JP2023551248A - 道路標示検出 - Google Patents

Abstract

道路標示検出のための方法によれば、第１測定タイミングおよび第２測定タイミングにおける道路標示（７）を示すセンサデータセットが、環境センサシステム（４）により生成され、前記環境センサシステム（４）の運動を特徴付けるパラメータが決定される。前記第１測定タイミングおよび前記第２測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を記述する第１観測状態ベクトルおよび第２観測状態ベクトルが、それぞれ前記センサデータセットに基づいて生成される。前記第２測定タイミングに対する予測状態ベクトルが、前記少なくとも１つの運動パラメータおよび前記第１観測状態ベクトルに応じて演算され、前記予測状態ベクトルおよび前記第２観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する補正状態ベクトルが生成される。

Description

本発明は、第１測定タイミングにおける道路標示を示す第１センサデータセットと、第２測定タイミングにおける前記道路標示を示す第２センサデータセットとが、環境センサシステムを使用して生成される、道路標示検出のための方法に関する。さらに、本発明は、自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための方法、道路標示検出システム、電子車両ガイドシステム、コンピュータプログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。

先進ドライバー支援システム、すなわちＡＤＡＳ、ならびに自動車を自動的または自律的にガイドするためのシステムは、自動車の種々の位置に装着されたカメラやライダーシステム等の環境センサシステムにより生成されたデータを利用している。特に、環境センサシステムが生成したデータは、車両が走行する道路上の道路標示を識別および検出するために使用される。道路標示の位置、形状、および種類は、自動または半自動運転機能にとって重要な入力となる。しかしながら、道路標示の検出、ひいては道路標示の検出結果を利用する後続の機能の信頼性は、外乱やノイズによって損なわれる可能性がある。

ＵＳ７，９３３，４３３Ｂ２は、車線マーカーを認識する装置が記載されている。この装置は、現在のサイクルに対して予想される車線の中心線位置、中心線形状、および幅に基づいて、車線マーカーに関するデータを抽出することができる。

したがって、本発明の目的は、信頼性を向上させる、道路標示検出のための改良された概念を提供することである。

この目的は、独立請求項のそれぞれの主題により達成される。さらなる実施態様および好適な実施形態は、従属請求項の主題である。

改良された概念によれば、道路標示検出のための方法が提供される。本方法において、第１測定タイミングにおける特に道路上に位置する道路標示を示す第１センサデータセットと、第２測定タイミングにおける前記道路標示を示す第２センサデータセットとが、特に前記道路を走行する自動車の環境センサシステムを使用することにより生成される。前記第１測定タイミングと前記第２測定タイミングとの間における前記道路標示に対する前記環境センサシステムの運動を特徴付ける少なくとも１つの運動パラメータが決定される。演算ユニットが、前記第１センサデータセットに基づいて、第１観測状態ベクトルを生成するように使用され、前記第１観測状態ベクトルは、前記第１測定タイミングにおける前記道路標示を幾何学的に記述する。前記演算ユニットは、前記第２センサデータセットに基づいて、前記第２測定タイミングにおける前記道路標示を幾何学的に記述する第２観測状態ベクトルを生成ように使用される。前記演算ユニットは、前記少なくとも１つの運動パラメータおよび前記第１観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する予測状態ベクトルを演算するように使用される。前記演算ユニットは、前記予測状態ベクトルおよび前記第２観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する補正状態ベクトルを生成するように使用される。

道路標示は、車線標示または路面標示とも呼ばれ、例えば、単線、二重線、三重線等、単数または複数の直線または曲線を備え得る。単数または複数の線は連続的であってもよいし、途切れた線分を備えていてもよい。また、同一種類の線および／または異なる種類の線の組み合わせが、道路標示に含まれ得る。

環境センサシステムは、当該環境センサシステムの環境を描写、表現、または画像化するセンサデータまたはセンサ信号を生成することができるセンサシステムとして理解され得る。例えば、カメラ、ライダーシステム、レーダーシステム、超音波センサシステム等が環境センサシステムとして考えられ得る。好適には、環境センサシステムは、カメラシステムまたはライダーシステムを備える。

環境センサシステムは、第１測定タイミングおよび第２測定タイミングを含む時系列の離散測定タイミングに対応するそれぞれのセンサデータセットを生成し得る。各測定タイミングは、離散的な時点に対応し得る。しかしながら、使用される環境センサシステムのタイプにより、所定の測定タイミングの測定に一定の時間間隔が必要となる場合がある。例えば、環境センサシステムとしてのカメラの場合、各測定タイミングはそれぞれのビデオフレームに対応する。スキャン型ライダーシステムの場合、各測定タイミングは、スキャン期間等に対応し得る。

第２測定タイミングは、第１測定タイミングに続く。特に第１測定タイミングに直接的に続く。一般に、環境センサシステムおよび車両は、第１測定タイミングと第２測定タイミングとの間に移動するため、環境センサシステムに対する道路標示の相対位置および／または配向が、第１測定タイミングと第２測定タイミングとの間で変化する。

それぞれの観測状態ベクトルを生成するために、演算ユニットは、それぞれのセンサデータセットに応じて道路標示の幾何学的近似（approximation）を決定し得るとともに、近似に従う２つ以上のパラメータを、それぞれの観測状態ベクトルとして記憶し得る。道路標示の幾何学的近似は、例えば、センサシステムに厳密に関連付けられた所定の座標系で実施され得る。

例えば、座標系は、縦軸、横軸、および法線軸により定義することができ、３つのすべての軸は互いに対して垂直である。ここで、縦軸および横軸は、例えば、路面に対してほぼ平行な平面を定義し得る。縦軸、横軸、および法線軸は、自動車のそれぞれの軸に同様に対応し得る、または、例えばセンサ較正により決定され得る所定の座標変換によってこれらの軸に変換され得る。

道路標示を所定の座標系において近似するため、演算ユニットは、例えば多項式近似を実施し得る。例えば、道路標示は、二次の多項式により近似され得る。この場合、それぞれの多項式の係数は、道路標示または道路標示の所定の点の、座標系の軸のうちの１つ、例えば縦軸からの一定の位置またはオフセットに対応し得る。それぞれの多項式のさらなる係数は、それぞれの点における道路標示の方向および曲率に対応し得る。

観測状態ベクトルは、例えば、近似の結果として得られる多項式係数、または多項式係数から導出される量を備え得る。

少なくとも１つの運動パラメータは、例えば、車両の単数または複数の運動センサ、例えば、加速度センサ、ヨーレートセンサ等により、または運動センサの出力に応じて決定され得る。例えば、少なくとも１つの運動パラメータは、縦軸方向における環境センサシステムの縦方向速度、および／または横軸方向における環境センサシステムの横方向速度、および／または法線軸に対する環境センサシステムのヨーレートを備え得る。

第１観測状態ベクトルに基づいて予測状態ベクトルを演算するために少なくとも１つの運動パラメータを考慮することにより、第１観測状態ベクトルは、少なくとも１つの運動パラメータにより定義される状態ダイナミクスに従う。次いで、予測状態ベクトルを、第２測定タイミングにおける実際の観測に応じて、すなわち、第２観測状態ベクトルに基づいて補正する。このようにして、観測状態ベクトルに不可避的に影響を及ぼす外乱やノイズによるエラーが低減され得る。この結果、運転支援機能や自立走行機能等の後続の適用に対する補正状態ベクトルの信頼性が、第２観測状態ベクトルよりも向上する。

少なくとも１つの運動パラメータは、例えばノイズの影響を受け得る。これにより、状態ベクトルの予測の質が低下し得る。しかしながら、結果として予測状態が利用可能となることにより、第２測定タイミングにおける実際の観測に基づいて、すなわち、第２観測状態ベクトルに基づいて、状態ベクトルは補正され得る。したがって、少なくとも１つの運動パラメータをまったく測定できない場合でも、例えば、少なくとも１つの運動パラメータの過去の値または推定値を想定することにより、予測を実施することができる。

特に、補正状態ベクトルは、道路標示検出の出力の一部とみなされ得る。第１測定タイミングおよび第２測定タイミングに関して説明した本方法のステップは、道路標示検出の出力に寄与する時系列の補正状態ベクトルを得るように、複数の連続した測定タイミングに対して反復的に、すなわち繰り返し実施され得る。このようにして、自動運転機能またはドライバー支援機能に関する特に信頼性の高い入力が提供される。

道路標示をその基本となるパターンについて幾何学的に記述するそれぞれのパラメータにより表すことで、道路標示検出の出力が安定したものとなり得る。特に、状態ベクトルにより表された道路標示により、点群（ポイントクラウド）の点のようなセンサデータ自体の予測と比較して、信頼性の高い予測および補正が可能となる。換言すれば、従来の対象追跡に代えて、道路標示の状態を効果的に追跡することができる。

道路標示検出のための方法のいくつかの実施例によれば、前記演算ユニットは、前記第１観測状態ベクトル、および多次元分布を記述する少なくとも１つのパラメータに応じて、前記第１測定タイミングに対する２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルを生成するように使用される。前記予測状態ベクトルは、前記２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルに応じて演算される。

多次元分布を記述する少なくとも１つのパラメータは、例えば、観測された第１状態ベクトルの成分に含まれる量のそれぞれの分散および／または共分散を備え得る。例えば、演算ユニットは、各測定タイミングに対する、特に第１測定タイミングに対する共分散行列を決定してもよい。例えば、第１観測状態ベクトルをｘ_０＝（ａ，ｂ，．．．）として表すと、それぞれの共分散行列は以下のようになる：

ここで、共分散行列に含まれる

は、例えば、演算ユニットにより、第１測定タイミングに先立つ測定タイミングに対して環境センサシステムが生成したセンサデータセットに基づいて決定され得る。代替的または追加的に、

に対する値は、これらの値が例えば較正から前もって既知である場合、環境センサシステムにより出力され得る。両方のアプローチを組み合わせることも可能である。

次に、２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルは、例えば以下のようにパラメータ化することができる。

ここで、λ＝（α^２（ｎ＋κ）－ｎ）はスケーリング・パラメータであり、ｎは状態ベクトルの次元数であり、αおよびｋは、例えばｘ_０の成分により与えられ得る平均μからの点の広がりを制御する所定パラメータである。下付き文字ｉは、共分散行列Ｓのｉ番目の列ベクトルを選択する。

このようにして、第１観測状態ベクトルは、第１測定タイミングに対する２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルとともに、多次元分布を記述する少なくとも１つのパラメータα、κにより記述される対応する分布に対する母集団を形成する。第２測定タイミングに対する予測状態ベクトルを計算するために、第１観測状態ベクトルおよび２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルを備える第１の測定タイミングに対する母集団は、少なくとも１つの運動パラメータに応じて、第２測定タイミングに投影され得る。

このようにして、センサデータセットにおけるエラーや外乱による影響を効率的に最小とすることができる。特に、観測状態ベクトルの成分の実際の分布が、ガウス分布に従う必要はない。

いくつかの実施例によれば、前記演算ユニットは、前記第１センサデータセットに応じて第１多項式を決定して前記第１時間タイミングにおける前記道路標示を近似するとともに、前記第２センサデータセットに応じて第２多項式を決定して前記第２時間タイミングにおける前記道路標示を近似するように使用される。前記第１観測状態ベクトルは前記第１多項式の係数を含む、特に第１多項式のすべての係数を含む。前記第２観測状態ベクトルは前記第２多項式の係数を含む、特に第２多項式のすべての係数を含む。

第１多項式および第２多項式は、例えば１次以上の多項式であり、好ましくは２次である。この場合、第１多項式および第２の多項式の係数は、それぞれ一定のオフセット、方向および曲率に関係すると理解され得る。

演算ユニットは、適合アルゴリズムを実施して、第１データセットおよび第２データセットにそれぞれ応じた第１多項式および第２多項式を決定し得る。このようにして、道路標示のかなり正確な推定を、高価な演算アプローチを伴うことなく得ることができる。特に、多項式の係数により道路標示を表すことは、環境センサシステムの生の出力を追跡することに比較してより効率的である。

いくつかの実施例によれば、前記演算ユニットは、前記少なくとも１つの運動パラメータ、前記第１観測状態ベクトル、および前記予測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する予測共分散行列を演算するように使用される。演算ユニットは、前記予測共分散行列および前記第２観測状態ベクトルに応じて、第２測定タイミングに対する補正共分散行列を生成するように使用される。

道路標示検出の出力は、補正共分散行列と、可能であれば、さらなる測定タイミングに対するそれぞれの補正共分散行列と、を備え得る。

補正共分散行列は、道路標示を記述するパラメータの広がりと分布を評価するための適切な手段、ひいては、ドライバー支援機能または自律運転のための機能において使用するための測定結果の信頼性を評価する手段を提供する。

第２時間タイミングに関する予測状態ベクトルに関して説明したように、第２測定タイミングに対する予測共分散行列も、２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルに応じて演算され得る。

いくつかの実施例によれば、それぞれの連続した測定タイミングにおける前記道路標示を示す複数のセンサデータセットが、前記環境センサシステムを使用して生成され、前記複数のセンサデータセットは、前記第１センサデータセットおよび前記第２センサデータセットを含む。前記測定タイミングの各々に対して、それぞれの前記測定タイミングとそれぞれの後続の測定タイミングとの間における前記道路標示に対する前記環境センサシステムの前記運動を特徴付ける前記少なくとも１つの運動パラメータが決定される。前記測定タイミングの各々に対して、前記演算ユニットは、それぞれの前記測定タイミングにおける前記道路標示を幾何学的に記述するそれぞれの観測状態ベクトルを、それぞれの前記センサデータセットに基づいて生成するように使用される。前記測定タイミングの各々に対して、または最後の測定タイミングを除く前記測定タイミングの各々に対して、前記演算ユニットは、それぞれの前記の測定タイミングとそれぞれの前記後続の測定タイミングとの間のそれぞれの前記少なくとも１つの運動パラメータに応じて、およびそれぞれの前記測定タイミングの前記観測状態ベクトルに応じて、それぞれの後続の測定タイミングに対する予測状態ベクトルを演算するように使用される。前記測定タイミングの各々に対して、または最後の測定タイミングを除く前記測定タイミングの各々に対して、前記演算ユニットは、それぞれの前記後続の測定タイミングに対する前記予測状態ベクトルと、それぞれの前記後続の測定タイミングの前記観測状態ベクトルとに応じて、それぞれの後続の測定タイミングに対する補正状態ベクトルを生成するように使用される。

第１観測状態ベクトルおよび第２観測状態ベクトル、ならびに第１測定タイミングおよび第２測定タイミングに関する説明は、複数の連続する測定タイミングの各測定タイミングおよびそのそれぞれの後続の測定タイミングに類似的に適用され得る。特に、最後の測定タイミングを除いて、各測定タイミングは、正確に１つのそれぞれの後続の測定タイミングを有する。このため、道路標示検出方法の結果として、時系列の補正状態ベクトルが得られる。

類似的に、時系列の補正共分散行列も、それぞれのさらなる実施例において得られ得る。

改良された概念によれば、自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための方法が、同様に提供される。この目的のために、改良された概念による道路標示検出のための方法が実施され、前記環境センサシステムが前記自動車に装着される。前記自動車は、前記補正状態ベクトルに応じて、特に車両の電子車両ガイドシステムにより、少なくとも部分的に自動的にガイドされる。

特に、演算ユニットは、自動車に、例えば電子車両ガイドシステムに含まれる。

電子車両ガイドシステムは、車両を完全に自動的、または完全に自律的な態様において、特に車両のドライバーまたはユーザによる手動介入または制御を必要とせずにガイドするように構成された電子システムとして理解され得る。車両は、ステアリング操作、減速操作および／または加速操作、ならびに道路交通の監視および記録、対応する反応等、必要なすべての機能を自動的に実施する。特に、電子車両ガイドシステムは、ＳＡＥ Ｊ３０１６分類のレベル５に従った完全自動運転モードまたは完全自律運転モードを実施することができる。また、電子車両ガイドシステムは、部分的な自動運転または部分的な自律運転のためにドライバーを支援する先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）としても実現され得る。特に、電子車両ガイドシステムは、ＳＡＥ Ｊ３０１６分類のレベル１から４に従って、部分自動運転モードまたは部分自律運転モードを実現し得る。ここでおよび以下において、ＳＡＥ Ｊ３０１６は、２０１８年６月付けのそれぞれの規格を指す。

したがって、車両を少なくとも部分的に自動的にガイドすることは、ＳＡＥ Ｊ３０１６分類のレベル５に従った完全自動運転モードまたは完全自律運転モードに従って車両をガイドすることを含み得る。車両を少なくとも部分的に自動的にガイドすることは、ＳＡＥ Ｊ３０１６分類のレベル１から４に従った部分自動運転モードまたは部分自律運転モードに従って車両をガイドすることを含み得る。

自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドすることは、例えば、自動車の横方向制御を含み得る。

自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための方法のいくつかの実施例によれば、前記演算ユニットは、前記補正状態ベクトルに応じて、前記自動車の環境を表す電子マップデータを生成するように使用される。

いくつかの実施例によれば、前記自動車は、前記電子マップデータに応じて、少なくとも部分的に自動的にガイドされる、またはさらなる自動車が、前記電子マップデータに応じて、少なくとも部分的に自動的にガイドされる。

このようにして、高精細マップであるＨＤ－ｍａｐのような電子マップデータを生成する、特に信頼性の高い方法が提供される。

いくつかの実施例によれば、前記自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための単数または複数の制御信号が、特に前記電子車両ガイドシステムの制御ユニットを使用して、前記補正状態ベクトルに応じて、または前記電子マップデータに応じて生成される。

単数または複数の制御信号は、例えば、自動車の運動を制御する単数または複数のそれぞれのアクチュエータに供給され得る。

改良された概念によれば、道路標示検出システムが、同様に提供される。道路標示検出システムは、第１測定タイミングにおける道路標示を示す第１センサデータセットと、第２測定タイミングにおける前記道路標示を示す第２センサデータセットと、を生成するように構成された環境センサシステムを備える。前記道路標示検出システムは、前記第１測定タイミングと前記第２測定タイミングとの間における前記道路標示に対する前記環境センサシステムの運動を特徴付ける少なくとも１つの運動パラメータを決定するように構成された少なくとも１つの運動センサシステムを備える。前記道路標示検出システムは、演算ユニットを備える。前記演算ユニットは、前記第１所定セグメントに基づいて、前記第１測定タイミングにおける前記道路標示を幾何学的に記述する第１観測状態ベクトルを生成するとともに、前記第２センサデータセットに基づいて、前記第２測定タイミングにおける前記道路標示を幾何学的に記述する第２観測状態ベクトルを生成するように構成される。前記演算ユニットは、前記少なくとも１つの運動パラメータおよび前記第１観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する予測状態ベクトルを演算するとともに、前記予測状態ベクトルおよび前記第２観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する補正状態ベクトルを生成するように構成される。

改良された概念による道路標示検出システムのいくつかの実施例によれば、前記環境センサシステムは、ライダーシステムを備える。

このような実施例において、第１センサデータセットおよび第２センサデータセットは、ライダーシステムのセンサ信号に基づいて生成されたそれぞれの点群（ポイントクラウド）を備え得る。

道路標示検出システムのさらなる実施例は、改良された概念に従う道路標示検出のための方法、および改良された概念に従う自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための方法から直接得られ、その逆もそれぞれ同様である。特に、道路標示検出システムは、改良された概念に従う方法を実施するように構成され得る、または改良された概念に従う方法を実施する。

改良された概念によれば、改良された概念による道路標示検出システムを備えた電子車両ガイドシステムが、同様に提供される。電子車両ガイドシステムは、前記補正状態ベクトルに応じて自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための単数または複数の制御信号を生成するように構成された制御ユニットを備える。

ここで、演算ユニットは制御ユニットを備え得る、または、制御ユニットと演算ユニットとは別個に実現され得る。

改良された概念によれば、改良された概念による電子車両ガイドシステムまたは改良された概念による道路標示検出システムを備える自動車が、同様に提供される。

改良された概念によれば、第１命令を備える第１コンピュータプログラムが、同様に提供される。第１命令または第１コンピュータプログラムが改良された概念による道路標示システムによりそれぞれ実行されると、第１命令は、道路標示システムに、改良された概念による道路標示検出のための方法を実施させる。

改良された概念によれば、第２命令を備える第２コンピュータプログラムが、同様に提供される。第２命令または第２コンピュータプログラムが改良された概念による電子車両ガイドシステムによりそれぞれ実行されると、第２命令は、電子車両ガイドシステムに、改良された概念による自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための方法を実施させる。

改良された概念によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体が、同様に提供される。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、改良された概念による第１コンピュータプログラム、および／または改良された概念による第２コンピュータプログラムを記憶する。

本発明のさらなる特徴は、特許請求の範囲、図面および図面の説明から明らかである。説明において上述した特徴および特徴の組み合わせ、ならびに図面の説明において後述する特徴および特徴の組み合わせ、および／または図面に単独で示された特徴は、それぞれ指定された組み合わせにおいて改善された概念に包含されるだけでなく、他の組み合わせにおいても包含され得る。したがって、改善された概念の実施態様が包含され、開示されるが、これらの実施態様は、図面に明示的に示されず、説明されないことがあるが、説明された実施態様から分離された特徴の組み合わせから生じ、生成することができる。最初に定式化された請求項の全ての特徴を有していない実施態様および特徴の組み合わせも、改良された概念に包含され得る。さらに、特許請求の範囲の関係で規定された特徴の組み合わせを超える、または逸脱する実施態様および特徴の組み合わせも、改良された概念に包含され得る。

図１は、改良された概念による電子車両ガイドシステムを備える自動車を概略的に示す。 図２は、環境センサシステムの例示的な実施例を概略的に示す。 図３は、環境センサシステムの例示的なさらなる実施例を概略的に示す。 図４は、ライダーの点群の例を概略的に示す。 図５は、道路標示を幾何学的に近似する可能性を概略的に示す。 図６は、例示的な道路標示の時系列の状態パラメータを示す。 図７は、図６のパラメータの分布を示す。 図８は、さらに例示的な道路標示の時系列の状態パラメータを示す。 図９は、図８のパラメータ分布を示す。

図１は、自動車１を少なくとも部分的に自動的にガイドするための電子車両ガイドシステム３を搭載した自動車１を示す。電子車両ガイドシステム３は、改良された概念による道路標示検出システム２を備えている。

道路標示検出システム２は、例えばライダーシステムとして実現された環境センサシステム４を備えている。道路標示検出システム２は、環境センサシステム４に接続した演算ユニット５と、演算ユニット５に接続した単数または複数の運動センサ６と、をさらに備えている。運動センサ６は、単数または複数の加速度センサ、および／またはヨーレートセンサ等を備え得る。

図２は、ライダーレーザスキャナとしての環境センサシステム４の例示的な実施例の構成を概略的に示す。図２の左側において発光フェーズが示され、右側において検出フェーズが示されている。

環境センサシステム４は、パルス光９を車両１の環境中に発光するように構成された例えば単数または複数の赤外レーザ光源である発光ユニット７を備えている。この目的のために、例えば回転可能なミラーである変調ユニット８が、変調ユニット８の位置に応じて光パルス９を異なる水平方向に偏向するように配置されている。最初にコリメートされたレーザ光９は、焦点がぼけていてもよい。この目的は、非ゼロの方向角を有するビームを生成して、光９が環境中の立体角度範囲１０をカバーすることである。

センサシステム４は、検出ユニット１１をさらに備えている。検出ユニット１１は、例えば、範囲１０のそれぞれの部分から衝突する光９の反射部分を収集し得るとともに、検出した反射光を対応する検出器信号に変換し得る光検出器のグループまたはアレイを含んでいる。演算ユニット５は、検出器信号を評価して、環境における反射点のそれぞれの位置、およびこの位置の環境センサシステム４からの距離を、例えば飛行時間（ＴＯＦ、Time of Flight）測定により測定し得る。

この結果、図４に概略的に示す点群（ポイントクラウド）１６が提供される。点群１６は、球面座標系において出力される測定値からなる。飛行時間測定により、それぞれの径方向距離が得られる。変調ユニット８の角度位置により、水平角または方位角が決定される。変調ユニット８に対するそれぞれの検出器１２の位置により、極角または鉛直角が決定される。図４は、路面に対して平行な二次元平面に投影されたそれぞれの点群１６の例を示している。

図３に示すように、道路１４を走行する車両１に装着された環境センサシステム４は、スキャンポイントの複数の層を生成し得る。各層は、特定の光学検出器１２に対応する。対応する光が道路１４の表面から反射したかどうかに応じて、層は地上層１５または非地上層２０としてそれぞれ表示され得る。したがって、地上層１５は、図４に示すように、道路表面１４上の道路標示１７を示し得る、または表し得る。

演算ユニット５は、例えば点群１６において示された道路標示１７を、図５に示すように二次多項式１７’により近似し得る。二次多項式１７’を用いることにより、道路標示１７は、以下のように近似的に記述され得る。

ここで、図４に示すように、ｘおよびｙは、センサ環境システム４に堅固に接続したセンサ座標系の縦方向および横方向の座標にそれぞれ対応する。ｄは、例えばｘ＝０における一定の横方向オフセットを表す。θｒは、近似角を表す。ｘ＝０における多項式１７’に対する接線は、長手方向軸とともに含む。ｒはｘ＝０における近似曲率半径を表す。したがって、演算ユニット５は、ｘ_０＝（ａ、ｂ、ｃ）により与えられるそれぞれの測定タイミングに対する観測状態ベクトルを生成し得る。また、環境センサシステムは、演算ユニット５がそれぞれの測定タイミングの共分散行列を決定することを可能にする情報を出力し得る。

代替的に、演算ユニットは、以前の測定値および対応する状態ベクトルの分布に基づいて、共分散行列を決定してもよい。

このようにして、演算ユニット５は、複数の連続する測定タイミングの各々に対して、観測状態ベクトルおよび対応する共分散行列を生成する。さらに、演算ユニット５は、運動センサ６の出力、ひいては環境センサシステム４の出力を連続的に、または繰り返し読み取り、車両１の縦方向速度ｖ_ｘ、横方向速度ｖ_ｙ、およびヨーレートωについてのそれぞれの値を決定する。

演算ユニットは、非線形状態推定アルゴリズムを適用して、車両１に関する各道路標示１７の状態または状況を、個別に予測する。特に、異なる道路標示１７間の距離に関する推定は必要ない。標準的なカルマンフィルタのような標準的な線形推定器と比較した場合、このアプローチの利点は、線形システムやガウス分布に限定されないことである。したがって、演算の複雑性を増すことなく、より良好な精度が達成される。状態推定アルゴリズムは、時間投影および時間補正の２つの主要な段階を備えている。

演算ユニットは、測定タイミングの各々に対するそれぞれの状態ベクトルに基づいて、以下の規則に従って複数のサンプリング状態ベクトルを生成し得る。

ここで、λ＝（α（ｎ^２＋κ）－ｎ）はスケーリング・パラメータであり、ｎは状態ベクトルの次元数であり、αおよびｋは、例えばｘ_０の成分により与えられ得る平均μからの点の広がりを制御する所定パラメータである。下付き文字ｉは、共分散行列Ｓのｉ番目の列ベクトルを選択する。

時間投影フェーズにおいて、演算ユニット５は、以下の状態推移関数により表されるシステムの基本となるダイナミクスに従って、観測状態ベクトルおよび所与の測定タイミングｋ－１のサンプリング状態ベクトルを後続の測定タイミングｋに投影することにより、それぞれの予測状態ベクトルを生成する。

ここで、Δｔは、２つの連続した測定タイミング間の時間を表す。

時間投影フェーズの結果は、以下のようになる。

ここで、一番目の方程式は、状態ベクトルの推定値、したがって前の測定タイミングの追跡すべき変数を現在の測定タイミングに投影し、二番目の方程式は、状態ベクトルの共分散行列を現在の測定タイミングに投影する。三番目の方程式および四番目の方程式は、状態ベクトルを測定空間に投影して適切な次元に適合させ、碁盤目の方程式は測定の共分散を演算する。簡単な例では、状態ベクトルがすでに測定空間の次元を持っている場合、ｈは恒等式を表す。さらに

は、ｘ_０および測定タイミングｋ１のｘ_ｉを列として含む行列を表し、和はｉを超え、各加数についてｆが行列

のそれぞれの列ｉに適用される。

は、サンプルを優先するための重みを表す。

は、モデルが記述できずセンサ表現でカバーできない不確実性を表す。

時間補正フェーズにおいて、状態ベクトルおよびその共分散行列は、システムのゲインで重み付けされた予測推定値と実際の測定値との差を考慮して更新される。

ここで、三番目の方程式はシステムのゲインを計算し、一番目の方程式および二番目の方程式はゲインで重み付けされた推定値と測定値の差を考慮して、状態ベクトルとその共分散を更新する。これらの更新は、推定値の出力が非線形状態推定器の出力を表していると考えることができる。

この結果、時系列の補正または更新された状態ベクトルおよび共分散行列が得られる。記述されたアプローチは、それぞれの状態ベクトルによって与えられた各道路標示多項式表現を、一意的なサンプルとしてだけでなく、分布として独立して解釈する。

上述のメカニズム、特に特に多項式表現と多項式状態推定の組み合わせにより、このアプローチの出力は、小さいばらつき、特に横方向オフセット、配向、曲率に関する小さい標準偏差を示す各道路標示１７の多項式表現を備えている。さらに、時間投影ステップにより、測定できない場合や存在するノイズ量により測定が信頼できない場合でも、信号に一定の連続性を持たせることができる。

上述の効果は、種々の走行状況で見ることができる。例えば図６において、車両１が直線道路１４を走行し、車線変更およびバックをする運転操作について、状態ベクトルの成分が時間の関数として与えられている。図６の上段は曲率１／（２ｒ）、中段は配向ｔａｎ（θ）、下段は横方向オフセットｄを示している。図６は、時間において捕捉された多項式の検出値を、空の記号で示している。分散はかなり大きい。塗りつぶされた記号は、改良された概念による方法の出力を示している。結果として得た曲線はよりシャープになり、分散は明らかに減少している。

図７は上段において、元の値に対するそれぞれの分布１８、および曲率１／（２ｒ）に対する非線形状態推定器の出力に対する分布１８’を示している。下段において、配向ｔａｎ（θ）に対するそれぞれの分布１９、１９’が示されている。

図８において、図６に類似した表示が、より深刻な状況、すなわわち、急カーブになる高速道路の出口での状況が示されている。図８は、検出における変化、特に曲率における変化をどのように追跡するかを示すが、改良された概念による方法により、ノイズは大幅に減少している。さらに、配向における急激な変化が、良好に追従されている。

図９は、図８の運転状況に関して、上段では曲率についての分布１８、１８’を、下段では配向についての分布１９、１９’を示している。ここで、本アプローチは、非ガウス分布についても同様に良好に機能することが明瞭にわかる。

特に図面に関して説明したように、改良された概念により、一貫して信頼性高く実際の道路標示に厳密に追従する安定した道路標示検出が可能となる。道路標示は、その基本となるパターンを記述するパラメータのそれぞれのセットにより表され、サイクルからサイクルへのパラメータの変化に対して検出を安定させる非線形状態推定器に適用され得る。

改良された概念は、前後の車線変更や急カーブなどの運転操作に対応できる。検出の時系列における急激な変化が減少するか、あるいは回避される可能性さえある。非線形状態推定器を使用する実施例では、非ガウスプロセスに対処することができるが、線形化する必要はない。さらに、線形状態推定器と比較して演算コストは増加しない、または少なくとも大幅に増加しない。

Claims (14)

1. 第１測定タイミングにおける道路標示（１７）を示す第１センサデータセットと、第２測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を示す第２センサデータセットとが、環境センサシステム（４）を使用することにより生成される、道路標示検出のための方法であって、
   ‐前記第１測定タイミングと前記第２測定タイミングとの間における前記道路標示（１７）に対する前記環境センサシステム（４）の運動を特徴付ける少なくとも１つの運動パラメータが決定され、
   ‐演算ユニット（５）が、
   ‐前記第１センサデータセットに基づいて、前記第１測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を幾何学的に記述する第１観測状態ベクトルを生成し、
   ‐前記第２センサデータセットに基づいて、前記第２測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を幾何学的に記述する第２観測状態ベクトルを生成し、
   ‐前記少なくとも１つの運動パラメータおよび前記第１観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する予測状態ベクトルを演算し、
   ‐前記予測状態ベクトルおよび前記第２観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する補正状態ベクトルを生成する、
   ように使用される、
   ことを特徴とする方法。
2. ‐前記演算ユニット（５）は、前記第１観測状態ベクトルに応じて、および多次元分布を記述する少なくとも１つのパラメータに応じて、前記第１測定タイミングに対する２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルを生成するように使用され、
   ‐前記予測状態ベクトルは、前記２つ以上の第１サンプリング状態ベクトルに応じて演算される、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記演算ユニット（５）は、前記第１センサデータセットに応じて第１多項式を決定して前記第１時間タイミングにおける前記道路標示（１７）を近似するとともに、前記第２センサデータセットに応じて第２多項式を決定して前記第２時間タイミングにおける前記道路標示（１７）を近似するように使用され、
   前記第１観測状態ベクトルは前記第１多項式の係数を含み、前記第２観測状態ベクトルは前記第２多項式の係数を含む、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記演算ユニット（５）は、
   ‐前記少なくとも１つの運動パラメータ、前記第１観測状態ベクトル、および前記予測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する予測共分散行列を演算し、
   ‐前記予測共分散行列および前記第２観測状態ベクトルに応じて、第２測定タイミングに対する補正共分散行列を生成する、
   ように使用される、
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. ‐それぞれの連続した測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を示す複数のセンサデータセットが、前記環境センサシステム（４）を使用して生成され、前記複数のセンサデータセットは、前記第１センサデータセットおよび前記第２センサデータセットを含み、
   ‐前記測定タイミングの各々に対して、それぞれの前記測定タイミングとそれぞれの後続の測定タイミングとの間における前記道路標示（１７）に対する前記環境センサシステム（４）の前記運動を特徴付ける前記少なくとも１つの運動パラメータが決定され、
   ‐前記測定タイミングの各々に対して、前記演算ユニット（５）は、それぞれの前記測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を幾何学的に記述するそれぞれの観測状態ベクトルを、それぞれの前記センサデータセットに基づいて生成するように使用され、
   ‐最後の測定タイミングを除く前記測定タイミングの各々に対して、前記演算ユニット（５）は、
   ‐それぞれの前記少なくとも１つの運動パラメータおよびそれぞれの前記測定タイミングの前記観測状態ベクトルに応じて、それぞれの後続の測定タイミングに対する予測状態ベクトルを演算し、
   ‐それぞれの前記後続の測定タイミングに対する前記予測状態ベクトルと、それぞれの前記後続の測定タイミングの前記観測状態ベクトルとに応じて、それぞれの前記後続の測定タイミングに対する補正状態ベクトルを生成する、
   ように使用される、
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 自動車を少なくとも部分的に自動的にガイドするための方法であって、
   ‐請求項１～５のいずれか一項に記載の道路標示検出のための方法であって、前記環境センサシステム（４）が前記自動車（１）に装着される方法のステップと、
   ‐前記自動車（１）を、前記補正状態ベクトルに応じて、少なくとも部分的に自動的にガイドするステップと、
   を備える方法。
7. ‐前記演算ユニット（５）は、前記補正状態ベクトルに応じて、前記自動車（１）の環境を表す電子マップデータを生成するように使用され、
   ‐前記自動車（１）は、前記電子マップデータに応じて、少なくとも部分的に自動的にガイドされる、
   ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記自動車（１）を少なくとも部分的に自動的にガイドするための１つ以上の制御信号が、前記補正状態ベクトルに応じて生成される、
   ことを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
9. 第１測定タイミングにおける道路標示（１７）を示す第１センサデータセットと、第２測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を示す第２センサデータセットと、を生成するように構成された環境センサシステム（４）を備える道路標示検出システムにおいて、
   ‐前記道路標示検出システム（２）は、前記第１測定タイミングと前記第２測定タイミングとの間における前記道路標示（１７）に対する前記環境センサシステム（４）の運動を特徴付ける少なくとも１つの運動パラメータを決定するように構成された少なくとも１つの運動センサシステム（６）を含み、
   ‐前記道路標示検出システム（２）は演算ユニット（５）を含み、
   前記演算ユニット（５）は、
   ‐前記第１センサデータセットに基づいて、前記第１測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を幾何学的に記述する第１観測状態ベクトルを生成し、
   ‐前記第２センサデータセットに基づいて、前記第２測定タイミングにおける前記道路標示（１７）を幾何学的に記述する第２観測状態ベクトルを生成し、
   ‐前記少なくとも１つの運動パラメータおよび前記第１観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する予測状態ベクトルを演算し、
   ‐前記予測状態ベクトルおよび前記第２観測状態ベクトルに応じて、前記第２測定タイミングに対する補正状態ベクトルを生成する、
   ように構成される、
   ことを特徴とする道路標示検出システム。
10. 前記環境センサシステム（４）は、ライダーシステムを含む、
    ことを特徴とする請求項９に記載の道路標示検出システム。
11. 請求項９または１０に記載の道路標示検出システム（２）と、制御ユニットと、を備え、
    前記制御ユニットは、前記補正状態ベクトルに応じて自動車（１）を少なくとも部分的に自動的にガイドするための１つ以上の制御信号を生成するように構成されている、電子車両ガイドシステム。
12. 請求項１１に記載の電子車両ガイドシステム（３）、または請求項９または１０に記載の道路標示検出システム（２）を備える自動車。
13. 命令を備えるコンピュータプログラムであって、
    前記命令は、
    ‐請求項９または１０に記載の道路標示検出システム（２）により実行されると、前記道路標示検出システム（２）に請求項１～５のいずれか一項に記載の方法を実施させる、または、
    ‐請求項１１に記載の電子車両ガイドシステム（３）により実行されると、前記電子車両ガイドシステム（３）に請求項６～８のいずれか一項に記載の方法を実施させる、
    コンピュータプログラム。
14. 請求項１３に記載のコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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