JP2021139898A - 測位方法、装置、計算装置、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】測位結果が環境変化から保護されるように、効果的で安定した測位サービスを提供する。【解決手段】測位対象装置におけるライダが現在時刻に収集した点群データを取得することと、点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づき、該装置の現在時刻でのグローバル座標系におけるグローバル測位情報を確定することと、点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づき、該装置の現在時刻でのローカル座標系におけるローカル測位情報を確定することと、少なくともグローバル測位情報及びローカル測位情報に基づき、該装置の現在時刻での測位結果を確定することとを含む。【選択図】図３

Description

本開示の実施形態は、主に自動運転分野に関し、より詳細には、測位方法、装置、計算装置、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラムに関する。

近年、自動運転（無人運転とも呼ばれる）は人工知能の一つの応用シーンとして、既に様々な乗り物、特に自動車産業の新たな発展方向になっている。自動運転技術は、一般に、自動運転車両の高精度な測位に依存する。自動運転分野において、従来の測位手段は一般的に自動運転車両におけるライダによってリアルタイムに収集された点群データを高精度測位地図とマッチングすることにより、自動運転車両の位置を確定する。しかし、道路環境が変化すると、リアルタイムに収集された点群データは測位地図における対応する領域のデータと大きな差が存在する可能性があり、それにより測位結果が不正確であるか又は測位できない状況を引き起こす場合がある。

本開示の例示的な実施形態によれば、測位のための解決策が提供される。

本開示の第１の態様において、測位方法であって、
装置上のＬｉＤＡＲにより第１時刻に収集された点群データを取得することと、
前記点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記グローバル座標系における第１グローバル測位情報を確定することと、
前記点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記ローカル座標系における第１ローカル測位情報を確定することと、
少なくとも前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報に基づいて、前記装置の前記第１時刻での第１測位結果を確定することと
を含む測位方法が提供される。

本開示の第２の態様において、測位装置が提供される。該装置は、測位対象装置におけるライダが現在時刻に収集した点群データを取得するように構成される第１取得モジュールと、点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づいて、該装置の現在時刻でのグローバル座標系におけるグローバル測位情報を確定するように構成されるグローバル測位モジュールと、点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づいて、該装置の現在時刻でのローカル座標系におけるローカル測位情報を確定するように構成されるローカル測位モジュールと、少なくともグローバル測位情報及びローカル測位情報に基づいて、該装置の現在時刻での測位結果を確定するように構成される結果確定モジュールとを含む。

本開示の第３の態様において、計算装置であって、
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メモリであって、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実行されると、
装置上のＬｉＤＡＲにより第１時刻に収集された点群データを取得することと、
前記点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記グローバル座標系における第１グローバル測位情報を確定することと、
前記点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記ローカル座標系における第１ローカル測位情報を確定することと、
少なくとも前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報に基づいて、前記装置の前記第１時刻での第１測位結果を確定することとを含む動作を、前記計算装置に実行させる、メモリと
を含んでなる計算装置が提供される。

本開示の第４の態様において、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムは計算装置によって実行されると、
対象上のＬｉＤＡＲにより第１時刻に収集された点群データを取得することと、
前記点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づいて、前記対象の前記第１時刻での前記グローバル座標系における第１グローバル測位情報を確定することと、
前記点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づいて、前記対象の前記第１時刻での前記ローカル座標系における第１ローカル測位情報を確定することと、
少なくとも前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報に基づいて、前記対象の前記第１時刻での第１測位結果を確定することとを前記計算装置に実行させる、コンピュータ可読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、本開示の実施形態のかなめ又は重要な特徴を限定することを意図するものではなく、本開示の範囲を限定するものでもない。本開示の他の特徴は、以下の説明によって容易に理解されるであろう。

本開示の第５の態様において、本開示の実施例は、コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、本開示の第１の態様に記載の測位方法を実現する、コンピュータプログラムを提供する。

本開示のいくつかの実施形態が実現可能な例示的な環境を示す模式図である。 本開示の実施形態に係る測位システムを示すブロック図である。 本開示の実施形態に係る測位プロセスを示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係る測位装置を示すブロック模式図である。 本開示の複数の実施形態を実施することができる計算装置を示すブロック図である。

以下、添付図面を参照しながら本開示の実施形態を更に詳しく説明する。本開示のいくつかの実施形態が図面に示されているが、本開示は様々な形態で具現化されてもよく、本明細書に記載の実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、逆に、これらの実施形態は、本開示をより明確かつ完全に理解するために提供されていることを理解されたい。なお、本開示の図面及び実施形態は例示的なものにすぎず、本開示の保護範囲を限定するものではない。

本開示の実施形態の説明では、用語「…を含む」及びそれに類似する用語は、「…を含むがそれらに限定されない」という非限定の表現として理解されるべきである。「…に基づいて」という用語は、「…に少なくとも部分的に基づいて」と理解されるべきである。「１つの実施形態」又は「該実施形態」という用語は、「少なくとも１つの実施形態」と理解されるべきである。なお、「第１」、「第２」等の用語は、異なるオブジェクト又は同一のオブジェクトを意味することができる。以下では、他の明確か暗黙的な定義がさらに含まれ得る。

上述したように、自動運転分野において、従来の測位手段は一般的に自動運転車両におけるＬｉＤＡＲによってリアルタイムに収集された点群データを高精度測位地図とマッチングすることにより、自動運転車両の位置を確定する。しかし、道路環境が変化すると、リアルタイムに収集された点群データは測位地図における対応する領域のデータと大きな差が存在する可能性があり、それにより測位結果が不正確であるか又は測位できない状況を引き起こす場合がある。

本開示の実施形態によれば、測位のための解決策が提供される。該解決策は、測位対象装置におけるＬｉＤＡＲが現在時刻に収集した点群データを取得することと、点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づき、該装置の現在時刻でのグローバル座標系におけるグローバル測位情報を確定することと、点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づき、該装置の現在時刻でのローカル座標系におけるローカル測位情報を確定することと、少なくともグローバル測位情報及びローカル測位情報に基づき、該装置の現在時刻での測位結果を確定することとを含む。このように、本開示の実施形態によれば、測位結果が環境変化から保護されるように、効果的で安定した測位サービスを提供することができる。

以下、添付図面を参照しながら本開示の実施形態を詳しく説明する。図１は、本開示のいくつかの実施形態が実現可能な例示的な環境１００を示す模式図である。環境１００は、測位対象の装置１１０と、装置１１０と通信可能に結合された計算装置１２０とを含むことができる。

この例示的な環境１００では、装置１１０は、例えば道路１３０を走行する車両として示されている。本明細書に記載の車両は、乗用車、トラック、バス、電気自動車、オートバイ、キャンピングカー、列車などを含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、装置１１０は、無人車両とも呼ばれる、部分的又は完全な自動運転機能を有する車両であってもよい。任意選択的に、他の実施形態において、装置１１０は測位対象の他の装置又は乗り物等であってもよい。本開示の範囲はこの点で限定されない。

装置１１０は、計算装置１２０に通信可能に結合することができる。別個のエンティティとして示されているが、計算装置１２０は、装置１１０に組み込まれてもよい。計算装置１２０は、装置１１０の外部におけるエンティティとして実装されてもよく、ワイヤレスネットワークを介して装置１１０と通信してもよい。計算装置１２０は、計算、記憶、通信、制御などの機能を実現するために、プロセッサ、メモリ、及び一般的に汎用コンピュータに存在する他のコンポーネントを少なくとも含むことができる。

いくつかの実施形態では、装置１１０は、点群データをリアルタイムで収集するためのＬｉＤＡＲを備えることができる。計算装置１２０は、ＬｉＤＡＲによってリアルタイムで収集された点群データを装置１１０から取得することができ、少なくとも該点群データに基づいて、装置１１０の現在の測位結果１０１を確定する。測位結果１０１は、特定の座標系における装置１１０の姿勢を示すことができる。例えば、二次元座標系では、物体の姿勢は、二次元座標とヨー角とを用いて表すことができる。三次元座標系において、物体の姿勢は三次元座標、ピッチ角、ヨー角及びロール角を用いて表すことができる。さらに、いくつかの実施形態では、装置１１０は、ジャイロスコープによって収集された角速度、ジャイロスコープのゼロバイアス、加速度計によって収集された加速度、加速度計のゼロバイアスなどの慣性測定データをリアルタイムで収集するための慣性測定ユニット（ＩＭＵ）をさらに備えることができる。計算装置１２０は、装置１１０から該慣性測定データ及びＬｉＤＡＲによってリアルタイムで収集された点群データを取得し、少なくとも慣性測定データ及び点群データに基づいて装置１１０の現在の測位結果１０１を確定することができる。

図２は、本開示の実施形態に係る測位システム２００のブロック図を示している。測位システム２００の構造及び機能は、説明の目的のために示されているに過ぎず、本開示の範囲を限定することを示唆するものではないことを理解されたい。いくつかの実施形態では、測位システム２００は、異なる構造及び／又は機能を有することができる。

図２に示すように、システム２００は測位対象装置（例えば、車両）１１０及び計算装置１２０を含むことができる。測位対象装置１１０は、例えば、慣性測定ユニット「ＩＭＵ」２１０及びライダーシステム「ＬｉＤＡＲ」２２０を含むことができる。ＩＭＵ２１０（例えばジャイロスコープ、加速度計、磁力計、衛星測位センサ、例えばＧＰＳセンサ及び／又は他の慣性センサ）はリアルタイムで装置１１０の慣性測定データ（例えば、ジャイロスコープによって収集された角速度、ジャイロスコープのゼロバイアス、加速度計によって収集された加速度、加速度計のゼロバイアスなど）を収集することができ、且つＬｉＤＡＲ２２０はリアルタイムで点群データを収集することができる。ここでいう「点群データ」とは、レーザ光が物体表面に照射されたときに戻ってくる該物体表面の各点のデータ情報をいい、各点の３次元座標（例えば、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標）及びレーザ反射強度（「反射値」ともいう）を含む。

図２に示すように、計算装置１２０は、前処理モジュール２３０、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ（ＬｉＤＡＲ ｉｎｅｒｔｉａｌ ｏｄｏｍｅｔｒｙ）２４０、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール（ｇｌｏｂａｌ ＬｉＤＡＲ ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ）２５０、融合最適化モジュール（ｆｕｓｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ）２６０及び環境変化検出モジュール２７０を含むことができる。計算装置１２０の各モジュール及び対応する機能は、説明の目的のために示されているに過ぎず、本開示の範囲を何ら限定することを示唆するものではないことを理解されたい。いくつかの実施形態では、計算装置１２０は、追加のモジュールを含むことができ、又は図示される１つ又は複数のモジュール（例えば、環境変化検出モジュール２７０）を省略することができる。

いくつかの実施形態では、前処理モジュール２３０は、慣性積分ユニット２３１及び動き補償ユニット２３２を含むことができる。慣性積分ユニット２３１は、ＩＭＵ２１０によって収集された慣性測定データを積分し、装置１１０の現在の慣性座標系における測位情報（本明細書で「慣性測位情報」とも呼ばれる）を確定する。慣性測位情報は、例えば、慣性座標系における該装置１１０の予測姿勢及び／又は他の情報を示すことができる。いくつかの実施形態では、慣性測位情報は、動き補償ユニット２３２に提供されることができ、動き補償ユニット２３２は、この慣性測位情報を利用して、レーダ２２０によって収集されたオリジナル点群データを動き補償して、補償された点群データを得ることができる。補償された点群データは、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０及びグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０に提供され得る。

いくつかの実施形態では、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０は、予め構築されたグローバル測位地図に点群データ（例えば、動き補償された点群データ）をマッチングすることによって、グローバル測位地図における装置１１０の現在の測位情報（本明細書では「グローバル測位情報」とも呼ばれる）を確定することができる。グローバル測位地図は、緯度経度を示すワールド座標系などのグローバル座標系で構築された２次元地図であってもよい。いくつかの実施形態では、グローバル測位地図は、２次元平面上で複数のグリッドに分割することができ、各グリッドは、そのグリッドに対応するレーザ反射値及び高さ値を記録することができる。いくつかの実施形態では、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０は、ヒストグラムフィルタ内の状態確率を更新するために、リアルタイム点群データ内の反射値及び高さ値を利用して、各グリッドの反射値及び高さ値とマッチングするヒストグラムフィルタフレームワークを使用することができる。いくつかの実施形態では、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０によって出力されるグローバル測位情報は、グローバル座標系における装置１１０の姿勢（本明細書では「第１姿勢」とも呼ばれる）及びその姿勢の信頼度（例えば、状態確率）を含むことができる。

ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、道路建設、地図期限切れ又は環境変化などのシーンで測位の精度を向上させるために用いることができる。いくつかの実施形態において、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、点群データ（例えば、動き補償された点群データ又はオリジナル点群データ）を受信し、且つ現在時刻の点群データ（「現在フレーム」とも呼ばれる）と前時刻の点群データ（「前フレーム」とも呼ばれる）との間の相対姿勢関係を推定することができる。ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、推定された異なるフレーム間の相対姿勢関係に基づいて、受信された点群データを組み合わせることによってローカル座標系でローカル地図を構築することができる。ローカル地図は、例えば、装置１１０の初期位置を原点とするローカル座標系で構築された２次元地図又は３次元地図であってもよい。以下では、ローカル地図として３次元地図を例に挙げて説明する。

いくつかの実施形態では、現在時刻の点群データ（例えば、動き補償された点群データ又はオリジナル点群データ）の受信に応答して、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、点群データをローカル地図とマッチングすることによって、装置１１０の現在の該ローカル地図内における測位情報（本明細書では「ローカル測位情報」とも呼ばれる）を確定することができる。ローカル測位情報は、例えば、点群データとローカル地図との間の相対姿勢、ローカル座標系における装置１１０の姿勢（本明細書では「第２姿勢」とも呼ばれる）、及びローカル座標系における該ローカル地図の姿勢（本明細書では「第３姿勢」とも呼ばれる）を示すことができる。ローカル地図の姿勢は、例えば、そのローカル地図を構築するための最初のフレームの点群に対応する姿勢で表すことができる。

いくつかの実施形態では、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０はさらに、現在時刻の点群データに基づいてローカル地図を更新することができる。点群データとローカル地図は通常同一の座標系ではないため、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０はまず点群データをローカル地図に対応するローカル座標系に変換し、続いて座標変換された点群データを利用してローカル地図を更新することができる。例えば、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、該ローカル地図を更新するために、現在時刻の点群データをローカル地図に挿入することができる。

いくつかの実施形態では、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、複数のローカル地図を維持することができる。例えば、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０が、複数の履歴点群データを組み合わせることによって第１ローカル地図を構築したと仮定する。ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、現在時刻の点群データを受信すると、現在時刻の点群データを第１ローカル地図に挿入し、第１ローカル地図を更新することができる。第１ローカル地図における点群フレーム数が閾値（例えば、４０フレーム）に達する場合、後続の点群データは、第１ローカル地図に挿入されず、新たな第２ローカル地図を構築するために用いられる。第２ローカル地図内の点群フレーム数が閾値（例えば、４０フレーム）に達した場合、第１ローカル地図を破棄することができる。いくつかの実施形態では、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０によって維持される複数のローカル地図は、測位の精度及び安定性をさらに向上させるために、異なる解像度を有することができる。いくつかの実施形態では、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０が複数のローカル地図を維持する場合、ローカル座標系における各ローカル地図の姿勢は、該ローカル地図を構築するための最初のフレームの点群に対応する姿勢によって表すことができる。ローカル測位情報を確定するとき、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０は、受信した点群データを複数のローカル地図の一部又は全部とマッチングさせることができる。

いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０からのローカル測位情報と、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０からのグローバル測位情報とを融合して、装置１１０の現在の測位結果１０１を確定することができる。測位結果１０１は、装置１１０がグローバル座標系又はローカル座標系における現在の姿勢を示すことができる。ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０はローカル座標系において良好な相対制約を提供することができ、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０はグローバル制約を提供してグローバル測位を実現することができ、両者の測位結果を融合すると、安定した測位システムを提供することができる。さらに、いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０からのローカル測位情報、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０からのグローバル測位情報、及び慣性積分ユニット２３１からの慣性測位情報を融合して、装置１１０の現在の測位結果１０１を確定することができる。

いくつかの実施形態では、融合プロセスは、固定長のスライディングウィンドウを利用することができる。例えば、スライディングウィンドウ内のフレーム数が所定のフレーム数に達すると、新たなフレームの点群データが該スライディングウィンドウに入ると、該スライディングウィンドウ内の最も古いフレームの点群データを除去することができる。すなわち、該融合プロセスに用いられるスライディングウィンドウは常に現在時刻の点群データ（例えば、現在フレーム）及び現在時刻より前の履歴時刻の点群データを含む。いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、装置１１０の現在時刻での測位結果１０１を最適化するために、例えば現在のフレームに対応する最終姿勢を得るために、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０及びＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０からの測位情報を、スライディングウィンドウのための入力として利用することができる。

いくつかの実施形態では、該融合問題は、最大事後推定問題として公式化することができる。例えば、装置１１０の測位結果に対応する事後確率

は、以下のように分解され得る。

式中、

は、スライディングウィンドウ内の全てのフレームを表し、

は、これらのフレームの状態（例えば、測位結果）を表し、且つ

は、これらのフレームに関する測定データ（慣性積分ユニット２３１により提供される慣性測位情報、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０により提供されるグローバル測位情報、及びＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０により提供されるローカル測位情報を含む）を表す。Ｓは、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０によって維持される全てのローカル地図を表し、各ローカル地図はｓで表される。

上記式（１）において、

は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０により提供される第ｋフレームと第ｓローカル地図との間の相対姿勢関係を表す。変数

は、ローカル座標系における第ｋフレームの状態（例えば、姿勢）を表し、

は、ローカル座標系における第ｋフレームに対応するピッチ角、ヨー角、及びロール角を表し、

は、ローカル座標系における第ｋフレームの３次元位置座標を表す。変数

は、ローカル座標系における第ｓローカル地図の状態（例えば、姿勢）を表す。融合最適化の間、変数

と

は可変であり、相対姿勢関係

は不変のままでよいことが理解されるべきである。

は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０によって提供されるローカル測位情報の尤度値（本明細書では「第２尤度値」とも呼ばれる）を表し、所与の状態

及び

における

の条件付き確率を示す。

上記式（１）において、

はグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０により提供された第ｋフレームのグローバル座標系におけるグローバル測位情報を示す。

は、ローカル座標系とグローバル座標系との変換関係を表す。

は、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０によって提供されるグローバル測位情報の尤度値（本明細書では「第１尤度値」とも呼ばれる）を表し、所与の状態

及び

下でグローバル測位情報

の条件付き確率を示す。

上記式（１）において、

は慣性積分ユニット２３１から提供される第ｋフレームの慣性座標系における慣性測位情報を表す。変数

は、ローカル座標系における第ｋ−１フレームの状態（例えば、姿勢）を表す。融合最適化の間、変数

と

は可変であることを理解されたい。

は、慣性積分ユニット２３１から提供される慣性測位情報の尤度値（本明細書では「第３尤度値」とも呼ばれる）を表し、所与の状態

及び

下で慣性測位情報

の条件付き確率を示す。

いくつかの実施形態において、融合プロセスにおいて各項はいずれもゼロ平均のガウス分布に合致すると仮定し、第１尤度値

、第２尤度値

及び第３尤度値

はそれぞれ以下のように定義することができる。

式中、

である。

、

と

は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０、慣性積分ユニット２３１及びグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０の残差をそれぞれ表し、且つ

は、残差

のローカル座標系における共分散を表し、

は残差

のグローバル座標系における共分散を表し、且つ

は残差

の慣性座標系における共分散を表す。

上述したように、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０によって提供されるグローバル測位情報

は、グローバル座標系における装置１１０の第１姿勢

を示すことができ、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０によって提供されるローカル測位情報は、ローカル座標系における装置１１０の第２姿勢

を示すことができる。

いくつかの実施形態において、第１尤度値

を確定するために、融合最適化モジュール２６０はグローバル座標系とローカル座標系との間の変換関係

及び第２姿勢

に基づき、第１姿勢

の推定値を確定し、さらに該推定値とグローバル測位情報に示された第１姿勢

との間の残差

を確定する。例えば、ローカル座標系における状態変数を

、ローカル座標系とグローバル座標系との間の変換関係を

、及びグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０により提供される装置１１０のグローバル座標系における第１姿勢を

と仮定すると、残差

は以下のように表すことができる。

式中、

はローカル座標系における第ｋフレームに対応するピッチ角、ヨー角及びロール角を表し、且つ

はローカル座標系における第ｋフレームの３次元位置座標を表す。

は、ローカル座標系におけるピッチ角、ヨー角及びロール角からグローバル座標系への変換関係を表し、且つ

はローカル座標系における３次元位置座標からグローバル座標系への変換関係を表す。

は、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０により提供されるグローバル座標系における第ｋフレームに対応するピッチ角、ヨー角及びロール角を表し、且つ

はグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０により提供されるグローバル座標系における第ｋフレームの３次元位置座標を表す。

いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、グローバル座標系における該残差

の共分散

をさらに確定することができる。グローバル座標系における残差

の共分散

は以下のように表すことができる。

ここで、ｄｉａｇ（）は、対角要素が回転共分散

、高さ方向共分散

、水平方向共分散

である対角行列を表す。いくつかの実施形態では、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０は、２次元ヒストグラムフィルタのみを使用して水平方向の不確かさを推定するので、回転共分散

及び高さ方向共分散

は、所定の定数であり得る。グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０内の二次元ヒストグラムフィルタは、各フレームの点群データの水平方向における共分散

を出力することができる。したがって、グローバル座標系における残差

の共分散

は、回転共分散

、高さ方向共分散

、及び水平方向共分散

に基づいて求めることができる。いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、上述式（２）に従って、残差

及び共分散

に基づいて第１尤度値

を確定することができる。

上述したように、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０によって提供されるローカル測位情報は、点群データとローカル地図との間の相対姿勢

、ローカル座標系における装置１１０の現在の第２姿勢

、及びローカル座標系における該ローカル地図の第３姿勢

を含むことができる。

いくつかの実施形態では、第２尤度値

を確定するために、融合最適化モジュール２６０は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０によって提供される第２姿勢及び第３姿勢に基づいて、相対姿勢の推定値を確定することができ、さらにローカル測位情報によって示される相対姿勢

と該推定値との間の残差

を確定することができる。例えば、相対姿勢を

、ローカル地図の姿勢を

と仮定すると、残差

は以下のように表すことができる。

式中、

は第ｋフレームと第ｓローカル地図の相対ピッチ角、相対ヨー角及び相対横ロール角を表し、且つ

は第ｋフレームの第ｓローカル地図における３次元位置座標を表す。

は第ｓローカル地図のローカル座標系におけるピッチ角、ヨー角及び横ロール角を表し、且つ

は第ｓローカル地図のローカル座標系における３次元位置座標を表す。

いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、ローカル座標系における該残差

の共分散

をさらに確定することができる。具体的には、ローカル測位情報の不確実性がスライディングウィンドウ内のすべてのフレーム間で均一に分布していると仮定することができ、したがって、ローカル座標系における残差

の共分散

は、所定の常対角行列とすることができる。いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、上記の式（２）に従って、該残差

及び共分散

に基づいて第２尤度値

を確定することができる。

いくつかの実施形態では、慣性積分ユニット２３１の残差

及びその共分散

は、任意の既知の方法又は将来開発される方法を用いて確定することができ、ここでは説明を省略する。

いくつかの実施形態では、融合最適化モジュール２６０は、式（１）に示すように事後確率を最大化することによって、現在時刻での装置１１０の最終的な測位結果１０１を確定することができる。いくつかの実施形態では、該測位結果１０１は、例えば、装置１１０のローカル座標系における現在最適化されている姿勢

を示すことができる。具体的には、式（１）及び（２）に示すような最大事後推定問題を解く場合、該問題を各残差の二乗和の最小値を求めることに変換し、続いて反復アルゴリズムを利用して解くことができる。

図２に示すように、いくつかの実施形態では、環境変化検出モジュール２７０は、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０からのローカル地図をグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０からのグローバル地図とマッチングすることによって、装置１１０が存在する環境が変化したかどうかを検出し、検出結果２０１を出力することができる。

グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０からのグローバル測位情報の正確さは、事前構築されたグローバル測位地図の実効性に依存することを理解されたい。地図が古すぎても環境が変化してもグローバル測位情報の誤差が大きく又は測位できない状況を引き起こす場合がある。ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０に生成されたローカル地図は装置１１０の現在の環境状態を反映することができ、比較的高い実効性を有し、したがってＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０からのローカル地図をグローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０からのグローバル地図とマッチングすることにより装置１１０が位置する環境が変化したか否かを検出することができる。

いくつかの実施形態では、環境変化検出モジュール２７０は、グローバル地図に対応する２次元グリッド内に３次元ローカル地図を投影し、ローカル地図がヒットした少なくとも１つのグリッドを確定することができる。そして、環境変化検出モジュール２７０は、少なくとも１つのグリッドのそれぞれについて、３次元ローカル地図とグローバル地図との間の高さ値及び反射値を比較することによって、ローカル地図に対応するエリア環境が変化したか否かを判定することができる。

図３は、本開示の実施形態に係る測位のためのプロセス３００を示すフローチャートである。プロセス３００は、図１に示すような計算装置１２０によって実装されてもよく、該計算装置１２０は、例えば、装置１１０内に埋め込まれてもよく、又は、装置１１０の外部の独立した装置として実装されてもよい。説明を容易にするために、図２を参照しながらプロセス３００を説明する。

ブロック３１０において、計算装置１２０（例えば、前処理モジュール２３０）は、測位対象装置１１０上のＬｉＤＡＲ２２０によって現在時刻で収集された点群データを取得する。

ブロック３２０において、計算装置１２０（例えば、グローバルＬｉＤＡＲ慣性マッチングモジュール２５０）は、この点群データとグローバル座標系で構築されたグローバル地図とに基づいて、現在時刻でのグローバル座標系における装置１１０のグローバル測位情報を確定する。

ブロック３３０において、計算装置１２０（例えば、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０）は、この点群データとローカル座標系で構築されたローカル地図とに基づいて、現在時刻でのローカル座標系における装置１１０のローカル測位情報を確定する。

ブロック３４０において、計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は、少なくともグローバル測位情報及びローカル測位情報に基づいて、現在時刻での装置１１０の測位結果１０１を確定する。

いくつかの実施形態では、測位結果１０１は、現在時刻での装置のグローバル座標系又はローカル座標系における姿勢を示すことができる。

いくつかの実施形態では、計算装置１２０（例えば、前処理モジュール２３０）は、現在時刻での装置１１０の慣性測定データを取得することもできる。計算装置１２０（例えば、慣性積分ユニット２３１）は、慣性測定データを積分することによって、装置１１０の慣性座標系における現在時刻の慣性測位情報を確定することができる。計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は、グローバル測位情報、ローカル測位情報、及び慣性測位情報に基づいて、測位結果１０１を確定することができる。

いくつかの実施形態では、計算装置１２０（例えば、動き補償ユニット２３２）は、グローバル測位情報及び／又はローカル測位情報を確定する前に、慣性測位情報に基づいて点群データを動き補償することができる。

いくつかの実施形態において、計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は装置１１０の複数の時刻での複数の測位結果に対応する事後確率を確定することであって、複数の測位結果は少なくとも測位結果１０１及び装置１１０の現在時刻より前の履歴時刻での履歴測位結果を含むことと、該事後確率を最大化することにより、測位結果１０１を確定することとを実行できる。

いくつかの実施形態では、計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は、グローバル測位情報に関連する第１尤度値を確定し、ローカル測位情報に関連する第２尤度値を確定し、慣性測位情報に関連する第３尤度値を確定し、少なくとも第１尤度値、第２尤度値及び第３尤度値に基づいて該事後確率を確定することができる。

いくつかの実施形態では、グローバル測位情報は、グローバル座標系における装置１１０の第１姿勢を示すことができ、ローカル測位情報は、ローカル座標系における装置１１０の第２姿勢を示すことができる。計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換関係及び第２姿勢に基づいて、第１姿勢の推定値を確定し、該推定値とグローバル測位情報が示す第１姿勢との間の残差を確定し、少なくとも該残差に基づいて、第１尤度値を確定することができる。

いくつかの実施形態では、ローカル測位情報は、点群データとローカル地図との間の相対姿勢、ローカル座標系における装置１１０の第２姿勢、及びローカル座標系におけるローカル地図の第３姿勢を含むことができる。計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は、第２姿勢及び第３姿勢に基づき、相対姿勢の推定値を確定し、該推定値とローカル測位情報が示す相対姿勢との間の残差を確定し、少なくとも該残差に基づき、第２尤度値を確定することができる。

いくつかの実施形態では、計算装置１２０（例えば、融合最適化モジュール２６０）は、履歴時刻でのグローバル座標系における装置１１０の履歴グローバル測位情報に関連する第４尤度値を確定し、履歴時刻でのローカル座標系における装置１１０の履歴ローカル測位情報に関連する第５尤度値を確定し、履歴時刻での慣性座標系における装置１１０の履歴慣性測位情報に関連する第６尤度値を確定し、第１尤度値、第２尤度値、第３尤度値、第４尤度値、第５尤度値及び第６尤度値に基づいて、該事後確率を確定することができる。

いくつかの実施形態では、ローカル地図は、ＬｉＤＡＲ２２０によって現在時刻より前の履歴時刻で収集された少なくとも１フレームの点群データに基づいて構築されてもよく、計算装置１２０（例えば、ＬｉＤＡＲ慣性オドメトリ２４０）は、点群データに基づいて該ローカル地図を更新できる。

以上の説明から分かるように、本開示の実施形態によれば、測位のための解決策が提供される。該解決策は、測位対象装置におけるＬｉＤＡＲが現在時刻に収集した点群データを取得することと、該点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づき、該装置の現在時刻でのグローバル座標系におけるグローバル測位情報を確定することと、点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づき、該装置の現在時刻でのローカル座標系におけるローカル測位情報を確定することと、少なくともグローバル測位情報及びローカル測位情報に基づき、該装置の現在時刻での測位結果を確定することとを含む。このように、本開示の実施形態によれば、測位結果が環境変化から保護されるように、効果的で安定した測位サービスを提供することができる。

図４は、本開示の実施形態に係る測位装置４００を示すブロック模式図である。装置４００は、図１に示す計算装置１２０内に含まれるか、又は計算装置１２０として実装されてもよい。図４に示すように、装置４００は、測位対象装置上のＬｉＤＡＲにより現在時刻で収集された点群データを取得するように構成される第１取得モジュール４１０を含むことができる。装置４００は、点群データ及びグローバル座標系で構築されたグローバル地図に基づいて、現在時刻でのグローバル座標系における装置のグローバル測位情報を確定するように構成されたグローバル測位モジュール４２０をさらに含むことができる。装置４００は、点群データ及びローカル座標系で構築されたローカル地図に基づいて、現在時刻でのローカル座標系における装置のローカル測位情報を確定するように構成されたローカル測位モジュール４３０をさらに含むことができる。さらに、装置４００は、少なくともグローバル測位情報及びローカル測位情報に基づいて、現在時刻での装置の測位結果を確定するように構成された結果確定モジュール４４０を含むことができる。

いくつかの実施形態において、装置４００はさらに、現在時刻での装置の慣性測定データを取得するように構成された第２取得モジュールと、慣性測定データを積分することにより、現在時刻での慣性座標系における装置の慣性測位情報を確定するように構成された慣性測位モジュールとを含む。結果確定モジュール４４０は、グローバル測位情報、ローカル測位情報及び慣性測位情報に基づいて、測位結果を確定するようにさらに構成される。

いくつかの実施形態では、装置４００は、グローバル測位情報及び／又はローカル測位情報を確定する前に、慣性測位情報に基づいて点群データを動き補償するように構成された動き補償モジュールをさらに含む。

いくつかの実施形態では、結果確定モジュール４４０は、複数の時刻での装置の複数の測位結果に関連する事後確率を確定するように構成された事後確率確定ユニットであって、複数の測位結果は、少なくとも、現在時刻での装置の測位結果と、現在時刻より前の履歴時刻での装置の履歴測位結果とを含む、事後確率確定ユニットと、事後確率を最大化することによって、測位結果を確定するように構成された結果確定ユニットとを含む。

いくつかの実施形態では、事後確率確定ユニットは、グローバル測位情報に関連付けられる第１尤度値を確定するように構成された第１確定サブユニットと、ローカル測位情報に関連付けられる第２尤度値を確定するように構成された第２確定サブユニットと、慣性測位情報に関連付けられる第３尤度値を確定するように構成された第３確定サブユニットと、少なくとも第１尤度値、第２尤度値及び第３尤度値に基づいて、事後確率を確定するように構成された第４確定サブユニットとを含む。

いくつかの実施形態では、グローバル測位情報は、装置のグローバル座標系における第１姿勢を示し、ローカル測位情報は、装置のローカル座標系における第２姿勢を示し、第１確定サブユニットは、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換関係及び第２姿勢に基づいて、第１姿勢の推定値を確定し、推定値とグローバル測位情報が示す第１姿勢との間の残差を確定し、少なくとも該残差に基づいて、第１尤度値を確定するように構成される。

いくつかの実施形態では、ローカル測位情報は、点群データとローカル地図との間の相対姿勢、ローカル座標系における装置の第２姿勢、及びローカル座標系におけるローカル地図の第３姿勢を示し、第２確定サブユニットは、第２姿勢及び第３姿勢に基づいて、相対姿勢の推定値を確定し、推定値とローカル測位情報が示す相対姿勢との間の残差を確定し、少なくとも残差に基づいて、第２姿勢及び第３姿勢に対する相対姿勢の第２尤度値を確定するように構成される。

いくつかの実施形態では、第１確定サブユニットは、履歴時刻でのグローバル座標系における装置の履歴グローバル測位情報に関連付けられる第４尤度値を確定するようにさらに構成される。第２確定サブユニットはさらに、履歴時刻でのローカル座標系における装置の履歴ローカル測位情報に関連付けられる第５尤度値を確定するように構成される。第３確定サブユニットは、履歴時刻での慣性座標系における装置の履歴慣性測位情報に関連付けられる第６尤度値を確定するようにさらに構成される。第４確定サブユニットは、第１尤度値、第２尤度値、第３尤度値、第４尤度値、第５尤度値及び第６尤度値に基づいて、事後確率を確定するようにさらに構成される。

いくつかの実施形態では、ローカル地図は、ＬｉＤＡＲによって現在時刻より前の履歴時刻に収集された少なくとも１フレームの点群データに基づいて構築され、装置４００は、点群データに基づいて該ローカル地図を更新するように構成された地図更新モジュールをさらに含む。

図５は、本開示の実施形態を実施するために使用できる例示的な装置５００の概略ブロック図を示している。装置５００は、図１に示す計算装置１２０を実施するために使用可能である。図に示すように、装置５００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０２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５０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０３にロードされたコンピュータプログラム命令によって様々な適当な動作及び処理を実行することができる中央処理装置（ＣＰＵ）５０１を備える。ＲＡＭ５０３には、装置５００の動作に必要な様々なプログラム及びデータが更に格納されることが可能である。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２及びＲＡＭ５０３は、バス５０４を介して互いに接続されている。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。

装置５００において、キーボード、マウスなどの入力ユニット５０６と、様々なタイプのディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット５０７と、磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット５０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信ユニット５０９とを含む複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインターフェース５０５に接続されている。通信ユニット５０９は、装置５００がインターネットなどのコンピュータネットワーク及び／又は様々な電気通信ネットワークを介して他の装置と情報又はデータの交換を可能にする。

処理ユニット５０１は、上述した各方法及びプロセス４００のような処理を実行する。例えば、いくつかの実施形態では、プロセス４００は、記憶ユニット５０８などの機械可読媒体に有形に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラムの一部又は全部は、ＲＯＭ５０２及び／又は通信ユニット５０９を介して装置５００にロード及び／又はインストールされてもよい。コンピュータプログラムがＲＡＭ５０３にロードされ、ＣＰＵ５０１によって実行されると、上述したプロセス４００の１つ又は複数のステップを実行可能である。あるいは、他の実施形態では、ＣＰＵ５０１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）プロセス４００を実行するように構成され得る。

本明細書で説明した機能は、少なくとも部分的に１つ又は複数のハードウェアロジックコンポーネントによって実行されることができる。例えば、非限定的に、採用できる汎用型のハードウェアロジックコンポーネントには、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（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）などが含まれる。

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語のあらゆる組み合わせで作成することができる。これらの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、又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されることができ、これらのプログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行されると、フローチャート及び／又はブロック図に規定された機能又は動作が実施される。プログラムコードは、完全にデバイス上で実行されることも、部分的にデバイス上で実行されることも、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして部分的にデバイス上で実行されながら部分的にリモートデバイス上で実行されることも、又は完全にリモートデバイスもしくはサーバ上で実行されることも可能である。

本開示のコンテキストでは、機械可読媒体は、有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置又はデバイスが使用するため、又は命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて使用するためのプログラムを含むか、又は格納することができる。機械可読媒体は、機械可読信号媒体又は機械可読記憶媒体であり得る。機械可読媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、又は半導体システム、装置又はデバイス、又はこれらのあらゆる適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例には、１本又は複数本のケーブルに基づく電気的接続、携帯型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）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ?ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又はこれらのあらゆる適切な組み合わせが含まれ得る。

また、各動作は、特定の順序で示されているが、所望の結果を得られるために、このような動作は示された特定の順序にて又は順を追って実行されることを要求するか、又は、図に示されたすべての動作が実行されることを要求するものと理解されるべきである。特定の環境では、マルチタスクと並列処理が有利である可能性がある。同様に、上記ではいくつかの具体的な実施詳細を説明したが、これらは本開示の範囲への制限と解釈されるべきではない。個別の実施形態のコンテキストで説明されたいくつかの特徴は、単一の実施において組み合わせて実施されることもできる。逆に、単一の実施のコンテキストで説明された様々な特徴は、複数の実施において、個別に又は任意の適切なサブセットで実施されることもできる。

本主題は、構造特徴及び／又は方法のロジック動作に特定された言語で記述されたが、特許請求の範囲内に限定される主題が、必ずしも上記に記載された特定の特徴又は動作に限定されるものではないことを理解されたい。逆に、上述した特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲を実施するための例示的な形態にすぎない。

Claims (21)

1. 装置上のＬｉＤＡＲにより第１時刻で収集された点群データを取得することと、
   前記点群データ及びグローバル座標系において構築されたグローバル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記グローバル座標系における第１グローバル測位情報を確定することと、
   前記点群データ及びローカル座標系において構築されたローカル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記ローカル座標系における第１ローカル測位情報を確定することと、
   少なくとも前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報に基づいて、前記装置の前記第１時刻での第１測位結果を確定することと
   を含んでなる測位方法。
2. 前記第１測位結果を確定することは、
   前記装置の前記第１時刻での慣性測定データを取得することと、
   前記慣性測定データを積分することにより、前記装置の前記第１時刻での慣性座標系における第１慣性測位情報を確定することと、
   前記第１グローバル測位情報、前記第１ローカル測位情報及び前記第１慣性測位情報に基づいて、前記第１測位結果を確定することと
   を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報の少なくとも一方を確定する前に、前記第１慣性測位情報に基づいて前記点群データを動き補償することをさらに含む請求項２に記載の方法。
4. 前記第１測位結果を確定することは、
   前記装置の複数の時刻での複数の測位結果に関連付けられた事後確率を確定することであって、前記複数の測位結果は、前記装置の前記第１時刻での前記第１測位結果及び前記装置の前記第１時刻より前の第２時刻での第２測位結果を少なくとも含む、事後確率を確定することと、
   前記事後確率を最大化することにより、前記第１測位結果を確定することと
   をさらに含む請求項２に記載の方法。
5. 前記事後確率を確定することは、
   前記第１グローバル測位情報に関連付けられた第１尤度値を確定することと、
   前記第１ローカル測位情報に関連付けられた第２尤度値を確定することと、
   前記第１慣性測位情報に関連付けられた第３尤度値を確定することと、
   少なくとも前記第１尤度値、前記第２尤度値、及び前記第３尤度値に基づいて前記事後確率を確定することと
   を含む請求項４に記載の方法。
6. 前記第１グローバル測位情報は、前記装置の前記グローバル座標系における第１姿勢を示し、前記第１ローカル測位情報は、前記装置の前記ローカル座標系における第２姿勢を示し、
   前記第１尤度値を確定することは、
   前記グローバル座標系と前記ローカル座標系との間の変換関係及び前記第２姿勢に基づいて前記第１姿勢の推定値を確定することと、
   前記推定値及び前記第１グローバル測位情報が示す前記第１姿勢を解析することと、
   少なくとも解析結果に基づいて前記第１尤度値を確定することと
   を含む請求項５に記載の方法。
7. 前記第１ローカル測位情報は、前記ローカル地図に対する前記点群データの相対姿勢、前記装置の前記ローカル座標系における第２姿勢、及び前記ローカル地図の前記ローカル座標系における第３姿勢を示し、
   前記第２尤度値を確定することは、
   前記第２姿勢及び前記第３姿勢に基づいて、前記相対姿勢の推定値を確定することと、
   前記推定値と前記第１ローカル測位情報が示す前記相対姿勢を解析することと、
   少なくとも解析結果に基づいて、前記第２姿勢及び前記第３姿勢に対する前記相対姿勢の前記第２尤度値を確定することと
   を含む請求項５に記載の方法。
8. 前記事後確率を確定することは、
   前記装置の前記第２時刻での前記グローバル座標系における第２グローバル測位情報に関連付けられた第４尤度値を確定することと、
   前記装置の前記第２時刻での前記ローカル座標系における第２ローカル測位情報に関連付けられた第５尤度値を確定することと、
   前記装置の前記第２時刻での前記慣性座標系における第２慣性測位情報に関連付けられた第６尤度値を確定することと、
   前記第１尤度値、前記第２尤度値、前記第３尤度値、前記第４尤度値、前記第５尤度値及び前記第６尤度値に基づいて、前記事後確率を確定することと
   をさらに含む請求項５に記載の方法。
9. 前記ローカル地図は、前記第１時刻よりも前の少なくとも１つの時刻で前記ＬｉＤＡＲにより収集された少なくとも１フレームの点群データに基づいて構築されており、
   前記方法は、
   前記点群データに基づいて、前記ローカル地図を更新することをさらに含む請求項１に記載の方法。
10. 前記第１測位結果は、前記第１時刻での前記装置の前記グローバル座標系及び／又は前記ローカル座標系における姿勢を示す、請求項１に記載の方法。
11. 計算装置であって、
    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メモリであって、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実行されると、
    装置上のＬｉＤＡＲにより第１時刻で収集された点群データを取得することと、
    前記点群データ及びグローバル座標系において構築されたグローバル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記グローバル座標系における第１グローバル測位情報を確定することと、
    前記点群データ及びローカル座標系において構築されたローカル地図に基づいて、前記装置の前記第１時刻での前記ローカル座標系における第１ローカル測位情報を確定することと、
    少なくとも前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報に基づいて、前記装置の前記第１時刻での第１測位結果を確定することと
    を含む動作を前記計算装置に実行させる、メモリと
    を含んでなる計算装置。
12. 前記第１測位結果を確定することは、
    前記装置の前記第１時刻での慣性測定データを取得することと、
    前記慣性測定データを積分することにより、前記装置の前記第１時刻での慣性座標系における第１慣性測位情報を確定することと、
    前記第１グローバル測位情報、前記第１ローカル測位情報及び前記第１慣性測位情報に基づいて、前記第１測位結果を確定することと
    を含む請求項１１に記載の計算装置。
13. 前記動作は、
    前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報の少なくとも一方を確定する前に、前記第１慣性測位情報に基づいて前記点群データを動き補償することをさらに含む請求項１２に記載の計算装置。
14. 前記第１測位結果を確定することは、
    前記装置の複数の時刻での複数の測位結果に関連付けられた事後確率を確定することであって、前記複数の測位結果は、前記装置の前記第１時刻での前記第１測位結果及び前記装置の前記第１時刻より前の第２時刻での第２測位結果を少なくとも含む、事後確率を確定することと、
    前記事後確率を最大化することにより、前記第１測位結果を確定することと
    をさらに含む請求項１２に記載の計算装置。
15. 前記事後確率を確定することは、
    前記第１グローバル測位情報に関連付けられた第１尤度値を確定することと、
    前記第１ローカル測位情報に関連付けられた第２尤度値を確定することと、
    前記第１慣性測位情報に関連付けられた第３尤度値を確定することと、
    少なくとも前記第１尤度値、前記第２尤度値及び前記第３尤度値に基づいて前記事後確率を確定することと
    を含む請求項１４に記載の計算装置。
16. 前記第１グローバル測位情報は、前記装置の前記グローバル座標系における第１姿勢を示し、前記第１ローカル測位情報は、前記装置の前記ローカル座標系における第２姿勢を示し、
    前記第１尤度値を確定することは、
    前記グローバル座標系と前記ローカル座標系との間の変換関係及び前記第２姿勢に基づいて前記第１姿勢の推定値を確定することと、
    前記推定値及び前記第１グローバル測位情報が示す前記第１姿勢を解析することと、
    少なくとも解析結果に基づいて前記第１尤度値を確定することと
    を含む請求項１５に記載の計算装置。
17. 前記第１ローカル測位情報は、前記ローカル地図に対する前記点群データの相対姿勢、前記装置の前記ローカル座標系における第２姿勢、及び前記ローカル地図の前記ローカル座標系における第３姿勢を示し、
    前記第２尤度値を確定することは、
    前記第２姿勢及び前記第３姿勢に基づいて、前記相対姿勢の推定値を確定することと、
    前記推定値と前記第１ローカル測位情報が示す前記相対姿勢を解析することと、
    少なくとも解析結果に基づいて、前記第２姿勢及び前記第３姿勢に対する前記相対姿勢の前記第２尤度値を確定することと
    を含む請求項１５に記載の計算装置。
18. 前記事後確率を確定することは、
    前記装置の前記第２時刻での前記グローバル座標系における第２グローバル測位情報に関連付けられた第４尤度値を確定することと、
    前記装置の前記第２時刻での前記ローカル座標系における第２ローカル測位情報に関連付けられた第５尤度値を確定することと、
    前記装置の前記第２時刻での前記慣性座標系における第２慣性測位情報に関連付けられた第６尤度値を確定することと、
    前記第１尤度値、前記第２尤度値、前記第３尤度値、前記第４尤度値、前記第５尤度値及び前記第６尤度値に基づいて、前記事後確率を確定することと
    をさらに含む請求項１５に記載の計算装置。
19. 前記ローカル地図は、前記第１時刻よりも前の少なくとも１つの時刻で前記ＬｉＤＡＲにより収集された少なくとも１フレームの点群データに基づいて構築されており、
    前記動作は、
    前記点群データに基づいて、前記ローカル地図を更新することをさらに含む請求項１１に記載の計算装置。
20. コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムは、計算装置によって実行されると、
    対象上のＬｉＤＡＲにより第１時刻に収集された点群データを取得することと、
    前記点群データ及びグローバル座標系において構築されたグローバル地図に基づいて、前記対象の前記第１時刻での前記グローバル座標系における第１グローバル測位情報を確定することと、
    前記点群データ及びローカル座標系において構築されたローカル地図に基づいて、前記対象の前記第１時刻での前記ローカル座標系における第１ローカル測位情報を確定することと、
    少なくとも前記第１グローバル測位情報及び前記第１ローカル測位情報に基づいて、前記対象の前記第１時刻での第１測位結果を確定することと
    を前記計算装置に実行させるものである、コンピュータ可読記憶媒体。
21. コンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法を実現する、コンピュータプログラム。

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