JP2019148581A - 車両通信を使用する車両経路推定のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両通信ネットワークを使用する車両経路推定のためのコンピュータで実施される方法及びシステムを提供する。【解決手段】本方法は、車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから第１の遠隔車両の位置測定値の第１のセットと第１の遠隔車両の位置測定値の第２のセットとを受信することを含む。本方法は、第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定することを含む。初期経路推定値は位置測定値の第１のセットに基づく。本方法は、位置測定値の第２のセットを初期経路推定値の経路形状にフィッティングさせることによって第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定することを含む。【選択図】図３Ｃ

Description

車両ナビゲーションシステムは、車両経路推定及び位置特定のために異なる独立した位置測定値（例えば、衛星に基づく測定値、車載センサ測定値）を使用することができる。モバイル通信ネットワーク（例えば、車両通信ネットワーク）を使用して、車両ナビゲーションシステムは、車両通信ネットワークに接続される様々なソースからこれらの位置測定値を取得することができる。

衛星に基づく測定値（例えばＧＰＳ）及びデッドレコニングに基づく測定値は、車両位置特定にとって有用であるが、幾つかのシナリオにおいて、これらの測定値は、特に車両通信ネットワークを介して通信されるときに正確ではない。例えば、車両通信ネットワークを介して受信される第１の車両に関するＧＰＳ測定値、及び、車両通信ネットワークを介して受信される第２の車両に関するＧＰＳ測定値は、約１．５メートルのエラーを有し得る。位置推定値は、視覚に基づく測定値を使用して改善され得るが、視覚センサの精度は距離と共に低下する。従って、車両通信ネットワークを使用する異なるタイプの位置測定値の融合が、車両経路推定及び位置特定の改善に役立ち得る。

１つの態様によれば、車両通信ネットワークを使用する車両経路推定のためのコンピュータで実施される方法は、車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから、第１の遠隔車両の位置に関連付けられる位置測定値の第１のセットと第１の遠隔車両の位置に関連付けられる位置測定値の第２のセットとを受信するステップを含む。本方法は、第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定するステップを含む。初期経路推定値は位置測定値の第１のセットに基づく。さらに、本方法は、位置測定値の第２のセットを初期経路推定値の経路形状にフィッティングさせることによって第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定するステップを含む。

他の態様によれば、車両通信ネットワークを使用する車両経路推定のためのシステムは、車両通信ネットワークを使用してコンピュータ通信するように構成される複数の遠隔車両と、複数の遠隔車両とコンピュータ通信するように動作可能に接続されるプロセッサとを含む。プロセッサは、車両通信ネットワークを使用して第１の遠隔車両に関する位置測定値の第１のセットと第１の遠隔車両に関する位置測定値の第２のセットとを受信するように構成される。プロセッサは、第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定するように構成される。初期経路推定値は位置測定値の前記第１のセットに基づく。プロセッサは、位置測定値の第２のセットを初期経路推定値の経路形状にフィッティングさせることによって第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定するように構成される。

更なる実施形態によれば、命令を含む非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、命令はプロセッサにより実行されるときに、車両通信ネットワークを使用して第１の車両と１又は複数の遠隔車両との間でコンピュータ通信するための動作可能な接続を確立することをプロセッサに行わせる。さらに、プロセッサは、車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから、第１の遠隔車両の位置に関する位置測定値の第１のセットと第１の遠隔車両の位置に関する位置測定値の第２のセットとを受信する。プロセッサは、第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定する。初期経路推定値は位置測定値の第１のセットに基づく。また、プロセッサは、位置測定値の第１のセットと位置測定値の第２のセットとの間の距離を最小にするように初期経路推定値の経路形状を並進させることによって第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定する。

本開示に特有のものであると考えられる新規な特徴が添付の特許請求の範囲に記載される。以下の説明において、同様の部分には、明細書及び図面の全体にわたって、同じ数字がそれぞれ付される。図面の図は、必ずしも原寸に比例して描かれているとは限らず、また、特定の図は、明確且つ簡潔にするために、誇張された又は一般化された形式で示される場合がある。しかしながら、開示自体、並びに、好ましい使用形態、更なる目的、及び、その利点は、添付図面を併せて読みつつ例示的な実施形態の以下の詳細な説明を参照することによって最も良く理解されよう。

典型的な実施形態に係る車両通信ネットワークを使用する車両経路推定を実施する典型的な交通シナリオの概略図である。 典型的な実施形態に係る車両経路推定を実施するための車両通信ネットワークの概略図である。 典型的な実施形態に係る車両通信ネットワークを使用する車両経路推定のための方法のプロセスフロー図である。 典型的な実施形態に係るＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータを使用する典型的な位置測定及び初期経路推定の概略図である。 図３Ａの初期経路推定の典型的な位置測定の概略図であるが、典型的な実施形態に係る視覚に基づく位置測定も含む。 図３Ａ及び図３Ｂの初期経路推定の典型的な位置測定の概略図であるが、典型的な実施形態に係る初期経路推定の経路形状の並進も含む。 典型的な実施形態に係る補正車両経路推定値を決定することを含む図２の車両経路推定のための詳細な方法のプロセスフロー図である。 典型的な実施形態に係る、重心に従った経路形状の並進を伴う位置推定値データクラスタ及び重心の概略図である。

以下は、本明細書中で使用される選択された用語の定義を含む。これらの定義は、用語の範囲内に入ると共に実施のために使用できる構成要素の様々な例及び／又は形態を含む。これらの例は限定しようとするものではない。また、本明細書中で論じられる構成要素を組み合わせることができ、省くことができ、又は、他の構成要素と共に編成することができ、或いは、異なる構成へと編成することができる。

本明細書中で使用される「バス」は、コンピュータ内又はコンピュータ間の他のコンピュータ構成要素に動作可能に接続される相互接続されたアーキテクチャを指す。バスは、データをコンピュータ構成要素間で転送できる。バスは、数ある中でもとりわけ、メモリバス、メモリプロセッサ、周辺バス、外部バス、クロスバースイッチ、及び／又は、ローカルバスであってもよい。また、バスは、数ある中でもとりわけ、メディア・オリエンテッド・システム・トランスポート（ＭＯＳＴ）、プロセッサ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮ）、ローカル・インターコネクト・ネットワーク（ＬＩＮ）等のプロトコルを使用して車両内の構成要素を相互に接続する車両バスであってもよい。

本明細書中で使用される「構成要素」は、コンピュータ関連エンティティ（例えば、ハードウェア、ファームウェア、実行中の命令、これらの組み合わせ）を指す。コンピュータ構成要素としては、例えば、プロセッサで実行するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、及び、コンピュータを挙げることができる。コンピュータ構成要素はプロセス内及び／又はスレッド内に存在し得る。コンピュータ構成要素は、１つのコンピュータでローカライズされ得る及び／又は複数のコンピュータ間で分配され得る。

本明細書中で使用される「コンピュータ通信」は、２つ以上のコンピュータデバイス（例えば、コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント、携帯電話、ネットワークデバイス）間の通信を指し、例えば、ネットワーク転送、ファイル転送、アプレット転送、電子メール、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）転送等であってもよい。コンピュータ通信は、例えば、数ある中でもとりわけ、無線システム（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１）、イーサネットシステム（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３）、トークンリングシステム（例えば、ＩＥＥＥ８０２．５）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、ポイントツーポイントシステム、回路交換システム、パケット交換システムにわたって起こり得る。

本明細書中で使用される「コンピュータ可読媒体」は、命令及び／又はデータを記憶する非一過性媒体を指す。コンピュータ可読媒体は、不揮発性媒体及び揮発性媒体を含むがこれらに限定されない形態をとることができる。不揮発性媒体としては、例えば、光ディスク、磁気ディスク等を挙げることができる。揮発性媒体としては、例えば、半導体メモリ、ダイナミックメモリ等を挙げることができる。コンピュータ可読媒体の一般的な形態としては、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＡＳＩＣ、ＣＤ、他の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、メモリチップ又はカード、メモリスティック、及び、コンピュータ、プロセッサ、又は、他の電子デバイスがそこから読み取ることができる他の媒体を挙げることができるが、これらに限定されない。

本明細書中で使用される「データベース」は、タブレットを指すために使用される。他の例において、「データベース」は、タブレットのセットを指すために使用され得る。更なる他の例において、「データベース」は、データストアのセット、及び、これらのデータストアにアクセスする及び／又はこれらのデータストアを操作するための方法を指すことができる。データベースは、例えば、ディスク及び／又はメモリに記憶され得る。

本明細書中で使用される「ディスク」は、例えば、磁気ディスクドライブ、固体ディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、Ｚｉｐドライブ、フラッシュメモリカード、及び／又は、メモリスティックであってもよい。さらに、ディスクは、ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスクＲＯＭ）、ＣＤ記録可能ドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ書き込み可能ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、及び／又は、デジタルビデオＲＯＭドライブ（ＤＶＤ ＲＯＭ）であってもよい。ディスクは、コンピュータデバイスのリソースを制御する又は割り当てるオペレーティングシステムを記憶できる。

本明細書中で使用される「論理回路」は、ハードウェア、ファームウェア、命令を記憶する非一過性コンピュータ可読媒体、機械で実行中の命令、及び／又は、他の論理回路、モジュール、方法、及び／又は、システムから作用を引き起こす（例えば、実行する）ことを含むが、これらに限定されない。論理回路は、アルゴリズム、個別論理（例えば、ＡＳＩＣ）、アナログ回路、デジタル回路、プログラム論理デバイス、命令を含むメモリデバイス等によって制御されるプロセッサの一部を含むことができる及び／又はそのようなプロセッサの一部となり得る。論理は、１つ以上のゲート、ゲートの組み合わせ、又は、他の回路構成要素を含むことができる。複数の論理が記載される場合には、複数の論理を１つの物理的な論理に組み入れることが想定し得る。同様に、単一の論理が記載される場合には、その単一の論理を複数の物理的な論理間で分配することが想定し得る。

本明細書中で使用される「メモリ」は、揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリを含むことができる。不揮発性メモリとしては、例えば、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能ＰＲＯＭ）、及び、ＥＥＰＲＯＭ（電気的に消去可能なＰＲＯＭ）を挙げることができる。揮発性メモリとしては、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、同期ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ）、及び、ダイレクトＲＡＭバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）を挙げることができる。メモリは、コンピュータデバイスのリソースを制御する又は割り当てるオペレーティングシステムを記憶できる。

「動作可能な接続」、又は、エンティティを「動作可能に接続」する接続は、信号、物理的通信、及び／又は、論理的通信を送信できる及び／又は受信できる接続である。動作可能な接続は、無線インタフェース、物理インタフェース、データインタフェース、及び／又は、電気的インタフェースを含むことができる。

本明細書中で使用される「モジュール」は、機能又は作用を果たすための及び／又は他のモジュール、方法、及び／又は、システムから機能又は作用を引き起こすための、命令を記憶する非一過性コンピュータ可読媒体、機械で実行中の命令、ハードウェア、ファームウェア、機械で実行中のソフトウェア、及び／又は、それぞれの組み合わせを含むが、これらに限定されない。また、モジュールは、論理、ソフトウェア制御のマイクロプロセッサ、個別論理回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラム論理デバイス、実行命令を含むメモリデバイス、論理ゲート、ゲートの組み合わせ、及び／又は、他の回路構成要素を含むこともできる。複数のモジュールを１つのモジュールへと組み合わせることができ、また、単一のモジュールを複数のモジュール間で分配することができる。

本明細書中で使用される「携帯機器」は、ユーザ入力（例えば、タッチ、キーボード）を伴う表示スクリーンと演算用のプロセッサとを一般に有するコンピュータデバイスである。携帯機器は、ハンドヘルドデバイス、モバイル機器、スマートフォン、ラップトップ、タブレット、及び、電子リーダーを含むが、これらに限定されない。

本明細書中で使用される「プロセッサ」は、信号を処理して、一般的なコンピュータ機能及び演算機能を果たす。プロセッサにより処理される信号としては、受信され、送信され、及び／又は、検出され得るデジタル信号、データ信号、コンピュータ命令、プロセッサ命令、メッセージ、ビット、ビットストリームを挙げることができる。一般に、プロセッサは、複数のシングルコア・マルチコアプロセッサ及びコプロセッサ並びに他の複数のシングルコア・マルチコアプロセッサ及びコプロセッサアーキテクチャを含む多種多様なプロセッサであってもよい。プロセッサは、作用及び／又はアルゴリズムを実行するための論理回路を含むことができる。

本明細書中で使用される「車両」は、一人以上の搭乗者を運ぶことができると共に任意の形態のエネルギーにより動力が供給される任意の移動車両を指す。「車両」という用語は、車、トラック、バン、ミニバン、ＳＵＶ、オートバイ、スクーター、ボート、ゴーカート、アミューズメントライドカー、鉄道輸送機、パーソナルウォータークラフト、及び、航空機を含むが、これらに限定されない。ある場合には、自動車が１つ以上のエンジンを含む。さらに、「車両」という用語は、一人以上の搭乗者を運ぶことができると共に電気バッテリにより給電される１つ以上の電気モータによって完全に又は部分的に動力が与えられる電動車両（ＥＶ）を指すことができる。ＥＶは、バッテリ電動車両（ＢＥＶ）及びプラグインハイブリッド電動車両（ＰＨＥＶ）を含むことができる。また、「車両」という用語は、任意の形態のエネルギーにより動力が供給される自律車両及び／又は自動運転車両を指すこともできる。自律車両は一人以上の搭乗者を運ぶことができる。さらに、「車両」という用語は、所定の経路によって自動化又は非自動化される車両或いは自由移動車両を含むことができる。

本明細書中で使用される「車両ディスプレイ」は、車両に関する情報を表示するために車両においてしばしば見出される、数ある中でもとりわけ、ＬＥＤディスプレイパネル、ＬＣＤディスプレイパネル、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイパネル、タッチスクリーンディスプレイを含むことができるが、これらに限定されない。ディスプレイは、ユーザから入力（例えば、タッチ入力、キーボード入力、様々な他の入力デバイスからの入力等）を受けることができる。ディスプレイは、車両の様々な位置に、例えば、ダッシュボード又はセンターコンソールに位置され得る。幾つかの実施形態において、ディスプレイは、数ある中でもとりわけ、携帯機器（例えば、車両の搭乗者が所持する又は車両の搭乗者と関連付けられる）、ナビゲーションシステム、インフォテインメントシステムの一部である。

本明細書中で使用される「車両制御システム」及び／又は「車両システム」は、車両、運転、及び／又は、安全性を向上させるために使用され得る任意の自動システム又は手動システムを含むことができるが、これらに限定されない。典型的な車両システムとしては、数ある中でもとりわけ、エレクトロニックスタビリティ制御システム、アンチロックブレーキシステム、ブレーキ補助システム、自動ブレーキプレフィルシステム、低速追従システム、クルーズコントロールシステム、衝突警報システム、衝突緩和制動システム、オートクルーズコントロールシステム、車線逸脱警報システム、ブラインドスポットインジケータシステム、車線維持支援システム、ナビゲーションシステム、トランスミッションシステム、ブレーキペダルシステム、電子パワーステアリングシステム、視覚デバイス（例えば、カメラシステム、近接センサシステム）、環境制御システム、電子プレテンショニングシステム、監視システム、搭乗者検出システム、車両サスペンションシステム、車両座席配置システム、車両キャビン照明システム、オーディオシステム、感覚システム、内部又は外部カメラシステムが挙げられるが、これらに限定されない。

本明細書中に記載されるシステム及び方法は、一般に、車両通信ネットワークを使用する車両経路推定に向けられている。図１Ａは、本明細書中の典型的なシステム及び典型的な方法の一部を説明するために使用される典型的な車両通信ネットワークを用いて経路推定を実施する典型的な交通シナリオ１００を示す。交通シナリオ１００は、道路１０２上の１つ以上の車両を伴う。道路１０２は、第１の車線１０４ａと第２の車線１０４ｂとを有する。道路１０２は図１Ａに示されない様々な形態を有してもよいし、また任意の数の車線を有してもよいことが理解されよう。

図１Ａにおいて、交通シナリオ１００は、第１の車両１０６、第２の車両１０８ａ、第３の車両１０８ｂ、第４の車両１０８ｃ、及び、第５の車両１０８ｄを含む。幾つかの実施形態では、第１の車両１０６、第２の車両１０８ａ、第３の車両１０８ｂ、第４の車両１０８ｃ、及び、第５の車両１０８ｄを遠隔車両（ｒｅｍｏｔｅ ｖｅｈｉｃｌｅｓ）１０８又は複数の遠隔車両１０８と称する場合がある。他の実施形態では、第１の車両１０６をホスト車両と呼び、第２の車両１０８ａ、第３の車両１０８ｂ、第４の車両１０８ｃ、及び、第５の車両１０８ｄを遠隔車両１０８又は複数の遠隔車両１０８と呼ぶ場合がある。本明細書中で論じられる経路推定及び位置特定の例は、第１の車両１０６の経路を決定することに向けられ、また、経路推定のために使用されるデータは、車両通信ネットワークを使用して第１の車両１０６及び複数の遠隔車両１０８から得ることができる。しかしながら、本明細書中で論じられる経路推定及び位置特定を図１Ａに示される任意の車両に適用できることが理解されよう。

第１の車両１０６及び遠隔車両１０８は、車両間（Ｖ２Ｖ）デバイス、車両-インフラ間（Ｖ２Ｉ）デバイス、又は、車両-全体間（Ｖ２Ｘ）デバイスを含む、或いは、車両間（Ｖ２Ｖ）デバイス、車両-インフラ間（Ｖ２Ｉ）デバイス、又は、車両-全体間（Ｖ２Ｘ）デバイスと呼ばれる。幾つかの実施形態において、Ｖ２Ｘデバイスは、車両通信ネットワークとのコンピュータ通信のために動作可能に接続される幾つかある路側デバイス（例えば、ＲＳＥ１６４、図１Ｂ）の中で特に、携帯機器（例えば、歩行者と関連付けられる）、信号機、パーキングメータも含む。さらに、６台以上の車両及び／又はＶ２Ｉデバイス又はＶ２Ｘデバイス或いは５台未満の車両及び／又はＶ２Ｉデバイス又はＶ２Ｘデバイスを用いて本明細書中で論じられるシステム及び方法を実施できることが理解されよう。また、第１の車両１０６及び遠隔車両１０８が図１Ａに示される配置及び位置以外の異なる配置及び位置であってもよいことが理解されよう。

第１の車両１０６及び遠隔車両１０８は車両通信ネットワークの一部として通信することができ、これについては、図１Ｂを用いて本明細書中でさらに詳しく論じられる。本明細書中に記載される車両通信は専用狭域通信（ＤＳＲＣ）を使用して実施され得る。しかしながら、任意の通信又はネットワークプロトコル、例えば、アドホックネットワーク、車両内の無線アクセス、セルラーネットワーク（例えば、４Ｇ、ＬＴＥ、５Ｇ等）、ＷｉＦｉネットワーク（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１）、ブルートゥース(登録商標)、ＷＡＶＥ、ＣＡＬＭ、超広帯域、又は、任意の他の形態の無線通信、を用いて本明細書中に記載される車両通信を実施できることが理解されよう。さらに、前述したように、車両通信ネットワークは、車両間（Ｖ２Ｖ）、車両-インフラ間（Ｖ２Ｉ）、及び／又は、車両-全体間（Ｖ２Ｘ）における通信ネットワーク及びエンティティをサポートできる。

図１Ａにおいて、第１の車両１０６は、ＤＳＲＣを使用して、又は、前述した任意の他の近距離、中距離、又は、長距離通信プロトコルを使用して、データ、メッセージ、画像、及び／又は、他の情報を含む通信を、他の車両、ユーザ、又は、インフラへ送る、それらから受け取る、及び／又は、それらとやりとりすることができる。特に、第１の車両１０６には、第１の車両１０６とのコンピュータ通信のために動作可能な他の車両、ユーザ、又は、インフラとメッセージ及び情報をやりとりできる車両間（Ｖ２Ｖ）トランシーバ１１０が設けられる。例えば、Ｖ２Ｖトランシーバ１１０は、Ｖ２Ｖトランシーバ１１２ａを介して第２の車両１０８ａと通信することができ、Ｖ２Ｖトランシーバ１１２ｂを介して第３の車両１０８ｂと通信することができ、Ｖ２Ｖトランシーバ１１２ｃを介して第４の車両１０８ｃと通信することができ、Ｖ２Ｖトランシーバ１１２ｄを介して第５の車両１０８ｄと通信することができる。遠隔車両１０８も同様にそれらのそれぞれのトランシーバを使用して互いに通信できる。

図１Ａにおいて、第１の車両１０６及び遠隔車両１０８は、それぞれのセンサを利用して、特に、互いを、或いは、道路１０２に沿う他のエンティティ（ｅｎｔｉｔｉｅｓ）を、或いは、路側ランドマーク（ｒｏａｄ ｌａｎｄｍａｒｋｓ）を「見る」又は「観測する」ことができ、これについては、図１Ｂを用いて本明細書中でさらに詳しく論じられる。位置特定及び経路推定は、異なる情報源からのセンサデータを使用し、また車両通信ネットワークによるデータの交換を通じて、実施及び精緻化され得る。ここで、図１Ｂを参照して、典型的な実施形態に係る車両経路推定を実施するための車両通信ネットワーク１２０を図１Ａにさらに関連して詳しく説明する。第１の車両１０６及び車両通信ネットワーク１２０の構成要素、並びに、本明細書中で論じられる他のシステム、ハードウェアアーキテクチャ、及び、ソフトウェアアーキテクチャの構成要素を、組み合わせる、或いは、省く、或いは、構成することで、様々な実施形態における異なるアーキテクチャを実現することができる。図１Ｂにおいて、第１の車両１０６は、車両コンピュータデバイス（ＶＣＤ）１２２と、視覚センサ１２６を含む１つ以上の車両システム・センサ１２４と、を含む。

一般に、ＶＣＤ１２２は、プロセッサ１２８、メモリ１３０、データストア１３２、位置決定ユニット１３４、及び、通信インタフェース１４０を含み、これらはそれぞれ、バス１４４及び／又は他の有線技術及び無線技術を介したコンピュータ通信のために動作可能に接続される。第１の車両１０６に関して図１Ｂに示される構成要素の一部は、第２の車両１０８ａに関して示されない。簡単にするため、図１Ｂにおいて、第２の車両１０８ａは、プロセッサ１５２、位置決定ユニット１５４、車両システム・センサ１５６、及び、視覚センサ１５８を含み、これらは、第１の車両１０６に関して詳しく論じられる同じ構成要素及び機能を含むことができる。図１Ｂに示されないが、第１の車両１０６の構成要素のうちの１つ以上を、第２の車両１０８ａ、他の遠隔車両１０８、エンティティ、及び、車両通信ネットワーク１２０と共に動作可能なデバイス（例えば、Ｖ２Ｘデバイス）にも実装できる。

再び第１の車両１０６を参照すると、ＶＣＤ１２２は、第１の車両１０６の様々な構成要素、及び、第２の車両１０８ａを含む車両通信ネットワーク１２０の他の構成要素を処理し、これらの構成要素と通信し、相互作用するための設備を含むことができる。１つの実施形態において、ＶＣＤ１２２は、例えば、数ある中でもとりわけ、テレマティックスユニット、ヘッドユニット、インフォテインメントユニット、電子制御ユニット、車載ユニットの一部として、又は、特定の車両制御システムの一部として、第１の車両１０６で、実行される。他の実施形態において、ＶＣＤ１２２は、車両通信ネットワーク１２０を介して接続される携帯機器（図示せず）、遠隔デバイス（図示せず）、遠隔サーバ（例えば、遠隔サーバ１７０）、又は、遠隔プロセッサ（例えば、遠隔プロセッサ１７１）で、第１の車両１０６から離れた状態で実行される。

プロセッサ１２８は、ＶＣＤ１２２の構成要素と車両通信ネットワーク１２０とを用いた車両経路推定を支援するためのハードウェア、ファームウェア、及び、ソフトウェアアーキテクチャフレームワークを伴う論理回路を含むことができる。従って、幾つかの実施形態において、プロセッサ１２８は、本明細書中で論じられるハードウェア及び機能を実行して制御するために、数ある中でとりわけ、アプリケーションフレームワーク、カーネル、ライブラリ、ドライバ、アプリケーションプログラムインタフェースを記憶することができる。例えば、図１Ｂにおいて、プロセッサ１２８は、位置データ取得モジュール１４６及び位置データ融合モジュール１４８を含むことができる。幾つかの実施形態において、メモリ１３０及び／又はデータストア（例えばディスク）１３２は、プロセッサ１２８による実行のためにプロセッサ１２８と同様の構成要素を記憶することができる。

位置決定ユニット１３４は、第１の車両１０６に関する位置データを決定する及び／又は取得するためのハードウェア（例えばセンサ）及びソフトウェアを含むことができる。例えば、位置決定ユニット１３４は、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）ユニット１３６及び／又は慣性測定ユニット（ＩＭＵ）１３８（例えば、車載のモーションセンサ及び位置センサ）を含むことができる。ＧＰＳユニット１３６は、グローバルポジショニングソース１６６からの衛星データに基づいて第１の車両１０６の地理的位置を与えることができる。ＩＭＵユニット１３８は、幾つかあるセンサの中で特に、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計を含むことができる。従って、ＩＭＵユニット１３８は、第１の車両１０６に関するデッドレコニングデータ又は動作データを与えることができる。幾つかの実施形態において、位置決定ユニット１３４は、第１の車両１０６に対してナビゲーションマップ及びナビゲーション情報を与えることができるナビゲーションシステムであってもよい。位置決定ユニット１３４は、任意のタイプの既知の、関連する、又は、後に開発されるナビゲーションシステムであってもよい。「ナビゲーション情報」という表現は、道路又は経路をナビゲートする際に第１の車両１０６を支援するために使用され得る任意の情報を指す。ナビゲーション情報は、交通データ、マップデータ、及び、道路分類情報データを含んでもよい。ナビゲーション情報としては、グローバル・ポジショニング・システム又はサテライト（ＧＰＳ）、グロナス（ロシア）、及び／又は、ガリレオ（ヨーロッパ）を含む任意のグローバル・ナビゲーション・サテライト・インフラ（ＧＮＳＳ）から得られる情報を含む地理情報を挙げることもできる。

通信インタフェース１４０は、ＶＣＤ１２２の構成要素と車両通信ネットワーク１２０の構成要素との間でデータ入力及び出力を容易にするためのソフトウェア及びハードウェアを含むことができる。具体的には、通信インタフェース１４０は、ネットワークインタフェースコントローラ（図示せず）、及び、接続を管理する及び／又は監視すると共に通信インタフェース１４０と車両通信ネットワーク１２０の他の構成要素との間での双方向データ転送を制御する他のハードウェア及びソフトウェアを含むことができる。より具体的には、先の図１Ａに関して言及されたように、ＶＣＤ１２２は、Ｖ２Ｖトランシーバ１１０を介して、（例えば、視覚センサ１２６及び／又は位置決定ユニット１３４からの）メッセージ及び位置測定値を含む車両データを、他のＤＳＲＣ適合車両及びデバイスと、交換することができる。例えば、図１Ｂにおいて、Ｖ２Ｖトランシーバ１１０は、通信リンク１５０を使用するＶ２Ｖトランシーバ１１２ａを介して、第２の車両１０８ａとデータをやりとりすることができる。

図１Ｂには２つの車両のみが示されるが、第１の車両１０６は、車両通信ネットワーク１２０を用いて通信（例えばＤＳＲＣ）するように構成される２台以上の車両、デバイス、及び／又は、エンティティと（例えば図１Ａに示される遠隔車両１０８）通信できる。従って、幾つかの実施形態では、第１の車両１０６と車両通信ネットワーク１２０を使用して通信するように構成される複数の他の車両（例えば、複数の遠隔車両１０８）との間で通信リンクを構築することができる。さらに、幾つかの実施形態において、第１の車両１０６及び第２の車両１０８ａは、無線ネットワークアンテナ１６２、路側機器（ＲＳＥ）１６４、及び／又は、無線通信ネットワーク又は他の無線ネットワーク接続等の通信ネットワーク１６０を利用してデータをやりとりできる。

本明細書中で論じられるように、車両通信ネットワーク１２０を使用して様々なタイプのデータが通信される。幾つかの実施形態において、データは、１つ以上の基本安全メッセージ（ｂａｓｉｃ ｓａｆｅｔｙ ｍｅｓｓａｇｅｓ：ＢＳＭ）をやりとりすることによってＤＳＲＣを介して通信される。車両によって発信されるＢＳＭは、該車両の動作の様々な態様を表わす或いは該車両自体に関する情報を与える複数のデータ要素を含む。例えば、車両のタイプ及び／又は仕様、ナビゲーションデータ、道路危険データ、交通位置データ、コースヘディングデータ（ｃｏｕｒｓｅ ｈｅａｄｉｎｇ ｄａｔａ）、コース履歴データ、予測コースデータ、運動学的データ、現在の車両位置データ、レンジデータ又は距離データ、速度又は加速度データ、位置データ、車両知覚データ、車両サブシステムデータ、及び／又は、車両運転で用いるネットワーク化された車両間の任意の他の車両情報を含むことができる。本明細書中で論じられる実施形態では、衛星データに基づく地理的位置測定値、車載センサデータに基づくデッドレコニング測定値、及び、視覚データ及び／又はレーダーデータに基づく視覚測定値を含む位置測定値を、車両通信ネットワーク１２０を使用して、第１の車両１０６と遠隔車両１０８との間で通信することができる。

前述したように、幾つかの実施形態では、他のインフラ及びサーバで及び／又は他のインフラ及びサーバを用いて、車両経路推定及びデータ送信が実行される。例えば、図１Ｂにおいて、ＶＣＤ１２２は、通信ネットワーク１６０を介してサービスプロバイダ１６８へ及びサービスプロバイダ１６８から直接的に又は間接的に情報を送信及び受信することができる。サービスプロバイダ１６８は、互いに通信するように構成される遠隔サーバ１７０、プロセッサ１７１、遠隔送信機１７２、遠隔受信機１７４、及び、遠隔メモリ１７６を含むことができる。

図１Ｂにおいて、Ｖ２Ｖトランシーバ１１０は、サービスプロバイダ１６８及び他のサーバ、プロセッサ、及び、情報プロバイダに対して、通信ネットワーク１６０を介して情報を受信及び送信するためにＶＣＤ１２２によって使用される。他の実施形態では、第１の車両１０６における無線周波数（ＲＦ）トランシーバ１４２を使用して、サービスプロバイダ１６８に対して情報を受信及び送信することができる。幾つかの実施形態において、ＶＣＤ１２２は、限定はされないが、例えば、交通データ、車両位置及びヘディングデータ、多交通量事象スケジュール、天候データ、又は、他の輸送関連データを含む情報をサービスプロバイダ１６８へ及びサービスプロバイダ１６８から受信及び送信することができる。幾つかの実施形態において、サービスプロバイダ１６８は、ネットワーク接続（例えば、無線ネットワークアンテナ１６２や他のネットワーク接続）を介して、複数の車両（例えば、第２の車両１０８ａ）、他のエンティティ、及び／又は、デバイスにリンクされる。

前述したネットワーク構成を使用して、第１の車両１０６及び第２の車両１０８ａは、車両経路推定及び位置特定のためのデータを通信することができる。より具体的には、（例えば、グローバルポジショニングソース１６６からの）ＧＰＳデータ、（例えば、ＩＭＵユニット１３８からの）デッドレコニングデータ、及び、（例えば、視覚センサ１２６からの）視覚データから得られる位置測定値は、車両経路推定のために車両通信ネットワーク１２０を使用して第１の車両１０６と第２の車両１０８ａとの間で通信される。車両システム・センサ１２４は、第１の車両１０６で使用される様々なタイプのセンサ、及び／又は、そのシステムのパラメータを検出及び／又は感知するための車両システムを含むことができる。

視覚センサ１２６（例えば、撮像デバイス、カメラ）は、画像又はビデオデータをキャプチャすることができ、幾つかの実施形態では、コンピュータ視覚システムの一部であってもよい。他の実施形態において、視覚センサ１２６は、距離情報又は速度情報をキャプチャするための測距センサ（例えば、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ）を含むことができる。本明細書中で論じられるように、視覚センサ１２６は、視覚データ及び／又は視覚位置測定値（例えば、視覚データ、画像データ、測距データ）を与えることができる。視覚センサ１２６を第１の車両１０６の１つ以上の位置に配置してもよい。例えば、図１Ｂに示されないが、視覚センサ１２６を、ダッシュボード、シート、シートベルト、ドア、バンパー、前部、後部、隅部、ダッシュボード、ステアリングホイール、センターコンソール、バックミラー、ルーフ、又は、第１の車両１０６の任意の他の部分に組み込むことができる。しかしながら、他の場合、視覚センサ１２６は、ドライバー（図示せず）が身に着ける携帯型センサであってもよく、或いは、携帯機器（図示せず）に組み込まれてもよく、或いは、ドライバー（図示せず）により携行されてもよく、或いは、ドライバーに着用される衣料品（図示せず）に組み込まれてもよく、又は、ドライバーの身体（例えばインプラント）（図示せず）に組み込まれてもよい。

本明細書中で論じられる例の幾つかにおいて、視覚センサ１２６は、第１の車両１０６に装着された、例えば、フロントガラス、フロントダッシュボード、グリル、バックミラーに装着された１つ以上のカメラを含む視覚センサユニットとして記載される。本明細書中に記載される他の実施形態では、視覚センサ１２６は測距センサを含む。例えば、前方長距離ＲＡＤＡＲ及び／又は前方中距離ＲＡＤＡＲを含むことができる。前方長距離ＲＡＤＡＲは、第１の車両１０６の周囲の物体の距離（例えば、横方向距離、縦方向距離）及び速度を測定することができる。例えば、第１の長距離ＲＡＤＡＲは、他の車両（例えば、第２の車両１０８ａ）及び／又は第１の車両１０６の周囲の他の物体及び実体物（ｅｎｔｉｔｉｅｓ）の距離及び速度を測定することができる。他の実施形態において、視覚センサ１２６は、第１の車両１０６の異なる位置に複数のＲＡＤＡＲを含むことができる。例えば、第１の車両１０６の左前角部領域に位置される左前部ＲＡＤＡＲ、第１の車両１０６の右前角部領域に位置される右前部ＲＡＤＡＲ、第１の車両１０６の左後角部領域に位置される左後部ＲＡＤＡＲ、及び、第１の車両１０６の右後角部領域に位置される右後部ＲＡＤＡＲを含むことができる。前述した視覚センサは第１の車両１０６に関するものであるが、他の遠隔車両１０８に対して、例えば視覚センサ１５８に対して、同じ又は同様の機能を実装することができる。

本明細書中で論じられる実施形態において、ＧＰＳユニット１３６からの衛星データとＩＭＵセンサ１３８からのデッドレコニングデータとに基づく密結合Ｖ２Ｘ位置測定値は、車両経路推定及び位置特定を行なうために、視覚センサ１２６からの視覚データと組み合わされる。特に、これらの位置測定値は、車両経路推定及び位置特定を決定して精緻化するために、車両通信ネットワーク１２０を使用して遠隔車両１０８間で通信される。ここで、前述した車両通信ネットワーク１２０を使用する車両経路推定のための典型的なシステム及び方法についてさらに詳しく説明する。ここでは、図２を参照して、車両通信ネットワーク１２０を使用する車両経路推定のための方法２００を図１Ａ及び図１Ｂを参照して説明する。加えて、方法２００は、図３Ａ、図３Ｂ、及び、図３Ｃに示される実施例を参照して説明される。本明細書中で論じられる典型的な方法は、第１の車両１０６のプロセッサ１２８に関して説明される。しかしながら、第２の車両１０８ａのプロセッサ１５２、遠隔サービスプロバイダ１６８のプロセッサ１７１、及び／又は、遠隔車両１０８のいずれかのプロセッサは、同じ又は同様の機能を果たすことができると理解されよう。

方法２００は、ブロック２０２において、車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから遠隔車両の位置測定値の第１のセットを受けることを含む。従って、プロセッサ１２８は、車両通信ネットワーク１２０を使用して遠隔車両１０８から第１の車両１０６の位置及び経路に関連する位置測定値の第１のセットを受ける。例えば、本明細書中で論じられるように、車両通信ネットワーク１２０を使用して通信するように動作可能な遠隔車両１０８、デバイス、及び、他のエンティティは、位置データを含むメッセージを他の遠隔車両１０８に定期的に送信（例えば、発信）する。従って、１つの実施形態において、プロセッサ１２８は、車両通信ネットワーク１２０を使用して遠隔車両１０８により送信されるメッセージから位置測定値の第１のセットを受信する。

１つの実施形態では、第１の車両１０６に関する位置測定値の第１のセットを例えばグローバルポジショニングソース１６６からの衛星データから得ることができる。従って、第１の車両１０６は、ＧＰＳユニット１３６を介してグローバルポジショニングソース１６６からその地理的位置を受信することができ、また、第１の車両１０６は、第１の車両１０６に関する観測された地理的位置を遠隔車両１０８から受信することができる。この場合、遠隔車両１０８は、グローバルポジショニングソース１６６からの衛星データから、第１の車両１０６に関する観測された地理的位置を決定する。加えて、第１の車両１０６は、送信する遠隔車両１０８により決定される各遠隔車両１０８の地理的位置を受信することもできる。一例として、第１の車両１０６の観測された地理的位置を示すＧＰＳデータは、位置決定ユニット１５４により決定され、プロセッサ１２８に送信される。言い換えると、プロセッサ１２８は、第１の車両１０６の周囲の遠隔車両１０８のそれぞれから地理的位置を受信して、ＧＰＳユニット１３６から自身の地理的位置を決定する。

ここで、図３Ａを参照して、典型的な実施形態に係るＧＰＳデータとデッドレコニングデータとを使用する典型的な位置測定及び初期経路推定の概略図３００が示される。図３００は、第１の車両１０６の経路３０２を示す。経路３０２の周囲の正方形は、ブロック２０２に関して前述したように、衛星データから得られるＧＰＳ位置測定値を示す。ＧＰＳ位置測定値に基づき、プロセッサ１２８は、ＧＰＳ位置測定値に基づく第１の車両１０６の推定経路である経路３０４を決定することができる。本明細書中で論じられるように、ＧＰＳ位置測定値のみに基づく経路３０４は、第１の車両１０６の実際の経路３０８に対して低い精度（ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）及び低い確度（ａｃｃｕｒａｃｙ）を示す。

再びブロック２０２を参照すると、１つの実施形態において、位置測定値の第１のセットは、車載センサデータから、例えば、ＩＭＵセンサ１３８からも得られる。幾つかの実施形態において、車載センサデータは、数ある中でもとりわけ、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計センサからのデッドレコニングデータ又は動作データと称される。プロセッサ１２８は、ＩＭＵセンサ１３８からのデッドレコニングデータに基づいてそれ自身の位置測定値を決定できると共に、遠隔車両１０８により送信されるデッドレコニングデータに基づいた、観測された位置測定値を受信することができる。例えば、第２の車両１０８ａは、位置決定ユニット１５４からのデッドレコニングデータに基づいて、観測された位置測定値を決定できると共に、観測された位置測定値を第１の車両１０６に送信できる。

従って、１つの実施形態において、ブロック２０４では、データ融合を使用し、ＧＰＳデータとデッドレコニングデータとを用いて、第１の車両１０６の初期経路推定値３０６を決定する。図３Ａに示されるように、初期経路推定値３０６は、既知のフィルタリング技術を使用して融合され、平滑化され、及び／又は、平均化されるＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータに基づく。初期経路推定値３０６は、第１の車両１０６の実際の経路３０８に対して、低い精度及び高い確度を示す。

さらに、幾つかの実施形態において、位置測定値の第１のセットは、第１の車両１０６の経路履歴測定値を含むこともできる。例えば、車両通信ネットワーク１２０を使用して通信するように動作可能な各遠隔車両１０８は、周囲の遠隔車両１０８が遠隔車両１０８の経路履歴を再構成できるようにする経路履歴ポイントのリストを定期的に送信できる。従って、幾つかの実施形態では、第１の車両１０６の経路履歴ポイントと遠隔車両１０８からの第１の車両１０６の観測された経路履歴ポイントとを使用して初期経路推定値３０６を決定することもできる。

ブロック２０６において、方法２００は、車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから第１の車両１０６の位置測定値の第２のセットを受信することを含む。従って、プロセッサ１２８は、車両通信ネットワーク１２０を使用して遠隔車両１０８から、第１の車両１０６の位置及び経路に関連する位置測定値の第２のセットを受信する。１つの実施形態において、位置測定値の第２のセットは、第１の車両１０６により（例えば、視覚センサ１２６により）及び／又は遠隔車両１０８により（例えば、視覚センサ１５８により）キャプチャされる視覚データ（例えば画像）から得られる視覚位置測定値である。他の実施形態において、位置測定値の第２のセットは、第１の車両１０６及び／又は遠隔車両１０８の測距センサ（例えば、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ）によりキャプチャされる距離データに基づく距離位置測定値である。例示的な例として、視覚位置測定値は、第１の車両１０６の周囲の道路１０２に沿う観測可能なランドマークの位置であってもよい。遠隔車両１０８から受信される視覚位置測定値は、遠隔車両１０８の認識による観測可能な視覚位置測定値でもよい。例えば、視覚位置測定値は、第２の車両１０８ａの視覚センサ１５８により捕捉される画像によって決定される第１の車両１０６の周囲の観測可能なランドマークの位置である。

ここで、図３Ｂを参照すると、概略図３００’は、図３Ａの初期経路推定値３０６を示すが、視覚データに基づく典型的な位置測定値を伴う。経路３０２の周囲の三角形は、第１の車両１０６及び遠隔車両１０８から受信される視覚データを示す。視覚データに基づいて視覚経路推定値３１０が決定される。視覚データに基づく視覚経路推定値３１０は、第１の車両１０６の実際の経路３０８に対して、高い精度及び高い確度を示す。

ブロック２０８において、方法２００は、第１の車両１０６の初期経路推定値の経路形状を決定することを含む。ブロック２０２、２０４に関して前述したように、初期経路推定値３０６は、位置測定値の第１のセットに、具体的にはＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータに基づいている。初期経路推定値３０６がデッドレコニングデータを含むため、第１の車両１０６の動作の輪郭（ｍｏｔｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅ）は保たれている。従って、プロセッサ１２８は、一連の相対的な動きとしての初期経路推定値３０６の描写として、初期経路推定値３０６の経路形状を決定する。言い換えると、経路形状は、位置測定値の第１のセットに基づく一連の相対的な動きである。

ブロック２１０において、方法２００は、位置測定値の第２のセットを初期経路推定値の経路形状にフィッティングさせることによって第１の車両１０６の補正車両経路推定値を決定することを含む。従って、１つの実施形態において、プロセッサ１２８は、位置測定値の第１のセットと位置測定値の第２のセットとの間の距離を最小にするように初期経路推定値３０６の経路形状を並進させることによって第１の車両１０６の補正車両経路推定値を決定する。図３Ｃは、初期経路推定値３０６の形状を視覚位置測定値にフィッティングさせることによって図３Ａの初期経路推定値３０６が補正車両経路推定値３１２へとシフトされた概略図３００”を示す。補正車両経路推定値の決定に関する更なる詳細については図４を用いて本明細書中でさらに詳しく説明する。

ブロック２１０で決定された補正車両経路推定値は、任意の位置特定機能及び測位機能のために第１の車両１０６によって使用され得る。補正車両経路推定値３１２は、より正確な位置を有する結果として、車両自体の及び車両の周囲の物体の精緻化された測位をもたらす。例えば、補正車両経路推定値３１２は、位置特定及びナビゲーション制御のために位置決定ユニット１３４によって使用され得る。幾つかの実施形態において、補正車両経路推定値３１２は、ナビゲーション制御及び自律車両経路計画・運転制御のための高精細度マッピングにおいて使用され得る。他の実施形態において、補正車両経路推定値３１２は、車両システム・センサ１２４のいずれかによって使用され得る。例えば、先進ドライバー支援システム（例えば、車線維持支援、衝突緩和、適応走行制御）は、数ある中でもとりわけ、車線検出、位置特定、及び、測位のために補正車両経路推定値３１２を利用できる。更なる例として、Ｖ２Ｖ通信を使用して、経路履歴推定のために補正車両経路推定値３１２を提供することができる。従って、車両通信ネットワーク１２０を使用して補正車両経路推定値３１２を遠隔車両１０８に送信することができる。本明細書中で論じられない任意の他のタイプの位置決定、位置特定、又は、車両制御のために補正車両経路推定値３１２を使用できることが理解されよう。

ここで、図４の方法４００と図５に示される例示的な例とに関連して、補正車両経路推定値３１２の決定についてさらに詳しく説明する。ブロック２１０に関して前述したように、ＧＰＳデータとデッドレコニングデータとに基づく初期経路推定値３０６の経路形状は、視覚データにシフト及び／又はフィッティングされる。従って、いくつかの実施形態では、ＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータのデータクラスタは、視覚データのクラスタにより生成される中心に従ってシフトされる。ここで、図４を参照すると、ブロック４０２において、方法４００は、位置測定値の第１のセットに基づいてデータクラスタ及び／又は複数のデータクラスタを特定することを含む。ブロック２０２に関して前述したように、位置測定値の第１のセットは、ＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータを含むことができ、これらのデータは、融合されたＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータを表わすダイヤモンド形状データポイントを含む推定経路３０６により示される。図５において、データ図５０２は、ダイヤモンド形状により表わされる５つの（５）ＧＰＳ・デッドレコニングデータポイントを示す。これらの５つのデータポイントは、各車両、すなわち、第１の車両１０６及び遠隔車両１０８によって与えられる融合されたＧＰＳデータ及びデッドレコニングデータを表わす。プロセッサ１２８は、位置測定値の第１のセットに基づいてデータクラスタ５０４を特定することができる。データクラスタは、既知の統計データクラスタ解析法を使用して特定され得る。

同様に、ブロック４０４において、方法４００は、位置測定値の第２のセットからデータクラスタ及び／又は複数のデータクラスタを特定することを含む。ブロック２０４に関して前述したように、位置測定値の第２のセットは視覚データを含む。図５において、データ図５０２は、三角形状により表わされる５つの（５）視覚データポイントも示す。これらの５つのデータポイントは、各車両、すなわち、第１の車両１０６及び遠隔車両１０８により与えられる視覚データを表わす。例として、視覚データポイントは、第１の車両１０６及び遠隔車両１０８のそれぞれから観測される第１の車両１０６の周囲のランドマークの位置測定値を表わすことができる。プロセッサ１２８は、位置測定値の第２のセットに基づいてデータクラスタ５０８を特定することができる。データクラスタは、既知の統計データクラスタ解析法を使用して特定され得る。

ブロック４０６において、方法４００は、位置測定値の第１のセットに基づいてデータクラスタの重心を決定することを含む。例えば、データクラスタ５０４に関して重心５０６が決定される。データクラスタ及び／又は複数のデータポイントの重心は、クラスタ内のポイントの平均値を使用して決定することができる。他の実施形態では、平均値の代わりにメジアンを使用できる。同様に、ブロック４０８において、方法４００は、位置測定値の第２のセットに基づいてデータクラスタの重心及び／又は複数のデータクラスタ中の各データクラスタの重心を決定することを含む。例えば、プロセッサ１２８は、データクラスタ５０８に関する重心５１２を決定できる。また、図５０２に示されるように、位置測定値の第２のセットと、データクラスタ５０８と、重心５１２とによって画定されるように、中心５１０がもたらされた。本明細書中で論じられるように、位置測定値の第１のセットは、中心５１０に従ってフィッティングするようにシフトされる。

ブロック４１０において、方法４００は、重心間の位置オフセットを決定することを含む。図５では、重心５１２と重心５０６との間のオフセット５１６（又は距離）が決定される。オフセットは、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標を含むことができ、これらの座標において、データポイントが中心５１０内に収まるように位置測定値の第１のセット及び／又はデータクラスタ５０４をシフトさせる。ブロック４１２において、方法４００は、位置オフセットに従って、データクラスタを位置測定値の第１のセットからシフトさせることを含む。図５０２’中の円は、融合データ、すなわち、位置測定値の第１のセット及び位置測定値の第２のセットを表わす。従って、第１の車両１０６の補正車両経路推定値３１２を決定するために、初期経路推定値３０６が各データクラスタの重心を使用してシフトされる。例えば、プロセッサ１２８は、各データクラスタの重心に従って初期経路推定値３０６の経路形状を位置決めし、それにより、初期経路推定値３０６と視覚経路推定値３１０との間のｘ、ｙ、ｚ位置を最小にする。プロセッサ１２８は、位置測定値の第１のセットの少なくとも１つのデータクラスタ５０４と位置測定値の第２のセットの少なくとも１つのデータクラスタ５０８との間の距離５１６を調整することによって第１の車両１０６の補正車両経路推定値を決定する。

本明細書中で論じられる実施形態は、コンピュータ実行可能命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体との関連で説明して実施することもできる。コンピュータ可読記憶媒体はコンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含む。例えば、フラッシュメモリデバイス、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、フロッピーディスク、及び、テープカセットが挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、モジュール、又は、他のデータ等の情報の記憶のために任意の方法又は技術で実装される揮発性及び不揮発性の除去可能及び除去不可能な媒体を含むことができる。コンピュータ可読記憶媒体は非一過性有形媒体及び伝播性データ信号を排除する。

先に開示された特徴及び他の特徴並びに機能或いはその代替物又は変形の様々な実施を望ましくは多くの他の異なるシステム又はアプリケーションへと組み合わせることができるのが分かる。また、本明細書中にも包含されるようになっている様々な現在予期しない又は予測できない代案、変更、変形、又は、改良を後に当業者が行なうことができるのも分かる。

Claims (20)

1. 車両通信ネットワークを使用する車両経路推定のためのコンピュータで実施される方法であって、前記方法は
   前記車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから、第１の遠隔車両の位置に関連付けられる位置測定値の第１のセットと前記第１の遠隔車両の位置に関連付けられる位置測定値の第２のセットとを受信するステップと、
   前記第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定するステップであって、前記初期経路推定値は位置測定値の前記第１のセットに基づく、ステップと、
   位置測定値の前記第２のセットを前記初期経路推定値の経路形状にフィッティングさせることによって前記第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定するステップと、
   を含む、
   コンピュータで実施される方法。
2. 請求項１記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第１のセットは、前記車両通信ネットワークを使用して１又は複数の遠隔車両により送信されるメッセージから受信され、位置測定値の前記第１のセットは、車載センサデータから得られる、
   コンピュータで実施される方法。
3. 請求項２記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第１のセットは、衛星データから得られる、
   コンピュータで実施される方法。
4. 請求項２記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第１のセットは、前記第１の遠隔車両の経路履歴測定値を含む、
   コンピュータで実施される方法。
5. 請求項１記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第２のセットは、前記車両通信ネットワークを使用して１又は複数の遠隔車両により送信されるメッセージから受信される、
   コンピュータで実施される方法。
6. 請求項５記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第２のセットは、前記１又は複数の遠隔車両によりキャプチャされる画像から得られる視覚位置測定値である、
   コンピュータで実施される方法。
7. 請求項６記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第２のセットは、前記第１の遠隔車両によりキャプチャされる画像から得られる視覚位置測定値である、
   コンピュータで実施される方法。
8. 請求項１記載のコンピュータで実施される方法において、
   位置測定値の前記第２のセットからデータクラスタを特定して、各データクラスタの重心を決定するステップをさらに含む、
   コンピュータで実施される方法。
9. 請求項８記載のコンピュータで実施される方法において、
   前記第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定する前記ステップは、前記各データクラスタの重心を使用して前記初期経路推定値をシフトさせることを含む、
   コンピュータで実施される方法。
10. 車両通信ネットワークを使用する車両経路推定のためのシステムであって、前記システムは、
    前記車両通信ネットワークを使用してコンピュータ通信するように構成される複数の遠隔車両と、
    前記複数の遠隔車両とコンピュータ通信するように動作可能に接続されるプロセッサと、
    を備え、
    前記プロセッサは、
    前記車両通信ネットワークを使用して第１の遠隔車両に関する位置測定値の第１のセットと前記第１の遠隔車両に関する位置測定値の第２のセットとを受信することと、
    前記第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定することと、
    位置測定値の前記第２のセットを前記初期経路推定値の経路形状にフィッティングさせることによって前記第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定することと、
    を行うように構成され、
    前記初期経路推定値は位置測定値の前記第１のセットに基づく、
    システム。
11. 請求項１０記載のシステムにおいて、
    位置測定値の前記第１のセットは、前記複数の遠隔車両のセンサとグローバルポジショニングソースからの衛星データとから得られる、
    システム。
12. 請求項１０記載のシステムにおいて、
    位置測定値の前記第２のセットは、前記複数の遠隔車両によりキャプチャされる画像と前記第１の遠隔車両によりキャプチャされる画像とから得られる、
    システム。
13. 請求項１０記載のシステムにおいて、
    前記プロセッサは、位置測定値の前記第２のセットに基づいて複数のデータクラスタを特定して、前記複数のデータクラスタの各データクラスタの重心を決定するように構成される、
    システム。
14. 請求項１３記載のシステムにおいて、
    前記プロセッサは、前記各データクラスタの前記重心に従って前記初期経路推定値の経路形状を位置決めすることによって前記第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定する、
    システム。
15. 命令を含む非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサにより実行されるときに、
    車両通信ネットワークを使用して第１の遠隔車両と１又は複数の遠隔車両との間でコンピュータ通信するための動作可能な接続を確立することと、
    前記車両通信ネットワークを使用して送信されるメッセージから、前記第１の遠隔車両の位置に関する位置測定値の第１のセットと前記第１の遠隔車両の位置に関する位置測定値の第２のセットとを受信することと、
    前記第１の遠隔車両の初期経路推定値の経路形状を決定することと、
    位置測定値の前記第１のセットと位置測定値の前記第２のセットとの間の距離を最小にするように前記初期経路推定値の前記経路形状を並進させることによって、前記第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定することと、
    を前記プロセッサに行わせ、
    前記初期経路推定値は位置測定値の前記第１のセットに基づく、
    非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
16. 請求項１５記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体において、
    位置測定値の前記第１のセットは、前記１又は複数の遠隔車両によりキャプチャされるセンサデータとグローバルサテライトソースからの地理的位置データとから得られる、
    非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
17. 請求項１５記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体において、
    前記プロセッサは、前記車両通信ネットワークを使用して前記１又は複数の遠隔車両により送信されるメッセージから位置測定値の前記第２のセットを受信する、
    非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
18. 請求項１５記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体において、
    位置測定値の前記第２のセットは、前記１又は複数の遠隔車両によりキャプチャされる画像から得られる、
    非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
19. 請求項１５記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体において、
    前記プロセッサは、位置測定値の前記第１のセットに基づいて前記初期経路推定値を計算する、
    非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
20. 請求項１５記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体において、
    前記プロセッサは、位置測定値の前記第１のセットの少なくとも１つのデータクラスタと位置測定値の前記第２のセットの少なくとも１つのデータクラスタとの間の距離を調整することによって前記第１の遠隔車両の補正車両経路推定値を決定する、
    非一過性コンピュータ可読記憶媒体。

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