(57)【要約】  車両（Ｖ）環境マッピングのための方法（１０００）であって、当該方法は、複数のセンサから入力値のセットを受信（１０１０）する段階と、入力値のセットに時間的融合処理を適用（１０３０）して、それぞれの占有グリッドマップのセットをもたらす段階と、占有グリッドマップのセットにデータ融合処理を適用（１０４０、１０５０、１０６０）して、少なくとも１つの融合占有グリッドマップをもたらす段階との動作を備える。ここで、当該方法は、マップのセットにおける占有グリッドマップを比較することにより不一致を検出（１０７０）して、検出された不一致のセットをもたらす段階と、少なくとも１つの融合占有グリッドマップを処理（１０９０）して、運転可能な空間の融合占有グリッドマップを出力する段階であって、当該処理動作は、少なくとも１つの融合占有グリッドマップにおける衝突の調停（１０９０ａ、１０９０ｂ）を実行する段階を備える、段階とを備える。運転可能な空間の複合融合占有グリッドマップは、運転補助インタフェースなどのユーザ回路に供給（ＩＡ）される。
2021527863.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の環境マッピングのための方法であって、
複数のセンサから入力値のセットを受信する段階と、
時間的融合処理を前記入力値のセットに適用して、それぞれの占有グリッドマップのセットをもたらす段階と、
データ融合処理を前記占有グリッドマップのセットに適用して、融合占有グリッドマップのセットをもたらす段階と、
の動作を備える方法であって、
前記融合占有グリッドマップのセットを処理して、調停された融合占有グリッドマップ、具体的には、運転可能な空間の調停された融合占有グリッドマップのセットを出力する段階であって、処理する前記動作は、前記融合占有グリッドマップのセットにおける衝突の調停を実行する段階を有する、段階
を備える、方法。
【請求項２】
データ融合処理を、前記占有グリッドマップのセットに適用する段階は、
融合占有グリッドマップをもたらすベイズ推定／ベイジアン占有フィルタの融合処理段階と、
証拠融合グリッドマップをもたらすデンプスター・シェイファー理論の融合処理段階と
のうちの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記融合占有グリッドマップのセットにおける衝突の調停を実行する段階は、
複合ルールのセットを提供する段階と、
前記複合ルールを、前記融合占有グリッドマップのセットにおける少なくとも１つの融合マップに適用する段階と
を含む、前記融合占有グリッドマップのセットを処理する段階を有する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記処理は、
グリッドセルのセット、好ましくは、少なくとも１つの融合マップにおいて、不確実と分類されたグリッドセルを備える前記グリッドセルのセットにフラグを付ける段階と、
複合ルールのセットを前記少なくとも１つの融合マップのグリッドセルに適用して、複合グリッドセル値のセットを提供する段階と、
前記少なくとも１つの融合マップに前記複合グリッドセル値のセットを組み込む段階を有する、前記運転可能な空間の融合占有グリッドマップを提供する段階と
を有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
データ融合処理を前記占有グリッドマップのセットに適用する段階は、融合占有グリッドマップをもたらすベイズ推定／ベイジアン占有フィルタ、簡単に、ＢＯＦ融合処理段階を有し、前記占有グリッドマップのセットにおける占有グリッドマップを比較することにより不一致を検出して、検出された不一致のセットをもたらす段階を有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
複合ルールのセットを提供する段階は、検出された不一致のセットのうちの少なくとも１つを処理する段階を有し、処理する前記段階は、前記検出された不一致のセットを格納されたモデルの関数として分析する段階とを含み、ＢＯＦ融合処理段階から受信された融合占有グリッドマップに適用されるように構成された不一致ベースのリレーショナルモデル、簡単に、ＤＢＲＭを含むことが好ましい、請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
衝突の調停を実行する段階は、好ましくは、データ融合処理段階に適応重みＷを提供することにより、センサ占有グリッドセルおよび／またはセンサ測定値の適応重み付けを有するフィードバック処理を備える、請求項４から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
複合ルールのセットを提供する段階は、ＤＳＴ融合処理段階から受信された証拠融合グリッドマップに適用されるように構成された比例衝突再分配ルールを適用する段階を有する、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
データ融合処理を前記占有グリッドマップのセットに適用する段階は、ベイズ推定／ベイジアン占有フィルタの融合処理段階とデンプスター・シェイファー理論の融合処理段階との両方を有し、
前記占有グリッドマップのセットにおける占有グリッドマップを比較することにより不一致を検出して、検出された不一致のセットをもたらす前記段階と、前記検出された不一致のセットのうちの少なくとも１つを処理する前記段階であって、前記検出された不一致のセットを、ＢＯＦ融合処理段階から受信された融合占有グリッドマップに適用されるように構成された格納されたモデルの関数として分析する段階を含む、段階を有する、
請求項６または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記入力値のセットに時間的融合処理を適用する段階は、前記複数のセンサの各センサに対するそれぞれの時間的融合段階におけるセンサ測定値のローカル分散処理を有する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記占有グリッドマップのセットにおける占有グリッドマップを比較することにより不一致を検出する段階は、前記占有グリッドマップのセットの２つの組み合わせセットの前記セットにおける各々の２つの組み合わせセット間の衝突グリッドセルの位置および値を評価する段階を有する、請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は、前記運転可能な空間の融合占有グリッドマップをインタフェースに提供する段階を有する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記車両は陸上車両である、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
環境マッピングのシステムであって、
少なくとも１つのセンサ測定値を収集するように構成された少なくとも１つのセンサと、
前記少なくとも１つのセンサに結合されて、前記少なくとも１つのセンサ測定値を受信する処理回路と、
運転補助システムインタフェースであって、前記処理回路は、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法で、運転可能な空間の少なくとも１つの融合占有グリッドマップを、前記運転補助システムインタフェースに提供するように構成された、運転補助システムインタフェースと
を備える、システム。
【請求項１５】
前記複数のセンサは、
ライダと、
コンテキスト情報を提供するＧＰＳ検出器と、
ビジョンセンサと
のうちの少なくとも１つを備えることが好ましい、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
少なくとも１つのドライバー補助デバイスと共に請求項１４または１５に記載のシステムを搭載した車両であって、前記ドライバー補助デバイスは、前記運転可能な空間の融合占有グリッドマップの関数として動作するように構成されている、車両。
【請求項１７】
コンピュータに、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法の段階を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、マップの構成技術と車両環境マッピングに関する。１または複数の実施形態は、少なくとも１つの融合グリッドマップを処理して、オブジェクトの占有率を決定すること、例えば、障害物の位置の検出を容易にすること、および、そのような障害物との接触をどのように回避するかに関連し得る。
【背景技術】
【０００２】
マルチセンサデータ融合は、例えば、複数のソースからのデータに基づいてある環境を示す融合占有グリッドマップを提供することによって、統一した画像を形成すべく、異なるソースからの情報を組み合わせることを容易にし得る。
【０００３】
異なるマッピング技術は、異なる種類のマップ、例えば、
‐構成された環境に特化しており、従って、周辺におけるそのような構造（例えば、特徴ベースのモデル）の存在に応じるもの
‐構成されていない環境（例えば、占有グリッドマップ）に合わせて調整されるもの
のいずれかを提供し得る。これらの２つのアプローチは、決して互いに排他的なものではないが、実際にそれらは互いに補完している。
【０００４】
占有グリッドマップは、経路プランニングおよび障害物回避タスクに十分適している。逆に、特徴ベースのマップは、位置特定目的に十分適され得、ここで、車両の自己位置および向きを正確に推定するために、オブジェクトの相対的なポーズが必要とされ得る。
【０００５】
占有グリッドマップ（簡単にグリッドマップとする）は、（車両周辺の）環境を、固定された寸法および空間解像度を有する２次元グリッドマップとして表す。グリッドマップの正確度は、離散化された２値メッシュの解像度での観点から定義され得る。さらに、それらは、車両の縦軸および横軸の方向において配向され得、互いに直角で配されるエッジセグメントを有し得る。
【０００６】
グリッドマップは、グリッドセルに分けられた車両の環境を表すものとして提供され得、各セルは環境を説明する特徴を格納する。例えば、各セルは確率／尤度値（例えば、セルが占有されている確率または占有されていない確率）を格納し得る。実際に、マップ構成は、環境、車両位置およびセンサ測定の事前知識を考慮すると、特定のグリッドセルが実際に占有（または空いている）確率を最大化する最適化問題として定式化され得る。
【０００７】
グリッドマップは、周辺のマッピングされた環境における障害物の存在およびそれらの空間占有についての情報を運転補助システムに提供することを容易にし得る。結果的に、ドライバー補助システムは、その情報に基づいて車両機能を動作し得る。例えば、運転補助システムは、交通状況に反応し得る。
【０００８】
グリッドマップは、当業者に既知であるように、様々な座標系（例えば、デカルトまたは極性座標）における環境を表し得る。
【０００９】
環境は、複数のセンサ／検出器（例えば、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）アンテナおよび／または地理情報システム（ＧＩＳ）アンテナ、ライダ、カメラなど）を介してスキャンされ得る。
【００１０】
複数のグリッドマップは、個別のセンサデータの関数として生成され、環境についての相関情報を提供し得る。
【００１１】
複数の占有グリッドマップを、全てのセンサの情報を高精度で正確に組み合わせる統一したコヒーレントマップに融合する（例えば、データ融合によって）ことは、特に、例えば、車両または自動車両の運転補助システムと方法とに関する、本説明の目的である。
【００１２】
自己の位置を推定することができる自律システムが、マッピングされた環境を安全にナビゲートすることが可能であり得るような方法で運転可能な空間を決定すべく、占有グリッドマップは、可能な障害物を探索している車両の周辺の環境をマッピングすることを容易にし得る。
【００１３】
単一のセンサマッピングとは対照的に、マルチセンサ融合の結果として構築されたグリッドマップは、センサ測定の重み付けに大きく依存する。マッピングの従来のアプローチ、すなわち、ベイズ占有率フィルタ（ＢＯＦ）またはデンプスター・シェイファー理論（ＤＳＴ）は、ユーザにより指定されない限り、同等な重みを適用する。実験的に調整されたセンサ重量は、特定のシナリオ（具体的には、センサ測定値が矛盾しない状況）に合わせて調整される。 
【発明の概要】
【００１４】
１または複数の実施形態の目的は、先行技術により達成可能な解決手段に内在する制限を克服することである。
【００１５】
１または複数の実施形態によると、その目的は、請求項１において特定される特性を有する方法により実現される。１または複数の実施形態は、対応するシステム、車両およびコンピュータプログラム製品を参照し得る。 
【００１６】
請求項は、様々な実施形態に関連して本明細書に提供された技術的教示の不可欠な部分をなす。
【００１７】
本明細書に説明された解決手段によると、方法は、複数のソースからデータの関数として、例えば、占有グリッドマップの形態で車両環境を表す融合グリッドマップを提供する段階を備える。 
【００１８】
１または複数の実施形態において、適応型のセンサ重量はマルチセンサの融合マップに、例えば反復的に適用され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
ここで、実施形態は、添付の図面を参照して、完全に非限定的な例として説明される。
【図１】実施形態に係る車両の例示的な機能図である。
【図２】占有グリッドマップの実施形態の図である。
【図３】図１の処理の可能な配置部分の例示的な図である。
【図４】実施形態に係る占有グリッドマップの可能なビューの例示的な図である。
【図５】図の処理の可能な配置部分の例示的な図である。
【図６】図の処理の可能な配置部分の例示的な図である。
【図７】図１の処理の実施形態の可能なビューの例示的な図である。
【図８ａ】図１の処理の可能な配置部分の例示的な図である。
【図８ｂ】図１の処理の可能な配置部分の例示的な図である。
【図９】図１の処理の可能な配置部分の例示的な図である。
【図１０】車両環境マッピングの方法の実施形態の例示的な図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下の説明では、本明細書の実施形態の例の詳細な理解を提供することを目的として、１または複数の特定の詳細が示される。実施形態は、１または複数の特定の詳細または他の方法、コンポーネント、材料などを用いることなく取得され得る。他の場合は、既知の構造、材料または動作は、実施形態の特定の態様が不明瞭にならないように、示されないか、または、詳細に説明されない。
【００２１】
本説明の枠組みにおいて、「実施形態」または「一実施形態」という記載は、実施形態に関連して説明される特定の構成、構造、または特性が、少なくとも１つの一実施形態に含まれることを示すことが意図される。従って、本説明の１または複数のポイントに存在し得る「実施形態において」または「一実施形態において」などの表現は、必ずしも１つの同じ実施形態を指すわけではない。 
【００２２】
さらに、特定の形態、構造または特性は、１または複数の実施形態において、任意の適切な方法で組み合わせられ得る。
【００２３】
本明細書で使用される基準は、単に便宜上提供されるものであり、従って、保護の範囲または実施形態の範囲を定義しない。
【００２４】
図１において、本明細書で説明された解決手段の一実施形態に係る車両の例示的な機能図を示す。そのような実施形態は、複数のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓｉと運転補助システム１００とを搭載する車両Ｖを備える。運転補助システム１００は、センサＳ１、Ｓ２およびＳｉの測定に基づき、システム１００により詳述された少なくとも１つの環境の融合占有グリッドマップＦを含む融合占有グリッドマップのセットＦＦに基づいて、少なくとも１つの調停された融合占有グリッドマップＭ（例えば、少なくとも１つの融合占有グリッドマップＦを取得するためにデータ融合動作において決定された全ての衝突の一部が決定されるマップ）を含む調停された融合占有グリッドマップのセットＭＭを提供されるように構成される。本明細書で説明される実施形態におけるそのような決定された融合占有グリッドマップＭは、運転可能な空間のマップに対応する。
【００２５】
例えば、当該車両Ｖは、自己運転車などの自律的陸上車両であり得る。車両の他の例は、自動車のような車両、自動移動ロボットなどであり得る。
【００２６】
複数のセンサ／検出器デバイスＳ１、Ｓ２、Ｓｉは、ライダ／レーダセンサ、カメラ、ＧＰＳアンテナ、および（ＧＰＳ／ＧＩＳ）コンテキストマップなどのＧＰＳ情報を使用するソースなどの、それ自体で既知のセンサを含み、それはシステム１００に結合される。具体的には、示された例において、センサは、検出された位置に基づいて（ＧＰＳ／ＧＩＳ）コンテキストマップを生成するライダ、カメラおよびＧＰＳ／ＧＩＳシステムである。 
【００２７】
センサＳ１、Ｓ２、Ｓｉのセットは一般的に、
‐相補的機能（例えば、車両によりおよび／または利用された物理的な作業原理で調査された環境の異なる可視領域をカバーする）と、
‐コヒーレント機能（例えば、同じ視野についてのデータを提供するおよび／または同じ視野における同じ物理的な作業原理を介してデータを取得する）
とを含むセンサを備え得る。
【００２８】
システム１００は一般的に、調停されたマップＭを、ユーザ（例えば補助運転補助するものとして）、または、決定されたマップＭを使用して車両Ｖを制御する、自動運転システムなどのさらなるシステム、のいずれかに利用可能にする。図１において、システム１００が出力インタフェースＩＡに結合され得ることが示される。例えば、インタフェースＩＡは、運転可能な空間Ｍのそのような調停された融合占有グリッドマップを表示するのに使用され得る表示ユニットを備えるユーザインタフェースであり得る。代替的に、出力インタフェースＩＡで利用可能なマップのデータは、さらなるシステムにより使用および処理され得る。
【００２９】
システム１００は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓｉのセットから測定データ（「測定値」）Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉを処理して、融合占有グリッドマップＦ、ＥのセットＦＦ（データ融合ブロック４０から）を出力インタフェースＩＡに向かって提供するように構成される。
【００３０】
上述したように、インタフェースＩＡで利用可能な、運転可能な空間Ｍの調停された融合占有グリッドマップは、車両そのものを動作（例えば、システム１００により出力として提供された融合占有グリッドマップＭに示される環境をナビゲートする）すべく、車両の制御システムにより使用され得る。
【００３１】
図１において例示されたように、システム１００は、一般的に、複数のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓｉ、時間的融合段階３０のセット、データ融合段階４０および調停段階９０を備える。
【００３２】
具体的には、複数のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓｉは、時間的融合段階３０のセットへの入力としてもたらされる。時間的融合段階３０のセットは、センサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉのセットを受信する。 
【００３３】
時間的融合段階３０のセットは、図１に示されるように、第１の時間的融合段階３０１と、第２の時間的融合段階３０２と、ｉ番目の時間的融合段階３０ｉとを備え、各センサから個別の測定値（例えば、複数のセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、ＹｉにおけるＹｉ）を処理して、以下に説明されるように、センサ占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットを出力として提供し得る。
【００３４】
例えば、時間的融合段階３０のセットは、それぞれのセンサにわたって分散され、それ自体で既知であるやり方で（例えば、ソフトウェアを介して）センサ測定値のローカル分散処理を提供し得る。
【００３５】
図１に示される例示的な実施形態において、
‐第１の時間的融合段階３０１は、第１のセンサＳ１からセンサ測定値の第１のデータセットＹ１を受信し、第１のマップＧ１を出力として提供する。
‐第２の時間的融合段階３０２は、第２のセンサＳ２からセンサ測定値の第２のデータセットＹ２を受信し、第２のマップＧ２を出力として提供する。
‐ｉ番目の時間的融合段階３０ｉは、ｉ番目のセンサＳｉからセンサ測定値のｉ番目のデータセットＹｉを受信し、ｉ番目のマップＧｉを出力として提供する。
【００３６】
従って、時間的融合段階３０のセットにおける各時間的融合段階３０１、３０２、３０ｉは、車両フレームに表された占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットを、センサＳ１、Ｓ２、Ｓｉのセットからそれぞれのセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉの関数として提供する。
【００３７】
代替的に、リモートセンシングソースからのＧＩＳ／ＧＰＳマップの取得が関与する場合であり得るように、ｉ番目のセンサ／ソースはまた、グリッドマップＧｉを測定値として直接提供し得る。
【００３８】
上述したように、変形した実施形態において、時間的融合段階３０のセットにおけるセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉを処理する動作は、
‐座標系変換動作（例えば、センサフレームから車両フレームへの）
‐時間的融合動作（例えば、車両の作動時間に応じたデータ正規化、データの同期）
‐データ融合動作（例えば、データの組み合わせ、関連付け、相関付け、推定）
を備え得る。
【００３９】
時間的融合段階３０のセットにより提供される、マップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットにおける少なくとも１つのｉ番目のマップＧｉが、ｉ番目のセンサＳｉにより提供される測定の種類の関数として、環境の特定の特徴についての情報を提供することが好ましい。
【００４０】
図２は、例示的な占有グリッドマップＧ０（例えば、ｉ番目のセンサからのデータを処理するためのシステム初期化のための事前グリッドマップ）の図である。
【００４１】
占有グリッドマップは一般的に、個別のセルｇｉｊｋの数Ｎ＝ｎ＊ｍを備え、ここでｎは複数の行であり、ｍはそれぞれのインデックスｉおよびｊによってインデックス化された複数の列である。
【００４２】
具体的には、グリッドマップＧ０における任意の個別のセルｇｉｊｋは、固定されたサイズと予め定義された形状（例えば、デカルト座標系におけるように四角）を有することが好ましい。占有グリッドマップＧ０＝Ｇ０，ｋは、経時的に進化し、従って、時間ｋの関数であり得る。
【００４３】
グリッドＧ０の各セルｇｉｊは、変数（例えば、確率変数）であり得、これは、（時間ｋにおいて）特定の確率を有する特定数の「状態」値を仮定し得る。
【００４４】
示された実施形態におけるグリッドの各セルｇｉｊｋは、確率変数の数値と関連付けられた「状態」値（分類）とを備える。例えば：
‐数値は、確率値ｐ（ｇｉｊｋ）であり得、個別のセルによりマッピングされた環境の部分が、オブジェクトにより「占有」されたものとして正確に推定される確率を推定する。
‐「状態」ラベル値（例えば、空いている／未知／占有された）は、グリッドマップのセルによりマッピングされた環境の部分の占有状態を示す確率値ｐ（ｇｉｊｋ）の関数として、可能な状態値のリストから割り当てられ得る。
【００４５】
一般的に、セルに格納された確率値が
‐特定の閾値よりも低い（例えば、ｐ（ｇｉｊｋ）＜０．５）とき、セルは、第１の状態ラベル（例えば、「空いている」）で分類され、これは対応セルに割り当てられる。
‐特定の閾値よりも高い（例えば、ｐ（ｇｉｊｋ）＞０．５）とき、セルは、第２の状態ラベル（例えば、「占有された」）で分類され、これは対応セルに割り当てられ得る。
‐特定の閾値、例えば、
【数１】
2021527863.tif 000003
と同等であるとき、セルは、第３の状態ラベル（例えば、「未知」）で分類され、これは対応セルに割り当てられる。
【００４６】
グリッドマップは通常、２次元グリッド（例えば、
【数２】
2021527863.tif 000004
の観点から説明される。
【００４７】
グリッドマップをディスプレイまたは任意のグラフィックの形態において視覚化する場合、各グリッドセルの分類ラベルに関する情報は、例えば、図２、図４および図７に示されるように、グリッドセルエリアを充填するパターン／色としてエンコードされ得る。
【００４８】
各グリッドセルｇｉｊｋにおいて確率変数に関連付けられた確率分散ｐ（ｇｉｊｋ）は、最新のセンサ測定値がセンサから取得されることに伴い経時的に進化する。それに応じて、センサ測定Ｙｉと車両ポーズＶとを考慮し時点ｋごとに更新される。
【００４９】
図３は、ｉ番目の時間的融合段階３０ｉの実施形態を示す例示的な図である。 
【００５０】
時間的融合処理３０ｉは、センサ測定値で受信された情報を集約することを指す。例えば、時間ｋにおけるｉ番目のソースＳｉから取得された測定値Ｙｉ，ｋが、前回の時間ｋ‐１におけるｉ番目のソースＳｉからの測定値Ｙｉ，ｋ‐１で集約される。
【００５１】
従って、各時間的融合段階３０１、３０２、３０ｉは、車両フレームに表された占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットを、センサＳ１、Ｓ２、Ｓｉのセットからそれぞれのセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉの関数として提供する。
【００５２】
時間的融合段階３０ｉは、
‐好ましいセンサモデルに関連付けられた特性を有するベクトルにセンサ測定値をフォーマットすることと、
‐逆尤度／センサモデルを算出して、測定値から環境に関する情報を抽出することと、
‐センサ測定値における測定エラーの存在を考慮することと
とのような、センサフレームから車両フレームへの座標系変換３０１、３０２、３０ｉの動作を備え得る。
【００５３】
図３に例示されるように、ｉ番目の時間的段階３０ｉは、ｉ番目のセンサＳｉから、所定の時間ｋでのセンサ測定値／測定のデータセットＹｋを、例えば、ｎ次元のベクトル
【数３】
2021527863.tif 000005
の形態で受信する。
【００５４】
同様に、所定の時間ｋでの車両状態Ｖｋ（例えば、その位置）は、既知であり得（例えば、段階３１２に格納される）、例えば、ｍ次元のベクトルＶｋ＝（ｖ１ｋ，ｖ２ｋ，…，ｖｍｋ）として説明され得る。例えば、車両のポーズＶｋは、グラウンドプレーンに対する車両Ｖの重心位置および配向角によりパラメータ化され得る。
【００５５】
特定の時間ｋでの車両ポーズ／状態Ｖｋおよびセンサ測定値Ｙｋは、例えば、時間的融合段階３０ｉにフィードされる尤度値（例えば、ｐ（Ｙｋ｜Ｖｋ））の形態で入力を提供すべく、組み合わせられる。
【００５６】
ベイジアン占有フィルタ（ＢＯＦ）は、本明細書に説明されるように使用することに適切である。ＢＯＦは、例えば、センサ測定値の最新のセットを考慮して、占有グリッドマップＧｉのグリッドセルの更新された確率値を計算することに使用するために、時間ｋでの占有グリッドマップＧｋの事後確率ｐ（Ｇｋ｜Ｙｋ，Ｖｋ）を算出する有効な式である。
【００５７】
時間的融合処理３０ｉを実行すべく、例えば、段階３２４において格納／生成された初期占有グリッドマップＭ０が提供される。初期グリッドＭ０は、例えば、
‐車両周辺の環境についての前回の情報が利用可能でないとき、「未知」で分類されたセルごとの状態（例えば、割り当てられた確率値０．４５＜ｐ（ｇｉｊ０）＜０．５５）、および／または
‐環境についての事前情報が既知であるとき、ロードされたグリッドセル値
で初期化される。例えば、車両が住宅の車庫に入る／から出る場合、段階３０３が、自律制御システムにより動作され、事前に既知の車庫面積測定に従って初期占有グリッドマップＭ０を提供し得る。
【００５８】
また、「前回の」グリッドマップＧｋ−１が、センサ測定値の取得の時間ｋに先行する時間ｋ‐１において算出される確率値を有するグリッドセルを用いて、時間的融合段階３０ｉの段階３０７において生成／格納される。
【００５９】
システムの起動時に、初期グリッドＭ０および「前回の」グリッドマップＭｋ−１は、同等な値（例えば、Ｍｋ−１＝Ｍ０）を有し得ることに留意されたい。
【００６０】
時間的融合段階３０ｉは、事前マップ知識Ｍ０および／または「前回の」グリッドマップＭｋ−１を、例えば段階３２２において、測定尤度ｐ（ｙｋ｜ｘｋ）の形態の最新のデータで融合する。
【００６１】
ベイズ定理は、時間ｋでのグリッドマップＭｋのセルｇｉｊｋが占有された（または空いている）確率ｐ（ｇｉｊｋ｜ｙｋ，ｘｋ）が、
‐「前回の」時間ｋ‐１での「前回の」グリッドマップＭｋ−１のセルｇｉｊｋ−１の確率ｐ（ｇｉｊｋ−１｜ｙｋ−１，ｘｋ−１）と、
‐確率ｐ（ｇｉｊｋ｜ｙｋ，ｘｋ）（例えば、逆尤度モデルに従って算出される）と、
ベイジアン利得であるｆ｛ｐ（ｎｏｔ（ｇｉｊｋ）｜ｙｋ，ｘｋ）−ｐ（ｇｉｊｋ｜ｙｋ，ｘｋ）｝と
に比例すると述べている。ベイジアン利得は、図５に示されるように、利得段階５２０で算出される。
【００６２】
マップの事前に知られていない境界の仮説において、ベイジアン利得は、測定に基づいてのみ算出されることに留意されたい。
【００６３】
また、忘却係数３２７が、図３に示された例示的な実施形態において、センサ占有グリッドに（例えば、「前回の」マップに）適用される。忘却係数段階は、「前回の」グリッドＧｋ−１で更新されたグリッドＧｋの重みを増加または減少させる設計パラメータとして、パラメータ（例えば、指数関数減衰係数）をもたらし、グリッドセル値に適用し得る。
【００６４】
従って、時間的融合処理３０は、環境Ｇ０、車両位置Ｖｋおよびセンサ測定値Ｙｋの事前知識を考慮して、特定のグリッドセルｇｋｉｊが実際に占有された（または空いている）確率ｐ（ｇｋｉｊ）を最大化する問題に対する再帰的解決手段として定式化され得る。
【００６５】
時間ｋ（Ｇｋで示される）でのグリッドマップＧ（例えば、Ｇ＝Ｇｉ）は、時間ｋでのセンサ測定値（例えば、Ｙｉ，ｋ）を、時間ｋ‐１（Ｇｋ−１で示される）での前のマップＧを処理した結果であることに留意されたい。また、前のマップＧｋ−１は、時間ｋ‐１そのものに対する情報を含むだけでなく、時間起源から時間ｋ‐１まで（例えば、時間１から時間ｋ‐１まで）のマップの全体的な進化に関する情報を含む。 
【００６６】
さらに、センサ占有グリッドマップＧｉを示す場合、一次マルコフ想定に従って、実施形態を制限することなく、時間ｋにおけるマップＧの進化の単一の「時間フレーム」を参照する。そうでない場合、時間１からｋ‐１の完全なマップ履歴は、時間ｋ‐１での単一マップＧ内に表示／捕捉される。
【００６７】
図４は、複数のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓｉのそれぞれのセンサからの複数のセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉから処理される可能なセンサ占有グリッドマップフレームＧ１、Ｇ２、Ｇｉの図である。具体的には、図４の部分ａ）の個別の部分ａ１）、ａ２）、ａ３）、ａ４）は、図４の部分ｂ）のそれぞれの部分ｂ１）、ｂ２）、ｂ３）、ｂ４）の拡大図を表す。
【００６８】
それぞれのセンサ占有グリッドマップのグリッドセルの内容を分類するそれぞれの「状態」ラベルは、各センサのセンサ測定値パラメータ／作動原理の関数として異なり得る。
【００６９】
実際に、それぞれのセンサ占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｋは、各々が環境の特定の特徴についての情報を提供し得る。
【００７０】
例えば、例においては、以下が示される。
‐第１の占有グリッドマップＧ１は、視覚センサからのデータを処理した結果であり、従って、静的オブジェクトと動的オブジェクトとの両方、ならびに環境のトポロジー（例えば、車線のある道路）に関する情報を提供する。
‐第２のグリッドマップＧ２は、ライダセンサからのデータを処理した結果であり、静的障害物および／または動的障害物の推定位置についての情報を提供する。
‐ｉ番目のマップＧｉは、地理情報システム（ＧＩＳ）により示されたセンサからのデータを処理した結果であり、環境（例えば、ロード／オフロードエリア）のコンテキスト情報データを提供する。既知のように、ＧＩＳは、航空機または衛星のセンサを使用して、リモートセンシングイメージ（すなわち、地球を測定することにより取得されたイメージ）を統合する。 
【００７１】
具体的には、それぞれのセンサ占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉがセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉの時間的融合処理３０ｉを介して時間的融合段階３０で生成された後、時間ステップｋごとに、センサ占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットにおけるグリッドマップは、少なくとも１つの「融合」占有グリッドマップＦ、Ｅを含む融合マップのセットＦＦにおいて合わせて「融合」される。
【００７２】
その通りにすべく、グリッド融合段階４０は、マップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットを受信して、マップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットの融合動作データ（例えば、時間フレームＧ１，ｋ、Ｇ２，ｋ、Ｇｉ，ｋ）を実行することにより、少なくとも１つの「融合」占有グリッドマップＦ、Ｅを出力として提供する。
【００７３】
データ融合４０には異なるアプローチが使用され得、これは、マップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットの（時間フレームにおける）データの組み合わせ、関連付け、推定、相関付けの動作のうちの少なくとも１つを含み得る。 
【００７４】
これらの２つのアプローチは、図８および図９に示された、データ融合ブロック４０の実装を表す２つの実施形態で要約される。
【００７５】
例えば、図１に例示されるように、図８に示されるようなベイズ推定５０に基づくデータ融合、または、図９に示されるようなデンプスター・シェイファー理論６０が使用され得る。
【００７６】
従って、融合グリッドマップは、車両Ｖの移動経路に沿った障害物の占有率を正確に予測および／または検出することを容易にして、運転補助システム／インタフェースによる車両Ｖの移動経路に対するオンライン修正を容易にし得る。
【００７７】
例えば、車両が自律運転システムにより動作される場合（当該図では不可視）、車両と障害物との間の衝突を回避することを容易にし得る。
【００７８】
上記で予測されたように、例えば、グリッド融合処理４０は、
‐ベイズ推定／ベイジアン占有フィルタ（ＢＯＦ）融合処理段階５０と
‐デンプスター・シェイファー理論（ＤＳＴ）融合処理段階６０と
のうちの少なくとも１つを備え得る。
【００７９】
実際に、ベイジアン占有フィルタ（ＢＯＦ）（例えば図５を参照）およびデンプスター・シェイファー証拠理論（ＤＳＴ）（例えば図６を参照）のうちの少なくとも１つは、グリッド融合処理段階４０における使用に適切である。図８および図９はそれぞれ別個の実装を示しているが、グリッド融合処理段階４０および調停段階９０は、並列して動作するＢＯＦ実施形態とＤＳＴ実施形態との両方を含み得る。 
【００８０】
図５に例示されるように、ＢＯＦ融合５０において、融合処理式は、それぞれのセンサ測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉの正確度におけるそれぞれの信頼度レベルを示す重みＷｋのセット（例えば、Ｗｋ＝［ｗｋ，１，ｗｋ，２，ｗｋ，ｉ］）に基づいて、センサ占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットのそれぞれのセンサ占有グリッドマップのそれぞれのグリッドセルのデータを組み合わせる。
【００８１】
一般な形では、ＢＯＦ（グリッド融合処理）５０の結果は、時間的融合から得られるセンサ占有グリッドマップの重み付けされた（線形）組み合わせの観点から表さ得、例えば、以下の通りである。
【数４】
2021527863.tif 000006
【数５】
2021527863.tif 000007
【００８２】
ユーザによりおよび／または設計により事前に指定されない限り、センサは、ＢＯＦグリッド融合処理５０に対して同等な寄与をもたらす（すなわち、マップは同等な重み（例えば、ｗｋ，ｉ＝Ｗｋ）で組み合わせられる）と想定される。
【００８３】
グリッドセル
【数６】
2021527863.tif 000008
間の時空間的関係を仮定する標準的なベイジアン設定では、複数のセンサグリッドＧｋ，ｉの組み合わせとしてのマップｐ（Ｆｋ｜Ｇｋ）の真実性（確率）は、ベイズ定理、すなわち、
【数７】
2021527863.tif 000009
を介して評価され、ここでマップ占有率についての推定は尤度ｐ（Ｇｋ｜Ｆｋ）の形態で各個別のセンサグリッドＧｋと比較される。
【００８４】
しかし、グリッドベースのアプローチは、これが特徴認識およびデータ関連付け技術の実装を必要とするように、オブジェクトの挙動を予測する能力は有しておらず、従って、測定重み付けのみに依存する。同様に、時間的融合におけるように、モデルベースの予測なく、時間ｋ‐１からｋの予測マップ変化は  ｐ（Ｆｋ｜Ｆｋ−１）＝０である。従って、ベイジアン利得ｆ｛ｐ（ｎｏｔ（Ｆｋ）｜Ｇｋ）−ｐ（Ｆｋ｜Ｇｋ）｝は、センサ重量ｗｋを決定することが不可能であり得る。実験的に調整されたセンサ重量は、特定のシナリオのみに対して調整されている場合があり、従って、一般的な目的のマッピングには適していない場合がある。従って、グリッド融合処理の間にセンサ重量が再帰的に調整される必要があるということが明らかになる。
【００８５】
従って、例えば、ｉ番目のセンサ重量の真の重み
【数８】
2021527863.tif 000010
と実際の値
【数９】
2021527863.tif 000011
との間のエラー
【数１０】
2021527863.tif 000012
が、
【数１１】
2021527863.tif 000013
のように表され得る。
【００８６】
調整可能な重みを反復的に提供するフィードバックネットワークは、例えば、以下で説明されるように調停段階９０により提供されるデータセットＷにおいて、ＢＯＦ融合の間に自動センサ重量ｗｋ調整を容易にし得る。
【００８７】
代替的に、デンプスター・シェイファー証拠理論（ＤＳＴ）として既知の組み合わせルールのセットが、例えば図６に詳述された図９のブロック６０において、使用され得る。ＤＳＴは、証拠グリッドに適用される組み合わせルール（すなわち、証拠理論）の利用により占有グリッド間で生じる不確実さに対処すべく開発された。 
【００８８】
実際に、ベイズの理論によると、セルの占有率は、セルごとの単一確率に基づいて評価される一方、ＤＳＴでは、４つの「マス」の信念関数に基づいて占有率についての決定が行われる。さらに、ベイズの理論における信念の遷移は、２つの状態の間においてのみ可能であり、対称的に制限される。
【００８９】
ＤＳＴ処理６０は、図６に例示されるように、少なくとも１つの占有グリッドマップＦｋおよび／または相補的占有グリッドマップ（例えば、ｎｏｔ（Ｆｋ）および／または衝突グリッドマップＣｋ）を出力として提供する。ＤＳＴ処理６０の出力として提供される融合グリッドマップＦｋ、ｎｏｔ（Ｆｋ）、Ｃｋのセットは、「証拠グリッド」Ｅとして集合的に示され得る。 
【００９０】
図２に関連して説明されたものと同様に、証拠グリッドマップＥは、確率値が割り当てられた個別のグリッドセルを有する。さらに、確率値に関連する分類は、セルの「状態」の２値セットより多くを備える。実際に、不確実さは信念関数Ｂｅｌ（Ｘ）としてモデル化される。
【００９１】
環境の占有率についての「信念」（すなわち、状態命題をサポートする証拠、分類が真実であると考えられる程度）は占有された（Ｏ）または空いている（ＦＲ）のいずれかにより分類され、これは確率変数Ｘ＝｛Ｏ，ＦＲ｝の全ての可能な状態のセットをもたらす。Ｘの可能なサブセットのセット、すなわち、「識別のフレーム」（簡単に、ＦＯＤ）は、２Ｘ＝｛占有された（Ｏ）、空いている（ＦＲ）、未知（Ω）、衝突（Φ）｝と示される。ＤＳＴの主な目的は、識別２Ｘのフレームにおける任意の命題Ｘをサポートする全ての証拠を説明する結果としての確率である信念Ｂｅｌ（Ｘ）を算出することである。従って、信念関数Ｂｅｌ（Ｘ）は、Ｘが真実であると考えられる程度を表し、
【数１２】
2021527863.tif 000014
ように表され得る。ここで、
‐Ｘは可能な状態２Ｘ（例えば、Ｘ＝Ｏ）のうちの任意の状態である。
‐ｍ（Ａ）は、２Ｘを含む状態Ｘに含まれるサブセットＡごとの基本的な確率密度関数値であり、Ａの「マス」とも既知である。例えば、Ｘ＝Ｏであるとき、
【数１３】
2021527863.tif 000015
である。
‐Ｂｅｌ（Ｘ）は、命題Ｘをサポートする全ての証拠を考慮する２Ｘのサブセットである。
【００９２】
証拠グリッドマップＥのセルの内容（「尤度」とも示される）は、車両Ｖの周辺の環境空間におけるオブジェクト／障害物の存在の検出の信頼性の程度のインジケータである。
【００９３】
ＤＳＴ融合６０の処理は通常、占有グリッドマップセルｐ（ｇｋ，１）にわたって４つのマスを再配布する厳格な制約に基づく処理を備える、基本的マス割り当て（ＢＭＡ）段階６１０から開始される。以下に説明されるように、ＢＭＡの結果は、デンプスター・シェイファー組み合わせルール段階６９０に後続的に提供される。
【００９４】
例えば、情報の２つのソース（例えば、センサ占有グリッドマップＧ１およびＧ２）は、その値が通常
【数１４】
2021527863.tif 000016
のように計算されるＸＯＲオペレータ
【数１５】
2021527863.tif 000017
によって、「ジョイントマス」ｍを有する融合信念関数に組み合わされる。センサが融合される順序は、可換特性を考慮すると無関係である。
【００９５】
証拠としてのアプローチにおいて、信念は４つの状態の間で移動し得、ここで、これらの遷移の各々は、異なる意味、ダイナミクスおよび重要性を有する。ＤＳＴが、単一確率値のみよりもセルのより高い信頼度レベルをモデル化する一方、センサグリッド重み付けｗｋはこの段階で未解決のままである。
【００９６】
図８の実施形態に示されるように、ＢＯＦを実行するデータ融合ブロック５０を参照すると、時間的融合段階３０のセットは、この実施形態において、ベイズ推定５０と不一致評価段階７０とに基づいてデータ融合ブロック５０を備えるグリッド融合状態４０に結合される。
【００９７】
不一致評価段階７０は、マップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットを受信し、マップを比較する動作（例えば、１対１）の結果についての情報を備える検出された不一致Ｄのセットを提供する。比較動作は、少なくともマップ間の同等であり異なる（すなわち、衝突する）セルを識別するのに適切である任意の異なる技術により実行され得る。
【００９８】
例えば、検出された不一致Ｄのセットは、
‐以下に説明されるように、それぞれのセンサグリッドマップのうちの衝突セルの位置のセット、および／または
‐センサのペア間の不一致を示す値のセット（例えば、第２のセンサグリッドの対応するグリッドセルの確率値から第１のセンサグリッドのグリッドセルの確率値を減算することから得られる）
を備え得る。例えば、上述の情報は、マトリクスの形態で組み合わされ得る。
【００９９】
図７は、不一致検出段階７０におけるマップのセットを処理した可能な結果の例示的な図である。
【０１００】
図７に示されるように、部分ａ）は融合マップＦの例示的な時間フレームであり、その一部分（黒ボックスで囲まれた）は、図７の部分ｂ）、ｃ）およびｄ）で拡大される。
【０１０１】
異なるセンサは、おそらく互いの間で衝突しながら異なる情報を提供するので、融合マップＦ、Ｅのグリッドセルの大部分は、空間占有、すなわち、
【数１６】
2021527863.tif 000018
についての非常に衝突するまたは不確実な情報に対応する関連付けられた値を有し得る。
【０１０２】
結果的に、不一致処理段階７０は、占有グリッドマップのグループ間の衝突の存在（具体的には、衝突がどこにあるか、および衝突が関連する比較されたグリッドマップのどのグループ（例えば、ペア）を対象としているかを特定するため）についての構成された情報を含む、検出された不一致Ｄのセットを提供し得る。 
【０１０３】
具体的には、検出された不一致Ｄのセットは、例えば、
‐第１のＧ１占有グリッドマップと第２のＧ２占有グリッドマップとの間の不一致を示す、第１の不一致Δ１２と、
‐第２の占有グリッドマップＧ２とｉ番目の占有グリッドマップＧｉとの間の不一致を示す、第２の不一致Δ２ｉと、
‐ｉ番目の占有グリッドマップＧｉと第１の占有グリッドマップＧ１との間の不一致を示す、ｉ番目の不一致Δｉ１と
を備える。
【０１０４】
例えば、そのような情報は、不一致コンポーネントΔ１２、Δ２ｉ、Δｉ１を有するアレイの形態で、検出された不一致Ｄのセットに格納／エンコードされ得る。その各々はセンサグリッドセルのグループの各比較の結果を格納する（例えば、それぞれのグリッドマップセルのセルごとの「衝突」値を含む）。
【０１０５】
当該「衝突」値は、異なるマップのセルにおける確率値からあるマップのセルにおける確率値を減算することにより計算され得る。
【０１０６】
不一致処理段階７０の存在の影響は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓｉにより提供される測定値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉから生成される時間的に融合グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉの統合および操作を自動的に較正することを容易にする。実際に、不一致Ｄのセットにおける「衝突」値Δ１２、Δ２１、Δｉ１の知識は、衝突調停段階処理９０を介して、融合マップＦ、Ｅの「不確実な」セルの確率を「占有された」または「空いている」状態のいずれかに「傾け（ｔｉｐ）」て、「調和された」または衝突セルの数を減らした調停された運転可能な融合マップＭを提供するのに使用され得る。
【０１０７】
図８ａに例示されるように、データ融合段階４０および不一致評価段階７０は、調停段階９０に結合されており、調停段階９０は、図８の実施形態の場合、ＢＯＦデータ融合ブロック５０、融合マップＦおよび検出された不一致Ｄのセットを備えるマップＦＦのセットを入力として受信する。
【０１０８】
図９の実施形態の場合では、調停段階９０'は、融合マップＦと証拠グリッドＥとを含むセットＦＦを受信する。
【０１０９】
図８と図９とに例示されるように、調停段階９０、９０は、占有グリッド処理段階８５（図９では８５'と示される）を実質的に備え、融合マップのセットＦＦを入力として受信し、調停された融合マップのセットＭＭを出力として提供し、そのような段階８５は通常、衝突検出段階８３、衝突解決段階８７および衝突修正段階８９を備える。図９において、変形した実施形態は９０'で示されており、対応するブロックは「プライム」記号で、８５'、８３'、８９'、８７'と示され、対応する機能の可能な異なる内部実装を示す。
【０１１０】
衝突調停段階９０は、可能な衝突（例えば、矛盾）を解決するための異なるアプローチ、ならびに、データ融合処理段階４０において使用されるアプローチの関数として、融合グリッドＦおよび／または証拠グリッドＥのセルの占有状態（例えば、ＢＯＦ融合５０および／またはＤＳＴ融合６０）のセンサにより提供される情報を使用し得る。 
【０１１１】
具体的には、図８ａに例示されるような変形した実施形態では、データ融合処理段階４０におけるＢＯＦ融合処理段階５０および不一致評価段階７０は、衝突調停段階９０に結合されている。 
【０１１２】
考慮される実施形態では、衝突調停段階９０は、確率論的モデルに基づいて、または、検出された不一致Ｄのセットを処理することにより、融合マップＦにおける衝突セル値を解決するための、エンコードされたルールおよび論理式に代替的に基づいて、状況評価段階８０をさらに含む。従って、衝突調停段階９０は、融合マップＦをＢＯＦ融合処理段階５０から、検出された不一致Ｄのセットを不一致検出段階７０から、入力として受信する。
【０１１３】
図８に例示されるような実施形態において、状況評価段階８０は、衝突評価段階８４と、不一致ベースの関係モデル化（簡単にＤＢＲＭ）段階８２とを備える。占有グリッド処理段階８５は、衝突検出段階８３、衝突解決段階８７、および衝突修正段階８９を備える。
【０１１４】
占有グリッド処理段階８５における衝突検出段階８３は、融合マップＦをＢＯＦ処理段階５０から受信して、当該マップＦおよび／または衝突セルのセットＣＡおよび／またはトリガ信号を出力において提供する。
【０１１５】
具体的には、衝突検出段階８３は、入力された融合マップＦにおけるグリッドセル
【数１７】
2021527863.tif 000019
内の衝突セルＣＡのセットにフラグを付ける動作を実行する。融合マップＦは、例えば、以下を備え得る。
‐特定数のＢＯＦデータ融合５０サイクルの確率値
【数１８】
2021527863.tif 000020
を有する融合マップＦのグリッドセル、
‐特定の時間ｔｋにわたって
【数１９】
2021527863.tif 000021
とラベルされるグリッドセル
【数２０】
2021527863.tif 000022
【０１１６】
従って、衝突検出段階８３は、衝突が生じたことを示すフラグ付きセルＣＡのセットを出力として提供し得る。融合グリッドＦ内において、複数のフラグ付きセルＣＡは時間ｋでフラグを付けされ得ることを留意されたい。従って、融合マップＦ内のセルＣＡのグループごとに、同じフラグが有効にされ得る。代替的に、複数のフラグ値が、例えば、より高い「衝突レベル」とより低いレベルとを区別すべく、同じ時間ｋで複数のグリッドセルに関連付けられ得る。
【０１１７】
トリガ信号は、定期的に（すなわち、所定の時点で）または衝突セルＣＡのセットにおける確率値の関数として生成され得る。トリガ信号は、内部で使用されてもよく、またはユーザ処理段階８７、８４に提供されてもよい。
【０１１８】
例えば、衝突検出段階８３は、フラグを付けることを適用する前に、データ融合処理４０において、融合マップＦの複数の時間フレームをＢＯＦ処理段階５０から受信し得る。衝突検出段階８３は、衝突セルＣＡのセットにフラグを付ける前に、特定の時間ｋ（例えば、特定数の融合処理サイクル）を待ってもよく、および／または、セルの確率値が安定するのを待ってもよい。
【０１１９】
代替的に、衝突セルＣＡの非ヌルセットの存在そのものがトリガ信号として使用されてもよい。
【０１２０】
考慮される実施形態において、衝突検出段階８３は、フラグ付きセルＣＡのセットおよび／または融合マップＦおよび／またはトリガ信号を、状況評価段階８０における衝突評価段階８４と、占有グリッドマップ処理段階８５における衝突解決段階８７とに提供する。
【０１２１】
図８の例示的な実施形態において、状況評価段階における衝突評価段階８３は、入力として以下を受信する。
‐不一致評価段階７０からの検出された不一致Ｄのセット
‐ＤＢＲＭ段階８２により提供される不一致ベースの関係モデルＤＭ（例えば、メモリ８２に格納される）
‐衝突セルＣＡのセットおよび／または融合マップＦおよび／またはトリガ信号
【０１２２】
段階８２により提供される不一致ベースの関係モデルＤＭは、衝突セルＣＡのセットにおける衝突グリッドセルおよび／または融合グリッドマップＦに適用され、以下のうちの少なくとも１つを実行するルールのセットを表す。
‐衝突セルの空間的評価（例えば、セル位置）
‐占有率の確率の評価（例えば、不一致解決ロジックを介して）
【０１２３】
従って、衝突評価段階８４は、例えば検出された不一致Ｄのセットと不一致ベースの関係モデルＤＭとの組み合わせを使用するように構成されており、従って、グリッドセルの状態を「不確実／未知」に維持する衝突を解決する方法を提供する。
【０１２４】
より詳細には、曖昧なセルの占有率が、第１の状態（例えば、「占有された」
【数２１】
2021527863.tif 000023
）または第２の状態（例えば、「空いている」
【数２２】
2021527863.tif 000024
状態）のいずれかであると「傾け」るための情報を取得すべく、以下に説明されるように、衝突評価段階８４は、不一致解決ロジックを採用し得る。
【０１２５】
図７を参照して前述されたものと同様に、第１の例示的解決ロジックは、異なるセンサ測定間における不一致ベースの関係の存在の観察を介して開発される。
【０１２６】
図７の部分ｂ）、ｃ）およびｄ）において、エリアＡは、道路の端（例えば、車線）に対応するグリッドセルである。この情報は、視覚センサにより車線として確認され、（ＧＰＳ／ＧＩＳ）コンテキストマップにより（丸い）境界として確認される。しかし、ライダセンサは、光線エネルギの大部分が周辺環境に分散されるので、結果として得られる融合マップのセル
【数２３】
2021527863.tif 000025
を、「空いている」と分類する可能性がある。
【０１２７】
従って、図７において例示されるように、視覚センサの検出された不一致Ｄのセットにおける不一致Ｄ２ｉおよびＤｉ１ｖｓ．ライダ（部分ｃ）およびコンテキストマップ（ＧＩＳ／ＧＰＳ）ｖｓ．ライダ（部分ｄ）がそれぞれ、両方のセンサペアからの測定が互いに矛盾するので、高い不一致値を有する。それとは逆に、両方のセンサからの測定が互いに裏付けるので、視覚センサとＧＩＳマップ（部分ｂ）との間の不一致Δ１２は非常に小さい。
【０１２８】
障害物の検出は、特に、道路上で生じ得る一時的なジャージおよび／または道路の境界を決定する車線の存在の正確な確定に関する懸念事項である。これらのオブジェクトは、それらの存在がセンサ測定値の少なくとも１つのペア内で生成され得る／衝突状態にあり得るので、不確実さの原因である可能性がある。 
【０１２９】
当該オブジェクトの存在は、検出された不一致Ｄに基づいて、各セルに対して以下のロジック／ルールを使用することにより評価され得る。
‐不一致Δ２ｉおよびΔ１２が、Ｓ１とＳ２とのセンサペア、およびＳｉとＳ２とのセンサペアが一致しないと示すとき、Δｉ１は、ＳｉとＳ１とのセンサペアが一致しないと示し、次にセルは「占有された」とラベルされる。
‐Δ２ｉがＳ２とＳｉとのセンサペアが一致しないと示し、Δ１２がＳ１とＳ２とのセンサペアが一致すると示すとき、Δｉ１は、ＳｉとＳ１とのセンサペアが一致すると示し、次にセルは「占有された」とラベルされる。
‐任意の他の場合において、セルは「空いている」とラベルされる。
【０１３０】
従って、「衝突」値は、不一致モデル化段階８２により提供される不一致評価モデルＤＭのパラメータである。「衝突」は、段階８２により提供されるモデルＤＭでパラメータ化され得る。例えば、前述したように、「衝突」＝０．５は、グリッドセルｇｉｊｋが、第１のセンサからのデータを使用して空いているとラベルされ、第２のセンサ測定値からのグリッドマップに従って占有されるたことを示唆する。
【０１３１】
衝突評価段階８３は、例えばデータセットＣＲにおける衝突セルについての情報と衝突の種類とを、状況評価段階８０の出力として提供する。結果的に、図８において例示されるように、占有グリッド処理段階８５における衝突解決段階８７は、以下を入力として受信する。
‐状況評価段階８０により提供されたデータセットＣＲ
‐衝突検出段階８３により提供された、衝突セルＣＡおよび／または融合マップＦおよび／またはトリガ信号の、値のセットならびに位置
【０１３２】
衝突解決段階８７は入力を処理する（例えば、センサ測定における空間的および時間的信頼度として衝突の確率を評価する）。従って、適応型重み値Ｗは、さらになる処理のために算出され得る。例えば、重み値は、データ融合処理におけるセンサグリッド値を適用すべく、前の段階に「戻る」（例えば、フィードバックネットワークを介して、特に、ＢＯＦ融合段階５０の段階５２０で、データ融合処理段階４０に戻る）ように送られ得る適応重みＷを備え得る。衝突解決段階８７は当該入力を処理して、値のセットＣＣを提供する。
【０１３３】
１または複数の実施形態において、値のセットＣＣは、フィードフォワード修正の場合に、融合マップＦに適用する修正
【数２４】
2021527863.tif 000026
を示すか、または、修正がフィードバック変形例において適用される場合の重み修正
【数２５】
2021527863.tif 000027
を示す。
【０１３４】
従って、これは、衝突セルの確率を、定義された状態（例えば、占有されたまたは空いている状態のいずれか）に「傾け」（すなわち、プッシュまたは再割り当て）る。例えば、解決されたグリッドセル値は、例えば、状況評価段階８０により提供されるデータセットＣＲのルールを適用することにより、検出された不一致Ｄのセットにおける「衝突」値の測定の関数として算出され得る。
【０１３５】
衝突解決段階８７の出力は、衝突修正段階８９に通信される。
【０１３６】
結果的に、衝突修正段階８９は、以下を受信する。
‐衝突修正段階８７からの値のセットＣＣ
‐ルールデータセットＣＲ
‐データ融合処理段階４０におけるＢＯＦ融合段階５０からの融合マップＦ
【０１３７】
衝突修正段階８９は、運転可能な融合マップＭを出力として提供し、これは、前述したように、ドライバー補助システム／インタフェースＩＡに提供され得る。融合グリッドマップＭは、例えば、融合マップＦにおける衝突グリッドセルの値を、対応する値ＣＣ（例えば、解決されたグリッドセル値）と統合および／または置換することにより、衝突修正段階８９で取得される。
【０１３８】
衝突修正段階８９において処理することは、
【数２６】
2021527863.tif 000028
で表され得る。これは、段階８７からの融合マップ
【数２７】
2021527863.tif 000029
と、修正
【数２８】
2021527863.tif 000030
との間の差、または、段階８７からのこれまで算出された重み値セット
【数２９】
2021527863.tif 000031
と修正
【数３０】
2021527863.tif 000032
との間の差である
【数３１】
2021527863.tif 000033
であり、これらはそれぞれフィードフォワードまたはフィードバック変形例におけるものである。 
【０１３９】
従って、融合グリッドマップＭは、車両Ｖの移動経路に沿った障害物の占有率を正確に予測および／または検出することを容易にして、運転補助システム／インタフェースＩＡによる車両Ｖの移動経路に対するオンライン修正を容易にする。
【０１４０】
例えば、車両が自律運転システムにより動作される場合（当該図では不可視）、車両と障害物との間の衝突を回避することを容易にし得る。
【０１４１】
図８ｂの例において、センサグリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉは、簡略化された例を提供すべく、その不一致段階における処理の結果、検出された不一致Ｄのセットを提供する、グリッドセルのｎ＝２行とＭ＝１列とを有する。ここで、例えば、
‐第１のセンサのペアが一致する（例えば、Δ１２＝０）
‐第２のセンサのペアが一致しない（例えば、Δ２ｉ＝１）
‐第３のセンサのペアが一致しない（例えば、Δｉ１＝１）
【０１４２】
本明細書で上記に示される計算はもちろんシンプルな例を表すが、他の実施形態では、不一致を決定するために異なる計算が実行され得る。 
【０１４３】
衝突評価段階８４の検出された不一致のセットをモデルＤＭと共に処理することは、データセットＣＲ値、例えば、
【数３２】
2021527863.tif 000034
を提供する。
【０１４４】
さらに、再び一例として、衝突解決段階８７は、融合段階において使用される重みの初期値、例えば、
【数３３】
2021527863.tif 000035
を受信し得る。
【０１４５】
結果的に、衝突解決段階８７は、更新された重み値を算出して、例えば、グリッド融合処理段階４０におけるＢＯＦ融合段階５０に提供し得る。例えば、重みは、以下のように算出され得る。例えば：
【０１４６】
ＣＣ＝［ｗ１，ｗ２，ｗ３］
ここで、
‐ｗ１＝ｗ２＝ｕ／ｕ１＋ｕ２＋ｕｉ
‐ｗ３＝ｖ／ｕ１＋ｕ２＋ｕ３
であり、
‐ｕ＝ＣＡ＋ＣＡ＊ＣＣ＝０．５５
‐ｖ＝ＣＡ−ＣＣ＝０．１１
である。
【０１４７】
従って、フィードフォワードまたはフィードバック構成のいずれにおいても、センサグリッドマップ占有確率は、融合グリッドマップＭにおけるこれらの重みの関数に応じて、融合および重み付けされ得る。
【０１４８】
調停段階９０のさらなる変形した実施形態において、値ＣＣは、図１、５および８において可視であるように、データ融合処理段階４０のＢＯＦ融合処理５０、例えば、特に、ＢＯＦ融合処理の段階５２０にフィードバックするための適応重みＷを備え得る。これは、データ融合処理５０におけるセンサ占有グリッドマップの反復的な重み付けＷ、５２０、５０を容易にし、例えば、重み付けされた線形意見プールの融合を提供する。
【０１４９】
既に述べたように、図９において例示される変形した実施形態において、データ融合処理段階４０におけるＤＳＴ融合処理段階６０は、調停段階９０に結合されている。
【０１５０】
具体的には、図９において例示される変形した実施形態において、調停段階９０'は、証拠グリッド処理段階８５'を備え得る。
【０１５１】
図９において例示されるように、証拠グリッド処理段階８５'は、前述したものと同様に、検出段階８３'と解決段階８７'とを備える。
【０１５２】
図９において例示される変形した実施形態において、ＤＳＴ処理６０からの証拠グリッドＥをも備える融合マップのセットＦＦを受信する場合、検出段階８３'は、証拠グリッドＥを解決段階８７'に送り（例えば、値を送る）、段階８３'が証拠グリッドＥを受信する度に、段階８７'のアクティブ化をトリガするように構成される。
【０１５３】
図９において例示される変形した実施形態において、衝突解決段階８７'は、ＤＳＴグリッド融合６０に関連する使用に適切な比例衝突解決（ＰＣＲ）ルールを備える（例えば、格納する）。
【０１５４】
図９において例示される変形した実施形態において、グリッドセル占有値についての決定「ロジック」（例えば、衝突セルの確率をどのように「傾け」るか）は、複数の値（例えば、２値ベイジアン値である空いている／占有されたとは異なる、４つの値（マス）‐（空いている、占有された、衝突、未知））を有する「信念関数」Ｂｅｌ（Ｘ）  に基づいてよい。従って、ＤＳＴは、４つの「状態」の間に「信念」を分散する可能性により、マッピングの解像度を上昇することを容易にする。実際に、これは、環境において生じる遷移をより詳細に、より現実的な方法で示すことと、環境のより信頼性のあるマップを提供することとを容易にする。 
【０１５５】
実際に、ＧＰＳ情報が、壁が存在しないと示すときであっても、ライダセンサがそうでないと示す場合、ＧＰＳもライダも特定エリアについての情報を提供しない場合と区別して、「衝突」値を割り当てることにより、これを強調して、従って「未知」とマークされるようにすることがベストであろう。ＢＯＦ融合５０において、前の例の両方の場合で、融合マップＦのグリッドセルには同じ確率値（例えば、０．５）と同じ状態（例えば、「未知」）とが割り当てられたのであろう。これに対して、ＤＳＴは、より多くの「証拠」状態（例えば、空いている、占有された、衝突、未知の４つの状態）を区別することを可能にする。
【０１５６】
それにもかかわらず、ＤＳＴ融合６０は、（非常に）衝突するソースからの情報を組み合わせる場合に、反直感的な結果を生成し得ることが観察されてきた。従って、予測不可能な「証拠」グリッドマップＥに対処する目的のためにＰＣＲ処理８７'が使用され得、ＤＳＴの能力を拡張することで潜在的な衝突を自動的に解決する。
【０１５７】
例えば、１または複数の実施形態は、例えば全ての一体性制約に従って、空でないセットに比例して、衝突マス再分配の動作
【数３４】
2021527863.tif 000036
を備え得る。 
【０１５８】
ＰＣＲ段階８７'は、例えば、全てのサブセット（空いている、占有された、衝突、未知）∈Ａの全てのソースｎの接続的な組み合わせを算出して、基本的ＤＳＴ式を、以下のように一般化するように構成される。
【数３５】
2021527863.tif 000037
全ての衝突マスは、以下のように表され得る。
【数３６】
2021527863.tif 000038
ここで、上記式におけるアデンダム
【数３７】
2021527863.tif 000039
は、部分的に衝突するマスである。
【０１５９】
証拠グリッドＥを使用する１または複数の実施形態において、従って、各々の部分的に衝突するマスが、図９において例示されるように、調停段階９０'の衝突解決段階８７'においてこれらのサブセットに既に割り当てられた基本確率マスに比例して、そのサブセットに再配布される。
【０１６０】
図８および９の変形した実施形態は、さらなる変形した実施形態において組み合わされ得、ここで調停段階９０は、ＢＯＦ融合処理とＤＳＴ融合６０とに結合され得ることを再び留意されたい。 
【０１６１】
実際に、証拠グリッドマップＥにおける比例滴衝突再分配ルール８７'（簡単に、ＰＣＲ）の使用と、不一致Ｄの状況評価８０により提供されるルールＣＲを介した衝突解決の使用とは、互いに排他的なアプローチではない。
【０１６２】
２つのアプローチは、例えば調停段階９０において以下を備える変形した実施形態において組み合わされ得る。
‐各々が特定の機能を実行する複数の特化した並列段階（例えば衝突解決段階８７,８７'のペア）
‐両方の種類の動作を実行する同じ段階（例えば、ＰＣＲ８７'によるＤＳＴ証拠グリッドＥおよび／またはＢＯＦ融合マップＦと、ルールデータセットＣＲとの両方で動作するように搭載される同じ処理段階８７）。
【０１６３】
後者の配置は、例えば、処理中のデータ融合段階４０における処理段階５０および６０の両方を含むとき、有用であると証明され得る。実際に、ＤＳＴ処理６０およびＢＦ処理５０は、両方の方法の一貫性を向上させ、互いに欠点を減らす（例えば、堅牢性を容易に向上させる）べく、例えば、データ融合段階４０において並列で実行され得る。
【０１６４】
従って、衝突調停段階９０は、少なくとも１つの融合グリッドマップＦ、Ｅのグリッドセルにおける衝突のコヒーレントで信頼性の高い修正を容易にし、従って、運転可能な融合マップＭを出力し得る。
【０１６５】
前述した処理段階（具体的には、データ融合段階４０、ＢＯＦ融合５０、ＤＳＴ融合６０、調停段階９０および／または９０'、ならびに不一致検出段階７０）を別個のエンティティとして表示することは、単に明確さと簡単さのためであることが理解されよう。１または複数の実施形態において、それらの段階の１または複数は、多機能段階および／または回路（例えば、単一プロセッサまたはＤＳＰ）の形態で統合され得る。
【０１６６】
図１０は、説明された実施形態に係る車両環境マッピングの方法１０００の例示的な図である。
【０１６７】
車両Ｖ（例えば、陸上車両）の環境をマッピングするための方法１０００は、以下の動作を備える。
‐Ｓ１、Ｓ２、Ｓｉで、方法の動作の開始を示し、同様に、例えば、ライダ、カメラおよびＧＰＳ／ＧＩＳを備える複数のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓｉの存在を示す。
‐１０１０で、複数のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓｉからの入力値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉのセットを受信する動作を示す。
‐１０３０で、（分散された）時間的融合処理３０（３０１、３０２、３０ｉ）、を、入力値Ｙ１、Ｙ２、Ｙｉのセットに適用して、それぞれの占有グリッドマップのセットＧ１、Ｇ２、Ｇｉをもたらす動作を示す。
‐１０４０で、データ融合処理４０を、例えば、１０５０で示されたベイジアン占有フィルタ処理または１０６０で示されたデンプスター・シェイファー証拠理論処理を使用して、占有グリッドマップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットに適用して、融合占有グリッドマップＦ、ＥのセットＦＦをもたらす動作を示す。
‐１０７０で、マップＧ１、Ｇ２、Ｇｉのセットにおける占有グリッドマップ（例えば、２つの占有グリッドマップの組み合わせ）を比較することにより不一致７０を検出して、検出された不一致Ｄのセットをもたらす動作を示す。
‐１０９０で、融合占有グリッドマップのセットＦＦを処理して、運転可能な空間の融合占有グリッドマップのセットＭＭを出力する動作であって、処理動作は、少なくとも１つの融合占有グリッドマップＦ；Ｅにおける衝突の調停１０９０ａ、１０９０ｂを実行する段階を備える、動作を示す。以下にも詳述されるように、動作１０９０ａは、図８において調停ブロックの実施形態９０により実行される動作に対応し、一方で、動作１０９０ｂは、図９における調停ブロックの実施形態９０'により実行される動作に対応する。
‐ＩＡで、運転可能な調停された融合マップＭを、少なくとも１つのドライバー補助デバイスに提供する動作であって、ドライバー補助デバイスＩＡは、運転可能な空間の調停された融合占有グリッドマップＭの関数として動作するように構成される、動作を示す。
【０１６８】
説明されたように、動作１０９０の処理は、具体的には、以下のうちの少なくとも１つを含む。
‐フィードフォワード処理１０９０ａ、１０９０ｂ。
‐例えば、データ融合処理段階４０（例えば、ＢＯＦ融合５０の段階５２０）に適応重みＷを提供することにより、センサ占有グリッドセルおよび／またはセンサ測定値の適応重み付けを備えるフィードバック処理１０９０ａ。
【０１６９】
説明されたように、動作１０９０ａのフィードフォワード処理は、具体的には、以下を含む。
‐例えば、ブロック８３において、少なくとも１つの融合マップＦまたはＥにおいて一定期間にわたって不確実と分類されたグリッドセルのセットにフラグを付けて、フラグ付きのグリッドセルのセットをもたらす段階
‐例えば、ブロック８４において、検出された不一致Ｄのセットを分析して、複合ルールのセット（例えば、モデルＤＭ）を、格納されたモデル（例えばブロック８２に格納された）の関数として提供する段階
‐例えば、ブロック８７において、複合ルール（具体的には適応重み付けルール）のセットを、値のセットＣＣ（例えば、複合／修正グリッドセル値）を提供する少なくとも１つの融合マップＦにおけるフラグ付きのグリッドセルのセットの値に適用する段階
‐例えば、ブロック８９において、少なくとも１つの融合マップＦにおけるフラグ付きのグリッドセルに、複合グリッドセル値のセットを組み込むことにより、運転可能な空間の複合融合占有グリッドマップ（Ｍ）を提供する段階
【０１７０】
説明されたように、動作１０９０ｂの処理は、具体的には以下を含む。
‐例えば、ブロック８３'において、証拠グリッドＥにおいて一定期間にわたって不確実と分類されたグリッドセルのセットを送る段階
‐例えば、ブロック８７'において、証拠グリッドＥの間の「マス」の比例衝突再分配を適用して、複合グリッドセル値ＣＣのセットを提供する段階
‐例えば、ブロック８９'において、証拠グリッドＥにおけるフラグ付きのグリッドセルに、複合グリッドセル値のセットを組み込むことにより、運転可能な空間の複合融合占有グリッドマップ（Ｍ）を提供する段階
【０１７１】
既に述べたように、方法は、ＢＯＦ用のブロック５０および９０またはＤＳＴ用のブロック６０および９０'のいずれかを使用する（例えば、動作１０５０、１０９０ａおよび１０６０、１０９０ｂのいずれかを実行する）段階を含み得る。しかし、さらなる変形した実施形態において、データ融合ブロック４０は、ブロック５０および６０の両方を含み得、システム１００は、調停ブロック９０、９０'の両方を含み得る。これは、方法が、図１０において示された全ての動作（例えば、動作１０４０、１０５０、１０７０、１０９０ａおよび１０９０ｂ）を含むことと実行することとが可能であることを意味する。
【０１７２】
要約すると、１または複数の実施形態は、
‐例えば、陸上車両のための車両環境マッピングを提供し、
‐例えば、ベイジアン占有フィルタおよび／またはデンプスター・シェイファー証拠理論を介して、時間的融合およびデータ融合動作を備え、
‐時間的融合処理は個別のセンサにおいてローカルに実行され得、個別のセンサグリッドマップは、２つのグループで比較されて不一致を分析し得、
‐不一致の解析およびデータ融合の結果はさらに、例えば、不一致ベースのリレーショナルモデルおよび／または比例衝突再分配を使用して、衝突調停処理を介して処理され、
‐衝突調停は、例えば、調停処理により提供された衝突セルに対する最新値を有する複合融合グリッドマップを提供し得、
‐複合融合グリッドマップは、例えば、実施形態に従った方法を実行するシステムを搭載した車両に搭載された運転補助システムに提供され得る。
【０１７３】
そうでない場合は、本明細書に添付された図面全体にわたって例示された様々な個別の実装オプションが、必ずしも図において例示されたものと同じ組み合わせに採用されることを意図されているものではないことが分かる。従って、１または複数の実施形態は、添付の図面において例示された組み合わせに関して、これらの（そうでない場合は非必須である）オプションを個別におよび／または異なる組み合わせで採用し得る。
【０１７４】
基礎となる原理に影響することなく、詳細および実施形態は、保護の範囲から逸脱することなく、例としてのみ説明されたものに関してであっても、顕著に異なり得る。保護の範囲は、添付の請求項により定義される。
【図１】
2021527863.tif 000040
【図２】
2021527863.tif 000041
【図３】
2021527863.tif 000042
【図４】
2021527863.tif 000043
【図５】
2021527863.tif 000044
【図６】
2021527863.tif 000045
【図７ａ）】
2021527863.tif 000046
【図７ｂ）】
2021527863.tif 000047
【図７ｃ）】
2021527863.tif 000048
【図７ｄ）】
2021527863.tif 000049
【図８ａ】
2021527863.tif 000050
【図８ｂ】
2021527863.tif 000051
【図９】
2021527863.tif 000052
【図１０】
2021527863.tif 000053
【国際調査報告】
2021527863.tif 000054
2021527863.tif 000055
2021527863.tif 000056