JP2022137534A - 地図生成装置および車両位置認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】地図のデータ量を十分に低減する。
【解決手段】地図生成装置５０は、走行中の自車両の周囲の状況を検出するカメラ１ａと、カメラ１ａにより取得された撮像画像に基づいて道路の区画線を認識する区画線認識部１４１と、区画線認識部１４１により区画線が認識されている間、認識された区画線に基づいて第１地図を生成する第１地図生成部１７１と、撮像画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点を用いて第２地図を生成する第２地図生成部１７２と、を備える。第２地図生成部１７２は、区画線認識部１４１により区画線が認識されている間に生成された第２地図のうち、自車両から所定距離以上後方の位置に対応する前記第２地図を削除する。
【選択図】図２

Description

本発明は、地図を生成する地図生成装置および地図生成装置により生成された地図を用いて自車両の位置を認識する車両位置認識装置に関する。

この種の装置として、従来、複数の地点に対応する部分地図を１つの地図座標上に配置して全体地図を生成するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１記載の装置では、互いに重複する部分地図が存在するとき相対的に古い部分地図を記憶部から削除することで地図のデータ量を低減する。

特開２０２０－１３５５７９号公報

しかしながら、地図の精度が高くなるにつれて、また、地図の対象領域が拡大されるにつれて地図自体のデータ量は増大する。したがって、特許文献１記載の装置のように重複する部分地図を削除するようにしただけでは、地図のデータ量を十分に低減できない可能性がある。

本発明の一態様である地図生成装置は、自車両の位置の取得に用いられる地図を生成する地図生成装置であって、走行中の自車両の周囲の状況を検出する車載検出器と、車載検出器により取得された検出データに基づいて道路の区画線を認識する区画線認識部と、区画線認識部により区画線が認識されている間、認識された区画線に基づいて第１地図を生成する第１地図生成部と、検出データから特徴点を抽出し、抽出された特徴点を用いて第２地図を生成する第２地図生成部と、を備える。第２地図生成部は、区画線認識部により区画線が認識されている間に生成された第２地図のうち、自車両から所定距離以上後方の位置に対応する第２地図を削除する。

本発明の他の態様である車両位置認識装置は、上記の地図生成装置と、走行中の自車両の位置を認識する位置認識部と、を備える。位置認識部１３１は、区画線認識部１４１により区画線が認識されるとき、検出データと第１地図とに基づいて第１地図上の自車両の位置を認識し、区画線認識部１４１により区画線が認識されないとき、検出データと第２地図とに基づいて第２地図上の自車両の位置を認識する。

本発明によれば、地図のデータ量を十分に低減することができる。

本発明の実施形態に係る車両制御システムの全体構成を概略的に示すブロック図。 本発明の実施形態に係る地図生成装置を有する車両位置認識装置の要部構成を示すブロック図。 自車両が環境地図を生成しながら道路を走行する様子を示す図。 自車両が図３Ａの地点を自動運転モードで走行する様子を示す図。 図２のコントローラのＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャート。 図４の処理により生成された地図に基づいて自車両が自動運転モードで走行する様子を示す図。

以下、図１～図５を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る地図生成装置は、自動運転機能を有する車両、すなわち自動運転車両に適用することができる。なお、本実施形態に係る地図生成装置が適用される車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。自車両は、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードでの走行だけでなく、ドライバの運転操作による手動運転モードでの走行も可能である。

まず、自動運転に係る概略構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る地図生成装置を有する車両制御システム１００の全体構成を概略的に示すブロック図である。図１に示すように、車両制御システム１００は、コントローラ１０と、コントローラ１０にそれぞれ通信可能に接続された外部センサ群１と、内部センサ群２と、入出力装置３と、測位ユニット４と、地図データベース５と、ナビゲーション装置６と、通信ユニット７と、走行用のアクチュエータＡＣとを主に有する。

外部センサ群１は、自車両の周辺情報である外部状況を検出する複数のセンサ（外部センサ）の総称である。例えば外部センサ群１には、自車両の全方位の照射光に対する散乱光を測定して自車両から周辺の障害物までの距離を測定するライダ、電磁波を照射し反射波を検出することで自車両の周辺の他車両や障害物等を検出するレーダ、自車両に搭載され、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有して自車両の周辺（前方、後方および側方）を撮像するカメラなどが含まれる。

内部センサ群２は、自車両の走行状態を検出する複数のセンサ（内部センサ）の総称である。例えば内部センサ群２には、自車両の車速を検出する車速センサ、自車両の前後方向の加速度および左右方向の加速度（横加速度）をそれぞれ検出する加速度センサ、走行駆動源の回転数を検出する回転数センサ、自車両の重心の鉛直軸回りの回転角速度を検出するヨーレートセンサなどが含まれる。手動運転モードでのドライバの運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングホイールの操作等を検出するセンサも内部センサ群２に含まれる。

入出力装置３は、ドライバから指令が入力されたり、ドライバに対し情報が出力されたりする装置の総称である。例えば入出力装置３には、操作部材の操作によりドライバが各種指令を入力する各種スイッチ、ドライバが音声で指令を入力するマイク、ドライバに表示画像を介して情報を提供するディスプレイ、ドライバに音声で情報を提供するスピーカなどが含まれる。

測位ユニット（ＧＮＳＳユニット）４は、測位衛星から送信された測位用の信号を受信する測位センサを有する。測位衛星は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星などの人工衛星である。測位ユニット４は、測位センサが受信した測位情報を利用して、自車両の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する。

地図データベース５は、ナビゲーション装置６に用いられる一般的な地図情報を記憶する装置であり、例えばハードディスクや半導体素子により構成される。地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率など）の情報、交差点や分岐点の位置情報、道路に設定された制限速度の情報が含まれる。なお、地図データベース５に記憶される地図情報は、コントローラ１０の記憶部１２に記憶される高精度な地図情報とは異なる。

ナビゲーション装置６は、ドライバにより入力された目的地までの道路上の目標経路を探索するとともに、目標経路に沿った案内を行う装置である。目的地の入力および目標経路に沿った案内は、入出力装置３を介して行われる。目標経路は、測位ユニット４により測定された自車両の現在位置と、地図データベース５に記憶された地図情報とに基づいて演算される。外部センサ群１の検出値を用いて自車両の現在位置を測定することもでき、この現在位置と記憶部１２に記憶される高精度な地図情報とに基づいて目標経路を演算するようにしてもよい。

通信ユニット７は、インターネット網や携帯電話網等に代表される無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報、走行履歴情報および交通情報などを定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。ネットワークには、公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域ごとに設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。取得した地図情報は、地図データベース５や記憶部１２に出力され、地図情報が更新される。

アクチュエータＡＣは、自車両の走行を制御するための走行用アクチュエータである。走行駆動源がエンジンである場合、アクチュエータＡＣには、エンジンのスロットルバルブの開度（スロットル開度）を調整するスロットル用アクチュエータが含まれる。走行駆動源が走行モータである場合、走行モータがアクチュエータＡＣに含まれる。自車両の制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータと転舵装置を駆動する転舵用アクチュエータもアクチュエータＡＣに含まれる。

コントローラ１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。より具体的には、コントローラ１０は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算部１１と、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶部１２と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。なお、エンジン制御用ＥＣＵ、走行モータ制御用ＥＣＵ、制動装置用ＥＣＵ等、機能の異なる複数のＥＣＵを別々に設けることができるが、図１では、便宜上、これらＥＣＵの集合としてコントローラ１０が示される。

記憶部１２には、高精度の詳細な地図情報（高精度地図情報と呼ぶ）が記憶される。高精度地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率など）の情報、道路の勾配の情報、交差点や分岐点の位置情報、車線数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報（車線の中央位置や車線位置の境界線の情報）、地図上の目印としてのランドマーク（信号機、標識、建物等）の位置情報、路面の凹凸などの路面プロファイルの情報が含まれる。記憶部１２に記憶される高精度地図情報には、通信ユニット７を介して取得した自車両の外部から取得した地図情報、例えばクラウドサーバを介して取得した地図（クラウド地図と呼ぶ）の情報と、外部センサ群１による検出値を用いて自車両自体で作成される地図、例えばＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）等の技術を用いてマッピングにより生成される点群データからなる地図（環境地図と呼ぶ）の情報とが含まれる。記憶部１２には、各種制御のプログラム、プログラムで用いられる閾値等の情報についての情報も記憶される。

演算部１１は、機能的構成として、自車位置認識部１３と、外界認識部１４と、行動計画生成部１５と、走行制御部１６と、地図生成部１７とを有する。

自車位置認識部１３は、測位ユニット４で得られた自車両の位置情報および地図データベース５の地図情報に基づいて、地図上の自車両の位置（自車位置）を認識する。記憶部１２に記憶された地図情報と、外部センサ群１が検出した自車両の周辺情報とを用いて自車位置を認識してもよく、これにより自車位置を高精度に認識することができる。なお、道路上や道路脇の外部に設置されたセンサで自車位置を測定可能であるとき、そのセンサと通信ユニット７を介して通信することにより、自車位置を認識することもできる。

外界認識部１４は、ライダ、レーダ、カメラ等の外部センサ群１からの信号に基づいて自車両の周囲の外部状況を認識する。例えば自車両の周辺を走行する周辺車両（前方車両や後方車両）の位置や走行速度や加速度、自車両の周囲に停車または駐車している周辺車両の位置、および他の物体の位置や状態などを認識する。他の物体には、標識、信号機、道路の区画線や停止線等の標示（路面標示）、建物、ガードレール、電柱、看板、歩行者、自転車等が含まれる。他の物体の状態には、信号機の色（赤、青、黄）、歩行者や自転車の移動速度や向きなどが含まれる。他の物体のうち静止している物体の一部は、地図上の位置の指標となるランドマークを構成し、外界認識部１４は、ランドマークの位置と種別も認識する。

行動計画生成部１５は、例えばナビゲーション装置６で演算された目標経路と、自車位置認識部１３で認識された自車位置と、外界認識部１４で認識された外部状況とに基づいて、現時点から所定時間先までの自車両の走行軌道（目標軌道）を生成する。目標経路上に目標軌道の候補となる複数の軌道が存在するときには、行動計画生成部１５は、その中から法令を順守し、かつ効率よく安全に走行する等の基準を満たす最適な軌道を選択し、選択した軌道を目標軌道とする。そして、行動計画生成部１５は、生成した目標軌道に応じた行動計画を生成する。行動計画生成部１５は、先行車両を追い越すための追い越し走行、走行車線を変更する車線変更走行、先行車両に追従する追従走行、走行車線を逸脱しないように車線を維持するレーンキープ走行、減速走行または加速走行等の走行態様に対応した種々の行動計画を生成する。行動計画生成部１５は、目標軌道を生成する際に、まず走行態様を決定し、走行態様に基づいて目標軌道を生成する。

走行制御部１６は、自動運転モードにおいて、行動計画生成部１５で生成された目標軌道に沿って自車両が走行するように各アクチュエータＡＣを制御する。より具体的には、走行制御部１６は、自動運転モードにおいて道路勾配などにより定まる走行抵抗を考慮して、行動計画生成部１５で算出された単位時間毎の目標加速度を得るための要求駆動力を算出する。そして、例えば内部センサ群２により検出された実加速度が目標加速度となるようにアクチュエータＡＣをフィードバック制御する。すなわち、自車両が目標車速および目標加速度で走行するようにアクチュエータＡＣを制御する。なお、手動運転モードでは、走行制御部１６は、内部センサ群２により取得されたドライバからの走行指令（ステアリング操作等）に応じて各アクチュエータＡＣを制御する。

地図生成部１７は、手動運転モードで走行しながら、外部センサ群１により検出された検出値を用いて、３次元の点群データからなる環境地図を生成する。具体的には、カメラ１ａにより取得された撮像画像から、画素ごとの輝度や色の情報に基づいて物体の輪郭を示すエッジを抽出するとともに、そのエッジ情報を用いて特徴点を抽出する。特徴点は例えばエッジの交点であり、建物の角や道路標識の角などに対応する。地図生成部１７は、抽出された特徴点を順次、環境地図上にプロットし、これにより自車両が走行した道路周辺の環境地図が生成される。カメラに代えて、レーダやライダにより取得されたデータを用いて自車両の周囲の物体の特徴点を抽出し、環境地図を生成するようにしてもよい。また、地図生成部１７は、環境地図を生成する際に、地図上の目印としての信号機、標識、建物等のランドマークがカメラにより取得された撮像画像に含まれているか否かを、例えばパターンマッチングの処理により判定する。そして、ランドマークが含まれていると判定すると、撮像画像に基づいて、環境地図上におけるランドマークの位置および種別を認識する。これらランドマーク情報は環境地図に含まれ、記憶部１２に記憶される。

自車位置認識部１３は、地図生成部１７による地図作成処理と並行して、自車両の位置推定処理を行う。すなわち、特徴点の時間経過に伴う位置の変化に基づいて、自車両の位置を推定して取得する。また、自車位置認識部１３は、自車両の周囲のランドマークおよび自車両の周囲の物体の特徴点との相対的な位置関係に基づいて自車位置を推定して取得する。地図作成処理と位置推定処理とは、例えばＳＬＡＭのアルゴリズムにしたがって同時に行われる。地図生成部１７は、手動運転モードで走行するときだけでなく、自動運転モードで走行するときにも同様に環境地図を生成することができる。既に環境地図が生成されて記憶部１２に記憶されている場合、地図生成部１７は、新たに得られた特徴点により環境地図を更新してもよい。

ところで、点群データからなる環境地図はデータ量が大きく、地図作成の対象となるエリアが広域になるほどそのデータ量は増大する。したがって、広域エリアを対象とする環境地図を作成しようとすると、記憶部１２の容量が大きく奪われるおそれがある。そこで、データ量の増大を抑制しつつ広域の環境地図を作成可能なように、本実施形態では、以下のように地図生成装置を構成する。

図２は、本発明の実施形態に係る地図生成装置を有する車両位置認識装置の要部構成を示すブロック図である。この車両位置認識装置６０は、自車両１０１の車両の現在位置を取得するものであり、図１の車両制御システム１００の一部を構成する。図２に示すように、車両位置認識装置６０は、コントローラ１０と、カメラ１ａと、レーダ１ｂと、ライダ１ｃとを有する。また、車両位置認識装置６０は、車両位置認識装置６０の一部を構成する地図生成装置５０を有する。地図生成装置５０は、カメラ１ａの撮像画像に基づいて地図（後述する、区画線地図および環境地図）を生成するものである。

カメラ１ａは、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子（イメージセンサ）を有する単眼カメラであり、図１の外部センサ群１の一部を構成する。カメラ１ａはステレオカメラであってもよい。カメラ１ａは、自車両の周囲を撮像する。カメラ１ａは、例えば自車両の前部の所定位置に取り付けられ、自車両の前方空間を連続的に撮像し、対象物の画像データ（以下、撮像画像データまたは単に撮像画像と呼ぶ）を取得する。カメラ１ａは、撮像画像をコントローラ１０に出力する。レーダ１ｂは、自車両に搭載され、電磁波を照射し反射波を検出することで自車両の周辺の他車両や障害物等を検出する。レーダ１ｂは、検出値（検出データ）をコントローラ１０に出力する。ライダ１ｃは、自車両に搭載され、自車両の全方位の照射光に対する散乱光を測定して自車両から周辺の障害物までの距離を検出する。ライダ１ｃは、検出値（検出データ）をコントローラ１０に出力する。

コントローラ１０は、演算部１１（図１）が担う機能的構成として、位置認識部１３１と、区画線認識部１４１と、第１地図生成部１７１と、第２地図生成部１７２とを有する。なお、区画線認識部１４１と第１地図生成部１７１と第２地図生成部１７２とは、地図生成装置５０に含まれる。位置認識部１３１は、例えば、自車位置認識部１３により構成される。区画線認識部１４１は、例えば図１の外界認識部１４により構成される。第１地図生成部１７１と、第２地図生成部１７２は、例えば図１の地図生成部１７により構成される。

区画線認識部１４１は、カメラ１ａにより取得された撮像画像に基づいて道路の区画線を認識する。第１地図生成部１７１は、区画線認識部１４１により区画線が認識されている間、認識された区画線の位置に基づいて地図を生成する。以下、第１地図生成部１７１により生成される地図を区画線地図または第１地図と呼ぶ。

第２地図生成部１７２は、カメラ１ａにより取得された撮像画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点を用いて環境地図を生成する。以下、第２地図生成部１７２により生成される環境地図を第２地図と呼ぶ。図３Ａは、自車両１０１が環境地図を生成しながら道路を走行する様子を示す図である。図３Ａに示す例では、自車両１０１は、左側通行の片側１車線の道路ＲＤ１を交差点ＩＳに向かって走行中である。図３Ａには、時刻ｔ１、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ２、時刻ｔ２よりも後の時刻ｔ３のそれぞれの時点における自車両１０１が模式的に示されている。図３Ａに示すように、時刻ｔ１では、自車両１０１の車載カメラ（カメラ１ａ）の撮像範囲には、建物ＢＬ１と道路標識ＲＳ１とが含まれる。時刻ｔ２では、建物ＢＬ２と電信柱ＵＰと対向車線の信号機ＳＧ２とが含まれるものとする。時刻ｔ３では、自車両が走行する車線の信号機ＳＧ１と建物ＢＬ３が含まれるものとする。第２地図生成部１７２は、カメラ１ａの撮像画像からそれらの物体の特徴点を抽出する。図中の丸い枠で囲われた物体は、時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３のそれぞれの時点において第２地図生成部１７２により特徴点が抽出された物体を表している。なお、時刻ｔ１～ｔ３のすべての時点においてカメラ１ａの撮像範囲には道路の区画線（中央線ＣＬおよび車道外側線ＯＬ）が含まれ、第２地図生成部１７２は、カメラ１ａの撮像画像から道路の区画線の特徴点も抽出する。このように、環境地図（第２地図）には、道路周辺の物体や道路の区画線に関する情報（特徴点）が含まれるため、道路の区画線以外の情報を含まない区画線地図に比べてデータ量が多くなる。

位置認識部１３１は、自車両１０１が自動運転モードで走行中、カメラ１ａの撮像画像と、第１地図生成部１７１により生成された区画線地図および第２地図生成部１７２により生成された第２地図の少なくとも一方とに基づいて自車両の位置を認識する。

図３Ｂは、自車両１０１が図３Ａの地点を自動運転モードで走行する様子を示す図である。図３Ｂの自車両１０１の位置は、図３Ａの時刻ｔ２における自車両１０１の位置と同じであるものとする。したがって、図３Ｂの自車両１０１の車載カメラ（カメラ１ａ）の撮像範囲には、建物ＢＬ２や、電信柱ＵＰ、対向車線の信号機ＳＧ２、道路の中央線ＣＬおよび車道外側線ＯＬが含まれる。

位置認識部１３１は、区画線地図に基づいて自車両１０１の位置を認識するとき、まず、カメラ１ａの撮像画像に含まれる区画線（中央線ＣＬや車道外側線ＯＬ）をパターンマッチングの処理などにより認識する。そして、位置認識部１３１は、認識した区画線と区画線地図とを照合して、認識した区画線と一致する地点が区画線地図上に存在するとき、その地点を自車両１０１の位置として認識する。

一方、環境地図に基づいて自車両１０１の位置を認識するとき、位置認識部１３１は、まず、カメラ１ａの撮像画像から抽出される区画線や建物ＢＬ２などの物体の特徴点と環境地図とを照合する。そして、それらの物体の特徴点と一致する特徴点が環境地図上に認識されるとき、位置認識部１３１は、認識された特徴点の環境地図上における位置に基づいて、環境地図上における自車両１０１の位置を認識する。図３Ｂにおいて破線の丸い枠で囲われた物体は、図３Ｂの時点において位置認識部１３１により特徴点が抽出された物体を表している。

なお、自車両１０１が走行する道路に区画線が存在しないときや、自車両１０１が走行する道路の区画線がかすれているときには、カメラ１ａの撮像画像から区画線が認識されない。そのようなとき、位置認識部１３１は、区画線地図上の自車両１０１の位置を認識することができない。一方、カメラ１ａの撮像画像から区画線の特徴点が抽出されなくても他の物体の特徴点が抽出されれば、位置認識部１３１は、それらの特徴点に基づいて環境地図上における自車両１０１の位置を認識することができる。

したがって、位置認識部１３１は、区画線認識部１４１により区画線が認識されない区間では、カメラ１ａの撮像画像と環境地図とに基づいて環境地図上の自車両１０１の位置を認識する。一方、位置認識部１３１は、区画線認識部１４１により区画線が認識される区間では、カメラ１ａの撮像画像と区画線地図とに基づいて区画線地図上の自車両１０１の位置を認識する。このように、区画線地図と環境地図とのどちらに基づいても自車両１０１の位置を認識可能な区間においては、区画線地図を優先して用いるようにする。これにより、区画線を認識可能な区間では環境地図が必要なくなるので、環境地図のデータ量を低減することができる。

図４は、予め定められたプログラムに従い図２のコントローラ１０で実行される処理（地図生成処理）の一例、特に地図生成に関する処理の一例を示すフローチャートである。図４のフローチャートに示す処理は、自車両が自動運転モードで走行している間、所定周期で繰り返される。

まず、ステップＳ１１で、カメラ１ａの撮像画像から区画線が認識されたか否かを判定する。ステップＳ１１で肯定されると、ステップＳ１２で、区画線地図を生成して記憶部１２に記憶する。すでに記憶部１２に区画線地図が記憶されているときには、ステップＳ１１で認識された区画線の情報を、記憶部１２に記憶された区画線地図に付加して、区画線地図を更新する。これにより、自車両１０１が走行する道路の区画線地図が形成されていく。ステップＳ１３で、カメラ１ａの撮像画像から抽出された特徴点群に基づいて環境地図を生成して記憶部１２に記憶する。すでに記憶部１２に環境地図が記憶されているときには、抽出された特徴点群で環境地図を更新する。

なお、環境地図には、カメラ１ａにより取得された撮像画像から抽出された特徴点のデータ（点群データ）と、ポーズグラフとが含まれる。ポーズグラフは、ノードとエッジとから構成される。ノードは、点群データが取得された時点の自車両１０１の位置と姿勢を表し、エッジは、ノード間の相対的な位置（距離）と姿勢の関係を表す。姿勢は、環境地図が３次元地図である場合、ピッチ角や、ヨー角、ロール角で表現される。環境地図の更新では、自車両１０１の現在位置で取得された点群データが新たに追加されるとともに、追加された点群データに対応するノードと、該ノードと既存ノードとの関係を表すエッジとがポーズグラフに追加される。

ステップＳ１４で、所定距離以上区画線が継続して認識されているか否かを判定する。具体的には、ステップＳ１１で認識された区画線が認識され始めた地点（以下、区画線開始地点と呼ぶ）から自車両１０１の現在位置までの距離が所定距離以上であるか否かを判定する。ステップＳ１４で否定されると処理を終了する。ステップＳ１４で肯定されると、ステップＳ１４で、環境地図の一部を削除する。具体的には、区画線開始地点から、自車両１０１の現在位置から所定距離後方の所定地点までの、環境地図を記憶部１２から削除する。

一方、ステップＳ１１で否定されると、カメラ１ａの撮像画像から抽出された特徴点群に基づいて環境地図を生成して記憶部１２に記憶する。すでに記憶部１２に環境地図が記憶されているときには、抽出された特徴点群で環境地図を更新する。

図５は、図４の地図生成処理により生成された地図（区画線地図と環境地図）に基づいて、自車両１０１が自動運転モードで走行する様子を示す図である。図５に示す例では、自車両１０１は、左側通行の片側１車線の道路ＲＤ２を走行中である。図５には、時刻ｔ１１、時刻ｔ１１よりも後の時刻ｔ１２、時刻ｔ１２よりも後の時刻ｔ１３のそれぞれの時点における自車両１０１が模式的に示されている。道路ＲＤ２には、区間Ａと区間Ｂとの間に区画線が存在しない区間Ｂが存在する。自車両１０１が区間Ａおよび区間Ｂを走行するときには、位置認識部１３１は、カメラ１ａの撮像画像に基づいて認識された区画線ＣＬ，ＯＬと、区間Ａおよび区間Ｃに対応する区画線地図に基づいて自車両１０１の区画線地図上の位置を認識する。一方、自車両１０１が区間Ｂを走行するときには、位置認識部１３１は、カメラ１ａの撮像画像から抽出された建物ＢＬ４，ＢＬ５や、道路標識ＲＳ２の特徴点と、区間Ｂに対応する環境地図とに基づいて、自車両１０１の環境地図上の位置を認識する。また、区間Ａと区間Ｂとの境界において、環境地図に基づく自車位置の認識を開始するとき、位置認識部１３１は、直前に認識された区画線地図上の自車両１０１の位置に基づいて、環境地図上における自車両１０１の位置を算出する。

通常、環境地図に基づく自車位置認識が開始されるとき、環境地図上における自車位置（初期位置）の探索が行われる。その探索は、複雑な演算処理を伴うため演算部１１の処理負荷を増大させる。しかし、上述したように、直前に認識された区画線地図上の自車両１０１の位置に基づいて環境地図上における自車両１０１の初期位置を算出することにより、初期位置の探索が必要なくなるので、演算部１１の処理負荷を低減できる。これにより、区間Ａと区間Ｂとの境界において、環境地図に基づく自車位置の認識をスムーズに開始することができる。

本発明の実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）地図生成装置５０は、自車両の位置の取得に用いられる地図を生成する地図生成装置である。地図生成装置５０は、走行中の自車両の周囲の状況を検出するカメラ１ａと、カメラ１ａにより取得された検出データ（撮像画像）に基づいて道路の区画線を認識する区画線認識部１４１と、区画線認識部１４１により区画線が認識されている間、認識された区画線に基づいて第１地図（区画線地図）を生成する第１地図生成部１７１と、カメラ１ａの撮像画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点を用いて第２地図（環境地図）を生成する第２地図生成部と、を備える。第２地図生成部１７２は、区画線認識部１４１により区画線が認識されている間に生成された第２地図のうち、自車両１０１から所定距離以上後方の位置に対応する第２地図を削除する。これにより、地図のデータ量を低減することができる。

（２）車両位置認識装置６０は、地図生成装置５０と、走行中の自車両の位置を認識する位置認識部１３１と、を備える。位置認識部１３１は、区画線認識部１４１により区画線が認識されるとき、カメラ１ａの撮像画像と第１地図とに基づいて第１地図上の自車両１０１の位置を認識し、区画線認識部１４１により区画線が認識されないとき、カメラ１ａの撮像画像と第２地図とに基づいて第２地図上の自車両１０１の位置を認識する。これにより、区画線が存在する区間では区画線地図があれば自車位置を認識することが可能となり、そのような区間の環境地図を生成しておく必要がなくなる。したがって、地図のデータ量を低減することができる。

（３）位置認識部１３１は、区画線認識部１４１により区画線が認識されなくなると、第１地図上の自車両の位置に基づき第２地図上の自車両の初期位置を算出し、算出した初期位置に基づいて第２地図上の自車両の位置の認識を開始する。これにより、自車両１０１が、区画線が存在する区間（例えば、図５の区間Ａ）から区画線がない区間（例えば、図５の区間Ｂ）に移動するとき、第２地図上の自車両の位置（初期位置）を探索する必要がなくなる。したがって、第２地図に基づく自車位置の認識を開始するときの処理負荷を軽減できるとともに、第２地図に基づく自車位置の認識をスムーズに開始することができる。

上記実施形態は種々の形態に変形することができる。以下、いくつかの変形例について説明する。上記実施形態では、カメラ１ａにより自車両の周囲の状況を検出するようにしたが、自車両の周囲の状況を検出するのであれば、車載検出器の構成はいかなるものでもよい。例えば、車載検出器は、レーダ１ｂやライダ１ｃであってもよい。また、上記実施形態では、手動運転モードで走行しながら図４に示す処理を実行するようにしたが、自動運転モードで走行しながら図４に示す処理を実行してもよい。

また、上記実施形態では、第１地図を区画線地図とした場合を例にして説明したが、第１地図は区画線地図に限定されない。第１地図は、車載検出器の検出データに基づいて自車両の位置を認識可能な地図であって、且つ、第２地図よりデータ量が少ない地図であれば、区画線地図以外の地図であってもよい。さらに、上記実施形態では、地図生成装置５０を自動運転車両に適用したが、地図生成装置５０は、自動運転車両以外の車両にも適用可能である。例えば、ＡＤＡＳ（Advanced driver-assistance systems）を備える手動運転車両にも地図生成装置５０を適用することができる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の一つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ａ カメラ、１ｂ レーダ、１ｃ ライダ、１０ コントローラ、５０ 地図生成装置、６０ 車両位置認識装置、１４１ 区画線認識部、１７１ 第１地図生成部、１７２ 第２地図生成部、１００ 車両制御システム

Claims (3)

1. 自車両の位置の取得に用いられる地図を生成する地図生成装置であって、
   走行中の自車両の周囲の状況を検出する車載検出器と、
   前記車載検出器により取得された検出データに基づいて道路の区画線を認識する区画線認識部と、
   前記区画線認識部により区画線が認識されている間、認識された区画線に基づいて第１地図を生成する第１地図生成部と、
   前記検出データから特徴点を抽出し、抽出された特徴点を用いて第２地図を生成する第２地図生成部と、を備え、
   前記第２地図生成部は、前記区画線認識部により区画線が認識されている間に生成された前記第２地図のうち、自車両から所定距離以上後方の位置に対応する前記第２地図を削除することを特徴とする地図生成装置。
2. 請求項１に記載の地図生成装置と、
   走行中の自車両の位置を認識する位置認識部と、を備える車両位置認識装置であって、
   前記位置認識部は、前記区画線認識部により区画線が認識されるとき、前記検出データと前記第１地図とに基づいて前記第１地図上の自車両の位置を認識し、前記区画線認識部により区画線が認識されないとき、前記検出データと前記第２地図とに基づいて前記第２地図上の自車両の位置を認識することを特徴とする車両位置認識装置。
3. 請求項２に記載の車両位置認識装置において、
   前記位置認識部は、前記区画線認識部により区画線が認識されなくなると、前記第１地図上の自車両の位置に基づき前記第２地図上の自車両の初期位置を算出し、算出した初期位置に基づいて前記第２地図上の自車両の位置の認識を開始することを特徴とする車両位置認識装置。

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