(57)【要約】【課題】センサ障害時に自律車両の位置推定を行う。【解決手段】複数のセンサを含む自律車両のための方法を開示する。複数のセンサの少なくとも１つで障害が発生した場合に、複数のセンサの作動中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、複数の第１センサデータポイントと複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、欠落しているセンサデータポイントと複数の第１センサデータポイントの重み付けを行い、重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、自律車両の位置特定に適用する。【選択図】図２Ａ
2020134517.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサを含む自律車両のための方法であって、
前記複数のセンサの少なくとも１つで障害が発生した場合に、
前記複数のセンサの作動中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、
履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、
前記複数の第１センサデータポイントと前記複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、
前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントの重み付けを行い、
前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、前記自律車両の位置特定に適用する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記複数のセンサのいずれも故障していない場合に
前記複数のセンサのセンサデータポイントを、前記履歴データベースに送信し、
前記履歴データベースに送信するセンサデータポイントの重み付けを行い、
前記自律車両の位置特定に、前記重み付けされたセンサデータポイントを適用する、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記履歴データベースは、前記自律車両の外部の装置で管理され、
前記履歴データベースは、複数の自律車両のセンサデータから記録された複数の位置に対するカメラセンサデータポイント及びＬＩＤＡＲセンサデータポイントの履歴データを含む、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
前記欠落しているセンサデータポイントの推定を行うことは、
前記自律車両の方向と位置を基準とするローカル座標に従って、前記履歴データベースから受信した前記複数の第２センサデータポイントを変換し、
所定の誤差共分散内の変換された前記複数の第２センサデータポイントに関連付けられたランドマークオブジェクトに基づいて、前記欠落しているセンサデータポイントの推定を生成し、
前記欠落しているセンサデータポイントとして、最も小さい誤差共分散を持つ欠落しているセンサデータポイントの推定を提供する、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
前記欠落しているセンサデータポイント及び前記複数の第１センサデータポイントの重み付けは、地図マッチング処理に基づく、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、
前記地図マッチング処理は、
前記欠落しているセンサデータポイント及び前記複数の第１センサデータポイントを、前記履歴データベースのランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントと照合し、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラ及びＬＩＤＡＲのセンサデータポイントに一致するセンサデータポイントに対して、第１の重みを割り当て、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラのセンサデータポイントにのみ一致するセンサデータポイントに対して、前記第１の重みよりも小さい第２の重みを割り当て、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのＬＩＤＡＲのセンサデータポイントにのみ一致するセンサデータポイントに対して、前記第２の重みよりも小さい第３の重みを割り当てる、方法。
【請求項７】
複数のセンサを含む自律車両のためにプロセッサに処理を実行させるプログラムであって、前記処理は、
前記複数のセンサの少なくとも１つで障害が発生した場合に、
前記複数のセンサの作動中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、
履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、
前記複数の第１センサデータポイントと前記複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、
前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントの重み付けを行い、
前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、前記自律車両の位置特定に適用する、プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記処理は、前記複数のセンサのいずれも故障していない場合に
前記複数のセンサのセンサデータポイントを前記履歴データベースに送信し、
前記履歴データベースに送信するセンサデータポイントの重み付けを行い、
前記自律車両の位置特定に前記重み付けされたセンサデータポイントを適用する、プログラム。
【請求項９】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記履歴データベースは、前記自律車両の外部の装置で管理され、
前記履歴データベースは、複数の自律車両のセンサデータから記録された複数の位置に対するカメラセンサデータポイント及びＬＩＤＡＲセンサデータポイントの履歴データを含む、プログラム。
【請求項１０】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記欠落しているセンサデータポイントの推定を行うことは、
前記自律車両の方向と位置を基準とするローカル座標に従って、前記履歴データベースから受信した前記複数の第２センサデータポイントを変換し、
所定の誤差共分散内の変換された前記複数の第２センサデータポイントに関連付けられたランドマークオブジェクトに基づいて、前記欠落しているセンサデータポイントの推定を生成し、
前記欠落しているセンサデータポイントとして、最も小さい誤差共分散を持つ欠落しているセンサデータポイントの推定を提供する、プログラム。
【請求項１１】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記欠落しているセンサデータポイント及び前記複数の第１センサデータポイントの重み付けは、地図マッチング処理に基づく、プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムであって、
前記地図マッチング処理は、
前記欠落しているセンサデータポイント及び前記複数の第１センサデータポイントを、前記履歴データベースのランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントと照合し、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラ及びＬＩＤＡＲのセンサデータポイントに一致するセンサデータポイントに対して、第１の重みを割り当て、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラのセンサデータポイントにのみ一致するセンサデータポイントに対して、前記第１の重みよりも小さい第２の重みを割り当て、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのＬＩＤＡＲのセンサデータポイントにのみ一致するセンサデータポイントに対して、前記第２の重みよりも小さい第３の重みを割り当てる、プログラム。
【請求項１３】
複数のセンサを含む自律車両を管理する装置であって、
前記複数のセンサの少なくとも１つで障害が発生した場合に、
前記複数のセンサの作動中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、
履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、
前記複数の第１センサデータポイントと前記複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、
前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントの重み付けを行い、
前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、前記自律車両の位置特定に適用する、装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の装置であって、
前記複数のセンサのいずれも故障していない場合に
前記複数のセンサのセンサデータポイントを前記履歴データベースに送信し、
前記履歴データベースに送信するセンサデータポイントの重み付けを行い、
前記自律車両の位置特定に前記重み付けされたセンサデータポイントを適用する、装置。
【請求項１５】
請求項１３に記載の装置であって、
前記履歴データベースは、前記自律車両の外部の装置で管理され、
前記履歴データベースは、複数の自律車両のセンサデータから記録された複数の位置に対するカメラセンサデータポイント及びＬＩＤＡＲセンサデータポイントの履歴データを含む、装置。
【請求項１６】
請求項１３に記載の装置であって、
前記欠落しているセンサデータポイントの推定において、
前記自律車両の方向と位置を基準とするローカル座標に従って、前記履歴データベースから受信した前記複数の第２センサデータポイントを変換し、
所定の誤差共分散内の変換された前記複数の第２センサデータポイントに関連付けられたランドマークオブジェクトに基づいて、前記欠落しているセンサデータポイントの推定を生成し、
前記欠落しているセンサデータポイントとして、最も小さい誤差共分散を持つ欠落しているセンサデータポイントの推定を提供する、装置。
【請求項１７】
請求項１３に記載の装置であって、
前記欠落しているセンサデータポイント及び前記複数の第１センサデータポイントの重み付けは、地図マッチング処理に基づく、装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の装置であって、
前記地図マッチング処理において、
前記欠落しているセンサデータポイント及び前記複数の第１センサデータポイントを、前記履歴データベースのランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントと照合し、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラ及びＬＩＤＡＲのセンサデータポイントに一致するセンサデータポイントに対して、第１の重みを割り当て、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラのセンサデータポイントにのみ一致するセンサデータポイントに対して、前記第１の重みよりも小さい第２の重みを割り当て、
前記履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのＬＩＤＡＲのセンサデータポイントのみに一致するセンサデータポイントに対して、前記第２の重みよりも小さい第３の重みを割り当てる、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、自動運転車に関し、より具体的には、自動運転のために複数のセンサを使用した地上車両の位置特定に関する。
【背景技術】
【０００２】
位置特定は、ポイントツーポイントナビゲーションおよび制御のため、所定の地図内で地上車両の位置を同定する処理である。位置特定は、車両をＡ地点からＢ地点まで自律的に運転する際の重要な側面の１つである。さらに、このような技術は、他のいくつかのアプリケーションで使用されている。オペレータまたはドライバが運転する車両では、位置特定を使用して、オペレータまたはドライバにどこで曲がるか指示する。ドライバ／オペレータの運転する車両で位置特定のために要求される精度は、ドライバまたはオペレータが環境の認識による追加情報を通じてエラーを補償できるため、自律車両ほど高くない。したがって、たとえば、全地球測位システム（ＧＰＳ）ベースの位置特定は、ドライバ／オペレータが車両をポイントＡからＢに運転するのに十分である。
【０００３】
しかしながら、自律車両の場合、必要とされる位置特定の精度は３〜１０センチメートル程度に小さくなり得る。ＧＰＳセンサの精度は通常１〜３メートルで、時に１０〜５０メートルの幅があるため、自動運転の用途では、それだけに頼ることはできない。
【０００４】
したがって、環境を認識し、周囲データを検出して、ＧＰＳおよび地図データとともに３〜１０ｃｍの位置精度を達成するための車載センサが必要である。関連技術の実装では、レーザ、カメラ、レーダなどの複数の車載センサを、ＧＰＳと地図データと組み合わせて利用して、自動運転の車両位置を推定する。複数のセンサデータを結合するこのような関連技術の実装は、センサ融合として知られている。この分野では多くの進歩があるが、関連技術によってまだ取り組まれていない重要な側面の１つは、センサの１つが故障した場合の進め方である。関連技術の実装は、センサが故障した場合、不良のセンサデータまたはセンサを無視することによりそのような故障に対処し、精度が低下した状態で進む。センサの故障が発生すると、精度は５０〜６０ｃｍに低下することがわかっている。
【０００５】
位置特定は、事前の推定およびセンサデータ補正に基づく推定ベースの技術であるため、センサの１つが故障した場合、システムの誤差が積みあがる可能性がある。７０ｃｍから１ｍを超える大きな不正確さは、安全上の重大な問題となり得、自動運転車両が事故を起こしやすくする。たとえば、車両の公称幅が１．９ｍ、車線幅が２．５ｍであるとする。位置特定の精度が１ｍに低下すると、自律車両は、レーンの中央に自車があると推定しながら、他のレーンに入り込む可能性がある。したがって、位置特定の推定を改善し、センサ障害の発生中でも十分な精度を維持するという問題に対処する必要があることは明らかである。
【０００６】
関連技術の実装において、車両の位置特定のためにレーダおよびＧＰＳセンサを使用する方法がある。レーダセンサは周囲の物体に使用され、抽象的な情報が使用される。車両位置の確率はＧＰＳセンサによって決定され、レーダとシンボリック地図を使用して推定される。ただし、このような関連技術の実装には、レーダセンサの空間分解能が低く、また、レーダの動作が停止する、またはＧＰＳデータが利用できない場合に（たとえば、車両がトンネル内、橋の下、人口密集都市のビルの間を通過するとき）、処理する実装がないなどの固有の欠点がある。
【０００７】
関連技術の実装において、ＧＰＳ、カメラおよびレーザセンサを使用して、明確に定義された構造および非構造化セクションを有する地形の高解像度地図が作成される。このような関連技術の実装には、この高解像度地図を使用して、観測されたセンサデータの尤度を最大化しようとすることにより、車両の位置を特定する方法が含まれる。しかし、そのような関連技術の実装では、ある期間のデータが受信されない場合（たとえば、センサの故障時など）、センサからデータを受信するまで、その期間または後続の期間の車両位置を更新できない。したがって、そのような関連技術の実装は、センサに重大な機械的または電気的障害がある場合、車両の位置をまったく特定できない場合がある。さらに、天候や環境条件のためにセンサが特定の期間動作しないような場合、推定の誤差が大きくなり、安全上のリスクを生じさせ得る１〜２ｍを超える可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第９５６２７７８号
【特許文献２】米国特許出願公開第２００８／００３３６４５号
【発明の概要】
【０００９】
本明細書に記載される例示的実装は、車載センサの故障の場合に高レベルの精度を達成するためのシステムおよび方法に関する。
【００１０】
所定の地図内で車両を正確に位置特定するために、車両は、センサが認識する環境を地図情報と正確に比較する必要がある。位置特定を達成するために、車両はＧＰＳと地図データの組み合わせと共に、複数の車載センサから受信した情報を使用できる。レーザ、カメラ、レーダ、ソナーなどのセンサは、環境を認識するために車両で一般的に使用されている。そして、この環境認識情報は、高解像度（ＨＤ）地図情報と比較されて、車両が位置する地図エリアが特定される。
【００１１】
利用可能なセンサはいずれも、すべての天候または環境条件のすべての情報を提供することができないため、センサ融合が必要である。センサ融合は、抽象的なレベルの情報に適用できる。たとえば、カメラとレーザが、ある場所において建物を検出した場合、情報を融合して高いレベルの信頼を生成できる。または、センサ融合をセンサからのローデータに適用することもできる。たとえば、カメラのピクセル情報とその場所の同一建物に対応するレーザのポイント群を融合して、高い信頼性で建物のポイント群を生成できる。ただし、いずれかのセンサが故障すると、両方のセンサ融合方法の信頼は低下する。
【００１２】
例示的実装は、ローデータ融合技術を含む。センサの融合に加えて、例示的実装では、センサのいずれかが故障した場合に、履歴情報と統計的手法に基づいた推定手法によりデータを再生成（ｒｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）する。情報が再生成されると、その情報はＨＤ地図との照合に使用される。その情報の指定しきい値を超える精度で高精度に一致した場合、その情報を使用して車両の位置を特定し、それにより望ましいレベルの信頼性を実現する。このような例示的実装では、ローセンサ融合を利用する。その向きと共に完全な構造エンティティを推定することは、複数のバリエーションがあるために困難となる可能性があり、また、計算コストが高くなる可能性があるためである。
【００１３】
本明細書で説明される例示的実装はまた、気象条件によるセンサ故障の問題に対処することができる。たとえば、カメラに対する極端な明るい光の条件では、カメラはデータを提供できない場合があるが、例示的実装では、他のセンサデータに加えて履歴情報に基づいた推定方法を利用して補正し、正確な位置推定を行う。
【００１４】
本開示の一態様は、複数のセンサを有する自律車両のための方法を含むことができ、この方法は、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つで発生する故障に対して、前記複数のセンサの動作中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、前記第１センサデータポイントと前記第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントとの重み付けを行い、前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、自律車両の位置特定に適用する。
【００１５】
本開示の一態様は、複数のセンサを含む自律車両のためにプロセッサに処理を実行させるプログラムをさらに含み、前記処理は、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つで発生する故障に対して、前記複数のセンサの動作中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、前記複数の第１センサデータポイントと前記複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントとの重み付けを行い、前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、自律車両の位置特定に適用する。
【００１６】
本開示の一態様は、複数のセンサを有する自律車両のシステムを含み、前記システムは、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つで発生する故障に対して、前記複数のセンサの動作中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得する手段と、履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得する手段と、前記複数の第１センサデータポイントと前記複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行う手段と、前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントとの重み付けを行う手段と、前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、自律車両の位置特定に適用する手段と、を含む。
【００１７】
本開示の一態様は、複数のセンサを有する自律車両を管理するように構成された装置をさらに含み、前記装置は、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つで発生する故障に対して、前記複数のセンサの動作中のセンサから複数の第１センサデータポイントを取得し、履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、前記複数の第１センサデータポイントと前記複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、前記欠落しているセンサデータポイントと前記複数の第１センサデータポイントとの重み付けを行い、前記重み付けされた欠落しているセンサポイントと複数の第１センサデータポイントとを、自律車両の位置特定に適用する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１Ａ】例示的な実装による、システムアーキテクチャ例を示す。
【図１Ｂ】例示的な実装による、オーバーラップ領域の例を示す。
【図２Ａ】例示的な実装による、フローチャートの例を示す。
【図２Ｂ】例示的な実装による、フローチャートの例を示す。
【図３】例示的な実装による、カメラおよびレーザによって検出された特徴の例を示す。
【図４Ａ】例示的な実装による、カメラおよびレーザからの履歴情報の例を示す。
【図４Ｂ】例示的な実装による、レーザ障害によってカメラのみによって検出されるリアルタイム情報の例を示している。
【図５】例示的な実装による、履歴情報に基づくデータポイントの推定例を示す。
【図６】例示的な実装による、カメラ検出および推定アレイの例を示す。
【図７】例示的な実装による、時刻ｔkにおける検出および推定要素の例を示す。
【図８】例示的な実装による、グリッドマップ技法を使用したランドマークマッチングの例を示す。
【図９】例示的な実装による、センサ故障の場合のグリッドマップ技術を使用したランドマークマッチングの例を示す。
【図１０】例示的な実装による、車両状態の例を示す。
【図１１Ａ】例示的な実装による、要素に設定された重みの例を示す。
【図１１Ｂ】例示的な実装による、センサが故障したときに要素に設定された重みの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下の詳細な説明は、本出願の図および例示的実装のさらなる詳細を提供する。図の間の冗長要素の参照番号と説明は、説明の明確化のために省略されている。説明全体で使用される用語は例として提供されており、限定することを意図したものではない。たとえば、「自動」という用語の使用は、本願の実装を実施する当業者の所望の実装に応じて、全自動または実装の特定の態様に対するユーザまたは管理者の制御を伴う半自動の実装を含み得る。選択は、ユーザがユーザインターフェイスまたは他の入力手段を介して実行するか、所望のアルゴリズムを使用して実装できる。本明細書で説明される例示的実装は、単独でまたは組み合わせて利用することができ、例示的実装の機能は、所望の実装による任意の手段を通じて実装することができる。
【００２０】
所定の地図において車両を正確に位置特定するために、車両は、センサが認識する環境を地図情報と正確に比較する必要がある。これを実現するために、車両はＧＰＳ及び地図データと組み合わせて、複数の車載センサから受信した情報を使用できる。レーザ、カメラ、レーダ、ソナーなどのセンサは、一般的に車両が環境を認識するために使用される。
【００２１】
次に、この環境認識情報を高解像度（ＨＤ）地図情報と比較して、車両が位置する地図のエリアを同定する。例示的実装では、ローデータ融合技術が利用される。センサの融合に加えて、ここで説明する例示的実装は、センサのいずれかが故障した場合、履歴情報と統計的方法とに基づいた推定手法によるデータの再生成方法を含む。情報が再生成されると、その情報はＨＤ地図との比較に使用される。情報の特定のしきい値を超える精度で一致する場合、その情報は車両の位置を特定するために使用され、高いレベルの信頼性が達成される。
【００２２】
本明細書で説明される例示的実装により、自動運転を維持するために必要なセンサ精度は、センサが故障した場合でも確保され得る。
【００２３】
自動運転は、一般道および高速道路で安全かつ快適に運転するために、数センチメートルの精度内での正確な位置推定を必要とする。これを実現するために、例示的実装では、車両の車載センサを使用して、レーザセンサからの未加工のポイント群の形での環境情報（ローデータ）、カメラからの画像などのローデータ、ステレオカメラからの視差地図などを取得する。車載センサには、ＧＰＳ受信機、複数のカメラまたはレーザセンサなどが含まれるが、これらに限定されない。これらのセンサで取得された情報は、搭載コンピュータまたは電子制御ユニット（ＥＣＵ）で受信される。
【００２４】
搭載コンピュータまたはＥＣＵは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）または組み込みシステムであり、車両のセンサおよびアクチュエータと通信するための通信インターフェイス、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）／読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）または必要な量のデータを格納するのに十分なメモリを備えたハードディスクなどのストレージ空間、自動運転車に必要なアルゴリズムを実行できるプロセッサユニット、クラウドまたはサーバと通信するためのインターフェイス、を含む。コンピュータ／ＥＣＵは、センサから取得した環境データをメモリに保存されたＨＤ地図または特定のサーバから取得したＨＤ地図と比較することにより、データを使用して車両の位置を推定する。
【００２５】
図１Ａは、例示的実装による例示的なシステムアーキテクチャを示している。具体的には、図１Ａは、自律車両の例示的なセンサキテクチャを示している。システムは、ＰＣ／ＥＣＵ１００、ステレオカメラ１０１、サラウンドビューカメラ１０２、ＬＩＤＡＲ１０３、ＧＰＳ受信機１０４、車両走行距離計データ１０５、データベース（ＤＢ）１０６、およびネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０７を含むことができる。
【００２６】
ＰＣ／ＥＣＵ１００は、クラウド接続１００−１、ローセンサデータ情報１００−２、処理ユニット１００−３、カーエリアネットワーク（ＣＡＮ）１００−４、およびメモリ／ストレージ１００−５を含むことができる。処理ユニット１００−３は、所望の実装に従って、中央処理装置（ＣＰＵ）などのハードウェアプロセッサ、またはハードウェアプロセッサとソフトウェアプロセッサの組み合わせの形態であり得る。
【００２７】
例示的実装において、図２の２００から２０１及び２０５から２２３に示すように、処理ユニット１００−３は、複数のセンサ１０１、１０２、１０３のうちの少なくとも１つで発生する障害に対して、複数のセンサの動作中のものから複数の第１センサデータポイントを取得し、履歴データベースから複数の第２センサデータポイントを取得し、複数の第１センサデータポイントと複数の第２センサデータポイントとの比較に適用される誤差修正処理に基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、欠落しているセンサデータポイントと複数の第１センサデータポイントとの重み付けを行い、自律車両の自律車両機能のための位置特定に、重み付けされた欠落しているセンサデータポイントと複数の第１センサデータポイントとを適用する、ように構成され得る。
【００２８】
例示的実装において、図２の２００から２０４及び２１１から２２３に示すように、処理ユニット１００−３は、複数のセンサのいずれも故障していない場合に、関連するタイムスタンプの複数のセンサの複数のセンサデータポイントを、ネットワークインターフェイス１０７を介して履歴データベース１０６に送信し、複数のセンサデータポイントに重み付けし、自律車両の自律車両機能のための位置特定に重み付けされた複数のセンサポイントを適用する、するように構成することができる。
【００２９】
所望の実装に応じて、履歴データベース１０６は、自律車両の外部の装置で管理することができ、履歴データベース１０６は、複数の自律車両のセンサデータから記録された複数の場所のカメラセンサデータポイントおよびＬＩＤＡＲセンサデータポイントの履歴データを含むことができる。
【００３０】
例示的実装において、図２の２０６から２０８に示すように、処理ユニット１００−３は、履歴データベースから受信した複数の第２センサデータポイントを、自動車両の向きおよび位置を基準とするローカル座標に従って変換することにより、欠落しているセンサデータポイントの推定を行い、所定の誤差共分散内の変換された複数の第２センサデータポイントに関連付けられたランドマークオブジェクトに基づいて、欠落しているセンサデータポイントの推定を生成し、最も低い誤差共分散を有する欠落しているセンサデータポイントの推定を、欠落しているセンサデータポイントとして提供する、ように構成することができる。
【００３１】
所望の実装に応じて、図２における２１１から２２３のフローに示すように、欠落しているセンサデータポイントおよび複数の第１センサデータポイントの重み付けは、地図マッチング処理に基づくことができる。このような地図マッチング処理は、欠落しているセンサデータポイントと複数の第１センサデータポイントを、履歴データベースのランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントと照合し、履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのカメラ及びＬＩＤＡＲのセンサデータポイントに一致するセンサデータポイントに対して第１の重みを割り当て、履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちでカメラのセンサデータポイントにのみ一致するセンサデータポイントに対して第１の重みよりも小さい第２の重みを割り当て、履歴データベース内のランドマークオブジェクトに対応するセンサデータポイントのうちのＬＩＤＡＲのセンサデータポイントのみに一致するセンサデータポイントに対して、第２の重みよりも小さい第３の重みを割り当てる、ことを含むことができる。
【００３２】
図１Ｂは、例示的実装による、オーバーラップ領域の例を示している。図１Ａに示されるように、システムは、図１Ｂに示されるようなオーバーラップ領域を形成する少なくとも１つの前方監視カメラおよび１つの前方監視レーザを有する。
【００３３】
図１Ａは説明のための例であり、本開示はこれに限定されない。センサの様々な組み合わせ、または様々な数の同様のセンサを、目的の実装に従って使用できる。さらに、センサの位置とタイプは、示されている図に限定されない。自動運転アプリケーションの望ましい実装に応じて、リアビューカメラまたはサイドビューカメラなどのようなさまざまなセンサ位置を、レーザや、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、レーダ、ソナーなどの他のセンサと組み合わせて、使用できる。
【００３４】
図２は、例示的実装による例示的なフローを示す。カメラおよびレーザは、環境からよく構造化されたオブジェクトの特徴を検出する。２００で、センサポイントが取得される。Ｓkを、時刻ｔkにすべてのセンサからＥＣＵによって取得された特徴の２Ｄベクトル（ｘk，ｙk）の配列とする。カメラによる特徴ポイントは、時刻ｔkでのｎ個の要素の配列ＳC,kに格納され、これは、座標（ｘC,k,n，ｙC,k,n）を持つ２Ｄベクトルの配列である。レーザによる特徴ポイントは、時刻ｔkでのｍ個の要素の配列ＳL、kに格納され、これは、座標（ｘL,k,m，ｙC,k,m）の２Ｄベクトルの配列である。
【００３５】
２０１で、アルゴリズムは、ＳC,kおよびＳL,k配列が空かどうかをチェックする。両方の配列が空の場合、アルゴリズムは２００に進み、センサからのデータの受信を待つ。配列ＳC,kとＳL,kの両方が埋められている場合（両方とも空ではない場合）、センサ配列Ｓkは２０２でＳC,kおよびＳL,kで更新され、２０３でセンサデータは時刻ｔkと車両位置のために、履歴データサーバに送信され、２０４でセンサポイントの重みが初期化される。
【００３６】
図３は、例示的実装に従って、カメラおよびレーザによって検出された特徴の例を示す。カメラによって検出された特徴はＣで示され、配列ＳC,kにおける特徴に対応する。一方、レーザで検出された特徴はＬで示され、配列ＳL,kにおける特徴に対応する。ＣＬで示される特徴は、カメラとレーザの両方で検出される。そして、配列ＳC,kとＳL,kの両方の特徴に対応する。
【００３７】
センサアレイＳk内の特徴の重複を回避するために、アルゴリズムは、最初にカメラによる特徴を追加し、次にレーザによる特徴を配列に追加するが、カメラのＳC,kアレイに既に存在する特徴をスキップする。
【００３８】
【数１】
2020134517.tif 000003
【００３９】
Ｓkの長さは動的に割り当てられ、ｎ＋ｍ−ｑとして計算することができる。ここで、ｎは配列ＳC,kの特徴の数であり、ｍは配列ＳL,kの特徴の数である。ＣＬで示される複数の特徴の長さはｑである。配列Ｓkは、データベースを更新するために履歴データベースにも送信される。
【００４０】
履歴データベースは、以下に説明する方法により作成される。Ｈdbは、グローバル基準フレームで定義されたｘ，ｙなどの２Ｄ空間ベクトルの配列である。車両が初めてルートを走行しており、両方のセンサが効果的に機能している場合、履歴データベース配列Ｈdbは、配列Ｓkの要素で、Ｈdb＝Ｍl→g＊Ｓkとして初期化される。ここで、Ｍl→gは、ローカル座標をグローバル緯度経度にマッピングするマトリックスである。このデータベースは、エッジサーバまたはクラウドサーバに保存できる。ルートの履歴データベース配列Ｈdbが利用可能な場合、データベースはセンサ配列Ｓkの要素を使用して更新される。履歴データベースはデータをフィルタし、センサから受信した新しいデータ要素ごとに、要素がデータベースに既に存在する場合、要素の信頼度が更新される。新しいデータが受信されると、要素は公称の信頼度とともにデータベースに保存される。更新手順は、次の式で表すことができる。
【００４１】
最初に、例示的実装は、時間的配列Ｓkをグローバル空間配列Ｓspatial＝Ｍl→g＊Ｓkに変換する。次に、例示的実装は、空間要素配列でＨdbの各要素を更新する
【００４２】
【数２】
2020134517.tif 000004
【００４３】
ここで、０＜ζ＜１はｉ番目の要素の信頼度であり、（ｘHdb，ｙHdb）は基準のグローバルフレーム内のｉ番目の要素の座標である。（ｘHdb，ｙHdb）が与えられている場合、信頼度のみが更新される。そうでない場合、信頼度は公称レベルに設定され、（ｘSspatial,i，ｙSspatial,i）が配列Ｈdbに追加される。
【００４４】
センサの1つが故障し、アルゴリズムに情報を提供できない場合（一つは空ではない）、ポイント群の密度が大幅に低下し、さらなる推定に影響する。レーザの故障に関して以下で説明する例では、センサ配列ＳL,kはタイムステップｔkに対して空である。このような状況では、フローは２０５に進み、推定要素をセンサアレイにおいて再生成する。推定は２０６で履歴情報に基づいて実行され、推定されたセンサポイントは２０７でセンサアレイに追加され、２０８でセンサポイントに重みが適用される。空間履歴情報はエッジデータベースまたはクラウドサーバから取得できる。
【００４５】
２０９及び２１０に示すように、前の位置推定に関する問い合わせを送信することにより、空間履歴情報は、エッジデータベースまたはクラウドサーバから取得できる。図４Ａは、例示的実装による、カメラおよびレーザからの履歴情報の例を示している。図４Ｂは、例示的実装による、レーザ障害に起因して、カメラのみによって検出されるリアルタイム情報の例を示している。
【００４６】
ｈdbをＨdbのサブセットとし、車両の位置を中心とした事前定義された半径内の要素を表す。図４Ａおよび４Ｂで示すように、右北隅にあるオブジェクトを考える。
【００４７】
グローバル履歴情報ｈdbがデータベースから取得されると、フローは２１１に進み、すべての要素が最初に車両に関して相対的なローカル座標に変換される：ｈdb,k＝Ｍg→l＊ｈdb。ｈdb,kを、空間内の単一のオブジェクトを表す、履歴データベースからの車両に関するローカル座標の特徴ポイントの小さなサブセットの配列、とする。特徴ポイントの平均は、ｈdb,k,mean＝（ζ＊ｈdb,k,i）／ｒとして計算できる。ｒはｈdb,kの要素数である。θ〜Ｎ（０，Ｑs）を平均０のガウス分布で定義されたカメラセンサの測定誤差とし、Ｑsを誤差共分散とする。カメラ測定は、測定データと推定データ間の均一性を生成するために、推定ステップで考慮される。
【００４８】
【数３】
2020134517.tif 000005
【００４９】
上記式のように、誤差共分散Ｑsは、それぞれx，y方向のσx，σy誤差共分散を持つ誤差共分散行列で表される。追加ポイントは次のように推定される。最初に、例示的実装はｈdb,k,mean配列に測定誤差θを追加する。
【００５０】
【数４】
2020134517.tif 000006
【００５１】
次に、例示的実装は、推定共分散行列を定義する。
【００５２】
【数５】
2020134517.tif 000007
【００５３】
ここで、Ｐ(k|k)は２×２の単純な単位行列である。このアルゴリズムは、図5に示すように、推定のために任意のシグマポイントを生成する。
【００５４】
任意のポイントは、次のように定義することができる。
【００５５】
【数６】
2020134517.tif 000008
【００５６】
次に、以下の方程式により推定ポイントを得ることができる。
【００５７】
【数７】
2020134517.tif 000009
【００５８】
ベクトルｓ^c'の要素は、図５に示すようにＣ'で示される。処理は、要素ｓ^c'を２Ｄ要素の現在の配列ＳC,kに追加して、欠落ポイントを生成する。カメラセンサが時間ｔkでオブジェクト上の２ポイントのみを検出し、推定配列ｓ^c'にさらに６つの要素があると仮定する。次に、推定された要素を追加するときに、現在の検出と重複しない要素のみが追加される。図６に示すように、要素Ｃと重複する要素Ｃ'は、センサ配列ＳC,kに追加されない。
【００５９】
タイムステップｔkの対応するローカル地図が図７に示すように作成されるまで、アルゴリズムは、ｈdb内のすべてのポイントセットに対してこれを行う。
【００６０】
センサ配列Ｓk、またはＳC,k、ＳL,kの１つのみが取得されると、アルゴリズムは２１２で各要素をグリッドインデックスにマッピングすることでローカルグリッド地図を作成する。グリッド地図は以下のように計算できる。
【００６１】
【数８】
2020134517.tif 000010
【００６２】
ここで、ｊは要素のｘおよびｙインデックスを表す２要素スカラで、ｒはグリッド解像度（設計パラメータ）である。２１３で、アルゴリズムは各グリッドセルを通過し、グリッドの要素セットを使用して、グローバル空間基準フレームの各要素のグローバル位置を計算する（ｌｇj＝Ｍl→gｌj,k）。次に、同じグリッドｊに対応する高精細地図からの特徴ポイントの配列ｇjは、図８に示すように、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ）マッチングのためにｌｇjとともに使用される。２１４で、ＩＣＰマッチングアルゴリズムを使用して、ＨＤ地図からのポイントを現在のセンサデータに整合させる。
【００６３】
２１５で、ＩＣＰアルゴリズムは、現在の車両走行距離計測および前の位置推定から、初期回転並進行列を推定する。次に、２１６で、ｇjからの各要素を使用してｌｇjからの各要素について誤差を計算し、２１７のループに示されているように、誤差を最小化することにより回転および並進を繰り返し推定する。誤差は次の式で定義される。
【００６４】
【数９】
2020134517.tif 000011
【００６５】
Ｅが誤差であり、Ｎpはｌｇjの特徴ポイントの数である。ここで、Ｒは回転行列、ｔは並進ベクトルである。２１８で、アルゴリズムは、配列ＬＭkに一致したランドマークポイントのみを保存する。車両や歩行者などの一時的なオブジェクトは、それらの動きのために、位置推定で誤差を生成する傾向がある。ランドマークマッチングには固有の利点がある。複数の運転によって生成されたＨＤ地図は、一時的なオブジェクトなしで地図を作成する。そのため、ＩＣＰマッチングが使用される場合、一時的なオブジェクトの特徴はどれもＨＤ地図特徴と一致しない。したがって、一時的なオブジェクトは位置推定ローカライザに渡されず、推定精度が向上する。
【００６６】
両方のセンサが正しく機能しているケースでは、アルゴリズムは配列ＬＭkの各要素の重みを次のように初期化する。ＣＬで示される両方のセンサで検出されたｉ番目の特徴が、ＣＬで示されるＨＤ地図の特徴に一致する場合、ＬＭkのｉ番目の要素の重みはωcl,k,iに設定される。同じｉ番目の特徴がＣまたはＬ（カメラまたはレーザ）で示されるＨＤ地図の特徴に一致する場合、ＬＭkのｉ番目の要素の重みはそれぞれωc,k,iまたはωl,k,iに設定される。式ωcl,k,I＞ωc,k,i＝ωl,k,iは、ＬＭkの各要素の重みを定義するための条件である。重みテーブルは、図１１Ａに示すように要約することができる。
【００６７】
センサが故障した場合、推定および検出されたセンサ要素は、ＨＤ地図からの特徴と照合される。特徴を推定している間、一部の特徴は、センサが決して特徴を検出できない可能性のある遮蔽領域で推定される。ただし、ＨＤ地図にはこれらの隠された領域に特徴がないため、ＩＣＰマッチングの場合、特徴は簡単に削除できる。例えば、左上隅のオブジェクトは、図９に示されるように、遮蔽領域にいくつかの推定された特徴を有する。しかし、地図にはこれらの特徴は存在しないため、これらの特徴に一致するものは発見されない。特徴の一致が見つからない場合、その特徴はランドマーク配列ＬＭkに含まれない。
【００６８】
センサが故障した場合、アルゴリズムは次のように配列内の各要素の重みを初期化する。Ｃで示されるカメラセンサで検出された特徴またはＣ'で示される推定データが、ＨＤ地図のＣで示される特徴と一致する場合、ＬＭkのｉ番目の要素はωc→c,iとして重み付けされる。同じ特徴がＨＤ地図のＣＬで示される特徴と一致した場合、ＬＭkのｉ番目の要素はωc→cl,iとして重み付けされる。最後に、同じ特徴がＨＤ地図のＬで示される特徴と一致した場合、ＬＭkのi番目の要素はωc→l,iとして重み付けされる。次の恒等式ωc→cl,i＞ωc→c,i＞ωc→l,iは、ＬＭkの各要素の重みを定義するための条件である。各要素に割り当てられた重みは、図１１Ｂに示すように要約することができる。
【００６９】
ランドマーク一致配列ＬＭkおよび重み配列ωkが作成されると、２１９で、位置推定のために配列がローカライザに送信される。 
【００７０】
ローカライザは、２２０で、現在のタイムステップの車両の位置を推定するために車両制御情報および前の状態情報を使用する。次に、配列ＬＭkに存在する一致したランドマークセンサデータを使用して推定位置を更新または修正する。これは各タイムステップで実行される。ローカライザについては、以下で詳しく説明する。
【００７１】
Ｘは、図１０に示されるようなグローバル地図に関して、ｐx、ｐy、ｖ、ψ、ψで車両位置を記述する車両の状態ベクトルであるとする。推定のための状態遷移関数は、Ｘ'＝ＦＸ＋ＢＵ＋ｎｏｉｓｅで与えられる。ここで、Ｕは車両への加速/減速入力とステアリング入力で構成される制御入力であり、Ｂは加速／減速及びステアリングデータをｐx、ｐy、ｖ、ψ、ψにマッピングするモーション制御マトリックスであり、Ｘは、この変数で構成される、前の状態である。Ｆは、前のステップの状態を現在のステップの状態にマッピングする状態遷移行列である。
【００７２】
また、推定状態共分散行列は、Ｐ'＝ＦＰＦT＋Ｑを使用して取得される。ここで、Ｐは状態共分散行列で、Ｑは推定誤差共分散行列であり、上記の式で示される処理ノイズを表す。状態Ｘ'の推定が得られたら、センサの測定値と重みを使用して、以下で説明する方法を使用して車両の位置を更新する。
【００７３】
ランドマーク特徴配列と重みは、位置を更新するために使用される。最初に、測定関数Ｈを使用して、方程式ｚ＝ＨＸ'を使用することにより状態推定ベクトルを測定値にマッピングする。ここで、ｚは状態推定ベクトルＸ'から取得した測定値配列である。次に２２１で、次の式を使用して測定誤差が推定される。
【００７４】
【数１０】
2020134517.tif 000012
【００７５】
ここで、ωkはランドマークポイントの重みの配列であり、ＬＭkはＩＣＰマッチングの上記セクションで説明した処理で一致したランドマークポイントの配列である。次に、イノベーション行列Ｓを、Ｓ＝ＨＰ'H^T＋Ｒを使用して推定する。ここで、Ｒはセンサからの測定ノイズ、Ｈは測定関数であり、Ｈ＾Ｔは、ＨTを表す。Ｐ'は推定された共分散行列である。
【００７６】
次に、２２２で、Ｋ＝Ｐ'ＨTＳ-1を使用してカルマンゲインを推定する。最後に２２３で、現在のステップの状態ベクトルはＸ＝Ｘ'＋Ｋｙ＾を使用して更新され、状態共分散行列はＰ＝（Ｉ−ＫＨ）Ｐ'を使用して更新される。ここで、Ｉは単位行列である。現在位置情報は、図２に示されるようにループにフィードバックされる。また、目的の実装に応じて、次のステップやその他のさまざまなアプリケーションの車両制御の推定にも使用される。
【００７７】
誤差y^は、重みとランドマーク特徴に依存する。したがって、重みは、状態ベクトル、つまり現在の車両位置の推定に大きな役割を果たす。特徴の重みが大きい場合、ポイントは車両の位置の推定に大きな影響を与える。上で説明したように、より強い一致ポイントはより大きい重みを持つ。したがって、グローバル基準フレームで簡単に区別できる強い特徴を備えたランドマークは、重みが大きくなるため、推定が改善される。
【００７８】
本明細書で説明される例示的実装は、自動運転システムで実装される。このアルゴリズムは、ポイントＡからＢへの自動運転システムのナビゲーションに必要である。さらに、例示的実装は、自動運転車両の制御入力の推定に役立ち、車両の高精細地図の作成に利用される。取得したセンサデータは車両座標系にあり、これを使用して、地図情報として保存できるグローバルな空間座標に変換できる。位置特定は、リアルタイムトラフィックまたは他のオブジェクトデータを、他の推定アルゴリズムで使用できるグローバル基準フレームに関連付けるためにも使用される。さらに、リアルタイムトラフィックの関連データまたはその他の環境情報は、他のＯＥＭまたはスマートシティへのサービスビジネス用になる。
【００７９】
詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータ内の動作のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示されている。これらのアルゴリズム記述および記号表現は、データ処理技術の当業者が他の当業者にそのイノベーションの本質を伝えるために使用する手段である。アルゴリズムは、目的の最終状態または結果に至る一連の定義済みステップである。例示的実装では、実行されるステップは、具体的な結果を得るために具体的な量の物理的操作を必要とする。
【００８０】
議論から明らかなように、特に明記しない限り、説明全体を通して、以下の事項が理解される。「処理する」、「計算する」、「演算する」、「決定する」、「表示する」などの用語を利用する議論は、コンピュータシステムまたは他の情報処理デバイスの動作及び処理を含むことができ、これら装置は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを、コンピュータシステムのメモリ、レジスタ、ほかの情報ストレージ、または、送信もしくは表示デバイスにおいて物理量として同様に表される他のデータに操作および変換する。
【００８１】
例示的実装はまた、本明細書の動作を実行するための装置に関連してもよい。この装置は、必要な目的のために特別に構築されてもよいし、１つ以上のコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される１つ以上の汎用コンピュータを含んでもよい。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体またはコンピュータ可読信号媒体などのコンピュータ可読媒体に格納されてもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、電子情報を保存するため、限定ではないが、光ディスク、磁気ディスク、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、ソリッドステートデバイスおよびドライブ、またはその他の適切な有形または非一過性の媒体などの有形媒体を含む場合がある。コンピュータ可読信号媒体には、搬送波などの媒体が含まれる場合がある。本明細書で提示されるアルゴリズムおよび表示は、特定のコンピュータまたは他の装置に本質的に関連するものではない。コンピュータプログラムには、目的の実装の操作を実行する命令を含む純粋なソフトウェア実装を含めることができる。
【００８２】
本明細書の例に従って、様々な汎用システムをプログラムおよびモジュールと共に使用することができ、または、より特殊な装置を構築して所望の方法ステップを実行することが便利であることが判明する場合がある。さらに、例示的実装は特定のプログラミング言語を参照して説明されない。様々なプログラミング言語を使用して、本明細書で説明する例示的実装の教示を実装できることが理解される。プログラミング言語の命令は、１つまたは複数の処理デバイス、たとえば中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、またはコントローラによって実行されてもよい。
【００８３】
当技術分野で知られているように、上記の動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはソフトウェアとハードウェアの何らかの組み合わせによって実行することができる。例示的実装のさまざまな側面は、回路と論理デバイス（ハードウェア）を使用して実装できるが、他の側面は、機械可読媒体（ソフトウェア）に格納された命令を使用して実装でき、命令がプロセッサによって実行された場合、命令はプロセッサに本願の実装を実施する方法を実行させる。さらに、本出願のいくつかの例示的実装は、ハードウェアのみで実行されてもよく、他の例示的実装は、ソフトウェアのみで実行されてもよい。さらに、説明されているさまざまな機能は、単一のユニットで実行することも、さまざまな方法で多数のコンポーネントに分散させることもできる。ソフトウェアによって実行される場合、これらの方法は、コンピュータ可読媒体に格納された命令に基づいて、汎用コンピュータなどのプロセッサによって実行され得る。必要に応じて、命令は圧縮および/または暗号化された形式で媒体に保存できる。
【００８４】
さらに、本願の他の実装形態は、本願の教示の仕様および実施を考慮することにより当業者には明らかであろう。説明した例示的実装の様々な態様および/または構成要素は、単独でまたは任意の組み合わせで使用することができる。本明細書および例示的実装は、例としてのみ考慮されることが意図されており、本願の真の範囲および精神は、添付の特許請求の範囲によって示される。
【符号の説明】
【００８５】
１００  ＰＣ／ＥＣＵ、１０１  ステレオカメラ、１０２  サラウンドビューカメラ、１０３  ＬＩＤＡＲ、１０４  ＧＰＳ受信機、１０５  車両走行距離計データ、１０６  データベース（ＤＢ）、１０７  ネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ）、１００−１  クラウド接続、１００−２  ローセンサデータ情報、１００−３  処理ユニット、１００−４  カーエリアネットワーク（ＣＡＮ）、１００−５  メモリ／ストレージ
【図１Ａ】
2020134517.tif 000013
【図１Ｂ】
2020134517.tif 000014
【図２Ａ】
2020134517.tif 000015
【図２Ｂ】
2020134517.tif 000016
【図３】
2020134517.tif 000017
【図４Ａ】
2020134517.tif 000018
【図４Ｂ】
2020134517.tif 000019
【図５】
2020134517.tif 000020
【図６】
2020134517.tif 000021
【図７】
2020134517.tif 000022
【図８】
2020134517.tif 000023
【図９】
2020134517.tif 000024
【図１０】
2020134517.tif 000025
【図１１Ａ】
2020134517.tif 000026
【図１１Ｂ】
2020134517.tif 000027