特許 6952165 障害物検出方法および装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6952165

(24)【登録日】2021年9月29日

(45)【発行日】2021年10月20日

(54)【発明の名称】障害物検出方法および装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20211011BHJP

   B60W 40/02 20060101ALI20211011BHJP

   G01S 17/931 20200101ALI20211011BHJP

   G01S 17/87 20200101ALI20211011BHJP

【ＦＩ】

   G08G1/16 C

   B60W40/02

   G01S17/931

   G01S17/87

【請求項の数】13

【外国語出願】

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2020-105892(P2020-105892)

(22)【出願日】2020年6月19日

(65)【公開番号】特開2021-68419(P2021-68419A)

(43)【公開日】2021年4月30日

【審査請求日】2020年10月8日

(31)【優先権主張番号】201911024230.0

(32)【優先日】2019年10月25日

(33)【優先権主張国】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】514322098

【氏名又は名称】ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス アンド テクノロジー カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100099623

【弁理士】

【氏名又は名称】奥山 尚一

(74)【代理人】

【識別番号】100107319

【弁理士】

【氏名又は名称】松島 鉄男

(74)【代理人】

【識別番号】100125380

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 綾子

(74)【代理人】

【識別番号】100142996

【弁理士】

【氏名又は名称】森本 聡二

(74)【代理人】

【識別番号】100166268

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 祐

(74)【代理人】

【識別番号】100170379

【弁理士】

【氏名又は名称】徳本 浩一

(74)【代理人】

【識別番号】100180231

【弁理士】

【氏名又は名称】水島 亜希子

(74)【代理人】

【識別番号】100096769

【弁理士】

【氏名又は名称】有原 幸一

(72)【発明者】

【氏名】ジャン，シュアン

(72)【発明者】

【氏名】リウ，シァン

(72)【発明者】

【氏名】ガオ，ビン

(72)【発明者】

【氏名】ヂュ，シャオシン

(72)【発明者】

【氏名】シュエ，ジンジン

(72)【発明者】

【氏名】ヤン，ファン

(72)【発明者】

【氏名】ワン，ジュンピン

(72)【発明者】

【氏名】ワン，チェンファ

【審査官】 田中 将一

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１８−１９２８７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０７８８８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−１９６９１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１８−０２５９０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２８７１５６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０８Ｇ １／００ − ９９／００

Ｂ６０Ｗ １０／００ − １０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００ − ６０／００

Ｇ０１Ｓ ７／４８ − ７／５１

Ｇ０１Ｓ １７／００ − １７／９５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが前記第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が前記第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するステップと、
前記第一点群データに基づいて地上推定を行うステップと、
前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うステップと
を含む、障害物検出方法。

【請求項2】

前述した前記第一点群データに基づいて地上推定を行うステップは、
前記第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、
各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と前記第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、 前記第一点群データの地上推定結果を取得するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前述した前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップは、
前記第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい前記第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、
前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前述した地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うステップは、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データを前記第一点群データと融合して障害物検出を行うステップ
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが前記第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が前記第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するように構成された取得ユニットと、
前記第一点群データに基づいて地上推定を行うように構成された推定ユニットと、
前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするように構成されたフィルタリングユニットと、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うように構成された検出ユニットと
を含む、障害物検出装置。

【請求項7】

前記推定ユニットは、
前記第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、
各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と前記第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、 前記第一点群データの地上推定結果を取得するステップと
によって、第一点群データに基づいて地上推定を行うようにさらに構成される、請求項６に記載の装置。

【請求項8】

前記フィルタリングユニットは、
前記第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい前記第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、
前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと
によって、前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするようにさらに構成される、請求項６に記載の装置。

【請求項9】

前記検出ユニットは、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データを前記第一点群データと融合して障害物検出を行うステップ
によって、障害物検出を行うようにさらに構成される、請求項６に記載の装置。

【請求項10】

前記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである、請求項６〜９のいずれか一項に記載の装置。

【請求項11】

１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置と
を含み、
前記１つまたは複数のプログラムは、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実現する電子デバイス。

【請求項12】

コンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されると、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータ可読媒体。

【請求項13】

プロセッサによって実行されると、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の実施例は、コンピュータ技術の分野、具体的には自動運転技術の分野、特に障害物検出方法および装置に関する。

【背景技術】

【0002】

自動運転シナリオでは、通常、道路上の障害物を検知するためにレーザーレーダーが使用される。一般に、障害物検出のためにハイビームレーザーレーダーが車体に設置される。ハイビームレーザーレーダーが特定の設置高さを有し、射出されたレーザービームと地上との間に一定の角度があるため、車両周辺からある距離だけ離れた地上の近くの領域に検出不感帯が形成される。

【発明の概要】

【0003】

本開示の実施例は、障害物検出方法および装置、電子デバイス、ならびにコンピュータ可読媒体を提供する。

【0004】

第一様態では、本開示の実施例は、障害物検出方法を提供する。この方法は、第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するステップと、第一点群データに基づいて地上推定を行うステップと、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うステップとを含む。

【0005】

いくつかの実施例では、前述した第一点群データに基づいて地上推定を行うステップは、第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、 第一点群データの地上推定結果を取得するステップとを含む。

【0006】

いくつかの実施例では、前述した第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングするステップは、第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、第二点群データの地上点をフィルタリングするステップとを含む。

【0007】

いくつかの実施例では、前述した地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うステップは、地上点をフィルタリングした後の第二点群データを第一点群データと融合して障害物検出を行うステップを含む。

【0008】

いくつかの実施例では、上記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである。

【0009】

第二様態では、本開示の実施例は、障害物検出装置を提供する。この装置は、第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するように構成された取得ユニットと、第一点群データに基づいて地上推定を行うように構成された推定ユニットと、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングするように構成されたフィルタリングユニットと、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うように構成された検出ユニットとを含む。

【0010】

いくつかの実施例では、上記推定ユニットは、第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と前記第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、 第一点群データの地上推定結果を取得するステップとによって、第一点群データに基づいて地上推定を行うようにさらに構成される。

【0011】

いくつかの実施例では、上記フィルタリングユニットは、第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、第二点群データの地上点をフィルタリングするステップとによって、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングするようにさらに構成される。

【0012】

いくつかの実施例では、上記検出ユニットは、地上点をフィルタリングした後の第二点群データを第一点群データと融合して障害物検出を行うステップによって、障害物検出を行うようにさらに構成される。

【0013】

いくつかの実施例では、上記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである。

【0014】

第三態様では、本開示の実施例は、電子デバイスを提供する。この電子デバイスは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶した記憶装置と、を含み、１つまたは複数のプログラムは、１つまたは複数のプロセッサが第一態様に係る障害物検出方法を実施するように、１つまたは複数のプロセッサによって実行される。

【0015】

第四態様では、本開示の実施例は、第一態様に係る障害物検出方法を実施するためにプロセッサによって実行されるコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読媒体を提供する。

【0016】

本開示の上記実施例の障害物検出方法および装置は、第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得し、次に、第一点群データに基づいて地上推定を行い、次に、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングし、最後に、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うことにより、ハイビームレーザーレーダーの支援によるロービームレーザーレーダーの障害物検知を実現し、車体の振動やロービームレーザーレーダーの設置精度による障害物の誤検出を低減するのに役立つ。

【0017】

本開示の他の特徴、目的および利点は、以下の図面で行われる非限定的な実施例についての詳細な説明からより明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本開示の実施例が適用され得る例示的なシステムアーキテクチャ図である。

【図2】本開示に係る障害物検出方法の一実施例のフローチャートである。

【図3】本開示に係る障害物検出方法の適用シナリオの概略図である。

【図4】本開示の実施例に係る障害物検出方法の別の実施例のフローチャートである。

【図5】本開示に係る障害物検出装置の一実施例の構造概略図である。

【図6】本開示の実施例を実現するのに適した電子デバイスのコンピュータシステムの構造概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面および実施例を参照して本開示をさらに詳細に説明する。本明細書に記載の特定の実施例は、関連発明を解釈するものにすぎず、この発明を限定するものではないことが理解される。また、説明の便宜上、関連発明に関連する部分のみが図面に示されている。

【0020】

なお、本開示の実施例および実施例における特徴は、矛盾しない限り、互いに組み合わせることができる。以下、図面および実施例を参照して本開示を詳細に説明する。

【0021】

図１には、本開示が適用され得る障害物検出方法または障害物検出装置の例示的なシステムアーキテクチャ１００が示されている。

【0022】

図１に示すように、システムアーキテクチャ１００は、自動運転車両１０１、ネットワーク１０２、およびサーバ１０３を含むことができる。ネットワーク１０２は、自動運転車両１０１とサーバ１０３との間の通信リンクを提供するための媒体として機能している。ネットワーク１０２は、有線、無線通信リンク、または光ファイバケーブルなどの様々な接続形態を含むことができる。

【0023】

自動運転車両１０１は、自動運転車両の周囲環境の点群データを収集するために使用される少なくとも２つのレーザーレーダー１０１１、１０１２を備えることができる。自動運転車両１０１は、自動運転車両１０１によって検知されたデータを処理し、運転決定を行うなどのために使用される処理ユニット１０１３をさらに備えることができる。

【0024】

自動運転車両１０１は、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３と対話して、データをサーバ１０３に送信したり、サーバ１０３からデータを受信したりすることができる。サーバ１０３は、自動運転車両１０１にバックグラウンドサポートを提供するサーバであってもよく、自動運転車両１０１によって検知された環境データを分析して処理し、分析処理結果を自動運転車両にフィードバックすることができる。

【0025】

本開示の適用シナリオでは、自動運転車両１０１は、処理ユニット１０１３を用いて、レーザーレーダー１０１１、１０１２によって収集されたデータ点群データをサーバ１０３に送信することができ、サーバ１０３は、受信したデータ点群データに基づいて障害物検出・識別を行い、検出・識別結果を自動運転車両１０１に返信することができ、自動運転車両１０１は、障害物検出・識別結果に基づいて運転決定を行うことができる。あるいは、サーバ１０３は、障害物検出・識別結果に基づいて運転決定を行い、決定コマンドを自動運転車両１０１にフィードバックすることもできる。

【0026】

なお、サーバ１０３は、ハードウェアであってもよいし、ソフトウェアであってもよい。サーバ１０３はハードウェアであれば、複数のサーバからなる分散サーバクラスタとして実現されてもよいし、単一のサーバとして実現されてもよい。サーバ１０３はソフトウェアであれば、複数のソフトウェアまたはソフトウェアモジュール（例えば、分散サービスを提供するための複数のソフトウェアまたはソフトウェアモジュール）として実現されてもよいし、単一のソフトウェアまたはソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。ここでは具体的に限定しない。

【0027】

本開示の実施例に係る障害物検出方法がサーバ１０３によって実行されてもよいため、障害物検出装置は、サーバ１０３に設置されてもよい。

【0028】

あるいは、本開示の実施例に係る障害物検出方法が自動運転車両１０１の処理ユニット１０１３によって実行されてもよいため、障害物検出装置は、自動運転車両１０１の処理ユニット１０１３に設置されてもよい。

【0029】

図１の自動運転車両、ネットワーク、サーバ、レーザーレーダーおよび処理ユニットの数は、単なる例示であることを理解されたい。実際のニーズに応じて、自動運転車両、ネットワーク、サーバ、レーザーレーダーおよび処理ユニットの数が任意に設定されてもよい。

【0030】

さらに図２を参照すると、図２には、本開示に係る障害物検出方法の一実施例のプロセス２００が示されている。この障害物検出方法は、以下のステップを含む。

【0031】

ステップ２０１：第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得する。

【0032】

第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーは、同じ自動運転車両の異なる位置に搭載されたレーザーレーダーである。第一車載用レーザーレーダーは、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い。換言すれば、第一車載用レーザーレーダーは、１６線レーザーレーダー、６４線レーザーレーダーなどのハイビームレーザーレーダーであってもよく、第二車載用レーザーレーダーは、単線すなわち単一の線のレーザーレーダーまたは４線レーザーレーダーなどのロービームレーザーレーダーであってもよい。

【0033】

本実施例では、第一車載用レーザーレーダーの設置高さは、第二車載用レーザーレーダーの設置高さよりも高い。実際には、第一車載用レーザーレーダーのレーザービームと地上との間には一定の角度があり、例えば、１６線レーザーレーダーのレーザービームと地上との間の最大角度は１５°である。第二車載用レーザーレーダーは、設置高さが第一車載用レーザーレーダーの設置高さよりも低いものであって、車両の前方よりも下方になる領域内の障害物を検知するために使用される。

【0034】

第二車載用レーザーレーダーが非単線すなわち非単一の線のレーザーレーダー（４線レーザーレーダーなど）である場合、第二車載用レーザーレーダーのレーザービームも地上で反射するため、第二車載用レーザーレーダーによって収集される点群データは地上点を含む。

【0035】

第二車載用レーザーレーダーが単線レーザーレーダーである場合、理想的には、単線レーザーレーダーのレーザービームは地上に平行である。ただし、設置角度にいくつかの誤差があるため、単線レーザーレーダーのレーザービームには一定の俯角があり得る。単線レーザーレーダーの設置位置が地上に近いため、走行中に車両が振動すると、単線レーザーレーダーのレーザービームが地上に射出され得るため、単線レーザーレーダーによって収集された点群データも地上点を含み得る。

【0036】

上記の第一レーザー点群データおよび第二レーザー点群データは、自動運転車両が同じ位置にある際に第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーが収集する点群データ、例えば、第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーが同じ時刻でそれぞれ収集する点群データであってもよい。

【0037】

本実施例では、上記実行主体は、第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーと接続して、第一点群データおよび第二点群データを取得することができる。あるいは、上記実行主体は、自動運転車両の記憶ユニットに記憶された車載用レーザーレーダーが収集するデータから、第一点群データおよび第二点群データをそれぞれ取得することができる。

【0038】

ステップ２０２：第一点群データに基づいて地上推定を行う。

【0039】

本実施例では、第一点群データに基づいて道路環境の地上を推定することができる。具体的には、ＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ、ランダムサンプルコンセンサス）アルゴリズムを用いて平面検出を行い、第一点群データにおける各データ点の絶対高さに基づいて道路環境の地上を推定することができる。

【0040】

本実施例のいくつかの代替的な実施形態では、第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングし、次に、各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、第一点群データの地上推定結果を取得することができる。

【0041】

ここで、第一車載用レーザーレーダーの検出範囲を複数のプリセット空間グリッドに分け、グリッドごとに地上推定を行うことができる。具体的には、点群の垂直分布に基づいて各グリッドでダウンサンプリングし、ダウンサンプリングされたデータ点に対して地上推定を行い、次に、グリッド内の各データ点から推定された地上までの距離を計算し、この距離が閾値よりも小さい場合、このデータ点を新しい地上点とし、新しい地上点に基づいてこのグリッドの地上フィッティング結果を更新する。グリッド内の各データ点に基づいて地上フィッティング結果を更新した後、隣接するグリッド内の地上間の角度を計算することができる。この角度の余弦値は、隣接するグリッドの地上フィッティング結果の違いを評価するために使用できる。この角度がプリセット角度よりも小さい場合、隣接するグリッドの地上間の角度を平滑化し、複数のグリッドによってフィッティングされた地上を更新する。すべてのグリッドの計算が完了して地上が平滑化された際に地上フィッティング結果の更新を停止し、この時には、地上フィッティング結果が第一点群データの配置されている座標系の垂直軸（ｚ軸）に平行であるか否かを判断することができる。地上フィッティング結果と第一点群データの配置されている座標系の垂直軸（ｚ軸）との間の相対角度がプリセット角度範囲よりも小さい場合（例えば、５°未満）、地上フィッティング結果を得られた第一点群データの地上推定結果として決定することができるが、そうでない場合には、それと第一点群データの配置されている座標系の垂直軸との間の相対角度がプリセット角度範囲よりも小さくなるように、上記の更新によって得られた地上フィッティング結果に基づいて修正を行うことができる。

【0042】

ステップ２０３：第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングする。

【0043】

第一点群データに基づいて地上推定を行った後、第二点群データの各点が地上点であるか否かを判断することができ、具体的には、推定された地上にある第二点群データの点を地上点として決定することができる。

【0044】

あるいは、いくつかの代替的な実施形態では、第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい第二点群データのデータ点を地上点として決定することができる。次に、第二点群データの地上点をフィルタリングすることができる。

【0045】

上記の第一点群データと第二点群データのデータ点に使用される空間座標系は同じである。第一点群データがハイビームレーザーレーダーによって収集され、データ点の密度が高いため、第一点群データに基づいて推定された地上がより正確であり、第一点群データに基づいて推定された地上を地上基準面とすれば、第二点群データの地上点をより正確にフィルタリングすることができる。

【0046】

ステップ２０４：地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行う。

【0047】

地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて、第二レーザーレーダーの検出範囲内の障害物を検出することができる。

【0048】

具体的には、地上点をフィルタリングした後の第二点群データを分割してクラスタリングし、障害物にマッチングすべき複数の点群を取得し、次に、プリセット障害物データベースにおける各障害物の形状、サイズなどの特徴に基づいて、障害物にマッチングすべき点群をマッチングして、障害物の種類を識別することができる。

【0049】

本実施例では、第二車載用レーザーレーダーの設置位置が低く、レーザービームの数が少ないため、第二車載用レーザーレーダーの検出範囲が小さい。第二車載用レーザーレーダーを用いて、道路の隆起や落石など、車両に近い領域内で所在位置が低い障害物を検出することができる。一般的な低い障害物に基づいて、第二点群データをマッチングするための上記プリセット障害物データベースを作成することができる。

【0050】

車体が振動するかまたは第二車載用レーザーレーダーの設置に誤差がある場合、第二点群データにおけるいくつかの地上点が障害物点として誤検出され得るが、本実施例では、第二点群データから地上点をフィルタリングすることにより、障害物点と誤判定される地上点の誤検出率を低減し、検出精度を向上させることができる。

【0051】

任意選択的に、背の高い歩行者、車両、路肩など、第一車載用レーザーレーダーの検出範囲内の障害物については、第一点群データに基づいて障害物検出を行うことができる。さらに任意選択的に、第一点群データ、および地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて、障害物を識別することができ、例えば、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて、車両の前方から距離Ｌだけ離れた箇所に障害物があることを検出した場合、第一点群データに基づいて障害物の高さを計算し、特徴マッチングにより障害物の種類を取得し、さらに、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて検出された障害物と第一点群データに基づいて検出された障害物が同じ障害物であるか否かを判断することができる。

【0052】

本開示の上記実施例に係る障害物検出方法では、第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得し、次に、第一点群データに基づいて地上推定を実行し、次に、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングし、最後に、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うことにより、ハイビームレーザーレーダーの支援によるロービームレーザーレーダーの障害物検知を実現して、より全面的で正確な障害物検出を実現することができる。車体の振動やロービームレーザーレーダーの設置精度による障害物の誤検出を低減することができる。

【0053】

図３を参照すると、図３には、本開示に係る障害物検出方法の概略的な適用シナリオの概略図が示されている。図３に示すように、自動運転車両Ａの第一車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ１は地上から約０．７メートルの高さに設置され、第二車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ２は地上から約０．１８メートルの高さに設置される。第一車載用レーザーレーダーは、１６線レーザーレーダーであって、射出したすべてのレーザービームと地上との交点のうち、車両Ａに最も近いレーザービームと地上との間の角度が１５°である。第一車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ１から車両の前方にある地上の近くの検出不感帯までの距離を計算したところ、約２．６メートルであった（図３に示す陰影領域は第一車載用レーザーレーダーの検出不感帯である）。第二車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ２は、単線レーザーレーダーであってもよく、射出したレーザービームが地上に略平行であり、第一車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ１の検出不感帯を補助的に検出することができる。

【0054】

自動運転車両Ａの第一車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ１および第二車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ２は、連携して動作できるため、自動運転車両Ａの走行中や停止時に車両周辺環境の三次元点群データを収集し、収集した点群データをバックグラウンドサーバにそれぞれ伝送することができる。バックグラウンドサーバは、まず、第一車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ１によって収集された点群データに基づいて地上推定を行い、地上推定結果に基づいて、第二車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ２が同じ地理的位置で収集する点群データから地上点をフィルタリングし、次に、地上点をフィルタリングした後の第二車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ２の他の点群に基づいてクラスタリングおよびマッチングを行うことにより、第一車載用レーザーレーダーＬｉＤＡＲ１の検出不感帯にある障害物Ｂを識別することができる。

【0055】

さらに図４を参照すると、図４には、本開示に係る障害物検出方法の別の実施例のフローチャートが示されている。図４に示すように、本実施例の障害物検出方法のプロセス４００は、以下のステップを含む。

【0056】

ステップ４０１：第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得する。

【0057】

ここで、第一車載用レーザーレーダーは、第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載されており、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い。

【0058】

ステップ４０２：第一点群データに基づいて地上推定を行う。

【0059】

ステップ４０３：第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングする。

【0060】

本実施例のステップ４０１、ステップ４０２、およびステップ４０３はそれぞれ、前記実施例のステップ２０１、ステップ２０２、およびステップ２０３と同じであり、ステップ４０１、ステップ４０２、およびステップ４０３の特定の実施形態については、前記実施例のステップ２０１、ステップ２０２、およびステップ２０３を参照することができるため、ここではその説明を省略する。

【0061】

ステップ４０４：地上点をフィルタリングした後の第二点群データを第一点群データと融合して障害物検出を行う。

【0062】

本実施例では、第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーの校正データを取得することができる。第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーによって収集されたレーザー点群データが同じ座標系を採用する場合、地上点をフィルタリングした後の第二点群データを第一点群データと直接融合することができる。第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーが異なる座標系を採用する場合、慣性ナビゲーションシステムに対する第一車載用レーザーレーダーおよび第二車載用レーザーレーダーの位置校正パラメータをそれぞれ取得し、座標系を変換し、第一点群データおよび第二点群データを慣性ナビゲーションシステムの座標系に変換して融合することができる。あるいは、第一点群データと第二点群データの一方を他方の座標系に変換して融合する。

【0063】

その後、融合された点群データに基づいて障害物検出を行うことができ、具体的には、融合された点群データに対してクラスタリング、領域分割、特徴マッチングなどを行うことにより、障害物の空間的位置、自動運転車両に対する障害物の相対位置、および障害物の移動軌跡と速度を検出することができるし、障害物の種類を識別することもできる。

【0064】

本実施例では、ハイビーム車載用レーザーレーダーの点群データ、および地上点をフィルタリングした後のロービーム車載用レーザーレーダーの点群データを融合することにより、さらに障害物の繰り返し検出を避け、障害物の検出効率を向上させることができる。

【0065】

さらに図５を参照すると、上記障害物検出方法の実施形態として、本開示は、図２および図４に示す方法の実施例に対応する、様々な電子デバイスに特に適用できる障害物検出装置の一実施例を提供する。

【0066】

図５に示すように、本実施例の障害物検出装置５００は、取得ユニット５０１、推定ユニット５０２、フィルタリングユニット５０３、および検出ユニット５０４を含む。ここで、取得ユニット５０１は、第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するように構成される。推定ユニット５０２は、第一点群データに基づいて地上推定を行うように構成される。フィルタリングユニット５０３は、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングするように構成される。検出ユニット５０４は、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うように構成される。

【0067】

いくつかの実施例では、上記推定ユニット５０２は、第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、第一点群データの地上推定結果を取得するステップとによって、第一点群データに基づいて地上推定を行うようにさらに構成される。

【0068】

いくつかの実施例では、上記フィルタリングユニット５０３は、第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、第二点群データの地上点をフィルタリングするステップとによって、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングするようにさらに構成される。

【0069】

いくつかの実施例では、上記検出ユニット５０４は、地上点をフィルタリングした後の第二点群データを第一点群データと融合して障害物検出を行うステップによって、障害物検出を行うようにさらに構成される。

【0070】

いくつかの実施例では、上記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである。

【0071】

装置５００に記載の各ユニットは、図２および図４を参照しながら説明した方法の各ステップに対応することを理解されたい。従って、モデル生成方法について前述した操作および特徴は、装置５００およびそれに含まれるユニットにも適用可能であるため、ここではその説明を省略する。

【0072】

本開示の上記実施例の障害物検出装置５００は、取得ユニットを用いて、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得し、次に、推定ユニットを用いて第一点群データに基づいて地上推定を行い、次に、フィルタリングユニットを用いて第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングし、最後に、検出ユニットを用いて地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うことにより、ハイビームレーザーレーダーの支援によるロービームレーザーレーダーの障害物検知を実現し、車体の振動やロービームレーザーレーダーの設置精度による障害物の誤検出を低減するのに役立つ。

【0073】

さらに図６を参照すると、図６には、本開示の実施例を実施するのに適した電子デバイス（例えば、図１のサーバ）６００の構造概略図が示されている。図６に示す電子デバイスは単なる例示であり、本開示の実施例の機能および使用範囲にいかなる制限も課すべきではない。

【0074】

図６に示すように、電子デバイス６００は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）６０２に記憶されたプログラム、または記憶装置６０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０３にロードされたプログラムに従って、各種の適切な動作および処理を行うことができる、処理装置（例えば、中央処理装置、グラフィックプロセッサなど）６０１を含むことができる。ＲＡＭ６０３には、電子デバイス６００の動作に必要な各種のプログラムやデータも記憶されている。処理装置６０１、ＲＯＭ６０２、およびＲＡＭ６０３は、バス６０４を介して相互に接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６０５もバス６０４に接続されている。

【0075】

一般に、タッチスクリーン、タッチパッド、キーボード、マウス、カメラ、マイク、加速度計、ジャイロスコープなどを含む入力装置６０６、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、スピーカ、バイブレータなどを含む出力装置６０７、ハードディスクなどを含む記憶装置６０８、および通信装置６０９は、Ｉ／Ｏインターフェース６０５に接続できる。通信装置６０９は、電子デバイス６００がデータを交換するために他のデバイスと無線または有線で通信することを可能にすることができる。図６には様々な装置を有する電子デバイス６００が示されているが、示されているすべての装置を実装または具備する必要はないことを理解されたい。より多くのまたはより少ない装置は、代替的に実装または具備されてもよい。図６に示す各ブロックは、１つの装置を表すことができるし、必要に応じて複数の装置を表すこともできる。

【0076】

特に、本開示の実施例によれば、フローチャートを参照して上述したプロセスは、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されてもよい。例えば、本開示の実施例は、フローチャートに示される方法を行うためのプログラムコードが含まれ、コンピュータ可読媒体上で搬送されるコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を含む。このような実施例では、このコンピュータプログラムは、通信装置６０９を介してネットワークからダウンロードされてインストールされてもよいし、記憶装置６０８からインストールされてもよいし、ＲＯＭ６０２からインストールされてもよい。このコンピュータプログラムが処理装置６０１によって実行されると、本開示の実施例の方法において限定された上記機能が実行される。なお、本開示の実施例に記載のコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体、コンピュータ可読記憶媒体、またはこれら２つの任意の組み合わせであってもよい。例えば、コンピュータ可読記憶媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイスであってもよいし、これらの任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例は、１本または複数本の導線を備えた電気コネクタ、ポータブル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）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブル・コンパクト・ディスク・リードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学メモリ、磁気メモリ、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない。本開示の実施例では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用され得るか、またはそれらと組み合わせて使用され得るプログラムを含むかまたは記憶する任意の有形媒体であってもよい。本開示の実施例では、コンピュータ可読信号媒体は、ベースバンド内で伝搬されるか、またはコンピュータ可読プログラムコードを担持するキャリアの一部として伝搬されるデータ信号を含むことができる。そのように伝搬されるデータ信号には、電磁信号、光信号、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない、様々な形態を採用することができる。コンピュータ可読信号媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用されるか、またはそれらと組み合わせて使用されるプログラムを送信、伝搬、または伝送することができる、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、電線、光ファイバケーブル、ＲＦ（無線周波数）など、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない、任意の適切な媒体によって送信することができる。

【0077】

上記コンピュータ可読媒体は、上記電子デバイスに含まれるものであってもよいし、この電子デバイスに組み込まれることなく、単独で存在するものであってもよい。上記コンピュータ可読媒体には１つまたは複数のプログラムが担持されており、上記１つまたは複数のプログラムがこの電子デバイスによって実行されると、この電子デバイスは、地上からの高さが第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得し、第一点群データに基づいて地上推定を行い、第一点群データの地上推定結果に基づいて第二点群データの地上点をフィルタリングし、地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行う。

【0078】

本開示の実施例の動作を行うためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語と、「Ｃ」言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語とを含む１つまたは複数のプログラミング言語、またはそれらの組み合わせで書かれてもよい。プログラムコードは、完全にユーザコンピュータ上で実行され得るか、または部分的にユーザコンピュータ上で実行され得るか、または独立したソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザコンピュータ上で、部分的にリモートコンピュータ上で実行され得るか、または完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行され得る。リモートコンピュータの場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを介して、ユーザのコンピュータに接続され得るか、または外部コンピュータに接続され得る（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用してインターネットを介して接続を行う）。

【0079】

図中のフローチャートおよびブロック図は、本開示の様々な実施例に係るシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の実現可能なアーキテクチャ、機能、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実現するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、モジュール、プログラムセグメントまたはコードの一部を表すことができる。また、いくつかの代替的な実施形態では、ブロックに示されている機能は、図面に示されている順序と異なって発生し得る。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際には実質的に並行して実行されてもよいし、関連する機能に応じて、逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図および／またはフローチャートの各ブロックと、ブロック図および／またはフローチャートのブロックの組み合わせは、指定された機能または動作を行うための専用ハードウェアに基づくシステムによって実現されてもよいし、専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実現されてもよい。

【0080】

本開示の実施例に記載のユニットは、ソフトウェアによって実現されてもよいし、ハードウェアによって実現されてもよい。上記ユニットは、例えば、取得ユニット、推定ユニット、フィルタリングユニット、および検出ユニットを含むプロセッサとして説明されるプロセッサに配置されてもよい。ここで、これらのユニットの名称は、特定の場合にこのユニット自体を限定するためのものではなく、例えば、取得ユニットは、「第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するためのユニット」として説明されてもよい。

【0081】

以上の説明は、本発明の好ましい実施例、および使用された技術的原理の説明にすぎない。本開示に係る本発明の範囲は、上記技術的特徴の特定の組み合わせからなる技術的解決手段に限定されず、本発明の概念から逸脱することなく上記技術的特徴またはその同等の特徴の任意の組み合わせからなる他の技術的解決手段に含まれることが当業者にとって理解される。例えば、上記他の技術的解決手段は、上記特徴と、本願において開示される（これらに限定されない）同様の機能を有する技術的特徴とを置き換えることによって形成される技術的解決手段であってもよい。
なお、出願当初の特許請求の範囲の記載は以下の通りである。
請求項１：
第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが前記第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が前記第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するステップと、
前記第一点群データに基づいて地上推定を行うステップと、
前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うステップと
を含む、障害物検出方法。
請求項２：
前述した前記第一点群データに基づいて地上推定を行うステップは、
前記第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、
各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と前記第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、 前記第一点群データの地上推定結果を取得するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
請求項３：
前述した前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップは、
前記第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい前記第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、
前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
請求項４：
前述した地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うステップは、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データを前記第一点群データと融合して障害物検出を行うステップ
を含む、請求項１に記載の方法。
請求項５：
前記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
請求項６：
第二車載用レーザーレーダーと同じ自動運転車両に搭載され、地上からの高さが前記第二車載用レーザーレーダーの地上からの高さよりも高く、レーザービームの数が前記第二車載用レーザーレーダーのレーザービームの数よりも多い第一車載用レーザーレーダーによって収集された第一点群データ、および第二車載用レーザーレーダーによって収集された第二点群データを取得するように構成された取得ユニットと、
前記第一点群データに基づいて地上推定を行うように構成された推定ユニットと、
前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするように構成されたフィルタリングユニットと、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データに基づいて障害物検出を行うように構成された検出ユニットと
を含む、障害物検出装置。
請求項７：
前記推定ユニットは、
前記第一点群データをプリセット空間グリッドに分け、各グリッド内の第一点群データをダウンサンプリングし、このグリッドに地上をフィッティングするステップと、
各グリッド内の地上フィッティング結果の違い、および各グリッドにフィッティングされた地上と前記第一点群データの配置されている座標系の座標軸との間の角度に基づいて、地上フィッティング結果を修正し、 前記第一点群データの地上推定結果を取得するステップと
によって、第一点群データに基づいて地上推定を行うようにさらに構成される、請求項６に記載の装置。
請求項８：
前記フィルタリングユニットは、
前記第二点群データのデータ点から第一点群データに基づいて推定された地上までの距離を計算し、第一点群データに基づいて推定された地上からの距離がプリセット距離閾値よりも小さい前記第二点群データのデータ点を地上点として決定するステップと、
前記第二点群データの地上点をフィルタリングするステップと
によって、前記第一点群データの地上推定結果に基づいて前記第二点群データの地上点をフィルタリングするようにさらに構成される、請求項６に記載の装置。
請求項９：
前記検出ユニットは、
地上点をフィルタリングした後の第二点群データを前記第一点群データと融合して障害物検出を行うステップ
によって、障害物検出を行うようにさらに構成される、請求項６に記載の装置。
請求項１０：
前記第二車載用レーザーレーダーは単線レーザーレーダーである、請求項６〜９のいずれか一項に記載の装置。
請求項１１：
１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置と
を含み、
前記１つまたは複数のプログラムは、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実現する電子デバイス。
請求項１２：
コンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されると、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータ可読媒体。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】