DE112016007047T5

DE112016007047T5 - Fahrspur-schätzsystem

Info

Publication number: DE112016007047T5
Application number: DE112016007047.0T
Authority: DE
Inventors: Kentaro Daikoku; Yuji Igarashi; Masahiko Ikawa; Masatoshi Fujii; Takashi Irie
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2016-07-05
Filing date: 2016-07-05
Publication date: 2019-03-21
Anticipated expiration: 2036-07-06
Also published as: US20190120632A1; DE112016007047B4; CN109416256A; US10883836B2; CN109416256B; WO2018008082A1; JP6504316B2; JPWO2018008082A1

Abstract

Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Fahrspur-Schätzsystem anzugeben, das eine hochgenaue Kartendatenbank verwendet, die die detaillierte Form jeder Spur enthält. Das Fahrspur-Schätzsystem weist Folgendes auf: einen GNSS-Empfänger (110); eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung (120); eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung (130); eine Positionsbestimmungseinheit (200) für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus einer GNSS-Koordinate berechnet und Zeitseriendaten von Fahrzeugpositionen berechnet; einen Karteninformationsspeicher (50), der Karteninformationen inklusive Positionsinformationen über eine Trennlinie jeder Fahrspur speichert; und eine Spur-Schätzeinheit (300), die als einen optimalen Korrekturwert ein Fehlermuster berechnet, das eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit hat, die unter einer Mehrzahl von Fehlermuster die höchste ist, die die Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts korrigiert, und die die Zeitseriendaten, wie korrigiert, mit der Trennlinie vergleicht, so dass sie die Fahrspur des Fahrzeugs schätzt, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird. Demzufolge ermöglicht das Fahrspur-Schätzsystem eine genaue Fahrspurwechsel-Detektion und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur aus der Bahnspur eines Fahrzeugs.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Technik zum Schätzen einer Spur, auf welcher ein betreffendes Fahrzeug, ein von einem Fahrer gefahrenes Fahrzeug, fährt.
Stand der Technik
Ein Navigationssystem besitzt gewöhnlich Schätzkoordinaten für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die erhalten werden, indem mit Informationen eine Koppelnavigation durchgeführt wird, wie z. B. Fahrzeuggeschwindigkeitssignal-Informationen, die aus den Radrotationen des Fahrzeugs berechnet werden, und Winkelgeschwindigkeits-Informationen, die von einem Kreiselsensor erhalten werden, die in Koordinateninformationen vom globalen Navigationssatellitensystem (GNSS) aufgenommen sind, die von einem Satelliten empfangen werden.
Wenn eine gewöhnliche Navigationskarte verwendet wird, die eine Straße nur unter Verwendung von Verbindungen und Knoten sowie damit korrelierten Attributinformationen darstellt, berechnet das Navigationssystem durch einen Kartenabgleich, bei welcher Position und auf welcher Straßenverbindung das betreffende Fahrzeug (das von dem Fahrer gefahrene Fahrzeug) fährt, so dass bestimmt wird, wo die Fahrzeugposition (Fahrzeugmarkierung) auf der Karte anzuzeigen ist.
Eine gewöhnliche Navigationskarte enthält unglücklicherweise keine Informationen über die detaillierten Zustände von Spuren, und sie zeigt die gesamte Straße inklusive einer Mehrzahl von Fahrspuren unter Verwendung beispielsweise von Liniensegmenten oder Kurven an. Aus diesem Grund schätzt das Navigationssystem durch Kartenabgleich, auf welcher Straße das Fahrzeug fährt, aber es kann nicht schätzen, auf welcher Spur das Fahrzeug fährt.
Ferner ist die Genauigkeit zum Schätzen der Position des betreffenden Fahrzeugs, die durch Koppelnavigation erhalten wird, gewöhnlich den Satelliten-Empfangsumgebungen unterworfen, wie z. B. einer Mehrwege-Ausbreitung, und sie hat einen Fehler von ungefähr 10 m in einigen Empfangsumgebungen zur Folge. Aus diesem Grund besteht bei Navigationssystemen gegenwärtig eine niedrige Wahrscheinlichkeit, die gegenwärtige befahrene Fahrspur zu schätzen, auch wenn sie den detaillierten Zustand bzw. die detaillierte Form jeder Spur erhält, um eine Spur zu berechnen, die sich am nächsten an der Position befindet, die durch Koppelnavigation erhalten worden ist.
Indessen gibt es ein vorherrschendes Verfahren zum Identifizieren einer Fahrspur eine Technik unter Verwendung der Ergebnisse einer Kamerabild-Analyse. Solch eine Technik weist Folgendes auf: Beziehen von Informationen über weiße Linien um das betreffende Fahrzeug durch Analyse von Bildinformationen, die von der Kamera bezogen werden, und Wahrnehmen der Tatsache, dass das betreffende Fahrzeug eine Spur gequert hat, unter Verwendung von Zeitseriendaten des Abstands zwischen dem betreffenden Fahrzeug und den Informationen über weiße Linien, so dass ein Fahrspurwechsel detektiert wird.
Unglücklicherweise benötigt eine Kamera, die zur Fahrspur-Identifikation in Frage kommt, eine exklusive Spezifikation. Demzufolge bedeutet das Installieren einer Kamera allein zum Zweck der Fahrspur-Identifikation eine signifikante ökonomische Belastung eines Benutzers. Demzufolge hat sich ein Produkt, das eine solche Fahrspur-Identifikation unter Verwendung einer Kamera beinhaltet, auf dem Markt nicht verbreitet.
Um dieses Problem anzugehen, beschreibt das Patentdokument 1 eine Technik zum Korrigieren der Position eines betreffenden Fahrzeugs ohne eine Kamera. Diese Technik weist zunächst in einer Fahrspur-Identifikationseinrichtung ein Korrigieren der Koordinate und der Ausrichtung des betreffenden Fahrzeugs auf der Basis von Zustandsinformationen bzw. Forminformationen auf, die in einer Karte enthalten sind, und ein Identifizieren einer befahrenen Straße durch Musterabgleich.
Diese Technik weist anschließend in einer Fahrspur-Berechnungseinrichtung ein Berechnen der Wahrscheinlichkeit, dass das betreffende Fahrzeug auf jeder Fahrspur fährt, auf der Basis von Formdaten bzw. Zustandsdaten von jeder virtuellen Spur auf, die unter Verwendung von Informationen über die Anzahl von Spuren und Straßenbreiten erzeugt werden, die in einer Navigationskarte enthalten sind, und auf der Basis von Positionskoordinaten zu einzelnen Zeitpunkten.
Stand-der-Technik-Dokumente
Patentdokumente
Patentdokument 1: Japanische Patentanmeldungs-Offenlegungsschrift JP 11-211491 A
Zusammenfassung
Mit der Erfindung zu lösende Probleme
Die Technik gemäß dem Patentdokument 1 schlägt eine Idee zum Erzeugen einer Vorlage bzw. Schablone einer Bahnspur eines Fahrzeugs unter Verwendung von Kartendaten vor, und zum Korrigieren von Positionsbestimmungsergebnissen in chronologischer Reihenfolge, so dass die tatsächliche Bahnspur des Fahrzeugs innerhalb der Vorlage bzw. Schablone liegt. Unglücklicherweise wird eine solche Vorlage bzw. Schablone zum Abgleichen eines befahrbaren Bereichs auf der gesamten Straße als eine Vorlage bzw. Schablone verwendet, und sie wird nicht zum Abgleichen unter Verwendung eines befahrenen Bereichs auf jeder Spur als eine Vorlage bzw. Schablone verwendet.
Demzufolge kann die Ausrichtungskorrektur auf Fahrspurebene bei einer Straße nicht vorgenommen werden, die aus einer Mehrzahl von Spuren gebildet ist, so dass eine Ausrichtungskorrektur mit einer erwarteten Genauigkeit durch Musterabgleich in einigen Fällen versagt.
Um dieses Problem zu lösen, ist es daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, Positionsinformationen über eine Trennlinie jeder Spur zu verwenden, die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit des Korrekturwerts der Ausrichtung (auch der Koordinate, falls nötig) unter Verwendung eines Auswertungswerts zu berechnen, der die Likelihood eines Pfades angibt, berechnet auf der Basis einer Positionsrelation der Position eines Fahrzeugs relativ zur Trennlinie, die in einer Karte enthalten ist, um einen optimalen Korrekturwert der Ausrichtung (auch der Koordinate, falls nötig) eines betreffenden Fahrzeugs zu bestimmen, wobei der optimale Korrekturwert die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit hat, und einen Fahrspurwechsel zu detektieren und eine gegenwärtige Fahrspur zu schätzen, und zwar aus einer Bahnspur des Fahrzeugs, die durch Korrektur erhalten wird.
Wege zum Lösen des Problems
Ein Fahrspur-Schätzsystem gemäß der vorliegenden Erfindung weist Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch von einem globalen Navigationssatellitensystem (GNSS) empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Karteninformationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen inklusive Positionsinformationen über eine Trennlinie einer Fahrspur speichert; und
eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und
- - Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.

Ein Fahrspur-Schätzsystem gemäß der vorliegenden Erfindung weist Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs von einem globalen Navigationssatellitensystem (GNSS) empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Einfache-Karten-Informationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen speichert, die Informationen über Knoten-Koordinaten, die eine Straßenverbindung bilden, eine Straßenbreite, die Anzahl von Fahrspuren und eine befahrbare Richtung enthalten;
einen Trennlinienrechner, der so konfiguriert ist, dass er eine Trennlinie einer Spur aus den Karteninformationen berechnet; und
eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und
- - Vergleichen der Zeitserie, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.

Wirkungen der Erfindung
Das Fahrspur-Schätzsystem gemäß der vorliegenden Erfindung bestimmt die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur und korrigiert die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts. Dies ermöglicht eine genaue Fahrspurwechsel-Detektion und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur aus der Bahnspur eines Fahrzeugs.
Figurenliste

1 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems gemäß einer ersten Ausführungsform veranschaulicht.
2 ist ein Ablaufdiagramm, das zeigt, wie die Positionsbestimmung der Position eines betreffenden Fahrzeugs in einer Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs des Fahrspur-Schätzsystems gemäß der ersten Ausführungsform zu bewerkstelligen ist.
3 ist ein Ablaufdiagramm, das zeigt, wie das Speichern des Positionsbestimmungsergebnisses in einem Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator der Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform zu bewerkstelligen ist.
4 zeigt ein spezifisches Beispiel von Zwischenausgabe-Ergebnissen im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
5 veranschaulicht konzeptuell eine Referenzkoordinate und eine Referenzausrichtung, sowie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten und Positionsausrichtungen, und zwar in dem Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
6 zeigt ein spezifisches Beispiel von Fehlermustern im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
7 veranschaulicht konzeptuell Ereignisse im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
8 veranschaulicht konzeptuell Pfade vor und nach der Korrektur im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
9 zeigt ein spezifisches Beispiel von akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten vor und nach der Korrektur im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
10 zeigt ein spezifisches Beispiel eines optimalen Korrekturwerts im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der ersten Ausführungsform.
11 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems gemäß einer zweiten Ausführungsform veranschaulicht.
12 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems gemäß einer dritten Ausführungsform veranschaulicht.
13 zeigt ein spezifisches Beispiel von Fehlermustern im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der dritten Ausführungsform.
14 zeigt ein spezifisches Beispiel von akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten vor und nach der Korrektur im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der dritten Ausführungsform.
15 zeigt ein spezifisches Beispiel eines optimalen Korrekturwerts im Fahrspur-Schätzsystem gemäß der dritten Ausführungsform.
16 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems gemäß einer vierten Ausführungsform veranschaulicht.
17 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems gemäß einer fünften Ausführungsform veranschaulicht.
18 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems gemäß einer sechsten Ausführungsform veranschaulicht.

Beschreibung von Ausführungsformen
Erste Ausführungsform
1 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems 1 gemäß einer ersten Ausführungsform veranschaulicht. Dieses System steuert ein bewegliches Objekt, wie z. B. ein Fahrzeug, und es schätzt eine Spur, auf welcher sich das bewegliche Objekt, ein zu steuerndes Ziel, bewegt. Ein Fahrspur-Schätzsystem 1 weist Folgendes auf: einen Karteninformationsspeicher 50, einen GNSS-Empfänger 110, eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120, eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130, eine Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs sowie eine Spur-Schätzeinheit 300.
Der Karteninformationsspeicher 50 speichert Karteninformationen, die zumindest eine detaillierte Positionsinformationen jeder Fahrspur aufweisen. Die detaillierten Positionsinformationen jeder Fahrspur sind hier Positionsinformationen über eine Trennlinie jeder Spur. Ein Beispiel der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur sind Informationen über einen Koordinatenstrang auf der Trennlinie.
Die Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur können als Liniensegmente ausgedrückt werden, die jeweils zwei benachbarte Koordinaten miteinander verbinden, und zwar in dem Koordinatenstrang auf der Trennlinie. Ferner können die Mittellinie und die Breite jeder Spur aus den Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur berechnet werden.
Alternativ können die Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Fahrspur Informationen über den Koordinatenstrang auf der Mittellinie jeder Spur und die Breite jeder Spur sein. Dies rührt daher, dass die Mittellinie jeder Spur als Liniensegmente berechnet werden kann, die jeweils zwei benachbarte Koordinaten miteinander verbinden, und zwar auf dem Koordinatenstrang der Mittellinie jeder Spur, und dass Positionen, die um die halbe Spurbreite voneinander beabstandet sind, Positionsinformationen über die linken und rechten Trennlinien jeder Spur bilden.
Die Positionsinformation über die Trennlinie oder Mittellinie der Spur wird auch unter Verwendung eines Kurvenstrangs ausgedrückt, wie z. B. eines Strangs einer Mehrzahl von Bögen, was von der Verwendung solcher Liniensegmente verschieden ist. Dies rührt daher, dass zum Ausdrücken unter Verwendung des Strangs von Bögen jeder Bogen eindeutig beispielsweise mittels einer Menge aus Startpunkt, Endpunkt und Radius des Bogens ausgedrückt werden kann.
Der Karteninformationsspeicher 50 weist ein Speichermedium auf, das hochgenaue Kartendaten speichert, die die detaillierte Form jeder Fahrspur enthalten, und er ist aus einem Festplattenlaufwerk (HDD), einem Memory Stick (eingetragene Marke) und anderen Komponenten gebildet. Der Karteninformationsspeicher 50 kann selbstverständlich auch gemeinsame Navigationskarten-Informationen enthalten, die beispielsweise aus Informationen über Knoten-Koordinaten, die Straßenverbindungen bilden, Straßenbreiten, der Anzahl von Spuren und befahrbaren Richtungen gebildet sind.
Der GNSS-Empfänger 110 empfängt die Fahrzeugkoordinate durch ein GNSS. Der GNSS-Empfänger 110 ist mit einer GNSS-Antenne verbunden, die elektromagnetische Wellen von einem Satelliten empfängt, und er misst eine Position unter Verwendung der elektromagnetischen Wellen vom Satelliten, so dass er Daten der Fahrzeugposition ausgibt.
Die Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120 berechnet die Fahrzeuggeschwindigkeit aus der Fahrtdistanz des Fahrzeugs. Beispielsweise misst die Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120 die Fahrtdistanz des Fahrzeugs unter Verwendung eines Impulssignals, das aus einem Distanzsensor ausgegeben wird, gemäß der Fahrtdistanz des Fahrzeugs, so dass sie die Fahrzeuggeschwindigkeit berechnet.
Die Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130 misst eine Winkelgeschwindigkeit aus dem Veränderungswert der Fahrzeug-Ausrichtung. Beispielsweise misst die Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130 die Winkelgeschwindigkeits-Daten des Fahrzeugs, die mit einem Kreisel erfasst werden.
Die Messeinrichtung 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs berechnet eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Fahrzeugkoordinate, die vom GNSS-Empfänger 110 empfangen wird, und sie berechnet Zeitseriendaten der Positionskoordinaten Fahrzeugs und der Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate des Fahrzeugs, der Referenzausrichtung des Fahrzeugs, der Fahrzeuggeschwindigkeit, die von der Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungeinrichtung 120 berechnet wird, und der Winkelgeschwindigkeit, die von der Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130 gemessen wird. Die Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs bezieht Informationen über die gegenwärtige Position des beweglichen Objekts, wie z. B. eines Fahrzeugs, die ein von dem Fahrspur-Schätzsystem 1 zu steuerndes Ziel ist.
Die Spur-Schätzeinheit 300 ist aus einem Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310, einem Korrekturwertkandidat-Generator 320, einer Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit, einer Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert und einer Fahrspur-Schätzeinheit 350 gebildet.
Der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 speichert als Zeitseriendaten die Positionskoordinaten und die Positionsausrichtungen, die Positionsbestimmungsergebnisse sind, die von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs zu einzelnen Zeiten erhalten werden, in der Reihenfolge des Auftretens, und sie löscht die Daten sequenziell aus dem ältesten, wenn ein Puffer seinen oberen Grenzwert erreicht.
Der Korrekturwertkandidat-Generator 320 berechnet zunächst eine Fehlerverteilung der Positionskoordinaten und der Positionsausrichtungen auf der Basis von beispielsweise der Genauigkeit des GNNS-Referenzkoordinaten-Empfangs. Der Korrekturwertkandidat-Generator 320 bestimmt dann den Fehlerbereich (Koordinate, Ausrichtung), so dass die Wahrscheinlichkeiten, dass die Positionskoordinaten und die Positionsausrichtungen in einen vorbestimmten Bereich fallen, einen vorab spezifizierten Schwellenwert überschreiten, und der Korrekturwertkandidat-Generator 320 erzeugt Fehlermuster (Koordinate, Ausrichtung), die in den vorbestimmten Bereich fallen.
Beispielsweise gilt Folgendes: Sei die Fehlerverteilung eine dreidimensionale Normalverteilung mit einer X-Richtungs-Fehler-Standardabweichung σ_X, einer Y-Richtungs-Fehler-Standardabweichung σ_Y und einer Θ-Ausrichtungs-Fehler-Standardabweichung σ_Θ. Dann sind die Korrekturwert-Kandidaten (Fehlermuster) sämtlich als Gitterpunkte vorgegeben, die in einem rechteckigen Parallelepiped enthalten sind, und zwar auf der Basis dieser Standardabweichungen, wobei die rechteckigen Parallelepipede Folgendes erfüllen: -2σ_X < X < 2σ_X, -2σ_Y < Y < 2σ_Y, und -2σ_Θ < Θ < 2σ_Θ. Die vom GNSS-Empfänger 110 bezogenen Koordinaten geben Längengrade und Breitengrade an. Hier werden die Längengrade in X-Koordinaten transformiert, und die Breitengrade werden in Y-Koordinaten transformiert.
Es sei angemerkt, dass der Koordinatenbereich der Zeitseriendaten höchstens 2 km bis 3 km beträgt, wenn dieser Algorithmus angewendet wird. Demzufolge kann die Bodenoberfläche lokal als eine Ebene angenommen werden, und die Längengrade und die Breitengrade können durch Lineartransformation jeweils in Einklang mit den X-Koordinaten und den Y-Koordinaten gebracht werden. Demzufolge können selbstverständlich Vorgänge unter Verwendung der Längengrade und der Breitengrade durchgeführt werden, so wie sie sind, ohne sie in die X-Koordinaten und die Y-Koordinaten zu transformieren.
In diesem Fall müssen die Berechnungen in Anbetracht der Distanzen pro Längengrad und pro Breitengrad am betreffenden Ort durchgeführt werden. Für einen Betrieb unter Verwendung des Längengrads und des Breitengrads, so wie sie sind, kann das Fehlermuster die Kombination aus Längengrad, Breitengrad und Ausrichtung sein.
Die Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die die quantitative Durchführbarkeit für jeden Korrekturwertkandidaten angibt, der im Korrekturwertkandidat-Generator 320 erzeugt wird. Genauer gesagt: Die Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet zunächst die vorherige Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mittels jedes Fehlermusters, das im Korrekturwertkandidat-Generator 320 erzeugt wird.
Die Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet dann eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die mit dem Produkt der berechneten vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit und einer Likelihood (Auswertungswert, der die Likelihood der Zeitseriendaten angibt) berechnet worden ist, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.
Die Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert berechnet als einen optimalen Korrekturwert ein Fehlermuster, das die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit hat, auf der Basis der Betriebsergebnisse der A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten der Fehlermuster, die einzelne Korrekturwertkandidaten sind, die in der Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet werden.
Die Fahrspur-Schätzeinheit 350 verwendet den optimalen Korrekturwert (wahrscheinlichsten Korrekturwert), der in der Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert berechnet worden ist, korrigiert die Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts und vergleicht die korrigierten Zeitseriendaten mit der Trennlinie, so dass sie eine Fahrspur des Fahrzeugs schätzt.
Nachfolgend wird beschrieben, wie die Fahrspur im Fahrspur-Schätzsystem 1 geschätzt wird. 2 ist ein Ablaufdiagramm, das zeigt, wie die Positionsbestimmung der Position eines betreffenden Fahrzeugs in der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs zu bewerkstelligen ist. Die Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs empfängt zunächst periodisch Koordinaten (GNSS-Koordinaten) vom GNSS-Empfänger 110, Fahrzeuggeschwindigkeiten von der Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120 sowie Winkelgeschwindigkeiten von der Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130 (Schritt S201).
Der nächste Schritt (Schritt S202) betrifft ein Überprüfen, ob die Referenzkoordinate, die die Koordinate eines betreffenden Fahrzeugs ist, und die Referenz-ausrichtung bereits aufgezeichnet worden sind. Die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung werden zunächst nicht aufgezeichnet, inklusive GNSS-Koordinatenempfang und anderer Verarbeitung. Demzufolge bewegt sich der Ablauf in Richtung N.
Der nachfolgende Schritt (Schritt S203) betrifft ein Berechnen von Ausrichtungen zu einzelnen Zeitpunkten unter Verwendung der vom GNSS-Empfänger 110 während eines vorbestimmten Zeitraums in der Vergangenheit empfangenen Koordinaten. Der nächste Schritt (Schritt S204) betrifft ein Prüfen - gegen die Ergebnisse der Ausrichtungs-Berechnung - ob alle berechneten Ausrichtungen in einen vorbestimmten Variationsbereich fallen. Falls ja (Richtung Y), wird eine gegenwärtige GNSS-Koordinate als Referenzkoordinate aufgezeichnet. Ferner wird der Durchschnitt der Ausrichtungen während des vorbestimmten Zeitraums in der Vergangenheit als die Referenzausrichtung aufgezeichnet (Schritt S205). Andernfalls (Richtung N) springt der Ablauf zurück zum anfänglichen Schritt, und zwar ohne jegliche Verarbeitung.
Der Schritt S204 entspricht der Bestimmung der Geradeausfahrt-Stabilität des Fahrzeugs. Dieser Schritt ist notwendig, um die Berechnung unter Verwendung der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung zu beginnen, und zwar berechnet auf der Basis der GNSS-Koordinate an einem Ort, der die Geradeausfahrt-Stabilität erfüllt. Die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung können, obwohl sie durch den oben beschriebenen Prozess berechnet werden, auch durch irgendeinen anderen Prozess berechnet werden.
Beispielsweise kann die Referenzkoordinate unter Verwendung des gleitenden Mittelwerts der Koordinate berechnet werden. Ferner kann die Referenzausrichtung unter Verwendung des gleitenden Mittelwerts der Ausrichtung berechnet werden. Ferner hängen die Berechnung der Referenzkoordinate und die Berechnung der Referenzausrichtung davon ab, wie stark die Geradeausfahrt-Stabilität widergespiegelt wird.
Falls die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung bereits im Schritt S202 aufgezeichnet worden sind, bewegt sich der Ablauf in Richtung Y. Dann betrifft der nächste Schritt (Schritt S206) ein Berechnen der Positionskoordinaten und der Positionsausrichtungen für die Positionsergebnisse der Fahrzeugs unter Verwendung der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeiten und der Winkelgeschwindigkeiten.
Der nächste Schritt (Schritt S207) betrifft ein Prüfen, ob die Differenz zwischen dem augenblicklichen Positionsbestimmungsergebnis, wie berechnet, und den augenblicklichen GNSS-Koordinaten, wie empfangen, in einen vorbestimmten Bereich fällt. Falls ja (Richtung Y), werden die Positionskoordinate und die Positionsausrichtung, die das Positionsbestimmungsergebnis wie berechnet sind, an den Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 übertragen (Schritt S208).
Andernfalls (Richtung N) wird an den Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 eine Anfrage zum Löschen von bislang akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten übertragen, da die Referenzposition, die Referenzausrichtung und der optimale Korrekturwert bislang ein Zurücksetzen erfordern (Schritt S209). Ala Antwort auf die Anfrage zum Löschen ist der nächste Schritt (Schritt S210) ein Löschen der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung, die bereits im Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 aufgezeichnet worden sind. In diesem Fall werden die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung wieder aufgezeichnet, gefolgt von einem Positionsbestimmungs-Prozess.
Ein Beispiel für ein Verfahren der GNSS-Ausrichtungs-Berechnung im Schritt S203 kann das folgende Berechnungsverfahren sein. $\begin{array}{l} (GNSS-Ausrichtung zum Zeitpunkt t) \\ = arctan (((Y-Koordinate zum Zeitpunkt t) - (Y-Koordinate zum Zeitpunkt t - 1)) \\ / ((X-Koordinate zum Zeitpunkt t) - (X-Koordinate zum Zeitpunkt t - 1))) \end{array}$
Es sei angemerkt, dass die X- und Y-Koordinaten die GNSS-Koordinaten bezeichnen. Es sei auch angemerkt, dass t die gegenwärtige Zeit bezeichnet. Es sei auch angemerkt, dass t-1 die Zeit des vorherigen Datenempfangs bezeichnet.
Das folgende Bestimmungskriterium kann beispielsweise für das Bestimmungsverfahren im Schritt S204 verwendet werden. $\begin{array}{l} Bestimmungskriterium: & (maximaler Ausrichtungswert) - (minimaler \\ Ausrichtungswert) < (Ausrichtungs-Schwellenwert θ_{th}) \end{array}$
Es sei angemerkt, dass die Ausrichtung ein Wert ist, der aus den GNSS-Koordinaten im Schritt S203 berechnet wird, und für den Wert wird ein Wert verwendet, der zur Ausrichtung durch Addieren eines ganzzahligen Vielfachen von 360° zur Ausrichtung erhalten wird, so dass die Ergebnisse von aufeinanderfolgender Zweifach-Berechnung einen Wert von 180° nicht überschreiten.
Der folgende Satz von Ausdrücken kann beispielsweise im Verfahren zum Berechnen des Positionsbestimmungsergebnisses im Schritt S206 verwendet werden. $\begin{array}{l} (Ausrichtung zum Zeitpunkt t) \\ = (Ausrichtung zum Zeitpunkt t - 1) + (Winkelgeschwindigkeit) \times (Messintervall) \\ (X-Koordinate zum Zeitpunkt t) \\ = (X-Koordinate zum Zeitpunkt t - 1) + (Fahrtdistanz des Fahrzeugs vom Zeitpunkt \\ t - 1 zum Zeitpunkt t) \\ \times cos ((((Ausrichtung zum Zeitpunkt t)) + ((Ausrichtung zum Zeitpunkt t) - 1)) / 2) \\ (Y-Koordinate zum Zeitpunkt t) \\ = (Y-Koordinate zum Zeitpunkt t - 1) + (Fahrtdistanz des Fahrzeugs vom Zeitpunkt \\ t - 1 zum Zeitpunkt t) \\ \times sin ((((Ausrichtung zum Zeitpunkt t)) + ((Ausrichtung zum Zeitpunkt t) - 1)) / 2) \end{array}$
Es sei angemerkt, dass die Fahrtdistanz des Fahrzeugs von der Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120 erhalten wird, und dass die Winkelgeschwindigkeit von der Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130 erhalten wird. Es sei auch angemerkt, dass t die gegenwärtige Zeit bezeichnet, und dass t-1 die Zeit des vorherigen Datenempfangs bezeichnet. Die Ausrichtungen in der Beschreibung geben jeweils eine Richtung (Winkel) an, in welcher sich das Fahrzeug (das betreffende Fahrzeug) bewegt, und zwar bei Messung im Uhrzeigersinn mit der Nordrichtung auf 0°.
Das folgende Bestimmungskriterium kann beispielsweise im Bestimmungsverfahren im Schritt S207 verwendet werden. $\begin{array}{l} Bestimmungskriterium: & (Abstand zwischen GNSS-Koordinate und Positions- \\ ergebnis-Koordinate) < ({Ausrichtungs-Schwellenwert d}_{th}) \end{array}$
3 ist ein Ablaufdiagramm, das zeigt, wie das Speichern des Positionsbestimmungsergebnisses im Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 zu bewerkstelligen ist. Der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 empfängt die Positionsbestimmungsergebnisse von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs (Schritt S311). Genauer gesagt: Der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 empfängt die Zeitseriendaten der Positionskoordinaten des Fahrzeugs und der Positionsausrichtungen des Fahrzeugs, die die Positionsbestimmungsergebnisse sind.
Der nächste Schritt (Schritt S312) betrifft ein Überprüfen, ob die Anzahl von Elementen von akkumulierten Daten der Positionsbestimmungsergebnisse einen spezifizierten Wert erreicht hat. Falls ja (Richtung Y), werden die akkumulierten Daten an die Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit übertragen (Schritt S313), und dann springt der Ablauf zurück zum anfänglichen Schritt. Andernfalls (Richtung N) wird das anfängliche Positionsbestimmungsergebnis, das von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs empfangen wird, zu den akkumulierten Daten addiert (Schritt S314), und dann springt der Ablauf zum anfänglichen Schritt zurück.
4 zeigt ein spezifisches Beispiel von Zwischenausgabe-Ergebnissen im Fahrspur-Schätzsystem 1. Genauer gesagt: Die Zeichnung zeigt ein Beispiel der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung, und sie zeigt akkumulierte Positionsbestimmungsergebnis-Daten, die angeben, dass die Koordinate und die Ausrichtung zum Zeitpunkt der anfänglichen Datenaufzeichnung, der zehn Uhr ist, mit der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung übereinstimmen. Die akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten zeigen dann Änderungen der X-Koordinate, Y-Koordinate und Ausrichtung in der Zeitserie.
5 zeigt konzeptuell die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung, sowie die Zeitseriendaten (tatsächlich numerische Daten) der Positionskoordinaten und der Positionsausrichtungen. Der doppelte weiße Kreis bezeichnet die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung; jeder weiße Kreis zeigt die Positionskoordinate und die Positionsausrichtung; und jeder schwarze Kreis zeigt den Knoten der Trennlinie jeder Spur. Die weißen durchgezogenen Linien und weißen gestrichelten Linien bezeichnen jeweils die Trennlinie jeder Spur. Jede Ausrichtung ist die Fahrtrichtung eines Fahrzeugs am entsprechenden Punkt. Beispielsweise ist das Äußere der Trennlinie der Spur, angegeben mit der weißen durchgezogenen Linie, beispielsweise ein Straßenrand oder ein Straßen-Seitenstreifen.
Nachfolgend wird die Verarbeitung im Korrekturwertkandidat-Generator 320 beschrieben. Der Korrekturwertkandidat-Generator 320 definiert einen Fehlerbereich von korrigierbarer Position und Ausrichtung, und er listet die Korrekturwertkandidaten, die dem definierten Fehlerbereich entsprechen. Nachfolgend ist ein Beispiel für eine spezifische Verarbeitung beschrieben.
X, Y und Θ sind stochastische Variablen, und sie bezeichnen jeweils einen X-Richtungs-Fehlerwert, einen Y-Richtungs-Fehlerwert und einen Ausrichtungs-Fehlerwert an einem Pfad-Startpunkt (die älteste Aufzeichnung in den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten). Ein Pfad bedeutet hier eine Zeitserie der Positionsbestimmungsergebnisse. Ein mögliches Verfahren ist ein Modellierungsverfahren, bei welchem angenommen wird, dass X, Y und Θ mit einer dreidimensionalen Normalverteilung konform sind, die Parameter hat, die beispielsweise auf der GNSS-Empfangsgenauigkeit basieren.
Genauer gesagt: Es kann angenommen werden, dass X und Y einen Durchschnitt von Null und eine Standardabweichung σ_pos haben. Ferner kann angenommen werden, dass Θ einen Durchschnitt von Null und eine Standardabweichung σ_dir hat. Ferner kann angenommen werden, dass X, Y und Θ stochastische Variablen sind, die voneinander unabhängig sind, und dass sie konform mit der dreidimensionalen Normalverteilung sind. Ferner kann σ_pos auf der Basis von GNSS-Empfangsbedingungen bestimmt werden, und σ_dir können auf der Basis der Zuverlässigkeit der Informationen bestimmt werden, die aus einem Kreiselsensor ausgegeben werden.
In diesem Fall ist der korrigierbare positionsbezogene Bereich auf den Bereich von -2σ_pos bis +2σ_pos beschränkt. Ferner ist der korrigierbare ausrichtungsbezogene Bereich auf den Bereich von -2σ_dir bis +2σ_dir beschränkt. Dies ermöglicht es, dass die Korrekturwert-kandidaten erzeugt werden, während das Muster des Korrekturwerts abgedeckt wird, das wahrscheinlich auftritt (die Abdeckrate jeder Variable beträgt ungefähr 95,4 %). Ein mögliches spezifisches Verfahren ist ein Aufzählen sämtlicher Gitterpunkte, die in den obigen Bereichen enthalten und mit gleichmäßigen Abständen beabstandet sind, und dann ein Aufzeichnen der aufgezählten Gitterpunkte als die Korrekturwertkandidaten.
6 zeigt ein spezifisches Beispiel von Fehlermustern in einem Fahrspur-Schätzsystem 1. Hier sind ein X-Richtungs-Fehler, ein Y-Richtungs-Fehler und ein Ausrichtungsfehler für jedes Fehlermuster gezeigt. Wie die Fehlermuster abgegrenzt werden, ist anschaulich. Demzufolge können die Fehlermuster sowohl zu einem kleineren Grad, als auch zu einem größeren Grad abgegrenzt werden.
Nachfolgend wird die Verarbeitung in der Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit beschrieben. Eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P (x, y, θ) wird für jedes Fehlermuster berechnet, was der Korrekturwertkandidat ist. Genauer gesagt: Die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit wird unter Verwendung von Ausdruck (3) berechnet, und sie wird unter Verwendung des Produkts der vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit von Fehler P₁(x, y, θ) gemäß einem ersten Wahrscheinlichkeitsmodell und eines Auswertungswerts P₂(x, y, θ) berechnet, der eine Pfad-Likelihood (nachfolgend als eine „Pfad-Likelihood bezeichnet“) gemäß einem zweiten Wahrscheinlichkeitsmodell angibt.
Genauer gesagt: Die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) wird unter Verwendung des Produkts der vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit P₁(x, y, θ) des Fehlermusters (Ereignis, in welchem der X-Richtungs-Fehler x ist, der Y-Richtungs-Fehler y ist und der Ausrichtungsfehler θ ist) und der Likelihood P₂(x, y, θ) berechnet, die - unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist - auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird. In diesem Verhältnisausdruck wird zur Verwendung die Bayes'sche Inferenz angewendet. $\begin{array}{l} P (x, y, θ) \\ = P_{1} (x, y, θ) \times P_{2} (x, y, θ) \end{array}$
Hierbei sind X, Y und Θ stochastische Variablen, und sie geben jeweils den X-Richtungs-Korrekturwert, den Y-Richtungs-Korrekturwert und den Ausrichtungs-Korrekturwert am Pfad-Startpunkt an. P(x, y, θ) gibt die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit an, die x = X, y = Y und θ = Θ erfüllt, und zwar auf dem Beweis eines beobachteten Pfads (Zeitseriendaten-Positionsbestimmungsergebnisse).
Die vorherige Auftrittswahrscheinlichkeit von Fehler P₁(x, y, θ) gibt eine Wahrscheinlichkeits-Dichtefunktion an, die das Auftreten eines Phänomens angibt, bei welchem der X-Richtungs-Fehlerwert, der Y-Richtungs-Fehlerwert und der Ausrichtungswert jeweils x, y und θ sind. Ein mögliches Verfahren ist ein Modellierungsverfahren, bei welchem angenommen wird, dass X, Y und Θ mit einer dreidimensionalen Normalverteilung konform sind, die Parameter hat, die beispielsweise auf der GNSS-Empfangsgenauigkeit basieren. In diesem Fall ergibt Ausdruck (4) die Funktion P₁(x, y, θ). $\begin{array}{l} P_{1} (x, y, θ) \\ = {((1 / (2 π σ_{pos}^{2})) \cdot (1 / (2 π σ_{dir}^{2})))}^{1 / 2} & π \\ \cdot exp [- x^{2} / (2 σ_{pos}^{2}) - y^{2} / (2 σ_{pos}^{2}) - θ^{2} / (2 σ_{dir}^{2})] \end{array}$
Bei der Bayes'schen Inferenz entspricht P₁(x, y, θ) der vorherigen Wahrscheinlichkeit der Fehler x, y und θ.
Die Pfad-Likelihood P₂(x, y, θ) ist die Likelihood, die - unter der Bedingung, dass ein spezifisches Fehlermuster aufgetreten ist - auf der Basis der relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des spezifischen Fehlermusters und der Trennlinie berechnet wird. Hierbei weist die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen Liniensegmenten, die die Zeitseriendaten verbinden, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungsverhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf.
Die Zeitserie, die die Zeitseriendaten verbindet, bedeutet hier ein Liniensegment, das sequenziell die Punkte der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters verbindet. Ein Beispiel des Liniensegments ist ein Liniensegment, das einen Zeitpunkt (t + α) mit einem Zeitpunkt (t + α + 1) verbindet.
Das Distanz-Fortsetzungs-Verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie ist ein Verhältnis, bei welchem die Distanz zwischen jedem Punkt der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters und der Trennlinie (mit einem Liniensegment und einem Kurvensegment bezeichnet) weiterhin in einen vorbestimmten Bereich fällt. In diesem Fall bewegt sich die Aggregation der Punkte der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters innerhalb eines Bereichs (Spur), der sandwichartig zwischen eine gewisse Trennlinie und eine dieser benachbarten Kennlinie eingefügt ist, exklusive eines Zeitraums, während dessen ein Fahrspurwechsel erfolgt.
Ferner schneiden die Linien, die die Zeitseriendaten verbinden, niemals diese Trennlinien, ausgenommen ein Zeitpunkt, während dessen ein Fahrspurwechsel auftritt. Ferner kann der Fall, in welchem beispielsweise die Punkte der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters diese Trennlinien bloß überlappen, anstatt sie diese Trennlinien zu schneiden, als im Distanz-Fortsetzungs-Verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie enthalten gehandhabt werden.
Beispiele für das Verhältnis (Ereignis), in welchem die Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, die Trennlinie schneidet, enthalten die folgenden sieben Ereignisse:

<1> Fahren zu einem Ort außerhalb der Straße (zu einem Ort außerhalb der Trennlinie der Straße),
<2> Überschreiten der Trennlinie der Spur mehrere Male in einem kurzen Zeitraum,
<3> ein sanfter Fahrspurwechsel,
<4> ein Fahrspurwechsel in einem Fahrspurwechsel-Verbotsbereich,
<5> ein Fahrspurwechsel, der keine Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers durch den Fahrer beinhaltet,
<6> ein Fahrspurwechsel, der keine Änderung des Lenkwinkels eines Lenkrads durch den Fahrer beinhaltet, und
<7> ein Fahrspurwechsel, der keine Detektion des Überschreitens einer weißen Linie mittels einer Kamera beinhaltet.

Indessen enthalten Beispiele für das Distanz-Fortsetzungs-Verhältnis (Ereignis) zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie die folgenden zwei Ereignisse:

<8> Geradeausfahrt, Fahrt nach links oder Fahrt nach rechts innerhalb der Spur, und
<9> stabile Geradeausfahrt im Zentrum der Spur.

7 veranschaulicht konzeptuell Ereignisse. Genauer gesagt: Es ist ein konzeptuelles Diagramm von einigen der vorher genannten Ereignisse zur spezifischen Beschreibung. Beispielsweise zeigt für Ereignis <1>, d. h. Fahren zu einem Ort außerhalb der Straße (außerhalb der Trennlinie der Straße) die Zeichnung, dass ein Fahren zu einem Ort außerhalb der Straße nicht gut ist. Ferner zeigt für Ereignis <2>, d. h. Überschreiten der Trennlinie der Spur mehrere Male in einem kurzen Zeitraum, die Zeichnung die Minimierung der Anzahl von Malen, die die Spur überschritten wird. Ferner zeigt für Ereignis <9>, d. h. stabiles Geradeausfahren im Zentrum der Spur, die Zeichnung die Maximierung der Fahrtdistanz nahe dem Zentrum der Spur.
Beispielsweise weist für das Ereignis <4>, d. h. einen Fahrspurwechsel in einem Fahrspurwechsel-Verbotsbereich, die detaillierte Form jeder Spur, die im Karteninformationsspeicher 50 gespeichert ist, auch Informationen auf, dass die Fahrspur ein Wechsel-Verbotsbereich ist. Außerdem wird für das Ereignis <5>, d. h. einen Fahrspurwechsel, der keine Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers durch den Fahrer beinhaltet, eine Einrichtung zum Zugreifen auf Betriebsinformationen über den Fahrtrichtungsanzeiger benötigt.
Außerdem wird für das Ereignis <6>, d. h. einen Fahrspurwechsel, der keine Veränderung des Lenkwinkels eines Lenkrads durch den Fahrer beinhaltet, eine Einrichtung zum Zugreifen auf Informationen über den Lenkwinkel des Lenkrads benötigt. Ferner wird für das Ereignis <7>, d. h. einen Fahrspurwechsel, der eine Detektion des Überschreitens einer weißen Linie mittels einer Kamera beinhaltet, eine Detektionseinrichtung für das Überschreiten der weißen Linie benötigt, und zwar um zu detektieren, ob das Fahrzeug eine weiße Linie überschritten hat, unter Verwendung einer Kamera.
Die Pfad-Likelihood P₂(x, y, θ) zeigt den Auswertungswert (Likelihood), der die Likelihood des beobachteten Pfades anzeigt, der einer Korrektur unterzogen worden ist, und zwar auf der Basis von Fehlerwerten (Fehlermuster) x, y und θ. Wenn die Pfad-Likelihood P₂(x, y, θ) berechnet wird, werden zahlreiche Ereignisse widergespiegelt, wie z. B. die folgenden: <1> Fahren zu einem Ort außerhalb einer Straße; <2> Überschreiten der Trennlinie der Spur mehrere Male in einem kurzen Zeitraum; <3> ein sanfter Fahrspurwechsel; <4> ein Fahrspurwechsel in einem Fahrspurwechsel-Verbotsbereich; <5> ein Fahrspurwechsel, der keine Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers durch den Fahrer beinhaltet; <6> ein Fahrspurwechsel, der keine Änderung des Lenkwinkels eines Lenkrads durch den Fahrer beinhaltet; <7> ein Fahrspurwechsel, der keine Detektion des Überschreitens einer weißen Linie mittels einer Kamera beinhaltet; und <8> Geradeausfahrt, Fahrt nach links oder Fahrt nach rechts innerhalb der Spur, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens gemäß der Frequenz und des Grad des Auftretens der Ereignisse zu verringern.
Es sei angemerkt, dass, obwohl wünschenswerterweise viele Ereignisse als relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie angenommen werden, ein einzelnes Ereignis allein esermöglicht, dass die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) berechnet wird, so dass die vorliegende Erfindung verwirklicht wird.
Genauer gesagt: Ein annehmbares Verfahren zum Berechnen der Pfad-Likelihood P₂(x, y, θ) ist unten angegeben. Es sei angemerkt, dass die Ziffern in eckigen Klammern den jeweiligen Ereignissen entsprechen. Beispielsweise kann <1> ein stochastischer Prozess der Anzahl von Straßen-Verlassen so angesehen werden, dass es konform mit einem Poisson-Prozess mit einem durchschnittlichen Intervall von 1/λ_dev(<<1) ist.
Ähnlich kann <2> ein stochastischer Prozess der Anzahl von Fahrspurwechseln als konform mit einem Poisson-Prozess mit einem durchschnittlichen Intervall von 1/λ_chg angesehen werden. <3> Gierwinkel hinsichtlich Spuren beim Fahrspurwechsel können als stochastische Variablen angesehen werden, die mit einer Normalverteilung mit einem Durchschnitt µ_yaw und einer Standardabweichung σ_yaw konform sind und unabhängig voneinander sind.
<4> Die Wahrscheinlichkeit des Fahrspurwechsels im Fahrspurwechsel-Verbotsbereich ist als p_prh gegeben. Ferner können Verlassen einer Fahrzeugfahrtposition von einem Spurzentrum als stochastische Variablen angesehen werden, die konform mit einer Normalverteilung mit Nulldurchschnitt und einer Standardabweichung σ_cen sind, und die voneinander unabhängig sind. <5> Ein Zeitintervall von einem Zeitpunkt des Fahrspurwechsels zu einem Zeitpunkt, in welchem der Fahrtrichtungsanzeiger in Richtung der gleichen Richtung wie der Fahrspurwechsel betätigt wird, der zeitlich am nächsten liegt, kann als konform mit einer exponentiellen Verteilung mit einem Durchschnitt von 1/λ_win angesehen werden.
<6> Ein Zeitintervall von einem Zeitpunkt des Fahrspurwechsels zu einem Zeitpunkt der Betätigung eines Lenkwinkels des Lenkrads in die gleiche Richtung wie der Fahrspurwechsel, der zeitlich am nächsten liegt, kann als konform mit einer exponentiellen Verteilung mit einem Durchschnitt von 1/λ_hnd angesehen werden. <7> Ein Zeitintervall von einem Zeitpunkt des Fahrspurwechsels zu einem Zeitpunkt der Detektion des Überschreitens der weißen Linie mittels einer Kamera in die gleiche Richtung wie ein Fahrspurwechsel, der zeitlich am nächsten liegt, kann als konform mit einer exponentiellen Verteilung mit einem Durchschnitt von 1/λ_cam angesehen werden.
<8> Eine Distanz von einem Spurzentrum kann als konform mit einer Normalverteilung mit einem Nulldurchschnitt und einer Standardabweichung σ_cen angesehen werden. Demzufolge wird die Pfad-Likelihood P₂(x, y, θ), wie im nachfolgenden Ausdruck (5) gezeigt, formuliert werden. $\begin{array}{l} P_{2} (x, y, θ) \\ = P_{2 A} (x, y, θ) \times P_{2 B} (x, y, θ) \times P_{2 C} (x, y, θ) \\ \times P_{2 D} (x, y, θ) \times P_{2 E} (x, y, θ) \times P_{2 F} (x, y, θ) \\ \times P_{2 G} (x, y, θ) \times P_{2 H} (x, y, θ) \end{array}$
Hierbei gilt Folgendes: $P_{2 A} (x, y, θ) = exp [- λ_{dev} \cdot t] \cdot {(λ_{dev} \cdot t)}^{d} / (d!)$
$P_{2 B} (x, y, θ) = exp [- λ_{chg} \cdot t] \cdot {(λ_{chg} \cdot t)}^{k} / (k!)$
$\begin{matrix} P_{2 C} (x, y, θ) = \prod_{i = 1}^{k} {(1 / (2 μ σ_{yaw}^{2}))}^{1 / 2} \\ \cdot exp [- {(w (i) - μ_{yaw})}^{2} / (2 σ_{yaw}^{2})] \end{matrix}$
$P_{2 D} (x, y, θ) = \prod_{i = 1}^{k} (p (i))$
$P_{2 E} (x, y, θ) = \prod_{i = 1}^{k} exp [- λ_{win} \cdot t_{1} (i)]$
$P_{2 F} (x, y, θ) = \prod_{i = 1}^{k} exp [- λ_{hnd} \cdot t_{2} (i)]$
$P_{2 G} (x, y, θ) = \prod_{i = 1}^{k} exp [- λ_{cam} \cdot t_{3} (i)]$
$\begin{array}{l} P_{2 H} (x, y, θ) \\ = \prod_{j = 1}^{n} {(1 / (2 π α_{cen}^{2}))}^{1 / 2} \\ \cdot exp [- {(1 (j))}^{2} * (2 σ_{cen}^{2})] \end{array}$
P_2A(x, y, θ) im Ausdruck (5) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <1> wider, d. h. fahren zu einem Ort außerhalb der Straße (zu einem Ort außerhalb der Trennlinie der Straße). Ähnlich spiegelt P_2B(x, y, θ) die Frequenz des Auftretens von Ereignis <2> wider, d. h. einen Fahrspurwechsel (d. h. schnelles Überschreiten einer Trennlinie). P_2C(x, y, θ) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <3> wider, d. h. einen sanften Fahrspurwechsel. P_2D(x, y, θ) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <4> wider, d. h. einen Fahrspurwechsel in einem Fahrspurwechsel-Verbotsbereich. P_2E(x, y, θ) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <5> wider, d. h. einen Fahrspurwechsel, der keine Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers durch den Fahrer beinhaltet.
P_2F(x, y, θ) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <6> wider, d. h. einen Fahrspurwechsel, der keine Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers durch den Fahrer beinhaltet. P_2G(x, y, θ) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <7> wider, d. h. einen Fahrspurwechsel, der keine Detektion des Überschreitens einer weißen Linie mittels einer Kamera beinhaltet. P_2H(x, y, θ) spiegelt die Frequenz des Auftretens von Ereignis <8> wider, d. h. eine Geradeausfahrt, eine Fahrt nach links oder eine Fahrt nach rechts innerhalb der Fahrspur.
Hierbei bezeichnet d die Anzahl von Straßen-Verlassen in einem Pfad nach der Korrektur. Ferner bezeichnet k die Anzahl von Fahrspurwechseln im Pfad nach der Korrektur. Ferner ist p(i) eine Funktion, die p_prh zurückgibt, wenn ein i^-ter Fahrspurwechsel im Fahrspurwechsel-Verbotsbereich auftritt. Andernfalls gibt sie 1 zurück. Ferner bezeichnet w(i) einen Gierwinkel zum Zeitpunkt eines i^-ten Fahrspurwechsels. Ferner bezeichnet t₁(i) ein Zeitintervall von einem Zeitpunkt des i^-tenFahrspurwechsels zu einem Zeitpunkt, in welchem der Fahrtrichtungsanzeiger in der gleichen Richtung wie der Fahrspurwechsel betätigt wird, der zeitlich am nächsten ist.
Ferner bezeichnet t₂(i) ein Zeitintervall von einem Zeitpunkt des i^-ten Fahrspurwechsels zu einem Zeitpunkt, zu welchem der Lenkwinkel in der gleichen Richtung wie der Fahrspurwechsel betätigt wird, der zeitlich am nächsten ist. Ferner bezeichnet t₃(i) ein Zeitintervall von einem Zeitpunkt des i^-ten Fahrspurwechsels zu einem Zeitpunkt der Detektion des Überschreitens der weißen Linie mittels einer Kamera in der gleichen Richtung wie der Fahrspurwechsel, der zeitlich am nächsten ist. Ferner bezeichnet n die Anzahl von beobachteten Koordinaten. Ferner bezeichnet l(j) die vertikale Distanz von einem j^-ten Beobachtungspunkt zur Mittellinie einer Spur, zu welcher der j^-te Beobachtungspunkt gehört.
Es sei angemerkt, dass λ_dev, λ_chg, µ_yaw, σ_yaw, p_prh, λ_win, λ_hnd, λ_cam und σ_cen Parameter sind, und dass sie auf der Basis von Aufzeichnungen in der Vergangenheit berechnet werden können, wie z. B. Fahrprüfdaten, und zwar zusätzlich zur Verwendung eines Verfahrens, bei dem eine Konstante vorgegeben wird. Ferner ermöglicht eine Parameteranpassung auf der Basis der persönlichen Fahrtaufzeichnungen eines Fahrers in der Vergangenheit eine genauere Bestimmung eines Fahrspurwechsels, der die zu detektierenden persönlichen Fahreigenschaften widerspiegelt.
Ferner sei angemerkt, dass d, k, p(i), w(i), t ₁(i), t ₂(i), t ₃(i), n und l(j), die numerische Werte sind, welche aus dem Pfad nach der Korrektur unter Verwendung von Fehlern x, y und θ berechnet werden, auf dem beobachteten Pfad beruhen, und dass sie auch Funktionen von x, y und θ sind.
Ferner sind x, y und θ Korrekturwerte bezüglich der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung, die der Pfad-Startpunkt sind (die älteste Aufzeichnung der im Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 gespeicherten Daten). Demzufolge ändern das Berechnen eines relativen Positionsvektors vom Pfad-Startpunkt in Bezug auf eine Koordinate vor der Korrektur, ein Verwirklichen einer Rotation mit einem Drehwinkel von θ in Bezug auf den relativen Positionsvektor und ein Addieren von Offsets x und y den relativen Positionsvektor in einem absoluten Positionsvektor. Demzufolge wird eine Koordinate nach der Korrektur erhalten. Alle Aufzeichnungen im Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 werden diesem Prozess unterzogen, so dass ein Pfad nach der Korrektur erhalten wird.
In dem spezifischen Beispiel gemäß Ausdruck (5) wird der stochastische Prozess der Anzahl von Straßen-Verlassen als konform mit einem Poisson-Prozess mit einem Durchschnitt von λ_dev(<<1) angesehen, wie in <1> gezeigt. Wenn ein oder mehrere „Straßen-Verlassen“ auftreten, ist ebenfalls ein Modellieren möglich, das bedingungslos die Relation P ₂(x, y, θ) = 0 erfüllt.
Für die Betriebsverarbeitung der vorherigen Wahrscheinlichkeit, der Pfad-Likelihood und der A-Posteriori-Verteilung unter Verwendung eines Rechners können X, Y und Θ als diskrete Zufallsvariablen angesehen werden, und P ₁(x, y, θ) kann als eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung ersetzt werden.
8 veranschaulicht konzeptuell Pfade vor und nach der Korrektur. Genauer gesagt: Der Pfad vor der Korrektur ist auf der linken Seite der Zeichnung. Der Pfad nach der Korrektur ist auf der rechten Seite der Zeichnung. Die doppelten weißen Kreise bezeichnen jeweils die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung. Die weißen Kreise bezeichnen jeweils die Positionskoordinate und die Positionsausrichtung. In der Darstellung des Pfads nach der Korrektur werden ein Pfad, der die Zeitseriendaten der Positionsbestimmungsergebnisse sind, sowie die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung durch Rotation (Ausrichtungskorrektur) mit θ und durch Verschiebung (Koordinatenkorrektur) mit x und y korrigiert.
9 zeigt ein spezifisches Beispiel von akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten vor und nach der Korrektur. Genauer gesagt: Die Zeichnung zeigt, dass die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung korrigiert sind, und dass die akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten, die die Koordinate und die Ausrichtung zur Zeit der anfänglichen Datenaufzeichnung angeben, die zehn Uhr ist, mit der Korrektur der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung übereinstimmen.
In den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten wird jedes Element von aufgezeichneten Daten unter Verwendung des gleichen Fehlermusters wie dasjenige bei der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung korrigiert. Trotzdem werden Korrekturen durch Rotation (Ausrichtungskorrektur) mit θ vorgenommen. Demzufolge bestehen die X-Koordinaten und Y-Koordinaten nicht aus Werten, die einer bloßen Regulierung unterzogen worden sind.
Bei der Bayes'schen Inferenz entspricht P₂(x, y, θ) der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses, das unter der Bedingung beobachtet wird, dass die Fehler x, y und θ angenommen werden.
Nachfolgend wird die Verarbeitung in der Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert beschrieben. Die Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert berechnet einen optimalen Korrekturwertkandidaten (x^, y^, θ^), der die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) unter den Korrekturwertkandidaten (x, y, θ) hat, die eine Mehrzahl von Fehlermustern sind, die im Korrekturwertkandidat-Generator 320 erzeugt werden, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) in der Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet wird.
Das heißt, ein optimaler Korrekturwert (x^, y^, θ^) wird ein Fehlermuster mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) berechnet, die die höchste ist, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) mit dem Produkt der vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit P₁(x, y, θ) der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und der Likelihood P₂(x, y, θ) berechnet wird, die - unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist - auf der Basis der relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.
Bei der Bayes'schen Inferenz entspricht P(x, y, θ) den A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten der Fehler x, y und θ (multipliziert mit Konstanten). Demzufolge gibt ein Korrekturwertkandidat (x^, y^, θ^) mit der höchsten A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(x, y, θ) ein Schätzergebnis an, das durch Bayes'sche Inferenz erhalten wird, und zwar auf dem Beweis des beobachteten Pfades.
10 zeigt ein spezifisches Beispiel des optimalen Korrekturwerts. Genauer gesagt: Die Zeichnung zeigt A-posteriori-Wahrscheinlichkeitsdaten, die in der Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet werden, und den optimalen Korrekturwert, der in der Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert ausgewählt wird. In diesem Beispiel hat das Fehlermuster Nr. 4 die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit.
Nachfolgend wird die Verarbeitung in der Fahrspur-Schätzeinheit 350 beschrieben. Die Fahrspur-Schätzeinheit 350 wendet den optimalen Korrekturwert, der in der Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert berechnet wird, auf die akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten an, die vom Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 gehalten werden. Der Pfad nach der Korrektur wird auf eine ähnliche Weise wie die oben genannte berechnet. Anschließend wird ein Vergleich vorgenommen zwischen dem Pfad nach der Korrektur unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts und einem befahrbaren Bereich jeder Fahrspur, durch Spur-Trennlinien in Abschnitte geteilt, wobei der befahrbare Bereich von einem Karteninformationsspeicher 50 bereitgestellt wird.
Dies rührt daher, dass der Vergleich die Berechnung eines Korrekturwerts ermöglicht, der die Durchführbarkeit eines Fahrverfahrens hinsichtlich der Trennlinien widerspiegelt, die in den Karteninformationen enthalten sind. Es wird eine Fahrspur gemäß dessen geschätzt, welcher befahrbare Bereich der Spur nach der Korrektur zu den Spurbereichen gehört, die mit den Spur-Trennlinien in Abschnitte unterteilt sind. Dies rührt daher, dass es die Schätzung ermöglicht, dass das Auftreten eines Fahrspurwechsels und die Richtung des Fahrspurwechsels (rechts oder links) detektiert werden. Dieses Ergebnis wird als ein Fahrspur-Schätzergebnis ausgegeben.
Ferner wird, nachdem die Verarbeitung in der Fahrspur-Schätzeinheit 350 beendet ist, eine einzelne Aufzeichnung, die in den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten die größte ist, die vom Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 gehalten werden, wieder als Referenzkoordinate und als Referenzausrichtung aufgezeichnet. Dann werden alle Aufzeichnungen in den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten gelöscht.
Wie oben beschrieben, weist das Fahrspur-Schätzsystem Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein GNSS empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Karteninformationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen inklusive Positionsinformationen über eine Trennlinie einer Fahrspur speichert; und
eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und
- - Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.

Das Fahrspur-Schätzsystem bestimmt die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur und korrigiert die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts. Dies ermöglicht eine genaue Fahrspurwechsel-Detektion und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur aus der Bahnspur eines Fahrzeugs. Außerdem ermöglicht das Fahrspur-Schätzsystem, dass das Auftreten eines Fahrspurwechsels und die Richtung des Fahrspurwechsels (rechts oder links) detektiert werden.
Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungs-verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf. Ferner ist das Fehlermuster die Kombination eines Koordinatenfehlers und eines Ausrichtungsfehlers.
Ein Navigationssystem, das das Fahrspur-Schätzsystem verwendet, ermöglicht es, dass eine Spur, auf welcher das betreffende Fahrzeug fährt, erfasst wird, so dass geeignetere Anweisungen, wie z. B. Ankündigungen bereitgestellt werden. Die Verwendung des Fahrspur-Schätzsystems erleichtert ferner das automatische Fahren, die Fahrassistenzfunktion und andere Funktionen.
Zweite Ausführungsform
11 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems 2 gemäß einer zweiten Ausführungsform veranschaulicht. Im Gegensatz zum Fahrspur-Schätzsystem 1 gemäß der ersten Ausführungsform weist das Fahrspur-Schätzsystem 2 einen Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 und einen Trennlinienrechner 52 anstelle des Karteninformationsspeichers 50 auf. Das Fahrspur-Schätzsystem 2 ist auf die gleiche Weise wie das Fahrspur-Schätzsystem 1 konfiguriert, ausgenommen, dass der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 und der Trennlinienrechner 52 den Karteninformationsspeicher 50 ersetzen, der die Karteninformationen inklusive den Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur speichert.
Der GNSS-Empfänger 110, die Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120, die Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130, die Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs, der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310, der Korrekturwertkandidat-Generator 320, die Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit, die Betriebseinheit 340 für optimalen Korrekturwert, die Fahrspur-Schätzeinheit 350 und die Spur-Schätzeinheit 300 sind auf eine Weise konfiguriert und arbeiten auf eine Weise, die ähnlich derjenigen der ersten Ausführungsform ist. Demzufolge wird die Beschreibung dieser Konfigurationen und Vorgänge hier nicht näher ausgeführt. Nachfolgend werden hauptsächlich die Unterschiede zwischen der ersten Ausführungsform und der zweiten Ausführungsform beschrieben.
Der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 speichert keine Positionsinformationen über eine Trennlinie jeder Spur, wohingegen der Karteninformations-speicher 50 die Karteninformationen inklusive mindestens der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur speichert. Der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 speichert Karteninformationen inklusive Informationen über Knotenkoordinaten, die eine Straßenverbindung ausbilden, die Straßenbreite, die Anzahl von Spuren und die befahrbare Richtung. Obwohl herkömmliche Karteninformationen für die Navigation zumindest die Informationen über die Knotenkoordinaten aufzuweisen scheinen, die die Straßenverbindung bilden, sowie die befahrbare Richtung, braucht der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 notwendigerweise Informationen über die Straßenbreite und die Anzahl von Spuren, und zwar zusätzlich zu der oben genannten Information.
Der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 weist ein Speichermedium auf, das die Karteninformationen speichert, inklusive den Informationen über die Knotenkoordinaten, die die Straßenverbindung bilden, die Straßenbreite, die Anzahl von Spuren und die befahrbare Richtung, und der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 ist aus einer HDD, einem Memory Stick und weiteren Komponenten gebildet. Es sei angemerkt, dass die Knotenkoordinaten Hilfs-Knotenkoordinaten enthalten, die interpolierende Koordinaten sind, die zum Anzeigen einer Straßenform, wie z. B. einer Kurve auf dem Bildschirm eines Fahrzeug-Navigationssystems notwendig sind, und zwar selbst dann, wenn eine Straße niemals andere Straßen kreuzt.
Der Trennlinienrechner 52 berechnet die Trennlinie jeder Spur aus den Karteninformationen im Einfache-Karten-Informationsspeicher 51. Beispielsweise ermöglicht ein Teilen der Breite, W, der Straße durch die Gesamtzahl von Spuren, N, der Straße, dass die Breite jeder Spur, w = W/N, berechnet wird. Also ermöglicht ein Addieren der lateralen Distanz [-(N/2) × w, (-(N/2) + 1) × w, ..., (N/2 - 1) × w, (N/2) × w] zum Zentrum der Straßenverbindung, die die Knotenkoordinaten verbindet, dass die Positionsinformationen über (N + 1) Trennlinien berechnet werden, die jede Spur in Abschnitte unterteilen. Dies ist nur ein Beispiel.
Folglich können die Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur durch irgendein beliebiges Verfahren berechnet werden, und zwar mit den Informationen über die Knotenkoordinaten, die die Straßenverbindung bilden, die Straßenbreite, die Anzahl von Spuren und die befahrbare Richtung.
Die Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur werden vom Trennlinienrechner 52 erhalten. Demzufolge ermöglichen die Betriebseinheit 330 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit und die Fahrspur-Schätzeinheit 350 eine Berechnung und Schätzung ähnlich denjenigen bei der ersten Ausführungsform. Dadurch wird eine Wirkung ähnlich derjenigen bei der ersten Ausführungsform erzielt. In der Zeichnung sind identische oder entsprechende Komponenten mit den gleichen Bezugszeichen versehen, die auf den gesamten Text der Beschreibung und die gesamten Zeichnungen angewendet sind. Ferner werden die Komponenten im gesamten Text der Beschreibung in anschaulicher Form beschrieben, und sie sind demzufolge nicht einschränkend.
Das Fahrspur-Schätzsystem 2 ermöglicht es, dass die Karteninformationen, die in einem Navigationssystem verwendet werden, so wie sie sind verwendet werden, und es ermöglicht es, dass eine Spur erfasst wird, auf welcher ein betreffendes Fahrzeug fährt. Dies erleichtert es, geeignetere Anweisungen, wie z. B. Ankündigungen bereitzustellen. Ferner erleichtert das Fahrspur-Schätzsystem 2 die Fahrspur-Schätzung beim automatisierten Fahren.
Wie oben beschrieben, weist das Fahrspur-Schätzsystem Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein GNSS empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Einfache-Karten-Informationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen speichert, die Informationen über Knoten-Koordinaten, die eine Straßenverbindung bilden, eine Straßenbreite, die Anzahl von Fahrspuren und eine befahrbare Richtung enthalten;
einen Trennlinienrechner, der so konfiguriert ist, dass er eine Trennlinie einer Spur aus den Karteninformationen berechnet; und
eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird. Dies ermöglicht aus der Bahnspur eines Fahrzeugs eine genaue Detektion eines Fahrspurwechsels und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur.

Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungs-verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf. Ferner ist das Fehlermuster eine Kombination eines Koordinatenfehlers und eines Ausrichtungsfehlers.
Dritte Ausführungsform
Das Fahrspur-Schätzsystem 1 gemäß der ersten Ausführungsform verwendet die X-Koordinate, die Y-Koordinate und die Ausrichtung als ein Fehlermuster. In einer dritten Ausführungsform wird nur die Ausrichtung als ein Fehlermuster verwendet. Mit anderen Worten: Das Fehlermuster bei der dritten Ausführungsform ist nur ein Ausrichtungsfehler, wohingegen das Fehlermuster bei der ersten Ausführungsform die Kombination aus Koordinatenfehler und Ausrichtungsfehler ist.
12 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems 3 gemäß der dritten Ausführungsform veranschaulicht. Nur das Fehlermuster bei der dritten Ausführungsform unterscheidet sich von demjenigen bei der ersten Ausführungsform. Demzufolge unterscheiden sich ein Korrekturwertkandidat-Generator 321, eine Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit, eine Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert, eine Fahrspur-Schätzeinheit 351 und eine Spur-Schätzeinheit 301 von den entsprechenden Komponenten bei der ersten Ausführungsform.
Indessen sind der Karteninformationsspeicher 50, der GNSS-Empfänger 110, die Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120, die Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130, die Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs und der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 auf eine ähnliche Weise konfiguriert wie bei der ersten Ausführungsform und arbeiten auf eine ähnliche Weise, und demzufolge wird dies hier nicht näher ausgeführt. Nachfolgend werden hauptsächlich die Unterschiede zwischen der dritten und ersten Ausführungsform beschrieben.
Die Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs berechnet Zeitseriendaten von Positionskoordinaten eines Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus einer Referenzkoordinate, einer Referenzausrichtung, einer Fahrzeuggeschwindigkeit und einer Winkelgeschwindigkeit. Der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 speichert als Zeitseriendaten die Positionskoordinaten und die Positionsausrichtungen, die Positionsbestimmungsergebnisse sind, die von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs zu einzelnen Zeiten erhalten werden, in der Reihenfolge des Auftretens, und sie löscht die Daten sequenziell aus dem ältesten, wenn ein Puffer seinen oberen Grenzwert erreicht.
13 zeigt ein spezifisches Beispiel von Fehlermustern. Im Gegensatz zu 6 lässt 13 die X-Richtungs-Fehler und Y-Richtungs-Fehler weg, und sie zeigt folglich nur die Ausrichtungsfehler θ als Fehlermuster. Im Korrekturwertkandidat-Generator 320 bei der ersten Ausführungsform wird ein Fehlerauftreten angenommen, das sich auf drei Variablen bezieht: X, Y und Θ. Im Korrekturwertkandidat-Generator 321 bei der dritten Ausführungsform wird ein Fehlerauftreten angenommen, das sich nur auf die Ausrichtung Θ bezieht. Der Korrekturwertkandidat-Generator 321 berechnet zunächst eine Fehlerverteilung der Positionsausrichtung auf der Basis der Genauigkeit des Empfangs von GNSS-Referenzkoordinaten.
Der Korrekturwertkandidat-Generator 321 bestimmt dann einen Fehlerbereich derart, dass die Wahrscheinlichkeiten, dass die Positionsausrichtungen in einen vorbestimmten Bereich fallen, einen vorab spezifizierten Schwellenwert überschreiten, und der Korrekturwertkandidat-Generator 321 erzeugt ein Muster eines Ausrichtungsfehlers, das in den vorbestimmten Bereich fällt.
Die Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die eine quantitative Durchführbarkeit angibt, auf jedem Korrekturwertkandidaten, der im Korrekturwertkandidat-Generator 321 erzeugt worden ist. Genauer gesagt: Die Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet zunächst die vorherige Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mittels jedes Fehlermusters, das im Korrekturwertkandidat-Generator 321 erzeugt wird.
Die Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet dann eine A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die mit dem Produkt der berechneten vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit und einer Likelihood (Auswertungswert, der die Likelihood der Zeitseriendaten angibt) berechnet worden ist, die - unter einer Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist - auf der Basis der relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und einer Trennlinie berechnet wird.
Genauer gesagt: Die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ) wird unter Verwendung des Produkts der vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit P₁(θ) des Fehlermusters (Ereignis, wo ein Ausrichtungsfehler θ ist) und der Likelihood P₂(θ) berechnet, die - unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist - auf der Basis der relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird. In diesem Verhältnisausdruck wird zur Verwendung die Bayes'sche Inferenz angewendet.
Die Pfad-Likelihood P₂(θ) ist eine Likelihood, die - unter der Bedingung, dass ein spezifisches Fehlermuster aufgetreten ist - auf der Basis der relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des spezifischen Fehlermusters und der Trennlinie berechnet wird. Hierbei gilt Folgendes: Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungsverhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf.
Hier ist die Zeitserie, die die Zeitseriendaten verbindet, eine Linie, die sequenziell die Punkte der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters verbindet. Ein Beispiel einer solchen Linie ist eine Linie, die einen Punkt zu einem Zeitpunkt (t + α) mit einem Punkt zu einem Zeitpunkt (t + α + 1) verbindet.
Das Distanz-Fortsetzungs-Verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie ist ein Verhältnis, bei welchem die Distanzen zwischen den Punkten der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters und der Trennlinie (mit einem Liniensegment und einem Kurvensegment bezeichnet) weiterhin in einen vorbestimmten Bereich fallen. In diesem Fall ist die Aggregation der Punkte der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters innerhalb eines Bereichs positioniert, der sandwichartig zwischen eine gewisse Trennlinie und eine dieser benachbarten Kennlinie eingefügt ist, exklusive eines Zeitraums, während dessen ein Fahrspurwechsel erfolgt. Ferner schneidet die Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, niemals diese Trennlinien, ausgenommen in einem Zeitraum, während dessen ein Fahrspurwechsel auftritt.
Ferner kann der Fall, in welchem beispielsweise die Punkte der Zeitseriendaten nach der Korrektur unter Verwendung des Fehlermusters diese Trennlinien bloß überlappen, anstatt diese Trennlinien zu schneiden, als im Distanz-Fortsetzungs-Verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie enthalten gehandhabt werden. Es sei angemerkt, dass, obwohl wünschenswerterweise viele Ereignisse als relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie angenommen werden, ein einzelnes Ereignis allein ermöglicht, dass die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ) berechnet wird, so dass die vorliegende Erfindung verwirklicht wird.
Die Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit verwendet allein einen Ausrichtungs-Korrekturwert als eine Variable. Demzufolge wird P(θ) beispielsweise durch Ausdruck (6) berechnet. $P (θ) = P_{1} (θ) \times P_{2} (θ)$
$P_{1} (θ) = {(1 / (2 π σ_{dir}^{2}))}^{1 / 2} \cdot exp [- θ^{2} / (2 σ_{dir}^{2})]$
$\begin{array}{l} P_{2} (θ) = P_{2 A} (θ) \times P_{2 B} (θ) \times P_{2 C} (θ) \times P_{2 D} (θ) \\ \times P_{2 E} (θ) \times P_{2 F} (θ) \times P_{2 G} (θ) \times P_{2 H} (θ) \end{array}$
$P_{2 A} (θ) = exp [- λ_{dev} \cdot t] \cdot {(λ_{dev} \cdot t)}^{d} / (d!)$
$P_{2 B} (θ) = exp [- λ_{chg} \cdot t] \cdot {(λ_{chg} \cdot t)}^{k} / (k!)$
$\begin{matrix} P_{2 C} (θ) = \prod_{i = 1}^{k} {(1 / (2 π σ_{yaw}^{2}))}^{1 / 2} \\ \cdot exp [- {(w (i) - μ_{yaw})}^{2} / (2 σ_{yaw}^{2})] \end{matrix}$
$P_{2 D} (θ) = \prod_{i = 1}^{k} (p (i))$
$P_{2 E} (θ) = \prod_{i = 1}^{k} exp [- λ_{win} \cdot t_{1} (i)]$
$P_{2 F} (θ) = \prod_{i = 1}^{k} exp [- λ_{hnd} \cdot t_{2} (i)]$
$P_{2 G} (θ) = \prod_{i = 1}^{k} exp [- λ_{cam} \cdot t_{3} (i)]$
$\begin{array}{l} P_{2 H} (θ) \\ = \prod_{j = 1}^{n} {(1 / 2 π σ_{cen}^{2})}^{1 / 2} \\ \cdot exp [- {(1 (j))}^{2} / (2 σ_{cen}^{2})] \end{array}$
Hierbei sind die Bedeutungen von den Angaben P₁, P₂, P_2A bis P_2H, d, k, p(i), w(i), t₁(i), t₂(i), t₃(i), n und l(j) ähnlich denjenigen im Ausdruck (5).
Es sei angemerkt, dass θ ein Korrekturwert bezüglich eines Pfad-Startpunkts ist (der ältesten Aufzeichnung in den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten). Folglich wird ein relativer Positionsvektor vom Pfad-Startpunkt in Bezug auf eine Koordinate vor der Korrektur berechnet. Eine Drehung mit einem Drehwinkel von θ bezogen auf den relativen Positionsvektor und eine Änderung in eine absolute Position. Demzufolge wird eine Koordinate nach der Korrektur erhalten.
Alle Aufzeichnungen im Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 werden diesem Prozess unterzogen, so dass ein Pfad nach der Korrektur erhalten wird. Auf ähnliche Weise wird in der Fahrspur-Schätzeinheit 351 eine Koordinate nach der Korrektur erhalten, die einen Drehwinkel von θ^ allein widerspiegelt.
14 zeigt ein spezifisches Beispiel von akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten vor und nach der Korrektur. Genauer gesagt: Die Zeichnung zeigt, dass die Referenzkoordinate und die Referenzausrichtung korrigiert sind, und dass die akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten, die die Koordinate und die Ausrichtung zur Zeit der anfänglichen Datenaufzeichnung angeben, die zehn Uhr ist, mit der Korrektur der Referenzkoordinate und der Referenzausrichtung übereinstimmen.
In den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten wird jedes Element von aufgezeichneten Daten unter Verwendung des gleichen Fehlermusters wie dasjenige bei der Referenzausrichtung korrigiert. Trotzdem werden Korrekturen durch Rotation (Ausrichtungskorrektur) mit θ vorgenommen. Demzufolge haben eine Referenz-X-Koordinate und eine Referenz-Y-Koordinate jeweils einen Wert, der zwischen vor der Korrektur und nach der Korrektur variiert.
Die Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert berechnet als einen optimalen Korrekturwert (ein Drehwinkel von θ^) ein Fehlermuster, das die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit hat, auf der Basis des Betriebsergebnisses der A-posteriori-Wahrscheinlichkeit des Fehlermusters, das jeder Korrekturwertkandidat ist, das in der Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet worden ist.
Mit anderen Worten: Die Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert berechnet einen optimalen Korrekturwertkandidaten θ^, der die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ) unter den Korrekturwertkandidaten θ hat, die eine Mehrzahl von Fehlermustern sind, die im Korrekturwertkandidat-Generator 321 erzeugt worden sind, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ) in der Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit berechnet wird.
Das heißt Folgendes: Die Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert berechnet als den optimalen Korrekturwert θ^ das Fehlermuster, das die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ) hat, berechnet mit dem Produkt der vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit P₁(θ) der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern, und eine Likelihood P₂(θ), die - unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis der relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.
Bei der Bayes'schen Inferenz entspricht P(θ) der A-posteriori-Wahrscheinlichkeit eines Fehlers θ (multipliziert mit einer Konstante). Demzufolge gibt ein Korrekturwertkandidat θ^ mit der höchsten A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ) ein Schätzergebnis an, das durch Bayes'sche Inferenz erhalten wird, und zwar auf dem Beweis des beobachteten Pfades.
15 zeigt ein spezifisches Beispiel des optimalen Korrekturwerts. 15 zeigt X-Richtungs-Fehler und Y-Richtungs-Fehler auch zum Betonen, dass die X-Richtungs- und Y-Richtungs-Fehler alle Null sind, im Gegensatz zur entsprechenden Zeichnung bei der ersten Ausführungsform. In diesem spezifischen Beispiel hat das Muster 3 die höchste A-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(θ).
Die Fahrspur-Schätzeinheit 351 verwendet den optimalen Korrekturwert (wahrscheinlichsten Korrekturwert), der in der Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert berechnet worden ist, korrigiert die Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts und vergleicht die korrigierten Zeitseriendaten mit der Trennlinie, so dass sie eine Fahrspur des Fahrzeugs schätzt. Nachdem die Verarbeitung in der Fahrspur-Schätzeinheit 351 beendet ist, wird eine einzelne Aufzeichnung, die die jüngste in den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten ist, die vom Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 gehalten werden, wieder als Referenzkoordinate und als Referenzausrichtung aufgezeichnet. Dann werden alle Aufzeichnungen in den akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten gelöscht.
Die Verarbeitung in der Fahrspur-Schätzeinheit 351 wird auf spezifischere Art und Weise beschrieben. Die Fahrspur-Schätzeinheit 351 wendet zunächst den optimalen Korrekturwert, der in der Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert berechnet wird, auf die akkumulierten Positionsbestimmungsergebnis-Daten an, die vom Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 gehalten werden. Dadurch berechnet sie den Pfad nach der Korrektur. Der Pfad nach der Korrektur wird auf eine ähnliche Weise wie diejenige berechnet, die bei der ersten Ausführungsform beschrieben ist. Die Fahrspur-Schätzeinheit 351 vergleicht den Pfad nach der Korrektur mit der Trennlinie, so dass sie die Fahrspur des Fahrzeugs schätzt.
Ein Beispiel für die übrige Verarbeitung in der Fahrspur-Schätzeinheit 351 ist, dass die Fahrspur-Schätzeinheit 351 die Positionsinformationen über die Trennlinie der Spur, die vom Karteninformationsspeicher 50 bereitgestellt werden, mit dem Pfad nach der Korrektur unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts vergleicht, so dass sie einen Bewegungswert in Transversalrichtung bezogen auf die Spur berechnet (d. h. einen Lateralbewegungswert), und zwar aus dem Startpunkt des Pfades nach der Spur zum Endpunkt des Pfades nach der Spur. Beispielsweise enthält der Lateralbewegungswert eine positive Bewegung, die eine Bewegung nach rechts ist, und eine negative Bewegung, die eine Bewegung nach links ist. Die Fahrspur des Fahrzeugs kann geschätzt werden, indem die Lateralbewegungswerte kumuliert (aufsummiert) werden und die kumulierten Lateralbewegungswerte mit der Trennlinie verglichen werden.
Nachfolgend ist veranschaulicht, wie die Lateralbewegungswerte kumuliert werden. Die Breite jeder Spur wird als 3,5 m angenommen. Angenommen, die Fahrspur-Schätzung stellt folgendes Ergebnis bereit: „Zweite Spur von links und 2,0 m links von der Mittellinie der zweiten Spur.“ Ferner sei angenommen, dass der gegenwärtige Lateralbewegungswert „3,5 m links“ ist. In diesem Fall wird bestimmt, dass sich die Fahrspur von der zweiten Spur von links zur ersten Spur von links geändert hat. Außerdem stellt die gegenwärtige Fahrspur-Schätzung Folgendes als Ergebnis bereit: „Erste Spur von links und 2,0 m von der Mittellinie der ersten Spur.“
Die Formen der benachbarten Spuren derselben Straße ähneln einander oft stark in Anbetracht der tatsächlichen Straßenform von beispielsweise einer Schnellstraße (Hochstandardstraße). Falls die drei Variablen x, y, und θ korrigiert worden sind, wäre ein korrektes Berechnen der Korrekturwerte von x und y schwierig, und ein korrektes Detektieren einer Spur, auf welcher ein Fahrzeug fährt, von einer Koordinate nach der Korrektur, die allein die Position eines betreffenden Fahrzeugs angibt, wäre schwierig. Beispielsweise kann bestimmt werden, dass das Fahrzeug weiter auf der zweiten Spur fährt, selbst wenn es tatsächlich auf der ersten Spur weiterfährt.
Dieses Problem bedeutet, dass eine korrekte Detektion von positionsbezogenen Offsetwerten x und y schwierig ist, und dass eine genaue Schätzung eines Ausrichtungs-Fehlerwerts θ wichtig ist, um nicht eine Fahrspur (Spurzahl), sondern einen Fahrspurwechsel (Bewegungswert) zu detektieren. Deshalb kann eine intensive Einführung von Berechnungsressourcen für die Detektion eines Ausrichtungs-Offsetwerts θ eine hochgenaue Berechnung bei der Hochstandardstraße erzielen.
Eine Fahrspur zum Einfahren in die Hauptstrecke der Hochstandardstraße ist in den meisten Fällen eindeutig definiert. Beispielsweise fährt das Fahrzeug ohne Ausnahme auf der Spur auf der linken Seite, wenn es in die Hochstandardstraße von einem Straßenkreuz einfährt, die eine solche Form hat, dass sie sich mit der Hauptstrecke der Hochstandardstraße von links aus vereinigt. Demzufolge liegt es auf der Hand, dass das Fahrzeug auf der am weitesten links liegenden Spur fährt, wenn es in die Hauptstrecke der Hochstandardstraße einfährt. Ferner ermöglicht ein Kumulieren der Lateralbewegungswerte, die von der Fahrspur-Schätzeinheit 351 detektiert werden, nach dem Einfahren in die Hauptstrecke der Hochstandardstraße eine Fahrspur-Schätzung zu einem gegebenen Zeitpunkt.
Eine Bestimmung, auf welcher Spur das Fahrzeug gegenwärtig fährt, kann schwierig sein, wenn nur Informationen über die Lateralbewegungswerte verwendet werden. Demzufolge muss beispielsweise eine anfängliche Fahrspur berechnet werden, und zwar zur Zeit einer Vereinigung mit der Hauptstrecke der Hochstandardstraße und zu anderen Zeitpunkten. Die anfängliche Fahrspur kann bestimmt werden, indem sich auf die Form einer Trennlinie an einem Bereich der Vereinigung mit der Hauptstrecke der Hochstandardstraße bezogen wird, die in den Karteninformationen enthalten sind.
Im Gegensatz zu den Fahrspur-Schätzsystemen 1 und 2 verkleinert das Fahrspur-Schätzsystem 3 den widerzuspiegelnden Fehlerbereich von einem dreidimensionalen Bereich auf einen eindimensionalen Bereich. Dies verringert stark die Anzahl von Korrekturwertkandidaten, die im Korrekturwertkandidat-Generator 321 erzeugt werden, so dass das Volumen der Korrekturwertberechnung stark verringert wird. Demzufolge ermöglicht für das gleiche Berechnungsvolumen ein Erhöhen des Auflösungsvermögens einer Ausrichtung Θ eine genauere Berechnung des optimalen Korrekturwerts, so dass die Genauigkeit der Fahrspurwechsel-Detektion verbessert wird.
Umgekehrt wird für die gleiche Ordnung des Auflösungsvermögens der Ausrichtung Θ das Berechnungsvolumen verringert, so dass die Ergebnisse der Fahrspur-Schätzung noch schneller erreichbar sind. Dies ist wirksamer, da bei einer Hochstandardstraße eine Fahrt mit hoher Geschwindigkeit angenommen wird, so dass eine schnellere Fahrspur-Schätzung notwendig wird. Hier ist die Hochstandardstraße eine Straße ohne geschwindigkeitsbeschränkende Faktoren, wie z. B. höhengleiche Kreuzungen und Ampeln, und sie kann mit einer höheren Geschwindigkeit befahren werden als eine Straße, die solche geschwindigkeitsbeschränkende Faktoren hat.
In Japan ist ein Beispiel für die Hochstandardstraße eine Schnellstraße inklusive einer nationalen Schnellstraße und eines exklusiven Motorfahrzeugwegs. Es sei angemerkt, dass die Definition der Hochstandardstraße bei dem gesamten Text der Beschreibung und der Zeichnungen verwendet wird.
Wie oben beschrieben, weist das Fahrspur-Schätzsystem Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein GNSS empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Karteninformationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen inklusive Positionsinformationen über eine Trennlinie einer Fahrspur speichert; und eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.

Das Fahrspur-Schätzsystem bestimmt die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur und korrigiert die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts. Dies ermöglicht eine genaue Fahrspurwechsel-Detektion und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur aus der Bahnspur eines Fahrzeugs. Ferner ermöglicht das Fahrspur-Schätzsystem, dass das Auftreten eines Fahrspurwechsels und die Richtung des Fahrspurwechsels (rechts oder links) detektiert werden.
Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungs-verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf.
Ferner ist das Fehlermuster nur ein Ausrichtungsfehler. Dies verringert das Berechnungsvolumen deutlich. Die Fahrspur-Schätzung muss auf der Hochstandardstraße schneller durchgeführt werden, auf welcher angenommen wird, dass das Fahrzeug schneller fährt. Demzufolge geht mit der Hochstandardstraße ein weiter verringertes Berechnungsvolumen einher.
Vierte Ausführungsform
16 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems 4 gemäß einer vierten Ausführungsform veranschaulicht. Im Gegensatz zum Fahrspur-Schätzsystem 3 gemäß der dritten Ausführungsform weist das Fahrspur-Schätzsystem 4 den Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 und den Trennlinienrechner 52 anstelle des Karteninformationsspeichers 50 auf. Das Fahrspur-Schätzsystem 4 ist auf die gleiche Weise wie das Fahrspur-Schätzsystem 3 konfiguriert, ausgenommen, dass der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 und der Trennlinienrechner 52 den Karteninformationsspeicher 50 ersetzen, der die Karteninformationen inklusive den Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur speichert.
Das Fahrspur-Schätzsystem 4 weist den Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 und den Trennlinienrechner 52 anstelle des Karteninformationsspeichers 50 auf. Dies ist ein Unterschied zwischen dem Fahrspur-Schätzsystem 4 und dem Fahrspur-Schätzsystem 1 gemäß der ersten Ausführungsform. Ein weiterer Unterschied zwischen diesen Systemen ist, dass - obwohl das Fahrspur-Schätzsystem 1 die X-Koordinate, die Y-Koordinate und die Ausrichtung als ein Fehlermuster verwendet - das Fahrspur-Schätzsystem 4 allein die Ausrichtung als ein Fehlermuster verwendet.
In 14 sind der GNSS-Empfänger 110, die Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung 120, die Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung 130, die Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs und der Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator 310 auf eine ähnliche Weise konfiguriert wie diejenigen bei der ersten bis dritten Ausführungsform und arbeiten auf eine ähnliche Weise. Ferner sind der Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 und der Trennlinienrechner 52 auf eine ähnliche Weise konfiguriert wie diejenigen in der zweiten Ausführungsform und arbeiten auf eine ähnliche Weise.
Ferner sind der Korrekturwertkandidat-Generator 321, die Betriebseinheit 331 für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit, die Betriebseinheit 341 für optimalen Korrekturwert, die Fahrspur-Schätzeinheit 351 und die Spur-Schätzeinheit 301 auf eine ähnliche Weise konfiguriert wie diejenigen bei der dritten Ausführungsform und arbeiten auf eine ähnliche Weise. Diese gemeinsamen Komponenten werden hier nicht näher ausgeführt.
Wie oben beschrieben, weist das Fahrspur-Schätzsystem Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein GNSS empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die o konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Einfache-Karten-Informationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen speichert, die Informationen über Knoten-Koordinaten, die eine Straßenverbindung bilden, eine Straßenbreite, die Anzahl von Fahrspuren und eine befahrbare Richtung enthalten;
einen Trennlinienrechner, der so konfiguriert ist, dass er eine Trennlinie einer Spur aus den Karteninformationen berechnet; und
eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und
- - Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird. Dies ermöglicht aus der Bahnspur eines Fahrzeugs eine genaue Detektion eines Fahrspurwechsels und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur.

Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungs-verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf. Ferner ist das Fehlermuster nur ein Ausrichtungsfehler.
Das Fahrspur-Schätzsystem 4 ermöglicht es, dass die Karteninformationen, die in einem Navigationssystem verwendet werden, so wie sie sind, verwendet werden, und es ermöglicht es, dass eine Spur erfasst wird, auf welcher ein betreffendes Fahrzeug fährt. Dies erleichtert es, geeignetere Anweisungen, wie z. B. Ankündigungen bereitzustellen. Ferner vereinfacht das Fahrspur-Schätzsystem 4 eine Fahrspur-Schätzung beim automatischen Fahren und eine Fahrassistenzfunktion.
Ferner ist das Fehlermuster nur ein Ausrichtungsfehler. Dies verringert das Berechnungsvolumen deutlich. Die Fahrspur-Schätzung muss auf der Hochstandardstraße schneller durchgeführt werden, auf welcher angenommen wird, dass das Fahrzeug mit hoher Geschwindigkeit fährt. Demzufolge geht mit der Hochstandardstraße ein weiter verringertes Berechnungsvolumen einher.
Fünfte Ausführungsform
17 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems 5 gemäß einer fünften Ausführungsform veranschaulicht. Das Fahrspur-Schätzsystem 5 hat eine Konfiguration, bei welcher eine Bestimmungseinheit 400 für Hochstandardstraße zur Kombination der Konfigurationen bei der ersten und dritten Ausführungsform hinzugefügt ist.
Die Bestimmungseinheit 400 für Hochstandardstraße bezieht eine GNSS-Koordinate eines betreffenden Fahrzeugs von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs, und sie bestimmt aus Straßeninformationen im Karteninformationsspeicher 50, ob der Straßentyp, auf welcher sich das betreffende Fahrzeug befindet, eine Hochstandardstraße ist. Wenn bestimmt wird, dass die Straße eine Hochstandardstraße ist, schätzt die Spur-Schätzeinheit 301 eine Spur allein unter Verwendung eines Ausrichtungsfehlers als ein Fehlermuster, so dass die Spur schnell geschätzt wird. Diese Spur-Schätzeinheit 301, die auf die gleiche Weise konfiguriert ist und auf die gleiche Weise funktioniert wie die Spur-Schätzeinheit 301 bei der dritten und vierten Ausführungsform, wird hier nicht näher ausgeführt.
Wenn bestimmt wird, dass die Straße eine Nicht-Hochstandardstraße ist, bei der keine so schnelle Spurschätzung notwendig ist wie bei der Hochstandardstraße, schätzt die Spur-Schätzeinheit 300 eine Spur unter Verwendung der Kombination eines Koordinatenfehlers und des Ausrichtungsfehlers als ein Fehlermuster. Diese Spur-Schätzeinheit 300, die auf die gleiche Weise konfiguriert ist und auf die gleiche Weise funktioniert wie die Spur-Schätzeinheit 300 bei der ersten und zweiten Ausführungsform, wird hier nicht näher ausgeführt.
Die im Karteninformationsspeicher gespeicherten Karteninformationen 50 enthalten Informationen über Typen von Straßen, insbesondere Informationen darüber, ob die Straße eine Hochstandardstraße ist. Die Bestimmungseinheit 400 für Hochstandardstraße - obwohl sie die GNSS-Koordinate des betreffenden Fahrzeugs von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs bezieht - kann die GNSS-Koordinate auch direkt vom GNSS-Empfänger 110 beziehen.
Wie oben beschrieben, weist das Fahrspur-Schätzsystem Folgendes auf:

Das Fahrspur-Schätzsystem bestimmt die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur und korrigiert die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts. Dies ermöglicht eine genaue Fahrspurwechsel-Detektion und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur aus der Bahnspur eines Fahrzeugs. Ferner ermöglicht das Fahrspur-Schätzsystem, dass das Auftreten eines Fahrspurwechsels und die Richtung des Fahrspurwechsels (rechts oder links) detektiert werden.
Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungs-verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf.
Das Fehlermuster ist allein ein Ausrichtungsfehler bei der Hochstandardstraße, und er ist die Kombination aus Koordinatenfehler und Ausrichtungsfehler bei den anderen Straßenarten. Dies ermöglicht aus der Bahnspur eines Fahrzeugs eine schnelle und effiziente Detektion eines Fahrspurwechsels mit Genauigkeit und eine schnelle und effiziente Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur mit Genauigkeit.
Sechste Ausführungsform
18 ist ein Diagramm, das die Konfiguration eines Fahrspur-Schätzsystems 6 gemäß einer sechsten Ausführungsform veranschaulicht. Das Fahrspur-Schätzsystem 6 hat eine Konfiguration, bei welcher eine Bestimmungseinheit 400 für Hochstandardstraße zur Kombination der Konfigurationen in der zweiten und vierten Ausführungsform hinzugefügt ist.
Die Bestimmungseinheit 400 für Hochstandardstraße bezieht eine GNSS-Koordinate eines betreffenden Fahrzeugs von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs, und sie bestimmt aus Straßeninformationen im Einfache-Karten-Informationsspeicher 51, ob der Straßentyp, auf welcher sich das betreffende Fahrzeug befindet, eine Hochstandardstraße ist. Wenn bestimmt wird, dass die Straße eine Hochstandardstraße ist, schätzt die Spur-Schätzeinheit 301 eine Spur unter Verwendung allein eines Ausrichtungsfehlers als ein Fehlermuster, so dass die Spur schnell geschätzt wird. Diese Spur-Schätzeinheit 301, die auf die gleiche Weise konfiguriert ist und auf die gleiche Weise funktioniert wie die Spur-Schätzeinheit 301 bei der dritten und vierten Ausführungsform, wird hier nicht näher ausgeführt.
Wenn bestimmt wird, dass die Straße eine Nicht-Hochstandardstraße ist, bei der keine so schnelle Spurschätzung notwendig ist wie bei der Hochstandardstraße, schätzt die Spur-Schätzeinheit 300 eine Spur unter Verwendung der Kombination eines Koordinatenfehlers und des Ausrichtungsfehlers als ein Fehlermuster. Diese Spur-Schätzeinheit 300, die auf die gleiche Weise konfiguriert ist und auf die gleiche Weise funktioniert wie die Spur-Schätzeinheit 300 bei der ersten und zweiten Ausführungsform, wird hier nicht näher ausgeführt.
Die im Einfache-Karten-Informationsspeicher 51 gespeicherten Karteninformationen enthalten Informationen über Typen von Straßen, insbesondere Informationen darüber, ob die Straße eine Hochstandardstraße ist. Die Bestimmungseinheit 400 für Hochstandardstraße - obwohl sie die GNSS-Koordinate des betreffenden Fahrzeugs von der Positionsbestimmungseinheit 200 für die Position des betreffenden Fahrzeugs bezieht - kann die GNSS-Koordinate auch direkt vom GNSS-Empfänger 110 beziehen.
Wie oben beschrieben, weist das Fahrspur-Schätzsystem Folgendes auf:

einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein GNSS empfängt;
eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs;
eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung;
eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet;
einen Einfache-Karten-Informationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen speichert, die Informationen über Knoten-Koordinaten, die eine Straßenverbindung bilden, eine Straßenbreite, die Anzahl von Fahrspuren und eine befahrbare Richtung enthalten;
einen Trennlinienrechner, der so konfiguriert ist, dass er eine Trennlinie einer Spur aus den Karteninformationen berechnet; und
eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist:
- - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist,
- - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und
- - Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.

Das Fahrspur-Schätzsystem bestimmt die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung der Positionsinformationen über die Trennlinie jeder Spur und korrigiert die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts. Dies ermöglicht eine genaue Fahrspurwechsel-Detektion und eine genaue Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur aus der Bahnspur eines Fahrzeugs. Ferner ermöglicht das Fahrspur-Schätzsystem, dass das Auftreten eines Fahrspurwechsels und die Richtung des Fahrspurwechsels (rechts oder links) detektiert werden.
Die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie weist zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungs-verhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie auf.
Das Fehlermuster ist allein der Ausrichtungsfehler bei der Hochstandardstraße, und er ist die Kombination aus Koordinatenfehler und Ausrichtungsfehler bei den anderen Straßenarten. Dies ermöglicht aus der Bahnspur eines Fahrzeugs eine schnelle und effiziente Detektion eines Fahrspurwechsels mit Genauigkeit und eine schnelle und effiziente Schätzung einer gegenwärtigen Fahrspur mit Genauigkeit.
Es sei angemerkt, dass gemäß der vorliegenden Erfindung die einzelnen Ausführungsformen frei kombiniert werden können, oder dass sie geeignet modifiziert und dabei Merkmale weggelassen werden können, und zwar im Umfang der Erfindung. Während die Erfindung detailliert gezeigt und beschrieben worden ist, ist die obige Beschreibung in allen Aspekten lediglich anschaulich und nicht einschränkend. Es versteht sich daher, dass zahlreiche Modifikationen und Variationen vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der Erfindung abzuweichen.
Bezugszeichenliste

1: Fahrspur-Schätzsystem
2: Fahrspur-Schätzsystem
3: Fahrspur-Schätzsystem
4: Fahrspur-Schätzsystem
5: Fahrspur-Schätzsystem
6: Fahrspur-Schätzsystem
50: Karteninformationsspeicher
51: Einfache-Karten-Informationsspeicher
52: Trennlinienrechner
110: GNSS-Empfänger
120: Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung
130: Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung
200: Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs
300: Spur-Schätzeinheit
301: Spur-Schätzeinheit
310: Positionsbestimmungsergebnis-Akkumulator
320: Korrekturwertkandidat-Generator
321: Korrekturwertkandidat-Generator
330: Betriebseinheit für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit
331: Betriebseinheit für A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit
340: Betriebseinheit für optimalen Korrekturwert
341: Betriebseinheit für optimalen Korrekturwert
350: Fahrspur-Schätzeinheit
351: Fahrspur-Schätzeinheit
400: Bestimmungseinheit für Hochstandardstraße.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 11211491 A [0010]

Claims

Fahrspur-Schätzsystem, das Folgendes aufweist: - einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein globales Navigationssatellitensystem (GNSS) empfängt; - eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs; -eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung; - eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsbestim mungsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzaus richtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet; - einen Karteninformationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen inklusive Positionsinformationen über eine Trennlinie einer Fahrspur speichert; und - eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist: - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist, - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und Vergleichen der Zeitseriendaten, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.
Fahrspur-Schätzsystem, das Folgendes aufweist: - einen GNSS-Empfänger, der so konfiguriert ist, dass er eine Koordinate eines Fahrzeugs durch ein globales Navigationssatellitensystem (GNSS) empfängt; - eine Fahrzeuggeschwindigkeits-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer Fahrzeuggeschwindigkeit aus einer Fahrtdistanz des Fahrzeugs; - eine Winkelgeschwindigkeits-Messeinrichtung zum Messen einer Winkelgeschwindigkeit aus einem Veränderungswert der Fahrzeugausrichtung; - eine Positionsbestimmungseinheit für die Position des betreffenden Fahrzeugs, die so konfiguriert ist, dass sie eine Referenzkoordinate des Fahrzeugs und eine Referenzausrichtung des Fahrzeugs aus der Koordinate berechnet, und dass sie Zeitseriendaten von Positionskoordinaten des Fahrzeugs und Positionsausrichtungen des Fahrzeugs aus der Referenzkoordinate, der Referenzausrichtung, der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Winkelgeschwindigkeit berechnet; - einen Einfache-Karten-Informationsspeicher, der so konfiguriert ist, dass er Karteninformationen speichert, die Informationen über Knoten-Koordinaten, die eine Straßenverbindung bilden, eine Straßenbreite, die Anzahl von Fahrspuren und eine befahrbare Richtung enthalten; - einen Trennlinienrechner, der so konfiguriert ist, dass er eine Trennlinie einer Spur aus den Karteninformationen berechnet; und - eine Spur-Schätzeinheit, die für Folgendes konfiguriert ist: - Berechnen, als einen optimalen Korrekturwert, eines Fehlermusters mit einer A-posteriori-Wahrscheinlichkeit, die unter einer Mehrzahl von Fehlermustern die höchste ist, - Korrigieren der Zeitseriendaten unter Verwendung des optimalen Korrekturwerts, und Vergleichen der Zeitserie, wie mit der Trennlinie korrigiert, so dass eine Fahrspur des Fahrzeugs geschätzt wird, wobei die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit mit einem Produkt einer vorherigen Auftrittswahrscheinlichkeit der Zeitseriendaten mit der Mehrzahl von Fehlermustern und einer Likelihood berechnet wird, die unter der Bedingung, dass das Fehlermuster aufgetreten ist, auf der Basis einer relativen Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten nach der Korrektur und der Trennlinie berechnet wird.
Fahrspur-Schätzsystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei die relative Positionsrelation zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie zumindest eines von einem Verhältnis des Schnittpunkts zwischen der Linie, die die Zeitseriendaten verbindet, und der Trennlinie sowie einem Abstands-Fortsetzungsverhältnis zwischen den Zeitseriendaten und der Trennlinie aufweist.
Fahrspur-Schätzsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Fehlermuster eine Kombination eines Koordinatenfehlers und eines Ausrichtungsfehlers aufweist.
Fahrspur-Schätzsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Fehlermuster nur einen Ausrichtungsfehler aufweist.
Fahrspur-Schätzsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Fehlermuster bei einer Hochstandardstraße nur einen Ausrichtungsfehler aufweist und bei einer Straße, die von der Hochstandardstraße verschieden ist, eine Kombination aus einem Koordinatenfehler und dem Ausrichtungsfehler aufweist.