JP4645429B2 - 車両位置算出方法及び車載装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両位置算出方法及び車載装置に関する。

近年、交通事故、渋滞等の問題を解決し、自動車の円滑な走行を図るために、高度道路交通システム（Intelligent Transport Systems）の研究開発が進められている。このシ
ステムでは、例えば、車々間通信や路車間通信、又は自動車が具備する各種装置等により、所定距離内の各自動車の情報を収集し、各自動車に対して周辺道路状況に応じた操作支援を行う。

このような操作支援として、例えば、合流エリア、カーブ進入地点、交差点等での支援が提案されている。この操作支援では、各自動車の位置や速度等を用いて各種演算を行うため、路側センサ又は自動車に搭載された各種装置により、車両位置を高精度に検出する必要がある。例えば、特許文献１には、車載カメラが撮像した案内標識を認識する装置が提案されている。この装置では、案内標識や信号を撮像した画像に基づいて、交差点までの距離を算出し、自律航法等によって求めた自車位置を補正する。
特開２００４−４５２２７号公報

ところが、上記した方法では、車両前方を撮像するカメラを車体に取り付ける必要があるため、コストがかかる。また、上記した方法では、交差点付近では自車位置補正を行うことができるが、車両が、交差点以外の操作支援ポイントに到達した際には、自車位置に誤差が生じていることが想定される。例えば、上記した合流エリアの操作支援を行う場合には、合流エリアで算出された自車位置に誤差がある虞がある。この誤差により、操作支援を行うタイミングが遅れたり、案内内容に誤りが生じたりして、合流エリアでの操作支援を的確に行うことができない虞がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、合流前に高精度な自車位置を算出することができる車両位置算出方法及び車載装置を提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両の位置を検出する車両位置算出方法において、前記車両に設けられた撮像装置から路面標示を撮像した画像データを取得し、前記画像データを用いてその路面標示を検出し、前記画像データに基づいて、前記路面標示の幅を検出するとともに、検出した前記路面標示の幅と、前記路面標示の幅及び所定地点までの道路進行方向に沿った距離を対応付けた属性情報とを用いて、道路の進行方向に沿った前記車両の位置を算出することを要旨とする。

請求項２に記載の発明は、車両の位置を検出する車両位置算出方法において、前記車両に設けられた撮像装置から路面標示を撮像した画像データを取得し、前記画像データを用いてその路面標示を検出し、前記画像データに基づいて、前記路面標示を構成する標示要素の数を検出するとともに、検出した前記標示要素の数と、前記標示要素の数及び所定地点までの道路進行方向に沿った距離を対応付けた属性情報とを用いて、道路の進行方向に沿った前記車両の位置を算出することを要旨とする。

請求項３に記載の発明は、車両に設けられた撮像装置から画像データを取得する画像デ
ータ取得手段と、前記画像データを用いて、路面標示を検出する標示検出手段と、前記路面標示の幅と、所定地点までの道路進行方向に沿った距離とを対応付けた属性情報を格納した属性情報記憶手段と、前記路面標示の画像データに基づき、前記路面標示の幅を検出し、検出した幅と前記属性情報とに基づいて、前記所定地点までの距離を演算することにより、前記車両の位置を算出する位置算出手段とを備えたことを要旨とする。

請求項４に記載の発明は、車両に設けられた撮像装置から画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データを用いて、路面標示を検出する標示検出手段と、前記路面標示を構成する標示要素の数と、所定地点までの道路進行方向に沿った距離とを対応付けた属性情報を格納した属性情報記憶手段と、前記路面標示の画像データに基づき、前記路面標示の前記標示要素の数を検出し、検出した前記標示要素の数と前記属性情報とに基づいて、前記所定地点までの距離を演算することにより、前記車両の位置を算出する位置算出手段とを備えたことを要旨とする。

請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の車載装置において、前記車両の操作支援を行う支援地点に接近したか否かを判断する支援地点判断手段をさらに備え、前記標示検出手段は、前記支援地点に接近した際に、前記支援地点よりも進行方向手前に標示された路面標示を検出することを要旨とする。

請求項６に記載の発明は、請求項３〜５のいずれか１項に記載の車載装置において、前記標示検出手段は、各合流エリアの路面標示のパターンを記憶したテンプレートを格納するテンプレート記憶手段と、前記テンプレートと、前記路面標示を撮像した前記画像データとを照合する画像処理手段とを備えたことを要旨とする。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の車載装置において、前記路面標示は、合流エリアに標示され、加速車線及び本線を区画する導流帯であって、前記支援地点判断手段は、前記車両が各合流エリアに接近したか否かを判断し、前記テンプレート記憶手段は、各合流エリアの導流帯のパターンを記憶したテンプレートを格納していることを要旨とする。

請求項８に記載の発明は、請求項３〜７のいずれか１項に記載の車載装置において、本線の各車間スペースの位置及び速度を検出するスペース検出手段と、前記位置算出手段が算出した前記車両の位置と、検出した前記車間スペースの位置及び速度とに基づいて、その車間スペースに合流するための案内又は合流待機の案内を行う合流案内手段とをさらに備えたことを要旨とする。

請求項１に記載の発明によれば、車両位置の検出方法において、画像データに基づき路面標示を検出する。また、その標示の幅と所定地点までの距離とを対応付けた属性情報に基づいて、車両の位置を算出する。このため、路面標示を利用して、高精度な車両位置を算出できる。

請求項２に記載の発明によれば、車両位置の検出方法において、画像データに基づき路面標示の標示要素の数を検出する。また、検出した標示要素の数と、その標示要素の数及び所定地点までの距離を対応付けた属性情報とに基づいて、車両の位置を算出する。このため、路面標示を利用して、高精度な車両位置を算出できる。

請求項３に記載の発明によれば、車載装置は、画像データに基づき路面標示の幅を検出する。そして、検出した幅と、標示の幅及び所定地点までの距離を対応付けた属性情報とに基づいて、車両の位置を算出する。このため、路面標示を利用して、高精度な車両位置
を算出できる。

請求項４に記載の発明によれば、車載装置は、画像データに基づき路面標示の標示要素の数を検出する。そして、検出した標示要素の数と、標示要素の数及び所定地点までの距離を対応付けた属性情報とに基づいて、車両の位置を算出する。このため、路面標示を利用して、高精度な車両位置を算出できる。

請求項５に記載の発明によれば、車載装置は、車両の操作支援を行う支援地点に接近した際に、画像データに基づいて、車両の位置を算出する。このため、支援地点直前に、高精度な位置を算出することができるので、その車両位置を用いて操作支援を的確に行うことができる。

請求項６に記載の発明によれば、車載装置は、路面標示のパターンを示すテンプレートと、路面標示を撮像した画像データとを照合して、路面標示を検出する。このため、各合流エリアに応じた路面標示を間違うことなく検出できる。

請求項７に記載の発明によれば、支援地点判断手段は、合流エリアに接近したか否かを判断する。テンプレート記憶手段は、導流帯のパターンを記憶したテンプレートを格納している。このため、比較的検出しやすく、各合流エリアによって固有のパターンを有する導流帯を利用することができる。

請求項８に記載の発明によれば、位置算出手段が算出した車両の現在位置と、本車線の車間スペースに基づいて、その車間スペースに合流するための案内又は合流待機の案内を行う。このため、合流エリアにおいて位置算出手段によって算出された位置を用いることができるので、的確な案内を行うことができる。

以下、本発明を具体化した一実施形態を図１〜図１１に従って説明する。図１は、車載装置としての運転支援装置１の構成を説明するブロック図である。
図１に示すように、運転支援装置１は、メインコンピュータ２、バックモニタコンピュータ３、支援地点判断手段としてのナビゲーションコンピュータ４を備えている。メインコンピュータ２は、各種処理の主制御を行う。

バックモニタコンピュータ３は、画像メモリ、画像処理を行う演算部等を有し、所定時間毎に、撮像装置としてのバックモニタカメラ（以下、カメラ２０という）から画像データＧを入力する。カメラ２０は、図２に示すように、車両Ｃのリヤバンパー２１の上方に、光軸を下方に向けて取り付けられている。このカメラ２０は、カラー画像を撮像するデジタルカメラであって、広角レンズ、ミラー等から構成される光学機構と、ＣＣＤ撮像素子（いずれも図示せず）とを備えている。カメラ２０は、例えば左右１４０度の後方視野を有し、車両Ｃのリヤバンパー２１の中央部を含む、車両Ｃの後側方を撮像する。また、図２に示すように、車両Ｃから後側方数メートルを、路面標示された白線を認識するための白線認識範囲Ｚとしている。尚、バックモニタコンピュータ３は、特許請求の範囲の画像データ取得手段、標示検出手段、属性情報記憶手段、位置算出手段、画像処理手段、幅検出手段、距離演算手段及びスペース検出手段を構成する。

また、バックモニタコンピュータ３は、カメラ２０から入力した画像データＧに基づき、パターン認識処理を行う。具体的には、バックモニタコンピュータ３は、車両Ｃが、図３に示すような高速道路１００の加速車線１０１内に進入したときから、所定のタイミングでカメラ２０から画像データＧを取得する。例えば、図４の画像３０に示すような画像データＧを取得する。画像データＧに基づく画像３０には、車両Ｃのリヤバンパー２１を
撮像したバンパー画像３１も含まれている。尚、実際は、カメラ２０の広角レンズにより、画像データＧの周辺が歪む歪曲収差が生じているが、ここでは便宜上図示省略する。

そして、バックモニタコンピュータ３は、画像データＧを、カメラ２０の撮像範囲を俯瞰する仮想視点に視点変換し、図５（ａ）の俯瞰画像３２に示すような、俯瞰画像データＧ１を生成する。尚、加速車線１０１と、加速車線１０１と並行する本線車道１０４の一部と、その間の路面標示等を、支援地点としての合流エリアとする。

さらに、バックモニタコンピュータ３は、テンプレート記憶手段としてのテンプレート記憶部５に格納された、図５（ｂ）に示すようなテンプレート６を読出す。そして、読出したテンプレート６と俯瞰画像データＧ１とを用いてテンプレートマッチングを行う。テンプレート記憶部５の各テンプレート６は、各加速車線１０１の入口付近に標示され、各車両の通行を安全・円滑に誘導するために、車両が通らないようにしている部分である、路面標示としての各導流帯（以下、ゼブラゾーン１０２という）のパターン（形状）を示すデータである。このテンプレート６は、各加速車線１０１毎に格納されている。合流エリアに標示されたゼブラゾーン１０２は、図３に示すように、一般的に、道路の進行方向に向って先細る略三角状の外枠１０２ｂと、外枠１０２ｂ内に標示された複数の白線１０２ｃとから構成されているが、その形状や長さ等が各地点によってそれぞれ固有である。従って、各テンプレート６も互いに異なるデータになっている。

バックモニタコンピュータ３は、テンプレート６を、俯瞰画像データＧ１に対して所定の方向に移動させ、各位置でマッチングさせ、ゼブラゾーン１０２のパターンを認識する。このとき、バックモニタコンピュータ３は、テンプレート６を、俯瞰画像データＧ１のうち白線認識範囲Ｚに相当する領域内で移動させる。そして、テンプレート６を移動させたそれぞれの位置で、テンプレート６と俯瞰画像データＧ１とで対応する各画素値の差分（差の２乗和、又は差の絶対値和等）を演算し、差分が最小となるような位置を求める。さらに、差分が最小となる位置において、テンプレート６と俯瞰画像データＧ１との類似度を判断する。差分値が充分小さく、類似度が高い場合には、俯瞰画像データＧ１に撮像されたゼブラゾーン１０２とテンプレート６とが一致したと判断する。また、このとき、バックモニタコンピュータ３は、俯瞰画像データＧ１に基づき、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗを算出可能か否かを判断する。例えば、ゼブラゾーン１０２の長さ方向（加速車線１０１の進行方向と略平行な方向）のある位置において、その幅方向が全て撮像されている場合には、幅Ｗを算出可能であると判断する。

ゼブラゾーン１０２を検出し、その幅Ｗを演算可能であると判断すると、バックモニタコンピュータ３は、そのゼブラゾーン１０２の幅Ｗを、俯瞰画像データＧ１に基づいて算出する。本実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、俯瞰画像データＧ１を用い、図６に模式的に示すように、ゼブラゾーン１０２を示す画像３６の両側の白線３７，３８のうち、車両Ｃ側の白線３７に、他方の白線３８から延ばした垂線Ｚ２の長さを算出する。そして、その垂線Ｚ２の長さを、幅測定位置Ｚ３におけるゼブラゾーン１０２の幅Ｗとする。尚、幅測定位置Ｚ３とは、垂線Ｚ２を加速車線１０１側に延ばした位置である。尚、図６中、２点鎖線で示すゼブラゾーン４１は、カメラ２０により撮像されていない部分であって、説明の便宜上、カメラ２０で撮像したゼブラゾーン１０２に連続して図示する。

ゼブラゾーン１０２の幅Ｗを算出すると、バックモニタコンピュータ３は、図示しないＲＯＭから、図７に模式的に示すような、属性情報としての距離対応テーブル１７を読出す。距離対応テーブル１７は、各ゼブラゾーン１０２の幅Ｗと、幅Ｗの測定位置（図６中、幅測定位置Ｚ３）からゼブラゾーン終端１０２ａ（所定地点）までの距離Ｌ１とを紐付けている。そして、バックモニタコンピュータ３は、検出したゼブラゾーン１０２の幅Ｗ
と距離対応テーブル１７に基づき、幅測定位置Ｚ３からのゼブラゾーン終端１０２ａまでの、加速車線１０１の進行方向に沿った距離Ｌ１を算出する。尚、本実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、距離Ｌ１を算出するようにしたが、加速車線１０１内での幅測定位置Ｚ３の座標（車両位置）を算出するようにしてもよい。

距離Ｌ１を算出すると、バックモニタコンピュータ３は、距離Ｌ１に基づき、画像データＧを撮像した車両Ｃの位置を算出する。即ち、カメラ２０は、左右１８０度の視野を有していないので、図６に模式的に示すように、幅Ｗを算出した幅測定位置Ｚ３と、実際の車両Ｃの位置との間には、若干のずれ（距離Ｌ２）が生じている。カメラ２０の設置位置と、カメラ２０の撮像範囲とから、俯瞰画像データＧ１における各画素の位置から、カメラ２０の設置位置までの距離は求めることができるので、バックモニタコンピュータ３は、幅測定位置Ｚ３から車両Ｃの後端（リヤバンパー２１）までの距離Ｌ２を算出する。そして、幅測定位置Ｚ３からゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離Ｌ１から、幅測定位置Ｚ３から車両Ｃの後端までの距離Ｌ２を減算して、加速車線１０１の進行方向に沿った残距離Ｌ３を算出する。残距離Ｌ３は、車両Ｃの後端から、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離であって、加速車線１０１内での車両Ｃの相対位置を示す。尚、ここでは、後の合流支援処理の効率化のために予め残距離Ｌ３を算出するようにしたが、加速車線１０１内での車両Ｃの座標位置を算出するようにしても勿論よい。残距離Ｌ３を算出すると、この残距離Ｌ３を、運転支援装置１が備える、合流案内手段としての合流ガイド処理部１６に出力する。

さらに、バックモニタコンピュータ３は、所定のタイミングで撮像した多数の画像データＧに基づき、図３に示す本線車道１０４内において車両Ｃの後側方を走行する他車両１０３を公知の移動体検出処理により検出する。例えば、バックモニタコンピュータ３は、図４に示すように他車両１０３の画像３０を撮像した画像データＧを俯瞰画像データＧ１に変換し、所定時間毎に撮像した多数の画像データＧの差分を演算することにより、他車両１０３（移動体）を認識する。また、検出した他車両１０３の移動速度を俯瞰画像データＧ１に基づき演算する。さらに、バックモニタコンピュータ３は、車両Ｃの後側方の他車両１０３だけでなく、車両Ｃを追い抜いた他車両１０３の速度をメモリに記憶する。そして、車両Ｃの前方に位置する他車両１０３の速度に経過時間を乗算して、各時点での車両Ｃの前方に位置する他車両１０３の位置を予測する。さらに、バックモニタコンピュータ３は、俯瞰画像データＧ１及び検出した他車両１０３の位置に基づき、各他車両１０３間の車間スペースＳ及びその距離を検出する。また、他車両１０３の速度に基づき、車間スペースＳの移動速度を演算する。

ナビゲーションコンピュータ４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えたコンピュータであって、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から電波を受信するＧＰＳ受信部７
から、絶対位置検出信号を入力し、車両Ｃの絶対位置を算出する。また、車両側入力Ｉ／Ｆ８を介して、車速センサ２２、ジャイロ２３、ステアリング舵角センサ２４から、位置検出信号としての車速パルス、方位検出信号、ステアリングセンサ信号をそれぞれ入力する。そして、各信号に基づき、自律航法により、基準位置からの相対距離及び相対方位を算出し、ＧＰＳに基づき算出した絶対位置と組み合わせて車両Ｃの位置を算出する。

また、ナビゲーションコンピュータ４は、地理データベース９から、経路データ１０、地図描画データ１１を読出す。経路データ１０は、道路端、交差点を示すノードデータ、各ノード間を接続するリンクデータ、ノード及びリンクの属性データを有している。属性データは、道路名称、高速道路等の道路種別、交差点、合流地点等を示す属性等を有している。ナビゲーションコンピュータ４は、この経路データ１０に基づき、目的地までの推奨経路を探索する。また、自車位置を道路上に位置付けるマップマッチングを行いながら、車両Ｃが、加速車線１０１入口に到達したか否か、又は加速車線１０１に接続する登板
車線１０６の入口に到達したか否かを判断する。

地図描画データ１１は、運転支援装置１が備えるディスプレイ１２に、地図画面１３を表示するためのデータであって、背景データ、道路を描画するための道路データ等を有している。ナビゲーションコンピュータ４は、自車位置周辺の地図描画データ１１を画像出力部１４に出力し、画像出力部１４は、地図描画データ１１に基づく映像信号をディスプレイ１２に出力する。ディスプレイ１２は、タッチパネルであって、ユーザの入力操作に応じた信号を、外部入力Ｉ／Ｆ１５に出力するようになっている。外部入力Ｉ／Ｆ１５は、タッチパネルの操作による入力信号、ディスプレイ１２に隣設された操作スイッチ１２ａの操作による信号を、メインコンピュータ２に出力する。

また、合流ガイド処理部１６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等を有している。ＲＯＭには、属性情報としての合流エリア属性データ１８が格納されている。合流エリア属性データ１８は、ゼブラゾーン終端１０２ａから、図３に示す加速車線終端１０５までの合流可能区域１０７の距離（以下、合流可能距離Ｌ４という）を格納している。合流ガイド処理部１６は、この合流エリア属性データ１８と、バックモニタコンピュータ３が算出した残距離Ｌ３、車間スペースＳの位置及び移動速度と、車両Ｃの速度とに基づいて、車両Ｃが円滑に合流可能な車間スペースＳがあるか否かを判断する。

合流可能な車間スペースＳがあると判断すると、合流ガイド処理部１６は、バックモニタコンピュータ３が算出した残距離Ｌ３と、合流可能距離Ｌ４等を用いて、車両Ｃが本線車道１０４に適切に合流するための推奨速度、タイミング等を演算する。合流ガイド処理部１６は、推奨速度、タイミング等を演算すると、警告出力部１９に出力する。

警告出力部１９は、各種音声ファイル及びアナログ／デジタル変換器等を有している。そして、合流ガイド処理部１６の演算結果に応じて、スピーカ２５から、「速度を上げてください」等の音声案内を出力する。

次に本実施形態の処理手順について、図８及び図９に従って説明する。図８に示すように、運転支援装置１のナビゲーションコンピュータ４は、経路データ１０に基づいて、車両Ｃが、料金所、又は加速車線１０１入口、又は登板車線１０６入口に到達したか否かの判断を繰り返す（ステップＳ１−１）。それらの地点に到達したと判断すると（ステップＳ１−１においてＹＥＳ）、バックモニタコンピュータ３は、自車位置演算処理を行う（ステップＳ１−２）。

図９に示すように、自車位置演算処理では、バックモニタコンピュータ３は、カメラ２０から画像データＧを入力して（ステップＳ２−１）、ゼブラゾーン１０２のパターンを認識するパターン認識を行う（ステップＳ２−２）。詳述すると、上記したように、バックモニタコンピュータ３は、画像データＧを、俯瞰画像データＧ１に座標変換する。また、テンプレート記憶部５内に格納されたテンプレート６のうち、その加速車線１０１に関連付けられたテンプレート６を読出す。さらに、読出したテンプレート６を、俯瞰画像データＧ１に対して移動させ、テンプレートマッチングを行う。そして、それぞれの位置での各画素値の差分を演算し、各位置の類似度を算出する。尚、生成した俯瞰画像データＧ１は、バックモニタコンピュータ３の画像メモリ（図示略）に蓄積しておく。

さらに、バックモニタコンピュータ３は、算出した類似度に基づき、ゼブラゾーン１０２を検出したか否かを判断する（ステップＳ２−３）。テンプレート６と俯瞰画像データＧ１の類似度が小さい場合には、ゼブラゾーン１０２を検出しないと判断し（ステップＳ２−３においてＮＯ）、ステップＳ２−１に戻る。テンプレート６と俯瞰画像データＧ１との差分が最小となる位置において、その差分値が小さく、類似度が大きいと判断した場
合には、ゼブラゾーン１０２を検出したと判断して（ステップＳ２−３においてＹＥＳ）、ステップＳ２−４に進む。

ステップＳ２−４では、バックモニタコンピュータ３は、画像データＧに基づき、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗを検出可能であるか否かを判断する。上記したように、バックモニタコンピュータ３は、俯瞰画像データＧ１に基づき、ゼブラゾーン１０２の全幅が含まれた部分があるか否かを判断する。図４の画像３０に示すように、カメラ２０が撮像した画像データＧに、ゼブラゾーン１０２の全幅を撮像した部分がある場合、バックモニタコンピュータ３は、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗが検出可能であると判断し（ステップＳ２−４においてＹＥＳ）、上記のようにゼブラゾーン１０２の幅Ｗを算出する（ステップＳ２−５）。そして、距離対応テーブル１７を用いて、幅Ｗと紐付けられた距離Ｌ１を読出す。そして、読出した距離Ｌ１から、幅測定位置Ｚ３から車両Ｃ後端までの距離Ｌ２を減算して、車両Ｃ後端からゼブラゾーン終端１０２ａまでの残距離Ｌ３を算出する（ステップＳ２−６）。残距離Ｌ３を算出すると、図８に示すステップＳ１−３に戻る。

ステップＳ１−３では、バックモニタコンピュータ３は、周辺車両情報を取する。具体的には、上記した画像メモリに蓄積された各俯瞰画像データＧ１と、最新の俯瞰画像データＧ１とを用いて、移動体である他車両１０３を検出する移動体検出処理を行う。そして各他車両１０３の位置に基づき、車間スペースＳを検出し、その車間スペースＳの距離を算出する。さらに、車両Ｃと各他車両１０３との各相対速度Ｖｒをそれぞれ算出し、相対速度Ｖｒに基づいて、車間スペースＳの移動速度を算出する。また、過去に検出し、現在において車両Ｃを通過している他車両１０３の位置を、過去に算出した相対速度Ｖｒと経過時間とに基づき、予測する。そして、車両Ｃの前側方、側方、後側方の車間スペースＳの位置（座標）、距離（長さ）、移動速度を合流ガイド処理部１６に出力する。また、バックモニタコンピュータ３は、算出した残距離Ｌ３を、合流ガイド処理部１６に出力する。

各車間スペースＳのデータ、残距離Ｌ３を入力した合流ガイド処理部１６は、まず、合流エリア属性データ１８に基づき、残距離Ｌ３と、合流可能距離Ｌ４とを加算した値から、車長及び位置算出時点からの車両Ｃの移動量を減算して、加速可能距離Ｌ５（図示略）を算出する（ステップＳ１−４）。加速可能距離Ｌ５は、車両Ｃ前端から、加速車線終端１０５までの距離である。

そして、合流ガイド処理部１６は、バックモニタコンピュータ３から入力した車間スペースＳの位置、距離及び移動速度と、残距離Ｌ３及び加速可能距離Ｌ５とに基づいて、車両Ｃが合流可能な車間スペースＳがあるか否かを判断する（ステップＳ１−５）。まず、合流ガイド処理部１６は、現在の車速と、残距離とに基づいて、ゼブラゾーン終端１０２ａに到達可能な最小速度、最大速度を求める。そして、最小速度の場合の、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの予測到達時間Ｔ１、最大速度となった場合のゼブラゾーン終端１０２ａまでの予測到達時間Ｔ２とを算出する。そして、各予測到達時間Ｔ１，Ｔ２を上下限値として、予測到達時間帯ΔＴを求める。

また、合流ガイド処理部１６は、各車間スペースＳの中心点が、予測到達時間帯ΔＴ内に到達する位置を予測し、ゼブラゾーン終端１０２ａから、その中心点までの距離が、予め定めた距離範囲内にあるか否かを判断する。

予め定めた距離範囲内に車間スペースＳの中心点がある場合には、その車間スペースＳの移動速度に応じて、車間スペースＳの距離が合流に適しているか否かを判断する。例えば、車間スペースＳの移動速度が時速８０ｋｍであった場合には、車間スペースＳが８０ｍ以上の距離であるか否かを判断する。

予測到達時間帯ΔＴにおいて、ゼブラゾーン１０２ａ終端から所定距離範囲内に車間スペースＳの中心点が存在し、且つ、その車間スペースＳが合流可能な間隔を有している場合には、合流ガイド処理部１６は、合流可能であると判断し（ステップＳ１−５においてＹＥＳ）、合流案内を行う（ステップＳ１−６）。まず、合流ガイド処理部１６は、その車間スペースＳに合流するための推奨速度を求める。このとき、車間スペースＳの中心点が、合流可能区域１０７に隣り合う間に、車両Ｃがその中心点に到達可能な最大速度及び最小速度を求める。そして、その速度のうち、現在の車速に最も近い速度、法定速度内の速度を推奨速度とする。

推奨速度が求まると、まず、合流ガイド処理部１６は、推奨速度を示す信号を警告出力部１９に出力する。警告出力部１９は、この信号を入力すると、図１０に示すように、音声ファイルを取得して、「速度を上げてください」、又は「速度を時速８０ｋｍまで上げて下さい」等の案内音声をスピーカ２５から出力する。このとき、警告出力部１９によりディスプレイ１２に、加速を促す表示を出力するようにしてもよい。

また、合流ガイド処理部１６は、車両Ｃがその推奨速度に到達するまでの予測時間を算出する。そして、その予測時間が経過したときの、車間スペースＳの位置を予測する。そして、車間スペースＳの予測位置に車両Ｃが接近した際に、所定の信号を警告出力部１９に出力する。警告出力部１９は、音声ファイルを読出し、スピーカ２５を介して、「合流ポイントに接近しました」、「前後を確認して合流して下さい」等の案内音声、又は案内音を出力する。このように、合流直前において、バックモニタコンピュータ３により算出された高精度な残距離Ｌ３を用いることにより、正確な案内ができる。

一方、予測到達時間帯ΔＴにおいて、ゼブラゾーン終端１０２ａから所定距離範囲内の車間スペースＳの中心点が存在しない、又はその車間スペースＳが合流可能な距離でない場合、合流ガイド処理部１６は、合流可能でないと判断する（ステップＳ１−５においてＮＯ）。このとき、図１１に示すように、合流ガイド処理部１６は、警告出力部１９を介して、「速度を下げて下さい」等の警告を出力する（ステップＳ１−７）。

合流案内又は警告を行うと、メインコンピュータ２の制御により、バックモニタコンピュータ３は、車両Ｃが走行している車線を判断する（ステップＳ１−８）。本実施形態では、バックモニタコンピュータ３が、カメラ２０から画像データＧを入力し、その画像データＧに基づき、ゼブラゾーン１０２を検出する。そして、加速車線１０１側で撮像した場合と比較して、ゼブラゾーン１０２が車両Ｃの中心に対して反対側にあると判断した場合には、車両Ｃの走行している車道が、本線車道１０４であると判断する。また、加速車線１０１側で撮像した場合と同じ側方にゼブラゾーン１０２を検出した場合には、車両Ｃが走行している車道が、加速車線１０１であると判断する。

そして、合流ガイド処理部１６は、合流が完了したか否かを判断する（ステップＳ１−９）。このとき、ステップＳ１−８で、車両Ｃが本線車道１０４を走行していると判断した場合には、合流が完了したと判断する（ステップＳ１−９においてＹＥＳ）。そして、ステップＳ１−１に戻り、再び他の加速車線１０１入口等に接近するまで待機する。

車両Ｃが加速車線１０１を走行していると判断した場合には（ステップＳ１−９においてＮＯ）、ステップＳ１−３に戻り、上記した処理を繰り返す。
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。

（１）上記実施形態では、運転支援装置１は、バックモニタコンピュータ３により、車両Ｃの後端に設けられたカメラ２０から画像データＧを入力するようにした。また、バッ
クモニタコンピュータ３は、画像データＧを用いて、加速車線１０１に路面標示されたゼブラゾーン１０２を検出するようにした。さらに、画像データＧに基づき、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗを算出し、幅Ｗと距離Ｌ１とを紐付けた距離対応テーブル１７により、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの残距離Ｌ３と、加速車線終端１０５までの加速可能距離Ｌ５とを算出するようにした。このため、合流を行う直前に、車両Ｃの加速車線１０１内での位置を正確に算出することができる。従って、合流エリアに到達した際に、高精度な車両Ｃの位置を算出するので、時間経過による誤差が生じる前に、その車両位置を利用して、合流の際の操作支援を行うことができる。従って、的確な操作支援を行うことができる。

（２）上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、テンプレート記憶部５から、テンプレート６を抽出し、テンプレート６と画像データＧとを照合して、その地点でのゼブラゾーン１０２のパターンを検出するようにした。そして、そのゼブラゾーン１０２の幅Ｗを算出して、車両Ｃの加速車線１０１内での位置を算出するようにした。このため、各合流エリアによって固有のゼブラゾーン１０２を利用して、車両位置を算出することができる。

（３）上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、ゼブラゾーン１０２の画像３６の幅Ｗを算出するようにした。そして、幅Ｗとゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離Ｌ１を紐付けた距離対応テーブル１７を用いて、車両後端からゼブラゾーン終端１０２ａまでの残距離Ｌ３を算出するようにした。このため、加速車線１０１内において、進行方向に沿った車両位置を算出できる。

（４）上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３により、画像データＧを用いて、本線車道１０４を走行する他車両１０３を検出するようにした。また、他車両１０３の位置及び速度に基づき、他車両１０３の間の車間スペースＳの位置、距離、及び速度を算出するようにした。そして、合流ガイド処理部１６により、バックモニタコンピュータ３が算出した残距離Ｌ３と、検出した車間スペースＳとに基づいて、推奨速度、合流タイミングの案内、又は合流待機を案内するようにした。即ち、高精度な車両位置を利用して操作支援を行うので、精度の良い推奨速度、的確な合流タイミングを案内できる。また、車両Ｃに搭載された運転支援装置１のみを用いて操作支援を行うので、路側に配設された道路状況把握センサの有無、又は車々間通信を行う他車両１０３の有無等、外部環境条件に関わらず、合流案内を行うことができる。

（４）上記実施形態では、ＧＰＳ受信部７、車速パルス等に基づき、ナビゲーションコンピュータ４により加速車線１０１への接近を判断するようにした。このため、通常は、外部から入力した各種信号に基づいて位置を算出し、加速車線１０１入口等に接近した際に、画像データＧに基づく位置検出処理に切替えることができる。

尚、本実施形態は以下のように変更してもよい。
・上記実施形態では、車両Ｃの後端に取付けたカメラ２０により本線車道１０４の他車両１０３を検出するようにしたが、車両Ｃのサイドミラー周辺に取付けたカメラにより、本線車道１０４の他車両１０３を検出するようにしてもよい。

・上記した距離対応テーブル１７は、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗと、幅測定位置Ｚ３から加速車線終端１０５（所定地点）までの距離とを紐付けるようにしてもよい。この場合、バックモニタコンピュータ３は、幅Ｗに基づき、加速可能距離Ｌ５を直接算出することができる。

・上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、俯瞰画像データＧ１に基づいてゼブラゾーン１０２の幅Ｗを算出し、算出した幅Ｗと距離対応テーブル１７とに基づき、
幅測定位置Ｚ３からゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離Ｌ１を算出するようにした。これ以外に、算出した幅Ｗとゼブラゾーン１０２の形状を示す関数とに基づいて、距離Ｌ１を算出するようにしてもよい。ゼブラゾーン１０２の形状を示す関数は、幅Ｗと距離Ｌ１とを変数として有し、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗに基づき距離Ｌ１を算出できる。

・上記実施形態では、車両Ｃがゼブラゾーン終端１０２ａまでに到達する最小速度及び最大速度に基づいて、予測到達時間帯ΔＴを算出した。そして、予測到達時間帯ΔＴ内に、ゼブラゾーン終端１０２ａから所定距離範囲内の車間スペースＳの有無を判断して、合流可能な車間スペースがあるか否かを判断したが、これ以外の合流可否の判断方法を用いてもよい。また、推奨速度、タイミングの算出方法も、上記実施形態の方法以外でもよい。また、推奨速度等の案内も、ディスプレイ１２に表示したり、インストルメントパネルの表示部に表示するようにしてもよい。

・上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、ゼブラゾーン１０２の幅Ｗに基づいて、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離Ｌ１を算出するようにした。これ以外に、ゼブラゾーン１０２の白線の本数によって、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離Ｌ１を算出するようにしても良い。このとき、本数検出手段を構成するバックモニタコンピュータ３は、俯瞰画像データＧ１に基づいて、ゼブラゾーン１０２（画像３６）を構成し、車両Ｃの進行方向と略直交する方向に延びる標示要素としての白線３９（図６参照）の本数をカウントする。そして、ゼブラゾーン始端４０から、車両Ｃが通過した白線３９の本数を累積する。また、バックモニタコンピュータ３は、ゼブラゾーン始端４０からの白線３９の累積本数と、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離とを紐付けたテーブルを有している。そして、カウントした白線３９の本数と、テーブルとに基づいて、ゼブラゾーン終端１０２ａまでの距離を求める。このようにしても、加速車線１０１内での正確な距離を算出できるので、合流案内を的確に行うことができる。

・上記実施形態では、カメラ２０が撮像した画像データＧに基づき、本線車道１０４の他車両１０３を検出するようにした。これを、図１２に示すように、路側に配置されたセンサ１１０、又は周辺監視カメラと、発信装置１１１とにより、他車両１０３の位置と、その速度、車間スペースＳの距離等を検出及び周囲に発信するようにしてもよい。そして、センサ１１０又は周辺カメラから、発信装置１１１を介して、運転支援装置１が、他車両１０３の速度、車間スペースＳの距離等を受信するようにしても良い。このようにすると、合流案内の際に、高速道路１００の路側にセンサ、周辺監視カメラがあることが必要となるが、加速車線１０１を走行しているときにカメラ２０の死角となる他車両１０３も検出できる。又は、加速車線１０１を走行する車両Ｃと、本線車道１０４との間で、車々間通信を行って、互いの位置、速度等を送受信するようにしてもよい。そして、他車両１０３から受信した交通情報に基づき、運転支援装置１が合流案内を行うようにしても良い。

・上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、加速車線１０１内で撮像した画像データＧをエッジ検出してから、テンプレートマッチングするようにしてもよい。
・上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、ゼブラゾーン１０２を検出するようにしたが、合流エリアのその他の路面標示を検出するようにしてもよい。ゼブラゾーン終端１０２ａ付近から標示され、加速車線１０１と本線車道１０４を区画する破線状の白線を検出するようにしても良い。或いは、その加速車線１０１に路面標示された白線の曲率、形状を検出するようにしてよい。

・上記実施形態では、バックモニタコンピュータ３は、ゼブラゾーン１０２の画像３６の幅Ｗを検出するようにしたが、ゼブラゾーン始端４０（図６参照）からの長さを検出してもよい。そして、ゼブラゾーン１０２のテンプレート６や、ゼブラゾーン１０２の全長
を示すデータをバックモニタコンピュータ３に格納し、それらのデータと、ゼブラゾーン始端４０からの長さとに基づき、残距離Ｌ３を算出するようにしてもよい。

・上記実施形態では、加速車線１０１入口等に接近した際に、ゼブラゾーン１０２を撮像した画像データＧを用いて、車両Ｃの加速車線１０１内の相対位置を算出するようにしたが、合流エリア以外の地点に接近した際に、自車位置を算出するようにしてもよい。例えば、急カーブ進入地点に接近した際に、路面標示を検出して、車両位置を算出し、急カーブ進入の際の操作支援を行うようにしてもよい。又は、事故が発生しやすい交差点等に接近した際に、交差点手前の路面標示を用いて車両位置を検出してもよい。そして、車々間通信、路車間通信、又は運転支援装置１の画像処理機能を用いて、他車両１０３に関する情報を取得し、右折衝突防止のための操作支援、出会い頭衝突防止のための操作支援、歩行者回避のための操作支援を行うようにしてもよい。

・上記実施形態では、合流エリア等の支援地点に接近した際に、ゼブラゾーン１０２等の路面標示を検出して車両位置を算出するようにした。これ以外に、ユーザによる操作スイッチ１２ａの入力操作、マップマッチングが適切に行うことができないとき等に位置を算出し、ＧＰＳによる電波航法による車両位置、自律航法による車両位置、又はそれらを組み合わせたハイブリット方式による車両位置を補正してもよい。

本実施形態のナビゲーション装置の構成を説明するブロック図。 カメラの取付位置、白線認識範囲を説明する説明図。 合流エリアを説明する説明図。 ゼブラゾーンを撮像した画像データの説明図。 （ａ）は俯瞰画像データ、（ｂ）はテンプレートの説明図。 ゼブラゾーンの幅を検出する処理の説明図。 バックモニタコンピュータが有する距離対応テーブルの説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 合流案内の説明図。 合流案内の説明図。 別例の合流案内のためのシステムの説明図。

符号の説明

１…車載装置としての運転支援装置、３…画像データ取得手段、標示検出手段、属性情報記憶手段、位置算出手段、画像処理手段、幅検出手段、距離演算手段、スペース検出手段、本数検出手段としてのバックモニタコンピュータ、４…位置特定手段、支援地点判断手段としてのナビゲーションコンピュータ、５…テンプレート記憶手段としてのテンプレート記憶部、６…テンプレート、１６…合流案内手段としての合流ガイド処理部、１７…属性情報としての距離対応テーブル、１８…属性情報としての合流エリア属性データ、２０…撮像装置としてのカメラ、１０１…合流エリアを構成する加速車線、１０２…路面標示、導流帯としてのゼブラゾーン、１０２ａ…標示終端としてのゼブラゾーン終端、３８…白線、３９…標示要素としての白線、１０４…合流エリアを構成する本線車道、１０５…加速車線終端、Ｃ…車両、Ｇ…画像データ、Ｌ１，Ｌ２…距離、Ｓ…車間スペース、Ｗ…幅。

Claims (8)

1. 車両の位置を検出する車両位置算出方法において、
   前記車両に設けられた撮像装置から路面標示を撮像した画像データを取得し、前記画像データを用いてその路面標示を検出し、
   前記画像データに基づいて、前記路面標示の幅を検出するとともに、
   検出した前記路面標示の幅と、前記路面標示の幅及び所定地点までの道路進行方向に沿った距離を対応付けた属性情報とを用いて、道路の進行方向に沿った前記車両の位置を算出することを特徴とする車両位置算出方法。
2. 車両の位置を検出する車両位置算出方法において、
   前記車両に設けられた撮像装置から路面標示を撮像した画像データを取得し、前記画像データを用いてその路面標示を検出し、
   前記画像データに基づいて、前記路面標示を構成する標示要素の数を検出するとともに、
   検出した前記標示要素の数と、前記標示要素の数及び所定地点までの道路進行方向に沿った距離を対応付けた属性情報とを用いて、道路の進行方向に沿った前記車両の位置を算出することを特徴とする車両位置算出方法。
3. 車両に設けられた撮像装置から画像データを取得する画像データ取得手段と、
   前記画像データを用いて、路面標示を検出する標示検出手段と、
   前記路面標示の幅と、所定地点までの道路進行方向に沿った距離とを対応付けた属性情報を格納した属性情報記憶手段と、
   前記路面標示の画像データに基づき、前記路面標示の幅を検出し、検出した幅と前記属性情報とに基づいて、前記所定地点までの距離を演算することにより、前記車両の位置を算出する位置算出手段と
   を備えたことを特徴とする車載装置。
4. 車両に設けられた撮像装置から画像データを取得する画像データ取得手段と、
   前記画像データを用いて、路面標示を検出する標示検出手段と、
   前記路面標示を構成する標示要素の数と、所定地点までの道路進行方向に沿った距離とを対応付けた属性情報を格納した属性情報記憶手段と、
   前記路面標示の画像データに基づき、前記路面標示の前記標示要素の数を検出し、検出した前記標示要素の数と前記属性情報とに基づいて、前記所定地点までの距離を演算することにより、前記車両の位置を算出する位置算出手段と
   を備えたことを特徴とする車載装置。
5. 請求項３又は４に記載の車載装置において、
   前記車両の操作支援を行う支援地点に接近したか否かを判断する支援地点判断手段をさらに備え、
   前記標示検出手段は、前記支援地点に接近した際に、前記支援地点よりも進行方向手前に標示された路面標示を検出することを特徴とする車載装置。
6. 請求項３〜５のいずれか１項に記載の車載装置において、
   前記標示検出手段は、
   各合流エリアの路面標示のパターンを記憶したテンプレートを格納するテンプレート記憶手段と、
   前記テンプレートと、前記路面標示を撮像した前記画像データとを照合する画像処理手段と
   を備えたことを特徴とする車載装置。
7. 請求項６に記載の車載装置において、
   前記路面標示は、合流エリアに標示され、加速車線及び本線を区画する導流帯であって、
   前記支援地点判断手段は、
   前記車両が各合流エリアに接近したか否かを判断し、
   前記テンプレート記憶手段は、
   各合流エリアの導流帯のパターンを記憶したテンプレートを格納していることを特徴とする車載装置。
8. 請求項３〜７のいずれか１項に記載の車載装置において、
   本線の各車間スペースの位置及び速度を検出するスペース検出手段と、
   前記位置算出手段が算出した前記車両の位置と、検出した前記車間スペースの位置及び速度とに基づいて、その車間スペースに合流するための案内又は合流待機の案内を行う合流案内手段と
   をさらに備えたことを特徴とする車載装置。

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