特許 7576534 路面データを抽出するための方法とシステム、および自動運転車を制御するための方法とシステム

(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】

(24)【登録日】2024-10-23

(45)【発行日】2024-10-31

(54)【発明の名称】路面データを抽出するための方法とシステム、および自動運転車を制御するための方法とシステム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20241024BHJP

   G08G 1/137 20060101ALI20241024BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20241024BHJP

   B60W 40/06 20120101ALI20241024BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20241024BHJP

   G06V 10/40 20220101ALI20241024BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 J

G08G1/137

B60W60/00

B60W40/06

G06T7/00 650A

G06V10/40

【請求項の数】 30

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2021203421

(22)【出願日】2021-12-15

(65)【公開番号】P2023088593

(43)【公開日】2023-06-27

【審査請求日】2022-09-02

(73)【特許権者】

【識別番号】390023582

【氏名又は名称】財團法人工業技術研究院

【氏名又は名称原語表記】ＩＮＤＵＳＴＲＩＡＬ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＩＮＳＴＩＴＵＴＥ

【住所又は居所原語表記】Ｎｏ．１９５，Ｓｅｃ．４，ＣｈｕｎｇＨｓｉｎｇＲｄ．，Ｃｈｕｔｕｎｇ，Ｈｓｉｎｃｈｕ，Ｔａｉｗａｎ ３１０４０

(74)【代理人】

【識別番号】110000408

【氏名又は名称】弁理士法人高橋・林アンドパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】ル ビクタ

(72)【発明者】

【氏名】リン チュンジュン

(72)【発明者】

【氏名】ク クンルン

【審査官】田中 将一

(56)【参考文献】

【文献】特開平１１－２５０２５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－００９６２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１４０５１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１０６６７６（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

Ｇ０６Ｔ ７／００ － ７／９０

Ｇ０６Ｖ １０／００ － ２０／９０

Ｇ０６Ｖ ３０／４１８

Ｇ０６Ｖ ４０／１６

Ｇ０６Ｖ ４０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

処理装置によって実行される以下のステップを含む路面データを抽出するための方法であり、前記ステップは、
検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、
前記地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること、
前記第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、
前記第２の地面モデルに従って前記検出領域の複数の路面属性を取得すること、
前記検出領域の第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、および
前記複数の路面属性と前記路面損壊識別の結果を前記検出領域の複数の路面データとして格納することを含み、
前記第１の環境検出データは点群であり、
前記地面データを前記検出領域の前記第１の環境検出データから取得することは、
前記点群を複数のオリジナルボクセルに分割すること、
前記複数のオリジナルボクセルから複数の目標ボクセル群を取得すること、
前記複数の目標ボクセル群の複数の高度値を計算すること、および
前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することを含み、
前記複数のオリジナルボクセルは複数のボクセル列を構成し、
前記複数の目標ボクセル群はそれぞれ複数のボクセル列に含まれ、
前記高度値の各々は、前記目標ボクセル群の前記複数の点の平均高度である、路面データを抽出するための方法。

【請求項2】

前記複数のボクセル列の各々は垂直軸に沿って延伸し、
前記複数の目標ボクセル群の各々における複数の点の表面法線は上向きであり、前記複数の点の垂直拡散パラメータは所定の値以下であり、前記垂直拡散パラメータは、前記垂直軸に沿って拡散する前記点の高度差である、請求項１に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項3】

前記表面法線は、主成分分析とスキャン軌跡によって決定される、請求項２に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項4】

前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することは、
前記複数の高度値に対して領域拡張操作または連通分量操作を行って高度値の複数の連通群を作成すること、および
十分に多くの高度値を有し、かつ、スキャン軌跡と十分な重なりを有する一つまたは複数の連通群を選択することで、高度値の前記複数の連通群の少なくとも一つを地面データとして選択することを含む、請求項２に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項5】

前記第１の地面モデルの前記欠損領域を補填して前記第２の地面モデルを取得することは、
前記第１の地面モデルを、前記第１の地面モデルの複数の高度値をそれぞれ格納する複数の記憶単位を備える二次元データに変換すること、
前記二次元データに対してデジタル修復を行って修復された二次元データを生成すること、および
前記修復された二次元データを、前記第２の地面モデルとして三次元モデルに変換することを含む、請求項１に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項6】

前記第２の環境検出データは点群であり、前記第２の地面モデルは元の曲面を含み、前記検出領域の前記第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて前記路面損壊識別を行うことは、
垂直軸に沿って前記元の曲面を第１の距離下にシフトして第１の曲面を生成すること、
前記垂直軸に沿って前記元の曲面を前記第１の距離よりも大きい第２の距離下にシフトして第２の曲面を生成すること、および
前記第２の環境検出データ、および、前記第１の曲面と前記第２の曲面の間の複数の点から判断することで一つまたは複数の損壊領域を作成することを含む、請求項１に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項7】

前記第１の距離は前記点群の精度に関連し、前記第２の距離は、前記点群を生成する環境検出器の、濡れた路面からの反射を含む環境特性に起因する誤差を含む検出誤差に関連する、請求項６に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項8】

前記複数の路面属性は、不規則三角網、正規グリッド、およびウェイポイントのうち一つのフォーマットで格納される、請求項１に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項9】

前記第１の環境検出データと前記第２の環境検出データは、異なる時刻において検出される、請求項１に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項10】

処理装置によって実行される以下のステップを含む、自動走行車を制御するための方法であり、前記ステップは、
処理遅延時間の推定、シャシー制御遅延時間の推定、車両の現在位置と現在の速度を用いてシャシー制御命令の作動時における車両の位置を推定すること、
前記推定された位置に対応する目標路面データを地図データベースから取得すること、および
前記目標路面データに従ってシャシー制御命令を生成して前記車両を制御することを含み、
前記地図データベースは、検出領域のあらかじめ格納された複数の路面データを備え、前記推定された位置は前記検出領域内に位置し、前記目標路面データは前記あらかじめ格納された複数の路面データに含まれ、前記あらかじめ格納された複数の路面データが路面データ抽出処理によって取得され、前記路面データ抽出処理は、
前記検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、
前記地面データから第１の地面モデルを取得すること、
前記第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、
前記第２の地面モデルに従って前記検出領域の複数の路面属性を取得すること、
前記検出領域の第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、および
前記複数の路面属性と前記路面損壊識別の結果を前記検出領域のあらかじめ格納された複数の路面データとして格納することを含み、
前記第１の環境検出データは点群であり、
前記地面データを前記検出領域の前記第１の環境検出データから取得することは、
前記点群を複数のオリジナルボクセルに分割すること、
前記複数のオリジナルボクセルから複数の目標ボクセル群を取得すること、
前記複数の目標ボクセル群の複数の高度値を計算すること、および
前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することを含み、
前記複数のオリジナルボクセルは複数のボクセル列を構成し、
前記複数の目標ボクセル群はそれぞれ複数のボクセル列に含まれ、
前記高度値の各々は、前記目標ボクセル群の前記複数の点の平均高度である、自動走行車を制御するための方法。

【請求項11】

前記処理遅延時間の推定、前記シャシー制御遅延時間の推定、前記車両の現在位置と現在の速度を用いてシャシー制御命令の作動時における前記車両の位置を推定することは、
プロセッサの処理遅延時間と前記シャシー制御遅延時間を足し合わせて総遅延時間の推定を取得すること、
前記総遅延時間と前記現在の速度を掛け合わせて、推定される変位ベクトルを取得すること、および
前記現在位置と前記推定された変位ベクトルを用いて前記推定された位置を取得することを含む、請求項１０に記載の自動走行車を制御するための方法。

【請求項12】

第１の環境検出データと第２の環境検出データを受信するように構成されるデータ入力装置、
記憶装置、
前記データ入力装置と前記記憶装置に接続され、以下のステップを実行するように構成される処理装置を備え、前記ステップは、
前記第１の環境検出データから地面データを取得すること、
前記地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること、
前記第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、
前記第２の地面モデルに従って検出領域の複数の路面属性を取得すること、
前記第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、および
前記複数の路面属性と前記路面損壊識別の結果を前記検出領域の複数の路面データとして格納することを含み、
前記第１の環境検出データは点群であり、
前記処理装置は、さらに、
前記点群を複数のオリジナルボクセルに分割すること、
前記複数のオリジナルボクセルから複数の目標ボクセル群を取得すること、
前記複数の目標ボクセル群の複数の高度値を計算すること、および
前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することを実行するように構成され、
前記複数のオリジナルボクセルは複数のボクセル列を構成し、
前記複数の目標ボクセル群はそれぞれ複数のボクセル列に含まれ、
前記高度値の各々は、前記目標ボクセル群の前記複数の点の平均高度である、路面データを抽出するためのシステム。

【請求項13】

前記複数のボクセル列の各々は、垂直軸に沿って延伸し、前記複数の目標ボクセル分の各々における複数の点の表面法線は上向きであり、前記複数の点の垂直拡散パラメータは所定の値以下であり、前記垂直拡散パラメータは、前記垂直軸に沿って拡散する前記点の高度差である、請求項１２に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項14】

前記表面法線は、主成分分析とスキャン軌跡によって決定される、請求項１３に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項15】

前記処理装置は、前記複数の高度値に対して領域拡張操作または連通分量操作を実行して複数の高度値の連通群を作成し、前記連通群の大きさおよび前記高度値の連通群とスキャン軌跡との重なり量に従って前記複数の高度値の連通群の少なくとも一つを前記地面データとして選択するように構成される、請求項１３に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項16】

前記処理装置は、前記第１の地面モデルを二次元データに変換するように構成され、前記二次元データに対してデジタル修復を実行して修復された二次元データを生成し、前記修復された二次元データを前記第２の地面モデルとして三次元モデルに変換し、
前記二次元データは、前記第１の地面モデルの複数の高度値をそれぞれ格納する複数の記憶単位を備える、請求項１２に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項17】

前記第２の環境検出データは点群であり、前記第２の地面モデルは元の曲面を含み、前記処理装置は、前記元の曲面を垂直軸に沿って第１の距離下にシフトして第１の曲面を作成し、前記元の曲面を前記垂直軸に沿って前記第１の距離よりも大きい第２の距離下にシフトして第２の曲面を作成し、前記点群中の前記第１の曲面と前記第２の曲面の間の複数の点を判断して一つまたは複数の損壊領域を作成する、請求項１２に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項18】

前記第１の距離は前記点群の精度に関連し、前記第２の距離は、濡れた路面からの反射を含む環境要因に起因する誤差に関連する、請求項１７に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項19】

前記複数の路面属性は、不規則三角網、正規グリッド、およびウェイポイントのうち一つのフォーマットで格納される、請求項１２に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項20】

前記第１の環境検出データと前記第２の環境検出データは、異なる時刻に検出される、請求項１２に記載の路面データを抽出するためのシステム。

【請求項21】

自動運転車を制御するためのシステムであり、
車両の現在位置を取得するように構成される位置決めモジュール、
前記車両の現在の速度を取得するように構成される車両動的状態検知モジュール、
シャシー制御命令に従って前記車両を制御するように構成されるシャシー制御モジュール、
前記位置決めモジュール、前記車両動的状態検知モジュール、および前記シャシー制御モジュールに接続され、以下のステップを実行するように構成される処理モジュールを含み、前記ステップは、
前記車両の現在位置、前記車両の現在の速度、処理遅延時間の推定、およびシャシー制御遅延時間の推定を利用し、シャシー制御命令の作動時における前記車両の位置を推定すること、
推定された前記位置に対応する目標路面データを地図データベースから取得すること、および
前記目標路面データに従ってシャシー制御命令を生成して前記車両を制御することを含み、
前記地図データベースは、検出領域のあらかじめ格納された複数の路面データを備え、推定された前記位置は前記検出領域内に存在し、前記目標路面データは前記あらかじめ格納された複数の路面データに含まれ、前記あらかじめ格納された複数の路面データは、路面データ抽出処理によって取得され、前記路面データ抽出処理は、
前記検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、
前記地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること、
前記第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、
前記第２の地面モデルに従って前記検出領域の複数の路面属性を取得すること、
前記検出領域の第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、および
前記複数の路面属性と前記路面損壊識別の結果を前記検出領域のあらかじめ格納された前記複数の路面データとして格納することを含み、
前記第１の環境検出データは点群であり、
前記地面データを前記検出領域の前記第１の環境検出データから取得することは、
前記点群を複数のオリジナルボクセルに分割すること、
前記複数のオリジナルボクセルから複数の目標ボクセル群を取得すること、
前記複数の目標ボクセル群の複数の高度値を計算すること、および
前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することを含み、
前記複数のオリジナルボクセルは複数のボクセル列を構成し、
前記複数の目標ボクセル群はそれぞれ複数のボクセル列に含まれ、
前記高度値の各々は、前記目標ボクセル群の前記複数の点の平均高度である、自動運転車を制御するためのシステム。

【請求項22】

前記処理モジュールは、前記処理モジュールの処理時間と前記シャシー制御遅延時間を足し合わせて総遅延時間を取得し、前記総遅延時間を前記現在の速度と掛け合わせて推定された変位ベクトルを取得し、前記現在位置と前記推定された変位ベクトルを用いて推定された位置を取得する、請求項２１に記載の自動運転車を制御するためのシステム。

【請求項23】

処理装置によって実行される以下のステップを含む路面データを抽出するための方法であり、前記ステップは、
検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、
前記地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること、
前記第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、
前記第２の地面モデルに従って前記検出領域の複数の路面属性を取得すること、
前記検出領域の第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、および
前記複数の路面属性と前記路面損壊識別の結果を前記検出領域の複数の路面データとして格納することを含み、
前記第１の環境検出データは点群であり、
前記地面データを前記検出領域の前記第１の環境検出データから取得することは、
前記点群を複数のオリジナルボクセルに分割すること、
前記複数のオリジナルボクセルから複数の目標ボクセル群を取得すること、
前記複数の目標ボクセル群の複数の高度値を計算すること、および
前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することを含み、
前記複数のオリジナルボクセルは複数のボクセル列を構成し、
前記複数の目標ボクセル群はそれぞれ複数のボクセル列に含まれ、
前記第２の環境検出データは点群であり、前記第２の地面モデルは元の曲面を含み、前記検出領域の前記第２の環境検出データと前記第２の地面モデルを用いて前記路面損壊識別を行うことは、
垂直軸に沿って前記元の曲面を第１の距離下にシフトして第１の曲面を生成すること、
前記垂直軸に沿って前記元の曲面を前記第１の距離よりも大きい第２の距離下にシフトして第２の曲面を生成すること、および
前記第２の環境検出データ、および、前記第１の曲面と前記第２の曲面の間の複数の点から判断することで一つまたは複数の損壊領域を作成することを含む、路面データを抽出するための方法。

【請求項24】

前記複数のボクセル列の各々は垂直軸に沿って延伸し、
前記複数の目標ボクセル群の各々における複数の点の表面法線は上向きであり、前記複数の点の垂直拡散パラメータは所定の値以下であり、前記垂直拡散パラメータは、前記垂直軸に沿って拡散する前記点の高度差である、請求項２３に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項25】

前記表面法線は、主成分分析とスキャン軌跡によって決定される、請求項２４に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項26】

前記複数の高度値を用いて前記地面データを生成することは、
前記複数の高度値に対して領域拡張操作または連通分量操作を行って高度値の複数の連通群を作成すること、および
十分に多くの高度値を有し、かつ、スキャン軌跡と十分な重なりを有する一つまたは複数の連通群を選択することで、高度値の前記複数の連通群の少なくとも一つを地面データとして選択することを含む、請求項２４に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項27】

前記第１の地面モデルの前記欠損領域を補填して前記第２の地面モデルを取得することは、
前記第１の地面モデルを、前記第１の地面モデルの複数の高度値をそれぞれ格納する複数の記憶単位を備える二次元データに変換すること、
前記二次元データに対してデジタル修復を行って修復された二次元データを生成すること、および
前記修復された二次元データを、前記第２の地面モデルとして三次元モデルに変換することを含む、請求項２３に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項28】

前記第１の距離は前記点群の精度に関連し、前記第２の距離は、前記点群を生成する環境検出器の、濡れた路面からの反射を含む環境特性に起因する誤差を含む検出誤差に関連する、請求項２３に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項29】

前記複数の路面属性は、不規則三角網、正規グリッド、およびウェイポイントのうち一つのフォーマットで格納される、請求項２３に記載の路面データを抽出するための方法。

【請求項30】

前記第１の環境検出データと前記第２の環境検出データは、異なる時刻において検出される、請求項２３に記載の路面データを抽出するための方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、路面データを抽出するための方法、特に、地面モデルを構築することを含む、路面データを抽出するための方法に関する。

【背景技術】

【0002】

人工知能とこれに関わる技術の進歩に伴い、自動運転車が将来の交通輸送として認識されている。世界的な自動車工業が自動運転の分野の発展に投資している。自動運転車は、自動運転車の現在の状況と路面状況に従って適切な運転経路をプログラムすることができる。このため、精密な路面データを取得することは、自動運転の分野の重要な課題の一つである。

【0003】

都市エリアの急速な発展とコンピュータソフトウエアの技術の向上とともに、自動運転の分野に加え、都市再開発の計画と維持、カーナビゲーション、位置情報サービスなどの分野でも路面データの取得と分析に対する要求が増大している。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述した記載を鑑み、本開示は、路面データを取得するための方法とシステム、および自動運転車を制御するための方法とシステムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の実施形態の一つによると、路面データを取得するための方法は、以下のステップを処理装置で実行することを含む：検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること；地面データから第１の地面モデルを取得すること；第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること；第２の地面モデルに従って検出領域の複数の路面属性を取得すること；検出領域の第２の環境検出データと第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと；および複数の路面属性と路面損壊識別の結果を検出領域の複数の路面データとして格納すること。

【0006】

本開示の実施形態の一つによると、自動運転車を制御する方法は、以下のステップを処理装置で実行することを含む：車両の現在位置、速度、処理遅延時間、およびシャシー制御遅延時間を利用して次のシャシー制御命令の作動時における車両の位置を推定すること；推定された位置に対応する目標路面データを地図データベースから取得すること；および目標路面データに従ってシャシー制御命令を生成して車両を制御すること。地図データベースは、あらかじめ格納された複数の路面データを備える。あらかじめ格納された路面データを作成するステップは、検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、地面データから第１の地面モデルを取得すること、第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、第２の地面モデルに従って検出領域の複数の路面属性を取得すること、検出領域の第２の環境検出データと第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、および複数の路面属性と路面損壊識別の結果を検出領域の複数のあらかじめ格納された路面データとして格納することを含む。

【0007】

本開示の実施形態の一つによると、路面データの抽出のためのシステムは、データ入力装置、記憶装置、および処理装置を含み、処理装置は、データ入力装置と記憶装置に接続される。データ入力装置は、第１の環境検出データと第２の環境検出データを受信するように構成される。処理装置は、以下のステップを実行するように構成される：第１の環境検出データから地面データを取得すること；地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること；第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること；第２の地面モデルに基づいて検出領域の複数の路面属性を取得すること；第２の環境検出データと第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと；複数の路面属性と路面損壊識別の結果を検出領域の複数の路面データとして格納すること。

【0008】

本開示の実施形態の一つによると、自動運転車を制御するためのシステムは、位置決めモジュール、車両動的状態検知モジュール、シャシー制御モジュール、および処理モジュールを備え、処理モジュールは、位置決めモジュール、車両動的状態検知モジュール、およびシャシー制御モジュールに接続される。位置決めモジュールは、車両の現在位置を取得するように構成される。車両動的状態検知モジュールは、車の現在の速度を取得するように構成される。シャシー制御モジュールは、シャシー制御命令を受信し、操舵、加速、制動、およびギアシフトを含む、車両シャシー内の一定の変化を操作する。処理モジュールは、以下のステップを実行するように構成される：車両の位置、速度、演算遅延時間、およびシャシー制御遅延時間を用いて次のシャシー制御命令の作動時における車両の位置を推定すること；推定された位置に対応する目標路面データを地図データベースから取得すること；目標路面データに従ってシャシー制御命令を生成して車両を制御すること。地図データベースは、あらかじめ格納された複数の路面データを備える。路面データ抽出処理は、検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること、第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、第２の地面モデルに従って検出領域の複数の路面属性を取得すること、検出領域の第２の環境検出データと第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、複数の路面属性と路面損壊識別の結果を検出領域の複数のあらかじめ格納された路面データとして格納することを含む。

【0009】

本開示の上記内容と以下の詳細な記載は、本開示の概念と趣旨を示すために用いられ、本開示の範囲のさらなる説明を提供する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するためのシステムの動作環境の機能ブロック図。

【図2】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法のフローチャート。

【図3】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法において地面データを取得するステップのフローチャート。

【図4】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法において地面データを取得するステップを実行する模式図。

【図5】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法において欠損領域を補填するステップのフローチャート。

【図6】本開示の実施形態の一つに係る、検出領域の環境検出データ、第１の地面モデル、および第２の地面モデルの模式図。

【図7】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法における路面損壊識別のステップのフローチャート。

【図8】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法における路面損壊識別のステップを実行する模式図。

【図9】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法における路面損壊識別のステップを実行する模式図。

【図10】本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法における路面損壊識別のステップを実行する模式図。

【図11】本開示の実施形態の一つに係る、自動運転車を制御するためのシステムの動作環境の機能ブロック図。

【図12】本開示の実施形態の一つに係る、自動運転車を制御するためのシステムによって自動運転車を制御するための方法を実行する模式図。

【図13】本開示の実施形態の一つに係る、自動運転車を制御するための方法のフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下の詳細な記載では、説明を目的として、開示される実施形態の深い理解を提供するために多くの具体的な詳細が示される。明細書において開示される記載、請求項、および図面によって当業者は本発明の概念と特徴を容易に理解することができるであろう。以下の実施形態は、本発明の様々な側面をさらに示すが、本発明の範囲を限定する訳ではない。

【0012】

本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するためのシステムの動作環境の機能ブロック図である図１を参照されたい。路面データを抽出するためのシステム１は、一定の検出領域の環境検出データを獲得し、その結果、検出領域の検出データに基づいて検出領域の地面モデルを構築することができる。路面データを抽出するためのシステム１は、地面モデルに対して補完操作を実行して地面モデルを最適化し、そして複数の路面属性（例えば、バンク角、傾斜、曲率半径など）と路面状況（例えば、陥没、轍などの路面損壊の位置など）を取得することができる。図１に示すように、路面データを抽出するためのシステム１は、データ入力装置１１、記憶装置１３、および処理装置１５を備え、処理装置１５は有線接続または無線接続によってデータ入力装置１１と記憶装置１３に接続される。

【0013】

データ入力装置１１は、Ｗｉ-Ｆｉ、４Ｇ、５Ｇなどの通信技術を用いる無線通信モジュールを備えることができる。データ入力装置１１は、環境検出器２に接続され、環境検出器２によって検出される環境検出データを受信するように構成される。図１は、環境検出器２が一つの典型的な例を示しているが、データ入力装置１１は複数の環境検出器２に接続されてもよい。環境検出器２は、ＬＩＤＡＲでもよく、検出する環境検出データは点群でもよい。環境検出器２は固定されていてもよく、航空機や無人航空機（ＵＡＶ）、車両などの移動プラットフォームに搭載されてもよい。ここで、車両は、例えば、レーダプロット車両や自動走行車などである。データ入力装置１１は、一つまたは複数の環境検出器２によって獲得された環境検出データを処理装置１５に提供し、そして処理装置１５は特定の検出領域の路面データの抽出を行う。当該特定の検出領域は、上記一つまたは複数の環境検出器２の検出範囲に依存する。

【0014】

記憶装置１３は、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートディスク（ＳＳＤ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）を備えることができるが、これらに限定されない。記憶装置１３は、上述したように処理装置１５によって抽出された路面データを格納することができる。一つの実施態様では、記憶装置１３、データ入力装置１１、および処理装置１５は、同一サーバの構成である。他の実施態様では、記憶装置１３と処理装置１５は異なるサーバに備えられ、有線接続または無線接続によって互いに接続される。

【0015】

処理装置１５は、中央演算ユニット（ＣＰＵ）またはグラフィック演算ユニット（ＧＰＵ）などの単一のプロセッサまたは複数のプロセッサの集合であるが、これらに限られない。処理装置１５は、検出領域の環境検出データをデータ入力装置１１から取得し、環境検出データを処理して検出領域の路面データを抽出し、抽出した路面データを記憶装置１３に格納する、若しくは記憶装置１３に格納された路面データを更新するように構成される。路面データは、路面属性と路面損壊識別の結果を含むことができ、路面データを抽出する方法を実行することについて、以下に記載する。

【0016】

図１と図２を参照されたい。ここで、図２は本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法のフローチャートである。図２に示されるように、路面データを抽出するための方法は、ステップＳ１１：検出領域の第１の環境検出データから地面データを取得すること、ステップＳ１２：地面データを用いて第１の地面モデルを取得すること、ステップＳ１３：第１の地面モデルの欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得すること、ステップＳ１４：第２の地面モデルに従って検出領域の複数の属性を取得すること、ステップＳ１５：検出領域の第２の環境検出データと第２の地面モデルを用いて路面損壊識別を行うこと、およびステップＳ１６：複数の路面属性と路面損壊識別の結果を検出領域の複数の路面データとして格納することを含む。本開示はステップＳ１４とＳ１５の順序を限定するものではないことを言及する必要がある。図２に示される路面データを抽出する方法は、路面データを抽出するためのシステム１によって示されるように、処理装置１５によって実行することができるが、これに限られない。理解を容易にするため、処理装置１５による操作を例として、路面データを抽出するための方法のステップを説明する。

【0017】

ステップＳ１１では、処理装置１５は、検出領域の第１の環境検出データをデータ入力装置１１を介して環境検出器２から取得し、第１の環境検出データから地面データを取得することができる。より具体的には、図３と図４を参照されたい。図３に示すように、地面データを取得するステップは、サブステップＳ１１１：第１の環境検出データ（点群）を複数のオリジナルボクセルに分割し、共通の水平位置を共有するオリジナルボクセルを複数のボクセル列にグルーピングすること、サブステップＳ１１２：各オリジナルボクセル群から最大で一つの目標ボクセル群を取得すること、ここで、各目標ボクセル群は、ほぼ上向きの表面法線を有し、かつ、所定の値未満の垂直拡散パラメータを有する空でないオリジナルボクセルの、垂直に連続した最も低いグループであり、サブステップＳ１１３：各目標ボクセル群について、点の高度の平均を計算することで複数の高度値を取得すること、および、サブステップＳ１１４：複数の高度値を用いて地面データを生成することを含む。

【0018】

サブステップのそれぞれについてさらに説明する。サブステップＳ１１１とサブステップＳ１１３では、垂直軸は水平面に垂直な軸でもよい。サブステップＳ１１２は、各ボクセル列から垂直に連続する複数のボクセル群を取得すること、および複数の特定の条件を満たす最も低いボクセル群を目標ボクセル群として認識することを含んでもよい。特定の条件は、（１）垂直に連続するボクセル群に含まれる複数の点に適合する表面の法線がほぼ上向きであること、および（２）垂直に連続するボクセル群に含まれる点の垂直拡散係数が所定の値以下であることを含んでもよい。特定の条件（１）と（２）を満たし、同一のボクセル列に存在するボクセル群のうち、最も低いボクセル群が最低高度を有するボクセル群である。条件（１）における表面の法線（表面法線）は、主成分分析とスキャン軌跡によって決定すればよい。例えば、スキャン軌跡は、環境検出データを生成した環境検出器のスキャン軌跡でもよい。具体的には、主成分分析は、反対方向の二つの法線候補を見積もってもよく、ここで、スキャン軌跡と同じ側に位置する法線候補が表面法線として選択される。表面法線がほぼ上向きかどうかは、表面法線と垂直軸の間の角度が閾値未満であることをチェックすることで判断される。条件（２）における垂直拡散パラメータは、ボクセル群中の最も高い点と最も低い点の高度の差である。例えば、一つの実施態様では、処理装置１５は３０ｃｍよりも大きい垂直拡散パラメータを有する全てのボクセル群を削除してもよい。

【0019】

サブステップＳ１１４は、領域拡張操作または連通分量操作を複数の目標ボクセル群から得られる複数の高度値に対して行って、複数の高度値連通群を形成すること、およびスキャン軌跡と重なりを有する一つまたは複数の高度値連通群を地面データとして選択することを含んでもよい。

【0020】

図４に示される点群ＰＣを例として挙げる。ボクセル列ＶＣは、ｚ軸に沿って配列されるオリジナルボクセルＯＶからなる。なお、図４は一つのボクセル列だけを示すが、実際には、すべての点群ＰＣが複数のボクセル列に分割されうる。ボクセル列ＶＣの数と各行を構成するオリジナルボクセルＯＶの数は本開示に限定されない。図４では、ボクセル列ＶＣは、下から上にボクセル１～８と示された８個のオリジナルボクセルＯＶを含む。ボクセル１と４～７は、点を含むため、空ではない。ボクセル２、３、８は、点を含まないため、空である。ボクセル１は、それ自身、垂直に連続する空でないオリジナルボクセルのグループである；これは、表面法線がほぼ上向きであり、垂直拡散パラメータが所定の値未満であるという条件を満たし、よって、目標ボクセル群ＴＶと認識される。ボクセル４～７は、他の垂直に連続する空でないオリジナルボクセルのグループを形成するが、その点は広い垂直拡散パラメータを有するので、目標ボクセル群としては認識されない。目標ボクセル群ＴＶにおける点の平均高度は、目標ボクセル群ＴＶの平均高度として働き、地面データの生成に用いられる。地面データの生成の方法は上述した通りであり、ここでは繰り返さない。

【0021】

再度図１と図２を参照されたい。ステップＳ１２では、処理装置１５は地面データを用いて第１の地面モデルを取得する。一つの実施態様では、処理装置１５は、ステップＳ１１で取得した地面データを第１の地面モデルとして直接用いる。他の実施態様では、処理装置１５は曲面モデルを地面データに当てはめて第１の地面モデルを取得する。ステップＳ１３では、処理装置１５は第１の地面モデルにおける欠損領域を補填して第２の地面モデルを取得する。図５に示されるように、欠損領域を補填するためのステップは、サブステップＳ１３１：第１の地面モデルを高度マップ、そのピクセルが第１の地面モデルからの高度値である二次元イメージに変換すること、サブステップＳ１３２：高度マップに対してデジタル修復を行って修復された高度マップを生成すること、およびサブステップＳ１３３：修復された高度マップを第２の地面モデルとして三次元モデルに変換することを含むことができる。高度マップは、例えば正規グリッドでもよい。欠損領域は、環境検出器の視界が塞がれることで資格となった地面の一部であってもよい。デジタル修復のための方法は、一般的に、任意の形状の欠損領域を補填することができる。デジタル修復のための方法の一例は、Ωが欠損領域に対応する二次元平面の部分集合とすると、ラプラシアン関数（Δｆ） ² のΩ上の全体を最小化する関数ｆ：Ω→Ｒを解き、同時に、欠損領域の境界∂Ω上での関数の連続性を満足することである。

【数1】

【0022】

本開示の実施形態の一つに係る、検出領域の環境検出データ、第１の地面モデル、および第２の地面モデルの模式図である図６を参照されたい。図６は、検出領域Ａ－Ｃの環境検出データ（点群）を示し、ここで、第１の地面モデルは、図２中の上記ステップＳ１１とステップＳ１２を検出領域Ａ－Ｃの環境検出データに対して行うことで取得され、第２の地面モデルは、図２中の上記ステップＳ１３を検出領域Ａ－Ｃに対応する第１の地面モデルに対して行うことで取得される。

【0023】

再度図１と図２を参照されたい。ステップＳ１４では、処理装置１５は、第２の地面モデルに従って検出領域の路面属性を取得する。より具体的には、処理装置１５は、所定距離外側に広がった所定の運転経路によって形成される領域内の複数の高度値を第２の地面モデルから取得し、そして所定の運転経路の（路面として見なされる）周辺地形の傾斜角、斜面、曲率半径といった路面属性を計算することができる。所定の運転経路は、一つまたは複数であってよい。例えば、所定の運転経路は、グーグルマップの提案した経路またはユーザによってあらかじめプログラムされた運転経路でよく、所定距離は、一般的な舗装道路または車両の幅でもよいが、所定の運転経路と所定距離はこれらに限定されない。

【0024】

ステップＳ１５では、処理装置１５は、検出領域の第２の環境検出データと第２の路面モデルを用いて路面損壊識別を行う。ある路面損壊（例えば、陥没や轍）に属する点がステップＳ１１によって出力される路面データから排除される事になり（なぜなら、これらはより大きい路面と連続する構成の一部ではなくなるからである）、欠損領域を路面データに残し、これらは後にステップＳ１３で補填され、路面損壊のない第２の路面モデルを生成する。処理装置１５は、この第２の路面モデルを参考として利用して第２の環境検出データからモデルとの相違を探索し、路面損壊と考えられるものとしてこのような相違のいずれにもフラッグを立てる。一つの実施態様では、第２の環境検出データと第２の路面モデルを生成するための第１の環境検出データは、（一つの環境検出セッションから路面損壊を検出する）同一のデータである。他の実施態様では、第２の環境検出データと第１の環境検出データは、同一の検出領域に属するものの、異なる時間に検出される。この実施態様では、新たな路面損壊が発生して古い損壊が修復されるため、処理装置１５は、第２の路面モデルを構築して一定時間経過したのちに第２の環境検出データを取得してもよく、これにより、処理装置１５は路面損壊の位置や特徴の変化を追跡することができる。特に、処理装置は、定期的に環境検出器２によって検出された環境検出データを取得して定期的に路面データを更新してもよい。

【0025】

ステップＳ１５をさらに説明する。本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法における路面損壊識別のステップのフローチャートである図７を参照されたい。上述したように、第１の路面モデルは、ステップＳ１１で得られる路面データでもよく、路面データにフィットされた曲面モデルでもよく、第２の路面モデルは、第１の路面モデル内の欠損領域を補填することによって得られる。したがって、第２の路面モデルは曲面を有することができ、以下、これを元の曲面と記す。図７に示されるように、路面損壊識別のステップは、サブステップＳ１５１：元の曲面を垂直軸に沿って第１の距離下にシフトして第１の曲面を作成すること；ステップＳ１５２：元の曲面を垂直軸に沿って第１の距離よりも長い第２の距離下にシフトして第２の曲面を作成すること；および、サブステップＳ１５３：第１の曲面よりも下であり、かつ、第２の曲面よりも上のいずれの点も識別し、これらの点を可能性のある路面損壊点としてフラッグを付すことを含んでもよい。特に、第１の距離の大きさは点群の正確さに関連してもよく、点群の正確さは、環境検出器のスキャンの正確性に依存する；第２の距離は、誤った点によって実際の路面をかなり下に見えるようにさせる濡れた路面からの反射などの環境依存誤差であってよい。例えば、濡れた路面からの反射に起因する誤った点の高度が通常実際の路面よりも６ｃｍ下であると、第２の距離を６ｃｍにセットしてもよい。なお、本開示において、サブステップＳ１５１とサブステップＳ１５２の順序は制限されない。

【0026】

上述したサブステップを模式図で説明する。本開示の実施形態の一つに係る、路面データを抽出するための方法における路面損壊識別のステップを実行する模式図である図８から図１０を参照されたい。図８（ａ）は、第２の環境検出データを例示的に示し、領域Ｂ１の拡大図が図８（ｂ）に示されている。図９は、切断線ＳＬ１で切られた第２の環境検出データ、元の曲面Ｃ０、第１の曲面Ｃ１、および第２の曲面Ｃ２の端面図を例示的に示す。第１の曲面Ｃ１は、元の曲面を垂直軸ｚに沿って第１の距離Ｄ１下にシフトすることで得られ、第２の曲面Ｃ２は、元の曲面Ｃ０を垂直軸ｚに沿って第２の距離Ｄ２下にシフトすることで得られる。本実施形態では、第１の距離Ｄ１は３ｃｍであり、第２の距離Ｄ１は６ｃｍであるが、本開示はこれらに限定されない。図１０（ｂ）に示されるように、第２の環境検出データ（点群）内の第１の曲線Ｃ１と第２の曲線Ｃ２間の点は、損壊領域ＤＲ１を形成する点として判断される。図１０（ａ）と図１０（ｂ）は、それぞれ、図８（ａ）と図８（ｂ）に示される第２の環境検出データ内のマーキングされた路面損壊位置のデータ模式図を示す。

【0027】

再度図１と図２を参照されたい。ステップＳ１６では、処理装置１５は路面属性と路面損壊識別の結果を検出領域の路面データの路面データとして記憶装置に格納する。具体的には、路面属性と路面損壊識別の結果は、不規則三角網、正規グリッド、ウェイポイントを含む幾つかの可能性のあるフォーマットの一つで格納することができる。当該ウェイポイントは、所定の運転経路上の複数の点でよく、所定の運転経路上のポイントの各々は、対応する位置の路面属性および／または路面損壊識別の結果（例えば、損壊のあり／なし）を格納する。一つの実施態様では、路面データはさらに第２の路面モデルを含んでもよく、第２の路面モデルは、路面属性と路面損壊識別の結果とともに上記フォーマットの一つで格納されてもよい。特に、路面モデル、路面属性、路面損壊識別の結果などのデータは、不規則三角網、正規グリッド、ウェイポイントのうちの一つのフォーマットで格納することができる。上記データの一つまたは複数を同一または異なるデータとして格納してもよく、本開示はこれに限定されない。

【0028】

特に、上記一つまたは複数の実施形態で述べられた路面データを抽出するための方法、および路面データを抽出するためのシステムは、高精細地図の構築および／または自動運転車の制御に応用することができる。

【0029】

本開示の実施形態の一つに係る、自動運転車を制御するためのシステムの動作環境の機能ブロック図である図１１を参照されたい。図１１に示すように、自動運転車３を制御するためのシステムは、位置決めモジュール３１、車両動的状態検知モジュール３３、処理モジュール３５、およびシャシー制御モジュール３７を備える。処理モジュール３５は、位置決めモジュール３１、車両動的状態検知モジュール３３、およびシャシー制御モジュール３７に有線接続または無線接続されてもよく、位置決めモジュール３１と処理モジュール３５は、地図データベース４に有線接続または無線接続されてもよい。地図データベース４は、それぞれあらかじめ格納された路面データを含む一つまたは複数の検出領域の地図を備え、あらかじめ格納された路面データは、上記一つまたは複数の実施形態で述べた、路面データを抽出するための方法と路面データを抽出するためのシステムによって得ることができるので、詳細は再度記載しない。特に、地図データベース４は、上記実施形態で述べられた、路面データを抽出するためのシステム内の記憶装置によって実現することができる。

【0030】

位置決めモジュール３１は、制御される車両の現在位置を取得するように構成され、位置センサなどを備えることができるが、これに限られない。車両動的状態検知モジュール３３は、車両の現在速度を取得するように構成され、ホイールスピードセンサ、操舵ホイール角センサ、ヨー角センサ、減速センサなどの動的センサを備えることができるが、これらに限られない。シャシー制御モジュール３７は、シャシー制御命令に従って車両シャシーを制御するように構成され、スロットルボディー、ソレノイドバルブ、リレーなどの、車両の制動力と駆動力を制御して車両のヨー運動を制御する素子を備えることができるが、これらに限られない。処理モジュール３５は、例えば、電子制御ユニット（ＥＣＵ）内のマイクロコントローラまたはマイクロコントローラ内の中央演算ユニットでもよく、シャシー制御命令の作動時における車両の位置を（例えば、操舵命令を計算するために必要な時間、および操舵命令を発した時点と実際にホイールが曲がる時点の間の時間を計算して）推定し、地図データベース４から推定される位置に対応する目標路面データを取得し、取得した目標路面データに従ってシャシー制御命令を生成してシャシー制御モジュール３７を介して車両を制御するように構成される。推定される位置は、上記一つまたは複数の検出領域の一つに含まれる。処理モジュール３５は、推定された位置が存在する検出領域の路面データのために地図データベース４を検索し、路面データから推定された位置の目標路面データを取得することができる。

【0031】

自動運転車３を制御するためのシステムの動作をさらに説明する。本開示の実施形態の一つに係る、自動運転車を制御するためのシステムの模式図である図１２を参照されたい。処理モジュール３５は、変位ベクトル推定サブモジュール３５１、路面データ収集サブモジュール３５３、および経路追跡サブモジュール３５５を備えることができる。例えば、上記サブモジュールは、それぞれ変位ベクトルを推定する機能、路面データを収集する機能、および経路を追跡する機能を有する一つまたは複数の命令またはプログラムによって実現されてもよい。

【0032】

通信動作Ａ１１とＡ１２では、位置決めモジュール３１が地図上における車両の現在位置の座標を取得し、現在位置の座標を路面データ収集サブモジュール３５３に提供する。通信動作Ａ１３とＡ１４では、車両動的状態検知モジュール３３は車両の（現在の速度、現在のヨー角速度などの）動的情報を車両ボディ５から検出し、車両の動的情報を変位ベクトル推定サブモジュール３５１に提供する。変位ベクトル推定サブモジュール３５１は、処理モジュール３５の処理遅延時間と車両ボディ５の車両シャシー制御遅延時間を足し合わせて総遅延時間を取得し、総遅延時間を現在の速度と掛け合わせて推定される変位ベクトルを取得し、推定される変位ベクトルを通信動作Ａ１５において路面データ収集サブモジュール３５３に伝送する。例えば、処理モジュール３５の処理遅延時間は、変位ベクトル推定サブモジュール３５１、路面データ収集サブモジュール３５３、および経路追跡サブモジュール３５５によってデータ処理を実行する総推定時間である。そして車両シャシー遅延時間は、操舵命令を受信した時刻と実際にホイールが曲がる時刻の間の時間でもよい。路面データ収集サブモジュール３５３は、現在位置と推定された変位ベクトルを用いて推定される位置の座標を取得する。通信動作Ａ１６-Ａ１８では、経路追跡サブモジュール３５５は、地図データベース４を検索して推定された位置の座標に対応する路面データ（この路面データは、車両に対してどのように前進するかについて指示するためのウェイポイント情報を含んでもよい）を取得し、路面データを経路追跡サブモジュール３５５に伝送する。通信動作Ａ１９では、車両の動的状態検知モジュール３３は、車両の動的情報を経路追跡サブモジュール３５５に伝送する。経路追跡サブモジュール３５５は、路面データと車両の動的状態に従ってシャシー制御命令を生成し、シャシー制御モジュール３７にシャシー制御命令を伝送する。シャシー制御モジュール３７は、通信動作Ａ２１において、シャシー制御命令に従って車両ボディ５を制御する。

【0033】

本開示の実施形態の一つに係る、自動運転車を制御するための方法のフローチャートである図１３を参照されたい。図１３に示すように、自動運転車を制御するための方法は、ステップＳ３１：シャシー制御遅延時間と車両の現在位置と速度に関する情報を用い、シャシー制御命令（例えば、操舵、ガスペダル、制動、ギアシフト）の作動時における車両位置を推定すること、ステップＳ３２：推定された位置に対応する目標路面データを地図データベースから取得すること、ステップＳ３３：目標路面データに従ってシャシー制御命令を生成して車両を制御することを含んでもよい。ステップＳ３１-Ｓ３３の内容は、図１１と図１２の実施形態において記述した内容と同じであるので、再度説明しない。

【0034】

上記構成により、本開示で開示される、路面データを抽出するための方法とシステムは、環境検出データを分類して地面データを取得し、地面データに従って地面モデルを生成し、欠損領域を補填することで地面モデルを最適化し、路面属性と路面損壊状態を取得し、これにより、完成度の高い路面データを取得することができる。本開示で開示される、路面データを抽出するための方法とシステムは、高精密な地図の構築と更新に適用することができ、かつ、自動運転車の制御に適用することができ、これにより、制御決定に対してより精密で正確な周辺路面状態の認知度を提供することができる。自動運転車を制御するための方法とシステムは、上述した路面データを抽出する方法によって得られる高完成度の路面データに従って車両を制御することができ、これにより、（バンク角、傾斜、路面損壊などの）環境状況の認知が欠落することに起因して自動運転車が理想の経路を忠実に追従できないという問題を解決することができる。

【0035】

本開示の実施形態は上記の通り開示されるが、これは本開示の趣旨を限定するものではない。本開示の趣旨と範囲から乖離しない修正と変更は、本開示の範囲内に含まれる。本開示で定義される保護範囲については、添付の請求項を参照されたい。

【符号の説明】

【0036】

１：路面データを抽出するためのシステム
１１：データ入力装置
１３：記憶装置
１５：処理装置
２：環境検出器
ｚ：垂直軸
ＰＣ：点群
ＶＣ：ボクセル列
ＯＶ：オリジナルボクセル
ＴＶ：目標ボクセル群
Ｂ１：領域
ＳＬ１：切断線
Ｃ０：元の曲面
Ｃ１：第１の曲面
Ｃ２：第２の曲面
Ｄ１：第１の距離
Ｄ２：第２の距離
ＤＲ１：損壊領域
３：自動運転車を制御するためのシステム
３１：位置決めモジュール
３３：車両動的状態検知モジュール
３５：処理モジュール
３７：シャシー制御モジュール
４：地図データベース
３５１：変位ベクトル推定サブモジュール
３５３：路面データ収集サブモジュール
３５５：経路追跡サブモジュール
５：車両ボディ
Ａ１１-Ａ２１：通信動作

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】