(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の位置特定のための方法において、
・ＧＮＳユニット（２０３）を用いてＧＮＳ車両位置を特定するステップ（１０１）と、
・前記車両のレーダセンサシステム（２０５）を用いて前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータ（５１３，６０１）を算出するステップ（１０３）と、
・前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて前記周囲に存在する対象物（５０７，５０９，５１１）を検出するステップ（１０５）と、
・検出された対象物（５０７，５０９，５１１）から車両固定の基準点までを指示する方向ベクトル（７０１）を算出するステップ（１０７）と、
・前記レーダデータ（５１３，６０１）と算出された前記方向ベクトル（７０１）とを、デジタルマップと比較するステップ（１０９）であって、前記デジタルマップは、対象物（５０７，５０９，５１１）と、当該対象物（５０７，５０９，５１１）に対応付けられた方向ベクトル（７０１）とを有し、前記対象物（５０７，５０９，５１１）に対応付けられた前記方向ベクトル（７０１）は、前記レーダセンサシステム（２０５）を用いた当該対象物（５０７，５０９，５１１）の検出の起点となった位置を前記デジタルマップ内において指示する、ステップ（１０９）と、
・前記ＧＮＳ車両位置と前記比較とに基づいて、正しい車両位置を特定するステップ（１１１）と、
を含み、
どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が静止している対象物（５０７，５０９，５１１）であるか、及び、どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が移動する対象物（５０７，５０９，５１１）であるかを、前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて特定し、前記比較の際に前記移動する対象物（５０７，５０９，５１１）を無視する一方、前記静止している対象物（５０７，５０９，５１１）だけを前記比較の対象とするために、前記検出された対象物（５０７，５０９，５１１）のうちの前記静止している対象物（５０７，５０９，５１１）だけを前記デジタルマップにフィッティングさせ、前記フィッティングを、反復最近傍点（Iterative Closest Point）アルゴリズム及び／又は粒子ベースのフィッティングアルゴリズムを用いて実施する、
方法。
【請求項２】
車両の位置特定のための装置（２０１）において、
・ＧＮＳ車両位置を特定するためのＧＮＳユニット（２０３）と、
・前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータ（５１３，６０１）を算出するためのレーダセンサシステム（２０５）と、
・プロセッサ（２０７）と、を含み、
・前記プロセッサ（２０７）は、前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて前記周囲に存在する対象物（５０７，５０９，５１１）を検出するように、かつ、検出された対象物（５０７，５０９，５１１）から車両固定の基準点までを指示する方向ベクトル（７０１）を算出するように構成されており、
・前記プロセッサ（２０７）はさらに、前記レーダデータ（５１３，６０１）と算出された前記方向ベクトル（７０１）とを、対象物（５０７，５０９，５１１）と当該対象物（５０７，５０９，５１１）に対応付けられた方向ベクトル（７０１）とを有するデジタルマップと比較するように構成されており、
・前記対象物（５０７，５０９，５１１）に対応付けられた前記方向ベクトル（７０１）は、前記レーダセンサシステム（２０５）を用いた当該対象物（５０７，５０９，５１１）の検出の起点となった位置を前記デジタルマップ内において指示し、
・前記プロセッサ（２０７）はさらに、前記ＧＮＳ車両位置と前記比較とに基づいて、正しい車両位置を特定するように構成されており、
・前記プロセッサ（２０７）はさらに、どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が静止している対象物（５０７，５０９，５１１）であるか、及び、どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が移動する対象物（５０７，５０９，５１１）であるかを、前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて特定し、前記比較の際に前記移動する対象物（５０７，５０９，５１１）を無視する一方、前記静止している対象物（５０７，５０９，５１１）だけを前記比較の対象とするために、前記検出された対象物（５０７，５０９，５１１）のうちの前記静止している対象物（５０７，５０９，５１１）だけを前記デジタルマップにフィッティングさせ、前記フィッティングを、反復最近傍点（Iterative Closest Point）アルゴリズム及び／又は粒子ベースのフィッティングアルゴリズムを用いて実施するように構成されている、
装置（２０１）。
【請求項３】
デジタルマップを作成するための方法において、
・ＧＮＳユニット（４０３）を用いて車両のＧＮＳ車両位置を特定するステップ（３０１）と、
・前記車両のレーダセンサシステム（４０５）を用いて前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータ（５１３，６０１）を算出するステップ（３０３）と、
・前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて、前記周囲に存在する対象物（５０７，５０９，５１１）を検出するステップ（３０５）と、
・検出された対象物（５０７，５０９，５１１）から前記ＧＮＳ車両位置までを指示するそれぞれの方向ベクトル（７０１）を算出するステップ（３０７）と、
・前記レーダデータ（５１３，６０１）と算出された前記方向ベクトル（７０１）とに基づいて前記デジタルマップを作成し、これによって前記デジタルマップが、検出された対象物（５０７，５０９，５１１）と、当該対象物（５０７，５０９，５１１）に対応付けられた方向ベクトル（７０１）とを含むようにするステップ（３０９）と、
を含み、
どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が静止している対象物（５０７，５０９，５１１）であるか、及び、どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が移動する対象物（５０７，５０９，５１１）であるかを、前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて特定し、前記検出された対象物（５０７，５０９，５１１）のうちの前記静止している対象物（５０７，５０９，５１１）だけを前記デジタルマップにフィッティングさせ、前記フィッティングを、反復最近傍点（Iterative Closest Point）アルゴリズム及び／又は粒子ベースのフィッティングアルゴリズムを用いて実施する、
方法。
【請求項４】
デジタルマップを作成するための装置（４０１）において、
・車両のＧＮＳ車両位置を特定するためのＧＮＳユニット（４０３）と、
・前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータ（５１３，６０１）を算出するためのレーダセンサシステム（４０５）と、
・プロセッサ（４０７）と、を含み、
・前記プロセッサ（４０７）は、前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて前記周囲に存在する対象物（５０７，５０９，５１１）を検出するように、かつ、検出された対象物（５０７，５０９，５１１）から前記ＧＮＳ車両位置までを指示するそれぞれの方向ベクトル（７０１）を算出するように構成されており、
・前記プロセッサ（４０７）はさらに、前記レーダデータ（５１３，６０１）と算出された前記方向ベクトル（７０１）とに基づいて前記デジタルマップを作成し、これによって前記デジタルマップが、検出された対象物（５０７，５０９，５１１）と、当該対象物（５０７，５０９，５１１）に対応付けられた方向ベクトル（７０１）とを含むこととなるように構成されており、
・前記プロセッサ（４０７）はさらに、どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が静止している対象物（５０７，５０９，５１１）であるか、及び、どの検出された対象物（５０７，５０９，５１１）が移動する対象物（５０７，５０９，５１１）であるかを、前記レーダデータ（５１３，６０１）に基づいて特定し、前記検出された対象物（５０７，５０９，５１１）のうちの前記静止している対象物（５０７，５０９，５１１）だけを前記デジタルマップにフィッティングさせ、前記フィッティングを、反復最近傍点（Iterative Closest Point）アルゴリズム及び／又は粒子ベースのフィッティングアルゴリズムを用いて実施するように構成されている、
装置（４０１）。
【請求項５】
コンピュータ上で実行された場合に、請求項１又は３に記載の方法を実施するためのプログラムコードを含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の位置特定のための方法及び装置に関する。本発明はさらに、デジタルマップを作成するための方法及び装置に関する。本発明はさらに、コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術
米国特許出願公開第２０１３／０１０３２９８号明細書（US 2013/0103298 A1）は、車両の位置を特定するための方法を示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１３／０１０３２９８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
発明の開示
従って、本発明の基礎となる課題は、車両の位置特定のための改善された方法及び改善された装置を提供することにあると認識することができる。
【０００５】
本発明の基礎となる課題はさらに、デジタルマップを作成するための方法及び装置を提供することにあると認識することができる。
【０００６】
本発明の基礎となる課題はまた、上記の課題、即ち、改善された位置特定及び／又はデジタルマップの作成のためのコンピュータプログラムを提供することにもあると認識することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の各課題は、各独立請求項のそれぞれの対象によって解決される。本発明の有利な実施形態は、それぞれの従属請求項の対象である。
【０００８】
１つの態様によれば、車両の位置特定のための方法において、
・ＧＮＳユニットを用いてＧＮＳ車両位置を特定するステップと、
・前記車両のレーダセンサシステムを用いて前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータを算出するステップと、
・前記レーダデータに基づいて前記周囲に存在する対象物を検出するステップと、
・検出された対象物から前記レーダセンサシステムまで又は別の車両固定の基準点までを指示する方向ベクトルを算出するステップと、
・前記レーダデータと算出された前記方向ベクトルとを、デジタルマップと比較するステップであって、前記デジタルマップは、対象物と、当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを有し、前記対象物に対応付けられた前記方向ベクトルは、前記レーダセンサシステムを用いた当該対象物の検出の起点となった位置を前記デジタルマップ内において指示する、ステップと、
・前記ＧＮＳ車両位置と前記比較とに基づいて、正しい車両位置を特定するステップと、
を含む方法が提供される。
【０００９】
別の１つの態様によれば、車両の位置特定のための装置において、
・ＧＮＳ車両位置を特定するためのＧＮＳユニットと、
・前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータを算出するためのレーダセンサシステムと、
・プロセッサと、を含み、前記プロセッサは、前記レーダデータに基づいて前記周囲に存在する対象物を検出するように、
・かつ検出された対象物から前記レーダセンサシステムまで又は別の車両固定の基準点までを指示する方向ベクトルを算出するように構成されており、
・前記プロセッサはさらに、前記レーダデータと算出された前記方向ベクトルとを、対象物と当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを有するデジタルマップと比較するように構成されており、前記対象物に対応付けられた前記方向ベクトルは、前記レーダセンサシステムを用いた当該対象物の検出の起点となった位置を前記デジタルマップ内において指示し、
・前記プロセッサはさらに、前記ＧＮＳ車両位置と前記比較とに基づいて、正しい車両位置を特定するように構成されている、
装置が提供される。
【００１０】
さらにもう１つの態様によれば、デジタルマップを作成するための方法において、
・ＧＮＳユニットを用いて車両のＧＮＳ車両位置を特定するステップと、
・前記車両のレーダセンサシステムを用いて前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータを算出するステップと、
・前記レーダデータに基づいて、前記周囲に存在する対象物を検出するステップと、
・検出された対象物から前記ＧＮＳ車両位置までを指示するそれぞれの方向ベクトルを算出するステップと、
・前記レーダデータと算出された前記方向ベクトルとに基づいてデジタルマップを作成し、これによって前記デジタルマップが、検出された対象物と、当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを含むようにするステップと、
を含む方法が提供される。
【００１１】
さらにもう１つの態様によれば、デジタルマップを作成するための装置において、
・車両のＧＮＳ車両位置を特定するためのＧＮＳユニットと、
・前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータを算出するためのレーダセンサシステムと、
・プロセッサと、を含み、前記プロセッサは、前記レーダデータに基づいて前記周囲に存在する対象物を検出するように、
・かつ検出された対象物から前記ＧＮＳ車両位置までを指示するそれぞれの方向ベクトルを算出するように構成されており、
・前記プロセッサはさらに、前記レーダデータと算出された前記方向ベクトルとに基づいてデジタルマップを作成し、これによって前記デジタルマップが、検出された対象物と、当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを含むこととなるように構成されている、
装置が提供される。
【００１２】
さらに別の１つの態様によれば、コンピュータ上で実行された場合に、車両の位置特定のための方法及び／又はデジタルマップを作成するための方法を実施するためのプログラムコードを含む、コンピュータプログラムが提供される。
【００１３】
即ち、本発明は特に、車両の位置特定のために、検出された対象物からレーダセンサシステムまで又は別の車両固定の基準点まで（レーダセンサシステムは車両固定の基準点であるが、一般的に別の車両固定の基準点を設けることも可能である）を指示する方向ベクトルを追加的に使用して、この方向ベクトルを、デジタルマップの方向ベクトルと比較するという着想を含み、なお、デジタルマップの方向ベクトルは、デジタルマップの対象物に対応付けられており、これらの方向ベクトルは、マップ作成の枠内におけるレーダセンサを用いた当該対象物の検出の起点となったそれぞれの位置をデジタルマップ内において指示する。算出された方向ベクトルがデジタルマップの方向ベクトルと一致している場合には、基本的に、レーダセンサシステムを用いて検出された対応する対象物が、デジタルマップ内における同一の対象物であるということを前提とすることができる。つまり、これによって、デジタルマップ内における車両の精確な位置特定が可能となる。このことは、特に有利である。なぜなら、ＧＮＳユニットのみによる位置特定は、不正確性を有する可能性が十分にあるからである。本発明によれば、場合によって生じ得るこのような不正確性を、方向ベクトルに基づいて補正又は補償することが可能である。明細書の冒頭で挙げた米国特許出願公開第２０１３／０１０３２９８号明細書（US 2013/0103298 A1）は、このような方向ベクトルを開示していない。
【００１４】
つまり、方向ベクトルは、特に角度情報を提供する。このような角度情報は、例えば方向ベクトルと車両長手軸線との間の角度に相当する。
【００１５】
つまり、本発明の着想は、特にデジタルマップの作成時にさらに追加的にこの角度情報も一緒にデジタルマップに採用するということにある。このことはつまり、検出された対象物に加えてさらに、この検出された対象物がどの場所から又はどの位置からレーダセンサシステムを用いて検出されたのかを表す方向が提示されるということを意味する。というのは、ＧＮＳ車両位置は、少なくとも測定精度の枠内においてはレーダセンサシステムを用いたレーダ測定の場所に一致するからである。その後、このようなデジタルマップに基づいた位置特定時に、検出された対象物に関する１つ又は複数のこのような方向ベクトルも特定される。算出された方向ベクトルがデジタルマップの方向ベクトルに一致していればいるほど、車両の位置特定の枠内で検出された対象物が、デジタルマップ内における対象物である確率も増加する。車両の位置特定の枠内で算出されたレーダデータに基づくレーダ画像と、同じくレーダデータに基づいているデジタルマップとの間の調整が、これによって簡単に可能となる。
【００１６】
“ＧＮＳ”という略称は、“Global Navigation System（全地球航法システム）”を表しており、例えば複数の衛星の伝播時間の測定に基づいた全地球規模の位置特定システムに対するプレースホルダとして使用すべきである。このことはつまり、ＧＮＳユニットとして、例えば、ＧＰＳユニット、Ｇａｌｉｌｅｏユニット、又は、ＧＬＯＮＡＳＳユニットを設けることができるということを意味する。つまり、ＧＮＳは、Global Navigation Systemを表していて、地上局を介した無線測位も含み、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の形態では、ＧＰＳと同様にＧａｌｉｌｅｏや、好ましくは別の解決方法も含む。
【００１７】
１つの実施形態では、どの検出された対象物が静止している対象物であるか、及び、どの検出された対象物が移動する対象物であるかが、前記レーダデータ及び／又は別のセンサ情報に基づいて特定され、前記比較の際に前記移動する対象物が無視される。このステップは、位置特定のための方法にも、デジタルマップを作成するための方法にも同様に当てはまる。この場合における着想は、静止している対象物と移動する対象物とを区別することである。移動する対象物は無視される。好ましくは、移動する対象物は、対応するレーダデータ及び／又は別のセンサデータから除去される。このことはつまり、例えばデジタルマップが、静止している対象物だけを依然として含むということを意味する。このことはつまり、特に車両の位置特定の枠内で算出されたレーダ画像が、静止している対象物だけを依然として含むということを意味する。というのは、もしデジタルマップが移動する対象物も含んでいれば、このデジタルマップは、移動する対象物がその移動性に基づいて当初の位置から離れ得る場合には、もはや必ず精確ではなくなってしまうからである。これにより、デジタルマップと、車両の位置測定の枠内で算出されたレーダ画像との間の調整は、不必要に困難となってしまうであろう。
【００１８】
このような別のセンサデータは、例えば周囲センサシステムによって供給され、この周囲センサシステムは、例えば超音波センサ、ライダセンサ、ビデオセンサのような周囲センサのうちの１つ又は複数を有することができる。
【００１９】
このことはつまり、１つの実施形態によれば、レーダデータに加えてさらに別のセンサデータが位置特定のために使用されるということを意味する。
【００２０】
検出された対象物が静止している対象物であるか又は移動する対象物であるかを区別するために、１つの実施形態によれば、レーダ測定によって検出された対象物に速度が対応付けられる。即ち、好ましくは検出された対象物のそれぞれの速度が検出又は測定される。これによってつまり、有利には、移動する対象物と静止している対象物とを区別することができる。
【００２１】
１つの実施形態によれば、速度閾値が設けられており、この速度閾値を上回っている場合には、検出された対象物が移動する対象物として分類され、この速度閾値を下回っている場合には、検出された対象物が静止している対象物として分類される。このような閾値を設けることにより、好ましくはレーダ測定時に場合によって生じ得る測定の不正確性を補償又は考慮することができる。
【００２２】
１つの実施形態によれば、前記比較は、前記レーダデータを前記デジタルマップにフィッティングさせることを含む。即ち、有利には、適合又は回帰又は補償計算が実施される。このことはつまり、特に位置特定の枠内で算出されたレーダデータが、デジタルマップのレーダデータに一致させられるということを意味する。この場合、できるだけ最大の一致が実施される。
【００２３】
１つの実施形態によれば、前記フィッティングは、反復最近傍点（Iterative Closest Point）アルゴリズム及び／又は粒子ベースのフィッティングアルゴリズムを用いて実施される。上に挙げたアルゴリズムを設けることによって有利には、効率的な補償計算又は効率的なフィッティングをもたらすことができる。
【００２４】
１つの実施形態によれば、レーダセンサシステムは、１００ｍ乃至２５０ｍの検知射程範囲又は検出射程範囲を有し、及び／又は、３０°乃至７０°の検知視界又は検出視界を有する。
【００２５】
本方法の機能は、対応する本装置の機能からも同様にして得られ、その逆もまた同様である。このことはつまり、本方法の特徴が本装置の特徴から得られ、その逆もまた同様であるということを意味する。
【００２６】
以下では本発明を、好ましい実施例に基づいてより詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】車両の位置特定のための方法のフローチャートである。
【図２】車両の位置特定のための装置を示す図である。
【図３】デジタルマップを作成するための方法のフローチャートである。
【図４】デジタルマップを作成するための装置を示す図である。
【図５】レーダ画像が重畳されている道路場面を示す図である。
【図６】レーダ画像が重畳されている道路場面を示す図である。
【図７】レーダ画像が重畳されている道路場面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図１は、車両の位置特定のための方法のフローチャートを示す。
【００２９】
ステップ１０１では、ＧＮＳユニットを用いてＧＮＳ車両位置が特定される。ステップ１０３では、車両のレーダセンサシステムを用いて前記ＧＮＳ車両位置の周囲がセンシングによって把握され、把握された前記周囲に対応するレーダデータが算出される。このことはつまり、特にＧＮＳ車両位置の周囲のレーダ画像が算出されるということを意味する。本発明の意味におけるレーダセンサシステムは、特に１つ又は複数のレーダセンサを含む。
【００３０】
本発明の意味におけるＧＮＳユニットは、特に１つ又は複数のＧＮＳセンサを含む。
【００３１】
ステップ１０５では、前記レーダデータに基づいて前記ＧＮＳ車両位置の前記周囲に存在する対象物が検出される。このことはつまり、特にレーダデータに基づいてＧＮＳ車両位置の周囲に存在する対象物を検出するために、レーダデータが相応に処理されるということを意味する。
【００３２】
ステップ１０７では、検出された前記対象物から前記レーダセンサシステムまで又は別の車両固定の基準点までを指示する方向ベクトルが算出される。特に複数の対象物が検出された場合にはそれぞれの方向ベクトルが算出される。方向ベクトルは、特に位置特定時において、ＧＮＳからは独立している。
【００３３】
ステップ１０９では、前記レーダデータと（１つ又は複数の）算出された前記方向ベクトルとが、デジタルマップと比較される。前記デジタルマップは、対象物と、当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを有し、前記対象物に対応付けられた前記方向ベクトルは、前記レーダセンサシステムを用いた当該対象物の検出の起点となった位置を前記デジタルマップ内において指示する。このマップは、例えばデジタルマップを作成するための本方法によって作成されたものである。
【００３４】
その後、ステップ１１１では、前記ＧＮＳ車両位置と前記比較とに基づいて、正しい車両位置が特定される。
【００３５】
ステップ１０９による比較の際には、例えば特定されたレーダデータが、算出された方向ベクトルと共にデジタルマップにフィッティングされる。特にステップ１０９では、比較の枠内において、算出された方向ベクトルがデジタルマップの方向ベクトルと比較される。ここでは特に、これらの方向ベクトル同士の一致に関する尺度が求められる。このような尺度は、車両の位置特定の枠内において検出された対象物が、どの程度までデジタルマップの対象物であるかを表す確率であり、又は、例えば確率を計算するための基礎として使用することができる。
【００３６】
図２は、車両の位置特定のための装置２０１を示す。装置２０１は、
・ＧＮＳ車両位置を特定するためのＧＮＳユニット２０３と、
・前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータを算出するためのレーダセンサシステム２０５と、
・プロセッサ２０７と、を含み、前記プロセッサ２０７は、前記レーダデータに基づいて前記周囲に存在する対象物を検出するように、
・かつ検出された前記対象物から車両固定の基準点までを指示する方向ベクトルを算出するように構成されており、
・前記プロセッサ２０７はさらに、前記レーダデータと算出された前記方向ベクトルとを、前記対象物と当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを有するデジタルマップと比較するように構成されており、
前記対象物に対応付けられた前記方向ベクトルは、前記レーダセンサシステム２０５を用いた当該対象物の検出の起点となった位置を前記デジタルマップ内において指示し、
・前記プロセッサ２０７はさらに、前記ＧＮＳ車両位置と前記比較とに基づいて、正しい車両位置を特定するように構成されている。
【００３７】
１つの実施形態によれば、装置２０１は、図１の方法を実行又は実施するように構成されている。
【００３８】
図３は、デジタルマップを作成するための方法のフローチャートを示す。
【００３９】
ステップ３０１では、ＧＮＳユニットを用いて車両のＧＮＳ車両位置が特定される。ステップ３０３では、前記車両のレーダセンサシステムを用いて前記ＧＮＳ車両位置の周囲がセンシングによって把握され、把握された前記周囲に対応するレーダデータが算出される。ステップ３０５では、前記ＧＮＳ車両位置の周囲に存在する対象物が検出される。前記検出は、前記レーダデータに基づいて実施される。ステップ３０７では、検出された前記対象物から前記ＧＮＳ車両位置までを指示するそれぞれの方向ベクトルが算出される。その後、ステップ３０９によれば、前記レーダデータと、算出された前記方向ベクトルとに基づいてデジタルマップが作成され、これによって前記デジタルマップは、検出された対象物と、当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを含むこととなる。
【００４０】
即ち、これによって有利には、検出された対象物に関する情報を含んでいるのと同様に、この（又はこれらの）検出された対象物が、デジタルマップ内におけるどの位置又はどの場所からデータセンサシステムを用いて検出されたのかに関する情報も含んでいるデジタルマップが提供される。このことはつまり、特に方向ベクトルが、検出された対象物から対応する測定位置までを指示するということを意味する。
【００４１】
図４は、デジタルマップを作成するための装置４０１を示す。
【００４２】
装置４０１は、
・車両のＧＮＳ車両位置を特定するためのＧＮＳユニット４０３と、
・前記ＧＮＳ車両位置の周囲をセンシングによって把握し、把握された前記周囲に対応するレーダデータを算出するためのレーダセンサシステム４０５と、
・プロセッサ４０７と、を含み、前記プロセッサ４０７は、前記レーダデータに基づいて前記周囲に存在する対象物を検出するように、
・かつ検出された前記対象物から前記ＧＮＳ車両位置までを指示するそれぞれの方向ベクトルを算出するように構成されており、
・前記プロセッサ４０７はさらに、前記レーダデータと算出された前記方向ベクトルとに基づいてデジタルマップを作成し、これによって前記デジタルマップが、検出された対象物と、当該対象物に対応付けられた方向ベクトルとを含むこととなるように構成されている。
【００４３】
１つの実施形態によれば、装置４０１は、デジタルマップを作成するための本方法を実行又は実施するように構成されている。
【００４４】
図５乃至図７は、車両のレーダセンサシステムを用いて把握されたレーダ画像が重畳されているそれぞれ１つの道路場面を示す。
【００４５】
参照符号５０１は、レーダ画像が重畳された道路場面を例示的に示し、この道路場面は、複数の道路５０３，５０５と、道路付きの２つの橋５０７，５０９とを含む。参照符号５１１は、道路５０３，５０５又は橋５０７，５０９の上を走行している車両を示す。
【００４６】
参照符号５１３は、車両が自身のレーダセンサシステムを用いて対象物を検出した場所である、記録されたレーダロケーションを示す。即ち、レーダロケーション（英語：Radar location）とは、レーダセンサシステムが対象物を検出した場所を意味する。この場合には、レーダ測定に基づいて複数のレーダロケーションが１つの物理的な対象物に相当している場合がある。従って、例えば橋は、その長さに起因して複数のこのようなレーダロケーションを有する。これらの対象物５１３は、例えば橋５０７，５０９に、即ち、静止している対象物に相当している場合がある。記録されたレーダロケーション５１３は、例えば車両５１１に、即ち、移動する対象物に相当している場合もある。
【００４７】
図６は、図５の記録されたレーダロケーション５１３と、デジタルマップに由来するレーダロケーションとを有する道路場面５０１を示す。後者のレーダロケーションには、ここでは参照符号６０１が付されている。
【００４８】
図７は、図６に加えてさらに、参照符号７０１が付された矢印を示す。これらの矢印７０１は、記録されたレーダロケーションから対応する測定点まで、即ち、レーダ測定の場所までを指示する方向ベクトルである。
【００４９】
本発明は、角度情報（方向ベクトル）を考慮することにより、米国特許出願公開第２０１３／０１０３２９８号明細書（US 2013/0103298 A1）に比べて格段に改善されている。本発明は、例えば通常の市販のレーダセンサ及び通常のＧＮＳセンサを使用可能であることによってコストの削減が可能であるという利点を維持したまま、アプローチの精度及び信頼性を改善する。
【００５０】
本提案のアプローチは、有利には標準的なＧＮＳベースのシステムに比べて位置特定の推定の精度を改善する。本発明によるアプローチによって達成可能な典型的な精度は、１車線未満の精度、即ち、副車線の精度での精確な位置特定である。このことはつまり、本システムによって少なくとも車両の目下の車線を精確に特定することができるということを意味する。
【００５１】
ＧＮＳベースの位置特定においてそうであるように、密集した市街地の環境における相互反射によって精度及び信頼性が悪化してしまうことはない。本発明による方向ベクトルによれば、視覚ベースの位置特定システムの場合にそうであるように、照明状況の変化によって精度及び信頼性が制限されてしまうこともない。
【００５２】
本提案のシステムは、ますます多くの新車において利用可能となっている１つ（又は複数の）車載レーダセンサしか必要としない（ＧＮＳシステムに加えて）。本提案のシステムの利点は、ソフトウェアによるだけで達成することができる。このことはつまり、有利には追加的なハードウェアが不要であり、従って、追加的なハードウェアコストも発生しないということを意味する。
【００５３】
以下の特徴又は実施形態を、例えば個々に又は組み合わせて提供することができる。
【００５４】
マップ作成（デジタルマップの作成）：
１．走行
１つの実施形態によれば、周囲のデジタルマップが作成される。車載レーダセンサ及びＧＮＳが搭載された車両が、走行中に道路をマッピングする。
【００５５】
２．レーダ目標の走査（対象物の検出）
（好ましくは１つ又は複数のレーダセンサを含む）レーダセンサシステムが、センサに対するレーダエコーの位置と、レーダセンサシステムの視界内におけるレーダ測定の半径方向の瞬間速度とを記録する（図５参照）。これらの位置は、車両の目下のＧＮＳ位置と一緒に記録される。つまり、レーダセンサシステムは、車両の周囲に対応するレーダデータ、即ち、レーダ画像を提供する。レーダエコーの個々の位置は、好ましくはレーダロケーションと呼ばれる。
【００５６】
３．動的な障害物又は対象物と、静止している障害物又は対象物との区別
このステップでは、例えば静止している地上位置と、動的な位置とが区別される。静止している位置は、標識、駐車車両、柵の杭柱、防壁、及び、側道の沿道に一般的に設けられているようなその他の移動不可能な金属の表面において存在する。動的な位置は、例えば動いている他車両とすることができる。好ましくはオンボードオドメトリ、ステアリングホイール角度、慣性センサなどから入手可能な車両の自己移動が、観察対象である他車両の相対速度と組み合わされ、これによって有利には、道路マップの固定枠に対する当該障害物の移動を推定することが可能となる。所定の閾値（例えば１時間当たり３マイル）を下回る絶対速度を有する位置は、静止しているとして分類される。その他全ての位置は、動的であるとして分類される。
【００５７】
４．駐車車両
主として静止しているインフラストラクチャは基本的に重要であるので、１つの実施形態によれば、レーダデータ又はレーダ画像において、対象物に対する位置が自動車の形でマーキングされるか、又は、動く可能性のある他の対象物がそのようなものとしてマーキングされる（動く可能性があるか又は動いている）。
【００５８】
５．マッピング
全ての静止している位置又は対象物は、レーダ位置のマップとも呼ぶことができる地理的に符号化されたデータベースに入力される。特に、動かずに静止しているインフラストラクチャの位置が、マップに一緒に記入される。動的であるとして又は動く可能性があるとして分類された位置は、マップに一緒に記入されるべきではない。
【００５９】
重要な役割を果たす本発明の新規性は、対象物に対する位置が検出された角度方向を、マップに一緒に取り入れることである。この方向は、対象物が測定された角度から導出される（図７参照）。
【００６０】
車両の位置把握又は位置特定
１．ＧＮＳ位置特定
ＧＮＳシステム又はＧＮＳユニットが、ＧＮＳを介して自身の位置の大まかな推定を決定する。
【００６１】
２．レーダ位置の走査
レーダセンサシステムが、相対位置と、走行中の視界内のレーダ測定の半径方向の瞬間速度とを記録する。この測定は、位置が検出される方向を潜在的に含む。
【００６２】
３．オンラインでの位置特定のための処理
静止していない（動いている）位置は全て無視される。その後、静止しているレーダ測定が、予め記録されたマップに適合される。この場合には適合アルゴリズム、例えば反復最近傍点（Iterative Closest Point）アルゴリズム又は粒子ベースの手法が使用される。
【００６３】
角度情報（方向ベクトル）、即ち、測定時にレーダ位置が把握される方向が、マップに保存されている角度情報と比較される。方向がより近接して隣接すればするほど、同一の対象物である可能性が増加する。
【００６４】
以上をまとめると、特にＧＮＳユニットを使用しておおよその位置を把握することによって車両の位置を特定するための方法であって、レーダセンサのオンラインでのセンサ測定を、データベース又はデジタルマップからの予め保存されたセンサ測定と比較することによって前記位置を精密化し、測定が実施される方向を位置特定のために明示的に使用する、方法が提供される。
【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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