JP2020057387A - 車両位置決め方法、車両位置決め装置、電子機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の位置決めの精度を向上させることができる車両位置決め方法、車両位置決め装置、電子機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。【解決手段】車両位置決め方法は、センシング装置によって取得された車両に関する画像から車両の第１のエッジ情報を決定するステップと、車両に対応する輪郭モデルを決定するステップと、輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から第１のエッジ情報にマッチングする第２のエッジ情報を決定するステップと、第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、センシング装置に対する車両の位置を決定するステップとを含む。エッジ情報集合における各エッジ情報は、センシング装置に対する輪郭モデルの異なる位置に対応する。【選択図】図２

Description

本発明は、主にインテリジェント運転分野に関し、さらに詳しくは、車両位置決め方法、車両位置決め装置、電子機器及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。

近年、自動運転と運転支援の関連技術が急速に発展してきている。自動運転と運転支援の分野では、車両を高精度に位置決めすることが重要である。実際の応用において、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）の測位によってもたらされる誤差が１０メートル、またはさらに大きくなる可能性がある。一部の自動運転車両及び運転支援車両は、高精度な慣性航法（ＩＮＳ）と全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）とを組み合わせることによって高精度な位置決めを達成することができ、又は高精度の地図とレーザレーダとを組み合わせることによって高精度な位置決めを達成することができるが、このような方式はコストが高く、外部環境の影響を受ける可能性がある。したがって、車両の高精度な位置決めをどのように実現するかが注目される焦点となっている。

本発明によれば、車両の自動運転を制御するための技術解決策が提供される。

本発明の第１態様において、センシング装置によって取得された車両に関する画像から車両の第１のエッジ情報を決定するステップと、車両に対応する輪郭モデルを決定するステップと、輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から第１のエッジ情報にマッチングする第２のエッジ情報を決定するステップと、第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、センシング装置に対する車両の位置を決定するステップとを含み、エッジ情報集合における各エッジ情報は、センシング装置に対する輪郭モデルの異なる位置に対応する車両位置決め方法が提供される。

本発明の第２態様において、センシング装置によって取得された車両に関する画像から車両の第１のエッジ情報を決定する第１のエッジ情報決定モジュールと、車両に対応する輪郭モデルを決定する輪郭モデル決定モジュールと、輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から第１のエッジ情報にマッチングする第２のエッジ情報を決定する第２のエッジ情報決定モジュールと、第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、センシング装置に対する車両の位置を決定する位置決定モジュールとを備え、エッジ情報集合における各エッジ情報は、センシング装置に対する輪郭モデルの異なる位置に対応する車両位置決め装置が提供される。

本発明の第３態様において、少なくとも一つのプロセッサと、少なくとも一つのプログラムを記憶する記憶装置とを備える電子機器であって、少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合に、少なくとも一つの前記プロセッサが上記の車両位置決め方法を実現する電子機器が提供される。

本発明の第４態様において、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行される場合に、上記の車両位置決め方法が実現されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供される。

なお、発明の概要に記載された内容は、本発明の実施例の肝心又は重要な特徴を限定することを意図せず、本発明の範囲を限定することも意図しない。本発明の他の特徴は、以下の説明により容易に理解することができる。

図面と合わせて、以下の詳細な説明を参照することにより、本発明の上記の及び他の特徴、利点および態様が、より明確になる。図面では、同一又は類似の符号は、同一又は類似の要素を示す。
本発明の複数の実施例を実現することができる一例の環境の概略図を示す。 本発明の一実施例に係る車両位置決め方法のフローチャートを示す。 本発明の一実施例に係る位置決め対象車両の一例の画像を示す。 本発明の一実施例に係る車両の第１のエッジ情報の概略図を示す。 本発明の一実施例に係る車両輪郭モデルの概略図を示す。 本発明の一実施例に係る第２のエッジ情報を決定する概略図を示す。 本発明の一実施例に係る車両位置決め装置のブロック図を示す。 本発明の複数の実施例を実施することができるコンピューティング機器のブロック図を示す。

以下に、図面を参照しながら本発明の実施例をさらに詳しく説明する。
図面には、本発明の一実施例を示したが、本発明は、種々な形式により実現することができ、ここで説明した実施例に限定されると理解されてはならない。逆に、これらの実施例を提供する意図は、本発明を徹底的且つ完全に理解することである。なお、本発明の図面及び実施例は、例示的なものであり、本発明の保護範囲を限定するものと理解されてはならない。

本発明の実施例の説明において、「含む」の用語及びその類似の用語は、開放的に含まれることを意味し、即ち、「含むがこれらに限定されない」と理解されるべきである。「基づく」は、「少なくとも部分的に基づく」と理解されるべきである。「一実施例」又は「本実施例」は、「少なくとも一つの実施例」と理解されるべきである。「第１」、「第２」等は、異なる又は同一の対象を指す。以下、その他の明確及び暗黙的な定義を含むこともある。

上記のように、車両の高精度な位置決めは、自動運転を実現する基礎である。従来の位置決め技術では、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）の位置決めは、自動運転の精度要件を満たすことができない一方、高精度地図に基づく位置決め方式は、車両に高コストのレーザレーダを取り付ける必要があり、地図のサプライヤーが高精度地図をメンテナンスして高精度地図の正確性を確保する必要がある。

近年、通信技術の発達に伴い、Ｖ２Ｘ技術が急速な発展を遂げており、車両は、自体の位置を決定する時に路側装置によって決定された位置決め情報又は他の車両によって決定された位置決め情報を使用することにより、位置決め精度を向上させることができる。例えば、路側カメラによって撮像された車両の画像に基づいて道路上の車両を位置決めすることができる。従来では、路側カメラは、エッジ抽出などの画像処理アルゴリズムによってビデオ画像から車両の輪郭情報を抽出し、輪郭情報の画像における位置及び路側カメラの標定情報に基づいて車両の地理的位置を推定することができる。このような位置決め方式は、誤差が大きく、自動運転車両の精度要件を満たすことができない。

本発明の実施例によれば、センシング装置によって車両を位置決めする車両位置決め方法が提供される。車両位置決め方法においては、センシング装置は、車両に関する画像を取得し、画像から車両のエッジ情報を決定することができる。センシング装置は、さらに、目標車両に対応する輪郭モデルを取得し、輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から第１のエッジ情報にマッチングするエッジ情報を決定することができる。マッチングするエッジ情報は、センシング装置に対する輪郭モデルの位置に対応する。センシング装置は、輪郭モデルの位置に基づいて、車両の地理的位置を決定する。予め保存されたセンシング装置に対する車両輪郭モデルの座標と角度とを調整してビデオ画像における車両エッジ情報とマッチングさせるによって、センシング装置は、車両の位置及び角度をより正確に決定することができる。

以下に、図面を参照して本発明の実施例を具体的に説明する。

図１は、本発明の複数の実施例を実現することができる一例の環境１００の概略図を示す。例示的な環境１００では、道路１０２と、少なくとも一つのセンシング装置１０５−１，１０５−２，１０５−３，１０５−４と、少なくとも一つの車両１１０−１，１１０−２とを備える一部の典型的な物体が概略的に示されている。説明の便宜上、複数のセンシング装置１０５−１，１０５−２，１０５−３，１０５−４をまとめてセンシング装置１０５と呼び、複数の車両１１０−１，１１０−２をまとめて車両１１０と呼ぶ。示されたこれらの装置及び物体は単なる一例であり、実際の状況に応じて、異なる交通環境に存在する可能性のある物体は、変化することを理解されたい。本発明の範囲は、この点では限定されない。

図１の一例では、少なくとも一つの車両１１０−１，１１０−２が道路１０２を走行している。車両１１０は、人及び／又は物体を載せることができ、エンジンなどの動力システムによって移動することができる任意のタイプの車両であり、セダン、トラック、バス、電気自動車、オートバイ、モーターホーム及び列車などを含むが、これらに限定されない。環境１００における少なくとも一つの車両１１０は、一定の自動運転能力を持っている車両であってもよく、このような車両は、無人運転車両とも呼ばれる。もちろん、環境１００における他の一つ又は一部の車両１１０は、自動運転能力を持っていない車両であってもよい。

本実施例においては、環境１００におけるセンシング装置１０５（例えば、センシング装置１０５−１，１０５−２）は、車両１１０から独立した路側装置であってもよく、環境１００の状況を監視して環境１００に関する感知情報を取得するために用いられる。本実施例においては、センシング装置１０５（例えば、センシング装置１０５−１）は、道路１０２の上方に配置することができる。本実施例においては、センシング装置１０５（例えば、センシング装置１０５−２）は、道路１０２の両側にも配置することができる。本実施例においては、センシング装置１０５（例えば、センシング装置１０５−３，１０５−４）は、車両１１０に取り付けられたセンシング装置であってもよい。本実施例では、センシング装置１０５は、環境１００中の道路１０２及び車両１１０の画像情報を取得するイメージセンサを備える。本実施例においては、センシング装置は、レーザレーダ、ミリ波レーダなどの少なくとも一つの他のタイプのセンサをさらに備えていてもよい。

以下に、図２から図５を参照して本発明の実施例に係る車両位置決め方法を説明する。
説明の便宜上、本発明は、路側装置を一例として、センシング装置１０５を使用して車両１１０を位置決めする車両位置決め方法を説明する。本発明の車両位置決め方法に基づいて、車両に設けられたセンシング装置（例えば、センシング装置１０５−３，１０５−４）によって他の車両を位置決めすることも実現することができる。図２は、本発明の実施例に係る車両位置決め方法２００のフローチャートを示す。車両位置決め方法２００は、図１に示されるセンシング装置１０５によって実行することができる。

ブロック２０２において、センシング装置１０５は、センシング装置よって取得された車両に関する画像から車両のエッジ情報を決定する（説明の便宜上、以下、第１のエッジ情報と呼ぶ）。本実施例においては、車両１１０がセンシング装置１０５の近くの領域を通過する時、センシング装置１０５は、車両１１０に関する画像を取得することができる。例えば、図３Ａは、本発明の実施例に係る位置決め対象車両１１０の一例の画像３００を示す。

本実施例においては、センシング装置１０５は、周知のエッジ抽出アルゴリズム（例えば、Ｃａｎｎｙエッジ検出アルゴリズム、機械学習目標分割アルゴリズムなど）で画像３００から車両１１０のエッジを示す第１のエッジ情報を決定することができる。上記のエッジ抽出アルゴリズムは、単に例示するものであり、他の適切なエッジ抽出アルゴリズムを採用して車両１１０のエッジ情報を決定することも可能であることを理解されたい。

図３Ｂは、本発明の実施例に係る位置決め対象車両１１０のエッジ情報３００を示す。本実施例においては、センシング装置１０５は、機械学習などの方法によって画像３００から車両１１０の少なくとも一つの部材を決定することができ、これらの部材の一例は、車窓、サンルーフ、車灯及び吸気グリッドなどを含むが、これらに限定されない。センシング装置１０５は、上記のエッジ抽出アルゴリズムで少なくとも一つの部材の画像３００におけるエッジを抽出することができる。図３Ｂに示されるように、図３Ｂには、車両１１０の画像３００における抽出された車体エッジ３０２と、サンルーフエッジ３０４と、フロントウィンドウエッジ３０６と、車灯エッジ３０８と、吸気グリッドエッジ３１０とが示されている。これらの部材は、単に例示するものであり、センシング装置１０５は、車両１１０の他の部材の画像３００におけるエッジ情報も抽出することができることを理解されたい。

ブロック２０４において、センシング装置１０５は、車両に対応する輪郭モデルを決定する。本実施例においては、センシング装置１０５は、画像３００から車両１１０の識別情報を決定することができる。本実施例においては、識別情報は、車両１１０のナンバープレート情報を含むことができる。例えば、センシング装置１０５は、画像識別アルゴリズムによって画像３００から車両１１０のナンバープレート情報を決定することができる。任意の適切な画像識別アルゴリズムを採用して車両１１０のナンバープレート情報を決定することができることを理解されたい。ここでは詳細に説明しない。

本実施例においては、識別情報は、車両１１０における他のタイプの識別情報であってもよく、バーコード情報及びＲＦＩＤ情報などを含むが、これらに限定されない。例えば、バーコード情報は、車両１１０のハウジングに印刷又は貼り付けられてもよく、又は、車両１１０は、ＲＦＩＤタグを取り付けることができる。バーコードを識別するか、又はＲＦＩＤ情報を読み取ることによって、センシング装置１０５は、車両１１０のナンバープレート又は車両１１０の車両型番などの車両１１０の識別情報を決定することができる。

本実施例においては、センシング装置１０５は、識別情報に基づいて予め定義された輪郭モデル集合から車両１１０に対応する輪郭モデルを決定することができる。本実施例においては、センシング装置１０５に所定の輪郭モデル集合が記憶され、輪郭モデル集合は、異なるナンバープレート情報に対応する輪郭モデルを含むことができる。センシング装置は、車両１１０のナンバープレート情報に基づいて車両１１０に対応する輪郭モデルを決定することができる。

本実施例においては、輪郭モデル集合は、異なる車両型番に対応する輪郭モデルをさらに含むことができる。センシング装置１０５は、車両１１０のナンバープレート情報又はバーコード／ＲＦＩＤなどの情報に基づいて車両１１０の車両型番を決定し、車両１１０の車両型番に基づいて輪郭モデルから車両１１０に対応する輪郭モデルを決定することができる。

本実施例においては、輪郭モデル集合は、センシング装置１０５から分離されたコンピューティング機器に記憶することができ、センシング装置１０５は、コンピューティング機器に車両１１０の識別情報又は識別情報に基づいて決定された車両１１０の車両型番を送信することにより、サーバに車両１１０に対応する輪郭モデルを要求することができる。コンピューティング機器は、要求を受信した後、車両１１０の識別情報又は車両型番に基づいて輪郭モデル集合から車両１１０に対応する輪郭モデルを決定し、輪郭モデルをセンシング装置１０５に送信することができる。

図４は、本発明の一実施例に係る車両輪郭モデル４００の概略図を示す。図４に示される一例では、センシング装置１０５は、輪郭モデル集合から車両１１０に対応する輪郭モデル４００を決定する。本実施例においては、輪郭モデル４００は、例えば、車両１１０に対応する輪郭情報及び物理的サイズ情報を含むことができる。本実施例においては、輪郭モデル４００は、車両１１０の異なる部材に関連付けられた輪郭情報を含むことができる。例えば、図４に示されるように、輪郭モデル４００は、リアウィンドウ輪郭４０２と、サンルーフ輪郭４０４と、フロントウィンドウ輪郭４０６と、車灯輪郭４０８と、吸気グリッド輪郭４１０とを備えている。本実施例においては、輪郭モデル４００は、輪郭モデルの中心を原点とする座標系（説明の便宜上、以下、第１の座標系と呼ぶ）における複数の線に変換することができ、これらの線は、第１の座標系における方程式で表すことができる。

引き続き図２を参照すると、ブロック２０６において、センシング装置１０５は、輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から第１のエッジ情報にマッチングするエッジ情報を決定し（説明の便宜上、以下、第２のエッジ情報と呼ぶ）、エッジ情報集合における各エッジ情報は、センシング装置１０５に対する輪郭モデルの異なる位置に対応する。

本実施例においては、センシング装置１０５は、センシング装置１０５に対する輪郭モデル４００の初期位置をＸ^Ｔ＝（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）とすることができ、ここで、（ｘ，ｙ，ｚ）は、輪郭モデル４００の中心のセンシング装置１０５を原点とする座標系（説明の便宜上、以下、第２の座標系と呼ぶ）における座標を示し、（α，β，γ）は、第２の座標系に対する第１の座標のオイラー角を示し、これは、センシング装置１０５に対する輪郭モデル４００のピッチ、ロール、及びヨー情報を表す。本実施例においては、車両１１０の画像３００における中心に基づいてセンシング装置１０５に対する輪郭モデル３００の初期位置を決定することができる。例えば、本実施例においては、センシング装置１０５は、自体の標定情報に基づいて車両１１０の画像３００における中心の２次元座標を第２の座標系における位置に変換し、当該位置を輪郭モデル４００の初期位置とすることができる。周知の座標変換方式を採用して車両１１０の画像３００における中心の２次元座標を第２の座標系における位置に変換することができることを理解されたい。ここでは詳細に説明しない。

本実施例においては、センシング装置１０５は、決定されたセンシング装置１０５に対する輪郭モデル４００の位置及び自体の標定情報に基づいて画像３００の２次元座標系（説明の便宜上、以下、第３の座標系と呼ぶ）における、輪郭モデル４００に対応するエッジ情報を決定することができる。例えば、図５は、本発明の一実施例に係る第２のエッジ情報を決定する概略図５００を示す。図５に示されるように、フロントウィンドウ輪郭４０６を一例として、センシング装置１０５は、輪郭モデル４００の位置に基づいて、フロントウィンドウ輪郭４０６の第３の座標系における対応する輪郭線５０２を決定することができる。具体的には、センシング装置１０５は、輪郭線５０２を構成する少なくとも一つの線分の第３の座標系における方程式も取得することができる。

本実施例においては、センシング装置１０５は、第１のエッジ情報によって示されるエッジ（説明の便宜上、以下、第１のエッジと呼ぶ）と第３の座標系に投影された輪郭モデル４００のエッジ情報によって示されるエッジとの間の距離を決定することができる。図５に示されるように、引き続きフロントウィンドウ輪郭４０６を例とし、センシング装置１０５は、フロントウィンドウエッジ３０６とエッジ線５０２との画像３００の座標における距離を決定することができる。本実施例においては、センシング装置１０５は、第１のエッジにおける複数の点を決定する。例えば、センシング装置１０５は、フロントウィンドウエッジ３０６から複数の点５０４，５０６をサンプリングし、複数の点５０４，５０６から輪郭線５０２までの距離をそれぞれ計算することができる。

本実施例においては、センシング装置１０５は、点５０４及び点５０６からの距離が最も近い線分を決定し、点５０４から線分までの最短距離を計算することができる。図５の点５０４を一例とし、点５０４の第３の座標系における座標は、（ｕ０，ｖ０）とすることができ、点５０４からの距離が最も近い線分は、線分５０８であり、その第３の座標系における方程式は、例えば、ａｕ＋ｂｖ＋１＝０という方程式で表すことができ、ここで、ｕ及びｖは、第３の座標系の座標軸であり、ａ及びｂは、線分５０８の第３の座標系における直線方程式係数である。点５０４から線分５０８までの距離Ｄは、以下の式（１）で表すことができる。

車両１１０の輪郭モデル４００の第１の座標系における位置は、既知であるので、直線方程式の係数ａ，ｂは、センシング装置１０５に対する輪郭モデル４００の位置Ｘ^Ｔ＝（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）の関数で表すことができ、すなわち、係数ａ，ｂは、以下のように表すことができる。
ａ＝ｆ_１（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ） （２）
ｂ＝ｆ_２（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ） （３）

この時、係数ａ，ｂの関数（２）及び関数（３）を式（１）に代入すると、Ｄ＝Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）を得ることができる。同様の方式により、点５０６から輪郭線５０２までの距離が、点５０６から最も近い線分５１０までの距離であると決定することができ、同様に、位置Ｘ^Ｔ＝（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）の関数で表すことができる。

本実施例においては、センシング装置１０５は、エッジ情報によって示されたエッジにおける複数の点から輪郭線までの距離の合計を決定することができる。具体的には、図５の例では、フロントウィンドウエッジ３０６のみを考慮した場合には、フロントウィンドウエッジ３０６と輪郭線５０２との画像３００の座標における距離は、複数の点５０４及び５０６から輪郭線５０２までの距離の合計Ｅとすることができる。よって、Ｅは、輪郭モデル４００の第２の座標系における位置の関数、すなわち、以下の式（４）で表すことができる。

ここで、ｉは、複数の点の番号を表す。距離の合計Ｅは、他の部材に対応するエッジ（例えば、車体エッジ３０２、サンルーフエッジ３０４、車灯エッジ３０８及び吸気グリッドエッジ３１０）における複数の点から対応する輪郭線までの距離の合計を含むことができることを理解されたい。

距離の合計Ｅが小さいほど、輪郭モデル４００が、車両１１０の本当の位置に近いことを理解されたい。したがって、センシング装置１０５は、輪郭モデルに対応する第２のエッジ情報によって示される第２のエッジを、画像３００における第１のエッジ情報３００’によって示される第１のエッジとできる限り一致させる必要がある。

本実施例においては、センシング装置１０５は、輪郭モデル４００の中心の第２の座標系における初期位置Ｘ^Ｔ＝（ｘ，ｙ，ｚ，α，β，γ）に基づいて反復的調整を開始することができる。具体的には、センシング装置１０５は、輪郭モデル４００の第２の座標系における異なる位置に位置する場合に求められた距離の合計Ｅと所定の距離の閾値とを比較することができ、距離の合計Ｅが当該距離閾値より小さい場合、センシング装置１０５は、この場合の輪郭モデル４００に対応する第２のエッジ情報を第１のエッジ情報とマッチングさせることができる。センシング装置１０５は、輪郭モデル４００の第２の座標系における位置Ｘ１^Ｔ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１，α１，β１，γ１）を記録し、反復を停止することができる。

本実施例においては、センシング装置１０５は、さらに、ニュートン法に基づいて輪郭モデル４００の第２の座標系における位置を調整することにより、第１のエッジ情報３００’とマッチングする第２のエッジ情報を決定することができる。具体的には、センシング装置１０５は、反復のたびに以下の式（５）により、より良い位置を求める。

ここで、

は、次の反復で選択された位置を表し、

は、調整前の現在の位置を表す。
センシング装置１０５は、以下の収束条件（すなわち、隣接して調整された位置間の距離は、所定の閾値よりも小さい）の式（６）を満たす時に反復を終了することができる。

ニュートン法に基づいて、センシング装置１０５は、収束条件が満たされる時の輪郭モデル４００の第２の座標系における位置を決定することができる。例えば、位置は、Ｘ１^Ｔ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１，α１，β１，γ１）で表すことができる。

上記の方法によって、センシング装置１０５は、エッジ情報集合によって示される複数のエッジから、複数の点との距離の合計が所定の閾値よりも小さい第２のエッジを決定し、エッジ情報集合から第２のエッジを示す第２のエッジ情報を選択することができる。上記の方法が単に例示するものであり、任意の他の適切な方法を採用して、距離の合計が最小である位置を求めてもよいことを理解されたい。

引き続き図２を参照すると、ブロック２０８において、センシング装置１０５は、第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、センシング装置に対する車両１１０の位置を決定する。上述したように、センシング装置１０５は、輪郭モデル４００の第２の座標系における位置を、センシング装置１０５に対する車両１１０の位置として出力することができる。

本実施例においては、第１のエッジ情報３００’とマッチングする第２のエッジ情報が決定された後、センシング装置１０５は、第２のエッジ情報に対応する輪郭モデル４００の第２の座標系における位置を決定することができる。例えば、Ｘ１^Ｔ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１，α１，β１，γ１）である。本実施例においては、センシング装置１０５は、自体の標定情報に基づいて第２の座標系から世界座標系への変換行列を取得することができる。センシング装置１０５は、変換行列に基づいて、センシング装置１０５に対する車両１１０の位置、すなわち、輪郭モデル４００の第２の座標系における位置Ｘ１^Ｔ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１，α１，β１，γ１）に対して座標系の変換を行って、世界座標系における地理的位置Ｘ２^Ｔ＝（ｘ２，ｙ２，ｚ２，α２，β２，γ２）を取得することができ、地理的位置は、車両１１０の世界座標系における３次元座標及びオイラー角を含むことができる。

このような位置決め方式に基づいて、センシング装置は、２次元画像における車両の大まかな領域を簡単に考慮するのではなく、車両の正確な輪郭モデルを利用して、輪郭モデルを２次元画像に投影して、投影された線が２次元画像における車両のエッジとできる限りマッチングするようにすることにより、車両の地理的位置がより正確に決定される。

本実施例においては、センシング装置１０５は、さらに、車両１１０の地理的位置を前記車両１１０に送信することができる。本実施例においては、例えば、車両１１０は、地理的位置情報を受信し、車両１１０の自己位置決め情報と融合することにより、より正確な位置決めを取得することができる。本実施例においては、車両１１０は、直接に、取得した地理的位置情報に基づいて車両１１０の走行を制御することもできる。

本実施例においては、センシング装置１０５は、センシング装置１０５に対する車両１１０の位置を車両１１０に送信することもできる。車両１１０は、相対的位置情報及びセンシング装置１０５の位置に基づいて車両１１０の世界座標系における地理的位置を決定することができる。

図６は、本発明の実施例に係る車両位置決め装置５００のブロック図を示す。装置６００は、図１のセンシング装置１０５に備えられていてもよく、又はセンシング装置１０５として実現されてもよい。図６に示されるように、装置６００は、センシング装置によって取得された車両に関する画像から車両の第１のエッジ情報を決定する第１のエッジ情報決定モジュール６０２を備える。装置６００は、車両に対応する輪郭モデルを決定する輪郭モデル決定モジュール６０４をさらに備える。装置６００は、輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から第１のエッジ情報にマッチングする第２のエッジ情報を決定する第２のエッジ情報決定モジュール６０６を備え、エッジ情報集合における各エッジ情報は、センシング装置に対する輪郭モデルの異なる位置に対応する。装置６００は、第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、センシング装置に対する車両の位置を決定する地理的位置決定モジュール６０８をさらに備える。

本実施例においては、第１のエッジ情報決定モジュール６０２は、画像から車両の少なくとも一つの部材を決定する部材配置モジュールと、少なくとも一つの部材のエッジを抽出するエッジ抽出モジュールとをさらに備えることができる。

本実施例においては、輪郭モデル決定モジュール６０４は、画像から車両の識別情報を決定するように構成される識別情報決定モジュールと、識別情報に基づいて、予め定義された輪郭モデル集合から車両に対応する輪郭モデルを決定する第１の輪郭モデル決定モジュールとをさらに備えることができる。

本実施例においては、識別情報は、車両のナンバープレート情報を含む。

本実施例においては、第２のエッジ情報決定モジュール６０６は、第１のエッジ情報によって示される第１のエッジにおける複数の点を決定する点決定モジュールと、エッジ情報集合によって示される複数のエッジから第２のエッジを決定する第２のエッジ決定モジュールを備え、第２のエッジと複数の点との距離の合計は、所定の閾値よりも小さい。また、第２のエッジ情報決定モジュール６０６は、エッジ情報集合から第２のエッジを示す第２のエッジ情報を選択する第２のエッジ情報選択モジュールをさらに備えている。

本実施例においては、位置決定モジュール６０８は、センシング装置を原点とする路側座標系における車両の座標及びオイラー角を取得する座標及びオイラー角取得モジュールを備えることができる。

本実施例においては、装置６００は、センシング装置を原点とする路側座標系から世界座標系への変換行列を取得する変換行列取得モジュールと、変換行列に基づいてセンシング装置に対する車両の位置を車両の地理的位置に変換する地理的位置変換モジュールと、をさらに備えることができる。

本実施例においては、装置６００は、車両に地理的位置を送信する送信モジュールをさらに備えることができる。

図７は、本発明の実施例を実現することができる一例の機器７００の概略ブロック図を示す。機器７００は、図１のセンシング装置１０５を実現するためのものであってもよい。図に示されるように、機器７００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）７０２に記憶されているコンピュータプログラム命令、又は記憶ユニット７０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７０３にロードされたコンピュータプログラム命令に基づいて、各種の適切な動作と処理を実行することができる計算ユニット７０１を備える。ＲＡＭ７０３には、機器７００の操作に必要な各種のプログラム及びデータがさらに記憶されてもよい。計算ユニット７０１と、ＲＯＭ７０２と、ＲＡＭ７０３とは、バス７０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース７０５もバス７０４に接続されている。

キーボード、マウスなどの入力ユニット７０６と、各種のディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット７０７と、磁気ディスク、光学ディスクなどの記憶ユニット７０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット７０９とを備える機器７００内の複数の構成要素は、Ｉ／Ｏインタフェース７０５に接続されている。通信ユニット７０９は、機器７００がインターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを許可する。

計算ユニット７０１は、処理および計算能力を有する様々な汎用および／または特殊用途の処理構成要素とすることができる。計算ユニット７０１のいくつかの一例は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、様々な専用人工知能（ＡＩ）計算チップ、機械学習モデルアルゴリズムを実行する様々な計算装置、デジタル信号処理（ＤＳＰ）、および任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限定されない。計算ユニット７０１は、車両位置決め方法２００など、上述した様々な方法および処理を実行する。例えば、いくつかの実施例では、車両位置決め方法２００は、記憶装置７０８などの機械読み取り可能な媒体に有形に含まれているコンピュータソフトウェアプログラムとして実現することができる。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの一部または全部は、ＲＯＭ７０２および／または通信ユニット７０９を介して機器７００にロードおよび／またはインストールすることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ７０３にロードされ、計算ユニット７０１によって実行されるとき、上述した車両位置決め方法２００の少なくとも一つのステップを実行することができる。代替的に、他の実施例では、計算ユニット７０１は、他の任意の適切な形態によって（例えば、ファームウェアによって）車両位置決め方法２００を実行するように構成することができる。

本明細書で上述した機能は、少なくとも部分的に、少なくとも一つのハードウェア論理構成要素によって実行することができる。例えば、使用することができる例示的なタイプのハードウェアロジックコンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、ロードプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などを含むがこれらに限定されない。

本発明の車両位置決め方法を実施するためのプログラムコードは、少なくとも一つのプログラミング言語の任意の組み合わせで作成することができる。プログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供されてもよく、その結果、プログラムコードがプロセッサまたはコントローラによって実行されるとき、フローチャートおよび／またはブロック図において特定される機能および／または操作が実施される。プログラムコードは、全てマシン上で、部分的にマシン上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージの一部として、そして部分的にリモートマシン上、または全部でリモートマシンまたはサーバ上で実行することができる。

本発明では、機械読み取り可能な媒体は、命令実行システム、装置、または機器によって使用されるまたは命令実行システム、装置、またはデバイスと合わせて使用されるプログラムを含むまたは格納することができる有形の媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体または機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、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適切な組み合わせを含んでもよいが、それらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のより具体的な一例は、少なくとも一つのラインに基づく電気接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶装置、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んでもよい。

また、動作を特定の順序で説明したが、これは、そのような動作が示された特定の順序または順番で実行されること、または所望の結果を達成するために示されたすべての動作が実行されることを要求することを理解されたい。一定の環境においてマルチタスキングおよび並列処理は有利な場合がある。同様に、いくつかの具体的な実装の詳細が上記の説明に含まれているが、これらは本発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。別々の実施例で説明されているいくつかの特徴は、単一の実施例において組み合わせて実現することもできる。逆に、単一の実施例で説明されている様々な特徴は、個別にまたは任意の適切なサブ組み合わせで複数の実施例で実現することができる。

本テーマは構造的特徴および／または方法論的動作に特有の言語で説明したが、添付の特許請求の範囲に定義されたテーマは説明された上記の特定の特徴または動作に限定されないことを理解されたい。逆に、上記の特定の特徴および動作は単に特許請求の範囲を実現する例示的な形態である。

Claims (18)

1. センシング装置によって取得された車両に関する画像から前記車両の第１のエッジ情報を決定するステップと、
   前記車両に対応する輪郭モデルを決定するステップと、
   前記輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から前記第１のエッジ情報にマッチングする第２のエッジ情報を決定するステップと、
   前記第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、前記センシング装置に対する前記車両の位置を決定するステップとを含み、
   前記エッジ情報集合における各前記エッジ情報は、前記センシング装置に対する前記輪郭モデルの異なる位置に対応する車両位置決め方法。
2. 前記第１のエッジ情報を決定するステップは、
   前記画像から前記車両の少なくとも一つの部材を決定するステップと、
   少なくとも一つの前記部材のエッジを抽出するステップとを含む請求項１に記載の車両位置決め方法。
3. 前記輪郭モデルを決定するステップは、
   前記画像から前記車両の識別情報を決定するステップと、
   前記識別情報に基づいて、予め定義された輪郭モデル集合から前記車両に対応する前記輪郭モデルを決定するステップとを含む請求項１に記載の車両位置決め方法。
4. 前記識別情報は、前記車両のナンバープレート情報を含む請求項３に記載の車両位置決め方法。
5. 前記エッジ情報集合から前記第１のエッジ情報にマッチングする前記第２のエッジ情報を決定するステップは、
   前記第１のエッジ情報によって示される第１のエッジにおける複数の点を決定するステップと、
   前記エッジ情報集合によって示される複数のエッジから第２のエッジを決定するステップと、
   前記エッジ情報集合から前記第２のエッジを示す第２のエッジ情報を選択するステップとを含み、
   前記第２のエッジと前記複数の点との距離の合計が所定の閾値よりも小さい請求項１に記載の車両位置決め方法。
6. 前記センシング装置に対する前記車両の前記位置を決定するステップは、
   前記センシング装置を原点とする路側座標系における前記車両の座標及びオイラー角を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の車両位置決め方法。
7. 前記センシング装置を原点とする路側座標系から世界座標系への変換行列を取得するステップと、
   前記変換行列に基づいて、前記センシング装置に対する前記車両の前記位置を前記車両の地理的位置に変換するステップとをさらに含む請求項１に記載の車両位置決め方法。
8. 前記車両に前記地理的位置を送信するステップをさらに含む請求項７に記載の車両位置決め方法。
9. センシング装置によって取得された車両に関する画像から前記車両の第１のエッジ情報を決定する第１のエッジ情報決定モジュールと、
   前記車両に対応する輪郭モデルを決定する輪郭モデル決定モジュールと、
   前記輪郭モデルに関連付けられたエッジ情報集合から前記第１のエッジ情報にマッチングする第２のエッジ情報を決定する第２のエッジ情報決定モジュールと、
   前記第２のエッジ情報に対応する位置に基づいて、前記センシング装置に対する前記車両の位置を決定する位置決定モジュールとを備え、
   前記エッジ情報集合における各エッジ情報は、前記センシング装置に対する前記輪郭モデルの異なる位置に対応する車両位置決め装置。
10. 前記第１のエッジ情報決定モジュールは、
    前記画像から前記車両の少なくとも一つの部材を決定する部材配置モジュールと、
    少なくとも一つの前記部材のエッジを抽出するエッジ抽出モジュールとを備える請求項９に記載の車両位置決め装置。
11. 前記輪郭モデル決定モジュールは、
    前記画像から前記車両の識別情報を決定する識別情報決定モジュールと、
    前記識別情報に基づいて、予め定義された輪郭モデル集合から前記車両に対応する前記輪郭モデルを決定する第１の輪郭モデル決定モジュールとを備える請求項９に記載の車両位置決め装置。
12. 前記識別情報は、前記車両のナンバープレート情報を含む請求項１１に記載の車両位置決め装置。
13. 前記第２のエッジ情報決定モジュールは、
    前記第１のエッジ情報によって示される第１のエッジにおける複数の点を決定する点決定モジュールと、
    前記エッジ情報集合によって示される複数のエッジから第２のエッジを決定する第２のエッジ決定モジュールと、
    前記エッジ情報集合から前記第２のエッジを示す第２のエッジ情報を選択する第２のエッジ情報選択モジュールとを備え、
    前記第２のエッジと前記複数の点との距離の合計が所定の閾値よりも小さい請求項９に記載の車両位置決め装置。
14. 前記位置決定モジュールは、
    前記センシング装置を原点とする路側座標系における前記車両の座標及びオイラー角を決定する座標及びオイラー角取得モジュールを備える請求項９に記載の車両位置決め装置。
15. 前記センシング装置を原点とする路側座標系から世界座標系への変換行列を取得する変換行列取得モジュールと、
    前記変換行列に基づいて前記センシング装置に対する前記車両の位置を前記車両の地理的位置に変換する地理的位置変換モジュールとをさらに備える請求項９に記載の車両位置決め装置。
16. 前記車両に前記地理的位置を送信する送信モジュールをさらに備える請求項１５に記載の車両位置決め装置。
17. 少なくとも一つのプロセッサと、
    少なくとも一つのプログラムを記憶するメモリとを備える電子機器であって、
    少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合に、請求項１から請求項８のいずれかに記載の車両位置決め方法を実現する電子機器。
18. コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項１から請求項８のいずれかに記載の車両位置決め方法が実現されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
    

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