CN116222587A - 位置精度判定装置、存储介质以及判定方法 - Google Patents

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Abstract

公开位置精度判定装置、存储介质以及判定方法。提供能够判定推测的移动物体的当前位置的精度的状态的位置精度判定装置。位置精度判定装置根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的道路特征物的位置信息，推测第1时刻下的移动物体的第1位置，根据第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从第2时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量，推测第1时刻下的移动物体的第2位置，将第1时刻下的第1位置以及第2位置输入到预测滤波器，计算第1时刻下的移动物体的当前位置，根据第1时刻下的移动物体的当前位置与基于第1时刻以前的时刻下的移动物体的位置和从以前的时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定移动物体的当前位置的精度的状态。

Description

位置精度判定装置、存储介质以及判定方法
技术领域
本公开涉及位置精度判定装置、存储位置精度判定用计算机程序的非临时性的存储介质以及位置精度判定方法。
背景技术
搭载于车辆的自动控制系统根据车辆的当前位置、车辆的目的位置以及导航用地图，生成车辆的导航路线。自动控制系统使用地图信息来推测车辆的当前位置，使车辆沿着导航路线行驶。
自动控制系统理想的是能够精确地推测车辆的当前位置。例如，自动控制系统根据表示车辆的周围的路面上的道路特征物的图像和地图上的道路特征物的位置信息，推测第1推测位置。另外，自动控制系统根据前时刻下的车辆的位置和从前时刻至当前的时刻为止的车辆的移动量以及方位角变化量，推测第2推测位置。而且，自动控制系统根据第1推测位置以及第2推测位置，推测车辆的当前位置(例如参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2016-224802号公报
发明内容
由于在图像中示出的道路特征物的状态、车辆的移动量或者方位角变化量的误差、或者、车辆发生横滑等因素，根据第1推测位置以及第2推测位置推测的车辆的当前位置未必正确。自动控制系统根据车辆的当前位置使车辆行驶，所以当车辆的当前位置错误时，存在无法使车辆安全地行驶的可能性。
因此，本公开的目的在于提供一种能够判定推测的移动物体的当前位置的精度的状态的位置精度判定装置。
根据一个实施方式，提供位置精度判定装置。该位置精度判定装置具有：第1位置推测部，根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的道路特征物的位置信息，推测第1时刻下的移动物体的第1位置；第2位置推测部，根据第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从第2时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量，推测第1时刻下的移动物体的第2位置；计算部，将第1时刻下的第1位置以及第2位置输入到预测滤波器，计算第1时刻下的移动物体的当前位置；以及判定部，根据第1时刻下的移动物体的当前位置与基于第1时刻以前的时刻下的移动物体的位置和从以前的时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定移动物体的当前位置的精度的状态。
另外，在该位置精度判定装置中，优选为判定部求出第1时刻下的移动物体的第1位置与第2位置之间的第2相异量，判定部根据第1相异量以及第2相异量，判定移动物体的当前位置的精度的状态。
另外，在该位置精度判定装置中，优选为判定部在判定为移动物体的当前位置的精度从好的状态变更为差的状态的情况和判定为移动物体的当前位置的精度从差的状态变更为好的状态的情况下，使用不同的基准。
另外，在该位置精度判定装置中，优选为判定部比较第2相异量和预定的基准阈值，判定移动物体的当前位置的精度的状态。
另外，在该位置精度判定装置中，优选为判定部根据移动物体的当前位置的精度的状态，经由通知部对驾驶员通知要求针对移动物体的驾驶干预的请求。
另外，在该位置精度判定装置中，优选为判定部将第2时刻用作以前的时刻。
根据其他实施方式，提供存储位置精度判定用计算机程序的非临时性的存储介质。该位置精度判定用计算机程序使处理器执行：根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的道路特征物的位置信息，推测第1时刻下的移动物体的第1位置；根据第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从第2时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量，推测第1时刻下的移动物体的第2位置；将第1时刻下的第1位置以及第2位置输入到预测滤波器，计算第1时刻下的移动物体的当前位置；以及根据第1时刻下的移动物体的当前位置与基于第1时刻以前的时刻下的移动物体的位置和从以前的时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定移动物体的当前位置的精度的状态。
另外，根据其他实施方式，提供位置精度判定方法。在该位置精度判定方法中，根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的道路特征物的位置信息，推测第1时刻下的移动物体的第1位置，根据第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从第2时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量，推测第1时刻下的移动物体的第2位置，将第1时刻下的第1位置以及第2位置输入到预测滤波器，计算第1时刻下的移动物体的当前位置，根据第1时刻下的移动物体的当前位置与基于第1时刻以前的时刻下的移动物体的位置和从以前的时刻至第1时刻的移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定移动物体的当前位置的精度的状态。
本公开所涉及的位置精度判定装置能够判定所推测的移动物体的当前位置的精度的状态。
附图说明
图1是说明本实施方式的位置精度判定装置的动作的概要的图。
图2是安装有包括本实施方式的位置精度判定装置的车辆控制系统的车辆的概略结构图。
图3是与本实施方式的位置推测装置的位置精度判定处理有关的动作流程的一个例子。
图4是说明预测滤波器的图。
图5是说明第1相异量的一个例子的图。
图6是说明第2相异量的一个例子的图。
图7是说明判定处理的一个例子的图。
图8是与本实施方式的位置推测装置的判定处理有关的动作流程的一个例子。
图9是说明决定状态恶化条件以及状态改善条件的考虑方法的图(其1)。
图10是说明决定状态恶化条件以及状态改善条件的考虑方法的图(其2)。
(符号说明)
1：车辆控制系统；2：照相机；3：测位信息接收机；4：导航装置；5：用户接口；5a：显示装置；6：车辆速度传感器；7：偏航率传感器；10：车辆；11：地图信息存储装置；12：位置推测装置；21：通信接口；22：存储器；23：处理器；230：位置推测部；231：计算部；232：判定部；13：物体检测装置；14：行驶行车道计划装置；15：驾驶计划装置；16：车辆控制装置；17：车内网络。
具体实施方式
图1是说明本实施方式的位置精度判定装置的动作的概要的图。以下，参照图1，说明与作为本说明书公开的位置精度判定装置的一个例子的位置推测装置12的位置精度判定处理有关的动作的概要。
车辆10使用位置推测装置12，一边以预定的周期推测当前位置一边行驶。车辆10是移动物体的一个例子。
如图1(A)所示，位置推测装置12根据表示时刻t1下的车辆10的周围的路面上的道路特征物(例如行车道划区线)的图像和路面上的道路特征物的位置信息(例如地图信息)，推测时刻t1下的车辆10的位置。同样地，位置推测装置12在从时刻t1起经过预定的周期后的时刻t2，推测时刻t2下的车辆10的位置P1(利用道路特征物的推测位置)。
另外，位置推测装置12根据时刻t1下的车辆10的位置和从时刻t1至时刻t2为止的车辆10的移动量以及方位角变化量，推测时刻t2下的车辆10的位置P2(基于航位推算的推测位置)。
而且，位置推测装置12将时刻t2下的车辆10的位置P1以及位置P2输入到预测滤波器(例如卡尔曼滤波器)，计算时刻t2下的车辆10的当前位置P0(利用预测滤波器的推测位置)。该当前位置P0被用于控制车辆10的驾驶。另外，当前位置P0还被用于求出下次的第2推测位置(基于航位推算的推测位置)。
位置推测装置12求出时刻t2下的车辆10的推测位置P2与当前位置P0之间的相异量D。此外，在图1(A)所示的例子中，作为相异量D，示出与车辆10的行进方向正交的横向的横相异量。
作为产生相异量D的原因，例如可以举出如下。(1)对表示车辆10的周围的路面上的道路特征物的图像进行拍摄的照相机的异常、(2)车辆10的周围的路面上的道路特征物不明确(例如行车道划区线断断续续)、(3)表示路面上的道路特征物的位置信息的高精度地图和当前的地形的不一致、(4)为了求出车辆10的移动量而所使用的速度传感器的异常、(5)为了求出车辆10的方位角变化量而所使用的偏航率传感器的异常、(6)车辆10横滑等。
位置推测装置12根据相异量D，判定车辆10的当前位置的精度的状态。在图1(B)所示的例子中，车辆10的当前位置的精度的状态被判定为正常1(正常)、正常2(Hands-off(放手))、不正常1(Hands-on(动手))以及不正常2(Transition Demand(过渡需求)：TD)。关于车辆10的当前位置的精度的状态，正常1(正常)最好，按照正常2(Hands-off)、不正常1(Hands-on)、不正常2(TD)的顺序变差。
在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为正常1或者正常2的情况下，根据由位置推测装置12推测的车辆10的当前位置，安全地自动控制车辆10的驾驶。
另一方面，在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为不正常1或者不正常2的情况下，存在根据由位置推测装置12推测的车辆10的当前位置不能安全地自动控制车辆10的驾驶的可能性。
因此，位置推测装置12在判定为车辆10的当前位置的精度的状态是不正常1(Hands-on)的情况下，针对驾驶员通知要求抓握方向盘的抓握请求。另外，位置推测装置12在判定为车辆10的当前位置的精度的状态是不正常2(TD)的情况下，针对驾驶员通知请求将车辆10的驾驶从自动控制变更为手动控制的控制变更请求。
例如，如果由于照相机的不正常而在图像上未正确地表示作为道路特征物的一个例子的行车道划区线，则存在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为不正常1、2的情况。另外，如果行车道划区线断断续续而从图像未正确地识别行车道划区线，则存在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为不正常1、2的情况。因此，车辆10的当前位置的精度的状态与传感器等硬件一起受到硬件以外的影响。
这样，根据位置推测装置12能够判定所推测的车辆10的当前位置的精度的状态，所以能够根据其判定结果，作为用于安全地驾驶车辆10的信息发挥作用。
图2是安装有包括本实施方式的位置推测装置12的车辆控制系统1的车辆的概略结构图。车辆控制系统1具有照相机2、测位信息接收机3、导航装置4、用户接口(UI)5、车辆速度传感器6、偏航率传感器7、地图信息存储装置11、位置推测装置12、物体检测装置13、行驶行车道计划装置14、驾驶计划装置15以及车辆控制装置16等。进而，车辆控制系统1也可以具有LiDAR传感器这样的、用于测定直至车辆10的周围的物体为止的距离的测距传感器(未图示)。
照相机2、测位信息接收机3、导航装置4、UI5、车辆速度传感器6、偏航率传感器7、地图信息存储装置11、位置推测装置12、物体检测装置13、行驶行车道计划装置14、驾驶计划装置15以及车辆控制装置16经由遵照控制器局域网这样的标准的车内网络17可通信地连接。
照相机2是设置于车辆10的摄像部的一个例子。照相机2以朝向车辆10的前方的方式，安装于车辆10。照相机2以例如预定的周期拍摄表示车辆10的前方的预定的区域的环境的照相机图像。在照相机图像中，能够表示车辆10的前方的预定的区域内包含的道路和该路面上的行车道划区线等道路特征物。照相机2具有由CCD或者C-MOS等对可见光具有灵敏度的光电变换元件的阵列构成的二维检测器、和使成为拍摄对象的区域的像成像到该二维检测器上的摄像光学系统。
照相机2每当拍摄照相机图像时，将照相机图像以及拍摄照相机图像的照相机图像拍摄时刻经由车内网络17输出到位置推测装置12以及物体检测装置13等。在位置推测装置12中推测车辆10的位置的处理中使用照相机图像。另外，在物体检测装置13检测车辆10的周围的其他物体的处理中使用照相机图像。
测位信息接收机3输出表示车辆10的当前位置的测位信息。例如，测位信息接收机3可以为GNSS接收机。测位信息接收机3每当以预定的接收周期取得测位信息时，将测位信息以及取得测位信息的测位信息取得时刻输出到导航装置4以及地图信息存储装置11等。
导航装置4根据导航用地图信息、从UI5输入的车辆10的目的位置以及从测位信息接收机3输入的表示车辆10的当前位置的测位信息，根据驾驶员的请求，生成从车辆10的当前位置至目的位置的导航路线。导航路线包括与右拐、左拐、合流、分支等的位置有关的信息。导航装置4在新设定了目的位置的情况、或者、车辆10的当前位置脱离导航路线的情况等下，新生成车辆10的导航路线。导航装置4每当生成导航路线时，将该导航路线经由车内网络17输出到位置推测装置12以及行驶行车道计划装置14等。
UI5是通知部的一个例子。UI5被导航装置4以及位置推测装置12等控制，将车辆10的行驶信息、抓握请求或者控制变更请求等通知给驾驶员。车辆10的行驶信息包括车辆的当前位置、导航路线等与车辆的当前以及将来的路径有关的信息等。抓握请求要求驾驶员抓握方向盘。控制变更请求要求驾驶员将车辆10的驾驶从自动控制变更为手动控制。另外，UI5生成与从驾驶员针对车辆10的操作对应的操作信号。UI5为了显示行驶信息等，具有液晶显示器或者触摸面板等显示装置5a。另外，UI5也可以具有用于将行驶信息等通知给驾驶员的音响输出装置(未图示)。另外，UI5作为输入从驾驶员向车辆10的操作信息的输入装置例如具有触摸面板或者操作按钮。作为操作信息，例如可以举出目的位置、经由地、车辆速度以及其他车辆10的控制信息等。UI5将输入的操作信息经由车内网络17输出到导航装置4以及车辆控制装置16等。
车辆速度传感器6探测车辆10的车辆速度信息，将车辆速度信息以及取得车辆速度信息的速度信息取得时刻经由车内网络17输出到位置推测装置12等。车辆速度传感器6例如安装于车轴(未图示)，探测车轴的转速，输出与转速成比例的脉冲信号。
偏航率传感器7探测车辆10的偏航率，将偏航率以及取得偏航率的偏航率信息取得时刻经由车内网络17输出到位置推测装置12等。作为偏航率传感器7，例如能够使用陀螺仪等加速度传感器。
地图信息存储装置11存储包括车辆10的当前位置的相对宽的范围(例如10～30km见方的范围)的广域的地图信息。该地图信息具有包括路面的三维信息、表示路面上的行车道划区线等道路特征物、构造物的种类以及位置的信息以及道路的法定速度等的高精度地图信息。地图信息存储装置11根据车辆10的当前位置，通过经由搭载于车辆10的无线通信装置(未图示)的无线通信，经由基站从外部的服务器接收广域的地图信息并存储到存储装置。地图信息存储装置11每当从测位信息接收机3输入测位信息时，参照存储的广域的地图信息，将包括通过测位信息表示的当前位置的相对窄的区域(例如100m～10km见方的范围)的地图信息经由车内网络17输出到位置推测装置12、物体检测装置13、行驶行车道计划装置14、驾驶计划装置15以及车辆控制装置16等。
位置推测装置12执行位置推测处理、计算处理以及判定处理。为此，位置推测装置12具有通信接口(IF)21、存储器22以及处理器23。通信接口21、存储器22以及处理器23经由信号线24连接。通信接口21具有用于将位置推测装置12连接到车内网络17的接口电路。
位置推测装置12具有的功能的全部或者一部分例如是通过在处理器23上动作的计算机程序实现的功能模块。处理器23具有位置推测部230、计算部231以及判定部232。或者，处理器23具有的功能模块也可以是设置于处理器23的专用的运算电路。处理器23具有1个或者多个CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)及其外围电路。处理器23也可以还具有逻辑运算单元、数值运算单元或者图形处理单元这样的其他运算电路。存储器22是存储部的一个例子，例如具有易失性的半导体存储器以及非易失性的半导体存储器。而且，存储器22存储在由处理器23执行的信息处理中使用的应用的计算机程序以及各种数据。
位置推测装置12每当求出照相机图像拍摄时刻下的车辆10的当前位置时，将当前位置输出到物体检测装置13、行驶行车道计划装置14、驾驶计划装置15以及车辆控制装置16等。位置推测装置12的动作的详细内容将后述。
物体检测装置13根据照相机图像等，检测车辆10的周围的其他物体及其种类(例如车辆)。在其他物体中，包括在车辆10的周围行驶的其他车辆。物体检测装置13跟踪检测到的其他物体，求出其他物体的轨迹。物体检测装置13根据在地图信息中表示的行车道划区线和其他物体位置，确定其他物体行驶的行驶行车道。物体检测装置13将包括表示检测到的其他物体的种类的信息和表示其位置的信息以及表示行驶行车道的信息的物体检测信息输出到行驶行车道计划装置14以及驾驶计划装置15等。
行驶行车道计划装置14在以预定的周期设定的行驶行车道计划生成时刻，在从导航路线选择的最近的驾驶区间(例如10km)中，根据地图信息、导航路线及周边环境信息以及车辆10的当前位置选择车辆10行驶的道路内的行车道，生成表示车辆10行驶的预定行驶行车道的行驶行车道计划。行驶行车道计划装置14例如以使车辆10在超车行车道以外的行车道上行驶的方式，生成行驶行车道计划。行驶行车道计划装置14每当生成行驶行车道计划时，将该行驶行车道计划输出到驾驶计划装置15。
另外，行驶行车道计划装置14在从导航路线选择的最近的驾驶区间中，根据行驶行车道计划、地图信息、导航路线以及车辆10的当前位置，判定是否需要变更行车道，根据判定结果生成行车道变更计划。具体而言，行驶行车道计划装置14根据导航路线和车辆10的当前位置，判定为了向朝向车辆10的目的位置的行车道移动而是否需要变更行车道。判定车辆10从当前行驶的行驶道路进入到合流去处的其他道路(合流)的情况以及车辆10从行驶道路退出到分支去处的其他道路(分支)的情况的有无。在合流以及分支中，车辆从行驶道路的行车道向其他道路的行车道移动，所以进行行车道变更。行驶行车道计划装置14在是否需要变更行车道的判定中也可以进一步利用周边环境信息或者车辆状态信息。周边环境信息包括在车辆的10的周围行驶的其他车辆的位置以及速度等。车辆状态信息包括车辆10的当前位置、车辆速度、加速度以及行进方向等。行驶行车道计划装置14在生成了行车道变更计划的情况下，将追加了该行车道变更计划的行驶行车道计划输出到驾驶计划装置15。
驾驶计划装置15在以预定的周期设定的驾驶计划生成时刻，执行根据行驶行车道计划、地图信息、车辆10的当前位置、周边环境信息以及车辆状态信息生成表示将来预定的时间(例如5秒)的车辆10的预定行驶轨迹的驾驶计划的驾驶计划处理。驾驶计划被表示为从当前时刻至将来预定时间的各时刻下的、车辆10的目标位置以及该目标位置处的目标车辆速度的集合。生成驾驶计划的周期优选为比生成行驶行车道计划的周期短。驾驶计划装置15以能够在车辆10与其他车辆之间维持预定的距离以上的间隔的方式生成驾驶计划。即使行驶行车道计划包括在车辆10的行车道之间移动的行车道变更，在车辆10与其他车辆之间无法确保预定的距离以上的间隔的情况下，驾驶计划装置15以使车辆10停车的方式生成驾驶计划。驾驶计划装置15每当生成驾驶计划时，将该驾驶计划输出到车辆控制装置16。
车辆控制装置16根据车辆10的当前位置、车辆速度及偏航率以及由驾驶计划装置15生成的驾驶计划，控制车辆10的各部。例如，车辆控制装置16依照驾驶计划、车辆10的车辆速度以及偏航率，求出车辆10的操舵角、加速度以及角加速度，以成为该操舵角、加速度以及角加速度的方式，设定操舵量、加速器开度或者刹车量。而且，车辆控制装置16将与设定的操舵量对应的控制信号经由车内网络17输出到控制车辆10的操舵轮的致动器(未图示)。另外，车辆控制装置16依照设定的加速器开度求出燃料喷射量，将与该燃料喷射量对应的控制信号经由车内网络17输出到车辆10的引擎等驱动装置(未图示)。或者，车辆控制装置16将与设定的刹车量对应的控制信号经由车内网络17输出到车辆10的制动器(未图示)。
车辆控制装置16具有自动控制系统1驾驶车辆10的自动控制驾驶模式和驾驶员驾驶车辆10的手动控制驾驶模式。车辆控制装置16在应用自动控制驾驶模式时，能够对驱动、制动以及操舵的全部的车辆10的动作进行自动控制。自动控制驾驶模式下的车辆控制装置16在由驾驶员同意请求从自动控制变更为手动控制的控制变更通知的情况下，将车辆10的驾驶从自动控制驾驶模式变更为手动控制驾驶模式。由此，在车辆10无法通过自动控制安全地行驶的情况下，驾驶员能够使用方向盘、加速器踏板以及刹车踏板(未图示)等，通过手动控制来操作车辆10而行驶。在手动控制驾驶模式中，车辆10手动地控制驱动、制动以及操舵中的至少1个动作。车辆控制装置16根据方向盘、加速器踏板以及刹车踏板的操作量生成控制信号。此外，还能够根据驾驶员的请求，从自动控制变更为手动控制。
在图2中，将地图信息存储装置11、位置推测装置12、物体检测装置13、行驶行车道计划装置14、驾驶计划装置15以及车辆控制装置16作为不同的装置(例如ElectronicControl Unit：ECU)而进行了说明，但这些装置的全部或者一部分也可以构成为一个装置。
图3是与本实施方式的位置推测装置12的位置精度判定处理有关的动作流程的一个例子。参照图3，以下说明位置推测装置12的位置精度判定处理。位置推测装置12每当被输入照相机图像时，依照图3所示的动作流程执行位置精度判定处理。
首先，位置推测部230根据本次的照相机图像拍摄时刻下的表示车辆10的周围的路面上的道路特征物的照相机图像和路面上的道路特征物的位置信息，推测本次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的第1推测位置(步骤S101)。位置推测部230是第1位置推测部的一个例子。例如，位置推测部230对比在照相机图像内识别的行车道划区线和在从地图信息存储装置11输入的地图信息中表示的行车道划区线，求出照相机图像拍摄时刻下的车辆10的第1推测位置以及第1推测方位角。行车道划区线是道路特征物的一个例子。
接下来，位置推测部230根据上次的照相机图像拍摄时刻下的移动物体的位置、从上次的照相机图像拍摄时刻至本次的照相机图像拍摄时刻的车辆10的移动量以及方位角变化量，推测本次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的第2推测位置(通过航位推算来推测的位置)以及第2推测方位角(步骤S102)。位置推测部230是第2位置推测部的一个例子。位置推测部230对通过车辆10的车辆速度信息求出的车辆速度进行积分，求出从上次到本次的照相机图像拍摄时刻之间的车辆10的移动量。另外，位置推测部230对通过车辆10的偏航率信息求出的偏航率进行积分，求出从上次到本次的照相机图像拍摄时刻之间的车辆10的方位角变化量。位置推测部230使用上次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的位置以及方位角、和移动量以及方位角变化量，求出通过航位推算来推测的第2推测位置以及第2推测方位角。
接下来，计算部231如图4所示，将第1推测位置及第1推测方位角以及第2推测位置及第2推测方位角输入到预测滤波器，计算本次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的当前位置以及当前的方位角(步骤S103)。图4是说明预测滤波器的图。作为预测滤波器，能够使用例如卡尔曼滤波器。此外，作为预测滤波器，也可以使用卡尔曼滤波器以外的滤波器。
另外，位置推测部230也可以根据在地图信息中表示的行车道划区线和车辆10的当前位置以及当前的方位角，推测车辆10所处的道路上的行驶行车道。位置推测部230每当求出照相机图像拍摄时刻下的车辆10的当前位置、当前的方位角以及行驶行车道时，将这些信息输出到物体检测装置13、行驶行车道计划装置14、驾驶计划装置15以及车辆控制装置16等。
接下来，位置推测部230根据本次的照相机图像拍摄时刻以前的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的位置以及方位角和从该以前的照相机图像拍摄时刻至本次的照相机图像拍摄时刻的车辆10的移动量以及方位角变化量，推测本次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的第3推测位置(步骤S104)。作为本次的照相机图像拍摄时刻以前的照相机图像拍摄时刻，也可以使用上次的照相机图像拍摄时刻。在该情况下，第3推测位置与第2推测位置相同，所以省略步骤S104。此外，作为本次的照相机图像拍摄时刻以前的照相机图像拍摄时刻，例如也可以使用上上次的照相机图像拍摄时刻等其他时刻。
接下来，判定部232求出本次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的第1推测位置与第2推测位置之间的第1相异量(步骤S105)。第1相异量表示第1推测位置与第2推测位置之间的距离。第1相异量也可以分成与车辆10的行进方向一致的方向的纵相异量和与车辆10的行进方向正交的横向的横相异量。另外，第1相异量也可以是地图上的2个位置之间的距离。此外，第1相异量是权利要求书的第2相异量的一个例子。
图5是说明第1相异量的一个例子的图。车辆10在本次的照相机图像拍摄时刻t2下，从上次的照相机图像拍摄时刻t1的位置移动到第1推测位置P1。判定部232在本次的照相机图像拍摄时刻t2下，求出第1推测位置P1处的横向的位置与第2推测位置P2处的横向的位置之间的横相异量作为第1相异量D1。在第1相异量大的情况下，作为原因考虑照相机2的异常、地图信息和当前的地形的不一致、车辆速度传感器6和/或偏航率传感器7的异常等。
根据表示道路特征物的图像和道路特征物的位置信息推测的车辆10的第1推测位置P1与通过航位推算来推测的车辆10的第2推测位置P2之间的第1相异量D1表示第2推测位置P2相对第1推测位置P1的相对的妥当性。
接下来，判定部232求出本次的照相机图像拍摄时刻下的车辆10的第3推测位置与当前位置之间的第2相异量(步骤S106)。第2相异量表示第3推测位置与当前位置之间的距离。第2相异量也可以分成与车辆10的行进方向一致的方向的纵相异量和与车辆10的行进方向正交的方向的横相异量。另外，第2相异量也可以是地图上的2个位置之间的距离。在第2相异量大并且第1相异量小的情况下，作为原因考虑车辆10横滑。此外，第2相异量是权利要求书的第1相异量的一个例子。
图6是说明第2相异量的一个例子的图。车辆10在本次的照相机图像拍摄时刻t2下，从上次的照相机图像拍摄时刻t3的位置移动到第3推测位置P3。判定部232在本次的照相机图像拍摄时刻t2下，求出车辆10的当前位置P0处的横向的位置与第3推测位置P3处的横向的位置之间的相异量作为第2相异量D2。如图6所示的例子，车辆10在弯曲的道路上行驶时，根据路面的状态有时横滑。
通过航位推算来推测的车辆10的第3推测位置P3与使用预测滤波器计算的车辆10的当前位置P0之间的第2相异量D2表示车辆10的当前位置P0相对第3推测位置P3的妥当性。
接下来，判定部232根据第1相异量和/或第2相异量，判定车辆10的当前位置的精度的状态，结束一连串的处理(步骤S107)。接下来，详细说明判定部232进行的判定处理。
图7是说明判定处理的一个例子的图。如图7所示，车辆10的当前位置的精度的状态被判定为正常1(正常)、正常2(Hands-off)、不正常1(Hands-on)以及不正常2(Transition Demand：TD)。
在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为正常1(正常)的情况下，根据由位置推测装置12推测的车辆10的当前位置，安全地自动控制车辆10的驾驶。
在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为正常2(Hands-off)的情况下，车辆10的当前位置的精度虽然比正常1(正常)差，但处于自动控制系统1的控制的容许范围。因此，根据由位置推测装置12推测的车辆10的当前位置，安全地自动控制车辆10的驾驶。
在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为不正常1(Hands-on)的情况下，存在车辆10的当前位置的精度超过自动控制系统1的控制的容许范围的可能性。因此，判定部232在判定为车辆10的当前位置的精度的状态是不正常1(Hands-on)的情况下，经由UI5通知要求针对车辆10的驾驶干预的请求。具体而言，判定部232对驾驶员通知要求抓握方向盘的抓握请求。自动控制系统1在由驾驶员抓握了方向盘的状态下，自动控制车辆10的驾驶。驾驶员在判断为基于自动控制的车辆10驾驶不安全的情况下，能够操作方向盘。
在车辆10的当前位置的精度的状态被判定为不正常2(TD)的情况下，推测为车辆10的当前位置的精度超过自动控制系统1的控制的容许范围。判定部232在判定为车辆10的当前位置的精度的状态是不正常2(TD)的情况下，经由UI5对驾驶员通知要求针对车辆10的驾驶进一步干预的请求。具体而言，判定部232经由UI5对驾驶员通知请求将车辆10的驾驶从自动控制变更为手动控制的控制变更请求。
图8是与本实施方式的位置推测装置12的判定处理有关的动作流程的一个例子。关于车辆10的当前位置的精度的当前的各个状态，依照图8所示的动作流程，执行判定处理。
首先，以下说明车辆10的当前位置的精度的当前的状态是正常1(正常)的情况的判定处理。
首先，判定部232判定第1相异量是否满足状态恶化条件(步骤S201)。状态恶化条件是判定车辆10的当前位置的精度的状态是否比当前的状态变差的条件。作为状态恶化条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量中的、第1相异量超过状态恶化阈值的比值是基准值以上。例如，从正常1(正常)变更为正常2(Hands-off)的条件th1可以是将状态恶化阈值设为0.1m，将基准值设为0.5。另外，从正常1(正常)变更为不正常1(Hands-on)的条件th2可以是将状态恶化阈值设为0.3m，将基准值设为0.6。另外，从正常1(正常)变更为不正常2(TD)的条件th3可以是将状态恶化阈值设为0.5m，将基准值设为0.8。
在本说明书中判定为满足条件1意味着，在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量虽然满足条件1但不满足条件2。在本说明书中判定为满足条件2意味着，在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量虽然满足条件2但不满足条件3。这针对其他判定处理也应用。
在第1相异量满足状态恶化条件的情况下(步骤S201-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第1相异量满足条件th1的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常1(正常)变更为正常2(Hands-off)。另外，在第1相异量满足条件th2的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常1(正常)变更为不正常1(Hands-on)。另外，在第1相异量满足条件th3的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常1(正常)变更为不正常2(TD)。
另一方面，在第1相异量不满足状态恶化条件的情况下(步骤S201-“否”)，判定部232判定第2相异量是否满足状态恶化条件(步骤S202)。作为状态恶化条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第2相异量中的、至少1个第2相异量是状态恶化阈值以上。例如，从正常1(正常)变更为正常2(Hands-off)的条件th1可以是将状态恶化阈值设为0.2m。另外，从正常1(正常)变更为不正常1(Hands-on)的条件th2可以是将状态恶化阈值设为0.4m。另外，从正常1(正常)变更为不正常2(TD)的条件th3可以是将状态恶化阈值设为0.6m。另外，在车辆10行驶的道路的曲率判定大于基准曲率的情况下，也可以比基准曲率以下的情况增大状态恶化阈值。这是因为在道路弯曲的情况下，位置的变化量也易于变大。此外，关于第2相异量，也可以不进行从正常1(正常)变更为正常2(Hands-off)的判定。
在第2相异量满足状态恶化条件的情况下(步骤S202-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第2相异量满足条件th1的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常1(正常)变更为正常2(Hands-off)。另外，在第2相异量满足条件th2的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常1(正常)变更为不正常1(Hands-on)。另外，在第2相异量满足条件th3的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常1(正常)变更为不正常2(TD)。
另一方面，在第2相异量不满足状态恶化条件的情况下(步骤S202-“否”)，判定部232判定为车辆10的当前位置的精度的状态不变更(步骤S205)，结束一连串的处理。在车辆10的当前位置的精度的当前的状态是正常1(正常)的情况下，不进行步骤S203以及步骤S204的处理。
接下来，以下说明车辆10的当前位置的精度的当前的状态是正常2(Hands-off)的情况的判定处理。
首先，判定部232判定第1相异量是否满足状态恶化条件(步骤S201)。作为状态恶化条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量中的、第1相异量超过状态恶化阈值的比值是基准值以上。例如，从正常2(Hands-off)变更为不正常1(Hands-on)的条件th2可以是将状态恶化阈值设为0.3m，将基准值设为0.6。另外，从正常2(Hands-off)变更为不正常2(TD)的条件th3可以是将状态恶化阈值设为0.5m，将基准值设为0.8。
在第1相异量满足状态恶化条件的情况下(步骤S201-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第1相异量满足条件th2的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常2(Hands-off)变更为不正常1(Hands-on)。另外，在第1相异量满足条件th3的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常2(Hands-off)变更为不正常2(TD)。
另一方面，在第1相异量不满足状态恶化条件的情况下(步骤S201-“否”)，判定部232判定第2相异量是否满足状态恶化条件(步骤S202)。作为状态恶化条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第2相异量中的、至少1个第2相异量是状态恶化阈值以上。例如，从正常2(Hands-off)变更为不正常1(Hands-on)的条件th2可以是将状态恶化阈值设为0.4m。另外，从正常2(Hands-off)变更为正常2(Hands-off)的条件th3可以是将状态恶化阈值设为0.6m。在车辆10行驶的道路的曲率判定大于基准曲率的情况下，也可以比基准曲率以下的情况增大状态恶化阈值。
在第2相异量满足状态恶化条件的情况下(步骤S202-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第2相异量满足条件th2的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常2(Hands-off)变更为不正常1(Hands-on)。另外，在第2相异量满足条件th3的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常2(Hands-off)变更为不正常2(TD)。
另一方面，在第2相异量不满足状态恶化条件的情况下(步骤S202-“否”)，判定部232判定第1相异量是否满足状态改善条件(步骤S203)。状态改善条件是判定车辆10的当前位置的精度的状态是否比当前的状态变好的条件。作为状态改善条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量中的、第1相异量为状态改善阈值以下的比值是基准值以上。例如，从正常2(Hands-off)变更为正常1(正常)的条件th4可以是将状态改善阈值设为0.1m，将基准值设为0.8。
在第1相异量满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第1相异量满足条件th4的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常2(Hands-off)变更为正常1(正常)。
另一方面，在第1相异量不满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“否”)，判定部232判定第2相异量是否满足状态改善条件(步骤S204)。作为状态改善条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第2相异量中的、至少1个第2相异量是状态改善阈值以下。例如，从正常2(Hands-off)变更为正常1(正常)的条件th4可以是将状态改善阈值设为0.2m。
在第2相异量满足状态改善条件的情况下(步骤S204-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第2相异量满足条件th4的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从正常2(Hands-off)变更为正常1(正常)。
另一方面，在第2相异量不满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“否”)，判定部232判定为车辆10的当前位置的精度的状态不变更(步骤S205)，结束一连串的处理。
接下来，以下说明车辆10的当前位置的精度的当前的状态是不正常1(Hands-on)的情况的判定处理。
首先，判定部232判定第1相异量是否满足状态恶化条件(步骤S201)。作为状态恶化条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量中的、第1相异量超过状态恶化阈值的比值是基准值以上。例如，从不正常1(Hands-on)变更为不正常2(TD)的条件th3可以是将状态恶化阈值设为0.5m，将基准值设为0.8。
在第1相异量满足状态恶化条件的情况下(步骤S201-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第1相异量满足条件th3的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从不正常1(Hands-on)变更为不正常2(TD)。
另一方面，在第1相异量不满足状态恶化条件的情况下(步骤S201-“否”)，判定部232判定第2相异量是否满足状态恶化条件(步骤S202)。作为状态恶化条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第2相异量中的、至少1个第2相异量是状态恶化阈值以下。例如，从不正常1(Hands-on)变更为不正常2(TD)的条件th3可以是将状态恶化阈值设为0.6m。在车辆10行驶的道路的曲率判定大于基准曲率的情况下，也可以比基准曲率以下的情况增大状态恶化阈值。
在第2相异量满足状态恶化条件的情况下(步骤S202-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第2相异量满足条件th3的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从不正常1(Hands-on)变更为不正常2(TD)。
另一方面，在第2相异量不满足状态恶化条件的情况下(步骤S202-“否”)，判定部232判定第1相异量是否满足状态改善条件(步骤S203)。作为状态改善条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量中的、第1相异量为状态改善阈值以下的比值是基准值以上。例如，从不正常1(Hands-on)变更为正常2(Hands-off)的条件th5可以是将状态改善阈值设为0.3m，将基准值设为1.0。
在第1相异量满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第1相异量满足条件th5的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从不正常1(Hands-on)变更为正常2(Hands-off)。
另一方面，在第1相异量不满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“否”)，判定部232判定第2相异量是否满足状态改善条件(步骤S204)。作为状态改善条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第2相异量中的、至少1个第2相异量是状态改善阈值以下。例如，从不正常1(Hands-on)变更为正常2(Hands-off)的条件th5可以是将状态改善阈值设为0.4m。
在第2相异量满足状态改善条件的情况下(步骤S204-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第2相异量满足条件th5的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从不正常1(Hands-on)变更为正常2(Hands-off)。
另一方面，在第2相异量不满足状态改善条件的情况下(步骤S204-“否”)，判定部232判定为车辆10的当前位置的精度的状态不变更(步骤S205)，结束一连串的处理。
接下来，以下说明车辆10的当前位置的精度的当前的状态是不正常2(TD)的情况的判定处理。在车辆10的当前位置的精度的当前的状态是不正常2(TD)的情况下，在直至驾驶员同意控制转移请求为止的期间，执行判定处理。
首先，判定部232判定第1相异量是否满足状态改善条件(步骤S203)。在车辆10的当前位置的精度的当前的状态是不正常2(TD)的情况下，不进行步骤S201以及步骤S202的处理。作为状态改善条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第1相异量中的、第1相异量为状态改善阈值以下的比值是基准值以上。例如，从不正常2(TD)变更为正常2(Hands-off)的条件th5可以是将状态改善阈值设为0.3m，将基准值设为1.0。
在第1相异量满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第1相异量满足条件th5的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从不正常2(TD)变更为正常2(Hands-off)。
另一方面，在第1相异量不满足状态改善条件的情况下(步骤S203-“否”)，判定部232判定第2相异量是否满足状态改善条件(步骤S204)。作为状态改善条件，可以举出在本次的照相机拍摄时刻与预定的时间(例如1秒)前的时刻之间求出的多个第2相异量中的、至少1个第2相异量是状态改善阈值以下。例如，从不正常2(TD)变更为正常2(Hands-off)的条件th5可以是将状态改善阈值设为0.4m。
在第2相异量满足状态改善条件的情况下(步骤S204-“是”)，判定部232变更车辆10的当前位置的精度的状态(步骤S206)，结束一连串的处理。在第2相异量满足条件th5的情况下，车辆10的当前位置的精度的状态从不正常2(TD)变更为正常2(Hands-off)。
另一方面，在第2相异量不满足状态改善条件的情况下(步骤S204-“否”)，判定部232判定为车辆10的当前位置的精度的状态不变更(步骤S205)，结束一连串的处理。
在上述判定处理中，判定233根据第1相异量或者第2相异量判定了车辆10的当前位置的精度的状态。判定233也可以根据第1相异量以及第2相异量判定车辆10的当前位置的精度的状态。在该情况下，判定233在第1相异量满足状态恶化条件(步骤S201-“是”)并且第2相异量满足状态恶化条件(步骤S202-“是”)的情况下，判定为当前位置的精度的状态变差。另外，判定233在第1相异量满足状态改善条件(步骤S203-“是”)并且第2相异量满足状态改善条件(步骤S204-“是”)的情况下，判定为当前位置的精度的状态变好。
接下来，参照图9以及图10，以下说明决定上述的状态恶化条件以及状态改善条件的考虑方法。图9以及图10是说明决定状态恶化条件以及状态改善条件的考虑方法的图。
在图9所示的例子中，车辆900示出时刻t1～t4下的第1推测位置(利用道路特征物的推测位置)，车辆901示出时刻t1～t4下的第2推测位置(基于航位推算的推测位置)，车辆902示出时刻t1～t4下的当前位置(利用预测滤波器的推测位置)。设为在时刻t1发生照相机的异常，车辆900示出的第1推测位置相对车辆901示出的第2推测位置在横向上移动了δ(1m)。该照相机的异常之后也继续。设为车辆以恒定的速度行驶，通过仿真求出之后的第1推测位置、第2推测位置以及当前位置。车辆902示出的当前位置随着时间的经过接近车辆900示出的第1推测位置。
在图10中，关于车辆的速度为40km/h、80km/h以及136km/h的情况，随着时间的经过示出车辆902的当前位置的横向的位置的偏移量。每隔100ms，进行各位置的计算。
车辆902的当前位置从时刻t1(20000ms)起至约1秒后(21000ms)，由于车辆900的第1推测位置的异常而移动至偏移δ(1m)的90％。车辆902的当前位置在100m秒内在横向上移动约0.1m，在150m秒内在横向上移动约0.3m，在300m秒内在横向上移动约0.5m。车辆902的当前位置的横向的位置的偏移量与车辆的速度为40km/h、80km/h以及136km/h的情况大致相同。设为每隔约32m秒能够计算第1相异量以及第2相异量。
关于第1相异量的状态恶化条件，根据图10所示的结果，考虑条件th1将状态恶化阈值设为0.1m并将基准值设为0.5，条件th2将状态恶化阈值设为0.3m并将基准值设为0.6，条件th3将状态恶化阈值设为0.5m并将基准值设为0.8。
另外，关于第2相异量的状态恶化条件，根据图10所示的结果，考虑条件th1将状态恶化阈值设为0.2m，条件th2将状态恶化阈值设为0.4m，条件th3将状态恶化阈值设为0.6m。
另外，关于第1相异量的状态改善条件，根据图10所示的结果，考虑条件th4将状态改善阈值设为0.1m并将基准值设为0.8，条件th5将状态改善阈值设为0.3m并将基准值设为1.0。
另外，关于第2相异量的状态改善条件，根据图10所示的结果，考虑th4将状态改善阈值设为0.2m，条件th5将状态改善阈值设为0.4m。
根据上述本实施方式的位置精度判定装置，能够判定所推测的车辆的当前位置的精度的状态。
在本公开中，上述实施方式的位置精度判定装置、位置精度判定用计算机程序以及位置精度判定方法只要不脱离本公开的要旨则可适当地变更。另外，本公开的技术范围不限定于这些实施方式，还包括权利要求书记载的发明和其均等物。
例如，在上述实施方式中，判定部根据第1相异量或者第2相异量判定了车辆的当前位置的精度的状态，但判定部也可以根据第2相异量判定车辆的当前位置的精度的状态。
另外，在上述实施方式中，第1推测位置表示每个照相机拍摄时刻下的车辆的推测位置。在该情况下，在上次与本次的照相机拍摄时刻之间，无法求出利用道路特征物的推测位置。因此，也可以通过以上次的照相机拍摄时刻下的车辆的推测位置为始点的航位推算，求出上次的照相机拍摄时刻下的车辆的推测位置与本次的照相机拍摄时刻下的车辆的推测位置之间的车辆的位置，作为第1推测位置。
另外，上述判定处理是一个例子，判定条件不应限定于上述。

Claims (8)

1.一种位置精度判定装置，其特征在于，具有：
第1位置推测部，根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的所述道路特征物的位置信息，推测所述第1时刻下的所述移动物体的第1位置；
第2位置推测部，根据所述第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从所述第2时刻至所述第1时刻的所述移动物体的移动量以及方位角变化量，推测所述第1时刻下的所述移动物体的第2位置；
计算部，将所述第1时刻下的所述第1位置以及所述第2位置输入到预测滤波器，计算所述第1时刻下的所述移动物体的当前位置；以及
判定部，根据所述第1时刻下的所述移动物体的所述当前位置与基于所述第1时刻以前的时刻下的所述移动物体的位置和从所述以前的时刻至所述第1时刻的所述移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定所述移动物体的所述当前位置的精度的状态。
2.根据权利要求1所述的位置精度判定装置，其中，
所述判定部求出所述第1时刻下的所述移动物体的所述第1位置与所述第2位置之间的第2相异量，
所述判定部根据所述第1相异量以及所述第2相异量，判定所述移动物体的当前位置的精度的状态。
3.根据权利要求1或者2所述的位置精度判定装置，其中，
所述判定部在判定为所述移动物体的当前位置的精度从好的状态变更为差的状态的情况和判定为所述移动物体的当前位置的精度从差的状态变更为好的状态的情况下，使用不同的基准。
4.根据权利要求2所述的位置精度判定装置，其中，
所述判定部比较所述第2相异量和预定的基准阈值，判定所述移动物体的当前位置的精度的状态。
5.根据权利要求1～4中的任意一项所述的位置精度判定装置，其中，
所述判定部根据所述移动物体的当前位置的精度的状态，经由通知部对驾驶员通知要求针对所述移动物体的驾驶干预的请求。
6.根据权利要求1～5中的任意一项所述的位置精度判定装置，其中，
所述判定部将所述第2时刻用作所述以前的时刻。
7.一种计算机可读取的存储位置精度判定用计算机程序的非临时性的存储介质，该位置精度判定用计算机程序使处理器执行：
根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的所述道路特征物的位置信息，推测所述第1时刻下的所述移动物体的第1位置；
根据所述第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从所述第2时刻至所述第1时刻的所述移动物体的移动量以及方位角变化量，推测所述第1时刻下的所述移动物体的第2位置；
将所述第1时刻下的所述第1位置以及所述第2位置输入到预测滤波器，计算所述第1时刻下的所述移动物体的当前位置；以及
根据所述第1时刻下的所述移动物体的所述当前位置与基于所述第1时刻以前的时刻下的所述移动物体的位置和从所述以前的时刻至所述第1时刻的所述移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定所述移动物体的所述当前位置的精度的状态。
8.一种位置精度判定装置执行的位置精度判定方法，其中，
根据第1时刻下的表示移动物体的周围的路面上的道路特征物的图像和路面上的所述道路特征物的位置信息，推测所述第1时刻下的所述移动物体的第1位置，
根据所述第1时刻以前的第2时刻下的移动物体的位置和从所述第2时刻至所述第1时刻的所述移动物体的移动量以及方位角变化量，推测所述第1时刻下的所述移动物体的第2位置，
将所述第1时刻下的所述第1位置以及所述第2位置输入到预测滤波器，计算所述第1时刻下的所述移动物体的当前位置，
根据所述第1时刻下的所述移动物体的所述当前位置与基于所述第1时刻以前的时刻下的所述移动物体的位置和从所述以前的时刻至所述第1时刻的所述移动物体的移动量以及方位角变化量推测的位置之间的第1相异量，判定所述移动物体的所述当前位置的精度的状态。
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