JP2019120629A - Position calculation device, position calculation program, and coordinate marker - Google Patents

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Abstract

To provide a device capable of maintaining position accuracy of an automatic driving vehicle even in a place where a positioning signal from a GNSS(Global Navigation Satellite System) satellite is not receivable, and a road side system is not installed.SOLUTION: A position calculation device 100a is mounted on an automatic driving vehicle 200. The position calculation device 100a includes an on-vehicle 10 and a related position calculation part 52. The on-vehicle camera 10 photographs an image of an external environment including coordinate markers registered in DMD(Dynamic Map Data) 71 in which coordinates of arranged positions are used for automatic driving of the automatic driving vehicle 200. The related position calculation part 52 extracts identification information for identifying the coordinate marker on the basis of an image of the coordinate marker photographed by the camera device. The related position calculation part 52 acquires the coordinates of the coordinate marker from the DMD 71 on the basis of the extracted identification information. The related position calculation part 52 calculates a marker related position P(m) indicating the position of the automatic driving vehicle 200 by using the acquired coordinates of the coordinate marker.SELECTED DRAWING: Figure 7

Description

この発明は、自動運転車の自車位置を特定するための計算に使用される、位置計算装置、位置計算プログラム及び座標マーカに関する。   The present invention relates to a position calculation device, a position calculation program, and a coordinate marker, which are used for calculation for specifying the position of a self-driving vehicle.

現在、自動運転車の開発が進められている。自動運転車による自動運転走行では、自動運転車に搭載された各種車両センサが自動運転車の周囲の障害物や移動物体を検知し、自動運転車は障害物があれば障害物を回避する。また、ダイナミックマップデータのような3次元の高精度地図と、GPS衛星や準天頂衛星等の測位衛星の送信する測位情報を用いて数cmオーダで得られる測位補正結果とを用いる、自動運転走行が検討されている。   Currently, development of autonomous vehicles is underway. In automatic driving by an autonomous car, various vehicle sensors mounted on the autonomous car detect obstacles and moving objects around the autonomous car, and the autonomous car avoids obstacles if there is an obstacle. In addition, automatic driving travel using a three-dimensional high-precision map such as dynamic map data, and a positioning correction result obtained on the order of several centimeters using positioning information transmitted by positioning satellites such as GPS satellites and quasi-zenith satellites Is being considered.

近年では、車両単独では認知が難しい道路状況及び交通情報の提供を目的とする、インフラ協調型の自動運転システムが検討されている。路側システムを用いた、インフラ側からの支援の一例として、高速道路を走行中の自動運転車に、インフラ側から走行支援情報を配信する技術がある(例えば、特許文献1)。   In recent years, an infrastructure-coordinated automatic driving system has been considered for the purpose of providing road conditions and traffic information that are difficult to recognize by vehicles alone. As an example of support from the infrastructure side using the roadside system, there is a technology for distributing traveling support information from the infrastructure side to an autonomous vehicle traveling on a freeway (for example, Patent Document 1).

国際公開2016/068273号パンフレットInternational Publication 2016/068273 pamphlet

しかし、GPS衛星及び準天頂衛星のようなGNSS(Global Navigation Satellite System)衛星からの測位情報の入手が困難であり、かつ、路側システムが設置されていない場所では、自動運転車の自車位置を特定するための位置情報の入手が困難である。   However, in locations where it is difficult to obtain positioning information from GNSS (Global Navigation Satellite System) satellites such as GPS satellites and Quasi-Zenith satellites, and where the roadside system is not installed, the position of the self-driving vehicle is It is difficult to obtain location information for identification.

この発明は、GNSS衛星からの測位信号が受信できず、かつ、路側システムが設置されていない場所でも、自動運転車の自車位置を特定するための位置精度を維持できる装置の提供を目的とする。   It is an object of the present invention to provide a device capable of maintaining the position accuracy for specifying the position of a self-driving vehicle even in a place where a positioning signal from a GNSS satellite can not be received and a roadside system is not installed. Do.

この発明の位置計算装置は、
自動運転車に搭載される位置計算装置であって、
配置されている位置の座標が前記自動運転車の自動運転に使用されるダイナミックマップデータのような3次元の高精度地図データに登録されている座標マーカを撮影するカメラ装置と、
前記カメラ装置が撮影した前記座標マーカの画像に基づいて前記座標マーカを識別する識別情報を抽出し、前記識別情報に基づいて前記座標マーカの座標を前記地図データから取得し、前記座標マーカの座標に基づいて前記自動運転車の位置を計算する関連位置計算部と
を備える。
The position calculation device of the present invention is
A position calculation device mounted on an autonomous vehicle,
A camera device for photographing a coordinate marker registered in three-dimensional high-accuracy map data such as dynamic map data used for automatic driving of the autonomous driving vehicle, and a coordinate of the arranged position;
The identification information for identifying the coordinate marker is extracted based on the image of the coordinate marker captured by the camera device, and the coordinate of the coordinate marker is acquired from the map data based on the identification information, and the coordinates of the coordinate marker And an associated position calculation unit that calculates the position of the autonomous vehicle based on

この発明の位置計算装置は、座標マーカから自動運転車の位置を特定できるので、GNSS衛星からの測位信号が受信できず、かつ、路側システムが設置されていない場所でも、自動運転車の位置精度を維持できる。   Since the position calculation device of the present invention can specify the position of the autonomous vehicle from the coordinate markers, it can not receive the positioning signal from the GNSS satellite, and the position accuracy of the autonomous vehicle can be obtained even at a place where the roadside system is not installed. Can maintain

実施の形態1の図で、座標マーカ90を説明する図。FIG. 8 is a diagram of the first embodiment and a diagram for explaining a coordinate marker 90. FIG. 実施の形態1の図で、車載カメラ10による座標マーカ90を含む外部環境画像の撮影を示す図。FIG. 8 is a diagram of the first embodiment and illustrates shooting of an external environment image including a coordinate marker 90 by the on-vehicle camera 10; 実施の形態1の図で、座標マーカ90aを示す図。FIG. 9 is a diagram of the first embodiment and is a diagram showing a coordinate marker 90 a. 実施の形態1の図で、座標マーカ90bを示す図。FIG. 7 is a diagram of the first embodiment and is a diagram showing a coordinate marker 90 b. 実施の形態1の図で、座標マーカ90cを示す図。FIG. 10 is a diagram of the first embodiment and is a diagram showing a coordinate marker 90 c. 実施の形態1の図で、座標マーカ90dを示す図。FIG. 10 is a diagram of the first embodiment and is a diagram showing a coordinate marker 90 d. 実施の形態1の図で、位置計算装置100aのハードウェア構成図。FIG. 2 is a diagram of the first embodiment and is a hardware configuration diagram of a position calculation device 100a. 実施の形態1の図で、位置計算装置100aのデータの流れを示す図。FIG. 2 is a diagram of the first embodiment and shows a data flow of the position calculation device 100a. 実施の形態1の図で、位置計算装置100aの動作のシーケンス図。FIG. 7 is a diagram of Embodiment 1, and a sequence diagram of the operation of the position calculation device 100 a. 実施の形態1の図で、位置計算装置100bのハードウェア構成図。FIG. 2 is a diagram of the first embodiment and is a hardware configuration diagram of a position calculation device 100b. 実施の形態1の図で、位置計算装置100bのデータの流れを示す図。The figure of Embodiment 1 which shows the flow of data of position calculation device 100b. 実施の形態1の図で、位置計算装置100bの他のハードウェア構成を示す図。FIG. 8 is a diagram of the first embodiment and is a diagram showing another hardware configuration of the position calculation device 100 b.

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals. In the description of the embodiment, the description of the same or corresponding parts will be omitted or simplified as appropriate.

実施の形態1.
まず、実施の形態1の概要を説明する。
図1は、座標マーカ90を説明する図である。
図2は、車載カメラ10による、座標マーカ90を含む外部環境画像の撮影状態を示す。図2については後述の動作の説明で詳しく述べる。
ガードレール8には、車載カメラ10で認識可能な複数の座標マーカ90が配置されている。車載カメラ10は、遠赤外線、近赤外線または可視光のいずれか、もしくは、複数の車載カメラを組合せて座標マーカ90を撮影する。実施の形態1では、座標マーカ90はガードレール8に配置されているが、ガードレール8に限らず、複数の座標マーカ90は、例えば、「トンネル壁面または歩道」のような道路に沿った領域に配列されてもよい。座標マーカ90は、車載カメラ10で撮影された外部環境画像によって識別可能である。
Embodiment 1
First, an outline of the first embodiment will be described.
FIG. 1 is a diagram for explaining the coordinate marker 90. As shown in FIG.
FIG. 2 shows a shooting state of an external environment image including the coordinate marker 90 by the on-vehicle camera 10. FIG. 2 will be described in detail in the description of the operation described later.
A plurality of coordinate markers 90 that can be recognized by the on-vehicle camera 10 are disposed on the guard rail 8. The on-vehicle camera 10 captures a coordinate marker 90 by combining any one of far-infrared, near-infrared, and visible light or a plurality of on-vehicle cameras. In the first embodiment, the coordinate marker 90 is disposed on the guard rail 8, but the plurality of coordinate markers 90 are not limited to the guard rail 8, but may be arrayed in an area along a road such as "tunnel wall or sidewalk", for example. It may be done. The coordinate marker 90 can be identified by the external environment image captured by the on-vehicle camera 10.

個々の座標マーカ90の座標は、後述のダイナミックマップデータ71に、静的情報として登録されている。ダイナミックマップデータ71は補助記憶装置70に記憶されている。
図1では、左の座標マーカ90の座標は(X1,Y1,Z1)であり、中央の座標マーカ90の座標は(X2,Y2,Z2)であり、右の座標マーカ90の座標は(X3,Y3,Z3)である。座標マーカ90の座標は絶対座標として用いられる。自動運転車200の位置計算装置100aは、ガードレール8に描かれた座標マーカ90を認識後、座標マーカ90と車線リンク7を用いて、自動運転車200と座標マーカ90との間の相対位置を特定する。この相対位置は後述のベクトル6である。相対位置の特定は動作の説明で後述する。
The coordinates of each coordinate marker 90 are registered as static information in dynamic map data 71 described later. The dynamic map data 71 is stored in the auxiliary storage device 70.
In FIG. 1, the coordinates of the left coordinate marker 90 are (X1, Y1, Z1), the coordinates of the center coordinate marker 90 are (X2, Y2, Z2), and the coordinates of the right coordinate marker 90 are (X3) , Y3, Z3). The coordinates of the coordinate marker 90 are used as absolute coordinates. After recognizing the coordinate marker 90 drawn on the guardrail 8, the position calculation device 100a of the autonomous driving vehicle 200 uses the coordinate marker 90 and the lane link 7 to determine the relative position between the autonomous driving vehicle 200 and the coordinate marker 90. Identify. This relative position is the vector 6 described later. The identification of the relative position will be described later in the description of the operation.

図3から図6は座標マーカ90を示す。図3は座標マーカ90aを示す。図4は座標マーカ90bを示す。図5は座標マーカ90cを示す。図6は座標マーカ90dを示す。座標マーカ90a,90bは、マークのみからなる。座標マーカ90には、2次元バーコード3または数値4のような情報が付加されていても良い。座標マーカ90cは2次元バーコード3が付された状態を示す。座標マーカ90dはAA11として示す数値4が付された状態を示す。2次元バーコード3及び数値4は、座標マーカ90を識別する識別情報91を持つことができる。   3 to 6 show a coordinate marker 90. FIG. FIG. 3 shows a coordinate marker 90a. FIG. 4 shows a coordinate marker 90b. FIG. 5 shows a coordinate marker 90c. FIG. 6 shows a coordinate marker 90d. The coordinate markers 90a and 90b consist only of marks. Information such as a two-dimensional barcode 3 or a numerical value 4 may be added to the coordinate marker 90. The coordinate marker 90c indicates a state in which the two-dimensional barcode 3 is attached. The coordinate marker 90d indicates a state in which a numerical value 4 indicated as AA11 is attached. The two-dimensional barcode 3 and the numerical value 4 can have identification information 91 for identifying the coordinate marker 90.

***構成の説明***
図7は、位置計算装置100aのハードウェア構成図である。図7を参照して、位置計算装置100aの構成を説明する。位置計算装置100aは、自動運転車200に搭載される。位置計算装置100aは、車載カメラ10、測位受信部20、慣性計測装置30、入出力インタフェース40、プロセッサ50、メモリ60及び補助記憶装置70といったハードウェアを備えるコンピュータである。これらのハードウェアは、信号線81を介して互いに接続されている。
慣性計測装置30は以下IMU30と記す。
*** Description of the configuration ***
FIG. 7 is a hardware configuration diagram of the position calculation device 100a. The configuration of the position calculation device 100a will be described with reference to FIG. The position calculation device 100 a is mounted on an autonomous vehicle 200. The position calculation device 100a is a computer including hardware such as an on-vehicle camera 10, a positioning reception unit 20, an inertial measurement device 30, an input / output interface 40, a processor 50, a memory 60, and an auxiliary storage device 70. These pieces of hardware are connected to each other via a signal line 81.
The inertial measurement device 30 is hereinafter referred to as the IMU 30.

車載カメラ10は、図2に示すように、ガードレール8を含む、前方および側方の外部環境画像を撮影する。車載カメラ10の自動運転車200に対する、取付位置及び取付姿勢のデータは、補助記憶装置70に記憶されている。補助記憶装置70には、自動運転車200の自動運転に使用される地図データ901である、ダイナミックマップデータ71が記憶されている。ダイナミックマップデータ71は以下DMD71と記す。DMD71は、静的情報、准静的情報、准動的情報、動的情報からなる。DMD71の静的情報は、3次元の高精度な基盤的地図データであって、路面情報、車線情報、3次元構造物などを含み、地物を示す3次元位置座標や線形ベクトルデータから構成される。准静的情報、准動的情報、動的情報は、時々刻々と変化する動的データであって、位置参照基盤を基に静的情報に重畳されるデータである。准静的情報は交通規制情報、道路工事情報、広域気象情報などを含み、准動的情報は事故情報、渋滞情報、狭域気象情報などを含み、動的情報はITS情報(周辺車両、歩行者、信号情報など)を含む。
車載カメラ10は、座標マーカ90を撮影するカメラ装置902である。座標マーカ90は、上記のように、配置されている位置の座標が、DMD71の静的情報に、登録されている。
As shown in FIG. 2, the on-vehicle camera 10 captures front and side external environment images including the guard rails 8. Data of the mounting position and the mounting posture of the on-vehicle camera 10 with respect to the automatic driving vehicle 200 is stored in the auxiliary storage device 70. The auxiliary storage device 70 stores dynamic map data 71, which is map data 901 used for automatic driving of the automatic driving vehicle 200. The dynamic map data 71 is hereinafter referred to as the DMD 71. The DMD 71 includes static information, quasi-static information, quasi-dynamic information, and dynamic information. The static information of the DMD 71 is three-dimensional highly accurate basic map data, includes road surface information, lane information, three-dimensional structures, etc., and is composed of three-dimensional position coordinates representing features and linear vector data Ru. The quasi-static information, the quasi-dynamic information, and the dynamic information are dynamic data that changes from moment to moment, and are data to be superimposed on the static information based on the position reference base. The quasi-static information includes traffic control information, road construction information, wide-area weather information, etc. The semi-dynamic information includes accident information, traffic congestion information, narrow-area weather information, etc. The dynamic information is ITS information And signal information etc.).
The on-vehicle camera 10 is a camera device 902 that captures a coordinate marker 90. As described above, the coordinate of the position where the coordinate marker 90 is arranged is registered in the static information of the DMD 71.

測位受信部20は、測位衛星であるGNSS衛星の送信する測位信号を受信して測位信号を再生し、観測情報として出力する。   The positioning reception unit 20 receives a positioning signal transmitted by a GNSS satellite which is a positioning satellite, reproduces the positioning signal, and outputs it as observation information.

IMU30は、加速度センサ及びジャイロを備えている。IMU30は、加速度センサ及びジャイロの信号から観測情報を生成して出力する。   The IMU 30 includes an acceleration sensor and a gyro. The IMU 30 generates and outputs observation information from the signals of the acceleration sensor and the gyro.

入出力インタフェース40は、車載カメラ10、測位受信部20及びIMU30と、プロセッサ50とを接続するインタフェース装置である。   The input / output interface 40 is an interface device that connects the on-vehicle camera 10, the positioning reception unit 20, the IMU 30, and the processor 50.

プロセッサ50は、演算処理を行うIC(Integrated Circuit)であり、他のハードウェアを制御する。例えば、プロセッサ50は、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、またはGPU(Graphics Processing Unit)である。   The processor 50 is an integrated circuit (IC) that performs arithmetic processing, and controls other hardware. For example, the processor 50 is a central processing unit (CPU), a digital signal processor (DSP), or a graphics processing unit (GPU).

メモリ60は揮発性の記憶装置である。メモリ60は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。例えば、メモリ60はRAM(Random Access Memory)である。メモリ60に記憶されたデータは必要に応じて補助記憶装置70に保存される。   The memory 60 is a volatile storage device. The memory 60 is also referred to as main storage or main memory. For example, the memory 60 is a random access memory (RAM). The data stored in the memory 60 is stored in the auxiliary storage device 70 as needed.

補助記憶装置70は不揮発性の記憶装置である。例えば、補助記憶装置70は、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、またはフラッシュメモリである。補助記憶装置70に記憶されたデータは必要に応じてメモリ60にロードされる。   The auxiliary storage device 70 is a non-volatile storage device. For example, the auxiliary storage device 70 is a read only memory (ROM), a hard disk drive (HDD), or a flash memory. The data stored in the auxiliary storage device 70 is loaded into the memory 60 as needed.

位置計算装置100aは、画像処理部51、関連位置計算部52、位置計算部53という機能要素を備えている。関連位置計算部52は、マーカ特定部52a及び位置補正部52bを備えている。画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の機能はソフトウェアで実現される。   The position calculation device 100 a includes functional elements of an image processing unit 51, an associated position calculation unit 52, and a position calculation unit 53. The related position calculation unit 52 includes a marker specifying unit 52a and a position correction unit 52b. The functions of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 are realized by software.

補助記憶装置70には、画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の機能を実現させる位置計算プログラムが記憶されている。位置計算プログラムは、メモリ60にロードされて、プロセッサ50によって実行される。
また、DMD71は、メモリ60にロードされて、プロセッサ50によって読み込まれる。
さらに、補助記憶装置70には、OS(Operating System)が記憶されている。OSの少なくとも一部は、メモリ60にロードされて、プロセッサ50によって実行される。プロセッサ50は、OSを実行しながら位置計算プログラムを実行する。位置計算プログラムを実行して得られるデータは、メモリ60、補助記憶装置70、プロセッサ50内のレジスタまたはプロセッサ50内のキャッシュメモリといった記憶装置に記憶される。
The auxiliary storage device 70 stores a position calculation program for realizing the functions of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53. The position calculation program is loaded into the memory 60 and executed by the processor 50.
Also, the DMD 71 is loaded into the memory 60 and read by the processor 50.
Further, the auxiliary storage device 70 stores an OS (Operating System). At least a portion of the OS is loaded into memory 60 and executed by processor 50. The processor 50 executes the position calculation program while executing the OS. Data obtained by executing the position calculation program is stored in a storage device such as the memory 60, the auxiliary storage device 70, a register in the processor 50 or a cache memory in the processor 50.

位置計算装置100aは、プロセッサ50を代替する複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサは、プロセッサ50の役割を分担する。   The position calculation device 100 a may include a plurality of processors that replace the processor 50. The multiple processors share the role of the processor 50.

位置計算プログラムは、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記録媒体にコンピュータで読み取り可能に記録することができる。   The position calculation program can be computer-readably recorded on a non-volatile recording medium such as an optical disk or a flash memory.

***動作の説明***
図2及び図8、図9を参照して、位置計算装置100aの動作を説明する。
図8は、位置計算装置100aのデータの流れを示す。
図9は、位置計算装置100aの動作のシーケンスを示す。
*** Description of operation ***
The operation of the position calculation device 100 a will be described with reference to FIGS. 2, 8 and 9.
FIG. 8 shows the flow of data of the position calculation device 100a.
FIG. 9 shows a sequence of operations of the position calculation device 100a.

ステップS11において、測位受信部20は、GNSS衛星の送信する測位信号を受信して測位信号を再生し、観測情報として出力する。また、IMU30は、加速度センサ及びジャイロの信号から観測情報を生成して出力する。   In step S11, the positioning reception unit 20 receives the positioning signal transmitted by the GNSS satellite, reproduces the positioning signal, and outputs it as observation information. Also, the IMU 30 generates observation information from the signals of the acceleration sensor and the gyro and outputs it.

ステップS12において、位置計算部53は、測位衛星の送信する測位信号を用いて自動運転車200の自己位置を計算する。その際、位置計算部53は、測位信号の観測情報に加え、IMU30の信号の観測情報も用いる。位置計算部53は、測位信号の観測情報とIMU30の観測情報とに対してカルマンフィルタを適用することにより、衛星測位と航法測位とを密結合した複合測位計算により自己位置を計算する。自己位置とは自動運転車200の位置を意味する。   In step S12, the position calculation unit 53 calculates the self position of the autonomous driving vehicle 200 using the positioning signal transmitted by the positioning satellite. At that time, the position calculation unit 53 uses observation information of the signal of the IMU 30 in addition to observation information of the positioning signal. The position calculation unit 53 calculates a self position by combined positioning calculation in which satellite positioning and navigation positioning are tightly coupled by applying a Kalman filter to observation information of the positioning signal and observation information of the IMU 30. The self position means the position of the autonomous driving vehicle 200.

ステップS13において、車載カメラ10は、図2に示すようにガードレール8を含む、前方および側方の外部環境を画像情報として撮影する。
ステップS14において、画像処理部51は、外部環境画像の鮮鋭化処理及びクラスタリング処理のような、画像処理を行う。画像処理部51は画像処理された外部環境画像を出力する。画像処理部51の出力する外部環境画像は、ガードレール8及び座標マーカ90を含む。
In step S13, the on-vehicle camera 10 captures the front and side external environments including the guard rails 8 as image information as shown in FIG.
In step S14, the image processing unit 51 performs image processing such as sharpening processing and clustering processing of an external environment image. The image processing unit 51 outputs an image-processed external environment image. The external environment image output from the image processing unit 51 includes a guard rail 8 and a coordinate marker 90.

ステップS15において、関連位置計算部52のマーカ特定部52aは、画像処理部51から出力された外部環境画像から、座標マーカ90の画像を抽出する。
ステップS16において、マーカ特定部52aは、座標マーカ90の画像から識別情報91を抽出する。座標マーカ90の識別情報91とは、座標マーカ90を識別するための情報である。識別情報91は複数の座標マーカ90の各座標マーカ90に固有に付与されており、識別情報91により座標マーカ90は一意に識別される。
座標マーカ90の識別情報91の抽出は、以下のようである。
In step S15, the marker specifying unit 52a of the related position calculation unit 52 extracts the image of the coordinate marker 90 from the external environment image output from the image processing unit 51.
In step S16, the marker identifying unit 52a extracts the identification information 91 from the image of the coordinate marker 90. The identification information 91 of the coordinate marker 90 is information for identifying the coordinate marker 90. The identification information 91 is uniquely assigned to each coordinate marker 90 of the plurality of coordinate markers 90, and the coordinate marker 90 is uniquely identified by the identification information 91.
Extraction of the identification information 91 of the coordinate marker 90 is as follows.

<タイプ1>
タイプ1として、補助記憶装置70には、複数の座標マーカ90について、その画像と、その画像に付与された識別情報91との対応が登録された対応情報72が格納されている。マーカ特定部52aは、抽出した座標マーカ90の画像を検索キーとして対応情報72を検索することで、座標マーカ90の識別情報91を抽出する。
<Type 1>
As the type 1, in the auxiliary storage device 70, correspondence information 72 in which correspondences between images of the plurality of coordinate markers 90 and identification information 91 attached to the images are registered is stored. The marker specifying unit 52a extracts the identification information 91 of the coordinate marker 90 by searching the correspondence information 72 using the extracted image of the coordinate marker 90 as a search key.

<タイプ2>
タイプ2として、図5及び図6のように、ガードレール8に、座標マーカ90のマークに加えて、座標マーカ90の識別情報91も配置されている場合である。タイプ2の場合、画像処理部51から出力された外部環境画像には識別情報91も含まれている。マーカ特定部52aは、画像処理部51から出力された外部環境画像に含まれる識別情報91を読み取ることで識別情報91を抽出する。
<Type 2>
In addition to the mark of the coordinate marker 90, the identification information 91 of the coordinate marker 90 is also arrange | positioned in the guardrail 8 as Type 2 as FIG.5 and FIG.6. In the case of type 2, the external environment image output from the image processing unit 51 also includes identification information 91. The marker specifying unit 52 a extracts the identification information 91 by reading the identification information 91 included in the external environment image output from the image processing unit 51.

このように、ステップS16において、関連位置計算部52のマーカ特定部52aは、車載カメラ10が撮影した座標マーカ90の画像に基づいて座標マーカ90を識別する識別情報91を抽出する。   Thus, in step S16, the marker specifying unit 52a of the related position calculating unit 52 extracts the identification information 91 for identifying the coordinate marker 90 based on the image of the coordinate marker 90 captured by the on-vehicle camera 10.

ステップS17において、マーカ特定部52aはDMD71を参照し、座標マーカ90の識別情報91に基づき、座標マーカ90の座標をDMD71から取得する。
具体的には以下のようである。
DMD71には、複数の座標マーカ90の各座標マーカ90の座標が、識別情報91と対応づけられて登録されている。マーカ特定部52aは、ステップS16で抽出した識別情報91を検索キーとしてDMD71を検索し、識別情報91に対応する座標マーカ90の座標を取得する。このように、関連位置計算部52のマーカ特定部52aは、ステップS17において、識別情報91に基づいて座標マーカ90の座標をDMD71から取得する。
In step S17, the marker specifying unit 52a refers to the DMD 71 and acquires the coordinates of the coordinate marker 90 from the DMD 71 based on the identification information 91 of the coordinate marker 90.
Specifically, it is as follows.
The coordinates of each coordinate marker 90 of the plurality of coordinate markers 90 are registered in the DMD 71 in association with the identification information 91. The marker specifying unit 52a searches the DMD 71 using the identification information 91 extracted in step S16 as a search key, and acquires the coordinates of the coordinate marker 90 corresponding to the identification information 91. Thus, in step S17, the marker specifying unit 52a of the related position calculation unit 52 acquires the coordinates of the coordinate marker 90 from the DMD 71 based on the identification information 91.

ステップS18において、マーカ特定部52aは、ステップS15で特定した座標マーカ90の画像に基づいて、座標マーカ90の存在する方向の方位角θを計算する。
図2を参照して方位角θの計算方法を説明する。
(1)車載カメラ10の自動運転車200への取付位置及び取付姿勢は既知である。取付位置は自動運転車200の基準位置に対する座標(X,Y,Z)であり、取付姿勢は自動運転車200の基準姿勢に対する(ロール角、ピッチ角、ヨー角)である。取付位置及び取付姿勢は、補助記憶装置70に記憶されている。
(2)自動運転車200は自動運転を行っている。
自動運転の場合、自動運転車200は、車線リンク7に相当する軌道を走行している。
車線リンク7はDMD71に登録されているデータであり、車道の中心線としてDMD71に規定されているデータである。マーカ特定部52aはDMD71を参照することで車線リンク7を認識することができる。
(3)マーカ特定部52aは、ステップS15で抽出した座標マーカ90の画像と、車載カメラ10の取付位置及び取付姿勢と、車線リンク7の方向とに基づいて、座標マーカ90の画像における座標マーカ90の方位角θを計算することができる。車線リンク7の方向は自動運転車200の進行方向である。
In step S18, the marker specifying unit 52a calculates the azimuth θ in the direction in which the coordinate marker 90 is present, based on the image of the coordinate marker 90 specified in step S15.
A method of calculating the azimuth angle θ will be described with reference to FIG.
(1) The mounting position and mounting posture of the on-vehicle camera 10 to the automatic driving vehicle 200 are known. The mounting position is coordinates (X, Y, Z) with respect to the reference position of the automatic driving vehicle 200, and the mounting posture is (roll angle, pitch angle, yaw angle) with respect to the reference posture of the automatic driving vehicle 200. The attachment position and the attachment attitude are stored in the auxiliary storage device 70.
(2) The autonomous driving vehicle 200 is operating automatically.
In the case of automatic driving, the autonomous driving vehicle 200 travels on a track corresponding to the lane link 7.
The lane link 7 is data registered in the DMD 71 and data defined in the DMD 71 as a center line of a roadway. The marker specifying unit 52 a can recognize the lane link 7 by referring to the DMD 71.
(3) The marker specifying unit 52a is a coordinate marker in the image of the coordinate marker 90 based on the image of the coordinate marker 90 extracted in step S15, the mounting position and mounting posture of the on-vehicle camera 10, and the direction of the lane link 7. An azimuthal angle of 90 can be calculated. The direction of the lane link 7 is the traveling direction of the autonomous driving vehicle 200.

図2を参照して、座標マーカ90の座標に関連して算出される、距離L及びマーカ関連位置P(m)の算出方法を説明する。マーカ関連位置P(m)とは、車載カメラ10によって撮影された座標マーカ90から求められる、自動運転車200の位置である。
ステップS19において、関連位置計算部52の位置補正部52bは、マーカ特定部52aの計算した算出方位角θと特定された座標マーカの座標とに基づいて、下記の式1、式2から、L及びマーカ関連位置P(m)を算出する。
図2にはXYZ座標系5を示している。
L=D/tanθ (式1)
P(m)=(Xm,Ym,Zm)+(−D、−L、Zr) (式2)
(Xm,Ym,Zm)は取得された、座標マーカ90の座標である。
(−D、−L、Zr)は座標マーカ90と自動運転車200との相対距離である。
(−D、−L、Zr)は図2におけるベクトル6の成分である。
D,Lは図2に示す距離であり、具体的には以下のようである。
(1)Dは、XYZ座標系5のXY平面における、車線リンク7と座標マーカ90との最短距離である。
(2)Lは、XYZ座標系5のXY平面における、座標マーカ90と車載カメラ10の位置との、車線リンク7の方向の距離である。
(3)Zrは、車載カメラ10の取付座標のZ値と、座標マーカ90のZ座標であるZmとの差分である。
(4)ベクトル6は座標マーカ90の座標から車載カメラ10の取付位置に向かうベクトルである。
式2の場合、自動運転車200のマーカ関連位置P(m)は車載カメラ10の位置となるが、自動運転車200の基準位置と車載カメラ10の取付位置とは既知であるので、自動運転車200の基準位置を自己位置に換算できる。
A method of calculating the distance L and the marker related position P (m), which is calculated in relation to the coordinates of the coordinate marker 90, will be described with reference to FIG. The marker related position P (m) is the position of the autonomous driving vehicle 200 obtained from the coordinate marker 90 captured by the on-vehicle camera 10.
In step S19, the position correction unit 52b of the related position calculation unit 52 calculates L from the following Expression 1 and Expression 2 based on the calculated azimuth θ calculated by the marker specifying unit 52a and the coordinates of the specified coordinate marker. And calculate the marker related position P (m).
An XYZ coordinate system 5 is shown in FIG.
L = D / tan θ (equation 1)
P (m) = (Xm, Ym, Zm) + (-D, -L, Zr) (Formula 2)
(Xm, Ym, Zm) is the acquired coordinates of the coordinate marker 90.
(-D, -L, Zr) is a relative distance between the coordinate marker 90 and the autonomous driving vehicle 200.
(-D, -L, Zr) is a component of the vector 6 in FIG.
D and L are distances shown in FIG. 2 and specifically as follows.
(1) D is the shortest distance between the lane link 7 and the coordinate marker 90 in the XY plane of the XYZ coordinate system 5.
(2) L is the distance in the direction of the lane link 7 between the coordinate marker 90 and the position of the on-vehicle camera 10 in the XY plane of the XYZ coordinate system 5.
(3) Zr is the difference between the Z value of the mounting coordinates of the on-vehicle camera 10 and Zm which is the Z coordinate of the coordinate marker 90.
(4) The vector 6 is a vector directed from the coordinates of the coordinate marker 90 to the mounting position of the on-vehicle camera 10.
In the case of Formula 2, the marker related position P (m) of the autonomous driving vehicle 200 is the position of the in-vehicle camera 10, but the reference position of the autonomous driving vehicle 200 and the mounting position of the in-vehicle camera 10 are known. The reference position of the car 200 can be converted to the self position.

上記のように、関連位置計算部52の位置補正部52bは、座標マーカ90の座標を用いて、自動運転車200の位置を示すマーカ関連位置P(m)を計算する。マーカ関連位置P(m)を計算する場合、関連位置計算部52は、座標マーカ90の画像から基準方向に対する座標マーカ90の方位角θを決定し、決定した方位角θを用いて、自動運転車200の位置を示すマーカ関連位置を計算する。ここで基準方向とは、車線リンク7に沿う方向である。自動運転車200は自動運転中であるので、図2に示すように、車線リンク7に沿う方向は、自動運転車200の進行方向でもある。   As described above, using the coordinates of the coordinate marker 90, the position correction unit 52b of the related position calculation unit 52 calculates a marker related position P (m) indicating the position of the autonomous driving vehicle 200. When calculating the marker related position P (m), the related position calculation unit 52 determines the azimuth angle θ of the coordinate marker 90 with respect to the reference direction from the image of the coordinate marker 90, and uses the determined azimuth angle θ to perform automatic driving A marker related position indicating the position of the car 200 is calculated. Here, the reference direction is a direction along the lane link 7. Since the autonomous driving vehicle 200 is in an autonomous operation, as shown in FIG. 2, the direction along the lane link 7 is also the traveling direction of the autonomous driving vehicle 200.

ステップS20において、位置補正部52bは、式2で算出したマーカ関連位置P(m)と、位置計算部53の測位した自己位置に基づき、自己位置の補正を行う。補正された自己位置は自動運転車200の自動運転に使用される。このように、関連位置計算部52は、位置計算部53が測位信号を用いて計算した自動運転車200の位置を、マーカ関連位置P(m)を用いて補正する。   In step S20, the position correction unit 52b corrects the self position based on the marker related position P (m) calculated by Expression 2 and the self position determined by the position calculation unit 53. The corrected self position is used for automatic driving of the autonomous vehicle 200. Thus, the related position calculation unit 52 corrects the position of the autonomous driving vehicle 200 calculated by the position calculation unit 53 using the positioning signal, using the marker related position P (m).

なお、自動運転車200がトンネルまたは山林に位置するため、測位受信部20でGNSS衛星の測位信号が受信できない場合は、位置計算部53は、IMU30の観測情報に基づいて、自動運転車200の自動運転に使用する自己位置を求める。この場合、IMU30のバイアス誤差の蓄積により、自己位置の計算精度が劣化しないように、位置補正部52bは、ガードレール8の座標マーカ90を頻繁に用いて、自己位置を補正する。
つまり、位置計算部53は、IMU30によって得られた観測情報に基づいて自動運転車200の位置を計算する。そして、位置補正部52bは、位置計算部53がIMU30の観測情報を用いて計算した自動運転車200の自己位置を、マーカ関連位置P(m)を用いて補正する。
If the positioning reception unit 20 can not receive the positioning signal of the GNSS satellite because the automatic driving vehicle 200 is located in a tunnel or a mountain forest, the position calculating unit 53 detects the position of the automatic driving vehicle 200 based on the observation information of the IMU 30. Determine the self position used for automatic driving. In this case, the position correction unit 52 b frequently uses the coordinate marker 90 of the guard rail 8 to correct the self position so that the calculation accuracy of the self position does not deteriorate due to the accumulation of the bias error of the IMU 30.
That is, the position calculation unit 53 calculates the position of the autonomous driving vehicle 200 based on the observation information obtained by the IMU 30. Then, the position correction unit 52b corrects the own position of the autonomous driving vehicle 200 calculated by the position calculation unit 53 using the observation information of the IMU 30 using the marker related position P (m).

***実施の形態1の効果の説明***
実施の形態1によれば、座標マーカ90から自動運転車200の位置を得ることができるので、GNSS衛星からの測位信号が受信できず、かつ、路側システムが設置されていない地域においても、自動運転車の位置精度を維持することができる。
*** Description of the effects of the first embodiment ***
According to the first embodiment, since the position of the automatic driving vehicle 200 can be obtained from the coordinate marker 90, automatic positioning can not be received from the GNSS satellites, and even in areas where the roadside system is not installed, the automatic operation can be performed. The position accuracy of the driving vehicle can be maintained.

<変形例1>
図10は、位置計算装置100aの変形例である位置計算装置100bのハードウェア構成を示す。
図11は、位置計算装置100bのデータの流れを示す。位置計算装置100bは、自動運転車200の側方に配置された、レーダまたはライダーのような、距離測定部80を備えている。距離測定部80は、レーダ送信波またはレーザ光のような測距のための測距信号をガードレール8に向けて送出し、距離測定部80とガードレール8との間の距離を計測する。マーカ特定部52aは、距離測定部80の測定結果から図2の距離Dを得ることができる。具体的には、自動運転車200に対する距離測定部80の取付位置及び取付姿勢は既知であるので、マーカ特定部52aは,距離測定部80の測定結果から図2の距離Dを得ることができる。マーカ特定部52aは、計測した距離から、自動運転車200の車載カメラ10のセンサ軸とガードレール8との、図2に示す距離Dを求めても良い。
<Modification 1>
FIG. 10 shows a hardware configuration of a position calculation device 100b which is a modification of the position calculation device 100a.
FIG. 11 shows the flow of data of the position calculation device 100b. The position calculation device 100b includes a distance measurement unit 80, such as a radar or a rider, disposed on the side of the autonomous vehicle 200. The distance measuring unit 80 sends a distance measurement signal for distance measurement, such as a radar transmission wave or a laser beam, to the guard rail 8 and measures the distance between the distance measuring unit 80 and the guard rail 8. The marker specifying unit 52a can obtain the distance D in FIG. 2 from the measurement result of the distance measuring unit 80. Specifically, since the mounting position and mounting posture of the distance measuring unit 80 with respect to the autonomous driving vehicle 200 are known, the marker specifying unit 52a can obtain the distance D in FIG. 2 from the measurement result of the distance measuring unit 80. . The marker identifying unit 52a may obtain the distance D shown in FIG. 2 between the sensor axis of the in-vehicle camera 10 of the autonomous driving vehicle 200 and the guard rail 8 from the measured distance.

<変形例2>
また、マーカ特定部52aは、車載カメラ10が撮影した画像から、道路の両側に存在する車線レーンである白線を抽出し、抽出した車線レーンに対する自動運転車200の傾斜角を求めて方位角θを補正しても良い。
<Modification 2>
The marker identifying unit 52a also extracts white lines, which are lane lanes present on both sides of the road, from the image captured by the on-vehicle camera 10, and determines the inclination angle of the automated driving vehicle 200 with respect to the extracted lane lanes. You may correct it.

***他の構成***
実施の形態1では、位置計算装置100a、100bの画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の機能が、ソフトウェアで実現されるが、他の構成として、位置計算装置100a、100bの機能がハードウェアで実現されてもよい。位置計算装置100bを例に説明するが、位置計算装置100aについても位置計算装置100aと同様である。
図12は、位置計算装置100bの他の構成を示す図である。図12の位置計算装置100bでは、画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の機能が電子回路903によって実現される。図12のその他の構成は、位置計算装置100bの構成と同じである。
*** Other configuration ***
In the first embodiment, the functions of the image processing unit 51, the associated position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 of the position calculation devices 100a and 100b are realized by software, but as another configuration, the position calculation devices 100a and 100b are provided. The function of may be realized by hardware. Although the position calculation device 100b will be described as an example, the position calculation device 100a is also similar to the position calculation device 100a.
FIG. 12 is a diagram showing another configuration of the position calculation device 100b. In the position calculation device 100 b of FIG. 12, the functions of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52 and the position calculation unit 53 are realized by the electronic circuit 903. The other configuration of FIG. 12 is the same as the configuration of the position calculation device 100b.

電子回路903は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA、ASIC、または、FPGAである。GAは、Gate Arrayの略語である。ASICは、Application Specific Integrated Circuitの略語である。FPGAは、Field−Programmable Gate Arrayの略語である。位置計算装置100bの画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の機能は、1つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。別の変形例として、位置計算装置100bの画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。   Specifically, the electronic circuit 903 is a single circuit, a complex circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA, an ASIC, or an FPGA. GA is an abbreviation of Gate Array. ASIC is an abbreviation of Application Specific Integrated Circuit. FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array. The functions of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 of the position calculation device 100b may be realized by one electronic circuit, or may be realized by being distributed to a plurality of electronic circuits. As another modification, some functions of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 of the position calculation device 100b may be realized by an electronic circuit, and the remaining functions may be realized by software.

プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。   Each of the processor and electronics is also referred to as processing circuitry. That is, the functions of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 are realized by processing circuitry.

位置計算装置100bにおいて、画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53の「部」を、「工程」に読み替えてもよい。画像処理部51、関連位置計算部52及び位置計算部53による動作は、位置計算プログラムによって実現される位置計算方法としてとらえることが可能である。   In the position calculation device 100b, "part" of the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 may be read as a "process". The operations by the image processing unit 51, the related position calculation unit 52, and the position calculation unit 53 can be understood as a position calculation method realized by a position calculation program.

以上説明した通り、実施の形態1による位置計算装置は、自動運転車に搭載される位置計算装置であって、配置されている位置の座標が前記自動運転車の自動運転に使用される3次元の高精度地図データに登録されている座標マーカを撮影するカメラ装置と、前記カメラ装置が撮影した前記座標マーカの画像に基づいて前記座標マーカを識別する識別情報を抽出し、前記識別情報に基づいて前記座標マーカの座標を前記3次元の高精度地図データから取得し、前記座標マーカの座標を用いて前記自動運転車の位置を示すマーカ関連位置を計算する関連位置計算部を備えたことを特徴とする。   As described above, the position calculation device according to the first embodiment is a position calculation device mounted on an automatic driving vehicle, and the coordinates of the arranged position are used for automatic driving of the automatic driving vehicle. A camera device for capturing a coordinate marker registered in the high-accuracy map data, and identification information for identifying the coordinate marker based on the image of the coordinate marker captured by the camera device, and based on the identification information The coordinate position of the coordinate marker is obtained from the three-dimensional high-accuracy map data, and the related position calculation unit is used to calculate a marker related position indicating the position of the automatic driving vehicle using the coordinate of the coordinate marker. It features.

また、前記関連位置計算部は、前記座標マーカの画像から基準方向に対する前記座標マーカの方位角を決定し、決定した前記方位角を用いて、前記マーカ関連位置を計算しても良い。   Further, the related position calculation unit may determine an azimuth angle of the coordinate marker with respect to a reference direction from an image of the coordinate marker, and calculate the marker related position using the determined azimuth angle.

さらに、測位衛星の送信する測位信号を用いて前記自動運転車の位置を計算する位置計算部を備え、前記関連位置計算部は、前記位置計算部が測位信号を用いて計算した前記自動運転車の位置を、前記マーカ関連位置を用いて補正する位置補正部を備えても良い。   The vehicle further includes a position calculation unit that calculates the position of the autonomous driving vehicle using a positioning signal transmitted by a positioning satellite, and the related position calculation unit calculates the autonomous driving vehicle calculated by the position calculation unit using the positioning signal. A position correction unit may be provided that corrects the position of the image by using the marker related position.

さらに、慣性計測装置を備え、前記位置計算部は、前記慣性計測装置によって得られた観測情報から前記自動運転車の位置を計算し、前記位置補正部は、前記位置計算部が前記観測情報から計算した前記自動運転車の位置を、前記マーカ関連位置を用いて補正しても良い。   Furthermore, an inertial measurement device is provided, the position calculation unit calculates the position of the autonomous vehicle from the observation information obtained by the inertial measurement device, and the position correction unit is configured to calculate the position calculation unit from the observation information. The calculated position of the autonomous vehicle may be corrected using the marker related position.

かくして、実施の形態1によれば、座標マーカ90から自動運転車200の位置を得ることができるので、GNSS衛星からの測位信号が受信できず、かつ、路側システムが設置されていない地域においても、自動運転車の位置精度を維持することができる。   Thus, according to the first embodiment, since the position of the automatic driving vehicle 200 can be obtained from the coordinate marker 90, the positioning signal from the GNSS satellite can not be received, and even in the area where the roadside system is not installed. , Can maintain the position accuracy of self-driving cars.

P(m) マーカ関連位置、3 2次元バーコード、4 数値、5 XYZ座標系、6 ベクトル、7 車線リンク、8 ガードレール、10 車載カメラ、20 測位受信部、30 IMU、40 入出力インタフェース、50 プロセッサ、51 画像処理部、52 関連位置計算部、52a マーカ特定部、52b 位置補正部、53 位置計算部、60 メモリ、70 補助記憶装置、71 DMD、72 対応情報、80 距離測定部、81 信号線、90、90a,90b,90c,90d 座標マーカ、91 識別情報、100a,100b 位置計算装置、200 自動運転車、901 地図データ、902 カメラ装置、903 電子回路。   P (m) Marker related position, 3 2D barcode, 4 numerical value, 5 XYZ coordinate system, 6 vector, 7 lane link, 8 guardrail, 10 onboard camera, 20 positioning receiver, 30 IMU, 40 I / O interface, 50 Processor, 51 image processing unit, 52 related position calculation unit, 52a marker specifying unit, 52b position correction unit, 53 position calculation unit, 60 memory, 70 auxiliary storage device, 71 DMD, 72 correspondence information, 80 distance measurement unit, 81 signal Line, 90, 90a, 90b, 90c, 90d Coordinate marker, 91 identification information, 100a, 100b Position calculation device, 200 self-driving car, 901 map data, 902 camera device, 903 electronic circuit.

Claims (7)

自動運転車に搭載される位置計算装置であって、
配置されている位置の座標が前記自動運転車の自動運転に使用される地図データに登録されている座標マーカを撮影するカメラ装置と、
前記カメラ装置が撮影した前記座標マーカの画像に基づいて前記座標マーカを識別する識別情報を抽出し、前記識別情報に基づいて前記座標マーカの座標を前記地図データから取得し、前記座標マーカの座標を用いて前記自動運転車の位置を示すマーカ関連位置を計算する関連位置計算部と
を備える位置計算装置。
A position calculation device mounted on an autonomous vehicle,
A camera device for photographing a coordinate marker registered in map data used for automatic driving of the autonomous driving vehicle, and a coordinate of a position where the camera is arranged;
The identification information for identifying the coordinate marker is extracted based on the image of the coordinate marker captured by the camera device, and the coordinate of the coordinate marker is acquired from the map data based on the identification information, and the coordinates of the coordinate marker And a related position calculation unit that calculates a marker related position indicating the position of the autonomous vehicle using.
前記関連位置計算部は、
前記座標マーカの画像から基準方向に対する前記座標マーカの方位角を決定し、決定した前記方位角を用いて、前記マーカ関連位置を計算する請求項1に記載の位置計算装置。
The related position calculation unit
The position calculation device according to claim 1, wherein an azimuth angle of the coordinate marker with respect to a reference direction is determined from an image of the coordinate marker, and the marker related position is calculated using the determined azimuth angle.
前記位置計算装置は、さらに、
測位衛星の送信する測位信号を用いて前記自動運転車の位置を計算する位置計算部を備え、
前記関連位置計算部は、
前記位置計算部が測位信号を用いて計算した前記自動運転車の位置を、前記マーカ関連位置を用いて補正する位置補正部を備える請求項1または請求項2に記載の位置計算装置。
The position calculation device further includes
A position calculation unit that calculates the position of the autonomous vehicle using a positioning signal transmitted by a positioning satellite;
The related position calculation unit
The position calculation device according to claim 1, further comprising a position correction unit that corrects the position of the autonomous vehicle calculated by the position calculation unit using the positioning signal using the marker related position.
前記位置計算装置は、さらに、
慣性計測装置を備え、
前記位置計算部は、
前記慣性計測装置によって得られた観測情報から前記自動運転車の位置を計算し、
前記位置補正部は、
前記位置計算部が前記観測情報から計算した前記自動運転車の位置を、前記マーカ関連位置を用いて補正する請求項3に記載の位置計算装置。
The position calculation device further includes
Equipped with an inertial measurement device,
The position calculation unit
Calculating the position of the autonomous vehicle from the observation information obtained by the inertial measurement device;
The position correction unit
The position calculation apparatus according to claim 3, wherein the position calculation unit corrects the position of the autonomous vehicle calculated from the observation information using the marker related position.
前記地図データは、3次元の地図である請求項1から4のいずれか一項に記載の位置計算装置。   The position calculation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the map data is a three-dimensional map. コンピュータに、
配置されている位置の座標が自動運転車の自動運転に使用される地図データに登録されている座標マーカを撮影するカメラ装置が撮影した前記座標マーカの画像に基づいて前記座標マーカを識別する識別情報を抽出する処理と、
前記識別情報に基づいて前記座標マーカの座標を前記地図データから取得する処理と、
前記座標マーカの座標を用いて前記自動運転車の位置を示すマーカ関連位置を計算する処理とを実行させる位置計算プログラム。
On the computer
Identification that identifies the coordinate marker based on an image of the coordinate marker captured by a camera device that captures a coordinate marker registered in map data used for automatic driving of an automatic driving vehicle, wherein the coordinates of the arranged position are registered in the map data used for automatic driving Processing to extract information;
A process of acquiring coordinates of the coordinate marker from the map data based on the identification information;
A position calculation program for executing a process of calculating a marker related position indicating the position of the automatic driving vehicle using the coordinates of the coordinate marker.
カメラ装置が搭載された自動運転車が道路を通行する際に前記カメラ装置から撮影可能な領域に配置されており、
配置されている位置の座標が前記自動運転車の自動運転に使用される地図データに登録されており、
前記カメラ装置によって撮影された際の基準方向に対する方位角から前記自動運転車の位置を計算する計算方法に使用される座標マーカ。
An autonomous vehicle equipped with a camera device is disposed in an area where the camera device can capture an image when passing on a road,
The coordinates of the arranged position are registered in the map data used for automatic driving of the self-driving car,
A coordinate marker used in a calculation method for calculating the position of the autonomous vehicle from an azimuth angle with respect to a reference direction when it is photographed by the camera device.
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