JP6418332B2 - 車両位置推定装置、車両位置推定方法 - Google Patents
車両位置推定装置、車両位置推定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6418332B2 JP6418332B2 JP2017537032A JP2017537032A JP6418332B2 JP 6418332 B2 JP6418332 B2 JP 6418332B2 JP 2017537032 A JP2017537032 A JP 2017537032A JP 2017537032 A JP2017537032 A JP 2017537032A JP 6418332 B2 JP6418332 B2 JP 6418332B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- target
- target position
- point
- turning point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 60
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 13
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
- G01C21/30—Map- or contour-matching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
- G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
- G01C21/14—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by recording the course traversed by the object
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
本発明の課題は、自己位置の推定を維持しつつ、物標位置データのデータ量を適切に調整できるようにすることである。
《構成》
図1は、車両位置推定装置の構成図である。
車両位置推定装置11は、車両の自己位置を推定するものであり、レーダ装置12と、カメラ13と、地図データベース14と、センサ群15と、コントローラ16と、を備える。
図2は、レーダ装置とカメラの配置を示す図である。
図3は、レーダ装置の走査範囲、及びカメラの撮像範囲を示す図である。
センサ群15は、例えばGPS受信機、アクセルセンサ、操舵角センサ、ブレーキセンサ、車速センサ、加速度センサ、車輪速センサ、ヨーレートセンサ等を含み、検出した各データをコントローラ16へと出力する。GPS受信機は、車両21の現在位置情報を取得する。アクセルセンサは、アクセルペダルの操作量を検出する。操舵角センサは、ステアリングホイールの操作量を検出する。ブレーキセンサは、ブレーキペダルの操作量やブレーキブースタ内の圧力を検出する。車速センサは、車速を検出する。加速度センサは、車両前後方向の加減速度や横加速度を検出する。車輪速センサは、各車輪の車輪速度を検出する。ヨーレートセンサは、車両のヨーレートを検出する。
コントローラ16は、機能ブロックの構成として、物標位置検出部31と、移動量検出部32と、物標位置蓄積部33と、旋回地点検出部34と、自己位置推定部35と、を備える。
図4は、車両座標系を示す図である。
車両座標系は、平面視の二次元座標であり、車両21の例えば後輪車軸の中心を原点Oとし、前後方向をXVHC軸、左右方向をYVHC軸とする。レーダ装置12の座標系、及びカメラ13の座標系を、夫々、車両座標系に変換する式は、予め求められている。また、車両座標系における路面22のパラメータも既知とする。
カメラ13により、路面22を撮像し、そのグレースケール画像において、車体左右方向に沿って暗部から明部へ、且つ明部から暗部へと輝度が変化するパターンを抽出することで、通行区分線24を検出する。例えば、通行区分線24における幅方向の中心点を検出する。すなわち、カメラ13によって撮像した画像データを俯瞰変換し、俯瞰画像から通行区分線24を検出し、車両座標系に投影する。ここでは、通行区分線24の検出点をPwとし、黒丸で表示している。
図5は、オドメトリ座標系を示す図である。
オドメトリ座標系は、例えばシステムの電源を投入した、又は切断した時点での車両位置を座標原点とし、その時点の車体姿勢(方位角)を0度とする。このオドメトリ座標系で、演算周期毎に車両の座標位置[XODM,YODM]、及び車体姿勢[θODM]の三つのパラメータを蓄積することで、走行軌跡を検出する。図5では、時点t1〜t4における車両の座標位置、及び車体姿勢を描いている。なお、現在の車両位置を原点として、蓄積されている物標位置データを、毎回、座標変換してもよい。つまり、同一座標系で物標位置データが蓄積されればよい。
図6は、車両座標系の物標位置を示す図である。
ここでは、時点t1〜t4において、物標位置検出部31で検出した物標の、車両座標系における位置を示している。物標としては、車両21の左方に存在する縁石23の検出点Pcと、車両21の左方に存在する通行区分線24の検出点Pwと、車両21の右方に存在する通行区分線24の検出点Pwと、を検出している。車両21の変位、及び姿勢変化によって、車両座標系における各物標の位置は刻々と変化する。
すなわち、時点t1〜t4における車両の座標位置、及び車体姿勢に対応して、各時点における物標の位置を、オドメトリ座標系に投影している。すなわち、各時点において、車両21の左方に存在する縁石23の検出点Pcと、車両21の左方に存在する通行区分線24の検出点Pwと、車両21の右方に存在する通行区分線24の検出点Pwと、を投影している。
単位時間Δtを0.2秒とし、レーダ装置12の動作を25Hzとし、カメラ13の動作を30Hzとすると、単位時間Δtの間に、縁石23は5点分のデータ、通行区分線24は6点分のデータが取得できる。また、各物標が車両21の左側にあるか右側にあるかは、車両座標系のYVHC座標が正であるか負であるかで判定するものとする。こうして、車両21の右側か左側かで点群を分けた後で、パラメータa、b、cを求める。
ここでは、時点t1〜t4において、車両21の左方に存在する縁石23の検出点Pcから直線L23を抽出している。また、時点t1〜t4において、車両21の左方に存在する通行区分線24の検出点Pwから直線L24を抽出している。また、時点t1〜t4において、車両21の右方に存在する通行区分線24の検出点Pwから直線L24を抽出している。
車両の旋回角度θtとは、オドメトリ座標系において、現在の車体姿勢に至るまでの姿勢変化量であり、したがって現在の車体の向きを基準としたときの車体の角度差である。設定角度θ1の初期値は、例えば60度である。但し、物標位置蓄積部33で抽出した直線の長さに応じて、設定角度θ1を可変にする。
このマップは、横軸を直線距離Lとし、縦軸を設定角度θ1としている。直線距離Lについては、0よりも大きなL1と、L1よりも大きなL2とを予め定めている。設定角度θ1については、0よりも大きなθMINと、θMINよりも大きなθMAXとを予め定めている。θMAXは例えば60度で、θMINは例えば30度である。そして、直線距離LがL1からL2の範囲にあるときには、直線距離Lが長いほど、設定角度θ1がθMAXからθMINの範囲で小さくなる。また、直線距離LがL2以上であるときには、設定角度θ1がθMINを維持する。
現在位置Pnから遡った領域に地点P1及びP2があり、地点P1での旋回角度θtを35度とし、地点P2での旋回角度θtを65度とする。したがって、設定角度θ1が60度である場合には、現在位置Pnから遡り最初に旋回角度θtが設定角度θ1以上となるのは、地点P2であり、この地点P2を旋回地点Pt1として検出する。また、設定角度θ1が30度である場合には、現在位置Pnから遡り最初に旋回角度θtが設定角度θ1以上となるのは、地点P1であり、この地点P1を旋回地点Pt1として検出する。なお、地点P1を旋回地点Pt1とし、地点P2を旋回地点Pt2として両方を旋回地点として設定するようにしてもよい。つまり、現在の車両の自己位置の周囲と、旋回地点の前の設定距離範囲の物標位置データを保持するようにできればよい。
先ず、旋回角度θtが設定角度θ1以上となる地点を旋回地点候補Ppとして選出し、この旋回地点候補Ppを中心とする予め定めた設定区間における平均旋回角度θtAVEを求める。設定区間は、旋回地点候補Ppの前後に予め定めたαだけとった区間、つまり地点[Pp−α]から地点[Pp+α]までの区間である。予め定めたαは、例えば10mである。
図10は、蛇行判定について説明した図である。
図中の(a)は、車両の旋回によって旋回地点候補Ppが選出される場合を示し、図中の(b)は、車両の蛇行によって旋回地点候補Ppが選出される場合を示している。上記の蛇行判定を行なうことにより、(a)の場合には旋回地点候補Ppが最終的な旋回地点Pt1として検出され、(b)の場合には旋回地点候補Ppが候補から除外される。
図11は、物標位置データを保持する区間、及び物標位置データを削除もしくは間引く区間を示した図である。
設定距離D2は、旋回地点Pt1から設定距離D2だけ遡った範囲で、物標位置検出部31が検出できた縁石23や通行区分線24等の物標数Nが少ないほど、設定距離D2を長くする。このように、物標数Nが少ないほど設定距離D2を長くすることで、物標数Nを確保しやすくする。
このマップは、横軸を物標数Nとし、縦軸を設定距離D2としている。物標数Nについては、0よりも大きなN1と、N1よりも大きなN2とを予め定めている。設定距離D2については、0よりも大きなDMINと、DMINよりも大きなD MAXを予め定めている。DMINは例えば20mで、DMAXは例えば40mである。物標数Nは検出点の数量であるが、直線の累積長さに換算してもよい。そして、物標数NがN2以上であるときには、設定距離D2がDMINを維持する。また、物標数NがN2からN1の範囲にあるときには、物標数Nが少ないほど、設定距離D2がDMINからDMAXの範囲で大きくなる。
図13は、設定距離D3を示す図である。
オドメトリ座標系で検出する走行軌跡は、走行距離が長くなるほど、累積誤差が大きくなり、自己位置推定に影響を与えるため、設定距離D3は、累積誤差が大きくなる可能性のある距離として設定され、例えば100mである。よって、旋回地点Pt1が地点[Pn−D3]よりも前にあった場合であっても、地点[Pn−D3]よりも前の物標位置データを削除もしくは間引きするようにする。
地図座標系は、平面視の二次元座標であり、東西方向をXMAP軸、南北方向をYMAP軸とする。車体姿勢(方位角)は、東方向を0度とし、反時計回りの角度として表す。この地図座標系で、車両の座標位置[XMAP,YMAP]、及び車体姿勢[θMAP]の三つのパラメータを推定する。この照合(マップマッチング)には、例えばICP(Iterative Closest Point)アルゴリズムを用いる。このとき、直線同士を照合する場合には、両側の端点を評価点として照合させ、両側の端点の間隔が広いときには、補間することができる。
図14は、車両位置推定処理を示すフローチャートである。
先ずステップS101は、物標位置検出部31での処理に対応し、車両の周囲に存在する縁石23や通行区分線24等の物標の位置を、車両を基準とした車両座標系で、車両に対する相対位置として検出する。すなわち、レーダ装置12で検出した縁石23の検出点Pcや、カメラ13で検出した通行区分線24の検出点Pwを、車両座標系で検出する。
続くステップS103は、物標位置蓄積部33での処理に対応し、移動量検出部32で検出した移動量に基づく走行軌跡、及び物標位置検出部31で検出した物標の位置を対応付けてオドメトリ座標系で蓄積する。すなわち、各時刻で検出した物体位置データを現在までの経過時間の車両の移動量だけ移動させ、各時刻の車両の座標位置、及び車体姿勢に対応して、夫々、縁石23や通行区分線24等の物標位置データを、オドメトリ座標系に投影して蓄積する。但し、現在位置Pnから予め定めた設定距離D3だけ遡った地点[Pn−D3]よりも前の物標位置データを画一的に逐次削除する。
また、蛇行判定を行なったうえで、最終的な旋回地点Pt1を決定する。すなわち、旋回角度θtが設定角度θ1以上となる地点を、旋回地点候補Ppとして選出し、この旋回地点候補Ppを中心とする地点[Pp+α]から地点[Pp−α]までの設定区間における平均旋回角度θtAVEを求める。そして、平均旋回角度θtAVEが設定角度θ2以上であるときには、車両21が旋回していると判断して、その旋回地点候補Ppを最終的な旋回地点Pt1として検出する。一方、平均旋回角度θtAVEが設定角度θ2未満であるときには、車両21が蛇行していると判断して、その旋回地点候補Ppを候補から除外すると共に、さらに遡って次の旋回地点候補Ppを探索する。
続くステップS106は、自己位置推定部35での処理に対応し、物標位置蓄積部33に蓄積した物標位置データ、及び地図データベース14に格納された地図情報を照合することにより、地図座標系における車両21の自己位置を推定する。すなわち、地図座標系で、車両の座標位置[XMAP,YMAP]、及び車体姿勢[θMAP]の三つのパラメータを推定する。
上記が車両位置推定処理である。
先ず、第1実施形態の技術的思想について説明する。
レーダ装置12で検出した縁石23やカメラ13で検出した通行区分線24等の物標の位置と、地図情報として予めデータ化された各物標の位置と、を照合することにより、車両21の自己位置を推定する。本実施形態では、縁石23や通行区分線24等、検出が他の物標に比べ比較的容易で、且つ平面視の二次元データとして記述可能な物標のみで地図情報を作成し、それを用いて自己位置の推定を行う方法を例示している。なお、より自己位置の推定精度を高くする場合には、構造物の三次元(縦、横、高さ)データを有する地図情報用いてもよい。この場合でも、本実施形態を適用することができる。
ここでは、現在位置から所定範囲内に存在する物標の物標位置データだけを保持する場合を示しており、物標位置データを保持している区間を太い点線で示している。図中の(a)は、カーブを過ぎて間もない時点を示しており、カーブに進入する前の物標位置データも保持されている。すなわち、交差する二本の直線の組み合わせを検出できているので、自己位置を一意に求めることができる。一方、図中の(b)は、車両がさらに前進したことにより、カーブに進入する前の物標位置データが削除されている。すなわち、交差する二本の直線が検出できず、一本の直線しか検出できないため、自己位置を一意に求めることができなくなる。
図16は、実施形態の概念を示す図である。
ここでは、物標位置データを保持している区間を太い点線で示している。図中の(a)は、カーブを過ぎて間もない時点を示しており、カーブに進入する前の物標位置データも保持されている。すなわち、交差する二本の直線の組み合わせを検出できているので、自己位置を一意に求めることができる。また、図中の(b)は、車両がさらに前進しているものの、車両の現在位置から遡った所定距離内の物標位置データと、カーブに進入する前の物標位置データが保持されている。すなわち、交差する二本の直線の組み合わせを検出できているので、自己位置を一意に求めることができる。
先ず、車両の周囲に存在する縁石23や通行区分線24等の物標の位置を、車両を基準とした車両座標系で、車両に対する相対位置として検出し(ステップS101)、センサ群15で検出した各種情報から単位時間における車両21の移動量であるオドメトリを検出して、これ積分し、車両の走行軌跡をオドメトリ座標系として算出する(ステップS102)。また、検出した移動量に基づく走行軌跡、及び検出した物標の位置を対応付けてオドメトリ座標系で蓄積する(ステップS103)。
また、走行軌跡に物標の位置を対応付けて蓄積する段階で(ステップS103)、現在位置Pnから予め定めた設定距離D3だけ遡った地点[Pn−D3]よりも前の物標位置データを逐次削除する。これにより、物標位置データのデータ量が増大することを抑制できる。
第1実施形態では、地点[Pt1−D2]より前の物標位置データを削除もしくは間引きしているが、これに限定されるものではない。例えば、旋回地点Pt1から設定距離D2だけ遡った範囲で、車両の旋回角度θtが設定角度θ1以上となる地点を、旋回地点Pt2として検出する。そして、現在位置Pnから設定距離D1までの範囲、及び旋回地点Pt1から旋回地点Pt2までの範囲の物標位置データを保持する。一方、それ以外の地点[D1−Pt1]および旋回地点Pt2より前の物標位置データを削除もしくは間引きする。なお、物標位置データと地図情報とを照合するうえで必要となる基点は、少なくとも一つあればよい。したがって、物標位置データとして保持する物標位置データの中に、旋回地点Pt1が含まれていればよいので、旋回地点Pt2は削除もしくは間引きしてもよい。
図17は、旋回地点Pt2に基づいて、物標位置データを保持する区間、及び物標位置を削除もしくは間引く区間を示した図である。
第1実施形態では、一つの旋回地点Pt1だけを検出しているが、これに限定されるものではなく、複数の旋回地点を検出するようにしてもよい。例えば、現在位置Pnから設定距離D3だけ遡った地点[Pn−D3]までの範囲で、車両の旋回角度θtが設定角度θ1以上となる全ての地点を検出し、現在位置Pnに近いものから順に、旋回地点Pt1、Pt2、Pt3、……とする。そして、各旋回地点から設定距離D2だけ遡った地点までの物標位置データを保持してもよい。このように、複数の旋回地点を検出し、各旋回地点から設定距離D2だけ遡った範囲の物標位置データを保持することで、各旋回地点を基点にして物標位置データと地図情報とを照合できるので、自己位置の推定精度を向上させることができる。
ここでは、旋回地点Pt1、Pt2、Pt3、Pt4を検出している。この場合、現在位置Pnから設定距離D1だけ遡った地点[Pn−D1]までの範囲、旋回地点Pt1から設定距離D2だけ遡った地点[Pt1−D2]までの範囲、旋回地点Pt2から設定距離D2だけ遡った地点[Pt2−D2]までの範囲、旋回地点Pt3から設定距離D2だけ遡った地点[Pt3−D2]までの範囲、及び旋回地点Pt4から設定距離D2だけ遡った地点[Pt4−D2]までの範囲の全ての物標位置データを保持する。一方、それ以外の物標位置データ、つまり地点[Pn−D1]から旋回地点Pt1までの範囲、地点[Pt1−D2]から旋回地点Pt2までの範囲、地点[Pt2−D2]から旋回地点Pt3までの範囲、地点[Pt3−D2]から旋回地点Pt4までの範囲、及び地点[Pt4−D2]より以前の物標位置データを、削除もしくは間引きする。
このマップは、横軸を物標数Nとし、縦軸を設定角度θ1としている。物標数Nについては、0よりも大きなN3と、N3よりも大きなN4とを予め定めている。設定角度θ1については、0よりも大きなθMINと、θMINよりも大きなθMAXとを予め定めている。θMAXは例えば60度で、θMINは例えば30度である。物標数Nは検出点の数量であるが、直線の累積長さに換算してもよい。そして、物標数NがN4以上であるときには、設定角度θ1がθMAXを維持する。また、物標数NがN4からN3の範囲にあるときには、物標数Nが少ないほど、設定角度θ1がθMAXからθMINの範囲で小さくなる。
第1実施形態では、物標位置検出部31、及びステップS101の処理が「物標位置検出部」に対応する。移動量検出部32、及びステップS102の処理が「移動量検出部」に対応する。物標位置蓄積部33、及びステップS103、S105の処理が「物標位置蓄積部」に対応する。地図データベース14が「地図情報取得部」に対応する。旋回地点検出部34、及びステップS104の処理が「旋回地点検出部」に対応する。自己位置推定部35、及びステップS106の処理が「自己位置推定部」に対応する。設定距離D1が「第一の設定距離」に対応する。設定角度θ1が「第一の設定角度」に対応する。設定距離D2が「第二の設定距離」に対応する。設定角度θ2が「第二の設定角度」に対応する。設定距離D3が「第三の設定距離」に対応する。
次に、第1実施形態における主要部の効果を記す。
(1)第1実施形態に係る車両位置推定装置は、車両の周囲に存在する物標の位置を検出し、車両の移動量を検出し、物標の位置を、検出した移動量に基づいて物体位置データとして蓄積する。また、地図データベース14には、物標の位置を含む地図情報を予め格納しておき、物標位置データと地図情報とを照合することにより、車両の自己位置を推定する。また、車両の移動量から車両の旋回地点Pt1を検出する。そして、現在位置Pnから設定距離D1までの範囲、及び旋回地点Pt1から設定距離D2だけ遡った地点[Pt1−D2]までの範囲の物標位置データを保持する。
このように、現在位置Pnから設定距離D1まで、及び旋回地点Pt1から設定距離D2だけ遡った地点[Pt1−D2]までの物標位置データを保持するので、旋回地点Pt1を基点にして物標位置データと地図情報とを照合し、自己位置を一意に推定することができる。また、それ以外地点[D1−Pt1]および地点[Pt1−D2]より前の物標位置データを削除もしくは間引きするので、物標位置データのデータ量が増大することを抑制し、適切に調整することができる。
このように、物標数Nが少ないほど設定角度θ1を小さくすることで、より多くの地点で旋回地点Pt1が設定され、物標位置データを保持する箇所が多くでき、保持する物標数を多くできる。自己位置の推定精度を確保できる物標位置データを増やしながら、それ以外の物標位置データを蓄積するデータ量を減らすことができる。
このように、直線距離Lが長いほど、設定角度θ1を小さくすることで、現在位置Pnから遡って、より手前の地点で旋回地点Pt1を検出しやすくなることで、進行方向の基準となる物標を保持しやすくできるので、物標位置データを蓄積するデータ量を減らすことができる。また、オドメトリ座標系での蓄積誤差を軽減し、自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。
このように、物標数Nが少ないほど設定角度θ1を小さくすることで、現在位置Pnから遡って、より手前の地点で旋回地点Pt1を検出しやすくなるので、物標位置データを蓄積するデータ量を減らすことができる。
このように、平均旋回角度θtAVEが設定角度θ2以上となるときに、旋回地点候補Ppを最終的な旋回地点Pt1として検出することで、蛇行走行による誤判断を低減し、旋回地点を、容易に、且つ正確に判定することができる。
このように、車両の進行方向の変化に応じて旋回角度θtを算出し、旋回地点Pt1を検出することで、オドメトリ座標系における蓄積誤差の影響や、また障害物を回避するときのような姿勢変化の影響を軽減し、旋回地点Pt1を正確に検出することができる。
このように、地点[Pn−D3]よりも前の物標位置データを削除もしくは間引きすることで、物標位置データのデータ量が増大することを抑制できる。
このように、現在位置Pnから設定距離D1まで、及び旋回地点Pt1から設定距離D2だけ遡った地点[Pt1−D2]までの物標位置データを保持するので、旋回地点Pt1を基点にして物標位置データと地図情報とを照合し、自己位置を一意に推定することができる。また、それ以外の地点[D1−Pt1]および地点[Pt1−D2]より前の物標位置データを削除もしくは間引きするので、物標位置データのデータ量が増大することを抑制し、適切に調整することができる。
12 レーダ装置
13 カメラ
14 地図データベース
15 センサ群
16 コントローラ
21 車両
22 路面
23 縁石
24 通行区分線
31 物標位置検出部
32 移動量検出部
33 物標位置蓄積部
34 旋回地点検出部
35 自己位置推定部
Claims (9)
- 車両の周囲に存在する物標の位置を検出する物標位置検出部と、
前記車両の移動量を検出する移動量検出部と、
前記物標位置検出部で検出した物標の位置を、前記移動量検出部により検出された移動量に基づいて、物標位置データとして蓄積する物標位置蓄積部と、
前記物標の位置を含む地図情報を取得する地図情報取得部と、
前記物標位置蓄積部に蓄積した物標位置データ、及び前記地図情報取得部で取得した地図情報における物標の位置を照合することにより、前記車両の自己位置を推定する自己位置推定部と、
前記車両の移動量から前記車両の旋回地点を検出する旋回地点検出部と、を備え、
前記物標位置蓄積部は、
少なくとも現在位置から予め定めた第一の設定距離だけ遡った範囲の前記物標位置データ、及び前記旋回地点から予め定めた第二の設定距離だけ遡った範囲の前記物標位置データを保持することを特徴とする車両位置推定装置。 - 前記旋回地点検出部は、
車両の旋回角度が予め定めた第一の設定角度以上となった地点を、前記旋回地点として検出し、
現在位置から前記第一の設定距離だけ遡った範囲で、前記物標位置検出部が検出した前記物標が少ないほど、前記第一の設定角度を小さくすることを特徴とする請求項1に記載の車両位置推定装置。 - 前記旋回地点検出部は、
車両の旋回角度が予め定めた第一の設定角度以上となった地点を、前記旋回地点として検出し、
現在位置から遡って走行車線が直線であり、且つ直線距離が長いほど、前記第一の設定角度を小さくすることを特徴とする請求項1に記載の車両位置推定装置。 - 前記物標位置蓄積部は、
前記旋回地点から前記第二の設定距離だけ遡った範囲で、前記物標位置検出部が検出した前記物標が少ないほど、前記第二の設定距離を長くすることを特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載の車両位置推定装置。 - 前記旋回地点検出部は、
車両の旋回角度が第一の設定角度以上となる地点を含む予め定めた設定区間のうち平均旋回角度が予め定めた第二の設定角度以上となった設定区間内の地点を、前記旋回地点として検出することを特徴とする請求項1に記載の車両位置推定装置。 - 前記旋回地点検出部は、
車両の旋回角度が前記第一の設定角度以上となる地点を含む予め定めた設定区間のうち平均旋回角度が予め定めた第二の設定角度以上となった設定区間内の地点を、前記旋回地点として検出することを特徴とする請求項2又は3に記載の車両位置推定装置。 - 前記旋回地点検出部は、
車両の進行方向の変化に基づいて旋回地点を検出することを特徴とする請求項1〜6の何れか一項に記載の車両位置推定装置。 - 前記物標位置蓄積部は、
現在位置から予め定めた第三の設定距離だけ遡った地点よりも前の前記物標位置データを削除することを特徴とする請求項1〜7の何れか一項に記載の車両位置推定装置。 - 物標位置検出部が、車両の周囲に存在する物標の位置を検出し、
移動量検出部が、前記車両の移動量を検出し、
物標位置蓄積部が、前記物標位置検出部で検出した物標の位置を、前記移動量検出部で検出した移動量に基づいて、物標位置データとして蓄積し、
旋回地点検出部が、前記車両の移動量から前記車両の旋回地点を検出し、
前記物標位置蓄積部が、少なくとも現在位置から予め定めた第一の設定距離だけ遡った範囲の前記物標位置データ、及び前記旋回地点から予め定めた第二の設定距離だけ遡った範囲の前記物標位置データを保持し、
地図情報取得部が、前記物標の位置を含む地図情報を取得し、
自己位置推定部が、前記物標位置蓄積部に蓄積した物標位置データ、及び前記地図情報取得部で取得した地図情報における物標の位置を照合することにより、車両の自己位置を推定することを特徴とする車両位置推定方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2015/004382 WO2017037752A1 (ja) | 2015-08-28 | 2015-08-28 | 車両位置推定装置、車両位置推定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2017037752A1 JPWO2017037752A1 (ja) | 2018-02-22 |
JP6418332B2 true JP6418332B2 (ja) | 2018-11-07 |
Family
ID=58187176
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017537032A Active JP6418332B2 (ja) | 2015-08-28 | 2015-08-28 | 車両位置推定装置、車両位置推定方法 |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10267640B2 (ja) |
EP (1) | EP3343173B1 (ja) |
JP (1) | JP6418332B2 (ja) |
KR (1) | KR101926322B1 (ja) |
CN (1) | CN107949768B (ja) |
BR (1) | BR112018003728B1 (ja) |
CA (1) | CA2997171C (ja) |
MX (1) | MX364578B (ja) |
RU (1) | RU2687103C1 (ja) |
WO (1) | WO2017037752A1 (ja) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2678960C1 (ru) * | 2015-08-28 | 2019-02-04 | Ниссан Мотор Ко., Лтд. | Устройство оценки положения транспортного средства, способ оценки положения транспортного средства |
US9766344B2 (en) * | 2015-12-22 | 2017-09-19 | Honda Motor Co., Ltd. | Multipath error correction |
KR20190031544A (ko) * | 2016-07-26 | 2019-03-26 | 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 | 자기 위치 추정 방법 및 자기 위치 추정 장치 |
JP6946044B2 (ja) | 2017-04-27 | 2021-10-06 | 株式会社ゼンリン | 走行支援装置及びプログラム |
JP6740470B2 (ja) | 2017-05-19 | 2020-08-12 | パイオニア株式会社 | 測定装置、測定方法およびプログラム |
JP2019075132A (ja) * | 2018-11-29 | 2019-05-16 | 株式会社ゼンリン | 走行支援装置、プログラム |
CN111337010B (zh) * | 2018-12-18 | 2022-05-03 | 北京地平线机器人技术研发有限公司 | 可移动设备的定位方法、定位装置及电子设备 |
DE102018133441A1 (de) * | 2018-12-21 | 2020-06-25 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren und System zum Bestimmen von Landmarken in einer Umgebung eines Fahrzeugs |
DE102019201222A1 (de) * | 2019-01-31 | 2020-08-06 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Bestimmung einer Position eines Fahrzeugs in einer digitalen Karte |
JP7167751B2 (ja) * | 2019-02-08 | 2022-11-09 | 株式会社アイシン | 物体検出装置 |
JP2020154384A (ja) * | 2019-03-18 | 2020-09-24 | いすゞ自動車株式会社 | 衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法 |
US11378652B2 (en) * | 2019-09-03 | 2022-07-05 | GM Global Technology Operations LLC | Enhancement of vehicle radar system robustness based on elevation information |
US11263347B2 (en) * | 2019-12-03 | 2022-03-01 | Truata Limited | System and method for improving security of personally identifiable information |
JP7421923B2 (ja) * | 2019-12-23 | 2024-01-25 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 位置推定装置、及び位置推定方法 |
CN114396957B (zh) * | 2022-02-28 | 2023-10-13 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 基于视觉与地图车道线匹配的定位位姿校准方法及汽车 |
CN114563006B (zh) * | 2022-03-17 | 2024-03-19 | 长沙慧联智能科技有限公司 | 基于参考线匹配的车辆全局定位方法及装置 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2018085C1 (ru) * | 1992-01-03 | 1994-08-15 | Нижегородский архитектурно-строительный институт | Устройство для определения координат подвижного объекта |
US5550538A (en) * | 1993-07-14 | 1996-08-27 | Zexel Corporation | Navigation system |
JP3578511B2 (ja) * | 1995-04-21 | 2004-10-20 | 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス | 現在位置算出装置 |
US5941934A (en) | 1995-06-09 | 1999-08-24 | Xanavi Informatics Corporation | Current position calculating device |
JP3545838B2 (ja) * | 1995-06-09 | 2004-07-21 | 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス | 現在位置算出装置 |
JP3658519B2 (ja) * | 1999-06-28 | 2005-06-08 | 株式会社日立製作所 | 自動車の制御システムおよび自動車の制御装置 |
JP2008241446A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Clarion Co Ltd | ナビゲーション装置及びその制御方法 |
JP2008250906A (ja) | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 移動ロボット、自己位置補正方法および自己位置補正プログラム |
TW200900655A (en) | 2007-06-21 | 2009-01-01 | Mitac Int Corp | Navigation device and method calibrated by map position-matching |
JP2011191239A (ja) | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Mazda Motor Corp | 移動体位置検出装置 |
EP2590152B1 (en) * | 2010-06-29 | 2016-04-20 | Honda Motor Co., Ltd. | Device for estimating vehicle travel path |
US9424468B2 (en) * | 2010-09-08 | 2016-08-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Moving object prediction device, hypothetical movable object prediction device, program, moving object prediction method and hypothetical movable object prediction method |
JP2012194860A (ja) | 2011-03-17 | 2012-10-11 | Murata Mach Ltd | 走行車 |
JP2013068482A (ja) | 2011-09-21 | 2013-04-18 | Nec Casio Mobile Communications Ltd | 方位補正システム、端末装置、サーバ装置、方位補正方法及びプログラム |
JP6233706B2 (ja) | 2013-04-02 | 2017-11-22 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 自律移動装置及び自律移動装置の自己位置推定方法 |
-
2015
- 2015-08-28 KR KR1020187008177A patent/KR101926322B1/ko active IP Right Grant
- 2015-08-28 CN CN201580082771.2A patent/CN107949768B/zh active Active
- 2015-08-28 WO PCT/JP2015/004382 patent/WO2017037752A1/ja active Application Filing
- 2015-08-28 CA CA2997171A patent/CA2997171C/en active Active
- 2015-08-28 US US15/755,794 patent/US10267640B2/en active Active
- 2015-08-28 MX MX2018002266A patent/MX364578B/es active IP Right Grant
- 2015-08-28 RU RU2018110826A patent/RU2687103C1/ru active
- 2015-08-28 BR BR112018003728-1A patent/BR112018003728B1/pt active IP Right Grant
- 2015-08-28 EP EP15902878.6A patent/EP3343173B1/en active Active
- 2015-08-28 JP JP2017537032A patent/JP6418332B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107949768A (zh) | 2018-04-20 |
BR112018003728B1 (pt) | 2022-08-30 |
WO2017037752A1 (ja) | 2017-03-09 |
JPWO2017037752A1 (ja) | 2018-02-22 |
US10267640B2 (en) | 2019-04-23 |
MX2018002266A (es) | 2018-03-23 |
RU2687103C1 (ru) | 2019-05-07 |
KR20180044354A (ko) | 2018-05-02 |
EP3343173A1 (en) | 2018-07-04 |
CA2997171C (en) | 2019-10-22 |
US20180328742A1 (en) | 2018-11-15 |
EP3343173A4 (en) | 2018-11-07 |
EP3343173B1 (en) | 2020-07-22 |
CN107949768B (zh) | 2018-10-12 |
CA2997171A1 (en) | 2017-03-09 |
BR112018003728A2 (ja) | 2018-09-25 |
MX364578B (es) | 2019-05-02 |
KR101926322B1 (ko) | 2018-12-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6418332B2 (ja) | 車両位置推定装置、車両位置推定方法 | |
JP6414337B2 (ja) | 車両位置推定装置、車両位置推定方法 | |
US10260889B2 (en) | Position estimation device and position estimation method | |
JP6881464B2 (ja) | 自己位置推定方法及び自己位置推定装置 | |
JP6020729B2 (ja) | 車両位置姿勢角推定装置及び車両位置姿勢角推定方法 | |
US10970870B2 (en) | Object detection apparatus | |
CN115050203A (zh) | 地图生成装置以及车辆位置识别装置 | |
US11867526B2 (en) | Map generation apparatus | |
US20220291014A1 (en) | Map generation apparatus | |
JP2024035511A (ja) | 外界認識装置 | |
JP2020190415A (ja) | 車両状態推定システム、車両状態推定方法、及び車両状態推定プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171016 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180301 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180911 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180924 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6418332 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |