(57)【要約】  高精度位置（２１０）を決定（３４０）し、自動運転車両（２００）を運転する（３５０）ための方法（３００）において、次のステップ：環境データ値を検出するステップ（３１０）であって、環境データ値が自動運転車両（２００）の環境（２２０）を表し、環境（２２０）が少なくとも２つの環境特徴（２２１、２２２）を含むステップ（３１０）と；少なくとも２つの環境特徴（２２１、２２２）に依存してパターンを決定するステップ（３２０）と；マップデータ値を読み込むステップ（３３０）であって、マップデータ値がマップを表し、マップが少なくとも自動運転車両（２００）の環境（２２０）を表し、マップが参照パターンを含むステップ（３３０）と、パターンと参照パターンとの比較に基づいて自動運転車両（２００）の高精度位置（２１０）を決定するステップ（３４０）と、高精度位置（２１０）に依存して自動運転車両（２００）を運転するステップ（３５０）とを含む方法（３００）および装置（１１０）に関する。
2020535058.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高精度位置（２１０）を決定し（３４０）、自動運転車両（２００）を運転する（３５０）ための方法（３００）において、次のステップ：
環境データ値を検出するステップ（３１０）であって、
前記環境データ値が前記自動運転車両（２００）の環境（２２０）を表し、
前記環境（２２０）が少なくとも２つの環境特徴（２２１、２２２）を含むステップ（３１０）と；
前記少なくとも２つの環境特徴（２２１、２２２）に依存してパターンを決定するステップ（３２０）と；
マップデータ値を読み込むステップ（３３０）であって、
前記マップデータ値がマップを表し、
前記マップが少なくとも前記自動運転車両（２００）の前記環境（２２０）を表し、
前記マップが参照パターンを含む、ステップ（３３０）と、
前記パターンと前記参照パターンとの比較に基づいて前記自動運転車両（２００）の前記高精度位置（２１０）を決定するステップ（３４０）と、
前記高精度位置（２１０）に依存して前記自動運転車両（２００）を運転するステップ（３５０）と
を含む方法（３００）。
【請求項２】
請求項１に記載の方法（３００）において、
前記少なくとも２つの環境特徴（２２１，２２２）を光源として構成し、
前記少なくとも２つの環境特徴（２２１，２２２）の色分布および／または輝度分布を決定することによって前記パターンを決定する方法（３００）。
【請求項３】
請求項１に記載の方法（３００）において、
前記マップが、
日中の時間に依存して、および／または
季節に依存して、および／または
天候に依存して、
前記参照パターンを含む方法（３００）。
【請求項４】
請求項１に記載の方法（３００）において、
外部のサーバ（２３０）から前記マップデータ値を受信することによって、前記マップデータ値を読み込む方法。
【請求項５】
高精度位置（２１０）を決定し（３４０）、自動運転車両（２００）を運転する（３５０）ための装置（１１０）において、
環境データ値を検出する（３１０）ための第１の手段（１１１）であって、
前記環境データ値が前記自動運転車両（２００）の環境（２２０）を表し、
前記環境（２２０）が少なくとも２つの環境特徴（２２１，２２２）を含む、第１の手段と；
前記少なくとも２つの環境特徴（２２１，２２２）に依存してパターンを決定する（３２０）ための第２の手段（１１２）と；
マップデータ値を読み込む（３３０）ための第３の手段（１１３）であって、
前記マップデータ値がマップを表し、
前記マップが少なくとも前記自動運転車両（２００）の前記環境（２２０）を表し、
前記マップが参照パターンを含む、第３の手段（１１３）と；
前記パターンと前記参照パターンとの比較に基づいて、前記自動運転車両（２００）の前記高精度位置（２１０）を決定する（３４０）ための第４の手段（１１４）と、
前記高精度位置（２１０）に依存して、前記自動運転車両（２００）を運転する（３５０）ための第５の手段（１１５）と
を備える装置（１１０）。
【請求項６】
請求項５に記載の装置（１１０）において、
前記第１の手段（１１１）および／または前記第２の手段（１１２）および／または前記第３の手段（１１３）および／または前記第４の手段（１１４）および／または前記第５の手段（１１５）が、請求項１から４までのいずれか記載の方法（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、高精度位置を決定し、自動運転車両を運転するための方法ならびに装置において、環境データ値を検出するステップであって、環境データ値が自動運転車両の環境を表し、環境が少なくとも２つの環境特徴を含むステップと、少なくとも２つの環境特徴に依存してパターンを決定するステップと、マップデータ値を読み込むステップであって、マップデータ値がマップを表し、マップが少なくとも自動運転車両の環境を表し、マップが基準パターンを含むステップと、パターンと参照パターンとの比較に基づいて自動運転車両の高精度位置を決定するステップと、高精度位置に依存して自動運転車両を運転するステップとを有する自動運転車両を決定するための方法および装置に関する。
【発明の概要】
【０００２】
高精度位置を決定し、自動運転車両を運転するための本発明による方法は、環境データ値を検出するステップであって、環境データ値が自動運転車両の環境を表し、環境が少なくとも２つの環境特徴を含むステップと、少なくとも２つの環境特徴に依存してパターンを決定するステップとを含む。この方法は、マップデータ値を読み込むステップであって、マップデータ値がマップを表し、マップが少なくとも自動運転車両の環境を表し、マップが参照パターンを含むステップと、パターンと参照パターンとの比較に基づいて自動運転車両の高精度位置を決定するステップと、高精度位置に依存して自動運転車両を運転するステップとをさらに含む。
【０００３】
自動運転車両は、部分的、高度、または完全自動運転車両として理解される。
【０００４】
自動運転車両を運転することは、自動運転車両が部分的、高度または完全に自動的に運転されることであると理解される。運転は、例えば、自動的な横方向および／または縦方向制御によって自動運転車両の軌道を決定すること、および／または軌道を走行すること、および／または安全関連の運転機能を実行することなどを含む。
【０００５】
高精度位置は、所与の座標系（例えば、ＧＮＳＳ座標）内で極めて正確な位置であって、許容される最大限の不鮮明度を超えない位置として理解される。最大限の不鮮明度は、例えば、自動運転車両の環境に依存する場合がある。さらに、最大限の不鮮明度は、例えば、自動運転車両が部分的に、高度に、または完全に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、最大限の不鮮明度は極めて低く、したがって自動運転車両の安全な運転は保証されている。自動運転車両の完全自動運転の場合、最大限の不鮮明度は、例えば、約１０センチメートルの範囲である。
【０００６】
マップは、例えば、自動運転車両のナビゲーションシステムおよび／または制御器と連携して、および／または自動運転車両に接続されているか、もしくは自動運転車両に含まれるスマートフォンと連携して、自動運転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として理解される。一実施形態では、マップは、参照パターンを、参照パターンの位置に関連して表すデータ値として理解される。
【０００７】
自動運転車両の環境は、例えば、自動運転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範囲として理解されるべきである。
【０００８】
環境センサシステムは、例えば、環境データ値の形式で自動運転車両の環境を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つの他のセンサとして理解される。
【０００９】
本発明による方法は、自動運転車両の安全かつ信頼性の高い運転が、多くの場合、自動運転車両の高精度位置の知識に依存しているという問題を有利に解決する。ここで説明する方法は、特に、容易かつ迅速に検出し、環境データ値から決定することができるパターンによって、高精度位置の決定を支援する。
【００１０】
好ましくは、少なくとも２つの環境特徴は光源として構成されている。この場合、パターンは、少なくとも２つの環境特徴の色勾配および／または輝度勾配を決定することによって決定される。
【００１１】
光源は、例えば、街灯および／またはネオンサインおよび／または信号機および／または建造物の照明された空間の窓、特に店舗窓および／または他の光源として理解される。
【００１２】
パターンは、例えば、自動運転車両の環境センサシステムによって環境データ値が画像の形式で表され、および／または適切なソフトウェアによって評価されることによって生じる特徴的な色分布および／または輝度分布として理解される。
【００１３】
参照パターンは、例えば、あらかじめ検出され、位置表示に関連してマップに保存されたパターンとして理解される。
【００１４】
このことは、特に高密度の光源を有する都市空間では、既存の光源を含めることによって、いずれにしても存在する環境特徴によって、高精度位置を決定することができるという利点を示す。一方では、多くの光源（街灯、ネオンサインなど）は、しばしば、車両の平均的な高さよりも高い位置に取り付けられており、他方では、光源はいつでも検出することができるので、交通量が多い場合および／または暗い環境においてさえ、環境センサシステムによって光源を検出することができることが保証されている。これにより、方法が特にロバストになり、自動運転車両を運転する場合の安全性が高まる。
【００１５】
好ましくは、マップは、日中の時間に依存して、および／または季節に依存して、および／または天候に依存して、参照パターンを含む。
【００１６】
多くの環境特徴、特に光源は、異なる日中の時間（例えば、周囲の明るさに関して、昼と夜とに関係して）および／または異なる季節（例えば、太陽の異なる位置および／または明るくなるか、または暗くなる時間が異なることに関係して）および／または異なる気象条件（霧、日照、雨、雪など）において、環境センサによって検出した場合に異なる色分布および／または輝度分布を示すので、好ましくはこれらの差異が考慮される。これにより、方法は、異なる外部条件に対してロバストになり、したがって、自動運転車両を運転する場合の安全性が高まる。
【００１７】
好ましくは、マップデータ値は、外部のサーバからマップデータ値を受信することによって読み込まれる。
【００１８】
外部サーバは、例えば、マップ提供者として理解されるべきである。これにより、有利には、マップを、特に、日中の時間および／または季節および／または天候に関して、および／または、例えば、パターンもしくは参照パターンの変化をもたらす構造的変化に関して、最新に作成し、自動運転車両に提供にすることができる。
【００１９】
高精度位置を決定し、自動運転車両を運転するための本発明による装置は、環境データ値を検出するための第１の手段であって、環境データ値は自動運転車両の環境を表し、環境は少なくとも２つの環境特徴を含む第１の手段と、少なくとも２つの環境特徴に依存してパターンを決定するための第２の手段とを備える。この装置は、マップデータ値を読み込むための第３の手段であって、マップデータ値がマップを表し、マップが少なくとも自動運転車両の環境を表し、マップが参照パターンを含む第３の手段と、自動運転車両の高精度位置を決定するための第４の手段と、パターンと参照パターンとの比較に基づいて、高精度位置に依存して、自動運転車両を運転するための第５の手段とをさらに備える。
【００２０】
好ましくは、第１の手段および／または第２の手段および／または第３の手段および／または第４の手段および／または第５の手段は、少なくとも１つの方法請求項による方法を実施するように構成されている。
【００２１】
本発明の有利な構成が、従属請求項に明記され、説明に記載されている。
【００２２】
本発明の実施形態を図面に示し、以下により詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明による装置の実施形態を示す図である。
【図２】本発明による方法の実施形態を示す図である。
【図３】本発明による方法の実施形態を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１は、本発明の自動運転車両２００を示す。この自動運転車両２００は、高精度位置２１０を決定し（３４０）、自動運転車両２００を運転する（３５０）ための本発明による装置１１０を含む。
【００２５】
装置１１０は、環境データ値を検出する（３１０）ための第１の手段１１１（３１０）であって、環境データ値が自動運転車両２００の環境２２０を表し、環境２２０が少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２を含む第１の手段１１１と、少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２に応じてパターンを決定する（３２０）ための第２の手段１１２とを含む。さらに、装置は、マップデータ値を読み込む（３３０）ための第３の手段１１３であって、マップデータ値がマップを表し、マップが少なくとも自動運転車両２００の環境２２０を表し、マップが基準パターンを含む第３の手段と、基準パターンとパターンとの比較に基づいて、自動運転車両２００の高精度位置２１０を決定する（３４０）ための第４の手段１１４と、高精度位置２１０に応じて、自動運転車両２００を運転する（３５０）ための第５の手段１１５とを含む。
【００２６】
環境データ値を検出する（３１０）ための第１の手段１１１は環境検出システムとして構成されており、例えば、固有の環境センサシステムを含んでいるか、または自動運転車両２００に既に含まれる環境センサシステム２０１に接続されている。さらに、例えば、第１の手段は、例えば、物体分類方法などによって、環境データ値を処理および評価する計算ユニット（プロセッサ、作業メモリ、ハードディスク、ソフトウェア）を含む。さらに、第１の手段１１１は、環境データ値を第２の手段１１２に転送するように構成されている。一実施形態では、第１の手段１１１は、環境データ値を評価することなしに、および／またはデータ形式の変更を伴って第２の手段１１２に転送するように構成されている。
【００２７】
少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２に応じてパターンを決定する（３２０）ための第２の手段１１２は、例えば、計算ユニット（プロセッサ、作業メモリ、ハードディスク、ソフトウェア）として構成されている。ソフトウェアは、例えば、第１の手段１１１によってデジタル画像の形式で伝送される環境データ値において、特に、少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２の色勾配および／または輝度勾配によってパターンを決定するように構成されている。例えば、パターンは、幾何学的な物体（円、直線、星形の物体、点の配置など）を決定することによって決定される。一実施形態では、異なるセンサシステムに応じて、例えば、少なくとも２つの同じ環境特徴２２１、２２２が異なるパターンを生成するので、パターンは、自動運転車両２００の環境センサシステム２０１に応じて決定される。さらに、第２の手段１１２は、パターンを第４の手段１１４に伝送するように構成されている。
【００２８】
マップデータ値を読み込む（３３０）ための第３の手段１１３は、例えば、マップデータ値を記憶するための記憶媒体と、マップデータ値を第４の手段１１４に伝送するためのインターフェースとを含むデータインターフェースとして構成されている。別の実施形態では、第４の手段１１４は、外部のサーバ２３０からマップデータ値を受信することによって、マップデータ値を読み込み、第４の手段１１４に伝送するように構成されている。このために、第３の手段１１３は、例えば、送信および／または受信ユニットとして構成されている。別の実施形態では、第３の手段１１３は、車両に既に含まれる送信および／または受信ユニット（特にスマートフォン）に接続されるように構成されている。
さらに、第３の手段１１３は、マップデータ値を第４の手段１１４に転送するように構成されている。
【００２９】
パターンと基準パターンとの比較に基づいて、例えば、高精度位置２１０を決定する（３４０）ための第４の手段１１４は、例えば、プロセッサ、作業メモリ、およびハードディスク、ならびに自動運転車両２００の高精度位置２１０を決定する（３４０）ための適切なソフトウェアを含む制御器および／または計算ユニットとして構成されている。
【００３０】
高精度位置２１０に依存して自動運転車両２００を運転する（３５０）ための第５の手段１１５は、例えば、制御器として構成されている。
【００３１】
図２は、高精度位置２１０を決定し（３４０）、自動運転車両２００を運転する（３５０）ための方法３００の例示的な実施形態を示す。
【００３２】
自動運転車両２００は、走行方向につき１車線を有する２車線の道路に位置している。高精度位置２１０を決定し（３４０）、自動運転車両２００を運転する（３５０）ための装置１１０によって、環境データ値が検出され、環境データ値は自動運転車両２００の環境２２０を表し、環境２２０は少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２を含む。例えば、光源として構成された少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２に応じてパターンが決定される。例えば、パターンは、少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２の色勾配および／または輝度勾配を決定することによって決定される。さらに、マップデータ値は、例えば記憶媒体から読み込まれ、および／または外部サーバ２３０からマップデータ値を受信することによって読み込まれる。この場合、マップデータ値はマップを表し、マップは自動運転車両２００の少なくとも環境２２０を表し、マップは参照パターンを含む。次いで、パターンと参照パターンとの比較に基づいて、自動運転車両２００の高精度位置２１０が決定される。
【００３３】
高精度位置２１０は、例えば、パターンが有する特定の大きさ（長さ、角度、半径など）を参照パターンの比較可能な大きさと比較することによって決定される。例えば、参照パターンと比較したパターンの大きさおよび／または向きに基づいて、自動運転車両２００の間隔および／または向きを、例えば、少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２の少なくとも１つの位置に基づいて決定し、このようにして、最終的に高精度位置２１０をベクトル加算によって決定することができる。
【００３４】
次いで、自動運転車両２００は、高精度位置２１０に依存して運転される。
【００３５】
図３は、高精度位置２１０を決定し（３４０）、自動運転車両２００を運転する（３５０）ための本発明による方法３００の例示的な実施形態を示す。
【００３６】
方法３００は、ステップ３０１で開始する。
【００３７】
ステップ３１０では、環境データ値が検出され、環境データ値は、自動運転車両２００の環境２２０を表し、環境２２０は、少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２を含む。
【００３８】
ステップ３２０では、少なくとも２つの環境特徴２２１、２２２に依存してパターンが決定される。
【００３９】
ステップ３３０では、マップデータ値が読み込まれ、マップデータ値はマップを表し、マップは、自動運転車両２００の少なくとも環境２２０を表し、マップは参照パターンを含む。
【００４０】
さらなる実施形態では、まずステップ３３０、次いでステップ３１０、およびステップ３２０が行われ、これに続いてステップ３４０が実施される。
【００４１】
ステップ３４０では、パターンと基準パターンとの比較に基づいて、自動運転車両２００の高精度位置２１０が決定される。
【００４２】
ステップ３５０において、高精度位置（２１０）に依存して、自動運転車両２００が運転される。
【００４３】
方法３００は、ステップ３６０で終了する。
【図１】
2020535058.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
2020535058.tif 000006
2020535058.tif 000007
2020535058.tif 000008
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