JP6695866B2 - 測位・マッピング方法及び測位・マッピングシステム - Google Patents

Description

本発明は、移動物体を含む環境内で移動機械により使用される測位・マッピング技術に関する。

より具体的には、本発明は、そのような移動機械に適合するための測位・マッピング方法及び測位・マッピングシステムに関する。

本発明は、測位・マッピングシステムを備える移動機械の通過中に環境内に存在する特定の物体が固定される場合に特に有利に適用され得るが、物体はその後に移動されても構わない。

移動機械に搭載される１つ以上のセンサにより供給される情報のみに基づいて環境の地図を構築するために環境内で移動機械（例えば、ロボット又は自動車両）により使用される測位・マッピング方法が知られている。

このタイプの方法は、通常、英語の頭字語ＳＬＡＭ（「同時測位・マッピング（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）」）によって表される。

視覚センサ（例えば、ビデオカメラ）を使用するこのタイプの方法の一例が国際公開第２００４／０５９，９００号パンフレットに記載される。

測位・マッピングアルゴリズムは、通常、環境の固定された部分のみの地図を作成するように設計されており、したがって、移動する物体の位置を、アルゴリズムの実行中に、すなわち、これらの物体の近くで移動機械が通過する最中に記憶しない。

しかしながら、問題は、移動機械の通過中には固定されているが、その後になって移動される場合があり、したがって、地図が作成されるべき固定環境の一部を実際には形成しない物体に関して生じる。

特に、測位・マッピングアルゴリズムは、移動した物体が位置していた領域をその後に通過する最中に、既に地図が作成された環境を認識できず、地図構築プロセスを一からやり直すことになり、これは明らかに効率が悪い。

これに関連して、本発明は、環境内で移動機械により使用される測位・マッピング方法であって、
−移動機械に搭載されるセンサから受けられるデータに基づいて、環境の一領域内に位置される物体のタイプを決定するステップと、
−前記領域に関連する又は決定されたタイプが移動物体タイプであれば前記物体に関連する検出データを考慮に入れることなく、検出データを使用して測位アルゴリズムを実行するステップと、
を備える測位・マッピング方法を提案する。

このように、測位・マッピングアルゴリズムは、長期的に固定される環境の構成要素に基づいて実行される。したがって、そのような方法により構築される地図は、ロバスト性がより高いとともに、容易に再使用できる。これは、地図の構成要素部分が全て同じ環境内の移動機械のその後の通過中に存在するからである。

随意的であり、したがって非限定的な他の特徴によれば、
−センサがライダーセンサである；
−決定する前記ステップは、受けられたデータにおける形状又は署名の認識によって行われる；
−センサがイメージセンサである；
−決定する前記ステップは、受けられたデータにより表される少なくとも１つの画像における形状の認識によって行われる；
−検出データが搭載センサから得られる；
−検出データが前記搭載センサとは別個の他のセンサから得られる；
−測位アルゴリズムは、決定されたタイプが固定物体タイプであれば前記物体を基準点として使用する；
−測位アルゴリズムは、所定の領域に関連する検出データを、前記所定の領域内に位置される物体が移動物体タイプに対応するタイプを伴って検出されない場合に使用する；
−実行される測位アルゴリズムは、例えば構築されている地図のバージョンと搭載センサにより供給される走査データ及び／又は組み込まれる搭載センサにより供給される画像中で検出される対象点との間の一致を探し出し、それにより移動機械の位置を前記地図上で突き止めることもできるようにすることによって環境の地図を構築する；
また、測位・マッピング方法は、
−構築された地図を保存するステップと、
−その後に（例えば、構築された地図内に表される環境と似ている隣接環境の検出時に）、測位アルゴリズムによって構築された地図を取り込んで再使用するステップと、
を備えてもよい。

また、本発明は、環境内の移動機械に設けられるべき測位・マッピングシステムであって、移動機械に搭載されるセンサから受けられるデータに基づいて、環境の一領域内に位置される物体のタイプを決定するためのモジュールと、前記領域に関連する又は決定されたタイプが移動物体タイプであれば前記物体に関連する検出データを考慮に入れることなく、検出データに基づいて移動機械の位置を突き止めるようになっている測位モジュールとを備える測位・マッピングシステムも提案する。

また、方法に関して前述した随意的な特徴がこのシステムに適用できてもよい。

典型的な実施形態の詳細な説明
非限定的な例として与えられる添付図面を参照する以下の説明は、本発明の本質及び用途を明らかにする。

本発明に係る測位・マッピングシステムを備える自動車両を示す。 図１の車両が遭遇する場合がある特定の状況の一例を示す。 本発明に係る測位・マッピングシステムの第１の例を概略的に示す。 図３のシステムで使用されるデータのテーブルを示す。 発明に係る測位・マッピングシステムの第２の例を概略的に示す。 本発明に係る測位・マッピング方法の主要なステップを示す。

図１は、測位・マッピングシステムＳを備える自動車両Ｖを示す。

この場合、測位・マッピングシステムＳは、マイクロプロセッサベースの処理装置の形態を成して構成される。

この処理装置は、コンピュータプログラム命令を記憶するようになっているメモリ（例えばリードオンリーメモリ又は書換可能な不揮発性メモリ、又は、一般的には任意のランダムアクセスメモリ）を備え、処理装置のマイクロプロセッサによるコンピュータプログラム命令の実行が後述する方法及びプロセスの実行をもたらす。

自動車両Ｖは、１つ以上の搭載センサ、例えば、ビデオカメラＣＡＭなどの視覚センサ及び／又はレーザ遠隔センサ或いはライダー（ｌｉｄａｒ）（「光検出及び測距（ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ）」における頭字語）センサＬＩＤなどの距離センサを備える。

測位・マッピングシステムＳは、搭載センサにより生成されるデータＩＮＦＯ_ＣＡＭ，ＩＮＦＯ_ＬＩＤを受けるとともに、自動車両Ｖが走行する環境の地図Ｃを構築し且つ構築された地図Ｃ内で車両Ｖの位置を突き止めるためにこれらのデータを処理する。

図２は、車両Ｖが遭遇する場合がある状況の一例を示す。

この例では、車両Ｖが双方向道路Ｒを走行し、双方向道路Ｒは、車道の両側が歩道ＴＲに隣接した後、歩道ＴＲを越えて家屋Ｈと隣接する。

車両Ｖの前方に位置される道路Ｒの一部には、第三者の車両Ｖ’が、道路Ｒの車道上に部分的に位置し且つ歩道ＴＲ上に部分的に位置して駐車される。

図３は、本発明に係る測位・マッピングシステムの第１の例を概略的に示す。この例において、測位・マッピングシステムＳは、２つのセンサ（この場合には、ビデオカメラＣＡＭ及びライダーセンサＬＩＤ）により供給されるデータＩＮＦＯ_ＣＡＭ，ＩＮＦＯ_ＬＩＤを使用する。

図３は機能モジュールを示し、各機能モジュールは、測位・処理システムＳにより実行される特定のプロセスに対応する。ここに記載される例において、プロセスは、システムＳのメモリに記憶されるコンピュータプログラム命令のシステムＳのマイクロプロセッサによる実行の結果として前述したように行われる。変形例において、１つ以上の機能モジュールにより行われるプロセスは、専用の集積回路、例えば特定用途向け集積回路（すなわちＡＳＩＣ）によって実行され得る。

図３のシステムは検出モジュール１０を備え、検出モジュール１０は、第１のセンサ、この場合にはビデオカメラＣＡＭにより生成されるデータＩＮＦＯ_ＣＡＭを受けて、それぞれの検出された物体ＯＢＪ_ｉごとに、関連する物体の測位に関する情報Ｌ_ｉを生成する。測位情報Ｌ_ｉは、例えば、システムＳのメモリに記憶された図４に概略的に示されるテーブルＴＡＢに記憶される。

ここに記載される例において、データＩＮＦＯ_ＣＡＭは、ビデオカメラＣＡＭによって連続的に撮られる画像に相当し、例えば先の序文で言及された国際公開第２００４／０５９，９００号パンフレットに記載されるように、これらの画像の解析によって物体ＯＢＪ_ｉが検出されて自動車両Ｖに対する物体ＯＢＪ_ｉの位置が突き止められる。

図２の状況において、検出モジュール１０は、例えば、第三者の車両Ｖ’を物体ＯＢＪ_１として検出し、車両Ｖに対するその位置（測位情報Ｌ_１によって規定される）をビデオカメラＣＡＭにより供給される画像の解析によって決定する。

また、図３のシステムは分類モジュール１２も備え、分類モジュール１２は、第１のセンサ（この場合にはビデオカメラＣＡＭ）により生成されるデータＩＮＦＯ_ＣＡＭと、検出された物体ＯＢＪ_ｉの表示（例えば、ビデオカメラＣＡＭから受けられる画像中の物体の位置を含む）とをその入力で受ける。

分類モジュール１２は、第１のセンサから受けられるデータＩＮＦＯ_ＣＡＭに基づき、例えばデータＩＮＦＯ_ＣＡＭが画像に相当するここに記載されるケースでは形状認識アルゴリズムを用いて、各物体ＯＢＪ_ｉのタイプＴ_ｉを特定するように設計される。

変形例では、第１のセンサがライダーセンサＬＩＤであってもよく、その場合、物体ＯＢＪ_ｉのタイプの特定は、例えば、物体ＯＢＪ_ｉからの反射によってライダーセンサＬＩＤで受けられる信号の署名に基づいて行われ得る。

物体ＯＢＪ_ｉのタイプＴ_ｉの特定により、様々な物体タイプ（例えば、車両、歩行者、自転車、家屋、道路照明器具又は道路信号器等）間を分類することができ、それにより、この物体ＯＢＪ_ｉが可動タイプなのか又は固定タイプなのかどうかを決定できる。車両Ｖの通過中に関連する物体が実際に固定されているのか又は移動しているのかどうかにかかわらず物体のタイプにしたがった分類が行われることに留意すべきである。

例えば、図２の状況において、分類モジュール１２は、物体ＯＢＪ_１（すなわち、前述したような第三者の車両Ｖ’）が車両タイプを成すことを形状認識によって決定する。

物体タイプＴ_ｉは、関連する物体ＯＢＪ_ｉに関して、図４に示されるような前述のテーブルＴＡＢに記憶される。変形例において、記憶される情報は、関連する物体ＯＢＪ_ｉの移動性又は固定性の表示に制限することができ、この表示は、前述したように特定されるタイプＴ_ｉに基づいて決定される。

説明を明確にするために、検出モジュール１０及び分類モジュール１２は２つの別個のモジュールとして説明されてきた。しかしながら、例えばビデオカメラＣＡＭにより供給される画像において形状認識のためのアルゴリズムを用いて同じステップ中に物体ＯＢＪ_ｉの検出と物体のタイプＴ_ｉの特定（移動物体又は固定物体として分類できるようにする）とを行うことができる。

システムＳは、第２のセンサ、この場合にはライダーセンサＬＩＤから受けられるデータＩＮＦＯ_ＬＩＤを受けるフィルタリングモジュール１４を備える。また、フィルタリングモジュール１４は、検出モジュール１０によって検出される各物体ＯＢＪ_ｉの測位情報Ｌ_ｉ及び分類モジュール１２により決定される各物体のタイプＴｉも使用する（この情報は、関連するモジュールから受けられ或いは記憶されたテーブルＴＡＢから読み取られてもよい）。

ここに記載される例において、ライダーセンサにより供給されるデータＩＮＦＯ_ＬＩＤは、例えば、０°〜３６０°の全角度範囲にわたる角度αとそれぞれ関連付けられる検出距離ｄ（α）の一組の値に相当する。

データＩＮＦＯＬＩＤの中から、フィルタリングモジュール１４は、前述したように検出モジュール及び分類モジュール１０，１２により生成される情報にしたがって、物体が検出されなかった領域又は物体ＯＢＪ_ｉが固定物体タイプＴ_ｉを伴って検出された領域に対応するデータＩＮＦＯ_ＦＩＸのみを送信する。言い換えると、フィルタリングモジュール１４は、物体ＯＢＪ_ｉが移動物体タイプＴ_ｉを伴って検出された領域に関連するデータＩＮＦＯ_ＦＩＸを送信しない。

図２の状況において、移動物体タイプＴ_１（車両）を伴って検出される物体ＯＢＪ_１（第三者の車両Ｖ’）は、測位情報Ｌ_１にしたがって角度範囲α_１−α_２を占め、それにより、移動物体タイプを伴って特定される任意の他の物体がない場合、フィルタリングモジュール１４は、角度範囲と関連付けられるデータＩＮＦＯ_ＦＩＸ［０°、α_１［及び］α_２、３６０°［（すなわち、０≦α＜α_１及びα_２＜α＜３６０°に関してのみｄ（α）の値を表すデータ）のみを送信する。

送信データＩＮＦＯ_ＦＩＸは、フィルタリングモジュール１４によるフィルタリングの後、測位モジュール１６によって受けられ、測位モジュール１６は、同時測位・マッピングのためのアルゴリズム、例えばＩＴＳ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒ．２０１０におけるＪ．Ｘｉｅ、Ｆ．Ｎａｓｈａｓｈｉｂｉ、Ｍ．Ｎ．Ｐａｒｅｎｔ、及び、Ｏ．Ｇａｒｃｉａ−Ｆａｖｒｏｔによる論文「大規模な屋外環境のためのリアルタイムロバストＳＬＡＭ」に記載されるアルゴリズムの実行のためにこれらのデータＩＮＦＯ_ＦＩＸを使用する。

測位モジュール１６は、第２のセンサ（記載される例ではライダーセンサＬＩＤ）から得られるデータＩＮＦＯ_ＦＩＸに基づき、この場合にはフィルタリング後に、先の繰り返しで測位モジュール１６により構築された地図Ｃを使用して、地図Ｃ上における車両Ｖの現在位置（又は定位）ＬＯＣを決定するとともに、特に先の繰り返しでライダーセンサにより到達されない領域に関するデータのデータＩＮＦＯ_ＦＩＸ間での存在の結果として、地図Ｃの質を高めるために用いられてもよい。

しかしながら、物体ＯＢＪ_ｉが移動物体タイプＴ_ｉを伴って検出された領域に関連するデータＩＮＦＯ_ＬＩＤの（フィルタリングモジュール１４による）拒絶に起因して、恒久的に存在する物体に関連するデータのみが測位モジュール１６によって処理され、したがって、実際には使いものにならないデータの処理が防止される（それにより処理速度がアップする）一方で、後に移動される場合がある物体を含まない地図の構築も可能になり、すなわち、そのような地図のロバスト性がより高く且つ再利用が容易であることに留意すべきである。

図５は、本発明に係る測位・マッピングシステムの第２の例を概略的に示す。この例において、測位・マッピングシステムＳは、単一のセンサ、この場合にはビデオカメラＣＡＭによって供給されるデータＤＡＴを使用する。

図３の場合と同様に、図５は機能モジュールを示し、各機能モジュールは、測位・処理システムＳにより実行される特定のプロセスに対応し、この場合、プロセスは、システムＳのメモリに記憶されるコンピュータプログラム命令のシステムＳのマイクロプロセッサによる実行の結果として行われる。変形例において、１つ以上の機能モジュールにより行われるプロセスは、専用の集積回路、例えば特定用途向け集積回路（すなわちＡＳＩＣ）によって実行され得る。

図５のシステムは検出モジュール２０を備え、検出モジュール２０は、センサにより生成されるデータＤＡＴ、この場合にはビデオカメラＣＡＭにより撮られる画像を表すデータを受けて、（この場合には画像解析により）検出されるそれぞれの物体ＯＢＪ_ｉごとに、関連する物体の測位に関する情報Ｌ_ｉを生成する。測位情報Ｌ_ｉは、例えば、システムＳのメモリに記憶された図４に概略的に示されるテーブルＴＡＢに記憶される。

図５のシステムは分類モジュール２２を備え、分類モジュール２２は、センサ（この場合にはビデオカメラＣＡＭ）により生成されるデータＤＡＴと、検出された物体ＯＢＪ_ｉの表示（例えば、ビデオカメラＣＡＭから受けられる画像中の物体の位置を含む）とをその入力で受ける。

分類モジュール１２は、センサから受けられるデータＤＡＴに基づき、例えばデータＤＡＴが画像に相当するここに記載されるケースでは形状認識アルゴリズムを用いて、各物体ＯＢＪ_ｉのタイプＴ_ｉを特定するように設計される。

図３に関連して前述したように、物体ＯＢＪ_ｉのタイプＴ_ｉの特定は、物体を様々な物体タイプ間で分類できるようにし、それにより、車両Ｖの通過中に物体が実際には固定されているのか又は移動しているのか否かにかかわらず、この物体ＯＢＪ_ｉが移動タイプなのか又は固定タイプなのかどうかを決定できる。

物体タイプＴ_ｉは、関連する物体ＯＢＪ_ｉに関して、図４に示されるような前述のテーブルＴＡＢに記憶される。変形例において、記憶される情報は、関連する物体ＯＢＪ_ｉに関して認識される物体タイプＴ_ｉの移動性又は固定性の表示に制限され得る。

図３に関連して前述したように、変形例では、同じ処理ステップ中に（すなわち、同じ機能モジュールにより）物体ＯＢＪ_ｉの検出と物体のタイプＴ_ｉの特定（移動物体又は固定物体として分類できるようにする）とを行うことができる。

検出モジュール２０によって検出されるそれぞれの物体ごとに、測位モジュール２６は、この物体ＯＢＪ_ｉの表示、物体の測位情報Ｌ_ｉ、及び、物体の特定されたタイプＴ_ｉを受けるとともに、この情報に基づいて、同時測位・マッピングアルゴリズムを、該アルゴリズムの先の繰り返しで構築された地図Ｃも使用して行う。

地図Ｃは例えば基準点（又はそれらが英語で知られているように「ランドマーク」）の組を含み、各基準点は、先の繰り返しで検出された物体に対応する。

測位モジュール２６は、関連するタイプＴ_ｉが移動物体タイプに対応しない物体ＯＢＪ_ｉのみを測位モジュールにより行われる処理が考慮に入れるように設計される。例えば、同時測位・マッピングアルゴリズムにおいて物体ＯＢＪ_ｊの測位情報Ｌ_ｊを考慮に入れる前に、測位モジュール２６は、物体ＯＢＪ_ｊのタイプＴ_ｊを（この場合には、システムＳのメモリに記憶されるテーブルＴＡＢを調べることにより）チェックし、タイプＴ_ｊが固定物体タイプであって移動物体タイプでなければ、実際にはアルゴリズムにおいて測位情報Ｌ_ｊのみを使用する。

そのタイプＴ_ｉが固定物体タイプに対応する物体に関する測位情報Ｌ_ｉに基づいて（しかし、そのタイプＴ_ｉが移動物体タイプに対応する物体に関する測位情報Ｌ_ｉを考慮せずに）、測位モジュール２６は、地図Ｃ上における車両Ｖの現在位置（又は定位）ＬＯＣを（一般的には、検出された各物体ＯＢＪ_ｉと地図Ｃに含まれる基準点とを比較することにより）決定するとともに、地図Ｃの質を（一般的には、任意の基準点に対応しない検出された物体ＯＢＪ_ｉを地図Ｃに加えて、それぞれの物体が完成した地図Ｃ中で新たな基準点を形成するようにすることによって）高める。

測位・マッピングシステムの第１の例に関連して前述したように、構築された地図Ｃはロバスト性が高く且つ容易に再利用可能である。これは、地図が移動に晒されない物体に基づいて構築されるからである。

図６は、本発明に係る測位・マッピング方法の主要なステップを示す。

この方法は、ステップＥ３０から始まり、すなわち、車両Ｖ内の搭載センサ、この場合にはビデオカメラＣＡＭ又はライダーセンサＬＩＤによって生成されるデータを受けることにより始まる。

方法は、ステップＥ３０で車載センサから受けられるデータを解析することにより車両Ｖが走行する環境に存在する物体を検出するステップＥ３２によって続く。このステップは、前述した例では、検出モジュール１０，２０によって実行される。

方法は、その後、Ｅ３２で検出されたそれぞれの物体ごとに、ステップＥ３０で搭載センサから受けられるデータに基づき、例えば形状認識アルゴリズムを用いることにより（搭載センサから受けられるデータが画像に相当する場合）、或いは、署名認識アルゴリズムを用いることにより（搭載センサから受けられるデータが信号に相当する場合）関連する物体のタイプを決定するステップＥ３４を備える。このステップは、前述した例では、分類モジュール１２，２２によって実行される。

変形例では、必要に応じて異なるセンサから得られるデータをマージするステップの後、複数のセンサから得られるデータを使用して、物体をそれらのタイプにしたがって分類できることに留意すべきである。

２つのセンサがそれぞれ物体を分類するための、移動機械の測位のためのものである場合には、図３を参照して上述した第１の例と同様に、方法は、第２のセンサにより生成されたデータを受信するステップＥ３６を有している。

方法は、その後、必要に応じて、ステップＥ３４で決定されるそのタイプが移動物体タイプである物体に関連するデータ又は物体が移動物体タイプに対応する（ステップＥ３４で決定される）タイプを伴って検出された環境の領域に関連するデータを拒絶するために、ステップＥ３６で受けられるデータをフィルタリングするステップＥ３８を含んでもよい。図３に関連して前述した第１の例で使用されるフィルタリングモジュール１４がこの種のステップを実行する。

変形例では、図５に関連して説明された第２の例の場合と同様に、方法は特にフィルタリングステップを含まず、この場合、後述する測位ステップは、ステップＥ３４で決定されるそのタイプが移動物体タイプである物体に関連するデータ又は物体が移動物体タイプに対応する（ステップＥ３４で決定される）タイプを伴って検出された環境の領域に関連するデータを考慮に入れることなく作用するようになっている。

方法は、ステップＥ３０で受けられるデータ及び／又はステップＥ３６で受けられるデータ（そのようなステップが実行される場合）であってもよい検出データに基づいて及び方法の先の繰り返しで構築された地図に基づいて移動機械（この場合には自動車両Ｖ）の位置を突き止めるステップＥ４０により続く。

このステップＥ４０は、同時測位・マッピングアルゴリズムの実行を備え、それにより、機械の位置を突き止めることができるだけでなく、地図の質を高めることもできる。

前述したように、必要に応じて異なるセンサから得られるデータをマージするステップの後に、測位・マッピングアルゴリズムによって使用されるデータが複数の搭載センサから得られてもよいことに留意すべきである。

この場合、通常、方法は、その後の瞬間に、ステップＥ３０〜Ｅ４０の新たな繰り返しの実行のために元のステップＥ３０に戻るようにする。

前述したプロセス中に構築された地図は、その後に、例えば暫く経ってから（例えば、別の日に、地図が構築された日の後）環境内で移動機械（この場合には自動車両Ｖ）が通過する最中にそれを再使用できるように恒久的に維持される。

この目的のため、測位・マッピングシステムＳは、例えば、構築されている地図と既に構築された（及び記憶された）地図とをそれらの再使用を視野に入れて比較するための機構を組み込む。したがって、移動機械が再び前記した暫く経った後に同じ環境内で走行する場合、比較機構は、隣接する環境を既に構築された地図で表される環境として認識するために及び既に構築された地図を（この地図をメモリに取り込んでそれを測位・マッピングアルゴリズムで使用することにより）用いるために使用されてもよい。

比較機構は、記憶されたカードが前述した方法により構築された場合に特にうまく動作する。これは、この種の地図が固定されたままである物体に関連する情報のみを含み且つその後の通過中にもはや存在しない物体に関連する情報を含まないからである。このように、本発明は、移動機械の測位のために長期的に使用され得るマッピングを提供する。

Claims (11)

1. 環境内で移動機械（Ｖ）により使用される測位・マッピング方法であって、
   −前記移動機械（Ｖ）に搭載されるセンサ（ＣＡＭ）から受けられるデータ（ＩＮＦＯ_ＣＡＭ；ＤＡＴ）に基づいて、前記環境の一領域内に位置される物体（ＯＢＪ_ｉ）のタイプ（Ｔ_ｉ）を決定するステップ（Ｅ３４）と、
   −前記領域に関連する又は決定されたタイプ（Ｔ_ｉ）が移動物体タイプであれば前記物体（ＯＢＪ_ｉ）に関連する検出データ（ＩＮＦＯ_ＬＩＤ；ＤＡＴ）を考慮に入れることなく、検出データ（ＩＮＦＯ_ＬＩＤ；ＤＡＴ）を使用して測位アルゴリズムを実行するステップ（Ｅ４０）と、
   を備え、
   前記検出データ（ＩＮＦＯ _ＬＩＤ ）が前記搭載センサ（ＣＡＭ）とは別個の他のセンサ（ＬＩＤ）から得られる測位・マッピング方法。
2. 前記他のセンサ（ＬＩＤ）がライダーセンサである請求項１に記載の方法。
3. 決定する前記ステップは、受けられたデータにおける形状の認識によって行われる請求項２に記載の方法。
4. 前記センサ（ＣＡＭ）がイメージセンサである請求項１に記載の方法。
5. 決定する前記ステップは、受けられたデータ（ＩＮＦＯ_ＣＡＭ）により表される少なくとも１つの画像における形状の認識によって行われる請求項４に記載の方法。
6. 前記検出データ（ＤＡＴ）が前記搭載センサ（ＣＡＭ）から得られる請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記測位アルゴリズムは、決定されたタイプ（Ｔ_ｉ）が固定物体タイプであれば前記物体（ＯＢＪ_ｉ）を基準点として使用する請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記測位アルゴリズムは、所定の領域に関連する検出データ（ＩＮＦＯ_ＬＩＤ）を、前記所定の領域内に位置される物体が移動物体タイプに対応するタイプを伴って検出されない場合に使用する請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
9. 実行される前記測位アルゴリズムが前記環境の地図（Ｃ）を構築する請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. −構築された地図（Ｃ）を保存するステップと、
    −その後に、前記測位アルゴリズムによって構築された地図（Ｃ）を取り込んで再使用するステップと、
    を備える請求項９に記載の方法。
11. 環境内で移動機械（Ｖ）に取り付けられるべき測位・マッピングシステム（Ｓ）であって、
    −前記移動機械（Ｖ）に搭載されるセンサ（ＣＡＭ）から受けられるデータ（ＩＮＦＯ_ＣＡＭ；ＤＡＴ）に基づいて、前記環境の一領域内に位置される物体（ＯＢＪ_ｉ）のタイプ（Ｔ_ｉ）を決定するためのモジュール（１２；２２）と、
    −前記領域に関連する又は決定されたタイプ（Ｔ_ｉ）が移動物体タイプであれば前記物体（ＯＢＪ_ｉ）に関連する検出データを考慮に入れることなく、検出データ（ＩＮＦＯ_ＬＩＤ；ＤＡＴ）に基づいて前記移動機械（Ｖ）の位置を突き止めるようになっている測位モジュール（１６；２６）と、
    を備え、
    前記検出データ（ＩＮＦＯ _ＬＩＤ ）が前記搭載センサ（ＣＡＭ）とは別個の他のセンサ（ＬＩＤ）から得られる測位・マッピングシステム（Ｓ）。

Images