[发明专利]基于立体视觉的随机地图生成和贝叶斯更新

说明书

一种用于生成地图的方法包括确定多个体素中的每个体素的占用程度。该方法还包括确定每个体素的占用程度的概率分布函数(PDF)。该方法进一步包括基于在确定PDF之后所执行的测量来对PDF执行增量贝叶斯更新以生成地图。

相关申请的交叉引用

本申请根据35 U.S.C.§119(e)要求于2015年12月3日提交的题为“STOCHASTICMAP GENERATION AND BAYESIAN UPDATE BASED ON STEREO VISION(基于立体视觉的随机地图生成和贝叶斯更新)”的美国临时专利申请No.62/262,831的权益，其公开内容全部通过援引明确纳入于此。

背景

领域

本公开的某些方面一般涉及机器学习，尤其涉及改进维持地图上的概率分布函数(PDF)的系统和方法。

背景技术

在一些情形中，期望确定自主车辆(诸如机器人)在给定区域内的位置。在其他情形中，在给定机器人位置的情况下，期望生成机器人周围环境的地图。可经由增量办法或批处理办法来生成地图。

经由批处理办法生成的地图可在已遍及要绘制地图的环境搜集到多个传感器测量之后一次生成。即，在批处理办法中，要绘制地图的环境中的所有数据是在计算地图之前搜集的。然而，在一些情形中，机器人可能无法在计算地图之前搜集环境中的所有数据。

因此，在一些情形中，增量办法被指定用于生成地图。经由增量办法生成的地图可基于从机器人附近收集的初始数据来计算，并用每个新的传感器测量来更新。每个新的传感器测量可基于机器人改变其位置、从相同位置测量不同区域、或执行相同的冗余测量。对于增量办法，传感器测量是相互独立的。因此，机器人可在计算地图时使用假定。由此，在计算增量地图时可能存在一些不确定性。

概述

在本公开的一个方面，公开了一种用于生成地图的方法。该方法包括确定每个体素的占用程度。该方法还包括确定每个体素的占用程度的概率分布函数(PDF)。该方法进一步包括基于在确定PDF之后所执行的测量来对PDF执行增量贝叶斯更新以生成地图。

本公开的另一方面涉及一种装备，其包括用于确定多个体素中的每个体素的占用程度的装置。该装备还包括用于确定每个体素的占用程度的PDF的装置。该装备进一步包括用于基于在确定PDF之后所执行的测量来对PDF执行增量贝叶斯更新以生成地图的装置。

在本公开的另一方面，公开了一种其上记录有非瞬态程序代码的非瞬态计算机可读介质。用于生成地图的程序代码由处理器执行并且包括用于确定每个体素的占用程度的程序代码。该程序代码还包括用于确定每个体素的占用程度的PDF的程序代码。该程序代码进一步包括用于基于在确定PDF之后所执行的测量来对PDF执行增量贝叶斯更新以生成地图的程序代码。

本公开的另一方面涉及一种用于生成地图的装置，其具有存储器单元和耦合至该存储器单元的一个或多个处理器。(诸)处理器被配置成确定多个体素中的每个体素的占用程度。(诸)处理器还被配置成确定每个体素的占用程度的PDF。(诸)处理器被进一步配置成基于在确定PDF之后所执行的测量来对PDF执行增量贝叶斯更新以生成地图。

本公开的附加特征和优点将在下文描述。本领域技术人员应该领会，本公开可容易地被用作修改或设计用于实施与本公开相同的目的的其他结构的基础。本领域技术人员还应认识到，这样的等效构造并不脱离所附权利要求中所阐述的本公开的教导。被认为是本公开的特性的新颖特征在其组织和操作方法两方面连同进一步的目的和优点在结合附图来考虑以下描述时将被更好地理解。然而，要清楚理解的是，提供每一幅附图均仅用于解说和描述目的，且无意作为对本公开的限定的定义。

附图简述

在结合附图理解下面阐述的详细描述时，本公开的特征、本质和优点将变得更加明显，在附图中，相同附图标记始终作相应标识。