KR101492661B1 - 안전 애플리케이션을 위한 맵 매칭 - Google Patents

Abstract

본 발명의 예시적 실시형태에 따르면, 객체에 대해 측정된 위치와 디지털 맵 상의 정보 사이의 맵 매칭을 위한 장치가 기술된다. 이는, 측정된 위치 및 미리정의된 에러에 기초하여 맵 상의 작도 엘리먼트의 제 1 선택을 수행하는데 이용되는 연산 유닛을 포함한다. 또한, 연산 유닛은, 제 1 및 제 2 보조 연산 유닛에 대해 선택된 작도 엘리먼트들을 제공하도록 설계된다. 또한, 보조 연산 유닛들로부터의 값이 동일한 측정 단위 (unit of measurement) 변환된다.

맵 매칭, 작도 엘리먼트, 연산 유닛, 디지털 맵

Description

안전 애플리케이션을 위한 맵 매칭{MAP MATCHING FOR SECURITY APPLICATIONS}

발명의 분야

본 발명은 객체에 대한 위치 데이터의 계산에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 객체에 대해 측정된 위치를 디지털 맵 상의 정보와 정렬시키기 위한 장치, 시스템, 장치의 이용, 차량, 프로세스, 프로그램 엘리먼트, 및 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.

기술적 배경

안전 관련 차량 보조 시스템은 차량 제어의 상실 또는 충돌을 초래할 수 있는 위험한 상황을 예측할 수 있을 필요가 있다. 이러한 상황이 적시에 예측되면, 이러한 상황은 가끔, 특히 자율적으로 예를 들어, 차량의 속도를 줄임으로써, 또는 경고 시스템을 이용하여 이 긴박한 상황에 대하여 운전자에게 경고함으로써 방지될 수 있다.

이 예측 성능은 각종 유형의 센서들, 레이더 시스템 또는 카메라에 이전에 제공되어 있지만, 이들은 모두 차량의 직접적인 시야에 제한된다. 이는, 예를 들어 도로의 굽은 곳 (bend) 후에 발생할 것에 관해서는 어떠한 정보를 제공할 수 없다는 것을 의미한다.

이들 예측을 향상시키기 위해, 그리고 일 예로서, 다음 도로의 굽은 곳 후에 어떻게 로드가 진행되는지를 예상할 수 있도록 맵 데이터가 이용될 수 있다.

맵 상의 정보를 이용하기 위해서, 현재 위치를 알 필요가 있다.

이 현재 위치는 각종 수단 예를 들어, 저가의 글로벌 솔류션일 수 있는 GPS 수신기를 이용하여 식별될 수 있다.

GPS 또는 다른 위치확인 시스템은, 로드 상에서 위치가 정확하게 가리켜지는 것을 항상 허용하지는 않는 에러를 갖는다. 맵 또한 실제 작도 (cartography)로부터 다소의 정확도 에러 및 불일치를 항상 가질 수도 있고, 이는 로드 상에서 직접 위치를 찾는 것을 더 어렵게 만들거나 심지어 불가능하게 만든다.

발명의 개요

본 발명의 목적은 객체에 대해 측정된 위치의, 디지털 맵 상의 정보와의 향상된 정렬을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 독립항의 특징에 따라 객체에 대해 측정된 위치를 디지털 맵 상의 정보와 정렬시키기 위한 장치, 시스템, 장치를 위한 이용, 차량, 프로세스, 프로그램 엘리먼트, 및 컴퓨터 판독가능 매체를 기술한다. 본 발명의 전개는 종속항들에서 발견될 수 있다.

설명된 예시적 실시형태들은 동등하게, 장치, 시스템, 이용, 차량, 프로세스, 프로그램 엘리먼트 및 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.

본 발명의 일 예시적 실시형태는, 객체 (예를 들어, 차량) 에 대해 측정된 위치를 디지털 맵 상의 정보와 정렬시키기 위한 장치를 기술하고, 여기서 장치는 연산 유닛을 갖는다. 이 경우, 연산 유닛은 측정된 위치 및 미리정의된 에러에 기초하여 맵 상의 작도 엘리먼트의 제 1 선택을 하도록 설계된다. 또한, 연산 유닛은 선택된 작도 엘리먼트를 제 1 및 제 2 서브유닛에 제공하도록 설계된다.

또한, 제 1 선택은 추가적으로 또는 대안으로, 연산 유닛에 의해 작도 엘리먼트에 대한 좌표에 기초하여 이루어질 수도 있다.

이 경우, 본 발명의 문맥 내에서 "정렬" 이라는 용어는 "맵 매칭" 이라는 용어와 동등하며, 그 반대의 경우도 같다.

이 문맥에서, "작도 엘리먼트 (cartography element)" 라는 용어는 이어서 4 개의 기본 엘리먼트: 노드, 세그먼트, 경로 또는 루프를 이용하여 나타낼 수 있는 맵의 임의의 엘리먼트를 의미하는 것으로 이해되도록 의도된다. 이 문맥에서, 노드는, 예를 들어 폭 및 높이와 같이 GPS 좌표를 갖는 공간 내의 포인트이다. 세그먼트는 2 개의 노드들을 서로 연결하는 선이고, 경로는 그룹화된 세그먼트의 세트이다.

다시 말하면, 본 발명의 이 예시적 실시형태는 미리정의된 에러 기준을 만족하는 그 소정 위치를 갖는 이들 작도 엘리먼트를 선택하는 고속 배제 필터를 기술한다. 이 기준은, 예를 들어 측정된 위치 주변의 최대 거리의 반경을 갖는 원에 의해 도식적으로 나타나는 최대 거리로부터 계산될 수도 있다. 이 경우, 예시의 방식으로, 상이한 공식에 기초하여 세그먼트가 최대 에러 내에 있는지 여부를 계산하는 것이 가능하다. 작도 엘리먼트의 고속 배제를 위한 이 필터 방법은 또한, 예를 들어 도 1 및 도 4 에 도시된다.

후속하는 맵 매칭 프로세스에 관련있는 이들 작도 엘리먼트의 이러한 선택 은, 맵 매칭이 더 빠르게 그리고 적은 소비 전력으로 수행되는 것을 허용한다. 후속하는 맵 매칭 방법의 목적은, 맵 상의 가능한 포인트들 사이에서 어느 포인트가 위치 찾기에 관련되는지를 결정하기 위해, 예를 들어, 특정 에러를 갖는 GPS 의 위치 찾기를 이용하기 위한 것이다. 몇몇 경우, GPS 위치의 다음 수신, 예를 들어 어느 로드 상에 GPS 수신기가 놓이는지를 결정할 필요가 있다. 이 경우, 무엇보다도 왜 정렬 또는 맵 매칭이 수행될 필요가 있는지, 그리고 특히 어느 방법 또는 어느 맵 매칭 프로세스가 그렇게 하기 위해 이용될 것인지를 분석할 필요가 있다. 그 다음에, 최선의 방법이 추출되고, 그 다음에 연산 유닛이 평가된다.

예시의 방식으로, 차량의 경우, 광범위한 에러 소스에 기초하여 정확할 수 없는 측정된 위치가 맵 데이터에 매칭되는 것이 가능하다. 이 프로세스 동안, 맵 데이터는 마찬가지로 에러를 포함할 수도 있다. 따라서, 예를 들어 더 멀리 놓인 다수의 로드들을 갖는 맵으로부터 2 개의 가장 근접한 로드를 선택하는 것이 가능하다. 이 경우, 로드는 세그먼트 또는 작도 엘리먼트로서 간주될 수 있다. 2 개의 로드 중 차량이 실제로 있는 로드의 확률의, 차량 상태에 기초한, 확률의 후속하는 계산은, 각종 방법을 이용하여 병렬로 계산 및 비교될 수 있다.

이 문맥에서, 장치 및 연산 유닛은 또한, 예를 들어 CPU 상에서 수행될 수 있는 수학적 프로세스 또는 알고리즘을 이용할 수 있다. 따라서, 작도 엘리먼트의 제 1 선택에 기초하여, 불필요한 작도 엘리먼트 또는 세그먼트가 감소되고 디지털 맵으로부터 제거되며, 이어서 예를 들어 간략화된 정렬이 수행되는 것을 허용한다.

마찬가지로, 연산 유닛은 또한, 임의의 수의 추가의 보조 연산 유닛을 위해 선택된 작도 엘리먼트를 제공하도록 설계된다. 또한, 단지 하나의 보조 연산 유닛을 이용하는 것이 물론 가능하다.

이 문맥에서, 미리정의된 에러는 예를 들어, GPS 시스템 내의 에러 분포에 기초하는 에러 값일 수도 있다. GPS 시스템 내의 에러 분포는 정규 분포에 대응하고, 이로부터 미리정의된 에러를 도출하는 것이 가능하다. 대안으로, 이 에러 값은 개별의 정렬에 기초하여 반복적으로 매칭 및 최적화될 수 있다.

다시 말하면, 장치는, 후속 개선 또는 측정된 위치에 대한 체크가 작은 맵 상에만 집중되고, 그 다음에 그 위치를 이용하여 관련 세그먼트를 계산 및 평가할 필요가 있도록, 제 1 선택에 의해 작도 엘리먼트에 대한 데이터 아이템의 수를 제거한다. 다시 말하면, 맵으로부터의 정보는 복잡한 완료 프로세스를 위해 미리 필터링된다. 이는, 시간 및 소비 전력에 있어서 상당한 절약을 의미할 수 있다.

이 경우, 미리정의된 에러의 값이 상황에 적절하게 매칭되는 제공이 또한 이루어질 수 있다. 즉, 장치는, 맵 매칭이 커버된 영역 내에서 전혀 수행될 수 없는 경우, 에러의 최대 범위를 증가시킨다. 맵 매칭이 가능한 경우, 시스템은 이론적으로 미리정의된 값까지 에러의 최대 범위를 감소시킨다.

이 문맥에서, 장치에 의한 관련된 작도 엘리먼트의 선택은 각종 모듈 또는 각종 보조 연산 유닛을 이용하여 각종 작도 엘리먼트의 비교검토 및 평가를 순차적으로 수행하는데 이용될 수 있다. 이 경우, 보조 연산 유닛은, 병렬로 그리고 서로 독립적으로, 동시에 동작할 수 있는 독립적 맵 매칭 알고리즘으로서 간주될 수 있다. 장치에 의한 제 1 선택 없이, 객체에 대해 측정된 위치의 디지털 맵 상의 정보와의 정렬은 더욱 더 복잡할 것이고, 단지 어렵게 실시간으로 수행될 것이다.

이 경우, 측정된 위치는 또한, 비-현재 데이터 레코드일 수도 있고, 또한 이전의 위치 데이터 레코드로부터 측정된 위치의 적어도 부분적 계산이 가능하다. 따라서, 네비게이션 성능은 이 예시적 실시형태의 필수 컴포넌트가 아니다. 또한, 정렬 다음에 피드백 정보로서 장치 및/또는 연산 유닛에 공급되는 새로운 위치가 뒤따를 수 있다. 이는 최적화된 맵 매칭에 대한 피드백 루프에 대응한다.

이는, 예를 들어 객체 내의 GPS 유닛과 같은 위치-찾기 유닛을 이용하여 이루어질 수 있다. 이 경우, 본 발명의 문맥 내에서, GPS 는, GPS, Galileo, GLONASS (러시아), KOMPASS (중국), IRNSS (인도),...와 같은 글로벌 네비게이션 위성 시스템 (GNSS) 을 나타낸다.

"디지털 맵" 이란 용어는 또한, 네비게이션 발생 없이, ADAS (Advanced Driver Assistant Systems) 용 맵을 의미하는 것으로 이해되도록 의도된다. 이 경우, 이용된 디지털 맵 포맷은 본 발명의 이 예시적 실시형태 및 임의의 다른 예시적 실시형태를 허용하기 위해서, 기준 및 파라미터에 기초하여 선택되고 가능하게 변형될 수 있다. 포맷은 이용된 알고리즘에 매칭시키는 것이 가능하다. 예시의 방식으로, 본 발명의 작도 엘리먼트의 선택 및 개별의 보조 연산 유닛에서의 값들의 병렬 계산을 개선하는 포맷을 이용 또는 생성하는 것이 가능하다.

보조 연산 유닛은 또한, 연산 유닛 내에 물리적으로 포함될 수도 있다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따라, 장치는 또한, 제 1 및 제 2 보조 연산 유닛을 갖고, 여기서 제 1 보조 연산 유닛은 제 1 프로세스 또는 제 1 방법을 이용하여 각각의 선택된 작도 엘리먼트에 대한 제 1 값을 계산하도록 설계된다. 또한, 제 2 보조 연산 유닛은 제 2 프로세스 또는 제 2 방법을 이용하여 각각의 선택된 작도 엘리먼트에 대해 제 2 값을 계산하도록 설계되고, 여기서 제 1 및 제 2 값은 동일한 측정 단위 (unit of measurement) 로 계산되고, 또는 동일한 측정 단위로 변환된다.

다시 말하면, 보조 연산 유닛 및 이용된 방법은, 보조 연산 유닛의 각각의 특정 물리적 단위들 (physical units) 이 소정의 베이스 단위 (unit), 동일한 측정 단위로 변환되도록 설계된다. 알고리즘이 값들을 계산하는데 이용되는 경우, 알고리즘은, 소정의 측정 단위가 이용된 각각의 보조 연산 유닛에 대해 항상 획득되도록 선택될 필요가 있다. 이 경우, 동일한 측정 단위의 선택은 장치에 의해, 연산 유닛에 의해, 즉 고속 배제 필터, 또는 그 밖의 사용자에 의해 규정될 수 있다. 공통 단위 내의 각종 보조 연산 유닛에서 값들의 계산은 개별의 작도 엘리먼트에 대한 값들의 후속하는 직접 비교를 허용한다. 이는, 각종 계산 방법이 정렬에 관한 결정을 위해 더 많은 정보를 조합하여 제공하는 것을 허용한다. 이는, 정렬에서 임의의 가능한 에러를 최소화한다.

다시 말하면, 예를 들어, 측정된 위치로부터 그 거리 및 객체의 현재 위치 및 움직임 상태와 비교한 그 방위를 갖는 2 개의 로드에 대해, 거리 모듈 및 각도 모듈은 확률이 연관될 수 있는 값들을 계산한다. 이 값은, 각각의 작도 엘리먼 트의 위치에 있는 차량의 실제 위치의 확률을 나타낸다. 튜닝 파라미터를 이용한 추가의 평가 또는 튜닝 (tuning) 은 유사하게, 보조 연산 유닛 및 그 안에서 계산된 값들이 가중되는 것을 허용한다.

따라서, 맵 매칭 알고리즘은 선택된 작도 엘리먼트에 각종 분석 방법을 적용하고, 그 후 모든 방법들의 결과를 평가한다. 상이한 방법으로부터의 값들을 비교할 수 있기 위해서, 통상적으로 상이한 단위는 변환 또는 변형될 필요가 있다.

다시 말하면: 상이한 인자들은 상이한 입력 파라미터를 평가하고, 이는 그 결과가 상이한 단위로 표현될 수 있는 이유이다. 예시의 방식으로, 제 1 보조 연산 유닛으로서 간주될 수 있는 거리 모듈은 거리를 나타내는 반면에, 제 2 보조 연산 유닛으로서 간주될 수 있는 각도 모듈은 각도를 나타낸다. 각도가 거리와 비교될 수 없기 때문에, 본 발명의 장치는 측정 단위를 정의하는 방식 및 개별의 보조 연산 유닛의 개별 단위에 대한 변환을 제공하는 방식을 나타낸다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따라, 장치는 또한, 각각의 최종 값을 형성하기 위해 각각의 선택된 작도 엘리먼트의 제 1 및 제 2 값을 추가하도록 설계된다.

이는 물론, 추가의 값을 제공하는 추가의 보조 연산 유닛들의 경우에서 구현 가능한 추가를 배제하지 않는다.

이 방식으로, 작도 엘리먼트는 개별의 보조 연산 유닛 또는 모듈로부터 특정 포인트 넘버를 수집한다. 이 포인트 넘버 각각은, 작도 엘리먼트가 객체의 실제 위치에 있는 대응하는 확률을 가지며, 작도 엘리먼트의 이들 확률에 기초하여 순서가 형성되고, 최종 값을 형성하기 위해 작도 엘리먼트의 개별 값들의 추가가 이어진다. 이 순서는 정렬 또는 맵 매칭에 이용된다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따라, 장치는 또한 제 1 보조 연산 유닛을 평가하고, 제 2 보조 연산 유닛을 평가하도록 설계되고, 이는 각각의 선택된 작도 엘리먼트의 2 개의 값에 대해 대응하는 가중을 초래한다.

이 경우, 보조 연산 유닛의 평가는 연산 유닛에 의해 제어 및 수행될 수 있으나, 장치의 사용자에 의한 평가 또는 제공된 측정 데이터에 기초한 그 밖의 자동 평가가 또한 가능하다.

모든 보조 연산 유닛 또는 모듈들은 별개의 맵 매칭 알고리즘으로서 간주될 수 있다. 평가에 의해 또는 튜닝 파라미터의 수정에 의해, 맵 매칭을 위해 단지 하나의 모듈을 이용하고 그럼에도 불구하고 상기 맵 매칭을 수행하는 것이 가능하다. 이를 위해, 예시의 방식으로, 튜닝한 파라미터 또는 가중에 대하여 다른 보조 연산 유닛의 영향이 0 이 되는 것이 가능하다. 따라서, 이 장치는 각종 보조 연산 유닛 또는 각종 맵 매칭 알고리즘의 조합과 같은 맵 매칭을 제공할 수 있다. 특정 맵 상황이 존재하는 경우, 결정 방법이 최선인 적절한 평가를 갖는 보조 연산 유닛의 조합을 구현하는 것이 가능하다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따르면, 장치는 또한, 최종 값에 기초하여 선택된 작도 엘리먼트로부터 목적 작도 엘리먼트의 제 2 선택을 하도록 설계된다. 또한, 장치는, 정렬이 목적 작도 엘리먼트에 기초하여 수행되도록 설계된다.

다시 말하면, 따라서, 각종 보조 연산 유닛 내의 관련있고 이전에 이미 선택된 작도 엘리먼트들 모두의 계산 다음에 목적 작도 엘리먼트의 선택이 이어질 수 있다. 이 경우, 목적 작도 엘리먼트는 생성된 순서 및 수행된 임의의 평가에 기초한 가장 확률 있는 작도 엘리먼트이다.

객체의 측정된 위치는 그 후, 목적 작도 엘리먼트의 위치로 대체될 수 있다. 목적 작도 엘리먼트의 위치는 그 후, 객체의 새롭게 조정된 위치이다.

예시의 방식으로, 차량의 측정된 GPS 위치가 실제로는 강에 대응하는 GPS 데이터로서 나타나는 경우, 후속하는 정렬은 예를 들어, 목적 작도 엘리먼트로서 가장 가까운 로드에 대한 위치를 찾는데 이용될 수 있다. 이 경우, 목적 작도 엘리먼트는, 선택에서 에러 기준의 상태를 먼저 충족시키고 제 2 계산 알고리즘 단계에서 가장 높은 확률을 갖는 작도 엘리먼트이다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따라, 장치는 제 1 필터를 갖고, 상기 제 1 필터는 객체에 대한 상태를 확인하도록 설계된다.

모듈로도 지칭될 수 있는 제 1 필터는, 예를 들어 객체의 측정된 위치에 칼만 필터를 적용함으로써 객체가 이동하고 있는 동안 시스템 상태를 측정한다. 차량의 경우, 객체는 뉴턴 법칙에 기초하여 운동을 수행하는 것으로 가정된다. 시스템 상태를 완전히 측정하기 위해서, 따라서 선형 커버된 거리, 속도 및 가속도를 평가할 필요가 있다.

이 경우, 필터는 다음 값을 예측하기 위해 이전 값들 모두를 취할 수 있다. 그러나, 이는 현실을 설명할 수 있는 내부 모델의 독립적 보정을 통해 반복적으 로 이루어진다. 이 문맥에서, 필터는, 프로세스의 히스토리가 설명될 수 있는 다차원 시스템을 고려한다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따라, 장치는 또한 제 2 필터를 갖고, 상기 제 2 필터는 측정된 위치에서의 에러를 확인하도록 설계된다.

예를 들어, 적시에 작도 엘리먼트의 선택에 우선할 수도 있는 제 1 필터와 같은 이 필터는, 맵 매칭 동안 일어난 에러를 이용하여 측정된 위치에서의 불일치를 평가한다. 이 경우, 이 모듈은, 예를 들어 칼만 필터를 이용하여 GPS 불일치를 평가할 수 있다. 칼만 필터의 프로세스 상태는 그 후, 길이 및 폭에서의 불일치에 대응한다. 칼만 필터의 공지된 식을 이용하여, 폭 및 길이에 대한 GPS 불일치의 새로운 평가가 각 GPS 위치 추정을 위해 획득된다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 따라, 필터들 중 적어도 하나는 칼만 필터의 특성을 갖는다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 객체에 대해 측정된 위치를 차량용 디지털 맵 상의 정보와 정렬하기 위한 시스템을 기술하고, 이 시스템은 이전의 예시적 실시형태들 중 하나에 따른 장치 및 위성 네비게이션 수신기를 갖는다.

이 시스템은, 예를 들어 더 정확하고 예보적인 위치-찾기 또는 위치 보정 결정을 위해 차량에서 이용될 수 있다. 이는, 자동 긴급 콜 (ECall) 및 자동 기술 서비스 콜 (BCall) 을 전송하는 것을 위해서 뿐만 아니라, 운전자 보조 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS) 을 위해 상당히 유리하게 이용될 수 있다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 차량에서의 이전 예시적 실시형태들 중 하나에 따른 장치의 이용을 기술한다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 이전의 예시적 실시형태들 중 하나에 따른 장치를 갖는 차량을 기술한다.

예시의 방식으로, 차량은, 예를 들어 자동차, 버스 또는 대형 수송차, 또는 그 밖의 레일 차량, 선박, 항공기, 또한 헬리콥터나 비행기 또는 자전거와 같은 자동차이다.

이 경우, 본 발명의 이 예시적 실시형태 및 모든 추가의 예시적 실시형태 모두는 자동 긴급 콜 (ECall) 및 자동 기술 서비스 콜 (브레이크다운 콜, BCall) 또는 운전자 보조 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS) 모두에 적용된다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 객체에 대해 측정된 위치를 디지털 맵 상의 정보와 정렬하기 위한 프로세서를 기술하고, 상기 프로세스는 다음의 단계들을 갖는다: 연산 유닛이 제공되고, 연산 유닛에 의해 측정된 위치 및 미리정의된 에러에 기초하여 맵 상의 작도 엘리먼트의 선택이 이루어지고, 이 선택된 작도 엘리먼트는 연산 유닛에 의해 제 1 및 제 2 보조 연산 유닛에 제공된다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 프로그램 엘리먼트를 기술하고, 프로그램 엘리먼트는 프로세서 상에서 실행될 때, 전술된 단계들을 수행하도록 프로세서에 지시한다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 매체를 기술하고, 이 매체는 다운로드 를 위한 프로그램 엘리먼트를 제공한다. 이 경우, 프로그램 엘리먼트는 또한, 프로세서 상에서 실행될 때 전술된 단계들을 수행하도록 프로세서에 명령하는 것에 적절하다.

마찬가지로, 현존의 프로그램 엘리먼트를 다운로드에 의해, 그것이 프로세서 상에서 실행될 때 전술된 단계들을 수행하도록 프로세서에 지시하는 상태로 두는 것이 가능하다.

본 발명의 추가의 예시적 실시형태는 컴퓨터 판독가능 매체를 기술하고, 컴퓨터 판독가능 매체는 프로그램 엘리먼트를 저장하고, 프로그램 엘리먼트는 프로세서 상에서 실행될 때 전술한 단계들을 수행하도록 프로세서에 지시한다.

본 발명의 기본적 고려사항은, 장치가 각종 방법들을 이용하여 선택된 작도 엘리먼트의 병렬 계산을 이어서 수행하도록 디지털 맵으로부터 작도 엘리먼트의 빠른 사전선택을 하고, 상기 방법들 모두는 동일한 측정 단위를 제공한다는 것으로 보여질 수 있다. 그 다음에, 후속하는 결과의 평가는 최적의 맵 매칭 결정을 생성하고, 이는 실질적인 시간 및 계산전력이 절약되는 것을 허용한다.

이하의 본문은 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 예시적 실시형태들을 설명한다.

도 1 은 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 장치의 개략도를 나타낸다.

도 2 는 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 장치용 디지털 맵의 개략도를 나타낸다.

도 3 은 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 연산 유닛에서의 계산 동안 유 도된 에러를 나타낸다.

도 4 는 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 작도 엘리먼트의 개략도를 나타낸다.

도 5 는 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 보조 연산 유닛에 의한 계산의 개략도를 나타낸다.

도 6 은 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 로드 거리 모듈에 의한 계산의 개략도를 나타낸다.

도 7 은 본 발명의 추가의 예시적 실시형태에 기초한 프로세스용 흐름도의 개략도를 나타낸다.

도면에서의 설명은 개략적이며 스케일링되지 않는다.

이어지는 도면의 설명에서, 동일한 참조 부호는 동일하거나 유사한 엘리먼트에 이용된다.

도 1 은 객체에 대해 측정된 위치 (101) 를 디지털 맵 (102) 상의 정보와 정렬하기 위한 장치 (100) 를 나타낸다. 맵 상의 정보는, 예를 들어 작도 엘리먼트 및 대응하는 데이터에 의해 제공될 수도 있다. 또한, 고속 배제 필터 (fast exclusion filter) 의 형태일 수도 있는 연산 유닛 (103) 이 제공된다. 이 경우, 디지털 맵 (102) 은 그 안에 저장된 정보, 예컨대 각종 작도 엘리먼트의 위치에 관한 정보 등을 연산 유닛 (103) 에 대해 제공한다. 이는 화살표 130, 131 로 도시된다. 유사하게, 이 정보는, 화살표 126 의 예의 방식으로 나타나는 보조 연산 유닛들 (104, 105, 106, 107 및 108) 로 직접 전달될 수 있다.

쓸모없는 작도 엘리먼트를 제거하기 위해, 연산 유닛 (103) 은, 측정된 위치 (101) 및 미리정의된 에러에 기초하여 적절한 작도 엘리먼트를 선택하는 수개의 가능한 알고리즘 중 하나를 수행한다. 이 선택에 이어서, 감소된 데이터 레코드는 보조 연산 유닛들 (104, 105, 106, 107 및 108) 에 이용가능해진다. 이 경우, 예시의 방식으로, 제 1 보조 연산 유닛 (104) 은 제 1 방법을 이용하여 각각의 선택된 작도 엘리먼트에 대한 제 1 값을 계산하고, 제 2 보조 연산 유닛 (105) 은 제 2 방법을 이용하여 각각의 선택된 작도 엘리먼트에 대한 제 2 값을 계산한다.

또한, 제 1 필터 (109) 및 제 2 필터 (110) 가 도시된다. 이 경우, 제 1 필터 (109) 는 객체의 시스템 상태를 확인하도록 설정되고, 차량의 경우, 예를 들어 차량의 위치, 속도 및 가속도를 만족스럽게 추정할 수 있다. 이 필터는 칼만 필터의 형태일 수도 있다. 이 상태를 확인하기 위해, 필터 (109) 에는 보정된 버전 (122) 으로 GPS 위치가 제공된다. 필터 (109) 에 의한 시스템 상태의 확인에 이어서, 그 결과는 개별 또는 복수의 보조 연산 유닛에 이용가능해질 수 있다. 본 명세서에 도시된 예시적 실시형태에서, 보조 연산 유닛 (107) 및 보조 연산 유닛 (104) 에는 현재 시스템 상태에 관한 정보가 공급된다.

예를 들어, 칼만 필터의 형태일 수도 있는 제 2 필터 (110) 는, 예를 들어 추정 프로세스의 결과로서 GPS 위치에서의 에러를 반복적으로 제거 또는 최소화하는데 이용된다. 따라서, 이 필터 (110) 에는 검사합계 (113) 에 의한 가능한 체크에 이어, 객체의 현재 측정된 위치 (101) 가 공급될 수 있다. 대안으로, 에러 값은 정렬이 수행된 후에 피드백 루프 (121) 에 의해 제 2 필터 (110) 로 피드백될 수 있다.

이 경우, 현재 측정된 위치 (101) 는 위성 네비게이션 수신기 (111) 에 의해 제공된다. 예시의 방식으로, NMEA 파일은 이러한 관계에 있어서 네비게이션 기구들 (112) 사이의 통신에 이용될 수 있다.

필터들 (109 및 110) 양자 모두는 시스템 상태 또는 위치 에러를 결정하기 위해 확률적 상태 추정을 이용할 수 있으나, 또한 예를 들어, 차량으로부터의 센서 데이터가 2 개의 필터에 제공되고 또는 센서 데이터의 이용 및 확률적 추정을 조합하는 것이 가능하다. 2 개의 프로세스의 조합은 잘못된 센서 데이터에 기초되는 에러들을 최소화하기 위해 이용될 수 있다.

선택된 작도 엘리먼트들 각각이 개별의 보조 연산 유닛들 (104 내지 108) 의 방법을 이용하여 보조 연산 유닛 마다 그것과 연관된 개별 값을 갖고 있는 경우, 각 작도 엘리먼트의 이들 값들은 각각의 최종 값 (114) 을 형성하도록 추가된다. 이들 최종 값들은 각각의 작도 엘리먼트의 위치에 놓여 있는 객체의 확률에 대응한다. 그 다음에, 정렬에 이용될 실제 위치가 무엇인지를 결정하기 위해서 그 확률에 기초하여 작도 엘리먼트에 대한 순서를 생성하는 것이 가능하다. 이는 그것의 지리적 위치 (115) 를 갖는 목적 작도 엘리먼트에 대응한다.

이 문맥에서, 도 1 의 장치 (100) 는 원래 측정된 위치 (118, 119 및 120) 와 비교하여 새롭게 정렬된 위치, 새롭게 정렬된 위치에서의 에러 및 목적 작도 엘리먼트를 출력하도록 설정된다. 추가의 단계에서, 새롭게 정렬된 위치 및 측정된 위치 (125) 의 제공은 에러 값 (117) 을 계산하는데 이용된다. 이 에러는 또한, 새로운 단계들을 이용하여 객체에 대해 가능한 정확하게 정렬된 위치를 반복적으로 계산하기 위해 피드백 루프 (121) 내의 필터 (110) 를 제거하는 오프셋에 대한 피드백의 수단으로 이용 가능해질 수 있다.

이 경우, 보조 연산 유닛 또는 모듈의 각종 방법은 상이한 물리적 파라미터 및 이에 따른 상이한 물리적 측정 단위를 이용 및 다루고, 따라서 서로 직접적으로 비교될 수 없다는 것이 특히 중요하다. 동일한 측정 단위로의 다양한 값의 발명적 변환은 관련된 작도 엘리먼트의 위치 또는 차량의 잠재적 위치의 확률의 직접 비교를 허용한다.

이 경우, 제 1 보조 연산 유닛 (104) 은, 예를 들어 로드 거리 모듈의 방법을 수행할 수 있다. 제 2 보조 연산 유닛 (105) 은, 예를 들어 메모리 모듈의 방법을 이용하여 작도 엘리먼트의 값을 계산할 수 있다. 제 3 보조 연산 유닛 (106) 은 경로 확률의 방법 또는 크기 모듈을 이용하여 관련된 작도 엘리먼트의 확률을 평가할 수 있다. 제 4 보조 연산 유닛 (107) 은, 예를 들어 각도 모듈의 방법을 수행할 수 있다. 대조적으로, 제 5 보조 연산 유닛 (108) 은, 예를 들어 거리 모듈의 방법을 수행할 수 있다.

이하의 문단은 예시의 방식으로 보조 연산 유닛에 이용될 수 있는 개별의 방법들을 나타낼 것이다.

거리 모듈은 각각의 작도 엘리먼트에 대한 포인트 넘버를 계산한다. 소정의 거리 D_cs 에 대한 등가의 포인트 넘버 P_distance 는, 이 모듈의 결과가 이미 미터로 표현되었기 때문에 표준이고 (1:1 비), 이 경우 미터는 예시와 같은 표준 측정단위 (standard unit of measurement) 이다.

P _distance = D _cs

각도 모듈로서 알려지는 경우, 맵의 실제 루트와 개별 세그먼트 사이의 큰 각도가 덜 있음직한 세그먼트를 만드는 이유를 분석할 필요가 있다. 속도는 키 팩터이다. 수신기 또는 객체가 더 빠르게 움직일 수록 부정확한 각도에 더 많은 영향을 준다. 속도가 0 또는 매우 낮은 경우, 극한 경우가 발생한다. 그 경우, 에러 각도는 다음의 2 개의 이유로 전혀 영향을 주지 않는다: 먼저, 세그먼트 벡터에 대하여 각도를 계산하기 위해 필요한 루트 벡터는 그 시작점과 종료점이 매우 가깝게 있기 때문에 매우 안정적이지 않다. 두 번째, 다음 예에서 거리 에러는 매우 작다. 각도로 표현되는 평가에 대한 비 P _angle 은 그 후, 실제 속도에서 다음 시간 간격 동안 평균 각도에 의해 야기된 에러의 양에 비례한다:

여기서,

는 루트 벡터와 개별 세그먼트 벡터 사이의 각도에 대응하고,

는 추정된 실제 속도에 대응하며,

는 최종 랜덤 샘플과 다음 샘플 사이의 추정된 시간 증분에 대응한다. 이를 이용하기 위해, 속도

및 시간 증분

를 추정할 필요가 있다. 이는, 예를 들어 칼만 필터를 이용하여 이루어질 수 있다. 평균적으로 유도된 이들 에러들이 도 3 에 그래픽으로 도시되어 있다. 0 에서 시작하는 선형 시퀀스의 평균은 최대 값의 절반에 대응한다. 최대 에러는

에 대응하고, Base 는

과 같다.

자동차에 맵 매칭을 적용하기 위해, 예컨대 ABS 시스템에서와 같이 차량 센서로부터의 값을 판독하는 것이 더 효율적일 수도 있고, ABS 시스템은 GPS 수신기에 의해 수신되는 것들과 비교하여 단 기간 내에 거리 및 속도의 값의 정확도를 개선할 수 있다.

메모리 모듈은, 논리적으로 마지막에 알려진 로드 또는 적어도 여기에 연결된 로드가 실제로 현재 로드인 비교적 높은 확률을 갖는다는 사실을 고려한다. 메모리 모듈은 매우 높은 정도로 그 자신의 필요에 알맞게 구성될 수 있고, 적절하게 파라미터를 설정함으로써 이 모듈의 메모리 효과를 변화시키는 것이 가능하다.

세그먼트 내의 비교적 높은 포인트 넘버는 이 세그먼트가 정확한 세그먼트일 비교적 높은 확률에 대응한다. 이 경우, 포인트 시스템은, 그것이 사용자에 의해 적응될 수 있고 이 방식으로 확률 분포 함수의 기재에 대응하기 때문에 다른 모듈의 포인트 시스템과 비교하여 반대이다. 이러한 이유로, 이 모듈로부터의 결과 (포인트 넘버) 는 이 역함수에 대응한다.

이들 파라미터를 변경함으로써, 메모리를 포인트 넘버로 변환하는 함수의 형태를 변화시키는 것이 가능하다. 메모리는, 세그먼트가 이미 선택되었다는 것, 또는 메모리가 세그먼트에 직접 연결되었다는 것을 제시한다.

경로 확률/크기 모듈은, 우선 많은 차량이 이것을 이용하고 둘 째로 많은 차량이 더 큰 표면을 갖기 때문에 우선 상대적으로 주요한 로드가 상위 레벨의 확률과 연관되는 것을 보장한다. 제 1 포인트가 고려되는 한, 로드 상의 차량의 양 및 이에 따라 대응하는 세그먼트는 정의하기가 어려운 일련의 팩터들에 의존한다. 이 차량의 양은 로드의 크기에 비례하는 것으로 가정된다. 이 방식에서, 차량은 로드 위에 고르게 분포되는 것으로 가정된다. 로드의 크기에 대하여, 폭 W _s 를 갖는 세그먼트의 평가 P _size 는 최대 가능한 에러 또는 최대 가능한 변수에 대응한다. 즉:

이 포인트 넘버는, 다른 포인트 넘버들은, 그들이 있음직한 세그먼트를 나타내는 경우 낮고, 그들이 일어날듯 하지 않는 세그먼트를 나타내는 경우 높기 때문에, 그것이 다른 포인트 넘버들과 비교되기 전에 메모리 모듈로부터의 포인트 넘버와 함께 변환된다.

이는 다음의 중요성을 갖는다: 길이 넓을수록 그것은 더 있음직하다. 이는, 절반의 로드 폭에 대응하는 허용된 에러를 갖는 GPS 위치에 의해 도식적으로 표시될 수 있다. 이는, 제 2 필터 (110) 에 대한 보조 연산 유닛의 피드백이다.

로드 거리 모듈은, 미터로 이미 표현되는 결과 S _d 를 제공한다. 이러한 이유로, 평가에 대한 변환 Pstreet 는 간단하다:

여기서,

는, 예를 들어 칼만 필터의 상태를 이용하여 계산된 로드 상에 커버된 거리의 추정치에 대응한다.

맵 매칭이 자동차에 적용될 경우, 추정치

대신에 이용되는 차량 센서에 의해 계산되었던 커버된 거리에 의한 경우에서도 정확도에서의 향상이 또한 존재한다. 이는, 도출된 값이 아니고, 이 정확도는 GPS 데이터의 추정된 값보다 작은 거리를 갖고 더 상위에 있다.

로드 거리 모듈은 완전히 새로운 맵 매칭 방법이다. 칼만 필터는 현재 움직임 상태 및 로드 상에 커버된 거리를 평가하는데 이용된다. 이 모듈은, 추가의 보조 연산 유닛 및 방법을 필요로하지 않는 전체적으로 독립적인 맵 매칭에 기초한다. 이 태스크는 단지, 시작점 및 의심되는 경우에 대한 특별한 결정 모듈을 요구한다. 이 모듈이 다른 모듈과 결합되는 경우, 이 요건은 이미 다른 모듈들 모두에 의해 커버된다.

다른 모듈들 모두는 로드 방향에 대하여 횡단하는 위치를 보정하도록 시도한다. 이 모듈은 현재 로드 상에 커버된 거리의 수직 돌출부에 의해 위치를 확인하고, 수직 방향으로의 추정을 수행한다. 이는, 커버된 거리가 확인되고 이 거리에 대응하는 로드 상의 가능한 위치들 모두가 탐색되는 것을 의미한다. 이들 위치에서부터 시작하면, 가능한 로드 방향들 모두가 이어지고, 거리를 이에 관하여 나타낸다.

따라서, 예를 들어 터널 내 또는 다리 아래에서 신호가 끊기기 때문에 GPS 수신기의 동작이 방해받을 때에도, 장치를 이용하고 데이터를 정렬시키는 것이 가능하다. 이 모듈은 또한, 통상적으로 터널 내에 있는 경우의 다른 로드 크로스와의 연결이 없다면 이 시간 동안 GPS 정보 없이 결정할 수 있다. 따라서, 이 모듈은 "복합 네비게이션" (DR (Dead Reckoning) 로도 지칭됨) 의 선택을 갖는 시스템을 제공한다. 이는 본 발명의 추가의 상당한 이점이다.

이 모듈이 2 개의 가능한 위치들을 가중하는 방법의 예가 도 6 에 도시된다. 여기서, 도시된 2 개의 차량은 2 개의 가능한 위치를 나타내고,

은 커버된 다음 거리의 추정치에 대응한다. 이 모듈은, 각각의 가능한 로드 포인트에 대한 최소 거리가 거꾸로 계산될 필요가 있기 때문에, 포인트 A 로부터 다른 포인트 B 까지 상이한 경로가 존재할 수도 있고 그들 모두가 분석될 필요가 있기 때문에 연산 관점에서 복잡하다. 추정된 커버된 거리는 이제, 예를 들어 칼만 필터를 이용하여 계산된다. 그러나, 자동차에서 맵 매칭이 이용되는 경우, 차량 센서는, 칼만 필터의 경우에서와 같이 GPS 로부터 도출된 정보가 아닌 이 커버된 거리를 추정하는데 이용될 수 있기 때문에, 정확도가 이 모듈에 의해 상당히 증가될 수 있다. 이들 커버된 거리를 계산하기 위해서, 차량 센서를 이용하는 추가의 칼만 필터가 그 후 구현될 것이다.

도 2 는 도시된 맵의 인프라구조와 매치할 수 없는 차량 (101) 에 대해 측정된 위치를 나타내는 디지털 맵 (102) 을 나타낸다. 측정된 위치들에 따라, 차 량 (200) 는 빌딩 (203) 내에 놓인다. 이 상황에서, 본 발명의 장치 및 본 발명의 프로세스는 차량이 실제 위치를 결정하기 위해서 각종 작도 엘리먼트를 계산 및 평가하기 위한 각종 방법의 조합을 이용할 수 있고 고속 배제 필터 함수를 이용할 수 있다. 이 문맥에서, 정확한 결정은 또한, 반복적으로 그리고 제어 루프로 영향 받을 수 있다. 또한, 예시적인 작도 엘리먼트 (204), 로드 및 빌딩이 도시된다.

도 2 는 또한, 목적 작도 엘리먼트 (115) 가 선택된 후에 새롭게 정렬된 위치 (201) 를 나타낸다. 이는, 차량 (201) 의 새롭게 정렬된 위치에 대응한다. 또한, 도 2 는 차량에 의해 커버된 루트 및 세그먼트의 벡터 표현에 의해 새롭게 정렬된 위치 (202) 의 가능한 계산을 나타낸다.

도 3 은 보조 연산 유닛이 각도 모듈의 방법을 수행하는 경우에서 유도된 에러를 나타낸다. 세그먼트 방향 또는 로드 방향 (302) 및 차량 (304) 의 현재 루트에 대한 현재 위치 (301) 에 기초하여, 값

(305) 를 도시된 바와 같이 나타내는 것이 가능하다. 이 경우, 로드 벡터와 세그먼트 벡터 (300) 사이의 각도가 나타난다. 다음 시간 간격 동안 유도된 에러 (303) 는 삼각형의 높이와 같이 도면의 오른쪽 경계에 도시된다.

도 4 는 고속 배제 필터 또는 연산 유닛의 함수의 그래프도를 나타낸다. 이 경우, 연산 유닛은 측정된 위치 및 미리정의된 에러에 기초하여 맵 상의 작도 엘리먼트의 제 1 선택을 하도록 설계된다. 다시 말하면, 맵의 세그먼트 또는 엘리먼트의 고속 배제를 위한 알고리즘 (400) 이 도시된다. 이 경우, 경계 (401) 를 갖는 정사각형 영역 (402) 이 도시된다. 원의 반경으로서 도시되는 최대 에러 Dmax (403) 는 용인될 수 있는 세그먼트를 포함해야 하는 측정된 위치 (101) 주변 영역을 설명한다. 이 경우, 정확하게 선택되는 세그먼트 (404) 및 그들이 최대 거리 Dmax 의 이상적 필터 조건을 충족시키지 않더라도 선택되지 않은 세그먼트 (405) 가 도시된다. 정확하게 분류되지 않은 세그먼트 (406) 가 마찬가지로 도시된다. 이 문맥에서, 작도 엘리먼트란 용어는 또한, 노드, 세그먼트, 경로 및 루프를 의미하는 것으로 지적되어야 한다.

따라서, 도 4 는 연산 유닛 또는 제 1 선택에 대한 고속 배제 필터의 예시적 실시형태의 동작의 방식의 그래프도를 나타낸다. 이는, 연산 유닛에서의 예시적 알고리즘을 포함한다. 이 고속 배제 필터는 모듈들 모두 또는 보조 연산 유닛들을 동시에 가중화시킬 수 있도록 하기 위해서 필요하다. 최대 반경 내에서 세그먼트를 선택하는 것은 비교적 복잡한 절차이다. 이 선택의 용인될 수 있는 영역은 이상적으로 원이다. 그러나, 이 경우, 세그먼트가 예를 들어, 다음의 복잡한 식에 기초하여 최대 에러 내에 있는지 여부를 계산할 필요가 있다:

(위 식에서 루트 함수는 각각의 경우에서 전체 표현에 관한 것임이 주목되어야 한다), 여기서 Dmax 는 최대 반경¹¹에 대응하고,

는 원 중앙의 좌표에 대응하고, 이 경우 수신된 GPS 위치의 좌표에 대응하고,

은 작 도 엘리먼트의 좌표에 대응하며,

는 언급된 이들 최종 엘리먼트들 사이의 좌표 차이에 대응한다.

작도 엘리먼트가 세그먼트인 경우, 그것은 이 선 위에 중앙을 돌출시키고 이 돌출부가 세그먼트 내에 있는지 여부를 평가함으로써 세그먼트의 2 개의 종점에 의해 형성되는 선으로부터 가장 짧은 거리를 계산할 필요가 있기 때문에, 연산의 복잡도가 더욱 높다. 이 경우가 아닌 경우에, 최소 거리는 가장 가까운 세그먼트 종점으로부터의 거리에 대응한다.

최대 거리 내의 세그먼트의 계산은 복잡하지만, 이 모듈은 이것의 반대를 정확하게 수행한다. 이는 철저한 검색을 필요로 할 것이기 때문에 정확한 세그먼트를 찾지 않고, 차라리 쉽게 선택될 수 있는 부정확한 세그먼트들 모두를 찾는다. 다시 말하면: 이 거리 이상을 가는 몇몇 세그먼트를 선택하지 않고 최대 거리 내의 세그먼트를 계산하는 것이 어렵다. 이는, 단지 어려움은 멀리 있는 세그먼트가 선택되지 않는 것이기 때문에, 검색이 철저해질 필요가 없다는 것을 의미한다. 이 새로운 아이디어는 계산을 더욱 더 복잡하게 만들지 않고 최상의 가능한 필터링을 달성한다. 이는, 선택될 수 있고 다음 식에 대응하는 추가의 엘리먼트가 이용 가능하다는 것을 의미한다:

추가의 용인될 수 있는 접근법은, 이상적으로 원인 최대 거리의 형상을 정사각형으로 변형하기 위한 것이다. 이는, 거리들의 선형 비교를 가능하게 만든 다.

이는, 엘리먼트의 다음 세트가 필터링되지 않는다는 것을 의미하고, 이는 이상적인 원 형상이 이용되는 경우 선택될 것이다:

이 방식으로, 필터가 원 내의 엘리먼트를 선택할 수 있다면, 용인될 수 있는 세그먼트의 21.46% 는 필터를 이용함으로써 선택될 수 있다. 그러나, 이는 매우 복잡한 연산 방법을 갖는 집적 필터일 것이다.

최종적으로, 이 필터가 엘리먼트의 고속 배제를 허용하고 더 복잡하고 집적된 필터를 이용하여 제거될 수 있는 세그먼트의 총량은 다음과 같다:

부정확하게 용인될 수 있는 세그먼트의 이 양을 감소시키고, 모듈이 단지 원 안의 이 세그먼트를 평가하는 것을 허용하기 위해서, 제 2 필터는 필터링된 엘리먼트에 대해 이용될 수 있다. 이는, 필터링된 엘리먼트 (정사각형 내의 엘리먼트) 만이 집적된 필터 (원 내의 엘리먼트 만이 선택되는 경우) 를 이용하여 다시 필터링되는 것을 의미한다. 정사각형 영역의 경우, 4 개의 상이한 경계들을 설정하는 것이 가능하다: H ⁺ , H ^- , V ⁺ 및 V ^- .

그 다음에, 다음의 조건들 중 하나를 적용하는 경우, 노드

에 서

로 가는 일반적 세그먼트 S_ab 를 선택하는 것이 가능하다:

및

및

및

및

작도 엘리먼트의 고속 배제를 위한 이 예시적 필터 방법은 도 4 에 그래프로 도시된다.

도 5 는 거리 모듈에 의한 계산용 정 평행사변형 (500) 을 나타낸다. 이 계산은, 예를 들어 도 1 의 보조 연산 유닛들 (104 내지 108) 에서 수행된다. 이 경우, 높이는 501 로 표시되고, 밑변은 502 로 표시되고, 각도는 503 으로 표시되고, P1 은 504 로 표시되고, P2 는 505 로 표시되며, C 는 506 으로 표시된다.

도 6 은 로드 거리 모듈 (600) 에 의한 계산을 나타내는 디지털 맵 (102) 의 개략도를 나타낸다.

도 7 은 본 발명의 예시적 실시형태에 기초한 프로세스를 도시하는 흐름도의 개략도를 나타낸다.

단계 S1 에서, 연산 유닛이 제공된다. 단계 S2 에서, 맵 상의 작도 엘리먼트의 선택은 측정된 위치 및 연산 유닛에 의해 미리정의된 에러에 기초하여 이루어진다. 단계 S3 는 연산 유닛에 의해 제 1 및 제 2 보조 연산 유닛의 선택된 작도 엘리먼트의 제공이다.

또한, "포함하는" 및 "구비하는" 은 다른 엘리먼트 또는 단계를 배제하지 않고, 단수 표현은 다수를 배제하지 않는 것으로 지적되어야 한다. 또한, 상기 예시적 실시형태들 중 하나를 참조로 하여 설명된 피처 또는 단계들은 전술된 다른 예시적 실시형태들로부터의 다른 피처 또는 단계들과의 조합에 이용될 수 있는 것으로 지적되어야 한다. 청구범위 내의 참조 부호는 한정적인 것으로서 간주되지 않는다.

참조 부호의 리스트

100 장치

101 측정된 위치

102 디지털 맵

103 연산 유닛

104 제 1 보조 연산 유닛

105 제 2 보조 연산 유닛

106 제 3 보조 연산 유닛

107 제 4 보조 연산 유닛

108 제 5 보조 연산 유닛

109 제 1 필터

110 제 2 필터

111 위성 네비게이션 수신기

112 네비게이션 기구들 사이의 통신을 위해 정의된 포맷을 갖는 파일

113 검사합계

114 각각의 최종 값을 형성하기 위해 각각의 작도 엘리먼트의 제 1 내지 제 5 값의 추가

115 목적 작도 엘리먼트와 같은 가장 있음직한 작도 엘리먼트의 선택

116 새롭게 정렬된 위치의 정렬/계산

117 에러 값

118 목적 작도 엘리먼트의 출력

119 새롭게 정렬된 위치의 출력

120 새롭게 정렬된 위치의 에러 값의 출력

121 피드백 루프에 의한 에러 값의 피드백

122 보정된 위치

123 계산된 위치에서의 에러

124 연산 유닛을 이용하여 새롭게 정렬된 위치의 피드백

125 에러 계산을 위해 측정된 위치의 제공

126 보조 연산 유닛에 대한 정보의 직접 제공

130 화살표

131 화살표

200 차량

201 새롭게 정렬된 위치

202 새롭게 정렬된 위치의 가능한 계산

203 빌딩

204 예시적 작도 엘리먼트

300 루트 벡터와 세그먼트 벡터 사이의 각도

301 현재 위치

302 세그먼트/로드 방향

303 유도된 에러

304 현재 루트

305

306 각도 모듈에 의한 계산 동안 시간 간격에서 유도된 에러

400 세그먼트/엘리먼트의 고속 배제를 위한 알고리즘

401 정사각형 영역의 경계

402 정사각형 영역

403 최대 에러 D_max

404 정확하게 선택되는 세그먼트/작도 엘리먼트

405 최대 거리 D_max 의 이상적 필터 조건을 충족시키지 않더라도, 선택되지 않는 세그먼트/작도 엘리먼트

406 정확하게 선택되지 않는 세그먼트/작도 엘리먼트

500 거리 모듈에 의한 계산을 위한 정 평행사변형

501 높이

502 밑변

503 각도

504 P1

505 P2

506 C

600 로드 거리 모듈에 의한 계산

Claims (14)

1. 객체에 대해 측정된 위치 (101) 를 디지털 맵 (102) 상의 정보와 정렬시키기 위한 장치 (100) 로서,

   연산 유닛 (103) 을 구비하고,

   상기 연산 유닛은, 상기 객체에 대한 잠재적인 정렬 위치들인 복수의 작도 (cartography) 엘리먼트들 (404, 405, 406) 의 제 1 선택을 하도록 설계되고, 상기 작도 엘리먼트들은 상기 측정된 위치 및 미리정의된 에러 (403) 에 기초하여 상기 디지털 맵으로부터 선택되며,

   상기 연산 유닛은 또한, 제 1 보조 연산 유닛 (104) 및 제 2 보조 연산 유닛 (105) 에 대해 선택된 작도 엘리먼트들을 제공하도록 설계되고,

   상기 제 1 보조 연산 유닛은 제 1 방법을 이용하여 상기 측정된 위치 및 각각의 선택된 작도 엘리먼트 사이에서, 제 1 물리적 파라미터에 기초하여 제 1 값을 계산하도록 설계되고, 상기 제 2 보조 연산 유닛은 제 2 방법을 이용하여 상기 측정된 위치 및 각각의 선택된 작도 엘리먼트 사이에서, 제 2 물리적 파라미터에 기초하여 제 2 값을 계산하도록 설계되며, 상기 제 1 물리적 파라미터 및 상기 제 1 방법은 상기 제 2 물리적 파라미터 및 상기 제 2 방법과는 각각 상이하고,

   상기 장치는, 각각의 선택된 작도 엘리먼트의 상기 각각의 제 1 값 및 상기 각각의 제 2 값에 기초하여, 각각의 선택된 작도 엘리먼트들에 대한 최종 확률 값을 생성하며, 상기 최종 확률 값에 기초하여 선택된 상기 선택된 작도 엘리먼트들 중 하나에 상기 객체를 정렬하는, 측정 위치 정렬 장치.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 1 값 및 상기 제 2 값은 동일한 측정 단위 (unit of measurement) 로 계산되는, 측정 위치 정렬 장치.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 장치는 또한, 각각의 최종 값을 형성하기 위해 각각의 선택된 작도 엘리먼트의 상기 제 1 값 및 상기 제 2 값을 추가하도록 설계되는, 측정 위치 정렬 장치.
4. 제 2 항에 있어서,

   상기 장치는 또한, 상기 제 1 보조 연산 유닛을 평가하고 상기 제 2 보조 연산 유닛을 평가하도록 설계되어, 결과적으로는 각각의 선택된 작도 엘리먼트의 상기 2 개의 값들에 대하여 대응하는 가중을 부여하는, 측정 위치 정렬 장치.
5. 제 3 항에 있어서,

   상기 장치는 또한, 상기 최종 값들에 기초하여 상기 선택된 작도 엘리먼트들로부터 목적 작도 엘리먼트 (115) 의 제 2 선택을 하도록 설계되고,

   상기 장치는 또한, 상기 정렬이 상기 목적 작도 엘리먼트에 기초하여 수행되도록 설계되는, 측정 위치 정렬 장치.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 장치는 또한, 제 1 필터 (109) 를 구비하고,

   상기 제 1 필터는 상기 객체에 대한 상태를 확인하도록 설계되는, 측정 위치 정렬 장치.
7. 제 6 항에 있어서,

   상기 장치는 또한, 제 2 필터 (110) 를 구비하고,

   상기 제 2 필터는 상기 객체의 상기 측정된 위치에서의 에러를 확인하도록 설계되는, 측정 위치 정렬 장치.
8. 제 7 항에 있어서,

   상기 필터들 중 적어도 하나는 칼만 필터의 형태인, 측정 위치 정렬 장치.
9. 객체에 대해 측정된 위치를 차량용 디지털 맵 상의 정보와 정렬시키기 위한 시스템으로서,

   제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 기재된 장치; 및

   위성 네비게이션 수신기 (111) 를 구비하는, 측정 위치 정렬 시스템.
10. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 측정 위치 정렬 장치는 차량 (200) 에 이용되는, 측정 위치 정렬 장치.
11. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 기재된 장치를 구비하는 차량 (200).
12. 객체에 대해 측정된 위치를 디지털 맵 상의 정보와 정렬시키기 위한 프로세스로서,

    연산 유닛을 제공하는 단계 (S1);

    상기 연산 유닛에 의해, 상기 객체에 대한 잠재적인 정렬 위치들인 복수의 작도 (cartography) 엘리먼트들 (404, 405, 406) 을 선택하는 단계로서, 상기 작도 엘리먼트들은 상기 측정된 위치 및 미리정의된 에러 (403) 에 기초하여 상기 디지털 맵으로부터 선택되는, 상기 선택하는 단계 (S2);

    상기 연산 유닛에 의해, 상기 선택된 작도 엘리먼트들을 제 1 보조 연산 유닛 및 제 2 보조 연산 유닛에 제공하는 단계 (S3);

    상기 제 1 보조 연산 유닛에 의해, 제 1 방법을 이용하여 상기 측정된 위치 및 각각의 선택된 작도 엘리먼트 사이에서, 제 1 물리적 파라미터에 기초하여 제 1 값을 계산하는 단계;

    상기 제 2 보조 연산 유닛에 의해, 제 2 방법을 이용하여 상기 측정된 위치 및 각각의 선택된 작도 엘리먼트 사이에서, 제 2 물리적 파라미터에 기초하여 제 2 값을 계산하는 단계로서, 상기 제 1 물리적 파라미터 및 상기 제 1 방법은 상기 제 2 물리적 파라미터 및 상기 제 2 방법과는 각각 상이한, 상기 제 2 값을 계산하는 단계;

    각각의 선택된 작도 엘리먼트의 상기 각각의 제 1 값 및 상기 각각의 제 2 값에 기초하여, 각각의 선택된 작도 엘리먼트들에 대한 최종 확률 값을 생성하는 단계; 및

    상기 최종 확률 값에 기초하여 선택된 상기 선택된 작도 엘리먼트들 중 하나에 상기 객체를 정렬하는 단계를 포함하는, 측정 위치 정렬 프로세스.
13. 삭제
14. 프로세서 상에서 실행될 때,

    연산 유닛을 제공하는 단계;

    상기 연산 유닛에 의해, 객체에 대한 잠재적인 정렬 위치들인 복수의 작도 (cartography) 엘리먼트들 (404, 405, 406) 을 선택하는 단계로서, 상기 작도 엘리먼트들은 측정된 위치 및 미리정의된 에러 (403) 에 기초하여 디지털 맵으로부터 선택되는, 상기 선택하는 단계;

    상기 연산 유닛에 의해, 상기 선택된 작도 엘리먼트들을 제 1 보조 연산 유닛 및 제 2 보조 연산 유닛에 제공하는 단계;

    상기 제 1 보조 연산 유닛에 의해, 제 1 방법을 이용하여 상기 측정된 위치 및 각각의 선택된 작도 엘리먼트 사이에서, 제 1 물리적 파라미터에 기초하여 제 1 값을 계산하는 단계;

    상기 제 2 보조 연산 유닛에 의해, 제 2 방법을 이용하여 상기 측정된 위치 및 각각의 선택된 작도 엘리먼트 사이에서, 제 2 물리적 파라미터에 기초하여 제 2 값을 계산하는 단계로서, 상기 제 1 물리적 파라미터 및 상기 제 1 방법은 상기 제 2 물리적 파라미터 및 상기 제 2 방법과는 각각 상이한, 상기 제 2 값을 계산하는 단계;

    각각의 선택된 작도 엘리먼트의 상기 각각의 제 1 값 및 상기 각각의 제 2 값에 기초하여, 각각의 선택된 작도 엘리먼트들에 대한 최종 확률 값을 생성하는 단계; 및

    상기 최종 확률 값에 기초하여 선택된 상기 선택된 작도 엘리먼트들 중 하나에 상기 객체를 정렬하는 단계를 수행하도록 상기 프로세서에게 지시하는 프로그램 엘리먼트를 저장하는, 컴퓨터 판독가능 매체.

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