特表 2022-550188 測位方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-11-30

(54)【発明の名称】測位方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20221122BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20221122BHJP

   G06T 7/70 20170101ALI20221122BHJP

   G01C 21/30 20060101ALI20221122BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 C

G06T7/00 650A

G06T7/70 A

G01C21/30

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022520031

(86)(22)【出願日】2021-02-05

(85)【翻訳文提出日】2022-03-30

(86)【国際出願番号】 CN2021075436

(87)【国際公開番号】W WO2021212964

(87)【国際公開日】2021-10-28

(31)【優先権主張番号】202010316617.X

(32)【優先日】2020-04-21

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＭＡＣ ＯＳ

２．ＳＭＡＬＬＴＡＬＫ

(71)【出願人】

【識別番号】521098397

【氏名又は名称】上海商▲湯▼▲臨▼港智能科技有限公司

【氏名又は名称原語表記】ＳＨＡＮＧＨＡＩ ＳＥＮＳＥＴＩＭＥ ＬＩＮＧＡＮＧ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．， ＬＴＤ．

(74)【代理人】

【識別番号】110002468

【氏名又は名称】特許業務法人後藤特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】陸 瀟

(72)【発明者】

【氏名】劉 余銭

【テーマコード（参考）】

2F129

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB03

2F129BB22

2F129BB26

2F129BB33

2F129BB49

2F129BB66

2F129DD13

2F129DD39

2F129DD53

2F129EE78

2F129EE94

2F129EE95

2F129FF12

2F129GG24

2F129HH02

2F129HH12

2F129HH20

2F129HH33

2F129HH35

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB05

5H181BB13

5H181BB20

5H181CC04

5H181CC30

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF25

5H181FF27

5H181FF33

5H181FF40

5H181LL09

5L096BA04

5L096CA02

5L096DA02

5L096FA69

5L096HA11

(57)【要約】

本発明は、測位方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体に関する。前記方法は、電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するステップと、画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、参照オブジェクトの第２位置データを取得するステップと、第１位置データ及び第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するステップと、を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するステップと、
画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するステップと、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するステップと、を含むことを特徴とする測位方法。

【請求項2】

前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するステップは、
前記目標オブジェクトの第１測位データを取得することと、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記目標オブジェクトの測位結果を示すための第２測位データを取得することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の測位方法。

【請求項3】

前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記第２測位データを取得することは、
前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定することと、
前記位置補正量に基づいて前記第１測位データを補正することにより、前記第２測位データを取得することと、を含み、
前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系であることを特徴とする請求項２に記載の測位方法。

【請求項4】

前記位置補正量は、回転行列を含み、
前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定することは、
前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得することと、
前記回転角度に基づいて前記回転行列を特定することと、を含むことを特徴とする請求項３に記載の測位方法。

【請求項5】

前記位置補正量は、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を含み、前記第１平行移動成分は、前記第２平行移動成分に垂直であり、且つ前記参照オブジェクトは、前記第１平行移動成分に平行であり、
前記参照オブジェクトの第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、位置補正量を特定することは、
前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得することと、
前記回転角度及び調整すべき位置データに基づいて、前記第１平行移動成分及び第２平行移動成分を特定することとを含み、
前記調整すべき位置データは、前記第１位置データ又は前記第２位置データであることを特徴とする請求項３又は４に記載の測位方法。

【請求項6】

前記第１平行移動成分及び前記第２平行移動成分は、単位ベクトルであることを特徴とする請求項５に記載の測位方法。

【請求項7】

前記電子地図に基づいて参照オブジェクトの第１位置データを取得するステップは、
前記電子地図中の前記参照オブジェクトの地理座標を取得することと、
前記参照オブジェクトの地理座標に対して座標変換処理を行い、前記電子地図中の前記参照オブジェクトの、目標座標系における第１位置データを取得することと、を含み、
前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系であることを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項8】

前記画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するステップは、
前記目標画像に対してセマンティックセグメンテーション処理を行い、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標を取得することと、
前記位置座標に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、目標座標系における第２位置データを取得することと、を含み、
前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系であることを特徴とする請求項１から７の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項9】

前記位置座標に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、目標座標系における第２位置データを取得することは、
前記画像収集機器で撮影された参照画像中の少なくとも一部の画素点の位置座標と、前記目標座標系中の前記少なくとも一部の画素点に対応する点の位置座標とに基づいて、ホモグラフィ行列を特定することと、
前記ホモグラフィ行列に基づいて、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標に対して座標変換処理を行い、前記第２位置データを取得することと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の測位方法。

【請求項10】

前記第１位置データ及び前記第２位置データは、点群データを含むことを特徴とする請求項１から９の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項11】

前記参照オブジェクトは、車線を含み、第１測位データは、衛星測位データを含み、前記画像収集機器は、前記目標オブジェクトに設けられていることを特徴とする請求項１から１０の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項12】

前記目標オブジェクトの第２測位データに基づいて、前記目標オブジェクトと前記参照オブジェクトとの間の相対位置関係を特定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１から１１の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項13】

電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するための第１取得モジュールと、
画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するための第２取得モジュールと、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するための測位モジュールと、を備えることを特徴とする測位装置。

【請求項14】

前記測位モジュールは、更に、
前記目標オブジェクトの第１測位データを取得し、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記目標オブジェクトの測位結果を示すための第２測位データを取得するように構成されることを特徴とする請求項１３に記載の測位装置。

【請求項15】

前記測位モジュールは、更に、
前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定し、
前記位置補正量に基づいて前記第１測位データを補正することにより、前記第２測位データを取得するように構成され、
前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系であることを特徴とする請求項１４に記載の測位装置。

【請求項16】

前記位置補正量は、回転行列を含み、
前記測位モジュールは、更に、
前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得し、
前記回転角度に基づいて前記回転行列を特定するように構成されることを特徴とする請求項１５に記載の測位装置。

【請求項17】

前記位置補正量は、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を含み、前記第１平行移動成分は、前記第２平行移動成分に垂直であり、且つ前記参照オブジェクトは、前記第１平行移動成分に平行であり、
前記測位モジュールは、更に、
前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得し、
前記回転角度及び調整すべき位置データに基づいて、前記第１平行移動成分及び第２平行移動成分を特定するように構成され、
前記調整すべき位置データは、前記第１位置データ又は前記第２位置データであることを特徴とする請求項１５又は１６に記載の測位装置。

【請求項18】

電子機器であって、
プロセッサと、
プロセッサが実行可能な指令を記憶するためのメモリと、を備え、
前記プロセッサは、請求項１から１２の何れか一項に記載の測位方法を実行するように構成されることを特徴とする電子機器。

【請求項19】

コンピュータプログラム指令が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラム指令がプロセッサによって実行されたときに、請求項１から１２の何れか一項に記載の測位方法は、実施されることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項20】

記憶媒体に記憶される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がプロセッサによって実行されたときに、請求項１から１２の何れか一項に記載の測位方法は、実施されることを特徴と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】

本発明は、コンピュータ技術分野に関し、特に測位方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

測位は、自動運転等の分野の重要な技術である。車両の正確位置を特定できないと、真の意味での自動運転を実現することができない。一般的に、全地球測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＧＰＳ）が現在最も広く応用されている測位技術であるが、ＧＰＳの測位誤差が大きく、例えば、測位誤差が通常１０ｍ程度であるため、自動運転の精度要求を満たしにくい。関連技術では、レーザレーダを利用して測位精度を高めることもあるが、レーザレーダのコストが高騰して自動運転技術の普及に不利である。

【発明の概要】

【0003】

本発明は、測位方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにコンピュータプログラムを提出する。

【0004】

本発明の一態様は、測位方法を提供する。当該測位方法は、電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するステップと、画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するステップと、前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するステップと、を含む。

【0005】

本発明の一態様は、測位装置を提供する。当該測位装置は、電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するための第１取得モジュールと、画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するための第２取得モジュールと、前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するための測位モジュールと、を備える。

【0006】

本発明の一態様は、電子機器を提供する。当該電子機器は、プロセッサと、プロセッサ実行可能指令を記憶するためのメモリとを備え、前記プロセッサは、上記測位方法を実行するように構成される。

【0007】

本発明の一態様は、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。当該コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータプログラム指令が記憶され、前記コンピュータプログラム指令がプロセッサによって実行されたときに、上記測位方法は、実施される。

【0008】

本発明の一態様は、コンピュータプログラムを提供する。前記コンピュータプログラムは、記憶媒体に記憶され、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たときに、上記測位方法は、実施される。

【0009】

上述した一般的な記述と後文の詳細記述が単に例示的なものと解釈的なものであり、本発明を制限するためのものではないことは、理解されるべきである。

【0010】

図面を参照した例示的な実施例に対する以下の詳細な説明に基づくと、本発明の他の特徴及び態様は、明瞭になるのだろう。

【図面の簡単な説明】

【0011】

ここでの図面は、明細書に組み込まれて明細書の一部を構成する。これらの図面は、本発明に合致する実施例を示しつつ、明細書とともに本発明の解決手段を説明するために用いられる。

【図1】本発明の実施例に係る測位方法のフローチャートである。

【図2】本発明の実施例に係る電子地図の模式図である。

【図3】本発明の実施例に係る目標画像の模式図である。

【図4】本発明の実施例に係る位置補正量の模式図である。

【図5】本発明の実施例に係る測位方法の応用模式図である。

【図6】本発明の実施例に係る測位装置のブロック図である。

【図7】本発明の実施例に係る電子機器のブロック図である。

【図8】本発明の実施例に係る電子機器のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下では、図面を参照して本発明の各種の例示的な実施例、特徴および態様を詳細に説明する。図面における同じ符号は、機能が同じ又は類似する要素を示す。図面に実施例の各種の態様が示されたが、専ら示さない限り、縮尺通りに図面を描く必要がない。

【0013】

ここでの用語「例示的な」は、「例示、実施例としてのもの、又は説明的なもの」を意味する。ここで「例示的な」で説明される如何なる実施例も、他の実施例よりも優れるや良くなるとして解釈されるとは限らない。

【0014】

本文における用語「及び／又は」は、単に関連対象の関連関係を記述するものであり、３種の関係が存在可能であることを示す。例えば、Ａ及び／又はＢは、Ａが単独に存在することと、Ａ及びＢが同時に存在することと、Ｂが単独に存在することという３種の場合を表せる。また、本文における用語「少なくとも１種」は、複数種のうちの何れか１種又は複数種のうちの少なくとも２種の任意の組み合わせを示す。例えば、Ａ、Ｂ、Ｃのうちの少なくとも１種を含むことは、Ａ、Ｂ及びＣによって構成された集合から、何れか１つ又は複数の要素を選択することを示してもよい。

【0015】

また、本発明がより良く説明されるように、下文の具体的な実施形態において大量の具体的詳細が与えられている。当業者であれば理解できるように、幾つかの具体的詳細がなくても、本発明は同様に実施可能である。幾つかの実施例では、本発明の要旨がより目立つように、当業者でよく知られる方法、手段、素子及び回路について詳細に記述されていない。

【0016】

図１は、本発明の実施例に係る測位方法のフローチャートである。図１に示すように、前記方法は、ステップＳ１１～ステップＳ１３を含む。

【0017】

ステップＳ１１では、電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得する。

【0018】

ステップＳ１２では、画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得する。

【0019】

ステップＳ１３では、前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位する。

【0020】

本発明の実施例に係る測位方法では、電子地図中の参照オブジェクトの第１位置データと目標画像中の参照オブジェクトの第２位置データとを利用して目標オブジェクトを測位可能であり、即ち、参照オブジェクトの位置データを依拠として目標オブジェクトの測位精度を高めて、その測位精度を自動運転の精度要求を満足させることができる。また、画像収集機器で収集された目標画像及び電子地図によって測位精度を高めるため、使用コストが低くなり、使用及び普及が容易になる。

【0021】

１つの可能な実現方式において、前記測位方法は、端末機器又は他の処理機器によって実行されてもよい。端末機器は、ユーザ機器（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ、ＵＥ)、モバイル機器、ユーザ端末、携帯電話、コードレス電話、パーソナルデジタルアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）、ハンドヘルド機器、計算機器、車載機器、ウェアラブル機器等であってもよい。他の処理機器は、サーバ又はクラウド側サーバ等であってもよい。幾つかの可能な実現方式において、当該測位方法は、プロセッサがメモリに記憶されたコンピュータ可読指令を呼び出すことで実施され得る。

【0022】

１つの可能な実現方式において、前記電子地図は、デジタル方式で記憶して閲覧される地図であってもよく、電子地図は、複数の地点、道路、オブジェクト等の位置データ、例えば、百度（Ｂａｉｄｕ）地図、グーグル地図等を含んでもよい。例示において、電子地図は、高精度の電子地図（以下では、高精度地図と呼称される）であってもよい。運転者に見せる普通の地図にレーンレベルの道路情報がないが、高精度地図は、一般的に車両等の機器へ使用される地図であるため、レーンレベル等のより豊富な道路情報を含み、且つ認識精度がより高く、レーン情報認識ための精度を有する。高精度地図は、豊富な情報を含み、例えば、高精度地図は、参照オブジェクトの情報を含んでもよく、前記参照オブジェクトは、車線、道路標識、交通信号機等を含んでもよく、本発明では、参照オブジェクトが限定されない。参照オブジェクトの情報は、車線情報（例えば、車線の位置）、レーン制限情報（例えば、道路標識又は交通信号機で指示されるレーン制限情報、例えば、走行規制情報等）等を含んでもよい。その他に、高精度地図は、非常に豊富な他の情報を含み、例えば、高精度地図は、交通流量情報及び交通管制情報を含む。本発明では、高精度地図に含まれる情報が限定されない。

【0023】

例示において、前記車線情報は、走行レーンを指示するための標識線であってもよい。車線情報は、車線の種別、例えば、一方通行レーン、直進レーン、右折レーン、左折レーン等を含んでもよく、対向レーンを区切るための中央線も含んでもよい。又は、前記車線情報は、車線の属性、例えば、実線、破線、ダブル実線、ダブル破線、停止線、進行方向路面標示線等を含んでもよい。例示において、車線情報は、車線の地理座標情報、例えば、車線の経緯度座標を含んでもよい。本発明では、車線情報に含まれる情報種類が限定されない。

【0024】

図２は、本発明の実施例に係る電子地図の模式図である。図２に示すように、車線情報は、例えば、直進レーン、右折レーン、左折レーン等を含んでもよい。例示において、前記車線情報によって当該道路に含まれるレーン数（例えば、２本又は３本のレーン等を含んでもよい）を特定してから、レーン数に基づいて目標オブジェクト（例えば、車両）の所在するレーンを特定してもよい。例えば、目標オブジェクトの測位情報に基づいて目標オブジェクトの所在するレーンを特定してもよい。例えば、目標オブジェクトの測位情報は、当該目標オブジェクトが２本目のレーン内に位置することを示すことにより、運転者による走行ポリシーの特定を補助し、又は自動運転における走行ポリシーの依拠（例えば、直進か旋回か等）とする。更に、前記電子地図には、各車線位置、例えば、車線の地理座標が含まれてもよい。例示において、車線は、複数の点（例えば、点群）によって構成される線であってもよく、各点の地理座標によって車線の地理座標を示してもよい。即ち、車線の地理座標は、当該車線を構成する複数の点の地理座標（例えば、経緯度座標）を含んでもよい。

【0025】

例示において、前記車線の地理座標は、オフセットがされた経緯度座標であってもよい。電子地図において、電子地図の使用安全性を向上させるために、地理位置を暗号化してもよい。例えば、電子地図の経緯度座標に対してオフセットを行うことで地理位置の暗号化を図る。また、地球上の経緯度座標（球座標系における座標）を平面の電子地図における座標に変換するときにもオフセットが現れるため、前記車線の地理座標を使用する際に、まず座標オフセット補正を行ってもよい。例えば、球座標と平面座標との間のマッピング関係に基づいて座標オフセット補正を行ってから、オフセット補正後の経緯度座標を用いて車線の地理座標を表してもよい。

【0026】

１つの可能な実現方式において、目標オブジェクトは、道路中を走行している車両（例えば、無人運転車両）、ロボット等の走行可能な機器等を含んでもよい。前記目標オブジェクトは、レーン内を走行し、レーン及び／又は走行指令に従って直進、旋回、バック等の操作を行ってもよい。更に、前記画像収集機器（例えば、ドライブレコーダのカメラヘッド、カメラ等）は、前記目標オブジェクトに設けられ、目標オブジェクトの走行中における画像（例えば、画像収集機器のカメラヘッドが目標オブジェクトの進行方向へ向かう。即ち、カメラヘッドは、向きが目標オブジェクトの進行方向に一致し、目標オブジェクトの真ん前の目標画像を撮像可能である）を撮影してもよい。

【0027】

１つの可能な実現方式において、電子地図における参照オブジェクト（例えば、車線）の第１位置データと目標画像における参照オブジェクトの第２位置データとを取得してから、第１位置データ及び第２位置データを用いて目標オブジェクトを測位してもよい。例えば、第１位置データと第２位置データとに対してデータマージを行い、目標オブジェクトを測位してもよい。例示において、第１位置データは、目標オブジェクト付近の車線の位置座標を示してもよい。例えば、電子地図中の目標オブジェクト付近の複数本の車線の地理座標を測位し、上記地理座標に基づいて目標オブジェクトの概ねの地理位置（例えば、目標オブジェクトがＡ街とＢ通りとの交差点に位置する）を特定し、目標画像中の車線の第２位置データに基づいて目標オブジェクトの所在するレーン（例えば、目標画像の右側に１本の車線があり、左側に３本の車線があることは、目標オブジェクトが１本目のレーン内に位置することを表す）を特定してもよい。これにより、測位精度を向上させ、即ち、測位精度を車線レベルまで向上させる。

【0028】

１つの可能な実現方式において、目標オブジェクトの概略位置を特定してから参照オブジェクトの第１位置データ及び第２位置データを用いて当該概略位置を補正することにより、目標オブジェクトの正確測位、例えば、車線レベルの測位を取得してもよい。前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位することは、前記目標オブジェクトの第１測位データを取得することと、前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記目標オブジェクトの測位結果を示すための第２測位データを取得することとを含む。

【0029】

１つの可能な実現方式において、前記目標オブジェクトの第１測位データは、衛星測位データ、例えば、ＧＰＳ測位データ、北斗測位データ等を含み、本発明では、第１測位データが限定されない。第１測位データによって目標オブジェクトの地理位置を特定可能であるが、第１測位データの精度が十分に高くない可能性がある。例えば、第１測位データの誤差が１０ｍ程度に達する可能性がある。例示において、第１測位データによって目標オブジェクトの所在する道路を検索可能であるが、第１測位データによって、目標オブジェクトが当該道路中のどのレーンに位置するかを正確に特定することができない。例えば、第１測位データによって目標オブジェクトが３本のレーンからなる道路に位置すると特定可能であり、且つ第１測位データによって目標オブジェクトが２本目のレーンに位置すると判断可能であるが、第１測位データに誤差が存在する可能性がある。例えば、目標オブジェクトの実際に所在するレーンと第１測位データによって特定されたレーンとが一致しない可能性はある。

【0030】

１つの可能な実現方式において、第１位置データ及び第２位置データによって第１測位データを補正することで、精度のより高い第２測位データを取得してもよい。例えば、第１位置データと第２位置データとが同一車線の位置データであるが、第１位置データは、電子地図中の当該車線の位置データであり、第２位置データは、目標画像中の当該車線の位置データである。上記２種の位置データは、同一車線の位置を表す。上記２種の位置データで示された位置に偏差が存在する場合に、目標オブジェクトに対する測位が正確ではないと示され、当該偏差を用いて目標オブジェクトの第１測位データを補正してもよい。

【0031】

例示において、第１位置データは、目標オブジェクトの第１測位データに基づいて電子地図において検索された位置データである。例えば、第１測位データが東経Ｘ１度、北緯Ｘ２度である場合に、第１位置データは、当該経緯度付近の車線の位置データとなる。第２位置データは、目標オブジェクトに設けられる画像収集機器で撮影された目標オブジェクトのうちの当該車線の位置データである。第１位置データと第２位置データとが同一車線の位置データであり、且つ第２位置データが撮影された実画像における位置データである場合に、第１位置データと第２位置データとの間の位置偏差は、目標オブジェクトの第１測位データと実位置との間の偏差と同じである。したがって、第１位置データと第２位置データとの間の位置偏差を用いて第１測位データを補正することにより、第２測位データ、即ち、測位精度のより高い測位データを取得してもよい。

【0032】

このような方式により、参照オブジェクトの電子地図における第１位置データと参照オブジェクトの目標オブジェクトにおける第２位置データとの間の偏差により、第１測位データと実位置との間の偏差を表すことができ、更に当該偏差を用いて第１測位データを補正することにより、第１測位データの精度を向上させることができる。

【0033】

１つの可能な実現方式において、ステップＳ１１は、前記電子地図中の前記参照オブジェクトの地理座標を取得することと、前記参照オブジェクトの地理座標に対して座標変換処理を行い、前記電子地図中の前記参照オブジェクトの、目標座標系における第１位置データを取得することと、を含んでもよい。前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系である。

【0034】

１つの可能な実現方式において、電子地図が参照オブジェクト（例えば、車線）の地理座標を含んでもよく、電子地図において車線の地理座標情報を検索してもよい。例示において、電子地図の使用時（例えば、車両（目標オブジェクト）が起動し、又は車両がナビゲーションや測位操作を開始する）、又は電子地図の更新時に、車線の地理座標情報を検索し、キャッシュ若しくはハードディスクに記憶し、電子地図の使用を終了した時（例えば、車両が停止し、又はナビゲーションや測位操作が終了された後）、キャッシュ若しくはハードディスクから車線の地理座標を削除してもよい。これにより、電子地図を使用する必要がなくなるときに記憶空間で占められた空間をクリアして他のデータの記憶に備えてもよく、記憶リソースの利用効率を向上させる。又は、操作が簡素化されるように、車線の地理座標情報を削除しなく、ナビゲーションや測位操作を開始する度に地理座標情報を検索しなくてもいい。更に、電子地図の更新時に、前記地理座標情報を再度検索することにより、キャッシュ又はハードディスクにおける地理座標を更新してもよい。例示において、第１測位データに基づいて参照オブジェクトの地理座標を検索してもよく、例えば、第１測位データの経緯度座標に基づいて当該座標付近の車線の地理座標を検索してもよい。

【0035】

１つの可能な実現方式において、前記目標オブジェクトに基づいて目標座標系を確立してもよい。例えば、第１測位データで特定された目標オブジェクトの位置を原点として目標座標系を確立してもよい。例えば、第１測位データで特定された目標オブジェクトの位置を原点とし、目標オブジェクトの走行方向を１つの座標軸方向とし、走行方向に直交する方向をもう１つの座標軸の方向として、前記目標座標系を確立する。

【0036】

１つの可能な実現方式において、車線の地理座標情報に対して座標変換を行い、即ち、地理座標系から目標座標系への座標変換処理を行うことにより、電子地図中の車線の、目標座標系における第１位置データを取得してもよい。例えば、車線の各点の経緯度座標に対して、地理座標系から目標座標系への座標変換を行い、各点の目標座標系における座標を取得し、これにより前記電子地図中の車線の、目標座標系における第１位置データを取得してもよい。

【0037】

例示において、まず、地理座標系と目標座標系との間の座標変換行列を特定してもよい。例えば、目標座標系が第１測位データで特定された目標オブジェクトの位置を原点とする座標系であり、目標座標系と地理座標系との相対位置関係を特定してもよい。また、目標座標系が目標オブジェクトの走行方向を座標軸方向とするため、目標座標系と地理座標系との間の相対角度を特定してもよい。更に、目標座標系と地理座標系との相対位置関係、及び、目標座標系と地理座標系との間の相対角度により、地理座標系と目標座標系との間の座標変換行列を特定してもよい。これにより、座標変換行列に基づいて電子地図中の車線の各点の経緯度座標に対して座標変換処理を行って前記第１位置データを取得してもよい。例示において、第１位置データは、点群データを含んでもよい。例えば、車線の電子地図における位置は、車線上の複数の点（例えば、点群）地理座標で示されてもよい。座標変換処理が行われた後、車線上の複数の点の地理座標を目標座標系における複数の点の座標に変換して、複数の点の座標を含む点群データ、即ち、第１位置データを取得してもよい。

【0038】

１つの可能な実現方式において、第１測位データに誤差が存在する可能性があり、且つ車線の地理座標が第１測位データに基づく検索によって取得されたため、車線の第１位置データに誤差が存在する可能性があり、且つ第１測位データの誤差は、車線の第１位置データの誤差に基づいて特定することができる。例えば、車線の第１位置データの誤差が第１測位データの誤差にマッチングすると、これにより車線の第１位置データの誤差を特定でき、且つ第１位置データの誤差に基づいて第１測位データの誤差を補正することができる。

【0039】

このような方式により、参照オブジェクトの地理座標を目標座標系中に変換することができ、目標座標系において測位誤差を特定することが便利になり、第１測位データに対する補正が有利になる。

【0040】

１つの可能な実現方式において、目標オブジェクト（例えば、車両又はロボット等）が走行中であり、ドライブレコーダのカメラヘッド又はカメラ等を介して目標オブジェクトの真ん前の目標画像を撮像してもよい。目標画像には、参照オブジェクト（例えば、車線）が含まれてもよい。

【0041】

１つの可能な実現方式において、ステップＳ１２は、前記目標画像において前記参照オブジェクトの画像座標情報を特定することと、前記画像座標情報に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、前記目標座標系における第２位置データを取得することと、を含む。

【0042】

図３は、本発明の実施例に係る目標画像の模式図である。図３に示すように、目標画像は、目標オブジェクトに設けられる画像収集機器で撮影されたものである。目標画像において、目標オブジェクトの真ん前は、左から３本目のレーンであり、目標画像には、複数本の車線が含まれてもよい。

【0043】

１つの可能な実現方式において、前記目標画像に対してセマンティックセグメンテーション処理を行い、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標を取得してもよい。例えば、参照オブジェクトが車線である場合に、画素検出、エッジ検出等の方式によって目標画像中の車線の位置を特定してもよく、ニューラルネットワーク等の方法によって目標画像中の車線の位置を区画してもよい。例えば、目標画像をニューラルネットワークの入力とし、ニューラルネットワークのセマンティックセグメンテーション処理により、車線の目標画像における位置座標を出力する。例示において、ニューラルネットワークを介して目標画像中の車線の位置を検出してもよい。例えば、車線の所在する位置は、複数の画素点（例えば、点群）を含んでもよく、車線上の各画素点の、目標画像における位置座標を検出してもよい。

【0044】

１つの可能な実現方式において、目標画像中の参照オブジェクトの位置座標に対して座標変換処理を行い、目標画像中の参照オブジェクトの、前記目標座標系における第２位置データを取得してもよい。例えば、目標画像中の車線の各画素点の座標を目標座標系へ変換し、当該車線の各画素点の目標座標系における座標を取得し、即ち、前記目標画像中の車線の前記目標座標系における第２位置データを取得してもよい。例示において、第２位置データは、点群データを含んでもよい。例えば、車線の目標画像における位置は、車線上の複数の点（例えば、点群）の位置座標で示されてもよい。座標変換処理が行われた後、車線上の複数の点の目標画像における位置座標を目標座標系中の複数の点の座標に変換し、複数の点の座標を含む点群データ、即ち、第２位置データを取得してもよい。

【0045】

このような方式により、参照オブジェクトの目標画像における位置座標を目標座標系へ変換し、第２位置データを取得することで、参照オブジェクトの目標画像における位置座標と参照オブジェクトの電子地図における地理座標の座標系とを統一させてもよい。このように、第１位置データと第２位置データとの間の誤差を便利に取得することができ、第１測位データに対する補正に有利になる。

【0046】

１つの可能な実現方式において、前記位置座標に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、目標座標系における第２位置データを取得することは、画像収集機器で撮影された参照画像中の少なくとも一部の画素点の位置座標、及び前記目標座標系中の前記少なくとも一部の画素点に対応する点の位置座標に基づいて、ホモグラフィ行列を特定することと、前記ホモグラフィ行列に基づいて、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標に対して座標変換処理を行い、前記第２位置データを取得することと、を含む。

【0047】

１つの可能な実現方式において、まず、目標画像と目標座標系との間のホモグラフィ行列、即ち、目標画像中の画素点の位置座標と目標座標系中の対応点の位置座標との間の座標変換行列を特定してもよく、目標画像中の画素点の位置座標を目標座標系へ変換するために用いられてもよい。

【0048】

１つの可能な実現方式において、参照画像中の少なくとも一部の画素点の位置座標、及び前記目標座標系中の前記少なくとも一部の画素点に対応する点の位置座標に基づいて、ホモグラフィ行列を特定してもよい。即ち、目標画像中の車線の各画素点をホモグラフィ行列によって目標座標系中の座標に変換してもよく、更に目標画像中の車線の前記目標座標系における第２位置データを取得してもよい。

【0049】

１つの可能な実現方式において、参照画像は、画像収集機器で撮影された任意の画像であってもよい。参照画像中の少なくとも一部の画素点に対してマーキングを行ってもよく、例えば、上記画素点の参照画像における位置座標をマーキングし、上記画素点の目標座標系における位置座標を特定してもよい。上記画素点の参照画像における位置座標及び目標座標系における位置座標に基づいて、ホモグラフィ行列Ｈ、即ち、参照画像中の位置座標を目標座標系へ変換した変換行列を特定してもよい。当該ホモグラフィ行列Ｈは、撮影された画像中の任意点の位置座標を目標座標系における位置座標に変換するために用いられてもよい。

【0050】

１つの可能な実現方式において、可前記ホモグラフィ行列に基づいて、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標に対して座標変換処理を行い、前記第２位置データを取得する。例示において、目標画像中の車線の各画素点の位置座標を前記ホモグラフィ行列とそれぞれ乗算し、各画素点の目標座標系における位置座標を取得してもよい。例えば、以下の数式（１）に基づいて各画素点の目標座標系における座標を特定してもよい。

【数1】

【0051】

ただし、（ｕ、ｖ）は、車線の何れか１つの画素点の目標画像における位置座標であり、（ｘ、ｙ）は、当該画素点の目標座標系における位置座標である。数式（１）によって目標画像中の車線の各画素点の座標に対して座標変換処理を行い、前記第２位置データを取得してもよい。

【0052】

このような方式により、参照画像を用いてホモグラフィ行列を取得することで、目標画像と目標座標系との対応関係を取得することができ、目標画像中の画素点の位置座標を目標座標系における位置座標に便利に変換することができ、座標変換効率を向上させる。

【0053】

１つの可能な実現方式において、第２位置データが画像収集機器で撮影された実画像に基づいて特定された位置情報であり、第２位置データが正確度の高い位置情報であると考えられてもよく、第１位置データと第２位置データとの間の誤差が第１測位データと目標オブジェクトの実位置との間の誤差として特定されてもよく、当該誤差を用いて第１測位データの位置補正量を特定して第１測位データを補正するために用いられてもよい。

【0054】

１つの可能な実現方式において、ステップＳ１１、即ち、第１位置データを取得するステップと、ステップＳ１２、即ち、第２位置データを取得するステップとの実行順は、制限されない。図１において、ステップＳ１１を実行してからステップＳ１２を実行することは例示に過ぎない。ステップＳ１２を実行してからステップＳ１１を実行してもよく、ステップＳ１１とステップＳ１２とを同時に実行してもよい。

【0055】

１つの可能な実現方式において、ステップＳ１３は、前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定することと、前記位置補正量に基づいて前記第１測位データを補正することにより、前記目標オブジェクトの測位結果を示すための前記第２測位データを取得することとを含んでもよい。前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系である。

【0056】

このような方式により、参照オブジェクトの第１位置データ及び第２位置データを用いて位置補正量を特定することができる。即ち、第１測位データと実地理位置との間の誤差を取得して第１測位データの補正に用いられてもいい。このように、測位正確度を向上させる。

【0057】

１つの可能な実現方式において、前記位置補正量は、回転行列を含み、前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定することは、前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得することと、前記回転角度に基づいて前記回転行列を特定することと、を含む。

【0058】

１つの可能な実現方式において、前記第１位置データ及び前記第２位置データは、点群データを含む。例えば、第１位置データ及び第２位置データは、何れも複数の座標点によって構成される線であってもよい。第１位置データを第１ベクトルとし、第２位置データを第２ベクトルとしてもよく、且つ第１ベクトルと第２ベクトルとの間の夾角を特定し、即ち、前記回転角度を特定してもよい。

【0059】

１つの可能な実現方式において、回転角度に基づいて前記回転行列を特定してもよく、即ち、第２位置データに対応するベクトルを前記回転行列と乗算すると、第２位置データに対応するベクトルを回転させてもよく、回転後のベクトルが第１位置データに平行である。又は、第１位置データに対応するベクトルを前記回転行列と乗算すると、第１位置データに対応するベクトルを回転させてもよく、回転後のベクトルが第２位置データに平行である。前記回転行列は、以下の数式（２）に基づいて特定されてもよい。

【数2】

【0060】

ただし、Ｒは、回転行列であり、αは、回転角度である。回転行列によって第２位置データに対応するベクトルと乗算して回転処理を行ってもよく、即ち、回転行列Ｒを用いて第２位置データに対応するベクトルと乗算し、第１位置データに対応するベクトルに平行であるベクトルを取得し、又は、第１位置データに対応するベクトルと乗算し、第２位置データに対応するベクトルに平行であるベクトルを取得してもよい。例えば、Ｒ＊ｌ_２がｌ_１に平行である。ただし、ｌ_２は、第２位置データに対応するベクトルであり、ｌ_１は、第１位置データに対応するベクトルである。

【0061】

１つの可能な実現方式において、近似アルゴリズム等の方法によって回転行列を段階的に特定し、更に回転角度を特定してもよい。例示において、第２位置データに対応するベクトルｌ_２をある角度に対応する回転行列と乗算することでｌ_２を回転させ、且つｌ_１とｌ_２との間の角度を小さくしてもよい。ｌ_２が回転した後でｌ_１に平行しなくなると、回転後のｌ_２を引き続きある角度に対応する回転行列と乗算し、ｌ_２がｌ_１に平行となるまでｌ_２を引き続き回転させる。例えば、近似アルゴリズムの開始時、前記角度が大きな角度を選択可能であるが、ｌ_２とｌ_１との夾角が小さくなるにつれて、前記角度が小さい角度を選択可能である。例えば、ｌ_２とｌ_１との夾角が５２°であり、近似アルゴリズムの開始時に、前記角度が２０°を選択可能であり、近似アルゴリズムを２回繰り返した後、夾角が１２°まで減少され、前記角度が５°を選択可能であり、近似アルゴリズムをもう２回実行した後、夾角が２°まで減少され、前記角度が１°を選択可能であり、近似アルゴリズムを更に２回を実行した後、ｌ_２がｌ_１に平行となる。更に、ｌ_２を回転させる全ての行列に基づいて、前記回転行列を取得してもよく、例えば、ｌ_２を回転させる全ての行列を乗算して前記回転行列を取得してもよい。また、回転行列の要素の値に基づいて回転角度を特定してもよい。例えば、逆三角関数に基づいて回転角度を特定してもよい。本発明では、回転角度及び回転行列を取得する方法が制限されない。

【0062】

このような方式により、第１位置データと第２位置データとの間の角度誤差（即ち、上記特定された回転角度）を用いて第１測位データの方向を修正することができ、測位精度を向上させる。

【0063】

１つの可能な実現方式において、前記位置補正量は、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を含み、前記第１平行移動成分は、前記第２平行移動成分に垂直であり、且つ前記参照オブジェクトは、前記第１平行移動成分に平行である。前記参照オブジェクトの第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、位置補正量を特定することは、前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得することと、前記回転角度及び調整すべき位置データに基づいて、前記第１平行移動成分及び第２平行移動成分を特定することとを含む。ただし、前記調整すべき位置データは、前記第１位置データ又は前記第２位置データである。

【0064】

１つの可能な実現方式において、第１位置データと第２位置データとの間の誤差は、角度誤差の他に、位置誤差も存在する可能性がある。即ち、第２位置データに対応するベクトルを第１位置データに対応するベクトルに平行となるように回転させた後、２つのベクトルが重なり合わない可能性はある。即ち、位置誤差が存在する。平行移動によって位置誤差を補正してもよく、即ち、調整すべき位置データに対応する車線に平行である第１平行移動成分と、調整すべき位置データに対応する車線に垂直である第２平行移動成分により、位置誤差を補正する。調整すべき位置データは、第１位置データ又は第２位置データであってもよい。調整すべき位置データが第１位置データである場合に、第１平行移動成分及び第２平行移動成分によって回転後の第１位置データに対応するベクトル（第２位置データに対応するベクトルに平行である）を平行移動させ、第２位置データ（このような場合に、第２位置データは、目標位置データとも呼称される）に対応するベクトルと重なり合うようにする。調整すべき位置データが第２位置データである場合に、第１平行移動成分及び第２平行移動成分によって回転後の第２位置データに対応するベクトル（第１位置データに対応するベクトルに平行である）を平行移動させ、第１位置データ（このような場合に、第２位置データは、目標位置データとも呼称される）に対応するベクトルと重なり合うようにする。幾つかの実施例において、調整すべきデータが第１位置データであるときに、目標位置データは、第２位置データとなり、調整すべきデータが第２位置データであるときに、目標位置データは、第１位置データとなる。

【0065】

１つの可能な実現方式において、回転角度α及び調整すべき位置データによって第１平行移動成分を特定してもよい。例示において、第２位置データは、目標画像中の車線の、目標座標系における位置である。第２位置データに対応するベクトルに基づいて第２位置データと走行方向（即ち、目標座標系における座標軸の方向であり、当該座標軸の方向と走行方向とが同じである）との夾角εを特定し、回転角度α及び夾角εに基づいて前記第１平行移動成分を特定してもよい。例えば、以下の数式（３）に基づいて第１平行移動成分を特定してもよい。
ｖｅ＝（ｃｏｓ（α＋ε），ｓｉｎ（α＋ε）） （３）

【0066】

ただし、ｖｅは、前記第１平行移動成分である。例示において、目標オブジェクトが車線に沿って走行すれば、εは、０に近似できる。

【0067】

１つの可能な実現方式において、第１平行移動成分ｖｅに基づいて第２平行移動成分ｐｅを特定してもよい。例示において、ｖｅに直交するベクトルを第２平行移動成分ｐｅとして選択してもよい。

【0068】

１つの可能な実現方式において、前記第１平行移動成分及び前記第２平行移動成分は、単位ベクトルである。即ち、第１平行移動成分と第２平行移動成分は、何れも長さが１であるベクトルである。このように、調整すべき位置データの調整幅を特定することは、容易になる。例えば、第１平行移動成分の方向における調整距離が３であり、第２平行移動成分の方向における調整距離が２であり、本発明では、調整幅が制限されない。

【0069】

このような方式により、第１平行移動成分及び第２平行移動成分の記憶が便利になるとともに、単位ベクトルによって調整すべき位置データの調整幅を特定することも容易にある。

【0070】

１つの可能な実現方式において、車線が直線である場合に、目標位置データに対応する車線に平行な方向に沿って移動することは、意味がない。即ち、回転を経て且つ目標位置データに対応する車線に垂直な方向に沿って移動した後、目標位置データに対応する車線に平行な方向に沿って移動する必要がなく、目標位置データに対応する車線と調整すべき位置データに対応する車線とが重なり合うようにしてもよい。したがって、第１平行移動成分方向における調整幅は、０と設定されてもよい。車線が曲線である場合に、第１位置データに対応する車線に平行な方向に沿って移動することは、有意義である。

【0071】

１つの可能な実現方式において、位置補正量が特定された後、回転角度α、第１平行移動成分及び第２平行移動成分のみを保存することで記憶空間を節約してもよい。

【0072】

図４は、本発明の実施例に係る位置補正量の模式図である。図４に示すように、調整すべき位置データは、第２位置データであり、ｌ_２は、第２位置データに対応するベクトルであり、ｌ_１は、第１位置データに対応するベクトルである。回転角度αに対応する回転行列Ｒによってｌ_２をｌ_１に平行となるように回転させ、Ｒ＊ｌ_２を取得してもよい。また、第１平行移動成分ｖｅ及び第２平行移動成分ｐｅによってＲ＊ｌ_２の位置を調整することにより、位置が調整された後のＲ＊ｌ_２とｌ_１とが重なり合うようにしてもよい。

【0073】

１つの可能な実現方式において、近似アルゴリズム等の方法によってｌ_２の角度及び位置を段階的に調整して、調整後のｌ_２とｌ_１とが重なり合うようにし、更に位置補正量を特定してもよい。例示において、調整すべき位置データが第２位置データであり、第２位置データに対応するベクトルｌ_２をある角度に対応する回転行列と乗算することにより、ｌ_２を回転させ、且つｌ_１とｌ_２との間の角度を小さくしてもよい。ｌ_２が回転した後でｌ_１に平行しなくなると、ｌ_２がｌ_１に平行となるまで、回転後のｌ_２を引き続きある角度に対応する回転行列と乗算することにより、ｌ_２を引き続き回転させる。更に、ｌ_２を回転させる全ての行列によって前記回転行列を取得してもよい。例えば、ｌ_２を回転させる全ての行列を乗算して前記回転行列を取得してもよい。回転行列の要素の値に基づいて回転角度を特定してもよい。例えば、逆三角関数によって回転角度を特定してもよい。回転角度が取得された後、回転角度及び第２位置データに基づいて第１平行移動成分ｖｅ及び第２平行移動成分ｐｅを特定してもよい。本発明では、位置補正量を特定する方法が制限されない。

【0074】

１つの可能な実現方式において、第１平行移動成分ｖｅと第２平行移動成分ｐｅとを同時に特定してもよい。例えば、数式（３）によって第１平行移動成分ｖｅを特定し、数式（４）によって第２平行移動成分ｐｅを直接特定してもよい。
ｐｅ＝（ｓｉｎ（α＋ε），－ｃｏｓ（α＋ε）） （４）

【0075】

このような方式により、回転角度を用いて第１平行移動成分及び第２平行移動成分を取得することができ、第１測位データの位置誤差を補正することができ、測位精度を向上させる。

【0076】

１つの可能な実現方式において、位置補正量に基づいて第１測位データを補正してもよい。例えば、位置補正量のうちの回転角度に基づいて第１測位データの方向を修正し、位置補正量のうちの第１平行移動成分及び第２平行移動成分に基づいて第１測位データの位置を補正してもよい。これにより、正確な第２測位データが取得される。第２測位データの精度が高くて、目標オブジェクトの所在するレーンを正確に認識することができる。

【0077】

本発明の実施例に係る測位方法では、第１位置データ及び第２位置データを用いて位置補正量を特定し、位置補正量によって第１測位データを補正し、第２測位データを取得し、目標オブジェクトに対する測位精度を向上させることができる。また、位置補正量は、目標オブジェクトの走行方向を補正するための、回転角度又は回転行列を含んでもよい。位置補正量は、目標オブジェクトの位置を補正するための、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を含んでもよい。更に、目標オブジェクトから収集された目標画像によって第２位置データを取得することにより、使用コストが低くなり、使用及び普及が容易になる。

【0078】

図５は、本発明の実施例に係る測位方法の応用模式図である。図５に示すように、高精度地図は、参照オブジェクトの情報を含んでもよいく、前記参照オブジェクトは、車線を含み、前記第１測位データは、衛星測位データを含み、前記画像収集機器は、前記目標オブジェクトに設けられている。高精度地図中の車線の地理座標情報を検索してもよい。第１測位データ（例えば、ＧＰＳ測位情報）に基づいて目標座標系を確立する。目標座標系の確立は、前の記述を参照すればよく、ここで繰り返し説明しない。

【0079】

１つの可能な実現方式において、高精度地図において車線の地理座標を検索し、車線の複数の点（例えば、点群）に対して座標変換処理をそれぞれ行い、目標座標系における点群Ｑ{ｑ１, ｑ２,．．．, ｑｍ}、即ち、車線の目標座標系における第１位置データを取得してもよい。ｍは、正整数である。座標変換処理は、前の記述を参照すればよく、ここで繰り返し説明しない。

【0080】

１つの可能な実現方式では、目標画像が車両の走行中において画像収集機器で撮影された真ん前の画像であってもよく、目標画像が道路上の車線を含んでもよく、ニューラルネットワークを介してセマンティックセグメンテーション処理を行うことにより、目標画像中の車線の位置座標を取得してもよく、車線の所在する位置が複数の画素点（例えば、点群）を含んでもよく、車線上の各画素点の座標を検出し、目標画像と目標座標系との間のホモグラフィ行列によって複数の画素点に対して座標変換処理をそれぞれ行うことにより、目標座標系における点群Ｐ{ｐ１, ｐ２,…, ｐｎ}、即ち、車線の目標座標系における第２位置データを取得してもよい。ｎは、正整数である。座標変換処理は、前の記述を参照すればよく、ここで繰り返し説明しない。

【0081】

１つの可能な実現方式において、点群Ｑ{ｑ１, ｑ２,．．．, ｑｍ}と点群Ｐ{ｐ１, ｐ２,．．．, ｐｎ}とに対してマッチングを行い、即ち、第１位置データと第２位置データとにおける対応する点によって構成される車線を特定してもよい。例えば、点ｑｉ－ｑｊに対応する点ｐｋ－ｐｌ（ｉ、ｊは、ｍよりも小さい正整数であり、ｋ、ｌは、ｎよりも小さい正整数である）を特定してもよい。ｑｉ－ｑｊは、ある車線における複数の点であり、ｐｋ－ｐｌは、ある車線における複数の点である。そして、対応する車線に応じて位置補正量を特定する。

【0082】

１つの可能な実現方式において、位置補正量は、回転角度αを含んでもよい。即ち、第２位置データに対応するベクトルｌ_２を回転させてｌ_２が第１位置データに対応するベクトルｌ_１に平行であるようにしてもよい。回転角度は、αである。

【0083】

１つの可能な実現方式において、位置補正量は、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を更に含んでもよい。回転後のｌ_２即ちＲ＊ｌ_２を平行移動させてもよい。例えば、Ｒ＊ｌ_２に対してｌ_１に平行な方向に沿う平行移動処理を行ってもよい。当該方向の第１平行移動成分は、ｖｅである。また、Ｒ＊ｌ_２に対してｌ_１に垂直な方向に沿う平行移動処理を行ってもよい。当該方向の第２平行移動成分は、ｐｅである。平行移動処理を経た後、平行移動後のＲ＊ｌ_２がｌ_１に重なり合うようにする。

【0084】

１つの可能な実現方式において、回転行列Ｒ、第１平行移動成分ｖｅ及び第２平行移動成分ｐｅを位置補正量としてもよい。また、位置補正量によって第１測位データを補正することにより、目標オブジェクトの測位精度を向上させてもよい。幾つかの実施例において、第１測位データに対する補正処理により、精度の高い第２測位データを取得することができ、第２測位データによって車両の所在するレーンを正確に認識することができる。

【0085】

１つの可能な実現方式において、前記方法は、前記目標オブジェクトの第２測位データに基づいて、前記目標オブジェクトと前記参照オブジェクトとの間の相対位置関係を特定するステップを更に含む。目標オブジェクトと参照オブジェクトとの間の相対位置関係は、目標オブジェクトの所在するレーン、目標オブジェクトと車線との間の距離、及び、目標オブジェクトと前記車線との夾角のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

【0086】

例示において、前記測位方法は、自動運転分野に適用可能であり、車両の正確位置を特定するために用いられる。前記測位方法は、運転支援システムに適用可能であり、車両の所在するレーン、及び、車両と車線との距離を特定するために用いられる。前記測位方法は、無人運転機器又はロボット等の機器のナビゲーションに適用可能であり、機器の正確位置、及び、機器の姿勢（例えば、機器の車線に対する角度等）を特定するために用いられる。本発明では、前記測位方法の応用分野が制限されない。

【0087】

図６は、本発明の実施例に係る測位装置のブロック図である。図６に示すように、前記装置は、電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するための第１取得モジュール１１と、画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するための第２取得モジュール１２と、前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するための測位モジュール１３と、を備える。

【0088】

１つの可能な実現方式において、前記測位モジュール１３は、更に、前記目標オブジェクトの第１測位データを取得し、前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記目標オブジェクトの測位結果を示すための第２測位データを取得するように構成される。

【0089】

１つの可能な実現方式において、前記測位モジュール１３は、更に、前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定し、前記位置補正量に基づいて前記第１測位データを補正することにより、前記第２測位データを取得するように構成される。前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系である。

【0090】

１つの可能な実現方式において、前記位置補正量は、回転行列を含み、前記測位モジュール１３は、更に、前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得し、前記回転角度に基づいて前記回転行列を特定するように構成される。

【0091】

１つの可能な実現方式において、前記位置補正量は、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を含み、前記第１平行移動成分は、前記第２平行移動成分に垂直であり、且つ前記参照オブジェクトは、前記第１平行移動成分に平行であり、前記測位モジュール１３は、更に、前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得し、前記回転角度及び調整すべき位置データに基づいて、前記第１平行移動成分及び第２平行移動成分を特定するように構成され、前記調整すべき位置データは、前記第１位置データ又は前記第２位置データである。

【0092】

１つの可能な実現方式において、前記第１平行移動成分及び前記第２平行移動成分は、単位ベクトルである。

【0093】

１つの可能な実現方式において、前記第１取得モジュール１１は、更に、前記電子地図中の前記参照オブジェクトの地理座標を取得し、前記参照オブジェクトの地理座標に対して座標変換処理を行い、前記電子地図中の前記参照オブジェクトの、目標座標系における第１位置データを取得するように構成され、前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系である。

【0094】

１つの可能な実現方式において、前記第２取得モジュール１２は、更に、前記目標画像に対してセマンティックセグメンテーション処理を行い、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標を取得し、前記位置座標に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、目標座標系における第２位置データを取得するように構成され、前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系である。

【0095】

１つの可能な実現方式において、前記第２取得モジュール１２は、更に、前記画像収集機器で撮影された参照画像中の少なくとも一部の画素点の位置座標と、前記目標座標系中の前記少なくとも一部の画素点に対応する点の位置座標とに基づいて、ホモグラフィ行列を特定し、前記ホモグラフィ行列に基づいて、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標に対して座標変換処理を行い、前記第２位置データを取得するように構成される。

【0096】

１つの可能な実現方式において、前記第１位置データ及び前記第２位置データは、点群データを含む。

【0097】

１つの可能な実現方式において、前記参照オブジェクトは、車線を含み、前記第１測位データは、衛星測位データを含み、前記画像収集機器は、前記目標オブジェクトに設けられている。

【0098】

１つの可能な実現方式において、前記装置は、前記目標オブジェクトの第２測位データに基づいて、前記目標オブジェクトと前記参照オブジェクトとの間の相対位置関係を特定するための相対位置特定モジュールを更に備える。

【0099】

理解できるように、本発明に言及された上記各方法実施例は、原理論理に反しない場合に、何れも互いに組み合わせられて組み合わせ後の実施例を形成してもよい。紙面の都合上から、本発明では繰り返し説明しない。

【0100】

また、本発明は、電子機器、コンピュータ可読記憶媒体、プログラムを更に提供する。上記のものは、何れも本発明に係る何れか１つの方法を実施するために用いられてもよい。対応する技術案及び記述は、方法部分の関連記載を参照すればよく、繰り返し説明しない。

【0101】

当業者であれば理解できるように、具体的な実施形態の上記方法において、各ステップの記載順は、厳格な実行順を意味せず、実施手順について如何なる限定もなすことではない。各ステップの具体的な実行順は、その機能及び可能な内在論理で特定されるべきである。

【0102】

幾つかの実施例において、本発明の実施例に係る装置が有する機能又は含むモジュールは、上記方法実施例に記述された方法を実行するために用いられてもよい。その具体的な実施は、上記方法実施例の記述を参照すればよい。簡素化のために、ここで繰り返し説明しない。

【0103】

本発明の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を更に提出する。当該コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータプログラム指令が記憶され、前記コンピュータプログラム指令がプロセッサによって実行されたときに、上記方法は、実施される。コンピュータ可読記憶媒体は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

【0104】

本発明の実施例は、コンピュータプログラムを更に提供する。前記コンピュータプログラムは、記憶媒体に記憶され、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たときに、上記方法は、実施される。記憶媒体は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

【0105】

本発明の実施例は、電子機器を更に提出する。当該電子機器は、プロセッサと、プロセッサ実行可能指令を記憶するためのメモリとを備える。前記プロセッサは、上記測位方法を実行するように構成される。電子機器は、端末、サーバ又は他の形態の機器として提供され得る。

【0106】

図７は、一例示的な実施例に示す電子機器８００のブロック図である。例えば、電子機器８００は、携帯電話、コンピュータ、デジタル放送端末、メッセージ送受信機器、ゲームコンソール、タブレットＰＣ、医療機器、フィットネス機器、パーソナルデジタルアシスタント等の端末であってもよい。

【0107】

図７を参照すると、電子機器８００は、以下の１つ又は複数のユニット、即ち、処理ユニット８０２、メモリ８０４、電源ユニット８０６、マルチメディアユニット８０８、オーディオユニット８１０、入力・出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８１２、センサユニット８１４及び通信ユニット８１６を備えてもよい。

【0108】

処理ユニット８０２は、通常、電子機器８００の全般操作、例えば、表示、電話発呼、データ通信、カメラ操作及び記録操作に関連する操作を制御する。処理ユニット８０２は、上記方法のステップの全部又は一部を実行するように、指令を実行する１つ又は複数のプロセッサ８２０を備えてもよい。また、処理ユニット８０２は、処理ユニット８０２と他のユニットとの間の相互作用が容易になるように、１つ又は複数のモジュールを備えてもよい。例えば、処理ユニット８０２は、マルチメディアユニット８０８と処理ユニット８０２との間の相互作用が容易になるように、マルチメディアモジュールを備えてもよい。

【0109】

メモリ８０４は、電子機器８００での操作をサポートするために、各タイプのデータを記憶するように構成される。これらのデータの例示は、電子機器８００で操作するための如何なるアプリケーションプログラム又は方法の指令、連絡人データ、電話帳データ、メッセージ、ピクチャ、映像などを含む。メモリ８０４は、如何なるタイプの揮発性もしくは不揮発性記憶デバイス又はそれらの組合せ、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク又は光ディスクによって実現されてもよい。

【0110】

電源ユニット８０６は、電子機器８００のユニットのそれぞれに電力を供給する。電源ユニット８０６は、電源管理システム、１つ又は複数の電源、並びに、電子機器８００用の電力の生成、管理および配分に関する他のユニットを含んでもよい。

【0111】

マルチメディアユニット８０８は、前記電子機器８００とユーザとの間に１つの出力インターフェースを供給するスクリーンを備える。幾つかの実施例では、スクリーンは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）およびタッチパネル（ＴＰ）を含んでもよい。スクリーンは、タッチパネルを含む場合、ユーザからの入力信号を受信するように、タッチスクリーンとして実現されてもよい。タッチパネルは、タッチ、スライドおよびタッチパネルでのジェスチャーを感知するように、１つ又は複数のタッチセンサを含む。前記タッチセンサは、タッチ又はスライド動作の境界を感知するだけではなく、前記タッチ又はスライド操作と関連する持続時間および圧力をさらに検出することができる。幾つかの実施例では、マルチメディアユニット８０８は、１つのフロントカメラヘッドおよび／又はバックカメラヘッドを含む。電子機器８００が操作モード、例えば、撮影モード又はビデオモードにあるとき、フロントカメラヘッドおよび／又はバックカメラヘッドは、外部のマルチメディアデータを受信することができる。フロントカメラヘッドおよびバックカメラヘッドのそれぞれは、１つの固定の光学レンズシステムであってもよいし、焦点距離および光学ズーム能力を有するものであってもよい。

【0112】

オーディオユニット８１０は、オーディオ信号を出力および／又は入力するように構成される。例えば、オーディオユニット８１０は、マイク（ＭＩＣ）を備え、電子機器８００が操作モード、例えば、発呼モード、記録モードおよび音声識別モードにあるとき、マイクは、外部オーディオ信号を受信するように構成される。受信されたオーディオ信号は、さらに、メモリ８０４に記憶される、又は、通信ユニット８１６を介して送信されることができる。幾つかの実施例では、オーディオユニット８１０は、さらに、オーディオ信号を出力するためのスピーカをさらに含む。

【0113】

Ｉ／Ｏインターフェース８１２は、処理ユニット８０２とペリフェラルインターフェースモジュールとの間でインターフェースを供給するものであり、上記ペリフェラルインターフェースモジュールは、キーボード、クリックホイール、ボタンなどであってもよい。これらのボタンは、ホームページボタン、ボリュームボタン、起動ボタンおよびロックボタンを含んでもよいが、それらに限定されない。

【0114】

センサユニット８１４は、様々な側面での状態推定を電子機器８００に供給するための１つ又は複数のセンサを含む。例えば、センサユニット８１４は、電子機器８００のオン／オフ状態、ユニットの相対位置を検出することができ、例えば、前記ユニットは、電子機器８００のディスプレイおよびテンキーである。センサユニット８１４は、さらに、電子機器８００もしくは電子機器８００のユニットの位置変更、ユーザと電子機器８００との接触の存在もしくは不存在、電子機器８００の方位又は加速／減速および電子機器８００の温度変化をさらに検出することができる。センサユニット８１４は、如何なる物理的接触もないとき、近辺にある物体の存在を検出するための近接センサを含んでもよい。センサユニット８１４は、さらに、結像応用に使用される光センサ、例えばＣＭＯＳ又はＣＣＤ画像センサを含んでもよい。幾つかの実施例では、当該センサユニット８１４は、さらに、加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、圧力センサ又は温度センサを含んでもよい。

【0115】

通信ユニット８１６は、電子機器８００と他のユーザ機器との間の無線又は有線方式の通信が便利になるように構成される。電子機器８００は、通信規格に基づく無線ネットワーク、例えば、ＷｉＦｉ、２Ｇや３Ｇ又はそれらの組合せにアクセスすることができる。１つの例示的な実施例では、通信ユニット８１６は、外部ブロードキャスト管理システムからのブロードキャスト信号又はブロードキャスト関連情報をブロードキャストチャネルを介して受信する。１つの例示的な実施例では、前記通信ユニット８１６は、さらに、短距離通信が容易になるように、ニアフィールド通信（ＮＦＣ）モジュールを含んでもよい。例えば、ＮＦＣモジュールでは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）技術、赤外データ協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）技術および他の技術によって実現されてもよい。

【0116】

例示的な実施例では、電子機器８００は、上記方法を実行するための１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ又は他の電子部品によって実現されてもよい。

【0117】

例示的な実施例は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体、例えばコンピュータプログラム指令を含むメモリ８０４を更に提供する。上記コンピュータプログラム指令は、電子機器８００のプロセッサ８２０によって実行されて上記方法を実施させ得る。

【0118】

図８は、１つの例示的な実施例に示す電子機器１９００のブロック図である。例えば、電子機器１９００は、サーバとして提供され得る。図８を参照すると、電子機器１９００は、処理ユニット１９２２を含み、更に、当該処理ユニット１９２２は、１つ又は複数のプロセッサ、及びメモリ１９３２に代表されるメモリリソースとを備え、メモリ１９３２は、処理ユニット１９２２によって実行され得る指令、例えば、アプリケーションプログラムを記憶する。メモリ１９３２に記憶されるアプリケーションプログラムは、それぞれが１セットの指令に対応する１つ又は１つ以上のモジュールを備えてもよい。また、処理ユニット１９２２は、指令を実行することで上記方法を実施するように構成される。

【0119】

電子機器１９００は、電子機器１９００の電源管理を実行するように構成される電源ユニット１９２６と、電子機器１９００をネットワークに接続するように構成される有線又は無線ネットワークインターフェース１９５０と、入力・出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１９５８とを更に備えてもよい。電子機器１９００は、メモリ１９３２に記憶されたオペレーティングシステム、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標） ＳｅｒｖｅｒＴＭ、Ｍａｃ ＯＳ ＸＴＭ、ＵｎｉｘＴＭ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ＴＭ、ＦｒｅｅＢＳＤＴＭ又はその他を操作してもよい。

【0120】

例示的な実施例は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体、例えば、コンピュータプログラム指令を含むメモリ１９３２を更に提供する。上記コンピュータプログラム指令が電子機器１９００の処理ユニット１９２２によって実行されることで、上記方法は、実施される。

【0121】

本発明は、システム、方法及び／又はコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。コンピュータ可読記憶媒体には、プロセッサに本発明の各態様を実施させるためのコンピュータ可読プログラム指令が載せている。

【0122】

コンピュータ可読記憶媒体は、指令実行機器で使用される指令を保持及び記憶する有形機器であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気記憶機器、磁気記憶機器、光記憶機器、電磁的記憶機器、半導体記憶機器又は上記任意の適切な組み合わせであってもよいが、そ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（非網羅のリスト）は、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）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、携帯型圧縮ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多機能ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、機械的符号化機器、例えば、指令が記憶されるパンチカード又は溝内突起構造、及び上記の任意の適切な組合を含む。ここで使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、瞬時信号自身、例えば、無線電波若しくは他の自由に伝搬される電磁波、導波路若しくは他の伝送媒体を介して伝搬される電磁波（例えば、光ファイバー・ケーブルを介した光パルス）、又は電線を介して伝送された電気信号として解釈されない。

【0123】

ここで記述されるコンピュータ可読プログラム指令は、コンピュータ可読記憶媒体から各演算／処理機器にダウンロードし、又は、ネットワーク、例えばインターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク及び／又は無線ネットワークを介して外部コンピュータ或いは外部記憶機器へダウンロードしてもよい。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光ファイバー伝送、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ及び／又はエッジサーバを含んでもよい。各演算／処理機器におけるネットワークアダプタ又はネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム指令を受信して当該コンピュータ可読プログラム指令を転送することにより、各演算／処理機器におけるコンピュータ可読記憶媒体に記憶させる。

【0124】

本発明の操作を実行するためのコンピュータプログラム指令は、アセンブリ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン関連命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は、１種若しくは複数種のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成されたソースコード又はターゲットコードであってもよい。前記プログラミング言語は、オブジェクト指向プログラミング言語（例えば、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋等）、及び、通常のプロセスプログラミング言語（例えば、「Ｃ」言語）又は類似するプログラミング言語を含む。コンピュータ可読プログラム指令は、完全にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、部分的にユーザコンピュータ上で実行されてもよく、１つの独立するソフトウェアパッケージとして実行されてもよく、一部がユーザコンピュータ上でもう一部がリモートコンピュータ上で実行されてもよく、又は完全にリモートコンピュータ又はサーバ上で実行されてもよい。リモートコンピュータの場合に、リモートコンピュータは、任意の種類のネットワーク（ローカルエリアネットワーク(ＬＡＮ)又は広域ネットワーク(ＷＡＮ)を含む）を介してユーザコンピュータに接続され、又は、外部コンピュータに接続されてもよい（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で接続される）。幾つかの実施例では、コンピュータ可読プログラム指令の状態情報を用いて電子回路、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又はプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を個性化でカストマイズする。当該電子回路は、コンピュータ可読プログラム指令を実行することにより、本発明の各態様を実施可能である。

【0125】

ここで、本発明の実施例に係る方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して、本発明の各態様を記述した。理解できるように、フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック並びにフローチャート及び／又はブロック図における各ブロックの組み合わせは、何れもコンピュータ可読プログラム指令にて実現され得る。

【0126】

これらのコンピュータ可読プログラム指令は、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へ供給されて、１種のマシンを生み出すことができる。このように、これらの指令が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によって実行されたときに、フローチャート及び／又はブロック図における１つ又は複数のブロックで規定された機能／動作を実現する装置は、生成される。これらのコンピュータ可読プログラム指令をコンピュータ可読記憶媒体に記憶してもよい。これらの指令により、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置及び／又は他の機器は、特定の方式で稼働する。このように、指令が記憶されたコンピュータ可読媒体は、１つの製造品を含み、それは、フローチャート及び／又はブロック図における１つ又は複数のブロックで規定された機能／動作を実現する各態様の指令を含む。

【0127】

コンピュータ可読プログラム指令をコンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他の機器にロードしてもよい。このように、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の機器上で一連の操作ステップが実行され、コンピュータによる実現の過程は、生み出される。これにより、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他の機器上で実行された指令は、フローチャート及び／又はブロック図における１つ又は複数のブロックで規定された機能／動作を実現する。

【0128】

図面におけるフローチャート及びブロック図は、本発明の複数の実施例に係るシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の実施可能な体系アーキテクチャ、機能及び操作を示す。この点では、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、１つのモジュール、プログラムセグメント又は指令の一部を代表してもよい。前記モジュール、プログラムセグメント又は指令の一部は、規定された論理機能を実施するための１つ又は複数の実行可能指令を含む。幾つかの代替としての実施形態において、ブロック中にマークされた機能は、図面に示された順番と異なる順番で発生してもよい。例えば、２つの連続するブロックは、実に、基本的に並行に実行されてもよく、そして、逆の順番で実行されるときもあり、これは、かかる機能に応じて定められる。注意すべきことは、ブロック図及び／又はフローチャートにおける各ブロック、並びに、ブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、規定の機能又は動作を実行する専用のハードウェアに基づくシステムにて実現されてもよく、専用ハードウェアとコンピュータ指令との組み合わせで実現されてもよい。

【0129】

以上では、本発明の各実施例を記述した。上記説明は、例示であり、網羅的ではなく、開示された各実施例にも限定されない。説明された各実施例の範囲及び精神から逸脱しない場合に、多くの修正及び変更は、当業者にとって明らかである。本文での用語は、各実施例の原理、実際の応用又は、マーケットにおける技術に対する技術的改善を最良に解釈し、又は当業者に本文に開示された各実施例を理解させえるために選択される。

【0130】

本願は、２０２０年０４月２１日に中国専利局へ提出された、出願番号がＣＮ．２０２０１０３１６６１７．Ｘであって発明名称が「測位方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体」である中国特許出願の優先権を要求し、当該中国特許出願の全ての内容が引用によって本願に組み込まれる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【手続補正書】

【提出日】2022-03-30

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するステップと、
画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するステップと、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するステップと、を含むことを特徴とする測位方法。

【請求項2】

前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するステップは、
前記目標オブジェクトの第１測位データを取得することと、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記目標オブジェクトの測位結果を示すための第２測位データを取得することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の測位方法。

【請求項3】

前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記第１測位データを補正することにより、前記第２測位データを取得することは、
前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定することと、
前記位置補正量に基づいて前記第１測位データを補正することにより、前記第２測位データを取得することと、を含み、
前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系であることを特徴とする請求項２に記載の測位方法。

【請求項4】

前記位置補正量は、回転行列を含み、
前記参照オブジェクトの第１位置データと前記第２位置データとの目標座標系における位置関係に基づいて、位置補正量を特定することは、
前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得することと、
前記回転角度に基づいて前記回転行列を特定することと、を含むことを特徴とする請求項３に記載の測位方法。

【請求項5】

前記位置補正量は、第１平行移動成分及び第２平行移動成分を含み、前記第１平行移動成分は、前記第２平行移動成分に垂直であり、且つ前記参照オブジェクトは、前記第１平行移動成分に平行であり、
前記参照オブジェクトの第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、位置補正量を特定することは、
前記第１位置データと前記第２位置データとの間の回転角度を取得することと、
前記回転角度及び調整すべき位置データに基づいて、前記第１平行移動成分及び第２平行移動成分を特定することとを含み、
前記調整すべき位置データは、前記第１位置データ又は前記第２位置データであり、
前記第１平行移動成分及び前記第２平行移動成分は、単位ベクトルであることを特徴とする請求項３又は４に記載の測位方法。

【請求項6】

前記画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するステップは、
前記目標画像に対してセマンティックセグメンテーション処理を行い、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標を取得することと、
前記位置座標に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、目標座標系における第２位置データを取得することと、を含み、
前記目標座標系は、前記目標オブジェクトを基に確立された座標系であることを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項7】

前記位置座標に対して座標変換処理を行い、前記目標画像中の参照オブジェクトの、目標座標系における第２位置データを取得することは、
前記画像収集機器で撮影された参照画像中の少なくとも一部の画素点の位置座標と、前記目標座標系中の前記少なくとも一部の画素点に対応する点の位置座標とに基づいて、ホモグラフィ行列を特定することと、
前記ホモグラフィ行列に基づいて、前記参照オブジェクトの前記目標画像における位置座標に対して座標変換処理を行い、前記第２位置データを取得することと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の測位方法。

【請求項8】

前記第１位置データ及び前記第２位置データは、点群データを含み、
前記参照オブジェクトは、車線を含み、第１測位データは、衛星測位データを含み、前記画像収集機器は、前記目標オブジェクトに設けられていることを特徴とする請求項１から７の何れか一項に記載の測位方法。

【請求項9】

電子地図に基づいて目標オブジェクトの参照オブジェクトの第１位置データを取得するための第１取得モジュールと、
画像収集機器で撮影された目標画像に基づいて、前記参照オブジェクトの第２位置データを取得するための第２取得モジュールと、
前記第１位置データ及び前記第２位置データに基づいて、前記目標オブジェクトを測位するための測位モジュールと、を備えることを特徴とする測位装置。

【請求項10】

電子機器であって、
プロセッサと、
プロセッサが実行可能な指令を記憶するためのメモリと、を備え、
前記プロセッサは、請求項１から８の何れか一項に記載の測位方法を実行するように構成されることを特徴とする電子機器。

【請求項11】

コンピュータプログラム指令が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラム指令がプロセッサによって実行されたときに、請求項１から８の何れか一項に記載の測位方法は、実施されることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項12】

記憶媒体に記憶される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がプロセッサによって実行されたときに、請求項１から８の何れか一項に記載の測位方法は、実施されることを特徴とするコンピュータプログラム。

【国際調査報告】