JP2020030829A - 無人車を測位するための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】無人車を測位するための方法及び装置を提供する。【解決手段】方法は、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、第一のヒストグラムフィルタを生成することと、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて、第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が、第一のヒストグラムフィルタにおける他の要素の確率値より大きい少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定することと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成することと、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第一の解像度より大きい第二の解像度の地図において無人車の測位結果を確定することと、を備える。【選択図】図２

Description

本願の実施例は、コンピュータ技術分野に関し、特に、無人車の測位の方法及び装置に関する。

無人運転車（以下、無人車と略称する）は、人工的な制御を必要とせずにその周囲の環境を感知し、場面に対して意思決定の判断を行って制御を行う現代車両である。

無人車システムは、通常、測位、感知、経路計画等の複数のモジュールから形成され、システムにおける各モジュール間には、計算リソースの競争が存在している。無人車システムがリアルタイムで安定して運行することを保障するために、限られた計算リソースの下で、各モジュールができるだけ自身の計算リソースの占用率を減らす必要がある。

本願の実施例は、無人車の測位のための方法及び装置を提供する。

第一の態様によれば、本願の実施例は、無人車の測位のための方法を提供する。当該方法は、第一の解像度の現在の点群（point cloud）投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成することと、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定することであって、第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が第一のヒストグラムフィルタにおける残りの要素の確率値より大きいことと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図のマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成することであって、第一の解像度が第二の解像度より小さいことと、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素（target elements）の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図において無人車の測位結果を確定することとを備える。

幾つかの実施例においては、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図のマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成することは、確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域を、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにマッピングすることによって、第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域を確定することと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果に基づき、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおける、第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を確定することによって、第二のヒストグラムフィルタを生成することとを備える。

幾つかの実施例においては、第一のヒストグラムフィルタは、第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び／又は第一の高度値ヒストグラムフィルタを備える。

幾つかの実施例においては、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成する前に、当該方法は、指定領域の点群データを取得し、取得されたデータに対してラスタライズ処理を行って第一の解像度の地図を取得し、なお、第一の解像度の地図は、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含むことと、現在のフレームの点群データを取得し、現在のフレームの点群データに対してラスタライズ処理を行って第一の解像度の現在の点群投影画像を取得し、第一の解像度の現在の点群投影画像は、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含むこととを更に備える。

幾つかの実施例においては、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成することは、第一の解像度の現在の点群投影画像における反射値の統計情報及び第一の解像度の地図における反射値の統計情報に基づき、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一の反射値ヒストグラムフィルタを生成すること、及び／又は第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の高度値の統計情報及び第一の解像度の地図における格子の高度値の統計情報に基づき、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成することとを備える。

幾つかの実施例においては、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定することは、少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する、第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定することと、第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタにおいて寄与率に従って少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対応する要素をそれぞれ確定することによって、少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定することとを備える。

幾つかの実施例においては、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果に基づき、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおける、第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を確定することによって、第二のヒストグラムフィルタを生成することは、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを取得することと、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、ベイズの事前確率を確定することと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング程度に基づき、ベイズの条件付き確率を確定し、ベイズの定理を用いて第二のヒストグラムフィルタにおける、第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を得ることと、第二のヒストグラムフィルタにおける残りの要素の確率値を所定値に設定することとを備える。

第二の態様によれば、本願の実施例は、無人車の測位のための装置を提供する。装置は、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている第一のヒストグラムフィルタ生成ユニットと、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定するように構成されている第一のレスポンス領域確定ユニットであって、第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が第一のヒストグラムフィルタにおける残りの要素の確率値より大きい第一のレスポンス領域確定ユニットと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている第二のヒストグラムフィルタ生成ユニットであって、第一の解像度が第二の解像度より小さい第二のヒストグラムフィルタ生成ユニットと、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図において無人車の測位結果を確定するように構成されている測位結果確定ユニットとを備える。

幾つかの実施例においては、第二のヒストグラムフィルタ生成ユニットは、確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域を、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにマッピングすることによって、第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域を確定するように構成されている第二のレスポンス領域確定モジュールと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果に基づき、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおける、第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を確定することによって、第二のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている確率値確定モジュールとを備える。

幾つかの実施例においては、第一のヒストグラムフィルタは、第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び／又は第一の高度値ヒストグラムフィルタを備える。

幾つかの実施例においては、装置は、指定領域の点群データを取得し、取得されたデータに対してラスタライズ処理を行い、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含む第一の解像度の地図を取得するように構成されている取得ユニットと、現在のフレームの点群データを取得し、現在のフレームの点群データに対してラスタライズ処理を行い、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含む第一の解像度の現在の点群投影画像を取得するように構成されているラスタライズユニットとを更に備える。

幾つかの実施例においては、第一のヒストグラムフィルタ生成ユニットは、第一の解像度の現在の点群投影画像における反射値の統計情報及び第一の解像度の地図における反射値の統計情報に基づき、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づいて第一の反射値ヒストグラムフィルタを生成し、及び／又は、第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の高度値の統計情報及び第一の解像度の地図における格子の高度値の統計情報に基づき、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づいて第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成するように更に構成されている。

幾つかの実施例においては、第一のレスポンス領域確定ユニットは、少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する、第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定し、第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタにおいて、寄与率に従って、少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対応する要素をそれぞれ確定することによって、少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定するように更に構成されている。

幾つかの実施例においては、確率値確定モジュールは、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを取得し、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、ベイズの事前確率を確定し、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング程度に基づき、ベイズの条件付き確率を確定し、ベイズの定理を用いて第二のヒストグラムフィルタにおける、第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を得て、第二のヒストグラムフィルタにおける、残りの要素の確率値を所定値に設定するように更に構成されている。

本願の実施例による無人車の測位の方法及び装置によれば、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成し、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定し、その後、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成し、最後に、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図における無人車の測位結果を確定するので、無人車の測位に使われる計算リソースを減らすことができる。

図面による非制限的な実施例に対する詳しい説明を閲覧参照することによって、本願の他の特徴、目的及びメリットが更に明らかになる。

本願の１つの実施例が適用できる例示性のシステムアーキテクチャ図である。 本願による無人車の測位の方法の１つの実施例のフローチャート図である。 本願による無人車の測位の方法のもう１つの実施例のフローチャート図である。 本願による無人車の測位の装置の１つの実施例の構成模式図である。 本願の実施例の電子装置を実現するのに適したコンピュータシステムの構成模式図である。

以下、図面と実施例を参照しながら、本願を更に詳しく説明する。ここに述べる具体的な実施例は、関連発明を説明するのみに用いられ、当該発明を限定するものではないと理解されたい。なお、記述の便利さから、図面には発明と関連のある部分だけを示している。

なお、衝突しない限り、本願の実施例及び実施例における特徴は、互いに組み合わせても良い。以下、図面及び実施例を参照しながら、本願を詳しく説明する。

図１は、本願を応用できる、無人車を測位するための方法又は無人車を測位するための装置の実施例の例示性のシステムアーキテクチャ１００を示す。

図１に示すように、システムアーキテクチャ１００は、無人車１０１、ネットワーク１０２及びサーバー１０３を含んでも良い。ネットワーク１０２は、無人車１０１とサーバー１０３の間において通信ルートの媒体を提供するために用いられる。ネットワーク１０２は、様々な接続タイプを含んでも良く、例えば、有線、無線通信ルート又は光ファイバーケーブル等である。

無人車１０１は、ネットワーク１０２を通じてサーバー１０３とやり取りすることによって、メーセッジ等を受信又は送信する。無人車１０１には、点群データ採集装置、通信装置、プロセッサ等を取り付けることができる。

サーバー１０３は、様々なサービスを提供するサーバーであっても良く、例えば、現在の点群投影画像等を生成するために、無人車１０１により採集された点群に対して処理を行うサーバーである。サーバー１０３は、受信した点群データに対して分析などの処理を行い、処理結果（例えば、無人車の測位結果）を無人車１０１にフィートバックすることができる。

なお、サーバーは、ハードウェアであっても良く、ソフトウェアであっても良い。サーバーがハードウェアである場合は、複数のサーバーからなる分散式サーバーグループとして実現されても良く、単独のサーバーとして実現されても良い。サーバーがソフトウェアである場合は、複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されても良く（例えば、分散式サービスを提供するために用いられる）、単独のソフトウェアまたはソフトウェアモジュールとして実現されても良い。ここでは、具体的な限定をしない。

図１における無人車１０１、ネットワーク１０２及びサーバー１０３の数は、ただ単に例示的なものであると理解されたい。実現の必要性に応じて任意の数の無人車１０１、ネットワーク１０２及びサーバー１０３を有しても良い。

なお、本願の実施例による無人車の測位の方法は、無人車１０１により実行しても良く、サーバー１０３により実行しても良く、一部のステップは、無人車１０１により実行し、他の一部のステップは、サーバー１０３により実行しても良い。相応的に、無人車の測位のために用いられる装置は、サーバー１０３の中に設置しても良く、無人車１０１の中に設置しても良く、一部のユニットモジュールは、サーバー１０３の中に設置し、他の一部のユニットモジュールは、無人車１０１の中に設置しても良い。

図２は、本願による無人車の測位の方法に基づく一つの実施例のフローチャート２００を示している。当該無人車の測位の方法は、ステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３及びステップ２０４を含む。

ステップ２０１においては、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図をマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成する。

本実施例においては、無人車の点群データ採集装置は、無人車の現在の位置の点群データを採集することができ、そして採集された点群データを投影して現在の点群投影画像を生成することができる。更に、地図は、予め採集された一組の点群データを投影して得ることができる。現在の点群投影画像と地図に対して解像度の下げ比率又は上げ比率の処理を行うことによって、異なる解像度の現在の点群投影画像と地図を取得することができることを理解されたい。無人車の測位のための方法の実行主体（例えば、図１に示すサーバー）は、まず第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図を取得し、その後、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図をマッチングする。具体的には、予め確定された位置を第一の解像度の地図のスタート位置とし、第一の解像度の現在の点群投影画像を、第一の解像度の地図のスタート位置から予め定められたオフセットで移動してマッチングし、得た対応する確率値は、上述したマッチング結果である。最後に、マッチングして得た確率値を用いて第一のヒストグラムフィルタを生成することができる。

本実施例の幾つかの選択可能な実施形態においては、指定領域の点群データを予め取得し、取得された点群データに対してラスタライズ処理を行って第一の解像度の地図を得る。なお、第一の解像度の地図は、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含んでも良い。更に、現在のフレームの点群データを取得し、現在のフレームの点群データに対してラスタライズ処理を行って第一の解像度の現在の点群投影画像を得ることができる。なお、第一の解像度の現在の点群投影画像は、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含んでも良い。

通常、以下の方式で第一の解像度の現在の点群投影画像及び第一の解像度の地図を生成することができる。

まず、ある１つの特定の解像度の地図データを所与し、当該地図は、予め採集された一組の点群データをワールド座標系のような平面に投影して得たラスタライズ画像であっても良い。ここで、地図の解像度とは、通常、ラスタライズ画像における各格子の大きさを指す。特定の解像度の地図における各格子の中には、当該格子の中に投影された点の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含んでも良い。なお、反射値の統計情報は、反射値の平均値、反射値の分散及び当該格子の内に入った点群の数等を含んでも良い。高度値の統計情報は、高度の平均値、当該格子の内に入った点群の数等を含んでも良い。

その後、現在のフレームの点群データを、上述した特定の解像度で投影することによって、特定の解像度の現在の点群投影画像を得ることができる。

最後に、上述した特定の解像度の地図及び特定の解像度の現在の点群投影画像により第一の解像度の地図及び第一の解像度の現在の点群投影画像を生成することができる。更に、第一の解像度の地図に含まれている、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報、並びに、第一の解像度の現在の点群投影画像の中に含まれている、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を新たに統計することができる。

例としては、上述した特定の解像度の地図又は特定の解像度の現在の点群投影画像の大きさがｎ×ｎであり、計算された解像度の下げ比率がｓであれば、第一の解像度の地図又は第一の解像度の現在の点群投影画像の大きさが（ｎ／ｓ）×（ｎ／ｓ）であっても良い。具体的には、特定の解像度の地図と特定の解像度の現在の点群投影画像におけるｓ×ｓ個の格子を１つの格子に合併しても良い。

本実施例の幾つかの選択可能な実現形態においては、前記第一のヒストグラムフィルタは、第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び／又は第一の高度値ヒストグラムフィルタを備えても良い。

ステップ２０２においては、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定する。

本実施例においては、ステップ２０１において得た第一のヒストグラムフィルタに基づき、前記実行主体は、当該第一のヒストグラムフィルタにおける各要素の確率値を取得することができ、その後、取得された確率値の中から少なくとも２つの最も大きい確率値を選出し、選出された確率値に対応する領域を第一のレスポンス領域として確定することができる。ここから分かるように、選出された少なくとも２つの第一のレスポンス領域は、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図のマッチング程度の最も大きい領域であっても良く、無人車が第一のレスポンス領域に対応する位置にあり、このステップでは、無人車の大まかな測位を実現することができる。

ステップ２０３においては、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成する。

本実施例においては、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図を予め生成することができる。ここでは、第二の解像度が第一の解像度より大きい。即ち、上述した第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図に比べ、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図は、高い解像度の現在の点群投影画像と高い解像度の地図である。そして、確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対し、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング程度を用いて計算して第二のヒストグラムフィルタを得る。上述した第一のヒストグラムフィルタの解像度に比べ、第二のヒストグラムフィルタは、高い解像度のヒストグラムフィルタである。

ステップ２０４においては、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図において無人車の測位結果を確定する。

本実施例においては、ステップ２０３において生成された第二のヒストグラムフィルタに基づき、前記実行主体は、第二のヒストグラムフィルタにおける、所定条件を満たす目標要素を確定することができる。その後、確定された目標要素に対応する確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図における無人車の位置を確定する。ここでは、所定条件を満たす目標要素は、第二のヒストグラムフィルタにおける確率値の最も大きい要素及び当該要素の周囲に位置する要素であっても良い。

ここから分かるように、本実施例による無人車の測位に用いられる方法は、大まかで位置を決めることから精密で位置を決めることへの無人車点群データの測位方法であると理解すべきである。まず、低い解像度（第一の解像度）の現在の点群投影画像及び地図を使って地図における測位結果の範囲を縮小し、その後、縮小された範囲内において精密な測位を行う。よって、無人車の測位のプロセスにおける計算リソース占用率を減らすことができる。

本願の上述した実施例による無人車の測位に用いられる方法では、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、第一のヒストグラムフィルタを生成し、その後、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定し、続いて、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成し、最後に、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図における無人運転車の測位結果を確定する。よって、無人車の測位に使われる計算リソースを減らすことができる。

図３は、本願による無人車の測位の方法のもう１つの実施例のフローチャート３００を示している。当該無人車の測位の方法のフローチャート３００は、ステップ３０１、ステップ３０２、ステップ３０３、ステップ３０４、ステップ３０５及びステップ３０６を備える。

ステップ３０１においては、第一の反射値ヒストグラムフィルタを生成する。

前記第一の反射値ヒストグラムフィルタは、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングすることにより得ることができる。第一の解像度の現在の点群投影画像は、ラスタライズ画像であっても良く、ラスタライズの現在の点群投影画像の各格子は、当該格子の中に投影された点群の反射値の統計情報を含んでも良い。同様に、第一の解像度の地図もラスタライズ画像であっても良く、ラスタライズの現在の点群投影画像の各格子は、当該格子の中に投影された点群の反射値の統計情報を含んでも良い。なお、反射値の統計情報は、反射値の平均値、反射値の分散等を含んでも良い。

本実施例においては、無人車の測位のための方法の実行主体（例えば、図１に示すサーバー）は、第一の解像度の現在の点群投影画像における反射値の統計情報及び第一の解像度の地図における反射値の統計情報を予め取得することができる。その後、取得された反射値の統計情報を用いて第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果を処理して第一の反射値ヒストグラムフィルタを得る。

生成された第一の反射値ヒストグラムフィルタは、ｌ×ｌのフィルタであり、ここでは、当該ｌ×ｌの第一の反射値ヒストグラムフィルタにおける各要素の確率値を計算する必要があると理解されたい。第一の反射値ヒストグラムフィルタにおける任意の１つの要素（ｘ，ｙ）の確率値Ｐ_ａ（ｘ，ｙ）は、式（１）により計算して得ることができる。

なお、ＳＳＤ_ｒは、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図の反射値とのマッチング程度であり、計算式は、式（２）であり、Ｎ_ｚは、第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の数であり、α_１は、予め設定された調整可能なパラメータであり、η_１は、正規化パラメータであり、λ_１は、予め設定された定数である。

なお、（ｉ，ｊ）は、第一の解像度の地図における第（ｉ，ｊ）個の点であり、ｒ_{ｍ（ｉ−ｘ，ｊ−ｙ）}は、第一の解像度の地図における第（ｉ−ｘ，ｊ−ｙ）個の格子における点群の平均反射値であり、ｒ_{ｚ（ｉ，ｊ）}は、第一の解像度の現在の点群投影画像における第（ｉ，ｊ）個の格子における点群の平均反射値であり、σ_{ｍ（ｉ−ｘ，ｊ−ｙ）}は、第一の解像度の地図における第（ｉ−ｘ，ｊ−ｙ）個の格子における点群の反射値の標準偏差であり、σ_{ｚ（ｉ，ｊ）}は、第一の解像度の現在の点群投影画像における第（ｉ，ｊ）個の格子における点群の標準偏差である。

ステップ３０２においては、第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成する。

ステップ３０１に類似しており、前記第一の高度値ヒストグラムフィルタは、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングすることにより得ることができる。第一の解像度の現在の点群投影画像は、ラスタライズ画像であっても良く、ラスタライズの現在の点群投影画像の各格子は、当該格子の中に投影された点群の高度値の統計情報を含んでも良い。同様に、第一の解像度の地図もラスタライズ画像であっても良く、ラスタライズの現在の点群投影画像の各格子は、当該格子の中に投影された点群の高度値の統計情報を含んでも良い。なお、高度値の統計情報は、高度値の平均値等を含んでも良い。

本実施例においては、前記実行主体は、第一の解像度の現在の点群投影画像における高度値の統計情報及び第一の解像度の地図における高度値の統計情報を予め取得することができる。その後、取得された高度値の統計情報を用いて第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果を処理して第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成する。

生成された第一の高度値ヒストグラムフィルタは、ｌ×ｌのフィルタであり、ここでは、当該ｌ×ｌの第一の高度値ヒストグラムフィルタにおける各要素の確率値を計算する必要があると理解されたい。第一の高度値ヒストグラムフィルタにおける要素（ｘ，ｙ）の確率値Ｐ_ａ（ｘ，ｙ）は、式（３）により計算して得ることができる。

なお、ＳＳＤ_ａは、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図の高度値とのマッチング程度であり、計算式は、式（４）であり、Ｎ_ｚは、第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の数であり、α_２は、予め設定された調整可能なパラメータであり、η_２は、正規化パラメータであり、λ_２は、予め設定された定数である。

なお、（ｉ，ｊ）は、第一の解像度の地図における第（ｉ，ｊ）個の点であり、ａ_{ｍ（ｉ−ｘ，ｊ−ｙ）}は、第一の解像度の地図における第（ｉ−ｘ，ｊ−ｙ）個の格子における点群の平均高度値であり、ａ_{ｚ（ｉ，ｊ）}は、第一の解像度の現在の点群投影画像における第（ｉ，ｊ）個の格子における点群の平均高度値である。

ステップ３０３においては、少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定する。

本実施例においては、ステップ３０１及びステップ３０２において確定された第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び第一の高度値ヒストグラムフィルタに基づき、前記実行主体は、二種類の第一のヒストグラムフィルタにおける各要素の確率値の分布に対して分析を行うことができ、よって少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定することができる。

第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率ｗ_ａと第一の反射値ヒストグラムフィルタの寄与率ｗ_ｒについては、次の式（５）及び式（６）を用いて計算することができると理解されたい。

なお、ｄｃ_ｒは、第一の反射値ヒストグラムフィルタの中心位置と重心との間の距離であり、ｄｃ_ａは、第一の高度値ヒストグラムフィルタの中心位置と重心との間の距離であり、σ_ｘ ^２（ａ）は、第一の高度値ヒストグラムフィルタがｘ方向における分布の分散であり、σ_ｙ ^２（ａ）は、第一の高度値ヒストグラムフィルタがｙ方向における分布の分散であり、σ_ｘ ^２（ｒ）は、第一の反射値ヒストグラムフィルタがｘ方向における分布の分散であり、σ_ｙ ^２（ｒ）は、第一の反射値ヒストグラムフィルタがｙ方向における分布の分散である。

また、第一の高度値ヒストグラムフィルタのσ_ｘ ^２（ａ）及びσ_ｙ ^２（ａ）については、それぞれ次の式（７）及び式（８）を用いて計算することができる。

なお、（ｘ，ｙ）は、第一の高度値ヒストグラムフィルタにおける第（ｘ，ｙ）個の要素であり、Ｐ_ａ（ｘ，ｙ）は、第一の高度値ヒストグラムフィルタにおける第（ｘ，ｙ）個の要素の確率値であり、βは、予め設定された調整可能なパラメータであり、

は、それぞれ第一の高度値ヒストグラムフィルタの重心に対応する値である。

同様に、第一の反射値ヒストグラムフィルタのσ_ｘ ^２（ｒ）及びσ_ｙ ^２（ｒ）については、同じ方法で計算することができるが、ここでは、繰り返して説明しない。

ステップ３０４においては、第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタにおいて寄与率に従って少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対応する要素をそれぞれ確定する。

本実施例においては、ステップ３０３において得た第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率ｗ_ａと第一の反射値ヒストグラムフィルタの寄与率ｗ_ｒに基づき、前記実行主体は、取得された寄与率に従って第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタにおける第一のレスオンス領域の数を算出することができる。例えば、前記実行主体は、ｋ個の第一のレスポンス領域を確定する必要があるとすれば、第一の反射値ヒストグラムフィルタにおける第一のレスポンス領域の数は、ｋ×ｗ_ｒであり、第一の高度値ヒストグラムフィルタにおける第一のレスポンス領域の数は、ｋ×ｗ_ａである。

ステップ３０５においては、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成する。

本実施例においては、第二の解像度の現在の点群投影画像及び第二の解像度の地図を予め生成することができる。ここでは、第二の解像度は、第一の解像度より大きい。即ち、上述した第一の解像度の現在の点群投影画像及び第一の解像度の地図に比べ、第二の解像度の現在の点群投影画像及び第二の解像度の地図は、高い解像度の現在の点群投影画像及び高い解像度の地図である。その後、確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対して第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング程度を用いて計算して第二のヒストグラムフィルタを得る。前記第一のヒストグラムフィルタに比べ、第二のヒストグラムフィルタも高い解像度のヒストグラムフィルタに属する。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、前記実行主体は、確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域を、予め作成された第二のヒストグラムフィルタの中にマッピングすることによって、第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域を確定することができる。その後、前記実行主体は、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果を用いて予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおける第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を計算することによって、第二のヒストグラムフィルタを生成する。

前記実行主体は、現在の点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを計算する前に、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタをすでに算出したことを理解されたい。前記実行主体は、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを予め取得し、その後、取得された直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける各要素の確率値を用いてベイズの事前確率を確定することができる。その後、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング程度に基づき、ベイズの条件付き確率を確定することによって、前記実行主体は、ベイズの定理を用いて第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を得ることができ、当該確率値は、ベイズの事後確率である。最後に、第二のヒストグラムフィルタにおける、第二のレスポンス領域以外の他の領域に対応する要素の確率値を所定閾値（例えば、ゼロである）に設定する。具体的には、次の式（９）を用いて第二のヒストグラムフィルタにおける第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値Ｐ（ｘ，ｙ｜ｚ，ｍ）を計算することができる。

なお、Ｐ（ｘ，ｙ）は、ベイズの事前確率であり、Ｐ（ｚ｜ｘ，ｙ，ｍ）は、ベイズの条件付き確率であり、η_３は、正規化パラメータである。

また、ベイズの事前確率Ｐ（ｘ，ｙ）は、次の式（１０）及び（１１）を用いて計算して得ることができる。

なお、（ｉ′，ｊ′）は、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける第（ｉ′，ｊ′）個の要素であり、Ｐ（ｉ′，ｊ′）は、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける第（ｉ′，ｊ′）個の要素の確率値であり、η_４は、正規化パラメータであり、Ｋは、

と

のＫＬダイバージェンスであり、ｖは、無人車の速度を表し、当該速度は、無人車が現在の点群データと直前のフレームの点群データを採集する際の速度処理によって得ることができる。

ベイズの条件付き確率Ｐ（ｚ｜ｘ，ｙ，ｍ）は、次の式（１２）を用いて計算して得ることができる。

なお、ｗ_ａとｗ_ｒは、それぞれ式（５）及び式（６）を用いて計算して得るものであり、Ｐ（ｚ_ｒ｜ｘ，ｙ，ｍ）は、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図の反射値とのマッチング程度を表し、Ｐ（ｚ_ａ｜ｘ，ｙ，ｍ）は、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図の高度値とのマッチング程度を表す。よって、上述したＰ（ｚ_ｒ｜ｘ，ｙ，ｍ）とＰ（ｚ_ａ｜ｘ，ｙ，ｍ）の計算方法は、式（１）におけるＰ_ｒ（ｘ，ｙ）と式（３）におけるＰ_ａ（ｘ，ｙ）の計算方法と同じであっても良く、ここでは、繰り返して説明しない。

ステップ３０６においては、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行うことで、第二の解像度の地図において無人車の測位結果を確定する。

本実施例においては、ステップ３０５において生成された第二のヒストグラムフィルタに基づき、前記実行主体は、第二のヒストグラムフィルタにおいて所定条件を満たす目標要素を確定することができる。その後、確定された目標要素に対応する確率値に対して加重平均を行うことで、第二の解像度の地図における無人車の位置を確定することができる。ここでは、所定条件を満たす目標要素は、第二のヒストグラムフィルタにおける確率値の最も大きい要素及び当該要素の周囲に位置する要素であっても良い。

ここでは、無人車の最終的な測位結果

は、次の式（１３）及び式（１４）を用いて計算して取得することができる。

なお、（ｘ，ｙ）は、第二のヒストグラムフィルタにおける第（ｘ，ｙ）個の要素であり、Ｚは、第二のヒストグラムフィルタにおける最も大きい確率ポイント及びその周囲の領域であり、βは、予め設定された調整可能なパラメータである。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、前記実行主体は、計算して無人車の測位結果を得た後、当該測位結果の信頼係数を更に計算することができる。よって、当該測位結果の正確度を確定することができる。

ここでは、前記実行主体は、次の式を用いて測位結果の信頼係数を計算することができる。

まず、上述した取得された第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタを融合することによって、融合された第一のヒストグラムフィルタを得る。融合された第一のヒストグラムフィルタにおける要素（ｘ，ｙ）の確率値Ｐｃ（ｘ，ｙ）の計算式（１５）は、次の通りである。

なお、η_６は、正規化パラメータであり、ｗ_ａ及びｗ_ｒは、それぞれ式（５）及び式（６）により計算して得るものであり、Ｐ_ｒ（ｘ，ｙ）及びＰ_ａ（ｘ，ｙ）は、それぞれ式（１）及び式（３）により計算して得るものである。

その後、測位結果

における

の信頼係数ｕ_ｘ及びｕ_ｙを計算し、ｕ_ｘ及びｕ_ｙの計算の式（１６）及び式（１７）は、次の通りである。

なお、λ及びγは、予め設定された可変パラメータであり、σ_ｘ及びσ_ｙは、それぞれ融合された後の第一のヒストグラムフィルタがｘ方向及びｙ方向における分布の標準偏差であり、ｒａｔｉｏは、融合された後の第一のヒストグラムフィルタの中心位置から重心までの遠近の程度を表している。

図３から分かるように、図２に対応する実施例に比べ、本実施例における無人車の測位のための方法のフローチャート３００は、第一の反射値ヒストグラムフィルタ、第一の高度値ヒストグラムフィルタ及び第二のヒストグラムフィルタを生成するステップを強調している。よって、本実施例に記載の技術案により確定された測位結果がより安定で且つ精密である。

図４に示すように、前記各図に示す方法の実現として、本願は、無人車の測位のための装置の１つの実施例を提供し、当該装置の実施例は、図２に示す方法の実施例と対応し、当該装置は、具体的に様々な電子装置に応用することができる。

図４に示すように、本実施例の無人車の測位のための装置４００は、第一のヒストグラムフィルタ生成ユニット４０１、第一のレスポンス領域確定ユニット４０２、第二のヒストグラムフィルタ生成ユニット４０３及び測位結果確定ユニット４０４を備える。なお、第一のヒストグラムフィルタ生成ユニット４０１は、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成するように構成され、第一のレスポンス領域確定ユニット４０２は、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定し、第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が第一のヒストグラムフィルタにおける他の要素の確率値より大きいであるように構成され、第二のヒストグラムフィルタ生成ユニット４０３は、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成し、なお、第一の解像度が第二の解像度より小さいであるように構成され、測位結果確定ユニット４０４は、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図において無人運転車の測位結果を確定するように構成されている。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、第二のヒストグラムフィルタ生成ユニット４０３は、確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域を、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにマッピングすることによって、第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域を確定するように構成されている第二のレスポンス領域確定モジュールと、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果に基づき、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおける第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を確定することによって、第二のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている確率値確定モジュールとを備える。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、第一のヒストグラムフィルタは、第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び／又は第一の高度値ヒストグラムフィルタを備える。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、装置４００は、指定領域の点群データを取得し、取得されたデータに対してラスタライズ処理を行い、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含む第一の解像度の地図を取得する取得ユニットと、現在のフレームの点群データを取得し、現在のフレームの点群データに対してラスタライズ処理を行い、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含む前記第一の解像度の現在の点群投影画像を取得するラスタライズユニットとを更に備える。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、第一のヒストグラムフィルタ生成ユニット４０１は、第一の解像度の現在の点群投影画像における反射値の統計情報及び第一の解像度の地図における反射値の統計情報に基づき、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づいて第一の反射値ヒストグラムフィルタを生成し、及び／又は、第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の高度値の統計情報及び第一の解像度の地図における格子の高度値の統計情報に基づき、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づいて第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成するように更に構成されている。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、第一のレスポンス領域確定ユニット４０２は、少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定し、第一の反射値ヒストグラムフィルタと第一の高度値ヒストグラムフィルタにおいて寄与率に従って前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対応する要素をそれぞれ確定することによって、少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定するように更に構成されている。

本実施例の幾つかの選択可能な実現方法では、確率値確定モジュールは、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを取得し、直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、ベイズの事前確率を確定し、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング程度に基づき、ベイズの条件付き確率を確定し、ベイズの定理を用いて第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を得て、第二のヒストグラムフィルタにおける他の要素の確率値を所定値に設定するように更に構成されている。

記載された装置４００における各ユニットは、図２及び図３に示す方法の各ステップに対応する。従って、上述した内容において方法に関して説明された操作及び特徴は、同様に装置４００及びその中に含まれるユニットに適用し、ここでは、繰り返して説明しない。

図５は、本願の実施例の電子装置を実現するのに適したコンピュータシステム５００の構成模式図を示す。図５に示す電子装置は、ただ単に一つの例示に過ぎず、本願の実施例の機能と使用範囲に如何なる制限も与えるべきではない。

図５に示すように、コンピュータシステム５００は、中央処理装置（ＣＰＵ）５０１を備え、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）５０２に記憶されているプログラムまたは記憶部５０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０３にロードされたプログラムに従って各種の適切な動作と処理を実行する。ＲＡＭ５０３に、さらにシステム５００の操作に必要な各種のプログラムとデータが記憶されている。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２とＲＡＭ５０３は、バス５０４を通じて互いに接続する。入力/出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５０５もバス５０４に接続されている。

キーボード、マウス、マイクロホン等を含む入力部分５０６、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等及びスピーカ等を含む出力部分５０７、ハードディスク等を含む記憶部５０８、及び例えばＬＡＮカード、モデム等を含むネットワークインターフェースカードの通信部５０９は、Ｉ／Ｏインターフェース５０５に接続される。通信部５０９は、例えば、インターネット等のネットワークを通じて通信処理を実行する。ドライバー５１０も必要に応じてＩ／Ｏインターフェース５０５に接続される。例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のようなリムーバブルメディア５１１は、必要に応じてドライバー５１０にセットされ、そこから読み出されるコンピュータプログラムは、必要に応じて記憶部５０８にインストールされる。

特に、本願の実施例により、前述したフローチャートを参照しながら記述したプロセスは、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現できる。例えば、本願の実施例は、コンピュータプログラムを含み、それは、コンピュータの可読メディアに記載されているコンピュータプログラムを含む。当該コンピュータプログラムは、フローチャート図の示す方法を実行するのに用いられるプログラムコードを含む。このような実施例において、当該コンピュータプログラムは、通信部５０９を通じてネットワークからダウンロードされてインストールされても良く、及び/またはリムーバブルメディア５１１からインストールされても良い。当該プログラムは、中央処理装置（ＣＰＵ）５０１に実行されるとき、本願の方法の中で特定される前記の機能を実行する。なお、本願で説明するコンピュータの可読メディアは、コンピュータの可読信号メディアまたはコンピュータの可読記憶メディアまたは両者の任意の組合せであっても良い。コンピュータの可読記憶メディアは、例えば、電、磁、光、電磁、赤外線、或いは半導体のシステム、装置またはデバイス、またはこれらの任意の組合せであっても良いが、これらに限定されない。コンピュータの可読記憶メディアのより具体的例は、一つまたは複数のリード線を有する電気接続、ポータブルコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。本願において、コンピュータの可読記憶メディアは、コマンド実行システム、装置、デバイスまたはその組み合わせに使用されるプログラムを含むまたは記憶する如何なる有形メディアであっても良い。本願において、コンピュータの可読信号メディアは、ベースバンドの中または搬送波の一部分として伝播するデータ信号を含み、その中でコンピュータの可読プログラムコードが記載されている。このような伝播するデータ信号は、多種類の形式を採用することができ、電磁信号、光信号またはその任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。コンピュータの可読信号メディアは、さらにコンピュータの可読記憶メディア以外の任意のコンピュータの可読メディアであっても良く、当該コンピュータの可読メディアは、コマンド実行システム、装置、デバイスまたはその組み合わせに使用されるプログラムを送信し、伝播し、または転送することができる。コンピュータの可読メディアに含まれるプログラムコードは、あらゆる適切なメディアを使って転送することができ、無線、電線、光ファイバー、ＲＦ等またはその任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。

一つまたは複数のプログラミング言語またはその組み合わせを使って、本願の操作の実行に用いられるコンピュータプログラムコードを作成しても良い。前記プログラミング言語は、例えば、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向のプログラミング言語を含み、さらに例えば“Ｃ”言語または類似のプログラミング言語のような手続き型プログラミング言語を含む。プログラムコードは、完全にユーザーコンピュータ上で実行されても良く、部分的にユーザーコンピュータ上で実行されても良く、一つの独立したソフトウェアパッケージとして実行されても良く、一部分がユーザーコンピュータ上で実行され一部分がリモートコンピュータ上で実行されても良く、或いは完全にリモートコンピュータまたはサーバー上で実行されても良い。リモートコンピュータに関わる場面において、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを通じてユーザーコンピュータに接続されても良いし、または、外部コンピュータ（例えばインターネットサービスプロバイダーを利用してインターネットを通じて接続する）に接続されても良い。

図面におけるフローチャートとブロック図は、本願による各種実施例のシステム、方法とコンピュータプログラムの実現可能なアーキテクチャ、機能と動作を示す。この点において、フローチャート図またはブロック図における各ブロックは、一つのモジュール、プログラムセグメント、或いはコードの一部分を代表することができ、当該モジュール、プログラムセグメント、或いはコードの一部分は、一つまたは複数の、規定のロジック機能の実現に用いられる実行可能な命令を含む。幾つかの代替の実現において、ブロックの中で提示した機能は、図面の中で提示した順序と異なる順序で発生する可能性があると注意されたい。例えば、二つの接続するように表示されているブロックは、実際において基本的に並列に実行されても良く、場合によっては反対の順序で実行されても良く、何れも関わる機能によって定まる。フローチャート図及び/またはブロック図における各ブロック、及びフローチャート図及び/またはブロック図におけるブロックの組合せは、規定の機能または動作を実行する専用のハードウェアに基づくシステムで実現しても良く、専用のハードウェアとコンピュータ指令の組み合わせで実現しても良い。

本願の実施例に関わって記述されているユニットは、ソフトウェアによって実現しても良く、ハードウェアによって実現しても良い。記述されているユニットは、プロセッサの中に設置されても良く、例えば、第一のヒストグラムフィルタ生成ユニット、第一のレスポンス領域確定ユニット、第二のヒストグラムフィルタ生成ユニット及び測位結果確定ユニットを含むプロセッサというように記述しても良い。なお、これらユニットの名称は、場合によっては、当該ユニット自身への限定を構成せず、例えば、第一のヒストグラムフィルタ生成ユニットは、「第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成するユニット」と記述されても良い。

一方、本願は、コンピュータの可読メディアを更に提供し、当該コンピュータの可読メディアは、前記実施例の中で記述された装置に含まれても良く、当該装置に取り付けられずに単独的に存在しても良い。前記コンピュータの可読メディアは一つまたは複数のプログラムを記載しており、当該一つまたは複数のプログラムが当該装置に実行されると、当該装置は、第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成し、第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定し、なお、第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が第一のヒストグラムフィルタにおける他の要素の確率値より大きく、第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成し、なお、第一の解像度が第二の解像度より小さく、第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、第二の解像度の地図において無人運転車の測位結果を確定することを行う。

上述した記述は、本願の望ましい実施例及び使用する技術原理に対する説明に過ぎない。当業者は、本願の関わる発明の範囲は、上述する技術特徴の特定の組み合わせからなる技術案に限定することなく、本発明の精神から逸脱しない限り、上述する技術特徴または同等の特徴の任意の組み合わせからなる技術案もカバーすべきであると理解すべきである。例えば、上述する特徴と本願で公開した（但し、これらに限定しない）類似の機能を有する技術特徴とを相互入れ替えて形成した技術案もカバーしている。

Claims (16)

1. 無人車を測位するための方法であって、
   第一の解像度の現在の点群投影画像と前記第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成する第一のヒストグラムフィルタ生成ステップと、
   前記第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、前記第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定する第一のレスポンス領域確定ステップと、
   前記第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が前記第一のヒストグラムフィルタにおける他の要素の確率値より大きく、
   第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成する第二のヒストグラムフィルタステップと、前記第一の解像度が前記第二の解像度より小さく、
   前記第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、前記第二の解像度の地図において無人運転車の測位結果を確定する測位結果確定ステップとを備える、
   ことを特徴とする方法。
2. 前記第二のヒストグラムフィルタステップは、
   確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域を、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにマッピングすることによって、前記第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域を確定するステップと、
   前記第二の解像度の現在の点群投影画像と前記第二の解像度の地図とのマッチング結果に基づき、前記予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおいて前記第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を確定することによって、前記第二のヒストグラムフィルタを生成する確率値確定ステップとを備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記第一のヒストグラムフィルタは、第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び／又は第一の高度値ヒストグラムフィルタを備える、請求項１に記載の方法。
4. 前記第一のヒストグラムフィルタ生成ステップの前に、
   指定領域の点群データを取得し、取得されたデータに対してラスタライズ処理を行って前記第一の解像度の地図を得るステップと、
   前記第一の解像度の地図は、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含み、
   現在のフレームの点群データを取得し、前記現在のフレームの点群データに対してラスタライズ処理を行って前記第一の解像度の現在の点群投影画像を得るステップと、
   前記第一の解像度の現在の点群投影画像は、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含むこと
   を更に備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記第一のヒストグラムフィルタ生成ステップは、
   前記第一の解像度の現在の点群投影画像における反射値の統計情報及び前記第一の解像度の地図における反射値の統計情報に基づき、前記第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一の反射値ヒストグラムフィルタを生成するステップ及び／又は
   前記第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の高度値の統計情報及び前記第一の解像度の地図における格子の高度値の統計情報に基づき、前記第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成するステップを備える、請求項４に記載の方法。
6. 前記第一のレスポンス領域確定ステップは、
   前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する、前記第一の反射値ヒストグラムフィルタと前記第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定するステップと、
   前記第一の反射値ヒストグラムフィルタと前記第一の高度値ヒストグラムフィルタにおいて前記寄与率に従って前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対応する要素をそれぞれ確定することによって、前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定するステップと、
   をさらに備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記確率値確定ステップは、
   直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを取得することと、
   直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、ベイズの事前確率を確定することと、
   前記第二の解像度の現在の点群投影画像と前記第二の解像度の地図とのマッチング程度に基づき、ベイズの条件付き確率を確定し、ベイズの定理を用いて前記第二のヒストグラムフィルタにおける、前記第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を得ることと、
   前記第二のヒストグラムフィルタにおける、残りの要素の確率値を所定値に設定することとを備えることを特徴とする請求項２に記載の方法。
8. 無人車を測位するための装置であって、
   第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づき、第一のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている第一のヒストグラムフィルタ生成ユニットと、
   第一のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、前記第一のヒストグラムフィルタにおいて少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定するように構成されている第一のレスポンス領域確定ユニットであって、第一のレスポンス領域に対応する要素の確率値が前記第一のヒストグラムフィルタにおける残りの要素の確率値より大きい第一のレスポンス領域確定ユニットと、
   第二の解像度の現在の点群投影画像と第二の解像度の地図とのマッチング結果及び前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に基づき、第二のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている第二のヒストグラムフィルタ生成ユニットであって、第一の解像度が第二の解像度より小さい第二のヒストグラムフィルタ生成ユニットと、
   前記第二のヒストグラムフィルタにおける目標要素の確率値に対して加重平均を行い、前記第二の解像度の地図において前記無人車の測位結果を確定するように構成されている測位結果確定ユニットと、
   を備える装置。
9. 前記第二のヒストグラムフィルタ生成ユニットは、
   確定された少なくとも２つの第一のレスポンス領域を、予め作成された第二のヒストグラムフィルタにマッピングすることによって、前記第二のヒストグラムフィルタにおいて第二のレスポンス領域を確定するように構成されている第二のレスポンス領域確定モジュールと、
   前記第二の解像度の現在の点群投影画像と前記第二の解像度の地図とのマッチング結果に基づき、前記予め作成された第二のヒストグラムフィルタにおける、前記第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を確定することによって、前記第二のヒストグラムフィルタを生成するように構成されている確率値確定モジュールと、
   を備える、請求項８に記載の装置。
10. 前記第一のヒストグラムフィルタは、第一の反射値ヒストグラムフィルタ及び／又は第一の高度値ヒストグラムフィルタを備える、請求項８に記載の装置。
11. 指定領域の点群データを取得し、取得されたデータに対してラスタライズ処理を行い、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含む前記第一の解像度の地図を得るように構成されている取得ユニットと、
    現在のフレームの点群データを取得し、前記現在のフレームの点群データに対してラスタライズ処理を行い、格子の中に投影された点群の反射値の統計情報及び／又は高度値の統計情報を含む前記第一の解像度の現在の点群投影画像を得るように構成されているラスタライズユニットと
    を更に備える、請求項８に記載の装置。
12. 前記第一のヒストグラムフィルタ生成ユニットは、
    前記第一の解像度の現在の点群投影画像における反射値の統計情報及び前記第一の解像度の地図における反射値の統計情報に基づき、前記第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づいて第一の反射値ヒストグラムフィルタを生成し、及び／又は、
    前記第一の解像度の現在の点群投影画像における格子の高度値の統計情報及び前記第一の解像度の地図における格子の高度値の統計情報に基づき、前記第一の解像度の現在の点群投影画像と第一の解像度の地図とをマッチングし、マッチング結果に基づいて第一の高度値ヒストグラムフィルタを生成するように更に構成されている、請求項１１に記載の装置。
13. 前記第一のレスポンス領域確定ユニットは、
    前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対する前記第一の反射値ヒストグラムフィルタと前記第一の高度値ヒストグラムフィルタの寄与率を確定し、
    前記第一の反射値ヒストグラムフィルタと前記第一の高度値ヒストグラムフィルタにおいて、前記寄与率に従って、前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域に対応する要素をそれぞれ確定することによって、前記少なくとも２つの第一のレスポンス領域を確定するように更に構成されている、請求項１２に記載の装置。
14. 前記確率値確定モジュールは、
    直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタを取得し、
    直前のフレームの点群投影画像に対応する第二のヒストグラムフィルタにおける要素の確率値に基づき、ベイズの事前確率を確定し、
    前記第二の解像度の現在の点群投影画像と前記第二の解像度の地図とのマッチング程度に基づき、ベイズの条件付き確率を確定し、ベイズの定理を用いて前記第二のヒストグラムフィルタにおいて前記第二のレスポンス領域に対応する要素の確率値を得て、
    前記第二のヒストグラムフィルタにおける、残りの要素の確率値を所定値に設定するように更に構成されている、請求項９に記載の装置。
15. １つ又は複数のプロセッサと、
    １つ又は複数のプログラムを記憶するためのメモリとを備え、
    前記１つ又は複数のプログラムが前記１つ又は複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つ又は複数のプロセッサに、請求項１〜７の何れか１つに記載の方法を実現させる電子装置。
16. コンピュータのプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記プログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１〜７の何れか１つに記載の方法が実現されるコンピュータ可読記憶媒体。

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