JP2014203465A - 車線ベースの位置特定 - Google Patents

Abstract

【課題】車線ベースの位置特定のためのシステム，装置及び方法を提供すること。【解決手段】一つの実施例による計算機で実現される方法は，車両に配置された１又は複数のセンサから車両に近接する路面を表すデータを受信するステップと，路面を表すデータのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して路面の境界を表すデータを分離するステップと，を含む。方法はさらに，１又は複数のフィルタを適用することによって路面の境界を表すデータに基づいて検出車線を生成するステップと，道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，車両に近接する推定車線を生成するステップと，検出車線と推定車線とを比較するステップと，検出車線と推定車線との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するステップと，を含む。【選択図】図１

Description

本発明は，車線ベースの位置特定のためのシステム，装置及び方法に関する。

車両の自律走行（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）は、十分な精度を有する車両の位置に関して確実性が必要である。車両の正確な物理的位置を車両の周囲の表現に対して計算することを位置特定（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）と呼ぶことができる。位置特定は，自律車両が，道又はほかの地理的特徴に対する車両の現在位置の表現を，同一の道路又は詳細な仮想地図に記録されている特徴の表現と比較することによって行うことができる。

一つの実施例においては，車線（ｌａｎｅ）ベースの位置特定を用いた自律走行システムが開示される。このシステムは，車両に配置された１又は複数のセンサと，その１又は複数のセンサと通信する計算装置とを含む。計算装置は，計算装置の動作を制御する１又は複数のプロセッサと，その１又は複数のプロセッサが用いるデータ及びプログラム命令を記憶するメモリとを含む。１又は複数のプロセッサは，メモリ内に記憶された命令であって，１又は複数のセンサから車両に近接する路面を表すデータを受信し，路面を表すデータのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して路面の境界を表すデータを分離し，１又は複数のフィルタを適用することによって路面の境界を表すデータに基づいて検出車線を生成し，道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，車両に近接する推定車線を生成し，検出車線と推定車線とを比較し，検出車線と推定車線との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成する命令を実行するように構成される。

別の実施例においては，車線ベースの位置特定を用いた自律走行のための計算機で実現される方法が開示される。この方法は，車両に配置された１又は複数のセンサから車両に近接する路面を表すデータを受信するステップと，路面を表すデータのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して路面の境界を表すデータを分離するステップと，を含む。方法はさらに，１又は複数のフィルタを適用することによって路面の境界を表すデータに基づいて検出車線を生成するステップと，道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，車両に近接する推定車線を生成するステップと，検出車線と推定車線とを比較するステップと，検出車線と推定車線との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するステップと，を含む。

別の実施例においては計算装置が開示される。この計算装置は，計算装置の動作を制御する１又は複数のプロセッサと，その１又は複数のプロセッサが用いるデータ及びプログラム命令を記憶するメモリとを含む。１又は複数のプロセッサは，メモリ内に記憶された命令であって，１又は複数のセンサから車両に近接する路面を表すデータを受信し，路面を表すデータのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して路面の境界を表すデータを分離し，１又は複数のフィルタを適用することによって路面の境界を表すデータに基づいて検出車線を生成し，道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，車両に近接する推定車線を生成し，検出車線と推定車線とを比較し，検出車線と推定車線との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成する命令を実行するように構成される。

以降の説明は添付の図面を参照し，図面においては，いくつかの図を通して類似の参照符号は類似の部分を指す。

計算装置のブロック図である。 図１の計算装置を含む車両の概略図である。 図２の車両に近接する路面を表すデータの例示２次元表現を示す図である。 図３の路面を表すデータに基づく，車線境界を表すデータの例示２次元表現を示す図である。 図４から車線境界を表すデータを除去することに基づく検出車線の例示二次元表現を示す図である。 道路網定義ファイルの情報に基づく，図３の例示路面上の推定車線の例示２次元表現を示す図である。 図５の検出車線と，図６の推定車線との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するステップの例示概略図を示す図である。

以降，車線ベースの位置特定を用いた自律走行システム及びその自律走行システムを実現する方法を説明する。システムは，車両に配置された１又は複数のセンサと通信する計算装置を含むことができる。システムを利用する方法においては，少なくとも一つのセンサが車両に近接する路面を表すデータを受信することができる。計算装置は，路面を表すデータのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して路面の境界を表すデータを分離するように構成されたプロセッサを含むことができる。プロセッサはさらに，分離された路面の境界に１又は複数のフィルタを適用することによって検出車線を生成し，道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，車両に近接する推定車線を生成するように構成することができる。最後に，プロセッサは，検出車線と推定車線とを比較し，その比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するように構成することができる。

図１は計算装置１００のブロック図である。計算装置１００は，車両に設置された任意の種類の，手持ち型，デスクトップ型又はほかの形態の単一の計算装置であってもよいし，複数の計算装置からなっていてもよい。計算装置１００内のＣＰＵ１０２は通常の中央処理ユニットであってもよいし，情報を操作又は処理できる，任意の他の種類の装置又は複数の装置であってもよい。計算装置１００内のメモリ１０４はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であってもよいし，任意のほかの適切な種類の記憶装置であってもよい。メモリ１０４はデータ１０６を含むことができ，データはＣＰＵ１０２がバス１０８を用いてアクセスすることができる。メモリ１０４はまた，オペレーティングシステム１１０及び組み込まれたアプリケーション１１２も含むことができ，組み込まれたアプリケーション１１２は，ＣＰＵ１０２がここで説明する車線ベースの位置特定方法を実行できるようにするプログラムを含む。

計算装置１００はまた，追加の記憶装置１１４，例えば，メモリカード，フラッシュドライブ，又は任意のほかの形態の計算機可読媒体も含むことができる。組み込まれたアプリケーション１１２は２次記憶装置に全体又は一部を記憶させ，処理のために必要なときにメモリ１０４にロードしてもよい。計算装置１００はまた，１又は複数のセンサ１１６を含んでもよいし，結合されてもよい。センサ１１６は，慣性測定ユニット（ＩＭＵ），走行距離測定システム，全球測位システム（ＧＰＳ），光検出測距システム（ＬＩＤＡＲ），又は車両及び／又は位置データを捕捉し，ＣＰＵ１０２に信号を出力することができる任意のほかの種類のシステムによって処理するためのデータを捕捉することができる。

センサ１１６がＩＭＵのデータを捕捉したとき，車両のｘ，ｙ及びｚ軸の加速度及び回転加速度の変化が捕捉できる。センサ１１６が走行距離測定システムのデータを捕捉したときは，車輪回転速度及び操向（ｓｔｅｅｒｉｎｇ）角度に関するデータを捕捉することができる。センサ１１６がＧＰＳのデータを捕捉したとき，受信器は１又は複数の衛星からの信号に基づいて，グローバル座標における車両位置推定値を取得することができる。センサ１１６がＬＩＤＡＲシステムのデータを捕捉したときは，車両を囲む領域の明度又は反射光（ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙ ｒｅｔｕｒｎｓ）に関するデータを捕捉することができる。以降説明する例においては，センサ１１６は，自律車両の位置精度を改善するために少なくともＧＰＳ及びＬＩＤＡＲシステムのデータを捕捉することができる。

図２は，図１の計算装置１００を含む車両２００の概略図である。車両２００は道路２０２に沿った経路を通過（ｔｒａｖｅｒｓｅ）している。道路２０２は中央破線２０４及び路肩２０６，２０８を含む。道路はまた，中央破線２０４の両側にいくつかの車線を含んでもよい。この例においては，中央破線２０４，車線境界線２１０及び路肩２０６によって，下側の２車線が特定されている。また，中央破線２０４，車線境界線２１２及び路肩２０８によって，上側の２車線が特定されている。このように，ここで示した例示道路２０２には合計４車線があるが，車両２００は任意の数の車線を有する経路部分を体験することがある。

図１の計算装置１００は図２に示すように車両２００内に配置されることもあるし，車両２００から離れて配置されることもある。計算装置１００が車両から離れているときは，車両２００は計算装置１００と通信する機能を含んでもよい。車両２００はまた，１又は複数の衛星からのデータに基づいて，グローバル座標内の車両位置を測定することができるＧＰＳ２２０を含んでもよい。ＧＰＳ２２０は，車両位置に関するデータを計算装置１００に送信することができる。

車両２００はまた，複数のセンサ１１６を含んでもよい。一つの例示自立走行システムにおいては，図２に示すようにセンサ１１６を車両の周囲に配置してもよい。各センサ１１６は，ＬＩＤＡＲシステムを用いて処理できるデータを捕捉することができる。ＬＩＤＡＲシステムは，計算装置１００に記憶されたアプリケーション１１２を含んでもよいし，計算装置１００と通信する別個のシステム又はアプリケーションを含んでもよい。センサ１１６は，ＬＩＤＡＲシステムと通信しているとき，車両２００が道路２０２に沿って進行する際，車両２００を囲む領域内の物理物体からのレーザ反射光，例えば，中央線２０４，車線境界線２１０，２１２及び路肩２０６，２０８からのレーザ反射光に関するデータを補足して送信することができる。レーザ反射光は，光源，例えば，車両２００にあるセンサ１１６によって放射されたレーザ光によって照射された物体によって反射された後方散乱光を含んでもよい。光はまた，車両２００上の別の光源によって放射されてもよい。光が周囲の物体によって反射されると，センサ１１６は，レーザ反射光の明るさを示す明度値，すなわち反射率測定値を捕捉することができる。

図３は，図２の車両に近接する路面を表すデータの例示２次元表現を示している。この例においては，データは，車両２００が経路の一部を通過するとき，車両２００から所定の距離内で補足された明度値の集合である。例えば，一群の明度値は，車両２００が走行した最後の４０ｍに渡って累積されたデータを含んでもよい。この距離は，センサ１１６の能力及び車線ベースの地図の一部と後で照合するために必要なデータ量に適合するように選択される。距離は４０ｍであってもよいし，効率的な比較が可能な任意のほかの距離であってもよい。データはまた，障害物，例えば通常は経路に沿って存在することがない，ほかの車両，人又は動物を表すいかなる明度値も除去するように処理してもよい。図３に示す例においては，種々の障害物が路面を表すデータから既に除去されている。

図３から分かるように，車両２００を囲む領域からのすべてのレーザ反射光を含む明度値からなるデータを収集することは，車両２００が現在通過している経路の，明度値に十分な差異のない混乱した２次元表現につながることがある。例えば，車線の端３００，３０２，中央破線３０４を表す明度値と，舗装又は周囲の草，砂利若しくは木の葉を表す明度値はすべて比較的似通っており，種々の条件，例えば，日光，日陰，舗装の色，などのために，明瞭に認知されないことがある。さらに，明度値は，周囲環境をより完全に捕捉するために，多重走査を用いて複数の走行に渡って収集されることがある。

図４は，図３から路面を表すデータに基づく車線境界を表すデータの例示２次元表現である。車線境界，例えば車線端３００，３０２及び中央破線３０４を分離するために，砂利及び舗装などほかの物体から収集され，図３に示されている明度値からヒストグラムを生成してもよい。ヒストグラムを統合して，収集された明度値の一定割合が，例えば適応型しきい値未満になる明度値を規定してもよい。ここで示す例においては，適応型しきい値未満の明度値の９５％が図３に示すデータから除去されて，図４に示す車線境界の例示２次元表現が生成された。

一般にしきい値を設定することによって，砂利及び舗装のような物体を表す背景明度値は残りの明度値から除去し，車線端３００，３０２，カーブ，中央破線３０４，街路標識，路肩，等の所望の地理的特徴を表す最も明るい明度値だけを残すことができる。適応型しきい値を用いることは，固定明度値のような固定しきい値を用いることに対する改善である。これは，明度値が収集されたときの種々の照明のような種々の条件，車両２００が通過する経路に沿って存在する種々の路面，又は種々の車両で用いられる種々のセンサ１１６を説明できないためである。適応型しきい値は，車両２００が経路を通過する際に体験するこれら種々の条件を説明することができる。図４の経路の２次元表現は，車線端３００，３０２及び中央破線３０４のような，図３と同一の特徴の多くを含むが，舗装及び周囲の木の葉の一部を表す明度値が除去されている。

図５は，図４から車線境界を表すデータを除去することに基づいて検出車線５００，５０２の例示２次元表現を示している。この例における検出車線５００，５０２の境界は，車線端３００，３０２及び中央破線３０４である。図５に示す検出車線５００，５０２を抽出するために，図４に示した車線境界を表すデータにいくつかの異なるフィルタを適用してもよい。進行の長手方向には，画像から車線境界を抽出するために差分フィルタを適用してもよい。横方向には，画像から車線境界を抽出するためにガウス平滑化フィルタを適用してもよい。これらのフィルタは，次の畳み込み関数を用いて構築することができる。

検出車線５００，５０２の２次元表現はまた，連結成分分析を用いて処理することもできる。連結成分分析は，抽出された成分それぞれの点を用いるＲａｎｓａｃベース３次スプライン当てはめを含んでもよい。すると，車線カーブ全体を４個のスプライン制御点を用いて定義することができる。検出車線５００，５０２はまた，車線の種類，例えば実線か破線か，及び車線位置，例えば左又は右，を含む追加情報を含めるように分析してもよい。図５に示した例においては，二つの検出車線がある。第１の検出車線５００は，車線端３００と車線中央線３０４との間に延びる。第２の検出車線５０２は，車線中央線３０４と車線端３０２との間に延びる。ここで，車両２００を囲む所与の位置における検出車線５００，５０２を同一位置の推定車線と比較することができる。

図６は，道路網定義ファイルに基づく，図３の例示路面の推定車線６００，６０２の例示２次元表現を示している。道路網定義ファイルは，複数の道路区間と，道路区間の車線位置と，道路区間ごとの所与の位置における所与の車線の推定幅と，道路区間ごとの所与の位置の車線間の関係と，車線境界設定に属するほかの関係する情報とに関するデータを含んでもよい。車両２００に近接する検出車線５００，５０２と比較するために，推定車線６００，６０２を生成するために用いた道路網定義ファイルの下位部分は，車両２００のＧＰＳ２２０によって供給されるグローバル座標における車両２００の推定位置に基づいて選択してもよい。

図３〜６に示す例においては，車両２００に近接する収集されたレーザ反射光を用いて生成された二つの検出車線５００，５０２と，車両２００のＧＰＳ２０１によって計算された位置に基づいて特定された，道路網定義ファイルの下位部分を用いて生成された二つの推定車線６００，６０２がある。図６に示した第１の推定車線６００は，車線端６０４と車線中央線６０６との間に延びる。図６に示した第２の推定車線６０２は，車線中央線６０６と車線端６０８との間に延びる。車両２００の推定位置に基づいて推定車線６００，６０２が生成されると，車両２００を正確に位置特定するために指定車線６００，６０２を検出車線５００，５０２と比較することができる。

図７は，図５の検出車線５００，５０２と，図６の推定車線６００，６０２との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するステップの例示概略図である。上述のとおり，推定車線６００，６０２は，グローバル座標内の車両の推定位置と，推定位置に対応する道路網定義ファイルの情報とに基づいて生成することができる。図７において，グローバル座標に基づく推定車両位置が車両７００を用いて示されている。そして，車両位置は粒子ベースの位置特定戦略を用いて位置特定することができる。

図７において適用された例示粒子ベース位置特定戦略においては，車両の初期姿勢が荷重粒子集合によって表され，粒子の加重平均が車両の最尤位置とみなされる。そして，センサが各粒子の所与の位置を観測する車線を抽出するように，各粒子を測定更新関数を用いて再加重してもよい。この例においては，粒子は次の式に従って再加重される。

粒子が再加重されると，抽出された車線６００，６０２に基づく位置特定された車両位置を車両７０２を用いて示すことができる。車両７０２は車両７００によって示したグローバル座標位置を示す車両７００の上の同一距離にあり，車両７０２によって示した車線ベースの位置特定位置を適切に表していない。換言すれば，車両７０２で示す位置特定位置は，車両７００によって示すグローバル座標ベースの位置より正確である。

上述のとおり，図１〜７で説明したシステムを用いた車線ベースの位置特定の一例示方法は，車両２００に配置された１又は複数のセンサ１１６から，車両に近接する路面を表すデータを受信するステップを含む。上述のとおり，センサ１１６は，慣性測定ユニット（ＩＭＵ），走行距離測定システム，ＧＰＳ２２０，ＬＩＤＡＲシステム，又は車両及び／又は位置データを捕捉することができる任意のほかの種類のシステムによって処理するためのデータを捕捉することができる。方法はさらに，路面を表すデータのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して，路面の境界を表すデータを分離するステップを含んでもよい。ほかの路面の境界からの境界の分離は，図３の境界，例えば車線端３００，３０２及び車線中央線３０４と，図４の境界とを比較することによって示される。

例示方法はさらに，１又は複数のフィルタを適用することによって路面の境界を表すデータに基づいて，検出車線，例えば図５に示す検出車線５００，５０２を生成するステップを含む。上述のとおり，フィルタは，進行の長手方向の差分フィルタ，横方向のガウス平滑化フィルタ，又は検出車線５００，５０２を生成するために適用可能な任意のほかの種類のフィルタを含んでもよい。方法はさらに，道路網定義フィアルに含まれるデータを用いて，車両に近接する推定車線，例えば図６に示す推定車線６００，６０２を生成するステップを含んでもよい。上述のとおり，推定車線を生成するために用いられる道路網定義ファイルの情報は，グローバル座標における車両の推定一に基づいて選択してもよい。

例示方法はさらに，検出車線５００，５０２を推定車線６００，６０２と比較するステップと，検出車線５００，５０２と推定車線６００，６０２との比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するステップとを含む。上述のとおり，車両に姿勢は，検出車線５００，５０２と推定車線６００，６０２との比較を含む測定更新関数を用いて再加重される荷重粒子によって表される。

前述の説明は現在最も実践的な実施例であると考えられるものに関係する。しかし，本発明はこれらの実施例に限定されるものではなく，反対に，本願請求項の精神及び範囲に含まれる種々の変形物及び均等な構成も含むように意図されていることを理解されたい。本願請求項の範囲は，特許法で許されるすべての変形物及び均等な構造を含むように，最も広い解釈に従うものとする。

１００ 計算装置
１０２ ＣＰＵ
１０４ メモリ
１０６ データ
１０８ バス
１１０ オペレーティングシステム
１１２ アプリケーション
１１６ センサ
２００ 車両
２０２ 道路
２０４，３０４ 中央線
２０６，２０８ 路肩
２１０，２１２ 車線境界線
２２０ ＧＰＳ
３００，３０２ 車線端
５００，５０２ 検出車線
６００，６０２ 推定車線

Claims (20)

1. 車線ベースの位置特定を用いた自律走行システムであって，
   車両に配置された１又は複数のセンサと，
   前記１又は複数のセンサと通信する計算装置であって，
   前記計算装置の動作を制御する１又は複数のプロセッサと，
   前記１又は複数のプロセッサが用いるデータ及びプログラム命令を記憶するメモリであって，前記１又は複数のプロセッサは，前記メモリに記憶された命令であって，
   前記１又は複数のセンサから前記車両に近接する路面を表すデータを受信し，
   前記路面を表す前記データのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して前記路面の境界を表すデータを分離し，
   １又は複数のフィルタを適用することによって前記路面の境界を表す前記データに基づいて検出車線を生成し，
   道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，前記車両に近接する推定車線を生成し，
   前記検出車線と前記推定車線とを比較し，
   前記検出車線と前記推定車線との前記比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成する，命令
   を実行するように構成されるメモリと，
   を備える計算装置と，
   を備えるシステム。
2. 前記路面を表す前記データは，前記車両が経路を通過する際に収集した複数の明度値を含む，請求項１に記載のシステム。
3. 前記適応型しきい値は，前記複数の明度値の一定割合が下回る明度値である，請求項２に記載のシステム。
4. 前記１又は複数のフィルタは，車線境界を検出するための差分フィルタを含む，請求項１に記載のシステム。
5. 前記１又は複数のフィルタは，ガウス平滑化フィルタを含む，請求項１に記載のシステム。
6. 前記検出車線の生成は，前記路面の境界を表す前記のフィルタされたデータに連結成分分析を行うことを含む，請求項１に記載のシステム。
7. 前記道路網定義ファイルは，前記路面の地理的位置情報と，前記路面の前記推定車線の幅と，前記路面の前記推定車線間の位置関係とを含む，請求項１に記載のシステム。
8. 前記位置特定された車両位置は，前記車両の姿勢を表す再加重粒子に基づく，請求項１に記載のシステム。
9. 車線ベースの位置特定を用いた自律走行のための計算機で実現される方法であって，
   車両に配置された１又は複数のセンサから，前記車両に近接する路面を表すデータを受信するステップと，
   前記路面を表す前記データのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して前記路面の境界を表すデータを分離するステップと，
   １又は複数のフィルタを適用することによって，前記路面の境界を表す前記データに基づいて検出車線を生成するステップと，
   道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，前記車両に近接する推定車線を生成するステップと，
   前記検出車線と前記推定車線とを比較するステップと，
   前記検出車線と前記推定車線との前記比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成するステップと，
   を有する方法。
10. 前記路面を表す前記データは，前記車両が経路を通過する際に収集した複数の明度値を含む，請求項９に記載の方法。
11. 前記適応型しきい値は，前記複数の明度値の一定割合が下回る明度値である，請求項１０に記載の方法。
12. 前記１又は複数のフィルタは，車線境界を検出するための差分フィルタを含む，請求項９に記載の方法。
13. 前記１又は複数のフィルタは，ガウス平滑化フィルタを含む，請求項９に記載の方法。
14. 前記検出車線を生成するステップは，前記路面の境界を表す前記のフィルタされたデータに連結成分分析を行うステップを含む，請求項９に記載の方法。
15. 前記道路網定義ファイルは，前記路面の地理的位置情報と，前記路面の前記推定車線の幅と，前記路面の前記推定車線間の位置関係とを含む，請求項９に記載の方法。
16. 前記位置特定された車両位置は，前記車両の姿勢を表す再加重粒子に基づく，請求項９に記載の方法。
17. 計算装置であって，
    前記計算装置の動作を制御する１又は複数のプロセッサと，
    前記１又は複数のプロセッサが用いるデータ及びプログラム命令を記憶するメモリであって，前記１又は複数のプロセッサは，前記メモリ内に記憶された命令であって，
    車両に配置された１又は複数のセンサから，前記車両に近接する路面を表すデータを受信し，
    前記路面を表す前記データのうち，適応型しきい値未満のデータを除去して，前記路面の境界を表すデータを分離し，
    １又は複数のフィルタを適用することによって，前記路面の境界を表す前記データに基づいて検出車線を生成し，
    道路網定義ファイルに含まれるデータを用いて，前記車両に近接する推定車線を生成し，
    前記検出車線と前記推定車線とを比較し，
    前記検出車線と前記推定車線との前記比較に基づいて，位置特定された車両位置を生成する，命令
    を実行するように構成される，メモリと，
    を備える計算装置。
18. 前記１又は複数のフィルタは，車線境界を検出するための差分フィルタ及びガウス平滑化フィルタを含む，請求項１７に記載の計算装置。
19. 前記道路網定義ファイルは，前記路面の地理的位置情報と，前記路面の前記推定車線の幅と，前記路面の前記推定車線間の位置関係とを含む，請求項１７に記載の計算装置。
20. 前記位置特定された車両位置は，前記車両の姿勢を表す再加重粒子に基づく，請求項１７に記載の計算装置。