根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
10. 如請求項9所述之地圖掃描系統，其中該掃描裝置還包含一影像感測器，用以掃描該位置區域，以取得該位置資訊中之一掃描影像。
11. 如請求項10所述之地圖掃描系統，其中該處理器用以比對該掃描影像及該基礎地圖中的複數個影像區域，以搜尋出該些影像區域中對應於該掃描影像的一第一影像區域；以及該處理器還用以根據該第一影像區域比對該掃描點雲及該些點雲區域，以搜尋出該第一點雲區域。
12. 如請求項11所述之地圖掃描系統，其中該些影像區域係與該些點雲區域相疊合。
13. 如請求項9所述之地圖掃描系統，其中在該匹配程度值小於一定位閾值時，該處理器還用以重新比對該位置資訊與該基礎地圖，該定位閾值與該更新閾值不同。
14. 如請求項9所述之地圖掃描系統，其中該處理器還用以判斷該基礎地圖在一更新週期間是否被更新，當該基礎地圖於該更新週期間未被更新時，該處理器根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
15. 如請求項9所述之地圖掃描系統，其中該處理器還用以紀錄該第一點雲區域為一待更新區域，當該交通工具處於一待命狀態時，該處理器根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
16. 如請求項15所述之地圖掃描系統，其中在該待命狀態時，該處理器停止比對該交通工具之該位置資訊與該基礎地圖。
17. 一種地圖掃描方法，包含： 透過一掃描裝置之一光達感測器，掃描一交通工具所在之一位置區域，以取得一掃描點雲； 透過該掃描裝置之一影像感測器，掃描該交通工具所在之該位置區域，以取得一掃描影像； 透過一處理器，比對該掃描影像及一基礎地圖，以取得該基礎地圖中的一第一影像區域； 透過該處理器，比對該掃描點雲及該基礎地圖中對應於該第一影像區域之部份，以取得該基礎地圖中的一第一點雲區域；以及 根據該掃描點雲，選擇性地更新該第一點雲區域。
18. 如請求項17所述之地圖掃描方法，還包含： 比對該掃描點雲與該第一點雲區域，以計算一匹配程度值；以及 當該匹配程度值小於一更新閾值時，根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
19. 如請求項18所述之地圖掃描方法，其中根據該掃描點雲更新該第一點雲區域的方法包含： 判斷該基礎地圖在一更新週期間是否被更新；以及 在該基礎地圖於該更新週期間未被更新的情況下，透過該處理器，根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。
20. 如請求項18所述之地圖掃描方法，還包含： 紀錄該第一點雲區域為一待更新區域；以及 在該交通工具處於一待命狀態時，根據該掃描點雲更新該第一點雲區域。

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