JP6676814B2 - ライダー強度に基づく物体検出 - Google Patents
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Description
この出願は、全体が本明細書に参照として組み込まれる2018年7月31日に出願された米国特許仮出願第62/712,479号の優先権の利益を主張する。
様々なメモリ(例えば、1030、1032、1034、および/またはプロセッサ1010(単数または複数)のメモリ)および/またはストレージユニット1036は、本明細書に記載の方法または機能のうちの任意の1つまたは複数によって具体化されるか、または利用される1組または複数の組の命令1016およびデータ構造(例えば、ソフトウェア)を格納し得る。これらの命令は、プロセッサ1010(単数または複数)による実行時に、開示された実施形態を実施するための様々な処理を行わせる。
様々な例示的な実施形態では、ネットワーク1080の1つまたは複数の一部分は、アドホックネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベートネットワーク(VPN)、ローカルエリアネットワーク(LAN)、無線LAN(WLAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、ワイヤレスWAN(WWAN)、メトロポリタンエリアネットワーク(MAN)、インターネット、インターネットの一部、公衆交換電話網(PSTN)の一部、普通の電話サービス(POTS)ネットワーク、セルラー電話ネットワーク、無線ネットワーク、WiFi(登録商標)ネットワーク、他の種類のネットワーク、または2つ以上のそのようなネットワークの組み合わせであり得る。例えば、ネットワーク1080またはネットワーク1080の一部は、無線ネットワークまたはセルラーネットワークを含み得、カップリング1082は、符号分割多重アクセス(CDMA)接続、移動体通信用グローバルシステム(GSM(登録商標))接続、または別の種類のセルラーまたはワイヤレスカップリングであり得る。この事例では、カップリング1082は、シングルキャリア無線伝送技術(1xRTT)、エボルーションデータオプティマイズド(EVDO)技術、汎用パケット無線サービス(GPRS)技術、GSMエボルーション用高速データレート(EDGE)技術、3Gを含む第3世代パートナーシッププロジェクト(3GPP)、第4世代ワイヤレス(4G)ネットワーク、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションシステム(UMTS)、高速パケットアクセス(HSPA)、マイクロ波アクセス用ワールドワイドインターオペラビリティ(WiMAX)、ロングタームエボリューション(LTE)規格、いくつかの標準化団体によって定義された他の規格、他の長距離プロトコル、または他のデータ転送技術などの様々な種類のデータ転送技術のいずれかを実施し得る。
「機械可読媒体」、「コンピュータ可読媒体」、および「デバイス可読媒体」という用語は同じものを意味し、本開示では交換可能に使用され得る。これらの用語は、機械記憶媒体と伝送媒体の両方を含むものと定義される。したがって、この用語は、ストレージデバイス/媒体と搬送波/変調データ信号の両方を含む。
Claims (18)
- 自律型車両(AV)コンピューティングシステムであって、
1つまたは複数のプロセッサを含む反射率推定システムであって、
AVコンピューティングシステムの動作中に、光検出および測距(ライダー)ユニットによって出力された入力データ点にアクセスすること、
ライダー較正システムによって生成された反射率推定モデルを使用して、入力データ点に基づいて物体の推定反射率値を決定すること、前記反射率推定モデルは、以前に収集されたデータ点の距離値および未処理の強度値を座標として使用する一組の以前に収集されたデータ点の座標系へのマッピングを含み、前記推定反射率値は、前記座標系にマッピングされた前記一組の以前に収集されたデータ点のうちの少なくとも2個の以前に収集されたデータ点から補間され、前記2個の以前に収集されたデータ点の各々は、複数の既知の反射率値の1つに対応しており、
推定反射率値に基づいて物体の1つまたは複数の特性を決定することを含む処理を実行する、前記反射率推定システムと、
1つまたは複数のプロセッサを含む運行計画システムとを備え、前記運行計画システムは、物体の前記1つまたは複数の特性に基づいてAVに関する運行計画を決定し、前記運行計画は、AVの運行を制御するために使用される、AVコンピューティングシステム。 - 物体の前記推定反射率値を決定することは、
前記入力データ点を前記座標系にマッピングすること、
前記座標系にマッピングされた前記入力データ点の2個以上の最近傍を識別すること、前記2個以上の最近傍は、少なくとも2個の以前に収集されたデータ点を含み、
前記2個以上の最近傍からの反射率値を補間することを含む、請求項1に記載のAVコンピューティングシステム。 - 前記反射率推定モデルは、前記座標系にマッピングされた前記一組の以前に収集されたデータ点から補間された複数の反射率値を含むルックアップテーブルを含み、各反射率値は、距離値および未処理の強度値の特定の組み合わせに対応しており、
物体の前記推定反射率値の決定は、
前記ルックアップテーブルにアクセスすること、
前記入力データ点の未処理の強度値および距離値に基づいて前記ルックアップテーブルから前記推定反射率値を決定することを含む、請求項1に記載のAVコンピューティングシステム。 - ライダーユニットは複数のチャネルを含み、各チャネルは複数の電力レベルで動作することが可能であり、
前記反射率推定モデルは、以前に収集されたデータ点の前記座標系への複数のマッピングを含み、前記複数のマッピングの各々は、前記ライダーユニットの特定のチャネルの特定の電力レベルに対応しており、
物体の前記推定反射率値の決定は、前記入力データ点を出力する前記ライダーユニットのチャネルおよび該チャネルの電力レベルに基づいて、複数のマッピングから前記一組の以前に収集されたデータ点のマッピングを選択することを含む、請求項1に記載のAVコンピューティングシステム。 - 前記処理は、物体を記述する状態データを生成することをさらに含み、前記状態データは、少なくとも前記推定反射率値を含む、請求項1に記載のAVコンピューティングシステム。
- 前記処理は、
物体の推定反射率値の表示を含む反射率マップを生成すること、
前記反射率マップに基づいて自己位置推定を実行することをさらに含む、請求項1に記載のAVコンピューティングシステム。 - 前記処理は、
ライダーユニットによって出力された複数のデータ点を含むデータセットを収集すること、前記複数のデータ点の各々は、複数のターゲットのうちの1つに対応し、各ターゲットは、複数の既知の反射率値のうちの1つを有し、前記データセットは、前記一組の以前に収集されたデータ点に対応しており、
前記データセットに基づいて前記ライダーユニットに関する反射率推定モデルを生成することを含み、前記反射率推定モデルの生成は、前記一組の以前に収集されたデータ点を前記座標系にマッピングすることを含む、請求項1に記載のAVコンピューティングシステム。 - 光検出および測距(ライダー)較正システムであって、
機械の1つまたは複数のプロセッサと、
命令を格納する機械記憶媒体であって、前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサによる実行時に、前記機械に、
ライダーユニットによって出力された複数のデータ点を含むデータセットを収集すること、前記複数のデータ点の各々は、複数のターゲットのうちの1つに対応し、各ターゲットは、既知の反射率値を有しており、前記ライダーユニットの各チャネルは、複数の電力レベルで動作することが可能であり、前記データセットの収集は、各チャネルによって各電力レベルで出力される複数のデータ点を収集することを含んでおり、
前記データセットに基づいて前記ライダーユニットに関する反射率推定モデルを生成することを含む処理を実行させる、前記機械記憶媒体とを備え、前記反射率推定モデルの生成は、各データ点の距離値および未処理の強度値を座標として用いて前記複数のデータ点を座標系にマッピングすることを含み、前記反射率推定モデルは、前記ライダーユニットによって出力された入力データ点から反射率値を推定するように機能し、前記反射率推定モデルの生成は、前記複数のデータ点の前記座標系への複数のマッピングを生成することを含み、各マッピングは、特定のチャネルの特定の電力レベルに対応している、ライダー較正システム。 - 前記反射率推定モデルの生成は、前記座標系にマッピングされた複数のデータ点から補間された複数の反射率値を含むルックアップテーブルを生成することをさらに含み、
各反射率値は、距離値および未処理の強度値の特定の組み合わせに対応している、請求項8に記載のライダー較正システム。 - 前記処理が
前記ルックアップテーブルを圧縮して、圧縮されたルックアップテーブルを生成すること、
前記圧縮されたルックアップテーブルを車両コンピューティングシステムのメモリデバイスに格納することをさらに含む、請求項9に記載のライダー較正システム。 - 方法であって、
第1のハードウェアプロセッサを少なくとも含むライダー較正システムによって、自律型車両の光検出および測距(ライダー)ユニットによって出力された複数のデータ点を含むデータセットを収集するステップと、複数のデータ点の各々は、複数のターゲットのうちの1つに対応し、各ターゲットは、既知の反射率値を有しており、
前記ライダー較正システムによって、前記データセットに基づいてライダーユニットに関する反射率推定モデルを生成するステップと、前記反射率推定モデルの生成は、各データ点の距離値および未処理の強度値を座標として使用して前記複数のデータ点を座標系にマッピングすることを含み、
第2のハードウェアプロセッサを少なくとも含む車両コンピューティングシステムの反射率推定システムによって、前記自律型車両の動作中に、前記ライダーユニットによって出力された入力データ点にアクセスするステップと、
前記反射率推定システムによって、前記反射率推定モデルを使用して、前記入力データ点に基づいて物体の推定反射率値を決定するステップと、前記推定反射率値は、前記座標系にマッピングされた少なくとも2個のデータ点から補間され、
前記車両コンピューティングシステムの運行計画システムによって、推定反射率値に基づいて、前記自律型車両の運行計画を決定するステップとを含み、前記自律型車両の運行計画は、前記自律型車両の運行を制御するために使用される、方法。 - 物体の前記推定反射率値を決定することは、
前記入力データ点を前記座標系にマッピングすること、
前記座標系にマッピングされた前記入力データ点の2個以上の最近傍を識別すること、前記2個以上の最近傍は、少なくとも2個のデータ点を含んでおり、
前記2個以上の最近傍からの前記推定反射率値を補間することを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記反射率推定モデルの生成は、
前記座標系にマッピングされた複数のデータ点から補間された複数の反射率値を含むルックアップテーブルを生成すること、各反射率値は、距離値および未処理の強度値の特定の組み合わせに対応しており、
物体の前記推定反射率値の決定は、
前記車両コンピューティングシステムによって、前記車両コンピューティングシステムのメモリデバイスから前記ルックアップテーブルにアクセスすること、
前記車両コンピューティングシステムによって、前記入力データ点の距離値および未処理の強度値に基づいて前記ルックアップテーブルから前記推定反射率値を決定することを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記データセットの収集は、前記ライダーユニットの各チャネルによって出力された複数のデータ点を収集することを含み、
前記反射率推定モデルの生成は、各チャネルに関して、複数のデータ点の前記座標系へのマッピングを生成することを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記ライダーユニットの各チャネルは、複数の電力レベルで動作することが可能であり、
前記ライダーユニットの各チャネルによって出力された複数のデータ点を収集することは、各電力レベルで各チャネルによって出力された複数のデータ点を収集することを含み、
前記反射率推定モデルの生成は、複数のデータ点の前記座標系への複数のマッピングを生成することを含み、各マッピングは、特定のチャネルの特定の電力レベルに対応する、請求項14に記載の方法。 - 物体の前記推定反射率値の決定は、前記入力データ点を出力する前記ライダーユニットのチャネルおよび該チャネルの電力レベルに基づいて、前記複数のマッピングから1つのマッピングを選択することを含む、請求項15記載の方法。
- 前記データセットを収集することは、
複数のターゲットを配置すること、各ターゲットは既知の反射率を有しており、
各ターゲットに対応する少なくとも1つのデータ点を収集することを含む、請求項11に記載の方法。 - 方法は、
前記ライダーユニットをジンバルに取り付けるステップと、
前記ジンバルを使用して前記ライダーユニットを複数の角度に配置するステップとをさらに含み、
各ターゲットに対応する少なくとも1つのデータ点を収集することは、複数の角度の各角度で各ターゲットに対応する少なくとも1つのデータ点を収集することを含む、請求項17に記載の方法。
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