KR20200053611A - 디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템 - Google Patents

디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20200053611A
KR20200053611A KR1020207012103A KR20207012103A KR20200053611A KR 20200053611 A KR20200053611 A KR 20200053611A KR 1020207012103 A KR1020207012103 A KR 1020207012103A KR 20207012103 A KR20207012103 A KR 20207012103A KR 20200053611 A KR20200053611 A KR 20200053611A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
data
event
map
digital
Prior art date
Application number
KR1020207012103A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102397038B1 (ko
Inventor
오스발도 곤사
르네 알렉산더 쾨르너
Original Assignee
콘티넨탈 오토모티브 게엠베하
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 콘티넨탈 오토모티브 게엠베하 filed Critical 콘티넨탈 오토모티브 게엠베하
Publication of KR20200053611A publication Critical patent/KR20200053611A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102397038B1 publication Critical patent/KR102397038B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3859—Differential updating map data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G01C21/32—Structuring or formatting of map data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3885—Transmission of map data to client devices; Reception of map data by client devices
    • G01C21/3889—Transmission of selected map data, e.g. depending on route
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템에 관한 것으로, 시스템은 차량 측 상에서: 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역을 이미지화하는 차량 측 맵 데이터를 갖는 차량 데이터베이스, 차량 주위 환경 데이터를 캡처하기 위한 하나 이상의 센서; 차량 주위 환경 데이터로부터 적어도 하나의 스니펫을 생성하도록; 그리고 맵 데이터에서 오브젝트와 스니펫에서의 오브젝트 사이의 차이의 형태로 이벤트가 발생하는 경우 디지털 맵의 하위 영역의 업데이트용 데이터를 스니펫으로부터 결정하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함하고; 시스템은, 백엔드 측 상에서: 디지털 모델의 백엔드 측 맵 데이터를 갖는 서버 데이터베이스; 하나 이상의 차량으로부터 업데이트용 데이터를 수신하도록 구성되는 트랜스시버; 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하도록 그리고 통계적 평가에 따라 백엔드 측 맵 데이터의 업데이트를 수행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 구비한다.

Description

디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템
본 발명은 운전 지원 시스템(driving assistance system)의 분야에 관한 것이다. 본 발명은 특히 차량의 센서에 의한 경로 데이터의 캡처 및 차량 외부 데이터베이스로의 캡처된 경로 데이터의 송신에 관한 것이다.
예를 들면, 자율 또는 반자율 주행을 위해, 백엔드(backend) 디바이스의 데이터베이스에서 경로 속성(property)에 관련이 있는 데이터를 유지하기 위해, 관련된 데이터는 정기적으로 최신 상태로 유지될 필요가 있다. 경로 속성의 캡처는, 적절한 센서 및 지리적 위치를 캡처하기 위한 장치를 각각 구비하는, 도로를 주행하고 있는 차량에 의해 수행될 수 있다. 그 다음, 캡처된 데이터는 차량 대 X 통신(vehicle-to-X communication) 또는 모바일 무선 연결을 통해 백엔드 디바이스의 데이터베이스로 전송될 수 있는데, 데이터베이스에서, 캡처된 데이터는 통합되어, 그 다음, 예를 들면, 경로 계산 또는 등등을 위해 다른 차량으로 전송될 수 있는 데이터 레코드를 생성한다. 캡처된 데이터는, 복수의 차량으로부터의 업데이트용 데이터(updating data)가 백엔드 디바이스로 송신될 때 차량으로부터 백엔드 디바이스로의 매우 큰 데이터 볼륨을 야기할 수 있다. 백엔드 디바이스가 이미 통계적으로 유의미하고, 업데이트 및 통합된 데이터 레코드를 포함하는 경우, 이것은 통신 리소스의 낭비를 나타내는데, 그 이유는, 차량에 의해 캡처되는 데이터의 추가적인 전송에 의해, 통합된 데이터 레코드의 품질에서의 추가적인 증가가 달성될 수 없기 때문이다.
따라서, 본 발명의 목적은, 신뢰성 있고 안전하게 동작하는, 디지털 맵의 디지털 모델을 생성 또는 업데이트하기 위한 시스템을 명시하는 것이다.
이 목적은 독립 시스템 청구항에 따른 시스템에 의해 달성된다. 종속 청구항은 특정한 실시형태에 관한 것이다.
하나의 양태는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템에 관한 것으로, 그 시스템에서는, 쌍방의(bilateral) 데이터 프로세싱이 수행된다. 데이터 프로세싱의 일부는 하나 이상의 차량에서 수행된다. 데이터 프로세싱의 다른 부분은 백엔드 디바이스에서 수행된다. 차량 측 상에서, 시스템은 차량 측 맵 데이터를 갖는 차량 데이터베이스를 가지는데, 그 차량 측 맵 데이터는 디지털 맵의 적어도 하위 영역을 이미지화하고, 백엔드 디바이스의 서버 데이터베이스에 또한 저장된다. 또한, 차량 측 상에서, 시스템은 차량 주위 환경(vehicle surrounding)의 데이터를 캡처하기 위한 하나 이상의 센서, 및 차량 주위 환경 데이터로부터 적어도 하나의 스니펫(snippet)을 생성하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 구비한다. 스니펫은 차량의 주위 환경에 있는 오브젝트로부터의 오브젝트 데이터를 포함하는 디지털 맵의 부분 모델이다. 예를 들면, 그것은 100m×100m의 큰 맵 섹션의 컴퓨터 지원 설계(computer-aided design: CAD) 모델일 수도 있는데, 이것은, 예를 들면, 일련의 카메라 이미지로부터 계산된다. 또한, 하나 이상의 프로세서는, 이벤트가 맵 데이터에서의 오브젝트와 스니펫에서의 오브젝트 사이의 차이의 형태로 발생하는 경우, 디지털 맵의 하위 영역의 업데이트용 데이터를 스니펫으로부터 결정하도록 구성된다. 이벤트는, 예를 들면, 도로 차단물 또는 일시적으로 세워진 도로 표지판과 같은, 차량 주위 환경의 새롭게 추가된 오브젝트일 수 있다. 차량 측 상에서는, 이벤트의 공간적 위치를 결정하는 수단, 예를 들면, 차량의 위치를 결정하기 위한 GPS 수신기, 또는 차량에 대한 이벤트의 공간적 위치를 추가적으로 결정하기 위한 레이더 센서가 또한 이용 가능하다. 차량 측 상에는, 백엔드 디바이스로부터 포지티브 토큰(positive token) 또는 네거티브 토큰(negative token)을 수신하도록 그리고 상기 토큰을 차량 데이터베이스에 포워딩하도록 구성되는, 그리고 또한, 차량 측 데이터베이스가 이벤트의 공간적 위치와 관련하여 디폴트 모드에 있는 경우 또는 포지티브 토큰이 메모리에 존재하는 경우 이벤트 및 관련된 공간적 위치와 함께 업데이트용 데이터를 백엔드 디바이스로 포워딩하도록 구성되는 트랜스시버가 또한 제공된다. 다른 한편, 네거티브 토큰이 존재하면, 이벤트가 중지된 경우에만 업데이트용 데이터가 백엔드 디바이스로 송신된다. 디폴트 모드는, 차량의 정의된 공간적 위치와 관련하여, 차량에 의한 이벤트의 초기 검출시에, 차량이 업데이트용 데이터를 차량 데이터베이스로 전송하는 차량 측 데이터베이스의 상태를 지칭한다. 따라서, 차량 데이터베이스의 디폴트 모드에서는, 이벤트는 백엔드에 아직 존재하지 않는다.
또한, 시스템은 백엔드에서 백엔드 디바이스를 포함한다. 이것은 디지털 모델의 백엔드 측 맵 데이터를 갖는 서버 데이터베이스, 및 하나 이상의 차량으로부터 업데이트용 데이터를 수신하도록 구성되는 트랜스시버를 포함한다. 또한, 백엔드 디바이스에서 하나 이상의 프로세서가 제공되는데, 그 하나 이상의 프로세서는 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하도록 그리고 통계적 평가에 따라 백엔드 측 맵 데이터의 업데이트를 수행하도록 그리고 통계적 평가에 따라 소정의 수의 포지티브 및 네거티브 토큰을 생성하도록 구성된다. 포지티브 토큰의 수는 다른 차량에 의한 충분히 많은 수의 확인에 의해 이벤트가 검증되도록 선택될 수 있고, 그 결과, 상응하게 높은 신뢰도 값을 갖는 데이터만이 서버 데이터베이스에서 업데이트되거나 또는 생성된다. 백엔드 디바이스의 트랜스시버는 또한 포지티브 또는 네거티브 토큰을 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성된다.
서버 데이터베이스에 저장되는 디지털 모델은, 특히, 추가적인 주위 환경 요소를 갖는 고해상도 디지털 맵을 포함할 수 있다. 디지털 맵은, 도로 및 주행 차선의 코스를 설명하는 도로 모델에 의해 적어도 형성되며, 차선의 수 및 코스, 곡선 반경, 경사도, 교차로, 및 유사한 특성(characteristic)에 대한 정보를 포함한다.
디지털 모델은, 특히, 다른 정적인 또는 동적인 주위 환경 요소를 포함할 수도 있다. 정적인 주위 환경 요소는, 도로 및 경로 마킹의 위치 및 타입, 예컨대, 정지선, 지브라 스트립(zebra strip), 중앙 분리대(median strip), 차선 표시(lane marking) 및 등등, 도로변 건물의 존재, 뿐만 아니라 그들의 클래스 및 상대적 또는 절대적 위치에 관한 정보, 교통 표지판(traffic sign)의 위치 및 타입에 관한 정보, 또는 발광 신호 시스템(light signal system) 또는 가변 교통 표지판의 타입 및 상태에 관한 정보를 지칭한다. 동적인 주위 환경 요소는 특히 차량의 위치 및 속도에 관련이 있다. 각각의 파라미터, 특히, 주위 환경 요소의 위치 및 특질(attribute), 예를 들면, 교통 표지판의 위치 및 교통 표지판의 타입에 대해, 통계치는 트레이닝 단계 동안 통계적으로 유의미한 수의 측정치로부터 정의된다. 이 통계치는 평균 값 주위의 측정 값의 분포를 반영할 수 있다.
업데이트용 데이터는, 측정, 즉 차량에 의한 송신의 횟수와 관련하여 백엔드 디바이스에서 유의도 값을 할당받을 수 있을 뿐만 아니라, 또한, 그들은, 그들의 품질, 예를 들면, 차량 주위 환경 데이터의 품질에 따라 차량에 대한 신뢰도 값 또는 통계 파라미터를 이미 할당받을 수 있다. 따라서, 특히, 차량 주위 환경 데이터가 일련의 카메라 이미지로 구성되는 경우, 차량 주위 환경 데이터의 품질은, 양호한 날씨 조건보다는, 안개 및 강우와 같은 나쁜 날씨 조건에서 더 낮을 수도 있다. 각각의 차량의 트랜스시버는 차량 측 상에서 결정되는 신뢰도 값 또는 통계 파라미터를, 업데이트용 데이터에 부가하여 추가 데이터로서, 백엔드 디바이스에 포워딩하도록 구성될 수 있다.
백엔드 디바이스는 또한 통계 수단 단독에 의해 업데이트용 데이터를 평가할 수 있다. 백엔드 디바이스의 하나 이상의 프로세서는, 업데이트용 데이터를 포워딩한 차량의 수 및/또는 전송의 횟수에 기초하여 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하도록, 그리고 차량의 수 및/또는 전송의 횟수에 기초하여 업데이트용 신뢰도 값을 업데이트용 데이터에 할당하도록 구성될 수 있다.
이 경우, 백엔드 디바이스는 차량 측 상에서 결정되는 추가 데이터를 신뢰도 값의 결정에 통합할 수 있다. 백엔드 디바이스의 하나 이상의 프로세서는 업데이트용 데이터를 송신한 차량의 수, 및/또는 전송의 횟수에 기초하여, 그리고 추가 데이터에 기초하여 업데이트용 데이터를 평가할 수 있다.
시스템의 하나의 양태는 백엔드 디바이스에서의 포지티브 및 네거티브 토큰의 생성에 관한 것이다. 업데이트용 데이터가 최소 임계값을 초과하는 통계적 유의도를 갖는 경우 백엔드 디바이스의 하나 이상의 프로세서는 포지티브 및 네거티브 토큰을 생성하도록 구성될 수 있는데, 포지티브 및 네거티브 토큰은, 적어도, 관련 이벤트의 공간적 위치 및 관련 이벤트의 이벤트 ID를 할당받는다. 백엔드 디바이스의 트랜스시버 디바이스는, 특히 브로드캐스트를 사용하여, 포지티브 및 네거티브 토큰을 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성될 수 있다.
시스템의 하나의 양태는 이벤트 중단(discontinuation)의 검출의 처리에 관한 것이다. 이벤트의 중단은, 그것이 통계적으로 유의미한 것으로 평가될 수 있는 정도까지, 이 이벤트와 관련하여 모든 차량에서 모든 포지티브 및 네거티브 토큰이 삭제된다는 것 및 이 이벤트와 관련하여, 즉, 특히 자신의 공간적 위치에서, 차량 데이터베이스가 디폴트 모드로 다시 변경된다는 것을 보장해야 한다.
하나 이상의 차량 측 프로세서는, 맵 데이터에서의 오브젝트와 스니펫에서의 오브젝트 사이에 네거티브 차이가 존재하는 경우, 소정의 공간적 위치 및 관련된 이벤트 ID를 갖는 이벤트의 중단을 검출하도록 구성된다. 차량 측 트랜스시버는, 네거티브 토큰이 차량 측 메모리에 존재하는 경우, 이벤트의 중단을 데이터를, 업데이트용 데이터의 형태로, 백엔드 디바이스에 전달하도록 구성될 수 있다. 이것은, 이 이벤트와 관련하여 차량 데이터베이스가 네거티브 토큰을 갖는 차량에 의해서만 이벤트 중단이 보고된다는 것을 의미한다.
백엔드 디바이스의 하나 이상의 프로세서는, 업데이트용 데이터가 최소 임계값을 초과하는 통계적 유의도를 갖는 경우, 중단된 이벤트의 공간적 위치 및 이벤트 ID와 관련하여 차량 측 데이터베이스를 디폴트 모드로 변경하는 메시지를 생성하도록 구성될 수 있다. 백엔드 디바이스의 트랜스시버는 메시지를 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성될 수 있다. 그 결과, 하나 이상의 차량 측 프로세서는 차량 측 메모리로부터 공간적 위치 및/또는 이벤트 ID와 관련하여 포지티브 또는 네거티브 토큰을 제거할 수 있고 차량 데이터베이스를 중단된 이벤트와 관련하여 디폴트 모드로 다시 변경할 수 있다.
하나의 양태는 포지티브 및 네거티브 토큰의 차량으로의 공간적 분포에 관한 것이다. 백엔드 디바이스의 트랜스시버는 포지티브 또는 네거티브 토큰을, 이벤트의 공간적 근접 범위(spatial proximity) 이내에만 위치되는 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성될 수 있다.
하나의 양태는 백엔드 측 상의 업데이트된 맵 데이터의 차량으로의 분배에 관한 것이다. 이 목적을 위해, 하나 이상의 백엔드 측 프로세서는, 업데이트용 데이터가 최소 임계값을 초과하는 신뢰도 값을 갖는 경우, 업데이트용 데이터를 사용하여 디지털 모델의 백엔드 측 맵 데이터를 갖는 서버 데이터베이스를 업데이트하도록 구성될 수 있다. 백엔드 측 트랜스시버는, 적어도, 이벤트에 관련되는 업데이트된 데이터베이스로부터의 데이터를, 그 이벤트에 공간적으로 근접하여 위치되는 차량으로 포워딩하도록 구성될 수 있다.
본 발명은 도면을 참조하여 예시적인 실시형태에 기초하여 하기에서 설명될 것인데, 도면에서:
도 1은 디지털 모델을 생성하기 위한 시스템의 블록 회로도;
도 2는 이벤트 발생을 위한 방법의 플로우차트; 및
도 3은 이벤트의 중단을 위한 방법의 플로우차트.
도 1은 디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템(100)을 도시하는데, 시스템은 백엔드 디바이스(102) 및 센서(106)를 구비하는 차량(104)으로 구성되며, 차량은 중앙 분리대(114)를 갖는 두 개의 차선 표지(lane marker)(110, 112)에 의해 한정되는 도로 상에서 이동하고 있다. 차량(104)은 백엔드 디바이스(102)로의 또는 그로부터의 데이터 전송을 위한 트랜스시버 디바이스(116)를 구비한다. 백엔드 디바이스(102)는 또한 차량(104)으로의 또는 그로부터의 데이터 전송을 위한 트랜스시버(126)를 구비한다. 차량(104) 상에 장착되는 하나의 주위 환경 센서(106)는 카메라로서, 그리고 교통 표지판(108)을 포함하는 차량 주위 환경으로부터 차량 주위 환경 데이터를 일련의 픽처의 형태로 캡처하도록 설계될 수 있다. 주위 환경 센서는, 추가적으로, 레이더 센서로서 설계될 수 있고 레이더에 의해 주위 환경을 스캔하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 레이더 센서(106)는, 차량의 공간적 위치에 대한, 교통 표지판(108)과 같은 주위 환경 요소의 위치를 추가적으로 결정할 수 있다. GPS 모듈(도시되지 않음)과 연계하여, 절대적인 공간적 위치가 또한 결정될 수 있다. 차량은 차량 주위 환경 데이터로부터 스니펫을 생성하도록 구성되는 프로세서(120)를 추가적으로 구비한다. 스니펫은 디지털 모델의 대략 100×100 m의 큰 부분이며 본질적으로 오브젝트 모델링을 나타낸다. 차량(104)은 또한, 디지털 맵의 적어도 하위 영역을 이미지화하는 차량 측 맵 데이터를 갖는 차량 데이터베이스(118)를 구비한다. 프로세서(120)는, 이벤트가 맵 데이터에서의 오브젝트와 스니펫에서의 오브젝트 사이의 차이의 형태로 존재하는지의 여부를 결정하기 위해, 스니펫을 차량 데이터베이스(118)로부터의 대응하는 차량 측 맵 데이터와 비교하도록 구성된다. 이 경우, 예를 들면, 교통 표지판(108)이 최근에 설치되었기 때문에, 그것이 맵 데이터에 아직 존재하지 않는다는 것을 가정한다. 따라서, 비교는 새롭게 설치된 교통 표지판(108)을 이벤트로서 생성한다. 이 이벤트는 통신 네트워크를 통해 디바이스로 아직 전달되지 않았기 때문에, 그것은, 현재로서는, 백엔드 디바이스에게 공지되어 있지 않다.
차량(104)은 이벤트를, 업데이트용 데이터의 형태로, 백엔드 디바이스(102)로 포워딩하는데, 그에 의해, 백엔드 디바이스는 디지털 모델의 서버 측 맵 데이터를 갖는 자신의 서버 데이터베이스(122)를 업데이트할 수 있다. 디지털 모델은 복수의 차량으로부터 유래될 수 있는 스니펫으로부터 조립될 수 있다. 그것은 또한 파라미터화 가능한 주위 환경 모델일 수 있다. 파라미터화는 통계적으로 유의미한 수의 차량에 의한 학습 프로세스 동안 수행될 수 있다. 따라서, 파라미터화된 주위 환경 모델은 백엔드에서 통합되는 차량 주위 환경 정보를 나타낸다. 주위 환경 요소의 각각의 주위 환경 요소는, 위치, 속성 및 검출 확률과 관련하여 그 자신의 통계치를 가질 수 있다. 백엔드 디바이스는 프로세서(124)를 구비하는데, 프로세서는 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하도록 그리고 통계적 평가에 따라 서버 데이터베이스(122)에서 백엔드 측 맵 데이터의 업데이트를 수행하도록 구성된다.
교통 표지판(108)은 복수의 차량이 지나갈 것이다는 것이 가정된다. 이들 차량의 각각이 새롭게 설치된 교통 표지판(108)을 이벤트로서 검출하기 때문에, 이 이벤트가 모든 차량에 의해 업데이트된 데이터의 형태로 백엔드 디바이스(102)로 전달되면, 이것은 백엔드 디바이스(102)에 대한 업링크에서 매우 많은 볼륨의 데이터를 생성할 것이다. 따라서, 이하에서, 업데이트용 데이터의 전달을 위한 토큰 기반 프로토콜이 도 2, 도 3, 및 도 4를 참조하여 설명된다.
도 2는 이벤트의 발생을 위한 프로토콜의 플로우차트(200)를 도시한다. 디폴트 모드에서, 디지털 맵의 특정한 지리적 영역에 대해, 아직 어떠한 이벤트도 존재하지 않는다. 차량 측 데이터베이스(202)는 서버 측 데이터베이스(200)의 전체 디지털 맵으로부터의 발췌물(excerpt)을 포함한다. 서버 측 데이터베이스(200)는 주위 환경 모델, 특히 추가적인 주위 환경 요소를 갖는 고해상도 디지털 맵을 포함한다. 디지털 맵은, 도로 및 주행 차선의 코스를 설명하는 도로 모델에 의해 적어도 형성되며, 차선의 수 및 코스, 곡선 반경, 경사도, 교차로, 및 유사한 특성(characteristic)에 대한 정보를 포함한다. 주위 환경 모델은, 특히, 다른 정적인 주위 환경 요소를 포함할 수도 있다. 정적인 주위 환경 요소는, 도로 및 경로 마킹의 위치 및 타입, 예컨대, 정지선, 지브라 스트립, 중앙 분리대, 차선 표시 및 등등, 도로변 건물의 존재, 뿐만 아니라 그들의 클래스 및 상대적 또는 절대적 위치에 관한 정보, 교통 표지판(traffic sign)의 위치 및 타입에 관한 정보, 또는 발광 신호 시스템(light signal system) 또는 가변 교통 표지판의 타입 및 상태에 관한 정보를 지칭한다.
차량 측 센서는 차량 주위 환경 데이터를 캡처한다(단계(204) 참조). 차량 주위 환경 데이터로부터, 하나 이상의 차량 측 프로세서(206)에 의해 스니펫이 계산된다. 스니펫은, 최근에 설치된 교통 표지판(108)(도 1 참조)을 포함한다. 비교에 의해, 즉 차량 측 데이터베이스(202)에서의 오브젝트와 스니펫(206)에서의 오브젝트 사이의 차이를 계산하는 것에 의해, 교통 표지판(108)은 이벤트로서 식별된다. 단계(210)에서, 이 이벤트에 대해, 즉 이벤트가 발생한 지리적 영역에 대해 포지티브 토큰이 존재하는지의 여부가 결정된다. 차량 측 데이터베이스(202)가 디폴트 모드에 있는 지리적 영역의 경우, 디폴트 모드가 포지티브 토큰에 의해 에뮬레이팅되기 때문에 이것은 사실이다. 이벤트(208)가 서버 측 데이터베이스(214)에서 아직 존재하지 않는다는 것이 가정되기 때문에, 대응하는 지리적 영역에 대한 차량 측 데이터베이스는 디폴트 모드에 있다. 이 경우, 이벤트(308)는 백엔드 디바이스로 포워딩되고 수신 이후 이벤트(216)로서 존재한다. 백엔드 측 상에서, 이벤트는 고유의 신원(ID)을 할당받고, 따라서, 그것은 식별될 수 있다. 백엔드 측 상에서, 이벤트에 대한 신뢰도 값은 가능한 상이한 차량으로부터의 이벤트 전송의 횟수로부터 결정되며, 신뢰도 값에 기초하여, 특정한 수의 포지티브 토큰(222) 및 네거티브 토큰(224)이 생성된다. 특히, 신뢰도 값이 임계값 미만인 경우 포지티브 토큰만이 생성되고 신뢰도 값이 임계값을 초과하는 경우 네거티브 토큰만이 생성된다. 차량 측 데이터베이스(202)가 디폴트 모드에 있지 않은 경우 또는 포지티브 토큰이 존재하지 않는 경우, 백엔드 디바이스로의 이벤트의 전송이 수행되지 않을 것이고 온보드 데이터베이스(202)가 대신 업데이트될 것이다. 이벤트에 대해 포지티브 및 네거티브 토큰이 생성되었다는 사실은, 차량 측 데이터베이스(202)로 하여금, 디폴트 모드로부터 이벤트 모드로 변경되게 하는데, 이벤트 모드에서는, 포지티브 토큰을 갖는 차량만이 이벤트를 백엔드로 포워딩하도록 허용되고, 한편 네거티브 토큰을 갖는 차량은 이벤트를 백엔드로 포워딩하도록 허용되지 않는다. 이벤트 모드에서, 이벤트가 존재하는 것을 중지하였는지의 여부가 또한 지속적으로 검사된다.
이벤트 중단의 경우에 대한 프로토콜의 흐름도가 도 3에서 도시되어 있다. 차량 측 데이터베이스(302)에서, 이벤트, 즉, 도 1에서 도시되는 교통 표지판(108)의 존재는 오브젝트 데이터의 형태로 저장된다. 차량 측 센서는 차량 주위 환경 데이터를 캡처한다(단계(304) 참조). 차량 주위 환경 데이터로부터, 하나 이상의 차량 측 프로세서(306)에 의해 스니펫이 계산된다. 예를 들면, 교통 표지판(108)(예를 들면, 도 1 참조)이 제거되었기 때문에, 스니펫은 이제 그것을 더 이상 포함하지 않는다는 것이 가정된다. 비교에 의해, 즉 차량 측 데이터베이스(302)에서의 오브젝트와 스니펫(306)에서의 오브젝트 사이의 차이를 계산하는 것에 의해, 더 이상 존재하지 않는 교통 표지판(108)는 이벤트의 중단으로서 식별된다(단계(308) 참조). 단계(310)에서, 이벤트와 관련하여 포지티브 토큰이 존재하는지 또는 네거티브 토큰이 존재하는지의 여부를 결정하기 위한 체크가 이루어진다. 포지티브 토큰이 존재하면, 중단은 백엔드로 포워딩되는 것이 아니라, 대신, 차량 측 데이터베이스(302)가 업데이트된다. 다른 한편, 네거티브 토큰이 존재하는 경우, 이벤트의 중단은 백엔드로 전달되는데, 여기서 그것은 이벤트(316)의 중단으로서 존재한다. 백엔드 측에서, 이벤트의 중단에 대한 신뢰도 값은, 어쩌면 상이한 차량으로부터의 이벤트의 전송의 횟수로부터 결정되고, 그리고 신뢰도 값에 기초하여 특정한 수의 네거티브 토큰(322) 또는 차량 측 데이터베이스(302)를 디폴트 모드로 변경하는 메시지 중 어느 하나가 생성된다. 특히, 신뢰도 값이 임계값 미만인 경우 네거티브 토큰만이 생성된다. 다른 한편, 신뢰도 값이 임계값을 초과하는 경우 디폴트 모드에 대한 메시지가 생성된다(단계(320) 참조). 이것은, 충분히 많은 수의 확인에 기인하여 이벤트의 중단이 신뢰될 수 있는 경우 차량 측 데이터베이스(302)가 이벤트의 공간적 위치와 관련하여 디폴트 모드로만 변경되는 것을 보장한다. 포워딩은 브로드캐스트를 사용하여 수행될 수 있다. 이 목적을 위해, 이벤트의 공간적 위치는 무선 셀 상으로 매핑되고 메시지는 해당 무선 셀로 포워딩된다.

Claims (10)

  1. 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템으로서,
    상기 시스템은 차량 측 상에서:
    상기 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역을 이미지화하는 차량 측 맵 데이터를 갖는 차량 데이터베이스,
    차량 주위 환경 데이터를 캡처하기 위한 하나 이상의 센서;
    상기 차량 주위 환경 데이터로부터 적어도 하나의 스니펫(snippet)을 생성하도록; 그리고 상기 맵 데이터에서의 오브젝트와 상기 스니펫에서의 오브젝트 사이의 차이의 형태로 이벤트가 발생하는 경우 상기 디지털 맵의 상기 하위 영역의 업데이트용 데이터(updating data)를 상기 스니펫으로부터 결정하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서;
    상기 이벤트의 공간적 위치를 결정하기 위한 수단;
    백엔드 디바이스로부터 포지티브 토큰(positive token) 또는 네거티브 토큰(negative token)을 수신하도록 그리고 상기 토큰을 차량 데이터베이스에 포워딩하도록 구성되고, 그리고 차량 측 데이터베이스가 상기 이벤트의 상기 공간적 위치와 관련하여 디폴트 모드에 있는 경우 또는 포지티브 토큰이 메모리에 존재하는 경우 상기 이벤트 및 관련된 공간적 위치와 함께 상기 업데이트용 데이터를 상기 백엔드 디바이스로 포워딩하도록 더 구성되는 트랜스시버를 포함하고; 그리고
    백엔드 디바이스를 구비하는 상기 시스템은, 백엔드 측 상에서:
    상기 디지털 모델의 백엔드 측 맵 데이터를 갖는 서버 데이터베이스;
    하나 이상의 차량으로부터 상기 업데이트용 데이터를 수신하도록 구성되는 트랜스시버;
    상기 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하도록 그리고 상기 통계적 평가에 따라 상기 백엔드 측 맵 데이터의 업데이트를 수행하도록 그리고 상기 통계적 평가에 따라 소정의 수의 포지티브 및 네거티브 토큰을 생성하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함하되;
    상기 트랜스시버는 상기 포지티브 또는 네거티브 토큰을 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 더 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 각각의 차량의 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 상기 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하도록 구성되되, 상기 업데이트용 데이터의 품질에 따라, 신뢰도 값 또는 통계 파라미터가 상기 데이터에 할당되고, 각각의 차량의 상기 트랜스시버는 상기 신뢰도 값 또는 상기 통계 파라미터를 상기 업데이트용 데이터에 부가하여 추가 데이터로서 상기 백엔드 디바이스에 포워딩하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 백엔드 디바이스의 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 업데이트용 데이터를 포워딩한 차량의 수 및/또는 전송의 횟수에 기초하여 상기 업데이트용 데이터를 통계적으로 평가하고, 그리고 차량의 수 및/또는 전송의 횟수에 기초하여 신뢰도 값을 상기 업데이트용 데이터에 할당하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 백엔드 디바이스의 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 업데이트용 데이터를 포워딩한 차량의 수, 및/또는 전송의 횟수에 기초하여 그리고 상기 추가 데이터에 기초하여 상기 업데이트용 데이터를 평가하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 백엔드 디바이스의 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 업데이트용 데이터가 최소 임계값을 초과하는 통계적 유의도를 갖는 경우 포지티브 및 네거티브 토큰을 생성하도록 구성되되, 상기 포지티브 및 네거티브 토큰은, 적어도, 관련된 이벤트의 상기 공간적 위치 및 상기 관련된 이벤트의 이벤트 ID를 할당받고; 상기 백엔드 디바이스의 상기 트랜스시버는 상기 포지티브 및 네거티브 토큰을 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 하나 이상의 차량 측 프로세서는, 상기 맵 데이터에서의 오브젝트와 상기 스니펫에서의 오브젝트 사이에 네거티브 차이가 존재하는 경우, 특정한 공간적 위치 및 할당된 이벤트 ID를 갖는 상기 이벤트의 중단을 검출하도록 구성되고; 차량 측 트랜스시버는, 네거티브 토큰이 차량 측 메모리에 존재하는 경우, 상기 이벤트의 상기 중단을, 업데이트용 데이터의 형태로, 상기 백엔드 디바이스로 포워딩하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 백엔드 디바이스의 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 업데이트용 데이터가 최소 임계값을 초과하는 통계적 유의도를 갖는 경우, 중지된 상기 이벤트의 상기 공간적 위치 및 이벤트 ID와 관련하여 상기 차량 측 데이터베이스를 상기 디폴트 모드에 배치할 메시지를 생성하도록 구성되고; 상기 백엔드의 상기 트랜스시버는 상기 메시지를 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  8. 제6항에 있어서, 상기 하나 이상의 차량 측 프로세서는 상기 차량 측 메모리로부터 상기 공간적 위치 및/또는 이벤트 ID와 관련하여 포지티브 또는 네거티브 토큰을 제거하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 백엔드 디바이스의 상기 트랜스시버는 또한, 상기 포지티브 또는 네거티브 토큰을, 상기 이벤트의 상기 공간적 근접 범위 이내에 위치되는 하나 이상의 차량으로 포워딩하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
  10. 제3항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 하나 이상의 백엔드 측 프로세서는, 상기 업데이트용 데이터가 최소 임계값을 초과하는 신뢰도 값을 갖는 경우, 상기 업데이트용 데이터를 사용하여 상기 디지털 모델의 백엔드 측 맵 데이터를 갖는 상기 서버 데이터베이스를 업데이트하도록 구성되고, 백엔드 측 트랜스시버는, 상기 이벤트의 상기 공간적 근접 범위 이내에 위치되는 차량에, 적어도, 상기 이벤트에 관련되는 상기 업데이트된 데이터베이스로부터의 상기 데이터를 포워딩하도록 구성되는, 디지털 맵의 적어도 하나의 하위 영역의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템.
KR1020207012103A 2017-09-28 2018-09-26 디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템 KR102397038B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102017217297.5 2017-09-28
DE102017217297.5A DE102017217297B4 (de) 2017-09-28 2017-09-28 System zur Erzeugung und/oder Aktualisierung eines digitalen Modells einer digitalen Karte
PCT/EP2018/076148 WO2019063628A1 (de) 2017-09-28 2018-09-26 System zur erzeugung und/oder aktualisierung eines digitalen modells einer digitalen karte

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200053611A true KR20200053611A (ko) 2020-05-18
KR102397038B1 KR102397038B1 (ko) 2022-05-12

Family

ID=63720672

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207012103A KR102397038B1 (ko) 2017-09-28 2018-09-26 디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20200309538A1 (ko)
EP (1) EP3688742B1 (ko)
JP (1) JP6997301B2 (ko)
KR (1) KR102397038B1 (ko)
CN (1) CN111108538B (ko)
DE (1) DE102017217297B4 (ko)
WO (1) WO2019063628A1 (ko)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016216335B4 (de) * 2016-08-30 2020-12-10 Continental Automotive Gmbh System und Verfahren zur Analyse von Fahrtrajektorien für einen Streckenabschnitt
CN109783588A (zh) * 2018-12-10 2019-05-21 北京百度网讯科技有限公司 地图的错误信息检测方法、装置、设备、车辆及存储介质
US11592297B2 (en) * 2018-12-20 2023-02-28 Here Global B.V. Method and apparatus for updating maps using gradient thresholding
EP3770881B1 (en) * 2019-07-26 2023-11-15 Volkswagen AG Methods, computer programs, apparatuses, a vehicle, and a traffic entity for updating an environmental model of a vehicle
DE102019215099B4 (de) * 2019-10-01 2022-09-29 Audi Ag Verfahren zum Bereitstellen einer aktuellen lokalen Umgebungszustandskarte für ein Kraftfahrzeug sowie Kraftfahrzeug zum Durchführen eines derartigen Verfahrens
DE102020102278A1 (de) 2020-01-30 2021-08-05 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Navigationsunterstützung in einem Kraftfahrzeug auf Grundlage von Informationen aus mehreren erfassenden Kraftfahrzeugen
DE102020103906B4 (de) * 2020-02-14 2022-12-29 Audi Aktiengesellschaft Verfahren und Prozessorschaltung zum Aktualisieren einer digitalen Straßenkarte
DE102020114372A1 (de) 2020-05-28 2021-12-02 Audi Aktiengesellschaft Verfahren und System zum Absichern einer automatisierten Fahrfunktion in einer Fahrzeugflotte mit mehreren Kraftfahrzeugen sowie hierfür ausgestattete Servereinrichtung und Kraftfahrzeuge
CN112654835A (zh) * 2020-08-21 2021-04-13 华为技术有限公司 地图更新方法和相关更新装置
CN115146007A (zh) * 2021-03-18 2022-10-04 华为技术有限公司 地图数据处理方法及装置
WO2023008307A1 (ja) * 2021-07-27 2023-02-02 株式会社デンソー 地図データ配信システム、地図データ配信装置、地図データの品質保証プログラム及び記憶装置
DE102022000390B3 (de) 2022-02-01 2023-02-09 Mercedes-Benz Group AG Verfahren zum Betrieb eines zumindest teilautomatisiert steuerbaren Fahrzeugs

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013205392A1 (de) * 2013-03-27 2014-10-02 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Backend für Fahrerassistenzsysteme
JP2016058044A (ja) * 2014-09-12 2016-04-21 トヨタ自動車株式会社 プローブカーシステムおよび情報収集方法
JP2016156973A (ja) * 2015-02-25 2016-09-01 パイオニア株式会社 地図データ記憶装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
JP2016161456A (ja) * 2015-03-03 2016-09-05 富士重工業株式会社 車両の地図データ処理装置
DE102016205543A1 (de) * 2015-11-05 2017-05-11 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zum Austauschen von Kartendaten in Abhängigkeit eines Gütemaßes

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10030932A1 (de) * 2000-06-24 2002-01-03 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Erzeugung, Prüfung, Ergänzung und/oder Aktualisierung von Straßenkartendaten
WO2002046698A1 (fr) * 2000-12-08 2002-06-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Systeme generant un identificateur d'information de position, procede et dispositif de transmission de cet identificateur
US7813870B2 (en) * 2006-03-03 2010-10-12 Inrix, Inc. Dynamic time series prediction of future traffic conditions
JP5064870B2 (ja) * 2007-04-17 2012-10-31 株式会社日立製作所 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム
DE102008012661A1 (de) * 2007-08-25 2009-02-26 Continental Teves Ag & Co. Ohg Aktualisierungseinheit und Verfahren zur Aktualisierung einer digitalen Karte
US8194550B2 (en) * 2009-02-09 2012-06-05 GM Global Technology Operations LLC Trust-based methodology for securing vehicle-to-vehicle communications
US20150074068A1 (en) * 2012-04-13 2015-03-12 Tomtom Germany Gmbh & Co. Kg Methods and systems for updating a digital map
CN105678121B (zh) * 2016-01-04 2018-09-07 北京百度网讯科技有限公司 基于地图失效数据的防伪方法和装置
US10223380B2 (en) * 2016-03-23 2019-03-05 Here Global B.V. Map updates from a connected vehicle fleet
US10119824B2 (en) * 2017-03-03 2018-11-06 Here Global B.V. Method and apparatus for updating road map geometry based on probe data

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013205392A1 (de) * 2013-03-27 2014-10-02 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Backend für Fahrerassistenzsysteme
JP2016058044A (ja) * 2014-09-12 2016-04-21 トヨタ自動車株式会社 プローブカーシステムおよび情報収集方法
JP2016156973A (ja) * 2015-02-25 2016-09-01 パイオニア株式会社 地図データ記憶装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
JP2016161456A (ja) * 2015-03-03 2016-09-05 富士重工業株式会社 車両の地図データ処理装置
DE102016205543A1 (de) * 2015-11-05 2017-05-11 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zum Austauschen von Kartendaten in Abhängigkeit eines Gütemaßes

Also Published As

Publication number Publication date
CN111108538B (zh) 2022-05-17
JP2020535468A (ja) 2020-12-03
DE102017217297B4 (de) 2019-05-23
US20200309538A1 (en) 2020-10-01
WO2019063628A1 (de) 2019-04-04
EP3688742A1 (de) 2020-08-05
KR102397038B1 (ko) 2022-05-12
CN111108538A (zh) 2020-05-05
EP3688742B1 (de) 2021-04-28
DE102017217297A1 (de) 2019-03-28
JP6997301B2 (ja) 2022-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102397038B1 (ko) 디지털 맵의 디지털 모델을 생성 및/또는 업데이트하기 위한 시스템
CN105793669B (zh) 车辆位置推定系统、装置、方法以及照相机装置
CN109817022B (zh) 一种获取目标对象位置的方法、终端、汽车及系统
US20200408557A1 (en) Augmented 3d map
US10917808B2 (en) Extra-vehicular communication device, onboard device, onboard communication system, communication control method, and communication control program
CN113379805A (zh) 一种交通节点的多信息资源融合处理方法
EP4089659A1 (en) Map updating method, apparatus and device
EP3895950B1 (en) Methods and systems for automated driving system monitoring and management
JP6973351B2 (ja) センサ校正方法、及びセンサ校正装置
US20220057230A1 (en) Method For Checking Detected Changes To An Environmental Model Of A Digital Area Map
US20200342620A1 (en) Object location coordinate determination
CN111213032A (zh) 用于对路线区段绘制地图的方法
CN115470884A (zh) 用于自动驾驶系统的感知系统开发的平台
US20200111364A1 (en) Detection of attacks on vehicle networks
KR20200081571A (ko) 지도 생성 및 갱신 시스템 및 방법
KR102384443B1 (ko) 방법 및 디바이스
US20210323577A1 (en) Methods and systems for managing an automated driving system of a vehicle
EP3859281B1 (en) Apparatus and method for collecting data for map generation
JP7232727B2 (ja) 地図データ管理装置及び地図データ管理方法
JP7327355B2 (ja) 地図更新装置及び地図更新方法
WO2016072082A1 (ja) 運転支援システム及びセンタ
JP2023166454A (ja) 地図データ管理装置、地図データ管理方法及びプログラム
CN116168558A (zh) 用于基于协同基础设施感知消息确定车辆情境和意图的通信系统
CN115620420A (zh) 地上物数据收集装置、地上物数据收集方法以及地上物数据收集用计算机程序
CN116528154A (zh) 用于界定区域内的车辆驾驶辅助的方法

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant