(57)【要約】      （修正有）【課題】車両ができるだけ正確に自身の位置を特定することを可能にする方法、コンピュータプログラム、機械可読記憶媒体及び車両の制御器を提供する。【解決手段】方法は少なくとも次のステップ：車両の運動に関する運動情報を決定する決定ステップａ、ステップａで決定した運動情報を使用して、車両が進んだ道程の経路に特徴的な経路情報を決定する決定ステップｂ及びステップｂで決定した経路情報を、デジタル地図に保存された道路の経路に特徴的な地図情報と比較する比較ステップｃを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル地図における車両の位置を決定する方法において、該方法が、
ａ）車両の運動に関する運動情報を決定する決定ステップと、
ｂ）ステップａ）で決定した運動情報を使用して、車両が進んだ道程の経路に特徴的な経路情報を決定する決定ステップと、
ｃ）ステップｂ）で決定した経路情報を、デジタル地図に保存された道路の経路に特徴的な地図情報と比較する比較ステップと
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
ステップａ）で決定された運動情報を、次の少なくともいずれか１つのデータ源：車両のヨーレートセンサ、加速度センサ、又は速度センサを使用して生成する方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、
車両が今のところ進んだ道程の経路を、地図における前記経路の位置を決定することができるまで前記経路と地図に保存された道路の経路とを比較することによって追跡する方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法において、
ステップｂ）で決定した運動情報が、連続する旋回プロセス間の距離又は少なくとも１つの旋回角度を含む方法。
【請求項５】
請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法において、
ステップｃ）における比較を、少なくとも学習可能な、又は機械学習されたアルゴリズムによって実施する方法。
【請求項６】
請求項１から５までのいずれか１項に記載の方法において、
車両の位置に関する少なくとも１つの付加的情報を使用して、地図における検索エリアを制限する方法。
【請求項７】
請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法において、
車両の位置を決定するために、さらにデジタル式の特徴地図からの特徴情報も使用する方法。
【請求項８】
請求項１から７までのいずれか１項に記載の方法を実施するためのコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムが記憶された機械可読記憶媒体。
【請求項１０】
車両（１０）のための制御器（２０）において、
該制御器（２０）が、請求項１から７までのいずれか１項に記載の方法を実施するように構成されている制御器（２０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル地図における車両の位置を決定する方法、コンピュータプログラム、機械可読記憶媒体、及び車両の制御器に関する。本発明は、特に、高度自動運転又は自律運転に関連して使用するために適している。
【背景技術】
【０００２】
自律車両は、運転者なしで済ますことができる車両である。この車両は、例えば、道路の延び方、他の道路ユーザ又は障害物を自動的に認識し、対応する制御コマンドを車両内で計算し、これらの制御コマンドを車両内のアクチュエータに転送することによって自律運転し、これにより、車両の運転経過に正しい影響を及ぼす。運転者は、完全自動運転車両では運転に関与しない。
【０００３】
とりわけ、車両は自律運転のために、特に衛星ナビゲーションデータ（ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｂｅｉｄｏｕ、Ｇａｌｉｌｅｏ）を用いて、高精度の車両位置を決定することができるセンサシステムを必要とする。このために、現在ではＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：全地球的航法衛星システム）信号が車両屋根上のＧＮＳＳアンテナを介して受信され、ＧＮＳＳセンサによって処理される。この場合、位置特定結果を向上させるために付加的にＧＮＳＳ補正データを考慮に入れることもできる。特に有利なＧＮＳＳセンサは、ＧＮＳＳデータを使用して、少なくとも１つの車両位置又は車両方位もしくは車両の運動を決定することができる、いわゆる「運動及び位置センサ」である。
【０００４】
今日では、運動及び位置センサでは、空間における車両の位置をできるだけ正確に決定するために、車両の車輪回転速度、操舵角及び慣性センサデータがＧＮＳＳデータと共に既に使用される。さらに、運動及び位置センサは、データ、例えば、ヨーレート及び加速度データなどの高精度の慣性データを、車両の他のセンサ又は制御器にも（例えば、いわゆるセーフストップ機能のために）利用可能にすることができる。
【発明の概要】
【０００５】
請求項１によれば、デジタル（道路）地図における（自動車）車両の（自身の）位置を決定するための方法が提案され、この方法は少なくとも以下のステップ：
ａ）車両の運動に関する運動情報を決定する決定ステップ、
ｂ）ステップａ）で決定した運動情報を使用して、車両が進んだ道程の経路に特徴的な経路情報を決定する決定ステップ、
ｃ）ステップｂ）で決定した経路情報を、デジタル地図に保存された道路の経路に特徴的な地図情報と比較する比較ステップ
を含む。
【０００６】
ステップａ）、ｂ）及びｃ）は、通常、与えられた順序で実施される。ここで提案される方法は、有利には、ＧＮＳＳ受信が不十分であるか、又は車両のＧＮＳＳシステムが故障した場合であっても、車両ができるだけ正確に自身の位置を特定することを可能にする。さらに有利には、この方法は車両の初期位置の決定に寄与することができる。特に、好ましくは車両の運動及び位置センサの（高精度の）ヨーレート及び加速度データを使用して、高精度の、及び／又はデジタル式の地図における車両の位置を正確に決定する方法を説明する。
【０００７】
ステップａ）で、車両の（自身の）運動に関する運動情報が決定される。好ましくは、車両の運動に関する運動データが決定される。運動情報もしくは運動データの決定は、特に車両の少なくとも１つのセンサによって行われる。少なくとも１つのセンサは、例えば、車輪回転速度センサ、操舵角センサ、及び／又は車両のヨーレートセンサ及び／又は加速度センサなどの慣性センサであってもよい。センサは、好ましくは、車両の（組み合わされた）運動及び位置センサである。
【０００８】
ステップｂ）では、ステップａ）で決定した運動情報を用いて、車両が進んだ道程の経路に特徴的な経路情報が決定される。代替的又はさらに、ステップｂ）で、車両が進んだ道程のデジタル経路を決定することができる。この経路は、ステップａ）で決定した運動情報を使用して、及び／又はステップｂ）で決定した経路情報を使用して決定することができる。特に、（本明細書に記載された方法による）最後の、もしくは直前の（成功した）位置決定以降に車両が進んだ道程の経路に特徴的な経路情報が決定される。ステップｂ）は、特に、車両の（地図）制御器によって実施することができる。このために、制御器は、車両のセンサから、特にヨーレート及び加速度データなどの運動情報を受信することができる。
【０００９】
ステップｃ）では、ステップｂ）で決定された経路情報と、デジタル（道路）地図に保存された道路の経路に特徴的な地図情報との比較が行われる。ステップｂ）で、車両が進んだ道程のデジタル経路が決定された場合、ステップｂ）で決定された経路は、ステップｃ）で、デジタルマップに保存された道路の経路に特徴的な地図情報と比較することができる。地図情報は、通常、デジタル（道路）地図の地図データである。この地図データは、特に、地図に保存された道路の延び方を記述する。特に、ステップｃ）では、車両の（自身の）位置は、ステップｂ）で決定された経路情報を、デジタル（道路）地図に保存された道路の延び方に特徴的な地図情報と比較することによって決定される。ステップｃ）は、特に、車両の（地図）制御器によって実施することができる。
【００１０】
この方法では、車両が現在通行している距離部分の延び方に特徴的な情報（例えば、旋回角度の特徴的なシーケンス）を、特に、ヨーレート及び／又は加速度データなどの慣性データから決定して、後にこの情報を電子地図と比較して（「マップマッチング」）、地図における通行した距離部分の位置を決定することができる。
【００１１】
有利な実施形態によれば、ステップａ）で決定した運動情報は、車両のヨーレートセンサ、加速度センサ、又は速度センサのうちの少なくとも１つのデータ源を使用して生成されることが提案される。換言すれば、このことは、特に、ステップａ）で決定された運動情報が、車両のヨーレートデータ、加速度データ及び／又は速度データ及び／又は距離情報を含むことを意味する。
【００１２】
この方法を用いて、高精度の地図において経時的に車両を高精度に位置特定することができ、この場合に、必ずしもＧＮＳＳ位置を決定しなくてもよい。この方法は、例えば、既存のＧＮＳＳ通信が、例えば、暴風のために利用可能でない場合にも使用することができる（フォールバック）。例えば、この方法は、特に、少なくとも１つのセンサから高精度の加速度及び回転速度信号が供給されており、経時的に車両速度が生じている場合に実施することができる。換言すれば、このことは、特に、ステップａ）で、車両の少なくとも１つのセンサによって加速度及びヨーレート信号を決定し、及び／又は車両の（地図）制御器によって読み取ることができることを意味する。
【００１３】
この方法の特に有利な態様は、高精度のマップにおける車両の正確な、及び／又は初期の位置決定のために、主に車両の運動及び位置センサのヨーレートデータ及び加速度データを使用する。このために、運動及び位置センサの高精度のヨーレート及び加速度データを、例えば、車両バスを介して、例えば、（さらなる、及び／又は運動及び位置センサとは別個の）制御器に転送することができる。好ましくは地図制御器である制御器には、全ての既知の道路を有する世界の高精度の地図が設けられている。
【００１４】
例えば、人工知能として実施することができる（人工）ニューラルネットワークのようなインテリジェントなアルゴリズムによって、地図上の特定の道路に対して経時的なヨーレート変化及び／又は加速度変化の極めて高速なマッチングを行うことができる。例えば、（特定の）数の旋回プロセスを制御器内に一時保存することができ、及び／又は積分プロセスを介して経時的な（高精度の）ヨーレート変化を（高精度の）旋回角度に変換することができる。さらに、旋回プロセス間の時間は、例えば、運動及び位置センサからのＧＮＳＳ速度及び／又は車両の車輪回転速度及び／又は車両速度と共に、２つの旋回プロセス間の距離部分の長さを（高精度に）決定するために使用することができる。
【００１５】
有利には、ヨーレート変化もしくは加速度変化もしくは（高精度に）決定された旋回角度及び旋回プロセス間の道路部分の長さを用いて、（ＧＮＳＳ通信が故障した場合にも）数回の旋回プロセスの後に世界における車両の位置を（高精度により）決定することができる。これは、特に、道路部分の角度が一般に常に異なることによる。例えば、ニューラルネットワークのような人工知能を用いて、４つ又は５つの旋回プロセス及び関連する旋回角度並びにこれらの間に位置する道路部分及びこれらの道路部分の長さを（高精度に）決定することにより、既知の道路に対して（高精度の）地図における比較（マッチング）が実施され、これにより世界における車両の位置が（高精度に）決定される。
【００１６】
有利な実施形態によれば、提案された方法を使用して、車両始動時の世界における車両の位置を（高精度に）決定することができる。これは、好ましくは、ＧＮＳＳ位置決定が利用可能になる前に、又は車両が移動中になるとすぐに行われる。これに関連して、地図上の検索エリアが、車両の位置に関する少なくとも１つの付加的情報を使用して制限されることが特に好ましい。
【００１７】
さらなる有利な実施形態によれば、車両が今のところ進んだ道程の経路を、地図におけるこの経路の位置を（明確に）決定することができるまでこの経路と地図に保存された道路の経路とを比較することによって追跡することが提案される。言い換えれば、これは、特に、経路又は経路情報が、この経路の位置（現時点もしくは最後に車両が進んだ道程を（明確に）識別することができるように）又は道路の関連する経路を示すのに十分に詳細になるまで、進んだ道程の経路又は関連する経路情報が（常に）追跡される（特に一時保存される）ことを意味する。車両が現在もしくは最後に進んだ道程は、特に、ここに提示した方法による最後の成功した位置決定以降に車両が進んだ道程に関連する場合がある。
【００１８】
さらなる有利な実施形態によれば、ステップｂ）で決定される運動情報は、特に（特定の）数の旋回プロセスに関して、連続する旋回プロセス間の距離及び／又は少なくとも１つの旋回角度を含むことが提案される。運動情報は、好ましくは、少なくとも、直接に連続する２つの旋回の旋回角と、連続する２つの旋回プロセス間の距離とを含む。代替的に、又はさらに、運動情報は、連続する３つの旋回プロセス間の少なくともそれぞれの距離（又は２つの距離）と、３つの連続する旋回プロセスのうちの少なくとも第２の旋回プロセスに対する旋回角度とを含むことができる。旋回角度は、例えば、車両のヨーレートデータもしくは少なくとも１つのヨーレートセンサ及び／又は操舵角センサを使用して決定することができる。距離は、例えば、旋回プロセス間で経過した時間及びこの時間（所要時間）における車両速度から決定することができる。この場合、車両速度は、例えば、少なくとも１つの車輪回転速度センサ、ＧＮＳＳセンサ、又は加速度センサによって決定することができる。
【００１９】
さらなる有利な実施形態によれば、ステップｃ）における比較は、少なくとも学習可能な、及び／又は機械学習されたアルゴリズムによって実施することが提案される。学習可能及び／又は機械学習されたアルゴリズムは、好ましくは、学習可能及び／又は機械学習された検索アルゴリズムである。このアルゴリズムは、好ましくは、人工ニューラルネットワークである。このニューラルネットワークへのエントリは、例えば、デジタル（道路）地図の地図データ、並びに、車両のヨーレートデータ、加速度データ及び／又は速度データなどの運動データであってもよい。さらにニューラルネットワークは、デジタル地図における位置を出力するように設定することもできる。アルゴリズムは、好ましくは、車両のための（地図）制御器に保存されている。
【００２０】
さらなる有利な実施形態によれば、車両の（おおまかな、又はおおよその）位置に関する少なくとも１つの付加的情報を使用して、地図における検索エリアを（まえもって）制限することが提案される。このことは、問題の道路が地図上の特定のエリアに既に制限されているので、方法を加速するか、又は方法をさらに迅速に実施することができることに寄与することができる。代替的又はさらに、車両の位置に関する少なくとも１つの付加的情報によって、ステップｃ）による比較の多義的な結果から一義的な結果を決定することができる。
【００２１】
付加的情報は、例えば、車両の環境センサシステムによって認識される、車両の周囲の少なくとも１つの物体及び／又は環境特徴であってもよい。これに関連して、車両が都市に位置しているか、又は密集して建設されたエリアに位置しているかを付加的情報として認識することもできる。環境センサシステムは、例えば、カメラ、レーダセンサ、ライダセンサ及び／又は超音波センサを含むことができる。
【００２２】
代替的又はさら的に、移動無線網への通信接続（例えばビークルツーＸ通信）を確立することができ、これにより、例えば無線セル位置を介して、車両の位置をおおまかに決定することができる。このために必要なデータは、例えば、ビークルツーＸ通信を介して受信することができる。車両間通信（略してＣａｒ２Ｃａｒ又はＣ２Ｃ）は、（自動車）車両間の情報及びデータの交換を意味する。このデータ交換の目的は、重大で危険な状況を運転者に早期に報告することである。当該車両は、ＡＢＳ介入、操舵角、位置、方向及び速度などのデータを収集し、無線（ＷＬＡＮ、ＵＭＴＳなど）を介してこれらデータを他の道路ユーザに送信する。この場合、運転者の「視野」が、電子的な手段によって拡張されることが望ましい。ビークルツーインフラストラクチャ通信（又は略してＣ２Ｉ）は、車両と周囲のインフラストラクチャ（例えば信号設備）との間のデータの交換を意味する。言及された技術は、異なる交通相手からのセンサの相互作用に基づいており、この情報を交換するために通信技術の最新の方法を使用する。この場合、ビークルツーＸは、車両対車両及び車両対インフラストラクチャなどの様々な通信接続の上位概念である。
【００２３】
高さ情報も付加的な情報として用いられる。これに関連して、さらなる実施形態によれば、特にヨーレート及び加速度データなどの、言及された入力変数に加えて、（地図）制御器において高さ情報を考慮に入れることもできる。この高さ情報は、例えば、ビークルツーＸ通信接続を介して（例えば、ビークルツーＸ信号の所要時間を測定することによって）車両のおおまかな位置特定により決定することができる。さらに、高さは、車両内、特に運動及び位置センサ内の圧力センサを介して、又はさらなる制御器を介しておおまかに決定することができる。このことは、有利には、（高精度の）デジタル地図上でマッチングする場合に、問題の道路部分を明確に制限することを可能にする。
【００２４】
さらなる有利な実施形態によれば、車両の位置を決定するために、さらにデジタル式の特徴地図からの特徴情報も使用されることが提案される。デジタル特徴地図には、通常、周辺の特徴の位置及び特性も保存されている。特徴地図は、一般に「特徴マップ」とも呼ばれる。これに対して、デジタル式の道路地図には、一般に道路の延び方も保存される。特徴地図と道路地図とを相互に組み合わせた地図も可能である。これに関連して、（道路）地図内の検索エリアを（事前に）制限するために、及び／又はステップｃ）の比較による多義的な結果から一義的な結果を決定するために特徴情報が使用される場合には好ましい。言い換えれば、このことは、特に、特徴情報が、上述の意味の付加的情報を表すこともできることを意味する。
【００２５】
さらなる実施形態では、特に、（旋回プロセス及び距離部分を用いて）位置を決定するための上記方法を自動車の特徴マップに基づいた位置特定と組み合わせることが提案される。これに関連して、例えば、複数の旋回プロセスを使用して、（デジタル道路地図上で）世界における車両の可能な位置を決定することができ、同時に、特徴マップ上の特徴を使用して、車両が実際にこの位置にいるかどうかをチェックすることができる。このようにして、（高精度の）（道路）地図上の車両がいる可能性のある冗長位置を、例えば、１つ又は２つの旋回プロセスの後に、環境内に既存の特徴を使用して再び明確に制限することができる。ここで説明する位置を決定する方法は、このようにして特に再び著しく加速することができる。
【００２６】
要約すると、このことは、この実施形態における車両の位置決定を、距離部分及び／又は旋回プロセスを使用するだけでなく、特徴を使用して、できるだけ迅速に高精度で決定することができると言い換えることもできる。ここでは、検索木又はニューラルネットワークなどのインテリジェントなアルゴリズムを用いることができる。車両内にＧＮＳＳに基づいた位置が提供されていない場合には、この実施形態は、既存の特徴を使用して、（車両の環境センサによって検出された）環境から可能性のある位置を明確に制限することができるので、（高精度の）地図上の数回の旋回プロセスのみによって極めて迅速に位置が決定されるという利点を提供する。
【００２７】
例えば、ここで説明した、特徴マップから得られる特徴情報を利用できることなしに位置を決定する方法は、例えば、地図上で車両を位置特定し、位置を決定するために約５回の旋回プロセスを必要とするかもしれない。これに対して、例えば、特徴マップにアクセスする実施形態を使用して、世界における車両の高精度の位置決定が１〜３回の旋回プロセスの後に既に行うことができる。
【００２８】
本方法が特徴マップと組み合わされる場合、特徴マップに基づく位置決定を、有利には、再び加速することができる。したがって、この方法によって、特徴マップに基づいた位置決定を大幅に改善することができる。
【００２９】
これに関連して、特に、例えば、上記方法は、デジタル特徴地図において、又はデジタル特徴地図及び道路地図の組み合わせにおいて用いることもできる。これに関連して、ステップｃ）では、ステップｂ）で決定した経路情報と、デジタル（道路）地図（又は場合によっては特徴地図及び道路地図の組み合わせ）に保存された道路に特徴的な地図情報との比較を行うこともできる。これに関連して、ステップｃ）では、ステップｂ）で決定された経路情報を、デジタル（道路）地図に保存された道路の経路に特徴的な地図情報と比較することによって、車両の（自身の）位置の決定を行うことも可能である。これに関連して、（道路）地図との位置の比較又は位置の決定は、例えば、（道路）地図における比較又は位置が特徴地図における検索エリアを制限し、及び／又は特徴地図における位置の妥当性を確認し、及び／又はおそらく多義的な位置結果を「一義的にする」ために使用されることにより、特に、特徴地図に基づいた位置決定の加速に寄与することができる。
【００３０】
さらなる実施形態では、上記方法は、地図上の車両位置をさらに正確に決定するために、世界における車両の既に（高精度に）決定されたＧＮＳＳに基づいた位置と組み合わせて使用することができる。例えば、既存のＧＮＳＳに基づいた位置は、本方法を使用して付加的に決定された位置を使用して妥当性を確認することができる。これに関連して、例えば、環境の影響又はマルチパス等によりＧＮＳＳの位置が著しくずれている場合には、ここで提案した方法により決定した位置を使用して、（自律的な）車両が環境内を安全にナビゲートされる。ＧＮＳＳデータから（高精度に）決定された車両位置と、ここで提案された方法とを組み合わせて、総合的な車両位置を形成することも可能である（統合）。
【００３１】
さらなる実施形態では、この方法は、例えばトンネル又は立体駐車場などの、一般にＧＮＳＳ受信が得られない少なくとも部分的に制限された空間内で実施することもできる。（高精度の）デジタル地図内に立体駐車場及びトンネルが存在する場合には、（幾何学的形状、駐車スペース及びフロアに関して）、屋内で車両を高精度で位置特定することも可能である。この関連でも、方法を加速するために、特徴地図からの特徴と組み合わせることが可能である。
【００３２】
さらなる態様によれば、ここで提示する方法を実施するためのコンピュータプログラムが提案されている。即ち、これは、特に、コンピュータによってプログラムが実行される場合に、コンピュータにここに述べる方法を実施させるコマンドを含むコンピュータプログラム（製品）に関係する。
【００３３】
さらに別の態様によれば、ここで提案するコンピュータプログラムが記憶されている機械可読記憶媒体が提案されている。機械可読記憶媒体は、通常、コンピュータ可読データキャリアである。
【００３４】
さらなる態様によれば、車両のための制御器も提案され、この制御器は、ここで提案される方法を実施するように構成されている。このために、制御器は、例えば、方法を実施するためのコンピュータプログラムが記憶される機械可読記憶媒体を含むことができる。さらに、制御器は、例えば、機械可読記憶媒体にアクセスし、プログラムを実行することができるプロセッサを含むことができる。制御器は、好ましくは地図制御器である。プロセッサには、特に、デジタル（道路）地図が保存されている。
【００３５】
さらに、ここで提案する制御器を含む（自動車）車両を示すこともできる。さらに、車両は、例えば、運動及び位置センサを含むことができる。運動及び位置センサと制御器とは、少なくともヨーレートデータ及び／又は加速度データを運動センサ及び位置センサから制御器に送信することができるように互いに接続することができる。車両は、例えば、高度自動運転及び／又は自律運転のために設定された（自動車）車両、特に自律的な自動車であってもよい。
【００３６】
運動及び位置センサは、好ましくはＧＮＳＳセンサである。運動及び位置センサは、位置及び方位センサであってもよい。さらに、ＧＮＳＳセンサは、ＧＮＳＳに基づいた位置及び方位センサとして設計することができる。ＧＮＳＳもしくは（車両）運動及び位置センサは、自動又は自律運転のために必要とされ、「ナビゲーション衛星システムデータ」とも呼ばれるナビゲーション衛星データ（ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｂｅｉｄｏｕ、Ｇａｌｉｌｅｏ）を使用して高精度の車両位置を計算する。この計算は、基本的に、少なくとも４つの衛星からの（電磁）ＧＮＳＳ信号の所要時間測定に基づく。
【００３７】
さらに、車両の位置をさらに正確に計算するために、いわゆる「補正サービス」からの補正データをセンサに使用することもできる。受信したＧＮＳＳデータと一緒に、高精度の時間（ユニバーサルタイムなど）が規則的にセンサに読み込まれ、正確な位置決定のために使用される。位置センサにおけるさらなる入力データは、車輪回転速度、操舵角、並びに加速度及びヨーレートデータであってもよい。運動及び位置センサは、好ましくは、ＧＮＳＳデータに基づいて自己位置、自己方位及び自己速度を決定するように構成されている。
【００３８】
したがって、方法に関連して説明した詳細、特徴、及び有利な構成は、本明細書で提示されるコンピュータプログラム、記憶媒体、制御器においても得られ、またその逆のこともいえる。この点に関して、特徴のより詳細な特徴付けのために、上述の説明を十分に参照されたい。
【００３９】
ここで提示される解決策及びその技術的範囲を、図面を参照して以下により詳細に説明する。本発明は、図示の例示的な実施形態によって限定されるべきものではないことに留意されたい。特に、別段の明示的な記載がない限り、図面で説明された事情の部分的な態様を抽出し、それらを他の図面及び／又は本明細書からの他の構成要素及び／又は知識と組み合わせることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】ここで提示した方法のフロー図である。
【図２】ここに示した制御器を有する車両を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
図１は、ここで提示される方法のフロー図を概略的に示す。この方法は、デジタル地図における車両の位置を決定するために用いられる。ブロック１１０、１２０及び１３０で示される方法ステップａ）、ｂ）及びｃ）のフローは、方法の通常の動作フローから生じる。
【００４２】
ブロック１１０において、車両の運動に関する運動情報がステップａ）にしたがって決定される。ブロック１２０では、ステップｂ）にしたがって、ステップａ）で決定された運動情報を用いて、車両が進んだ道程の延び方について特徴的な経路情報が決定される。ブロック１３０では、ステップｃ）にしたがって、ステップｂ）で決定された経路情報が、デジタル地図に保存された道路の経路に特徴的な地図情報と比較される。
【００４３】
図２は、ここに提示した制御ユニット２０を有する車両１０を概略的に示す。制御ユニット２０は、ここで説明する方法を実施するように設定されている。
【００４４】
上記方法は、特に、以下の利点のうちの１つ以上を可能にする：
単に旋回プロセスと旋回プロセス間の距離部分とに基づいて、高精度な地図上で自律運転車両の高精度な位置を決定することができる。
ＧＮＳＳが故障した場合にも、例えばフォールバック解決策として位置決定を使用することができる。
ＧＮＳＳ位置又は特徴マップに基づいた位置の妥当性確認もこの方法を使用して行うことができる。
世界における車両の初期位置は、必要に応じてＧＮＳＳフィックスの前であっても計算することができるので、世界におけるＧＮＳＳ位置決定を改善することも可能である。
車両上の既存の特徴マップと組み合わせて、この方法を使用して、環境内の車両の正確な位置を極めて迅速に決定することができる。
この方法を用いて自律運転車両について、代替的、付加的、及び／又は冗長的な位置決定を行うことによって、自律運転車両の動作時の安全性及び信頼性が向上する。
【符号の説明】
【００４５】
１０  車両
２０  制御器
１１０、１２０、１３０  ブロック
ａ  決定ステップ
ｂ  決定ステップ
ｃ  比較ステップ
【図１】
2020126048.tif 000003
【図２】
2020126048.tif 000004
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月29日(2020.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
代替的又はさらに、移動無線網への通信接続（例えばビークルツーＸ通信）を確立することができ、これにより、例えば無線セル位置を介して、車両の位置をおおまかに決定することができる。このために必要なデータは、例えば、ビークルツーＸ通信を介して受信することができる。車両間通信（略してＣａｒ２Ｃａｒ又はＣ２Ｃ）は、（自動車）車両間の情報及びデータの交換を意味する。このデータ交換の目的は、重大で危険な状況を運転者に早期に報告することである。当該車両は、ＡＢＳ介入、操舵角、位置、方向及び速度などのデータを収集し、無線（ＷＬＡＮ、ＵＭＴＳなど）を介してこれらデータを他の道路ユーザに送信する。この場合、運転者の「視野」が、電子的な手段によって拡張されることが望ましい。ビークルツーインフラストラクチャ通信（又は略してＣ２Ｉ）は、車両と周囲のインフラストラクチャ（例えば信号設備）との間のデータの交換を意味する。言及された技術は、異なる交通相手からのセンサの相互作用に基づいており、この情報を交換するために通信技術の最新の方法を使用する。この場合、ビークルツーＸは、車両対車両及び車両対インフラストラクチャなどの様々な通信接続の上位概念である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４３】
図２は、ここに提示した制御器２０を有する車両１０を概略的に示す。制御器２０は、ここで説明する方法を実施するように設定されている。
【外国語明細書】
2020126048000001.pdf