JP2019207190A - 自己位置推定装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】車線数が変化する区間を走行する場合であっても、自己位置推定精度の安定化を図ることのできる自己位置推定装置を提供する。【解決手段】自動車に搭載される自己位置推定装置において、車載カメラ１１０と、自車状態量センサ部１２０と、衛星測位取得部１３０と、地図データ記憶部１４０と、画像、状態量、緯度経度、および地図データに基づいて、自動車の地図上における自己位置を推定する位置推定部１５０と、を備え、位置推定部は、車載カメラのセンシングに基づき、道路の車線数の増減区間を認識する車線数増減判定部１５１と、車線数の増減区間が認識されると、位置推定部の前記地図データによる推定位置の重みづけを、車線数の増減区間が認識されないときよりも、小さく設定して、地図データによる推定位置を補正する位置補正部１５２と、を有している。【選択図】図３

Description

本発明は、例えば、走行車両の地図上における自己位置を推定する自己位置推定装置に関するものである。
従来の自己位置推定装置として、例えば、特許文献１に記載されたものが知られている。特許文献１の自己位置推定装置（走行車線推定装置）は、車両が道路の屈曲している区間を走行しているときに、地図リンクを用いた地図データから道路曲率半径を推定し、また、実際に走行している車両の速度および進行方向変化速度（ヨーレート）から走行軌跡曲率半径を推定する。そして、両半径の差分から、道路上において、車両が現在どの車線（何番目のレーン）を走行しているかを推定するようにしている。
特開２００７−１９２５８２号公報
しかしながら、道路データにおいて、一般的に、車線数が変化する区間では、道路のリンクデータが正確に作成されていないことが多く、自己位置の推定、および車線番号の特定を誤るおそれがある。
本発明の目的は、上記問題に鑑み、車線数が変化する区間を走行する場合であっても、自己位置推定精度の安定化を図ることのできる自己位置推定装置を提供することにある。
本発明は上記目的を達成するために、以下の技術的手段を採用する。
本発明では、自動車に搭載される自己位置推定装置において、
自動車の周りの画像を撮影する車載カメラ（１１０）と、
自動車の状態量を検出する自車状態量センサ部（１２０）と、
衛星測位システムにより自動車の位置する緯度経度を取得する衛星測位取得部（１３０）と、
リンク（１４１）およびノード（１４２）を用いて道路を表現した地図を定義する地図データを記憶する地図データ記憶部（１４０）と、
画像、状態量、緯度経度、および地図データに基づいて、自動車の地図上における自己位置を推定する位置推定部（１５０）と、を備え、
位置推定部は、
車載カメラのセンシングに基づき、道路の車線数の増減区間を認識する車線数増減判定部（１５１）と、
車線数の増減区間が認識されると、位置推定部の前記地図データによる推定位置の重みづけを、車線数の増減区間が認識されないときよりも、小さく設定して、地図データによる推定位置を補正する位置補正部（１５２）とを有することを特徴としている。
一般的に、リンク（１４１）およびノード（１４２）を用いて道路を表現した地図データにおいて、道路の車線数の増減区間では、リンクは明確に設定されていない場合が多い。本発明では、車線数の増減区間が認識されると、位置補正部（１５２）は、位置推定部（１５０）の地図データによる推定位置の重みづけを、車線数の増減区間が認識されないときよりも、小さく設定して、地図データによる推定位置を補正する。よって、車線数の増減区間における自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。つまり、自己位置推定精度の安定化を図ることができる。
尚、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
自車両を示す側面図である。 自車両を示す平面図である。 自己位置推定装置の全体構成を示すブロック図である。 車載カメラによって無車線区間をセンシングする様子を示す説明図である。 自己位置を推定する際に、無車線区間走行中は、地図データのリンクの活用を調整（制限）することを示す説明図である。 無車線区間を認識して、自己位置の補正をするための全体の制御内容を示すフローチャートである。 無車線区間の把握信頼度に対する重みづけを示す説明図である。 第１実施形態における無車線区間の把握要領を示すフローチャートである。 図８における判定条件を示す説明図である。 第２実施形態における無車線区間の把握要領を示すフローチャートである。 図１０における判定条件を示す説明図である。 第３実施形態における無車線区間の把握要領を示すフローチャートである。 図１２における判定条件を示す説明図である。 第４実施形態における無車線区間の把握要領を示すフローチャートである。 図１４における判定条件を示す説明図である。 第５実施形態における無車線区間の把握要領を示すフローチャートである。 図１６における判定条件を示す説明図である。
以下に、図面を参照しながら本発明を実施するための複数の形態を説明する。各形態において先行する形態で説明した事項に対応する部分には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する場合がある。各形態において構成の一部のみを説明している場合は、構成の他の部分については先行して説明した他の形態を適用することができる。各実施形態で具体的に組み合わせが可能であることを明示している部分同士の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても実施形態同士を部分的に組み合せることも可能である。
（第１実施形態）
第１実施形態の自己位置推定装置１００について、図１〜図９を用いて説明する。自己位置推定装置１００は、例えば、ナビゲーションシステムが設けられた車両、あるいは自動運転機能を備える車両に搭載されている。自己位置推定装置１００は、自車両１０が実際に走行する中で、以下で説明する各種データに基づいて、地図上のどの位置、つまりどの道路のどの車線を走行しているかを推定する装置となっている。自車両１０の自己位置を推定することで、運転者に対して安全運転のための支援や、自動運転のための支援が行われるようになっている。自車両１０は、本発明の自動車に対応する。
自己位置推定装置１００は、図１〜図３に示すように、車載カメラ１１０、自車状態量センサ部１２０、衛星測位取得部１３０、地図データ記憶部１４０、および位置推定部１５０等を備えている。
車載カメラ１１０は、例えば、自車両１０のルーフ部の前方に設けられて、自車両１０の周囲（例えば、前方）の画像を撮影（センシング）するものであり、取得した画像データを位置推定部１５０に出力するようになっている。撮影される周囲の画像は、例えば、道路の白線画像であり、この白線画像から、位置推定部１５０において、道路幅、車線（レーン）幅、車線数、道路形状（直線、曲線）等の道路の特徴の推定、および道路に対する自車両１０の位置の推定ができるようになっている。
自車状態量センサ部（以下、センサ部）１２０は、自車両１０の走行時における状態量、例えば、車速およびヨーレート等を検出するものであり、検出した状態量のデータを位置推定部１５０に出力するようになっている。センサ部１２０によって検出された状態量のデータから、位置推定部１５０において、自車両１０は、例えば、直線路を走行しているのか、どの程度の曲率のカーブ路を走行しているのか、あるいは、車線から外れるような走行をしているのか、等が推定されるようになっている。
衛星測位取得部１３０は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の衛星測位システムにおける受信機であり、上空にある数個の衛星からの信号を受け取るようになっている。衛星測位取得部１３０は、取得したＧＰＳデータを、位置推定部１５０に出力するようになっている。衛星測位取得部１３０によって取得されたＧＰＳデータから、位置推定部１５０において、自車両１０の現在位置（緯度経度）が推定されるようになっている。
地図データ記憶部１４０は、地図データを保有する部位である。地図データは、図４に示すように、リンク１４１およびノード１４２を用いて道路を表現した地図を定義している。具体的には、地図データは、道路に沿う所定長さの線分として形成されたリンク１４１が、ノード１４２によって順次接続されて形成されている。道路において、車線数が増減する区間（道路の白線が明確に形成されない区間）が、無車線区間となっている。無車線区間におけるリンク１４１は、道路形状に沿って形成されたものの他、直線的に形成されたもの、あるいはレーン数に関係なく、代表的な一本の直線的なリンク１４１で形成されたもの等があり、地図データとしては、正確性が低い部位となっている。地図データ記憶部１４０における地図データは、位置推定部１５０に出力されるようになっている。
尚、地図データ記憶部１４０は、自己位置推定装置１００に設けられるものに代えて、例えば、クラウド上のサーバを活用したものとしてもよい。クラウドサーバから位置推定部１５０へ、地図データを送信することで、同様の機能を持たせることができる。
位置推定部１５０は、上記の画像データ、状態量のデータ、ＧＰＳデータ（緯度経度データ）、および地図データ等に基づいて、自車両１０の地図上における自己位置を推定する部位となっている。位置推定部１５０は、付加的な機能部として、車線数増減判定部１５１、および位置補正部１５２を有している。
車線数増減判定部１５１は、車載カメラ１１０のセンシングによって得られた画像データから、道路の車線数の増減区間、つまり無車線区間を認識する部位である（詳細後述）。
位置補正部１５２は、車線数増減判定部１５１で、車線数の増減区間が認識されると、地図データによる自車両１０の推定位置の重みづけを、車線数の増減区間が認識されないときよりも、低く設定して、地図データによる推定位置を補正する部位である（詳細後述）。
自己位置推定装置１００の構成は、以上のようになっており、以下、図４〜図９を加えて、作動および作用効果について説明する。
位置推定部１５０は、基本的に、図５に示すように、車載カメラ１１０による画像データから道路の白線を認識することで、地図データ上における白線認識推定位置を算出する。また、位置推定部１５０は、センサ部１２０による状態量データから地図データ上における状態量予測位置を算出する。また、位置推定部１５０は、衛星測位取得部１３０によるＧＰＳデータから地図データ上におけるＧＰＳ推定位置を算出する。更に、位置推定部１５０は、上記の各予測位置の共分散を求め、自車両１０の位置（どの道路のどの車線か）を推定する。
加えて、本実施形態では、図４に示すように、車線数増減判定部１５１によって、車載カメラ１１０の画像データから無車線区間を認識すると、図５に示すように、地図データ（リンク１４１）の活用を制限して（重みづけを小さくして）、地図データによる推定位置の補正を行うようにしている。つまり、無車線区間においては、地図データをあまり信用せずに、自車両１０の推定位置の補正を行う。
以下、その詳細な要領について、図６、図７を用いて説明する。図６は、無車線区間を認識して、自己位置の補正をするための全体の制御内容を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１００において、車線数増減判定部１５１は、車載カメラ１１０の画像データから白線位置とレーン数を認識する。そして、ステップＳ１１０で、無車線区間が有るか否かを判定する。ステップＳ１１０の内容については、図８のサブフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ１１０で、無車線区間が有ると判定すると、ステップＳ１２０で、地図データによる位置推定（位置補正）におけるゲイン（重みづけ）を低く設定する。つまり、無車線区間ありと判定したその信頼度が高いほど、重みづけがより小さくなるように設定する。例えば、重みづけＷｅの設定にあたっては、図７に示すように、例えば、無線車区間の判定を信頼度で表現し、シグモイド関数等を用いることができる。
そして、ステップＳ１３０で、地図データによる推定位置を補正する。尚、ステップＳ１１０で、否と判定すれば、ステップＳ１２０を実行せずに、ステップＳ１３０を実行する。
ここで、ステップＳ１１０の判定要領は、図８に示すように、ステップＳ１００の後に、車線数増減判定部１５１は、ステップＳ１１０Ａで、条件１を満たすか否かを判定する。条件１は、車載カメラ１１０の道路の白線認識により得られる道路幅（図９のＷ１、Ｗ２等）の変化量に基づき、無車線区間（車線数の増減区間）の開始位置を認識するものとなっている。具体的には、条件１は、「車線数が増加する場合、走行先の道路幅Ｗ１、Ｗ２において、道路幅Ｗ１＜道路幅Ｗ２、且つ道路幅Ｗ２＞適合定数Ｔであるか否か」、となっている。尚、車線数が減少する場合は、条件１中の不等号の向きが逆となる。
ステップＳ１１０Ａで肯定判定すると、ステップＳ１１０２で、車線数増減判定部１５１は、現在位置が、無車線区間の開始地点であると判定する。尚、ステップＳ１１０Ａで否定判定すると、無車線区間なしと判定して本フローを終了する。
一般的に、リンク１４１およびノード１４２を用いて道路を表現した地図データにおいて、道路の車線数の増減区間では、リンク１４１は明確に設定されていない場合が多い。本実施形態では、車線数増減判定部１５１によって、車線数の増減区間が認識されると、位置補正部１５２は、位置推定部１５０の地図データによる推定位置の重みづけを、車線数の増減区間が認識されないときよりも、小さく設定して、地図データによる推定位置を補正する。よって、車線数の増減区間における自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。つまり、自己位置推定精度の安定化を図ることができる。
（第２実施形態）
第２実施形態を図１０、図１１に示す。第２実施形態は、上記第１実施形態に対して、構成は同一としつつも、無車線区間の認識判定の要領を変更したものである。
図１０に示すように、ステップＳ１００の後に、車線数増減判定部１５１は、ステップＳ１１０Ｂで、条件２を満たすか否かを判定する。条件２は、車載カメラ１１０の道路の白線認識により得られる車線数（図１１のＬ１、あるいはＬ１、Ｌ２）に基づき、無車線区間（車線数の増減区間）の開始位置を認識するものとなっている。具体的には、条件２は、「車線数に変化（増加あるいは減少）があるか」、となっている。
ステップＳ１１０Ｂで肯定判定すると、ステップＳ１１０２で、車線数増減判定部１５１は、現在位置が、無車線区間の開始地点であると判定する。尚、ステップＳ１１０Ｂで否定判定すると、無車線区間なしと判定して本フローを終了する。
本実施形態においても、容易に無車線区間の有無を判定でき、無車線区間があるときに、地図データによる推定位置の重みづけを小さく設定して、地図データによる推定位置を補正することで、車線数の増減区間における自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。
（第３実施形態）
第３実施形態を図１２、図１３に示す。第３実施形態は、上記第１実施形態に対して、構成は同一としつつも、無車線区間の認識判定の要領を変更したものである。
図１２に示すように、ステップＳ１１０１で、位置推定部１５０は、自己位置、即ち、自車両１０が地図データ上のどのリンク１４１上にいるのかを推定する。
次に、車線数増減判定部１５１は、ステップＳ１１０Ｃで、条件３を満たすか否かを判定する。条件３は、位置推定部１５０により得られる自己位置と、地図データのリンク数（図１３の１、あるいは２）とに基づき、無車線区間（車線数の増減区間）の開始位置を認識するものとなっている。具体的には、条件３は、「前後のノード１４２間において、リンク１４１の数に変化（増加あるいは減少）があるか」、となっている。
ステップＳ１１０Ｃで肯定判定すると、ステップＳ１１０３で、車線数増減判定部１５１は、ノード１４２点を無車線区間の開始地点であると判定する。尚、ステップＳ１１０Ｃで否定判定すると、無車線区間なしと判定して本フローを終了する。
本実施形態においても、容易に無車線区間の有無を判定でき、無車線区間があるときに、地図データによる推定位置の重みづけを小さく設定して、地図データによる推定位置を補正することで、車線数の増減区間における自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。
（第４実施形態）
第４実施形態を図１４、図１５に示す。第４実施形態は、上記第１実施形態に対して、構成は同一としつつも、無車線区間の認識判定の要領を変更したものである。
図１４に示すように、ステップＳ１００の後に、車線数増減判定部１５１は、ステップＳ１１０Ｄで、条件４を満たすか否かを判定する。条件４は、車載カメラ１１０の道路の白線認識により得られる自車線と、その他の車線との道路形状の差分に基づき、車線数の増減区間の開始位置を認識するものとなっている。具体的には、条件４は、「Ｌ１とＬ２の道路形状が一致しているか。両道路の曲率値差分＜適合定数Ｔ１、ヨー角差分＜適合定数Ｔ２、であるか」、となっている。
ステップＳ１１０Ｄで肯定判定すると、ステップＳ１１０４で、車線数増減判定部１５１は、現在位置が、無車線区間の終了地点であると判定する。尚、ステップＳ１１０Ｄで否定判定すると、無車線区間なしと判定して本フローを終了する。
本実施形態においても、容易に無車線区間の有無を判定でき、無車線区間があるときに、地図データによる推定位置の重みづけを小さく設定して、地図データによる推定位置を補正することで、車線数の増減区間における自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。
（第５実施形態）
第５実施形態を図１６、図１７に示す。第５実施形態は、上記第１実施形態に対して、構成は同一としつつも、無車線区間の認識判定の要領を変更したものである。
図１６に示すように、ステップＳ１１０１で、位置推定部１５０は、自己位置、即ち、自車両１０が地図データ上のどのリンク１４１上にいるのかを推定する。
次に、車線数増減判定部１５１は、ステップＳ１１０Ｅで、条件５を満たすか否かを判定する。条件５は、「無車線区間終了のノード１４２を通過したか」となっている。
ステップＳ１１０Ｅで肯定判定すると、ステップＳ１１０５で、車線数増減判定部１５１は、ノード１４２点を無車線区間の終了地点であると判定する。尚、ステップＳ１１０Ｅで否定判定すると、無車線区間なしと判定して本フローを終了する。
本実施形態においても、容易に無車線区間の有無を判定でき、無車線区間があるときに、地図データによる推定位置の重みづけを小さく設定して、地図データによる推定位置を補正することで、車線数の増減区間における自己位置の推定精度が低下することを抑制できる。
１０ 自車両
１００ 自己位置推定装置
１１０ 車載カメラ
１２０ 自車状態量センサ部
１３０ 衛星測位取得部
１４０ 地図データ記憶部
１４１ リンク
１４２ ノード
１５０ 位置推定部
１５１ 車線数増減判定部
１５２ 位置補正部

Claims (5)

  1. 自動車に搭載される自己位置推定装置において、
    前記自動車の周りの画像を撮影する車載カメラ（１１０）と、
    前記自動車の状態量を検出する自車状態量センサ部（１２０）と、
    衛星測位システムにより前記自動車の位置する緯度経度を取得する衛星測位取得部（１３０）と、
    リンク（１４１）およびノード（１４２）を用いて道路を表現した地図を定義する地図データを記憶する地図データ記憶部（１４０）と、
    前記画像、前記状態量、前記緯度経度、および前記地図データに基づいて、前記自動車の地図上における自己位置を推定する位置推定部（１５０）と、を備え、
    前記位置推定部は、
    前記車載カメラのセンシングに基づき、前記道路の車線数の増減区間を認識する車線数増減判定部（１５１）と、
    前記車線数の増減区間が認識されると、前記位置推定部の前記地図データによる推定位置の重みづけを、前記車線数の増減区間が認識されないときよりも、小さく設定して、前記地図データによる推定位置を補正する位置補正部（１５２）とを有する自己位置推定装置。
  2. 前記車線数増減判定部は、
    前記車載カメラの前記道路の白線認識により得られる道路幅の変化量に基づき、前記車線数の増減区間の開始位置を認識する請求項１に記載の自己位置推定装置。
  3. 前記車線数増減判定部は、
    前記車載カメラの前記道路の白線認識により得られる車線数に基づき、前記車線数の増減区間の開始位置を認識する請求項１に記載の自己位置推定装置。
  4. 前記車線数増減判定部は、
    前記位置推定部により得られる前記自己位置と、前記地図データのリンク数とに基づき、前記車線数の増減区間の開始位置を認識する請求項１に記載の自己位置推定装置。
  5. 前記車線数増減判定部は、
    前記車載カメラの前記道路の白線認識により得られる自車線と、その他の車線との道路形状の差分に基づき、前記車線数の増減区間の開始位置を認識する請求項１に記載の自己位置推定装置。
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