(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マップ・データを収集するためのシステムであって、
車両にセンサーを調節可能に取り付けるように構成された取付構造と、コントローラとを備え、
前記センサーは、シーンのデータをキャプチャするように構成され、キャプチャされたデータは、前記車両が経路に沿って進んでいるときに、シーン内の少なくとも１つの周囲の物体を示し、
前記コントローラは、
前記キャプチャされたデータに基づいて取付角度を動的に決定し、そして、
前記動的に決定された取付角度に従って、前記取付構造に前記センサーを調節させるように、
構成され、
前記キャプチャされたデータに基づいて前記取付角度を決定するために、前記コントローラは、
前記キャプチャされたデータに基づいて、少なくとも１つの移動している物体を検出し、そして、
前記少なくとも１つの移動している物体の総数が、閾値を超えるまたは閾値に等しい場合、前記少なくとも１つの移動している物体をシーンの外へ移動させるために、前記車両を減速させるように、
さらに構成される、
システム。
【請求項２】
前記センサーはカメラまたはＬｉＤＡＲを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記キャプチャされたデータは画像データまたはポイント・クラウド・データを含む、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記取付構造は、前記動的に決定された取付角度まで前記センサーを回転させるように構成されたピボットを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記キャプチャされたデータに基づいて前記取付角度を決定するために、前記コントローラは、
前記キャプチャされたデータに基づいて少なくとも１つの静的物体を検出し、
前記少なくとも１つの静的物体の総数が閾値よりも小さいかどうかを決定し、そして、
前記少なくとも１つの静的物体の総数が閾値よりも小さいという決定に応じて、前記取付角度を増加させるように、
さらに構成される、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記キャプチャされたデータに基づいて前記取付角度を決定するために、前記コントローラは、
前記少なくとも１つの移動している物体の総数が閾値よりも小さいという決定に応じて、前記取付角度を増加させるように、
さらに構成される、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記静的物体は、前記車両が進む前記経路に沿った高層ビルである、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記移動している物体は歩行者または他の車両を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
マップ・データを収集するための方法であって、
車両が経路に沿って進んでいるときに、前記車両に調節可能に取り付けられたセンサーを使用して、少なくとも１つの周囲の物体を示すデータをキャプチャするステップと、
コントローラによって、前記キャプチャされたデータに基づいて取付角度を動的に決定するステップと、
前記動的に決定された取付角度に従って前記センサーを調節するステップと、
を含み、
前記キャプチャされたデータに基づいて取付角度を決定するステップは、
前記キャプチャされたデータに基づいて、少なくとも１つの移動している物体を検出するステップと、
前記少なくとも１つの移動している物体の総数が、閾値を超えるまたは閾値に等しい場合、前記少なくとも１つの移動している物体をシーンの外へ移動させるために、前記車両を減速させるステップと、
をさらに含む、方法。
【請求項１０】
前記センサーはカメラまたはＬｉＤＡＲを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記キャプチャされたデータは画像データまたはポイント・クラウド・データを含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記キャプチャされたデータに基づいて前記取付角度を決定するステップは、
前記キャプチャされたデータに基づいて少なくとも１つの静的物体を検出するステップと、
前記少なくとも１つの静的物体の総数が閾値よりも小さいかどうかを決定するステップと、
前記少なくとも１つの静的物体の総数が閾値よりも小さいという決定に応じて、前記取付角度を増加させるステップと、
をさらに含む、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記キャプチャされたデータに基づいて前記取付角度を決定するステップは、
前記少なくとも１つの移動している物体の総数が閾値よりも小さいという決定に応じて、前記取付角度を増加させるステップと、
を含む、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
車両であって、
少なくとも１つのホイールと、
前記少なくとも１つのホイールによって運ばれる車体と、
前記車両が経路に沿って進んでいるときに、少なくとも１つの周囲の物体を示すデータをキャプチャするように構成されたセンサーと、
前記車体に前記センサーを調節可能に取り付けるように構成された取付構造と、
コントローラであって、
前記キャプチャされたデータに基づいて取付角度を動的に決定し、そして、
前記動的に決定された取付角度に従って前記取付構造に前記センサーを調節させるように、
構成されたコントローラと、
を備え、
前記キャプチャされたデータに基づいて前記取付角度を決定するために、前記コントローラは、
前記キャプチャされたデータに基づいて少なくとも１つの移動している物体を検出し、そして、
前記少なくとも１つの移動している物体の総数が、閾値を超えるまたは閾値に等しい場合、前記少なくとも１つの移動している物体をシーンの外へ移動させるために、前記車両を減速させるように、
さらに構成される、
車両。
【請求項１５】
前記センサーはカメラまたはＬｉＤＡＲを含む、請求項１４に記載の車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、高精細度マップ収集システムに関し、より具体的に言えば、マップ・データを収集するために使用される光検出と測距（ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）の取付角度を動的に調節する、高精細度マップ収集システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自律走行技術は正確なマップに大きく依存している。たとえば、ナビゲーション・マップの精度は、測位、環境認識、意思決定、および制御などの、自律走行車両の機能にとって重要である。高精細度マップは、車両を乗り回している間に車両上の様々なセンサー、検出器、および他のデバイスによって収集された画像および情報を集約することによって取得され得る。たとえば車両には、車両が走行している道路または周囲の物体の特徴をキャプチャするために、ＬｉＤＡＲまたは高精細度カメラなどの、１つまたは複数のセンサーが装備され得る。キャプチャされたデータは、たとえば、車線のセンターラインまたは境界線座標、ビル、別の車両、ランドマーク、歩行者、または交通標識などの物体の座標および画像を含み得る。
【０００３】
センサーは、典型的には車両の上部などの車体に取り付けられる。センサー配向と車両表面との間の角度は、取付角度と呼ばれる。既存の取付方法は、固定取付角度を使用する。たとえば水平取付において、センサーは、センサーがセンサーと同じ高さにあるシーンを指すように、車両の上部表面に対して平行に配向される（すなわち、０度取付角度）。その高さで、センサーは典型的には、他の車両、ビルの低い部分、家、樹木、および歩行者などの物体をキャプチャする。別の例として、傾斜取付において、センサーは、車両の上部表面と角度を成すように配向される（すなわち、取付角度＞０度）。センサーは、車線、回転標識、縁石などの、道路の特徴をキャプチャするために下方を指し得る。センサーは、交通信号、交通標識、樹木の上部、およびビルの高い部分をキャプチャするために、上方も指し得る。しかしながら、固定取付角度では、センサーがキャプチャできるのは固定高さの関心領域のみであり、したがって、高精細度マップを後に構築するために必要な最も有益なマップ・データを含むシーンを必ずしもキャプチャするとは限らない。したがって、マップ・データを収集するための改善されたシステムおよび方法が求められる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の実施形態は、高精細度マップ・データを収集するために、センサー取付角度を動的に調節するための方法およびシステムによって、上記の問題に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の実施形態は、マップ・データを収集するためのシステムを提供する。システムは、車両にセンサーを調節可能に取り付けるように構成された取付構造を含み得る。センサーは、車両が経路に沿って進んでいるときに、少なくとも１つの周囲の物体を示すデータをキャプチャするように構成され得る。システムは、キャプチャされたデータに基づいて取付角度を動的に決定し、そして、動的に決定された取付角度に従って取付構造にセンサーを調節させるように構成されたコントローラを、さらに含み得る。
【０００６】
本開示の実施形態は、マップ・データを収集するための方法をさらに開示する。方法は、車両が経路に沿って進んでいるときに、車両に調節可能に取り付けられたセンサーを使用して、少なくとも１つの周囲の物体を示すデータをキャプチャすることを含み得る。方法は、コントローラによって、キャプチャされたデータに基づいて取付角度を動的に決定することを、さらに含み得る。方法は、動的に決定された取付角度に従ってセンサーを調節することも含み得る。
【０００７】
本開示の実施形態は、車両をさらに開示する。車両は、少なくとも１つのホイールと、少なくとも１つのホイールによって運ばれる車体とを含み得る。車両は、車両が経路に沿って進んでいるときに、少なくとも１つの周囲の物体を示すデータをキャプチャするように構成されたセンサーを、さらに含み得る。車両は、車体にセンサーを調節可能に取り付けるように構成された取付構造を、またさらに含み得る。車両は、キャプチャされたデータに基づいて取付角度を動的に決定し、そして、動的に決定された取付角度に従って取付構造にセンサーを調節させるように構成されたコントローラを、さらに含み得る。
【０００８】
上記の概略的な説明および下記の詳細な説明は、どちらも単に例示的および説明的であり、請求される本発明を限定するものではないことを理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の実施形態に従った、調節可能に取り付けられたセンサーを有する例示的な車両を示す概略図である。
【図２】本開示の実施形態に従った、例示的なセンサー取付台を示す概略図である。
【図３】本開示の実施形態に従った、センサーを調節するための例示的なコントローラを示すブロック図である。
【図４】本開示の実施形態に従った、例示的な画像に基づく物体の検出を示す図である。
【図５】本開示の実施形態に従った、例示的なポイント・クラウドに基づく物体の検出を示す図である。
【図６】本開示の実施形態に従った、マップ・データを収集するための例示的な方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、添付の図面にそれらの例が図示された例示的な実施形態について詳細に言及する。図面全体を通じて、同じかまたは類似の部分を言い表すために可能な限り同じ参照番号が使用される。
【００１１】
図１は、本開示の実施形態に従った、調節可能に取り付けられたセンサー１４０を有する例示的な車両１００の概略図を示す。いくつかの実施形態に一致して、車両１００は、高精細度マップを構築するためのデータを収集するように構成された測量車両であり得る。車両１００は、電気車両、燃料電池車両、ハイブリッド車両、または従来の内燃エンジン車両であり得ることが企図される。車両１００は、車体１１０および少なくとも１つのホイール１２０を有し得る。車体１１０は、スポーツ車両、クーペ、セダン、ピックアップ・トラック、ステーション・ワゴン、スポーツ用多目的車両（ＳＵＶ）、ミニバン、またはコンバージョン・バンなどの、任意の車体スタイルであり得る。いくつかの実施形態において、車両１００は、図１に示すように、１対の前輪および１対の後輪を含み得る。しかしながら、車両１００は、車両１００が動き回れるようにする、より少ないホイールまたは等価の構造を有し得ることが企図される。車両１００は、全輪駆動（ＡＷＤ）、前輪駆動（ＦＷＲ）、または後輪駆動（ＲＷＤ）として構成され得る。いくつかの実施形態において、車両１００は、車両に乗車している運転者によって、遠隔制御で、および／または自律的に運転されるように構成され得る。
【００１２】
図１に示されるように、車両１００には、取付構造１３０を介して車体１１０に取り付けられたセンサー１４０が装備され得る。いくつかの実施形態に一致して、センサー１４０は、車両１００が経路に沿って進んでいるときにデータをキャプチャするように構成され得る。たとえば、センサー１４０は、写真を撮るかまたは他の方法で画像データを集めるカメラであり得る。別の例として、センサー１４０は、周囲を走査し、ポイント・クラウドを収集するように構成されたＬｉＤＡＲであり得る。ＬｉＤＡＲは、パルス・レーザー光を用いてターゲットを照明し、そして、センサーを用いて反射したパルスを測定することによって、ターゲットまでの距離を測定する。次いで、レーザーの戻り時間および波長における差を使用して、ターゲットのデジタル３次元（３−Ｄ）表現を作成することができる。ＬｉＤＡＲ走査に使用される光は、紫外線、可視光、または近赤外線であってよい。狭レーザー・ビームが非常に高解像度で物理的特徴をマッピングすることが可能であるため、ＬｉＤＡＲは、高精細度マップ測量に特に好適である。いくつかの実施形態において、ＬｉＤＡＲはポイント・クラウドをキャプチャし得る。車両１００が経路に沿って進んでいるときに、センサー１４０はデータを連続的にキャプチャし得る。ある時点でキャプチャされたシーン・データの各セットは、データ・フレームと呼ばれる。
【００１３】
いくつかの実施形態において、センサー１４０はＬｉＤＡＲと３−Ｄカメラとの組合せを含み得る。車両１００が経路に沿って進んでいるときに、デジタル画像およびポイント・クラウドの両方が収集される。ＬｉＤＡＲから収集されるポイント・クラウドを、後に、スキャナの位置から走査されたエリアから取られるデジタル画像とマッチングして、現実的な外観の３−Ｄモデルを作成することができる。たとえば、ポイント・クラウド内の各ポイントには、そのポイントを作成したレーザー・ビームと同じ角度に位置する、取込み画像からのピクセルの色が与えられ得る。
【００１４】
本開示に一致して、取付構造１３０は、車両１００の車体１１０に設置される（ｉｎｓｔａｌｌｅｄ）かまたは他の方法で接続される（ａｔｔａｃｈｅｄ）、電気機械デバイスであり得る。取付構造１３０は、様々な構成要素（図１には図示せず）を含み得る。たとえば、取付構造１３０は、それ自体を車体１１０に接続するための１つの取付端部、ならびにセンサー１４０を取り付けるための別の取付端部を含み得る。いくつかの実施形態において、取付構造１３０は、ねじ、接着剤、または別の取付機構を使用し得る。
【００１５】
本開示に一致して、センサー１４０は取付構造１３０に調節可能に取り付け得るため、センサー１４０は、回転、スライド、上昇、または他の方法で移動し得る。いくつかの実施形態において、取付構造１３０は、センサー１４０の取付角度を調節するためのピボット１３１を含み得る。ピボット１３１は、任意の旋回構成要素を含むか、または任意の好適な旋回機構を使用することができる。たとえばピボット１３１は、取付角度を増加または減少させるためにその上でセンサー１４０が回転する、シャフト、ヒンジ、またはピンを含み得る。センサー１４０が回転するとき、レーザー・ビームの方向は異なる視野にフォーカスするように変化する。追加として、取付構造１３０は、センサー１４０を調節するようにピボットを作動させるためのモーター・ドライブ（図１には図示せず）などのアクチュエータを含み得る。
【００１６】
図２は、本開示の実施形態に従った、例示的なセンサー取付台２００の概略図を示す。センサー取付台２００は車両１００の車体１１０上に設置され、ＬｉＤＡＲ２１０を調節可能に保持し得る。図２に示されるように、センサー取付台２００は、ＬｉＤＡＲ２１０を支持するためのスタンド２２０を含み得る。スタンド２２０は、所望の位置までＬｉＤＡＲ２１０を上昇させるために垂直に伸長し得る。旋回構成要素２４０がスタンド２２０の端部に調節可能に接続され得、ＬｉＤＡＲ２１０は旋回構成要素２４０の上部表面に取り付けられ得る。旋回構造は、軸２５０を中心に回転し得るため、したがってＬｉＤＡＲ２１０を上方、水平、または下方を指すように回転させ得る。センサー取付台２００は、コントローラ２８０によって遠隔制御されるアクチュエータ２３０をさらに含み得る。コントローラ２８０は、ワイヤを介して、またはワイヤレスに、アクチュエータ２３０と通信し得る。アクチュエータ２３０は、旋回構成要素２４０を回転するように駆動するためのモーター・ドライブを含み得る。センサー取付台２００は単なる例示的なものであり、取付構造１３０の一実施形態を構成することが企図される。
【００１７】
図３は、本開示の実施形態に従った、センサー１４０を調節するための例示的なコントローラ２８０のブロック図を示す。本開示に一致して、センサー１４０の取付角度は、センサー１４０によってキャプチャされたデータに基づいて動的に変更され得る。いくつかの実施形態において、図３に示されるように、コントローラ２８０は、通信インターフェース３０２、プロセッサ３０４、メモリ３１２、およびストレージ３１４を含み得る。いくつかの実施形態において、コントローラ２８０は、単一のデバイス内にプロセッサ３０４などの異なるモジュールを有し得る（特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはフィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）として実装される）か、または、専用機能を備える別々のデバイスを有し得る。いくつかの実施形態において、コントローラ２８０の１つまたは複数の構成要素は、図に示されるように車両１００内部に配置され得るか、あるいは代替として、モバイル・デバイス内、クラウド内、または別の遠隔位置に配置され得る。コントローラ２８０の構成要素は、集積デバイス内にあり得るか、または異なる位置に分散されるがネットワーク（図示せず）を介して相互に通信し得る。たとえば、プロセッサ３０４は、車両１００搭載プロセッサ、モバイル・デバイス内蔵プロセッサ、またはクラウド・プロセッサ、あるいはそれらの任意の組合せであり得る。
【００１８】
通信インターフェース３０２は、通信ケーブル、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、電波、全国的なセルラー・ネットワーク、および／またはローカル・ワイヤレス・ネットワーク（たとえば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）またはＷｉＦｉ）などのワイヤレス・ネットワーク、あるいは他の通信方法を介して、センサー１４０およびアクチュエータ２３０などの構成要素にデータを送信すること、およびそれら構成要素からデータを受信することができる。いくつかの実施形態において、通信インターフェース３０２は、統合サービス・デジタル・ネットワーク（ＩＳＤＮ）カード、ケーブル・モデム、衛星モデム、またはデータ通信接続を提供するためのモデムとすることができる。別の例として、通信インターフェース３０２は、互換ＬＡＮへのデータ通信接続を提供するためのローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）カードとすることができる。ワイヤレス・リンクは、通信インターフェース３０２によっても実装可能である。こうした実装形態において、通信インターフェース３０２は、ネットワークを介して様々なタイプの情報を表すデジタル・データ・ストリームを搬送する、電気、電磁、または光の信号を送受信することができる。
【００１９】
本開示のいくつかの実施形態に一致して、通信インターフェース３０２は、センサー１４０によってキャプチャされた、デジタル画像およびポイント・クラウド・データ３２１などのデータを受信し得、受信したデータを、記憶のためにストレージ３１４に、または処理のためにプロセッサ３０４に、提供し得る。また、通信インターフェース３０２はプロセッサ３０４によって生成された制御信号を受信し得、また、制御信号をアクチュエータ２３０に提供し得、アクチュエータ２３０はそれに従ってセンサー１４０の取付角度を調節することになる。
【００２０】
プロセッサ３０４は、汎用もしくは専用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、またはマイクロコントローラのうちの、任意の適切なタイプを含み得る。プロセッサ３０４は、車両１００が経路に沿って進んでいるときに、マップ・データの収集専用の別のプロセッサ・モジュールとして構成され得る。代替として、プロセッサ３０４は、マップ・データの収集には無関係の他の機能を実行するための共有プロセッサ・モジュールとして構成され得る。
【００２１】
図３に示されるように、プロセッサ３０４は、データ処理ユニット３０６、取付角度決定ユニット３０８、制御信号生成ユニット３１０などの、複数のモジュールを含み得る。これらのモジュール（および、任意の対応するサブモジュールまたはサブユニット）は、他の構成要素と共に使用するように、またはプログラムの一部を実行するために設計された、プロセッサ３０４のハードウェア・ユニット（たとえば、集積回路の一部）とすることができる。プログラムは、コンピュータ可読媒体上に記憶され得、プロセッサ３０４によって実行された場合、１つまたは複数の機能を実施し得る。図３は、ユニット３０６〜３１０をすべて１つのプロセッサ３０４内に示しているが、これらのユニットは、相互に近隣にまたは遠隔に配置された複数のプロセッサ間に分散させ得ることが企図される。
【００２２】
データ処理ユニット３０６は、センサー１４０によってキャプチャされたデータを処理するように構成され得る。キャプチャされたデータは、車両１００が街路などの経路に沿って進んでいるときの車両１００の周囲の物体を示す。いくつかの実施形態において、データ処理ユニット３０６は、高精細度カメラによってキャプチャされたデジタル画像から物体を検出し得る。たとえば図４は、本開示の実施形態に従った、例示的な画像４１０に基づいて物体を検出することを示す。画像４１０は、カメラによってキャプチャされたデジタル画像であり得る。本開示に一致して、画像セグメンテーション、画像登録、パターン認識、分類などの、様々な画像処理法が、物体を検出するために使用され得る。処理後、画像４１０はセグメント化され得、検出結果４２０に示されるように、車両、街灯、樹木などの様々な物体が検出され得る。
【００２３】
データ処理ユニット３０６は、ＬｉＤＡＲによってキャプチャされたポイント・クラウドから物体を検出するように、さらに構成され得る。たとえば図５は、本開示の実施形態に従った、例示的なポイント・クラウド５００に基づいて物体を検出することを示す。ポイント・クラウド５００は、周辺の物体の外部表面上のデータ・ポイントのセットを含み得る。ポイント・クラウドは、物体の３−Ｄモデルを構築するために処理することができる。たとえば図５に示されるように、車両、歩行者、およびビルなどの物体は、ポイント・クラウド５００から構築される。いくつかの実施形態において、物体を自動的に認識するため機械学習を適用することができる。教師あり学習、半教師あり学習、または教師なし学習などの、好適な学習方法が使用され得る。いくつかの実施形態において、物体検出は、機械学習を使用した分類またはクラスタリング問題として実装され得る。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）などの学習モデルが使用され得る。モデルは、サンプル・ポイント・クラウドおよび物体を用いてトレーニングされた後、新しくキャプチャされたポイント・クラウドに適用され得る。
【００２４】
いくつかの実施形態において、データ処理ユニット３０６は、ビル、樹木、交通標識、交通信号、車線などの静的物体、ならびに、車両および歩行者などの移動している物体を検出するように構成され得る。いくつかの実施形態において、デジタル画像およびポイント・クラウドの両方が使用可能な場合、データ処理ユニット３０６は検出プロセスを支援するためにデータを統合し得る。画像データおよびポイント・クラウド・データは、同じ基礎となるシーンの表現であるため、検出結果を向上させるのを助けるために、タイム・スタンプおよび／または車両位置ならびにデータにおける冗長に基づいて相関させることができる。例示的な一方法において、データ処理ユニット３０６は、第１に、ＬｉＤＡＲを用いてカメラからのカラー画像を較正し得る。次いで、ポイントは、センサーおよびローカル面（ｌｏｃａｌ  ｐｌａｎｅｓ）からの距離に基づいて、いくつかのグループに分割され得る。たとえば、前景物体は背景物体から分離され得る。次いで、データ処理ユニット３０６は、正確な関心領域（ＲｏＩ）を生成するために、３−Ｄポイントに対してクラスタリングを実施し得る。物体はクラスタに基づいて検出され得、移動している物体は異なるフレーム間で追跡され得る。
【００２５】
物体が検出されると、データ処理ユニット３０６は、センサー１４０を取り付けるのに好適な角度を決定するために、検出結果を取付角度決定ユニット３０８に伝え得る。いくつかの実施形態において、取付角度は、キャプチャされたシーン内に何の物体が存在するかに基づいて決定される。たとえば、シーンが主に、高層ビルなどの静的物体を有する場合、より高い物体を伴うシーンをキャプチャするためにセンサー１４０がより上方を指すように、取付角度は増加され得る。加えて、より大きな取付角度を使用することによって、典型的には、キャプチャされたシーンには、典型的にマップ構築プロセスを妨げる移動している物体がそれほど多く含まれない。
【００２６】
別の例として、シーンが最小数の移動している物体または高層ビルを含む場合、互いに実質的に重複するポイント・クラウドのフレームをキャプチャするためにセンサー１４０が水平を指すように、取付角度は減少され得る。たとえば、取付角度決定ユニット３０８は、移動している物体および高層ビルの数を所定の閾値と比較し得る。高精細度マップは、典型的には同時位置決め地図作成（ＳＬＡＭ）法などの方法を使用して構築され、ＳＬＡＭ法はフレーム間のデータの変動に依存するため、収集されたポイント・クラウドにおける重複が多いほど、より多くの情報をＳＬＡＭアルゴリズムに提供することが可能であり、よりロバストなアルゴリズムにし得る。
【００２７】
さらに別の例において、キャプチャされたシーンが、主に車両および歩行者などの移動している物体を含む場合、マップに無関係なこれらの物体によって、有益なマップ情報が大幅にブロックされる可能性がある。たとえば取付角度決定ユニット３０８は、移動している物体の数が所定の閾値を超えるかどうかを決定し得る。超える場合、取付角度決定ユニット３０８は、取付角度のみを調節するだけでは不十分な可能性があると決定し得る。取付角度決定ユニット３０８は、追加または代替として、移動している物体をシーンの外へ移動させるために、車両１００が減速または停止するべきであると決定し得る。
【００２８】
次いで、取付角度決定ユニット３０８は、その決定を制御信号生成ユニット３１０に送達し得る。制御信号生成ユニット３１０は、それに応じて制御信号を生成するように構成され得る。いくつかの実施形態において、取付角度決定ユニット３０８によって決定されたように、アクチュエータ２３０にセンサー１４０を取付角度３２２に調節させるために、アクチュエータ制御信号が生成され得る。追加または代替として、制御信号生成ユニット３１０は、エンジン制御ユニット（ＥＣＵ）３４０に車両１００の速度を低下させるかまたは車両１００を停止させるために、速度制御信号を生成し得る。制御信号は、通信インターフェース３０２を介してアクチュエータ２３０またはＥＣＵ３４０に伝送され得る。
【００２９】
メモリ３１２およびストレージ３１４は、プロセッサ３０４が操作する必要があり得る任意のタイプの情報を記憶するように提供される、任意の適切なタイプの大容量ストレージを含み得る。メモリ３１２およびストレージ３１４は、揮発性または不揮発性、磁気、半導体、テープ、光、取り外し可能、取り外し不能であるか、あるいは、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、ダイナミックＲＡＭ、およびスタティックＲＡＭを含むがそれらに限定されない、他のタイプのストレージ・デバイスまたは有形（すなわち、持続性）コンピュータ可読媒体であり得る。メモリ３１２および／またはストレージ３１４は、本明細書で開示されるマップ・データ収集機能を実施するためにプロセッサ３０４によって実行され得る、１つまたは複数のコンピュータ・プログラムを記憶するように構成され得る。たとえば、メモリ３１２および／またはストレージ３１４は、車両１００が経路に沿って進んでいるときにシーン・データをキャプチャするにセンター１４０を制御し、、シーン内の静的または移動している物体を検出するためにキャプチャされたデータを処理するプロセッサ３０４によって実行され得るプログラムを記憶するように構成され得る。さらに、プロセッサ３０４は、センサー１４０の取付角度を調節するため、または他の方法で、車両１００の動作を調節するために、プログラムを実行し得る。
【００３０】
メモリ３１２および／またはストレージ３１４は、プロセッサ３０４によって使用される情報およびデータを記憶するように、さらに構成され得る。たとえば、メモリ３１２および／またはストレージ３１４は、センサー１４０によってキャプチャされたデジタル画像およびポイント・クラウド・データ、物体検出のために使用される機械学習モデル（モデル・パラメータ）、ならびに、処理の間に作成される特徴マップおよび他の中間データを、記憶するように構成され得る。これらのデータは、永続的に記憶するか、周期的に除去するか、またはデータの各フレームが処理された直後に無視することができる。
【００３１】
図６は、本開示の実施形態に従った、マップ・データを収集するための例示的な方法６００のフローチャートを示す。たとえば方法６００は、とりわけ、コントローラ２８０、センサー１４０、および取付構造１３０を含む、車両１００のマップ・データ収集システムによって実装され得る。方法６００は、下記で説明するように、ステップＳ６０２〜Ｓ６２０を含み得る。
【００３２】
ステップＳ６０２において、センサー１４０は、車両１００が街路などの経路に沿って進む場合、シーン・データをキャプチャするように構成され得る。車両１００は、ＬｉＤＡＲおよび／または高精細度カメラなどのセンサー１４０を装備した測量車両であり得る。センサー１４０は車両１００に調節可能に取り付け可能であり、とりわけ取付角度は、動的に調節可能である。キャプチャされたシーン・データは、シーン内に存在する物体の情報を含む。こうした物体は、ビル、樹木、交通標識、交通信号、街灯、車線などの静的物体、ならびに、街路上の車両および歩行者などの移動している物体を含み得る。キャプチャされたシーン・データは、高精細度カメラによってキャプチャされたデジタル画像、および／または、ＬｉＤＡＲによってキャプチャされたポイント・クラウド・データを含み得る。車両１００が経路に沿って進んでいるときに、センサー１４０は、異なる時点でシーン・データのフレームを連続的にキャプチャし得る。
【００３３】
ステップＳ６０４において、キャプチャされたシーン・データは、シーン内の物体を検出するために、たとえばコントローラ２８０によって分析され得る。シーン・データは、センサー１４０によってコントローラ２８０に伝送され、そのストレージ３１４に記憶され得る。データ処理ユニット３０６は、シーン・データを分析し、シーン・データ内の静的および／または移動している物体を検出するように構成され得る。いくつかの実施形態において、シーン・データが高精細度カメラによってキャプチャされたデジタル画像を含む場合、物体を検出するために、画像セグメンテーション、画像登録、パターン認識、分類などの、様々な画像処理法が使用され得る。処理後、画像４１０はセグメント化され得、図４によって示される例で図示するように、車両、街灯、樹木などの様々な物体が検出され得る。
【００３４】
いくつかの他の実施形態において、シーン・データがＬｉＤＡＲによってキャプチャされたポイント・クラウドを含む場合、データ処理ユニット３０６は、図５に示される例などの、ポイント・クラウドに基づく物体の３−Ｄモデルを構築し得る。いくつかの実施形態において、ポイント・クラウドから物体を自動的に検出するために、機械学習が適用可能である。教師あり学習、半教師あり学習、または教師なし学習などの、任意の好適な学習法が使用され得る。いくつかの実施形態において、ＣＮＮなどの学習モデルが使用され得る。データ処理ユニット３０６は、サンプル・ポイント・クラウドおよび物体を用いてリアルタイムで学習モデルをトレーニングした後、新しくキャプチャされたポイント・クラウドに適用し得る。代替として、学習モデルは、同じかまたは異なるプロセッサを使用して事前にトレーニング可能である。いくつかの実施形態において、デジタル画像およびポイント・クラウドの両方が使用可能な場合、データ処理ユニット３０６は、検出精度を向上させるためにデータを統合し得る。
【００３５】
物体が検出されると、データ処理ユニット３０６は、センサー１４０を取り付けるための好適な角度、またはその他の方法で車両１００を制御するための他の制御パラメータを決定するために、検出結果を取付角度決定ユニット３０８に伝えることができる。いくつかの実施形態において、取付角度は、キャプチャされたシーン内に何の物体が存在するかに基づいて決定される。たとえばステップＳ６０６において、シーンが主に高層ビルなどの静的物体を有すると、取付角度決定ユニット３０８が決定した場合、より多くのより高い物体およびより少ない移動している物体を伴うシーンをキャプチャするために、センサー１４０がより上方を指すように取付角度を増加させることを決定し得る（ステップＳ６０８）。
【００３６】
ステップＳ６１０において、シーンが最小数の移動している物体または高層ビルを含むと取付角度決定ユニット３０８が決定した場合、より重複するポイント・クラウドのフレームをキャプチャするためにセンサー１４０が水平を指すように、取付角度は減少され得る（ステップＳ６１２）。たとえば、移動している物体および高層ビルの数を所定の閾値と比較し得る。収集されたポイント・クラウドにおける重複が多いほど、ＳＬＡＭアルゴリズムをよりロバストおよび正確にし得る。
【００３７】
ステップＳ６１４において、制御信号生成ユニット３１０は、ステップＳ６０８またはＳ６１２で決定された取付角度に従って、アクチュエータ制御信号を生成し得る。制御信号は、通信インターフェース３０２によってアクチュエータ２３０に伝送され得る。これに従い、アクチュエータ２３０は、決定された取付角度までセンサー１４０を回転させるために取付構造１３０のピボット１３１を作動させ得る。
【００３８】
ステップＳ６１６において、キャプチャされたシーンが、車両および歩行者などの主に移動している物体を含む場合、取付角度決定ユニット３０８は、追加または代替として、
移動している物体をシーンの外へ移動させるために、車両１００が減速または停止するべきであると決定し得る（ステップＳ６１８）。たとえば、取付角度決定ユニット３０８は、移動している物体の数が所定の閾値を超えるかどうかを決定し得る。これに従い、ブレーキをかけて車両１００を減速させるために、通信インターフェース３０２によってＥＣＵ３４０に制御信号を伝送し得る。
【００３９】
ステップＳ６１４で取付角度が動的に調節されるか、あるいはステップＳ６１８で車両１００が減速または停止すると、調節された取付角度でシーン・データをキャプチャするようにセンサー１４０に続行させることができる（ステップＳ６２０）。
【００４０】
方法６００は、測量プロセス全体を通じて連続的に適用され得る。すなわち、コントローラ２８０は、取付角度を調節すべきであるかどうかを動的に決定し得、調節すべきである場合、キャプチャされたシーン・データの各フレームまたは隣接フレームのグループに基づいて、どの程度調節すべきかを動的に決定し得る。したがって、センサー１４０の取付角度は、必要であれば、より多くのマップ情報を含むシーンにセンサー１４０を適応的にフォーカスさせるために動的および連続的に調節され、したがって、後に構築される高精細度マップの品質を改善させる。取付角度の調節がもはやデータ収集に利益を与えない場合、たとえば、シーンが主に移動している物体を含む場合、方法６００は、移動している物体をシーンから除去するために車両１００を減速または停止するように制御し得る。
【００４１】
本開示の別の態様は、前述のように、実行された場合、１つまたは複数のプロセッサに方法を実施させる命令を記憶する、持続性コンピュータ可読媒体を対象とする。コンピュータ可読媒体は、揮発性または不揮発性、磁気、半導体、テープ、光、取り外し可能、取り外し不能であるか、あるいは他のタイプのコンピュータ可読媒体またはコンピュータ可読ストレージ・デバイスを含み得る。たとえばコンピュータ可読媒体は、開示されるように、その上に記憶されたコンピュータ命令を有する、ストレージ・デバイスまたはメモリ・モジュールであり得る。いくつかの実施形態において、コンピュータ可読媒体は、その上に記憶されたコンピュータ命令を有する、ディスクまたはフラッシュ・ドライブであり得る。
【００４２】
当業者であれば、開示されるシステムおよび関係する方法に対して、様々な修正および変形が実行可能であることが明らかとなろう。当業者であれば、開示されるシステムおよび関係する方法の仕様および実践を考慮することから、他の実施形態が明らかとなろう。
【００４３】
下記の特許請求の範囲およびそれらの等価物によって真の範囲が示されている仕様および例示は、単なる例としてみなされることが意図される。
【図１】
0006898363.tif 000002
【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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