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技術 電子地図を更新する方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

出願人 バイドゥオンラインネットワークテクノロジー(ベイジン)カンパニーリミテッド
発明者 ジン,ヨンガンラン,シェンポンマー,チャンジェ
出願日 2018年12月27日 (2年1ヶ月経過) 出願番号 2018-245193
公開日 2019年8月29日 (1年5ヶ月経過) 公開番号 2019-144538
状態 未査定
技術分野 教示用装置 交通制御システム 航行(Navigation)
主要キーワード 参照相 コンピュータプログラム指令 参照対象物 サブ組み合わせ クラウドサーバー 無線通信トランシーバ 各監視データ プログラマブルデータ処理装置
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (6)

課題

電子地図更新する方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

解決手段

電子地図を更新する方法は、収集主体により収集された電子地図中の目標地図要素に関連する一グループ収集画像を取得するステップ205であって、当該目標地図要素は、目標画像目標位置を備える、ステップと、当該一グループの収集画像と目標画像間のグループ間マッチングを実行するステップ210と、当該一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを実行するステップ215と、グループ間マッチング、グループ内マッチングと目標位置に基づいて、目標地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新するステップ220とを含む。この方法により、地図要素の位置決め精度を向上させることができる。

概要

背景

現在では、自律走行技術がより多くの注目を集めている。車両の自律走行コースに、電子地図を利用して、車両に対して位置決めを行う必要が存在する。位置決めの精度を確保して自律走行操作の信頼性を確保するためには、一般的に電子地図の製作に対する要求は非常に高くなる。例えば、電子地図の精度が車両の位置決め精度に対して影響を与えるので、電子地図の精度は、できるだけ高くなければならない。電子地図の関連データは、できるだけ正確かつ全面的でなければならない。例えば、詳細な交通標識位置情報などの詳細な運行および位置決め情報が含まれなければならない。交通標識は、例えば制限速度標識駐車カバー出入口指示標識は、特別な道路区間の指示標識などを含む。各道路区間上の詳細な車線と位置情報をさらに含んでもよい。自律走行技術は、地図の重要な情報が持続的で適時に更新されることを要求する。また、地図は、すべての運転可能な道路区間をカバーするように要求することもある。

従来の電子地図製作方式は、測定用の車両と測量のための装置に依存する現場測定である。この測定方法は、たとえ精度が相対的に高いが、カバー範囲が非常に限ら的であり、更新レートが非常に遅く、自律走行技術のニーズを満たすのは難しい。別の一従来の電子地図製作方式は、道路走行する各車両の監視データ収集して、続いて、これらのデータを利用して、地図を製作する。この方法の利点は、更新速度が相対的に速く、カバー範囲が相対的に広くが、精度が通常自律走行技術のニーズに到達できない。

概要

電子地を更新する方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。電子地を更新する方法は、収集主体により収集された電子地中目標地要素に関連する一グループ収集画像を取得するステップ205であって、当該目標地要素は、目標画像目標位置を備える、ステップと、当該一グループの収集画像と目標画像間のグループ間マッチングを実行するステップ210と、当該一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを実行するステップ215と、グループ間マッチング、グループ内マッチングと目標位置に基づいて、目標地要素に関連する更新待ち地要素の位置を更新するステップ220とを含む。この方法により、地要素の位置決め精度を向上させることができる。

目的

本発明の例示的実施形態によれば、電子地図を更新する方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

電子地図更新する方法であって、収集主体により収集された、前記電子地図中の目標地図要素に関連する一グループ収集画像を取得するステップであって、前記目標地図要素は、目標画像目標位置を備える、ステップと、前記一グループの収集画像と前記目標画像との間のグループ間マッチングを実行するステップと、前記一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを実行するステップと、前記グループ間マッチング、前記グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記目標地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新するステップとを含む、電子地図を更新する方法。

請求項2

前記一グループの収集画像を取得するステップは、前記収集主体により収集された一グループの候補画像を取得するステップであって、前記一グループの候補画像の対応する位置と前記目標位置の距離は所定の閾値距離より小さい、ステップと、前記一グループの候補画像から前記一グループの収集画像を選択するステップとを含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項3

前記一グループの候補画像を取得するステップは、前記収集主体により収集された一グループの元画像及び前記元画像に対応する位置を取得するステップと、前記一グループの元画像から1つの元画像を選択するステップと、選択された元画像の対応する位置と前記目標位置との距離が前記所定の閾値距離より小さいかどうかを確定するステップと、前記距離が前記所定の閾値距離より小さいと確定されたことに応じて、選択された元画像が前記一グループの候補画像に含まれると確定するステップとを含む、請求項2に記載の電子地図を更新する方法。

請求項4

前記一グループの候補画像を取得するステップは、前記目標位置との距離が前記所定の閾値距離より小さい候補位置で画像を前記収集主体により収集されるように、前記収集主体に前記目標位置を指示するステップと、前記収集主体が前記候補位置で収集した一グループの画像を、前記一グループの候補画像として取得するステップとを含む、請求項2に記載の電子地図を更新する方法。

請求項5

前記一グループの収集画像を選択するステップは、前記一グループの候補画像から一つの候補画像を選択するステップと、選択された候補画像と前記目標画像の関連度が所定の閾値関連度より高いかどうかを確定するステップと、前記関連度が前記所定の閾値関連度より高いと確定されたことに応じて、選択された候補画像が前記一グループの収集画像に含まれると確定するステップとを含む、請求項2に記載の電子地図を更新する方法。

請求項6

前記グループ間マッチングを実行するステップは、前記収集画像を収集するときの前記収集主体と前記目標地図要素との相対的な位置を確定するように、前記一グループの収集画像の一つの収集画像と前記目標画像をマッチングさせるステップを含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項7

前記収集主体が前記一グループの収集画像を収集する時間は、連続的であり、前記グループ内マッチングを実行するステップは、前記収集主体が2つの隣接する収集画像を収集する期間の位置変化を確定するように、前記一グループの収集画像のうちの2つの隣接する収集画像をマッチングさせるステップを含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項8

前記更新待ち地図要素の位置を更新するステップは、前記グループ間マッチング、前記グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記収集主体が前記一グループの収集画像を収集するときの一グループの参照絶対位置を確定するステップと、前記グループ内マッチングに基づいて、前記収集主体が前記一グループの収集画像を収集する期間の参照位置変化、及び前記更新待ち地図要素と前記収集主体の参照相対位置を確定するステップと、前記参照絶対位置、前記参照位置変化及び前記参照相対位置に基づいて、前記更新待ち地図要素の位置を更新するステップとを含む、請求項1に記載の電子地図を更新するための方法。

請求項9

前記一グループの収集画像中の各収集画像がすべて前記目標地図要素を含むことに応じて、前記目標地図要素を前記更新待ち地図要素として確定するステップをさらに含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項10

前記一グループの収集画像から、前記目標地図要素に関連する、前記電子地図中に含まれていない地図要素を、前記更新待ち地図要素として確定するステップをさらに含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項11

別の一収集主体により収集された、前記目標地図要素に関連する別の一グループの収集画像を取得するステップと、前記別の一グループの収集画像と前記目標画像との間の別の一グループ間マッチング、及び前記別の一グループの収集画像同士の別の一グループ内マッチングを実行するステップと、前記別の一グループ間マッチング、前記別の一グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記更新待ち地図要素の位置を更に更新するステップとをさらに含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項12

別の一収集主体により確定された前記更新待ち地図要素の参照更新位置を取得するステップと、前記参照更新位置に基づいて、前記更新待ち地図要素の位置をさらに更新するステップとをさらに含む、請求項1に記載の電子地図を更新する方法。

請求項13

電子地図を更新する装置であって、収集主体により収集された、前記電子地図中の目標地図要素に関連する一グループの収集画像を取得するように構築された画像取得モジュールであって、前記目標地図要素は、目標画像と目標位置を備える、画像取得モジュールと、前記一グループの収集画像と前記目標画像との間のグループ間マッチングを実行するように構築されたグループ間マッチングモジュールと、前記一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを実行するように構築されたグループ内マッチングモジュールと、前記グループ間マッチング、前記グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記目標地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新するように構築された位置更新モジュールとを含む、電子地図を更新する装置。

請求項14

前記画像取得モジュールは、前記収集主体により収集された一グループの候補画像を取得するように構築された第1の取得モジュールであって、前記一グループの候補画像の対応する位置と前記目標位置の距離は所定の閾値距離より小さい、第1の取得モジュールと、前記一グループの候補画像から前記一グループの収集画像を選択するように構築された第1の選択モジュールとを含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項15

前記画像取得モジュールは、前記収集主体により収集された一グループの元画像及び前記元画像に対応する位置を取得するように構築された第2の取得モジュールと、前記一グループの元画像から1つの元画像を選択するように構築された第2の選択モジュールと、選択された元画像の対応する位置と前記目標位置との距離が前記所定の閾値距離より小さいかどうかを確定するように構築された距離確定モジュールと、前記距離が前記所定の閾値距離より小さいと確定されたことに応じて、選択された元画像が前記一グループの候補画像に含まれると確定するように構築された第1の確定モジュールとを含む、請求項14に記載の電子地図を更新する装置。

請求項16

前記画像取得モジュールは、前記目標位置との距離が前記所定の閾値距離より小さい候補位置で画像を前記収集主体により収集されるように、前記収集主体に前記目標位置を指示するように構築された指示モジュールと、前記収集主体が前記候補位置で収集した一グループの画像を、前記一グループの候補画像として取得するように構築された第3の取得モジュールとを含む、請求項14に記載の電子地図を更新する装置。

請求項17

前記第1の選択モジュールは、前記一グループの候補画像から一つの候補画像を選択するように構築された第3の選択モジュールと、選択された候補画像と前記目標画像の関連度が所定の閾値関連度より高いかどうかを確定するように構築された関連度確定モジュールと、前記関連度が前記所定の閾値関連度より高いと確定されたことに応じて、選択された候補画像が前記一グループの収集画像に含まれると確定するように構築された第2の確定モジュールとを含む、請求項14に記載の電子地図を更新する装置。

請求項18

前記グループ間マッチングモジュールは、前記収集画像を収集するときの前記収集主体と前記目標地図要素との相対的な位置を確定するように、前記一グループの収集画像の一つの収集画像と前記目標画像をマッチングさせるように構築された第1のマッチングモジュールとを含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項19

前記収集主体が前記一グループの収集画像を収集する時間は、連続的であり、前記グループ内マッチングモジュールは、前記収集主体が2つの隣接する収集画像を収集する期間の位置変化を確定するように、前記一グループの収集画像のうちの2つの隣接する収集画像をマッチングさせるように構築された第2のマッチングモジュールを含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項20

前記位置更新モジュールは、前記グループ間マッチング、前記グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記収集主体が前記一グループの収集画像を収集するときの一グループの参照絶対位置を確定するように構築された第3の確定モジュールと、前記グループ内マッチングに基づいて、前記収集主体が前記一グループの収集画像を収集する期間の参照位置変化、及び前記更新待ち地図要素と前記収集主体の参照相対位置を確定するように構築された第4の確定モジュールと、前記参照絶対位置、前記参照位置変化及び前記参照相対位置に基づいて、前記更新待ち地図要素の位置を更新するように構築された第1の更新モジュールとを含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項21

前記一グループの収集画像中の各収集画像がすべて前記目標地図要素を含むことに応じて、前記目標地図要素を前記更新待ち地図要素として確定するように構築された第5の確定モジュールをさらに含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項22

前記一グループの収集画像から、前記目標地図要素に関連する、前記電子地図中に含まれていない地図要素を、前記更新待ち地図要素として確定するように構築された第6の確定モジュールをさらに含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項23

別の一収集主体により収集された、前記目標地図要素に関連する別の一グループの収集画像を取得するように構築された第4の取得モジュールと、前記別の一グループの収集画像と前記目標画像との間の別の一グループ間マッチング、及び前記別の一グループの収集画像同士の別の一グループ内マッチングを実行するように構築された第5のマッチングモジュールと、前記別の一グループ間マッチング、前記別の一グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記更新待ち地図要素の位置を更に更新するように構築された第2の更新モジュールとをさらに含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項24

別の一収集主体により確定された前記更新待ち地図要素の参照更新位置を取得するように構築された第5の取得モジュールと、前記参照更新位置に基づいて、前記更新待ち地図要素の位置を更に更新するように構築された第3の更新モジュールをさらに含む、請求項13に記載の電子地図を更新する装置。

請求項25

1つまたは複数のプロセッサと、1つまたは複数のプログラムを格納するための記憶装置とを含む機器であって、前記1つまたは複数のプログラムが前記1つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記1つまたは複数のプロセッサが請求項1から請求項12のいずれか一項の方法を実行する機器。

請求項26

コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、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る場合、請求項1から請求項12のうちいずれか一項の方法を実行するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

技術分野

0001

本発明の実施形態は、主に電子地図の技術分野に関するもので、より具体的に、電子地図を更新するための方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。

背景技術

0002

現在では、自律走行技術がより多くの注目を集めている。車両の自律走行コースに、電子地図を利用して、車両に対して位置決めを行う必要が存在する。位置決めの精度を確保して自律走行操作の信頼性を確保するためには、一般的に電子地図の製作に対する要求は非常に高くなる。例えば、電子地図の精度が車両の位置決め精度に対して影響を与えるので、電子地図の精度は、できるだけ高くなければならない。電子地図の関連データは、できるだけ正確かつ全面的でなければならない。例えば、詳細な交通標識位置情報などの詳細な運行および位置決め情報が含まれなければならない。交通標識は、例えば制限速度標識駐車カバー出入口指示標識は、特別な道路区間の指示標識などを含む。各道路区間上の詳細な車線と位置情報をさらに含んでもよい。自律走行技術は、地図の重要な情報が持続的で適時に更新されることを要求する。また、地図は、すべての運転可能な道路区間をカバーするように要求することもある。

0003

従来の電子地図製作方式は、測定用の車両と測量のための装置に依存する現場測定である。この測定方法は、たとえ精度が相対的に高いが、カバー範囲が非常に限ら的であり、更新レートが非常に遅く、自律走行技術のニーズを満たすのは難しい。別の一従来の電子地図製作方式は、道路走行する各車両の監視データ収集して、続いて、これらのデータを利用して、地図を製作する。この方法の利点は、更新速度が相対的に速く、カバー範囲が相対的に広くが、精度が通常自律走行技術のニーズに到達できない。

0004

本発明の例示的実施形態によれば、電子地図を更新する方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

0005

本発明の第1の態様において、電子地図を更新する方法を提供する。この方法において、収集主体により収集された前記電子地図の中の目標地図要素に関連する一グループ収集画像を取得する。目標地図要素は、目標画像目標位置を備える。さらに、当該一グループの収集画像と目標画像との間のグループ間マッチングを行い、当該一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを行う。そして、グループ間マッチング、グループ内マッチングと目標位置に基づいて、目標地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新する。

0006

本発明の第2の態様において、電子地図を更新する装置を提供する。この装置は、収集主体により収集された前記電子地図中の目標地図要素に関連する一グループの収集画像を取得するように構築された画像取得モジュールであって、当該目標地図要素は、目標画像と目標位置を備える、画像取得モジュールと、前記一グループの収集画像と前記目標画像との間のグループ間マッチングを実行するように構築された第1のマッチングモジュールと、前記一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを実行するように構築された第2のマッチングモジュールと、前記グループ間マッチング、前記グループ内マッチング及び前記目標位置に基づいて、前記目標地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新するように構築された第1の更新モジュールを含む。

0007

本発明の第3の態様において、機器を提供する。この機器は、1つまたは複数のプロセッサを含み、1つまたは複数のプログラムを格納するための記憶装置を含む。1つまたは複数のプログラムが1つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、1つまたは複数のプロセッサが本発明の第1の態様による方法を実現する。

0008

本発明の第4の態様において、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該プログラムがプロセッサによって実行される場合、本発明の第1の態様による方法を実現するコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。

0009

発明の内容の部分で説明した内容は、本発明の実施形態のポイントまたは重要な特徴を限定しようとするものではなく、本発明の範囲を限定するためのものではないことを理解されたい。本発明の他の特徴は、下の説明を介して容易に理解できるだろう。

図面の簡単な説明

0010

以下の図面による非限定的な実施例についての詳細な説明を読み、参照することにより、本発明の他の特徴、目的及び利点がより明らかになる。

0011

図1は、本発明の複数の実施形態を実現可能な例示的な環境の概略図を示す。
図2は、本発明の一部の実施形態に係る電子地図を更新するための例示的な方法のフローチャートを示す。
図3は、本発明の一部の実施形態に係る収集画像を取得するための例示的な方法のフローチャートを示す。
図4は、本発明の一部の実施形態に係る電子地図を更新するための例示的な装置の概略のブロック図を示す。
図5は、本発明の複数の実施形態を実施可能な機器のブロック図を示す。

実施例

0012

以下、説明の詳細を参照しながら本発明の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本発明を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本発明の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本発明の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。

0013

本明細書に使用される用語「地図要素」は、電子地図を構成することができる任意の適切な要素を指す。地図要素は、電子地図に表示される実際の環境中の任意の適切な物体であってもよい。例示的に、自律走行区間を表示する電子地図において、地図要素は、例えば制限速度標識、駐車指示標識、出入口指示標識と特殊道路区間指示標識のような交通標識、車線などを含んでもよい。その他の場面において、地図要素は、環境中の任意の一つのランドマークであってもよい。

0014

本発明の実施形態を説明することにおいて、用語「含む」及び似ている用語は、開放的な「含む」に理解すべきである。つまり、「...を含むが、これらに限定されない」と理解すべきである。用語「に基づいて」は、「少なくとも部分的に...に基づいて」と理解すべきである。用語「一実施形態」または「当該実施形態」は、「少なくとも一つの実施形態」として理解すべきである。用語「第1」、「第2の」などは、異なるか、同じ対象物を示す可能性もある。以下、他の明確な定義と暗黙的定義を含める可能性もある。

0015

上述したように、電子地図の自律走行技術の要求は非常に高い。例えば、電子地図は最大限に正確で、全面的で詳細しなければならず、電子地図を持続的にリアルタイムに更新する必要がある。従来の電子地図生成方法は、測定用の車両と測定用装置の現場測定に基づいて地図を生成する。このような方法を用いて生成した電子地図は、カバー範囲が限定的であり、更新レートが非常に遅い。

0016

別の一従来の方法は、道路に走行する車両の監視データに基づいて地図を製作する。このような方法を利用して、道路で走行する各車両から地図要素に関する画像情報相応する位置情報とを収集し、これらの情報に基づいて相応の道路区間の電子地図を更新することができる。この方法は、更新速度が相対的に速く、カバー範囲が相対的に広いが、精度が通常の要求に達しない。例えば、このような方法で製作した電子地図の精度は、通常、収集した道路監視データの数と各監視データの精度とに依存する。しかしながら、一般的に単に低レベル画像収集主体が装着された車両を利用して、衛星による位置決めデータを利用するだけで、専門的な測定用車両および測定用装置を利用していないので、取得した監視データの精度が相対的に低く、製作した電子地図の精度も相対的に低くなる。

0017

上述した道路で走行する車両の監視データに基づく製作方法の精度を向上させるために、現在は視覚オドメトリ(Visual Odometry、VOと略称される)/視覚慣性走行記録計(Visual Inertial Odometry、VIOと略称される)技術が提出されている。VO/VIO技術を用いて、収集された隣接する画像のフレーム間の情報と、例えば全地球測位システム(GPS)の位置決め情報に基づいて、車両の地図要素の位置を確定することができる。しかしながら、これらの方法で生成された電子地図の精度はまだ自律走行技術のニーズを満たしていない。

0018

本発明の実施形態は、効率的な電子地図の更新方法を提出する。当該案において、電子地図中の地図要素は、位置を備えるだけでなく、画像やその特徴をさらに備える。これらの画像は、専門的な測定用車両や測定用装置で収集されたものである。地図要素の画像とその特徴は、地図要素の視覚的なデータとして、地図要素の幾何的データ(例えば、地図要素の属性、サイズ、および位置など)と共に電子地図のデータに含まれて電子地図の視覚層を構築する。

0019

この案は、収集主体により収集された複数の収集画像をさらに収集する。収集主体は、道路を走行する複数の車両のうちの一つの車であってもよい。これらの収集画像を取得した後、収集画像と地図要素の画像間でグループ間マッチングを行い、収集画像の間でグループ内マッチングを行う。続いて、上述したグループ間マッチングとグループ内マッチング、及び地図要素の位置に基づいて、地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新する。更新待ち地図要素は、マッチングに用いられる地図要素自体であってもよく、またはマッチングに用いられる地図要素に関連する(例えば、その地図要素近くに位置する)、まだ含まれていない電子地図中の新しく追加された地図要素であってもよい。

0020

グループ間マッチングを介して収集主体の相対的な位置決めと地図要素の相対的な位置決めを確定することができる。グループ内マッチングを行うことにより、一方で、上述した相対的な位置を確定する際に収集主体自体の移動を考慮することができ、別の一方で、更新待ち地図要素と収集主体の相対的な位置を確定することができる。これにより、収集主体の位置決め精度を向上させ、更新待ち地図要素の位置決め精度を向上させることができる。また、収集主体で収集した複数の画像を収集し、対応した処理を実行することにより、位置決め精度を更に向上させるだけでなく、迅速かつタイムリーな位置の更新を実現することもできる。

0021

図1は、本発明の複数の実施形態を実現できる例示的環境100を示す。これらの例において、環境100は、高速道路の区間である。しかしながら、これは単に例示な目的であることを理解されたい。環境100は、任意の適切な屋外環境室内環境であってもよい。

0022

環境100には、電子地図を構成することができる複数の地図要素105−1、105−2(地図要素105と称される)が配置される。地図要素105は、電子地図に含まれることができ、または電子地図に含まれていなくてもよい。これらの例において、地図要素105は、環境100中の車道の両側に配置された交通標識、例えば、制限速度標識、駐車標識、出入口指示標識と特殊道路区間の指示標識などである。

0023

地図要素105は、任意の適切な方法で環境100中の任意の適切な位置に配置された任意の適切な参照物体であることを理解されたい。一部の実施形態において、地図要素105は、車道の直上または側面上に配置された交通標識、または車線であってもよい。図1にはただ2つの地図要素105が図示されたが、これは単に例示な目的であり、ある限定を提出しようとするものではないことを理解されたい。実際の需要に応じて、環境100には、任意の適切な量の地図要素が配置されることができる。

0024

環境100において、収集主体110−1、110−2(収集主体110と総称される)により周囲の環境の画像を収集する。これらの例において、収集主体110は、高速道路で走行する車である。具体的に、車両に装着された画像取得装置(図示せず)を介して、環境100中の画像を収集することができる。画像取得装置は、画像取得機能を備える任意の適切な装置であってもよい。例えば、画像取得装置は、車両に装着されたカメラまたは走行記録器等であってもよい。代替的に、画像取得装置は、車両上の乗客携帯したポータブルデバイス、例えば、携帯電話ラップトップ型コンピュータタブレットPC、デジタルカメラなどであってもよい。収集主体110は、周囲の環境の画像を収集することができる任意の適切な他のデバイスであってもよい。例えば、環境100が室内環境である実施形態において、収集主体は、歩行者が携帯したポータブルデバイスであってもよい。

0025

本発明の様々な実施形態において、2つのタイプの収集主体110を利用することができる。一つのタイプの収集主体は、単に画像を収集し、画像処理を実行しない。これらの画像間のマッチング、及びこれらの画像と電子地図の視覚層を形成する地図要素の画像との間のマッチングを介して、更新待ち地図要素の位置を更新することができる。他の一つのタイプの収集主体は、画像が収集された後に、自主的に画像に対して処理を行い、電子地図中の地図要素を表示する関連位置情報を取得することができる。これらの位置情報を利用して、画像のマッチングを介して確定した位置に対して更に更新または校正を行い、電子地図の精度を更に向上させることができる。これらの方面の具体的な実施形態は、以下に図2を参照して、詳細に説明する。

0026

ただ例示的な目的のために、図1には2つの対象を示したことを理解されたい。環境100には、任意の適切な量の収集主体と計算装置が含まれてもよい。一部の実施形態において、地図要素の位置決め精度を更に向上させるために、複数の収集主体で環境100中の画像を収集することができる。以下、このような方面の具体的な詳細事項を詳細に説明する。

0027

これらの例において、収集主体110は、地図要素105を含む画像を収集することができる。図示されたように、収集主体110は、その後の処理を進めるように、収集した画像を環境100中の計算装置115にアップロードすることができる。計算装置115は、計算能力を備える任意の適切な機器であってもよい。これらの例において、計算装置115は、クラウドサーバーにより実現される。一部の実施形態において、計算装置115は、非常に強力な処理能力を備えるデスクトップ型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、インテリジェント端末などであってもよい。

0028

環境100には、任意の適切な数の計算装置115が配置されてもよい。例えば、環境100には、複数の分布型計算装置が配置され、これらの分布型計算装置で計算装置115の関連処理能力を実現し、処理能力を更に向上させることができる。

0029

本発明の様々な実施形態において、計算装置115は、電子地図中の地図要素の位置と画像などのデータを取得することができる。これらのデータは、計算装置115に記憶することができ、計算装置115にアクセス可能な他のデバイス(例えば、図示された記憶装置、または他の計算装置)に記憶されることもできる。

0030

収集画像が収集された後に、計算装置115は、収集画像と電子地図中の地図要素の画像に対してグループ間マッチングを行い、収集画像の間でグループ内マッチングを行うことができる。これらの2つのマッチングと地図要素の位置に基づいて、計算装置115は、地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新することができる。

0031

図2は、本発明の一部の実施形態に係る例示的な方法200のフローチャートを示す。方法200は、図1中の計算装置115によって実行されることができる。議論の便利のために、方法200は、図1を参照して説明する。

0032

ブロック205において、収集主体100により収集された電子地図中の目標地図要素に関連する一グループの収集画像を取得する。目標地図要素は、図1中の地図要素105であってもよく、または地図要素105の近くの図1に示されていない他の地図要素であってもよい。

0033

目標地図要素は、目標位置を備える。目標位置は、目標地図要素の位置座標で表示することができる。この座標は、2次元座標または3次元座標であってもよい。目標位置は、電子地図データとして記憶することができる。目標地図要素は、一グループの目標画像をさらに備える。目標画像は、同様に、電子地図データとして記憶することができる。代替的に、目標画像は、独立して目標位置に関連して記憶されることができる。上述したように、目標位置と目標画像は、計算装置115にローカルに記憶してもよく、または計算装置115にアクセス可能な他のデバイスに記憶してもよい。

0034

目標地図要素の目標画像は、専門的な測定用車両および/または測定用装置により収集され、計算装置115にアップロードすることができる。代替的に、目標画像は、任意の一つの収集主体が目標地図要素の近くで進行時に収集され、計算装置115にアップロードすることができる。

0035

計算装置115は、任意の適切な方法で目標地図要素に関連する収集画像を取得することができる。以下、図3に示された方法300を参照して、収集画像の取得過程の詳細を説明する。

0036

図3に示すように、ブロック305において、計算装置115は、収集主体110により収集された一グループの候補画像を取得する。各候補画像に対応する位置と目標画像の目標位置との間の距離は、所定の閾値距離より小さい。その閾値距離は、位置決め精度、画像の数および計算装置115の処理能力等に基づいて決定することができる。この方法により、収集主体により目標地図要素の近くで収集された画像を確定することができる。

0037

一部の実施形態において、収集主体110により収集された元画像から候補画像を選択することができる。例えば、収集主体110は、収集された一グループの元画像及び対応する位置を、計算装置115にアップロードすることができる。当該位置は、任意の適切な位置決め技術を介して確定することができる。例えば、環境100が屋外環境である実施形態において、収集主体110の位置は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)に依存して確定することができる。GNSSの例は、全地球測位システム(GPS)、ガリレオ測位ステム(Galileo)、衛星測位システム(BDS)などを含むが、これに限定されない。環境100が、室内環境である実施形態において、収集主体110の位置は、各種のインドア測位システム(Indoor Positioning System、IPSと略称される)を利用して確定することができる。また、収集主体110の位置は、環境100の参照物体の位置に基づいて三角位置決め技術を利用して確定することもできる。

0038

元画像及びその対応する位置が収集された後に、計算装置115は、元画像の対応する位置と目標画像の目標位置を比較して、位置と目標位置との距離が所定の閾値距離より小さい元画像を候補画像として選択することができる。この方法により、計算装置115は、収集主体110により任意の位置で収集された画像において、後続の処理を続行するために、目標地図要素の目標位置の近くで収集された候補画像を選択することができる。

0039

一部の実施形態において、計算装置115は、収集主体110に目標位置を指示することができる。例えば、任意の位置の地図要素に対して検証を進めなければならない場合、計算装置115は、上述した指示を実行することができる。したがって、これらの収集主体は、目標位置の近くの(例えば、目標位置との距離は所定の閾値距離より小さい)候補位置を通過したときの画像を収集し、候補画像として収集した画像を計算装置115にアップロードすることができる。これらの指定点収集方法は、計算装置115で画像を収集する効率を向上させることができる。

0040

候補画像が取得された後、ブロック310において、計算装置115は、候補画像から処理しようとする収集画像を選択する。一部の実施形態において、候補画像を目標画像に関連する収集画像に直接に利用することができる。

0041

一部の実施形態において、画像処理の効率を更に向上させるために、候補画像と目標画像をマッチングさせ、両者の関連性を確定させて、関連度が所定の閾値関連度より高い候補画像を目標画像に関連する収集画像として利用することができる。上述したマッチングは、現在、既存および将来開発される任意の適切な画像の特徴抽出とマッチング技術を利用して実現することができる。このマッチングを通じて、処理しようとする収集画像として、例えば目標地図要素を含む候補画像、または目標地図要素を含んでいないが、目標の地図要素の近くの他の地図要素または参照対象物を含む候補画像を見つけることができる。上述した画像マッチングの過程では、画像中に含まれている地図要素を確定するために、画像認識を行うこともでき、これによりその後の処理で、関連のない情報を廃棄して処理効率を更に向上させることができる。

0042

続いて、図2を継続して参照する。目標画像に関連する一グループの収集画像が取得された後、ブロック210において、計算装置115は、その一グループの収集画像と目標画像との間のグループ間マッチングを行う。例えば、計算装置115は、一つの収集画像と目標画像をマッチングさせ、収集主体110がその収集画像を収集する際の目標地図要素に対する位置を確定することができる。同様に、上述したグループ間マッチングは、現在、既存のおよび将来に開発される任意の適切な画像の特徴抽出とマッチング技術を利用して実現することができる。このグループの収集画像のそれぞれを、すべての目標画像にマッチングさせることで、収集主体110が当該グループの画像を収集する際の目標地図要素に対する一グループの位置を確定することができる。

0043

ブロック215において、計算装置115は、当該一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを行う。グループ内マッチングを通じて、これらの画像を収集する期間の収集主体110の位置の変化を確定することができる。一部の実施形態において、収集主体110がこれらのグループの画像を収集する時間は、連続的である。例えば、当該一グループの収集画像は、一グループの連続的な画像のフレームである。このような場合に、各2つの隣接する収集画像の間でマッチングを実行して、上述したグループ内マッチングを実現することができる。これにより、各2つの隣接する収集画像を収集する期間の収集主体110の位置の変化を確定することができる。これらの位置の変化を利用して、グループ間マッチングを介して取得した収集主体110と目標地図要素の相対的な位置に対して校正を行い、位置決め精度を向上させることができる。

0044

ブロック220において、計算装置115は、上述した収集画像と目標地図要素の目標画像との間のグループ間マッチング、収集画像の間のグループ内マッチング、及び目標地図要素の目標位置に基づいて、更新待ち地図要素の位置を更新する。一部の実施形態において、更新待ち地図要素は目標の地図要素自体であってもよい。例えば、収集画像中の各収集画像のすべてが目標地図要素を含む場合に、ターゲット地図要素を更新待ち地図要素として確定することができる。一部の実施形態において、更新待ち地図要素は目標地図要素に関連する地図要素であってもよく、電子地図中に含まれていない地図要素であってもよい。このような場合に、計算装置115は、収集画像から、目標地図要素に関連する(例えば、目標地図要素の近くに位置する)、電子地図中に含まれていない地図要素を更新待ち地図要素として確定することができる。

0045

一部の実施形態において、計算装置115は、上述したグループ間マッチング、グループ内マッチング及び目標地図要素の目標位置に基づいて、当該一グループの収集画像を収集するときの収集主体110の一グループの参照絶対位置を確定することができる。例えば、計算装置115は、複数の収集画像の特徴点間対応関係を確定し、これらの収集画像の特徴点と目標地図要素の目標画像との間の対応関係を確定することができる。これらの対応関係に基づいて、計算装置115は、収集主体110と目標地図要素の相対的な位置を確定することができる。当該相対的な位置と目標地図要素の目標位置に基づいて、計算装置115は、収集主体110の参照絶対位置を確定することができる。

0046

計算装置115は、グループ内マッチングに基づいて、当該一グループの収集画像を収集する期間の収集主体110の参照位置変化、及び更新待ち地図要素と収集主体110の参照相対位置を確定する。例えば、計算装置115は、3次元再構築を介して、画像を収集するときの収集主体110のポーズを算出し、収集画像の特徴点と収集主体110の相対的な位置をさらに確定することができる。更新待ち地図要素として認識された画像の特徴点に基づいて、更新待ち地図要素と収集主体110の参照相対位置を算出することができる。続いて、確定した参照絶対位置、参照位置変化と参照相対位置に基づいて、計算装置115は、更新待ち地図要素の位置を確定することができる。

0047

一部の実施形態において、位置決め精度を更に向上させるために、計算装置115は、他の収集主体を利用して収集した画像を利用して、更新待ち地図要素の位置を更に更新することができる。例えば、計算装置115は、別の一収集主体により収集された目標地図要素に関連する別の一グループの収集画像を取得し、当該一グループの収集画像と目標地図要素の目標画像との間のグループ間マッチングと、その一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを行うことができる。続いて、計算装置115は、グループ間マッチング、グループ内マッチングと目標地図要素の目標位置に基づいて、更新待ち地図要素の位置を更に更新することができる。複数の収集主体により収集された収集画像に関連する処理の結果を融合させることにより、より正確な更新待ち地図要素の位置を取得することができる。

0048

上述したように、いくつかの収集主体は、画像を収集する機能を備えることに加えて、画像処理機能を備えてもよい。これらの収集主体は、それ自体で収集された画像を処理し、更新待ち地図要素の参照更新位置を確定してアップロードすることができる。このような場合に、位置決め精度を更に向上させるために、計算装置115は、参照更新位置に基づいて、更新待ち地図要素の位置を更に更新することができる。

0049

図4は、本発明の一部の実施形態に係る電子地図を更新するための例示的装置400の概略ブロック図を示す。装置400は、図1中の計算装置115で実行されることができる。

0050

図4に示すように、装置400は、収集主体で収集した、電子地図中の目標地図要素に関連する一グループの収集画像を取得するように構築された画像取得モジュール405であって、前記目標地図要素は、目標画像と目標位置を備える、画像取得モジュール405と、当該一グループの収集画像と目標画像との間のグループ間マッチングを実行するように構築されたグループ間マッチングモジュール410と、当該一グループの収集画像同士のグループ内マッチングを実行するように構築されたグループ内マッチングモジュール415と、グループ間マッチング、グループ内マッチングと目標位置に基づいて、目標地図要素に関連する更新待ち地図要素の位置を更新するように構築された位置更新モジュール420を含む。

0051

一部の実施形態において、画像取得モジュールは、収集主体により収集された一グループの候補画像を取得するように構築された第1の取得モジュールであって、当該一グループの候補画像の対応する位置と前記目標位置の距離は所定の閾値距離より小さい、第1の取得モジュールと、当該一グループの候補画像から、当該一グループの収集画像を選択するように構築された第1の選択モジュールを含んでもよい。

0052

一部の実施形態において、画像取得モジュールは、収集主体により収集された一グループの元画像及び元画像に対応する位置を取得するように構築された第2の取得モジュールと、当該グループの元画像から1つの元画像を選択するように構築された第2の選択モジュールと、選択された元画像の対応する位置と目標位置の距離が所定の閾値距離より小さいかどうかを確定するように構築された距離確定モジュールと、距離が所定の閾値距離より小さいと確定されたことに応じて、選択された元画像が当該一グループの候補画像に含まれると確定するように構築された第1の確定モジュールを含んでもよい。

0053

一部の実施形態において、画像取得モジュールは、目標位置との距離が所定の閾値距離より小さい候補位置で画像を収集主体により収集されるように、収集主体に目標位置を指示するように構築された指示モジュールと、収集主体が候補位置で収集した一グループの画像を当該グループの候補画像として取得するように構築された第3の取得モジュールを含んでもよい。

0054

一部の実施形態において、第1の選択モジュールは、当該グループの候補画像から一つの候補画像を選択するように構築された第3の選択モジュールと、選択された候補画像と目標画像の関連度が所定の閾値関連度より高いかどうかを確定するように構築された関連度確定モジュールと、関連度が所定の閾値関連度より高いと確定されたことに応じて、選択された候補画像が当該一グループの収集画像の中に含まれると確定するように構築された第2の確定モジュールを含んでもよい。

0055

一部の実施形態において、グループ間マッチングモジュールは、当該収集画像を収集するときの収集主体と目標地図要素の相対的な位置を確定するために、当該一グループの収集画像の一つの収集画像と目標画像をマッチングさせるように構築された第1のマッチングモジュールを含んでもよい。

0056

一部の実施形態において、収集主体が当該一グループの収集画像を収集する時間は、連続的である。グループ内マッチングモジュールは、収集主体が2つの隣接する収集画像を収集する期間の位置の変化を確定するために、当該一グループの収集画像のうちの2つの隣接する収集画像をマッチングさせるように構築された第2のマッチングモジュールを含んでもよい。

0057

一部の実施形態において、位置情報の更新モジュールは、グループ間マッチング、グループ内マッチングと目標位置に基づいて、収集主体が当該一グループの収集画像を収集するときの一グループの参照絶対位置を確定するように構築された第3の確定モジュールと、グループ内マッチングに基づいて、収集主体が当該一グループの収集画像を収集する期間の参照位置変化、及び更新待ち地図要素と収集主体の参照相対位置を確定するように構築された第4の確定モジュールと、参照絶対位置、参照位置変化と参照相対位置に基づいて、更新待ち地図要素の位置を更新するように構築された第1の更新プログラムのモジュールを含む。

0058

一部の実施形態において、装置400は、当該一グループの収集画像中の各収集画像がすべて目標地図要素を含むことに応じて、目標地図要素を更新待ち地図要素として確定するように構築された第5の確定モジュールをさらに含んでもよい。

0059

一部の実施形態において、装置400は、当該一グループの収集画像から、目標地図要素に関連する、電子地図中に含まれていない地図要素を更新待ち地図要素として確定するように構築された第6の確定モジュールをさらに含んでもよい。

0060

一部の実施形態において、装置400は、別の一収集主体により収集された、目標地図要素に関連する別の一グループの収集画像を取得するように構築された第4の取得モジュールと、別の一グループの収集画像と目標画像との間の別の一グループ間マッチング、及び別の一グループの収集画像同士の別の一グループ内マッチングを実行するように構築された第5のマッチングモジュールと、別の一グループ間マッチング、別の一グループ内マッチングと目標位置に基づいて、更新待ち地図要素の位置を更に更新する構築された第2の更新モジュールをさらに含んでもよい。

0061

一部の実施形態において、装置400は、別の一収集主体により確定された更新待ち地図要素の参照更新位置を取得するように構築された第5の取得モジュールと、参照更新位置に基づいて、更新待ち地図要素の位置を更に更新する構築された第3の更新モジュールをさらに含んでもよい。

0062

図1図3を組み合わせて説明した操作と特徴は、同様に装置400とその中に含まれているモジュールに適用され、同じ効果を有し、具体的な詳細事項の重複した説明は省略することを理解されたい。

0063

装置400に含まれているモデルは、ソフトウェアハードウェア、またはこれらの任意の組み合わせを含む様々な方式を利用して実現することができる。一実施形態において、1つまたは複数のモデルは、ソフトウェアおよび/またはファームウェアを利用して実現することができ、例えば、記憶媒体上に格納された機械実行可能な命令として実現することができる。機械実行可能な命令の他に、または代替的に、装置400の一部または全部のモデルは、少なくとも部分的に1つまたは複数のハードウェアロジックアセンブリに実現することができる。例示や非限定的に、使用可能な教示的なタイプのハードウェアロジックアセンブリは、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA)、特定用途向け集積回路ASIC)、オンデマンド標準製品(ASSP)、システム・オンチップ(SOC)、複合プログラマブルロジック素子(CPLD)などを含む。

0064

図5は、本願の複数の実施形態を実施することができる機器500のブロック図を示す。機器500は、図11のコンピューティング機器115を実現するのに使用することができる。図示されたように、機器500は、中央処理ユニット501(CPU)を含み、CPU501は、読み取り専用メモリ502(ROM)に記憶されたコンピュータプログラム指令、または記憶ユニット508からランダムアクセスメモリ503(RAM)にロードされたコンピュータプログラム指令に基づいて、各種の適切な動作と処理を実行することができる。RAM503には、機器500の動作に必要な各種のプログラムやデータが記憶されることができる。CPU501、ROM502とRAM503、バス504を介して互いに接続される。入力/出力(I/O)インターフェース505もバス504に接続される。

0065

機器500中のI/Oインターフェース505に接続されている複数の部品として、キーボードマウスなどの入力ユニット506と、様々なタイプの表示装置スピーカーなどの出力ユニット507と、磁気ディスクコンパクトディスクなどの記憶ユニット508と、LANカードモデム無線通信トランシーバなどの通信ユニット509が含まれる。通信ユニット509は、機器500がインターネットなどのコンピュータネットワークおよび/または各種の電気通信網を介して他の機器と情報/データを交換することを可能にする。

0066

中央処理ユニット501は、前述した各方法と処理、例えば、プロセス200および/またはプロセス300を実行する。例えば、いくつかの実施形態において、プロセス200および/またはプロセス300は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されることができ、これは機械可読媒体(例えば、記憶ユニット508)に含まれている。一部の実施形態において、コンピュータプログラムの一部または全部は、ROM502、および/または通信ユニット509を経由して機器500上にロードおよび/またはインストールすることができる。コンピュータプログラムは、RAM503にロードされてCPU501により実行される場合、前述したプロセス200および/またはプロセス300の1つまたは複数のステップを実行することができる。選択可能に、その他の実施形態において、CPU501は、ギターの任意の適切な方法で(例えば、ファームウェアの助けを借りて)プロセス200および/またはプロセス300を実行するように構築することができる。

0067

本明細書に説明されて複数の機能は、少なくとも部分的に1つまたは複数のハードウェアロジック部材で実行することができる。例えば、使用可能な模式的なタイプのハードウェアロジック部材は、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、特定用途向け集積回路(ASIC)、オンデマンド標準製品(ASSP)、システム・オン・チップ(SOC)、複合プログラマブルロジック素子(CPLD)などを含むが、これに限定されない。

0068

本願の方法を実施するためのプログラムコードは、1つまたは複数のプログラマブル言語の任意の組み合わせを利用してプログラミングすることができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、オンデマンドコンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたは制御装置に提供されることができ、プログラムコードがプロセッサまたは制御装置により実行される場合には、フローチャート、および/またはブロック図に規定された機能/操作が実施される。プログラムコードは、完全に機械上で実行されるか、部分的に機械上で実行されるか、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機械上で実行されて、部分的にリモートマシン上で実行されるか、または完全にリモートマシンまたはサービスで実行されることができる。

0069

本願の文脈において、機械可読媒体は、あるタイプの媒体であることができ、コマンドを実行するシステム、装置又は機器によって使用されるか、またはコマンドの実行システム、装置または機器と組み合わせて使用されるプログラムを含むまたは記憶することができる。機械可読媒体は、機械可読信号媒体または機械可読記憶媒体でありうる。機械可読媒体は、電子磁気光学電磁赤外線または半導体システム、装置、または機器、または前述した内容の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例は、1つまたは複数のワイヤベース電気的接続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)、読み取り専用メモリ(ROM)、消去およびプログラム可能な読み取り専用メモリ(EPROMまたはフラッシュメモリ)、光ファイバポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ(CD−ROM)、光学ストレージ装置磁気記憶装置、または前述した内容の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、これに限定されない。

0070

また、特定の順序を利用して、各操作について説明してきたが、これはこのような操作が図示された特定の順序またはシーケンスで実行されることを要求するか、または目的の結果を実現するために図示されたすべての操作が実行されることを要求するものと理解してはならない。一定の環境において、マルチタスク並列処理は、有利であることができる。同様に、上記説明に様々な具体的な実現の詳細が含まれているが、これらは本願の範囲の限定と解釈してはならない。別の実施形態の文脈において説明したいくつかの特徴は、組み合わせの方法で単一の実現に実現されることができる。逆に、単一の実現のコンテキストで説明された各種の特徴も個別にまたは任意の適切なサブ組み合わせの方法で複数の実現に実現されることもできる。

0071

構造の特徴および/または方法のロジックの動作に固有の言語を使用して本主題を説明したが、特許請求の範囲に限定された主題は、必ずしも前述した特定の特徴または動作に限定されるべきではないことを理解すべきである。逆に、前述した特定の特徴または動作は、単に特許請求の範囲を実現する例示的形式である。

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