JP7039514B2 - 自己位置推定装置 - Google Patents
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Description
〔自己位置推定装置100の構成〕
図1は、第1の実施形態に係る自己位置推定装置100の構成を示す図である。自己位置推定装置100は、移動体200に搭載される。移動体200は、たとえば、車両(自動二輪車、自動四輪車、自転車)、台車、ロボットである。車両は、たとえば、人による運転操作を介して走行する車両や、人による運転操作を介さずに自動的に走行可能な車両である。自動的に走行可能な車両は、たとえば、自動運転車両である。ここでは、移動体200が自動運転車両である例が説明される。
図2は、第1の実施形態に係る自己位置推定装置100の動作を示すフローチャートである。以下、自己位置推定装置100の動作について簡単に説明する。
ここで、自己位置推定装置100の動作について詳しく説明する前に、移動体200の自己位置の推定における課題について説明する。
以下、自己位置推定装置100による移動体200の自己位置の推定の動作の詳細について、図5と図6に示される地図の例に沿って説明する。図5は、観測の対象とする領域の3次元地図を示しており、図6は、観測の対象とする領域の水平面における2次元地図を示している。この地図の例では、移動体200の走行領域(たとえば道路)に対して、右側に障害物410が存在し、左側に障害物420と障害物430が存在している。障害物410と障害物420は、たとえば、塀のように、水平面に対して実質垂直な平面を有している物体である。障害物430は、柵のように、水平面に対して実質垂直に延びた複数の細長い物体たとえば支柱を有し、これら複数の細長い物体は、移動体200の走行方向に沿って間隔を置いて並んでいる。このような柵状の障害物430が、移動体200の走行領域に対して、塀状の障害物420の手前に位置している。
まず、取得部110は、地図データD1を取得する。地図データD1は、図5と図6に示された地図を表現するものである。地図データD1は、図5に示された3次元地図を表現することなく、図6に示された2次元地図だけを表現するものであってもよい。地図データD1は、任意の既知の取得方法で取得してよい。たとえば、記憶部150が地図データをあらかじめ記憶しており、観測の対象とする領域の地図データを取得部110が記憶部150から必要に応じて読み出してよい。あるいは、GPS等のセンサや直前の位置を利用して大まかな位置を用いて、観測の対象とする範囲の地図データを外部の記憶装置等から通信によって取得してもよい。
次に、算出部120は、地図データD1から、地図中における移動体200の位置を推定するための対応付けの重みを算出する。本実施形態では、図6に示されるように、地図データD1に基づく地図を等間隔のグリッドに分割し、その各領域450における対応付けの重みを算出する。ここで、対応付けの重みは、後述する対応付けにおいて、各領域450が対応付けに有効か否かを示す指標であり、移動体200の自己位置の微小な変化に対して観測箇所が大きく変化する物体であるか否かを示す。
算出部120は、まず、取得部110から入力された地図データD1に対して、図5と図6に示されるように、仮想観測地点460を設定する。仮想観測地点460の高さは、移動体200の高さの範囲内に、好ましくは比較的低い位置に設定される。仮想観測地点460の設定方法としては、たとえば、等間隔に配置した複数の地点から選択する方法や、地図データ中に目標経路がある場合、その経路上の1地点を選択する方法、周辺に障害物が少ない開けた領域に設定するといった方法、地図データを生成する際のセンサ位置を利用する方法などがあげられる。地図データD1において、移動体200が存在できる地点に設定することが好ましいが、この限りではない。
算出部120は、次に、仮想観測地点460を始点とする観測ベクトル462を所定の方向に走査して、地図データD1中の障害物410,420,430までの奥行を取得する。
算出部120は、続いて、観測ベクトル462を所定の方向に走査して取得した奥行から、所定の方向すなわち回転方向θにおける奥行の変動量を算出する。図7Aは、障害物420と障害物430が存在する左領域456における、回転方向θに対する奥行DPの変動量を示している。また、図7Bは、障害物410が存在する右領域452における、回転方向θに対する奥行DPの変動量を示している。左領域456では、図7Aに示されるように、奥行DPの変動量は激しく変化している。一方、右領域452では、図7Bに示されるように、奥行DPの変動量は一定量で変化している。
ここで、奥行の変動量を走査する所定の方向と、算出する重みの具体例を述べる。
次に、観測部130が、移動体200の周辺の環境を観測し、観測データD3を取得する。観測部130は、地図データD1が表現する障害物410,420,430の形状を観測できることが好ましい。たとえば、本実施形態では、距離センサを用いて、移動体200の自己位置からの各方向における障害物410,420,430までの距離を観測し、図10に示されるように、移動体200の周辺の障害物410,420,430の形状を観測点530の集合として観測データD3を取得する。移動体200の自己位置510は、移動体200の位置座標512と、移動体200の移動方向514を含んでいる。観測データD3の取得方法は、カメラ画像を用いて観測できる物体の属性を推定し、その属性の典型的な形状モデルを用いて観測データを取得する方法や、幾何的な拘束を用いて移動体からの距離を推定する方法があり、この限りではない。
次に、推定部140が、地図データD1と観測データD3を重みデータD2に基づいて対応付けることにより、観測データD3を取得した移動体200の地図中における自己位置を推定する。対応付けに用いる手法は、対応付けの重みを算出した領域450ごとに、地図データD1と観測データD3の一致度または誤差を評価できるような手法であることが好ましい。
続いて、推定部140は、推定した移動体200の自己位置510の情報を、自己位置データD4として出力する。つまり、自己位置データD4は、地図データD1と、地図データD1に基づく地図に対する相対的な移動体200の位置座標512と移動方向514の情報とを含んでいる。
自己位置推定装置100から出力される自己位置データD4は、移動体200の自動運転に利用される。図14は、移動体200の構成例を示した図である。図15は、移動体200のブロック図である。たとえば、移動体200は、走行方向(矢印X方向)に走行する。
以上、本実施形態によれば、所定の方向における奥行の変動量に基づいて移動体の周辺の観測データと地図データの対応付けの重みを算出することによって、移動体の自己位置の微小な変化に対して観測箇所が大きく変化する物体が存在する場合であっても、移動体の自己位置をロバストに推定することができる。
算出部120の第1の変形例を示す。本変形例では、算出部120は、仮想観測地点は設定せず、地図データD1中の物体の表面の凹凸の形状を利用して重みを算出する。
算出部120の第2の変形例を示す。本変形例では、算出部120は、地図データD1に仮想モデルをあてはめ、仮想モデルを基準とした奥行の変動量を用いて重みを算出する。以下、図18A~図18Cを参照しながら、本変形例による重みの算出について説明する。
図19は、第2の実施形態に係る自己位置推定装置100Aの構成を示す図である。図19において、図1に示された要素と同一の参照符号が付された要素は同様の部材であり、その詳しい要素は省略する。以下、相違部分に重点をおいて説明する。つまり、以下の説明で触れない部分は、第1の実施形態と同様である。
Claims (9)
- 地図中における移動体の位置を推定する自己位置推定装置であって、
地図データを取得する取得部と、
前記移動体の周辺の観測データを取得する観測部と、
前記地図データに設定した仮想観測地点を始点とする観察ベクトルの走査方向に対する前記仮想観測地点から障害物までの距離である奥行の変動量に基づいて、前記観測データと前記地図データの位置合わせにおける前記地図データの有効度を示す指標である重みを算出する算出部と、
前記重みに基づいて、前記地図データと前記観測データを位置合わせすることにより、前記地図中における前記移動体の位置を推定する推定部とを備え、
前記算出部は、前記変動量が大きい程、有効でない地図データとみなすような重みを算出する、自己位置推定装置。 - 地図中における移動体の位置を推定する自己位置推定装置であって、
地図データを取得する取得部と、
前記移動体の周辺の観測データを取得する観測部と、
前記地図データにおける障害物の表面の凹凸による奥行の変動量に基づいて、前記観測データと前記地図データの位置合わせにおける前記地図データの有効度を示す指標である重みを算出する算出部と、
前記重みに基づいて、前記地図データと前記観測データを位置合わせすることにより、前記地図中における前記移動体の位置を推定する推定部とを備え、
前記算出部は、前記変動量が大きい程、有効でない地図データとみなすような重みを算出する、自己位置推定装置。 - 前記地図データを更新する更新部をさらに備え、
前記取得部は、更新された地図データを取得し、
前記算出部は、前記更新された地図データを前記取得部が取得すると、前記重みを算出する、請求項1または請求項2に記載の自己位置推定装置。 - 前記算出部は、前記変動量が小さい程、有効な地図データとみなすような重みを算出する、請求項1から請求項3までのいずれかひとつに記載の自己位置推定装置。
- 前記算出部は、前記変動量が一定である場合、有効な地図データとみなすような重みを算出する、請求項1から請求項4までのいずれかひとつに記載の自己位置推定装置。
- 前記算出部は、前記奥行の変動量に加えて、前記観測データに基づいて、前記重みを算出する、請求項1から請求項5までのいずれかひとつに記載の自己位置推定装置。
- 地図中における移動体の位置を推定する自己位置推定方法であって、
地図データを取得するステップと、
前記移動体の周辺の観測データを取得するステップと、
前記地図データに設定した仮想観測地点を始点とする観察ベクトルの走査方向に対する前記仮想観測地点から障害物までの距離である奥行の変動量に基づいて、前記観測データと前記地図データの位置合わせにおける前記地図データの有効度を示す指標である重みを算出するステップと、
前記重みに基づいて、前記地図データと前記観測データを位置合わせすることにより、前記地図中における前記移動体の位置を推定するステップとを有し、
前記重みを算出するステップは、前記変動量が大きい程、有効でない地図データとみなすような重みを算出する、自己位置推定方法。 - 地図中における移動体の位置を推定する自己位置推定方法であって、
地図データを取得するステップと、
前記移動体の周辺の観測データを取得するステップと、
前記地図データにおける障害物の表面の凹凸である奥行の変動量に基づいて、前記観測データと前記地図データの位置合わせにおける前記地図データの有効度を示す指標である重みを算出するステップと、
前記重みに基づいて、前記地図データと前記観測データを位置合わせすることにより、前記地図中における前記移動体の位置を推定するステップとを有し、
前記重みを算出するステップは、前記変動量が大きい程、有効でない地図データとみなすような重みを算出する、自己位置推定方法。 - 請求項1から請求項6までのいずれかひとつに記載の自己位置推定装置の各要素の機能または請求項7または請求項8に記載の自己位置推定方法の各ステップの処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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