JP2009008591A - 自車位置認識装置及び自車位置認識プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】自車両Cの過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両Cの進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物f1の認識位置から自車両Cの進路変更動作が行われた位置までの距離情報とを有する進路変更学習情報を用い、対象地物f1が画像認識された場合に、当該対象地物f1についての進路変更学習情報に基づいて、自車位置情報Pに基づく当該対象地物f1の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報により特定される進路変更交差点Nの道路情報中の位置と一致するように自車位置情報Pを補正する。
【選択図】図9
Description
地図データベースDB1は、所定の区画毎に分けられた地図情報Mが記憶されたデータベースである。図2は、地図データベースDB1に記憶されている地図情報Mの構成の例を示す図である。この図に示すように、地図情報Mは、交差点に対応する多数のノードnと、各交差点間を結ぶ道路に対応するリンクkとの接続関係により道路ネットワークを表す道路情報Raを有している。各ノードnは、緯度及び経度で表現された地図上の位置(座標)の情報を有している。各リンクkは、ノードnを介して接続されている。また、各リンクkは、その属性情報として、道路種別、リンク長、道路幅、リンク形状を表現するための形状補間点等の情報を有している。ここで、道路種別情報は、例えば、自動車専用道路、市街道路、細街路、山岳路等のように、道路を複数の種別に区分した際の道路種別の情報である。これらのリンクkの属性情報が、道路属性情報Rb(図1参照)に相当する。そして、本実施形態においては、この地図データベースDB1が、地図情報記憶手段として機能する。なお、図2においては、一つの区画の道路情報Raのみを図示し、他の区画の道路情報Raは省略して示している。
地物データベースDB2は、道路上や道路周辺に設けられた各種の地物の情報、すなわち地物情報Fが記憶されたデータベースである。図1に示すように、本実施形態においては、地物データベースDB2には、初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbの2種類の情報が記憶される。ここで、初期地物情報Faとは、地物データベースDB2に予め整備されて記憶されている複数の地物についての地物情報Fである。このような初期地物情報Faは、道路情報Raを含む地図情報Mが整備されている全ての地域の中で、大都市周辺や幹線道路等の一部の地域についてのみ整備されている。一方、学習地物情報Fbとは、後述するように、画像認識部24による対象地物の画像認識結果を用いて学習した結果として学習地物情報生成部44により生成され、地物データベースDB2に記憶される地物情報Fである。なお、以下の説明において、単に「地物情報F」というときは、これら初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbを総称するものとする。本実施形態においては、この地物データベースDB2が、地物情報記憶手段として機能する。
地物学習データベースDB3は、後述する認識地物情報生成部42により生成された認識地物情報Aを記憶するデータベースである。この地物学習データベースDB3内には、画像認識部24による認識に成功した複数の対象地物のそれぞれについての認識地物情報Aが記憶される。この地物学習データベースDB3に記憶される認識地物情報Aの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この地物学習データベースDB3が、認識地物記憶手段として機能する。
進路変更学習データベースDB4は、後述する検出動作情報生成部48により生成された検出動作情報Bを記憶するデータベースである。この進路変更学習データベースDB4内には、進路変更検出部17により検出された複数の進路変更動作のそれぞれについての検出動作情報Bが記憶される。この進路変更学習データベースDB4に記憶される検出動作情報Bの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この進路変更学習データベースDB4が、検出動作情報記憶手段として機能する。
進路変更データベースDB5は、後述する進路変更学習情報生成部50により生成された進路変更学習情報Sを記憶するデータベースである。この進路変更データベースDB5内には、進路変更検出部17により検出された複数の進路変更動作のそれぞれについての進路変更学習情報Sが記憶される。この進路変更データベースDB5に記憶される進路変更学習情報Sの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この進路変更データベースDB5が、進路変更学習情報記憶手段として機能する。
画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した自車両の周辺の画像情報Gを取得する画像情報取得手段として機能する。ここで、撮像装置11は、撮像素子を備えた車載カメラ等であって、少なくとも自車両Cの周辺の道路の路面を撮像可能な位置に設けられている。このような撮像装置11としては、例えば、図4に示すような自車両Cの後方の路面を撮像するバックカメラを用いると好適である。画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した撮像情報をフレームメモリ(不図示)などを介して所定の時間間隔で取り込む。この際の画像情報Gの取り込みの時間間隔は、例えば、10〜50ms程度とすることができる。これにより、画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した複数フレームの画像情報Gを連続的に取得することができる。ここで取得された画像情報Gは、画像認識部24へ出力される。
自車位置情報取得部16は、自車両Cの現在位置を示す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得手段として機能する。ここでは、自車位置情報取得部16は、GPS受信機13、方位センサ14、及び距離センサ15と接続されている。ここで、GPS受信機13は、GPS(Global Positioning System)衛星からのGPS信号を受信する装置である。このGPS信号は、通常1秒おきに受信され、自車位置情報取得部16へ出力される。自車位置情報取得部16では、GPS受信機13で受信されたGPS衛星からの信号を解析し、自車両Cの現在位置(座標)、進行方位、移動速度等の情報を取得することができる。方位センサ14は、自車両Cの進行方位又はその進行方位の変化を検出するセンサである。この方位センサ14は、例えば、ジャイロスコープや、地磁気センサ等により構成される。そして、方位センサ14は、その検出結果を自車位置情報取得部16へ出力する。距離センサ15は、自車両Cの車速や移動距離を検出するセンサである。この距離センサ15は、例えば、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、自車両Cの加速度を検知するヨー・Gセンサ及び検知された加速度を積分する回路等により構成される。そして、距離センサ15は、その検出結果としての車速及び移動距離の情報を自車位置情報取得部16へ出力する。また、本実施形態においては、方位センサ14及び距離センサ15は、その検出結果を、進路変更検出部17へも出力する。
進路変更検出部17は、自車両Cの進路変更動作を検出する進路変更動作検出手段として機能する。図1に示すように、進路変更検出部17は、自車両Cの各部に設けられた各種センサからの信号の入力を受けて自車両Cの進路変更動作を検出する。進路変更検出部17に信号を出力する各種センサとしては、上述した方位センサ14及び距離センサ15のほか、例えば、ステアリングセンサ19や加速度センサ20等がある。ここで、ステアリングセンサ19は、自車両Cの運転者によるステアリング操作を検出するセンサであり、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。また、加速度センサ20は、自車両Cの進行方向や横方向の加速度を検出するセンサである。
道路情報取得部23は、自車位置情報取得部16で取得された自車位置情報Pに基づいて、自車両Cの周辺の道路情報Raを地図データベースDB1から抽出して取得する道路情報取得手段として機能する。すなわち、道路情報取得部23は、自車位置情報取得部16、進路変更挙動検出部17の進路変更情報生成部18、自車位置情報補正部51、及びナビゲーション用演算部27等において必要とする範囲の自車両Cの周辺の道路情報Raを地図データベースDB1から抽出し、当該各部へ出力する。
画像認識部24は、画像情報取得部12で取得された画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。本実施形態においては、画像認識部24は、道路の路面に設けられた道路標示を対象地物として画像認識処理を行う。具体的には、画像認識部24は、対象地物の画像認識に際しては、画像情報Gに対して二値化処理やエッジ検出処理等を行い、当該画像情報Gに含まれている対象地物(道路標示)の輪郭情報を抽出する。その後、画像認識部24は、抽出された地物の輪郭情報と、対象地物となり得る各種地物の形態の特徴量とのパターンマッチングを行うことにより、画像情報Gに含まれる対象地物の画像を抽出する。また、画像認識部24は、抽出された地物の輪郭情報と特徴量がマッチングする地物の地物種別を、画像情報Gに含まれる対象地物の地物種別として認識する。そして、画像認識部24は、パターンマッチングに成功した場合に対象地物の画像認識に成功したと判定する。一方、画像認識部24は、画像情報Gについて画像認識処理を行った結果、パターンマッチングに失敗した場合には、対象地物の画像認識に失敗したと判定する。
ナビゲーション用演算部27は、自車位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの経路案内、目的地検索等のナビゲーション機能を実行するためにアプリケーションプログラム28に従って動作する演算処理手段である。ここで、アプリケーションプログラム28は、自車位置情報P、地図情報M、進路変更学習情報S、及び地物情報F等を参照して、ナビゲーション用演算部27に各種のナビゲーション機能を実行させる。例えば、ナビゲーション用演算部27は、自車位置情報Pに基づいて地図データベースDB1から自車両C周辺の地図情報Mを取得して表示入力装置29の表示画面に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自車位置情報Pに基づいて自車位置マークを重ね合わせて表示する処理を行う。また、ナビゲーション用演算部27は、地図データベースDB1に記憶された地図情報Mに基づいて、所定の出発地から目的地までの経路探索を行う。更に、ナビゲーション用演算部27は、探索された出発地から目的地までの経路と自車位置情報Pとに基づいて、表示入力装置29及び音声出力装置30の一方又は双方を用いて、運転者に対する経路案内を行う。表示入力装置29は、液晶表示装置等の表示装置とタッチパネルや操作スイッチ等の入力装置が一体となったものである。音声出力装置30は、スピーカ等を有して構成されている。本実施形態においては、ナビゲーション用演算部27、表示入力装置29、及び音声出力装置30が、本発明における案内情報出力手段31として機能する。
認識位置情報取得部41は、画像認識部24により画像認識に成功した対象地物について、当該対象地物の認識位置を表す認識位置情報を取得する認識位置情報取得手段として機能する。本実施形態においては、認識位置情報取得部41は、まず、画像認識部24による画像認識処理において、対象地物の画像認識に成功したか否かを監視する。そして、画像認識部24により、対象地物の画像認識に成功した場合には、認識位置情報取得部41は、当該画像認識結果と、自車位置情報取得部16により取得された自車位置情報Pとに基づいて当該対象地物の認識位置を導出する。ここでは、認識位置情報取得部41は、認識に成功した対象地物の画像を含む画像情報Gを取得した際の自車位置情報Pを、当該対象地物の認識位置情報として取得する。このように取得される対象地物の認識位置情報は、自車位置情報Pを基準として導出されるため、自車位置情報Pが有する誤差を反映した位置の情報となる。
認識地物情報生成部42は、画像認識部24により画像認識に成功した対象地物について、地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報と、認識位置情報取得部41により取得された当該対象地物の認識位置情報とを含む認識地物情報Aを生成する認識地物情報生成手段として機能する。そして、認識地物情報生成部42は、生成した認識地物情報Aを地物学習データベースDB3に記憶する。以下、認識地物情報生成部42が行う処理の詳細について、図5及び図6を用いて説明する。図5は、対象地物の画像認識結果に基づく地物情報Fの学習処理の概要を説明するための説明図である。そして、図5(a)は、自車両Cが走行する実際の道路に設けられた道路標示(対象地物)の一例である。この例では、画像認識部24は、速度標示の「30」の文字を対象地物f1としての画像認識することになる。図5(b)は、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aの一例である。図5(c)は、地物学習データベースDB3に記憶された学習結果が反映された地物データベースDB2の一例である。
推測位置判定部43は、地物学習データベースDB3に記憶された各対象地物についての複数の前記認識位置情報を統計的に処理して求めた推測位置情報を取得する推測位置情報取得手段として機能する。そのため、推測位置判定部43は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースDB3に記憶された、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aに基づいて、図5に示すように、当該対象地物についての推測認識位置paを判定し、当該推測認識位置paを当該対象地物の道路上の位置に変換することにより当該対象地物の推測位置pgを判定する処理を行う。本実施形態においては、推測位置判定部43は、まず、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aの分布に基づいて、当該分布の代表値を当該対象地物についての推測認識位置paとして判定する。ここでは、分布の代表値として最頻値を用いる。すなわち、推測位置判定部43は、各対象地物についての認識地物情報Aとしての学習値が、最初に所定の学習しきい値T1以上となった位置範囲を代表する位置を、当該対象地物についての推測認識位置paと判定する。一例として、図5の例における対象地物f1の推測認識位置paを判定する場合の判定方法について説明する。図6に示すように、対象地物f1についての認識地物情報Aとしての学習値は、位置範囲a4において最初に学習しきい値T1以上となっている。したがって、推測位置判定部43は、位置範囲a4を代表する位置、例えば位置範囲a4の中央位置pa4を、対象地物f1の推測認識位置paと判定する。
学習地物情報生成部44は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースDB3に記憶された同じ対象地物についての複数の認識地物情報Aに基づいて、当該対象地物の学習結果を表す学習地物情報Fbを生成する学習地物情報生成手段として機能する。ここで、学習地物情報Fbは、複数の認識地物情報Aに示される同じ対象地物についての地物属性情報と、推測位置判定部43により当該対象地物についての複数の認識位置情報Aを統計的に処理して求めた、当該対象地物の推測位置pgを表す推測位置情報とを含んで構成される。すなわち、学習地物情報生成部44は、推測位置判定部43により取得された各対象地物の推測位置pgを表す推測位置情報と、当該対象地物についての認識地物情報Aに含まれる地物属性情報とを関連付けて学習地物情報Fbを生成する。またこの際、学習地物情報生成部44は、各学習地物情報Fbの地物属性情報として、各地物を他の地物と識別するための識別情報(地物ID)を付与する。これにより、学習地物情報Fbは、初期地物情報Faと同様に、位置情報及びそれに関連付けられた地物属性情報を備えた情報として生成される。そして、この学習地物情報生成部44で生成された学習地物情報Fbは、地物データベースDB2に記憶される。本実施形態においては、図5(c)に示すように、学習地物情報Fb1が、学習地物情報生成部44により生成され、地物データベースDB2に記憶されている。なお、この図に表されている黒い四角形「■」は、学習地物情報Fb1の位置情報が示す対象地物f1の推測位置pgを表している。
関係情報生成部45は、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、当該検出された自車両Cの進路変更動作と、当該進路変更動作の検出より前に画像認識部24により認識された対象地物との関係を表す関係情報Br(図7参照)を取得する関係情報取得手段として機能する。ここで、関係情報生成部45は、自車両Cの移動距離を検出する移動距離検出手段としての距離センサ15、及び自車両Cの現在位置を表す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得部16の少なくとも一方からの情報に基づいて関係情報Brを取得する。そのため、本実施形態においては、関係情報生成部45は、図1に示すように、距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47を有して構成されている。そこで、以下に、これら距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47が行う処理の詳細について説明する。
距離情報生成部46は、進路変更検出部17による自車両Cの進路変更動作の検出より前に画像認識部24により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両Cの進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報Bc(図7(b)参照)を取得する距離情報取得手段として機能する。すなわち、距離情報生成部46は、図7(a)の例に示すように、画像認識部24により対象地物f1が認識された後に、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、当該対象地物の認識位置から当該進路変更動作の検出位置までの距離である地物−進路変更間距離Lを検出して距離情報Bcを生成する。そのため、本実施形態においては、距離情報生成部46は、距離センサ15により検出される自車両Cの移動距離の情報を用いて、地物−進路変更間距離Lを検出する。
地物特定情報生成部47は、画像認識部24により認識された対象地物を特定するための地物特定情報Bbを生成する地物特定情報生成手段として機能する。すなわち、地物特定情報生成部47は、図7(a)の例に示すように、画像認識部24により対象地物f1が認識された後に、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された場合に、当該認識された対象地物f1を特定するための地物特定情報Bbを生成する。本実施形態においては、地物特定情報Bbは、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを特定するための識別情報(図7(b)の例では地物ID(ID=××××))としている。すなわち、地物特定情報生成部47は、画像認識部24により対象地物f1が認識された後、当該認識された対象地物f1についての認識地物情報Aが認識地物情報生成部42により生成され、地物学習データベースDB3に記憶される際に、当該認識地物情報Aを特定するための識別情報を取得する。そして、地物特定情報生成部47は、当該識別情報を地物特定情報Bbとして生成する。これにより、後述する検出動作情報B又は進路変更学習情報Sに含まれる地物特定情報Bbに基づいて、地物学習データベースDB3に記憶された認識地物情報Aを参照することにより、検出動作情報B又は進路変更学習情報Sに示される対象地物の地物属性や認識位置を特定することが可能となる。
検出動作情報生成部48は、進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報Baと、当該進路変更動作について距離情報生成部46により取得された距離情報Bcとを含む検出動作情報Bを生成する検出進路変更動作生成手段として機能する。本実施形態においては、検出動作情報Bは、更に地物特定情報Bbを含んでいる。上記のとおり、進路変更情報Baは、進路変更検出部17により自車両Cの進路変更動作が検出された際に進路変更情報生成部18により生成される。また、関係情報Brを構成する距離情報Bc及び地物特定情報Bbは、関係情報生成部45の距離情報生成部46及び地物特定情報生成部47により生成される。そこで、検出動作情報生成部48は、これらの進路変更情報Baと距離情報Bcを含む関係情報Brとを関連付けて検出動作情報Bを生成する。そして、検出動作情報生成部48は、生成した検出動作情報Bを進路変更学習データベースDB4に記憶する。
平均距離判定部49は、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値を判定し、平均距離情報Scを生成する。本実施形態においては、平均距離判定部49は、ある一つの進路変更動作について進路変更情報Ba及び地物特定情報Bbを共通として一つにまとめて記憶された検出動作情報Bの複数の距離情報Bcについて平均値を判定する。そして、判定された同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値を、平均距離情報Scとして生成する。図7(c)に示される進路変更学習情報Sの例では、平均距離情報Scは、図7(b)の例に示される一つの進路変更動作(「左折」)についての検出動作情報Bの複数の距離情報Bcの全ての値の平均値(「100.1〔m〕」)となっている。そして、このように平均距離判定部49により生成される平均距離情報Scと、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに共通する地物特定情報Bbとにより、本発明における統計的関係情報Srが構成される。よって、本実施形態においては、平均距離判定部49は、複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の関係情報Brを統計的に処理して求めた統計的関係情報Srを生成する統計的関係情報生成手段として機能する。
進路変更学習情報生成部50は、進路変更学習データベースDB4に記憶された検出動作情報Bに基づいて、対象地物と関係付けられた自車両Cの過去の進路変更動作の学習結果を表す進路変更学習情報Sを生成する進路変更学習情報生成手段として機能する。本実施形態においては、進路変更学習情報生成部50は、基本的に、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより進路変更学習データベースDB4に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに基づいて進路変更学習情報Sを生成する。そして、進路変更学習情報Sは、自車両Cの進路変更動作が行われた進路変更交差点Nを特定可能な進路変更情報Baと、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両Cの進路変更動作が行われた位置までの距離情報としての平均距離情報Scを含む統計的関係情報Srと、を有して構成される。したがって、この進路変更学習情報Sは、ある一つの進路変更動作についての複数の検出動作情報Bについて共通の進路変更情報Ba及び地物特定情報Bbと、当該進路変更動作についての複数の検出動作情報Bに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Bcの平均値である平均距離情報Scとを関連付けた情報として構成される。図7(c)に示される例では、進路変更学習情報Sは、態様情報Bdが「左折」であって、交差点特定情報Beが「ID=○○○○→ID=△△△△」である進路変更動作を内容とする一つの進路変更情報Baと、「ID=××××」の識別情報を内容とする地物特定情報Bbと、これらに関連付けられた「100.1〔m〕」を内容とする平均距離情報Scとにより構成されている。そして、進路変更学習情報生成部50は、生成した進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5に記憶する。
このナビゲーション装置1に含まれる自車位置認識装置2は、以上のようにして生成された進路変更学習情報Sを用いて、自車位置情報補正部51により、自車位置情報取得部16で取得された自車位置情報Pの補正を行う。すなわち、自車位置情報補正部51は、画像認識部24により対象地物が認識された場合に、進路変更データベースDB5に記憶された当該対象地物についての進路変更学習情報Sに基づいて、自車位置情報Pを補正する自車位置補正手段として機能する。そのため、本実施形態においては、自車位置情報補正部51は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5から抽出する学習情報抽出部52と、抽出された進路変更学習情報Sと道路情報Raとに基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う第一補正処理部53とを有している。また、本実施形態においては、自車位置情報補正部51は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sが存在しない場合等に、対象地物の画像認識結果に基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う第二補正処理部54も有している。以下では、自車位置情報補正部51のこれらの各部の構成についてそれぞれ説明する。
学習情報抽出部52は、画像認識部24により対象地物が画像認識された際に、当該認識された対象地物についての進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5から抽出して取得する進路変更学習情報抽出手段として機能する。そのため、学習情報抽出部52は、自車両Cの走行中、画像認識部24により対象地物の画像認識に成功するか否かを監視する。そして、対象地物の画像認識に成功した場合には、進路変更データベースDB5を検索し、当該対象地物についての進路変更学習情報Sを抽出する。進路変更データベースDB5内における、当該対象地物についての進路変更学習情報Sの検索は、各進路変更学習情報Sに含まれる地物特定情報Bbに基づいて行われる。すなわち、画像認識部24において対象地物の画像認識に成功した場合には、地物属性情報生成部25において地物属性情報が生成される。そこで、学習情報抽出部52は、当該生成された地物属性情報に基づいて、地物属性が一致する地物情報Fを地物データベースDB2から抽出する。そして、学習情報抽出部52は、当該地物情報Fの識別情報(地物ID)と一致する識別情報の地物特定情報Bbを有する進路変更学習情報Sを、進路変更データベースDB5内で検索して抽出する。この学習情報抽出部52により抽出された進路変更学習情報Sが、第一補正処理部53において自車位置情報Pの補正に用いられる。
第一補正処理部53は、学習情報抽出部52により抽出された進路変更学習情報Sと道路情報Raとに基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う補正処理手段として機能する。すなわち、第一補正処理部53は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sに含まれる進路変情報Ba及び平均距離情報Scに基づいて、当該対象地物が認識された際の自車位置情報Pに基づく当該対象地物の認識位置から平均距離情報Scに示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報Baにより特定される進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置と一致するように自車位置情報Pを補正する。このような第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正処理の具体例について、図8及び図9を用いて以下に説明する。なお、図8は、第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正を行わない場合の自車両C及び自車位置情報Pの軌跡を示し、図9は、第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正を行った場合の自車両C及び自車位置情報Pの軌跡を示している。
第二補正処理部54は、画像認識部24により認識された対象地物についての進路変更学習情報Sが存在しない場合等に、対象地物の画像認識結果に基づいて自車位置情報Pを補正する処理を行う補正処理手段として機能する。すなわち、第二補正処理部54は、画像認識部24による対象地物の画像認識処理の結果と、当該対象地物についての地物データベースDB2に記憶された地物情報Fとに基づいて自車位置情報Pを補正する。具体的には、第二補正処理部54は、まず、画像認識部24による画像認識処理の結果と、撮像装置11の取付位置、取付角度、及び画角等とに基づいて、対象地物の画像を含む画像情報Gの取得時における自車両Cと対象地物との位置関係を演算する。次に、第二補正処理部54は、画像認識部24により認識された対象地物についての地物情報Fを地物データベースDB2から抽出する。そして、第二補正処理部54は、この自車両Cと対象地物との位置関係の演算結果と、当該対象地物についての地物情報Fに含まれる当該対象地物の位置情報とに基づいて、自車両Cの進行方向における対象地物の位置情報(地物情報F)を基準とする高精度な自車両Cの位置情報を演算して取得する。そして、第二補正処理部54は、このようにして取得した高精度な自車両Cの位置情報に基づいて、自車位置情報取得部16で取得した自車位置情報Pを補正する。その結果、自車位置情報取得部16は、このような補正後の高精度な自車位置情報Pを取得する。
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1に含まれる自車位置認識装置2において実行される自車両Cの進路変更動作の学習処理の手順(進路変更動作の学習プログラム)について説明する。図10は、本実施形態に係る進路変更動作学習処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図11は、本実施形態において、図10に示す進路変更動作の学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置1が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する進路変更動作の学習プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、進路変更動作の学習処理の全体の手順について説明する。
図10に示すように、自車位置認識装置2では、まず、自車位置情報取得部16により自車位置情報Pを取得する(ステップ#01)。次に、画像情報取得部12により、撮像装置11により撮像した自車両Cの周辺の画像情報Gを取得する(ステップ#02)。その後、画像認識部24により、画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う(ステップ#03)。このステップ#03により対象地物が認識されなかった場合には(ステップ#04:No)、処理はステップ#01へ戻り、再び自車位置情報P及び画像情報Gの取得を行う。そして、ステップ#03により画像情報Gに含まれる対象地物を認識した場合には(ステップ#04:Yes)、地物学習処理を実行する(ステップ#05)。この地物学習処理の手順については、後に図11に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。
次に、本実施形態に係る進路変更動作の学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順について説明する。図10のステップ#05の地物学習処理では、図11に示すように、まず、認識位置情報取得部41により、図10のステップ#03で認識した対象地物の認識位置情報を自車位置情報Pに基づいて取得する(ステップ#21)。次に、認識地物情報生成部42により、学習値の情報を有する認識地物情報Aを生成する(ステップ#22)。すなわち、上記のとおり、認識地物情報Aは、対象地物の認識時に地物属性情報生成部25により生成された当該対象地物の地物属性情報と、ステップ#21で取得された当該対象地物の認識位置情報に基づく位置範囲毎の学習値の情報とが関連付けられて構成される。そして、例えば図5(b)に示すように、このような学習値の情報を有する認識地物情報Aを地物学習データベースDB3に記憶する(ステップ#23)。ここで、地物学習データベースDB3に記憶された当該対象地物についての認識地物情報Aの学習値が、所定の学習しきい値T1未満である場合には(ステップ#24:No)、処理はそのまま終了する。
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1に含まれる自車位置認識装置2において実行される自車位置認識処理の手順(自車位置認識プログラム)について説明する。図12は、本実施形態に係る自車位置認識処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図13は、本実施形態において、図12のステップ#37の自車位置情報補正処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア(プログラム)或いはその両方により実行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置1が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する自車位置認識プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、自車位置認識処理の全体の手順について説明する。
図12に示すように、自車位置認識装置2における自車位置認識処理では、まず、自車位置情報取得部16により自車位置情報Pを取得する(ステップ#31)。次に、道路情報取得部23により、ステップ#31で取得された自車位置情報Pに基づいて、自車両Cの周辺の道路情報Raを地図データベースDB1から抽出して取得する(ステップ#32)。その後、画像情報取得部12により、撮像装置11により撮像した自車両Cの周辺の画像情報Gを取得する(ステップ#33)。そして、画像認識部24により、画像情報Gに含まれる対象地物の画像認識処理を行う(ステップ#34)。このステップ#34により対象地物が認識されなかった場合には(ステップ#35:No)、処理はステップ#31へ戻り、再び自車位置情報P及び画像情報G等の取得を行う。そして、ステップ#34により画像情報Gに含まれる対象地物を認識した場合には(ステップ#35:Yes)、自車位置情報補正部51の学習情報抽出部52により、当該認識された対象地物についての進路変更学習情報Sを進路変更データベースDB5から抽出して取得する(ステップ#36)。そして、ステップ#36で取得した進路変更学習情報Sに基づいて、自車位置情報補正部51の第一補正処理部53により、自車位置情報Pを補正する処理を行う(ステップ#37)。この第一補正処理部53による自車位置情報Pの補正処理の手順については、後に図13に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。以上で、自車位置認識装置2における自車位置認識処理の手順を終了する。
次に、自車位置情報補正部51による、自車位置情報補正処理の手順について説明する。図12のステップ#37の自車位置情報補正処理では、図13に示すように、まず、ステップ#36で取得した進路変更学習情報Sに含まれる進路変情報Ba及び平均距離情報Sc(図7(c)参照)を取得する(ステップ#41)。次に、進路変情報Baにより特定される進路変更交差点Nの道路情報Ra中の位置の情報を取得する(ステップ#42)。図9の例においては、ステップ#32で取得された道路情報Ra中における進路変更交差点Nに対応するノードn(ID=○×○×)の位置の情報が、進路変情報Baに含まれる交差点特定情報Beと道路情報Raとに基づいて取得される。その後、自車位置情報Pに示される自車位置が進路変更交差点N上に到達したか否かの判断(ステップ#43)、及び、対象地物の認識位置からの自車両Cの移動距離が平均距離情報Scに示される距離に到達したか否かの判断(ステップ#44)を行う。ここで、ステップ#43の判断は、自車位置情報Pに示される自車位置が、ステップ#42で取得された進路変更交差点Nに対応するノードn(ID=○×○×)の道路情報Ra中での位置に一致したか否かに基づいて行う。また、ステップ#44の判断は、ステップ#35で対象地物の画像認識に成功した際の当該対象地物の認識位置を始点として距離センサ15により検出される自車両Cの移動距離が、ステップ#42で取得された平均距離情報Scに示される距離以上となったか否かに基づいて行う。
2:自車位置認識装置
12:画像情報取得部(画像情報取得手段)
16:自車位置情報取得部(自車位置情報取得手段)
17:進路変更検出部(進路変更動作検出手段)
23:道路情報取得部(道路情報取得手段)
24:画像認識部(画像認識手段)
28:アプリケーションプログラム
31:案内情報出力手段
46:距離情報生成部(距離情報取得手段)
50:進路変更学習情報生成部(進路変更学習情報生成手段)
51:自車位置情報補正部(自車位置情報補正手段)
DB1:地図データベース(地図情報記憶手段)
DB2:地物データベース(地物情報記憶手段)
DB4:進路変更学習データベース(検出動作情報記憶手段)
DB5:進路変更データベース(進路変更学習情報記憶手段)
C:自車両
G:画像情報
P:自車位置情報
M:地図情報
Ra:道路情報
n:ノード
k:リンク
F:地物情報
f1:対象地物
B:検出動作情報
Ba:進路変更情報
Bc:距離情報(検出動作情報が含む距離情報)
S:進路変更学習情報
Sc:平均距離情報(進路変更学習情報が有する距離情報)
Claims (10)
- 自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
道路情報を取得する道路情報取得手段と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、
自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段と、
前記画像認識手段により前記対象地物が認識された場合に、当該対象地物についての前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正手段と、
を備える自車位置認識装置。 - 前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、前記自車位置情報に示される自車位置が前記進路変更交差点上に到達した後、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行するまでの間、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に停止させて前記自車位置情報を補正する請求項1に記載の自車位置認識装置。
- 前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行した際に、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に移動させて前記自車位置情報を補正する請求項1又は2に記載の自車位置認識装置。
- 前記道路情報は、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す情報であり、
前記進路変更情報は、前記進路変更動作の際に自車両が通行したリンクの経路の情報、及び前記進路変更動作が行われた交差点に対応するノードの情報の一方又は双方を含む請求項1から3のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。 - 前記道路情報取得手段は、前記自車位置情報に基づいて、自車両の周辺の前記道路情報を所定の地図情報記憶手段から取得する請求項1から4のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
- 自車両の進路変更動作を検出する進路変更検出手段と、
前記進路変更検出手段による自車両の進路変更動作の検出より前に前記画像認識手段により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、
前記進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作について前記距離情報取得手段により取得された前記距離情報とを含む検出動作情報を記憶する検出動作情報記憶手段と、
同じ進路変更動作が複数回検出されることにより前記検出動作情報記憶手段に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の前記検出動作情報に基づいて、前記進路変更学習情報を生成する進路変更学習情報生成手段と、を備え、
前記進路変更学習情報生成手段により生成された前記進路変更学習情報が、前記進路変更学習情報記憶手段に記憶される請求項1から5のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。 - 複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報が記憶された地物情報記憶手段と、前記自車位置情報に基づいて、前記地物情報記憶手段から自車両の周辺の前記地物情報を取得する地物情報取得手段と、を更に備え、
前記画像認識手段は、前記地物情報に基づいて、前記画像情報に含まれる対象地物の認識処理を行う請求項1から6のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。 - 前記対象地物は、道路の路面に設けられた道路標示である請求項1から7の何れか一項に記載の自車位置認識装置。
- 請求項1から8のいずれか一項に記載の自車位置認識装置と、
前記道路情報を含む地図情報が格納された地図情報記憶手段と、
前記地図情報及び前記自車位置認識装置により認識された前記自車位置情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、
前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、
を備えるナビゲーション装置。 - 自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得ステップと、
道路情報を取得する道路情報取得ステップと、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、
前記画像認識ステップにより前記対象地物が認識された場合に、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段から、前記認識された対象地物についての前記進路変更学習情報を取得する進路変更学習情報取得ステップと、
前記進路変更学習情報取得ステップにより取得した前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正ステップと、
をコンピュータに実行させる自車位置認識プログラム。
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