JP7191790B2 - インテリジェント路側ユニットの標定方法、装置および機器 - Google Patents

インテリジェント路側ユニットの標定方法、装置および機器 Download PDF

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Description

本発明は、位置決め技術の分野に関し、特に、インテリジェント路側ユニットの標定方法、装置および機器に関する。
インテリジェント路側ユニットは、自動運転の重要なサポートである。インテリジェント路側ユニットのインテリジェントニーズが高まるにつれて、インテリジェント路側ユニットのアクティブセンシング機能を向上させるために、インテリジェント路側ユニットにレーダやカメラなどのさまざまなセンサ検出器を追加する必要がある。
従来技術において、インテリジェント路側ユニットの位置は、一般に、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ，全地球測位システム）測位によって取得されている。しかしながら、インテリジェント運転の地図の精度への要求が非常に高いので、ＧＰＳ測位によってインテリジェント路側ユニットの位置を取得する方式は、精度への要求を満たすことができない。また、ナビゲートする際には、インテリジェント路側ユニットの位置だけでなく、インテリジェント路側ユニットにおけるレーダの位置も取得する必要がある。
本発明は、従来技術における少なくとも１つの技術的課題を解決することを目的とする。
そのため、本発明の第１の目的は、自動車を位置決めし、点群画像によって自動車とインテリジェント路側ユニットにおけるレーダとの位置関係を取得することにより、インテリジェントユニットにおけるレーダの位置決めを実現し、そしてインテリジェント路側ユニットの位置決めを実現し、位置決め精度を向上させるインテリジェント路側ユニットの標定方法を提供することである。
本発明の第２の目的は、インテリジェント路側ユニットの標定装置を提供することである。
本発明の第３の目的は、コンピュータ機器を提供することである。
本発明の第４の目的は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することである。
上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様の実施例は、
インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得するステップと、
前記インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、前記インテリジェント運転自動車の位置情報を取得するステップと、
前記インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得するステップと、
前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップと、を含むインテリジェント路側ユニットの標定方法を提供する。
本発明の実施例におけるインテリジェント路側ユニットの標定方法は、まず、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得し、次にインテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する。さらに、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得し、第１の点群画像、第２の点群画像およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。本実施例において、点群画像によって第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を決定することにより、第２のレーダの位置決めが実現され、位置決め精度が向上する。また、第２のレーダとインテリジェント路側ユニットとの位置関係に基づいてインテリジェント路側ユニットの位置情報を決定することができるので、インテリジェント路側ユニットの標定が実現され、位置決め精度が向上する。
上記の目的を達成するために、本発明の第２の態様の実施例は、
インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得する第１の取得モジュールと、
前記インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、前記インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する第２の取得モジュールと、
前記インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得する第３の取得モジュールと、
前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得する第１の処理モジュールと、を含むインテリジェント路側ユニットの標定装置を提供する。
本発明の実施例におけるインテリジェント路側ユニットの標定装置は、まず、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得し、次に、インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する。さらに、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得し、第１の点群画像、第２の点群画像およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。本実施例において、点群画像によって第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を決定することにより、第２のレーダの位置決めが実現され、位置決め精度が向上する。また、第２のレーダとインテリジェント路側ユニットとの位置関係に基づいてインテリジェント路側ユニットの位置情報を決定することができるので、インテリジェント路側ユニットの標定が実現され、位置決め精度が向上する。
上記の目的を達成するために、本発明の第３の態様の実施例は、プロセッサとメモリとを含むコンピュータ機器を提供し、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出して、前記プログラムコードに対応するプログラムを実行することにより、第１の態様の実施例に記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法を実行する。
上記の目的を達成するために、本発明の第４の態様の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される時に、第１の態様の実施例に記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法が実行されることを特徴とする。
本発明の付加的な特徴および利点は、一部が以下の説明に示され、一部が下記の説明により明らかになり、または本発明の実践により理解される。
本発明の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの標定方法の概略フローチャートである。 本発明の実施例に係る第１の点群画像の概略図である。 本発明の実施例に係る第２の点群画像の概略図である。 本発明の実施例に係る第１の点群画像と第２の点群画像とがマッチングしている概略図である。 本発明の実施例に係る他のインテリジェント路側ユニットの標定方法の概略フローチャートである。 本発明の実施例に係る第１のＸ軸角度および第２のＸ軸角度の概略図である。 本発明の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの標定装置の概略構成図である。 本発明の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの他の標定装置の概略構成図である。 本発明の実施例を実現するための例示的なコンピュータ機器のブロック図を示す。
以下、本発明の実施例を詳細に説明する。前記実施例における例が図面に示され、同一または類似する符号は、常に同一または類似する部品、或いは、同一または類似する機能を有する部品を表す。以下に、図面を参照しながら説明される実施例は例示的なものであり、本発明を解釈することを旨とし、本発明を限定するものと理解してはいけない。
以下、本発明の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの標定方法、装置および機器について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの標定方法の概略フローチャートである。図１に示すように、当該方法は、以下のステップ１０１～ステップ１０４を含む。
ステップ１０１において、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得する。
本発明の実施例において、インテリジェント路側ユニットの位置を標定するために、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車を取得し、インテリジェント運転自動車の位置および両者の位置関係に基づいてインテリジェント路側ユニットの位置を決定する。
一例として、インテリジェント路側ユニットに距離センサが設けられ、距離センサによってインテリジェント運転自動車とインテリジェント路側ユニットとの間の距離を検出し、検出された距離が所定範囲とマッチングされて、距離が所定範囲内にあるインテリジェント運転自動車が取得される。
ここで、所定範囲は、実際の需要に応じて自ら設定することができ、ここでは限定されない。
ステップ１０２において、インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する。
本発明の一実施例において、インテリジェント運転自動車に第１のレーダが設けられ、第１のレーダによってインテリジェント運転自動車の周囲の環境をスキャンして、第１の点群画像を生成することができる。第１のレーダは、マイクロ波レーダ、超音波レーダなどであってもよい。
可能な一実施形態として、インテリジェント運転自動車の位置情報は、慣性航法によって取得することができる。
ここで、位置情報は、座標情報であってもよいし、緯度経度情報などであってもよい。
ステップ１０３において、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得する。
本発明の一実施例において、インテリジェント路側ユニットに第２のレーダが設けられ、第２のレーダによってインテリジェント路側ユニットの周囲の環境をスキャンして、第２の点群画像を生成することができる。第２のレーダは、マイクロ波レーダ、超音波レーダなどであってもよい。
ステップ１０４において、第１の点群画像、第２の点群画像およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。
本発明の一実施例において、第１の点群画像および第２の点群画像に基づいて、第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を決定することができる。
一例として、第１の点群画像および第２の点群画像において少なくとも１つの特徴物を選定し、同一の特徴物が重なり合うまで第２の点群画像を回転および平行移動することができる。さらに、回転角度および平行移動距離に基づいて、第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を決定する。
他の一例として、さらに、画像採取装置によって色情報を取得し、対応する位置の色情報（例えば、ＲＧＢ値）を、第１の点群画像および第２の点群画像内の対応する点に付与することができる。次に、色情報が同じである点が重なり合うまで第２の点群画像を回転および平行移動する。さらに、回転角度および平行移動距離に基づいて第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を決定する。
本実施例において、第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係、およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて、第２のレーダの位置情報を決定することができる。例えば、インテリジェント運転自動車の位置座標が（１，１）であり、第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係が（＋１，－１）であると、第２のレーダの位置座標は（２，０）になる。
なお、インテリジェント路側ユニットが静止しているので、慣性航法で位置決めすることができない一方、ＧＰＳ位置決め精度を向上させる必要がある。
本実施例において、第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係は、点群画像によって取得される。例えば、交差点を例にすると、図２は、第１の点群画像であり、図３は、第２の点群画像であり、回転および平行移動することにより、第１の点群画像と第２の点群画像とのマッチングは実現される。図４に示すように、第１の点群画像と第２の点群画像とがマッチングしており、点群画像の回転角度、移動方向および移動距離に基づいて第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係が決定される。
さらに、位置関係およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得することができ、第２のレーダの位置決めが実現され、位置決め精度が向上する。また、第２のレーダとインテリジェント路側ユニットとの位置関係に基づいてインテリジェント路側ユニットの位置情報を決定することができるので、インテリジェント路側ユニットの標定が実現され、位置決め精度が向上する。
本発明の実施例におけるインテリジェント路側ユニットの標定方法は、まず、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車を取得し、次にインテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する。さらに、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得し、第１の点群画像、第２の点群画像およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。これにより、点群画像によって第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を決定することにより、第２のレーダの位置決めおよびインテリジェント路側ユニットの標定が実現され、位置決め精度が向上する。
図５は、本発明の実施例に係る他のインテリジェント路側ユニットの標定方法の概略フローチャートである。図５に示すように、第２の点群画像を取得した後、当該方法は、以下ステップ２０１～ステップ２０６をさらに含む。
ステップ２０１において、インテリジェント運転自動車における第１のレーダのインテリジェント運転自動車での位置情報を取得する。
ステップ２０２において、インテリジェント運転自動車の位置情報、および第１のレーダのインテリジェント運転自動車での位置情報に基づいて、インテリジェント運転自動車における第１のレーダの位置情報を取得する。
本発明の一実施例において、第１のレーダとインテリジェント運転自動車の中央位置との位置関係が取得された後、インテリジェント運転自動車の位置情報、および第１のレーダとインテリジェント運転自動車の中央位置との位置関係に基づいて第１のレーダの位置情報を取得することができる。例えば、第１のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係が（＋１，－１）であり、インテリジェント運転自動車の位置座標が（０，０）であると、第１のレーダの位置座標は（１，－１）になる。
第１の点群画像および第２の点群画像はそれぞれ第１のレーダおよび第２のレーダのスキャンによって取得されるので、第１の点群画像および第２の点群画像に基づいて第１のレーダと第２のレーダとの位置関係を取得することができる。実際の応用において、第１のレーダの位置情報は、インテリジェント運転自動車の位置情報とはずれることがあるので、インテリジェント運転自動車の位置情報、および第１のレーダのインテリジェント運転自動車での位置情報に基づいて第１のレーダの位置情報を取得することができ、位置決め精度がさらに向上する。
一例として、第１のレーダおよび第２のレーダは、それぞれ第１の点群画像および第２の点群画像の中心位置に位置することができ、第１の点群画像および第２の点群画像の中心位置を重ね合わせて、点群画像をマッチングして、第１のレーダと第２のレーダとの位置関係を取得することができる。
ステップ２０３において、第１の点群画像および第２の点群画像に基づいて第１のレーダと第２のレーダとの位置関係を取得する。
本発明の一実施例において、第１のレーダによって検出された第１のＸ軸角度を取得し、第２のレーダによって検出された第２のＸ軸角度を取得し、次に第１のＸ軸角度および第２のＸ軸角度に基づいて第１の点群画像の初期調整値を取得し、初期調整値に基づいて第１の点群画像を調整することができる。例えば、東西方向をＸ軸方向とし、第１の点群画像および第２の点群画像においてＸ軸と点群画像の水平方向とがなす角度をそれぞれ取得して、第１のＸ軸角度および第２のＸ軸角度とすることができる。図６を参照し、第１のＸ軸角度は０°であり、第２のＸ軸角度は４５°であり、初期調整値は４５°であり、第１の点群画像における画像を反時計回りに４５°回転すると、第１のＸ軸角度も、４５°になる。
さらに、第１の点群画像における特徴物が第２の点群画像における特徴物と重なり合うまで、第１の点群画像を所定のステップサイズに従って回転および平行移動し、調整回数を記録する。さらに、初期調整値、所定のステップサイズおよび調整回数に基づいて、第１のレーダと第２のレーダとの位置関係を取得する。
一例として、初期調整値が０°であることを例にし、道路ラインを特徴物とし、所定のステップサイズを１とすることができ、第１の点群画像を１回左に平行移動した後、道路ラインが重なって合うことになり、第１のレーダと第２のレーダとの間の距離が１になる。さらに、平行移動方向、第１のＸ軸角度および第２のＸ軸角度に基づいて、第１のレーダと第２のレーダとの相対方向を決定することができる。これにより、第１のレーダと第２のレーダとの間の距離、および相対方向に基づいて両者の位置関係を決定することができる。
ここで、所定のステップサイズは、大量の実験データに基づいて取得することができるし、実際の需要に応じて設定することもでき、座標系は、実際の状況に応じて設定することができ、ここでは限定されない。
本実施例において、まず初期調整値で粗調整を行い、その後、回転で微調整を行うことにより、第１の点群画像における特徴物と第２の点群画像における特徴物とがより速く近づいて重なり合うようになる。例えば、第１のＸ軸角度は３０°であり、第２のＸ軸角度は７０．５°であり、まず第１のＸ軸角度を７０°に調整して、その後、回転で微調整することができる。
ステップ２０４において、第１のレーダの位置情報、および第１のレーダと第２のレーダとの位置関係に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。
本実施例において、第１のレーダと第２のレーダとの位置関係、および第１のレーダの位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を決定することができる。例えば、世界座標系において、第１のレーダの位置座標が（１，１）であり、第１のレーダと第２のレーダとの位置関係が（－１，０）であると、第２のレーダの位置座標は（０，１）になる。
ステップ２０５において、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダとカメラとの位置関係を取得する。
ステップ２０６において、第２のレーダの位置情報、およびレーダとカメラとの位置関係に基づいてインテリジェント路側ユニットにおけるカメラの位置情報を取得する。
本発明の一実施例において、インテリジェント路側ユニットにおけるカメラの位置情報をさらに取得することができる。
一例として、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダとカメラとの間の距離および相対方向を測定して、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダとカメラとの位置関係を取得することができる。さらに、第２のレーダの位置情報、およびレーダとカメラとの位置関係に基づいてインテリジェント路側ユニットにおけるカメラの位置情報を取得する。
なお、インテリジェント路側ユニットにおけるカメラの位置情報を取得する上記の実現形態は、インテリジェント路側ユニットにおける他のセンサの位置情報を取得することにも同様に適用可能であり、ここでは詳しく説明しない。
本発明の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの標定方法は、点群画像によって第２のレーダと第１のレーダとの位置関係を取得し、第１のレーダの位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を決定することにより、インテリジェント路側ユニットの標定が実現され、インテリジェント路側ユニットの位置決め精度が向上する。さらに、インテリジェント路側ユニットにおける他のセンサの位置を検出することもできる。
上記の実施例を実現するために、本発明は、インテリジェント路側ユニットの標定装置をさらに提供する。
図７は、本発明の一実施例に係るインテリジェント路側ユニットの標定装置の概略構成図であり、図７に示すように、当該装置は、第１の取得モジュール１００と、第２の取得モジュール２００と、第３の取得モジュール３００と、第１の処理モジュール４００と、を含む。
第１の取得モジュール１００は、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車を取得する。
第２の取得モジュール２００は、インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する。
第３の取得モジュール３００は、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得する。
第１の処理モジュール４００は、第１の点群画像、第２の点群画像、およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。
図７に基づいて、図８に示すインテリジェント路側ユニットの標定装置は、第２の処理モジュール５００をさらに含む。
第２の処理モジュール５００は、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダとカメラとの位置関係を取得し、第２のレーダの位置情報、およびレーダとカメラとの位置関係に基づいて、インテリジェント路側ユニットにおけるカメラの位置情報を取得する。
さらに、第１の処理モジュール４００は、具体的には、インテリジェント運転自動車における第１のレーダのインテリジェント運転自動車での位置情報を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報、および第１のレーダのインテリジェント運転自動車での位置情報に基づいてインテリジェント運転自動車における第１のレーダの位置情報を取得し、第１の点群画像、第２の点群画像および第１のレーダの位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。
さらに、第１の処理モジュール４００は、具体的には、第１の点群画像および第２の点群画像に基づいて、第１のレーダと第２のレーダとの位置関係を取得し、第１のレーダの位置情報、および第１のレーダと第２のレーダとの位置関係に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。
さらに、第１の処理モジュール４００は、具体的には、第１のレーダによって検出された第１のＸ軸角度を取得し、第２のレーダによって検出された第２のＸ軸角度を取得し、第１のＸ軸角度および第２のＸ軸角度に基づいて第１の点群画像の初期調整値を取得し、初期調整値に基づいて第１の点群画像を調整し、第１の点群画像における特徴物が第２の点群画像における特徴物と重なり合うまで第１の点群画像を所定のステップサイズに従って回転および平行移動し、調整回数を記録し、初期調整値、所定のステップサイズおよび調整回数に基づいて、第１のレーダと第２のレーダとの位置関係を取得する。
なお、前述した実施例におけるインテリジェント路側ユニットの標定方法の解釈説明は、本実施例におけるインテリジェント路側ユニットの標定装置にも同様に適用可能であり、ここでは詳しく説明しない。
本発明の実施例におけるインテリジェント路側ユニットの標定装置は、まず、インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車を取得し、次にインテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する。さらに、インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得し、第１の点群画像、第２の点群画像およびインテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を取得する。これにより、点群画像によって第２のレーダとインテリジェント運転自動車との位置関係を取得し、インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて第２のレーダの位置情報を決定することにより、第２のレーダの位置決めおよびインテリジェント路側ユニットの標定が実現され、位置決め精度が向上する。
上記の実施例を実現するために、本発明は、プロセッサとメモリとを含むコンピュータ機器をさらに提供し、プロセッサは、メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出して、プログラムコードに対応するプログラムを実行することにより、前述した実施例のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法を実行する。
上記の実施例を実現するために、本発明は、コンピュータプログラム製品をさらに提供し、コンピュータプログラム製品内の命令がプロセッサによって実行される時には、前述した実施例のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法が実現される。
上記の実施例を実現するために、本発明は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される時には、前述した実施例のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法が実現される。
図９は、本発明の実施例に係る例示的なコンピュータ機器のブロック図を示す。図９に示すコンピュータ機器１２は単なる一例であり、本発明の実施例の機能および使用の範囲について一切限定しない。
図９に示すように、コンピュータ機器１２は、汎用コンピューティングデバイスの形態で示されている。コンピュータ機器１２の構成要素は、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニット１６と、システムメモリ２８と、異なるシステムの構成要素（システムメモリ２８と処理ユニット１６とを含む）を接続するバス１８と、を含むが、これらに限定されない。
バス１８は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート、プロセッサ、または多様なバス構造のいずれかのバス構造を使用するローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のうちの１つまたは複数を表す。例えば、これらのアーキテクチャは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、以下ＩＳＡと略する）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、以下ＭＣＡと略する）バス、拡張ＩＳＡバス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、以下ＶＥＳＡと略する）ローカルバス、およびペリフェラルコンポーネントインターコネクト（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ、以下ＰＣＩと略する）バスを含むが、これらに限定されない。
コンピュータ機器１２は、通常、複数種類のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を含む。これらの媒体は、揮発性媒体および不揮発性媒体、リムーバブル媒体およびノンリムーバブル媒体を含む、コンピュータ機器１２によってアクセスされ得る任意の使用可能な媒体であってもよい。
システムメモリ２８は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、以下ＲＡＭと略する）３０および／またはキャッシュメモリ３２のような揮発性メモリの形態のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を含んでもよい。コンピュータ機器１２は、他のリムーバブル／ノンリムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータシステム記憶媒体をさらに含んでもよい。例だけとするが、ストレージシステム３４は、ノンリムーバブル、不揮発性磁気媒体（図９に図示せず、通常「ハードディスクドライブ」と称する）に対して読み出しおよび書き込みをするために用いることができる。図９に示されていないが、リムーバブル不揮発性磁気ディスク（例えば、「フロッピーディスク」）に対して読み出しおよび書き込みをするための磁気ディスクドライブ、およびリムーバブル不揮発性光学ディスク（例えば、シーディーロム（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、以下ＣＤ－ＲＯＭと略する）、ディーブイディーロム（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、以下ＤＶＤ－ＲＯＭと略する）または他の光学媒体）に対して読み出しおよび書き込みをするための光ディスクドライブを提供することができる。これらの場合、各ドライブは、１つまたは複数のデータメディアインターフェイスを介してバス１８に接続することができる。システムメモリ２８は、本開示の各実施例に記載の機能を実行するように構成される１セットの（例えば、少なくとも１つ）プログラムモジュールを有する少なくとも１つのプログラム製品を含んでもよい。
１セットの（少なくとも１つ）プログラムモジュール４２を有するプログラム/ユーティリティ４０は、例えば、システムメモリ２８に記憶されてもよく、このようなプログラムモジュール４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュールおよびプログラムデータを含むが、これらに限定されない。これらの例のそれぞれまたはある組み合わせには、ネットワーキング環境の実装が含まれる可能性がある。プログラムモジュール４２は、通常、本開示に記載の実施例における機能および／または方法を実行する。
コンピュータ機器１２は、１つまたは複数の外部デバイス１４（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ２４など）と通信することができ、また、ユーザが当該コンピュータ機器１２とインタラクションすることを可能にする１つまたは複数のデバイスと通信することができ、および／または、当該コンピュータ機器１２が１つまたは複数の他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にする任意のデバイス（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信することもできる。そのような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス２２を介して行うことができる。また、コンピュータ機器１２は、ネットワークアダプタ２０を介して、１つまたは複数のネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下ＬＡＮと略する）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下ＷＡＮと略する）、および／またはパブリックネットワーク、例えば、インターネット）と通信することができる。図に示すように、ネットワークアダプタ２０は、バス１８を介してコンピュータ機器１２の他のモジュールと通信する。なお、図示されていないが、マイクロコード、デバイスドライバ、冗長化処理ユニット、外部ディスク運転アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープドライバ、およびデータバックアップストレージシステムなどを含むが、これらに限定されない他のハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュールをコンピュータ機器１２と組み合わせて使用することができる。
処理ユニット１６は、システムメモリ２８に記憶されているプログラムを実行することにより、多様な機能アプリケーションおよびデータ処理を実行し、例えば、前述した実施例に係る方法を実現する。
本発明の説明において、「第１」、「第２」の用語は、単に目的を説明するためのものであり、比較的な重要性を指示又は暗示するか、或いは示された技術的特徴の数を黙示的に指示すると理解してはいけない。よって、「第１」、「第２」が限定されている特徴は少なくとも１つの前記特徴を含むことを明示又は暗示するものである。本開示の説明において、明確且つ具体的な限定がない限り、「複数」とは、少なくとも２つ、例えば、２つ、３つなどを意味する。
本明細書の説明において、「一実施例」、「一部の実施例」、「例」、「具体的な例」、或いは「一部の例」などの用語を参考した説明とは、当該実施例或いは例を合わせて説明された具体的な特徴、構成、材料或いは特性が、本開示の少なくとも１つの実施例或いは例に含まれることである。本明細書において、上記用語に対する例示的な説明は、必ずしも同じ実施例或いは例を示すものではない。また、説明された具体的な特徴、構成、材料或いは特性は、いずれか１つ或いは複数の実施例又は例において適切に結合することができる。なお、相互に矛盾しない限り、当業者は、本明細書において説明された異なる実施例又は例、及び異なる実施例又は例の特徴を結合し、組み合わせることができる。
なお、以上、本発明の実施例を示して説明したが、上記の実施例は例示するものであって、本発明を限定するためのものであると理解してはいけない。普通の当業者であれば、本発明の範囲内で上記実施例に対して変更、修正、置換え、変形を行うことができる。

Claims (12)

  1. インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得するステップと、
    前記インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像、および前記インテリジェント運転自動車の位置情報を取得するステップと、
    前記インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得するステップと、
    前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップと、を含む、
    ことを特徴とするインテリジェント路側ユニットの標定方法。
  2. 前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップの後に、
    前記インテリジェント路側ユニットにおける前記第２のレーダとカメラとの位置関係を取得するステップと、
    前記第２のレーダの位置情報、および前記第２のレーダと前記カメラとの位置関係に基づいて前記インテリジェント路側ユニットの前記カメラの位置情報を取得するステップと、をさらに含む、
    ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法。
  3. 前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップは、
    前記インテリジェント運転自動車における前記第１のレーダの前記インテリジェント運転自動車での位置情報を取得するステップと、
    前記インテリジェント運転自動車の位置情報、および前記第１のレーダの前記インテリジェント運転自動車での位置情報に基づいて、前記インテリジェント運転自動車の前記第１のレーダの位置情報を取得するステップと、
    前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記第１のレーダの位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法。
  4. 前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記第１のレーダの位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップは、
    前記第１の点群画像および前記第２の点群画像に基づいて前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係を取得するステップと、
    前記第１のレーダの位置情報、および前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得するステップと、を含む、
    ことを特徴とする請求項３に記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法。
  5. 前記第１の点群画像および前記第２の点群画像に基づいて、前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係を取得するステップは、
    前記第１のレーダによって検出された第１の点群画像の水平方向と、東西方向に基づいて設定されたX軸とがなす角度である第１のＸ軸角度を取得するステップと、
    前記第２のレーダによって検出された第２の点群画像の水平方向と、東西方向に基づいて設定されたX軸とがなす角度である第２のＸ軸角度を取得するステップと、
    前記第１のＸ軸角度および前記第２のＸ軸角度に基づいて前記第１の点群画像の初期調整値を取得するステップと、
    前記初期調整値に基づいて前記第１の点群画像を調整し、前記第１の点群画像における特徴物が前記第２の点群画像における特徴物と重なり合うまで所定のステップサイズに従って前記第１の点群画像を回転および平行移動し、調整回数を記録するステップと、
    前記初期調整値、前記所定のステップサイズおよび前記調整回数に基づいて前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係を取得するステップと、を含む、
    ことを特徴とする請求項４に記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法。
  6. インテリジェント路側ユニットの所定範囲内のインテリジェント運転自動車の情報を取得する第１の取得モジュールと、
    前記インテリジェント運転自動車における第１のレーダによって検出された第１の点群画像、および前記インテリジェント運転自動車の位置情報を取得する第２の取得モジュールと、
    前記インテリジェント路側ユニットにおける第２のレーダによって検出された第２の点群画像を取得する第３の取得モジュールと、
    前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記インテリジェント運転自動車の位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得する第１の処理モジュールと、を含む、
    ことを特徴とするインテリジェント路側ユニットの標定装置。
  7. 前記インテリジェント路側ユニットにおける前記第２のレーダとカメラとの位置関係を取得し、
    前記第２のレーダの位置情報、および前記第２のレーダと前記カメラとの位置関係に基づいて前記インテリジェント路側ユニットの前記カメラの位置情報を取得する第２の処理モジュールをさらに含む、
    ことを特徴とする請求項６に記載のインテリジェント路側ユニットの標定装置。
  8. 前記第１の処理モジュールは、
    前記インテリジェント運転自動車における前記第１のレーダの前記インテリジェント運転自動車での位置情報を取得し、
    前記インテリジェント運転自動車の位置情報、および前記第１のレーダの前記インテリジェント運転自動車での位置情報に基づいて、前記インテリジェント運転自動車の前記第１のレーダの位置情報を取得し、
    前記第１の点群画像、前記第２の点群画像および前記第１のレーダの位置情報に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得する、
    ことを特徴とする請求項６に記載のインテリジェント路側ユニットの標定装置。
  9. 前記第１の処理モジュールは、
    前記第１の点群画像および前記第２の点群画像に基づいて前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係を取得し、
    前記第１のレーダの位置情報、および前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係に基づいて前記第２のレーダの位置情報を取得する、
    ことを特徴とする請求項８に記載のインテリジェント路側ユニットの標定装置。
  10. 前記第１の処理モジュールは、
    前記第１のレーダによって検出された第１のＸ軸角度を取得し、前記第１のＸ軸角度は、前記第１の点群画像においてＸ軸と点群画像の水平方向とがなす角度であり、
    前記第２のレーダによって検出された第２のＸ軸角度を取得し、前記第２のＸ軸角度は、前記第２の点群画像においてＸ軸と点群画像の水平方向とがなす角度であり、
    前記第１のＸ軸角度および前記第２のＸ軸角度に基づいて前記第１の点群画像の初期調整値を取得し、
    前記初期調整値に基づいて前記第１の点群画像を調整し、前記第１の点群画像における特徴物が前記第２の点群画像における特徴物と重なり合うまで所定のステップサイズに従って前記第１の点群画像を回転および平行移動し、調整回数を記録し、
    前記初期調整値、前記所定のステップサイズおよび前記調整回数に基づいて前記第１のレーダと前記第２のレーダとの位置関係を取得する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のインテリジェント路側ユニットの標定装置。
  11. プロセッサとメモリとを含むコンピュータ機器であって、
    前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出して、前記プログラムコードに対応するプログラムを実行することにより、請求項１～５のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法を実行する、
    ことを特徴とするコンピュータ機器。
  12. コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    当該プログラムがプロセッサによって実行される時に、請求項１～５のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの標定方法が実現される、
    ことを特徴とする非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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