JPWO2021127692A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 第１のボクセル空間を含むマップデータを受信することであって、前記第１のボクセル空間は、第１の解像度に関連付けられた第１の層と、前記第１の解像度とは異なる第２の解像度に関連付けられた第２の層とを有する、ことと、
   車両に関連付けられたセンサーからセンサーデータを受信することと、
   前記センサーデータを第２のボクセル空間に関連付けることであって、前記第２のボクセル空間は、前記第１の解像度に関連付けられた第１の層と、前記第２の解像度に関連付けられた第２の層とを含む、ことと、
   前記第１のボクセル空間および前記第２のボクセル空間に少なくとも部分的に基づいて、第１の集約されたボクセルデータを決定することと、
   前記第１の集約されたボクセルデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のボクセル空間と前記第２のボクセル空間との間の変換を決定することと、
   前記変換に少なくとも部分的に基づいて、物理環境における前記車両のロケーションを決定することと
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記第１の集約されたボクセルデータを決定することは、
   前記第１のボクセル空間の第１のボクセルに対して、前記第１のボクセルのセントロイドの指定された距離内のセントロイドを有する前記第２のボクセル空間のボクセルのセットを識別することと、
   ボクセルの前記セットのうちの第２のボクセルを選択することであって、前記第２のボクセルは、前記第１のボクセルの前記セントロイドに最も近いセントロイドを有する、ことと、
   前記第１のボクセルの共分散およびリファレンスボクセルの共分散の重み付き平均を決定することと
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のボクセルおよび前記第２のボクセルは、同一のセマンティッククラスを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の集約されたボクセルデータを決定することは、
   重み付き平均の最小固有ベクトルを決定することと、
   前記最小固有ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の集約されたボクセルデータを表す法線ベクトルを決定することと
   をさらに含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記第１の集約されたボクセルデータを再重み付けすることは、ｍ－エスティメータフレームワークを適用することを含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記変換を決定することは、
   最小固有値に少なくとも部分的に基づいて、残差を決定することと、
   前記残差に少なくとも部分的に基づいて、ターゲットボクセル空間とリファレンスボクセル空間との間の回転または平行移動のうちの１つまたは複数を決定することと
   を含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
7. 分布をモデリングすることに少なくとも部分的に基づいて、アライメントに関連付けられた不確かさを決定することをさらに備えることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記変換は、前記第１のボクセル空間と第２のボクセル空間との間の位置または向きのうちの１つまたは複数における差を示すことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記車両は自律車両であり、前記方法は、
   前記物理環境における前記自律車両の前記ロケーションに少なくとも部分的に基づいて前記自律車両を制御すること
   をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載の方法。
10. コンピューターにおいて実行されると、請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法を実装する、コード化された命令を含むことを特徴とするコンピュータープログラム。
11. システムであって、
    １つまたは複数のプロセッサーと、
    前記１つまたは複数のプロセッサーによって実行可能な命令を格納する１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体と
    を備え、前記命令は、実行されると、前記システムに、
    ターゲット多重解像度ボクセル空間を受信することと、
    リファレンス多重解像度ボクセル空間を受信することと、
    前記ターゲット多重解像度ボクセル空間の第１のターゲットボクセルが、前記リファレンス多重解像度ボクセル空間の第１のリファレンスボクセルに関連付けられると決定することであって、前記第１のターゲットボクセルおよび前記第１のリファレンスボクセルは、第１の解像度を共有する、ことと、
    前記第１のターゲットボクセルおよび前記第１のリファレンスボクセルの第１の重み付き統計量を決定することと、
    前記ターゲット多重解像度ボクセル空間の第２のターゲットボクセルが、前記リファレンス多重解像度ボクセル空間の第２のリファレンスボクセルに関連付けられると決定することであって、前記第２のターゲットボクセルおよび前記第２のリファレンスボクセルは、第２の解像度を共有し、前記第２の解像度は前記第１の解像度とは異なる、ことと、
    前記第２のターゲットボクセルおよび前記第２のリファレンスボクセルを表す第２の組み合わされたボクセルの第２の重み付き統計量を決定することと、
    前記第１の重み付き統計量および前記第２の重み付き統計量に少なくとも部分的に基づいて、前記ターゲット多重解像度ボクセル空間とリファレンス多重解像度ボクセル空間との間の変換を決定することと
    を含む動作を行わせることを特徴とするシステム。
12. 前記ターゲット多重解像度ボクセル空間は、第１の分類に関連付けられたボクセルの第１のセットと、第２の分類に関連付けられたボクセルの第２のセットとを含むことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 前記ターゲット多重解像度ボクセル空間の前記第１のターゲットボクセルが、前記リファレンス多重解像度ボクセル空間の前記第１のリファレンスボクセルに関連付けられると決定することは、
    第１のターゲットボクセルに対して、前記第１のターゲットボクセルのセントロイドの指定された距離内にセントロイドを有する前記リファレンス多重解像度ボクセル空間のボクセルのセットを識別することと、
    前記第１のターゲットボクセルの前記セントロイドへの前記第１のリファレンスボクセルのセントロイドの距離に基づいて、ボクセルの前記セットから前記第１のリファレンスボクセルを決定することと
    を含むことを特徴とする請求項１１または１２に記載のシステム。
14. 前記動作は、前記第１のターゲットボクセルのセントロイドおよび前記第１のリファレンスボクセルのセントロイドの距離に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のターゲットボクセルおよび前記第１のリファレンスボクセルが対応すると決定することをさらに含むことを特徴とする請求項１１ないし１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記変換を決定することは、
    前記第１の重み付き統計量に主成分分析を行うことと、
    前記主成分分析の最小固有値を決定することと、
    前記最小固有値に少なくとも部分的に基づいて、残差を決定することと、
    前記変換として、前記残差を最適化するターゲット多重解像度マップとリファレンス多重解像度マップとの間の回転または平行移動のうちの１つまたは複数を決定することと
    を含み、
    前記動作は、前記残差に少なくとも部分的に基づいて値を最小化する勾配降下技法または非線形最適化技法のうちの１つまたは複数を適用することをさらに含み、前記変換は、平行移動または回転のうちの１つまたは複数を含む
    ことを特徴とする請求項１１ないし１４のいずれか一項に記載のシステム。