JP5285299B2 - 相関位置決定 - Google Patents

Description

区域内において、移動している車両の位置を決定する能力には、多くの応用分野がある。例えば、マップ上における車両の位置を決定するために、全地球測位システム（ＧＰＳ）を使用するステップが共通のことになっている。人間が介入するステップなく区域中を移動する能力も、望まれている。例えば、芝刈り動作、採鉱トラック動作、または比較的繰返しの多い移動パターンのある任意の活動に対する、オペレータのいない車両が有用である。しかし、ＧＰＳの使用には、いくつかの制限がある。例えば、衛星の視程が不能な所望の位置で、ＧＰＳ信号が入手できない場合がある。

上述の理由、および、本明細書を読み、理解すればすぐに当業者に明らかとなる以下に述べる他の理由のため、当技術分野では、車両が区域中を移動するときにその位置を決定する、効率良く効果的な方法が必要とされている。

現システムの上述の問題は、本発明の諸実施形態によって対処され、それらは、以下の明細書を読み、学習するステップによって理解されよう。以下の概要は、限定ではなく、一例として示されるものであり、本発明のいくつかの態様を理解する助けを提供するにすぎない。一実施形態では、選択区域内で、相関を使用してナビゲートする方法が提供される。この方法は、選択区域全体にわたって最初に横断する間に、対象物までの距離および対象物に対する関連する角度を再構築するために必要なデータを、統計的精度情報と共に記憶するステップ、選択区域全体にわたって続けて横断する間に、その時現在の対象物までの距離および対象物に対する関連する角度を測定するステップ、その時現在の対象物までの距離および対象物に対する関連する角度を、記憶しているデータから再構築された対象物までの距離および対象物に対する関連する角度に相関付けるステップ、選択区域内におけるその時現在の位置推定値および向首方位推定値の少なくともひとつを、少なくとも一部において相関に基づいて決定するステップ、ならびにその時現在の位置推定値および向首方位推定値の少なくともひとつを、ナビゲーションに使用するステップを含む。

詳細な説明および添付の図を考察すれば、本発明をより容易に理解でき、その更なる利点および使用法が、より容易に明らかとなり得る。

記載される様々な特徴は、一定の縮尺で描かれるのではなく、本発明に関連する特定の特徴を強調させるように描かれている。参照文字は、図および文章全体を通じて同様の要素を示す。

以下の詳細な説明において、その一部をなす添付図面を参照されたい。図面には、本発明を実施できる特定の諸実施形態が、例示されている。これらの実施形態は、当業者が本発明の実施を可能にするために十分に詳しく説明されているが、他の実施形態が利用でき、ならびに本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、論理的、機械的、および電気的な変更を行うことができることを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味に解釈されるべきではなく、本発明の範囲は、特許請求の範囲およびその均等物によってのみ制限される。

本発明の諸実施形態は、選択区域内でデバイスの位置を決定する方法を提供する。諸実施形態では、レンジングデバイスを含む車両が区域全体にわたって横断するとき、レンジングデバイスを使用して、まず対象物までの距離および対象物に対する角度を測定し、記憶する。次いで、後続の移動中に、このデータが対象物までの実時間距離の測定値に相関付けられて、デバイスの位置が決定される。図１を参照すると、本発明の一実施形態のナビゲーションシステム１００が提供される。図示のように、ナビゲーションシステム１００は、シーンデータベース１０４と通信するプロセッサ１０２、レンジングデバイス１０６（これは、この実施形態では、３６０度レーザイメージングおよびレンジングデバイス（ＬＩＤＡＲ）１０６である）を含む。いくつかの実施形態では、この位置検出システムは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ１０８、慣性センサ１１０、向首方位センサ１１２、速度センサ１１４、および高度計センサ１１６など、１つまたは複数の追加のセンサを含む。

レンジングデバイス１０６は、距離および角度を含むレンジングデータを、レンジングデバイスの近くにある対象物のプロセッサに供給する。上記で示したように、一実施形態では、３６０度ＬＩＤＡＲデバイス１０６が使用される。ＬＩＤＡＲデバイス１０６は、対象物を検出し、位置識別する測定システムであり、レーダに類似するが、レーザ光を使用する。この３６０度により、デバイスが回転し、したがって、車両が区域全体にわたって横断するとき、あらゆる方向の対象物を位置測定および測距できるようにするステップが可能になる。ＬＩＤＡＲデバイス１０６について論じられているが、３６０度全体にわたって回転される、または３６０度までの視程を有する任意のタイプのレンジングデバイスを使用するステップができ、本発明はＬＩＤＡＲデバイスに限定されないことが理解されよう。例えば、レーザレンジファインダー、レーダレンジファインダー、立体視レンジファインダー、フラッシュＬＡＤＡＲなど、他のレンジングデバイスを使用することができる。各実施形態では、車両がレンジングすべき区域を最初に通過するとき、レンジングデバイスが、その区域内における対象物までの距離（距離データ）ならびに対象物に対する地球基準角を決定し、そのレンジングデータが、品質要素と共にシーンデータベース１０４内に記憶される。シーンデータベース１０４内に記憶される情報は、測定値をもたらすことになる対象物の位置を含める方法の面で変化するが、必要なことは、距離および角度を将来再構築できるということである。その区域を通る後続の移動中、その時現在の測距読取値が、プロセッサ１０２内のアルゴリズムによって、記憶しているのレンジングデータに相関付けられる。この相関から、車両の位置がプロセッサによって決定される。

慣性センサ１１０を含む実施形態では、車両の位置を推定するために、追加情報がプロセッサ１０２に供給される。一般に、慣性センサ１１０は、外部情報の助けを借りずに、時間、初期位置、初期速度、初期方位という事前知識に基づいて現在位置を推定する。図１に示すように、初期位置および初期向首方位を提供する入力がもたらされる。この実施形態において慣性センサ１１０によって生成された情報が、プロセッサ１０２に供給される。この実施形態におけるプロセッサ１０２は、そのデータを、レンジングデバイス１０６からの距離および角度のデータと共に使用して、車両の現在位置を決定する。現在位置および現在の向首方位が、図１に示すように出力される。現在の向首方位および現在位置の出力を、ナビゲーションに使用するステップができる。

図２は、横断すべき区域２００を通過する車両２０７を示す横断図２００である。図示のように、横断すべき区域２００は、対象物２１０−１から２１０−Ｎを含む。車両２０７は、２０２から開始し２０４で終了する経路２０６をとる。車両２０７は、図１の位置検出システム１００に類似する位置検出システム２０８を含む。図示のように、位置検出システム２０８は、３６０度回転するスピンドル２０９を含む。レンジングデバイス１０６は、回転スピンドル２０９によって３６０度回転され、したがって、あらゆる方向の対象物を検出するステップができる。上記で論じたように、一実施形態では、ＬＩＤＡＲ１０６が使用される。ＬＩＤＡＲは基本的に、光学系および回転ミラーを使用して、最大３６０度の角度全体にわたって信号を送信および受信する、レーザレンジファインダーである。

図３を参照すると、本発明の一実施形態のセンサ出力図３００が示されている。具体的には、図３は、ＬＩＤＡＲ３０２の３６０度の走査経路、ならびに測定された距離例３１２および３１３を示す。図示のように、この例では、ＬＩＤＡＲ３０２の近くにある対象物には、対象物３０４、３０６および３０８がある。一例として、対象物３０６までの距離（または距離）３１０は、１００ｍとして示されている。図３は、本発明の諸実施形態では、距離情報が、ＬＩＤＡＲ３０２の距離内に対象物がない区域内でも収集されることも示す。この例では、そうした区域に選択距離３１２が割り当てられ、選択距離３１２は、レーザセンサの制限に基づくものであり、この例では３００ｍである。一実施形態では、シーンデータベースは、関連する角度３０９における対象物までの距離が記録されたデータである。別の実施形態では、マップなど、対象物位置に関連する他のデータが記録され、距離および関連する角度が、マップ内の記憶しているデータから再生される。さらに別の実施形態では、シーンデータベースが、戻りなしに関連する角度を記憶するように構成される。距離および関連する角度を示す距離グラフ４００の一例が、図４Ａに示されている。図４Ａでは、度単位の測定角度が、軸４１０に沿って示されている。距離が、軸４１５に沿って示されている。距離グラフ４００は、ＬＩＤＡＲ３０２が３６０度回転されるときの、選択角度における対象物までの距離を示す。

図４Ｂは、品質グラフ４０２を示す。度単位の角度が、軸４２０に沿って示されており、測定品質が、軸４２５に沿って示されている。この実施形態では、品質軸４２０に沿って、最大値１が１００％の精度を表す。この実施形態では、品質は、２つの因子に基づいて決定される。第１の因子は、初期横断中にデータが記憶されたとき、現在位置がどれだけ正確に分かったかという推定である。これは、使用される位置および向首方位の推定技法、ならびにその期待または予測される精度に依存する。第２の因子は、初期横断中にデータが記憶されたとき、走査（または測距）方法がどれだけ正確であったかというものである。これは、この例におけるＬＩＤＡＲ３０２の精度、および反射の品質に依存する。次いで、これらの因子が適切に組み合わされて、品質グラフ４０２内に反映される。品質グラフ４０２では、この例において戻りのある角度が、図示のように約９０％の品質を有する。この例において戻りを示さない区域は、１００％というより高い品質評価を有する。これは、選択された距離（３００ｍ）を超す距離が対象物のない区域として定義されるので、この例において起こり得る。反射が確認された対象物の位置の推定を含む、この情報を記憶する多くの方法があり、重要なことは、その位置に関する距離および関連する角度を後に再構築できることである。図４Ａおよび４Ｂでは、角度軸４１０および４２０がそれぞれ、１０度ずつ増分されていることも留意されよう。これは単に一例であり、他の増分が企図される。

距離、角度および品質データの推定値を再現するステップができるデータを含む横断領域マップ例４０４が、図４Ｃに示されている。この例では、マップ４０４は、４２のセクタ（または区画）を含む。領域中を横断してマップ４０４を生成するとき、４２のセクタそれぞれについて少なくとも１回の走査が、１０度のサンプル増分、すなわち１走査あたり３６回の測定を用いて行われる。すなわち、合計３６０度において１刻みで１０度がカバーされるように、各セクタにおいて、この例では３６回の測定が行われる。全体的に諸実施形態では、後に領域中を横断するとき、現在の走査が、マップ内に記憶された走査の１つに相関付けられる。距離走査が、特定のシーンおよびシフト角度によって定義される特定のシーケンスに対して相関があるか否かテストされた後、シーケンスは、１０度刻みで、各開始角度がテストされるまでシフトされる。図４Ｃに示すように、横断領域４０４は、現在推定された位置４３０に関する走査を含む。したがって、後続の横断では、位置４３０は、現在位置の推定値であるマップ４０４上の位置を表し、走査情報を含む。図４Ｃは、全体的に４３２として示される相関評価領域も含む。セクタ４３２は、現在推定された位置に隣接し、それを含む領域を表す。セクタ４３２は、現在位置であるという可能性を有し、したがって、本発明の諸実施形態では評価される。したがって、この例では、セクタ４３０と４３０に隣接する８のセクタとの９のセクタが、現在位置であるか否か評価される。前方に移動している車両の正面にある数を、どのセクタも評価されるまで増大させることを含むがそれに限定されない、多くの方法を使用して、評価すべきセクタを選択するステップができる。したがって、本発明は、評価するセクタを選択する特定の方法に限定されない。図４Ｃでは、４２のセクタが使用されることにも留意されよう。これは単に一例であり、他のセクタ数および選択方法が企図される。

図５は、本発明の一実施形態の、選択区域に関してデータを収集してシーンデータベースを作成する１つの方法を示す、シーンデータベース生成フロー図５００である。図示のように、方法は、初期位置および向首方位を識別するステップによって開始する（５０２）。次いで、３６０度の走査測定が実施される（５０４）。３６０度の走査測定について示されているが、３６０度未満の走査測定を使用するステップができる。実際に、一実施形態では、より小さい走査（３６０度未満）が実施される。３６０度未満の走査では、性能が失われる恐れがあり、基準測定値（初期横断中に収集されたデータ）が、将来の測定視野と確実に一致するようにするステップが重要である。本明細書全体を通じて、１０度の角度サンプル増分という例は、説明を簡単にするためだけに選択されたものであり、他の実施形態は、それよりも大幅に小さな増分を使用する。さらに他の実施形態では、より大きな増分が使用される。次いで、測定値を再構築するために使用するステップができる走査測定情報またはデータが、４０４のシーンデータベース内に記憶される（５０６）。さらに、一実施形態では、測定情報が精度推定値を含む。走査測定情報は、位置により系統付けられる一貫したシーケンスの形で記憶される。一貫したシーケンスは、特定の地球基準向首方位（例えば北）を基準とし、特定の角度増分を有する。精度推定値は、距離および位置の情報の品質を反映する統計値である。反射が確認された対象物の位置の推定を含む、この情報を記憶する多くの方法があり、重要なことは、その位置に関する距離および関連する角度を後に再構築できることである。

測定情報が記憶されると（５０６）、次いで選択区域の横断が完了しているか否かについて判定される（５１２）。横断が完了していない場合（５１２）、車両は次の位置に移動される（５０８）。次いで、位置および向首方位が推定される（５１０）。位置および向首方位を推定するために使用される方法には、少なくとも一部には磁気首方位および車輪速度に基づく推測航法、慣性航法、ならびにＧＰＳ測位があるが、それらに限定されない。位置および向首方位が推定された後（５１０）、プロセスはステップ（５０４）において継続する。選択区域中の横断が（５１２）において完了した後、次いでマップ内に距離推定値品質の改善が必要か否かについて判定される（５１４）。品質の改善が必要な場合（５１４）、プロセスはステップ（５０２）において継続する。距離推定値品質の改善が必要でない場合（５１４）、プロセスは終了する。

本発明の一実施形態の再横断の１つの方法を示す、再横断位置測定フロー図６００が、図６に示されている。図示のように、プロセスは、初期位置を識別するステップによって開始する（６０２）。これは、最初の横断と一致して行われる。初期位置の一例が、図４Ｃの現在位置セクタ４３０である。次いで、３６０度走査が測定される（６０４）。最初の走査とは無関係に、可変な増分を用いて、より小さい走査を使用するステップができる。したがって、本発明は、３６０度走査に限定されない。次に、相関付けるために、適切な以前の測定シーケンスが選択される（６０６）。このステップ（６０６）では、図４Ｃの隣接セクタ４３２などの選択隣接セクタが選択される。関心領域内の以前の走査に対する相関プロセスが、ステップ（６０８）で実行される。この相関プロセスにより、現在測定された距離走査（６０４）に基づき、（５０６および１０４）内に記憶しているの（６０６）で識別されたシーケンスに対して、位置の新しい推定値、向首方位および位置の品質が決定される。一実施形態では、この結果が、その位置または別の位置に関して将来的に位置および向首方位を決定する目的で、シーンデータベース品質を改善するための更新に値する場合、シーンデータベースが更新される。さらに、一実施形態では、再横断においてＧＰＳが利用できるようになる場合、測定された距離、角度および品質の情報が、シーンデータベースを更新するために使用される。位置および向首方位の結果は、ステップ（６０８）で出力される。この情報は、出力前にフィルタを使用して、図１の任意選択のナビゲーションセンサと融合させることができる。

相関プロセスが完了した（位置および向首方位が出力された）後、横断が完了しているか否かについて判定される（６１４）。横断が完了している場合（６１４）、プロセスは終了する。横断が完了していない場合（６１４）、車両は次の位置に移動される（６１０）。次いで、新しい位置の位置および向首方位が推定される（６１２）。本発明の諸実施形態により使用されるプロセスには、推測航法（磁気首方位および車輪速度）ならびに慣性航法があるが、それらに限定されない。カルマンフィルタまたは等価なプロセスを使用して、ステップ（６０８）の位置、向首方位、および品質の測定値を、任意選択のセンサからの位置および向首方位のデータとマージするステップによって、ステップ（６１２）における新しい位置の推定値が改善されて、シーン選択６０６が助けられる。次いで、次の走査が６０４において実施され、プロセスは引き続き進行し、新しい位置および向首方位を推定する。

本発明の一実施形態のプロセッサ機能７００のブロック図が、図７に示されている。プロセッサ機能７００は、図６の再横断位置測定フロー図６００の相関プロセスステップ（６０８）を実行するために使用される一物理的実施形態を示す。図７を再度参照すると、プロセッサ機能は、マップ７０２、選択された走査記録７０４、角度シフト７０６、および相関システム７０９を含む。マップ７０２は、測距および関連する角度の情報を記憶する複数のレジスタを含む。一例では、マップ７０２は、図４Ｃの各セクタについて１つある４２のレジスタからなるブロックを含む。別の実施形態では、マップ７０２は、次いでレジスタ内にロードするステップができる特定のセクタに関する走査シーケンスを再生させるのに必要な、対象物の位置を識別する情報を含む。選択された走査記録７０４は、潜在的な解を含むシーンデータを含み、現在の距離走査と比較するために、そのシーンデータをレジスタ内にロードするステップができ、またはそのデータからの情報を生成して、レジスタ内に入れることができる。図示のように、選択された走査記録ハードウェアが、相関があるか否かをテストすべき選択されたシーンを受け取る。セレクタ部入力が、マップ７０２内のシーンデータベースレジスタからなるブロック内のどのセクタが、評価されるべきかを指定する。一例では、現在のレジスタが、距離、および１０度の増分で３６０度をカバーする関連する向首方位に関する、４２のシーケンスの情報を記憶する。角度シフト７０６は、現在選択されたシーンシーケンスを含み、これは１０度の増分ずつシフトされ、それにより向首方位推定値が特定される。図７に示すように、角度シフト７０６は、相関をテストするために使用すべきシーケンスを定義するシーンオフセットをもたらす向首方位シフト入力を受け取る。

この実施形態の相関システム７０９は、現在の走査シーケンス記録７０８、（６０８においてＬＩＤＡＲから得られた）新しい走査記録７１０、弁別器７１２および正規化デバイス７１４を含む。一例では、現在の走査シーケンス記録７０８と新しい走査記録７１０はどちらも、１０度の角度増分および３６０度の走査距離からもたらされる３６というサイズを有するシフトレジスタである。この例では、現在の走査シーケンス記録７０８は、角度シフト７０６から受け取った３６の角度（テストすべき次のシーケンス）に関連する距離情報を含む。新しい走査記録７１０は、６０４においてＬＩＤＡＲから受け取ったその時現在の距離測定値に関する、測距および関連する角度の情報を含む。７１０内のこのシーケンスは、選択区域内で新しい位置への移動があるまで、すなわち、より具体的には、新しい３６０度の距離走査が完了するまで変わらない。現在の走査シーケンス記録７０８内、および新しい走査記録７１０内のレジスタ内にある情報は、角度クロックによって弁別器７１２にクロック出力される。弁別器７１２は、現在の走査シーケンス記録７０８からの情報と新しい走査記録７１０からの情報との差を単に求めるものである。７０６内のシーンシーケンス７０４、または７１０内にあるＬＩＤＡＲから受け取った現在の距離測定シーケンスの、向首方位の方向付けは等しいことに留意されたい。正規化７１４は、弁別器７１２の相関出力を、記憶している測定値の品質ファクタに基づいて正規化する。次いで、図７に示すように、サンプル相関が出力される。３６の相関サンプルそれぞれの絶対値の合計が、このシーケンスの相関係数になる。相関システム７０９の別の実施形態では、マップから再構築されたそれぞれに対応するシーケンスと、６０４においてＬＩＤＡＲに関して得られた現在の距離走査との相関を計算するために、ピアソンの相関係数が使用される。ピアソンの相関係数は、プロセッサ内に実装するステップができ、高い相関の場合に値１、低い相関の場合に値０を返し、これは、品質ファクタとなるため、良い特性である。他の実施形態は、異なるタイプの弁別器または相関技法を使用し、本発明は、特定のタイプの相関方法に限定されない。

図４Ｃに示す横断領域マップ例４０４および１０度の角度増分を使用して、図７のプロセッサ機能７００についてさらに説明する。９の選択されたセクタ４３２が評価される。具体的には、９のセクタに関する９のシーケンスが、選択された走査記録７０４へのセクタ選択入力を通じて、通しで処理される。各シーケンスは、３６の距離および角度の測定値（３６０度に対して１０度の角度増分）を含む。したがって、９のセクタシーケンスそれぞれについて、３６回向首方位がシフトされるシーケンスがある。３６回の向首方位シフトが、向首方位シフトを入力として使用する角度シフト７０６を通じて、通しで処理される。各比較には、弁別器７１２を通る３６回の角度クロックが必要である。この例では、弁別器７１２を通る９×３６×３６＝１１６６４クロックがあり、また９×３６＝３５４回の一意のシーケンステスト（９の選択されたシーンそれぞれについて３６回）があり、それぞれが相関係数をもたらす。（実装形態に応じて高い方か、それとも低い方かの）最も大きな相関を反映する相関係数により、向首方位（シフトシーケンス）および位置（シーンシーケンス）を定義する１シーンの１シーケンスが選択される。

相関グラフ８００および８０２の例がそれぞれ、図８Ａおよび８Ｂに示されている。この例における相関値は、シーケンス中のそれぞれに対応するあらゆる角度について、相関推定値の絶対値を合計したものに等しい。グラフ８００および８０２に関してはそれぞれ、角度が軸８１０および８２０に沿って示されている。比較してみると、グラフ８００は、この向首方位シフトによって表されるシーケンスおよび以前に記憶された位置が、現在の位置および向首方位である可能性が高いことを示唆する、良好な相関サンプルを示す。グラフ８０２は、相関の低い、起こりそうにないシーケンスと向首方位の組合せを示す。一実施形態では、（これらの相関グラフによって示される）正規化された弁別器出力の絶対値が取られて合計される。したがって、それぞれに対応する角度ごとに、弁別器７１２によって値が求められる。この例では、我々は、所与のシーンにおいて所与の向首方位で比較される３６個の値を取り出すことになる。最も低い相関値を有するものが、この例では最も相関した。しかし、９個のセクタの各セクタおよび向首方位が、この例では評価される。すべてのサンプル相関のうち、全体として最も低い値により、位置および向首方位が決定される。上述の弁別器またはピアソンの相関係数の使用を含むがそれに限定されない、現時点で理解される、現在のシーンと以前のシーンの相関を決定する多くの方法がある。

図９を参照すると、一実施形態の１つの方法を示す、位置測定および向首方位決定フロー図９００が示されている。具体的には、フロー図９００は、図６のステップ６０８を実施する１つの方法について説明するものである。プロセスが、６０２または６１２から取得される位置の初期推定値を識別するステップによって開始する（９０２）。次いで、測定値に相関付けるために、データが選択される（９０４）。使用される可能な１つの方法は、最も近い「Ｎ」のマップ位置を選択するステップである。これに代わる手段が、走査を実行して、すべての記憶しているシーケンスに対して比較するステップである。次いで、初期向首方位基準が選択され（９０６）、サンプルについて相関値が決定される（９０８）。弁別器で使用される様々な方法を施すことができる。この方法は、特定の開始点を必要としない。上記で論じたように、一例では、弁別器は、記憶している距離と測定された距離との単純な差に基づくものである。次いで、測定された角度がそれぞれ、例えば図７のハードウェア７０８、７１０、７１２および７１４を使用して、不確定性の統計的尺度を用いて正規化される。向首方位および位置が、この例において最も低い相関値をもたらす角度シフトおよび位置サンプルとして選択される。相関値は、新しい測定値のサンプリングされた角度それぞれについて、弁別器の絶対値を合計したものである。相関品質は、一実施形態では、平均の相関値に比べて最も小さな相関値である。しかし、記憶しているシーケンスと測定値との最も高い相関（低相関品質）を決定するための多くの方法が存在し、本発明は、特定の方法に限定されないことが、当業者には理解されよう。

次に、選択されたセクタのシーン内の全向首方位角度が考慮されたか否かについて判定される（９１０）。それらがすべて考慮されていない場合（９１０）、次の角度が（９１６）において選択される。次いでプロセスは、（９０８）において継続する。データセット内のすべての角度が考慮された後（９１０）、次のマップ位置（セクタ）が選択される（９１２）。次いで、Ｎのシーケンス（セクタ）の最終のものが評価されたか否かについて判定される（９１３）。最終セクタが評価されていない場合（９１３）、プロセスはステップ（９０６）において再開する。Ｎのセクタの最終セクタが評価された場合（９１３）、最大相関サンプルに基づく最良適合が決定される（９１４）。これは、初期のもの（シーケンスデータベースからもたらされるシーケンス）と、現在測定された距離走査との最大相関を有するデータセットを、高相関出力（すなわち位置、向首方位）８００に基づいて識別するステップによって行われる。確率を入手して、シーケンスデータベースの更新が有益であるか否かを判定するために、相関品質が計算される。プロセス内の次の位置のための位置推定値および向首方位が、ステップ（９１４）において出力される。推測航法用の速度推定値が、ステップ（９１８）において、位置情報の差分をとり、時間ステップで除算するステップによって推定される。他の方法を使用して、速度を求めることができる。次いで、位置推定値、速度推定値、および向首方位推定値が、（９２０）において出力される。この出力を、ナビゲーション方法およびセンサ一式に応じて、ナビゲーションフィルタ入力として使用するステップができる。

位置出力は、最も高い相関を有する区画の中央である。出力の精度は、４３２内の選択されたセクタのサイズに基づく。追加の精度が必要な場合、３つの方法が容易に達成される。第１の方法は、セクタのサイズを低減させる（マップ内に必要なセクタ数を増大させる）ことを含む。第２の方法は、選択されたセクタを下位セクタに分割して（９個が容易に特定可能である）、そのデータを、上記で特定されたプロセスを使用して再処理するステップである。第３の方法は、相関テスト中に選択された記憶しているシーケンスと、現在の距離測定シーケンスとの差を、セクタ内の仮定された位置を調整するステップによってその差が最小限に抑えられるように処理するステップを含む。簡単な近似法が、以下に示される。

Ｍａｐ［１−３６］；マップサンプル
Ｍｅａｓ［１−３６］；走査サンプル
Ｆｏｒ ａ＝１０ ｔｏ ３６０ ｂｙ １０
ｓｕｍ＝ｓｕｍ＋１
Ｄｅｌｔ＝Ｍａｐ（ａ／１０）−Ｍｅａｓ（ａ／１０）
Ｉｆ（ｓｅｃｔｏｒ ｓｉｚｅ／２＞ａｂｓ（Ｄｅｌｔ）＞ｓｅｃｔｏｒ ｓｉｚｅ）ｔｈｅｎ Ｄｅｌｔ＝０ ａｎｄ ｓｕｍ＝ｓｕｍ−１
Ｄｘ＝Ｄｅｌｔ＊ｓｉｎ（ａ）
Ｄｙ＝Ｄｅｌｔ＊ｃｏｓ（ａ）
Ｘｅｒｒｏｒ＝Ｄｘ＋Ｘｅｒｒｏｒ
Ｙｅｒｒｏｒ＝Ｄｙ＋Ｙｅｒｒｏｒ
Ｅｎｄ ｆｏｒ
Ｘｅｒｒｏｒ＝２＊Ｘｅｒｒｏｒ／ｓｕｍ
Ｙｅｒｒｏｒ＝２＊Ｙｅｒｒｏｒ／ｓｕｍ
解の改善を得るために、ＸｅｒｒｏｒおよびＹｅｒｒｏｒが、初期ｘ、ｙ位置に追加される。

上記は全体的に、２次元において適用されるものとして説明されているが、本発明の諸実施形態は、３次元（３Ｄ）における動作にも適用可能である。そうした実施形態では、３Ｄレンダリングを得るために、対象物が１次元超において測距される。当業者なら理解するように、３Ｄの実施形態では、位置および向首方位を決定できるだけでなく、３Ｄの位置および姿勢も決定するステップができる。次いで、上述の技法が３Ｄデータに対して使用されて、その時現在の３Ｄの位置、姿勢、および向首方位が決定される。具体的には、選択区域中を初期横断する間に、各角度に関連する測距および姿勢に関するデータが、シーケンスデータベース内に記憶される。姿勢データは、対象物に対するピッチ、ロールおよびヨーからなる関連する姿勢方位角を含む。選択区域中を後に再横断する間、角度に関連する現在の距離および姿勢のデータが、シーケンスデータベース内の選択記憶しているデータに、上述のように相関付けられる。一実施形態では、２次元以上において対象物のサンプルを得るために、フラッシュＬＡＤＡＲが使用される。別の実施形態では、３次元以上において対象物のサンプルを得るために、走査ＬＡＤＡＲが上下に動かされる。

ここで説明した方法および技法は、デジタル電子回路の形で実装しても、プログラマブルプロセッサ（例えば、コンピュータなどの専用プロセッサまたは汎用プロセッサ）、ファームウェア、ソフトウェアを用いて実装しても、一般にモジュールとして定義されるそれらの組合せの形で実装してもよい。これらの技法を実施する装置は、適切な入力装置および出力装置、プログラマブルプロセッサ、およびプログラマブルプロセッサが実行するためのプログラム命令を有形に実施する記憶媒体を含むことができる。これらの技法を実施するプロセスは、入力データに対して作用し、適切な出力を生成するステップによって所望の機能を実施するためのプログラム命令を実行する、プログラマブルプロセッサによって実施するステップができる。それらの技法は、データ記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置から、データおよび命令を受領するように、またそれらにデータおよび命令を送出するように結合された、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上で実行可能な１つまたは複数のプログラムにおいて、有利に実施するステップができる。一般に、プロセッサは、命令およびデータを読出し専用メモリおよび／またはランダムアクセスメモリから受領する。コンピュータプログラム命令およびデータを有形に実施するために適している記憶装置は、一例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、内部ハードディスクまたは取外し可能ディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、およびＤＶＤディスクを含む、不揮発性メモリのあらゆる形態を含む。前述のものはどれも、特別に設計された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）によって補う、またはその中に組み込むことができる。

以上、本明細書では、特定の諸実施形態が図示し説明されてきたが、同じ目的を達成するように計算された任意の構成を、示した特定の実施形態の代わりに使用できることが、当業者には理解されよう。本願は、本発明の任意の適合または変形を網羅するものである。したがって、本発明は、特許請求の範囲およびその等価物によってのみ限定されることが、明白に意図される。

本発明の一実施形態のナビゲーションシステムのブロック図である。 本発明の一実施形態のナビゲーションシステムを有する、選択区域中を横断する車両の横断図である。 本発明の一実施形態のセンサ出力の図である。 図４Ａは、本発明の一実施形態の距離グラフ例の図である。図４Ｂは、本発明の一実施形態の品質グラフ例の図である。図４Ｃは、本発明の一実施形態の横断領域マップ例の図である。 本発明の一実施形態のマップ生成フロー図である。 本発明の一実施形態の再横断位置測定フロー図である。 本発明の一実施形態のプロセッサ機能のブロック図である。 図８Ａは、相関グラフの一例の図である。図８Ｂは、別の相関グラフの一例の図である。 本発明の一実施形態の、位置測定および向首方位の情報を出力する相関プロセスフロー図である。

符号の説明

１００ ナビゲーションシステム、位置検出システム
１０２ プロセッサ
１０４ シーンデータベース
１０６ レンジングデバイス、３６０度レーザイメージングおよびレンジングデバイス（ＬＩＤＡＲ）デバイス
１０８ 全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ
１１０ 慣性センサ
１１２ 向首方位センサ
１１４ 速度センサ
１１６ 高度計センサ
２０６ 経路
２０７ 車両
２０８ 位置検出システム
２０９ 回転スピンドル
３１２ 測定された距離、選択距離
３１３ 測定された距離
４３０ 現在推定された位置、セクタ
４３２ 相関評価領域、セクタ
７００ プロセッサ機能
７０４ 選択された走査記録、シーンシーケンス
７０６ 角度シフト
７０８ 現在の走査シーケンス記録、ハードウェア
７０９ 相関システム
７１０ 新しい走査記録、ハードウェア
７１２ 弁別器、ハードウェア
７１４ 正規化デバイス、ハードウェア

Claims (4)

1. 選択区域内において相関を使用して車両を自動的にナビゲートする方法であって、
   前記車両が前記選択区域全体にわたって最初に横断する間に、レンジングデバイスにより３６０度の距離走査を実行するステップと、
   対象物までの距離および対象物に対する関連する角度を再構築するために必要な前記距離走査からデータを収集するステップと、
   対象物の推定位置を識別するマップとして統計的精度情報と共にシーンデータベースに前記データを記憶するステップと、
   前記選択区域全体にわたって前記車両により続けて横断する間に、現在の前記対象物までの距離および前記対象物に対する関連する角度を前記レンジングデバイスにより測定するステップと、
   前記現在の前記対象物までの距離および前記対象物に対する関連する角度を、プロセッサにより、前記記憶しているデータから再構築された前記対象物までの距離および前記対象物に対する関連する角度に相関付けるステップと、
   前記選択区域内における現在の位置推定値および向首方位推定値の少なくともひとつを、前記プロセッサにより、前記相関された距離および角度の少なくとも一部に基づいて決定するステップと、
   前記現在の位置推定値および向首方位推定値の前記少なくともひとつを、ナビゲーションに使用するステップと、
   を含む方法。
2. 前記向首方位推定値の精度を向上させ且つ最大３６０度の角度を走査するために、分割された角度の増分ごとに測定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記車両が前記選択区域全体にわたって最初に横断する間に、レンジングデバイスにより前記対象物に対する距離ならびにピッチ、ロールおよびヨーからなる関連する姿勢方位角を再構築するために必要なデータを収集するステップと、
   前記対象物の推定位置を識別するマップとしてシーンデータベースに前記データを記憶するステップと、
   前記選択区域全体にわたって前記車両により続けて横断する間に、前記対象物に対する現在の距離ならびにピッチ、ロールおよびヨーからなる関連する姿勢方位角を前記レンジングデバイスにより測定するステップと、
   前記対象物に対する前記その時現在の距離ならびにピッチ、ロールおよびヨーからなる関連する姿勢方位角を、プロセッサにより、前記記憶しているデータから再構築された前記対象物に対する距離ならびにピッチ、ロールおよびヨーからなる関連する姿勢方位角に相関付けるステップと、
   前記選択区画内における現在の３Ｄ位置および姿勢推定値を、前記プロセッサにより、前記相関された距離および角度の少なくとも一部に基づいて決定するステップと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 車両を自動的にナビゲートするシステムであって、
   レンジングデバイスと、
   前記レンジングデバイスに動作的に結合されてプロセス用の命令を実行するように構成されたプロセッサと、
   前記プロセスは、
   前記車両が前記選択区域全体にわたって最初に横断する間に、レンジングデバイスにより３６０度の距離走査を実行するステップと、
   対象物までの距離および対象物に対する関連する角度を再構築するために必要な前記距離走査からデータを収集するステップと、
   対象物の推定位置を識別するマップとして統計的精度情報と共にシーンデータベースに前記データを記憶するステップと、
   前記選択区域全体にわたって前記車両により続けて横断する間に、現在の前記対象物までの距離および前記対象物に対する関連する角度を前記レンジングデバイスにより測定するステップと、
   前記現在の前記対象物までの距離および前記対象物に対する関連する角度を、前記記憶しているデータから再構築された前記対象物までの距離および前記対象物に対する関連する角度に相関付けるステップと、
   前記選択区域内における現在の位置推定値および向首方位推定値の少なくともひとつを、前記相関された距離および角度の少なくとも一部に基づいて決定するステップと、
   前記現在の位置推定値および向首方位推定値の前記少なくともひとつを、ナビゲーションに使用するステップと、を含む、
   システム。
   

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