CN109477724B - 自身位置推定方法及自身位置推定装置 - Google Patents

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Abstract

在自身位置推定方法中，检测存在于移动体(1)的周围的对象目标相对于移动体的相对位置(S1)，推定移动体的移动量(S2)，基于移动体的移动量修正相对位置并累积作为对象目标位置数据(S4)，检测移动体的行为变化量(S3)，在累积的对象目标位置数据之中，选择在行为变化量低于阈值的期间中检测的相对位置的对象目标位置数据(S5)，通过将选择的对象目标位置数据和表示对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照，推定移动体的当前位置(S6)。

Description

自身位置推定方法及自身位置推定装置
技术领域
本发明涉及自身位置推定方法及自身位置推定装置。
背景技术
作为检测已知的对象目标和移动体之间的相对位置并推定移动体的位置的技术，已知有专利文献1中记载的技术。
专利文献1中记载的机器人，基于以点集合数据表示可移动的区域的点环境地图和以点集合数据表示机器人中搭载的激光测距传感器的检测结果的周围环境信息之间的位置偏移量，修正机器人的自身位置的推定结果。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2008-250906号公报
发明要解决的课题
若检测对象目标和移动体之间的相对位置的传感器搭载在移动体上，则传感器的方向因随着移动体的行为变化的姿态的变化而改变，在相对位置的检测结果上会产生误差。
发明内容
本发明的目的在于，即使在与通过搭载于移动体的传感器检测的对象目标之间的相对位置，产生伴随移动体的行为变化的误差，也抑制这样的误差造成的移动体的位置推定精度的下降。
用于解决课题的方案
在本发明的一方式的自身位置推定方法中，检测存在于移动体的周围的对象目标(object)的相对位置，基于移动体的移动量修正相对位置并累积(accumulate)作为对象目标位置数据。在累积的对象目标位置数据之中，将在移动体的行为变化量低于阈值的期间中检测的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照并推定移动体的当前位置。
本发明的目的及优点，使用本发明请求的范围中所示的要素及其组合而具体实现。前述的一般性描述及以下详细的表述两者是简单的例示及说明，不应理解为如本发明请求的范围那样限定本发明。
附图说明
图1是搭载了实施方式的自身位置推定装置的车辆的概略结构的一例子的块图。
图2是自身位置推定电路的概略结构的一例子的块图。
图3是因车辆的俯仰产生的对象目标的相对位置的测量误差的说明图。
图4是因车辆的侧倾产生的对象目标的相对位置的测量误差的说明图。
图5是选择完毕对象目标位置数据的说明图。
图6是基于对象目标位置数据和地图信息的对照的自身位置的推定方法的一例子的说明图。
图7是表示第一实施方式的自身位置推定方法的一例子的流程图。
图8是表示第二实施方式的自身位置推定方法的一例子的流程图。
图9是表示第三实施方式的自身位置推定电路的概略结构的一例子的块图。
图10是表示第三实施方式的自身位置推定方法的一例子的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的实施方式。
(第一实施方式)
(结构)
参照图1。以下，作为移动体的一例子，说明对于车辆的当前位置进行推定的情况，但本发明不限于车辆可以广泛地适用于各种各样的移动体的当前位置的推定。
在车辆1中，搭载了自身位置推定装置2和驾驶辅助系统3。自身位置推定装置2包括：拍摄装置10；距离测量装置11；车轮速度传感器12；转向角传感器13；陀螺传感器14；加速度传感器15；以及自身位置推定电路16。
拍摄装置10安装在车辆1的车厢内等中，例如拍摄车辆1的前方区域。拍摄装置10例如也可以是广角摄相机。拍摄装置10将车辆1的前方区域的拍摄图像输出到自身位置推定电路16。
距离测量装置11安装在车辆1的车厢外等中，对车辆1的前方区域发射电磁波并检测其反射波。距离测量装置11例如也可以是激光测距仪。此外，距离测量装置11的安装位置例如也可以是车辆1的发动机罩、保险杠、车牌、前大灯、或侧后视镜的周边。距离测量装置11将测量结果输出到自身位置推定电路16。
车轮速度传感器12对车辆1的车轮每转动1周就产生预先设定的数的车轮速度脉冲。车轮速度传感器12将车轮速度脉冲输出到自身位置推定电路16。
转向角传感器13例如设置在可旋转地支承车辆1的方向盘的转向柱。转向角传感器13检测转向操作件即方向盘的当前的旋转角度(转向操作量)、也就是当前转向角。转向角传感器13将检测的当前转向角输出到自身位置推定电路16。
陀螺传感器14检测车辆1中产生的横摆率、俯仰方向的位移量、以及侧倾方向的位移量。陀螺传感器14将检测的横摆率、俯仰方向的位移量、以及侧倾方向的位移量输出到自身位置推定电路16。
加速度传感器15检测车辆1中产生的车宽方向的加减速度即横向G、以及前后方向的加减速度。加速度传感器15将检测的横向G及前后方向的加减速度输出到自身位置推定电路16。
自身位置推定电路16是包含CPU(Central Processing Unit；中央处理单元)等的处理器、存储装置以及外围部件的电子电路装置。
自身位置推定电路16基于从拍摄装置10、距离测量装置11、车轮速度传感器12、转向角传感器13、陀螺传感器14、以及加速度传感器15接收的信号和表示已知的对象目标的地图上的位置的地图信息，推定车辆1的地图上的当前位置。以下，有时将车辆1的地图上的当前位置表记为“自身位置”。自身位置推定电路16将表示自身位置的自身位置信号输出到驾驶辅助系统3。
驾驶辅助系统3使用从自身位置推定电路16接收的自身位置信号表示的自身位置，对驾驶员的车辆1的驾驶提供驾驶辅助。
驾驶辅助的一例子，例如也可以是对驾驶员提供警报等的信息。驾驶辅助系统3也可以根据车辆1的自身位置而控制对驾驶员提示的警报的种类及强度的至少一个。
驾驶辅助的一例子，也可以是包含车辆1的制动控制、加速控制以及转向控制的至少一个的车辆1的行驶状态的控制。例如，驾驶辅助系统3也可以根据车辆1的自身位置确定使车辆1产生制动力及驱动力的任一个。
接着，说明自身位置推定电路16的结构。参照图2。自身位置推定电路16包括：对象目标位置检测部20；移动量推定部21；行为检测部22；对象目标位置累积部23；存储装置24；选择部25；位置推定部26；以及地图信息获取部27。
通过自身位置推定电路16所具备的处理器执行在存储装置24中存储的计算机程序，实现对象目标位置检测部20、移动量推定部21、行为检测部22、对象目标位置累积部23、选择部25、位置推定部26以及地图信息获取部27的功能。
对象目标位置检测部20接收拍摄装置10生成的车辆1的前方区域的拍摄图像。此外，对象目标位置检测部20接收距离测量装置11的测量结果。
对象目标位置检测部20基于车辆1的前方区域的拍摄图像和距离测量装置11的测量结果，检测在车辆1的周围存在的对象目标。例如，对象目标位置检测部20检测在车辆1的前方存在的对象目标。
进而，对象目标位置检测部20检测对象目标相对于车辆1的相对位置。对象目标位置检测部20将表示检测到的相对位置的相对位置信号输出到对象目标位置累积部23。
在此，对象目标例如也可以是车辆1行驶的行驶路面上的线(车道区分线等)、路肩的路缘石、护栏等。
移动量推定部21从车轮速度传感器12、转向角传感器13以及陀螺传感器14分别接收车轮速度脉冲、当前转向角及横摆率。移动量推定部21基于从车轮速度传感器12、转向角传感器13以及陀螺传感器14接收的这些信号，推定从在上次的处理周期中推定车辆1的自身位置至当前为止的车辆1的移动量ΔP。移动量推定部21将表示推定的移动量ΔP的移动量信号输出到对象目标位置累积部23。
行为检测部22从陀螺传感器14接收在车辆1中产生的横摆率、俯仰方向的位移量(即俯仰方向的旋转量)、以及侧倾方向的位移量(即侧倾方向的旋转量)。行为检测部22从加速度传感器15接收横向G及前后方向的加减速度。
行为检测部22基于从陀螺传感器14以及加速度传感器15接收的这些信号，将来自车辆1的基准静止姿态的俯仰方向以及侧倾方向的位移量、横摆率、横向G、以及前后方向的加减速度的至少一个作为车辆1的行为变化量来检测。行为检测部22也可以基于转向角传感器13检测到的转向控制量，推定横摆率或横向G。
对象目标位置累积部23从对象目标位置检测部20接收相对位置信号，从移动量推定部21接收移动量信号。
对象目标位置累积部23将相对位置信号表示的车辆1的周围的对象目标的相对位置累积在存储装置24中。
此外，对象目标位置累积部23使用至当前为止的经过时间和移动量信号表示的移动量ΔP，将过去存储的对象目标的相对位置修正为对车辆1的当前位置的相对位置。即，对象目标位置累积部23使相对位置在车辆1移动方向相反方向上移动车辆在至当前为止的经过时间移动的移动量ΔP。
对象目标位置累积部23将修正的相对位置即对象目标位置的数据(以下有记载为“对象目标位置数据”的情况)累积在存储装置24中。此时，行为检测部22将在对象目标位置数据的相对位置的检测时检测到的行为变化量附加在对象目标位置数据中并存储到存储装置24中。
在对象目标位置数据已经累积在存储装置24中的情况下，对象目标位置累积部23使用移动量信号表示的移动量ΔP更新累积的对象目标位置数据。即，对象目标位置累积部23使累积的对象目标位置数据的相对位置在车辆1移动方向相反方向上移动移动量ΔP。之后，对象目标位置累积部23用相对移动了移动量ΔP的相对位置覆盖累积的对象目标位置数据。
选择部25从存储装置24中累积的对象目标位置数据中，选择用于车辆1的自身位置的推定的对象目标位置数据。以下有将为了用于自身位置的推定所选择的对象目标位置数据记载为“选择完毕对象目标位置数据”的情况。
选择部25例如也可以选择车辆1的当前位置的周围的对象目标的对象目标位置数据。例如，选择距车辆1的当前位置约20m以内的对象目标的对象目标位置数据。由于车辆1的当前位置的周围的对象目标的对象目标位置数据使用移动量ΔP修正造成的误差的累积较少，所以有位置精度较高的趋势。例如，作为道路边界的车道和路缘石的位置数据在行使路内的横向位置的精度较高。
此外，在车辆1的行为变化量大的情况下，检测对象目标的相对位置的对象目标检测传感器即拍摄装置10和距离测量装置11的朝向因车辆1的姿态变化而变化，在传感器检测出的对象目标的相对位置上产生误差。
参照图3。上段表示车辆1的姿态处于规定的基准静止姿态的状态。例如，基准静止姿态也可以是车辆1的车身水平方向与路面为平行的姿态。下段表示车辆1从基准静止姿态向俯仰方向旋转的状态。
在车辆1处于基准静止姿态的情况下，在从车身水平方向向下角度θ的方向检测到距车辆1前方离开距离L1的对象目标。
若车辆1在俯仰方向上旋转(即，若在俯仰方向上位移)，则在从车身水平方向向下同一角度θ的方向上检测到距车辆1离开了距离L2的对象目标。即，因车辆1在俯仰方向上旋转，弄错与距车辆1离开了距离L2的对象目标的相对距离而检测为距离L1。因此产生测量误差(L1－L2)。
关于俯仰方向的位移量，有时车辆1的俯仰方向的位移因加减速等而变化，停车线等的对象目标的检测位置变化。例如，在制动产生的减速中俯仰方向上有1度左右的姿态变化的情况下，将至距离5m前的停车线为止的距离误算缩短约30cm。若基于这样的对象目标位置数据来推定自身位置，则错误算出从正确的位置向停车线靠近30cm的自身位置，所以有在交叉路口的左右转弯时等偏离期望的行驶路径的顾虑。
因此，选择部25参照附加在对象目标位置数据中作为行为变化量存储在存储装置24中的俯仰方向的位移量，俯仰方向的位移量低于预定的阈值的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。即，选择部25将俯仰方向的位移量低于阈值的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
另外，在车辆1加减速时发生俯仰方向的变化。因此，作为行为变化量，也可以将存储装置24中存储的加减速度低于预定的阈值的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
参照图4。上段表示车辆1的姿态处于规定的基准静止姿态的状态。下段表示车辆1从基准静止姿态向侧倾方向旋转的状态。
在车辆1处于基准静止姿态的情况下，在从车身水平方向向下角度θ的方向检测到距车辆1离开了距离L1的侧方的对象目标。
若车辆1在侧倾方向上旋转(即，若在侧倾方向上位移)，则在从车身水平方向向下同一角度θ的方向上检测到距车辆1离开了距离L2的对象目标。即，因车辆1在侧倾方向上旋转，弄错与距车辆1离开了距离L2的对象目标的相对距离而检测为距离L1。因此产生测量误差(L1－L2)。
关于侧倾方向的位移量，有时侧倾方向的位移因倾斜等的影响而变化，错误算出位于车辆1侧方的白线和路缘石等的对象目标的位置。例如，倾斜2％左右的道路中侧倾方向上有1度左右的姿态变化的情况下，至距离5m横向的白线为止的距离错误算出缩短约30cm。若基于如此的对象目标位置数据来推定自身位置，则错误算出自身位置在横向方向上偏移30cm，所以有可能骑上路缘石等。
因此，选择部25参照附加在对象目标位置数据中作为行为变化量存储在存储装置24中的侧倾方向的位移量，将侧倾方向的位移量低于预定的阈值的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。即，选择部25将在侧倾方向的位移量低于阈值的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
另外，在车辆1的转弯时发生侧倾方向的位移。因此，作为行为变化量，也可以将存储装置24中存储的横摆率或横向G低于预定的阈值的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
这样，选择部25将在存储装置24中累积的对象目标位置数据之中、在行为变化量低于阈值的期间中检测的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
通过选择行为变化量低于预定的阈值的对象目标位置数据，车辆1的行为变化产生的误差较少的对象目标位置数据被选择作为在车辆1的自身位置的推定中使用的选择完毕对象目标位置数据。换言之，通过不选择行为变化量为预定的阈值以上的对象目标位置数据，车辆1的行为变化产生的误差较大的对象目标位置数据，从车辆1的自身位置的推定中使用的选择完毕对象目标位置数据中被除去。再者，不必将在行为变化量低于阈值的期间中检测的相对位置的对象目标位置数据全部选择作为选择完毕对象目标位置数据，并与地图信息获取部27获取的地图信息进行对照，而仅选择为了可以推定车辆1的自身位置所需要的对象目标位置数据即可。
参照图5。圆形的图示示意地表示对象目标位置数据所示的对象目标的位置，三角形的图示示意地表示地图信息所示的对象目标的地图上的位置。
通过选择行为变化量低于预定的阈值的对象目标位置数据，选择车辆1的行为变化产生的误差较小、与地图上的位置良好地匹配的对象目标位置数据，可以将行为变化产生的误差较大、难以与地图上的位置匹配的数据除去。
参照图2。位置推定部26通过将选择完毕对象目标位置数据与地图信息获取部27获取的地图信息进行对照，推定车辆1的自身位置。
地图信息获取部27获取地图数据和表示在地图数据上存在的对象目标的地图上的位置的地图信息。例如，地图信息获取部27是导航系统或地图数据库等。再者，地图信息获取部27也可以经由无线通信(即使道路和车辆间通信、或者车辆和车辆间通信也可以)等的通信系统，从外部获取地图信息。这种情况下，地图信息获取部27也可以定期地获得最新的地图信息，并更新拥有的地图信息。此外，地图信息获取部27也可以将车辆1在实际行驶的行驶路上检测的对象目标的位置信息累积作为地图信息。
位置推定部26例如也可以通过以下那样的数据对照处理，将选择完毕对象目标位置数据和地图信息进行对照并推定车辆1的自身位置。
参照图6。参考符号Si表示选择完毕对象目标位置数据。下标i是1～N的整数，N是选择完毕对象目标位置数据的个数。
位置推定部26将在上次的处理周期中推定的自身位置用移动量ΔP修正并确定车辆1的临时位置。
位置推定部26假定车辆1的地图上的位置为临时位置，将选择完毕对象目标位置数据Si所示的对象目标的相对位置转换为地图上的绝对位置。位置推定部26选择最接近选择完毕对象目标位置数据Si的绝对位置的地图信息中的对象目标的位置信息Mj。在图6的例子中，位置信息Mx最靠近选择完毕对象目标位置数据S1，位置信息My最接近选择完毕对象目标位置数据S2，位置信息Mz最接近选择完毕对象目标位置数据S3。
位置推定部26计算选择完毕对象目标位置数据Si和最靠近该数据的位置信息Mj之间的距离Dij，用以下的式(1)计算距离Dij的平均S。
Figure GDA0001949681130000081
位置推定部26根据数值分析，计算平均S为最小的车辆1的位置及姿态，确定作为车辆1的自身位置的推定值。位置推定部26将自身位置的推定值输出到驾驶辅助系统3。
(动作)
接着，说明第一实施方式的自身位置推定装置2的动作。参照图7。
步骤S1中，拍摄装置10、距离测量装置11、以及对象目标位置检测部20检测存在于车辆1的周围的对象目标相对车辆1的相对位置。对象目标位置检测部20将表示检测出的相对位置的相对位置信号输出到对象目标位置累积部23。
步骤S2中，移动量推定部21推定从在上次的处理周期中推定车辆1的自身位置至当前为止的车辆1的移动量ΔP。
步骤S3中，陀螺传感器14、加速度传感器15、以及行为检测部22检测车辆1的行为变化量。
步骤S4中，对象目标位置累积部23将相对位置信号表示的车辆1的周围的对象目标的相对位置累积到存储装置24中。此外，对象目标位置累积部23使用至当前为止的经过时间和移动量信号表示的移动量ΔP，将过去存储的对象目标的相对位置向相对于车辆1的当前位置的相对位置修正，作为对象目标位置数据累积到存储装置24中。此时，行为检测部22将在对象目标位置数据的相对位置的检测时检测到的行为变化量附加在对象目标位置数据中并存储到存储装置24中。
步骤S5中，选择部25将在存储装置24中累积的对象目标位置数据之中、在行为变化量低于阈值的期间中检测的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
步骤S6中，位置推定部26将选择完毕对象目标位置数据和地图信息进行对照，并推定车辆1的自身位置。
步骤S7中，驾驶辅助系统3使用位置推定部26推定出的车辆1的自身位置，实施对驾驶员进行车辆1的驾驶的驾驶辅助。
(第一实施方式的效果)
(1)作为对象目标检测传感器的拍摄装置10及距离测量装置11和对象目标位置检测部20检测存在于车辆1的周围的对象目标相对车辆1的相对位置。移动量推定部21推定车辆1的移动量。对象目标位置累积部23基于车辆1的移动量修正相对位置并累积作为对象目标位置数据。作为行为传感器的陀螺传感器14以及加速度传感器15和行为检测部22检测车辆1的行为变化量。选择部25在累积的对象目标位置数据之中选择在行为变化量低于阈值的期间中检测的相对位置的对象目标位置数据。位置推定部26通过将选择的对象目标位置数据和表示对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照来推定车辆1的当前位置。
由于选择在行为变化量低于阈值的期间检测的相对位置的对象目标位置数据并用于车辆1的位置推定，所以即使因移动体的行为变化产生的姿态变化而在对象目标位置数据中发生误差，也可以将误差较大的对象目标位置数据从位置推定中除去。因此，能够抑制因移动体的行为变化而在对象目标位置数据中发生的误差造成的车辆1的位置推定精度的下降。
(2)选择部25选择车辆1的当前位置的周围的对象目标的对象目标位置数据，位置推定部26进行选择的对象目标位置数据和地图信息的对照。车辆1的当前位置的周围的对象目标的对象目标位置数据因使用了移动量ΔP的修正而误差的累积较少，所以有位置精度较高的趋势。通过选择车辆1的当前位置的周围的对象目标的对象目标位置数据用于车辆1的位置推定，能够提高车辆1的位置推定精度。
(3)在行为变化量中，也可以包含车辆1的俯仰方向的旋转量。即，选择部25也可以将在车辆1的俯仰方向的旋转量低于阈值的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为用于位置推定的对象目标位置数据。因此，能够抑制因车辆1的俯仰方向的旋转在对象目标位置数据中产生的误差造成的车辆1的位置推定精度的下降。
(4)在行为变化量中，也可以包含车辆1的侧倾方向的旋转量。即，选择部25也可以将在车辆1的侧倾方向的旋转量低于阈值的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为用于位置推定的对象目标位置数据。因此，能够抑制因车辆1的侧倾方向的旋转在对象目标位置数据中产生的误差造成的车辆1的位置推定精度的下降。
(5)在行为变化量中，也可以包含车辆1的加减速度。即，选择部25也可以将在车辆1的加减速度低于阈值的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为用于位置推定的对象目标位置数据。车辆1的加减速度可以是前后方向的加减速度，也可以是横向G。
车辆1的俯仰方向的旋转因车宽方向的加减速度而产生，侧倾方向的旋转因前后方向的加减速度而产生。
通过使用在车辆1的加减速度低于阈值的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，能够抑制因加减速度在俯仰方向或侧倾方向上产生的旋转而在对象目标位置数据中产生的误差造成的车辆1的位置推定精度的下降。
(变形例)
(1)选择部25也可以将在行为变化量为阈值以上的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，从存储装置24中删除。即，选择部25也可以选择在行为变化量低于阈值的期间检测的相对位置的对象目标位置数据并保留在存储装置24中。位置推定部26也可以通过将存储装置24中保留的对象目标位置数据和表示对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照，推定车辆1的当前位置。
通过将行为变化量为阈值以上的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，从存储装置24中删除，能够有效地灵活使用存储装置24的存储区域。
(2)在车辆1的行为变化是临时性的变化且不影响自身位置的推定精度的情况下，即使是行为变化量为规定的阈值以上的期间的对象目标位置数据，选择部25也可以不将其从选择完毕对象目标位置数据中除去。
例如，在行为变化量为阈值以上的期间未持续规定长度以上的情况下，除了行为变化量低于阈值的期间之外，选择部25还将在行为变化量为阈值以上的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
另一方面，在行为变化量为阈值以上的期间持续了规定长度以上的情况下，选择部25将在行为变化量低于阈值的期间(即，行为变化量为阈值以上的期间以外的期间)中检测到的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。
例如，在连续规定次数检测到阈值以上的行为变化量的情况下，选择部25也可以判断为行为变化量为阈值以上的期间持续规定长度以上。
此外，在阈值以上的行为变化量持续后，行为变化量低于阈值的期间未持续规定长度以上的情况下，选择部25将在行为变化量低于阈值的状态未持续规定长度以上的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，从选择完毕对象目标位置数据中除去。
例如选择部25将从连续规定次数检测到阈值以上的行为变化量的期间的开始时刻至连续规定次数检测到低于阈值的行为变化量的期间的开始时刻为止的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，从选择完毕对象目标位置数据中除去。
这样，在行为变化量为阈值以上的期间持续了规定长度以上的情况下，选择在该期间以外的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，所以能够将发生了对自身位置的推定精度造成影响的行为变化的期间的对象目标位置数据适当地除去。
(第二实施方式)
接着，说明第二实施方式的自身位置推定装置2。
在车辆因拥堵等在低速中反复进行加减速度的情况、车辆在交叉路口进行转弯的情况下，车轮速度脉冲的精度恶化，从而车辆1的行进方向的移动量ΔP的测量精度下降。若使用这样的移动量ΔP修正在存储装置24中累积的对象目标位置数据，则误差累积在对象目标位置数据中。车辆1中发生了较大的横摆率和横向G的情况也是同样。
因此，在发生了阈值以上的行为变化量的情况下，选择部25从选择完毕对象目标位置数据中除去将在其之前检测出的相对位置的对象目标位置数据，将在行为变化量低于阈值后检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。即，选择部25将在行为变化量低于阈值的状态持续至目前为止的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。另外，不必将行为变化量低于阈值的状态持续至目前为止的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据全部选择作为选择完毕对象目标位置数据，也可以与地图信息获取部27获取的地图信息进行对照，仅选择为了可以推定车辆1的自身位置而需要的对象目标位置数据。
参照图8。
步骤S10及S11的处理与图7的步骤S1及S2的处理是同样的。
步骤S12中，对象目标位置累积部23将相对位置信号表示的车辆1的周围的对象目标的相对位置累积到存储装置24中。此外，对象目标位置累积部23将过去存储的对象目标的相对位置，使用至当前为止的经过时间和移动量信号表示的移动量ΔP向对车辆1的当前位置的相对位置修正，作为对象目标位置数据累积到存储装置24中。
步骤S13的处理与图7的步骤S3的处理是同样的。
步骤S14中，选择部25判断行为变化量是否为阈值以上。在行为变化量为阈值以上的情况下(步骤S14：“是(Y)”)处理进至步骤S15。在行为变化量不为阈值以上的情况下(步骤S14：“否(N)”)处理进至步骤S17。
步骤S15中，选择部25判断行为变化量是否低于阈值。在行为变化量低于阈值的情况下(步骤S15：“是”)处理进至步骤S16。在行为变化量不低于阈值的情况下(步骤S15：“否”)处理进至步骤S17。
步骤S16中，选择部25将在行为变化量低于阈值前检测出的相对位置的对象目标位置数据，从存储装置24中删除。即，选择部25选择在行为变化量低于阈值的状态持续至目前为止的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据并保留在存储装置24中。
步骤S17中，位置推定部26通过将存储装置24中保留的对象目标位置数据和地图信息进行对照来推定车辆1的当前位置。
步骤S18的处理与图7的步骤S7的处理是同样的。
(第二实施方式的效果)
(1)选择部25将在行为变化量低于阈值的状态持续至目前为止的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。位置推定部26通过将存储装置24中保留的选择完毕对象目标位置数据和表示对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照来推定车辆1的当前位置。因此，可以从选择完毕对象目标位置数据中除去以包含了车辆1的行为变化产生的误差的移动量ΔP修正的精度下降的对象目标位置数据。因此，即使因行为变化而发生移动量ΔP的测量误差，也能够抑制自身位置的推定精度的下降。
(2)在行为变化量中，也可以包含车辆1的加减速度。即，选择部25也可以将在车辆1的加减速度低于阈值的状态持续至目前为止的期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据选择作为选择完毕对象目标位置数据。车辆1的加减速度也可以是前后方向的加减速度、横向G、横摆率。
因此，即使因车辆1中产生的加减速度而发生移动量ΔP的测量误差，也能够抑制自身位置的推定精度的下降。
(第三实施方式)
接着，说明第三实施方式的自身位置推定装置2。
通过使用在行为变化量低于阈值的状态持续的期间检测出的相对位置的对象目标位置数据进行自身推定，能够抑制与对象目标的相对位置和移动量ΔP中产生的测量误差并推定车辆1的自身位置。
因此，在某一第一期间内行为变化量为阈值以上的情况下，在第一期间之前的行为变化量低于阈值的第二期间中和第一期间之后行为变化量低于阈值的第三期间中，可以分别以高精度检测车辆1的自身位置。因此，可以以高精度计算在第二期间中推定的车辆1的自身位置和第三期间中推定的车辆1的自身位置之间的相对位置。
因此，即使以包含了在行为变化量为阈值以上的第一期间中的误差的移动量ΔP修正第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据而精度下降，也可以使用第二期间内推定的自身位置和第三期间内推定的自身位置之间的相对位置进行修正。
第三实施方式的自身位置推定电路16使用第二期间中推定的自身位置和第三期间中推定的自身位置之间的相对位置，修正第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据。
参照图9。自身位置推定电路16具备修正部28。通过自身位置推定电路16所具备的处理器执行在存储装置24中存储的计算机程序，实现修正部28的功能。
位置推定部26在第一期间之前的行为变化量低于阈值的第二期间中，通过将在第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照，推定第一期间之前的车辆1的第一位置。位置推定部26将第一位置输出到驾驶辅助系统3及修正部28。
修正部28将在第二期间中推定的车辆1的第一位置的信息，附加在第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据中并存储到存储装置24中。
位置推定部26在第一期间之后的行为变化量低于阈值的第三期间中，通过将在第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照，推定第一期间之后的车辆1的第二位置。位置推定部26将第二位置输出到修正部28。
修正部28基于第一位置和第二位置的相对位置，修正在第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据。
在修正了第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据后，位置推定部26将修正的对象目标位置数据及第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照，推定第一期间之后的车辆1的第二位置。另外，不必将修正的对象目标位置数据及第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据的全部对象目标位置数据和地图信息进行对照，也可以仅将为了可以推定车辆1的自身位置所需要的对象目标位置数据和地图信息进行对照。
位置推定部26将对象目标位置数据的修正后推定的第二位置输出到驾驶辅助系统3。位置推定部26将对象目标位置数据的修正后推定的第二位置的信息附加在第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据中并存储到存储装置24中。
参照图10。步骤S20～S23的处理与图8的步骤S10～S13的处理是同样的。
步骤S24中，选择部25判断行为变化量是否为阈值以上。在行为变化量为阈值以上的情况下(步骤S24：“是”)，处理进至步骤S25。在行为变化量不为阈值以上的情况下(步骤S24：“否”)，处理进至步骤S32。
步骤S25中，选择部25判断行为变化量是否低于阈值。在行为变化量低于阈值的情况下(步骤S25：“是”)，处理进至步骤S26。在行为变化量不低于阈值的情况下(步骤S25：“否”)，处理进至步骤S32。
步骤S26中，选择部25将在行为变化量为阈值以上的第一期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据，从存储装置24中删除。
步骤S27中，选择部25选择在第一期间之后行为变化量低于阈值的第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据。
步骤S28中，位置推定部26将步骤S27中选择的对象目标位置数据和地图信息进行对照并推定车辆1的第二位置。
步骤S29中，修正部28从存储装置24读出在第一期间之前的行为变化量低于阈值的第二期间的对象目标位置数据中附加存储的、第二期间内推定出的车辆1的第一位置的信息。修正部28基于第一位置和第二位置的相对位置，修正在第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据。
步骤S30中，位置推定部26通过将存储装置24中保留的对象目标位置数据(即，步骤S29中修正的对象目标位置数据及第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据)和地图信息进行对照，推定第一期间之后的第二位置。修正部28将步骤S30中推定的车辆1的第二位置的信息附加在第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据中并存储到存储装置24中。
步骤S31的处理与图8的步骤S18的处理是同样的。
步骤S32的处理与图8的步骤S17的处理是同样的。步骤S32之后，处理进至步骤S31。
(第三实施方式的效果)
位置推定部26通过将在行为变化量为阈值以上的第一期间之前的期间即行为变化量低于阈值的第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照，推定第一期间之前的车辆1的第一位置。此外，位置推定部26通过将在第一期间之后的期间即行为变化量低于阈值的第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照，推定第一期间之后的车辆1的第二位置。修正部28基于第一位置和第二位置的相对位置，修正在第二期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据。位置推定部26将修正的对象目标位置数据及在第三期间中检测出的相对位置的对象目标位置数据和地图信息进行对照，推定车辆1的自身位置。
由此，由于可以再次利用在行为变化量为阈值以上的第一期间之前检测出的相对位置的对象目标位置数据，所以能够提高自身位置推定的精度。
在此记载的所有例子及条件性的术语，意图在于教育的目的，以有助于读者理解本发明和发明人为了技术的发展所提供的概念，并应认可不限于具体记载的上述例子及条件、以及与表示本发明的优势和劣势有关的本说明书中的例子的结构。虽然详细地说明了本发明的实施例，但应该理解为可进行各种各样的变更、置换及修正而不脱离本发明的精神及范围。
符号说明
1：车辆，2：自身位置推定装置，3：驾驶辅助系统，10：拍摄装置，11：距离测量装置，12：车轮速度传感器，13：转向角传感器，14：陀螺传感器，15：加速度传感器，16：自身位置推定电路，20：对象目标位置检测部，21：移动量推定部，22：行为检测部，23：对象目标位置累积部，24：存储装置，25：选择部，26：位置推定部，27：地图信息获取部，28：修正部。

Claims (8)

1.一种自身位置推定方法，其特征在于，
检测存在于移动体的周围的对象目标相对于所述移动体的相对位置；
推定所述移动体的移动量；
基于所述移动体的移动量，修正所述相对位置并累积作为对象目标位置数据；
检测所述移动体的行为变化量；
在累积的所述对象目标位置数据之中，选择在所述行为变化量低于阈值的期间中检测的所述相对位置的对象目标位置数据；
通过将选择的所述对象目标位置数据和表示所述对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照，推定所述移动体的当前位置，
所述行为变化量为所述阈值以上的期间持续了规定长度以上的情况下，选择在所述行为变化量为所述阈值以上的期间以外的期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据，与所述地图信息进行对照，
所述行为变化量为所述阈值以上的期间未持续所述规定长度以上的情况下，使在所述行为变化量为所述阈值以上的期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据包含在与所述地图信息进行对照的对象目标位置数据中。
2.如权利要求1所述的自身位置推定方法，其特征在于，
选择所述移动体的当前位置的周围的对象目标的对象目标位置数据并与所述地图信息进行对照。
3.如权利要求1所述的自身位置推定方法，其特征在于，
所述行为变化量包含所述移动体的俯仰方向的旋转量。
4.如权利要求1所述的自身位置推定方法，其特征在于，
所述行为变化量包含所述移动体的侧倾方向的旋转量。
5.如权利要求1所述的自身位置推定方法，其特征在于，
所述行为变化量包含所述移动体的加减速度。
6.一种自身位置推定方法，其特征在于，
检测存在于移动体的周围的对象目标相对于所述移动体的相对位置；
推定所述移动体的移动量；
基于所述移动体的移动量，修正所述相对位置并累积作为对象目标位置数据；
检测所述移动体的行为变化量；
在累积的所述对象目标位置数据之中，选择在所述行为变化量低于阈值的期间中检测的所述相对位置的对象目标位置数据；
通过将选择的所述对象目标位置数据和表示所述对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照，推定所述移动体的当前位置，
选择在所述行为变化量为低于所述阈值的状态持续至目前为止的期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据，并与所述地图信息进行对照。
7.一种自身位置推定方法，其特征在于，
检测存在于移动体的周围的对象目标相对于所述移动体的相对位置；
推定所述移动体的移动量；
基于所述移动体的移动量，修正所述相对位置并累积作为对象目标位置数据；
检测所述移动体的行为变化量：
在累积的所述对象目标位置数据之中，选择在所述行为变化量低于阈值的期间中检测的所述相对位置的对象目标位置数据；
通过将选择的所述对象目标位置数据和表示所述对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照，推定所述移动体的当前位置，
通过将在所述行为变化量为所述阈值以上的第一期间之前的期间即所述行为变化量低于所述阈值的第二期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据和所述地图信息进行对照，推定所述第一期间之前的所述移动体的第一位置，
通过将在所述第一期间之后的期间即所述行为变化量低于所述阈值的第三期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据和所述地图信息进行对照，推定所述第一期间之后的所述移动体的第二位置，
基于所述第一位置和所述第二位置的相对位置，修正所述第二期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据。
8.一种自身位置推定装置，其特征在于，具备：
对象目标检测传感器，其检测存在于移动体的周围的对象目标相对于所述移动体的相对位置；
车轮速度传感器，其检测所述移动体的车轮速度；
行为传感器，其检测所述移动体的行为变化量；以及
自身位置推定电路，其至少根据所述车轮速度传感器的检测结果，推定所述移动体的移动量，基于所述移动量修正所述对象目标检测传感器检测的所述相对位置并作为对象目标位置数据累积在存储装置中，在累积的所述对象目标位置数据之中，选择在所述行为变化量低于阈值的期间中检测的所述相对位置的对象目标位置数据，通过将选择的所述对象目标位置数据和表示所述对象目标的地图上的位置的地图信息进行对照，推定所述移动体的当前位置，所述行为变化量为所述阈值以上的期间持续了规定长度以上的情况下，选择在所述行为变化量为所述阈值以上的期间以外的期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据，与所述地图信息进行对照，所述行为变化量为所述阈值以上的期间未持续所述规定长度以上的情况下，使在所述行为变化量为所述阈值以上的期间中检测出的所述相对位置的对象目标位置数据包含在与所述地图信息进行对照的对象目标位置数据中。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018212287A1 (ja) * 2017-05-19 2018-11-22 パイオニア株式会社 測定装置、測定方法およびプログラム
JP7155686B2 (ja) * 2018-07-10 2022-10-19 株式会社豊田自動織機 自律移動体の位置推定装置
US11340078B2 (en) * 2019-01-31 2022-05-24 Here Global B.V. Method and apparatus for path recovery when using map-based dynamic location sampling
JP7274366B2 (ja) * 2019-06-28 2023-05-16 日産自動車株式会社 自己位置推定方法及び自己位置推定装置
DE102020120873A1 (de) * 2019-08-12 2021-02-18 Motional AD LLC (n.d.Ges.d. Staates Delaware) Lokalisierung basierend auf vordefinierten merkmalen der umgebung
JP7332403B2 (ja) * 2019-09-11 2023-08-23 株式会社東芝 位置推定装置、移動体制御システム、位置推定方法およびプログラム
JP7238721B2 (ja) * 2019-10-10 2023-03-14 トヨタ自動車株式会社 自動運転装置
CN113538894B (zh) * 2020-10-13 2024-02-09 腾讯科技（深圳）有限公司 车辆定位数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008250906A (ja) * 2007-03-30 2008-10-16 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 移動ロボット、自己位置補正方法および自己位置補正プログラム
CN101952688A (zh) * 2008-02-04 2011-01-19 电子地图北美公司 用于与传感器检测到的对象进行地图匹配的方法
CN104854637A (zh) * 2012-12-12 2015-08-19 日产自动车株式会社 移动物体位置姿态角推定装置及移动物体位置姿态角推定方法

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002163782A (ja) 2000-11-27 2002-06-07 Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit 車の位置把握システム
JP4277717B2 (ja) * 2004-03-17 2009-06-10 株式会社日立製作所 車両位置推定装置およびこれを用いた運転支援装置
JP2007104171A (ja) * 2005-10-03 2007-04-19 Omron Corp 前方監視装置
JP4914160B2 (ja) * 2006-09-26 2012-04-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置
TW200900655A (en) * 2007-06-21 2009-01-01 Mitac Int Corp Navigation device and method calibrated by map position-matching
US20110190972A1 (en) * 2010-02-02 2011-08-04 Gm Global Technology Operations, Inc. Grid unlock
JP5321497B2 (ja) 2010-02-22 2013-10-23 株式会社デンソー 白線認識装置
JP5333862B2 (ja) 2010-03-31 2013-11-06 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 風景画像認識を用いた自車位置検出システム
JP5152244B2 (ja) * 2010-04-06 2013-02-27 トヨタ自動車株式会社 追従対象車特定装置
EP2615596B1 (en) * 2010-09-08 2024-10-30 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Moving-object prediction device, virtual-mobile-object prediction device, program, mobile-object prediction method, and virtual-mobile-object prediction method
JP2012103858A (ja) * 2010-11-09 2012-05-31 Toyota Motor Corp 障害物認識装置
JP2012194860A (ja) * 2011-03-17 2012-10-11 Murata Mach Ltd 走行車
JP5583282B2 (ja) * 2011-08-24 2014-09-03 パナソニック株式会社 ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、ロボットアームの制御プログラム、並びに、集積電子回路
JP6233706B2 (ja) * 2013-04-02 2017-11-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 自律移動装置及び自律移動装置の自己位置推定方法
JP6325806B2 (ja) * 2013-12-06 2018-05-16 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両位置推定システム
DE102014002150B3 (de) * 2014-02-15 2015-07-23 Audi Ag Verfahren zur Ermittlung der absoluten Position einer mobilen Einheit und mobile Einheit
EP2918974B1 (en) * 2014-03-11 2019-01-16 Volvo Car Corporation Method and system for determining a position of a vehicle
CN104599498B (zh) * 2014-05-05 2017-12-01 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车辆信息的获取方法和装置
EP3147629B1 (en) * 2014-05-20 2019-07-10 Nissan Motor Co., Ltd Object detection device and object detection method
WO2016016955A1 (ja) * 2014-07-30 2016-02-04 株式会社日立製作所 自律移動装置及び自己位置推定方法
DE102014111126A1 (de) * 2014-08-05 2016-02-11 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Erzeugen einer Umgebungskarte eines Umgebungsbereichs eines Kraftfahrzeugs, Fahrerassistenzsystem sowie Kraftfahrzeug
EP3018448B1 (en) * 2014-11-04 2021-01-06 Volvo Car Corporation Methods and systems for enabling improved positioning of a vehicle
JP2016176769A (ja) * 2015-03-19 2016-10-06 クラリオン株式会社 情報処理装置、及び、車両位置検出方法
WO2017009923A1 (ja) * 2015-07-13 2017-01-19 日産自動車株式会社 自己位置推定装置及び自己位置推定方法
US9884623B2 (en) * 2015-07-13 2018-02-06 GM Global Technology Operations LLC Method for image-based vehicle localization
US10289120B2 (en) * 2015-07-24 2019-05-14 Nissan Motor Co., Ltd. Self-position estimation device and self-position estimation method
CN105021201B (zh) * 2015-08-17 2017-12-01 武汉光庭信息技术有限公司 利用交通标示牌的坐标反推汽车自身位置的系统及方法
CA2997171C (en) * 2015-08-28 2019-10-22 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle position estimation device, vehicle position estimation method
MX364577B (es) * 2015-08-28 2019-05-02 Nissan Motor Dispositivo de estimacion de posicion de vehiculo, metodo de estimacion de posicion de vehiculo.
CN109564098B (zh) * 2016-07-26 2020-07-14 日产自动车株式会社 自身位置推定方法及自身位置推定装置
DE102017001707A1 (de) * 2017-02-22 2018-08-23 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Ges. d. Staates Delaware) Benachrichtigung über einen geschätzten Bewegungspfad eines Fahrzeugs

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008250906A (ja) * 2007-03-30 2008-10-16 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 移動ロボット、自己位置補正方法および自己位置補正プログラム
CN101952688A (zh) * 2008-02-04 2011-01-19 电子地图北美公司 用于与传感器检测到的对象进行地图匹配的方法
CN104854637A (zh) * 2012-12-12 2015-08-19 日产自动车株式会社 移动物体位置姿态角推定装置及移动物体位置姿态角推定方法

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