使用动态地标的定位制造技术

本发明专利技术涉及使用动态地标的定位。本公开涉及用于确定自我车辆(1)的地图位置的方法(100，200)、系统(10)和计算机程序产品。该方法包括：获取(101)包括道路几何形状的地图数据；通过测量周围车辆(2a，2b，2c)相对于自我车辆的位置和速度来初始化(102)至少一个动态地标；以及基于该测量和自我车辆的地理位置确定(105)周围车辆的第一地图位置。此外，该方法包括预测周围车辆的第二地图位置(106)，并且当估计周围车辆处于第二地图位置时，测量(107)周围车辆相对于自我车辆的地点，从而可以计算并更新自我车辆的地理位置。

Positioning using dynamic landmarks

【技术实现步骤摘要】
使用动态地标的定位
本专利技术涉及一种用于确定车辆在地图中的位置的方法、系统和计算机程序产品。
技术介绍
在过去的这几年里，自动驾驶车辆(autonomousvehicle)的发展突飞猛进，并且许多不同的解决方案正在探索中。如今，在这些领域的许多不同
中，自动驾驶(AD)和高级驾驶辅助系统(ADAS)(即半自动驾驶)的发展正在进行中。其中一个领域是如何准确且一致地定位车辆，因为这是车辆在交通中行驶时的重要安全方面。对自动驾驶和半自动驾驶车辆的重要要求是，它们能够准确估计前方的道路几何形状(geometry)，并且通常有两种不同的方法做到这一点：使用直接感知道路几何形状的前视传感器(forward-lookingsensor)，或使用包含道路几何形状的地图(通常称为HD地图)以及估计车辆在地图中的位置的模块。按惯例，基于卫星的定位系统(全球导航卫星系统，GNSS)，例如全球定位系统(GPS)、全球卫星导航系统(GlobalnayaNavigazionnayaSputnikovayaSistema，GLONASS)、伽利略、北斗，都已被用于定位目的。然而，在自动驾驶道路车辆应用中，这些和其他区域性系统通常不够精确，不足以单独用于确定移动车辆的位置。此外，基于GNSS的解决方案在确定高度信息方面的精确度甚至更低。其他解决方案包括将GNSS数据与车辆IMU(惯性测量单元)信号相结合，IMU信号通常会受到大比例尺和偏差误差的影响，从而导致几米的定位误差。此外，这些方法和系统在卫星连接差或没有卫星连接的情况下(比如在隧道或靠近高层建筑的地方)不起作用。或者，有一些系统和方法利用许多不同的传感器来提高地图位置的可靠性，比如照相机、LIDAR、RADAR和其他用于确定车辆行驶参数(比如速度、角速率等)的传感器。然而，即使当车辆的位置和瞬时方向已知时，车辆的向前行驶仍然很难预测或估计，例如在道路重叠的区域或当不同路段彼此靠近时。为此，提出了采用基于地标的定位方法的解决方案。这里，外部传感器用于检测地图中也可用的固定目标(称为地标)。然后，通过依次比较传感器数据和这些地标在地图上的位置来估计车辆的位置。通常在HD地图中可以使用并且大多数汽车级别的传感器可以检测到的地标的示例包括车道标记、道路边缘、交通标志、红绿灯、障碍物等。然而，基于地标的定位的问题是，有时没有足够数量的地标可用于以足够的准确度来确定车辆的位置。这在地图上没有地标(例如，在乡村道路上行驶时)或传感器没有检测到地标的情况下很常见。对于后者，例如，由于交通拥挤、意外障碍物(比如被雪、冰或泥土覆盖的地标)或由于地标被移动或损坏，所以无法检测到地标。因此，本领域存在改进的需要，并且特别是需要一种可以比目前已知的系统和方法更准确和/或更稳健地确定车辆在地图中的位置的系统和方法。
技术实现思路
因此，本专利技术的目标是提供一种用于确定自我车辆的地图位置的方法、相应的车辆控制系统和计算机程序产品以及包括这样的车辆控制系统的车辆，其减轻了目前已知系统的上述全部或至少一些缺点。该目标是利用所附权利要求中定义的方法、车辆控制系统、计算机程序产品和车辆来实现的。在本专利技术上下文中，术语示例性被理解为用作实例、示例或说明。根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于确定/估计自我车辆的地图位置的方法，该自我车辆具有包括自我车辆的地理坐标集的地理位置，其中该方法包括：获取包括自我车辆的周围环境的道路几何形状的地图数据；通过以下步骤初始化至少一个动态地标：测量位于自我车辆的周围环境中的一个或多个周围车辆相对于自我车辆的位置和速度；基于周围车辆的所测量的位置和自我车辆的地理位置确定周围车辆的第一地图位置；基于每个周围车辆的所确定的第一地图位置、每个周围车辆的测量速度和道路几何形状，来预测每个周围车辆的第二地图位置；当周围车辆被估计为位于第二地图位置时，测量每个周围车辆相对于自我车辆的地点；并且基于每个周围车辆的所预测的第二地图位置和每个周围车辆的所测量的地点，来更新自我车辆的地理位置。利用所提议的方法，即使在卫星覆盖率差的区域和/或可用的“固定”地标数量不足的区域，也可以准确地确定车辆的地图位置。特别是，该方法适用于车辆能够使用包含道路几何形状的地图(通常称为HD地图)导航/驾驶的系统。更详细地说，该方法通过将周围车辆视为“动态”地标的形式(“动态”用于区别于常规的“固定”地标，比如道路标志、红绿灯、障碍物等)，使得能够使用周围车辆来确定自我车辆的当前地图位置。本专利技术上下文中的车辆可以是任何类型的合适的道路车辆，比如汽车、公共汽车、卡车等。所提出的方法的优点是，它允许在适用于自动驾驶或半自动驾驶的车辆定位(localization)系统中增加稳健性/冗余度。与目前已知的解决方案相比，在可用/可检测的地标较少或不存在的情况下，和/或在车辆传感器发生故障且无法进行地标识别(而周围车辆的雷达测量仍然可以)的情况下，尤其可以实现稳健性的提高。例如，传感器故障可能是车辆的一个或多个摄像机被太阳遮住。在本专利技术上下文中，自我车辆的地理位置被解释为自我车辆的地图位置(也可以被称为地图中位置)。换句话说，地理位置或地图位置可以被理解为全球坐标系统中的坐标集(两个或多个坐标)。自我车辆的周围环境可以被理解为自我车辆周围的一般区域，在该区域中，目标可以通过车辆传感器(雷达、LIDAR、摄像机等)被检测和识别(比如其他车辆、地标、障碍物等)，即，在自我车辆的传感器范围内。此外，在本公开中，术语位置(position)和地点(location)可以互换和同义地使用，其目的是区分初始化阶段(确定周围车辆的地图位置)和随后的定位阶段(基于周围车辆的预测的地图位置和自我车辆参照周围车辆的相对位置来确定自我车辆的地图位置)。因此，术语地点可以被解释为特定的地方或位置。本专利技术至少部分地基于这样的认识：为了能够更接近完全自动驾驶车辆的视野，提供进一步用于增加目前已知系统的冗余度以便可以确保车辆在任何情况下的准确“地图中定位(positioning)”的替代方案将是有利的。这意味着，即使在卫星覆盖率差的区域和固定地标数量不足的区域，车辆也必须能够确切地“知道”车辆在哪里。因此，专利技术人认识到，可以利用周围交通来定位地图中的自我车辆。更详细地说，专利技术人认识到，即使周围车辆不能被视为可与已知地图位置进行比较的固定/静态地标，它们也可以被解释为在车道上具有缓慢变化的横向位置的动态地标。在更具说明性的示例中，该方法可以理解为，首先在自我车辆的局部坐标系统中确定一个或多个周围车辆的位置(即，参照自我车辆确定每个周围车辆的位置)。然而，由于自我车辆的地理坐标已知，因此可以将周围车辆在局部坐标系统中的位置转换为全球/地图坐标系统，然后也可以在地图中确定“动态地标”。此外，将周围车辆的相对测量(位置和速度)与道路几何形状一起被用于预测/估计每个周围车辆的新的地图位置。这可以在每次测量每个周围车辆相对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定自我车辆的地图位置的方法(100，200)，所述自我车辆具有包括所述自我车辆的地理坐标集的地理位置，所述方法包括：/n获取(101)包括所述自我车辆的周围环境的道路几何形状的地图数据；/n通过以下步骤初始化(102)至少一个动态地标：/n测量(104)位于所述自我车辆的所述周围环境中的周围车辆相对于所述自我车辆的位置和速度；/n基于所述周围车辆的所测量的位置和所述自我车辆的所述地理位置，确定(105)所述周围车辆的第一地图位置；/n基于所述周围车辆的所确定的第一地图位置、所述周围车辆的所测量的速度和所述道路几何形状，预测(106)所述周围车辆的第二地图位置；/n当估计所述周围车辆处于所述第二地图位置时，测量(107)所述周围车辆相对于所述自我车辆的地点；并且/n基于所述周围车辆的所预测的第二地图位置和所述周围车辆的所测量的地点，更新(108)所述自我车辆的所述地理位置。/n

【技术特征摘要】
20181023 EP 18202128.71.一种用于确定自我车辆的地图位置的方法(100，200)，所述自我车辆具有包括所述自我车辆的地理坐标集的地理位置，所述方法包括：
获取(101)包括所述自我车辆的周围环境的道路几何形状的地图数据；
通过以下步骤初始化(102)至少一个动态地标：
测量(104)位于所述自我车辆的所述周围环境中的周围车辆相对于所述自我车辆的位置和速度；
基于所述周围车辆的所测量的位置和所述自我车辆的所述地理位置，确定(105)所述周围车辆的第一地图位置；
基于所述周围车辆的所确定的第一地图位置、所述周围车辆的所测量的速度和所述道路几何形状，预测(106)所述周围车辆的第二地图位置；
当估计所述周围车辆处于所述第二地图位置时，测量(107)所述周围车辆相对于所述自我车辆的地点；并且
基于所述周围车辆的所预测的第二地图位置和所述周围车辆的所测量的地点，更新(108)所述自我车辆的所述地理位置。


2.根据权利要求1所述的方法(100，200)，进一步包括：
通过全球导航卫星系统GNSS确定(109)所述自我车辆的所述地理坐标集。


3.根据权利要求1或2所述的方法(100，200)，进一步包括：
通过以下步骤确定(120)所述自我车辆的所述地理坐标集：
测量(121)所述自我车辆的比力和角速度；并且
将所测量的比力和角速度与所述道路几何形状进行比较(122)，以确定所述自我车辆的所述地理坐标集。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法(100，200)，其中所述地图数据进一步包括在所述自我车辆的所述周围环境中的至少一个固定地标的固定地标地点坐标，并且其中所述方法进一步包括：
通过以下步骤确定(120)所述自我车辆的所述地理坐标集：
测量(123)所述至少一个固定地标相对于所述自我车辆的固定地标位置；并且
比较(124)所测量的固定地标位置和所述固定地标地点坐标。


5.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100，200)，其中初始化动态地标的步骤进一步包括：
基于预定义的选择准则，检测(103)并选择所述自我车辆的所述周围环境中的周围车辆；
其中，测量(104)所述周围车辆相对于所述自我车辆的位置和速度的步骤包括：测量所选择的周围车辆相对于所述自我车辆的位置和速度；并且
其中，测量(107)所述周围车辆相对于所述自我车辆的地点的步骤包括：测量所选择的周围车辆相对于所述自我车辆的地点。


6.根据权利要求5所述的方法(100，200)，其中所述预定义的选择准则至少为下述中的一种：
所述周围车辆的所述速度为V±10％，其中V是所述自我车辆的所述速度；
所述周围车辆的行驶方向与所述自我车辆基本上相同；以及

【专利技术属性】
技术研发人员：约阿基姆·林·索尔斯泰特，安德里亚斯·申德勒，托尼·古斯塔夫松，
申请(专利权)人：哲内提，
类型：发明
国别省市：瑞典;SE