JP2009156784A - 地物情報収集装置及び地物情報収集プログラム、並びに自車位置認識装置及びナビゲーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】工事によって地物の位置が移動され或いは地物の種別が変更された場合等であっても、工事後の地物情報を迅速に収集することが可能な地物情報収集装置等を提供する。
【解決手段】自車両の周辺の画像情報Ｇに含まれる地物の画像認識処理を行う地物画像認識手段１８と、工事区間の情報を含む工事情報Ｗを取得する工事情報取得手段３１と、取得した工事情報Ｗを記憶する工事情報記憶手段ＤＢ３と、既に記憶された工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報Ｗが示す工事の終了を判定する工事終了判定手段３６と、工事の終了が判定された場合には、当該工事情報Ｗに係る工事区間において地物画像認識手段１８に地物の画像認識処理を行わせ、その画像認識結果と自車位置情報Ｐとに基づいて、画像認識された地物の位置情報及び属性情報を含む学習地物情報Ｆｂを生成する地物学習手段４１と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両に搭載した撮像装置等から取得した画像情報に含まれる地物を画像認識して地物の情報を収集する地物情報収集装置及び地物情報収集プログラム、並びにそれらを用いた自車位置認識装置及びナビゲーション装置に関する。

近年の撮像装置や画像認識技術の向上に伴って、車載カメラにより自車両の周辺を撮像して得られる画像情報の画像認識処理を行い、画像認識結果に示される自車両の周辺状況に基づいて、自車両の現在位置を表す自車位置情報の補正を行う技術が開発されるようになってきた。例えば下記の特許文献１に記載された自車位置認識装置は、自車両に搭載された撮像装置により取得した画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行うとともに、その画像認識結果と予めデータベースに記憶された当該対象地物の地物情報とを照合することにより、ＧＰＳ信号や自律航法により取得した自車位置情報を補正し、高精度な自車位置情報を取得できる構成となっている。

ところで、このような自車位置認識装置による自車位置情報の補正を行うためには、高精度な地物情報のデータベースを整備することが必要となる。このような地物情報を収集するために、車両に搭載した撮像装置等から取得した車両周辺の画像情報に含まれる地物の画像認識結果に基づいて、地物情報を収集する装置が知られている（例えば、下記の特許文献２及び３参照）。なお、これらの特許文献に記載された装置は、いずれも、道路に設置された交通標識や道路交通情報表示板を対象地物とするものである。そして、これらの装置は、車両に搭載された撮像装置により取得した画像情報に含まれる対象地物の画像認識を行い、その認識結果から抽出された標識情報等の地物情報を、位置情報や区間情報と関連付けて地図データベースに記憶する。この際、地物情報と関連付けられる位置情報や区間情報は、ナビゲーション装置において一般的に用いられているＧＰＳ受信機、ジャイロ、車速センサ等からの情報に基づいて決定されている。これにより、これらの装置では、地物情報のデータベースが作成され、それに基づく経路探索や運転支援等が可能となっている。

特開２００７−２７１５６８号公報 特開２００６−０３８５５８号公報 特開２００６−２７５６９０号公報

上記特許文献１に記載された自車位置認識装置では、予め整備されてデータベースに記憶された地物情報に含まれる地物の位置情報を基準とし、地物の画像認識結果に基づく自車両と当該地物との位置関係を用いて自車位置情報を補正することができるので、自車位置を非常に高精度に特定することができるという利点がある。しかしながら、このような自車位置認識装置では、データベースに記憶された地物情報を基準として用いるために、道路工事等によって実際の地物の位置が地物情報に示される位置と異なる位置に移動した場合等には、自車位置情報を補正したために逆に自車位置の誤差を拡大することになる場合も有り得る。

そこで、道路工事等があった場合には、データベースに記憶された地物情報を修正することが必要となる。しかし、ナビゲーション装置におけるデータベースの更新間隔は通常１年毎であるため、道路工事等に伴う地物情報の修正に迅速に対応することは困難である。そのため、車両に搭載した撮像装置等から取得した車両周辺の画像情報に含まれる地物の画像認識結果に基づいて、地物情報を収集してデータベースに反映させることが考えられるが、これまで、道路工事等に伴って地物の位置が移動され或いは種別が変更された場合等における地物情報の修正のために、地物情報を収集する技術は存在しなかった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、工事によって地物の位置が移動され、或いは地物の種別が変更された場合等であっても、工事後の地物情報を迅速に収集することが可能な地物情報収集装置及び地物情報収集プログラム、並びにそれらを用いた自車位置認識装置及びナビゲーション装置を提供することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る地物情報収集装置の特徴構成は、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、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地物の画像認識処理を行う地物画像認識手段と、工事区間の情報を含む工事情報を取得する工事情報取得手段と、前記工事情報取得手段により取得した前記工事情報を記憶する工事情報記憶手段と、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報が示す工事の終了を判定する工事終了判定手段と、前記工事終了判定手段により工事の終了が判定された場合には、当該工事情報に係る工事区間において前記地物画像認識手段に地物の画像認識処理を行わせ、その画像認識結果と前記自車位置情報とに基づいて、画像認識された地物の位置情報及び属性情報を含む学習地物情報を生成する地物学習手段と、を備える点にある。

この特徴構成によれば、取得した工事情報を工事情報記憶手段に記憶しておき、当該記憶された既存の工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に工事の終了を判定し、工事が終了している場合には、地物の画像認識結果と自車位置情報とに基づいて地物の位置及び属性を学習して学習地物情報を生成する。そのため、過去に工事が行われた区間を適切に認識し、当該区間を対象として地物の学習を行うことができる。したがって、工事によって地物の位置が移動され、或いは地物の種別が変更された場合等であっても、工事後の地物情報を迅速に収集することが可能となる。

ここで、前記工事情報取得手段は、自車両の外部に設置された発信装置から前記工事情報を受信する工事情報受信手段を含む構成とすると好適である。

この構成によれば、自車両の外部に設置された発信装置から工事情報が発信されている場合に、その情報を受信して適切に工事情報を取得することが可能となる。

また、前記工事情報取得手段は、前記画像情報取得手段により取得された前記画像情報に含まれる工事シンボルの画像認識処理を行う工事画像認識手段と、この工事画像認識手段による工事シンボルの画像認識結果に基づいて前記工事情報を生成する工事情報生成手段と、を含む構成とすると好適である。

この構成によれば、画像情報取得手段により取得された自車両の周辺の画像情報に基づいて、適切に工事情報を取得することが可能となる。

ここで、前記工事画像認識手段は、前記工事シンボルとして、工事案内看板、工事用フェンス、工事用バリケード、保安灯、コーン、及び工事案内人形の少なくとも一つの画像認識処理を行う構成とすると好適である。

この構成によれば、工事が行われている現場に高い確率で設置される工事シンボルを画像認識処理の対象とすることができるので、工事情報を適切に取得できる可能性を高くすることが可能となる。

また、前記工事情報生成手段は、前記工事シンボルの認識位置を基準とする所定区間を、前記工事情報に含まれる前記工事区間の情報として設定する構成とすると好適である。

この構成によれば、工事シンボルの画像認識結果から工事区間を特定できたか否かに関わらず、適切に工事区間の情報を取得することが可能となる。

また、前記工事情報生成手段は、連続する複数フレームの画像情報に工事シンボルが含まれていた場合に、自車両の前方の画像情報に含まれる最初の工事シンボルの認識位置を基準として前記工事区間の始点を設定し、自車両の後方の画像情報に含まれる最後の工事シンボルの認識位置を基準として前記工事区間の終点を設定する構成とすると好適である。

この構成によれば、連続する複数フレームの画像情報に工事シンボルが含まれていた場合に、自車両の前方及び後方の画像情報に対する画像認識結果に基づいて、適切に工事区間の始点及び終点を設定し、工事区間の情報を取得することが可能となる。

また、前記工事情報生成手段は、前記工事画像認識手段により前記工事シンボルとして工事案内看板を画像認識した場合であって、当該工事案内看板の画像認識結果に基づいて工事区間を認識できた場合には、当該工事区間の認識結果に従って前記工事情報に含まれる工事区間の情報を設定する構成とすると好適である。

この構成によれば、工事シンボルが工事案内看板である場合であって、その画像認識結果に基づいて工事区間を特定できる場合に、適切に工事区間の情報を取得することが可能となる。

また、前記工事終了判定手段は、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、前記工事情報取得手段によって同じ工事区間を含む工事情報を取得しなかった場合に、当該工事情報が示す工事が終了したと判定する構成とすると好適である。

この構成によれば、工事情報取得手段による工事情報の取得状況を利用して、工事情報記憶手段に記憶された既存の工事情報に係る工事の終了を適切に判定することが可能となる。

また、前記工事情報が工事期間の情報を含む場合には、前記工事終了判定手段は、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報に係る工事期間が終了している場合に、当該工事情報が示す工事が終了したと判定する構成とすると好適である。

この構成によれば、工事情報に含まれる工事期間の情報に基づいて、工事情報記憶手段に記憶された既存の工事情報に係る工事の終了を適切に判定することが可能となる。

また、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行しないまま所定期間が経過した際に、当該工事情報を前記工事情報記憶手段から消去する構成とすると好適である。

この構成によれば、工事情報記憶手段に記憶された工事情報が、工事終了判定手段による終了判定が行われないまま消去されずに残り続けることを防止できるので、工事情報記憶手段に記憶される工事情報の量が過大になることを抑制することができる。

また、前記地物学習手段は、前記自車位置情報に基づいて求められる、前記地物画像認識手段による地物の認識位置を表す認識位置情報を、当該地物の属性情報と関連付けて記憶する認識結果記憶手段と、同じ地物が複数回画像認識されることにより前記認識結果記憶手段に記憶された、同じ地物についての複数の前記認識位置情報に基づいて、当該地物の推測位置を判定する推測位置判定手段と、前記推測位置判定手段により判定された各地物の推測位置を表す位置情報と当該地物の属性情報とを関連付けて学習地物情報を生成する学習地物情報生成手段と、を備える構成とすると好適である。

この構成によれば、同じ地物が複数回画像認識されることにより認識結果記憶手段に記憶された、同じ地物についての複数の認識位置情報に基づいて、当該地物の推測位置が判定され、その推測位置を位置情報として有する学習地物情報が生成される。したがって、それぞれの認識位置情報が示す対象地物の認識位置に誤差が含まれる場合であっても、複数の認識位置情報を用いて推測位置を判定することにより誤差を平均化することができるので、学習地物情報に含まれる地物の位置情報の精度を高めることができる。

また、複数の地物について予め整備された位置情報及び属性情報を含む初期地物情報を記憶する地物データベースを更に備え、前記地物学習手段は、前記地物画像認識手段に対して、前記工事区間内において当該工事区間内の位置情報を有する前記初期地物情報に係る地物と同一種別の地物を優先的に画像認識させる構成とすると好適である。

一般的に道路工事が行われた場合であっても、工事前に存在していた地物と全く異なる地物が工事後に設けられる可能性は低く、仮に地物の位置が変更されたとしても、工事前に存在していた地物と同一種別の地物は、工事後にも存在している可能性が高い。この構成によれば、工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間内で地物画像認識手段に地物の画像認識処理を行わせる際に、当該工事後にも存在する可能性が高い、工事前に存在していた地物と同一の地物種別の地物を優先的に画像認識させることになるため、地物の画像認識に成功する可能性を高めることが可能となる。

また、前記地物学習手段は、前記地物画像認識手段による地物の画像認識結果と前記工事区間内の位置情報を有する初期地物情報とを対比し、それらの近似する程度に応じて前記学習地物情報の生成条件を変更する構成とすると好適である。

この構成によれば、工事の前後での地物の位置や種別等の近似する程度に応じて学習地物情報の生成条件を変更することになる。したがって、例えば、工事の前後で地物が移動又は変更されておらず、或いは位置のみが移動している場合等のように、工事の前後における地物の位置や種別の変化量が少ない場合に学習を容易に行うようにすることにより、学習地物情報を迅速に生成することも可能となる。

また、前記学習地物情報を記憶するデータベースを備える構成とすると好適である。

この構成によれば、自車位置情報の補正を行う際に、生成した学習地物情報を容易に利用可能とすることができる。

本発明に係る自車位置認識装置の特徴構成は、以上の各構成を備えた地物情報収集装置と、前記地物画像認識手段による地物の画像認識結果と当該地物についての前記学習地物情報とを照合して前記自車位置情報を補正する自車位置補正手段と、を備える点にある。

この特徴構成によれば、地物画像認識手段による地物の画像認識結果と、当該地物についての前記学習地物情報とを照合して自車位置情報を補正することにより、学習地物情報に含まれる地物の位置情報を基準として自車位置情報を補正し、自車位置を高精度に特定することが可能となる。したがって、工事によって地物の位置が移動され、或いは地物の種別が変更された場合等であっても、工事後に収集した学習地物情報を利用して自車位置情報を補正することが可能となる。

上記の本発明に係る自車位置認識装置は、地図情報が記憶された地図データベースと、前記地図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に好適に利用することが可能である。

以上の各構成を備えた本発明に係る地物情報収集装置の技術的特徴は、地物情報収集方法や地物情報収集プログラムにも適用可能であり、そのため、本発明は、そのような方法やプログラムも権利の対象とすることができる。例えば、地物情報収集プログラムは、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機能と、自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得機能と、前記画像情報に含まれる地物の画像認識処理を行う地物画像認識機能と、工事区間の情報を含む工事情報を取得する工事情報取得機能と、前記工事情報取得機能により取得した前記工事情報を工事情報記憶手段に記憶する工事情報記憶機能と、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報が示す工事の終了を判定する工事終了判定機能と、前記工事終了判定機能により工事の終了が判定された場合には、当該工事情報に係る工事区間において地物の画像認識処理を行い、その画像認識結果と前記自車位置情報とに基づいて、画像認識された地物の位置情報及び属性情報を含む学習地物情報を生成する地物学習機能と、をコンピュータに実行させる。当然ながら、このような地物情報収集プログラムも上述した地物情報収集装置に係る作用効果を得ることができ、更に、その好適な構成の例として挙げたいくつかの付加的技術を組み込むことも可能である。

次に、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係るナビゲーション装置１の概略構成を示すブロック図である。また、図２は、このナビゲーション装置１が搭載された自車両Ｃを示す図である。このナビゲーション装置１は、車載用であり、本発明に係る自車位置認識装置２及び地物情報収集装置３を含んで構成されている。このナビゲーション装置１は、自車両Ｃの周辺の画像情報Ｇを取得して道路標示（ペイント）等の地物の画像認識を行い、その画像認識結果と地物データベースＤＢ２に記憶された当該地物についての地物情報Ｆとを照合して自車位置情報Ｐを補正する。これにより、ナビゲーション装置１は、高精度な自車位置情報Ｐを取得でき、より適切な案内を行うことが可能となっている。しかし、工事が行われている道路を走行する際には、自車両Ｃが対向車線を走行せざるを得ない場合、或いは道路標示等の地物が移動され又は書き換えられている場合等があり、自車位置情報Ｐの補正を適正に行うことができないことも多い。そこで、このナビゲーション装置１は、工事情報Ｗを取得した際に、その工事区間内で自車位置情報Ｐの補正を停止する機能を備えている。このように自車位置情報Ｐの補正及びその停止を行う場合には、ナビゲーション装置１は自車位置認識装置２として機能する。

また、このナビゲーション装置１は、取得した工事情報Ｗを工事データベースＤＢ３に記憶できる構成となっている。そして、既に記憶された工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際に当該工事が終了している場合には、当該工事情報Ｗに係る工事区間において地物の画像認識処理を行い、その画像認識結果と自車位置情報Ｐとに基づいて、画像認識された地物の地物情報Ｆである学習地物情報Ｆｂを生成する機能を備えている。これにより、工事により移動され又は書き換えられた道路標示等の地物を適切に学習し、当該学習した地物の地物情報Ｆを自車位置情報Ｐの補正に用いることが可能となっている。このように既存の工事情報Ｗに基づいて地物の学習を行う場合には、ナビゲーション装置１は地物情報収集装置３として機能する。

図１に示すナビゲーション装置１の各機能部、具体的には、画像情報取得部１３、自車位置情報取得部１４、地物画像認識部１８、自車位置補正部１９、ナビゲーション用演算部２０、外部情報受信部３２、工事画像認識部３３、工事情報生成部３４、補正停止処理部３５、工事終了判定部３６、工事情報消去判定部３７、対象地物決定部４２、認識地物情報生成部４３、推測位置判定部４６、及び学習地物情報生成部４７は、互いに共通の或いはそれぞれ独立のＣＰＵ等の演算処理装置を中核部材として、入力されたデータに対して種々の処理を行うための機能部が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装されて構成されている。そして、これらの各機能部は、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。

地図データベースＤＢ１は、例えば、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭを備えたＤＶＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭを備えたＣＤドライブ等のように、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。また、地物データベースＤＢ２、工事データベースＤＢ３、及び学習データベースＤＢ４は、例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等のように、情報を記憶及び書き換え可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。以下、本実施形態に係るナビゲーション装置１の各部の構成について詳細に説明する。

１．地図データベース
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３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、複数のリンクｋの接続関係により道路ネットワークを表す道路情報Ｒを含んでいる。道路ネットワークは、リンクｋと、２つのリンクｋの接続点にあたるノードｎとにより構成される。ノードｎは現実の道路における交差点に対応し、リンクｋは、各交差点間を結ぶ道路に対応している。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、リンク属性情報として、道路長、道路種別、道路幅、レーン数、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、道路種別は、例えば、高速道路、国道、県道、一般道、細街路、導入路等のように、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。ノードｎは、ノード属性情報として、通行規制、信号の有無等の情報を有している。なお、図３においては、一つの区画の道路情報Ｒのみを図示し、他の区画の道路情報Ｒは省略して示している。

この道路情報Ｒは、後述するマップマッチングや、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等のために用いられる。またこの他にも、この道路情報Ｒを含む地図情報Ｍは、自車両Ｃの周辺や目的地周辺等の地図表示、目的地までの経路の表示等のために用いられる。そのため、図示は省略するが、地図情報Ｍには、上記のような道路情報Ｒの他に、地図の表示に必要な各種の情報を有する描画情報、交差点の詳細情報から成る交差点情報等が含まれている。また、この描画情報には、道路形状、建物、河川等を表示するために必要な背景情報、市町村名や道路名等を表示するために必要な文字情報などが含まれている。

２．地物データベース
地物データベースＤＢ２は、道路上や道路周辺に設けられた複数の地物の情報、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。一方、学習地物情報Ｆｂとは、後述するように、地物画像認識部１８による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４７により生成され、地物データベースＤＢ２に記憶された地物情報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。なお、本実施形態においては、初期地物情報Ｆａと学習地物情報Ｆｂとが同じ地物データベースＤＢ２に記憶される構成としているが、これらが別個のデータベースに記憶される構成としてもよい。

この地物データベースＤＢ２に地物情報Ｆが記憶される地物には、道路の路面に設けられた道路標示（ペイント）が含まれている。図４は、地物データベースＤＢ２に記憶されている道路標示の地物情報Ｆの例を示す図である。このような道路標示に係る地物としては、例えば、横断歩道、停止線、最高速度等を表す速度標示、ゼブラゾーン、道路に沿って各レーンを区分する区画線（実線、破線、二重線等の各種区画線を含む。）、各レーンの進行方向を指定する進行方向別通行区分標示（矢印標示、例えば、直進矢印、右折矢印等を含む）等が含まれる。なお、地物情報Ｆが記憶される地物としては、このような道路標示のほか、信号機、標識、陸橋、トンネル、マンホール等の各種の地物も含めることができる。

また、地物情報Ｆは、その内容として各地物の位置情報と、それに関連付けられた地物属性情報とを含んでいる。ここで、位置情報は、道路情報Ｒを構成するリンクｋ又はノードｎ等と関連付けられた各地物の代表点の地図上の位置（座標）、及び各地物の向きの情報を有している。本例では、代表点は、各地物の長さ方向及び幅方向の中央部付近に設定される。また、地物属性情報は、各地物を他の地物と識別するための識別情報（地物ＩＤ）、各地物の地物種別を表す種別情報、或いは、地物の形状、大きさ、色彩等の地物形態情報等を含んでいる。ここで、地物種別は、具体的には、「横断歩道」、「停止線」、「速度標示（３０ｋｍ／時）」等のような、基本的に同じ形態を有する地物の種別を表す情報である。

３．画像情報取得部
画像情報取得部１３は、撮像装置により自車両Ｃの周辺を撮影した画像情報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の周辺の少なくとも道路の路面を撮像可能な位置に設けられていると好適である。本実施形態においては、撮像装置として、図２に示すように、自車両Ｃの後方の路面を撮影するバックカメラ１１と、自車両Ｃの前方の路面及び更にその上方を撮影するフロントカメラ１２とを備えている。本例では、バックカメラ１１は、フロントカメラ１２よりも下方（路面側）を撮影するように設置されている。したがって、バックカメラ１１はフロントカメラ１２よりも自車両Ｃの近傍の路面を撮影することができる。画像情報取得部１３は、これらのバックカメラ１１及びフロントカメラ１２により撮影した画像情報Ｇをフレームメモリ（不図示）等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１３は、バックカメラ１１及びフロントカメラ１２により撮影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、地物画像認識部１８へ出力される。なお、以下の説明において単に画像情報Ｇというときには、バックカメラ１１により撮影した画像情報Ｇ及びフロントカメラ１２により撮影した画像情報Ｇの双方を含むものとする。

４．自車位置情報取得部
自車位置情報取得部１４は、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手段として機能する。ここでは、自車位置情報取得部１４は、ＧＰＳ受信機１５、方位センサ１６、及び距離センサ１７と接続されている。ここで、ＧＰＳ受信機１５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１４へ出力される。自車位置情報取得部１４では、ＧＰＳ受信機１５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（緯度及び経度）、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１６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１６は、例えば、ジャイロセンサ、地磁気センサ、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。そして、方位センサ１６は、その検出結果を自車位置情報取得部１４へ出力する。距離センサ１７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１７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１７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１４へ出力する。

そして、自車位置情報取得部１４は、これらのＧＰＳ受信機１５、方位センサ１６及び距離センサ１７からの出力に基づいて、公知の方法により自車両Ｃの位置を特定する演算を行う。このようにして取得される自車位置情報Ｐは、各センサ１５〜１７の検出精度等に起因する誤差を含んだ情報となっている。そこで、本実施形態においては、自車位置情報取得部１４は、地図データベースＤＢ１から自車位置周辺の道路情報Ｒを取得し、それに基づいて公知のマップマッチングを行うことにより自車位置を道路情報Ｒに含まれるリンクｋ又はノードｎ上に合わせる補正を行う。また、後述する自車位置補正部１９により、画像情報Ｇ及び地物情報Ｆを用いて自車位置情報Ｐに示される自車両Ｃの進行方向の位置を補正する。これにより、自車位置情報取得部１４は、自車両Ｃの高精度な自車位置情報Ｐを取得する。

５．地物画像認識部
地物画像認識部１８は、画像情報取得部１３で取得された画像情報Ｇに含まれる地物の画像認識処理を行う地物画像認識手段として機能する。本実施形態においては、地物画像認識部１８は、後述する自車位置補正部１９による自車位置情報Ｐの補正のための位置補正用画像認識処理と、地物学習手段４１による学習地物情報Ｆｂの生成のための地物学習用画像認識処理の２種類の画像認識処理を行う。すなわち、ナビゲーション装置１は、後述するように、工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗ及び工事情報取得手段３１により新たに取得された工事情報Ｗに基づいて、自車位置補正部１９による自車位置補正処理を行い、或いは地物学習手段による地物学習処理を行う。したがって、地物画像認識部１８は、ナビゲーション装置１が自車位置補正処理を行う際には位置補正用画像認識処理を行い、地物学習処理を行う際には地物学習用画像認識処理を行う。なお、本実施形態においては、地物画像認識部１８は、フロントカメラ１２よりも自車両Ｃの近傍の路面を撮影できるバックカメラ１１により取得した画像情報Ｇを対象として地物の画像認識処理を行うこととする。なお、フロントカメラ１２により取得した画像情報Ｇを対象として地物の画像認識処理を行うことも当然に可能である。

位置補正用画像認識処理では、地物画像認識部１８は、自車位置情報Ｐに基づいて地物データベースＤＢ２から自車両Ｃの周辺に存在する一又は二以上の地物の地物情報Ｆを取得し、当該一又は二以上の地物を対象地物ｆｔ（図５参照）として画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔの画像認識処理を行う。本実施形態では、地物画像認識部１８は、自車位置情報Ｐと地物情報Ｆに含まれる地物の位置情報とに基づいて、地物データベースＤＢ２から自車両Ｃの進行方向に存在する一つの地物の地物情報Ｆを取得し、当該地物情報Ｆに係る地物を対象地物ｆｔとして設定する。次に、当該対象地物ｆｔについての地物情報Ｆに含まれる属性情報に基づいて、当該属性情報に示される地物種別の地物を対象として画像認識処理を実行する。このように、対象地物を一つの地物種別の地物に絞ることにより、誤認識を抑制し、画像認識処理の精度を高めることが可能となっている。この位置補正用画像認識処理は、地物情報Ｆに含まれる当該対象地物ｆｔの位置情報に基づいて、当該対象地物ｆｔの周辺に設定される所定の認識区間を対象として行われる。そして、この位置補正用画像認識処理による対象地物ｆｔの画像認識結果は、自車位置補正部１９による自車位置情報Ｐの補正に用いられる。

地物学習用画像認識処理では、地物画像認識部１８は、後述する対象種別決定部４２により決定された一又は二以上の対象種別の地物を対象とし、画像情報Ｇに含まれる当該一又は二以上の対象種別の地物の画像認識処理を行う。この対象種別決定部４２による対象種別の決定は、地物データベースＤＢ２に記憶された初期地物情報Ｆａを参照して決定されるが、この点については後述する。この地物学習用画像認識処理は、後述するように、工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに基づいて、当該工事情報Ｗに係る工事区間を対象として行われる。すなわち、地物画像認識部１８は、自車位置情報Ｐに基づいて、工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する間、画像情報Ｇに含まれる対象種別の地物の画像認識処理を実行する。そして、この地物学習用画像認識処理による地物の画像認識結果は、地物学習手段４１の認識地物情報生成部４３による地物の認識位置情報及び地物属性情報の取得に用いられる。

地物画像認識部１８は、位置補正用画像認識処理及び地物学習用画像認識処理における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に含まれている地物（道路標示）の輪郭情報を抽出する。その後、地物画像認識部１８は、抽出された地物の輪郭情報と、対象地物又は対象種別の地物の形態の特徴量とのパターンマッチングを行う。そして、パターンマッチングに成功した場合には、当該地物の画像認識に成功したと判定し、その画像認識結果を出力する。この画像認識結果の出力先は、位置補正用画像認識処理の場合には自車位置補正部１９であり、地物学習用画像認識処理の場合には認識地物情報生成部４３である。一方、当該地物について画像認識処理を行う区間、すなわち位置補正用画像認識処理の場合は前記認識区間、地物学習用画像認識処理の場合は前記工事区間においてパターンマッチングに成功しなかった場合には、当該地物の画像認識に失敗したと判定する。その場合、画像認識に失敗したことを示す情報が、自車位置補正部１９又は認識地物情報生成部４３へ出力される。

６．自車位置補正部
自車位置補正部１９は、地物画像認識部１８による地物の画像認識結果と、当該地物についての地物情報Ｆとを照合して自車位置情報Ｐを補正する自車位置補正手段として機能する。本実施形態では、自車位置補正部１９は、道路情報Ｒのリンクｋに沿った自車両Ｃの進行方向に自車位置情報Ｐを補正する。すなわち、自車位置補正部１９は、まず、地物画像認識部１８の位置補正用画像認識処理による対象地物ｆｔの画像認識結果と、撮像装置としてのバックカメラ１１の取付位置、取付角度、及び画角等に基づいて、対象地物ｆｔ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ｆｔとの位置関係を演算する。例えば、図５に示す状況で画像情報Ｇが取得された場合、自車位置補正部１９は、画像情報Ｇの画像認識結果に基づいて自車両Ｃと対象地物ｆｔとしての横断歩道との位置関係（例えば距離ｄ）を演算する。次に、自車位置補正部１９は、この自車両Ｃと対象地物ｆｔとの位置関係の演算結果と、地物データベースＤＢ２から取得した地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔ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ｆｔ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、自車位置補正部１９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１４で取得した自車位置情報Ｐに含まれる、自車両Ｃの進行方向の現在位置の情報を補正する。その結果、自車位置情報取得部１４は、このような補正後の高精度な自車位置情報Ｐを取得することになる。

７．ナビゲーション用演算部
ナビゲーション用演算部２０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２１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２１は、自車位置情報Ｐ、道路情報Ｒを含む地図情報Ｍ、及び地物情報Ｆ等を参照して、ナビゲーション用演算部２０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２０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２２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２０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２０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２２及び音声出力装置２３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。これらのナビゲーション機能の実行に際して、上記のとおり、自車位置補正部１９により高精度な自車位置情報Ｐを取得することができるので、ナビゲーション用演算部２０は、より適切な案内を行うことが可能となっている。ここで、表示入力装置２２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２３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２０、表示入力装置２２、及び音声出力装置２３が、本発明における案内情報出力手段２４として機能する。

８．外部情報受信部
外部情報受信部３２は、自車両Ｃの外部に設置された発信装置から工事情報Ｗを受信する工事情報受信手段として機能する。本実施形態においては、外部情報受信部３２は、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：道路交通情報通信システム）情報を受信する装置で構成される。よって、自車両Ｃの外部に設置された発信装置としては、例えば、ＶＩＣＳを構成する電波ビーコン発信装置、光ビーコン発信装置、ＦＭ多重放送発信装置等が含まれる。既に知られているとおり、ＶＩＣＳから供給される道路交通情報には、自車両Ｃが走行する道路やその周辺の道路についての工事情報Ｗが含まれており、この工事情報Ｗには、当該工事の工事区間の情報も含まれている。そして、外部情報受信部３２は、これらの発信装置から工事情報Ｗを受信した際には、当該工事情報Ｗを後述する補正停止処理部３５へ出力する。また、外部情報受信部３２は、受信した工事情報Ｗを工事データベースＤＢ３に記憶する。この外部情報受信部３２で受信した工事情報Ｗは、図９に示す例では、工事データベースＤＢ３内の３行目に記憶されている。なお、外部情報受信部３２は、ＶＩＣＳ以外の道路交通情報や工事情報等を受信する装置とすることも可能である。すなわち、外部情報受信部３２は、例えば携帯電話網等の各種の無線通信網を利用してナビゲーション装置１等に道路交通情報や工事情報等を配信するシステムからの情報を受信する装置で構成しても好適である。また、工事情報Ｗを受信する領域も自車両Ｃが走行する道路やその周辺の道路に限定されるものではなく、例えば自車両Ｃが存在する地域や全国の工事情報Ｗを全て受信する構成としても好適である。

９．工事画像認識部
工事画像認識部３３は、画像情報取得部１３により取得された画像情報Ｇに含まれる工事シンボルｗｔ（図７参照）の画像認識処理を行う工事画像認識手段として機能する。ここで、工事シンボルｗｔとは、道路工事が行われている現場に設置される各種の物であり、画像認識が容易な特徴的形態を備える物であると好適である。このような工事シンボルｗｔとしては、例えば、工事案内看板、工事用フェンス、工事用バリケード、保安灯、コーン、及び工事案内人形（例えば、ガードマンを模した人形）等が含まれ、工事画像認識部３３は、これらの少なくとも一つを画像認識処理の対象とする。工事案内看板、工事用フェンス、及び工事用バリケード等は、これらによく用いられる黄と黒の斜線等のような模様や典型的な外形等を特徴量として画像認識処理を行うと好適である。また、保安灯、コーン、及び工事案内人形等は、特徴的な外形を有しているものが多いので、その外形を特徴量として画像認識処理を行うと好適である。本実施形態においては、工事画像認識部３３は、バックカメラ１１及びフロントカメラ１２の双方により取得した画像情報Ｇを対象として、工事シンボルｗｔの画像認識処理を行う。

工事画像認識部３３は、工事シンボルｗｔ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に含まれている工事シンボルｗｔの輪郭情報を抽出する。その後、工事画像認識部３３は、抽出された工事シンボルｗｔの輪郭情報と、予め用意されている複数種類の工事シンボルｗｔの形態の特徴量とのパターンマッチングを行う。そして、いずれかの工事シンボルｗｔの形態の特徴量との間でパターンマッチングに成功した場合には、当該工事シンボルｗｔを画像認識したと判定し、その画像認識結果を工事情報生成部３４へ出力する。工事画像認識部３３は、バックカメラ１１及びフロントカメラ１２の双方により取得した全ての又は所定間隔の画像情報Ｇに対して、このような工事シンボルｗｔの画像認識処理を実行する。また、工事画像認識部３３は、工事シンボルｗｔとして工事案内看板を画像認識した場合には、当該工事案内看板に含まれる文字の画像認識処理を実行する。これにより、工事案内看板に記載されている工事区間や工事期間等の情報を取得することができる。なお、文字の画像認識処理の具体的方法は既に公知の技術が多数存在するので、ここでは説明を省略する。以上のようにして取得した、画像認識に成功した工事シンボルｗｔの種別及び当該工事シンボルｗｔが工事案内看板であった場合の文字の認識結果の情報は、工事画像認識部３３による画像認識結果として工事情報生成部３４へ出力される。

図６は、工事情報Ｗの取得方法の例を説明する説明図であり、（ａ）は自車両Ｃが走行する道路で工事が行われていた場合の道路状況の一例を示し、（ｂ）は（ａ）に示す道路状況で取得された工事情報Ｗの内容を示している。図６（ａ）に示す状況では、自車両Ｃの前方に工事シンボルｗｔとしての工事案内看板が設置されており、その後方の所定距離にわたって道路の路面が掘り返される工事が行われている。図７は、工事シンボルｗｔとしての工事案内看板を撮像領域内に含む画像情報Ｇの例を示している。この図は、図６（ａ）に示す位置の自車両Ｃのフロントカメラ１２により取得された画像情報Ｇに対応している。図７の例に示す工事案内看板には、「道路工事中」という文字情報の他に、「ここより２００ｍ」という工事区間を表す文字情報と、「１月８日から１月２５日まで」という工事期間を表す文字情報とを含んでいる。したがって、工事画像認識部３３は、図７の例に示す画像情報Ｇを対象として画像認識処理を行った場合には、工事シンボルｗｔとして工事案内看板を画像認識するとともに、文字の画像認識を実行して工事区間及び工事期間の情報を取得する。これらの情報は、画像認識結果として工事情報生成部３４へ出力される。

図８は、図６と同様に、工事情報Ｗの取得方法の例を説明する説明図である。但し、この図に示す状況では、自車両Ｃの前方に工事シンボルｗｔとしての保安灯及び工事用バリケードが交互に複数の設置されており、それらに囲まれた区域内で道路工事が行われている。このような状況では、工事画像認識部３３は、最初にフロントカメラ１２で取得した画像情報Ｇに含まれる工事シンボルｗｔとしての保安灯及び工事用バリケードを画像認識し、次に、フロントカメラ１２及びバックカメラ１１のそれぞれで取得した画像情報Ｇの双方に含まれるそれらの工事シンボルｗｔを画像認識する。その後、工事画像認識部３３は、フロントカメラ１２で取得した画像情報Ｇで工事シンボルｗｔを画像認識しなくなり、最後にフロントカメラ１２及びバックカメラ１１のそれぞれで取得した画像情報Ｇの双方で工事シンボルｗｔを画像認識しなくなる。これらのフロントカメラ１２及びバックカメラ１１のそれぞれで取得した画像情報Ｇの画像認識結果は、工事情報生成部３４へ出力される。

１０．工事情報生成部
工事情報生成部３４は、工事画像認識部３３による工事シンボルｗｔの画像認識結果に基づいて工事情報Ｗを生成する工事情報生成手段として機能する。工事情報Ｗは、少なくとも工事区間の情報を含み、場合により工事期間の情報を含む。図９は、工事データベースＤＢ３に記憶された工事情報Ｗの例を示す図である。この図に示すように、本実施形態においては、工事情報Ｗは、工事区間及び工事期間の他に、取得日時及び認識種別の情報を含んでいる。ここで、取得日時は、工事情報Ｗを取得した日時を示し、認識種別は、工事画像認識部３３により画像認識した工事シンボルｗｔの種別を示す。なお、図９に示すように、認識種別は一つに限られず、複数の認識種別の情報が工事情報Ｗに含まれる場合もある。すなわち、同じ工事区間に複数の工事シンボルｗｔを画像認識することも多く、その場合には、複数の工事シンボルｗｔの種別が、認識種別の情報として工事情報Ｗに含まれることになる。また、図９の例において、認識種別が「工事情報受信」となっているのは、外部情報受信部３２により受信した工事情報Ｗを表している。工事情報生成部３４は、工事画像認識部３３による工事シンボルｗｔの画像認識結果に基づいて工事情報Ｗを生成する。そして、工事情報生成部３４は、工事情報Ｗを生成した際には、当該工事情報Ｗを後述する補正停止処理部３５へ送る。また、工事情報生成部３４は、生成した工事情報Ｗを工事データベースＤＢ３に記憶する。本実施形態においては、この工事データベースＤＢ３が、本発明における工事情報記憶手段に相当する。

次に、工事情報生成部３４による工事情報Ｗを生成する具体的方法について説明する。工事情報生成部３４は、工事画像認識部３３により図７に示すような工事案内看板の工事シンボルｗｔを画像認識した場合には、上記のとおり、工事シンボルｗｔとして工事案内看板を画像認識したという情報とともに、「ここより２００ｍ」という工事区間の情報及び「１月８日から１月２５日まで」という工事期間の情報を画像認識結果として工事画像認識部３３から受け取る。この場合、工事情報生成部３４は、画像認識結果としての工事区間の情報に従って工事情報Ｗに含まれる工事区間の情報を設定する。すなわち、工事情報生成部３４は、当該画像認識結果を受け取った時の自車位置情報Ｐと道路情報Ｒとを用いて、図６（ｂ）に示すように、リンクｋ上に位置する工事区間の始点（ｘ１，ｙ１）及び終点（ｘ２，ｙ２）の座標を導出し、その座標情報「（ｘ１，ｙ１）〜（ｘ２，ｙ２）」を工事情報Ｗとしての工事区間の情報とする。この際、工事案内看板の画像認識結果に基づいて、自車両Ｃと工事案内看板との位置関係を演算し、工事案内看板の位置を工事区間の始点とする。なお、当該画像認識結果を受け取った時の自車位置情報Ｐに示される位置を工事区間の始点としても好適である。一方、工事区間の終点は、工事区間の始点からリンクｋに沿って自車両Ｃの進行方向前方に、画像認識結果としての工事区間の情報に示される距離（ここでは２００ｍ）進んだ点とする。

また、工事情報生成部３４は、当該画像認識結果を受け取った時の日時と画像認識結果としての工事期間の情報とに基づいて、工事情報Ｗとしての工事期間の情報を生成する。本例では、「１月８日から１月２５日まで」という画像認識結果の情報に、当該画像認識結果を受け取った時の年の情報を補って、「2008/01/08〜2008/01/25」を工事情報Ｗとしての工事期間の情報としている。また、工事情報生成部３４は、当該画像認識結果を受け取った時のナビゲーション装置１が有する日時の情報から工事情報Ｗとしての取得日時の情報を生成する。更に、工事情報生成部３４は、画像認識結果の情報に含まれる画像認識に成功した工事シンボルｗｔの種別の情報から工事情報Ｗとしての認識種別の情報を生成する。以上のように生成された工事情報Ｗは、図９に示す例では、工事データベースＤＢ３内の１行目に記憶されている。

一方、工事区間や工事期間等の情報を有しない、或いはそれらを画像認識できない工事案内看板を工事画像認識部３３により画像認識した場合や、工事用フェンス、工事用バリケード、保安灯、コーン、及び工事案内人形等の他の工事シンボルｗｔを画像認識した場合には、工事情報生成部３４は、上記とは一部異なる方法で工事情報Ｗを生成する。例えば、工事案内看板、単体で設置される保安灯、及び工事案内人形等のように、単体で設置される工事シンボルｗｔを画像認識した場合には、工事情報生成部３４は、当該工事シンボルｗｔの認識位置を基準とする所定区間を、工事情報Ｗに含まれる工事区間の情報として設定する。この場合、所定区間は、例えば、工事シンボルｗｔの設置位置からリンクｋに沿って自車両Ｃの進行方向前方に所定距離とし、或いは工事シンボルｗｔの設置位置からリンクｋに沿って自車両Ｃの進行方向前方及び後方に所定距離とすると好適である。ここで、所定距離は、固定値としてもよいし、工事シンボルｗｔの画像認識結果に示される各種情報に基づいて変更される可変値としてもよい。本例においても、取得日時と認識種別の情報は、上記の図７に示すような工事案内看板を画像認識した例と同様に生成することができる。一方、本例では、工事期間の情報は生成されず、工事情報Ｗは工事期間の情報を含まないものとなる。

また、例えば、図８に示すように、工事用フェンス、工事用バリケード、コーン、及び複数設置される保安灯等のように、道路工事の現場を囲むように設置される工事シンボルｗｔを画像認識する場合には、連続する複数フレームの画像情報Ｇに工事シンボルｗｔが含まれることになる。その場合、工事情報生成部３４は、工事画像認識部３３によるフロントカメラ１２により取得した自車両Ｃの前方の画像情報Ｇの画像認識結果と、バックカメラ１１により取得した自車両Ｃの後方の画像情報Ｇの画像認識結果とを組み合せて工事区間の情報を生成する。すなわち、工事情報生成部３４は、自車両Ｃの前方の画像情報Ｇに含まれる最初の工事シンボルｗｔの認識位置を基準として工事区間の始点を設定し、自車両Ｃの後方の画像情報Ｇに含まれる最後の工事シンボルｗｔの認識位置を基準として工事区間の終点を設定する。具体的には、工事情報生成部３４は、まず、フロントカメラ１２により工事シンボルｗｔを最初に撮影した画像情報Ｇについての工事シンボルｗｔの画像認識結果と当該画像認識結果を工事画像認識部３３から受け取った時の自車位置情報Ｐに基づいて工事区間の始点を設定する。その後、工事情報生成部３４は、バックカメラ１１により工事シンボルｗｔを最後に撮影した画像情報Ｇについての工事シンボルｗｔの画像認識結果と当該画像認識結果を工事画像認識部３３から受け取った時の自車位置情報Ｐとに基づいて工事区間の終点を設定する。ここで、最初及び最後の工事シンボルとは、例えば、道路工事の現場を囲むように複数設置されている工事シンボルｗｔをフロントカメラ１２又はバックカメラ１１により、連続する複数フレームの画像情報Ｇにわたって撮影した場合における、最初に撮影した工事シンボルｗｔ及び最後に撮影した工事シンボルｗｔである。この際、各画像認識結果に基づいて自車両Ｃと工事シンボルｗｔとの位置関係を演算し、工事シンボルｗｔの位置を工事区間の始点又は終点とし、或いは各画像認識結果を受け取った時の自車位置情報Ｐに示される位置を工事区間の始点又は終点とすると好適である。本例においても、取得日時と認識種別の情報は、上記の図７に示すような工事案内看板を画像認識した例と同様に生成することができる。一方、本例では、工事期間の情報は生成されず、工事情報Ｗは工事期間の情報を含まないものとなる。以上のように生成された工事情報Ｗは、図９に示す例では、工事データベースＤＢ３内の２行目に記憶されている。

また、例えば、工事シンボルｗｔ（図７参照）の画像認識処理にフロントカメラ１２及びバックカメラ１１のいずれか一方のみを用いる場合等であって、当該いずれかの撮像装置１２、１１により取得した連続する複数フレームの画像情報Ｇに工事シンボルｗｔが含まれていた場合には、その画像認識結果に基づいて工事区間の情報を生成する。この場合も、上記図８に係る例と基本的には同様であり、工事情報生成部３４は、取得した画像情報Ｇに含まれる最初の工事シンボルｗｔの認識位置を基準として工事区間の始点を設定し、画像情報Ｇに含まれる最後の工事シンボルｗｔの認識位置を基準として工事区間の終点を設定する。この場合においても、各画像認識結果に基づいて自車両Ｃと工事シンボルｗｔとの位置関係を演算し、工事シンボルｗｔの位置を工事区間の始点又は終点とし、或いは各画像認識結果を受け取った時の自車位置情報Ｐに示される位置を工事区間の始点又は終点とすると好適である。

以上のとおり、外部情報受信部３２、又は工事画像認識部３３及び工事情報生成部３４により、自車両Ｃが走行する道路について工事区間の情報を含む工事情報Ｗが取得される。したがって、本実施形態においては、外部情報受信部３２、工事画像認識部３３、及び工事情報生成部３４が、本発明における工事情報取得手段３１に相当する。

１１．補正停止処理部
補正停止処理部３５は、工事情報Ｗに基づいて工事区間内での自車位置補正部１９による自車位置情報Ｐの補正を停止する補正停止手段として機能する。すなわち、補正停止処理部３５は、工事情報取得手段３１により工事情報Ｗを取得した際に、当該工事情報Ｗに含まれる工事区間の情報と自車位置情報Ｐとに基づいて、自車位置情報Ｐに示される自車両Ｃの位置が工事区間内にある間、自車位置補正部１９の処理を停止させる。これにより、道路工事が行われているために通常時と異なる状態の道路の区間を走行する際に、地物データベースＤＢ２に記憶された地物情報Ｆに示される対象地物ｆｔとは異なる地物を、当該対象地物ｆｔと誤って画像認識し、自車位置情報Ｐを誤って補正する事態が生じることを抑制できる。また、ここでは、補正停止処理部３５は、自車位置補正部１９による自車位置情報Ｐの補正に係る他の処理も停止させる。具体的には、補正停止処理部３５は、地物画像認識部１８による位置補正用画像認識処理を停止させる。これにより、自車位置情報Ｐの補正処理のための演算処理負荷をなくすことができるとともに、画像認識処理のための演算処理負荷をなくすことができるので、ナビゲーション装置１の全体での演算処理負荷を軽減することができる。

また、本実施形態においては、補正停止処理部３５は、工事情報取得手段３１により工事情報Ｗを取得しなかった場合であっても、自車位置補正部１９による自車位置情報Ｐの補正を停止する処理を行う。具体的には、補正停止処理部３５は、工事データベースＤＢ３に記憶されている既存の工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際であって、後述する地物学習手段４１により、当該区間での学習地物情報Ｆｂの生成が完了するまでの間についても、自車位置補正部１９の機能を停止させる。これにより、既存の工事情報Ｗに係る工事が終了している場合であって工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際に、工事前の地物情報Ｆに基づいて自車位置情報Ｐを誤って補正する事態が生じることを抑制できる。

これまでに説明した工事情報取得手段３１及び補正停止処理部３５は、自車両Ｃが走行中に新たな工事情報Ｗを取得した場合に、自車位置補正部１９の機能を制限するために機能する機能部である。そして、新たに取得された工事情報Ｗは、上記のとおり、工事データベースＤＢ３に格納されて記憶される。このように工事データベースＤＢ３に記憶された工事情報Ｗは、自車両Ｃが同じ道路の区間を次に走行する際に、工事によって変更されている可能性がある地物について学習する地物学習処理を実行するか否かの判定に用いられる。以下では、このような工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗを利用して地物学習処理を行うために機能する機能部について説明する。

１２．工事終了判定部
工事終了判定部３６は、工事データベースＤＢ３に既に記憶された工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際に、当該工事情報Ｗが示す工事の終了を判定する工事終了判定手段として機能する。ここで、工事終了判定部３６は、図９に示すような工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに含まれる工事区間の情報と、自車位置情報取得部１４により取得される自車位置情報Ｐとに基づいて、当該工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行するか否かを判定する。本実施形態においては、工事終了判定部３６は、自車位置情報Ｐに示される自車両Ｃの位置が、工事情報Ｗに示される工事区間に対応する道路の区間に進入する際に、この判定を行う。そして、工事終了判定部３６は、自車両Ｃが既存の工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を走行すると判定した場合に、当該工事情報Ｗが示す工事が終了しているか否かを判定する。

本実施形態においては、工事終了判定部３６は、以下の方法により既存の工事情報Ｗに係る工事が終了しているか否かを判定する。すなわち、工事終了判定部３６は、既存の工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際に、工事情報取得手段３１によって同じ工事区間を含む工事情報Ｗを取得しなかった場合に、当該既存の工事情報Ｗが示す工事が終了したと判定する。既存の工事情報Ｗと同じ工事区間の情報を有する工事情報Ｗを取得しなかった場合には、当該工事区間での工事が終了していると判定できるからである。また、工事終了判定部３６は、既存の工事情報Ｗが工事期間の情報を含んでいる場合には、既存の工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際に当該工事情報Ｗに係る工事期間が終了している場合に、当該工事情報Ｗが示す工事が終了したと判定する。工事情報Ｗが工事期間の情報を含んでいる場合には、その情報に基づいて工事の終了を判定できるからである。

この工事終了判定部３６は、既存の工事情報Ｗに係る工事が終了していると判定した場合には、そのことを表す情報を後述する対象種別決定部４２へ出力する。これにより、対象種別決定部４２は、地物学習用画像認識処理の対象とする地物種別である対象種別を決定する。次に、既存の工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行する際に、地物画像認識部１８により、当該対象種別の地物を対象として上述した地物学習用画像認識処理が実行される。そして、この地物学習用画像認識処理の画像認識結果に基づいて、地物学習手段４１の各機能部により、地物学習処理が実行される。

１３．工事情報消去判定部
工事情報消去判定部３７は、工事データベースＤＢ３に既に記憶された工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を自車両Ｃが走行しないまま所定期間が経過した際に、当該工事情報Ｗを工事データベースＤＢ３から消去する工事情報消去手段として機能する。図９に示すように、工事データベースＤＢ３に記憶された工事情報Ｗは、取得日時の情報を含んでいる。工事情報消去判定部３７は、この工事情報Ｗに含まれる取得日時の情報に基づいて、工事データベースＤＢ３に記憶されてから所定期間が経過するまでの間に、工事終了判定部３６による当該工事情報Ｗの終了判定が行われなかった場合には、当該工事情報Ｗを工事データベースＤＢ３から消去する。これにより、工事データベースＤＢ３のデータ量が過大になることを抑制できる。ここで、工事情報Ｗを消去するまでの所定期間は、固定値とすればよく、一般的な道路工事の期間よりも十分に大きい期間に設定すると好適である。

１４．地物学習手段
地物学習手段４１は、工事終了判定部３６により工事の終了が判定された場合に、当該終了したと判定された工事情報Ｗに係る工事区間において地物画像認識部１８に地物の画像認識処理を行わせ、その画像認識結果と自車位置情報Ｐとに基づいて、画像認識された地物の位置情報及び属性情報を含む学習地物情報Ｆｂを生成する手段である。本実施形態においては、図１に示すように、地物学習手段４１は、対象地物決定部４２、認識位置情報取得部４４及び地物属性情報取得部４５を有する認識地物情報生成部４３、推測位置判定部４６、学習地物情報生成部４７、並びに学習データベースＤＢ４を有して構成されている。以下では、この地物学習手段４１の各部の構成について説明する。

１５．対象種別決定部
対象種別決定部４２は、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理の対象とする地物種別である対象種別を決定する対象種別決定手段として機能する。ここで、対象種別決定部４２は、工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに係る工事が終了していることを表す情報を工事終了判定部３６から受け取った場合に、当該工事情報Ｗに係る工事区間に対応する道路の区間を対象として行う地物学習用画像認識処理での対象種別を決定する。本実施形態においては、対象種別決定部４２は、一つの工事区間に対して一つの対象種別を決定することとする。この際、対象種別決定部４２は、当該工事区間内に存在する可能性が高い地物種別を対象種別として決定する。このような地物種別としては、まず、終了したと判定された工事情報Ｗに係る工事区間内に、工事前に存在していた地物と同じ地物種別が有力である。そこで、この対象種別決定部４２は、第一に、終了したと判定された工事情報Ｗに係る工事区間内の位置情報を有する地物情報Ｆを地物データベースＤＢ２から取得し、当該地物情報Ｆに係る地物と同一の地物種別を対象種別として決定する。これにより、地物画像認識部１８が工事区間内において地物学習用画像認識処理を実行する際に、地物データベースＤＢ２に記憶された当該工事区間内の位置情報を有する地物情報Ｆに係る地物と同一種別の地物を優先的に画像認識させることができる。

一方、対象種別決定部４２は、そのような工事区間内の位置情報を有する地物情報Ｆが地物データベースＤＢ２に存在しない場合には、道路情報Ｒに含まれるリンクｋのリンク属性情報である道路種別、道路幅、レーン数、及びリンク形状等に基づいて、統計的に存在する可能性が高い地物種別を対象種別として決定する。また、対象種別決定部４２は、一旦対象種別を決定した後、同じ区間について複数回、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理を実行したにも関わらず、当該対象種別の地物の画像認識に成功しなかった場合には、対象種別を変更する処理も行う。この場合、道路情報Ｒに含まれるリンクｋのリンク属性情報に基づいて、統計的に存在する可能性が高い地物種別から順に対象種別として決定すると好適である。この対象種別決定部４２により決定された対象種別の情報は、地物画像認識部１８へ出力され、地物学習用画像認識処理の対象種別とされる。

１６．認識地物情報生成部
認識地物情報生成部４３は、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理の画像認識結果を表す認識地物情報Ａを生成する認識地物情報生成手段として機能する。ここで、認識地物情報Ａは、地物画像認識部１８による地物の認識位置を表す認識位置情報ｓと、当該地物の属性を表す地物属性情報とを含んで構成されている。そこで、この認識地物情報生成部４３は、認識地物情報Ａに含まれる認識位置情報ｓを取得するための認識位置情報取得部４４と、地物属性情報を取得するための地物属性情報取得部４５とを有している。この認識地物情報生成部４３は、認識位置情報取得部４４により取得した認識位置情報ｓと、地物属性情報取得部４５により取得した地物属性情報とを関連付けて認識地物情報Ａを生成する。そして、認識地物情報生成部４３は、生成した認識地物情報Ａを学習データベースＤＢ４に記憶する。よって、本実施形態においては、この学習データベースＤＢ４が、本発明における認識結果記憶手段に相当する。

認識位置情報取得部４４は、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理において画像認識に成功した地物について、当該地物の認識位置を表す認識位置情報ｓ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４４は、まず、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理において、対象種別の地物の画像認識に成功したか否かを監視する。そして、対象種別の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４４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４４は、認識に成功した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、当該地物の認識位置として導出する。そして、認識位置情報取得部４４は、このように導出された地物の認識位置の情報に基づいて認識位置情報ｓを生成する。本実施形態においては、後述するように、認識位置情報取得部４４は、各地物について認識位置情報ｓを、当該認識位置情報ｓが示す地物の認識位置が属する所定の位置範囲についての学習値として生成する。なお、このように取得される地物の認識位置情報ｓ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。

地物属性情報取得部４５は、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理において画像認識に成功した地物について、その画像認識結果に基づいて当該地物の属性を表す地物属性情報を取得する地物属性情報取得手段として機能する。この地物属性情報は、認識地物情報Ａ及び学習地物情報Ｆｂの一部を構成する。ここで、地物属性情報により表される地物の属性は、当該一つの地物を少なくとも他の地物と識別できるものとする。したがって、地物属性情報は、例えば、当該地物の地物種別、形状、大きさ、画像認識された特徴量等のような地物の形態に関する情報と、当該地物を他の地物と識別するための地物ＩＤ等の識別情報とを含むと好適である。このような地物属性情報を構成する情報は、地物画像認識部１８による当該地物の画像認識結果等に基づいて生成される。

次に、認識地物情報生成部４３が行う処理の詳細について、図１０及び図１１を用いて説明する。図１０は、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１０（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（地物）の一例である。この例では、工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに係る工事区間に、最高速度規制を表す「３０」の文字の地物ｆ１が設けられている。そして、地物画像認識部１８は、「３０」の速度標示を対象種別として当該工事区間で地物学習用画像認識処理を実行することとする。図１０（ｂ）は、（ａ）に示される道路状況で地物学習処理を行った場合に、学習データベースＤＢ４に記憶された認識地物情報Ａの一例である。図１０（ｃ）は、学習データベースＤＢ４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。なお、図１０に示す例では、既存の工事情報Ｗに係る工事区間に地物が一つだけ存在する場合を示しているが、複数の地物が存在する場合もあり、その場合には各地物についてそれぞれ認識地物情報Ａが生成され、学習されることになる。

本実施形態においては、認識位置情報取得部４４は、図１０（ｂ）に示すように、各地物について認識位置情報ｓを、当該認識位置情報ｓが示す地物の認識位置が属する所定の位置範囲についての学習値として生成する。そして、認識地物情報生成部４３は、当該地物を認識する度に、地物属性情報取得部４５により取得した地物属性情報と関連付けた状態で、認識位置情報ｓとしての学習値を前記位置範囲毎に加算して記憶する。本例では、所定の位置範囲は、道路情報Ｒに含まれるリンクｋに沿った方向に一定距離毎に区分され設定された範囲であり、例えば、リンクｋに沿った方向に０．５〔ｍ〕毎に区分された範囲とする。また、学習値は、一つの地物の画像認識に成功する毎に、学習データベースＤＢ４における当該地物の認識位置が属する位置範囲に加算される値であり、例えば、地物の画像認識に１回成功する毎に１点とする。すなわち、本例では、認識位置情報ｓは、前記位置範囲毎の学習値の情報とされている。

図１１は、図１０（ｂ）に示す学習データベースＤＢ４に記憶された地物ｆ１に関する学習値の部分の拡大図である。例えば、図１０（ａ）の例において、地物ｆ１の画像認識に成功した場合であって、認識位置情報取得部４４により取得された地物ｆ１の認識位置が、図１１中に「ａ４」として示される位置範囲であった場合には、この図１１中に破線で示すように、当該位置範囲ａ４の学習値に１が加算される。そして、自車両Ｃが同じ道路を複数回通行することにより、同じ地物ｆ１が複数回画像認識されると、学習データベースＤＢ４には、図１０（ｂ）及び図１１に示すように、当該地物が認識される毎に生成された複数の認識位置情報ｓとしての学習値が、当該地物の認識位置を表す位置範囲毎に積算されて蓄積される。そして、後述するように、学習値が所定の学習しきい値Ｔ以上になると、学習地物情報生成部４４により当該地物についての学習地物情報Ｆｂが生成され、地物データベースＤＢ２に記憶される。図１０の例では、図１０（ｃ）に示すように、地物ｆ１に対応する学習地物情報Ｆｂ１が、地物データベースＤＢ２に記憶される。

また、認識地物情報生成部４３は、認識位置情報ｓが示す地物を他の地物に対して識別可能な状態とするため、地物属性情報取得部４５により取得された当該地物の地物属性情報を認識位置情報ｓに関連付けた状態で学習データベースＤＢ４に記憶している。すなわち、学習データベースＤＢ４に記憶される認識地物情報Ａは、認識地物情報Ａは、認識位置情報ｓとしての前記位置範囲毎の学習値の情報と、それに関連付けられた地物属性情報とを有して構成される。上記のとおり、この地物属性情報は、例えば、当該地物の地物種別、形状、大きさ、画像認識された特徴量等のような地物の形態に関する情報と、当該地物を他の地物と識別するための地物ＩＤ等の識別情報とを含んで構成されている。

１７．推測位置判定部
推測位置判定部４６は、同じ地物が複数回画像認識されることにより学習データベースＤＢ４に記憶された、同じ地物についての複数の認識位置情報ｓに基づいて、当該地物の推測位置ｐｇを判定する推測位置判定手段として機能する。本実施形態においては、推測位置判定部４６は学習データベースＤＢ４に記憶された同じ地物についての複数の認識位置情報ｓに基づいて、図１０（ｂ）及び（ｃ）に示すように、当該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を当該地物の道路上の位置に変換することにより当該地物の推測位置ｐｇを判定する。具体的には、推測位置判定部４６は、まず、同じ地物についての複数の認識位置情報ｓとしての学習値の分布に基づいて、当該分布の代表値を当該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４６は、各地物についての認識位置情報ｓとしての学習値が、最初に所定の学習しきい値Ｔ以上となった位置範囲を代表する位置を、当該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１０の例における地物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１１に示すように、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Ｔ以上となっている。したがって、推測位置判定部４６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、地物ｆ１の推測認識位置ｐａと判定する。

次に、推測位置判定部４６は、上記のようにして判定された地物の推測認識位置ｐａを、当該地物の道路上の位置に変換して当該地物の推測位置ｐｇを判定する。このような変換は、撮像装置としてのバックカメラ１１の取付位置、取付角度、及び画角等から理論上求められる自車両Ｃと画像情報Ｇ中の地物との位置関係に基づいて行うことができる。そして、このようにして推測位置判定部４６により求められた地物の推測位置ｐｇを表す情報が、当該地物の推測位置情報として取得される。

１８．学習地物情報生成部
学習地物情報生成部４７は、推測位置判定部４６により判定された各地物の推測位置を表す推測位置情報と当該地物の属性を表す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、認識地物情報Ａに含まれる地物属性情報と、推測位置判定部４６により複数の認識位置情報ｓを統計的に処理して求めた、当該地物の推測位置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４６により取得された各地物の推測位置ｐｇを表す推測位置情報と、当該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。これにより、学習地物情報Ｆｂは、初期地物情報Ｆａと同様に、地物の位置情報及び属性情報を含む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１０（ｃ）に示すように、学習地物情報Ｆｂ１が、地図データベースＤＢ１に記憶された道路情報Ｒに係るリンクｋ及びノードｎの情報と関連付けられた状態で、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の位置情報が示す地物ｆ１の推測位置ｐｇを表している。

また、学習地物情報生成部４７は、工事終了判定部３６により終了したと判定された工事情報Ｗに係る工事区間において、学習地物情報Ｆｂを生成して地物データベースＤＢ２に記憶した際に、当該工事区間内の位置情報を有する初期地物情報Ｆａを無効とし、或いは削除する処理を行う。これにより、以後は学習地物情報Ｆｂが、初期地物情報Ｆａに代えて自車位置補正部１９による自車位置情報Ｐの補正に用いられることになる。本実施形態においては、図１０（ｃ）に示すように、既存の工事情報Ｗに係る工事区間内の位置情報を有する、「３０」の速度標示の初期地物情報Ｆａ１が地物データベースＤＢ２に記憶されている。そこで、学習地物情報生成部４７は、学習地物情報Ｆｂ１を記憶した際に、この初期地物情報Ｆａ１を無効とする処理を行う。なお、同じ道路の区間内において複数回の道路工事が行われた場合等のように、既存の工事情報Ｗに係る工事区間内の位置情報を有する学習地物情報Ｆｂが既に地物データベースＤＢ２に記憶されていた場合には、当該学習地物情報Ｆｂについても同様に無効とし、或いは削除する処理を行う。

１９．自車位置補正・地物学習処理の手順
次に、本実施形態に係る、自車位置認識装置２及び地物情報収集装置３を含むナビゲーション装置１において実行される自車位置補正・地物学習処理の手順について説明する。図１２は、本実施形態に係る自車位置補正・地物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１３は、本実施形態に係る自車位置補正処理の手順を示すフローチャートであり、図１４は、本実施形態に係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自車位置認識プログラム又は地物情報収集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、フローチャートに従って説明する。

図１２に示すように、ナビゲーション装置１における自車位置補正・地物学習処理においては、まず、自車位置情報取得部１４により自車位置情報Ｐを取得する（ステップ＃０１）。そして、取得した自車位置情報Ｐに基づいて、自車両Ｃが工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに係る工事区間内にあるか否かについて判定する（ステップ＃０２）。この判定は、図９に示すような工事データベースＤＢ３に記憶されている全ての工事情報Ｗを参照して行い、ステップ＃０１で取得された自車位置情報Ｐに示される自車両Ｃの位置が、工事データベースＤＢ３に記憶されているいずれかの工事情報Ｗに係る工事区間に含まれている場合には自車両Ｃが工事区間内にあると判定する。自車両Ｃが既存の工事情報Ｗに係る工事区間内にない場合には（ステップ＃０２：Ｎｏ）、次に、工事情報取得手段３１により工事情報Ｗを取得したか否かについて判定する（ステップ＃０３）。上記のとおり、工事情報Ｗは、少なくとも工事区間の情報を含む情報であり、外部情報受信部３２により受信され、或いは工事画像認識部３３による工事シンボルｗｔ（図７参照）の画像認識結果に基づいて工事情報生成部３４により生成される。そして、工事情報取得手段３１により工事情報Ｗを取得していない状態では（ステップ＃０３：Ｎｏ）、自車位置補正部１９による自車位置補正処理を実行する（ステップ＃０４）。この自車位置補正処理については、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。

一方、工事情報取得手段３１により工事情報Ｗを取得した場合には（ステップ＃０３：Ｙｅｓ）、当該工事情報Ｗに含まれる工事区間の情報に基づいて、自車位置補正処理を停止する区間としての工事区間を設定する（ステップ＃０５）。また、自車位置情報取得部１４により自車位置情報Ｐを取得する（ステップ＃０６）。そして、取得した自車位置情報Ｐに基づいて、自車両Ｃがステップ＃０５で設定された工事区間内にあるか否かについて判定する（ステップ＃０７）。この判定では、ステップ＃０６で取得された自車位置情報Ｐに示される自車両Ｃの位置が、ステップ＃０５で設定された工事区間に含まれている場合には自車両Ｃが工事区間内にあると判定する。自車両Ｃが工事区間内にない場合には（ステップ＃０７：Ｎｏ）、自車位置補正部１９による自車位置補正処理を実行する（ステップ＃０４）。そして、自車両Ｃが工事区間内にある場合には（ステップ＃０７：Ｙｅｓ）、補正停止処理部３５により、自車位置補正処理を停止する（ステップ＃０８）。その後、処理はステップ＃０６へ戻り、自車両Ｃがステップ＃０５で設定された工事区間から出るまでの間、自車位置補正処理が停止される（ステップ＃０８）。

また、ステップ＃０１で取得した自車位置情報Ｐに基づいて、自車両Ｃが工事データベースＤＢ３に記憶された既存の工事情報Ｗに係る工事区間内にある場合には（ステップ＃０２：Ｙｅｓ）、次に、工事終了判定部３６により、当該既存の工事情報Ｗが示す工事の終了を判定する工事終了判定を行う（ステップ＃０９）。そして、当該既存の工事情報Ｗが終了していると判定した場合には（ステップ＃１０：Ｙｅｓ）、地物学習手段４１による地物学習処理を実行する（ステップ＃１１）。この地物学習処理については、後に図１４に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。一方、当該既存の工事情報Ｗが終了していないと判定した場合には（ステップ＃１０：Ｎｏ）、処理はステップ＃０６へ進み、自車両Ｃが当該既存の工事情報Ｗに係る工事区間から出るまでの間、自車位置補正処理が停止される（ステップ＃０８）。以上で、自車位置補正・地物学習処理の全体の手順を終了する。

次に、自車位置補正処理の手順について説明する。図１３に示すように、ナビゲーション装置１は、自車位置補正処理においては、まず、自車位置情報取得部１４により自車位置情報Ｐを取得する（ステップ＃２１）。次に、画像情報取得部１３により画像情報Ｇを取得する（ステップ＃２２）。本実施形態においては、地物画像認識部１８はバックカメラ１１により取得した画像情報Ｇを対象として地物の画像認識処理を行う。したがって、ここではバックカメラ１１により撮影した画像情報Ｇを取得する。そして、地物画像認識部１８は、ステップ＃２１で取得した自車位置情報Ｐに基づいて、地物データベースＤＢ２から対象地物ｆｔの地物情報Ｆを取得する（ステップ＃２３）。本実施形態においては、自車位置情報Ｐと地物情報Ｆに含まれる地物の位置情報とに基づいて、自車両Ｃの進行方向に存在する一つの地物の地物情報Ｆを地物データベースＤＢ２から取得し、当該地物情報Ｆに係る地物を対象地物ｆｔとして設定する。

その後、地物画像認識部１８により、ステップ＃２２で取得した画像情報Ｇに対して、位置補正用画像認識処理を実行する（ステップ＃２４）。この位置補正用画像認識処理により対象地物ｆｔの画像認識に成功しなかった場合には（ステップ＃２５：Ｎｏ）、処理はそのまま終了する。一方、位置補正用画像認識処理により対象地物ｆｔの画像認識に成功した場合には（ステップ＃２５：Ｙｅｓ）、自車位置補正部１９により、当該対象地物ｆｔの画像認識結果に基づいて、自車両Ｃと対象地物ｆｔとの位置関係を演算する（ステップ＃２６）。そして、自車位置補正部１９により、ステップ＃２６の演算結果と、地物データベースＤＢ２から取得した地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置情報とに基づいて、自車位置情報Ｐを補正する（ステップ＃２７）。以上で、自車位置補正処理の手順を終了する。

次に、地物学習処理の手順について説明する。図１４に示すように、ナビゲーション装置１は、地物学習処理においては、まず、対象種別決定部４２により、対象種別を決定する（ステップ＃４１）。上記のとおり、対象種別は、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理の対象とする地物種別である。次に、地物画像認識部１８により、ステップ＃４１で決定された対象種別の地物を画像認識する地物学習用画像認識処理を実行する（ステップ＃４２）。そして、地物学習用画像認識処理により地物の画像認識に成功しなかった場合には（ステップ＃４３：Ｎｏ）、処理はステップ＃４７へ進む。一方、地物学習用画像認識処理により地物の画像認識に成功した場合には（ステップ＃４３：Ｙｅｓ）、認識位置情報取得部４４により、当該地物の認識位置を表す認識位置情報ｓを生成して取得する（ステップ＃４４）。また、地物属性情報取得部４５により、当該地物の属性を表す地物属性情報を生成して取得する（ステップ＃４５）。そして、認識地物情報生成部４３により、認識位置情報ｓと地物属性情報とを関連付けて認識地物情報Ａを生成し、学習データベースＤＢ４に記憶する（ステップ＃４６）。

その後、ステップ＃０２の判定に係る既存の工事情報Ｗに係る工事区間内に自車両Ｃがあるか否かについて判定する（ステップ＃４７）。そして、自車両Ｃが工事区間内にある場合には（ステップ＃４７：Ｙｅｓ）、処理はステップ＃４２へ戻る。したがって、自車両Ｃが当該既存の工事情報Ｗに係る工事区間から出るまでの間、地物画像認識部１８による地物学習用画像認識処理が継続され、地物の画像認識に成功した場合には、当該地物の認識地物情報Ａが生成され、学習データベースＤＢ４に記憶される。一方、自車両Ｃが既存の工事情報Ｗに係る工事区間から出た場合には（ステップ＃４７：Ｎｏ）、次に、学習データベースＤＢ４に記憶された地物の認識位置情報ｓとしての学習値が、所定の学習しきい値Ｔ以上であるか否かを判定する。そして、地物の認識位置情報ｓとしての学習値が所定の学習しきい値Ｔ未満である場合には（ステップ＃４８：Ｎｏ）、処理はそのまま終了する。

一方、学習データベースＤＢ４に記憶された地物の認識位置情報ｓとしての学習値が、所定の学習しきい値Ｔ以上である場合には（ステップ＃４８：Ｙｅｓ）、推測位置判定部４３により、当該地物の推測位置ｐｇを判定する（ステップ＃４９）。その後、学習地物情報生成部４７により、当該地物についてのステップ＃４９で判定された推測位置ｐｇを表す推測位置情報と、当該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（ステップ＃５０）。そして、生成した学習地物情報Ｆｂを地物データベースＤＢ２に記憶する（ステップ＃５１）。以上で、地物学習処理の手順を終了する。

２０．その他の実施形態
（１）上記の実施形態では、補正停止処理部３５が、自車位置情報Ｐに示される自車両Ｃの位置が工事区間内にある間、自車位置補正部１９の処理を停止させる場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではなく、少なくとも自車両Ｃの位置が工事区間内にある間自車位置補正部１９の処理を停止させることができればよい。したがって、補正停止処理部３５は、工事情報Ｗに係る工事区間の前後所定距離内においても自車位置補正部１９の処理を停止させる構成とすることも可能である。このようにすることにより、工事情報取得手段３１により取得される工事情報Ｗの工事区間の情報の精度が低い場合であっても、工事区間内で確実に自車位置補正部１９の処理を停止させることが可能となる。

（２）上記の実施形態では、学習地物情報生成部４７による学習地物情報Ｆｂの生成条件、具体的には認識位置情報ｓとしての学習値に対する学習しきい値Ｔを一定とする場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではなく、地物学習手段４１は、地物画像認識部１８による地物の画像認識結果と、地物データベースＤＢ２に記憶された工事区間内の位置情報を有する地物情報Ｆとを対比し、それらの近似する程度に応じて学習地物情報Ｆｂの生成条件を変更する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。すなわち、道路工事が行われた場合には、工事区間内に存在していた地物が変更されている可能性があるが、地物が変更されない可能性もあり、また変更されている場合であっても位置が移動しているだけで地物種別や形態については変更されない場合もある。そこで、そのような可能性を考慮し、工事前から存在する地物に近似する地物を画像認識した場合には、学習を容易に行うようにし、学習地物情報Ｆｂを迅速に生成して地物データベースＤＢ２に記憶させる構成とすると好適である。具体的には、例えば学習しきい値Ｔを可変値とし、地物の画像認識結果と工事区間内の位置情報を有する地物情報Ｆとがほぼ一致する場合、又は位置のみが異なるだけで地物種別及び形態については一致する場合等には、学習しきい値Ｔを低く設定することも、本発明の好適な実施形態の一つである。

（３）上記のとおり、道路工事が行われた場合には、工事区間内に存在していた地物が変更されている可能性があるが、地物が変更されない可能性もあり、また変更されている場合であっても位置が移動しているだけで地物種別や形態については変更されない場合もある。そこで、地物学習手段４１による地物の学習の結果としての学習地物情報Ｆｂの内容が、初期地物情報Ｆａと近似する場合には、初期地物情報Ｆａ１を採用し、学習地物情報Ｆｂを無効とする構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。このような構成とすることにより、道路工事によって地物が変更されていない場合に、より高い精度の情報として予め整備されている初期地物情報Ｆａを採用することが可能となる。

（４）上記の実施形態では、認識位置情報取得部４４により取得する認識位置情報ｓに係る地物の認識位置を、画像認識に成功した際の自車位置情報Ｐとする場合の例について説明した。しかし、認識位置情報ｓに係る地物の認識位置は、これに限定されるものではない。したがって、例えば、画像認識に成功した対象地物について、自車位置情報Ｐと画像情報Ｇの画像認識結果とに基づいて、自車位置情報Ｐを基準とする当該地物の道路上の位置を演算し、当該道路上の地物の位置を認識位置情報ｓに係る地物の認識位置とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。

（５）上記の実施形態では、推測位置判定部４６が、同じ地物についての複数の認識位置情報ｓの分布に基づいて、当該分布の最頻値を当該対象地物の推測認識位置ｐａとして判定し、当該推測認識位置ｐａを、地物の道路上の位置に変換して地物の推測位置ｐｇを判定する構成である場合の例について説明した。しかし、推測位置判定部４３による推測位置ｐｇの判定方法はこれに限定されない。したがって、例えば、認識位置情報ｓの分布に基づいて、当該分布の平均値や中央値等の他の代表値を当該地物の推測認識位置ｐａとして判定する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。

（６）上記の実施形態では、自車両Ｃが撮像装置としてフロントカメラ１２及びバックカメラ１１の双方を備える場合を例として説明したが、本発明の実施形態はこれに限定されず、フロントカメラ１２及びバックカメラ１１のいずれか一方のみを備えた構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、本発明に係る自車位置認識装置２及び地物情報収集装置３を含むナビゲーション装置１は、当該一方の撮像装置により取得した画像情報Ｇの画像認識結果に基づいて、工事情報Ｗの生成、自車位置情報Ｐの補正、及び地物学習を行う。また、フロントカメラ１２及びバックカメラ１１以外の撮像装置として、例えば、車両の側方を撮影するサイドカメラを用いることも可能である。

（７）上記の実施形態では、ナビゲーション装置１の全ての構成が自車両Ｃに搭載される場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、撮像装置（バックカメラ１１やフロントカメラ１２）及び自車位置情報取得部１４等のように、自車両Ｃに搭載する必要がある構成以外の全部又は一部の構成を、自車両Ｃの外部にあって無線通信回線等を介して自車両Ｃと通信可能に接続されたサーバ装置等に設けた構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。

（８）上記の各実施形態では、本発明に係る地物情報収集装置３をナビゲーション装置１に適用する場合の例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、本発明に係る地物情報収集装置３を地図データベース作成装置等に利用する等のように、本発明を上記の実施形態とは異なる他の構成に適用することも当然に可能である。

本発明は、車両に搭載した撮像装置等から取得した画像情報に含まれる地物を画像認識して地物の情報を収集する地物情報収集装置及び地物情報収集プログラム、並びにそれらを用いた自車位置認識装置及びナビゲーション装置に好適に利用することができる。

本発明の実施形態に係るナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図 ナビゲーション装置が搭載された自車両を示す図 地図データベースに記憶されている地図情報の構成の例を示す図 地物データベースに記憶されている道路標示の地物情報の例を示す図 対象地物を画像認識して自車位置情報を補正する際の自車両の状況の例を示す図 工事情報の取得方法の例を説明する説明図 工事シンボルとしての工事案内看板を撮像領域内に含む画像情報の例を示す図 工事情報の取得方法の例を説明する説明図 工事データベースに記憶された工事情報の例を示す図 地物の画像認識結果に基づく地物学習処理の概要を説明する説明図 学習データベースに記憶された学習値の部分拡大図 本発明の実施形態に係る自車位置補正・地物学習処理の全体の手順を示すフローチャート 自車位置補正処理の手順を示すフローチャート 地物学習処理の手順を示すフローチャート

符号の説明

１：ナビゲーション装置
２：自車位置認識装置
３：地物情報収集装置
１３：画像情報取得部（画像情報取得手段）
１４：自車位置情報取得部（自車位置情報取得手段）
１８：地物画像認識部（地物画像認識手段）
１９：自車位置補正部（自車位置補正手段）
２１：アプリケーションプログラム
２４：案内情報出力手段
３１：工事情報取得手段
３２：外部情報受信部（工事情報受信手段）
３３：工事画像認識部（工事画像認識手段）
３４：工事情報生成部（工事情報生成手段）
３５：補正停止処理部（補正停止手段）
３６：工事終了判定部（工事終了判定手段）
４１：地物学習手段
４６：推測位置判定部（推測位置判定手段）
４７：学習地物情報生成部（学習地物情報生成手段）
ＤＢ１：地図データベース
ＤＢ２：地物データベース
ＤＢ３：工事データベース（工事情報記憶手段）
ＤＢ４：学習データベース（認識結果記憶手段）
Ｃ：自車両
Ｇ：画像情報
Ｐ：自車位置情報
Ｍ：地図情報
Ｆ：地物情報
Ｆａ：初期地物情報
Ｆｂ：学習地物情報
Ｗ：工事情報
ｓ：認識位置情報
ｗｔ：工事シンボル

Claims (17)

1. 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、
   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地物の画像認識処理を行う地物画像認識手段と、
   工事区間の情報を含む工事情報を取得する工事情報取得手段と、
   前記工事情報取得手段により取得した前記工事情報を記憶する工事情報記憶手段と、
   前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報が示す工事の終了を判定する工事終了判定手段と、
   前記工事終了判定手段により工事の終了が判定された場合には、当該工事情報に係る工事区間において前記地物画像認識手段に地物の画像認識処理を行わせ、その画像認識結果と前記自車位置情報とに基づいて、画像認識された地物の位置情報及び属性情報を含む学習地物情報を生成する地物学習手段と、
   を備える地物情報収集装置。
2. 前記工事情報取得手段は、自車両の外部に設置された発信装置から前記工事情報を受信する工事情報受信手段を含む請求項１に記載の地物情報収集装置。
3. 前記工事情報取得手段は、前記画像情報取得手段により取得された前記画像情報に含まれる工事シンボルの画像認識処理を行う工事画像認識手段と、この工事画像認識手段による工事シンボルの画像認識結果に基づいて前記工事情報を生成する工事情報生成手段と、を含む請求項１又は２に記載の地物情報収集装置。
4. 前記工事画像認識手段は、前記工事シンボルとして、工事案内看板、工事用フェンス、工事用バリケード、保安灯、コーン、及び工事案内人形の少なくとも一つの画像認識処理を行う請求項３に記載の地物情報収集装置。
5. 前記工事情報生成手段は、前記工事シンボルの認識位置を基準とする所定区間を、前記工事情報に含まれる前記工事区間の情報として設定する請求項３又は４に記載の地物情報収集装置。
6. 前記工事情報生成手段は、連続する複数フレームの画像情報に工事シンボルが含まれていた場合に、自車両の前方の画像情報に含まれる最初の工事シンボルの認識位置を基準として前記工事区間の始点を設定し、自車両の後方の画像情報に含まれる最後の工事シンボルの認識位置を基準として前記工事区間の終点を設定する請求項５に記載の地物情報収集装置。
7. 前記工事情報生成手段は、前記工事画像認識手段により前記工事シンボルとして工事案内看板を画像認識した場合であって、当該工事案内看板の画像認識結果に基づいて工事区間を認識できた場合には、当該工事区間の認識結果に従って前記工事情報に含まれる工事区間の情報を設定する請求項３又は４に記載の地物情報収集装置。
8. 前記工事終了判定手段は、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、前記工事情報取得手段によって同じ工事区間を含む工事情報を取得しなかった場合に、当該工事情報が示す工事が終了したと判定する請求項１から７のいずれか一項に記載の地物情報収集装置。
9. 前記工事情報が工事期間の情報を含む場合には、前記工事終了判定手段は、前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報に係る工事期間が終了している場合に、当該工事情報が示す工事が終了したと判定する請求項１から７のいずれか一項に記載の地物情報収集装置。
10. 前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行しないまま所定期間が経過した際に、当該工事情報を前記工事情報記憶手段から消去する請求項１から９のいずれか一項に記載の地物情報収集装置。
11. 前記地物学習手段は、
    前記自車位置情報に基づいて求められる、前記地物画像認識手段による地物の認識位置を表す認識位置情報を、当該地物の属性情報と関連付けて記憶する認識結果記憶手段と、
    同じ地物が複数回画像認識されることにより前記認識結果記憶手段に記憶された、同じ地物についての複数の前記認識位置情報に基づいて、当該地物の推測位置を判定する推測位置判定手段と、
    前記推測位置判定手段により判定された各地物の推測位置を表す位置情報と当該地物の属性情報とを関連付けて学習地物情報を生成する学習地物情報生成手段と、
    を備える請求項１から１０のいずれか一項に記載の地物情報収集装置。
12. 複数の地物について予め整備された位置情報及び属性情報を含む初期地物情報を記憶する地物データベースを更に備え、
    前記地物学習手段は、前記地物画像認識手段に対して、前記工事区間内において当該工事区間内の位置情報を有する前記初期地物情報に係る地物と同一種別の地物を優先的に画像認識させる請求項１から１１のいずれか一項に記載の地物情報収集装置。
13. 前記地物学習手段は、前記地物画像認識手段による地物の画像認識結果と前記工事区間内の位置情報を有する初期地物情報とを対比し、それらの近似する程度に応じて前記学習地物情報の生成条件を変更する請求項１２に記載の地物情報収集装置。
14. 前記学習地物情報を記憶するデータベースを備える請求項１から１３のいずれか一項に記載の地物情報収集装置。
15. 請求項１から１４のいずれか一項に記載の地物情報収集装置と、
    前記地物画像認識手段による地物の画像認識結果と当該地物についての前記学習地物情報とを照合して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。
16. 請求項１５に記載の自車位置認識装置と、地図情報が記憶された地図データベースと、前記地図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。
17. 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機能と、
    自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得機能と、
    前記画像情報に含まれる地物の画像認識処理を行う地物画像認識機能と、
    工事区間の情報を含む工事情報を取得する工事情報取得機能と、
    前記工事情報取得機能により取得した前記工事情報を工事情報記憶手段に記憶する工事情報記憶機能と、
    前記工事情報記憶手段に既に記憶された工事情報に係る工事区間に対応する道路の区間を自車両が走行する際に、当該工事情報が示す工事の終了を判定する工事終了判定機能と、
    前記工事終了判定機能により工事の終了が判定された場合には、当該工事情報に係る工事区間において地物の画像認識処理を行い、その画像認識結果と前記自車位置情報とに基づいて、画像認識された地物の位置情報及び属性情報を含む学習地物情報を生成する地物学習機能と、
    をコンピュータに実現させるための地物情報収集プログラム。

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