CN110234957A - 行驶记录的存储方法、行驶轨迹模型的生成方法、自身位置推定方法及行驶记录的存储装置 - Google Patents

行驶记录的存储方法、行驶轨迹模型的生成方法、自身位置推定方法及行驶记录的存储装置 Download PDF

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Abstract

一种行驶记录的存储方法，使用控制器(110)将车辆的行驶记录按照行驶道路的每个线路分别存储到存储装置(105)中，基于规定的判别条件，将一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，并且将所述一线路上的所述多种行驶记录按照判别出的种类分别存储到所述存储装置中。

Description

行驶记录的存储方法、行驶轨迹模型的生成方法、自身位置推 定方法及行驶记录的存储装置
技术领域
本发明涉及一种行驶记录(行驶履历)的存储方法、行驶轨迹模型的生成方法、自身位置推定方法及行驶记录的存储装置。
背景技术
已知有一种技术，为了对道路的交叉路口的结构进行建模，让数据采集用车辆行驶并采集道路车道信息与车辆轨迹信息，根据采集到的数据决定车道节点位置，并将所述车辆轨迹信息与所决定的车道节点位置之间的线路进行关联(例如参考专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：(日本)特开2016-75905号公报
发明要解决问题
例如，如在车辆直行时及右转时等那样，有时候在同一线路上存在车辆通过位置、车速不同的多种行驶记录。该情况下，若同一线路上存在的多种行驶记录不分别地存储到存储装置，则使用该行驶记录的处理(例如行驶中车辆的自身位置推定、车辆行驶轨迹模型的生成等)的精度下降。
发明内容
本发明所要解决的问题在于提供一种能够提高使用存储装置中存储的车辆行驶记录的处理的精度的行驶记录(行驶履历)的存储方法及装置。
用于解决问题的方案
本发明基于规定的判别条件，将一线路(link)上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，并将该一线路上的多种行驶记录按照判别出的种类而分别存储到存储装置中，从而解决上述问题。
发明效果
根据本发明，将判别为种类不同的行驶记录的多种行驶记录分别而存储到存储装置中，因此，可以使用与实际车辆行驶轨迹相符合的行驶记录，实施行驶中的车辆的自身位置推定等的处理。因此，可以提高使用存储装置中存储的车辆行驶记录的处理的精度。
附图说明
图1是表示本发明的一实施方式的行驶记录存储系统、及应用有该行驶记录存储系统的自身位置推定系统的概略构成的块图。
图2是用于说明行驶记录的存储方法的一实施例的图。
图3是用于说明行驶记录的存储方法的一实施例的图。
图4是用于说明本实施方式的行驶轨迹模型的生成方法的流程图。
图5是用于说明本实施方式的自身位置推定方法的流程图。
具体实施方式
以下，基于附图对本发明的实施方式进行说明。图1是表示本发明的一实施方式所涉及的行驶记录存储系统100、及应用有该行驶记录存储系统100的自身位置推定系统200的概略构成的块图。该图所示的行驶记录存储系统100是存储从车辆采集的车辆通过位置及车速等行驶记录的系统。另一方面，自身位置推定系统200是在执行车辆驾驶辅助或自动驾驶时推定该车辆的自身位置的系统。
行驶记录存储系统100及自身位置推定系统200(以下，有时称为本实施方式的系统)具备位置检测装置101、地图信息部102、传感器部103、行驶状态检测装置104、存储装置105、及控制器110。本实施方式的系统中，位置检测装置101、地图信息部102、传感器部103、行驶状态检测装置104、存储装置105、及控制器110搭载于车辆，并通过CAN(ControllerArea Network)等车载LAN106而连接。另外，地图信息部102、存储装置105、控制器110并非必须搭载于车辆，这些装置也可以设置在通过通讯网络而与车载设备连接的数据中心等。
位置检测装置101具备车辆中搭载的GPS(Global Positioning System)接收器，接收来自GPS卫星的电波从而检测当前位置(纬度、经度)。另外，像后文叙述的那样，通过自身位置推定系统200来推定车辆在节点间的线路上的详细位置，且位置检测装置101的位置检测精度低于自身位置推定系统200的位置推定精度。
地图信息部102具备存储地图信息及道路信息等的数据库。地图信息是所谓的电子地图，该信息中将纬度经度与地图信息相关联。地图信息包含与各地点相关联的道路信息、目标位置信息等。道路信息是通过节点、将节点间连接的线路而定义的。道路信息包含交叉路口、分支点的信息。节点及线路与该交叉路口、分支点相关联。
传感器部103具备广角摄像机等摄像装置1031、激光测距仪(LRF)等测距装置1032等。摄像装置1031、测距装置1032设置于发动机罩、保险杠、车牌、前大灯、及后视镜及其周围。摄像装置1031对本车辆的周围进行拍摄。测距装置1032向本车辆的周围发射电磁波，并检测反射波。将摄像装置1031的摄像信息与测距装置1032的距离测量信息输出至控制器110。控制器110具备目标位置检测功能，基于从摄像装置1031输出的摄像信息与从测距装置1032输出的距离测量信息，检测本车辆的周围存在的目标与本车辆的相对位置。控制器110具备目标位置储存功能，将检测到的目标与本车辆的相对位置的信息和地图信息进行关联而储存到存储装置105。在此，作为目标可例示本车辆行驶的行驶路面上的线(车道划分线等)、路肩的路边石、护栏等。
行驶状态检测装置104具备车轮速度传感器1041、转向角传感器1042、及陀螺仪传感器1043等。本车辆的车轮每旋转一圈，车轮速度传感器1041就产生预定数量的脉冲并输出至控制器110。转向角传感器1042设置于转向柱，检测方向盘的当前旋转角度(转向操作量)即转向角，并输出至控制器110。此外，陀螺仪传感器1043检测本车辆产生的偏航率，并输出至控制器110。控制器110具备移动量推定功能，基于从车轮速度传感器1041、转向角传感器1042、及陀螺仪传感器1043输出的各种参数，在每规定周期，推定本车辆从上次处理周期之后的移动量ΔP。该本车辆的移动量ΔP的推定运算相当于后述测距测量，从车轮速度传感器1041、转向角传感器1042、及陀螺仪传感器1043输出的各种参数相当于测距测量中使用的参数(以下成为测距参数)。
存储装置105具备作为可存取的存储装置发挥功能的一个或多个RAM(RandomAccess Memory)。控制器110具备行驶记录存储功能，将从行驶状态检测装置104输出的车轮速度、转向角、偏航率、通过移动量推定功能推定的本车辆的移动量ΔP、以及传感器部103输出的目标的位置及种类的信息，与由位置检测装置101检测出的本车辆的位置关联并存储到存储装置105中。在此，存储装置105中存储的行驶记录包含：从行驶状态检测装置104输出的车轮速度、转向角、偏航率、通过移动量推定功能推定的本车辆的移动量ΔP、从传感器部103输出的目标的位置及种类的信息、以及本车辆的行驶状态相关的其它信息。
控制器110具备行驶记录判别功能，在车辆通过位置、车辆速度、车辆姿势等相互不同的多种行驶记录对应于同一线路而存在的情况下，判别这些多种的行驶记录。控制器110的行驶记录判别功能为：在每规定周期，基于通过移动量推定功能推定的本车辆在上次处理周期之后的移动量ΔP、目标位置检测功能检测出的目标与本车辆的相对位置、及关联该目标的位置信息的地图信息，而特定出本车辆在地图信息上的自身位置。并且，控制器110的行驶记录判别功能为：参照地图信息所包含的道路信息(例如道路宽度、车道宽度、道路上的车道位置、及分支/合流、交叉路口等道路结构等)，基于该道路信息、与本车辆在上次及上次以前的处理周期之后的自身位置的变化(移动量、移动方向等)，而判别本车辆的行驶记录。该行驶记录中包含本车辆在相同车道内相同线路的通过位置、本车辆在相同车道内且相同线路的速度、以及本车辆在相同车道内且相同线路的姿势(朝向)作为参数。
控制器110的行驶记录判别功能为：当本车辆在相同车道内且相同线路的通过位置有规定以上的差的行驶记录存在多个时，判别为不同种类的行驶记录。此外，控制器110的行驶记录判别功能为：当本车辆在相同车道内且相同线路的速度有规定以上的差的行驶记录存在多个时，判别为不同种类的行驶记录。进而，控制器110的行驶记录判别功能为：当本车辆在相同车道内且相同线路的横摆角有规定以上的差的行驶记录存在多个时，判别为不同种类的行驶记录。在此，控制器110的行驶记录判别功能为：在本车辆通过位置、本车辆速度、本车辆的横摆角的至少一个满足规定以上的条件的情况下，将多个行驶记录判别为不同种类的行驶记录。例如，控制器110的行驶记录判别功能为：当本车辆在相同车道内且相同线路的通过位置没有上述规定以上的差，但本车辆在相同车道内且相同线路的速度有规定以上的差的行驶记录存在多个时，判别为不同种类的行驶记录。
此外，其它形态的控制器110的行驶记录判别功能为：在分支点、交叉路口前方的前进路例如为直行与右转左转这样的不同情况下(参考图2)，针对分支点、交叉路口的跟前侧的线路的行驶记录，将与第一前进路相对应的行驶记录、与第二前进路相对应的行驶记录判别为不同种类的行驶记录。进而，其它形态的控制器110的行驶记录判别功能为：在分支点、交叉路口前方的车道的行进位置为该车道的靠左、居中、靠右等不同情况下(参考图3)，针对分支点、交叉路口的跟前侧的线路与前方的车道的线路的各个行驶记录，将前方的车道的行进位置靠左的情况下的行驶记录、前方的车道的行进位置居中的情况下的行驶记录、以及前方的车道的行进位置靠右的情况下的行驶记录判别为不同种类的行驶记录。
控制器110的行驶记录存储功能为：在通过行驶记录判别功能判别为多种行驶记录的情况下，将相同线路上存在的多种行驶记录按照各种类而分别存储到存储装置105。以下，说明行驶记录的存储方法的实施例。
图2是用于说明行驶记录存储方法的一实施例的图。如图2所示，列举存在直行车道1、与从该车道1分支的车道2的状况为例来说明行驶记录的存储方法。该图中，实线箭头表示直行车辆的行驶轨迹，虚线箭头表示右转车辆的行驶轨迹。此外，本实施例中，在车道1设置有图中以四边形表示的节点1、节点2、及节点3，在车道2设置有图中以四边形表示的节点4。节点2设置在分支点，节点1设置在比分支点更靠车辆行进方向跟前侧，节点3设置在比分支点3更靠车辆行进方向里侧。以下说明中，将节点1与节点2之间的线路称为线路1，将节点2与节点3之间的线路称为线路2，将节点2与节点4之间的线路称为线路3。
如图2所示，直行车辆与右转车辆在分支点(节点2)跟前的线路1表现出不同的行驶轨迹。具体而言，直行车辆在线路1的通过位置位于车道1的中央附近，右转车辆在线路1的通过位置偏向车道1的右边。此外，右转车辆在线路1的速度比直行车辆在线路1的速度慢。
该状况下，控制器110的行驶记录判别功能将车辆在线路1的通过位置有规定以上的差的两种行驶记录判别为不同的两种行驶记录。此外，控制器110的行驶记录判别功能将车辆在线路1的速度有规定以上的差的两种行驶记录判别为不同的两种行驶记录。控制器110的行驶记录存储功能将车辆线路1的通过位置、速度不同的两种行驶记录按照各种类而分别存储到存储装置105。
进而，作为其它形态，控制器110的行驶记录判别功能针对车辆在分支点(节点2)的跟前侧的线路1的行驶记录，将与直行的前进路相对应的行驶记录、与右转的前进路相对应的行驶记录判别为不同的两种行驶记录。控制器110的行驶记录存储功能将车辆在分支点前方的行进方向不同的两种行驶记录与线路1关联并按照每个行进方向而分别存储到存储装置105。
图3是用于说明行驶记录存储方法的其它实施例的图。如图3所示，以存在直行车道1、在分支点从从该车道1分支的车道2，且车辆在分支点前方的车道2的行进位置有靠左(以下称为行进位置1)、居中(以下称为行进位置2)、靠右(以下称为行进位置3)等多个的状况为例，来说明行驶记录存储方法。该图中，实线箭头表示在车道2居中(行进位置2)行进的车辆的行驶记录，虚线箭头表示在车道2靠右(行进位置3)行进的车辆的行驶记录，一点划线箭头表示在车道2靠左(行进位置1)行进的车辆的行驶记录。此外，在本实施例中，在直行车道1设置有图中以四边形表示的节点1、及节点2，在车道2设置有图中以四边形表示的节点3。节点2设置在分支点，节点1设置在比分支点更靠车辆行进方向跟前侧，节点3设置在比分支点更靠车辆行进方向里侧。以下说明中，将节点1与节点2之间的线路称为线路1，将节点2与节点3之间的线路称为线路2。
如图3所示，向行进位置1行进的车辆、向行进位置2行进的车辆、向行进位置3行进的车辆在分支点(节点2)跟前的线路1，表现出不同的行驶轨迹。具体而言，向行进位置1行进的车辆在线路1的通过位置从车道1的中央附近变成靠左，向行进位置2行进的车辆在线路1的通过位置从车道1的中央附近变成靠右，向行进位置3行进的车辆在线路1的通过位置位于车道1的中央附近。此外，例如向行进位置1行进的车辆在线路1的速度比向行进位置2或行进位置3行进的车辆在线路1的速度快。
该状况下，控制器110的行驶记录判别功能将车辆在线路1的通过位置有规定以上的差的三种行驶记录判别为不同的三种行驶记录。此外，控制器110的行驶记录判别功能将车辆在线路1的速度有规定以上的差的两种或三种行驶记录判别为不同的两种或三种行驶记录。并且，控制器110的行驶记录存储功能将车辆在线路1的通过位置、速度不同的两种或三种行驶记录按照各种类而分别存储到存储装置105。
进而，作为其它形态，控制器110的行驶记录判别功能针对车辆在分支点(节点2)跟前侧的线路1的行驶记录，将与向行进位置1行进的车辆相对应的行驶记录、与向行进位置2行进的车辆相对应的行驶记录、与向行进位置3行进的车辆相对应的行驶记录判别为不同的三种行驶记录。并且，控制器110的行驶记录存储功能将车辆在分支点前方的行进位置不同的三种行驶记录与线路1关联并按照每个行进位置而分别存储到存储装置105。
如图3所示，向行进位置1行进的车辆、向行进位置2行进的车辆、向行进位置3行进的车辆在分支点(节点2)前方的线路2表现出不同的行驶轨迹。具体而言，向行进位置1行进的车辆在线路2的通过位置位于车道1的靠左，向行进位置2行进的车辆在线路2的通过位置从车道1的靠右变成中央附近，向行进位置3行进的车辆在线路2的通过位置从车道1的中央附近变成靠右。此外，例如向行进位置1行进的车辆在线路2的速度比向行进位置2或行进位置3行进的车辆在线路2的速度快。
该状况下，控制器110的行驶记录判别功能将车辆在线路2的通过位置有规定以上的差的三种行驶记录判别为不同的三种行驶记录。此外，控制器110的行驶记录判别功能将车辆在线路2的速度有规定以上的差的两种或三种行驶记录判别为不同的两种或三种行驶记录。并且，控制器110的行驶记录存储功能将车辆在线路2的通过位置、速度不同的两种或三种行驶记录按照每个种类而分别存储到存储装置105。
进而，作为其它形态，控制器110的行驶记录判别功能针对车辆在分支点前方的线路2的行驶记录，将与向行进位置1行进的车辆相对应的行驶记录、与向行进位置2行进的车辆相对应的行驶记录、与向行进位置3行进的车辆相对应的行驶记录判别为不同的三种行驶记录。控制器110的行驶记录存储功能将车辆在分支点前方的行进位置不同的三种行驶记录与线路2关联并按照每个行进位置而分别存储到存储装置105。
图1所示，控制器110具备行驶轨迹模型生成功能，按照存储装置105中存储的各种行驶记录而生成行驶轨迹模型。该行驶轨迹模型按时间序列排列本车辆通过位置、速度等。例如，对存储装置105中存储的行驶记录进行主成分分析，并根据检测到的主成分向量来定义行驶轨迹模型。该行驶轨迹模型至少包含本车辆通过位置与速度，本实施方式中还包含本车辆的姿势、朝向及偏离角。另外，偏离角可以根据车辆速度、车辆姿势而推定出。
在此，在同一线路存在多种行驶记录的情况下，针对同一线路生成多种行驶轨迹模型。并且，控制器110的行驶记录存储功能将通过行驶轨迹模型生成功能所生成的多种行驶轨迹模型与线路关联并按照各种类而分别存储到存储装置105。
控制器110具备行驶轨迹模型选择功能、测距参数修正功能、自身位置推定功能。控制器110的行驶轨迹模型选择功能为：在执行驾驶辅助或自动驾驶的过程中(以下称为在线时)，基于位置检测装置101检测到的本车辆的位置、地图信息部102具有的地图信息、传感器部103检测到的目标信息、移动量推定功能推定出的本车辆的移动量ΔP，而计算出本车辆的行驶轨迹。该行驶轨迹至少包含本车辆的通行位置与速度，本实施方式中还包含本车辆的姿势。并且，控制器110的行驶轨迹模型选择功能为：从存储装置105中存储的一种或多种行驶轨迹模型读出与通过行驶轨迹模型生成功能所生成的本车辆的行驶轨迹相一致的行驶轨迹模型。在此，作为从存储装置105读出行驶轨迹模型的方法可例示如下方法：计算出将本车辆在线时的行驶轨迹向量化而得的行驶轨迹向量、与存储装置105中存储的行驶轨迹模型的主成分向量的内积，从存储装置105中读出具有与行驶轨迹向量的内积最大的主成分向量的行驶轨迹模型。
控制器110的测距参数修正功能为：在线时基于通过移动量推定功能算出的车辆在上次处理周期之后的移动量ΔP、与通过行驶轨迹模型选择功能从存储装置105读出的行驶轨迹模型的节点间距离(线路长)，而计算出通过测距测量算出的移动量ΔP与本车辆的实际移动量的误差。并且，控制器110的测距参数修正功能为：修正测距测量中使用的测距参数，以减少算出的误差。作为测距参数的修正方法，可例示对相加到测距测量算出的移动量ΔP上的增益进行调整的方法。在此，控制器110的测距参数修正功能也可为：基于转弯时的行驶轨迹模型所包含的偏离角，计算出本车辆转弯时的侧滑量，并根据计算出的侧滑量，来调整测距测量中的增益。
控制器110的自身位置推定功能为：在线时基于通过移动量推定功能所推定的本车辆的移动量ΔP、通过测距参数修正功能修正的测距参数、以及地图信息部102具有的地图信息，推定本车辆的自身位置。例如，控制器110的移动量推定功能为：在通过移动量推定功能所推定的移动量ΔP上加上通过测距参数修正功能调整后的增益，从而修正移动量ΔP，并基于修正后的移动量ΔP与地图信息，而推定本车辆的自身位置。
以下，对自身位置推定系统200推定本车辆的自身位置的推定方法进行说明。图1所示的控制器110具备自身位置推定功能。本实施方式的自身位置推定是通过如下方法进行：根据车辆左右轮的旋转角与旋转角速度而计算出本车辆的移动距离与移动方向(所谓的测距测量)。在由测距测量的自身位置推定方法中，利用根据车轮的旋转角速度及左右车轮的旋转角速度之差得到的本车辆的转弯角度及转弯速度来推定本车辆的移动量时，因上坡下坡等行驶路的地形、路面材质等行驶路条件的不同，在与车轮旋转相应的本车辆的移动量的推定值与本车辆的实际移动量之间会产生误差。通过明确该误差的产生原因，就能减小因测距测量导致本车辆的移动量ΔP的误差，但很难根据行驶路条件准确地解析上述原因。此外，虽然还能基于行驶路周围的目标与本车辆的相对位置修正测距参数，从而减小因测距测量导致本车辆的移动量ΔP的误差，但这在无法检测目标的区间是无法实施的。
于是，在本实施方式使用测距测量推定车辆的自身位置中，在未执行驾驶辅助或自动驾驶时(以下称为离线时)使本车辆行驶而采集行驶记录并存储到存储装置105，基于存储装置105中存储的行驶记录而生成行驶轨迹模型，并基于所生成的行驶轨迹模型与本车辆的实际行驶的误差来修正测距参数。
在此，在同一线路存在车辆通过位置、车速不同的多种行驶记录的情况下，若这些多种行驶记录不分类地存储到存储装置105，则会产生无法准确地生成行驶轨迹模型，或者自身位置推定时无法准确地计算出因测距测量而导致的移动量ΔP的误差等问题。于是，本实施方式中，离线时采集行驶记录并存储到存储装置105时，将同一线路存在的多种行驶记录分别存储到存储装置105。此外，本实施方式中，离线时生成行驶轨迹模型时，生成与同一线路存在的多种行驶记录相对应的多种行驶轨迹模型。进而，本实施方式中，在线时推定本车辆的自身位置时，从存储装置105中存储的多种行驶轨迹模型中选择与行驶中的本车辆的行驶轨迹一致的行驶轨迹模型，并使用所选择的行驶轨迹模型而计算出因测距测量导致移动量ΔP的误差。
首先，说明本实施方式的离线时的行驶轨迹模型的生成方法。图4是用于说明本实施方式的行驶轨迹模型生成方法的流程图。如该流程图所示，离线时，使本车辆在规定区间行驶，采集行驶记录并存储到存储装置105(步骤1)。作为从本车辆采集并存储到存储装置105的行驶记录，包含通过控制器110的移动量推定功能所推定的本车辆的移动量ΔP、从行驶状态检测装置104输出的车轮速度、转向角、偏航率、从传感器部103输出的目标信息、由位置检测装置101检测到的本车辆的位置。此外，上述规定区间例如像图2所示的那样设置为节点1～节点3的区间与节点1～节点4的区间，或者像图3所示的那样设置为节点1～节点3的区间。在该规定区间采集行驶记录并存储到存储装置105的次数至少为一次，但为了提高步骤2中生成的行驶轨迹模型的精度也可以设为多次。
在此，同一线路存在通过位置、速度、该线路前方的行进方向(直行或右转等)或行进位置(一车道的靠右或中央等)等不同的多种行驶记录的情况下，通过控制器110的行驶记录判别功能判别为多种行驶记录(参考图2及图3)。该情况下，通过控制器110的行驶记录存储功能将多种行驶记录按照各种类而分别存储到存储装置105。
接着，根据存储装置105中存储的行驶记录而生成行驶轨迹模型(步骤2)。在此，存储装置105中针对同一线路存储了多种行驶记录的情况下，通过控制器110的行驶轨迹模型生成功能，针对同一线路生成多种行驶轨迹模型。另外，行驶轨迹模型的生成可以在每次采集行驶记录并存储到存储装置105时实施，也可以在行驶记录的采集及记录执行多次后实施。
接着，将步骤2中生成的行驶轨迹模型存储到存储装置105(步骤3)。在此，在针对同一线路生成了多种行驶轨迹模型的情况下，通过控制器110的行驶记录存储功能，将多种行驶轨迹模型按照各种类而分别存储到存储装置105。
接着，说明在线时的自身位置推定方法。图5是用于说明本实施方式的自身位置推定方法的流程图。如该流程图所示，控制器110的行驶轨迹模型选择功能为：基于位置检测装置101检测到的本车辆的位置、地图信息部102具有的地图信息、传感器部103检测到的目标信息、通过移动量推定功能所推定的本车辆的移动量ΔP，而计算出本车辆的行驶轨迹(步骤101)。
接着，控制器110的行驶轨迹模型选择功能从存储装置105中存储的一种或多种行驶轨迹模型读出与所生成的本车辆的行驶轨迹一致的行驶轨迹模型(步骤102)。例如，如图2所示，在本车辆要右转而在线路1减速或者通过车道1靠右的情况下，通过控制器110的行驶轨迹模型选择功能，从存储装置105中读出实线表示的行驶轨迹模型。或者，如图3所示，在本车辆右转后在前进路2的靠左位置行进的情况下，通过控制器110的行驶轨迹模型选择功能，选择一点划线表示的行驶轨迹模型。
接着，控制器110的测距参数修正功能为：基于通过移动量推定功能计算出的车辆在上次处理周期之后的移动量ΔP、通过行驶轨迹选择功能从存储装置105读出的行驶轨迹模型的节点间距离(线路长)，而计算出通过测距测量算出的移动量ΔP与行驶轨迹模型中的移动量的误差(步骤103)。接着，控制器110的测距参数修正功能计算出加到测距测量的移动量ΔP上的增益(步骤104)。
接着，控制器110的自身位置推定功能为：在通过移动量推定功能所推定的移动量ΔP上加上通过测距参数修正功能调整后的增益，从而修正移动量ΔP(步骤105)。并且，控制器110的自身位置推定功能基于在步骤105中修正后的移动量ΔP与地图信息，而推定本车辆的自身位置(步骤106)。
在此，探讨比较例。本比较例中，虽然同一线路存在车辆通过位置、车速等不同的多种行驶记录，但离线时将多种行驶记录不分类地存储到存储装置105。此外，本比较例中，离线时对存储装置105中存储的行驶记录所包含的车辆通过位置与车速等进行主成分分析，从而生成行驶轨迹模型。进而，本比较例中，在线时使用离线时所生成的行驶轨迹模型，来实施行驶中的车辆的自身位置推定。
本比较例中，离线时生成的行驶轨迹模型与图2中以虚线表示的车辆右转时在线路1的行驶轨迹不一致，进而与图2中以实线表示的车辆直行时在线路1的行驶轨迹不一致。因此，使用离线时所生成的行驶轨迹模型，在线时实施行驶中的车辆的自身位置推定时，在沿着图中虚线表示的行驶轨迹右转、与沿着图中实线表示的行驶轨迹直行的两种情况下，行驶中的车辆的行驶轨迹与行驶轨迹模型之间发生偏离。因此，无法准确地计算出通过测距测量算出的移动量ΔP与车辆的实际移动量的误差，从而导致行驶中的车辆的自身位置推定的精度下降。
相对于此，本实施方式的行驶记录的存储方法及行驶记录存储系统100中，基于车辆通过位置等规定的判别条件，将同一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，并将该同一线路上的多种行驶记录按判别出的各种类而分别存储到存储装置105。由此，可以生成与同一线路存在的多种行驶记录相对应的多种行驶轨迹模型，或者使用同一线路存在的多种行驶记录来实施行驶中的车辆的自身位置推定。因此，可以生成与车辆的实际行驶轨迹相符合的行驶轨迹模型，且可以提高行驶中的车辆的自身位置推定的精度。
本实施方式的行驶记录的存储方法及行驶记录存储系统100中，如图2所示，将线路1前方的行驶道路有分支时车辆在线路1的行进方向(例如直行还是右转等)作为判别条件，将同一线路1的行驶记录判别为多种行驶记录，并将该同一线路1的多种行驶记录按判别出的各行进方向而分别存储到存储装置105。由此，可以将从线路1右转时车辆在线路1的行驶轨迹模型、与从线路1直行时车辆在线路1的行驶轨迹模型区别而生成。此外，在行驶中的车辆从线路1右转的情况下，可以使用右转时车辆在线路1的行驶轨迹模型进行自身位置推定，在行驶中的车辆从线路1直行的情况下，可以使用直行时车辆在线路1的行驶轨迹模型进行自身位置推定。
本实施方式的行驶记录存储方法及行驶记录存储系统100中，如图3所示，在车辆向线路1前方的一车道2(线路2)的行进位置存在靠右、居中、靠左等多个的情况下，将车辆向一车道2的多个行进位置作为判别条件，将车辆在同一线路1的行驶记录判别为多种行驶记录，并且将车辆在同一线路2的行驶记录判别为多种行驶记录。并且，在本实施方式的行驶记录存储方法中，将车辆在同一线路1的多种行驶记录按照判别出的各行进位置而分别存储到存储装置105，并且将车辆在同一线路2的多种行驶记录按照判别出的各行进位置而分别存储到存储装置105。由此，可以将车辆从线路1向车道2靠右行进时的线路1、2的行驶轨迹模型、车辆从线路1向车道2居中行进时的线路1、2的行驶轨迹模型、车辆从线路1向车道2靠左行进时的线路1、2的行驶轨迹模型区别而生成。此外，在行驶中的车辆从线路1向车道2靠右行进的情况下，可以使用车辆靠右行进时的线路1、2的行驶轨迹模型进行自身位置推定，在行驶中的车辆从线路1向车道2居中行进的情况下，可以使用车辆居中行进时的线路1、2的行驶轨迹模型进行自身位置推定，在行驶中的车辆从线路1向车道2靠左行进的情况下，可以使用车辆靠左行进时的线路1、2的行驶轨迹模型进行自身位置推定。
此外，在本实施方式的行驶记录存储方法及行驶记录存储系统100中，将同一线路上的车辆通过位置、及同一线路上的车速作为判别条件，将同一线路上的行驶记录判别为多种行驶记录，并将该同一线路1的多种行驶记录按照判别出的各行进方向而分别存储到存储装置105。由此，可以将车辆通过位置及车速不同的多种行驶轨迹区别而模型化。此外，当行驶中的车辆以规定的通过位置及规定的车速通过规定线路时，可以使用规定的通过位置及规定车速的行驶轨迹模型来进行自身位置推定。
此外，在本实施方式的行驶轨迹模型生成方法中，基于规定的判别条件，将同一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，并将同一线路上的多种行驶记录按照判别出的各种类而分别存储到存储装置105，生成与存储装置105中存储的同一线路上的多种行驶记录的各个相对应的多种行驶轨迹模型。由此，可以生成与车辆的实际行驶轨迹相符合的行驶轨迹模型。
进而，本实施方式的车辆的自身位置推定方法为：使用上述本实施方式的行驶轨迹模型生成方法，生成多种行驶轨迹模型，将生成的多种行驶轨迹模型存储到存储装置105，并从存储装置105中存储的多种行驶轨迹模型中选择与行驶中的车辆的行驶轨迹一致的行驶轨迹模型，使用所选择的行驶轨迹模型来修正因测距测量导致车辆的移动量的误差。由此，例如，如图2所示，在车辆从线路1右转的情况下，可以使用将右转车辆的行驶轨迹模型化而得的行驶轨迹模型来修正因测距测量而导致车辆的移动量的误差，在车辆从线路1直行的情况下，可以使用将直行车辆的行驶轨迹模型化而得的行驶轨迹模型来修正因测距测量导致车辆的移动量的误差。因此，可以使用与车辆的实际行驶轨迹相符合的行驶轨迹模型来推定行驶中的车辆的自身位置，所以可以提高行驶中的车辆的自身位置推定的精度。
另外，以上说明的实施方式是为了便于理解本发明而记载的，这些记载并不限定本发明。因此，上述的实施方式公开的各要素包含本发明的技术范围内的所有设计变更及均等物。
例如，上述实施方式中，离线时采集行驶记录并存储到存储装置105，生成行驶轨迹模型并存储到存储装置105，使用该行驶轨迹模型，进行在线时行驶中的车辆的自身位置推定。但是，也可以在线时也采集行驶记录并存储到存储装置105，并修正行驶轨迹模型。
符号说明
100：行驶记录存储系统
105：存储装置
110：控制器
200：自身位置推定系统

Claims (7)

1.一种行驶记录的存储方法，使用控制器将车辆的行驶记录按照行驶道路的每个线路分别存储到存储装置中，其特征在于，
基于规定的判别条件，将在一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，
将所述一线路上的所述多种行驶记录按照判别出的种类分别存储到所述存储装置。
2.如权利要求1所述的行驶记录存储方法，其特征在于，
所述规定的判别条件是在所述一线路前方的行驶道路有分支的情况下车辆在所述一线路上的行进方向。
3.如权利要求1或2所述的行驶记录存储方法，其特征在于，
所述规定的判别条件是在车辆驶向所述一线路前方的一行驶道路的行进位置存在多个的情况下车辆驶向所述一行驶道路的行进位置。
4.如权利要求1～3中任一项所述的行驶记录存储方法，其特征在于，
所述规定的判别条件是所述一线路上的车辆通过位置及所述一线路上的车辆速度中的至少一方。
5.一种行驶轨迹模型的生成方法，使用控制器将车辆的行驶记录按照行驶道路的每个线路而存储到存储装置中，并基于所述存储装置中存储的行驶记录，将至少包含车辆通过位置和车速的行驶轨迹模型化而生成行驶轨迹模型，其特征在于，
基于规定的判别条件，将一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，
将所述一线路上的所述多种行驶记录按照判别出的种类分别存储到所述存储装置中，
生成与所述存储装置中存储的所述一线路上的所述多种行驶记录相对应的多种所述行驶轨迹模型。
6.一种自身位置推定方法，使用控制器将车辆的行驶记录按照行驶道路的每个线路存储到存储装置中，基于所述存储装置中存储的行驶记录，将至少包含车辆通过位置和车速的行驶轨迹模型化而生成行驶轨迹模型，使用所生成的所述行驶轨迹模型修正因测距测量导致的车辆的移动量的误差，其特征在于，
基于规定的判别条件，将一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，
将所述一线路上的所述多种行驶记录按照判别出的种类分别存储到所述存储装置中，
生成与所述存储装置中存储的所述一线路上的所述多种行驶记录相对应的多种所述行驶轨迹模型，
将所生成的所述多种行驶轨迹模型存储到所述存储装置中，
从所述存储装置中存储的所述多种行驶轨迹模型中，选择与至少包含车辆通过位置和车速的行驶中的车辆的行驶轨迹相一致的所述行驶轨迹模型，
使用所选择的所述行驶轨迹模型，修正因测距测量导致的车辆的移动量的误差。
7.一种行驶记录的存储装置，具备存储装置及控制器，该控制器将车辆的行驶记录按照行驶道路的每个线路存储到所述存储装置中，其特征在于，
所述控制器基于规定的判别条件，将一线路上的行驶记录判别为一种或多种行驶记录，
将所述一线路上的所述多种行驶记录按照判别出的种类分别存储到所述存储装置中。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113365344A (zh) * 2021-07-21 2021-09-07 中南大学湘雅医院 一种蓝牙定位与物联网技术融合的定位方法

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7209317B2 (ja) * 2017-10-27 2023-01-20 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 配送計画生成方法および配送計画生成装置
JP7129269B2 (ja) * 2018-08-09 2022-09-01 日産自動車株式会社 走行履歴記憶方法及び走行履歴記憶装置
JP7204386B2 (ja) * 2018-09-14 2023-01-16 株式会社 ミックウェア 情報処理装置および情報処理システム
JP7186794B2 (ja) * 2018-10-17 2022-12-09 三菱電機株式会社 自動運転制御装置、自動運転制御方法、および、自動運転制御システム
JP7060496B2 (ja) * 2018-12-10 2022-04-26 トヨタ自動車株式会社 地図生成システム
US10957196B2 (en) * 2019-04-03 2021-03-23 International Business Machines Corporation Traffic redirection for autonomous vehicles
JP7277349B2 (ja) * 2019-12-12 2023-05-18 日立Astemo株式会社 運転支援装置、および、運転支援システム
US11012861B1 (en) 2020-01-09 2021-05-18 Allstate Insurance Company Fraud-detection based on geolocation data
DE102020201351A1 (de) * 2020-02-04 2021-08-05 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs
CN112530159B (zh) * 2020-11-13 2022-06-07 鹏城实验室 一种自标定式多车道级交通流量检测方法及电子设备
CN112700643A (zh) * 2020-12-21 2021-04-23 北京百度网讯科技有限公司 输出车辆流向的方法、装置、路侧设备以及云控平台
CN115342822B (zh) * 2022-10-18 2022-12-23 智道网联科技(北京)有限公司 路口轨迹数据渲染方法、装置及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6098015A (en) * 1996-04-23 2000-08-01 Aisin Aw Co., Ltd. Navigation system for vehicles and storage medium
CN101206644A (zh) * 2006-12-18 2008-06-25 厦门雅迅网络股份有限公司 车辆行驶轨迹数据处理方法
JP2012221291A (ja) * 2011-04-11 2012-11-12 Hitachi Ltd データ配信システム、データ配信サーバ及びデータ配信方法
CN103717999A (zh) * 2011-08-24 2014-04-09 株式会社电装 行驶轨迹存储装置
JP2014106068A (ja) * 2012-11-27 2014-06-09 Nissan Motor Co Ltd 燃費推定装置及び燃費推定方法
JP2015076077A (ja) * 2013-10-11 2015-04-20 パイオニア株式会社 交通量推定システム、端末装置、交通量推定方法および交通量推定プログラム

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3580457B2 (ja) * 1996-04-23 2004-10-20 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 車両用ナビゲーション装置
JP2003121180A (ja) 2001-10-15 2003-04-23 Alpine Electronics Inc 車両位置検出装置
US7912628B2 (en) 2006-03-03 2011-03-22 Inrix, Inc. Determining road traffic conditions using data from multiple data sources
US7739040B2 (en) * 2006-06-30 2010-06-15 Microsoft Corporation Computation of travel routes, durations, and plans over multiple contexts
JP4560739B2 (ja) * 2007-06-29 2010-10-13 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 自車位置認識装置及び自車位置認識プログラム
JP5234691B2 (ja) * 2009-01-28 2013-07-10 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 ナビゲーション装置、プローブ情報送信方法、プログラム及び交通情報作成装置
US8352112B2 (en) * 2009-04-06 2013-01-08 GM Global Technology Operations LLC Autonomous vehicle management
US9301099B2 (en) 2009-10-29 2016-03-29 Tomtom North America, Inc. Method of analyzing points of interest with probe data
EP2659472A1 (en) 2010-12-31 2013-11-06 Tomtom Belgium N.V. Navigation methods and systems
RU153473U1 (ru) * 2014-09-29 2015-07-20 ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи Планирование маршрута с заправкой топливом транспортного средства
US10013508B2 (en) 2014-10-07 2018-07-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Joint probabilistic modeling and inference of intersection structure
US9499197B2 (en) * 2014-10-15 2016-11-22 Hua-Chuang Automobile Information Technical Center Co., Ltd. System and method for vehicle steering control

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6098015A (en) * 1996-04-23 2000-08-01 Aisin Aw Co., Ltd. Navigation system for vehicles and storage medium
CN101206644A (zh) * 2006-12-18 2008-06-25 厦门雅迅网络股份有限公司 车辆行驶轨迹数据处理方法
JP2012221291A (ja) * 2011-04-11 2012-11-12 Hitachi Ltd データ配信システム、データ配信サーバ及びデータ配信方法
CN103717999A (zh) * 2011-08-24 2014-04-09 株式会社电装 行驶轨迹存储装置
JP2014106068A (ja) * 2012-11-27 2014-06-09 Nissan Motor Co Ltd 燃費推定装置及び燃費推定方法
JP2015076077A (ja) * 2013-10-11 2015-04-20 パイオニア株式会社 交通量推定システム、端末装置、交通量推定方法および交通量推定プログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113365344A (zh) * 2021-07-21 2021-09-07 中南大学湘雅医院 一种蓝牙定位与物联网技术融合的定位方法
CN113365344B (zh) * 2021-07-21 2022-11-25 中南大学湘雅医院 一种蓝牙定位与物联网技术融合的定位方法

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