JP2017072550A - 自車位置認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車位置を精度良く認識する。
【解決手段】車載システムは、自車両周辺の道路の路面画像に基づき、道路の端に位置し、道路に沿って伸びる区画線の種別を判定する（Ｓ２０５〜Ｓ２１５，Ｓ２３５）。また、地図データに基づき１又は複数の自車位置候補を検出すると共に（Ｓ２００）、自車両がいずれかの自車位置候補に位置すると仮定した場合において、自車両が交差地点を通過するか否かを判定する（Ｓ２２５）。そして、自車両が交差地点を通過する場合に、区画線の種別に基づき、該判定に際して自車両が位置すると仮定された自車位置候補の信頼度を定める（Ｓ２４０，Ｓ２４５）。
【選択図】図３

Description

本発明は、自車位置を認識する技術に関する。

特許文献１に記載されたナビゲーション装置は、撮影画像から走行中の道路の車線数，車線幅等といった道路特性を抽出する。また、抽出した道路特性と、記憶装置に予め記憶されている道路特性データとの相関値に基づき自車両が走行中の道路を特定する。そして、特定した道路上に、自車両の位置を算出する。

特開２０１５−６８６６５号公報

しかしながら、自車位置の周辺に同様の道路特性を有する道路が複数存在する場合がある。このような場合、上述した方法では自車両が走行中の道路を精度良く認識することが困難となる。その結果、自車両の位置を精度良く算出できなくなる。

本発明は、自車位置を精度良く認識することを目的とする。

本発明の自車位置認識装置（１）は、地図データ（１５）に基づき、自車位置である可能性のある地点である自車位置候補を、道路上に１又は複数検出する検出部（Ｓ２００）と、道路と、該道路に合流する他の道路とが交差する地点と、道路と、該道路から分岐する他の道路とが交差する地点とのうちの双方又は一方を、交差地点とすると共に、他の道路の合流先又は分岐元の道路を被交差道路とし、自車両がいずれかの自車位置候補に位置すると仮定した場合において、自車両が、被交差道路における交差地点を通過するか否かを判定する通過判定部（Ｓ２２５）と、自車両周辺の道路の撮影画像に基づき、道路の端に位置し、道路に沿って伸びる区画線の種別を判定する区画線判定部（Ｓ２０５〜Ｓ２１５，Ｓ２３５）と、通過判定部により自車両が交差地点を通過すると判定された場合、区画線の種別に基づき、該判定に際して自車両が位置すると仮定された自車位置候補が自車位置である可能性の度合いである信頼度を定める決定部（Ｓ２４０，Ｓ２４５）と、を備える。

道路の左右の端部には、道路に沿って延びる区画線（以後、車道外側線）が設けられている。また、Ａ道路にＢ道路が合流する地点では、これらの道路を隔てるＡ道路の車道外側線が破線となるケースや、車道外側線が設けられていないケースが想定される。Ａ道路からＢ道路が分岐する地点においても同様である。

これに対し、本発明によれば、自車両がいずれかの自車位置候補に位置すると仮定した場合に、自車両が交差地点を通過するか否かが判定される。また、交差地点を通過する時の道路の撮影画像に基づき、車道外側線の種別が判定される。そして、この判定結果に基づき、自車両が存在すると仮定された自車位置候補の信頼度が定められる。このため、該信頼度に基づき複数の自車位置候補のいずれかを自車位置とすることで、自車位置を精度良く認識できる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の車載システムの構成を示すブロック図である。 側道が分岐する交差地点を撮影した路面画像の説明図である。 第１実施形態の自車位置認識処理のフローチャートである。 第２実施形態における抽出画像の説明図である。 第２実施形態における非抽出画像の説明図である。

以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す車載システム１は、ナビゲーション装置１０，白線認識装置２０，カメラ３０等を有する。ナビゲーション装置１０と白線認識装置２０は、車内ＬＡＮ４０（例えばＣＡＮ）を介して通信可能となっている。

ナビゲーション装置１０は、運転支援に用いられる自車位置を認識する。運転支援の一例としては、自車両が車線に沿って走行するようドライバのステアリング操作を補助するレーンキーピングアシストが考えられる。また、この他にも、運転支援の一例として、自車両を目的地まで自動的に走行させる自動運転が考えられる。ナビゲーション装置１０は、制御部１１，地図データ入力部１２，位置検出部１３，通信部１４等を有する。

制御部１１は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等からなるマイクロコンピュータを中心に構成される。制御部１１は、ＲＯＭに記憶されているプログラムや、ＲＡＭにロードされたプログラムに従いナビゲーション装置１０の各部位を制御する。なお、制御部１１が実行する各種処理を、論理回路やアナログ回路等により実現しても良い。

地図データ入力部１２は、地図データ１５等の各種データを入力するための部位である。地図データ１５等の記憶媒体は、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤ等である。地図データ１５は、運転支援等のために使用される。地図データ１５は、道路の形状を示すリンクと、リンクの両端であるノードの位置情報とを含んでいる。ノードの位置情報に基づき各リンクを結合すると、道路網が形成される。また、地図データ１５は、リンク等により形成される道路の種別，道幅，車線数等を示す情報を含んでいる。また、地図データ１５は、建築物や地形等に関する地物情報を含んでいる。

位置検出部１３は、ＧＰＳ受信器，ジャイロセンサ，加速度センサ等を有する。ＧＰＳ受信器は、図示しないＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ用の人工衛星から信号を受信する。そして、該信号に基づき、自車両の位置，方位，速度等を検出する。ジャイロセンサは、自車両の回転運動の大きさを検出する。加速度センサは、自車両の前後方向の加速度を検出する。そして、これらの部位による検出結果に基づき、地図データ１６が示す地図上の自車両の位置である自車位置が認識される。

通信部１４は、車内ＬＡＮ４０を介して自車両に搭載された他の装置と通信を行う。
また、カメラ３０は、自車両の前方や周辺を予め定められた周期で撮影する。そして、撮影した各画像の映像信号を、白線認識装置２０に出力する。

また、白線認識装置２０は、カメラ３０からの映像信号に基づき、各周期で撮影された自車両周辺の道路の路面の画像（以後、路面画像）を生成する。そして、路面画像に基づき、道路に描かれた区画線を認識する。なお、白線認識装置２０は、白色の区画線に限らず、橙色等、様々な色の区画線を認識しても良い。白線認識装置２０は、制御部２１，通信部２２等を有する。

制御部２１は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等からなるマイクロコンピュータを中心に構成される。制御部２１は、ＲＯＭに記憶されているプログラムや、ＲＡＭにロードされたプログラムに従い白線認識装置２０の各部位を制御する。なお、制御部２１が実行する各種処理を、論理回路やアナログ回路等により実現しても良い。

通信部２２は、車内ＬＡＮ４０を介して自車両に搭載された他の装置と通信を行う。
［１−２．処理］
車載システム１は、交差地点における車道外側線の種別に基づき、自車位置を認識する。

なお、車道外側線とは、道路の左右の端部に沿って延びる区画線である。車道外側線は、車線と、路肩や路側帯等とを隔てる。
また、交差地点とは、道路と、該道路に合流する他の道路とが交差する地点と、道路と、該道路から分岐する他の道路とが交差する地点とのうちの双方又は一方を意味する。交差地点の付近では、交差する２つの道路は並んだ状態となる。具体的には、例えば、主要道路（例えば、高速道路，高架道路等）と、該主要道路から分岐する側道とが交差する地点が、交差地点に該当する。また、例えば、主要道路と、該主要道路に合流する側道とが交差する地点が、交差地点に該当する。

また、以後、交差地点で一方の道路が他方の道路に合流する場合、一方の道路を交差道路とし、他方の道路（換言すれば、合流先の道路）を被交差道路とする。また、交差地点で一方の道路から他方の道路が分岐する場合、他方の道路を交差道路とし、一方の道路（換言すれば、分岐元の道路）を被交差道路とする。なお、側道は、交差道路の一例に該当する。

なお、交差地点においても、車道外側線は、被交差道路の端部に沿って配される。つまり、交差地点では、被交差道路と交差道路との境界に、被交差道路の端部に沿って延びる車道外側線が配される。

上述したように、ナビゲーション装置１０は、位置検出部１３によりＧＰＳ用の衛星からの信号に基づき自車位置を検出する。しかし、該信号のみから検出される自車位置の精度は低い。このため、ナビゲーション装置１０は、さらにマップマッチング等により自車位置を補正する。すなわち、地図データ１５から特定される道路形状や自車両の走行軌跡等に基づき、道路上の地点を自車位置として推定する。

しかし、このような方法で自車位置を補正しても、自車位置と推定される地点（以後、自車位置候補）を１つに絞り込めない場合がある。特に、同方向に延びる形状の似た道路が近接しているエリア等を自車両が走行している時には、このような問題が発生し得る。なお、このようなエリアとは、例えば、主要道路と側道とが並んでいるエリアや、高架道路に沿って地上に別の道路が設けられているエリア等が考えられる。

ここで、被交差道路における交差地点では、次のようなケースが想定される。なお、被交差道路の交差地点において、交差道路に繋がる部分が位置する側を、交差側とする。
（１）交差側の車道外側線が破線になっているケース。換言すれば、被交差道路と交差道路との境界に位置する車道外側線が破線となっているケース。

（２）交差側の車道外側線が途切れるケース。換言すれば、被交差道路と交差道路との境界に車道外側線が設けられていないケース。
図２の路面画像１００は、被交差道路である主要道路１１０と、主要道路１１０から分岐する交差道路である側道１２０とが交差する交差地点を示している。主要道路１１０と側道１２０との境界に位置する車道外側線１３０は、破線となっている。ここで、交差地点において、交差道路に最も近い被交差道路の車線を、被交差車線とする。被交差車線は、交差地点にて車道外側線を挟んで交差道路に隣接する。路面画像１００では、被交差車線１１１と側道１２０とに挟まれる車道外側線１３０は、破線となっている。

ナビゲーション装置１０は、自車位置候補が交差地点に到達した時に、白線認識装置２０での車道外側線の種別の判定結果に基づき、該自車位置候補の信頼度を判定する。信頼度とは、自車位置候補が自車位置である可能性の度合いである。すなわち、車道外側線の種別の判定結果に基づき、上記（１）又は（２）に該当するとみなされる場合には、自車両が交差地点を通過しているとみなす。そして、交差地点に到達した自車位置候補の信頼度を向上させる。ナビゲーション装置１０は、最も信頼度の高い自車位置候補を自車位置とみなす。そして、該自車位置に基づき運転支援等が行われる。

以下では、自車位置を認識する自車位置認識処理について説明する（図３）。本処理は、白線認識装置２０とナビゲーション装置１０とにより実行される。また、本処理は、ナビゲーション装置１０の動作開始時に実行される。

Ｓ２００では、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、位置検出部１３により自車位置候補を検出する。具体的には、ＧＰＳ用の衛星からの信号やマップマッチング等により、１又は複数の自車位置候補を検出する。

Ｓ２０５では、白線認識装置２０の制御部２１は、各周期で撮影された路面画像からエッジ点を抽出する。エッジ点とは、周辺の画素に対する色のパラメータの値（例えば、輝度値）の相違の度合いが大きい画素である。換言すれば、エッジ点とは、周辺の画素に対する色の相違の度合いが予め定められた水準に達する画素である。制御部２１は、路面画像を横方向にスキャンすることで、エッジ点を抽出する。具体的には、例えば、キャニー法や微分エッジ検出法等の方法により、路面画像からエッジ点を抽出しても良い。

Ｓ２１０では、制御部２１は、エッジ点に基づき区画線の候補を抽出する。そして、区画線候補について、区画線らしさの確信度である尤度を算出する。なお、尤度は、例えば、区画線候補とその周囲の領域とのコントラストや、区画線候補の周辺の道路の特徴や、区画線候補の模様や平均輝度や、区画線候補のエッジ点の量等に基づき算出されても良い。そして、制御部２１は、尤度が予め定められた閾値に達している区画線候補を、区画線とする。

Ｓ２１５では、制御部２１は、路面画像に基づき、区画線の中から車道外側線を特定する。そして、自車両の周辺に位置する車道外側線の種別を判定する。換言すれば、制御部２１は、車道外側線が破線と実線のどちらであるかを判定すると共に、車道外側線が途切れたか否かを判定する。

詳しく説明すると、車道外側線は、自車両の進行方向に沿って延びている。このため、路面画像においては、車道外側線は上下方向に沿って延びる。また、車道外側線の検出に用いられるエッジ点は、路面画像を横方向にスキャンすることで抽出される。したがって、実線の車道外側線の周縁にあるエッジ点の数は、破線の車道外側線の周縁にあるエッジ点の数よりも多くなる。

このため、制御部２１は、閾値としてＡ，Ｂを設ける。なお、Ａ＞Ｂである。また、車道外側線の周縁にあるエッジ点の密度をＸとする。そして、Ｘ＞Ａの場合、車道外側線を実線とみなしても良い。また、Ａ≧Ｘ＞Ｂの場合、車道外側線を破線とみなしても良い。また、Ｘ＞Ａの状態からＸ≦Ｂの状態に変化した場合には、車道外側線が途切れたとみなしても良い。

なお、路面画像を縦方向にスキャンすることでエッジ点を抽出しても良い。このような場合、実線の車道外側線の周縁にあるエッジ点の数は、破線の車道外側線の周縁にあるエッジ点の数よりも少なくなる。このため、Ｘ＞Ａの場合、車道外側線を破線とみなしても良い。また、Ａ≧Ｘ＞Ｂの場合、車道外側線を実線とみなしても良い。また、Ｘ＞Ｂの状態からＸ≦Ｂの状態に変化した場合には、車道外側線が途切れたとみなしても良い。

また、制御部２１は、エッジ点の密度に替えてエッジ点の数を比較することで、同様にして判定を行っても良い。
Ｓ２２０では、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、地図データ１５に基づき、各自車位置候補が存在する道路（以後、候補道路）を特定する。なお、１つの候補道路に複数の自車位置候補が存在する場合もある。そして、制御部１１は、各自車位置候補に自車両が存在すると仮定した場合に、予め定められた期間内に自車両が走行すると予想される候補道路の区間（以後、走行予定区間）を、地図データ１５に基づき特定する。

Ｓ２２５では、制御部１１は、地図データ１５に含まれるノードやリンク等に基づき、各走行予定区間に交差地点が存在するか否かを判定する。そして、制御部１１は、少なくとも１つの走行予定区間に交差地点が存在する場合には、自車両が交差地点を通過中とみなし（Ｓ２２５：Ｙｅｓ）、Ｓ２３０に移行する。この時、制御部１１は、地図データ１５に基づき、通過中の交差地点における交差側を特定する。一方、いずれの走行予定区間にも交差地点が存在しない場合には、自車両が交差地点を通過中でないとみなし（Ｓ２２５：Ｎｏ）、Ｓ２００に移行する。

Ｓ２３０では、制御部１１は、自車両が被交差車線を走行中か否かを判定する。
具体的には、例えば、制御部１１は、自車両の挙動に基づき上記判定を行っても良い。すなわち、制御部１１は、自車両のヨーレート，舵角，車速等に基づき、自車両の走行軌跡を検出しても良い。なお、ヨーレート等は、位置検出部１３に含まれるジャイロセンサや加速度センサ等により検出されたものであっても良い。また、ヨーレート等は、車内ＬＡＮ４０を介して他の装置から取得されたものであっても良い。そして、制御部１１は、走行軌跡と、地図データ１５から特定される被交差車線の位置とに基づき、上記判定を行っても良い。

この他にも、例えば、制御部１１は、図示しないレーダやカメラ等により自車両が走行中の車線を特定しても良い。そして、走行中の車線と地図データ１５から特定される被交差車線の位置とに基づき、上記判定を行っても良い。また、例えば、制御部１１は、レーダやカメラ等により検出された地物と、地図データ１５に含まれる地物情報が示す地物とのマッチングにより、上記判定を行っても良い。

この他にも、例えば、白線認識装置２０の制御部２１は、路面画像における車道外側線の位置等に基づき、上記判定を行っても良い。そして、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、白線認識装置２０から上記判定の結果を取得しても良い。

そして、制御部１１は、自車両が被交差車線を走行中の場合（Ｓ２３０：Ｙｅｓ）、Ｓ２３５に移行する。なお、走行中の道路に、自車両の進行方向の車線が１車線しか設けられていない場合には、自車両が被交差車線を走行しているとみなし、Ｓ２３５に移行しても良い。一方、自車両が被交差車線を走行していない場合には（Ｓ２３０：Ｎｏ）、制御部１１は、Ｓ２００に移行する。

Ｓ２３５では、制御部１１は、走行中の道路における交差側の車道外側線の種別を判定する。具体的には、制御部１１は、白線認識装置２０から、交差側の車道外側線の種別を示す情報を取得する。そして、該情報が、交差側の車道外側線が実線であることを示している場合には（Ｓ２３５：Ｙｅｓ）、制御部１１はＳ２４０に移行する。一方、該情報が、交差側の車道外側線が破線であること、又は、該車道外側線が途切れたことを示している場合には（Ｓ２３５：Ｎｏ）、制御部１１はＳ２４５に移行する。

Ｓ２４０では、制御部１１は、通過中の交差地点を含む走行予定区間の特定に際して自車両が存在すると仮定された自車位置候補の信頼度を低下させる。
一方、Ｓ２４５では、制御部１１は、通過中の交差地点を含む走行予定区間の特定に際して自車両が存在すると仮定された自車位置候補の信頼度を向上させる。

Ｓ２５０では、制御部１１は、信頼度の最も高い自車位置候補を自車位置とし、Ｓ２００に移行する。なお、自車位置候補の信頼度は、Ｓ２４０，Ｓ２４５により設定されるが、これらの処理に加え、様々な方法で自車位置候補の信頼度を設定しても良い。

［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１）自車位置認識処理では、自車両がいずれかの自車位置候補に位置すると仮定した場合に、自車両が交差地点を通過中か否かが判定される。また、通過中と判定された交差地点の路面画像に基づき、車道外側線の種別が判定される。そして、該車道外側線が実線の場合、自車両が存在すると仮定された自車位置候補の信頼度が低下する。一方、該車道外側線が破線の場合や該車道外側線が途切れた場合には、該自車位置候補の信頼度が向上する。その後、該信頼度の最も高い自車位置候補が自車位置とされる。

このため、自車位置候補が自車位置である可能性を精度良く判定することができる。したがって、自車位置を精度良く認識できる。
（２）また、自車位置認識処理では、路面画像におけるエッジ点の密度や数に基づき、車道外側線の種別が判定される。このため、該判定を精度良く行うことができる。

（３）また、自車位置認識処理では、自車両が交差地点を通過中であり、且つ、自車両が被交差道路の被交差車線を走行中である場合に、車道外側線の種別に基づく信頼度の判定がなされる。このため、路面画像に車道外側線が映る時に該判定がなされる。したがって、車道外側線の種別に基づき、精度良く信頼度を判定できる。

（４）また、自車位置認識処理では、交差側に位置する車道外側線の種別が判定される。つまり、交差道路と被交差道路との間の車道外側線の種別が判定される。したがって、車道外側線の種別に基づき、精度良く信頼度を判定できる。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様である。このため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであるため、説明を省略する。

第２実施形態においても、第１実施形態と同様の自車位置認識処理が行われる。しかし、第２実施形態の自車位置認識処理は、Ｓ２１５において第１実施形態と相違する。
第１実施形態の自車位置認識処理のＳ２１５では、白線認識装置２０の制御部２１は、エッジ点の数に基づき車道外側線の種別を判定する。これに対し、第２実施形態の自車位置認識処理のＳ２１５では、次のようにして車道外側線の種別が判定される。

すなわち、破線である車道外側線に沿って自車両が走行している時に連続的に撮影された各路面画像では、予め定められた固定位置に設けられた検出領域に周期的にエッジ点が抽出されると考えられる。

詳しく説明すると、検出領域３０２にてエッジ点が抽出される路面画像を、抽出画像３００とする（図４）。また、検出領域３０２にてエッジ点が抽出されない路面画像を、非抽出画像３１０とする（図５）。破線である車道外側線に沿って自車両が走行している時に路面画像を撮影すると、抽出画像３００が撮影される時期と、非抽出画像３１０が撮影される時期とが交互に到来すると考えられる。また、これらの時期は、周期的に到来すると考えられる。

一方、実線である車道外側線に沿って自車両が走行している時に連続的に撮影された各路面画像では、検出領域では常にエッジ点が抽出されると考えられる。一方、車道外側線が途切れた時の路面画像では、検出領域では常にエッジ点が抽出されないと考えられる。

そこで、Ｓ２１５において、白線認識装置２０の制御部２１は、連続的に撮影された各路面画像について、検出領域にてエッジが抽出されているかを判定する。また、判定結果に基づき、各路面画像を、抽出画像と非抽出画像とに分類する。さらに、制御部２１は、抽出画像が撮影される抽出時期と、非抽出画像が撮影される非抽出時期とが、周期性を有して交互に到来しているか否かを判定する。そして、制御部２１は、肯定判定が得られた場合には、車道外側線を破線とみなす。一方、抽出画像が撮影される頻度が高い場合等には、車道外側線を実線とみなす。また、制御部２１は、抽出時期が継続した後、予め定められた期間にわたり非抽出時期が継続した場合等には、車道外側線が途切れたとみなす。

なお、検出領域の大きさは、特に限定されない。しかし、検出領域が大きい場合には、検出領域におけるエッジ点の数が予め定められた閾値を超える路面画像を抽出画像とし、該エッジ点の数が該閾値に達しない路面画像を非抽出画像としても良い。

また、抽出画像３００及び非抽出画像３１０では、図面に向かって左方に検出領域３０２が設けられている。しかしながら、検出領域の数や位置はこれに限らず、さらに、路面画像の右方に設けても良い。また、例えば、路面画像における自車両から最も遠方を映した位置を、検出領域としても良い。

また、制御部２１は、路面画像から車道外側線を検出しても良い。その後、該車道外側線の位置に基づき、路面画像上に車道外側線が位置すると予想される領域を特定しても良い。そして、該領域上に検出領域を設定しても良い。

［２−２．効果］
第２実施形態によれば、第１実施形態における（１），（３），（４）の効果が得られる。

また、第２実施形態の自車位置認識処理では、各周期の路面画像における検出領域でのエッジ点の検出結果に基づき、車道外側線の種別が判定される。このため、処理負荷を抑えつつ、精度良く車道外側線の種別を判定できる。

［３．他の実施形態］
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（１）第１，第２実施形態の車載システム１は、ナビゲーション装置１０と白線認識装置２０とを含んでいる。しかし、ナビゲーション装置１０及び白線認識装置２０は、１つの装置として構成されていても良い。

また、第１，第２実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、第１，第２実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、第１，第２実施形態の構成の少なくとも一部を、他の第１，第２実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（２）上述した車載システム１の他、当該車載システム１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、自車位置認識処理に相当する方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

［４．特許請求の範囲との対応］
第１，第２実施形態の車載システム１が、自車位置認識装置の一例に相当する。また、路面画像が撮影画像の一例に相当する。また、自車位置認識処理のＳ２００が検出部の一例に、Ｓ２０５〜Ｓ２１５，Ｓ２３５が区画線判定部の一例に、Ｓ２２５が通過判定部，特定部の一例に、Ｓ２３０が車線判定部の一例に、Ｓ２４０，Ｓ２４５が決定部の一例に相当する。

１…車載システム、１０…ナビゲーション装置、１１…制御部、１２…地図データ入力部、１３…位置検出部、１４…通信部、１５…地図データ、２０…白線認識装置、２１…制御部、２２…通信部、３０…カメラ。

Claims (5)

1. 地図データ（１５）に基づき、自車位置である可能性のある地点である自車位置候補を、道路上に１又は複数検出する検出部（Ｓ２００）と、
   道路と、該道路に合流する他の道路とが交差する地点と、道路と、該道路から分岐する他の道路とが交差する地点とのうちの双方又は一方を、交差地点とすると共に、他の道路の合流先又は分岐元の道路を被交差道路とし、自車両がいずれかの前記自車位置候補に位置すると仮定した場合において、自車両が、前記被交差道路における前記交差地点を通過するか否かを判定する通過判定部（Ｓ２２５）と、
   自車両周辺の道路の撮影画像に基づき、道路の端に位置し、道路に沿って伸びる区画線の種別を判定する区画線判定部（Ｓ２０５〜Ｓ２１５，Ｓ２３５）と、
   前記通過判定部により自車両が前記交差地点を通過すると判定された場合、前記区画線の前記種別に基づき、該判定に際して自車両が位置すると仮定された前記自車位置候補が前記自車位置である可能性の度合いである信頼度を定める決定部（Ｓ２４０，Ｓ２４５）と、
   を備える自車位置認識装置（１）。
2. 請求項１に記載の自車位置認識装置において、
   周辺の画素に対する色の相違の度合いが予め定められた水準に達する画素を、エッジ点とし、
   前記区画線判定部は、前記撮影画像から前記エッジ点を抽出すると共に、抽出された前記エッジ点の数に基づき、前記区画線の前記種別を判定する
   自車位置認識装置。
3. 請求項１に記載の自車位置認識装置において、
   周辺の画素に対する色の相違の度合いが予め定められた水準に達する画素を、エッジ点とし、
   前記区画線判定部は、連続的に撮影された複数の前記撮影画像における予め定められた位置の前記エッジ点の抽出結果の変化に基づき、前記区画線の前記種別を判定する
   自車位置認識装置。
4. 請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の自車位置認識装置において、
   自車両が走行中の車線が、前記被交差道路の車線であって、前記交差地点にて交差する道路と隣接する被交差車線か否かを判定する車線判定部（Ｓ２３０）をさらに備え、
   前記決定部は、前記通過判定部により自車両が前記交差地点を通過すると判定され、且つ、前記車線判定部により自車両が前記被交差車線を走行中と判定された場合に、前記信頼度を定める
   自車位置認識装置。
5. 請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の自車位置認識装置において、
   前記地図データに基づき、前記被交差道路において前記交差地点で交差する道路と繋がる部分が位置する側である交差側を特定する特定部（Ｓ２２５）をさらに備え、
   前記決定部は、前記通過判定部により自車両が通過中と判定された前記交差地点における前記交差側に位置する前記区画線の前記種別に基づき、前記信頼度を判定する
   自車位置認識装置。

Images