(57)【要約】  車両（１００）の高精度位置を決定する（３３０）方法（３００）および装置（１１０）において、周辺データ値を検出する検出ステップ（３１０）であって、周辺データ値が車両（１００）の周辺（２００）を表し、周辺（２００）が、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴（２１０、２２０）を含み、周辺データ値が、少なくとも１つの規則的な構造を含む検出ステップ（３１０）と、環境データ値とマップとの比較を行う比較ステップ（３２０）と、比較に依存して車両（１００）の高精度位置を決定する決定ステップ（３３０）と、高精度位置に基づいて信号を供給する供給ステップ（３４０）を含む。
2021521457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１００）の高精度位置を決定する（３３０）方法（３００）において、
周辺データ値を検出する検出ステップ（３１０）であって、
前記周辺データ値が車両（１００）の周辺（２００）を表し、
該周辺（２００）が、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴（２１０、２２０）を含み、
前記周辺データ値が、少なくとも１つの規則的な構造を少なくとも含む検出ステップ（３１０）と、
周辺データ値とマップとの比較を行う比較ステップ（３２０）と、
比較に依存して車両（１００）の高精度位置を決定する決定ステップ（３３０）と、
前記高精度位置に基づいて信号を供給する供給ステップ（３４０）と、
を含む方法（３００）。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記車両（１００）が高精度位置に基づいて作動されるように信号を供給する供給ステップ（３４０）と、
マップが信号に依存して更新されるように信号を供給する供給ステップ（３４０）と、
を含む方法（３００）。
【請求項３】
請求項１に記載の方法（３００）において、
少なくとも１つの規則的な構造により、基準構造に沿った複数の前記周辺特徴（２１０、２２０）の周期的な出現を表す方法（３００）。
【請求項４】
請求項３に記載の方法（３００）において、
車線マーキング（２３０）および／または前記車両（１００）の経路（２４０）に基準構造を対応させる方法（３００）。
【請求項５】
請求項１に記載の方法（３００）において、
複数の前記周辺特徴（２１０、２２０）が、互いに独立した少なくとも２つの規則的な構造を有し、
比較を行う前記比較ステップ（３２０）で、互いに独立した少なくとも２つの規則的な構造の関係を決定し、
該関係に依存して比較を行う方法（３００）。
【請求項６】
請求項１に記載の方法（３００）において、
付加的に、前記車両（１００）の大まかな位置を決定する決定ステップ（３０５）および／または前記大まかな位置に依存して車両（１００）の前記周辺（２００）を分類する分類ステップ（３０６）を行い、
周辺（２００）の分類に依存して周辺データ値を検出する検出ステップ（３１０）を行う方法（３００）。
【請求項７】
車両（１００）の高精度位置を決定する（３３０）ための装置（１１０）において、
周辺データ値を検出する（３１０）ための環境センサ（１１１）であって、
周辺データ値が車両（１００）の周辺（２００）を表し、
該周辺（２００）が、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴（２１０、２２０）を含み、
周辺データ値が少なくとも１つの規則的な構造を含む環境センサ（１１１）と、
前記周辺データ値とマップとの比較を行う（３２０）ための計算手段（１１２）と、
比較に依存して車両（１００）の高精度位置を決定する（３３０）ための位置特定手段（１１３）と、
高精度位置に基づいて信号を供給する（３４０）ためのインターフェース（１１４）と、
を備える装置（１１０）。
【請求項８】
請求項７に記載の装置（１１０）において、
前記車両（１００）の大まかな位置を決定する（３０５）ためのさらなる手段（１１５）および／または、大まかな位置に依存して車両（１００）の前記周辺（２００）を分類する（３０６）ための付加的な手段（１１６）が設けられている装置（１１０）。
【請求項９】
請求項７または８に記載の装置（１１０）において、
環境センサシステム（１１１）および／または計算手段（１１２）および／または位置特定手段（１１３）および／またはインターフェース（１１４）および／またはさらなる手段（１１５）および／または付加的な手段（１１６）が、請求項２〜５までの少なくともいずれか一項に記載の方法（３００）を実施するように構成されている装置（１１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の高精度位置を決定するための方法および装置であって、周辺データ値を検出する検出ステップと、周辺データ値とマップとの比較を行う比較ステップと、比較に依存して車両の高精度位置を決定する決定ステップと、高精度位置に基づいて信号を供給する供給ステップとを有する方法および装置に関する。
【発明の概要】
【０００２】
車両の高精度位置を決定するための本発明による方法は、周辺データ値を検出する検出ステップを含み、周辺データ値は車両の周辺を表し、周辺は、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴を含み、周辺データ値は少なくとも１つの規則的な構造を含む。さらにこの方法は、周辺データ値とマップとの比較を行う比較ステップと、比較に依存して車両の高精度位置を決定する決定ステップと、高精度位置に基づいて信号を供給する供給ステップとを含む。
【０００３】
車両は、例えば、道路車両および／またはドローンおよび／または飛行機および／または列車と理解されるべきである。道路車両は、特に自動運転車と理解されるべきである。自動運転車は、部分自動運転車、高度自動運転車、または完全自動運転車として理解されるべきである。
【０００４】
好ましくは、車両が高精度位置に基づいて作動されるように信号が供給され、および／または信号に依存してマップが更新されるように提供されるように信号が供給される。
【０００５】
車両の運転は、車両が、例えば、部分自動運転、高度自動運転、または完全自動運転されることであると理解される。この場合、運転は、例えば、自動横方向制御および／または縦方向制御によって車両のための経路を決定すること、および／または経路をたどること、および／または安全関連の走行機能を実行することを含む。さらに、運転は、例えば、車線変更指示を表示すること、および／または照明制御機能を実行すること、および／または少なくとも１つのナビゲーションタスクを実行することを含む。信号の供給は、例えば、（データ）インターフェースによって信号が供給もしくは伝送され、信号が、例えば、運転する車両の少なくとも１つの制御器によって受信されることであると理解されるべきである。
【０００６】
高精度位置とは、所定の座標系、例えばＧＮＳＳ座標内において、最大限に許容される不確実さを超えない程度に正確な位置と理解されるべきである。この場合、最大限の不正確さは、例えば、車両の周辺に依存する場合がある。さらに、最大限の不確実さは、例えば、車両が部分自動運転、高度自動運転、または完全自動運転されるかどうかに依存する場合がある。基本的には、最大限の不確実さは、車両の安全運転が保証される程度に小さい。車両の完全自動運転では、最大限の不正確さは、例えば、約１０センチメートルの範囲である。
【０００７】
マップは、例えば、車両のナビゲーションシステムおよび／または制御器に関連して、および／または、車両に接続されるか、または車両に含まれるスマートフォンに関連して、車両の高精度位置を決定し、および／または、高精度位置に依存して機能を実行するように構成されたデジタルマップなどとして理解されるべきである。一実施形態では、マップは、特に、位置および／または位置変化に関連して（例えばベクトルの形式で）規則的な構造を表すデータ値として理解されるべきである。
【０００８】
車両の周辺は、例えば、車両の環境センサシステムによって検出することができる領域と理解されるべきである。
【０００９】
環境センサは、例えば、車両の周囲を周辺データ値として検出するように構成された少なくとも１つのビデオセンサおよび／または少なくとも１つのレーダセンサおよび／または少なくとも１つのライダセンサおよび／または少なくとも１つの超音波センサおよび／または少なくとも１つの別のセンサであると理解されるべきである。
【００１０】
本発明による方法は、特に自動運転車では、車両の安全で確実な運転が、多くの場合に車両の高精度位置の知識に依存するという問題を有利に解決する。周辺特徴に依存して（高精度）位置を決定することは知られている。しかしながら、このためには、個々の周辺特徴をそれ自体としても一義的に検出し、認識し、最終的に、例えばマップによって一義的に１つの位置に割り当てる必要がある。しかしながら、互いに類似しているか、もしくは規則的に繰り返される周辺特徴がまさに位置決定の不正確さをもたらし、安全な運転を不可能にすることがある。ここに記載される方法は、まさに規則的な構造の存在が高精度位置を決定するために有利に使用されることにより、高精度位置の決定を支援する。
【００１１】
複数の周辺特徴は、例えば、車線マーキングおよび／または交通標識および／またはガードレール保持柱などのようなインフラストラクチャの構成要素であり、少なくとも１つの規則的な構造は、複数の周辺特徴のそれぞれの構成に応じて、これらの複数の周辺特徴の間の空間的間隔として理解されるべきである。さらなる実施形態では、少なくとも１つの規則的な構造は、複数の周辺特徴が環境センサによって検出される検出時点の間の時間間隔（例えば、車両の速度に依存する）として理解されるべきである。さらなる実施形態では、空間的に規則的な構造は、複数の周辺特徴が環境センサシステムによって検出される検出時点の間の時間間隔（例えば、車両の速度に依存する）として理解することもできる。
【００１２】
好ましくは、少なくとも１つの規則的な構造は、基準構造に沿った複数の周辺特徴の周期的な出現を表す。特に、基準構造は、車両の車線マーキングおよび／または経路に対応する。
【００１３】
基準構造は、例えば、いわゆる「基準線」として理解されるべきであり、複数の周辺特徴がこの基準線にプロットされる。原則として多次元基準構造も可能である。１つの可能な実施形態では、基準線は、車線マーキング（例えば、車線境界マーキングなど）の場合のように、明示的に定義される必要はない。例えば、複数の周辺特徴が投影される車両の経路も基準線として適している。
【００１４】
この場合、規則的な構造を迅速かつ効率的に表示し、車両の高精度位置を決定するために評価または使用することができるという利点が得られる。
【００１５】
好ましくは、複数の周辺特徴は、少なくとも２つの独立した規則的な構造を有し、比較を行う比較ステップにおいて、相互に独立した少なくとも２つの規則的な構造の関係が決定され、比較は、この関係に依存して行われる。一実施形態では、相互に独立した少なくとも２つの規則的な構造のうちの１つは、基準線を表し、少なくとも１つの他の構造とこの基準線との間の距離は、例えば、比較として使用される。
【００１６】
独立した少なくとも２つの規則的な構造の関係は、例えば、一定の位相シフトおよび／または、周辺に依存して生じる（変化する）位相シフトおよび／または横方向もしくは縦方向の互いの間隔として理解されるべきである。
【００１７】
この場合、方法を全体としてより信頼性があるものとし、したがって車両にとってより安全なものにする高精度位置を決定するためのさらなる特徴が提供されているという利点が得られる。
【００１８】
好ましくは、車両の大まかな位置を決定するステップ、および／または、大まかな位置に依存して車両の周辺を分類するステップがさらに提供され、周辺の分類に依存して、周辺データ値の検出が行われる。
【００１９】
大まかな位置は、例えばＧＰＳ座標における位置であって、少なくとも、この大まかな位置に依存して車両を運転することができない程度に不正確な位置と理解されるべきである。大まかな位置は、例えば、ナビゲーションシステムによって決定および／または表示される位置である。車両の大まかな位置は、例えば、道路区間に関する位置特定を可能にするが、例えば、多車線道路の場合、車線を決定することはほとんど不可能である。大まかな位置は、一般的に、数メートルの不正確さで決定され、不正確さは、とりわけ、車両の周辺に依存する。
【００２０】
大まかな位置に依存して車両の周辺を分類することは、例えば、周辺を交通経路クラスに割り当てることとして理解されるべきであり、交通経路クラスは、例えば、ナビゲーションシステムによって決定される。交通経路クラスは、例えば、国道、都市内道路、中央線あり／なしの道路、高速道路、高速車専用道路、農道、高速道路入口または高速道路出口などのいずれか１つのクラスを表す。周辺の実際の分類に応じて、特に本発明を実施するために適した一般的な周辺特徴が存在する。例えば、市内道路にはガードレールは予期されず、国道は、例えば、規則的な照明装置を有していない。
【００２１】
この場合、例えば、環境センサシステムが、車両の大まかな位置に依存して決定される周辺に適合され、これにより複数の周辺特徴が迅速かつ確実に決定されるという利点が得られる。これは、例えば、特定のセンサタイプの調整および／または使用に関連する場合もある。
【００２２】
車両の高精度位置を決定するための本発明による装置は、車両の周辺を表す周辺データ値を検出するための環境センサシステムを含み、周辺は、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴を含み、周辺データ値は、少なくとも１つの規則的な構造を含む。さらに上記装置は、周辺データ値とマップとの比較を行うための計算手段と、比較に依存して車両の高精度位置を決定するための位置特定手段と、高精度位置に基づいて信号を供給するためのインターフェースとをさらに備える。
【００２３】
好ましくは、車両の大まかな位置を決定するためのさらなる手段、および／または、大まかな位置に依存して車両の周辺を分類するための付加的な手段が提供される。
【００２４】
好ましくは、環境センサシステムおよび／または計算手段および／または位置特定手段および／またはインターフェースおよび／またはさらなる手段および／または付加的な手段は、少なくともいずれか１つの方法請求項に記載の方法を実施するように構成されている。
【００２５】
本発明の有利な構成が引用形式請求項に記載され、説明に示されている。
【００２６】
本発明の例示的な実施形態を図面に示し、以下の説明に詳述する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明による装置の例示的な実施形態を示す図である。
【図２】２ａ、２ｂおよび２ｃは、本発明による方法の例示的な実施形態を示す図である。
【図３】３ａおよび３ｂは、それぞれ本発明による方法の例示的な実施形態を示すフロー図ある。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図１、図２、および図３の以下の説明では、車両および自動運転車の用語は同義的に使用し、制限を示すものではない。
【００２９】
図１は、自動化された車両１００の高精度位置を決定する（３３０）ための本発明による装置１１０を備える車両１００を示す。
【００３０】
自動化された車両１００の高精度位置を決定する（３３０）ための装置１１０は、例えば、自動化された車両１００の周辺２００を表す周辺データ値を検出する（３１０）ための環境センサシステム１１１を備え、周辺２００は、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴２１０、２２０を含み、周辺データ値は少なくとも１つの規則的な構造を含む。さらにこの装置は、周辺データ値とデジタルマップとの比較を実施する（３２０）ための計算手段１１２と、比較に依存して、自動化された車両１００の高精度位置を決定する（３３０）ための位置特定手段１１３と、高精度位置に基づいて、自動化された車両１００を運転するための信号を供給する（３４０）ためのインターフェース１１４とをさらに備える。
【００３１】
一実施形態では、環境センサシステム１１１は、例えば、自動化された車両１００に既に含まれる少なくとも１つのセンサ１０１に接続された計算ユニット（プロセッサ、メインメモリ、ハードディスク）として構成されている。さらなる実施形態では、環境センサシステムは、少なくとも１つのセンサ自体を備える。計算ユニットは、例えば、検出された周辺データ値を評価するフトウェアを含む。例えば、視差原理に基づいて、自動運転車１００と複数の環境特徴２１０、２２０のうちの少なくとも１つとの間の距離が決定され、かつ／または構造が決定され、かつ／または複数の周辺特徴２１０、２２０の規則的な構造が決定される。
【００３２】
計算手段１１２は、例えば、周辺データ値とデジタルマップとの比較を行う（３２０）ための適切なソフトウェアを備えるプロセッサ、メインメモリ、ハードディスクを備える。比較は、例えば、周辺データ値が、例えば、環境センサシステムの具体的な構成に依存する所定の特性について検索され、これらの特性が、位置に関連した比較可能な特性を表すデジタルマップに含まれることによって行われる。これらの特性は、例えば、グレーレベルの形式の色値および／または形状および／または色勾配、および／または複数の特性の相互配置である。
【００３３】
位置特定手段１１３は、例えば、計算ユニット（プロセッサ、メインメモリ、ハードディスク）と、比較に応じて自動化された車両１００の高精度位置を決定するように構成された適切なソフトウェアとを含む。高精度位置は、例えば、複数の周辺特徴２１０、２２０に対する自動化された車両１００の位置を決定することによって決定される。これは、複数の周辺特徴２１０、２２０の高精度位置が同様にデジタルマップに記憶されているので、例えば、方向ベクトルおよび／または複数の周辺特徴の少なくとも１つと自動運転車１００との間の間隔を用いて行われる。
【００３４】
高精度位置に基づいて自動化された車両１００を運転するための信号を供給するためのインターフェース１１４は、例えば、高精度位置がケーブルによって、および／またはケーブルなしに、例えば自動化された車両１００を運転するための制御装置に伝送されるように構成されている。このために、インターフェース１１４は、例えば、データを伝送するための送信および／または受信装置を有する。一実施形態では、インターフェース１１４は、例えば付加的に、データフォーマットの適合および／または変更を行うための計算手段を備える。
【００３５】
一実施形態では、装置１１０は、例えば、自動化された車両１００の大まかな位置を決定する（３０５）ためのさらなる手段１１５および／または、大まかな位置に応じて自動化された車両１００の周辺２００を分類する（３０６）ための付加的な手段１１６を備える。
【００３６】
さらなる手段１１５は、例えば、ナビゲーションシステムとして構成されている。さらなる実施形態では、さらなる手段１１５は、例えば、自動化された車両１００に含まれるナビゲーションシステムから大まかな位置を受信するデータインターフェースとして構成されている。このデータインターフェースは、例えば、スマートフォンであってもよく、スマートフォンは、ケーブルによって、および／またはケーブルなしに（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどを介して）自動化された車両１００および／または装置１１０に接続されている。
【００３７】
付加的な手段１１６は、例えば、計算ユニット（プロセッサ、メインメモリ、ハードディスク）として構成されており、この計算ユニットは、大まかな位置に依存して自動化された車両１００の周辺２００を分類する（３０６）ために適したソフトウェアを含む。
【００３８】
図２ａは、方法３００の例示的な実施形態を示す。自動化された車両１００が交通経路に位置している。環境センサシステム１１１によって検出される自動化された車両１００の周辺２００には、複数の周辺特徴２１０、２２０があり、これらの周辺特徴２１０、２２０は規則的な構造を有し、この場合には、例として、交通経路に沿って規則的な間隔をおいて配置された物体として示されている。規則的に繰り返される間隔は、例えば、所定の限界値内で変化することができるが、しかしながら、これらの限界値を超えない間隔として理解されるべきである。したがって、少なくとも１つの規則的な構造は、基準構造に沿った複数の周辺特徴２１０、２２０の周期的な出現を表し、１つの可能な実施形態では、基準構造は、車線マーキング２３０（ここでは、例えば、車線境界マーキング）および／または自動化された車両１００の経路２４０に対応する。
【００３９】
さらに、複数の周辺特徴２１０、２２０は、例えば、衝突障壁の支柱、車線マーキング、ガイドポスト、標識、信号機、道路照明灯、コンクリート障壁（ジャージー障壁）、ガイドビーコン、道路に挿入された路面電車レール、防音壁およびトンネル壁、トンネル内の光および反射ストリップ、排水チャネルまたは縁石として形成されていてもよく、例えば、側方間隔が規則的な構造とみなされる。さらに、複数の周辺特徴２１０、２２０は、例えば、衝突障壁、車線マーキング、ガイドポスト、標識、信号機、道路照明灯、コンクリート障壁（ジャージー障壁）、ビーコン、防音壁およびトンネル壁の接合部、例えば、中央分離帯および／またはトンネル、排水口カバーおよび／またはマンホールカバー、（例えば、高速道路排水溝の）敷石または縁石接合部のライトもしくはリフレクタとして構成されていてもよく、例えば、縦方向の間隔が規則的な構造とみなされる。さらに、複数の周辺特徴２１０、２２０は、例えば、車線マーキング、トンネルおよび／または防音壁部分、または敷石および／または縁石部分として構成することができ、長さは、例えば、規則的な構造とみなされる。さらに、路面隆起および／または車線マーキングおよび／または防音壁および／またはトンネル壁および／または照明および／または反射器の起伏および／または輝度勾配および／または色勾配および／または道路騒音の相違（例えば、周波数または音量）および／またはレールの枕木を規則的な構造とみなしてもよい。
【００４０】
周期およびゆっくりと（例えば、ルートにわたってゆっくりと）しか変化しない構造は、例えば、複数の周辺特徴２１０、２２０のうちの個々の特徴が、例えば他の交通利用者によって覆われている場合であっても確実に決定することができるという利点を有する。この場合、古典的な位置特定方法とは対照的に、もはや、面状にできるだけ限定された特徴（標識、道路照明灯、住宅コーナなど）のみが使用されるのではなく、それ自体はあまり正確ではないが、しかしながら、例えば、部分的な変化および覆いに対して遥かに確実性がある空間的に拡張された周辺特徴（衝突障壁、車線マーキング特徴など）が使用される。それにもかかわらず、代替方法に匹敵するレベルでの高精度位置の決定３３０は、複数の周辺特徴２１０、２２０の個々の特徴を組み合わせることによって可能である。例えば、基準構造に沿って構造が変化し、この変化を容易に記述することができる場合には、例えば線形変化の場合、複数の周辺特徴２１０、２２０のうちの２つのみを保存するだけで十分である。極めて小型のメモリ形式であるにもかかわらず、自動化された車両１００の高精度位置を（この場合には線形の）補間によって決定することができる。
【００４１】
図２ｂは、基準構造に沿った複数の周辺特徴２１０、２２０の周期的な出現を表す規則的な構造を示す。この場合、基準構造は基準線として示されており、したがって、周辺特徴２１０、２２０は基準線上にのみ投影される。この投影もしくは表示は、例えば、計算手段１１２によって比較を行うステップ３２０において行われる。
【００４２】
図２ｃは、互いに独立した２つの規則的な構造によって表される２つの規則的な構造を示す。この場合、比較を行うステップ３２０において、相互に独立した少なくとも２つの規則的な構造の関係が決定され、比較は、この関係に依存して行われる。互いに対する関係は、例えば、比較を行うステップ３２０において計算手段１１２によって決定される位相シフトによって表される。
【００４３】
図３ａは、車両１００の高精度位置を決定する（３３０）ための方法３００の例示的な実施形態を示す。
【００４４】
方法３００は、ステップ３０１で開始する。
【００４５】
ステップ３１０では、車両１００の周辺２００を表す周辺データ値が検出される。この場合、周辺２００は、少なくとも１つの規則的な構造を有する複数の周辺特徴２１０、２２０を含み、少なくとも１つの規則的な構造を含む周辺データ値が検出される。
【００４６】
ステップ３２０では、周辺データ値がマップと比較される。
【００４７】
ステップ３３０では、比較に依存して車両１００の高精度位置が決定される。
【００４８】
ステップ３４０では、高精度位置に基づいて信号が供給される。
【００４９】
方法３００は、ステップ３５０で終了する。
【００５０】
図３ｂは、自動化された車両１００の高精度位置を決定する（３３０）ための方法３００の代替的な実施形態を示しており、代替的に、２つの付加的なステップ３０５および３０６が含まれる。さらなる実施形態（ここには明示しない）では、方法３００は、代替的に、２つのステップ３０５および３０６のうちの１つのみを含む。
【００５１】
方法３００は、ステップ３０１で開始する。
【００５２】
ステップ３０５では、自動化された車両１００の大まかな位置が決定される。
【００５３】
ステップ３０６では、自動化された車両１００の周辺２００は、大まかな位置に依存して分類される。
【００５４】
次に、図３ａの説明にしたがってステップ３１０〜３５０が行われる。
【図１】
2021521457.tif 000003
【図２ａ】
2021521457.tif 000004
【図２ｂ】
2021521457.tif 000005
【図２ｃ】
2021521457.tif 000006
【図３ａ】
2021521457.tif 000007
【図３ｂ】
2021521457.tif 000008
【国際調査報告】
2021521457.tif 000009
2021521457.tif 000010
2021521457.tif 000011
2021521457.tif 000012
2021521457.tif 000013
2021521457.tif 000014