(57)【要約】  本発明は、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の異なるソースに由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するための方法に関する。少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第１の区域に関する第１のデータが提供される。次いで、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第２の区域に関する第２のデータが提供される。なお、前記第１の区域と前記第２の区域とは、部分的に重なり合っている。好ましくはバックエンドに実装されている本方法は、１つまたは複数のプロセッサにおいて、前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することにより、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせすることを有し、この際、それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の異なるソースに由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するための方法において、
当該方法は、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第１の区域に関する第１のデータを提供するステップと、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第２の区域に関する第２のデータを提供するステップであって、前記第１の区域と前記第２の区域とは、少なくとも部分的に重なり合っている、ステップと、
１つまたは複数のプロセッサにおいて、前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することにより、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせするステップであって、それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである、ステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の詳細度のうちの第１の詳細度のオブジェクトおよび／または特徴点は、道路設備、とりわけ交通標識および街灯を含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記複数の詳細度のうちの第２の詳細度のオブジェクトおよび／または特徴点は、路面標示の線を含む、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
複数の解像度レベルのうちの第３の詳細度の特徴点は、各々の位置と視覚的な記述子とによって記述可能な２Ｄ／３Ｄ特徴点を含む、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記目的関数の前記誤差項の重みは、前記目的関数の前記最小化の過程において変更可能である、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記最小化の過程において、前記第１の詳細度の前記誤差項の重みを低減し、前記第３の詳細度の誤差項の重みを増大させる、請求項５記載の方法。
【請求項７】
まず始めに、
前記第１の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくせず、
前記第２および第３の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくし、
前記第１のオブジェクトおよび／または特徴点と、前記第２のオブジェクトおよび／または特徴点との間の偏差が閾値を下回るか、または反復ステップの第１の最小回数を上回るまで、前記目的関数を最小化し、
その後、
前記第２の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくせず、
前記第１および第３の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくし、
前記第１のオブジェクトおよび／または特徴点と、前記第２のオブジェクトおよび／または特徴点との間の偏差が閾値を下回るか、または反復ステップの第２の最小回数を上回るまで、前記目的関数を最小化し、
次いで、
前記第３の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくせず、
前記第１および第２の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくし、
前記第１のオブジェクトおよび／または特徴点と、前記第２のオブジェクトおよび／または特徴点との間の偏差が閾値を下回るか、または反復ステップの第３の最小回数を上回るまで、前記目的関数を最小化する、
請求項５記載の方法。
【請求項８】
当該方法はさらに、前記第１の区域が生成された第１の時点と、前記第２の区域が生成された第２の時点との間の時間差を求めるステップを含み、
前記時間差が第１の時間閾値よりも小さい場合には、前記第１の詳細度の前記誤差項の重みを、前記第３の詳細度の前記誤差項の重みよりも小さくし、かつ／または
前記時間差が第２の時間閾値よりも大きい場合には、前記第１の詳細度の前記誤差項の重みを、前記第３の詳細度の前記誤差項の重みよりも大きくする、
請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
前記第１の区域と前記第２の区域との前記位置合わせを、前記詳細度に応じて実施する、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
前記第１および／または第２の詳細度および／または第３の詳細度に関する前記位置合わせを、並進、回転および／または拡大、縮小、ワーピングによって実施し、
前記拡大または縮小を、区域全体にわたって線形に実施する、
請求項９記載の方法。
【請求項１１】
バックエンド装置であって、
当該バックエンド装置は、メモリを有し、
前記メモリは、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数の特徴を含む、第１の区域に関する第１のデータを提供し、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第２の区域に関する第２のデータを提供する
ように構成されており、
前記第１の区域と前記第２の区域とは、少なくとも部分的に重なり合っており、
当該バックエンド装置は、１つまたは複数のプロセッサを有し、
前記１つまたは複数のプロセッサは、
前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することによって、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせすることにより、
デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の異なるソースに由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新する
ように構成されており、
それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである、
バックエンド装置。
【請求項１２】
デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するためのシステムであって、
当該システムは、複数の車両を有し、
前記車両は、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、１つの区域に関するデータを、撮影された複数の画像から生成してバックエンド装置に伝送するように構成されており、
当該システムは、バックエンド装置を有し、
前記バックエンド装置は、受信装置を有し、
前記受信装置は、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第１の区域に関する第１のデータを、第１の車両から受信し、
少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第２の区域に関する第２のデータを、受信する
ように構成されており、
前記第１の区域と前記第２の区域とは、少なくとも部分的に重なり合っており、
前記バックエンド装置は、プロセッサを有し、
前記プロセッサは、
前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することによって、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせすることにより、
デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の車両に由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新する
ように構成されており、
それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野
本発明は、車両から取得したデータからデジタルマップモデルを生成することに関する。とりわけ、本発明は、車両から取得したデータからデジタル道路モデルを生成することに関する。
【０００２】
背景技術
デジタルマップおよびデジタル道路モデルは、例えばナビゲーションシステム、運転者支援システム、自動運転車両のような自動車分野における多数の用途のために必要とされる。とりわけ、運転者支援システムおよび自動運転車両の場合には、衛星ナビゲーションまたはカップリング技術のような公知の測位方法に比べてより正確な位置特定を可能にするために、デジタルマップにおいて、全般的に高い精度と、道路上または沿道におけるできるだけ多数の顕著な特徴とが必要である。
【０００３】
デジタル道路モデルの供給業者は、道路モデルの基礎となるデータを検出および更新するために、一連の種々のセンサが搭載された特別な車両に道路を走行させる。この目的のために使用される車両の台数は少ないので、道路データを更新するためには比較的長い時間が必要となる場合がある。さらに、測位センサが不正確であることに起因して、車両の位置データが不正確となることが多く、したがって、全体として不正確なデジタル道路モデルが生成されてしまうこととなる。
【０００４】
他方では、それぞれの区域が１つのデジタル部分モデルを表す、複数の区域からなるデジタル道路モデルを、バックエンドにおいて生成することが可能である。このようなデジタル部分モデルは、車両が道路に沿って走行している間に撮影したカメラショットから生成され得る。このようなデジタル部分モデルは、車両からバックエンドにアップロードされる。バックエンドにおいてデジタル道路モデルを生成するためには、複数の車両によって生成された複数の区分または複数の部分モデルを、これらの区分または部分モデルが重なり合っている領域において合成することが必要である。
【０００５】
発明の開示
したがって、本発明の課題は、確実に動作する高信頼性のデジタルマップモデルを生成するための方法、装置、およびシステムを提供することである。
【０００６】
上記の課題は、独立形式の方法クレームに記載された方法と、独立形式の装置クレームに記載された装置と、独立形式のシステムクレームに記載されたシステムとによって解決される。従属請求項は、特別な実施形態に関する。
【０００７】
本発明は、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の異なるソースに由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するための方法に関する。少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第１の区域に関する第１のデータが提供される。次いで、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第２の区域に関する第２のデータが提供される。なお、前記第１の区域と前記第２の区域とは、部分的に重なり合っている。第１の区域は、１つのデジタル部分モデルに関するものであり、道路を走行中に車両によって撮影された複数のカメラ画像から、車両内で生成されたものであり得る。第２の区域は、１つのデジタル部分モデルに関するものであり、道路を走行中に別の車両または同一の車両によって撮影された複数のカメラ画像から、別の車両または同一の車両によって生成されたものであり得る。デジタルモデルの複数の区域のオブジェクトは、とりわけ道路標識、車線標示、信号機のようなオブジェクトに関する。特徴点（feature points）は、例えば顕著なランドマークに関する。第１の区域のオブジェクトおよび／または特徴点と、第２の区域のオブジェクトおよび／または特徴点との間の対応が特定される。したがって、対応するオブジェクト同士および／または特徴点同士は、両方の区域に存在している。
【０００８】
オブジェクトまたは特徴点の詳細度は、これらのオブジェクトまたは特徴点を、デジタルモデルの複数の異なる解像度レベルに分類することに関連している。１つの詳細度を、とりわけ１つのオブジェクトクラスに割り当てることができる。例えば、第１の（低い）詳細度は、道路設備のオブジェクト、とりわけ交通標識および街灯を含むことができる。第２の（中程度の）詳細度は、道路特徴、とりわけ路面標示の線を含むことができる。第３の（高い）詳細度は、各々の位置と視覚的な記述子とによって記述可能な２Ｄ／３Ｄ特徴点（feature points）を含むことができる。
【０００９】
好ましくはバックエンドに実装されている本方法は、１つまたは複数のプロセッサにおいて、前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することにより、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせすることを有し、この際、それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである。このことはつまり、目的関数が、それぞれの詳細度ごとに１つの独自の重み付き誤差項を有し、この重み付き誤差項が、まさにこの詳細度に関する対応する特徴同士の間の偏差を記述しているということを意味する。位置合わせは、少なくとも区域同士を相互に回転および並進させることによって実施することができる。
【００１０】
最小化の枠内において、勾配に基づいた局所的な最適化方法を使用することができる。この場合に問題となるのは、多峰性最適化問題である場合、すなわち目的関数が複数の局所的な最小値を有する場合である。なぜなら、勾配に基づいた局所的な方法は、局所的な最小値における開始解に依存し得るので、大域的な最小値にもはや到達しなくなるからである。大域的な最小値は、区域同士の相互の最適な位置合わせに対応する。
【００１１】
目的関数が、それぞれの詳細度ごとに１つの独自の重み付き誤差項を含んでいることによって、最適化プロセスの過程において誤差項の重みを適切に制御することにより、現在の解、すなわち区域同士の相互の位置合わせを、常に、大域的な最小値の捕捉範囲内に保つことが可能である。例えば、まず始めに、最も低い詳細度の誤差項を最小化することにより、区域同士の相互の大まかな位置合わせが実施されるように、重みを動的に制御することができる。さらなる最適化プロセスでは、中程度の詳細度および高い詳細度の誤差項を、それらの重みを適切に制御することによって追加することができる。したがって、前記目的関数の前記誤差項の重みは、変更可能である。
【００１２】
前記目的関数の前記最小化の過程において、前記第１の（最も低い）詳細度の前記誤差項の重みを低減し、前記第３の（最も高い）の詳細度の誤差項の重みを増大させることができる。中程度の詳細度の誤差項の重みは、一定のままとすることができる。最適化プロセスの開始時には、全ての重みをゼロに等しくしないことができる。したがって、全ての詳細度の同時の最適化が実施される。
【００１３】
本方法を、完全に反復的に実施することもできる。すなわち、ある特定の誤差項に関して目的関数の顕著な改善がこれ以上得られない場合には、この詳細度に所属する誤差項は、さらなる最小化においてもはや考慮されなくなり、その代わりに、その次に高い詳細度の誤差項が考慮される。このことも、重みを適切に制御することによって実施される。したがって、まず始めに、前記第１の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくせず、前記第２および第３の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくし、前記第１のオブジェクトおよび／または特徴点と、前記第２のオブジェクトおよび／または特徴点との間の偏差が閾値を下回るか、または反復ステップの第１の最小回数を上回るまで、前記目的関数を最小化することができる。さらに、その後、前記第２の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくせず、前記第１および第３の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくし、前記第１のオブジェクトおよび／または特徴点と、前記第２のオブジェクトおよび／または特徴点との間の偏差が閾値を下回るか、または反復ステップの第２の最小回数を上回るまで、前記目的関数を最小化することができる。さらに、次いで、前記第３の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくせず、前記第１および第２の詳細度の前記誤差項の重みを、ゼロに等しくし、前記第１のオブジェクトおよび／または特徴点と、前記第２のオブジェクトおよび／または特徴点との間の偏差が閾値を下回るか、または反復ステップの第２の最小回数を上回るまで、前記目的関数を最小化することができる。
【００１４】
最小化の際に時間的な側面を考慮すること、すなわち、個々の区域が作成された時点を考慮することも可能である。とりわけ、最も高い詳細度の特徴点（feature points）は、時間の経過と共に変化する可能性がある。例えば、樹木は、夏と冬では異なるように見え、このことは、特徴点（feature points）の異なりをもたらす。位置合わせされるべき２つの区域の間の時間的な間隔が短い場合には、最も高い詳細度の特徴点がより大きく重み付けられる。位置合わせされるべき２つの区域の間の時間的な間隔が長い場合には、比較的低い詳細度のオブジェクトおよび／または特徴点がより大きく重み付けられる。したがって、まず始めに、前記第１の区域が生成された第１の時点と、前記第２の区域が生成された第２の時点との間の時間差を求めることができる。前記時間差が第１の時間閾値よりも小さい場合には、前記第１の詳細度の前記誤差項の重みが、前記第３の詳細度の前記誤差項の重みよりも小さくされる。前記時間差が第２の時間閾値よりも大きい場合には、前記第１の詳細度の前記誤差項の重みが、前記第３の詳細度の前記誤差項の重みよりも大きくされる。
【００１５】
他方では、相互に類似している時点であるが、時間的には相互に任意の長さで離隔可能な時点を考慮することもできる。したがって、同じ時刻、同じ季節のような相互に類似している時点同士は、昼間と夜間のように時間的には相互にわずかにしか異なっていない時点同士よりも、オブジェクト同士および／または特徴点同士が相互に類似する場合がある。したがって、非常に詳細化されたオブジェクトおよび／または特徴点、ひいては最も高い詳細度の誤差項を、さほど詳細化されていないオブジェクトおよび／または特徴点、ひいては比較的低い詳細度の誤差項よりも大きく重み付けすることができる。
【００１６】
１つの側面は、区域同士の最適に制御された相互の位置合わせに関する。区域同士の位置合わせを、詳細度に応じて実施することができる。このことは、とりわけ、最適化プロセスの過程において重みが変化する場合、例えば、最適化プロセスが上述のように反復的に実施される場合に関連する。最初に、最も低い詳細度の誤差項のみが最小化される場合には、位置合わせが、並進および回転のみによって実施される。次いで、中程度の詳細度の誤差項が最小化される場合にも、位置合わせが、並進および回転のみによって実施される。これに対して、さらに、最も高い詳細度の誤差項が最小化される場合には、位置合わせが、区域同士の並進および回転と、追加的に拡大および縮小とによって実施され、この際、区域同士の前記拡大または縮小が、区域全体にわたって線形に実施される。最も低い詳細度および／または中程度の詳細度の誤差項において既に、拡大および縮小を考慮することも可能である。
【００１７】
並進および回転による位置合わせは、例えば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）ＳＬＡＭ、疎拡張情報フィルタ（ＳＥＩＦ）ＳＬＡＭ、および無香カルマンフィルタ（ＵＫＦ）ＳＬＡＭのような、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）方法によって実現することができる。１つの区域内のそれぞれ異なる特徴点同士の間の距離は、同じままである。
【００１８】
区域同士の追加的な拡大または縮小による位置合わせは、非剛体ＩＣＰ（反復最接近点）方法によって実施することができる。さらに、複数の異なるオブジェクト／特徴同士を相互に「ワープ」させることができ、この場合には、第１の区域の任意のベクトル場が、第２の区域の任意のベクトル場にマッピングされる。このためにＩＣＰ方法は、第１および第２の区域のオブジェクトおよび／または特徴に関する対応を提供する。これらの対応が、ベクトル場を定義する。
【００１９】
さらなる態様は、バックエンド装置に関する。当該バックエンド装置は、メモリを有し、前記メモリは、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第１の区域に関する第１のデータを提供し、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第２の区域に関する第２のデータを提供するように構成されている。なお、前記第１の区域と前記第２の区域とは、少なくとも部分的に重なり合っている。当該バックエンド装置はさらに、１つまたは複数のプロセッサを有し、前記１つまたは複数のプロセッサは、前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することによって、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせすることにより、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の異なるソースに由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するように構成されており、この際、それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである。
【００２０】
さらなる態様は、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するためのシステムに関する。当該システムは、複数の車両を有し、前記車両は、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数の特徴を含む、１つの区域に関するデータを、撮影された複数の画像から生成してバックエンド装置に伝送するように構成されている。当該システムは、バックエンド装置をさらに有する。前記バックエンド装置は、受信装置を有し、前記受信装置は、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数のオブジェクトおよび／または特徴点を含む、第１の区域に関する第１のデータを、第１の車両から受信し、少なくとも各々の空間的な位置によって特徴付けられ、かつ複数の詳細度に分類可能である複数の特徴を含む、第２の区域に関する第２のデータを、受信するように構成されている。なお、前記第１の区域と前記第２の区域とは、少なくとも部分的に重なり合っている。前記バックエンド装置は、１つまたは複数のプロセッサをさらに有し、前記プロセッサは、前記複数の詳細度のそれぞれの詳細度ごとに１つの重み付き誤差項を有する目的関数を最小化することによって、前記第１の区域と前記第２の区域とを相互に位置合わせすることにより、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の車両に由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するように構成されており、この際、それぞれの誤差項は、前記第１の区域の前記オブジェクトおよび／または前記特徴点と、前記第２の区域の対応する前記オブジェクトおよび／または前記特徴点との間の重み付き偏差を記述したものである。
【００２１】
図面の簡単な説明
以下、図面を参照しながら実施例に基づいて本発明を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】システムのブロック図である。
【図２】方法のフローチャートである。
【００２３】
詳細な説明
図１は、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するためのシステム１００のブロック図を示す。このシステムは、バックエンド装置１０２と、ネットワーク１１２と、２つの車両１１４，１２２とを含む。車両１１４，１２２は、破線の車線標示１３４によって離隔された２つの車線を有する道路１３０に沿って走行する。第１の車両１１４は、破線の円錐によって図示される進行方向の周囲環境画像を撮影するためのカメラ１１６を有する。第１の車両は、第１のプロセッサ１２０を有し、この第１のプロセッサ１２０において、周囲環境画像から周囲環境の第１の２Ｄ／３Ｄ部分モデルが計算される。この２Ｄ／３Ｄ部分モデルは、周囲環境のデジタル全体モデルの約１００×１００ｍの大きさの区域を表すか、またはデジタルマップを表す。カメラの視野内には、道路標識１３２と、車線標示１３４と、樹木群とのような周囲環境点が存在しており、これらは、２Ｄ／３Ｄ部分モデルにおいて周囲環境の特徴点としてマッピングされる。樹木群は、視覚的な記述子によってモデル化される。これらの周囲環境点を、デジタルモデルの複数の異なる詳細度に分類することができる。道路標識１３２は、最も低い詳細度のオブジェクトであり、車線標示１３４は、中程度の詳細度のオブジェクトであり、特徴的な樹冠シルエットを有する樹木群は、最も高い詳細度のオブジェクトである。第１の車両１１４は、送受信装置１１８を有し、この送受信装置１１８は、第１の２Ｄ／３Ｄ部分モデルを、ネットワーク１１２を介してバックエンド１０２内の送信／受信装置１０８に伝送するために使用される。第１の車両１１４と同様に第２の車両１２２も、周囲環境画像を撮影するためのカメラ１２４を有する。第２の車両１２２は、第２のプロセッサ１２８を有し、この第２のプロセッサ１２８において、周囲環境画像から周囲環境の第２の２Ｄ／３Ｄ部分モデルが計算される。第２の車両１２２は、送受信装置１２６を有し、この送受信装置１２６は、第２の２Ｄ／３Ｄ部分モデルを、ネットワーク１１２を介してバックエンド１０２内の送信／受信装置１０８に伝送するために使用される。
【００２４】
バックエンド１０２内のメモリ１０４に、第１および第２の２Ｄ／３Ｄ部分モデル、すなわち、合成される１つのデジタルモデルの第１および第２の区域が保存される。メモリ１０４内には、複数の命令を有するソフトウェアモジュールが存在しており、これらの命令は、プロセッサ１１０によって実行された場合に、デジタルマップの少なくとも１つの部分領域のデジタルモデルであって、複数の車両に由来する複数の区域から合成される１つのデジタルモデルを生成および／または更新するための方法を実施する。
【００２５】
本方法の実施形態は、図２に関連して説明される。第１のステップ２０２において、参照特徴、とりわけ交通標識１３２と、車線標示１３４の線と、樹木群１３６に関する視覚的な記述子とを有する、第１の区域に関する第１のデータが受信され、メモリ１０４に供給される。さらに、第１のステップ２０２では、対応する参照特徴、とりわけ交通標識１３２と、車線標示１３４の線と、樹木群１３６に関する視覚的な記述子とを有する、第２の区域に関するデータが受信され、メモリ１０４に供給される。第２のステップ２０４では、適切なデータ関連付け方法を用いて、第１および第２の区域の特徴に関して対応が特定される。対応する特徴が発見された場合には、対応する特徴同士の間の偏差をそれぞれの詳細度ごとに記述する目的関数を最小化することにより、第１の区域と第２の区域とが相互に位置合わせされる。ここでの最小化は、反復的に実施され、したがって、それぞれの詳細度ごとに、対応する誤差項（偏差項）が個別的かつ連続的に最小化され、ステップ２０６では、第１の（最も低い）解像度によって開始される。誤差項は、第１の区域における交通標識１３２と、第２の区域における交通標識１３２との間の偏差のみを含む。ステップ２０８では、例えば、現在の反復ステップの目的関数の値を以前の反復ステップの目的関数の値と比較することにより、目的関数のさらなる改善が得られるかどうかがチェックされる。これが当てはまる場合には、区域同士を相互に位置合わせすることにより、第１の詳細度に関する誤差項がさらに最小化される。これが当てはまらない場合には、ステップ２１０において、第２の（中程度の）詳細度の誤差項の最小化により、目的関数の最小化が継続される。誤差項は、第１の区域の車線標示１３４の線と、第２の区域の車線標示１３４の線との間の偏差のみを含む。ステップ２１２では、例えば、現在の反復ステップの目的関数の値を以前の反復ステップの目的関数の値と比較することにより、目的関数のさらなる改善が得られるかどうかがチェックされる。これが当てはまる場合には、区域同士を相互に位置合わせすることにより、第２の詳細度に関する誤差項がさらに最小化される。これが当てはまらない場合には、ステップ２１４において、第３の（最も高い）の詳細度の誤差項の最小化により、目的関数の最小化が継続される。誤差項は、第１の区域の樹木群１３６に関する視覚的な記述子と、第２の区域の樹木群１３６に関する視覚的な記述子との偏差のみを含む。ステップ２１６では、例えば、現在の反復ステップの目的関数の値を以前の反復ステップの目的関数の値と比較することにより、目的関数のさらなる改善が得られるかどうかがチェックされる。これが当てはまる場合には、区域同士を相互に位置合わせすることにより、第３の詳細度に関する誤差項がさらに最小化される。これが当てはまらない場合には、本方法が終了する。第１および第２の詳細度の誤差項を最小化することによる位置合わせは、区域の並進および回転によって実施される。第３の詳細度の誤差項を最小化することによる位置合わせは、追加的に、区域の拡大および縮小によって実施される。
【００２６】
基本的に、最も高い詳細度の特徴は、比較的頻繁に発生するので、多数の対応を発見することができる。車線標示の線は、明瞭に視認できることが多いので、第２の詳細度の特徴に基づいた位置合わせを、高信頼性に実施することが可能である。最も低い詳細度の特徴に基づいた位置合わせは、３Ｄメッシュにおいてこれらの特徴を頂点として表現可能であるという利点を有する。このようなメッシュを、例えばドロネーの三角形分割によって常に三角形分割することができる。区域同士を、３Ｄ再構成中にＩＣＰを使用して相互に位置合わせすることができる。
【００２７】
複数の異なる詳細度において反復的に最小化することにより、第１の区域と第２の区域の対応する特徴同士の間の偏差の大域的な最小値が得られる。
【図１】
2020518917.tif 000003
【図２】
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【国際調査報告】
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2020518917.tif 000006
2020518917.tif 000007
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