JP3843727B2 - 現在位置修正装置および方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ナビゲーション装置の衛星航法および自律航法により検出された現在位置を修正する装置および方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
車両周辺を撮像し、車両周辺映像に含まれる道路の標識や信号機、あるいは車線に基づいて現在位置の特徴を検出し、道路地図データの特徴と比較してナビゲーション装置により検出された現在位置を修正するようにした現在位置修正装置が知られている(例えば特開平09−152348号公報参照)。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の現在位置修正装置では、道路の標識や信号機あるいは車線に基づいて現在位置の特徴を検出しているので、標識、信号機、車線などの道路の特徴が数多く存在する道路では有効な方法であるが、そのような道路の特徴がほとんどない道路では上述した方法は役に立たないという問題がある。
【0004】
本発明の目的は、どのような道路を走行しているときでも衛星航法および自律航法により検出された現在位置を正確に修正することができる現在位置修正装置および現在位置修正方法を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
発明の一実施の形態の構成を示す図1および図17に対応づけて本発明を説明すると、
(1) 請求項1の発明は、道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図を記憶する道路地図記憶手段7と、衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により前記面地図上の車両の現在位置を検出する現在位置検出手段3〜7,9と、車両の前方道路を撮像する撮像手段1と、前記撮像手段1による道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換手段2と、前記撮像手段1の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出手段9と、前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出手段9と、前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算手段9と、前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正手段9とを備え、これにより上記目的を達成する。
(2) 請求項2の現在位置修正装置は、前記道路地図記憶手段7が、前記面地図に加え、ノードとリンクとを結んで道路を表す線地図を記憶しており、前記線地図および前記面地図と車両の現在位置とに基づいて車両前方の道路の特徴を検出する道路特徴検出手段9を備え、前記現在位置修正手段9によって、前記道路の特徴部分を中心に前記面地図と前記道路画像とを上下および左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めるようにしたものである。
(3) 請求項3の現在位置修正装置は、前記現在位置修正手段9によって、前記道路特徴検出手段9により道路の特徴が検出されなかった場合は、前記面地図と前記道路画像とを左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めるようにしたものである。
(4) 請求項4の現在位置修正装置は、前記道路特徴検出手段9によって、道路幅の変化、道路の分岐と合流、およびカーブを道路の特徴として検出するようにしたものである。
(5) 請求項5の現在位置修正装置は、先行車との車間距離を検出する車間距離検出装置12を備え、前記現在位置修正手段9によって、車間距離が所定値以下のときは現在位置の修正を行わないようにしたものである。
(6) 請求項6の発明は、道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図上において、衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により車両の現在位置を検出する現在位置検出処理と、車両の前方道路を撮像し、その道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換処理と、前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出処理と、前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出処理と、前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算処理と、前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正処理とを行うことにより、上記目的を達成する。
【0006】
上述した課題を解決するための手段の項では、説明を分かりやすくするために一実施の形態の図を用いたが、これにより本発明が一実施の形態に限定されるものではない。
【0007】
【発明の効果】
(1) 請求項1の発明によれば、標識や信号機、あるいは車線などのない道路を走行しているときでも、衛星航法や自律航法により検出した現在位置を正確な位置へ修正することができる。
(2) 請求項2の発明によれば、線地図と面地図とを利用して道路の特徴を容易に検出することができ、検出した道路の特徴を中心に面地図と道路画像とを照合することによって短時間に効率よく現在位置を修正することができる。
(3) 請求項3の発明によれば、道路の特徴が検出できなくても現在位置を修正することができる。(4) 請求項4の発明によれば、道路の特徴を中心に短時間に効率よく現在位置を修正することができる。(5) 請求項5の発明によれば、自車前方の道路が先行車の影になって撮像できないときの現在位置の誤修正を防止することができる。(6) 請求項6の発明によれば、請求項1の上記効果と同様な効果が得られる。
【0008】
【発明の実施の形態】
《発明の第1の実施の形態》
図1は第1の実施の形態の構成を示す。カメラ1は車両前部に設置され、車両前方の道路を中心に撮像してデジタル画像を出力する。画像処理装置2はマイクロコンピューター2aとメモリ2bなどの周辺部品を備え、カメラ1で撮像した画像を、路面を真上から見た画像に変換する。GPS受信機3は、GPS衛星から送られる信号を受信して衛星航法により車両の現在位置を検出する。FM/ビーコン受信機4は、FM放送局や路側ビーコン送信機から交通情報を受信するとともに、路側ビーコン送信機からは位置情報も受信する。また、車速/距離センサー5は車両の走行速度と走行距離を検出し、方位センサー6は車両の進行方位を検出する。
【0009】
地図データ記憶装置7は2種類の道路地図データを記憶している。第1の道路地図データは、ノードと呼ばれる点とノード間を結ぶリンクと呼ばれる直線とを結んで道路を表す従来の道路地図データである。この明細書では第1の道路地図データを「線地図データ」と呼び、第1の道路地図を「線地図」と呼ぶ。
【0010】
一方、第2の道路地図データは、道路を延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、これらの多角形を連結して道路を表す道路地図データである。例えば図2に示すように、道路を延在方向に分割して各分割部を多角形A、B、C、・・で近似し、各多角形A、B、C、・・の頂点の座標を左回りまたは右回りに記述して表す。例えば多角形Aを(XA1,YA1),(XA2,YA2),(XA3,YA3),(XA4,YA4)という座標列で表し、多角形Bを(XB1,YB1),(XB2,YB2),(XB3,YB3),(XB4,YB4)という座標列で表す。この第2の道路地図データは、上記線地図データよりも道路幅、曲線路、分岐点、合流点、交差点などの道路各部の形状を正確に表すことができる。この明細書では第2の道路地図データを「面地図データ」と呼び、第2の道路地図を「面地図」と呼ぶ。
【0011】
入力装置8は、目的地の入力や画面のスクロールなどを行うための操作部材を備えている。処理装置9はマイクロコンピューター9aとメモリ9bなどの周辺部品と、表示制御回路9c、音声駆動回路9dなどを備え、通常のナビゲーション装置の機能の他に、後述する現在地修正処理を行う。なお、ナビゲーション装置の機能には、道路地図と現在位置表示、自律航法による現在位置検出、目的地までの経路探索・音声案内などがある。この実施の形態では衛星航法と自律航法により現在位置を検出する例を示すが、いずれか一方のみにより現在位置を検出してもよい。表示制御回路9cはモニター10に道路地図を表示するとともに、その道路地図上に現在位置や目的地までの経路などの情報を表示する。音声駆動回路9dはスピーカー11を駆動して種々の案内放送を行う。
【0012】
図3〜図6は、第1の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。これらのフローチャートにより第1の実施の形態の動作を説明する。処理装置9のマイクロコンピューター9aはイグニッション・スイッチ(不図示)がオンするとこの現在位置修正処理を繰り返し実行する。
【0013】
ステップ1において、衛星航法と自律航法により現在の自車位置を検出する。続くステップ2で、地図データ記憶装置7からカメラ1の撮像範囲および自車位置を含む範囲の線地図データおよび面地図データを読み出す。ステップ3では道路幅Wを算出する。
【0014】
図7により道路幅Wの算出方法を説明する。線地図の道路リンクL(図中のLOとL1)の中点I(図中のI0とI1)を通り、この線地図道路リンクLと直交する直線を求める。この直線と面地図との交点P(図中のPOとP1)、Q(図中のQOとQl)を算出し、PQ間(図中のP0〜Q0間とP1〜Q1間)の距離を演算して道路幅Wとする。
【0015】
ステップ4において、線地図データに基づいて車両前方の道路分岐点と合流点の有無とその位置を検出する。続くステップ5で、線地図データに基づいて車両前方の道路リンクの屈折角を求め、車両前方のカーブの有無とその位置を算出する。
【0016】
図8により、道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブの検出方法を説明する。走行道路前方の連続した道路幅W1とW2の差|W1−W2|が所定値以上の場合に道路幅が大きく変化するとし、前後のリンクの接続された補間点を道路幅の変化点とする。また、道路の分岐または合流のある地点のノードを分岐点または合流点とする。さらに、走行道路前方の連続したノードまたは補間点の前後のリンク角度θ1、θ2が、θ1が所定値より大きく、かつθ2が所定値以下になる場合に、当該リンク間のノードまたは補間点を道路のカーブ地点とする。
【0017】
ステップ6において、走行道路前方に道路幅の変化や道路の分岐または合流、あるいはカーブが検出されたかどうかを確認する。道路幅の変化、分岐または合流、カーブのいずれかの道路の特徴が検出された場合はステップ7へ進み、いずれの道路特徴も検出されなかった場合はステップ21へ進む。
【0018】
なお、目的地までの最適な誘導経路が探索され、自車がその誘導経路に沿って走行しているときは、誘導経路のみの道路特徴を検出し、マイクロコンピューターの負担を軽減することができる。
【0019】
道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブのいずれかの道路特徴が検出された場合は、ステップ7でカメラ1により車両前方を撮像し、続くステップ8で画像処理装置2により路面を真上から見た画像に変換するとともに、上記ステップ2で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。
【0020】
この明細書ではこの画像変換を視点変換と呼び、この視点変換では路面が平坦であると仮定する。また、この実施の形態ではカメラ1が路面から高さhの位置に偏角θvで取り付けられ、カメラ1には焦点距離fの撮影レンズと、横p×縦qの大きさで画素数横M×縦Nの受光素子とが内蔵されているものとする。そして、撮像した画像の中の横A×縦Bの範囲、すなわち車両前方の左右A×前後Bの範囲を変換するものとすると、次式により視点変換前の画像の点(X,Y)は視点変換後の画像の点(x,y)に投影される。
【数1】
なお、数式1においてINT{ }は整数化関数である。
【0021】
視点変換後の画像は路面を真上から見た画像であり、道路を多角形の連結により表した面地図も路面を真上から見た地図であるから、画像と面地図の縮尺を一致させて両者を重ね合わせることにより、画像の道路と面地図の道路とを照合することができる。なお、路面が平坦でないと道路が平行に変換されないが、この実施の形態では変換する範囲を100m程度と車両のごく近傍に限定することによって、路面をほぼ平坦と見なすことができる。
【0022】
ステップ9では、図9に示すように、カメラ1で撮像し視点変換した画像F(x,y)の左上隅の画素をF(0,0)とし、自車位置をF(x0,y0)とする。続くステップ10において、上記ステップ2で読み出した面地図からカメラ画像F(x,y)の範囲と自車位置を含む領域の面地図G(x,y)を切り出し、図10に示すようにその左上隅をG(0,0)とし、自車位置をG(x0,y0)とする。
【0023】
ここで、カメラ画像F(x,y)上の自車位置F(x0,y0)は、カメラ1の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて予め算出した位置であり、面地図G(x,y)上の自車位置G(x0,y0)は衛星航法および自律航法により検出した位置である。
【0024】
次にステップ11で面地図G(x,y)の道路部分に1をその他の部分に0を設定し、ステップ12で図10に示すように面地図G(x,y)をx軸方向にm等分、y軸方向にn等分する。
【0025】
ステップ13において、図11に示すように、面地図G(x,y)上のx=0〜m、y=0〜nのすべての座標に順次カメラ画像F(x,y)の左上隅F(0,0)を合わせて重ね、面地図G(x,y)の道路部(G(x,y)=1)の座標に対応するカメラ画像F(x,y)の画素の輝度分散値を求める。
【0026】
図12に示すように、カメラ画像F(x,y)の道路部には道路周辺の建物や風景が写り込まず、ほぼ灰色一色になるため、輝度の分散が小さくなる。一方、カメラ画像F(x,y)の中の道路以外の部分には道路周辺の建物や風景が写り込むので、輝度の分散が大きくなる。したがって、面地図G(x,y)の道路部とカメラ画像F(x,y)の道路部とがほぼ完全に重なった場合は、カメラ画像F(x,y)の中の道路部の画素のみの輝度分散値を求めることになるから、輝度分散値は最小になる。
【0027】
ステップ14では輝度の分散値が最小となる面地図座標Gmin(x,y)を求める。次に、ステップ15で面地図G(x,y)上の最小分散値の座標Gmin(x,y)にカメラ画像F(x,y)上の左上隅F(0,0)を合わせて面地図G(x,y)とカメラ画像F(x,y)とを重ねたときの、面地図G(x,y)上の自車位置G(x0,y0)をカメラ画像F(x,y)上の自車位置F(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により検出された自車の現在位置を、カメラ画像により検出した正確な位置へ修正することができる。
【0028】
ステップ16でイグニッション・スイッチがオフされたかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ1へ戻って上記処理を繰り返す。
【0029】
ステップ6において道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブなどの道路の特徴が検出されなかった場合は、ステップ21でカメラ1により車両前方を撮像し、続くステップ22で画像処理装置2により路面を真上から見た画像に視点変換するとともに、上記ステップ2で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。
【0030】
ステップ23では、図13に示すように、カメラ1で撮像し視点変換した画像F(x,y)上のy=y0の左端の画素をF(0,y0)とし、自車位置をF(x0,y0)とする。続くステップ24において、上記ステップ2で読み出した面地図からカメラ画像F(x,y)の範囲と自車位置を含む領域の面地図G(x,y)を切り出し、図14に示すようにy=y0の左端をG(0,y0)とし、自車位置をG(x0,y0)とする。次にステップ25で面地図G(x,y)の道路部分に1を、その他の部分に0を設定し、ステップ26で図14に示すように面地図G(x,y)をx軸方向にm等分する。
【0031】
ステップ27において、図15に示すように、面地図G(x,y)上のx=0〜m、y=y0のすべての座標に順次カメラ画像F(x,y)の左端F(0,y0)を合わせて重ね、面地図G(x,y)の道路部(G(x,y)=1)の座標に対応するカメラ画像F(x,y)の画素の輝度分散値を求める。上述したように、面地図G(x,y)の道路部とカメラ画像F(x,y)の道路部とがほぼ完全に重なったときに、カメラ画像F(x,y)の道路部の輝度分散値が最小になる。
【0032】
ステップ28では輝度の分散値が最小となる面地図座標Gmin(x,y0)を求める。次に、ステップ29で面地図G(x,y)上の最小分散値の座標Gmin(x,y0)にカメラ画像F(x,y)上の左端F(0,y0)を合わせて面地図G(x,y)とカメラ画像F(x,y)とを重ねたときの、面地図G(x,y)上の自車位置G(x0,y0)をカメラ画像F(x,y)上の自車位置F(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により求めた自車の現在位置を、カメラ画像により求めた正確な位置へ修正することができる。
【0033】
ステップ30でイグニッション・スイッチがオフされたかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ1へ戻って上記処理を繰り返す。
【0034】
以上説明したように第1の実施の形態によれば、標識や信号機、あるいは車線などのない道路など、どのような道路を走行しているときでも、衛星航法や自律航法により検出した現在位置を正確な位置へ修正することができる。
【0035】
なお、上述した第1の実施の形態ではカメラ画像F(x,y)と面地図G(x,y)とを上下および左右にずらして輝度分散値を求める例を示したが、カメラ画像F(x,y)と面地図G(x,y)の内のいずれか一方を回転させ、車両の進行方向も含めて輝度分散値を求めるようにしてもよい。
【0036】
また、面地図データに道路の車線別情報を記憶しておけば、現在位置補正を行ったときにどの車線を走行中であるかの判定を行うことができる。
【0037】
さらに、現在位置周辺に2本以上の並走道路がある場合には、これらの並走道路を含むように面地図G(x,y)を切り出してカメラ画像F(x,y)と重ね合わせることにより、現在どの道路を走行中であるかを判定することができる。
【0038】
上述した第1の実施の形態では、面地図データの道路部分に"1"を、その他の部分に"0"をそれぞれ設定する例を示したが、面地図データ自体に最初から道路部分とその他の部分とを判別するための属性データを組み込んでおき、使用するときにその属性データを参照するようにしてもよい。
【0039】
《発明の第2の実施の形態》
カメラ画像から画像処理により道路端を検出し、面地図の道路端と照合することによって現在位置を修正する第2の実施の形態を説明する。
【0040】
図17は第2の実施の形態の構成を示す。車間距離検出装置12は、半導体レーザーやミリ波などを用いて先行車との車間距離を検出する。なお、その他の機器は図1に示す機器と同様であり、図1と同一の符号を付して説明を省略する。
【0041】
図18〜図21は、第2の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。これらのフローチャートにより第2の実施の形態の動作を説明する。処理装置9のマイクロコンピューター9aはイグニッション・スイッチ(不図示)がオンするとこの現在位置修正処理を繰り返し実行する。
【0042】
ステップ41において、衛星航法と自律航法により現在の自車位置を検出するとともに、車間距離検出装置12により先行車との車間距離を検出する。続くステップ42で車間距離が所定値以下か否かを確認する。
【0043】
先行車との車間距離が所定値以下で小さいときは、図29に示すように自車前方の道路が先行車の影になるため、図30(b)に示すようにカメラ1で自車前方道路を撮像できない。そのため、道路の特徴を検出できず、カメラ画像と面地図との照合もできない。したがって、車間距離が所定値以下のときは、現在位置の修正処理を行わずにステップ41へ戻る。なお、図30(a)は先行車がいない場合のカメラ1の撮像画像を示す。
【0044】
一方、先行車との車間距離が所定値より大きいときはステップ43へ進み、地図データ記憶装置7からカメラ1の撮像範囲および自車位置を含む範囲の線地図データおよび面地図データを読み出す。次に、ステップ44では上述した方法により道路幅Wを算出する。また、ステップ45で線地図データに基づいて上記方法により車両前方の道路分岐点と合流点の有無とその位置を検出し、ステップ46で線地図データに基づいて上記方法により車両前方の道路リンクの屈折角を求め、車両前方のカーブの有無とその位置を算出する。
【0045】
ステップ47では、走行道路前方に道路幅の変化や道路の分岐または合流、あるいはカーブが検出されたかどうかを確認する。道路幅の変化、分岐または合流、カーブのいずれかの道路の特徴が検出された場合はステップ48へ進み、いずれの道路特徴も検出されなかった場合はステップ61へ進む。
【0046】
なお、目的地までの最適な誘導経路が探索され、自車がその誘導経路に沿って走行しているときは、誘導経路のみの道路特徴を検出し、マイクロコンピューターの負担を軽減することができる。
【0047】
道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブのいずれかの道路特徴が検出された場合は、ステップ48においてカメラ1で車両前方を撮像する。続くステップ49で画像処理装置2によりカメラ画像F(x,y)から道路の車線と道路端を抽出し、エッジ画像F’(x,y)を生成する。このエッジ画像F’(x,y)の車線と道路端の画素に1を、その他の部分の画素に0をそれぞれ設定する。
【0048】
ここで、カメラ画像から車線と道路端を抽出する方法について説明する。なお、本願で説明する道路端とは、例えば道路がアスファルトで道路以外の部分が土の場合のように、道路と道路以外の境界部において輝度変化の大きい部分を云う。図22(a)に示すように、カメラ画像F(x,y)のほぼ中央に設定した線分M〜M’から左右各方向に画素ごとの輝度を検出し、輝度が低い値から所定値以上高い値へ変化する画素を検出する。道路の車線や道路端では所定値以上の輝度変化があるため、図22(a)に示すようなエッジ画像F’(x,y)が得られる。次に、エッジ検出処理を行った結果、途切れてしまった車線と道路端を復元するため、あるいはもともと破線になっている車線を1本に統合するために、領域の2値化膨張やハフ変換などの周知の方法により線分の連結処理を行い、図22(b)に示すようなエッジ画像F’(x,y)を生成する。さらに、エッジ画像F’(x,y)の線分の中で所定値以上の線分を抽出し、それらを車線と道路端と判定し、図22(c)に示すような自車前方道路の車線と道路端のエッジ画像F’(x,y)を生成する。
【0049】
ステップ50において、画像処理装置2によりエッジ画像F’(x,y)を路面を真上から見た画像に視点変換するとともに、上記ステップ43で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。ステップ51では、図23に示すように、エッジ画像F’(x,y)の左上隅の画素をF'(0,0)、自車位置をF’(x0,y0)とする。ステップ52において、上記ステップ43で読み出した面地図からエッジ画像F’(x,y)の範囲と自車位置を含む面地図G’(x,y)を切り出し、その左上隅をG’(0,0)とし、自車位置をG’(x0,y0)とする。
【0050】
ここで、エッジ画像F’(x,y)上の自車位置F’(x0,y0)は、カメラ1の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて予め算出した位置であり、面地図G’(x,y)上の自車位置G’(x0,y0)は衛星航法および自律航法により検出した位置である。
【0051】
次に、ステップ53で面地図G’(x,y)の道路端に1を、その他の部分に0を設定し、ステップ54で図24に示すように面地図G’(x,y)をx軸方向にm等分、y軸方向にn等分する。
【0052】
ステップ55において、図25に示すように、面地図G’(x,y)上のx=0〜m、y=0〜nのすべての座標に順次エッジ画像F’(x,y)の左上隅F’(0,0)を合わせて重ね、面地図G’(x,y)上の道路端(G’(x,y)=1)の座標に対応するエッジ画像F’(x,y)上の道路端(F’(x,y)=1)の画素の数を求める。面地図G’(x,y)上の道路端とエッジ画像F’(x,y)上の道路端とがほぼ完全に重なった場合は、面地図G’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像F’(x,y)上の道路端の画素の数は最大になる。
【0053】
ステップ56で、面地図G’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像F’(x,y)上の道路端の画素の数が最大になる面地図座標G’max(x,y)を求める。続くステップ57で、画素数が最大となる面地図座標G’max(x,y)にエッジ画像F’(x,y)上の左上隅F’(0,0)を合わせて面地図G’(x,y)とエッジ画像F’(x,y)とを重ねたときの、面地図G’(x,y)上の自車位置G’(x0,y0)をエッジ画像F’(x,y)上の自車位置F’(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により検出した車両の現在位置を、カメラ画像により検出した正確な現在位置へ修正することができる。
【0054】
ステップ58でイグニッション・スイッチがオフされているかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ41へ戻って上記処理を繰り返す。
【0055】
ステップ47において道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブなどの道路の特徴が検出されたかった場合は、ステップ61においてカメラ1で車両前方を撮像する。続くステップ62で、上述した方法によりカメラ画像F(x,y)から道路の車線と道路端を抽出し、エッジ画像F’(x,y)を生成する。そして、このエッジ画像F’(x,y)の車線と道路端の画素に1を、その他の部分の画素に0をそれぞれ設定する。ステップ63では、上述したようにエッジ画像F’(x,y)を路面を真上から見た画像に視点変換するとともに、上記ステップ43で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。
【0056】
ステップ64では、図26に示すように、エッジ画像F’(x,y)上のy=y0の左端の画素をF'(0,y0)とし、自車位置をF’(x0,y0)とする。ステップ65において、上記ステップ43で読み出した面地図からエッジ画像F’(x,y)の範囲と自車位置を含む面地図G’(x,y)を切り出し、y=y0の左端をG’(0,y0)とし、自車位置をG’(x0,y0)とする。
【0057】
ここで、エッジ画像F’(x,y)上の自車位置F’(x0,y0)は、カメラ1の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて予め算出した位置であり、面地図G’(x,y)上の自車位置G’(x0,y0)は衛星航法および自律航法により検出した位置である。
【0058】
次に、ステップ66で面地図G’(x,y)の道路端に1を、その他の部分に0を設定し、ステップ67で図27に示すように面地図G’(x,y)をx軸方向にm等分する。
【0059】
ステップ68において、図28に示すように、面地図G’(x,y)上のx=0〜m、y=y0のすべての座標に順次エッジ画像F’(x,y)の左端F’(0,y0)を合わせて重ね、面地図G’(x,y)上の道路端(G’(x,y)=1)の座標に対応するエッジ画像F’(x,y)上の道路端(F’(x,y)=1)の画素の数を求める。面地図G’(x,y)上の道路端とエッジ画像F’(x,y)上の道路端とがほぼ完全に重なった場合は、面地図G’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像F’(x,y)上の道路端の画素の数が最大になる。
【0060】
ステップ69で、面地図G’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像F’(x,y)上の道路端の画素の数が最大になる面地図座標G’max(x,y0)を求める。続くステップ70で、画素数が最大となる面地図座標G’max(x,y0)にエッジ画像F’(x,y)上の左端F’(0,y0)を合わせて面地図G’(x,y)とエッジ画像F’(x,y)とを重ねたときの、面地図G’(x,y)上の自車位置G’(x0,y0)をエッジ画像F’(x,y)上の自車位置F’(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により検出した車両の現在位置を、カメラ画像により検出した正確な現在位置へ修正することができる。
【0061】
ステップ71でイグニッション・スイッチがオフされているかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ41へ戻って上記処理を繰り返す。
【0062】
以上説明したように第2の実施の形態によれば、標識や信号機、あるいは車線などのない道路など、どのような道路を走行しているときでも、衛星航法や自律航法により検出した現在位置を正確な位置へ短時間に修正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 第1の実施の形態の構成を示す図である。
【図2】 面地図を示す図である。
【図3】 第1の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図4】 図3に続く、第1の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図5】 図4に続く、第1の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図6】 図5に続く、第1の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図7】 道路幅の算出方法を説明する図である。
【図8】 道路幅の変化、分岐または合流点、カーブの検出方法を示す図である。
【図9】 カメラ画像を示す図である。
【図10】 面地図を示す図である。
【図11】 道路の特徴が検出された場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図12】 道路の特徴が検出された場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図13】 カメラ画像を示す図である。
【図14】 面地図を示す図である。
【図15】 道路の特徴が検出されなかった場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図16】 道路の特徴が検出されなかった場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図17】 第2の実施の形態の構成を示す図である。
【図18】 第2の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図19】 図18に続く、第2の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図20】 図19に続く、第2の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図21】 図20に続く、第2の実施の形態の構成を示すフローチャートである。
【図22】 エッジ画像を示す図である。
【図23】 エッジ画像を示す図である。
【図24】 面地図を示す図である。
【図25】 道路の特徴が検出された場合の、エッジ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図26】 エッジ画像を示す図である。
【図27】 面地図を示す図である。
【図28】 道路の特徴が検出されなかった場合の、エッジ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図29】 先行車との車間距離が小さいときのカメラの撮像範囲を示す図である。
【図30】 先行車がいる場合といない場合のカメラによる撮像画像を示す図である。
【符号の説明】
1 カメラ
2 画像処理装置
2a マイコン
2b メモリ
3 GPS受信機
4 FM/ビーコン受信機
5 車速/距離センサー
6 方位センサー
7 地図データ記憶装置
8 入力装置
9 処理装置
9a マイコン
9b メモリ
9c 表示制御回路
9d 音声駆動回路
10 モニター
11 スピーカー
12 車間距離検出装置
Claims (6)
- 道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図を記憶する道路地図記憶手段と、
衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により前記面地図上の車両の現在位置を検出する現在位置検出手段と、
車両の前方道路を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段による道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、
前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換手段と、
前記撮像手段の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出手段と、
前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出手段と、
前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算手段と、
前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正手段とを備えることを特徴とする現在位置修正装置。 - 請求項1に記載の現在位置修正装置において、
前記道路地図記憶手段は、前記面地図に加え、ノードとリンクとを結んで道路を表す線地図を記憶しており、
前記線地図および前記面地図と車両の現在位置とに基づいて車両前方の道路の特徴を検出する道路特徴検出手段を備え、
前記現在位置修正手段は、前記道路の特徴部分を中心に前記面地図と前記道路画像とを上下および左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めることを特徴とする現在位置修正装置。 - 請求項2に記載の現在位置修正装置において、
前記現在位置修正手段は、前記道路特徴検出手段により道路の特徴が検出されなかった場合は、前記面地図と前記道路画像とを左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めることを特徴とする現在位置修正装置。 - 請求項2または請求項3に記載の現在位置修正装置において、
前記道路特徴検出手段は、道路幅の変化、道路の分岐と合流、およびカーブを道路の特徴として検出することを特徴とする現在位置修正装置。 - 請求項1〜4のいずれかの項に記載の現在位置修正装置において、
先行車との車間距離を検出する車間距離検出装置を備え、
前記現在位置修正手段は、車間距離が所定値以下のときは現在位置の修正を行わないことを特徴とする現在位置修正装置。 - 道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図上において、衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により車両の現在位置を検出する現在位置検出処理と、
車両の前方道路を撮像し、その道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換処理と、
前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出処理と、
前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出処理と、
前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算処理と、
前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正処理とを行うことを特徴とする現在位置修正方法。
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