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JP2022050672A - 地図データ処理方法及び装置 - Google Patents

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JP2022050672A JP2022008509A JP2022008509A JP2022050672A JP 2022050672 A JP2022050672 A JP 2022050672A JP 2022008509 A JP2022008509 A JP 2022008509A JP 2022008509 A JP2022008509 A JP 2022008509A JP 2022050672 A JP2022050672 A JP 2022050672A
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Abstract

【課題】誤差の生成と累積を効果的に除去でき、測位の精度を効果的に向上させる地図データ処理方法及び装置を提供する。【解決手段】制御ユニットはデータ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力し、融合測位データを得、ここで、初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである。制御ユニットは融合測位データに基づいて、目標測位データを得、ここで、目標測位データは第2の座標系のデータであり、第2の座標系は第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である。制御ユニットは、少なくとも1つの測位ユニットを介して目標測位データに対して測位操作を行い、自動運転システムに対応する車両の位置を決定する。偏差を加えない第1の座標系で融合測位データを計算するのを設定する。【選択図】図2

Description

本願は、データ処理分野における自動運転技術に関し、特に地図データ処理方法及び装置に関する。
自動運転に関する技術の発展に伴い、マルチセンサ融合による地図に基づいて車両の測位を行うことは業界共通認識となっている。
現在、すべての地図は使用前に暗号化操作が必要であり、暗号化前に、地図は世界測地系(World Geodetic System 1984、WGS84)座標系にあり、暗号化後、地図はGCJ-02(国家測定局02号標準)の座標系にある。ここで、暗号化後の地図は、非線形のランダム誤差を導入しているので、GCJ-02座標系に基づいて測位すれば、累積誤差が生じる。
ここで、生成された累積誤差は感知できず、除去できないため、現在の測位実現案では、測位の精度が低いという問題がある。
本願は、地図データ処理方法及び装置を提供する。
本願の第1の態様によれば、自動運転システムに適用される地図データ処理方法を提供し、前記自動運転システムは、制御ユニット、データ収集ユニット、データ融合ユニット、少なくとも1つの測位ユニットを含み、前記方法は、
前記制御ユニットは前記データ収集ユニットが収集した初期測位データを、前記データ融合ユニットに入力し、融合測位データを得ることであって、ここで、前記初期測位データと融合測位データは第1の座標系のデータである、得ることと、
前記制御ユニットは前記融合測位データに基づいて、目標測位データを得ることであって、ここで、前記目標測位データは第2の座標系のデータであり、前記第2の座標系は前記第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である、得ることと、
前記制御ユニットは前記少なくとも1つの測位ユニットを介して前記目標測位データに対して測位操作を行い、前記自動運転システムに対応する車両の位置を決定することと、を含む。
本願の第2の態様によれば、自動運転システムに適用される地図データ処理装置を提供し、前記自動運転システムは、制御ユニット、データ収集ユニット、データ融合ユニット、少なくとも1つの測位ユニットを含み、前記装置は、
前記制御ユニットは前記データ収集ユニットが収集した初期測位データを、前記データ融合ユニットに入力し、融合測位データを得るために用いられる入力モジュールであって、ここで、前記初期測位データと融合測位データは第1の座標系のデータである入力モジュールと、
前記制御ユニットは前記融合測位データに基づいて、目標測位データを得るために用いられる処理モジュールであって、ここで、前記目標測位データは第2の座標系のデータであり、前記第2の座標系は前記第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である処理モジュールと、
前記制御ユニットは前記少なくとも1つの測位ユニットを介して前記目標測位データに対して測位操作を行い、前記自動運転システムに対応する車両の位置を決定するために用いられる決定モジュールと、を含む。
本願の第3の態様によれば、電子機器を提供し、当該電子機器は、
少なくとも1つのプロセッサ、及び
前記少なくとも1つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリ、を含み、ここで、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサが上記第1の態様に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行される。
本願の第4の態様によれば、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータで読み取り可能な記憶媒体を提供し、ここで、前記コンピュータ命令は、コンピュータに上記第1の態様に記載の方法を実行させるために用いられる。
本願の第5の態様によれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、読み取り可能な記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも1つのプロセッサは、前記読み取り可能な記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも1つプロセッサが前記コンピュータプログラムを実行し、電子機器に上記第1の態様に記載の方法を実行させる。
本願の技術に基づいて、測位の精度が低い問題を解決した。
本明細書に記載の内容は、本願の実施例の肝心な特徴又は重要な特徴を特定することを意図するものではなく、本願の範囲を限定することを意図したものでもないことを理解されたい。本願の他の特徴は、以下の明細書によって容易に理解される。
添付図面は、本案をよりよく理解するために使用されており、本願の制限を構成するものではない。
本願の実施例で提供される地図データ処理システムの実現概略図である。 本願の実施例で提供される地図データ処理方法のフローチャートである。 本願の実施例で提供される地図データ処理方法のフローチャート2である。 本願の実施例で提供される地図データ処理方法の実現概略図である。 本願の別の実施例で提供される地図マッチングの実現概略図である。 本願の実施例で提供される地図データ処理装置の構成概略図である。 本願の実施例の地図データ処理方法を実施するための電子機器のブロック図である。
以下、添付図面を参照して本願の例示的な実施例を説明するが、本願の実施例の様々な詳細事項は、理解を容易にするためにこの説明に含まれており、単なる例示的なものと考えられるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、本明細書に記載された実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができることを理解するはずである。同様に、明確かつ簡潔にするために、以下の説明において、周知の機能及び構造の説明は省略されている。
本願の技術的解決手段をよりよく理解するために、以下、本願に係る背景技術についてさらに詳細に説明する。
自動運転に関する技術の発展に伴い、自動運転の実用化の過程で、マルチセンサ融合による地図に基づいて車両の測位を行うことは業界共通認識となっており、ここで、マルチセンサ融合による地図は例えば、高精度地図及びナビゲーション地図である。
現在、既存の技術において、高精度地図又はナビゲーション地図に基づいて測位を実現する過程で、すべての地図の使用は暗号化操作を行う必要があり、暗号化された地図座標はGCJ-02類の座標系であり、暗号化されていないWGS84座標系と一方向のマッピング関係(WGS84からGCJ-02への方向の変換)を形成し、暗号化の目的に達する。
暗号化された地図は非線形ランダム誤差を導入し、当該誤差は逆には解けなく、単点測位の変換には、偏差を加えた後の地図と偏差を加えた後の座標を組み合わせて使用すれば、単点測位のために使用でき、且つ高精度の対応関係を確保することができる。
しかし、主流であるマルチセンサ融合による高精度地図の測位案では、偏差を加えた座標は、基準点との距離が大きくなるにつれて累積誤差が生じ、ここで、基準点は座標零点と理解でき、実際に実現する過程で、基準点は例えば車両の開始位置であり、又は、基準点の実現はまた、実際の需要に応じて任意の位置に選択でき、本実施例はこれを制限するものではない。
説明すべきものとして、累積誤差が基準点から離れているために生じるため、一定の距離を経た後に基準点を再設定し、累積誤差の生成を緩和することができる。
しかし、このような実現形態は累積誤差を根本から除去しておらず、そして連続的な測位を中断し続ける必要があり、これにより連続的な測位データが得られなくなり、また、基準点を絶えず変更すると、自動ナビゲーションシステムがより脆弱になり、システムのリスクが増大するので、一定の距離を経た後に基準点を再設定して、測位精度を向上させる実現形態は不可能である。
ここで、偏差を加えた座標による累積誤差は感知できず、オンラインで除去できないので、自動運転システムに対応する走行距離がどんどん遠ざかると、累積誤差により、グローバルナビゲーション衛星システム(Global Navigation Satellite System、GNSS)が感知する動き、慣性測定ユニット(Inertial Measurement Unit、IMU)、車速、視覚及びレーザーレーダなどが、高精度地図マッチング情報に大きな誤差を生じ、実現過程では、基準点との距離が増すにつれて、約1‰の累積誤差が生じる。
以上のように、従来技術の実現形態に基づいて測位すると、一定の誤差が存在し、測位の精度が低くなる。
同様に説明すべきものとして、自動運転システムにはデータ融合ユニットと測位ユニットが含まれ、ここで、データ融合ユニットは収集した複数の測位データを融合するために用いられ、その後、測位ユニットはデータ融合ユニットの融合結果に基づいて測位を行う。
既存の技術では、データ融合ユニットにおいて直接に収集された測位データに偏差を加え、偏差を加えた測位データに基づいて融合し、その後、測位ユニットは、偏差を加えた融合測位データに基づいて測位し、しかし、データ融合ユニットにおいて、融合後の測位データは、偏差を加えることによる累積誤差が含まれ、その後、測位ユニットが偏差を加えた後の融合結果に基づいて測位すれば、累積誤差が各ユニット間で伝送され、累積誤差の影響が解消されなくなる。
既存の技術における問題に対して、本願は次のような技術的なアイデアを提出し、データ融合ユニットに偏差を加える処理を行わず、データ融合ユニットは収集した測位データの融合処理を完了した後、残りのモジュールは融合結果に基づいて偏差を加える処理を行い、これにより、融合した測位データは偏差を加えることによる累積誤差を含まないことを確保でき、それにより累積誤差の生成と伝送を効果的に解消し、測位の精度を向上させる。
以下では、具体的な実施例を組み合わせて、本願で提供される地図データ処理方法を説明し、まず図1を組み合わせて本願で提供される地図データ処理システムを説明し、図1は本願の実施例で提供される地図データ処理システムの実現概略図である。
図1に示すように、当該システムは、制御ユニット101、データ収集ユニット102、データ融合ユニット103、及び少なくとも1つの測位ユニット104を含む。
ここで、制御ユニット101は各ユニットを制御して作業を行うために用いられ、例えば、システム内部のデータの伝送を制御し、また例えば各ユニットを制御してデータを処理し、制御ユニット101の具体的な制御の実現は実際の需要に応じて選択することができる。
及び、データ収集ユニット102はデータの収集を実現するために用いられ、例えば少なくとも1つのセンサを介してデータの収集を行い、例えば以下の少なくとも1つのセンサを含むことができる。
センサは、GNSS類センサ(GPS/RTK)、IMU類センサ、車速センサ(走行距離計)、視覚センサ、ミリ波レーダーセンサ、レーザーレーダーセンサ、高精度地図センサである。
ここで、GNSS類センサ、例えば、グローバル測位システム(Global Positioning System、GPS)センサ、リアルタイムダイナミック(Real-time kinematic、RTK)センサは、WGS-84ナビゲーション座標系での正確な位置を提供することができ、円形公算誤差(Circular Error Probable、CEP)精度が2-3mであり、主に粗粒度の位置制約、高精度地図をクエリしてグローバルナビゲーションを実現する機能を提供することに用いられる。
ここで、IMU類センサは、加速度計とジャイロセンサを含み、車体座標系における線形加速度と車体角速度の観測を提供し、動きの予測とGNSS又は視覚センサが失効時のデッドレコニング(Dead-Reckoning)機能、及び動き予測の機能を実現し、正確な低遅延のグローバル姿勢を提供する。
車速類センサは、現在のほとんどの車に搭載されているセンサであり、車両走行方向のリアルタイム速度を提供するために用いられ、マルチセンサ融合において、当該速度は速度の制約を提供し、デッドレコニング(Dead-Reckoning)精度を向上させるために用いられる。
視覚類センサは、車体座標系での車線ラインのタイプ、方程式と車線の標識などのタイプの感知を提供するために用いられ、車線レベル測位のマルチセンサ融合において、車線レベルの制約を提供し、高精度地図とマッチングすることにより、車を高精度地図において測位して、高精度の横方向、縦方向測位の機能を実現するとともに、高精度の車線ラインを車両経路計画と制御モジュールに出力することができる。
実際の実現過程において、上述したセンサ以外、実際の需要に応じて必要なセンサを選択し、さらに必要なデータを収集することができ、本実施例では、センサの設定、及びデータ収集ユニットが具体的に収集したデータは限定されず、実際の需要に応じて選択することができる。
ここで、データ融合ユニットは、データ収集ユニットが収集した少なくとも1つのデータに基づいて融合を行い、マルチセンサ融合後の測位データを得るために用いられる。
さらに、本実施例における測位ユニットは、データ融合ユニットが融合した後の測位データに基づいて、測位サービスを提供し、測位を実現するために用いられる。
可能な一実現形態において、上記図1で説明した地図データ処理システムは自動運転システムとしても理解でき、上記で説明したシステムに基づいて、以下では、本願で提供される地図データ処理方法の具体的な実現形態を説明する。
図2は、本願の実施例で提供される地図データ処理方法のフローチャートであり、図2に示すように、当該方法は、S201~S203を含む。
S201では、制御ユニットはデータ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力し、融合測位データを得、ここで、初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである。
本実施例では、データ収集ユニットは初期測位データを収集することができ、可能な一実現形態において、初期測位データには、少なくとも1つのセンサが収集した複数の測位データが含まれてもよく、具体的なセンサは上記実施例の説明を参照してもよく、ここでは繰り返さない。
理解できるものとして、初期測位データはセンサが収集したデータであり、偏差を加える処理が行われないので、本実施例における初期測位データは第1の座標系でのデータであり、ここで、第1の座標系は例えばWGS84座標系であってもよい。
さらに、本実施例におけるデータ融合ユニットは、データ収集ユニットにおけるマルチセンサが収集した初期測位データに基づいて融合を行い、融合測位データを得ることができ、データ融合の過程において、座標に偏差を加えたことに関していないため、融合測位データも同様に第1の座標系でのデータである。
さらに、本実施例では、制御ユニットは、具体的なデータ伝送の実現、及び各ユニットの実現などのために用いられるので、本実施例における制御ユニットはデータ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力し、融合測位データを得ることができる。
S202では、制御ユニットは融合測位データに基づいて、目標測位データを得、ここで、目標測位データは第2の座標系のデータであり、第2の座標系は第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である。
融合測位データを得た後、融合測位データは他の各モジュールの基礎として、他の各モジュールに測位操作を行わせることができ、また、関連規定の要求により、データは、使用過程中に偏差を加える処理をしなければならないので、本実施例では、制御ユニットは融合測位データに基づいて処理を行い、目標測位データを得ることができる。
ここで、目標測位データは第2の座標系のデータであり、第2の座標系は例えばGCJ-02座標系であってもよく、偏差を加える処理の実現形態は例えば、WGS84座標系をGCJ-02座標系に変換する実現形態であってもよく、その具体的な実現は従来技術における実現を参照してもよく、本実施例はこれを制限するものではない。
S203では、制御ユニットは、少なくとも1つの測位ユニットを介して目標測位データに対して測位操作を行い、自動運転システムに対応する車両の位置を決定する。
目標測位データを得た後、制御ユニットは、少なくとも1つの測位ユニットを介して目標測位データに対して測位操作を行い、これにより車両の位置を決定することができ、この過程では、測位の実現は偏差を加えた座標系で完了されることを確保する。
理解できるものとして、本実施例における初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系、例えばWGS84座標系に位置しており、偏差を加える処理を行わないので、データ融合の過程では誤差は存在せず、且つ融合処理後の融合測位データは他の各単位の基礎であるので、累積誤差の生成と転送も存在しない。
同時に、制御ユニットは融合測位データに基づいて偏差を加える処理を行い、目標測位データを得、これにより測位可能な過程において、偏差を加えた座標系に基づいて完成されたので、関連規定に適合していることを確保することができる。
以上のように、本実施例におけるデータ融合ユニットはWGS84座標系で計算され、少なくとも1つの測位ユニットはGCJ-02座標系で計算され、データ融合ユニットから出力される融合測位データは測位ユニット操作の基礎であるため、誤差の生成と累積を効果的に確保することができるとともに、座標に対して偏差を加える処理を行うことを確保し、累積誤差の除去によって、測位の精度を効果的に向上させることができる。
本願の実施例で提供される地図データ処理方法は、制御ユニットはデータ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力し、融合測位データを得ることであって、ここで、初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである、得ることと、制御ユニットは融合測位データに基づいて、目標測位データを得ることであって、ここで、目標測位データは第2の座標系のデータであり、第2の座標系は第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である、得ることと、制御ユニットは、少なくとも1つの測位ユニットを介して目標測位データに対して測位操作を行い、自動運転システムに対応する車両の位置を決定することと、を含む。偏差を加えない第1の座標系で融合測位データを計算するのを設定することで、誤差の生成と累積を効果的に除去することができ、及び融合測位データに基づいて目標測位データを得ることで、測位操作は偏差を加えた地図に基づいて行われることを確保することができ、これにより規定に適合した場合、測位の精度を効果的に向上させることを確保する。
上記実施例に基づいて、以下では、図3~図5を組み合わせて、本願の実施例で提供される地図データ処理方法をさらに詳細に説明し、図3は本願の実施例で提供される地図データ処理方法のフローチャート2であり、図4は本願の実施例で提供されるデータ処理方法の実現概略図であり、図5は本願の実施例で提供される地図マッチングの実現概略図である。
図3に示すように、当該方法は、S301~S307を含む。
S301では、制御ユニットはデータ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力し、融合測位データを得、ここで、初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである。
ここで、S301の実現形態はS201の実現形態と類似であり、本実施例は図4を組み合わせてさらに説明する。
図4に示すように、データ収集ユニットには、例えばIMU、GPS、車両情報などが含まれてもよく、これらのサブユニットによるデータ収集は、初期測位データを得ることができ、ここで、データ収集ユニットが収集した初期測位データは、偏差を加えていないので、WGS48座標系にある。
その後、制御ユニットは、データ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力することができ、図4を参照して、データ融合ユニットはWGS48座標系にあると決定できるので、本実施例におけるデータ融合ユニットは、WGS48座標系での初期測位データを受信し、初期測位データに基づいて融合処理を行い、WGS48座標系にある融合測位データを得る。
よって、本実施例におけるデータ融合ユニットは、WGS48座標系で計算し、車両の運動学計算とリアル世界の物理モデルが関連しており、WGS48座標系がリアル世界の座標系であるので、WGS48座標系で計算することは、得られた融合測位データに誤差がないことを効果的に確保することができる。
S302では、制御ユニットは融合測位データに対して偏差を加える処理を行い、偏差を加えた測位データを得る。
データ融合ユニットの処理によって得られた融合測位データは他の各ユニットの作業の基礎であり、関連する要求に従って、測位を実現する過程では、データと地図に対して偏差を加える処理をしなければならないので、本実施例における制御ユニットは、現在決定されている融合測位データに対して偏差を加える処理を行い、偏差を加えた測位データを得ることができる。
偏差を加える処理の実現過程とは、測位データをWGS48座標系からGCJ-02座標系に変換することであり、具体的な実現形態は現在のいずれかの変換形態であってもよく、本実施例はこれを制限するものではなく、処理後の偏差を加えた測位データはGCJ-02座標系にある。
図4を参照して決定できるものとして、データ融合ユニットの融合測位データが他の各ユニットに入力される前に、WGS48座標系からGCJ-02座標系に変換するために、偏差を加える処理を行う必要がある。
S303では、制御ユニットは、データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータを取得する。
本実施例では、上記説明した初期測位データは収集したデータであり、及び融合測位データと偏差を加えた測位データは、初期測位データに基づいて処理されたデータであり、測位の精度を確保するために、地図マッチングも必要である。
GPSを例にとると、地図マッチング(Map-Matching)は、運営車両の秩序のあるGPS位置を電子地図のロードネットワークに関連付け、GPS座標でのサンプルシーケンスをロードネットワーク座標シーケンスに変換する過程である。GPSによって与えられた経緯度の位置情報は、電子地図のロードネットワークにマッチングされる時に誤差があるため、地図マッチングを行わないと、車両の動き軌跡はロードネットワークに落ちない可能性があり、また、GPSサンプリングの時間間隔が大きいため、GPSポイントペアの接続線の距離は車両の実際の走行距離よりも小さい。
図5を組み合わせて地図マッチングを理解することができ、図5に示すように、地図マッチング前の位置データには501に示す軌跡と502に示す軌跡が含まれていると仮定して、501に示す軌跡と502に示す軌跡は、実際のロードネットワークとのマッチングが良くなく、一定の誤差があることが分かる。
地図マッチング後、501に示す軌跡は503に示す軌跡に修正され、502に示す軌跡は504に示す軌跡に修正され、実際のロードネットワークとともに有効なマッチングを実現し、これにより測位データの精度を確保する。
地図マッチングの過程では、データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータに基づいて、リアル世界における関連環境情報を決定することができるので、制御ユニットは、データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータを取得することができる。
S304では、制御ユニットは地図サービスユニットを介して第2の座標系での地図を取得する。
さらに、地図マッチングを行う過程では、地図に基づいてマッチングする必要があるので、制御ユニットはまた地図を取得する必要があり、可能な一実現形態において、制御ユニットは地図サービスユニットを介して地図を取得することができる。
理解できるものとして、地図マッチングは、偏差を加えた位置データと偏差を加えた地図を用いてマッチング関連を行うので、本実施例で取得された地図は、GCJ-02座標系にある地図であり、例えば図4を参照しても良く、地図サービスユニットが取得した地図は、例えば高解像度地図(HD map)、又は標準解像度地図(SD map)であってもよく、いずれもGCJ-02座標系にある。
S305では、制御ユニットは、図像データ、レーダーデータ、第2の座標系での地図及び偏差を加えた測位データを測位ユニットに入力し、測位ユニットが出力した相対測位データを得、ここで、測位ユニットは地図マッチング処理を行うために用いられる。
図像データ、レーダーデータ、第2の座標系での地図を取得した後、これらのデータと偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行うことができる。
可能な一実現形態において、制御ユニットは、図像データ、レーダーデータ、GCJ-02座標系での地図及び偏差を加えた測位データを測位ユニットに入力することができ、ここで、測位ユニットは、例えば図4に示す車線レベルの測位ユニットであっても良いし、又は図4に示す道路レベルの測位ユニットであっても良く、本実施例はこれを制限するものではない。
その後、測位ユニットは上記データに基づいて地図マッチング処理を行い、相対測位データを得ることができ、ここで、地図マッチング処理の具体的な実現は、現在のいずれかの可能な実現形態を参照することができ、本実施例はこれを制限するものではない。
S306では、制御ユニットは測位ユニットを介して、相対測位データに基づいて偏差を加えた測位データを修正し、目標測位データを得る。
制御ユニットはさらに測位ユニットを介して、相対測位データに基づいて偏差を加えた測位データを修正し、目標測位データを得ることができ、車線レベルの測位ユニットを例にとって、例えば車線レベルの測位ユニットは、地図マッチング後の相対測位情報を、偏差を加えた測位データに加え、これにより最終的な目標測位データを得ることができる。
ここで、目標測位データは第2の座標系のデータであり、第2の座標系は第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である。
S307では、制御ユニットは、少なくとも1つの測位ユニットを介して目標測位データに対して測位操作を行い、自動運転システムに対応する車両の位置を決定する。
ここで、S307の実現形態はS203の実現形態と類似であり、ここでは繰り返さない。
本願の実施例では、データ融合ユニットのみはWGS84座標系で演算し、他の各ユニットはいずれも、偏差を加えた後のGJC-02座標系で演算し、データ融合ユニットが各モジュールの基礎であるので、偏差のないWGS84座標系でデータ融合ユニットモジュールが演算すること、及び偏差を加えた後のGJC-02座標系で他のユニットが演算することを設定することにより、規定に適合した場合、累積誤差の影響を回避することを確保する。
本願の実施例で提供される地図データ処理方法は以下の内容を含む。制御ユニットはデータ収集ユニットが収集した初期測位データをデータ融合ユニットに入力し、融合測位データを得、ここで、初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである。制御ユニットは融合測位データに対して偏差を加える処理を行い、偏差を加えた測位データを得る。制御ユニットは、データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータを取得する。制御ユニットは地図サービスユニットを介して第2の座標系での地図を取得する。制御ユニットは、図像データ、レーダーデータ、第2の座標系での地図及び偏差を加えた測位データを測位ユニットに入力し、測位ユニットが出力した相対測位データを得、ここで、測位ユニットは地図マッチング処理を行うために用いられる。制御ユニットは測位ユニットを介して、相対測位データに基づいて偏差を加えた測位データを修正し、目標測位データを得る。制御ユニットは、少なくとも1つの測位ユニットを介して目標測位データに対して測位操作を行い、自動運転システムに対応する車両の位置を決定する。制御ユニットによって各ユニットを制御して測位し、測位過程において、データ融合ユニットに偏差のないWGS48座標系で計算され、データ融合ユニットの処理によって得られた融合測位データは他の各ユニットの基礎であるので、誤差の生成と累積を効果的に確保でき、及びその後に制御ユニットは融合測位データに対して偏差を加える処理を行うことで、測位過程は偏差を加えた座標系で完成されることを効果的に確保し、及び本実施例では、また偏差を加えた測位データに対して地図マッチング処理を行い、さらに測位の精度を向上させることができ、以上のように、本願の実施例は、規定に適合した処理を確保した上で、測位の精度を効果的に向上させることができる。
要約すると、本願の技術的解決手段では、データ融合ユニットのみがWGS84座標系で演算し、他の各アルゴリズムユニットがいずれも偏差を加えた後のGJC-02座標系で演算するのを設定することで、データ融合ユニットが各ユニットの基礎であるので、データ融合ユニットは偏差のないWGS84座標系で演算し、他のユニットは偏差を加えた後のGJC-02座標系で演算し、これにより誤差が積算されないことを確保し、測位の精度を効果的に向上させることができる。
図6は本願の実施例の地図データ処理装置の構成概略図である。図6に示すように、本実施例の地図データ処理装置600は、入力モジュール601、処理モジュール602、決定モジュール603を含んでもよい。
入力モジュール601は、前記データ収集ユニットが収集した初期測位データを前記制御ユニットが前記データ融合ユニットに入力し、融合測位データを得るために用いられ、ここで、前記初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである。
処理モジュール602は、前記制御ユニットが前記融合測位データに基づいて、目標測位データを得るために用いられ、ここで、前記目標測位データは第2の座標系のデータであり、前記第2の座標系は前記第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である。
決定モジュール603は、前記制御ユニットが前記少なくとも1つの測位ユニットを介して前記目標測位データに対して測位操作を行い、前記自動運転システムに対応する車両の位置を決定するために用いられる。
可能な一実現形態では、前記処理モジュール602は、
前記制御ユニットが前記融合測位データに対して偏差を加える処理を行い、偏差を加えた測位データを得るための偏差を加える処理サブモジュールと、
前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得るための地図マッチングサブモジュールと、
前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データと前記相対測位データに基づいて、前記目標測位データを得るための目標測位データ決定サブモジュールと、を含む。
可能な一実現形態では、前記自動運転システムはさらに地図サービスユニットを含み、
前記地図マッチングサブモジュールは、
前記データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータを前記制御ユニットが取得するための取得サブモジュールと、
前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得るための相対測位データ決定サブモジュールと、を含み、
前記取得サブモジュールはまた、前記制御ユニットが前記地図サービスユニットを介して前記第2の座標系での地図を取得するために用いられる。
可能な一実現形態では、前記相対測位データ決定サブモジュールは具体的に、
前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データを前記測位ユニットに入力し、前記測位ユニットが出力した相対測位データを得るために用いられ、ここで、前記測位ユニットは地図マッチング処理を行うために用いられる。
可能な一実現形態では、前記目標測位データ決定サブモジュールは具体的に、
前記制御ユニットが前記測位ユニットを介して、前記相対測位データに基づいて前記偏差を加えた測位データを修正し、前記目標測位データを得るために用いられる。
可能な一実現形態では、前記測位ユニットは、車線レベルの測位ユニット、道路レベルの測位ユニットの少なくとも1つを含む。
可能な一実現形態では、前記第1の座標系は、世界測地系WGS48座標系であり、前記第2の座標系は国家測定局GCJ-02座標系である。
本願は、測位の精度を向上させる目的を達成するために、データ処理分野における自動運転技術に適用される地図データ処理方法及び装置を提供する。
本願の実施例によれば、本願はまた電子機器及び読み取り可能な記憶媒体を提供する。
本願の実施例によれば、本願はまた、コンピュータプログラムを提供し、コンピュータプログラムは読み取り可能な記憶媒体に記憶され、電子機器の少なくとも1つのプロセッサは、読み取り可能な記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも1つのプロセッサはコンピュータプログラムを実行して、電子機器に上記のいずれかの実施例で提供される技術案を実行させる。
図7は本願の実施例を実施するための例示的な電子機器700のブロック図を示す。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを意図している。電子機器は、パーソナルデジタル処理、セルラー電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス及び他の類似のコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書に示すコンポーネント、それらの接続及び関係、及びそれらの機能は、単なる例であり、本明細書で記載及び/又は要求される本願の実施を制限することを意図したものではない。
図7に示すように、電子機器700は計算ユニット701を含み、読み取り専用メモリ(ROM)702におけるコンピュータプログラム、又は記憶ユニット708からランダムアクセスメモリ(RAM)703にロードされたコンピュータプログラムに従って、様々な適切な動作および処理を実行することができる。RAM703には、機器700の操作に必要な様々なプログラム及びデータも記憶することができる。計算ユニット701、ROM 702及びRAM 703は、バス704を介して互いに接続されている。入力/出力(I/O)インターフェース705もバス704に接続されている。
機器700における複数の部材はI/Oインターフェース705に接続され、複数の部材は、例えばキーボード、マウスなどの入力ユニット706、例えば各種のディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット707、例えばディスク、光ディスクなどの記憶ユニット708、及び例えばネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット709、を含む。通信ユニット709は、機器700が、インターネットなどのコンピュータネットワーク及び/又は様々な電気通信ネットワークを介して他の機器と情報/データを交換することを可能にする。
計算ユニット701は、処理及び計算能力を有する様々な汎用及び/又は専用の処理部材であってもよい。計算ユニット701のいくつかの例は、中央処理ユニット(CPU)、グラフィック処理ユニット(GPU)、各種の専用人工知能(AI)計算チップ、各種の運転マシン学習モデルアルゴリズムの計算ユニット、デジタル信号プロセッサ(DSP)、及び任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限定されない。計算ユニット701は、上述した各方法及び処理、例えば地図データ処理方法を実行する。例えば、いくつかの実施例では、地図データ処理方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現され、機械で読み取り可能な媒体、例えば記憶ユニット708に有形的に含まれる。いくつかの実施例では、コンピュータプログラムの一部又は全部は、ROM 702及び/又は通信ユニット709を介して機器700にロード及び/又はインストールされてもよい。コンピュータプログラムがRAM 703にロードされ、計算ユニット701によって実行される場合、上述した地図データ処理方法の1つ又は複数のステップを実行することができる。代替的に、他の実施例では、計算ユニット701は他の任意の適切な方法(例えば、ファームウェアを介して)によって地図データ処理方法を実行するように配置されてもよい。
本明細書で説明するシステム及び技術の各実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、専用集積回路(ASIC)、専用標準製品(ASSP)、システムオンチップのシステム(SOC)、負荷プログラマブル論理機器(CPLD)、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施されることができる。これらの様々な実施形態は、1つ又は複数のコンピュータプログラムで実施され、当該1つ又は複数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上で実行及び/又は解釈されることができ、当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命令を受信し、データ及び命令を当該記憶システム、当該少なくとも1つの入力装置、及び当該少なくとも1つの出力装置に送信することができる。
本願を実施するための方法のプログラムコードは、1つ又は複数のプログラミング言語の任意の組合せを用いて作成することができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されてもよく、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される場合、フローチャート及び/又はブロック図に規定された機能/操作動作を実行させる。プログラムコードは完全に機械で実行され、部分的に機械で実行され、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機械で実行されて部分的にリモート機械で実行され、又は完全にリモート機械又はサーバで実行されてもよい。
本明細書では、機械で読み取り可能な媒体は有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器が使用する又は命令実行システム、装置又は機器と結合して使用するためのプログラムを含む又は記憶してもよい。機械で読み取り可能な媒体は、機械で読み取り可能な信号媒体又は機械で読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械で読み取り可能な媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線的、又は半導体システム、装置又は機器、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。機械で読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例は、1つ又は複数の線に基づく電気的接続、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み取り専用メモリ(ROM)、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)、光ファイバ、簡易コンパクトディスク読み取り専用メモリ(CD-ROM)、光学記憶機器、磁気記憶機器、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むことができる。
ユーザとのインタラクションを提供するために、ここで説明するシステム及び技術をコンピュータ上で実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置(例えば、CRT(陰極線管)又はLCD(液晶ディスプレイ)モニタ)、及びキーボード及びポインティングデバイス(例えば、マウス又はトラックボール)を有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによってコンピュータに入力を提供できる。他のタイプの装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックが、任意の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)であってもよく、任意の形態(音響入力、音声入力、又は触覚入力を含む)を使用して、ユーザからの入力を受信してもよい。
本明細書で説明するシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、データサーバとする)、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、アプリケーションサーバ)、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、グラフィカルユーザインターフェース又はWebブラウザを備えたユーザコンピュータ、ユーザが、当該グラフィカルユーザインターフェース又は当該Webブラウザを通じて本明細書で説明される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エンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、又はフロントエンドコンポーネントの任意の組合せを含むコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信(例えば、通信ネットワーク)を通じて、システムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカエリアルネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)及びインターネットを含む。
コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを含んでもよい。クライアント及びサーバは、一般に、互いに離れており、通常、通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行されかつ互いにクライアント-サーバの関係を持つコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバ間の関係が生成される。サーバはクラウドサーバであってもよく、クラウドコンピューティングサーバ又はクラウドホストとも呼ばれ、クラウドコンピューティングサービスシステムの中の1つのホスト製品であり、従来の物理ホストとVPSサービス(「Virtual Private Server」、又は「VPS」と略称する)に存在する管理困難度が高く、業務拡張性が弱い欠陥を解決する。サーバは分散システムのサーバであってもいいし、又はブロックチェーンを組み込んだサーバであってもいい。
理解すべきものとして、上記に示される様々な形態のフローを使用して、ステップの順序を変更、追加、又は削除することができる。例えば、本願に記載された各ステップは、本願に開示された技術的解決手段の所望の結果が達成され得る限り、並列、順次、又は異なる順序で実行されてもよく、本明細書に限定されない。
上記の具体的な実施形態は、本願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件及び他の要因に基づいて、様々な修正、組み合わせ、サブ組み合わせ、及び置換を行うことができることを理解すべきである。本願の精神と原則の範囲内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本願の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (17)

  1. 自動運転システムに適用される地図データ処理方法であって、前記自動運転システムは、制御ユニット、データ収集ユニット、データ融合ユニット、少なくとも1つの測位ユニットを含み、前記方法は、
    前記制御ユニットは前記データ収集ユニットが収集した初期測位データを前記データ融合ユニットに入力し、融合測位データを得ることであって、前記初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである、得ることと、
    前記制御ユニットは前記融合測位データに基づいて、目標測位データを得ることであって、前記目標測位データは第2の座標系のデータであり、前記第2の座標系は前記第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である、得ることと、
    前記制御ユニットは前記少なくとも1つの測位ユニットを介して前記目標測位データに対して測位操作を行い、前記自動運転システムに対応する車両の位置を決定することと、を含む、
    地図データ処理方法。
  2. 前記制御ユニットは前記融合測位データに基づいて、目標測位データを得ることは、
    前記制御ユニットが前記融合測位データに対して偏差を加える処理を行い、偏差を加えた測位データを得ることと、
    前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得ることと、
    前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データと前記相対測位データに基づいて、前記目標測位データを得ることと、を含む、
    請求項1に記載の方法。
  3. 前記自動運転システムはさらに地図サービスユニットを含み、
    前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得ることは、
    前記データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータを前記制御ユニットが取得することと、
    前記制御ユニットが前記地図サービスユニットを介して前記第2の座標系での地図を取得することと、
    前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得ることと、を含む、
    請求項2に記載の方法。
  4. 前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得ることは、
    前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データを前記測位ユニットに入力し、前記測位ユニットが出力した相対測位データを得ることを含み、ここで、前記測位ユニットは地図マッチング処理を行うために用いられる、
    請求項3に記載の方法。
  5. 前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データと前記相対測位データに基づいて、前記目標測位データを得ることは、
    前記制御ユニットが前記測位ユニットを介して、前記相対測位データに基づいて前記偏差を加えた測位データを修正し、前記目標測位データを得ることを含む、
    請求項2に記載の方法。
  6. 前記測位ユニットは車線レベルの測位ユニット、道路レベルの測位ユニットの少なくとも1つを含む、
    請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。
  7. 前記第1の座標系は世界測地系WGS48座標系であり、前記第2の座標系は国家測定局GCJ-02座標系である、
    請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。
  8. 自動運転システムに適用される地図データ処理装置であって、前記自動運転システムは制御ユニット、データ収集ユニット、データ融合ユニット、少なくとも1つの測位ユニットを含み、前記装置は、
    前記制御ユニットは前記データ収集ユニットが収集した初期測位データを前記データ融合ユニットに入力し、融合測位データを得るために用いられる入力モジュールであって、前記初期測位データ及び融合測位データは第1の座標系のデータである入力モジュールと、
    前記制御ユニットは前記融合測位データに基づいて、目標測位データを得るために用いられる処理モジュールであって、前記目標測位データは第2の座標系のデータであり、前記第2の座標系は前記第1の座標系に偏差を加えた後の座標系である処理モジュールと、
    前記制御ユニットは前記少なくとも1つの測位ユニットを介して前記目標測位データに対して測位操作を行い、前記自動運転システムに対応する車両の位置を決定するための決定モジュールと、を含む、
    地図データ処理装置。
  9. 前記処理モジュールは、
    前記制御ユニットが前記融合測位データに対して偏差を加える処理を行い、偏差を加えた測位データを得るための偏差を加える処理サブモジュールと、
    前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得るための地図マッチングサブモジュールと、
    前記制御ユニットが前記偏差を加えた測位データと前記相対測位データに基づいて、前記目標測位データを得るための目標測位データ決定サブモジュールと、を含む、
    請求項8に記載の装置。
  10. 前記自動運転システムはさらに地図サービスユニットを含み、
    前記地図マッチングサブモジュールは、
    前記データ収集ユニットが収集した図像データとレーダーデータを前記制御ユニットが取得するための取得サブモジュールと、
    前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データに基づいて地図マッチングを行い、相対測位データを得るための相対測位データ決定サブモジュールと、を含み、
    前記取得サブモジュールはさらに、前記制御ユニットが前記地図サービスユニットを介して前記第2の座標系での地図を取得するために用いられる、
    請求項9に記載の装置。
  11. 前記相対測位データ決定サブモジュールは、
    前記制御ユニットが前記図像データ、前記レーダーデータ、前記第2の座標系での地図及び前記偏差を加えた測位データを前記測位ユニットに入力し、前記測位ユニットが出力した相対測位データを得るために用いられ、前記測位ユニットは地図マッチング処理を行うために用いられる、
    請求項10に記載の装置。
  12. 前記目標測位データ決定サブモジュールはに、
    前記制御ユニットは前記測位ユニットを介して、前記相対測位データに基づいて前記偏差を加えた測位データを修正し、前記目標測位データを得るために用いられる、
    請求項9に記載の装置。
  13. 前記測位ユニットは、車線レベルの測位ユニット、道路レベルの測位ユニットの少なくとも1つを含む、
    請求項8~12のいずれか1項に記載の装置。
  14. 前記第1の座標系は世界測地系WGS48座標系であり、前記第2の座標系は国家測定局GCJ-02座標系である、
    請求項8~13のいずれか1項に記載の装置。
  15. 少なくとも1つのプロセッサ、及び
    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るメモリと、を含み、
    前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1~7のいずれか1項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行される、
    電子機器。
  16. コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項1~7のいずれか1項に記載の方法を実行させるために使用される、
    非一時的なコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
  17. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムはプロセッサに実行されると、請求項1~7のいずれか1項に記載の方法を実現する、
    コンピュータプログラム。
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