(57)【要約】      （修正有）【課題】環境内でビークルを位置特定するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】環境内でビークル１１０を位置特定するためのシステム１００において、プロセッサ１３２および非一時的コンピュータ可読メモリ１３４を含むコンピューティングデバイス１３０と、非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された、環境内でビークルを位置特定するのに使用される環境内の特徴を定義する第１の地図データと、マシン可読命令セットと、を有する。方法は、コンピューティングデバイスに、第１のタイプの道路を有する第１の地図データの一部を決定することと、第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することと、第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することと、を行わせる。【選択図】図1
2020030200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境内でビークルを位置特定するためのシステムにおいて、
プロセッサおよび非一時的コンピュータ可読メモリを含むコンピューティングデバイスと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第１の地図データであって、前記環境内でビークルを位置特定するために使用される、環境内の複数の特徴を定義する、第１の地図データと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されたマシン可読命令セットであって、前記プロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに少なくとも、
第１のタイプの道路を有する前記第１の地図データの一部を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することであって、前記第１の精度仕様は、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルをあらかじめ定められた精度内で位置特定するために使用される前記第１の地図データ内に定義された前記複数の特徴のうちの１つ以上の特徴を識別するものである、第１の精度仕様を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することであって、前記第２の地図データは、前記第１の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含み、前記第２の地図データは、第１の地図データに比べて少ない数の、前記ビークルを位置特定するための特徴を含むものである、第２の地図データを作成することと、
を行わせる、マシン可読命令セットと、
を含むシステム。
【請求項２】
前記マシン可読命令セットは、実行されると、前記コンピューティングデバイスにさらに、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているか否かを判別することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過するときに前記第２の地図データを利用して前記ビークルを位置特定することと、
を行わせる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記マシン可読命令セットは、実行されると、前記コンピューティングデバイスにさらに、
前記第１の地図データ内で第２のタイプの道路を決定することであって、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路とは異なるものである、第２のタイプの道路を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第２の精度仕様を決定することであって、前記第２の精度仕様は、前記第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するために使用される前記第１の地図データ内で定義された前記複数の特徴のうちの１つ以上の特徴を定義するものである、第２の精度仕様を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第３の地図データを作成することであって、前記第３の地図データは、前記第２の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第３の地図データを作成することと、
請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記第２の地図データが、前記第３の地図データ内に含まれる前記１つ以上の特徴とは異なる少なくとも１つの特徴を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記マシン可読命令セットは、実行されると、前記コンピューティングデバイスにさらに、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第１の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
を行わせる、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記第１の地図データが、前記環境のポイントクラウド表現を含む、請求項１から５までのいずれか１つに記載のシステム。
【請求項７】
前記第１の地図データが、前記環境の画像ベース表現を含む、請求項１から５までのいずれか１つに記載のシステム。
【請求項８】
前記第１の地図データが、前記環境のポイントクラウド表現および画像ベース表現を含む、請求項１から５までのいずれか１つに記載のシステム。
【請求項９】
環境内でビークルを位置特定するためのシステムにおいて、
プロセッサおよび非一時的コンピュータ可読メモリを含むコンピューティングデバイスと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第１の地図データであって、第１のタイプの道路を通過するビークルを位置特定するための第１の精度仕様により定義される１つ以上の特徴を含む第１の地図データと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第２の地図データであって、第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための第２の精度仕様により定義される１つ以上の特徴を含み、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路と異なるものである、第２の地図データと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されたマシン可読命令セットであって、前記プロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに少なくとも、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第１の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
を行わせる、マシン可読命令セットと、
を含むシステム。
【請求項１０】
前記第１の地図データを定義する前記１つ以上の特徴が、前記第２の地図データを定義する前記１つ以上の特徴と異なる少なくとも１つの特徴を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記第１のタイプの道路が市街道路であり、前記第２のタイプの道路が幹線道路である、請求項９から１０までのいずれか１つに記載のシステム。
【請求項１２】
前記第１の精度仕様の前記１つ以上の特徴が、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するために、標識、レーン境界線、信号および停止線を含み、
前記第２の精度仕様の前記１つ以上の特徴が、前記第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するために、レーン境界線を含む、
請求項９から１１までのいずれか１つに記載のシステム。
【請求項１３】
環境内でビークルを位置特定する方法において、
第１のタイプの道路を有する第１の地図データの一部を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することであって、前記第１の精度仕様は、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための１つ以上の特徴を識別するものである、第１の精度仕様を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することであって、前記第２の地図データは、前記第１の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第２の地図データを作成することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを利用して前記ビークルを位置特定することと、
を含む方法。
【請求項１４】
前記第１の地図データ内で第２のタイプの道路を決定することであって、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路とは異なるものである、第２のタイプの道路を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第２の精度仕様を決定することであって、前記第２の精度仕様は、前記第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための１つ以上の特徴を識別するものである、第２の精度仕様を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第３の地図データを作成することであって、前記第３の地図データは、前記第２の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第３の地図データを作成することと、
をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第３の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
をさらに含む請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野
本明細書は、概して、ビークル（車両、乗り物、又は、輸送体）を位置特定するシステムおよび方法、より詳細には、精度仕様を用いて環境内でビークルを位置特定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景
レーン（車線）維持支援システムから全自動運転システムに至るまでの自律運転システムは、ビークルを自律的に制御するために、センサ入力、地図データ、および他のデータセットを利用する。運転事象中に発生し得る予測不能な未知の変数を考慮するために、自律運転システムは、大量のセンサ入力データ、地図データおよびデータセットを利用して制御プランを策定する。その結果、大量の計算資源に対するニーズが発生し、これにより自律運転システムの複雑さおよびコストが増大される。しかしながら自律運転システムは、いくつかの事例において、利用可能なデータのサブセットのみを処理することによって動作可能であってよい。
【発明の概要】
【０００３】
概要
一実施形態において、環境内でビークルを位置特定するためのシステムは、プロセッサおよび非一時的コンピュータ可読メモリを含むコンピューティングデバイスと、前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第１の地図データであって、前記環境内でビークルを位置特定するために使用される、環境内の複数の特徴を定義する、第１の地図データと、前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されたマシン可読命令セットと、を含む。マシン可読命令セットは、前記プロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに少なくとも、第１のタイプの道路を有する前記第１の地図データの一部を決定することと、前記第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することであって、前記第１の精度仕様は、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルをあらかじめ定められた精度内で位置特定するために使用される前記第１の地図データ内に定義された前記複数の特徴のうちの１つ以上の特徴を識別するものである、第１の精度仕様を決定することと、前記第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することであって、前記第２の地図データは、前記第１の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含み、前記第２の地図データは、第１の地図データに比べて少ない数の、前記ビークルを位置特定するための特徴を含むものである、第２の地図データを作成することと、を行わせる。
【０００４】
別の実施形態において、環境内でビークルを位置特定するためのシステムは、プロセッサおよび非一時的コンピュータ可読メモリを含むコンピューティングデバイスと、前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第１の地図データであって、第１のタイプの道路を通過するビークルを位置特定するための第１の精度仕様により定義される１つ以上の特徴を含む第１の地図データと、前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第２の地図データであって、第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための第２の精度仕様により定義される１つ以上の特徴を含み、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路と異なるものである、第２の地図データと、前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されたマシン可読命令セットと、を含む。マシン可読命令セットは、前記プロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに少なくとも、前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされるかを決定することと、前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第３の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、を行わせる。
【０００５】
さらに別の実施形態において、環境内でビークルを位置特定する方法は、第１のタイプの道路を有する第１の地図データの一部を決定することと、前記第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することであって、前記第１の精度仕様は、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための１つ以上の特徴を識別するものである、第１の精度仕様を決定することと、前記第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することであって、前記第２の地図データは、前記第１の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第２の地図データを作成することと、前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているかを決定することと、前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを利用して前記ビークルを位置特定することと、を含む。
【０００６】
本開示中に記載の実施形態によって提供されるこれらのおよび追加の特徴は、図面を参照しながら、以下の詳細な説明を考慮して、より完全に理解される。
【０００７】
図面の簡単な説明
図面中に示されている実施形態は、本質的に例証および例示を目的としており、特許請求の範囲により定義されている主題を限定することを意図したものではない。例証的実施形態についての以下の詳細な説明は、以下の図面と併せて読んだ時点で理解されることができ、ここで同様の構造は同様の参照番号で標示されている。図面は次の通りである。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本開示中で示され説明されている１つ以上（１つ又は複数）の実施形態に係る、環境内でビークルを位置特定するためのシステムを概略的に描く。
【０００９】
【図２】図２は、本開示中で示され説明されている１つ以上の実施形態に係る、図１のシステムのコンピューティングデバイスのさまざまな要素を概略的に描く。
【００１０】
【図３】図３は、本開示中で示され説明されている１つ以上の実施形態に係る、ビークル周囲の環境を検知するためのセンサを有するビークルを上から見下ろした図である。
【００１１】
【図４】図４は、本開示中で示され説明されている１つ以上の実施形態に係る、ビークル周囲の環境を検知するためのセンサを備えたビークルを例証する図である。
【００１２】
【図５】図５は、本開示中で示され説明されている１つ以上の実施形態に係る、精度仕様を用いてビークルを位置特定する方法を例証する流れ図である。
【００１３】
【図６】図６は、本開示中で示され説明されている１つ以上の実施形態に係る、ビークル上のセンサにより生成された街路の例示的環境を描く。
【００１４】
【図７】図７は、本開示中で示され説明されている１つ以上の実施形態に係る、ビークル上のセンサにより生成された幹線道路の例示的環境を描く。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
詳細な説明
本開示中に開示されている実施形態は、精度仕様を用いて環境内でビークルを位置特定するためのシステムおよび方法を含む。環境内でのビークルの位置特定は、多くの自律運転システムにとって重要な特徴である。一般に、ビークルを位置特定するためには、全地球測位システム（ＧＰＳ）が実装される。しかしながら、ＧＰＳは、例えば市街環境内でエラーを発生させやすく、または精確なビークル制御を提供するために必要な粒度を欠くおそれがある。ビークルの位置特定を向上するために、衝突回避およびドライバ支援システムから完全自律制御ビークルに至るまでのシステムを含み得る多くの自律運転システムが、ビークル周囲の環境内の特徴を検知するために位置付けされた多くのセンサおよび多くのタイプのセンサを利用する。環境内でビークルを位置特定する上で高レベルの精度および精密度を提供するために、検知された特徴を、分析し、カテゴリ化し、かつ／または地図データからの公知の特徴と比較してもよい。これらの高レベルの精度および精密度を達成するためには、複雑で計算集約的なシステムが必要となるおそれがある。しかしながら、自律ビークルは、すべての環境内でビークルを位置特定するために同じように高レベルの精度および精密度をつねに要求するわけではない。例えば、自律ビークルが幹線道路に沿って進行ないし走行しているときに、ビークルの長手方向の進捗を精密に位置特定する必要性は低いかもしれないが、ビークルの横方向の活動を精確かつ精密に位置特定してビークルがその進行レーンから逸脱しないようにする必要があるおそれがある。したがって、本開示中に説明され示されているシステムおよび方法は、特定のタイプの道路を通過している、特定の運転アクションを行なっている、などのおそれのあるビークルのための精度仕様を実装することにより、ビークルを位置特定するための計算資源消費をよりうまく利用しかつ低減することのできるシステムおよび方法を提供する。精度仕様内に定義されているようにビークルを位置特定するための計算資源消費をよりうまく利用しかつ削減することにより、システム資源を他のタスクのために利用してもよく、又は、更に、これを削除しそれにより自律運転システムのコストおよび複雑さを低減してもよい。
【００１６】
図を全体的に参照すると、本システムおよび方法は１つ以上のセンサを含み、１つ以上のセンサには、例えば、１つ以上のカメラ、ＧＰＳシステム、ＬＩＤＡＲシステム、およびＲＡＤＡＲシステムが含まれ、これらは、プロセッサ、非一時的コンピュータ可読メモリおよびマシン可読命令セットを有するコンピューティングデバイスに結合される。いくつかの実施形態において、マシン可読命令セットは、プロセッサに少なくとも、地図データ内の１つ以上のタイプの道路を決定させ、当該１つ以上のタイプの道路についての精度仕様を決定させる。この精度仕様に基づいて、当該タイプの道路についての地図データの一部を精緻化してもよく、または、当該タイプの道路についての新しい地図データを作成しこれにより当該タイプの道路を通過するビークルを位置特定するのに必要な特徴および／またはセンサ入力の数を低減してもよい。本開示中のシステムおよび方法は、次に、ビークルが特定のタイプの道路を通過するときにビークルを位置特定するための新しい地図データを実装してもよい。したがって、システムは、ビークルが異なるタイプの道路を通過しかつ／またはさまざまな運転アクションを行なうにつれて、非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された異なる地図データ間を遷移してもよい。本開示では、精度仕様を用いて環境内でビークルを位置特定するためのさまざまなシステムおよび方法について、対応する図面を特定的に参照しながら、より詳細に説明する。
【００１７】
ここで同様の番号が同様の構造を示している図面、特に図１を参照すると、ビークル１１０を位置特定するためのシステム１００が描かれている。システム１００は概して、通信パス１２０と、プロセッサ１３２および非一時的コンピュータ可読メモリ１３４を含むコンピューティングデバイス１３０と、１つ以上のカメラ１４０と、全地球測位システム（ＧＰＳ）１５０と、ＬＩＤＡＲシステム１５２と、ＲＡＤＡＲシステム１５４と、ネットワークインタフェースハードウェア１６０と、を含む。ビークル１１０は、ネットワークインターフェースハードウェア１６０を経由してネットワーク１７０に通信可能に結合される。システム１００の構成要素は、ビークル１１０内に格納されまたはビークル１１０に組付けられてよい。システム１００のさまざまな構成要素およびそれらの相互作用について以下に詳述する。
【００１８】
通信パス１２０は、例えば導線、導電性トレース、光導波路などの信号を伝送する能力をもつ任意の媒体から形成され得る。また、通信パス１２０は、内部を電磁放射線およびその対応する電磁波が通過する広がりをも意味し得る。さらに、通信パス１２０は、信号を伝送する能力を有する媒体の組合せから形成され得る。一実施形態において、通信パス１２０は、プロセッサ、メモリ、センサ、入力デバイス、出力デバイスおよび通信デバイスなどの構成要素への電気的データ信号の伝送を可能にするために協働する、導電性トレース、導線、コネクタおよびバスの組合せを含む。したがって通信パス１２０は、バスを含み得る。さらに、「信号」なる用語は、媒体を通って進行する能力を有するＤＣ、ＡＣ、正弦波、三角波、方形波、振動などの波形（例えば、電気的、光学的、磁気的、機械的または電磁的な）を意味することが指摘される。通信パス１２０は、システム１００のさまざまな構成要素を通信可能に結合する。本開示中で使用される「通信可能に結合された」なる用語は、結合された構成要素が、例えば導電性媒体を介した電気信号、空気を介した電磁信号、光導波路を介した光信号、などの信号の相互交換能力を有することを意味する。
【００１９】
さらに図１を参照すると、コンピューティングデバイス１３０は、プロセッサ１３２および非一時的コンピュータ可読メモリ１３４を含む、任意のデバイスまたは構成要素の組合せであり得る。システム１００のプロセッサ１３２は、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４内に記憶されたマシン可読命令セットを実行する能力を有する任意のデバイスであり得る。したがってプロセッサ１３２は、電気的コントローラ、集積回路、マイクロチップ、コンピュータまたは他の任意のコンピューティングデバイスであり得る。プロセッサ１３２は、通信パス１２０によりシステム１００の他の構成要素に通信可能に結合されている。したがって、通信パス１２０は、任意の数のプロセッサ１３２を互いに通信可能に結合するとともに、通信パス１２０に結合された構成要素が分散コンピューティング環境内で動作できるようにしてもよい。具体的には、各構成要素は、データを送信および／または受信し得るノードとして動作し得る。図１に描かれた実施形態は単一のプロセッサ１３２を含むが、他の実施形態は２つ以上のプロセッサ１３２を含んでもよい。
【００２０】
システム１００の非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、通信パス１２０に結合され、プロセッサ１３２に通信可能に結合される。非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードドライブ、または、プロセッサ１３２がマシン可読命令にアクセスしこれを実行できるようにマシン可読命令を記憶する能力を有するあらゆる非一時的メモリデバイス、を含み得る。マシン可読命令セットは、任意の世代（例えば１ＧＬ、２ＧＬ、３ＧＬ、４ＧＬまたは５ＧＬ）の任意のプログラミング言語、例えば、プロセッサ１３２により直接実行され得るマシン言語、または、マシン可読命令にコンパイルもしくはアセンブルされ非一時的コンピュータ可読メモリ１３４内に記憶され得るアセンブリ言語、オブジェクト指向プログラミング（ＯＯＰ）、スクリプト言語、マイクロコードなど、で書かれたロジックまたはアルゴリズム（単数又は複数）を含み得る。代替的には、マシン可読命令セットを、ハードウェア記述言語（ＨＤＬ）、例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）構成または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）またはそれらの均等物のいずれかを介して実装されるロジックなど、で書いてもよい。したがって、本開示中で説明されている機能性は、予めプログラミングされたハードウェア要素として、または、ハードウェアおよびソフトウェア構成要素の組合せとして、任意の従来のコンピュータプログラミング言語で実装され得る。図１に描かれている実施形態は、単一の非一時的コンピュータ可読メモリ１３４を含むが、他の実施形態は２つ以上のメモリモジュールを含んでいてよい。
【００２１】
なおも図１を参照すると、１つ以上のカメラ１４０が通信パス１２０に結合され、プロセッサ１３２に通信可能に結合されている。１つ以上のカメラ１４０は、紫外線波長域、可視光波長域および／または赤外線波長域内の放射線を検出する能力を有する検知用デバイスのアレイを有する任意のデバイスであり得る。１つ以上のカメラ１４０は、任意の解像度を有していてよい。１つ以上のカメラ１４０は、全方向カメラ、またはパノラマ式カメラであり得る。いくつかの実施形態において、１つ以上の光学的構成要素、例えばミラー、魚眼レンズまたは他の任意のタイプのレンズを、１つ以上のカメラ１４０の各々に光学的に結合させてもよい。本開示に記載の実施形態において、１つ以上のカメラ１４０は、ビークル１１０の外部環境の画像データを捕捉し、コンピューティングデバイス１３０に画像を提供してもよい。１つ以上のカメラ１４０は、ビークル１１０の外部の環境を視認するために、ビークル１１０の内部または上に位置付けされ得る。例えば、非限定的に、１つ以上のカメラ１４０は、動作中にビークル１１０の前方の周囲の画像を捕捉するために、ビークル１１０のダッシュボード上に位置付けされてよい。１つ以上のカメラ１４０の位置は、ビークル１１０のダッシュボードに限定されない。１つ以上のカメラ１４０は、動作中にビークル１１０の周囲の画像を捕捉するために、ビークル１１０の上または内部の任意の位置に位置付けされてよい。
【００２２】
動作中、１つ以上のカメラ１４０は、画像データを捕捉し、画像データをコンピューティングデバイス１３０に伝送する。画像データは、プロセッサ１３２によって受信されてよく、このプロセッサは、１つ以上の画像処理アルゴリズムを用いて画像データを処理してもよい。環境内において或るアイテムを識別しまたは他のアイテムに対する或るアイテムの場所を決定するために、任意の公知のまたは未開発の映像および画像処理アルゴリズムを画像データに適用してもよい。例示的な映像および画像処理アルゴリズムは、非限定的に、カーネルベースのトラッキング（平均シフトトラッキング）および輪郭処理アルゴリズムを含む。一般に、映像および画像処理アルゴリズムは、画像データの連続するまたは個別のフレームから、物体および運動を検出してもよい。３次元物体を推定してその互いの相対的場所を決定するために、画像データに１つ以上の物体認識アルゴリズムを適用してもよい。例えば画像シーケンスから３次元構造を推定するための写真測量レンジイメージング技術である、ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｆｒｏｍ  ｍｏｔｉｏｎ（ＳｆＭ）を使用してもよい。さらに、画像データから、物体、エッジ、ドット、輝点、灰色点さらには光学的特性および／または画像フラグメントさえも抽出するために、任意の公知のまたは未開発の物体認識アルゴリズムを使用してもよい。例えば物体認識アルゴリズムは、非限定的に、スケール不変特徴変換（「ＳＩＦＴ」）、高速化ロバスト特徴（「ＳＵＲＦ」）およびエッジ検出アルゴリズムを含む。
【００２３】
さらに、図１を参照すると、全地球測位システム、ＧＰＳシステム１５０が通信パス１２０に結合され、コンピューティングデバイス１３０に通信可能に結合されている。ＧＰＳシステム１５０は、１つ以上のＧＰＳ衛星から１つ以上のＧＰＳ信号を受信することにより、ビークル１１０の場所を表わす場所情報を生成する能力を有する。通信パス１２０を介してコンピューティングデバイス１３０に通信されるＧＰＳ信号は、米国海洋電子機器協会（ＮＭＥＡ）メッセージ、緯度および経度データセット、所在地住所、場所データベースに基づく公知の場所の名称など、を含む場所情報を含んでもよい。さらに、ＧＰＳシステム１５０は、場所を表わす出力を生成する能力を有する他の任意のシステムと互換性を有してもよい。例えば、セルラ信号および放送タワーに基づいて場所を提供する局地測位システム、または、および１つ以上の無線信号アンテナから受信した無線信号を経由して場所を三角測量する能力を有する無線信号検出デバイスがある。
【００２４】
いくつかの実施形態において、システム１００は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム１５２を含むことができる。ＬＩＤＡＲシステム１５２は、通信パス１２０およびコンピューティングデバイス１３０に通信可能に結合されている。ＬＩＤＡＲシステム１５２は、パルスレーザ光を使用して、ＬＩＤＡＲシステム１５２からパルスレーザ光を反射する物体までの距離を測定する。ＬＩＤＡＲシステム１５２は、可動部が少ないまたは全くないソリッドステートデバイスとして製造されてよく、これには、プリズム様の動作により、従来の回転式ＬＩＤＡＲシステム１５２に関連する重量およびサイズ上の複雑性なしに広い視野が可能になる、光学フェーズドアレイデバイスとして構成されているものが含まれる。ＬＩＤＡＲシステム１５２は、ＬＩＤＡＲシステム１５２の視野内にある物体との距離測定値と相関され得る飛行時間の測定に極めて好適である。ＬＩＤＡＲシステム１５２により発出されたパルスレーザ光のさまざまな波長の再帰時間の差を計算することにより、標的または環境のデジタル３Ｄ表現（例えばポイントクラウド表現）を生成してもよい。ＬＩＤＡＲシステム１５２によって発出されるパルスレーザ光は、一形態において、電磁スペクトルの赤外線範囲内またはその近傍で作動されてよく、一例では約９０５ナノメートルの放射線が発出される。ビークル１１０は、ＬＩＤＡＲシステム１５２などのセンサを用いて、ビークル１１０の近くの物体の識別のための詳細な３Ｄ空間情報を提供することができ、特に、ジオリファレンシング（地理参照）デバイス、例えばＧＰＳシステム１５０またはジャイロスコープベースの慣性ナビゲーションユニット（ＩＮＵ、図示せず）または関連する推測航法システム、ならびに非一時的コンピュータ可読メモリ１３４（それ自体かまたはコンピューティングデバイスのメモリ１３０）と併用すると、このような情報を、ビークルマッピング、ナビゲーションおよび自律動作のためのシステムのサービスにおいて使用することができる。
【００２５】
いくつかの実施形態において、システム１００の１つ以上のセンサは、ＲＡＤＡＲシステム１５４を含んでもよい。ＲＡＤＡＲシステム１５４は、通信パス１２０およびコンピューティングデバイス１３０に通信可能に結合される。ＲＡＤＡＲシステムは、物体の範囲、角度および相対速度を決定するために電波を使用する方法を採用するシステムである。ビークルの周囲環境についての情報を得るために、ＲＡＤＡＲシステム１５４を、１つ以上のカメラ１４０、超音波、ＬＩＤＡＲシステム１５２または他のセンサと併用してもよい。ＲＡＤＡＲシステム１５４からのデータを処理することで、物体識別および意思決定のレベルを改善して、ビークル内の自律システムが例えばドライバが隣のレーンに流されているのかまたは意図的に空間をあけているのかを決定ないし判別できるようにすることができる。この情報に対する必要性によって、１つ以上のレーダーシステムを備えて製造される自動車の数が著しく増加された。例えば、死角検出、レーン変更支援、フロント／リヤクロストラフィックアラート、自律非常ブレーキ、およびアダプティブクルーズコントロールなどの自律運転システムは、ＲＡＤＡＲシステム１５４からのデータに依存してもよい。
【００２６】
ＲＡＤＡＲシステム１５４は概して、狭帯域および超広帯域の両方の未規制スペクトルにおいて２４ＧＨｚ帯域内の周波数を利用する。しかしながら、新たなスペクトル規則は、２４ＧＨｚ帯域の使用を抑制しており、したがっていくつかのシステムは現在、７７〜８１ＧＨｚ帯域内の周波数を利用しているかもしれない。これらの帯域は典型的に自動車用ＲＡＤＡＲシステム内で使用されているが、本開示中に記載されているシステムおよび方法の範囲は、これらの周波数レンジに限定されない。一般に、ＲＡＤＡＲシステム１５４は、高エネルギピン（ｐｉｎｇ）を発出し、反射を受け取るのに要する時間を測定する。しかしながら、いくつかのシステムは、システムの帯域幅を通過する周波数掃引である「チャープ」を伝送する周波数変調連続波を実装する。信号経路内の物体は次いで、このチャープを反射し戻す。トランスミッタから来るチャープの周波数と受信した反射信号の周波数との間の差は、どの一時点においても、トランスミッタから物体までの距離に線形的に関連している。
【００２７】
ＲＡＤＡＲシステム１５４を用いたビークルの位置特定は、一部には、この距離測定の分解能および精度に左右される。分解能は、物体が２つの物体として区別可能となるまでにこれらの物体がどれほど離隔している必要があるかを決定する。精度は、まさに距離測定の精度である。距離測定誤差および最小分解可能距離は、チャープの帯域幅に反比例する。利用可能な周波数の幅に起因して、例えば、２４ＧＨｚから７７ＧＨｚに移動すると、レンジ分解能および精度において２０倍優れた性能を達成され得る。２４ＧＨｚのレーダについての７５ｃｍに対し、７７ＧＨｚシステムのレンジ分解能は４ｃｍとすることができ、これは、互いに接近した多数の物体のさらに優れた検出を可能にし得る。
【００２８】
図１は、ＲＡＤＡＲシステム１５４を描いているものの、本開示中に記載のいくつかのシステム１００は、ＲＡＤＡＲシステム１５４を含まなくてもよい。代替的には、システム１００は、さまざまな視野でビークルの環境内の物体を検出するために、ビークル上のさまざまな場所に位置付けされた多数のＲＡＤＡＲシステム１５４を含んでもよい。さらに、本開示中の「センサ」に対する言及は、上述のセンサ、１つ以上のカメラ１４０、ＧＰＳシステム１５０、ＬＩＤＡＲシステム１５２、ＲＡＤＡＲシステム１５４、または自律運転システムを実装するために当業者に公知である他の任意のセンサのうちのいずれか１つに対する言及であってよい、ということを理解すべきである。
【００２９】
なおも図１を参照すると、システム１００は、通信パス１２０に結合されコンピューティングデバイス１３０に通信可能に結合されたネットワークインターフェースハードウェア１６０を含んでもよい。ネットワークインターフェースハードウェア１６０は、ネットワーク１７０を介してデータを伝送および／または受信する能力を有する任意のデバイスであってよい。したがってネットワークインターフェースハードウェア１６０は、任意の有線または無線通信を送信および／または受信するための通信トランシーバを含むことができる。例えば、ネットワークインターフェースハードウェア１６０は、アンテナ、モデム、ＬＡＮポート、Ｗｉ−Ｆｉカード、ＷｉＭａｘカード、モバイル通信ハードウェア、近距離無線通信ハードウェア、衛星通信ハードウェア、ならびに／または、他のネットワークおよび／もしくはデバイスと通信するための任意の有線または無線ハードウェアを含んでもよい。一実施形態において、ネットワークインターフェースハードウェア１６０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線通信プロトコルにしたがって動作するように構成されたハードウェアを含む。別の実施形態においては、ネットワークインターフェースハードウェア１６０は、ネットワーク１７０に対しＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信を送信および受信するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）送／受信モジュールを含んでもよい。また、ネットワークインターフェースハードウェア１６０は、ＲＦＩＤタグに問い合わせかつこれを読取るように構成された無線周波数識別（「ＲＦＩＤ」）リーダを含んでもよい。
【００３０】
いくつかの実施形態において、システム１００は、ネットワーク１７０を介して、近傍のビークルおよび／または他のコンピューティングデバイスに通信可能に結合されてもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１７０は、システム１００および近傍のビークルを通信可能に結合するためにＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術を利用するパーソナルエリアネットワークである。他の実施形態において、ネットワーク１７０は、１つ以上のコンピュータネットワーク（例えば、パーソナルエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、または広域ネットワーク）、セルラネットワーク、衛星ネットワーク、および／または全地球測位システム、ならびにそれらの組合せを含んでもよい。したがって、システム１００を、電線、広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、パーソナルエリアネットワーク、セルラネットワーク、衛星ネットワーク、などを介して、ネットワーク１７０に通信可能に結合することができる。好適なローカルエリアネットワークには、有線イーサネット（登録商標）および／または無線技術、例えばＷｉ−Ｆｉ、が含まれ得る。好適なパーソナルエリアネットワークには、無線技術、例えばＩｒＤＡ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＵＳＢ、Ｚ−Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ、および／または他の近距離無線通信プロトコル、が含まれ得る。好適なパーソナルエリアネットワークには同様に、有線コンピュータバス、例えばＵＳＢおよびＦｉｒｅ  Ｗｉｒｅ、が含まれ得る。好適なセルラネットワークには、ＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ、ＵＭＴＳ、ＣＤＭＡおよびＧＳＭ（登録商標）などの技術が含まれるが、これらに限定されない。
【００３１】
なおも図１を参照すると、上述の通り、ネットワーク１７０を、システム１００を近傍のビークルと通信可能に結合するために利用してもよい。近傍のビークルは、システム１００と通信可能に結合される能力を有する、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４およびプロセッサ１３２を有するコンピューティングデバイス１３０ならびにネットワークインターフェースハードウェア１６０を含んでもよい。近傍のビークルのプロセッサ１３２は、システム１００と通信するために非一時的コンピュータ可読メモリ１３４内に記憶されたマシン可読命令セットを実行してもよい。
【００３２】
ここで図２を参照すると、コンピューティングデバイス１３０の要素が描かれている。例証されているように、コンピューティングデバイス１３０は、プロセッサ１３２および非一時的コンピュータ可読メモリ１３４を含む。さらに、プロセッサ１３２および非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、コンピューティングデバイス１３０内部においてローカル通信インタフェース１３９上で通信する。いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイス１３０は、図２には例証されていない追加の要素、例えば非限定的に、入出力ハードウェア、ネットワークインターフェースハードウェア、および／または他のデータ記憶構成要素を含んでもよい。非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、地図データ１３５、精度仕様１３６、特徴ライブラリ１３７およびロジック１３８を記憶してもよい。地図データ１３５は、１つ以上の地図データ１３５のセットを含んでもよい。地図データ１３５は、環境、例えば都市、町、州、国、または道路の一部、または国の一地方、の特徴ベースの地図および／またはポイントクラウドデータのコンピレーション（編集物）であってよい。地図データ１３５は、ビークル１１０が進行し得る環境のデータ表現を含むことができる。例えば１つの特定の地図データ１３５は、特定の都市についての道路地図を含んでもよい。地図は、ビークル１１０上に備わった１つ以上のセンサによって検出可能であり得る特徴を含んでもよい。環境内でビークル１１０を位置特定するのに、ビークル１１０上の１つ以上のセンサからのデータの分析および地図データ１３５内部の特徴に対する比較を用いてもよい。
【００３３】
また、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、精度仕様１３６を含んでもよい。精度仕様１３６は、環境内でビークルを位置特定するためにシステムが必要とし得る、特定のタイプの道路および／または運転アクションについて特定の地図データ１３５内に含める特徴を定義する。例えば、精度仕様１３６は、或るタイプの道路、例えば幹線道路、についての地図データ１３５が、幹線道路を通過するビークル１１０を充分に位置特定するためにレーン境界線および標識特徴を含むと決定してもよい。すなわち、幹線道路上を進行しているビークルを位置特定するために、植生、建物および縁石などの特徴を、センサを用いて識別する必要がない可能性がある。したがって、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、１つ以上の特徴クラスを定義する特徴ライブラリを含んでもよい。特徴ライブラリ１３７は、特徴の定義がセンサデータから意味論的にセグメント化されて、ビークル１１０を位置特定するために地図データ内でラベリングされ得るような形で、特徴の定義を含んでもよい。例えば、特徴ライブラリは、非限定的に、標識、レーン境界線、建物、信号および停止線、パーキングスペース、縁石および障壁、植生、街路マーキング（例えば、通過歩道、鉄道踏切または方向転換矢印）など、の特徴についての定義を含んでもよい。
【００３４】
さらに、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４はロジック１３８を含んでもよく、ロジック１３８は実行されると、コンピューティングデバイスのプロセッサ１３２またはシステム１００の他の構成要素に、本開示中に記載の方法のステップを行なわせる。例えば、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４は、本方法を行なうための１つ以上のマシン可読命令セットを含んでもよく、これらについては本開示中でより詳細に説明される。
【００３５】
以下のセクションでは、環境内でビークル１１０を位置特定するためのシステム１００の動作の実施形態について説明する。システム１００のいくつかの実施形態において、システム１００は、プロセッサ１３２および非一時的コンピュータ可読メモリ１３４を有するコンピューティングデバイス１３０、コンピューティングデバイス１３０に通信可能に結合された１つ以上のカメラ１４０、ＧＰＳシステム１５０、ＬＩＤＡＲシステム１５２、およびＲＡＤＡＲシステム１５４を含む。いくつかの実施形態において。システム１００は、本開示中に記載の追加のセンサおよびシステムを含む。
【００３６】
ここで図３を参照すると、多数のセンサが設けられたビークル１１０を上から見下ろした図が例証されている。ビークル１１０は、システム１００からのセンサを有するビークル１１０の例示的実施形態である。ビークル１１０は、各々例示的視野とともに描かれているカメラ１４０ａ、１４０ｂ、１４０ｃ、１４０ｄおよび１４０ｅ（その各々が、１つ以上のカメラ１４０のうちの１つである）を含む。ビークル１１０は、ビークル１１０のルーフ上に位置付けされたＧＰＳシステム１５０およびＬＩＤＡＲシステム１５２を含む。例えば図３に描かれているように、ビークル１１０のルーフ上にＬＩＤＡＲシステム１５２を位置付けすることにより、ＬＩＤＡＲシステム１５２は、ビークル１１０の周囲の環境の、最大３６０度の視野２５２’を有してもよい。しかしながら、いくつかの実施形態においては、環境の異なるパースペクティブを捕捉するために、ビークル１１０上のさまざまな場所に１つ以上のＬＩＤＡＲシステム１５２を位置付けしてもよい。さらに、ビークル１１０は、ビークル１１０上のさまざまな場所に位置付けされたＲＡＤＡＲセンサ１５４ａ、１５４ｂ、１５４ｃ、１５４ｄ、１５４ｅおよび１５４ｆ（その各々がＲＡＤＡＲシステム１５４の一部である）を備えたＲＡＤＡＲシステムを含む。また、ＲＡＤＡＲセンサ１５４ａ〜１５４ｆは、各ＲＡＤＡＲセンサ１５４ａ〜１５４ｆについての例示的検出領域を描くために視野とともに描かれている。しかしながら、いくつかの実施形態において、ビークル１１０は、ＲＡＤＡＲシステムを含まなくてもよい。
【００３７】
図３で例証されているように、ビークル１１０上のセンサの例示的展開には、重複する視野を有する多くのセンサが含まれる。このため、いくつかの実施形態においては、自律運転システムが、ビークル１１０の周りの環境の同じ領域について１よりも多いセンサからの１よりも多い信号を受信してもよい。いくつかの事例において、１つの環境の同じ領域をカバーする１よりも多いセンサからのデータおよび信号の冗長性は、自律運転システムの精度を改善せず、または、或る運転アクションおよび／もしくは或るタイプの道路の通過にとって必要でないおそれがある。実際、同じ領域をカバーするセンサからのデータの分析が、環境内でビークル１１０を位置特定するためにシステム１００が必要とする計算負荷を増大させるおそれがある。この計算負荷に対処するために、システム１００は、精度仕様１３６を通して、１つ以上のセンサからのデータを抑制してもよく、または、システム１００は、環境内のビークル１１０の位置特定を決定するのに１つ以上のセンサからのデータを使用しなくてもよい。
【００３８】
図４を見ると、環境内でビークル１１０を位置特定するのに使用されるセンサの数をシステム１００が抑制している例示的実施形態が描かれている。ビークル１１０は例えば、道路を通過している状態で描かれている。例えば、道路は、ビークル１１０が同一レーンを進行する予定の幹線道路であってよい。結果として、ビークル１１０の位置特定は、ビークル１１０の前方において幹線道路の視野１４０ａ’を有するカメラ１４０ａによって捕捉されたレーン境界線特徴であって、レーン境界線４０２および４０４の画像データを含むレーン境界線特徴に基づいて決定されてもよい。したがって、カメラ１４０ｂはビークル１１０の前方の視野１４０ｂ’をも含んでいるものの、カメラ１４０ｂからの画像データはレーン境界線４０２および４０４を含まなくてよく、したがってビークル１１０の横方向位置および運動を位置特定するのに必要とされなくてよい。精度仕様１３６は、幹線道路に沿って進行するビークルを位置特定するのに環境内のどの特徴が必要とされるかを定義してもよい。例えば、幹線道路に沿って進行するビークル１１０の位置特定には、横方向位置および運動に関する高い精度（すなわち、幹線道路上の特定のレーンに維持すること）が必要とされ、長手方向の位置および運動に関する精度（例えば、幹線道路に沿ってビークルがどれ程の距離を進行したか）は比較的低いので、精度仕様１３６は、ビークル１１０の長手方向位置および運動を位置特定するための信号およびデータを提供するセンサに対する依存性を低減しまたは削除するように定義され得る。例えば、幹線道路を通過するビークル１１０を位置特定するために、カメラ１４０ａからの画像データを受信および／または分析することのみが必要であってよい。いくつかの実施形態において、長手方向位置におけるビークル１１０の位置特定について高い精度が必要になるまで、ビークル１１０の長手方向位置および運動の位置特定を提供するのにＧＰＳシステム１５０からのデータで充分であり得る。
【００３９】
図４および上述の例は、ビークル１１０が幹線道路を通過する実施形態を描写し説明しているが、他のタイプの道路および／または運転アクションが、環境内のビークル１１０を位置特定するために１つ以上のセンサおよびこれらのセンサにより提供される関連信号およびデータに対する依存性を低減するように定義された精度仕様１３６を有してもよい、ということを理解すべきである。
【００４０】
いくつかの実施形態において、システム１００は、精度仕様１３６に基づいて低減された数の特徴を有するように地図データ１３５を作成または調整することによって、ビークルを位置特定するのに使用される計算負荷を低減してもよい。精度仕様１３６は、特定のタイプの道路を進行中のビークル、および／または、特定の運転アクション中の、例えば出口ランプを見付けて幹線道路を出る最中の、ビークルを位置特定するために、地図データ内のどの特徴が必要であるかを決定する。例えば、センサは、標識を検出し、コンピューティングデバイス１３０にこの標識の検出を標示する信号およびデータを提供してもよく、しかしながらコンピューティングデバイスが現在ビークルの位置特定のために利用している地図データが標識特徴を含んでいなければ、位置特定プロセスには無関係のものとして標識を無視してもよい。したがって、地図データ内の標識を識別して標識の検出に基づきビークルの位置特定を更新するために使用されていたおそれのある計算資源は、他のプロセスのために保存されてもよい。
【００４１】
ここで図５を見ると、精度仕様を用いてビークルを位置特定する方法を例証する流れ図５００が描かれている。図５に描かれた流れ図５００は、非一時的コンピュータ可読メモリ１３４内に記憶されかつコンピューティングデバイス１３０のプロセッサ１３２により実行されるマシン可読命令セットの一表現である。図５の流れ図５００のプロセスは、さまざまな時点で、および／または、ビークルが特定のタイプの道路を通過していることの決定に応答して、実行され得る。
【００４２】
ステップ５１０においてコンピューティングデバイス１３０は、地図データを受信する。コンピューティングデバイス１３０は、さまざまなソースから地図データを受信してもよい。いくつかの実施形態において、地図データ１３５は非一時的コンピュータ可読メモリ１３４内に記憶されて、システム１００によりアクセスされ得る。いくつかの実施形態において、地図データ１３５は、ビークルに結合された１つ以上のセンサにより生成されてもよく、またはネットワーク１７０を介して遠隔コンピューティングデバイスからコンピューティングデバイス１３０に伝送されてもよい。ひとたび地図データが受信されたならば、ステップ５１２において、コンピューティングデバイス１３０は、第１のタイプの道路を有する第１の地図データの一部を決定してもよい。第１の地図データは、包括的特徴ベースの地図セットであり得る。第１の地図データは、環境のポイントクラウド表現、環境の画像ベースの表現、またはこれら２つの組合せを用いてコンパイルされて、環境内の１つ以上の特徴を定義してもよい。
【００４３】
ステップ５１４において精度仕様が決定される。精度仕様は、第１のタイプの道路を有する環境内でビークルを位置特定するのに必要な１つ以上の特徴を定義してもよい。いくつかの実施形態において、第１のタイプの道路は、幹線道路、街路、パーキング場、田舎道、またはビークルが通過し得る他のあらゆるタイプの道路であり得る。地図データ内の１つ以上の特徴は、標識、レーン境界線、建物、信号および停止線、パーキングスペース、縁石および障壁、植生、路面レベルのマーキング（例えば歩道、鉄道踏切または方向転換矢印）などを含み得る。標識は、ビークルまたはドライバに情報を標示する、道路に沿って掲示されたあらゆるものを含み得る。例えば、標識は、停止標識、距離標、道路標識、幹線道路掲示板などを含み得る。精度仕様は、コンピューティングデバイス１３０のメモリ内にこの仕様の詳細を入力するユーザによって定義され得る。しかしながら、いくつかの実施形態において、精度仕様は、或るタイプの道路に沿った運転事象を通して得られた経験則から開発され得る。いくつかの実施形態では、例えばステップ５１６において、コンピューティングデバイス１３０は、特定のタイプの道路と結び付けられた学習済みのまたは次の運転アクションに対応するように、精度仕様をさらに決定してもよい。例えば、特定のタイプの道路に沿って方向転換を行なう傾向がドライバにあるならば、精度仕様は、万一ドライバが方向転換を行なうことを決定した場合に位置特定の精度を改善するための特徴を含んでもよい。
【００４４】
別の例として、完全自律ビークルにおいて、出発場所および目的地を含むルート案内を入力してもよい。地図データに基づいて、コンピューティングデバイス１３０は、ルートを決定してもよく、その後、ルートの複数の部分についての１つ以上の精度仕様が、１つ以上の運転アクション（例えばルートの一部を通過するのに必要なビークル操作）と、ビークルがこのルートの間に通過することになる１つ以上のタイプの道路と、に基づいて決定されてもよい。ルートが未知であってよい他の実施形態においては、或るタイプの道路についての精度仕様に結び付ける運転アクションは、当該タイプの道路と結び付けられる一般的に実行されるビークル操作に基づいて、さらには過去の運転履歴から、決定されてよい。例えば、コンピューティングデバイス１３０は、現在のルートが自宅から職場へのルートであると決定してもよく、次にコンピューティングデバイス１３０は、ルートに沿って発生する運転アクションを予測し、これに応答して精度仕様を更新または生成してもよい。
【００４５】
ステップ５１８において、コンピューティングデバイス１３０は、新しい地図データ（例えば第２の地図データ）を作成し、または第１のタイプの道路を有する第１の地図データの一部を精度仕様に基づいて更新する。例えば、第２の地図データは、第１のタイプの道路についての精度仕様により定義された１つ以上の特徴を含む。ステップ５２０において、コンピューティングデバイス１３０は、第１の地図データ内に追加のタイプの道路が存在するか否かを判別する。例えば、別のタイプの道路を有する第１の地図データの追加部分であって、当該タイプの道路を通過しているビークルを位置特定する際の計算負荷を低減するように改良され得る追加部分が存在するときには、コンピューティングデバイス１３０は、ステップ５２２において、次のタイプの道路を識別し、その後ステップ５１４において、当該タイプの道路についての精度仕様を決定する。しかしながら、当該タイプの道路を通過するビークルを位置特定する際の計算負荷を低減するように改良され得る追加のタイプの道路が存在しないときには、プロセスはステップ５２４に続行する。ただしいくつかの実施形態において、ビークルが位置特定のために地図データを積極的に利用し始めるまで、プロセスは終了してもよい。ステップ５２４において、コンピューティングデバイス１３０は、ビークルが通過しているタイプの道路を決定してもよい。例えば、コンピューティングデバイス１３０は、ビークルが、或るタイプの道路から別のタイプの道路まで、例えば幹線道路から街路への出口ランプまで、いつ遷移するかを決定してもよい。ビークルが通過する各々のタイプの道路について、コンピューティングデバイス１３０は、ステップ５２６において、ビークルを位置特定するために当該タイプの道路に対応する地図データを選択し利用してもよい。その結果として、規定のタイプの道路についての地図データが、当該タイプの道路に沿ったビークルの位置特定に特有の、低減されたまたはより改良された特徴セットを含んでもよいので、コンピューティングデバイス１３０は、ビークルを位置特定する際の計算負荷を低減してもよい。
【００４６】
一例として図６を参照すると、コンピューティングデバイス１３０は、街路を通過しているビークルについての第１の地図データを利用してもよい。図６は、第１の地図データ内で定義された特徴を有する、ビークル１１０上の１つ以上のカメラ１４０により捕捉された画像データの一例を描いている。都市内の横方向および長手方向の位置および運動は高精度で決定される必要があるので、第１の地図データは、ビークルを位置特定するための多くの特徴を含んでもよい。例えば、街路タイプの道路についての精度仕様は、標識６０８、レーン境界線６１２、建物６１４、信号および停止線６０４および６０６、パーキングスペース（描画せず）、縁石および障壁６１０、植生６１６および６１８、および路面レベルのマーキング（例えば歩道、方向転換矢印など）を含んでもよい。しかしながら、植生６１６および６１８などの特徴は、不要であってもよい。というのは、街路に沿った環境が多くの植生６１６および６１８を含まなくてよく、または、木や茂みなどの植生６１６および６１８に基づいた街路上のビークルの位置特定を容易にするのに充分なほど、植生６１６および６１８が特有でないおそれがある、からである。
【００４７】
いくつかの実施形態において、ビークル１１０が、街路、例えば図６に描かれているもの、を通過する間、システム１００は１つ以上のカメラ１４０からの画像データを捕捉してもよい。システムは、第１の地図データを使用して、画像データ内の特徴をさらに識別してもよい。環境内のビークル１１０を位置特定するために、特徴の識別を使用してもよい。第１の地図データが植生６１６および６１８などの特徴についての定義を含まないのであれば、システム１００は、計算資源の消費を低減するために、当該特徴を識別しなくてもよくまたは結び付けなくてもよい。
【００４８】
しかしながら、ビークルが街路を離れて例えば幹線道路に進入すると、コンピューティングデバイス１３０はシステム１００を、第１の地図データに対する依存から、幹線道路に沿ってビークルを位置特定するための別の精度仕様によって定義された第２の地図データに対する依存へ遷移する。図７は、第２の地図データ内に定義された特徴を有する、ビークル１１０上の１つ以上のカメラ１４０によって捕捉された画像データの一例を描いている。長手方向の位置および運動についての精度が低下してもよいので、第２の地図データは、ビークルを位置特定するために含まれる特徴の数が、第１の地図データよりも少なくてもよい。例えば、幹線道路タイプの道路についての第２の地図データを定義する精度仕様は、レーン境界線７０２、７０４、７０６および７０８、縁石および障壁７１０ならびに距離標標識７１２などの特徴のみを含んでいてよい。すなわち、例えば建物など、いくつかの特徴は、もはや幹線道路上でのビークルの位置特定に無関係であってよい。これらの特徴は、ビークル１１０上のセンサによって捕捉されてよいけれども、幹線道路を通過するビークルを位置特定するための関連情報を提供しなくてもよい。したがって、センサの１つによる建物の検出を取り込んで地図データと結び付ける、ビークルの位置特定を計算するのに計算資源を浪費するのではなくむしろ、精度仕様は、建物が第２の地図データから除外されるべきであることを述べてもよい。
【００４９】
いくつかの実施形態において、ビークル１１０が幹線道路、例えば図７中に描かれたもの、を通過する間、システム１００は、１つ以上のカメラ１４０から画像データを捕捉してもよい。システムは、第２の地図データを使用して、画像データ内の特徴をさらに識別してもよい。環境内のビークル１１０を位置特定するために、特徴の識別を使用してもよい。第２の地図データが建物、信号および停止線、駐車スペース、植生および路面レベルのマーキングなどの特徴についての定義を含まないのであれば、システム１００は、計算資源の消費を低減するために、それらの特徴を識別しなくてもよくまたは結び付けなくてもよい。
【００５０】
いくつかの実施形態において、システム１００は、新しいタイプの道路と、運転事象全体を通してビークルが通過するタイプの道路についての精度仕様と、を定義し続けてもよい。さらにシステム１００は、ビークルが或るタイプの道路から別のタイプの道路に進行したときに、１つ以上の精度仕様により定義される１つ以上のさまざまな地図データに対する依存同士の間で遷移する。
【００５１】
ここで、本開示中に記載の実施形態が、精度仕様により定義された地図データに基づいてビークルを位置特定するためのシステムおよび方法に向けられていることを理解すべきである。精度仕様は、特定のタイプの道路を通過するビークルを位置特定するのに必要なセンサおよび精度に基づいて、当該タイプの道路についての地図データを定義する。その結果、高い精度または特定のセンサシステムがビークルの位置特定を向上させずまたはビークルの位置特定に利用されないときには、精度仕様は、その要素に対する依存性を低減しまたは除去し、これにより、位置特定に必要な計算資源を低減する。
【００５２】
「実質的に」および「約」なる用語は、本開示において、いずれかの定量比較、値、測定値または他の表現に起因し得る固有の不確実性の度合を表わすために使用され得るということが指摘される。また、これらの用語は、本開示において、論じられている主題の基本的機能の変更を結果としてもたらすことなく、記載された基準から定量表現が変動し得る度合を表わすためにも使用される。
【００５３】
本開示では特定の実施形態が例証され説明されてきたが、特許請求の範囲に記載の主題の真意および範囲から逸脱することなく、さまざまな他の変更および修正を加えることができるということを理解すべきである。さらに、特許請求の範囲に記載の主題のさまざまな態様が本開示中で説明されてきたが、このような態様を組合せた形で使用する必要はない。したがって、添付の特許請求の範囲は、特許請求の範囲に記載の主題の範囲内に属するこのような変更および修正すべてを網羅することが意図されている。
［例１］
環境内でビークルを位置特定するためのシステムにおいて、
プロセッサおよび非一時的コンピュータ可読メモリを含むコンピューティングデバイスと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第１の地図データであって、前記環境内でビークルを位置特定するために使用される、環境内の複数の特徴を定義する、第１の地図データと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されたマシン可読命令セットであって、前記プロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに少なくとも、
第１のタイプの道路を有する前記第１の地図データの一部を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することであって、前記第１の精度仕様は、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルをあらかじめ定められた精度内で位置特定するために使用される前記第１の地図データ内に定義された前記複数の特徴のうちの１つ以上の特徴を識別するものである、第１の精度仕様を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することであって、前記第２の地図データは、前記第１の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含み、前記第２の地図データは、第１の地図データに比べて少ない数の、前記ビークルを位置特定するための特徴を含むものである、第２の地図データを作成することと、
を行わせる、マシン可読命令セットと、
を含むシステム。
［例２］
前記マシン可読命令セットは、実行されると、前記コンピューティングデバイスにさらに、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているか否かを判別することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過するときに前記第２の地図データを利用して前記ビークルを位置特定することと、
を行わせる、例１に記載のシステム。
［例３］
前記マシン可読命令セットは、実行されると、前記コンピューティングデバイスにさらに、
前記第１の地図データ内で第２のタイプの道路を決定することであって、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路とは異なるものである、第２のタイプの道路を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第２の精度仕様を決定することであって、前記第２の精度仕様は、前記第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するために使用される前記第１の地図データ内で定義された前記複数の特徴のうちの１つ以上の特徴を定義するものである、第２の精度仕様を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第３の地図データを作成することであって、前記第３の地図データは、前記第２の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第３の地図データを作成することと、
例１に記載のシステム。
［例４］
前記第２の地図データが、前記第３の地図データ内に含まれる前記１つ以上の特徴とは異なる少なくとも１つの特徴を含む、例３に記載のシステム。
［例５］
前記マシン可読命令セットは、実行されると、前記コンピューティングデバイスにさらに、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第１の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
を行わせる、例３に記載のシステム。
［例６］
前記第１の地図データが、前記環境のポイントクラウド表現を含む、例１に記載のシステム。
［例７］
前記第１の地図データが、前記環境の画像ベース表現を含む、例１に記載のシステム。
［例８］
前記第１の地図データが、前記環境のポイントクラウド表現および画像ベース表現を含む、例１に記載のシステム。
［例９］
前記第１の精度仕様が、前記第１のタイプの道路および１つ以上の運転アクションに基づくものである、例１に記載のシステム。
［例１０］
前記第１のタイプの道路が街路を含む、例１に記載のシステム。
［例１１］
前記第１のタイプの道路が幹線道路を含む、例１に記載のシステム。
［例１２］
前記環境内の前記複数の特徴が、
標識、
レーン境界線、
建物、
信号および停止線、
パーキングスペース、
縁石および障壁、ならびに
植生、
を含む群の中から選択された少なくとも１つのクラスの特徴を含む、例１に記載のシステム。
［例１３］
環境内でビークルを位置特定するためのシステムにおいて、
プロセッサおよび非一時的コンピュータ可読メモリを含むコンピューティングデバイスと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第１の地図データであって、第１のタイプの道路を通過するビークルを位置特定するための第１の精度仕様により定義される１つ以上の特徴を含む第１の地図データと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶された第２の地図データであって、第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための第２の精度仕様により定義される１つ以上の特徴を含み、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路と異なるものである、第２の地図データと、
前記非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されたマシン可読命令セットであって、前記プロセッサによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに少なくとも、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているかを決定すること、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第１の地図データを用いて前記ビークルを位置特定すること、
前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定すること、
を行わせる、マシン可読命令セットと、
を含むシステム。
［例１４］
前記第１の地図データを定義する前記１つ以上の特徴が、前記第２の地図データを定義する前記１つ以上の特徴と異なる少なくとも１つの特徴を含む、例１３に記載のシステム。
［例１５］
前記第１のタイプの道路が市街道路であり、前記第２のタイプの道路が幹線道路である、例１３に記載のシステム。
［例１６］
前記第１の精度仕様の前記１つ以上の特徴が、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するために、標識、レーン境界線、信号および停止線を含み、
前記第２の精度仕様の前記１つ以上の特徴が、前記第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するために、レーン境界線を含む、
例１３に記載のシステム。
［例１７］
前記第1の地図データおよび前記第２の地図データが、
標識、
レーン境界線、
建物、
信号および停止線、
パーキングスペース、
縁石および障壁、ならびに
植生
を含む群の中から選択された少なくとも１つの特徴を含む、例１３に記載のシステム。
［例１８］
環境内でビークルを位置特定する方法において、
第１のタイプの道路を有する第１の地図データの一部を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第１の精度仕様を決定することであって、前記第１の精度仕様は、前記第１のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための１つ以上の特徴を識別するものである、第１の精度仕様を決定することと、
前記第１のタイプの道路についての第２の地図データを作成することであって、前記第２の地図データは、前記第１の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第２の地図データを作成することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第２の地図データを利用して前記ビークルを位置特定することと、
を含む方法。
［例１９］
前記第１の地図データ内で第２のタイプの道路を決定することであって、前記第２のタイプの道路は、前記第１のタイプの道路とは異なるものである、第２のタイプの道路を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第２の精度仕様を決定することであって、前記第２の精度仕様は、前記第２のタイプの道路を通過する前記ビークルを位置特定するための１つ以上の特徴を識別するものである、第２の精度仕様を決定することと、
前記第２のタイプの道路についての第３の地図データを作成することであって、前記第３の地図データは、前記第２の精度仕様により定義された前記１つ以上の特徴を含むものである、第３の地図データを作成することと、
をさらに含む、例１８に記載の方法。
［例２０］
前記ビークルが前記第１のタイプの道路または前記第２のタイプの道路を通過しているかを決定することと、
前記ビークルが前記第１のタイプの道路を通過しているときに、前記第２の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
前記ビークルが前記第２のタイプの道路を通過しているとみなされたときに、前記第３の地図データを用いて前記ビークルを位置特定することと、
をさらに含む例１９に記載の方法。
【符号の説明】
【００５４】
１００  システム
１１０  ビークル
１２０  通信パス
１３０  コンピューティングデバイス
１３２  プロセッサ
１３４  非一時的コンピュータ可読メモリ
１３５  地図データ
１３６  精度仕様
１３７  特徴ライブラリ
１３８  ロジック
１３９  ローカル通信インタフェース
１４０  カメラ
１５０  全地球測位システム（ＧＰＳ）
１５２  ＬＩＤＡＲシステム
１５４  ＲＡＤＡＲシステム
１６０  ネットワークインターフェースハードウェア
１７０  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【外国語明細書】
2020030200000001.pdf