JP2022504787A - 自動車両の移動ベクトルを決定するための方法、車両の速度を判断するための方法、および関連する車両 - Google Patents

Abstract

本発明は、自動車両の移動ベクトル（Ｔ）を判断するための方法であって、該車両のレーダーシステムは、２つの連続する瞬間に、環境に対して静止している車両の環境の要素の、車両に対する位置（Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）を判断し、これらの２つの連続する瞬間に判断された位置は、それぞれが、該環境の所与の要素の以前の位置およびその後の位置を合わせてグループ化する位置の種々の対を形成するように互いに関連付けられ、車両の移動ベクトルは、線形回帰によって、そのように形成される位置の対に基づいて判断される、方法に関する。本発明はまた、車両の速度（ｖｃ）を判断するための方法、およびこれらの方法が実装される車両に関する。
【選択図】図２

Description

本発明は、車両に取り付けられたセンサによる自動車両の移動の特徴付けに関する。

本発明は、より詳細には、車両に取り付けられたレーダーシステムが、車両の周囲に存在する要素を検出しかつ車両に対するこれら要素の位置を決定する方法に関する。

本発明は、また、このような方法が実装される自動車両に関する。

最近は、障害物検出システム、遠方制御装置、または、さらには車両を空き駐車スペースに案内するように車両を自動操縦するためのシステムなどの運転支援システムを備えた自動車両が増加している。

このような運転支援システムの動作は、車両のこの周囲に対する位置に関する精確な知識を必要とするため、この車両の移動を監視することを必要とする。

レーダー測定値に基づいて自動車両の位置を決定するための１つの方法は、以下の論文：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ－（ＩＴＳＣ）、２０１３、１６ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ．ＩＥＥＥ、２０１３、８６９～８７４頁におけるＤｏｍｉｎｉｋ Ｋｅｌｌｎｅｒらの「Ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ ｅｇｏ－ｍｏｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｄｏｐｐｌｅｒ ｒａｄａｒ」に記載されている。この方法では、レーダーシステムは、車両の周囲の要素を検出し、かつ検出された要素の車両に対する位置および速度を表すデータを出力する。検出された要素の位置の関数としての速度の依存を利用して、これらのデータを処理することによって、さらには車両の移動速度を判断し、さらにまた、この移動速度からこの車両のその周囲に対する位置を推測することが可能になる。

しかしながら、この方法の応用分野は、検出された要素の位置だけでなく速度も供給するレーダーシステムによってのみ実装可能であるため、限定されている。

先行技術からの上述の欠点を修正するために、本発明は、自動車両の変位ベクトルを決定するための方法であって、車両が移動している車線に対して静止している車両の周囲における要素の所与の時刻における車両に対する位置を決定する、車両に取り付けられたレーダーシステムのステップａ）を含み、
ステップａ）が、車両に対する上記の要素の前の位置を決定するために前の時刻に実行されていると、ステップａ）は、車両に対する上記の要素の次の位置を決定するために次の時刻に再び実行され、該方法は、
ｂ）それぞれが、車両の周囲の同じ要素の前の位置および次の位置を合わせてグループ化する位置のさまざまな対を形成するために上記の前の位置を上記の次の位置と関連付けるステップと、
ｃ）線形回帰によって、ステップｂ）で形成される位置の対について、上記の前の位置を上記の次の位置とマッチさせることができる、全並進および全回転の各特徴を判断し、かつ、上記の全並進および全回転の特徴に基づいて車両の変位ベクトルを決定するステップと、をさらに含む、方法を提案している。

多くの市販の自動車両レーダーシステムは、検出する車両の周囲の要素の中から、車両が移動している車線に対して静止している要素を判断することができる。これらのシステムは、さらにまた、所与の時刻での車両に対するこれらの静止要素の位置を表すデータを出力する。他方では、これらのシステムのいくつかは、そのように検出される静止要素の速度に関連する情報を出力する。このような静止要素の速度に関する精確な情報を出力するレーダーシステムはまた、一般的に高価である。

本発明による方法は、検討中のレーダーシステムが、車両の周囲で検出する静止要素の速度を供給しない場合でも、車両の変位ベクトルを決定することを可能にする。

さらに、いわば、関連付けステップｂ）における取得済みデータを前提条件として、変位ベクトルが２つの段階で判断される事実によって、レーダーシステムによって検出された要素の数が限定される場合でも、および、先のステップａ）の実行で検出された要素のいくつかが新たなこのステップの実行で再び検出されない場合でも、このベクトルのロバストな判断が可能になる。

そのように得られる結果は、とりわけ、ＩＣＰ（「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ」の頭字語による）処理によって比較条件下で得られた結果よりもロバストであることを証明している。ここで、車両の変位ベクトルは、ステップごとに、平均して、先のステップａ）で判断されたそれぞれの位置を、これに最も近い、次のステップａ）で判断された位置のうちの１つに移動させることを可能にする変換を検索することによって判断されることが考えられる。

ここでの文脈における「ＩＣＰ」方法のロバスト性の欠如についての１つの説明は、まさに、レーダーシステムによって毎回判断される位置の数が、最高でもおよそ５０で実際には比較的低く、かつ前の時刻に検出された要素のいくつかがもはや次の時刻では検出されない場合があるという事実にある。

個々にまたは任意の技術的に可能な組み合わせで挙げられる、車両の変位ベクトルを決定するための方法の他の非限定的で有利な特徴は、以下のようになる。
－ ステップｂ）は：
ｂ１）それぞれが次の位置のうちの１つおよび前の位置のうちの１つを合わせてグループ化する位置のさまざまな実現可能な対に対して、位置のこの実現可能な対の
前の位置および次の位置に基づいて、検討中の位置の実現可能な対と関連付けられた個別コストを判断するステップと、
ｂ２）位置の実現可能な対のさまざまなセットの中から、全コスト関数の値が最小であるセットを特定するステップであって、この全コスト関数は検討中のセットの位置のさまざまな対とそれぞれ関連付けられた個別コストに基づいて判断され、ステップｂ）で最終的に形成される位置の対はステップｂ２）でそのように特定されるセットの位置の対である、セットを特定するステップと、を含み、
－ ステップｂ１）は、位置の実現可能な対の少なくとも１つに対する以下の動作：
－ 予測位置を得るために、車両の移動速度の推定値、および上記前の時刻と次の時刻との間の継続時間に基づいて前の位置を移行させること、
－ 次の位置と上記の予測位置との間の偏差を判断すること、および、
－ 上記の偏差が大きくなると大きくなるように位置のこの対と関連付けられた個別コストを判断すること、を含み、
－ ステップｂ１）では、位置の実現可能な対の少なくともいくつかについて、
－ 検討中の位置の実現可能な対と関連付けられた個別コストを計算する前に、この対は、車両の周囲の同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化することが可能である、またはこれに反して可能性が低いかどうかが判断され、
－ この対は車両の周囲の同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低いことが判断された時、上記の個別コストは所定の閾値が割り当てられ、
－ ステップｂ１）では、検討中の位置の実現可能な対が、以下：
－ 上記の偏差は実現可能な最大偏差より大きい、
－ 検討中の位置の実現可能な対から推測される車両の移動方向は車両の前に決定された移動方向と反対である、
－ 検討中の位置の実現可能な対から推測される車両の移動の縦軸からの側方偏位は実現可能な最大側方偏位より大きい
という条件のうちの１つが満たされると車両の周囲の同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低いことが判断され、
－ ステップｃ）は、
ｃ１）ステップｂ）で形成された位置の対の中から位置の少なくとも３つの対をランダムに選択するステップと、
ｃ２）ステップｃ１）で選択された位置の対から線形回帰によって第１の全並進および第１の全回転を判断するステップと、
ｃ３）ステップｂ）で形成されかつステップｃ１）で選択されなかった位置のそれぞれの対について、
－ ステップｃ２）で判断された第１の並進および第１の全回転を次の位置に適用することによって次の位置を変換位置に変換し、かつ
－ 上記の変換位置とこの対の前の位置との間の距離に基づいて剰余を判断するステップと、
ｃ４）－ ステップｃ１）で選択された位置の対、および
－ ステップｂ）で形成され、ステップｃ１）で選択されておらず、および上記の剰余が所与の限界より小さい、位置の対を含む、位置の対のサブセットを選択し、かつ
このサブセットの対の前の位置および次の位置に基づいて、線形回帰によって第２の全並進および第２の全回転を判断するステップと、
ｃ５）第２の並進および第２の回転が、このサブセットの位置の対の次の位置をこれらの対の前の位置に変換する精度を評価するステップと、を含み、
ステップｃ１）～ｃ５）のセットは連続して数回実行され、
ステップｃ）で最終的に判断される全並進および全回転の特徴は、上記の次の位置を上記の前の位置に最も高い精度で変換することを可能にする、第２の並進および第２の回転の特徴である。

本発明はまた、自動車両の移動速度を判断するための方法を提案している。ここで、車両の変位ベクトルは、上述される車両の変位ベクトルを決定するための方法に従って判断され、車両の速度を判断するための方法は、さらに、
ｄ）ステップｃ）で判断された車両の変位ベクトルから車両の速度の第１の推定値を判断するステップと、
ｅ）回転速度センサによって取得された車両の車輪の回転速度に基づいて車両の速度の第２の推定値を判断するステップと、
ｆ）この速度の第１の推定値およびこの速度の第２の推定値に基づいて車両の速度を、
ｆ１）とりわけ、車両の速度および加速度を表す成分を含む車両の状態ベクトルの新たな推定値を判断するステップ、および
ｆ２）ステップｄ）およびｅ）で判断された車両の速度の第１の推定値および第２の推定値に基づいてステップｆ１）で判断された状態ベクトルの推定値を較正することによって車両の状態ベクトルの補正推定値を判断するステップ、を実行するように構成されるカルマンフィルタによって判断するステップと、を含み、
ステップｆ１）およびｆ２）は連続して数回実行され、ステップｆ１）が再び実行される時、車両の状態ベクトルの上記の新たな推定値は、ステップｆ２）の前の実行時に判断された補正推定値に基づいて判断される。

個々にまたは任意の技術的に可能な組み合わせで挙げられる、車両の速度を判断するための方法の他の非限定的で有利な特徴は、以下のようになる。
－ 車両の移動速度の第２の推定値はさらに、上記の車輪の公称半径に基づいて判断され、この値は車両において事前記録され、
－ カルマンフィルタによって推定された車両の状態ベクトルの成分のうちの１つは、上記の公称半径と、車両の車輪の有効半径との間の偏差を表すスケールファクタであり、
－ ステップｆ２）では、ステップｆ１）で判断された車両の速度の推定値は、このスケールファクタを考慮に入れて、車両の速度の第２の推定値と比較され、
－ ステップｆ２）では、先のステップｆ１）で判断されたスケールファクタの推定値は、
－ レーダーシステムからの測定値からステップｄ）で判断された車両の速度の第１の推定値と、
－ 先のステップｆ１）で判断された車両の速度の推定値と、の間の比率に基づいて較正される。

本発明はまた、自動車両であって、
－ 該車両が移動している車線に対して静止している車両の周囲の要素の所与の時刻での車両に対する位置を決定するステップａ）を実行するように構成され、車両に対する上記の要素の前の位置を決定するために前の時刻にステップａ）を実行した後に、車両に対するこれらの要素の次の位置を決定するために次の時刻に再びステップａ）を実行するように構成される、レーダーシステムと、
－ ｂ）それぞれが、車両の周囲の同じ要素の前の位置および次の位置を合わせてグループ化する位置のさまざまな対を形成するために上記の前の位置を上記の次の位置と関連付けるステップ、および
ｃ）線形回帰によって、ステップｂ）において形成された位置の対に対して、上記の前の位置を、実際には上記の次の位置と一致する位置に変換すること、または上記の次の位置を、実際には上記の前の位置と一致する位置に変換することを可能にする、全並進および全回転の特徴を判断し、かつ、この並進およびこの全回転の特徴に基づいて車両の変位ベクトルを決定するステップ、を実行するようにプログラミングされる電子処理ユニットと、を備える、自動車両を提案している。

方法に関して上で提示されたオプションの特徴はまた、まさに説明されている車両に適用されてよい。

非限定的な例によって示される添付の図面を参照して後述される説明によって、本発明が何を備え、かつどのように実装され得るのかが容易に理解されるであろう。

上から見た自動車両を概略的に示す図である。 この車両に実装される、図１による車両の速度および位置を決定するための方法の主なステップを概略的に示す図である。 図２による方法の間にこの車両のレーダーシステムによって判断される、図１による車両の周囲のいくつかの要素の２つの連続する位置を概略的に示す図である。 行程の１つの例として、図２による方法を使用して判断される車両の速度の経時的な進展、およびこの行程中に基準センサによって判断されるこの車両の基準速度の進展を概略的に示す図である。

図１は、適切なデータ処理によって、車両の変位ベクトルを決定し、かつこの変位ベクトルから、この周囲Ｅに対する車両１の速度および位置を推測することを可能にする、少なくとも１つのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃを備えた自動車両を概略的に示す。

一つ目に、これを行うために使用される車両１のさまざまな機器について説明する。二つ目に、車両の変位ベクトルのみならず、この速度およびこの位置を決定するために実装される方法について説明する。最後に、この方法を使用して得られる結果について提示する。

自動車両
図１に示されるように、車両１は、
－ 慣性計測装置４、
－ それぞれが車両の車輪６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄのうちの１つと関連付けられる４つの回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、
－ ステアリング角度センサ７、および
－ ３つのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、および１０Ｃ
を含むさまざまなセンサに接続される電子処理ユニット３を備える。

これらのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃのそれぞれは、例えば、製造業者のＣｏｎｔｉｎｅｎｔａｌ ＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅによるＡＲＳ４３０モデルのレーダーによって具現化されてよく、この検出視野は、およそ１５０度の開口角によってレーダーの最高２５０メートル前まで及ぶ。

これらの３つのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、および１０Ｃは、車両１の前部に配置される。

第１のレーダーシステム１０Ａは、この検出視野１１Ａが、車両の縦軸ｘ１を中心として車両１に向かって及ぶように配向される。

第２のレーダーシステム１０Ｂは、この検出視野１１Ｂが、車両１の前に及ぶが、例えば、縦軸ｘ１の左に４５度オフセットするように配向される。

第３のレーダーシステム１０Ｃに関して、これは、この検出視野１１Ｃがまた、車両１の前に及ぶが、例えば、縦軸ｘ１の右に４５度オフセットするように配向される。

さらに、これら３つのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃのそれぞれは、取得ステップａ）において、
－ 木、ポスト、パラペットもしくはガードレールの一部、またはさらには他の車両などの車両の周囲Ｅの要素を検出するためにレーダーエコーを使用することであって、これら要素は検討中のレーダーシステムの検出視野１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃにおいて時刻ｔ_ｎに存在する、レーダーエコーを使用すること、および
－ 車両１に対して検出された要素の位置を決定すること、を行うように構成される。

これらの位置は、同じ時刻ｔ_ｎに、さまざまな検出される要素によって占有される位置である。したがって、レーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは、いわば、検討中の時刻ｔ_ｎにおけるこの検出視野１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃの内容を表す瞬間的なレーダー画像を記録する。

３つのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃのそれぞれは、さらに、検出された要素の中から、車両１が走行している車線２に対して静止している、すなわち静止状態の要素を特定するように構成される。レーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは、さらにまた、静止していると特定される周囲Ｅのさまざまな要素の車両１に対する時刻ｔ_ｎにおける位置Ｏ_ｊ、ｎを表すデータのデータ記録を、処理ユニット３に出力するように構成される。

ここで慣性計測装置４に関して、これは、少なくとも、ジャイロメーターおよび加速度計を備え、かつ
－ 車両１のヨーレートω、すなわち、車両の床面に垂直な軸ｚ１を中心として、車線２に対するこの回転速度、
－ 車両１の縦加速度ａ_ｘ、すなわち、縦軸ｘ１に沿ったこの加速度ベクトルの成分、および
－ 車両１の横加速度ａ_ｙ、すなわち、横軸ｙ１に沿ったこの加速度ベクトルの成分
を表すデータを出力する。

それぞれの回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄは、関連付けられる車輪６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄの回転速度を取得するように構成される。この回転速度は、例えば、車両のシャーシに接合され、かつ検討中の車輪６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄの軸に接合される磁性材料から作られる歯車の歯の連続する通路を検出する磁場センサによって取得されてよい。対応する回転センサによって取得される車輪６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄの回転速度はさらにまた、車輪の公称半径を乗じることで、車線２に対するこの車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒ（例えば、１時間当たりのキロメートルで表される速度）を得る。車輪の公称半径の値は、車両のメモリに、例えば、回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄのメモリまたは電子処理ユニット３のメモリに記録される。当該乗算演算は、直接回転速度センサによってまたは処理ユニット３によってのどちらかで行われてよい。

４つの回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、および５Ｄはそのように、
－ 左前輪６Ａの移動速度ｖ_ｆｌ、
－ 右前輪６Ｂの移動速度ｖ_ｆｒ、
－ 左後輪６Ｃの移動速度ｖ_ｒｌ、および
－ 右後輪６Ｄの移動速度ｖ_ｒｒ
を判断できるようにする。

これらのさまざまな車輪の移動速度は、車両１の移動速度、および湾曲の場合、車輪のステアリング角度に直接依存する。さらに以下に詳細に説明されるように、これら車輪の移動速度は、処理ユニット３によって行われるような車両１の移動速度を判断する一因となっている。

実際には、これは、車両のメモリに記録された車輪の公称半径が極めてまれに車輪の半径に厳密に対応するという、車輪の移動速度の概算である。

ステアリング角度センサ７に関して、これは、例えば、車両のステアリングコラムに装着される角度位置センサによって形成されてよい。これは、車両１の操舵輪のステアリング角度δを表すデータ項目、または、少なくとも、処理ユニット３がこのステアリング角度δを判断できるようにするデータ項目を出力する。ステアリング角度δは、車両の縦軸ｘ１と、操舵輪のどれか一方の回転面との間に形成される角度であり、これはここでは、車両の左前輪６Ａおよび右前輪６Ｂに対応する。

処理ユニット３は、上述されるさまざまなセンサ４、５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、７、１０Ａ、１０Ｂ、および１０Ｃによって出力されるデータを受信するための通信手段を備える。処理ユニット３はまた、１つまたは複数の電子メモリおよび１つまたは複数のプロセッサを備える。処理ユニット３は、後述される方法を実行するようにプログラミングされる。

車両の変位ベクトルおよびこの移動速度を判断するための方法
この方法では、処理ユニット３は、車両のレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、および１０Ｃによって連続して２回検出される周囲の要素の位置から車両の変位ベクトルを決定する（図２におけるステップａ）～ｃ））。

処理ユニット３はさらにまた、この変位ベクトルから、車両の速度の第１の推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃを推測する（ステップｄ））。

また、車両１の速度の第２の推定値と同数である車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、およびｖ_ｒｒは、ステップｅ）において、回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、および５Ｄによって取得された回転速度に基づいて判断される。

処理ユニット３はさらにまた、車両１の移動速度のみならず、この周囲における車両の位置を精確に判断するために、車両の速度の第１の推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、およびｖ_１Ｃを車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、およびｖ_ｒｒと融合させる。この融合は、ステップｆ）において特有のカルマンフィルタを使用して行われる。

車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃが対応するレーダーシステムによって出力されるデータから判断されるやり方は、ここでは、３つのレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、および１０Ｃのそれぞれについて同じである。したがって、この判断法について、第１のレーダーシステム１０Ａの場合、一度だけ詳細に説明する。

一つ目に、処理ユニット３が車両１の変位ベクトルおよびこの速度の第１の推定値ｖ_１Ａを判断するステップａ）～ｄ）について説明する。

次いで、処理ユニット３が車両１の速度ｖの値をより正確に判断する融合ステップｆ）について説明する。

車両の変位ベクトルおよびこの速度の第１の推定値の判断
この方法では、レーダーシステム１０Ａは、数回の連続する時刻ｔ_ｎ－1、ｔ_ｎ、ｔ_ｎ＋１などに、連続して数回取得ステップａ）を実行する（ステップａ）はこのレーダーシステムを提示した際に上述されている）。これによって、周囲Ｅの要素が車両１に対して移動する方式を判断すること、したがって、逆に言えば、この方式から、車両が周囲Ｅにおけるこれらの固定された要素に対して移動する方式を推測することが可能になる。上記のレーダーモデルの場合、ステップａ）を連続して２回実行する間の継続時間は、およそ７０ミリ秒である。

図３は、例として、車両の第１のレーダーシステム１０Ａ（前方レーダー）によって２回の連続する時刻ｔ_ｎおよびｔ_ｎ＋１に検出される静止要素の位置を示す。位置のこれら２つのセットは、車両１が１時間当たりおよそ１００キロメートルで前方に移動している状況で判断された。

前の時刻ｔ_ｎに検出された静止要素の位置Ｏ_１、ｎ、…、Ｏ_ｊ、ｎ、…、Ｏ_Ｍ、ｎは、「プラス」記号（＋）の形態の十字形によってこの図において特定される。次の時刻ｔ_ｎ＋１に検出された静止要素の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}、…、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、…、Ｏ_{Ｎ、ｎ＋１}は、これらの一部が「乗算」記号（×）の形態の十字形によって特定される。

これらのさまざまな位置は、車両１に関連させる基準系｛ｘ１、ｙ１｝において特定される。この基準系は、車両の後部から前部に及ぶ車両の縦軸ｘ１、および縦軸ｘ１に垂直であり、かつここでは車両の右から左に及ぶ横軸ｙ１によって形成される。縦軸ｘ１および横軸ｙ１は両方共、車両の床面に平行である。

図３において、前の時刻ｔ_ｎと次の時刻ｔ_ｎ＋１との間に、検出された要素が車両に近くなるように移動しているため、これら２つの時刻の間に車両１の前方移動が反映されることを見ることができる。この移行を利用することによって、車両の変位ベクトルが判断されることは正確に行われる（このベクトルは、前の時刻ｔ_ｎと次の時刻ｔ_ｎ＋１との間の車両の変位を表している）。

この変位ベクトルは２つの段階で判断される。

まず、ステップｂ）において、処理ユニット３は、前の位置Ｏ_１、ｎ、…、Ｏ_ｊ、ｎ、…、Ｏ_Ｍ、ｎを次の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}、…、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、…、Ｏ_{Ｎ、ｎ＋１}と関連付けることで、それぞれが、車両１の周囲Ｅの同じ要素の前の位置および次の位置を合わせてグループ化する位置のさまざまな対を形成する。

次に、ステップｃ）では、処理ユニット３は、線形回帰によって、ステップｂ）で形成された位置の対の前の位置および次の位置から、車両の変位ベクトルを決定する。

当該ステップｂ）、ｃ）、およびｄ）についてここでより詳細に説明する。

ステップｂ）：関連付け
ステップｂ）で形成された位置のそれぞれの対は、
－ 前の時刻ｔ_ｎに検出された周囲Ｅの要素のうちの１つの前の位置Ｏ_ｊ、ｎ、および
－ 次の時刻ｔ_ｎ＋１にこの同じ要素の位置に対応すると特定される次の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}、…、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、…、Ｏ_{Ｎ、ｎ＋１}のうちの１つを含む。

それぞれが、次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}のうちの１つおよび前の位置Ｏ_ｊ、ｎのうちの１つを合わせてグループ化する位置のさまざまな実現可能な対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝の中で、ステップｂ）で最終的に形成される対は、車両の速度ｖの前の推定値およびこのヨーレートωの前の推定値と最も一致する対である。

連続する位置のこれらの対を特定するために、ここで、
ｂ１）位置のさまざまな実現可能な対に対して、位置のこの実現可能な対の前の位置Ｏ_ｊ、ｎおよび次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}に基づいて、検討中の位置の実現可能な対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝と関連付けられた個別コストＤ_ｉｊを判断すること、および
ｂ２）位置の実現可能な対のさまざまなセットの中から、それぞれ、検討中のセットの位置のさまざまな対と関連付けられた個別コストＤ_ｉｊに基づいて判断される全コスト関数Ｆの値が最小である位置の実現可能な対のセットを特定すること、が行われる。

個別コストＤ_ｉｊはさらに、車両の速度ｖの前の推定値に基づいて、ここではこのヨーレートωの前の推定値に基づいて判断される。

ステップｂ）で最終的に形成された位置の対は、ステップｂ２）における最小化によって特定されるセットの位置の対である。

ステップｂ１）では、位置のそれぞれの実現可能な対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝について、位置のこの対と関連付けられた個別コストＤ_ｉｊを計算する前に、処理ユニット３は、位置のこの対は、車両１の周囲Ｅの同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化することが可能である、またはこれに反して可能性が低いかどうかを判断する。

ここで、処理ユニット３は、後述される条件のうちの１つが満たされる時、位置の対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝が車両１の周囲Ｅの同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低いことを判断する。これとは逆に、これらの条件のうちどれも満たされない時、処理ユニット３は、位置の対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝が車両１の周囲Ｅの同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化することが可能であることを判断する。

条件１：検討中の位置の対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝から推測される車両の移動方向は、前の時刻に判断された車両の移動方向と反対である。

条件２：検討中の対の２つの位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}およびＯ_ｊ、ｎの間の車両の横軸ｙ１に平行な側方偏位は、車両が基本的にまっすぐに移動していることが先に判断されている時、実現可能な最大側方偏位より大きい。例として、実現可能な最大側方偏位は、前の時刻ｔ_ｎおよび次の時刻ｔ_ｎ＋１が、この場合のように、およそ０．０７秒離れている時、およそ１メートルに等しい場合がある。

条件３：検討中の対の次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}と、この対の前の位置Ｏ_ｊ、ｎから推測される予測位置Ｏ’_ｊ、ｎとの間の偏差ｄ（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、Ｏ_ｊ、ｎ）は、実現可能な最大偏差ｄ_ｍａｘより大きい。

当該予測位置Ｏ’_ｊ、ｎは、
－ 車両の速度ｖの前の推定値およびこのヨーレートωの前の推定値（当該前の推定値は例えば、さらに説明される、ステップｆ）の前の実行で判断されている）、ならびに、
－ 前の時刻ｔ_ｎと次の時刻ｔ_ｎ＋１との間の継続時間Δｔ＝ｔ_ｎ＋１－ｔ_ｎ
に基づいて、検討中の対の前の位置Ｏ_ｊ、ｎを移行させることによって判断される。

予測位置Ｏ’_ｊ、ｎは、車両が、前の時刻と次の時刻との間で、速度ｖでかつヨーレートωで移動し続けたとしたら、前の位置Ｏ_ｊ、ｎにおける要素が次の時刻ｔ_ｎ＋１で占有することが考えられる位置である。例として、ヨーレートの前の推定値がゼロである場合、予測位置Ｏ’_ｊ、ｎは、持続時間Δｔ、および車両１の速度ｖの前の推定値の積に等しい量で、縦軸ｘ１に平行に車両の方へ前の位置Ｏ_ｊ、ｎを移行させることによって判断される。

ここで説明される実施形態では、偏差ｄ（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、Ｏ_ｊ、ｎ）は、
－ 検討中の対の次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}と、
－ この対に対して判断された予測位置Ｏ’_ｊ、ｎ
との間の距離の２乗に等しい平方偏差である。

実現可能な最大偏差ｄ_ｍａｘに関して、この値は例えば、上述した継続時間Δｔおよび速度閾値ｖ_ｓの積の２乗に等しい。速度閾値ｖ_ｓは例えば、１秒当たり３～２０メートルであってよい。

ここで、個別コストＤ_ｉｊの値に関して、位置の対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝は、車両１の周囲Ｅの同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低いと処理ユニット３が判断した時、処理ユニット３は、例えば、上述した実現可能な最大偏差ｄ_ｍａｘに等しい所定の閾値を、個別コストＤ_ｉｊに割り当てる。

これに反して、位置の対｛Ｏ_ｊ、ｎ、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}｝は、車両１の周囲Ｅの同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化することが可能であると処理ユニット３が判断した時、処理ユニット３は、上述した偏差ｄ（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、Ｏ_ｊ、ｎ）の値を、個別コストＤ_ｉｊに割り当てる：Ｄ_ｉｊ＝ｄ（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、Ｏ_ｊ、ｎ）。

ここで、ステップｂ１）では、処理ユニットは、それぞれが、前の位置Ｏ_１、ｎ、…、Ｏ_ｊ、ｎ、…、Ｏ_Ｍ、ｎのうちの１つおよび次の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}、…、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、…、Ｏ_{Ｎ、ｎ＋１}のうちの１つを合わせてグループ化する、位置の別個の実現可能な対がある分の個別コストＤ_ｉｊを判断する。したがって、処理ユニットは、個別コストの数Ｎ×Ｍを判断する。ここで、Ｍは、ステップａ）の前の実行時に判断された前の位置Ｏ_１、ｎ、…、Ｏ_ｊ、ｎ、…、Ｏ_Ｍ、ｎの数であり、Ｎは、ステップａ）が再び実行される時に判断される次の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}、…、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、…、Ｏ_{Ｎ、ｎ＋１}の数である。これらのさまざまな個別コストは、例えば、指数ｉおよびｊの係数（行数ｉおよび列数ｊの係数）が、次の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}および前の位置Ｏ_ｊ、ｎを含む対と関連付けられた個別コストＤ_ｉｊである、Ｎ行およびＭ列のコストマトリックスの形態で合わせてグループ化されてよい。

次に、ステップｂ２）では、処理ユニット３は、位置の実現可能な対のさまざまなセットの中から、全コスト関数Ｆの値が最小であるものを特定する。

この場合、コスト関数Ｆは、対のこれらのセットのそれぞれについて、検討中のセットの位置のさまざまな実現可能な対と関連付けられた個別コストＤ_ｉｊの和に等しい。

位置の実現可能な対のこれらのセットのそれぞれは、対において、前の位置Ｏ_１、ｎ、…、Ｏ_ｊ、ｎ、…、Ｏ_Ｍ、ｎを次の位置Ｏ_{１、ｎ＋１}、…、Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}、…、Ｏ_{Ｎ、ｎ＋１}と関連付ける１つのやり方に対応する。それぞれの前の位置は次の位置のせいぜい１つと関連付けられる。

位置の実現可能な対のそれぞれのセットは、例えば、Ｎ行およびＭ列を有する関連付けマトリックスによって表されてよい。この関連付けマトリックスの係数Ａ_ｉｊはさらにまた、対のこのセットに対して、（指数ｊの）前の位置Ｏ_ｊ、ｎが（指数ｉの）次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}と関連付けられる場合、１に設定されてよく、その他の場合、係数Ａ_ｉｊはゼロである。コスト関数Ｆはさらにまた、以下の式Ｆ１に従って表されてよい。

位置の実現可能な対のこれらのさまざまなセットの中で、処理ユニット３は、例えば、Ｋｕｈｎ－Ｍｕｎｋｒｅｓアルゴリズム（Ｈｕｎｇａｒｉａｎアルゴリズムとしても既知）によって、コスト関数Ｆが最小であるものを特定する。このアルゴリズムによって、具体的には、さまざまな実現可能な対と関連付けられた個別コストの和を最小化する（文献では「結合（ｃｏｕｐｌｉｎｇ）」と呼ばれる時がある）対のセットを見出すことが可能になる。専門家の文献では、アルゴリズムがグラフベースの表現に基づいて説明される時、これらの対は、検討中の対の２つの要素を関連させる「エッジ」として指定される時がある（この場合、これらの「エッジ」のうちの１つによって関連させられる２つの要素はしたがって、当該位置の対の前の位置および次の位置である）。（ここでは、とりわけ元々のやり方で計算される）それぞれの対の個別コストに関して、これは、専門家の文献ではエッジの「重み」と呼ばれる時がある。

今説明したステップｂ）では、次の位置と予測位置との間の偏差の基準によって前の位置を次の位置と関連付けることによって、この関連付けが次の位置と前の位置との間の偏差に基づいていた場合よりもはるかに精確かつロバストな関連付けになる。得られる関連付けは、とりわけ、通常は、上述される「ＩＣＰ」方法と呼ばれるもので使用されるものより信頼性があり、この場合、それぞれの前の位置は、移動速度または変位ベクトルの前の推定値を考慮に入れることなく、最も近い次の位置のうちの１つと単に関連付けられる。

また、位置の所与の対が、この対と関連付けられた個別コストＤ_ｉｊを計算する前に車両の周囲の同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化することが可能である、またはこれに反して可能性が低いかどうかを判断することによって、関連のステップｂ）を実行するのに必要な計算時間を低減することが可能になる。具体的には、この規定によって、条件１または条件２が満たされる時、これは、検討中の対が同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化しないことを明確に指示しており、これによって、この対の次の位置と予測位置との間の偏差ｄの不必要な計算が回避される。

また、同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低い位置の対に対して、個別コストＤ_ｉｊの値を閾値ｄ_ｍａｘに限定することによって、位置のこれらの対が（これらの対の偏差ｄの高い値により）コスト関数Ｆにおいて支配的な影響力を有さないようにすることが可能になる。これによって、これが、そのように形成される位置の対のセットが位置のいくつかの「成り立たない」対を含んでいることを意味する場合でも、最良の全体的な合意に従って次の位置を前の位置と関連付けることが可能になる。位置のこれらの成り立たない対はさらにまた、線形回帰のステップｃ）において廃棄されることになる。

図３に見られ得る次の位置および前の位置の例について、ステップｂ）で形成される位置の対は線の形態で示されており、それぞれが、前の位置Ｏ_ｊ、ｎのうちの１つを、関連付けられる次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}に関連させている。

この例について、いくつかの次の位置または前の位置がステップｂ）の終わりに対で関連付けられていないことを見ることができる。関連付けられていない位置は、例えば、図３の円で囲まれる位置の場合のように、次の時刻に検出されるが前の時刻では検出されない周囲の要素の位置であってよい。より一般的には、関連付けられていない位置は、車両の速度およびこのヨーレートの前の推定値と類似した隣接する位置が見出されなかった位置に対応する。

ステップｃ）：線形回帰
前の時刻ｔ_ｎと次の時刻ｔ_ｎ＋１との間の車両１の移動は、「固体」移動と呼ばれるものに対応するため、
－ 変位ベクトルＴ＝（ｔ_ｘ、ｔ_ｙ）^Ｔ（数量ｔ_ｘおよびｔ_ｙは車両に関連させる基準系｛ｘ１、ｙ１｝における変位ベクトルＴの成分である）を特徴とする並進移動、および
－ 回転角度θによって、前の時刻ｔ_ｎと次の時刻ｔ_ｎ＋１との間の車両の向首角の変化量に対応する、軸ｚ１を中心とした回転
に分解される。

ステップｃ）では、処理ユニット３は、線形回帰によって、「固体」移動、すなわち、ステップｂ）で形成される位置の対に対して、上記の前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を上記の次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）とマッチさせることが可能である、すなわち、実質的に、次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}を前の位置Ｏ_ｊ、ｎに変換し、この逆もまた同様に行うことが可能である、全並進および全回転を判断することによって、変位ベクトルＴおよび回転角度θを判断する。

この場合、この全並進およびこの全回転の特徴は、ステップｂ）で形成される位置の対の少なくともいくつかに対して、
－ 検討中の位置の対の前の位置Ｏ_ｊ、ｎと
－ 上記の並進および全回転をこの対の次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}に適用することによって得られる変換位置
との間の偏差ｅの平均ｅ_ｍを最小化するようにより精確に判断される。

処理ユニット３は、さらにまた、車両１の変位ベクトルＴがこの全並進を特徴付ける並進ベクトルに等しく、かつこの回転角度θが線形回帰によって判断される全回転角度に等しい（この回転がまた軸ｚ１を中心とした回転である）ことを判断する。

既に指示されたように、ステップｂ）で形成される位置の対は、対の次の位置が、上述される並進および全回転と大幅に異なっている変換によってのみこの前の位置に変換されることが可能である、位置のいくつかの成り立たない対を含む場合がある。

位置のこれらの成り立たない対がステップｃ）で判断される変位ベクトルＴおよび回転角度θに影響しないように、回転および全並進の特徴は、（頭字語「ＲＡＮｄｏｍ ＳＡｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ」による）「ＲＡＮＳＡＣ」タイプの反復線形回帰手順によって特定される。

処理ユニット３はよって、ステップｃ）において、後述されるステップｃ１）～ｃ５）のセットを連続して数回実行するようにプログラミングされる。

ステップｃ１）では、位置の少なくとの３つの対は、ステップｂ）で形成される位置の対の中からランダムに選択される。

次のステップｃ２）では、処理ユニット３は、線形回帰によって、ステップｃ１）で選択された位置の対の前の位置および次の位置から、第１の全並進および第１の全回転を判断する。この第１の並進およびこの第１の回転は、これらの対の次の位置を、平均して、これらの前の位置にできるだけ近くなるような位置に変換するように判断される。

ステップｃ３）では、ステップｂ）で形成され、かつステップｃ１）で選択されなかった位置のそれぞれの対について、
－ ステップｃ２）で判断された第１の並進および第１の全回転を当該次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}に適用することによって、この対の次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}を第１の変換位置Ｏ^ｔ１ _{ｉ、ｎ＋１}に変換すること、および
－ ここでは、検討中の対の前の位置と、第１の変換位置Ｏ^ｔ１ _{ｉ、ｎ＋１}との間の偏差ｅ１（例えば、平方偏差）に等しいこの対と関連付けられた剰余を判断すること、が行われる。

ステップｃ４）では、処理ユニット３は、
－ ステップｃ１）で選択された位置の対、および
－ ステップｂ）で形成され、ステップｃ１）で選択されず、および上記の剰余が所与の限界より小さい、位置の対（この限界は、例えば、上述した実現可能な最大偏差ｄ_ｍａｘに等しい）
を含む位置の対のサブセットを選択する。

処理ユニットはさらにまた、線形回帰によって、このサブセットの対の前の位置および次の位置に基づいて、第２の全並進および第２の全回転を判断する。また、第２の並進および回転は、検討中の対の次の位置を、平均して、これらの前の位置にできるだけ近い位置に変換するように判断される。

次に、ステップｃ５）では、処理ユニット３は、第２の並進および第２の回転が、
－ ステップｃ４）で選択された対のサブセットの対の前の位置を、
－ これらの対の次の位置の全て
に変換する精度を判断する。

この目的のために、処理ユニットは、例えば、
－ 検討中の位置の対の前の位置Ｏ_ｊ、ｎと、
－ ステップｃ４）で判断された第２の並進および第２の全回転を、この対の次の位置Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}に適用することによって得られる第２の変換位置Ｏ^ｔ２ _ｊ、ｎ
との間の偏差ｅから対のこのサブセットに対して平均値ｅ_ｍを計算してよい。

ステップｃ１）からｃ５）のセットを数回実行した後、処理ユニット３は、判断された第２の全並進および回転の中から、上記の精度が最良である、すなわち例えば、偏差ｅの平均値ｅ_ｍが最小であるものを選択する。

ステップｃ）で最終的に選択された全並進および全回転の特徴は、そのように処理ユニット３によって選択された第２の並進および第２の回転の特徴である。

ステップｃ２）およびｃ４）で実行される、線形回帰動作自体の詳細は、厳密に言えば本発明の一部ではないため、ここで詳細に説明されていない。この動作は、例えば、以下の論文：「Ｌｅａｓｔ－ｓｑｕａｒｅｓ ｆｉｔｔｉｎｇ ｏｆ ｔｗｏ ３－ｄｐｏｉｎｔ ｓｅｔｓ」、Ｓ．Ａｒｕｎ、Ｔ．Ｓ．Ｈｕａｎｇ、およびＳ．Ｄ．Ｂｌｏｓｔｅｉｎ、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ｎｏ．５、６９８～７００頁、１９８７に説明される方法に従って行われてよい。

ステップｄ）
ステップｄ）では、処理ユニット３は、ステップｃ）で判断される変位ベクトルＴおよび回転角度θに基づいて、車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ａのみならず、このヨーレートの第１の推定値ω_１Ａを判断する。

車両１の速度ｖはここで、車線２に対する車両の代数的速度（ａｌｇｅｂｒａｉｃ ｓｐｅｅｄ）を示す。換言すれば、これは、車両が前方移動している場合はプラス記号、していない場合はマイナス記号が割り当てられたこの速度ベクトルのノルムである。

したがって、ステップｄ）では、車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ａは、このベクトルの成分ｔ_ｘの記号が割り当てられた変位ベクトルＴのノルムを計算することによって、および、全てを、次の時刻と前の時刻との間の継続時間Δｔで除算することによって、判断される。

このヨーレートの第１の推定値ω_１Ａは、この一部分について、回転角度θを継続時間Δｔで除算することによって判断される。

また、ステップｄ）では、処理ユニット３は、車両の速度の第１の推定値ｖ_１Ａと関連付けられた不確定性σ_ｖを判断する。この不確定性は、ステップｃ）で特定される「固体」変換が検出された要素の前の位置をこれらの次の位置に変換する精度を表している。この不確定性σ_ｖは、例えば、変換位置と前の位置との間の偏差ｅの平均値ｅ_ｍに基づいて判断される。

今説明したステップａ）～ｄ）のセットは、さまざまな時間増分ｔ_ｎ、ｔ_ｎ＋１、ｔ_ｎ＋２などで、連続して数回実行される。

よって、ステップａ）が再び実行される度に、車両１の速度およびこのヨーレートの第１の推定値ｖ_１Ａおよびω_１Ａの、検討中の時刻ｔ_ｎ＋１での値を判断するために、ステップｂ）、ｃ）、さらにはｄ）も再び実行される。

他方では、既に指示したように、第２のレーダーシステム１０Ｂおよび第３のレーダーシステム１０Ｃからのデータの処理は、第１のレーダーシステム１０Ａの場合に上述された処理と類似している。よって、この方法の間、処理ユニット３はまた、数回の連続する時刻に車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ｂおよびｖ_１Ｃの値のみならず、このヨーレートの第１の推定値ω_１Ｂおよびω_１Ｃの値を判断する。

レーダーデータおよびオドメータデータを融合させることによる車両の速度および位置の判断
既に指示したように、ステップｆ）で実行されたデータ融合は、特有のカルマンフィルタによって行われる。

したがって、ステップｆ）は、（予測ステップとも呼ばれる）伝搬ステップｆ１）、および（較正ステップまたは観察ステップとも呼ばれる）更新ステップｆ２）を含み、これらは連続しておよび繰り返して数回実行される。

ステップｆ１）の間、車両１の状態ベクトル［ｘ］の新たな推定値［ｘ］_ｋ＋１は、この状態ベクトルの前の推定値［ｘ］_ｋ、ｃ、および、車両の移動力学をモデル化する「伝搬」モデルに基づいて判断される。この場合、状態ベクトルの前の推定値［ｘ］_ｋ、ｃは、更新ステップｆ２）の前の実行時に判断される補正推定値である。

ステップｆ２）の間、ステップｆ１）で判断された状態ベクトルの推定値［ｘ］_ｋ＋１は、車両の状態ベクトルの新たな補正推定値［ｘ］_{ｋ＋１、C}を得るために、車両の状態に関するさまざまな「測定値」に基づいて較正される。

（「観察」と呼ばれる時がある）これらの測定値は、上で提示されたセンサ４、５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ、７、１０Ａ、１０Ｂ、および１０Ｃによってもたらされ、ここでは、
－ レーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃによって取得されるデータから判断される車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃ、ならびに、車両のヨーレートの第１の推定値ω_１Ａ、ω_１Ｂ、およびω_１Ｃ、
－ 回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄによって取得されるデータから判断される車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、およびｖ_ｒｒ、
－ ステアリング角度センサ７によって判断されるステアリング角度の測定値δ^ｍ、
－ 慣性計測装置４によって出力される、ヨーレートの測定値ω^ｍおよび車両の縦加速度の測定値ａ^ｍ _ｘ
を含む。

車両の状態ベクトル［ｘ］に関して、これはここでは以下の成分：
－ （車線２に対して固定される）車両の周囲Ｅに対して固定される基準系｛ｘ、ｙ｝における車両１の位置を指示するＸ座標およびＹ座標、
－車両の縦軸ｘ１と固定された基準系｛ｘ、ｙ｝のｘ軸との間にここで形成される向首角α、
－ 車線２に対する車両１の速度ｖ、
－ 車両１の加速度ａ（記号が割り当てられたこの加速度ベクトルのノルム）、
－ ステアリング角度δ、
－ 車輪６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄの公称半径と、これらの車輪の有効平均半径との間の偏差を表すスケールファクタｆ、および、
－ 慣性処理ユニット４によって行われるヨーレートωの測定に影響するバイアスｂ
を含む。

車両の状態ベクトルにスケールファクタｆを含み、かつこの値を推定することによって、速度の推定値ｖ_ｋを車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒのうちの１つと比較する時、車輪の有効半径のいずれの変化量も考慮に入れることが可能になる。これらの変化量は、例えば、車輪のタイヤの圧力の変化量、またはこれらの温度の変化量によるものであってよい。車輪のうちの１つの半径と事前記録された公称半径との間の偏差の発生時に、対応する回転速度センサによって出力される車輪の移動速度は、車両の速度が大きくなるとより大きくなる系統的誤差によって損なわれるため、これらの変化量を考慮に入れることは有益である。実際には、（検討中の時刻に車両の車輪が実際に有する平均半径に対応する）車輪の有効半径は、公称半径から数パーセント逸れる場合が多いため、これを考慮に入れることが望ましい。

ここでステップｆ１）で使用される伝搬モデルは、「一定ステアリング角度および加速度」モデル（または頭字語式にＣＳＡＡ）と呼ばれるものである。このモデルでは、２つの連続する時間増分の間に、加速度ａおよびステアリング角度δは一定であることが想定される。また、このモデルでは、ヨーレートωは以下の数量に等しい。
ω＝ｖ．ｔａｎ（δ）／Ｌ （Ｆ３）
式中、Ｌは、車両のホイールベース、すなわち、この前軸とこの後軸との間の距離である。

ステップｆ１）では、状態ベクトルの新たな推定値［ｘ］_ｋ＋１を判断するために、それ故に、状態ベクトル［ｘ］が、以下の式Ｆ４に従って、先の補正推定値［ｘ］_ｋ、ｃの判断から進展したことが想定される。

車両のさまざまなセンサがここでは非同期的に動作する。上述されるさまざまな測定値は、よって、一般的に、異なる時に判断され、かつ全てが同時に利用可能であるわけではない。

したがって、ステップｆ２）は、ステップｆ１）のそれぞれの実行後に、これらの測定値のうちの１つが利用可能になるとすぐに、この測定値に基づいて状態ベクトルの推定値を較正することによってここで実行される。

よって、例として、センサが最初にヨーレートおよび縦加速度の測定値ω^ｍおよびａ^ｍ _ｘを、さらにまたその後、車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒを出力することが考えられる状況では、ステップｆ１）およびｆ２）の一連の実行が以下のように行われることが考えられる：
－ 測定値ω^ｍおよびａ^ｍ _ｘに基づいて（これらの測定値が利用可能になるとすぐに）状態ベクトル［ｘ］の推定値を較正するためにステップｆ２）を実行し、その後、
－ 伝搬ステップｆ１）を実行し、その後、
－ ステップｆ２）を再び実行するが、車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、およびｖ_ｒｒに基づいて状態ベクトル［ｘ］の推定値を較正し、次いで、
－ 伝搬ステップｆ１）を再び実行し、以下同様に行う。

注目すべきことは、ステップｆ２）において、変動を表すが不偏になり得る車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃは、車輪の有効半径とこれらの公称半径との間のいずれの偏差も考慮に入れるようにスケールファクタの推定値ｆ_ｋを較正するために使用される。

この較正を行うために、車両１の速度の第１の推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃのうちの１つが判断される度に、スケールファクタの測定値はここから推測される。よって、例えば、第１の推定値ｖ_１Ａの新たな値が利用可能である時、スケールファクタの新たな測定値ｆ^ｍは、以下の式に従って判断される。

式中、σ_ｆは、車両の速度の第１の推定値ｖ_１Ａと関連付けられた不確定性σ_ｖに依存する偏差である。

スケールファクタのこの新たな測定値ｆ^ｍはさらにまた、カルマンフィルタの通常の技法を使用して、すなわち、補正ゲイン（カルマンゲインと呼ばれる時がある）を判断することによって、さらにまた、スケールファクタの測定値ｆ^ｍと以前の推定値ｆ_ｋとの間の差異を乗じたカルマンゲインに等しい補正項を以前の推定値ｆ_ｋに加えることによって補正推定値ｆ_{ｋ＋１、ｃ}を計算することによって、スケールファクタの以前の推定値ｆ_ｋを補正するために使用される。

他方では、速度の推定値ｖ_ｋが車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒのうちの１つに基づいて較正される時、スケールファクタｆによって、車輪の有効半径が必ずしもこれらの事前記録された公称半径に厳密に等しい必要はない事実を考慮に入れる。

この目的のために、ステップｆ２）で使用される観察モデルでは、左前輪の移動速度ｖ_ｆｌが以下の数量の測定値であることが想定される。

式中、ｌ_ｆは２つの前輪６Ａおよび６Ｂの間の距離である。

車両の速度の前の推定値ｖ_ｋはよって、いわば、測定値ｖ_ｆｌと比較される前にスケールファクタｆに基づいて前もって補償されることで、この測定値に影響する系統的誤差を考慮に入れる。

類似のやり方で、このカルマンフィルタでは、右前輪の移動速度ｖ_ｆｌは以下の数量の測定値として使用される。

左後輪の移動速度ｖ_ｒｌはこの一部分が以下の数量の測定値として使用される。

式中、ｌ_ｒは２つの後輪６Ｃおよび６Ｄの間の距離である。

また、右後輪の移動速度ｖ_ｒｒは以下の数量の測定値として使用される。

よって、車輪のうちの１つの移動速度の新たな値が判断される度に、処理ユニットは、
－ 検討中の測定値ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、またはｖ_ｒｒと、
－ 上述した対応する数量
との間の偏差に基づいて車両の状態ベクトルの推定値［ｘ］_ｋ＋１を較正する。

最後に、ステップｆ２）のそれぞれの実行後、処理ユニット３は、図ではより簡易にＸ_ｃ、Ｙ_ｃ、およびｖ_ｃと示される、車両の位置および速度の補正推定値Ｘ_{ｋ＋１、ｃ}、Ｙ_{ｋ＋１、ｃ}、およびｖ_{ｋ＋１、ｃ}を出力する。

レーダーシステムからのデータを回転速度センサからのデータと融合させるためにここで使用される特有のカルマンフィルタによって、測定値に影響する誤差の原因を非常に効果的に補正することが可能になる。

具体的には、移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒを、（一定のバイアスによってのみ影響されるかのように）第１の「レーダー」推定値ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、およびｖ_１Ｃと直接比較することによって補正するのではなく、ここで、スケールファクタｆによって、これらの「オドメータ」速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒが、車両の速度が大きくなると大きくなる変化誤差によって損なわれる（これは、この誤差が車輪の平均半径の変化量によって生じるからである）という事実を考慮に入れる。変動を表すが不偏になり得る、移動速度の第１の「レーダー」推定値に基づいてこのスケールファクタｆの値を較正することによって、さらにまた、車輪の移動速度ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒに影響する誤差を、これらの誤差が車両の速度によって変動しても、安定的に補正することが可能になる。

結果の例
図４は、行程の１つの例として、今説明した方法を使用して判断される、車両の速度の補正推定値ｖ_ｃの時刻ｔにわたる進展を概略的に示す。この行程の例について、車両１は実質的にまっすぐに移動しており、この速度ｖは１時間当たり８０～１００キロメートルである。

比較のために、車両の基準速度ｖ_ｒｅｆはまた、同じ行程について図４に示されている。この基準速度は、一時的に、この試行中車両に取り付けられた、とりわけ信頼できる基準センサ（この場合、製造業者ＯＸＴＳによるＲＴ３０００モデルのセンサ）を使用して測定された。この基準速度ｖ_ｒｅｆは、１秒当たり０．０３メートルより良好な精度で車両の実速度ｖに対応する。

さらに、ｖ_ｏと示される車両の速度の基本推定値はまた、図４に示される。この基本推定値は慣性計測装置４および回転速度センサ５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄによって出力されるデータに基づいて判断されたが、レーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃによって供給されるデータを考慮していない。

この図で見ることができるように、上述される方法を使用して得られる車両の速度の補正推定値ｖ_ｃは、車両の速度の実際の値ｖに非常に近い。また、上述されるようにレーダーシステム１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃによって供給されるデータを考慮に入れることによって、車両の速度が判断される精度を大幅に改善することが可能であることが観察されるが、これは、補正推定値ｖ_ｃが基本推定値ｖ_ｏよりも基準速度ｖ_ｒｅｆに極めて近いからである。

上述されている方法および車両にはさまざまな別形が加えられてよい。

例えば、車両に取り付けられるレーダーシステムの数は異なっている可能性があり、これらのレーダーシステムは、異なるように位置付けられるまたは配向される可能性がある。車両はまた、単一のレーダーシステムを備えることが可能である。

さらに、関連付けステップｂ）では、位置のそれぞれの対と関連付けられた個別コストは、直接この偏差ｄに等しいのではなく、予測位置と、検討中の対の前の位置との間の偏差ｄに基づいて増大する任意の関数を使用して計算可能である。

Claims (10)

1. 自動車両（１）の変位ベクトル（Ｔ）を決定するための方法であって、
   前記車両が移動している車線（２）に対して静止している前記車両（１）の周囲（Ｅ）における要素の所与の時刻における前記車両（１）に対する位置を決定する、前記車両（１）に取り付けられたレーダーシステム（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ）のステップａ）を含み、
   ステップａ）が、前記車両（１）に対する前記要素の前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を決定するために前の時刻（ｔ_ｎ）に実行されていると、ステップａ）は、前記車両（１）に対する前記要素の次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）を決定するために次の時刻（ｔ_ｎ＋１）に再び実行され、該方法は、
   ｂ）それぞれが、前記車両の前記周囲の同じ要素の前記前の位置および前記次の位置を合わせてグループ化する位置のさまざまな対を形成するために前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）と関連付けるステップと、
   ｃ）線形回帰によって、ステップｂ）で形成される前記位置の対について、前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）とマッチさせることができる、全並進および全回転の各特徴（Ｔ、θ）を決定し、かつ、前記全並進および前記全回転の前記特徴に基づいて前記車両（１）の前記変位ベクトル（Ｔ）を決定するステップと、をさらに含む、方法。
2. ステップｂ）は、
   ｂ１）それぞれが前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）のうちの１つおよび前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）のうちの１つを合わせてグループ化する位置のさまざまな実現可能な対に対して、位置のこの実現可能な対の前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）および前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）に基づいて、検討中の前記位置の実現可能な対と関連付けられた個別コスト（Ｄ_ｉｊ）を決定するステップと、
   ｂ２）位置の実現可能な対のさまざまなセットの中から、全コスト関数（Ｆ）の値が最小である前記セットを特定するステップであって、この全コスト関数（Ｆ）は検討中の前記セットの前記位置のさまざまな対とそれぞれ関連付けられた前記個別コスト（Ｄ_ｉｊ）に基づいて決定され、ステップｂ）で最終的に形成される前記位置の対はステップｂ２）でそのように特定される前記セットの前記位置の対である、セットを特定するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
3. ステップｂ１）は、前記位置の実現可能な対の少なくとも１つに対する以下の動作：
   予測位置（Ｏ’_ｊ、ｎ）を得るために、前記車両の移動速度の推定値（ｖ_ｃ）、および前記前の時刻と前記次の時刻との間の継続時間（Δｔ）に基づいて前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を移行させること、
   前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）と前記予測位置（Ｏ’_ｊ、ｎ）との間の偏差を決定すること、および、
   前記偏差が大きくなると大きくなるように位置のこの対と関連付けられた前記個別コスト（Ｄ_ｉｊ）を決定すること、を含む、請求項２に記載の方法。
4. ステップｂ１）では、前記位置の実現可能な対の少なくともいくつかについて、
   検討中の前記位置の実現可能な対と関連付けられた前記個別コスト（Ｄ_ｉｊ）を計算する前に、この対は、前記車両の前記周囲の前記同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化することが可能であるか、またはこれに反して可能性が低いかどうかが判断され、
   この対が前記車両の前記周囲の前記同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低いことが判断された時、前記個別コスト（Ｄ_ｉｊ）は所定の閾値（ｄ_ｍａｘ）が割り当てられる、請求項３に記載の方法。
5. ステップｂ１）では、検討中の前記位置の実現可能な対が、以下：
   前記偏差は実現可能な最大偏差より大きい、
   検討中の前記位置の実現可能な対から推測される前記車両の移動方向は前記車両の前に決定された移動方向と反対である、
   検討中の前記位置の実現可能な対から推測される前記車両の移動の縦軸からの側方偏位は実現可能な最大側方偏位より大きい、
   という条件のうちの１つが満たされる時に前記車両の前記周囲の前記同じ要素の２つの連続する位置を合わせてグループ化する可能性が低いことが判断される、請求項４に記載の方法。
6. ステップｃ）は、
   ｃ１）ステップｂ）で形成された前記位置の対の中から位置の少なくとも３つの対をランダムに選択するステップと、
   ｃ２）ステップｃ１）で選択された前記位置の対から線形回帰によって第１の全並進および第１の全回転を決定するステップと、
   ｃ３）ステップｂ）で形成されかつステップｃ１）で選択されなかった位置のそれぞれの対について、
   ステップｃ２）で決定された前記第１の並進および前記第１の全回転を前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）に適用することによって前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）を変換位置（Ｏ^ｔ１ _{ｉ、ｎ＋１}）に変換し、かつ、
   前記変換位置（Ｏ^ｔ１ _{ｉ、ｎ＋１}）とこの対の前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）との間の距離に基づいて剰余を決定するステップと、
   ｃ４）ステップｃ１）で選択された前記位置の対、および、ステップｂ）で形成され、ステップｃ１）で選択されず、且つ前記剰余が所与の限界より小さい前記位置の対を含む、位置の対のサブセットを選択し、かつ、
   このサブセットの前記対の前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）および前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）に基づいて、線形回帰によって第２の全並進および第２の全回転を決定するステップと、
   ｃ５）前記第２の並進および前記第２の回転が、このサブセットの前記位置の対の前記次の位置をこれらの対の前記前の位置に変換する精度を評価するステップと、を含み、
   ステップｃ１）～ｃ５）のセットは連続して数回実行され、
   ステップｃ）で最終的に決定される前記全並進および前記全回転の前記特徴（Ｔ、θ）は、前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）を前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）に最も高い精度で変換することを可能にする、前記第２の並進および前記第２の回転の特徴である、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 自動車両（１）の移動速度（ｖ）を決定するための方法であって、
   前記車両（１）の変位ベクトル（Ｔ）は、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法に従って決定され、前記車両の前記速度を決定するための方法は、さらに、
   ｄ）ステップｃ）で決定された前記車両の前記変位ベクトル（Ｔ）から前記車両の前記速度の第１の推定値（ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃ）を決定するステップと、
   ｅ）回転速度センサ（５Ａ、５Ｂ、５Ｃ、５Ｄ）によって取得された前記車両（１）の車輪の回転速度（６Ａ、６Ｂ、６Ｃ、６Ｄ）に基づいて前記車両の前記速度の第２の推定値（ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒ）を決定するステップと、
   ｆ）この速度の前記第１の推定値（ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃ）およびこの速度の前記第２の推定値（ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒ）に基づいて、
   ｆ１）とりわけ、前記車両の前記速度および加速度を表す成分を含む前記車両の状態ベクトルの新たな推定値を決定するステップ、および
   ｆ２）ステップｄ）およびｅ）で決定された前記車両の前記速度の前記第１の推定値および前記第２の推定値（ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃ、ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒ）に基づいてステップｆ１）で決定されたこの状態ベクトルの前記推定値を較正することによって前記車両の前記状態ベクトルの補正推定値を決定するステップ、
   を実行するように構成されるカルマンフィルタによって前記車両の前記速度（ｖ）を決定するステップと、を含み、
   ステップｆ１）およびｆ２）は連続して数回実行され、ステップｆ１）が再び実行される時、前記車両の前記状態ベクトルの前記新たな推定値は、ステップｆ２）の前の実行時に決定された前記補正推定値に基づいて決定される、方法。
8. 前記車両の前記移動速度の前記第２の推定値（ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒ）はさらに、前記車輪の公称半径に基づいて決定され、前記値は前記車両において事前記録され、
   前記カルマンフィルタによって推定された前記車両の前記状態ベクトルの前記成分のうちの１つは、前記公称半径と、前記車両の前記車輪の有効半径との間の偏差を表すスケールファクタ（ｆ）であり、
   ステップｆ２）では、ステップｆ１）で決定された前記車両の前記速度の前記推定値（ｖ_ｋ）は、このスケールファクタ（ｆ）を考慮に入れて、前記車両の前記速度の前記第２の推定値（ｖ_ｆｌ、ｖ_ｆｒ、ｖ_ｒｌ、ｖ_ｒｒ）と比較される、請求項７に記載の方法。
9. ステップｆ２）では、先のステップｆ１）で決定された前記スケールファクタの推定値（ｆ_ｋ）は、レーダーシステムからの測定値からステップｄ）で決定された前記車両の前記速度の前記第１の推定値（ｖ_１Ａ、ｖ_１Ｂ、ｖ_１Ｃ）と、先のステップｆ１）で決定された前記車両の前記速度の前記推定値（ｖ_ｋ）との間の比率に基づいて較正される、請求項８に記載の方法。
10. 自動車両（１）であって、
    前記車両（１）が移動している車線（２）に対して静止している前記車両の周囲（Ｅ）の要素の所与の時刻での前記車両（１）に対する位置を決定するステップａ）を実行するように構成されるレーダーシステム（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ）を備え、
    前記レーダーシステム（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ）は、前記車両（１）に対する前記要素の前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を決定するために前の時刻（ｔ_ｎ）にステップａ）を実行した後に、前記車両（１）に対するこれらの要素の次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）を決定するために次の時刻（ｔ_ｎ＋１）に再びステップａ）を実行するように構成され、
    前記車両（１）は、
    ｂ）それぞれが、前記車両の前記周囲の同じ要素の前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）および前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）を合わせてグループ化する位置のさまざまな対を形成するために前記前の位置を前記次の位置と関連付けるステップ、および
    ｃ）線形回帰によって、ステップｂ）で形成される位置の対について、前記前の位置（Ｏ_ｊ、ｎ）を前記次の位置（Ｏ_{ｉ、ｎ＋１}）とマッチさせることを可能にする、全並進および全回転の特徴（Ｔ、θ）を決定し、かつ、この並進およびこの全回転の前記特徴に基づいて前記車両（１）の変位ベクトル（Ｔ）を決定するステップ、
    を実行するようにプログラミングされる電子処理ユニット（３）をさらに備える、自動車両（１）。
    

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