JP2020008376A - 走行軌跡推定方法及び走行軌跡推定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】走行軌跡を分割して推定する場合でも、車両の走行軌跡を精度よく推定する。【解決手段】本発明の走行軌跡推定方法は、車両が走行したときに検出した走行データと、車両が走行したときに検出した車両周辺の物標を含む環境情報を取得し、走行データに基づいて走行軌跡を算出し、走行軌跡上の車両位置の中で、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に物標が存在する車両位置を検出し、検出された車両位置の車幅方向に存在する物標と、検出された車両位置の進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている場合には、検出された車両位置を分割点に設定し、分割点で走行軌跡を複数の区間に分割し、分割された複数の区間毎に走行軌跡を調整する。【選択図】図5
Description
本発明は、車両が走行した走行軌跡を推定する走行軌跡推定方法及び走行軌跡推定装置に関する。
従来から地図データを更新する方法が知られており、地図データ更新方法として特許文献1が開示されている。この特許文献1では、GPSデータとオドメトリを用いて車両の自車位置を検出し、走行時における走行軌跡を演算していた。
しかしながら、上述した従来の地図データ更新方法では、計算量を減らすために走行軌跡を分割して推定すると、分割点付近で走行軌跡の推定精度が低下してしまうという問題点があった。
そこで、本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、走行軌跡を分割して推定する場合でも、車両の走行軌跡を精度よく推定することのできる走行軌跡推定方法及び走行軌跡推定装置を提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る走行軌跡推定方法及びその装置は、車両が走行したときに検出した走行データと、車両が走行したときに検出した車両周辺の物標を含む環境情報を取得し、走行データに基づいて前記走行軌跡を算出する。そして、走行軌跡上の車両位置の中で、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に物標が存在する車両位置を検出する。この後、検出された車両位置の車幅方向に存在する物標と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている場合には、検出された車両位置を分割点に設定し、分割点で走行軌跡を複数の区間に分割し、分割された複数の区間毎に走行軌跡を調整する。
本発明によれば、走行軌跡を分割して推定する場合でも、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。
以下、本発明の一実施形態について、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詳細な説明は省略する。
[走行軌跡推定システムの構成]
図1を参照して、本実施形態に係る走行軌跡推定装置を備えた走行軌跡推定システムの構成を説明する。図1に示すように、走行軌跡推定システム100は、走行軌跡推定装置1と、GPS受信機3と、IMU(慣性計測装置)5と、カメラ7と、データベース9とを備える。この他にレーザレンジファインダーや通信機等を備えていてもよい。また、本実施形態では、走行軌跡推定システム100が車両に搭載されている場合について説明するが、走行軌跡推定装置1については車両に搭載されていなくてもよい。
図1を参照して、本実施形態に係る走行軌跡推定装置を備えた走行軌跡推定システムの構成を説明する。図1に示すように、走行軌跡推定システム100は、走行軌跡推定装置1と、GPS受信機3と、IMU(慣性計測装置)5と、カメラ7と、データベース9とを備える。この他にレーザレンジファインダーや通信機等を備えていてもよい。また、本実施形態では、走行軌跡推定システム100が車両に搭載されている場合について説明するが、走行軌跡推定装置1については車両に搭載されていなくてもよい。
GPS受信機3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地を検出し、検出したデータをデータベース9に出力する。
IMU5は、3軸のジャイロセンサと3方向の加速度計から構成され、3次元の角度(または角速度)と加速度を検出する。また、IMU5は、車輪速センサを備えていてもよい。そして、IMU5は、検出したセンサ値を用いてオドメトリを算出する。オドメトリは、車両の単位時間当たりの移動量であり、IMU5で検出されたデータや車両に搭載されたセンサ群で検出されたセンサ値を用いて算出することができる。IMU5は、検出したデータと算出したオドメトリをデータベース9に出力する。
カメラ7は、CCD(charge-coupled device)やCMOS(complementary metal oxide semiconductor)などの撮像素子を有する。カメラ7は、自車両に搭載され、自車両の周囲を撮影する。カメラ7は画像処理機能を有しており、撮影した画像から車両周囲の環境情報を検出する。環境情報には、車両周辺の物標の情報が含まれている。物標には、道路や歩道に設けられた物体が含まれており、例えば信号機や電柱、交通標識等がある。また、物標には道路の構成物である道路構造も含まれており、例えば白線や黄色線等の道路の区画線や停止線の他に道路端部や縁石、中央分離帯、ガードレール等がある。カメラ7は、検出したデータをデータベース9に出力する。
また、走行軌跡推定装置1は、車両に搭載されたセンサ群(図示せず)に接続されている。例えば、アクセルセンサ、ステアリングセンサ、ブレーキセンサ、車速センサ等に接続されて、これらのセンサ群から出力されるセンサ値を取得することができる。
データベース9は、走行データや環境情報、地図情報等を格納している。走行データは、GPS受信機3で検出された車両の位置情報と、IMU5で検出された車両の角度や加速度等と、IMU5で算出されたオドメトリを含んでいる。環境情報は、カメラ7で撮像されて検出された物標の情報を含んでいる。地図情報は、カーナビゲーション装置等に記憶されている情報であり、物標情報や施設情報などの経路案内に必要となる各種データを含んでいる。さらに、地図情報は、高精度な地図情報であり、道路や歩道に設けられた信号機や電柱、道路の車線数、道路境界線、停止線等の詳細な物標情報を含んでいる。データベース9は、走行軌跡推定装置1の要求に応じて、格納している情報を走行軌跡推定装置1へ出力する。また、データベース9は、走行軌跡の推定に必要となるその他の情報も記憶している。
尚、データベース9は、サーバから定期的に最新の地図情報を入手して、保有する地図情報を更新する。本実施形態では、地図情報として第一地図(高精度地図、車両のルート案内に用いる地図)を備えており、第一地図を補足するものとして、第二地図を備えていてもよい。この第二地図は、第一地図だけでは不完全な場合や、より詳細な地図情報が必要な場合に、車両や外部のサーバで作成される。
走行軌跡推定装置1は、車両が走行した走行軌跡を推定する。走行軌跡推定装置1は、車両が事前に走行して検出しておいた走行データをデータベース9から取得し、取得した走行データを用いて、過去に車両が走行した走行軌跡を推定する。推定された走行軌跡は、地図データを更新するために使用される。例えば、推定された走行軌跡を用いて物標の位置を計算し、この計算結果を用いて地図データに記録された物標の位置を更新する。
また、走行軌跡推定装置1は、GPS受信機3、IMU5、カメラ7、データベース9から取得したデータを処理する制御部を備えており、例えばIC、LSI等によって構成される。走行軌跡推定装置1は、これを機能的に捉えた場合、走行軌跡算出部11と、分割点設定部13と、走行軌跡分割部15と、走行軌跡調整部17に分類することができる。
尚、走行軌跡推定装置1は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、CPUを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。このような走行軌跡推定装置1の各機能は、1または複数の処理回路によって実装することができる。処理回路は、例えば電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含み、また実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路(ASIC)や従来型の回路部品のような装置も含んでいる。
走行軌跡算出部11は、車両が走行したときに検出した走行データをデータベース9から取得し、取得した走行データに基づいて、車両が走行した走行軌跡を算出する。具体的に、走行軌跡算出部11は、GPS受信機3で検出した車両位置を、単位時間当たりの移動量であるオドメトリの分だけ移動させていくことによって、車両の走行軌跡を算出する。ここで算出される走行軌跡は、時刻毎の車両位置と車両の姿勢との集合によって表される。車両の姿勢とは、車両の角度、すなわち車両の向きである。例えば、走行軌跡は、時刻ti(i=1〜n)における座標(x、y)と車両の向きθの集合によって表される。
分割点設定部13は、車両が走行したときに検出した環境情報をデータベース9から取得し、走行軌跡算出部11で算出された走行軌跡上に分割点を設定する。まず、分割点設定部13は、走行軌跡上の車両位置の中で、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に、環境情報に含まれる物標が存在する車両位置を検出する。
例えば、図2に示すように、車両位置X0の車幅方向に存在する物標として、区画線である白線20A、22Aが環境情報に含まれており、車両位置X0の進行方向に存在する物標として、停止線24Aが環境情報に含まれている。このような場合に、分割点設定部13は、車両位置X0の車幅方向と進行方向の両方に、環境情報に含まれる物標が存在すると判断して、車両位置X0を検出する。
次に、分割点設定部13は、検出された車両位置の車幅方向に存在する物標(第1物標)と、検出された車両位置の進行方向に存在する物標(第2物標)が地図情報に記録されている場合には、検出された車両位置を分割点に設定する。
例えば、図2に示すように、分割点設定部13は、地図情報において、白線20A、22Aの位置の近傍に白線が記録されているか否かを判定し、また停止線24Aの位置の近傍に停止線が記録されているか否かを判定する。この判定の結果、地図情報に白線20B、22B、停止線24Bが記録されている場合には、分割点設定部13は、検出された車両位置X0を分割点に設定する。
ここで、分割点設定部13は、設定された分割点の位置を補正する。例えば、図3に示すように、分割点設定部13は、環境情報に含まれる白線20A、22A、停止線24Aを、地図情報に記録された白線20B、22B、停止線24Bにそれぞれ合わせるように移動する。そして、白線20A、22A、停止線24Aの移動に合わせて車両位置X0を移動させて、分割点の位置を車両位置Xに補正する。
また、分割点設定部13は、車両が走行した車線と分割点が設定された車線が一致しているか否かを判定し、一致していない場合には分割点が設定された車線を補正する。走行データに含まれている車両の位置情報はGPSの位置情報であるため、GPSの誤差により分割点が誤った車線に設定されている可能性がある。そこで、分割点設定部13は、環境情報に含まれているカメラ7の画像から車両が実際に走行した車線を認識し、地図情報と照合して、車両が実際に走行した車線を検出する。そして、車両が走行した車線と分割点が設定された車線が一致していない場合には、分割点が設定された車線を正しい車線に補正する。
走行軌跡分割部15は、走行軌跡算出部11で算出された走行軌跡を、分割点設定部13で設定された分割点によって、複数の区間に分割する。例えば、図4に示すように、走行軌跡40を、分割点P1〜P6によって、複数の区間L1〜L7に分割する。
走行軌跡調整部17は、走行軌跡分割部15で分割された複数の区間毎に走行軌跡を調整し、調整された走行軌跡を走行軌跡の推定結果として出力する。具体的に、走行軌跡調整部17は、複数の区間毎に、走行軌跡が地図情報と一致するように、走行軌跡上の車両位置を最適化して調整し、調整された走行軌跡を走行軌跡の推定結果として出力する。このとき、走行軌跡調整部17は、複数の区間毎に分割点を固定して走行軌跡を調整する。すなわち、分割点に対しては、最適化による調整は行わないようにする。
例えば、走行軌跡調整部17は、環境情報として検出された白線の位置と、地図情報に記録された白線の位置の差分を求める。そして、ガウスニュートン法やLM法等の最適化手法を使用して、走行軌跡上の車両位置Xi(i=1〜n)を移動させながら繰り返し計算の中で徐々に差分が小さくなるように走行軌跡を調整する。その結果、差分が予め設定された所定値以下になると、走行軌跡調整部17は、走行軌跡の調整が収束したと判定して、調整された走行軌跡を、走行軌跡の推定結果として出力する。ただし、分割点に設定された車両位置、例えば図4の分割点P1〜P6については、最適化による調整は行わずに固定して移動させないようにする。
[走行軌跡の推定処理]
次に、図5を参照して、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1による走行軌跡の推定処理を説明する。図5は、走行軌跡の推定処理を示すフローチャートである。
次に、図5を参照して、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1による走行軌跡の推定処理を説明する。図5は、走行軌跡の推定処理を示すフローチャートである。
図5に示すように、ステップS1において、走行軌跡算出部11は、車両が走行したときに検出した走行データをデータベース9から取得する。また、分割点設定部13は、車両が走行したときに検出した環境情報と地図情報をデータベース9から取得する。
ステップS3において、走行軌跡算出部11は、ステップS1で取得した走行データに基づいて、車両が走行した走行軌跡を算出する。ここで算出される走行軌跡は、車両が過去に走行した走行軌跡であり、車両位置をオドメトリの分だけ移動させていくことによって走行軌跡を算出する。走行軌跡は、時刻毎の車両位置と車両の姿勢との集合によって表され、具体的に時刻ti(i=1〜n)における座標(x、y)と車両の向きθの集合によって表される。
ステップS5において、分割点設定部13は、ステップS3で算出された走行軌跡上の車両位置の中で、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に、環境情報に含まれる物標が存在する車両位置を検出する。
例えば、図2に示すように、車両位置X0では、環境情報に含まれる白線20A、22Aが車幅方向に存在し、環境情報に含まれる停止線24Aが進行方向に存在している。したがって、車両位置X0では、車幅方向と進行方向の両方に、環境情報に含まれる物標が存在しているので、分割点設定部13は車両位置X0を検出する。車両位置X0の他にも、分割点設定部13は、車幅方向と進行方向の両方に物標が存在する車両位置を、走行軌跡上においてすべて検出する。
このように車幅方向に物標が存在する車両位置を検出することで、分割点の車幅方向の位置を地図情報と比較して正確に設定することが可能となる。また、進行方向に物標が存在する車両位置を検出することで、分割点の進行方向の位置についても地図情報と比較して正確に設定することが可能となる。
ここで、車両位置の車幅方向に存在する物標としては縁石やガードレールであってもよいが、区画線、例えば白線が好ましい。白線は道路上に常に描かれているので、車両の車幅方向の位置を常に検出することができるためである。
また、車両位置の進行方向に存在する物標としては信号機や横断歩道であってもよいが、停止線が好ましい。信号機や標識は路肩に設置されているので、カメラ7で検出し難いが、停止線は路面上に描かれているので、カメラ7で容易に検出することが可能である。また、信号機や標識ではカメラ7が上方を撮像しなければ検出できないが、停止線は路面上を撮像していれば検出できるので、容易に検出することができる。さらに、車両は停止線の前で停止する可能性が高いので、カメラ7による停止線の検出精度は他の物標よりも高くなる。また、横断歩道の形状は縦横に複数の線があるので複雑であるが、停止線の形状はシンプルであるため、誤検出の可能性を低減することも可能である。
ステップS7において、分割点設定部13は、ステップS5で検出された車両位置の車幅方向に存在する物標と、進行方向に存在する物標が地図情報に記録されているか否かを判定する。そして、ステップS5で検出された車両位置のうち、車幅方向と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている車両位置については分割点に設定する。一方、車幅方向と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されていない車両位置については分割点に設定しない。
例えば、図2に示すように、分割点設定部13は、環境情報に含まれる白線20A、22Aを地図座標に変換し、地図情報の中に、白線20A、22Aの近傍にある白線が記録されているか否かを判定する。同様に、環境情報に含まれる停止線24Aを地図座標に変換し、地図情報の中に、停止線24Aの近傍にある停止線が記録されているか否かを判定する。この判定の結果、地図情報の中に、白線20A、22Aの近傍にある白線20B、22Bが記録され、停止線24Aの近傍にある停止線24Bが記録されている場合には、車両位置X0を分割点に設定する。一方、地図情報に白線20B、22B、停止線24Bが記録されていない場合には、ステップS5で検出された車両位置を分割点には設定しない。分割点設定部13は、ステップS5で検出されたすべての車両位置について、分割点に設定するか否かを判定する。
このように車幅方向と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている車両位置を分割点に設定することにより、地図情報に対して信頼性の高い車両位置に分割点を設定することができる。
ステップS9において、分割点設定部13は、ステップS7で設定された分割点の位置を補正する。例えば、図3に示すように、分割点設定部13は、環境情報に含まれる白線20A、22A、停止線24Aの位置を、地図情報に記録された白線20B、22B、停止線24Bの位置にそれぞれ合わせるように移動する。そして、白線20A、22A、停止線24Aの移動に合わせて車両位置X0を移動させて、分割点の位置を車両位置Xに補正する。
ステップS11において、分割点設定部13は、分割点が設定された車線と車両が走行した車線が一致しているか否かを判定する。分割点設定部13は、環境情報に含まれているカメラ7の画像から車両が走行した車線を認識し、地図情報と照合して、車両が走行した車線を検出する。そして、分割点が設定された車線と車両が走行した車線が一致しているか否かを判定し、一致していない場合にはステップS13に進み、一致している場合にはステップS15に進む。
ステップS13において、分割点設定部13は、分割点が設定された車線と車両が走行した車線が一致していないので、分割点が設定された車線を車両が走行した車線に補正する。
ステップS15において、走行軌跡分割部15は、ステップS3で算出された走行軌跡を、設定された分割点によって複数の区間に分割する。例えば、図4に示すように、走行軌跡40を、分割点P1〜P6によって、複数の区間L1〜L7に分割する。
ステップS17において、走行軌跡調整部17は、ステップS15で分割された複数の区間毎に走行軌跡を調整する。具体的に、走行軌跡調整部17は、複数の区間毎に、走行軌跡が地図情報と一致するように、走行軌跡上の車両位置を最適化して調整し、調整が収束したか否かを判定する。
例えば、走行軌跡調整部17は、環境情報として検出された白線の位置と、地図情報に記録された白線の位置の差分を求める。そして、ガウスニュートン法やLM法等の最適化手法を使用して、走行軌跡上の車両位置Xi(i=1〜n)を移動させながら繰り返し計算の中で徐々に差分が小さくなるように走行軌跡を調整する。この後、走行軌跡調整部17は、差分が予め設定された所定値以下になるまで走行軌跡の調整を繰り返し行い、差分が予め設定された所定値以下になると、走行軌跡の調整が収束したと判定して、調整された走行軌跡を、走行軌跡の推定結果として出力する。
尚、走行軌跡調整部17は、走行軌跡を調整する際に、複数の区間毎に分割点を固定して走行軌跡を調整する。すなわち、分割点については、最適化による調整は行わないようにする。例えば、図4の分割点P1〜P6については、最適化による調整は行わないので、移動させずに固定して走行軌跡の調整を行う。
こうして、調整された走行軌跡が走行軌跡の推定結果として出力されると、本実施形態に係る走行軌跡の推定処理を終了する。
[実施形態の効果]
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1では、走行データに基づいて車両が走行した走行軌跡を算出し、走行軌跡上の車両位置の中で、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に、環境情報に含まれる物標が存在する車両位置を検出する。そして、検出された車両位置の車幅方向に存在する物標と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている場合には、検出された車両位置を分割点に設定し、分割点で走行軌跡を複数の区間に分割し、この複数の区間毎に車両が走行した走行軌跡を調整する。これにより、分割点を地図情報に対して正確に設定することができるので、走行軌跡を分割して推定する場合でも、分割点付近で走行軌跡の推定精度が低下することを防止し、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1では、走行データに基づいて車両が走行した走行軌跡を算出し、走行軌跡上の車両位置の中で、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に、環境情報に含まれる物標が存在する車両位置を検出する。そして、検出された車両位置の車幅方向に存在する物標と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている場合には、検出された車両位置を分割点に設定し、分割点で走行軌跡を複数の区間に分割し、この複数の区間毎に車両が走行した走行軌跡を調整する。これにより、分割点を地図情報に対して正確に設定することができるので、走行軌跡を分割して推定する場合でも、分割点付近で走行軌跡の推定精度が低下することを防止し、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。
また、車両位置の車幅方向と進行方向の両方に物標が存在する車両位置を検出するので、分割点の車幅方向の位置と進行方向の位置を地図情報と比較して正確に設定することができる。さらに、車両位置の車幅方向に存在する物標と進行方向に存在する物標が地図情報に記録されている車両位置を分割点に設定するので、地図情報に対して信頼性の高い車両位置に分割点を設定することができる。
また、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1では、車両位置の車幅方向に存在する物標が区画線であり、車両位置の進行方向に存在する物標が停止線である車両位置を検出する。これにより、区画線は道路上に常に描かれているので、車両の車幅方向の位置を常に検出することができる。また、停止線は容易に検出することができ、カメラによる停止線の検出精度も他の物標よりも高くすることができる。さらに、誤検出の可能性を低減することも可能である。
また、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1では、分割された複数の区間毎に分割点を固定して車両が走行した走行軌跡を調整する。これにより、走行軌跡を調整する計算において、自由度を減らすことができるので、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。また、分割点は地図情報に対して正確に設定されているので、分割点を固定することで、走行軌跡の推定精度を向上させることができる。
さらに、本実施形態に係る走行軌跡推定装置1では、車両が走行した車線と、分割点が設定された車線が一致しているか否かを判定し、一致していない場合には分割点が設定された車線を補正する。これにより、GPSによる位置情報が1車線分ずれていた場合でも、正しい車線上に分割点を補正することができるので、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。
尚、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
1 走行軌跡推定装置
3 GPS受信機
5 IMU(慣性計測装置)
7 カメラ
9 データベース
11 走行軌跡算出部
13 分割点設定部
15 走行軌跡分割部
17 走行軌跡調整部
100 走行軌跡推定システム
3 GPS受信機
5 IMU(慣性計測装置)
7 カメラ
9 データベース
11 走行軌跡算出部
13 分割点設定部
15 走行軌跡分割部
17 走行軌跡調整部
100 走行軌跡推定システム
Claims (5)
- 車両が走行した走行軌跡を推定する走行軌跡推定装置の走行軌跡推定方法であって、
前記車両が走行したときに検出した走行データと、前記車両が走行したときに検出した前記車両周辺の物標を含む環境情報を取得し、
前記走行データに基づいて前記走行軌跡を算出し、
前記走行軌跡上の車両位置の中で、前記車両位置の車幅方向と進行方向の両方に、前記物標が存在する前記車両位置を検出し、
前記検出された車両位置の車幅方向に存在する前記物標である第1物標と、前記検出された車両位置の進行方向に存在する前記物標である第2物標が地図情報に記録されている場合には、前記検出された車両位置を分割点に設定し、
前記分割点で前記走行軌跡を複数の区間に分割し、
前記分割された複数の区間毎に前記走行軌跡を調整することを特徴とする走行軌跡推定方法。 - 前記第1物標が区画線であり、前記第2物標が停止線である前記車両位置を検出することを特徴とする請求項1に記載の走行軌跡推定方法。
- 前記分割された複数の区間毎に前記分割点を固定して、前記走行軌跡を調整することを特徴とする請求項1または2に記載の走行軌跡推定方法。
- 前記車両が走行した車線と、前記分割点が設定された車線が一致しているか否かを判定し、一致していない場合には前記分割点が設定された車線を補正することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の走行軌跡推定方法。
- 車両が走行した走行軌跡を推定する制御部を備えた走行軌跡推定装置であって、
前記制御部は、
前記車両が走行したときに検出した走行データと、前記車両が走行したときに検出した前記車両周辺の物標を含む環境情報を取得し、
前記走行データに基づいて前記走行軌跡を算出し、
前記走行軌跡上の車両位置の中で、前記車両位置の車幅方向と進行方向の両方に、前記物標が存在する車両位置を検出し、
前記検出された車両位置の車幅方向に存在する前記物標である第1物標と、前記検出された車両位置の進行方向に存在する前記物標である第2物標が地図情報に記録されている場合には、前記検出された車両位置を分割点に設定し、
前記分割点で前記走行軌跡を複数の区間に分割し、
前記分割された複数の区間毎に前記走行軌跡を調整することを特徴とする走行軌跡推定装置。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7396308B2 (ja) | 2021-01-28 | 2023-12-12 | トヨタ自動車株式会社 | 走行軌跡推定システム、走行軌跡推定プログラム、及び走行軌跡推定方法 |
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2018
- 2018-07-05 JP JP2018128395A patent/JP2020008376A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7396308B2 (ja) | 2021-01-28 | 2023-12-12 | トヨタ自動車株式会社 | 走行軌跡推定システム、走行軌跡推定プログラム、及び走行軌跡推定方法 |
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