JP2008008783A - 車輪速パルス補正装置 - Google Patents

Abstract

【課題】多大なインフラの構築を必要とせず、車速パルスの補正の機会が制限されることが少ない車輪速パルス補正装置の提供。
【解決手段】車輪速パルス補正装置１０において、地物の位置情報を格納した地図データベース１２と、走行経路上に存在する地物を画像認識する画像認識部２０と、第１の地物Ａが前記地物画像認識手段により画像認識されたときを起点して、第２の地物Ｂが前記地物画像認識手段により画像認識されるまでの車輪速センサの出力パルスをカウントする車速パルスカウント部２４と、前記地物情報記憶手段に格納された第１の地物Ａ及び第２の地物Ｂの地物情報に基づいて、第１の地物Ａと第２の地物Ｂ間の距離Ｄを特定する相対距離算出部１８と、前記２地物間パルスカウント手段によりカウントされたカウント値Ｃｐと、前記２地物間距離特定手段により特定される２地物間距離Ｄとの関係に基づいて、前記演算式を補正することを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、車輪速パルス補正装置に関する。

従来から、車速パルスの補正システムにおいて、車輪の回転状態を検出することにより、前記回転状態に応じた車速パルスを出力するセンサと、道路上に設けられたインフラから得られた情報に基づき、所定の走行区間における第１の距離を特定する処理部と、前記走行区間を車両が走行した際に出力される前記車速パルスの数をカウントすることによって算出される第２の距離と、前記処理部によって特定された前記第１の距離とに基づいて、前記車速パルスの補正値を算出し、当該補正値に基づいて、前記車速パルスを補正する補正部とを有することを特徴とする車速パルスの補正システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−３０９３９９号公報

しかしながら、上述の従来技術に記載の構成では、道路上に設けられたインフラから、所定の情報（位置補正情報）を車両に送信する必要があり、かかる通信機能を備えるインフラの整備が必要となる。これに対して、上述の特許文献１にも開示されるように、磁気式レーンマーカーを道路に埋設しておき、車両側で走行道路上の磁気式レーンマーカーを検出し、既知の磁気式レーンマーカー間の間隔を利用して車速パルスを補正することも考えられる。しかしながら、かかる構成においても、磁気式レーンマーカーを埋設した道路上を走行しなくては車速パルスの補正の機会がなく、車速パルスの補正の機会が限られてしまうという問題点がある。

そこで、本発明は、多大なインフラの構築を必要とせず、車速パルスの補正の機会が制限されることが少ない車輪速パルス補正装置の提供を目的とする。

上記目的を達成するため、第１の発明は、車輪速センサの出力パルスのカウント値から車両の走行距離又は走行速度を求める際の演算式を補正する車輪速パルス補正装置において、
地物の位置又は地物間の距離に関する情報を格納した地物情報記憶手段と、
走行経路上に存在する地物を画像認識する地物画像認識手段と、
第１の地物が前記地物画像認識手段により画像認識されたときを起点して、第２の地物が前記地物画像認識手段により画像認識されるまでの車輪速センサの出力パルスをカウントする２地物間パルスカウント手段と、
前記地物情報記憶手段に格納された地物情報に基づいて、第１の地物と第２の地物間の距離を特定する２地物間距離特定手段と、
前記２地物間パルスカウント手段によりカウントされたカウント値と、前記２地物間距離特定手段により特定される２地物間距離との関係に基づいて、前記演算式を補正することを特徴とする。

第２の発明は、第１の発明に係る車輪速パルス補正装置において、
走行経路上に前記地物情報記憶手段に位置情報が格納されている地物が３つ以上存在する場合に、該３以上の地物のうちから前記第１の地物及び第２の地物を選定する地物選定手段を備えることを特徴とする。これにより、補正に適した地物を選定して補正精度を高めることができる。

第３の発明は、第２の発明に係る車輪速パルス補正装置において、
前記地物選定手段は、該３以上の地物のうちから、認識率の高い地物を、前記第１の地物及び第２の地物として選定することを特徴とする。これにより、精度の高い補正に適した地物を適切に選定することができる。

第４の発明は、第２又は３の発明に係る車輪速パルス補正装置において、
前記地物選定手段は、該３以上の地物のうちから、離間距離の大きい２つの地物を、前記第１の地物及び第２の地物として選定することを特徴とする。これにより、精度の高い補正に適した地物を適切に選定することができる。

第５の発明は、第２〜４のいずれかの発明に係る車輪速パルス補正装置において、
前記地物選定手段は、曲率半径が所定値以上ある略走行経路上に存在する２つの地物を、前記第１の地物及び第２の地物として選定することを特徴とする。これにより、精度の高い補正に適した地物を適切に選定することができる。

本発明によれば、多大なインフラの構築を必要とせず、車速パルスの補正の機会が制限されることが少ない車輪速パルス補正装置が得られる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明による車輪速パルス補正装置の主要構成の一実施例を示すシステム構成図である。

本実施例の車輪速パルス補正装置１０は、マイクロコンピュータで構成され、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等を備え、画像処理回路（例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を有してよい。

車輪速パルス補正装置１０は、図１に示すように、地図データベース１２、自車位置特定部１４、認識対象選定部１６、相対距離算出部１８、画像認識部２０、周囲画像取得部２２、車速パルスカウント部２４、及び、車速パルス補正部２６を備える。

車輪速パルス補正装置１０には、車輪速センサ３０が接続される。車輪速センサ３０は、車輪に設けられ、車輪が所定角度回転する毎にパルス（車速パルス）を出力する。車輪速センサ３０は、例えばアクティブセンサ（半導体式車輪速センサ）であってもよいし、パッシブセンサであってよい。例えばアクティブセンサの場合、ゴムに磁性粉が充填された磁気ロータであって、円周方向にＮ／Ｓ極が均等に交互配置された磁気ロータを、車軸と共に回転するように配置し（例えばインナーレースの外周部に取り付け）、磁気ロータが回転するときに生ずる磁界の変化を、例えばナックルに取り付けられたアクティブセンサが検出して車速パルスとして出力する。尚、車輪速センサ３０は、車輪の回転数に一対一の関係で対応する如何なるパラメータを検出するセンサにより代替されてもよく、例えば、トランスミッションの出力軸の回転数を検出するセンサにより代替されてもよい。

地図データベース１２には、地図データが格納されている。地図データは、道路を表す緯度・経度や曲率，勾配，車線数，車線幅，コーナ有無などのレーン形状や道路種別のデータや、その道路の表面に描かれる横断歩道や一時停止線，進行方向矢印，「横断歩道あり」の菱形標識，最高速度標識，転回禁止標識などの各地物ごとの形状データやペイントデータ，位置データ，各地物間の距離データなどである。また、この地図データベース１２は、ディスクの交換や更新条件の成立により格納する地図データを最新のものに更新可能であってよい。

自車位置特定部１４は、ＧＰＳアンテナが接続されている。自車位置は、ＧＰＳ受信機によりＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星が出力するＧＰＳ信号に基づいて測位・演算される。測位方法は、単独測位や相対測位（干渉測位を含む。）等の如何なる方法であってもよい。この際、自車位置は、車速センサやジャイロセンサ等の各種センサの出力や、ビーコン受信機及びＦＭ多重受信機を介して受信される各種情報に基づいて補正されてよい。例えば、相対測位の１つであるＤ−ＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ）では、自車位置は、４個以上のＧＰＳ衛星からの距離を算出することで単独測位され、次いで、既知点に設置された受信機（基準局）から供給されるＧＰＳ補正データに基づいて補正される（いわゆるディファレンシャル補正：２つの点で受信されるＧＰＳ信号には同一の誤差が含まれるという仮定の下で、誤差を差し引いて測位精度を上げるもの。）。尚、ＧＰＳ補正データは、例えば全国に複数設置される基準局から周期的（例えば５秒周期）にＦＭ多重により放送され、車両のＦＭ多重受信機で受信される。自車位置は、また、公知のマップマッチング技術により、不定期的に、地図データベース１２内の地図データを用いて適宜補正されてよい。例えば、自車位置の軌跡（走行軌跡）と地図データの道路形状の比較が行われ、その際に応じて自車位置が道路上の点に来るように補正される。

周囲画像取得部２２は、例えばＣＣＤカメラ（以下、「バックカメラ２２」という）として具現化される。バックカメラ２２は、車両後方の風景を撮像するように搭載され、例えば車両の背面のバックドアパネルに固定される。尚、バックカメラ２２は、後述する地物の認識のためのみならず、他の用途、例えば駐車時の後方視界を支援するために利用されてもよい。バックカメラ２２は、リアルタイムに車両後方の周囲画像を取得し、所定のフレーム周期のストリーム形式で画像認識部２０に供給するものであってよい。

図２は、認識対象選定部１６、相対距離算出部１８、画像認識部２０、車速パルスカウント部２４、及び、車速パルス補正部２６により協働して実現される処理の流れを示すフローチャートである。

ステップ１００では、認識対象選定部１６は、自車位置特定部１４及び地図データベース１２からの情報に基づいて、自車の走行経路上に存在する各種地物を把握し、後述の補正に適した２つの地物を選定する。

ここでは、図３に示すような地物が存在する走行経路を想定し、横断歩道のある一時停止線手前の路面上に描かれる菱形標識Ａと、横断歩道の標識Ｂの２つの地物Ａ，Ｂが選定されることとする。認識対象選定部１６は、認識対象の地物を決定すると、決定した認識対象の地物を認識するように、画像認識部２０に要求すると共に、当該地物の特定可能な情報を相対距離算出部１８に通知する。

ステップ１１０では、相対距離算出部１８は、認識対象選定部１６からの通知を受けて、地図データベース１２内から地物Ａ，Ｂに係る地物情報を読み出し、当該２つの地物Ａ，Ｂ間の相対距離Ｄを特定する。尚、２つの地物Ａ，Ｂ間の相対距離Ｄが地物情報として、地図データベース１２に格納されていない場合には、相対距離算出部１８は、２つの地物Ａ，Ｂのそれぞれの位置データを地図データベース１２から取得し、当該位置データに基づいて、地物Ａ，Ｂ間の相対距離Ｄを算出すればよい。相対距離算出部１８は、取得又は算出した地物Ａ，Ｂ間の相対距離Ｄを、車速パルス補正部２６に出力する。

ステップ１２０では、画像認識部２０は、認識対象選定部１６からバックカメラ２２を用いた地物Ａの画像認識の要求を受けると、バックカメラ２２からの後方画像に対する画像処理を開始する。

図３（A）に示すように、画像認識部２０は、バックカメラ２２により地物Ａが撮像されると、当該バックカメラ２２からの後方画像中の地物Ａを認識し、地物Ａと自車両との相対距離Ｌ０（図３（Ａ）参照）を、例えば三角測量の原理を用いて、把握する。例えば、画像認識部２０は、バックカメラ２２からの撮像画像についてエッジ抽出などの画像処理を行うことにより、道路表面に描かれる上記の地物の輪郭線を認識し、当該認識した輪郭線を、地物の種類毎に用意された輪郭情報とパターンマッチングを行うことで、認識対象選定部１６により選定された地物を認識するものであってよい。尚、この地物の特徴点の抽出に際しては、画像認識部２０は、認識対象選定部１６から提供されてよい地物等の特徴データに基づいて、事前にその地物等が存在するエリアを把握して、バックカメラ２２による撮像画像における当該エリアを重点的に絞って画像処理を行うこととしてもよい。これは、バックカメラ２２の撮像画像から特定の地物の抽出を行ううえで効率的・効果的であるからである。

本ステップ１２０において、画像認識部２０は、バックカメラ２２からの撮像画像に基づいて地物Ａ（１つ目の地物）を認識すると、認識開始フラグを設定する（即ちフラグを立てる）。認識開始フラグは、車速パルスカウント部２４に参照される。画像認識部２０は、地物Ａを認識した後、同様に、自車位置が地物Ｂに近接した地点から、バックカメラ２２から随時供給される撮像画像に対して、地物Ｂを認識するための処理を行う。

ステップ１３０では、車速パルスカウント部２４は、認識開始フラグの設定に応答して、車輪速センサ３０からの車速パルスをカウントし始める。即ち、車速パルスカウント部２４は、画像認識部２０により地物Ａが認識された時点から車輪速センサ３０からの車速パルスをカウントし始める。

ステップ１４０では、画像認識部２０は、地物Ｂを認識する。即ち、図３（Ｂ）に示すように、画像認識部２０は、バックカメラ２２により地物Ｂが撮像されると、当該バックカメラ２２からの後方画像中の地物Ｂを認識すると共に、地物Ｂと自車両との相対距離Ｌ１（図３（Ｂ）参照）を、例えば三角測量の原理を用いて、把握する。画像認識部２０は、バックカメラ２２からの撮像画像に基づいて地物Ｂ（２つ目の地物）を認識すると、認識開始フラグを解除する（即ちフラグを降ろす）。また、画像認識部２０は、上記のステップ１２０及び本ステップ１４０の処理により認識した相対距離Ｌ０，Ｌ１を、車速パルス補正部２６に出力する。

ステップ１５０では、車速パルスカウント部２４は、認識開始フラグの解除に応答して、車輪速センサ３０の車速パルスのカウントを終了する。即ち、車速パルスカウント部２４は、画像認識部２０により地物Ｂが認識された時点で、車速パルスのカウントを終了する。車速パルスカウント部２４は、カウントした車速パルスのカウント値Ｃｐを、車速パルス補正部２６に出力する。

ステップ１６０では、車速パルス補正部２６は、相対距離算出部１８からの相対距離Ｄと、車速パルスカウント部２４からの車速パルスのカウント値Ｃｐとから、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０を算出する。ここで、Ｄ０は、好ましくは、以下のように算出される。
Ｄ０＝（Ｄ−Ｌ０＋Ｌ１）／Ｃｐ
ここで、パラメータＬ０、Ｌ１は、上述の如く、それぞれ、地物Ａ(1つ目の地物)と自車両との相対距離Ｌ０、及び、地物Ｂ(２つ目の地物)と自車両との相対距離Ｌ１である。尚、本例では、地物Ａと地物Ｂの間の相対距離Ｄの基準点に対応させて、図３に示すように、菱形標識の前方側端部と、横断歩道の標識の後方側端部を基準として、相対距離Ｌ０及び相対距離Ｌ１を算出している。従って、地物Ａと地物Ｂの間の相対距離Ｄの基準点が異なれば（例えば、標識の中心点）、当該基準点に対する自車の相対距離Ｌ０及び相対距離Ｌ１を算出することになる。これにより、選択される地物が道路方向に比較的長い場合であっても、後述の補正を高い精度で行うことができる。

このようにして車速パルス補正部２６により導出された“車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０”は、図示しない走行距離算出装置又は車速算出装置にて車速距離算出式の補正又は車速算出式の補正のために有効に利用される。例えば、走行距離は、車速パルスのカウント値に距離Ｄ０を乗算することにより算出されよいし、車速は、単位時間当たりの車速パルスのパルス数に距離Ｄ０を乗算することにより算出されてよい。この場合、距離Ｄ０に相当する係数が、車速パルス補正部２６からの情報に基づいて補正されることになる。

ところで、一般的に、車速パルスの１パルス当たりの距離は、車輪（タイヤ）の動荷重半径に基づいて算出されるが、車輪動荷重半径はタイヤの磨耗状況や車両重量（例えば積載重量）の変動等に依存して動的に変動しうる。

これに対して、本実施例よれば、車速パルスの１パルス当たりの距離を動的に補正することができるので、精度の高い走行距離及び車速を検出することができ、これらの用いた各種制御の信頼性が向上する。特に、本実施例は、車速パルスから算出した移動距離ないし自車位置を用いる車両制御に好適である。かかる車両制御としては、例えば、菱形標識を通り過ぎた位置から横断歩道手前の一時停止線を通過するまでの区間、自車位置特定部１４による自車位置情報ではなく、地物Ａと地物Ｂの間の相対距離Ｄと、地物Ａに対する自車両の相対距離Ｌ０と、その後の車両の移動距離とに基づいて、横断歩道に対する相対的な自車位置（横断歩道に対する道なり距離）を推定し、横断歩道手前の一時停止線で適切に一時停止が実行されるように、警告や自動制動を行う車両制御がある。このような場合には、車速パルスを用いて算出される車両の移動距離の算出精度が車両制御の精度に大きく寄与するからである。また、本実施例は、自車位置特定部１４による自車位置情報の取得が不能な状況（例えばトンネル走行中やサイクルスリップ発生時等）に、車輪速センサ３０の出力信号を用いて車両位置を推定するアプリケーションに対しても好適である。このようなアプリケーションでは、車速パルスを用いて算出される車両の移動距離の算出精度が車両位置の推定精度に大きく寄与するからである。

また、本実施例によれば、位置情報が既知の２つの地物を撮像し、当該それぞれの地物と車両の相対位置関係を画像認識することで、車速パルスの補正（正確には、１パルス当たりの距離の補正）を、既存のインフラを利用して容易に実現することができる。即ち、道路上に存在する既存の地物の位置情報を地図データベース１２に格納するだけで、多大なインフラの構築を必要とせずに、車速パルスの補正を行うことができる。

尚、本実施例において、図２に示す処理は、例えば１トリップの早い段階に１度実行されるだけでもよいが、好ましくは、いわゆるＮ増しのため、走行経路上に現れる複数の組の地物に対して実行する。この場合、２つの地物（１組の地物）が認識される毎に、その結果として得られる車速パルスの１パルス当たりの距離を、蓄積し、それらの平均等に基づいて、最終的な距離Ｄ０を導出することとしてもよい。この場合、例えば、最新の所定数の結果から得られる平均値に基づいて、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０を、随時補正（更新）していくこととしてよい。

ところで、本実施例によれば、上述の如く、車速パルスの補正に用いる認識対象の地物が走行道路上に多数存在しうるので、車速パルスの補正の機会を適切に選定すること、即ち、上記ステップ１００にて２つの地物を適切に選定することで、車速パルスの補正の機会を不要に限定することなく、車速パルスの補正の精度を高めることができる。以下、このような観点から、認識対象選定部１６による好ましい地物選定ロジックについて説明する。

図４は、認識対象選定部１６による地物選定ロジックの一例を示す説明図である。図５には、自車の進行方向前方に、順に、制限速度標識Ａ１，一時停止線Ｂ１、菱形標識Ｂ２及び横断歩道標識Ｂ３の各種地物が存在する略直線状の道路が示されている。以下で説明する地物選定ロジックは、図４に示すように、略直線的に伸びる走行道路上に、３つ以上の認識可能な地物Ａ１，Ｂ１，Ｂ２…が存在する場合に好適である。尚、ここで、略直線的な走行道路としているのは、車速パルスの補正は、車速パルスに左右差（左右輪間の差）が少ない略直進時に行うのが好適であるためである。但し、補正の機会を適切な確保のため、完全な直線道路でなくても、非常に大きい曲率半径であれば直線道路と同様に扱ってもよい。

図４に示す例では、例えば地物Ａ１を起点とした場合、地物Ａ１と地物Ｂ１の距離Ｄ１，地物Ａ１と地物Ｂ２の距離Ｄ２，及び、地物Ａ１と地物Ｂ３の距離Ｄ３に基づいて、車速パルスの補正を行うことが可能である。かかる状況では、認識対象選定部１６は、好ましくは、距離が最も大きくなる地物Ａ１と地物Ｂ３を認識対象として選定する。この場合、上述の如く、画像認識部２０は、地物Ａ１と地物Ｂ３を画像認識し、地物Ａ１の認識地点において地物Ａ１に対する車両の相対距離Ｌ０（図３（Ａ）参照），及び、地物Ｂ３の認識地点において地物Ｂ３に対する車両の相対距離Ｌ１（図３（Ｂ）参照）を求める。相対距離算出部１８は、地物Ａ１と地物Ｂ３の相対距離Ｄ３を、地図データベース１２内のデータに基づいて導出する。車速パルスカウント部２４は、画像認識部２０により地物Ａ１が認識された時点から、画像認識部２０により地物Ｂ３が認識された時点までの車速パルスをカウントして、カウント値Ｃｐを得る。車速パルス補正部２６は、これらのパラメータＬ０、Ｌ１、Ｄ３及びＣｐに基づいて、Ｄ０＝（Ｄ３−Ｌ０＋Ｌ１）／Ｃｐにより、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０を算出する。

このように、認識対象の候補が３つ以上ある場合には、地物Ａ１に対する離間距離が最も大きくなる地物Ｂ３を認識対象として選定することで、地物Ａ１に対する離間距離が比較的小さい地物Ｂ１を認識対象として選定する場合に比べて、カウント値Ｃｐの大きさに相対して誤差成分が小さくなるので、補正精度を高めることができる。

また、例えばナビゲーション装置によるルート案内中等のように、目的地が設定されており、車両が地物Ｂ３よりも手前の交差点で左折しないことが予測される場合には、地物Ｂ１及び地物Ｂ２に対する画像認識処理を行わずに、処理負荷を低減することも可能である。一方、逆に、車両が地物Ｂ３よりも手前の交差点で左折することが予測される場合には、認識対象選定部１６は、離間距離が比較的小さい地物Ａ１と地物Ｂ１を認識対象として選定することとしてもよい。

また、図４に示す例において、認識対象選定部１６は、全ての取りうる組み合わせとして、地物Ａ１と地物Ｂ１の第１の組、地物Ａ１と地物Ｂ２の第２の組、地物Ａ１と地物Ｂ３の第３の組、地物Ｂ１と地物Ｂ２の第４の組、地物Ｂ１と地物Ｂ３の第５の組、地物Ｂ２と地物Ｂ３の第６の組のうち、離間距離大きい組から順にいずれか２以上の組を選定してもよい。この場合は、画像処理の処理負荷が増えるものの、Ｎ数を適切に増やして精度を高めることができる。また、認識対象選定部１６は、交差点が存在する場合には、例えば地物Ｂ１直後の交差点で左折することにより地物Ｂ２及びＢ３が認識できなくなるような事態（経路変更による不都合）に備えて、交差点の手前の地物を必ず選定することとしてもよい。尚、多数の組を選定して、それぞれの組に対して、車速パルスの１パルス当たりの距離を算出する場合には、それらの平均値を求める際に、精度（２地物間の離間距離）に応じた重み付けを行ってもよい。

図５は、認識対象選定部１６による地物選定ロジックのその他の一例を示す説明図である。図５には、自車の進行方向前方に、順に、制限速度標識Ａ２，菱形標識Ｂ４，横断歩道標識Ｂ５，一時停止線Ｂ６の各種地物が存在する略直線状の道路が示されている。以下で説明する地物選定ロジックは、図５に示すように、略直線的に伸びる走行道路上に、３つ以上の認識可能な種類の異なる地物Ａ２，Ｂ４，Ｂ５…が存在する場合に好適である。

図６は、地物の種類とその認識率の対応関係の一例を示すマップである。図６には、一例として３種類の地物の認識率が示されているが、実際にはより多数の地物に関する情報が定義される。認識率とは、当該地物を画像認識処理により認識する際の精度に相当し、地物のサイズや特徴（形状）等に依存しうる。例えば、一時停止線は、横方向の線のみであり、菱形標識に比べて特徴量が少なく、認識率が低くなる。また、実際の地物には、例えばペイントのかすれやペイント上にタイヤの急ブレーキ痕が存在しうり、かかる状態に依存して認識率は変化しうる。従って、図６に示すマップ（認識率）は、地物毎に定義され、走行時に学習等により更新されることとしてもよい。

図５に示す例では、例えば地物Ａ２を起点とした場合、地物Ａ２と地物Ｂ４の距離Ｄ４，地物Ａ２と地物Ｂ５の距離Ｄ５，及び、地物Ａ２と地物Ｂ６の距離Ｄ６に基づいて、車速パルスの補正を行うことが可能である。かかる状況では、認識対象選定部１６は、図６に示すマップを参照して、地物Ｂ４〜Ｂ６のそれぞれの認識率を比較して、認識率の高い地物（本例では、地物Ｂ５）を、選定する。この場合、上述の如く、画像認識部２０は、地物Ａ２と地物Ｂ５を画像認識し、地物Ａ２の認識地点において地物Ａ２に対する車両の相対距離Ｌ０，及び、地物Ｂ５の認識地点において地物Ｂ５に対する車両の相対距離Ｌ１を求める。相対距離算出部１８は、地物Ａ２と地物Ｂ５の相対距離Ｄ５を、地図データベース１２内のデータに基づいて導出する。車速パルスカウント部２４は、画像認識部２０により地物Ａ２が認識された時点から、画像認識部２０により地物Ｂ５が認識された時点までの車速パルスをカウントして、カウント値Ｃｐを得る。車速パルス補正部２６は、これらのパラメータＬ０、Ｌ１、Ｄ５及びＣｐに基づいて、Ｄ０＝（Ｄ５−Ｌ０＋Ｌ１）／Ｃｐにより、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０を算出する。

このように、認識対象の候補が３つ以上ある場合には、認識率が最も高い（認識精度の最も高い）地物Ｂ５を認識対象として選定することで、認識率が相対的に低い地物Ｂ６を認識対象として選定する場合に比べて、パラメータＬ１及びＣｐの誤差成分が小さくなるので、補正精度を高めることができる。また、この場合、例えば地物Ｂ５の手前の地物Ｂ４については相対距離の画像認識処理を行わないことで、処理負荷を低減することも可能である。

また、図５に示す例において、認識対象選定部１６は、全ての取りうる組み合わせとして、地物Ａ２と地物Ｂ４の第１の組、地物Ａ２と地物Ｂ５の第２の組、地物Ａ２と地物Ｂ６の第３の組、地物Ｂ４と地物Ｂ５の第４の組、地物Ｂ４と地物Ｂ６の第５の組、地物Ｂ５と地物Ｂ６の第６の組のうち、認識率のから順に複数の組を選定してもよい。この場合は、画像処理の処理負荷が増えるものの、Ｎ数を適切に増やして補正精度を高めることができる。尚、多数の組を選定して、それぞれの組に対して、車速パルスの１パルス当たりの距離をそれぞれ算出する場合には、それらの平均値を求める際に、精度（各地物の認識率）に応じた重み付けを行ってもよい。即ち、平均値に対する寄与度を各地物の認識率に応じて可変してもよい。

また、図５及び図６に示す例では、画像処理の処理負荷を低減するために、予め定義された認識率（予測値）を用いて地物を選定しているが、各地物に対して実際に画像認識を行い、そのときの実際の認識率（実際値）に基づいて、補正に用いる地物を選定することとしてもよい。

また、図５及び図６による地物選定ロジックは、図４を参照して上述した地物選定ロジックと組み合わせて適用することも可能である。この場合、例えば、認識対象選定部１６は、例えば略直線的な経路上に存在する複数の認識可能な地物に対して、全ての取りうる組み合わせを想定し、各組み合わせに対して、地物間の距離や認識率に応じた重み付けをし、当該重み付けの結果から最適な組み合わせを選定すればよい。

次に、上述の車速パルスの補正精度を更に高めるのに好適なその他の車速パルス補正ロジックについて、図７以降を参照して説明する。

図７（Ａ）は、時刻ｔ＝ｔｇ、即ち地物を捕捉した画像が取得された時点における、菱形標識の位置と車両の位置の関係を概略的に示す。図７（Ａ）には、画像認識部２０により演算される菱形標識と車両の相対距離Ｌ０が示されている。

図７（Ｂ）は、時刻ｔ＝ｔ１、即ち画像認識完了時点における菱形標識の位置と車両の位置の関係を概略的に示す。図７（Ｂ）に示すように、画像認識完了時点ｔ＝ｔ１では、時間Δｔ（＝ｔ１−ｔｇ）が経過しているため、その間の車両の移動量Ｌ０’の分だけ、車両の位置が変化している。

ところで、上述の画像認識部２０の地物認識処理は、画像処理を伴うため、単純な演算処理に比べて、処理時間が長くなる。従って、上述の如く画像認識部２０により地物Ａと自車両との相対距離Ｌ０が導出された時点ｔ＝ｔ１で直ちに、車速パルスカウント部２４が車速パルスのカウントを開始した場合であっても、少なくとも画像認識部２０の地物認識処理に要する時間分だけ、車両の位置が変化しているため、誤差が生ずることになる。このようなずれは、画像認識部２０の地物認識処理に要する時間が微少な時間であって小さいとしても、回避されることが望ましい。

そこで、本車速パルス補正ロジックでは、車速パルス補正部２６は、画像取得時点ｔ＝ｔｇから画像認識完了時点ｔ＝ｔ１までの時間Δｔと、車速Ｖに基づいて、時間Δｔの間に車両が移動した距離Ｌ０’（以下、「補正距離Ｌ０’」という）を算出する。尚、車速Ｖは、車輪速センサ３０の出力信号に基づいて演算されてもよいし、他の情報（例えば、トランスミッションのタービン回転数、電気自動車の場合には駆動モータの回転数等）に基づいて演算されてもよい。また、車速Ｖは、画像認識完了時点ｔ＝ｔ１での車速であってもよいし、画像取得時点ｔ＝ｔｇでの車速であってもよいし、時間Δｔにおける平均車速であってよい。或いは、時間Δｔを細分した各時点の車速に基づいて、積分により補正距離Ｌ０’を正確に算出してもよい。車速パルス補正部２６は、同様に、車速パルスカウント部２４のカウント処理の終了をトリガする地物Ｂの画像認識完了時点に対しても、同様の補正距離Ｌ１’を算出する。そして、車速パルス補正部２６は、以下の式を用いて、
Ｄ０＝（Ｄ−Ｌ０−Ｌ０’＋Ｌ１＋Ｌ１’）／Ｃｐ
相対距離算出部１８からの相対距離Ｄと、車速パルスカウント部２４からの車速パルスのカウント値Ｃｐとから、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０を算出する。

このように図７を参照して説明した車速パルス補正ロジックによれば、画像取得時点ｔ＝ｔｇから画像認識完了時点ｔ＝ｔ１までの時間Δｔを考慮して、補正距離Ｌ０’（Ｌ１’）に基づいて画像認識部２０により要した処理時間を補償するので、車速パルスの補正精度を高めることができる。尚、同様の考え方から、車速パルスカウント部２４は、例えばデータに付されたタイムスタンプを参考にして、車輪速センサ３０の出力信号の記憶データを用いて、相対距離Ｌ０を求めるのに用いられた地物Ａに係る画像の取得時点から、相対距離Ｌ１を求めるのに用いられた地物Ｂに係る画像の取得時点までの車速パルスをカウントすることとしてもよい。

図８は、１組の地物（地物Ａ，B）の検出時点と車速パルスとの関係を示す図である。図８は、横軸に時間をとり、車速パルスの発生態様の一例を時系列で示す。図８には、地物Ａ，Bが認識された時点ｔ＝ｔ１、ｔ２が模式的に示されている。

ところで、上述の実施例では、車速パルスカウント部２４は、上述の如く、地物Ａが認識された時点ｔ＝ｔ１から地物Ｂが認識された時点ｔ＝ｔ２までの車速パルスＰ２〜Ｐｎをカウントする。しかしながら、実際には、図８に示すように、車速パルスは、パルス間隔Ｔ_ｋ（ｋ＝１，２．．．）［ｍｓ］を有するので、例えば地物Ａが認識された時点ｔ＝ｔ１がパルス間隔Ｔ_１のうちのどの時間位置にあるかによって量子化誤差が生ずる。即ち、地物が同じパルス間隔Ｔ_ｋ内で認識されたとしても、最大±１パルス分相当の誤差が生じうる。例えば、図８に示すように、地物Ａが認識された時刻がｔ＝ｔ１であり、地物Ｂが認識された時刻がｔ＝ｔ２である場合と、地物Ａが認識された時刻がｔ＝ｔ１’であり、地物Ｂが認識された時刻がｔ＝ｔ２’ である場合とで、計約２パルス分相当の誤差が生じる。

そこで、本車速パルス補正ロジックでは、図９に示すように、車速パルス補正部２６は、地物Ａが認識された時刻ｔ＝ｔ１から車速パルスＰ２が発生するまでの時間Ｔ_１Ｂと、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０(補正前)とに基づいて、以下の式により、時間Ｔ_１Ｂの間に車両が移動した距離Ｌａ（以下、「補正距離Ｌａ」という）を算出する。
Ｌａ＝Ｄ０×Ｔ_１Ｂ／Ｔ_０
ここで、Ｔ_０［ｍｓ］は、前回（ｋ＝０）のパルス間隔である。
また、同様に、車速パルス補正部２６は、車速パルスＰ２が発生してから地物Ｂが認識される時刻ｔ＝ｔ２までの時間Ｔ_ｎＡと、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０(補正前)とに基づいて、以下の式により、時間Ｔ_ｎＡの間に車両が移動した距離Ｌｂ（以下、「補正距離Ｌｂ」という）を算出する。
Ｌｂ＝Ｄ０×Ｔ_ｎＡ／Ｔ_ｎ−１
ここで、Ｔ_ｎ−１［ｍｓ］は、前回（ｋ＝ｎ−１）のパルス間隔である。

そして、車速パルス補正部２６は、以下の式を用いて、
Ｄ０＝（Ｄ−Ｌ０−Ｌａ＋Ｌ１−Ｌｂ）／Ｃｐ
相対距離算出部１８からの相対距離Ｄと、車速パルスカウント部２４からの車速パルスのカウント値Ｃｐとから、車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０（補正後）を算出する。

このように図８及び図９を参照して説明した車速パルス補正ロジックによれば、車速パルスのカウント時に必然的に生じる量子化誤差が補償されるので、車速パルスの補正精度を高めることができる。

尚、図８及び図９を参照して説明した車速パルス補正ロジックは、図７を参照して説明した車速パルス補正ロジックと組み合わせて用いることも可能である。この場合、車速パルス補正部２６は、以下の式を用いて、
Ｄ０＝（Ｄ−Ｌ０−Ｌ０’−Ｌａ＋Ｌ１＋Ｌ１’−Ｌｂ）／Ｃｐ
車速パルスの１パルス当たりの距離Ｄ０を算出すればよい(記号については上述参照)。これにより、車速パルスの補正精度を更に高めることができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、上述の実施例では、認識対象の地物として道路上に描かれたペイント（標識）を取り上げているが、認識対象の地物としては、その他、道路上に設定される各種看板標識や建造物の静止物を含んでよい。これらの地物についても、画像認識が可能であるからである。この場合、これらの地物の位置情報を、地図データベース１２に格納しておくことで、同様に、精度の高い車速パルスの補正を行うことができる。

また、上述の実施例では、車両の走行時にリアルタイムに画像認識処理が行われ、車速パルスの補正が実行されているが、画像処理結果と車速パルスのカウント値(或いは車輪速センサ３０の出力データ)を記憶しておき、事後的に補正することを可能である。

また、上述の実施例においては、車両の後部に配設されたバックカメラ２２を用いて地物の認識を行うこととしているが、車両の前部に配設されたカメラを用いて地物の認識を行うこととしてもよい。

また、上述の実施例においては、地図データベース１２を車両に搭載するものとしたが、車両と通信可能な外部センタ（サーバー）に設け、車両が外部センタにその都度通信アクセスしてその地図データベースに格納されているデータを読み出せるようにしてもよい。

本発明による車輪速パルス補正装置の主要構成の一実施例を示すシステム構成図である。 認識対象選定部１６、相対距離算出部１８、画像認識部２０、車速パルスカウント部２４、及び、車速パルス補正部２６により協働して実現される処理の流れを示すフローチャートである。 図３（Ａ）は、地物Ａを認識したときの車両の状態を模式的に示す図であり、図３（Ｂ）は、地物Ｂを認識したときの車両の状態を模式的に示す図である。 認識対象選定部１６による地物選定ロジックの一例を示す説明図である。 認識対象選定部１６による地物選定ロジックのその他の一例を示す説明図である。 地物の種類とその認識率の対応関係を示すマップである。 好ましい車速パルス補正ロジックの一例（その１）を示す説明図である。 好ましい車速パルス補正ロジックの一例（その２）を示す説明図である。 好ましい車速パルス補正ロジックの一例（その２の続き）を示す説明図である。

符号の説明

１０ 車輪速パルス補正装置
１２ 地図データベース
１４ 自車位置特定部
１６ 認識対象選定部
１８ 相対距離算出部
２０ 画像認識部
２２ 周囲画像取得部（バックカメラ）
２４ 車速パルスカウント部
２６ 車速パルス補正部
３０ 車輪速センサ

Claims (5)

1. 車輪速センサの出力パルスのカウント値から車両の走行距離又は走行速度を求める際の演算式を補正する車輪速パルス補正装置において、
   地物の位置又は地物間の距離に関する情報を格納した地物情報記憶手段と、
   走行経路上に存在する地物を画像認識する地物画像認識手段と、
   第１の地物が前記地物画像認識手段により画像認識されたときを起点して、第２の地物が前記地物画像認識手段により画像認識されるまでの車輪速センサの出力パルスをカウントする２地物間パルスカウント手段と、
   前記地物情報記憶手段に格納された地物情報に基づいて、第１の地物と第２の地物間の距離を特定する２地物間距離特定手段と、
   前記２地物間パルスカウント手段によりカウントされたカウント値と、前記２地物間距離特定手段により特定される２地物間距離との関係に基づいて、前記演算式を補正することを特徴とする、車輪速パルス補正装置。
2. 走行経路上に前記地物情報記憶手段に位置情報が格納されている地物が３つ以上存在する場合に、該３以上の地物のうちから前記第１の地物及び第２の地物を選定する地物選定手段を備える、請求項１に記載の車輪速パルス補正装置。
3. 前記地物選定手段は、該３以上の地物のうちから、認識率の高い地物を、前記第１の地物及び第２の地物として選定する、請求項２に記載の車輪速パルス補正装置。
4. 前記地物選定手段は、該３以上の地物のうちから、離間距離の大きい２つの地物を、前記第１の地物及び第２の地物として選定する、請求項２又は３に記載の車輪速パルス補正装置。
5. 前記地物選定手段は、曲率半径が所定値以上ある略走行経路上に存在する２つの地物を、前記第１の地物及び第２の地物として選定する、請求項２〜４のいずれかに記載の車輪速パルス補正装置。

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