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KR20220052312A - 차량 포지셔닝 방법, 장치 및 자율 운전 차량 - Google Patents

차량 포지셔닝 방법, 장치 및 자율 운전 차량 Download PDF

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KR20220052312A
KR20220052312A KR1020220043409A KR20220043409A KR20220052312A KR 20220052312 A KR20220052312 A KR 20220052312A KR 1020220043409 A KR1020220043409 A KR 1020220043409A KR 20220043409 A KR20220043409 A KR 20220043409A KR 20220052312 A KR20220052312 A KR 20220052312A
Authority
KR
South Korea
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global
information
local
pose information
pose
Prior art date
Application number
KR1020220043409A
Other languages
English (en)
Inventor
선화 허우
위저 허
량 펑
궈웨이 완
Original Assignee
베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드
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Filing date
Publication date
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Abstract

본 출원은 차량 포지셔닝 방법, 장치 및 자율 운전 차량을 제공하며, 인공지능 기술분야 중의 자율 운전에 관한 것으로서, 자율 운전하는 차량에 대한 고정밀 포지셔닝에 적용될 수 있으며, 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않으면, 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하여, 로컬 포지셔닝 정보를 획득하고, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여 융합 포즈 정보를 획득하고, 글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득하는 것을 포함하며, 고정밀 맵에 고도로 의존할 필요가 없이, 다양한 시나리오에 적용될 수 있으며, 포지셔닝 적용의 유연성과 다양성을 향상시키고, 보상 처리의 방식을 통해 차량의 위치를 결정함으로써, 결정되는 차량의 위치가 보다 높은 정확성과 신뢰성을 구비하여, 차량 주행의 안전성을 향상시킨다.

Description

차량 포지셔닝 방법, 장치 및 자율 운전 차량{VEHICLE POSITIONING METHOD, APPARATUS AND AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE}
본 출원은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술분야 중의 자율 운전에 관한 것으로서, 자율 운전하는 차량의 고정밀 포지셔닝에 적용될 수 있으며, 특히 차량 포지셔닝 방법, 장치 및 자율 운전 차량에 관한 것이다.
인공지능 기술이 발전함에 따라, 자율 운전(무인 운전이라고도 함)은 이미 다양한 교통수단, 특히 자동차 분야의 새로운 발전 방향이 되었다. 여기서, 포지셔닝은 자율 운전에 있어서 하나의 중요한 기술이다.
종래기술에서, 일반적으로 사용하는 포지셔닝 방법에 따르면, 차량 상의 라이다에 의해 실시간으로 수집된 클라우드 포인트 데이터와 사전에 구성한 고정밀 맵을 매칭시켜, 차량의 위치를 결정한다. 고정밀 맵은 고정밀도 맵이라고도 불리우며, 자율 운전 차량에 사용된다. 고정밀 맵은 정확한 차량 위치 정보와 풍부한 도로 요소 데이터 정보를 구비하여, 차량이 경사, 곡률, 주행 방향 등과 같은 노면의 복잡한 정보들을 미리 파악하도록 지원할 수 있으므로, 잠재적 위험을 더욱 효과적으로 회피한다.
하지만, 도로 환경이 변화될 경우, 클라우드 포인트 데이터는 고정밀 맵 중 대응되는 영역의 데이터와 보다 큰 차이가 발생하여, 결정된 차량의 위치가 그닥 정확하지 않거나, 차량의 위치를 결정할 수 없는 경우가 발생할 수 있다.
본 출원은 포지셔닝 신뢰성을 향상시키기 위한 차량 포지셔닝 방법, 장치 및 차량을 제공한다.
본 출원의 제1 측면에 따르면, 차량 포지셔닝 방법을 제공하며,
차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 상기 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 상기 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 상기 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 단계;
상기 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 상기 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하고, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하고, 상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 단계를 포함한다.
본 출원의 제2 측면에 따르면, 차량 포지셔닝 장치를 제공하며,
차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 상기 차량의 중간 포즈 정보를 획득하는 제1 획득 유닛;
상기 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 상기 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 결정 유닛;
상기 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 상기 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하는 제2 획득 유닛;
상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하는 융합 유닛;
상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 보상 유닛을 포함한다.
본 출원의 제3 측면에 따르면, 전자기기를 제공하며,
적어도 하나의 프로세서;및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하되,
상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1 측면에 따른 방법을 수행할 수 있도록 한다.
본 출원의 제4 측면에 따르면, 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 제공하며, 여기서, 상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터에 제1 측면에 따른 방법을 수행시키기 위한 것이다.
본 출원의 제5 측면에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장되고, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 제1 측면에 따른 방법을 수행하도록 한다.
본 출원의 제6 측면에 따르면, 자율 운전 차량을 제공하며,
차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 상기 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 상기 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 상기 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 글로벌 포지셔닝 장치;
차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 상기 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하는 로컬 포지셔닝 장치;
상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하고, 상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 포즈 그래프 최적화 장치를 포함한다.
본 부분에 기재되는 내용은 본 출원의 실시예의 핵심 또는 중요 특징을 특정하려는 목적이 아니며, 본 출원의 범위를 한정하는 것도 아니라는 점을 이해하여야 한다. 본 출원의 기타 특징은 아래의 명세서로부터 쉽게 이해할 수 있다.
첨부 도면은 본 방안을 더욱 충분히 이해하기 위한 것으로, 본 출원에 대한 한정은 아니다.
도 1은 본 출원의 실시예의 차량 포지셔닝 방법을 구현할 수 있는 시나리오 도면이다.
도 2는 본 출원의 제1 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 출원의 제2 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 출원의 제3 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 출원의 제4 실시예를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 출원의 실시예의 차량 포지셔닝 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블록도이다.
도 7은 본 출원의 제5 실시예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 출원의 융합 포즈 정보를 결정하는 원리를 나타내는 제1 도면이다.
도 9는 본 출원의 융합 포즈 정보를 결정하는 원리를 나타내는 제2 도면이다.
도 10은 본 출원의 융합 포즈 정보를 결정하는 원리를 나타내는 제3 도면이다.
도 11은 본 출원의 제6 실시예를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부 도면을 참조하여 본 출원의 예시적인 실시예에 대해 설명한다. 여기서, 이해를 돕기 위해 본 출원의 실시예의 다양한 세부 내용을 포함하며, 이들은 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 본 분야의 당업자라면, 여기에 기재된 실시예에 대해 다양한 변경 및 수정을 가할 수 있으며, 본 출원의 범위와 정신을 벗어나지 않는다는 점을 이해하여야 한다. 마찬가지로, 명확성과 간결성을 위하여, 아래의 기재에서 공지 기능 및 구조에 대한 설명을 생략한다.
자율 주행은 주로 인공 지능, 컴퓨터 비전, 레이더, 모니터링 장치, 네비게이션 및 포지셔닝 시스템의 협력을 통해, 단안 또는 다안 카메라와 결합하여 머신 비전 기술을 사용하여, 차량(즉, 자율 운전 차량)이 교통 신호등, 교통 표지판, 차선, 근거리 저속 장애물을 실시간 인식할 수 있고, 차량의 위치 등을 결정할 수 있으며, 동시에 도로 인프라 및 클라우드 데이터베이스와 통신할 수 있도록 함으로써, 차량이 교통 규칙에 따라 계획된 경로에서 주행하도록 한다.
포지셔닝은 자율 주행에 있어 하나의 중요한 기술로서, 포지셔닝을 기반으로 결정된 차량의 위치를 통해, 차량이 선회 및 감속 주행 등의 주행 전략을 자동으로 조정하도록 하여, 차량의 신뢰성과 정확성을 향상시킬 수 있다.
예시적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, 차량(101)이 도로(102)에서 주행하며, 도로(102)는 차선을 포함하고, 도로(102)의 적어도 일측에 교통 표지판(103)이 설치되어 있다.
여기서, 교통 표지판은 감속 표지판일 수 있고, 도로 유형 표지판 등일 수도 있으며, 여기서는 낱낱이 나열하지 않는다.
차량에 이미지 수집 장치가 설치되어 있고, 이미지 수집 장치는 카메라(예컨대 단안 또는 다안 카메라)일 수 있으며, 이미지 수집 장치를 기반으로 차선 관련 정보(예컨대 좌표), 교통 표지판 관련 정보(예컨대 텍스트 내용)를 인식할 수 있고, 차량은 포지셔닝 기술에 따라 차량의 위치를 결정하고(이미지 수집 장치가 수집한 차량 주행 과정에서의 이미지와 결합하여 구현할 수도 있다), 차선 관련 정보, 교통 표지판 관련 정보와 결합하여, 예를 들어 차량의 감속 주행을 제어하거나, 차량의 선회 주행을 제어하는 것과 같이 차량의 주행을 제어한다.
상술한 실시예는 단지 본 실시예의 차량 포지셔닝 방법이 적용될 수 있는 응용 시나리오를 예시적으로 설명하는 것으로 이해하여야 하며, 응용 시나리오에 대한 한정으로 이해하여서는 안된다.
예를 들어, 도 1에 도시된 응용 시나리오에서, 예컨대 도로의 적어도 일측에 설치된 노변기기 등의 요소들을 추가할 수 있으며, 교통 표지판을 줄이는 것과 같이 요소를 줄일 수도 있다.
관련기술에서, 차량에 대해 포지셔닝할 때, 일반적으로 고정밀 맵과 결합하는 방식을 통해 구현한다. 여기서, 고정밀 맵은 자동 라벨링 또는 수동 라벨링 방식으로 생성된 벡터화 고정밀 맵일 수 있다.
예를 들어, 고정밀 맵에서 차량 현재 위치가 처한 고정밀 맵을 결정하며, 즉 전반 고정밀 맵에서 차량 위치에 대응되는 부분 고정밀 맵을 결정하고, 레이더가 수집한 클라우드 포인트를 획득하고, 클라우드 포인트와 고정밀 맵 사이의 매칭을 기초로 차량의 위치를 획득한다.
또 예를 들어, 고정밀 맵에서 차량 현재 위치가 처한 고정밀 맵을 결정하며, 즉 전반 고정밀 맵에서 차량 위치에 대응되는 부분 고정밀 맵을 결정하고, 이미지 수집 장치(예컨대 단안 또는 다안 카메라)가 수집한 차량 주행 이미지를 획득하고, 이미지와 고정밀 맵 사이의 매칭을 통해 차량의 위치를 획득한다.
하지만, 상술한 방법을 통해 포지셔닝하면, 고정밀 맵에 고도로 의존하여야 하므로, 한편으로는, 응용 시나리오가 보다 엄격한 제한을 받게 되어, 고정밀 맵이 존재하지 않는 시나리오에서, 상술한 포지셔닝 방법을 사용할 수 없으므로, 상술한 방법을 사용하여 포지셔닝하면 응용 유연성과 보편성이 부족한 기술문제가 존재하고; 다른 한편으로는, 고정밀 맵의 작성과 업데이트가 일반적으로 도로 변경 실제 시간보다 느리므로, 만약 어떤 도로의 고정밀 맵이 적시에 업데이트되지 않았을 경우, 포지셔닝의 정확성과 신뢰성이 보다 낮은 기술문제를 초래하게 된다.
상술한 기술문제 중 적어도 하나를 방지하기 위하여, 본 출원의 발명자는 창조적 노동을 거쳐, 본 출원의 발명 사상을 얻게 되었다. 즉, 고정밀 맵이 존재하지 않는 포지셔닝 시나리오에서, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 차량의 중간 포즈 정보를 획득하되, 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하고, 로컬 포지셔닝 정보를 획득하고 글로벌 포지셔닝 정보 중의 글로벌 포즈 정보와 로컬 포지셔닝 정보 중의 로컬 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정하고, 글로벌 포지셔닝 정보 중의 글로벌 자세각 정보와 로컬 포지셔닝 정보 중의 로컬 자세각 정보를 기초로 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득한다.
상술한 발명 사상을 기반으로, 본 출원은 차량 포지셔닝 방법, 장치 및 차량을 제공하며, 인공지능 기술분야 중의 자율 운전에 적용되며, 자율 운전하는 차량의 고정밀 포지셔닝에 적용되어, 시나리오 적용 유연성을 향상시키고 포지셔닝의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 2는 본 출원의 제1 실시예를 나타내는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 차량 포지셔닝 방법은 아래의 단계들을 포함한다.
S201: 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정한다.
S202: 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득한다.
여기서, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하고, 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함한다.
예시적으로, 본 실시예의 수행 주체는 차량 포지셔닝 장치(이하, '포지셔닝 장치'로 약칭)일 수 있고, 포지셔닝 장치는 차량에 설치된 컴퓨터, 서버, 차량 단말, 프로세서, 및 칩 등일 수 있으며, 본 실시예에서는 한정하지 않는다.
포지셔닝 장치는 차량과 별도로 구성된 컴퓨터, 서버일 수 있으며(로컬 서버와 클라우드 서버를 포함하며, 서버는 클라우드 제어 플랫폼, 차량 - 도로 협업 관리 플랫폼, 센터 서브 시스템, 엣지 컴퓨팅 플랫폼, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등일 수 있다), 노변기기일 수도 있고, 단말기일 수도 있고, 프로세서일 수도 있고, 칩일 수 도 있고, 여러가지가 있으며, 본 실시예에서는 한정하지 않는다.
여기서, 노변기기는 예를 들어 연산 능력을 갖춘 노변 감지 기기, 노변 감지 기기와 연결된 노변 연산 기기일 수 있으며, 스마트 교통 차량 - 도로 협업 시스템 구성에서, 노변기기는 노변 감지기기와 노변 연산 기기를 포함하고, 노변 감지 기기(예를 들어 노변 카메라)는 노변 연산 기기(예를 들어 노변 연산 유닛(RSCU))와 연결되고, 노변 연산 기기는 서버와 연결되고, 서버는 다양한 방식을 통해 자율 운전 또는 운전 보조 차량과 통신할 수 있고; 또는, 노변 감지 기기 자체에 연산 기능이 포함되어 있으면, 노변 감지 기기는 직접 서버에 연결된다. 상술한 연결은 유선 또는 무선일 수 있으며, 본 실시예에서는 한정하지 않는다.
글로벌 포지셔닝 정보와 로컬 포지셔닝 정보는 일 그룹의 상대적 개념으로서, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 좌표계를 기초로 하는 포지셔닝 정보로 이해할 수 있고, 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 좌표계를 기초로 하는 포지셔닝 정보로 이해할 수 있다.
예를 들어, 글로벌 좌표계는 위도와 경도 세계 좌표계일 수 있고, 로컬 좌표계는 차량의 초기 위치를 원점으로 하는 좌표계일 수 있다.
포즈 정보는 회전과 변위를 포함할 수 있으며, 이때 글로벌 포즈 정보는 글로벌 회전과 글로벌 변위를 포함할 수 있고, 로컬 포즈 정보는 로컬 회전과 로컬 변위를 포함할 수 있다.
자세각 정보는 차량의 각도 측면의 관련 정보, 예를 들어 롤각(차량 좌표계의 가로축과 수평선 사이의 끼인각을 가리킨다), 피치각(차량 좌표계의 종축과 수평면의 끼인각을 가리키며, 차량 좌표계의 종축이 관성 좌표계 평면 상부에 있을 때, 피치각이 '+' 이고, 그렇지 않으면 '-' 이며, 즉 차량 축선에 평행되며 차량 전방을 향하는 벡터와 지면의 끼인각인 바, 차량 좌표계와 관성 좌표계는 모두 오른손 좌표계를 사용한다), 및 요각(차량축의 수평면 상에서의 투영과 지축 사이의 끼인각) 중의 하나 또는 복수를 포함할 수 있다.
상응하게, 글로벌 자세각 정보는 글로벌 롤각, 글로벌 피치각, 및 글로벌 요각 중 하나 또는 복수를 포함하고, 로컬 자세각 정보는 로컬 롤각, 로컬 피치각, 로컬 요각 중의 하나 또는 복수를 포함한다.
설명하여야 할 점은, 관련기술에서, 일반적으로 고정밀 맵과 결합하여 차량에 대한 포지셔닝을 구현하여야 한다. 하지만, 본 실시예에서, 고정밀 맵이 존재하지 않을 때, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 중간 포즈 정보를 획득하고, 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정할 수 있으므로, 관련기술에서 고정밀 맵에 고도로 의존하는 것을 방지하여, 본 실시예의 차량 포지셔닝 방법이 더욱 많은 시나리오에 적용될 수 있도록 함으로써, 포지셔닝의 유연성과 범용성을 향상시킨다.
예를 들어, 본 실시예의 방법이 도 1에 도시된 응용 시나리오에 적용될 때, 도 1에 도시된 차량에 글로벌 포지셔닝 장치와 로컬 포지셔닝 장치가 설치되어 있을 수 있으며, 글로벌 포지셔닝 장치는 글로벌 포지셔닝 정보를 획득하기 위한 것이며, 로컬 포지셔닝 장치는 로컬 포지셔닝 정보를 획득하기 위한 것이다.
S203: 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득한다.
상기 단계에 대하여, 포지셔닝 장치가 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 종합적으로 고려하여, 정확성과 신뢰성이 더욱 높은 포즈 정보(즉 융합 포즈 정보)를 결정하는 것으로 이해할 수 있다.
본 실시예는 융합 처리 방법에 대해 한정하지 않는다. 예를 들어, 글로벌 좌표계와 로컬 좌표계를 통해, 로컬 좌표계를 기초로 하는 로컬 포즈 정보를 글로벌 좌표계로 변환한 후의 포즈 정보를 결정하고, 상기 변환된 후의 포즈 정보, 및 글로벌 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정한다.
또 예를 들어, 글로벌 좌표계와 로컬 좌표계를 통해, 글로벌 좌표계를 기초로 하는 글로벌 포즈 정보를 로컬 좌표계로 변환한 후의 포즈 정보를 결정하고, 상기 변환된 후의 포즈 정보, 및 로컬 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정한다.
또한 융합 처리하는 과정에서, 가중 평균 방식을 사용할 수 있고, 평균 방식을 사용하여 구현할 수도 있다.
설명하여야 할 점은, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 서로 융합하여, 융합 포즈 정보가 서로 다른 좌표계의 포즈 정보를 고려하도록 함으로써, 융합 포즈 정보의 신뢰성과 유효성을 향상시킬 수 있다.
S204: 글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득한다.
여기서, 보상 처리는 융합 포즈 정보에 대한 수정 처리로 이해할 수 있으며, 융합 포즈 정보에 대한 수정을 통해, 융합 포즈 정보의 신뢰성을 더욱 향상시킴으로써, 차량의 위치의 정확성과 신뢰성을 향상시키고, 차량이 차량의 위치를 기반으로 전략을 조정할 때의 신뢰성을 향상시키며, 차량 주행 안전을 확보한다.
예를 들어, 본 실시예의 방법이 도 1에 도시된 응용 시나리오에 적용될 때, 차량에 포즈 그래프(pose graph) 최적화 장치가 설치될 수 있으며, 글로벌 포지셔닝 장치와 로컬 포지셔닝 장치는 각각 포즈 그래프 최적화 장치와 연결된다.
여기서, 글로벌 포지셔닝 장치는 글로벌 포지셔닝 정보를 포즈 그래프 최적화 장치로 전송하고, 로컬 포지셔닝 장치는 로컬 포지셔닝 정보를 포즈 그래프 최적화 장치로 전송하고, 포즈 그래프 최적화 장치는 글로벌 포지셔닝 정보와 로컬 포지셔닝 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 생성하고, 차량의 위치를 출력한다.
상술한 분석에 따르면, 본 출원의 실시예에 따른 차량 포지셔닝 방법은, 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하고, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하고, 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하고, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하고, 글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득하는 것을 포함하며, 본 실시예에서, 고정밀 맵이 존재하지 않을 때, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 획득한 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하고, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여 융합 포즈 정보를 획득하고, 글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득하는 구별적 기술특징을 도입하여, 고정밀 맵에 고도로 의존할 필요가 없이, 다양한 시나리오에 적용될 수 있으며, 포지셔닝의 적용 유연성과 다양성을 향상시키고, 보상 처리의 방식을 통해 차량의 위치를 결정함으로써, 결정된 차량의 위치가 보다 높은 정확성과 신뢰성을 구비하여, 차량 주행의 안전성을 향상시키는 기술 효과를 달성한다.
도 3은 본 출원의 제2 실시예를 나타내는 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 차량 포지셔닝 방법은 아래의 단계들을 포함한다.
S301: 차량의 글로벌 포지셔닝 정보를 획득한다.
일부 실시예에서, S301에 대한 구현 원리는 상술한 실시예를 참조할 수 있다.
다른 실시예에서, 포지셔닝 장치에 고정밀 맵이 포함되어 있는지 여부에 따라 서로 다른 방식을 사용하여 글로벌 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
예시적으로, 만약 포지셔닝 장치에 고정밀 맵이 포함되어 있지 않으면, 포지셔닝 장치는 아래와 같은 방식을 사용하여 글로벌 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
일 예시에서, 차량은 글로벌 항법 위성 시스템을 포함하고, 글로벌 항법 위성 시스템은 포즈 정보를 수집할 수 있으며(예컨대 글로벌 포즈 정보와 같은 다른 포즈 정보와 구분하기 위하여, 글로벌 항법 위성 시스템에 의해 수집되는 포즈 정보를 중간 포즈 정보라고 지칭할 수 있다), 포지셔닝 장치는 획득한 글로벌 항법 위성 시스템에 의해 수집된 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정할 수 있다.
여기서, 글로벌 항법 위성 시스템은 Global Navigation Satellite System(GNSS)이라고도 불리우며, 지구 표면 또는 지구 근처 공간의 임의의 지점에서 전천후의 3차원 좌표와 속도 및 시간 정보를 제공할 수 있는 우주 기반 무선 항법 포지셔닝 시스템이다.
다른 예시에서, 차량은 관성 측정 유닛을 포함하고, 관성 측정 유닛(Inertial Measurement Unit)은 차량 3축 자세각(또는 각속도) 및 가속도 등을 측정하는 장치이며, 하나의 관성 측정 유닛은 복수(예컨대 3개)의 가속도계와 복수(예컨대 3개의) 자이로를 포함할 수 있고, 가속도계는 차량의 가속도 신호를 검출할 수 있고, 자이로는 각속도 신호를 검출할 수 있고, 이들을 해석하여 차량의 포즈 정보를 획득할 수 있다(예컨대 글로벌 포즈 정보와 같은 다른 포즈 정보와 구분하기 위하여, 관성 측정 유닛에 의해 수집되는 포즈 정보를 중간 포즈 정보로 지칭할 수 있다).
상응하게, 포지셔닝 장치는 획득한 관성 측정 유닛에 의해 수집된 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정할 수 있다.
다른 예시에서, 차량은 글로벌 항법 위성 시스템을 포함할 뿐만 아니라, 관성 측정 유닛을 포함할 수 있으며, 포지셔닝 장치는 글로벌 항법 위성 시스템과 관성 측정 유닛 각각이 수집한 중간 포즈 정보를 결합하여 글로벌 포지셔닝 정보를 결정할 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
예를 들어, 글로벌 항법 위성 시스템이 수집한 중간 포즈 정보를 위주로 하고, 관성 측정 유닛이 수집한 중간 포즈 정보를 보조로 하여, 관성 측정 유닛이 수집한 중간 포즈 정보로 글로벌 항법 위성 시스템이 수집한 중간 포즈 정보에 대해 적응적으로 수정하여, 글로벌 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
또 예를 들어, 관성 측정 유닛이 수집한 중간 포즈 정보를 위주로 하고, 글로벌 항법 위성 시스템이 수집한 중간 포즈 정보를 보조로 하여, 글로벌 항법 위성 시스템이 수집한 중간 포즈 정보로 관성 측정 유닛이 수집한 중간 포즈 정보에 대해 적응적으로 수정하여, 글로벌 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
또 예를 들어, 글로벌 항법 위성 시스템이 수집한 중간 포즈 정보와 관성 측정 유닛이 수집한 중간 포즈 정보에 대해 평균 처리를 수행하여, 글로벌 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
설명하여야 할 점은, 본 실시예에서, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 결합하여, 글로벌 포지셔닝 정보를 획득하며, 고정밀 맵에 의존할 필요가 없이, 관련기술에서 고정밀 맵에 대한 고도의 의존성을 방지하여, 본 실시예의 차량 포지셔닝 방법이 더욱 많은 시나리오에 적용될 수 있도록 하고, 포지셔닝의 유연성과 범용성을 향상시킨다.
만약 포지셔닝 장치에 고정밀 맵이 포함되어 있으면, 포지셔닝 장치는 아래의 방법을 수행하여 글로벌 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
여기서, 차량은 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 포함하고, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛의 용도는 상술한 실시예를 참조할 수 있다.
포지셔닝 장치는 차량 주행 과정에서의 차선 정보를 획득하고, 차선 정보와 고정밀 맵에 대해 매칭 처리를 수행하여, 매칭 포즈 정보를 획득하고, 상기 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 수집된 중간 포즈 정보를 획득하고, 매칭 포즈 정보와 중간 포즈 정보를 기초로 글로벌 포지셔닝 정보를 생성한다.
예를 들어, 포지셔닝 장치는 차선 검출 방식을 기반으로 차량 주행 과정에서의 차선 정보를 획득할 수 있으며, 차선 정보는 차선의 3차원 좌표일 수 있고, 차선의 3차원 좌표와 고정밀 맵에 대해 매칭 처리를 수행하여, 매칭 포즈 정보를 획득하고, 매칭 포즈 정보는 차선 검출을 통해 획득한 차선의 3차원 좌표, 고정밀 맵 중의 차선의 3차원 좌표와의 사이의 회전과 변위를 나타낸다.
설명하여야 할 점은, 차선 정보, 고정밀 맵, 및 중간 포즈 정보를 결합하여, 글로벌 포지셔닝 정보를 생성함으로써, 글로벌 포지셔닝 정보를 형성하는 복수의 차원의 요소를 고려하므로, 글로벌 포지셔닝 정보의 오차를 줄일 수 있으며, 글로벌 포지셔닝 정보의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 기술 효과를 구현할 수 있다.
상술한 분석을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 포지셔닝 장치가 글로벌 포지셔닝 정보를 결정할 때, 우선적으로 고정밀 맵과 결합하여 구현함으로써, 결정되는 글로벌 포지셔닝 정보의 정밀도를 향상시킬 수 있으며, 예를 들어 고정밀 맵이 존재하지 않거나, 고정밀 맵이 적시에 업데이트되지 않은 시나리오에서, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 구현함으로써, 고정밀 맵에 대한 고도의 의존성을 방지할 수 있다.
S302: 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득한다.
일부 실시예에서, S302에 대한 구현 원리는 상술한 실시예를 참조할 수 있다.
다른 일부 실시예에서, 차량은 이미지 수집 장치를 포함하고, 로컬 포즈 정보는 이미지 수집 장치가 수집한 차량 주행 과정에서의 이미지를 기반으로 결정된 비주얼 주행 기록계 정보이다.
여기서, 비주얼 주행 기록계 정보는 주행 기록계 상대적 포즈 정보(표준 편차를 포함할 수 있다)를 포함하고, 주행 기록계 자세각 정보를 포함할 수도 있다(상술한 실시예 중 자세각 정보에 대한 설명을 참조할 수 있다).
설명하여야 할 점은, 이미지 수집 장치에 의해 비주얼 주행 기록계 정보를 결정할 수 있고, 이미지 수집 장치와 예컨대 관성 측정 유닛 등의 기타 컴포넌트를 결합하여 비주얼 주행 기록계 정보를 결정할 수도 있으며, 비주얼 주행 기록계 정보를 결정하는 구체적인 원리는 관련기술을 사용하여 구현할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 비주얼 주행 기록계 정보의 획득은 고정밀 맵에 의존할 필요가 없으므로, 관련기술에서 고정밀 맵에 대한 고도의 의존성을 방지하여, 본 실시예의 차량 포지셔닝 방법이 더욱 많은 시나리오에 적용될 수 있도록 하고, 포지셔닝의 유연성과 범용성을 향상시킨다.
S303: 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득한다.
여기서, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하고, 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, S303에 대한 구현 원리는 상술한 실시예를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
다른 일부 실시예에서, 글로벌 포즈 정보는 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 포함하고, 이전 프레임과 현재 프레임은 차량 주행 과정에서의 이미지 중의 인접한 두 프레임이며, S303은 아래의 단계들을 포함할 수 있다.
제1 단계: 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 기초로, 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제1 프레임 간 상대적 포즈를 결정한다.
여기서, 제1 프레임 간 상대적 포즈는, 차량이 이전 프레임 글로벌 포즈 정보로부터 현재 프레임 글로벌 포즈 정보까지 주행하는 포즈 정보로 이해할 수 있다.
일부 실시예에서, 공식 1을 기반으로 제1 프레임 간 상대적 포즈
Figure pat00001
를 결정할 수 있다.
[공식 1]
Figure pat00002
여기서, k-1은 이전 프레임, k는 현재 프레임, G는 글로벌, R은 회전, t는 변위이다.
제2 단계: 제1 프레임 간 상대적 포즈와 로컬 포즈 정보를 기초로 글로벌 포즈 정보의 글로벌 신뢰도를 결정한다.
여기서, 글로벌 신뢰도는 글로벌 포즈 정보의 신뢰성의 정도를 나타낸다. 상대적으로, 글로벌 신뢰도가 높을 수록, 글로벌 포즈 정보의 신뢰성의 정도가 더욱 높으며, 이때 글로벌 포즈 정보를 기반으로 결정된 차량의 위치의 신뢰성이 더욱 높고; 반면, 글로벌 신뢰도가 작을 수록, 글로벌 포즈 정보의 신뢰성의 정도가 더욱 낮으며, 이때 글로벌 포즈 정보를 기반으로 결정된 차량의 위치의 신뢰성이 더욱 낮다.
상술한 분석을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 글로벌 포즈 정보는 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 결정된 것일 수 있으며, 만약 결정된 글로벌 신뢰도가 보다 높으면, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 결정된 글로벌 포즈 정보는 보다 높은 적용 가능성을 가지는 것을 의미하거나, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 정상적으로 운행할 수 있다는 것을 의미할 수 있다.
일부 실시예에서, 제2 단계는 아래의 서브 단계들을 포함할 수 있다.
제1 서브 단계: 제1 프레임 간 상대적 포즈와 로컬 포즈 정보를 기초로 제2 프레임 간 상대적 포즈를 결정한다.
여기서, 제2 프레임 간 상대적 포즈는 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보 사이의 차이를 나타낸다.
일부 실시예에서, 제1 서브 단계는 아래와 같은 세분화 단계들을 포함할 수 있다.
제1 세분화 단계: 이전 프레임 로컬 포즈 정보와 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 기초로, 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제3 프레임 간 상대적 포즈를 결정한다.
마찬가지로, 일부 실시예에서, 공식 2를 기반으로 제3 프레임 간 상대적 포즈
Figure pat00003
를 결정할 수 있다.
[공식 2]
Figure pat00004
여기서, L은 로컬이다.
제2 세분화 단계: 제1 프레임 간 상대적 포즈와 제3 프레임 간 상대적 포즈 사이의 차이 포즈를 결정하고, 차이 포즈를 제2 프레임 간 상대적 포즈로서 결정한다.
일부 실시예에서, 제2 프레임 간 상대적 포즈 =
Figure pat00005
이다.
설명하여야 할 점은, 본 실시예에서, 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 로컬 포즈 정보의 변화, 및 제1 프레임 간 상대적 포즈를 서로 결합하여, 제2 프레임 간 상대적 포즈를 결정함으로써, 제2 프레임 간 상대적 포즈와 차량의 실제 운행 상황이 서로 일치하도록 할 수 있으며, 이에 따라 제2 프레임 간 상대적 포즈가 보다 높은 신뢰성과 정확성을 갖도록 하는 기술 효과가 있다.
제2 서브 단계: 제2 프레임 간 상대적 포즈를 기초로 글로벌 신뢰도를 결정한다.
본 실시예에서, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보 사이의 차이를 기초로, 글로벌 신뢰도를 결정하여, 글로벌 신뢰도에 대한 결정과 차량의 글로벌과 로컬 사이에서의 주행 상황의 차이가 고도로 관련되도록 함으로써, 글로벌 신뢰도가 보다 높은 정확성과 신뢰성을 갖도록 하는 기술 효과가 있다.
제3 단계: 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득한다.
여기서, 포지셔닝 장치는 수요, 과거 이력, 및 시험 등의 방식을 기반으로 글로벌 신뢰도 임계값을 설정할 수 있으며, 본 실시예에서는 한정하지 않는다.
예를 들어, 정밀도 수요가 보다 높은 포지셔닝 시나리오에 대하여, 글로벌 신뢰도 임계값은 보다 큰 값으로 설정될 수 있으며, 반대로, 정밀도 수요가 보다 낮은 포지셔닝 시나리오에 대하여, 글로벌 신뢰도 임계값은 보다 낮은 값으로 설정될 수 있다.
상술한 분석을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 공식 2를 결합하여, 공식 3을 기초로 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하였음을 결정할 수 있다.
[공식 3]
Figure pat00006
여기서, vk는 차량 현재의 속도이고, φ는 기설정 상수이다(마찬가지로, 포지셔닝 장치가 수요, 과거 이력, 및 시험 등의 방식을 기반으로 설정할 수 있으며, 본 실시예에서는 한정하지 않는다).
상술한 공식 3이 성립되면, 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하며(즉, 크거나 같다), 반면, 상술한 공식 3이 성립되지 않으면, 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하지 못한다(즉, 작다).
상기 단계는, 포지셔닝 장치가 글로벌 신뢰도와 글로벌 신뢰도 임계값 사이의 크기를 비교하는 것으로 이해할 수 있으며, 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값보다 크거나 같으면, 글로벌 포즈 정보의 신뢰성의 정도가 보다 높다는 것을 의미하고, 즉 글로벌 포즈 정보가 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 정상적으로 운행하는 상황에서 획득한 것이며, 이때 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득한다.
설명하여야 할 점은, 본 실시예에서, 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하였을 때, 글로벌 포즈 정보는 보다 높은 신뢰성을 가지며, 보다 높은 신뢰성을 가지는 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합하여 융합 포즈 정보를 생성함으로써, 융합 포즈 정보가 보다 높은 신뢰성을 갖게 되어, 융합 포즈 정보를 기반으로 정밀도가 보다 높은 차량의 위치를 결정하는 기술 효과를 만족한다.
일부 실시예에서, 제3 단계는, 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 로컬 포즈 정보와 대응되는 로컬 신뢰도를 획득하고, 로컬 신뢰도가 기설정 로컬 신뢰도 임계값에 도달하면, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
마찬가지로, 로컬 신뢰도는 로컬 포즈 정보의 신뢰성의 정도를 나타낸다. 상대적으로, 로컬 신뢰도가 높을 수록, 로컬 포즈 정보의 신뢰성의 정도가 보다 높고, 로컬 포즈 정보를 기반으로 결정된 차량의 위치의 신뢰성이 보다 높으며; 반면, 로컬 신뢰도가 작을 수록, 로컬 포즈 정보의 신뢰성의 정도가 낮으며, 이때 로컬 포즈 정보를 기반으로 결정된 차량의 위치의 신뢰성이 낮다.
로컬 신뢰도 임계값의 설정에 대한 원리는 상술한 글로벌 신뢰도 임계값을 설정하는 원리를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 포지셔닝 장치는 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값에 도달한 것으로 결정될 때, 로컬 신뢰도를 더 획득하여, 로컬 신뢰도와 로컬 신뢰도 임계값 사이의 크기를 판단하고, 로컬 신뢰도가 로컬 신뢰도 임계값보다 크거나 같으면, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 생성한다.
상술한 분석을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 로컬 포즈 정보는 이미지 수집 장치와 관성 측정 유닛으로 구성된 장치(로컬 비주얼 주행 기록계 장치라고 지칭할 수 있다)를 기반으로 결정된 것일 수 있다. 상응하게, 로컬 신뢰도가 로컬 신뢰도 임계값에 도달하면, 로컬 비주얼 주행 기록계 장치가 보다 높은 적용 가능성을 갖는 것을 의미할 수 있으며, 또는, 로컬 비주얼 주행 기록계 장치가 정상적으로 운행할 수 있다는 것을 의미할 수 있다.
마찬가지로, 본 실시예에서, 로컬 신뢰도가 로컬 신뢰도 임계값에 도달하였을 때, 로컬 포즈 정보는 보다 높은 신뢰성을 가지며, 보다 높은 신뢰성을 가지는 글로벌 포즈 정보와 보다 높은 신뢰성을 가지는 로컬 포즈 정보에 대해 융합하여 융합 포즈 정보를 생성함으로써, 융합 포즈 정보가 보다 높은 신뢰성을 갖도록 할 수 있으며, 융합 포즈 정보를 기반으로 정밀도가 보다 높은 차량의 위치를 결정하는 기술 효과를 만족한다.
다른 일부 실시예에서, 만약 포지셔닝 장치가 판단한 결과 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값보다 작으면, 즉 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 정상적으로 운행하지 못할 가능성이 있으며, 이때 로컬 포즈 정보를 융합 포즈 정보로서 결정하여, 글로벌 포즈 정보의 신뢰성이 높지 않거나 비정상일 경우, 여전히 로컬 포즈 정보를 통해 차량의 위치를 결정할 수 있으므로, 포지셔닝할 수 없는 단점을 해결하고, 포지셔닝의 유연성과 다양성을 향상시키는 기술 효과가 있다.
여기서, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 정상적으로 운행한 후, 포지셔닝 장치는 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 결합하여 융합 포즈 정보를 결정한다.
다른 일부 실시예에서, 만약 포지셔닝 장치가 판단한 결과 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값보다 작으면, 즉 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 정성적으로 운행하지 못할 가능성이 있으며, 이때 로컬 포즈 정보에 대응되는 로컬 신뢰도를 획득할 수 있으며, 만약 로컬 신뢰도가 기설정 로컬 신뢰도 임계값에 도달하면, 로컬 포즈 정보를 융합 포즈 정보로서 결정할 수 있다.
본 실시예에서, 상술한 만약 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값보다 작을 때, 바로 로컬 포즈 정보를 융합 포즈 정보로 결정하는 실시예의 기초 상에서, 추가적으로 로컬 신뢰도와 로컬 신뢰도 임계값 사이의 크기 관계를 결합하여, 로컬 포즈 정보를 융합 포즈 정보로 결정함으로써, 융합 포즈 정보가 보다 높은 신뢰성을 갖게 되어, 포지셔닝의 정밀도가 최대한 포지셔닝의 수요를 만족하도록 할 수 있으며, 차량의 주행 안전을 확보하는 기술 효과가 있다.
다른 일부 실시예에서, 만약 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하고, 로컬 신뢰도가 로컬 신뢰도 임계값에 도달하지 못하면, 글로벌 포즈 정보를 융합 포즈 정보로 결정하고, 비주얼 주행 기록계 장치가 정상적으로 운행한 후, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 결합하여 융합 포즈 정보를 결정할 수 있다.
다른 일부 실시예에서, 만약 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값보다 작으며, 로컬 신뢰도가 로컬 신뢰도 임계값보다 작으면, 포지셔닝 장치는 알림 정보를 출력하여 포지셔닝의 이상을 알림으로써, 운전자 또는 다른 승객에게 차량에 대해 검출하거나, 기타 상응한 처리를 수행하도록 환기하여, 포지셔닝이 불가능하여 차량 안전 사고가 발생하는 것과 같은 단점을 방지하고, 차량 주행의 안전성을 향상시킬 수 있다.
상술한 분석을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 본 실시예에서, 융합 포즈 정보를 결정하는 방식은 아래와 같은 네 가지를 포함할 수 있다.
제1 방식: 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보의 신뢰성이 모두 보다 높은 시나리오에서, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정할 수 있다.
제2 방식: 글로벌 포즈 정보의 신뢰성이 보다 높지만, 로컬 포즈 정보의 신뢰성이 보다 낮은 시나리오에서, 글로벌 포즈 정보를 융합 포즈 정보로서 결정할 수 있다.
제3 방식, 글로벌 포즈 정보의 신뢰성이 보다 낮지만, 로컬 포즈 정보의 신뢰성이 보다 높은 시나리오에서, 로컬 포즈 정보를 융합 포즈 정보로서 결정할 수 있다.
제4방식, 글로벌 포즈 정보의 신뢰성이 보다 낮으며, 로컬 포즈 정보의 신뢰성이 보다 낮은 시나리오에서, 포지셔닝 이상에 대한 알림 정보를 발생할 수 있다.
설명하여야 할 점은, 상술한 네 가지 방식을 결합하여 차량에 대해 포지셔닝함으로써, 차량 포지셔닝에 대한 유연성과 다양성을 구현할 수 있으며, 상술한 융합 포즈 정보를 결정하는 네 가지 방식의 평활한 전환을 구현하여, 차량 포지셔닝에 대한 평활한 전환을 구현할 수 있으므로, 포지셔닝 과정의 전반성과 완전성, 및 포지셔닝 방법의 다양성과 유연성을 구현할 수 있으며, 나아가 차량 포지셔닝에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 차량의 주행 안전을 확보하는 기술 효과가 있다.
일부 실시예에서, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하는 것은, 하나의 최대 사후 추정 과정으로 이해할 수 있다.
예를 들어, 공식 4를 통해 융합 포즈 정보를 결정할 수 있다.
[공식 4]
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
는 최대 사후 추정 변수이고,
Figure pat00009
는 로컬 포즈 정보의 유사값으로서, 소정 상태
Figure pat00010
에서의 로컬 포즈 정보의 조건 확률을 나타내고,
Figure pat00011
는 글로벌 포즈 정보의 유사값으로서, 소정 상태
Figure pat00012
에서의 글로벌 포즈 정보의 조건 확률을 나타낸다.
Figure pat00013
최대를 만족할 때의
Figure pat00014
를 융합 포즈 정보로서 결정한다.
Figure pat00015
는 로컬 입력량이고,
Figure pat00016
는 현재 프레임(즉, 제k 프레임)의 로컬 포즈 정보이고,
Figure pat00017
는 이전 프레임(즉 제 k-1 프레임)의 로컬 포즈 정보이고,
Figure pat00018
는 글로벌 입력량이고,
Figure pat00019
는 글로벌 자세 정보가 글로벌 좌표계로부터, 로컬 포즈 정보가 처한 로컬 좌표계로 변환되는 변환 상태 변수이다.
일부 실시예에서,
Figure pat00020
이고, 여기서,
Figure pat00021
는 비주얼 주행 기록계 장치를 기반으로 획득한 로컬 포즈 정보이다.
Figure pat00022
이고, 여기서,
Figure pat00023
는 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 획득한 글로벌 포즈 정보이다.
일부 실시예에서,
Figure pat00024
Figure pat00025
Figure pat00026
이며,
Figure pat00027
는 공식 5로 표시할 수 있다.
[공식 5]
Figure pat00028
Figure pat00029
일부 실시예에서,
Figure pat00030
는 공식 6을 통해 표시할 수 있다.
[공식 6]
Figure pat00031
공식 6에 대해 해를 구할 때, 사후 추정의 방식을 사용하여, 음의 로그를 이용하여 로컬 포즈 정보의 제곱 합을 결정하여, 비선형 최소 제곱 문제를 생성하고, 반복 알고리즘을 사용하여 최종 결과를 결정할 수 있으며, 구체적인 연산 과정은 관련기술을 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
일부 실시예에서, 차량 주행 시, 차량에 대해 포지셔닝할 때마다, 공식 7을 기반으로 차량의 로컬 포즈 정보에 대해 초기화 처리를 수행하여, 차량의 초기화 로컬 포즈 정보
Figure pat00032
를 획득할 수 있다.
[공식 7]
Figure pat00033
S304: 글로벌 롤각과 로컬 롤각을 기초로 제1 보상 파라미터를 결정하고, 글로벌 피치각과 로컬 피치각을 기초로 제2 보상 파라미터를 결정한다.
예를 들어, 글로벌 롤각과 로컬 롤각 사이의 차이값을 기초로 제1 보상 파라미터를 결정하고, 글로벌 피치각과 로컬 피치각 사이의 차이값을 기초로 제2 보상 파라미터를 결정할 수 있다.
S305: 제1 보상 파라미터와 제2 보상 파라미터를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득한다.
설명하여야 할 점은, 본 실시예에서, 제1 보상 파라미터와 제2 보상 파라미터를 결합하여 융합 포즈 정보에 대해 보상함으로써, 차량의 롤각과 피치각 상의 제약을 구현하는 것에 해당되며, 차량의 롤각과 피치각 상에서의 차량의 “느린 드리프트”를 방지하고, 결정되는 차량의 위치의 정확성을 향상시키는 기술 효과가 있다.
상술한 분석을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 일부 실시예에서, 글로벌 자세각 정보는 글로벌 요각을 더 포함할 수 있고, 로컬 자세각 정보는 로컬 요각을 더 포함할 수 있으며, 이때 제1 보상 파라미터를 결정하는 기초 상에서, 글로벌 요각과 로컬 요각을 기반으로 제3 보상 파라미터를 더 결정하고, 제3 보상 파라미터를 결합하여 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행할 수 있다.
예를 들어, 제1 보상 파라미터와 제3 보상 파라미터를 결합하여 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행할 수 있고, 제2 보상 파라미터와 제3 보상 파라미터를 결합하여 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행할 수도 있으며, 제1 보상 파라미터, 제2 보상 파라미터, 및 제3 보상 파라미터를 결합하여 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 보상 처리의 유연성과 다양성을 향상시키는 기술 효과를 구현할 수도 있다.
도 4는 본 출원의 제3 실시예를 나타내는 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 차량 포지셔닝 장치(400)는,
차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 차량의 중간 포즈 정보를 획득하는 제1 획득 유닛(401);
중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 결정 유닛(402);
차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하는 제2 획득 유닛(403);
글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하는 융합 유닛(404);
글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득하는 보상 유닛(405)을 포함한다.
도 5는 본 출원의 제4 실시예를 나타내는 도면으로서, 도 5에 도시된 바와 같이, 차량 포지셔닝 장치(500)는, 제1 획득 유닛(501), 결정 유닛(502), 제2 획득 유닛(503), 융합 유닛(504), 보상 유닛(505)을 포함한다.
제1 획득 유닛(501)은 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 차량의 중간 포즈 정보를 획득한다.
결정 유닛(502)은 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 여기서, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함한다.
제2 획득 유닛(503)은 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 차량은 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 포함하고, 차량에 고정밀 맵이 저장되어 있으면, 제1 획득 유닛(501)은,
차량 주행 과정에서의 차선 정보를 획득하는 제1 획득 서브 유닛(5011);
차선 정보와 고정밀 맵에 대해 매칭 처리를 수행하여, 매칭 포즈 정보를 획득하는 매칭 서브 유닛(5012);
글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 기반으로 수집한 중간 포즈 정보를 획득하는 제2 획득 서브 유닛(5013);
매칭 포즈 정보와 중간 포즈 정보를 기초로 글로벌 포지셔닝 정보를 생성하는 생성 서브 유닛(5014)을 포함한다.
일부 실시예에서, 차량은 이미지 수집 장치를 포함하고, 로컬 포즈 정보는 이미지 수집 장치가 수집한 차량 주행 과정에서의 이미지를 기반으로 결정된 비주얼 주행 기록계 정보이다.
일부 실시예에서, 글로벌 자세각 정보는 글로벌 롤각과 글로벌 피치각을 포함하고, 로컬 자세각 정보는 로컬 롤각과 로컬 피치각을 포함한다.
융합 유닛(504)은 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득한다.
도 5를 참조하면, 일부 실시예에서, 글로벌 포즈 정보는 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 포함하고, 이전 프레임과 현재 프레임은 차량 주행 과정에서의 이미지 중의 인접한 두 프레임이고; 융합 유닛(504)은, 제3 결정 서브 유닛(5041), 제4 결정 서브 유닛(5042), 융합 서브 유닛(5043)을 포함한다.
제3 결정 서브 유닛(5041)은 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 기초로, 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제1 프레임 간 상대적 포즈를 결정한다.
제4 결정 서브 유닛(5042)은 제1 프레임 간 상대적 포즈와 로컬 포즈 정보를 기초로 글로벌 포즈 정보의 글로벌 신뢰도를 결정한다.
일부 실시예에서, 제4 결정 서브 유닛(5042)은, 제1 결정 모듈, 제2 결정 모듈을 포함한다.
제1 결정 모듈은 제1 프레임 간 상대적 포즈와 로컬 포즈 정보를 기초로 제2 프레임 간 상대적 포즈를 결정하되, 제2 프레임 간 상대적 포즈는 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보 사이의 차이를 나타낸다.
일부 실시예에서, 로컬 포즈 정보는 이전 프레임 로컬 포즈 정보와 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 포함하고; 제1 결정 모듈은,
이전 프레임 로컬 포즈 정보와 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 기초로, 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제3 프레임 간 상대적 포즈를 결정하는 제1 결정 서브 모듈;
제1 프레임 간 상대적 포즈와 제3 프레임 간 상대적 포즈 사이의 차이 포즈를 결정하고, 차이 포즈를 제2 프레임 간 상대적 포즈로서 결정하는 제2 결정 서브 모듈을 포함한다.
제2 결정 모듈은 제2 프레임 간 상대적 포즈를 기초로 글로벌 신뢰도를 결정한다.
융합 서브 유닛(5043)은 만약 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득한다.
일부 실시예에서, 만약 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 융합 서브 유닛(5043)은,
글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 로컬 포즈 정보에 대응되는 로컬 신뢰도를 획득하는 획득 모듈;
로컬 신뢰도가 기설정 로컬 신뢰도 임계값에 도달하면, 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하는 융합 모듈을 포함한다.
보상 유닛(505)은 글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득한다.
도 5를 참조하면, 일부 실시예에서, 보상 유닛(505)은,
글로벌 롤각과 로컬 롤각을 기초로 제1 보상 파라미터를 결정하는 제1 결정 서브 유닛(5051);
글로벌 피치각과 로컬 피치각을 기초로 제2 보상 파라미터를 결정하는 제2 결정 서브 유닛(5052);
제1 보상 파라미터와 제2 보상 파라미터를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득하는 보상 서브 유닛(5053);
만약 글로벌 신뢰도가 글로벌 신뢰도 임계값보다 작으면, 로컬 포즈 정보를 기초로 차량의 위치를 획득하는 제5 결정 서브 유닛(5054)을 포함한다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자기기, 판독 가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램을 더 제공한다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 프로그램을 더 제공하며, 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장되고, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 판독 가능 저장매체로부터 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있으며, 적어도 하나의 프로세서는 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 상술한 어느 하나의 실시예에 따른 방안을 수행하도록 한다.
도 6은 본 출원의 실시예를 실시할 수 있는 예시적 전자기기(600)를 나타내는 블록도이다. 전자기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 정보 단말, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터, 및 기타 적합한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 의미한다. 전자기기는 개인 정보 단말, 셀폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 의미할 수도 있다. 본문에 개시된 부재, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시적인 것이며, 본문에 기재된 것 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려는 의도가 아니다.
도 6에 도시된 바와 같이, 전자기기(600)는 컴퓨팅 유닛(601)을 포함하여, 읽기 전용 메모리(602, ROM)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장 유닛(608)으로부터 랜덤 액세스 메모리(603, RAM)에 로딩된 컴퓨터 프로그램을 기초로, 다양한 적합한 동작 및 처리를 수행할 수 있다. RAM(603)에는, 전자기기(600)의 조작에 필요한 다양한 프로그램과 데이터를 더 저장할 수 있다. 컴퓨팅 유닛(601), ROM(602) 및 RAM(603)은 버스(604)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(605)도 버스(604)에 연결된다.
전자기기(600)의 복수의 부재는 I/O 인터페이스(605)에 연결되고, 예를 들어 키보드, 마우스 등과 같은 입력 유닛(606); 예를 들어 다양한 유형의 디스플레이, 스피커 등과 같은 출력 유닛(607); 예를 들어 자기 디스크, 광 디스크 등과 같은 저장 유닛(608); 및 예를 들어 네트워크 카드, 모뎀, 무선 통신 트랜시버 등과 같은 통신 유닛(609)을 포함한다. 통신 유닛(609)은 전자기기(600)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 통신 네트워크를 통해 기타 기기와 정보/데이터를 교환하는 것을 허용한다.
컴퓨팅 유닛(601)은 처리 및 연산 능력을 갖춘 다양한 범용 및/또는 전용 처리 모듈일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(601)의 일부 예시로서 중앙 처리 유닛(CPU), 그래픽 처리 유닛(GPU), 다양한 전용 인공지능(AI) 연산 칩, 다양한 기계 학습 모델 알고리즘을 실행하는 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및 임의의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등을 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 컴퓨팅 유닛(601)은 상술한 각각의 방법 및 처리를 수행하는 바, 예를 들어 차량 포지셔닝 방법을 들 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 차량 포지셔닝 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 명시적으로 저장 유닛(608)과 같은 기계 판독 가능 매체에 포함될 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 부분 또는 전부는 ROM(602) 및/또는 통신 유닛(609)을 통해 전자기기(600) 상에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(603)에 로딩되어 컴퓨팅 유닛(601)에 의해 실행될 때, 상술한 차량 포지셔닝 방법의 하나 또는 복수의 단계를 수행할 수 있다. 선택적으로, 기타 실시예에서, 컴퓨팅 유닛(601)은 기타 임의의 적합한 방식(예를 들어, 펌웨어를 통해)을 통해 차량 포지셔닝 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에 기재되는 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 필드 프로그래머블 어레이(FPGA), 전용 집적 회로(ASIC), 전용 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩 시스템(SOC), 컴플렛 프로그래머블 논리 장치(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 실시되는 것을 포함할 수 있고, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래머블 프로세서를 포함하는 프로그래머블 시스템 상에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 해당 프로그래머블 프로세서는 전용 또는 범용 프로그래머블 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치, 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터와 명령을 수신할 수 있으며, 데이터와 명령을 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력 장치, 및 해당 적어도 하나의 출력 장치로 전송할 수 있다.
본 출원의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로래밍 언어의 임의의 조합으로 작성할 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행될 때 흐름도 및/또는 블록도에서 규정하는 기능/조작이 실시되도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계 상에서 실행되거나, 부분적으로 기계 상에서 실행될 수 있으며, 독립 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 기계 상에서 실행되고 부분적으로 원격 기계 상에서 실행되거나 완전히 원격 기계 또는 서버 상에서 실행될 수도 있다.
본 출원의 문맥에서, 기계 판독 가능 매체는 유형의 매체일 수 있고, 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기에 의해 사용되거나 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합되어 사용되는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 기계 판독 가능 신호 매체이거나 기계 판독 가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 전자적, 자기적, 광학적, 전자기적, 적외선, 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 기계 판독 가능 저장매체의 더 구체적인 예시로서 하나 또는 복수의 선을 기반으로 하는 전기적 연결, 휴대형 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 소거 가능 및 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EPROM 또는 플래쉬 메모리), 광섬유, 휴대용 컴팩트 읽기 전용 메모리(CD-ROM), 광학 저장 장치, 자기 저장 장치, 또는 상술한 내용의 임의의 조합을 포함한다.
사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 본 명세서에 기재되는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시장치(예를 들어, CRT(캐소드레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드와 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 지향 장치를 통해 입력을 컴퓨터로 제공할 수 있다. 기타 종류의 장치는 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력)을 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기에 기재되는 시스템과 기술은 백그라운드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버로서), 또는 중간부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 유저 인터페이스 또는 해당 인터넷 브라우저를 통해 여기에 기재되는 시스템 및 기술의 실시형태와 인터랙션할 수 있다), 또는 이러한 백그라운드 부재, 중간 부재, 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 임의의 조합의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 부재를 서로 연결시킬 수 있다. 통신 네트워크의 예시로서, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트 - 서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 생성한다. 서버는 클라우드 서버일 수 있고, 클라우드 컴퓨팅 서버 또는 클라우드 호스트라고도 불리우며, 클라우드 컴퓨팅 서비스 시스템 중의 일 호스트 제품으로서, 기존의 물리 호스트와 가상 사설 서버("Virtual Private Server", 또는 "VPS"로 약칭)에 존재하는 관리 상의 어려움이 크고, 서비스 확장이 약한 흠결을 해결한다. 서버는 분포식 시스템의 서버, 또는 블록 체인이 결합된 서버일 수도 있다.
도 7은 본 출원의 제5 실시예를 나타내는 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 차량(700)은, 글로벌 포지셔닝 장치(701), 로컬 포지셔닝 장치(702), 포즈 그래프 최적화 장치(703)를 포함한다.
글로벌 포지셔닝 장치(701)는 차량의 글로벌 포지셔닝 정보를 획득하되, 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 글로벌 포지셔닝 장치(701)는 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛을 포함한다.
여기서, 글로벌 항법 위성 시스템 및/또는 관성 측정 유닛이 글로벌 포지셔닝 정보를 획득하는 원리는, 상술한 실시예를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
로컬 포지셔닝 장치(702)는 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함한다.
일부 실시예에서, 로컬 포지셔닝 장치(702)는 비주얼 주행 기록계 장치를 포함하며, 비주얼 주행 기록계 장치는 이미지 수집 장치, 글로벌 항법 위성 시스템, 관성 측정 유닛을 기반으로 구성될 수 있다. 비주얼 주행 기록계 장치가 로컬 포지셔닝 정보를 획득하는 원리는 상술한 실시예를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
포즈 그래프 최적화 장치(703)는 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하고, 글로벌 자세각 정보와 로컬 자세각 정보를 기초로, 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득한다.
일부 실시예에서, 도 7에 도시된 바와 같이, 포즈 그래프 최적화 장치(703)는, 상태 머신 컴포넌트(7031)와 포즈 융합 컴포넌트(7032)를 포함할 수 있다.
상태 머신 컴포넌트(7031)는 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성, 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성을 결정하고, 글로벌 상태 속성과 로컬 상태 속성을 기초로 융합 포즈 정보를 결정한다.
여기서, 상태 속성은 정상 상태와 이상 상태를 포함하고, 상응하게, 글로벌 상태 속성은 글로벌 정상 상태와 글로벌 이상 상태를 포함하고, 로컬 상태 속성은 로컬 정상 상태와 로컬 이상 상태를 포함한다.
상술한 실시예의 분석을 결합하여 알 수 있는 바와 같이, 만약 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성이 글로벌 정상 상태이면, 글로벌 포지셔닝 장치(701)가 정상적으로 운행하여, 상대적으로 신뢰적인 글로벌 포지셔닝 정보를 제공할 수 있다는 것을 의미하고, 반대로, 만약 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성이 글로벌 이상 상태이면, 글로벌 포지셔닝 장치(701)가 비정상적으로 운행하여, 상대적으로 신뢰적인 글로벌 포지셔닝 정보를 제공할 수 없다는 것을 의미한다.
마찬가지로, 만약 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성이 로컬 정상 상태이면, 로컬 포지셔닝 장치(702)가 정성적으로 운행하여, 상대적으로 신뢰적인 로컬 포지셔닝 정보를 제공할 수 있다는 것을 의미하고, 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성이 로컬 이상 상태이면, 로컬 포지셔닝 장치(702)가 비정상적으로 운행하여, 상대적으로 신뢰적인 로컬 포지셔닝 정보를 제공할 수 없다는 것을 의미한다.
포즈 융합 컴포넌트(7032)는 글로벌 포즈 정보 및/또는 로컬 포즈 정보를 기초로 융합하여 융합 포즈 정보를 획득한다.
상술한 분석을 결합하여 알 수 있는 바와 같이, 예를 들어, 만약 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성이 글로벌 정상 상태이며, 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성이 로컬 정상 상태이면, 포즈 융합 컴포넌트(7032)는 글로벌 포즈 정보와 로컬 포즈 정보를 기초로 융합하여 융합 포즈 정보를 획득한다.
예시적으로, 차량에 대한 매번 포지셔닝을 모두 하나의 포지셔닝 노드로 간주할 수 있으며, 도 8에 도시된 바와 같이, 예시적으로 3개의 포지셔닝 노드를 나타내며, 각각 포지셔닝 노드 1, 포지셔닝 노드 2, 포지셔닝 노드 3으로 표기한다.
도 8에 도시된 바와 같이, 포지셔닝 노드 1은 초기 포지셔닝 노드이고, 포지셔닝 노드 1에서, 포지셔닝 노드1에서의 글로벌 포지셔닝 정보 1과 로컬 포지셔닝 정보1을 기반으로, 포지셔닝 노드 1에서의 차량의 위치를 결정할 수 있다.
도 8 및 공식 6을 참조하면 알 수 있는 바와 같이, 포지셔닝 노드 2에서, 로컬 포지셔닝 정보 1과 로컬 포지셔닝 정보 2를 기반으로, 포지셔닝 노드 1과 포지셔닝 노드 2 사이의 상대적 자세 제약 12를 구성하고, 상기 상대적 자세 제약 12, 포지셔닝 노드 2에서의 글로벌 포지셔닝 정보 2와 로컬 포지셔닝 정보 2를 기반으로, 포지셔닝 노드 2에서의 차량의 위치를 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 도 8에 도시된 바와 같이, 포지셔닝 노드 3에서, 로컬 포지셔닝 정보 2와 로컬 포지셔닝 정보 3을 기초로, 포지셔닝 노드 2와 포지셔닝 노드3 사이의 상대적 자세 제약 23을 구성할 수 있으며, 로컬 포지셔닝 정보1과 로컬 포지셔닝 정보 3을 기초로, 포지셔닝 노드 1과 포지셔닝 노드 3 사이의 상대적 자세 제약 13을 구성하고, 상대적 자세 제약 23, 상대적 자세 제약 13, 포지셔닝 노드 3에서의 글로벌 포지셔닝 정보 3과 로컬 포지셔닝 정보 3을 기초로, 포지셔닝 노드 3에서의 차량의 위치를 결정할 수 있다.
더욱 많은 포지셔닝 노드의 구현 원리는 상술한 구현 원리와 동일하며, 여기서는 상세하게 나열하지 않는다.
또 예를 들어, 만약 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성이 글로벌 정상 상태이지만, 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성이 로컬 이상 상태이면, 포즈 융합 컴포넌트(7032)는 글로벌 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정한다.
예시적으로, 도 9에 도시된 바와 같이, 도 8의 기초 상에서 포지셔닝 노드 4를 추가한다.
포지셔닝 노드 4의 경우, 로컬 상태 속성이 로컬 이상 상태이므로, 포지셔닝 노드 4의 경우, 글로벌 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정한다.
또 예를 들어, 만약 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성이 글로벌 이상 상태이지만, 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성이 로컬 정상 상태이면, 포즈 융합 컴포넌트(7032)는 로컬 포즈 정보를 기초로 융합하여 융합 포즈 정보를 획득한다.
예시적으로, 도 10에 도시된 바와 같이, 도 8의 기초 상에서 포지셔닝 노드 5를 추가한다.
포지셔닝 노드 5의 경우, 글로벌 상태 속성이 글로벌 이상 상태이므로, 포지셔닝 노드 5의 경우, 로컬 포즈 정보를 기초로 융합 포즈 정보를 결정한다.
상술한 분석과 도 10을 결합하면 알 수 있는 바와 같이, 다른 일부 실시예에서, 포지셔닝 노드 5에서, 로컬 포지셔닝 정보 3과 로컬 포지셔닝 정보 5를 기반으로, 포지셔닝 노드 3과 포지셔닝 노드 5 사이의 상대적 자세 제약 35를 구성하고, 로컬 포지셔닝 정보 2와 로컬 포지셔닝 정보 5를 기반으로, 포지셔닝 노드 2와 포지셔닝 노드 5 사이의 상대적 자세 제약 25를 구성하고, 상대적 자세 제약 35, 상대적 자세 제약 25, 포지셔닝 노드 5에서의 로컬 포지셔닝 정보 5를 기반으로, 포지셔닝 노드 5에서의 차량의 위치를 결정할 수 있다.
또 예를 들어, 만약 글로벌 포지셔닝 장치(701)의 글로벌 상태 속성이 글로벌 이상 상태이며, 로컬 포지셔닝 장치(702)의 로컬 상태 속성이 로컬 이상 상태이면, 포즈 융합 컴포넌트(7032)는 알림 정보를 출력하여 포지셔닝할 수 없음을 알린다.
여기서, 포즈 융합 컴포넌트(7032)는 또한 글로벌 포지셔닝 장치(701)로부터 출력되는 글로벌 자세각 정보, 및 로컬 포지셔닝 장치(702)로부터 출력되는 로컬 자세각 정보를 기초로 융합 포즈 정보에 대해 수정 처리를 수행하여, 차량의 위치를 획득할 수 있다.
일부 실시예에서, 차량에, 포즈 그래프 최적화 장치의 출력 주파수에 대해 주파수 업스케일링 처리를 수행하여, 주파수 차원의 포지셔닝 수요를 만족시키기 위한 주파수 업스케일링 장치가 더 설치될 수 있다.
예를 들어, 만약 포즈 그래프 최적화 장치로부터 출력되는 주파수가 15HZ이면, 주파수 업스케일링 장치는 포즈 그래프 최적화 장치의 주파수를 125HZ로 업스케일링할 수 있다.
도 11은 본 출원의 제6 실시예를 나타내는 도면이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 본 출원에 따른 전자기기(1100)는 프로세서(1101)와 메모리(1102)를 포함할 수 있다.
메모리(1102)는 프로그램을 저장하기 위한 것으로서; 메모리(1102)는, 예컨대 정적 랜덤 액세스 메모리(영문: static random-access memory, 약칭: SRAM), 더블 데이터 레이트 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(영문: Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory, 약칭: DDR SDRAM)와 같은 랜덤 액세스 메모리(영문: random-access memory, 약칭: RAM) 등의 휘발성 메모리(영문: volatile memory)를 포함할 수 있고; 메모리는, 예를 들어 플래쉬 메모리(영문: flash memory)와 같은 비휘발성 메모리(영문: non-volatile memory)를 포함할 수도 있다. 메모리(1102)는 컴퓨터 프로그램(예를 들어 상술한 방법을 구현하는 응용 프로그램, 기능 모듈 등), 컴퓨터 명령 등을 저장하기 위한 것이며, 상술한 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 명령 등은 섹션을 나누어 하나 또는 복수의 메모리(1102)에 저장될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 명령, 데이터 등은 프로세서(1101)에 의해 호출될 수 있다.
상술한 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 명령 등은 섹션을 나누어 하나 또는 복수의 메모리(1102)에 저장될 수 있다. 또한 상술한 컴퓨터 프로그램, 데이터 등은 프로세서(1101)에 의해 호출될 수 있다.
프로세서(1101)는 메모리(1102)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 실행하여, 상술한 실시예에 관한 방법의 각각의 단계를 구현하기 위한 것이다.
구체적으로 상술한 방법 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있다.
프로세서(1101)와 메모리(1102)는 별도의 구조일 수 있고, 일체로 집적된 집적 구조일 수도 있다. 프로세서(1101)와 메모리(1102)가 별도의 구조일 때, 메모리(1102), 프로세서(1101)는 버스(1103)를 통해 커플링 연결될 수 있다.
본 실시예의 전자기기는 상술한 방법의 기술방안을 수행할 수 있으며, 그 구체적인 구현 과정과 기술 원리는 동일하며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
상술한 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 병열로 수행될 수 있고 순차적으로 수행될 수도 있고 서로 다른 순서로 수행될 수도 있으며, 본 출원에 개시된 기술적 해결수단이 원하는 결과를 얻을 수만 있다면, 본 명세서에서는 이에 대해 한정하지 않는다.
상술한 구체적인 실시형태는 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 본 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 설계 요구와 기타 요소를 기초로, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 가할 수 있다는 것 이해하여야 한다. 본 출원의 사상과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 치환 및 개선 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 포함되어야 한다.

Claims (26)

  1. 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및 관성 측정 유닛 중 적어도 하나를 기반으로 상기 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 상기 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 상기 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 단계;
    상기 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 상기 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하고, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여 융합 포즈 정보를 획득하는 단계;
    상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 단계를 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 글로벌 자세각 정보는 글로벌 롤각과 글로벌 피치각을 포함하고, 상기 로컬 자세각 정보는 로컬 롤각과 로컬 피치각을 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 단계는,
    상기 글로벌 롤각과 상기 로컬 롤각을 기초로 제1 보상 파라미터를 결정하고, 상기 글로벌 피치각과 상기 로컬 피치각을 기초로 제2 보상 파라미터를 결정하는 단계;
    상기 제1 보상 파라미터와 상기 제2 보상 파라미터를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 단계를 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 글로벌 포즈 정보는 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 포함하고, 이전 프레임과 현재 프레임은 상기 차량의 주행 과정에서의 이미지 중의 인접한 두 프레임이고; 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여 융합 포즈 정보를 획득하는 단계는,
    상기 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 상기 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 기초로, 상기 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제1 프레임 간 상대적 포즈를 결정하는 단계;
    상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 상기 글로벌 포즈 정보의 글로벌 신뢰도를 결정하고, 상기 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 상기 융합 포즈 정보를 획득하는 단계를 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 상기 글로벌 포즈 정보의 글로벌 신뢰도를 결정하는 단계는,
    상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 제2 프레임 간 상대적 포즈를 결정하되, 상기 제2 프레임 간 상대적 포즈는 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보 사이의 차이를 나타내는 단계;
    상기 제2 프레임 간 상대적 포즈를 기초로 상기 글로벌 신뢰도를 결정하는 단계를 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 로컬 포즈 정보는 이전 프레임 로컬 포즈 정보와 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 포함하고; 상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 제2 프레임 간 상대적 포즈를 결정하는 단계는,
    상기 이전 프레임 로컬 포즈 정보와 상기 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 기초로, 상기 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제3 프레임 간 상대적 포즈를 결정하는 단계;
    상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 제3 프레임 간 상대적 포즈 사이의 차이 포즈를 결정하고, 상기 차이 포즈를 상기 제2 프레임 간 상대적 포즈로서 결정하는 단계를 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 상기 융합 포즈 정보를 획득하는 단계는,
    상기 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 로컬 포즈 정보에 대응되는 로컬 신뢰도를 획득하고, 상기 로컬 신뢰도가 기설정 로컬 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 상기 융합 포즈 정보를 획득하는 단계를 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 글로벌 신뢰도가 상기 글로벌 신뢰도 임계값보다 작으면, 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 상기 차량의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  9. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    차량에 고정밀 맵이 저장되어 있는 것에 응답하여, 상기 차량의 주행 과정에서의 차선 정보를 획득하고, 상기 차선 정보와 상기 고정밀 맵에 대해 매칭 처리를 수행하여, 매칭 포즈 정보를 획득하는 단계;
    상기 글로벌 항법 위성 시스템 및 관성 측정 유닛 중 적어도 하나를 기반으로 수집된 중간 포즈 정보를 획득하고, 상기 매칭 포즈 정보와 상기 중간 포즈 정보를 기초로 상기 글로벌 포지셔닝 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 차량 포지셔닝 방법.
  10. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량은 이미지 수집 장치를 포함하고, 상기 로컬 포즈 정보는 상기 이미지 수집 장치에 의해 수집된 상기 차량 주행 과정에서의 이미지를 기반으로 결정된 비주얼 주행 기록계 정보인 차량 포지셔닝 방법.
  11. 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및 관성 측정 유닛 중 적어도 하나를 기반으로 상기 차량의 중간 포즈 정보를 획득하는 제1 획득 유닛;
    상기 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 상기 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 결정 유닛;
    상기 차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 상기 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하는 제2 획득 유닛;
    상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하는 융합 유닛;
    상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 보상 유닛을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 글로벌 자세각 정보는 글로벌 롤각과 글로벌 피치각을 포함하고, 상기 로컬 자세각 정보는 로컬 롤각과 로컬 피치각을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 보상 유닛은,
    상기 글로벌 롤각과 상기 로컬 롤각을 기초로 제1 보상 파라미터를 결정하는 제1 결정 서브 유닛;
    상기 글로벌 피치각과 상기 로컬 피치각을 기초로 제2 보상 파라미터를 결정하는 제2 결정 서브 유닛;
    상기 제1 보상 파라미터와 상기 제2 보상 파라미터를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 보상 서브 유닛을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  14. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 글로벌 포즈 정보는 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 포함하고, 이전 프레임과 현재 프레임은 상기 차량의 주행 과정에서의 이미지 중의 인접한 두 프레임이고; 상기 융합 유닛은,
    상기 이전 프레임 글로벌 포즈 정보와 상기 현재 프레임 글로벌 포즈 정보를 기초로, 상기 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제1 프레임 간 상대적 포즈를 결정하는 제3 결정 서브 유닛;
    상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 상기 글로벌 포즈 정보의 글로벌 신뢰도를 결정하는 제4 결정 서브 유닛;
    상기 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 상기 융합 포즈 정보를 획득하는 융합 서브 유닛을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제4 결정 서브 유닛은,
    상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 제2 프레임 간 상대적 포즈를 결정하되, 상기 제2 프레임 간 상대적 포즈는 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보 사이의 차이를 나타내는 제1 결정 모듈;
    상기 제2 프레임 간 상대적 포즈를 기초로 상기 글로벌 신뢰도를 결정하는 제2 결정 모듈을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 로컬 포즈 정보는 이전 프레임 로컬 포즈 정보와 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 포함하고; 상기 제1 결정 모듈은,
    상기 이전 프레임 로컬 포즈 정보와 상기 현재 프레임 로컬 포즈 정보를 기초로, 상기 차량의 인접한 두 프레임 사이에서의 제3 프레임 간 상대적 포즈를 결정하는 제1 결정 서브 모듈;
    상기 제1 프레임 간 상대적 포즈와 상기 제3 프레임 간 상대적 포즈 사이의 차이 포즈를 결정하고, 상기 차이 포즈를 상기 제2 프레임 간 상대적 포즈로서 결정하는 제2 결정 서브 모듈을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 융합 서브 유닛은,
    상기 글로벌 신뢰도가 기설정 글로벌 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 로컬 포즈 정보에 대응되는 로컬 신뢰도를 획득하는 획득 모듈;
    상기 로컬 신뢰도가 기설정 로컬 신뢰도 임계값에 도달하면, 상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 상기 융합 포즈 정보를 획득하는 융합 모듈을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  18. 제14항에 있어서, 상기 보상 유닛은,
    상기 글로벌 신뢰도가 상기 글로벌 신뢰도 임계값보다 작으면, 상기 로컬 포즈 정보를 기초로 상기 차량의 위치를 결정하는 제5 결정 서브 유닛을 더 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  19. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량에 고정밀 맵이 저장되어 있으면, 상기 제1 획득 유닛은,
    상기 차량의 주행 과정에서의 차선 정보를 획득하는 제1 획득 서브 유닛;
    상기 차선 정보와 상기 고정밀 맵에 대해 매칭 처리를 수행하여, 매칭 포즈 정보를 획득하는 매칭 서브 유닛;
    상기 글로벌 항법 위성 시스템 및 관성 측정 유닛 중 적어도 하나를 기반으로 수집된 중간 포즈 정보를 획득하는 제2 획득 서브 유닛;
    상기 매칭 포즈 정보와 상기 중간 포즈 정보를 기초로 상기 글로벌 포지셔닝 정보를 생성하는 생성 서브 유닛을 포함하는 차량 포지셔닝 장치.
  20. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량은 이미지 수집 장치를 포함하고, 상기 로컬 포즈 정보는 상기 이미지 수집 장치에 의해 수집된 상기 차량의 주행 과정에서의 이미지를 기반으로 결정된 비주얼 주행 기록계 정보인 차량 포지셔닝 장치.
  21. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하되,
    상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 포지셔닝 방법을 수행할 수 있도록 하는 전자기기.
  22. 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 포지셔닝 방법을 수행하도록 하는 것인 저장매체.
  23. 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 포지셔닝 방법의 단계를 구현하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  24. 차량에 고정밀 맵이 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 차량의 글로벌 항법 위성 시스템 및 관성 측정 유닛 중 적어도 하나를 기반으로 상기 차량의 중간 포즈 정보를 획득하고, 상기 중간 포즈 정보를 글로벌 포지셔닝 정보로서 결정하되, 상기 글로벌 포지셔닝 정보는 글로벌 포즈 정보와 글로벌 자세각 정보를 포함하는 글로벌 포지셔닝 장치;
    차량의 로컬 포지셔닝 정보를 획득하되, 상기 로컬 포지셔닝 정보는 로컬 포즈 정보와 로컬 자세각 정보를 포함하는 로컬 포지셔닝 장치;
    상기 글로벌 포즈 정보와 상기 로컬 포즈 정보에 대해 융합 처리를 수행하여, 융합 포즈 정보를 획득하고, 상기 글로벌 자세각 정보와 상기 로컬 자세각 정보를 기초로, 상기 융합 포즈 정보에 대해 보상 처리를 수행하여, 상기 차량의 위치를 획득하는 포즈 그래프 최적화 장치를 포함하는 자율 운전 차량.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 로컬 포지셔닝 장치는 비주얼 주행 기록계 장치를 포함하는 자율 운전 차량.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 비주얼 주행 기록계 장치는 이미지 수집 장치, 글로벌 항법 위성 시스템, 관성 측정 유닛을 포함하는 자율 운전 차량.
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