JP2001227982A - センサシステムの校正方法 - Google Patents
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Abstract
システムの自動校正及び自動検査可能なセンサシステム
の校正方法を提供する。 【解決手段】 センサシステムにより対象の特徴的なデ
ータを検出する工程と,車両の固有運動を考慮して静止
対象あるいは準静止対象として認識されたデータを校正
ユニットに供給する工程と,対象の実測データとモデル
データの偏差をエラーベクトルとして求める工程と,偏
差を最小にする方向でモデルデータを補正する工程と,
を有する。
Description
校正方法に関し,さらに詳細には,車両のコース推移内
の対象検出及び評価を実行するセンサシステムの校正方
法に関する。
システム装置として,例えば画像記録センサシステム及
び他のセンサシステムを使用すること自体は既知であ
る。かかる装置においては,常に,他の対象(即ち,他
の車両)及び道路条件に対する車両の距離及び相対速度
に関する情報が処理される。
センサも,車両周囲の環境の幾何学的値を測定するため
に使用される。かかるレーダセンサは,例えばドイツ公
開公報第DE4242700A1号により既知である。
拡張して,センサシステムにより低速の先行車両が車両
の予測コース領域内に検出された場合であっても,走行
速度を低速先行車両に適合することができる。なお,か
かるコース領域は,例えばヨーレートセンサ,操舵角度
センサ,横加速度センサを使用して,車輪速度を介し
て,あるいは上記画像処理システムあるいはナビゲーシ
ョンシステムにより決定される。
めには,距離,速度などの幾何学的値を正確に測定する
ことが最も重要であり,センサシステム又は各センサを
車両周囲の環境に応じて予め校正しておく必要がある。
かかる校正は,通常,センサを車両に搭載する前あるい
は搭載した後に実験室レベルで行われる。
を利用してハイブリッド型ナビゲーションシステムを校
正することは,EP0602013B1号に開示されて
いる。上記公報においては,固有の車両状態に関する情
報は,地図により既知となっている環境情報と組み合わ
せて処理される。
来のような実験室レベルの校正では,センサやセンサの
検出対象を所望に移動させなければならない。さらに,
校正フィールドと称される特殊な人工対象を使用して考
察することが必要とされる。さらに,センサを永続的に
正確に機能することを保証するためには,あらゆる変化
(変更)に対して校正を繰り返し管理することが必要で
あり,きわめて煩雑な作業となる。
的手段を設けることなく,センサシステムの自動校正及
び自動検査可能な新規かつ改良されたセンサシステムの
校正方法を提供することにある。
め,請求項1に記載の発明では,車両のコース推移内の
対象検出及び評価を実行するセンサシステムの校正方法
であって,前記センサシステムにより対象の特徴的なデ
ータを検出する工程と,前記車両の固有運動を考慮して
静止対象あるいは準静止対象として認識されたデータを
校正ユニットに供給する工程と,前記対象の実測データ
とモデルデータの偏差をエラーベクトルとして求める工
程と,前記偏差を最小にする方向でモデルデータを補正
する工程と,を有することを特徴とする,センサシステ
ムの校正方法が提供される。
設けることなく,センサシステムを自動的に校正できる
と共に,一度獲得した校正を後に自動的に検査すること
ができる。また,従来はに独自に実施されていた,車両
の特殊運動に対する校正も省略することができる。これ
は,駆動における車両の固有運動と,三次元空間の対象
は通常固定されており,全体として移動し,比較的長期
間にわたりセンサの校正が安定しているという知見を利
用している。センサの校正は,例えば低速で変化するな
ど準静的である。実際の使用においてエラー機能をもた
らす恐れのある,他の車両運転手の通常走行(例えば車
線維持)に関する発見的な仮定もこの方法にとっては不
要である。また本項記載の発明では,測定値を正確に検
出する校正をおこなうことができる。実験室レベルの校
正で必要であったいわゆる真実の校正に対する要請は,
ここでは余り重要ではない。製造技術的には,センサの
校正は,機械的負荷又は熱的負荷に敏感であるため,未
校正のセンサを組み込むのが特に好ましい。したがっ
て,製造が簡単になるだけでなく,組み込みの影響やセ
ンサあるいは車両の他の変化の影響を,簡単な校正方法
で後に考慮することができる。さらに,校正をいつでも
検査することができる。
め設定されるパラメータによる初期化行程の後に,対象
データの第1の検出を実行し,モデルデータとして格納
する工程と,周期的に連続する全ての測定において,各
々実際の対象データが従前に検出され格納されているモ
デルデータと共に校正ユニットで処理され,エラーベク
トルを形成する工程と,を有する如く構成するのが好ま
しい。
正ユニットでのデータ処理の間に,先行する測定で取得
された対象データが選択され,再検出されない対象デー
タは消去され,各新たに付加する対象データが取り入れ
られ,かつ,異なる車両位置で繰り返し測定した後,信
頼区間の縮小を有する対象データが,静止対象あるいは
準静止対象に属するデータとして特徴づけられる,如く
構成するのが好ましい。
連続する対象データから,略同一の相対速度の対象及び
車両の固有運動が求められ,かつ,前記略同一相対速度
の対象に対応する対象データが,静止対象あるいは準静
止対象に属するデータとして特徴づけられる,如く構成
するのが好ましい。
記車両の固有運動として,ピッチング及び/又はカーブ
走行による車両の回転運動が利用される,如く構成する
のが好ましい。
記センサシステムは,センサとして画像記録システムを
有しており,前記画像記録システムの非線形コンバータ
特性曲線を有する電子カメラにより,記録間隔内で各シ
リアルの画点が検出されて評価される,如く構成すれ
ば,各画点の任意の記録時点と非同期のセンサデータで
作動するので,通常はその画点をシリアルに記録する,
非線形特性曲線を有する高解像のビデオカメラを校正す
ることができる。なお,多くの従来の画像記録方法は,
いわゆる基礎マトリクスを迂回して校正を実施し,画素
の時間的記録(キュービックイメージラスター)と同期
センサデータに依存する。
記センサシステムのセンサの校正結果が,車両に設置さ
れた1つ又は2以上の他のセンサに伝達されて,前記他
のセンサが校正される,如く構成すれば,特殊な周辺条
件を必要とすることなく,組み込み後に多くの車両セン
サを共通に校正することができる。特にカメラ,レー
ダ,車輪センサ,加速度センサなどのセンサの組合せが
効果的である。また,ライダーセンサ又は超音波センサ
に関連して使用することも可能である。
記センサシステム内の1又は2以上のセンサが矛盾した
測定データを形成した場合に,前記評価ユニットあるい
は車両運転者に信号が伝達される,如く構成するのが好
ましい。このことにより,特殊な校正装置又は一連の校
正作業を必要とせずに,好適かつ効果的に校正すること
ができる。センサシステムあるいは評価システムは,完
全にあるいはほぼ自動的に校正して,校正の精度及び信
頼性を決定することができる。校正されないあるいはま
だ校正されていないパラメータは,無限の不確実性によ
り特徴づけられる。例えば熱的負荷又は機械的負荷より
可能となる校正の大まかな変化を認めている。
について,添付図面を参照しながら詳細に説明する。
尚,以下の説明及び添付図面において,同一の機能及び
構成を有する構成要素については,同一符号を付するこ
とにより,重複説明を省略する。
ながら,第1の実施の形態にかかるセンサシステムの校
正方法を説明する。なお,図1は,第1の実施の形態に
かかるセンサシステムを搭載した車両を示す断面図であ
る。
かるセンサ装置は,車両1内の車両環境を検出するシス
テムに一体的に組み込まれており,センサシステムによ
りセンサ装置の自己校正を実行することができる。
電子カメラなどの画像記録センサ2,レーダセンサ3,
加速度センサ4及び他の車輪センサ5が搭載されてい
る。かかるセンサ2,3,4,5は,機械的変量を検出
する放射領域と矢印と共に示されるように,車両1の動
きと前方の車両環境を検出するように構成することがで
きる。
るいは車両環境内には,対象6あるいは長い検知期間に
わたって変形せず全体移動する対象6のグループが存在
する。かかる対象として,例えば走行路,ガードレール
あるいは他の車両などが該当する。
ータは,1又は2以上の,校正ユニットを有する評価ユ
ニット7に供給され,車両環境に関する情報を評価し,
校正を実行する。評価ユニット7は,通常は車両環境情
報を求めるために設置されものであり,校正パラメータ
の決定に利用できる。
から取り出して,センサ校正を実行する。評価ユニット
7においては,対象データの評価により,メモリ8内の
各校正情報が後述する方法で修正される。
両環境に関する情報は,アクチュエータ装置9により車
両1を調節するために変換される。また,かかる情報
は,人間−機械インターフェイス10(例えばラウドス
ピーカーあるいはディスプレイ)を介して車両運転者に
伝達することもできる。アクチュエータ装置9は,例え
ば車両ブレーキのための操作信号を処理する。
センサシステムの校正方法を説明する。なお,図2は,
本実施形態にかかるセンサシステムの第1の校正処理フ
ローを示すフローチャートである。
では,現実空間内での処理が開始される(ステップS2
0)。ステップS21では,センサ装置2,3,4,5
により現実空間での変量を測定する(ステップS2
1)。
での処理が開始される(ステップS22)。ステップS
23では,モデル空間での変量のモデリングをおこなう
(ステップS23)。
測定量とモデル空間のモデリング量を対比して差を求め
る(ステップS24)。
とモデリング量と差により,エラーベクトルが形成され
る(ステップS25)。このとき,評価ユニット7内で
の校正は,エラーベクトルが可能な限り小さくなるよう
に(即ち,モデル空間が現実空間にできるだけ好適に一
致するように),実行される。
例においては,空間を画像列上に投影したものである。
測定可能な変量は,パラメトリックモデル空間に基づい
て決定されると共に,センサ装置2によっても測定され
る。測定可能な変量のこの2つの決定の差は,エラーベ
クトルに区分される。
ータから得られた校正データは,ステップS26で,パ
ラメトリックモデル空間のモデルデータと共に,車両環
境の記述に応じて,パラメータベクトルも形成する(ス
テップS26)。このとき,モデルは,空間のパラメト
リックな記述の他に,センサ装置2,3,4,5により
測定可能な変量上への空間の結像も有している。
クトルが,ステップS27で示す好適な方法により,エ
ラーベクトルが最小となるように調節される。即ち,エ
ラーベクトルは,実際の測定量と,その時のパラメータ
ベクトルに関連して定められたモデル変量とが,できる
だけ好適に良好に一致するように減少される(ステップ
S27)。
に,変量の好適な一致についての好適な判断基準は,例
えば偏差の平方和である。最小化方法の十分に好適な結
果は,例えばいわゆる最小自乗法,他の大まかな評価方
法,いわゆる拡張カルマンフィルタ,あるいは同様の数
式を使用することができる。かかる全ての公知の方法
は,パラメータの精度と信頼性の決定及び測定を許可す
る。
いは対象6のグループが,車両環境内に存在するという
仮定に基づいている。したがって,かかる運動は,3つ
の回転パラメータと3つの並進パラメータにより完全に
示される。さらに,少なくとも2以上の対象6が,例え
ば車両1の固有運動により車両1に対して相対的に移動
すると仮定される。かかる仮定は,十分に満たされるの
で,短い間隔で,校正の計算あるいは検査を行うことが
できる。
態にかかる対象データの評価方法を,いわゆるピンホー
ルカメラモデルを例に説明する。なお,図3は,いわゆ
るピンホールカメラモデルとしてのセンサのための簡単
な公知の結像モデル示す説明図である。また,図4は,
本実施形態にかかるセンサシステムの第2の校正処理フ
ローを示すフローチャートである。
3の校正パラメータは,図2を用いて説明したように,
車両環境を示すパラメトリックモデル空間のモデル変量
と共に,パラメータベクトルにまとめられる。
クな記載の他に,センサ2,3により測定可能な変量へ
の空間の結像も有している。カメラ3(あるいは図4の
ピンホールカメラ)については,画像列への空間の投影
である。変量は,パラメトリックモデルから決定される
と共に,センサ装置によっても測定される。変量の2つ
の決定値の差は,エラーベクトルとされる。パラメータ
ベクトルは,好適な方法により,エラーベクトルが最小
にされるように(即ち,実際の測定とモデルによりその
時のパラメータベクトルとの関連において定められた変
量とが,できるだけ良好に一致するように),調節され
る。
ンサ2の全ての結像ビームが投影中心(点C)を通過す
る。投影中心Cを通過する画像平面の垂線は,光学軸
(Z軸)である。かかるZ軸は,画像平面Bと画像主要
点PBHで交差する。
り形成されるコンピュータ座標システムの座標(x_
r,y_r)に対応する,(x_h,y_h)を有す
る。かかる座標システムのX軸及びY軸は,コンピュー
タ座標システムの各軸に対して平行に延びている。
投影中心の距離を,画像列の2つの画点間の距離で除算
した値である。また,軸比sは,画像行の内部の距離と
画像列の内部の2つの画点の距離との比である。
て,上記4つのパラメータ(x_h,Y_h,c,s)
が,校正のいわゆる真性パラメータを形成する。従って
画像平面への対象点Poの投影(画像点PB)は,次の
式により示すことができる。
は,簡易なピンホールカメラであって,その真性の校正
は,パラメータ画像点PBH,カメラ定数c及び画像軸
スケーリングを有するものと仮定する。
ダ座標システムとカメラ座標システムとの間の移動ベク
トルTと回転Rが校正される。それによりカメラ座標シ
ステム(X,Y,Z)とレーダ座標システム(X_R,
Y_R,Z_R)との間に,次のような関係が生じる。
れる校正ベクトルp_kを形成する。例えばカメラ(セ
ンサ2)により測定される変量は,静止対象6の特徴点
(コーナなど)の画像座標である。一方,レーダセンサ
3により測定される変量は,レーダ座標システムでの静
止対象6の距離,角度及び相対速度である。ここでは,
幾何学的パラメータは,モデルパラメータp_mであ
る。この幾何学的パラメータに基づいて,図4に示す結
像モデルによる校正を使用して測定可能な変量が定めら
れる。これは,選択された例については,特徴点の(カ
メラ−)座標と対象の座標との相対速度である。
については式(1)により,レーダセンサ3については
式(2)により与えられる。モデルパラメータp_m
は,校正パラメータp_kと共に,パラメータベクトル
p(図2中のステップS26参照)を形成する。
センサシステムの校正方法を説明する。本実施形態にか
かるセンサシステムの校正処理フローを示す第2フロー
チャートである。
で,パラメータベクトルpが初期化される(ステップS
30)。このとき,例えば画像主要点PBHが任意に画
像中心点上にセットされ,カメラ定数cと軸比として
は,例えばカメラメーカが示すような概略値が使用され
る。
略,例えばメートル尺度により測定される。これまでは
特徴的な画像点も対象も測定されていないので,モデル
パラメータベクトルp_mは,まだパラメータを有して
いないので測定可能な変量値はブランクとして初期化さ
れる。
により測定が実施される(ステップS31)。その後,
ステップS32で,特に時間的に先行する測定において
すでに求められている変量が再び求められる(いわゆる
トラッキングされる)。(ステップS32)。
定可能な変量のその時の値が,新しく付加すべき測定可
能な変量だけ(例えば新しく画像内へ入った特徴点だ
け),拡大される(ステップS33)。トラッキングの
際に再検出されなかった変量は,測定可能な変量の量か
ら除去される。
測定時点のモデルパラメータp_mと車両固有運動が,
従属する信頼区間により,公知の標準化方法により決定
される。このとき,例えば特徴的な対象Poが最初に測
定された後に,信頼区間はさらに少なくとも1つの直線
を有する。
を複数回測定した後に,モデルパラメータp_mと車両
固有運動は,常に,正確に測定されるようになるので,
それに応じた信頼区間は短くなる。小さい信頼区間と時
間的に安定した座標とを有する対象点Poは,静止対象
6に属するものとして特徴づけられて,モデルパラメー
タベクトルに入れられる。
していないあるいは静止していないとみなされる点は,
モデルパラメータベクトルから除去される。同様に,車
両固有運動が,レーダセンサ3により測定された全ての
対象6の相対速度から大まかな評価方法により求めら
れ,この相対速度で移動する対象のみが静止対象として
受け入れられて,その位置がモデルパラメータベクトル
に対応づけられる。
グ領域に基づく方法とは異なり,本実施形態において
は,車両1の意図的な運動は必要とされず,車両1の存
在している運動が求められて評価される。
(1式)と(2式)を使用して,測定可能な変量が,パ
ラメータベクトルpに基づいてモデル空間から求められ
る(ステップS34)。
よる変量値とモデリングによる変量値との差が,エラー
ベクトルとされる(ステップS35)。モデリング値が
校正に従属するので,エラーベクトルも校正パラメータ
に従属する。
整計算方法により,例えば最小自乗法により,エラーベ
クトルが小さくなるようにパラメータベクトルpを変化
させることができる(ステップS36)。
新しい測定を付加することができるので,全体として反
復校正方法が得られる(ステップS37)。このとき,
上記処理ステップを実施する際に,校正パラメータが幾
何学的な測定にとって良好な値に比較的迅速に収束す
る。このとき,例えば実際のピッチングあるいはカーブ
走行により発生する車両1の回転運動を基礎にすること
が,校正の品質にとって特に好ましい。
いて説明したが,本発明はかかる構成に限定されない。
当業者であれば,特許請求の範囲に記載された技術思想
の範囲内において,各種の修正例および変更例を想定し
得るものであり,それらの修正例および変更例について
も本発明の技術範囲に包含されるものと了解される。
を設けることなく,センサシステムを自動的に校正でき
ると共に,一度獲得した校正を後に自動的に検査するこ
とができる。また,従来はに独自に実施されていた,車
両の特殊運動に対する校正も省略することができる。こ
れは,駆動における車両の固有運動と,三次元空間の対
象は通常固定されており,全体として移動し,比較的長
期間にわたりセンサの校正が安定している,という知見
を利用している。センサ技術の校正は,例えば低速で変
化するなど準静的である。実際の使用においてエラー機
能をもたらす恐れのある,他の車両運転手の通常走行
(例えば車線維持)に関する発見的な仮定も,この方法
にとっては不要である。本項記載の発明では,測定値を
正確に検出する校正をおこなうことができる。実験室レ
ベルの校正で必要であった,いわゆる真実の校正に対す
る要請は,ここでは余り重要ではない。製造技術的に
は,センサの校正は,機械的負荷又は熱的負荷に敏感で
あるため,未校正のセンサの組み込みが特に好ましい。
したがって,製造が簡単になるだけでなく,組み込みの
影響やセンサあるいは車両の他の変化の影響を,簡単な
校正方法で後に考慮することができる。さらに,校正を
いつでも検査することができる。
載した車両を示す断面図である。
1の校正処理フローを示すフローチャートである。
サのための簡単な公知の結像モデル示す説明図である。
2の校正処理フローを示すフローチャートである。
Claims (8)
- 【請求項1】 車両のコース推移内の対象検出及び評価
を実行するセンサシステムの校正方法であって,前記セ
ンサシステムにより対象の特徴的なデータを検出する工
程と,前記車両の固有運動を考慮して静止対象あるいは
準静止対象として認識されたデータを校正ユニットに供
給する工程と,前記対象の実測データとモデルデータの
偏差をエラーベクトルとして求める工程と,前記偏差を
最小にする方向でモデルデータを補正する工程と,を有
することを特徴とする,センサシステムの校正方法。 - 【請求項2】 予め設定されるパラメータによる初期化
行程の後に,対象データの第1の検出を実行し,モデル
データとして格納する工程と,周期的に連続する全ての
測定において,各々実際の対象データが従前に検出され
格納されているモデルデータと共に校正ユニットで処理
され,エラーベクトルを形成する工程と,を有すること
を特徴とする請求項1に記載のセンサシステムの校正方
法。 - 【請求項3】 校正ユニットでのデータ処理の間に,先
行する測定で取得された対象データが選択され,再検出
されない対象データは消去され,各新たに付加する対象
データが取り入れられ,かつ,異なる車両位置で繰り返
し測定した後,信頼区間の縮小を有する対象データが,
静止対象あるいは準静止対象に属するデータとして特徴
づけられる,ことを特徴とする請求項2に記載のセンサ
システムの校正方法。 - 【請求項4】 互いに連続する対象データから,略同一
の相対速度の対象及び車両の固有運動が求められ,か
つ,前記略同一相対速度の対象に対応する対象データ
が,静止対象あるいは準静止対象に属するデータとして
特徴づけられる,ことを特徴とする請求項2又は3に記
載のセンサシステムの校正方法。 - 【請求項5】 前記車両の固有運動として,ピッチング
及び/又はカーブ走行による車両の回転運動が利用され
る,ことを特徴とする請求項1,2,3あるいは4項の
うちいずれか1項に記載のセンサシステムの校正方法。 - 【請求項6】 前記センサシステムは,センサとして画
像記録システムを有しており,前記画像記録システムの
非線形コンバータ特性曲線を有する電子カメラにより,
記録間隔内で各シリアルの画点が検出されて評価され
る,ことを特徴とする請求項1,2,3,4あるいは5
項のうちいずれか1項に記載のセンサシステムの校正方
法。 - 【請求項7】 前記センサシステムのセンサの校正結果
が,車両に設置された1つ又は2以上の他のセンサに伝
達されて,前記他のセンサが校正される,ことを特徴と
する請求項1,2,3,4,5あるいは6項のうちいず
れか1項に記載のセンサシステムの校正方法。 - 【請求項8】 前記センサシステム内の1又は2以上の
センサが矛盾した測定データを形成した場合に,前記評
価ユニットあるいは車両運転者に信号が伝達される,こ
とを特徴とする請求項1,2,3,4,5,6あるいは
7項のうちいずれか1項に記載のセンサシステムの校正
方法。
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