JP2015175690A - Position determining device, position determining method, and position determining program - Google Patents

Position determining device, position determining method, and position determining program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To determine a present position of a moving body by processing with a low load, on the basis of a photographic image of a camera mounted on the moving body.SOLUTION: A position determining device detects objects on a road with the movement of a moving body, and calculates an interval between the detected objects. With the movement of the moving body, a plurality of objects is detected, and intervals of those are calculated. On the other hand, intervals on a map are stored in a memory portion. The position determining device determines a position of the moving body, on the basis of the intervals of the objects calculated with the movement of the moving body, and the intervals of the objects stored in the memory portion.

Description

本発明は、移動体の位置を判定する手法に関する。   The present invention relates to a method for determining the position of a moving body.

従来、移動体のナビゲーション装置などでは、位置特定技術としてGPSを使用している。しかし、GPSは通常数m〜数十mの測位誤差がある。その誤差を補正するための技術として特許文献1、2などが提案されている。   Conventionally, a mobile navigation device or the like uses GPS as a position specifying technique. However, GPS usually has a positioning error of several meters to several tens of meters. As a technique for correcting the error, Patent Documents 1 and 2 have been proposed.

特許文献1は、車載カメラを用いて運転席から見える景色を撮影する。画像解析により撮影された画像の中に道路標示があるか否かを判定し、画像の中にある道路標示の特徴点を抽出する。そして、車両を基準に特徴点の座標を算出し、算出した特徴点の座標と、道路標示情報DB中の特徴点の位置座標とに基づいて現在位置を算出する。   Patent Document 1 uses a vehicle-mounted camera to capture a scene that can be seen from a driver's seat. It is determined whether or not there is a road sign in the image taken by image analysis, and a feature point of the road sign in the image is extracted. Then, the coordinates of the feature points are calculated based on the vehicle, and the current position is calculated based on the calculated coordinates of the feature points and the position coordinates of the feature points in the road marking information DB.

特許文献2は、車載カメラで撮影した風景画像の特徴点を抽出して得られる参照データをデータベースに記憶しておき、車載カメラから撮影される風景画像と、参照データとのマッチング処理を行う。マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する撮影位置に基づいて自車位置が判定される。   In Patent Document 2, reference data obtained by extracting feature points of a landscape image photographed by a vehicle-mounted camera is stored in a database, and a matching process between the landscape image photographed from the vehicle-mounted camera and the reference data is performed. The host vehicle position is determined based on the shooting position corresponding to the reference data determined to match by the matching process.

特開2007−1080431号公報JP 2007-1080431 A 特開2013−32953号公報JP 2013-32953 A

上記の特許文献の手法では、撮影、画像解析、画像からの特徴物の抽出、特徴物からの位置情報の算出、現在位置の補正などの処理を、移動体の走行中に常に行わなければならないため処理負荷が重い。一般に、走行中に注目すべき特徴物は、移動体のすぐ手前にものや遠くにあるもの、地面近くや道路脇にあるもの、頭上にあるものなど、広い範囲に存在する。特に道路標識は道路の脇や高い場所にあるため、カメラの撮影範囲の視野角を広くする必要がある。当然に撮影される画像は運転席からの景色を広くカバーするものとなり、情報量が増え、画像処理の負荷が大きくなる。   In the method of the above-mentioned patent document, processing such as shooting, image analysis, extraction of a feature from an image, calculation of position information from the feature, correction of the current position, etc. must always be performed while the moving body is traveling. Therefore, the processing load is heavy. In general, there are characteristic features to be noticed during traveling in a wide range such as those immediately in front of a moving body, those far away, those near the ground or on the side of the road, and those that are overhead. In particular, since road signs are on the side of the road or at high places, it is necessary to widen the viewing angle of the shooting range of the camera. Naturally, the captured image covers the scenery from the driver's seat widely, increasing the amount of information and increasing the image processing load.

また、画像解析に時間を要し、その間に移動体が移動すると、算出される位置と本当の現在位置とがずれてしまい、正確な現在位置の判定が困難となる。さらに、特徴物に対応した位置情報のデータベースを端末内又はサーバに用意しておく必要があり、そのデータベースの構築には非常に労力を要する。   Further, if it takes time for image analysis and the moving body moves during that time, the calculated position and the actual current position are shifted, making it difficult to accurately determine the current position. Furthermore, it is necessary to prepare a database of position information corresponding to the feature object in the terminal or in the server, and it takes much labor to construct the database.

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、移動体に搭載されたカメラの撮影画像に基づいて、負荷の少ない処理により移動体の現在位置を判定することを目的とする。   The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to determine the current position of a moving object based on a photographed image of a camera mounted on the moving object by processing with a small load. And

請求項に記載の発明は、位置判定装置であって、移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出手段と、前記対象物の間隔を逐次算出する算出手段と、前記算出手段が算出した間隔と、記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。   The invention described in the claims is a position determination device, which sequentially detects an object on a road on which a moving body moves according to the movement of the moving body, and sequentially calculates an interval between the objects. A calculation unit; and a determination unit that determines a position of the moving body based on an interval calculated by the calculation unit and an interval between objects on a map stored in a storage unit. To do.

他の請求項に記載の発明は、位置判定装置によって実行される位置判定方法であって、移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出工程と、前記対象物の間隔を逐次算出する算出工程と、前記算出手段が算出した間隔と、記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定工程と、を備えることを特徴とする。   The invention described in another claim is a position determination method executed by the position determination device, and a detection step of sequentially detecting an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body; Determination of determining the position of the moving body based on a calculation step of sequentially calculating the interval between the objects, the interval calculated by the calculation means, and the interval between the objects on the map stored in the storage unit And a process.

他の請求項に記載の発明は、記憶部及びコンピュータを備える位置判定装置により実行される位置判定プログラムであって、移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出手段、前記対象物の間隔を逐次算出する算出手段、前記算出手段が算出した間隔と、前記記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定手段、として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。   The invention described in another claim is a position determination program executed by a position determination device including a storage unit and a computer, and sequentially selects an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body. Based on the detection means for detecting, the calculation means for sequentially calculating the interval between the objects, the interval calculated by the calculation means, and the distance between the objects on the map stored in the storage unit, The computer is caused to function as determination means for determining a position.

実施例に係るナビゲーション装置の構成を示す。1 shows a configuration of a navigation device according to an embodiment. 道路上の目印を検出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of detecting the mark on a road. 白線を検出するための検出窓を説明する図である。It is a figure explaining the detection window for detecting a white line. 信号機を検出するための検出窓を説明する図である。It is a figure explaining the detection window for detecting a traffic light. 道路上の白線の位置の例を示す。An example of the position of the white line on the road is shown. 目印間隔データベースの記憶内容の例を示す。The example of the memory content of a mark interval database is shown. 目印間隔測定データの例である。It is an example of mark interval measurement data. 目印間隔測定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a mark space | interval measurement process. 位置判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a position determination process.

本発明の好適な実施形態では、位置判定装置は、移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出手段と、前記対象物の間隔を逐次算出する算出手段と、前記算出手段が算出した間隔と、記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定手段と、を備える。   In a preferred embodiment of the present invention, the position determination device includes a detection unit that sequentially detects an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body, and a calculation that sequentially calculates an interval between the objects. Means for determining the position of the moving body based on the interval calculated by the calculation unit and the interval between the objects on the map stored in the storage unit.

上記の位置判定装置は、移動体の移動に伴って道路上の対象物を検出し、検出した対象物の間隔を算出する。対象物とは、例えば道路上の白線、信号機などの目印となるものである。移動体の移動に伴い、複数の対象物が検出され、その間隔が算出される。一方、記憶部には、地図上の対象物の間隔が記憶されている。位置判定装置は、移動体の移動に伴って算出された対象物の間隔と、記憶部に記憶されている対象物の間隔とに基づいて、移動体の位置を判定する。これにより、検出された対象物の間隔を、記憶部に記憶されている間隔と照合することにより、移動体の位置を判定することができる。   Said position determination apparatus detects the target object on a road with the movement of a mobile body, and calculates the space | interval of the detected target object. An object is a mark such as a white line on a road, a traffic light, or the like. As the moving object moves, a plurality of objects are detected, and the intervals are calculated. On the other hand, the interval between objects on the map is stored in the storage unit. The position determination device determines the position of the moving body based on the interval between the objects calculated as the moving body moves and the interval between the objects stored in the storage unit. Thereby, the position of a moving body can be determined by collating the detected space | interval of the target object with the space | interval memorize | stored in the memory | storage part.

上記の位置判定装置の一態様では、前記検出手段は、前記移動体の前方を撮影して撮影画像を生成する撮影手段と、前記撮影画像の一部に設定される検出領域内の撮影画像を解析して前記対象物を抽出する抽出手段と、を備え、前記抽出手段は、前記移動体の速度に応じて、前記検出領域を変化させる。この態様では、移動体の速度に応じて検出領域を変えることにより、対象物の検出精度を確保する。   In one aspect of the above-described position determination device, the detection unit includes: an imaging unit that captures an image of the front of the moving body to generate a captured image; Extracting means for analyzing and extracting the object, wherein the extracting means changes the detection area according to the speed of the moving body. In this aspect, the detection accuracy of the object is ensured by changing the detection region in accordance with the speed of the moving body.

上記の位置判定装置の他の一態様では、前記判定手段は、前記移動体が方向転換を行った場合に算出された間隔を判定に使用しない。移動体が右左折などの方向転換を行った際には、対象物の間隔の算出精度が低下するので、その際に算出された間隔は位置の判定には使用しないこととして、位置判定の精度低下を防止する。   In another aspect of the above-described position determination device, the determination unit does not use the interval calculated when the moving body changes direction in the determination. When the moving body changes direction, such as turning right or left, the calculation accuracy of the distance between the objects decreases, so the calculated distance is not used for position determination. Prevent decline.

好適な例では、前記対象物は道路面に描かれる白線の表示であり、前記検出手段は前記白線の表示を検出し、前記算出手段は前記検出手段が検出した白線の表示の間隔を算出する。   In a preferred example, the object is a display of a white line drawn on a road surface, the detection unit detects the display of the white line, and the calculation unit calculates an interval of the white line display detected by the detection unit. .

他の好適な例では、前記対象物は信号機であり、前記検出手段は前記信号機を検出し、前記算出手段は前記検出手段が検出した信号機の間隔を算出する。   In another preferred example, the object is a traffic light, the detection means detects the traffic light, and the calculation means calculates an interval of the traffic light detected by the detection means.

本発明の他の好適な実施形態では、位置判定装置によって実行される位置判定方法は、移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出工程と、前記対象物の間隔を逐次算出する算出工程と、前記算出手段が算出した間隔と、記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定工程と、を備える。この方法によっても、検出された対象物の間隔を、記憶部に記憶されている間隔と照合することにより、移動体の位置を判定することができる。   In another preferred embodiment of the present invention, the position determination method executed by the position determination device includes a detection step of sequentially detecting an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body, A calculation step of sequentially calculating an interval between objects, a determination step of determining the position of the moving body based on the interval calculated by the calculation means and the interval between objects on a map stored in a storage unit And comprising. Also by this method, the position of the moving body can be determined by comparing the detected interval between the objects with the interval stored in the storage unit.

本発明の他の好適な実施形態では、記憶部及びコンピュータを備える位置判定装置により実行される位置判定プログラムは、移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出手段、前記対象物の間隔を逐次算出する算出手段、前記算出手段が算出した間隔と、前記記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定手段、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の位置判定装置を実現することができる。   In another preferred embodiment of the present invention, a position determination program executed by a position determination device including a storage unit and a computer sequentially detects an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body. Detecting means, calculating means for sequentially calculating the interval of the object, the position calculated by the calculating means, and the position of the moving object based on the interval of the object on the map stored in the storage unit The computer is caused to function as a determination means for determining whether or not. By executing this program on a computer, the position determination device described above can be realized.

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

[装置構成]
図1は、本発明の位置判定装置の実施例に係るナビゲーション装置の概略構成を示す。図1に示すように、ナビゲーション装置1は、自立測位装置10、GPS受信機18、システムコントローラ20、カメラ31、データ記憶ユニット36、通信用インタフェース37、通信装置38、表示ユニット40、音声出力ユニット50、入力装置60を備える。
[Device configuration]
FIG. 1 shows a schematic configuration of a navigation apparatus according to an embodiment of the position determination apparatus of the present invention. As shown in FIG. 1, the navigation device 1 includes a self-supporting positioning device 10, a GPS receiver 18, a system controller 20, a camera 31, a data storage unit 36, a communication interface 37, a communication device 38, a display unit 40, and an audio output unit. 50, an input device 60 is provided.

システムコントローラ20、カメラ31、データ記憶ユニット36、通信用インタフェース37、表示ユニット40、音声出力ユニット50及び入力装置60は、バスライン30を介して相互に接続されている。   The system controller 20, the camera 31, the data storage unit 36, the communication interface 37, the display unit 40, the audio output unit 50, and the input device 60 are connected to each other via the bus line 30.

自立測位装置10は、加速度センサ11、角速度センサ12及び距離センサ13を備える。加速度センサ11は、例えば圧電素子からなり、車両の加速度を検出し、加速度データを出力する。角速度センサ12は、例えば振動ジャイロからなり、車両の方向変換時における車両の角速度を検出し、角速度データ及び相対方位データを出力する。距離センサ13は、車両の車輪の回転に伴って発生されているパルス信号からなる車速パルスを計測する。   The autonomous positioning device 10 includes an acceleration sensor 11, an angular velocity sensor 12, and a distance sensor 13. The acceleration sensor 11 is made of, for example, a piezoelectric element, detects vehicle acceleration, and outputs acceleration data. The angular velocity sensor 12 is composed of, for example, a vibrating gyroscope, detects the angular velocity of the vehicle when the direction of the vehicle is changed, and outputs angular velocity data and relative azimuth data. The distance sensor 13 measures a vehicle speed pulse composed of a pulse signal generated with the rotation of the vehicle wheel.

GPS受信機18は、複数のGPS衛星から、測位用データを含む下り回線データを搬送する電波19を受信する。測位用データは、緯度及び経度情報等から車両の絶対的な位置(以後、「現在位置」とも呼ぶ。)を検出するために用いられる。   The GPS receiver 18 receives radio waves 19 carrying downlink data including positioning data from a plurality of GPS satellites. The positioning data is used to detect the absolute position of the vehicle (hereinafter also referred to as “current position”) from latitude and longitude information.

システムコントローラ20は、インタフェース21、CPU(Central Processing Unit)22、ROM(Read Only Memory)23及びRAM(Random Access Memory)24を含んでおり、ナビゲーション装置1全体の制御を行う。   The system controller 20 includes an interface 21, a CPU (Central Processing Unit) 22, a ROM (Read Only Memory) 23, and a RAM (Random Access Memory) 24, and controls the entire navigation apparatus 1.

インタフェース21は、加速度センサ11、角速度センサ12、距離センサ13、GPS受信機18とのインタフェース動作を行う。そして、これらから、車速パルス、加速度データ、相対方位データ、角速度データ、GPS測位データ、絶対方位データ等をシステムコントローラ20に入力する。   The interface 21 performs interface operations with the acceleration sensor 11, the angular velocity sensor 12, the distance sensor 13, and the GPS receiver 18. From these, vehicle speed pulses, acceleration data, relative azimuth data, angular velocity data, GPS positioning data, absolute azimuth data, and the like are input to the system controller 20.

CPU22は、システムコントローラ20全体を制御する。ROM23は、システムコントローラ20を制御する制御プログラム等が格納された図示しない不揮発性メモリ等を有する。RAM24は、入力装置60を介して使用者により予め設定された経路データ等の各種データを読み出し可能に格納したり、CPU22に対してワーキングエリアを提供したりする。   The CPU 22 controls the entire system controller 20. The ROM 23 includes a nonvolatile memory (not shown) in which a control program for controlling the system controller 20 is stored. The RAM 24 stores various data such as route data preset by the user via the input device 60 so as to be readable, and provides a working area to the CPU 22.

カメラ31は、車両の前方の風景を撮影、録画する。撮影された画像データはデータ記憶ユニット36に記憶される。   The camera 31 captures and records a landscape in front of the vehicle. The captured image data is stored in the data storage unit 36.

データ記憶ユニット36は、例えば、HDD、フラッシュメモリなどにより構成され、地図データなどのナビゲーション処理に用いられる各種データを記憶する。通信装置38は、ネットワークを介してサーバ7との間で無線通信を行う。なお、通信装置38は、ナビゲーション装置1に内蔵される専用の無線通信ユニットであってもよく、有線又は無線で携帯電話と接続し、携帯電話の通信機能を利用してネットワークに接続するユニットであってもよい。   The data storage unit 36 includes, for example, an HDD, a flash memory, and the like, and stores various data used for navigation processing such as map data. The communication device 38 performs wireless communication with the server 7 via the network. The communication device 38 may be a dedicated wireless communication unit built in the navigation device 1, and is a unit that connects to a mobile phone by wire or wirelessly and connects to a network using the communication function of the mobile phone. There may be.

表示ユニット40は、システムコントローラ20の制御の下、各種表示データをディスプレイなどの表示装置に表示する。具体的には、システムコントローラ20は、データ記憶ユニット36から地図データを読み出す。表示ユニット40は、システムコントローラ20によってデータ記憶ユニット36から読み出された地図データなどを表示画面上に表示する。表示ユニット40は、バスライン30を介してCPU22から送られる制御データに基づいて表示ユニット40全体の制御を行うグラフィックコントローラ41と、VRAM(Video RAM)等のメモリからなり即時表示可能な画像情報を一時的に記憶するバッファメモリ42と、グラフィックコントローラ41から出力される画像データに基づいて、液晶、CRT(Cathode Ray Tube)等のディスプレイ44を表示制御する表示制御部43と、ディスプレイ44とを備える。ディスプレイ44は、画像表示部として機能し、例えば対角5〜10インチ程度の液晶表示装置等からなり、車内のフロントパネル付近に装着される。   The display unit 40 displays various display data on a display device such as a display under the control of the system controller 20. Specifically, the system controller 20 reads map data from the data storage unit 36. The display unit 40 displays the map data read from the data storage unit 36 by the system controller 20 on the display screen. The display unit 40 includes a graphic controller 41 that controls the entire display unit 40 based on control data sent from the CPU 22 via the bus line 30 and a memory such as a VRAM (Video RAM), and can display image information that can be displayed immediately. A buffer memory 42 that temporarily stores, a display control unit 43 that controls display of a display 44 such as a liquid crystal display or a CRT (Cathode Ray Tube) based on image data output from the graphic controller 41, and a display 44 are provided. . The display 44 functions as an image display unit, and includes, for example, a liquid crystal display device having a diagonal of about 5 to 10 inches and is mounted near the front panel in the vehicle.

音声出力ユニット50は、システムコントローラ20の制御の下、図示しないドライブ装置やRAM24からバスライン30を介して送られる音声デジタルデータのD/A(Digital to Analog)変換を行うD/Aコンバータ51と、D/Aコンバータ51から出力される音声アナログ信号を増幅する増幅器(AMP)52と、増幅された音声アナログ信号を音声に変換して車内に出力するスピーカ53とを備えて構成されている。   The audio output unit 50 is a D / A converter 51 that performs D / A (Digital to Analog) conversion of audio digital data sent from the drive device (not shown) or the RAM 24 via the bus line 30 under the control of the system controller 20. , An amplifier (AMP) 52 that amplifies the audio analog signal output from the D / A converter 51, and a speaker 53 that converts the amplified audio analog signal into sound and outputs the sound into the vehicle.

入力装置60は、各種コマンドやデータを入力するための、キー、スイッチ、ボタン、リモコン、音声入力装置等から構成されている。入力装置60は、車内に搭載された当該車載用電子システムの本体のフロントパネルやディスプレイ44の周囲に配置される。また、ディスプレイ44がタッチパネル方式の場合、ディスプレイ44の表示画面上に設けられたタッチパネルも入力装置60として機能する。   The input device 60 includes keys, switches, buttons, a remote controller, a voice input device, and the like for inputting various commands and data. The input device 60 is disposed around the front panel and the display 44 of the main body of the in-vehicle electronic system mounted in the vehicle. When the display 44 is a touch panel system, the touch panel provided on the display screen of the display 44 also functions as the input device 60.

上記の構成において、カメラ31は本発明の撮影手段の一例であり、データ記憶ユニット36は本発明の記憶部の一例であり、CPU22は本発明の検出手段、算出手段、抽出手段、判定手段の一例である。   In the above configuration, the camera 31 is an example of the photographing unit of the present invention, the data storage unit 36 is an example of the storage unit of the present invention, and the CPU 22 is a detection unit, a calculation unit, an extraction unit, and a determination unit of the present invention. It is an example.

[位置判定の方法]
次に、本実施例における位置判定の方法について説明する。本実施例では、ナビゲーション装置1のシステムコントローラ20は、カメラ31による撮影画像から、道路上にある目印を検出し、連続して検出された目印の間隔(以下、「目印間隔」と呼ぶ。)を算出する。目印としては、例えば、道路上の白線、道路ペイント(例えば、「止まれ」の文字などの白や黄色のペイント)、信号機などが利用できる。なお、目印は本発明の対象物の一例である。
[Method of position determination]
Next, a position determination method in the present embodiment will be described. In the present embodiment, the system controller 20 of the navigation device 1 detects a mark on the road from an image taken by the camera 31, and the interval between the detected marks (hereinafter referred to as “marking interval”). Is calculated. As the mark, for example, a white line on the road, road paint (for example, white or yellow paint such as “Stop” character), a traffic light, or the like can be used. The mark is an example of the object of the present invention.

一方、そのような目印の実際の間隔は地図データ又は実地調査などにより予め取得され、目印間隔データベース(以下、「データベース」を「DB]と記す。)に記憶されている。システムコントローラ20は、カメラ31の撮影画像から検出された目印に基づいて算出された目印間隔と、目印間隔DBに予め記憶されている目印間隔を照合することにより、ナビゲーション装置1の現在位置を判定する。   On the other hand, the actual intervals of such landmarks are acquired in advance by map data or field surveys, etc., and are stored in a landmark interval database (hereinafter, “database” is referred to as “DB”). The current position of the navigation device 1 is determined by comparing the mark interval calculated based on the mark detected from the photographed image of the camera 31 with the mark interval stored in advance in the mark interval DB.

図2は、道路上の目印を検出する様子を示す。道路3には、目印の一例としての白線4と、他の例としての信号機5とが存在する。なお、以下の説明では、目印として白線4を使用するものとする。車両2はナビゲーション装置1が搭載されている。車両2の前方に取り付けられたカメラ31は、車両2の走行中に前方の景色を撮影する。   FIG. 2 shows how a landmark on the road is detected. On the road 3, there are a white line 4 as an example of a landmark and a traffic light 5 as another example. In the following description, the white line 4 is used as a mark. The vehicle 2 is equipped with a navigation device 1. A camera 31 attached to the front of the vehicle 2 captures a scene in front of the vehicle 2 while the vehicle 2 is traveling.

図3は、カメラ31による車両2の前方の撮影画像の例を示す。具体的に、図3(a)は車両2が図2に示すA地点にいるときの撮影画像を示し、図3(b)は車両2が図2に示すB地点にいるときの撮影画像を示し、図3(c)は車両2が図2に示すC地点にいるときの撮影画像の例を示す。   FIG. 3 shows an example of a photographed image in front of the vehicle 2 by the camera 31. Specifically, FIG. 3A shows a photographed image when the vehicle 2 is at the point A shown in FIG. 2, and FIG. 3B shows a photographed image when the vehicle 2 is at the point B shown in FIG. FIG. 3C shows an example of a photographed image when the vehicle 2 is at the point C shown in FIG.

システムコントローラ20は、撮影画像から白線を検出する。この際、図3から理解されるように、白線は道路上にペイントされているので、車両の進行に伴って撮影画像中の白線は撮影画像の上下方向の中央付近から撮影画像の下端へと移動する。よって、システムコントローラ20は、図3に示すように、撮影画像の下端に検出窓7を設け、その範囲内で白線の有無を検出する。具体的には、システムコントローラ20は、白線4が検出窓7に入り、検出窓7を通過して下方へ抜けたときに、1つの白線4を検出したと判定する。このようにして、システムコントローラ20は、車両2が道路上の白線4を通過するたびに白線4を検出する。なお、検出窓7は本発明の検出領域の一例である。   The system controller 20 detects a white line from the captured image. At this time, as understood from FIG. 3, the white line is painted on the road, so the white line in the captured image moves from the vicinity of the center of the captured image to the lower end of the captured image as the vehicle advances. Moving. Therefore, as shown in FIG. 3, the system controller 20 provides the detection window 7 at the lower end of the captured image, and detects the presence or absence of a white line within the range. Specifically, the system controller 20 determines that one white line 4 has been detected when the white line 4 enters the detection window 7, passes through the detection window 7, and falls downward. In this way, the system controller 20 detects the white line 4 every time the vehicle 2 passes the white line 4 on the road. The detection window 7 is an example of the detection region of the present invention.

通常、道路はアスファルト舗装などで黒に近い色であり、一方、白線4は白色のペイントであるので、撮影画像中の道路から白線4を検出する処理は単純な2値化処理で行うことができる。よって、カメラ31として安価なモノクロカメラを使用したり、カメラ31の代わりにセンサを使用したりすることができる。また、白線4を検出するための画像解析は、撮影画像のうち検出窓7付近の一部の画像のみに対して行えば足りるので、特許文献1、2のような画像解析と比較して処理負荷を軽減できるという利点がある。   Usually, the road is asphalt pavement or the like, and the color is close to black. On the other hand, the white line 4 is white paint, so that the process of detecting the white line 4 from the road in the captured image can be performed by a simple binarization process. it can. Therefore, an inexpensive monochrome camera can be used as the camera 31, or a sensor can be used instead of the camera 31. Further, the image analysis for detecting the white line 4 need only be performed on a part of the captured image in the vicinity of the detection window 7, so that the processing is performed in comparison with the image analysis as in Patent Documents 1 and 2. There is an advantage that the load can be reduced.

なお、車両2の走行速度に応じて、白線4の検出に用いられる検出窓7の上下幅を調整することが好ましい。例えば、走行速度が所定速度以下のときには検出窓7の上下幅を基準幅に設定し、走行速度が上昇したきには、それに応じて検出窓7の上下幅を大きくする。これにより、白線4の検出精度を維持することができる。   It is preferable to adjust the vertical width of the detection window 7 used for detecting the white line 4 according to the traveling speed of the vehicle 2. For example, when the traveling speed is equal to or lower than a predetermined speed, the vertical width of the detection window 7 is set as the reference width, and when the traveling speed increases, the vertical width of the detection window 7 is increased accordingly. Thereby, the detection accuracy of the white line 4 can be maintained.

システムコントローラ20は、車両2の走行中に順に白線4を検出し、1つの白線4を検出してから次の白線4を検出するまでの走行距離、即ち連続する2つの白線の間隔を取得する。具体的には、システムコントローラ20は、距離センサ13から出力される車速パルスを計数することにより、白線4の間隔を算出し、RAM24や逐次データ記憶ユニット36に記憶する。   The system controller 20 detects the white line 4 in order while the vehicle 2 is traveling, and acquires the travel distance from the detection of one white line 4 to the detection of the next white line 4, that is, the interval between two consecutive white lines. . Specifically, the system controller 20 calculates the interval between the white lines 4 by counting the vehicle speed pulses output from the distance sensor 13 and stores them in the RAM 24 and the sequential data storage unit 36.

図4は目印として信号機5を使用した場合の撮影画像の例を示す。具体的に、図4(a)は車両2が図2に示すA地点にいるときの撮影画像を示し、図4(b)は車両2が図2に示すB地点にいるときの撮影画像を示し、図4(c)は車両2が図2に示すC地点にいるときの撮影画像の例を示す。   FIG. 4 shows an example of a photographed image when the traffic light 5 is used as a mark. Specifically, FIG. 4A shows a photographed image when the vehicle 2 is at point A shown in FIG. 2, and FIG. 4B shows a photographed image when the vehicle 2 is at point B shown in FIG. FIG. 4C shows an example of a photographed image when the vehicle 2 is at point C shown in FIG.

図4から理解されるように、車両2の走行に伴い、信号機5は撮影画像の上下方向における中央付近から上端へと移動する。よって、目印として信号機5を使用する場合、システムコントローラ20は図4に示すように検出窓7を撮影画像の上端付近に設定し、信号機5が検出窓7に下方から入り、上方へ抜けて行ったときに、信号機5を検出したと判定する。   As understood from FIG. 4, as the vehicle 2 travels, the traffic light 5 moves from the vicinity of the center in the vertical direction of the captured image to the upper end. Therefore, when the traffic light 5 is used as a mark, the system controller 20 sets the detection window 7 near the upper end of the photographed image as shown in FIG. 4, and the traffic light 5 enters the detection window 7 from below and goes upward. It is determined that the traffic light 5 has been detected.

なお、目印としては、上記の白線、信号機の他に、道路上にペイントされた矢印のマーク、「止まれ」などの文字、速度制限の数字などを使用してもよい。具体的には、システムコントローラ20は、これらのマーク、文字、数字などを形状パターンとして記憶しておき、撮影画像に対するマッチング処理により検出することができる。また、白のペイントに限らず、黄色のペイントを対象としてもよい。このように、信号機や道路のペイントなど認識しやすいものを目印として使用することにより、雨天などの悪天候の状況でも、目印を認識しやすくなる。   As a mark, in addition to the white line and the traffic light, an arrow mark painted on the road, characters such as “stop”, a speed limit number, and the like may be used. Specifically, the system controller 20 can store these marks, characters, numbers, and the like as shape patterns and detect them by matching processing with respect to a captured image. Further, not only white paint but also yellow paint may be targeted. In this way, by using an easily recognizable object such as a traffic light or road paint as a mark, the mark can be easily recognized even in bad weather conditions such as rainy weather.

次に、目印間隔の例について説明する。図5は、ある道路の例を示す。図5では、横方向の道路73と縦方向の道路74とが交差している。道路73は、目印である白線4が地点A〜Gにある。道路74は、目印である白線4が地点H〜Lにある。地点D、E、I、Jは道路73と道路74の交差点に属する。   Next, an example of the mark interval will be described. FIG. 5 shows an example of a certain road. In FIG. 5, a horizontal road 73 and a vertical road 74 intersect each other. The road 73 has white lines 4 as landmarks at points A to G. The road 74 has white lines 4 as landmarks at points HL. Points D, E, I, and J belong to the intersection of the road 73 and the road 74.

図6は、図5の道路について目印間隔DBに記憶されているデータの例を示す。目印間隔DBにおいて、「区間」は隣接する地点により規定される道路区間を示す。「位置」は、その区間を規定する地点の各々の位置座標を示す。「間隔」は、その区間を規定する2つの地点の距離、即ち、2つの地点にある白線4の距離を示す。「交差点フラグ」は、その区間が交差点に属するか否かを示すフラグである。交差点に属する区間には、交差点フラグとしてその交差点を示す番号が記憶される。図5の例では、区間D−Eと区間I−Jが交差点に属するので、交差点フラグが記憶されている。一方、交差点に属さない区間には交差点フラグは記憶されない。図6に示すような目印間隔DBは、地図データや実地調査に基づいて用意され、図1のデータ記憶ユニット36に記憶される。なお、目印間隔DBは、基本的にサーバに記憶され、必要に応じてサーバからダウンロードしてデータ記憶ユニット36に保存することとしてもよい。   FIG. 6 shows an example of data stored in the landmark interval DB for the road of FIG. In the mark interval DB, “section” indicates a road section defined by adjacent points. “Position” indicates the position coordinates of each point defining the section. The “interval” indicates the distance between two points that define the section, that is, the distance between the white lines 4 at the two points. The “intersection flag” is a flag indicating whether or not the section belongs to the intersection. In a section belonging to an intersection, a number indicating the intersection is stored as an intersection flag. In the example of FIG. 5, since the section D-E and the section I-J belong to the intersection, an intersection flag is stored. On the other hand, the intersection flag is not stored in the section that does not belong to the intersection. The mark interval DB as shown in FIG. 6 is prepared based on the map data and the field survey, and is stored in the data storage unit 36 of FIG. The landmark interval DB is basically stored in the server, and may be downloaded from the server and stored in the data storage unit 36 as necessary.

次に、車両2の走行時にナビゲーション装置1が測定した目印間隔測定データの例を図7に示す。図7(a)は、図5に示すルート1に沿って車両2が走行した際に得られた目印間隔測定データを示す。区間A−Bから区間F−Gまでの各区間について、測定された目印間隔が記憶されている。「方向転換フラグ」とは、その区間の走行中に車両2が方向転換、即ち、右左折をしたか否かを示す。ルート1では、車両2は方向転換を行わないので、方向転換フラグは記憶されていない。   Next, FIG. 7 shows an example of mark interval measurement data measured by the navigation device 1 when the vehicle 2 is traveling. FIG. 7A shows mark interval measurement data obtained when the vehicle 2 travels along the route 1 shown in FIG. The measured mark interval is stored for each section from the section AB to the section FG. The “direction change flag” indicates whether or not the vehicle 2 has changed direction, that is, has made a right or left turn during traveling in the section. In the route 1, the vehicle 2 does not change direction, so the direction change flag is not stored.

図7(b)は、図5に示すルート2に沿って車両が走行した際に得られた目印間隔測定データを示す。図7(a)と同様に、各区間について測定された目印間隔が記憶されている。但し、ルート2では、車両2は交差点に属する区間D−Iにおいて方向転換(左折)を行っているので、区間D−Iについては方向転換フラグ「有」が記憶されている。また、方向転換が行われた区間D−Iについて、目印間隔は記憶されない。これは、方向転換時に測定された目印間隔は誤差が大きくなる傾向があり、後述する位置判定に使用するには不適当だからである。なお、車両2が方向転換を行ったか否かは、例えばナビゲーション装置1の角速度センサ12の出力に基づいて判定することができる。   FIG. 7B shows the mark interval measurement data obtained when the vehicle travels along the route 2 shown in FIG. Similarly to FIG. 7A, the mark interval measured for each section is stored. However, in the route 2, since the vehicle 2 is changing direction (turning left) in the section DI belonging to the intersection, the direction change flag “present” is stored for the section DI. Further, the mark interval is not stored for the section DI in which the direction is changed. This is because the mark interval measured at the time of turning tends to have a large error, and is unsuitable for use in position determination described later. Note that whether or not the vehicle 2 has changed direction can be determined based on, for example, the output of the angular velocity sensor 12 of the navigation device 1.

次に、位置判定の具体的な方法について説明する。例えば、車両2が図5に示すルート1に沿って地点Aから地点Dまで走行した場合を考える。ここで、システムコントローラ20は車両2がどの道路のどの区間を走行しているかを知らないものとする。この場合、システムコントローラ20は、図7(a)に示すように、測定された目印間隔として順に「35m」、「25m」、「17m」を得る。そして、これに基づいて、システムコントローラ20は、図6に例示する目印間隔DBを参照し、目印間隔が順に「35m→25m→17m」と推移する区間を探す。図6の例では、目印間隔DBにおいて区間A−Bの間隔が「35m」、区間B−Cの間隔が「25m」、区間C−Dの間隔が「17m」と記憶されており、「35m→25m→17m」と推移するパターン(数値列)と一致するので、システムコントローラ20は、車両2が現在区間A−Dを走行していると判定する。   Next, a specific method for position determination will be described. For example, consider a case where the vehicle 2 travels from point A to point D along route 1 shown in FIG. Here, it is assumed that the system controller 20 does not know which section of which road the vehicle 2 is traveling. In this case, as shown in FIG. 7A, the system controller 20 obtains “35 m”, “25 m”, and “17 m” in order as the measured mark intervals. Based on this, the system controller 20 refers to the mark interval DB illustrated in FIG. 6 and searches for a section in which the mark interval changes in the order of “35 m → 25 m → 17 m”. In the example of FIG. 6, the interval AB is stored as “35 m”, the interval BC is “25 m”, and the interval CD is “17 m” in the mark interval DB. Therefore, the system controller 20 determines that the vehicle 2 is currently traveling in the section A-D.

なお、目印間隔DBには多数の区間についての目印間隔が記憶されているので、区間A−D以外の別の区間においても目印間隔が「35m→25m→17m」と推移する可能性もある。いま、そのような区間を仮に「区間S−V」とする。その場合には、システムコントローラ20は、目印間隔が「35m→25m→17m」と推移する区間として、区間A−Dと区間S−Vとを抽出することになるが、現在走行中の区間がいずれであるかまでは決定できない。   Since the mark interval for a large number of sections is stored in the mark interval DB, the mark interval may change from “35 m → 25 m → 17 m” in another section other than the section AD. Now, it is assumed that such a section is “section SV”. In that case, the system controller 20 will extract the sections AD and SV as sections in which the mark interval changes from “35 m → 25 m → 17 m”. It is not possible to decide which is the case.

この場合、システムコントローラ20はさらに次の区間を加えて判定を行う。即ち、図7(a)に示す目印間隔測定データから次の区間D−Eの目印間隔「20m」を取得し、目印間隔DBを参照して目印間隔が「35m→25m→17m→20m」と推移する区間を探す。区間S−Vの次の区間の目印間隔が20mでない限り、システムコントローラ20は現在走行している区間が区間A−Eであると決定することができる。こうして、目印間隔測定データの推移パターンと一致する区間が目印間隔DBに複数存在する場合には、一致する区間が1つになるまで、さらに次の区間の目印間隔を追加して目印間隔DBの記憶内容との比較を行えばよい。   In this case, the system controller 20 further performs determination by adding the next section. That is, the mark interval “20 m” of the next section DE is acquired from the mark interval measurement data shown in FIG. 7A, and the mark interval is “35 m → 25 m → 17 m → 20 m” with reference to the mark interval DB. Find the transition section. As long as the mark interval of the next section of the section SV is not 20 m, the system controller 20 can determine that the currently traveling section is the section AE. Thus, when there are a plurality of sections in the mark interval DB that match the transition pattern of the mark interval measurement data, the mark interval of the next section is further added until the number of matching sections becomes one. What is necessary is just to compare with the memory content.

このように、システムコントローラ20は、目印間隔測定データにおける、連続する目印間隔の推移パターンと一致するパターンを有する区間を目印間隔DBから探し、そのパターンに対応する区間を車両2の現在の位置と判定することができる。   As described above, the system controller 20 searches the mark interval DB for a section having a pattern that matches the transition pattern of successive mark intervals in the mark interval measurement data, and sets the section corresponding to the pattern as the current position of the vehicle 2. Can be determined.

一方、図7(b)に示すルート2の例のように、目印間隔測定データに交差点の区間(即ち、方向転換フラグが「有」の区間)が含まれる場合には、その区間について目印間隔を使用せず、代わりにその区間を「交差点」として比較を行えばよい。   On the other hand, as in the example of the route 2 shown in FIG. 7B, when the mark interval measurement data includes an intersection section (that is, a section where the direction change flag is “present”), the mark interval for that section is included. Instead, the section may be compared as an “intersection” instead.

具体的には、図7(b)に示す目印間隔測定データが得られた場合には、システムコントローラ20は、目印間隔が「35m→25m→17m→交差点→30m」と推移する区間を目印間隔DBで探せばよい。図6に示すように、目印間隔DBにおいて、交差点に属する区間は交差点フラグが付与されており、区間D−Eと区間I−Jは同一の交差点(No.253)に属することがわかるので、システムコントローラ20は、目印間隔が「35m→25m→17m→交差点→30m」と推移する区間として、「区間A−B→区間B−C→区間C−D→交差点(No.253)→区間H−J」を見つけることができる。これにより、システムコントローラ20は、車両2が区間A−Dを走行し、交差点を曲がって区間I−Hに入った(つまり、車両は区間H−Iにいる)と判定することができる。   Specifically, when the mark interval measurement data shown in FIG. 7B is obtained, the system controller 20 sets the interval in which the mark interval changes from “35 m → 25 m → 17 m → intersection → 30 m” as the mark interval. Search by DB. As shown in FIG. 6, in the mark interval DB, the section belonging to the intersection is given an intersection flag, and it can be seen that the section DE and the section I-J belong to the same intersection (No. 253). The system controller 20 sets “section AB → section BC → section CD → intersection (No. 253) → section H as a section where the mark interval changes from“ 35 m → 25 m → 17 m → intersection → 30 m ”. -J "can be found. Thereby, the system controller 20 can determine that the vehicle 2 travels in the section A-D, turns around the intersection, and enters the section I-H (that is, the vehicle is in the section HI).

なお、目印間隔測定データに車両が方向転換した区間が含まれる場合には、上記のように交差点を考慮することにより位置判定が可能となるが、交差点を含まない場合と比較すると処理が複雑となる。よって、初めから、車両が方向転換した区間を含む位置判定は行わないこととしてもよい。即ち、車両が方向転換していない連続する複数の区間の目印間隔を目印間隔DBと照合して車両2の現在位置を判定することとしてもよい。   In addition, when the section where the vehicle turns is included in the mark interval measurement data, it is possible to determine the position by considering the intersection as described above, but the processing is complicated compared to the case where the intersection is not included. Become. Therefore, the position determination including the section where the vehicle has changed direction may not be performed from the beginning. That is, the current position of the vehicle 2 may be determined by comparing the mark intervals of a plurality of consecutive sections in which the vehicle has not changed its direction with the mark interval DB.

以上のように、本実施例によれば、走行中に測定された目印間隔の推移パターンと、予め目印間隔DBに記憶されている目印間隔の推移パターンとを比較することにより、車両2の現在位置を判定することができる。即ち、走行中に測定された目印間隔の推移パターンと一致する推移パターンを有する区間を現在位置と判定することができる。   As described above, according to the present embodiment, the current pattern of the vehicle 2 can be obtained by comparing the transition pattern of the mark interval measured during traveling with the transition pattern of the mark interval stored in advance in the mark interval DB. The position can be determined. That is, a section having a transition pattern that matches the transition pattern of the mark interval measured during traveling can be determined as the current position.

なお、上記の説明では、システムコントローラ20は、車両2の現在位置を知らず、走行中に得られた目印間隔に基づいて車両2の現在位置を判定している。この手法は、電波環境の悪化やGPSセンサなどの機器の不具合などによりGPS測位が行えない場合の代替手法として利用することができる。一方、GPS測位が可能な状況であっても、上記の目印間隔に基づく判定結果を、GPS測位により得た現在位置の補正などに使用することとしてもよい。   In the above description, the system controller 20 does not know the current position of the vehicle 2 and determines the current position of the vehicle 2 based on the mark interval obtained during traveling. This method can be used as an alternative method when GPS positioning cannot be performed due to deterioration of the radio wave environment or malfunction of a device such as a GPS sensor. On the other hand, even in a situation where GPS positioning is possible, the determination result based on the mark interval may be used for correcting the current position obtained by GPS positioning.

上記の例では、目印として白線4を使用しているが、他の目印を使用する場合には、その目印についての目印間隔を測定し、データベースに記憶されている目印間隔と比較すればよい。例えば、目印として信号機5を使用する場合、システムコントローラ20は信号機5の間隔を目印間隔として測定し、信号機5の間隔を記憶した目印間隔DBを参照して上記と同様の方法で現在位置を判定すればよい。   In the above example, the white line 4 is used as the mark. However, when using another mark, the mark interval for the mark may be measured and compared with the mark interval stored in the database. For example, when using the traffic light 5 as a landmark, the system controller 20 measures the interval of the traffic signal 5 as the landmark interval, and determines the current position by the same method as described above with reference to the landmark interval DB storing the interval of the traffic signal 5 do it.

[処理フロー]
次に、本実施例において実行される処理について説明する。本実施例では、車両2の走行中に目印間隔を測定する目印間隔測定処理と、測定により得られた目印間隔を用いて目印間隔DBを参照して現在位置を判定する位置判定処理とが行われる。
[Processing flow]
Next, processing executed in this embodiment will be described. In the present embodiment, a mark interval measurement process for measuring the mark interval while the vehicle 2 is traveling and a position determination process for determining the current position by referring to the mark interval DB using the mark interval obtained by the measurement are performed. Is called.

まず、目印間隔測定処理について説明する。図8は、目印間隔測定処理のフローチャートである。この処理は、システムコントローラ20のCPU22が、予め用意されたプログラムを実行することにより行われる。   First, the mark interval measurement process will be described. FIG. 8 is a flowchart of the mark interval measurement process. This process is performed by the CPU 22 of the system controller 20 executing a program prepared in advance.

まず、CPU22は、ユーザによる目印の指定を受け取り、検出窓7を設定する(ステップS10)。例えば、ユーザが目印として白線を指定した場合には、CPU22は図3に示すように、撮影画像の下端に検出窓7を設定する。そして、CPU22は、カメラ31を制御して撮影を開始する(ステップS11)。   First, the CPU 22 receives designation of a mark by the user and sets the detection window 7 (step S10). For example, when the user designates a white line as a mark, the CPU 22 sets the detection window 7 at the lower end of the captured image as shown in FIG. Then, the CPU 22 controls the camera 31 to start photographing (Step S11).

撮影が開始されると、CPU22は、図3を参照して説明した手法により、撮影画像から目印を検出する(ステップS12)。目印が検出されると(ステップS12:Yes)、CPU22は、1つ前の目印との距離を算出し、目印間隔として記憶する(ステップS13)。なお、ステップS13は、最初の目印が検出された際には行われない。   When shooting is started, the CPU 22 detects a mark from the shot image by the method described with reference to FIG. 3 (step S12). When the mark is detected (step S12: Yes), the CPU 22 calculates the distance from the previous mark and stores it as the mark interval (step S13). Step S13 is not performed when the first mark is detected.

次に、CPU22は、車両が停止したか否かを判定する(ステップS14)。車両が停止していない場合(ステップS14:No)、処理はステップS12へ戻る。よって、車両が停止するまでの間は、次の目印が検出されるたびに目印間隔が算出され、記憶される。こうして算出された目印間隔は、図7に示すような目印間隔測定データとして保存される。一方、車両が停止すると(ステップS14:Yes)、処理は終了する。   Next, the CPU 22 determines whether or not the vehicle has stopped (step S14). If the vehicle is not stopped (step S14: No), the process returns to step S12. Therefore, the mark interval is calculated and stored every time the next mark is detected until the vehicle stops. The mark interval calculated in this way is stored as mark interval measurement data as shown in FIG. On the other hand, when the vehicle stops (step S14: Yes), the process ends.

次に、位置判定処理について説明する。図9は、位置判定処理のフローチャートである。この処理もCPU22が予め用意されたプログラムを実行することにより行われる。   Next, the position determination process will be described. FIG. 9 is a flowchart of the position determination process. This process is also performed by the CPU 22 executing a program prepared in advance.

まず、CPU22は、図7に例示する目印間隔測定データ中の1つの目印間隔を読み出し(ステップS21)、目印間隔DBを参照して、その目印間隔と一致する目印間隔があるか否かを判定する(ステップS22)。例えば、図7(a)の例では、CPU22は、目印間隔「35m」を読み出し、目印間隔DB内に目印間隔「35m」の区間があるか否かを判定する。   First, the CPU 22 reads one mark interval in the mark interval measurement data illustrated in FIG. 7 (step S21), and refers to the mark interval DB to determine whether there is a mark interval that matches the mark interval. (Step S22). For example, in the example of FIG. 7A, the CPU 22 reads the mark interval “35 m” and determines whether or not there is a section with the mark interval “35 m” in the mark interval DB.

一致する目印間隔が無い場合(ステップS22:No)、処理はステップS21へ戻り、CPU22は次の目印間隔を読み出す。一方、一致する目印間隔がある場合(ステップS22:Yes)、CPU22は次の目印間隔を読み出し(ステップS23)、目印間隔DBを参照して、次の目印間隔も一致する区間があるか否かを判定する。具体的には、図7a)の例において、CPU22は、次の目印間隔「25m」を読み出し、これと一致する目印間隔があるか否かを判定する。即ち、この時点でCPU22は、目印間隔DBに目印間隔「35m→25m」の推移パターンと一致するパターンがあるか否かを判定している。以下、目印間隔測定データにおける目印間隔の推移パターンと一致するパターンを有する目印間隔DB内の区間を「DB内候補」とも呼ぶ。   If there is no matching mark interval (step S22: No), the process returns to step S21, and the CPU 22 reads the next mark interval. On the other hand, if there is a matching mark interval (step S22: Yes), the CPU 22 reads the next mark interval (step S23) and refers to the mark interval DB to determine whether there is a section that also matches the next mark interval. Determine. Specifically, in the example of FIG. 7 a), the CPU 22 reads the next mark interval “25 m” and determines whether there is a mark interval that matches this. That is, at this time, the CPU 22 determines whether or not there is a pattern in the mark interval DB that matches the transition pattern of the mark interval “35 m → 25 m”. Hereinafter, a section in the mark interval DB having a pattern that matches the transition pattern of the mark interval in the mark interval measurement data is also referred to as “DB candidate”.

次の目印間隔が一致しない場合(ステップS24:No)、処理はステップS21へ戻る。この場合、該当する推移パターンが目印間隔DBに存在しないことになるので、別の目印間隔測定データを用いて処理をやり直すことになる。   If the next mark interval does not match (step S24: No), the process returns to step S21. In this case, since the corresponding transition pattern does not exist in the mark interval DB, the process is performed again using another mark interval measurement data.

一方、次の目印間隔が一致する場合(ステップS24:Yes)、CPU22は、目印間隔DB内の次の目印間隔も一致するDB内候補が1つであるか否かを判定する(ステップS25)。即ち、CPU22は、目印間隔DB内に存在する目印間隔「35m→25m」の推移パターンが1つであるか複数あるかを判定している。   On the other hand, when the next mark interval matches (step S24: Yes), the CPU 22 determines whether there is one DB candidate that also matches the next mark interval in the mark interval DB (step S25). . That is, the CPU 22 determines whether there is one or a plurality of transition patterns of the mark interval “35 m → 25 m” existing in the mark interval DB.

DB内候補が1つでない場合(ステップS25:No)、即ち、目印間隔「35m→25m」の推移パターンが目印間隔DB内に複数ある場合、処理はステップS23へ戻り、CPU22はさらに次の目印間隔を読み出して、その目印間隔も一致するDB内候補が目印間隔DB内にあるか否かを判定する。こうして、CPU22は、目印間隔の推移パターンが一致するDB内候補が目印間隔DB内に1つのみとなるまで、次の目印間隔を追加して推移パターンの比較を行う。   When the number of candidates in the DB is not one (step S25: No), that is, when there are a plurality of transition patterns of the mark interval “35 m → 25 m” in the mark interval DB, the process returns to step S23, and the CPU 22 further determines the next mark. The interval is read, and it is determined whether or not there is a candidate in the DB that matches the mark interval in the mark interval DB. In this way, the CPU 22 adds the next landmark interval and compares the transition patterns until there is only one candidate in the DB that matches the transition pattern of the landmark interval in the landmark interval DB.

そして、目印間隔のパターンが一致するDB内候補が1つとなった場合(ステップS25:Yes)、CPU22はそのDB内候補の区間を現在位置と判定し(ステップS26)、位置判定処理を終了する。   When the number of candidates in the DB that match the pattern of the mark intervals is one (step S25: Yes), the CPU 22 determines the section of the candidates in the DB as the current position (step S26), and ends the position determination process. .

[変形例]
上記の実施例では、走行中に得られた目印間隔と、目印間隔DBに記憶されている目印間隔との一致を判定しているが、実際に走行中に得られる目印間隔は多少の誤差を含むことが多い。よって、所定の誤差範囲(例えば10%)内の相違は許容して、一致の判定を行うこととしてもよい。
[Modification]
In the above embodiment, the match between the mark interval obtained during traveling and the mark interval stored in the mark interval DB is determined. However, the mark interval actually obtained during running has some error. Often included. Therefore, it is possible to allow a difference within a predetermined error range (for example, 10%) and perform a match determination.

上記の実施例では、本発明を車載用のナビゲーション装置に適用しているが、同様に歩行者や自転車用のナビゲーション装置に適用することができる。また、スマートフォンなどの携帯端末における地図表示アプリケーションなどに適用することもできる。   In the above embodiment, the present invention is applied to a vehicle-mounted navigation device, but can be similarly applied to a navigation device for pedestrians and bicycles. Further, it can be applied to a map display application in a mobile terminal such as a smartphone.

1 ナビゲーション装置
2 車両
3 道路
4 白線
5 信号機
7 検出窓
20 システムコントローラ
22 CPU
31 カメラ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Navigation apparatus 2 Vehicle 3 Road 4 White line 5 Traffic light 7 Detection window 20 System controller 22 CPU
31 Camera

Claims (7)

移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出手段と、
前記対象物の間隔を逐次算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した間隔と、記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする位置判定装置。
Detecting means for sequentially detecting an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body;
A calculation means for sequentially calculating an interval between the objects;
A determination unit that determines the position of the moving body based on the interval calculated by the calculation unit and the interval between the objects on the map stored in the storage unit;
A position determination apparatus comprising:
前記検出手段は、
前記移動体の前方を撮影して撮影画像を生成する撮影手段と、
前記撮影画像の一部に設定される検出領域内の撮影画像を解析して前記対象物を抽出する抽出手段と、を備え、
前記抽出手段は、前記移動体の速度に応じて、前記検出領域を変化させることを特徴とする請求項1に記載の位置判定装置。
The detection means includes
Photographing means for photographing the front of the moving body to generate a photographed image;
Extraction means for analyzing the captured image in a detection area set in a part of the captured image and extracting the object;
The position determination apparatus according to claim 1, wherein the extraction unit changes the detection area according to a speed of the moving body.
前記判定手段は、前記移動体が方向転換を行った場合に算出された間隔を判定に使用しないことを特徴とする請求項1又は2に記載の位置判定装置。   The position determination apparatus according to claim 1, wherein the determination unit does not use an interval calculated when the moving body changes direction in determination. 前記対象物は道路面に描かれる白線の表示であり、
前記検出手段は前記白線の表示を検出し、
前記算出手段は前記検出手段が検出した白線の表示の間隔を算出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の位置判定装置。
The object is an indication of a white line drawn on the road surface,
The detecting means detects the display of the white line;
The position determination apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates a display interval of white lines detected by the detection unit.
前記対象物は信号機であり、
前記検出手段は前記信号機を検出し、
前記算出手段は前記検出手段が検出した信号機の間隔を算出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の位置判定装置。
The object is a traffic light;
The detecting means detects the traffic light;
The position determination apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates an interval between traffic lights detected by the detection unit.
位置判定装置によって実行される位置判定方法であって、
移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出工程と、
前記対象物の間隔を逐次算出する算出工程と、
前記算出手段が算出した間隔と、記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定工程と、
を備えることを特徴とする位置判定方法。
A position determination method executed by a position determination device,
A detection step of sequentially detecting an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body;
A calculation step of sequentially calculating an interval between the objects;
A determination step of determining the position of the moving body based on the interval calculated by the calculation means and the interval between the objects on the map stored in the storage unit;
A position determination method comprising:
記憶部及びコンピュータを備える位置判定装置により実行される位置判定プログラムであって、
移動体が移動する道路上の対象物を前記移動体の移動に応じて逐次検出する検出手段、
前記対象物の間隔を逐次算出する算出手段、
前記算出手段が算出した間隔と、前記記憶部に記憶されている地図上の対象物の間隔とに基づいて、前記移動体の位置を判定する判定手段、
として前記コンピュータを機能させることを特徴とする位置判定プログラム。
A position determination program executed by a position determination device including a storage unit and a computer,
Detecting means for sequentially detecting an object on a road on which the moving body moves according to the movement of the moving body;
A calculation means for sequentially calculating an interval between the objects;
Determination means for determining the position of the moving body based on the interval calculated by the calculation means and the interval between objects on the map stored in the storage unit;
A position determination program that causes the computer to function as:
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