DE102017218249A1

DE102017218249A1 - System und Verfahren zum Erkennen der Position eines Fahrzeugs

Info

Publication number: DE102017218249A1
Application number: DE102017218249.0A
Authority: DE
Inventors: Young Chul Oh; Ki Cheol Shin; Byungyong You; Myung Seon Heo; Ha Yong WOO
Original assignee: Hyundai Motor Co; Kia Motors Corp
Current assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Priority date: 2017-03-20
Filing date: 2017-10-12
Publication date: 2018-09-20
Also published as: CN108627175A; KR20180106417A; US20180267172A1

Abstract

Die vorliegende Offenbarung stellt ein System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs bereit, umfassend: eine spurbasierte Positionserkennungseinrichtung, die ausgestaltet ist, Korrekturinformationen über einen Kurswinkel und eine Seitenposition des Fahrzeugs zu extrahieren, indem gemessene Spurinformationen mit Spurinformationen auf einer genauen Karte verglichen werden; eine LiDAR-basierte Positionserkennungseinrichtung, die Korrekturinformationen über eine Position des Fahrzeugs extrahiert, indem ein Bereich des Interesses von Fahrzeugen und Hindernissen in der Umgebung, die durch einen LiDAR-Sensor gemessen werden, detektiert wird; und eine Positionszusammensetzungseinrichtung, die ausgestaltet ist, eine Position basierend auf den Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition des Fahrzeugs, Korrekturinformationen über einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition des Fahrzeugs von dem LiDAR-Sensor und Korrekturinformationen über einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition des Fahrzeugs von einem GPS zusammenzusetzen.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNG
Die vorliegende Patentanmeldung beansprucht die Priorität und den Vorteil der koreanischen Patentanmeldung Nummer 10-2017-0034705 , eingereicht am 20. März 2017, auf die in diesem Dokument in ihrer Gesamtheit verwiesen wird.
GEBIET
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein System und ein Verfahren zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs und insbesondere eine Technik zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs unter Verwendung eines Geländes, eines Objekts oder eines Orientierungspunkts in der Umgebung des Fahrzeugs.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Die Aussagen in diesem Abschnitt liefern lediglich Hintergrundinformationen, die sich auf die vorliegende Offenbarung beziehen, und stellen möglicherweise nicht den bisherigen Stand der Technik dar.
Im Allgemeinen bezieht sich ein „autonomes Fahrzeug“ auf ein Fahrzeug, das eine Fahrumgebung selbstständig erkennt und ohne Unterstützung eines Fahrers zu einem Ziel fährt. Um ein solches autonomes Fahrzeug im Kerngebiet einer Stadt zu nutzen, ist es wichtig, die Fahrumgebung genau zu erkennen. Zu diesem Zweck wurde Forschung zur Fahrumgebungserkennungstechnologie ausgeführt, die ein globales Positionsbestimmungssystem (Global Positioning System - GPS), Karteninformationen und verschiedene Sensoren kombiniert.
In den letzten Jahren ist eine Fahrumgebungserkennungstechnologie eingeführt worden, die einen Radar, einen lichtmaserbetriebenen Radar (LiDAR)-Sensor und einen Bildsensor verwendet. Eine solche herkömmliche Fahrumgebungserkennungstechnologie kombiniert lediglich einen Bildsensor und einen Abstandssensor, ohne die Genauigkeit der GPS-Informationen und Karteninformationen zu berücksichtigen. Daher kann es schwierig sein, die herkömmliche Fahrumgebungserkennungstechnologie in einem komplizierten Stadtgebiet anzuwenden.
Wenn eine allgemeine Karte ohne eine genaue Karte verwendet wird, ist es im Stand der Technik möglicherweise schwierig, einen präzisen Positionsabgleich in einer Seitenrichtung auszuführen, obgleich es möglich ist, einen relativ genauen Positionsabgleich in Längsrichtung auszuführen.
Außerdem misst die Fahrumgebungserkennungstechnologie unter Verwendung eines Radars, eines LiDAR-Sensors und eines Bildsensors aufgrund von Fahrzeugen oder Hindernissen in der Umgebung möglicherweise eine Position nicht genau.
KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Offenbarung stellt ein System und ein Verfahren zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs bereit, wobei der Kurswinkel und die Seitenpositionsinformationen des Fahrzeugs extrahiert werden, indem Spurinformationen, die von einem Fahrzeugsensor detektiert werden, mit Spurinformationen auf einer genauen Karte verglichen werden, wobei der Kurswinkel, die Längs- und Seitenpositionsinformationen des Fahrzeugs durch einen LiDAR-Sensor extrahiert werden, wobei die Positionsinformationen, die bei einer Position korrigiert werden, die unter Verwendung von Positionsinformationen gemessen werden, die von jedem Sensor durch Extrahieren des Kurswinkels und der Längspositionsinformationen des Fahrzeugs basierend auf einem GPS extrahiert werden, erzeugt werden, und ein Positionsfehlervorhersagewert (Grenze) des Fahrzeugs von den korrigierten Positionsinformationen extrahiert wird.
In einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst ein System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs eine spurbasierte Positionserkennungseinrichtung, die ausgestaltet ist, Korrekturinformationen über einen Kurswinkel und eine Seitenposition des Fahrzeugs zu extrahieren, indem gemessene Spurinformationen mit Spurinformationen auf einer genauen Karte verglichen werden, eine LiDAR-basierte Positionserkennungseinrichtung, die Korrekturinformationen über eine Position des Fahrzeugs extrahiert, indem ein Bereich des Interesses von Fahrzeugen und Hindernissen in der Umgebung, die durch einen LiDAR-Sensor gemessen werden, detektiert wird, und eine Positionszusammensetzungseinrichtung, die ausgestaltet ist, eine Position unter Verwendung der Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition des Fahrzeugs, Korrekturinformationen über einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition des Fahrzeugs von dem LiDAR-Sensor und Korrekturinformationen über einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition des Fahrzeugs unter Verwendung eines GPS zusammenzusetzen.
In anderen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst ein Verfahren des Erkennens einer Position eines Fahrzeugs: Extrahieren von Korrekturinformationen über einen Kurswinkel und eine Seitenposition des Fahrzeugs, indem gemessene Spurinformationen mit Spurinformationen auf einer genauen Karte verglichen werden, Extrahieren von Korrekturinformationen über eine Position des Fahrzeugs, indem ein Bereich des Interesses von Fahrzeugen und Hindernissen in der Umgebung, die durch einen LiDAR-Sensor gemessen werden, detektiert wird, und Zusammensetzen einer Positionsfusion unter Verwendung der Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition des Fahrzeugs, Korrekturinformationen über einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition des Fahrzeugs von dem LiDAR-Sensor und Korrekturinformationen über einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition des Fahrzeugs unter Verwendung eines GPS.
Das Verfahren kann überdies das Vorhersagen einer Bewegungsstrecke des Fahrzeugs von einer vorherigen Position zu einer aktuellen Position vor dem Extrahieren der Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition des Fahrzeugs umfassen.
Das Extrahieren der Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition des Fahrzeugs kann das Einteilen einer gemessenen Spur und einer Spur auf der genauen Karte in eine Vielzahl von Abgleichabschnitten basierend auf einer Längsrichtung des Fahrzeugs und das Abgleichen der gemessenen Spur mit der Spur auf der genauen Karte umfassen.
Das Zusammensetzen der Position umfasst möglicherweise: Konvertieren einer Endposition für jeden Sensor in ein Koordinatensystem basierend auf der Position des Fahrzeugs, Extrahieren der Kurswinkelkorrekturinformationen des Fahrzeugs, Extrahieren der Seitenpositionsinformationen des Fahrzeugs, Extrahieren der Längspositionsinformationen des Fahrzeugs und Konvertieren der extrahierten Informationen in globale Koordinaten.
Das Extrahieren der Korrekturinformationen in Bezug auf die Position des Fahrzeugs umfasst möglicherweise: Extrahieren eines Umrisses unter Verwendung eines LiDAR-Signals, Berechnen einer interessierenden Region (Region of Interest - ROI) eines abgleichbaren Bereichs von dem Umriss, Klassifizieren von Merkmalslinien in Längs-, Seiten- und Diagonalrichtung, Einstellen eines abgleichbaren Bereichs basierend auf den Merkmalslinien, Extrahieren von Kurswinkel-, Längspositions- und Seitenpositionskorrekturinformationen des Fahrzeugs für jeden Umriss und Berechnen eines Gewichts für jeden Umriss.
Das Klassifizieren der Merkmalslinie in der Längsrichtung umfasst möglicherweise das Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss unter Verwendung eines Seitenpositionsfehlervorhersagewerts (E_SEIT).
Das Klassifizieren der Merkmalslinie in der Seitenrichtung umfasst möglicherweise das Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss unter Verwendung eines Längspositionsfehlervorhersagewerts (E_LANGS).
Das Klassifizieren der Merkmalslinie in der Diagonalrichtung umfasst möglicherweise: Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss unter Verwendung eines Längspositionsfehlervorhersagewerts, wenn Seitenkorrekturinformationen vorhanden sind, und Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss unter Verwendung des Seiten- und des Längspositionsfehlervorhersagewerts, wenn die Seitenkorrekturinformationen nicht vorhanden sind.
Weitere Anwendungsbereiche gehen aus der hierin bereitgestellten Beschreibung hervor. Es sollte verstanden werden, dass die Beschreibung und spezifische Beispiele lediglich zum Zwecke der Veranschaulichung vorgesehen sind, und nicht den Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung beschränken sollen.
Figurenliste
Für eine bessere Verständlichkeit der Offenbarung werden im Folgenden anhand von Beispielen und unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen unterschiedliche Ausführungsformen von dieser beschrieben, wobei:

1 ein Blockdiagramm ist, das ein System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs zeigt;
2 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren des Erkennens einer Position eines Fahrzeugs zeigt;
3 und 4 Ansichten sind, die ein Verfahren zum Vorhersagen eines Fehlers einer Fahrzeugposition in einer Seitenrichtung basierend auf einer Spur zeigen;
5 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren des Extrahierens von Positionsinformationen durch einen LiDAR-Sensor zeigt;
6 und 7 Ansichten sind, die ein Verfahren zum Extrahieren von Positionsinformationen durch einen LiDAR-Sensor und zum Erzeugen eines abgleichbaren Bereichs basierend auf den extrahierten Positionsinformationen zeigen;
8 eine Ansicht ist, die ein Verfahren des Verwendens einer Merkmalslinie, das in einer Längs-, Seiten-, oder Diagonalrichtung durch einen LiDAR-Sensor erzeugt wird, zeigt;
9 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren des Fusionierens von Informationen zeigt, die durch einen Sensor extrahiert werden, um eine Fahrzeugposition zu extrahieren;
10 eine Ansicht ist, die ein Verfahren des Fusionierens von Informationen zeigt, die durch einen Sensor extrahiert werden, um eine Fahrzeugposition zu extrahieren;
11 ein Flussdiagramm ist, das ein Verfahren des Verwendens von Fehlervorhersagewerten für einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition eines Fahrzeugs zeigt; und
12 ein Blockdiagramm ist, das ein Computersystem zeigt, das ein Verfahren zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs ausführt.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die folgende Beschreibung ist lediglich beispielhafter Art und zielt nicht darauf ab, die vorliegende Offenbarung, die Anmeldung oder Verwendungen zu beschränken. Es sollte verstanden werden, dass in allen Zeichnungen entsprechende Bezugszeichen ähnliche oder entsprechende Teile und Merkmale angeben.
Nachfolgend werden Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ausführlich mit Bezug auf die begleitenden Zeichnungen beschrieben.
1 ist ein Blockdiagramm, das ein System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.
Mit Bezug auf 1 umfasst ein System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs eine Spurmesseinrichtung 100, eine Genaue-Karte-Bereitstellungseinrichtung 110, eine LiDAR-Sensoreinrichtung 120, eine GPS-Positionsschätzeinrichtung 130, eine spurbasierte Positionserkennungseinrichtung 200, eine LiDAR-basierte Positionserkennungseinrichtung 300 und eine Positionsfusionseinrichtung 400.
Die Spurmesseinrichtung 100 misst eine Spur durch Erkennen einer Spur durch einen Sensor oder eine Kamera, der/die in dem Fahrzeug vorgesehen ist. Der Sensor oder die Kamera, der/die in dem Fahrzeug vorgesehen ist, ist in dem Fahrzeug installiert, um Umgebungsbilder zu erfassen (wie ein Bild von vorn, ein Bild von hinten, ein Seitenbild etc.) des Fahrzeugs. Eine solche Kamera kann eine einzelne Kamera, eine Stereokamera, eine Panoramakamera, eine Monokularkamera etc. sein.
Die Genaue-Karte-Bereitstellungseinrichtung 110 stellt eine genaue Karte bereit, die in dem Fahrzeug gespeichert ist, und die genaue Karte weist Spurinformationen, Positionsinformationen, die durch das Messen von Gebäuden, Orientierungspunkten und Ähnlichem erhalten werden, auf.
Genauer gesagt, stellt die Genaue-Karte-Bereitstellungseinrichtung 110 Kartendaten umfassend Gebietmerkmalsinformationen, wie einen interessierenden Wegpunkt (Point of Interest - POI) oder eine interessierende Region (Region of Interest - ROI), Orientierungspunktinformationen und Ähnliches bereit. In diesem Fall sind die Kartendaten Daten einer genauen Karte (Maßstab 1: 25.000 oder größerer Maßstab) und/oder einer Übersichtskarte (Maßstab 1: 25.000 oder kleinerer Maßstab). Die genaue Karte weist mehr Gebietmerkmalsinformationen auf, wie POI-Informationen, ROI-Informationen, Orientierungspunktinformationen und Ähnliches, als die Übersichtskarte.
Die LiDAR-Sensoreinrichtung 120 misst Fahrzeuge und Hindernisse in der Umgebung unter Verwendung eines LiDAR-Sensors, der in dem Fahrzeug vorgesehen ist.
Genauer gesagt, detektiert die LiDAR-Sensoreinrichtung 120 ein Objekt, das in der Umgebung des Fahrzeugs vorhanden ist, und misst den Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Objekt (ein zu messendes Ziel, ein Objekt, ein Hindernis, ein Fahrzeug etc.). Das heißt, die LiDAR-Sensoreinrichtung 120 kann Informationen über ein Objekt detektieren, das sich in der Umgebung des Fahrzeugs befindet, und kann mit einem Funkmessverfahren (Radar), einem lichtmaserbetriebenen Radar (LiDAR), einem Ultraschallsensor, einem Infrarotsensor etc. ausgeführt sein.
Die GPS-Positionschätzeinrichtung 130 schätzt eine aktuelle Position des Fahrzeugs unter Verwendung eines GPS.
Genauer gesagt, umfasst die GPS-Positionsschätzeinrichtung 130 möglicherweise einen GPS-Empfänger, der eine Navigationsnachricht empfängt, die durch einen Satelliten ausgestrahlt wird, und bestätigt möglicherweise eine aktuelle Fahrzeugposition, wobei die Gesamtanzahl von Satelliten in der Lage ist, Satellitensignale zu empfangen, die Anzahl von Satelliten in der Lage ist, ein Signal durch eine Sichtlinie (Line of Sight - LOS), und die aktuelle Fahrzeuggeschwindigkeit durch Verwenden der Navigationsnachricht (GPS-Informationen, GPS-Signale, Satellitensignale etc.) zu empfangen.
Die spurbasierte Positionserkennungseinrichtung 200 vergleicht die Spurinformationen, die von der Spurmesseinrichtung 100 gemessen werden, mit den Spurinformationen auf der genauen Karte, die von der Genaue-Karte-Bereitstellungseinrichtung 110 bereitgestellt werden, um den aktuellen Kurswinkel (Kursrichtung) und die Seitenposition des Fahrzeugs zu extrahieren.
Das heißt, die spurbasierte Positionserkennungseinrichtung 200 extrahiert möglicherweise die Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition basierend auf der Spur durch Abbilden der gemessenen Spurinformationen und der Spurinformationen auf der genauen Karte.
Die LiDAR-basierte Positionserkennungseinrichtung 300 extrahiert einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition basierend auf dem LiDAR-Sensor.
Das heißt, die LiDAR-basierte Positionserkennungseinrichtung 300 detektiert einen Bereich, der in der Lage ist, mit der genauen Karte unter Berücksichtigung der Fahrzeuge und Hindernisse in der Umgebung, die von dem LiDAR-Sensor der LiDAR-Sensoreinrichtung 120 gemessen werden, abzugleichen.
Die Positionsfusionseinrichtung 400 führt eine Positionsfusion unter Verwendung der Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Seitenposition basierend auf der extrahierten Spur, den Korrekturinformationen über den Kurswinkel, der Längsposition und der Seitenposition basierend auf dem LiDAR-Sensor, und den Korrekturinformationen über den Kurswinkel, die Längsposition und die Seitenposition basierend auf GPS aus.
2 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren des Erkennens einer Position eines Fahrzeugs in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.
Mit Bezug auf 2 misst das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in den Schritten S11 bis S15 eine Spur durch Erkennen der Spur durch den Sensor oder die Kamera, der/die in dem Fahrzeug vorgesehen ist, misst die Fahrzeuge und Hindernisse in der Umgebung durch den LiDAR-Sensor, der in dem Fahrzeug bereitgestellt ist und empfängt eine aktuelle Fahrzeugposition durch das GPS.
In Schritt S17 korrigiert dann das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die empfangenen Signale (Daten) durch Synchronisieren der Signale, die von den Sensoren empfangen werden, um Signalperioden oder Zeitgebungen zu entsprechen, weil die Signalperioden oder Zeitgebungen der Sensoren, die in dem Fahrzeug vorgesehen sind, sich voneinander unterscheiden.
In Schritt S19 sagt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die aktuelle Position von der vorherigen Position des Fahrzeugs unter Verwendung der Sensoren vorher, die in dem Fahrzeug vorgesehen sind.
In diesem Fall kann gemäß dem Verfahren des Vorhersagens der aktuellen Position von der vorherigen Position der Bewegungsbereich des Fahrzeugs unter Verwendung einer Gierung oder Geschwindigkeit des Fahrzeugs von einem Sender, der in dem Fahrzeug vorgesehen ist, vorhergesagt werden.
In Schritt S21 vergleicht das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die gemessenen Spurinformationen mit den Spurinformationen auf der genauen Karte, um den aktuellen Kurswinkel und die Seitenposition des Fahrzeugs zu extrahieren.
Das heißt, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs kann die Korrekturinformationen über die Kurswinkel und die Seitenposition basierend auf der Spur durch Abbilden der gemessenen Spurinformationen und der Spurinformationen auf der genauen Karte extrahieren.
In Schritt S23 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den Kurswinkel, die Längsposition und die Seitenposition des Fahrzeugs basierend auf dem LiDAR-Sensor.
Das heißt, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs detektiert möglicherweise den Bereich, der mit der genauen Karte unter Berücksichtigung der Fahrzeuge und Hindernisse in der Umgebung, die durch den LiDAR-Sensor gemessen werden, abgleichbar ist.
In diesem Fall kann der abgleichbare Bereich eine ROI sein.
Hier extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs möglicherweise die Korrekturinformationen über die Längsposition, die Seitenposition und den Kurswinkel unter Verwendung der Informationen über die spurbasierte Seitenposition.
In Schritt S25 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die Korrekturinformationen über den Kurswinkel und die Längsposition des Fahrzeugs unter Verwendung des GPS.
In Schritten S27 bis S29 wird die fusionierte Fahrzeugposition durch Anwenden eines hohen Gewichts auf eine kleine Differenz zwischen der vorhergesagten Fahrzeugposition, die von jedem Sensor extrahiert wird und der (aktuellen) vorhergesagten Fahrzeugposition durch Fusionieren aller Informationen über den extrahierten, spurbasierten Kurswinkel und die Seitenposition, Informationen über den Kurswinkel, die Längsposition und die Seitenposition des Fahrzeugs basierend auf dem LiDAR-Sensor und Informationen über den Kurswinkel und die Längsposition des Fahrzeugs unter Verwendung des GPS extrahiert.
Die Einzelheiten über das Verfahren des Fusionierens der Informationen, die von den Sensoren extrahiert werden, um die Position des Fahrzeugs zu extrahieren, werden mit Bezug auf 9 beschrieben.
Als Nächstes werden in Schritt S31 der Kurswinkelfehlervorhersagewert, der Längspositionsfehlervorhersagewert und der Seitenpositionsfehlervorhersagewert des Fahrzeugs unter Verwendung der vorhergesagten aktuellen Fahrzeugposition und der korrigierten Position extrahiert.
3 und 4 sind Ansichten, die ein Verfahren zum Vorhersagen eines Fehlers einer Fahrzeugposition in einer Seitenrichtung basierend auf einer Spur in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigen.
Mit Bezug auf 3A bis 3C kann, wenn das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs Spur ,A' auf der genauen Karte mit der gemessenen Spur ,B' abgleicht, die Spur ,A' in die ersten bis dritten Abgleichabschnitte eingeteilt werden.
Das heißt, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs kann den Abgleichabschnitt basierend auf der Längsrichtung des Fahrzeugs entsprechend dem maximalen Erkennungsabschnitt (MAX. Sichtbereich) in drei Abschnitte einteilen.
Wenn die Spur auf der genauen Karte mit der gemessenen Spur in dem ersten Abgleichabschnitt (Niedrigstufenabgleichabschnitt) von den eingeteilten Abgleichabschnitten abgeglichen wird, führt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs keinen Abgleich in dem zweiten oder dritten Abgleichabschnitt aus.
Wenn detektiert wird, dass die Spur ,A' auf der genauen Karte und die gemessene Spur ,B' innerhalb des Bereichs des Seitenpositionsfehlervorhersagewerts (Grenzwert) E_SEIT und der Differenz in der Steigung zwischen der Spur ,A' auf der genauen Karte und der gemessenen Spur ,B' innerhalb des Kurswinkelfehlervorhersagewerts E_WINKEL liegt, gleicht das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die Spur ,A' auf der genauen Karte mit der gemessenen Spur ,B' (siehe ,X') ab.
Da die Steigung der Spur ,A' auf der genauen Karte und die Steigung der gemessenen Spur ,B', die miteinander abgeglichen werden, unterschiedlich voneinander sind, extrahiert und korrigiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den Kurswinkel des Fahrzeugs, sodass die Steigungen gleich zueinander werden, sodass die Steigungen der zwei Spuren parallel zueinander werden.
Außerdem extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs möglicherweise die aktuelle Fahrzeugposition, indem es Vektorinformationen von der Spur ,A' auf der genauen Karte und der gemessenen Spur ,B' extrahiert.
Mit Bezug auf 4 erkennt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs möglicherweise die Position des Fahrzeugs, selbst, wenn das Fahrzeug durch einen Schnittpunkt C' verläuft, wo die Spur der genauen Karte und der gemessenen Karte beide unterbrochen sind.
Das heißt, in dem Fall, in dem die Spur vorübergehend unterbrochen ist, wenn das Fahrzeug durch den Schnittpunkt ,C' verläuft, oder es keine Spur gibt, da das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in der Lage ist, eine nahe Spur und eine entfernte Spur zu detektieren, extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs möglicherweise die Seitenposition des Fahrzeugs, indem es die Abgleichinformationen in jedem Abgleichabschnitt verwendet.
5 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren des Extrahierens von Positionsinformationen durch einen LiDAR-Sensor in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.
In Schritt S101, verarbeitet der LiDAR-Sensor des Systems zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs ein LiDAR-Signal zum Extrahieren eines Umrisses (Kontur), das das Verhalten eines Fahrzeugs in der Umgebung darstellt.
Das heißt, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs kann Punktwolkendaten, die von dem LiDAR-Sensor extrahiert werden, in einen Umriss ändern, um eine ROI zu berechnen, die mit den Punktwolkendaten abgeglichen wird.
In Schritt S103 berechnet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den abgleichbaren Bereich, d.h. die ROI. Die Einzelheiten über das Verfahren zum Erzeugen des abgleichbaren Bereichs werden mit Bezug auf 6 und 7 beschrieben.
Hier berechnet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die ROI auf der genauen Karte unter Berücksichtigung des Fahrzeugs oder des Hindernisses in der Umgebung.
In Schritt S105 klassifiziert dann das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die Merkmalslinien, die in der Längsrichtung, der Seitenrichtung und der Diagonalrichtung des Fahrzeugs erzeugt werden.
In diesem Fall wird die Merkmalslinie, die ein Liniensegment ist, das auf der genauen Karte detektiert wird, möglicherweise durch Abgleichen mit dem Umriss, der von dem LiDAR-Sensor detektiert wird, korrigiert. Die Einzelheiten über das Verfahren des Abgleichens einer Merkmalslinie mit einem Umriss werden mit Bezug auf 8 beschrieben.
In Schritt S107 stellt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs eine Abgleichgrenze ein (oder einen abgleichbaren Bereich oder einen Abgleichbereich) entsprechend der Merkmalslinie ein.
In Schritt S109 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die Korrekturinformationen über den Kurswinkel, die Längsposition und die Seitenposition des Fahrzeugs für jeden Umriss.
In Schritt S111 berechnet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs entsprechende Gewichte für jeden Umriss betreffend den Kurswinkel und die Längs- und Seitenrichtung des Fahrzeugs.
In Schritt S113 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die LiDAR-basierten fusionierten Positionsinformationen.
Genauer gesagt, klassifiziert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die Umrisse basierend auf den Merkmalslinien, die in Längs-, Seiten- und Diagonalrichtung des Fahrzeugs klassifiziert werden, und extrahiert die Kurswinkelkorrekturinformationen und die Längs- und Seitenpositionskorrekturinformationen des Fahrzeugs für jeden der klassifizierten Umrisse.
Nach dem Extrahieren der Kurswinkelkorrekturinformationen und der Längs- und Seitenpositionskorrekturinformationen des Fahrzeugs für jeden Umriss wendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs ein hohes Gewicht auf das Ergebnis einer kleinen Differenz in den Positionsinformationen an, die für jede Korrekturinformation vorhergesagt werden, sodass schließlich fusionierte Korrekturinformationen extrahiert werden.
6 und 7 sind Ansichten, die ein Verfahren des Extrahierens von Positionsinformationen durch einen LiDAR-Sensor und des Erzeugens eines abgleichbaren Bereichs basierend auf den extrahierten Positionsinformationen zeigen, wobei ein Hindernis oder ein Orientierungspunkt umfassend einen Bordstein ,E', eine Wand ,F' und Ähnliches in der Umgebung einer Straße vorhanden sind, auf der das Fahrzeug fährt.
Mit Bezug auf 6 verarbeitet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs das LiDAR-Signal, das von dem LiDAR-Sensor empfangen wird, um eine abgleichbare ROI zu berechnen, wodurch der Umriss ,D' extrahiert wird.
Genauer gesagt, verfolgt nach dem Gruppieren der Punktwolkendaten, die von dem LiDAR-Sensor durch einen Gruppierungsalgorithmus gesammelt werden, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs möglicherweise jedes Objekt durch 1:1-Abgleich mit jedem Objekt nach und extrahiert möglicherweise den Umriss ,D` entsprechend dem Objekt. Der Umriss ,D' umfasst möglicherweise eine Vielzahl gerader Linien.
Mit Bezug auf 7 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs eine gerade Linie (G, Strahlung) unter Berücksichtigung eines Strahlungswinkels und einer Auflösung des LiDAR-Signals, das von dem LiDAR-Sensor in der genauen Karte bereitgestellt wird.
Das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs breitet die Strahlung ,G' nicht weiter aus, wenn die Strahlung ,G' den Umriss ,D' trifft.
In diesem Fall, wenn die Strahlung ,G' und der Umriss ,D' miteinander abgeglichen werden, bestimmt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs die Außenlinie ,D' als den abgleichbaren Bereich (Abgleichbereich) ,H' und bestimmt den Abgleichbereich für den Bordstein ,E' und die Wand ,F' in der Umgebung der Straße, auf dem das Fahrzeug fährt, wobei der Umriss ,D' durch den Bordstein ,E' ausgeschlossen ist, und die Wand F, die eine größere Höhe aufweist, möglicherweise abgeglichen wird.
8 ist eine Ansicht, die ein Verfahren des Verwendens einer Merkmalslinie, das in einer Längs-, Seiten- oder Diagonalrichtung durch einen LiDAR-Sensor in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erzeugt wird, zeigt.
Mit Bezug auf 8 wird die Merkmalslinie (Merkmalslinie ,I' auf der genauen Karte), in der eine Differenz im Kurswinkel (Richtung) des Fahrzeugs existiert, für die Seitenpositionskorrektur verwendet, und die Seitenpositionskorrektur verwendet den Seitenpositionsfehlervorhersagewert E_SEIT. In diesem Fall ist ,L' ein Abgleichbereich, an dem ein Seitenpositionsfehlervorhersagewert reflektiert wird, ,N' ist ein Abgleichbereich, an dem ein Längspositionsfehlervorhersagewert reflektiert wird und ,M' ist ein Abgleichbereich, an dem ein großer Wert von dem Längspositions- und Seitenpositionsfehlervorhersagewert reflektiert wird.
Das heißt, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs gleicht möglicherweise die Merkmalslinie ,I', die unter Verwendung des Seitenpositionsfehlervorhersagewerts E_SEIT korrigiert wird, mit dem Umriss (der Konturlinie innerhalb des Abgleichumrisses oder des Abgleichbereichs) ,J' ab. Das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs führt jedoch keinen Abgleich zwischen der Merkmalslinie ,I' und der Umrisslinie ,K', die von dem Abgleich ausgeschlossen ist, aus. Der Umriss ,K', der von dem Abgleich ausgeschlossen ist, kann eine Konturlinie sein, die durch den LiDAR-Sensor extrahiert wird.
Die Merkmalslinie (Merkmalslinie in der genauen Karte) ,I', die eine Differenz von ungefähr 90 Grad (beispielsweise 85 bis 95 Grad) von dem Kurswinkel (Richtung) des Fahrzeugs aufweist, wird jedoch für die Längspositionskorrektur verwendet. Der Längspositionsfehlervorhersagewert E_LANGS wird für die Längspositionskorrektur verwendet.
Das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs gleicht möglicherweise die korrigierte Merkmalslinie ,I' mit dem Umriss ,J' unter Verwendung des Positionsfehlervorhersagewerts E_LANGS ab.
Die verbleibenden Linien (Merkmalslinien, die eine Diagonallinienform auf der genauen Karte aufweisen) ,I' werden nur zum Extrahieren des Längspositionsfehlervorhersagewerts E_LANGS verwendet, wenn Seitenpositionskorrekturinformationen vorhanden sind, und werden für die gesamten Längspositions- und Seitenpositionsfehlerkorrekturen verwendet (ein großer Wert von E_LANGS und E_SEIT wird angewandt), wenn es keine Seitenpositionskorrekturinformationen gibt.
9 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren des Fusionierens von Informationen zeigt, die durch einen Sensor extrahiert werden, um in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung eine Fahrzeugposition zu extrahieren.
Mit Bezug auf 9 konvertiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in Schritt S1001 die Endposition jedes Sensors in eine Koordinate der Position des Fahrzeugs.
Das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs konvertiert möglicherweise Positionen des Fahrzeugs und der Fahrzeuge in der Umgebung in Koordinaten eines X-Y-Koordinatensystems.
In Schritt S1003 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann die Kurswinkelkorrekturinformationen des Fahrzeugs.
Nach dem Berechnen der Differenz zwischen den vorhergesagten Kurswinkelinformationen und den Kurswinkelinformationen, die von dem Kurssensor empfangen werden, der in dem Fahrzeug vorgesehen ist, bestimmt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs das Gewicht.
In Schritt S1005 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann die Seitenpositionsinformationen.
Das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs misst eine Y-Achsen-Entfernung in dem Koordinatensystem basierend auf der Position des Fahrzeugs.
In Schritt S1007 extrahiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann die Längspositionsinformationen. Das heißt, das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs misst eine X-Achsen-Entfernung in dem positionsbasierten Koordinatensystem.
In Schritt S1009 konvertiert das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann die extrahierte (korrigierte) Position in Koordinaten eines globalen Koordinatensystems.
10 ist eine Ansicht, die ein Verfahren des Fusionierens von Informationen zeigt, die durch einen Sensor extrahiert werden, um in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung eine Fahrzeugposition zu extrahieren.
Mit Bezug auf 10 korrigiert möglicherweise das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den Kurswinkel (Richtung) und die Seitenposition des Fahrzeugs unter Verwendung der Spur, um den Kurswinkel und die Seitenposition in dem globalen Koordinatensystem darzustellen.
Außerdem korrigiert möglicherweise das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den Kurswinkel, die Längsposition und die Seitenposition des Fahrzeugs unter Verwendung des LiDAR-Sensors und GPS, um den Kurswinkel, die Längsposition und die Seitenposition des Fahrzeugs in dem globalen Koordinatensystem darzustellen.
In diesem Fall zeigt 10 globale Koordinaten, die die Seitenkorrekturinformationen und die Längskorrekturinformationen, umfassend den Fahrbereich (DR_x, DR_y) ,O' des Fahrzeugs, die LiDAR-Seitenrichtung (LidarSeit_X, LidarSeit_Y) ,P', die LiDAR-Längsrichtung (LidarLängs_X, LidarLängs_Y) ,Q', die linke Spurrichtung LinkeSpur_X, LinkeSpur_Y) ,R', die rechte Spurrichtung (RechteSpur_X, RechteSpur_Y) ,S' und die GPS-Richtung (GPS_X, GPS_Y) ,T' darstellen.
11 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren des Verwendens von Fehlervorhersagewerten für einen Kurswinkel, eine Längsposition und eine Seitenposition eines Fahrzeugs in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.
Mit Bezug auf 11 verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in den Schritten S1011 bis S1013 die Größe des Kurswinkelkorrekturwerts als den Kurswinkelfehlervorhersagewert, wenn es einen Korrekturwert für den Kurswinkel gibt.
Wenn es keinen Korrekturwert für den Kurswinkel gibt, bestimmt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann in Schritt S1015, ob ein Bereich, von dem der Kurswinkel extrahiert werden kann, in der genauen Karte existiert (ob der abgleichbare Längs- und Seitenbereich existiert).
Wenn der Bereich, von dem der Kurswinkel extrahiert werden kann, nicht in der genauen Karte existiert, verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeuges in Schritt S1017 den vorherigen Kurswinkelfehlervorhersagewert wie er ist.
In Schritt S1019 verwendet jedoch das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den Kurswinkelfehlervorhersagewert durch Hinzufügen eines vorbestimmten Werts (eines voreingestellten Werts) auf den vorherigen Kurswinkelfehlervorhersagewert, wenn der Bereich, von dem der Kurswinkel extrahiert werden kann, nicht in der genauen Karte existiert.
Wenn es einen Korrekturwert für die Längsposition gibt, verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann in den Schritten S1021 bis S1023 die Größe des Längspositionsfehlerkorrekturwerts als den Längspositionsfehlervorhersagewert.
Wenn der Längspositionskorrekturwert nicht existiert, bestimmt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann in Schritt S1025, ob ein Bereich, von dem die Längsposition extrahiert werden kann, in der genauen Karte existiert (ob der abgleichbare Längsbereich existiert).
In Schritt S1027 verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den vorherigen Längspositionsfehlervorhersagewert wie er ist, wenn der Bereich, von dem die Längsposition extrahiert werden kann, nicht in der genauen Karte existiert.
In Schritt S1029 verwendet jedoch das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs den Längspositionsfehlervorhersagewert, wenn der Bereich, von dem die Längsposition extrahiert werden kann, in der genauen Karte existiert, indem es dem vorherigen Längspositionsfehlervorhersagewert einen vorbestimmten Wert (einen voreingestellten Wert) hinzufügt.
In Schritten S1031 bis S1033 verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann die Größe des Seitenpositionskorrekturwerts als den Seitenpositionsfehlervorhersagewert, wenn es einen Korrekturwert für die Seitenposition gibt.
Wenn der Seitenpositionskorrekturwert nicht existiert, bestimmt das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs dann in Schritt S1035, ob ein Bereich, von dem die Seitenposition extrahiert werden kann, in der genauen Karte existiert (ob der abgleichbare Seitenbereich existiert).
Wenn der Bereich, von dem die Seitenposition extrahiert werden kann, nicht in der genauen Karte existiert, verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in Schritt S1037 den vorherigen Seitenpositionsfehlervorhersagewert wie er ist.
Wenn der Bereich, von dem die Seitenposition extrahiert werden kann, in der genauen Karte existiert, verwendet das System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in Schritt S1039 jedoch den Seitenpositionsfehlervorhersagewert durch Hinzufügen eines vorbestimmten Werts (eines voreingestellten Werts) auf den vorherigen Seitenpositionsfehlervorhersagewert.
12 ist ein Blockdiagramm, das ein Computersystem zum Ausführen eines Verfahrens zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zeigt.
Mit Bezug auf 12 umfasst ein Rechensystem 1000 möglicherweise mindestens einen Prozessor 1100, einen Arbeitsspeicher 1300, eine Benutzerschnittstelleneingabeeinrichtung 1400, eine Benutzerschnittstellenausgabeeinrichtung 1500, einen Datenspeicher 1600 und eine Netzwerkschnittstelle 1700, die miteinander durch einen Bus 1200 verbunden sind.
Der Prozessor 1100 ist möglicherweise eine zentrale Verarbeitungseinrichtung (Central Processing Device - CPU) oder eine Halbleitereinrichtung, die eine Verarbeitung für Anweisungen ausführt, die in der Arbeitsspeichereinrichtung 1300 und/oder dem Datenspeicher 1600 gespeichert sind. Der Arbeitsspeicher 1300 und der Datenspeicher 1600 umfassen möglicherweise verschiedene Arten von flüchtigen und nichtflüchtigen Speichermedien. Beispielsweise kann der Arbeitsspeicher 1300 einen Nur-Lese-Speicher (Read Only Memory - ROM) und einen Schreib-Lese-Speicher (Random Access Memory - RAM) umfassen.
Die Schritte eines Verfahrens oder Algorithmus, das/der in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben wird, kann direkt in Hardware, in einem Softwaremodul, das von dem Prozessor 1100 ausgeführt wird, oder in einer Kombination aus den beiden realisiert sein. Das Softwaremodul ist möglicherweise in einem Datenspeichermedium (das heißt dem Arbeitsspeicher 1300 und/oder dem Datenspeicher 1600) wie einem Schreib-Lese-Speicher (Random Access Memory - RAM), einem Flash-Speicher, einem Nur-Lese-Speicher (Read Only Memory - ROM), einem lösch- und programmierbaren Nur-Lese-Speicher (Erasable Programmable ROM - EPROM), einem elektrisch lösch- und programmierbaren Nur-Lese-Speicher (Electrically Erasable Programmable ROM - EEPROM), Registern, einer Festplatte, einer Wechselplatte, einer Compact Disc-ROM (CD-ROM), etc. vorhanden. Ein beispielhaftes Datenspeichermedium ist an den Prozessor 1100 gekoppelt, sodass der Prozessor 1100 Informationen von dem Datenspeichermedium lesen und darauf schreiben kann. Wahlweise ist das Datenspeichermedium möglicherweise in den Prozessor 1100 integriert. Der Prozessor und das Datenspeichermedium sind möglicherweise in einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (Application-specific Integrated Circuit - ASIC) vorhanden. Die ASIC ist möglicherweise innerhalb einer Benutzerstation vorhanden. Wahlweise sind der Prozessor und das Speichermedium möglicherweise in der Benutzerstation als einzelne Komponenten vorhanden.
Die vorliegende Technik, die ein Verfahren zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs unter Verwendung eines Bildsensors, eines LiDAR-Sensors und eines GPS ist, erkennt möglicherweise eine Position eines Fahrzeugs genauer, selbst wenn der GPS-Empfang schlecht ist.
Außerdem wird die Position eines Fahrzeugs in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung möglicherweise unter Verwendung eines Fehlervorhersagewerts stabil erkannt, der sich auf die Position des Fahrzeugs bezieht.
Das zuvor beschriebene Verfahren in einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung kann als ein Computerprogramm aufgezeichnet werden. Ein Code und ein Code-Segment, die das Programm bilden, können möglicherweise ohne Weiteres von einem Programmierfachmann nachvollzogen werden. Außerdem kann das Programm möglicherweise in einem computerlesbaren Aufzeichnungsmedium (Informationsspeichermedium) gespeichert werden und kann von einem Computer gelesen und ausgeführt werden, wodurch das Verfahren einiger Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umgesetzt wird. Das Aufzeichnungsmedium umfasst möglicherweise eine beliebige Art von computerlesbarem Aufzeichnungsmedium.
Die Beschreibung der Offenbarung ist lediglich exemplarischer Art und daher ist beabsichtigt, dass Variationen, die nicht vom Wesen der Offenbarung abweichen, innerhalb des Schutzumfangs der Offenbarung liegen. Solche Variationen dürfen nicht als eine Abweichung von dem Erfindungsgedanken und Schutzumfang der Offenbarung angesehen werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

KR 1020170034705 [0001]

Claims

System zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs, wobei das System umfasst: eine spurbasierte Positionserkennungseinrichtung, die ausgestaltet ist, erste Korrekturinformationen und zweite Korrekturinformationen zu extrahieren, indem gemessene Spurinformationen mit Spurinformationen auf einer genauen Karte verglichen werden, wobei die ersten Korrekturinformationen Korrekturinformationen in Bezug auf einen Kurswinkel des Fahrzeugs sind, und die zweiten Korrekturinformationen Korrekturinformationen in Bezug auf eine Seitenposition des Fahrzeugs sind; eine lichtmaserbetriebener Radar (Light Detection And Ranging - LiDAR)-basierte Positionserkennungseinrichtung, die ausgestaltet ist, Korrekturinformationen in Bezug auf eine Position des Fahrzeugs zu extrahieren, indem ein Bereich detektiert wird, wobei ein LiDAR-Sensor Fahrzeuge und Hindernisse in der Umgebung misst, um den Bereich zu detektieren; und eine Positionszusammensetzungseinrichtung, die ausgestaltet ist, eine Position basierend auf Folgendem aufzubauen: den ersten und zweiten Korrekturinformationen; LiDAR-Sensor-basierten Korrekturinformationen, umfassend die ersten, zweiten und dritten Korrekturinformationen, die von dem LiDAR-Sensor erhalten werden, wobei die dritten Korrekturinformationen Korrekturinformationen in Bezug auf eine Längsposition des Fahrzeugs sind; und GPS-basierte Korrekturinformationen, umfassend die ersten, zweiten und dritten Korrekturinformationen, die von einem GPS erhalten werden.
Verfahren zum Erkennen einer Position eines Fahrzeugs, wobei das Verfahren umfasst: Extrahieren der ersten Korrekturinformationen und zweiten Korrekturinformationen, indem gemessene Spurinformationen mit Spurinformationen auf einer genauen Karte verglichen werden, wobei die ersten Korrekturinformationen Korrekturinformationen in Bezug auf einen Kurswinkel des Fahrzeugs und die zweiten Korrekturinformationen Korrekturinformationen in Bezug auf eine Seitenposition des Fahrzeugs sind; Extrahieren von Korrekturinformationen in Bezug auf eine Position des Fahrzeugs, indem ein Bereich detektiert wird, wobei ein lichtmaseretriebener Radar (LiDAR)-Sensor Fahrzeuge und Hindernisse in der Umgebung misst, um den Bereich zu detektieren; und Zusammensetzen einer Position, basierend auf: den ersten und zweiten Korrekturinformationen; LiDAR-Sensor-basierten Korrekturinformationen, umfassend die ersten, zweiten und dritten Korrekturinformationen, die von dem LiDAR-Sensor erhalten werden, wobei die dritten Korrekturinformationen Korrekturinformationen in Bezug auf eine Längsposition des Fahrzeugs sind; und GPS-basierte Korrekturinformationen, umfassend die ersten, zweiten und dritten Korrekturinformationen, die von einem GPS erhalten werden.
Verfahren nach Anspruch 2, überdies umfassend: Vorhersagen einer Bewegungsstrecke des Fahrzeugs von einer vorherigen Position zu einer aktuellen Position vor dem Extrahieren der ersten und zweiten Korrekturinformationen.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, wobei das Extrahieren der ersten und zweiten Korrekturinformationen umfasst: Einteilen einer gemessenen Spur und einer Spur auf der genauen Karte in eine Vielzahl von Abgleichabschnitten, basierend auf einer Längsrichtung des Fahrzeugs; und Abgleichen der gemessenen Spur mit der Spur auf der genauen Karte.
Verfahren nach Anspruch 2, 3 oder 4, wobei das Zusammensetzen der Position Folgendes umfasst: Konvertieren einer Endposition für einen beliebigen Sensor der Vielzahl von Sensoren in ein fahrzeugpositionsbasiertes Koordinatensystem; Extrahieren der ersten Korrekturinformationen; Extrahieren der zweiten Korrekturinformationen; Extrahieren der dritten Korrekturinformationen; und Konvertieren der ersten, zweiten und dritten Informationen in globale Koordinaten.
Verfahren nach Anspruch 2, 3, 4 oder 5, wobei das Extrahieren der Korrekturinformationen in Bezug auf die Position des Fahrzeugs umfasst: Extrahieren, mit einem LiDAR-Signal, eines Umrisses; Berechnen einer interessierenden Region (ROI) eines abgleichbaren Bereichs von dem Umriss; Klassifizieren von Merkmalslinien in Längs-, Seiten- und Diagonalrichtung; Einstellen des abgleichbaren Bereichs basierend auf den Merkmalslinien; Extrahieren der ersten, zweiten und dritten Korrekturinformationen für einen beliebigen Umriss der Vielzahl von Umrissen; und Berechnen eines Gewichts für einen beliebigen Umriss der Vielzahl von Umrissen.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Klassifizieren der Merkmalslinie in der Längsrichtung umfasst: Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss, basierend auf einem Seitenpositionsfehlervorhersagewert (E_SEIT).
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Klassifizieren der Merkmalslinie in der Seitenrichtung umfasst: Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss, basierend auf einem Längspositionsfehlervorhersagewert (E_LANGS).
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Klassifizieren der Merkmalslinie in der Diagonalrichtung umfasst: wenn die zweiten Korrekturinformationen existieren, Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss, basierend auf dem Längspositionsfehlervorhersagewert; und wenn die zweiten Korrekturinformationen nicht existieren, Abgleichen der Merkmalslinie mit dem Umriss, basierend auf dem Seitenpositionsfehlervorhersagewert und dem Längspositionsfehlervorhersagewert.