JP2017078607A - 車両位置推定装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の位置を精度よく推定することができる車両位置推定装置及びプログラムを提供する。【解決手段】センサ情報取得部１６が、自車両の周辺の路面画像と、測位装置１２により求められた自車両の位置情報とを取得する。参照情報生成部３２が、自車両の位置情報に基づいて、道路情報を取得し、取得した道路情報に基づいて、路面ＣＧ画像を生成する。参照情報補正部３４が、取得された路面画像と、生成された路面ＣＧ画像とを照合し、路面ＣＧ画像を補正する。自己位置推定部３６が、補正された路面ＣＧ画像と、路面画像とを照合し、自車両の位置を推定する。【選択図】図３

Description

本発明は、車両位置推定装置及びプログラムに関する。

従来より、車載カメラで撮影した画像から標高データなどを用いて車線情報と、ランドマーク情報とを抽出し、地図情報に含まれるランドマーク情報あるいは車線情報と整合して撮像領域を求めて車両位置を推定する車両位置推定装置が提案されている（特許文献１参照）。特許文献１では、ランドマークや詳細地図情報が存在しない箇所では車速情報を用いて推定を行っている。また、特許文献１の車両位置推定装置を用いた運転支援装置では、地図情報と撮像情報から求めたランドマーク情報、車線情報の整合判定の際はＧＰＳによって測定した概略位置情報を用いて処理対象とする地図情報の検索範囲を絞り込む。そして、推定した、位置情報、詳細地図情報を用いて、運転者への警報や、車両制御を実施している。詳細地図情報はオンラインで最新の情報に更新される。

また、地図情報から取得された撮像位置周辺の地物に関する道路特徴情報と、認識対象物の画像の画像情報中の配置とに基づいて、車両の道路幅方向の位置を特定する車両位置認識装置が提案されている（特許文献２参照）。

また、障害物マップの障害物の配置情報と、実際に検出された障害物の配置情報とを照合し、最も一致していると判断された障害物の配置状態を検出し、ある程度一致している複数の自車の位置を自車位置候補として保持し、確信度を演算して、自車の位置を認識する自車位置認識装置が提案されている（特許文献３参照）。

特開２００５−２６５４９４号公報 特開２００６−２０８２２３号公報 特開２０１２−０２６８８８号公報

特許文献１の技術では、車線及びランドマーク情報を地図と照合し、車両位置を推定している。しかし、車線など周囲の環境情報の多くは、左右方向の位置ずれ補正に利用できるが、前後方向の位置ずれ補正に適した手がかりが少なく、従って、周囲の環境をそのまま利用すると、前後方向の位置ずれが大きくなる傾向があるという問題がある。

また、特許文献２の技術では、道路の路面を撮像した画像から地図情報に登録されている地物情報を抽出し、それらの位置を照合することで道路幅方向の車両位置を特定する。この場合、白線以外の路面標示を登録しておけば、それが観測できる場所では前後方向の位置ずれを補正出来るが、それ以外の場所では前後方向の位置ずれを補正できないという問題がある。

また、特許文献３の技術では、障害物の配置を登録した地図を用いて自車位置を推定している。しかし、地図の事前準備には膨大なコストが必要であり、実用化に当たって問題がある。

本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、自車両の位置を精度よく推定することができる車両位置推定装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１の発明に係る車両位置推定装置は、自車両の周辺の路面情報と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得する情報取得手段と、前記情報取得手段によって取得された自車両の位置情報に基づいて、道路情報が予め格納されたデータベースから前記位置情報に対応する前記道路情報を取得し、前記取得した道路情報に基づいて、参照路面情報を生成する参照情報生成手段と、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報生成手段によって生成された前記参照路面情報とを照合し、前記参照路面情報を補正する参照情報補正手段と、前記参照情報補正手段によって補正された前記参照路面情報と、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報とを照合し、照合結果から得られる、前記参照路面情報における前記路面情報の位置に基づいて、前記自車両の位置を推定する自己位置推定手段と、を含んで構成されている。

また、第１の発明に係る車両位置推定装置において、前記情報取得手段は、自車両の周辺の環境情報を、自車両が走行する路面に投影した路面情報を生成することにより、前記路面情報を取得するようにしてもよい。

また、第１の発明に係る車両位置推定装置において、前記参照情報補正手段は、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報生成手段によって生成された前記参照路面情報とを照合し、照合結果から得られる、前記路面情報における前記参照路面情報の位置に基づいて、前記データベースに格納された前記道路情報に登録されていない未登録情報を復元することにより、前記参照路面情報を補正するようにしてもよい。

また、第１の発明に係る車両位置推定装置において、前記未登録情報は、路面上に表示されている破線の端点の位置であり、前記参照情報補正手段は、前記参照路面情報に含まれる前記端点の位置を復元するように補正するようにしてもよい。

また、第１の発明に係る車両位置推定装置において、データベース更新手段を更に含み、前記参照情報補正手段は、道路を走行する毎に、前記参照路面情報を補正し、前記データベース更新手段は、前記参照情報補正手段によって補正された、同一の道路における複数の前記参照路面情報の補正情報を集約し、前記集約した前記補正情報に基づいて、前記データベースに格納された前記道路情報を更新するようにしてもよい。

また、第１の発明に係る車両位置推定装置において、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報補正手段によって補正された前記参照路面情報との一致の度合いを示す評価値を推定し、推定された評価値が予め定められた閾値よりも低い場合に、前記参照情報補正手段による補正を行うと判定し、推定された評価値が前記閾値以上である場合に、前記参照情報補正手段による補正を行わないと判定する補正実行判定手段を更に備えるようにしてもよい。

また、第１の発明に係る車両位置推定装置において、補正実行判定手段は、前記参照路面情報に、予め定められた特徴的な路面標示又は構造物が含まれる場合に、前記参照情報補正手段による補正を行うと判定し、前記参照路面情報に、前記予め定められた特徴的な路面標示又は構造物が含まれない場合に、前記参照情報補正手段による補正を行わないと判定する補正実行判定手段を更に備えるようにしてもよい。

第２の発明に係るプログラムは、コンピュータを自車両の周辺の路面情報と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得する情報取得手段、前記情報取得手段によって取得された自車両の位置情報に基づいて、道路情報が予め格納されたデータベースから前記位置情報に対応する前記道路情報を取得し、前記取得した道路情報に基づいて、参照路面情報を生成する参照情報生成手段、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報生成手段によって生成された前記参照路面情報とを照合し、前記参照路面情報を補正する参照情報補正手段、及び前記参照情報補正手段によって補正された前記参照路面情報と、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報とを照合し、照合結果から得られる、前記参照路面情報における前記路面情報の位置に基づいて、前記自車両の位置を推定する自己位置推定手段、として機能させるためのプログラムである。

本発明の車両位置推定装置、及びプログラムによれば、自車両の周辺の路面情報と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得し、自車両の位置情報に基づいて、道路情報を取得し、取得した道路情報に基づいて、参照路面情報を生成し、取得された路面情報と、生成された参照路面情報とを照合し、参照路面情報を補正し、補正された参照路面情報と、路面情報とを照合し、自車両の位置を推定することにより、自車両の位置を精度よく推定することができる、という効果が得られる。

高精度地図及び高精度地図に格納されている情報の一例を示す抽象図である。 簡略化された地図情報の一例を示す抽象図である。 本発明の第１の実施の形態に係る車両位置推定装置の構成を示すブロック図である。 撮影画像から路面画像へ投影する処理の一例を示す抽象図である。 高速道路を走行して生成した路面画像の一例を示す抽象図である。 破線の端点の位置を様々に変化させた路面ＣＧ画像の一例を示す抽象図である。 本発明の第１の実施の形態に係る車両位置推定装置における車両位置推定処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る車両位置推定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係る車両位置推定装置における車両位置推定処理ルーチンを示すフローチャートである。

＜本発明の実施の形態に係る概要＞

まず、本発明の実施の形態に係る概要を説明する。

図１に高精度地図の一例を示す。格納されている情報は様々であるが、道路面上の情報としてはレーンマークや横断歩道などの路面標示の位置や輪郭情報がデータ化されている。一般的に、高精度地図ではレーンマークに対して実線、破線等の属性の区別もされており、破線についてはその切れ目の位置も表現されている。

このような詳細な道路情報は自車の位置を特定する上で非常に有効である。一方で、地図生成の観点から見ると、これらの情報抽出には多くの作業を要するため、地図生成のコストを引き上げる要因となる。車載システムで利用する際にはコストが大きく影響する。そこで、地図生成のコストを抑えるため、一部の詳細な情報は省略されることがある。例えば、レーンマークに対して、中心線の位置や形状は正確に表現されるが、幅の情報はそれぞれのレーンマークに紐付けて付加的に格納される場合がある。また、実線であるか破線であるかの区別もラベル情報として表現される場合もある。このような場合、図２に示すように、自車周辺に存在するレーンマークの位置は復元できるものの、破線であるレーンマークの端点位置は正確に復元することができない。

左右のレーンマークとの相対位置が分かれば、車線内での自車両の横位置を正確に知ることができる。また、横断歩道や停止線などの路面標示を用いて自車両の進行方向の位置（縦位置）を求めることもできる。しかしながら、高速道路のように、レーンマーク以外の路面標示が少ない環境では、自車両の縦位置を決定する情報がない。縦位置を決定するために、看板や標識などの路側構造物を利用することも有効であるが、それらの存在位置も散在しており、縦位置を精度よく決められる場所は限定される。地図データベースにはない破線レーンマークの端点位置が復元できれば、精密に自車位置を推定することができ、ナビゲーションや運転支援システムの性能を向上することができる。

本発明の実施の形態に係る手法によれば、図２で示すような簡略化された地図情報が与えられた場合であっても、自車位置を精度よく推定することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

＜本発明の第１の実施の形態に係る車両位置推定装置の構成＞

次に、本発明の第１の実施の形態に係る車両位置推定装置の構成について説明する。図３に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る車両位置推定装置１００は、路面や道路周辺の構造を表す画像を取得する撮像装置１０と、自車両の位置情報を計測する測位装置１２と、撮像装置１０から得られる画像と測位装置１２から得られる位置情報とに基づいて、自車両の位置を推定する処理を実行するコンピュータ２０と、コンピュータ２０によって推定された自車両の位置情報を出力する出力部５０とを含んで構成されている。

撮像装置１０は、路面画像を撮像する車載カメラである。また、撮像装置１０に代えてレーザレーダを用いることもできる。レーザレーダは対象までの距離を計測するアクティブセンサであるが反射波の受光強度により後述する路面画像を生成することも可能である。

測位装置１２は、自車両の絶対位置を計測する装置であり、例えば測位用衛星からの受信信号を検出するＧＰＳセンサを用いて構成され、複数のＧＰＳ衛星からの受信信号に基づいて自車両の位置情報を逐次計測する。ここで出力された自車両の位置情報に基づいて、地図データベース１８から自車両周辺の道路情報を取得する。

コンピュータ２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する車両位置推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、これらを接続するバスとを含んで構成されている。このコンピュータ２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、センサ情報取得部１６と、地図データベース１８と、環境情報生成部３０と、参照情報生成部３２と、参照情報補正部３４と、自己位置推定部３６と、を含んだ構成で表すことができる。センサ情報取得部１６及び環境情報生成部３０は、情報取得手段の一例である。

センサ情報取得部１６は、撮像装置１０によって撮像された画像を取得する。また、センサ情報取得部１６は、測位装置１２によって計測された自車両の位置情報を取得する。

地図データベース１８には、道路情報が格納されている。道路情報は、広く普及しているナビゲーション向けの地図（道路構造をリンク及びノードで表現したもの）、レーンマークの位置、形状、幅、種別を表した情報である。また、地図にはレーンマークに対して、実線、破線等の属性の区別も記録されている。また、後述する参照情報補正部３４によって補正された路面ＣＧ画像の補正値が格納される。

環境情報生成部３０は、以下に説明するように、センサ情報取得部１６により取得された画像及び自車両の位置情報に基づいて、自車両の周辺の環境情報を、自車両が走行する路面に投影した路面画像を生成する。なお、路面画像が、路面情報の一例である。

環境情報生成部３０の処理の前提として、撮像装置１０の車載カメラでは、予め参考文献１（Z．Zhang，“A Flexible New Technique for Camera Calibration.”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，22(11)，p.1330-1334，2000.）の方法を用いてキャリブレーションされ、内部パラメータ行列Ａ、及び外部パラメータ行列［Ｒ｜ｔ］は求められているものとする。センサ情報取得部１６によって取得された自車両の位置情報から得られる自車両の方向（ｙａｗ角）をφ［ｒａｄ］、スケール変数をｓ、車載カメラの設置位置の高さをｈ［ｍ］とすると、実空間上の位置（ｅ，ｎ）［ｍ］と画像中の位置（ｘ，ｙ）［ｐｉｘｅｌ］との関係は以下の（１）式で与えられる。

ここで、Ａはカメラ―の内部パラメータ、行列［Ｒ｜ｔ］は外部パラメータである。

環境情報生成部３０は、上記（１）式の関係式に従って、センサ情報取得部１６によって取得された自車両の位置情報を用いて、画像上の各画素の実位置を求めると共に、路面を所定間隔で区切ったグリッド上（例えば１グリッドあたり５ｃｍ）に画素値を投影することで、撮影画像から路面画像を生成する。また、撮影画像をフーレム単位で変換し、グリッド上に重畳していくことで、車両が走った経路に沿った路面画像が生成する。グリッドは一般的な地図座標に合わせて、右方向を東、上方向を北とするが、座標系の設定は任意でよい。

図４に撮影画像から路面画像へ投影する処理の一例を示す。また、図５に高速道路を走行して生成した路面画像の一例を示す。

なお、撮像装置１０がステレオカメラであれば、各画素に対して３次元位置が既知であるので、３次元位置に基づいて路面画像に変換することもできる。また、レーザレーダの場合、画素値ではなく反射強度をグリッド上に投影することで、路面画像を生成することができる。

参照情報生成部３２は、以下に説明するように、センサ情報取得部１６によって取得された自車両の位置情報に基づいて、地図データベース１８から位置情報に対応する道路情報を取得し、取得した道路情報に基づいて、参照路面情報として路面ＣＧ画像を生成する。路面ＣＧ画像は、精細なＣＧ画像に拘る必要はなく、上記図２に示したような単純なアスファルト領域を灰色、レーンマーク位置を白色で塗りつぶした画像で構わない。また、破線間隔は法令により規定されており、地図データベース１８のラベル情報に格納されている。例えば、高速道路の破線は実線部８ｍ、間隔１２ｍであり、一般道では実線部５ｍ、間隔５ｍである。従って、破線の端点の位置がどこか一点だけでも決定できれば、破線のレーンマークを復元することができる。

参照情報生成部３２は、後述する参照情報補正部３４により破線の端点の位置を決定するための補正値が既に得られている場合には、地図データベース１８から取得した補正値に基づいて、起点となる破線の端点の位置を決定し、既定の間隔で路面上に破線のレーンマークを復元した路面ＣＧ画像を生成する。補正値が得られていなければ、地図データベース１８に格納されたデフォルトの設定値を用いて破線の端点の位置を決め、既定の間隔で路面上に破線のレーンマークを復元した路面ＣＧ画像を生成する。なお、補正値に基づいて生成された路面ＣＧ画像が、照合結果に基づいて補正された参照路面情報の一例である。

参照情報補正部３４は、以下に説明するように、環境情報生成部３０によって生成された路面画像と、参照情報生成部３２によって生成された路面ＣＧ画像とを照合し、参照路面情報を補正する。本実施の形態では、照合結果から得られる、路面画像における路面ＣＧ画像の位置に基づいて、地図データベース１８に格納された道路情報に登録されていない未登録情報、すなわち路面上に表示されている破線のレーンマークの破線端点の位置を推定し、推定された破線端点の位置となるように路面ＣＧ画像を補正し、補正値を算出し、地図データベース１８に格納する。

参照情報補正部３４では、具体的には、観測した路面画像に最も一致するように、路面ＣＧ画像における破線の端点の位置を推定する。照合手法は、図６に示すように破線の端点の位置を様々に変化させた路面ＣＧ画像を用意してテンプレート照合し、最もよく一致したテンプレートの生成に用いた端点の位置のパラメータを補正値とする。また、参考文献１に記載の既存手法により周波数領域で２つの画像を照合し、最もよく一致する位置までの並進量を算出して補正値とするようにしてもよい。

［参考文献１］：石田 他, “クリフォード・フーリエ変換と加重位相相関によるカラー画像照合,” 信学技報, vol. 114, no. 460, IE2014-73, pp. 113-118, Feb. 2015.

自己位置推定部３６は、参照情報補正部３４によって補正された路面ＣＧ画像と、環境情報生成部３０によって生成された路面画像とを照合し、照合結果から得られる、路面ＣＧ画像における路面画像の位置に基づいて、自車両の位置を推定する。自己位置推定部３６は、具体的には、路面ＣＧ画像を基準とし、路面画像を最もよく一致させるための並進量を、地図データに対する自車両の変位量として求め、センサ情報取得部１６により取得された自車両の位置情報と、地図データに対する自車両の変位量とに基づいて、自車両の位置を推定する。参照情報補正部３４の補正により正確な路面ＣＧ画像の破線の端点の位置が求められているため、自車両の進行方向の位置も高精度に推定することができる。照合手法は、参照情報補正部３４と同様の手法を用いる。

＜第１の実施の形態に係る車両位置推定装置の作用＞

次に、第１の実施の形態に係る車両位置推定装置１００の作用について説明する。測位装置１２によって自車両の位置情報が逐次計測されているときに、撮像装置１０によって、自車両前方の撮像が開始されると、車両位置推定装置１００は、図７に示す車両位置推定処理ルーチンを繰り返し実行する。

まず、ステップＳ１００では、センサ情報取得部１６によって、撮像装置１０によって撮像された画像と、測位装置１２によって計測された自車両の位置情報とを取得する。

次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で取得された画像及び自車両の位置情報に基づいて、上記（１）式の関係式に従って、取得した画像を、自車両が走行する路面に投影した路面画像であって、かつ、各画素に位置情報が付与された路面画像を生成する。

ステップＳ１０４では、ステップＳ１００で取得された自車両の位置情報に基づいて、地図データベース１８の道路情報を取得する。

ステップＳ１０６では、路面ＣＧ画像の補正値が算出済みであるかを判定し、算出済みでなければ、ステップＳ１０８へ移行し、算出済みであれば、ステップＳ１１４へ移行する。

ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４で取得した道路情報に基づいて、路面ＣＧ画像を生成する。

ステップＳ１１０では、ステップＳ１０２で生成された路面画像と、ステップＳ１０８で生成された路面ＣＧ画像とを照合し、照合結果から得られる、路面画像における路面ＣＧ画像の位置に基づいて、路面上に表示されている破線のレーンマークの破線端点の位置を推定し、推定された破線端点の位置となるように路面ＣＧ画像を補正し、補正値を算出する。

ステップＳ１１２では、ステップＳ１１０で補正された路面ＣＧ画像の補正値を地図データベース１８に格納し、ステップＳ１００へ移行して、再度、取得処理を行う。

ステップＳ１１４では、地図データベース１８から路面ＣＧ画像の補正値を取得する。

ステップＳ１１６では、ステップＳ１１４で取得した補正値に基づいて起点となる破線の端点の位置を決定し、既定の間隔で路面上に破線を復元した路面ＣＧ画像を生成する。

ステップＳ１１８では、ステップＳ１１６で生成された路面ＣＧ画像と、ステップＳ１０２で生成された路面画像とを照合し、照合結果から得られる、路面ＣＧ画像における路面画像の位置に基づいて、自車両の位置を推定する。

ステップＳ１２０では、ステップＳ１１８で推定された自車両の位置を出力部５０に出力し、車両位置推定処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、本発明の第１の実施の形態に係る車両位置推定装置によれば、自車両の周辺の路面画像と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得し、自車両の位置情報に基づいて、道路情報を取得し、取得した道路情報に基づいて、路面ＣＧ画像を生成し、取得された路面画像と、生成された路面ＣＧ画像とを照合し、路面ＣＧ画像の補正量を算出し、補正量に基づいて生成された路面ＣＧ画像と、路面画像とを照合し、自車両の位置を推定することにより、自車両の位置を精度よく推定することができる。

＜本発明の第２の実施の形態に係る車両位置推定装置の構成＞

次に、本発明の第２の実施の形態に係る車両位置推定装置の構成について説明する。なお、第１の実施の形態と同様となる箇所については同一符号を付して説明を省略する。

上記第１の実施の形態では、初期状態において参照情報補正部３４を実行し、一度求めた補正値に基づいて路面ＣＧ画像を生成する場合を例に説明したが、第２の実施の形態では、補正値を算出するか否かを判定する点、補正値を集約し地図データベースを更新する点が異なっている。

図８に示すように、本発明の第２の実施の形態に係る車両位置推定装置２００は、撮像装置１０と、測位装置１２と、撮像装置センサ１０から得られる画像と測位装置１２から得られる位置情報とに基づいて、自車両の位置を推定する処理を実行するコンピュータ２０と、コンピュータ２０によって推定された自車両の位置情報を出力する出力部５０とを含んで構成されている。

コンピュータ２２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、センサ情報取得部１６と、地図データベース１８と、環境情報生成部３０と、参照情報生成部３２と、参照情報補正部３４と、自己位置推定部３６と、補正実行判定部２３２と、データベース更新部２３４とを含んだ構成で表すことができる。センサ情報取得部１６、及び環境情報生成部３０は、情報取得手段の一例である。

補正実行判定部２３２は、環境情報生成部３０によって生成された路面画像と、参照情報生成部３２によって生成された路面ＣＧ画像との一致の度合いを示す評価値を推定し、推定された評価値が予め定められた閾値よりも低い場合に、参照情報補正部３４による補正値の算出を行うと判定し、推定された評価値が閾値以上である場合に、参照情報補正部３４による補正値の算出を行わないと判定する。

補正実行判定部２３２によって補正値を算出するか否かを判定する理由を以下に説明する。補正値に基づいて路面ＣＧ画像と路面画像とのずれが大きくなると、推定した自車両の位置の誤差が大きくなる可能性がある。また、初期状態の地点が必ずしも補正値の算出に効果的な場所であるとは限らない。そこで、自己位置推定部３６における画像照合結果において、路面ＣＧ画像と路面画像とを照合したときの評価値が低くなった場合、すなわち照合において、路面画像と、路面ＣＧ画像との一致度が予め定めた閾値よりも低くなった場合に、補正値を求めるキーフレームであると判定し、参照情報補正部３４による補正値の算出を実行する。

また、補正実行判定部２３２は、生成された路面ＣＧ画像に、特徴的な路面標示（例えば停止線等）又は構造物（例えば標識、ランドマーク等）が含まれる場合に、参照情報補正部３４による補正値の算出を行うと判定し、路面ＣＧ画像に、特徴的な路面標示又は構造物が含まれない場合に、参照情報補正部３４による補正値の算出を行わないと判定する。特徴的な路面標示や構造物を判定に用いるのは、このような特徴が捉えやすい対象は位置決めに対して有効だからである。なお、本実施の形態では、地図データベース１８の道路情報として、道路路面上のレーンマークや横断歩道などの路面標示の位置が記録されているものとする。

参照情報補正部３４は、補正実行判定部２３２によって補正値の取得を行うと判定された場合に、第１の実施の形態と同様の処理を行って、路面画像と、路面ＣＧ画像とを照合し、照合結果から、路面上に表示されている破線のレーンマークの破線端点の位置を推定し、推定された破線端点の位置となるように路面ＣＧ画像を補正し、補正値を算出し、地図データベース１８に格納する。

データベース更新部２３４は、参照情報補正部３４による路面ＣＧ画像の補正で取得された補正値であって、同一の道路における路面ＣＧ画像の補正で得られた補正値を地図データベース１８から取得する。そして、同一の道路における補正値を集約し、集約した補正値を、地図データベース１８に格納する。例えば、同一の道路について集約した補正値に基づいて、補正値が表す破線のレーンマークの破線端点の位置を更新する。なお、補正値が、補正情報の一例である。

データベース更新部２３４における原理を以下に説明する。測位装置１２の精度は測位衛星の配置などに依存するため、観測される絶対位置には誤差が含まれており、誤差は補正値にも伝播する。そこで、データベース更新部２３４では、同一の道路を走行した、複数回の補正値や、異なる日時に算出された補正値を統計処理（例えば平均化）して、ランダム性の誤差を低減する。十分な数の補正値の観測結果を統合することで、破線端点の位置の絶対位置精度を高めることができる。結果として、元の地図データベース１８の道路情報には付与されていない端点位置の情報を追加情報として登録し、地図データベース１８の道路情報を更新することができる。道路情報が更新された後は、破線端点の位置が既知であるため、参照情報補正部３４は実行する必要がなく、地図データベース１８を用いた自己位置推定により自車位置を高精度に推定することができる。

＜第２の実施の形態に係る車両位置推定装置の作用＞

次に、第２の実施の形態に係る車両位置推定装置２００の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様となる箇所については同一符号を付して説明を省略する。

測位装置１２によって自車両の位置情報が逐次計測されているときに、撮像装置１０によって、自車両前方の撮像が開始されると、車両位置推定装置２００は、図９に示す車両位置推定処理ルーチンを繰り返し実行する。

ステップＳ２００では、センサ情報取得部１６によって、環境認識センサ１０によって撮像された画像と、測位装置１２が測位衛星から受信した受信信号とを取得する。

ステップＳ２０４では、ステップＳ１１６で生成された路面ＣＧ画像から、特徴的な路面標示又は構造物を検出する。

ステップＳ２０６では、ステップＳ２００の検出により、路面ＣＧ画像に特徴的な路面標示又は構造物が含まれる場合に、補正値の算出を行うと判定して、ステップＳ１１０へ移行し、路面ＣＧ画像に特徴的な路面標示又は構造物が含まれない場合に、補正値の算出を行わないと判定して、ステップＳ１１８へ移行する。

ステップＳ２０８では、ステップＳ１１０で格納された同一の道路における路面ＣＧ画像の補正で得られた補正値を地図データベース１８から取得する。そして、ステップＳ２０４では、同一の道路における補正値を集約し、集約した補正値を、地図データベース１８に格納し、ステップＳ２００へ移行して、再度、取得処理を行う。

ステップＳ２１０では、ステップＳ１０２で生成された路面画像と、ステップＳ１１６で生成された路面ＣＧ画像との一致の度合いを示す評価値を推定し、推定された評価値が予め定められた閾値よりも低い場合に、補正値の算出を行うと判定して、ステップＳ１１０へ移行し、推定された評価値が閾値以上である場合に、補正値の算出を行わないと判定して、ステップＳ１２０へ移行する。

以上説明したように、本発明の第２の実施の形態に係る車両位置推定装置によれば、自車両の周辺の路面画像と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得し、自車両の位置情報に基づいて、道路情報を取得し、取得した道路情報に基づいて、路面ＣＧ画像を生成し、取得された路面画像と、生成された路面ＣＧ画像とを照合し、路面ＣＧ画像の補正量を算出し、同一の道路において補正した路面ＣＧ画像の補正値を集約して、地図データベースを更新し、補正量に基づいて生成された路面ＣＧ画像と、路面画像とを照合し、自車両の位置を推定し、路面ＣＧ画像における特徴的な路面標示又は構造物、及び照合結果における評価値に基づいて補正値を算出するか否かを判定することにより、自車両の位置を精度よく推定することができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、本発明の第２の実施の形態では、補正実行判定部２３２において、生成された路面ＣＧ画像に、特徴的な路面標示又は構造物が含まれるか否かによって補正値の算出を行うかを判定しているが、これに限定されるものではなく、参照路面情報として、路面画像や、撮像装置、測位装置等から取得した路面標示又は構造物を検出可能な識別情報を用いて、自車両の周辺に特徴的な路面標示又は構造物が存在するかを検出し、補正値の算出を行うかを判定するようにしてもよい。

また、本発明の実施の形態では、測位装置１２から得られる位置情報を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、参考文献２の記載の走行軌跡算出のアルゴリズムを用いて、発信源から受信した発信源情報と、車両センサから取得した自車両の運動情報とに基づいて算出される走行軌跡によって自車両の位置情報を高精度に計測し、計測した自車両の位置情報を用いて、路面画像や路面ＣＧ画像を生成するようにしてもよい。
［参考文献２］：J. Meguro et al., “Automotive positioning based on bundle adjustment of GPS raw data and vehicle trajectory,” Proc. Int. Tech. Meet. of the Satellite Division of the Institute of Navigation, pp. 1005-1010, Sep. 2011.
このように高精度に計測をした位置情報を用いることで、参照情報補正部３４における補正精度を高めることができるという効果が得られる。

１０ 撮像装置
１２ 測位装置
１６ センサ情報取得部
１８ 地図データベース
２０、２２０ コンピュータ
３０ 環境情報生成部
３２ 参照情報生成部
３４ 参照情報補正部
３６ 自己位置推定部
５０ 出力部
１００、２００ 車両位置推定装置
２３２ 補正実行判定部
２３４ データベース更新部

Claims (8)

1. 自車両の周辺の路面情報と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得する情報取得手段と、
   前記情報取得手段によって取得された自車両の位置情報に基づいて、道路情報が予め格納されたデータベースから前記位置情報に対応する前記道路情報を取得し、前記取得した道路情報に基づいて、参照路面情報を生成する参照情報生成手段と、
   前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報生成手段によって生成された前記参照路面情報とを照合し、前記参照路面情報を補正する参照情報補正手段と、
   前記参照情報補正手段によって補正された前記参照路面情報と、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報とを照合し、照合結果から得られる、前記参照路面情報における前記路面情報の位置に基づいて、前記自車両の位置を推定する自己位置推定手段と、
   を含む車両位置推定装置。
2. 前記情報取得手段は、自車両の周辺の環境情報を、自車両が走行する路面に投影した路面情報を生成することにより、前記路面情報を取得する請求項１に記載の車両位置推定装置。
3. 前記参照情報補正手段は、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報生成手段によって生成された前記参照路面情報とを照合し、照合結果から得られる、前記路面情報における前記参照路面情報の位置に基づいて、前記データベースに格納された前記道路情報に登録されていない未登録情報を復元することにより、前記参照路面情報を補正する請求項１又は請求項２に記載の車両位置推定装置。
4. 前記未登録情報は、路面上に表示されている破線の端点の位置であり、
   前記参照情報補正手段は、前記参照路面情報に含まれる前記端点の位置を復元するように補正する請求項３に記載の車両位置推定装置。
5. データベース更新手段を更に含み、
   前記参照情報補正手段は、道路を走行する毎に、前記参照路面情報を補正し、
   前記データベース更新手段は、前記参照情報補正手段によって補正された、同一の道路における前記参照路面情報の補正情報を集約し、前記集約した前記補正情報に基づいて、前記データベースに格納された前記道路情報を更新する請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両位置推定装置。
6. 前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報補正手段によって補正された前記参照路面情報との一致の度合いを示す評価値を推定し、推定された評価値が予め定められた閾値よりも低い場合に、前記参照情報補正手段による補正を行うと判定し、推定された評価値が前記閾値以上である場合に、前記参照情報補正手段による補正を行わないと判定する補正実行判定手段を更に備える請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両位置推定装置。
7. 補正実行判定手段は、前記参照路面情報に、予め定められた特徴的な路面標示又は構造物が含まれる場合に、前記参照情報補正手段による補正を行うと判定し、前記参照路面情報に、前記予め定められた特徴的な路面標示又は構造物が含まれない場合に、前記参照情報補正手段による補正を行わないと判定する補正実行判定手段を更に備える請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両位置推定装置。
8. コンピュータを
   自車両の周辺の路面情報と、測位装置により求められた自車両の位置情報とを取得する情報取得手段、
   前記情報取得手段によって取得された自車両の位置情報に基づいて、道路情報が予め格納されたデータベースから前記位置情報に対応する前記道路情報を取得し、前記取得した道路情報に基づいて、参照路面情報を生成する参照情報生成手段、
   前記情報取得手段によって取得された前記路面情報と、前記参照情報生成手段によって生成された前記参照路面情報とを照合し、前記参照路面情報を補正する参照情報補正手段、及び
   前記参照情報補正手段によって補正された前記参照路面情報と、前記情報取得手段によって取得された前記路面情報とを照合し、照合結果から得られる、前記参照路面情報における前記路面情報の位置に基づいて、前記自車両の位置を推定する自己位置推定手段、
   として機能させるためのプログラム。