JP6898442B2 - 障害物検出システム及び方法 - Google Patents
障害物検出システム及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6898442B2 JP6898442B2 JP2019522225A JP2019522225A JP6898442B2 JP 6898442 B2 JP6898442 B2 JP 6898442B2 JP 2019522225 A JP2019522225 A JP 2019522225A JP 2019522225 A JP2019522225 A JP 2019522225A JP 6898442 B2 JP6898442 B2 JP 6898442B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- line segment
- time point
- scanning
- point
- obstacle
- 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.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 74
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 66
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 67
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 8
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V8/00—Prospecting or detecting by optical means
- G01V8/10—Detecting, e.g. by using light barriers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
本出願は、2016年10月25日に出願された中国出願第201610941455.2号に基づき、その優先権を主張し、その全内容は参照により本明細書に援用される。
Claims (19)
- 障害物検出方法であって、
第1の時点における対象物の走査位置である第1の位置を取得することと、
前記第1の位置に基づいて、第2の時点における前記対象物の予測位置である第2の位置を予測することと、
前記第2の時点における前記対象物の走査位置である第3の位置を取得することと、
前記第2の位置と前記第3の位置とのマッチングを行い、マッチング結果を得て、該マッチング結果に基づき、1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出することと、
を含み、
前記第1の位置を取得することが、前記第1の時点における前記対象物の第1の走査点配列の位置を取得し、該第1の走査点配列の位置に基づいて、前記第1の走査点配列を第1の線分集合に変換することを含み、該第1の線分集合の位置が前記第1の位置を示し、
前記第3の位置を取得することが、前記第2の時点における前記対象物の第2の走査点配列の位置を取得し、該第2の走査点配列の位置に基づいて、前記第2の走査点配列を第2の線分集合に変換することを含み、該第2の線分集合の位置が前記第3の位置を示し、
前記対象物が第2の物体を含み、
前記第1の線分集合が、前記第2の物体に対応する第3の線分を含み、
前記第2の線分集合が、前記第2の物体に対応する第4の線分を含み、
前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出する前に、前記方法が、
前記第3の線分の傾斜角、及び前記第4の線分の傾斜角を取得することと、
前記第3の線分の傾斜角と前記第4の線分の傾斜角との差が角度閾値よりも大きい場合、前記対象物から前記第2の物体を除去することと、
をさらに含む、方法。 - 前記第1の走査点配列を前記第1の線分集合に変換することが、長さ閾値に基づいて、前記第1の走査点配列を前記第1の線分集合に変換することを含み、前記第1の走査点配列中のそれぞれの走査点と、第1の線分との間の距離が、前記長さ閾値よりも短く、
前記第2の走査点配列を前記第2の線分集合に変換することが、長さ閾値に基づいて、前記第2の走査点配列を前記第2の線分集合に変換することを含み、前記第2の走査点配列中のそれぞれの走査点と、第2の線分との間の距離が、前記長さ閾値よりも短い、請求項1に記載の方法。 - 前記対象物が第1の物体を含み、
前記第1の線分集合が、前記第1の物体に対応する第1の線分を含み、
前記第2の線分集合が、前記第1の物体に対応する第2の線分を含み、
前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出する前に、前記方法が、
前記第1の線分の走査点配列の点密度が密度閾値よりも小さい場合、前記対象物から前記第1の物体を除去すること、又は、
前記第2の線分の走査点配列の点密度が前記密度閾値よりも小さい場合、前記対象物から前記第1の物体を削除することをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記対象物が、第3の物体と第4の物体とを含み、
前記マッチング結果に基づいて、前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出することが、
前記マッチング結果が、前記第2の時点における前記第3の物体の予測位置が前記第2の時点における前記第3の物体の走査位置と一致することを示す場合、前記第3の物体が静的な障害物と判断され、
前記マッチング結果が、前記第2の時点における前記第4の物体の予測位置が前記第2の時点における前記第4の物体の走査位置と一致しないことを示す場合、前記第4の物体が動的な障害物と判断されることを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記方法が可動装置によって実行可能であり、
前記第1の位置に基づいて前記第2の位置を予測することが、前記第1の位置、及び前記第1の時点から前記第2の時点までの前記可動装置の移動経路に基づいて、前記第2の位置を予測することを含む、請求項1に記載の方法。 - 背景障害物の位置を含む、前記対象物の領域に関する事前マップ情報を取得することと、
前記背景障害物の位置に基づいて、前記動的な障害物又は静的な障害物の検出を修正することと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記マッチング結果に基づいて検出信頼レベルを生成することを含み、前記背景障害物の位置に基づいて、前記動的な障害物又は静的な障害物の検出を修正することが、前記背景障害物の位置、及び前記検出信頼レベルに基づいて、前記動的な障害物又は静的な障害物の検出を修正することをさらに含む、請求項6に記載の方法。
- 前記対象物から動的な障害物を検出した後に、前記方法が、
前記第1の時点から前記第2の時点までの前記動的な障害物の移動速度を取得することと、
前記第1の時点又は前記第2の時点における前記動的な障害物の走査位置、及び前記動的な障害物の移動速度に基づいて、第3の時点における前記動的な障害物の位置を予測することと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記第1の時点から前記第2の時点までの前記動的な障害物の移動速度を取得することが、
前記第1の時点における前記動的な障害物の走査点配列の位置を取得することと、
前記第1の時点における前記動的な障害物の走査点配列の位置に基づいて、前記第1の時点における前記動的な障害物の対応する線形勾配及び切片を取得することと、
前記第2の時点における前記動的な障害物の走査点配列の位置を取得することと、
前記第2の時点における前記動的な障害物の走査点配列の位置に基づいて、前記第2の時点における前記動的な障害物の対応する線形勾配及び切片を取得することと、
前記第1の時点及び前記第2の時点における前記動的な障害物の対応する線形勾配及び切片に基づいて、前記第1の時点から前記第2の時点までの前記動的な障害物の移動速度を取得することと、
を含む、請求項8に記載の方法。 - 前記第1の時点又は前記第2の時点における前記動的な障害物の走査位置、及び前記動的な障害物の移動速度に基づいて、前記第3の時点における前記動的な障害物の位置を予測することが、
前記動的な障害物の移動速度に基づいて、単位時間当たりの前記動的な障害物の変位量を取得することと、
前記動的な障害物の第1の時点又は第2の時点の走査位置、及び単位時間当たりの前記動的な障害物の変位量に基づいて、少なくとも1単位時間後の前記動的な障害物の位置を予測することと、
を含む、請求項8に記載の方法。 - 前記第1の位置を取得することが、前記第1の時点における前記対象物をレーザー走査して、前記第1の位置を取得することを含み、
前記第3の位置を取得することが、前記第2の時点における前記対象物をレーザー走査して、前記第3の位置を取得することを含む、請求項1に記載の方法。 - システムによって実行された場合に前記システムに障害物検出方法を実行させる命令を記憶する、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記方法が、
第1の時点における対象物の走査位置である第1の位置を取得することと、
前記第1の位置に基づいて、第2の時点における前記対象物の予測位置である第2の位置を予測することと、
前記第2の時点における前記対象物の走査位置である第3の位置を取得することと、
前記第2の位置と前記第3の位置とのマッチングを行い、マッチング結果を得て、該マッチング結果に基づき、1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出することと、
を含み、
前記第1の位置を取得することが、前記第1の時点における前記対象物の第1の走査点配列の位置を取得し、該第1の走査点配列の位置に基づいて、前記第1の走査点配列を第1の線分集合に変換することを含み、該第1の線分集合の位置が前記第1の位置を示し、
前記第3の位置を取得することが、前記第2の時点における前記対象物の第2の走査点配列の位置を取得し、該第2の走査点配列の位置に基づいて、前記第2の走査点配列を第2の線分集合に変換することを含み、該第2の線分集合の位置が前記第3の位置を示し、
前記対象物が第2の物体を含み、
前記第1の線分集合が、前記第2の物体に対応する第3の線分を含み、
前記第2の線分集合が、前記第2の物体に対応する第4の線分を含み、
前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出する前に、前記方法が、
前記第3の線分の傾斜角、及び前記第4の線分の傾斜角を取得することと、
前記第3の線分の傾斜角と前記第4の線分の傾斜角との差が角度閾値よりも大きい場合、前記対象物から前記第2の物体を除去することと、
をさらに含む、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第1の走査点配列を前記第1の線分集合に変換することが、長さ閾値に基づいて、前記第1の走査点配列を前記第1の線分集合に変換することを含み、前記第1の走査点配列中のそれぞれの走査点と、第1の線分との間の距離が、長さ閾値よりも短く、
前記第2の走査点配列を前記第2の線分集合に変換することが、長さ閾値に基づいて、前記第2の走査点配列を前記第2の線分集合に変換することを含み、前記第2の走査点配列中のそれぞれの走査点と、第2の線分との間の距離が、長さ閾値よりも短い、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記対象物が第1の物体を含み、
前記第1の線分集合が、前記第1の物体に対応する第1の線分を含み、
前記第2の線分集合が、前記第1の物体に対応する第2の線分を含み、
前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出する前に、前記方法が、
前記第1の線分の走査点配列の点密度が密度閾値よりも小さい場合、前記対象物から前記第1の物体を除去すること、又は、
前記第2の線分の走査点配列の点密度が密度閾値よりも小さい場合、前記対象物から前記第1の物体を削除することをさらに含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記対象物が、第3の物体と第4の物体とを含み、
前記マッチング結果に基づいて、前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出することが、
前記マッチング結果が、前記第2の時点における前記第3の物体の予測位置が前記第2の時点における前記第3の物体の走査位置と一致することを示す場合、前記第3の物体が静的な障害物と判断され、
前記マッチング結果が、前記第2の時点における前記第4の物体の予測位置が前記第2の時点における前記第4の物体の走査位置と一致しないことを示す場合、前記第4の物体が動的な障害物と判断されることを含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記方法が、
背景障害物の位置を含む、前記対象物の領域に関する事前マップ情報を取得することと、
前記背景障害物の位置に基づいて、前記動的な障害物又は静的な障害物の検出を修正することと、
をさらに含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記対象物から動的な障害物を検出した後に、前記方法が、
前記第1の時点から前記第2の時点までの前記動的な障害物の移動速度を取得することと、
前記第1の時点又は前記第2の時点における前記動的な障害物の走査位置、及び前記動的な障害物の移動速度に基づいて、第3の時点における前記動的な障害物の位置を予測することと、
をさらに含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記第1の位置を取得することが、前記第1の時点における前記対象物をレーザー走査して、前記第1の位置を取得することを含み、
前記第3の位置を取得することが、前記第2の時点における前記対象物をレーザー走査して、前記第3の位置を取得することを含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 第1の時点における対象物を走査して、前記第1の時点における前記対象物の走査位置である第1の位置を取得し、第2の時点における前記対象物を走査して、前記第2の時点における前記対象物の走査位置である第3の位置を取得するように構成された走査装置と、
前記第1の位置に基づいて、前記第2の時点における前記対象物の第2の位置を予測し、前記第2の位置と前記第3の位置とのマッチングを行い、マッチング結果を得て、該マッチング結果に基づき、1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出するように構成されたプロセッサと、
を備え、
前記第1の位置を取得することが、前記第1の時点における前記対象物の第1の走査点配列の位置を取得し、該第1の走査点配列の位置に基づいて、前記第1の走査点配列を第1の線分集合に変換することを含み、該第1の線分集合の位置が前記第1の位置を示し、
前記第3の位置を取得することが、前記第2の時点における前記対象物の第2の走査点配列の位置を取得し、該第2の走査点配列の位置に基づいて、前記第2の走査点配列を第2の線分集合に変換することを含み、該第2の線分集合の位置が前記第3の位置を示し、
前記対象物が第2の物体を含み、
前記第1の線分集合が、前記第2の物体に対応する第3の線分を含み、
前記第2の線分集合が、前記第2の物体に対応する第4の線分を含み、
前記1つ以上の動的な障害物又は静的な障害物を前記対象物から検出する前に、前記方法が、
前記第3の線分の傾斜角、及び前記第4の線分の傾斜角を取得することと、
前記第3の線分の傾斜角と前記第4の線分の傾斜角との差が角度閾値よりも大きい場合、前記対象物から前記第2の物体を除去することと、
をさらに含む、輸送乗物。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610941455.2A CN107976688A (zh) | 2016-10-25 | 2016-10-25 | 一种障碍物的检测方法及相关装置 |
CN201610941455.2 | 2016-10-25 | ||
PCT/US2017/057702 WO2018080932A1 (en) | 2016-10-25 | 2017-10-20 | System and method for obstacle detection |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019537715A JP2019537715A (ja) | 2019-12-26 |
JP6898442B2 true JP6898442B2 (ja) | 2021-07-07 |
Family
ID=61969515
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019522225A Active JP6898442B2 (ja) | 2016-10-25 | 2017-10-20 | 障害物検出システム及び方法 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20180113234A1 (ja) |
JP (1) | JP6898442B2 (ja) |
CN (1) | CN107976688A (ja) |
AU (1) | AU2017351042A1 (ja) |
SG (1) | SG11201903488UA (ja) |
TW (1) | TW201816362A (ja) |
WO (1) | WO2018080932A1 (ja) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108765380A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、存储介质及移动终端 |
EP3579161A1 (en) * | 2018-06-08 | 2019-12-11 | Hexagon Technology Center GmbH | Workflow deployment |
CN109085838A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-25 | 南京理工大学 | 一种基于激光定位的动态障碍物剔除算法 |
CN109143242B (zh) | 2018-09-07 | 2020-04-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 障碍物绝对速度估计方法、***、计算机设备和存储介质 |
CN109541632B (zh) * | 2018-09-30 | 2022-06-03 | 天津大学 | 一种基于四线激光雷达辅助的目标检测漏检改进方法 |
CN109709961B (zh) * | 2018-12-28 | 2021-12-07 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 道路障碍物检测方法、装置及自动驾驶汽车 |
CN109703568B (zh) | 2019-02-19 | 2020-08-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆行驶策略实时学习的方法、装置和服务器 |
CN109712421B (zh) | 2019-02-22 | 2021-06-04 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆的速度规划方法、装置和存储介质 |
CN111923898B (zh) * | 2019-05-13 | 2022-05-06 | 广州汽车集团股份有限公司 | 障碍物检测方法及装置 |
CN111426326B (zh) * | 2020-01-17 | 2022-03-08 | 深圳市镭神智能***有限公司 | 一种导航方法、装置、设备、***及存储介质 |
CN111724598B (zh) * | 2020-06-29 | 2022-04-05 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于自动驾驶规划路径的方法、装置、设备以及存储介质 |
CN111896969B (zh) * | 2020-08-23 | 2022-04-08 | 中国长江三峡集团有限公司 | 一种利用激光雷达组对闸壁固定目标物进行识别的***及方法 |
CN112515560B (zh) * | 2020-11-06 | 2022-08-05 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 通过激光数据获取清扫方向的方法、芯片和机器人 |
CN112633258B (zh) * | 2021-03-05 | 2021-05-25 | 天津所托瑞安汽车科技有限公司 | 一种目标确定方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
CN113807239B (zh) * | 2021-09-15 | 2023-12-08 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
TWI827056B (zh) * | 2022-05-17 | 2023-12-21 | 中光電智能機器人股份有限公司 | 自動移動載具及其控制方法 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE59009901D1 (de) * | 1990-09-25 | 1996-01-04 | Heidenhain Gmbh Dr Johannes | Verfahren zur Ermittlung von Werkzeugbahnkonturen bei numerisch gesteuerten Maschinen. |
JP3401913B2 (ja) * | 1994-05-26 | 2003-04-28 | 株式会社デンソー | 車両用障害物認識装置 |
JP3209392B2 (ja) * | 1995-07-20 | 2001-09-17 | 三菱電機株式会社 | 車両周辺検知装置 |
JP2002228734A (ja) * | 2001-02-05 | 2002-08-14 | Nissan Motor Co Ltd | 周囲物体認識装置 |
DE10237011A1 (de) * | 2002-08-13 | 2004-02-26 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Verfahren zur Codierung von Linien |
DE10258794A1 (de) * | 2002-12-16 | 2004-06-24 | Ibeo Automobile Sensor Gmbh | Verfahren zur Erkennung und Verfolgung von Objekten |
US6816109B1 (en) * | 2003-08-04 | 2004-11-09 | Northrop Grumman Corporation | Method for automatic association of moving target indications from entities traveling along known route |
JP4613075B2 (ja) * | 2005-02-16 | 2011-01-12 | クラリオン株式会社 | 地図処理装置、ナビゲーション装置及び地図表示方法 |
KR100801087B1 (ko) * | 2006-07-05 | 2008-02-11 | 삼성전자주식회사 | 스트럭처드 라이트를 이용한 이동체 감지 시스템 및 방법,상기 시스템을 포함하는 이동 로봇 |
JP2010112836A (ja) * | 2008-11-06 | 2010-05-20 | Yaskawa Electric Corp | 自己位置同定装置および該自己位置同定装置を備えた移動ロボット |
JP5247494B2 (ja) * | 2009-01-22 | 2013-07-24 | パナソニック株式会社 | 自律移動装置 |
CN101732055B (zh) * | 2009-02-11 | 2012-04-18 | 北京智安邦科技有限公司 | 驾驶员疲劳检测方法及*** |
JP5407898B2 (ja) * | 2010-01-25 | 2014-02-05 | 株式会社豊田中央研究所 | 対象物検出装置及びプログラム |
US8706298B2 (en) * | 2010-03-17 | 2014-04-22 | Raytheon Company | Temporal tracking robot control system |
WO2011153624A2 (en) * | 2010-06-11 | 2011-12-15 | Ambercore Software Inc. | System and method for manipulating data having spatial coordinates |
EP2754288A4 (en) * | 2011-09-07 | 2015-06-03 | Umoove Ltd | SYSTEM AND METHOD FOR TRACKING AN OBJECT IN AN IMAGE CAPTURED BY A MOBILE DEVICE |
CN103679691B (zh) * | 2012-09-24 | 2016-11-16 | 株式会社理光 | 连续型道路分割物检测方法和装置 |
JP6059561B2 (ja) * | 2013-03-06 | 2017-01-11 | 株式会社デンソーウェーブ | 物体検出方法 |
JP6184923B2 (ja) * | 2014-09-11 | 2017-08-23 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両の移動体衝突回避装置 |
US10242455B2 (en) * | 2015-12-18 | 2019-03-26 | Iris Automation, Inc. | Systems and methods for generating a 3D world model using velocity data of a vehicle |
-
2016
- 2016-10-25 CN CN201610941455.2A patent/CN107976688A/zh active Pending
-
2017
- 2017-08-03 TW TW106126275A patent/TW201816362A/zh unknown
- 2017-10-20 US US15/789,797 patent/US20180113234A1/en not_active Abandoned
- 2017-10-20 JP JP2019522225A patent/JP6898442B2/ja active Active
- 2017-10-20 WO PCT/US2017/057702 patent/WO2018080932A1/en active Application Filing
- 2017-10-20 SG SG11201903488UA patent/SG11201903488UA/en unknown
- 2017-10-20 AU AU2017351042A patent/AU2017351042A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW201816362A (zh) | 2018-05-01 |
WO2018080932A1 (en) | 2018-05-03 |
WO2018080932A8 (en) | 2019-05-09 |
AU2017351042A1 (en) | 2019-05-09 |
US20180113234A1 (en) | 2018-04-26 |
SG11201903488UA (en) | 2019-05-30 |
CN107976688A (zh) | 2018-05-01 |
JP2019537715A (ja) | 2019-12-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6898442B2 (ja) | 障害物検出システム及び方法 | |
JP6972757B2 (ja) | 制御プログラム、制御方法、及び情報処理装置 | |
CN110807350B (zh) | 用于面向扫描匹配的视觉slam的***和方法 | |
US9207678B2 (en) | Method and apparatus for constructing map for mobile robot | |
WO2021016854A1 (zh) | 一种标定方法、设备、可移动平台及存储介质 | |
JP5136504B2 (ja) | 物体識別装置 | |
EP2960829A2 (en) | Lane boundary estimation device and lane boundary estimation method | |
US10107899B1 (en) | System and method for calibrating light intensity | |
CN106183979A (zh) | 一种根据车距对车辆进行提醒的方法和装置 | |
CN111094895A (zh) | 用于在预构建的视觉地图中进行鲁棒自重新定位的***和方法 | |
US20180122097A1 (en) | Apparatus, method, and non-transitory computer-readable storage medium for storing program for position and orientation estimation | |
JP2009229226A (ja) | 物体検出装置及び物体検出方法 | |
JP2017181476A (ja) | 車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラム | |
JP2017151535A (ja) | 画像処理装置、物体認識装置、機器制御システム、画像処理方法およびプログラム | |
CN115661299A (zh) | 车道线地图的构建方法、计算机设备及存储介质 | |
US11948312B2 (en) | Object detection/tracking device, method, and program recording medium | |
JP6398218B2 (ja) | 自己位置算出装置及び自己位置算出方法 | |
WO2021098666A1 (zh) | 手部姿态检测方法和装置、及计算机存储介质 | |
JP2017167974A (ja) | 推定装置、方法及びプログラム | |
JP2009223504A (ja) | 車両検出装置および方法、並びに、プログラム | |
JP6577595B2 (ja) | 車両用外界認識装置 | |
CN110570680A (zh) | 利用地图信息确定对象位置的方法和*** | |
JP7226553B2 (ja) | 情報処理装置、データ生成方法、及びプログラム | |
KR102139667B1 (ko) | 정보 획득 방법 및 디바이스. | |
KR102424664B1 (ko) | 3차원 영상정보 기반 객체 추적 장치 및 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190618 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200730 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200901 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20201130 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201216 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210511 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210610 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6898442 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |