JP2022538422A - 軌道に基づいた複数のマップの座標系整合調整 - Google Patents

Abstract

特に制御装置による、デジタルマップを調整するための方法であって、第１の座標系に配置された第１のマップのデータと、第２の座標系に配置された第２のマップのデータとが受信され、受信したデータに基づいて、第１のマップ内の少なくとも１つの軌道と、第２のマップ内の少なくとも１つの軌道とが特定され、それぞれの軌道に基づいて、第１の座標系のデータと第２の座標系のデータとが調整される、方法が開示される。さらに、移行システム、制御装置、コンピュータプログラム、機械読み取り可能な記憶媒体が開示される。【選択図】図１

Description

本発明は、デジタルマップの調整方法、制御装置、コンピュータプログラム、および機械読み取り可能な記憶媒体に関する。

例えば完全自動運転モードなどの車両の自動運転には、高精度なプランニングマップが使用される。このようなプランニングマップは、例えば、走行可能な道路の車線の形状を含み、車両側の車線認識を容易化することができる。特に、プランニングマップを使用することで、予測的な運転方式を実現することができる。

車両の自動運転において既存のマップ情報を利用するためには、プランニングマップ内で車両を位置特定する必要がある。さらに、ＧＰＳに基づく位置特定の精度と可用性を高めるために、車両センサシステムで感知可能な特徴を含み、ひいては車両センサシステムを用いた車両の位置特定を可能にする位置特定マップが使用される。

マップによる位置特定は、全てのマップまたはマップレイヤーの座標系が正しく調整（アラインメント）されていれば、効果的に使用することができる。しかし問題なのは、位置特定マップから独立したプランニングマップを作ることが多いため、マップの座標系に相違が生じることである。

本発明の元となる課題は、座標系が互いに相違したマップを調整するための方法を提案することである。

この課題は、独立請求項の各主題によって解決される。本発明の有利な形態は、それぞれ従属請求項の主題である。

本発明の一態様によれば、デジタルマップを調整するための方法が提供される。この方法は、好ましくは制御装置によって実行することができる。

１つのステップでは、第１の座標系に配置された第１のマップのデータと、第２の座標系に配置された第２のマップのデータとが受信される。

受信したデータに基づいて、第１のマップ内の少なくとも１つの軌道と、第２のマップ内の少なくとも１つの軌道とが特定される。

続いて、それぞれの軌道に基づいて、第１の座標系のデータと第２の座標系のデータとが調整される。

この方法では、それぞれのマップの座標系を整合調整するために基準として、マップに沿って既に走行した軌道および／または考えられる軌道を使用することができる。整合調整されたマップは、その後車両で使用したり、車両内の使用のために提供したりすることができる。整合調整されたマップの提供は、例えば車外のサーバユニットを介して行うことができる。

この場合、車両は連邦道路交通研究所（ＢＡＳｔ）の規格によれば、アシスト、部分自動運転、高度自動運転、および／または完全自動運転、またはドライバーレスで運転することができる。

本発明のさらなる態様によれば、制御装置が提供され、制御装置は、方法を実行するように構成されている。制御装置は、例えば、車外制御装置や、例えばクラウドシステムなどの車外サーバユニットであってよい。制御装置は、好ましくは車両センサからの測定データ、またはデータベースからのデータを受け取ることができる。

さらに、本発明の一態様によれば、コンピュータプログラムがコンピュータまたは制御装置によって実行される時、コンピュータまたは制御装置に本発明にかかる方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラムが提供される。本発明のさらなる態様によれば、本発明にかかるコンピュータプログラムが記憶された機械読み取り可能な記憶媒体が提供される。

本発明にかかる方法は、例えば、プランニングマップは存在するが、プランニングマップに含まれる要素について直接的なセンサ測定ができない場合に使用することができる。さらに、本方法によれば、例えば異なるメーカーによる異なる測定走行によってマップが生成された場合、少なくとも２つのマップがその座標系に関して使用することができる。

マップの整合調整の精度は、好ましくは、特定または提供される軌道の数が増加するにつれて向上させることができる。これについて、特定された軌道は、マップに沿った考えられる軌道であってもよく、または既に実行された走行として作成されてもよい。

第１のマップと第２のマップとの調整は、第１のマップの軌道と第２のマップの軌道に基づいて行うことが好ましい。ここで、軌道が近似的に等しく、略重なり合うように、マップが回転および変位される。軌道の数が多い場合は、軌道の分布や中間値を用いてマップを整合調整してもよい。

軌道をマップ調整の基準として使用することで、共通の特徴を持たないマップも互いに調整することができる。例えば、マップに記憶された特徴によって直接的な調整ができない場合でも、マップの融合を行うことができる。軌道に関しては、走行した軌道の統計量を介してマップやその座標系の調整が間接的に行われるだけなので、十分な数の軌道を使用することが精度上有利である。

一実施形態によれば、それぞれのマップの特定された軌道は、マップの並進および／または回転調整の際に、少なくとも近似的に重なり合うようにされる。これにより、特定された軌道がマップ内で最適に重なるように、マップのデータを相対的に変位および回転させることができる。したがって、マップの座標系を特に正確に整合調整することができる。

さらなる実施例によれば、マップの調整は、少なくとも１つの特定された軌道に沿って、および／またはマップグリッドに沿って、場所に依存して実施される。２つのマップの互いのずれまたは相対的な偏差は、通常、それぞれのマップの全ての領域に対して同一ではない。特に、マップ間の偏差は局所的に変動し得る。これにより、変位および／または回転を個別に推定するのではなく、マップの変位および／または回転が場所に依存するような変換フィールドが必要である。マップのこのような場所に依存した整合調整は、例えば、既存の測定値を統計的なモデル軌道または測定軌道の別の量に最適に調整することを目的とした、適切な補償計算および／または最適化問題によって実現することができる。

さらなる実施例によれば、第１のマップの少なくとも１つの軌道および／または第２のマップの少なくとも１つの軌道は、測定、シミュレーション、または計算される。マップに沿った軌道の記録に加えて、少なくとも１つの可能な軌道を計算またはシミュレートすることができる。このような静的なモデル軌道を使用して、マップ間の変換を行うことができる。特に、与えられた車線に対する測定軌道の確率が最大となるような軌道を使用することができる。変換の推定精度は、統計的なモデルまたはモデル軌道の計算の精度、および利用可能な測定軌道の数に依存する。

さらなる実施形態によれば、少なくとも１つの軌道は、第１および／または第２のマップにおいて機械学習によって特定される。これにより、ニューラルネットワークは、少なくとも１つのマップ内で１つまたは複数の考えられる軌道を生成するために使用することができる。生成された軌道は、その後、マップの座標系を整合調整するための根拠または基準として機能する。

このようなモデル軌道は、車線内の位置が既知の軌道の一連の測定から、機械学習法を用いて特定することができる。これに対して、影響因子として、運転者、車両サイズ、左ハンドルまたは右ハンドル、左側通行または右側通行、隣の車線、対向車、カーブ曲率、現在の車速などを考慮することができる。

さらなる実施形態によれば、第１の座標系のデータは、第２の座標系のデータと調整され、または第２の座標系のデータは、第１の座標系のデータと調整される。これにより、１つのマップのみが別のマップに変換および適合させるため、計算量を減らすことができる。これにより、２つのマップの適合を省略することができる。

さらなる実施例によれば、マップを調整するために、第１のマップの少なくとも１つの軌道と第２のマップの少なくとも１つの軌道の曲線および方向変化が特定され、互いに比較され、互いに整合調整される。進行方向の変位は測定された軌道の確率に全く影響を与えないか、わずかな影響しか与えないため、多くの場合、進行方向に対して横方向の調整のみが可能である。交差点やカーブした道路レイアウトの領域でのみ、観測可能な異なる方向によって変位の完全な決定可能性を特定することができる。

２つのマップ座標系間の変換が滑らかであると想定すると、異なるグローバル方向で決定可能な横方向と、交差点で完全に決定可能な向きとを使用して、少なくとも１つのマップの変換を推定することができる。

さらなる実施例によれば、第１のマップは、位置特定マップとして作成され、第１のマップの少なくとも１つの軌道は測定によって特定される。特に、少なくとも１つの軌道は、車両によって既に実行された走行としてメモリに格納されてもよく、または制御装置によって受信可能であってもよい。さらに、位置特定マップを作るための測定走行も、軌道として考慮することができる。さらに、位置特定マップは、車両の位置特定プロセスを可能にするために車両センサシステムによって特定可能なランドマークを含んでもよい。

さらなる実施形態によれば、第２のマップはプランニングマップとして作成され、第２のマップの少なくとも１つの軌道は、プランニングマップ内で計算またはシミュレートされる。プランニングマップは、例えば、車線の形状やコースなどを位置特定要素として有することができる。さらに、位置特定要素は、道路の交差点、目立つ景観の特徴などとして作成されてもよい。位置特定マップは、例えば、レーダマップおよび／またはいわゆるビデオロードシグネチャとして実施してもよい。

さらなる実施例によれば、少なくとも１つの特定された軌道は、車両および／または複数の車両の既に走行された経路に基づいて感知される。これにより、特定された軌道は、例えば隣の車両や外部のサーバユニットなど、異なるソースから取得し、マップの座標系を整合調整するために使用することができる。使用する軌道の数が増えれば、マップの座標系の整合調整をより高い精度で行うことができる。

以下に、本発明の好ましい実施例について、高度に簡略化された概略図を参照して詳述する。

一実施形態にかかる本発明にかかる制御装置を備えた車両の上面図である。 一実施形態にかかる方法を説明するための道路部分の概略上面図である。 一実施形態にかかる方法を説明するための軌道の概略図である。

図１は、一実施形態にかかる制御装置２を備えた車両１の上面図である。制御装置２は、図２に例示するデジタルマップ４、６の調整方法を実行するように構成されている。このため、制御装置２には、コンピュータプログラムが格納された機械読み取り可能な記憶媒体８が接続されている。

制御装置２は、機械読み取り可能な記憶媒体８のデータおよびコンピュータプログラムにアクセスし、これらを実行または使用することができる。

さらに、制御装置２は、車両センサシステム１０とデータ通信可能に接続されている。図示の実施例によれば、車両センサシステム１０は、レーダセンサで構成されている。

代替的または追加的に、車両センサシステム１０は、カメラセンサ、ＧＮＳＳセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、超音波センサなどを有してもよい。

車両センサシステム１０の測定データを評価することにより、制御装置２は、例えば車両１の軌道を特定し、機械読み取り可能な記憶媒体８に記憶させることができる。このようにして、制御装置２は、車両センサシステム１０の測定データを含む第１のマップ４を作成することができる。

図２は、本方法を説明するための道路部１２の概略上面図である。２枚のマップ４、６が重ね合わせて表示されている。

第１のマップ４は、位置特定マップとして作成されており、車両１の走行中に制御装置２によって記録された多数の軌道１４を示す。

さらに、位置特定要素１６が路側で特定された。位置特定要素１６は、例えば車両センサシステム１０によって検出される視線誘導施設である。

第２のマップ６は、プランニングマップであり、車線マーク１８と各車線２０のコースを示す。

重ね合わせたマップ４、６は微妙に一致しないため、例えば、制御装置２が車両１を位置特定するために第２のマップ６を使用する前に、マップ４、６の座標系をまず互いに適合させる必要がある。

このために、１つまたは複数のモデル軌道２２が、例えば制御装置２によって、１つのステップで計算される。モデル軌道２２は、例えば、車両１の寸法と、車線２０の寸法およびコースと、に基づいて計算することができる。ここでは、第２のマップ６を通る車両１の理論的な走行をシミュレーションすることができる。

続いて、測定された軌道１４および計算された軌道２２は、２つのマップ４、６の座標系の整合調整の基準として使用される。例えば、軌道１４、２２が互いに最適に重なるまで、マップ４、６を相対的に変位または回転させることができる。

軌道１４、２２のコースによって、軌道１４、２２の互いの平均的な偏差を最小化することができる。矢印２３、２５、２７は、マップ４、６の考えられる変換方向を示している。

図３は、方法を説明するためのさらなる軌道１４、２２の概略図である。２つの軌道１４、２２は、曲線２４上の第１のマップ４と第２のマップ６との座標系の違いを示している。

特に、直線区間部に沿った軌道１４、２２の整合調整の多義性が示されている。矢印２７は、一義的に決定できない変換方向を示している。曲線領域では、これらの多義性を一義的に解決することができる。軌道１４、２２を整合調整するための対応する変換方向は、矢印２９で示されている。このようにして、直線区間部の領域におけるいわゆるアパーチャ問題を、曲線領域の整合調整によって解決することができる。

Claims (13)

1. 特に制御装置（２）による、デジタルマップ（４、６）を調整するための方法であって、
   － 第１の座標系に配置された第１のマップ（４）のデータと、第２の座標系に配置された第２のマップ（６）のデータとが受信され、
   － 前記受信したデータに基づいて、前記第１のマップ（４）内の少なくとも１つの軌道（１４）と、前記第２のマップ（６）内の少なくとも１つの軌道（２２）とが特定され、
   － 前記それぞれの軌道（１４、２２）に基づいて、前記第１の座標系のデータと前記第２の座標系のデータとが調整される、方法。
2. 前記それぞれのマップ（４、６）の前記特定された軌道（１４、２２）は、前記マップ（４、６）の並進および／または回転調整の際に、少なくとも近似的に重なり合うようにされる、請求項１に記載の方法。
3. 前記マップ（４、６）の調整が、前記少なくとも１つの特定された軌道（１４、２２）に沿って、および／またはマップグリッドに沿って、場所に依存して実施される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記第１のマップ（４）の前記少なくとも１つの軌道（１４）および／または前記第２のマップ（６）の前記少なくとも１つの軌道（２２）が、測定、シミュレーション、または計算される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つの特定された軌道（１４、２２）が、前記第１のマップおよび／または第２のマップにおいて機械学習によって計算される、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１の座標系のデータが、前記第２の座標系のデータと調整され、または前記第２の座標系のデータが、前記第１の座標系のデータと調整される、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記マップ（４、６）を調整するために、前記第１のマップ（４）の前記少なくとも１つの軌道（１４）と、前記第２のマップ（６）の前記少なくとも１つの軌道（２２）の曲線（２４）および方向変化が特定され、互いに比較され、互いに整合調整される、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記第１のマップ（４）が、位置特定マップとして作成され、前記第１のマップ（４）の前記少なくとも１つの軌道（１４）は測定によって特定される、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記第２のマップ（６）がプランニングマップとして作成され、前記第２のマップ（６）の前記少なくとも１つの軌道（２２）は、前記プランニングマップ内で計算またはシミュレートされる、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記少なくとも１つの特定された軌道（１４、２２）は、車両（１）および／または複数の車両の既に走行された経路に基づいて感知される、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
11. 請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された制御装置（２）。
12. コンピュータプログラムがコンピュータまたは制御装置（２）によって実行される時、コンピュータまたは制御装置（２）に請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。
13. 請求項１２にかかるコンピュータプログラムが記憶された、機械読み取り可能な記憶媒体（８）。
    

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