JP7092741B2 - 自己位置推定方法 - Google Patents
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Description
目標物体に配置された定位システムによって実行される自己位置推定方法において、前記目標物体の周囲環境を連続的に検出して、最新の検出時点に関する前記周囲環境の情報及び過去の検出時点に関する前記周囲環境の情報を含む第1の検出情報と、前記周囲環境の情報に関する第2の検出情報と、を得、前記過去の検出時点と前記最新の検出時点との間には、所定の検出期間があるステップ(A)と、前記第1の検出情報に基づいて、前記周囲環境にある1つ以上の周囲オブジェクトを定義するステップ(B)と、前記1つ以上の周囲オブジェクトから、移動オブジェクトである可能性のある1つ以上の追跡オブジェクトを選択するステップ(C)と、各前記追跡オブジェクトに対して、該追跡オブジェクトの前記最新の検出時点における情報及び該追跡オブジェクトの前記過去の検出時点における情報を示す前記第1の検出情報に基づいて、該追跡オブジェクトを移動オブジェクト又は静止オブジェクトに分類するステップ(D)と、前記第2の検出情報から移動オブジェクトに分類された前記追跡オブジェクトに該当する情報が除去された更新後第2の検出情報を得るステップ(E)と、前記更新後第2の検出情報に基づいて、自己位置推定及び環境地図作成演算法により前記目標物体の位置を推定するステップ(F)と、が実行される。
図1は本発明の自己位置推定方法に係る第1の実施形態を実施するための定位システムを示すブロック図である。本発明の自己位置推定方法に係る第1の実施形態は、目標物体の位置を推定することに適用し、目標物体に配置された定位システム1によって実行される。図1に示されているように、該定位システム1は、第1のセンサーユニット11と、自己位置推定及び環境地図作成ユニット12と、第1のセンサーユニット11と自己位置推定及び環境地図作成ユニット12とに電気的接続されている物体分類ユニット13と、を具える。また、本実施形態において、目標物体は、自動運転車であるが、本発明としては、これに限定されない。
図5は本発明の自己位置推定方法に係る第2の実施形態を実施するための定位システムを示すブロック図である。図5に示されているように、本発明の第2の実施形態を実行する定位システム1は、自己位置推定及び環境地図作成ユニット12に電気的に接続される第2のセンサーユニット14を更に具える点を除いて、第1の実施形態を実行する定位システム1と同じである。また、第2のセンサーユニット14は、目標物体の周囲環境を検出して、第1のセンサーユニット11の代わりに第2の検出情報を得て、該第2の検出情報を自己位置推定及び環境地図作成ユニット12に提供するように構成されている。
11 第1のセンサーユニット
12 自己位置推定及び環境地図作成ユニット
13 物体分類ユニット
14 第2のセンサーユニット
Claims (5)
- 目標物体に配置された定位システムによって実行される自己位置推定方法において、
前記目標物体の周囲環境を連続的に検出して、最新の検出時点に関する前記周囲環境の情報及び過去の検出時点に関する前記周囲環境の情報を含む第1の検出情報と、前記周囲環境の情報に関する第2の検出情報と、を得、前記過去の検出時点と前記最新の検出時点との間には、所定の検出期間があるステップ(A)と、
前記第1の検出情報に基づいて、前記周囲環境にある1つ以上の周囲オブジェクトを定義するステップ(B)と、
前記1つ以上の周囲オブジェクトから1つ以上の追跡オブジェクトを選択するステップ(C)と、
各前記追跡オブジェクトに対して、該追跡オブジェクトの前記最新の検出時点における情報及び該追跡オブジェクトの前記過去の検出時点における情報を示す前記第1の検出情報に基づいて、該追跡オブジェクトを移動オブジェクト又は静止オブジェクトに分類するステップ(D)と、
前記第2の検出情報から移動オブジェクトに分類された前記追跡オブジェクトに該当する情報が除去された更新後第2の検出情報を得るステップ(E)と、
前記更新後第2の検出情報に基づいて、自己位置推定及び環境地図作成演算法により前記目標物体の位置を推定するステップ(F)と、が実行され、
前記定位システムは、前記目標物体の前記周囲環境を連続的に検出して、前記第1の検出情報を得るライダーモジュールを有し、
前記第1の検出情報は、前記最新の検出時点に関する前記周囲環境の最新の点群データと、前記過去の検出時点に関する前記周囲環境の過去の点群データと、を含み、
前記ステップ(B)において、前記過去の点群データをクラスタリングして、少なくとも1つの第1の点群クラスターが判断されると、該少なくとも1つの第1の点群クラスターを前記周囲オブジェクトとして定義すると共に、前記最新の点群データをクラスタリングして、少なくとも1つの第2の点群クラスターが判断されると、該少なくとも1つの第2の点群クラスターを前記周囲オブジェクトとして定義し、
前記最新の点群データと前記過去の点群データは、それぞれ違う時点で得られた複数の点群データ部分を含み、
前記ステップ(A)と前記ステップ(B)との間には、
前記最新の点群データ及び前記過去の点群データに対して、各時点における前記目標物体の位置及び角度に基づいて、前記最新の点群データ及び前記過去の点群データにおける最初の時点で得られた最初の点群データ部分を除いた各前記点群データ部分を校正して、過去の校正済み点群データ及び最新の校正済み点群データを得るステップ(G)が実行され、
前記過去の校正済み点群データは、前記過去の点群データにおける前記最初の点群データ部分と、前記ステップ(G)に校正された前記過去の点群データにおける複数の前記点群データ部分と、を含み、
前記最新の校正済み点群データは、前記最新の点群データにおける前記最初の点群データ部分と、前記ステップ(G)に校正された前記最新の点群データにおける複数の前記点群データ部分と、を含み、
前記ステップ(B)において、前記過去の校正済み点群データで前記過去の点群データを書き換え、且つ、前記最新の校正済み点群データで前記最新の点群データを書き換えてから、前記点群データをクラスタリングする
ことを特徴とする自己位置推定方法。 - 前記第2の検出情報は、前記最新の点群データと同じものであり、
前記ステップ(E)において、前記第2の検出情報から、移動オブジェクトに分類された前記追跡オブジェクトに対応する前記第2の点群クラスターを除去する
ことを特徴とする請求項1に記載の自己位置推定方法。 - 前記ステップ(D)は、
各前記追跡オブジェクトに対して、該追跡オブジェクトに係る前記第1の点群クラスターに基づいて、該追跡オブジェクトの前記過去の検出時点に関する過去位置を得るサブステップ(D1)と、
各前記追跡オブジェクトに対して、該追跡オブジェクトに係る前記第2の点群クラスターに基づいて、該追跡オブジェクトの前記最新の検出時点に関する最新位置を得るサブステップ(D2)と、
各前記追跡オブジェクトに対して、前記サブステップ(D2)で得られた該追跡オブジェクトの前記最新位置と、前記目標物体の前記最新の検出時点における位置及び角度と、前記目標物体の前記過去の検出時点における位置及び角度と、に基づいて、該追跡オブジェクトの前記過去の検出時点の仮定過去位置を推定するサブステップ(D3)と、
各前記追跡オブジェクトに対して、該追跡オブジェクトの前記過去位置と前記仮定過去位置との距離が所定の距離閾値より大きい場合には、該追跡オブジェクトを移動オブジェクトに分類し、該追跡オブジェクトの前記過去位置と前記仮定過去位置との距離が前記距離閾値以下の場合には、該追跡オブジェクトを静止オブジェクトに分類するサブステップ(D4)と、を含む
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の自己位置推定方法。 - 前記定位システムは、前記目標物体の前記周囲環境を撮影して、前記第2の検出情報を得る画像撮影モジュールを有し、
前記ステップ(D)と前記ステップ(E)との間には、
移動オブジェクトに分類された各前記追跡オブジェクトに対して、該追跡オブジェクトが対応する前記第2の点群クラスターに基づいて、該追跡オブジェクトの第1の代表座標を得るステップ(H)と、
移動オブジェクトに分類された各前記追跡オブジェクトに対して、前記第1の検出情報に係る点群座標系から前記第2の検出情報に係るピクセル座標系に変換するための座標変換パラメーターセットに基づいて、該追跡オブジェクトの前記第1の代表座標を前記第2の検出情報に係る前記ピクセル座標系に対応する第2の代表座標に変換するステップ(I)と、が実行され、
前記ステップ(E)において、移動オブジェクトに分類された各前記追跡オブジェクトの前記第2の代表座標に基づいて、前記第2の検出情報から、移動オブジェクトに分類された各前記追跡オブジェクトの情報を除去する
ことを特徴とする請求項1に記載の自己位置推定方法。 - 前記ステップ(C)において、前記追跡オブジェクトは、サイズが所定のサイズ範囲内にある前記周囲オブジェクトから選択される
ことを特徴とする請求項1に記載の自己位置推定方法。
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