使用同时定位和绘图来绘制停车位的优化系统的制作方法

背景技术：

技术实现思路

1、一种用于车辆的基于视觉的感知系统，包括布置在车辆上并被配置成生成多个图像的n个相机，其中n是大于1的整数。图像分析模块被配置成识别多个图像中停车位的多个特征，并基于此生成多个关键帧测量。关键帧选择模块被配置成识别多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量。数据库被配置成接收多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量，并选择性地输出不相关的关键帧测量和车辆预定范围内停车位的现有特征。数据关联模块被配置成从数据库接收不关联的关键帧测量和停车位的现有特征；并且选择性地将关键帧测量中的所选择的关键帧测量与停车位的现有特征相关联，并且将关键帧测量中的其他所选择的关键帧测量与停车位的新特征相关联。优化模块被配置成使用由至少一个停车场/停车位因子扩展的同时定位和绘图（slam）成本函数来优化本地地图中停车位的位置。

2、在其他特征中，不相关的关键帧测量中的至少两个和停车位的现有特征是异步测量。所述数据关联模块被配置成生成不相关的关键帧测量和停车位的现有特征之间的测量；识别测量间的关联；并识别界标间关联。

3、在其他特征中，所述至少一个停车场/停车位因子包括四边形因子，所述四边形因子评估相对于四边形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。所述至少一个停车场/停车位因子包括矩形因子，所述矩形因子评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子。所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子。所述至少一个停车场/停车位因子包括邻居大小因子，所述邻居大小因子评估相对于邻近停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小。所述至少一个停车场/停车位因子包括邻居共平行（co-parallel）因子，其评估相对于邻居停车位的边的停车位中的所选择的停车位的平行度。

4、在其他特征中，所述至少一个停车场/停车位因子包括四边形因子，其评估相对于四边形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。所述至少一个停车场/停车位因子还包括从由以下各项组成的组中选择的两个或更多停车场/停车位因子：评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子，评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子，评估停车位中的所选择的停车位相对于矩形的关键帧测量的矩形因子， 评估停车位中的所选择的停车位相对于邻居停车位的大小的邻居大小因子，以及评估停车位中的所选择的停车位相对于邻居停车位的边的平行度的邻居共平行因子。

5、一种用于车辆的基于视觉的感知系统包括布置在车辆上并被配置成生成多个图像的n个相机，其中n是大于1的整数。图像分析模块被配置成识别多个图像中停车位的多个特征，并基于此生成多个关键帧测量。关键帧选择模块被配置成识别多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量。数据库被配置成接收多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量，并选择性地输出不相关的关键帧测量和车辆预定范围内停车位的现有特征。数据关联模块被配置成从数据库接收不关联的关键帧测量和停车位的现有特征；并且选择性地将关键帧测量中的所选择的测量与停车位的现有特征相关联，并且将关键帧测量中的其他所选择的测量与停车位的新特征相关联。优化模块被配置成使用包括至少一个停车场/停车位因子的同时定位和绘图（slam）成本函数来优化停车位的位置。所述至少一个停车场/停车位因子包括四边形因子，所述四边形因子评估相对于四边形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。不相关的关键帧测量中的至少两个和停车位的现有特征是异步测量。

6、在其他特征中，数据关联模块被配置成生成不相关的关键帧测量和停车位的现有特征之间的测量；识别测量间的关联；并且识别界标间关联。

7、在其他特征中，所述至少一个停车场/停车位因子包括矩形因子，所述矩形因子评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子。所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子。至少一个停车场/停车位因子包括邻居大小因子，所述邻居大小因子评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小。所述至少一个停车场/停车位因子包括邻居共平行因子，其评估停车位中的所选择的停车位相对于邻近停车位的边的平行度。所述至少一个停车场/停车位因子包括从由以下各项构成的组中选择的一个或多个停车场/停车位因子：评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子，评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子，评估停车位中的所选择的停车位相对于矩形的关键帧测量的矩形因子，评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小的邻居大小因子，以及评估停车位中的所选择的停车位相对于邻居停车位的边的平行度的邻居共平行因子。

8、一种用于车辆的基于视觉的感知系统包括布置在车辆上并被配置成生成多个图像的n个相机，其中n是大于1的整数。图像分析模块被配置成识别多个图像中停车位的多个特征，并基于此生成多个关键帧测量。关键帧选择模块被配置成识别多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量。数据库被配置成接收多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量，并选择性地输出不相关的关键帧测量和车辆预定范围内停车位的现有特征。数据关联模块被配置成从数据库接收不相关的关键帧测量和停车位的现有特征；并且选择性地将关键帧测量中的所选择的测量与停车位的现有特征相关联，并且将关键帧测量中的其他所选择的测量与停车位的新特征相关联。优化模块被配置成使用包括至少一个停车场/停车位因子的同时定位和绘图（slam）成本函数来优化车辆位置和停车位位置中的至少一个。至少一个停车场/停车位因子包括从由以下各项组成的组中选择的三个或更多停车场/停车位因子：评估停车位中的所选择的停车位相对于四边形的关键帧测量的四边形因子，评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子，评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子，评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量的矩形因子，评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小的邻居大小因子，以及评估相对于邻居停车位的边的停车位中的所选择的停车位的平行度的邻居共平行因子。

9、在其他特征中，不相关的关键帧测量中的至少两个和停车位的现有特征是异步测量。

10、本发明还包括如下技术方案：

11、方案1.一种用于车辆的基于视觉的感知系统，包括：

12、布置在车辆上并被配置成生成多个图像的n个相机，其中n是大于1的整数；

13、图像分析模块，被配置成识别多个图像中的停车位的多个特征，并基于此生成多个关键帧测量；

14、关键帧选择模块，被配置成识别所述多个关键帧测量中的所选择的测量；

15、数据库，被配置成接收所述多个关键帧测量中的所选择的测量，并选择性地输出不相关的关键帧测量和车辆预定范围内停车位的现有特征；和

16、数据关联模块，被配置成：

17、从数据库接收不相关的关键帧测量和停车位的现有特征；和

18、选择性地将关键帧测量中所选择的测量与停车位的现有特征相关联，并将关键帧测量中的其它所选择的测量与停车位的新特征相关联；和

19、优化模块，被配置成使用由至少一个停车场/停车位因子扩展的同时定位和绘图（slam）成本函数来优化本地地图中停车位的位置。

20、方案2.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中不相关的关键帧测量中的至少两个和停车位的现有特征是异步测量。

21、方案3. 根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中，所述数据关联模块被配置成：

22、生成不相关的关键帧测量和停车位的现有特征之间的测量；

23、识别测量间的关联；和

24、识别界标间的关联。

25、方案4.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括四边形因子，所述四边形因子评估相对于四边形的停车位中的所选择停车位的关键帧测量。

26、方案5.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括矩形因子，所述矩形因子评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。

27、方案6.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子。

28、方案7.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子。

29、方案8.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括评估相对于邻近停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小的邻居大小因子。

30、方案9.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括评估相对于邻居停车位的边的停车位中的所选择的停车位的平行度的邻居共平行因子。

31、方案10.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中：

32、所述至少一个停车场/停车位因子包括四边形因子，所述四边形因子评估相对于四边形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量；和

33、所述至少一个停车场/停车位因子还包括从由以下各项组成的组中选择的两个或更多停车场/停车位因子：

34、评估停车位中所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子，

35、评估停车位中所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子，

36、矩形因子，其评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量，

37、邻居大小因子，其评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小，以及

38、邻居共平行因子，其评估停车位中的所选择的停车位相对于邻居停车位的边的平行度。

39、方案11.一种用于车辆的基于视觉的感知系统，包括：

40、布置在车辆上并被配置成生成多个图像的n个相机，其中n是大于1的整数；

41、图像分析模块，被配置成识别多个图像中的停车位的多个特征，并基于此生成多个关键帧测量；

42、关键帧选择模块，被配置成识别所述多个关键帧测量中的所选择的测量；

43、数据库，被配置成接收所述多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量，并选择性地输出不相关的关键帧测量和车辆预定范围内停车位的现有特征；和

44、数据关联模块，被配置成：

45、从数据库接收不相关的关键帧测量和停车位的现有特征；和

46、选择性地将关键帧测量中的所选择的测量与停车位的现有特征相关联，并将关键帧测量中的其他所选择的关键帧测量与停车位的新特征相关联；和

47、优化模块，被配置成使用包括至少一个停车场/停车位因子的同时定位和绘图（slam）成本函数来优化停车位的位置，

48、其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括四边形因子，所述四边形因子评估相对于四边形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量，并且

49、其中不相关的关键帧测量中的至少两个和停车位的现有特征是异步测量。

50、方案12.根据方案11所述的基于视觉的感知系统，其中，所述数据关联模块被配置成：

51、生成不相关的关键帧测量和停车位的现有特征之间的测量；

52、识别测量间的关联；和

53、识别界标间的关联。

54、方案13.根据方案11所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括矩形因子，所述矩形因子评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量。

55、方案14.根据方案11所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子。

56、方案15.根据方案11所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子。

57、方案16.根据方案11所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括邻居大小因子，所述邻居大小因子评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小。

58、方案17. 根据方案11所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括邻居共平行因子，所述邻居共平行因子评估停车位中的所选择的停车位相对于邻近停车位的边的平行度。

59、方案18.根据方案1所述的基于视觉的感知系统，其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括从由以下各项组成的组中选择的一个或多个停车场/停车位因子：

60、评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子，

61、评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子，

62、矩形因子，其评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量，

63、邻居大小因子，其评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小，以及

64、邻居共平行因子，其评估相对于邻居停车位的边的停车位中的所选择的停车位的平行度。

65、方案19.一种用于车辆的基于视觉的感知系统，包括：

66、布置在车辆上并被配置成生成多个图像的n个相机，其中n是大于1的整数；

67、图像分析模块，被配置成识别多个图像中的停车位的多个特征，并基于此生成多个关键帧测量；

68、关键帧选择模块，被配置成识别所述多个关键帧测量中的所选择的测量；

69、数据库，被配置成接收所述多个关键帧测量中的所选择的关键帧测量，并选择性地输出不相关的关键帧测量和车辆预定范围内停车位的现有特征；和

70、数据关联模块，被配置成：

71、从数据库接收不相关的关键帧测量和停车位的现有特征；和

72、选择性地将关键帧测量中的所选择的测量与停车位的现有特征相关联，并将关键帧测量中的其他所选择的测量与停车位的新特征相关联；和

73、优化模块，被配置成使用包括至少一个停车场/停车位因子的同时定位和绘图（slam）成本函数来优化车辆位置和停车位位置中的至少一个，

74、其中，所述至少一个停车场/停车位因子包括从由以下各项组成的组中选择的三个或更多停车场/停车位因子：

75、四边形因子，其评估相对于四边形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量，

76、评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的长度的相等性的线长度因子，

77、评估停车位中的所选择的停车位的相对侧的平行度的平行线因子，

78、评估相对于矩形的停车位中的所选择的停车位的关键帧测量的矩形因子，

79、邻居大小因子，其评估相对于邻居停车位的大小的停车位中的所选择的停车位的大小，以及

80、邻居共平行因子，其评估停车位中的所选择的停车位相对于邻居停车位的边的平行度。

81、方案20.根据方案19所述的基于视觉的感知系统，其中不相关的关键帧测量中的至少两个和停车位的现有特征是异步测量。

82、根据详细描述、权利要求和附图，本公开的进一步应用领域将变得显而易见。详细的描述和具体示例旨在仅仅用于说明的目的，并且不旨在限制本公开的范围。