JP7092871B2 - 地図の作成のための方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、周囲データ値の受信のステップであり、この周囲データ値が少なくとも１つの車両の周囲を表し、この周囲が少なくとも１つの周囲特徴を含むステップと、少なくとも１つの周囲特徴のオブジェクトクラスの決定のステップと、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ての作成のステップと、第１の地図の作成のステップであり、周囲データ値に依存し、割当てに基づくステップとを有する、第１の地図の作成のための方法および装置に関する。

第１の地図の作成のための本発明による方法は、周囲データ値の受信のステップであり、この周囲データ値が少なくとも１つの車両の周囲を表し、この周囲が少なくとも１つの周囲特徴を含み、周囲データ値が少なくとも１つの車両の第１の周辺環境センサシステムによって捕捉されるステップと、少なくとも１つの周囲特徴のオブジェクトクラスの決定のステップであり、少なくとも１つの車両の第１の周辺環境センサシステムに依存するステップとを含む。この方法は、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ての作成のステップであり、この少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスが少なくとも１つのさらなる周囲特徴から決定され、この少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ第２の周辺環境センサシステムが第１の周辺環境センサシステムと同じ構造ではないステップと、第１の地図の作成のステップであり、周囲データ値に依存し、割当てに基づくステップとをさらに含む。

第１および／または第２の周辺環境センサシステムとは、例えば、少なくとも１つのビデオセンサおよび／または少なくとも１つのレーダセンサおよび／または少なくとも１つのライダセンサおよび／または少なくとも１つの超音波センサおよび／または少なくとも１つの車両の周囲を周囲データ値の形態で捕捉するために形成された少なくとも１つのさらなるセンサのことである。第２の周辺環境センサシステムが第１の周辺環境センサシステムと同じ構造ではないとは、例えば、第１の周辺環境センサシステムが少なくとも１つのレーダセンサを含み、かつ第２の周辺環境センサシステムがレーダセンサを含まないと解釈される。一般的には、第１および第２の周辺環境センサシステムは、場合によっては様々なセンサタイプ（ビデオ、ライダ、レーダなど）を異なる数で含むことで互いに異なっている。

周囲データ値をとりわけ少なくとも１つの周囲特徴の形態で捕捉するとは、例えば、少なくとも１つの周囲特徴が捕捉され、かつ例えばナビゲーションシステムによって決定される位置と結びつけられることである。一実施形態では、周囲データ値の受信は、例えば、少なくとも１つの周囲特徴がそれぞれの位置と関連して受信されるように行われる。さらなる一実施形態では、例えば、少なくとも１つの周囲特徴が捕捉され、かつ少なくとも１つの車両によって含まれている（少なくとも１つの車両と接続している例えばナビゲーションシステムおよび／またはスマートフォンの）地図に記入される。この場合、周囲データ値の受信は、記入された少なくとも１つの周囲特徴を有するこの地図が受信されるように行われる。さらなる一実施形態ではそれに加えておよび／またはその代わりに、周囲データ値が、第１の周辺環境センサシステムの説明、例えばセンサタイプについての情報を含むように受信される。

位置とは、例えば、設定された座標系内の（２次元または３次元の）座標、例えばＧＮＳＳ座標のことである。これに関しＧＮＳＳ座標はＧＮＳＳユニットによって決定され、このＧＮＳＳユニットは、ナビゲーション衛星および／または擬似衛星の信号を受信することによる、地上および空中の位置決定およびナビゲーションのためのシステムとして形成される。

周囲特徴とは、例えば、インフラ特徴（交通標識、ガードレール、縁石、路側帯、路面標示など）および／または建造物（橋、トンネル、建物など）および／または風景特徴（湖、川、木、森など）のことである。少なくとも１つの車両の周囲で、第１の周辺環境センサシステムによってどのオブジェクトが実際に周囲特徴として捕捉されるかまたは捕捉可能であるかは、周辺環境センサシステムの形態および／または第１の周辺環境センサシステムによって含まれるセンサタイプ（ビデオ、ライダ、レーダなど）にも依存する。

第１のオブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ては、本発明の枠内では、少なくとも１つの周囲特徴を少なくとも１つのさらなる周囲特徴に割り当てることと同義に使用され、これ以外は、それが明確に指摘されるか、または使用される概念（オブジェクトクラス、周囲特徴）のコンテクストから明確に判明する。

本発明による方法は、とりわけ、少なくとも１つの周囲特徴と少なくとも１つのさらなる周囲特徴が、同じ周辺環境センサシステムおよび／またはセンサタイプに関して同じ構造の周辺環境センサシステムによっては捕捉されない場合に、少なくとも１つの周囲特徴を少なくとも１つのさらなる周囲特徴に、オブジェクトクラスを使って割り当て、かつこの割当てに基づいて、（共通の）地図（ここでは：第１の地図）を作成するという課題を解決することが有利である。これは大きな利点である。なぜなら少なくとも１つの周囲特徴および少なくとも１つのさらなる周囲特徴が必ずしも一緒に捕捉されなくてよく、これは一方では、例えば少なくとも１つの車両内での捕捉された周囲データ値のメモリ要求量を減らし、他方では、少なくとも１つの周囲特徴および少なくとも１つのさらなる周囲特徴を、必要の際に初めて割り当てること、ならびに例えば必要の際に初めて、それぞれ利用される周辺環境センサシステムに関係なく第１の地図を作成することを可能にするからである。

好ましいのは、少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の地図によって含まれることであり、ならびに／または第１の地図を提供するステップが、自動化された車両が第１の地図に依存しておよび／もしくは第２の地図に依存しておよび／もしくは割当てに依存して動作されるように、および／もしくはモバイル端末が第１の地図に依存しておよび／もしくは第２の地図に依存しておよび／もしくは割当てに依存して動作されるように行われることである。第１の地図を提供するステップは、とりわけ、運転者支援システムまたは運転者情報システムを備えた車両が第１の地図に依存しておよび／または第２の地図に依存しておよび／または割当てに依存して動作されるように行われ、この車両は、自動化された車両であり得る。

自動化された車両とは、部分的にまたは高度にまたは完全に自動化された車両のことである。自動化された車両の動作とは、例えば、第１の地図に依存して軌道が決定され、かつ車両がこの軌道に沿って、横方向制御および／または縦方向制御の自動化された制御部の１つを使って移動することである。その際、第１の地図は、例えば、自動化された車両が自車位置の位置特定または位置決定を実施するように使用される。この位置は、例えば、少なくとも１つの周囲特徴が、自動化された車両の周辺環境センサシステムによって捕捉され、かつこれに対する自動化された車両の相対位置が決定されることによって決定される。これは例えば、少なくとも１つの周囲特徴と自動化された車両との間の方向ベクトルおよび間隔を使って行われる。少なくとも１つの周囲特徴の位置は第１の地図内に格納されているので、この位置および相対位置から、自動化された車両の位置が、例えばベクトル加法を使って決定される。さらなる一実施形態では、動作とは、例えば、自動化された車両および／または自動化された車両の少なくとも一人の乗員の安全性を維持および／または向上するための、安全性にとって重要な機能が、実行されることおよび／または第１の地図に依存して準備されること（エアバッグの「けしかけ」、ベルトの引き締めなど）である。

モバイルユニットとは、例えばドローンのことであり、かつ／またはモバイル端末（スマートフォン、タブレットなど）のことである。
第１および／または第２の地図とは、（地図）データ値の形態で、記憶媒体上に存在するデジタル地図のことである。第１および／または第２の地図は、例えば、１つまたは複数の地図層が含まれるように形成されており、１つの地図層は、例えば鳥瞰地図（道路、建物、風景特徴などの延び具合および位置）を示す。これは、例えばナビゲーションシステムの地図に相当する。さらなる１つの地図層は、例えばレーダ地図を含み、このレーダ地図によって含まれる周囲データ値は、レーダ署名と共に格納されている。さらなる１つの地図層は、例えばライダ地図を含み、このライダ地図によって含まれる周囲データ値は、ライダ署名と共に格納されている。さらなる１つの地図層は、例えば周囲特徴（建造物、風景特徴、インフラ特徴など）を周囲特徴データ値の形態で含み、この周囲特徴データ値は、例えば、周囲特徴の位置および／または周囲特徴の長さ情報のようなさらなる大きさおよび／または周囲特徴が永続的に存在しているかもしくは一時的に存在しているかの説明を含む。一実施形態では、第１および／または第２の地図がそれぞれ１つの地図層に相当する。

これにおいては、とりわけ、少なくとも１つの周囲特徴が、少なくとも１つのさらなる周囲特徴を含む第２の既存の地図と組み合わされ、それにより例えば第２の既存の地図を（事後的に）少なくとも１つの周囲特徴の分だけ拡張および／または適合もしくは修正することもできるという利点が生じる。

オブジェクトクラスは、少なくとも１つの周囲特徴の幾何学的構造に依存して、および／または少なくとも１つの周囲特徴の材料特性に依存して決定されることが好ましい。
オブジェクトクラスとは、個々の周囲特徴の（抽象的な）分類のことであり、様々な抽象化レベルが可能であり、この抽象化レベルはいずれにしても、少なくとも１つの車両の周辺環境センサシステムに依存している。一実施形態では、１つのオブジェクトクラスが例えば「棒状オブジェクト」となっており、個々の周囲特徴がその幾何学的構造を調べられ、例えば交通標識板または街灯の場合、標識板または街灯の棒が「棒状オブジェクト」として認識される。さらなる一実施形態では、１つのオブジェクトクラスが例えば「反射性オブジェクト」となっており、とりわけ第１の周辺環境センサシステムが少なくとも１つのレーダセンサおよび／またはライダセンサを含む場合に、個々の周囲特徴がその材料特性を調べられる。

これにおいては、少なくとも１つの周囲特徴の分類が、速くかつ資源節約的に行われるという利点が生じる。
オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ては、少なくとも１つの周囲特徴の幾何学的構造に依存して、および／または少なくとも１つのさらなる周囲特徴の幾何学的構造に依存して作成されることが好ましい。

オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ては、少なくとも１つの周囲特徴の幾何学的構造に依存して、および少なくとも１つのさらなる周囲特徴の幾何学的構造に依存して、とりわけ道路の延び具合、路面標示の延び具合、ガードレールの延び具合、道路境界線の延び具合の形態での幾何学的構造の利用により、および／またはとりわけポール、視線誘導標、信号、街灯のような点状のオブジェクトの特徴的なパターンから構成された幾何学的構造の利用により、および／またはとりわけそれぞれの周囲特徴の構造の相関、とりわけ点群の相関に依存して作成される。一実施形態では、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当てとは、例えば、このオブジェクトクラスが、オブジェクトとして、ある特定の領域内、例えば約５メートルの道路区間内の１つの位置を有する「棒状オブジェクト」を含み、かつこの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスが、オブジェクトとして、非常に正確な位置を有する交通標識板を含み、この非常に正確な位置がこの区間内にあるということである。この場合、この特定の領域内では「棒状オブジェクト」が「交通標識板」に、したがってこのオブジェクトクラスがこの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスに割り当てられる。

非常に正確な位置とは、設定された座標系内、例えばＧＮＳＳ座標内で、この位置が、最大限許容される不鮮明さ、例えば１０～５０ｃｍを上回らない程度に正確な位置ということである。

これにおいては、とりわけ、例えば少なくとも１つの周囲特徴および／または少なくとも１つのさらなる周囲特徴がそれぞれ、ある程度の、例えば数メートルの不鮮明さを免れない位置と共に捕捉される場合に、この少なくとも１つの周囲特徴を、位置との関連で、少なくとも１つのさらなる周囲特徴に割り当てることを可能にする、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当て方法が提供されるという利点が生じる。

好ましいのは、第１の周辺環境センサシステムがレーダセンサを含み、かつ周囲データ値がレーダセンサによって捕捉され、少なくとも１つの周囲特徴が特徴的なレーダ署名を有することである。さらに、オブジェクトクラスが特徴的なレーダ署名に依存して決定され、かつ／または第２の周辺環境センサシステムはビデオセンサおよび／もしくはライダセンサを含む。

これにおいては、本方法が、例えばビデオベースの方法に比べて、例えば昼間および夜間に基づく、または車両の周囲の太陽光線もしくはそのほかの光源によるグレアに基づく光条件に関係なく行われるという利点が生じる。

好ましいのは、割当てが周囲データ値から、ＳＬＡＭ法を使って、および／または相関法を使って作成されることである。
この場合、割当ては周囲データ値から、ＳＬＡＭ法、とりわけグラフＳＬＡＭ法を使って、ならびに／または相関法、とりわけＩＣＰ法および／もしくはとりわけ最小二乗法による誤差最小化および／もしくはとりわけ非線形変換法を使って作成される。

グラフＳＬＡＭ法は、例えば、グラフとしてモデル化された周囲データ値を使って誤差最小化のための大域的最適化が実施されるように利用される。これは、第１の地図と第２の地図の間のグラフのエッジが、両方の地図の相関に基づいて、例えばＩＣＰ法および非線形変換を用いて決定されるように行われる。

これに関しＩＣＰ法は、空間的に近くに並んでいる異なるオブジェクトクラスの周囲データ値が相互に割り当てられるように使用される。
これに関してはその代わりにまたはそれを補充して非線形変換法が、異なるオブジェクトクラスの周囲データ値がその相対的基準から生じる特徴的な構造に基づいて相互に割り当てられるように適用される。

こうして見つけられたグラフにおけるエッジ（第１の地図と第２の地図の相違を表す）がその後、例えば最小二乗法による誤差最小化法の適用により、両方の地図の間の最適なまたは誤差最小の割当てを決定するために利用される。

これにおいては、第１および第２の地図内のそれぞれ相互に対応しているノードが、識別され、かつ大域解に関して地図が相互に最適に割り当てられるように変位されるという利点が生じる。このやり方でのみ、第１の地図内で決定された位置（例えば自動化された車両の自車位置）を、第２の地図内でも利用可能にすることができる。

第１の地図の作成のための本発明による装置は、周囲データ値の受信のための第１の手段であり、この周囲データ値が少なくとも１つの車両の周囲を表し、この周囲が少なくとも１つの周囲特徴を含み、周囲データ値が少なくとも１つの車両の第１の周辺環境センサシステムによって捕捉される第１の手段と、少なくとも１つの周囲特徴のオブジェクトクラスの決定のための第２の手段であり、少なくとも１つの車両の第１の周辺環境センサシステムに依存する第２の手段とを含む。この装置は、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ての作成のための第３の手段であり、この少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスが少なくとも１つのさらなる周囲特徴から決定され、この少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ第２の周辺環境センサシステムが第１の周辺環境センサシステムと同じ構造ではない第３の手段と、第１の地図の作成のための第４の手段であり、周囲データ値に依存し、割当てに基づく第４の手段とをさらに含む。

第１の手段および／または第２の手段および／または第３の手段および／または第４の手段が、方法請求項の少なくとも１つに基づく方法を実行するために形成されることが好ましい。

本発明の有利な変形形態は従属請求項に提示されており、かつ本明細書に記載されている。
本発明の例示的実施形態を図面に示し、かつ以下の説明においてより詳しく解説する。

本発明による装置の１つの例示的実施形態を示す図である。 本発明による方法の１つの例示的実施形態を示す図である。 フロー図の形態での本発明による方法の１つの例示的実施形態を示す図である。

図１は、例示的に示された計算ユニット１００を示しており、計算ユニット１００は、第１の地図の作成３４０のための装置１１０を含む。計算ユニット１００とは、例えばサーバのことである。さらなる一実施形態では計算ユニット１００とはクラウド、つまり例えばインターネットを使ってデータを交換する少なくとも２つの電気的データ処理設備の複合体のことである。さらなる一実施形態では、計算ユニット１００が装置１１０に相当する。

装置１１０は、周囲データ値の受信３１０のための第１の手段１１１であり、この周囲データ値が少なくとも１つ車両２００の周囲２２０を表し、この周囲２２０が少なくとも１つ周囲特徴２２１を含み、周囲データ値が少なくとも１つ車両２００の第１の周辺環境センサシステム２２１によって捕捉される第１の手段１１１と、少なくとも１つの周囲特徴２２１のオブジェクトクラスの決定３２０のための第２の手段１１２であり、少なくとも１つ車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１に依存する第２の手段１１２とを含む。装置１１０は、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当ての作成３３０のための第３の手段１１３であり、この少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスが少なくとも１つのさらなる周囲特徴から決定され、この少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ第２の周辺環境センサシステムが第１の周辺環境センサシステム２０１と同じ構造ではない第３の手段１１３と、第１の地図の作成３４０のための第４の手段１１４であり、周囲データ値に依存し、割当てに基づく第４の手段１１４とをさらに含む。

第１の手段１１１および／または第２の手段１１２および／または第３の手段１１３および／または第４の手段１１４は、計算ユニット１００のそれぞれの実施形態に依存して、異なる実施形態でも形成され得る。計算ユニット１００がサーバとして形成される場合、第１の手段１１１および／または第２の手段１１２および／または第３の手段１１３および／または第４の手段１１４は、装置１１０の地点に対して同じ地点で位置特定される。

計算ユニット１００がクラウドとして形成される場合、第１の手段１１１および／または第２の手段１１２および／または第３の手段１１３および／または第４の手段１１４は、異なる地点で、例えば異なる街および／または異なる国で位置特定されてよく、第１の手段１１１および／または第２の手段１１２および／または第３の手段１１３および／または第４の手段１１４の間の（電子）データの交換のために、例えばインターネットのような接続が形成される。

第１の手段１１１は、少なくとも１つの車両２００の周囲２２０を表す周囲データ値を受信するために形成される。このために第１の手段１１１は、データを要求および／または受信する受信および／または送信ユニットとして形成される。さらなる一実施形態では、第１の手段１１１は、装置１１０から出て外部に配置された送信および／または受信ユニット１２２と、有線接続および／または無線接続１２１を使って接続されるように形成される。第１の手段１１１は、電子的データ処理要素、例えばプロセッサ、メインメモリ、およびハードディスクをさらに含み、この電子的データ処理要素は、周囲データ値を保存および／または処理するために形成され、例えばデータフォーマットの変更および／または適合を実行して、続いて第２の手段１１２に転送するために形成される。さらなる一実施形態では、第１の手段１１１は、受信された周囲データ値を、データ処理要素なしで、第２の手段１１２に転送するように形成される。さらなる一実施形態では、第１の手段１１１は、第１の地図および／または第２の地図および／または割当てが、自動化された車両によっておよび／またはモバイルユニットによって受信され得るように、第１の地図および／または第２の地図および／または割当てを提供するために形成される。

この装置は、少なくとも１つの周囲特徴２２１のオブジェクトクラスを、少なくとも１つの車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１に依存して決定するために形成された第２の手段１１２をさらに含む。このために第２の手段１１２は、例えば計算ユニットとして形成されており、この計算ユニットは、電子的データ処理要素、例えばプロセッサ、メインメモリ、およびハードディスクを含む。第２の手段１１２は、少なくとも１つの車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１に依存して、少なくとも１つの周囲特徴２２１のオブジェクトクラスを決定するために形成された相応のソフトウェアをさらに含む。オブジェクトクラスは、例えば、少なくとも１つの周囲特徴２２１の幾何学的構造に依存して決定され、このために、少なくとも１つの周囲特徴２２１の個々の点および／または線および／または部分構造が認識されて、例えばハードディスク上で格納された既知の構造との比較により、オブジェクトクラスの抽象化レベルに依存しておよび／または第１の周辺環境センサシステム２０１に依存して、ある特定のオブジェクトに割り当てられる。さらなる一実施形態では、オブジェクトクラスが、例えば、少なくとも１つの周囲特徴２２１の材料特性に依存して決定され、このために、捕捉された周囲データ値の色度値および／または輝度値および／または強度値が、少なくとも１つの周囲特徴２２１に関しておよび／または第１の周辺環境センサシステム２０１に依存して評価されて、例えばハードディスク上で格納された既知の色度値および／または輝度値および／または強度値との比較によって割り当てられる。

装置１１０は第３の手段１１３をさらに含み、第３の手段１１３は、例えば、電子的データ処理要素（プロセッサ、メインメモリ、ハードディスクなど）を備えた計算ユニットとして、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当てを作成するために形成されており、この少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスは少なくとも１つのさらなる周囲特徴から決定され、この少なくとも１つのさらなる周囲特徴は第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ第２の周辺環境センサシステムは第１の周辺環境センサシステム２０１と同じ構造ではない。

装置１１０は第４の手段１１４をさらに含み、第４の手段１１４は、例えば、電子的データ処理要素（プロセッサ、メインメモリ、ハードディスクなど）を備えた計算ユニットとして、第１の地図を、周囲データ値に依存し、割当てに基づいて作成するために形成されている。一実施形態では、第２の地図および少なくとも１つの周囲特徴２２１が、割当てに依存して第１の地図へとまとめられることにより、第１の地図が作成される。これに関しては例えば、既に第２の地図によって含まれる少なくとも１つのさらなる周囲特徴が、割当てにより、少なくとも１つの周囲特徴２２１として識別され、したがって第１の周辺環境センサシステムの構造形式に依存して、さらなる署名の分だけ補充される。一実施形態では、第１の地図が第２の地図および／またはさらなる地図とまとめられ得るように、第１の地図が作成される。これに関しては例えば、少なくとも１つの周囲特徴２２１の位置が、割当てによって決定および／または修正および／または適合され、これにより第１の地図は、必要の際に、第２の地図および／またはさらなる地図とまとめられ得る。

一実施形態では、少なくとも１つの周囲特徴２２１から中間地図が作成され、かつ第２の地図および中間地図が、割当てに依存して第１の地図へとまとめられることにより、第１の地図が作成される。この場合、中間地図は例えば、少なくとも２つの車両によって捕捉される周囲データ値が、前もって中間地図として統合されるように作成され、これらの周囲データ値は、少なくとも部分的には共通の周囲を表し、かつこの少なくとも部分的な共通の周囲が少なくとも１つの周囲特徴２２１を含んでいる。これはとりわけ、少なくとも１つの車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１に相当する同じ周辺環境センサシステムが使用されることによって行われる。

図２は、第１の地図の作成３４０のための本発明による方法３００の１つの例示的実施形態を示している。この場合、周囲データ値が装置１１０によって受信され、この周囲データ値は少なくとも１つの車両２００の周囲２２０を表し、この周囲２２０は少なくとも１つの周囲特徴２２１を含み、周囲データ値は少なくとも１つの車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１によって捕捉される。一実施形態では、少なくとも１つの車両２００が、例えば周囲データ値を装置１１０に伝送するために形成された送信および／または受信ユニットを含む。さらなる一実施形態ではこのために、例えばモバイルの送信および／または受信ユニット、とりわけスマートフォンが使用され、このスマートフォンは、少なくとも１つの車両２００によって含まれ、かつ車両２００と有線接続および／または無線接続、例えばブルートゥース（登録商標）によって接続される。さらなる一実施形態ではそれに加えておよび／またはその代わりに、少なくとも１つの車両２００が、ナビゲーションシステムならびに／またはスマートフォンならびに／または少なくとも１つの車両２００の位置を決定するおよび／もしくは少なくとも１つの周囲特徴２２１に位置を割り当てるために形成されたさらなる機構を含み、位置の精度は、例えば少なくとも１つの車両２００の位置に依存して、および第１の周辺環境センサシステム２０１に依存して決定される。一実施形態では、周囲データ値が、少なくとも１つの周囲特徴２２１および少なくとも１つの周囲特徴２２１の位置を含む。続いて第１の地図が、前述の方法３００の個々のステップに相応に作成される。

図３は、第１の地図の作成３４０のための方法３００の１つの例示的実施形態を示している。
ステップ３０１では、この方法３００がスタートする。

ステップ３１０では、周囲データ値が受信され、この周囲データ値は少なくとも１つの車両２００の周囲２２０を表し、この周囲２２０は少なくとも１つの周囲特徴２２１を含み、周囲データ値は少なくとも１つの車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１によって捕捉される。

ステップ３２０では、少なくとも１つの周囲特徴２２１のオブジェクトクラスが、少なくとも１つの車両２００の第１の周辺環境センサシステム２０１に依存して決定される。
ステップ３３０では、オブジェクトクラスの少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの割当てが作成され、この少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスは少なくとも１つのさらなる周囲特徴から決定され、この少なくとも１つのさらなる周囲特徴は第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ第２の周辺環境センサシステムは第１の周辺環境センサシステム２０１と同じ構造ではない。

ステップ３４０では、第１の地図が、周囲データ値に依存し、割当てに基づいて作成される。
ステップ３５０では、方法３００が終了する。

Claims (7)

1. 第１の地図の作成（３４０）のための方法（３００）であって、以下のステップ、すなわち
   － 周囲データ値を受信するステップ（３１０）であり、
   ・前記周囲データ値が少なくとも１つの車両（２００）の周囲（２２０）を表し、
   ・前記周囲（２２０）が少なくとも１つの周囲特徴（２２１）を含み、
   ・前記周囲データ値が前記少なくとも１つの車両（２００）の第１の周辺環境センサシステム（２０１）によって捕捉される、ステップ（３１０）と；
   － 前記第１の周辺環境センサシステム（２０１）によって捕捉された前記周囲データ値に基づいて前記少なくとも１つの周囲特徴（２２１）のオブジェクトクラスを決定するステップ（３２０）と、
   － 前記オブジェクトクラスを少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへ割当てるステップ（３３０）であり、
   ・前記オブジェクトクラスは、特定の領域内の１つの位置を有するオブジェクトを含み、
   ・前記少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスは、少なくとも１つのさらなる周囲特徴のオブジェクトクラスであり、前記オブジェクトクラスよりも、前記特定の領域内のより正確な位置を有するオブジェクトを含み、
   ・前記少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ前記第２の周辺環境センサシステムが前記第１の周辺環境センサシステム（２０１）と同じ構造ではなく、前記少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の地図によって含まれる、ステップ（３３０）と；
   － 前記第１の地図を作成するステップ（３４０）であり、前記第１の地図および前記第２の地図が、前記割当てるステップ（３３０）における処理に基づいて組み合わされることで、前記第１の地図が作成される、ステップ（３４０）と
   を有する方法（３００）。
2. 前記第１の地図を作成するステップ（３４０）が、
   ・前記第１の地図に依存して、前記第２の地図に依存して、もしくは前記割当てに依存して、自動化された車両が動作されるように、および／または
   ・前記第１の地図に依存して、前記第２の地図に依存して、もしくは前記割当てに依存して、モバイル端末が動作されるように
   行われる
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法（３００）。
3. 前記オブジェクトクラスが、
   ・前記少なくとも１つの周囲特徴（２２１）の幾何学的構造に依存して、および／または
   ・前記少なくとも１つの周囲特徴（２２１）の材料特性に依存して
   決定される
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法（３００）。
4. 前記オブジェクトクラスの前記少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへの前記割当てが、
   ・前記少なくとも１つの周囲特徴（２２１）の前記幾何学的構造に依存して、および／または
   ・前記少なくとも１つのさらなる周囲特徴（２２１）の幾何学的構造に依存して
   作成される
   ことを特徴とする請求項３に記載の方法（３００）。
5. 前記第１の周辺環境センサシステム（２２１）がレーダセンサを含み、
   前記周囲データ値が前記レーダセンサによって捕捉され、前記少なくとも１つの周囲特徴（２２１）が特徴的なレーダ署名を有し、さらに前記方法において、
   前記オブジェクトクラスが前記特徴的なレーダ署名に依存して決定され、
   ならびに／または
   前記第２の周辺環境センサシステムがビデオセンサおよび／もしくはライダセンサを含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法（３００）。
6. 第１の地図の作成（３４０）のための装置（１１０）であって、以下の手段、すなわち
   － 周囲データ値を受信する（３１０）ための第１の手段（１１１）であり、
   ・前記周囲データ値が少なくとも１つの車両（２００）の周囲（２２０）を表し、
   ・前記周囲（２２０）が少なくとも１つの周囲特徴（２２１）を含み、
   ・前記周囲データ値が前記少なくとも１つの車両（２００）の第１の周辺環境センサシステム（２０１）によって捕捉される、第１の手段（１１１）と；
   － 前記第１の周辺環境センサシステム（２０１）によって捕捉された前記周囲データ値に基づいて前記少なくとも１つの周囲特徴（２２１）のオブジェクトクラスを決定する（３２０）ための第２の手段（１１２）と、
   － 前記オブジェクトクラスを少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスへ割当てる（３３０）ための第３の手段（１１３）であり、
   ・前記オブジェクトクラスは、特定の領域内の１つの位置を有するオブジェクトを含み、
   ・前記少なくとも１つのさらなるオブジェクトクラスは少なくとも１つのさらなる周囲特徴のオブジェクトクラスであり、前記オブジェクトクラスよりも、前記特定の領域内のより正確な位置を有するオブジェクトを含み、
   ・前記少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の周辺環境センサシステムによって捕捉可能であり、かつ前記第２の周辺環境センサシステムが前記第１の周辺環境センサシステム（２０１）と同じ構造ではなく、前記少なくとも１つのさらなる周囲特徴が第２の地図によって含まれる、第３の手段（１１３）と；
   － 前記第１の地図を作成する（３４０）ための第４の手段（１１４）であり、前記第１の地図および前記第２の地図が、前記第３の手段（１１３）による前記割当てに基づいて組み合わされることで、前記第１の地図が作成される、第４の手段（１１４）と
   を備えた装置（１１０）。
7. 前記第１の手段（１１１）、前記第２の手段（１１２）、前記第３の手段（１１３）、および前記第４の手段（１１４）が、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法（３００）を実行するために形成されている
   ことを特徴とする請求項６に記載の装置（１１０）。

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