[发明专利]根据基于原始立体视觉的测量的地图生成

说明书

基于批量数据来计算最可能的地图的方法包括在整个要绘制地图的环境中搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库。该方法还包括在搜集传感器测量的素材库之后，根据传感器测量的素材库和随机传感器模型来确定环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平。该方法进一步包括基于确定的最可能的占用水平来计算最可能的地图。

相关申请的交叉引用

本申请根据35U.S.C.§119(e)要求于2015年12月4日提交的题为“MAP GENERATIONBASED ON RAW STEREO VISION BASED MEASUREMENTS(根据基于原始立体视觉的测量的地图生成)”的美国临时专利申请No.62/263,546的权益，其公开内容全部通过援引明确纳入于此。

背景技术

领域

本公开的某些方面一般涉及机器学习，尤其涉及改进使用批量数据和传感器模型生成一致的地图的系统和方法。

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于整个要绘制地图的环境搜集到多个传感器测量之后立即生成。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(例如，随着机器人改变其位置而更新)。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。因此，增量地图可能不如从批处理方法计算的地图精确。

概述

在本公开的一方面中，公开了一种基于批量数据来计算最可能的地图的方法。该方法包括在整个要绘制地图的环境中搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库。该方法还包括在搜集传感器测量的素材库之后，根据传感器测量的素材库和随机传感器模型来确定环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平。该方法进一步包括基于确定的最可能的占用水平来计算最可能的地图。

本公开的另一方面涉及一种装备，包括用于在整个要绘制地图的环境搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库的装置。该装备还包括用于在搜集传感器测量的素材库之后，根据传感器测量的素材库和随机传感器模型来确定环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平的装置。该装备进一步包括用于基于确定的最可能的占用水平来计算最可能的地图的装置。

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。用于基于批量数据来计算最可能的地图的程序代码由处理器执行，以及包括用于在整个要绘制地图的环境搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库的程序代码。该程序代码还包括用于在搜集传感器测量的素材库之后，根据传感器测量的素材库和随机传感器模型来确定环境的多个体元中的每个体元的最可能的占用水平的程序代码。该程序代码进一步包括用于基于确定的最可能的占用水平来计算最可能的地图的程序代码。

本公开的另一方面涉及一种用于基于批量数据来计算最可能的地图的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的装置。该(诸)处理器被配置为在整个要绘制地图的环境搜集由传感器的位置索引的传感器测量的素材库。该(诸)处理器进一步被配置为基于确定的最可能的占用水平来计算最可能的地图。