JP2019196970A - 自車位置推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】縦位置用物標が存在しない区間における自車両の縦位置の推定精度を向上させる。【解決手段】車線の延在方向に並んで複数配置された縦位置用物標の地図上の位置情報を記憶する物標データベースと、自車両の車載センサの検出結果に基づいて自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識する物標認識部と、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置との相関関係に基づいて位置誤差量を演算する位置誤差量演算部と、位置誤差量の分布が定常条件を満たすか否かを判定する定常条件判定部と、位置誤差量の分布が定常条件を満たすと判定された場合に、位置誤差量の分布から定常誤差量を演算する定常誤差量演算部と、物標認識部により自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識されない場合に、定常誤差量を用いて自車両の縦位置の推定を行う自車位置推定部と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、自車位置推定装置に関する。

従来、自車位置推定装置に関する技術文献として、特開２０１３−１０４８６１号公報が知られている。この公報には、自車両の前方又は後方を撮像した画像からコーナー点などの特徴点を抽出し、抽出した特徴点と予め地図上の位置が登録された登録特徴点とに基づいて自車位置を補正する装置が記載されている。

特開２０１３−１０４８６１号公報

上述した従来技術では特徴点が抽出できる環境下において自車位置を補正することが示されている。しかしながら、自車両の走行中において常に特徴点を抽出できるとは限らない。このため、特徴点を抽出できない場合においても自車両の位置精度を高めることが求められている。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、自車両の縦位置を含む自車位置を推定する自車位置推定装置であって、車線の延在方向に並んで複数配置された縦位置用物標の地図上の位置情報を記憶する物標データベースと、自車両の車載センサの検出結果に基づいて、自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識する物標認識部と、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置との相関関係に基づいて位置誤差量を演算する位置誤差量演算部と、位置誤差量演算部の演算した位置誤差量の分布が予め設定された定常条件を満たすか否かを判定する定常条件判定部と、定常条件判定部により位置誤差量の分布が定常条件を満たすと判定された場合に、位置誤差量の分布から定常誤差量を演算する定常誤差量演算部と、物標認識部により自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識されない場合に、定常誤差量を用いて自車両の縦位置の推定を行う自車位置推定部と、を備える。

本発明の一態様に係る自車位置推定装置によれば、車線の延在方向に並んで複数配置された縦位置用物標の相対位置を認識できる間に、縦位置用物標の相対位置と縦位置用物標の地図上の位置情報との相関関係から、センサ誤差などにより自車両の位置推定に定常的に生じる定常誤差量を求め、縦位置用物標の相対位置を認識できないときに定常誤差量を自車両の縦位置の推定に用いるので、定常誤差量を用いない場合と比べて、縦位置用物標が存在しない区間における自車両の縦位置の推定精度を向上させることができる。

本発明の一態様に係る自車位置推定装置において、位置誤差量演算部は、位置誤差量の演算時における自車両の車速情報を取得し、定常誤差量演算部は、位置誤差量演算部の取得した車速情報から定常誤差量に対応する車速である基準車速を演算し、自車位置推定部は、物標認識部により自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識されない場合、自車両の現在車速を基準車速で除した車速比を定常誤差量に乗じた誤差補正量を用いて自車両の縦位置の推定を行ってもよい。
この自車位置推定装置では、自車両の縦位置誤差の累積は車速の影響が大きいことから、自車両の現在車速を基準車速で除した車速比を定常誤差量に乗じた誤差補正量を用いて自車両の縦位置の推定を行うことで、自車両の縦位置の推定精度を一層向上させることができる。

本発明の一態様に係る自車位置推定装置において、縦位置用物標は、破線区画線の線分であってもよい。
この場合、自車位置推定装置は、自車両が破線区画線の区間を走行している間に定常誤差量を演算し、自車両が実線区画線の区間に進入して他の縦位置物標が存在しない場合に定常誤差量を自車両の縦位置の推定に用いることができるので、実線区画線の区間における自車両の縦位置の推定精度を向上させることができる。

以上説明したように、本発明の一態様によれば、縦位置用物標が存在しない区間における自車両の縦位置の推定精度を向上させることができる。

一実施形態に係る自車位置推定装置を示すブロック図である。 定常的な縦位置誤差が発生している状況を示す平面図である。 実際の区画線の相対位置と地図上の区画線の位置情報とが不一致の状況を説明するための平面図である。 定常誤差量の演算処理の一例を示すフローチャートである。 縦位置推定処理の一例を示す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１は、一実施形態に係る自車位置推定装置を示すブロック図である。図１に示す自車位置推定装置１００は、乗用車などの自車両（自車両）に搭載され、自車両の地図上の位置である自車位置の推定を行う装置である。自車位置推定装置１００は、自車両の走行する走行車線の延在方向における地図上の位置である自車両の縦位置を推定する。自車位置推定装置１００は、自車両の車速を用いた縦位置の推定を行う。

［自車位置推定装置の構成］
図１に示すように、自車位置推定装置１００は、システムを統括的に管理する自車位置推定ＥＣＵ[Electronic Control Unit]１０を備えている。自車位置推定ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read OnlyMemory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、ＣＡＮ［Controller Area Network］通信回路などを有する電子制御ユニットである。自車位置推定ＥＣＵ１０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。

自車位置推定ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ受信部１、外部センサ（車載センサ）２、内部センサ３、地図データベース４、物標データベース５、及び自動運転ＥＣＵ６と接続されている。

ＧＰＳ受信部１は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、自車両の地図上の位置（例えば自車両の緯度及び経度）を測定する測定部である。ＧＰＳ受信部１は、測定した自車両の位置情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。

外部センサ２は、自車両に搭載され、自車両の周辺の状況を検出する検出機器（車載センサ）である。外部センサ２は、カメラ及びレーダセンサのうち少なくとも一つを含む。

カメラは、自車両の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、自車両のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、自車両の外部状況に関する撮像画像を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラは、自車両の側方を撮像するように設けられていてもよい。

レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して自車両の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LIDAR：Light Detection And Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を自車両の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサは、検出した物体情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。レーダセンサには、ミリ波レーダ及びライダーの両方を含む複数のセンサから構成されていてもよい。レーダセンサは、自車両の側方の物体を検出するように設けられていてもよい。レーダセンサは、区画線を検出可能であってもよい。

内部センサ３は、自車両の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ３は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、自車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、自車両の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフトなどに対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）を自車位置推定ＥＣＵ１０に送信する。

加速度センサは、自車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、自車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、自車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、自車両の加速度情報を自車位置推定ＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、自車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した自車両のヨーレート情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。

地図データベース４は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース４は、例えば、自車両に搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報（車線の位置情報）、道路形状の情報（例えばカーブ、道路直線区間の種別、曲率など）、交差点及び分岐点の位置情報などが含まれる。なお、地図データベース４は、自車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。

物標データベース５は、物標に関する物標情報を記憶するデータベースである。物標とは、地図上の位置情報が既知であり、自車位置推定の基準として利用される物体である。物標には、車線の区画線が含まれる。物標情報には物標を特定するための特徴情報及び地図上の位置情報が含まれる。

本実施形態における物標には、縦位置用物標が含まれる。縦位置用物標とは、自車両の縦位置の推定に用いられる物標である。縦位置用物標には、車線の延在方向に並んで複数配置された物標を用いることができる。具体的に、縦位置用物標には破線区画線の線分が含まれる。破線区画線とは、車線に沿って延在する車線境界線などの区画線のうち、断続的な線分から構成された破線として形成されている区画線である。なお、区画線のうち、途切れのない連続した実線として形成されている区画線を実線区画線と呼ぶこととする。

具体的に、縦位置用物標としては、破線区画線の各線分の端部（区画線の延在方向における端部）を用いることができる。なお、縦位置用物標として破線区画線の線分そのものを用いてもよい。また、縦位置用物標には、車線の延在方向に沿って複数並ぶポールを含めてもよく、車線の延在方向に沿って複数並ぶガードレールの脚部を含めてもよい。

物標データベース５は、必ずしも自車両に搭載されている必要はなく、自車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。また、物標データベース５は、地図データベース４と一体のデータベースとして構成されていてもよい。この場合、物標情報は、地図データベース４の地図情報と統合されていてもよい。

自動運転ＥＣＵ６は、自車両に搭載され、自車両の自動運転を実行するための電子制御ユニットである。自動運転とは、運転者が運転操作をすることなく、自動で自車両を走行させる自車両制御である。自動運転ＥＣＵ６は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。自動運転ＥＣＵ６の機能の一部は、自車両と通信可能なサーバで実行されてもよい。

自動運転ＥＣＵ６は、外部センサ２の検出結果に基づいて、自車両の周辺環境（自車両の周辺の他自車両の位置など）を認識する。自動運転ＥＣＵ６は、内部センサ３の検出結果に基づいて、車速、ヨーレートなどの自車両状態を認識する。自動運転ＥＣＵ６は、自車位置推定装置１００の推定した自車位置、地図データベース４の地図情報、自車両の周辺環境、及び自車両状態に基づいて、予め設定された目標ルートに沿った走行計画を生成する。目標ルートは、自車両の乗員により手動で設定されてもよく、周知のナビゲーションシステム又は自動運転ＥＣＵ６により自動で設定されてもよい。

自動運転ＥＣＵ６は、走行計画に沿って自動運転を実行する。自動運転ＥＣＵ６は、自車両のアクチュエータ（エンジンアクチュエータ、操舵アクチュエータ、ブレーキアクチュエータなど）に制御信号を送信することで自動運転を実行する。自動運転ＥＣＵ６は、周知の手法により走行計画の生成及び自動運転の実行を行うことができる。なお、自車位置推定ＥＣＵ１０は、必ずしも自動運転ＥＣＵ６と接続されている必要はない。

次に、自車位置推定ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、測定位置取得部１１、物標認識部１２、位置誤差量演算部１３、定常条件判定部１４、定常誤差量演算部１５、及び自車位置推定部１６を有する。

測定位置取得部１１は、ＧＰＳ受信部１の測定した自車両の位置情報に基づいて、自車両の地図上の位置である測定位置を取得する。測定位置取得部１１は、例えば緯度経度の情報として測定位置を取得する。また、測定位置取得部１１は、内部センサ３の検出結果（車速情報）に基づいて、自車両の測定位置のうち自車両の走行車線の延在方向における縦位置を推定する。

物標認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて、自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識したか否かを判定する。自車両に対する縦位置用物標の相対位置とは、自車両を基準とした縦位置用物標の相対的な位置である。物標認識部１２は、一例として、測定位置取得部１１の測定した自車両の測定位置を用いて、物標データベース５の物標情報の中から自車両の外部センサ２により検出される縦位置用物標の候補を絞り込み、外部センサ２の検出結果と縦位置用物標の候補の特徴情報とから自車両の周囲に存在する縦位置用物標を認識する。物標認識部１２は、例えばカメラの撮像画像に対してエッジ抽出、ハフ変換、及びパターンマッチングなどの画像処理を行うことにより破線区画線などの縦位置用物標を認識することができる。物標認識部１２は、認識した縦位置物標の自車両に対する相対位置を認識する。

なお、物標認識部１２は、自車両の測定位置を常に用いる必要はなく、既に自車位置推定を行っている場合には過去（例えば一つ前）に推定した自車位置を代わりに用いてもよい。縦位置物標の相対位置は、外部センサ２のカメラの撮像画像から認識されてもよく、レーダセンサの物体情報から認識されてもよく、撮像画像と物体情報の両方から認識されてもよい。縦位置用物標の相対位置の認識方法は限定されず、様々な手法を採用することができる。

位置誤差量演算部１３は、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置との相関関係に基づいて位置誤差量を演算する。複数の縦位置用物標とは、例えば破線区画線を構成する線分の一つだけではなく、破線区画線を構成する複数の線分をまとめて演算に用いることを意味する。

複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置との相関関係とは、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報及び複数の縦位置用物標の相対位置の全体の相対的な関係と言う意味である。位置誤差量演算部１３では、複数の縦位置用物標を個別に重ね合わせるのではなく、複数の縦位置用物標をまとめて重ね合わせする。

位置誤差量は、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置とが最も一致するように重ね合わせさせた場合における複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置との車線の延在方向の乖離度合いに相当する。位置誤差量は、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置とが完全に一致する場合にはゼロとなる。

具体的に、位置誤差量演算部１３は、カメラの撮像画像に基づいて自車両の位置を基準として投影及び合成を行うことで、物標認識部１２により認識された複数の縦位置物標を含む認識路面画像を生成する。認識路面画像は自車両を上から見た平面視の路面画像とすることができる。

位置誤差量演算部１３は、前回生成した認識路面画像の生成結果が保存されている。位置誤差量演算部１３は、前回の認識路面画像を前回生成時からの自車両の移動分に対応する距離だけ、自車両進行方向に平行移動させる。この平行移動量は、「車速」×「前回生成時からの時刻の差分」とする。このとき、例えば車速センサにより検出される自車両の車速には誤差が含まれるため、その分の歪みが認識路面画像に蓄積される。このような歪みの要因は、車速誤差に限られず、システム遅延による時刻値の誤差も考えられる。

位置誤差量演算部１３は、自車両の位置を基準として前回の認識路面画像を平行移動させ、物標認識部１２により自車両に対する相対位置が認識された複数の縦位置物標を投影することで新規の認識路面画像を生成する。

また、位置誤差量演算部１３は、測定位置取得部１１の取得した自車両の測定位置を参照して、地図情報及び複数の縦位置用物標の地図上の位置情報から擬似的な破線区画線を含む地図対応路面画像を生成する。位置誤差量演算部１３は、認識路面画像と地図対応路面画像との相関関係を求める。位置誤差量演算部１３は、認識路面画像の複数の縦位置用物標と地図対応路面画像の縦位置用物標とが一致するように重ね合わせを行う。位置誤差量演算部１３は、認識路面画像の複数の縦位置用物標と地図対応路面画像の縦位置用物標とが最も一致するように重ね合わせさせた場合における複数の縦位置用物標の乖離度合いを位置誤差量として演算する。乖離度合いは、例えば一致できていない複数の縦位置用物標のズレ量（画像上における縦方向の離間距離）の最大値とすることができる。

ここで、図２は、定常的な縦位置誤差が発生している状況を示す平面図である。定常的な縦位置誤差は、自車両の車速センサの誤差などに起因して発生する。図２に、自車両Ｃ、認識路面画像における左側の実線区画線ＬＣａ、地図対応路面画像における左側の実線区画線ＬＭａ（擬似的な実線区画線）、認識路面画像における右側の破線区画線ＬＣｂ、地図対応路面画像における右側の破線区画線ＬＭｂ（擬似的な破線区画線）を示す。なお、実線区画線は縦位置用物標ではない。

図２において破線区画線ＬＣｂには、線分ＬＣｂ１、線分ＬＣｂ２、線分ＬＣｂ３が含まれる。破線区画線ＬＭｂには、線分ＬＭｂ１、線分ＬＭｂ２、線分ＬＭｂ３が含まれる。また、図２に、線分ＬＣｂ１の後端Ｅｃ１、線分ＬＣｂ２の前端Ｅｃ２、線分ＬＣｂ２の後端Ｅｃ３、線分ＬＣｂ３の前端Ｅｃ４、線分ＬＣｂ３の後端Ｅｃ５と、線分ＬＭｂ１の後端Ｅｍ１、線分ＬＭｂ２の前端Ｅｍ２、線分ＬＭｂ２の後端Ｅｍ３、線分ＬＭｂ３の前端Ｅｍ４、線分ＬＭｂ３の後端Ｅｍ５とを示す。

図２に示す状況において、位置誤差量演算部１３は、認識路面画像における右側の破線区画線ＬＣｂと地図対応路面画像における右側の破線区画線ＬＭｂとが一致するように重ね合わせを行う。具体的に、位置誤差量演算部１３は、破線区画線ＬＣｂの線分ＬＣｂ１、線分ＬＣｂ２、及び線分ＬＣｂ３と、破線区画線ＬＭｂの線分ＬＭｂ１、線分ＬＭｂ２、及び線分ＬＭｂ３とが最も一致するように重ね合わせする。なお、位置誤差量演算部１３は、実線区画線ＬＣａは縦位置用物標ではないため縦位置推定のための位置誤差量の算出には用いない。位置誤差量演算部１３は、車線の幅方向（横方向）における重ね合わせに認識路面画像における左側の実線区画線ＬＣａと地図対応路面画像における左側の実線区画線ＬＭａとを用いてもよい。

位置誤差量演算部１３は、最も一致するように重ね合わせしたときの破線区画線ＬＣｂと破線区画線ＬＭｂとのズレ量を位置誤差量として演算する。位置誤差量演算部１３は、例えば、最も一致するように重ね合わせしたときの線分ＬＣｂ１の後端Ｅｃ１と線分ＬＭｂ１の後端Ｅｍ１との車線の延在方向における離間距離を演算する。位置誤差量演算部１３は、線分ＬＣｂ２の前端Ｅｃ２と線分ＬＭｂ２の前端Ｅｍ２などについても同様に離間距離を演算する。位置誤差量演算部１３は、一例として、各端部の離間距離の最大値を位置誤差量として演算する。位置誤差量演算部１３は、各端部の離間距離の平均値を位置誤差量として演算してもよい。位置誤差量演算部１３は、例えば認識路面画像を生成する度に位置誤差量を演算する。

位置誤差量演算部１３は、認識路面画像の複数の縦位置用物標と地図対応路面画像の縦位置用物標との相関関係について、以下の考え方を用いてもよい。この点、「青木孝文他、“位相限定相関法に基づく高精度マシンビジョン−ピクセル分解能の壁を超える画像センシング技術を目指して”、IEICE Fundamentals Review、vol. 1 ,no. 1、p.30-40、2007」に記載の技術を用いることができる。

具体的に、認識路面画像Ｇ(ｉ,ｊ)が地図対応路面画像Ｆ(ｉ,ｊ)から(Δｉ,Δｊ)[pix]平行移動している関係にあるとしてＧ(ｉ,ｊ)＝Ｆ(ｉ+Δｉ,ｊ+Δｊ)として表わすと、その周波数成分は下記の式（１）で表せる。ｉ及びｊは画像における二軸の直交座標系に対応する。

この場合、認識路面画像Ｇ(ｉ,ｊ)と地図対応路面画像Ｆ(ｉ,ｊ)の相関画像の空間周波数成分は下記の式（２）となる。

ここから２次元逆ＦＦＴ［fast Fourier transform］により相関画像が下記の式（３）で求まる。

これにより、位置誤差量(−Δｉ，−Δｊ)を演算できる。

また、位置誤差量演算部１３は、内部センサ３の検出結果に基づいて、位置誤差量の演算時における自車両の車速情報を取得する。位置誤差量演算部１３は、演算した位置誤差量と演算時の自車両の車速情報との関連付けを行っている。

定常条件判定部１４は、位置誤差量演算部１３の演算した位置誤差量の分布が予め設定された定常条件を満たすか否かを判定する。位置誤差量の分布とは、位置誤差量演算部１３により演算された複数回分の位置誤差量のバラツキである。位置誤差量の分布に用いられる位置誤差量の数は５個以上であってもよく、１０個以上であってもよく、２０個以上であってもよい。位置誤差量の分布に用いられる位置誤差量の数は予め設定されている。

定常条件とは、一定量以上の位置誤差量が定常的な誤差になっているか否かを判断するための条件である。定常的な誤差とは、車速センサの誤差、自車位置推定ＥＣＵ１０の処理遅延、ＧＰＳ受信部１の誤差などに起因して自車両の走行時に定常的に発生する誤差である。

定常条件判定部１４は、例えば複数回分の位置誤差量のうち判断対象閾値以上の位置誤差量における標準偏差がバラツキ閾値以下である場合、位置誤差量の分布が定常条件を満たすと判定することができる。判断対象閾値は、定常的な誤差の判断の対象となる予め設定された閾値である。バラツキ閾値はバラツキを判定するため予め設定された閾値である。

具体的に、定常条件判定部１４は、例えば複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置とがほとんど一致している場合（自車両の縦位置を精度良く推定できている場合）には、位置誤差量の分布はゼロ付近に集まることになる。この場合には、全ての位置誤差量が判断対象閾値未満となるため、定常条件は満たされない。

また、道路工事などによって縦位置用物標（例えば破線区画線）の位置が変更されたにも関わらず地図情報が更新されていないなどの外的な要因によって位置誤差量が生じた場合を考える。ここで、図３は、実際の区画線の相対位置と地図上の区画線の位置情報とが不一致の状況を説明するための平面図である。

図３では、道路工事によって自車両Ｍの右側の破線区画線が塗り直されて線分の長さや位置が変更されている。図３において、認識路面画像における右側の破線区画線ＬＣｂは塗り直し後の破線区画線を認識している。一方で、地図対応路面画像における右側の破線区画線ＬＭｂは、地図情報が更新されておらず古い状態であることから、線分の長さ及び位置が破線区画線ＬＣｂと不一致となる。この場合、実際の縦位置用物標の位置と縦位置用物標の地図上の位置情報とが異なっているため、複数の位置誤差量が判断対象閾値以上になることがあるが、このような外的な要因による位置誤差量の分布は不均一なものとなるため、位置誤差量の分布（標準偏差）がバラツキ閾値を超えることから定常条件は満たされない。このように、バラツキ閾値は、道路工事による破線区画線の塗り直しなどにより生じた位置誤差量を定常的な誤差と誤認することを抑制する観点から適切に設定することができる。

一方で、定常条件判定部１４は、図２に示すように、車速センサの誤差によって定常的に位置誤差量が生じている場合には、複数回分の位置誤差量のうち判断対象閾値以上の位置誤差量における標準偏差がバラツキ閾値以下となり、定常条件が満たされたと判定する。定常条件判定部１４は、一定の位置誤差量（ゼロから離れた位置誤差量）が定常的に発生していると判断することができる。

定常条件判定部１４は、他の手法により定常条件が満たされているか否かを判定することができる。定常条件判定部１４は、例えば位置誤差量をｘ、複数の位置誤差量のピーク（最もゼロから離れている位置誤差量）をｘｐとしたときに、下記の式（４）を満たす場合、定常条件が満たされたと判定してもよい。

θは、自車両方位角（例えば北（車線延在方向）を０とした時計回りの角度）である。式（４）の左辺は位置誤差量のバラツキの状態を示している。バラツキが大きいと左辺が大きな値になり、バラツキが小さいと左辺が小さい値になる。左辺が閾値δ１より小さい場合に定常条件が満たされる。δ１は、例えば０．１５とすることができる。なお、位置誤差量の分布としては時系列的に加算した分布和、例えば過去１０秒分の分布和を用いてもよい。

その他、定常条件判定部１４は、複数の位置誤差量ｘのうち、ピークであるｘｐの三分の４以上となる位置誤差量（ｘ＞３／４×ｘｐ）をカウントし、カウント数がカウント閾値（例えば４）未満である場合に、定常条件が満たされたと判定してもよい。なお、三分の四である必要はなく、ピークｘｐに所定の割合を乗じた値以上となる位置誤差量の数をカウントしてもよい。

定常誤差量演算部１５は、定常条件判定部１４により位置誤差量の分布が定常条件を満たすと判定された場合に、位置誤差量の分布から定常誤差量を演算する。定常誤差量とは、自車両の縦位置において定常的に発生している誤差量である。定常誤差量演算部１５は、定常条件を満たすと判定された位置誤差量の分布の平均値又は中央値を定常誤差量として演算してもよく、位置誤差量の分布におけるピークの値を定常誤差量として演算してもよい。その他、定常誤差量演算部１５は、位置誤差量の分布に含まれる位置誤差量の値を予め決められた演算式に入力することで、定常誤差量を演算してもよい。

定常誤差量演算部１５は、位置誤差量演算部１３の取得した車速情報（位置誤差量の演算時の車速情報）から定常誤差量に対応する車速である基準車速を演算する。定常誤差量に対応する車速とは、定常誤差量が位置誤差量の分布の平均値である場合には、位置誤差量の分布に含まれる複数の位置誤差量にそれぞれ関連付けられた車速の平均値である。定常誤差量に対応する車速は、定常誤差量が位置誤差量の分布におけるピークの値である場合には、ピークの位置誤差量に関連付けられた車速である。

自車位置推定部１６は、物標認識部１２により自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識されない場合、定常誤差量を用いて自車両の縦位置の推定を行う。自車位置推定部１６は、例えば内部センサ３の検出結果に基づいて、自車両の現在車速を基準車速で除した車速比を定常誤差量に乗じた誤差補正量を用いて自車両の縦位置の推定を行う。誤差補正量は下記の式（５）で表わすことができる。
（誤差補正量）＝−（定常誤差量）×（現在車速）／（基準車速）・・・（５）

自車位置推定部１６は、測定位置取得部１１の取得した測定位置（車速を用いた推定も含む）の縦位置に対して誤差補正量による補正を行うことで、自車両の縦位置を推定する。自車位置推定部１６は、例えば自車両の縦位置を自車両の前方へ誤差補正量分移動した位置に補正する。自車位置推定部１６は、例えば自車両の縦位置を自車両の後方へ誤差補正量分移動した位置に補正してもよい。補正の向きは、誤差補正量の演算に用いられた位置誤差量における縦位置用物標のズレ方向に対応する。

なお、自車位置推定部１６は、物標認識部１２により自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識された場合には、周知の手法により、縦位置用物標を用いた自車位置推定を行うことができる。自車位置推定部１６は、例えば縦位置用物標の地図上の位置情報と縦位置用物標の相対位置とに基づいて、縦位置用物標の重ね合わせにより自車位置推定を行う。自車位置推定部１６は、自車位置を自動運転ＥＣＵ６に送信することで、自車両の自動運転に活用させてもよい。

［自車位置推定装置の処理］
以下、本実施形態の自車位置推定装置１００の処理について図面を参照して説明する。図４は、定常誤差量の演算処理の一例を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは例えば自車両の走行中に実行される。

図４に示すように、自車位置推定装置１００の自車位置推定ＥＣＵ１０は、Ｓ１０として、物標認識部１２により自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識したか否かを判定する。物標認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて判定を行う。自車位置推定ＥＣＵ１０は、自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識したと判定されなかった場合（Ｓ１０：ＮＯ）、今回の処理を終了する。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、一定時間の経過後に再びＳ１０から処理を繰り返す。自車位置推定ＥＣＵ１０は、自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識したと判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、Ｓ１２に移行する。

Ｓ１２において、自車位置推定ＥＣＵ１０は、位置誤差量演算部１３により位置誤差量を演算する。位置誤差量演算部１３は、複数の縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の縦位置用物標の相対位置との相関関係に基づいて位置誤差量を演算する。また、位置誤差量演算部１３は、位置誤差量の演算時における自車両の車速情報を取得し、演算した位置誤差量と自車両の車速情報との関連付けを行う。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、Ｓ１４に移行する。

Ｓ１４において、自車位置推定ＥＣＵ１０は、定常条件判定部１４により位置誤差量の分布が予め設定された定常条件を満たすか否かを判定する。定常条件判定部１４は、例えば、位置誤差量の分布に含まれる複数回分の位置誤差量のうち判断対象閾値以上の位置誤差量における標準偏差がバラツキ閾値以下となり、定常条件が満たされたと判定する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、定常条件が満たされないと判定された場合（Ｓ１４：ＮＯ）、今回の処理を終了する。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、一定時間の経過後に再びＳ１０から処理を繰り返す。自車位置推定ＥＣＵ１０は、定常条件が満たされたと判定された場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、Ｓ１６に移行する。

Ｓ１６において、自車位置推定ＥＣＵ１０は、定常誤差量演算部１５は、により定常誤差量を演算する。定常誤差量演算部１５は、定常条件を満たすと判定された位置誤差量の分布の平均値などとして定常誤差量を演算する。なお、定常誤差量演算部１５は、位置誤差量演算部１３の取得した車速情報（位置誤差量の演算時の車速情報）から定常誤差量に対応する車速である基準車速を演算する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、予め設定された待機時間の経過後に再びＳ１０から処理を繰り返す。

図５は、縦位置推定処理の一例を示すフローチャートである。図５に示す縦位置推定処理は、定常誤差量が演算された場合に実行される。

図５に示すように、自車位置推定ＥＣＵ１０は、Ｓ２０として、物標認識部１２により自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識されないか否かを判定する。物標認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて判定を行う。自車位置推定ＥＣＵ１０は、自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識されたと判定された場合（Ｓ２０：ＮＯ）、今回の処理を終了する。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、一定時間の経過後に再びＳ２０から処理を繰り返す。自車位置推定ＥＣＵ１０は、自車両に対する縦位置用物標の相対位置を認識したと判定されなかった場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、Ｓ２２に移行する。

Ｓ２２において、自車位置推定ＥＣＵ１０は、自車位置推定部１６により定常誤差量を用いて自車両の縦位置の推定を行う。自車位置推定部１６は、例えば内部センサ３の検出結果に基づいて、自車両の現在車速を基準車速で除した車速比を定常誤差量に乗じた誤差補正量を用いて自車両の縦位置の推定を行う。自車位置推定部１６は、測定位置取得部１１の取得した測定位置（車速を用いた推定も含む）の縦位置に対して誤差補正量による補正を行うことで、自車両の縦位置を推定する。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、今回の処理を終了し、一定時間の経過後に再びＳ２０から処理を繰り返す。

［自車位置推定装置の作用効果］
以上説明した本実施形態に係る自車位置推定装置１００によれば、車線の延在方向に並んで複数配置された縦位置用物標の相対位置を認識できる間に、縦位置用物標の相対位置と縦位置用物標の地図上の位置情報との相関関係から、センサ誤差などにより自車両の位置推定に定常的に生じる定常誤差量を求め、縦位置用物標の相対位置を認識できないときに定常誤差量を自車両の縦位置の推定に用いるので、定常誤差量を用いない場合と比べて、縦位置用物標が存在しない区間における自車両の縦位置の推定精度を向上させることができる。

また、自車位置推定装置１００では、自車両の縦位置誤差の累積は車速の影響が大きいことから、自車両の現在車速を基準車速で除した車速比を定常誤差量に乗じた誤差補正量を用いて自車両の縦位置の推定を行うことで、自車両の縦位置の推定精度を一層向上させることができる。

更に、自車位置推定装置１００は、縦位置用物標として破線区画線を用いることで、自車両が破線区画線の区間を走行している間に定常誤差量を演算し、自車両が実線区画線の区間に進入して他の縦位置物標が存在しない場合に定常誤差量を自車両の縦位置の推定に用いることができるので、実線区画線の区間における自車両の縦位置の推定精度を向上させることができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。

自車位置推定装置１００の自車位置推定ＥＣＵ１０は、必ずしも自動運転ＥＣＵ６と接続されている必要はない。自車位置推定ＥＣＵ１０の推定した自車位置は、運転者による運転を支援する運転支援制御又は運転者への注意喚起などに用いられてもよい。

自車位置推定部１６は、自車両に対する縦位置用物標の相対位置が認識されない場合において、必ずしも自車両の現在車速及び基準車速を用いた誤差補正量を演算する必要はない。自車位置推定部１６は、車速を考慮することなく、定常誤差量をそのまま補正量として自車両の縦位置の補正に用いてもよい。この場合には、位置誤差量演算部１３は、位置誤差量の演算時の車速情報を取得する必要はない。この場合には、定常誤差量演算部１５は、定常誤差量に対応する基準車速を演算する必要はない。

１…ＧＰＳ受信部、２…外部センサ、３…内部センサ、４…地図データベース、５…物標データベース、６…自動運転ＥＣＵ、１０…自車位置推定ＥＣＵ、１１…測定位置取得部、１２…物標認識部、１３…位置誤差量演算部、１４…定常条件判定部、１５…定常誤差量演算部、１６…自車位置推定部、１００…自車位置推定装置。

Claims (3)

1. 自車両の縦位置を含む自車位置を推定する自車位置推定装置であって、
   車線の延在方向に並んで複数配置された縦位置用物標の地図上の位置情報を記憶する物標データベースと、
   前記自車両の車載センサの検出結果に基づいて、前記自車両に対する前記縦位置用物標の相対位置を認識する物標認識部と、
   複数の前記縦位置用物標の地図上の位置情報と複数の前記縦位置用物標の相対位置との相関関係に基づいて位置誤差量を演算する位置誤差量演算部と、
   前記位置誤差量演算部の演算した前記位置誤差量の分布が予め設定された定常条件を満たすか否かを判定する定常条件判定部と、
   前記定常条件判定部により前記位置誤差量の分布が前記定常条件を満たすと判定された場合に、前記位置誤差量の分布から定常誤差量を演算する定常誤差量演算部と、
   前記物標認識部により前記自車両に対する前記縦位置用物標の相対位置が認識されない場合に、前記定常誤差量を用いて前記自車両の縦位置の推定を行う自車位置推定部と、
   を備える自車位置推定装置。
2. 前記位置誤差量演算部は、前記位置誤差量の演算時における前記自車両の車速情報を取得し、
   前記定常誤差量演算部は、前記位置誤差量演算部の取得した車速情報から前記定常誤差量に対応する車速である基準車速を演算し、
   前記自車位置推定部は、前記物標認識部により前記自車両に対する前記縦位置用物標の相対位置が認識されない場合、前記自車両の現在車速を前記基準車速で除した車速比を前記定常誤差量に乗じた誤差補正量を用いて前記自車両の縦位置の推定を行う請求項１に記載の自車位置推定装置。
3. 前記縦位置用物標は、破線区画線の線分である、請求項１又は２に記載の自車位置推定装置。

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