[发明专利]用于确定交通障碍物的模型的方法

说明书

根据用于确定交通障碍物的模型的方法，提供了多个车辆，每个车辆具有至少一个摄像机和用于计算机视觉处理的处理器。场景的相应的图像由所述多个车辆中的每个的相应的至少一个摄像机捕获。由所述车辆中的每个的相应的处理器评估所述相应的图像并且生成所述交通障碍物的相应的初步模型。将所述交通障碍物的相应的初步模型从所述车辆中的每个传输到服务器。由所述服务器的图像处理器评估从所述车辆中的每个接收的相应的初步模型，并且确定所述交通障碍物的模型。

技术领域

本公开内容涉及一种用于确定交通障碍物——例如可以布置在道路上以将道路的各种车行道彼此分隔的新泽西墙(Jersey Wall)——的模型的方法。

背景技术

对道路设施检测和建模是生成可以用于自动或机器人辅助驾驶的准确的道路数据库的基本要求。例如，道路设施包含交通标志、标杆、护栏和可能包含新泽西墙的交通障碍物等。像新泽西墙的交通障碍物可以用在道路的施工地点用于分隔道路的车行道。道路设施可以由专用车辆使用复杂的传感器系统——诸如在行驶时捕获道路和道路设施的图像的立体摄像机——来捕获和登记。道路设施的建模是指恢复和表示道路设施的3D空间信息。为了对交通障碍物检测和建模，大多数已知的方法采用可以直接地获取3D信息的激光雷达(LIDAR)或立体摄像机。

US20200184233A1公开了一种检测像新泽西墙的道路障碍物的方法。这里，使用了垂直函数和水平函数，当这些函数结合在一起时，它们映射到多个图像特征。这些函数由复杂的多摄像机系统生成。

理论上，简单的光学传感器系统——例如包括单目摄像机的光学系统——由于几个原因无法重建交通障碍物3D信息。首先，单目摄像机无法直接地获取场景的3D信息。用于使用单目摄像机重建3D信息的唯一已知方法需要帧之间的像素的匹配关系。第二，大部分交通障碍物几乎没有纹理。因此，几乎不可能获得交通障碍物上的帧之间的像素的匹配关系。第三，差异(disparity)太小而不能恢复其空间信息。只有在差异足够时，单目摄像机才能通过多视图几何理论恢复空间线。然而，在连续帧中交通障碍物边缘上几乎没有差异。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种用于通过使用有成本效益的并且简单的传感器系统——例如单目摄像机——确定交通障碍物的模型的方法。此外，该方法应提供改善的识别准确度。

在独立权利要求中描述了该问题的解决方案。从属权利要求涉及本发明的进一步改进。

在一个实施方案中，提供了一种用于通过多个车辆确定交通障碍物的模型的方法，每个车辆具有至少一个摄像机和用于计算机视觉处理的处理器。由所述多个车辆中的每个的相应的至少一个摄像机捕获场景的相应的图像。由所述车辆中的每个的相应的处理器评估所述相应的图像，并且生成所述交通障碍物的相应的初步模型。将所述交通障碍物的相应的初步模型从所述车辆中的每个传输到服务器。由所述服务器的图像处理器评估从所述车辆中的每个接收的相应的初步模型，并且确定所述交通障碍物的模型。在一个非常简单的实施方案中，单个摄像机可能是足够的。或者，可以提供多个摄像机。

为了为对象建模，通常借助于光学传感器系统——诸如立体摄像机系统——拍摄一系列连续图像。然后，在连续图像中比较属于对象上的同一位置的像素以创建对象的模型。立体摄像机系统必须从不同的空间位置提供关于对象的信息。然而，对交通障碍物表面——诸如交通护栏，例如新泽西墙——建模的问题是，交通障碍物的表面通常具有很少的纹理或几乎没有纹理。这使得难以在连续图像中识别布置在待建模的交通障碍物的表面上的同一位置的相同像素。

用于确定交通障碍物的模型的方法允许使用位于不同位置的简单摄像机捕获交通障碍物的图像。例如，各个摄像机可以被设计成简单的单目摄像机，其中相应的单目摄像机位于多个车辆中的每个中。该多个车辆位于场景中的不同位置使得每个摄像机从单独的位置拍摄交通障碍物的照片。车辆中的每个中的相应的处理器可以评估交通障碍物的捕获的图像信息使得在每个车辆中生成交通障碍物的单独的初步/虚拟模型。