JP2016223847A - 自車位置判定装置及び自車位置判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】様々な走行環境において精度よく自車位置を補正することができる自車位置判定装置及び自車位置判定方法を提供する。【解決手段】自車位置判定装置１は、道路周辺に存在する地物の位置を格納した地図データベース４０を備え、自車両の現在位置を検出し、自車両の周囲を撮像し、所定の条件により認識対象とする地物の種類を特定し、撮像した画像から特定した地物を認識し、認識した地物の位置と自車両との位置関係を用いて自車両の現在位置を補正する。【選択図】図１

Description

本発明は、自車位置判定装置及び自車位置判定方法に関する。

従来より、ＧＰＳ受信機を用いて特定した自車位置を補正する技術が知られている。特許文献１では、自車両前方の交差点を検出し、検出した交差点に存在する信号機情報を用いて交差点から自車両までの距離を算出し、算出した距離を用いて自車位置を補正している。

特開平９−２４３３８９号公報

しかしながら、特許文献１では、高速道路のような交差点がほとんどない道路では自車位置を補正することができない場合がある。

本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、様々な走行環境において精度よく自車位置を補正することができる自車位置判定装置及び自車位置判定方法を提供することである。

本発明の一態様に係る自車位置判定装置は、道路周辺に存在する地物の位置を格納した地図データベースを備え、自車両の現在位置を検出し、自車両の周囲を撮像し、所定の条件により認識対象とする地物の種類を特定し、撮像した画像から特定した地物を認識し、認識した地物の位置と自車両との位置関係を用いて自車両の現在位置を補正する。

本発明によれば、様々な走行環境において精度よく自車位置を補正することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る自車位置判定装置の構成図である。 図２は、本発明の実施形態に係る車両環境条件と認識対象地物との関係の一例を示す表である。 図３（ａ）、（ｂ）は、本発明の実施形態に係る自車両に設置されたカメラの画像の一例を示す図である。 図４（ａ）、（ｂ）は、本発明の実施形態に係る自車両に設置されたカメラの画像の他の例を示す図である。 図５は、本発明の実施形態に係る自車位置判定装置の動作例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

図１を参照して本実施形態に係る自車位置判定装置１について説明する。図１に示すように、自車位置判定装置１は、カメラ１０と、ＧＰＳ受信機２０と、車速センサ３０と、地図データベース４０と、通信Ｉ／Ｆ５０と、コントローラ７０と、運転者に情報を提示するディスプレイ８０を備える。

カメラ１０（撮像手段）は、パンチルト機能を搭載したカメラであり、自車両の前方を撮像できる位置に設置される。カメラ１０は、自車両の前方を撮像し、撮像した画像をコントローラ７０に出力する。なお、カメラ１０は、自車両の前方以外の周囲を撮像できる位置に設置されてもよい。

ＧＰＳ受信機２０（自車位置検出手段）は、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における自車両の現在位置及び現在時刻を検出する。ＧＰＳ受信機２０は、検出した自車両の現在位置及び現在時刻をコントローラ７０に出力する。

車速センサ３０は、車輪の回転数から自車両の速度を検出し、検出した速度をコントローラ７０に出力する。

地図データベース４０には、道路情報や施設情報などの地図情報が記録されている。また、地図データベース４０には、道路周辺に存在する様々な地物と、その地物の位置も記録されている。地図データベース４０に記録されている地物には、道路標識（制限速度標識、一時停止標識、一方通行標識、横断歩道標識、駐車禁止標識など）、道路標示（停止線、横断歩道、横断歩道予告ペイント、区画線など）、案内標識（方面看板、サービスエリア案内看板、パーキングエリア案内看板、分岐案内看板、施設案内看板など）が含まれる。さらに、地物には、距離票、信号機、電信柱、トンネル、橋梁、橋脚、緊急停車帯、料金所、ガントレーなどの道路構造物や設備も含まれる。

通信Ｉ／Ｆ５０は、例えば、無線で外部と信号を送受信する通信機である。通信Ｉ／Ｆ５０は、例えば、渋滞情報、交通規制等の交通情報や、天気情報等をリアルタイムに送信する高度道路交通システム（ＩＴＳ）により、外部から種々の情報を受信する。ＩＴＳは、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System:登録商標）、テレマティクス等を含む。通信Ｉ／Ｆ５０は、受信した情報をコントローラ７０に出力する。

コントローラ７０は、ＧＰＳ受信機２０、地図データベース４０、通信Ｉ／Ｆ５０から取得した情報を用いて、ディスプレイ８０に地図を表示したり自車両の現在位置を示すマークを表示したりする。また、コントローラ７０は、カメラ１０、ＧＰＳ受信機２０、車速センサ３０から取得した情報を用いて自車両の現在位置を補正する。

コントローラ７０による自車両の現在位置の補正について以下で説明する。
コントローラ７０は、機能概念的に、情報取得部７１と、走行環境判断部７２と、自車状態判断部７３と、地物特定部７４と、カメラ制御部７５と、地物認識部７６と、位置関係算出部７７と、自車位置補正部７８を備える。

情報取得部７１は、渋滞や交通規制などの道路交通情報をリアルタイムに送信するＶＩＣＳを利用して自車両が現在走行している地域の道路交通情報を取得したり、テレマティクスを利用して自車両が現在走行している地域の天気情報を取得したりする。情報取得部７１は、取得した渋滞情報や天気情報を走行環境判断部７２に出力する。

走行環境判断部７２は、情報取得部７１、カメラ１０、ＧＰＳ受信機２０、車速センサ３０から取得した情報を用いて自車両の周囲の環境を判断する。具体的には、走行環境判断部７２は、自車両の周囲の環境として、天候、昼夜、路面状態、前方の道路状況、走行場所、渋滞具合などを判断する。

走行環境判断部７２が判断する天候の種類として例えば、晴れ、雨、雪、霧などがある。走行環境判断部７２は、情報取得部７１から取得した天気情報を用いて天候を判断する。

昼夜について、走行環境判断部７２は、ＧＰＳ受信機２０から取得した現在時刻から昼間なのか夜間なのか判断する。

路面状態の種類として、いわゆる通常の状態の他に、例えば雨で濡れている状態や雪が積もっている状態、悪路などがある。走行環境判断部７２は、カメラ１０の画像を用いて路面状態を判断する。

前方の道路状況とは、自車両の前方にどのような車種の他車両がおよそ何台存在しているかをいう。走行環境判断部７２は、カメラ１０の画像を用いて前方の道路状況を判断する。

また、走行環境判断部７２は、ＧＰＳ受信機２０から取得した現在位置を用いて、自車両が現在走行している走行場所が都市部か郊外か、あるいは高速道路かを判断する。なお、走行環境判断部７２が判断する走行場所はこれらに限られず、山道などを含んでもよい。

また、走行環境判断部７２は、走行道路の渋滞具合を判断する。具合的に、走行環境判断部７２は、カメラ１０の画像やＶＩＣＳの情報、または所定時間当たりの車速センサ３０の平均速度を用いて渋滞具合を判断する。走行環境判断部７２は、カメラ１０の画像に他車両が密集して映っていたりＶＩＣＳから渋滞情報を取得していたりする場合、走行道路が渋滞していると判断する。また、走行環境判断部７２は、所定時間当たりの車速センサ３０の平均速度が非常に遅い場合に、走行道路が渋滞していると判断する。

そして、走行環境判断部７２は、天候、昼夜、路面状態、前方の道路状況、走行場所、渋滞具合などの判断結果を地物特定部７４に出力する。

自車状態判断部７３は、自車両の走行状態を判断する。具体的には、自車状態判断部７３は、車速センサ３０から取得した車速を用いて自車両が高速で走行しているのかまたは低速で走行しているのかを判断する。自車両が高速で走行している場合、自車状態判断部７３は、高速道路を走行していると判断することができる。また、自車両が法定速度より低速で走行している場合、自車状態判断部７３は、走行道路が渋滞していると判断することができる。また、自車状態判断部７３は、カメラ１０、ＧＰＳ受信機２０から取得した情報を用いて自車両が走行している走行車線を判断する。そして、自車状態判断部７３は、判断結果を地物特定部７４に出力する。

地物特定部７４（地物特定手段）は、自車両の周囲の環境や自車両の走行状態の条件（以下、単に車両環境条件という）に基づいて、種々の地物の中から認識対象とする地物の種類を特定する。車両環境条件に基づく具体的な地物の種類の特定方法について図２を参照して説明する。

図２に示すように、車両環境条件として天候が晴れの場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として距離票、道路標識、道路標示を特定する。また、車両環境条件として天候が雨の場合、道路が濡れているため、道路標示を正確に認識することが難しくなる。そこで天候が雨の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として上空に存在する案内標識、道路標識を特定する。また、車両環境条件として天候が雪の場合、道路に雪が積もっているため、雨の場合と同様に、道路標示を正確に認識することが難しくなる。そこで天候が雪の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として上空に存在する案内標識、道路標識を特定する。また、車両環境条件として天候が霧の場合、自車両近辺に存在する地物以外の地物を認識することが難しくなる。そこで天候が霧の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として自車両近辺に存在する道路標示を特定する。

車両環境条件として時間が昼間の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として道路標示、距離票、道路標識を特定する。また、車両環境条件として時間が夜間の場合、発光している地物以外の地物を認識することが難しくなる。そこで夜間の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として発光している非常電話、発光している案内標識、発光している信号機を特定する。

車両環境条件として路面状態が悪路の場合、道路標示を正確に認識することが難しくなる。そこで、路面状態が悪路の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として道路標識を特定する。

車両環境条件として走行状態が高車速走行時の場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として案内標識、非常電話を特定する。

車両環境条件として走行状態が渋滞の場合、前方の道路状況によっては前方の地物を認識することが難しい場合がある。例えば、自車両のすぐ前方にトラックが存在しているために、前方に存在する案内標識や道路標識をカメラ１０で撮像できない場合がある。そこで走行道路が渋滞している場合、走行環境判断部７２は、認識対象とする地物の種類として前方の他車両に影響を受けにくい電信柱や距離票を特定する。

また、車両環境条件として走行車線が複数車線（例えば、３車線）あって自車両が右車線を走行している場合、地物特定部７４は、認識対象とする地物の種類として車道の右側に存在する地物の種類を特定する。また、自車両が左車線を走行している場合、走行環境判断部７２は、認識対象とする地物の種類として車道の左側に存在する地物の種類を特定する。また、自車両が中央車線を走行している場合、走行環境判断部７２は、認識対象とする地物の種類として上空に存在する地物の種類を特定する。

なお、天候、時間、路面状態、走行状態などの車両環境条件を組み合わせて地物の種類を特定してもよい。

このように地物特定部７４は、車両環境条件に応じて認識対象とする地物の種類を特定し、特定した地物（以下、単に特定地物という）をカメラ制御部７５に出力する。

カメラ制御部７５は、カメラ１０の撮像範囲に特定地物が映るようにカメラ１０の角度を制御する。

地物認識部７６（地物認識手段）は、カメラ制御部７５によって制御されたカメラ１０が撮像した画像に対し、所定の画像処理（パターンマッチングなど）を行って特定地物を認識する。地物認識部７６は、認識した特定地物を位置関係算出部７７に出力する。

位置関係算出部７７は、地物認識部７６によって認識された特定地物の画素情報を用いて、特定地物と自車両との距離及び方向（位置関係）を算出する。そして、位置関係算出部７７は、算出した距離及び方向を自車位置補正部７８に出力する。なお、自車両にレーダセンサ（図示せず）を設置し、位置関係算出部７７が特定地物からの反射波を利用して特定地物と自車両との距離及び方向を算出してもよい。

自車位置補正部７８（自車位置補正手段）は、位置関係算出部７７から取得した特定地物と自車両との距離及び方向を用いて自車両の現在位置を補正する。そして、自車位置補正部７８は、補正した自車両の現在位置をディスプレイ８０に反映させる。

なお、コントローラ７０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびそれらを接続するデータバスと入出力インターフェースから構成されるコンピュータであり、ＲＯＭに格納されたプログラムに従い、ＣＰＵが所定の処理を行う。ＲＯＭに格納されたプログラムには画像処理プログラムも含まれる。

次に、図３（ａ）、（ｂ）を参照して、地物特定部７４が行う地物特定方法の一例について説明する。

図３（ａ）に示すように、雪が積もっている高速道路を自車両が走行している場合、道路標示は、雪で見えないため認識対象とする地物の種類から除外される。そこで、地物特定部７４は、上空に存在する道路標識Ｍ１、案内標識Ｍ２、案内標識Ｍ３を認識対象とする地物の種類として特定する。このように自車位置判定装置１は、高速道路のように交差点がほとんどない走行環境であっても、これらの特定地物を用いることにより自車両の現在位置を補正することができる。また、認識対象とする地物の種類を特定することにより画像から一つ一つ地物を検出する作業が不要となるため、地物認識部７６は、特定地物を効率よく認識できる。これにより、自車位置補正に係るシステム負荷は軽減する。また、地物特定部７４は、図３（ａ）の一点鎖点で囲んだ３つの地物の中から地物認識部７６が認識しやすい一つの地物を特定することができる。図３（ａ）に示す例では、自車両は高速で走行しているため、大きな地物ほど認識しやすくなる。そこで図３（ｂ）に示すように、地物特定部７４は、案内標識Ｍ２を認識対象とする地物として特定することができる。この場合、地物認識部７６は画像の中から案内標識Ｍ２のみを認識すればよく、これにより、自車位置補正に係るシステム負荷はさらに軽減する。

次に、図４（ａ）、（ｂ）を参照して、地物特定部７４が行う地物特定方法の他の例について説明する。

図４（ａ）に示すように、渋滞している一般道路の場合、道路標示は、他車両に隠れて見えないため認識対象とする地物の種類から除外される。そこで、地物特定部７４は、上空に存在する信号機Ｍ４、道路標識Ｍ５、電信柱Ｍ６を認識対象とする地物の種類として特定する。このように認識対象とする地物の種類を特定することにより、画像から一つ一つ地物を検出する作業が不要となる。これにより、自車位置補正に係るシステム負荷は軽減する。また、地物特定部７４は、図４（ａ）の一点鎖点で囲んだ３つの地物の中から地物認識部７６が認識しやすい一つの地物を特定することができる。図４（ａ）に示す例では、形状に特徴があって発光している信号機Ｍ４が特定しやすい地物といえる。そこで図４（ｂ）に示すように、地物特定部７４は、信号機Ｍ４を認識対象とする地物として特定することができる。この場合、地物認識部７６は画像の中から信号機Ｍ４のみを認識すればよく、これにより、自車位置補正に係るシステム負荷はさらに軽減する。

次に、図５のフローチャートを参照して、自車位置判定装置１の一動作例を説明する。このフローチャートは、イグニッションスイッチがオンされたときに開始する。

ステップＳ１０１において、走行環境判断部７２は、情報取得部７１、カメラ１０、ＧＰＳ受信機２０、車速センサ３０から取得した情報を用いて天候、昼夜、路面状態、前方の道路状況、走行場所、渋滞具合などの車両環境条件を判断する。

ステップＳ１０２において、自車状態判断部７３は、カメラ１０、ＧＰＳ受信機２０、車速センサ３０から取得した情報を用いて自車両の車速や自車両が走行している走行車線などの車両環境条件を判断する。

ステップＳ１０３において、地物特定部７４は、天候、昼夜、路面状態、前方の道路状況、走行場所、渋滞具合、自車両の車速、自車両が走行している走行車線などの車両環境条件に基づいて認識対象とする地物の種類を特定する。

ステップＳ１０４において、カメラ制御部７５は、カメラ１０の撮像範囲に特定地物が映るようにカメラ１０の角度を制御する。

ステップＳ１０５において、地物認識部７６は、カメラ１０が撮像した画像に対し、所定の画像処理を行って特定地物を認識する。

ステップＳ１０６において、位置関係算出部７７は、特定地物と自車両との距離及び方向を算出する。

ステップＳ１０７において、自車位置補正部７８は、特定地物と自車両との距離及び方向を用いて自車両の現在位置を補正し、補正した自車両の現在位置をディスプレイ８０に反映させる。

以上説明したように、本実施形態に係る自車位置判定装置１によれば、以下の作用効果が得られる。

自車位置判定装置１は、車両環境条件に基づいて認識対象とする地物の種類を予め特定し、特定地物を用いて自車両の現在位置を補正する。これにより、自車位置判定装置１は、高速道路のように交差点がほとんどない走行環境を含め、様々な走行環境において自車両の現在位置を補正することができる。また、自車位置判定装置１は、道路周辺に存在する様々な地物を用いて自車両の現在位置を補正することができるため、補正の頻度が増える。これにより自車位置判定装置１は、精度が高い現在位置を維持することができる。また、自車位置判定装置１は、特定地物をカメラ１０で撮像して認識する。これにより、画像から一つ一つ地物を検出する作業が不要となるため、自車位置判定装置は、特定地物を効率よく認識でき、自車位置補正に係るシステム負荷を軽減できる。

また、自車位置判定装置１は、自車両の車速や自車両が走行している走行車線などの走行状態に係る車両環境条件に基づいて、自車位置補正に用いる地物の種類を予め特定する。これにより、自車位置判定装置１は、画像から一つ一つ地物を検出する作業が不要となり効率よく特定地物を認識することができ、精度よく自車両の現在位置を補正することができる。また、自車位置判定装置１は、走行状態に係る車両環境条件に基づいて、様々な地物の中から認識しやすい一つの地物を特定することができる。これにより、自車位置判定装置１は、画像の中から一つの特定地物のみを認識すればよく、自車位置補正に係るシステム負荷をさらに軽減することができる。

また、自車位置判定装置１は、天候、昼夜、路面状態、前方の道路状況、走行場所、渋滞具合などの自車両の周囲の環境に係る車両環境条件に基づいて、自車位置補正に用いる地物の種類を予め特定する。これにより、自車位置判定装置１は、画像から一つ一つ地物を検出する作業が不要となり効率よく特定地物を認識することができ、精度よく自車両の現在位置を補正することができる。また、自車位置判定装置１は、自車両の周囲の環境に係る車両環境条件に基づいて、様々な地物の中から認識しやすい一つの地物を特定することができる。これにより、自車位置判定装置１は、画像の中から一つの特定地物のみを認識すればよく、自車位置補正に係るシステム負荷をさらに軽減することができる。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

例えば、本実施形態では、テレマティクスを利用して天気情報を取得したが、レインセンサや照度センサを用いて天候を判断してもよい。また、ワイパが稼働しているか否かを検出し、雨が降っているか否かを判断してもよい。またスリップ率を計測できるスリップセンサを用いて路面が凍結しているか否かを判断してもよい。また、太陽の位置によってはカメラ１０に対して逆光となるため、太陽光の影響を受けやすい上空に存在する地物は影になって暗く写ってしまい、地物認識部７６は地物を認識できない場合がある。そこで太陽の位置がカメラ１０に対して逆光となる場合、太陽光の影響を受けにくい地上に存在する道路標示を認識対象とする地物の種類として特定してもよい。

１０ カメラ
２０ ＧＰＳ受信機
３０ 車速センサ
４０ 地図データベース
５０ 通信Ｉ／Ｆ
７０ コントローラ
７１ 情報取得部
７２ 走行環境判断部
７３ 自車状態判断部
７４ 地物特定部
７５ カメラ制御部
７６ 地物認識部
７７ 位置関係算出部
７８ 自車位置補正部
８０ ディスプレイ

Claims (4)

1. 道路周辺に存在する地物の位置を格納した地図データベースと、
   自車両の現在位置を検出する自車位置検出手段と、
   前記自車両の周囲を撮像する撮像手段と、
   認識対象とする地物の種類を所定の条件により特定する地物特定手段と、
   前記撮像手段によって撮像された画像から前記地物特定手段によって特定された地物を認識する地物認識手段と、
   前記地物認識手段によって認識された地物の位置と前記自車両との位置関係を用いて前記自車両の現在位置を補正する自車位置補正手段と
   を備えることを特徴とする自車位置判定装置。
2. 前記地物特定手段は、前記所定の条件として、前記自車両の走行状態に基づいて前記認識対象とする地物の種類を特定することを特徴とする請求項１に記載の自車位置判定装置。
3. 前記地物特定手段は、前記所定の条件として、前記自車両の周囲の環境に基づいて前記認識対象とする地物の種類を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の自車位置判定装置。
4. 自車両の現在位置を検出し、
   前記自車両の周囲を撮像し、
   地図データベースに位置が記録されている地物の中から、所定の条件により認識対象とする地物の種類を特定し、
   撮像した画像から特定した地物を認識し、
   認識した地物の位置と前記自車両との位置関係を用いて前記自車両の現在位置を補正することを特徴とする自車位置判定方法。

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