JP7240367B2 - 車両の位置特定に用いられる方法、装置、電子デバイス及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本開示は、知能自動車分野に関し、さらに無人運転技術に関し、特に、車両の位置特定に用いられる方法、装置、電子デバイス及び記憶媒体に関する。

サラウンドビュー・ヴィジュアル・ポジショニング（Ｓｕｒｒｏｕｎｄ－ｖｉｅｗ Ｖｉｓｕａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）技術とは、車両の車体周囲の複数の魚眼画像を、サラウンドビュー画像として継ぎ合わせ、ディープニューラルネットワークモデルによって、当該サラウンドビュー画像において、例えば、駐車スペース番号、駐車スペースの角点、車線境界線、地面の道路標示情報（例えば、地面の矢印、ゼブラストライン等）などのヴィジュアル・ポジショニングの要素を検出し、事前に作成されたグローバル高精度語義地図において、データ関連付け及びマッチングを実行することにより、車両に取り付けられた視覚慣性距離計へ、効果的な観測結果を提供することができ、車庫等の適用場面では、無人車の位置特定の精度、及び、車庫の出し入れ時及び走行中の車両の位置特定の精度を向上させる。

現在、自動駐車時の位置特定の技術として、一般的に、以下の３つの方案がある。
１）魚眼による視覚的要素に基づく無人車の位置特定方法。即ち、車体に配置された、前魚眼センサ、左魚眼センサ、後魚眼センサ、右魚眼センサの４つの魚眼センサにより、車体周辺の視覚的要素としての駐車スペース、車線境界線、地面の矢印等の情報を収集し、歪みを除去することで視覚的要素の実際の位置を得、そして、一定の頻度で、得られた視覚的要素をバックエンドに送信し、バックエンドにおいて処理することにより車体の位置を特定する。
２）前方広角画像を利用したヴィジュアル・ポジショニングに基づく無人車の位置特定方法。即ち、一般的に車体前部に配置された前方広角カメラにより、駐車スペース点、車線、地面矢印及び人工的標示等の情報を識別する等のように、車体前方の視覚的要素を検出し、検出された視覚的要素をバックエンドに送信し、バックエンドにおいて視覚的要素の結合を実行することで位置を特定する。
３）サラウンドビュー・ヴィジュアル・ポジショニングに基づく局所的位置特定方法。無人車の車庫の出し入れに対する運転支援によく使用される方案として、４つの魚眼の画像を継ぎ合わせて一枚のサラウンドビュー画像を得、得られたサラウンドビュー画像から、位置特定用の視覚的要素を識別する。当該方法によれば、歪みの影響を効果的に除去することができ、車体と位置特定用の視覚的要素との相対位置を効果的に取得することができ、位置特定の精度を向上させる。

上述した従来技術による３つの車両の位置特定に用いられる方法は、いずれも、車両の位置特定用の要素を取得することによって車両の位置を特定するものであるが、それらの位置特定用の要素は、いずれも、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定することができない。即ち、車両と周囲の物体との相対位置を検出することしかできず、車両の緯度及び経度を含む座標を特定することはできない。

これに鑑み、本願の実施例は、車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定することができ、位置特定の精度を効果的に向上させる車両の位置特定に用いられる方法、装置、電子デバイス及び記憶媒体を提供する。

第１の態様において、車両の位置特定に用いられる方法であって、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するステップと、現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するステップと、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するステップと、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得るステップと、を含む方法を提供する。

上記実施態様は、以下の利点又は有益な効果を有する。上記実施例によれば、現在車両周辺の標識要素と高精度地図における各位置要素とをマッチングすることで現在車両の初期化位置を特定することができる。続いて現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることで、車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定するという目的を達成する。上述した従来技術の３つの車両の位置特定に用いられる方法は、いずれも車両の位置特定用の要素を取得することによって車両の位置を特定するものであるが、位置特定用の要素は、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定することができない。即ち、車両と周囲の物体との相対位置を検出することしかできず、車両の緯度及び経度を含む座標を検出することはできない。本願によれば、標識要素によって初期化位置を特定し、その後、非標識要素によって初期化位置を調整する技術的手段を用いるため、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定できないという従来技術の技術的問題を克服でき、さらに車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定し、位置特定の精度を効果的に向上させるという技術的効果を奏する。

上記実施態様において、前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するステップは、前記現在車両に配置された４つの魚眼センサによって、前記現在車両の４方向における環境画像を収集するステップであって、前記４つの魚眼センサは、それぞれ前記現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられるステップと、各魚眼センサにより収集された前記現在車両の４方向における環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とするステップと、前記サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、前記ディープニューラルネットワークから、前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力するステップと、を含む。

上記実施態様は、以下の利点又は有益な効果を有する。上記実施態様によれば、４つの魚眼センサによって現在車両の４方向における環境画像を収集し、４つの環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とすることにより、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得することができる。ディープニューラルネットワークにより、サラウンドビュー魚眼センサ画像を識別して、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を正確に取得することができる。

上記実施態様において、前記現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するステップは、前記現在車両周辺の標識要素により前記高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を特定するステップと、前記現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、最も一致度の高い基準初期化位置を、前記現在車両の初期化位置として決定するステップと、を含む。

上記実施態様は、以下の利点又は効果を有する。上記実施態様によれば、現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出することにより、現在車両の初期化位置を正確に特定することができる。本願では、一致度の算出には、いかなるアルゴリズムも使用することができ、ここで、制限されない。一致度の算出時、人力を必要とせず、最も一致度の高い基準初期化位置を正確に得ることができ、それにより、現在車両の初期化位置を正確に特定することができる。

上記実施態様において、前記高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、前記現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するステップは、前記現在車両周辺の各非標識要素のうちの１つを現在非標識要素として選出し、前記現在非標識要素により、前記高精度地図において、前記現在非標識要素に対応する位置要素を少なくとも１つ特定するステップと、現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、以下の処理を繰り返し実行するステップであって、前記処理は、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を得る処理である、ステップと、を含む。

上記実施態様は、以下の利点又は有益な効果を有する。上記実施態様によれば、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約、又は、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施すことにより、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を正確に取得することができ、それにより、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることができる。

上記実施態様において、前記方法は、前記現在車両に配置された慣性測定センサ及び車輪速センサによって、前記現在車両の慣性測定データ及び車輪速データをそれぞれ収集するステップと、前記現在車両の慣性測定データと車輪速データを用いて、前記現在車両の目標位置を調整し、前記現在車両の最終の位置を得るステップと、を更に含む。

上記実施態様は、以下の利点又は有益な効果を有する。上記実施態様によれば、さらに慣性測定センサ及び車輪速センサによって慣性測定データ及び車輪速データを収集し、その後、現在車両の慣性測定データ及び車輪速データを用いて現在車両の目標位置を調整して、前記現在車両の最終位置を得ることにより、現在車両の最終位置を取得する精確度を向上させることができる。

第２の態様において、車両の位置特定に用いられる装置であって、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するように構成された取得モジュールと、前記現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するように構成された特定モジュールと、前記高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、前記現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するように構成された制約モジュールと、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、前記現在車両の目標位置を得るように構成された調整モジュールと、を備えることを特徴とする装置を提供する。

上記実施態様において、前記取得モジュールは、前記現在車両に配置された４つの魚眼センサによって、前記現在車両の４方向における環境画像を収集するように構成された収集サブモジュールであって、前記４つの魚眼センサは、それぞれ前記現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられる、収集サブモジュールと、各魚眼センサにより収集された前記現在車両の４方向における環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とし、そして、前記サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、前記ディープニューラルネットワークから、前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力するように構成された取得サブモジュールと、を備える。

上記実施態様において、前記特定モジュールは、前記現在車両周辺の標識要素により前記高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を特定し、前記現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、最も一致度の高い基準初期化位置を、前記現在車両の初期化位置として決定するように構成される。

上記実施態様において、前記制約モジュールは、特定サブモジュールと制約サブモジュールとを備え、前記特定サブモジュールは、前記現在車両周辺の各非標識要素のうちの１つを現在非標識要素として選出し、前記現在非標識要素により、前記高精度地図において、前記現在非標識要素に対応する位置要素を少なくとも１つ特定するように構成され、前記制約サブモジュールは、現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、以下の処理を繰り返し実行するように構成され、前記処理は、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を得る処理である。

上記実施態様において、前記取得モジュールは、さらに、前記現在車両に配置された慣性測定センサ及び車輪速センサによって、前記現在車両の慣性測定データ及び車輪速データをそれぞれ収集するように構成され、前記調整モジュールは、さらに、前記現在車両の慣性測定データと車輪速データを用いて、前記現在車両の目標位置を調整し、前記現在車両の最終の位置を得るように構成される。

第３態様において、電子デバイスであって、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続され、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な指令が記憶されたメモリと、を備え、前記指令は前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、本願の何れかの実施例に記載の方法を実行させる電子デバイスを提供する。

第４の態様において、コンピュータ指令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ指令は、前記コンピュータに本願の何れかの実施例に記載の方法を実行させる非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

第５態様において、コンピュータプログラムであって、
プロセッサに実行されると、本願の何れかの実施例に記載の方法を実行させるコンピュータプログラムを提供する。

上記実施態様は、以下の利点又は有益な効果を有する。本願に係る車両の位置特定に用いられる方法、装置、電子デバイス及び記憶媒体は、先ず、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得し、そして、現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定し、それから、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得し、その後、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得る。すなわち、本願は、現在車両周辺の標識要素と高精度地図における各位置要素とをマッチングすることで現在車両の初期化位置を特定することができる。続いて現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることで、車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定するという目的を達成する。上述した従来技術の３つの車両の位置特定に用いられる方法は、いずれも車両の位置特定用の要素を取得することによって車両の位置を特定するものであるが、位置特定用の要素は、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定することができない。即ち、車両と周囲の物体との相対位置を検出することしかできず、車両の緯度及び経度を含む座標を検出することはできない。本願によれば、標識要素によって初期化位置を特定し、その後、非標識要素によって初期化位置を調整する技術的手段を用いるため、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定できないという従来技術の技術的問題を克服でき、さらに車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定し、位置特定の精度を効果的に向上させるという技術的効果を奏する。また、本願の実施例の技術的解決手段は、簡単で且つ便利に実施可能であり、普及しやすく、適用範囲がより広い。

上記した選択的な態様による他の技術的効果は、後述の実施例を参照して詳細に説明する。

図面は本願発明をよりよく理解できるためのものであり、本願に対する限定ではない。

本願の実施例１に係る車両の位置特定に用いられる方法のフローチャートである。 本願の実施例２に係る車両の位置特定に用いられる方法のフローチャートである。 本願の実施例２に係る位置要素の関連付けの模式図である。 本願の実施例３に係る車両の位置特定に用いられる装置の構造概略図である。 本願の実施例３に係る取得モジュールの構造概略図である。 本願の実施例３に係る制約モジュールの構造概略図である。 本願の実施例に係る車両の位置特定に用いられる方法を実施するための電子デバイスのブロック図である。

以下、理解の便宜のために、図面を参照して、本願の様々な詳細を含む例示的な実施例を説明する。これらの実施例は単なる例示的なものである。従って、本発明の範囲と要旨を逸脱しない限り、ここで説明される実施例に対して様々な修正や変更を施すことができるのは、当業者にとって自明である。なお、以下の説明では、明確化及び簡略化のために、公知の機能及び構成については説明を省略する。

＜実施例１＞
図１は、本願の実施例１に係る車両の位置特定に用いられる方法のフローチャート図であり、該方法は、車両の位置特定装置又は電子デバイスにより実行可能である。該装置又は電子デバイスは、ソフトウェア及び／又はハードウェアの形態で実施可能である。該装置又は電子デバイスは、ネットワーク通信機能を有する任意のスマート機器に組み込むことができる。図１に示すように、車両の位置特定に用いられる方法は、以下のステップを含んでもよい。

Ｓ１０１：現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得することができる。具体的には、電子デバイスは、現在車両に配置された４つの魚眼センサによって現在車両の４方向における環境画像を収集することができる。ここで、現在車両の４つの魚眼センサは、それぞれ現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられる。各魚眼センサにより収集された現在車両の４方向の環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とする。サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、ディープニューラルネットワークが現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力する。

好ましくは、本願の具体的な実施例において、現在車両周辺の標識要素は、駐車スペースＩＤであってもよいし、現在車両周辺の非標識要素は、駐車スペース点、駐車スペース線、車線境界線、地面交通標識情報等の情報であってもよい。上記魚眼センサのレンズは、超広角カメラであり、現在車両の前、後、左、右の４つの方向における一定の視野角範囲内の環境情報を撮影することができる。例えば、現在車両の４方向に取り付けられた魚眼センサ（単に、前向き魚眼センサ、後向き魚眼センサ、左側魚眼センサ及び右側魚眼センサと呼ばれる）は、現在車両の駐車スペースＩＤ及び４方向の駐車スペース点、駐車スペース線、車線境界線、地面交通標識情報を撮影することができる。本実施例において、前向き魚眼センサ、後向き魚眼センサ、左側魚眼センサ及び右側魚眼センサが取り付けられる具体的な箇所は実際の必要性によって設定することができ、ここではそれ以上限定されない。

Ｓ１０２：現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、現在車両の初期化位置を特定する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは現在車両周辺の標識要素を高精度地図における各位置要素とマッチングし、現在車両の初期化位置を確定することができる。具体的には、電子デバイスはまず現在車両周辺の標識要素に基づいて高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を決定することができる。続いて現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、一致度が最も高い基準初期化位置を現在車両の初期化位置に決定する。

Ｓ１０３：高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約（Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ）を施し、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得することができる。具体的には、電子デバイスは、現在車両周辺の各非標識要素において一つの非標識要素を現在の非標識要素として選択し、現在の非標識要素により高精度地図においてそれに対応する位置要素を少なくとも一つ特定し、現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、以下の処理を繰り返し実行する。即ち、現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、現在の非標識要素と現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、現在の非標識要素に対応する位置要素を得る。上記処理を繰り返し実行して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得する。

Ｓ１０４：現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、前記現在車両の目標位置を得る。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることができる。

本願の実施例に係る車両の位置特定に用いられる方法は、先ず、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得し、そして、現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定し、それから、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得し、その後、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得る。すなわち、本願は、現在車両周辺の標識要素と高精度地図における各位置要素とをマッチングすることで現在車両の初期化位置を特定することができる。続いて現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることで、車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定するという目的を達成する。上述した従来技術の３つの車両の位置特定に用いられる方法は、いずれも車両の位置特定用の要素を取得することによって車両の位置を特定するものであるが、位置特定用の要素は、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定することができない。即ち、車両と周囲の物体との相対位置を検出することしかできず、車両の緯度及び経度を含む座標を検出することはできない。本願によれば、標識要素によって初期化位置を特定し、その後、非標識要素によって初期化位置を調整する技術的手段を用いるため、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定できないという従来技術の技術的問題を克服でき、さらに車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定し、位置特定の精度を効果的に向上させるという技術的効果を奏する。また、本願の実施例の技術的解決手段は、簡単で且つ便利に実施可能であり、普及しやすく、適用範囲がより広い。

＜実施例２＞
図２は本願の実施例２に係る車両の位置特定に用いられる方法のフローチャートである。図２に示すように、車両の位置特定に用いられる方法は、以下のステップを含んでもよい。

Ｓ２０１：現在車両に配置された４つの魚眼センサによって現在車両の４方向における環境画像を取得し、現在車両上の４つの魚眼センサは、それぞれ現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられる。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、現在車両に配置された４つの魚眼センサによって現在車両の４方向における環境画像を取得することができる。そのうち、現在車両の４つの魚眼センサは、それぞれ現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられる。

Ｓ２０２：各魚眼センサにより収集された現在車両の４方向における環境画像を継ぎ合わせて一枚のサラウンドビュー魚眼画像とする。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、各魚眼センサが収集した現在車両の４方向における環境画像を一枚のサラウンドビュー魚眼画像に接続することができる。具体的には、魚眼センサの最大撮影範囲が１８０°であるため、前向き魚眼センサが収集した環境画像と左側魚眼センサ及び右側魚眼センサが収集した環境画像は、重複領域を有してもよく、後向き魚眼センサが収集した環境画像と左側魚眼センサ及び右側魚眼センサが収集した環境画像は重複領域を有してもよい。左側魚眼センサが収集した環境画像と前向き魚眼センサ及び後向き魚眼センサが収集した環境画像は、重複領域を有してもよい。右側魚眼センサが収集した環境画像と前向き魚眼センサ及び後向き魚眼センサが収集した環境画像は、重複領域を有してもよい。これにより、電子デバイスは、４つの魚眼センサが収集した４つの環境画像の間の位置関係に基づき、各魚眼センサが収集した各環境画像に対してスプライシングを行い、これら４つの環境画像に対応するサラウンドビュー魚眼画像を得ることができる。

Ｓ２０３：サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、ディープニューラルネットワークを介して現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスはサラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力することができ、ディープニューラルネットワークを介して現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力する。具体的には、ディープニューラルネットワークはサラウンドビュー魚眼画像における駐車スペースＩＤを識別することができ、現在車両の駐車スペースＩＤを出力する。またサラウンドビュー魚眼画像における駐車スペース点、駐車スペース線、車線境界線、地面交通標識情報等の情報を識別することができ、現在車両の駐車スペース点、駐車スペース線、車線境界線、地面交通標識情報等の情報を出力する。

Ｓ２０４：現在非標識要素により、前記高精度地図において、前記現在非標識要素に対応する位置要素を少なくとも１つ特定する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、現在車両周辺の標識要素に基づいて高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を特定することができる。具体的には、電子デバイスは、現在車両の駐車スペースＩＤに基づいて高精度地図において一つの基準位置領域を特定してもよい。該基準位置領域は予め設定された規則形状であってもよい。続いて、該基準位置領域において少なくとも一つの基準初期化位置を特定する。各基準初期化位置は、現在車両が位置する姿勢の様々な可能性を反映することができる。

Ｓ２０５：現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、最も一致度の高い基準初期化位置を現在車両の初期化位置として決定する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出することができ、最も一致度が高い基準初期化位置を現在車両の初期化位置として決定する。具体的には、電子デバイスは、現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置とをディープニューラルネットワークに入力することができる。該ディープニューラルネットワークによって現在車両の初期化位置を出力する。該初期化位置は、現在車両の姿勢の最大可能性を反映することができる。

Ｓ２０６：高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得する。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得することができる。具体的には、電子デバイスは、現在車両周辺の各非標識要素において一つの非標識要素を現在の非標識要素として選択し、現在の非標識要素に基づいて高精度地図において少なくとも一つのそれに対応する位置要素を特定することができる。現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を得る。現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、上記処理を繰り返し実行する。

図３は、本願の実施例２に係る位置要素の関連付けの模式図である。図３に示すように、前方魚眼センサ、後方魚眼センサ、左側魚眼センサ及び右側魚眼センサによって感知された位置要素（ここでの位置要素は、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を含む）は、位置要素Ａ、位置要素Ｂ及び位置要素Ｃを含むことができる。高精度地図における位置要素は、位置要素１、位置要素２、位置要素３、位置要素４及び位置要素５を含むことができる。そのうち、位置要素Ａは、位置要素１、位置要素２、位置要素３にそれぞれ繋がり、これは、位置要素Ａが、位置要素１、位置要素２、位置要素３に関連する可能性があることを示す。位置要素Ｂは、位置要素２、位置要素３、位置要素４にそれぞれ繋がり、これは、位置要素Ｂが、位置要素２、位置要素３、位置要素４に関連する可能性があることを示す。位置要素Ｃは、位置要素３、位置要素４、位置要素５にそれぞれ繋がり、これは、位置要素Ｃが、位置要素３、位置要素４、位置要素５に関連する可能性があることを示す。当該ステップにおいて、電子デバイスは、位置要素Ａと位置要素１、位置要素２、位置要素３との関連付けパラメータを算出可能であり、または、位置要素Ｂと位置要素２、位置要素３、位置要素４との関連付けパラメータを算出可能であり、また、位置要素Ｃと位置要素３、位置要素４、位置要素５との関連付けパラメータを算出可能である。ここでの関連付けパラメータは、平均重畳面積比率、周囲長比率、３Ｄ位置距離を含むが、これに限定されない。

Ｓ２０７：現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得る。

本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることができる。例えば、現在車両の初期化位置が（ｘ、ｙ、ｚ）であり、方向は、車の向きが真北であるが、前向き魚眼センサにより感知された車線境界線が、西向きに３０度となると仮定すると、本ステップにおいて、電子デバイスは、現在車両の初期化位置の方向を真北向きから西向きに３０度となるように調整することができる。

好ましくは、本願の具体的な実施例において、電子デバイスは、さらに現在車両に設けられた慣性測定ユニットセンサ及び車輪速センサによって、それぞれ現在車両の慣性測定データ及び車輪速データを収集することができる。続いて現在車両の慣性測定データ及び車輪速データを用いて現在車両の目標位置を調整して、現在車両の最終位置を得る。

本出願の具体的な実施例において、現在車両に、サラウンドビュー感知モジュール、初期化位置特定モジュール、データ関連付けモジュール及びマルチセンサフュージョンモジュールが取り付けられ、そのうち、サラウンドビュー感知モジュールは、前、左、右、後の４つの魚眼センサに対し、ハードウェアの同期露光を行い、続いて、４つの魚眼センサが収集した環境画像をサラウンドビュー魚眼画像に継ぎ合わせ、続いて、ディープニューラルネットワークに入力し、駐車スペースＩＤ、駐車スペース点、駐車スペース線、車線境界線、地面交通標識情報等の位置要素を出力するようにしてもよい。初期化位置特定モジュールは、現在車両に対し、高精度地図での初期化姿勢を提供し、感知して識別された標識要素と各非標識要素と高精度地図とを入力として、粒子フィルタアルゴリズムを利用することにより、まず、高精度地図における駐車スペースＩＤの位置する位置の近傍に、ランダムに粒子（すなわち現在車両周辺の非標識要素）を散布して粒子の重みを更新し続けて、粒子の重みが高い位置に粒子を再散布し、このように循環して、最も重みの高い粒子集合領域を得、すなわち、無人車の初期化位置特定を達成する。データ関連モジュールは、車体の現在姿勢と、サラウンドビュー感知で識別された非標識要素となる自然的な要素と両者を関連付け、後端の状態推定に持続的な観測を提供し、距離計誤差を補正する。マルチセンサフュージョンモジュールは、慣性測定ユニットセンサと車輪速センサと高精度地図の観測データとを入力とする。マルチセンサフュージョンモジュールの作用は、異なる入力源によって、最も正確で、最も確実な現在車体姿勢を推定することである。具体的には、本願は、無人車プラットフォームのハードウェア計算力に応じて、マルチ状態制約に基づくカルマンフィルタアルゴリズム及び最小二乗推定に基づく最適化アルゴリズムを柔軟に適用することができる。

本願の実施例に係る車両の位置特定に用いられる方法は、先ず、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得し、そして、現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定し、それから、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得し、その後、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得る。すなわち、本願は、現在車両周辺の標識要素と高精度地図における各位置要素とをマッチングすることで現在車両の初期化位置を特定することができる。続いて現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることで、車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定するという目的を達成する。上述した従来技術の３つの車両の位置特定に用いられる方法は、いずれも車両の位置特定用の要素を取得することによって車両の位置を特定するものであるが、位置特定用の要素は、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定することができない。即ち、車両と周囲の物体との相対位置を検出することしかできず、車両の緯度及び経度を含む座標を検出することはできない。本願によれば、標識要素によって初期化位置を特定し、その後、非標識要素によって初期化位置を調整する技術的手段を用いるため、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定できないという従来技術の技術的問題を克服でき、さらに車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定し、位置特定の精度を効果的に向上させるという技術的効果を奏する。また、本願の実施例の技術的解決手段は、簡単で且つ便利に実施可能であり、普及しやすく、適用範囲がより広い。

＜実施例３＞
図４は、本願の実施例３の提供する車両位置特定装置の構造概略図である。図４に示すように、前記装置４００は、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するように構成された取得モジュール４０１と、前記現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するように構成された特定モジュール４０２と、前記高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、前記現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するように構成された制約モジュール４０３と、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、前記現在車両の目標位置を得るように構成された調整モジュール４０４と、を備える。

図５は、本願の実施例３に係る取得モジュールの構造概略図である。図５に示すように、前記取得モジュール４０１は、現在車両に配置された４つの魚眼センサによって、前記現在車両の４方向における環境画像を収集するように構成された収集サブモジュール４０１１であって、前記４つの魚眼センサは、それぞれ前記現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられる、収集サブモジュールと、各魚眼センサにより収集された前記現在車両の４方向における環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とし、そして、前記サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、前記ディープニューラルネットワークから、前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力するように構成された取得サブモジュール４０１２と、を備える。

さらに、前記特定モジュール４０２は、具体的には、現在車両周辺の標識要素により前記高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を特定し、前記現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、最も一致度の高い基準初期化位置を、前記現在車両の初期化位置として特定する。

図６は、本願の実施例３に係る制約モジュールの構造概略図である。図６に示すように、前記制約モジュール４０３は、特定サブモジュール４０３１と制約サブモジュール４０３２とを備え、特定サブモジュール４０３１は、現在車両周辺の各非標識要素のうちの１つを現在非標識要素として選出し、前記現在非標識要素により、前記高精度地図において、前記現在非標識要素に対応する位置要素を少なくとも１つ特定するように構成され、制約サブモジュール４０３２は、現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、以下の処理を繰り返し実行するように構成され、前記処理は、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を得る処理である。

さらに、前記取得モジュール４０１は、現在車両に配置された慣性測定センサ及び車輪速センサによって、前記現在車両の慣性測定データ及び車輪速データをそれぞれ収集するように構成され、前記調整モジュール４０４は、さらに、現在車両の慣性測定データと車輪速データを用いて、前記現在車両の目標位置を調整し、前記現在車両の最終の位置を得るように構成される。

上記車両の位置特定に用いられる装置は、本願の任意の実施例に係る方法を実行することができ、実行方法に応じた機能モジュール及び有益な効果を奏する。本実施例において詳細に説明しない技術的詳細は、本願の任意の実施例が提供する車両の位置特定に用いられる方法を参照することができる。

＜実施例４＞
本願の実施例によれば、本願はさらに電子デバイス及び可読記憶媒体を提供する。

図７に示すように、本発明の実施形態に係る車両の位置特定に用いられる方法が適用された電子デバイスのブロック図である。電子デバイスは、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、テーブル型コンピュータ、携帯情報端末、サーバ、ブレード型サーバ、大型コンピュータ等の様々な形態のデジタルコンピュータを対象とする。また、電子デバイスは、個人デジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル機器等の各種のモバイル機器を表してもよい。なお、ここで示した構成要素、その接続関係、およびその機能はあくまで一例であり、ここで説明した本願の実現や要求される機能を限定することを意図したものではない。

図７に示すように、該電子デバイスは、１つ又は複数のプロセッサ７０１、メモリ７０２、及び各部品を接続するためのインタフェース（高速インタフェース及び低速インタフェースを含む）を含む。各構成要素は、互いに異なるバスで接続されており、共通のマザーボード上に実装されていてもよいし、必要に応じて実装されていてもよい。前記プロセッサは、前記メモリまたは前記メモリに記憶され、前記インタフェースに接続された表示装置などの外部入出力装置にＧＵＩのグラフィック情報を表示させる指示を含む、前記電子デバイスで実行される命令を処理してもよい。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサおよび／または複数のバスを、複数のメモリおよび複数のメモリとともに使用することができる。また、複数の電子デバイスを接続し、各機器が必要な動作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバ群、マルチプロセッサシステムなど）を提供するようにしてもよい。図７では、１つのプロセッサ７０１を例としている。

メモリ７０２は、本出願が提供する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体である。ここで、前記記憶装置は少なくとも一つのプロセッサが実行可能なコマンドを記憶し、前記少なくとも一つのプロセッサに本出願が提供する車両の位置特定に用いられる方法を実行させる。本願の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体はコンピュータ指令を記憶し、該コンピュータ指令はコンピュータに本願が提供する車両の位置特定に用いられる方法を実行させるために用いられる。

メモリ７０２は非一時的なコンピュータ可読記憶媒体として、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュール、例えば本願の実施例における車両の位置特定に用いられる方法に対応するプログラム指令／モジュール（例えば、図４に示す取得モジュール４０１、特定モジュール４０２、制約モジュール４０３及び調整モジュール４０４）を記憶することに用いることができる。プロセッサ７０１はメモリ７０２に記憶された非一時的なソフトウェアプログラム、指令及びモジュールを実行することにより、サーバの各種機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例における車両の位置特定に用いられる方法を実現する。

メモリ７０２は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを格納する格納プログラム領域と、車両の位置特定方法に応じた電子デバイスの使用に伴って作成されたデータ等を格納する格納データ領域とを含んでもよい。また、メモリ７０２は高速ランダムアクセスメモリを含むことができ、また非一時的なメモリ、例えば少なくとも一つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置又は他の非一時的な固体記憶装置を含むことができる。いくつかの実施例において、メモリ７０２はプロセッサ７０１と遠隔に設置されたメモリを選択することができ、これらの遠隔メモリはネットワークを介して車両の位置特定に用いられる方法の電子デバイスに接続することができる。上記ネットワークとしては、例えば、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信網、これらの組み合わせなどが挙げられるが、上記に限られない。

車両の位置特定に用いられる方法の電子デバイスは、入力装置７０３と、出力装置７０４とをさらに備えることができる。プロセッサ７０１、メモリ７０２、入力装置７０３及び出力装置７０４は、バス又はその他の方式で接続されていてもよく、図７ではバスで接続されている例を示している。

入力装置７０３は、入力された数字や文字の情報や、タッチパネル、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパネル、ポインティングデバイス、マウスボタン、トラックボール、ジョイスティック等の車両の位置特定に用いられる方法の電子デバイスのユーザ設定や機能制御に関するキー信号の入力を受け付けることができる。出力装置７０４は、表示装置、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）等を含んでもよい。該表示装置は以下を含むことができるがこれらに限定されず、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ及びプラズマディスプレイが挙げられる。いくつかの実施形態において、表示装置はタッチパネルであってもよい。

ここで説明するシステム及び技術の様々な実施形態はデジタル電子回路システム、集積回路システム、専用ＡＳＩＣ（専用集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は以下を含むことができる。１つ又は複数のコンピュータプログラムに実装され、該１つ又は複数のコンピュータプログラムは少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムにおいて実行及び／又は解釈することができ、該プログラマブルプロセッサは専用又は汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置及び少なくとも１つの出力装置からデータ及びコマンドを受信することができ、且つデータ及びコマンドを該記憶システム、該少なくとも１つの入力装置及び該少なくとも１つの出力装置に伝送する。

これらの計算プログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、これらの計算プログラムは、上位プロセスおよび／またはオブジェクト指向のプログラミング言語、および／またはアセンブル／機械言語を利用して実現することができる。ここで、「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」とは、機械可読信号である機械指令を受ける機械可読媒体を含み、機械指令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに与えるための任意のコンピュータプログラム製品、装置、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理装置（ＰＬＤ））を意味する。「機械可読信号」とは、機械指令やデータをプログラマブル・プロセッサに供給するための任意の信号を意味する。

ここで説明したシステム及び技術は、ユーザとのインタラクションを提供するために、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）モニタなど）と、ユーザが入力をコンピュータに提供するためのキーボードやポインティングデバイス（例えば、マウスやトラックボールなど）とを有するコンピュータ上で実現することができる。他の種類の装置もさらにユーザとのインタラクションを提供することに用いることができる。例えば、ユーザに提供するフィードバックはいかなる形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよい。且ついかなる形態（音声入力、音声入力又は触覚入力を含む）でもユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明したシステム及び技術を、バックグラウンド部品を含む計算システム（例えば、データサーバとする）、ミドルウェア部品を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバとする）、フロントエンド部品を含む計算システム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであって、ユーザは、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを介して、ここで説明したシステム及び技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又は、このようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、又はフロントエンド部品のいずれかの組み合わせを含む計算システムに実装することができる。また、システムの各構成要素は、任意の形態で接続されていてもよく、通信網等のデジタルデータ通信によって接続されていてもよい。通信ネットワークとしては、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、エリアチェーンネットワークなどが挙げられる。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含んでもよい。クライアントとサーバは、通常、互いに離れており、通信ネットワークを介してやり取りされる。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作し、互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生成される。

本願の実施例の技術的解決手段によれば、先ず、現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得し、そして、現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定し、それから、高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得し、その後、現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得る。すなわち、本願は、現在車両周辺の標識要素と高精度地図における各位置要素とをマッチングすることで現在車両の初期化位置を特定することができる。続いて現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて現在車両の初期化位置を調整して、現在車両の目標位置を得ることで、車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定するという目的を達成する。上述した従来技術の３つの車両の位置特定に用いられる方法は、いずれも車両の位置特定用の要素を取得することによって車両の位置を特定するものであるが、位置特定用の要素は、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定することができない。即ち、車両と周囲の物体との相対位置を検出することしかできず、車両の緯度及び経度を含む座標を検出することはできない。本願によれば、標識要素によって初期化位置を特定し、その後、非標識要素によって初期化位置を調整する技術的手段を用いるため、車両の局所的な位置を特定することしかできず、車両のグローバル位置を特定できないという従来技術の技術的問題を克服でき、さらに車両の緯度及び経度を含む座標を正確に特定し、位置特定の精度を効果的に向上させるという技術的効果を奏する。また、本願の実施例の技術的解決手段は、簡単で且つ便利に実施可能であり、普及しやすく、適用範囲がより広い。

なお、上述した様々な形態のフローを用いて、並び替え、追加、削除を行うようにしてもよい。例えば、本願において開示される各ステップは、並列的あるいは個別に実行されるものであっても良いし、また、本願において開示される技術的思想の範囲内において、並列的あるいは個別に実行されるものであっても良い。

上記具体的な実施形態は、本出願の保護範囲を限定するものではない。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本願の精神及び原則内で行われた修正、均等置換及び改良等は、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (13)

1. 車両の位置特定に用いられる方法であって、
   現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するステップと、
   前記現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するステップと、
   前記高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、前記現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するステップと、
   前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、前記現在車両の目標位置を得るステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するステップは、
   前記現在車両に配置された４つの魚眼センサによって、前記現在車両の４方向における環境画像を収集するステップであって、前記４つの魚眼センサは、それぞれ前記現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられるステップと、
   各魚眼センサにより収集された前記現在車両の４方向における環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とするステップと、
   前記サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、前記ディープニューラルネットワークから、前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両の位置特定方法。
3. 前記現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するステップは、
   前記現在車両周辺の標識要素により前記高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を特定するステップと、
   前記現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、最も一致度の高い基準初期化位置を、前記現在車両の初期化位置として決定するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、前記現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するステップは、
   前記現在車両周辺の各非標識要素のうちの１つを現在の非標識要素として選出し、前記現在の非標識要素により、前記高精度地図において、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を少なくとも１つ特定するステップと、
   現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、以下の処理を繰り返し実行するステップであって、前記処理は、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を得る処理である、ステップと、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記現在車両に配置された慣性測定センサ及び車輪速センサによって、前記現在車両の慣性測定データ及び車輪速データをそれぞれ収集するステップと、
   前記現在車両の慣性測定データと車輪速データを用いて、前記現在車両の目標位置を調整し、前記現在車両の最終の位置を得るステップと、
   を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 車両の位置特定に用いられる装置であって、
   現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を取得するように構成された取得モジュールと、
   前記現在車両周辺の標識要素を、高精度地図における各位置要素とマッチングして、前記現在車両の初期化位置を特定するように構成された特定モジュールと、
   前記高精度地図における少なくとも一つの位置要素を用いて、前記現在車両周辺の各非標識要素に対して観測的制約を施して、前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を取得するように構成された制約モジュールと、
   前記現在車両周辺の各非標識要素に対応する位置要素を用いて、前記現在車両の初期化位置を調整して、前記現在車両の目標位置を得るように構成された調整モジュールと、
   を備えることを特徴とする装置。
7. 前記取得モジュールは、
   前記現在車両に配置された４つの魚眼センサによって、前記現在車両の４方向における環境画像を収集するように構成された収集サブモジュールであって、前記４つの魚眼センサは、それぞれ前記現在車両の前、後、左、右の４方向に設けられる、収集サブモジュールと、
   各魚眼センサにより収集された前記現在車両の４方向における環境画像を継ぎ合わせて、一枚のサラウンドビュー魚眼画像とし、そして、前記サラウンドビュー魚眼画像をディープニューラルネットワークに入力し、前記ディープニューラルネットワークから、前記現在車両周辺の標識要素及び各非標識要素を出力するように構成された取得サブモジュールと、
   を備えることを特徴とする請求項６に記載の装置。
8. 前記特定モジュールは、
   前記現在車両周辺の標識要素により前記高精度地図において少なくとも一つの基準初期化位置を特定し、前記現在車両周辺の標識要素と各基準初期化位置との一致度を算出し、最も一致度の高い基準初期化位置を、前記現在車両の初期化位置として決定するように構成される
   ことを特徴とする請求項６に記載の装置。
9. 前記制約モジュールは、特定サブモジュールと制約サブモジュールとを備え、
   前記特定サブモジュールは、前記現在車両周辺の各非標識要素のうちの１つを現在の非標識要素として選出し、前記現在の非標識要素により、前記高精度地図において、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を少なくとも１つ特定するように構成され、
   前記制約サブモジュールは、現在車両周辺の各非標識要素の対応する位置要素を得るまで、以下の処理を繰り返し実行するように構成され、前記処理は、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、当該現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、ポイント・ポイント（Ｐｏｉｎｔ－Ｐｏｉｎｔ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素の対応する位置要素を得、前記現在の非標識要素が線要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点の元要素である場合、或いは、前記現在の非標識要素が点要素であり、且つ、前記現在の非標識要素の対応する位置要素が点線要素である場合、前記現在の非標識要素と前記現在の非標識要素の対応する位置要素とに対して、点線（Ｐｏｉｎｔ－Ｌｉｎｅ）観測的制約を施して、前記現在の非標識要素に対応する位置要素を得る処理である
   ことを特徴とする請求項６に記載の装置。
10. 前記取得モジュールは、さらに、前記現在車両に配置された慣性測定センサ及び車輪速センサによって、前記現在車両の慣性測定データ及び車輪速データをそれぞれ収集するように構成され、
    前記調整モジュールは、さらに、前記現在車両の慣性測定データと車輪速データを用いて、前記現在車両の目標位置を調整し、前記現在車両の最終の位置を得るように構成される
    ことを特徴とする請求項６に記載の装置。
11. 電子デバイスであって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続され、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な指令が記憶されたメモリと、を備え、
    前記指令は前記少なくとも１つのプロセッサに実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法を実行させることを特徴とする電子デバイス。
12. コンピュータ指令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記コンピュータ指令は、コンピュータに請求項１乃至５のいずれかに記載の方法を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
13. コンピュータプログラムであって、
    プロセッサに実行されると、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
    

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