(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の領域を含む周囲環境において移動機械に適合される位置特定およびマッピングの装置（１０）であって、
−  前記移動機械に対する障害物の位置の位置データ（ｄ（α））を受信する受信モジュール（１１）と、
−  前記移動機械に対して位置付けられた複数の領域について、当該領域に関する占有の確率、前記当該領域に関する非占有の確率、および前記当該領域に関する非認識の確率をそれぞれ示す測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）を、前記受信されたデータ（ｄ（α））の関数として決定する処理モジュール（１２、１４）と、
−  前記周囲環境の前記複数の領域の各領域について、前記当該領域の占有の確率、前記当該領域の非占有の確率、および前記当該領域の非認識の確率をそれぞれ表す値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）を作成するマッピングモジュール（１８、２０）と、
−  前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）と前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）との間における一致の度合いを最大化した、前記周囲環境における前記移動機械の位置を決定する位置特定モジュール（１６）と、を有し、
前記マッピングモジュール（１８、２０）が、各領域について、前記当該領域に関連する前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）と、前の反復において前記マッピングモジュール（１８、２０）によって前記当該領域について作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ）とを組み合わせることによって、前記当該領域の占有の確率、前記当該領域の非占有の確率、前記当該領域の非認識の確率、および前記当該領域の不一致の確率をそれぞれ表す未加工の値（Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ）を決定するコンビネーションモジュール（１８）を備える位置特定およびマッピングの装置（１０）。
【請求項２】
前記位置特定モジュール（１６）が、前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）と前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）との間における不一致の度合いを使用することによって、前記一致の度合いを決定する、請求項１に記載の位置特定およびマッピングの装置。
【請求項３】
前記一致の度合いが、前記占有の確率を表す前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）の空間分布と前記占有の確率を表す前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）の空間分布との間における一致度を示す、請求項１または２に記載の位置特定およびマッピングの装置。
【請求項４】
前記位置特定モジュール（１６）は、それぞれが前記周囲環境の所与の領域に関連付けられている項の合計を使用することによって、前記移動機械の所与の位置付けに関する前記一致の度合いを決定し、前記移動機械の前記所与の位置付けに関する前記所与の領域に対応する領域の前記占有の確率を表す測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）と、前記所与の領域の前記占有の確率を表す前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）との積を使用することによって、それぞれの項を計算する、請求項１から３のいずれかに記載の位置特定およびマッピングの装置。
【請求項５】
前記位置特定モジュール（１６）が、前記移動機械の前記所与の位置付けに関する前記所与の領域に対応する領域の前記占有の確率を表す測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）に、前記所与の領域の前記非占有の確率を表す前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）を積算したものと、前記移動機械の前記所与の位置付けに関する前記所与の領域に対応する領域の前記非占有の確率を表す測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）に、前記所与の領域の前記占有の確率を表す前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）を積算したものとの合計を使用して、前述の積を不一致度で除算することによって各項を計算する、請求項４に記載の位置特定およびマッピングの装置。
【請求項６】
前記マッピングモジュール（１８、２０）が、前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）を、前記未加工の値（Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ）の関数として決定する正規化モジュール（２０）を備える、請求項１から５のいずれかに記載の位置特定およびマッピングの装置。
【請求項７】
前記処理モジュール（１２、１４）が、前記移動機械に対して位置付けられた前記複数の領域のそれぞれについて、極座標グリッドにおいて前記当該領域に対応するセルに割り当てられた対応する値（Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ）の関数として、前記当該領域に関連する前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）を決定する変換モジュール（１４）を備える、請求項１から６のいずれかに記載の位置特定およびマッピングの装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかに記載の位置特定およびマッピングの装置（１０）と、
前記位置データ（ｄ（α））を生成するように設計されたセンサ（２）と、
を備えるシステム。
【請求項９】
前記センサ（２）がライダーセンサである、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
複数の領域を含む周囲環境において移動機械によって使用される位置特定およびマッピングの方法であって、
−  前記移動機械に対する障害物の位置に関する位置データ（ｄ（α））を受信するステップと、
−  前記移動機械に対して位置付けられた複数の領域について、当該領域に関する占有の確率、前記当該領域に関する非占有の確率、および前記当該領域に関する非認識の確率をそれぞれ表す測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）を、前記受信されたデータ（ｄ（α））の関数として決定するステップと、
−  前記周囲環境の前記複数の領域の各領域について、当該領域の占有の確率、前記当該領域の非占有の確率、および前記当該領域の非認識の確率をそれぞれ表す値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）を作成するステップと、
−  前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）と前記作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ）との間における一致の度合いを最大化する、前記周囲環境における前記移動機械の位置を決定することによって、前記移動機械を位置特定するステップと、
前記周囲環境の各領域について、前記当該領域の占有の確率、前記当該領域の非占有の確率、前記当該領域の非認識の確率、および前記当該領域の不一致の確率をそれぞれ表す未加工の値（Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ）を生成するために、前記当該領域に関連する前記測定値（Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ）と、前の反復においてマッピングモジュールによって前記当該領域に関して作成された値（Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ）とを組み合わせるステップと、を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周囲環境において移動機械によって使用される位置特定およびマッピングの技術に関する。
【０００２】
より詳細には、本発明は、位置特定およびマッピングの装置と、そのような移動機械に適合する方法とに関する。
【０００３】
本発明は、センサが移動機械に対して障害物の位置の位置データを送出する場合、特に有利に適用可能である。
【背景技術】
【０００４】
移動機械（ロボットなど）をその周囲環境において位置特定しつつ、この周囲環境のマップも作成するために、移動機械に適合されるように設計された既知の位置特定およびマッピングの装置がある。
【０００５】
これらの装置は、「位置確認およびマッピングの同時実行（Simultaneous Localization and Mapping）」に対する英語の頭文字から一般にＳＬＡＭと称される。
【０００６】
それらは、通常は確率論的手法に基づく。いくつかの解決策では、例えば、周囲環境をカバーするグリッドのそれぞれのセルの占有の確率は、センサによって供給されたデータの関数として決定される。論文「Online localization and mapping with moving objects detection in dynamic outdoor environments」,IEEE 5th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing,2009,ICCP 2009、2009、410〜408頁は、この主題について参照され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このような状況において、本発明は、複数の領域を含む周囲環境内を移動する移動機械に適合するための位置特定およびマッピングの装置であって、移動機械に対する障害物の位置に関する位置データを受信する受信モジュールと、受信されたデータおよび移動機械に対して位置付けられた複数の領域に応じて、当該領域の占有の確率、当該領域の非占有の確率、および当該領域の非認識の確率をそれぞれ表す測定値を決定する処理モジュールと、周囲環境における前記複数の領域の各領域について、当該領域の占有の確率、当該領域の非占有の確率、および当該領域の非認識の確率をそれぞれ表す値を作成するマッピングモジュールと、測定値と作成された値との間における一致の度合いを最大化する、周囲環境における移動機械の位置を決定する位置特定モジュールと、を有する装置を提案するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
したがって、移動機械の位置は、所定の時点においてセンサから受信された位置データに基づいて生成された測定値と、前の反復において装置によって作成されたマップを記述する作成された値との間における最良の一致度を探索することによって決定される。
【０００９】
しかし、これらの値は、従来の確率論的手法のように周囲環境の種々の領域における障害物の存在または不在の確率の評価に限定されることなく、いくつかの領域について、これらの領域の非認識の確率を表す値を使用することによって、情報の不在も考慮に入れるものである。
【００１０】
以下の説明において「集合(masses)」と称される前述の３つの代表値（占有の確率、非占有の確率および非認識の確率）は、通常、一定の合計（通常１に等しい）を有するように作成されるので、領域の占有の確率を表す値および領域の非占有の確率を表す値も、当該領域に関する情報が不在であることに影響されることにも留意されたい。
【００１１】
任意の（したがって非限定的な）他の特性によれば、
−  位置特定モジュールは、測定値と作成された値との間における不一致の度合いを使用することによって、一致の度合いを決定し、
−  一致の度合いは、占有の確率を表す測定値の空間分布と、占有の確率を表す作成された値の空間分布との間における一致度を示し、
−  位置特定モジュールは、それぞれが周囲環境の所与の領域に関連付けられている項の合計を使用することによって、移動機械の所与の位置付けに関する一致の度合いを決定し、移動機械の所与の位置付けに関する所与の領域に対応する領域の占有の確率を表す測定値と、所与の領域の占有の確率を表す作成された値との積を使用することによって、それぞれの項を計算し、
−  位置特定モジュールは、移動機械の所与の位置付けに関する所与の領域に対応する領域の占有の確率を表す測定値に所与の領域の非占有の確率を表す作成された値を積算したものと、移動機械の所与の位置付けに関する所与の領域に対応する領域の非占有の確率を表す測定値に所与の領域の占有の確率を表す作成された値を積算したものとの合計を使用して、前述の積を不一致度で除算することによってそれぞれの項を計算し、
−  マッピングモジュールは、当該領域に関連する前記測定値と、前の反復においてマッピングモジュールによって当該領域に関して作成された値とを組み合わせることによって、それぞれの領域について、当該領域の占有の確率、当該領域の非占有の確率、当該領域の非認識の確率、および当該領域の不一致の確率をそれぞれ表す未加工の値を決定するコンビネーションモジュールを備え、
−  マッピングモジュールは、前記未加工の値の関数として、前記作成された値を決定する正規化モジュールを備え、
−  処理モジュールは、移動機械に対して位置付けられた複数の領域のそれぞれについて、極座標グリッドにおいて当該領域に対応するセルに割り当てられた対応する値の関数として、当該領域に関連する前記測定値を決定する変換モジュールを備える。
【００１２】
本発明は、前述の位置特定およびマッピングの装置と、前記位置データを生成するセンサとを備えるシステムも提案する。このセンサは、例えばライダーセンサであるが、レーダーセンサなどの別のタイプのセンサであり得る。
【００１３】
本発明は、上述に関連して、複数の領域を含む周囲環境において移動機械によって使用される位置特定およびマッピングの方法を提案し、この方法は、
−  移動機械に対する障害物の位置に関する位置データを受信するステップと、
−  移動機械に対して位置付けられた複数の領域について、当該領域に関する占有の確率、当該領域に関する非占有の確率、および当該領域に関する非認識の確率をそれぞれ表す測定値を、受信されたデータの関数として決定するステップと、
−  周囲環境の前記複数の領域の各領域について、当該領域の占有の確率、当該領域の非占有の確率、および当該領域の非認識の確率をそれぞれ表す値を作成するステップと、
−  測定値と作成された値との間における一致の度合いを最大化する、周囲環境における移動機械の位置を決定することによって、移動機械を位置特定するステップとを含む。
【００１４】
この方法は、必要に応じて、当該領域の占有の確率、当該領域の非占有の確率、当該領域の非認識の確率、および当該領域の不一致の確率をそれぞれ表す未加工の値を生成するために、当該領域に関連する前記測定値と、前の反復においてマッピングモジュールによって当該領域に関して作成された値とを組み合わせるステップも備える。
【００１５】
位置特定およびマッピングの装置に関連する前述の任意の特性は、これらの方法にも適用され得る。
【００１６】
非限定的な例として提供される添付図面を参照する以下の説明が、本発明の性質および用途を明瞭にするであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】センサと、本発明に係る位置特定およびマッピングの装置の一例とを備えるシステムを示す図である。
【図２】図１に示す位置特定およびマッピングの装置によって行われるプロセスを関数形式で示す図である。
【図３】センサから受信された位置データに基づいて作成された極座標グリッドを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、位置特定およびマッピングの装置１０を含むシステムの主要な要素を概略的に示す。
【００１９】
このシステムは、例えば自動車またはロボットといった、周囲環境において移動機械に適合される。以下の説明から明らかになるが、ＳＬＡＭ（位置確認およびマッピングの同時実行の英語の頭文字）としても知られている位置特定およびマッピングの装置を装備したシステムは、周囲環境においてシステムを（したがって移動機械を）位置特定すると同時に、周囲環境のマップを確認するために使用できる。
【００２０】
図１のシステムは、周囲環境に存在する障害物の（システムに対する）位置に関する位置データを生成するセンサ２を備える。例えば、センサ２はライダータイプであり、この場合、位置データは、システムの基準方向に対する複数の方向αについて、この方向αに関連した方向において遭遇した第１の障害物の（システムからの）距離ｄ（α）を表す。
【００２１】
変形例では、レーダーセンサなどの別のタイプのセンサを使用できる。
【００２２】
図１のシステムは、位置特定およびマッピングの装置１０も備え、この装置は、その入力で、センサ２によって生成された位置データを受信し、その出力で、各時点ｔにおけるシステムの（したがってシステムを取り付けられた移動機械の）位置情報Ｘｔをマッピング情報ＧＲＩとともに生成する。
【００２３】
このマッピング情報ＧＲＩは、例えば占有グリッド（occupancy grid）であり、周囲環境において障害物が検知された位置をグリッド形式で記述するものである。
【００２４】
ここで説明される、周囲環境が２次元でマッピングされる場合には、位置情報Ｘｔは、例えばマッピング平面（より正確には、その水平軸ｘおよび垂直軸ｙ）におけるシステムのｘ、ｙ座標およびその方向（heading）θを備える。この位置情報Ｘは、以下で説明されるように、従来規定された初期座標ｘ０、ｙ０および初期の方向θ０（例えばｘ０＝０、ｙ０＝０およびθ０＝０と想定される）に対して決定される。
【００２５】
以下で説明されるプロセスを行うために、位置特定およびマッピングの装置１０は、この場合、プロセッサ４（例えばマイクロプロセッサ）および記憶手段６（例えばハードディスク）を備える。
【００２６】
プロセッサ４は、例えば記憶手段６に記憶されたコンピュータプログラム命令を実行することによって、特に図２を参照しながら以下で説明されるプロセスを行うように設計されている。変形例では、これらのプロセスは、位置特定およびマッピングの装置１０に組み込まれた特定用途向け集積回路すなわちＡＳＩＣによって行うことができる。
【００２７】
記憶手段６は、以下で説明される処理において使用される、特に確率または信頼性を表す、以下の本文において「集合(masses)」と呼ばれるデータを記憶するためにも使用され得る。
【００２８】
図２は、センサ２によって生成された位置データｄ（α）に基づいて位置情報Ｘｔおよびマッピング情報ＧＲＩを決定するために、位置特定およびマッピングの装置１０によって行われるプロセスを関数形式で示すものである。
【００２９】
このように、図２には、位置特定およびマッピングの装置１０によって行われる異なるプロセスが、異なるモジュール１１、１２、１４、１６、１８、２０、２２によって行われるように示されているが、これらは、実際上、同一のプロセッサ４によって各命令を実行する結果として行われ得る。
【００３０】
位置特定およびマッピングの装置１０は、センサ２に接続された受信モジュール１１を備え、受信モジュール１１は、センサ２によって生成された位置データｄ（α）を受信して極座標グリッド作成モジュール１２に送信する。
【００３１】
極座標グリッド作成モジュール１２は、時点ｔにおける入力で受信する位置データｄ（α）の関数として、極座標グリッドの各々のセルｊについて、
−  占有集合（occupation mass）Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｏ）と、
−  非占有集合（free mass）Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｆ）と、
−  非認識集合（unknown mass）Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｕ）の３つのパラメータを決定する。
【００３２】
各セルｊについて、このセルに関する異なる集合の合計は、１に等しい。
【００３３】
図３に示すように、極座標グリッドは、各セルがシステムからの（より正確にはセンサ２からの）距離の所与の範囲と、所与の角度（システムの前述の基準方向に対して測定される角度）の扇形とに対応する周囲環境（ここでは２次元で示されている）のセルの組み合わせである。
【００３４】
占有集合Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｏ）は、この場合は時点ｔにおいてセンサ２から受信された位置データである特定の情報によって、極座標グリッドの当該セルｊが占有されている確率を表す。したがって、占有集合Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｏ）は、このセルｊの占有の確率または信頼性を表すものである。
【００３５】
非占有集合Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｆ）は、この場合は時点ｔにおいてセンサ２から受信された位置データである特定の情報によって、極座標グリッドの当該セルｊが空いている確率を表す。したがって、非占有集合Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｆ）は、このセルｊの非占有の確率または信頼性を表すものである。
【００３６】
非認識集合Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｕ）は、当該セルｊが調査されていない可能性、換言すると利用可能な情報（この場合は位置データ）によるこのセルｊに関する認識が利用できない可能性を表す。したがって、非認識集合Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｕ）は、このセルｊの非認識の確率または信頼性を表すものである。
【００３７】
方向θに対応する角度セクタにあるセルｊについては、種々の集合が、例えば、下記のように決定される。
【００３８】
−  システムから距離ｄ（θ）にある（図３でシェーディングされた黒色の）セルｊ（すなわちセンサ２がライダーセンサである場合、図３の点線で示されるレーザー光線が対象物に当たっているセル）については、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｏ）＝ＩＣＯＮＦ、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｆ）＝０、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｕ）＝１−ＩＣＯＮＦである。ここで、ＩＣＯＮＦは、センサ２の信頼の指数（例えば、センサ２によって予め規定されまたは送出されたもの）であって、一般的には０．５から１までの範囲である。
【００３９】
−  距離ｄ（θ）未満の距離にあるセルｊ（すなわちライダーセンサの場合にはレーザー光線が通り抜けたもの）については、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｏ）＝０、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｆ）＝ＩＣＯＮＦ、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｕ）＝１−ＩＣＯＮＦである。
【００４０】
−  距離ｄ（θ）よりも大きい距離にあるセルｊ（すなわち、図３においてハッチングで示された、ライダーセンサの場合にはレーザー光線の影響の及ばないところにあるもの）については、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｏ）＝０、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｆ）＝０、Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ｕ）＝１である。
【００４１】
センサが、極座標グリッドの同一の角度セクタに対して複数の位置データｄ（θ）を送出する場合（例えばライダーセンサが複数の高さもしくは層のデータを送出する場合、またはライダーセンサの分解能が極座標グリッドよりも精細な場合）、最短距離ｄ（θ）は、例えば、前述のように集合の決定で選択される。
【００４２】
極座標グリッド作成モジュール１２は、このようにして決定されたすべての集合パラメータＭ＿ＰＯＬｔ，ｊを変換モジュール１４へ送信し、変換モジュール１４は、極座標グリッドの各セルｊについて、このセルｊに関して決定された集合を、（時点ｔにおいてシステムの現在の位置に対して示された）直交座標における測定グリッドの１つの（または複数の）対応するセルｉに割り当てる。
【００４３】
換言すると、任意のＡ∈｛Ｏ，Ｆ，Ｕ｝について、測定グリッドのセルｉが極座標グリッドのセルｊに一致するとき、Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ａ）＝Ｍ＿ＰＯＬｔ，ｊ（Ａ）である。
【００４４】
このように、測定グリッドの各セルｉについて、
−  （時点ｔにおいてセンサ２によって供給された位置データに従って）セルｉの占有の確率（または信頼性）を表す、セルｉの占有集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ｏ）と、
−  （時点ｔにおいてセンサ２によって供給された位置データに従って）セルｉの非占有の確率を表す、セルｉの非占有集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ｆ）と、
−  （時点ｔにおいてセンサ２によって供給された位置データに従って）セルｉの非認識の確率を表す、セルｉの非認識集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ｕ）と、が規定される。
【００４５】
各セルｉについて、このセルに関する種々の集合の合計は１に等しい。
【００４６】
ここで、極座標グリッド作成モジュール１２および変換モジュール１４によって形成されたアセンブリに対して、「処理モジュール」という用語が適用される。このとき、処理モジュールは、位置データｄ（θ）に基づいて集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ａ）を決定することができる。
【００４７】
図２に示すように、変換モジュール１４によって、測定グリッドの種々のセルｉについて生成された（Ａ∈｛Ｏ，Ｆ，Ｕ｝である）種々の集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ａ）が、一方では位置特定モジュール１６に送信され、他方ではコンビネーションモジュール１８に送信される。
【００４８】
位置特定モジュール１６は、その入力において、
−  各セルｋについて、時点ｔ−１までに行われた処理の結果として装置１０によって作成されたセルｋの占有の確率を表す占有集合Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｏ）と、
−  各セルｋについて、時点ｔ−１までに行われた処理の結果として装置１０によって作成されたセルｋの非占有の確率を表す非占有集合Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｆ）と、
−  各セルｋについて、時点ｔ−１までに行われた処理の結果として装置１０によって作成されたセルｋの非認識の確率を表す非認識集合Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｕ）と、の情報も受信し、この情報は、（現在の反復ｔについて以下で説明されるように）前の反復ｔ−１においてコンビネーションモジュール１８および正規化モジュール２０によって生成された、（システムの初期位置などの一定基準に関する直交座標において）周囲環境を表すグリッドのセルｋに関するものである。
【００４９】
この情報は、最初の反復では利用できないことに留意されたい。しかし、この最初の反復では処理が不要であり、この時点で、位置特定モジュール１６は、（座標ｘ、ｙおよび方向θによって規定される）現在の位置が、前述の初期位置（座標ｘ０、ｙ０および方向θ０によって規定される）と等しいことを単に示す。
【００５０】
他の反復については、位置特定モジュール１６は、ここでは座標ｘ、ｙおよび方向θによって規定される、（システムの位置に関連して配置された）測定グリッドに関連した値と、周囲環境を表す固定グリッドに関連した値との間における一致の度合いを最大化する、システムの（したがって移動機械の）位置Ｘｔを決定する。
【００５１】
例えば、この目的のために、位置Ｚについて次式で規定される以下の測定値が使用される。
【００５２】
【数１】
0006682508.tif 000002
ここで、ｉ（ｋ，Ｚ）は、システムが位置Ｚにあるとき、固定グリッドのセルｋに対応する、（システムに対して位置付けられた、すなわち前述のように移動機械に対して位置付けられた）測定グリッドのセルであり、また、次式で表されるＭｔ，ｋ，Ｚ（Ｃ）は、分子で使用される情報の間における不一致の度合いを示すものである。
【００５３】
Ｍｔ，ｋ，Ｚ（Ｃ）＝Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｆ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｚ）（Ｏ）＋Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｏ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｚ）（Ｆ）
このとき、測定グリッドにおける（セルの範囲内の）占有の確率の空間分布と固定グリッドにおける占有の確率の空間分布との間における一致の量を計る一致の度合いを使用する。
【００５４】
望ましい方法でこれを可能にするために、分母（１−Ｍｔ，ｋ，Ｚ（Ｃ））を使用することにより、分子に使用される情報が相反するセルの合計において重み付けを適用することが可能になる。
【００５５】
変形例では、（正規化モジュール２０を介して）コンビネーションモジュール１８から受信された集合Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋと、変換モジュール１４から受信された集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｚ）と、を組み合わせるために、前述の合計の各項に対して、例えば証拠理論（デンプスター−シェイファー理論とも称される）で使用されるものなどの融合演算子（merging operator）といった別の融合演算子を使用することも可能であろう。
【００５６】
この場合、したがって、位置特定モジュール１６によって送出される値Ｘｔは、測定値Ｎ（Ｚ）を最大化するＺの値であり、Ｘは、Ｎ（Ｘ）＝ｍａｘＺＮ（Ｚ）を満たすものである。
【００５７】
これは、例えば、複数の位置Ｚについて測定値Ｎ（Ｚ）を計算することによって実際に決定される。以下の本文では、記号ｚｘ、ｚｙ、ｚθは、それぞれ位置Ｚを規定する水平軸、垂直軸および方向を示す。
【００５８】
第１の可能な実施形態によれば、測定値Ｎ（Ｚ）は、｜ｚｘ−ｘｔ−１｜≦Ｓｘ、｜ｚｙ−ｙｔ−１｜≦Ｓｙ、｜ｚθ−θｔ−１｜≦Ｓθを満たす（個別の）１組の位置（Ｚ）について計算される。ここで、ｘｔ−１、ｙｔ−１、θｔ−１は、前の反復において求められた位置ｘｔ−１を規定する水平軸、垂直軸および方向（または反復ｔ＝１における初期の水平軸、垂直軸および方向）であり、Ｓｘ、Ｓｙ、Ｓθは所定のしきい値である。
【００５９】
座標を、固定グリッドの区間の数として（ここでのセルは、固定グリッドと測定グリッドにおいて同一のサイズである）、または方向の度合いとして示し、例えばＳｘ＝Ｓｙ＝５およびＳθ＝１０°、ならびに
ｚｘ∈｛ｘｔ−１−５；ｘｔ−１−４；ｘｔ−１−３；ｘｔ−１−２；ｘｔ−１−１；ｘｔ−１；ｘｔ−１＋１；ｘｔ−１＋２；ｘｔ−１＋３；ｘｔ−１＋４；ｘｔ−１＋５｝
ｚｙ∈｛ｙｔ−１−５；ｙｔ−１−４；ｙｔ−１−３；ｙｔ−１−２；ｙｔ−１−１；ｙｔ−１；ｙｔ−１＋１；ｙｔ−１＋２；ｙｔ−１＋３；ｙｔ−１＋４；ｙｔ−１＋５｝
ｚθ∈｛θｔ−１−１０°；θｔ−１−８°；θｔ−１−６°；θｔ−１−４°；θｔ−１−２°；θｔ−１；θｔ−１＋２°；θｔ−１＋４°；θｔ−１＋６°；θｔ−１＋８°；θｔ−１＋１０°｝
を使用する。
【００６０】
すなわち１３３１個の可能な位置Ｚの測定値Ｎ（Ｚ）の計算を使用する。
【００６１】
第２の可能な実施形態によれば、下式の一定速度モデルに基づいて前の反復で決定された位置ｘｔ−１から導出された推測位置Ｘｔ｜ｔ−１＝（ｘｔ｜ｔ−１，ｙｔ｜ｔ−１，θｔ｜ｔ−１）を使用する。
【００６２】
【数２】
0006682508.tif 000003
0006682508.tif 000004
【００６３】
【数３】
0006682508.tif 000005
次いで、｜ｚｘ−ｘｔ｜ｔ−１｜≦Ｓｘ、｜ｚｙ−ｙｔ｜ｔ−１｜≦Ｓｙ、｜ｚθ−θｔ｜ｔ−１｜≦Ｓθを満たす１組の（個別の）位置Ｚについて、測定値Ｎ（Ｚ）を計算できる。Ｓｘ、Ｓｙ、Ｓθは所定のしきい値である。
【００６４】
座標を、固定グリッドの区間の数として（ここでのセルは、固定グリッドと測定グリッドにおいて同一のサイズである）示し、例えばＳｘ＝Ｓｙ＝５およびＳθ＝１０°、ならびに
ｚｘ∈｛ｘｔ｜ｔ−１−５；ｘｔ｜ｔ−１−４；ｘｔ｜ｔ−１−３；ｘｔ｜ｔ−１−２；ｘｔ｜ｔ−１−１；ｘｔ｜ｔ−１；ｘｔ｜ｔ−１＋１；ｘｔ｜ｔ−１＋２；ｘｔ｜ｔ−１＋３；ｘｔ｜ｔ−１＋４；ｘｔ｜ｔ−１＋５｝
ｚｙ∈｛ｙｔ｜ｔ−１−５；ｙｔ｜ｔ−１−４；ｙｔ｜ｔ−１−３；ｙｔ｜ｔ−１−２；ｙｔ｜ｔ−１−１；ｙｔ｜ｔ−１；ｙｔ｜ｔ−１＋１；ｙｔ｜ｔ−１＋２；ｙｔ｜ｔ−１＋３；ｙｔ｜ｔ−１＋４；ｙｔ｜ｔ−１＋５｝
ｚθ∈｛θｔ｜ｔ−１−１０°；θｔ｜ｔ−１−８°；θｔ｜ｔ−１−６°；θｔ｜ｔ−１−４°；θｔ｜ｔ−１−２°；θｔ｜ｔ−１；θｔ｜ｔ−１＋２°；θｔ｜ｔ−１＋４°；θｔ｜ｔ−１＋６°；θｔ｜ｔ−１＋８°；θｔ｜ｔ−１＋１０°｝
を使用する。
【００６５】
すなわち、一定速度モデルに基づいて決定された推測位置Ｘｔ｜ｔ−１の周囲の１３３１個の可能な位置Ｚについての測定値Ｎ（Ｚ）の計算を使用する。
【００６６】
この問題に関して、「A real-time robust SLAM for large-scale outdoor environments」、J.Xie、F.Nashashibi、M.N.Parent and O.Garcia-Favrot、ITS World Congr. 2010の論文を参照し得る。
【００６７】
位置特定モジュール１６によって決定された位置Ｘｔは、コンビネーションモジュール１８に送信され、コンビネーションモジュール１８は、前述のように、その入力において、測定グリッドの種々のセルｉについて変換モジュール１４によって生成された、（Ａ∈｛Ｏ，Ｆ，Ｕ｝である）種々の集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ａ）、ならびに、前の反復ｔ−１において、固定グリッドのセルｋについて、正規化モジュール２０によって、上記で説明されたように生成された、Ａ∈｛Ｏ，Ｆ，Ｕ｝である種々の集合Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ａ）も受信する。
【００６８】
次いで、コンビネーションモジュール１８は、時点ｔにおいてセンサ２によって供給される情報（集合Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（Ａ）で表される）と、時点ｔ−１までに装置１０によって作成された情報（集合Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ａ）で表される）とを、そこから時点ｔにおける固定グリッドについての認識の状態を表す未加工(raw)の集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ａ）を推定するために、例えば固定グリッドの各セルｋに対してM_COMBt,k = M_GRIt-1,k ∩ M_SCANt,i(k,Xt)を適用することによって組み合わせる。
【００６９】
ここで、ｉ（ｋ，Ｘｔ）は、システムが位置Ｘｔにあるとき、固定グリッドのセルｋに対応する測定グリッドのセルであり、「∩」は、例えば、「Credibilist occupancy grids for vehicle perception in dynamicenvironments」、J.Moras、V.Cherfaoui and P.Bonnifait、IEEE Int. Conf. Robot. Automat. (ICRA2011)、84〜89頁、2011の論文で規定された連結演算子である。
【００７０】
この演算子「∩」の結果として行われる計算を明瞭にすることにより、各セルｋについて、
Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｏ）＝Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｏ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｏ）＋  Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｕ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｏ）＋  Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｏ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｕ）によってここで見出される、セルｋの占有の確率を表す未加工の占有集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｏ）と、
Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｆ）＝Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｆ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｆ）＋  Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｕ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｆ）＋  Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｆ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｕ）によってここで見出される、セルｋの非占有の確率を表す未加工の非占有集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｆ）と、
Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｕ）＝Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｕ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｕ）によってここで見出されるセルｋの非認識の確率を表す未加工の非認識集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｕ）と、
Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｃ）＝  Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｆ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｏ）＋  Ｍ＿ＧＲＩｔ−１，ｋ（Ｏ）．Ｍ＿ＳＣＡＮｔ，ｉ（ｋ，Ｘｔ）（Ｆ）によってここで見出される、このセルｋに関する（センサ２によって送出された情報と、時点ｔ−１までに装置１０によって作成された情報との間における）不一致の確率を表す未加工の不一致集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｃ）とを得る。
【００７１】
各セルｋについて、このセルに関する種々の未加工の集合の合計は１に等しい。
【００７２】
コンビネーションモジュール１８によって生成された未加工の集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋが正規化モジュール２０に送信され、コンビネーションモジュール１８は、（各セルにおける）占有集合、非占有集合および非認識集合の配分を保つが、不一致集合の概念を消滅させて移動性障害物からの自由をもたらす。実現可能な実施形態によれば、種々のセルｋの未加工の不一致集合Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｃ）は、移動性障害物を検知するのに用いるように記憶されてよい。
【００７３】
したがって、正規化モジュール２０は、（正規化の後に）任意のＡ∈｛Ｏ，Ｆ，Ｕ｝およびすべてのセルｋについて、次式の集合を計算する。
【００７４】
Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ａ）＝  Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ａ）／（１−Ｍ＿ＣＯＭＢｔ，ｋ（Ｃ）
したがって、各セルｋについて、占有集合Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｏ）、非占有集合Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｆ）および非認識集合Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｕ）が得られ、これらは、この場合、装置１０によって送出されるマッピング情報ＧＲＩを形成する。正規化のために、各セルｋについて、このセルに関連する種々の集合Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｏ）、Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｆ）、Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｕ）の合計は１に等しい。
【００７５】
ここで、コンビネーションモジュール１８および正規化モジュール２０によって形成されたアセンブリに対して、「マッピングモジュール」という用語が適用される。
【００７６】
次いで、この情報は、例えばマップ上に示されてよく（例えば移動機械の画面に表示されてよく）、必要に応じて、各セルｋを、このセルｋに関連する集合Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｏ）、Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｆ）、Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｕ）の関数として規定された色で示し、例えば、セルｋについては、ＲＧＢ基準座標系におけるその色度座標がＭ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｏ）、Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｆ）、Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋ（Ｕ）である色が使用される。
【００７７】
前述のように、正規化モジュール２０の出力において生成された集合Ｍ＿ＧＲＩｔ，ｋは、次の反復で用いるように、（反復遅延器２２を通って）位置特定モジュール１６およびコンビネーションモジュール１８へ送信される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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