JP2020020690A - 自車位置推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車位置の推定精度の向上を図ることができる自車位置推定装置を提供する。【解決手段】車両の外部センサで検出した道路の区画線の候補点と地図情報から得られる地図区画線とのマッチングにより車両の地図上の位置である自車位置を推定する自車位置推定装置１００であって、候補点のうち予め決められた区画線形成条件により選別された候補点である選別候補点から検出区画線を取得する検出区画線取得部１４と、検出区画線を含む範囲であって、検出区画線に沿って延在する予め設定された幅の絞り込み範囲を設定する絞り込み範囲設定部１５と、候補点のうち絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とのマッチングにより自車位置を推定する自車位置推定部１６と、を備える。【選択図】図３

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２０１５−１９４３９７号公報が知られている。この公報に記載の車両位置検出装置は、地図情報に含まれる複数の地図線分（車線の区画線など）の位置情報と、車両のカメラにより撮像された車両周囲の撮像画像から検出して鳥瞰変換等を行なった複数の線分の位置とに基づいて地図線分と撮像された線分との対応する組を求め、対応する地図線分の位置情報と撮像画像から得られた線分の位置とが一致するように車両の予測位置（自車位置）の更新を行う。

特開２０１５−１９４３９７号公報

ところで、車両のカメラの撮像画像などから車両周囲の区画線の候補点（区画線に対応する検出点）を検出する場合、道路沿いの縁石などが誤って候補点として検出されることでノイズが含まれる。ノイズとなる候補点と地図上の区画線とが誤ってマッチングされると、自車位置の推定精度が大きく低下するため問題がある。

そこで、本技術分野では、自車位置の推定精度の向上を図ることができる自車位置推定装置を提供することが望まれている。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、車両の外部センサで検出した道路の区画線の候補点と地図情報から得られる地図区画線とのマッチングにより車両の地図上の位置である自車位置を推定する自車位置推定装置であって、候補点のうち予め決められた区画線形成条件により選別された候補点である選別候補点から検出区画線を取得する検出区画線取得部と、検出区画線を含む範囲であって、検出区画線に沿って延在する予め設定された幅の絞り込み範囲を設定する絞り込み範囲設定部と、候補点のうち絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とのマッチングにより自車位置を推定する自車位置推定部と、を備える。

以上説明したように、本発明の一態様によれば、自車位置の推定精度の向上を図ることができる。

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。 （ａ）車両前方の路面状況の一例を示す図である。（ｂ）道路の区画線の候補点を検出した場合を示す図である。 （ａ）検出区画線及び絞り込み範囲を説明するための図である。（ｂ）候補点の絞り込みを説明するための図である。 自車位置推定装置の自車位置推定処理の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に示す本実施形態に係る自車位置推定装置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、自車両の周囲の道路の区画線を検出して地図情報から得られる地図区画線とのマッチングを行うことで自車位置の推定を行う。

［自車位置推定装置の構成］
図１に示すように、11.0pt;font-family:"ＭＳ 明朝","serif"'>自車位置推定装置１００は、システムを統括的に管理するＥＣＵlang=EN-US>[Electronic Control Unit]１０を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭlang=EN-US>[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、ＣＡＮ［lang=EN-US>Controller Area Network］通信回路などを有する電子制御ユニットである。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。ＥＣＵ１０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。

ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ受信部１、外部センサ２、内部センサ３、及び地図データベース４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、検出結果を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。

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。地図情報には、地図上における道路の区画線（地図区画線）の位置情報が含まれている。地図情報には、区画線の線幅が含まれていてもよい。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。

次に、ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ１０は、測定位置認識部１１、地図区画線取得部１２、候補点検出部１３、検出区画線取得部１４、絞り込み範囲設定部１５、及び自車位置推定部１６を有する。

測定位置認識部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。測定位置認識部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、測定位置認識部１１は、内部センサ３の検出結果に基づいて、いわゆるオドメトリにより測定位置を修正してもよい。

地図区画線取得部１２は、測定位置認識部１１の取得した自車両の測定位置と地図データベース４の地図情報とに基づいて、地図上で自車両の周囲に存在する道路上の区画線である地図区画線の位置情報を取得する。自車両の周囲は、例えば地図上で自車両の測定位置から一定距離内の範囲とすることができる。地図区画線取得部１２は、地図上で自車両の前方の範囲の地図区画線の位置情報のみを取得してもよい。地図区画線取得部１２は、測定位置認識部１１の取得した自車両の測定位置に代えて、後述する自車位置推定部１６において前回に推定された自車位置を用いてもよい。

候補点検出部１３は、外部センサ２の検出結果（レーダセンサの検出結果及び／又はカメラの撮像画像）に基づいて、自車両の周囲の道路の区画線の候補点を検出する。道路の区画線の候補点とは、道路の区画線に対応する検出点である。検出点には、レーダセンサによる区画線の検出点（反射点）又はカメラの撮像画像に対する画像処理により検出された区画線の検出点が含まれる。候補点検出部１３は、通常、道路の区画線に対応する候補点を点群として検出する。候補点の点群を候補点群と称する。

候補点検出部１３は、例えば、レーダセンサの検出結果から、道路に沿って並ぶように検出された点群を構成する検出点を道路の区画線の候補点として検出する。また、候補点検出部１３は、例えばカメラの撮像画像から、画素の輝度などに基づいて検出点を検出する。検出点は、一定値以上の輝度を有する検出点のうち道路に沿って並ぶように検出された点群を構成する点としてもよい。その他、候補点検出部１３は、周知の手法（各種の白線認識技術、画像処理技術など）により道路の区画線の候補点を検出することができる。

ここで、図２（ａ）は、車両前方の路面状況の一例を示す図である。図２（ａ）に、自車両の走行する走行車線Ｒ１、走行車線Ｒ１と右方向で隣接する第１の隣接車線Ｒ２、第１の隣接車線Ｒ２と右方向で隣接する第２の隣接車線Ｒ３を示す。また、走行車線Ｒ１の左側の区画線Ｌａ、走行車線Ｒ１と第１の隣接車線Ｒ２との間の区画線Ｌｂ、第１の隣接車線Ｒ２と第２の隣接車線Ｒ３との間の区画線Ｌｃ、第２の隣接車線Ｒ３の右側の区画線Ｌｄ、区画線Ｌａより左側に位置する道路沿いの縁石Ｗを示す。

図２（ａ）において、区画線Ｌａは、実線の区画線であるが線が掠れた状態となっている。区画線Ｌｂは、二重線の区画線である。区画線Ｌｃは、破線として形成されている区画線である。

図２（ｂ）は、道路の区画線の候補点を検出した場合を示す図である。図２（ｂ）に、区画線Ｌａに対応する候補点群Ｋａ、区画線Ｌｂに対応する候補点群Ｋｂ、区画線Ｌｃに対応する候補点群Ｋｃ、及び縁石Ｗに対応する候補点群Ｋｗを示す。

図２（ｂ）に示すように、候補点検出部１３は、外部センサ２の検出結果に基づいて、撮像画像から道路の区画線の候補点を検出する。この場合において、候補点検出部１３は、擦れた区画線Ｌａに対応する候補点群Ｋａを上手く検出できず、一方で縁石Ｗに対応する候補点群Ｋｗ（ノイズ）を多く検出してしまっている。このように、従来の道路の区画線の候補点の検出においては、区画線以外の縁石などを誤って候補点として検出してしまい、ノイズを多く含む場合がある。

検出区画線取得部１４は、まず、自車両の走行道路が複雑道路形状であるか否かを判定する。複雑道路形状とは、検出区画線の誤検出が生じやすい道路形状として予め定められた道路形状である。複雑道路形状には、分岐又は合流のある道路形状及び急カーブの道路形状が含まれる。

検出区画線取得部１４は、測定位置認識部１１の取得した自車両の測定位置と地図データベース４の地図情報とに基づいて、自車両の走行道路が複雑道路形状であるか否かを判定する。検出区画線取得部１４は、測定位置認識部１１の取得した自車両の測定位置に代えて、後述する自車位置推定部１６において前回に推定された自車位置を用いてもよい。検出区画線取得部１４は、外部センサ２の検出結果から、自車両の周囲の道路形状を認識することで、自車両の走行道路が複雑道路形状であるか否かを判定してもよい。

検出区画線取得部１４は、自車両の走行道路が複雑道路形状ではないと判定した場合、候補点検出部１３の検出した道路の区画線の候補点に基づいて、候補点のうち予め決められた区画線形成条件を満たす選別候補点を選別する。区画線形成条件とは、候補点の中から区画線に対応する選別候補点を選別するための条件である。すなわち、本実施形態に係る自車位置推定装置１００では、候補点の検出後に、改めて区画線形成条件を満たす選別候補点の選別を行う。

区画線形成条件としては、候補点群の連続性、車線幅方向における候補点群の端部の間隔、車両の左右で対となる候補点群の間隔などを用いることができる。具体的に、検出区画線取得部１４は、候補点群の連続する長さが長いほど、当該候補点群を構成する候補点の評価値を高い値とする。評価値は、当該候補点が実際に道路の区画線に対応する点である確率の高さを表わす。検出区画線取得部１４は、候補点群の連続する長さが長いほど、当該候補点群を構成する候補点に高い評価値を加算する。検出区画線取得部１４は、車線幅方向における候補点群の端部の間隔が予め決められた区画線の線幅（例えば交通規則で定められた線幅）に近いほど、当該候補点群を構成する候補点に高い評価値を加算する。検出区画線取得部１４は、車両の左右で対となる候補点群の間隔が地図上の車線幅に近いほど、当該候補点群を構成する候補点に高い評価値を加算する。検出区画線取得部１４は、候補点のうち、評価値が予め設定された選別閾値以上の候補点を選別候補点として選別する。

なお、検出区画線取得部１４は、必ずしも評価値を演算する必要はない。また、検出区画線取得部１４は、必ずしも連続性、車線幅方向における候補点群の端部の間隔、車両の左右に位置する候補点群の対の間隔を全て考慮する必要はない。検出区画線取得部１４は、一定の長さ以上に連続している候補点群を構成する候補点について、区画線形成条件を満たす候補点として選別候補点に選別してもよい。

同様に、検出区画線取得部１４は、車線幅方向における候補点群の端部の間隔が予め決められた区画線の線幅に対応する範囲となっている候補点群を構成する候補点について、区画線形成条件を満たす候補点として選別候補点に選別してもよい。予め決められた区画線の線幅に対応する範囲とは、一例として、交通規則で定められた線幅を中央値とした一定の範囲とすることができる。検出区画線取得部１４は、車両の左右に位置する候補点群の対の間隔が地図上の車線幅に対応する範囲である候補点群について、区画線形成条件を満たす候補点として選別候補点に選別してもよい。地図上の車線幅に対応する範囲は、一例として、地図情報に含まれる自車両の走行車線の車線幅を中央値とした一定の範囲とすることができる。

検出区画線取得部１４は、選別した選別候補点に基づいて、検出区画線を取得する。検出区画線とは、外部センサ２の検出結果から得られた区画線である。検出区画線取得部１４は、例えば選別候補点に沿って連続線を生成することで検出区画線を生成する。このような検出区画線の取得には、特開平７-２８２２６８号公報や特開２００３−３０８５３４号公報に記載の技術を用いることができる。検出区画線取得部１４は、自車両を基準として検出区画線の位置を認識する。検出区画線取得部１４は、検出区画線の幅を固定値としてもよく、選別候補点群から検出区画線の幅を決めてもよい。

図３（ａ）は、検出区画線及び絞り込み範囲を説明するための図である。図３（ａ）に、区画線Ｌａの候補点群Ｋａから取得された検出区画線Ｄａ、区画線Ｌｂの候補点群Ｋｂから取得された検出区画線Ｄｂ、絞り込み範囲Ｅａ、及び絞り込み範囲Ｅｂを示す。絞り込み範囲Ｅａ及び絞り込み範囲Ｅｂについては後述する。図３（ａ）に示す状況において、検出区画線取得部１４は、候補点群Ｋａ及び候補点群Ｋｂを構成する候補点を選別候補点として選別する。検出区画線取得部１４は、選別した選別候補点に基づいて検出区画線Ｄａ，Ｄｂを取得する。

絞り込み範囲設定部１５は、まず、検出区画線の信頼度を演算する。絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線取得部１４が検出区画線を連続して取得できている場合、連続している時間が長いほど検出区画線の信頼度を高い値として演算する。絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線取得部１４が一定時間（例えば１０フレーム）以上の間、検出区画線を連続して取得できている場合に、検出区画線を一定時間以上連続して取得できていない場合と比べて、信頼度を高い値として演算してもよい。絞り込み範囲設定部１５は、その他の手法により、検出区画線の信頼度を演算してもよい。

絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線の信頼度を演算した場合、検出区画線の信頼度が予め設定された信頼度閾値以上であるか否かを判定する。なお、絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線取得部１４が一定時間以上の間、検出区画線を連続して取得できている場合、信頼度が信頼度閾値以上であると判定してもよい。

絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線の信頼度が信頼度閾値以上であると判定した場合、検出区画線取得部１４の取得した検出区画線に基づいて、候補点を絞り込むための絞り込み範囲を設定する。絞り込み範囲は、検出区画線を含む範囲である。絞り込み範囲設定部１５は、例えば、検出区画線を中心として車線幅方向に予め設定された幅を有する範囲として絞り込み範囲を設定する。絞り込み範囲は、検出区画線に沿って延在する範囲である。

図３（ｂ）に示す状況において、絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線取得部１４の取得した検出区画線Ｄａ，Ｄｂに基づいて、検出区画線Ｄａを含む絞り込み範囲Ｅａ及び検出区画線Ｄｂを含む絞り込み範囲Ｅｂを設定する。

なお、絞り込み範囲設定部１５は、実際の路面上で予め設定された幅の範囲として絞り込み範囲を設定してもよく、撮像画像上において予め設定された幅の範囲として設定してもよい。絞り込み範囲は、必ずしも検出区画線を中心とする範囲である必要はなく、検出区画線が自車両側又は自車両から離れる側に偏って位置している範囲であってもよい。

絞り込み範囲の幅は、地図情報に含まれる区画線の線幅に応じて設定されてもよく、地図情報に含まれる区画線の線幅に予め定められたマージン（例えば２０％程度のマージン）を設けた幅としてもよい。また、絞り込み範囲の幅は、検出区画線取得部１４で取得した検出区画線の幅としてもよく、検出区画線の幅に予め定められたマージン（例えば２０％程度のマージン）を設けた幅としてもよい。

自車位置推定部１６は、候補点検出部１３の検出した道路の区画線の候補点と地図区画線取得部１２の取得した自車両の周囲の地図区画線とのマッチングにより、自車両の地図上の位置である自車位置を推定する。

自車位置推定部１６は、検出区画線取得部１４により自車両の走行道路が複雑道路形状であると判定された場合、又は、絞り込み範囲設定部１５により検出区画線の信頼度が信頼度閾値以上ではないと判定された場合、絞り込みを行うことなく、道路の区画線の候補点と地図区画線とのマッチングにより、自車両の地図上の位置である自車位置を推定する。自車位置推定部１６は、例えば、候補点と地図区画線とが最も一致するときの自車両の地図上の位置を自車位置として推定する。

自車位置推定部１６は、検出区画線取得部１４により自車両の走行道路が複雑道路形状ではないと判定され、且つ、絞り込み範囲設定部１５により検出区画線の信頼度が信頼度閾値以上であると判定された場合、絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とのマッチングにより自車位置を推定する。

具体的に、自車位置推定部１６は、候補点検出部１３の検出した候補点の中から、絞り込み範囲設定部１５の設定した絞り込み範囲内の候補点を絞り込む。ここで、図３（ｂ）は、候補点の絞り込みを説明するための図である。図３（ｂ）に示す状況において、自車位置推定部１６は、候補点群Ｋａ、候補点群Ｋｂ、候補点群Ｋｃ、候補点群Ｋｗの中から、絞り込み範囲Ｅａ内の候補点と絞り込み範囲Ｅｂ内の候補点を絞り込む。これにより、縁石Ｗに起因して誤って検出された候補点群Ｋｗを地図区画線とのマッチングに用いることを避けることができる。なお、絞り込みは、重み付けによって行ってもよく、絞り込み範囲内の候補点を絞り込み範囲外の候補点と比べて重みを高くすることで区別してもよい。

自車位置推定部１６は、必ずしも候補点群Ｋａの全てを絞り込み後の候補点として採用する必要はなく、候補点群Ｋａを構成する候補点のうち絞り込み範囲Ｅａから外れた候補点を採用せず、絞り込み範囲Ｅａ内の候補点のみ採用する。候補点群Ｋｂにおいても同様である。

自車位置推定部１６は、絞り込み範囲Ｅａ内の候補点及び絞り込み範囲Ｅｂ内の候補点と、地図区画線取得部１２の取得した自車両の周囲の地図区画線とをマッチングさせることで、自車両の地図上の位置である自車位置を推定する。自車位置推定部１６は、例えば、絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とが最も一致するときの自車両の地図上の位置を自車位置として推定する。自車位置推定のマッチングの手法は、上記に限定されず、自車位置推定のマッチングとして周知の手法を採用することができる。

[自車位置推定装置の処理]
続いて、本実施形態に係る自車位置推定装置１００の自車位置推定処理について図４を参照して説明する。図４は、自車位置推定装置の自車位置推定処理の例を示すフローチャートである。自車位置推定処理は、例えば自車両の走行中に実行される。なお、測定位置認識部１１による自車両の測定位置の取得は適宜行われているものとする。

図４に示すように、自車位置推定装置１００のＥＣＵ１０は、Ｓ１０として、地図区画線取得部１２による地図区画線の取得を行う。地図区画線取得部１２は、測定位置認識部１１の取得した自車両の測定位置と地図データベース４の地図情報とに基づいて、自車両の周囲の地図区画線の位置情報を取得する。その後、ＥＣＵ１０はＳ１２に移行する。

Ｓ１２において、ＥＣＵ１０は、候補点検出部１３による道路の区画線の候補点の検出を行う。候補点検出部１３は、外部センサ２の検出結果（レーダセンサの検出結果及び／又はカメラの撮像画像）に基づいて、自車両の周囲の道路の区画線の候補点を検出する。その後、ＥＣＵ１０はＳ１４に移行する。

Ｓ１４において、ＥＣＵ１０は、検出区画線取得部１４により自車両の走行道路が複雑道路形状であるか否かを判定する。検出区画線取得部１４は、例えば測定位置認識部１１の取得した自車両の測定位置と地図データベース４の地図情報とに基づいて、自車両の走行道路が複雑道路形状であるか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、走行道路が複雑道路形状ではないと判定された場合（Ｓ１４：ＮＯ）、Ｓ１６に移行する。ＥＣＵ１０は、走行道路が複雑道路形状であると判定された場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、Ｓ２０に移行する。

Ｓ１６において、ＥＣＵ１０は、検出区画線取得部１４により検出区画線を検出する。検出区画線取得部１４は、候補点検出部１３の検出した道路の区画線の候補点に基づいて、候補点のうち予め決められた区画線形成条件を満たす選別候補点を選別し、選別した選別候補点に基づいて検出区画線を取得する。その後、ＥＣＵ１０はＳ１８に移行する。

Ｓ１８において、ＥＣＵ１０は、絞り込み範囲設定部１５により検出区画線の信頼度が信頼度閾値以上であるか否かを判定する。絞り込み範囲設定部１５は、検出区画線取得部１４が検出区画線を連続して取得できている場合、連続している時間が長いほど検出区画線の信頼度を高い値として演算する。ＥＣＵ１０は、検出区画線の信頼度が信頼度閾値以上であると判定されなかった場合（Ｓ１８：ＮＯ）、Ｓ２０に移行する。ＥＣＵ１０は、検出区画線の信頼度が信頼度閾値以上であると判定された場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、Ｓ２２に移行する。

Ｓ２０において、ＥＣＵ１０は、自車位置推定部１６によって道路の区画線の候補点と地図区画線とのマッチングによる自車位置の推定を行う。ここでは、自車位置推定部１６は、候補点の絞り込みを行うことなく、道路の区画線の候補点と地図区画線とのマッチングにより自車位置の推定を行う。その後、ＥＣＵ１０は今回の処理を終了する。

Ｓ２２において、ＥＣＵ１０は、自車位置推定部１６によって絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とのマッチングによる自車位置の推定を行う。自車位置推定部１６は、候補点検出部１３の検出した候補点の中から絞り込み範囲設定部１５の設定した絞り込み範囲内の候補点を絞り込む。自車位置推定部１６は、絞り込み範囲Ｅａ内の候補点及び絞り込み範囲Ｅｂ内の候補点と、地図区画線取得部１２の取得した自車両の周囲の地図区画線とをマッチングさせることで、自車両の地図上の位置である自車位置を推定する。その後、ＥＣＵ１０は今回の処理を終了する。

[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、自車両の外部センサ２で検出した道路の区画線の候補点のうち、予め決められた区画線形成条件により選別された候補点である選別候補点から検出区画線を取得し、検出区画線を含む範囲であって検出区画線に沿って延在する予め設定された幅の絞り込み範囲を設定し、絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とのマッチングにより自車位置を推定する。

自車位置推定装置１００では、候補点の検出と比べて、検出区画線取得部１４による検出区画線は縁石Ｗなどのノイズが含まれにくいと言う利点を有している一方で、複雑道路形状などでは検出区画線の精度を保つことが難しい場合があることから、検出区画線を用いて絞り込み範囲を設定し、絞り込み範囲内の候補点と地図区画線とをマッチングさせる。これにより、自車位置推定装置１００では、誤って候補点として検出された縁石Ｗなどをノイズとして除外することができ、自車位置の推定精度の向上を図ることができる。

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。

検出区画線は、連続線に限られず、点群であってもよい。選別候補点の点群のうち道路に沿って延在する方向に並ぶ点群を検出区画線として扱ってもよい。また、検出区画線取得部１４は必ずしも走行道路が複雑道路形状であるか否かを判定する必要はない。検出区画線取得部１４は走行道路の形状に関わらず、常に検出区画線を取得してもよい。

絞り込み範囲設定部１５は必ずしも検出区画線の信頼度を演算する必要はなく、検出区画線の信頼度が予め設定された信頼度閾値以上であるか否かを判定する必要はない。絞り込み範囲設定部１５は、常に検出区画線に基づいて絞り込み範囲を設定してもよい。

自車位置推定部１６は、検出区画線取得部１４が走行道路の形状の判定を行わず、絞り込み範囲設定部１５が検出区画線の信頼度の判定を行わない場合には、常に、絞り込み範囲内の候補点への絞り込みを行う態様であってもよい。すなわち、自車位置推定部１６は、絞り込みを行わずに候補点と地図区画線とのマッチングによる自車位置の推定を行わなくてもよい。

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、１０…ＥＣＵ、１１…測定位置認識部、１２…地図区画線取得部、１３…候補点検出部、１４…検出区画線取得部、１５…絞り込み範囲設定部、１６…自車位置推定部、１００…自車位置推定装置。

Claims (1)

1. 車両の外部センサで検出した道路の区画線の候補点と地図情報から得られる地図区画線とのマッチングにより前記車両の地図上の位置である自車位置を推定する自車位置推定装置であって、
   前記候補点のうち予め決められた区画線形成条件により選別された前記候補点である選別候補点から検出区画線を取得する検出区画線取得部と、
   前記検出区画線を含む範囲であって、前記検出区画線に沿って延在する予め設定された幅の絞り込み範囲を設定する絞り込み範囲設定部と、
   前記候補点のうち前記絞り込み範囲内の前記候補点と前記地図区画線とのマッチングにより前記自車位置を推定する自車位置推定部と、
   を備える、自車位置推定装置。

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