JP3575352B2 - 車両用位置標定装置及び記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばナビゲーションシステムを用いて、自車の走行している道路を特定することができる車両用位置標定装置及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、車両用のナビゲーションシステムにおいては、ディスプレイに示した地図上に道路を表示するとともに、その道路上に自車の位置を重ねて表示し、運転者等に現在どの位置を走行しているかなどの情報を提供している。
【０００３】
また、今日の道路環境においては、高速道路と一般道路など異なる区分の道路が併走するような状況が見られるが、従来のナビゲーションシステムでは、問題が生じることがあった。
つまり、従来のナビゲーションシステムでは、ＧＰＳによる自車両位置特定精度や、ジャイロなどを用いた慣性航法による自車両位置特定精度の問題から、図３０に示す様に、併走する高速道路及び一般道路のような複数の道路のうち、どの道路を走行しているかを特定することが困難なことがあった。
【０００４】
そのため、走行中の道路を誤判定し、経路案内を誤るなどの不都合が生じることがあった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
そして、上述した問題に対して、下記▲１▼〜▲５▼の技術が提案されているが、必ずしも十分ではない。
▲１▼特許第２７４５５８８号公報には、レーザレーダなどを用いて検出した車両側方の物体と自車両との距離の分散を求めることにより、高架道路と一般道路とを判別し、走行中の道路を特定する技術が開示されている。
【０００６】
しかし、この技術では、車両側方に物体が存在しないときには判定ができないという問題があった。また、側方の物体と自車両との間に車線が存在するとき、その車線を走行する車両を検出してしまうことにより側方距離データの分散が大きくなり、正常に判断できないという問題があった。
【０００７】
▲２▼特許第２７４５５８７号公報には、自車両の車速と、レーザレーダなどにより求めた自車両と周囲の車両との相対速度に着目して、高速道路と一般道路とを判別する技術が開示されている。
しかし、この技術では、渋滞時や、逆に周囲に車両が走行していない時など、想定している交通状況と異なる環境においては、正常に判定ができないという問題があった。
【０００８】
▲３▼特許第２６８７６４５号公報には、断続白線やガードレールなどの道路構造物を認識し、予め保持しているデータベースと比較することにより、車両の現在位置を標定する技術が開示されている。
しかし、この技術では、断続白線やガードレールなどの道路構造物に関する膨大なデータを、新たに保持しておく必要があるという問題があった。また、これら道路構造物に特徴的形状がなければ、判定困難であるという問題点があった、▲４▼特開平７−２８６８５８号公報には、レーザレーダを用いて位置表示板に示された絶対位置情報を読みとり、位置決定精度を向上させる技術が開示されている。
【０００９】
しかし、この技術では、位置表示板を新設しなければならないという問題があった。
▲５▼特開平８−２８７３９５号公報には、画像センサなどにより求めた道路形状とナビゲーションシステムの地図データとを比較することにより、自車両の位置を特定する技術が開示されている。
【００１０】
しかし、この技術では、道路形状が特徴的でなければ判定が困難であるという問題があった。
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、正確に自車の走行する位置を特定することができる車両用位置標定装置及び記録媒体を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【００１６】
（１）請求項１の発明は、
自車位置検出手段からの自車位置情報と道路地図情報処理手段からの道路地図情報とを比較して、自車位置を特定する自車位置標定装置において、自車の前方の状態を検出する前方検出手段（例えばレーザレーダ）により検出した複数車両について、該車両間の側方距離から車線幅員を算出し、得られた車線幅員を前記道路地図情報と比較することにより、自車が走行している道路を特定する走行道路特定手段を備えていることを特徴とする車両用位置標定装置を要旨とする。
【００１７】
本発明では、例えばレーザレーダにより検出した複数車両の情報に基づいて、複数車両の側方間隔を求める。例えば自車の進路中心と進路上の先行車と第１左側方距離と、自車の進路中心と進路の右側の先行車との第２側方距離とを求め、この第１側方距離と第２側方距離とから、両車両間の距離である側方間隔、即ち車線幅員（即ち車線幅）を求める。従って、この車線幅員を、道路地図情報から得られる検討対象領域の道路の車線幅員のデータと比べることにより、現在自車がどの道路を走行しているかを正確に特定することができる。
【００２２】
（２）請求項２の発明は、
自車位置検出手段からの自車位置情報と道路地図情報処理手段からの道路地図情報とを比較して、自車位置を特定する自車位置標定装置において、自車の前方の状態を検出する前方検出手段（例えばレーザレーダ）により検出した移動物（例えば先行車）の情報と自車進路検出手段により求めた自車の進路の情報とに基づいて、前記移動物が自車の前方を自車の進路と交差するように所定速度以上で移動したとき、自車が走行している道路が高速道路又は自動車専用道路ではないとして、前記道路地図情報に基づいて、自車が走行している道路を特定する走行道路特定手段を備えていることを特徴とする車両用位置標定装置を要旨とする。
【００２３】
本発明では、例えばレーザレーダにより、自車の前方の移動物を検出するとともに、その移動物が自車の前方を（例えば自車速と操舵角とから求めた）自車の進行方向と交差するように移動したかどうかを判定する。そして、前方の移動物が、自車の進行方向と交差するように所定速度以上で移動したときは、例えば交差点の様に、一般道路であると考えられる。即ち、高速道路や自動車専用道路ではないと考えられる。従って、道路地図情報を参照して、検討する対象となる領域の道路の種類（一般道路か自動車専用道路かの区分）を調べて、該当する一般道路を見い出すことにより、現在自車がどの道路を走行しているかを正確に特定することができる。
【００２４】
（３）請求項３の発明は、
自車位置検出手段からの自車位置情報と道路地図情報処理手段からの道路地図情報とを比較して、自車位置を特定する自車位置標定装置において、自車の前方の状態を検出する前方検出手段（例えばレーザレーダ）により検出した停止物について、該停止物が所定の間隔で存在し、自車がその停止物の間を通過して、かつ所定車速以下になったことを検出したとき、自車が有料道路の料金所を通過したと判断して、前記道路地図情報に基づいて、自車の走行している地点を特定する走行地点特定手段を備えていることを特徴とする車両用位置標定装置を要旨とする。
【００２５】
本発明では、例えばレーザレーダにより、自車の前方の停止物を検出するとともに、停止物が所定間隔で存在することを検出し、更に、自車がその停止物の間を通過して、かつ所定車速以下（例えば停止を示す車速０）になったかどうかを判定する。そして、この条件が満たされた場合には、自車が有料道路（高速道路や自動車専用道路等）の料金所を通過したと判断する。従って、道路地図情報を参照して、検討する対象となる領域の道路の料金所のデータを調べて、該当する有料道路を見い出し、現在自車がどの位置（従って道路も）を走行しているかを正確に特定することができる。
【００２６】
（４）請求項４の発明は、
自車位置を検出する自車位置検出手段と、道路地図情報記憶手段から読み出した道路地図情報を処理する道路地図情報処理手段と、自車の前方の状態を検出する前方検出手段と、を備えたことを特徴とする前記請求項１〜３のいずれかに記載の車両用位置標定装置を要旨とする。
【００２７】
本発明は、例えばマイクロコンピュータにより実現される走行道路特定手段や走行位置特定手段の機能だけでなく、自車位置検出手段、道路地図情報処理手段、前方検出手段などの他のハード構成を備えたものである。
この自車位置検出手段としては、例えばＧＰＳによる位置検出を行うことができるアンテナや受信したＧＰＳ信号を処理する装置等が挙げられる。また、ジャイロなどを用いた慣性航法を行うための装置等が挙げられる。
【００２８】
道路地図情報記憶手段としては、道路地図情報を記憶したＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の各種の記録媒体が挙げられ、道路地図情報処理手段としては、この記録媒体から道路地図情報を読み出したり、道路地図情報をディスプレイに表示するための処理装置が挙げられる。
【００２９】
前方検出手段としては、例えばレーザレーダやＦＭ−ＣＷレーダ等の各種の装置が挙げられる。この装置により、前方の移動物（先行車や横断車両）や、停止物（反射板や路側壁）などを検出することができる。
また、他の前方検出手段としては、例えばＣＣＤカメラの様な画像センサが挙げられる。この画像センサにより、前方の画像を撮像し、撮像した画像に基づいて、前方のレーンマーカや車線に垂直に伸びる白線を認識することができる。更に、画像センサの画像を解析することにより、前方の移動物（先行車や横断車両）や、停止物（反射板や路側壁）なども検出することができる。
【００３０】
（５）請求項５の発明は、
前記請求項１又は２記載の車両用位置標定装置の走行道路特定手段又は前記請求項３記載の車両用位置標定装置の走行地点特定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体を要旨とする。
本発明は、車両用位置標定装置の前記手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録した記録媒体を示している。
【００３１】
つまり、上述した様な車両用位置標定装置をコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フロッピーディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
【００３２】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の車両用位置標定装置及び記録媒体の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
尚、以下では、実施例１、２、４、５が、本発明に関連する内容を示す参考例であり、実施例３、６、７が、本発明の範囲の例である。
（実施例１）
本実施例の車両用位置標定装置は、自車の前方の状態や道路地図情報に基づいて、自車の走行している道路を特定するものである。
【００３３】
ａ）まず、実施例１の車両用位置標定装置及びその周辺装置のハード構成について説明する。
図１に示す様に、本実施例１における全体のシステムは、レーザレーダセンサ２、画像センサ４、ナビゲーション制御装置（以下ナビゲーションＥＣＵと記す）６、車間制御装置（以下車間制御ＥＣＵと記す）８、ブレーキ電子制御装置（以下ブレーキＥＣＵと記す）１０、およびエンジン電子制御装置（以下エンジンＥＣＵと記す）１２を中心に構成されている。
【００３４】
このうち、車両用位置標定装置は、レーザレーダセンサ２、画像センサ４、ＧＰＳセンサ１４、道路地図データＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）１６、及びナビ用ディスプレイ７に接続されたナビゲーションＥＣＵ６及び車間制御ＥＣＵ８の機能により実現されている。以下詳細に説明する。
【００３５】
尚、ここでは、各機能を明瞭に示すために、車間制御ＥＣＵ８、ブレーキＥＣＵ１０、エンジンＥＣＵ１２等を区別して記載したが、それらの演算処理機能を１つのマイクロコンピュータを中心に構成する装置とすることも可能である。
▲１▼前記レーザレーダセンサ２は、レーザビームによるスキャニング測距器とマイクロコンピュータとを中心として構成されている電子回路であり、スキャニング測距器にて、先行車や停止物（例えば路側物）との距離、角度、相対速度等を検出する。
【００３６】
そして、車間制御ＥＣＵ８から受信する現車速（Ｖｎ）信号、カーブ曲率半径（推定Ｒ）等に基づいて、先行車の自車線確率を計算するとともに、先行車との相対速度等の先行車情報を、車間制御ＥＣＵ８に送信する。また、停止物の位置、自車の推定進行路（自車の進路）からの距離等の停止物情報を、車間制御ＥＣＵ８に送信する。更に、レーザレーダセンサ２自身のダイアグノーシス信号（ダイアグ情報）も車間制御ＥＣＵ８に送信する。
【００３７】
▲２▼前記画像センサ４は、自車の前方を撮像する２次元のＣＣＤセンサであり、撮像した画像からレーンマーカや停止線等を認識する。
そして、認識した結果を、前方情報として、車間制御ＥＣＵ８に送信する。尚、レーンマーカとは、道路の車線を区分するラインであり、連続した線（白線）又は点線からなる。
【００３８】
▲３▼前記ナビゲーションＥＣＵ６は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、ＧＰＳセンサ１４により得られた現在位置の座標を入力するとともに、道路地図データＲＯＭ１６から得られた道路地図データを入力する。尚、道路地図データとしては、高速道路等の自動車専用道路と一般道路との道路区分、道路の車線数、車線幅（車線幅員）等のデータが挙げられる。
【００３９】
また、ナビゲーションＥＣＵ６は、道路地図データＲＯＭから得られるデータとは別に、実際にレーザレーダセンサ２や画像センサ４からの情報に基づいて車間制御ＥＣＵ８にて判断された、道路区分、車線数、車線幅のデータを受信する。
【００４０】
そして、このナビゲーションＥＣＵ６は、ＧＰＳセンサ１４から得られた座標、道路地図データＲＯＭ１６から得られた道路地図データなどの道路情報を、車間制御ＥＣＵ８に送信するとともに、その道路地図データを含む地図画像をナビ用ディスプレイ７に表示する。
【００４１】
特に本実施例では、車間制御ＥＣＵ８から送信された前記データに基づいて、このナビゲーションＥＣＵ６にて、後に詳述する様に、自車の位置の標定、即ち自車がどの道路を走行しているかの判定を行う。
▲４▼前記車間制御ＥＣＵ８は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路である。そして、上述した様に、レーザレーダセンサ２から、先行車情報、停止物情報、ダイアグ情報を受信し、画像センサ４から、前方情報を受信し、ナビゲーションＥＣＵ６から、道路情報を受信するとともに、エンジンＥＣＵ１２から、現車速（Ｖｎ）信号、操舵角信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号等を受信する。
【００４２】
この車間制御ＥＣＵ８では、受信したデータに基づいて、例えば車間距離を一定に保って先行車に追従する車間クルーズなどの車間制御演算等を行う。
また、車間制御ＥＣＵ８は、レーザレーダセンサ２から受信した先行車情報に含まれる自車線確率等に基づいて、車間制御すべき先行車を決定し、先行車との車間距離相当量（具体的には、車間時間である。車間距離そのものでも良い。）を適切に調節すべく、エンジンＥＣＵ１２に、目標加速度信号、フューエルカット要求信号、ＯＤカット要求信号、３速シフトダウン要求信号、警報要求信号、ダイアグ情報、表示データ信号等を送信する。
【００４３】
▲５▼前記ブレーキＥＣＵ１０は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、車両の操舵角を検出するステアリングセンサ１８、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ２０から、操舵角やヨーレートを求めて、これらのデータをエンジンＥＣＵ１２を介して、車間制御ＥＣＵ８に送信する。
【００４４】
また、ブレーキＥＣＵ１０は、エンジンＥＣＵ１２を介する車間制御ＥＣＵ８からの警報要求信号に応じて警報ブザー２２を鳴動し、更に、エンジンＥＣＵ１２を介する車間制御ＥＣＵ８からのブレーキ要求信号及びエンジンＥＣＵ１２からの目標加速度信号に応じて、ブレーキアクチュエータ２４を駆動してブレーキ力を調節する。
【００４５】
尚、ブレーキアクチュエータ２４としては、ホイールシリンダ圧を増圧可能な周知のバキュームブースタや、ブレーキ油圧回路の油圧ポンプ・増圧制御弁・減圧制御弁の構成が挙げられる。
▲６▼前記エンジンＥＣＵ１２は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ２６、車両速度を検出する車速センサ２８、ブレーキの踏み込み有無を検出するブレーキスイッチ３０、車間制御のオン・オフを設定するクルーズメインスイッチ３２、制御開始／終了を設定するクルーズコントロールスイッチ３４、およびその他のセンサやスイッチ類からの検出信号、あるいはボデーＬＡＮ３６を介して受信するワイパースイッチ情報、テールスイッチ情報、目標車間時間情報を受信する。
【００４６】
更に、エンジンＥＣＵ１２は、ブレーキＥＣＵ１０からの操舵角信号やヨーレート信号、あるいは車間制御ＥＣＵ８からの目標加速度信号、フューエルカット要求信号、ＯＤカット要求信号、３速シフトダウン要求信号、警報要求信号、ブレーキ要求信号、ダイアグノーシス信号、表示データ信号等を受信する。
【００４７】
そして、エンジンＥＣＵ１２は、この受信した信号から判断する運転状態に応じて、内燃機関（ここでは、ガソリンエンジン）のスロットル開度を調整するスロットルアクチュエータ３６、トランスミッション（図示せず）の変速を調節するトランスミッションアクチュエータ３８に対して駆動命令を出力する。従って、これらのアクチュエータにより、内燃機関の出力、ブレーキ力あるいは変速シフトを制御することが可能となっている。
【００４８】
また、エンジンＥＣＵ１２は、必要な表示情報を、ボデーＬＡＮ３６を介して、ダッシュボードに備えられているＬＣＤ等の表示装置（図示せず）に送信して表示させたり、あるいは、現車速（Ｖｎ）信号、操舵角信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報信号、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号を、車間制御ＥＣＵ８に送信する。
【００４９】
ｂ）次に、上述した構成の車両用位置標定装置にて行われる自車位置標定処理について説明する。
本実施例の自車位置標定処理とは、レーザレーダセンサ２により検出した路側物の位置から道路の左右幅（道路幅）及び車線数を検出し、その車線数と道路地図情報（道路地図データ）とを照らし合わせて、現在自車が走行している道路を特定し、自車の走行道路等のデータを表示する一連の処理である。尚、本処理は、主として、ナビゲーションＥＣＵ６にて実施される。
【００５０】
（ｉ）メインルーチン
図２のフローチャートに示す様に、まずステップ１００にて、ＧＰＳセンサデータ処理を行う。このＧＰＳセンサデータ処理とは、ＧＰＳセンサ１４により得られた信号に基づいて、自車の位置を示す座標を取り込む処理である。
【００５１】
続くステップ１１０では、道路地図データＲＯＭ１６から、道路地図データを読み込む処理を行う。
続くステップ１２０では、走行道路特定処理を行う。この走行道路特定処理とは、このメインルーチンにおける一連の自車位置標定処理の要部であり、後に図３にて詳述する様に、自車がどの道路を走行しているかを特定する処理のことである。
【００５２】
続くステップ１３０では、自車位置特定処理を行い、一旦本処理を終了する。この自車位置特定処理とは、ナビ用ディスプレイ７にて、前記走行道路特定処理により特定した道路上に、自車の位置を示すマークを表示する等の処理である。
（ｉｉ）走行道路特定処理（前記図２のステップ１２０の処理）
図３のフローチャートに示す様に、ステップ２００では、後に図４にて詳述する様に、自車が走行している道路の車線数を判定する。
【００５３】
続くステップ２１０では、自車位置候補道路抽出処理を行う。この自車位置候補道路抽出処理とは、ＧＰＳセンサ１４による自車の位置情報に基づいて、自車を中心とする位置から所定の範囲の（即ち自車が走行している可能性のある）道路を抽出する処理である。これは、ＧＰＳセンサ１４の位置精度には、所定の限界（例えば３０ｍ）があるので、後の走行道路特定処理のために、自車走行の可能性のある道路を全て抽出する処理である。
【００５４】
続くステップ２２０では、後に図６にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
（ｉｉｉ）車線数判定処理（前記図３のステップ２００の処理）
図４のフローチャートに示す様に、ステップ３００では、レーザレーダセンサ２により、停止物を検出する。例えば、レーザレーダセンサ２により検出した物体が、自車と同じ速さで自車に向かってくる場合には、その物体を停止物（例えば路側物）と判定する。
【００５５】
続くステップ３１０では、推定進行路（即ち自車の進路）を演算する。例えば車速センサ２８により検出した自車の速度と、ステアリングセンサ１８により検出した操舵角から、推定Ｒを求め、この推定Ｒに基づいて、自車の推定進行路（図５の車線間の点線で示す進路）を算出する。
【００５６】
続くステップ３２０では、図５に示す様にして、左路側物位置平均Ｄｘｌを算出する。例えばレーザレーダセンサ２により、多数の路側物（例えばリフレクタ）を検出した場合には、その路側物の位置のデータと前記推定進行路の位置関係から、路側物が推定進行路の右側にあるか左側にあるかが分かる。
【００５７】
従って、推定進行路の左側にある複数の路側物と推定進行路との距離を各々算出し、それの平均値を左路側物位置平均Ｄｘｌとして算出する。
続くステップ３３０では、前記左路側物位置平均Ｄｘｌと同様にして、推定進行路の右側にある複数の路側物と推定進行路との距離を各々算出し、それの平均値を右路側物位置平均Ｄｘｒとして算出する。
【００５８】
続くステップ３４０では、道路の左右幅を算出する。つまり、左路側物位置平均Ｄｘｌと右路側物位置平均Ｄｘｒを加算した値を、道路の左右幅とする。
続くステップ３５０では、道路の左右幅から車線数を算出し、一旦本処理を終了する。つまり、１車線の幅はほぼ決められているので、道路の左右幅が１車線の幅の何倍あるかにより、車線数を算出することができる。
【００５９】
（ｉｖ）走行道路選択処理（前記図３のステップ２２０の処理）
図６のフローチャートに示す様に、ステップ４００では、候補道路の確度順ソートを行う。つまり、前記図３のステップ２１０にて、自車位置候補道路抽出処理を行ったが、この抽出した複数の候補道路から、自車の走行する可能性が高い順にランク付けする。例えばＧＰＳセンサ１４により検出した自車の座標と、道路地図データＲＯＭ１６に記憶されている道路の座標とを比較し、座標が近いものから、その確度が高いとして順序づけする。尚、道路地図データＲＯＭ１６には、候補道路の車線数のデータが記憶されている。
【００６０】
続くステップ４１０では、前記車線数判定処理の結果に基づいて、車線数が一致した道路があるか否かを判定する。つまり、前記各候補道路の車線数と、前記図４のステップ３５０にて算出された（現在自車が走行中の道路の）車線数とが一致するかどうかを順次調べてゆき、それにより、候補道路の中に、車線数が一致した道路があるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ４２０に進み、一方否定判断されるとステップ４３０に進む。
【００６１】
ステップ４２０では、車線数が一致した候補道路があるので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
この結果を受けて、前記図２のステップ１３０の自車位置特定処理によって、ナビ用ディスプレイ７に表示された道路（特定された道路）の上に、自車の位置及び進行方向を示す矢印が表示される。
【００６２】
一方、ステップ４３０では、車線数が一致した候補道路がないので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
この結果を受けて、同様に、ナビ用ディスプレイ７に表示された道路（特定された道路）の上に、自車の位置及び進行方向を示す矢印が表示される。
【００６３】
この様に、本実施例では、レーザレーダセンサ２により検出した路側物の位置から、道路の左右幅及び車線数を検出し、そのうちの車線数と道路地図データとを照らし合わせて、現在自車が走行している道路を特定している。
よって、従来の様に、単にＧＰＳデータ等を利用した場合に比べて、自車の走行している道路をより確実に特定できるという顕著な効果を奏する。
（実施例２）
次に、実施例２について説明するが、前記実施例１と同様な箇所の説明は省略又は簡略化する。
【００６４】
本実施例は、画像センサ４により撮像した画像データを用いて、レーンマーカ数を検出することにより、車線数を検出して、自車が走行する道路の特定を行うものである。尚、メインルーチンは、前記実施例１と同様である。
（ｉ）走行道路特定処理
図７のフローチャートに示す様に、ステップ５００では、後に図８にて詳述する様に、自車が走行している道路の車線数を判定する。
【００６５】
続くステップ５１０では、前記実施例１と同様にして、自車位置候補道路抽出処理を行う（以下、他の実施例も同様）。
続くステップ５２０では、後に図９にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
【００６６】
（ｉｉ）車線数判定処理（前記図７のステップ５００の処理）
図８のフローチャートに示す様に、ステップ６００では、画像センサ４により得られた画像データを処理して、レーンマーカを検出する。例えば、図９に示す様に、撮像した画像データの画像処理により、レーンマーカを抽出する処理を行う。
【００６７】
続くステップ６１０では、抽出したレーンマーカの数を検出する。
続くステップ６２０では、レーンマーカの数から、車線数を算出し、一旦本処理を終了する。例えばレーンマーカが３本ある場合には、それらをセンターのレーンマーカと左右の路側のレーンマーカと見なして、（対向車線を含めて）２車線の道路と判断する。
【００６８】
（ｉｉｉ）走行道路選択処理（前記図７のステップ５２０の処理）
図１０のフローチャートに示す様に、ステップ７００では、候補道路の確度順ソートを行う。
続くステップ７１０では、候補道路の中で、前記車線数判定処理により得られた車線数と一致した道路があるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ７２０に進み、一方否定判断されるとステップ７３０に進む。
【００６９】
ステップ７２０では、車線数が一致した候補道路があるので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
一方、ステップ７３０では、車線数が一致した候補道路がないので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
【００７０】
この様に、本実施例では、画像センサ４により撮像した画像データを用いて、レーンマーカ数を検出することにより、車線数を求めて道路の特定を行うことができるので、従来より確実に、自車の走行している道路を特定できるという顕著な効果を奏する。
（実施例３）
次に、実施例３について説明するが、前記実施例１〜２と同様な箇所の説明は省略又は簡略化する。
【００７１】
本実施例は、レーザレーダセンサ２により検出した前方の複数の先行車と自車の進路との側方距離を求め、先行車同士の側方距離を算出することにより、車線幅を求めて、自車の走行する道路の特定を行うものである。尚、メインルーチンは、前記実施例１と同様である。
【００７２】
（ｉ）走行道路特定処理
図１１のフローチャートに示す様に、ステップ８００では、後に図１２にて詳述する様に、自車が走行している車線幅を判定する処理（車線幅判定処理）を行う。
【００７３】
続くステップ８１０では、自車位置候補道路抽出処理を行う。
続くステップ８２０では、後に図１４にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
（ｉｉ）車線幅判定処理（前記図１１のステップ８００の処理）
図１２のフローチャートに示す様に、ステップ９００では、レーザレーダセンサ２により、複数の移動物（先行車）を検出する。
【００７４】
続くステップ９１０では、前記実施例１と同様にして、推定進行路（自車の進路）を演算する。
続くステップ９２０では、推定進行路に対する先行車の位置を算出する。具体的には、図１３に示す様に、レーザレーダセンサ２により検出した先行車の位置（自車からの距離と角度）と、推定進行路との位置関係から、先行車が推定進行路上に存在するか、その右（あるいは左）の車線上に存在するかを判別する。そして、推定進行路の中心に対する、推定進行路上の車両の側方距離（第１側方距離）、及び推定進行路に隣接する車線上（図では右車線上）の車両の側方距離（第２側方距離）を算出する。
【００７５】
続くステップ９３０では、左右の先行車間の横方向間隔（側方距離）を算出する。具体的には、前記各車両間の側方距離（第１，第２側方距離）を合計して（または推定進行路の中心に対して同一方向であれば差をとって）、隣接する車線を走行する車両の側方距離を算出する。
【００７６】
続くステップ９４０では、車線幅として間隔平均値を算出し、一旦本処理を終了する。つまり、上述した隣接する車線を走行する車両の側方距離を車線幅とみなすことができるので、前記側方距離の測定を複数回行い、その平均値を車線幅として求める処理を行う。
【００７７】
（ｉｉｉ）走行道路選択処理（前記図１１のステップ８２０の処理）
図１４のフローチャートに示す様に、ステップ１０００では、候補道路の確度順ソートを行う。
続くステップ１０１０では、候補道路の中で、前記車線幅判定処理により得られた車線幅と一致した道路があるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１０２０に進み、一方否定判断されるとステップ１０３０に進む。
【００７８】
ステップ１０２０では、車線幅が一致した候補道路があるので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
一方、ステップ１０３０では、車線幅が一致した候補道路がないので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
【００７９】
この様に、本実施例は、レーザレーダセンサ２により検出した前方の複数の先行車と自車の進路との側方距離を求め、先行車同士の側方距離を算出することにより、車線幅を求めて、自車の走行する道路の特定を行うので、従来より確実に、自車の走行している道路を特定できるという顕著な効果を奏する。
（実施例４）
次に、実施例４について説明するが、前記実施例１〜３と同様な箇所の説明は省略又は簡略化する。
【００８０】
本実施例は、画像センサ４により撮像した画像データを用いて、レーンマーカを検出し、そのレーンマーカの間隔から車線幅を求めて、自車が走行する道路の特定を行うものである。尚、メインルーチンは、前記実施例１と同様である。
（ｉ）走行道路特定処理
図１５のフローチャートに示す様に、ステップ１１００では、後に図１６にて詳述する様に、自車が走行している道路の車線幅を判定する。
【００８１】
続くステップ１１１０では、自車位置候補道路抽出処理を行う。
続くステップ１１２０では、後に図１８にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
（ｉｉ）車線幅判定処理（前記図１５のステップ１１００の処理）
図１６のフローチャートに示す様に、ステップ１２００では、画像センサ４により得られた画像データを処理して、レーンマーカを検出する。例えば、図１７に示す様に、撮像した画像データの画像処理により、レーンマーカを抽出する処理を行う。
【００８２】
続くステップ１２１０では、抽出したレーンマーカを２次元位置に変換する。つまり、レーンマーカは、撮像したままの画像においては、遠方ほどその間隔が小さくなるような斜め上方から写した画像であるので、ここでは、図１７に示す様に、この画像を、道路の真上から見た平面図のように、２次元位置となる様に変換する。これにより、左右のレーンマークの間隔が実際と同様に一定となる。
【００８３】
続くステップ１２２０では、２次元位置に変換したレーンマーカの画像データから、複数の場所における車線幅を求め、その平均値を算出して、一旦本処理を終了する。
（ｉｉｉ）走行道路選択処理（前記図１５のステップ１１２０の処理）
図１８のフローチャートに示す様に、ステップ１３００では、候補道路の確度順ソートを行う。
【００８４】
続くステップ１３１０では、候補道路の中で、前記車線幅判定処理により得られた車線幅と一致した道路があるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１３２０に進み、一方否定判断されるとステップ１３３０に進む。
ステップ１３２０では、車線幅が一致した候補道路があるので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
【００８５】
一方、ステップ１３３０では、車線幅が一致した候補道路がないので、その候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
この様に、本実施例では、画像センサ４により撮像した画像データを用いて、レーンマーカを検出し、そのレーンマーカの間隔から車線幅を求めて、自車が走行する道路の特定を行うことができるので、従来より確実に、自車の走行している道路を特定できるという顕著な効果を奏する。
（実施例５）
次に、実施例５について説明するが、前記実施例１〜４と同様な箇所の説明は省略又は簡略化する。
【００８６】
本実施例は、画像センサ４により撮像した画像データを用いて、停止線を検出し、その停止線の有無に基づいて、自車が走行する道路の特定を行うものである。尚、メインルーチンは、前記実施例１と同様である。
（ｉ）走行道路特定処理
図１９のフローチャートに示す様に、ステップ１４００では、画像センサ４により得られた画像データを処理して、停止線を検出する。
【００８７】
例えば、図２０に示す様に、撮像した画像データの画像処理により、レーンマーカとほぼ垂直に交差する停止線、即ち画面に対して水平に伸びる白線を停止線として抽出する処理を行う。
続くステップ１４１０では、自車位置候補道路抽出処理を行う。
【００８８】
続くステップ１４２０では、後に図２１にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
（ｉｉ）走行道路選択処理（前記図１９のステップ１４２０の処理）
図２１のフローチャートに示す様に、ステップ１５００では、候補道路の確度順ソートを行う。
【００８９】
続くステップ１５１０では、停止線を検知したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１５２０に進み、一方否定判断されるとステップ１５３０に進む。
ステップ１５２０では、停止線を検知したので、自車の走行している道路は、自動車専用道路でなく一般道路であると見なして、一般道路の候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
【００９０】
一方、ステップ１５３０では、停止線を検知しないので、候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
この様に、本実施例では、画像センサ４により撮像した画像データを用いて、停止線を検出し、その停止線の有無に基づいて、自車が走行する道路の特定を行うことができるので、従来より確実に、自車の走行している道路を特定できるという顕著な効果を奏する。
（実施例６）
次に、実施例６について説明するが、前記実施例１〜５と同様な箇所の説明は省略又は簡略化する。
【００９１】
本実施例は、レーザレーダセンサ２により、自車の走行する車線を交差するような移動物（車両）を検出し、その移動物の有無に基づいて、自車の走行する道路の特定を行うものである。尚、メインルーチンは、前記実施例１と同様である。
【００９２】
（ｉ）走行道路特定処理
図２２のフローチャートに示す様に、ステップ１６００では、後に図２３にて詳述する様に、自車が走行している道路を横断するように移動する移動物（車両）を検出する処理（交差移動物検出処理）を行う。
【００９３】
続くステップ１６１０では、自車位置候補道路抽出処理を行う。
続くステップ１６２０では、後に図２５にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
（ｉｉ）交差移動物検出処理（前記図２２のステップ１６００の処理）
図２３のフローチャートに示す様に、ステップ１７００では、レーザレーダセンサ２により、自車の前方の移動物（車両）の位置及び速度（移動速度）を検出する。
【００９４】
続くステップ１７１０では、移動ベクトルを算出する。つまり、図２４に示す様に、自車が走行している道路に対して、どの様な速度で且つどの様な角度で交差するかを算出する。移動物が
続くステップ１７２０では、推定進行路を算出する。
【００９５】
続くステップ１７３０では、図２４に示す様に、移動ベクトルとの推定進行路との交差角が、所定値以上であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１７４０に進み、一方否定判断されるとステップ１７６０に進む。
ステップ１７４０では、移動物の速度が所定値以上であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１７５０に進み、一方否定判断されると前記ステップ１７６０に進む。
【００９６】
ステップ１７５０では、前記ステップ１７３０及びステップ１７４０にて肯定判断されているので、即ち例えば図２４の右図に示す様に、移動物が、所定値以上の交差角で且つ所定値以上の速度で、自車走行道路を移動しているので、その移動物を交差移動物と認識する。
【００９７】
即ち、一般道路において、交差点を移動している移動物であると判定する。これにより、現在自車が走行している道路が、一般道路であると見なすことができる。
一方、ステップ１７６０では、前記ステップ１７３０又はステップ１７４０にて否定判断されているので、即ち例えば図２４の左図に示す様に、移動物が、所定値未満の浅い交差角で（又は所定値未満の遅い速度で）、自車走行道路を移動しているので、その移動物を交差移動物とは判定しない。
【００９８】
即ち、一般道路において、交差点を移動している移動物であると判定しない。これにより、現在自車が走行している道路が、一般道路であると見なすことはしない。
（ｉｉｉ）走行道路選択処理（前記図２２のステップ１６２０の処理）
図２５のフローチャートに示す様に、ステップ１８００では、候補道路の確度順ソートを行う。
【００９９】
続くステップ１８１０では、前記交差移動物検出処理に判定結果に基づいて、交差移動物を検知したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１８２０に進み、一方否定判断されるとステップ１８３０に進む。
ステップ１８２０では、交差移動物を検知したので、自車の走行している道路は、自動車専用道路でなく一般道路であると見なして、一般道路の候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
【０１００】
一方、ステップ１８３０では、交差移動物を検知しないので、候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
この様に、本実施例は、レーザレーダセンサ２により、自車の走行する車線を交差するような移動物（車両）を検出し、その交差移動物の有無に基づいて、自車の走行する道路の特定を行うので、従来より確実に、自車の走行している道路を特定できるという顕著な効果を奏する。
（実施例７）
次に、実施例７について説明するが、前記実施例１〜６と同様な箇所の説明は省略又は簡略化する。
【０１０１】
本実施例は、レーザレーダセンサ２により、料金所を検出し、その料金所の情報に基づいて、自車の位置及び自車の走行する道路の特定を行うものである。尚、メインルーチンは、前記実施例１と同様である。
（ｉ）走行道路特定処理
図２６のフローチャートに示す様に、ステップ１９００では、後に図２７にて詳述する様に、料金所を検出する処理（料金所検出処理）を行う。
【０１０２】
続くステップ１９１０では、自車位置候補道路抽出処理を行う。
続くステップ１９２０では、後に図２９にて詳述する様に、自車が走行している道路を選択（即ち特定）する処理を行って、一旦本処理を終了する。
（ｉｉ）料金所検出処理（前記図２６のステップ１９００の処理）
図２７のフローチャートに示す様に、ステップ２０００では、レーザレーダセンサ２により、自車の前方の停止物（料金所の建物）の位置を検出する。
【０１０３】
続くステップ２０１０では、所定間隔を有する停止物を検出する。具体的には、図２８（ａ）に示す様に、自車の前方にある左右の停止物の位置のデータに基づいて、左右の停止物の間隔を算出し、この左右の停止物の間隔が、通常の料金所の建物同士の所定の間隔であるかどうかを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２０２０に進み、一方否定判断されるとステップ２０４０に進む。
【０１０４】
ステップ２０２０では、自車が停止物間を通過して停止したか否かを判定する。具体的には、図２８（ｂ）に示す様に、前記ステップ２０１０にて測定した停止物間のデータ（自車と停止物との距離、自車と停止物との角度等）と、その時の自車の位置のデータと、その後の自車の走行状態のデータとから、自車が停止物間を通過して停止したか否かを判定する。
【０１０５】
例えば、停止物の位置を測定した後に、自車が左右の停止物間の進路を停止物までの距離だけ走行してから停止したか否かにより、自車が停止物間を通過して停止したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２０３０に進み、一方否定判断されると前記ステップ２０４０に進む。
【０１０６】
ステップ２０３０では、料金所を検知したと判定して、一旦本処理を終了する。つまり、前記ステップ２０１０にて、左右の停止物の間隔が料金所を示す間隔と判定され、且つステップ２０２０にて、自車が停止物間を通過して停止したと判定されたので、その停止物が料金所であると判断するのである。
【０１０７】
一方、ステップ２０４０では、料金所を検知しないとして、一旦本処理を終了する。つまり、前記ステップ２０１０にて、左右の停止物の間隔が料金所を示す間隔ではない判定されるか、又はステップ２０２０にて、自車が停止物間を通過して停止しないと判定されたので、その停止物が料金所であるとせずに、一旦本処理を終了する。
【０１０８】
（ｉｉｉ）走行道路選択処理（前記図２６のステップ１９２０の処理）
図２９のフローチャートに示す様に、ステップ２１００では、候補道路の確度順ソートを行う。
続くステップ２１１０では、前記料金所検出処理の判定結果に基づいて、料金所を検知したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２１２０に進み、一方否定判断されるとステップ２１３０に進む。
【０１０９】
ステップ２１２０では、料金所を検知したので、自車の走行している道路は、（高速道路を含む）自動車専用道路のような有料道路であると見なして、有料道路の候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
【０１１０】
一方、ステップ２１３０では、料金所を検知しないので、候補道路のうちの最高確度の道路を、自車が走行中の道路として選択（特定）し、一旦本処理を終了する。
この様に、本実施例は、レーザレーダセンサ２により、料金所を検出し、その料金所の情報に基づいて、自車の位置及び自車の走行する道路の特定を行うので、従来より確実に、自車の走行している道路を特定できるという顕著な効果を奏する。
【０１１１】
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
（１）例えば前記各実施例を２種以上組み合わせて実施してもよい。
（２）また、前記各実施例では、車両用位置標定装置について述べたが、本発明は、それらに限らず、上述した処理を実行するプログラムを記憶している記録媒体にも適用できる。
【０１１２】
この記録媒体としては、マイクロコンピュータとして構成される電子制御装置、マイクロチップ、フロッピィディスク、ハードディスク、光ディスク等の各種の記録媒体が挙げられる。つまり、上述した車両用位置標定装置の処理を実行するプログラムを記憶したものであれば、特に限定はない。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例１の車両用位置標定装置及びその周辺装置の概略構成を表すブロック図である。
【図２】実施例１の車両用位置標定装置におけるメインルーチンを示すフローチャートである。
【図３】実施例１の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図４】実施例１の車線数判定処理を示すフローチャートである。
【図５】実施例１の自車の進路と路側物との関係を示す説明図である。
【図６】実施例１の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図７】実施例２の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図８】実施例２の車線数判定処理を示すフローチャートである。
【図９】実施例２のレーンマーカの画像を示す説明図である。
【図１０】実施例２の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施例３の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図１２】実施例３の車線幅判定処理を示すフローチャートである。
【図１３】実施例３の自車の進路と移動物との関係を示す説明図である。
【図１４】実施例３の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図１５】実施例４の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図１６】実施例４の車線幅判定処理を示すフローチャートである。
【図１７】実施例４のレーンマーカの画像を示す説明図である。
【図１８】実施例４の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図１９】実施例５の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図２０】実施例５の停止線の画像を示す説明図である。
【図２１】実施例５の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図２２】実施例６の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図２３】実施例６の交差移動物検出処理を示すフローチャートである。
【図２４】実施例６の交差移動物を示す説明図である。
【図２５】実施例６の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図２６】実施例７の走行道路特定処理を示すフローチャートである。
【図２７】実施例７の料金所検出処理を示すフローチャートである。
【図２８】実施例７の自車と料金所との関係を示す説明図である。
【図２９】実施例７の走行道路選択処理を示すフローチャートである。
【図３０】従来技術を示す説明図である。
【符号の説明】
２…レーザレーダセンサ
４…画像センサ
６…ナビゲーション制御装置
７…ナビ用ディスプレイ
８…車間制御用電子制御装置
１０…ブレーキ電子制御装置
１２…エンジン電子制御装置
１４…ＧＰＳセンサ
１６…道路地図データＲＯＭ

Claims (5)

1. 自車位置検出手段からの自車位置情報と道路地図情報処理手段からの道路地図情報とを比較して、自車位置を特定する自車位置標定装置において、
   自車の前方の状態を検出する前方検出手段により検出した複数車両について、該車両間の側方距離から車線幅員を算出し、得られた車線幅員を前記道路地図情報と比較することにより、自車が走行している道路を特定する走行道路特定手段を備えていることを特徴とする車両用位置標定装置。
2. 自車位置検出手段からの自車位置情報と道路地図情報処理手段からの道路地図情報とを比較して、自車位置を特定する自車位置標定装置において、
   自車の前方の状態を検出する前方検出手段により検出した移動物の情報と自車進路検出手段により求めた自車の進路の情報とに基づいて、前記移動物が自車の前方を自車の進路と交差するように所定速度以上で移動したとき、自車が走行している道路が高速道路又は自動車専用道路ではないとして、前記道路地図情報に基づいて、自車が走行している道路を特定する走行道路特定手段を備えていることを特徴とする車両用位置標定装置。
3. 自車位置検出手段からの自車位置情報と道路地図情報処理手段からの道路地図情報とを比較して、自車位置を特定する自車位置標定装置において、
   自車の前方の状態を検出する前方検出手段により検出した停止物について、該停止物が所定の間隔で存在し、自車がその停止物の間を通過して、かつ所定車速以下になったことを検出したとき、自車が有料道路の料金所を通過したと判断して、前記道路地図情報に基づいて、自車の走行している地点を特定する走行地点特定手段を備えていることを特徴とする車両用位置標定装置。
4. 自車位置を検出する自車位置検出手段と、
   道路地図情報記憶手段から読み出した道路地図情報を処理する道路地図情報処理手段と、
   自車の前方の状態を検出する前方検出手段と、
   を備えたことを特徴とする前記請求項１〜３のいずれかに記載の車両用位置標定装置。
5. 前記請求項１又は２記載の車両用位置標定装置の走行道路特定手段又は前記請求項３記載の車両用位置標定装置の走行地点特定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。

Images