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CN112781599A - 确定车辆的位置的方法 - Google Patents

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CN112781599A
CN112781599A CN202011221747.1A CN202011221747A CN112781599A CN 112781599 A CN112781599 A CN 112781599A CN 202011221747 A CN202011221747 A CN 202011221747A CN 112781599 A CN112781599 A CN 112781599A
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determining
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U·伊乌格尔
M·斯特福
K·斯塔尼克夫
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Aptiv Technologies Ltd
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Abstract

一种用于确定车辆的位置的计算机实现的方法，其中，该车辆配备有用于捕获车辆的附近区域的扫描的传感器，其中，该方法至少包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：借助于传感器捕获至少一个扫描，该扫描具有以传感器数据表示的形式给出的多个传感器数据样本；从数据库确定预定地图，该预定地图具有以地图数据表示的形式给出的至少一个元素；通过将预定地图的至少一个元素从地图数据表示变换成传感器数据表示来确定变换后的地图；将至少一个扫描的传感器数据样本的至少一个子集和变换后的地图的至少一个元素进行匹配；以及基于该匹配确定车辆的位置。

Description

确定车辆的位置的方法
技术领域
本公开涉及用于确定车辆的位置的计算机实现的方法。
背景技术
从现有技术已知的车辆能够基于安装在车辆上的至少一个传感器来确定它们的当前位置。例如，许多车辆包括全球定位系统(GPS)，可以从该全球定位系统以适当的准确度推断出车辆的位置。借助于GPS来确定位置需要来自卫星空间的无线电信号，然而，这并不总是容易获得的。例如，所需的GPS信号可能非常弱，因此需要相对较长的时间跨度以便从信号评估位置。有时，信号太弱以至于难以确定位置。在其它情况下，例如在完全或部分封闭的地区(诸如公路隧道和建筑物，尤其是地下车库)，甚至没有信号可用。因此，根本不能确定位置。作为另一问题，GPS的准确性有时不足，例如对于自主驾驶应用而言。
现代车辆(例如高级轿车)配备有雷达和/或LiDAR(光检测和测距)系统。单独进行对应测量(即扫描)可能不足以以期望的可靠性和准确性确定位置。安装在车辆上的一个或更多个运动传感器也会发生相同的问题。尤其是，各种测量方法(例如，测程法(odometry)(航位推算))单独不适合用于以期望的可靠性确定位置。另外，例如由于从原始传感器数据确定雷达检测点，使用雷达传感器或类似的传感器技术需要大量的处理资源。原始传感器数据通常作为具有径向距离分量和距离变化率(在径向距离方向上的速度)的传感器数据样本给出。这样的传感器数据可以被表示成多普勒传感器数据。
因此，需要提供一种用于确定车辆位置的改进方法。
发明内容
本公开提供了一种计算机实现的方法、计算机系统和非暂时性计算机可读介质。在说明书和附图中给出了实施方式。
在一个方面，本公开涉及一种用于确定车辆的位置的计算机实现的方法，其中，该车辆配备有用于捕获车辆的附近区域的扫描的至少一个传感器，其中，该方法至少包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：借助于至少一个传感器捕获至少一个扫描，其中，该至少一个扫描表示车辆的附近区域，并且包括以传感器数据表示的形式给出的多个传感器数据样本，其中，传感器数据表示包括第一分量和第二分量，第一分量表示传感器与车辆的附近区域之间的距离，并且第二分量表示传感器与车辆的附近区域之间的距离的变化率；从数据库确定预定地图，其中，预定地图表示车辆的附近区域，并且包括表示静态地标的至少一个元素，其中，所述至少一个元素以包括多个坐标的地图数据表示的形式给出，其中，所述坐标表示静态地标的位置信息；通过将预定地图的至少一个元素从地图数据表示变换成传感器数据表示来确定变换后的地图；将至少一个扫描的传感器数据样本的至少一个子集和变换后的地图的至少一个元素进行匹配；以及基于该匹配确定车辆的位置。
已经发现，传感器测量(例如雷达测量)原则上非常适合于车辆附近区域的鲁棒测量。然而，基于雷达扫描来确定车辆的位置可能需要大量的处理工作量。这是因为雷达扫描通常包括过多的传感器数据样本，例如由于噪声，传感器数据样本中的仅一部分表示有用的测量结果。此外，传感器数据样本不是以笛卡尔坐标系之类的完整空间表示形式提供。尤其是，传感器数据样本被给出成具有所述第一分量(距离)和第二分量(距离的变化率)，这仅仅是部分空间表示。为了获得完整的空间表示，可以从传感器数据样本确定雷达检测点(也称为点云)，这涉及进行处理(例如，峰值查找、角度估计、从极坐标到笛卡尔坐标的变换)。然后，因为地图数据和检测点随后都将以完整的空间表示的形式(例如笛卡尔坐标)提供，所以可以将检测点用于匹配。例如，检测点可以包括相对于潜在车辆的全部空间信息。
作为一种不同的方法，在本文中提出避免确定具有完整空间表示(即具有至少两个空间坐标)的检测点或点云。代替地，建议直接使用传感器数据样本并基于传感器数据样本和预定地图的一个或更多个元素执行匹配。该步骤以传感器数据表示的形式执行。因此，显著减少了处理工作量，同时仍可以以高准确度和可靠性确定车辆的位置。
考虑到匹配，提出使用表示车辆的附近区域的地面真实数据。该地面真实数据以数据库的形式提供，该数据库包括地图数据，该地图数据优选地表示地理结构模型。地图数据描述了期望驾驶区域的附近区域，该驾驶区域优选地包括可以限定车辆的期望驾驶区域的特征对象，即静态地标。这样的地标的示例是交通标志、杆、路灯、墙壁、围栏，还有实质的人行道边缘和较大的植物，例如树木等。尽管这样的对象通常将限定驾驶区域，但是地图数据不限于此。也就是说，地图数据还可以包括地标，这些地标与定义可允许的驾驶空间并不直接相关。原则上，地图数据可以包括将被其附近区域的传感器感测到的那些对象的描述。
存储在数据库中的地图数据包括静态地标的呈所谓元素形式的表示。这些元素具有数学性质，并且优选地是简化的对象，如将在下面更详细地说明的。尤其是，每个元素包括关于其全球位置(即在世界坐标系中)的信息，该世界坐标系可以是笛卡尔坐标系。相反，借助于传感器(例如，车辆的雷达系统)获得的传感器数据样本仅包括两个分量，这两个分量表示附近区域与传感器之间的相对距离以及该距离的变化率(速度)。这形成了传感器数据表示的至少一部分。
数据库中的地图数据可以包括捕获期望的驾驶区域的地图数据，例如给定国家或一组不同国家中的所有有效驾驶区域。根据该地图数据，确定预定地图，其中，该预定地图可以被限定成车辆的当前附近地区。该当前附近区域可以被限定成传感器的指定范围，以使得预定地图仅包括该范围内的那些元素，即，可能被从传感器发射的传感器信号撞击的那些对象。因此，确定预定地图的步骤包括识别地图的与传感器的当前“视野”相对应的部分，从而在给定时刻提供车辆局部附近区域的地理结构描述。预定地图可以基于根据在车辆处接收到的当前GPS信号得出的位置信息来确定。如果这样的信号当前不可用，则可以使用上一GPS信号或另一位置估计，尤其是来自车辆的一个或更多个运动传感器。可以理解，作为地面真实数据的预定地图的有效性取决于用于确定当前地图的位置信息的有效性。如果使用来自车辆的一个或更多个运动传感器的位置估计(测程法)，则预定地图可以被视为不准确的估计，其中，传感器数据样本被视为地面真实数据。然后可以使用匹配来找到改进的位置估计。
预定地图的多个元素中的每个元素表示车辆的附近区域中的静态地标。预定地图可以是导航地图，尤其是来自可公开获得的数据库(例如，开放式街道地图)的导航地图。如上所述，可以基于车辆的给定位置(例如，来自车辆的全球定位系统或通过使用测程法)从全球数据库得出预定地图。静态地标可以是静态对象，例如杆、建筑物的墙壁或车辆的其它障碍物，它们形成可以被车辆的传感器系统检测到的对象。该地图可以是所谓的高清晰度(HD)地图，其中，元素以高度精确度的位置信息提供。
预定地图(即其至少一个元素)与多个传感器数据样本的至少一个子集匹配。所述多个传感器数据样本借助于一个或更多个扫描来获取，其中，在借助于更多个扫描的情况下，所述多个扫描优选是连续的扫描。优选地，传感器数据样本对应于基本上共同的时刻，其也可以是短的时间跨度。
可以从评估传感器数据样本与一个或更多个元素之间的对应关系的意义上来理解术语“匹配”。原则上，由于用于确定预定地图的位置估计不准确，每个变换后的元素在真实特性方面都具有不确定性，所以可以使用传感器数据样本(作为地面真实数据)来查找具有增加的确定性的位置(即，使用传感器数据样本来减少关于变换后的元素的不确定性)。尤其是。该匹配可以是配准过程，例如图像配准。
基于该匹配来确定车辆的位置。也就是说，利用传感器数据样本与变换后的元素之间的对应关系来确定位置。通常，可以根据任何适当的传感器测量结果或其组合来确定位置。在此提出的组合(即传感器数据样本和变换后的元素)能够足以确定位置。匹配使得能够增加位置确定的准确性。除了传感器数据样本和预定地图的元素之外，可以使用例如来自车辆的一个或更多个附加传感器的附加传感器测量结果来确定位置。
优选地，车辆的位置包括坐标，该坐标表示车辆相对于坐标系的位置。此外，该位置可以包括车辆的表示航向的角度，即车辆相对于参考航向的取向。
根据一实施方式，该方法可以在车辆中实现，以便提供一个或更多个需要关于车辆当前位置的准确信息的自主驾驶应用。也就是说，相对于所确定的车辆位置来控制或修改车辆(即“所述车辆”)的驾驶行为。
根据一实施方式，传感器数据表示是传感器的本地数据表示，和/或其中，多个传感器数据样本形成传感器的原始传感器数据。因此，可以避免用于确定从原始数据(例如，雷达检测点)得出的数据的处理开销。
根据一实施方式，第一分量表示传感器与车辆的附近区域之间的径向距离，并且其中，第二分量表示传感器与车辆的附近区域之间的径向距离的变化率，尤其是速度(径向速度)，其中，传感器数据表示优选地不包括表示角度信息的分量。例如，当使用雷达系统时，每传感器数据样本可以直接获得第一分量和第二分量。不需要评估通常是任何雷达检测点的一部分的角度，并且可以节省对应的处理开销。
根据一实施方式，传感器包括多普勒传感器，尤其是雷达传感器和/或LiDAR(光检测和测距)传感器。作为另一替代方案，可以使用视觉传感器(例如摄像头)来获得呈传感器数据表示形式的传感器数据样本。术语多普勒传感器指示传感器被配置成直接以传感器数据表示的形式获取传感器数据样本。然而，确定传感器数据样本可能需要进行一些数据处理，但是，这被认为比确定具有二维完整空间表示的适当检测点要少得多。例如，对发射的雷达信号和接收的雷达信号进行处理以便确定距离和距离的变化率比从雷达传感器的传感器数据确定角度信息要简单得多。
根据一实施方式，传感器(尤其是当被配置成雷达传感器时)仅包括单个接收器，尤其是单个天线。这与包括多个天线以便允许从对应的传感器数据确定角度信息的常用雷达传感器形成对照。然而，由于优选地在本文描述的方法中不确定角度信息，所以单个天线或接收器传感器就足够了，并且传感器的硬件成本可以显著降低。
根据一实施方式，对至少一个元素进行变换包括使用预定变换规则，该变换规则被适配成接收预定地图的至少一个元素和传感器和/或车辆的速度信息，并作为响应输出呈传感器数据表示形式的至少一个元素。另外，预定的变换规则可以例如基于车辆的运动传感器(测程法)或GPS来接收车辆的位置的初始估计。
根据一实施方式，地图数据表示的多个坐标与笛卡尔坐标系或极坐标系相关联。也可以采用其它空间坐标系。
根据一实施方式，所述至少一个元素表示杆对象，尤其是静止的道路设备，例如路灯杆或交通标志杆。杆对象可以实现良好结果。然而，其它类型也是可能的。
根据一实施方式，该方法还包括基于变换后的地图的至少一个元素确定传感器数据样本的子集。以这种方式，数据量显著减少到可能与地图的元素相关的一部分。
根据一实施方式，通过使用预定的分类规则，尤其是通过使用基于机器学习(例如，基于人工神经网络)的分类规则来执行确定传感器数据样本的子集。附加地或另选地，诸如对传感器数据样本进行过滤之类的信号处理方法可以用于确定所述子集。
根据一实施方式，该方法还包括确定要匹配的传感器数据样本的子集，其中，针对至少一些传感器数据样本执行以下步骤：从多个传感器数据样本识别与变换后的地图的至少一个元素具有最大相似性的传感器数据样本；以及将所识别出的传感器数据样本分配给变换后的地图的所述至少一个元素。可以针对至少一些传感器数据样本(尤其是所有传感器数据样本)来确定与至少一个元素的相似性。该相似性可以通过评估相似性度量来确定，该相似性度量可以是距离度量，例如欧几里得距离度量。距离度量表示相应传感器数据样本的第一分量和第二分量与相应元素之间的差异。
根据一实施方式，识别传感器数据样本包括：从多个传感器数据样本确定候选传感器数据样本，其中，每个候选传感器数据样本位于变换后的地图的至少一个元素的预定邻域(neighbourhood)中，该预定邻域是相对于传感器数据表示的第一分量和第二分量定义的；针对每个候选传感器数据样本确定候选传感器数据样本与变换后的地图的至少一个元素之间的差异；以及选择具有最小差异的传感器数据样本。以这种方式，最大相似性与最小差异对应。如前所述，该差异可以被确定为相对于第一分量和第二分量的欧几里得距离。
根据一实施方式，匹配包括通过使至少一个元素与所分配的传感器数据样本之间的差异最小化来确定刚性变换函数，其中，借助于该刚性变换函数对元素和所分配的传感器数据样本中的一者进行变换。优选地，通过刚性变换函数对变换后的地图的至少一个元素进行变换，即该元素与相应的数据样本相匹配。
根据一实施方式，该方法还包括确定车辆的初始位置，并且其中，确定车辆的该位置包括借助刚性变换函数对初始位置进行变换。
根据一实施方式，该方法还包括基于车辆的运动模型确定位置，尤其是初始位置，其中，该运动模型是基于来自车辆的至少一个运动传感器的至少一个测量结果和/或基于至少一个扫描的多个数据样本中的至少一些数据样本来确定的。运动模型可以是描述车辆随时间的轨迹的模型。该模型可以利用某个值进行初始化，然后基于车辆的运动测量结果定期进行更新。在这方面，该运动模型优选地基于来自车辆的至少一个运动传感器的至少一个测量结果和/或基于至少一些传感器数据样本来确定。来自运动传感器和雷达系统的测量结果的组合可以进一步提高该方法的准确性。作为使用运动模型的替代方案，可以使用合适的定位系统，例如，基于DGPS(差分全球定位系统)。
来自至少一个运动传感器的测量结果可以包括车辆的速度和/或偏航率，其中，车辆优选地包括对应的传感器设备。这也称为“航位推算”测量。优选地，车辆的速度和/或偏航率基于车轮速度传感器(每时间跨度的车轮旋转)测量结果和/或偏航率传感器测量结果来确定。已经发现，在某些条件下，例如在强转向操纵期间，单独进行的航位推算测量提供对车辆位置的不准确估计。由于这个原因，基于航位推算的估计可以表示车辆位置的初始估计。
车辆的位置可以包括表示车辆的位置和取向的坐标。
在另一方面，本公开涉及计算机系统，所述计算机系统被配置成执行本文所描述的计算机实现的方法的几个或全部步骤。该计算机系统可以被连接或能连接至车辆的传感器或传感器系统，其中，该传感器或传感器系统可以被配置成执行至少以下方法步骤：捕获具有以传感器数据表示的形式给出的传感器数据样本的至少一个扫描。该传感器可以是传感器单元的一部分，该传感器单元可以是雷达传感器单元或LiDAR传感器单元。
该计算机系统可以被配置成执行本文公开的其它方法步骤，尤其是确定预定地图、对地图进行变换、匹配和/或确定位置。相关的方法步骤也可以由计算机系统执行。该计算机系统还可以连接或能连接至车辆的运动传感器或定位系统，以便例如通过使用车辆的运动模型来确定车辆的初始位置。该计算机系统可以被形成或可以是车辆的计算单元或系统(例如车辆的电子控制单元(ECU))的一部分。
该计算机系统可以包括处理单元、至少一个存储单元以及至少一个非暂时性数据存储器。该非暂时性数据存储器和/或存储单元可以包括计算机程序，该计算机程序用于指示计算机执行本文所描述的计算机实现的方法的几个或全部步骤或方面。
在另一方面，本公开涉及一种车辆，该车辆配备有：传感器系统，其中，该传感器系统被适配成接收从传感器系统的至少一个发射器发射并在车辆的附近区域中朝着传感器系统反射的电磁辐射；以及计算机系统，该计算机系统基于发射和反射的辐射确定车辆的位置。
在另一方面，本公开涉及一种非暂时性计算机可读介质，该非暂时性计算机可读介质包括用于执行本文所描述的计算机实现的方法的几个或全部步骤或方面的指令。计算机可读介质可以被配置成：诸如光盘(CD)或数字通用盘(DVD)的光学介质；诸如硬盘驱动器(HDD)的磁性介质；固态驱动器(SSD)；诸如闪速存储器的只读存储器(ROM)；等。此外，计算机可读介质可以被配置成经由诸如互联网连接的数据连接能够访问的数据存储器。计算机可读介质可以例如是在线数据存储库或云存储。
本公开还涉及一种计算机程序，该计算机程序用于指示计算机执行本文所描述的计算机实现的方法的几个或全部步骤或方面。
附图说明
这里结合示意性示出的以下附图来描述本公开的示例实施方式和功能：
图1是配备有用于确定车辆附近区域的扫描的传感器的车辆；
图2是来自图1的车辆，其例示了将地图的元素变换成传感器数据表示的方面；
图3是用于确定配备有传感器的车辆的位置的方法的框图；
图4是用于确定配备有多个传感器的车辆的位置的方法的框图；
图5是用于例示地图数据表示和传感器数据表示中的传感器数据样本的图；
图6是来自图5的图，呈与用于例示预定地图的元素的图交叠的形式；以及
图7是来自图6的图，其中，预定地图的元素与传感器数据样本相匹配。
参考编号列表
10 车辆
12 传感器
14 视场
16 附近区域
18 杆
20、20’ x坐标维度
22、22’ y坐标维度
23 地图坐标系
24 传感器速度
25 车辆速度
26 反向传感器速度
28 径向速度
30 径向距离
40 预定地图
42 车辆运动
44 传感器数据样本
46 运动模型
48 初始位置
50 对地图元素进行变换
52 识别最相似的传感器数据样本
54 将数据样本分配给元素
56 确定刚性变换函数
58 刚性变换函数的参数
59 对刚性体变换函数进行变换
60 对初始位置进行变换
62 车辆的位置
64 循环
66 图
68 图
70 距离速度分量
72 距离分量
74 传感器数据样本
78 对元素进行变换
80 匹配的元素
82 图形
84 图形
86 图形
88 图形
具体实施方式
在附图中，相同的附图标记用于对应部件。图1示出了车辆10，其中，多普勒传感器12安装在车辆10的前保险杠的左侧。多普勒传感器12被配置成雷达传感器，其视场由附图标记14指示。传感器12被配置成确定附近区域16的扫描，其中，多个杆18位于附近区域16中。传感器12具有范围，该范围适合于检测视场14内的每个杆18，如将更详细说明的。
传感器12以传感器速度24(vs)移动，这是由于安装传感器12的车辆10的移动。相反，杆18都是静止的，并且表示例如静止的道路设备对象，诸如交通信号灯等。如图1所示，可以相对于形成传感器12的坐标系的x坐标维度20(xISO)和y坐标维度22(yISO)来描述传感器速度24。传感器速度24可以分成维度20和维度22的部分vx和vy。由于传感器12以传感器速度24移动，杆18可以被认为以反向传感器速度26移动，这被指示为源自杆18的对应的矢量箭头，参见图1。如果假设传感器12是静止的，即传感器12与杆18之间的相对移动被分配给杆18而不是传感器12，则产生这种解释。
传感器12被配置成确定传感器数据样本，其中，每个传感器数据样本具有第一分量和第二分量。在图1中针对每个杆18例示了这些分量，这被认为针对每个杆18产生对应的传感器数据样本。第一分量是径向距离30，第二分量是径向速度28，径向速度28是距离30的变化率。如图1所示，径向距离30对应于传感器12(传感器坐标系的原点或传感器的另一参考点)与相应杆18之间的最小距离，其中，距离30用虚线指示。径向速度28在图1中被指示为从杆18朝着径向速度28的方向延伸的箭头。箭头的长度指示速度28的大小。从图1可以理解，随着距离30与传感器速度矢量24之间的角度θ增大，径向速度28与反向传感器速度26之间的差增大。这清楚表明径向速度28是从传感器12的角度测得的速度，并且尽管传感器速度24很大，径向速度28仍然可能接近零。应当理解，扫描包括来自附近区域16的更多传感器数据样本，其中，并非每个传感器数据样本都表示如图1所示的杆。这意味着扫描可以包括表示附近区域16的背景特征的数据样本。
来自图1的杆18由附近区域16(未明确示出)的预定地图的元素表示。来自先验信息的元素在基于笛卡尔坐标系的地图数据表示中给出，该坐标系具有相对于彼此正交的x坐标维度和y坐标维度，笛卡尔坐标系可以表示为作为世界或地图坐标系23，参见图2。为了使用预定地图的元素，将元素从地图数据表示变换成传感器数据表示。如上所述，传感器数据表示包括表示径向距离30和径向速度28的两个分量。相比之下，地图数据表示具有空间坐标维度，尤其是笛卡尔坐标维度。所述元素基于车辆10的当前估计的车辆位置和运动信息来进行变换。这是通过使用预定的变换规则进行的，这在图2中进一步进行例示。如可以看出的，具有x坐标维度20’和y坐标维度22’的坐标系被放置成其原点在车辆10的后轴的中间。假设车辆10的位置相对于世界或地图坐标系23是已知的，该世界或地图坐标系23与预定地图的元素的空间域相同。借助于车辆10的一个或更多个运动传感器(未示出)，相对于由维度20’、22’定义的车辆坐标系测量车速v和偏航率ω，参见图2。此外，已知传感器12的位置相对于维度20’和22’的x坐标lx和y坐标ly。另外，安装角
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是已知的。利用该信息，可以将预定地图的每个元素容易地变换成传感器数据表示。以这种方式，借助于径向距离30和径向速度28来描述变换后的元素，如图1所示。现在可以将变换后的元素与实际传感器数据(即传感器数据样本)一起进行处理，其中，变换后的元素和实际传感器数据都以传感器数据表示的形式给出。以这种方式，可以避免传感器数据样本的复杂处理。
参照图3描述了用于确定车辆的位置的方法。该方法以框40、42和44开始。框40表示确定包括多个元素的预定地图，其中，各元素表示车辆的附近区域中的静态地标，例如，如图1所示，车辆10的附近区域16中的杆18。元素以地图数据表示的形式给出，如关于图1和图2所讨论的。框42表示确定车辆运动，例如速度v和偏航率ω，其中，使用车辆的运动传感器，如结合图2所讨论的。框44表示确定车辆的附近区域的至少一个扫描，其中，该扫描包括以传感器数据表示的形式给出的多个传感器数据样本，如结合图1所讨论的。从框42获得的车辆运动参数被馈送到框46，框46表示车辆的运动模型或另一定位系统(例如，DGPS)。使用该运动模型来确定车辆的初始位置48，该初始位置48被认为相对于车辆的真实位置不准确。为了获得车辆的更精确的或最终的位置，执行以下步骤。将来自框40的预定地图和来自框42的车辆运动参数馈送到框50，框50表示将地图的元素变换成传感器数据表示，如结合图2所讨论的。可以将变换后的元素视为表示模拟地图，因为这些元素被变换成虚拟传感器数据样本。框52、54和56的方法步骤是基于来自框50的变换后的元素和来自框44的真实传感器数据样本执行的。
在框52中，针对来自框50的每个变换后的元素识别来自框44的最相似的传感器数据样本。这可以通过在相应的变换后的元素的邻域内识别来自框44的候选传感器数据样本来进行，其中，与该元素具有最小差异的候选传感器数据样本被选择成最相似的传感器数据样本。邻域由针对传感器数据表示的第一分量和第二分量中的每一者的固定阈值定义。例如，当相应元素具有分量值(de，ve)时，可以通过第一分量的区间[de-d1，de+d1]和第二分量的区间[ve-v1，ve+v1]来定义邻域。在框54中，将来自框44的最相似的传感器数据样本分配给来自框50的相应的变换后的元素。针对来自框50的每个变换后的元素执行框52和框54的步骤。视情况而定，对于对应元素可能没有找到候选传感器数据样本。这些元素对于以下处理步骤不会进一步考虑。应当理解，在框54中已经分配给相应元素的传感器数据样本形成来自框44的所有传感器数据样本的子集。在框56中，通过使描述来自框50的变换后的元素与所分配的传感器数据样本之间的失配(mismatch)的成本函数最小化来确定刚性变换函数。成本函数涉及借助于刚性变换函数来变换来自框50的变换后的元素，其中，刚性变换函数包括用于传感器数据表示的第一分量的变换参数和用于传感器数据表示的第二分量的另一变换参数。然后找到最佳的变换参数集58，其使预定地图的变换后的元素与所分配的传感器数据样本之间的失配最小化。在框59中将变换参数58变换成地图数据表示，其可以包括在x和y维度上平移的参数以及旋转的角度。然后，借助于在地图数据表示中给出的刚性变换函数的变换参数58来变换初始位置48。然后认为车辆62的所得的最终位置比初始位置48更准确。
图4的框图例示了针对图3描述的方法的扩展，即，使用安装在同一车辆上的多个传感器。在这种情况下，实现了循环64，其中，针对多个传感器中的每一个传感器执行结合框50、52、54和56描述的方法步骤。在框56中对刚性变换函数的确定考虑了每个传感器的变换后的元素与对应的分配的传感器数据样本之间的失配。以这种方式，刚性变换函数58的参数可以被认为甚至更加准确，以使得在融合多个传感器的数据的意义上可以进一步提高所确定的位置62的准确性。
相对于图5、图6和图7进一步例示了用于确定位置62的方法的原理。图5包括两个图形66和68。图形68包括以传感器数据表示的形式给出的多个传感器数据样本74，其包括第一分量(即距离速度分量70(多普勒))和第二分量(即距离分量72)。应当理解，分量72表示图1所示的径向距离30。同样，分量70表示也如图1所示的径向速度28。传感器数据样本74表示由传感器12感知的图1的杆18，其中，为了进一步例示，在图5中的图形66中的地图数据表示中示出了对应的传感器数据样本74’。为了例示的目的，在图形66中还示出了车辆10。图形66和图形68中以及在将要讨论的其它图中所示的单位(m＝米，s＝秒)仅是示例性的，并且其它单位或范围也是可能的。图形66的x坐标维度20’和y坐标维度22’对应于图2所示的相对于车辆10的维度。
图6包括图形82和图形84，它们大致对应于图5中的图形66和图形68。然而，图形84包括变换后的元素78，其将杆18表示成来自呈传感器数据表示形式的预定地图的元素。在图形82中，即相对于维度20’和22’，绘制了未变换的元素76，其中，为了例示性目的示出了反向速度矢量26和径向速度矢量28。在图形82中还可以看出，车辆10’与图5的车辆10交叠地示出，其中，车辆10’的位置对应于结合图3和图4讨论的不准确位置48。如从图形84可以看出的，车辆10与车辆10’之间的失配对应于传感器数据样本74与变换后的元素78的失配。注意，图6中的传感器数据样本74的点状性质不一定对应于传感器数据的真实形状。尤其是，传感器数据样本74可以沿着分量70和分量72中的一者或两者模糊或散布。另外，多个传感器数据样本74可以位于每个变换后的元素78周围，在图6的图形84中以叉号指示每个变换后的元素78。然而，图形84示出了一种情况，其中，最相似的传感器数据样本74已经被分配给最近的元素78，这对应于图3和图4中的框54的结果。然后通过利用针对刚性变换函数的最佳参数集58使传感器数据样本74与变换后的元素78之间的差异或失配最小化来确定刚性变换函数。
当考虑图7时，将进一步理解匹配的结果，图7示出了在匹配之后大致对应于图6中的图形82和图形84的图形86和图形88。这就是说，借助于刚性变换函数，利用最佳参数集58对图形84中的元素78进行变换。结果，在传感器数据样本74与匹配的元素80之间不再存在失配。考虑到图形86，可以看出在车辆10与车辆10’之间不存在失配。这意味着对应于不准确位置48的车辆10’的位置已经借助于刚性变换函数利用最佳参数集58进行了变换。
与常规方法相比，执行所述方法所需的处理工作量要低得多，常规方法涉及将由传感器12提供的传感器数据样本74变换成例如相对于x坐标维度20’和y坐标尺寸22’的完整的空间表示。这是因为传感器12提供了大量的数据样本。相比之下，预定地图的元素76的数量要少得多，因此将这些元素从地图数据表示变换成传感器数据表示的处理工作量要少得多。

Claims (15)

1.一种用于确定车辆(10)的位置的计算机实现的方法，其中，所述车辆(10)配备有至少一个传感器(12)，所述至少一个传感器(12)用于捕获所述车辆(10)的附近区域(16)的扫描，其中，所述方法至少包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：
-借助于所述至少一个传感器(12)捕获至少一个扫描(44)，其中，所述至少一个扫描表示所述车辆(10)的所述附近区域，并且包括以传感器数据表示的形式给出的多个传感器数据样本(74)，其中，所述传感器数据表示包括第一分量(72)和第二分量(70)，所述第一分量(72)表示所述传感器(12)与所述车辆(10)的所述附近区域(16)之间的距离(30)，并且所述第二分量(70)表示所述传感器(12)与所述车辆(10)的所述附近区域(16)之间的所述距离(30)的变化率(28)；
-从数据库确定预定地图(40)，其中，所述预定地图表示所述车辆(10)的所述附近区域(16)，并且包括表示静态地标(18)的至少一个元素(76)，其中，所述至少一个元素(76)以包括多个坐标(20’，22’)的地图数据表示的形式给出，其中，所述坐标(20’，22’)表示所述静态地标(18)的位置信息；
-通过将所述预定地图的所述至少一个元素(76)从所述地图数据表示变换成所述传感器数据表示来确定变换后的地图(50)；
-将所述至少一个扫描的所述传感器数据样本(74)的至少一个子集和所述变换后的地图的至少一个元素(78)进行匹配；
-基于所述匹配确定所述车辆(10)的所述位置。
2.根据权利要求1所述的方法，
其中，所述传感器数据表示是所述至少一个传感器(12)的本地数据表示，和/或其中，所述多个传感器数据样本(74)形成所述至少一个传感器(12)的原始传感器数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，
其中，所述第一分量(72)表示所述传感器与所述车辆(10)的所述附近区域之间的径向距离(30)，并且其中，所述第二分量表示所述至少一个传感器(12)与所述车辆(10)的所述附近区域(16)之间的所述径向距离(30)的变化率，尤其是速度(28)。
4.根据前述权利要求中的至少一项所述的方法，
其中，所述至少一个传感器(12)包括多普勒传感器，尤其是雷达传感器、LiDAR传感器和/或摄像头。
5.根据前述权利要求中的至少一项所述的方法，
其中，对所述至少一个元素(76)进行变换包括使用预定的变换规则，所述变换规则被适配成接收所述预定地图的所述至少一个元素(76)和所述车辆(10)的速度信息(42)，并作为响应输出呈传感器数据表示形式的所述至少一个元素(78)。
6.根据前述权利要求中的至少一项所述的方法，
其中，所述至少一个元素(76)表示杆对象(18)，尤其是静止的道路设备，例如路灯杆或交通标志杆。
7.根据前述权利要求中的至少一项所述的方法，
所述方法还包括基于所述变换后的地图的所述至少一个元素(78)确定所述传感器数据样本(74)的子集。
8.根据前述权利要求中的至少一项所述的方法，
其中，通过使用预定的分类规则，尤其是通过使用基于机器学习的分类规则来执行确定所述传感器数据样本(74)的所述子集的步骤。
9.根据前述权利要求中的至少一项所述的方法，
所述方法还包括确定要匹配的所述多个传感器数据样本的子集，其中，由所述计算机硬件组件针对所述传感器数据样本中的至少一些执行以下步骤：
从所述多个传感器数据样本识别与所述变换后的地图的所述至少一个元素(78)具有最大相似性的传感器数据样本(74)；以及
将所识别出的传感器数据样本(74)分配给所述变换后的地图的所述至少一个元素(78)。
10.根据权利要求9所述的方法，
其中，识别所述传感器数据样本(74)包括：
从所述多个传感器数据样本确定候选传感器数据样本，其中，每个所述候选传感器数据样本位于所述变换后的地图的所述至少一个元素(78)的预定邻域中，所述预定邻域是相对于所述传感器数据表示的所述第一分量(72)和所述第二分量(70)定义的；
针对每个候选传感器数据样本确定所述候选传感器数据样本与所述变换后的地图的所述至少一个元素(78)之间的差异；以及
选择具有最小差异的传感器数据样本。
11.根据权利要求9或10所述的方法，
其中，所述匹配包括通过使所述变换后的地图的所述至少一个元素(78)与所分配的传感器数据样本(74)之间的差异最小化来确定刚性变换函数(56)，其中，借助于所述刚性变换函数对所述元素(78)和所分配的传感器数据样本(74)中的一者进行变换。
12.根据权利要求11所述的方法，
其中，所述方法还包括确定所述车辆(10)的初始位置(48)，并且其中，确定所述车辆(10)的所述位置(62)包括借助所述刚性变换函数(60)对所述初始位置(48)进行变换。
13.一种计算机系统，所述计算机系统被配置成执行根据权利要求1至12中的至少一项所述的计算机实现的方法。
14.一种车辆(10)，所述车辆(10)配备有：传感器系统，所述传感器系统被适配成接收从所述传感器系统的至少一个发射器发射并在所述车辆(10)的附近区域(16)中朝向所述传感器系统反射的电磁辐射；以及根据权利要求13所述的计算机系统，所述计算机系统用于基于发射和反射的辐射确定所述车辆(10)的位置(62)。
15.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括用于执行根据权利要求1至12中的至少一项所述的计算机实现的方法的指令。
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