JP2020528994A - ポイントクラウドに基づく姿勢推定を用いた車両ナビゲーションシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は車両姿勢を推定するためのナビゲーション装置および方法に関し、より詳細には、LiDAR(Light Detection And Ranging)およびナビゲーションセンサを使用して車両の姿勢を推定するためのナビゲーション装置および方法に関する。
自律駆動技術は、正確な地図に大きく依存している。例えば、ナビゲーションマップの精度は、位置決め、雰囲気認識、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。高分解能マップは車両が走行するときに、車両上の様々なセンサ、検出器、および他のデバイスによって取得される画像および情報を集めることによって取得され得る。例えば、車両は、LiDARレーダ、全地球測位システム(GPS)受信機、1つ以上の慣性測定ユニット(IMU)センサ、および1つ以上のカメラなどの複数の統合センサを備え、車両が運転している道路または周囲の物体の特徴を取り込むことができる。取り込まれたデータは、例えば、車線の中心線または境界線座標、建物、別の車両、標識、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むことができる。
ここで、例示的な実施形態を詳細に参照し、その例を添付の図面に示す。図面において、同一の参照符号は、可能な限り同一または類似の構成要素に用いる。
Claims (20)
- 車両を位置決めするためのナビゲーションシステムであって、
前記車両が軌道に沿って移動するときに、前記車両に装備された複数のセンサによって取り込まれた前記車両のシーンおよび初期姿勢データに関する複数のポイントクラウドフレームを受信するように構成された通信インターフェースと、
前記複数のポイントクラウドフレームおよび前記初期姿勢データを格納するように構成されたストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
前記初期姿勢データおよび前記複数のポイントクラウドフレームに基づいて、前記複数のポイントクラウドフレームのそれぞれに関連付けられた前記車両の姿勢情報を推定し、
前記複数のポイントクラウドフレーム間の空間的関係および時間的関係を含むモデルに基づいて前記車両の推定された前記姿勢情報を調整し、
調整された前記姿勢情報に基づいて車両を位置決めする
ように構成される、
システム。 - 前記プロセッサは、
前記車両の調整された前記姿勢情報を前記複数のポイントクラウドフレームのそれぞれに登録し、
調整された前記姿勢情報に基づいて前記複数のポイントクラウドフレームを集約する
ようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記車両の前記姿勢情報を推定するために、前記プロセッサは、前記初期姿勢データに基づく軌道補間を使用して前記複数のポイントクラウドフレームを処理するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記車両の姿勢を推定するために、前記プロセッサは、
前記複数のポイントクラウドフレームに基づいて前記車両のポイントクラウド姿勢情報を推定し、
前記ポイントクラウド姿勢情報および前記初期姿勢データに基づいて前記姿勢情報を推定する
ようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。 - 前記ポイントクラウド姿勢情報は、4次元(4−D)正規分布変換(NDT)を使用して推定され、前記姿勢情報は、無香カルマンフィルタ(UKF)を使用して推定される、請求項4に記載のシステム。
- 前記車両の推定された前記姿勢情報を調整するために、前記プロセッサは、前記空間的関係および前記時間的関係ならびに閾値のセットに基づいて、前記複数のポイントクラウドフレームを複数のバッチに分割するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記モデルは、前記複数のバッチの各々における前記ポイントクラウドフレームの姿勢をそれぞれ表す複数のノードを含む姿勢グラフによって表される、請求項6に記載のシステム。
- 車両を位置決めする方法であって、
前記車両が軌道に沿って移動するときに、前記車両に装備された複数のセンサによって取り込まれた前記車両のシーンおよび初期姿勢データに関する複数のポイントクラウドフレームを受信するステップと、
プロセッサによって、前記初期姿勢データおよび前記複数のポイントクラウドフレームに基づいて、前記複数のポイントクラウドフレームのそれぞれに関連付けられた前記車両の姿勢情報を推定するステップと、
前記プロセッサによって、前記複数のポイントクラウドフレーム間の空間的関係および時間的関係を含むモデルに基づいて前記車両の推定された前記姿勢情報を調整するステップと、
調整された前記姿勢情報に基づいて車両を位置決めするステップと、
を備える方法。 - 前記車両の調整された前記姿勢情報を前記複数のポイントクラウドフレームのそれぞれに登録するステップと、
調整された前記姿勢情報に基づいて前記複数のポイントクラウドフレームを集約するステップと、
を備える請求項8に記載の方法。 - 前記車両の前記姿勢情報を推定するステップは、前記初期姿勢データに基づく軌道補間を使用して前記複数のポイントクラウドフレームを処理するステップを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記車両の前記姿勢情報を推定するステップは、
前記複数のポイントクラウドフレームに基づいて前記車両のポイントクラウド姿勢情報を推定するステップと、
前記ポイントクラウド姿勢情報および前記初期姿勢データに基づいて前記姿勢情報を推定するステップと、
を備える請求項8に記載の方法。 - 前記ポイントクラウド姿勢情報は、4−D NDTを使用して推定され、前記姿勢情報は、UKFを使用して推定される、請求項11に記載の方法。
- 前記車両の推定された前記姿勢情報を調整するステップは、前記空間的関係および前記時間的関係ならびに閾値のセットに基づいて、前記複数のポイントクラウドフレームを複数のバッチに分割するステップを備える、請求項8に記載の方法。
- 前記モデルは、前記複数のバッチの各々における前記ポイントクラウドフレームの姿勢をそれぞれ表す複数のノードを含む姿勢グラフによって表される、請求項13に記載の方法。
- 1以上のプロセッサによって実行されると、前記1以上のプロセッサに、
車両が軌道に沿って移動するときに、前記車両に装備された複数のセンサによって取り込まれた前記車両のシーンおよび初期姿勢データに関する複数のポイントクラウドフレームを受信することと、
前記初期姿勢データおよび前記複数のポイントクラウドフレームに基づいて、前記複数のポイントクラウドフレームのそれぞれに関連付けられた前記車両の姿勢情報を推定することと、
前記複数のポイントクラウドフレーム間の空間的関係および時間的関係を含むモデルに基づいて前記車両の推定された前記姿勢情報を調整することと、
調整された前記姿勢情報に基づいて車両を位置決めすることと、
を含む動作を行わせる命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記動作は、
前記車両の調整された前記姿勢情報を前記複数のポイントクラウドフレームのそれぞれに登録することと、
調整された前記姿勢情報に基づいて前記複数のポイントクラウドフレームを集約することと、
をさらに含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記車両の前記姿勢情報を推定することは、前記初期姿勢データに基づく軌道補間を使用して前記複数のポイントクラウドフレームを処理することを含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記車両の前記姿勢情報を推定することは、
前記複数のポイントクラウドフレームに基づいて前記車両のポイントクラウド姿勢情報を推定することと、
前記ポイントクラウド姿勢情報および前記初期姿勢データに基づいて前記姿勢情報を推定することと、
を含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記車両の推定された前記姿勢情報を調整することは、前記空間的関係および前記時間的関係ならびに閾値のセットに基づいて、前記複数のポイントクラウドフレームを複数のバッチに分割することを含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記モデルは、前記複数のバッチの各々における前記ポイントクラウドフレームの姿勢をそれぞれ表す複数のノードを含む姿勢グラフによって表される、請求項19に記載のコンピュータ可読媒体。
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