JP2023085243A

JP2023085243A - マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法及び自動運転車両

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Publication number: JP2023085243A
Application number: JP2022196156A
Authority: JP
Inventors: チェン、フェン; Feng Chen; リウ、ウェンジエ; Wenjie Liu; チウ、シャオチェン; Xiaochen Qiu; シュ、グオリャン; Guoliang Xu; ツァイ、レンラン; Renlan Cai
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2021-12-08
Filing date: 2022-12-08
Publication date: 2023-06-20
Also published as: KR20230086628A; CN114179825A; US20230213343A1; CN114179825B; EP4194809A1

Abstract

【解決手段】本開示は、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法及び自動運転車両を提供し、コンピュータの技術分野に関し、特に自動運転の技術分野に関する。具体的な実現手段は、第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定し、第１時刻が第２時刻より早く、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得し、目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定し、慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得し、第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得することである。【選択図】図２

Description

本開示は、コンピュータの技術分野に関し、さらに自動運転の技術分野に関し、特にマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法及び自動運転車両に関する。

無人車の自動運転中に、マルチセンサを融合した測位システムが、連続的、高頻度かつ正確な測位結果をリアルタイムに出力する必要があり、これにより経路計画、感知などのモジュールの正常な動作を保証する。

関連技術において、測位システムにおける慣性計測ユニット（ＩｎｅｒｔｉａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｎｉｔ、ＩＭＵ）は、再帰を行う場合に長時間動作に伴って累積誤差が発生するので、高精度の測位結果を取得するために、レーザー検出と測距システム（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇ、ＬｉＤＡＲ）及び全地球的航法衛星システム（ＧｌｏｂａｌＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳａｔｅｌｌｉｔｅＳｙｓｔｅｍ、ＧＮＳＳ）により正確な測定値を出力する必要がある。測定値の信頼度が不正確である場合、測位システムは、車両状態を正確に予測することができないため、自動運転中の安全リスクを増加させる。

本開示は、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法及び自動運転車両を提供することにより、少なくとも関連技術における測定値の信頼度の正確さが低く、測位効果が低いという技術的問題を解決する。

本開示の一態様によれば、第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定するステップであって、第１時刻が第２時刻より早いステップと、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得するステップと、目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定するステップと、慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得するステップと、第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得するステップとを含む、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法が提供される。

本開示の別の態様によれば、第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定する第１決定モジュールであって、第１時刻が第２時刻より早い第１決定モジュールと、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得する第１取得モジュールと、目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定する第２決定モジュールと、慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得する第２取得モジュールと、第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得する第３取得モジュールとを含む、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得装置が提供される。

本開示の別の態様によれば、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を含み、メモリには、少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、少なくとも１つのプロセッサに、本開示に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実行させる電子機器が提供される。

本開示の別の態様によれば、コンピュータに本開示に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実行させるコンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ可読記憶媒体が提供される。

本開示の別の態様によれば、プロセッサにより実行されると、本開示に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品が提供される。

本開示の別の態様によれば、上記電子機器を含む自動運転車両が提供される。

本開示において、第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定し、さらに、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得し、目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定し、かつ慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得し、最後に第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得することにより、高精度の測定値の信頼度を取得するという目的を達成し、測定値の信頼度の正確さを向上させて、正確な測位結果を取得するという効果を実現することにより、関連技術における測定値の信頼度の正確さが低く、測位効果が低いという技術的問題を解決する。

なお、この部分に説明された内容は、本開示の実施例の要点又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本開示の範囲を限定するものでもない。本開示のその他の特徴は、以下の説明により容易に理解できるはずである。

図面は、本解決手段をよりよく理解するためのものであり、本開示を限定するものではない。

本開示の実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実現するコンピュータ端末（又はモバイル機器）のハードウェア構成ブロック図である。本開示の実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法のフローチャートである。本開示の実施例に係る慣性計測データをキャッシュする概略図である。本開示の実施例に係る車両の車輪速センサの回転モデルの概略図である。本開示の実施例に係る慣性計測ユニットの計測概略図である。本開示の実施例に係る融合測位の全体的なフレームの概略図である。本発明の実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得装置の構成ブロック図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするために、本開示の実施例の様々な詳細を含み、それらが例示的なものであると見なされるべきである。したがって、当業者は、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができることを理解すべきである。同様に、明確さと簡潔さのために、以下の説明では、公知の機能及び構造についての説明を省略する。

なお、本開示の明細書、特許請求の範囲及び上記図面における「第１」、「第２」などの用語は、特定の順序又は前後順を記述するために使用されるのではなく、類似の対象を区別するために用いられるものである。そのように使用されるデータは、本明細書に記載される本開示の実施例が、本明細書に図示又は記載されるもの以外の順序でも実施されるように、適切に交換されることが理解されるべきである。さらに、「含む」及び「有する」という用語ならびにそれらの任意の変形は、非排他的な包含を意図しており、例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器は、必ずしも明確に列挙されたそれらのステップ又はユニットに限定されるものではなく、明確に列挙されていないものや、それらのプロセス、方法、製品又は機器に固有の他のステップ又はユニットを含んでもよい。

自動運転車両の測位システムは、マルチセンサ融合システムであり、測位システムは、カルマンフィルタにより、ＩＭＵ、ＬｉＤＡＲ、ＧＮＳＳ及び視覚（Ｖｉｓｉｏｎ）モジュールを融合して最適な測位結果を出力することができる。

ＩＭＵは、再帰を行う場合に長時間動作に伴って累積誤差が発生するので、高精度の測位結果を取得するために、測定値の精度に依存する必要がある。カルマンフィルタの原理に基づいて、最適な推定結果を取得するために、測定値を可能な限り真の値に近づける必要があり、同時に、測定値が可能な限り正確な信頼度を提供してこそ、カルマンフィルタがＩＭＵの作用を十分に発揮することができる。ＬｉＤＡＲ、ＧＮＳＳ又は視覚モジュールからの測定値に誤差があると、測定値の信頼度と実際の誤差との不一致をもたらし、さらに測位精度に大きな影響を与えることにより、測位システムが車両の状態を正確に予測することができない。

関連技術において、カルマンフィルタの場合に受信した異常測定値に対する汎用処理方式は、カイ二乗検定であり、カイ二乗検定は、サンプルの実際の観測値と理論的な推定値との間の乖離度合いを統計することである。実際の観測値は、測位システムにおける点群測位、衛星測位及び視覚測位の出力結果であり、理論的な推定値は、カルマンフィルタにおいて、ＩＭＵの時間更新における１つの予測結果である。実際の観測値と理論的な推定値との間の乖離度合いは、カイ二乗値の大きさを表すことができ、カイ二乗値が大きいほど、両方の乖離度合いが大きく、カイ二乗値が小さいほど、両方の乖離度合いが小さく、２つの値が完全に等しい場合、カイ二乗値が０であり、理論的な推定値と実際の観測値が完全に一致することを表す。

カイ二乗検定の原理は簡単であるが、測定値の間の関連性を無視する。具体的には、カイ二乗検定は、単一フレームの異常測定値の除去に対して、明らかな作用を有し、該フレームの異常測定結果の融合フィルタリングへの影響を低減することができ、これにより測位結果が個別の異常測定値に影響されないことを保証する。しかし、エラー傾向があり、同時に測定値の信頼度が実際の状況と一致しない測定値に対して、例えば、トンネルにおいてＬｉＤＡＲ測定値が時間に伴って徐々にドリフトする可能性があり、ＧＮＳＳにおいて永久エラーが存在することにより、出力された測定値には長期間にわたって誤差が含まれることを引き起こすため、フィルタリングして出力された測位結果が徐々に誤った測定結果に偏って、測位ドリフトを引き起こし、融合測位の信頼度が現在の測位誤差を客観的に表現し、かつ対応する予報を与えることができず、これにより自動運転過程における安全リスクを増加させる。

従来技術では、測定値の信頼度の正確さが低く、測位効果が低いという技術的問題があった。

本開示の実施例によれば、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法が提供され、なお、図面のフローチャートに示されるステップは、一セットのコンピュータ実行可能な命令を含むコンピュータシステムにおいて実行でき、また、フローチャートにおいて論理的な順序が示されるが、いくつかの場合では、それとは異なる順序で、示されるか又は説明されるステップを実行してもよい。

本開示の実施例に係る方法の実施例は、モバイル端末、コンピュータ端末又は類似した電子機器において実行されてもよい。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ及びその他の適切なコンピュータ等の様々な形態のデジタルコンピュータを表す。また、電子機器は、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル機器及びその他の類似した演算装置等の様々な形態のモバイル装置を表すことができる。本明細書に示されるコンポーネント、それらの接続及び関係、並びにそれらの機能は、あくまでも一例であり、本明細書に説明及び／又は記載される本開示の実施態様を限定することを意図するものではない。図１は、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実現するコンピュータ端末（又はモバイル機器）のハードウェア構成ブロック図を示す。

図１に示すように、コンピュータ端末１００は、計算ユニット１０１を含み、それは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０２に記憶されるコンピュータプログラム又は記憶ユニット１０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０３にロードされるコンピュータプログラムによって、様々な適切な動作と処理を実行することができる。ＲＡＭ１０３において、さらにコンピュータ端末１００を操作するために必要な様々なプログラムとデータを記憶することができる。計算ユニット１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３は、バス１０４によって互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１０５もバス１０４に接続される。

キーボード、マウスなどの入力ユニット１０６、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１０７、磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット１０８、及び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１０９を含むコンピュータ端末１００における複数の部品は、Ｉ／Ｏインタフェース１０５に接続される。通信ユニット１０９は、コンピュータ端末１００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１０１は、処理及び計算能力を有する様々な汎用及び／又は専用の処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット１０１の例には、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用人工知能（ＡＩ）計算チップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、及び任意の適当なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどが含まれるがこれらに限定されないことである。計算ユニット１０１は、本明細書に説明されるマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実行する。例えば、いくつかの実施例において、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現してよく、機械可読媒体、例えば、記憶ユニット１０８に有形に含まれる。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又は全ては、ＲＯＭ１０２及び／又は通信ユニット１０９を経由してコンピュータ端末１００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ＲＡＭ１０３にロードされて計算ユニット１０１によって実行される場合、本明細書に記載されるマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法の１つ又は複数のステップを実行することができる。好ましくは、別の実施例において、計算ユニット１０１は、他のいかなる適切な方式（例えば、ファームウェアにより）でマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を実行するように構成されてもよい。

本明細書に記載されるシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、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）、ロードプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア及び／又はこれらの組み合わせにおいて実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムに実施され、この１つ又は複数のコンピュータプログラムが、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行するか及び／又は解釈してもよく、このプログラマブルプロセッサが専用又は汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータと命令を受信し、データと命令をこの記憶システム、この少なくとも１つの入力装置、及びこの少なくとも１つの出力装置に送信してよいこと、を含んでもよい。

なお、いくつかの好ましい実施例において、上記図１に示された電子機器は、ハードウェア要素（回路を含む）、ソフトウェア要素（コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータコードを含む）、又はハードウェア要素とソフトウェア要素両方の組み合わせを含んでもよい。図１は、特定の実施態様の一実施例に過ぎず、上記電子機器に存在し得る構成要素のタイプを示すものであることに注意されたい。

上記実行環境下で、本開示は、図２に示すようなマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法を提供し、該方法は、図１に示されたコンピュータ端末又は類似した電子機器により実行することができる。図２は、本開示の実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法のフローチャートである。図２に示すように、該方法は、以下のステップＳ２１～Ｓ２５を含んでもよい。

ステップＳ２１では、第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定し、第１時刻が第２時刻より早く、
上記測位コンポーネントは、目標車両の測位システムにおけるＬｉＤＡＲ、ＧＮＳＳ及び視覚モジュールのうちのいずれか１つを含む。

上記第１測定値位置及び第２測定値位置は、ユニバーサル横メルカトルグリッドシステム（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＴｒａｎｓｖｅｒｓｅＭｅｒｃａｔｏｒＧｒｉｄＳｙｓｔｅｍ、ＵＴＭ）座標により表すことができる。ＵＴＭ座標は、平面直角座標であり、このような座標グリッドシステム及びその根拠となる投影は、衛星画像及び自然資源データベースの参照グリッドとして、地形図などの正確な測位を要求する他の応用に広く適用することができる。

ステップＳ２２では、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得し、
具体的には、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得する実現過程は、本開示の実施例に対する更なる説明を参照することができるので、繰り返し説明を省略する。

ステップＳ２３では、目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定し、
上記慣性計測情報と車輪速センサ情報は、測位コンポーネントにより自動的にキャッシュすることができる。例えば、カルマンフィルタが収束し、測位の初期化が完了した後、測位コンポーネントは、２秒程度のＩＭＵ情報及び車輪速センサ情報をキャッシュし続ける。

ステップＳ２４では、慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得し、
具体的には、慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得する実現過程は、本開示の実施例に対する更なる説明を参照することができる。

ステップＳ２５では、第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得する。

本開示の上記ステップＳ２１～ステップＳ２５によれば、第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定し、さらに、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得し、目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定し、かつ慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得し、最後に第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得することにより、高精度の測定値の信頼度を取得するという目的を達成し、測定値の信頼度の正確さを向上させて、正確な測位結果を取得するという効果を実現することにより、関連技術における測定値の信頼度の正確さが低く、測位効果が低いという技術的問題を解決する。

以下、上記実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法をさらに説明する。

好ましい実施形態として、第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得するステップＳ２２は、以下のステップＳ２２１～Ｓ２２３を含む。

ステップＳ２２１では、第１測定値位置の目標平面直角座標系での第１座標データを決定し、
上記目標平面直角座標系は、ＵＴＭ座標系である。

ステップＳ２２２では、第２測定値位置の目標平面直角座標系での第２座標データを決定し、
ステップＳ２２３では、第１座標データ及び第２座標データを利用して、第２測定値位置と第１測定値位置との間の水平ユークリッド距離を計算し、第１距離情報を取得する。

例えば、Ｔ_１時刻の第１測定値位置P_T1のＵＴＭ座標系での第１座標データは、以下の式（１）で表すことができる。

Ｔ_２時刻の第２測定値位置P_T2のＵＴＭ座標系での第２座標データは、以下の式（２）で表すことができる。

第１座標データと第２座標データを利用して、以下の式（３）により第２測定値位置P_T2と第１測定値位置P_T1との間の水平ユークリッド距離を計算し、第１距離情報ΔP_T2T1を取得する。

上記好ましい実施例において、第１座標データ及び第２座標データを利用して、第２測定値位置と第１測定値位置との間の水平ユークリッド距離を計算し、第１距離情報を取得することにより、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を計算する。

好ましい実施形態として、第１時刻と第２時刻との間のフレーム幅は、複数のエポックを含み、慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得するステップＳ２４は、以下のステップＳ２４１～Ｓ２４４を含む。

ステップＳ２４１では、慣性計測情報を利用して、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定し、
具体的には、慣性計測情報を利用して、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定する実現過程は、以下の実施例に対する更なる説明を参照することができるので、繰り返し説明を省略する。

ステップＳ２４２では、車輪速センサ情報及び姿勢更新情報に基づいて、複数のエポックに対応する速度更新情報を決定し、
具体的には、車輪速センサ情報及び姿勢更新情報に基づいて、複数のエポックに対応する速度更新情報を決定する実現過程は、以下の実施例に対する更なる説明を参照することができるので、繰り返し説明を省略する。

ステップＳ２４３では、速度更新情報により第１時刻から第２時刻までの相対変位を決定し、
ステップＳ２４４では、相対変位を用いて、第２距離情報を取得する。

上記好ましい実施例において、慣性計測情報を利用して、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定し、車輪速センサ情報及び姿勢更新情報に基づいて、複数のエポックに対応する速度更新情報を決定し、さらに速度更新情報により、第１時刻から第２時刻までの相対変位を決定し、最終的に、相対変位を用いて第２距離情報を取得することにより、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を計算する。

好ましい実施形態として、慣性計測情報を利用して、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定するステップＳ２４１は、以下のステップＳ２４１１～Ｓ２４１３を含む。

ステップＳ２４１１では、複数のエポックのうちの各隣接する第１エポック及び第２エポックに対して、順に慣性計測情報を利用して、それぞれ第１エポックに対応する第１慣性計測データ、及び第２エポックに対応する第２慣性計測データを決定し、
ステップＳ２４１２では、第１慣性計測データに基づいて、第１角度増分を決定し、第２慣性計測データに基づいて、第２角度増分を決定し、
ステップＳ２４１３では、第１角度増分及び第２角度増分を用いて、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定する。

例えば、図３は、本開示の実施例に係る慣性計測データをキャッシュする概略図であり、図３に示すように、ＩＭＵデータの周波数は、２００Ｈｚであり、第１時刻Ｔ_１と第２時刻Ｔ_２との間のフレーム幅は、Ｎ個のエポックを含み、第１時刻Ｔ_１のエポックに対応するＩＭＵデータはｉｍｕ_ｋであり、第２時刻Ｔ_２のエポックに対応するＩＭＵデータはｉｍｕ_ｋ＋Ｎである。Ｔ_１とＴ_２との間の隣接する第１エポック及び第２エポックに対して、順に慣性情報を利用して第１エポックに対応する第１慣性計測データω_ib ^b(k)、及び第２エポックに対応する第２慣性計測データω_ib ^b(k+1)を決定する。第１慣性計測データω_ib ^b(k)に基づいて、以下の式（４）によりｋ時刻の第１角度増分Δθ_ｋを決定する。

第２慣性計測データω_ib ^b(k+1)に基づいて、以下の式（５）により（ｋ＋１）時刻の第２角度増分Δθ_ｋ＋１を決定する。

第１角度増分Δθ_ｋ及び第２角度増分Δθ_ｋ＋１を用いて、以下の式（６）、式（７）、式（８）によりｋ＋１時刻の、ｋ時刻に対する姿勢四元数q_bk+1 ^bkを計算する。

「○に×」は、四元数演算子を示す。

さらに、以下の式（９）に基づいて、ｋ＋２時刻の、ｋ時刻に対する姿勢四元数q_bk+2 ^bkを計算する。

これによって類推して、第１時刻と第２時刻との間の複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定することができる。

上記好ましい実施例において、複数のエポックのうちの各隣接する第１エポック及び第２エポックに対して、順に慣性計測情報を利用して、それぞれ第１エポックに対応する第１慣性計測データ、及び第２エポックに対応する第２慣性計測データを決定し、さらに第１角度増分及び第２角度増分を決定し、最終的に、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定することにより、その後に複数のエポックに対応する速度更新情報を決定する。

好ましい実施形態として、車輪速センサ情報及び姿勢更新情報に基づいて、複数のエポックに対応する速度更新情報を決定するステップＳ２４２は、以下のステップＳ２４２１～Ｓ２４２６を含む。

ステップＳ２４２１では、第１時刻に対応する第１車輪速センサデータを取得し、
ステップＳ２４２２では、第１車輪速センサデータに基づいて、目標車両の操舵角を算出し、
具体的には、第１車輪速センサデータに基づいて、目標車両の操舵角を算出する実現過程は、以下の実施例に対する更なる説明を参照することができるので、繰り返し説明を省略する。

ステップＳ２４２３では、操舵角により、車体座標系で第１車輪速センサデータに対応する車輪速センサデータである第２車輪速センサデータを取得し、
ステップＳ２４２４では、姿勢更新情報を変換して、目標車両の車体と目標車両に配置された慣性計測ユニットとの間の取付角データを取得し、
上記取付角データは、ＩＭＵの目標車両での取付誤差による夾角である。

ステップＳ２４２５では、第２車輪速センサデータ及び取付角データを用いて、キャリア慣性系での車輪速センサデータである第３車輪速センサデータを算出し、
ステップＳ２４２６では、車輪速センサのレバーアーム誤差データ及び第３車輪速センサデータにより、慣性計測ユニット座標系での車輪速センサデータである第４車輪速センサデータを算出する。

上記好ましい実施例において、車輪速センサ情報及び姿勢更新情報に基づいて、複数のエポックに対応する速度更新情報を決定することにより、第１時刻から第２時刻までの相対変位を決定し、さらに第２距離情報を取得することができる。

好ましい実施形態として、第１車輪速センサデータは、左前輪速度、右前輪速度、左後輪速度及び右後輪速度を含み、第１車輪速センサデータに基づいて操舵角を算出するステップＳ２４２２は、以下のステップＳ３１～Ｓ３４を含む。

ステップＳ３１では、左前輪速度及び右前輪速度を用いて、目標車両の仮想前輪速度を算出し、
ステップＳ３２では、左後輪速度、右後輪速度及び目標車両の左後輪と右後輪との間のトレッドを用いて、目標車両の回転角速度を算出し、
ステップＳ３３では、仮想前輪速度及び回転角速度を用いて、目標車両の回転半径を算出し、
ステップＳ３４では、回転半径及び目標車両の前輪と後輪との間のホイールベースを用いて、操舵角を算出する。

上記好ましい実施例において、第１車輪速センサデータにおける左前輪速度、右前輪速度、左後輪速度及び右後輪速度に基づいて、操舵角を算出することにより、第２車輪速センサデータを取得することができる。

例えば、第１時刻Ｔ_１に対応する第１車輪速センサデータＶ_{ｗｈｅｅｌ}を取得し、Ｖ_{ｗｈｅｅｌ}は、以下の式（１０）により表すことができる。

Ｖ_左前輪は、目標車両の左前輪速度であり、Ｖ_右前輪は、目標車両の右前輪速度であり、Ｖ_左後輪は、目標車両の左後輪速度であり、Ｖ_右後輪は、目標車両の右後輪速度である。

図４は、本開示の実施例に係る目標車両の車輪速センサの回転モデルの概略図であり、図４に示すように、Ａは、目標車両の左前輪であり、Ｂは、目標車両の右前輪であり、Ｃは、目標車両の左後輪であり、Ｄは、目標車両の右後輪である。ＡＢの中点Ｏ_１の速度は、目標車両の仮想前輪速度Ｖ_Ｄであり、左前輪速度及び右前輪速度を用いて、以下の式（１１）により目標車両の仮想前輪速度Ｖ_Ｄを算出する。

左後輪速度、右後輪速度及び目標車両の左後輪と右後輪との間のトレッドを用いて、以下の式（１２）により目標車両の回転角速度ωを算出する。

ｌ_トレッドは、目標車両の左後輪と右後輪との間のトレッドである。

仮想前輪速度及び回転角速度を用いて、以下の式（１３）により目標車両の回転半径Ｒを算出する。

回転半径及び目標車両の前輪と後輪との間のホイールベースを用いて、以下の式（１４）により操舵角φを算出する。

Ｄ_{ホイールベース}は、目標車両の前輪と後輪との間のホイールベースである。

操舵角により、以下の式（１５）で第２車輪速センサデータV_wheel ^Vを取得する。

姿勢更新情報q_bk+1 ^bkを変換して目標車両の車体と目標車両に配置された慣性計測ユニットとの間の取付角データC_b ^bk+1を取得する。

第２車輪速センサデータ及び取付角データを用いて、以下の式（１６）に基づいて、ｋ＋１時刻の、ｋ時刻に対するキャリア慣性系での第３車輪速センサデータV_wheel ^bk+1を算出する。

C_v ^bは、目標車両とＩＭＵの取付角であり、取付誤差により形成される。

さらに、ＩＭＵが車体に取り付けられるため、図５に示すように、ＩＭＵの測定中心Ｏ_ｂ０と車輪速センサにより測定されたＯ_１点は一致しない。したがって、ＩＭＵの測定中心の速度を取得するために、レバーアーム補償を行う必要がある。目標車両が走行中に水平姿勢角が一般的に大きくないため、高さ方向のレバーアームの影響を無視することができ、車輪速センサのレバーアーム誤差データΔｌ^ｂは、以下の式（１７）により表すことができる。

車輪速センサのレバーアーム誤差データΔｌ^ｂ及び第３車輪速センサデータV_wheel ^bk+1を利用して、以下の式（１８）により第４車輪速センサデータV_imu ^bk+1を算出し、第４車輪速センサデータV_imu ^bk+1は、ｋ＋１時刻の、ｋ時刻に対する慣性計測ユニット座標系での車輪速センサデータである。

Δθ_ｋ＋１×は、ｋ＋１時刻のＩＭＵジャイロ角速度の外積記号を示す。

好ましい実施形態として、速度更新情報により第１時刻から第２時刻までの相対変位を決定するステップＳ２４３は、複数のエポックのうちの各隣接する２つのエポックに対応する第４車輪速センサデータにより、再帰を行って相対変位を取得するステップを含む。

好ましい実施形態として、相対変位を用いて、第２距離情報を取得するステップＳ２４４は、相対変位に基づいて水平ユークリッド距離を計算して、第２距離情報を取得するステップを含む。

例えば、第４車輪速センサデータV_imu ^bk+1は、以下の式（１９）によりｋ＋１時刻の、ｋ時刻に対する相対変位ΔP_k ^k+1を取得することに用いられる。

上記式（１９）に応じてｋ＋Ｎ時刻、すなわち第２時刻Ｔ_２まで順に再帰を行うことができ、さらに以下の式（２０）により第１時刻Ｔ_１から第２時刻Ｔ_２までの相対変位ΔP_T1 ^T2を算出する。

相対変位ΔP_T1 ^T2=[ΔP_x ^bΔP_y ^bΔP_z ^b]の前の二項に基づいて、水平ユークリッド距離ΔP_T2T1 ^bを取得し、第２距離情報を取得し、水平ユークリッド距離ΔP_T2T1 ^bは、以下の式（２１）で示される。

好ましい実施形態として、第１距離情報と第２距離情報を用いて、目標測定値の信頼度を取得するステップＳ２５は、以下のステップＳ２５１～Ｓ２５２を含む。

ステップＳ２５１では、第１距離情報、第２距離情報及び第２時刻に対応する初期測定値の信頼度を用いて、測定値の信頼度の調整係数を決定し、
ステップＳ２５２では、測定値の信頼度の調整係数及び初期測定値の信頼度により、目標測定値の信頼度を取得する。

例えば、第２時刻Ｔ_２に対応する初期測定値の信頼度は、測定値の標準偏差であり、初期測定値の信頼度の行列R^T2は、以下の式（２２）で示される。

第１距離情報ΔP_T2T1、第２距離情報ΔP_T2T1 ^b及び第２時刻に対応する初期測定値の信頼度の行列R^T2に基づいて、測定値の信頼度の調整係数εを決定し、具体的な決定ルールは、以下の式（２３）に示すとおりである。

θは、増幅係数であり、異なる測定モジュールの特性に対応する増幅係数が異なる。

測定値の信頼度の調整係数εと初期測定値の信頼度R^T2に基づいて、以下の式（２４）により第２時刻Ｔ_２の目標測定値の信頼度R^T2(new)を取得する。

図６は、本開示の実施例に係る融合測位の全体的なフレームの概略図であり、第２時刻Ｔ_２の測定値及び目標測定値の信頼度をカルマンフィルタに代入して測定更新を行うと、更新後の測位結果を取得することができる。

上記好ましい実施例において、第１距離情報、第２距離情報及び第２時刻に対応する初期測定値の信頼度を用いて、測定値の信頼度の調整係数を決定し、さらに測定値の信頼度の調整係数及び初期測定値の信頼度により、正確な目標測定値の信頼度を取得し、さらに高精度の測位結果を取得し、自動運転過程における安全リスクを低減することができる。

本開示の実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法は、ＩＭＵと車輪速センサを組み合わせることにより短期間内の再帰精度が高い利点を考慮し、同一モジュールで隣接する２フレームの測定値を出力し、第１距離情報及び第２距離情報を計算し、第１距離情報及び第２距離情報を用いて第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得することにより、該モジュールの現フレームの測定結果の品質を評価し、測位精度を効果的に向上させることができる。同時に、カルマンフィルタにおける位置重みも、現在時刻の真の精度レベルをより正確に反映することができ、実際の誤差と一致し、測位装置は、測位の信頼度をより正確に予測することができ、測位能力が要件を満たさない場合にタイムリーに警報して自動運転を解除し、車両の自動運転の安全性を向上させる。

本開示の技術案において、関連するユーザーの個人情報の収集、蓄積、使用、加工、伝送、提供及び開示などの処理は、いずれも関連法令の規定に合致し、かつ公序良俗に反しない。

以上の実施形態の説明により、当業者は、上記実施例に係る方法がソフトウェアと必要な汎用ハードウェアプラットフォームを組み合わせることにより実現されてもよく、当然、ハードウェアによって実現されてもよいが、多くの場合、前者が好適な実施形態であることを明確に理解できる。このような理解に基づいて、本開示の技術案の実質又は従来技術に貢献のある部分は、ソフトウェア製品の形態で体現され、該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶され、１台の端末機器（携帯電話、コンピュータ、サーバ、又はネットワーク機器などであってもよい）に本開示の各実施例で説明した方法を実行させるいくつかの命令を含む。

本開示では、さらにマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得装置が提供され、該装置は、上記実施例及び好ましい実施形態を実現することに用いられ、既に説明されるので、繰り返し説明を省略する。以下に用いられる用語「モジュール」は、所定の機能のソフトウェア及び／又はハードウェアの組み合わせを実現することができる。以下の実施例に説明される装置は、好ましくは、ソフトウェアで実現されるが、ハードウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実現されてもよい。

図７は、本開示の一実施例に係るマルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得装置の構成ブロック図であり、図７に示すように、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得装置７００は、
第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定する第１決定モジュールであって、第１時刻が第２時刻より早い第１決定モジュール７０１と、
第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得する第１取得モジュール７０２と、
目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定する第２決定モジュール７０３と、
慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得する第２取得モジュール７０４と、
第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得する第３取得モジュール７０５とを含む。

好ましくは、第１取得モジュール７０２は、さらに、第１測定値位置の目標平面直角座標系での第１座標データを決定し、第２測定値位置の目標平面直角座標系での第２座標データを決定し、第１座標データ及び第２座標データを利用して、第２測定値位置と第１測定値位置との間の水平ユークリッド距離を計算し、第１距離情報を取得する。

好ましくは、第１時刻と第２時刻との間のフレーム幅は、複数のエポックを含み、第２取得モジュール７０４は、さらに、慣性計測情報を利用して、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定し、車輪速センサ情報及び姿勢更新情報に基づいて、複数のエポックに対応する速度更新情報を決定し、速度更新情報により第１時刻から第２時刻までの相対変位を決定し、相対変位を用いて、第２距離情報を取得する。

好ましくは、第２取得モジュール７０４は、さらに、複数のエポックのうちの各隣接する第１エポック及び第２エポックに対して、順に慣性計測情報を利用して、それぞれ第１エポックに対応する第１慣性計測データ、及び第２エポックに対応する第２慣性計測データを決定し、第１慣性計測データに基づいて、第１角度増分を決定し、第２慣性計測データに基づいて、第２角度増分を決定し、第１角度増分及び第２角度増分を用いて、複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定する。

好ましくは、第２取得モジュール７０４は、さらに、第１時刻に対応する第１車輪速センサデータを取得し、第１車輪速センサデータに基づいて、目標車両の操舵角を算出し、操舵角により、車体座標系で第１車輪速センサデータに対応する車輪速センサデータである第２車輪速センサデータを取得し、姿勢更新情報を変換して、目標車両の車体と目標車両に配置された慣性計測ユニットとの間の取付角データを取得し、第２車輪速センサデータ及び取付角データを用いて、キャリア慣性系での車輪速センサデータである第３車輪速センサデータを算出し、車輪速センサのレバーアーム誤差データ及び第３車輪速センサデータにより、慣性計測ユニット座標系での車輪速センサデータである第４車輪速センサデータを算出する。

好ましくは、第１車輪速センサデータは、左前輪速度、右前輪速度、左後輪速度及び右後輪速度を含み、第２取得モジュール７０４は、さらに、左前輪速度及び右前輪速度を用いて、目標車両の仮想前輪速度を算出し、左後輪速度、右後輪速度及び目標車両の左後輪と右後輪との間のトレッドを用いて、目標車両の回転角速度を算出し、仮想前輪速度及び回転角速度を用いて、目標車両の回転半径を算出し、回転半径及び目標車両の前輪と後輪との間のホイールベースを用いて、操舵角を算出する。

好ましくは、第２取得モジュール７０４は、さらに、複数のエポックのうちの各隣接する２つのエポックに対応する第４車輪速センサデータにより、再帰を行って相対変位を取得する。

好ましくは、第２取得モジュール７０４は、さらに、相対変位に基づいて水平ユークリッド距離を計算して、第２距離情報を取得する。

好ましくは、第３取得モジュール７０５は、さらに、第１距離情報、第２距離情報及び第２時刻に対応する初期測定値の信頼度を用いて、測定値の信頼度の調整係数を決定し、測定値の信頼度の調整係数及び初期測定値の信頼度により、目標測定値の信頼度を取得する。

なお、上記各モジュールは、ソフトウェア又はハードウェアにより実現することができ、後者である場合、上記モジュールがいずれも同一のプロセッサに位置する方式、又は、上記各モジュールが任意の組み合わせでそれぞれ異なるプロセッサに位置する方式で実現することができるが、これらに限定されない。

本開示の実施例によれば、本開示では、さらに、コンピュータ命令が記憶されているメモリと、コンピュータ命令を実行して上記方法の実施例におけるステップを実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサとを含む電子機器が提供される。

好ましくは、上記電子機器は、伝送機器及び入出力機器をさらに含んでもよく、該伝送機器は、上記プロセッサに接続され、該入出力機器は、上記プロセッサに接続される。

好ましくは、本開示において、上記プロセッサは、コンピュータプログラムにより、
第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定するステップであって、第１時刻が第２時刻より早いステップＳ１と、
第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得するステップＳ２と、
目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定するステップＳ３と、
慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得するステップＳ４と、
第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得するステップＳ５とを実行するように構成されてもよい。

好ましくは、本実施例における具体的な例は、上記実施例及び好ましい実施形態に説明される例を参照することができるので、本実施例は、ここでは繰り返し説明を省略する。

本開示の実施例によれば、本開示では、さらに、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ可読記憶媒体が提供され、該非一時的なコンピュータ可読記憶媒体にコンピュータ命令が記憶され、該コンピュータ命令は、実行される場合に上記方法の実施例におけるステップを実行するように構成される。

好ましくは、本実施例において、上記非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、
第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に測位コンポーネントの第２測定値位置を決定するステップであって、第１時刻が第２時刻より早いステップＳ１と、
第１測定値位置及び第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得するステップＳ２と、
目標車両の第１時刻から第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定するステップＳ３と、
慣性計測情報及び車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得するステップＳ４と、
第１距離情報及び第２距離情報を用いて、第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得するステップＳ５とを実行するコンピュータプログラムを記憶するように構成されてもよい。

好ましくは、本実施例において、上記非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線若しくは半導体システム、装置若しくは機器、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。可読記憶媒体のより具体的な例は、１つ又は複数の配線を有する電気的接続、ポータブルコンピュータディスケット、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）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又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リードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含む。

本開示の実施例によれば、本開示では、さらに、コンピュータプログラム製品が提供される。本開示に係るオーディオ処理方法を実施する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任意の組み合わせで書かれていてもよい。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マブル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により、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場合にフローチャート及び／又はブロック図で指定される機能／操作を実行することができる。プログラムコードは、完全にマシンで実行されてもよく、部分的にマシンで実行されてもよく、独立したソフトパッケージとして部分的にマシンで実行されるとともに、部分的にリモートマシンで実行されてもよく、又は完全にリモートマシン又はサーバで実行されてもよい。

本開示の実施例によれば、本開示では、さらに、メモリ及び少なくとも１つのプロセッサを含む上記電子機器を含む自動運転車両が提供される。電子機器は、伝送機器及び入出力機器をさらに含んでもよく、該伝送機器、入出力機器は、プロセッサに接続される。

本開示の上記実施例では、各実施例に対する説明の重点は、それぞれ異なり、ある実施例において詳しく説明されない部分については、その他の実施例における関連説明を参照することができる。

本開示に係るいくつかの実施例では、開示された技術内容は、その他の形態により実現することができると理解されるべきである。以上に説明された装置の実施例は、例示的なものに過ぎず、例えば、上記ユニットの分割は、論理機能の分割であってもよく、実際に実現する時に別の分割形態にしてもよく、例えば、複数のユニット又はコンポーネントは、結合されてもよく、他のシステムに統合されてもよく、いくつかの特徴が無視されてもよく実行されなくてもよい。さらに、表示又は議論された相互結合又は直接結合又は通信接続は、いくつかのインタフェース、ユニット又はモジュールを通じた間接結合又は通信接続であってもよく、電気的又は他の形式であってもよい。

別個の部品として説明される上記ユニットは、物理的に分離されていてもよく、或いは分離されていなくてもよく、ユニットとして表示される部品は、物理的ユニットであってもよく、或いは物理的ユニットでなくてもよく、すなわち、１つの位置に配置されてもよく、或いは複数のユニットに分散されてもよい。ユニットの一部又は全部は、本実施例の解決手段の目的を達成するために、実際のニーズに応じて選択されてもよい。

また、本開示の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理ユニットに統合されてもよく、或いは、ユニットのそれぞれは、物理的に単独で存在してもよく、或いは、２つ以上のユニットは、１つのユニットに統合されてもよい。上記統合されたユニットは、ハードウェアの形式で実現されてもよく、或いは、ソフトウェア機能ユニットの形式で実現されてもよい。

上記統合されたユニットは、ソフトウェア機能ユニットの形式で実現され、独立した製品として販売又は使用される場合、１つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づいて、本開示の技術案は、基本的に、又は従来技術に寄与する部分は、又は該技術的解決手段の全部若しくは一部は、ソフトウェア製品の形式で実装されてもよく、該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶されており、コンピュータ装置（パーソナルコンピュータ、サーバ又はネットワーク装置などであってもよい）に本開示の各実施例に記載の方法のステップの全部又は一部を実行させるための複数の命令を含む。前述の記憶媒体は、ＵＳＢフラッシュドライブ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リムーバブルハードディスク、磁気ディスク又は光ディスクなどのプログラムコードを記憶できる様々な媒体を含む。

以上は本開示の好ましい実施形態に過ぎず、なお、当業者にとって、本開示に記載の原理を逸脱することない前提の下で、いくつかの改善及び修飾を行うことができ、これらの改善及び修飾も本開示の保護範囲と見なされるべきである。

Claims

第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に前記測位コンポーネントの第２測定値位置を決定するステップであって、前記第１時刻が前記第２時刻より早いステップと、
前記第１測定値位置及び前記第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得するステップと、
前記目標車両の前記第１時刻から前記第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定するステップと、
前記慣性計測情報及び前記車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得するステップと、
前記第１距離情報及び前記第２距離情報を用いて、前記第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得するステップとを含む、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得方法。
前記第１測定値位置及び前記第２測定値位置を利用して、前記第１距離情報を取得するステップは、
前記第１測定値位置の目標平面直角座標系での第１座標データを決定するステップと、
前記第２測定値位置の前記目標平面直角座標系での第２座標データを決定するステップと、
前記第１座標データ及び前記第２座標データを利用して、前記第２測定値位置と前記第１測定値位置との間の水平ユークリッド距離を計算し、前記第１距離情報を取得するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
前記第１時刻と前記第２時刻との間のフレーム幅は、複数のエポックを含み、前記慣性計測情報及び前記車輪速センサ情報に基づいて、前記第２距離情報を取得するステップは、
前記慣性計測情報を利用して、前記複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定するステップと、
前記車輪速センサ情報及び前記姿勢更新情報に基づいて、前記複数のエポックに対応する速度更新情報を決定するステップと、
前記速度更新情報により前記第１時刻から前記第２時刻までの相対変位を決定するステップと、
前記相対変位を用いて、前記第２距離情報を取得するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
前記慣性計測情報を利用して、前記複数のエポックに対応する前記姿勢更新情報を決定するステップは、
前記複数のエポックのうちの各隣接する第１エポック及び第２エポックに対して、順に前記慣性計測情報を利用して、それぞれ前記第１エポックに対応する第１慣性計測データ、及び前記第２エポックに対応する第２慣性計測データを決定するステップと、
前記第１慣性計測データに基づいて、第１角度増分を決定し、前記第２慣性計測データに基づいて、第２角度増分を決定するステップと、
前記第１角度増分及び前記第２角度増分を用いて、前記複数のエポックに対応する前記姿勢更新情報を決定するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
前記車輪速センサ情報及び前記姿勢更新情報に基づいて、前記複数のエポックに対応する前記速度更新情報を決定するステップは、
前記第１時刻に対応する第１車輪速センサデータを取得するステップと、
前記第１車輪速センサデータに基づいて、前記目標車両の操舵角を算出するステップと、
前記操舵角により、車体座標系で前記第１車輪速センサデータに対応する車輪速センサデータである第２車輪速センサデータを取得するステップと、
前記姿勢更新情報を変換して、前記目標車両の車体と前記目標車両に配置された慣性計測ユニットとの間の取付角データを取得するステップと、
前記第２車輪速センサデータ及び前記取付角データを用いて、キャリア慣性系での車輪速センサデータである第３車輪速センサデータを算出するステップと、
車輪速センサのレバーアーム誤差データ及び前記第３車輪速センサデータにより、慣性計測ユニット座標系での車輪速センサデータである第４車輪速センサデータを算出するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
前記第１車輪速センサデータは、左前輪速度、右前輪速度、左後輪速度及び右後輪速度を含み、前記第１車輪速センサデータに基づいて、前記操舵角を算出するステップは、
前記左前輪速度及び前記右前輪速度を用いて、前記目標車両の仮想前輪速度を算出するステップと、
前記左後輪速度、前記右後輪速度及び前記目標車両の左後輪と右後輪との間のトレッドを用いて、前記目標車両の回転角速度を算出するステップと、
前記仮想前輪速度及び前記回転角速度を用いて、前記目標車両の回転半径を算出するステップと、
前記回転半径及び前記目標車両の前輪と後輪との間のホイールベースを用いて、前記操舵角を算出するステップとを含む、請求項５に記載の方法。
前記速度更新情報により前記第１時刻から前記第２時刻までの前記相対変位を決定するステップは、
前記複数のエポックのうちの各隣接する２つのエポックに対応する前記第４車輪速センサデータにより、再帰を行って前記相対変位を取得するステップを含む、請求項５に記載の方法。
前記相対変位を用いて、前記第２距離情報を取得するステップは、
前記相対変位に基づいて水平ユークリッド距離を計算して、前記第２距離情報を取得するステップを含む、請求項７に記載の方法。
前記第１距離情報及び前記第２距離情報を用いて、前記目標測定値の信頼度を取得するステップは、
前記第１距離情報、前記第２距離情報及び前記第２時刻に対応する初期測定値の信頼度を用いて、測定値の信頼度の調整係数を決定するステップと、
前記測定値の信頼度の調整係数及び前記初期測定値の信頼度により、前記目標測定値の信頼度を取得するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
第１時刻に目標車両上の測位コンポーネントの第１測定値位置を決定し、第２時刻に前記測位コンポーネントの第２測定値位置を決定する第１決定モジュールであって、前記第１時刻が前記第２時刻より早い第１決定モジュールと、
前記第１測定値位置及び前記第２測定値位置を利用して、第１距離情報を取得する第１取得モジュールと、
前記目標車両の前記第１時刻から前記第２時刻までの慣性計測情報及び車輪速センサ情報を決定する第２決定モジュールと、
前記慣性計測情報及び前記車輪速センサ情報に基づいて、第２距離情報を取得する第２取得モジュールと、
前記第１距離情報及び前記第２距離情報を用いて、前記第２時刻に対応する目標測定値の信頼度を取得する第３取得モジュールとを含む、マルチセンサ融合による測定値の信頼度の取得装置。
前記第１取得モジュールは、さらに、
前記第１測定値位置の目標平面直角座標系での第１座標データを決定し、
前記第２測定値位置の前記目標平面直角座標系での第２座標データを決定し、
前記第１座標データ及び前記第２座標データを利用して、前記第２測定値位置と前記第１測定値位置との間の水平ユークリッド距離を計算し、前記第１距離情報を取得する、請求項１０に記載の装置。
前記第１時刻と前記第２時刻との間のフレーム幅は、複数のエポックを含み、前記第２取得モジュールは、さらに、
前記慣性計測情報を利用して、前記複数のエポックに対応する姿勢更新情報を決定し、
前記車輪速センサ情報及び前記姿勢更新情報に基づいて、前記複数のエポックに対応する速度更新情報を決定し、
前記速度更新情報により前記第１時刻から前記第２時刻までの相対変位を決定し、
前記相対変位を用いて、前記第２距離情報を取得する、請求項１０に記載の装置。
前記第２取得モジュールは、さらに、
前記複数のエポックのうちの各隣接する第１エポック及び第２エポックに対して、順に前記慣性計測情報を利用して、それぞれ前記第１エポックに対応する第１慣性計測データ、及び前記第２エポックに対応する第２慣性計測データを決定し、
前記第１慣性計測データに基づいて、第１角度増分を決定し、前記第２慣性計測データに基づいて、第２角度増分を決定し、
前記第１角度増分及び前記第２角度増分を用いて、前記複数のエポックに対応する前記姿勢更新情報を決定する、請求項１２に記載の装置。
前記第２取得モジュールは、さらに、
前記第１時刻に対応する第１車輪速センサデータを取得し、
前記第１車輪速センサデータに基づいて、前記目標車両の操舵角を算出し、
前記操舵角により、車体座標系で前記第１車輪速センサデータに対応する車輪速センサデータである第２車輪速センサデータを取得し、
前記姿勢更新情報を変換して、前記目標車両の車体と前記目標車両に配置された慣性計測ユニットとの間の取付角データを取得し、
前記第２車輪速センサデータ及び前記取付角データを用いて、キャリア慣性系での車輪速センサデータである第３車輪速センサデータを算出し、
車輪速センサのレバーアーム誤差データ及び前記第３車輪速センサデータにより、慣性計測ユニット座標系での車輪速センサデータである第４車輪速センサデータを算出する、請求項１２に記載の装置。
前記第１車輪速センサデータは、左前輪速度、右前輪速度、左後輪速度及び右後輪速度を含み、前記第２取得モジュールは、さらに、
前記左前輪速度及び前記右前輪速度を用いて、前記目標車両の仮想前輪速度を算出し、
前記左後輪速度、前記右後輪速度及び前記目標車両の左後輪と右後輪との間のトレッドを用いて、前記目標車両の回転角速度を算出し、
前記仮想前輪速度及び前記回転角速度を用いて、前記目標車両の回転半径を算出し、
前記回転半径及び前記目標車両の前輪と後輪との間のホイールベースを用いて、前記操舵角を算出する、請求項１４に記載の装置。
前記第２取得モジュールは、さらに、
前記複数のエポックのうちの各隣接する２つのエポックに対応する前記第４車輪速センサデータにより、再帰を行って前記相対変位を取得する、請求項１４に記載の装置。
前記第２取得モジュールは、さらに、
前記相対変位に基づいて水平ユークリッド距離を計算して、前記第２距離情報を取得する、請求項１６に記載の装置。
前記第３取得モジュールは、さらに、
前記第１距離情報、前記第２距離情報及び前記第２時刻に対応する初期測定値の信頼度を用いて、測定値の信頼度の調整係数を決定し、
前記測定値の信頼度の調整係数及び前記初期測定値の信頼度により、前記目標測定値の信頼度を取得する、請求項１０に記載の装置。
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実行させる、電子機器。
コンピュータに請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ命令が記憶されている、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
プロセッサにより実行されると、請求項１～９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を含む、コンピュータプログラム製品。
請求項１９に記載の電子機器を含む、自動運転車両。