WO2018138157A1 - System und verfahren zum erzeugen und aktualisieren eines 3d cad modells von verkehrswegen - Google Patents

System und verfahren zum erzeugen und aktualisieren eines 3d cad modells von verkehrswegen Download PDF

Info

Publication number
WO2018138157A1
WO2018138157A1 PCT/EP2018/051740 EP2018051740W WO2018138157A1 WO 2018138157 A1 WO2018138157 A1 WO 2018138157A1 EP 2018051740 W EP2018051740 W EP 2018051740W WO 2018138157 A1 WO2018138157 A1 WO 2018138157A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
cad
model
cad model
models
satellite
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/EP2018/051740
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Henning HAMER
Steen Kristensen
Rene Alexander Körner
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aumovio Germany GmbH
Original Assignee
Continental Automotive Technologies GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Continental Automotive Technologies GmbH filed Critical Continental Automotive Technologies GmbH
Publication of WO2018138157A1 publication Critical patent/WO2018138157A1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3863—Structures of map data
    • G01C21/3867—Geometry of map features, e.g. shape points, polygons or for simplified maps
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3852—Data derived from aerial or satellite images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003—Maps
    • G09B29/006—Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes
    • G09B29/007—Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes using computer methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing

Definitions

  • the present invention is in the field of generating and updating traffic routes, in particular by fusing locally acquired data with the aid of aerial or satellite images.
  • digital road maps are based on measurements carried out by measuring vehicles equipped with high-precision sensors for locating and surveying. Such vehicles are operated, for example, by digital map information providers, e.g. the Google Maps map service from US-based Alphabet Inc. or the Netherlands-based mapping service HERE Global B.V.
  • digital map information providers e.g. the Google Maps map service from US-based Alphabet Inc. or the Netherlands-based mapping service HERE Global B.V.
  • OpenStreetMap A freely usable geodetic collection project also used to create digital maps is OpenStreetMap (OSM).
  • OSM OpenStreetMap
  • volunteers collect paths and roads they travel by means of navigation devices, for example for satellite navigation, and add this data to a map.
  • OSM OpenStreetMap
  • These inaccuracies which can be locally different and difficult or not recognizable, may severely limit the usability of the entire map, especially for autonomous driving purposes.
  • sensors which also capture the environment in their spatial dimension, offers new possibilities for the detection of traffic routes and the generation of corresponding representations, which can be used for automated driving.
  • the invention is based on the finding that, if more or less regular intervals a "puzzle piece" can be placed very accurately, the overall picture can be constructed much safer and more accurate from the individual observations than without these "solid clues". Accordingly, the invention proposes a method for determining such fixed clues and for creating an overall image.
  • the solid evidence must meet at least three essential criteria:
  • a suitable source of reference points is satellites - or aerial photographs of larger areas, which in recent years and Decades served as a basis for creating very accurate maps, but still serve today.
  • reference points may be determined that correspond to corresponding reference points of "3D" CAD models representing "puzzle pieces.”
  • 3D CAD models representing "puzzle pieces” are determined based on Generates data sets generated by vehicles equipped with corresponding sensors or detection units by scanning the traffic space and its surroundings.
  • reference points can, for example.
  • Guardrails, gantries, roadways, road markings, etc. serve, which are recognizable in the 3D CAD model and in the satellite or aerial photographs.
  • Puzzle piece a knot in a graphic network. Adjacent puzzle pieces are connected by edges.
  • Such a Network can be, for example, optimized with the so-called “belief propagation” algorithm.
  • the data to be opti ⁇ minimizing the energy function minimizes a "local potential” (local Po ⁇ tential) for each node and a “compatibility term” (compatibility term) for each edge. This allows the following modeling of the problem:
  • the positions of the landmarks contained in a puzzle piece obtained by sensor detection should possible close to the landmarks from eg aerial photographs. With only one landmark per puzzle piece, an optimal shift of the part can be achieved. From two
  • Landmarks can also be used to optimally rotate and scale the puzzle piece for aligning landmarks in the global context of the puzzle using the corresponding landmarks in aerial photographs. With more than two landmarks, the problem is overdetermined, and an averaging can be used that allows for improved alignment. Optimal alignment of a puzzle piece optimizes the corresponding "local potential.”
  • the compatibility terms express how well adjacent pieces of the puzzle fit together, for example, roads that connect puzzle pieces may not have discontinuities, that is, associated road markings must not
  • an inventive method for creating or updating a second 3D CAD model of traffic routes comprises receiving a multiplicity of data records, which respectively represent sections of traffic routes and, if appropriate, surroundings.
  • traffic routes is representative of roads, driveways or other surfaces on which a detection unit can move and determine its position.
  • environment refers to the closer environment of the traffic routes, which contains features that are suitable for determining a geo-position. A distance or a radius within which surroundings can still be spoken of may depend on the type of sensor used to acquire the data.
  • Driving or positioning-relevant objects include, for example, objects that border or adjoin the traffic space, objects that influence a traffic guidance, or objects that allow by their nature or shape a determination of a position.
  • the objects do not necessarily represent obstacles which, for example, can not be overcome with a vehicle. Rather, the objects can be largely disembodied, eg an im
  • detection unit is representative of a mobile device that is equipped with sensors for position determination and means for wireless communication with a database or a server.
  • a detection unit can, for example, be an ent ⁇ speaking equipped automobile.
  • the data sets may be received as raw data from a sensor scan, or as first 3D CAD models generated after detection by the capture unit.
  • Raw data of a sensor scan are, for example, locally generated depth maps, combinations of camera images with depth information, Stereo images, point clouds with distance information and the like.
  • first 3D CAD models are generated therefrom.
  • one or more can be recognized in a plan view of the first 3D CAD models
  • Satellite images determined that show at least parts of the sections of the traffic routes.
  • the first 3D CAD models are arranged in a second process step in a second 3D CAD model or the second 3D CAD model is assembled around these first 3D CAD models.
  • Disposing or supplement also includes positioning a first 3D CAD model at a location of the second 3D CAD model such that no direct Ver ⁇ bond between the first and the second 3D CAD model exists, which in this case is not necessarily a correct alignment takes place.
  • the second 3D CAD model contains information about a plurality of first 3D CAD models or consists of a plurality of such first 3D CAD models representing at least partially un ⁇ ter Kunststoffliche portions of traffic routes, and in their entirety a larger traffic area with a plurality represent of traffic routes.
  • At least one placement in the second 3D CAD model occurs via a translational change in the position of the first 3D
  • the 3D CAD model in the second 3D CAD model is shifted until the reference point of the first 3D CAD model projected vertically into a projection plane and the corresponding reference point in the one or more composite aerial photographs or satellite images are superimposed. Since the second 3D CAD model or its parts are also aligned with the aerial photograph or the satellite image, at least the position of the first 3D CAD model within the second 3D CAD model is correct. A rotational alignment can only take place with sufficient accuracy if further information about the corresponding position of the first 3D CAD model is available, for example information about a north direction, or about mating street pieces or the like, similar to the fitting of a puzzle piece. Scaling can be done if there are both the 3D CAD model and for the air intake or the satellite image corresponding sizes in ⁇ formations.
  • Aerial view or in the satellite image can, for example, by perspective distortions or distortions caused by a camera optics, be compensated.
  • the averaging may include averaging the distances between pairs of reference points before global scaling with a single resulting scaling value, but also averaging resulting from individual scaling between every two reference points. Depending on the location of the Refe ⁇ renzunkte doing a scale in one or two dimensions can be carried out, possibly with different scaling values.
  • CAD models are balanced by corresponding tilting and / or a global change in the height information of the adjacent first 3D models, so that edges or overlapping points of two adjacent first 3D CAD models are largely equal in height, the sum of the height differences to all adjacent 3D CAD models Models is minimal, or the height difference to each adjacent 3D CAD models is minimal. Instead of minimizing the height differences, compensating for the differences in height to below a threshold value may also be provided. According to a further development of the method according to the invention, objects or driving-related characteristics of the features in question traffic space which two Anei ⁇ Nander bordering or overlapping first 3D CAD models he ⁇ stretch, are used to align the first 3D CAD models relevant to each other.
  • the alignment is expediently such that the object or feature does not have any discontinuity or distortion in the resulting second 3D CAD model composed of the two first 3D CAD models.
  • a discontinuity would show at ⁇ play, in a pavement marking or a building as an offset, distortion as a bend in a straight line per se.
  • structureless or “disembodied” features which can be used for autonomous driving, such as road markings, but which are provided by many of the common spatial detection methods, eg ultrasound, radar or LIDAR based methods , can not be captured, supplemented in a 3D CAD model of the traffic area.
  • the underlying information is extracted from the aerial or satellite images used to align the first 3D CAD models and inserted into the second 3D CAD model accordingly.
  • the positioning of the structureless or disembodied features may be based on their relative position to the reference points used in aligning the first 3D CAD models within the second 3D CAD model.
  • the positioning can also be done via a geodetic reference system on which the second 3D CAD model and the aerial or satellite recording are aligned.
  • the extraction of the features from the aerial images or satellite images can be done by known image analysis methods. Areas where an extraction of features can be made can be limited to roads and paths, and the image recognition can be limited to a typical number Be optimized patterns, eg turn and direction arrows, lane boundaries, stop lines and the like.
  • improvement consists, for example, it may be that individual, possibly not ⁇ sammeneuxde records from the same or from different detection units precisely aligned to each other that a position determination along a closed trajectory using the 3D CAD model with no discontinuities or jumps can be done.
  • a closed trajectory is for example a more or less circular shaped ⁇ route in a road network, which ends at the same point at which it began.
  • An improvement can also be that absolute scale values can be meaningfully assigned to a scale-less data environment of a detection unit, and / or data whose absolute position is not known can be assigned to a geolocation.
  • step 102 of method 100 a plurality of received Since ⁇ ten ordersn representing portions of traffic routes and the vicinity thereof, and which when running corresponding sections were detected by a plurality of detection units.
  • step 104 a corresponding plurality of first 3D CAD models are generated from respective received data sets if the received data sets do not contain descriptions of 3D CAD models.
  • step 106 one or more recognizable reference points or Re ⁇ conference objects determined in a plan view of the first 3D CAD models in each of the first 3D CAD models, recording or which reference points or reference objects in step 108, in air are identified satellite images, which show at least parts of the sections of the traffic routes.
  • the first 3D CAD models in the second 3D CAD model are arranged on the basis of the at least one reference point or reference object, wherein the at least one reference point or the at least one reference object in a vertical projection of the second 3D CAD model with a corresponding reference point or reference object in an aerial photograph, a satellite image or a plurality of composite aerial photographs or satellite imagery.
  • the second 3D CAD model is also aligned with the aerial photograph, the satellite image or a plurality of composite aerial images or satellite images, both of which may be referenced in a geodetic reference system.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Ein Verfahren zum Erstellen eines zweiten 3D CAD-Modells von Verkehrswegen umfasst das Empfangen einer Vielzahl von Datensätzen, welche Abschnitte von Verkehrswegen und deren Umgebung repräsentieren, und welche während des Befahrens entsprechender Abschnitte durch eine Vielzahl von Erfassungseinheiten erfasst wurden. Das Verfahren umfasst außerdem das Erzeugen einer entsprechenden Vielzahl von ersten 3D CAD-Modellen aus jeweiligen empfangenen Datensätzen, wenn die empfangenen Datensätze nicht Beschreibungen von 3D CAD-Modellen enthalten, und das Bestimmen eines oder mehrerer, in einer Draufsicht auf die ersten 3D CAD-Modelle erkennbarer Referenzpunkte oder Referenzobjekte in jedem der ersten 3D CAD-Modelle. Ferner umfasst das Verfahren das Identifizieren des einen oder der mehreren Referenzpunkte oder Referenzobjekte in Luftaufnahmen oder Satellitenbildern, die zumindest Teile der Abschnitte der Verkehrswege zeigen, und das Anordnen der ersten 3D CAD-Modelle in dem zweiten 3D CAD-Modell, wobei eine vertikale Projektion des zweiten 3D CAD-Modells mit einer oder einer Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern übereinstimmt.

Description

Beschreibung
System und Verfahren zum Erzeugen und Aktualisieren eines 3D CAD Modells von Verkehrswegen
Gebiet der Technik
Die vorliegende Erfindung liegt auf dem Gebiet der Erzeugung und Aktualisierung von Verkehrswegen, insbesondere durch Fusionierung von lokal erfassten Daten unter Zuhilfenahme von Luft- oder Satellitenbildern.
Stand der Technik
Die Erzeugung und Aktualisierung von Karten oder Modellen von Verkehrswegen, z.B. digitalen Straßenkarten, erfolgen heut- zutage auf Basis von Messungen, die durch mit hochgenauen Sensoren zur Ortsbestimmung und -Vermessung ausgestattete Messfahrzeuge durchgeführt werden. Solche Fahrzeuge werden beispielsweise von Anbietern digitaler Karteninformationen betrieben, z.B. dem Google Maps Kartendienst der in den USA ansässigen Alphabet Inc. oder dem in den Niederlanden ansässigen Kartendienst HERE Global B.V.
Ein frei nutzbares Projekt zur Sammlung von Geodäten, die ebenfalls für die Erstellung von digitalen Landkarten genutzt werden, ist OpenStreetMap (OSM) . Bei diesem freien Projekt erfassen Freiwillige von ihnen befahrene Wege und Straßen mittels Navigationsgeräten, bspw. für Satellitennavigation, und fügen diese Daten einer Karte hinzu. Bei der Erfassung von Geodäten durch eine Vielzahl von unterschiedlichen Geräten mit unbekannter Genauigkeit und bei dem darauffolgenden, in der Regel manuellen Hinzufügen dieser Daten, die ja jeweils nur kleine Ausschnitte einer Gesamtkarte re¬ präsentieren, können sich leicht Ungenauigkeiten der resul- tierenden Gesamtkarte ergeben. Diese Ungenauigkeiten, die lokal unterschiedlich und schwer oder nicht erkennbar sein können, können die Nutzbarkeit der Gesamtkarte insbesondere für Zwecke des autonomen Fahrens stark einschränken.
Andererseits ist die nahezu permanente Erfassung von Ver- kehrswegen und deren Umgebung durch eine Vielzahl von Fahrzeugen und die Meldung an den Kartendienst während des normalen Fahrbetriebs interessant, z.B. weil dadurch Veränderungen der Verkehrswege schnell erkannt werden können. Je nach Häufigkeit, mit der eine Straße befahren wird, können sogar vorübergehende Veränderungen, z.B. Baustellen, erkannt werden und in der resultierenden Gesamtkarte aktualisiert werden.
Die Verwendung von Sensoren, welche die Umgebung auch in ihrer räumlichen Dimension erfassen, bietet neue Möglichkeiten der Erfassung von Verkehrswegen und der Erzeugung von entsprechenden Repräsentationen, die für das automatisierte Fahren verwendet werden können.
Das Zusammensetzen der von einer Vielzahl von Fahrzeugen er- fassten, räumlich begrenzten Repräsentationen der Verkehrswege zu einem konsistenten Modell stellt jedoch ein hochdimensionales Optimierungsproblem dar, ähnlich dem Legen eines großen Puzzles. Anders als bei einem Puzzle, bei dem für jedes Puzzleteil nur eine Position in der Ebene und eine Rotation um eine Hochachse bestimmt werden müssen, also drei Freiheitsgrade vorliegen, müssen bei dem Zusammensetzen von Repräsentationen von Teilen von Verkehrswegen für jedes „Puzzleteil" sechs Freiheitsgrade berücksichtigt werden, nämlich Translationen entlang der drei Raumachsen und Rotation um die drei Raumachsen. Bei nur 1000 Straßen sind 6000 Unbekannte zu optimieren, was ein schwierig zu lösendes, mehrdeutiges Problem darstellt.
Ohne feste Anhaltspunkte können lediglich einzelne, kleinere in sich konsistente Fragmente eines Modells des Verkehrsraums mit vertretbarem Aufwand aus „Einzelbeobachtungen" unterschiedlicher Fahrzeuge aufgebaut werden, also aus mittels Sensoren abgetasteten Repräsentationen des Verkehrsraums. Ein Gesamtbild entsteht daraus jedoch nicht ohne Weiteres, oder ist bestenfalls unvollständig und verzerrt.
Zusammenfassung der Erfindung
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, die Erzeugung und Aktua¬ lisierung eines 3D CAD Modells von Verkehrswegen auf der Basis einer Vielzahl von „Einzelbeobachtungen" zu verbessern.
Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass, wenn in mehr oder weniger regelmäßigen Abständen ein „Puzzleteil" sehr genau platziert werden kann, das Gesamtbild deutlich sicherer und genauer aus den Einzelbeobachtungen aufgebaut werden kann als ohne diese „festen Anhaltspunkte". Die Erfindung schlägt dementsprechend ein Verfahren zur Bestimmung solcher festen Anhaltspunkte und zur Erstellung eines Gesamtbilds vor.
Die festen Anhaltspunkte müssen zumindest drei wesentliche Kriterien erfüllen:
- die Koordinaten der Anhaltspunkte im gewählten Zielkoordi- natensystem des resultierenden 3D CAD-Modells müssen bekannt sein,
- die Anhaltspunkte müssen zuverlässig und eindeutig in den zusammenzufügenden „Puzzleteilen" auffindbar sein,
- die Anhaltspunkte sollten in ausreichender Anzahl vorhanden sein, besonders in der Nähe von Straßen und anderen Verkehrswegen .
Wegen der vorstehend genannten Eigenschaften werden die Anhaltspunkte auch als „Landmarken" bezeichnet. Prinzipiell können alle Punkte im Verkehrsraum, die diese
Bedingungen erfüllen, für die Platzierung der „Puzzleteile" herangezogen werden. Es stellt sich allerdings die Frage, woher eine ausreichend große Anzahl von festen Anhaltspunkten oder Referenzpunkten mit einer großflächigen Abdeckung eines in- teressierenden Gebiets bezogen werden könnte. Eine geeignete Quelle von Referenzpunkten sind Satelliten- bzw. Luftaufnahmen von größeren Gebieten, die in den vergangenen Jahren und Jahrzehnten als Grundlage zur Erstellung sehr genauer Karten dienten, aber auch heute noch dienen. In den Satellitenbildern oder Luftaufnahmen, welche eine im Wesentlichen senkrechte Draufsicht auf die Erdoberfläche bieten, können Referenzpunkte bestimmt werden, die mit entsprechenden Referenzpunkten von „Puzzleteile" repräsentierenden 3D CAD-Modellen übereinstimmen. Die „Puzzleteile" repräsentierenden 3D CAD-Modelle werden auf Basis von Datensätzen erzeugt, die von mit entsprechenden Sensoren ausgestatteten Fahrzeugen oder Erfassungseinheiten durch Abtasten bzw. Erfassen des Verkehrsraums und seiner Umgebung generiert wurden. Anhand korrespondierender Referenzpunkte in den einzelnen 3D CAD-Modelle und den akkuraten Satelliten- oder Luftaufnahmen können die 3D CAD-Modelle in einem größeren Kontext angeordnet, zueinander ausgerichtet und zu- sammengefügt werden, um ein globales 3D CAD-Modell des Ver¬ kehrsraums zu generieren. Als Referenzpunkte können bspw.
Leitplanken, Schilderbrücken, Straßenverläufe, Straßenmarkierungen etc. dienen, die in dem 3D CAD-Modell und in den Satelliten- bzw. Luftaufnahmen erkennbar sind.
Nach dem Ausrichten des 3D CAD-Modell „Puzzleteils" des
Straßennetzwerks mit den Satelliten- oder Luftaufnahmen müssen nur noch die von den 3D CAD-Modellen gebildeten „Puzzleteile" des Modells jeweils zwischen entsprechenden Referenzpunkten anhand der Satelliten- oder Luftaufnahmen„zurechtgezogen" werden, also je nach Bedarf gestaucht oder gestreckt. Mit anderen Worten wird das Gesamtproblem in mehrere kleinere Teilprobleme unterteilt, die leichter zu lösen sind.
Dies kann bspw. mittels eines iterativen Prozesses erfolgen, in dessen Verlauf das globale 3D CAD-Modell entsteht. Durch den iterativen Prozess werden zumindest Teile des Modells immer wieder anhand neuer Daten „zurechtgezogen" um ein möglichst akkurates 3D CAD-Modell zu erhalten. Dieses „Zurechtziehen" der Puzzleteile kann z.B. mittels an sich bekannter Verfahren zur Graphenoptimierung gelöst werden. Dabei entspricht jedes
Puzzleteil einem Knoten in einem graphischen Netzwerk. Benachbarte Puzzleteile sind durch Kanten verbunden. Solch ein Netzwerk kann z.B. mit dem sogenannten „Belief Propagation" Algorithmus optimiert werden. Dabei minimiert die zu opti¬ mierende Energiefunktion ein „lokales Potential" (local Po¬ tential) für jeden Knoten und einen „Kompatibilitätsterm" (compatibility term) für jede Kante. Dies erlaubt folgende Modellierung des Problems:
Die Positionen der in einem durch Sensorerfassung erhaltenen Puzzleteil enthaltenen Landmarken, z.B. über das World Geodetic System 1984 (WGS 84) referenziert , einem geodäti¬ schen ReferenzSystem, das als einheitliche Grundlage für Po¬ sitionsangaben auf der Erde und im erdnahen Weltraum dient, sollen möglichst nah an den Landmarken aus z.B. Luftaufnahmen liegen. Bei nur einer Landmarke pro Puzzleteil kann so eine optimale Verschiebung des Teils erreicht werden. Ab zwei
Landmarken kann auch eine optimale Rotation und Skalierung des Puzzleteils für das Ausrichten von Landmarken im globalen Kontext des Puzzles anhand der entsprechenden Landmarken in Luftaufnahmen erreicht werden. Bei mehr als zwei Landmarken ist das Problem überbestimmt, und es kann eine Mittelung verwendet werden, die eine verbesserte Ausrichtung ermöglicht. Durch die Optimale Ausrichtung eines Puzzleteils wird das entsprechende „lokale Potential" optimiert. Die Kompatibilitätsterme drücken aus, wie gut benachbarte Puzzleteile zusammen passen. So dürfen bspw. Straßen, die Puzzleteile verbinden, keine Diskontinuitäten aufweisen, d.h. zusammengehörige Straßenmarkierungen dürfen nicht keine
Unstetigkeiten oder Lücken aufweisen. Ebenso darf z.B. die Straßenebene am Übergang zwischen zwei Puzzleteilen nicht sprunghaft an Höhe gewinnen oder verlieren.
Das obige Problem ist nicht analytisch lösbar. Der „Belief Propagation" Algorithmus liefert jedoch eine brauchbare Lösung, wenn das graphische Netzwerk eine Baumstruktur hat. Aber auch wenn Schleifen im Netzwerk vorhanden sind (loops) liefert der „Belief Propagation" immer noch sehr gute Ergebnisse. Gemäß einem ersten Aspekt umfasst ein erfindungsgemäßes Ver¬ fahren zum Erstellen oder Aktualisieren eines zweiten 3D CAD-Modells von Verkehrswegen das Empfangen einer Vielzahl von Datensätzen, welche jeweils Abschnitte von Verkehrswegen und ggf- deren Umgebungen repräsentieren. Der Begriff Verkehrswege steht stellvertretend für Straßen, Fahrwege, oder andere Oberflächen, auf denen sich eine Erfassungseinheit bewegen kann und ihre Position bestimmen soll. Der Begriff Umgebung bezieht sich auf die nähere Umgebung der Verkehrswege, die Merkmale enthält, welche zur Bestimmung einer Geo-Position geeignet sind. Eine Entfernung oder ein Radius, innerhalb dessen noch von Umgebung gesprochen werden kann, kann dabei von der Art eines zur Erfassung der Daten verwendeten Sensors abhängen. So können bspw. eine Reichweite oder eine Orts- oder Winkelauflösung eines Ultraschallsensors, innerhalb derer noch brauchbare Informa¬ tionen zu fahr- oder positionierungsrelevanten Objekten erhalten werden, anders sein als bei einem Laserscanner, so dass für jeden Typ Sensor ein anderer Umgebungsbegriff gilt. Fahr- oder positionierungsrelevante Objekte umfassen bspw. Objekte, die den Verkehrsraum begrenzen bzw. an diesen angrenzen, Objekte, die eine Verkehrsführung beeinflussen, oder Objekte, die durch ihre Art oder Gestalt eine Bestimmung einer Position erlauben. Die Objekte stellen dabei nicht zwingend Hindernisse dar, die bspw. mit einem Fahrzeug nicht überwunden werden können. Vielmehr können die Objekte weitgehend körperlos sein, z.B. eine im
Wesentlichen zweidimensionale Markierung auf einer Straße. Der Begriff Erfassungseinheit steht stellvertretend für ein mobiles Gerät, das mit Sensoren zur Positionsbestimmung und Mitteln zur drahtlosen Kommunikation mit einer Datenbank oder einem Server ausgerüstet ist. Eine Erfassungseinheit kann bspw. ein ent¬ sprechend ausgerüstetes Kraftfahrzeug sein. Die Datensätze können bspw. als Rohdaten aus einer Sensorabtastung empfangen werden, oder als erste 3D CAD-Modelle, welche nach der Erfassung durch die Erfassungseinheit erzeugt wurden. Rohdaten einer Sensorabtastung sind bspw. lokal generierte Tiefenkarten, Kombinationen von Kamerabildern mit Tiefeninformationen, Stereobilder, Punktwolken mit Entfernungsinformationen und dergleichen .
Wenn die empfangenen Datensätze nicht bereits als Beschreibungen von ersten 3D CAD-Modellen empfangen werden, werden in einem weiteren Verfahrensschritt entsprechende erste 3D CAD-Modelle daraus erzeugt.
In einem weiteren Verfahrensschritt werden ein oder mehrere in einer Draufsicht auf die ersten 3D CAD-Modelle erkennbare
Referenzpunkte oder Referenzobjekte bzw. Teile davon in jedem der ersten 3D CAD-Modelle bestimmt.
In einem folgenden Verfahrensschritt werden entsprechende Referenzpunkte oder Referenzobjekte in Luftaufnahmen oder
Satellitenbildern bestimmt, die zumindest Teile der Abschnitte der Verkehrswege zeigen.
Anhand zueinander passender Referenzpunkte in den ersten 3D CAD-Modellen und den Luftaufnahmen oder Satellitenbildern werden die ersten 3D CAD-Modelle in einem weiteren Verfahrensschritt in einem zweiten 3D CAD-Modell angeordnet bzw. wird das zweite 3D CAD-Modell um diese ersten 3D CAD-Modelle ergänzt oder dadurch aktualisiert. Das Anordnen oder Ergänzen umfasst auch das Positionieren eines ersten 3D CAD-Modells an einer Stelle des zweiten 3D CAD-Modells derart, dass keine unmittelbare Ver¬ bindung zwischen dem ersten und dem zweiten 3D CAD-Modell besteht, wobei in diesem Fall nicht notwendigerweise eine korrekte Ausrichtung erfolgt.
Das zweite 3D CAD-Modell enthält Informationen zu einer Vielzahl von ersten 3D CAD-Modellen bzw. besteht aus einer Vielzahl solcher ersten 3D CAD-Modelle, die zumindest teilweise un¬ terschiedliche Abschnitte von Verkehrswegen repräsentieren und in ihrer Gesamtheit einen größeren Verkehrsraum mit einer Vielzahl von Verkehrswegen repräsentieren. Eine vertikale Projektion des zweiten 3D CAD-Modells oder eines Teils davon ist mit einer entsprechenden Luftaufnahme bzw. einem Satellitenbild bzw. einer aus einer Vielzahl von Satellitenbildern oder Luftaufnahmen zusammengesetzten Luftaufnahme kongruent, ggf. nach einer geeigneten linearen Skalierung und Translation bzw. Rotation.
Bei nur einem übereinstimmenden Referenzpunkt in dem einen oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern und einem ersten 3D CAD-Modell erfolgt zumindest eine Platzierung in dem zweiten 3D CAD-Modell über eine translatorische Veränderung der Position des ersten 3D
CAD-Modells in dem zweiten 3D CAD-Modell. Mit anderen Worten wird das 3D CAD-Modell so lange verschoben, bis der vertikal in eine Projektionsebene projizierte Referenzpunkt des ersten 3D CAD-Modells und der entsprechende Referenzpunkt in dem einen oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern übereinander liegen. Da das zweite 3D CAD-Modell oder dessen Teile ebenfalls an der Luftaufnahme oder dem Satellitenbild ausgerichtet sind, ist zumindest die Position des ersten 3D CAD-Modells innerhalb des zweiten 3D CAD-Modells korrekt. Eine rotatorische Ausrichtung kann nur dann mit ausreichender Genauigkeit erfolgen, wenn weitere Informationen über die entsprechende Lage des ersten 3D CAD-Modells vorliegen, bspw. eine Information über eine Nordrichtung, oder über zu- einander passende Straßenstücke oder dergleichen, ähnlich wie bei dem Einpassen eines Puzzleteils. Eine Skalierung kann erfolgen, wenn sowohl für das 3D CAD-Modell als auch für die Luftaufnahme bzw. das Satellitenbild entsprechende Größenin¬ formationen vorliegen.
Bei zwei übereinstimmenden Referenzpunkten in dem einen oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern und einem ersten 3D CAD-Modell erfolgt eine Plat¬ zierung über eine translatorische und/oder eine rotatorische Veränderung der Position des ersten 3D CAD-Modells in dem zweiten 3D CAD-Modell und/oder eine Skalierung des ersten 3D CAD-Modells, bis die Referenzpunkte des ersten 3D CAD-Modells und die entsprechenden Referenzpunkte in dem einen oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern in der Projektionsebene übereinander liegen. Bei mehr als zwei übereinstimmenden Referenzpunkten in dem einen oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern und einem ersten 3D CAD-Modell kann zusätzlich eine Mittelung bei der Ausrichtung erfolgen, also bei der Skalierung oder bei der rotatorischen bzw. translatorischen Ausrichtung. Damit können bspw. Nichtlinearitäten im 3D
CAD-Modell, die während der Erfassung der Umgebung mittels Sensoren entstanden sind, oder Nichtlinearitäten in der
Luftaufnahme oder im Satellitenbild, wie sie bspw. durch perspektivische Verzerrungen oder Verzerrungen durch eine Kameraoptik entstehen können, kompensiert werden.
Die Mittelung kann eine Mittelung der Abstände zwischen Paaren von Referenzpunkten vor einer globalen Skalierung mit einem einzigen, resultierenden Skalierungswert umfassen, aber auch eine Mittelung, die sich durch individuelle Skalierung zwischen jeweils zwei Referenzpunkten ergibt. Je nach Lage der Refe¬ renzunkte kann dabei eine Skalierung in einer oder zwei Dimensionen erfolgen, ggf. mit unterschiedlichen Skalierungswerten .
Gemäß einer Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Höhendifferenz aneinandergrenzender erster 3D
CAD-Modelle durch entsprechendes Kippen und/oder eine globale Veränderung der Höheninformation der aneinandergrenzenden ersten 3D-Modelle ausgeglichen, so dass Ränder bzw. überlappende Stellen zweier aneinandergrenzender erster 3D CAD-Modelle weitestgehend höhengleich sind, die Summe der Höhendifferenzen zu allen angrenzenden 3D CAD-Modellen minimal ist, oder die Höhendifferenz zu allen angrenzenden 3D CAD-Modellen jeweils minimal ist. Anstelle einer Minimierung der Höhendifferenzen kann auch ein Ausgleichen der Höhendifferenzen bis zum Unterschreiten eines Schwellwerts vorgesehen sein. Gemäß einer Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen Verfahrens können Objekte oder fahrrelevante Eigenschaften des Verkehrsraums betreffende Merkmale, welche sich über zwei anei¬ nander grenzende bzw. überlappende erste 3D CAD-Modelle er¬ strecken, dazu verwendet werden, die betreffenden ersten 3D CAD-Modelle zueinander auszurichten. Die Ausrichtung erfolgt zweckmäßigerweise derart, dass das Objekt oder Merkmal in dem aus den beiden ersten 3D CAD-Modellen zusammengesetzten resultierenden zweiten 3D CAD-Modell keine Diskontinuität oder Verzerrung aufweist. Eine Diskontinuität würde sich bei¬ spielsweise bei einer Fahrbahnmarkierung oder einem Gebäude als Versatz zeigen, eine Verzerrung als Knick in einer an sich geraden Linie .
Gemäß einer Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden „strukturlose" oder „körperlose" Merkmale, die für autonomes Fahren verwendet werden können, wie etwa Straßenmarkierungen, die jedoch durch viele der gebräuchlichen Verfahren zur räumlichen Erfassung einer Umgebung, z.B. auf Ultraschall, Radar oder LIDAR basierende Verfahren, nicht erfassen werden können, in einem 3D CAD-Modell des Verkehrsraumes ergänzt. Die zugrundeliegenden Informationen werden dabei aus den zur Ausrichtung der ersten 3D CAD-Modelle verwendeten Luftoder Satellitenaufnahmen extrahiert und entsprechend in das zweite 3D CAD-Modell eingefügt. Die Positionierung der struktur- oder körperlosen Merkmale kann dabei anhand ihrer relativen Position zu den Referenzpunkten erfolgen, welche bei der Ausrichtung der ersten 3D CAD-Modelle innerhalb des zweiten 3D CAD-Modells verwendet wurden. Die Positionierung kann aber auch über ein geodätisches Referenzsystem erfolgen, an dem das zweite 3D CAD-Modell und die Luft- oder Satellitenaufnahme ausgerichtet sind. Die Extraktion der Merkmale aus den Luftbildern oder Satellitenaufnahmen kann mittels bekannter Bildanalyseverfahren erfolgen. Bereiche, in denen eine Extraktion von Merkmalen vorgenommen werden können auf Straßen und Wege eingegrenzt sein, und die Bilderkennung kann auf eine begrenzte Zahl von typischen Mustern optimiert sein, z.B. Abbiege- und Fahrtrichtungspfeile, Fahrbahnbegrenzungen, Haltelinien und dergleichen.
Eine durch die vorliegende Erfindung erzielte Verbesserung besteht bspw. darin, dass einzelne, möglicherweise nicht zu¬ sammenhängende Datensätze von derselben oder von unterschiedlichen Erfassungseinheiten präzise so zueinander ausgerichtet werden, dass eine Ortsbestimmung entlang einer geschlossenen Trajektorie mit Hilfe des 3D CAD Modells ohne Unstetigkeiten oder Sprünge erfolgen kann. Eine geschlossene Trajektorie ist beispielsweise eine mehr oder weniger kreis¬ förmige Route in einem Straßennetz, die an demselben Punkt endet an dem sie begann. Eine Verbesserung kann auch darin bestehen, dass an sich maßstabslosen Daten einer Umgebung einer Erfassungseinheit absolute Größenwerte sinnvoll zugeordnet werden können, und/oder Daten, deren absolute Position nicht bekannt ist einer Geo- position zugeordnet werden können.
Eine Verbesserung kann aber auch bereits darin bestehen, dass Sensordaten, die einen Umkreis um den Erfassungsort beschreiben, nahtlos ineinander übergehen. Das vorliegende Verfahren erlaubt es zudem, struktur- oder körperlose Merkmale, die für die Positionierung oder das autonome Fahren relevant sein können, dem zweiten 3D CAD-Modell hinzuzufügen . Kurze Beschreibung der Zeichnung
Die einzige Figur der Zeichnung zeigt ein beispielhaftes schematisches Flussdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Beschreibung der Ausführungsbeispiele
In Schritt 102 des Verfahrens 100 wird eine Vielzahl von Da¬ tensätzen empfangen, die Abschnitte von Verkehrswegen und deren Umgebung repräsentieren, und welche während des Befahrens entsprechender Abschnitte durch eine Vielzahl von Erfassungseinheiten erfasst wurden. Im optionalen Schritt 104 wird eine entsprechende Vielzahl von ersten 3D CAD-Modellen aus jeweiligen empfangenen Datensätzen erzeugt, wenn die empfangenen Datensätze nicht Beschreibungen von 3D CAD-Modellen enthalten. In Schritt 106 werden ein oder mehrere, in einer Draufsicht auf die ersten 3D CAD-Modelle erkennbare Referenzpunkte oder Re¬ ferenzobjekte in jedem der ersten 3D CAD-Modelle bestimmt, welche Referenzpunkte oder Referenzobjekte in Schritt 108 in Luft- aufnahmen oder Satellitenbildern identifiziert werden, die zumindest Teile der Abschnitte der Verkehrswege zeigen. In Schritt 110 werden die ersten 3D CAD-Modelle in dem zweiten 3D CAD-Modell anhand des mindestens einen Referenzpunkts oder Referenzobjekts angeordnet, wobei der mindestens eine Refe- renzpunkt oder das mindestens eine Referenzobjekt in einer vertikalen Projektion des zweiten 3D CAD-Modells jeweils mit einem entsprechenden Referenzpunkt oder Referenzobjekt in einer Luftaufnahme, einem Satellitenbild oder einer Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern über- einstimmt. Das zweite 3D CAD-Modell ist im Ergebnis ebenfalls an der Luftaufnahme, dem Satellitenbild oder einer Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern ausgerichtet, wobei beide in einem geodätischen Referenzsystem referenziert sein können.

Claims

Patentansprüche
Verfahren zum Erstellen eines zweiten 3D CAD-Modells von Verkehrswegen, umfassend:
- Empfangen einer Vielzahl von Datensätzen, welche Abschnitte von Verkehrswegen und deren Umgebung repräsentieren, und welche während des Befahrens entsprechender Abschnitte durch eine Vielzahl von Erfassungseinheiten erfasst wurden;
- Erzeugen einer entsprechenden Vielzahl von ersten 3D
CAD-Modellen aus jeweiligen empfangenen Datensätzen, wenn die empfangenen Datensätze nicht Beschreibungen von 3D CAD-Modellen enthalten;
- Bestimmen mindestens eines, in einer Draufsicht auf die ersten 3D CAD-Modelle erkennbaren Referenzpunkts oder Referenzobjekts in jedem der ersten 3D CAD-Modelle;
- Identifizieren des mindestens einen Referenzpunkts oder Referenzobjekts in Luftaufnahmen oder Satellitenbildern, die zumindest Teile der Abschnitte der Verkehrswege zeigen;
- Anordnen der ersten 3D CAD-Modelle in dem zweiten 3D
CAD-Modell anhand des mindestens einen Referenzpunkts oder Referenzobj ekts ,
wobei der mindestens eine Referenzpunkt oder das mindestens eine Referenzobjekt in einer vertikalen Projektion des zweiten 3D CAD-Modells jeweils mit einem entsprechenden Referenzpunkt oder Referenzobjekt in einer Luftaufnahme, einem Satellitenbild oder einer Vielzahl von zusammenge¬ setzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern übereinstimmt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei bei dem Anordnen der ersten 3D CAD-Modelle in dem zweiten 3D CAD-Modell bei nur einem übereinstimmenden Referenzpunkt oder Referenzobjekt in der einen Luftaufnahme, dem einen Satellitenbild oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern und einem ersten 3D CAD-Modell zumindest eine Platzierung in dem zweiten 3D CAD-Modell über eine
translatorische Veränderung der Position des ersten 3D CAD-Modells in dem zweiten 3D CAD-Modell erfolgt. Verfahren nach Anspruch 1, wobei bei dem Anordnen der ersten 3D CAD-Modelle in dem zweiten 3D CAD-Modell bei zwei übereinstimmenden Referenzpunkten oder Referenzobjekten in der einen Luftaufnahme, dem einen Satellitenbild oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern und einem ersten 3D-Modell eine Platzierung über eine translatorische und/oder eine rotatorische Veränderung der Position des ersten 3D-Modells in dem zweiten 3D-Modell und/oder eine Skalierung des ersten 3D-Modells erfolgt, bis die Referenzpunkte oder Referenzobjekte des ersten 3D-Modells und die entsprechenden Referenzpunkte oder Referenzobjekte in der einen Luftaufnahme, dem einen Satellitenbild oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern in der Projektionsebene übereinander liegen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei bei dem Anordnen der ersten 3D CAD-Modelle in dem zweiten 3D CAD-Modell bei mehr als zwei übereinstimmenden Referenzpunkten oder Referenzobjekte in der einen Luftaufnahme, dem einen Satellitenbild oder der Vielzahl von zusammengesetzten Luftaufnahmen oder Satellitenbildern und einem ersten 3D CAD-Modell zusätzlich eine Mittelung bei der Ausrichtung erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei eine Höhendifferenz an Rändern aneinandergrenzender erster 3D CAD-Modelle durch entsprechendes Kippen und/oder eine globale Veränderung der Höheninformation der aneinandergrenzenden ersten 3D
CAD-Modelle ausgeglichen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei, wenn sich ein
fahr-relevante Eigenschaften betreffendes Merkmal des Verkehrsraums über eine Grenze zweier aneinandergrenzender erster 3D CAD-Modelle erstreckt, die entsprechenden 3D CAD-Modelle so zueinander ausgerichtet werden, dass keine Diskontinuität oder Verzerrung in dem Merkmal entsteht. Verfahren nach Anspruch 1, außerdem umfassend:
- Extrahieren von im Wesentlichen körper- oder strukturlo Merkmale des Verkehrsraums aus Luftaufnahmen oder Sa tellitenbildern, und
- Einfügen der extrahierten Merkmale in das zweite 3D CAD-Modell an entsprechenden Positionen.
PCT/EP2018/051740 2017-01-27 2018-01-24 System und verfahren zum erzeugen und aktualisieren eines 3d cad modells von verkehrswegen Ceased WO2018138157A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102017201368.0A DE102017201368A1 (de) 2017-01-27 2017-01-27 System und Verfahren zum Erzeugen und Aktualisieren eines 3D CAD Modells von Verkehrswegen
DE102017201368.0 2017-01-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018138157A1 true WO2018138157A1 (de) 2018-08-02

Family

ID=61054402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2018/051740 Ceased WO2018138157A1 (de) 2017-01-27 2018-01-24 System und verfahren zum erzeugen und aktualisieren eines 3d cad modells von verkehrswegen

Country Status (2)

Country Link
DE (1) DE102017201368A1 (de)
WO (1) WO2018138157A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114820925A (zh) * 2022-04-08 2022-07-29 中铁一局集团宝鸡精密测绘工程有限公司 一种利用无人机虚拟施工放样对结构物进行检测的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100299370A1 (en) * 2007-12-28 2010-11-25 Hans Ulrich Otto Method and apparatus for combining a first partition from a first digital map database and a second partition from a second digital map database
DE102014201238A1 (de) * 2014-01-23 2015-07-23 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Erstellung einer Vektorkarte
US20160239983A1 (en) * 2015-02-13 2016-08-18 Here Global B.V. Method and apparatus for generating map geometry based on a received image and probe data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100299370A1 (en) * 2007-12-28 2010-11-25 Hans Ulrich Otto Method and apparatus for combining a first partition from a first digital map database and a second partition from a second digital map database
DE102014201238A1 (de) * 2014-01-23 2015-07-23 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Erstellung einer Vektorkarte
US20160239983A1 (en) * 2015-02-13 2016-08-18 Here Global B.V. Method and apparatus for generating map geometry based on a received image and probe data

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114820925A (zh) * 2022-04-08 2022-07-29 中铁一局集团宝鸡精密测绘工程有限公司 一种利用无人机虚拟施工放样对结构物进行检测的方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE102017201368A1 (de) 2018-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3443301B1 (de) Verfahren und system zum bestimmen einer globalen position einer ersten landmarke
DE112020006426T5 (de) Systeme und verfahren zur fahrzeugnavigation
DE102015203016B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur optischen Selbstlokalisation eines Kraftfahrzeugs in einem Umfeld
DE112020000821T5 (de) Systeme und verfahren zur fahrzeugnavigation
EP3529561B1 (de) System und verfahren zur erzeugung von digitalen strassenmodellen aus luft- oder satellitenbildern und von fahrzeugen erfassten daten
DE102015209101A1 (de) Verfahren zum Erzeugen einer Karte für ein autonomes Fahrzeug
DE112021002014T5 (de) Regelkreis zum navigieren eines fahrzeugs
EP2769373A1 (de) Übernahme von daten aus bilddatenbasierenden kartendiensten in ein assistenzsystem
DE102013208521A1 (de) Kollektives Erlernen eines hochgenauen Straßenmodells
JP2012511697A (ja) 測地参照データベースを生成する方法
DE112020000590T5 (de) Karte und verfahren zum erstellen einer karte
DE102011100628B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung mindestens eines Kameraparameters
DE102017105086A1 (de) Aktualisieren einer Landmarkenkarte
EP4051982A1 (de) Verfahren und mobile erfassungsvorrichtung zur erfassung von infrastrukturelementen eines unterirdischen leitungsnetzwerks
EP2573512A2 (de) Verfahren und Anordnung zur Bestimmung der Lage eines Messpunktes im geometrischen Raum
DE102022128968A1 (de) Systeme und verfahren zum sammeln von bildern zur fahrzeugnavigation
DE102007054950B4 (de) Verfahren zur Stützung der selbsttätigen Navigation eines niedrig fliegenden Flugkörpers
DE102017218281A1 (de) Zweidimensionales kartierungssystem und betriebsverfahren
Soheilian et al. Generation of an integrated 3D city model with visual landmarks for autonomous navigation in dense urban areas
EP3781906A1 (de) Verfahren und vorrichtung zum bestimmen einer hochgenauen position eines fahrzeugs
CN113196341A (zh) 用于对道路的表面上的对象进行检测和建模的方法
EP3721371B1 (de) Verfahren zur positionsbestimmung für ein fahrzeug, steuergerät und fahrzeug
DE102004028736A1 (de) Verfahren zur automatischen Erfassung und Bestimmung von ortsfesten Objekten im Freien von einem fahrenden Fahrzeug aus
WO2018138157A1 (de) System und verfahren zum erzeugen und aktualisieren eines 3d cad modells von verkehrswegen
EP3539085B1 (de) 3d-referenzierung

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18701744

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18701744

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1