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JP2010061655A5 - - Google Patents

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Claims (17)

  1. 境内で対象を追跡する方法であって、該方法が
    前記環境に関するセンサー・データを取得し、
    前記センサー・データ内の現在の線形特徴を識別し、
    以前の線形特徴を、追跡された線形特徴の以前の集合から前記現在の線形特徴に向って追跡して、現在の線形特徴のそれぞれの位置を以前の位置に対して決定し、そして
    前記環境内の対象を追跡するために用いられる、追跡された線形特徴の集合を作ることを含み、
    前記追跡された線形特徴の集合が
    以前の線形特徴から追跡された現在の線形特徴と、
    以前の線形特徴から追跡されなかった現在の線形特徴と、
    現在の線形特徴へと追跡されなかった以前の線形特徴と、
    を含む方法。
  2. 以前の線形特徴を現在の線形特徴のそれぞれへとマッピングするために、マッピング確率を決定し、
    最高のマッピング確率を識別し、そして
    前記最高のマッピング確率がしきい値よりも大きい場合に、前記以前の線形特徴を前記現在の線形特徴へと追跡すること
    をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記マッピング確率が空間変位、伸び、及び再配向から選ばれた、少なくとも1つのパラメータに関して表わされる、請求項2に記載の方法。
  4. 追跡された線形特徴の前記現在の集合内の線形特徴のそれぞれが、特性的確率を有し、
    該特性的確率が、線形性と相関する寄与を含む、請求項1に記載の方法。
  5. 追跡された線形特徴の前記集合内における以前の線形特徴の特性的確率が、追跡された線形特徴の前記以前の集合において使用され確率値よりも小さい、請求項4に記載の方法。
  6. 前記センサー・データが距離データを含み、前記線形特徴が線分又は平面である、請求項1に記載の方法。
  7. 前記方法が自動化車両に位置するコンピュータによって実施される、請求項1に記載の方法。
  8. 境内で対象を追跡する方法であって、該方法が
    前記環境から得られたセンサー・データを用いて、前記環境内の現在の線形特徴を識別し、
    前の追跡された線形特徴の、前記現在の線形特徴に対するマッピングを識別して、現在の線形特徴のそれぞれの位置を以前の位置に対して決定し、
    在の線形特徴のそれぞれに対する特性的確率を決定し、そして
    前記現在の線形特徴を含む、追跡された現在の線形特徴の集合を作ることを含み、
    前記現在の追跡された線形特徴が、現在の線形特徴へ写像されない、マッピング無しの以前の線形特徴をさらに含み、マッピングされていない以前の線形特徴の前記特性的確率が低くされ、
    追跡された線形特徴の前記集合とマッピングとが、前記環境内で対象を追跡するために使用される方法。
  9. 関連する特性的確率がしきい値よりも低い場合に、マッピングされていない以前の線形特徴が、現在の追跡された線形特徴の前記集合から取り除かれる、請求項8に記載の方法。
  10. 前の追跡された線形特徴の前記現在の線形特徴に対するマッピングが、複数の可能なマッピングに対するマッピング確率の決定と、しきい値よりも大きいマッピング確率を有するマッピングの選択とを含む、請求項8に記載の方法。
  11. 前記マッピング確率が空間変位、伸び、及び再配向から選ばれた、少なくとも1つのパラメータに関して表わされる、請求項10に記載の方法。
  12. 前記センサー・データが距離センサーを用いて得られた距離データを含み、前記距離センサーがライダー・センサー、レーダー・センサー、及びソナー・センサーから成るセンサーの群から選ばれる、請求項8に記載の方法。
  13. 境内で対象を追跡する方法であって、該方法が
    前記環境から、距離データを含むセンサー・データを取得し、
    該センサー・データを用いて、前記環境内で線形特徴を識別し、そして
    前記線形特徴を追跡することによって、前記環境内で対象を追跡して、現在の線形特徴のそれぞれの位置を以前の位置に対して決定すること、を含み、
    前記線形特徴は、局所性に基づく近傍計算を使用して前記センサー・データ内で識別され、前記近傍計算は、
    ンサー・データ点のそれぞれの周りでサンプリングされたセンサー・データを用いて、センサー・データ点のそれぞれに対して法線ベクトルを決定し、さらに、
    類似の法線ベクトルを有する、近接センサー・データ点をクラスタ化することを含む、方法。
  14. ンサー・データのそれぞれの周りでサンプリングされた前記センサー・データは、適応型局所距離関数を用いて選択される、請求項13に記載の方法。
  15. 接センサー・データ点のクラスタにより形成された線形特徴が
    前記線形特徴の拡張と合致する位置を有するセンサー・データ点を、該線形特徴の中に含むことにより、さらに拡張される、請求項13に記載の方法。
  16. 前記センサー・データが距離データの2次元の配列を表わし、前記線形特徴が線分である、請求項13に記載の方法。
  17. 前記センサー・データが距離データの3次元の配列を表わし、前記線形特徴が平面である、請求項13に記載の方法。
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