(合并)根据网格瓦片算法仅仅当其内容足够相似、即例如识别出相同的周围环境对象时才实施。
[0033]如果机器人行驶一环路并且机器人的定位单元是有误差的，则存在可比较的情形。则不能成功地实施合并步骤并且除第二砖5以外铺设其他的新的砖3并且因此创建新的虚拟平面。这例如在图3中实施。
[0034]图3示出第一周围环境模型10的示图代表，其中在此又模型化障碍物9和自由面7。对于第一周围环境模型10的创建，机器人、尤其车辆行驶多个环路。例如通过里程表偏移可以不实施合并步骤，因为第一砖4和第二砖5的内容(比较图2)不同。因此，借助每一个环路创建一个新的平面300。
[0035]在图3中清楚可见，每一个平面300相对于位于其下方的平面300旋转多度。为了校正所述数据，存储所有位置点(测量点)。附加地可能的是，在一个列表中携带有特别的特征8，然而所述特征8也可以由网格数据、例如线区段获得。特别地，特征8可以是位置特征、如棱边或者基于图像的特征、如SIFT特征(尺度不变特征变换)。
[0036]借助所存储的位置点和特征8 (Features)实施先前所描述的闭环方案，以便计算实际行驶的轨迹。明确地不实施如在现有技术中那样的所有测量数据的附加存储。因此，当重新识别出特征8时确定。例如，特征8可以存在于第一砖4中，从而在第二砖5中重新识别特征8。通过这种方式可以确保，机器人位于真实早已知的位置处。如果传感器1探测出第二砖5中的特征8在与在第一砖4中不同的位置处，则根据所述误差计算已校正的轨迹。这类似于已知的闭环方案地实现。
[0037]现在，第二周围环境模型20借助已校正的轨迹创建，这在图4中示出。第二周围环境模型20类似于第一周围环境模型10地模型化障碍物9和自由面7。为了创建第二周围环境模型20，借助原始的轨迹虚拟地行驶所记录的第一周围环境模型并且对于所存储的每一个位置点借助虚拟的传感器检测虚拟机器人的局部的周围环境。在最简单的情形中，所有测量数据在一定的半径内提取，在另外的步骤中可以修剪视域、即虚拟的传感器的检测范围。此外，可以在网格中通过虚拟的传感器隐藏遮盖的像素(第一周围环境模型10)。由此，虚拟地近似传感器2的测量，所述测量在此在开始场景中已经发生。
[0038]在第二周围环境模型20中，虚拟机器人再次沿着已校正的轨迹行驶。在此，在每一个相应的轨迹点上集成相应提取的虚拟的传感器测量。在此有利的是，两个轨迹、即已校正的轨迹和原始的轨迹具有相同长度，以便可以通过“1:1逻辑”实施对应(Korrespondenz)。由此确保，所有局部正确的信息由第一周围环境模型10转变成现在全局同样正确的第二周围环境模型20。
[0039]这能够借助根据现有技术的经典的周围环境模型实现，因为如在图1中示出的那样多个空的空间与旧的和/或其他的测量数据重叠。因此，为了解决闭环问题，对于经典的模型化而言必须存储所有测量数据。通过根据本发明的方法可以忽略所述存储步骤。
[0040]在图1、3和4中示出的数据记录在10厘米的分辨率的情况下占用约两兆字节的存储空间。所属的测量数据占用约六十兆字节。总体上，必须存储所述数据。依照根据本发明的方法同时构造两个模型，即需要最大四兆字节。由此，得到总共约93%的存储增益。在较大的环路和较长的路程时，可以任意地增大对于经典的闭环的存储器需求。借助网格瓦片可以闭合每一个环路，对于所述每一个环路存在足够的存储器，使得其两次地描绘为周围环境模型、即描绘为第一周围环境模型10和第二周围环境模型20。
[0041]所述实施例的其他方面:
[0042]借助相同的方法同样可以正确地模型化停车楼的或者可比较的多层结构的模型。在此，虽然不存在经典的闭环问题，然而在适当选择特征(特征，例如摄像机的上方四分之一中的图像特征，所述上方四分之一拍摄停车楼平面的覆盖或者壁棱边)时多层问题归属于经典的闭环。
[0043]为了得到进一步的存储器优化，可以追溯到网格瓦片的另一优点。在此，网格管理器接管数据管理。如果对于第二周围环境模型20而言由所述网格管理器要求没有每个相邻关系的砖3，则存在两个分开的模型，它们通过相同的存储器区域模型化。为了实现存储器增益，砖3可以由第一周围环境模型10 (已经完全提取了其信息)由模型显示并且复位。由此能够实现，第一周围环境模型10和第二周围环境模型20仅仅仍在环绕车辆的相应的当前位置的砖3上重叠。在图4中的所示出的实施例中，这是约150个砖。由此，所需要的附加的存储器需求可以从用于两个不相交的周围环境模型的两兆字节减小到分别具有一千字节的150个砖。这意味着，从原始的根据经典的闭环方法所需要的六十兆字节减小了 99.75%。
[0044]总而言之提出了一种方法，使得可以通过机器人、尤其具有适合的驾驶员辅助系统的车辆的周围环境借助网格瓦片的模型化简单且存储器有利地处理所述闭环问题。由此，不仅节省大量的不必要的存储器单元，而且避免持续增大的存储器。
[0045]通过定位单元中的偏移，网格瓦片完全自动地构造周围环境的3D模型。由此避免，新的测量覆盖旧的测量并且使其无效，如其在现有技术中的情形那样(参见图1)。通过模型的虚拟行驶以及将虚拟的测量集成到新的世界模型中可以矫正并且因此校正模型。
[0046]图5示出根据本发明的一个实施例的控制设备100。所述控制设备100与存储器装置200和传感器2连接，从而所述控制设备可以实施以上所描述的方法。
【主权项】
1.一种用于模型化车辆的周围环境(1)的方法，所述方法包括以下步骤: 通过由至少一个传感器(2)检测所述周围环境(1)获得用于多个测量位置的周围环境数据； 存储所述测量位置； 提供多个砖(3)、尤其网格瓦片，以便存储所述周围环境数据； 在第一周围环境模型(10)的至少一个第一砖(4)和至少一个第二砖(5)中存储所述周围环境数据，其中，所述第一砖(4)和所述第二砖(5)代表所述周围环境(1)的部分区域； 存储来自所述第一砖(4)的周围环境数据的至少一个明确的特征(8)和所属的第一测量位置，在所述第一测量位置处已经检测了所述特征(8); 存储所述车辆的所行驶的轨迹； 检测来自所述第二砖(5)内的第二测量位置的特征(8)，其中，所述第一砖(4)和所述第二砖(5)的周围环境数据不同； 由所述第一测量位置和所述第二测量位置和所行驶的轨迹求取已校正的测量位置和已校准的轨迹； 通过所述第一周围环境模型(10)的根据所述已校正的轨迹校正的周围环境数据的加入来创建第二周围环境模型(20)。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二周围环境模型的创建包括以下步骤: 沿着所行驶的轨迹虚拟地行驶所述第一周围环境模型(10)并且在所存储的测量位置处虚拟地测量所述周围环境(1)的所代表的部分区域，以便获得虚拟的测量数据； 沿着所述已校正的轨迹虚拟地行驶所述第二周围环境模型(20)并且将所述虚拟的测量数据加入到所述第二周围环境模型(20)中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述虚拟的测量通过在环绕所存储的测量位置的预限定的区域内从所述第一周围环境模型(10)提取测量数据来实现。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述虚拟的测量通过虚拟的传感器实现，其中，所述虚拟的传感器具有预限定的虚拟的检测区域。5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所行驶的轨迹和已校正的轨迹具有相同的长度。6.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述特征(8)是位置特征、尤其所检测的棱边和/或是图像特征，所述图像特征能够借助尺度不变的特征变换从所述周围环境数据提取。7.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一周围环境模型(10)和所述第二周围环境模型(20)存储在一个共同的存储器装置(200)中。8.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，从所述第一周围环境模型(10)删除所述第一周围环境模型(10)的以下砖(3):所述砖的周围环境数据已经加入到了所述第二周围环境模型(20)中。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第一周围环境模型(10)和所述第二周围环境模型(20)在所述车辆的周围环境(1)的预限定的部分区域中重叠。10.一种控制设备(100)，其与至少一个用于扫描周围环境(1)的传感器(2)和至少一个存储器装置(200)连接，其特征在于，所述控制设备(100)设置用于实施根据以上权利要求中任一项所述的方法。
【专利摘要】本发明涉及一种用于模型化车辆的周围环境(1)的方法，包括以下步骤：通过由至少一个传感器(2)检测周围环境(1)得到用于多个测量位置的周围环境数据；存储所述测量位置；提供多个砖(3)、尤其网格瓦片，以便存储所述周围环境数据；在第一周围环境模型(10)的至少一个第一砖(4)和至少一个第二砖(5)中存储周围环境数据，其中第一砖(4)和第二砖(5)代表周围环境(1)的部分区域；存储来自第一砖(4)的周围环境数据的至少一个明确的特征(8)和所属的第一测量位置，在所述第一测量位置处检测特征(8)；存储车辆的所行驶的轨迹；检测来自第二砖(5)内的第二测量位置处的特征(8)，其中第一砖(4)和第二砖(5)的周围环境数据不同；由第一测量位置和第二测量位置和行驶的轨迹求取已校正的测量位置和已校正的轨迹；以及通过第一周围环境模型(10)的根据已校正的轨迹校正的周围环境数据的加入来创建第二周围环境模型(20)。
【IPC分类】G05D1/02
【公开号】CN105324729
【申请号】CN201480033385
【发明人】C·海格勒, H·米伦茨, P·莱纳
【申请人】罗伯特·博世有限公司
【公开日】2016年2月10日
【申请日】2014年5月16日
【公告号】DE102013211126A1, EP3008534A1, WO2014198489A1