JP6224370B2 - Vehicle controller, vehicle system - Google Patents

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Description

本出願は、自律的および/または自動式の車両、または、自動車のシステムに関する。   The present application relates to autonomous and / or automatic vehicles or automobile systems.

2012年5月12日に出願された米国特許出願公開第2011/0282581号(特許文献1)は、レーザ測距計を用いて車両の近傍の物体を検出して追尾する方法およびシステムを論じており、該特許文献は言及したことによりその全体が本明細書中に援用される。   US Patent Application Publication No. 2011/0282581, filed May 12, 2012, discusses a method and system for detecting and tracking objects in the vicinity of a vehicle using a laser range finder. The patent document is hereby incorporated by reference in its entirety.

米国特許出願公開第2011/0282581号US Patent Application Publication No. 2011/0282581

2次元(2D)の追尾システムにおいて、目標物は2D空間における任意の点を自由に占有し得ることから、一つの更新サイクルから別の更新サイクルまでの動作は任意的であり、モデル化することが困難であり得る。これにより、追尾システムは不安定になると共に、調整が困難となり得る。   In a two-dimensional (2D) tracking system, a target can freely occupy any point in 2D space, so the operation from one update cycle to another is arbitrary and should be modeled Can be difficult. This can make the tracking system unstable and difficult to adjust.

本開示内容の一つの見地において、追尾システムは、当該所定地図に沿い、追尾されるべき物体が移動し得るという所定地図である車線ネットワーク・グラフ(lane network graph)(以下、単にグラフと称する)に制限される。これは、路上の自動車の動き、および、車線ネットワークを概略的に順守する他の車両の動きを取入れ得る。同様に、各目標物を追尾するために上記グラフに沿い1次元(1D)のみが使用されることから、フィルタに対する状態空間は、小規模であり得ると共に調節が容易であり得るので、非常に効率的な実施方式が可能とされ得る。   In one aspect of the present disclosure, the tracking system is a lane network graph (hereinafter simply referred to as a graph) that is a predetermined map in which an object to be tracked can move along the predetermined map. Limited to This may take into account the movement of cars on the road and other vehicles that generally adhere to the lane network. Similarly, since only one dimension (1D) is used along the graph to track each target, the state space for the filter can be small and easy to adjust, so An efficient implementation scheme may be possible.

幾つかの見地においては、異なるセンサからのデータは非同期的に受信されると共に、受信されたデータは追尾システムにおいて正しく統合され得る。異なるセンサの特性は、上記追尾システムからノイズ的なデータを正しく除去すべく活用され得る。   In some aspects, data from different sensors is received asynchronously and the received data can be correctly integrated in the tracking system. Different sensor characteristics can be exploited to correctly remove noisy data from the tracking system.

車両システムは、各々が、異なる第1および第2の方式を夫々有する第1および第2のセンサを含み得る。コントローラは:上記第1センサからは第1センサ入力を、且つ、上記第2センサからは第2センサ入力を受信し;上記第1および第2センサ入力から、夫々、第1および第2の観測値を同期的に検出し;上記検出された第1および第2観測値をグラフ・ネットワーク上に投影し;上記第1および第2観測値を、上記グラフ・ネットワーク上の目標物であって、該グラフ・ネットワーク上に軌跡を有するという目標物に対して関連付け;上記第1および第2のセンサの特性に基づき、上記第1観測値もしくは上記第2観測値のいずれかを最適観測値として選択し;上記最適観測値と現在時刻とに基づいて予測を実施することにより、上記目標物の現在位置を推定する;べく構成されたプロセッサを含み得る。   The vehicle system may include first and second sensors, each having a different first and second manner. The controller: receives a first sensor input from the first sensor and a second sensor input from the second sensor; first and second observations from the first and second sensor inputs, respectively. Detecting values synchronously; projecting the detected first and second observations onto a graph network; and the first and second observations being targets on the graph network, Associate with a target having a trajectory on the graph network; select either the first observation value or the second observation value as the optimum observation value based on the characteristics of the first and second sensors. Including a processor configured to estimate a current position of the target by performing a prediction based on the optimal observation and the current time;

上記第1および第2観測値が、現在追尾されている目標物の所定距離内でなければ、上記第1および第2観測値は、上記グラフ・ネットワーク上に新たな目標物を生成することにより該目標物と関連付けられ得る。   If the first and second observations are not within a predetermined distance of the currently tracked target, the first and second observations are generated by generating a new target on the graph network. It can be associated with the target.

上記プロセッサは更に、上記グラフ・ネットワークが、各ノード間のリンクとして1次元車線を有する如く、該グラフ・ネットワークを道路地図および獲得された位置から生成すべく構成され得、上記目標物の軌跡は、複数本の1次元車線の内の一本の1次元車線に基づく。   The processor may be further configured to generate the graph network from a road map and acquired locations such that the graph network has a one-dimensional lane as a link between nodes. , Based on one one-dimensional lane among a plurality of one-dimensional lanes.

上記第1センサはライダ・センサ(lidar sensor)であり得ると共に、上記第2センサはレーダ・センサであり得る。   The first sensor may be a lidar sensor and the second sensor may be a radar sensor.

上記目標物の上記現在位置は、カルマン・フィルタ(Kalman filter)予測処理を実施することにより推定され得る。   The current position of the target can be estimated by performing a Kalman filter prediction process.

上記第1および第2のセンサの上記特性は、センサ・データを処理する上での時間遅延、および、センサ・データの処理により有効な障害物を検出する上での精度を含み得る。   The characteristics of the first and second sensors may include a time delay in processing sensor data and accuracy in detecting an effective obstacle by processing the sensor data.

上記目標物(例えば車両)は、上記第1および第2のセンサによる連続的な観測値による現在位置の更新により追尾され得る。上記目標物は、所定の期間にわたり該目標物に対する観測値が観測されないとき、追尾から除外され得る。   The target (for example, a vehicle) can be tracked by updating the current position with continuous observation values from the first and second sensors. The target can be excluded from tracking when no observed value for the target is observed for a predetermined period of time.

上記検出された第1および第2観測値は、上記第1および第2センサ入力の夫々の座標系を上記車両の、UTMの如き一般的座標系へと変換することにより、上記グラフ・ネットワーク上に投影され得る。   The detected first and second observation values are obtained by converting the respective coordinate systems of the first and second sensor inputs into a general coordinate system such as UTM of the vehicle. Can be projected.

上記コントローラは、該コントローラのメモリ内の目標物リスト内に一群の目標物を記憶し得ると共に、上記目標物リストは、観測値を目標物に関連付けるために照会され得る。   The controller may store a group of targets in a target list in the controller's memory, and the target list may be queried to associate observations with the target.

観測値の同期的検出は、上記グラフ・ネットワークにおける一本の車線からの誤差の限界上もしくは限界内の点に限られ得る。同様に、各目標物の追尾は、上記グラフ・ネットワークにおける一本の車線からの誤差の限界上もしくは限界内の点に限られ得る。   Synchronous detection of observations can be limited to points on or within the limits of error from a single lane in the graph network. Similarly, the tracking of each target can be limited to points on or within the limits of error from a single lane in the graph network.

上記検出された第1および第2観測値は、現在時刻を反映させるべく該検出された第1および第2観測値を補正することにより、上記グラフ・ネットワーク上に投影され得る。これは、夫々のセンサ・データの獲得時の間における時間遅延を考慮すべく上記グラフ・ネットワーク上における該第1および第2観測値の位置を調節する段階、および、結果的な観測値を上記グラフ・ネットワーク上へと投影する段階を含み得る。上記調節の量は、上記第1および第2観測値に関連付けられた、上記目標物の較正済みの(所定の)時間遅延および速度を用いて決定され得る。   The detected first and second observations can be projected onto the graph network by correcting the detected first and second observations to reflect the current time. This involves adjusting the position of the first and second observations on the graph network to account for the time delay between each sensor data acquisition, and the resulting observations in the graph Projecting onto a network may be included. The amount of adjustment may be determined using a calibrated (predetermined) time delay and speed of the target associated with the first and second observations.

代表的実施形態の上述の概略的な説明、および、以下におけるその詳細な説明は、本開示内容の教示の例示的な見地に過ぎず、限定的なものではない。   The foregoing general description of exemplary embodiments and the following detailed description thereof are merely exemplary of the teachings of the disclosure and are not limiting.

特許もしくは出願書類は、原色で作成された少なくとも一枚の図面を含んでいる。原色の図面を伴う、この特許もしくは特許出願公報の複製物は、要求時に、必要な料金の支払いにより、特許庁により提供される。   The patent or application contains at least one drawing made in the primary colors. Copies of this patent or patent application publication with primary color drawings will be provided by the Office upon request and payment of the necessary fee.

本開示内容、および、それに付随する利点は、添付図面に関して考慮される以下の詳細な説明を参照すればより良く理解されることから、それらの更に完全な評価が容易に得られよう。   A more thorough evaluation of the present disclosure and the attendant advantages will be readily appreciated as the same becomes better understood by reference to the following detailed description considered in conjunction with the accompanying drawings.

コントローラおよび/またはコンピュータ・システムに対する処理システムを概略的に示す図である。FIG. 2 schematically illustrates a processing system for a controller and / or computer system. アルゴリズムを示す図である。It is a figure which shows an algorithm. 上記アルゴリズムのグラフ生成処理を示す図である。It is a figure which shows the graph production | generation process of the said algorithm. 上記アルゴリズムの障害物検出処理を示す図である。It is a figure which shows the obstacle detection process of the said algorithm. 上記アルゴリズムの障害物投影処理を示す図である。It is a figure which shows the obstacle projection process of the said algorithm. 上記アルゴリズムのデータ関連付け処理を示す図である。It is a figure which shows the data correlation process of the said algorithm. 種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である。FIG. 2 is a diagrammatic representation of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors. 種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である。FIG. 2 is a diagrammatic representation of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors. 種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である。FIG. 2 is a diagrammatic representation of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors. 代表的な図解を示す図である。It is a figure which shows a representative illustration. 代表的な自律的/試験車両を示す図である。FIG. 2 shows a representative autonomous / test vehicle. 代表的な点群セグメント化を示す図である。It is a figure which shows typical point cloud segmentation. 各座標系間の変換を概略的に示す図である。It is a figure which shows schematically the conversion between each coordinate system. 種々の周囲環境において種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である。2 is a diagrammatic representation of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors in various ambient environments. 種々の周囲環境において種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である。2 is a diagrammatic representation of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors in various ambient environments. 種々の周囲環境において種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である。2 is a diagrammatic representation of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors in various ambient environments.

図面中、幾つかの図を通し、同様の参照番号は同一のもしくは対応する部材を表す。   In the drawings, like reference numerals designate identical or corresponding parts throughout the several views.

図1は、代表的な処理システム100を示すと共に、コントローラもしくは演算システムにおいて見出される代表的なハードウェアであって、本開示内容において記述される各処理、アルゴリズム、および/または、方法を実施および/または実行するというハードウェアを示している。システム100は、車両内に設置される電子制御ユニット(ECU)もしくは個別的なコンピュータとして具現および/または実現され得る。   FIG. 1 illustrates a representative processing system 100 and representative hardware found in a controller or computing system that implements and implements each process, algorithm, and / or method described in this disclosure. And / or hardware to execute. System 100 may be implemented and / or implemented as an electronic control unit (ECU) or a separate computer installed in a vehicle.

図1に示された如く、本開示内容に係る処理システム100は、マイクロプロセッサを用いて、または、中央処理ユニット(CPU)および/または(不図示の)少なくとも一つの特定用途向けプロセッサ(ASP)の如き、マイクロプロセッサの同等物を用いて実現され得る。上記マイクロプロセッサは、該マイクロプロセッサを制御することで本開示内容の各処理およびシステムを実施および/または制御すべく構成されたメモリ(例えば、ROM、EPROM、EEPROM、フラッシュ・メモリ、スタティック・メモリ、DRAM、SDRAM、および、それらの同等物など)の如き、コンピュータ可読記憶媒体を利用している。他の記憶媒体は、ハードディスク・ドライブまたは光ディスク・ドライブを制御し得るディスク・コントローラの如きコントローラを介して制御され得る。   As shown in FIG. 1, a processing system 100 according to the present disclosure uses a microprocessor or a central processing unit (CPU) and / or at least one application specific processor (ASP) (not shown). Can be implemented using a microprocessor equivalent. The microprocessor is configured to control and control the microprocessor to perform and / or control each process and system of the present disclosure (e.g., ROM, EPROM, EEPROM, flash memory, static memory, Computer readable storage media such as DRAM, SDRAM, and the like are utilized. Other storage media may be controlled via a controller, such as a hard disk drive or a disk controller that may control the optical disk drive.

上記マイクロプロセッサ、または、その特性は、代替実施形態において、本開示内容を増進しもしくは完全に実現するための論理デバイスを含みもしくは排他的に含み得る。斯かる論理デバイスとしては、限定的なものとしてで無く、特定用途集積回路(ASIC)、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、汎用配列論理回路(GAL)、および、それらの同等物が挙げられる。上記マイクロプロセッサは、別体的なデバイス、または、単一の処理機構であり得る。更に、本開示内容は、マルチコアCPUの並列処理機能から利益を享受し得る。   The microprocessor, or characteristics thereof, may include or exclusively include logic devices to enhance or fully implement the present disclosure in alternative embodiments. Such logic devices include, but are not limited to, application specific integrated circuits (ASICs), field programmable gate arrays (FPGAs), general purpose array logic circuits (GALs), and the like. It is done. The microprocessor can be a separate device or a single processing mechanism. Further, the present disclosure may benefit from the parallel processing function of the multi-core CPU.

別の見地において、本開示内容に従う処理の結果は、監視のためにディスプレイ・コントローラを介して表示され得る。そのときに該ディスプレイ・コントローラは好適には、更に良好な演算効率のために、少なくとも一つのグラフィック処理ユニットを含む。付加的に、センサ1、2、…、Nからのセンサ・データを入力するために、且つ、一つ以上のアクチュエータに対して制御信号を出力して、操舵、ブレーキおよびスロットルの各コントローラおよび/または車両の各アクチュエータなどの種々の被動構成要素を制御するために、I/O(入力/出力)インタフェースが配備される。該I/Oインタフェースに対しては、車両の箇所情報のために、(例えばGPSなどの)全地球測位システムが配備されて接続され得る。   In another aspect, the results of processing in accordance with the present disclosure can be displayed via a display controller for monitoring. The display controller then preferably includes at least one graphics processing unit for better computational efficiency. In addition, in order to input sensor data from sensors 1, 2,..., N and to output control signals to one or more actuators, the steering, brake and throttle controllers and / or Alternatively, an I / O (input / output) interface is provided to control various driven components such as each actuator of the vehicle. A global positioning system (such as GPS) may be deployed and connected to the I / O interface for vehicle location information.

更に、他の入力デバイスに関し、それらは周辺機器として上記I/Oインタフェースに対して接続され得る。例えば、上記I/Oインタフェースに対しては、本開示内容の種々の処理およびアルゴリズムのパラメータを制御するために(不図示の)キーボードまたはポインティング・デバイスが接続されることで、付加的な機能性および構成の選択肢を提供し、または、ディスプレイ特性を制御し得る。更に、上記モニタは、命令/指示インタフェースに対するタッチ感応式インタフェースを備え得る。   Furthermore, with respect to other input devices, they can be connected to the I / O interface as peripherals. For example, additional functionality may be provided to the I / O interface by connecting a keyboard or pointing device (not shown) to control various processing and algorithm parameters of the present disclosure. And provide configuration options or control display characteristics. Further, the monitor may include a touch sensitive interface to the command / instruction interface.

図1に示された如く、上述の各構成要素は、制御可能なパラメータなどのデータの送信もしくは受信のためにネットワーク・インタフェースを介して、インターネットもしくはローカル・イントラネットの如きネットワークに対して連結され得る。上記ネットワークはまた車両ローカル・エリア・ネットワーク(VLAN)ともされ得、その場合、(例えば、センサ、アクチュエータのデータ/命令、および、GPS情報などの)入力/出力データは、該VLANを介して伝達される。上記各ハードウェア構成要素を一体的に接続すべく中央バスが配備されると共に、該中央バスは、それらの間におけるデジタル通信のための少なくとも一本の経路を提供する。   As shown in FIG. 1, each of the above-described components can be coupled to a network such as the Internet or a local intranet via a network interface for transmission or reception of data such as controllable parameters. . The network can also be a vehicle local area network (VLAN), in which case input / output data (such as sensors, actuator data / commands, and GPS information) is communicated through the VLAN. Is done. A central bus is provided to connect the hardware components together, and the central bus provides at least one path for digital communication between them.

図2には、図1に示されたシステムにより実行される代表的なアルゴリズム200が示される。該アルゴリズム200は、300においてグラフ・ネットワークを生成する処理、400において障害物を検出する処理、500において障害物をグラフ・ネットワーク上に投影する処理、および、600においてデータ関連付けを実施して追尾する処理を含む。アルゴリズム200の更なる代表的な詳細は、図3から図9を参照して以下に記述される。   FIG. 2 shows an exemplary algorithm 200 executed by the system shown in FIG. The algorithm 200 performs a process of generating a graph network at 300, a process of detecting an obstacle at 400, a process of projecting an obstacle on the graph network at 500, and a data association at 600 for tracking. Includes processing. Further exemplary details of the algorithm 200 are described below with reference to FIGS.

図3は、処理300の更なる詳細を示している。グラフ・ネットワークを生成する上で、S302にては、道路ネットワークの(すなわち、車両が存在する領域の)地図が獲得もしくはアクセスされる。上記道路ネットワークの地図は、ナビゲーション・システムの一部としてシステム100に事前インストールされるか、または、該システム100によりアクセスされ得る。斯かるアクセスは、ナビゲーション・システムに対する、または、ローカル的もしくは遠隔的に記憶された別の地図データベースに対するネットワーク接続により(例えば、ネットワーク接続を通して遠隔サーバからローカル地図をダウンロードすることにより)、実現され得る。上記ネットワーク・グラフは、このローカル地図を用いて生成される。このグラフ・ネットワークは、(例えばUTMなどの)大域座標系における位置であるノードと、これらのノードの接続性を定義する夫々のリンクとから成る。S304においては各ノードが生成されると共に、S306においては各リンクが生成される。各ノードおよび各リンクの生成は、同期的にもしくは非同期的に行われ得る。(他の車両の如き)障害物の追尾は、上記グラフ・ネットワークに沿って実施される。   FIG. 3 shows further details of the process 300. In generating the graph network, in S302, a map of the road network (that is, the region where the vehicle exists) is acquired or accessed. The road network map may be pre-installed in or accessed by the system 100 as part of a navigation system. Such access can be realized by a network connection to the navigation system or to another map database stored locally or remotely (e.g., by downloading a local map from a remote server through the network connection). . The network graph is generated using this local map. This graph network consists of nodes that are positions in the global coordinate system (eg, UTM) and respective links that define the connectivity of these nodes. Each node is generated in S304, and each link is generated in S306. The generation of each node and each link can be performed synchronously or asynchronously. Obstacle tracking (like other vehicles) is performed along the graph network.

処理400は、車両検出のための複数のセンサによる実施方式を示す図4により更に詳細に説明される。特に、各車両は、複数のセンサを独立的に用いて検出される。図4の処理400により示される例においては、2つのセンサ、すなわちセンサ1およびセンサ2が在る。但し、これは更なるセンサを含むべく拡張され得る。更に、各センサの内の一つ以上がライダ(lidar)(光検出と測距)であるとき、他の障害物から車両を検出するために点群セグメント化法(point cloud segmentation method)が使用される。物体の検出および認識は、物体のセグメント化および認識に関する他の公知の見地も取入れ乍ら、エッジおよび形状の検出および認識の見地を含み得る。各センサの内の一つ以上がカメラであるときには、車両を検出すべくコンピュータ・ビジョン技術が使用される。これらの技術は、形状およびエッジ検出などの、物体認識を含み得る。ライダおよびカメラ認識処理は両方とも、(例えば、車両、自転車乗りなどの)障害物の既知で認識可能な形状およびエッジを備えた、蓄積されたおよび/または事前定義されたデータのライブラリに基づいて実施され得る。レーダ・センサは、検出された各障害物を、該障害物の速度と共に報告し得る。   Process 400 is described in more detail with reference to FIG. 4, which illustrates an implementation scheme with multiple sensors for vehicle detection. In particular, each vehicle is detected using a plurality of sensors independently. In the example illustrated by process 400 in FIG. 4, there are two sensors, sensor 1 and sensor 2. However, this can be extended to include additional sensors. In addition, when one or more of each sensor is a lidar (light detection and ranging), a point cloud segmentation method is used to detect vehicles from other obstacles. Is done. Object detection and recognition may include edge and shape detection and recognition aspects, incorporating other known aspects of object segmentation and recognition. When one or more of each sensor is a camera, computer vision technology is used to detect the vehicle. These techniques may include object recognition, such as shape and edge detection. Both lidar and camera recognition processes are based on a library of accumulated and / or predefined data with known and recognizable shapes and edges of obstacles (eg, vehicles, bicycle rides, etc.). Can be implemented. The radar sensor may report each detected obstacle along with the speed of the obstacle.

処理400において、S402にてはセンサ1により各障害物が検出され得ると共に、S404にては各障害物の速度が検出/決定され得る。同期的に、S406にてはセンサ2により各障害物が検出され得ると共に、S408にては各障害物の速度が検出/決定され得る。すなわち、各障害物(例えば、車両、自転車乗りなど)は、センサ1および2(ならびに更なるセンサ)により同期的に検出され得る。障害物の速度は、例えば、上記で論じられた如く、例えばレーダにより決定され得る。速度はまた、連続的な位置検出測定値と、それに基づく動きの速度および/または方向の計算とにより、外挿もされ得る。   In the process 400, each obstacle can be detected by the sensor 1 in S402, and the speed of each obstacle can be detected / determined in S404. Synchronously, each obstacle can be detected by the sensor 2 in S406, and the speed of each obstacle can be detected / determined in S408. That is, each obstacle (eg, vehicle, bicycle ride, etc.) can be detected synchronously by sensors 1 and 2 (and further sensors). The speed of the obstacle can be determined, for example, by a radar, for example, as discussed above. Velocity can also be extrapolated by continuous position detection measurements and motion speed and / or direction calculations based thereon.

図5に示された処理500に関しては、上記グラフ・ネットワーク上の各障害物の投影が説明される。S502にては、各センサにより検出された障害物は、一般的な/同一の座標系へと変換される。特に、異なるセンサからのデータを、車両の座標系へと変換するために、較正が実施され得る。これらの変換済み障害物は次に、S504にて、例えば最近傍技術を用いて、上記グラフ・ネットワーク上へと投影される。車両の箇所は、GPSと、GPS受信器、加速度計、ジャイロスコープを含む慣性系とを用いて決定される。GPS、または、他の衛星式のナビゲーション・システムに加え、または、それに補足して、他の車両箇所追尾デバイスが使用され得る。   With respect to the process 500 shown in FIG. 5, the projection of each obstacle on the graph network is described. In S502, the obstacle detected by each sensor is converted into a general / same coordinate system. In particular, calibration may be performed to convert data from different sensors into the vehicle coordinate system. These transformed obstacles are then projected onto the graph network at S504, for example using nearest neighbor techniques. The location of the vehicle is determined using GPS and an inertial system including a GPS receiver, accelerometer, and gyroscope. In addition to or in addition to GPS or other satellite navigation systems, other vehicle location tracking devices may be used.

図6は、データ関連付けおよび追尾を記述する処理600を示している。各障害物は、異なるセンサからの複数の観測値を有し得ると共に、これらの複数の観測値は融合される。更に、各センサは非同期的に作用することから、単純な最近傍手法は使用されない。正しい時間的割当てを行うために、各観測値は、投影されると共に、現在の時刻(timestamp)に対してグラフ・ネットワークに沿い補正される。これらの補正済み観測値は次に、最近傍割当てを用い、システム100のメモリ内に記憶されている目標物の現在リストに対して関連付けられる。複数の観測値は、各目標物に対する上記一群の観測値に対して割当てられると共に、各目標物は、それに対して関連付けられた、カルマン・フィルタ(Kalman filter)の如き確率論的追尾器(probabilistic tracker)を有している。   FIG. 6 shows a process 600 that describes data association and tracking. Each obstacle may have multiple observations from different sensors, and these multiple observations are merged. Furthermore, since each sensor operates asynchronously, a simple nearest neighbor approach is not used. In order to make the correct time assignment, each observation is projected and corrected along the graph network with respect to the current timestamp. These corrected observations are then associated with the current list of targets stored in the memory of system 100 using nearest neighbor assignment. Multiple observations are assigned to the group of observations for each target, and each target is associated with a probabilistic tracker, such as a Kalman filter. tracker).

処理600は、S602における初期化段階を含み得る。初期化において、有効な観測値に対して何らの目標物も割当てられなければ、新たな目標物が生成される。そのカルマン状態は、補正済み観測値へと初期化される。カルマン・フィルタの状態は、その障害物の、車線に沿う踏破距離、速度、および、加速度である。速度を記録しないセンサから到来する観測値の場合、その速度は、最初の反復値の対において、推定される。   Process 600 may include an initialization step in S602. At initialization, if no target is assigned to a valid observation, a new target is generated. The Kalman state is initialized to a corrected observation. The state of the Kalman filter is the stepping distance, speed, and acceleration of the obstacle along the lane. For observations coming from sensors that do not record speed, the speed is estimated in the first iteration pair.

S604にては更新段階が実施され、その場合、各目標物に対する一群の観測値から、最適観測値が選択される。この最適観測値は次に、上記カルマン・フィルタを更新すべく使用される。上記最適観測値は、速度およびグラフ・ネットワークに基づき、観測値を、目標物の予想位置に対して相関させることにより決定され得る。すなわち、各目標物は、上記グラフ・ネットワーク上に直接的に存在すること、および、決定された上記速度に基づいて上記グラフ・ネットワークに沿い推定距離だけ踏破していることが期待され得る。上記最適観測値はまた、時間遅延(センサ・データを処理して物体を検出する上での遅延)、および、センサ精度にも基づき得る。カルマン・フィルタリングは、経路および観測値の予測を行うために利用され得る。   In S604, an update stage is performed, in which case the optimum observed value is selected from a group of observed values for each target. This optimal observation is then used to update the Kalman filter. The optimal observation can be determined by correlating the observation with the expected position of the target based on the velocity and the graph network. That is, it can be expected that each target exists directly on the graph network and has passed through an estimated distance along the graph network based on the determined speed. The optimal observation can also be based on time delay (delay in processing sensor data to detect an object) and sensor accuracy. Kalman filtering can be utilized to make path and observation predictions.

S606において、所定の目標物に対し、一定の時的間隔にわたり観測値が観測されなければ、その目標物は上記追尾システムから排除され得る。すなわち、その目標物は、上記リストから除去され得る。上記目標物はその後、観測値が回復したときに、初期化段階において再生成され得る。   In S606, if an observed value is not observed for a predetermined target over a certain time interval, the target can be excluded from the tracking system. That is, the target can be removed from the list. The target can then be regenerated in the initialization phase when observations recover.

一定の見地において、上記アルゴリズムは以下の如く要約され得る:   In certain aspects, the algorithm can be summarized as follows:

1.対応する当該観測値の時刻を備えた全ての観測値を、上記一群の観測値に割当てる。   1. All observations with the corresponding observation time are assigned to the group of observations.

2.各観測値に対し:
a.その観測値が上記グラフに対して十分に近いなら、その観測値を上記グラフ上に投影する。
b.上記リストにおける各軌跡に対し:
i.各観測値の時刻における軌跡の位置を推定する。
ii.もし観測値が、その時刻における軌跡の位置に近いなら、該観測値を上記軌跡に対して割当てる。
iii.もし、何らの軌跡が見出されなければ、新たな軌跡を生成し、現在の観測値をその軌跡に対して割当てる。
2. For each observation:
a. If the observed value is sufficiently close to the graph, the observed value is projected onto the graph.
b. For each trajectory in the list above:
i. Estimate the position of the trajectory at the time of each observation.
ii. If the observed value is close to the position of the trajectory at that time, the observed value is assigned to the trajectory.
iii. If no trajectory is found, a new trajectory is generated and the current observation is assigned to that trajectory.

3.上記リスト中の各軌跡に対し:
a.その軌跡に対して割当てられた上記一群の観測値から、最適観測値を選択する。この最適値選択は、センサ精度、時間遅延などに基づき、発見的に実施され得る。
b.最適観測値の時刻に対し、カルマン・フィルタ予測(事前的)段階を実施する。これにより、上記フィルタは時間的に戻し移動され得る。
c.上記観測値の真の値を用い、カルマン・フィルタ測定値の(事後的)更新を実施する。
d.現在の時刻値に対してカルマン・フィルタ予測段階を再び実施し、上記軌跡上の現在位置を推定する。
3. For each trajectory in the list above:
a. The optimum observation value is selected from the group of observation values assigned to the locus. This optimal value selection can be performed heuristically based on sensor accuracy, time delay, and the like.
b. Perform the Kalman filter prediction (preliminary) stage for the time of the best observation. Thereby, the filter can be moved back in time.
c. Update the Kalman filter measurement value (post-hoc) using the true value of the observed value.
d. The Kalman filter prediction step is performed again on the current time value to estimate the current position on the trajectory.

上記で論じられたアルゴリズムにより提供される特徴の幾つかは:完全な2次元的追尾の代わりとなるグラフ式の追尾により、不正確な追尾目標物に対し、追尾を更に効率的かつ更に高信頼性とすること;異なるセンサを用いて非同期的に検出された各障害物に対する正しいセンサ連携;および、上記システムへの確率論的追尾器の一体化;である。   Some of the features provided by the algorithm discussed above are: more efficient and more reliable tracking for inaccurate tracking targets with graphical tracking instead of full two-dimensional tracking Correct sensor coordination for each obstacle detected asynchronously using different sensors; and integration of a stochastic tracker into the system.

種々のセンサにより種々の目標物を追尾する上で動作している追尾システムの図解表現である図7から図9には、上記で論じられたアルゴリズムの種々の実施方式が示される。これらの図は、ライダおよびレーダを利用する実施方式を示している。但し、他のセンサが利用され得る。図7から図9において、黄色はレーダ目標物を表し、緑色はライダ目標物を表し、且つ、試験車両は青色により表される。上記グラフ・ネットワーク、特に、該グラフ・ネットワークの車線は、白色で輪郭が描かれる。上記グラフ・ネットワークの車線上(または、該車線の誤差の限界内に)現れる、これらのライダ目標物およびレーダ目標物のみを処理することにより特定され得る種々の目標物は、赤色(赤色菱形)で示される。   FIGS. 7-9, which are graphical representations of a tracking system operating in tracking various targets with various sensors, illustrate various implementations of the algorithm discussed above. These figures show an implementation scheme using lidar and radar. However, other sensors can be used. 7 to 9, yellow represents a radar target, green represents a lidar target, and the test vehicle is represented in blue. The graph network, in particular the lanes of the graph network, is outlined in white. The various targets that appear on the lane of the graph network (or within the limits of the lane error) and that can be identified by processing only these lidar and radar targets are red (red diamonds) Indicated by

図8は、代表的なリンク(青色ライン)およびノード(黄色菱形)を示すと共に、非同期的/遅延観測値を例証している。各ノードはまた、青色ラインにより接続された各黄色菱形間の一連のドットとしても説明され得る。黄色円形はレーダ観測値であり、且つ、緑色円形は、処理のために遅延されたライダ観測値である。但し、レーダ処理と比較したライダ処理における遅延を考慮することにより、最終的なグラフ目標物(赤色菱形)は正しく更新される。図9は高速道路の実施方式を示しており、その場合、赤色菱形は追尾された目標物を示している。システム100のディスプレイは、対応する追尾目標物を自身上に特定する上記グラフ・ネットワークを表示すべく構成され得、その場合に図7から図9は斯かるディスプレイの例であり得る。   FIG. 8 shows representative links (blue lines) and nodes (yellow diamonds) and illustrates asynchronous / delayed observations. Each node can also be described as a series of dots between each yellow diamond connected by a blue line. Yellow circles are radar observations, and green circles are lidar observations delayed for processing. However, the final graph target (red diamond) is correctly updated by taking into account the delay in lidar processing compared to radar processing. FIG. 9 shows an implementation method of a highway, in which case a red diamond indicates a tracked target. The display of the system 100 can be configured to display the graph network that identifies the corresponding tracking target on itself, in which case FIGS. 7-9 can be examples of such a display.

目標物追尾の結果に基づき、システム100は適切な出力を生成し得る。例えば、追尾目標物が、当該車両に対する所定の衝突確率を有すると追尾されたとき、衝突警報が生成されて、該車両の聴覚的および/または視覚的システムに対して出力され得る。衝突を判断するためには、追尾目標物の経路を予測する時間的展望予測処理を用いて、経路の推定が実現され得る。斯かる計算は、システム100と通信する別のシステムにより実施され得る。更に、目標物追尾の結果は巡航制御システムに入力されることで、各追尾目標物の位置に基づき、当該車両の自動的な速度もしくは方向が調節され得る。すなわち、システム100は、アクセル・アクチュエータ、ブレーキ・アクチュエータおよび/または操舵輪アクチュエータに対して制御命令を出力することで、目標物追尾の結果に基づき、当該車両の速度および方向を制御し得る。その故に、システム100は、自己誘導および衝突回避を行い得るロボット的である自律的車両に導入され得る。   Based on the results of the target tracking, the system 100 can generate an appropriate output. For example, when a tracking target is tracked as having a predetermined collision probability for the vehicle, a collision alert may be generated and output to the vehicle's audio and / or visual system. In order to determine the collision, the estimation of the route can be realized by using a temporal view prediction process for predicting the route of the tracking target. Such calculations may be performed by another system that communicates with system 100. Furthermore, the result of the target tracking can be input to the cruise control system so that the automatic speed or direction of the vehicle can be adjusted based on the position of each tracking target. That is, the system 100 can control the speed and direction of the vehicle based on the result of the target tracking by outputting a control command to the accelerator actuator, the brake actuator, and / or the steering wheel actuator. Therefore, the system 100 can be introduced in an autonomous vehicle that is robotic that can perform self-guidance and collision avoidance.

代表的な実施方式において、自律的駆動のために、道路上の他の車両を追尾することは重要な要件である。高速道路および市街の交通状況の両方において安全な駆動操縦を企図するためには、その道路上の他の車両の箇所および動きに関する情報が必要とされる。本開示内容の見地に依れば、複数のセンサ(レーダおよびライダ)を用いるグラフ式の車両追尾システムが提供されると共に、該システムは、自律的車両の研究計画の一部として好首尾に試験された。   In a typical implementation, tracking other vehicles on the road is an important requirement for autonomous driving. In order to contemplate safe driving maneuvers in both highway and city traffic situations, information about the location and movement of other vehicles on the road is required. In accordance with the aspects of the present disclosure, a graphical vehicle tracking system using multiple sensors (radar and lidar) is provided and successfully tested as part of an autonomous vehicle research program. It was done.

特に、道路ネットワークの地図を用い、事前処理段階としてグラフが生成される。上記グラフに沿い、異なる方式の異なるセンサから獲得された障害物が、確率論的フィルタを用いる追尾器により追尾される。上記追尾器からの出力は、全ての動的な障害物の箇所および予想される動きを包含し、該出力は、安全な駆動操縦を企図すべく設計者により使用される。   In particular, a graph is generated as a pre-processing stage using a road network map. Along the graph, obstacles acquired from different sensors in different ways are tracked by a tracker using a stochastic filter. The output from the tracker includes all dynamic obstacle locations and expected movements, and the output is used by the designer to contemplate safe drive maneuvers.

道路ネットワークは、道路ネットワーク定義ファイル(RNDF)と称されるデータ構造であって、UTM座標系における一群のウェイポイント(waypoint)と、車線、出口、合流点などを生成するリンク情報とから成るというデータ構造を用いて定義され得る。また、上記データ構造内には、停止標識および信号機位置などの他の意味論的情報が埋め込まれる。この情報は、経路を生成すべく設計者により使用される。   A road network is a data structure called a road network definition file (RNDF), which consists of a group of waypoints in the UTM coordinate system and link information that generates lanes, exits, junctions, etc. It can be defined using a data structure. Also, other semantic information such as stop signs and traffic light positions are embedded in the data structure. This information is used by the designer to generate a route.

このRNDFデータからは、追尾のために使用されるグラフが生成される。該グラフにおける各ノードは、RNDFにおける一つのウェイポイントに対応する。RNDFにおける各ノードを接続するために、同一のリンク構造が維持される。合流点および出口の場合、各リンク、各ノードは、各リンクの端点間のスプライン適合を用いて内挿され、それらは上記グラフに対して付加される。   From this RNDF data, a graph used for tracking is generated. Each node in the graph corresponds to one waypoint in the RNDF. The same link structure is maintained to connect each node in the RNDF. For junctions and exits, each link, each node is interpolated using a spline fit between the endpoints of each link, and they are added to the graph.

付加的に、当該ウェイポイントが属する車線の開始点からの踏破距離が、各ノードに記憶される。上記踏破距離とは、直接的なユークリッド距離ではなく、上記グラフに沿う距離であり、これは次に、上記グラフに沿い障害物を追尾するために使用される。   In addition, the traversing distance from the starting point of the lane to which the waypoint belongs is stored in each node. The traverse distance is not a direct Euclidean distance, but a distance along the graph, which is then used to track an obstacle along the graph.

典型的なグラフは、図7から図9、ならびに、図10に示される。   Typical graphs are shown in FIGS. 7-9 and FIG.

図11には代表的な自律的車両が示されており、同図は、ベロダイン社(Velodyne)により製造された光検出と測距器(ライダ)、ボッシュ社(Bosch)により製造されたロングレンジ・レーダ・センサの配列、および、プロシリカ社(Prosillica)の高分解能カメラを装備している。上記ベロダイン・センサは、40mの距離まで、車両の回り360°にわたり合理的に正確な点群データを与え得る。各障害物は上記点群から、3Dの点群認識技術を用いてセグメント化される。点群セグメント化の例は、図12に示される。   FIG. 11 shows a typical autonomous vehicle, which shows the light detection and rangefinder (Leider) manufactured by Velodyne and the long range manufactured by Bosch. Equipped with radar sensor array and Prosillica high resolution camera. The Velodyne sensor can provide reasonably accurate point cloud data over 360 ° around the vehicle up to a distance of 40 meters. Each obstacle is segmented from the point cloud using a 3D point cloud recognition technique. An example of point cloud segmentation is shown in FIG.

当該車両上には、レーダの各々が異なる配向を有する如く、(8台のレーダの如き)レーダ・センサの配列が取付けられる。各レーダは、50mにおいては±15°、および、約200mにおいては±6°の視界を有し得る。レーダは、該レーダの座標系内で検出された障害物の位置および相対速度を、直接的に送り返す。障害物の箇所および速度はレーダの座標系内で獲得されることから、各障害物を、車両の座標系へと変換することが必要である。レーダ・ユニットの各々に対する正しい変換を見出すことは、以下に記述される較正処理により行われ得る。   An array of radar sensors (such as eight radars) is mounted on the vehicle so that each of the radars has a different orientation. Each radar may have a field of view of ± 15 ° at 50 m and ± 6 ° at about 200 m. The radar directly sends back the position and relative velocity of the obstacle detected in the radar coordinate system. Since the location and speed of the obstacle are acquired in the radar coordinate system, it is necessary to convert each obstacle into a vehicle coordinate system. Finding the correct conversion for each of the radar units can be done by the calibration process described below.

図13は、実施されるべき変換を概略的に示している。全てのレーダ・センサは、レーダの基準座標系(reference frame)からロボットの(自動車の)基準座標系への正確な変換を行うために、較正されねばならない。この目的のために、以下に記述される如く、半自動的な手順が開発された。   FIG. 13 schematically shows the transformation to be performed. All radar sensors must be calibrated in order to make an accurate conversion from the radar reference frame to the robot (car) reference coordinate system. For this purpose, a semi-automatic procedure has been developed as described below.

上記車両の回りの種々の位置には、高度にレーダ反射的であるレーダ用マーカが載置される。これらの位置は、ライダ点(LIDAR point)を用いて正確にマーク付けされる。ベロダイン・ライダの有効範囲はレーダのそれよりも短いので、車両は各マーカに対してベロダイン範囲内で駆動されると共に、該自動車におけるGPSシステムは、マーカの座標を同一の基準座標系内に維持するために使用される。同時に、各レーダからの障害物データが記録される。   Radar markers that are highly radar-reflective are placed at various positions around the vehicle. These positions are marked accurately using the lidar points. Since the effective range of the Velodyne lidar is shorter than that of the radar, the vehicle is driven within the Velodyne range for each marker, and the GPS system in the vehicle maintains the marker coordinates in the same reference coordinate system Used to do. At the same time, obstacle data from each radar is recorded.

レーダの基準座標系からロボットの基準座標系への変換は、以下の各式により与えられる:
xr=xccosθ+ycsinθ+tx
yr=−xcsinθ+yccosθ+ty
式中、
{xr,yr}はレーダの基準座標系における障害物位置であり、{xc,yc}は自動車の基準座標系における障害物位置であり、且つ、tx、tyおよびθは、較正パラメータである。パラメータtx、tyおよびθは、レーベンバーグ・マーカート(Levenberg-Marquardt)のアルゴリズムを用いた非線形の最小二乗近似法を用いて収集されたデータから推定される。上記最小二乗問題は以下の項の最小化として数式化される:
The transformation from the radar reference coordinate system to the robot reference coordinate system is given by the following equations:
x r = x c cosθ + y c sinθ + t x
y r = −x c sin θ + y c cos θ + t y
Where
{X r , y r } is an obstacle position in the radar reference coordinate system, {x c , y c } is an obstacle position in the vehicle reference coordinate system, and t x , t y and θ are , Calibration parameters. Parameter t x, is t y and theta, are estimated from the collected data using a least squares approximation method of nonlinear using the algorithm of Levenberg-Marquardt (Levenberg-Marquardt). The least squares problem is formulated as a minimization of the following terms:

式中、{xi o,yi o}は、第i番目に観測されたデータ点であり、且つ、{xi e,yi e}は、上記の変換式を用いて推定される。この特定の処理から得られる較正精度は、0.01mである。 In the equation, {x i o , y i o } is the i-th observed data point, and {x i e , y i e } is estimated using the above conversion equation. The calibration accuracy obtained from this particular process is 0.01 m.

上記と一貫して、関連付け、初期化および更新、という3段階処理により追尾が実施され得る。   Consistent with the above, tracking can be performed by a three-stage process of association, initialization, and update.

関連付け段階
検出された各障害物は、上記グラフ上に投影される。上記グラフに近くない障害物は、無視される。各障害物は、異なるセンサからの複数の観測値を有することがあり、これらの情報は融合される必要がある。同様に、各センサは非同期的に作動することから、単純な最近傍手法は使用され得ない。正しい時間的割当てを行うために、各観測値は、投影されると共に、現在の時刻に対してグラフ・ネットワークに沿い補正される。これらの補正済み観測値は次に、最近傍割当てを用い、目標物の現在リストに対して関連付けられる。複数の観測値は、各目標物に対する上記一群の観測値に対して割当てられる。
Association step Each detected obstacle is projected onto the graph. Obstacles not close to the above graph are ignored. Each obstacle may have multiple observations from different sensors and these information needs to be merged. Similarly, since each sensor operates asynchronously, a simple nearest neighbor technique cannot be used. In order to make correct temporal assignments, each observation is projected and corrected along the graph network for the current time. These corrected observations are then related to the current list of targets using nearest neighbor assignment. A plurality of observations are assigned to the group of observations for each target.

初期化段階:
有効な観測値に対して何らの目標物も割当てられなければ、新たな目標物が生成される。そのカルマン状態は、補正済み観測値へと初期化される。カルマン・フィルタの状態は、その障害物の、車線に沿う踏破距離、速度、および、加速度である。ベロダインのみの観測値の場合、速度は観測されないことから、それは、最初の反復値の対において、推定される。
Initialization stage:
If no target is assigned to a valid observation, a new target is generated. The Kalman state is initialized to a corrected observation. The state of the Kalman filter is the stepping distance, speed, and acceleration of the obstacle along the lane. For velodyne only observations, no velocity is observed, so it is estimated in the first iteration pair.

更新段階:
各目標物は、それに対して関連付けられた独立的なカルマン・フィルタを有する。各目標物に対する上記一群の観測値から、最適観測値が選択され、且つ、完全なカルマン更新は、以下に与えられる如く実施される(定期刊行物、基礎工学、第82巻におけるアール・イー・カルマンによる“線形のフィルタリングおよび予測問題に対する新たな手法”[A new approach to linear filtering and prediction problems, Journal of Basic Engineering 82, by Kalman, R.E.]を参照):
Update stage:
Each target has an independent Kalman filter associated with it. From the above group of observations for each target, the optimal observation is selected and a complete Kalman update is performed as given below (Regular Publications, Fundamental Engineering, Earl E. Kalman's “New approach to linear filtering and prediction problems” (see Journal of Basic Engineering 82, by Kalman, RE):

もし、一定の所定の時的間隔にわたり、幾つかの目標物に対して観測値が得られなければ、それらは上記追尾システムから排除される。   If observations are not obtained for some targets over a certain predetermined time interval, they are excluded from the tracking system.

追尾アルゴリズムに対する擬似コードは、以下に示される:   The pseudo code for the tracking algorithm is shown below:

1.対応する当該観測値の時刻を備えた全ての観測値を、上記一群の観測値に割当てる。   1. All observations with the corresponding observation time are assigned to the group of observations.

2.各観測値に対し:
a.その観測値が上記グラフに対して十分に近いなら、その観測値を上記グラフ上に投影する。
b.上記リストにおける各軌跡に対し:
各観測値の時刻における軌跡の位置を推定する。
もし観測値が、その時刻における軌跡の位置に近いなら、該観測値を上記軌跡に対して割当てる。
もし、何らの軌跡が見出されなければ、新たな軌跡を生成し、現在の観測値をその軌跡に対して割当てる。
2. For each observation:
a. If the observed value is sufficiently close to the graph, the observed value is projected onto the graph.
b. For each trajectory in the list above:
Estimate the position of the trajectory at the time of each observation.
If the observed value is close to the position of the trajectory at that time, the observed value is assigned to the trajectory.
If no trajectory is found, a new trajectory is generated and the current observation is assigned to that trajectory.

3.上記リスト中の各軌跡に対し:
a.その軌跡に対して割当てられた上記一群の観測値から、最適観測値を選択する。この最適値選択は、センサ精度、時間遅延などに基づき、発見的に実施され得る。
b.最適観測値の時刻に対し、カルマン・フィルタ予測(事前的)段階を行う。これにより、上記フィルタは時間的に戻し移動され得ることを銘記されたい。
c.上記観測値の真の値を用い、カルマン・フィルタ測定値の(事後的)更新を行う。
3. For each trajectory in the list above:
a. The optimum observation value is selected from the group of observation values assigned to the locus. This optimal value selection can be performed heuristically based on sensor accuracy, time delay, and the like.
b. The Kalman filter prediction (preliminary) stage is performed for the time of the optimal observation value. Note that this allows the filter to be moved back in time.
c. Using the true value of the observed value, update the Kalman filter measured value (post-hoc).

現在の時刻値に対してカルマン・フィルタ予測段階を再び実施し、上記軌跡上の現在位置を推定する。   The Kalman filter prediction step is performed again on the current time value to estimate the current position on the trajectory.

図14から図16は、上記で論じられたアルゴリズムの種々の見地を示している。図14は、非同期的/遅延観測値を示し、その場合、円はレーダ観測値であり、正方形はライダ観測値であり、それらは処理の故に遅延しているが、最終的なグラフ追尾目標物(菱形)は正しく更新されている。図15は高速道路上での自動車の追尾を示しており、その場合、菱形は追尾目標物を示している。図16は、交差点における自動車の追尾を示しており、その場合、菱形は追尾目標物を示している。   Figures 14-16 illustrate various aspects of the algorithm discussed above. FIG. 14 shows asynchronous / delayed observations, where the circles are radar observations and the squares are lidar observations, which are delayed because of processing, but the final graph tracking target (Rhombus) has been updated correctly. FIG. 15 shows the tracking of the automobile on the highway, and in this case, the diamond indicates the tracking target. FIG. 16 shows the tracking of a car at an intersection, in which case the diamond indicates the tracking target.

多くの実施方式が記述された。しかし、本開示内容の精神および有効範囲から逸脱せずに種々の改変が為され得ることは理解される。例えば、開示された技術の各段階が異なる順序で実施されたとしても、または、開示されたシステムの構成要素が異なる様式で組み合わされたとしても、または、各構成要素が他の構成要素により置き換えられもしくは補足されたとしても、好適な結果が達成され得る。本明細書中に記述された機能、処理およびアルゴリズムは、本明細書中に記述された該機能、処理およびアルゴリズムを実行するプログラム・コードおよび/またはコンピュータ命令を実行すべく構成されたコンピュータ・プロセッサおよび/またはプログラム可能回路などの、ハードウェア、または、ハードウェアにより実行されるソフトウェアにおいて実施され得る。付加的に、幾つかの実施方式は、記述されたものとは同一でないモジュールもしくはハードウェア上で実施され得る。従って、他の実施方式は、権利請求され得る上記有効範囲内である。   A number of implementations have been described. However, it will be understood that various modifications may be made without departing from the spirit and scope of the disclosure. For example, even if the steps of the disclosed technology are performed in a different order, or the components of the disclosed system are combined in different ways, or each component is replaced by another component Even if supplemented or supplemented, favorable results can be achieved. The functions, processes, and algorithms described herein are computer processors configured to execute program code and / or computer instructions that perform the functions, processes, and algorithms described herein. And / or may be implemented in hardware, or software executed by hardware, such as a programmable circuit. In addition, some implementations may be implemented on modules or hardware that are not identical to those described. Accordingly, other implementations are within the scope of the claims that may be claimed.

100 処理システム
200 アルゴリズム
300 グラフ・ネットワークを生成する処理
400 障害物を検出する処理
500 障害物をグラフ・ネットワーク上に投影する処理
600 データ関連付けを実施して追尾する処理
100 treatment system
200 algorithms
300 Processing to generate a graph network
400 Processing to detect obstacles
500 Projecting obstacles on a graph network
600 Processing to track by performing data association

Claims (14)

  1. 異なる第1および第2の方式を夫々有する第1および第2のセンサの内、第1センサからは第1センサ入力を、且つ、第2センサからは第2センサ入力を受信し、
    前記第1および第2センサ入力から、夫々、第1および第2の観測値を同期的に検出し、
    前記検出された第1および第2観測値をグラフ・ネットワーク上に投影し、
    前記第1および第2観測値を、前記グラフ・ネットワーク上の目標物であって、該グラフ・ネットワーク上に軌跡を有するという目標物に対して関連付け、
    前記第1および第2のセンサの特性に基づき、前記第1観測値もしくは前記第2観測値のいずれかを最適観測値として選択し、
    前記最適観測値と現在時刻とに基づいて予測を実施することにより、前記目標物の現在位置を推定するべく構成されたプロセッサを備える、車両用コントローラ。
    Of the first and second sensors having different first and second methods, respectively, the first sensor input is received from the first sensor, and the second sensor input is received from the second sensor,
    From the first and second sensor inputs, respectively, the first and second observation values are detected synchronously,
    Projecting the detected first and second observations onto a graph network;
    Associating the first and second observations with a target on the graph network having a trajectory on the graph network;
    Based on the characteristics of the first and second sensors, select either the first observation value or the second observation value as the optimum observation value,
    A vehicle controller comprising a processor configured to estimate a current position of the target by performing prediction based on the optimum observation value and the current time.
  2. 前記第1および第2観測値が、現在追尾されている目標物の所定距離内でなければ、前記第1および第2観測値は、前記グラフ・ネットワーク上に新たな目標物を生成することにより該目標物と関連付けられる、請求項1に記載のコントローラ。   If the first and second observations are not within a predetermined distance of the currently tracked target, the first and second observations are generated by generating a new target on the graph network. The controller of claim 1, wherein the controller is associated with the target.
  3. 前記プロセッサは更に、前記グラフ・ネットワークが、各ノード間のリンクとして1次元車線を有する如く、該グラフ・ネットワークを道路地図および獲得された位置から生成すべく構成され、
    前記目標物の軌跡は、前記1次元車線の内の一本の1次元車線に基づく、請求項1に記載のコントローラ。
    The processor is further configured to generate the graph network from a road map and acquired locations such that the graph network has a one-dimensional lane as a link between nodes.
    The controller according to claim 1, wherein the trajectory of the target is based on one one-dimensional lane of the one-dimensional lane.
  4. 前記第1センサはライダ・センサであり且つ前記第2センサはレーダ・センサである、請求項1に記載のコントローラ。   The controller of claim 1, wherein the first sensor is a lidar sensor and the second sensor is a radar sensor.
  5. 前記目標物の前記現在位置は、カルマン・フィルタ予測処理を実施することにより推定される、請求項1に記載のコントローラ。   The controller of claim 1, wherein the current position of the target is estimated by performing a Kalman filter prediction process.
  6. 前記第1および第2のセンサの前記特性は、センサ・データを処理する上での時間遅延、および、センサ・データの処理により有効な障害物を検出する上での精度を含む、請求項1に記載のコントローラ。   The characteristics of the first and second sensors include a time delay in processing sensor data and an accuracy in detecting a valid obstacle by processing the sensor data. Controller described in.
  7. 前記目標物は、前記第1および第2のセンサによる連続的な観測値による現在位置の更新により追尾され、
    前記目標物は、所定の期間にわたり該目標物に対する観測値が観測されないとき、追尾から除外される、請求項1に記載のコントローラ。
    The target is tracked by updating the current position with continuous observations by the first and second sensors,
    The controller of claim 1, wherein the target is excluded from tracking when no observed value for the target is observed over a predetermined period of time.
  8. 前記検出された第1および第2観測値は、前記第1および第2センサ入力の夫々の座標系を前記車両の一般的座標系へと変換することにより、前記グラフ・ネットワーク上に投影される、請求項1に記載のコントローラ。   The detected first and second observations are projected onto the graph network by transforming the respective coordinate systems of the first and second sensor inputs into a general coordinate system of the vehicle. The controller according to claim 1.
  9. 当該コントローラは、該コントローラのメモリ内の目標物リスト内に一群の目標物を記憶し、
    前記目標物リストは、観測値を目標物に関連付けるために照会される、請求項1に記載のコントローラ。
    The controller stores a group of targets in a target list in the controller's memory;
    The controller of claim 1, wherein the target list is queried to associate observations with the target.
  10. 観測値の同期的検出は、前記グラフ・ネットワークにおける車線からの誤差の限界上もしくは限界内の点に限られる、請求項1に記載のコントローラ。 Synchronous detection of the observations are limited to points of the error limits on or within the limits of the car line that put on the graph network controller according to claim 1.
  11. 各目標物の追尾は、前記グラフ・ネットワークにおける車線からの誤差の限界上もしくは限界内の点に限られる、請求項1に記載のコントローラ。 Tracking of each target, the controller according limited, to claim 1 to a point limit on or within the limits of error of the car line that put on the graph network.
  12. 前記検出された第1および第2観測値は、現在時刻を反映させるべく該検出された第1および第2観測値を補正し、夫々のセンサ・データの獲得時の間における時間遅延を考慮すべく前記グラフ・ネットワーク上における該第1および第2観測値の位置を調節し、結果的な観測値を前記グラフ・ネットワーク上へと投影することにより、前記グラフ・ネットワーク上に投影される、請求項1に記載のコントローラ。   The detected first and second observations correct the detected first and second observations to reflect the current time, and consider the time delay between the acquisition times of the respective sensor data. The projected on the graph network by adjusting the position of the first and second observations on the graph network and projecting the resulting observation onto the graph network. Controller described in.
  13. 夫々、異なる第1および第2の方式を各々が有する、第1センサおよび第2センサと、
    プロセッサを含むコントローラであって、該プロセッサは、
    前記第1センサからは第1センサ入力を、且つ、前記第2センサからは第2センサ入力を受信し、
    前記第1および第2センサ入力から、夫々、第1および第2の観測値を同期的に検出し、
    前記検出された第1および第2観測値をグラフ・ネットワーク上に投影し、
    前記第1および第2観測値を、前記グラフ・ネットワーク上の目標物であって、該グラフ・ネットワーク上に軌跡を有するという目標物に対して関連付け、
    前記第1および第2のセンサの特性に基づき、前記第1観測値もしくは前記第2観測値のいずれかを最適観測値として選択し、
    前記最適観測値と現在時刻とに基づいて予測を実施することにより、前記目標物の現在位置を推定するべく構成されているという、コントローラとを備える、車両システム。
    A first sensor and a second sensor, each having a different first and second scheme,
    A controller including a processor, the processor comprising:
    Receiving a first sensor input from the first sensor and a second sensor input from the second sensor;
    From the first and second sensor inputs, respectively, the first and second observation values are detected synchronously,
    Projecting the detected first and second observations onto a graph network;
    Associating the first and second observations with a target on the graph network having a trajectory on the graph network;
    Based on the characteristics of the first and second sensors, select either the first observation value or the second observation value as the optimum observation value,
    A vehicle system comprising: a controller configured to estimate the current position of the target by performing prediction based on the optimum observation value and the current time.
  14. 異なる第1および第2の方式を夫々有する第1および第2のセンサの内、第1センサからは第1センサ入力を、且つ、第2センサからは第2センサ入力を受信する段階と、
    前記第1および第2センサ入力から、夫々、第1および第2の観測値を同期的に検出する段階と、
    前記検出された第1および第2観測値をグラフ・ネットワーク上に投影する段階と、
    前記第1および第2観測値を、前記グラフ・ネットワーク上の目標物であって、該グラフ・ネットワーク上に軌跡を有するという目標物に対して関連付ける段階と、
    前記第1および第2のセンサの特性に基づき、前記第1観測値もしくは前記第2観測値のいずれかを最適観測値として選択する段階と、
    前記最適観測値と現在時刻とに基づいて予測を実施することにより、前記目標物の現在位置を推定する段階とを有する、方法。
    Receiving first sensor input from the first sensor and second sensor input from the second sensor out of the first and second sensors respectively having different first and second schemes;
    Detecting the first and second observation values synchronously from the first and second sensor inputs, respectively;
    Projecting the detected first and second observations onto a graph network;
    Associating the first and second observations with a target on the graph network having a trajectory on the graph network;
    Based on the characteristics of the first and second sensors, selecting either the first observation value or the second observation value as an optimal observation value;
    Estimating the current position of the target by performing prediction based on the optimum observation value and the current time.
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