JP2013050411A - 自車位置認識システム、自車位置認識プログラム、及び自車位置認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の地物で構成された地物群について、画像認識処理における認識対象を決定するための認識率を適切に決定することが可能な技術を実現する。
【解決手段】単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率ＥＲに基づき認識地物単位毎に決定する認識率決定部２６と、認識地物単位のそれぞれの認識率に基づいて、画像認識処理において認識対象とする認識地物単位を選択する認識対象選択部２５と、を備え、認識率決定部２６は、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の予想認識率ＥＲに基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数Ｃにより補正して、認識率を決定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、自車両に備えられたカメラによる撮影画像を用いて自車位置を認識する自車位置認識システム、自車位置認識プログラム、及び自車位置認識方法に関する。

上記のような自車位置認識システムの従来技術として、例えば特開２００９−５８４２９号公報（特許文献１）に記載された技術がある。特許文献１には、カメラによる撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行い、画像認識の結果と当該地物の位置情報とに基づき、推定自車位置を補正する技術が記載されている。この際、画像認識処理において認識対象とされる地物は、各地物の画像認識に成功する割合である認識率に基づいて決定される。具体的には、認識対象となり得る複数の地物が狭い間隔で配置されている場合に、認識率が高い地物を認識対象の地物として決定する。これにより、画像認識処理に係る演算負荷を軽減しつつ、一定距離あたりの地物の認識率を高めることが可能となっている。

ところで、例えば特開２００９−１０９３４１号公報（特許文献２）に記載されているように、複数の地物（特許文献２の例では一対の横断歩道標示）で構成された地物群を画像認識処理における認識対象とする技術が知られている。しかしながら、特許文献１には、このような地物群を認識対象とする場合についての記載がなく、当然ながら、画像認識処理における認識対象を決定するための地物群に対する認識率の決定方法に言及した記載もない。

特開２００９−５８４２９号公報 特開２００９−１０９３４１号公報

そこで、複数の地物で構成された地物群について、画像認識処理における認識対象を決定するための認識率を適切に決定することが可能な技術の実現が望まれる。

本発明に係る、自車両の推定位置である推定自車位置を取得する推定自車位置取得部と、前記自車両に備えられたカメラにより撮影された撮影画像を取得し、当該撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行う画像処理部と、地物の位置情報を含む道路情報を取得する道路情報取得部と、前記画像認識処理による地物の認識結果と前記道路情報に含まれる地物の位置情報とに基づき前記推定自車位置を補正する推定自車位置補正部と、を備えた自車位置認識システムの特徴構成は、単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率に基づき前記認識地物単位毎に決定する認識率決定部と、前記認識地物単位のそれぞれの認識率に基づいて、複数の前記認識地物単位の中から前記画像認識処理において認識対象とする前記認識地物単位を選択する認識対象選択部と、を備え、前記認識率決定部は、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる前記認識地物単位である特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の前記予想認識率に基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数により補正して、前記認識率を決定する点にある。

上記の特徴構成によれば、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる特定認識地物単位の認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物のそれぞれの形態（形状等）に応じて定まる暫定認識率を基準としつつ、補正係数による補正を行って決定することができる。この際、補正係数に関係する配置形態の方向は、車両の通常走行時における進行方向に直交する方向である道路幅方向であり、この道路幅方向は、カメラによる撮影画像中の認識対象の地物の位置や大きさに与える影響の大きい方向であり、また、当該撮影画像中への他の地物の含まれやすさに与える影響の大きい方向でもある。上記の構成では、このような方向の配置形態を考慮して暫定認識率を補正することができるため、暫定認識率をそのまま特定認識地物単位の認識率として決定する場合に比べ、認識率を適切に決定することが可能となる。すなわち、複数の地物で構成された地物群について、画像認識処理における認識対象を決定するための認識率を適切に決定することが可能となる。

ここで、前記配置形態は、自車線の幅、道路幅、又は前記特定認識地物単位を構成する複数の地物間の道路幅方向の距離の何れかである形態特徴量に応じて定まり、前記形態特徴量は前記道路情報に含まれ、前記補正係数は、前記形態特徴量が大きくなるに従って前記認識率を低くするように補正する値とされると好適である。

この構成によれば、形態特徴量が大きくなると、特定認識地物単位を構成する少なくとも一部の地物についての画像認識の成功率が低くなる傾向があることを考慮して、そのような場合の特定認識地物単位の認識率を低く設定することができる。
なお、このような傾向があることは、以下の理由による。すなわち、道路上や道路周辺に設けられる地物は、一般的に、車線の幅や道路幅に対して所定の位置関係で設けられる場合が多い。そのため、特定認識地物単位が設けられている道路では、車線の幅や道路幅が広くなると、一般的に、特定認識地物単位を構成する複数の地物間の道路幅方向の距離も長くなる。よって、形態特徴量が、自車線の幅、道路幅、又は特定認識地物単位を構成する複数の地物間の道路幅方向の距離のいずれであっても、形態特徴量が大きくなるに従って、少なくとも一部の地物について、カメラによる撮影画像中における中央部からの距離が長くなり、或いは、カメラによる撮影画像中での大きさが小さくなり、結果、当該地物についての画像認識の成功率が一般的に低下する。

また、前記配置形態は、前記特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の間に他の地物が存在するか否かに応じて定まり、前記他の地物が存在する場合の前記補正係数が、当該他の地物が存在しない場合の前記補正係数に比べて前記認識率を低くするように補正する値とされると好適である。

特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の間に他の地物が存在すると、当該他の地物がカメラによる撮影画像中に含まれる可能性が高くなる。このため、特定認識地物単位を構成する少なくとも一部の地物が、他の形状の地物と誤認識されやすくなる可能性がある。この構成によれば、このことを考慮して、上記他の地物が存在する場合の特定認識地物単位の認識率を低く設定することができる。

また、前記暫定認識率は、前記特定認識地物単位を構成する複数の地物のそれぞれの前記予想認識率を互いに乗算した値であり、前記認識率は、前記暫定認識率に前記補正係数を乗算した値であると好適である。

この構成によれば、暫定認識率や認識率を簡素な構成で導出することができるため、必要に応じてこれらを演算して導出する場合に、当該演算に係る負荷を低減することができる。また、暫定認識率や認識率を予め演算して記憶装置に整備しておく場合には、当該整備に係るコストを低減することができる。

以上の各構成を備えた本発明に係る自車位置認識システムの技術的特徴は、自車位置認識プログラムや自車位置認識方法にも適用可能であり、本発明はそのようなプログラムや方法も権利の対象とすることができる。

その場合における、自車位置認識プログラムの特徴構成は、自車両の推定位置である推定自車位置を取得する推定自車位置取得機能と、前記自車両に備えられたカメラにより撮影された撮影画像を取得し、当該撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行う画像処理機能と、地物の位置情報を含む道路情報を取得する道路情報取得機能と、前記画像認識処理による地物の認識結果と前記道路情報に含まれる地物の位置情報とに基づき前記推定自車位置を補正する推定自車位置補正機能と、を実現させるための自車位置認識プログラムであって、単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率に基づき前記認識地物単位毎に決定する認識率決定機能と、前記認識地物単位のそれぞれの認識率に基づいて、複数の前記認識地物単位の中から前記画像認識処理において認識対象とする前記認識地物単位を選択する認識対象選択機能と、をコンピュータに実現させ、前記認識率決定機能は、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる前記認識地物単位である特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の前記予想認識率に基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数により補正して、前記認識率を決定する機能である点にある。

また、自車位置認識方法の特徴構成は、自車両の推定位置である推定自車位置を取得する推定自車位置取得ステップと、前記自車両に備えられたカメラにより撮影された撮影画像を取得し、当該撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行う画像処理ステップと、地物の位置情報を含む道路情報を取得する道路情報取得ステップと、前記画像認識処理による地物の認識結果と前記道路情報に含まれる地物の位置情報とに基づき前記推定自車位置を補正する推定自車位置補正ステップと、を備えた自車位置認識方法であって、単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率に基づき前記認識地物単位毎に決定する認識率決定ステップと、前記認識地物単位のそれぞれの認識率に基づいて、複数の前記認識地物単位の中から前記画像認識処理において認識対象とする前記認識地物単位を選択する認識対象選択ステップと、を備え、前記認識率決定ステップでは、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる前記認識地物単位である特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の前記予想認識率に基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数により補正して、前記認識率を決定する点にある。

当然ながら、これらの自車位置認識プログラムや自車位置認識方法も上述した自車位置認識システム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が可能である。

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模式図である。 本発明の実施形態に係る車両の走行状況の一例を示す模式図であり、（ａ）はノードとリンクが表す道路ネットワークを示し、（ｂ）は（ａ）に対応する道路及び当該道路に設けられた地物を示し、（ｃ）は認識範囲及び重複領域を示し、（ｄ）は（ｂ）に対応する道路における車両側で認識されている自車位置を示す。 本発明の実施形態に係る地物の配置形態の一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る地物の配置形態の別の一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る予想認識率記憶部に記憶されている情報の一例を示す概念図である。 本発明の実施形態に係る補正係数記憶部に記憶されている情報の一例を示す概念図である。 本発明の実施形態に係る認識地物単位探索処理の手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る認識対象選択処理の手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る自車位置認識処理の手順の一例を示すフローチャートである。

本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。ここでは、本発明に係る自車位置認識システムを、車載用のナビゲーション装置に適用した場合を例として説明する。本実施形態に係るナビゲーション装置１は、図１に示すように自車位置認識ユニット２を備え、この自車位置認識ユニット２を中核として自車位置認識システムが構築されている。

以下の説明における「進行方向Ｄ１」及び「反進行方向Ｄ３」（図２参照）は、自車両３（以下、「車両３」という場合がある。）の前進走行時を基準として定義している。よって、「進行方向Ｄ１」は車両３の前方へ向かう方向を指し、「反進行方向Ｄ３」は車両３の後方へ向かう方向を指す。

１．ナビゲーション装置の概略構成
図１に示すように、ナビゲーション装置１は、自車位置認識ユニット２と、制御ユニット８０と、推定自車位置導出部９４と、道路情報記憶部１０と、予想認識率記憶部１１と、補正係数記憶部１２と、を備えている。自車位置認識ユニット２及び制御ユニット８０は、複数の機能部を備えている。

ナビゲーション装置１が備える各機能部は、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。また、これらの機能部は、通信線を介して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とともに、各記憶部１０〜１２からデータを抽出可能に構成されている。ここで、各機能部がソフトウェア（プログラム）により構成される場合には、当該ソフトウェアは、演算処理装置が参照可能な記憶装置に記憶される。

道路情報記憶部１０、予想認識率記憶部１１、及び補正係数記憶部１２は、記憶装置により構成されるデータベースである。この記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブや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をハードウェア構成として備える。なお、各記憶部１０〜１２は、それぞれ独立のハードウェアを有していても良いし、共通のハードウェアに備えられていても良い。

制御ユニット８０は、経路設定部８１、経路探索部８２、及び経路案内部８３を備えている。経路設定部８１は、例えば自車位置等の出発地、入力された目的地、通過地点や走行条件（高速道路の使用有無など）を設定する機能部である。経路探索部８２は、経路設定部８１によって設定された条件に基づき、出発地から目的地までの案内経路を探索するための演算処理（経路探索処理）を行う機能部である。経路案内部８３は、経路探索部８２により探索された出発地から目的地までの経路に従って、モニタ（図示せず）の表示画面による案内標示やスピーカ（図示せず）による音声案内等により、運転者に対して適切な経路案内を行うための演算処理（経路案内処理）を行う機能部である。

道路情報記憶部１０には、上記の経路探索処理や経路案内処理を実行する際や、モニタへの地図表示処理を実行する際等に参照される道路情報ＲＤ（道路地図データ）が記憶（格納）されている。本実施形態では、道路情報ＲＤは、図２（ａ）に概念的に示すように、緯度及び経度で表現された地図上の位置情報を有する多数のノードＮの情報と、２つのノードＮを連結して道路に対応する経路を構成する多数のリンクＫの情報とを有して構成されている。ノードＮは、例えば、道路の交差点、折曲点、分岐点等に設定される。

道路情報ＲＤには、各リンクＫのリンク情報（リンク属性）として、道路種別情報（高速道路、有料道路、国道、県道等の種別）やリンク長さ情報等が含まれている。また、道路情報ＲＤには、２つのノードＮの間（すなわちリンクＫ上）に配置されてリンクＫの詳細形状を表す形状補間点の情報や、道路幅Ｗ２（図３、図４参照）の情報も含まれている。道路幅Ｗ２の情報は、例えば、道路幅Ｗ２を数値で直接的に表した情報や、道路幅Ｗ２をレーン数により間接的に表した情報とされる。

また、道路情報ＲＤには、道路上や道路周辺に設けられた各種の地物５０の情報（地物情報）が含まれている。道路情報記憶部１０に地物情報が格納される地物５０には、道路標示が含まれるとともに、道路との相対位置が固定されている立体的な構造物も含まれる。ここで、道路標示とは、ペイント等により路面に設けられた規制や指示のための記号や文字である。道路標示には、例えば、横断歩道であることを示す標示（横断歩道標示５１、図２（ｂ）参照）、停止線を表す標示（停止線標示５２、図２（ｂ）参照）、区画線（中央線や車線境界線（レーンマーク）等）を表す標示（区画線標示５３、図２（ｂ）参照）、前方に横断歩道があることを示す標示（横断歩道予告標示）、交差点の形状を示す十字状やＴ字状の標示（交差点形状標示）等が含まれる。また、立体的な構造物には、例えば、分離帯、縁石、側溝等のような車線を形成するための立体物に加えて、信号機５４（図２（ｂ）参照）、標識、陸橋、トンネル等の各種立体物が含まれる。

地物情報には、少なくとも地物５０の位置情報と属性情報とが含まれる。ここで、位置情報は、地物５０の地図上の位置（緯度及び経度）を表す情報であり、基本的に、地物５０の代表点（例えば地物５０の長さ方向及び幅方向の中心）の位置を表す情報とされる。また、属性情報は、地物５０の属性を表す情報であり、本例では、属性情報には種別情報と形態情報とが含まれている。種別情報は、地物５０の種別を表す情報であり、基本的に、同じ形状の地物５０が１つの種別として規定されている。本実施形態では、地物５０の種別には、図５に示すように、「横断歩道標示」、「停止線標示」、及び「信号機」が含まれ、更に、「区画線標示」も含まれる。また、形態情報は、地物５０の形態を表す情報であり、地物５０の形状や大きさ等の情報を有している。

上記のような道路情報ＲＤは、データベース化され、道路情報記憶部１０の仕様に応じた形態で格納されている。例えば、道路情報ＲＤが、互いに関連付けられた複数のレイヤに分かれて道路情報記憶部１０に格納された構成とすることができる。具体的には、ノードＮとリンクＫにより道路間の接続情報を示すレイヤ（道路ネットワークレイヤ）、形状補間点や道路幅Ｗ２の情報を示すレイヤ（道路形状レイヤ）、及び、道路に関する詳細な情報（道路上や道路周辺に設けられた各種地物５０の情報等）を示すレイヤ（道路属性レイヤ）を含む少なくとも３つのレイヤに分かれて道路情報ＲＤが備えられた構成とすることができる。

推定自車位置導出部９４は、車両３に備えられたＧＰＳ測定ユニット９１、距離センサ９２、及び方位センサ９３の出力に基づき、自車両３の推定位置である推定自車位置ＥＰを導出する機能部である。具体的には、推定自車位置導出部９４は、ＧＰＳ測定ユニット９１から取得したＧＰＳ（Global Positioning System）信号を解析し、自車両３の現在位置（緯度及び経度）を導出し、ＧＰＳ位置データを得る。また、推定自車位置導出部９４は、距離センサ９２や方位センサ９３から取得した移動距離情報と方位情報とに基づいて推測航法位置を導出し、推測航法位置データを得る。そして、推定自車位置導出部９４は、ＧＰＳ位置データと推測航法位置データとから公知の方法により自車両３の推定位置である推定自車位置ＥＰを導出する演算を行い、導出した推定自車位置ＥＰの情報を自車位置認識ユニット２へ出力する。

上記のように導出される推定自車位置ＥＰは、測定誤差を含んだ情報となっており、場合によっては道路上から外れてしまう。本実施形態では、このような場合には道路情報記憶部１０に記憶された道路地図データに基づき、推定自車位置導出部９４が推定自車位置ＥＰを道路地図に示される道路上に合わせるための補正（マップマッチング処理）を行い、当該補正後の推定自車位置ＥＰの情報が自車位置認識ユニット２へ出力される。

自車位置認識ユニット２は、推定自車位置導出部９４から取得した推定自車位置ＥＰを補正するための各機能部２２〜２６を備えている。自車位置認識ユニット２の構成については、後の「２．自車位置認識ユニットの構成」の項で詳細に説明するが、自車位置認識ユニット２は、車両３に備えられたカメラ９０（図１、図２参照）による撮影画像ＰＧを用いて推定自車位置ＥＰを補正することで、推定自車位置ＥＰよりも高精度に自車位置を認識することが可能となっている。

本実施形態では、図２（ｂ）に示すように、カメラ９０は車両３の後方を撮影するバックカメラ（リアカメラ）とされ、カメラ９０による撮影画像ＰＧには車両３の後方（反進行方向Ｄ３側）の路面が含まれる。具体的には、本実施形態では、カメラ９０は主に路面が撮影されるように光軸に俯角（例えば３０度程度）を有して車両３に設置されており、推定自車位置ＥＰの補正のための画像認識において対象となる地物５０は、路面に設けられた道路標示とされる。また、本実施形態では、カメラ９０は、路面に直交する方向に見て、光軸が車両３の前後方向と平行になるように設置されている。

２．自車位置認識ユニットの構成
次に、本発明の要部である自車位置認識ユニット２の構成について説明する。図１に示すように、自車位置認識ユニット２は、推定自車位置取得部２１、画像処理部２２、道路情報取得部２３、推定自車位置補正部２４、認識対象選択部２５、及び認識率決定部２６を備えている。

２−１．推定自車位置取得部の構成
推定自車位置取得部２１は、自車両３の推定位置である推定自車位置ＥＰを取得する機能部である。本実施形態では、推定自車位置導出部９４が導出した推定自車位置ＥＰが推定自車位置取得部２１に入力されることで、推定自車位置取得部２１が推定自車位置ＥＰを取得する。

２−２．画像処理部の構成
画像処理部２２は、車両３に備えられたカメラ９０により撮影された撮影画像ＰＧを取得し、当該撮影画像ＰＧに含まれる地物５０の画像認識処理を行う機能部である。すなわち、画像処理部２２は、画像取得機能と画像認識機能とを有している。画像処理部２２は、図６に一例を示すような認識地物単位６０を認識対象として画像認識処理を行う。ここで、認識地物単位６０は、単一の地物５０、又は予め定められた複数の地物５０で構成された地物群（地物セット）である。図６に示す例では、第一認識地物単位６１及び第三認識地物単位６３のそれぞれが、単一の地物５０で構成されている。一方、第二認識地物単位６２及び第四認識地物単位６４のそれぞれは、互いに異なる位置に配置された複数の地物５０からなる地物群で構成されている。

具体的には、第一認識地物単位６１は、単一の横断歩道標示５１で構成され、第三認識地物単位６３は、単一の停止線標示５２で構成されている。また、第二認識地物単位６２及び第四認識地物単位６４のそれぞれは、同一種別の複数（本例では２つ）の地物５０からなる地物群で構成されており、具体的には、第二認識地物単位６２は、２つの停止線標示５２からなる地物群で構成され、第四認識地物単位６４は、２つの信号機５４からなる地物群で構成されている。

なお、認識地物単位６０は、画像認識が成功した場合に少なくとも進行方向Ｄ１に沿う方向の位置を特定することが可能な形態の地物５０により構成される。そのため、区画線標示５３（図２（ｂ）参照）のような進行方向Ｄ１に沿って連続的に或いは断続的に設けられる地物５０は、基本的に、認識地物単位６０を構成しない。また、各地物５０は、基本的に単独で認識地物単位６０を構成するが、図２に示す２つの停止線標示５２や２つの信号機５４のように、進行方向Ｄ１に沿った方向に近接して配置された同一種別の複数の地物５０（地物群）については、誤認識を抑制すべく、当該複数の地物５０をセットとして１つの認識地物単位６０が構成されるように、認識地物単位６０の形成規則が定められている。ここで、「近接して配置」とは、進行方向Ｄ１に沿う方向の間隔が所定距離以下であること、或いは、地物群が占める進行方向Ｄ１に沿う方向の幅が所定距離以下であることを意味する。この所定距離は、推定自車位置ＥＰに含まれ得る誤差の最大値に基づき設定することができ、例えば、１０メートル以上であって１００メートル以下の範囲内の値とすることができる。

画像処理部２２の画像認識処理において認識対象とされる認識地物単位６０は、後述する認識対象選択部２５により選択される。そして、画像処理部２２は、認識対象の当該認識地物単位６０を構成する地物５０（すなわち、認識対象の地物５０）について設定された認識範囲Ａ（図２参照）内の撮影画像ＰＧを取得し、認識対象の地物５０の画像認識を行う。ここで、認識範囲Ａ内の撮影画像ＰＧは、本実施形態では、推定自車位置ＥＰが当該認識範囲Ａに含まれる状態でカメラ９０により撮影された撮影画像ＰＧとされる。なお、推定自車位置ＥＰと車両３へのカメラ９０の設置形態（取付位置、取付角度、画角等）とに基づき定まる、撮影画像ＰＧにおける進行方向Ｄ１側の端部に相当する位置（すなわち、当該端部に写っている位置）が、認識範囲Ａに含まれる撮影画像ＰＧを、当該認識範囲Ａ内の撮影画像ＰＧとすることもできる。

そして、画像処理部２２は、認識対象の認識地物単位６０を構成する全て（単一又は複数）の地物５０の画像認識に成功した場合に、当該認識地物単位６０の画像認識に成功したと判定し、判定結果の情報を推定自車位置補正部２４へ出力する。画像処理部２２による画像認識処理は、例えば、撮影画像ＰＧから取得される輪郭情報と、道路情報ＲＤに含まれる認識対象の地物５０の形態情報とに基づくパターンマッチング（テンプレートマッチング）手法を用いて行う構成とすることができる。

ところで、上記の認識範囲Ａは、図２に示すように、地物５０のそれぞれに対して個別に設定されるリンクＫに沿った方向（進行方向Ｄ１に沿った方向）の範囲であり、各地物５０の位置情報に基づき設定される。この認識範囲Ａの大きさは、リンクＫに沿った方向の推定自車位置ＥＰの誤差を考慮して設定すると好適であり、例えば、認識範囲Ａの大きさを、推定自車位置ＥＰに含まれ得る誤差の最大値の２倍或いは２倍以上の値に設定することができる。このような認識範囲Ａを設定することで、認識対象の地物５０の現実の位置（進行方向Ｄ１に沿う方向の位置）を、高い確率で認識範囲Ａ内に収めることが可能となっている。この点に関して、以下、図２を参照して説明する。

図２（ｂ）は、道路の実際の状態を表す図であり、車両３の道路上の位置は現実の位置として表している。図２（ａ）は、図２（ｂ）に示す道路に対応する道路情報ＲＤを示している。一方、図２（ｄ）は、図２（ｂ）で示す道路において、推定自車位置ＥＰに基づき車両３側で認識されている地図データ上の自車位置を示しており、この例では、推定自車位置ＥＰに含まれる誤差により、推定自車位置ＥＰが車両３の現実の位置（図２（ｂ））に対して反進行方向Ｄ３側にずれている。なお、図２（ｄ）においては、説明の都合上、推定自車位置ＥＰが図２（ｂ）の車両３と同じ進行方向Ｄ１の位置となるように、道路情報ＲＤを進行方向Ｄ１側にずらして示している。

このような場合、推定自車位置ＥＰ及び道路情報ＲＤ（具体的には地物５０の位置情報）に基づき車両３側で特定される各地物５０の位置は、図２（ｄ）に示すように、現実の位置（図２（ｂ））に対して進行方向Ｄ１側にずれる。この際、認識範囲Ａの大きさを適切に設定することで、推定自車位置ＥＰに基づき設定される認識範囲Ａ内に、対応する地物５０の現実の位置が含まれるようにすることができる。

図２に示す例では、横断歩道標示５１に対して反進行方向Ｄ３側の停止線標示５２の現実の位置が、当該停止線標示５２について設定された第一認識範囲Ａ１に含まれ、横断歩道標示５１の現実の位置が、当該横断歩道標示５１について設定された第二認識範囲Ａ２に含まれ、横断歩道標示５１に対して進行方向Ｄ１側の停止線標示５２の現実の位置が、当該停止線標示５２について設定された第三認識範囲Ａ３に含まれている。

なお、カメラ９０による所定の時間間隔毎の撮影画像ＰＧは、図示しないバッファメモリに一時的に記憶される。画像処理部２２は、認識対象の地物５０についての認識範囲Ａ内の撮影画像ＰＧをこのバッファメモリから取得し、当該地物５０の画像認識を行う。なお、認識範囲Ａの大きさは、例えば、推定自車位置ＥＰに含まれ得る誤差等に基づき設定された固定値とすることができ、また、車速や推定自車位置補正部２４による前回の補正からの走行距離等に応じて可変に設定される構成とすることもできる。なお、図２に示す例では、認識範囲Ａは、進行方向Ｄ１に沿った方向の中央部に対応する地物５０が位置するように設定されている。

２−３．道路情報取得部の構成
道路情報取得部２３は、地物５０の位置情報を含む道路情報ＲＤを取得する機能部である。本実施形態では、道路情報取得部２３は、道路情報ＲＤを道路情報記憶部１０から抽出して取得し、道路情報取得部２３が取得した道路情報ＲＤは、認識対象選択部２５による認識地物単位６０の選択処理、認識率決定部２６による認識率決定処理、推定自車位置補正部２４による推定自車位置補正処理を含む、自車位置認識ユニット２で実行される各種処理において利用される。

道路情報取得部２３は、道路情報記憶部１０に位置情報が記憶されている複数の認識地物単位６０の中から、認識対象選択部２５による選択の対象となり得る認識地物単位６０（すなわち、選択候補の認識地物単位６０）の地物情報（具体的には、当該認識地物単位６０を構成する各地物５０の地物情報）を取得する。本実施形態では、道路情報取得部２３は、推定自車位置取得部２１が取得した推定自車位置ＥＰに基づき車両３に対して前方（進行方向Ｄ１側）に所定の探索範囲を設定し、当該探索範囲内に存在する選択候補の認識地物単位６０の地物情報を取得する。この地物情報の取得は、少なくとも推定自車位置ＥＰが当該選択候補の認識地物単位６０についての認識範囲Ａ内に進入するまでの間に行われる。

ここで、選択候補の認識地物単位６０は、予め存在位置が把握されている認識地物単位６０であって、将来的に撮影される撮影画像ＰＧに画像認識が可能な状態で含まれ得る形態の認識地物単位６０とされる。本実施形態では、上記のように、カメラ９０は主に車両後方の路面を撮影するため、信号機５４のような立体的な地物５０の画像認識は現実的に困難である。そのため、図２に示す例では、図２（ｄ）に示すように、第一認識地物単位６１及び第二認識地物単位６２が選択候補の認識地物単位６０となる。

なお、本実施形態では、各地物５０についての認識地物単位６０の情報が予め道路情報記憶部１０に記憶されているが、道路情報取得部２３が、道路情報記憶部１０に記憶されている各地物５０の地物情報と認識地物単位６０の形成規則とに基づき、上記探索範囲内に存在する地物５０の地物情報を取得する毎に、当該地物５０についての認識地物単位６０を設定する構成とすることもできる。

２−４．認識対象選択部の構成
認識対象選択部２５は、認識地物単位６０のそれぞれの認識率Ｒに基づいて、複数の認識地物単位６０の中から、画像処理部２２の画像認識処理において認識対象とする認識地物単位６０を選択する機能部である。なお、認識率Ｒは、認識地物単位６０の画像認識に成功する割合を表す指標（成功率の推定値）であり、後述する認識率決定部２６により決定される。本実施形態では、認識対象選択部２５は、道路情報取得部２３が地物情報を取得した選択候補の認識地物単位６０の中から、認識対象とする認識地物単位６０を選択する。

そして、本実施形態では、選択候補の認識地物単位６０が複数ある場合に、図２（ｃ）に示すように、認識範囲Ａ同士が重複する重複領域Ｂ内の撮影画像ＰＧについては、複数（本例では２つ）の認識地物単位６０の中から１つの認識地物単位６０を選択して、当該認識地物単位６０を構成する地物５０の画像認識を行う。この際、認識率Ｒが最も高い認識地物単位６０が選択される。また、認識範囲Ａに重複領域Ｂが含まれる場合であっても、当該認識範囲Ａに他の認識範囲Ａと重複しない非重複領域がある場合、当該非重複領域内の撮影画像ＰＧについては、認識対象選択部２５により選択された認識地物単位６０であるか否かにかかわらず、当該非重複領域に対応する地物５０の画像認識を行う。図示は省略するが、認識範囲Ａに重複領域Ｂが含まれない場合、当該認識範囲Ａ内の撮影画像ＰＧについては、当該認識範囲Ａに対応する地物５０の画像認識を行う。

よって、図２に示す例では、第一認識地物単位６１の認識率Ｒが第二認識地物単位６２の認識率Ｒより高い場合、第二認識範囲Ａ２内の撮影画像ＰＧについては、横断歩道標示５１を対象地物として画像認識が行われ、第一認識範囲Ａ１における第一重複領域Ｂ１を除く領域内の撮影画像ＰＧ、及び第三認識範囲Ａ３における第二重複領域Ｂ２を除く領域内の撮影画像ＰＧについては、停止線標示５２を対象地物として画像認識が行われる。逆に、第一認識地物単位６１の認識率Ｒが第二認識地物単位６２の認識率Ｒより低い場合、第一認識範囲Ａ１内の撮影画像ＰＧ、及び第三認識範囲Ａ３内の撮影画像ＰＧについては、停止線標示５２を対象地物として画像認識が行われ、第二認識範囲Ａ２における第一重複領域Ｂ１及び第二重複領域Ｂ２を除く領域内の撮影画像ＰＧについては、横断歩道標示５１を対象地物として画像認識が行われる。

２−５．推定自車位置補正部の構成
推定自車位置補正部２４は、画像処理部２２の画像認識処理による地物５０（認識地物単位６０）の認識結果と道路情報ＲＤに含まれる地物５０の位置情報とに基づき、推定自車位置ＥＰを補正する機能部である。すなわち、推定自車位置補正部２４は、画像処理部２２による認識地物単位６０の画像認識が成功した場合に、当該認識地物単位６０を構成する地物５０の位置情報を用いて、推定自車位置ＥＰを補正する。本例では、推定自車位置補正部２４は、推定自車位置ＥＰの補正を、少なくとも進行方向Ｄ１に沿った方向において行う。

具体的には、推定自車位置補正部２４は、車両３へのカメラ９０の設置形態に基づき、認識地物単位６０の画像認識に成功した撮影画像ＰＧの取得時における、自車両３と当該認識地物単位６０との位置関係を演算する。この際、撮影画像ＰＧ中における認識地物単位６０の位置や大きさ等が考慮される。推定自車位置補正部２４は、上記位置関係の演算結果と、道路情報取得部２３が取得した道路情報ＲＤに含まれる認識地物単位６０の地物情報（具体的には位置情報）とに基づく演算により、当該地物情報に基づく高精度の自車位置（地物依拠自車位置）を取得する。

なお、カメラ９０の設定形態によっては、認識地物単位６０の画像認識に成功した撮影画像ＰＧの取得時における自車両３の位置を、当該認識地物単位６０の位置と同一視することも可能である。この場合、上記の地物依拠自車位置は、当該認識地物単位６０の位置と同一とされる。また、画像認識に成功した認識地物単位６０が複数の地物５０の群で構成される場合には、例えば、最も進行方向Ｄ１側に位置する地物５０の位置情報のみを用いて上記の地物依拠自車位置を取得する構成とすることができ、また、複数の地物５０のそれぞれについて導出される地物依拠自車位置の平均値を、最終的な地物依拠自車位置とすることもできる。

そして、推定自車位置補正部２４は、取得した地物依拠自車位置を推定自車位置ＥＰと置き換えることで、推定自車位置ＥＰの補正を行う。なお、単に位置を置き換えるのではなく、認識地物単位６０の画像認識に成功した撮影画像ＰＧの撮影時からの走行距離（距離センサ９２から取得可能）を考慮して自車位置の調整を行う構成とすることも可能である。

２−６．認識率決定部の構成
認識率決定部２６は、画像認識に成功する割合である認識率Ｒを、地物５０の種別毎に予め定められた予想認識率ＥＲに基づき認識地物単位６０毎に決定する機能部である。このような機能を実現すべく、認識率決定部２６は、本例では、予想認識率取得部３１、暫定認識率取得部３２、配置形態取得部３３、補正係数取得部３４、及び認識率導出部３５を備えている。

２−６−１．予想認識率取得部の構成
予想認識率取得部３１は、認識地物単位６０を構成する各地物５０の予想認識率ＥＲを取得する機能部である。本実施形態では、予想認識率ＥＲは、地物種別と関連付けられて予想認識率記憶部１１に記憶されており、予想認識率取得部３１は、予想認識率記憶部１１から予想認識率ＥＲを抽出して取得する。

ここで、予想認識率ＥＲは、地物５０の種別毎に予め定められた、画像認識の平均的な成功率（成功確率）を表し、０以上であって１以下の値に設定される。本実施形態では、予想認識率ＥＲは、地物種別に応じた地物５０の形態や配置傾向等によって、地物種別毎に一意に決定されている。図５に示す例では、横断歩道標示５１、停止線標示５２、及び信号機５４のそれぞれの予想認識率ＥＲが、「ＥＲ１」、「ＥＲ２」、及び「ＥＲ３」に設定されている。例えば、「ＥＲ１」を「０．６」とし、「ＥＲ２」を「０．８」とすることができる。

２−６−２．暫定認識率取得部の構成
暫定認識率取得部３２は、認識地物単位６０を構成する地物５０の予想認識率ＥＲに基づき定まる暫定認識率ＴＲを取得する機能部である。本実施形態では、暫定認識率取得部３２は、予想認識率取得部３１が取得した予想認識率ＥＲに基づき演算を行い、認識地物単位６０の暫定認識率ＴＲを取得する。

具体的には、暫定認識率取得部３２は、認識地物単位６０を構成する複数の地物５０のそれぞれの予想認識率ＥＲを互いに乗算することで、暫定認識率ＴＲを導出する。すなわち、暫定認識率ＴＲは、認識地物単位６０を構成する複数の地物５０のそれぞれの予想認識率ＥＲを互いに乗算した値とされ、当該認識地物単位６０を構成する地物５０の種別及び個数に基づき一意に定まる。図６に示す例では、第一認識地物単位６１の暫定認識率ＴＲは「ＥＲ１」となり、第二認識地物単位６２の暫定認識率ＴＲは「ＥＲ２×ＥＲ２」となり、第三認識地物単位６３の暫定認識率ＴＲは「ＥＲ２」となり、第四認識地物単位６４の暫定認識率ＴＲは「ＥＲ３×ＥＲ３」となる。このように、認識地物単位６０が１つの地物５０により構成される場合には、当該地物５０の予想認識率ＥＲがそのまま暫定認識率ＴＲとなる。

２−６−３．配置形態取得部の構成
配置形態取得部３３は、認識地物単位６０を構成する地物５０についての配置形態を取得する機能部である。この「配置形態」は、特定の認識地物単位６０である特定認識地物単位６０ａの認識率Ｒを適切に補正するための指標であり、この配置形態に応じた補正係数Ｃにより、暫定認識率ＴＲが補正される。なお、「補正」には、結果として暫定認識率ＴＲと同じ値が認識率Ｒとして決定される場合も含む。また、本実施形態では、特定認識地物単位６０ａを含む全ての認識地物単位６０について、配置形態に応じた補正係数Ｃに基づき認識率Ｒが決定される。

ここで、「特定認識地物単位６０ａ」とは、道路幅方向Ｄ２に分かれて配置された地物群からなる認識地物単位６０である。具体的には、特定認識地物単位６０ａは、自車両３が走行中の車線である自車線と、当該自車線に隣接する車線（例えば対向車線）との境界部の両側に分かれて配置された同一種別の複数の地物５０により構成される。図２に示す例では、第二認識地物単位６２が、同一種別の２つの地物５０（具体的には停止線標示５２）により構成された特定認識地物単位６０ａとなる。また、上述したように、本実施形態では、認識対象選択部２５による選択の対象とはならないが、図２に示す道路においては、一対の信号機５４が構成する第四認識地物単位６４（図６参照）も、同一種別の２つの地物５０（具体的には信号機５４）により構成された特定認識地物単位６０ａとなり得る。

また、図２に示す例では、特定認識地物単位６０ａとしての第二認識地物単位６２を構成する複数（本例では２つ）の地物５０（停止線標示５２）は、他の地物５０（横断歩道標示５１や区画線標示５３）を挟んだ両側に設けられているとともに、交差点（ノードＮ）を挟んだ両側に設けられている。また、これら複数の地物５０は、進行方向Ｄ１に沿った方向に近接して配置されているとともに、隣接する車線に分かれて配置されている。

ところで、このように道路幅方向Ｄ２に分かれて配置された地物群からなる特定認識地物単位６０ａを画像認識の対象とする場合、画像認識の成功率は、一般的に、当該特定認識地物単位６０ａを構成する複数の地物５０の道路幅方向Ｄ２の配置形態に依存する。この点について、図３及び図４を参照して説明する。

図３は図２（ｂ）と同じ道路を示し、図４は、図３に示す道路の道路幅Ｗ２を広くしたものに相当する。ここで、特定認識地物単位６０ａとしての第二認識地物単位６２が画像認識の対象である場合を想定すると、図３と図４との比較から明らかなように、道路幅Ｗ２が大きくなるに従って、自車線に隣接する車線（本例では対向車線）に設けられている停止線標示５２の画像認識の成功率が一般的に低下することが分かる。これは、道路幅方向Ｄ２が、車両３の進行方向Ｄ１に直交する方向であるとともに、カメラ９０の光軸に交差（本例では直交）する方向であるためである。そこで、本実施形態では、配置形態を定める形態特徴量ＦＣとして道路幅Ｗ２を考慮し、暫定認識率ＴＲを補正するための補正係数Ｃを、道路幅Ｗ２が大きくなるに従って認識率Ｒを低くするように補正する値に設定している。

また、図３から分かるように、特定認識地物単位６０ａを構成する複数の地物５０（本例では一対の停止線標示５２）の道路幅方向Ｄ２の間に他の地物５０（本例では区画線標示５３）が存在すると、別の種別の地物５０との間で形状の区別がつきにくくなり、特定認識地物単位６０ａに対する画像認識の成功率が一般的に低下することが分かる。そこで、本実施形態では、配置形態として更に特定認識地物単位６０ａを構成する複数の地物５０の道路幅方向Ｄ２の間に他の地物５０（以下、単に「介在地物」という場合がある。）が存在するか否かを考慮し、介在地物が存在する場合の補正係数Ｃを、当該介在地物が存在しない場合の補正係数Ｃに比べて認識率Ｒを低くするように補正する値に設定している。

上記のように、本実施形態では、配置形態を定める情報として、形態特徴量ＦＣとしての道路幅Ｗ２の情報と、介在地物（図３、図４に示す例では区画線標示５３）の有無の情報とを考慮する。そのため、本実施形態では、配置形態取得部３３は、道路幅Ｗ２の情報と介在地物の有無の情報とを、道路情報記憶部１０を介して道路情報記憶部１０から取得する。

２−６−４．補正係数取得部の構成
補正係数取得部３４は、配置形態取得部３３が取得した配置形態の情報に基づき補正係数Ｃを取得する機能部である。本実施形態では、補正係数Ｃは、認識地物単位６０の種別に関連付けられるとともに配置形態にも関連付けられて補正係数記憶部１２に記憶されており、補正係数取得部３４は、補正係数記憶部１２から補正係数Ｃを抽出して取得する。本実施形態では、補正係数Ｃは０以上であって１以下の値とされ、後述するように、補正係数Ｃの値が小さくなるほど認識率導出部３５により導出される認識率Ｒが低くなる。なお、補正係数Ｃは、予め定められた固定値とすることも、地物情報等に基づいて可変に設定される可変値とすることも可能である。

図６は、配置形態として道路幅Ｗ２（形態特徴量ＦＣの一例）及び区画線標示５３（介在地物の一例）の有無に関連付けられた補正係数Ｃの一例を示す。この例では、特定認識地物単位６０ａではない第一認識地物単位６１については、配置形態によらずに暫定認識率ＴＲの値をそのまま認識率Ｒとすべく、補正係数Ｃが全ての配置形態について「１」に設定されている。

第一認識地物単位６１と同様に特定認識地物単位６０ａではない第三認識地物単位６３についても、補正係数Ｃは基本的に「１」に設定される。しかし、停止線標示５２と区画線標示５３とは互いに延在方向が直交するため、第三認識地物単位６３については、区画線標示５３が有る場合に、別の種別の地物５０（例えば十字状やＴ字状の交差点形状標示等）との間で形状の区別がつきにくくなる。そのため、本例では、第三認識地物単位６３についての区画線標示５３が有る場合の補正係数Ｃである第三補正係数Ｃ３を、「１」より小さい値に設定している。

特定認識地物単位６０ａである第二認識地物単位６２については、基本的に、配置形態に応じて補正係数Ｃが異なる値に設定される。図６に示す例では、道路幅Ｗ２を所定の基準幅に比べて広い場合と狭い場合との２つの場合に分類し、道路幅Ｗ２が広い場合の補正係数Ｃである第一補正係数Ｃ１を、道路幅Ｗ２が狭い場合の補正係数Ｃ（本例では「１」）よりも小さい値に設定している。また、区画線標示５３が有る場合の補正係数Ｃである第二補正係数Ｃ２を、区画線標示５３が無い場合の補正係数Ｃ（本例では「１」）よりも小さい値に設定している。第一補正係数Ｃ１や第二補正係数Ｃ２は、例えば「０．７」とすることができる。なお、道路幅Ｗ２が狭い場合の補正係数Ｃや、区画線標示５３が無い場合の補正係数Ｃを、「１」より小さい値に設定することも可能である。

第二認識地物単位６２と同様に特定認識地物単位６０ａである第四認識地物単位６４についても、基本的に、配置形態に応じて補正係数Ｃが異なる値に設定される。しかし、信号機５４は、画像認識において路面と容易に区別可能な高さに配置されるため、信号機５４と区画線標示５３とを区別することは一般的に容易である。そのため、本例では、第四認識地物単位６４についての区画線標示５３が有る場合の補正係数Ｃは「１」とし、道路幅Ｗ２が広い場合の補正係数Ｃである第四補正係数Ｃ４のみを、「１」より小さい値に設定している。

２−６−５．認識率導出部の構成
認識率導出部３５は、暫定認識率ＴＲと補正係数Ｃとに基づき、認識地物単位６０の認識率Ｒを導出する機能部である。本実施形態では、暫定認識率ＴＲに補正係数Ｃを乗算することで、認識率Ｒを導出する。すなわち、認識率Ｒは、暫定認識率ＴＲに補正係数Ｃを乗算した値とされる。これにより、認識率導出部３５により導出される特定認識地物単位６０ａについての認識率Ｒは、暫定認識率ＴＲを、当該特定認識地物単位６０ａを構成する複数の地物５０の道路幅方向Ｄ２の配置形態に応じた補正係数Ｃにより補正した値とされる。

本実施形態では、図６に示すように、配置形態として道路幅Ｗ２（形態特徴量ＦＣの一例）と区画線標示５３（介在地物の一例）の有無との２つが考慮されるため、認識率Ｒの導出に際しては、道路幅Ｗ２に応じて選択される補正係数Ｃと、区画線標示５３の有無に応じて選択される補正係数Ｃとの双方を暫定認識率ＴＲに乗算して認識率Ｒを導出する。例えば、道路幅Ｗ２が広く区画線標示５３がある場合の第二認識地物単位６２の認識率Ｒは、「ＥＲ２×ＥＲ２×Ｃ１×Ｃ２」として導出される。

３．動作処理の手順
次に、図７〜図９を参照して、本実施形態に係る自車位置認識ユニット２において実行される自車位置認識処理の手順、すなわち、自車位置認識方法について説明する。以下に説明する自車位置認識処理の手順は、上記のナビゲーション装置１（自車位置認識ユニット２）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プログラムを実行するコンピュータとして動作する。

なお、図７は、道路情報取得部２３により実行される、認識対象選択部２５による選択の対象となり得る認識地物単位６０（選択候補の認識地物単位６０）を探索する認識地物単位探索処理の手順を示すフローチャートであり、図８は、図７のステップ＃０４の認識対象選択処理の手順を示すフローチャートである。また、図９は、図７に示す認識地物単位探索処理の結果に基づき実行される自車位置認識処理の手順を示すフローチャートである。図７及び図９のそれぞれの処理は、所定のタイミングで繰り返し実行されるとともに、並行に実行される。

３−１．認識地物単位探索処理の手順
図７に示すように、推定自車位置取得部２１により推定自車位置ＥＰが取得されると（ステップ＃０１）、道路情報取得部２３は、当該推定自車位置ＥＰに基づき車両３の前方に設定される探索範囲内の道路情報ＲＤを取得し、当該探索範囲内において認識対象選択部２５による選択の対象となり得る選択候補の認識地物単位６０の探索を行う（ステップ＃０２）。そして、探索範囲内に選択候補の認識地物単位６０があった場合には（ステップ＃０３：Ｙｅｓ）、図８に基づき後に説明する認識対象選択処理を実行する（ステップ＃０４）。一方、探索範囲内に選択候補の認識地物単位６０がなかった場合には（ステップ＃０３：Ｎｏ）、処理は終了する。

３−２．認識対象選択処理の手順
図８に示すように、認識対象選択部２５は、まず、選択候補の認識地物単位６０のそれぞれの認識範囲Ａの情報に基づき、認識範囲Ａ同士が重複する重複領域Ｂがあるか否かの判定を行う（ステップ＃１１）。なお、認識範囲Ａの情報は、道路情報記憶部１０に記憶された道路情報ＲＤに基づき取得される。認識範囲Ａに重複領域Ｂがある場合には（ステップ＃１１：Ｙｅｓ）、予想認識率ＥＲの取得（ステップ＃１２）、暫定認識率ＴＲの取得（ステップ＃１３）、配置形態の取得（ステップ＃１４）、補正係数Ｃの取得（ステップ＃１５）、認識率Ｒの導出（ステップ＃１６）の各処理が順に実行されて各認識地物単位６０についての認識率Ｒが決定され、処理はステップ１７に進む。なお、ステップ＃１２〜ステップ＃１５の各処理の順序は、適宜入れ替えることが可能である。一方、認識範囲Ａに重複領域Ｂがない場合には（ステップ＃１１：Ｎｏ）、処理は直接ステップ＃１７に進む。

認識地物単位６０の選択処理（ステップ＃１７）では、ステップ＃１１において重複領域Ｂがあると判定されていた場合には、認識率Ｒが最も高い認識地物単位６０を、認識対象の認識地物単位６０として選択する。一方、ステップ＃１１において重複領域Ｂがないと判定されていた場合には、図７のステップ＃０３で探索された選択候補の認識地物単位６０をそのまま、認識対象の認識地物単位６０として選択する。

３−３．自車位置認識処理の手順
図９に示すように、推定自車位置取得部２１により推定自車位置ＥＰが取得されると（ステップ＃２１）、当該推定自車位置ＥＰが対象地物の認識範囲Ａ内に位置するか否かの判定が実行される（ステップ＃２２）。ここで、「対象地物」は、図７のステップ＃０３で探索された認識地物単位６０を構成する地物５０であり、図２に示す例では、横断歩道標示５１及び一対の停止線標示５２である（図２（ｄ）参照）。

推定自車位置ＥＰが何れかの対象地物の認識範囲Ａ内である場合には（ステップ＃２２：Ｙｅｓ）、当該認識範囲Ａ内の撮影画像ＰＧが取得され（ステップ＃２３）、対象地物の画像認識処理が実行される（ステップ＃２４）。ステップ＃２４の処理では、ステップ＃２３で取得された撮影画像ＰＧが重複領域Ｂ（図２に示す例では第一重複領域Ｂ１又は第二重複領域Ｂ２）内の撮影画像ＰＧである場合には、図８のステップ＃１７で選択された認識地物単位６０を構成する地物５０を対象地物として、画像認識処理を実行する。なお、本実施形態では、上述したように、重複領域Ｂを含む認識範囲Ａについて、当該認識範囲Ａにおける重複領域Ｂを除く領域内の撮影画像ＰＧについては、図８のステップ＃１７で選択された認識地物単位６０であるか否かにかかわらず、当該認識範囲Ａに対応する地物５０を対象地物として、画像認識処理を実行する。

そして、認識地物単位６０の画像認識に成功した場合、すなわち、認識地物単位６０を構成する全て（単一又は複数）の地物５０の画像認識に成功した場合には（ステップ＃２５：Ｙｅｓ）、当該認識地物単位６０を構成する地物５０の位置情報を用いて推定自車位置ＥＰを補正する（ステップ＃２６）。一方、認識地物単位６０の画像認識に成功していない場合（認識地物単位６０を構成する一部の地物５０のみの画像認識に成功している状態を含む）には（ステップ＃２５：Ｎｏ）、処理は終了し、ステップ＃２１からの処理が再度実行される。

４．その他の実施形態
最後に、本発明に係る自車位置認識システムの、その他の実施形態について説明する。なお、以下のそれぞれの実施形態で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能である。

（１）上記の実施形態では、配置形態を定める形態特徴量ＦＣが道路幅Ｗ２である構成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、形態特徴量ＦＣを、自車線の幅である車線幅Ｗ１（図３、図４参照）、又は特定認識地物単位６０ａを構成する複数の地物５０間の道路幅方向Ｄ２の距離である地物間距離Ｗ３（図３、図４参照）とすることができる。このような構成においても、図３と図４との比較から明らかなように、車線幅Ｗ１や地物間距離Ｗ３が大きくなるに従って、特定認識地物単位６０ａに対する画像認識の成功率が一般的に低下することが分かる。よって、このような構成においても、上記の実施形態と同様、補正係数Ｃが、当該形態特徴量ＦＣが大きくなるに従って認識率Ｒを低くするように補正する値とすると良い。この際、車線幅Ｗ１や地物間距離Ｗ３を特定するための情報が、道路情報ＲＤに含まれた構成とすることができる。

（２）上記の実施形態では、配置形態を定める情報として、形態特徴量ＦＣ（具体的には道路幅Ｗ２）の情報と、特定認識地物単位６０ａを構成する複数の地物５０の道路幅方向Ｄ２の間に他の地物５０が存在するか否かの情報との双方が考慮される構成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、配置形態を定める情報として、何れか一方のみ（例えば形態特徴量ＦＣのみ）の情報が考慮される構成とすることもできる。

（３）上記の実施形態では、推定自車位置ＥＰの補正のための画像認識において対象となる地物５０が、路面に設けられた道路標示である構成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、信号機５４のような立体的な地物５０を、推定自車位置ＥＰの補正のために利用することも可能である。この場合、車両３へのカメラ９０の設置形態は、当該立体的な地物５０の画像認識が可能となるように設定される。

（４）上記の実施形態では、選択候補の認識地物単位６０のそれぞれの認識範囲Ａ同士が重複する場合に、認識対象選択部２５により選択されなかった認識地物単位６０についても、当該認識地物単位６０についての認識範囲Ａに他の認識範囲Ａと重複しない非重複領域がある場合には、当該非重複領域内の撮影画像ＰＧに対して画像認識が実行される構成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、認識対象選択部２５により選択されなかった認識地物単位６０については、何れの領域についても画像認識を実行しない構成とすることもできる。

（５）上記の実施形態では、選択候補の認識地物単位６０のそれぞれの認識範囲Ａ同士が重複する場合に、認識対象選択部２５による認識地物単位６０の選択が実行される構成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、認識範囲Ａが互いに重複しない複数の選択候補の認識地物単位６０の間でも、認識地物単位６０の選択が行われる構成とすることもできる。このような構成とすることで、所定の距離内において選択される認識地物単位６０の個数を制限することができる。

（６）上記の実施形態では、カメラ９０が車両３の後方を撮影するバックカメラである構成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、カメラ９０が車両３の前方を撮影するフロントカメラや、車両３の側方を撮影するサイドカメラとされた構成とすることも可能である。

（７）上記の実施形態では、形態特徴量ＦＣ（本例では道路幅Ｗ２）が２つの場合に分類される構成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、形態特徴量ＦＣを、３つの場合に分類する等、形態特徴量ＦＣが３つ以上の場合に分類される構成とすることも、本発明の好適な実施形態の１つである。このような場合においても、形態特徴量ＦＣが大きくなるに従って補正係数Ｃが小さく設定される構成とすると好適である。

（８）上記の実施形態では、補正係数Ｃが、形態特徴量ＦＣの大きさや介在地物の有無によって異なる値とされる構成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、補正係数Ｃがその他の要因によっても調整される構成とすることもできる。このような要因として、画像認識の成功率に影響を与える各種の要因を考慮することができ、例えば、地物５０のかすれの状態や、地物５０に対する日照の状態（例えば日向と日陰のいずれに含まれるか等）、或いは気象条件や時刻等に応じて、異なる値の補正係数Ｃが用いられる構成とすることができる。このような要因に関する情報は、例えば、地物５０の位置情報と同様に道路情報記憶部１０に備えられ、当該道路情報記憶部１０から取得される構成とすることができる。

（９）上記の実施形態では、暫定認識率取得部３２が予想認識率ＥＲに基づく演算により暫定認識率ＴＲを取得する構成を例として説明したが、予想認識率ＥＲに基づき予め決定された暫定認識率ＴＲが記憶装置に記憶されており、当該記憶装置を参照して暫定認識率取得部３２が暫定認識率ＴＲを取得する構成とすることもできる。また、地物５０の種別及び個数と暫定認識率ＴＲとの関係を規定した暫定認識率マップが記憶装置に記憶されており、暫定認識率取得部３２が当該暫定認識率マップを参照して、認識地物単位６０を構成する地物５０の種別及び個数に基づき、対応する暫定認識率ＴＲを取得する構成とすることもできる。

（１０）上記の実施形態では、認識率導出部３５が、暫定認識率ＴＲと補正係数Ｃとに基づく演算により認識率Ｒを導出する構成を例として説明したが、暫定認識率ＴＲ及び補正係数Ｃと認識率Ｒとの関係を規定した認識率マップが記憶装置に記憶されており、認識率導出部３５が当該認識率マップを参照して、暫定認識率ＴＲと補正係数Ｃとに基づき、対応する認識率Ｒを取得する構成とすることもできる。

（１１）上記の実施形態では、認識率Ｒが、暫定認識率ＴＲに補正係数Ｃを乗算した値とされる構成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、認識率Ｒが、暫定認識率ＴＲに補正係数Ｃを除算した値とされる構成とすることもできる。この場合、補正係数Ｃの値が大きくなるほど認識率導出部３５により導出される認識率Ｒが低くなる。また、認識率Ｒが、暫定認識率ＴＲに補正係数Ｃを加算或いは減算した値とされる構成とすることも可能である。

（１２）上記の実施形態では、本発明に係る自車位置認識システムを車載用のナビゲーション装置１に適用した場合を例として説明したが、このようなナビゲーション装置１は、車両３に固定的に搭載されたものに限らず、任意に移動可能なポータブルナビゲーション装置であって、使用時にのみ車両３に持ち込まれるようなものであっても良い。

（１３）上記の実施形態では、本発明に係る自車位置認識システムをナビゲーション装置１に適用した場合を例として説明したが、本発明に係る自車位置認識システムを、車両に備えられるその他の装置（走行制御装置等）に適用することも可能である。

（１４）上記の実施形態において説明した機能部の割り当ては単なる一例であり、複数の機能部を組み合わせたり、１つの機能部をさらに区分けしたりすることも可能である。また、上記の実施形態では、自車位置認識ユニット２を構成する各機能部、及び各記憶部１０〜１２が車両３に備えられる構成を例として説明したが、自車位置認識ユニット２の少なくとも一部の機能部や、記憶部１０〜１２の少なくとも一部が、車両３の外部（例えばサーバ装置等）に設けられ、インターネット等の通信ネットワークを介して情報や信号の送受信が行われる構成とすることもできる。

（１５）その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されない。すなわち、本願の特許請求の範囲に記載されていない構成に関しては、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。

本発明は、自車両に備えられたカメラによる撮影画像を用いて自車位置を認識する自車位置認識システム、自車位置認識プログラム、及び自車位置認識方法に好適に利用することができる。

３：車両（自車両）
２１：推定自車位置取得部
２２：画像処理部
２３：道路情報取得部
２４：推定自車位置補正部
２５：認識対象選択部
２６：認識率決定部
５０：地物
６０：認識地物単位
６０ａ：特定認識地物単位
９０：カメラ
Ｃ：補正係数
ＥＰ：推定自車位置
ＥＲ：予想認識率
ＦＣ：形態特徴量
ＰＧ：撮影画像
ＲＤ：道路情報
Ｗ１：車線幅（自車線の幅）
Ｗ２：道路幅
Ｗ３：地物間距離（地物間の道路幅方向の距離）
Ｄ２：道路幅方向

Claims (6)

1. 自車両の推定位置である推定自車位置を取得する推定自車位置取得部と、前記自車両に備えられたカメラにより撮影された撮影画像を取得し、当該撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行う画像処理部と、地物の位置情報を含む道路情報を取得する道路情報取得部と、前記画像認識処理による地物の認識結果と前記道路情報に含まれる地物の位置情報とに基づき前記推定自車位置を補正する推定自車位置補正部と、を備えた自車位置認識システムであって、
   単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率に基づき前記認識地物単位毎に決定する認識率決定部と、
   前記認識地物単位のそれぞれの前記認識率に基づいて、複数の前記認識地物単位の中から前記画像認識処理において認識対象とする前記認識地物単位を選択する認識対象選択部と、を備え、
   前記認識率決定部は、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる前記認識地物単位である特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の前記予想認識率に基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数により補正して、前記認識率を決定する自車位置認識システム。
2. 前記配置形態は、自車線の幅、道路幅、又は前記特定認識地物単位を構成する複数の地物間の道路幅方向の距離の何れかである形態特徴量に応じて定まり、
   前記形態特徴量は前記道路情報に含まれ、
   前記補正係数は、前記形態特徴量が大きくなるに従って前記認識率を低くするように補正する値とされる請求項１に記載の自車位置認識システム。
3. 前記配置形態は、前記特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の間に他の地物が存在するか否かに応じて定まり、
   前記他の地物が存在する場合の前記補正係数が、当該他の地物が存在しない場合の前記補正係数に比べて前記認識率を低くするように補正する値とされる請求項１又は２に記載の自車位置認識システム。
4. 前記暫定認識率は、前記特定認識地物単位を構成する複数の地物のそれぞれの前記予想認識率を互いに乗算した値であり、
   前記認識率は、前記暫定認識率に前記補正係数を乗算した値である請求項１から３のいずれか一項に記載の自車位置認識システム。
5. 自車両の推定位置である推定自車位置を取得する推定自車位置取得機能と、前記自車両に備えられたカメラにより撮影された撮影画像を取得し、当該撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行う画像処理機能と、地物の位置情報を含む道路情報を取得する道路情報取得機能と、前記画像認識処理による地物の認識結果と前記道路情報に含まれる地物の位置情報とに基づき前記推定自車位置を補正する推定自車位置補正機能と、を実現させるための自車位置認識プログラムであって、
   単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率に基づき前記認識地物単位毎に決定する認識率決定機能と、
   前記認識地物単位のそれぞれの前記認識率に基づいて、複数の前記認識地物単位の中から前記画像認識処理において認識対象とする前記認識地物単位を選択する認識対象選択機能と、をコンピュータに実現させ、
   前記認識率決定機能は、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる前記認識地物単位である特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の前記予想認識率に基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数により補正して、前記認識率を決定する機能である自車位置認識プログラム。
6. 自車両の推定位置である推定自車位置を取得する推定自車位置取得ステップと、前記自車両に備えられたカメラにより撮影された撮影画像を取得し、当該撮影画像に含まれる地物の画像認識処理を行う画像処理ステップと、地物の位置情報を含む道路情報を取得する道路情報取得ステップと、前記画像認識処理による地物の認識結果と前記道路情報に含まれる地物の位置情報とに基づき前記推定自車位置を補正する推定自車位置補正ステップと、を備えた自車位置認識方法であって、
   単一の地物又は予め定められた複数の地物で構成された地物群を認識地物単位として、画像認識に成功する割合である認識率を、地物の種別毎に予め定められた予想認識率に基づき前記認識地物単位毎に決定する認識率決定ステップと、
   前記認識地物単位のそれぞれの前記認識率に基づいて、複数の前記認識地物単位の中から前記画像認識処理において認識対象とする前記認識地物単位を選択する認識対象選択ステップと、を備え、
   前記認識率決定ステップでは、道路幅方向に分かれて配置された地物群からなる前記認識地物単位である特定認識地物単位については、当該特定認識地物単位を構成する地物の前記予想認識率に基づき定まる暫定認識率を、当該特定認識地物単位を構成する複数の地物の道路幅方向の配置形態に応じた補正係数により補正して、前記認識率を決定する自車位置認識方法。

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