JP2023053891A - 自己位置推定装置及び自己位置推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】同時期に精度よく検出できる検出点が少ない周囲監視装置を用いた場合でも、周囲監視装置により検出した物体情報を用いて、自車両の位置座標を精度よく補正することができる自己位置推定装置及び自己位置推定方法を提供する。【解決手段】周囲監視装置の検出情報に基づいて自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出し、過去に検出した道路側壁の相対位置を、自車両の移動情報に基づいて現在の自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置に変換し、現在及び変換後の複数の過去の道路側壁の相対位置を重ね合わせ、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、地図データから取得した道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索し、道路側壁の相対位置関係に基づいて自車両の位置座標を補正する自己位置推定装置。【選択図】図１

Description

この本願は、自己位置推定装置及び自己位置推定方法に関するものである。

従来、カメラ等の周囲監視装置等で検知した地物情報と、車両周辺の地図データとを比較して、ＧＰＳ信号等により検出した自車両の位置座標を補正する技術が開示されている。

特開２０１８－５９７４４号公報 特許第６３８０４２２号

例えば、特許文献１の自車位置認識装置では、周囲監視装置で検知した地物情報と車両周辺の地図データとを比較して、自車両の位置座標を補正する。周囲監視装置による地物の検知点数が少ない場合は、地物による位置座標の補正精度が低下する。この精度低下を抑制するために、特許文献１の技術では、地物の検知点数が少ない場合は補正量の重みを小さくし、地物の検知点数が多い場合は補正量の重みを大きくして、地物情報により自車両の位置座標を補正する。

また、特許文献２の自動運転システムでは、ＧＰＳ信号及び地図データに基づいて自己位置情報を特定する第１手段と、周囲監視装置（カメラ、ミリ波レーダ）で検知した地物情報を基準にした自車両と地物との相対位置情報と、地図データとに基づいて自己位置情報を特定する第２手段とを比較して、第１手段の自己位置情報と第２手段の自己位置情報との差が閾値以上の場合は、第１手段の自己位置情報を使用して自動運転制御を行う。閾値以上の場合には、周囲監視装置側で誤検知が発生したものと仮定し、第２手段の自己位置情報を使用しないことで、周囲監視装置の誤検知による自己位置情報の精度低下を抑制する。

しかし、これらの従来技術では、同時期に精度よく検出できる検知点が少ないミリ波レーダ等の周囲監視装置を用いた場合に、地物を分解能よく検出できない。そのため、地物の特徴が得られないため、地物と地図データとの対応関係を取れず、自己位置を補正できない。

特許文献１及び特許文献２の技術は、周囲監視装置による地物の検出分解能が高いことを前提としており、もともと地物の検出分解能が低いミリ波レーダ等の周囲監視装置には適用できない。

そこで、本願は、同時期に精度よく検出できる検出点が少ない周囲監視装置を用いた場合でも、周囲監視装置により検出した物体情報を用いて、自車両の位置座標を精度よく補正することができる自己位置推定装置及び自己位置推定方法を提供することを目的とする。

本願に係る自己位置推定装置は、
自車両の周囲を監視する周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出部と、
自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出部と、
過去に検出した前記道路側壁の相対位置を、前記移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした前記道路側壁の相対位置に変換し、現在の前記道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳部と、
地図データから前記位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得部と、
前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、前記地図データの前記道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索部と、
前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正部と、を備えたものである。

本願に係る自己位置推定方法は、
自車両の周囲を監視する周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出ステップと、
自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出ステップと、
過去に検出した前記道路側壁の相対位置を、前記移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした前記道路側壁の相対位置に変換し、現在の前記道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳ステップと、
地図データから前記位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得部と、
前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、前記地図データの前記道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索ステップと、
前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正ステップと、を備えたものである。

本願に係る自己位置推定装置及び自己位置推定方法によれば、周囲監視装置により過去に検出した道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出するので、同時期に精度よく検出できる検出点が少ない周囲監視装置が用いられた場合でも、道路側壁の相対位置の検出分解能を高めることができる。この際、過去に検出した道路側壁の相対位置を、自車両の移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置に変換した上で重ね合わせを行っているので、自車両の移動により、重ね合わせの精度が低下することを抑制できる。そして、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、地図データの道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を補正し、自車両の位置座標の精度を向上することができる。

実施の形態１に係る自己位置推定装置の概略ブロック図である。 実施の形態１に係る自己位置推定装置の概略ハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る自己位置推定装置の別例の概略ハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る自己位置推定装置の概略処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る自車両の位置を基準にした相対位置（自車両座標系の位置）を説明する図である。 実施の形態１に係るミリ波レーダにより検出した現在の道路側壁の相対位置を説明する図である。 実施の形態１に係る重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を説明する図である。 実施の形態１に係る過去の自車両の位置を基準にした、現在の自車両の移動量を説明する図である。 実施の形態１に係る過去の道路側壁の相対位置の変換を説明する図である。 実施の形態１に係る高精度３次元地図データのイメージ図である。 実施の形態１に係る地図データの道路側壁の位置を説明する図である。 実施の形態１に係る側壁一致探索部及び位置補正部の処理を説明する図である。 実施の形態２に係る自己位置推定装置の概略ブロック図である。 実施の形態２に係る自己位置推定装置の概略処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態２に係る検出障害物による死角の角度範囲を説明する図である。 実施の形態２に係る検出障害物による道路側壁の相対位置の欠落を説明する図である。 実施の形態２に係る道路側壁の相対位置の欠落部分の補間を説明する図である。 実施の形態２に係る道路側壁の相対位置の欠落部分の補間を説明する図である。 実施の形態３に係る自己位置推定装置の概略ブロック図である。 実施の形態３に係る自己位置推定装置の概略処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態４に係るミリ波レーダによる検出精度の高い領域（特定領域）を説明する図である。

１．実施の形態１
実施の形態１に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法について図面を参照して説明する。図１は、自己位置推定装置１０の概略ブロック図である。本実施の形態では、自己位置推定装置１０は、自動運転などの自車両の制御を行う車両制御装置に組み込まれてもよい。

自己位置推定装置１０は、側壁検出部１１、自車両状態検出部１２、検出側壁重畳部１３、地図側壁取得部１４、側壁一致探索部１５、及び位置補正部１６等の処理部を備えている。自己位置推定装置１０の各処理は、自己位置推定装置１０が備えた処理回路により実現される。具体的には、図２に示すように、自己位置推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置９０、記憶装置９１、演算処理装置９０に外部の信号を入出力する入出力装置９２等を備えている。

演算処理装置９０として、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ、各種の論理回路、及び各種の信号処理回路等が備えられてもよい。また、演算処理装置９０として、同じ種類のもの又は異なる種類のものが複数備えられ、各処理が分担して実行されてもよい。記憶装置９１として、演算処理装置９０からデータを読み出し及び書き込みが可能に構成されたＲＡＭ（Random Access Memory）、演算処理装置９０からデータを読み出し可能に構成されたＲＯＭ（Read Only Memory）等が備えられている。なお、記憶装置９１として、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ハードディスク、ＤＶＤ装置等の各種の記憶装置が用いられてもよい。

入出力装置９２には、通信装置、Ａ／Ｄ変換器、入出力ポート、駆動回路等が備えられる。入出力装置９２は、周囲監視装置３１、位置検出装置３２、及び車両制御装置３３等に接続され、これらの装置と通信を行う。

そして、自己位置推定装置１０が備える各処理部１１～１６等の各機能は、演算処理装置９０が、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行し、記憶装置９１及び入出力装置９２等の自己位置推定装置１０の他のハードウェアと協働することにより実現される。なお、各処理部１１～１６等が用いる判定値等の設定データは、ソフトウェア（プログラム）の一部として、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されている。以下、自己位置推定装置１０の各機能について詳細に説明する。

或いは、自己位置推定装置１０は、処理回路として、図３に示すように、専用のハードウェア９３、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、ＡＩチップ、又はこれらを組み合わせた回路等が備えられてもよい。

図４は、本実施の形態に係る自己位置推定装置１０の処理の手順（自己位置推定方法）を説明するための概略フローチャートである。図４のフローチャートの処理は、演算処理装置９０が記憶装置９１に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行することにより、所定の演算周期毎に繰り返し実行される。

１－１．側壁検出部１１
図４のステップＳ０１で、側壁検出部１１は、自車両の周囲を監視する周囲監視装置３１の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出処理（側壁検出ステップ）を実行する。

周囲監視装置３１は、自車両の周囲を監視する装置である。周囲監視装置３１は、少なくとも自車両の前方を監視する。周囲監視装置３１として、少なくともミリ波レーダが備えられている。周囲監視装置３１として、カメラも備えられている。周囲監視装置３１として、レーザレーダ（ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging））、超音波レーダ等が備えられてもよい。

ミリ波レーダは、自車両の前方の所定角度範囲にミリ波を照射し、物体に反射した反射波を受信する。そして、ミリ波レーダは、受信した反射波に基づいて、反射波の入射角度（ミリ波を反射した物体が存在する角度）と、ミリ波を反射した物体までの距離を検出する。ミリ波レーダには、各種の方式が用いられる。

側壁検出部１１は、ミリ波レーダの検出信号に基づいて、自車両の位置を基準にした、自車両の前方の検出物体の相対位置を検出する。側壁検出部１１は、自車両の位置を基準にした予め設定されたミリ波の照射角度範囲、及びミリ波レーダにより検出された各検出物体の照射角度及び距離に基づいて、自車両の位置を基準にした各検出物体の相対位置を検出する。

側壁検出部１１は、自車両座標系において、検出物体の位置を演算する。図５に示すように、自車両の座標系は、自車両の前方向及び横方向を２つの座標軸Ｘ、Ｙとした座標系である。自車両座標系の原点は、ニュートラルステアポイント等の自車両の中心付近に設定される。

側壁検出部１１は、ミリ波レーダによる検出物体から道路側壁を抽出する。ミリ波レーダは、カメラ、ＬｉＤＡＲとは異なり、天候、周囲の明るさの影響を受け難く、安定して道路側壁を検出することができ、位置座標の補正性能を保つことができる。例えば、側壁検出部１１は、側壁が存在する可能性が高い領域（道路の側方の領域）に存在する検出物体を道路側壁として抽出する。また、側壁検出部１１は、反射波の強度、検出物体の形状などに基づいて、検出物体から道路側壁を抽出する。道路側壁は、道路の側方に設けられ、道路側に向いている壁である。典型的には、道路専用に設けられた側壁であるが、道路に付属しない構造物の壁であってもよい。道路側壁は、鉛直方向に立設されているが、鉛直方向に対して傾いていてもよい。

側壁検出部１１は、ミリ波レーダの検出信号からノイズ成分を除去して、信頼性の高い道路側壁の検出点を抽出する。図６に示すように、信頼度の高い道路側壁の現在の検出点は、少なくなり、ある時点で検出した道路側壁の検出点だけでは、側壁の形状を精度よく把握できない。図６の例では、非常駐車領域の特徴のある道路側壁の形状が把握できない。特に、ミリ波レーダの場合は、形状認識に用いることができる信頼度の高い検出点が少なくなる。

側壁検出部１１は、各時点で検出した道路側壁の検出点の自車両座標系の位置をＲＡＭ等の記憶装置９１に記憶する。

１－２．自車両状態検出部１２
図４のステップＳ０２で、自車両状態検出部１２は、自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出処理（自車両状態検出ステップ）を実行する。

位置検出装置３２として、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）等の人工衛星から出力されるＧＰＳ信号を受信するＧＰＳアンテナ等が備えられている。自車両状態検出部１２は、ＧＰＳアンテナが受信したＧＰＳ信号に基づいて自車両の位置座標を検出する。位置座標は、緯度、経度、高度などである。また、自車両状態検出部１２は、ＧＰＳ信号を検出できない場合などに、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit：慣性計測装置）の出力信号に基づいて、位置座標を更新する。なお、ＩＭＵの代わりに、車両制御装置３３から取得した車両速度及び操舵角等が用いられてもよい。

位置検出装置３２として、車速センサ、ヨーレートセンサ等が備えられている。車速センサは、自車両の走行速度（車速）を検出するセンサであり、車輪の回転速度等を検出する。なお、加速度センサが設けられ、加速度に基づいて車両の走行速度が算出されてもよい。また、ヨーレートセンサは、自車両のヨーレートに関するヨーレート情報を検出するセンサである。ヨーレート情報として、ヨーレート、ヨー角、又はヨーモーメント等が検出される。ヨー角を時間微分すれば、ヨーレートが算出され、ヨーモーメントを用いて所定の演算を行えば、ヨーレートが算出される。

自車両状態検出部１２は、各時点で検出した自車両の移動情報（本例では、車速及びヨーレート）をＲＡＭ等の記憶装置９１に記憶する。

１－３．検出側壁重畳部１３
図４のステップＳ０３で、検出側壁重畳部１３は、過去に検出した道路側壁の相対位置を、移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置に変換し、現在の道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳処理（検出側壁重畳ステップ）を実行する。

図８に示すように、検出側壁重畳部１３は、自車両の移動情報に基づいて、過去の道路側壁の相対位置の検出時点の自車両の位置（自車両座標系）を基準にした、現在の自車両の移動距離ΔＬ及びヨー角の変化量Δθを算出する。

図９に示すように、自車両が移動すると、現在の自車両の位置（自車両座標系）を基準に見た、過去の道路側壁の相対位置は、自車両の移動距離ΔＬだけ自車両の移動方向とは反対方向に移動すると共に、ヨー角の変化量Δθだけ自車両の回転方向とは反対方向に回転する。

検出側壁重畳部１３は、自車両の車速及びヨーレートの検出値に基づいて、過去の道路側壁の相対位置の検出時点から現在までの自車両の移動距離ΔＬ、及び自車両のヨー角の変化量Δθを算出する。例えば、検出側壁重畳部１３は、過去の時点から現在までヨーレートを積算して、ヨー角の変化量Δθを算出し、過去の時点から現在まで車速を積算して、移動距離ΔＬを算出する。

検出側壁重畳部１３は、次式を用い、ヨー角の変化量Δθに基づいて、自車両の移動距離ΔＬを、前方向の移動距離ΔＸ及び横方向の移動距離ΔＹに分解する。Δθが小さい場合は、近似演算を行うことができる。

検出側壁重畳部１３は、過去の道路側壁の相対位置の検出時点から現在までの自車両の移動距離（ΔＸ、ΔＹ）及びヨー角の変化量Δθに基づいて、過去の道路側壁の各検出点ｎの相対位置（Ｘｗｎ、Ｙｗｎ）を、現在の自車両の位置を基準にした過去の道路側壁の各検出点ｎの相対位置（Ｘｗｃｎｖｎ、Ｙｗｃｎｖｎ）に変換する。

検出側壁重畳部１３は、次式に示すように、過去の道路側壁の各検出点ｎの相対位置（Ｘｗｎ、Ｙｗｎ）を、過去の検出時点から現在までの自車両の移動距離（ΔＸ、ΔＹ）、及びヨー角の変化量Δθとは反対方向に、移動及び回転を行うアフィン変換を行って、現在の自車両の位置を基準にした過去の道路側壁の各検出点ｎの相対位置（Ｘｗｃｎｖｎ、Ｙｗｃｎｖｎ）に変換する。

検出側壁重畳部１３は、重ね合わせ対象の複数の過去の検出時点のそれぞれについて、過去の検出時点から現在までの自車両の移動距離ΔＬ及びヨー角の変化量Δθを算出し、移動距離ΔＬ及びヨー角の変化量Δθに基づいて、過去の道路側壁の相対位置を、現在の自車両の位置を基準にした過去の道路側壁の相対位置に変換する。

重ね合わせ対象の複数の過去の検出時点は、現在から重畳期間前までに存在する複数の検出時点に設定される。重畳期間は、重ね合わせ対象の検出時点が多くなり過ぎないように設定される。重畳期間は、車速が速くなるに従って、短くされてもよい。

図７に重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を示す。図６に示した、重ね合わせ前の道路側壁の相対位置に比べて、検出点の数を増加させることができ、側壁の形状を把握できるようになっている。図７の例では、非常駐車領域の道路側壁の形状が把握可能になっている。

１－４．地図側壁取得部１４
図４のステップＳ０４で、地図側壁取得部１４は、地図データ５から自車両の位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得処理（地図側壁取得ステップ）を実行する。自己位置推定装置１０等の自車両内の記憶装置に記憶された地図データ５から道路情報を取得してもよいし、自車両外のサーバーに記憶された地図データ５から、通信回線を介して道路情報を取得してもよい。本例では、自己位置推定装置１０の記憶装置に記憶された地図データ５が用いられる。

例えば、地図データ５には、道路側壁を含む道路の３次元データ形状データが記憶された高精度３次元地図データが用いられる。高精度３次元地図データのイメージ図を図１０に示す。道路側壁の位置が記憶されている地図データであれば、高精度３次元地図データ以外の地図データが用いられてもよい。

地図側壁取得部１４は、地図データ５から、自車両の位置座標の周囲の道路側壁のデータを読み出し、道路側壁の位置を取得する。例えば、道路の側部において、車線に沿って延び、車線側に向いた面が、道路側壁として取得される。取得される道路側壁の位置は、緯度及び経度を基準にした水平方向の２次元位置とされる。例えば、図１１に示すように、車線に沿った所定間隔ごとの道路側壁の離散的な位置が取得される。

本実施の形態では、地図側壁取得部１４は、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された現在の自車両の位置座標、及び自車両の進行方向（進行方位）に基づいて、地図データの道路側壁の緯度及び経度を、自車両の位置を基準にした相対位置（自車両座標系の位置）に変換する。なお、この自車両座標系の原点は、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された現在の自車両の位置座標に対応する。なお、地図側壁取得部１４は、地図データの道路側壁の緯度及び経度をそのまま用いてもよい。

１－５．側壁一致探索部１５
図４のステップＳ０５で、側壁一致探索部１５は、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、地図データの道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索処理（側壁一致探索ステップ）を実行する。

側壁一致探索部１５は、重ね合わせ後の道路側壁の各検出点の相対位置と、地図データの道路側壁の各取得点の相対位置との一致度が最も高くなる両者の相対位置関係を探索する。一致度が厳密に最も高くなっていなくてもよく、一致度が、判定基準よりも最高値に近づいていればよい。探索には、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズム、ＮＤＴ（Normal Distributions Transform）スキャンマッチング等の各種の公知方法が用いられる。概略的には、一方の点群の相対位置を移動及び回転させたときに、両者の点群間の距離が最短になる移動量及び回転量が探索される。一致度として、移動及び回転後の両者の点群間の距離（誤差）の平均二乗誤差などの統計的評価値が算出される。相対位置関係として、両者の一致度が最も高くなる一方の点群の自車両座標系の位置の移動量及び回転量が算出される。

なお、地図データの道路側壁の位置として緯度及び経度がそのまま用いられる場合は、各取得点の緯度及び経度を地表の２次元座標系の位置に変換した上で、両者の一致度が高くなる２次元座標系の移動量及び回転量が算出される。

１－６．位置補正部１６
図４のステップＳ０６で、位置補正部１６は、道路側壁の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正処理（位置補正ステップ）を実行する。位置補正部１６は、補正後の自車両の位置座標を、車両制御装置３３等の他の処理装置に伝達する。

図１２に示すように、地図データの道路側壁の相対位置に一致するように、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を移動させた場合の、自車両座標系の移動量ΔＸｍｃｈ、ΔＹｍｃｈが、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された現在の自車両の位置座標に対する補正量に相当する。位置補正部１６は、現在の自車両の進行方向（進行方位）に基づいて、自車両座標系の移動量ΔＸｍｃｈ、ΔＹｍｃｈを、位置座標（緯度及び経度）の補正量に変換する。そして、位置補正部１６は、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された現在の自車両の位置座標から、位置座標の補正量を減算して、補正後の自車両の位置座標を算出する。

この構成によれば、周囲監視装置３１により実際に検出した道路側壁の相対位置を重ね合わせた重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を、地図データの道路側壁の位置と比較することで、両者の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を精度よく補正することができる。

なお、地図データの道路側壁の位置として緯度及び経度がそのまま用いられる場合は、地図データの道路側壁の緯度及び経度に対応する２次元座標系の位置に一致させるために、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を移動させた場合に、移動後の重ね合わせ後の道路側壁の相対位置の自車両座標系の原点に、補正後の自車両の位置座標が存在することになる。よって、位置補正部１６は、地図データの道路側壁の位置に一致させるための重ね合わせ後の道路側壁の相対位置の移動量を、位置座標に変換して、変換後の位置座標を補正後の自車両の位置座標として算出する。

２．実施の形態２
次に、実施の形態２に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法について説明する。上記の実施の形態１と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法の基本的な構成は実施の形態１と同様であるが、障害物による道路側壁の検出の死角が考慮されている点が実施の形態１と異なる。

図１３に本実施の形態に係る自己位置推定装置１０のブロック図を示し、図１４に本実施の形態に係る自己位置推定装置１０のフローチャートを示す。自己位置推定装置１０は、障害物検出部１７、死角範囲推定部１８、及び死角側壁補間部１９を更に備えている。

＜障害物検出部１７＞
図１４のステップＳ１１で、障害物検出部１７は、周囲監視装置３１の検出情報に基づいて、周囲監視装置３１による道路側壁の検出の障害になる検出障害物を検出する障害物検出処理（障害物検出ステップ）を実行する。検出障害物は、他車両、歩行者、路側物等である。障害物検出部１７は、前方監視カメラ、ミリ波レーダ等の検出情報に基づいて、自車両の周囲に存在する検出障害物を検出する。例えば、前方監視カメラの画像に公知の画像処理が行われて、検出障害物が検出され、自車両の位置を基準にした検出障害物の相対位置が検出される。また、ミリ波レーダによる検出情報から得られる物体の反射強度及び移動速度に基づいて、検出障害物が検出され、自車両の位置を基準にした検出障害物の相対位置が検出される。なお、障害物検出部１７は、他車両又は歩行者が所持している携帯端末からの通信情報に基づいて、他車両又は歩行者を検出障害物として検出してもよい。

＜死角範囲推定部１８＞
図１４のステップＳ１２で、死角範囲推定部１８は、周辺監視装置３１による道路側壁の検出において、検出障害物により死角になる角度範囲の領域を推定する死角範囲推定処理（死角範囲推定ステップ）を実行する。

図１５に示すように、ミリ波レーダの検出角度範囲の内、検出障害物が存在する角度範囲が、死角の角度範囲になる。このような死角の角度範囲の領域は、自車両座標系において算出される。死角範囲推定部１８は、各時点で推定した死角の角度範囲の領域の相対位置をＲＡＭ等の記憶装置９１に記憶する。

＜側壁検出部１１＞
図１４のステップＳ１３で、実施の形態１と同様に、側壁検出部１１は、自車両の周囲を監視する周囲監視装置３１の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出処理（側壁検出ステップ）を実行する。この際、側壁検出部１１は、死角の角度範囲においてミリ波レーダにより検出された検出物体については、道路側壁でないものとして、道路側壁から除外する。

＜自車両状態検出部１２＞
図１４のステップＳ１４で、実施の形態１と同様に、自車両状態検出部１２は、自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出処理（自車両状態検出ステップ）を実行する。

＜検出側壁重畳部１３＞
図１４のステップＳ１５で、実施の形態１と同様に、検出側壁重畳部１３は、過去に検出した道路側壁の相対位置を、移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置に変換し、現在の道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳処理（検出側壁重畳ステップ）を実行する。

検出側壁重畳部１３は、道路側壁の相対位置の変換と同様に、過去に推定した死角の角度範囲の領域の相対位置を、移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした死角の角度範囲の領域の相対位置に変換し、現在の死角の角度範囲の領域の相対位置及び変換後の複数の過去の死角の角度範囲の領域の相対位置を累積的に重ね合わせて、重ね合わせ後の死角の角度範囲の領域の相対位置を算出してもよい。この重ね合わせの期間は、道路側壁の相対位置を重ね合わせる重畳期間と同じにされるとよい。自車両の移動により死角の角度範囲の領域が変動する場合でも、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置に影響する死角の角度範囲の領域を把握できる。

＜死角側壁補間部１９＞
図１４のステップＳ１６で、死角側壁補間部１９は、死角になる角度範囲の領域の前後の重ね合わせ後の道路側壁の相対位置に基づいて、死角になる角度範囲の道路側壁の相対位置を推定し、推定値により重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を補完する死角側壁補間処理（死角側壁補間ステップ）を実行する。

図１６に示すように、死角の角度範囲の領域に対応する重ね合わせ後の道路側壁の相対位置が欠落している。そこで、図１７に示すように、死角の角度範囲の領域の前後の重ね合わせ後の道路側壁の相対位置の間をつなぐように、死角の角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定する。例えば、図１７のように、直線状につなげばよい。

或いは、図１８に示すように、死角側壁補間部１９は、車線形状を用いて、死角になる角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定してもよい。具体的には、死角側壁補間部１９は、死角の角度範囲の領域の前後の重ね合わせ後の道路側壁の相対位置の一方（本例では、後）が車線に近く、他方（本例では、前）が車線に遠い場合は、車線に近い一方の道路側壁から、車線形状に沿って道路側壁を伸ばし、車線に遠い他方の道路側壁から、一方の道路側壁側に向かって車線形状に対して斜めに道路側壁を伸ばして、死角の角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定してもよい。図１８に示すように、死角部分に緊急退避場所等の車線に平行でない道路側壁があっても、精度よく死角部分を推定することができる。

また、重ね合わせ後の死角の角度範囲の領域が用いられてもよい。死角側壁補間部１９は、重ね合わせ後の死角の角度範囲の領域において、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置が欠落している箇所を判定し、欠落箇所の前後の重ね合わせ後の道路側壁の相対位置の間をつなぐように道路側壁の相対位置を推定し、欠落箇所を補間してもよい。

＜側壁一致探索部１５＞
図１４のステップＳ１７で、実施の形態１と同様に、地図側壁取得部１４は、地図データ５から自車両の位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得処理（地図側壁取得ステップ）を実行する。

＜側壁一致探索部１５＞
図１４のステップＳ１８で、側壁一致探索部１５は、死角側壁補間部１９により補間がされた、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、地図データの道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索処理（側壁一致探索ステップ）を実行する。死角側壁補間部１９による補間の有無以外は、実施の形態１と同様であるので説明を省略する。

＜位置補正部１６＞
図１４のステップＳ１９で、実施の形態１と同様に、位置補正部１６は、道路側壁の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正処理（位置補正ステップ）を実行する。

３．実施の形態３
次に、実施の形態３に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法について説明する。上記の実施の形態１又は２と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法の基本的な構成は実施の形態１又は２と同様であるが、区画線による自車両の位置座標の補正が行われる点が実施の形態１又は２と異なる。

図１９に本実施の形態に係る自己位置推定装置１０のブロック図を示し、図２０に本実施の形態に係る自己位置推定装置１０のフローチャートを示す。自己位置推定装置１０は、区画線検出部２０、地図区画線取得部２１、及び区画線一致探索部２２を更に備えている。以下では、実施の形態１をベースに構成した場合を説明するが、実施の形態２をベースに構成されてもよい。すなわち、実施の形態２と同様に、障害物検出部１７、死角範囲推定部１８、及び死角側壁補間部１９が備えられてもよい。

＜側壁検出部１１＞
図２０のステップＳ３１で、実施の形態１と同様に、側壁検出部１１は、自車両の周囲を監視する周囲監視装置３１の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出処理（側壁検出ステップ）を実行する。

＜自車両状態検出部１２＞
図２０のステップＳ３２で、実施の形態１と同様に、自車両状態検出部１２は、自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出処理（自車両状態検出ステップ）を実行する。

＜検出側壁重畳部１３＞
図２０のステップＳ３３で、実施の形態１と同様に、検出側壁重畳部１３は、過去に検出した道路側壁の相対位置を、移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置に変換し、現在の道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳処理（検出側壁重畳ステップ）を実行する。

＜側壁一致探索部１５＞
図２０のステップＳ３４で、実施の形態１と同様に、地図側壁取得部１４は、地図データ５から自車両の位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得処理（地図側壁取得ステップ）を実行する。

＜側壁一致探索部１５＞
図２０のステップＳ３５で、実施の形態１と同様に、側壁一致探索部１５は、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、地図データの道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索処理（側壁一致探索ステップ）を実行する。本実施の形態では、側壁一致探索部１５は、道路側壁の相対位置関係として、少なくとも、自車両座標系の進行方向の移動量ΔＸｍｃｈを算出する。

＜区画線検出部２０＞
図２０のステップＳ３６で、区画線検出部２０は、周囲監視装置３１の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路の区画線の相対位置を検出する区画線検出処理（区画線検出ステップ）を実行する。

例えば、区画線検出部２０は、前方監視カメラの画像に公知の画像処理を行って、区画線を検出し、自車両の位置を基準にした区画線の相対位置を検出する。区画線は、主には白線であるが、白線に限らず、路肩等の路側物が区画線として認識されてもよい。レーザレーダの反射の輝度が高い点から白線が認識されてもよい。区画線の相対位置は、自車両座標系において算出される。

＜地図区画線取得部２１＞
図２０のステップＳ３７で、地図区画線取得部２１は、地図データから自車両の位置座標に対応する区画線の位置を取得する地図区画線取得処理（地図区画線取得ステップ）を実行する。

地図区画線取得部２１は、地図データ５から自車両の位置座標の周囲の区画線の位置を取得する。例えば、自車両の走行車線に沿った区画線の位置が取得される。地図側壁取得部１４は、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された現在の自車両の位置座標、及び自車両の進行方向（進行方位）に基づいて、地図データの区画線の緯度及び経度を、自車両の位置を基準にした相対位置（自車両座標系の位置）に変換する。

＜区画線一致探索部２２＞
図２０のステップＳ３８で、区画線一致探索部２２は、検出した区画線の相対位置と、地図データの区画線の位置との一致度が高くなる区画線の相対位置関係を探索する区画線一致探索処理（区画線一致探索ステップ）を実行する。

区画線一致探索部２２は、検出した区画線の相対位置と、地図データの区画線の相対位置との一致度が最も高くなる両者の相対位置関係を探索する。例えば、検出した区画線の相対位置を自車両座標系の横方向に移動させたときに、両者の相対位置の距離が最短になる横方向の移動量ΔＹｍｃｈが探索される。自車両の横方向に位置する区画線部分の相対位置のみが評価されてもよい。例えば、一致度として両者の距離の二乗が算出される。区画線の相対位置関係として、両者の一致度が最も高くなる自車両座標系の横方向の移動量ΔＹｍｃｈが算出される。なお、実施の形態１で説明した側壁一致探索部１５と同様の探索方法及び相対位置関係の算出方法が用いられてもよい。

＜位置補正部１６＞
図２０のステップＳ３９で、位置補正部１６は、道路側壁の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を自車両の進行方向に補正し、区画線の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を自車両の横方向に補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正処理（位置補正ステップ）を実行する。位置補正部１６は、補正後の自車両の位置座標を、車両制御装置３３等の他の処理装置に伝達する。

位置補正部１６は、道路側壁の相対位置関係としての自車両座標系の進行方向の移動量ΔＸｍｃｈ、及び区画線の相対位置関係としての自車両座標系の横方向の移動量ΔＹｍｃｈを合計して、自車両座標系の移動量ΔＸｍｃｈ、ΔＹｍｃｈを算出する。そして、位置補正部１６は、現在の自車両の進行方向（進行方位）に基づいて、自車両座標系の移動量ΔＸｍｃｈ、ΔＹｍｃｈを、位置座標の補正量に変換する。そして、位置補正部１６は、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された現在の自車両の位置座標から、位置座標の補正量を減算又は加算して、補正後の自車両の位置座標を算出する。

カメラ等の周囲監視装置３１による自車両に近い区画線部分の横方向の位置の検出精度は高い。周囲監視装置３１により実際に検出した区画線の相対位置を、地図データの区画線の位置と比較することで、両者の相対位置関係に基づいて、自車両の横方向の位置座標を精度よく補正することができる。

４．実施の形態４
次に、実施の形態４に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法について説明する。上記の実施の形態１、２、又は３と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法の基本的な構成は実施の形態１、２、又は３と同様であるが、側壁検出部１１及び地図側壁取得部１４の処理が実施の形態１、２、又は３と異なる。

実施の形態１等と同様に、側壁検出部１１は、自車両の周囲を監視する周囲監視装置３１の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する。

本実施の形態では、側壁検出部１１は、ミリ波レーダの検出情報に基づいて、ミリ波レーダによる道路側壁の検出精度を確保できる自車両を基準とした特定領域内の道路側壁の相対位置を検出する。

図２１に示すように、ミリ波レーダには、道路側壁を高精度に計測可能な前方の領域があり、この検出精度の高い領域は、ミリ波レーダの機種、及びレーダ設置位置によって異なる。上記の構成によれば、この検出精度の高い領域に合わせて、特定領域を設定することで、精度が低下する領域で検出される道路側壁を除外し、検出した道路側壁の相対位置の検出精度を高めることができ、自車両の位置座標の補正精度を高めることができる。

例えば、特定領域は、自車両座標系において特定の相対位置の領域として予め設定される。側壁検出部１１は、ミリ波レーダの検出情報に基づいて検出した道路側壁の相対位置の内、特定領域外の相対位置を除外し、特定領域内の相対位置のみを、最終的な道路側壁の相対位置として検出する。

地図側壁取得部１４は、地図データ５から、自車両の位置座標を基準にした特定領域に対応する領域の道路側壁の位置を取得する。

この構成によれば、ミリ波レーダにより道路側壁の相対位置が検出される特定領域に対応させて、地図データの道路側壁の位置を取得することができ、比較対象にならない不要な地図データの道路側壁の位置が取得されないようにでき、側壁一致探索部１５における探索の演算処理負荷等を低減できる。

地図側壁取得部１４は、自車両座標系において設定された特定領域の相対位置を、ＧＰＳ信号及びＩＭＵ信号等により検出された自車両の位置座標、及び自車両の進行方向（進行方位）に基づいて、位置座標（緯度及び経度）に変換する。そして、地図側壁取得部１４は、地図データ５から、特定領域の位置座標内の道路側壁の位置を取得する。

なお、位置座標の誤差等のバラツキ要因を考慮し、特定領域を所定量だけ拡大した領域が、地図データの道路側壁の位置の取得に用いられてもよい。

また、地図側壁取得部１４は、現在の自車両の位置座標を基準とした特定領域及び複数の過去の自車両の位置座標を基準とした特定領域を累積的に重ね合わせて、重ね合わせ後の特定領域を算出し、地図データ５から、重ね合わせ後の特定領域内の道路側壁の位置を取得してもよい。この重ね合わせの期間は、道路側壁の相対位置を重ね合わせる重畳期間と同じにされるとよい。

具体的には、地図側壁取得部１４は、現在の変換後の特定領域の位置座標及び複数の過去の変換後の特定領域の位置座標を累積的に重ね合わせて、重ね合わせ後の特定領域の位置座標を算出し、地図データ５から、重ね合わせ後の特定領域の位置座標内の道路側壁の位置を取得してもよい。

５．実施の形態５
次に、実施の形態５に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法について説明する。上記の実施の形態１、２、３、又は４と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る自己位置推定装置１０及び自己位置推定方法の基本的な構成は実施の形態１、２、３、又は４と同様であるが、位置補正部１６の処理が実施の形態１、２、３、又は４と異なる。

実施の形態１等と同様に、位置補正部１６は、道路側壁の相対位置関係に基づいて、自車両の位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する。

本実施の形態では、位置補正部１６は、探索された道路側壁の相対位置関係に対応する一致度が、判定値よりも低い場合は、道路側壁の相対位置関係に基づく、自車両の位置座標の補正を行わない。実施の形態１で説明したように、例えば、道路側壁の一致度として、両者の道路側壁の点群間の距離（誤差）の平均二乗誤差などの統計的評価値が用いられる。

この構成によれば、ミリ波レーダの検出誤差、又は地図データの不正確等の誤差要因により、ミリ波レーダにより検出した道路側壁の形状と地図データの道路側壁の形状とが十分に一致していない状態で補正を行うと、逆に位置座標の誤差が増加する可能性がある。一致度が低い場合に、位置座標の補正を行わないことにより、位置座標の補正精度が悪化することを抑制できる。

位置補正部１６が実施の形態３のように構成される場合は、位置補正部１６は、探索された区画線の相対位置関係に対応する一致度が、判定値よりも低い場合は、区画線の相対位置関係に基づく、位置座標の補正を行わない。

実施の形態３で説明したように、例えば、区画線の一致度として、両者の距離の二乗が算出される。

なお、位置補正部１６は、道路側壁の相対位置関係及び区画線の相対位置関係の一方又は双方に基づく、自車両の位置座標の補正量が、補正量の判定値よりも大きいときに、道路側壁の相対位置関係及び区画線の相対位置関係の一方又は双方に基づく、自車両の位置座標の補正を行わないように構成されてもよい。

位置座標の補正量が、自車両の位置座標に想定される誤差範囲を超えている場合は、補正が誤っている可能性がある。上記の構成によれば、位置誤差の補正量が、補正量の判定値よりも大きい場合に、位置座標の補正を行わないことにより、位置座標の補正精度が悪化することを抑制できる。

上記の各実施の形態では、道路側壁の相対位置を検出する周囲監視装置３１としてミリ波レーダが用いられる場合を例に説明した。しかし、道路側壁の相対位置を検出する周囲監視装置３１としてレーザレーダ（ＬｉＤＡＲ）が用いられてもよい。特に、レーザレーダの検出分解能が低く、道路側壁の検出点が少ない場合に、重ね合わせにより、道路側壁の検出分解能を向上させる効果が得られる。

＜本願の諸態様のまとめ＞
以下、本願の諸態様を付記としてまとめて記載する。

（付記１）
自車両の周囲を監視する周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出部と、
自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出部と、
過去に検出した前記道路側壁の相対位置を、前記移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした前記道路側壁の相対位置に変換し、現在の前記道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳部と、
地図データから前記位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得部と、
前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、前記地図データの前記道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索部と、
前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正部と、を備えた自己位置推定装置。

（付記２）
前記側壁検出部は、前記周囲監視装置としてのミリ波レーダの検出情報に基づいて、前記道路側壁の相対位置を検出する付記１に記載の自己位置推定装置。

（付記３）
前記側壁検出部は、前記周囲監視装置の検出情報に基づいて、前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出精度を確保できる自車両を基準とした特定範囲内の前記道路側壁の相対位置を検出する付記１又は２に記載の自己位置推定装置。

（付記４）
前記地図側壁取得部は、前記地図データから、前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出精度を確保できる自車両の前記位置座標を基準とした特定範囲に対応する領域内の道路側壁の位置を取得する付記１から３のいずれか一項に記載の自己位置推定装置。

（付記５）
前記地図側壁取得部は、現在の前記位置座標を基準とした前記特定範囲、及び過去の前記位置座標を基準とした前記特定範囲を累積的に重ね合わせて、重ね合わせ後の特定領域を算出し、前記地図データから、前記重ね合わせ後の特定領域内の道路側壁の位置を取得する付記４に記載の自己位置推定装置。

（付記６）
前記周囲監視装置の検出情報に基づいて、前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出の障害になる検出障害物を検出する障害物検出部と、
前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出において、前記検出障害物により死角になる角度範囲の領域を推定する死角範囲推定部と、
前記死角になる角度範囲の領域の前後の前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置に基づいて、前記死角になる角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定し、推定値により前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を補完する死角側壁補間部と、を備えた付記１から５のいずれか一項に記載の自己位置推定装置。

（付記７）
前記死角側壁補間部は、車線形状を用いて、前記死角になる角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定する付記６に記載の自己位置推定装置。

（付記８）
前記位置補正部は、探索された前記道路側壁の相対位置関係に対応する前記一致度が、判定値よりも低い場合は、前記道路側壁の相対位置関係に基づく、前記位置座標の補正を行わない付記１から７のいずれか一項に記載の自己位置推定装置。

（付記９）
前記周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路の区画線の相対位置を検出する区画線検出部と、
地図データから前記位置座標に対応する区画線の位置を取得する地図区画線取得部と、
検出した前記区画線の相対位置と、前記地図データの前記区画線の位置との一致度が高くなる区画線の相対位置関係を探索する区画線一致探索部と、を更に備え、
前記位置補正部は、前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を自車両の進行方向に補正し、前記区画線の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を自車両の横方向に補正し、前記補正後の位置座標を算出する付記１から８のいずれか一項に記載の自己位置推定装置。

（付記１０）
前記位置補正部は、探索された前記区画線の相対位置関係に対応する前記一致度が、判定値よりも低い場合は、前記区画線の相対位置関係に基づく、前記位置座標の補正を行わない付記９に記載の自己位置推定装置。

（付記１１）
自車両の周囲を監視する周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出ステップと、
自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出ステップと、
過去に検出した前記道路側壁の相対位置を、前記移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした前記道路側壁の相対位置に変換し、現在の前記道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳ステップと、
地図データから前記位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得部と、
前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、前記地図データの前記道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索ステップと、
前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正ステップと、を備えた自己位置推定方法。

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

５ 地図データ、１０ 自己位置推定装置、１１ 側壁検出部、１２ 自車両状態検出部、１３ 検出側壁重畳部、１４ 地図側壁取得部、１５ 側壁一致探索部、１６ 位置補正部、１７ 障害物検出部、１８ 死角範囲推定部、１９ 死角側壁補間部、２０ 区画線検出部、２１ 地図区画線取得部、２２ 区画線一致探索部、３１ 周囲監視装置

Claims (11)

1. 自車両の周囲を監視する周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出部と、
   自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出部と、
   過去に検出した前記道路側壁の相対位置を、前記移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした前記道路側壁の相対位置に変換し、現在の前記道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳部と、
   地図データから前記位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得部と、
   前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、前記地図データの前記道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索部と、
   前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正部と、を備えた自己位置推定装置。
2. 前記側壁検出部は、前記周囲監視装置としてのミリ波レーダの検出情報に基づいて、前記道路側壁の相対位置を検出する請求項１に記載の自己位置推定装置。
3. 前記側壁検出部は、前記周囲監視装置の検出情報に基づいて、前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出精度を確保できる自車両を基準とした特定範囲内の前記道路側壁の相対位置を検出する請求項１に記載の自己位置推定装置。
4. 前記地図側壁取得部は、前記地図データから、前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出精度を確保できる自車両の前記位置座標を基準とした特定範囲に対応する領域内の道路側壁の位置を取得する請求項１に記載の自己位置推定装置。
5. 前記地図側壁取得部は、現在の前記位置座標を基準とした前記特定範囲、及び過去の前記位置座標を基準とした前記特定範囲を累積的に重ね合わせて、重ね合わせ後の特定領域を算出し、前記地図データから、前記重ね合わせ後の特定領域内の道路側壁の位置を取得する請求項４に記載の自己位置推定装置。
6. 前記周囲監視装置の検出情報に基づいて、前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出の障害になる検出障害物を検出する障害物検出部と、
   前記周囲監視装置による前記道路側壁の検出において、前記検出障害物により死角になる角度範囲の領域を推定する死角範囲推定部と、
   前記死角になる角度範囲の領域の前後の前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置に基づいて、前記死角になる角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定し、推定値により前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を補完する死角側壁補間部と、を備えた請求項１に記載の自己位置推定装置。
7. 前記死角側壁補間部は、車線形状を用いて、前記死角になる角度範囲の領域の道路側壁の相対位置を推定する請求項６に記載の自己位置推定装置。
8. 前記位置補正部は、探索された前記道路側壁の相対位置関係に対応する前記一致度が、判定値よりも低い場合は、前記道路側壁の相対位置関係に基づく、前記位置座標の補正を行わない請求項１に記載の自己位置推定装置。
9. 前記周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路の区画線の相対位置を検出する区画線検出部と、
   地図データから前記位置座標に対応する区画線の位置を取得する地図区画線取得部と、
   検出した前記区画線の相対位置と、前記地図データの前記区画線の位置との一致度が高くなる区画線の相対位置関係を探索する区画線一致探索部と、を更に備え、
   前記位置補正部は、前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を自車両の進行方向に補正し、前記区画線の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を自車両の横方向に補正し、前記補正後の位置座標を算出する請求項１に記載の自己位置推定装置。
10. 前記位置補正部は、探索された前記区画線の相対位置関係に対応する前記一致度が、判定値よりも低い場合は、前記区画線の相対位置関係に基づく、前記位置座標の補正を行わない請求項９に記載の自己位置推定装置。
11. 自車両の周囲を監視する周囲監視装置の検出情報に基づいて、自車両の位置を基準とした道路側壁の相対位置を検出する側壁検出ステップと、
    自車両の位置座標及び移動情報を検出する自車両状態検出ステップと、
    過去に検出した前記道路側壁の相対位置を、前記移動情報に基づいて、現在の自車両の位置を基準とした前記道路側壁の相対位置に変換し、現在の前記道路側壁の相対位置及び変換後の複数の過去の前記道路側壁の相対位置を重ね合わせて、重ね合わせ後の道路側壁の相対位置を算出する検出側壁重畳ステップと、
    地図データから前記位置座標に対応する道路側壁の位置を取得する地図側壁取得部と、
    前記重ね合わせ後の道路側壁の相対位置と、前記地図データの前記道路側壁の位置との一致度が高くなる道路側壁の相対位置関係を探索する側壁一致探索ステップと、
    前記道路側壁の相対位置関係に基づいて、前記位置座標を補正し、補正後の位置座標を算出する位置補正ステップと、を備えた自己位置推定方法。

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