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1. (WO2018008082) TRAVEL LANE ESTIMATION SYSTEM
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Pub. No.:    WO/2018/008082    International Application No.:    PCT/JP2016/069886
Publication Date: 11.01.2018 International Filing Date: 05.07.2016
IPC:
G01C 21/30 (2006.01), G08G 1/0969 (2006.01)
Applicants: MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION [JP/JP]; 7-3, Marunouchi 2-chome, Chiyoda-ku, Tokyo 1008310 (JP)
Inventors: DAIKOKU, Kentaro; (JP).
IGARASHI, Yuji; (JP).
IKAWA, Masahiko; (JP).
FUJII, Masatoshi; (JP).
IRIE, Takashi; (JP)
Agent: INABA, Tadahiko; (JP)
Priority Data:
Title (EN) TRAVEL LANE ESTIMATION SYSTEM
(FR) SYSTÈME D'ESTIMATION DE VOIE DE CIRCULATION
(JA) 走行車線推定システム
Abstract: front page image
(EN)The objective of the present invention is to provide a travel lane estimation system using a high-precision map database that includes detailed shapes of each lane. The present invention is provided with: a GNSS receiver 110; a vehicle speed calculation means 120; an angular velocity measurement means 130; a host vehicle position positioning unit 200 for calculating reference coordinates and a reference orientation of a vehicle from GNSS coordinates, and calculating time series data for the vehicle position; a map information storage unit 50 for storing map information including the position information of division lines for each lane; and a lane estimation unit 300 for using, as an optimal correction amount, the error pattern having the highest posterior probability, the error pattern being calculated as the product of the prior occurrence probability that is time series data using a plurality of error patterns multiplied by a likelihood calculated on the basis of the relative positional relationship of the division lines and the time-series data after correction under the conditions in which the error pattern occurred, the lane estimation unit 300 correcting the time-series data by the optimal correction amount and estimating the travel lane of the vehicle compared with the division lines, whereby it is possible to accurately detect a lane change based on a vehicle trajectory and to estimate the current travel lane.
(FR)La présente invention a pour objet de fournir un système d'estimation de voie de circulation à l'aide d'une base de données de cartes de haute précision qui comprend des formes détaillées de chaque voie. La présente invention comprend : un récepteur GNSS (110) ; un moyen de calcul de vitesse de véhicule (120) ; un moyen de mesure de vitesse angulaire (130) ; une unité de positionnement de position de véhicule hôte (200) afin de calculer des coordonnées de référence et une orientation de référence d'un véhicule à partir des coordonnées GNSS et de calculer des données de série chronologique pour la position du véhicule ; une unité de stockage d'informations cartographiques (50) destinée à stocker des informations cartographiques comprenant les informations de position des lignes de séparation pour chaque voie ; une unité d'estimation de voie (300) destinée à utiliser, en tant que quantité de correction optimale, le modèle d'erreurs ayant la probabilité postérieure la plus élevée, le modèle d'erreurs étant calculé en tant que produit de la précédente probabilité d'occurrence, qui correspond aux données de série chronologique à l'aide d'une pluralité de modèles d'erreurs, multiplié par une probabilité calculée sur la base de la relation de position relative des lignes de séparation et des données de série chronologique après correction dans les conditions dans lesquelles le modèle d'erreurs est produit, l'unité d'estimation de voie (300) corrigeant les données de série chronologique par la quantité de correction optimale et estimant la voie de circulation du véhicule par rapport aux lignes de séparation de telle sorte qu'il est possible de détecter avec précision un changement de voie en fonction de la trajectoire du véhicule et d'estimer la voie de circulation actuelle.
(JA)本発明は、車線毎の詳細形状を含む高精度地図データベースを活用した走行車線推定システムの提供を目的とする。GNSS受信機110と、車速算出手段120と、角速度計測手段130と、GNSS座標から車両の基準座標及び基準方位を算出し、車両位置の時系列データを算出する自車位置測位部200と、車線毎の区画線の位置情報を含む地図情報を記憶する地図情報記憶部50と、複数の誤差パターンによる時系列データの事前発生確率と、誤差パターンが発生した条件下で補正後の時系列データ及び区画線の相対的な位置関係に基づいて算出される尤度との積で算出される事後確率が最大となる誤差パターンを最適補正量とし、時系列データを最適補正量で補正して区画線との比較で車両の走行車線を推定する車線推定部300とを備えたので、車両軌跡から車線変更の検出及び現在の走行車線の推定を精度良く行うことができる。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Japanese (JA)
Filing Language: Japanese (JA)