JP2023083942A - 位置精度判定装置、位置精度判定用コンピュータプログラム及び位置精度判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】推定された車両の現在位置の精度の状態を判定できる位置判定画装置を提供する。
【解決手段】位置精度判定装置は、第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の道路特徴物の位置情報とに基づいて、第１時刻における移動物体の第１位置を推定し、第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、第２時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、第１時刻における移動物体の第２位置を推定し、第１時刻における第１位置及び第２位置を予測フィルタに入力して、第１時刻における移動物体の現在位置を算出し、第１時刻における移動物体の現在位置と、第１時刻よりも前の時刻における移動物体の位置と、前の時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、移動物体の現在位置の精度の状態を判定する。
【選択図】図２

Description

本開示は、位置精度判定装置、位置精度判定用コンピュータプログラム及び位置精度判定方法に関する。

車両に搭載される自動制御システムは、車両の現在位置と、車両の目的位置と、ナビゲーション用地図とに基づいて、車両のナビルートを生成する。自動制御システムは、地図情報を用いて車両の現在位置を推定し、ナビルートに沿って車両を走行させる。

自動制御システムは、精確に車両の現在位置を推定できることが好ましい。例えば、自動制御システムは、車両の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と地図上の道路特徴物の位置情報とに基づいて、第１推定位置を推定する。また、自動制御システムは、前時刻における車両の位置と前時刻から現在の時刻までの車両の移動量及び方位角変化量に基づいて、第２推定位置を推定する。そして、自動制御システムは、第１推定位置及び第２推定位置に基づいて、車両の現在位置を推定する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６－２２４８０２号公報

画像に表される道路特徴物の状態、車両の移動量又は方位角変化量の誤差、又は、車両の横滑りの発生等の要因により、第１推定位置及び第２推定位置に基づいて推定された車両の現在位置は正しいとは限らない。自動制御システムは、車両の現在位置に基づいて車両を走行させるので、車両の現在位置が誤っていると、車両を安全に走行させることができないおそれがある。

そこで、本開示は、推定された車両の現在位置の精度の状態を判定できる位置精度判定装置を提供することを目的とする。

一の実施形態によれば、位置精度判定装置が提供される。この位置精度判定装置は、第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の道路特徴物の位置情報とに基づいて、第１時刻における移動物体の第１位置を推定する第１位置推定部と、第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、第２時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、第１時刻における移動物体の第２位置を推定する第２位置推定部と、第１時刻における第１位置及び第２位置を予測フィルタに入力して、第１時刻における移動物体の現在位置を算出する算出部と、第１時刻における移動物体の現在位置と、第１時刻よりも前の時刻における移動物体の位置と、前の時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、移動物体の現在位置の精度の状態を判定する判定部と、を有することを特徴とする。

また、この位置精度判定装置において、判定部は、第１時刻における移動物体の第１位置と第２位置との間の第２相違量を求め、判定部は、第１相違量及び第２相違量に基づいて、移動物体の現在位置の精度の状態を判定することが好ましい。

また、この位置精度判定装置において、判定部は、移動物体の現在位置の精度が良い状態から悪い状態へ変更するように判定する場合と、移動物体の現在位置の精度が悪い状態から良い状態へ変更するように判定する場合とでは、異なる基準を用いることが好ましい。

また、この位置精度判定装置において、判定部は、第２相違量と所定の基準閾値とを比較して、移動物体の位置の推定精度の状態を判定することが好ましい。

また、この位置精度判定装置において、判定部は、移動物体の位置の推定精度の状態に基づいて、通知部を介して、移動物体の運転に対する関与を求める要求をドライバに対して通知することが好ましい。

また、この位置精度判定装置において、判定部は、前の時刻として第２時刻を用いることが好ましい。

他の実施形態によれば、位置精度判定用コンピュータプログラムが提供される。この位置精度判定用コンピュータプログラムは、第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の道路特徴物の位置情報とに基づいて、第１時刻における移動物体の第１位置を推定し、第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、第２時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、第１時刻における移動物体の第２位置を推定し、第１時刻における第１位置及び第２位置を予測フィルタに入力して、第１時刻における移動物体の現在位置を算出し、第１時刻における移動物体の現在位置と、第１時刻よりも前の時刻における移動物体の位置と、前の時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、移動物体の現在位置の精度の状態を判定する、ことをプロセッサに実行させることを特徴とすることを特徴とする。

また、他の実施形態によれば、位置精度判定方法が提供される。この位置精度判定方法は、第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の道路特徴物の位置情報とに基づいて、第１時刻における移動物体の第１位置を推定し、第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、第２時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、第１時刻における移動物体の第２位置を推定し、第１時刻における第１位置及び第２位置を予測フィルタに入力して、第１時刻における移動物体の現在位置を算出し、第１時刻における移動物体の現在位置と、第１時刻よりも前の時刻における移動物体の位置と、前の時刻から第１時刻までの移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、移動物体の現在位置の精度の状態を判定する、ことを位置精度判定装置が実行することを特徴とすることを特徴とする。

本開示に係る位置精度判定装置は、推定された車両の現在位置の精度の状態を判定できる。

本実施形態の位置精度判定装置の動作の概要を説明する図である。 本実施形態の位置精度判定装置を含む車両制御システムが実装される車両の概略構成図である。 予測フィルタを説明する図である。 本実施形態の位置推定装置の位置精度判定処理に関する動作フローチャートの一例である。 第１相違量の一例を説明する図である。 第２相違量の一例を説明する図である。 判定処理の一例を説明する図である。 本実施形態の位置推定装置の判定処理に関する動作フローチャートの一例である。 状態悪化条件及び状態改善条件を決定する考え方を説明する図（その１）である。 状態悪化条件及び状態改善条件を決定する考え方を説明する図（その２）である。

図１は、本実施形態の位置精度判定装置の動作の概要を説明する図である。以下、図１を参照しながら、本明細書に開示する位置精度判定装置の一例である位置推定装置１２の位置精度判定処理に関する動作の概要を説明する。

車両１０は、位置推定装置１２を用いて、所定の周期で現在位置を推定しながら走行する。車両１０は、移動物体の一例である。

図１（Ａ）に示すように、位置推定装置１２は、時刻ｔ１における車両１０の周囲の路面上の道路特徴物（例えば、車線区画線）を表す画像と、路面上の道路特徴物の位置情報（例えば、地図情報）とに基づいて、時刻ｔ１における車両１０の位置を推定する。同様に、位置推定装置１２は、時刻ｔ１から所定の周期が経過した時刻ｔ２において、時刻ｔ２における車両１０の位置Ｐ１（道路特徴物による推定位置）を推定する。

また、位置推定装置１２は、時刻ｔ１における車両１０の位置と、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの車両１０の移動量及び方位角変化量に基づいて、時刻ｔ２における車両１０の位置Ｐ２（デッドレコニングによる推定位置）を推定する。

そして、位置推定装置１２は、時刻ｔ２における車両１０の位置Ｐ１及び位置Ｐ２を予測フィルタ（例えば、カルマンフィルタ）に入力して、時刻ｔ２における車両１０の現在位置Ｐ０（予測フィルタによる推定位置）を算出する。この現在位置Ｐ０は、車両１０の運転を制御するために用いられる。また、現在位置Ｐ０は、次回の第２推定位置（デッドレコニングによる推定位置）を求めるためにも使用される。

位置推定装置１２は、時刻ｔ２における車両１０の推定位置Ｐ２と現在位置Ｐ０との間の相違量Ｄを求める。なお、図１（Ａ）に示す例では、相違量Ｄとして、車両１０の進行方向と直行する横方向の横相違量を示している。

相違量Ｄが生じる要因として、例えば、以下のことが挙げられる。（１）車両１０の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像を撮影するカメラの異常、（２）車両１０の周囲の路面上の道路特徴物が明確でないこと（例えば、車線区画線がかすれていること）、（３）路面上の道路特徴物の位置情報を表す高精度地図と現在の地形との不一致、（４）車両１０の移動量を求めるのに使用される速度センサの異常、（５）車両１０の方位角変化量を求めるのに使用されるヨーレートセンサの異常、（６）車両１０が横滑りしたこと、等。

位置推定装置１２は、相違量Ｄに基づいて、車両１０の現在位置の精度の状態を判定する。図１（Ｃ）に示す例では、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）と、正常２（ハンズオフ）と、不調１（ハンズオン）と、不調２（Transition Demand：ＴＤ）とに判定される。車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）が一番よく、正常２（ハンズオフ）、不調１（ハンズオン）、不調２（ＴＤ）の順番によくなくなる。

車両１０の現在位置の精度の状態が、正常１又は正常２と判定された場合、位置推定装置１２により推定される車両１０の現在位置に基づいて、車両１０の運転が安全に自動制御される。

一方、車両１０の現在位置の精度の状態が、不調１又は不調２と判定された場合、位置推定装置１２により推定される車両１０の現在位置に基づいて、車両１０の運転が安全に自動制御されなくなるおそれがある。

そこで、位置推定装置１２は、車両１０の現在位置の精度の状態が不調１（ハンズオン）であると判定した場合、ドライバに対してステアリングを把持することを求める把持要求を通知する。また、位置推定装置１２は、車両１０の現在位置の精度の状態が不調２（ＴＤ）であると判定した場合、ドライバに対して車両１０の運転を自動制御から手動制御に変更することを要求する制御変更要求を通知する。

例えば、道路特徴物の一例である車線区画線は、カメラの不調により画像に正しく表されていないと、車両１０の現在位置の精度の状態は不調１、２に判定される場合がある。また、車線区画線がかすれていて画像から車線区画線が正しく識別されないと、車両１０の現在位置の精度の状態が不調１、２と判定される場合がある。従って、車両１０の現在位置の精度の状態は、センサ等のハードウェアと共に、ハードウェア以外の影響を受ける。

このように、位置推定装置１２によれば、推定された車両１０の現在位置の精度の状態を判定できるので、その判定結果に基づいて、車両１０を安全に運転するための情報として役立てることができる。

図２は、本実施形態の位置推定装置１２を含む車両制御システム１が実装される車両の概略構成図である。車両１０は、カメラ２と、測位情報受信機３と、ナビゲーション装置４と、ユーザインターフェース（ＵＩ）５と、車両速度センサ６と、ヨーレートセンサ７と、地図情報記憶装置１１と、位置推定装置１２と、物体検出装置１３と、走行車線計画装置１４と、運転計画装置１５と、車両制御装置１６等とを有する。更に、車両１０は、ＬｉＤＡＲセンサといった、車両１０の周囲の物体までの距離を測定するための測距センサ（図示せず）を有してもよい。

カメラ２と、測位情報受信機３と、ナビゲーション装置４と、ＵＩ５と、車両速度センサ６と、ヨーレートセンサ７と、地図情報記憶装置１１と、位置推定装置１２と、物体検出装置１３と、走行車線計画装置１４と、運転計画装置１５と、車両制御装置１６とは、コントローラエリアネットワークといった規格に準拠した車内ネットワーク１７を介して通信可能に接続される。

カメラ２は、車両１０に設けられる撮像部の一例である。カメラ２は、車両１０の前方を向くように、車両１０に取り付けられる。カメラ２は、例えば所定の周期で、車両１０の前方の所定の領域の環境が表されたカメラ画像を撮影する。カメラ画像には、車両１０の前方の所定の領域内に含まれる道路と、その路面上の車線区画線等の道路特徴物が表わされ得る。カメラ２は、ＣＣＤあるいはＣ－ＭＯＳ等、可視光に感度を有する光電変換素子のアレイで構成された２次元検出器と、その２次元検出器上に撮影対象となる領域の像を結像する撮像光学系を有する。

カメラ２は、カメラ画像を撮影する度に、カメラ画像及びカメラ画像が撮影されたカメラ画像撮影時刻を、車内ネットワーク１７を介して、位置推定装置１２及び物体検出装置１３等へ出力する。カメラ画像は、位置推定装置１２において、車両１０の位置を推定する処理に使用される。また、カメラ画像は、物体検出装置１３において、車両１０の周囲の他の物体を検出する処理に使用される。

測位情報受信機３は、車両１０の現在位置を表す測位情報を出力する。例えば、測位情報受信機３は、ＧＮＳＳ受信機とすることができる。測位情報受信機３は、所定の受信周期で測位情報を取得する度に、測位情報及び測位情報を取得した測位情報取得時刻を、ナビゲーション装置４及び地図情報記憶装置１１等へ出力する。

ナビゲーション装置４は、ナビゲーション用地図情報と、ＵＩ５から入力された車両１０の目的位置と、測位情報受信機３から入力された車両１０の現在位置を表す測位情報とに基づいて、ドライバの要求に応じて、車両１０の現在位置から目的位置までのナビルートを生成する。ナビルートは、右折、左折、合流、分岐等の位置に関する情報を含む。ナビゲーション装置４は、目的位置が新しく設定された場合、又は、車両１０の現在位置がナビルートから外れた場合等に、車両１０のナビルートを新たに生成する。ナビゲーション装置４は、ナビルートを生成する度に、そのナビルートを、車内ネットワーク１７を介して、位置推定装置１２及び走行車線計画装置１４等へ出力する。

ＵＩ５は、通知部の一例である。ＵＩ５は、ナビゲーション装置４及び位置推定装置１２等に制御されて、車両１０の走行情報、把持要求又は制御変更要求等をドライバへ通知する。車両１０の走行情報は、車両の現在位置、ナビルート等の車両の現在及び将来の経路に関する情報等を含む。把持要求は、ドライバに対して、ステアリングを把持することを求める。制御変更要求は、ドライバに対して、車両１０の運転を自動制御から手動制御に変更すること求める。また、ＵＩ５は、ドライバから車両１０に対する操作に応じた操作信号を生成する。ＵＩ５は、走行情報等を表示するために、液晶ディスプレイ又はタッチパネル等の表示装置５ａを有する。また、ＵＩ５は、走行情報等をドライバへ通知するための音響出力装置（図示せず）を有していてもよい。また、ＵＩ５は、ドライバから車両１０への操作情報を入力する入力装置として、例えば、タッチパネル又は操作ボタンを有する。操作情報として、例えば、目的位置、経由地、車両速度及びその他の車両１０の制御情報等が挙げられる。ＵＩ５は、入力された操作情報を、車内ネットワーク１７を介してナビゲーション装置４及び車両制御装置１６等へ出力する。

車両速度センサ６は、車両１０の車両速度情報を検知して、車両速度情報及び車両速度情報を取得した速度情報取得時刻を、車内ネットワーク１７を介して位置推定装置１２等へ出力する。車両速度センサ６は、例えば、車軸（図示せず）に取り付けられ、車軸の回転数を検知して、回転数に比例したパルス信号を出力する。

ヨーレートセンサ７は、車両１０のヨーレートを検知して、ヨーレート及びヨーレートを取得したヨーレート情報取得時刻を、車内ネットワーク１７を介して位置推定装置１２等へ出力する。ヨーレートセンサ７として、例えば、ジャイロスコープなどの加速度センサを用いることができる。

地図情報記憶装置１１は、車両１０の現在位置を含む相対的に広い範囲（例えば１０～３０ｋｍ四方の範囲）の広域の地図情報を記憶する。この地図情報は、路面の３次元情報と、路面上の車線区画線等の道路特徴物、構造物の種類及び位置を表す情報と、道路の法定速度等を含む高精度地図情報を有する。地図情報記憶装置１１は、車両１０の現在位置に応じて、車両１０に搭載される無線通信装置（図示せず）を介した無線通信により、基地局を介して外部のサーバから広域の地図情報を受信して記憶装置に記憶する。地図情報記憶装置１１は、測位情報受信機３から測位情報を入力する度に、記憶している広域の地図情報を参照して、測位情報により表される現在位置を含む相対的に狭い領域（例えば、１００ｍ～１０ｋｍ四方の範囲）の地図情報を、車内ネットワーク１７を介して、位置推定装置１２、物体検出装置１３、走行車線計画装置１４、運転計画装置１５及び車両制御装置１６等へ出力する。

位置推定装置１２は、位置推定処理と、算出処理と、判定処理とを実行する。そのために、位置推定装置１２は、通信インターフェース（ＩＦ）２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３とを有する。通信インターフェース２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３とは、信号線２４を介して接続されている。通信インターフェース２１は、位置推定装置１２を車内ネットワーク１７に接続するためのインターフェース回路を有する。

位置推定装置１２が有する機能の全て又は一部は、例えば、プロセッサ２３上で動作するコンピュータプログラムにより実現される機能モジュールである。プロセッサ２３は、位置推定部２３０と、算出部２３１と、判定部２３２とを有する。又は、プロセッサ２３が有する機能モジュールは、プロセッサ２３に設けられる、専用の演算回路であってもよい。プロセッサ２３は、１個又は複数個のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及びその周辺回路を有する。プロセッサ２３は、論理演算ユニット、数値演算ユニットあるいはグラフィック処理ユニットといった他の演算回路を更に有していてもよい。メモリ２２は、記憶部の一例であり、例えば、揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリを有する。そしてメモリ２２は、プロセッサ２３により実行される情報処理において使用されるアプリケーションのコンピュータプログラム及び各種のデータを記憶する。

位置推定装置１２は、カメラ画像撮影時刻における車両１０の現在位置を求める度に、現在位置を、物体検出装置１３、走行車線計画装置１４、運転計画装置１５及び車両制御装置１６等へ出力する。位置推定装置１２の動作の詳細については後述する。

物体検出装置１３は、カメラ画像等に基づいて、車両１０の周囲の他の物体及びその種類（例えば、車両）を検出する。他の物体には、車両１０の周囲を走行する他の車両が含まれる。物体検出装置１３は、検出された他の物体を追跡して、他の物体の軌跡を求める。物体検出装置１３は、地図情報に表された車線区画線と、他の物体位置とに基づいて、他の物体が走行している走行車線を特定する。物体検出装置１３は、検出された他の物体の種類を示す情報と、その位置を示す情報及び走行車線を示す情報を含む物体検出情報を、走行車線計画装置１４及び運転計画装置１５等へ出力する。

走行車線計画装置１４は、所定の周期で設定される走行車線計画生成時刻において、ナビルートから選択された直近の運転区間（例えば、１０ｋｍ）において、地図情報と、ナビルート及び周辺環境情報と、車両１０の現在位置とに基づいて、車両１０が走行する道路内の車線を選択して、車両１０が走行する予定走行車線を表す走行車線計画を生成する。走行車線計画装置１４は、例えば、車両１０が追い越し車線以外の車線を走行するように、走行車線計画を生成する。走行車線計画装置１４は、走行車線計画を生成する度に、この走行車線計画を運転計画装置１５へ出力する。

また、走行車線計画装置１４は、ナビルートから選択された直近の運転区間において、走行車線計画と、地図情報と、ナビルートと、車両１０の現在位置とに基づいて、車線変更の要否を判定し、判定結果に応じて車線変更計画を生成する。具体的には、走行車線計画装置１４は、ナビルートと車両１０の現在位置とに基づいて、車両１０の目的位置へ向かう車線へ移動するために、車線変更の要否を判定する。車両１０が現在走行している走行道路から合流先の他の道路へ進入すること（合流）、及び、車両１０が走行道路から分岐先の他の道路へ退出すること（分岐）の有無を判定する。合流及び分岐では、車両が走行道路の車線から他の道路の車線へ移動するので、車線変更が行われる。走行車線計画装置１４は、車線変更の要否の判定に、周辺環境情報又は車両状態情報を更に利用してもよい。周辺環境情報は、車両の１０の周囲を走行する他の車両の位置及び速度等を含む。車両状態情報は、車両１０の現在位置、車両速度、加速度及び進行方向等を含む。走行車線計画装置１４は、車線変更計画を生成した場合、この車線変更計画を追加した走行車線計画を運転計画装置１５へ出力する。

運転計画装置１５は、所定の周期で設定される運転計画生成時刻において、走行車線計画と、地図情報と、車両１０の現在位置と、周辺環境情報と、車両状態情報とに基づいて、所定の時間（例えば、５秒）先までの車両１０の予定走行軌跡を表す運転計画を生成する運転計画処理を実行する。運転計画は、現時刻から所定時間先までの各時刻における、車両１０の目標位置及びこの目標位置における目標車両速度の集合として表される。運転計画が生成される周期は、走行車線計画が生成される周期よりも短いことが好ましい。運転計画装置１５は、車両１０と他の車両との間に所定の距離以上の間隔を維持できるように運転計画を生成する。運転計画装置１５は、走行車線計画が車両１０の車線間を移動する車線変更を含んでいても、車両１０と他の車両との間に所定の距離以上の間隔を確保できない場合、車両１０を停車するように運転計画を生成する。運転計画装置１５は、運転計画を生成する度に、その運転計画を車両制御装置１６へ出力する。

車両制御装置１６は、車両１０の現在位置と、車両速度及びヨーレートと、運転計画装置１５によって生成された運転計画とに基づいて、車両１０の各部を制御する。例えば、車両制御装置１６は、運転計画、車両１０の車両速度及びヨーレートに従って、車両１０の操舵角、加速度及び角加速度を求め、その操舵角、加速度及び角加速度となるように、操舵量、アクセル開度又はブレーキ量を設定する。そして車両制御装置１６は、設定された操舵量に応じた制御信号を、車両１０の操舵輪を制御するアクチュエータ（図示せず）へ車内ネットワーク１７を介して出力する。また、車両制御装置１６は、設定されたアクセル開度に従って燃料噴射量を求め、その燃料噴射量に応じた制御信号を車両１０のエンジンなどの駆動装置（図示せず）へ車内ネットワーク１７を介して出力する。あるいは、車両制御装置１６は、設定されたブレーキ量に応じた制御信号を車両１０のブレーキ（図示せず）へ車内ネットワーク１７を介して出力する。

車両制御装置１６は、自動制御システム１が車両１０を運転する自動制御運転モードと、ドライバが車両１０を運転する手動制御運転モードとを有する。車両制御装置１６は、自動制御運転モードの適用時には、駆動、制動及び操舵の全ての車両１０の動作を自動制御可能である。自動制御運転モードにおける車両制御装置１６は、自動制御から手動制御への変更を要求する制御変更通知がドライバにより承認された場合、車両１０の運転を自動制御運転モードから手動制御運転モードへ変更する。これにより、車両１０が自動制御で安全な走行ができない場合、ドライバは、ステアリング、アクセルペダル及びブレーキペダル（図示せず）等を用いて、手動制御で車両１０を操作して走行することが可能となる。手動制御運転モードでは、車両１０は、駆動、制動及び操舵の中で少なくとも１つの動作が、手動で制御される。車両制御装置１６は、ステアリング、アクセルペダル及びブレーキペダルの操作量に応じて制御信号を生成する。なお、ドライバの要求に応じて、自動制御から手動制御への変更することも可能である。

図２では、地図情報記憶装置１１と、位置推定装置１２と、物体検出装置１３と、走行車線計画装置１４と、運転計画装置１５と、車両制御装置１６とは、別々の装置（例えば、Electronic Control Unit：ＥＣＵ）として説明されているが、これらの装置の全て又は一部は、一つの装置として構成されていてもよい。

図３は、本実施形態の位置推定装置１２の位置精度判定処理に関する動作フローチャートの一例である。図４を参照しながら、位置推定装置１２の位置精度判定処理について、以下に説明する。位置推定装置１２は、カメラ画像が入力される度に、図４に示される動作フローチャートに従って位置精度判定処理を実行する。

まず、位置推定部２３０は、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の周囲の路面上の道路特徴物を表すカメラ画像と、路面上の道路特徴物の位置情報とに基づいて、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の第１推定位置を推定する（ステップＳ１０１）。位置推定部２３０は、第１位置推定部の一例である。例えば、位置推定部２３０は、カメラ画像内に識別した車線区画線と、地図情報記憶装置１１から入力された地図情報に表された車線区画線とを対比して、カメラ画像撮影時刻における車両１０の第１推定位置及び第１推定方位角を求める。車線区画線は、道路特徴物の一例である。

次に、位置推定部２３０は、前回のカメラ画像撮影時刻における移動物体の位置と、前回のカメラ画像撮影時刻から今回のカメラ画像撮影時刻までの車両１０の移動量及び方位角変化量に基づいて、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の第２推定位置（デッドレコニングにより推定される位置）及び第２推定方位角を推定する（ステップＳ１０２）。位置推定部２３０は、第２位置推定部の一例である。位置推定部２３０は、車両１０の車両速度情報により求められる車両速度を積分して、前回から今回のカメラ画像撮影時刻間の車両１０の移動量を求める。また、位置推定部２３０は、車両１０のヨーレート情報により求められるヨーレートを積分して、前回から今回のカメラ画像撮影時刻間の車両１０の方位角変化量を求める。位置推定部２３０は、前回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の位置及び方位角と、移動量及び方位角変化量とを用いて、デッドレコニングにより推定される第２推定位置及び第２推定方位角を求める。

次に、算出部２３１は、図４に示すように、第１推定位置及び第１推定方位角並びに第２推定位置及び第２推定方位角を予測フィルタに入力して、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の現在位置及び現在の方位角を算出する（ステップＳ１０３）。図４は、予測フィルタを説明する図である。予測フィルタとして、例えばカルマンフィルタを用いることができる。なお、予測フィルタとして、カルマンフィルタ以外のフィルタを用いてもよい。

また、位置推定部２３０は、地図情報に表された車線区画線と、車両１０の現在位置及び現在の方位角とに基づいて、車両１０が位置する道路上の走行車線を推定してもよい。位置推定部２３０は、カメラ画像撮影時刻における車両１０の現在位置、現在の方位角及び走行車線を求める度に、これらの情報を、物体検出装置１３、走行車線計画装置１４、運転計画装置１５及び車両制御装置１６等へ出力する。

次に、位置推定部２３０は、今回のカメラ画像撮影時刻よりも前であるカメラ画像撮影時刻における車両１０の位置及び方位角と、この以前のカメラ画像撮影時刻から今回のカメラ画像撮影時刻までの車両１０の移動量及び方位角変化量に基づいて、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の第３推定位置を推定する（ステップＳ１０４）。今回のカメラ画像撮影時刻よりも前であるカメラ画像撮影時刻として、前回のカメラ画像撮影時刻を用いてもよい。この場合、第３推定位置は、第２推定位置と同じであるので、ステップＳ１０４は省略される。なお、今回のカメラ画像撮影時刻よりも前であるカメラ画像撮影時刻として、例えば、前々回のカメラ画像撮影時刻等の他の時刻を用いてもよい。

次に、判定部２３２は、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の第１推定位置と第２推定位置との間の第１相違量を求める（ステップＳ１０５）。第１相違量は、第１推定位置と第２推定位置との間の距離を表す。第１相違量は、車両１０の進行方向と一致する方向の縦相違量と、車両１０の進行方向と直交する横方向の横相違量とに分けてもよい。また、第１相違量は、地図上の２つの位置の間の距離であってもよい。なお、第１相違量は、特許請求の範囲の第２相違量の一例である。

図５は、第１相違量の一例を説明する図である。車両１０は、今回のカメラ画像撮影時刻ｔ２では、前回のカメラ画像撮影時刻ｔ１の位置から第１推定位置Ｐ１へ移動している。判定部２３２は、今回のカメラ画像撮影時刻ｔ２において、第１推定位置Ｐ１における横方向の位置と、第２推定位置Ｐ２における横方向の位置との間の横相違量を、第１相違量Ｄ１として求める。第１相違量が大きい場合、カメラ２の異常、地図情報と現在の地形との不一致、車両速度センサ６及び／又はヨーレートセンサ７の異常等が原因として考えられる。

道路特徴物を表す画像と道路特徴物の位置情報とに基づいて推定された車両１０の第１推定位置Ｐ１と、デッドレコニングにより推定された車両１０の第２推定位置Ｐ２との間の第１相違量Ｄ１は、第１推定位置Ｐ１に対する第２推定位置Ｐ２の相対的な妥当性を表す。

次に、判定部２３２は、今回のカメラ画像撮影時刻における車両１０の第３推定位置と現在位置と間の第２相違量を求める（ステップＳ１０６）。第２相違量は、第３推定位置と現在位置との間の距離を表す。第２相違量は、車両１０の進行方向と一致する方向の縦相違量と、車両１０の進行方向と直交する方向の横相違量とに分けてもよい。また、第１相違量は、地図上の２つの位置の間の距離であってもよい。第２相違量が大きく且つ第１相違量が小さい場合、車両１０が横滑りしていることが原因として考えられる。なお、第２相違量は、特許請求の範囲の第１相違量の一例である。

図６は、第２相違量の一例を説明する図である。車両１０は、今回のカメラ画像撮影時刻ｔ２では、前回のカメラ画像撮影時刻ｔ３の位置から第３推定位置Ｐ３へ移動している。判定部２３２は、今回のカメラ画像撮影時刻ｔ２において、車両１０の現在位置Ｐ０における横方向の位置と、第３推定位置Ｐ３における横方向の位置との間の相違量を、第２相違量Ｄ２として求める。図６に示す例のように、車両１０はカーブした道路を走行している時に、路面の状態によっては横滑りすることがある。

デッドレコニングにより推定された車両１０の第３推定位置Ｐ３と、予測フィルタを用いて算出された車両１０の現在位置Ｐ０と間の第２相違量Ｄ２は、第３推定位置Ｐ３に対する車両１０の現在位置Ｐ０の妥当性を表す。

次に、判定部２３２は、第１相違量及び／又は第２相違量に基づいて、車両１０の現在位置の精度の状態を判定して、一連の処理を終了する（ステップＳ１０６）。判定部２３２による判定処理の詳細については、次に説明する。

図７は、判定処理の一例を説明する図である。図７に示すように、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）と、正常２（ハンズオフ）と、不調１（ハンズオン）と、不調２（Transition Demand：ＴＤ）とに判定される。

車両１０の現在位置の精度の状態が、正常１（ノーマル）と判定された場合、位置推定装置１２により推定される車両１０の現在位置に基づいて、車両１０の運転が安全に自動制御される。

車両１０の現在位置の精度の状態が、正常２（ハンズオフ）と判定された場合、車両１０の現在位置の精度は、正常１（ノーマル）よりも劣るものの、自動制御システム１の制御の許容範囲にある。従って、位置推定装置１２により推定される車両１０の現在位置に基づいて、車両１０の運転が安全に自動制御される。

車両１０の現在位置の精度の状態が、不調１（ハンズオン）と判定された場合、車両１０の現在位置の精度は、自動制御システム１の制御の許容範囲を超えるおそれがある。そこで、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態が不調１（ハンズオン）であると判定した場合、ＵＩ５を介して、車両１０の運転に対する関与を求める要求を通知する。具体的には、判定部２３２は、ステアリングを把持することを求める把持要求をドライバに対して通知する。自動制御システム１は、ドライバによりステアリングが把持された状態で、車両１０の運転を自動制御する。ドライバは、自動制御による車両１０の運転が安全でないと判断した場合には、ステアリングを操作することが可能である。

車両１０の現在位置の精度の状態が、不調２（ＴＤ）と判定された場合、車両１０の現在位置の精度は、自動制御システム１の制御の許容範囲を超えていると推定される。判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態が不調２（ＴＤ）であると判定した場合、ＵＩ５を介して、車両１０の運転に対する更なる関与を求める要求をドライバに対して通知する。具体的には、判定部２３２は、ＵＩ５を介して、車両１０の運転を自動制御から手動制御に変更することを要求する制御変更要求をドライバに対して通知する。

図８は、本実施形態の位置推定装置１２の判定処理に関する動作フローチャートの一例である。車両１０の現在位置の精度の現在の状態のそれぞれについて、図８に示す動作フローチャートに従って、判定処理が実行される。

まず、車両１０の現在位置の精度の現在の状態が、正常１（ノーマル）である場合の判定処理について、以下に説明する。

まず、判定部２３２は、第１相違量が状態悪化条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０１）。状態悪化条件は、車両１０の現在位置の精度の状態が現在の状態より悪くなっているか否かを判定する条件である。状態悪化条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量のうち、第１相違量が状態悪化閾値を超えた割合が基準値以上であることが挙げられる。例えば、正常１（ノーマル）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ１は、状態悪化閾値を０．１ｍとして、基準値を０．５とすることができる。また、正常１（ノーマル）から不調１（ハンズオン）へ変更する条件ｔｈ２は、状態悪化閾値を０．３ｍとして、基準値を０．６とすることができる。また、正常１（ノーマル）から不調２（ＴＤ）へ変更する条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．５ｍとして、基準値を０．８とすることができる。

本明細書において条件１を満たすと判定されることは、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量が、条件１を満たすが、条件２は満たさないことを意味する。本明細書において条件２を満たすと判定されることは、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量が、条件２を満たすが、条件３は満たさないことを意味する。このことは、他の判定処理に対しても適用される。

第１相違量が状態悪化条件を満たす場合（ステップＳ２０１－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第１相違量が条件ｔｈ１を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）から正常２（ハンズオフ）へ変更される。また、第１相違量が条件ｔｈ２を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）から不調１（ハンズオン）へ変更される。また、第１相違量が条件ｔｈ３を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）から不調２（ＴＤ）へ変更される。

一方、第１相違量が状態悪化条件を満たさない場合（ステップＳ２０１－Ｎｏ）、判定部２３２は、第２相違量が状態悪化条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０２）。状態悪化条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第２相違量のうち、少なくとも１つの第２相違量が状態悪化閾値以上であることが挙げられる。例えば、正常１（ノーマル）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ１は、状態悪化閾値を０．２ｍとすることができる。また、正常１（ノーマル）から不調１（ハンズオン）へ変更する条件ｔｈ２は、状態悪化閾値を０．４ｍとすることができる。また、正常１（ノーマル）から不調２（ＴＤ）へ変更する条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．６ｍとすることができる。また、車両１０が走行する道路の曲率判定が、基準曲率よりも大きい場合には、基準曲率以下の場合よりも状態悪化閾値を大きくしてもよい。これは、道路が湾曲している場合には、位置の変化量も大きくなり易いためである。なお、第２相違量については、正常１（ノーマル）から正常２（ハンズオフ）へ変更する判定は行わなくてもよい。

第２相違量が状態悪化条件を満たす場合（ステップＳ２０２－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第２相違量が条件ｔｈ１を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）から正常２（ハンズオフ）へ変更される。また、第２相違量が条件ｔｈ２を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）から不調１（ハンズオン）へ変更される。また、第２相違量が条件ｔｈ３を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常１（ノーマル）から不調２（ＴＤ）へ変更される。

一方、第２相違量が状態悪化条件を満たさない場合（ステップＳ２０２－Ｎｏ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態は変更なしであると判定して（ステップＳ２０５）、一連の処理は終了する。車両１０の現在位置の精度の現在の状態が、正常２（ハンズオフ）である場合、ステップＳ２０３及びステップＳ２０４の処理は行われない。

次に、車両１０の現在位置の精度の現在の状態が、正常２（ハンズオフ）である場合の判定処理について、以下に説明する。

まず、判定部２３２は、第１相違量が状態悪化条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０１）。状態悪化条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量のうち、第１相違量が状態悪化閾値を超えた割合が基準値以上であることが挙げられる。例えば、正常２（ハンズオフ）から不調１（ハンズオン）へ変更する条件ｔｈ２は、状態悪化閾値を０．３ｍとして、基準値を０．６とすることができる。また、正常２（ハンズオフ）から不調２（ＴＤ）へ変更する条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．５ｍとして、基準値を０．８とすることができる。

第１相違量が状態悪化条件を満たす場合（ステップＳ２０１－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第１相違量が条件ｔｈ２を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常２（ハンズオフ）から不調１（ハンズオン）へ変更される。また、第１相違量が条件ｔｈ３を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常２（ハンズオフ）から不調２（ＴＤ）へ変更される。

一方、第１相違量が状態悪化条件を満たさない場合（ステップＳ２０１－Ｎｏ）、判定部２３２は、第２相違量が状態悪化条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０２）。状態悪化条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第２相違量のうち、少なくとも１つの第２相違量が状態悪化閾値以上であることが挙げられる。例えば、正常２（ハンズオフ）から不調１（ハンズオン）へ変更する条件ｔｈ２は、状態悪化閾値を０．４ｍとすることができる。また、正常２（ハンズオフ）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．６ｍとすることができる。車両１０が走行する道路の曲率判定が、基準曲率よりも大きい場合には、基準曲率以下の場合よりも状態悪化閾値を大きくしてもよい。

第２相違量が状態悪化条件を満たす場合（ステップＳ２０２－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第２相違量が条件ｔｈ２を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常２（ハンズオフ）から不調１（ハンズオン）へ変更される。また、第２相違量が条件ｔｈ３を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常２（ハンズオフ）から不調２（ＴＤ）へ変更される。

一方、第２相違量が状態悪化条件を満たさない場合（ステップＳ２０２－Ｎｏ）、判定部２３２は、第１相違量が状態改善条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。状態改善条件は、車両１０の現在位置の精度の状態が現在の状態より良くなっているか否かを判定する条件である。状態改善条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量のうち、第１相違量が状態改善閾値以下である割合が基準値以上であることが挙げられる。例えば、正常２（ハンズオフ）から正常１（ノーマル）へ変更する条件ｔｈ４は、状態改善閾値を０．１ｍとして、基準値を０．８とすることができる。

第１相違量は状態改善条件を満たす場合（ステップＳ２０３－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第１相違量が条件ｔｈ４を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常２（ハンズオフ）から正常１（ノーマル）へ変更される。

一方、第１相違量が状態改善条件を満たさない場合（ステップＳ２０３－Ｎｏ）、判定部２３２は、第２相違量が状態改善条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０４）。状態改善条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第２相違量のうち、少なくとも１つの第２相違量が状態改善閾値以下であることが挙げられる。例えば、正常２（ハンズオフ）から正常１（ノーマル）へ変更する条件ｔｈ４は、状態改善閾値を０．２ｍとすることができる。

第２相違量は状態改善条件を満たす場合（ステップＳ２０４－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第２相違量が条件ｔｈ４を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、正常２（ハンズオフ）から正常１（ノーマル）へ変更される。

一方、第２相違量が状態改善条件を満たさない場合（ステップＳ２０３－Ｎｏ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態は変更なしであると判定して（ステップＳ２０５）、一連の処理は終了する。

次に、車両１０の現在位置の精度の現在の状態が、不調１（ハンズオン）である場合の判定処理について、以下に説明する。

まず、判定部２３２は、第１相違量が状態悪化条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０１）。状態悪化条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量のうち、第１相違量が状態悪化閾値を超えた割合が基準値以上であることが挙げられる。例えば、不調１（ハンズオン）から不調２（ＴＤ）へ変更する条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．５ｍとして、基準値を０．８とすることができる。

第１相違量が状態悪化条件を満たす場合（ステップＳ２０１－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第１相違量が条件ｔｈ３を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、不調１（ハンズオン）から不調２（ＴＤ）へ変更される。

一方、第１相違量が状態悪化条件を満たさない場合（ステップＳ２０１－Ｎｏ）、判定部２３２は、第２相違量が状態悪化条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０２）。状態悪化条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第２相違量のうち、少なくとも１つの第２相違量が状態悪化閾値以下であることが挙げられる。例えば、不調１（ハンズオン）から不調２（ＴＤ）へ変更する条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．６ｍとすることができる。車両１０が走行する道路の曲率判定が、基準曲率よりも大きい場合には、基準曲率以下の場合よりも状態悪化閾値を大きくしてもよい。

第２相違量が状態悪化条件を満たす場合（ステップＳ２０２－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第２相違量が条件ｔｈ３を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、不調１（ハンズオン）から不調２（ＴＤ）へ変更される。

一方、第２相違量が状態悪化条件を満たさない場合（ステップＳ２０２－Ｎｏ）、判定部２３２は、第１相違量が状態改善条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。状態改善条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量のうち、第１相違量が状態改善閾値以下である割合が基準値以上であることが挙げられる。例えば、不調１（ハンズオン）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ５は、状態改善閾値を０．３ｍとして、基準値を１．０とすることができる。

第１相違量が状態改善条件を満たす場合（ステップＳ２０３－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第１相違量が条件ｔｈ５を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、不調１（ハンズオン）から正常２（ハンズオフ）へ変更される。

一方、第１相違量が状態改善条件を満たさない場合（ステップＳ２０３－Ｎｏ）、判定部２３２は、第２相違量が状態改善条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０４）。状態改善条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第２相違量のうち、少なくとも１つの第２相違量が状態改善閾値以下であることが挙げられる。例えば、不調１（ハンズオン）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ５は、状態改善閾値を０．４ｍとすることができる。

第２相違量は状態改善条件を満たす場合（ステップＳ２０４－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第２相違量が条件ｔｈ４を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、不調１（ハンズオン）から正常２（ハンズオフ）へ変更される。

一方、第２相違量が状態改善条件を満たさない場合（ステップＳ２０３－Ｎｏ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態は変更なしであると判定して（ステップＳ２０５）、一連の処理は終了する。

次に、車両１０の現在位置の精度の現在の状態が、不調２（ＴＤ）である場合の判定処理について、以下に説明する。車両１０の現在位置の精度の現在の状態が不調２（ＴＤ）である場合、ドライバが制御移行要求を承認するまでの間、判定処理が実行される。

まず、判定部２３２は、第１相違量が状態改善条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。車両１０の現在位置の精度の現在の状態が、正常２（ハンズオフ）である場合、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２の処理は行われない。状態改善条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第１相違量のうち、第１相違量が状態改善閾値以下である割合が基準値以上であることが挙げられる。例えば、不調２（ＴＤ）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ５は、状態改善閾値を０．３ｍとして、基準値を１．０とすることができる。

第１相違量は状態改善条件を満たす場合（ステップＳ２０３－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第１相違量が条件ｔｈ５を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、不調２（ＴＤ）から正常２（ハンズオフ）へ変更される。

一方、第１相違量が状態改善条件を満たさない場合（ステップＳ２０３－Ｎｏ）、判定部２３２は、第２相違量が状態改善条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０４）。状態改善条件として、今回のカメラ撮影時刻と所定の時間（例えば１秒）だけ前の時刻との間に求められた複数の第２相違量のうち、少なくとも１つの第２相違量が状態改善閾値以下であることが挙げられる。例えば、不調２（ＴＤ）から正常２（ハンズオフ）へ変更する条件ｔｈ５は、状態改善閾値を０．４ｍとすることができる。

第２相違量は状態改善条件を満たす場合（ステップＳ２０４－Ｙｅｓ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態を変更して（ステップＳ２０６）、一連の処理は終了する。第２相違量が条件ｔｈ４を満たす場合、車両１０の現在位置の精度の状態は、不調２（ＴＤ）から正常２（ハンズオフ）へ変更される。

一方、第２相違量が状態改善条件を満たさない場合（ステップＳ２０３－Ｎｏ）、判定部２３２は、車両１０の現在位置の精度の状態は変更なしであると判定して（ステップＳ２０５）、一連の処理は終了する。

上述した判定処理では、判定２３３は、第１相違量又は第２相違量に基づいて、車両１０の現在位置の精度の状態を判定していた。判定２３３は、第１相違量及び第２相違量に基づいて、車両１０の現在位置の精度の状態を判定してもよい。この場合、判定２３３は、第１相違量が状態悪化条件を満し（ステップＳ２０１－Ｙｅｓ）且つ第２相違量が状態悪化条件を満す（ステップＳ２０２－Ｙｅｓ）場合、現在位置の精度の状態は悪くなったと判定する。また、判定２３３は、第１相違量が状態改善条件を満し（ステップＳ２０３－Ｙｅｓ）且つ第２相違量が状態改善条件を満す（ステップＳ２０４－Ｙｅｓ）場合、現在位置の精度の状態は良くなったと判定する。

次に、上述された状態悪化条件及び状態改善条件を決定する考え方を、図９及び図１０を参照しながら以下に説明する。図９及び図１０は、状態悪化条件及び状態改善条件を決定する考え方を説明する図である。

図９に示す例では、車両９００は時刻ｔ１～ｔ４における第１推定位置（道路特徴物による推定位置）を示しており、車両９０１は時刻ｔ１～ｔ４における第２推定位置（デッドレコニングによる推定位置）を示しており、車両９０２は時刻ｔ１～ｔ４における現在位置（予測フィルタによる推定位置）を示す。時刻ｔ１においてカメラの異常が発生して、車両９００が示す第１推定位置は、車両９０１に示す第２推定位置に対して横方向にδ（１ｍ）だけ移動したとする。このカメラの異常はその後も続いている。車両は一定の速度で走行しているとして、その後の第１推定位置、第２推定位置及び現在位置が、シミュレーションにより求められた。車両９０２が示す現在位置は、時間の経過と共に車両９０１に示す第１推定位置に近づいていく。

図１０は、車両の速度が４０ｋｍ／ｈ、８０ｋｍ／ｈ及び１３６ｋｍ／ｈの場合について、車両９０２の現在位置の横方向の位置のずれ量を、時間の経過と共に示している。各位置の計算は、１００ｍｓごとに行われる。

車両９０２の現在位置は、時刻ｔ１（２００００ｍｓ）から約１秒後（２１０００ｍｓ）には、車両９００の第１推定位置の異常によるズレδ（１ｍ）の９０％まで移動している。車両９０２の現在位置は、１００ｍ秒で約０．１ｍ横方向に移動し、１５０ｍ秒で約０．３ｍ横方向に移動し、３００ｍ秒で約０．５ｍ横方向に移動している。車両９０２の現在位置の横方向の位置のずれ量は、車両の速度が４０ｋｍ／ｈ、８０ｋｍ／ｈ及び１３６ｋｍ／ｈの場合についてほぼ同じであった。第１相違量及び第２相違量は、約３２ｍ秒ごとに算出可能であるとする。

第１相違量の状態悪化条件については、図１０に示す結果に基づいて、条件ｔｈ１は、状態悪化閾値を０．１ｍとし基準値を０．５とすること、条件ｔｈ２は、状態悪化閾値を０．３ｍとし基準値を０．６とすること、条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．５ｍとし基準値を０．８とすることが考えられる。

また、第２相違量の状態悪化条件については、図１０に示す結果に基づいて、条件ｔｈ１は、状態悪化閾値を０．２ｍとし、条件ｔｈ２は、状態悪化閾値を０．４ｍとし、条件ｔｈ３は、状態悪化閾値を０．６ｍとすることが考えられる。

また、第１相違量の状態改善条件については、図１０に示す結果に基づいて、条件ｔｈ４は、状態改善閾値を０．１ｍとし基準値を０．８とすること、条件ｔｈ５は、状態改善閾値を０．３ｍとして基準値を１．０とすることが考えられる。

また、第２相違量の状態改善条件については、図１０に示す結果に基づいて、ｔｈ４は、状態改善閾値を０．２ｍとし、条件ｔｈ５は、状態改善閾値を０．４ｍとすることが考えられる。

上述した本実施形態の位置精度判定装置によれば、推定された車両の現在位置の精度の状態を判定できる。

本開示では、上述した実施形態の位置精度判定装置、位置精度判定用コンピュータプログラム及び位置精度判定方法は、本開示の趣旨を逸脱しない限り適宜変更が可能である。また、本開示の技術範囲はそれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶものである。

例えば、上述した実施形態では、判定部は、第１相違量又は第２相違量に基づいて、車両の現在位置の精度の状態を判定していたが、判定部は、第２相違量に基づいて、車両の現在位置の精度の状態を判定してもよい。

また、上述した実施形態では、第１推定位置は、カメラ撮影時刻ごとにおける車両の推定位置を表していた。この場合、前回と今回のカメラ撮影時刻との間では、道路特徴物による推定位置を求めることができない。そこで、前回のカメラ撮影時刻における車両の推定位置と、今回のカメラ撮影時刻における車両の推定位置との間の車両の位置を、前回のカメラ撮影時刻における車両の推定位置を始点とするデッドレコニングにより求めて、第１推定位置としてもよい。

また、上述した判定処理は一例であり、判定条件は上述したものに限定されるわけではない。

１ 車両制御システム
２ カメラ
３ 測位情報受信機
４ ナビゲーション装置
５ ユーザインターフェース
５ａ 表示装置
６ 車両速度センサ
７ ヨーレートセンサ
１０ 車両
１１ 地図情報記憶装置
１２ 位置推定装置
２１ 通信インターフェース
２２ メモリ
２３ プロセッサ
２３０ 位置推定部
２３１ 算出部
２３２ 判定部
１３ 物体検出装置
１４ 走行車線計画装置
１５ 運転計画装置
１６ 車両制御装置
１７ 車内ネットワーク

Claims (8)

1. 第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の前記道路特徴物の位置情報とに基づいて、前記第１時刻における前記移動物体の第１位置を推定する第１位置推定部と、
   前記第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、前記第２時刻から前記第１時刻までの前記移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、前記第１時刻における前記移動物体の第２位置を推定する第２位置推定部と、
   前記第１時刻における前記第１位置及び前記第２位置を予測フィルタに入力して、前記第１時刻における前記移動物体の現在位置を算出する算出部と、
   前記第１時刻における前記移動物体の前記現在位置と、前記第１時刻よりも前の時刻における前記移動物体の位置と、前記前の時刻から前記第１時刻までの前記移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、前記移動物体の前記現在位置の精度の状態を判定する判定部と、
   を有することを特徴とする位置精度判定装置。
2. 前記判定部は、前記第１時刻における前記移動物体の前記第１位置と前記第２位置との間の第２相違量を求め、
   前記判定部は、前記第１相違量及び前記第２相違量に基づいて、前記移動物体の現在位置の精度の状態を判定する請求項１に記載の位置精度判定装置。
3. 前記判定部は、前記移動物体の現在位置の精度が良い状態から悪い状態へ変更するように判定する場合と、前記移動物体の現在位置の精度が悪い状態から良い状態へ変更するように判定する場合とでは、異なる基準を用いる請求項１又は２に記載の位置精度判定装置。
4. 前記判定部は、前記第２相違量と所定の基準閾値とを比較して、前記移動物体の位置の推定精度の状態を判定する請求項１～３の何れか一項に記載の位置精度判定装置。
5. 前記判定部は、前記移動物体の位置の推定精度の状態に基づいて、通知部を介して、前記移動物体の運転に対する関与を求める要求をドライバに対して通知する請求項１～４の何れか一項に記載の位置精度判定装置。
6. 前記判定部は、前記前の時刻として前記第２時刻を用いる請求項１～５の何れか一項に記載の位置精度判定装置。
7. 第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の前記道路特徴物の位置情報とに基づいて、前記第１時刻における前記移動物体の第１位置を推定し、
   前記第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、前記第２時刻から前記第１時刻までの前記移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、前記第１時刻における前記移動物体の第２位置を推定し、
   前記第１時刻における前記第１位置及び前記第２位置を予測フィルタに入力して、前記第１時刻における前記移動物体の現在位置を算出し、
   前記第１時刻における前記移動物体の前記現在位置と、前記第１時刻よりも前の時刻における前記移動物体の位置と、前記前の時刻から前記第１時刻までの前記移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、前記移動物体の前記現在位置の精度の状態を判定する、
   ことをプロセッサに実行させることを特徴とする位置精度判定用コンピュータプログラム。
8. 第１時刻における移動物体の周囲の路面上の道路特徴物を表す画像と、路面上の前記道路特徴物の位置情報とに基づいて、前記第１時刻における前記移動物体の第１位置を推定し、
   前記第１時刻よりも前の第２時刻における移動物体の位置と、前記第２時刻から前記第１時刻までの前記移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて、前記第１時刻における前記移動物体の第２位置を推定し、
   前記第１時刻における前記第１位置及び前記第２位置を予測フィルタに入力して、前記第１時刻における前記移動物体の現在位置を算出し、
   前記第１時刻における前記移動物体の前記現在位置と、前記第１時刻よりも前の時刻における前記移動物体の位置と、前記前の時刻から前記第１時刻までの前記移動物体の移動量及び方位角変化量に基づいて推定された位置との間の第１相違量に基づいて、前記移動物体の前記現在位置の精度の状態を判定する、
   ことを位置精度判定装置が実行することを特徴とする位置精度判定用コンピュータプログラム。

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