JP7274707B1 - 評価システム、コンピュータプログラム、及び評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両位置の推定精度を検証可能な新規技術を提供する。【解決手段】車両の走行位置を特定可能な走行データが取得される（Ｓ１１０）。複数の時点のそれぞれにおいて、レーザレーダにより計測される車両の周囲の三次元形状に関する計測データが取得される（Ｓ１２０，Ｓ１９０）。複数の時点のそれぞれに関して、対応する時点の計測データが示す三次元形状と適合する三次元地図データ内の領域を探索することにより、対応する時点における車両の位置を推定する位置推定タスクが複数生成される（Ｓ１３０）。位置推定タスクのそれぞれに対し、探索開始点として異なる地点が設定される（Ｓ１４０，Ｓ２００）。位置推定タスクのそれぞれで推定された各時点の位置と、位置に対応する時点の走行位置との差に基づき、位置の推定精度に関する評価値が算出される（Ｓ１５０－Ｓ１７０）。【選択図】図２

Description

本開示は、評価システム及び評価方法に関する。

従来、レーザレーダを用いて反射点までの距離を計測することにより、周囲の三次元形状を計測する技術（所謂ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）が知られている。

ＬｉＤＡＲを用いた位置推定技術として、三次元点群地図データと、車両に搭載されたレーザレーダのスキャンデータとのマッチングにより、車両の位置を推定する技術も知られている（例えば、特許文献１参照）。マッチングの例には、ＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ）スキャンマッチングが含まれる。

マッチングは例えば、地図空間上の探索開始点から、三次元点群地図データとスキャンデータとの照合を開始して、一致度に関する評価関数が最大となる地点を探索することにより行われる。評価関数が最大となる地点が、スキャンデータを生成したレーザレーダの位置、すなわちレーザレーダを搭載する車両の位置と推定される。

橘川 雄樹、外４名、「自動運転実証実験：位置推定精度の検証」、国際交通安全学会誌、ｖｏｌ．４２，Ｎｏ．２，ｐｐ．４８－５３、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２９年１０月、［令和３年８月１０日検索］、インターネット＜URL: http://www.iatss.or.jp/common/pdf/publication/iatss-review/42-2-06.pdf＞

しかしながら、マッチングによる位置推定技術は、単調な景色の広がる空間では、特徴的な景色の広がる空間よりも位置推定精度が低下する傾向を示す。この技術によれば、探索開始点が推定対象の車両位置の真値から離れるほど、車両位置の誤推定が生じやすい。

ＬｉＤＡＲを用いた位置推定技術は、車両の自動運転にも活用される。この場合には、位置推定精度の低下が、自動運転にも影響を与える可能性がある。

そこで、本開示の一側面によれば、レーザレーダの計測データと三次元地図データとに基づき推定される車両の位置に関し、位置推定精度を検証可能な新規技術を提供できることが望ましい。

本開示の一側面によれば、走行データ取得部と、計測データ取得部と、複数の位置推定部と、設定部と、評価部とを備える評価システムが提供される。走行データ取得部は、所定期間における各時点の車両の走行位置を特定可能な走行データを取得するように構成される。

計測データ取得部は、所定期間における複数の時点のそれぞれにおいて、車両に搭載されるレーザレーダにより計測される車両の周囲の三次元形状に関する計測データを取得するように構成される。

位置推定部は、複数の時点のそれぞれに関して、対応する時点の計測データが示す三次元形状と適合する三次元地図データ内の領域を探索することにより、対応する時点における車両の位置を推定するように構成される。

設定部は、複数の位置推定部のそれぞれに対し、三次元地図データにおける探索の開始地点である探索開始点として異なる地点を設定するように構成される。設定部は、走行データに基づき、複数の位置推定部のそれぞれに対し、複数の時点のそれぞれの探索開始点を設定する。

評価部は、複数の位置推定部のそれぞれで推定された各時点の位置と、位置に対応する時点の走行位置との差に基づき、位置の推定精度に関する評価値を算出するように構成される。

この評価システムによれば、レーザレーダの計測データと三次元地図データとに基づく車両位置の推定精度に関し、探索開始点が推定対象の車両位置の真値からずれる場合の位置推定精度を適切に評価できる。すなわち、車両位置の推定に際し、直前の車両位置として認識される位置に誤差が含まれることに対する位置推定の頑強性を、評価値として適切に算出することができる。

従って、本開示の一側面によれば、レーザレーダの計測データと三次元地図データとに基づく車両位置の推定精度を、適切に検証可能な評価システムを提供することができる。

本開示の一側面によれば、評価部は、複数の位置推定部のうち、差が閾値を超える位置を推定していない位置推定部の数に基づき、評価値を算出するように構成されてもよい。本開示の一側面によれば、評価部は、複数の位置推定部による推定動作を、差が閾値を超える位置を推定した位置推定部から順に停止し、複数の位置推定部のうち、推定動作を停止していない位置推定部の数に基づき、評価値を算出するように構成されてもよい。こうした評価方法によれば、位置推定精度の評価値を適切に数値化可能である。

本開示の一側面によれば、評価部は、複数の時点のそれぞれに関して、評価値を算出するように構成されてもよい。こうした評価方法によれば、車両の走行環境の時間変化に応じた位置推定精度の変化を、適切に評価可能である。

本開示の一側面によれば、評価部は、車両の走行環境の変化に応じて閾値を変更するように構成されてもよい。こうした閾値の変更によれば、評価の対象としない要因による位置推定精度の変化による評価値への影響を抑えることができ、それによって注目すべき要因による位置推定精度の変化を、評価値の変化として適切に表すことができる。

本開示の一側面によれば、評価部は、車両の周囲の三次元形状の変化が基準より単調な車両の走行区間では、その他の走行区間よりも閾値を高く設定するように構成されてもよい。位置推定精度が低下する単調な車両の走行区間では、閾値を高く設定することにより、単調な走行区間で位置推定精度が低下することに起因した評価値への影響を抑えて、その他の要因による位置推定精度の変化を、評価値の変化として適切に表すことができる。

本開示の一側面によれば、評価部は、車両の走行区間のうち、特定種の走行区間では、その他の種類の走行区間よりも閾値を低く設定するように構成されてもよい。特定種の走行区間は、道路カーブを有する走行区間、停止線を有する走行区間、及び、横断歩道を有する走行区間の少なくともいずれかであり得る。

こうした閾値の設定によれば、高い位置推定精度が求められる走行区間とそれ以外の走行区間とに応じて閾値を適切に使い分けて、位置推定精度に関する適切な評価値を算出可能である。

本開示の一側面によれば、設定部は、複数の時点のうち、最初の時点に続く後続時点のそれぞれでは、複数の位置推定部のそれぞれに対し、対応する時点の探索開始点として、対応する時点より一つ前の時点において、対応する位置推定部が推定した位置に、所定の確率分布に従う誤差を付与した一つ前の時点での走行位置から対応する時点の走行位置への変位ベクトルを加算した位置を設定するように構成され得る。

本開示の一側面によれば、設定部は、上記最初の時点では、複数の位置推定部のそれぞれに対し、最初の時点の探索開始点として、最初の時点での走行位置に所定の確率分布に従う誤差を付与した位置を設定するように構成され得る。

上述した手法を通じて、想定される誤差分布に応じた確率分布に従う誤差を付与した探索開始点を設定することによれば、誤差の影響を考慮した位置推定精度の評価を適切に行うことができる。

本開示の一側面によれば、上記確率分布は、正規分布であり得る。本開示の一側面によれば、設定部は、上記確率分布として、車両の走行環境の変化に応じて分散の異なる正規分布を用いて、探索開始点を設定するように構成されてもよい。

車両の走行環境の変化に応じて、誤認識される位置に含まれる誤差の大きさは変化する。車両の走行環境の変化に応じて分散の異なる正規分布を用いて、探索開始点を設定することによれば、位置の誤認識を適切にシミュレートして、位置推定精度を適切に評価することができる。

本開示の一側面によれば、車両は、シミュレータ内の仮想空間で走行する仮想車両であってもよい。この場合、走行データ取得部は、仮想空間で走行する仮想車両の走行データを取得するように構成され得る。計測データ取得部は、計測データとして、仮想車両に搭載される仮想のレーザレーダにより計測される仮想空間における仮想車両の周囲の三次元形状に関する計測データを取得するように構成され得る。

シミュレータでの位置推定精度の検証に、本開示の技術を適用することによれば、少ない負荷で簡単にマッチングによる位置推定精度を検証することができる。

本開示の一側面によれば、上述した評価システムが備える走行データ取得部、計測データ取得部、複数の位置推定部、設定部、及び評価部の少なくとも一部として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。

本開示の一側面によれば、コンピュータにより実行される評価方法が提供されてもよい。評価方法は、所定期間における各時点の車両の走行位置を特定可能な走行データを取得することと、所定期間における複数の時点のそれぞれにおいて、車両に搭載されるレーザレーダにより計測される車両の周囲の三次元形状に関する計測データを取得することと、複数の時点のそれぞれに関して、対応する時点の計測データが示す三次元形状と適合する三次元地図データ内の領域を探索することにより、対応する時点における車両の位置を推定する位置推定タスクを複数生成することと、位置推定タスクのそれぞれに対し、三次元地図データにおける探索の開始地点である探索開始点として異なる地点を設定することであって、走行データに基づき、位置推定タスクのそれぞれに対し、複数の時点のそれぞれの探索開始点を設定することと、位置推定タスクのそれぞれで推定された各時点の位置と、位置に対応する時点の走行位置との差に基づき、位置の推定精度に関する評価値を算出することと、を含み得る。

この評価方法によれば、上述の評価システムと同様に、レーザレーダの計測データと三次元地図データとに基づく位置推定に関し、位置推定精度を適切に評価可能である。

評価装置の構成を表すブロック図である。 プロセッサが実行する評価処理を表すフローチャートである。 評価画面の例を説明する図である。 プロセッサが実行する第一探索設定処理を表すフローチャートである。 第一探索設定処理に基づく探索開始点の設定及び車両位置の推定に関する説明図である。 プロセッサが実行する誤差判定処理を表すフローチャートである。 プロセッサが実行する第二探索設定処理を表すフローチャートである。 第二探索設定処理に基づく探索開始点の設定及び車両位置の推定に関する説明図である。 プロセッサが実行する閾値設定処理を表すフローチャートである。

以下に本開示の例示的実施形態を、図面を参照しながら説明する。
図１に示す本実施形態の評価装置１は、汎用の情報処理装置に、当該情報処理装置を評価装置１として機能させるためのコンピュータプログラムである評価プログラム１００がインストールされて構成される。

評価装置１は、図１に示すように、プロセッサ１１と、メモリ１３と、ストレージ１５と、表示部１７と、操作部１９と、データ入出力部２１と、を備える。プロセッサ１１は、ストレージ１５に格納されたコンピュータプログラムに従う処理を実行する。メモリ１３は、ＲＡＭを備え、プロセッサ１１による処理実行時に作業用メモリとして使用される。

ストレージ１５は、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブにより構成され、コンピュータプログラム、及び、コンピュータプログラムに従う処理の実行時に使用される各種データを記憶する。ストレージ１５は、評価プログラム１００、及び、三次元点群地図データ２００を記憶する。

三次元点群地図データ２００は、所定地域の三次元形状、具体的には地表上に存在する自然物及び人工物の三次元形状（特に外形）を、三次元点群で表す点群データである。この三次元点群地図データ２００は、例えば、車両の走行道路に対応する路面及びその周囲の建造物等の人工物及び自然物の三次元形状を三次元点群で表す。三次元点群地図データ２００は、三次元点群を構成する各点の三次元座標を記述する。三次元点群地図データ２００は、例えば、車両に搭載された計測機器を用いて作成される。

表示部１７は、プロセッサ１１により制御されて、評価装置１を操作するユーザに対し、各種情報を表示するように構成される。表示部１７は、例えば液晶ディスプレイを備える。

操作部１９は、評価装置１に対するユーザからの操作信号をプロセッサ１１に入力するように構成される。操作部１９は、例えばキーボード及びポインティングデバイスを備える。

データ入出力部２１は、外部からのデータ入力及び外部へのデータ出力に使用される。データ入出力部２１は、例えば、三次元点群地図データ２００の評価装置１内への取込に使用される。

データ入出力部２１は、例えば有線又は無線により外部機器と通信する通信インタフェースを備えることができる。データ入出力部２１は、ＵＳＢメモリに対するデータの読込及び書込が可能なＵＳＢインタフェースを備えることができる。データ入出力部２１は、カード型の記録メディアに対するデータの読込及び書込が可能なメディアリーダ／ライタを備えることができる。

プロセッサ１１は、評価プログラム１００の実行指令が操作部１９を介してユーザから入力されると、ストレージ１５が記憶する評価プログラム１００に従う評価処理（図２参照）を実行する。ここでは評価処理の詳細を説明する前に、その概略を説明する。

評価処理では、三次元点群地図データ２００に基づく仮想空間において、仮想車両（以下単に車両という）が搭載するＬｉＤＡＲ計測器であるレーザレーダに対するＬｉＤＡＲシミュレーションが行われる。これにより、車両により搭載されたレーザレーダの計測データであるスキャンデータが得られる。

スキャンデータは、仮想空間上で走行する車両の走行位置においてレーザレーダにより得られる車両を中心とした車両周囲の三次元形状を三次元点群で表すデータである。

評価処理では、このスキャンデータと、三次元点群地図データ２００との照合により、仮想空間上での車両の位置推定が行われる。車両の走行ルートの全体に亘って、各地点での位置推定の頑強性に関する評価値Ｗの変化が、色の変化により、図３に示すように表示される。ここでいう頑強性は、位置推定に失敗しにくい性質、換言すれば、様々な環境で位置推定を精度よく実行できる性質のことをいう。本実施形態の評価装置１は、ＬｉＤＡＲを用いた位置推定アルゴリズムの頑強性の検証に役立つ。

図２に示す評価処理を開始すると、プロセッサ１１は、シミュレーションに必要な、車両の走行ルートを説明する走行データを取得する（Ｓ１１０）。プロセッサ１１は、Ｓ１１０の処理を実行することにより、走行データ取得部として機能する。

走行データは、スタート地点からゴール地点までの車両の走行運動を定義するデータであり、スタート地点からゴール地点までを車両が移動するまでのシミュレーション期間における各時点の車両の走行位置Ｐｒを特定可能な情報を含む。走行データは、例えば、各時点の走行位置Ｐｒを表す時系列データであり得る。

その後、プロセッサ１１は、走行データに従って車両が三次元点地図データにより定義される仮想空間上を走行する条件でのＬｉＤＡＲシミュレーションを開始する（Ｓ１２０）。ＬｉＤＡＲシミュレーションは、予め定められた時間ステップ間隔ΔＴで進行する。以下でいう時刻ｔは、シミュレーションの開始時刻をゼロ点として仮想空間で刻まれる時間に関する時間軸上の点を意味する。

シミュレーション開始からの各時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴでは、走行データから特定される時刻ｔの走行位置Ｐｒに車両が存在する条件下で、レーザレーダにより車両周囲の三次元形状が計測される。ｎは、１以上の自然数である。そして、車両周囲の三次元形状に関するスキャンデータが生成される。

プロセッサ１１は、Ｓ１２０において、時刻ｔ＝０でのスキャンデータを取得する。シミュレーション開始時刻ｔ＝０は、車両がスタート地点にいる時点でもよいし、車両がスタート地点から時間ステップ間隔ΔＴに対応する距離だけ移動した時点でもよい。プロセッサ１１は、Ｓ１２０の処理及び後述のＳ１９０の処理を実行することにより、計測データ取得部として機能する。

続くＳ１３０において、プロセッサ１１は、複数のパーティクルを生成する。各パーティクルは、シミュレーション開始からの各時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴにおいて、同時刻ｔのスキャンデータが示す三次元形状と適合する三次元点群地図データ２００内の領域を、設定された探索開始点から探索することにより、同時刻ｔにおける車両の位置Ｐｔを推定する位置推定タスクである。

各パーティクルは、頑強性検証対象の位置推定アルゴリズムに従って、車両の位置Ｐｔを推定する。具体的には、位置推定タスクは、ＮＤＴスキャンマッチングにより、スキャンデータと三次元点群地図データ２００とを照合して、車両の位置Ｐｔを推定する。

Ｓ１３０において複数のパーティクルを生成した後、プロセッサ１１は、各パーティクルに、時刻ｔ＝０における車両位置Ｐｔの推定のための探索開始点を設定し、Ｓ１２０で取得したスキャンデータと三次元点群地図データ２００とに基づく車両位置Ｐｔの推定動作を実行させる（Ｓ１４０）。プロセッサ１１は、Ｓ１４０の処理及び後述のＳ２００の処理を実行することにより、設定部として機能する。

Ｓ１４０において、プロセッサ１１は、図４に示す第一探索設定処理を実行することができる。第一探索設定処理を開始すると、プロセッサ１１は、存在する複数のパーティクルの一つを、設定対象に選択する（Ｓ３１０）。

続いて、プロセッサ１１は、設定対象のパーティクルに対して、探索開始点を設定する（Ｓ３２０）。Ｓ３２０において、プロセッサ１１は、基準位置Ｐ０として、走行データから特定される現時刻ｔ＝０の走行位置Ｐｒを特定する。基準位置Ｐ０は、推定すべき車両位置Ｐｔの真値に対応する。

プロセッサ１１は、設定対象のパーティクルに対し、基準位置Ｐ０に正規分布に従う誤差δＰを付与した位置である探索開始点Ｓｐ＝Ｐ０＋δＰを設定する（Ｓ３２０）。正規分布は、確率分布の例である。誤差δＰの値は、正規分布に従うように確率的に決定される。

車両位置Ｐｔは、水平面に平行なｘ軸及びｙ軸、水平面に垂直なｚ軸を有する三次元座標空間上の位置座標（ｘ，ｙ，ｚ）で表される。基準位置Ｐ０及び誤差δＰもまた、ｘ成分、ｙ成分、及びｚ成分を含む三次元ベクトルである。

誤差δＰ＝（δＰｘ，δＰｙ，δＰｚ）の各成分δＰｘ，δＰｙ，δＰｚは、成分間で同じ又は異なる分散σ^２を有する平均μ＝０の正規分布ＮＤ（０，σ^２）に従う値に設定される。例えば、ｚ方向の誤差δＰｚは、ｘ方向の分散σｘ^２及びｙ方向の分散σｙ^２より小さい分散σｚ^２を有する正規分布に従って、基準位置Ｐ０に付与され得る。

プロセッサ１１は、存在する複数のパーティクルの全てに探索開始点を設定するまで、Ｓ３３０でＮｏと判断し、Ｓ３１０，Ｓ３２０の処理を繰返し実行することにより、パーティクル毎に、基準位置Ｐ０に対して異なる誤差δＰを付与した探索開始点を設定する。パーティクルの全てに探索開始点を設定すると（Ｓ３３０でＹｅｓ）、図４に示す第一探索設定処理を終了する。

第一探索設定処理の終了時点で、各パーティクルには、図５左領域に示すように、理想的な探索開始点である、推定すべき車両位置Ｐｔの真値に対応する地点３１０からずれた地点３２０に、探索開始点が設定される。

続くＳ１５０において、プロセッサ１１は、設定された探索開始点からの探索により各パーティクルが推定した車両位置Ｐｔを、各パーティクルから取得する。図５右領域は、各パーティクルが探索開始点からの探索により車両位置Ｐｔを推定することを、推定される車両位置Ｐｔに対応する地点３３０と共に概念的に示す。

続くＳ１６０において、プロセッサ１１は、車両位置Ｐｔの真値に対応する、走行データから特定される車両位置Ｐｔと同時刻ｔの走行位置Ｐｒに基づき、推定誤差Ｅの大きい車両位置Ｐｔを推定したパーティクルを削除することにより、対応するパーティクルの推定動作を停止する（Ｓ１６０）。

Ｓ１６０において、プロセッサ１１は、図６に示す誤差判定処理を実行することができる。誤差判定処理を開始すると、プロセッサ１１は、Ｓ４１０において、推定誤差Ｅの大小を判定するための閾値Ｔｈを設定する。閾値Ｔｈは、予め定められた固定値であってもよいし、ユーザから指定された値であってもよい。

続くＳ４２０において、プロセッサ１１は、存在する複数のパーティクルの一つを、判定対象に選択する（Ｓ４２０）。続くＳ４３０において、プロセッサ１１は、判定対象のパーティクルにより推定された車両位置Ｐｔと、車両位置Ｐｔの真値に対応する走行位置Ｐｒと、に基づき、その差の絶対値として、推定誤差Ｅ＝｜Ｐｔ－Ｐｒ｜を算出する。

続くＳ４４０において、プロセッサ１１は、推定誤差Ｅが閾値Ｔｈを超えているか否かを判断する。推定誤差Ｅが閾値Ｔｈを超えていると判断すると（Ｓ４４０でＹｅｓ）、プロセッサ１１は、Ｓ４５０において、判定対象のパーティクルを削除することにより、このパーティクルの推定動作を停止する。その後、Ｓ４６０の処理を実行する。

一方、プロセッサ１１は、推定誤差Ｅが閾値Ｔｈ以下であると判断すると（Ｓ４４０でＮｏ）、判定対象のパーティクルを削除せずに、Ｓ４６０の処理を実行する。

Ｓ４６０において、プロセッサ１１は、存在する複数のパーティクルの全てをＳ４２０において個別に選択したか否かを判断する。全てのパーティクルを選択していない場合には、Ｓ４６０で否定判断し、Ｓ４２０において次のパーティクルを選択して、Ｓ４３０以降の処理を実行する。

プロセッサ１１は、全てのパーティクルを選択したと判断すると（Ｓ４６０でＹｅｓ）、誤差判定処理を終了する。このようにして、プロセッサ１１は、Ｓ１６０では、誤差の大きい車両位置Ｐｔを推定したパーティクルを削除する。

続くＳ１７０において、プロセッサ１１は、Ｓ１３０で最初に生成されたパーティクルのうち削除されていないパーティクルの数Ｍ１を、評価値Ｗ＝Ｍ１として算出する（Ｓ１７０）。

別例によれば、プロセッサ１１は、最初に生成されたパーティクルの数Ｍ０に対する未削除のパーティクルの数Ｍ１の割合Ｍ１／Ｍ０を、評価値Ｗ＝Ｍ１／Ｍ０として算出してもよい。プロセッサ１１は、Ｓ１７０の処理を実行することにより、評価部として機能する。

その後、プロセッサ１１は、算出した評価値Ｗを、対応する時刻ｔ及び走行位置Ｐｒと関連付けて、評価ログとして記録する（Ｓ１７０）。評価ログは、メモリ１３、又は、ストレージ１５において記憶される。

続くＳ１８０において、プロセッサ１１は、シミュレーションの終了条件が満足されたかを判断する。例えば、走行データが示すゴール地点に車両が到達するまでシミュレーションが進んだ場合、プロセッサ１１は、終了条件が満足されたと判断し、それ以外の場合には、終了条件が満足されていないと判断する。

プロセッサ１１は、終了条件が満足されていないと判断すると（Ｓ１８０でＮｏ）、シミュレーションの時間ステップを更新する（Ｓ１９０）。すなわち、仮想空間上の時刻ｔを、時間ステップ間隔ΔＴだけ進め、仮想空間上で、更新後の時刻ｔに対応する走行位置Ｐｒで車両がレーザレーダによる計測を行った場合のスキャンデータを取得する（Ｓ１９０）。

続くＳ２００において、プロセッサ１１は、各パーティクルに、更新後の時刻ｔにおける車両位置Ｐｔの推定のための探索開始点を設定し、Ｓ１９０で取得したスキャンデータと三次元点群地図データ２００との照合による車両位置Ｐｔの推定動作を実行させる。

Ｓ２００において、プロセッサ１１は、図７に示す第二探索設定処理を実行することができる。第二探索設定処理を開始すると、プロセッサ１１は、存在する複数のパーティクルの一つを、設定対象に選択する（Ｓ５１０）。

続くＳ５２０において、プロセッサ１１は、設定対象のパーティクルに対して、探索開始点Ｓｐ＝Ｐｂ＋ΔＰ＋δＰを設定する。ここでのＰｂは、設定対象のパーティクルにより推定された現時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴより一つ前の時間ステップに対応する時刻ｔ＝（ｎ－２）＊ΔＴの車両位置Ｐｔである。

ΔＰは、一つ前の時間ステップに対応する時刻ｔ＝（ｎ－２）＊ΔＴから現時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴまでの車両の走行位置Ｐｒの変位ベクトルである。具体的には、ΔＰは、時刻ｔ＝（ｎ－２）＊ΔＴの走行位置Ｐｒ＝Ｐｒ０から、現時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴの走行位置Ｐｒ＝Ｐｒ１までの変位ベクトルΔＰ＝Ｐｒ１－Ｐｒ０である。

δＰは、正規分布に従う誤差δＰである。誤差δＰの値は、Ｓ３２０での処理と同様に、正規分布に従うように確率的に決定される。ベクトル（ΔＰ＋δＰ）は、正規分布に従う誤差δＰを付与した一つ前の時点での走行位置Ｐｒ＝Ｐｒ０から現時点の走行位置Ｐｒ＝Ｐｒ１への変位ベクトルに対応する。

すなわち、プロセッサ１１がＳ５２０で設定対象のパーティクルに対して設定する時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴの探索開始点は、時刻ｔ＝（ｎ－１）＊ΔＴより一つ前の時刻ｔ＝（ｎ－２）＊ΔＴにおいて、対応するパーティクルが推定した車両位置Ｐｂに、誤差δＰを付与した変位ベクトルを加算した位置である。

図８上側に示す図は、各パーティクルが推定した車両位置Ｐｂに対応する地点３３０から、誤差δＰを含む変位ベクトルだけ移動した地点３４０に、各パーティクルの次の探索開始点が設定されることを示している。地点３５０は、次の探索開始点として理想的な、推定すべき車両位置Ｐｔの真値に対応する。

Ｓ５２０の処理実行後、プロセッサ１１は、存在する複数のパーティクルの全てに探索開始点を設定するまで、Ｓ５３０でＮｏと判断し、Ｓ５１０，Ｓ５２０の処理を繰返し実行することにより、パーティクル毎に、探索開始点を設定する。パーティクルの全てに探索開始点を設定すると（Ｓ５３０でＹｅｓ）、図７に示す第二探索設定処理を終了する。

Ｓ２００（図２参照）における探索開始点の設定後、プロセッサ１１は、Ｓ１５０の処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１は、設定された探索開始点からの探索により各パーティクルが推定した車両位置Ｐｔを、各パーティクルから取得する（Ｓ１５０）。図８下側は、各パーティクルが探索開始点である地点３４０からの探索により車両位置Ｐｔを推定することを、推定される車両位置Ｐｔに対応する地点３６１，３６２，３６３と共に概念的に示す。

その後、プロセッサ１１は、Ｓ１６０の処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１は、直前のＳ１５０で取得した車両位置Ｐｔと同時刻ｔの走行位置Ｐｒに基づき、推定誤差の大きい車両位置Ｐｔを推定したパーティクルを削除する。

図８に示される地点３６１，３６２は、推定誤差Ｅが閾値Ｔｈ以下である車両位置Ｐｔに対応する。地点３６３は、推定誤差Ｅが閾値Ｔｈを超えた車両位置Ｐｔに対応する。地点３６３に対応する車両位置Ｐｔを推定したパーティクルは、削除される。図８における記号Ｘは、パーティクルが削除されることを意味している。

その後、プロセッサ１１は、Ｓ１６０での処理後に残存するパーティクルの数Ｍ１に基づいた評価値Ｗ＝Ｍ１（別例によればＷ＝Ｍ１／Ｍ０）を算出する（Ｓ１７０）。プロセッサ１１は、このようにしてＳ１８０で肯定判断するまで、Ｓ１５０～Ｓ２００の処理を繰返し実行する。これにより、プロセッサ１１は、時間ステップ間隔ΔＴ毎に、車両の走行位置Ｐｒを更新し、スキャンデータに基づいて車両位置Ｐｔを推定し、推定誤差Ｅに基づいて、評価値Ｗを算出する。

Ｓ１８０で肯定判断すると、すなわち、シミュレーションの終了条件が満足されたと判断すると、プロセッサ１１は、Ｓ２１０の処理を実行する。Ｓ２１０において、プロセッサ１１は、記録した評価ログに基づき、車両の走行ルートを表す地図画像に重ねて、評価値Ｗを色情報により示した図３に示す評価画面を、表示部１７に表示させる。

例えば、採り得る評価値Ｗの最大値に対しては、「紫」が割り当てられ、最小値に対しては「赤」が割り当てられ、その間の値に対しては、色相環に従って、青、緑、黄、及び、橙が順に割り当てられる。評価画面においては、地図画像と共に、走行ルートに沿って、走行ルート上の各地点を車両が走行した時刻ｔの評価値Ｗに対応する色が表示される。

以上に説明した本実施形態の評価装置１によれば、レーザレーダの計測データであるスキャンデータと三次元点群地図データ２００とに基づく車両位置の推定精度に関し、探索開始点が推定対象の車両位置の真値からずれている場合の位置推定精度を適切に評価できる。すなわち、車両位置の推定に際し、直前の車両位置として認識される位置に誤差が含まれることに対する位置推定の頑強性を、評価値Ｗとして適切に算出することができる。

特に、本実施形態によれば、仮想空間上でのＬｉＤＡＲシミュレーションを利用しているために、車両位置の真値を特定することができる。従って、検証対象の位置推定アルゴリズムが探索開始点のずれによってどのような傾向を示すのかを、真値不明である場合よりも、適切に把握することができる。

本実施形態では、想定される誤差分布に対応する正規分布に従って、探索開始点に理想点からの誤差を与える。また、誤差の異なる複数のパーティクルを生成し、各パーティクルの推定誤差Ｅに基づき、パーティクル全体に対する総合的な評価値Ｗとして、位置推定能力ともいえる位置推定精度に関する評価値Ｗを算出する。

具体的には、各パーティクルで確率的な誤差δＰを取り入れた位置推定を行いながら、これらの推定誤差Ｅを、パーティクル全体の残存パーティクル数Ｍ１を用いて、統計的に評価し、評価値Ｗを算出する。

従って、本実施形態の評価装置１によれば、確率的な誤差を考慮しながら、位置推定アルゴリズムの位置推定精度、特には、位置推定の頑強性を、統計的に適切に評価可能である。

本実施形態の評価装置１によれば更に、車両の走行環境の時間変化に応じた位置推定精度の変化を、適切に評価して、ユーザに表示することが可能である。すなわち、本実施形態では、時間ステップ間隔ΔＴ毎に、評価値Ｗが算出されて、走行位置Ｐｒと関連付けて記録される。更に走行ルートに沿って、評価値Ｗに対応する色が評価画面上で表示される。従って、ユーザは、どのような走行環境で、大きな推定誤差Ｅが発生するのかを視覚的に容易に判断することができる。

変形例として、プロセッサ１１は、Ｓ４１０で図９に示す閾値設定処理を実行するように構成されてもよい。すなわち、プロセッサ１１は、Ｓ４１０では、車両の現走行区間を判別し（Ｓ６１０）、判別した現走行区間に応じた閾値Ｔｈを設定する（Ｓ６２０）処理を実行してもよい。

この場合、閾値Ｔｈは、走行区間毎に異なる値に定められ、ストレージ１５に予め閾値定義データとして格納され得る。閾値定義データは、走行データと一体化されてもよい。すなわち、スタート地点からゴール地点までの走行ルートが複数の走行区間に分割されていてもよく、走行データは、各走行区間に対して閾値Ｔｈを定義するデータを含んでいてもよい。

閾値Ｔｈは、車両の周囲の三次元形状の変化が基準より単調な車両の走行区間では、その他の走行区間よりも高い値に定義され得る。単調な走行区間の例には、田畑が広がる区間、及び、一様な防音壁に囲まれた走行区間（高速道路等）が含まれる。

単調な景色の広がる走行区間では、そうではない区間よりも位置推定精度が低下する。これは、マッチングによる位置推定アルゴリズムの基本的な傾向である。従って、位置推定精度が低下する単調な車両の走行区間では、閾値Ｔｈを高く設定することによれば、単調な走行区間で位置推定精度が低下することに起因した評価値Ｗへの影響を抑えて、その他の要因による位置推定精度の変化を、評価値Ｗの変化として適切に表現することができる。

閾値Ｔｈは、特定種の走行区間では、その他の種類の走行区間よりも低く定義されてもよい。特定種の走行区間は、道路カーブを有する走行区間、停止線を有する走行区間、及び、横断歩道を有する走行区間の少なくともいずれかであり得る。すなわち、車両の現走行区間が、道路カーブを有する走行区間、停止線を有する走行区間、及び、横断歩道を有する走行区間の少なくともいずれかに該当するときには、そうではないときよりも、閾値Ｔｈが低く設定されてもよい。

こうした閾値Ｔｈの設定によれば、高い位置推定精度が求められる走行区間とそれ以外の走行区間とに応じて閾値Ｔｈを適切に使い分けて、位置推定精度に関する適切な評価値Ｗを算出可能である。

更なる変形例として、プロセッサ１１は、車両の走行環境の変化に応じて分散σ^２の異なる正規分布を用いて、探索開始点を設定するように構成されてもよい。すなわち、走行環境の変化に応じた分散σ^２を有する正規分布に従って、誤差δＰが生成され、探索開始点の設定に用いられてもよい。

例えば、プロセッサ１１は、Ｓ５２０で探索開始点を設定する際、閾値Ｔｈの例と同様に、車両の現走行区間を判別し、誤差δＰの生成に用いる正規分布の分散σ^２を、現走行区間に応じた分散σ^２に設定することができる。この場合、分散σ^２は、走行区間毎に異なる値に定められ、ストレージ１５に予め分散定義データとして格納され得る。分散定義データは、走行データと一体化されてもよい。すなわち、スタート地点からゴール地点までの走行ルートが複数の走行区間に分割されていてもよく、走行データは、各走行区間に対して分散σ^２を定義するデータを含んでいてもよい。

車両の走行環境の変化に応じて分散σ^２の異なる正規分布を用いて、探索開始点を設定することによれば、位置の誤認識を適切にシミュレートして、位置推定精度を適切に評価することができる。

以上に、変形例を含む本開示の例示的実施形態を説明したが、本開示が、これらに限定されるものではなく、種々の態様を採ることができることは言うまでもない。

上記実施形態では、仮想空間において車両を走行させてスキャンデータを取得し、位置推定アルゴリズムによる位置推定精度の評価を行ったが、実空間において車両を走行させることに得られたスキャンデータを用いて、位置推定精度の評価が行われもよい。この場合には、走行データとして、車両に搭載された各種センサ及び／又は車両を外部から観測する機器を用いて検出された各時点の車両の走行位置が記述されたデータが取得されてもよい。

この他、上記実施形態における１つの構成要素が有する機能は、複数の構成要素に分散して設けられてもよい。複数の構成要素が有する機能は、１つの構成要素に統合されてもよい。上記実施形態の構成の一部は、省略されてもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部は、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換されてもよい。特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

１…評価装置、１１…プロセッサ、１３…メモリ、１５…ストレージ、１７…表示部、１９…操作部、２１…データ入出力部、１００…評価プログラム、２００…三次元点群地図データ。

Claims (12)

1. 所定期間における各時点の車両の走行位置を特定可能な走行データを取得するように構成される走行データ取得部と、
   前記所定期間における複数の時点のそれぞれにおいて、前記車両に搭載されるレーザレーダにより計測される前記車両の周囲の三次元形状に関する計測データを取得するように構成される計測データ取得部と、
   前記複数の時点のそれぞれに関して、対応する時点の前記計測データが示す三次元形状と適合する三次元地図データ内の領域を探索することにより、前記対応する時点における前記車両の位置を推定するように構成される複数の位置推定部と、
   前記複数の位置推定部のそれぞれに対し、前記三次元地図データにおける前記探索の開始地点である探索開始点として異なる地点を設定するように構成される設定部であって、前記走行データに基づき、前記複数の位置推定部のそれぞれに対し、前記複数の時点のそれぞれの前記探索開始点を設定する設定部と、
   前記複数の位置推定部のそれぞれで推定された各時点の前記位置と、前記位置に対応する時点の走行位置との差に基づき、前記位置の推定精度に関する評価値を算出するように構成される評価部であって、前記複数の位置推定部のうち、前記差が閾値を超える前記位置を推定していない位置推定部の数に基づき、前記評価値を算出する評価部と、
   を備える評価システム。
2. 前記評価部は、前記複数の位置推定部による推定動作を、前記差が閾値を超える前記位置を推定した位置推定部から順に停止し、前記複数の位置推定部のうち、前記推定動作を停止していない位置推定部の数に基づき、前記評価値を算出する請求項１記載の評価システム。
3. 前記評価部は、前記複数の時点のそれぞれに関して、前記評価値を算出する請求項１又は請求項２記載の評価システム。
4. 前記評価部は、前記車両の走行環境の変化に応じて前記閾値を変更する請求項１又は請求項２記載の評価システム。
5. 前記評価部は、前記車両の走行区間のうち、特定種の走行区間では、その他の種類の走行区間よりも前記閾値を低く設定し、
   前記特定種の走行区間は、道路カーブを有する走行区間、停止線を有する走行区間、及び、横断歩道を有する走行区間の少なくともいずれかである請求項１又は請求項２記載の評価システム。
6. 前記設定部は、前記複数の時点のうち、最初の時点に続く後続時点のそれぞれでは、前記複数の位置推定部のそれぞれに対し、対応する時点の前記探索開始点として、前記対応する時点より一つ前の時点において、対応する位置推定部が推定した前記位置に、所定の確率分布に従う誤差を付与した前記一つ前の時点での走行位置から前記対応する時点の走行位置への変位ベクトルを加算した位置を設定する請求項１～請求項５のいずれか一項記載の評価システム。
7. 前記設定部は、前記最初の時点では、前記複数の位置推定部のそれぞれに対し、前記最初の時点の前記探索開始点として、前記最初の時点での走行位置に前記所定の確率分布に従う誤差を付与した位置を設定する請求項６記載の評価システム。
8. 前記確率分布は、正規分布である請求項６又は請求項７記載の評価システム。
9. 前記設定部は、前記確率分布として、前記車両の走行環境の変化に応じて分散の異なる正規分布を用いて、前記探索開始点を設定する請求項６又は請求項７記載の評価システム。
10. 前記車両は、シミュレータ内の仮想空間で走行する仮想車両であり、
    前記走行データ取得部は、前記仮想空間で走行する前記仮想車両の走行データを取得し、
    前記計測データ取得部は、前記計測データとして、前記仮想車両に搭載される仮想のレーザレーダにより計測される前記仮想空間における前記仮想車両の周囲の三次元形状に関する計測データを取得する請求項１～請求項９のいずれか一項記載の評価システム。
11. 請求項１～請求項１０のいずれか一項記載の評価システムが備える前記走行データ取得部、前記計測データ取得部、前記複数の位置推定部、前記設定部、及び前記評価部として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
12. コンピュータにより実行される評価方法であって、
    所定期間における各時点の車両の走行位置を特定可能な走行データを取得することと、
    前記所定期間における複数の時点のそれぞれにおいて、前記車両に搭載されるレーザレーダにより計測される前記車両の周囲の三次元形状に関する計測データを取得することと、
    前記複数の時点のそれぞれに関して、対応する時点の前記計測データが示す三次元形状と適合する三次元地図データ内の領域を探索することにより、前記対応する時点における前記車両の位置を推定する位置推定タスクを複数生成することと、
    前記位置推定タスクのそれぞれに対し、前記三次元地図データにおける前記探索の開始地点である探索開始点として異なる地点を設定することであって、前記走行データに基づき、前記位置推定タスクのそれぞれに対し、前記複数の時点のそれぞれの前記探索開始点を設定することと、
    前記位置推定タスクのそれぞれで推定された各時点の前記位置と、前記位置に対応する時点の走行位置との差に基づき、前記位置の推定精度に関する評価値を算出することであって、複数の前記位置推定タスクのうち、前記差が閾値を超える前記位置を推定していない位置推定タスクの数に基づき、前記評価値を算出することと、
    を含む評価方法。

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