提供一种低功耗的位置估计系统。位置估计系统包括比较部、学习部、数据获取部、推论部、数据转换部以及评价部。比较部具有根据表示地图信息的机器学习用数据计算出第一平移量及第一旋转量的功能。学习部具有利用机器学习用数据、第一平移量及第一旋转量进行学习来生成机器学习模型的功能。数据获取部具有获取表示位置估计装置周围的环境信息的获取数据的功能。推论部具有利用机器学习模型根据获取数据、机器学习用数据推论出第二平移量及第二旋转量的功能。数据转换部具有根据第二平移量及第二旋转量将机器学习用数据转换为评价用数据的功能。评价部具有评价获取数据和评价用数据的一致度的功能。据的一致度的功能。据的一致度的功能。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】位置估计系统、位置估计装置以及移动体
[0001]本专利技术的一个方式涉及一种位置估计系统。另外，本专利技术的一个方式涉及一种位置估计方法。另外，本专利技术的一个方式涉及一种位置估计装置。另外，本专利技术的一个方式涉及一种包括位置估计装置的移动体。
技术介绍
[0002]近年来，汽车的自动驾驶技术受瞩目。作为自动驾驶技术之一可以举出自身位置估计技术。专利文献1公开了一种方法，其中在汽车中设置传感器，使用该传感器扫描汽车周围的环境来实时获取扫描数据，根据获取的扫描数据估计出自身位置。
[0003][先行技术文献][0004][专利文献][0005][专利文献1]日本PCT国际申请翻译第2018
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533721号公报
技术实现思路
[0006]专利技术所要解决的技术问题
[0007]当根据扫描数据获取自身位置时，自身位置的估计有时需要庞大的运算量。因此，当想要实时获取自身位置时，需要使用高性能运算装置，功耗有时增大。
[0008]于是，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种可以进行实时位置估计的位置估计系统。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种功耗得到降低的位置估计系统。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种廉价的位置估计系统。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种新颖位置估计系统。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种使用上述位置估计系统的位置估计方法。
[0009]另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种可以进行实时位置估计的位置估计装置。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种功耗得到降低的位置估计装置。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种廉价的位置估计装置。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种新颖位置估计装置。另外，本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种使用上述位置估计装置的位置估计方法。
[0010]注意，这些目的的记载并不妨碍其他目的的存在。注意，本专利技术的一个方式并不需要实现所有上述目的。上述目的以外的目的可以显而易见地从说明书、附图、权利要求书等的描述中看出，并且可以从该描述中抽取上述目的以外的目的。
[0011]解决技术问题的手段
[0012]本专利技术的一个方式是一种位置估计系统，该位置估计系统包括学习装置以及位置估计装置，学习装置包括比较部以及学习部，位置估计装置包括数据获取部、推论部、数据转换部以及评价部，数据获取部包括传感器。比较部具有从表示地图信息的三种以上的机器学习用数据中选择两种机器学习用数据，对比两种机器学习用数据来计算出第一平移量及第一旋转量的功能。学习部具有利用两种机器学习用数据、第一平移量及第一旋转量进
行学习来生成机器学习模型的功能。数据获取部具有利用传感器获得获取数据的功能。推论部具有利用机器学习模型根据获取数据、从三种以上的机器学习用数据中选择的一种机器学习用数据推论出第二平移量及第二旋转量的功能。数据转换部具有根据第二平移量及第二旋转量将一种机器学习用数据转换为评价用数据的功能。评价部具有评价获取数据和评价用数据的一致度的功能。
[0013]另外，本专利技术的一个方式是一种位置估计系统，该位置估计系统包括学习装置以及位置估计装置，学习装置包括第一点云
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图像转换部、比较部以及学习部，位置估计装置包括点云数据获取部、第二点云
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图像转换部、推论部、数据转换部以及评价部。第一点云
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图像转换部具有将表示地图信息的n种(n是3以上的整数)机器学习用点云数据转换为n种机器学习用图像数据的功能。比较部具有从n种机器学习用点云数据中选择两种机器学习用点云数据，对比两种机器学习用点云数据来计算出第一平移量及第一旋转量的功能。学习部具有利用对应两种机器学习用点云数据的两种机器学习用图像数据、第一平移量及第一旋转量进行学习来生成机器学习模型的功能。点云数据获取部具有获得获取点云数据的功能。第二点云
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图像转换部具有将获取点云数据转换为获取图像数据的功能。推论部具有利用机器学习模型根据获取图像数据、从n种机器学习用图像数据中选择的一种机器学习用图像数据推论出第二平移量及第二旋转量的功能。数据转换部具有根据第二平移量、第二旋转量将对应一种机器学习用图像数据的一种机器学习用点云数据转换为评价用点云数据的功能。评价部具有评价获取点云数据和评价用点云数据的一致度的功能。
[0014]另外，在上述方式中，获取图像数据及机器学习用图像数据也可以是二值数据。
[0015]另外，在上述方式中，机器学习模型也可以是卷积神经网络模型。
[0016]另外，在上述方式中，也可以利用扫描匹配计算出第一平移量及第一旋转量。
[0017]另外，本专利技术的一个方式是一种位置估计装置，该位置估计装置包括数据获取部、推论部、数据转换部以及评价部，数据获取部包括传感器。数据获取部具有利用传感器获得获取数据的功能。推论部具有利用机器学习模型根据获取数据、从表示地图信息的三种以上的机器学习用数据中选择的一种机器学习用数据推论出第一平移量及第一旋转量的功能。机器学习模型是利用第二平移量及第二旋转量进行学习来生成的，该第二平移量及第二旋转量通过对比从三种以上的机器学习用数据中选择的两种机器学习用数据与两种机器学习用数据来计算出。数据转换部具有根据第一平移量、第一旋转量将一种机器学习用数据转换为评价用数据的功能。评价部具有评价获取数据和评价用数据的一致度的功能。
[0018]另外，在上述方式中，机器学习模型也可以是卷积神经网络模型。
[0019]另外，在上述方式中，也可以利用扫描匹配计算出第二平移量及第二旋转量。
[0020]包括本专利技术的一个方式的位置估计装置以及电池的移动体也是本专利技术的一个方式。
[0021]另外，在上述方式中，移动体也可以具有自动驾驶功能。
[0022]专利技术效果
[0023]根据本专利技术的一个方式可以提供一种可以进行实时位置估计的位置估计系统。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种功耗得到降低的位置估计系统。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种廉价的位置估计系统。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种新颖位置估计系统。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种使用上述位置估计系统
的位置估计方法。
[0024]另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种可以进行实时位置估计的位置估计装置。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种功耗得到降低的位置估计装置。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种廉价的位置估计装置。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种新颖位置估计装置。另外，根据本专利技术的一个方式可以提供一种使用上述位置估计装置的位置估计方法。
[0025]注意，本专利技术的一个方式的效果不局限于上述列举的效果。上述列举的效果并不妨碍其他效果的存在。另外，其他效果是指将在下面的记载中描述的上述以外的效果。本领域技术人员可以从说明书或附图等的记载中导出并适当抽出上述以外的效果。此外，本专利技术的一个方式本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种位置估计系统，包括：学习装置；以及位置估计装置，其中，所述学习装置包括比较部以及学习部，所述位置估计装置包括数据获取部、推论部、数据转换部以及评价部，所述数据获取部包括传感器，所述比较部具有从表示地图信息的三种以上的机器学习用数据中选择两种机器学习用数据，对比所述两种机器学习用数据来计算出第一平移量及第一旋转量的功能，所述学习部具有利用所述两种机器学习用数据、所述第一平移量及所述第一旋转量进行学习来生成机器学习模型的功能，所述数据获取部具有利用所述传感器获得获取数据的功能，所述推论部具有利用所述机器学习模型根据所述获取数据、从所述三种以上的机器学习用数据中选择的一种机器学习用数据推论出第二平移量及第二旋转量的功能，所述数据转换部具有根据所述第二平移量及所述第二旋转量将所述一种机器学习用数据转换为评价用数据的功能，并且，所述评价部具有评价所述获取数据和所述评价用数据的一致度的功能。2.一种位置估计系统，包括：学习装置；以及位置估计装置，其中，所述学习装置包括第一点云
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图像转换部、比较部以及学习部，所述位置估计装置包括点云数据获取部、第二点云
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图像转换部、推论部、数据转换部以及评价部，所述第一点云
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图像转换部具有将表示地图信息的n种(n是3以上的整数)机器学习用点云数据转换为n种机器学习用图像数据的功能，所述比较部具有从所述n种机器学习用点云数据中选择两种机器学习用点云数据，对比所述两种机器学习用点云数据来计算出第一平移量及第一旋转量的功能，所述学习部具有利用对应所述两种机器学习用点云数据的两种机器学习用图像数据、所述第一平移量及所述第一旋转量进行学习来生成机器学习模型的功能，所述点云数据获取部具有获得获取点云数据的功能，所述第二点云
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图像转换部具有将所述获取点云数据转换为获取图像数据的功能，...
【专利技术属性】
技术研发人员：小国哲平，幸村雄介，
申请(专利权)人：株式会社半导体能源研究所，
类型：发明
国别省市：
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