BR112016010089B1

BR112016010089B1 - dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento e método de estimação de posição de corpo em movimento

Info

Publication number: BR112016010089B1
Application number: BR112016010089-1A
Authority: BR
Inventors: Shinya Tanaka
Original assignee: Nissan Motor Co. Ltd.
Priority date: 2013-11-13
Filing date: 2014-09-05
Publication date: 2021-06-08
Also published as: CN105723180A; MX2016005904A; RU2621480C1; US9424649B1; EP3070430A1; US20160239973A1; JPWO2015072217A1; EP3070430A4; WO2015072217A1; JP6112221B2; CN105723180B; EP3070430B1; BR112016010089A2; MX355313B

Abstract

DISPOSITIVO DE ESTIMAÇÃO DE POSIÇÃO DE CORPO EM MOVIMENTO E MÉTODO DE ESTIMAÇÃO DE POSIÇÃO DE CORPO EM MOVIMENTO. A invenção diz respeito a uma unidade de calculo de valor de avaliação (15) que compara uma imagem de borda e uma imagem virtual para cada partícula, atribui um valor de avaliação mais alto se existirem mais bordas se sobrepondo entre as imagens, e atribui um valor de avaliação mais alto se existirem mais bordas que não são bordas se sobrepondo e para as quais uma distância de borda para borda, a qual é uma distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, é menor ou igual a um valor prescrito. Uma unidade de estimação de posição e orientação (16) estima a posição de um veículo baseada no valor de avaliação para cada partícula

Description

Campo Técnico

[001]A presente invenção se relaciona a um dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento e com um método de estimação de posição de corpo em movimento.

Técnica de Fundamento

[002]No Documento de Patente 1, uma correspondência das bordas entre uma imagem de borda gerada a partir de uma imagem capturada por uma câmera e uma imagem virtual gerada por um mapa tridimensional conhecido utilizando um filtro particular é realizada para cada partícula, e uma posição de um corpo em movimento é estimado estocasticamente a partir de uma distribuição de probabilidade, na qual a probabilidade é aumentada, à medida que a quantidade de bordas sobrepostas é aumentada, e a probabilidade é diminuída, à medida que a quantidade de bordas sobrepostas é diminuída. Documentos da Técnica Anterior Documentos de Patente Documento de Patente 1: Pedido de Patente Japonesa Exposto 2010-60451.

Sumário da Invenção Problemas a serem Resolvidos pela Invenção

[003]Entretanto, na técnica anterior descrita acima, desde que a probabilidade é calculada baseada no grau de sobreposição das bordas, mesmo se o parâmetro da partícula estiver próximo da posição verdadeira do corpo em movimento, se o parâmetro da posição da partícula estiver mesmo levemente deslocado da posição verdadeira, existe o problema de que a probabilidade da partícula é extremamente reduzida, causando com que a estimação se torne instável.

[004]O objetivo da presente invenção é proporcionar um dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento e um método de estimação de posição de corpo em movimento que possam estimar estavelmente a posição de um corpo em movimento. Meios para Solucionar o Problema

[005]Na presente invenção, uma imagem de borda e uma imagem virtual para cada partícula são comparadas, um valor de avaliação mais alto é atribuído se existem mais bordas sobrepostas entre as imagens, e um valor de avaliação mais alto é atribuído se existirem mais bordas que não estão se sobrepondo e para a quais uma distância de borda para borda, a qual é a distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, é menor ou igual a um valor predeterminado.

Efeito da Invenção

[006]Portanto, a posição de um corpo em movimento pode ser estimado estavelmente.

Breve Descrição dos Desenhos

[007]A Figura 1 é um diagrama em blocos de um dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento de acordo com uma primeira concretização.

[008]A Figura 2 é um diagrama em blocos de Controle de uma estimação de auto-posição no computador 3 da primeira concretização.

[009]A Figura 3 é uma vista explicativa ilustrando o método de dispersão de partículas pelo dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento da primeira concretização.

[010]A Figura 4 é uma vista explicativa ilustrando o método de calculo para o valor de correção de avaliação correspondendo ao número de pixels da primeira concretização.

[011]A Figura 5 é uma vista explicativa ilustrando o método de cálculo para o valor de correção de avaliação correspondendo a distância real da primeira concretização.

[012]A Figura 6 é um fluxograma ilustrando a fluxo das etapas do computador 3 da primeira concretização.

[013]A Figura 7 é um fluxograma ilustrando o fluxo das etapas de estimação de auto-posição da primeira concretização.

[014]A Figura 8 é um diagrama ilustrando o efeito de estimação de auto posição da primeira concretização.

[015]A Figura 9 é um vista explicativa ilustrando o método de calculo do valor de correção de avaliação correspondendo à densidade da borda da segunda concretização 1 Veículo 2 Câmera (Dispositivo de captura de imagem) 3 Computador 4 Unidade de armazenamento (Dispositivo de armazenamento) 11 Unidade de extração de características (Dispositivo de geração de imagem de borda) 12 Unidade de processamento de inicialização 13 Unidade de geração de candidatos de posição e orientação 14 Unidade de geração de imagem virtual (Dispositivo de geração de imagem virtual) 15 Unidade de cálculo valor de avaliação (Dispositivo de cálculo de valor de avaliação) 15a Unidade de cálculo de valor de correção de avaliação 16 Unidade de estimação de posição e orientação (Dispositivo de estimação de posição e orientação) 17 Unidade de determinação de inicialização Concretizações para realizar a invenção Primeira Concretização

[016]A Figura 1 é uma vista em blocos do dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento da primeira concretização.

[017]Um veículo 1 inclui uma câmera (dispositivo de captura de imagem) 2, um computador 3, e uma unidade de armazenamento (dispositivo de armazenamento) 4.

[018]A câmera 2 está conectada em uma parte da extremidade frontal do veículo 1, em uma altura h, em θ graus para baixo a partir da horizontal, e captura imagens da região do lado frontal do veículo 1.

[019]O computador 3 realiza uma etapa de correspondência entre os dados de mapa armazenados na unidade de armazenamento 4 e as imagens capturadas pela câmera 2, e estima a posição e a orientação do veículo 1.

[020]A unidade de armazenamento 4 armazena dados de um mapa tridimensional compreendendo informação de borda e informação de posição de estruturas existindo nos arredores do veículo 1.

[021]A Figura 2 é uma vista de blocos de controle da estimação de auto- posição no computador 3 da primeira concretização. A lente da câmera 2 é uma lente comum sem nenhuma distorção, mas, por exemplo, pode ser uma lente olho de peixe para capturar uma amplitude grande. No último caso, a auto-posição do veículo pode ser estimada pela mesma estrutura por configurar o modelo de câmera utilizado na unidade de geração de imagem virtual 14 descrito abaixo como sendo uma câmera olho de peixe. Adicionalmente, se uma lente olho de peixe for montada de modo a capturar uma amplitude mais ampla ao redor do veículo, várias câmeras podem ser montadas no carro.

[022]Uma unidade de extração de características (dispositivo de geração de imagem de borda) 11 extrai bordas a partir da imagem capturada pela câmera 2 e gera uma imagem de borda. Um método conhecido para detectar uma borda, tal como o método de Canny, pode ser utilizado para extrair a borda. Obviamente, dependendo do problema, estar apto a detectar a borda com um método tal como o filtro de Sobel é adequado, e, em resumo, estar apto a observar uma borda na imagem que seja suficientemente precisa para associar com um parâmetro de alguma dada orientação e com a orientação a partir dos dados do mapa e uma imagem virtual gerada a partir do modelo da câmera 2, é adequado.

[023]Uma unidade de processamento de inicialização 12 realiza uma etapa de Inicialização de um filtro de partícula utilizado para estimar a posição e a orientação do veículo. Na primeira concretização, uma inicialização dos parâmetros (posição e orientação) das partículas dentro da faixa esperada da orientação de posição e de orientação de um veículo é realizada. Aqui, desde que o problema é estimar a posição e a orientação do veículo dentro de uma seção limitada, o numero total de graus de liberdade deve ser seis, os quais são os três degraus de liberdade (x, y, z) representando a posição do veículo e os três degraus de liberdade (guinada, arfagem, rolagem) representando a orientação do veículo (referindo-se a Figura 3). No caso da primeira concretização em que a auto-posição é estimada utilizando dados de um mapa, uma faixa de posições brutas pode ser estabelecida utilizando um GPS de modo a estabelecer a faixa para inicialização. Adicionalmente, o número de partículas precisa ser estabelecido neste momento, o qual pode ser estabelecido para um número apropriado de acordo com o problema. Desde que o filtro de partícula é um método conhecido, detalhes são omitidos.

[024]Uma unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13 estabelece um parâmetro de partículas do momento vigente a partir do parâmetro de posição e de orientação das partículas de um momento único anterior, utilizando um modelo do sistema do veiculo estabelecido com antecedência (imediatamente após sair da unidade de processamento de Inicialização, o parâmetro do momento vigente é estabelecido a partir do valor inicializado). A estrutura acima está na categoria de filtros de partículas, de modo que os detalhes são omitidos, mas na primeira concretização, o modelo do sistema deve ser uma marcha aleatória (o movimento do veiculo é assumido aleatoriamente dentro de uma faixa predeterminada). Obviamente, de acordo com o problema, o modelo do sistema pode ser um modelo de movimento linear de velocidade constante, ou coisa parecida. Por exemplo, como ilustrado na Figura 3, a partícula P e as partículas circundantes P1 até P5 do ângulo de posição e de orientação do veículo V (t1) estimados uma repetição anterior pela quantidade do hodômetro, e a faixa de distribuições de existência das partículas é estabelecida e corrigida. Então as partículas P10 até P15 são estabelecidas para estimar um novo ângulo de posição e de orientação do veículo V (t2).

[025]Uma unidade de geração de imagem virtual 14 (dispositivo de geração de imagem virtual) faz referência à unidade de armazenamento 4, e gera uma imagem virtual utilizando os parâmetros de posição e de orientação estabelecidos para algumas partículas na unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13 descrita previamente e o modelo de câmera da câmera 2. Em geral, se os parâmetros de posição e de orientação do veículo forem fornecidos, o modelo de câmera da câmera 2 é conhecido (medir antecipadamente é adequado; alternativamente, um valor de projeto é adequado), e os dados tridimensionais da unidade de armazenamento 4 forem conhecidos, os dados de mapa tridimensionais podem ser convertidos em uma imagem bidimensional (chamada de imagem virtual).

[026]Na primeira concretização, a correspondência entre uma borda da imagem virtual gerada pela unidade de geração de imagem virtual 14 em uma unidade de calculo de valor de avaliação 15 que irá ser descrita abaixo e uma borda na imagem extraída pela unidade de extração de característica 11 a partir da imagem capturada pela câmera é realizada. Portanto, na unidade de geração de imagem virtual 14, projetar somente a informação de borda do mapa tridimensional correspondendo ao componente que é extraído como uma borda a partir da imagem capturada pela unidade de extração de característica 11 é suficiente. Especificamente, projetar somente a parte de borda de construções no mapa, linhas brancas sobre a superfície da estrada, e outros, é o suficiente, e a projeção de informação tal como a textura ou cor das construções e a superfície da estrada não é requerida.

[027]Como foi descrito acima, o número de partículas pode ser ajustado de acordo com o problema na unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13 descrita previamente, mas se 100 partículas fossem para serem geradas, as etapas seriam repetidas 100 vezes.

[028]A unidade de calculo de valor de avaliação (dispositivo de calculo de valor de avaliação) 15 realiza a correspondência entre a imagem de borda emitida a partir da unidade de extração de característica 11 e o componente de borda da imagem virtual emitido a partir da unidade de geração de imagem virtual 14 para avaliar o grau de sobreposição entre as duas, em que um valor de avaliação mais alto (probabilidade) e, é calculado, à medida que o grau de sobreposição é aumentado. No método de calculo de valor de avaliação convencional, se duas imagens forem digitalizadas e ambos os pixels de interesse (xi, yi) possuírem uma borda, um valor de avaliação é adicionado (Eval (xi, yi) = 1), e se não, o valor não é adicionado (Eval (xi, yi) = 0), deste modo sendo estabelecido de modo que o valor de avaliação seja aumentado à medida que a sobreposição é aumentada, ao passo que, na primeira concretização, o objetivo é aprimorar a precisão e estabilização do método de estimação de posição e de orientação que utiliza um filtro particular, e quando o valor de avaliação é calculado, mesmo se as bordas não se sobreporem, se a distância entre as bordas mais próximas (distância de borda para borda) for próxima (menor ou igual que uma distância predeterminada), um valor de correção de avaliação correspondendo à proximidade das duas bordas é adicionado. O calculo do valor de correção de avaliação é realizado por uma unidade de calculo de valor de correção de avaliação 15a na unidade de calculo de valor de avaliação 15.

[029]O valor de correção de avaliação pode ser estabelecido de acordo com o número de pixels (número de pixels) entre a borda na imagem virtual e a borda da imagem de borda. Por exemplo, com respeito à borda na imagem virtual, o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels do pixel (xi, yi) na imagem de borda que é deslocada um ou dois pixels é estabelecido para 0,5, o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels do pixel (xi, yi) que é deslocado três ou quatro pixels é estabelecido para 0,25, e o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels do pixel (xi, yi) que é deslocado cinco ou mais pixels é estabelecido para 0,0. A saber, em uma imagem virtual tal como esta da Figura 4 (a), por proporcionar uma região de vizinhança de borda de quatro pixels em ambos os lados da borda, como ilustrado na Figura 4(b), a largura da borda na imagem virtual é virtualmente espessada, e quando a borda da imagem de borda sobrepõe a região de vizinhança da borda, um valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo à distância de borda para borda é fornecido.

[030]Como outro exemplo, o valor de correção de avaliação pode ser calculado utilizando a distância tridimensional no espaço real, e não simplesmente o número de pixels. Quando a distância predeterminada é definida baseada no número de pixels como descrito acima, a distância no espaço real correspondendo a um pixel varia de acordo com a distância de profundidade a partir do veículo, a saber, devido às resoluções vertical e horizontal por pixel serem diferentes entre um objeto tridimensional posicionado na frente e um objeto tridimensional posicionado na traseira. Por exemplo, na imagem virtual ilustrada na Figura 5 (a), o objeto tridimensional envolvido por uma linha tracejada é do mesmo tamanho na superfície frontal e na superfície traseira no espaço real, mas o tamanho do mesmo projetado na imagem virtual altera de acordo com a profundidade. Portanto, quando refletindo o espaço real, da mesma maneira como no método na unidade de geração de imagem virtual 14, utilizando dados de mapa cuja informação tridimensional é conhecida, como ilustrado na Figura 5 (b), uma região de vizinhança de borda é proporcionada levando em conta a distância real, e um valor de correção de avaliação ed(xi, yi) correspondendo a distância real é obtido.

[031]O valor de correção de avaliação Ed (xi, yi) correspondendo a distância

real é obtido a partir da seguinte formula.

[032]Aqui, alfa é um parâmetro de ajuste, e d(xi, yi) é a distância mais curta a partir da borda de quando a coordenada (xi, yi) é projetada de forma tridimensional. Quando a distância acima é igual ou maior do que o valor predeterminado (a borda está longe), ed(xi, yi) pode ser estabelecido para zero.

[033]Na unidade de calculo de valor de correção de avaliação 15a, as etapas acima são repetidas quantas vezes for o número de partículas estabelecido na unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13.

[034]A unidade de calculo de valor de avaliação 15 calcula a valor de avaliação para cara pixel baseada na seguinte fórmula. (1) Quando um valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixel é estabelecido

Eval(xi, yi) = 1 (sobreposição de bordas) Eval(xi, yi) = 0 (bordas não se sobrepõem (caso contrário)) (11) Quando um valor de correção de avaliação ed(xi, yi) correspondendo a distância real é estabelecido

Eval(xi, yi) = 1 (sobreposição de bordas) Eval(xi, yi) = 0 (bordas não se sobrepõem (caso contrário))

[035]Por conseqüência, quando um valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixel é estabelecido, para as partes onde o número de pixels entre a borda na imagem virtual e a borda na imagem de borda é até dois pixels, metade dos pontos originais são adicionados, e para partes até quatro pixels, um quarto dos pontos originais é adicionado. Por outro lado, quando um valor de correção de avaliação ed(xi, yi) correspondendo à distância real é estabelecido, se o recíproco da distância for adicionado na hora da adição, um valor mais alto será adicionado, à medida que a distância entre a borda na imagem virtual e a borda na imagem de borda é diminuída.

[036]Também, na unidade de cálculo de valor de avaliação 15, da mesma maneira, as etapas devem ser repetidas quantas vezes for o número de partículas estabelecido na unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13.

[037]No exemplo acima, o valor de correção de avaliação é calculado de acordo com o número de pixels ou com a distância real entre a borda na imagem virtual e a borda na imagem de borda, com a borda na imagem virtual como uma referência, mas os mesmos resultados serão obtidos mesmo se o valor de correção de avaliação for calculado de acordo com o número de pixels ou com a distância real entre a borda na imagem de borda e a borda na imagem virtual, com a borda na imagem de borda como uma referência.

[038]Uma unidade de estimação de posição e de orientação (dispositivo de estimação de posição) 16 estima a posição e a orientação de um veículo baseada no valor de avaliação para cada partícula estabelecida na unidade de calculo de valor de avaliação 15. A própria etapa é uma estrutura de um filtro de partícula, mas uma ponderação maior é estabelecida à medida que o valor de avaliação é aumentado. Por exemplo, uma posição predita e um candidato a ângulo de orientação com a maior probabilidade mais alta são calculados como a posição e orientação reais do veículo. Adicionalmente, a probabilidade de cada posição predita e candidato a ângulo de orientação é utilizada para obter a média ponderada das posições e ângulos de orientação preditos, e o valor obtido pode ser estabelecido como a posição e o ângulo de orientação finais do veículo.

[039]Na unidade de estimação de posição e de orientação 16, a posição e a orientação são estimadas na estrutura de um filtro de partícula, e um valor de avaliação nos parâmetros estimados (posição e orientação) é calculado (Como uma etapa, a unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13 e a unidade de calculo de valor de avaliação 15 são executadas. Nas etapas descritas até agora, as series de fluxo acima precisam ser executadas tantas vezes quanto for o número de partículas, mas, aqui, somente o fluxo para um parâmetro do resultado de estimação será executado). O valor de avaliação acima é emitido para uma unidade de determinação de inicialização 17 em uma etapa subseqüente, e é utilizado para uma etapa de Inicialização de quando a estimação está errada.

[040]A unidade de determinação de inicialização 17 determina se a posição e a orientação estimadas são ou não detecções errôneas. Se uma determinação de uma detecção errônea for feita, um ordem de inicialização é enviada para a unidade de processamento de Inicialização 12, e as etapas são executadas novamente. Como um método de determinação, quando o valor de avaliação baseado no resultado de estimação emitido a partir da unidade de estimação de posição e de orientação 16 for menor do que um valor limite estabelecido antecipadamente, uma determinação de uma detecção errônea é feita.

[Etapas Gerais]

[041]A Figura 6 é um fluxograma ilustrando o fluxo de todas as etapas do computador 3 da primeira concretização.

[042]Na Etapa S1, uma etapa de Inicialização do filtro de partícula é realizada na unidade de processamento de Inicialização 12. As etapas acima satisfazem para ser executadas uma por vez no momento da ativação do sistema. Entretanto, na Etapa S5, se uma reinicialização for determinada como sendo requerida na unidade de determinação de inicialização 17, as partículas são inicializadas novamente.

[043]Na Etapa S2, uma imagem à frente do veículo é capturada pela câmera 2.

[044]Na Etapa S3, bordas são extraídas a partir da imagem adquirida com a câmera 2 na unidade de extração de característica 11.

[045]Na Etapa S4, uma etapa de estimação de auto-posição é realizada. Detalhes serão descritos abaixo.

[046]Na Etapa S5, se a posição e a orientação estimadas são ou não uma detecção errônea, de modo que uma inicialização é novamente requerida, é determinado, na unidade de determinação de inicialização 17. Se SIM, as etapas prosseguem para a Etapa S1, e se NÃO, as etapas prosseguem para a Etapa S6.

[047]Na Etapa S6, é determinado se um desligamento do sistema foi ou não informado pelas mãos do usuário; se SIM, as etapas são terminadas, e se NÃO, as etapas prosseguem para a Etapa S2.

[Etapas de estimação de auto-posição]

[048]A Figura 7 é um fluxograma ilustrando o fluxo das etapas de estimação de auto-posição da primeira concretização.

[049]Na Etapa S41, na unidade de geração de candidatos à posição e orientação 13, um parâmetro das partículas do momento atual (os seis graus de liberdade de posição e orientação) é estabelecido a partir do parâmetro de posição e de orientação das partículas de um momento único anterior, utilizando um modelo de sistema do veiculo estabelecido antecipadamente.

[050]Na Etapa S42, na unidade de geração de imagem virtual 14, uma imagem virtual é gerada baseada nos parâmetros de posição e de orientação estabelecidos para a partícula.

[051]Na Etapa S43, na unidade de calculo de valor de correção de avaliação 15a da unidade de calculo de valor de avaliação 15, um valor de correção de avaliação (ep ou ed) correspondendo à quantidade deslocada (número de pixels ou a distância real) entre a borda na imagem de borda e a borda na imagem virtual é calculado.

[052]Na Etapa S44, na unidade de calculo de valor de avaliação 15, o grau de sobreposição entre a imagem de borda e a imagem virtual é avaliado. Neste momento, o valor de avaliação é calculando, levando em conta o valor de correção de avaliação (ep ou ed).

[053]Na Etapa S45, na unidade de calculo de valor de avaliação 15, é determinado se o cálculo de valor de avaliação está ou não completado para todas as partículas geradas na unidade de processamento de Inicialização 12; se SIM, as etapas prosseguem para a Etapa S46, e se NÃO, o processo prossegue para a Etapa S41.

[054]Na Etapa S46, na unidade de estimação de posição e de orientação 16, é calculado a ponderação para o valor de avaliação de cada partícula, e a posição e a orientação do momento atual são estimadas. A seguir, os efeitos irão ser descritos.

[055]No dispositivo de estimação de posição do corpo em movimento convencional, mesmo se o parâmetro da partícula estiver próximo da verdadeira posição do veículo hospedeiro, se o parâmetro da posição for até mesmo levemente deslocado a partir da verdadeira posição e orientação, existe o problema de que a probabilidade da partícula seja extremamente reduzida, causando com que a estimação da posição e da orientação do veículo hospedeiro do se torne instável, como ilustrado na Figura 8 (a).

[056]Em contraste, na primeira concretização, a probabilidade (valor de avaliação) é aumentada, à medida que o número de pixels para o qual uma distância de borda para borda, a qual é a distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, é menor ou igual a um valor previsto é aumentado. Conseqüentemente, como ilustrado na Figura 8 (b), uma diminuição extrema de probabilidade pode ser suprimida, para partículas com uma pequena quantidade de mudança dos parâmetros de posição e de orientação com respeito às verdadeiras posição e orientação do veículo hospedeiro. Em outras palavras, mesmo se uma pequena mudança ocorrer entre os parâmetros de posição e de orientação das partículas e a verdadeira posição e orientação do veículo hospedeiro, uma probabilidade é fornecida, e, portanto, uma posição e orientação próximas da verdadeira posição e orientação do veículo hospedeiro do veículo podem ser estimadas.

[057]Portanto, a posição e a orientação do veículo hospedeiro podem ser estimadas de forma segura.

[058]Na primeira concretização, quando a distância de borda para borda é menor ou igual do que uma distância predeterminada, a probabilidade é aumentada à medida que a distância de borda para borda é diminuída. Conseqüentemente, desde que a probabilidade das partículas com uma quantidade de deslocamento menor dos parâmetros de posição e de orientação com respeito à verdadeira posição e orientação do veículo hospedeiro é aumentada, a região próxima da verdadeira posição e orientação na distribuição de probabilidade do espaço de parâmetros pode ser compactada. Portanto, uma probabilidade mais adequada pode ser obtida, e a precisão e estabilidade da estimação de posição e de orientação podem ser aprimoradas.

[059]Na primeira concretização, a distância predeterminada é o número predeterminado de pixels. Conseqüentemente, a faixa na qual aumentar o valor de avaliação pode estabelecida para um número de pixels que o projetista estabelece com antecedência. Portanto, a faixa do número de pixels a partir da borda na qual a probabilidade da partícula é avaliada mais alta pode ser estabelecida de acordo com o problema.

[060]Na primeira concretização, a distância predeterminada é a distância tridimensional no espaço real. Conseqüentemente, a faixa na qual aumentar o valor de avaliação pode ser estabelecida para distância no espaço real que o projetista estabelece com antecedência. Portanto, a faixa da distância no espaço real a partir da borda na qual a probabilidade da partícula é avaliada mais alta pode ser estabelecida de acordo com o problema. A primeira concretização manifesta os efeitos listados abaixo. (12) O dispositivo compreende: uma câmera 2 a qual captura à frente do veículo hospedeiro para adquirir uma imagem capturada, uma unidade de extração de característica 11 a qual extrai uma borda a partir da imagem capturada para gerar uma imagem de borda, uma unidade de armazenamento 4 para armazenar dados de um mapa compreendendo informação de borda e informação de posição de estruturas existentes ao redor do veículo hospedeiro, uma unidade de geração de imagem virtual 14 que estabelece várias partículas as quais são assumidas posições e orientações do veículo hospedeiro, e converte a informação de borda dos dados de mapa de cada partícula para uma imagem virtual capturada a partir da orientação e posição assumidas, um unidade de calculo de valor de avaliação 15 a qual compara a imagem de borda e a imagem virtual para cada partícula, e atribui um valor de avaliação mais alto se existem mais bordas se sobrepondo entre as imagens, e atribui um valor de avaliação mais alto se existirem mais bordas que não estão se sobrepondo e para as quais uma distância de borda para borda, a qual é a distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, for menor ou igual a um valor predeterminado, e uma unidade de estimativa de posição e de orientação 16 que estima a posição do veículo hospedeiro baseada no valor de avaliação para cada partícula.

[061]Portanto, a posição e a orientação do veículo hospedeiro pode ser estimada de forma segura. (13) A unidade de calculo de valor de avaliação 15, quando a distância de borda para borda é menor ou igual do que uma distância predeterminada, aumenta o valor de estimação, à medida que a distância de borda para borda é diminuída.

[062]Portanto, uma probabilidade mais adequada pode ser obtida, e a precisão e estabilidade da estimação de posição e de orientação do veículo hospedeiro podem ser aprimoradas. (14) A distância predeterminada é o número predeterminado de pixels.

[063]Portanto, a faixa de número de pixels a partir da borda na qual a probabilidade da partícula é avaliada mais alta pode ser estabelecida de acordo com o problema. (15) A distância predeterminada é a distância tridimensional no espaço real.

[064]Portanto, a faixa das distâncias no espaço real a partir da borda na qual a probabilidade da partícula é avaliada mais alta pode ser estabelecida de acordo com o problema. (16) O dispositivo captura à frente do veículo hospedeiro para adquirir uma imagem capturada, extrai uma borda a partir da imagem capturada para gerar uma imagem de borda, estabelece várias partículas que são posições e orientações assumidas do veículo hospedeiro, converte a informação de borda de dados de um mapa compreendendo informação de borda e informação de posição de estruturas existindo nos arredores do veículo hospedeiro para cada partícula para uma imagem virtual capturada a partir da posição e orientação assumidas, compara a imagem de borda e a imagem virtual de cada partícula, atribui um valor de avaliação mais alto se existem mais bordas sobrepostas entre as imagens e, atribui um valor de avaliação mais alto se existem mais bordas que não estão se sobrepondo e para as quais uma distância de borda para borda, a qual é a distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, é menor ou igual a um valor predeterminado, e estima a posição do veículo hospedeiro baseado no valor de avaliação para cada partícula.

[065]Portanto, a posição e a orientação do veículo hospedeiro pode ser estimada de forma segura.

[Segunda Concretização]

[066]A seguir, o dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento de acordo com a segunda concretização será descrito com referencia aos desenhos.

[067]A Figura 9 é uma vista explicativa ilustrando o método de calculo do valor de correção de avaliação correspondendo à densidade de borda.

[068]Entretanto, as outras configurações são as mesmas como na primeira concretização, assim, são dados os mesmos códigos, e as descrições dos mesmos são omitidas.

[069]A Figura 9 (a) é uma imagem de borda gerada por extrair uma borda a partir de uma imagem capturada pela câmera 2, na unidade de extração de característica (dispositivo de geração de imagem de borda) 11. Na imagem de borda apresentada na Figura 9 (a), desde que existe um acostamento 9b na vizinhança paralelo a uma pista 9a, devido à posição e orientação da partícula, a borda da pista na imagem virtual e a borda do acostamento 9b na imagem de borda se tornam um estado próximo (um estado no qual a densidade de borda é alta), e o valor de avaliação é aumentado parcialmente.

[070]Desse modo, na segunda concretização, quando a distância entre as bordas mais próximas (distância de borda para borda) é próxima (menor ou igual a uma distância predeterminada), em uma região onde a densidade de borda da imagem de borda é alta, a distância predeterminada para determinação é diminuída.

[071]Por exemplo, em uma região onde a densidade da borda da imagem de borda é baixa, como na primeira concretização, com respeito às bordas na imagem virtual, o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels dos pixels (xi, yi) na imagem de borda que é deslocado um ou dois pixels é estabelecido para 0,5, o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels dos pixels (xi, yi) que é deslocado três ou quatro pixels é estabelecido para 0,25, e o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels dos pixels (xi, yi) que é deslocado cinco ou seis pixels é estabelecido para 0,0.

[072]Por outro lado, em uma região onde a densidade de borda da imagem de borda é alta, com respeito à borda na imagem virtual, o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels dos pixel (xi, yi) na imagem de borda que é deslocado um pixel é estabelecido para 0,5, o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels do pixel (xi, yi) que é deslocado dois pixels é estabelecido para 0,25, e o valor de correção de avaliação ep(xi, yi) correspondendo ao número de pixels do pixel (xi, yi) que é deslocado 3 ou mais pixels é estabelecido para 0,0.

[073]A saber, em uma imagem de borda tal como esta da Figura 9 (a), por proporcionar uma região de vizinhança de borda de dois pixels em ambos os lados da borda da pista 9a, a qual é uma região onde a densidade de borda das imagem de borda é alta, como ilustrado na Figura 9 (b), a região de vizinhança de borda pode ser estreitada comparada com outras regiões, e o aumento do valor de correção de avaliação devido a borda do acostamento 9b pode ser suprimido.

[074]A segunda concretização manifesta os seguintes efeitos, em adição aos efeitos 1 até 5 da primeira concretização. (17) A unidade de calculo de valor de avaliação 15 diminui a distância predeterminada, à medida que a densidade de borda da imagem de borda é aumentada.

[075]Portanto, a aumento errôneo do valor de correção de avaliação em regiões onde a densidade de borda é mais alta pode ser suprimido, e a precisão e estabilidade da estimação de posição e orientação do veículo hospedeiro podem ser aprimoradas.

(Outras concretizações)

[076]Uma concretização preferida da presente invenção foi descrita acima baseada em uma concretização, mas configurações especificas da presente invenção não estão limitadas pela concretização, e alterações para o projeto feito sem afastamento do escopo da invenção também são incluídas na presente invenção.

[077]Por exemplo, na concretização, uma função de avaliação é estabelecida (problema de maximização) de modo que o valor de avaliação aumenta, à medida que a quantidade de bordas se sobrepondo entre a imagem de borda e a borda na imagem virtual é aumentada, mas a função de avaliação pode ser estabelecida de modo que o erro seja reduzido, à medida que a quantidade de bordas se sobrepondo é aumentada (problema de minimização).

[078]A presente invenção é aplicável para a estimação da posição relativa (posição lateral) de um veículo, com respeito as linhas brancas esquerda e direita do caminho de deslocamento. Neste caso, os parâmetros posição e orientação são o um grau de liberdade da posição lateral como o parâmetro de posição, e os dois degraus de liberdade da arfagem e guinada como o parâmetro de orientação; um total de três graus de liberdade. Entretanto, desde que a largura das linhas brancas varia de lugar para lugar, a largura das linhas brancas pode ser adicionado como um parâmetro de estimação.

Claims

(1) Dispositivo de estimação de posição de corpo em movimento CARACTERIZADO pelo fato de compreender: um dispositivo de captura de imagem o qual captura os arredores de um corpo em movimento para adquirir a imagem capturada; um dispositivo de geração de imagem de borda o qual extrai uma borda a partir da imagem capturada para gerar uma imagem de borda; um dispositivo de armazenamento para armazenar dados de um mapa compreendendo informação de borda e informação de posição de estruturas existindo nos arredores do corpo em movimento; um dispositivo de geração de imagem virtual que estabelece várias partículas as quais são posições e orientações assumidas do corpo em movimento e converte a informação de borda dos dados de mapa de cada partícula para um imagem virtual capturada a partir de posições e orientações assumidas; um dispositivo de cálculo de valor de avaliação o qual compara a imagem de borda e imagem virtual para cada partícula, e atribui um valor de avaliação mais elevado se existem mais bordas se sobrepondo entre as imagens, e, atribui um valor de avaliação mais elevado se existem mais bordas que não estão se sobrepondo e para as quais uma distância de borda para borda, a qual é a distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, é menor ou igual a uma distância predeterminada; um dispositivo de estimação de posição e orientação o qual estima a posição do corpo em movimento baseado no valor de avaliação para cada partícula.
(2) Dispositivo de estimação de posição do corpo em movimento, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o dispositivo de calculo de valor de avaliação aumenta o valor de avaliação à medida que a distância de borda para borda é diminuída, quando a distância de borda para borda é menor ou igual à uma distância predeterminada.
(3) Dispositivo de estimação de posição do corpo em movimento, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, CARACTERIZADO pelo fato de que o dispositivo de calculo de valor de avaliação reduz a distância predeterminada à medida que uma densidade de borda da imagem de borda é aumentada.
(4) Dispositivo de estimação de posição do corpo em movimento, de acordo com a reivindicação 2 ou 3, CARACTERIZADO pelo fato de que a distância predeterminada é um número predeterminado de pixels.
(5) Dispositivo de estimação de posição do corpo em movimento, de acordo com a reivindicação 2 ou 3, CARACTERIZADO pelo fato de que a distância predeterminada é um distância tridimensional no espaço real.
(6) Método de estimação de posição de corpo em movimento, CARACTERIZADO pelo fato de compreender: arredores de um corpo em movimento são capturados para adquirir uma imagem capturada; uma borda é extraída a partir da imagem capturada para gerar uma imagem de borda; várias partículas, as quais são orientações e posições assumidas para o corpo em movimento, são estabelecidas, e a informação de borda dos dados de mapa para cada partícula é convertida para uma imagem virtual capturada a partir da posição e orientação assumidas; a imagem de borda e a imagem virtual para cada partícula são comparadas, e um valor de avaliação mais alto é atribuído se existem mais bordas se sobrepondo entre as imagens e um valor de avaliação mais alto é atribuído se existirem mais bordas que não estão se sobrepondo e para as quais uma distância de borda para borda, a qual é a distância entre uma borda na imagem de borda e uma borda na imagem virtual, é menor ou igual a uma distância predeterminada; a posição do corpo em movimento sendo estimada baseada no valor de avaliação para cada partícula.