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KR102273559B1 - 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 - Google Patents

전자 지도를 업데이트하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 Download PDF

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KR102273559B1
KR102273559B1 KR1020200133162A KR20200133162A KR102273559B1 KR 102273559 B1 KR102273559 B1 KR 102273559B1 KR 1020200133162 A KR1020200133162 A KR 1020200133162A KR 20200133162 A KR20200133162 A KR 20200133162A KR 102273559 B1 KR102273559 B1 KR 102273559B1
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KR
South Korea
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용강 진
샨펑 랑
창지에 마
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바이두 온라인 네트웍 테크놀러지 (베이징) 캄파니 리미티드
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Abstract

본 개시의 예시적 실시예들에 의하면, 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공한다. 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법은, 수집 객체로 수집한 전자 지도 중의 목표 이미지와 목표 위치를 구비하는 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하는 단계와, 해당 일 그룹의 수집 이미지들과 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행하는 단계와, 해당 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행하는 단계와, 그룹간 매칭, 그룹내 매칭 및 목표 위치를 기반으로, 목표 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트하는 단계를 포함한다. 이러한 방식을 통해, 지도 요소에 대한 위치 결정 정밀도를 향상시킬 수 있다.

Description

전자 지도를 업데이트하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체{METHOD, APPARATUS, AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIUM FOR UPDATING ELECTRONIC MAP}
본 개시의 실시예들은 주로 전자 지도 기술 분야에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 관한 것이다.
현재에, 자율 주행 기술이 점점 더 많은 주목을 받고 있다. 차량의 자율 주행 과정에, 전자 지도를 이용하여 차량에 대해 위치 결정을 진행할 필요가 존재한다. 위치 결정의 정밀도를 확보하여 자율 주행 조작의 신뢰성을 확보하기 위해, 통상적으로 전자 지도의 제작에 대한 요구는 아주 높게 된다. 예를 들어, 전자 지도의 정밀도가 차량의 위치 결정 정밀도에 대해 영향을 미치게 되므로, 전자 지도의 정밀도는 가능한 한 높아야 한다. 전자 지도의 관련 데이터는 가능한 한 정확하고 전면적이여야 한다. 예를 들어, 상세한 교통 표지판 및 위치 정보와 같은 상세한 항법 및 위치 결정 정보가 포함되어야 한다. 교통 표지판은 예컨대 속도 제한 표지, 주차 표지, 출입구 지시 표지, 특수 도로 구간 지시 표지 등을 포함한다. 각 도로 구간 상의 상세한 차도선 및 위치 정보를 더 포함할 수 있다. 자율 주행 기술은 지도의 관건적인 정보가 지속적이고 적시적으로 업데이트되는 것을 요구하기도 한다. 또한, 지도가 모든 운전 가능한 도로 구간을 커버할 수 있도록 요구하기도 한다.
종래의 전자 지도 제작 방식은 측량용 차량과 측량용 장치에 의존하는 현장 측량이다. 이러한 측량 방식은 비록 정밀도가 상대적으로 높으나, 커버 범위가 아주 한정적이고, 업데이트 속도가 아주 느리며, 자율 주행 기술의 요구를 만족하기 어렵다. 다른 일 종래의 전자 지도 제작 방식은 도로에서 주행하는 각 차량의 모니터링 데이터를 수집하고, 이어서 이러한 데이터를 이용하여 지도를 제작한다. 이러한 방식의 장점은 업데이트 속도가 상대적으로 빠르고 커버 범위가 상대적으로 광범위하나, 정밀도가 통상적으로 자율 주행 기술의 요구에 도달하지 못한다.
본 개시의 예시적 실시예들에 의하면, 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공한다.
본 개시의 제1 양태에 있어서, 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법을 제공한다. 해당 방법에서, 수집 객체로 수집한 상기 전자 지도 중의 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득한다. 목표 지도 요소는 목표 이미지와 목표 위치를 구비한다. 나아가, 해당 일 그룹의 수집 이미지들과 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행하고, 해당 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행한다. 이로써, 그룹간 매칭, 그룹내 매칭 및 목표 위치를 기반으로, 목표 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트한다.
본 개시의 제2 양태에 있어서, 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치를 제공한다. 해당 장치는, 수집 객체로 수집한 상기 전자 지도 중의 목표 이미지와 목표 위치를 구비하는 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하도록 구축된 이미지 획득 모듈과, 상기 일 그룹의 수집 이미지들과 상기 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행하도록 구축된 제1 매칭 모듈과, 상기 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행하도록 구축된 제2 매칭 모듈과, 상기 그룹간 매칭, 상기 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 목표 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트하도록 구축된 제1 업데이트 모듈을 포함한다.
본 개시의 제3 양태에 있어서, 기기를 제공한다. 해당 기기는 하나 또는 다수의 프로세서를 포함하고, 하나 또는 다수의 프로그램을 저장하기 위한 저장 장치를 포함한다. 하나 또는 다수의 프로그램이 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 하나 또는 다수의 프로세서가 본 개시의 제1 양태에 따른 방법을 구현하도록 한다.
*본 개시의 제4 양태에 있어서, 컴퓨터 프로그램이 저장되되, 해당 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 경우 본 개시의 제1 양태에 따른 방법을 구현하는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 제공한다.
발명의 내용 부분에서 설명한 내용은 본 개시의 실시예들의 관건적이거나 중요한 특징을 한정하고자 하는 것이 아니며, 본 개시의 범위를 한정하기 위한 것이 아님을 이해하여야 한다. 본 개시의 기타 특징들은 아래의 설명을 통해 용이하게 이해할 수 있을 것이다.
본 개시의 각 실시예의 전술한 및 기타의 특징, 이점 및 방면들은 첨부된 도면들을 결부하고 아래의 상세한 설명을 참조함으로써 더욱 명확해질 것이다. 첨부된 도면들에 있어서, 동일하거나 유사한 도면 부호는 동일하거나 유사한 요소를 표시하며, 첨부된 도면들에 있어서:
도1은 본 개시의 다수의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적 환경의 개략도를 나타낸다.
도2는 본 개시의 일부의 실시예들에 따른 전자 지도를 업데이트하기 위한 예시적 방법의 흐름도를 나타낸다.
도3은 본 개시의 일부의 실시예들에 따른 수집 이미지들을 획득하기 위한 예시적 방법의 흐름도를 나타낸다.
도4는 본 개시의 일부의 실시예들에 따른 전자 지도를 업데이트하기 위한 예시적 장치의 개략적 블록도를 나타낸다.
도5는 본 개시의 다수의 실시예들을 실시할 수 있는 기기의 블록도를 나타낸다.
아래에 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 실시예들에 대한 보다 상세한 설명을 진행하기로 한다. 첨부된 도면들에는 본 개시의 일부의 실시예들이 표시되나, 본 개시는 각종의 형식으로 실현될 수 있음을 이해하여야 하고, 본 개시가 본원에 진술된 실시예들에 한정되는 것으로 해석하여서는 아니된다. 반대로, 이러한 실시예들은 본 개시의 더욱 명확하고 완정한 이해를 위해 제공된다. 본 개시의 첨부된 도면들과 실시예들은 단지 예시적인 작용으로 이용될 뿐, 본 개시의 보호 범위를 한정하기 위한 것이 아님을 이해하여야 한다.
본원에 사용되는 용어 "지도 요소"는 전자 지도를 구성할 수 있는 임의의 적당한 요소를 가리킨다. 지도 요소는 전자 지도가 표시하는 실제 환경 중의 임의의 적당한 물체일 수 있다. 예시적으로, 자율 주행 구간을 표시하는 전자 지도에서, 지도 요소는 예컨대 속도 제한 표지, 주차 표지, 출입구 지시 표지 및 특수 도로 구간 지시 표지와 같은 교통 표지판, 차도선 등을 포함할 수 있다. 기타의 정경에 있어서, 지도 요소는 환경 중의 임의의 하나의 랜드 마크일 수 있다.
본 개시의 실시예들을 설명함에 있어서, 용어 "포함” 및 이와 유사한 용어는 개방적인 포함으로 이해하여야 하며, 즉, "... 포함하나, 이에 한정되지 않는다”로 이해하여야 한다. 용어 "기반으로”는 "적어도 부분적으로 ... 기반으로”로 이해하여야 한다. 용어 "일 실시예” 또는 "해당 실시예는” "적어도 하나의 실시예”로 이해하어야 한다. 용어 "제1", "제2" 등은 상이하거나 동일한 대상물을 지시할 수 있다. 아래에는 기타의 명확한 정의 및 함축적인 정의가 포함될 수 있다.
상술한 바와 같이, 전자 지도에 대한 자율 주행 기술의 요구는 아주 높다. 예를 들어, 전자 지도는 최대한으로 정확하고, 전면적이고, 상세하여야 하고, 전자 지도는 지속적이고 적시적으로 업데이트되어야 한다. 종래의 전자 지도 제작 방식은 측량용 차량과 측량용 장치의 현장 측량을 기반으로 지도를 제작한다. 이러한 방식을 이용하여 제작한 전자 지도는 커버 범위가 한정적으고, 업데이트 속도가 아주 느리다.
다른 일 종래의 방식은 도로에서 주행하는 차량의 모니터링 데이터를 기반으로 지도를 제작한다. 이러한 방식을 이용하여, 도로에서 주행하는 각 차량으로부터 지도 요소에 관한 이미지 정보 및 상응한 위치 정보를 수집하고, 이러한 정보에 따라 상응한 도로 구간의 전자 지도를 업데이트할 수 있다. 이러한 방식은 비록 업데이트 속도가 상대적으로 빠르고, 커버 범위가 상대적으로 광범위하나, 정밀도가 통상적으로 요구에 도달하지 못한다. 예를 들어, 이러한 방식으로 제작한 전자 지도의 정밀도는 통상적으로 수집한 도로 모니터링 데이터의 수량 및 각 모니터링 데이터의 정밀도에 의존한다. 그러나, 통상적으로 단지 저 레벨의 이미지 수집 객체가 장착된 차량을 이용하고 위성 기반의 위치 결정 데이터를 이용할 뿐, 전문적인 측량용 차량과 측량용 장치를 이용하지 않으므로, 획득한 모니터링 데이터의 정밀도가 상대적으로 낮고, 제작한 전자 지도의 정밀도도 상대적으로 낮게 된다.
상술한 도로에서 주행하는 차량의 모니터링 데이터 기반의 제작 방식의 정밀도를 향상시키기 위해, 현재에는 이미 시각적 주행기록계(Visual Odometry, VO로 약칭됨)/시각적 관성 주행기록계(Visual Inertial Odometry, VIO로 약칭됨) 기술이 제출되었다. VO/VIO 기술을 이용하여, 수집된 인접한 이미지들의 프레임 간의 정보 및 예컨대 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 위치 결정 정보를 기반으로 차량과 지도 요소의 위치를 확정할 수 있다. 그러나, 이러한 방식으로 생성한 전자 지도의 정밀도는 여전히 자율 주행 기술의 요구를 만족하지 못한다.
본 개시의 실시예들은 효율적인 전자 지도 업데이트 방안을 제출한다. 해당 방안에 있어서, 전자 지도 중의 지도 요소는 위치를 구비할 뿐만 아니라, 이미지 및 그의 특징을 더 구비한다. 이러한 이미지들은 전문적인 측량용 차량 또는 측량용 장치로 수집한 것일 수 있다. 지도 요소의 이미지 및 그의 특징은 지도 요소의 시각적 데이터로서 지도 요소의 기하적 데이터(예컨대, 지도 요소의 속성, 크기 및 위치 등)과 함께 전자 지도의 데이터에 포함되어 전자 지도의 시각층을 구축한다.
해당 방안은 수집 객체로 수집한 다수의 수집 이미지들을 더 수집한다. 수집 객체는 도로에서 주행하는 수많은 차량들 중의 하나의 차량일 수 있다. 이러한 수집 이미지들을 획득한 이후, 수집 이미지들과 지도 요소의 이미지 사이에서 그룹간 매칭을 수행하고, 수집 이미지들 사이에서 그룹내 매칭을 수행한다. 이어서, 상술한 그룹간 매칭 및 그룹내 매칭을 기반으로 및 지도 요소의 위치를 기반으로, 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트한다. 업데이트하고자 하는 지도 요소는 매칭을 진행하기 위한 지도 요소 자체일 수 있으며, 또는 매칭을 진행하기 위한 지도 요소에 관련(예컨대, 해당 지도 요소 근체에 위치함)되나 포함되지 않은 전자 지도 중의 새로 추가된 지도 요소일 수 있다.
그룹간 매칭을 통해 수집 객체의 상대적 위치 결정 및 지도 요소의 상대적 위치 결정을 확정할 수 있다. 그룹내 매칭을 수행함으로써, 한편으로 상술한 상대적 위치를 확정할 때 수집 객체 자체의 이동을 고려할 수 있으며, 다른 한편으로 업데이트하고자 하는 지도 요소와 수집 객체의 상대적 위치를 확정할 수 있다. 이로써, 수집 객체의 위치 결정 정밀도를 향상시키고, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치 결정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 수집 객체로 수집한 다수의 이미지들을 수집하고 상응한 처리를 수행함으로써, 위치 결정 정밀도를 진일보로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 신속하고 적시적인 위치 업데이트를 실현할 수도 있다.
도1은 본 개시의 다수의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적 환경(100)을 나타낸다. 이러한 예시에 있어서, 환경(100)은 고속 도로 구간이다. 그러나, 이는 단지 시범적인 목적임을 이해하여야 한다. 환경(100)은 임의의 적당한 실외 환경 또는 실내 환경일 수 있다.
환경(100)에는 전자 지도를 구성할 수 있는 다수의 지도 요소들(105-1 및 105-2)(지도 요소(105)로 통칭됨)이 배치된다. 지도 요소(105)는 이미 전자 지도에 포함될 수 있으며, 또는 전자 지도에 포함되지 않을 수 있다. 이러한 예시에 있어서, 지도 요소(105)는 환경(100) 중의 차도 양측에 배치된 교통 표지판, 예컨대, 속도 제한 표지, 주차 표지, 출입구 지시 표지 및 특수 도로 구간 지시 표지 등이다.
지도 요소(105)는 임의의 적당한 방식으로 환경(100) 중의 임의의 적당한 위치에 배치된 임의의 적당한 기준 물체일 수 있음을 이해하여야 한다. 일부의 실시예들에 있어서, 지도 요소(105)는 차도의 바로 위 또는 측면 위에 배치된 교통 표지판일 수 있으며, 또는 차도선일 수 있다. 비록 도1에는 단지 2개의 지도 요소(105)가 도시되었으나, 이는 단지 시범적인 목적이고, 임의의 한정을 제출하고자 하는 것이 아님을 또한 이해하여야 한다. 실제 수요에 따라, 환경(100)에는 임의의 적당한 수량의 지도 요소들이 배치될 수 있다.
환경(100)에서, 수집 객체들(110-1 및 110-2)(수집 객체(110)로 통칭됨)로 주위 환경의 이미지들을 수집한다. 이러한 예시에 있어서, 수집 객체(110)는 고속 도로에서 주행하는 차량이다. 구체적으로, 차량에 장착된 이미지 포획 장치(미도시)를 통해 환경(100) 중의 이미지들을 수집할 수 있다. 이미지 포획 장치는 이미지 포획 기능을 구비하는 임의의 적당한 장치일 수 있다. 예를 들어, 이미지 포획 장치는 차량에 장착된 캠 또는 주행 기록기 등일 수 있다. 대안으로, 이미지 포획 장치는 차량 상의 승객이 휴대한 휴대용 장치, 예컨대, 휴대폰, 랩탑형 컴퓨터, 태블릿 PC, 디지털 카메라 등일 수 있다. 수집 객체(110)는 주위 환경의 이미지들을 수집할 수 있는 임의의 적당한 기타 장치일 수도 있다. 예를 들어, 환경(100)이 실내 환경인 실시예에 있어서, 수집 객체는 보행자가 휴대한 휴대용 장치일 수 있다.
본 개시의 각종의 실시예들에 있어서, 2가지 유형의 수집 객체(110)를 이용할 수 있다. 한가지 유형의 수집 객체는 단지 이미지들을 수집하고, 이미지 처리를 수행하지 않는다. 이러한 이미지들 사이의 매칭 및 이러한 이미지들과 전자 지도의 시각층을 형성하는 지도 요소의 이미지 사이의 매칭을 통해, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트할 수 있다. 다른 한가지 유형의 수집 객체는 이미지들이 수집된 이후, 자체적으로 이미지들에 대해 처리를 진행하여, 전자 지도 중의 지도 요소를 표시하는 관련 위치 정보를 획득할 수 있다. 이러한 위치 정보를 이용하여, 이미지 매칭을 통해 확정한 위치에 대해 진일보로 업데이트 또는 교정을 진행하여, 전자 지도의 정밀도를 진일보로 향상시킬 수 있다. 이러한 방면의 구체적인 실시예는 아래에 도2를 참조하여 상세한 설명을 진행하기로 한다.
도1에는 단지 시범적인 목적으로 2개의 객체를 도시하였음을 이해하여야 한다. 환경(100)에는 임의의 적당한 수량의 수집 객체들과 컴퓨팅 기기들이 포함될 수 있다. 일부의 실시예들에 있어서, 지도 요소의 위치 결정 정밀도를 진일보로 향상시키기 위해, 수많은 수집 객체들로 환경(100) 중의 이미지들을 수집할 수 있다. 아래에 이러한 방면에 대한 구체적인 세부 사항들에 대한 상세한 설명을 진행하기로 한다.
이러한 예시에 있어서, 수집 객체(110)는 지도 요소(105)를 포함하는 이미지들을 수집할 수 있다. 도시된 바와 같이, 수집 객체(110)는 후속적인 처리를 진행하도록, 수집한 이미지들을 환경(100) 중의 컴퓨팅 기기(115)에 업로딩할 수 있다. 컴퓨팅 기기(115)는 컴퓨팅 능력을 구비하는 임의의 적당한 기기일 수 있다. 이러한 예시에 있어서, 컴퓨팅 기기(115)는 클라우드 단 서버로 구현된다. 일부의 실시예들에 있어서, 컴퓨팅 기기(115)는 아주 강력한 처리 능력을 구비하는 데스크탑형 컴퓨터, 랩탑형 컴퓨터, 지능 단말기 등일 수 있다.
환경(100)에는 임의의 적당한 수량의 컴퓨팅 기기(115)가 배치될 수 있다. 예를 들어, 환경(100)에는 다수의 분포형 컴퓨팅 기기들이 배치될 수 있으며, 이러한 분포형 컴퓨팅 기기로 컴퓨팅 기기(115)의 관련 처리 능력을 실현하여, 처리 능력을 진일보로 향상시킬 수 있다.
본 개시의 각종의 실시예들에 있어서, 컴퓨팅 기기(115)는 전자 지도 중의 지도 요소의 위치와 이미지 등의 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 컴퓨팅 기기(115)에 저장될 수 있으며, 컴퓨팅 기기(115)로 액세스 가능한 기타 장치(예컨대, 미도시된 저장 장치 또는 기타 컴퓨팅 기기)에 저장될 수도 있다.
수집 이미지들이 수집된 이후, 컴퓨팅 기기(115)는 수집 이미지들과 전자 지도 중의 지도 요소의 이미지에 대해 그룹간 매칭을 수행하고, 수집 이미지들 사이에서 그룹내 매칭을 수행할 수 있다. 이러한 2가지 매칭 및 지도 요소의 위치를 기반으로, 컴퓨팅 기기(115)는 해당 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트할 수 있다.
도2는 본 개시의 일부의 실시예들에 따른 예시적 방법(200)의 흐름도를 나타낸다. 방법(200)은 도1 중의 컴퓨팅 기기(115)에 의해 실행될 수 있다. 토론의 편리를 위하여, 방법(200)은 도1을 참조하여 설명하기로 한다.
블록(205)에서, 수집 객체(100)로 수집한 전자 지도 중의 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득한다. 목표 지도 요소는 도1 중의 지도 요소(105)일 수 있으며, 또는 지도 요소(105) 근처의 도1에 도시되지 않은 기타의 지도 요소일 수 있다.
목표 지도 요소는 목표 위치를 구비한다. 목표 위치는 목표 지도 요소의 위치 좌표로 표시할 수 있다. 해당 좌표는 2차원 좌표 또는 3차원 좌표일 수 있다. 목표 위치는 전자 지도 데이터로서 저장될 수 있다. 목표 지도 요소는 일 그룹의 목표 이미지들을 더 구비한다. 목표 이미지는 마찬가지로 전자 지도 데이터로서 저장될 수 있다. 대안으로, 목표 이미지는 독립적이나 목표 위치에 관련되게 저장될 수 있다. 상술한 바와 같이, 목표 위치와 목표 이미지는 컴퓨팅 기기(115)에 로컬적으로 저장될 수 있으며, 또는 컴퓨팅 기기(115)로 액세스 가능한 기타 장치에 저장될 수 있다.
목표 지도 요소의 목표 이미지는 전문적인 측량용 차량 및/또는 측량용 장치로 수집되어 컴퓨팅 기기(115)에 업로딩될 수 있다. 대안으로, 목표 이미지는 임의의 하나의 수집 객체가 목표 지도 요소 근처로 진행될 때 수집되어 컴퓨팅 기기(115)에 업로딩될 수 있다.
컴퓨팅 기기(115)는 임의의 적당한 방식으로 목표 지도 요소에 관련된 수집 이미지들을 획득할 수 있다. 아래에 도3에 도시된 방법(300)을 참조하여 수집 이미지들의 획득 과정에 대한 상세한 설명을 진행하기로 한다.
도3에 도시된 바와 같이, 블록(305)에서, 컴퓨팅 기기(115)는 수집 객체(110)로 수집한 일 그룹의 후보 이미지들을 획득한다. 각 후보 이미지에 대응되는 위치와 목표 이미지의 목표 위치 사이의 거리는 기정 역치 거리보다 작다. 해당 역치 거리는 위치 결정 정밀도, 이미지 수량 및 컴퓨팅 기기(115)의 처리 능력 등에 따라 확정될 수 있다. 이러한 방식을 통해, 수집 객체가 목표 지도 요소 근처에서 수집한 이미지들을 확정할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 수집 객체(110)로 수집한 원본 이미지들로부터 후보 이미지들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 수집 객체(110)는 수집된 일 그룹의 원본 이미지들 및 상응한 위치를 컴퓨팅 기기(115)에 업로딩할 수 있다. 해당 위치는 임의의 적당한 위치 결정 기술을 통해 확정할 수 있다. 예를 들어, 환경(100)이 실외 환경인 실시예에 있어서, 수집 객체(110)의 위치는 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)에 의존하여 확정할 수 있다. GNSS의 예시는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS), 갈릴레오 포지셔닝 시스템(Galileo), 북두 위성 포지셔닝 시스템(BDS) 등을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 환경(100)이 실내 환경인 실시예에 있어서, 수집 객체(110)의 위치는 각종의 인도어 포지셔닝 시스템(Indoor Positioning System, IPS로 약칭됨)을 이용하여 확정할 수 있다. 또한, 수집 객체(110)의 위치는 환경(100)의 기준 물체의 위치를 기반으로 삼각 위치 결정 기술을 이용하여 확정할 수도 있다.
원본 이미지들 및 그의 상응한 위치가 수집된 이후, 컴퓨팅 기기(115)는 원본 이미지들이 대응되는 위치와 목표 이미지의 목표 위치에 대해 비교를 진행하여, 후보 이미지로서 위치 목표 위치와의 거리가 기정 역치 거리보다 작은 원본 이미지들을 선택할 수 있다. 이러한 방식을 통해, 컴퓨팅 기기(115)는 수집 객체(110)로 임의의 위치에서 수집한 이미지들에서 후속적인 처리를 진행하기 위해 목표 지도 요소의 목표 위치 근처에서 수집한 후보 이미지들을 선택할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 컴퓨팅 기기(115)는 수집 객체(110)에 목표 위치를 지시할 수 있다. 예를 들어, 임의의 위치의 지도 요소에 대해 검증을 진행하여야 할 경우, 컴퓨팅 기기(115)는 상술한 지시를 수행할 수 있다. 따라서, 이러한 수집 객체들은 목표 위치 근처(예컨대, 목표 위치와의 거리가 기정 역치 거리보다 작음)의 후보 위치를 지나갈 때 이미지들을 수집하고, 후보 이미지로서 수집한 이미지들을 컴퓨팅 기기(115)에 업로딩할 수 있다. 이러한 지정 지점 수집 방식은 컴퓨팅 기기(115)로 이미지들을 수집하는 효율을 향상시킬 수 있다.
후보 이미지들이 획득된 이후, 블록(310)에서, 컴퓨팅 기기(115)는 후보 이미지들로부터 처리하고자 하는 수집 이미지들을 선택한다. 일부의 실시예들에 있어서, 직접적으로 후보 이미지들을 목표 이미지에 관련된 수집 이미지들로 이용할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 이미지 처리 효율을 진일보로 향상시키기 위해, 후보 이미지와 목표 이미지를 매칭시켜 양자의 관련도를 확정시키고, 관련도가 기정 역치 관련도보다 높은 후보 이미지들을 목표 이미지에 관련된 수집 이미지들로 이용할 수 있다. 상술한 매칭은 현재 기존의 및 미래에 개발될 임의의 적당한 이미지의 특징 추출 및 매칭 기술을 이용하여 실현할 수 있다. 해당 매칭을 통해, 처리하고자 하는 수집 이미지로서, 예컨대 목표 지도 요소를 포함하는 후보 이미지들을 찾아낼 수 있으며, 또는 목표 지도 요소를 포함하지 않으나 목표 지도 요소 근처의 기타 지도 요소 또는 기준 대상물을 포함하는 후보 이미지들을 찾을 수 있다. 상술한 이미지 매칭 과정에, 이미지 중에 포함된 지도 요소를 확정하기 위해, 이미지 인식을 수행할 수도 있으며, 이로써 후속적인 처리에서 관련 없는 정보를 폐기시켜 처리 효율을 진일보로 향상시킬 수 있다.
이어서, 도2을 계속하여 참조하기로 한다. 목표 이미지들에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들이 획득된 이후, 블록(210)에서, 컴퓨팅 기기(115)는 해당 일 그룹의 수집 이미지들과 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행한다. 예를 들어, 컴퓨팅 기기(115)는 하나의 수집 이미지와 목표 이미지를 매칭시켜, 해당 수집 이미지들을 수집할 때 수집 객체(110)가 목표 지도 요소에 대한 위치를 확정할 수 있다. 마찬가지로, 상술한 그룹간 매칭은 현재 기존의 및 미래에 개발될 임의의 적당한 이미지의 특징 추출 및 매칭 기술을 이용하여 실현할 수 있다. 해당 그룹의 수집 이미지들 각각을 모두 목표 이미지에 매칭시킴으로써, 해당 그룹의 이미지들을 수집할 때 수집 객체(110)가 목표 지도 요소에 대한 일 그룹의 위치들을 확정할 수 있다.
블록(215)에서, 컴퓨팅 기기(115)는 해당 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행한다. 그룹내 매칭을 통해, 이러한 이미지들을 수집하는 기간의 수집 객체(110)의 위치 변화를 확정할 수 있다. 일부의 실시예들에 있어서, 수집 객체(110)로 이러한 그룹의 이미지들을 수집하는 시간은 연속적인 것이다. 예를 들어, 해당 일 그룹의 수집 이미지들은 일 그룹의 연속적인 이미지 프레임들일 수 있다. 이러한 경우, 각 2개의 인접한 수집 이미지들 사이에서 매칭을 수행하여 상술한 그룹내 매칭을 실현할 수 있다. 이로써, 각 2개의 인접한 수집 이미지들을 수집하는 기간의 수집 객체(110)의 위치 변화를 확정할 수 있다. 이러한 위치 변화를 이용하여, 그룹간 매칭을 통해 획득한 수집 객체(110)와 목표 지도 요소의 상대적 위치에 대해 교정을 진행하여 위치 결정 정밀도를 향상시킬 수 있다.
블록(220)에서, 컴퓨팅 기기(115)는 상술한 수집 이미지들과 목표 지도 요소의 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭, 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭 및 목표 지도 요소의 목표 위치를 기반으로, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트한다. 일부의 실시예들에 있어서, 업데이트하고자 하는 지도 요소는 목표 지도 요소 자체일 수 있다. 예를 들어, 수집 이미지 중의 각 수집 이미지가 모두 목표 지도 요소를 포함하는 경우에, 목표 지도 요소를 업데이트하고자 하는 지도 요소로 확정할 수 있다. 일부의 실시예들에 있어서, 업데이트하고자 하는 지도 요소는 목표 지도 요소에 관련된 지도 요소일 수 있으며, 전자 지도 중에 포함되지 않은 지도 요소일 수 있다. 이러한 경우, 컴퓨팅 기기(115)는 업데이트하고자 하는 지도 요소로서 수집 이미지로부터 목표 지도 요소에 관련(예컨대, 목표 지도 요소 근처에 위치함)되나 전자 지도 중에 포함되지 않는 지도 요소를 확정할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 컴퓨팅 기기(115)는 상술한 그룹간 매칭, 그룹내 매칭 및 목표 지도 요소의 목표 위치를 기반으로, 해당 일 그룹의 수집 이미지들을 수집할 때의 수집 객체(110)의 일 그룹의 기준 절대 위치들을 확정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 기기(115)는 다수의 수집 이미지들의 특징 포인트들 사이의 대응 관계를 확정하고, 이러한 수집 이미지들의 특징 포인트들과 목표 지도 요소의 목표 이미지 사이의 대응 관계를 확정할 수 있다. 이러한 대응 관계에 따라, 컴퓨팅 기기(115)는 수집 객체(110)와 목표 지도 요소의 상대적 위치를 확정할 수 있다. 해당 상대적 위치 및 목표 지도 요소의 목표 위치를 기반으로, 컴퓨팅 기기(115)는 수집 객체(110)의 기준 절대 위치를 확정할 수 있다.
컴퓨팅 기기(115)는 그룹내 매칭을 기반으로, 해당 일 그룹의 수집 이미지들을 수집하는 기간의 수집 객체(110)의 기준 위치 변화 및 업데이트하고자 하는 지도 요소와 수집 객체(110)의 기준 상대적 위치를 확정한다. 예를 들어, 컴퓨팅 기기(115)는 3차원 재구축을 통해 이미지들을 수집할 때의 수집 객체(110)의 포즈를 산출하여, 수집 이미지의 특징 포인트들과 수집 객체(110)의 상대적 위치를 확정할 수 있다. 업데이트하고자 하는 지도 요소로 인식된 이미지 특징 포인트들에 따라, 업데이트하고자 하는 지도 요소와 수집 객체(110)의 기준 상대적 위치를 산출할 수 있다. 이어서, 확정한 기준 절대 위치, 기준 위치 변화 및 기준 상대적 위치를 기반으로, 컴퓨팅 기기(115)는 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 확정할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 위치 결정 정밀도를 진일보로 향상시키기 위해, 컴퓨팅 기기(115)는 기타의 수집 객체를 이용하여 수집한 이미지들을 이용하여 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 기기(115)는 다른 일 수집 객체로 수집한 목표 지도 요소에 관련된 다른 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하고, 해당 일 그룹의 수집 이미지들과 목표 지도 요소의 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭 및 해당 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행할 수 있다. 이어서, 컴퓨팅 기기(115)는 해당 그룹간 매칭, 그룹내 매칭 및 목표 지도 요소의 목표 위치를 기반으로, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트할 수 있다. 다수의 수집 객체들로 수집한 수집 이미지들에 관련된 처리 결과를 융합시킴으로써, 더욱 정확한 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 획득할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일부의 수집 객체들은 이미지들을 수집하는 기능을 구비할 뿐만 아니라, 이미지 처리 기능을 구비하기도 한다. 이러한 수집 객체는 자체적으로 수집된 이미지들에 대해 처리를 진행하여, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 기준 업데이트 위치를 확정하고 업로딩할 수 있다. 이러한 경우, 위치 결정 정밀도를 진일보로 향상시키기 위해, 컴퓨팅 기기(115)는 기준 업데이트 위치를 기반으로, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트할 수 있다.
도4는 본 개시의 일부의 실시예들에 따른 전자 지도를 업데이트하기 위한 예시적 장치(400)의 개략적 블록도를 나타낸다. 장치(400)는 도1 중의 컴퓨팅 기기(115)에서 실행될 수 있다.
도4에 도시된 바와 같이, 장치(400)는, 수집 객체로 수집한 전자 지도 중의 목표 이미지와 목표 위치를 구비하는 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하도록 구축된 이미지 획득 모듈(405)과, 해당 일 그룹의 수집 이미지들과 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행하도록 구축된 그룹간 매칭 모듈(410)과, 해당 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행하도록 구축된 그룹내 매칭 모듈(415)과, 그룹간 매칭, 그룹내 매칭 및 목표 위치를 기반으로, 목표 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트하도록 구축된 위치 업데이트 모듈(420)을 포함한다.
일부의 실시예들에 있어서, 이미지 획득 모듈은, 수집 객체로 수집한 대응되는 위치와 목표 위치의 거리가 기정 역치 거리보다 작은 일 그룹의 후보 이미지들을 획득하도록 구축된 제1 획득 모듈과, 해당 그룹의 후보 이미지들로부터 해당 일 그룹의 수집 이미지들을 선택하도록 구축된 제1 선택 모듈을 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 이미지 획득 모듈은, 수집 객체로 수집한 일 그룹의 원본 이미지들 및 원본 이미지들에 대응되는 위치를 획득하도록 구축된 제2 획득 모듈과, 해당 그룹의 원본 이미지들로부터 하나의 원본 이미지를 선택하도록 구축된 제2 선택 모듈과, 선택한 원본 이미지가 대응되는 위치와 목표 위치의 거리가 기정 역치 거리보다 작은지 여부를 확정하도록 구축된 거리 확정 모듈과, 거리가 기정 역치 거리보다 작은 것으로 확정됨에 대응하여, 선택한 원본 이미지가 해당 그룹의 후보 이미지들 중에 포함되는 것으로 확정하도록 구축된 제1 확정 모듈을 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 이미지 획득 모듈은, 수집 객체가 목표 위치와의 거리가 기정 역치 거리보다 작은 후보 위치에서 이미지들을 수집하도록, 수집 객체에 목표 위치를 지시하도록 구축된 지시 모듈과, 해당 그룹의 후보 이미지들로서 수집 객체가 후보 위치에서 수집한 일 그룹의 이미지들을 획득하도록 구축된 제3 획득 모듈을 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 제1 선택 모듈은, 해당 그룹의 후보 이미지들로부터 하나의 후보 이미지를 선택하도록 구축된 제3 선택 모듈과, 선택한 후보 이미지와 목표 이미지의 관련도가 기정 역치 관련도보다 높은지 여부를 확정하도록 구축된 관련도 확정 모듈과, 관련도가 기정 역치 관련도보다 높은 것으로 확정됨에 대응하여, 선택한 후보 이미지가 해당 일 그룹의 수집 이미지들 중에 포함되는 것으로 확정하도록 구축된 제2 확정 모듈을 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 그룹간 매칭 모듈은, 해당 수집 이미지들을 수집할 때의 수집 객체와 목표 지도 요소의 상대적 위치를 확정하기 위해, 해당 일 그룹의 수집 이미지들 중의 하나의 수집 이미지와 목표 이미지를 매칭시키도록 구축된 제1 매칭 모듈을 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 수집 객체가 해당 일 그룹의 수집 이미지들을 수집하는 시간은 연속적인 것이다. 그룹내 매칭 모듈은, 수집 객체가 2개의 인접한 수집 이미지들을 수집하는 기간의 위치 변화를 확정하기 위해, 해당 일 그룹의 수집 이미지들 중의 2개의 인접한 수집 이미지들을 매칭시키도록 구축된 제2 매칭 모듈을 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 위치 업데이트 모듈은, 그룹간 매칭, 그룹내 매칭 및 목표 위치를 기반으로, 수집 객체가 해당 일 그룹의 수집 이미지들을 수집할 때의 일 그룹의 기준 절대 위치를 확정하도록 구축된 제3 확정 모듈과, 그룹내 매칭을 기반으로, 수집 객체가 해당 일 그룹의 수집 이미지들을 수집하는 기간의 기준 위치 변화 및 업데이트하고자 하는 지도 요소와 수집 객체의 기준 상대적 위치를 확정하도록 구축된 제4 확정 모듈과, 기준 절대 위치, 기준 위치 변화 및 기준 상대적 위치를 기반으로, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트하도록 구축된 제1 업데이트 모듈을 포함한다.
일부의 실시예들에 있어서, 장치(400)는, 해당 일 그룹의 수집 이미지들 중의 각 수집 이미지가 모두 목표 지도 요소를 포함하는 것에 대응하여, 목표 지도 요소를 업데이트하고자 하는 지도 요소로 확정하도록 구축된 제5 확정 모듈을 더 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 장치(400)는, 해당 일 그룹의 수집 이미지들로부터 업데이트하고자 하는 지도 요소로서 목표 지도 요소에 관련되나 전자 지도 중에 포함되지 않는 지도 요소를 확정하도록 구축된 제6 확정 모듈을 더 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 장치(400)는, 다른 일 수집 객체로 수집한 목표 지도 요소에 관련된 다른 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하도록 구축된 제4 획득 모듈과, 다른 일 그룹의 수집 이미지들과 목표 이미지 사이의 다른 일 그룹간 매칭 및 다른 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 다른 일 그룹내 매칭을 수행하도록 구축된 제5 매칭 모듈과, 다른 일 그룹간 매칭, 다른 일 그룹내 매칭 및 목표 위치를 기반으로, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트하도록 구축된 제2 업데이트 모듈을 더 포함할 수 있다.
일부의 실시예들에 있어서, 장치(400)는, 다른 일 수집 객체로 확정한 업데이트하고자 하는 지도 요소의 기준 업데이트 위치를 획득하도록 구축된 제5 획득 모듈과, 기준 업데이트 위치를 기반으로, 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트하도록 구축된 제3 업데이트 모듈을 더 포함할 수 있다.
도1 내지 도3을 결부하여 설명한 조작들 및 특징들은 마찬가지로 장치(400) 및 그중에 포함된 모듈들에 적용되고, 동일한 효과를 구비하며, 구체적인 세부 사항들에 대한 중복된 설명은 생략하기로 함을 이해하여야 한다.
장치(400)에 포함된 모델들은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합을 포함하여 각종의 방식을 이용하여 구현될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 하나 또는 다수의 모델들은 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 이용하여 구현될 수 있으며, 예컨대 저장 매체 상에 저장된 기계 실행 가능한 명령으로 구현될 수 있다. 기계 실행 가능한 명령 이외에, 또는 대안으로, 장치(400) 중의 일부 또는 전부의 모델들은 적어도 부분적으로 하나 또는 다수의 하드웨어 로직 어셈블리들로 구현될 수 있다. 예시적이나 비한정적으로, 사용 가능한 시범적인 유형의 하드웨어 로직 어셈블리는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 집적 회로(ASIC), 주문형 표준 제품(ASSP), 시스템-온-칩(SOC), 복합 프로그래머블 로직 소자(CPLD) 등을 포함한다.
도5는 본 개시의 실시예들을 실시할 수 있는 예시적 기기(500)의 개략적 블록도를 나타낸다. 기기(500)는 도1의 컴퓨팅 기기(115)를 구현하도록 이용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 기기(500)는, 중앙 처리 유닛(501; CPU)을 포함하되, CPU(501)는 읽기 전용 메모리(502; ROM)에 저장된 컴퓨터 프로그램 명령 또는 저장 유닛(508)으로부터 랜덤 액세스 메모리(503; RAM)에 로딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 따라 각종의 적당한 동작과 처리를 실행할 수 있다. RAM(503)에는 기기(500)의 작동에 필요한 각종의 프로그램 및 데이터가 더 저장될 수 있다. CPU(501), ROM(502) 및 RAM(503)은 버스(504)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(505)도 버스(504)에 연결된다.
기기(500) 중의 I/O 인터페이스(505)에 연결되는 다수의 부재들로서, 키보드, 마우스 등과 같은 입력 유닛(506)과, 각종 유형의 표시 장치, 스피커 등과 같은 출력 유닛(507)과, 자기 디스크, 콤팩트 디스크 등과 같은 저장 유닛(508)과, 랜카드, 모뎀, 무선 통신 송수신기 등과 같은 통신 유닛(509)이 포함된다. 통신 유닛(509)은 기기(500)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 각종의 전기 통신망을 통해 기타의 기기와 정보/데이터를 교환하는 것을 허용한다.
중앙 처리 유닛(501)은 전술한 각 방법과 처리, 예컨대 방법(200 및 300)을 실행한다. 예를 들어, 일부의 실시예들에 있어서, 방법(200 및 300)은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있으며, 이는 기계 판독 가능한 매체(예컨대 저장 유닛(508))에 유형적으로 포함된다. 일부의 실시예들에 있어서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(502) 및/또는 통신 유닛(509)을 경유하여 기기(500) 상에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(503)에 로딩되고 CPU(501)에 의해 실행될 경우, 전술한 방법(200 및 300)의 하나 또는 다수의 단계를 실행할 수 있다. 선택 가능하게, 기타의 실시예에 있어서, CPU(501)는 기타의 임의의 적당한 방식을 통해 (예컨대, 펌웨어의 도움으로) 방법(200 및 300)을 실행하도록 구축될 수 있다.
본원에 설명된 이상의 기능들은 적어도 부분적으로 하나 또는 다수의 하드웨어 로직 부재로 실행될 수 있다. 예를 들어, 사용 가능한 모범적인 유형의 하드웨어 로직 부재는, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 집적 회로(ASIC), 주문형 표준 제품(ASSP), 시스템-온-칩 시스템(SOC), 복합프로그래머블 로직 소자(CPLD) 등을 포함하나, 이에 한정되지 않는다.
본 개시의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 다수의 프로그래머블 언어들의 임의의 조합을 이용하여 프로그래밍될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 주문형 컴퓨터 또는 기타의 프로그래머블 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 제어 장치에 제공될 수 있으며, 프로그램 코드가 프로세서 또는 제어 장치에 의해 실행될 경우, 흐름도 및/또는 블록도에 규정된 기능/조작들이 실시되도록 한다. 프로그램 코드는 완전히 기계 상에서 실행되거나, 부분적으로 기계 상에서 실행되거나, 독립적인 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 기계 상에서 실행되고 부분적으로 원격 기계 상에서 실행되거나, 또는 완전히 원격 기계 또는 서비스 상에서 실행될 수 있다.
본 개시의 맥락에 있어서, 기계 판독 가능한 매체는 유형의 매체일 수 있으며, 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기에 의해 사용되거나, 또는 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합하여 사용되는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있다. 기계 판독 가능한 매체는 기계 판독 가능한 신호 매체 또는 기계 판독 가능한 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능한 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 전술한 내용들의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 기계 판독 가능한 저장 매체의 보다 구체적인 예시는 하나 또는 다수의 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 소거 및 프로그램 가능한 읽기 전용 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 휴대용 콤팩트 디스크 읽기 전용 메모리(CD-ROM), 광학 저장 장치, 자기 저장 장치 또는 전술한 내용들의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 특정된 순서를 이용하여 각 조작을 설명하였으나, 이는 이러한 조작들이 도시된 특정된 순서 또는 순차 순서로 실행되는 것을 요구하거나, 원하는 결과를 실현하기 위해 도시된 모든 조작들이 실행되어야 하는 것을 요구하는 것으로 이해하여서는 아니된다. 일정한 환경에 있어서, 멀티 태스킹과 병렬 처리는 유리할 수 있다. 마찬가지로, 앞선 토론에는 여러가지 구체적인 구현들의 세부사항들이 포함되나, 이들은 본 개시의 범위에 대한 한정으로 해석하여서는 아니된다. 별도의 실시예의 맥락에 설명된 일부의 특징들은 조합의 방식으로 단일의 구현에 구현될 수 있다. 반대로, 단일의 구현의 맥락에 설명된 각종의 특징들도 별도로 구간 또는 임의의 적당한 서브 조합의 방식으로 다수의 구현들에 구현될 수도 있다.
구조 특징 및/또는 방법 로직 동작에 특정된 언어를 이용하여 본 주제를 설명하였으나, 특허청구범위에 한정된 주제는 반드시 전술한 특정된 특징 또는 동작들에 한정되어야 하는 것이 아님을 이해하여야 한다. 반대로, 전술한 특정된 특징 또는 동작들은 단지 특허청구범위를 구현하는 예시적 형식이다.

Claims (18)

  1. 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법에 있어서,
    수집 객체로 수집한 상기 전자 지도 중의 목표 이미지와 목표 위치를 구비하는 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하는 단계와,
    상기 수집 객체와 상기 목표 지도 요소의 상대적 위치를 결정하기 위해, 상기 일 그룹의 수집 이미지들과 상기 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행하는 단계와,
    상기 수집 객체의 위치 변화를 결정하기 위해, 상기 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행하는 단계와,
    상기 그룹간 매칭, 상기 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 목표 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트하는 단계를 포함하되,
    상기 업데이트하고자 하는 지도 요소는 상기 목표 지도 요소 자체 및/또는 상기 목표 지도 요소 근처에 위치한, 상기 전자 지도에 포함되지 않은 지도 요소를 포함하고,
    상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 상기 위치를 업데이트하는 단계는,
    상기 그룹간 매칭, 상기 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 수집 객체가 상기 일 그룹의 수집 이미지들을 수집할 때의 일 그룹의 기준 절대 위치를 확정하는 단계와,
    상기 그룹내 매칭을 기반으로, 상기 수집 객체가 상기 일 그룹의 수집 이미지들을 수집하는 기간의 기준 위치 변화 및 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소와 상기 수집 객체의 기준 상대적 위치를 확정하는 단계 -상기 기준 상대적 위치는 업데이트하고자 하는 지도 요소로 식별된 수집 이미지의 특징 포인트에 따라 산출됨-와,
    상기 기준 절대 위치, 상기 기준 위치 변화 및 상기 기준 상대적 위치를 기반으로, 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 상기 위치를 업데이트하는 단계를 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하는 단계는,
    상기 수집 객체로 수집한 일 그룹의 후보 이미지들을 획득하는 단계와 - 상기 일 그룹의 후보 이미지들의 대응되는 위치와 상기 목표 위치의 거리가 기정 역치 거리보다 작음 -,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들로부터 상기 일 그룹의 수집 이미지들을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들을 획득하는 단계는,
    상기 수집 객체로 수집한 일 그룹의 원본 이미지들 및 상기 원본 이미지들에 대응되는 위치를 획득하는 단계와,
    상기 일 그룹의 원본 이미지들로부터 하나의 원본 이미지를 선택하는 단계와,
    선택한 원본 이미지가 대응되는 위치와 상기 목표 위치의 거리가 상기 기정 역치 거리보다 작은지 여부를 확정하는 단계와,
    상기 거리가 상기 기정 역치 거리보다 작은 것으로 확정됨에 대응하여, 선택한 원본 이미지가 상기 일 그룹의 후보 이미지들에 포함되는 것으로 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들을 획득하는 단계는,
    상기 수집 객체가 상기 목표 위치와의 거리가 상기 기정 역치 거리보다 작은 후보 위치에서 이미지들을 수집하도록, 상기 수집 객체에 상기 목표 위치를 지시하는 단계와,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들로서 상기 수집 객체가 상기 후보 위치에서 수집한 일 그룹의 이미지들을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 일 그룹의 수집 이미지들을 선택하는 단계는,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들로부터 하나의 후보 이미지를 선택하는 단계와,
    선택한 후보 이미지와 상기 목표 이미지의 관련도가 기정 역치 관련도보다 높은지 여부를 확정하는 단계와,
    상기 관련도가 상기 기정 역치 관련도보다 높은 것으로 확정됨에 대응하여, 선택한 후보 이미지가 상기 일 그룹의 수집 이미지들에 포함되는 것으로 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 일 그룹의 수집 이미지들 중의 각 수집 이미지가 모두 상기 목표 지도 요소를 포함하는 것에 대응하여, 상기 목표 지도 요소를 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소로 확정하는 단계를 더 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    다른 일 수집 객체로 수집한 상기 목표 지도 요소에 관련된 다른 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하는 단계와,
    상기 다른 일 그룹의 수집 이미지들과 상기 목표 이미지 사이의 다른 일 그룹간 매칭 및 상기 다른 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 다른 일 그룹내 매칭을 수행하는 단계와,
    상기 다른 일 그룹간 매칭, 상기 다른 일 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    다른 일 수집 객체로 확정한 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 기준 업데이트 위치를 확정하는 단계와,
    상기 기준 업데이트 위치를 기반으로, 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 상기 위치를 진일보로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 방법.
  9. 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치에 있어서,
    수집 객체로 수집한 상기 전자 지도 중의 목표 이미지와 목표 위치를 구비하는 목표 지도 요소에 관련된 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하도록 구축된 이미지 획득 모듈과,
    상기 수집 객체와 상기 목표 지도 요소의 상대적 위치를 결정하기 위해, 상기 일 그룹의 수집 이미지들과 상기 목표 이미지 사이의 그룹간 매칭을 수행하도록 구축된 그룹간 매칭 모듈과,
    상기 수집 객체의 위치 변화를 결정하기 위해, 상기 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 그룹내 매칭을 수행하도록 구축된 그룹내 매칭 모듈과,
    상기 그룹간 매칭, 상기 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 목표 지도 요소에 관련된 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 업데이트하도록 구축된 위치 업데이트 모듈을 포함하되,
    상기 업데이트하고자 하는 지도 요소는 상기 목표 지도 요소 자체 및/또는 상기 목표 지도 요소 근처에 위치한, 상기 전자 지도에 포함되지 않은 지도 요소를 포함하고,
    상기 위치 업데이트 모듈은,
    상기 그룹간 매칭, 상기 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 수집 객체가 상기 일 그룹의 수집 이미지들을 수집할 때의 일 그룹의 기준 절대 위치를 확정하도록 구축된 제3 확정 모듈과,
    상기 그룹내 매칭을 기반으로, 상기 수집 객체가 상기 일 그룹의 수집 이미지들을 수집하는 기간의 기준 위치 변화 및 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소와 상기 수집 객체의 기준 상대적 위치를 확정하도록 구축된 제4 확정 모듈 -상기 기준 상대적 위치는 업데이트하고자 하는 지도 요소로 식별된 수집 이미지의 특징 포인트에 따라 산출됨-과,
    상기 기준 절대 위치, 상기 기준 위치 변화 및 상기 기준 상대적 위치를 기반으로, 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 상기 위치를 업데이트하도록 구축된 제1 업데이트 모듈을 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이미지 획득 모듈은,
    상기 수집 객체로 수집한 일 그룹의 후보 이미지들을 획득하도록 구축된 제1 획득 모듈과 - 상기 일 그룹의 후보 이미지들의 대응되는 위치와 상기 목표 위치의 거리가 기정 역치 거리보다 작음 -,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들로부터 상기 일 그룹의 수집 이미지들을 선택하도록 구축된 제1 선택 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 이미지 획득 모듈은,
    상기 수집 객체로 수집한 일 그룹의 원본 이미지들 및 상기 원본 이미지들에 대응되는 위치를 획득하도록 구축된 제2 획득 모듈과,
    상기 일 그룹의 원본 이미지들로부터 하나의 원본 이미지를 선택하도록 구축된 제2 선택 모듈과,
    선택한 원본 이미지가 대응되는 위치와 상기 목표 위치의 거리가 상기 기정 역치 거리보다 작은지 여부를 확정하도록 구축된 거리 확정 모듈과,
    상기 거리가 상기 기정 역치 거리보다 작은 것으로 확정됨에 대응하여, 선택한 원본 이미지가 상기 일 그룹의 후보 이미지들에 포함되는 것으로 확정하도록 구축된 제1 확정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 이미지 획득 모듈은,
    상기 수집 객체가 상기 목표 위치와의 거리가 상기 기정 역치 거리보다 작은 후보 위치에서 이미지들을 수집하도록, 상기 수집 객체에 상기 목표 위치를 지시하도록 구축된 지시 모듈과,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들로서 상기 수집 객체가 상기 후보 위치에서 수집한 일 그룹의 이미지들을 획득하도록 구축된 제3 획득 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 제1 선택 모듈은,
    상기 일 그룹의 후보 이미지들로부터 하나의 후보 이미지를 선택하도록 구축된 제3 선택 모듈과,
    선택한 후보 이미지와 상기 목표 이미지의 관련도가 기정 역치 관련도보다 높은지 여부를 확정하도록 구축된 관련도 확정 모듈과,
    상기 관련도가 상기 기정 역치 관련도보다 높은 것으로 확정됨에 대응하여, 선택한 후보 이미지가 상기 일 그룹의 수집 이미지들에 포함되는 것으로 확정하도록 구축된 제2 확정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 일 그룹의 수집 이미지들 중의 각 수집 이미지가 모두 상기 목표 지도 요소를 포함하는 것에 대응하여, 상기 목표 지도 요소를 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소로 확정하도록 구축된 제5 확정 모듈을 더 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    다른 일 수집 객체로 수집한 상기 목표 지도 요소에 관련된 다른 일 그룹의 수집 이미지들을 획득하도록 구축된 제4 획득 모듈과,
    상기 다른 일 그룹의 수집 이미지들과 상기 목표 이미지 사이의 다른 일 그룹간 매칭 및 상기 다른 일 그룹의 수집 이미지들 사이의 다른 일 그룹내 매칭을 수행하도록 구축된 제5 매칭 모듈과,
    상기 다른 일 그룹간 매칭, 상기 다른 일 그룹내 매칭 및 상기 목표 위치를 기반으로, 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 위치를 진일보로 업데이트하도록 구축된 제2 업데이트 모듈을 더 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  16. 제9항에 있어서,
    다른 일 수집 객체로 확정한 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 기준 업데이트 위치를 확정하도록 구축된 제5 획득 모듈과,
    상기 기준 업데이트 위치를 기반으로, 상기 업데이트하고자 하는 지도 요소의 상기 위치를 진일보로 업데이트하도록 구축된 제3 업데이트 모듈을 더 포함하는 전자 지도를 업데이트하기 위한 장치.
  17. 하나 또는 다수의 프로세서와,
    하나 또는 다수의 프로그램을 저장하기 위한 저장 장치를 포함하되,
    상기 하나 또는 다수의 프로그램이 상기 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 하나 또는 다수의 프로세서가 제1항 내지 제8항 중의 임의의 한 항의 방법을 실행하도록 하는 기기.
  18. 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서,
    상기 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 경우 제1항 내지 제8항 중의 임의의 한 항의 방법을 실행시키는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
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