KR20210072738A

KR20210072738A - 차량 측위 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체

Info

Publication number: KR20210072738A
Application number: KR1020210068033A
Authority: KR
Inventors: 빙 리; 즈펑 저우
Original assignee: 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디.
Priority date: 2020-05-28
Filing date: 2021-05-27
Publication date: 2021-06-17
Also published as: JP7343548B2; JP2021131398A; CN111679302A; KR102647263B1; CN111679302B

Abstract

본 출원은 차량 측위 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 개시하며, 내비게이션 측위 기술 분야에 관한 것이다. 구체적인 구현 방식은, 도로망 정보를 획득하고, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하며, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하며, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다. 과거 측위를 통해 현재 주행 도로 구간을 예측하고, 예측된 현재 주행 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 측위 정보에 큰 변동이 발생하는 것을 방지하고 측위 정확도를 향상시킨다.

Description

차량 측위 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체{Vehicle positioning method, device, electronic equipment and computer storage medium}

본 출원은 컴퓨터 기술 분야에 관한 것으로, 특히 내비게이션 측위 기술 분야에 관한 것이며, 구체적으로 차량 측위 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체에 관한 것이다.

측위는 차량 내비게이션에서 매우 중요한 부분이며, 사람들이 측위 및 내비게이션 정확도에 대한 요구가 점점 더 높아지고 있다.

그러나, GPS 측위 정보는 부정확하거나 손실될 수 있고, 예를 들어 고가 도로 시나리오, 주차장, 터널, 지하 도로 또는 밀림 등에서, GPS 측위 정보는 수십미터에서 수백미터에 이르는 큰 드리프트를 가지기 때문에, 측위 정확도가 저하된다.

본 출원은 차량 측위 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체를 제공한다.

본 출원의 제1 측면은, 과거 측위을 기반으로 현재 주행하는 도로 구간을 예측하고, 예측된 현재 주행하는 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 측위 정보에 큰 변동이 발생하는 것을 방지하고, 측위 정확도를 향상시킴으로써, 기존 기술에 존재하는 GPS신호가 차단될 때 측위의 변동이 큰 문제를 해결할 수 있는 차량 측위 방법을 제공한다.

본 출원의 제2 측면은 차량 측위 장치를 제공한다.

본 출원의 제3 측면은 전자 기기를 제공한다.

본 출원의 제4 측면은 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공한다.

본 출원의 제1 측면의 실시예는 차량 측위 방법을 제공하고, 차량 측위 방법은,

도로망 정보를 획득하는 단계;

주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하는 단계;

각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 상기 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하는 단계; 및

상기 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 상기 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 단계; 를 포함한다.

제2 측면은 차량 측위 장치를 제공하고, 차량 측위 장치는,

도로망 정보를 획득하기 위한 획득 모듈;

주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 얻기 위한 측위 모듈;

각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서. 상기 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하는 결정 모듈; 및

상기 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 상기 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 수정 모듈; 을 포함한다.

제3 측면은 전자 기기를 제공하며, 전자 기기는,

적어도 하나의 프로세서; 및,

상기 적어도 하나의 프로세서에 통신 가능하게 연결되는 메모리;를 포함하고,

상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1 측면의 차량 측위 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 제4 측면은 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고, 상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터가 제1 측면의 차량 측위 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 제5 측면은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가 제1 측면의 차량 측위 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 실시예에 따른 기술적 수단은 다음과 같은 유익한 효과를 갖는다.

도로망 정보를 획득하고, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하며, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하며, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다. 과거 측위를 통해 현재 주행 도로 구간을 예측하고, 예측된 현재 주행 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 측위 정보에 큰 변동이 발생하는 것을 방지하고 측위 정확도를 향상시킨다.

본 부분에서 설명된 내용은 본 출원의 실시예의 핵심적이거나 중요한 특징을 표시하기 위한 것이 아니며, 또한 본 출원의 범위를 제한하기 위한 것이 아님을 이해해야 한다. 본 출원의 다른 특징은 다음의 설명에 의해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

첨부도면은 기술적 수단을 더 잘 이해하기 위해 사용되며, 본 출원을 한정하지 않는다.
도 1은 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 다른 차량 측위 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 또 다른 차량 측위 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법의 시스템 프레임 워크의 개략도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 장치의 개략적인 구조도이다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법을 구현하기 위한 전자 기기의 블록도이다.

이하, 첨부 도면을 결부하여 본 출원의 예시적인 실시예에 대해 설명하며, 이해를 돕기 위해, 본 설명에는 본 출원의 실시예의 다양한 세부 사항이 포함되며, 이를 단순히 예시적인 것으로 간주해야 한다. 따라서, 당업자는 본 출원의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 여기에 설명된 실시예에 대해 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있다는 것을 인식해야 한다. 마찬가지로, 이하의 설명에서 명확성과 간결성을 위해 잘 알려진 기능 및 구조에 대한 설명은 생략한다.

이하, 첨부도면을 참조하여, 본 출원의 실시예의 차량 측위 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체에 대해 설명한다.

도 1은 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법의 개략적인 흐름도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다.

단계101에서, 도로망 정보를 획득한다.

상기 도로망 정보는 특정 지역 내에서 다양한 도로가 서로 연결되고 교차되어 그물 형태로 분포된 도로 데이터를 가리킨다.

본 실시예에서 데이터 서비스 엔진은 네트워크 상태가 양호할 때 도로망 정보를 획득할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크가 없는 상태, 즉 오프라인 상태에서도 차량 자체에 저장된 오프라인 데이터 패킷을 로드하여 도로망 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 차량의 현재 측위 정보를 획득하고, 차량의 측위 정보를 데이터 서비스 엔진에 입력하여, 예컨대 n*n 미터 영역 내 모든 이산화된 도로 데이터와 같은 대응하는 도로망 정보를 출력하며, 이산화된 도로 데이터를 지도 데이터 적응 모듈에 입력하여, 이산화된 도로 데이터를 트리 구조로 변환하여, 이산화된 도로 데이터 간의 관계를 구축하고 대응하는 도로망 정보를 생성할 수 있다.

단계102에서, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득한다.

본 실시예에서, 미리 설정된 측위 주기에 따라 차량의 측위 정보를 수집하고, 측위 정보를 기반으로 측위 위치를 획득하며, 상기 측위 위치는 차량의 경도, 위도 및 차량의 방향각(Heading　Angle) 정보를 포함한다.

하나의 가능한 구현 방식으로서, 차량에 장착된 글로벌 포지셔닝 시스템(Global Positioning System, GPS)을 이용하여 측위 정보를 주기적으로 획득하여 차량의 측위 위치를 획득할 수 있다.

실제 적용에서, GPS 신호는 장애물을 만나면 신호의 정상적인 수신에 영향을 미쳐 측위을 할 수 없는데, 예를 들어 고가 도로, 주차장, 터널, 밀림, 고층 빌딩 사이와 같은 시나리오의 경우, GPS신호를 이용하여 정확하게 측위할 수 없다. 다른 가능한 구현 방식으로서, 차량이 장애물로 인해 GPS 신호를 정상적으로 수신할 수 없는 시나리오에서 주행할 때, 획득된 GPS 신호를 기초로 차량 속도 센서에 의해 제공되는 주행 거리 데이터와 전자 나침반에 의해 제공되는 주행 방향 데이터를 통합하여 차량의 위치를 추정하여, 더 높은 측위 정확도를 얻음으로써, 주기적으로 차량의 위치를 획득할 수 있다.

세번째 가능한 구현 방식으로서, 추측 항법 (Dead Reckoning, DR) 알고리즘을 통해 각 주기의 차량의 측위 위치를 추정할 수 있다.

네번째 가능한 구현 방식으로서, 관성 측정 유닛(Inertial Measurement Unit, IMU)을 사용하여 주기적으로 차량에 대해 측위를 수행하여 차량의 측위 위치를 획득할 수 있다.

단계103에서, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정한다.

본 실시예에서, 주기적으로 차량의 위치를 측위하여 차량의 측위 위치를 획득하며, 주기의 시간 단위는 실제 수요에 따라 설정할 수 있다. 예를 들어, 주기의 시간 단위는 초, 분, 시간 등 일 수 있다. 주기는 현재 주기 및 과거 주기를 포함하며, 과거 주기는 현재 주기 전의 각 주기를 가리키는데, 8:00-9:00의 한시간을 예로 들면, 측위 주기는 5분에 한번씩 측위 데이터를 수집하여 측위를 수행하는 경우, 현재 시각이 8시 50분이면, 현재 수집 주기에 해당하며, 8시부터 8시 50분 까지의 각 주기가 각 과거 주기에 해당한다.

본 실시예에서 과거 주기에 차량의 측위를 통해 획득된 측위 위치는 차량의 주행 궤적과 향후 주행 추세를 나타내고, 차량의 현재 주기와 향후 주기의 주행 대상 도로 구간을 예측하기 위해 사용될 수 있으며, 하나의 가능한 구현 방식으로서, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치 및 도로망 정보에 포함된 각 도로 구간에 따라, 각 과거 주기의 측위 위치를 도로망 정보의 대응하는 도로 구간에 매핑함으로써, 차량의 주행 궤적을 생성할 수 있으며, 차량의 과거 주행 궤적에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 예측할 수 있다.

단계104에서, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다.

본 출원의 일 실시예에서, 실제 적용에서, GPS 신호가 장애물을 만나 신호의 정상적인 수신에 영향을 미쳐, 측위 변동이 큰 상황이 종종 발생한다. 때문에, 본 실시예는 결정된 대상 도로 구간을 기반으로 현재 주기의 측위 위치를 수정함으로써, 측위 변동이 큰 상황을 방지하며, 측위 정확도를 향상시킨다. 더 나아가, 수정된 측위 위치에 따라, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하며, 도로의 바인딩을 구현하여, 후속 경로의 이탈이 존재하는지 여부를 적시에 인식할 수 있도록 한다. 그러나, 기존 기술에서, 내비게이션이 직접 GPS에 의해 출력된 측위 정보를 기반으로 도로 구간을 바인딩하기 때문에, 측위의 변동이 커서 내비게이션이 경로를 벗어난 상황을 인식할 수 없는 상황이 발생하거나, 또는 내비게이션이 경로를 벗어난 문제를 잘못 보고하는 상황이 발생할 수 있다.

본 출원의 차량 측위 방법에서는, 도로망 정보를 획득하고, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하며, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하며, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다. 과거 측위를 통해 현재 주행하는 도로 구간을 예측하고, 예측된 현재 주행 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 측위 정보에 큰 변동이 발생하는 것을 방지하고 측위 정확도를 향상시키며, 이와 동시에, 도로의 바인딩을 통해 후속 차량이 경로를 벗어난 상황을 적시에 인식할 수 있도록 한다.

상기 실시예를 기반으로, 본 실시예는 다른 차량 측위 방법을 제공하며, 도 2는 본 출원의 실시예에 따른 다른 차량 측위 방법의 개략적인 흐름도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다.

단계201에서, 도로망 정보를 획득한다.

본 실시예에서 데이터 서비스 엔진은 도로망 정보를 포함하며, 데이터 서비스 엔진에 포함된 도로망 정보는 네트워크 상태가 양호할 때 획득할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크가 없는 상태, 즉 오프라인 상태에서도 차량 자체에 저장된 오프라인 데이터 패킷을 로드하여 도로망 정보를 획득할 수 있다.

단계202에서, 각 주기에 대해, 차량 자체 센서를 사용하여 차량 센서 데이터를 획득한다.

일 실시예에서, 차량에는 가속도 측정용 센서, 각속도 측정용 센서, 방향각 측정용 센서, 예를 들어 관성 측정 유닛(Inertial measurement unit, IMU)과 같은 차량 운행 정보를 측정하기 위한 다양한 센서가 설치된다. 각 측정 주기에서, 차량 자체 센서를 사용하여 가속도, 각속도, 방향각 등 차량의 센서 데이터를 획득하고, 차량에 설치된 측위 모듈에 입력하여 측위 처리를 수행한다.

단계203에서, 해당 주기 내에 위성 측위 데이터가 획득되었는지 여부를 판단하며, 만약 획득되었다면 단계204를 수행하고, 그렇지 않으면, 단계205를 수행한다.

일 실시예에서, 해당 주기 내에 위성 측위 데이터가 획득되었는지 여부를 판단하며, 만약 위성 측위 데이터가 획득되었다면, 칼만 필터링 알고리즘을 기반으로 차량의 측위 정보를 결정하며, 즉 후속 단계 204를 수행하며, 그렇지 않으면, 추측 항법 알고리즘(DR)을 기반으로 차량의 측위 정보를 결정하며, 즉 단계205를 수행한다. 따라서, 위성 측위 데이터를 획득할 수 있거나 또는 위성 측위 데이터를 획득할 수 없는 상황에서, 모두 GPS신호 강약의 영향을 받지 않고 차량에 대해 측위를 수행하여, 차량의 해당 주기의 측위 위치를 획득할 수 있다.

단계204에서, 만약 해당 주기 내에 위성 측위 데이터가 획득되면, 차량 센서 데이터에 따라 위성 측위 데이터에 대해 칼만 필터링을 수행하여, 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 획득한다.

측위 업데이트 데이터는 이전 주기에 대한 차량의 측위 위치 업데이트를 표시하기 위해 사용되며, 경도 차이, 위도 차이 및 방향각 차이를 포함한다.

일 실시예에서, 만약 해당 주기 내에 위성 측위 데이터가 획득되고, 위성 측위 데이터에 GPS의 위치 또는 글로벌 항법 위성 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)을 기반으로 획득한 차량의 속도가 포함되면, 관측 단계에서 차량 센서 데이터 중의 가속도, 각속도 및 획득된 위성 측위 데이터를 칼만 필터에 입력하여, 차량의 측위 업데이트 데이터를 획득한다. 구체적으로, 칼만 필터링을 통해 예측 시, 관성 측정 유닛 중의 가속도계와 각속도계의 적분을 이용하여 상대 변위와 회전 각도를 획득하고, 더 나아가, 오차 계산 단계에서 차량 속도를 통해 차량 자체 센서에 의해 결정된 속도를 수정하고, GPS 위치를 이용하여 계산 위치를 업데이트하며, 업데이트 단계에서 칼만 게인을 계산하여 상태 양을 업데이트하여, 정확한 실시간 위치 업데이트 데이터를 획득한다.

또한, 칼만 필터에 GPS 위치 정보를 입력하기 전에, GPS 좌표계가 로컬 데카르트 좌표계(local Cartesian coordinates coordinate system, ENU)로 변환된다.

단계205에서, 만약 해당 주기 내에 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, 추측 항법 알고리즘(DR)을 사용하여 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 결정한다.

일 실시예에서, 만약 해당 주기 내에 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, 다시 말하면, 현재 차량이 예컨대 고가 도로, 긴 터널 등 GPS신호가 차단된 시나리오에 있는 경우, 본 실시예의 측위 모듈은 추측 항법 알고리즘(DR)을 실시하여 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 추정함으로써, GPS의 측위 데이터를 획득할 수 없는 경우에 추측 항법 알고리즘을 기반으로 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 결정할 수 있다.

또한 본 실시예에서, 추측 항법 알고리즘(DR)은 측위 모듈의 DR모듈에 의해 구현되며, 만약 해당 주기에 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, DR 모듈에서 DR알고리즘을 기반으로 획득된 해당 주기의 측위 업데이트 위치를 획득함으로써, GPS 신호가 수신되지 않아 측위 위치를 획득할 수 없는 상황을 방지한다.

단계206에서, 각 과거 주기의 측위 업데이트 데이터에 따라, 각 과거 주기의 측위 데이터를 결정한다.

실제 적용 시나리오에서, 서로 다른 주기에 사용되는 실시간의 측위 방식이 서로 다를 수 있기 때문에, 예를 들어, GPS 측위를 기반으로 위치를 획득하거나, 또는 DR알고리즘을 기반으로 추정하여 획득하거나, 또는 GPS 데이터, 센서 데이터 및 DR추정 알고리즘을 통합하여 측위 데이터를 획득하는 방식을 사용하기 때문에, 출력된 측위 데이터의 표준이 상이한데, 통일적인 처리 방식과 동일한 좌표계를 기반으로 각 주기에서 결정된 측위 위치 데이터를 결정하는 것을 실현하기 위해, 이전 주기에 대한 차량의 측위 위치 업데이트를 표시하기 위한 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 획득한 후, 상기 측위 업데이트 데이터를 이전 주기에서 획득된 측위 위치에 중첩하여, 해당 주기의 측위 위치를 획득함으로써, 각 주기에서 결정된 측위 위치의 처리 방식과 좌표계의 통일을 구현한다.

예를 들어, 방향각의 경우, 만약 이전 주기의 방향각이 Last_Yaw이고 측위 업데이트 데이터가 Delta_Yaw이면, 해당 주기의 방향각은 Yaw = Last_Yaw + Delta_Yaw이며, 동일한 방식으로, 해당 주기의 경도, 위도 등 측위 위치 데이터를 결정할 수 있다.

단계207, 각 과거 주기에서 측위하여 획득된 측위 위치에 따라 차량의 주행 궤적을 결정한다.

본 출원의 일 실시예에서, 각 과거 주기에서 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 각 과거 주기에서 차량이 주행한 도로 구간을 결정하며; 각 과거 주기에서 차량이 주행한 도로 구간에 따라, 주행 궤적을 지시하기 위한 도로 구간 시퀀스를 생성하며, 상기 도로 구간 시퀀스 중의 각 요소는 대응하는 과거 주기에서 차량이 주행한 도로 구간을 지시하기 위해 사용되며, 각 과거 주기에서 측위된 위치와 도로망 정보를 결합하여, 차량 과거 주행 궤적을 지시하기 위한 도로 구간 시퀀스를 생성하는 것을 구현하며, 더 나아가, 과거 도로 구간 시퀀스를 기반으로 과거 주기 후의 도로 구간 시퀀스를 예측한다.

단계208에서, 차량의 주행 궤적을 예측 모델에 입력하여, 차량이 현재 주기에서 각 도로 구간에서 주행하는 주행 확률을 획득한다.

예측 모델은 이미 주행 궤적과 각 도로 구간의 주행 확률 간의 매핑 관계를 학습하여 획득하였다.

하나의 가능한 구현 방식으로서, 예측 모델은 은닉 마르코프 모델이며, 구체적으로, 도로 구간 시퀀스를 은닉 마르코프 모델에 입력하여 출력 시퀀스 및 대응하는 주행 확률을 획득하며, 출력 시퀀스 중의 각 요소는 과거 주기 이후의 각 주기에서 차량이 주행한 도로 구간을 지시하기 위해 사용된다. 훈련을 통해 획득된 은닉 마르코프 모델을 사용하여 서로 다른 과거 주기에서 측위된 위치 간의 관련성을 정량화할 수 있기 때문에, 전체 네트워크의 도로 구간을 기반으로 예측을 수행하는 것을 구현함으로써, 과거 주기 이후 각 주기의 차량 주행 궤적에 대한 도로 구간 시퀀스 예측의 정확도를 향상시킨다.

단계209에서, 주행 확률에 따라 각 도로 구간에서 대상 도로 구간을 결정한다.

하나의 가능한 구현 방식으로서, 은닉 마르코프 모델에 의해 각 시퀀스 및 대응하는 주행 확률이 출력되며, 각 시퀀스에 대응하는 주행 확률은 과거 주기 이후의 각 주기에서 차량이 당해 도로 구간 시퀀스에서 주행하는 신뢰도를 나타내기 때문에, 본 실시예에서는 주행 확률이 가장 큰 도로 구간 시퀀스를 과거 주기 이후의 각 주기에서 차량이 주행할 도로 구간 시퀀스로 결정함으로써, 당해 도로 구간 시퀀스에 따라 현재 주기에 대응하는 도로 구간을 결정하고, 당해 도로 구간을 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간으로 결정하며, 전체 네트워크의 도로 구간을 기반으로 예측을 수행하는 것을 구현하고, 예측된 각 도로 구간에서 신뢰도가 가장 높은 도로 구간을 대상 도로 구간으로 결정하여, 현재 차량이 주행하는 대상 도로 구간을 결정하는 정확도를 향상시킨다.

단계210에서, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다.

일 실시예에서, 현재 주기의 측위 위치를 대상 도로 구간에 투영하여 대상 도로 구간 내의 측위 위치를 획득하는데, 초기 측위를 통해 획득된 측위 위치는 GPS신호가 약하여 큰 변동이 발생하므로 측위가 정확하지 못한 문제가 존재하기 때문에, 예측하여 획득된 대상 도로 구간을 통해 측위 위치를 대상 도로 구간으로 수정함으로써, 도로의 바인딩을 구현하고 측위의 정확도를 향상시킨다. 기존 기술에서는 측위 위치를 수정하지 않으므로 측위의 변동이 큰 상황이 발생하고, 측위된 위치와 도로를 바인딩하지 않기 때문에, 경로를 벗어나는 상황을 적시에 인식할 수 없다.

본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법에서, 각 과거 주기에서 측위하여 획득된 측위 위치에 따라 차량의 과거 주행 궤적을 결정하며, 훈련을 통해 획득된 예측 모델을 기반으로 차량이 현재 주기에서 주행하는 각 도로 구간의 주행 확률을 획득하며, 주행 확률을 기반으로 각 도로 구간에서 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정함으로써, 과거 주기의 주행 궤적을 기반으로 현재 주기에서 주행할 각 도로 구간의 주행 확률을 예측하여, 대상 도로 구간을 예측하는 정확도를 향상시킨다.

상기 실시예를 기반으로, 본 실시예에서는 차량 측위 방법을 제공하며, 도 3은 본 출원의 실시예에 따른 또 다른 차량 측위 방법의 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 단계 후에, 상기 방법은 다음 단계를 더 포함한다.

단계301에서, 수정된 측위 위치에 따라, 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색한다.

일 실시예에서, 수정된 측위 위치에 따라, 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간에 상기 측위 위치가 포함되는지 여부를 검색하여, 차량이 경로를 벗어났는지 여부를 결정한다.

단계302에서, 만약 내비게이션 도로 구간이 검색되지 않으면, 차량이 경로를 벗어난 것으로 결정한다.

일 실시예에서, 만약 상기 측위 위치가 포함된 내비게이션 도로 구간이 검색되지 않으면, 다시 말하면, 현재 내비게이션에 의해 결정된 도로 구간이 대상 도로 구간이 아니면, 차량이 대상 도로 구간을 벗어나 주행하는 것으로 결정하며, 즉 차량이 경로를 벗어난 것으로 결정함으로써, 차량이 경로를 벗어났는지 여부를 적시에 결정할 수 있으며, 차량의 내비게이션 오류를 방지한다.

단계303에서, 만약 내비게이션 도로 구간이 검색되면, 차량의 방향각에 따라 내비게이션 도로 구간에서의 차량의 주행 상태를 결정한다.

상기 주행 상태는 진입, 이탈 및 주 도로와 보조 도로 간 전환을 포함한다.

일 실시예에서, 만약 상기 측위 위치가 포함된 내비게이션 도로 구간이 검색되면, 현재 내비게이션 도로 구간이 대상 도로 구간이고, 차량이 경로를 벗어나지 않았고 대상 도로에서 정확하게 주행하고 있음을 설명한다. 또한, 차량의 방향각에 의해 차량의 주행 각도 상황이 지시되기 때문에, 차량의 방향각에 따라 내비게이션 도로 구간에서의 차량의 주행 상태를 결정할 수 있다.

하나의 시나리오에서, 도 2의 실시예에서 결정된 이전 주기에 대한 각 주기의 측위 업데이트 데이터를 기반으로, 측위 업데이트 데이터에 방향각의 변화 데이터가 포함되기 때문에, 만약 차량의 방향각의 변화가 임계값보다 작으면, 차량의 주행 각도에 현저한 변화가 발생하지 않은 것으로 결정하여, 차량이 내비게이션 도로 구간에서 주행하는 것으로 결정한다.

다른 하나의 시나리오에서, 도 2의 실시예에서 결정된 이전 주기에 대한 각 주기의 측위 업데이트 데이터를 기반으로, 측위 업데이트 데이터에 방향각의 변화 데이터가 포함되기 때문에, 만약 차량의 방향각의 변화가 임계값보다 크면, 차량의 주행 각도에 현저한 변화가 발생한 것으로 결정하여, 차량이 내비게이션 도로 구간을 이탈한 것으로 결정한다.

또 다른 하나의 시나리오에서, 도 2의 실시예에서 결정된 이전 주기에 대한 각 주기의 측위 업데이트 데이터를 기반으로, 측위 업데이트 데이터에 방향각의 변화 데이터와 경도의 변화 데이터가 포함되기 때문에, 만약 차량의 방향각 변화가 임계값보다 크고 경도의 변화 데이터에 의해 지시된 측면 이동 거리가 임계값보다 크면, 차량이 주 도로와 보조 도로 간 전환이 발생한 것으로 결정한다.

본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법에서, 수정된 측위 위치에 따라, 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하며, 만약 내비게이션 도로 구간이 검색되지 않으면, 차량이 경로를 벗어난 것으로 결정하며, 만약 내비게이션 도로 구간이 검색되면, 차량의 방향각에 따라, 차량이 도로에 진입하거나 또는 도로를 이탈하거나 또는 주 도로와 보조 도로 간 전환이 발생하였는지 결정함으로써, 차량이 경로를 벗어났는지를 신속하게 적시에 발견할 수 있고, 경로를 벗어나지 않은 경우, 차량의 주행 상황을 적시에 파악하여 경로를 벗어나는 상황이 발생하지 않도록, 차량의 주행 상태를 실시간으로 모니터링한다.

실제 적용에서, 상기 실시예의 기초에서, 내비게이션 도로 구간이 검색된 후, 내비게이션 도로 구간이 다리 도로 구간일 수 있다. 본 출원의 일 실시예에서, 상기 도 2의 실시예를 기반으로 출력된 이전 주기에 대한 각 주기의 측위 위치 업데이트 데이터를 기반으로, 측위 위치 업데이트 데이터에는 경사각의 변화 데이터가 포함되며, 만약 내비게이션 도로 구간이 검색되고 내비게이션 도로 구간이 다리 도로 구간에 속하는 경우, 차량의 경사각 변화 데이터에 따라 내비게이션 도로 구간에서 차량이 다리를 올라가거나 내려가는 동작이 존재하는지 여부를 검출한다. 만약 경사각이 임계값보다 크거나 같으면, 내비게이션 도로 구간에서 차량이 다리를 올라가거나 내려가는 동작이 존재하는 것으로 결정하고, 만약 경사각이 임계값보다 작으면, 내비게이션 도로 구간에서 차량이 다리를 올라가거나 내려가는 동작이 존재하지 않는 것으로 결정함으로써, 차량이 대상 도로 구간에서 주행하는 것을 결정한 후, 만약 지도 데이터 중의 마크를 기반으로 내비게이션 도로 구간이 다리 도로 구간에 속할 수 있다는 것이 결정되면, 경사각의 크기에 따라 다리를 올라가거나 내려가는 상황을 인식하여, 차량의 주행 상태를 적시에 인식하여 차량이 다시 경로를 벗어나는 상황을 방지한다.

상기 실시예를 명백하게 설명하기 위해, 본 실시예는 도 4의 차량 측위 방법의 시스템 프레임 워크를 기반으로 설명한다.

도 4는 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 방법의 시스템 프레임 워크의 개략도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 차량 측위 방법을 구현하기 위한 시스템(40)은 측위 모듈(43), 도로망 매칭 모듈(44), 데이터 서비스 엔진(46) 및 지도 매칭 어댑터(45)를 포함한다.

데이터 서비스 엔진(46)은 현재 측위 위치에 따라, 도로망 정보에서 이산화된 도로 데이터를 결정한다.

지도 매칭 어댑터(45)는 이산화된 도로 데이터를 처리하여, 대응하는 도로망 정보를 생성한다.

측위 모듈(43)은 각 주기에서 측위된 차량의 측위 위치를 획득한다.

도로망 매칭 모듈(44)은 측위 모듈(43)에 의해 측위된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 현재 주기에서 차량이 주행하는 각 도로 구간을 예측한다. 가능한 각 도로 구간에서 현재 주기에서 차량이 주행하는 대상 도로 구간을 결정한다.

측위 모듈(43)은 또한 결정된 대상 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 측위 방법은 내비게이션 엔진, 즉 도 4에 도시된 내비게이션 엔진(41)을 벗어난다. 측위 모듈(43) 및 도로망 매칭 모듈(44)과 내비게이션 엔진(41) 및 내비게이션 인터페이스층(42)은 서로 분리되고, 본 출원의 측위 모듈(43)과 도로망 매칭 모듈(44)은 내비게이션의 일부분에 속하지 않고, 독립 모듈로서 작동된다. 때문에, 본 출원은 측위 모듈(43)을 이용하여 측위 위치를 결정한 후, 측위 위치를 도로망 매칭 모듈(44)에 입력하여, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 경로에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하며, 더 나아가서, 예측된 현재 주행 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, GPS측위 변동이 큰 상황을 방지하며, 측위의 정확도를 향상시킨다. 또한, 수정된 측위 위치를 대상 도로 구간에 투영하여 대상 도로 구간 내의 측위를 얻음으로써, 도로의 바인딩을 구현하여, 차량이 경로를 벗어난 상황이 존재하는지 여부를 적시에 발견할 수 있도록 한다.

먼저, 도로망 정보를 획득하며, 구체적으로, 차량의 현재 측위 정보를 획득하고, 차량의 측위 정보를 데이터 서비스 엔진에 입력하여, 예컨대 n*n 미터 영역 내 모든 이산화된 도로 데이터와 같은 대응하는 도로망 정보를 출력한다. 이산화된 도로 데이터를 지도 데이터 적응 모듈에 입력하여, 이산화된 도로 데이터를 트리 구조로 변환하여, 이산화된 도로 데이터 간의 관계를 구축하고 대응하는 도로망 정보를 생성한다.

그 다음에, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여, 각 과거 주기 및 현재 주기의 측위 위치를 획득한다. 구체적으로, 각 주기에 대해 차량의 측위 위치를 결정하기 위한 데이터를 수신하여, 서로 다른 시나리오에서 차량의 측위를 수행하며, 상기 데이터는 차량에 설치된 각 센서를 이용하여 수집한 차량 센서 데이터, GPS의 측위 데이터, GNSS의 차량 속도 데이터 및 관성 측정 유닛에 의해 수집된 데이터를 포함한다. 본 출원의 실시예에서 측위는 프론트 엔드 측위 및 백엔드 측위로 구분된다. 상기 프론트 엔드 측위의 경우, 해당 주기에서 위성 측위 데이터가 획득되면, 차량 센서 데이터 및 위성 측위 데이터를 칼만 필터링 모듈에 입력하여, 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 획득하고, 결정된 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 이전 주기의 측위 위치에 중첩하여 해당 주기의 측위 위치를 결정한다. 백엔드 측위의 경우, 해당 주기에서 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, 추측 항법 모듈을 통해 추측 항법 알고리즘(DR)을 사용하여, 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 결정하고, 이전 주기의 측위 위치에 중첩하여 해당 주기의 측위 위치를 결정한다. 다시 말하면, 백엔드 측위의 경우, 칼만 필터링을 수행할 필요가 없기 때문에, 위성 측위 신호가 수신되지 않는 경우에도 하드웨어의 DR을 기반으로 해당 주기의 위치를 결정할 수 있어, 위성 측위에 의존하지 않고서도 서로 다른 시나리오의 측위 수요를 만족할 수 있다.

세번째 단계는, 각 과거 주기에서 결정된 측위 위치에 따라 도로망 매칭 모듈(44)에 입력하고, 은닉 마르코프 예측 모델을 기반으로 현재 주기에서 차량이 주행하는 도로 구간을 예측하여, 가능한 복수의 도로 구간과 대응하는 확률을 획득하고, 예측된 복수의 도로 구간과 대응하는 확률에 따라 대상 도로 구간을 결정하고, 측위 위치를 수정하여, 측위 변동이 큰 상황을 방지하고 측위의 정확도를 향상시키며, 수정된 측위 위치를 대상 도로 구간에 투영하여 도로의 바인딩을 구현하며, 차량이 경로를 벗어난 상황이 존재하는지 여부를 적시에 발견할 수 있도록 한다.

네번째 단계는, 수정된 측위 위치에 따라 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하여 도로의 바인딩을 구현하며, 차량이 경로를 벗어났는지 여부 및 차량의 주행 상태를 적시에 인식할 수 있도록 한다. 그러나 기존 기술에서는 측위 위치를 결정한 후에 도로의 바인딩을 수행하지 않으므로, 경로를 벗어난 상황을 적시에 인식할 수 없다.

상기 실시예를 구현하기 위해, 본 실시예는 차량 측위 장치를 제공한다.

도 5는 본 출원의 실시예에 따른 차량 측위 장치의 개략적인 구조도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 상기 차량 측위 장치는 획득 모듈(51), 측위 모듈(52), 결정 모듈(53) 및 수정 모듈(54)을 포함한다.

획득 모듈(51)은 도로망 정보를 획득한다.

측위 모듈(51)은 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득한다.

결정 모듈(53)은 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정한다.

수정 모듈(54)은 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 결정 모듈(53)은, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라 상기 차량의 주행 궤적을 결정하는 결정 유닛; 및 상기 차량의 주행 궤적을 예측 모델에 입력하여, 상기 차량이 현재 주기에서 각 도로 구간에서 주행하는 주행 확률을 획득하기 위한 예측 유닛 - 상기 예측 모델은 이미 주행 궤적과 각 도로 구간의 주행 확률 간의 매핑 관계를 학습하여 획득하였음 - ; 을 포함한다.

상기 결정 유닛은 또한 상기 주행 확률에 따라, 각 도로 구간에서 상기 대상 도로 구간을 결정한다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 상기 결정 유닛은 구체적으로, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 각 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간을 결정하고, 각 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간에 따라, 주행 궤적을 지시하기 위한 도로 구간 시퀀스를 생성하며, 상기 도로 구간 시퀀스 중의 각 요소는 대응하는 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간을 지시하기 위해 사용된다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 예측 모델은 은닉 마르코프 모델이며, 상기 예측 유닛은, 상기 도로 구간 시퀀스를 상기 은닉 마르코프 모델에 입력하여 출력 시퀀스 및 대응하는 주행 확률을 획득하며, 상기 출력 시퀀스 중의 각 요소는 상기 과거 주기 이후의 각 주기에서 상기 차량이 주행하는 도로 구간을 지시하기 위해 사용된다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 상기 장치는, 수정된 측위 위치에 따라, 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하며, 만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되지 않으면, 상기 차량이 경로를 벗어난 것으로 결정하는 검색 결정 모듈;을 더 포함한다.

하나의 가능한 구현 방식으로서, 검색 결정 모듈은 또한, 만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되면, 상기 차량의 방향각에 따라 상기 내비게이션 도로 구간에서의 상기 차량의 주행 상태를 결정하며, 상기 주행 상태는 진입, 이탈 및 주 도로와 보조 도로 간 전환을 포함한다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 검색 결정 모듈은 또한, 만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되고 상기 내비게이션 도로 구간이 다리 도로 구간에 속하는 경우, 상기 차량의 경사각에 따라, 상기 내비게이션 도로 구간에서 상기 차량이 다리를 올라가거나 내려가는 동작이 존재하는지 여부를 검출한다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 상기 수정 모듈(54)은 구체적으로, 상기 현재 주기의 측위 위치를 상기 대상 도로 구간에 투영하여, 상기 대상 도로 구간 내의 측위 위치를 획득한다.

본 실시예의 가능한 구현 방식으로서, 상기 측위 모듈(52)은 구체적으로, 각 주기에 대해, 차량 자체 센서를 사용하여 차량 센서 데이터를 획득하며, 만약 해당 주기 내에서 위성 측위 데이터가 획득되면, 차량 센서 데이터에 따라 상기 위성 측위 데이터에 대해 칼만 필터링을 수행하여 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 획득하고, 상기 측위 업데이트 데이터는 이전 주기에 대한 상기 차량의 측위 위치 업데이트를 표시하기 위해 사용되며, 만약 해당 주기 내에서 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, 추측 항법 알고리즘(DR)을 사용하여 해당 주기의 상기 측위 업데이트 데이터를 결정한다.

또한 전술한 차량 측위 방법 실시예의 설명은 당해 실시예의 차량 측위 장치에도 적용되며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원의 차량 측위 장치는 도로망 정보를 획득하고, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하며, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하며, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다. 과거 측위를 통해 현재 주행하는 도로 구간을 예측하고, 예측된 현재 주행 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 측위 정보에 큰 변동이 발생하는 것을 방지하고 측위 정확도를 향상시킨다.

상기 실시예를 구현하기 위해, 본 출원의 실시예는 전자 기기를 제공하며, 전자 기기는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 통신 가능하게 연결되는 메모리;를 포함하며, 상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 상기 방법 실시예의 차량 측위 방법을 수행하도록 한다.

상기 실시예를 구현하기 위해, 본 출원의 실시예는 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고, 상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터가 상기 방법 실시예의 차량 측위 방법을 수행하도록 한다.

상기 실시예를 구현하기 위해, 본 출원의 실시예는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가 상기 방법 실시예의 차량 측위 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 또한 전자 기기 및 판독 가능한 저장 매체를 제공한다.

도 6은 본 출원의 실시예의 차량 측위 방법을 구현하기 위한 전자 기기의 블록도이다. 전자 기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 정보 단말, 서버, 블레이드 서버, 메인 프레임 및 기타 적합한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 가리킨다. 전자 기기는 개인 정보 단말, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 웨어러블 장치 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 가리킬 수도 있다. 본 명세서에 표시된 구성 요소, 이들의 연결 및 관계, 및 그 기능은 단지 예시일 뿐이며, 본 명세서에서 설명된 및/또는 요구되는 발명의 구현을 제한하려는 것이 아니다.

도 6에 도시된 바와 같이, 상기 전자 기기는 하나 또는 복수의 프로세서(601), 메모리(602) 및 고속 인터페이스와 저속 인터페이스를 포함하는 각 구성 요소를 연결하기 위한 인터페이스를 포함한다. 각 구성 요소는 서로 다른 버스에 의해 서로 연결되고, 공통 메인 보드에 설치되거나 필요에 따라 다른 방식으로 설치될 수 있다. 프로세서는 메모리에 저장되어 외부 입력/출력 장치(예를 들어, 인터페이스에 연결된 디스플레이 장치)에 GUI의 그래픽 정보를 표시하기 위한 명령을 포함하는 전자 기기에 의해 실행되는 명령을 처리할 수 있다. 다른 실시예에서, 필요한 경우, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스를 복수의 메모리와 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 여러 전자 기기를 연결할 수 있으며, 각 장치는 필요한 작업의 일부(예를 들어, 서버 어레이, 한 그룹의 블레이드 서버 또는 멀티 프로세서 시스템)를 제공할 수 있다. 도 6은 프로세서(601)가 하나인 경우를 예를 들어 나타낸 것이다.

메모리(602)는 본 출원에 의해 제공되는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체이다. 적어도 하나의 프로세서를 통해 본 출원에 의해 제공되는 차량 측위 방법을 수행할 수 있도록, 상기 메모리에는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장된다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 컴퓨터가 본 출원에 의해 제공되는 차량 측위 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령이 저장된다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 메모리(602)는 본 출원의 실시예의 차량 측위 방법에 대응하는 프로그램 명령/모듈(예를 들어, 도 5에 도시된 획득 모듈(51), 측위 모듈(52), 결정 모듈(53) 및 수정 모듈(54))과 같은 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행 가능 프로그램 및 모듈을 저장하기 위해 사용된다. 프로세서(601)는 메모리(602)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행함으로써, 서버의 다양한 기능 애플리케이션 및 데이터 처리를 실행한다. 즉, 상기 방법 실시예의 차량 측위 방법을 구현한다.

메모리(602)는 프로그램 저장 영역 및 데이터 저장 영역을 포함할 수 있으며, 프로그램 저장 영역에는 운영 체제, 적어도 하나의 기능에 필요한 응용 프로그램이 저장될 수 있고, 데이터 저장 영역에는 차량 측위 방법을 구현하기 위한 전자 기기의 사용에 따라 생성된 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 메모리(602)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있으며, 적어도 하나의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치 또는 기타 비일시적 솔리드 스테이트 저장 장치와 같은 비일시적 메모리를 포함할 수도 있다. 일부 실시예에서, 메모리(602)는 프로세서(601)에 대해 원격으로 설치된 메모리를 선택적으로 포함할 수 있으며, 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 차량 측위 방법을 구현하기 위한 전자 기기에 연결될 수 있다. 상기 네트워크의 예는 인터넷, 인트라넷, 근거리 통신망, 이동 통신 네트워크 및 이들의 조합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

차량 측위 방법의 방법을 구현하기 위한 전자 기기는 입력 장치(603) 및 출력 장치(604)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(601), 메모리(602), 입력 장치(603) 및 출력 장치(604)는 버스에 의해 연결되거나 또는 다른 방식으로 연결될 수 있으며, 도 6은 버스에 의한 연결을 예를 들어 나타낸 것이다.

입력 장치(603)는 입력된 숫자 또는 문자 정보를 수신하고, 차량 측위 방법을 구현하기 위한 전자 기기의 사용자 설정 및 기능 제어와 관련된 키 신호 입력을 생성할 수있으며, 예를 들어, 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙 패드, 터치 패드, 포인팅 스틱, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조이스틱 둥 입력 장치일 수 있다. 출력 장치(604)는 디스플레이 장치, 보조 조명 장치 (예를 들어, LED), 촉각 피드백 장치(예를 들어, 진동 모터) 등을 포함할 수 있다. 상기 디스플레이 장치는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이 및 플라즈마 디스플레이를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 일부 실시예에서, 디스플레이 장치는 터치 스크린일 수 있다.

본 명세서에 설명된 시스템 및 기술의 다양한 구현은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용ASIC(특정 용도 지향 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합을 통해 구현될 수 있다. 이러한 다양한 구현 방식은 다음을 포함할 수 있다. 즉: 적어도 하나의 프로그래밍 가능 프로세서를 포함하는 프로그래밍 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에서 구현되며, 상기 프로그래밍 가능 프로세서는 전용 또는 일반 프로그래밍 가능 프로세서일 수 있으며, 저장 시스템, 하나 이상의 입력 장치 및 하나 이상의 출력 장치에서 데이터 및 명령을 수신할 수 있고, 데이터 및 명령을 상기 저장 시스템, 상기 적어도 하나의 입력 장치 및 상기 적어도 하나의 출력 장치로 전송할 수 있다.

이러한 컴퓨팅 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용 프로그램 또는 코드라고도 함)에는 프로그래밍 가능한 프로세서에 대한 기계 명령이 포함되며, 고급 절차 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어 및/또는 어셈블리/기계 언어를 사용하여 이러한 컴퓨팅 프로그램을 구현할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 "기계 판독 가능 매체" 및 "컴퓨터 판독 가능 매체"라는 용어는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그래밍 가능 프로세서에 제공하는 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 장비 및/또는 장치(예를 들어,자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그래밍 가능 논리 장치 (PLD))를 지칭하며, 기계가 판독할 수 있는 신호인 기계 명령을 수신할 수 있는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. 용어 "기계 판독 가능 신호"는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그래밍 가능 프로세서에 제공하는 모든 신호를 지칭한다.

사용자와의 인터랙션을 위해, 여기에 설명된 시스템 및 기술을 컴퓨터에서 구현할 수 있으며, 상기 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하는 디스플레이 장치(예를 들어, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이)모니터), 키보드 및 포인팅 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하며, 사용자는 키보드 및 포인팅 장치를 통해 정보를 입력하여 컴퓨터에 제공할 수 있다. 다른 유형의 장치를 사용하여 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있는데, 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 모든 형태의 감각 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백 또는 촉각적 피드백) 일 수 있고, 임의의 방식(음향 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함)을 통해 사용자에 의한 입력을 수신할 수 있다.

여기에 설명된 시스템 및 기술은 백엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버), 또는 미들웨어 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 애플리케이션 서버), 또는 프런트엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저가 있는 사용자 컴퓨터를 포함할 수 있으며, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 통해 여기에 설명된 시스템 및 기술 구현과 인터랙션할 수 있음), 또는 이러한 백엔드 컴포넌트, 미들웨어 컴포넌트 또는 프런트엔드 컴포넌트의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 모든 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 컴포넌트를 서로 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예로는근거리 통신망 (LAN), 광역 통신망 (WAN) 및 인터넷을 포함할 수 있다.

컴퓨터 시스템에는 클라이언트와 서버가 포함될 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 떨어져 있으며, 일반적으로 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 클라이언트와 서버 간의 관계는 해당 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된다.

본 출원의 실시예의 기술적 수단에 따르면, 도로망 정보를 획득하고, 주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하며, 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하며, 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득한다. 과거 측위를 통해 현재 주행 도로 구간을 예측하고, 예측된 현재 주행 도로 구간에 따라 측위 위치를 수정하여, 측위 정보에 큰 변동이 발생하는 것을 방지하고 측위 정확도를 향상시킨다.

위에 표시된 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재정렬, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 출원에서 설명된 다양한 단계들은 본 출원에 개시된 기술적 수단의 원하는 결과를 달성할 수 있는 한, 병렬로 수행되거나, 순차적으로 또는 서로 다른 순서로 수행될 수 있으며, 본 명세서에서는 이를 제한하지 않는다.

상기 구체적인 구현 방식은 본 출원의 보호 범위에 대한 제한을 구성하지 않는다. 당업자는 설계 요건 및 기타 요인에 따라 다양한 수정, 조합, 하위 조합 및 대체가 이루어질 수 있음을 이해해야 한다. 본 출원의 정신과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 대체 및 개선은 모두 본 출원의 보호 범위에 속한다.

Claims

도로망 정보를 획득하는 단계;
주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하는 단계;
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 상기 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하는 단계; 및
상기 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 상기 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 단계;를 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 상기 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하는 단계는,
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라 상기 차량의 주행 궤적을 결정하는 단계;
상기 차량의 주행 궤적을 예측 모델에 입력하여, 상기 차량이 현재 주기에서 각 도로 구간에서 주행하는 주행 확률을 획득하는 단계 - 상기 예측 모델은 이미 주행 궤적과 각 도로 구간의 주행 확률 간의 매핑 관계를 학습하여 획득하였음 - ; 및
상기 주행 확률에 따라, 각 도로 구간에서 상기 대상 도로 구간을 결정하는 단계; 를 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제2항에 있어서,
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라 상기 차량의 주행 궤적을 결정하는 단계는,
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 각 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간을 결정하는 단계; 및
각 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간에 따라, 주행 궤적을 지시하기 위한 도로 구간 시퀀스를 생성하는 단계 - 상기 도로 구간 시퀀스 중의 각 요소는 대응하는 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간을 지시하기 위해 사용됨 - ; 를 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제3항에 있어서,
상기 예측 모델은 은닉 마르코프 모델이며,
상기 차량의 주행 궤적을 예측 모델에 입력하여, 상기 차량이 현재 주기에서 각 도로 구간에서 주행하는 주행 확률을 획득하는 단계는,
상기 도로 구간 시퀀스를 상기 은닉 마르코프 모델에 입력하여, 출력 시퀀스 및 대응하는 주행 확률을 획득하는 단계 - 상기 출력 시퀀스 중의 각 요소는 상기 과거 주기 이후의 각 주기에서 상기 차량이 주행하는 도로 구간을 지시하기 위해 사용됨 - ; 를 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 상기 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 단계 후에,
수정된 측위 위치에 따라, 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하는 단계; 및
만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되지 않으면, 상기 차량이 경로를 벗어난 것으로 결정하는 단계; 를 더 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제5항에 있어서,
상기 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하는 단계 후에,
만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되면, 상기 차량의 방향각에 따라 상기 내비게이션 도로 구간에서의 상기 차량의 주행 상태를 결정하는 단계; 를 더 포함하며, 상기 주행 상태는 진입, 이탈 및 주 도로와 보조 도로 간 전환을 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제5항에 있어서,
상기 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하는 단계 후에,
만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되고 상기 내비게이션 도로 구간이 다리 도로 구간에 속하는 경우, 상기 차량의 경사각에 따라 상기 내비게이션 도로 구간에서 상기 차량이 다리를 올라가거나 내려가는 동작이 존재하는지 여부를 검출하는 단계; 를 더 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
상기 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 상기 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 단계는,
상기 현재 주기의 측위 위치를 상기 대상 도로 구간에 투영하여, 상기 대상 도로 구간 내의 측위 위치를 획득하는 단계; 를 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
제1항에 있어서,
주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 획득하는 단계는,
각 주기에 대해, 차량 자체 센서를 사용하여 차량 센서 데이터를 획득하는 단계;
만약 해당 주기 내에서 위성 측위 데이터가 획득되면, 차량 센서 데이터에 따라 상기 위성 측위 데이터에 대해 칼만 필터링을 수행하여, 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 획득하는 단계 - 상기 측위 업데이트 데이터는 이전 주기에 대한 상기 차량의 측위 위치 업데이트를 표시하기 위해 사용됨 - ; 및
만약 해당 주기 내에서 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, 추측 항법 알고리즘(DR)을 사용하여 해당 주기의 상기 측위 업데이트 데이터를 결정하는 단계; 를 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 방법.
도로망 정보를 획득하기 위한 획득 모듈;
주기적으로 차량의 측위를 수행하여 측위 위치를 얻기 위한 측위 모듈;
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 상기 차량이 현재 주기에서 주행하는 대상 도로 구간을 결정하는 결정 모듈; 및
상기 대상 도로 구간에 따라 현재 주기의 측위 위치를 수정하여, 상기 대상 도로 구간 내에 있는 측위 위치를 획득하는 수정 모듈; 을 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제10항에 있어서,
상기 결정 모듈은,
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라 상기 차량의 주행 궤적을 결정하는 결정 유닛; 및
상기 차량의 주행 궤적을 예측 모델에 입력하여, 상기 차량이 현재 주기에서 각 도로 구간에서 주행하는 주행 확률을 획득하기 위한 예측 유닛 - 상기 예측 모델은 이미 주행 궤적과 각 도로 구간의 주행 확률 간의 매핑 관계를 학습하여 획득하였음 - ; 을 포함하며,
상기 결정 유닛은 또한 상기 주행 확률에 따라, 각 도로 구간에서 상기 대상 도로 구간을 결정하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제11항에 있어서,
상기 결정 유닛은, 구체적으로
각 과거 주기에 측위하여 획득된 측위 위치에 따라, 상기 도로망 정보에 의해 지시된 복수의 도로 구간에서, 각 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간을 결정하며;
각 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간에 따라, 주행 궤적을 지시하기 위한 도로 구간 시퀀스를 생성하며, 상기 도로 구간 시퀀스 중의 각 요소는 대응하는 과거 주기에서 상기 차량이 주행한 도로 구간을 지시하기 위해 사용되는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제12항에 있어서,
상기 예측 모델은 은닉 마르코프 모델이며, 상기 예측 유닛은,
상기 도로 구간 시퀀스를 상기 은닉 마르코프 모델에 입력하여, 출력 시퀀스 및 대응하는 주행 확률을 획득하며, 상기 출력 시퀀스 중의 각 요소는 상기 과거 주기 이후의 각 주기에서 상기 차량이 주행하는 도로 구간을 지시하기 위해 사용되는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 장치는,
수정된 측위 위치에 따라, 내비게이션 경로에서 현재 주행하는 내비게이션 도로 구간을 검색하며, 만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되지 않으면 상기 차량이 경로를 벗어난 것으로 결정하는 검색 결정 모듈; 을 더 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제14항에 있어서,
상기 검색 결정 모듈은 또한,
만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되면, 상기 차량의 방향각에 따라 상기 내비게이션 도로 구간에서의 상기 차량의 주행 상태를 결정하며, 상기 주행 상태는 진입, 이탈 및 주 도로와 보조 도로 간 전환을 포함하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제14항에 있어서,
상기 검색 결정 모듈은 또한,
만약 상기 내비게이션 도로 구간이 검색되고 상기 내비게이션 도로 구간이 다리 도로 구간에 속하는 경우, 상기 차량의 경사각에 따라 상기 내비게이션 도로 구간에서 상기 차량이 다리를 올라가거나 내려가는 동작이 존재하는지 여부를 걸출하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 수정 모듈은 구체적으로,
상기 현재 주기의 측위 위치를 상기 대상 도로 구간에 투영하여, 상기 대상 도로 구간 내의 측위 위치를 획득하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측위 모듈은 구체적으로,
각 주기에 대해, 차량 자체 센서를 사용하여 차량 센서 데이터를 획득하며;
만약 해당 주기 내에서 위성 측위 데이터가 획득되면, 차량 센서 데이터에 따라 상기 위성 측위 데이터에 대해 칼만 필터링을 수행하여, 해당 주기의 측위 업데이트 데이터를 획득하고, 상기 측위 업데이트 데이터는 이전 주기에 대한 상기 차량의 측위 위치 업데이트를 표시하기 위해 사용되며;
만약 해당 주기 내에서 위성 측위 데이터가 획득되지 않으면, 추측 항법 알고리즘(DR)을 사용하여 해당 주기의 상기 측위 업데이트 데이터를 결정하는,
것을 특징으로 하는 차량 측위 장치.
적어도 하나의 프로세서; 및,
상기 적어도 하나의 프로세서에 통신 가능하게 연결되는 메모리;를 포함하고,
상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 차량 측위 방법을 수행하도록 하는,
것을 특징으로 하는 전자 기기.
컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터가 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 차량 측위 방법을 수행하도록 하는,
것을 특징으로 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 차량 측위 방법을 수행하도록 하는,
것을 특징으로 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.