[发明专利]利用V2X信息融合来执行自身车辆定位的方法及装置

说明书

本发明提供一种利用相对距离信息计算目标车辆的准确位置的方法和装置，该方法包括：步骤(a)，计算装置若通过搭载于所述目标车辆的搭载摄像头获取参照图像，则检测所述参照图像中的参照对象；步骤(b)所述计算装置参照在所述参照图像上的与所述参照对象对应的参照边界框相关的信息，计算所述参照对象与所述目标车辆之间的基于图像的参照距离；以及步骤(c)，所述计算装置(i)参照基于坐标的参照距离及所述基于图像的参照距离生成距离误差值，并且(ii)参照所述距离误差值校准所述目标车辆的目标位置信息。

技术领域

本发明涉及利用于自动驾驶的方法及装置，更详细地说，涉及利用V2X(vehicle-to-everything；车辆对外界的信息交换)信息融合来执行自身车辆(ego-vehicle)定位的所述方法及所述装置。

背景技术

高清地图(High-Definition Map)被视为自动驾驶中重要的结构要素之一。这是由于若自动驾驶系统只通过其所搭载的传感器获取的信息来运行，则可能无法提供包括显示大画面的长期规划的行车战略。其中，通过所述传感器获取的信息不准确时，可能会发生效率低和危险的情况。

但是，在生成像这样对于自动驾驶来说至关重要的高质量高清地图时，成为绊脚石之一的是，搭载于自身车辆的GPS(全球定位系统；Global Positioning System)模块的不准确性，因此在所述高清地图上映射由所述自身车辆获取的信息并不是容易的事。

并且，即使制作了精确的所述高清地图，若使用所述高清地图来执行自动驾驶的自动驾驶车辆的位置没有被准确地检测出，则也有可能发生问题。其结果，在制作和使用高清地图时，车辆的定位重要，但事实上对此的研究并不多。

发明内容

技术问题

本发明的目的在于，解决所述问题。

本发明的另一目的在于，提供利用V2X信息融合来执行用于更新高清地图的自身车辆定位的方法，由此算出所述自身车辆的更准确的位置，以使在所述高清地图上更准确地映射由自身车辆获取的信息。

本发明的又一目的在于，提供执行使用所述高清地图的自动驾驶车辆的定位的方法，由此算出所述自动驾驶车辆的更准确的位置，以使顺利地实现自动驾驶。

解决问题的方案

用于实现如上所述本发明的目的并用于实现后述的本发明的特征性效果的本发明的特定构成如下。

根据本发明一实施方式，提供一种利用相对距离信息计算目标车辆的准确位置的方法，其特征在于，包括：步骤(a)，与所述目标车辆联动的计算装置若通过搭载于所述目标车辆的至少一个摄像头获取至少一个参照图像，则对所述参照图像进行至少一个对象检测运算来检测所述参照图像中的一个以上的参照对象；步骤(b)，所述计算装置参照在所述参照图像上的与各个所述参照对象对应的各个参照边界框相关的信息，来计算各个所述参照对象与所述目标车辆之间的一个以上的基于图像的各个参照距离；以及步骤(c)，所述计算装置若获取各个所述参照对象与所述目标车辆之间的一个以上的基于坐标的各个参照距离，(i)则参照所述基于坐标的参照距离及所述基于图像的参照距离生成至少一个距离误差值，(ii)并参照所述距离误差值校准(calibration)所述目标车辆的目标位置信息。

在一实施例中，在所述步骤(c)中，所述计算装置根据下述公式生成所述距离误差值，

为在所述参照对象中与第k参照对象对应的基于图像的参照距离中的一个，为与所述第k参照对象对应的所述基于坐标的参照距离中的一个，w_k为所述第k对象相关的权重，N为所述参照对象的数量。