JP7241057B2 - 車両測位方法、装置、電子機器、車両及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本願の実施例は、人工知能技術の分野に関し、特に、自動運転技術の分野に関し、具体的には、車両測位方法、装置、電子機器、車両及び記憶媒体に関する。

人工知能技術の発展に伴い、人工知能技術は自動運転技術等の様々な分野に幅広く用いられる。車両の安全で且つ信頼性の高い走行を実現するために、車両測位技術はホットスポットとなっている。

従来技術では、車両測位は主に測位システム又は様々なセンサによって実現される。例えば、ライダーと高精度マップとのマッチングに基づく測位やミリ波レーダーと高精度ベクトルマップとのマッチングに基づく測位等によって実現される。

しかしながら、発明者は本願を実現させる過程で、少なくとも、マッチングに用いる次元が比較的単純であるため、位置情報の正確性の低さを招くという問題があることを発見した。

測位の正確性を向上させるための、車両測位方法、装置、電子機器、車両及び記憶媒体を提供する。

第１態様として、車両測位方法を提供し、前記方法は、
車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから前記車線の高精度情報を取得することであって、前記検知情報及び前記高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む、取得することと、
前記検知情報と前記高精度情報のマッチング情報を決定することと、
前記マッチング情報に基づいて前記車両の位置情報を生成することと、を含む車両測位方法を提供する。

本願の実施例では、車線境界線情報、縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいてマッチング情報を決定するため、マッチング情報は車線の複数の次元の情報に関するマッチング情報を含み、マッチング情報の信頼性、正確性及び網羅性を向上させることができ、その技術効果として、決定された位置情報が信頼性を向上させ、さらにその技術効果として、車両の安全で且つ信頼性の高い走行が実現される。

第２態様として、本願の実施例では、車両測位装置を提供し、前記装置は、
車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから前記車線の高精度情報を取得するために用いられる取得モジュールであって、前記検知情報及び前記高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む、取得モジュールと、
前記検知情報と前記高精度情報のマッチング情報を決定するための決定モジュールと、
前記マッチング情報に基づいて前記車両の位置情報を生成するための生成モジュールと、を含む。

第３態様として、本願の実施例では、電子機器を提供し、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を含み、
前記メモリには前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサが前記任意の実施例に記載の方法を実行できる。

第４態様として、本願の実施例では、前記装置、又は、前記電子機器を含む車両を提供する。

第５態様として、本願の実施例では、コンピュータコマンドが記憶されている非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体を提供し、前記コンピュータコマンドはコンピュータに前記任意の実施例に記載の方法を実行させるために用いられる非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体を提供する。

本願は、車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから車線の高精度情報を取得することであって、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含むことと、検知情報と高精度情報のマッチング情報を決定することと、マッチング情報に基づいて車両の位置情報を生成することとを含む技術であり、車線境界線情報、縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいてマッチング情報を決定するため、マッチング情報は車線の複数の次元の情報に関するマッチング情報を含み、マッチング情報の信頼性、正確性及び網羅性を向上させることができ、その技術効果として、決定された位置情報が信頼性を向上させ、さらにその技術効果として、車両の安全で且つ信頼性の高い走行が実現される。

なお、この部分で説明された内容は本開示の実施例の中核的な特徴や重要な特徴を特定するものではなく、本開示の範囲を限定するものでもない。本開示の他の特徴は下記の内容を通じて理解しやすいものになる。

図面は本願を限定するものではなく、本解決手段を充分に理解させるためのものである。
本願の実施例による車両測位方法の適用シーンの模式図である。 本願の一実施例による車両測位方法のフローチャートである。 本願の別の実施例による車両測位方法のフローチャートである。 本願の実施例による検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度の決定方法のフローチャートである。 本願の実施例による幅を決定する方法のフローチャートである。 本願の実施例による検知情報における各車線境界線間の幅及び高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいてマッチング度を決定する方法のフローチャートである。 本願の実施例による検知情報の車線境界線の模式図である。 本願の実施例による高精度情報の車線境界線の模式図である。 本願の別の実施例による車両測位方法のフローチャートである。 本願の別の実施例による車両測位方法のフローチャートである。 本願の実施例による車両測位装置の模式図である。 本願の実施例による電子機器のブロック図である。

以下、図面と組み合わせて本願の実施例の例示的の実施例を説明し、理解を促すために本願の実施例の様々な詳細が含まれるが、これらを例示的なものに過ぎないと見なすべきである。したがって、当業者であれば、本願の実施例の範囲や趣旨を逸脱することなく、ここで説明される実施例に様々な変更や修正を行うことができることは理解される。同様に、説明が手短く明瞭なものになるよう、下記では周知の機能や構造についての説明が省略される。

図１を参照し、図１は本願の実施例による車両測位方法の適用シーンの模式図である。

図１の適用シーンでは、車両は道路を走行し、車両は（不図示の）プロセッサを含み、プロセッサは本願の実施例による車両測位方法を実行して、車両に対応する位置情報を決定し、位置情報に基づいて車両の走行を制御することができる。例えば、位置情報に基づいて、車両の減速、駐車、加速、転向等を制御する。

具体的には、プロセッサは位置情報に基づいて、車両が赤信号に出会うことを決定した場合に、車両を制御して減速走行させ、又は車両を制御して駐車させ得る。プロセッサは位置情報に基づいて車両が前方の車両との距離が近いことを決定した場合に、車両を制御して減速走行させてもよく、プロセッサは位置情報に基づいて車両が前方の車両との距離が遠いことを決定した場合に、車両を制御して加速走行させてもよい。

関連技術では、主に検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報をマッチングし、マッチング情報に基づいて車両の位置情報を決定する。

しかしながら、車線境界線情報によって車両の位置情報を決定する場合に、車線境界線が正しくない可能性があり、例えば、第１車線境界線と第２車線境界線との間に位置する車両を、第２車線境界線と第３車線境界線との間に位置する車両としてしまうため、決定された位置情報の正確性が低いという問題を招く。

前記技術的課題を解決するために、本願の発明者が鋭意検討を行ったところ、複数の次元から検知情報と高精度情報に対してマッチングを行って、正確性及び信頼性の高い位置情報を得るという構想に基づく本願発明に想到した。

以下、具体的な実施例を用いて、本願に係る技術的解決手段及び本願の技術的解決手段がどのように前記技術的課題を解決するかを詳細に説明する。次に記載されたいくつかの具体的な実施例は互いに組み合わせることができ、一部の実施例では同じ又は類似する概念やプロセスについて再度説明しない。次に、図面を参照しながら、本願の実施例を説明する。

本願の実施例の一態様として、本願の実施例は車両測位方法を提供する。

図２を参照し、図２は本願の一実施例による車両測位方法のフローチャートである。

図２に示すように、当該方法はＳ１０１～Ｓ１０３を含む。
Ｓ１０１で、車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから車線の高精度情報を取得し、ここで、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む。

なお、本願の実施例の実行主体は車両測位装置（以下、測位装置と略称する）であってもよく、具体的には、測位装置は車両に設けられたコンピュータ、サーバ、プロセッサ、車載端末、遠隔情報プロセッサ（車載Ｔ－ＢＯＸ）、チップ（例えば、埋め込み型チップ）等であってもよい。

例えば、本願の実施例の車両測位方法を図１の適用シーンに用いる場合に、本願の実施例の車両測位方法の実行主体はプロセッサであってもよい。

なお、検知情報は車両に設けられたセンサによって収集された車両走行に関連する情報を表すもので、車両の走行車線の車線境界線情報を含んでもよく、車両の走行車線の縁石情報及び／又はガードレール情報をさらに含んでもよい。

例えば、車両にセンサが設けられ、センサにより車両走行に関連する情報を収集してよい。

なお、センサは画像収集センサ、例えば、カメラを含んでもよく、センサは慣性計測ユニット（Ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ、ＩＭＵ）をさらに含んでもよく、慣性計測ユニットは車両の姿勢角（又は角速度）及び加速度等を検出することができ、センサはさらにレーダー等を含んでもよい。

以下、センサがカメラであるのを例として、例示的に検知情報を説明する。

車両の車体前部に１つ以上のカメラが設けられてもよく、一般には、カメラの収集範囲に基づいて、カメラの数量を決定することができる。カメラの収集範囲が比較的大きい場合に、車両の車体前部に１つのカメラが設けられてもよく、カメラの収集範囲が比較的小さい場合に、車両の車体前部に２つのカメラが設けられてもよく、その以上のカメラが設けられてもよい。しかしながら、コスト等の様々な要因を考慮すると、車両の車体前部に１つのカメラが設けられ、又は、車両の車体前部に２つのカメラが設けられることが好ましい。

なお、決定された位置情報の信頼性及び正確性を向上させて、車両の走行安全性を向上させるために、車両の左側車体及び右側車体にそれぞれ１つ以上のカメラが設けられてもよい。ただし、車両の左側車体に設けられたカメラは車両の左側の画像を収集するために用いられ、車両の右側車体に設けられたカメラは車両の右側の画像を収集するために用いられる。同様に、車両の左側車体に設けられたカメラの数量、及び車両の右側車体に設けられたカメラの数量に関しては、前記例の説明を参照して決定することができ、ここで再度説明しない。

本願の実施例の車両測位方法の実行主体がプロセッサである場合に、カメラはその収集した画像をプロセッサに送信し、プロセッサは画像に基づいて車両の位置する車線の属性情報、例えば、車線境界線の座標情報、縁石の座標情報及びガードレールの座標情報等を決定し、車線の属性情報は車線の検知情報である。

なお、画像に基づいて車線境界線情報、縁石情報及びガードレール情報を生成する方法は、画像認識技術によって実現できる。

なお、前記例ではセンサがカメラであるのを例として、例示的に検知情報を説明しているが、検知情報の具体的な限定として理解することはできない。前記例から分かるように、センサとしては関連技術で使用されるその他のタイプのセンサを用いることができ、他のセンサにより検知情報を取得することができ、取得原理に関しては前記例を参照することができ、ここでその説明をしない。

なお、高精度情報はあらかじめ設定された高精度マップによって決定された、車両走行に関連する情報を表すもので、車両の走行車線の車線境界線情報を含んでもよく、車両の走行車線の縁石情報及び／又はガードレール情報をさらに含んでもよい。

なお、車両は、ニーズに応じて、事前に高精度マップをダウンロードして記憶してもよいし、ニーズに応じて、高精度マップをリアルタイムでローディングしてもよい。つまり、高精度マップは事前に車両に記憶されてもよいし、車両がニーズに応じてダウンロードしてもよい。

なお、車両には測位システムが設けられてもよく、例えば、車両にグローバル・ポジショニング・システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＧＰＳ）が設けられ、プロセッサはメモリ（プロセッサの内部に設けられたメモリであってもよいし、プロセッサの外部に設けられたメモリであってもよい）から、ＧＰＳ測位情報に対応する高精度マップを取得し、高精度マップに基づいて、高精度情報を決定し、即ち、ＧＰＳ測位情報に対応する車線境界線情報、縁石情報及びガードレール情報を決定することができる。

なお、高精度マップは異なる道路、又は同じ道路の異なる区間のマップ情報を含んでもよく、ＧＰＳ測位情報に対応する高精度マップは、高精度マップにおけるＧＰＳ測位情報に係る道路及び位置する道路区間を表すものである。

Ｓ１０２で、検知情報と高精度情報のマッチング情報を決定する。

ここで、マッチング情報は検知情報と高精度情報との類似度を表すものであってもよい。

前記例から分かるように、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む。

いくつかの実施例では、検知情報が車線境界線情報及び縁石情報を含み、且つ高精度情報も車線境界線情報及び縁石情報を含む場合に、当該ステップで、マッチング情報は、検知情報に基づく車線境界線情報と高精度マップの車線境界線情報がマッチングし、且つ検知情報の縁石情報と高精度マップの縁石情報がマッチングするというマッチング情報を表す。

いくつかの実施例では、検知情報が車線境界線情報及びガードレール情報を含み、且つ高精度情報も車線境界線情報及びガードレール情報を含む場合に、当該ステップで、マッチング情報は、検知情報に基づく車線境界線情報と高精度マップの車線境界線情報がマッチングし、且つ検知情報のガードレール情報と高精度マップのガードレール情報がマッチングするというマッチング情報を表す。

いくつかの実施例では、検知情報が車線境界線情報、縁石情報及びガードレール情報を含み、且つ高精度情報も車線境界線情報、縁石情報及びガードレール情報を含む場合に、当該ステップで、マッチング情報は、検知情報に基づく車線境界線情報と高精度マップの車線境界線情報がマッチングし、且つ検知情報の縁石情報と高精度マップの縁石情報がマッチングし、且つ検知情報のガードレール情報と高精度マップのガードレール情報がマッチングするというマッチング情報を表す。

本願の実施例では、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含むため、得られたマッチング情報は車線の複数の次元の情報に関するマッチング情報を含み、車線境界線情報の次元でマッチングするという関連の技術的解決手段と比べて、マッチング情報の信頼性、正確性及び網羅性を向上させることができ、その技術効果として、決定された位置情報が信頼性を向上させ、さらにその技術効果として、車両の安全で且つ信頼性の高い走行が実現される。

Ｓ１０３で、マッチング情報に基づいて車両の位置情報を生成する。

前記例では、マッチング情報を決定した後、車両と車線境界線及び縁石との位置関係を決定し、又は、車両と車線境界線及びガードレールとの位置関係を決定し、又は、車両と車線境界線、縁石及びガードレールとの位置関係を決定することができるため、位置関係に基づいて位置情報を決定することができる。

上述した内容から分かるように、本願の実施例では、車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから車線の高精度情報を取得することであって、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含むことと、検知情報と高精度情報のマッチング情報を決定することと、マッチング情報に基づいて車両の位置情報を生成することとを含む車両測位方法を提供し、車線境界線情報、縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいてマッチング情報を決定するため、マッチング情報は車線の複数の次元の情報に関するマッチング情報を含み、マッチング情報の信頼性、正確性及び網羅性を向上させることができ、その技術効果として、決定された位置情報が信頼性を向上させ、さらにその技術効果として、車両の安全で且つ信頼性の高い走行が実現される。

以下、マッチング情報を決定する方法を一層理解させるために、図３を参照して本願の実施例による車両測位方法をより詳細に説明する。

図３を参照し、図３は本願の別の実施例による車両測位方法のフローチャートである。

図３に示すように、当該方法はＳ２０１～Ｓ２０４を含む。
Ｓ２０１で、車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから車線の高精度情報を取得し、ここで、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む。

ここで、Ｓ２０１の説明に関してはＳ１０１を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ２０２で、検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度、及びマッチング度に対応する車両の姿勢情報を決定する。

図４を参照して分かるように、いくつかの実施例では、検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度を決定することは、Ｓ２１～Ｓ２３を含む。
Ｓ２１で、検知情報における車線境界線情報に基づいて、検知情報における各車線境界線間の幅を決定する。

図５を参照して分かるように、いくつかの実施例では、Ｓ２１はＳ２１１と、Ｓ２１２とを含む。
Ｓ２１１で、検知情報における車線境界線情報に基づいて、検知情報における各車線境界線の曲線方程を決定する。

ここで、検知情報における車線境界線情報を得た後、検知情報における車線境界線情報に対してフィッティング処理を行って、曲線方程を得るようにしてもよい。フィッティング処理する具体的の方法は、従来技術におけるフィッティングアルゴリズムを参照して実現することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ２１２で、検知情報における各車線境界線の曲線方程に基づいて、検知情報における任意の２つの隣接する車線境界線間の幅を算出する。

なお、車線境界線情報は車線境界線のワールド座標系における座標を含む。したがって、当該ステップでは、各車線境界線の曲線方程から、（ワールド座標系に基づいて）縦座標が同じである１つ以上の点を選択し、選択した点の座標に基づいて任意の２つの隣接する車線境界線間の距離を決定してもよく、当該距離は２つの隣接する車線境界線間の幅である。

本願の実施例では、曲線方程に基づいて２つの隣接する車線境界線間の幅を決定することにより、決定された幅の正確性を向上させることができ、後に当該幅に基づいて車線境界線のタイプを決定する際には、技術効果として、決定された車線境界線のタイプの正確性が向上される。

Ｓ２２で、高精度情報における車線境界線情報に基づいて、高精度情報における各車線境界線間の幅を決定する。

なお、高精度情報における各車線境界線間の幅の決定原理が、検知情報における車線境界線間の幅の決定原理と同じであるため、ここで再度説明しない。

Ｓ２３で、検知情報における各車線境界線間の幅及び高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、マッチング度を決定する。

本願の実施例では、車線境界線間の幅に基づいてマッチング度を決定することにより、その技術効果として、マッチング度の信頼性及び正確性が向上される。

図６を参照して分かるように、いくつかの実施例では、Ｓ２３はＳ２３１～Ｓ２３５を含む。
Ｓ２３１で、検知情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定する。

なお、関連技術では、一般に、文字列に基づいて各車線境界線のタイプを決定し、つまり、異なる文字列で異なる車線境界線を表すが、本実施例では、各車線境界線間の幅により各車線境界線のタイプを決定する。

具体的には、車線の幅に基づいて車線のタイプを区分することができる。例えば、車線の幅が３メートル以上の車線を標準車線、車線の幅が３メートル未満の車線を非標準車線とする。そのうち、標準車線は車両が通常走行する車線を表すもので、非標準車線は非常走行車線を表すものであってよい。

なお、本願の実施例では、幅によって車線のタイプを決定することで、その技術効果として、決定されたタイプの正確性及び信頼性が向上される。

Ｓ２３２で、高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定する。

なお、高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて各車線境界線のタイプを決定する原理が、検知情報における各車線境界線間の幅に基づいて各車線境界線のタイプを決定する原理と同じであり、関連する説明は前記例を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ２３３で、検知情報における各車線境界線の中から、あらかじめ設定された標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択する。

なお、標準車線は車線の幅が３メートル以上の車線を表すもので、前記例から分かるように、標準車線と非常走行車線等の非標準車線は区分されている。

つまり、当該ステップで、車線が標準車線である場合に、当該標準車線に対応する車線境界線は標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線である。

具体的には、車線境界線は破線又は実線で表すことができ、図７に示すように、検知情報における車線境界線の分布は実線－破線－破線－実線であってもよい。実線を０で、破線を１で表すと、図７の車線境界線は０１１０と表すことができ、図７から選択された車線境界線をＡ及びＢと表示することができる。

Ｓ２３４で、高精度情報の各車線境界線の中から、標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択する。

なお、Ｓ２３４の原理はＳ２３３と同じであるため、ここで再度説明しない。

具体的には、図８に示すように、高精度情報の車線境界線は合計で５つであり、且つ図８に示す車線境界線は０１１１０と表すことができ、図８から選択された車線境界線をａ、ｂ及びｃと表示することができる。

選択された前記検知情報の車線境界線及び前記高精度情報の車線境界線に基づいて、前記マッチング度を決定する。

Ｓ２３５で、選択された検知情報の車線境界線及び高精度情報の車線境界線に基づいて、マッチング度を決定する。

ここで、マッチング度＝検知情報の車線境界線のうち高精度情報の車線境界線にマッチングしている車線境界線の数量／検知情報の車線境界線の数量。

具体的には、図７及び図８を参照して分かるように、検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ａに合わせた場合に、検知情報の車線境界線のうち高精度情報の車線境界線にマッチングしている車線境界線は２つであり、それぞれは検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ａにマッチングしていること、検知情報の車線境界線Ｂが高精度情報の車線境界線ｂにマッチングしていることであり、この場合、マッチング度＝２／２＝１である。

検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ｂに合わせた場合に、検知情報の車線境界線のうち高精度情報の車線境界線にマッチングしている車線境界線は２つであり、それぞれは検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ｂにマッチングし、検知情報の車線境界線Ｂが高精度情報の車線境界線ｃにマッチングしていることであり、マッチング度＝２／２＝１である。

検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ｃに合わせた場合に、検知情報の車線境界線のうち高精度情報の車線境界線にマッチングしている車線境界線は１つであり、具体的には検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ｃにマッチングしていることであり、マッチング度＝１／２＝０．５である。

なお、マッチング度に対応する車両の姿勢情報は、マッチング度に対応する車両の回転及び平行移動を表すものである。

具体的には、検知情報の車線境界線Ａが高精度情報の車線境界線ａに合わせた場合に、検知情報の車線境界線Ａと高精度情報の車線境界線ａとは一定のずれがあり、具体的には検知情報の車線境界線Ａと高精度情報の車線境界線ａ間の回転及び平行移動を算出し、当該回転及び平行移動を車両の回転及び平行移動として決定するようにしてもよい。具体的には、サンプリング点の座標で計算を実現でき、ここで再度説明しない。

Ｓ２０３で、検知情報及び高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、マッチング度を調整する。

つまり、当該ステップは少なくとも以下の方法で実現できる。
方法１：検知情報及び高精度情報における縁石情報に基づいて、マッチング度を調整する。

方法２：検知情報及び高精度情報におけるガードレール情報に基づいて、マッチング度を調整する。

方法３：検知情報及び高精度情報における縁石情報及びガードレール情報に基づいて、マッチング度を調整する。

そのうち、方法３は次の方法で実現できる。
方法１：まず検知情報及び高精度情報における縁石情報に基づいてマッチング度を調整し、次に、検知情報及び高精度情報におけるガードレール情報に基づいて、調整後のマッチング度を再度調整する。

方法２：まず検知情報及び高精度情報におけるガードレール情報に基づいてマッチング度を調整し、次に、検知情報及び高精度情報における縁石情報に基づいて、調整後のマッチング度を再度調整する。

いくつかの実施例では、マッチング度がＰ（ｌａｎｅｌｉｎｅ）である場合に、検知情報及び高精度情報における縁石情報に基づいてマッチング度を調整するとき、式１により実現できる。
式１

式中、

は調整後のマッチング度であり、

は縁石のＺ軸方向の回転角情報であり、

は車線境界線に基づいて決定された回転行列であり、

はあらかじめ設定された縁石の回転角パラメータであり、

は縁石の平行移動情報であり、

は車線境界線に基づいて決定された平行移動情報であり、

はあらかじめ設定された平行移動情報である。

いくつかの実施例では、検知情報及び高精度情報におけるガードレール情報に基づいて、マッチング度を調整する場合に、その実現原理は式１を参照することができ、ここで再度説明しない。

別の実施例では、検知情報及び高精度情報における縁石情報及びガードレール情報に基づいて、マッチング度を調整する場合に、その実現原理は、式１をベースにして、さらに、他の情報に基づいて調整する式を追加することであってもよく、原理は式１と同じであるため、ここでその説明をしない。

Ｓ２０４で、調整後のマッチング度に基づいて、車両の姿勢情報から位置情報を決定する。

具体的には、各マッチング度の中から最大のマッチング度を決定し、最大のマッチング度に対応する姿勢情報を位置情報として選択するようにしてもよい。

例えば、前記例では、図７及び図８を参照して分かるように、合計で３つのマッチング度があり、前記例に基づいて３つのマッチング度を調整した後、調整後の３つのマッチング度を得、調整後の３つのマッチング度の中から最大のマッチング度を選択し、最大のマッチング度に対応する姿勢情報を位置情報として決定する。

本願の実施例では、まず検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度に基づいて、その後、検知情報及び高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいてマッチング度を調整することにより、マッチング度の信頼性及び正確性を向上させることができ、その技術効果として位置情報の正確性及び信頼性の向上が実現される。

本願の実施例では、決定された位置情報の正確性及び信頼性を向上させるために、マッチング度を得た後、マッチング度を調整するステップが追加され、以下、図９を参照して本願の実施例による車両測位方法を詳しく説明する。

図９に示すように、当該方法はＳ３０１～Ｓ３０６を含む。
Ｓ３０１で、車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから車線の高精度情報を取得し、ここで、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む。

なお、Ｓ３０１の説明に関してはＳ２０１を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ３０２で、検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度、及びマッチング度に対応する車両の姿勢情報を決定する。

なお、Ｓ３０２の説明に関してはＳ２０２を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ３０３で、姿勢情報に基づいて、車両のオフセット情報を決定する。

なお、オフセット情報は、検知情報における車両の姿勢情報と高精度情報における車両の姿勢情報間のオフセットを表す情報である。

Ｓ３０４で、オフセット情報に基づいて、マッチング度を調整する。

いくつかの実施例では、オフセット情報及び式２に基づいて、オフセット確率ｐ（ｄｉｓｔａｎｃｅ）を決定し、オフセット確率に基づいてマッチング度を調整するようにしてもよい。
式２

ただし、Ｒ_ｍａｘ及びＴ_ｍａｘはあらかじめ設定された最大オフセット値であり、Ｒは回転情報であり、Ｔは平行移動情報である。

Ｓ３０５で、検知情報及び高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、調整後のマッチング度を再度調整する。

なお、Ｓ３０５の説明に関してはＳ２０３を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ３０６で、再度調整後のマッチング度に基づいて、車両の姿勢情報から位置情報を決定する。

なお、Ｓ３０６の説明に関してはＳ２０４を参照することができ、ここで再度説明しない。

本願の実施例では、オフセット情報に基づいてマッチング度を適切に調整することにより、マッチング度の精度をさらに高めることができ、これにより、決定された位置情報の信頼性を向上させて、車両の走行安全性を高めることができる。

本願の実施例では、決定された位置情報の正確性及び信頼性を向上させるために、マッチング度を得た後、マッチング度を調整するステップが追加され、以下、図１０を参照して、本願の実施例による車両測位方法を詳しく説明する。

図１０に示すように、当該方法はＳ４０１～Ｓ４０８を含む。
Ｓ４０１で、車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから車線の高精度情報を取得し、ここで、検知情報及び高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む。

なお、Ｓ４０１の説明に関してはＳ２０１を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ４０２で、検知情報における車線境界線情報と高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度、及びマッチング度に対応する車両の姿勢情報を決定する。

なお、Ｓ４０２の説明に関してはＳ２０２を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ４０３で、検知情報における車線境界線から、サンプリング点の情報を取得する。

なお、サンプリング点は車線境界線からランダムに選択された点であってもよいし、計算の便宜上、車線境界線にあらかじめ設定された特定の座標の点であってもよく、本願はサンプリング点の選択について限定しない。

Ｓ４０４で、高精度情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得する。

なお、Ｓ４０４の原理はＳ４０３の原理と同じであるため、ここで再度説明しない。

Ｓ４０５で、検知情報におけるサンプリング点の情報と高精度情報におけるサンプリング点の情報との残差情報を算出する。

いくつかの実施例では、以下の式により、残差情報Ｐ(ｅｒｒｏｒ)を決定してもよい。
式３

ただし、

は検知情報におけるサンプリング点の情報であり、具体的にはワールド座標系におけるｙ座標情報であり、

は高精度情報におけるサンプリング点の情報であり、具体的にはワールド座標系におけるｙ座標情報である。

Ｓ４０６で、残差情報に基づいて、マッチング度を調整する。

具体的には、残差情報とマッチング度の積を調整後のマッチング度とする。

Ｓ４０７で、検知情報及び高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、調整後のマッチング度を再度調整する。

なお、Ｓ４０７の説明に関してはＳ２０３を参照することができ、ここで再度説明しない。

Ｓ４０８で、再度調整後のマッチング度に基づいて、車両の姿勢情報から位置情報を決定する。

なお、Ｓ４０８の説明に関してはＳ２０４を参照することができ、ここで再度説明しない。

なお、いくつかの実施例では、オフセット情報及び残差情報に基づいてマッチング度を調整してもよく、調整の原理は前記例を参照することができる。

具体的には、まずオフセット情報に基づいてマッチング度を調整し、その後、残差情報に基づいて調整後のマッチング度を調整するようにしてもよいし、まず残差情報に基づいてマッチング度を調整し、その後、オフセット情報に基づいて調整後のマッチング度を調整するようにしてもよい。

本願の実施例では、残差情報に基づいてマッチング度を適切に調整することにより、マッチング度の精度をさらに高めることができ、これにより、決定された位置情報の信頼性を向上させて、車両の走行安全性を高めることができる。

なお、道路は構造化道路及び非構造化道路に分けられてもよく、そのうち、非構造化道路は、車線境界線が単純なもの、非通過型ランプ、非迂回エリア等の特殊な車線境界線を有するものを表す。

いくつかの実施例では、位置情報を決定した後、車両が位置するのは構造化道路であるか、非構造化道路であるかを決定することができ、車両が構造化道路に位置すると決定した場合に、提示情報を発してもよく、ここで、提示情報は車両の自動運転機能をオンしてよいことをユーザーに提示するためのものである。

本願の実施例の別の態様では、前記任意の実施例の方法を実行し、例えば、図２、図３、図４、図５、図６、図９及び図１０に示す方法を実行するための車両測位装置を提供する。

図１１を参照し、図１１は本願の実施例による車両測位装置の模式図である。

図１１に示すように、当該装置は、
車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから前記車線の高精度情報を取得するために用いられ、前記検知情報及び前記高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む取得モジュール１１と、
前記検知情報と前記高精度情報のマッチング情報を決定するための決定モジュール１２と、
前記マッチング情報に基づいて前記車両の位置情報を生成するための生成モジュール１３と、を含む。

いくつかの実施例では、前記決定モジュール１２は、前記検知情報における車線境界線情報と前記高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度、及び前記マッチング度に対応する車両の姿勢情報を決定し、前記検知情報及び前記高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、前記マッチング度を調整するために用いられ、
且つ、前記生成モジュール１３は、調整後のマッチング度に基づいて、前記車両の姿勢情報から前記位置情報を決定するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記決定モジュール１２は、前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線間の幅を決定し、前記高精度情報における車線境界線情報に基づいて、前記高精度情報における各車線境界線間の幅を決定し、前記検知情報における各車線境界線間の幅及び前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、前記マッチング度を決定するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記決定モジュール１２は、前記検知情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定し、前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定し、前記検知情報の各車線境界線の中から、あらかじめ設定された標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択し、前記高精度情報の各車線境界線の中から前記標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択し、選択された前記検知情報の車線境界線及び前記高精度情報の車線境界線に基づいて、前記マッチング度を決定するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記決定モジュール１２は、前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線の曲線方程を決定し、前記検知情報における各車線境界線の曲線方程に基づいて、前記検知情報における任意の２つの隣接する車線境界線間の幅を算出するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記決定モジュール１２は、前記姿勢情報に基づいて前記車両のオフセット情報を決定し、前記オフセット情報に基づいて前記マッチング度を調整するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記決定モジュール１２は、前記検知情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得し、前記高精度情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得し、前記検知情報におけるサンプリング点の情報と前記高精度情報におけるサンプリング点の情報との残差情報を算出し、前記残差情報に基づいて前記マッチング度を調整するために用いられる。

本願の実施例では、さらに、電子機器及び読取可能記憶媒体を提供する。

図１２を参照し、図１２は本願の実施例による電子機器のブロック図である。

ここで、電子機器は様々なタイプのデジタルコンピュータを表し、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及び他の適切なコンピュータである。電子機器は様々なタイプのモバイル装置であってもよく、例えば、パーソナルデジタルアシスタント、セルラー電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及び類似する他のコンピューティングデバイスである。本明細書に記載の部品、それらの接続及び関係、並びにそれらの機能は例示的なものに過ぎず、本明細書に記載及び／又は要求された本願の実施例の実現を限定することを意図しない。

図１２に示すように、当該電子機器は、１つ以上のプロセッサ１０１と、メモリ１０２と、各部品を接続させるためのインタフェースであって、高速インタフェース及び低速インタフェースを含むインタフェースとを含む。各部品は異なるバスを利用して互いに接続され、且つマザーボードに取り付けられ、又はニーズに応じて他の形態として取り付けられてもよい。プロセッサは、電子機器内で実行されるコマンドであって、メモリ内に記憶されている外部の入力／出力装置（例えば、インタフェースに接続された表示装置）にＧＵＩのグラフィック情報を表示させるコマンドを含む前記コマンドを処理することができる。他の実施形態では、必要であれば、複数プロセッサ及び／又は複数のバスと複数メモリを組み合わせて使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続させ、各機器が（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバグループ、又はマルチプロセッサシステムとして）必要な操作の一部を提供するようにしてもよい。図１２では、１つのプロセッサ１０１である場合を例とする。

メモリ１０２は、本願の実施例に係る非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体である。ここで、前記メモリには少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、これにより前記少なくとも１つのプロセッサが本願の実施例に係る車両測位方法を実行できる。本願の実施例に係る非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体にコンピュータコマンドが記憶され、当該コンピュータコマンドはコンピュータに本願の実施例に係る車両測位方法を実行させるために用いられる。

メモリ１０２は非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体として、非一時的ソフトウェアプログラム、非一時的コンピュータ実行可能プログラム及びモジュール、例えば、本願の実施例によるプログラムコマンド／モジュールを記憶するために用いることができる。プロセッサ１０１はメモリ１０２に記憶されている非一時的ソフトウェアプログラム、コマンド及びモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち前記方法の実施例による車両測位方法を実現する。

メモリ１０２はプログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含んでもよく、ここで、プログラム記憶領域はオペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データ記憶領域は電子機器の使用に基づいて作成されたデータ等を記憶することができる。また、メモリ１０２は高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに非一時的メモリ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ、又は他の非一時的ソリッドステート記憶装置を含んでもよい。いくつかの実施例では、メモリ１０２はプロセッサ１０１に対し遠隔設置されたメモリを任意に含んでもよく、これらのリモートメモリはネットワークによって電子機器に接続されてもよい。前記ネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ブロックチェーンベースサービスネットワーク（Ｂｌｏｃｋ－ｃｈａｉｎ－ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＳＮ）、移動通信ネットワーク及びこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

電子機器は、入力装置１０３及び出力装置１０４をさらに含んでもよい。プロセッサ１０１、メモリ１０２、入力装置１０３及び出力装置１０４はバスを介して、又は他の方式で接続されてもよく、図１２ではバスによって接続された場合を例とする。

入力装置１０３は入力された数字又は文字情報を受信し、電子機器のユーザー設定及び機能制御に関連するキー信号入力を生成することができ、前記入力装置は、例えば、タッチパネル、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、インジケーターロッド、１つ以上のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティック等である。出力装置１０４は表示装置、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）及び触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）等を含んでもよい。当該表示装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、プラズマディスプレイを含むが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、表示装置はタッチディスプレイであってもよい。

ここで説明されるシステム及び技術の様々な実施形態はデジタル電子回路システム、集積回路システム、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はこれらの組み合わせにおいて実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ以上のコンピュータプログラムにおいて実施されてもよく、当該１つ以上のコンピュータプログラムは少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムにおいて実行及び／又は解釈されてもよく、当該プログラマブルプロセッサは専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及びコマンドを受信し、且つ、データ及びコマンドを当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードともいう）は、プログラマブルプロセッサの機械コマンドを含み、且つハイレベルプロセス及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械語を利用してこれらのコンピューティングプログラムを実施することができる。本明細書で使用される用語「コンピュータ読取可能媒体」及び「機械読取可能媒体」とは、機械コマンド及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するあらゆるコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を意味し、そのうち、機器読取可能信号としての機械コマンドを受信する機械読取可能媒体を含む。用語「機器読取可能信号」とは、機械コマンド及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するあらゆる信号を意味する。

ユーザーとのインタラクションを提供するために、コンピュータにおいてここに記載のシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザーに情報を表示する表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ））と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザーは当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによってコンピュータに入力することができる。ユーザーとのインタラクションのために他のタイプの装置を用いることができ、例えば、ユーザーに提供するフィードバックはあらゆる形態のセンサフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、あらゆる形態（声入力、音声入力、又は触覚入力を含む）でユーザーからの入力を受信することができる。

ここに記載のシステム及び技術はバックグラウンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとして）、又はミドルウェア部品を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はネットワークブラウザを有するユーザーコンピュータ）において実施することができ、ユーザーは当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ネットワークブラウザによって、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、もしくはフロントエンド部品の任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実行されえる。任意の形態または媒体を用いるデジタル通信（例えば、通信ネットワーク）によりシステムの部品を互いに接続させることができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ブロックチェーンベースサービスネットワーク（Ｂｌｏｃｋ－ｃｈａｉｎ－ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＳＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及びインターネットを含む。

コンピュータシステムはクライアント及びサーバを含んでもよい。クライアント及びサーバは一般に互いに離れて設置され、且つ一般に通信ネットワークによりインタラクションすることができる。対応するコンピュータに動作し且つ互いにクライアントとサーバの関係にあるコンピュータプログラムにより、クライアントとサーバの関係を生成する。

本願の実施例の別の態様として、本願の実施例は前記任意の実施例に記載の車両測位装置、又は、前記実施例に記載の電子機器を含む車両を提供する。

なお、上述した様々なプロセスを用いて、ステップのリアレンジ、追加又は削除を行うことができる。例えば、本願に記載の各ステップは並行して実行されてもよいし、順に実行されてもよいし、異なる順番で実行されてもよく、本願の技術的解決手段に期待される効果を実現できるものであれば、本明細書では特に限定されない。

上述した特定の実施形態は、本願の保護範囲を限定するためのものではない。当業者に理解されるように、設計上の要求事項や他の要素に基づく様々な修正、組み合わせ、一部の組み合わせや置き換えが可能である。本願の趣旨を逸脱することなくなされた修正、同等な置き換え、改善などは、いずれも本願の保護範囲に含まれる。

Claims (16)

1. 車両測位装置に適用される車両測位方法であって、
   車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから前記車線の高精度情報を取得することであって、前記検知情報及び前記高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む、取得することと、
   前記検知情報と前記高精度情報のマッチング情報を決定することと、
   前記マッチング情報に基づいて前記車両の位置情報を生成することと、を含み、
   前記検知情報と前記高精度情報のマッチング情報を決定することは、
   前記検知情報における車線境界線情報と前記高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度、及び前記マッチング度に対応する車両の姿勢情報を決定することと、
   前記検知情報及び前記高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、前記マッチング度を調整することと、を含み、
   前記マッチング情報に基づいて前記車両の位置情報を生成することは、調整後のマッチング度に基づいて、前記車両の姿勢情報から前記位置情報を決定することを含む、車両測位方法。
2. 前記検知情報における車線境界線情報と前記高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度を決定することは、
   前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線間の幅を決定することと、
   前記高精度情報における車線境界線情報に基づいて、前記高精度情報における各車線境界線間の幅を決定することと、
   前記検知情報における各車線境界線間の幅及び前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、前記マッチング度を決定することと、を含む、請求項１に記載の車両測位方法。
3. 前記検知情報における各車線境界線間の幅及び前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、前記マッチング度を決定することは、
   前記検知情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定することと、
   前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定することと、
   前記検知情報の各車線境界線の中から、あらかじめ設定された標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択することと、
   前記高精度情報の各車線境界線の中から、前記標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択することと、
   選択された前記検知情報の車線境界線及び前記高精度情報の車線境界線に基づいて、前記マッチング度を決定することと、を含む、請求項２に記載の車両測位方法。
4. 前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線間の幅を決定することは、
   前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線の曲線方程を決定することと、
   前記検知情報における各車線境界線の曲線方程に基づいて、前記検知情報における任意の２つの隣接する車線境界線間の幅を算出することと、を含む、請求項２に記載の車両測位方法。
5. 前記検知情報及び前記高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、前記マッチング度を調整することの前に、
   前記姿勢情報に基づいて、前記車両のオフセット情報を決定することと、
   前記オフセット情報に基づいて、前記マッチング度を調整することと、をさらに含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の車両測位方法。
6. 前記検知情報及び前記高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、前記マッチング度を調整することの前に、
   前記検知情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得することと、
   前記高精度情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得することと、
   前記検知情報におけるサンプリング点の情報と前記高精度情報におけるサンプリング点の情報との残差情報を算出することと、
   前記残差情報に基づいて前記マッチング度を調整することと、をさらに含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の車両測位方法。
7. 車両の位置する車線の検知情報を取得し、あらかじめ設定された高精度マップから前記車線の高精度情報を取得するために用いられる取得モジュールであって、前記検知情報及び前記高精度情報はいずれも車線境界線情報を含み、且ついずれも縁石情報及び／又はガードレール情報を含む、取得モジュールと、
   前記検知情報と前記高精度情報のマッチング情報を決定するための決定モジュールと、
   前記マッチング情報に基づいて前記車両の位置情報を生成するための生成モジュールと、を含み、
   前記決定モジュールは、前記検知情報における車線境界線情報と前記高精度情報における車線境界線情報とのマッチング度、及び前記マッチング度に対応する車両の姿勢情報を決定し、前記検知情報及び前記高精度情報における縁石情報及び／又はガードレール情報に基づいて、前記マッチング度を調整するために用いられ、
   前記生成モジュールは、調整後のマッチング度に基づいて、前記車両の姿勢情報から前記位置情報を決定するために用いられる、車両測位装置。
8. 前記決定モジュールは、前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線間の幅を決定し、前記高精度情報における車線境界線情報に基づいて、前記高精度情報における各車線境界線間の幅を決定し、前記検知情報における各車線境界線間の幅及び前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、前記マッチング度を決定するために用いられる、請求項７に記載の車両測位装置。
9. 前記決定モジュールは、前記検知情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定し、前記高精度情報における各車線境界線間の幅に基づいて、各車線境界線のタイプを決定し、前記検知情報の各車線境界線の中から、あらかじめ設定された標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択し、前記高精度情報の各車線境界線の中から前記標準車線境界線のタイプを満たす車線境界線を選択し、選択された前記検知情報の車線境界線及び前記高精度情報の車線境界線に基づいて、前記マッチング度を決定するために用いられる、請求項８に記載の車両測位装置。
10. 前記決定モジュールは、前記検知情報における車線境界線情報に基づいて、前記検知情報における各車線境界線の曲線方程を決定し、前記検知情報における各車線境界線の曲線方程に基づいて、前記検知情報における任意の２つの隣接する車線境界線間の幅を算出するために用いられる、請求項８に記載の車両測位装置。
11. 前記決定モジュールは、前記姿勢情報に基づいて前記車両のオフセット情報を決定し、前記オフセット情報に基づいて前記マッチング度を調整するために用いられる、請求項７から１０のいずれか１項に記載の車両測位装置。
12. 前記決定モジュールは、前記検知情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得し、前記高精度情報における車線境界線からサンプリング点の情報を取得し、前記検知情報におけるサンプリング点の情報と前記高精度情報におけるサンプリング点の情報との残差情報を算出し、前記残差情報に基づいて前記マッチング度を調整するために用いられる、請求項７から１０のいずれか１項に記載の車両測位装置。
13. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を含み、
    前記メモリには前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１から６のいずれか１項に記載の車両測位方法を実行できる、電子機器。
14. 請求項７から１２のいずれか１項に記載の車両測位装置、又は、請求項１３に記載の電子機器を含む、車両。
15. コンピュータコマンドが記憶されている非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記コンピュータコマンドはコンピュータに請求項１から６のいずれか１項に記載の車両測位方法を実行させるために用いられる、非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。
16. コンピュータに請求項１～６のいずれか１項に記載の車両測位方法を実行させるコンピュータプログラム。

Images