JPWO2019188704A1 - 自己位置推定装置、自己位置推定方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施例に係る運転支援システムの概略構成を示す。運転支援システムは、車両と共に移動する車載機1と、地図情報の配信を行うサーバ装置2と、を備える。なお、図1では、サーバ装置2と通信を行う車載機1及び車両が1組のみ表示されているが、実際には、異なる位置に複数の車載機1及び車両の組が存在する。
図2(A)は、車載機1の機能的構成を表すブロック図を示す。図2(A)に示すように、車載機1は、主に、通信部11と、記憶部12と、センサ部13と、入力部14と、制御部15と、出力部16とを有する。通信部11、記憶部12、センサ部13、入力部14、制御部15及び出力部16は、バスラインを介して相互に接続されている。
図2(B)は、サーバ装置2の概略構成を示す。図2(B)に示すように、サーバ装置2は、通信部21と、記憶部22と、制御部25とを有する。通信部21、記憶部22、及び制御部25は、バスラインを介して相互に接続されている。
次に、本実施例におけるNDTに基づくスキャンマッチングについて説明する。
(1)ボクセルデータ
まず、NDTに基づくスキャンマッチングに用いるボクセルデータについて説明する。図3(A)は、ND地図のボクセルデータのデータ構造の例を示す。
図4(B)は、ライダ30によるスキャンデータの一例を示す。図4(B)は1つのボクセルに対応するスキャンデータを示している。スキャンデータは、ライダ30により計測された点群データであり、各点群データに割り当てられたスキャンデータ番号毎に、平均ベクトルLを有する。なお、スキャンデータは、本発明の第2点群特徴データの一例である。
次に、ND地図のボクセルデータを用いたNDTによるスキャンマッチングについて説明する。いま、推定パラメータとして、x方向移動ベクトルtx、y方向移動ベクトルty、z方向移動ベクトルtz、及び、方位方向(xy平面)の回転角(即ちヨー角)tΨを用いる。なお、ピッチ角及びロール角は道路勾配や振動により生じるもので、無視できる程度に小さいものとする。上記の推定パラメータを用いて、ライダ30により計測されたスキャンデータの任意の点の座標を座標変換すると、座標変換後の座標は以下の式(5)により得られる。
次に、本実施例の特徴である反射強度を用いたスキャンマッチングについて説明する。上記した基本のスキャンマッチングは、周辺構造物が少なかったり、同じような構造物が連続していたりすると、地図情報と計測データとが一致する場合と一致しない場合との違いが小さくなるためマッチングしにくくなる。そこで、本実施例では、ライダにより計測した点群データの反射強度を利用してスキャンマッチングを行う。
第1実施例は、ND地図のボクセルデータに反射強度の平均値を含め、その平均値とライダ30により計測したスキャンデータの反射強度の平均値とを用いてスキャンマッチングを行うものである。図3(B)は第1実施例に係るND地図のボクセルデータのデータ構造の例を示し、図6(A)は第1実施例に係るボクセルデータの例を示す。また、図6(B)は、第1実施例に係るスキャンデータの例を示す。図4(A)、4(B)と比較するとわかるように、ボクセルデータには、各ボクセル内に含まれる点群の反射強度の平均値IMが含まれている。また、ライダ30により計測されたスキャンデータ側においても、ボクセル内にあるスキャンデータの反射強度の平均値ILが算出される。
IM・IL=0.1×0.1+0.1×0.1+0.1×0.1
+1.0×1.0+0.1×0.1=1.04
となる。
IM・IL=0.1×0.1+0.1×0.1+1.0×0.1
+0.1×1.0+0.1×0.1=0.23
となる。式(8)の評価関数値が大きくなるのは、「IM・IL」の値が大きい方、即ち、第1の対応関係の方であり、これは図7に示すように正しい対応関係であることがわかる。
IM・IL=0.1×0.1+0.1×0.1+0.1×0.1
+0.1×0.1+0.1×0.1=0.05
となって一致してしまい、第1の対応関係と第2の対応関係のいずれが正しいかを判別することは難しい。
第2実施例では、第1実施例と同様にボクセルデータとスキャンデータの反射強度を利用するが、ボクセル内の点群の各点の反射強度を用いて平均ベクトルや共分散行列などのパラメータを算出する点で第1実施例と異なる。
上記の第1実施例と第2実施例を組み合わせて実施してもよい。その場合、ND地図のボクセルデータは、図6(A)に示すようにボクセル内の各点の反射強度の平均値である反射強度平均値IMを含む。また、図6(B)に示すように、ライダによるスキャンデータについても、各点の反射強度に基づいて反射強度平均値ILを算出する。これに加えて、ボクセルデータに含まれる平均ベクトルμ及び共分散行列Vは、それぞれ前述の式(10)、(11)で示すように各点の反射強度IM(i)を用いて算出されたものとなっている。また、ライダによるスキャンデータの平均ベクトルLも、前述の式(12)に示すようにボクセル内の各点の反射強度IL(j)を用いて算出される。そして、これらのボクセルデータとスキャンデータを用いて、式(8)、(9)により総合評価関数Eが最大となるようにスキャンマッチングを行う。
2 サーバ装置
10 地図DB
20 配信地図DB
11、21 通信部
12、22 記憶部
15、25 制御部
13 センサ部
14 入力部
16 出力部
Claims (7)
- 移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置であって、
所定サイズの3次元仮想領域単位で構成され、前記3次元仮想領域内に存在する物体に対して照射した光の反射光に対応する第1点群の特徴を示す第1点群特徴データを含む地図データを取得する地図データ取得手段と、
前記3次元仮想領域毎に、当該3次元仮想領域内に存在する物体に対して照射した光の反射光を受光する計測部により計測して得た第2点群の特徴を示す第2点群特徴データを含む計測データを生成する計測データ生成手段と、
前記3次元仮想領域毎の前記第1点群特徴データと前記第2点群特徴データとに基づいて、前記自己位置を推定する推定手段と、
を備え、
前記第1点群特徴データは前記第1点群の反射強度が反映されたデータであり、前記第2点群特徴データは前記第2点群の反射強度が反映されたデータである自己位置推定装置。 - 前記第1点群特徴データは、前記第1点群の平均位置、前記1点群の分散、及び、前記第1点群の平均反射強度を含み、
前記第2点群特徴データは、前記第2点群の平均位置、及び、前記第2点群の平均反射強度を含む請求項1に記載の自己位置推定装置。 - 前記推定手段は、前記第1点群の平均反射強度及び前記第2点群の平均反射強度を重み付け値として用いた評価式により、前記3次元仮想領域毎の前記第1点群特徴データと前記第2点群特徴データとのマッチング結果を求めることを特徴とする請求項2に記載の自己位置推定装置。
- 前記第1点群特徴データは、前記第1点群の各点の反射強度を用いて算出した前記第1点群の平均位置及び分散を含み、
前記第2点群特徴データは、前記第2点群の各点の反射強度を用いて算出した前記第1点群の平均位置を含む請求項1に記載の自己位置推定装置。 - 移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置により実行される自己位置推定方法であって、
所定サイズの3次元仮想領域単位で構成され、前記3次元仮想領域内に存在する物体に対して照射した光の反射光に対応する第1点群の特徴を示す第1点群特徴データを含む地図データを取得する地図データ取得工程と、
前記3次元仮想領域毎に、当該3次元仮想領域内に存在する物体に対して照射した光の反射光を受光する計測部により計測して得た第2点群の特徴を示す第2点群特徴データを含む計測データを生成する計測データ生成工程と、
前記3次元仮想領域毎の前記第1点群特徴データと前記第2点群特徴データとに基づいて、前記自己位置を推定する推定工程と、
を備え、
前記第1点群特徴データは前記第1点群の反射強度が反映されたデータであり、前記第2点群特徴データは前記第2点群の反射強度が反映されたデータである自己位置推定方法。 - コンピュータを備え、移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置により実行されるプログラムであって、
所定サイズの3次元仮想領域単位で構成され、前記3次元仮想領域内に存在する物体に対して照射した光の反射光に対応する第1点群の特徴を示す第1点群特徴データを含む地図データを取得する地図データ取得手段、
前記3次元仮想領域毎に、当該3次元仮想領域内に存在する物体に対して照射した光の反射光を受光する計測部により計測して得た第2点群の特徴を示す第2点群特徴データを含む計測データを生成する計測データ生成手段、
前記3次元仮想領域毎の前記第1点群特徴データと前記第2点群特徴データとに基づいて、前記自己位置を推定する推定手段、
として前記コンピュータを機能させ、
前記第1点群特徴データは前記第1点群の反射強度が反映されたデータであり、前記第2点群特徴データは前記第2点群の反射強度が反映されたデータであるプログラム。 - 請求項6に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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