CN115917253A - 自身车辆位置推断装置及自身车辆位置推断方法 - Google Patents
自身车辆位置推断装置及自身车辆位置推断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115917253A CN115917253A CN202180040548.7A CN202180040548A CN115917253A CN 115917253 A CN115917253 A CN 115917253A CN 202180040548 A CN202180040548 A CN 202180040548A CN 115917253 A CN115917253 A CN 115917253A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- map
- sensor information
- information
- traveling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
- G01C21/30—Map- or contour-matching
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
- G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Navigation (AREA)
- Instructional Devices (AREA)
Abstract
本发明的目的在于获得一种能推断可靠性高的行驶道路的自身车辆位置推断装置。本发明为一种自身车辆位置推断装置(100),其使用根据惯性传感器(101)的输出和车辆信息(102)加以运算的自主导航位置的信息和从定位卫星获取的定位位置的信息来推断自身车辆在地图上的位置,在所述定位位置的信息不可用时,每隔规定的行驶距离间隔将所述自主导航位置修正为所述地图上的道路的位置,该自身车辆位置推断装置(100)的特征在于,具备修正判断部(12),所述修正判断部(12)根据在所述道路上行驶的所述自身车辆的位置及朝向来判断是否实施所述修正。
Description
技术领域
本发明涉及自身车辆位置推断装置及自身车辆位置推断方法。
背景技术
专利文献1中记载有以下内容:“以往,在车辆用导航装置中,例如将GPS接收机等给出的无线电导航定位信息与根据陀螺仪传感器等方位传感器和车速传感器的检测结果算出的自主导航定位信息加以组合来推断自身车辆位置的坐标而提高自身车辆位置的推断精度。但GPS接收机未必始终能输出定位信息,并且,根据自主导航给出的定位信息而求出的自身车辆位置包含不小的误差。因而,为了进一步提高自身车辆位置的精度,通常在车辆用导航装置中采用地图匹配处理。该地图匹配处理是以车辆必定在道路上行驶为前提,将求出的自身车辆位置及其行驶轨迹套用到车辆附近的道路上,以与相关性最高的道路上一致的方式修正自身车辆位置。即便采用这样的地图匹配处理,在各种传感器的检测误差大等情况下,误确定车辆的当前位置的可能性仍然较高”。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本专利特开2008-145142号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而,即便在实施了这些校正的情况下,也无法完全消除各种传感器的检测结果的误差,结果,存在将错误的道路判定为正在行驶的道路这一问题。
本发明是鉴于上述问题而成,其目的在于提供一种能推断可靠性高的行驶道路的自身车辆位置推断装置及自身车辆位置推断方法。
解决问题的技术手段
解决上述问题的本发明的自身车辆位置推断装置的特征在于,使用根据惯性传感器的输出和车辆信息加以运算的自主导航位置的信息和从定位卫星获取的定位位置的信息来推断自身车辆在地图上的位置,在所述定位位置的信息不可用时,每隔规定的行驶距离间隔将所述自主导航位置修正为所述地图上的道路的位置,该自身车辆位置推断装置具备修正判断部,所述修正判断部根据在所述道路上行驶的所述自身车辆的位置及朝向来判断是否实施所述修正。
发明的效果
根据本发明,能够推断可靠性高的行驶道路。根据本说明书的记述、附图,将明确本发明相关的更多特征。此外,上述以外的课题、构成以及效果将通过以下实施方式的说明来加以明确。
附图说明
图1为自身车辆位置推断装置的构成图。
图2为自动驾驶车辆的构成图。
图3为自身车辆位置推断的流程图。
图4为向地图上位置的修正判定的流程图。
图5为未实施本实施例的情况下的示意图。
图6为实施了本实施例的情况下的示意图。
图7为实施例2的自身车辆位置推断的流程图。
图8为基于摄像机的自身车辆位置修正的概念图。
具体实施方式
[实施例1]
在本实施例中,对将作为本发明的自身车辆位置推断装置装入自动驾驶车辆的情况下的构成进行说明。
图2展示自动驾驶车辆200的构成。
自动驾驶车辆200具有惯性传感器101、车辆信息102、GNSS 103、摄像机104、地图105、周围传感器106、导航系统107、自身车辆位置推断装置100、行驶路径运算装置201以及车辆控制装置202。惯性传感器101包含检测作用于车辆的加速度、角速度等的加速度传感器、陀螺仪传感器,测量自身车辆行为的变化。车辆信息102包含车辆的车轮转速、操舵角等信息,与惯性传感器101的输出相结合来运算自主导航位置。GNSS 103根据来自GPS等的定位卫星的电波例如测量地球坐标上的绝对位置而作为定位位置加以获取。摄像机104可以拍摄车辆周围而通过图像处理来测量自身车辆相对于行驶车道的行驶状态。地图105中存储有包含自身车辆能够通行的道路的信息的地图信息。周围传感器106例如包含激光、Lidar、毫米波雷达等,检测自身车辆周围的障碍物、道路的状况等周围信息。导航系统107制作用于引导至目标位置的路径信息。惯性传感器101的输出和车辆信息102对应于权利要求书的第一传感器信息。由GNSS 103测量的绝对位置的信息对应于权利要求书的第二传感器信息。并且,由摄像机104拍摄到的图像的信息对应于权利要求书的第三传感器信息。
自身车辆位置推断装置100根据惯性传感器101、车辆信息102、GNSS 103、摄像机104以及地图105的信息来进行自身车辆正在行驶的道路和自身车辆位置的推断,并将推断结果的信息送至行驶路径运算装置201。行驶路径运算装置201根据由自身车辆位置推断装置100推断出的自身车辆位置的信息、地图105、来自周围传感器106的信息、以及来自导航系统107的到目的地的路径信息来生成供自身车辆安全地到达目的地用的车辆的行驶路径,并送至车辆控制装置202。车辆控制装置202以按照从行驶路径运算装置201送来的行驶路径行驶的方式控制自身车辆。通过像以上那样控制车辆,自动驾驶车辆200能自动使自身车辆移动以到达目的地。
此处,使用图1,对自身车辆位置推断装置100的动作进行详细说明。
图1为自身车辆位置推断装置100的构成图。
自身车辆位置推断装置100具有传感器融合部10、地图上位置推断部11以及修正判断部12。传感器融合部10根据利用惯性传感器101的输出和车辆信息102加以运算的自主导航位置的信息以及从GNSS 103获取的定位位置的信息来推断当前的自身车辆位置。地图上位置推断部11根据传感器融合部10中推断出的自身车辆位置和地图105的信息来推断自身车辆在地图上的位置而且是自身车辆正在行驶的道路。在定位位置的信息不可用时,传感器融合部10每隔规定的行驶距离间隔将自主导航位置修正为地图上的道路的位置。在隧道内等GNSS 103的定位信息不可用的情况下,修正判断部12判断是否修正从传感器融合部10输出的位置信息。
接着,对传感器融合部10、地图上位置推断部11以及修正判断部12各自的详细动作进行说明。
传感器融合部10根据从惯性传感器101、车辆信息102、GNSS 103输入的输入信息和过去的传感器融合部10的结果而定期地推断自身车辆的绝对位置。在未从修正判断部12收到表示实施修正这一判断结果的信息的情况下,传感器融合部10根据从惯性传感器101输出的加速度、角速度的信息、包含在车辆信息102中的车轮的转速信息、挡位、操舵角等来自车辆各部的传感器的信息、以及来自GNSS 103的绝对位置的信息来进行自身车辆位置的推断。
另一方面,在从修正判断部12收到了表示实施修正这一判断结果的信息的情况下,由于GNSS 103的定位信息不可用,所以传感器融合部10根据从地图上位置推断部11输出的位置和道路方位的信息、从惯性传感器101输出的加速度和角速度的信息、以及包含在车辆信息102中的信息来进行自身车辆位置的推断。
地图上位置推断部11根据从传感器融合部10输出的自身车辆位置信息的变化和地图105的信息来进行地图匹配处理而进行自身车辆当前正在行驶的道路的推断和道路上的位置的推断,并输出其推断结果。
修正判断部12根据在道路上行驶的自身车辆的位置及朝向来判断是否实施传感器融合部10所进行的修正也就是每隔规定的行驶距离间隔将自主导航位置修正为地图上的道路的位置的处理。在GNSS 103无法根据其定位信息持续进行定位或者定位的精度低而无法信赖、自身车辆根据摄像机104的摄像图像中拍摄到的车辆区划线或道路端的形状信息而正在道路上与道路平行地行驶的情况下,修正判断部12判断实施修正。也就是说,在GNSS 103的定位信息不可用的情况下,修正判断部12判断自身车辆是否正与道路平行地行驶,在正在平行地行驶时判断实施修正,在未平行地行驶时判断不实施修正。
使用图5、图6的示意图来展示本实施例的效果。
图5为说明相对于本实施例的比较例的示意图,是展示在GNSS不定位时在不实施基于地图上的推断自身车辆位置的修正的情况下进行了自身车辆位置的推断的情况的例子的图。
在自身车辆进入隧道前GNSS 103能够定位,传感器融合部10能够推断与实际的行驶路径同等的位置510作为推断自身车辆位置。但是,当自身车辆从隧道的入口504进入隧道内时,GNSS 103无法再定位,因惯性传感器101和车辆信息102的误差的影响而开始在实际的行驶轨迹511与传感器融合部10的结果即推断自身车辆位置的轨迹512之间产生背离。当该差变大时,有地图上位置推断部11的地图匹配处理中推断行驶道路用的判定出错之虞。
例如图5中,实际的车辆因隧道内的道路501的分岔而正在右侧的道路503上行驶,但在使用未实施修正的传感器融合部10的结果的地图上位置推断部11中则是判断正在左侧的道路502上行驶。
图6为实施了本实施例的情况下的示意图,展示通过从修正判断部12接收位置修正的指示而将传感器融合部10的自身车辆位置修正为地图上的自身车辆位置的情况下的动作。
当从入口504进入隧道而GNSS 103无法再定位时,因惯性传感器101和车辆信息102的测定误差的影响而开始在实际的行驶轨迹与传感器融合部10的结果即推断自身车辆位置的轨迹之间产生背离。其后,在自身车辆根据来自摄像机104的车辆区划线或道路端的形状信息而正与道路平行地行驶的情况下,更具体而言,在判断自身车辆正在道路的行驶车道上沿行驶车道平行地行驶的情况下,修正判断部12对传感器融合部10发送修正实施的信号。再者,所谓自身车辆在道路的行驶车道上沿行驶车道平行地行驶,除了自身车辆沿着行驶车道的车道中心的连结线上行驶的情况以外,还包括在行驶车道上而且是道路宽度方向上与车道中心的连结线相距规定范围内的位置上与道路方位平行地行驶的情况。
例如,若在车道变更中等自身车辆正朝与道路的行驶车道的车道中心交叉的方向行驶的状况也就是不满足自身车辆正以与行驶车道的车道中心平行的朝向行驶这一修正条件的状况下进行修正,则推断的自身车辆的位置和方位有可能产生误差。因而,在本发明中,由修正判断部12判断是否是满足修正条件的状况,在判断是满足修正条件的状况的情况下,对传感器融合部10发送修正实施的信号。
传感器融合部10根据地图上位置推断部11所输出的地图上位置及其道路方位以及惯性传感器101、车辆信息102的信息来进行自身车辆位置的推断(图6的虚线圆部)。传感器融合部10一边针对修正判断部12的每一修正判断而反复进行向地图上的道路位置的修正一边持续推断自身车辆位置。继而,地图上位置推断部11根据由传感器融合部10推断出的自身车辆位置来推断地图上的自身车辆位置。
通过该修正,能够减少惯性传感器101、车辆信息102的测定误差、地图105的信息与实际的道路形状的差异的影响。结果,传感器融合部10所输出的推断自身车辆位置的轨迹变得与实际的行驶路径的轨迹相近,地图上位置推断部11所推断的自身车辆位置的精度提高。
如上所述,自身车辆位置推断装置100通过实施自身车辆位置的推断,能够减少以往因在隧道内等GNSS 103长时间无法定位这样的状况下将自身车辆的推断位置修正为地图上位置而产生的、惯性传感器101和车辆信息102的测定误差的影响造成的位置误差,可以提高位置推断精度。
此处,作为实施修正的方法,例如考虑使推断自身车辆位置变为地图上位置推断部11中推断出的地图上位置及其道路方位的方法(通过一次修正来移动位置的方法)、或者与GNSS 103的定位信息同样地作为具有任意误差量的绝对位置的定位信息用于滤波处理的方法(逐次少量地移动位置的方法)等,但只要是以向地图上位置推断部11中推断出的地图上位置信息接近的方式进行修正,便能获得本发明的效果。
此外,在本方式中,使用来自摄像机的影像的只是车辆区划线与自身车辆的相对位置的关系,无须实施高级的图像处理运算等,从而能以较少的计算时间加以实施。
此外,在搭载有车道保持功能等驾驶辅助系统的车辆中,已具备检测车辆与车辆区划线的相对位置的功能,因此可以通过借用相对位置的信息而以更少的计算时间来实现本方式。
此外,根据本实施方式的自身车辆位置推断装置,通过将向地图上位置的修正的时刻限定于正与道路的行驶车道平行地行驶这一情况,例如在车道变换等未与道路平行地行驶时实施了修正的情况下车辆的推断方位出现大的错误这样的问题也不会发生,所以也能修正方位。
进而,即便在因对修正的误差而导致实际的行驶方位出现了偏移的情况下,只要是正与行驶道路大致平行地行驶的情况,便能减少误差的影响。
自身车辆位置推断装置100的运算的流程图示于图3。
图3为说明使用本实施方式的自身车辆位置推断装置的自身车辆位置推断方法的流程图。
当开始自身车辆位置推断(S301)时,判断GNSS 103的定位信息当前是否为可用状态(S302)。在GNSS 103的定位信息为可用状态的情况下(S302中为否),实施使用GNSS103的定位信息的传感器融合(S303)。其后,实施地图上自身车辆位置的推断(S307),并结束自身车辆位置推断(S308)。
另一方面,在S302中判断GNSS 103不定位也就是GNSS 103的定位信息不可用的情况下(S302中为是),实施向地图上位置的修正判定(S304)。其后,在根据向地图上位置的修正判定的结果而判断实施位置修正的情况下(S305中为是),根据上一次推断出的地图上位置、惯性传感器101的输出、以及车辆信息102的信息来实施使用地图上位置的传感器融合(S306),其后实施地图上自身车辆位置推断(S307)。此外,在S305中判断不实施位置修正的情况下(S305中为否),根据惯性传感器101的输出和车辆信息102的信息来实施传感器融合(S309),其后实施地图上自身车辆位置推断(S307)。
此处,关于传感器融合(S303、S309),只要是使用绝对位置、行进方位信息、相对的位置变化信息来推断当前的自身车辆位置的方法即可,例如可列举使用卡尔曼滤波之类的滤波处理的方法。
此外,地图上位置推断部11进行所谓的地图匹配处理而推断并输出自身车辆当前正在行驶的道路的推断和道路上的位置。关于该道路的推断,根据推断自身车辆位置的位置变化和道路形状的不同,有时会判断有多条可能正在行驶的道路。例如,有时会因刚驶过岔路后或者并排道路等而判断有可能正在多条道路上行驶。
图4展示向地图上位置的修正判定(S304)的流程图。图4为判定是否满足修正条件的流程图。当开始向地图上位置的修正判定(S401)时,向地图上位置的修正判定判断距上一次修正实施是否已行驶一定距离即N米(m)(S402)。因而,能够距上一次修正实施而以一定距离间隔来实施修正,从而能在降低计算负荷的同时保持规定的位置精度。在距上一次修正实施未行驶一定距离的情况下(S402中为否),判定不实施修正(S409)。
继而,在距上一次修正已行驶一定距离以上的情况下(S402中为是),接着判断是否正与道路平行地行驶(S403)。是否正与道路平行地行驶的判断在本实施方式中是根据摄像机所拍摄到的车道信息来进行。关于根据摄像机的车道信息来判断是否正与道路平行地行驶,例如在自身车辆与处于侧方的车辆区划线的相对距离在一定行驶区间以上的一定范围内无变化的情况、或者表示摄像机所识别出的自身车辆与车辆区划线的相对关系以及车辆区划线的形状变化的函数在一定行驶区间内为一定变化量以内的情况等规定状况的情况下,判断正与车道平行地行驶。在未与道路平行地行驶的情况下(S403中为否),有可能因修正而导致自身车辆的位置及方位相关的误差增大,所以判定不实施修正(S409)。
在与道路平行地行驶的情况下(S403中为是),根据摄像机的图像来算出到左右车道的距离信息,根据距离信息来算出自身车辆与车道的相对距离,根据相对距离来判断自身车辆正在行驶的位置是否为行驶车道的中心附近(S404)。在自身车辆正在行驶的位置不是行驶车道的中心附近的情况下(S404中为否),有可能因修正而导致自身车辆的位置及方位相关的误差增大,所以判定不实施修正(S409)。
在判断自身车辆正在车道中心附近行驶的情况下(S404中为是),接着判断当前地图上自身车辆位置推断(S307)中推断出的行驶道路的曲率是否为一定程度以下(S405)。在行驶道路的曲率不是一定程度以下的情况下(S405中为否),有可能因修正而导致自身车辆的位置及方位相关的误差增大,所以判定不实施修正(S409)。
在道路的曲率为一定程度以下的情况下,接着判断当前地图上自身车辆位置推断(S307)中推断出的行驶道路是否为1条(S406)。在地图上自身车辆位置推断(S307)中推断出的行驶道路为多条的情况下,有可能弄错自身车辆正在行驶的道路,所以判定不实施修正(S409)。
在推断正在行驶的道路为1条的情况下(S406中为是),判定行驶道路前方的一定距离即X米(m)以内是否不存在分岔(S407)。在行驶道路前方的一定距离以内不存在分岔的情况下(S407中为是),判定实施修正(S408)。其后,结束向地图上位置的修正判定(S410)。在行驶道路前方的一定距离以内存在分岔的情况下(S407中为否),有可能弄错自身车辆正在行驶的道路,所以判定不实施修正(S409)。
如上所述,在(S402)~(S407)的判定中即便有1个漏判也会判定不实施修正(S409)。其后,结束向地图上位置的修正判定(S410)。其中,在图4的流程图中,对于正与道路平行地行驶的情况以外也实施了多个条件判定,但无须实施所有判定,可视需要去除条件判定,并且也可加入追加的判定。
此外,关于正与道路平行地行驶这样的S403的判定,例如可为根据到左右的道路区划线或道路端的距离在一定期间无变化来进行判定的方法,或者可以利用多维函数对左右的道路区划线或道路端加以近似,在表示车辆附近的车辆区划线或道路端的倾斜的1次项系数的左右的和的绝对值为规定值以下的情况下判断正与道路平行地行驶。在上述以外的情况下,例如只要摄像机模块独自给出了是否正与车道平行地行驶的指标,则也可据此进行判定。
在本实施例中,修正判断部12是使用摄像机来判断正与行驶道路平行地行驶,但并不限定于这样的构成,只要能判断正与道路平行地行驶,则也可为别的方法。例如,也可为将方向盘的舵角传感器与道路地图信息组合而在直线道路中而且是操舵角在一定时间以上无变化的情况下判断正与道路平行地行驶的方法,或者是根据雷达等的与前方车辆的相对位置关系在一定时间以上无变化等来判断正与道路平行地行驶的方法。此外,也可为从行驶路径运算装置201输出判断正与道路平行地行驶的信号、根据该信号来判断正与道路平行地行驶等方法。
此外,也可在根据地图信息而正在行驶的道路的车道数为1条等能判断大多数时候是进行沿着道路的行驶的区间的情况下判断正沿着道路行驶等,也就是不使用来自摄像机的信息而仅靠地图数据来进行判定。
此处,本发明的效果不限定于本实施例的构成,也能以同一元件来实施多个功能部分,也可组合实现多个元件或运算功能以实现单个功能。
此外,本实施例中是设为将自身车辆位置推断装置装在自动驾驶车辆中的构成,但只要是汽车等在地图上登载的道路上行驶的装置的自身车辆位置推断,便可以使用本自身车辆位置推断装置。例如也能在导航系统、驾驶辅助系统、紧急通报装置等当中加以使用。
[实施例2]
在本实施例中,对相对于实施例1的构成而言更多地采用来自摄像机的信息的修正方法进行说明。在本实施例中,对与实施例1的差异进行记载,重复的部分则省略说明。
本实施例中的自身车辆位置推断装置100的运算的流程图示于图7。
当开始自身车辆位置推断(S301)时,判断GNSS 103的定位信息当前是否为可用状态(S302)。在GNSS 103的定位信息为可用状态的情况下,实施使用GNSS定位位置的传感器融合(S303)。其后,实施地图上自身车辆位置的推断(S307),并结束自身车辆位置推断(S308)。
另一方面,在S302中判断GNSS 103不定位或者定位信息不可用的情况下(S302中为是),实施向地图上位置的修正判断(S304)。其后,在根据向地图上位置的修正判断的结果而判断实施修正的情况下(S305中为是),根据上一次推断出的地图上位置和车辆区划线的信息来运算要修正的自身车辆位置及行进方位(S701)。
其后,根据运算出的修正位置、方位、惯性传感器101给出的检测信息、以及车辆信息102的信息来实施使用地图上位置的传感器融合(S702),其后实施地图上自身车辆位置推断(S307)。此外,在S305中判断不实施修正的情况下(S305中为否),不使用GNSS103的定位位置的信息而是根据惯性传感器101给出的检测信息和车辆信息102的信息来实施传感器融合(S309),其后实施地图上自身车辆位置推断(S307)。
此处,使用图8,对根据上一次推断出的地图上位置和车辆区划线的信息来运算要修正的自身车辆位置及行进方位(S701)的处理的详情进行说明。
图8为将上一次推断出的地图上位置与车辆区划线的信息重叠显示的概念图。图8所示的符号804为自身车辆正在行驶的车道的中心线,符号801为地图上位置推断部11中推断出的当前正在行驶的地图上的位置,符号803、805为自身车辆左右的车辆区划线。
此外,符号802为通过图7的(S701)所示的处理加以修正后的自身车辆位置。符号803、805的车辆区划线为摄像机所识别出的车辆区划线,以自身车辆位置为原点、以自身车辆行进方向为Y轴而近似为二次函数,以xL=ay2+by+c及xR=dy2+ey+f的形式进行检测。
在该情况下,以如下方式进行运算:修正后的自身车辆位置802从当前正在行驶的自身车辆位置801的道路的中心线804沿横向(X轴方向)平行地挪动了(c+f)/2程度,而且车辆的行进方位(Y轴方向)是朝相对于车道的行进方位而旋转θ=atan((b+e)/2)程度的方向行驶。
通过像以上那样根据来自摄像机的车辆区划线信息来运算更详细的自身车辆位置及方位,即便在自身车辆未与道路平行地行驶的情况下,也能实施自身车辆位置的修正。因而,与实施例1的修正方法相比,能高频次地实施自身车辆位置的修正,即便在惯性传感器101和车辆信息102的误差大的情况下也能推断正确的行驶道路。
此外,通过以当前正在行驶的地图上的位置801为基准来移动成为自身车辆的绝对位置的基准的位置,无须再根据成为特征的地标等来推断地图内的绝对位置,所以能减少运算量。进而,无须再将保持有地标的地图数据内置于自身车辆位置推断装置内,能够减少应在装置内保持的数据量,从而能降低装置的成本。
此外,通过修正位置、方位,能使实施修正的位置更为准确,例如,在徐缓地实施车道变换等正在实施长时间与行驶车道不平行的行驶的时候也能进行位置的修正,从而能可靠性高地推断行驶道路。
此外,本次的车辆区划线的检测是以二次函数来加以近似,但只要知晓车辆行进方向与车辆区划线或行驶车道的相对位置即可,近似曲线的次数、原点位置等并不限定于本实施例。
此外,在本实施例中,是通过摄像机的车辆区划线的识别功能来求与行驶车道的相对位置及方位,但也可为例如使用Lidar、Radar等别的传感器的测定,检测物也可不为车辆区划线,只要是道路端、道路外壁面等推测与行驶车道平行的物体即可,只要能使用由这些传感器检测到的车辆与车道的相对位置、方位来实施自身车辆位置的修正即可。
以上,对本发明的实施方式进行了详细叙述,但本发明并不限定于所述实施方式,可以在不脱离权利要求书记载的本发明的精神的范围内进行各种设计变更。例如,所述实施方式是为了以易于理解的方式说明本发明所作的详细说明,并非一定限定于具备说明过的所有构成。此外,可以将某一实施方式的构成的一部分替换为其他实施方式的构成,此外,也可以对某一实施方式的构成加入其他实施方式的构成。进而,可以对各实施方式的构成的一部分进行其他构成的追加、删除、替换。
符号说明
10…传感器融合部、11…地图上位置推断部、12…修正判断部、100…自身车辆位置推断装置、101…惯性传感器、102…车辆信息、103…GNSS、104…摄像机、105…地图、200…自动驾驶车辆、201…行驶路径运算装置、202…车辆控制装置。
Claims (8)
1.一种自身车辆位置推断装置,其特征在于,使用根据惯性传感器的输出和车辆信息加以运算的自主导航位置的信息和从定位卫星获取的定位位置的信息来推断自身车辆在地图上的位置,在所述定位位置的信息不可用时,每隔规定的行驶距离间隔将所述自主导航位置修正为所述地图上的道路的位置,
该自身车辆位置推断装置具备修正判断部,所述修正判断部根据在所述道路上行驶的所述自身车辆的位置及朝向来判断是否实施所述修正。
2.根据权利要求1所述的自身车辆位置推断装置,其特征在于,
在所述自身车辆正在所述道路的行驶车道上沿该行驶车道平行地行驶的情况下,所述修正判断部判断实施所述修正。
3.一种自身车辆位置推断装置,其使用第一传感器信息、第二传感器信息、第三传感器信息以及地图信息来推断所述自身车辆正在行驶的地图上的自身车辆位置,
所述第一传感器信息可以通过组合1个或多个传感器来测量自身车辆行为的变化,
所述第二传感器信息能够测量自身车辆的绝对位置,
所述第三传感器信息能够通过组合1个或多个传感器来测量所述自身车辆相对于行驶车道的行驶状态,
所述地图信息是车辆能够行驶的道路的地图信息,
该自身车辆位置推断装置的特征在于,
在所述第二传感器信息可用的情况下,使用所述第一传感器信息、所述第二传感器信息以及所述地图信息来推断所述地图上的自身车辆位置,
在所述第二传感器信息不可用的情况下,在所述第三传感器信息或者上一次推断出的所述地图上的自身车辆位置为规定状况时,使用上一次推断出的所述自身车辆的绝对位置和所述第一传感器信息来推断所述地图上的自身车辆位置。
4.根据权利要求3所述的自身车辆位置推断装置,其特征在于,
在为以下情况中的至少任一情况时,使用上一次推断出的所述自身车辆的绝对位置和所述第一传感器信息来推断所述地图上的自身车辆位置:
根据所述第三传感器信息而判断正与行驶车道平行地行驶的情况、
根据所述第三传感器信息而判断正在行驶车道的中央行驶的情况、
根据所述地图信息而将推断出的所述地图上的自身车辆位置判断为正在行驶的道路的曲率为一定程度以下的情况、
根据所述地图信息而将推断出的所述地图上的自身车辆位置判断为在一定距离以内无道路分岔的情况、以及
将推断出的所述地图上的自身车辆位置判断为有可能正在行驶的道路并不存在多条的情况。
5.一种自身车辆位置推断装置,其使用第一传感器信息、第二传感器信息、第三传感器信息以及地图信息来推断所述自身车辆正在行驶的地图上的自身车辆位置,
所述第一传感器信息可以通过组合1个或多个传感器来测量自身车辆行为的变化,
所述第二传感器信息能够测量自身车辆的绝对位置,
所述第三传感器信息能够通过组合1个或多个传感器来测量所述自身车辆相对于行驶车道的行驶状态,
所述地图信息是车辆能够行驶的道路的地图信息,
该自身车辆位置推断装置的特征在于,
在所述第二传感器信息可用的情况下,使用所述第一传感器信息、所述第二传感器信息以及所述地图信息来推断所述地图上的自身车辆位置,
在所述第二传感器信息不可用的情况下,在所述第三传感器信息或者上一次推断出的所述地图上的自身车辆位置为规定状况时,使用上一次推断出的所述自身车辆的绝对位置、所述第一传感器信息以及所述第三传感器信息来推断所述地图上的自身车辆位置。
6.一种自身车辆位置推断方法,使用第一传感器信息、第二传感器信息、第三传感器信息以及地图信息来推断所述自身车辆正在行驶的所述地图上的自身车辆位置,
所述第一传感器信息可以通过组合1个或多个传感器来测量车辆行为的变化,
所述第二传感器信息能够测量车辆的绝对位置,
所述第三传感器信息能够通过组合1个或多个传感器来测量自身车辆相对于行驶车道的行驶状态,
所述地图信息是车辆能够行驶的道路的地图信息,
该自身车辆位置推断方法的特征在于,包含以下工序:
判定所述第二传感器信息是否可用;以及
推断工序,在所述第二传感器信息可用的情况下,使用所述第一传感器信息、所述第二传感器信息以及所述地图信息来推断所述地图上的自身车辆位置,在所述第二传感器信息不可用的情况下,在所述第三传感器信息或者上一次推断出的所述地图上的自身车辆位置为规定状况时,使用上一次推断出的所述自身车辆的绝对位置和所述第一传感器信息来推断所述地图上的自身车辆位置。
7.根据权利要求6所述的自身车辆位置推断方法,其特征在于,
在所述推断工序中,
在为以下情况中的至少任一情况时,使用上一次推断出的所述自身车辆的绝对位置和所述第一传感器信息来推断所述地图上的自身车辆位置:
根据所述第三传感器信息而正与行驶车道平行地行驶的情况、
根据所述第三传感器信息而正在行驶车道的中央行驶的情况、
根据所述地图信息而推断出的所述地图上的自身车辆位置为正在行驶的道路的曲率为一定程度以下的情况、
根据所述地图信息而推断出的所述地图上的自身车辆位置为在一定距离以内无道路分岔的情况、以及
推断出的所述地图上的自身车辆位置为有可能正在行驶的道路并不存在多条的情况。
8.一种自身车辆位置推断方法,使用第一传感器信息、第二传感器信息、第三传感器信息以及地图信息来推断所述自身车辆正在行驶的所述地图上的自身车辆位置,
所述第一传感器信息能够通过组合1个或多个传感器来测量车辆行为的变化,
所述第二传感器信息能够测量车辆的绝对位置,
所述第三传感器信息能够通过组合1个或多个传感器来测量自身车辆相对于行驶车道的行驶状态,
所述地图信息是车辆能够行驶的道路的地图信息,
该自身车辆位置推断方法的特征在于,包含以下工序:
判定所述第二传感器信息是否可用;以及
推断工序,在所述第二传感器信息可用的情况下,使用所述第一传感器信息、所述第二传感器信息以及所述地图信息来推断所述地图上的自身车辆位置,在所述第二传感器信息不可用的情况下,在所述第三传感器信息或者上一次推断出的所述地图上的自身车辆位置为规定状况时,使用上一次推断出的所述自身车辆的绝对位置、所述第一传感器信息以及所述第三传感器信息来推断所述地图上的自身车辆位置。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020-163726 | 2020-09-29 | ||
JP2020163726A JP7414683B2 (ja) | 2020-09-29 | 2020-09-29 | 自車位置推定装置及び自車位置推定方法 |
PCT/JP2021/006915 WO2022070458A1 (ja) | 2020-09-29 | 2021-02-24 | 自車位置推定装置及び自車位置推定方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115917253A true CN115917253A (zh) | 2023-04-04 |
Family
ID=80950072
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202180040548.7A Pending CN115917253A (zh) | 2020-09-29 | 2021-02-24 | 自身车辆位置推断装置及自身车辆位置推断方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230221126A1 (zh) |
JP (1) | JP7414683B2 (zh) |
CN (1) | CN115917253A (zh) |
WO (1) | WO2022070458A1 (zh) |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006189325A (ja) | 2005-01-06 | 2006-07-20 | Aisin Aw Co Ltd | 車両の現在地情報管理装置 |
JP5064870B2 (ja) | 2007-04-17 | 2012-10-31 | 株式会社日立製作所 | デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム |
JP6598122B2 (ja) | 2017-06-14 | 2019-10-30 | 本田技研工業株式会社 | 車両位置判定装置 |
-
2020
- 2020-09-29 JP JP2020163726A patent/JP7414683B2/ja active Active
-
2021
- 2021-02-24 CN CN202180040548.7A patent/CN115917253A/zh active Pending
- 2021-02-24 US US18/008,857 patent/US20230221126A1/en active Pending
- 2021-02-24 WO PCT/JP2021/006915 patent/WO2022070458A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2022055979A (ja) | 2022-04-08 |
US20230221126A1 (en) | 2023-07-13 |
JP7414683B2 (ja) | 2024-01-16 |
WO2022070458A1 (ja) | 2022-04-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11408741B2 (en) | Self-localization estimation device | |
KR101750186B1 (ko) | 차량 위치 추정 기기 및 차량 위치 추정 방법 | |
US8200424B2 (en) | Navigation device | |
EP2333484B1 (en) | Lane determining device and navigation system | |
JP4752669B2 (ja) | 車両同定装置、位置算出装置 | |
KR102090512B1 (ko) | 자차 위치 추정 장치 | |
JP5747787B2 (ja) | 車線認識装置 | |
CN111309001B (zh) | 具有基于主方向的坐标校正的航位推算引导系统和方法 | |
US10794709B2 (en) | Apparatus of compensating for a sensing value of a gyroscope sensor, a system having the same, and a method thereof | |
WO2018168956A1 (ja) | 自己位置推定装置 | |
CN111845740A (zh) | 动态偏航角速率偏差估计的方法和装置 | |
JP4689486B2 (ja) | 車両用制御装置 | |
JP2019066193A (ja) | 自車位置検出装置 | |
JP2019028028A (ja) | 車両の走行車線特定装置 | |
JP6943127B2 (ja) | 位置補正方法、車両制御方法及び位置補正装置 | |
CN113165661A (zh) | 用于确定车辆的修正轨迹的方法和系统 | |
JP2018169319A (ja) | 車両の走行車線推定装置 | |
CN113795726B (zh) | 自身位置修正方法及自身位置修正装置 | |
CN115917253A (zh) | 自身车辆位置推断装置及自身车辆位置推断方法 | |
WO2022168353A1 (ja) | 車両位置推定装置、自動運転装置および車両位置推定方法 | |
JP2018189462A (ja) | 走行車線特定装置 | |
JP7132704B2 (ja) | 位置検出装置 | |
KR20130057114A (ko) | 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법 | |
KR20130021983A (ko) | 차량용 네비게이션 장치의 맵매칭 보정 장치 및 그 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |