JP2015068665A - Map matching device and navigation device including the same - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自車両の現在位置を地図上の位置に対応づけるマップマッチング装置、及びこれを備えたナビゲーション装置に関する。 The present invention relates to a map matching device that associates a current position of a host vehicle with a position on a map, and a navigation device including the map matching device.
この種の装置に関し、車両前方の撮像画像から道路上の白線を検知し、白線と車両の傾き度合を示す角度に基づいて、車両の現在の走行状況を判定する走行状況判定装置が知られている(特許文献1)。 With regard to this type of device, there is known a traveling state determination device that detects a white line on a road from a captured image in front of the vehicle and determines a current traveling state of the vehicle based on an angle indicating the degree of inclination of the white line and the vehicle. (Patent Document 1).
しかしながら、先行技術の手法では道路上の白線と自車両の角度のみを考慮するため、車両が特定された車線上を走行している場合であれば自車両の走行状況を判定できるものの、現実の位置に対してGPS信号による車両の現在位置が道路幅方向にずれると、車両が走行する車線を正確に特定できないため自車両の走行状況を判定することが困難になるという問題がある。 However, since the prior art method considers only the white line on the road and the angle of the host vehicle, the driving situation of the host vehicle can be determined if the vehicle is traveling on the specified lane. If the current position of the vehicle by the GPS signal deviates from the position in the road width direction, there is a problem that it is difficult to determine the traveling state of the host vehicle because the lane in which the vehicle is traveling cannot be accurately specified.
本発明が解決しようとする課題は、GPS信号による車両の現在位置が現実の位置に対して道路幅方向にずれた場合であっても、車両が走行する車線を正確に特定し、地図情報上における自車両の走行位置を正確に算出することである。 The problem to be solved by the present invention is to accurately identify the lane in which the vehicle travels even if the current position of the vehicle based on the GPS signal is shifted in the road width direction with respect to the actual position. Is to accurately calculate the travel position of the host vehicle.
本発明は、車両前方の撮像画像から走行道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性を判断し、各地点とその地点を含む道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性とを予め対応づけた道路特性データを参照して、判断された道路特性との相関値が所定値以上である道路が複数抽出された場合には、車両前方の撮像画像から自車両の周辺に存在する物体の像に応じて抽出される周辺特徴を判断し、各地点と地点の周囲に存在する物体の像に応じた周辺特徴とを予め対応づけた周辺特徴データを参照して、判断された周辺特徴との相関値が所定値以上である周辺特徴が対応づけられた地点を含む道路を、自車両が走行する道路であると特定し、特定された道路を含む地図情報と検出された現在位置とに基づいて、地図情報上における自車両の位置を算出することにより、上記課題を解決する。 The present invention determines a road characteristic including any one or more of the number of lanes, lane width, or side margin of a traveling road from a captured image in front of the vehicle, and determines each point and the number of lanes of the road including the point, the lane A plurality of roads whose correlation value with the determined road characteristic is equal to or greater than a predetermined value are extracted with reference to road characteristic data in advance associated with road characteristics including at least one of the width and the side margin. In this case, the peripheral feature extracted according to the image of the object existing around the host vehicle is determined from the captured image in front of the vehicle, and the peripheral feature according to the image of the object existing around each point. Is a road on which the vehicle travels on a road that includes a point that is associated with a peripheral feature whose correlation value with the determined peripheral feature is equal to or greater than a predetermined value. And map information including the identified road is detected. Based on the current position, by calculating the position of the vehicle on the map information, to solve the above problems.
本発明によれば、現実の位置に対してGPS信号による車両の現在位置が道路幅方向にずれた場合であっても、自車両が走行する車線を正確に特定し、その走行位置を地図情報に正確に対応づけることができる。その結果、車両の正確な現在位置に基づく経路案内情報をドライバに提供することができる。 According to the present invention, even when the current position of the vehicle by the GPS signal is shifted in the road width direction with respect to the actual position, the lane in which the host vehicle is traveling is accurately specified, and the traveling position is determined as map information. Can be associated accurately. As a result, route guidance information based on the accurate current position of the vehicle can be provided to the driver.
以下、図面に基づいて、地図情報上における自車両の走行位置を算出するマップマッチング装置100と、これを備えるナビゲーション装置200とを含む車両用装置1000について説明する。
Hereinafter, a vehicle device 1000 including a
図1は、本発明の本実施形態に係るマップマッチング装置100、ナビゲーション装置200を含む車両用装置1000のブロック構成図である。
FIG. 1 is a block configuration diagram of a vehicle device 1000 including a
図1に示すように、車両用装置1000は、ナビゲーション装置200と、カメラ300とを備える。各装置は、CAN(Controller Area Network)その他の車載LAN、又は無線通信回線により相互に情報の授受を行う。 As shown in FIG. 1, the vehicular device 1000 includes a navigation device 200 and a camera 300. Each device exchanges information with each other via a CAN (Controller Area Network), other in-vehicle LAN, or a wireless communication line.
カメラ300は、CCD(Charge Coupled Devices)等の撮像素子を用いて構成され、車両Vの外部の異なる位置に各々設置され、車両周囲の画像をそれぞれ撮影する。本実施形態のカメラ300は、特に車両の進行方向前方の画像を撮像できるように配置することが好ましい。特に限定されないが、本実施形態のカメラ300は、フロントグリル部分などの車両の前方の所定位置、左サイドミラー部分などの車両の左側方の所定位置、右サイドミラー部分などの車両の右側方の所定位置、リアフィニッシャー部分やルーフスポイラー部分などの車両のリア(後方)部分の所定位置に配置することができる。カメラ300は、撮像した画像を後述するマップマッチング装置10へ送出する。カメラ300に無線通信機能を備えさせて、外部へ撮像画像を送出してもよい。マップマッチング装置100は、無線又は有線の通信網を介してカメラ300が撮像した撮像画像を取得する。各カメラ300が撮像した画像には、各カメラ300の配置(アドレス)に応じた識別子が付されており、マップマッチング装置300は、各識別子に基づいて各撮像画像のそれぞれを識別できる。
The camera 300 is configured using an image pickup device such as a CCD (Charge Coupled Devices), and is installed at different positions outside the vehicle V to capture images around the vehicle. It is preferable to arrange the camera 300 of the present embodiment so that it can capture an image ahead of the vehicle in the traveling direction. Although not particularly limited, the camera 300 of the present embodiment is provided at a predetermined position in front of the vehicle such as the front grille portion, a predetermined position on the left side of the vehicle such as the left side mirror portion, and a right side of the vehicle such as the right side mirror portion. It can be arranged at a predetermined position at a predetermined position in a rear (rear) portion of the vehicle such as a rear finisher portion or a roof spoiler portion. The camera 300 sends the captured image to the
本実施形態のナビゲーション装置200は、現在位置検出装置201と、経路探索装置202と、記憶装置203と、出力装置204と、マップマッチング装置100とを備える。以下、各装置について説明する。
The navigation device 200 of the present embodiment includes a current
本実施形態の現在位置検出装置201は、複数の人工衛星からの測位用電波を受信する受信機を備えるGPS(Global Positioning System)2011を備え、現在の自車両と車両の走行方向を検知するジャイロセンサ2012とを備え、自車両の現在位置を検出する。検出した現在位置は、経路探索装置202やマップマッチング装置100に送出される。
The current
本実施形態の経路探索装置202は、検出された現在位置又はマップマッチング装置100により算出された実際の走行位置から目的地に至る経路を探索し、探索された経路情報をディスプレイ2041及び/又はスピーカ2042などの出力装置204を介して出力させる。経路探索の手法、探索した経路の出力手法は特に限定されず、出願時に知られた各種の手法を適用することができる。
The route search device 202 of this embodiment searches for a route from the detected current position or the actual travel position calculated by the map matching
本実施形態の記憶装置203は、地図情報2031と、道路特性データ2032と、周辺特徴データ2033とを読み出し可能な状態で記憶する。
The
地図情報2031は、所定の地図座標系に地点情報、道路情報、施設情報などが対応づけられている。この地図情報2031に、後述する道路特性データ2032と、周辺特徴データ2033とを含ませてもよい。 In the map information 2031, point information, road information, facility information, and the like are associated with a predetermined map coordinate system. The map information 2031 may include road characteristic data 2032 and peripheral feature data 2033 described later.
本実施形態の道路特性データ2032は、各地点と各地点を含む道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅(路側帯の幅)のいずれ一つ以上を含む道路特性とが予め対応づけた情報である。つまり、ある地点が特定されたときに、その地点が属する道路が特定されるとともに、その道路の車線数、車線幅、及び/又は側方余裕幅を含む道路特性を取得できる。逆に、この道路特性データ2032を参照すれば、道路の車線数、車線幅、及び/又は側方余裕幅を含む道路特性が特定されたときに、その道路特性と所定値以上の相関度(類似性)を備える道路の地点を特定することができる。 In the road characteristic data 2032 of this embodiment, each point and a road characteristic including any one or more of the number of lanes of the road including each point, the lane width, or the side margin width (the width of the roadside belt) are associated in advance. Information. That is, when a certain point is specified, the road to which the point belongs can be specified, and road characteristics including the number of lanes, the lane width, and / or the side margin can be acquired. Conversely, with reference to the road characteristic data 2032, when a road characteristic including the number of lanes, the lane width, and / or the side margin is specified, the correlation between the road characteristic and a predetermined value or more ( It is possible to specify a point on the road having similarity.
本実施形態の周辺特徴データ2033は、道路上の各地点と各地点の周囲に存在する物体の像に応じた周辺特徴とが予め対応づけられた情報である。つまり、ある地点が特定されたときに、その地点から見える道路標識、看板などの道路設置物、店舗等の施設を示す標識などの物体を撮像した場合における、それら物体の像に由来する画像上の特徴を周辺特徴として取得できる。逆に、この周辺特徴データ2033を参照すれば、自車両周囲の撮像画像から抽出された自車両周囲の物体の像に由来する画像上の周辺特徴が特定されたときに、その周辺特徴と所定値以上の相関度(類似性)を備える道路の地点及びその地点が属する道路を特定することができる。 The peripheral feature data 2033 of this embodiment is information in which each point on the road is associated with a peripheral feature corresponding to an image of an object existing around each point in advance. In other words, when an object such as a road sign that can be seen from that point, a road installation such as a signboard, or a sign indicating a facility such as a store is imaged when a certain point is identified, the image derived from the image of the object Can be acquired as peripheral features. Conversely, with reference to the peripheral feature data 2033, when a peripheral feature on an image derived from an image of an object around the host vehicle extracted from a captured image around the host vehicle is specified, It is possible to specify the location of a road having a correlation (similarity) equal to or greater than the value and the road to which the location belongs.
次に、本実施形態のマップマッチング装置100について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100は、地図情報2031上における自車両の位置の算出処理を制御する制御装置10を備える。本実施形態の制御装置10は、地図情報2031上における自車両の位置を算出する処理を実行するためのプログラムが格納されたROM(Read Only Memory )12と、このROM12に格納されたプログラムを実行することで、マップマッチング装置100として機能させる動作回路としてのCPU(Central Processing Unit)11と、アクセス可能な記憶装置として機能するRAM(Random Access Memory)13とを備えている。
Next, the
本実施形態に係るマップマッチング装置100の制御装置10は、現在位置取得機能と、撮像画像取得機能と、道路特性判断機能と、周辺特徴判断機能と、道路特定機能と、マップマッチング機能とを備えたコンピュータである。マップマッチング装置100は、上記機能を実現するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実現する。
The
以下に、マップマッチング装置の制御装置10が実現する各機能についてそれぞれ説明する。
Below, each function which the
まず、現在位置取得機能について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100の制御装置10は、先述した現在位置検出装置201が検出した現在位置を通信網を介して取得する。
First, the current position acquisition function will be described. The
次に、撮像画像取得機能について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100の制御装置10は、先述したカメラ300が撮像した撮像画像を通信網を介して取得する。撮像画像は、自車両の前方の画像を含む。本実施形態における「自車両の前方」には、正面のみならず、正面(進行方向)の左右側方の領域をも含む。
Next, the captured image acquisition function will be described. The
道路特性判断機能について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100の制御装置10は、取得した撮像画像から自車両が走行する道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性を判断する。
The road characteristic determination function will be described. The
まず、制御装置10は、撮像画像に道路が含まれているか否かを判断する。例えば、撮像画像から車線を区分するレーンマーカや路面標識などの道路特有の特徴が抽出されれば、撮像画像に道路の像が含まれていると判断できる。車線を区分するレーンマーカや路面標識が抽出されなくても、撮像画像の左右端に進行方向に沿って延びる直線状のエッジ群が存在すれば、そのエッジ群に対応する道路の両側端部が存在すると考えられ、撮像画像には道路の画像が含まれていると判断できる。
First, the
そして、制御装置10は、取得した撮像画像からエッジ情報を抽出するなどの所定の画像処理を施し、道路の端部、道路上の車線を区分するレーンマーカ(白線、黄線など)、路面標識(横断舗道、一時停止など)を検出し、検出された線図のパターンに基づいて、一対のレーンマーカにより区分される車線、車線幅、路面標識を識別し、これらを含む道路特性を判断する。判断した道路特性は、後述する道路特定処理において用いられる。
Then, the
さらに、制御装置10は、自車両が走行する車線を区分する一対のレーンマーカの数を経時的に記憶し、レーンマーカにより区分される車線の数が変化したタイミングを検出する。車線が増加する場合には自車両の走行道路に合流車線が存在し、車線が減少する場合には自車両の走行道路に分岐車線が存在することが予測できる。制御装置10は、撮像画像から道路の車線数の増減があると判断された場合には、その増減が検出される前における自車両が走行する道路の車線数を判断結果とする。道路の合流分岐が生じる前の車線数を基準として自車両が走行する道路を選択するためである。判断した道路特性は、後述する道路特定処理において用いられる。
Further, the
このように、制御装置10は、撮像画像から抽出された特徴から、道路の存在又は不存在、道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性を判断する。また、本実施形態の制御装置10は、車線数の増減がある場合には、増減する前の車線数を道路特性として判断する。
As described above, the
次に、周辺特徴判断機能について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100の制御装置10は、取得した撮像画像から自車両の周辺に存在する物体の像に応じて抽出される周辺特徴を判断する。
Next, the peripheral feature determination function will be described. The
制御装置10は、位置の目印になる、その地点から見える道路標識、看板などの道路設置物、店舗等の施設を示す標識などの物体の像が撮像画像に含まれているか否かを判断する。例えば、撮像画像から道路標識、道路設置物、店舗の看板などの特徴が抽出されれば、撮像画像に道路標識、道路設置物、店舗の看板などの立体物の像が含まれており、自車両の周辺に、道路標識、道路設置物、店舗の看板などの立体物のなどの特徴を有する物体が存在すると判断できる。判断した周辺特徴は、後述する道路特定処理において用いられる。
The
そして、制御装置10は、取得した撮像画像からエッジ情報を抽出するなどの所定の画像処理を施し、道路標識、看板などの道路設置物、店舗等の施設を示す標識などの物体の像を検出し、検出された形状のパターンに基づいて、物体の種別(道路標識、道路設置物、施設標識)を識別する。
Then, the
続いて、道路特定機能について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100の制御装置10は、道路特性に基づいて自車両が走行する道路を絞り込み、一つの道路が特定できない場合には、さらに、周辺特徴に基づいて自車両が走行する道路を特定する。
Next, the road identification function will be described. The
第1に、制御装置10は、取得された現在位置を基準に、参照可能な地図情報2031上に検索範囲を設定する。現在位置から所定距離以内の範囲を検索範囲としてもよいし、現在位置から進行方向に所定距離以内の範囲を検索範囲としてもよい。
First, the
第2に、制御装置10は、検索範囲内の位置に対応づけられた道路特性データ2032を読み込む。この道路特性データ2032は、各地点と地点を含む道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性とを予め対応づけた情報である。制御装置10は、読み込んだ検索範囲の道路特性データ2032を参照し、撮像画像に基づいて判断された道路特性との相関値が所定値以上である道路を選択する。相関値は、車線数の差、車線幅の差、側方余裕幅の差の値に基づいて算出する。本例では、車線数の差、車線幅の差、側方余裕幅の差の値が小さいほど高い相関値となるように相関関係を定義する。
Second, the
第3に、上記処理において複数の道路が選択された場合には、制御装置10は、検索範囲内の位置に対応づけられた周辺特徴データ2033を読み込む。この周辺特徴データ2033は、道路上の各地点と地点の周囲に存在する物体の像に応じた周辺特徴とを予め対応づけた情報である。物体の像には、物体に記載されたテキストの像を含む。例えば、交差点に設置された道路標識に記述された地名や道路名なども周辺特徴に含まれる。
Third, when a plurality of roads are selected in the above process, the
本実施形態の制御装置10は、読み込んだ検索範囲内の周辺特徴データ2033を参照し、撮像画像に基づいて判断された周辺特徴との相関値が所定値以上である道路を、自車両が走行する道路であると特定する。相関値は、自車両の周辺に存在する物体の有無の共通性、存在する物体の数の共通性、存在する物体が示す情報の内容(テキスト、図形)の共通性、存在する物体の位置の共通性に基づいて算出する。撮像画像に含まれる物体の像の抽出手法、抽出した物体の数のカウント手法、抽出した物体の位置の検出手法、物体の表面に現れたテキスト情報や図形情報の認識手法は、出願時に知られた種々の手法を適宜に適用できる。たとえば、自車両前方に道路の名称や進行方向に関する情報が示される道路標識が設置されている状況において、カメラ300はこの道路標識を含む自車両前方周辺を撮像する。制御装置10はカメラ300の撮像画像からエッジ抽出し道路標識の形状、大きさ、画像上の位置を抽出し、さらに道路標識に記載されている文字・図形を認識する。
The
本実施形態の周辺特徴データ203は、道路上の各地点と各地点から見える周囲の位置に設置された物体のテキスト情報を記憶する。制御装置10は、自車両に搭載したカメラ300の撮像画像から取得された道路標識に記載されたテキスト情報を取得し、周辺特徴データ2033に記憶された道路標識のテキスト情報との一致度を評価し、道路標識に記載されたテキスト情報と一致度が高い道路標識の位置が属する道路を自車両が走行する道路である可能性が高いと判断する。
The
上記処理の結果に基づいて、制御装置10は、自車両が走行する道路として特定する。車線数、車線幅、側方余裕幅を含む道路特性、周辺立体物の形状、位置、数、表示されたテキストや図形の内容の各項目について、重みづけを付して自車両が走行する道路を特定してもよい。本例では、道路特性及び周辺特徴の共通性が高いほど高い相関値となるように相関関係を定義する。
Based on the result of the above processing, the
本実施形態において、制御装置10は、先述した道路特性判断機能が撮像画像から道路の特徴が抽出されない旨の判断をした場合には、道路の特定処理を中止する。道路の特徴とは、車載カメラで道路を撮像した場合に一般に観察される道路特有の画像上の特徴である。道路の特徴が抽出されない場合には、車両は道路を走行していない可能性が高いと判断する。この場合には、マップマッチング処理が正確に実行できない可能性があるため、道路の特定処理を中止する。
In the present embodiment, the
最後に、マップマッチング機能について説明する。本実施形態のマップマッチング装置100の制御装置10は、地図情報2031において特定された道路と取得された現在位置とに基づいて、地図情報2031上における自車両の位置を算出する。自車両が走行するとして特定された道路上に自車両の現在位置をマッピングする(地図情報2031上に対応づける)。これにより、自車両が走行している位置を自車両が実際に走行している道路を基準として、地図情報2031上にマッピングできる。
Finally, the map matching function will be described. The
一般的なナビゲーションにおいては、取得したGPS信号の位置情報に誤差がある場合に、実際に走行している道路と異なる道路に自車両の位置がマッピングされることがある。これに対し、本実施形態のマップマッチング装置100は、車両に設置されたカメラ300の撮像画像から抽出された道路の車線数、車線幅、側方余裕幅(路側帯の幅)などの道路特性に基づいて自車両が走行している道路を絞り込み、さらに、一つの道路を特定できない場合には撮像画像に含まれる周辺特徴に基づいて自車両が走行している道路を特定するので、GPS信号の位置情報に誤差が生じた場合であっても自車両の走行道路を正確に判断できる。
In general navigation, when there is an error in the position information of the acquired GPS signal, the position of the host vehicle may be mapped to a road different from the road that is actually running. On the other hand, the
この地図情報2031上の自車両の位置情報は、経路探索装置202に出力され、その位置情報を基準とした経路探索が実行される。また出力装置204を介して自車両の地図情報2031上の位置が示される。 The position information of the host vehicle on the map information 2031 is output to the route search device 202, and a route search based on the position information is executed. A position on the map information 2031 of the host vehicle is indicated via the output device 204.
続いて、図2乃至図5に基づいて、本発明のマップマッチング処理の制御手順を説明する。 Subsequently, the control procedure of the map matching process of the present invention will be described with reference to FIGS.
図2は、マップマッチング処理を含む、経路案内に至る全体の処理の制御手順を示すフローチャートである。 FIG. 2 is a flowchart showing a control procedure of the entire process up to route guidance including the map matching process.
まず、ステップS10において、マップマッチング装置100の制御装置10は、カメラ300の撮像画像を取得する。ステップS11において、制御装置10は、道路特性に基づいて走行道路を絞り込む。ステップS12において、制御装置10は、周囲特徴に基づいて走行道路を特定する。ステップS13において、マップマッチング装置100の制御装置10は、走行道路を特定する特定情報をナビゲーション装置200へ出力する。ステップS14において、ナビゲーション装置200の経路探索装置202は、地図情報2031上の特定された走行道路上に自車両の走行位置をマッピングする。ステップS15において、ナビゲーション装置200の経路探索装置202は、マッピングした走行位置を基準として経路を探索し、その経路案内情報を出力装置204を介して出力する。
First, in step S <b> 10, the
以下、図3、4、及び5に基づいて、図2に示す各処理を具体的に説明する。図3は、道路特性に基づく走行道路の絞り込み処理の制御手順を説明するためのフローチャート、図4は、周囲特徴に基づく走行道路の絞り込み処理の制御手順を説明するためのフローチャートである。 Hereinafter, based on FIGS. 3, 4, and 5, each process shown in FIG. 2 will be described in detail. FIG. 3 is a flowchart for explaining the control procedure of the travel road narrowing process based on the road characteristics, and FIG. 4 is a flowchart for explaining the control procedure of the travel road narrowing process based on the surrounding features.
図3のフローチャートは、図2に示すステップS11のサブルーチンを示す。
ステップS11では、取得した撮像画像から取得した道路特性に基づいて走行道路を絞り込む処理を行う。
The flowchart of FIG. 3 shows the subroutine of step S11 shown in FIG.
In step S11, a process of narrowing down the traveling road is performed based on the road characteristics acquired from the acquired captured image.
図3のステップS100において、制御装置100は、撮像画像にエッジ抽出などの画像処理を施す。ステップS101において、制御装置100は、カメラ300によって取得された車両前方領域の映像を含む撮像画像から白線又は黄線などのレーンマーカが存在するか否かを判断する。レーンマーカは道路上に形成されている。レーンマーカが存在すれば道路が存在すると判断できるので、ステップS101の処理により自車両が道路上に存在するか否かを判断できる。
In step S100 of FIG. 3, the
ステップS101においてレーンマーカが存在する場合にはステップS102に進み、さらに白線又は黄線を含むレーンマーカが途切れていないかを判断する。本処理において、レーンマーカが途切れていると判断された場合には、自車両が交差点等のない単路を走行していると推測できる。ステップS102の処理においてレーンマーカが途切れていなければ、ステップS103に進み、撮像画像から抽出されたレーンマーカの本数からそれらに区分される車線数を道路特性として取得する。 If there is a lane marker in step S101, the process proceeds to step S102, and it is further determined whether or not the lane marker including a white line or a yellow line is interrupted. In this process, if it is determined that the lane marker is interrupted, it can be estimated that the host vehicle is traveling on a single road without an intersection or the like. If the lane marker is not interrupted in the process of step S102, the process proceeds to step S103, and the number of lanes that are classified from the number of lane markers extracted from the captured image is acquired as road characteristics.
ステップS102の処理においてレーンマーカが途中で途切れていると判断された場合には、ステップS108へ進み、さらにレーンマーカの本数が途中で変化しているかどうかを判断する。本処理によって、レーンマーカの数が変化している場合には、自車両の走行道路は分岐又は合流の車線を含む可能性が高いと推測できる。 If it is determined in step S102 that the lane marker is interrupted in the middle, the process proceeds to step S108, and further, it is determined whether the number of lane markers is changed in the middle. If the number of lane markers is changed by this process, it can be estimated that the traveling road of the host vehicle is likely to include a branched or merged lane.
ステップS108においてレーンマーカの数が変化せず、分岐・合流の車線が存在しない場合には、ステップS103へ進み、レーンマーカの本数から車線数を取得する。 If the number of lane markers does not change in step S108 and there is no branching / merging lane, the process proceeds to step S103, and the number of lanes is acquired from the number of lane markers.
ステップS108においてレーンマーカの数が変化している場合には、変化前のレーンマーカの数を取得して、ステップS103へ進み、変化前のレーンマーカの数から求めた車線数を、自車両の走行道路の道路特性の車線数として取得する。例えば、レーンマーカの本数が増加する場合には、走行道路が分岐車線を含む可能性がある。自車両の走行する車線から他の車線が分岐する前における数の少ない(変更前の)レーンマーカの本数からレーンマーカにより区分される車線の数を道路特性として取得する。他方、レーンマーカの本数が減少する場合には、走行道路が合流車線を含む可能性がある。自車両の走行する車線に他の車線が合流する前における数の多い(変更前の)レーンマーカの本数からレーンマーカにより区分される車線の数を道路特性として取得する。これにより、道路の形態が変化する前の道路特性を撮像画像から抽出できる。 If the number of lane markers has changed in step S108, the number of lane markers before the change is acquired, and the process proceeds to step S103, where the number of lanes determined from the number of lane markers before the change is Obtained as the number of lanes of road characteristics. For example, when the number of lane markers increases, the traveling road may include a branch lane. The number of lanes classified by the lane marker is acquired as the road characteristic from the number of lane markers with a small number (before change) before another lane branches from the lane in which the host vehicle travels. On the other hand, when the number of lane markers decreases, the traveling road may include a merge lane. The number of lanes classified by the lane marker is acquired as the road characteristic from the number of lane markers having a large number (before change) before the other lanes merge with the lane in which the host vehicle is traveling. Thereby, the road characteristic before the form of a road changes can be extracted from a captured image.
自車両の走行道路が単路である場合、自車両の走行道路が合流・分岐車線を含まない場合には、現在のタイミングで撮像された撮像画像から抽出されたレーンマーカの本数から車線数を取得する。また、自車両の走行道路が合流・分岐車線を含む場合には、過去のタイミングで撮像された分岐・合流車線が現れる前の撮像画像から抽出されたレーンマーカの本数から車線数を取得する。 If the vehicle's traveling road is a single road and the vehicle's traveling road does not include a merge / branch lane, the number of lanes is obtained from the number of lane markers extracted from the captured image captured at the current timing. To do. Further, when the traveling road of the host vehicle includes a merge / branch lane, the number of lanes is acquired from the number of lane markers extracted from the captured image before the branch / merging lane imaged at the past timing appears.
ステップS101に戻り、制御装置10は、撮像画像からレーンマーカの像が抽出できなかった場合には、ステップS106に進み、撮像画像上にエッジが存在するか否かを判断する。自車両が道路上に存在すれば、道路の両端や道路脇の側溝、ブロック、ガードレールなどの構造物に起因するエッジが検出されるはずだからである。
Returning to step S101, when the image of the lane marker cannot be extracted from the captured image, the
ステップS104において、制御装置10は、撮像画像から抽出された一対のレーンマーカの距離から車線幅を取得する。
In step S104, the
ステップS101において撮像画像から道路のレーンマーカが検出されず、かつステップS106において道路に由来するエッジが検出されない場合には、自車両が道路上に存在しないと推測されるため、道路特性の取得、道路特性データとの比較・評価などの道路の特定に関する処理を中止する。自車両が道路上に存在せずに、店舗や駐車場に存在する場合には、マップマッチング処理を正確に行うことはできないからである。撮像画像から道路のレーンマーカが検出されない場合に、直ちに道路の特定に関する処理を中止してもよい。 If no road lane marker is detected from the captured image in step S101 and no edge derived from the road is detected in step S106, it is assumed that the host vehicle does not exist on the road. Stop processing related to road identification such as comparison and evaluation with characteristic data. This is because map matching processing cannot be performed accurately when the host vehicle is not present on the road but is present in a store or a parking lot. When a road lane marker is not detected from the captured image, the processing relating to the road identification may be stopped immediately.
ステップS106において、道路に起因するエッジが存在する場合には、自車両はレーンマーカは路面に描かれていない道路上に存在する可能性があると推測できる。この場合は、ステップS107に進み、道路の左右両端に対応するエッジ群の距離から車線幅を道路特性として取得する。そして、ステップS105に進む。 In step S <b> 106, when there is an edge due to the road, it can be estimated that the host vehicle may exist on a road where the lane marker is not drawn on the road surface. In this case, the process proceeds to step S107, and the lane width is acquired as the road characteristic from the distance between the edge groups corresponding to the left and right ends of the road. Then, the process proceeds to step S105.
ステップS105において、制御装置10は、撮像画像から抽出された一対のレーンマーカと、道路端の像に対応するエッジ群(直線)との距離から側方余裕幅を取得する。ステップS105までの処理により、制御装置10は、実際に撮像された撮像画像に基づいて、自車両が走行する道路の道路特性を取得する。
In step S105, the
続くステップS106において、制御装置10は、予め作成・記憶されている道路特定データ2032を参照する。本実施形態において、制御装置10は、道路特定データ2032のうち、現在位置検出装置201により検出された現在位置を基準として設定された検索範囲内に対応する道路特定データ2032を読み込む。参照するデータ量を低減して、後のマッチング処理の負荷を低減させるためである。
In subsequent step S106, the
ステップS107において、制御装置10は、自車両搭載のカメラ300の撮像画像から取得した道路特性と、予め作成された道路特性データ2032との相関度を算出する。制御装置10は、検索範囲内において、実際の撮像画像から取得した道路特性と道路特定データ2032との相関値が所定値以上である道路を自車両が実際に走行している道路の候補として絞り込む。
In step S107, the
図4のフローチャートは、図2に示すステップS12のサブルーチンを示す。
ステップS12では、取得した撮像画像から取得した周辺特徴に基づいて走行道路を絞り込む処理を行う。
The flowchart of FIG. 4 shows a subroutine of step S12 shown in FIG.
In step S12, a process of narrowing down the traveling road is performed based on the peripheral features acquired from the acquired captured image.
図4のステップS200において、制御装置100は、撮像画像にエッジ抽出などの画像処理を施す。ステップS201において、制御装置100は、カメラ300によって取得された車両前方の画像から交差点などに設置される道路標識、店舗看板、交通標識などの物体に対応する画像の特徴を抽出する。
In step S200 of FIG. 4, the
ステップS202において、制御装置100は、、予め作成・記憶されている周辺特徴データ2033を参照する。本実施形態において、制御装置10は、周辺特徴データ2033のうち、現在位置検出装置201により検出された現在位置を基準として設定された検索範囲内に対応する周辺特徴データ2033を読み込む。後のマッチング処理の負荷を低減させるためである。
In step S202, the
ステップS203において、制御装置10は、自車両搭載のカメラ300の撮像画像から取得した周辺特徴と、予め作成された周辺特徴データ2033との相関度を算出する。制御装置10は、検索範囲内における、道路上の各地点と地点の周囲に存在する物体の像に応じた周辺特徴とを予め対応づけた周辺特徴データを参照し、判断された周辺特徴と相関値が所定値以上である周辺特徴と対応づけられた地点を含む道路を、自車両が走行する道路であると特定する。本実施形態の制御装置10は、道路標識に記載されたテキスト情報と周辺特徴データに記憶された道路標識のテキスト情報との一致度を評価し、道路標識に記載されたテキスト情報と一致度が高い道路標識の位置が属する道路を自車両が走行する道路と判断する。制御装置10は、道路標識に記載されたテキスト情報と一致度が低い道路標識の位置が属する道路は自車両が走行する道路ではないとして、マップマッチングする道路の候補から除外する。
In step S203, the
本実施形態のマップマッチング装置100は、撮像画像から抽出された道路特性及び周辺特徴に基づいて、検索範囲内の道路特性データ2032、周辺特徴データ3033を参照し、自車両の走行道路を特定する。
The
図5のフローチャートは、図2に示す、ステップS11乃至S13の制御手順の一例を示す。 The flowchart of FIG. 5 shows an example of the control procedure of steps S11 to S13 shown in FIG.
図5に示すように、まず、ステップS301において、制御装置10は、現在位置検出装置201により検出した現在位置を取得する。ステップS302において、現在位置を基準に、自車両が走行していると考えられる道路候補、その道路周辺に存在する店舗候補、交差点候補を含む検索範囲を設定する。ステップS303において、制御装置100は、検索範囲に対応する領域の道路特性データ2032を参照する。ステップS304において、制御装置10は、撮像画像から取得した道路特性と、検索範囲内の道路特性データ2032とを比較して、その相関度を算出し、相関度が所定値以上の道路を自車両が走行する道路の候補として抽出する。
As shown in FIG. 5, first, in step S <b> 301, the
ステップS305において、制御装置10は、抽出された道路、すなわち撮像画像から取得した道路特性と所定値以上の相関度を示す道路特性に対応づけられた道路(候補)が一つであるか否かを判断する。道路候補が一つであれば、その道路が自車両が走行する道路であると推測できるので、ステップS301に進み、その道路候補を自車両の走行道路として特定する。道路の特定情報は、ナビゲーション装置200の経路探索装置202へ送出する。
In step S305, the
他方、ステップS305において、制御装置10は、道路候補が二つ以上である場合には、ステップS306へ進む。ステップS306、S307において、制御装置10は、現在位置検出装置201により検出した現在位置を取得し、検索範囲を設定する。この位置情報はステップS301の処理において取得したものであってもよい。また、検索範囲はステップS302において設定したものであってもよい。
On the other hand, when there are two or more road candidates in step S305, the
ステップS308において、制御装置10は、検索範囲に対応する領域の周辺特徴データ2033を参照する。ステップS309において、制御装置10は、撮像画像から取得した周辺特性と、検索範囲内の周辺特徴データ2033とを比較して、その相関度を算出し、相関度が所定値以上の周辺特徴が対応づけられた地点が属する道路を自車両が走行する道路として特定する。道路の特定情報は、ナビゲーション装置200の経路探索装置202へ送出する。
In step S308, the
道路特性と周辺特徴の両方において相関度が所定値以上の特徴を備える地点及びその地点が属する道路は、自車両が走行する道路である可能性が極めて高い。本実施形態では、先に道路特性により自車両の走行道路の候補を絞り込み、一つの道路が特定されなかった場合に限って、撮像画像から抽出された物体の形状、位置、表示内容(テキスト)に基づいて自車両の走行道路を特定するので、マップマッチングの処理全体の負荷を低減させることができる。 There is a high possibility that a point having a feature having a correlation degree equal to or higher than a predetermined value in both road characteristics and surrounding features and a road to which the point belongs are roads on which the host vehicle is traveling. In the present embodiment, the shape of the object extracted from the captured image, the position, and the display content (text) are limited to the case where the candidate of the traveling road of the own vehicle is first narrowed down by the road characteristics and one road is not specified. Since the traveling road of the own vehicle is specified based on the map, the load of the entire map matching process can be reduced.
以上のように構成され、機能するマップマッチング装置100、ナビゲーション装置200によれば、以下の効果を奏する。
The
[1]本発明の本実施形態に係るマップマッチング装置100によれば、GPS信号による車両の現在位置が現実の位置に対して道路幅方向にずれた場合であっても、車両が走行する車線を正確に特定し、地図情報2031上における自車両の現実の走行位置を算出し、その走行位置を地図情報に正確に対応づけることができる。その結果、車両の正確な現在位置に基づく経路案内情報をドライバに提供することができる。
[1] According to the
[2]本発明の本実施形態に係るマップマッチング装置100によれば、撮像画像から道路の特徴が抽出されない場合には、道路の特定処理を中止するので、自車両が道路上を走行していない場合にマップマッチング処理を行ってしまうことを防止することができる。言い換えると、自車両が道路上に走行していない場合にのみマップマッチング処理を行うようにできるので、マップマッチング処理の精度を向上させることができる。
ることができる。
[2] According to the
Can.
[3]本発明の本実施形態に係るマップマッチング装置100によれば、撮像画像から道路の車線数の増減があると判断された場合には、その増加前における自車両が走行する道路の車線数を判断結果とするので、車線が交流又は分岐する前の正確な車線数に基づいて、道路特性の評価をすることができる。この結果、自車両が走行する道路の選択の精度を向上させ、マップマッチング処理を正確に行うことができる。
[3] According to the
[4]本発明の本実施形態に係るナビゲーション装置200によれば、本実施形態のマップマッチング装置100により算出された補正後の位置情報に基づいて、正確な経路探索を行うことができる。
[4] The navigation device 200 according to the present embodiment of the present invention can perform an accurate route search based on the corrected position information calculated by the
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。 The embodiment described above is described for facilitating the understanding of the present invention, and is not described for limiting the present invention. Therefore, each element disclosed in the above embodiment is intended to include all design changes and equivalents belonging to the technical scope of the present invention.
本明細書では、本発明に係るマップマッチング装置の一態様として、マップマッチング装置100を例にして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
In this specification, the
本明細書では、本発明に係るナビゲーション装置の一態様として、ナビゲーション装置100を例にして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
In this specification, the
また、本明細書では、本発明に係るマップマッチング装置の一態様として、CPU11、ROM12、RAM13を有する制御装置10(コンピュータ)を備えたマップマッチング装置100を一例として説明するが、これに限定されるものではない。
In this specification, as an example of the map matching device according to the present invention, the
本明細書では、本願発明に係る現在位置取得手段と、撮像画像取得手段と、道路特性判断手段と、周辺特徴判断手段と、道路特定手段と、マップマッチング手段とを有するマップマッチング装置の一態様として、現在位置取得機能と、撮像画像取得機能と、道路特性判断機能と、周辺特徴判断機能と、道路特定機能と、マップマッチング機能とを実行する制御装置10を備えるマップマッチング装置100を例にして説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
In the present specification, one aspect of a map matching apparatus including a current position acquisition unit, a captured image acquisition unit, a road characteristic determination unit, a surrounding feature determination unit, a road identification unit, and a map matching unit according to the present invention. As an example, a
本明細書では、本発明に係るマップマッチング装置の一態様として、上述のマップマッチング装置100が、ナビゲーション装置200とカメラ300と車載LAN又は無線通信網により接続されて、車両に搭載された車両用装置1000を構成する例を説明するが、マップマッチング装置は車両に持ち込み又は車両から持ち出しが可能な携帯装置として構成することができる。この場合、マップマッチング装置は、車両に搭載された各装置と情報の授受が可能な有線又は無線の通信手段を備える。
In this specification, as one aspect of the map matching device according to the present invention, the above-described
1000…車両用装置
100…マップマッチング装置
10…制御装置
11…CPU
12…ROM
13…RAM
200…ナビゲーション装置
201…現在位置検出装置
202…経路探索装置
203…記憶装置
2031…地図情報
2032…道路特性データ
2033…周辺特徴データ
204…出力装置
300…カメラ
400…出力装置
1000 ...
12 ... ROM
13 ... RAM
DESCRIPTION OF SYMBOLS 200 ...
Claims (4)
前記自車両の周囲の撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
前記取得した撮像画像から前記自車両が走行する道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性を判断する道路特性判断手段と、
前記取得した撮像画像から前記自車両の周辺に存在する物体の像に応じて抽出される周辺特徴を判断する周辺特徴判断手段と、
前記取得された現在位置を基準に地図情報に設定された検索範囲内において、各地点と前記地点を含む道路の車線数、車線幅、又は側方余裕幅のいずれ一つ以上を含む道路特性とを予め対応づけた道路特性データを参照し、前記道路特性判断手段により判断された道路特性と相関値が所定値以上である道路を選択し、
前記選択された道路が一つである場合には、前記抽出された道路を、前記自車両が走行する道路であると特定し、前記選択された道路が複数である場合には、前記検索範囲内における、道路上の各地点と前記地点の周囲に存在する物体の像に応じた周辺特徴とを予め対応づけた周辺特徴データを参照し、前記周辺特徴判断手段により判断された周辺特徴と相関値が所定値以上である周辺特徴が対応づけられた地点を含む道路を、前記自車両が走行する前記地図情報上の道路であると特定する道路特定手段と、
前記特定された道路と前記取得された現在位置とに基づいて、前記地図情報上における前記自車両の位置を算出するマップマッチング手段と、
を有するマップマッチング装置。 Current position acquisition means for acquiring the current position of the host vehicle;
Captured image acquisition means for acquiring captured images around the host vehicle;
Road characteristic determining means for determining road characteristics including any one or more of the number of lanes, lane width, or side margin of the road on which the host vehicle travels from the acquired captured image;
Peripheral feature determination means for determining peripheral features extracted according to an image of an object existing around the host vehicle from the acquired captured image;
Within the search range set in the map information based on the acquired current position, road characteristics including any one or more of the number of lanes, the lane width, or the side margin width of each point and the road including the point; Is selected in advance with reference to the road characteristic data, the road characteristic determined by the road characteristic determining means and the correlation value is a predetermined value or more,
When the selected road is one, the extracted road is specified as a road on which the host vehicle is traveling, and when there are a plurality of the selected roads, the search range The peripheral feature data that correlates each point on the road with the peripheral feature corresponding to the image of the object existing around the point is correlated with the peripheral feature determined by the peripheral feature determining means. Road identifying means for identifying a road including a point associated with a peripheral feature whose value is equal to or greater than a predetermined value as a road on the map information on which the vehicle travels;
Map matching means for calculating the position of the vehicle on the map information based on the identified road and the acquired current position;
A map matching device.
前記マップマッチング手段により、算出された自車両の位置に基づいて、目的地までの経路を探索する経路探索手段と、
前記経路を出力する出力手段と、を備えるナビゲーション装置。 The map matching device according to any one of claims 1 to 3,
A route search means for searching for a route to a destination based on the position of the host vehicle calculated by the map matching means;
A navigation device comprising output means for outputting the route.
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