JP2023073562A - 自車両位置情報取得装置、自車両位置情報取得システムおよび自車両位置情報取得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の地物の種別の中から補正処理に用いるデータ群を集約することにより、自車両の位置情報を高速かつ高精度に取得する。【解決手段】地物検出部４０は、画像データより、自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する。基準位置データ群抽出部５０は、画像データから検出された地物と地物の種別が同一である周辺の地物の形状に関する基準位置データ群を抽出する。比較位置データ群抽出部２０は、検出された周辺の地物と、地図上、地物の種別が同一である地物の形状に関する比較位置データ群を抽出する。誤差算出部６０は、抽出された基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群の各データを対応付けて、対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出する。そして、補正部７０は、算出された誤差に基づき、自車両の位置情報を補正する。【選択図】図１

Description

本発明は、自車両位置情報取得装置、自車両位置情報取得システムおよび自車両位置情報取得方法に関する。

近年、自動運転に関する技術が、目覚ましい進歩を遂げている。
これに伴い、高精度地図を使用した操舵支援機能や加減速調整機能等に関する開発も進んでいる。
この高精度地図については、自車位置推定にも用いられ、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を用いたものやＧＰＳ（Global Positioning System）にＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）を組み合わせたものでの検討が進められてきている。

ところが、ＧＮＳＳを用いたものやＧＰＳにＩＭＵを組み合わせたものでは、ＧＮＳＳやＧＰＳの受信状態による影響を受け、例えば、一般に、受信環境が悪いトンネル内部や都市部の高層ビルが乱立するようなエリアでは、車両の位置情報に対する検出精度が悪化してしまうという問題があった。

このような問題に対して、実際の車両や地物の位置情報と、ＧＮＳＳやＧＰＳにＩＭＵを組み合わせたものから得られる車両や地物の位置情報との乖離を補うために、例えば、レーザレーダの検出データに基づく周辺物の複数の節点ｓと、地図データ上の当該周辺物の複数の節点ｍとを対応付け、その対応付けられた各組の節点ｓ、ｍを用いて、座標変換式に基づき誤差θ、ｑｘ、ｑｙを算出し、その誤差θ、ｑｘ、ｑｙに基づきＧＰＳにより検出された自車位置を補正する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

また、車両前方の画像をモノクロに変換し微分フィルタによって輝度変化を取得し、輝度変化が大きい部分を白線として抽出を行う方法等を用いて、道路形状を抽出し、取得した地図情報から自車両が走行する道路端の座標点を道路形状として抽出して、画像道路情報と地図道路情報とを用いて、三次元道路形状を推定することにより、画像の投影誤差を排除し、単体で推定するよりも精度よく道路形状を推定する技術も開示されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１１－１９１２３９号公報 特開２００１－３３１７８７号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、地図情報とレーザレーダにより検出された情報との双方に存在するすべてのデータを対象として、自車位置を補正するための補正値を求めることから、極めて短時間に自車位置の補正を行うには、処理負荷が大きいという課題があった。

また、特許文献２に記載の技術では、この技術を自車位置の補正処理に用いることを考えると、補正処理に用いる地物の種別が道路のみであるため、中央線や路肩の白線等がない道路やあっても白線が部分的に消えているような道路等では、精度の高い補正処理を実行できないという課題があった。

そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、複数の地物の種別の中から補正処理に用いるデータ群を集約することにより、自車両の位置情報を高速かつ高精度に取得する自車両位置情報取得装置、自車両位置情報取得システムおよび自車両位置情報取得方法を提供することを目的とする。

形態１；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、自車両の位置情報を検出する位置情報検出部と、地図上の地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、を対応付けて記憶する地図データ記憶部と、前記自車両の前景を撮像する撮像部と、該撮像された画像データより、前記自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する地物検出部と、前記撮像された画像データから前記検出された前記地物と前記地物の種別が同一である前記周辺の地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出する基準位置データ群抽出部と、該抽出された前記基準位置データ群を記憶する基準位置データ群記憶部と、前記検出された前記周辺の地物と、地図上、前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する前記位置データ群から比較位置データ群を抽出する比較位置データ群抽出部と、該抽出された前記比較位置データ群を記憶する比較位置データ群記憶部と、前記基準位置データ群記憶部に記憶された前記基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い前記比較位置データ群記憶部に記憶された前記比較位置データ群の各データを対応付けて、該対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出する誤差算出部と、該算出された誤差に基づき、前記位置情報検出部において検出された前記自車両の位置情報を補正する補正部と、を含む自車両位置情報取得装置を提案している。

形態２；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記地物検出部は、前記所定範囲内のうち、前記自車両に最も近い前記周辺の地物を検出する自車両位置情報取得装置を提案している。

形態３；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記地物の種別は、白線、停止線、信号機、横断歩道、標識を含む自車両位置情報取得装置を提案している。

形態４；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記誤差算出部は、対応する前記基準位置データと前記比較位置データとの距離の総和を最小化する座標変換パラメータを算出する自車両位置情報取得装置を提案している。

形態５；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、自車両位置情報検出装置と、自車両位置情報補正装置と、を含む自車両位置情報取得システムであって、前記自車両位置情報検出装置が、自車両の位置情報を検出する位置情報検出部と、地図上の地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、対応付けて記憶する地図データ記憶部と、該地図データ記憶部に記憶された地図上の地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、前記自車両の位置情報と、を前記自車両位置情報補正装置に送信する送信部と、を含み、前記自車両位置情報補正装置が、１つまたは複数のプロセッサーと、前記１つまたは複数のプロセッサーに通信可能に接続される１つまたは複数のメモリと、を備え、前記１つまたは複数のプロセッサーは、前記自車両の前景を撮像した画像データより前記自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出するとともに、前記画像データから該検出された前記周辺の地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として、第１のメモリに格納し、該検出された前記周辺の地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する前記位置データ群を前記地図データ記憶部から比較位置データ群として抽出し、第２のメモリに格納し、前記第１のメモリに格納された前記基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い前記第２のメモリに格納された前記比較位置データ群の各データを対応付けて、対応付けられた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出し、該算出された誤差に基づき、前記受信した前記自車両の位置情報を補正する自車両位置情報取得システムを提案している。

形態６；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、位置情報検出部と、地図データ記憶部と、撮像部と、地物検出部と、基準位置データ群抽出部と、基準位置データ群記憶部と、比較位置データ群抽出部と、基準位置データ群記憶部と、誤差算出部と、補正部と、を含む自車両位置情報取得装置における自車両位置情報取得方法であって、前記位置情報検出部が、自車両の位置情報を検出する第１の工程と、前記撮像部が、前記自車両の前景を撮像する第２の工程と、前記地物検出部が、該撮像された画像データより前記自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する第３の工程と、前記基準位置データ群抽出部が、前記撮像された画像データから前記第３の工程において検出された前記地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出し、該抽出された前記基準位置データ群を前記基準位置データ群記憶部に格納する第４の工程と、前記比較位置データ群抽出部が、地図上の前記地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、を対応付けて記憶する前記地図データ記憶部から前記第３の工程において検出された前記周辺の地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する比較位置データ群を抽出し、前記基準位置データ群記憶部に格納する第５の工程と、前記誤差算出部が、前記基準位置データ群記憶部に記憶された前記基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い前記比較位置データ群記憶部に記憶された前記比較位置データ群の各データを対応付けて、基準位置データと、比較位置データとの距離の誤差を算出する第６の工程と、前記補正部が、第６の工程において算出された誤差に基づき、前記第１の工程において、検出された前記自車両の位置情報を補正する第７の工程と、を含む自車両位置情報取得方法を提案している。

本発明の１またはそれ以上の実施形態によれば、複数の地物の種別の中から補正処理に用いるデータ群を集約することにより、自車両の位置情報を高速かつ高精度に取得することができるという効果がある。

本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置の構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置における地図情報から得られるデータセットを例示的に示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置における画像情報から得られるデータセットを例示的に示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両と周辺地物に対する地図データ切り出し領域および画像データ取得領域を例示的に示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置の処理フローを示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置における誤差算出部に入力されるデータを例示的に示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置における誤差算出部に入力されたデータの対応付けを例示的に示す図である。 本発明の実施形態に係る自車両位置情報取得装置の誤差算出部における座標変換パラメータの算出処理を例示的に示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図１から図８を用いて説明する。

＜実施形態＞
図１から図８を用いて、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１について説明する。

＜自車両位置情報取得装置１の構成＞
図１に示すように、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１は、地図データ記憶部１０と、地図データ切り出し部１１と、座標変換部１２と、比較位置データ群抽出部２０と、比較位置データ群記憶部２１と、撮像部３０と、撮像画像記憶部３１と、地物検出部４０と、基準位置データ群抽出部５０と、基準位置データ群記憶部５１と、誤差算出部６０と、補正部７０と、位置情報検出部８０と、を含んで構成されている。

地図データ記憶部１０は、高精度地図上の地物の種別と、その地物の形状に関する位置データ群（点群情報）と、を対応付けて記憶する。
具体的には、例えば、白線ＷＬ、停止線ＳＬ、信号機ＴＬ、横断歩道ＣＷ、標識ＳＮ等を地物の種別として、これらの地物の高精度地図上の座標値を紐付けて記憶する。

地図データ切り出し部１１は、後述する地物検出部４０の検出結果に基づいて、地図データ記憶部１０に記憶された地図データから、地物検出部４０において検出された特定の地物周辺の地図情報を切り出す。
具体的には、後述する地物検出部４０が白線ＷＬを検出した場合、図４に示す例では、点線で囲んだ領域を地図データ切り出し領域とし、白線ＷＬの一部と停止線ＳＬの一部の地図情報を切り出す。

座標変換部１２は、地図データ切り出し部１１により切り出された地図情報のうち、地図の座標系で表されている位置データ群の座標を、自車両前方横方向をＸ軸、自車両前方前後方向をＺ軸とする座標系に変換する。
具体的には、変換前の座標情報を数１とし、変換後の座標情報を数２とした場合、数３に示す変換式により、座標の変換を行う。
なお、座標変換後の位置データと地物の種別を紐付けたデータベースは、例えば、図２に示すようになる。

比較位置データ群抽出部２０は、後述する地物検出部４０において検出された周辺の地物と、地図上、地物の種別が同一である地物の形状に関する位置データ群から比較位置データ群を抽出する。
具体的には、例えば、後述する地物検出部４０において検出された地物が白線であった場合に、比較位置データ群抽出部２０は、図２に示すデータベースから、地物種別が白線である位置情報の座標値を抽出して、比較位置データ群とする。

比較位置データ群記憶部２１は、比較位置データ群抽出部２０において抽出された比較位置データ群を一時的に格納する。
比較位置データ群記憶部２１に格納された比較位置データ群の情報は、後述する誤差算出部６０により読みだされ、誤差算出処理に用いられる。

撮像部３０は、例えば、ステレオカメラあるいは単眼カメラであって、自車両ＭＣの前景の動画像を撮像する。
撮像部３０が撮像した動画像は、後述する地物検出部４０に出力される。
なお、例えば、撮像部３０において撮像された画像データの取得領域は、図４に示す例では、１点鎖線で囲んだ領域を画像データ取得領域とし、白線ＷＬの一部と停止線ＳＬの一部の画像データ（点群データ）を取得する。
ここで、画像データの取得領域は、自車両ＭＣの走行挙動を考慮して、地図データ切り出し領域よりも広くなっている。

撮像画像記憶部３１は、撮像部３０が撮像した動画像を一時的に格納する。
より具体的には、図４に示す例では、撮像部３０が撮像した動画像のうち、画像データ取得領域の動画像データを一時的に格納する。
撮像画像記憶部３１に格納された動画像は、基準位置データ群抽出部５０により読みだされる。

地物検出部４０は、撮像部３０において撮像された画像データより、自車両ＭＣから所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する。
ここで、好ましくない走行環境としては、トンネル内や都市部のビル群が乱立するようなエリアを例示することができる。また、このような好ましくない走行環境であっても頻出する周辺の地物としては、特に、白線ＷＬを含む道路形状等を例示することができる。
例えば、地物検出部４０は、図４に示す例では、自車両ＭＣから所定範囲内の周辺地物として、白線ＷＬ、横断歩道ＣＷを検出する。
また、一般に、自車両から地物までの距離が長い程、画像データと地図データとの乖離が少なくなる。そのため、「所定範囲」は、知見に基づく範囲とすることが好ましい。
なお、地物検出部４０は、所定範囲内のうち、自車両に最も近い周辺の地物を検出するようにしてもよい。
そして、その検出情報は、地図データ切り出し部１１および基準位置データ群抽出部５０に出力される。

基準位置データ群抽出部５０は、撮像部３０により撮像された画像データのうち、撮像画像記憶部３１に格納された動画像を読みだして、地物検出部４０により検出された地物と地物の種別が同一である周辺の地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出する。

基準位置データ群記憶部５１は、基準位置データ群抽出部５０において抽出された基準位置データ群を一時的に格納する。
基準位置データ群記憶部５１に格納された基準位置データ群の情報は、後述する誤差算出部６０により読みだされ、誤差算出処理に用いられる。

誤差算出部６０は、基準位置データ群記憶部５１に記憶された基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群記憶部２１に記憶された比較位置データ群のデータを対応付けて、その対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差として、その対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の総和を最小化するパラメータを算出する。
具体的には、例えば、図６に示すように、基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群記憶部２１に記憶された比較位置データ群のデータを対応付けて、ＸＺ座標系に配置する。
ここで、〇は、地図点群を示し、●は、画像点群を示す。
そして、図７に示すように、対応付けを行った地図点群内の点と画像点群内の対応点との距離（図７のＬ１～Ｌ８）の総和をコスト関数として、数４のように定義付ける（ステップ１）。

次に、図８に示すように、数４で定義したコスト関数を最小化するパラメータ(x,z,θ)を算出する。
なお、以下では、パラメータ(x,z,θ)を算出する方法として、最急降下法を用いる例を説明する。

次のステップとして、数５から数７を用いて、Cost(x,z,θ)をｘ,ｚ,θごとに偏微分し、現在のパラメータ(x,z,θ)における勾配を算出する（ステップ２）。

なお、数５から数７において、αは、１回あたり、どれだけパラメータを更新するのかを示す学習率である。

次いで、ステップ２において算出した勾配と逆の方向に、パラメータ(x,z,θ)を更新する（ステップ３）。

そして、ステップ１からステップ３までの処理をパラメータ(x,z,θ)が収束するまで繰り返す。ここで、収束したパラメータ(x,z,θ)は、後述する補正部７０に出力される。

補正部７０は、誤差算出部６０から入力したパラメータ(x,z,θ)と、後述する位置情報検出部から入力した(map_{x_raw} ,map_{z_raw})を数３に代入して、補正後の(map_{x_own} ,map_{z_own})とする。

位置情報検出部８０は、ＧＰＳ等を用いて、自車両の位置情報を検出する。
位置情報検出部８０が検出した自車両の位置情報は、補正部７０に出力される。

＜自車両位置情報取得装置１の処理＞
図５を用いて、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１の処理について説明する。

地物検出部４０は、撮像部３０において撮像された画像データより、自車両ＭＣから所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する（ステップＳ１００）。
そして、地物検出部４０における検出情報は、地図データ切り出し部１１に出力される。

地物検出部４０から検出情報を入力した地図データ切り出し部１１は、地物検出部４０の検出情報に基づいて、地図データ記憶部１０に記憶された地図データから、地物検出部４０において検出された特定の地物周辺の地図情報を切り出す（ステップＳ２００）。

座標変換部１２は、地図データ切り出し部１１により切り出された地図情報のうち、地図の座標系で表されている位置データ群の座標の自車両前方横方向をＸ軸、自車両前方前後方向をＺ軸とする座標系に変換する（ステップＳ３００）。
具体的には、変換前の座標情報を数８とし、変換後の座標情報を数９とした場合、数１０に示す変換式により、座標の変換を行う。

基準位置データ群抽出部５０は、撮像部３０により撮像された画像データのうち、撮像画像記憶部３１に格納された動画像を読みだして、地物検出部４０により検出された地物と地物の種別が同一である周辺の地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出する（ステップＳ４００）。

比較位置データ群抽出部２０は、地物検出部４０において検出された周辺の地物と、地図上、地物の種別が同一である地物の形状に関する位置データ群から比較位置データ群を抽出する（ステップＳ５００）。

誤差算出部６０は、基準位置データ群記憶部５１に記憶された基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群記憶部２１に記憶された比較位置データ群のデータを対応付けて、その対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差として、その対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の総和を最小化するパラメータを算出する。
具体的には、例えば、図６に示すように、基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群記憶部２１に記憶された比較位置データ群のデータを対応付けて、ＸＺ座標系に配置する。
ここで、〇は、地図点群を示し、●は、画像点群を示す。
そして、図７に示すように、対応付けを行った地図点群内の点と画像点群内の対応点との距離（図７のＬ１～Ｌ８）の総和をコスト関数として、数１１のように定義付ける（ステップ１）。

次に、図８に示すように、数１１で定義したコスト関数を最小化するパラメータ(x,z,θ)を算出する。
なお、以下では、パラメータ(x,z,θ)を算出する方法として、最急降下法を用いる例を説明する。

次のステップとして、数１２から数１４を用いて、Cost(x,z,θ)をｘ,ｚ,θごとに偏微分し、現在のパラメータ(x,z,θ)における勾配を算出する（ステップ２）。

なお、数１２から数１４において、αは、１回あたり、どれだけパラメータを更新するのかを示す学習率である。

次いで、ステップ２において算出した勾配と逆の方向に、パラメータ(x,z,θ)を更新する（ステップ３）。

そして、ステップ１からステップ３までの処理をパラメータ(x,z,θ)が収束するまで繰り返す。ここで、収束したパラメータ(x,z,θ)は、後述する補正部７０に出力される（ステップＳ６００）。

補正部７０は、誤差算出部６０から入力したパラメータ(x,z,θ)と、後述する位置情報検出部から入力した(map_{x_raw} ,map_{z_raw})を数３に代入して、補正後の(map_{x_own} ,map_{z_own})とする（ステップＳ７００）。

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１においては、地物検出部４０が、撮像部３０において撮像された画像データより、自車両ＭＣから所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する。基準位置データ群抽出部５０は、画像データから地物検出部４０において検出された地物と地物の種別が同一である周辺の地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出する。比較位置データ群抽出部２０は、地物検出部４０において検出された周辺の地物と、地図上、地物の種別が同一である地物の形状に関する位置データ群から比較位置データ群を抽出する。誤差算出部６０は、基準位置データ群抽出部５０において抽出された基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群抽出部に抽出された比較位置データ群のデータを対応付けて、対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出する。そして、補正部７０は、誤差算出部６０において算出された誤差に基づき、自車両ＭＣの位置情報を検出する位置情報検出部８０において検出された自車両ＭＣの位置情報を補正する。
つまり、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１においては、高精度地図上の位置データおよび画像データから取得した位置データを地物と対応づけたデータ形式としており、地物を指標として、高精度地図上の位置データ群と画像データ群とをマッチングし、誤差算出部６０が、マッチングされたデータ群に対して、さらに、最も距離の近いデータに絞り込んだ上で、その距離の誤差を算出し、補正部７０は、誤差算出部６０において算出された誤差に基づき、自車両ＭＣの位置情報を検出する位置情報検出部８０において検出された自車両ＭＣの位置情報を補正する。
そのため、精度の高い自車両ＭＣの位置情報を取得することができる。
また、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１においては、地物を指標として、高精度地図上の位置データ群と画像データ群とをマッチングし、誤差算出部６０が、マッチングされたデータ群に対して、さらに、最も距離の近いデータに絞り込んだ上で、誤差を算出することから、高速な補正処理が可能となることから、刻一刻と変換する自車両ＭＣの位置情報を高精度かつ高速に得ることができる。

また、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１において、地物検出部４０は、所定範囲内のうち、自車両ＭＣに最も近い周辺の地物を検出する。
つまり、地物検出部４０は、所定範囲内のうち、自車両ＭＣに最も近い周辺の地物を検出し、基準位置データ群抽出部５０は、画像データから地物検出部４０において検出された地物と地物の種別が同一である周辺の地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出し、比較位置データ群抽出部２０は、地物検出部４０において検出された周辺の地物と、地図上、地物の種別が同一である地物の形状に関する位置データ群から比較位置データ群を抽出し、誤差算出部６０は、基準位置データ群抽出部５０において抽出された基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い比較位置データ群抽出部に抽出された比較位置データ群のデータを対応付けて、対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出し、補正部７０は、誤差算出部６０において算出された誤差に基づき、自車両ＭＣの位置情報を検出する位置情報検出部８０において検出された自車両ＭＣの位置情報を補正する。
そのため、地物検出部４０により、指標となる地物がさらに絞り込まれることから、より高精度な自車両ＭＣの位置情報をより高速に得ることができる。

また、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１において、地物の種別は、白線、停止線、信号機、横断歩道、標識を含む。
つまり、地物の種別は、主として、道路形状を示す白線であるが、停止線、信号機、横断歩道、標識を含む。
そのため、受信環境が悪いトンネル内部等の場合には、主として、白線を、都市部の高層ビルが乱立するようなエリアの例えば、中央線もないような細い路地や一方通行路等では、停止線、信号機、横断歩道、標識等を検出することにより、受信環境が悪い場所においても、自車両ＭＣの位置情報を高精度かつ高速に得ることができる。

また、本実施形態に係る自車両位置情報取得装置１において、誤差算出部６０は、対応する基準位置データと比較位置データとの距離の総和を最小化する座標変換パラメータを算出することにより、両者の誤差、つまり、補正値を算出する。
そのため、精度の高い自車両ＭＣの位置情報を取得することができる。

＜変形例＞
本実施形態においては、自車両位置情報取得装置１を例示して説明したが、例えば、自車両の車室内に設けられた自車両位置情報検出装置と、クラウド上に設けられた自車両位置情報補正装置と、を含む自車両位置情報取得システムとしてもよい。
このようなシステムの場合には、処理負荷が大きい自車両位置情報補正装置をサーバで構成することによって、より高速な処理を期待することができる。

なお、座標変換部１２、比較位置データ群抽出部２０、基準位置データ群抽出部５０、誤差算出部６０、補正部７０等の処理をコンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを座標変換部１２、比較位置データ群抽出部２０、基準位置データ群抽出部５０、誤差算出部６０、補正部７０等に読み込ませ、実行することによって本発明の自車両位置情報取得装置１を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１；自車両位置情報取得装置
１０；地図データ記憶部
１１；地図データ切り出し部
１２；座標変換部
２０；比較位置データ群抽出部
２１；比較位置データ群記憶部
３０；撮像部
３１；撮像画像記憶部
４０；地物検出部
５０；基準位置データ群抽出部
５１；基準位置データ群記憶部
６０；誤差算出部
７０；補正部
８０；位置情報検出部

Claims (6)

1. 自車両の位置情報を検出する位置情報検出部と、
   地図上の地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、を対応付けて記憶する地図データ記憶部と、
   前記自車両の前景を撮像する撮像部と、
   該撮像された画像データより、前記自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する地物検出部と、
   前記撮像された画像データから前記検出された前記地物と前記地物の種別が同一である前記周辺の地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出する基準位置データ群抽出部と、
   該抽出された前記基準位置データ群を記憶する基準位置データ群記憶部と、
   前記検出された前記周辺の地物と、地図上、前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する前記位置データ群から比較位置データ群を抽出する比較位置データ群抽出部と、
   該抽出された前記比較位置データ群を記憶する比較位置データ群記憶部と、
   前記基準位置データ群記憶部に記憶された前記基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い前記比較位置データ群記憶部に記憶された前記比較位置データ群の各データを対応付けて、該対応付けされた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出する誤差算出部と、
   該算出された誤差に基づき、前記位置情報検出部において検出された前記自車両の位置情報を補正する補正部と、
   を含む自車両位置情報取得装置。
2. 前記地物検出部は、前記所定範囲内のうち、前記自車両に最も近い前記周辺の地物を検出することを特徴とする請求項１に記載の自車両位置情報取得装置。
3. 前記地物の種別は、白線、停止線、信号機、横断歩道、標識を含む請求項１または２に記載の自車両位置情報取得装置。
4. 前記誤差算出部は、対応する前記基準位置データと前記比較位置データとの距離の総和を最小化する座標変換パラメータを算出する請求項１または２に記載の自車両位置情報取得装置。
5. 自車両位置情報検出装置と、自車両位置情報補正装置と、を含む自車両位置情報取得システムであって、
   前記自車両位置情報検出装置が、
   自車両の位置情報を検出する位置情報検出部と、
   地図上の地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、対応付けて記憶する地図データ記憶部と、
   該地図データ記憶部に記憶された地図上の地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、前記自車両の位置情報と、を前記自車両位置情報補正装置に送信する送信部と、
   を含み、
   前記自車両位置情報補正装置が、
   １つまたは複数のプロセッサーと、前記１つまたは複数のプロセッサーに通信可能に接続される１つまたは複数のメモリと、を備え、
   前記１つまたは複数のプロセッサーは、前記自車両の前景を撮像した画像データより前記自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出するとともに、前記画像データから該検出された前記周辺の地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として、第１のメモリに格納し、該検出された前記周辺の地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する前記位置データ群を前記地図データ記憶部から比較位置データ群として抽出し、第２のメモリに格納し、前記第１のメモリに格納された前記基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い前記第２のメモリに格納された前記比較位置データ群の各データを対応付けて、対応付けられた基準位置データと比較位置データとの距離の誤差を算出し、該算出された誤差に基づき、受信した前記自車両の位置情報を補正する自車両位置情報取得システム。
6. 位置情報検出部と、地図データ記憶部と、撮像部と、地物検出部と、基準位置データ群抽出部と、基準位置データ群記憶部と、比較位置データ群抽出部と、比較位置データ群記憶部と、誤差算出部と、補正部と、を含む自車両位置情報取得装置における自車両位置情報取得方法であって、
   前記位置情報検出部が、自車両の位置情報を検出する第１の工程と、
   前記撮像部が、前記自車両の前景を撮像する第２の工程と、
   前記地物検出部が、該撮像された画像データより前記自車両から所定範囲内であって、どんな走行環境であっても頻出する周辺の地物を検出する第３の工程と、
   前記基準位置データ群抽出部が、前記撮像された画像データから前記第３の工程において検出された前記地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する位置データ群を基準位置データ群として抽出し、該抽出された前記基準位置データ群を前記基準位置データ群記憶部に格納する第４の工程と、
   前記比較位置データ群抽出部が、地図上の前記地物の種別と、該地物の形状に関する位置データ群と、を対応付けて記憶する前記地図データ記憶部から前記第３の工程において検出された前記周辺の地物と前記地物の種別が同一である前記地物の形状に関する比較位置データ群を抽出し、前記基準位置データ群記憶部に格納する第５の工程と、
   前記誤差算出部が、前記基準位置データ群記憶部に記憶された前記基準位置データ群の各データに対して、最も距離の近い前記比較位置データ群記憶部に記憶された前記比較位置データ群の各データを対応付けて、基準位置データと、比較位置データとの距離の誤差を算出する第６の工程と、
   前記補正部が、第６の工程において算出された誤差に基づき、前記第１の工程において、検出された前記自車両の位置情報を補正する第７の工程と、
   を含む自車両位置情報取得方法。

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