JP2010019759A - 車両用走行車線検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 複数車線道路を走行する車両の走行車線の検出精度を向上させること。
【解決手段】 ＧＰＳ測位データの測位品質を取得する。地図データに基づいて、各車線毎に、車線中央の少なくとも２つのノードの位置と、少なくとも２つのノードを連結したリンクを表す車線中央リンクデータを生成する。取得した測位品質に応じて選択した測位手段によって測定された自車位置を、当該自車位置に最も近い車線中央線リンクにマッチングさせるとともに、当該マッチングに係る車線の幅を所定値拡大させ、自車位置が該拡大した幅の車線内にあるときは、当該マッチングに係る車線へのマッチングを維持する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、車両用走行車線検出装置に関し、特に、複数車線道路を走行する車両の走行車線を検出する走行車線検出装置に関する。

ＧＰＳを利用したカーナビゲーションシステムが急速に普及している。今後はこのシステムに自動操舵機能を組み込むことが望まれている。自動操舵機能を実現するためには、車両が道路を安全に走行するべく、道路の白線を精度よく検出することや、道路の車線数を正しく検出することなどが必要である。

例えば、特許文献１は、路面を撮影するカメラによる撮像データに基づいて白線を検出し、その際、一方の白線しか検出できなかったときは、道路幅データを地図データから取得して、他方の白線の位置を算出する技術を開示している。

また、特許文献２は、路面を撮影するカメラによる撮像データに基づいて走行中の道路の車線数を認識し、この結果と地図データ上の車線数と比較することで、高架道路と重なっている道路を走行中の場合でも、車線数に基づいて走行中の道路を正しく判定できるようにする技術を開示している。

特開平１０−０４０３７９号公報 特開平１０−３００４９４号公報

しかしながら、従来の白線認識技術では、多車線道路走行中、路面状態が悪い、渋滞中、劣悪な気象条件、等の場合には、白線の検出が困難な上、離散的なデータであるＧＰＳ測位精度のばらつきにより、安定的な走行車線の検出ができないという問題がある。

本発明は、複数車線道路を走行する車両の走行車線の検出精度を向上させることを目的とする。

本発明の一側面は、複数車線道路を走行する車両の走行車線を検出する走行車線検出装置であって、道路のノード位置、車線数、各車線の幅のデータを含む地図データを記憶する記憶手段と、他律航法により自車位置を測定する第１測位手段と、自律航法により自車位置を測定する第２測位手段と、前記第１測位手段が出力する測位データの測位品質を取得する取得手段と、前記地図データに基づいて、各車線毎に、車線中央の少なくとも２つのノードの位置と、前記少なくとも２つのノードを連結したリンクを表す車線中央リンクデータを生成する生成手段と、前記取得手段によって取得された測位品質に基づいて、前記第１又は第２測位手段を自車位置の測位手段として選択する選択手段と、前記選択手段が選択した測位手段によって測定された自車位置を、当該自車位置に最も近い車線中央線リンクにマッチングさせるとともに、当該マッチングに係る車線の幅を所定値拡大させ、自車位置が該拡大した幅の車線内にあるときは、当該マッチングに係る車線へのマッチングを維持する車線マッチング手段とを有することを特徴とする。

この構成によれば、複雑な交差点、車線構造の道路、劣悪な気象条件下でも、離散的な測位データに対して、車両の走行車線、車線変更を安定的に検出することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記選択手段は、前記取得手段によって取得された測位品質が高精度を示すときは前記第１測位手段を選択することが好ましい。

この構成によれば、複雑な処理を行うことなく高精度なＧＰＳによる測位データにより走行車線を検出することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記車線マッチング手段は更に、前記取得手段で取得される測位品質が高精度から低精度に移行すると予測される場合、高精度である前記第１の測位手段による直前の測位位置を真値として、前記第２の測位手段による測位結果の補完による位置推定に基づいた前記地図データ内の車線リンクマッチングに切り替えることが好ましい。

この構成によれば、高精度なＧＰＳによる測位データが得られない状況でも、精度よく走行車線を検出することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記車線マッチング手段は更に、前記取得手段で取得される測位品質が低精度から再度、高精度に移行すると予測される場合、移行直後の前記第１の測位手段による測位位置を自車位置とすることが好ましい。

この構成によれば、高精度なＧＰＳによる測定に移行した後、精度よく走行車線を検出することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記測位品質は、前記リンク毎に各車両にてマップマッチングにより検出され、前記走行車線検出装置と通信可能に接続されるサービスセンタに送信され、管理されることが好ましい。

この構成によれば、測位品質のデータを容易に収集することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記測位品質は、季節、時間帯の情報と共に前記サービスセンタに送信され、管理されることが好ましい。

この構成によれば、通信状況に影響を与える季節、時間帯に応じた測位データを収集することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記サービスセンタに送信されるデータは、当該サービスセンタとの通信品質が不良の時は車両において蓄積し、前記通信品質が良好になった時にまとめて前記サービスセンタに送信することが好ましい。

また、前記取得手段は、システム起動時に、季節、時間帯に応じた現在位置周辺のリンク毎に取得することが好ましい。

かかる構成によれば、車両進行方向の測位データを予め収集することができる。

本発明の好適な実施形態によれば、前記取得手段は、現在リンクを接続するリンクの測位品質をサービスセンタより受信し更新することが好ましい。

この構成によれば、確実に送信可能な状況にて収集した測位品質データを送信することができる。

本発明によれば、複数車線道路を走行する車両の走行車線の検出精度を向上させることができる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の実施に有利な具体例を示すにすぎない。また、以下の実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の課題解決手段として必須のものであるとは限らない。

図１は、本発明の走行車線検出装置が適用される運転支援システムの全体構成を示す図である。

自動車１は、走行車線検出装置を搭載した車両であり、宇宙空間に配置されたＧＰＳ衛星３からの信号を受信して絶対位置を測定するように構成されている。

移動通信網４は、たとえば第３世代移動通信システムで構成され、本実施形態では、異なる複数の周波数のキャリアを収容するＷ−ＣＤＭＡ（Wide band-Code Division Multiple Access）方式が適用されるものとする。

ＢＳ５は移動通信網４に収容される基地局である。自動車１は、移動局（ＭＳ）としての車載機１０１を搭載しており、現在、基地局５のサービスエリア５１内に位置している。車載機１０１は、基地局５と通信するための移動通信アンテナ１０９を備えている。なお、図１には基地局が１つだけしか示されていないが、移動通信網３は通常、多数の基地局を収容しうるのであって、ここでは簡略化のために１つの基地局５だけが示されている点に留意されたい。移動局としての自動車も多数存在しうることに留意されたい。

後述するように、自動車１にて収集された測位品質データは移動通信網４を介してセンタサーバ（サービスセンタ）６に送信される。センタサーバ６は、自動車１をはじめとする多数の自動車から送信されてくる測位品質データを収集し、この収集結果を基に、各自動車に適切なタイミングで測位品質データを送信する。

図２は、自動車１に搭載された車載機１０１の構成を示すブロック図である。

車載機１０１は、移動局としての通信機能を備えるナビゲーションシステムであり、図示の如く、車載機全体の制御を司るＣＰＵ１０２、メインメモリとして機能しＣＰＵ１０２のワークエリアを提供するＲＡＭ１０３、ブートプログラムなどの固定的なプログラムやデータを記憶しているＲＯＭ１０４をはじめ、以下の構成を備える。

１０８は、Ｗ−ＣＤＭＡ無線ユニットであり、移動通信アンテナ１０９を介して基地局５とＷ−ＣＤＭＡ方式にてデータの無線送受を行う。

１１０は、ＧＰＳアンテナ１１１を介して、ＧＰＳ衛星３からの信号を受信し、復調処理を行うＧＰＳレシーバである。１１２は車速を検出するための車速センサ、１１３は車両の進行方向や傾きを検出するためのジャイロである。

１１４はナビゲーション音声などを出力するスピーカである。１１５は、表示しようとする画像データを展開するビデオメモリ（ＶＲＡＭ）であり、ここに画像データ等を展開することでディスプレイ１１６に画像を表示させることができる。１１７は操作ユニットである。なお、操作ユニット１１７は、ディスプレイ１１６上に配置されるタッチパネルとして構成してもよい。さらに、車載機１０１を遠隔操作するためのリモートコントローラを含む構成としてもよい。

１１８はハードディスクドライブ（ＨＤＤ）であり、図示の如く、ここにＯＳ１１９をはじめ、カーナビゲーションを実現するナビゲーションプログラム１２０、カーナビゲーションで利用される地図データを格納する地図データベース（ＤＢ）１２２がインストールされている。ナビゲーションプログラム１２０は、走行車線検出モジュール１２１を含む。

また、ＲＯＭ１０４には、車載機を特定するために車載機ごとにユニークな値を与えられた車載機ＩＤ１０４ａが記憶されている。

図３は、本実施形態における走行車線検出装置の機能構成を示すブロック図である。

地図ＤＢ１２２には、各道路の道路構造データが格納されており、道路構造データは、各ノード及びリンクの座標データ並びに属性データを含む。属性データには、道路の方向、道路幅、車線数のデータが含まれる。車線構造抽出部３０１は、地図ＤＢ１２２から、走行道路における道路構造データを取得して、車線構造を抽出する。

第１測位手段としての衛星測位部３０２は、ＧＰＳアンテナ１１１を介して受信したＧＰＳ衛星３からのＧＰＳデータに基づいて、すなわち他律航法により、自車位置を測定する。衛星測位品質取得部３０３は、ＧＰＳによる自車位置の測定誤差を衛星測位品質として取得する。衛星測位品質は、自車位置の測定誤差に応じて例えば４つレベルに区分される。例えば、測定誤差１ｍ未満は“高品質”、１ｍ以上１０ｍ未満は“中品質”、１０ｍ以上２０ｍ未満は“低品質”、２０ｍ以上又は位置測定ができない場合は“測位不能”とされる。測定誤差のレベルは、受信中の衛星数、測位方式、衛星電波環境などの影響を受ける。多数の衛星電波や複数の衛星波を基にした、測位計算によるもの、季節、時間帯、地域毎にリアルタイムに補正計算を行う方式では、誤差１ｍ以内の高品質が得られることが多い。現在、一般的に利用されているＧＰＳＬ１波単独測位方式では、中品質から低品質となる。上記測定誤差のレベルは、測位計算の収束時間の程度により判定される。たとえば、衛星電波状態が劣悪で、測位計算が不能な場合や、反射、マルチパスなどにより、計算の都度の測位結果は、中精度、低精度であっても、ばらつきが20ｍを超えるような場合は、“測位不能”とする。

第２測位手段としての自律航法測位部３０４は、車速センサ１１２，ジャイロ１１３からの出力に基づいて、すなわち自律航法により、自車位置を測定する。

車線リンクマッチング判定部３０５は、取得した衛星測位品質に応じた測定によって得た自車位置の車線中央線リンクへのマッチングを制御するものであり、座標推定部３０６、疑似車線幅推定部３０７、車線リンクマッチング部３０８を含む。座標推定部は、衛星測位部３０２からのデータ若しくは自律航法測位部３０４からのデータ又はこれらの組み合わせによって自車位置の座標推定を行う。疑似車線幅推定部３０７は、マッチングに係る車線幅を所定値拡大させて疑似車線幅を得る。車線リンクマッチング部３０８は、車線リンクへの自車のマッチング演算を行う。

サービスセンタ連携部３０９は、移動通信網４を介してセンタサーバ６との通信を行う通信部であり、車線リンクマッチング判定部３０５は、このサービスセンタ連携部３０９を介してセンタサーバ６に対してリンク別の衛星測位品質を送信し、また、センタサーバ６から現在位置の衛星測位品質のデータを受信することができる。ここで、測位品質は例えば、各車両においてリンク毎に、マップマッチングにより検出される。

前述のように、地図ＤＢ１２２が保持する道路構造データにおける属性データには、道路の方向、道路幅、車線数のデータが含まれるにすぎない。すなわち、図４に示すように、実際の道路が片側２車線の道路であっても、１区間の道路セグメントの道路構造は、両端の道路ノードＮ１，Ｎ２及び、両ノードを結ぶ道路リンクＬ１で表現されるにすぎない。本実施形態では、このような地図データ及び衛星測位品質のデータを利用して、図５に示すような、車線毎の道路ノード及びリンク（車線中央リンク）を作成し、より精密な走行車線検出を行う。

図６は、本実施形態における車線中央リンクデータを作成する処理を示すフローチャートである。このフローチャートに対応するプログラムはナビゲーションプログラム１２０における走行車線検出モジュールに含まれ、車両走行中、ＣＰＵ１０２によって実行される。

ステップＳ１では、進行方向道路の車線別データが地図ＤＢ１２２にあるか検索する。進行方向道路の車線別データが地図ＤＢ１２２にある場合は、いうまでもなくそのまま進行方向の車線毎のリンクデータが参照可能であり（ステップＳ２）、車線中央リンクデータを作成する必要はない。

進行方向道路の車線別データが地図ＤＢ１２２にない場合はステップＳ３に進み、自車が現在位置しているリンクと進行方向の道路のリンクのデータを参照する。次に、ステップＳ４で、リンクの属性データである道路幅及び車線数から、進行方向車線毎に、車線中央リンクＩＤ及びノードＩＤを生成する。

続いて、ステップＳ５で、道路リンクの座標と属性データである車線数とから各車線リンク中央の座標を計算し、車線リンク座標データを生成する。こうして、進行方向の車線毎のリンクデータが参照可能となる（ステップＳ２）。

図７は、本実施形態における走行車線検出処理を示すフローチャートである。このフローチャートに対応するプログラムもナビゲーションプログラム１２０における走行車線検出モジュールに含まれ、車両走行中、ＣＰＵ１０２によって実行される。

ステップＳ１１では、例えばシステム起動時において、センタサーバ６から、季節、時間帯に応じた現在位置周辺あるいは進行方向の測位品質（ＱＣ）を、道路リンクごとに取得する。これにより現在位置周辺あるいは進行方向の測位情報をあらかじめ収集する。次に、ステップＳ１２で、現在及び進行方向の道路の道路リンクと車線別リンクを取得する。

ステップＳ１３では、衛星測位部３０２から測位座標を取得すると共に、衛星測位品質取得部３０３から測位品質（ＱＧ）を取得する。代わりに、センタサーバ６から測位品質（ＱＧ）を取得してもよい。次に、ステップＳ１４で、現在の衛星測位品質（ＱＧ）が高精度か低精度かを所定のしきい値により判定する。高精度と判定された場合には、ステップＳ１５に進み、衛星測位部３０２からの測位座標を自車位置と決定する。すなわち、ここでは他律航法による自車位置の測定を選択している。

次に、ステップＳ１６で、ステップＳ１１で取得した直後のリンクの予測測位品質（ＱＣ）が高精度か低精度かを判定する。

高精度と判定された場合はステップＳ１７に進み、現在、自車位置を論理的に車線上に合わせ込む車線マッチングの処理中か否かを判断する。車線マッチング中であればステップＳ１８に進み、ステップＳ１５で決定された自車位置が車線幅内にあるかどうかを判定する。自車位置が車線幅内にある場合はステップＳ１９に進み、現在の車線へのマッチングを継続し、ステップＳ２６に進む。ステップＳ１７において、車線マッチングの処理中ではない場合、又は、ステップＳ１８で自車位置が車線幅内にないと判断された場合は、ステップＳ２０に進み、最も近接する車線中央リンクへのマッチングを行い、走行車線を特定する。次に、ステップＳ２１で、マッチングした車線幅を左右に、例えば車体幅の半分ずつ拡大する。その後、処理はステップＳ２６に進む。

一方、ステップＳ１６において、ステップＳ１１で取得した直後のリンクの予測測位品質（ＱＣ）が低精度と判定された場合は、ステップＳ２２に進み、直前の座標を真値とし、自律航法で補完することで自車位置を推定、保持し、その後ステップＳ２０に進む。

また、ステップＳ１４において、現在の衛星測位品質（ＱＧ）が低精度と判定された場合は、ステップＳ２３に進み、車線マッチング中であるか否かを判定する。車線マッチング中ではない場合はステップＳ２４に進み、自律航法で推定した座標を自車位置と決定する。すなわち、ここでは自律航法による自車位置の測定を選択している。その後処理はステップＳ２０に進む。一方、車線マッチング中である場合（ステップＳ２３、ＹＥＳ）は、ステップＳ２５に進み、現在の車線へのマッチングを継続し、その後処理はステップＳ２６に進む。

ステップＳ２６では、センタサーバ６との間の無線通信品質（ＱＷ）が所定のしきい値より高いか否かを判定する。無線通信品質は、ビット誤り率、無線信号強度、ＣＲＣフラグ等の公知の品質値を用いることができる。無線通信品質（ＱＷ）が所定のしきい値より高い場合はステップＳ２７に進み、測位品質を、季節、時間帯、道路リンクＩＤと関連付けてセンタサーバ６へ送信する。一方、無線通信品質（ＱＷ）が所定のしきい値以下の場合はステップＳ２８に進み、季節、時間帯、道路リンクＩＤと関連付けた測位品質のデータを、例えばＨＤＤ１１８に蓄積してステップＳ２６に戻る。この場合、ステップＳ２６で無線通信品質（ＱＷ）がしきい値より高くなったときに、ステップＳ２８で、これら蓄積されたデータがまとめて送信される。

実施形態に係る運転支援システムの全体構成を示す図である。 実施形態における車載機のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施形態における走行車線検出装置の機能構成を示すブロック図である。 地図データにおける道路構造表現の例を示す図である。 車線中央リンクを含む精密な道路構造表現の例を示す図である。 実施形態における車線中央リンクデータを作成する処理を示すフローチャートである。 実施形態における走行車線検出処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１：自動車
３：ＧＰＳ衛星
４：移動通信網
５：基地局
６：センタサーバ

Claims (9)

1. 複数車線道路を走行する車両の走行車線を検出する走行車線検出装置であって、
   道路のノード位置、車線数、各車線の幅のデータを含む地図データを記憶する記憶手段と、
   他律航法により自車位置を測定する第１測位手段と、
   自律航法により自車位置を測定する第２測位手段と、
   前記第１測位手段が出力する測位データの測位品質を取得する取得手段と、
   前記地図データに基づいて、各車線毎に、車線中央の少なくとも２つのノードの位置と、前記少なくとも２つのノードを連結したリンクを表す車線中央リンクデータを生成する生成手段と、
   前記取得手段によって取得された測位品質に基づいて、前記第１又は第２測位手段を自車位置の測位手段として選択する選択手段と、
   前記選択手段が選択した測位手段によって測定された自車位置を、当該自車位置に最も近い車線中央線リンクにマッチングさせるとともに、当該マッチングに係る車線の幅を所定値拡大させ、自車位置が該拡大した幅の車線内にあるときは、当該マッチングに係る車線へのマッチングを維持する車線マッチング手段と、
   を有することを特徴とする走行車線検出装置。
2. 前記選択手段は、前記取得手段によって取得された測位品質が高精度を示すときは前記第１測位手段を選択することを特徴とする請求項１に記載の走行車線検出装置。
3. 前記車線マッチング手段は更に、前記取得手段で取得される測位品質が高精度から低精度に移行すると予測される場合、高精度である前記第１の測位手段による直前の測位位置を真値として、前記第２の測位手段による測位結果の補完による位置推定に基づいた前記地図データ内の車線リンクマッチングに切り替えることを特徴とする請求項２に記載の走行車線検出装置。
4. 前記車線マッチング手段は更に、前記取得手段で取得される測位品質が低精度から再度、高精度に移行すると予測される場合、移行直後の前記第１の測位手段による測位位置を自車位置とすることを特徴とする請求項３に記載の走行車線検出装置。
5. 前記測位品質は、前記リンク毎に各車両にてマップマッチングにより検出され、前記走行車線検出装置と通信可能に接続されるサービスセンタに送信され、管理されることを特徴とする請求項１に記載の走行車線検出装置。
6. 前記測位品質は、季節、時間帯の情報と共に前記サービスセンタに送信され、管理されることを特徴とする請求項５に記載の走行車線検出装置。
7. 前記サービスセンタに送信されるデータは、当該サービスセンタとの通信品質が不良の時は車両において蓄積し、前記通信品質が良好になった時にまとめて前記サービスセンタに送信することを特徴とする請求項５又は６に記載の走行車線検出装置。
8. 前記取得手段は、システム起動時に、季節、時間帯に応じた現在位置周辺のリンク毎に取得することを特徴とする請求項１に記載の走行車線検出装置。
9. 前記取得手段は、現在リンクを接続するリンクの測位品質をサービスセンタより受信し更新することを特徴とする請求項５に記載の走行車線検出装置。

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