JP4761156B2 - 地物位置認識装置及び地物位置認識方法 - Google Patents
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Description
本発明は、外界検出装置により検出された外界情報を用いて地物位置の認識を行う地物位置認識装置及び地物位置認識方法に関する。
外界検出装置として車載カメラを用い、自車両の位置の修正を行うために地物位置を認識する技術の一例が、例えば下記に出典を示す特許文献１に記載されている。ここでは、以下のような車載用ナビゲーション装置に適用する技術として開示されている。このナビゲーション装置は、車載カメラにより撮影された車両前方の走行道路に沿った風景画像より交差点シンボルを識別して交差点を検出し、車両位置から交差点（交差点シンボル）までの距離を求める交差点検出部を有している。また、地図データから得られる前記交差点位置から前記距離だけ離れた走行道路上のポイントに車両位置を修正する車両位置修正手段を備えている。
交差点検出部は、車載カメラにより交差点シンボル（信号機、横断歩道、中央分離帯用白線等）を識別して交差点を検出し、その後、車両位置から交差点までの距離を求める。車両位置から交差点までの距離は、識別された交差点シンボルが所在するカメラ画素を用いて画素・距離対応テーブルを参照することにより求められる。
特許文献１には、認識した交差点シンボルの中のどの位置を基準に交差点までの距離を求めるかについては明らかにされていない。しかし、自車両から交差点シンボル等の地物までの距離の検出精度を高めるためには、当該認識対象となる地物に所定の基準位置を設定し、当該基準位置と自車両との間で距離の算出を行う必要がある。一方、上記所定の基準位置を地物の中の所定の点や狭い領域として設定すると、地物の状態や天候等によって認識が困難になり認識率が低下する場合がある。また、低い認識率で特定された基準位置に基づいた距離の検出精度も低下してしまう可能性がある。そして、このような距離検出結果を用いるナビゲーション装置などでは、車両位置の補正効果が低下する。
本発明は、上記課題に鑑みて創案されたもので、地物位置を認識するための基準位置の認識精度に応じて地物位置を認識することが可能な地物位置認識装置及び地物位置認識方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するための本発明に係る地物位置認識装置の特徴構成は、
外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得手段と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得手段と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識手段と、
前記認識手段による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定手段と、
前記自信度に応じて演算実行の要否を判定し、演算が必要と判定された場合に、前記認識手段による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算手段と、を備える点にある。
また、上記目的を達成するための本発明に係る地物位置認識装置の別の特徴構成は、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得手段と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得手段と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識手段と、
前記認識手段による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算手段と、
前記認識手段による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定手段と、を備え、
前記位置関係と前記自信度とを合わせて出力する点にある。
外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得手段と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得手段と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識手段と、
前記認識手段による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定手段と、
前記自信度に応じて演算実行の要否を判定し、演算が必要と判定された場合に、前記認識手段による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算手段と、を備える点にある。
また、上記目的を達成するための本発明に係る地物位置認識装置の別の特徴構成は、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得手段と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得手段と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識手段と、
前記認識手段による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算手段と、
前記認識手段による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定手段と、を備え、
前記位置関係と前記自信度とを合わせて出力する点にある。
これらの特徴構成によれば、地物位置を認識するための基準位置としての測定点の認識結果に応じて自信度が判定される。従って、当該地物位置認識装置は、少なくとも位置関係演算手段が演算した自車両と地物との位置関係を自信度と共に示すことができる。従って、当該地物位置認識装置の認識結果を利用する他の装置は、測定点の認識精度に応じた地物位置の認識結果を用いることができる。
この自信度は、全ての地物種別に共通する定量的な値として定義されるので、どの地物に対しても共通する評価指標を得ることができ、地物位置認識装置の認識結果を利用する際の汎用性が高くなる。また、自信度は、定量的な値を用いた上で、地物種別に応じて予め定められた地物情報に基づいて対象地物ごとに判定される。従って、地物種別の特性に応じて適切に自信度を判定することが可能となる。
尚、本願発明における「測定点」は、点には限定されず、地物種別に応じて前記測定点の位置を自車両の進行方向に略直交する方向に延長した線として設定してもよい。例えば自車両の進行方向に対する前後の位置関係だけを認識する場合には、進行方向に直交する方向の位置は問題とならないからである。
この自信度は、全ての地物種別に共通する定量的な値として定義されるので、どの地物に対しても共通する評価指標を得ることができ、地物位置認識装置の認識結果を利用する際の汎用性が高くなる。また、自信度は、定量的な値を用いた上で、地物種別に応じて予め定められた地物情報に基づいて対象地物ごとに判定される。従って、地物種別の特性に応じて適切に自信度を判定することが可能となる。
尚、本願発明における「測定点」は、点には限定されず、地物種別に応じて前記測定点の位置を自車両の進行方向に略直交する方向に延長した線として設定してもよい。例えば自車両の進行方向に対する前後の位置関係だけを認識する場合には、進行方向に直交する方向の位置は問題とならないからである。
また、本発明に係る地物認識装置は、全ての前記地物種別に共通に定義される前記自信度が、前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じた複数段階の内、少なくとも１つ以上の段階において、前記認識手段による前記測定点の認識結果に応じてさらに複数段階に分けられたデータ構造を有することを特徴とする。
この特徴によれば、同じような特徴量を有する場合でも、測定点の認識結果に応じて自信度が異なる。地物と自車両との位置関係の精度には、測定点の認識精度が密接に関係する。従って、適切に自信度を定義することが可能となる。
また、本発明に係る地物認識装置は、全ての前記地物種別に共通に定義される前記自信度が、以下のデータ構造を有することを特徴とする。
前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じた複数段階の内、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の段階が、前記自信度の値域の何れか一方の極限値とされる。また、他の全ての段階が、前記認識手段により前記測定点が所定の条件で認識されるか否かに応じ、前記測定点が認識されない場合を前記一方の極限値に近い値とする複数段階の値に分けられる。
前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じた複数段階の内、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の段階が、前記自信度の値域の何れか一方の極限値とされる。また、他の全ての段階が、前記認識手段により前記測定点が所定の条件で認識されるか否かに応じ、前記測定点が認識されない場合を前記一方の極限値に近い値とする複数段階の値に分けられる。
地物と自車両との位置関係の精度には、測定点の認識精度が密接に関係する。この特徴によれば、測定点が所定の条件で認識できない場合に、特徴量の認識結果が悪い側に近い値とされる。従って、適切に自信度を定義することが可能となる。
また、自信度の値は、特徴量の全てが認識されない場合の段階が極限値とされ、他の段階は複数段階に分けられる。従って、特徴量が認識される場合には全ての段階が測定点の認識結果に基づいてさらに分けられるので、従って、詳細且つ適切に自信度を定義することが可能となる。
また、自信度の値は、特徴量の全てが認識されない場合の段階が極限値とされ、他の段階は複数段階に分けられる。従って、特徴量が認識される場合には全ての段階が測定点の認識結果に基づいてさらに分けられるので、従って、詳細且つ適切に自信度を定義することが可能となる。
また、本発明に係る地物位置認識装置は、前記自信度判定手段が、全ての前記地物種別に共通に定義される複数段階の内、前記対象地物ごとに予め定められた一部又は全ての段階を用いて判定することを特徴とする。
自信度は、全ての地物種別に共通する定量的な値として定義される。従って、どの地物を認識する場合でも同じ程度の認識結果の場合には同じ値の評価結果を得ることができる。しかし、地物には様々な種類があり、特徴量の多いものや少ないものなど、千差万別である。従って、全ての地物種別に対して全ての段階を設定すると、却って地物位置認識装置の安定感を欠く可能性がある。
本特徴によれば、自信度は、定量的な値を用いた上で、地物種別に応じて予め定められた一部又は全ての段階を用いて判定される。従って、地物種別の特性に応じて適切に自信度を定義することができる。
本特徴によれば、自信度は、定量的な値を用いた上で、地物種別に応じて予め定められた一部又は全ての段階を用いて判定される。従って、地物種別の特性に応じて適切に自信度を定義することができる。
また、本発明に係る地物認識装置は、前記自信度判定手段が、前記自信度として、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の最低値、前記特徴量の全てが認識されると共に前記測定点が正確に認識される最高値、及び１つ以上の中間段階の中間値を、全ての前記対象地物に対して共通に用いて判定することを特徴とする。
本特徴によれば、地物種別に応じて予め定められた一部又は全ての段階を用いて自信度が判定される場合であっても、少なくとも３つの共通の段階の値を用いて判定される。従って、当該地物位置認識装置は、全ての地物種別に亘って、共通な指標で自信度を定義することができる。
また、本発明に係る地物位置認識装置は、前記外界検出装置が撮像装置であり、前記外界情報が画像情報であり、前記外界情報取得手段が画像情報取得手段であり、前記認識手段が画像認識手段であることを特徴とする。
撮像装置は車両への搭載性が良く、画像情報を用いた地物の認識は蓄積技術も多く、地物の認識に好適である。
本発明に係る自車位置認識装置の特徴構成は、本発明に係る地物位置認識装置と、前記位置関係演算手段により演算された前記位置関係に基づいて前記自車位置情報を補正する自車位置情報補正手段と、を備える点にある。
当該地物位置認識装置は、対象地物と自車両との位置関係とその自信度の認識が可能である。従って、当該地物位置認識装置の認識結果を利用する当該自車位置補正手段は、自信度に応じて位置関係の認識結果を用いることができる。その結果、自車位置補正を適切に行うことができる。
本発明に係るナビゲーション装置の特徴構成は、本発明に係る自車位置認識装置と、前記地物情報を含む地図情報が格納された地図情報格納手段と、前記地図情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、を備える点にある。
この特徴構成によれば、自信度と共に得られる自車両と対象地物との位置関係を用いた補正後の自車位置情報に基づいて自車位置の案内等を行うことができる。従って、例えば自車位置の詳細な表示や、詳細に認識される自位置の情報に基づいて最適な経路案内を行うこと等が可能となる。
本発明に係る地物位置認識方法の特徴構成は、
外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識方法であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得工程と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得工程と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識工程と、
前記認識工程による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定工程と、
前記自信度に応じて演算実行の要否を判定し、演算が必要と判定された場合に、前記認識工程による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算工程と、を備える点にある。
また、本発明に係る地物位置認識方法の別の特徴構成は、
外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得工程と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得工程と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識工程と、
前記認識工程による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算工程と、
前記認識工程による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定工程と、を備え、
前記位置関係と前記自信度とを合わせて出力する点にある。
外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識方法であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得工程と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得工程と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識工程と、
前記認識工程による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定工程と、
前記自信度に応じて演算実行の要否を判定し、演算が必要と判定された場合に、前記認識工程による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算工程と、を備える点にある。
また、本発明に係る地物位置認識方法の別の特徴構成は、
外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得工程と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得工程と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識工程と、
前記認識工程による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算工程と、
前記認識工程による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定工程と、を備え、
前記位置関係と前記自信度とを合わせて出力する点にある。
これらの特徴構成によれば、地物位置を認識するための基準位置としての測定点の認識結果に応じて自信度が判定される。従って、当該地物位置認識方法によれば、少なくとも位置関係演算工程において演算された自車両と地物との位置関係が自信度と共に示される。勿論、位置関係演算工程において自信度を加味して位置関係を演算することもできる。その結果、当該地物位置認識方法によれば、測定点の認識精度に応じて地物位置を認識することが可能となる。従って、当該地物位置認識方法による認識結果を利用する場合には、測定点の認識精度に応じた地物位置の認識結果を用いることができる。
この自信度は、全ての地物種別に共通する定量的な値として定義されるので、どの地物を認識する場合でも同じ評価結果を得ることができ、地物位置の認識結果が安定する。また、自信度は、定量的な値を用いた上で、地物種別に応じて予め定められた地物情報に基づいて対象地物ごとに判定される。従って、地物種別の特性に応じて正確な自信度が判定される。
この自信度は、全ての地物種別に共通する定量的な値として定義されるので、どの地物を認識する場合でも同じ評価結果を得ることができ、地物位置の認識結果が安定する。また、自信度は、定量的な値を用いた上で、地物種別に応じて予め定められた地物情報に基づいて対象地物ごとに判定される。従って、地物種別の特性に応じて正確な自信度が判定される。
また、本発明に係る地物位置認識方法は、前記自信度判定工程が、前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じて複数段階の一次自信度を判定し、前記一次自信度の各段階の少なくとも１つ以上を、前記認識手段による前記測定点の認識結果に応じてさらに複数段階に分ける二次判定を行うことによって、複数段階の前記自信度を判定することを特徴とする。
この特徴によれば、同じような特徴量を有する場合でも、測定点の認識結果に応じて自信度が異なる。地物と自車両との位置関係の精度には、測定点の認識精度が密接に関係する。従って、正確な自信度の判定が可能となる。
また、本発明に係る地物位置認識方法は、前記自信度判定工程が、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の前記一次自信度を除く全ての前記一次自信度のそれぞれについて前記二次判定を行うことを特徴とする。
この特徴によれば、特徴量が認識される場合には全ての段階が測定点の認識結果に基づいてさらに分けられるので、精度の良い自信度を得ることができる。
尚、これら本発明に係る方法は、上述した装置に関する作用効果、及び全ての追加的特徴とその作用効果を備えることができるものである。
尚、これら本発明に係る方法は、上述した装置に関する作用効果、及び全ての追加的特徴とその作用効果を備えることができるものである。
〔第一実施形態〕
以下、本発明の第一実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態に係る地物位置認識装置１の構成を模式的に示すブロック図である。図２は、図１に示される地物形態データベースＤＢ１、地物配置データベースＤＢ２、測定点形態データベースＤＢ３、及び測定点状態データベースＤＢ４のそれぞれに格納される情報の内容を示す説明図である。本実施形態においては、取り扱う対象とする対象地物を、道路面上に配置されたいわゆる道路ペイント等の平面的な地物とし、特に横断歩道や停止線等の道路標示とする場合を例として説明する。また、図１に示すように、本実施形態では、外界検出装置として撮像装置１４を用い、外界情報として画像情報Ｇを扱う場合を例として説明する。
以下、本発明の第一実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態に係る地物位置認識装置１の構成を模式的に示すブロック図である。図２は、図１に示される地物形態データベースＤＢ１、地物配置データベースＤＢ２、測定点形態データベースＤＢ３、及び測定点状態データベースＤＢ４のそれぞれに格納される情報の内容を示す説明図である。本実施形態においては、取り扱う対象とする対象地物を、道路面上に配置されたいわゆる道路ペイント等の平面的な地物とし、特に横断歩道や停止線等の道路標示とする場合を例として説明する。また、図１に示すように、本実施形態では、外界検出装置として撮像装置１４を用い、外界情報として画像情報Ｇを扱う場合を例として説明する。
図１に示すように、地物位置認識装置は、特徴量情報生成部３、測定点情報生成部４、自車位置演算部５、画像情報取得部６、画像認識部７、位置関係演算部８の機能部を有している。各機能部は、入力されたデータに対して種々の処理を行う。これら各機能部は、ＣＰＵ等の演算処理装置を中核部材として、ハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により実装されて構成されている。従って、各機能部は機能としての分担を示すものであり、必ずしも物理的に独立したものを示すものではない。各機能部は、共通のハードウェアや兼用可能なソフトウェアを用いて構成されていてもよい。
各データベースＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、ＤＢ４、及びＤＢｍは、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。例えば、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭを備えたＤＶＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭを備えたＣＤドライブ等である。又は、大規模なメモリによって構成される。
以下、各機能部及びデータベースの構成について詳細に説明する。
各データベースＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、ＤＢ４、及びＤＢｍは、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。例えば、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭを備えたＤＶＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭを備えたＣＤドライブ等である。又は、大規模なメモリによって構成される。
以下、各機能部及びデータベースの構成について詳細に説明する。
〔データベース構成〕
まず、図２を参照し、各データベースの構成について説明する。
（１）地物形態データベースＤＢ１
地物形態データベースＤＢ１（地物形態情報格納手段）には、一つの地物種別の地物が備える形態を規定した地物形態情報Ｆａが、地物種別ごとに複数格納されている。各地物種別についての地物形態情報Ｆａは、地物種別を表す地物種別コードＣｆに関連付けられてそれぞれデータベースに格納されている。地物形態情報Ｆａは、対象地物としての道路標示の形態を示す情報であり、各地物種別の地物の輪郭形状を示す輪郭情報を有して構成されている。
まず、図２を参照し、各データベースの構成について説明する。
（１）地物形態データベースＤＢ１
地物形態データベースＤＢ１（地物形態情報格納手段）には、一つの地物種別の地物が備える形態を規定した地物形態情報Ｆａが、地物種別ごとに複数格納されている。各地物種別についての地物形態情報Ｆａは、地物種別を表す地物種別コードＣｆに関連付けられてそれぞれデータベースに格納されている。地物形態情報Ｆａは、対象地物としての道路標示の形態を示す情報であり、各地物種別の地物の輪郭形状を示す輪郭情報を有して構成されている。
図３（ａ）〜（ｄ）は、複数の地物種別の地物の輪郭形状及び代表点Ｒの位置の例を示している。即ち、（ａ）は「横断歩道」、（ｂ）は「停止線」、（ｃ）は「横断歩道予告（横断歩道あり）」、（ｄ）は「進行方向別通行区分」である。
このような各道路標示名に対応して地物種別コードＣｆが設定されている。この図３（ａ）〜（ｄ）に示されるような輪郭形状の情報が各道路標示を示す地物種別コードＣｆと関連付けられた状態で地物形態情報Ｆａとして格納されている。尚、当然ながら図３に示す地物種別は対象地物の中の一部の例であり、この図に示す以外の地物種別の地物（例えば、「転回禁止」や「最高速度」等）も対象地物となり得る。
このような各道路標示名に対応して地物種別コードＣｆが設定されている。この図３（ａ）〜（ｄ）に示されるような輪郭形状の情報が各道路標示を示す地物種別コードＣｆと関連付けられた状態で地物形態情報Ｆａとして格納されている。尚、当然ながら図３に示す地物種別は対象地物の中の一部の例であり、この図に示す以外の地物種別の地物（例えば、「転回禁止」や「最高速度」等）も対象地物となり得る。
地物の輪郭形状には、法令によって規定されている寸法と、配置場所によって変化する寸法とがある。例えば、図３（ａ）の「横断歩道」の場合であれば、各線の幅Ｌ１及び線間隔Ｌ２は法令によって規定されているが、各線の長さ（横断歩道の幅）Ｌ３及び横断歩道全体の長さＬ４は配置場所によって当然に変化する。停止線の道路幅方向の長さ等も同様である。一方、図３（ｄ）の「進行方向別通行区分」の場合は各部の全ての寸法が法令によって規定されている。
従って、各地物種別の地物の輪郭形状に関連付けて、各部の寸法のうち、法令によって規定されていて変化しない箇所に関する情報も地物形態情報Ｆａとして格納されている。
従って、各地物種別の地物の輪郭形状に関連付けて、各部の寸法のうち、法令によって規定されていて変化しない箇所に関する情報も地物形態情報Ｆａとして格納されている。
（２）地物配置データベースＤＢ２
図２に示すように、地物配置データベースＤＢ２（地物配置情報格納手段）には、複数の地物について、地物種別情報Ｆｂと地物配置情報Ｆｃとが、地物識別符号ＩＤｆに関連付けられて格納されている。地物種別情報Ｆｂは、各地物の属する地物種別を示す情報であり、地物配置情報Ｆｃは、各地物の位置及び方向を示す情報である。地物識別符号ＩＤｆは、各地物に重複することなく付される固有の符号である。
尚、地物種別情報Ｆｂは、本例では、各地物の属する地物種別を表す地物種別コードＣｆである。
図２に示すように、地物配置データベースＤＢ２（地物配置情報格納手段）には、複数の地物について、地物種別情報Ｆｂと地物配置情報Ｆｃとが、地物識別符号ＩＤｆに関連付けられて格納されている。地物種別情報Ｆｂは、各地物の属する地物種別を示す情報であり、地物配置情報Ｆｃは、各地物の位置及び方向を示す情報である。地物識別符号ＩＤｆは、各地物に重複することなく付される固有の符号である。
尚、地物種別情報Ｆｂは、本例では、各地物の属する地物種別を表す地物種別コードＣｆである。
地物配置情報Ｆｃは、各地物の位置及び方向を示す情報である。本例では、図３に示すように、地物配置情報Ｆｃは、各地物の外形上に配置された複数個の代表点Ｒの位置情報により構成されている。本例では、代表点Ｒは、図３（ａ）〜（ｄ）に示されるように各地物の輪郭線上における最外部に位置するように設定される。代表点Ｒの個数は地物種別によって適切に設定されている。例えば図３（ａ）の「横断歩道」のように、幅Ｌ３及び長さＬ４が配置場所によって変化する地物の場合には４箇所に設定されている。一方、例えば図３（ｄ）の「進行方向別通行区分」の場合は各部の全ての寸法が法令によって規定されており、２箇所に設定しておけば道路上における地物の配置が定まる。
地物配置情報Ｆｃを構成する代表点Ｒの位置情報は、各代表点Ｒの緯度及び経度で表現可能な地図上の位置を示す情報である。図１に示すように、本例では、地物配置データベースＤＢ２は、地図データベースＤＢｍの一部として構成されている。そして、代表点Ｒの位置情報は、地図データベースＤＢｍに格納されている地図上の位置を示す情報とされている。そこで、以下に地図データベースＤＢｍの構成について説明する。
（３）地図データベースＤＢｍ
地図データベースＤＢｍ（地図情報格納手段）は、地図情報Ｅを格納したデータベースである。図４は、地図データベースＤＢｍに格納されている地図情報Ｅの内容を示す説明図である。この図に示すように、本実施形態に係る地図データベースＤＢｍには、地図情報Ｅとして、道路ネットワークレイヤＸ１、道路形状レイヤＸ２、地物レイヤＸ３が格納されている。そして、本例では、この地物レイヤＸ３が、上述の地物配置データベースＤＢ２を構成する。
地図データベースＤＢｍ（地図情報格納手段）は、地図情報Ｅを格納したデータベースである。図４は、地図データベースＤＢｍに格納されている地図情報Ｅの内容を示す説明図である。この図に示すように、本実施形態に係る地図データベースＤＢｍには、地図情報Ｅとして、道路ネットワークレイヤＸ１、道路形状レイヤＸ２、地物レイヤＸ３が格納されている。そして、本例では、この地物レイヤＸ３が、上述の地物配置データベースＤＢ２を構成する。
道路ネットワークレイヤＸ１は、道路間の接続情報を示すレイヤである。具体的には、緯度及び経度で表現された地図上の位置情報を有する多数のノードＮの情報と、２つのノードＮを連結して道路を構成する多数のリンクＬの情報とを有して構成されている。また、各リンクＬは、そのリンク情報として、道路の種別（高速道路、有料道路、国道、県道等の種別）やリンク長さ等の情報を有している。
道路形状レイヤＸ２は、道路ネットワークレイヤＸ１に関連付けられて格納され、道路の形状を示すレイヤである。具体的には、２つのノードＮの間（リンクＬ上）に配置されて緯度及び経度で表現された地図上の位置情報を有する多数の道路形状補完点Ｑの情報と、各道路形状補完点Ｑにおける道路幅Ｗの情報とを有して構成されている。
道路形状レイヤＸ２は、道路ネットワークレイヤＸ１に関連付けられて格納され、道路の形状を示すレイヤである。具体的には、２つのノードＮの間（リンクＬ上）に配置されて緯度及び経度で表現された地図上の位置情報を有する多数の道路形状補完点Ｑの情報と、各道路形状補完点Ｑにおける道路幅Ｗの情報とを有して構成されている。
地物レイヤＸ３は、道路ネットワークレイヤＸ１及び道路形状レイヤＸ２に関連付けられて格納され、道路上及び道路の周辺に設けられた各種地物の情報を示すレイヤである。ここでは、対象地物に関して、地物識別符号ＩＤｆに関連付けて地物種別情報Ｆｂ及び地物配置情報Ｆｃが格納されている（図２参照）。地物配置情報Ｆｃは、図３に示されているように、各地物の代表点Ｒの地図上の位置を示す位置情報とされている。各代表点Ｒの位置情報は、ここでは、道路ネットワークレイヤＸ１及び道路形状レイヤＸ２に格納されているノードＮ又は道路形状補完点Ｑの位置情報を基準として、そこからのオフセット量により表されている。また、地物レイヤＸ３には、対象地物以外の区画線等の道路標示以外の道路ペイントや標識及び信号機等の立体物等に関する情報も格納されている。この各地物の代表点Ｒの位置情報を示す地物配置情報Ｆｃに基づいて、後述する測定点情報生成部４において、各地物の測定点Ｐの位置情報が演算され導出される。
（４）測定点形態データベースＤＢ３
図２に示すように、測定点形態データベースＤＢ３（測定点形態情報格納手段）には、各地物種別の地物についての複数箇所の測定点Ｐ（図５参照）のそれぞれの形態を規定した測定点形態情報Ｍａが格納されている。ここでは、各地物種別の地物にそれぞれ複数箇所の測定点Ｐが設定されている場合を例示している。勿論、各地物種別の地物に単一の測定点Ｐが設定されていてもよい。
本例では、複数箇所の測定点Ｐが設定されているので、各地物種別の地物に設定された複数の測定点Ｐのそれぞれに重複しない測定点番号Ｍｎ（＝１、２、・・・）が設定されている。そして、各地物種別コードＣｆに関連付けられて当該地物種別に設定された複数箇所の測定点Ｐの測定点番号Ｍｎと、各測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての測定点形態情報Ｍａとが格納されている。
尚、各地物種別の地物に単一の測定点Ｐが設定される場合において、単一の測定点番号Ｍｎ（＝１）を設定しても構わない。
図２に示すように、測定点形態データベースＤＢ３（測定点形態情報格納手段）には、各地物種別の地物についての複数箇所の測定点Ｐ（図５参照）のそれぞれの形態を規定した測定点形態情報Ｍａが格納されている。ここでは、各地物種別の地物にそれぞれ複数箇所の測定点Ｐが設定されている場合を例示している。勿論、各地物種別の地物に単一の測定点Ｐが設定されていてもよい。
本例では、複数箇所の測定点Ｐが設定されているので、各地物種別の地物に設定された複数の測定点Ｐのそれぞれに重複しない測定点番号Ｍｎ（＝１、２、・・・）が設定されている。そして、各地物種別コードＣｆに関連付けられて当該地物種別に設定された複数箇所の測定点Ｐの測定点番号Ｍｎと、各測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての測定点形態情報Ｍａとが格納されている。
尚、各地物種別の地物に単一の測定点Ｐが設定される場合において、単一の測定点番号Ｍｎ（＝１）を設定しても構わない。
測定点Ｐは、対象地物上に設定された特定の位置である。この測定点Ｐが、後述する画像認識部７（画像認識手段、認識手段）における画像認識の対象となるとともに、位置関係演算部８（位置関係演算手段）における自車両Ｃと対象地物との位置関係の演算の際の基準となる。測定点形態情報Ｍａは、地物の全体形態の中での測定点Ｐの配置を規定する情報である。
図５の（ａ）〜（ｄ）は、複数の地物種別についての測定点Ｐの配置の例を示している。ここでは、一つの地物種別の地物について少なくとも２箇所以上に測定点Ｐが設定される場合を例示している。図５における括弧内の番号は、各測定点Ｐの測定点番号Ｍｎを示すものである。
図５において、（ａ）は「横断歩道」、（ｂ）は「停止線」、（ｃ）は「横断歩道予告（横断歩道あり）」、（ｄ）は「進行方向別通行区分」の各種別についての測定点Ｐの配置（測定点形態情報Ｍａ）を示している。各測定点Ｐは、各地物種別の地物の輪郭形状に応じて、主として自車両Ｃの進行方向ｄに略直交する輪郭線上、又は輪郭形状が角部を有する場合には当該角部上に設定されている。また、測定点Ｐは、文字どおりの点には限定されず、測定点Ｐの位置を自車両Ｃの進行方向ｄに略直交する方向に延長した線としても設定される。本例では、後述するように自車両Ｃの進行方向ｄに対する前後の位置関係だけを認識するので、進行方向に直交する方向の位置は問題とならないことによるものである。
図５において、（ａ）は「横断歩道」、（ｂ）は「停止線」、（ｃ）は「横断歩道予告（横断歩道あり）」、（ｄ）は「進行方向別通行区分」の各種別についての測定点Ｐの配置（測定点形態情報Ｍａ）を示している。各測定点Ｐは、各地物種別の地物の輪郭形状に応じて、主として自車両Ｃの進行方向ｄに略直交する輪郭線上、又は輪郭形状が角部を有する場合には当該角部上に設定されている。また、測定点Ｐは、文字どおりの点には限定されず、測定点Ｐの位置を自車両Ｃの進行方向ｄに略直交する方向に延長した線としても設定される。本例では、後述するように自車両Ｃの進行方向ｄに対する前後の位置関係だけを認識するので、進行方向に直交する方向の位置は問題とならないことによるものである。
尚、各測定点Ｐの測定点番号Ｍｎは、各測定点Ｐの優先度として用いることができる。ここで、優先度とは、一つの対象地物から複数箇所の測定点Ｐが認識された場合に、自車との位置関係を求める基準として用いる優先順位のことである。例えば、測定点番号Ｍｎの値を測定点Ｐの優先順位として用いることができる。図５に示した例では、測定点番号Ｍｎは、自車両Ｃの進行方向ｄの最前方に位置する測定点Ｐから順に１、２、３・・・と設定されている。つまり、本例では一つの対象地物についての複数箇所の測定点Ｐに関して、優先順位は自車両Ｃの進行方向ｄの最前方に位置する測定点Ｐから順に１、２、３・・・となる。
後述するように、測定点Ｐの認識に際しては、自信度が判定される。自信度とは、少なくとも画像情報Ｇに含まれる地物の画像がそのとき対象としている対象地物であることの確実性を表す尺度である。この判定は、後述する自信度判定部１６により判定される。詳細は後述するが、この自信度は、自車両Ｃの進行に従って当該地物が画像認識可能な状態で撮像された画像情報Ｇのフレーム数が増えるに従って高まることになる。本例では、撮像装置１４として、自車両Ｃの後方の道路面を撮像するバックカメラを用いている。従って、自車両Ｃの進行方向ｄの前方に位置する測定点Ｐの優先度を高く設定することにより、自信度の高い状態で認識された測定点Ｐがより優先されることになる。
尚、図５（ｂ）の「停止線」のように、自車両Ｃの進行方向ｄに小さい対象地物については、進行方向ｄの後方に位置する測定点Ｐの優先度を高く設定してもよい。
尚、図５（ｂ）の「停止線」のように、自車両Ｃの進行方向ｄに小さい対象地物については、進行方向ｄの後方に位置する測定点Ｐの優先度を高く設定してもよい。
次に、図５の（ａ）〜（ｄ）に示す各地物種別の地物についての測定点Ｐの配置の具体例について順に説明する。これらの図において、測定点Ｐは黒点又は太い破線で示している。上述したように、測定点Ｐは１つの地物に対して１箇所でもよいが、ここでは、図示された２箇所分について説明する。
図５（ａ）の「横断歩道」の場合、測定点Ｐは、自車両Ｃの進行方向ｄに長い複数の平行な帯状の輪郭線のそれぞれの前方及び後方の短辺をつないだ直線状の２箇所に設定されている。
図５（ｂ）の「停止線」の場合、測定点Ｐは、自車両Ｃの進行方向ｄに直交する前方及び後方の長辺上に配置された直線状の２箇所に設定されている。
図５（ｃ）の「横断歩道予告（横断歩道あり）」の場合、測定点Ｐは、外周側及び内周側のそれぞれの菱形における、自車両Ｃの進行方向ｄの最前方側の角部にそれぞれ点状の２箇所に設定されている。
図５（ｄ）の「進行方向別通行区分」の場合、測定点Ｐは、直進方向を示す矢印の最前方側の角部に点状の１箇所、及び当該矢印の首部の自車両Ｃの進行方向ｄに直交する線上に配置された直線状の１箇所の合計２箇所に設定されている。
図５（ａ）の「横断歩道」の場合、測定点Ｐは、自車両Ｃの進行方向ｄに長い複数の平行な帯状の輪郭線のそれぞれの前方及び後方の短辺をつないだ直線状の２箇所に設定されている。
図５（ｂ）の「停止線」の場合、測定点Ｐは、自車両Ｃの進行方向ｄに直交する前方及び後方の長辺上に配置された直線状の２箇所に設定されている。
図５（ｃ）の「横断歩道予告（横断歩道あり）」の場合、測定点Ｐは、外周側及び内周側のそれぞれの菱形における、自車両Ｃの進行方向ｄの最前方側の角部にそれぞれ点状の２箇所に設定されている。
図５（ｄ）の「進行方向別通行区分」の場合、測定点Ｐは、直進方向を示す矢印の最前方側の角部に点状の１箇所、及び当該矢印の首部の自車両Ｃの進行方向ｄに直交する線上に配置された直線状の１箇所の合計２箇所に設定されている。
以上のような各地物種別の地物についての測定点Ｐの配置の情報が、測定点形態情報Ｍａとなる。尚、これらの各測定点Ｐは、走行中の自車両Ｃからの画像認識によりエッジを認識し易く、自車両Ｃと測定点Ｐとの距離の認識が比較的容易な位置に設定されている。尚、上記のように設定された各測定点Ｐのうち、直線状に設定された各測定点Ｐは、当該線上の中央等のいずれか一点の点状に設定しても好適である。また、点状に設定された各測定点Ｐは、進行方向ｄに略直交する直線状に設定しても好適である。
（５）測定点状態データベースＤＢ４
図２に示すように、測定点状態データベースＤＢ４（測定点状態情報格納手段）には、複数の地物の各測定点Ｐについて、画像認識の困難性に関する状態を示す測定点状態情報Ｍｂが格納されている。
上述したように各地物に地物種別に応じて複数箇所の測定点Ｐが設定されている場合には、各測定点Ｐに測定点番号Ｍｎ（＝１、２、・・・）が設定されている。測定点状態データベースＤＢ４には、測定点形態データベースＤＢ３に格納されている情報に従い、各地物に固有の地物識別符号ＩＤｆに関連付けられて、各測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての測定点状態情報Ｍｂが格納されている。
尚、この地物識別符号ＩＤｆは、地物配置データベースＤＢ２と共通の符号である。また、各地物に複数箇所の測定点Ｐが設定されていない場合には、当該単一の測定点Ｐについての測定点状態情報Ｍｂが格納される。単一の測定点Ｐに測定点Ｐに対して単一の測定点番号Ｍｎ（＝１）が設定されていれば、測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての測定点状態情報Ｍｂが格納される。
図２に示すように、測定点状態データベースＤＢ４（測定点状態情報格納手段）には、複数の地物の各測定点Ｐについて、画像認識の困難性に関する状態を示す測定点状態情報Ｍｂが格納されている。
上述したように各地物に地物種別に応じて複数箇所の測定点Ｐが設定されている場合には、各測定点Ｐに測定点番号Ｍｎ（＝１、２、・・・）が設定されている。測定点状態データベースＤＢ４には、測定点形態データベースＤＢ３に格納されている情報に従い、各地物に固有の地物識別符号ＩＤｆに関連付けられて、各測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての測定点状態情報Ｍｂが格納されている。
尚、この地物識別符号ＩＤｆは、地物配置データベースＤＢ２と共通の符号である。また、各地物に複数箇所の測定点Ｐが設定されていない場合には、当該単一の測定点Ｐについての測定点状態情報Ｍｂが格納される。単一の測定点Ｐに測定点Ｐに対して単一の測定点番号Ｍｎ（＝１）が設定されていれば、測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての測定点状態情報Ｍｂが格納される。
測定点状態情報Ｍｂは、後述する画像認識部７による画像認識の困難性に関する状態を示す情報である。従って、測定点状態情報Ｍｂには、例えば、対象地物における各測定点Ｐの周辺のかすれや汚れの情報等、測定点Ｐの画像認識に影響を与える各種の情報が含まれる。
一例として、測定点状態情報Ｍｂは、各測定点Ｐの周辺のかすれや汚れ等を考慮して画像認識の困難性を予め判断した結果を、以下のように表す情報とすることができる。つまり、画像認識が可能であることを示す「ＯＫ」又は画像認識が困難であることを示す「ＮＧ」のいずれかで表す情報とすることができる。あるいは、「良好に認識可能（＝５）」から「認識不可能（＝０）」までの難易度を複数段階の数値（５〜０）によって示す情報とすることもできる。
このような測定点状態情報Ｍｂを用いれば、画像認識部７において、対象地物のかすれや汚れの程度等を考慮して測定点Ｐの画像認識を行うことが可能となる。従って、無駄な画像認識処理を省いて演算負荷を軽減できるとともに、測定点Ｐの位置の誤認識が生じることを抑制できる。
一例として、測定点状態情報Ｍｂは、各測定点Ｐの周辺のかすれや汚れ等を考慮して画像認識の困難性を予め判断した結果を、以下のように表す情報とすることができる。つまり、画像認識が可能であることを示す「ＯＫ」又は画像認識が困難であることを示す「ＮＧ」のいずれかで表す情報とすることができる。あるいは、「良好に認識可能（＝５）」から「認識不可能（＝０）」までの難易度を複数段階の数値（５〜０）によって示す情報とすることもできる。
このような測定点状態情報Ｍｂを用いれば、画像認識部７において、対象地物のかすれや汚れの程度等を考慮して測定点Ｐの画像認識を行うことが可能となる。従って、無駄な画像認識処理を省いて演算負荷を軽減できるとともに、測定点Ｐの位置の誤認識が生じることを抑制できる。
〔各機能部の構成〕
再び図１を参照し、以下各機能部の構成について説明する。
（１）自車位置演算部５
自車位置演算部５（自車位置情報取得手段）は、自車両Ｃの現在位置を示す自車位置情報Ｓを取得する。また、自車位置演算部５は、後述する特徴量情報生成部３（地物情報取得手段）に対して指定位置を入力する位置入力手段としても機能する。本例では、自車位置演算部５は、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２、及び距離センサ１３と接続されている。
再び図１を参照し、以下各機能部の構成について説明する。
（１）自車位置演算部５
自車位置演算部５（自車位置情報取得手段）は、自車両Ｃの現在位置を示す自車位置情報Ｓを取得する。また、自車位置演算部５は、後述する特徴量情報生成部３（地物情報取得手段）に対して指定位置を入力する位置入力手段としても機能する。本例では、自車位置演算部５は、ＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２、及び距離センサ１３と接続されている。
ＧＰＳ受信機１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号を受信する装置である。このＧＰＳ信号は、通常１秒おきに受信され、自車位置演算部５へ出力される。自車位置演算部５では、ＧＰＳ受信機１１で受信されたＧＰＳ衛星からの信号を解析し、自車の位置（緯度及び経度）、進行方位、移動速度等の情報を取得することができる。
方位センサ１２は、自車両Ｃの進行方位又はその進行方位の変化を検出するセンサである。この方位センサ１２は、例えば、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。そして、方位センサ１２は、その検出結果を自車位置演算部５へ出力する。
距離センサ１３は、自車両Ｃの移動距離や車速を検出するセンサである。この距離センサ１３は、例えば、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転するごとにパルス信号を出力する車速パルスセンサにより構成される。あるいは、自車両Ｃの加速度を検知するヨー・Ｇセンサ及び検知された加速度を２回積分する回路等を用いて構成されてもよい。そして、距離センサ１３は、その検出結果を自車位置演算部５へ出力する。
方位センサ１２は、自車両Ｃの進行方位又はその進行方位の変化を検出するセンサである。この方位センサ１２は、例えば、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。そして、方位センサ１２は、その検出結果を自車位置演算部５へ出力する。
距離センサ１３は、自車両Ｃの移動距離や車速を検出するセンサである。この距離センサ１３は、例えば、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転するごとにパルス信号を出力する車速パルスセンサにより構成される。あるいは、自車両Ｃの加速度を検知するヨー・Ｇセンサ及び検知された加速度を２回積分する回路等を用いて構成されてもよい。そして、距離センサ１３は、その検出結果を自車位置演算部５へ出力する。
自車位置演算部５は、これらのＧＰＳ受信機１１、方位センサ１２及び距離センサ１３からの出力に基づいて、公知の方法により自車両Ｃの現在位置を特定する演算を行う。また、自車位置演算部５は、地図データベースＤＢｍから自車位置周辺の地図情報Ｅを取得し、それに基づいて公知のマップマッチングを行うことにより自車両Ｃの現在位置を地図情報Ｅに示される道路上とする補正も行う。そして、自車位置演算部５は、演算結果である自車両Ｃの現在位置の情報を自車位置情報Ｓとして特徴量情報生成部３へ出力する。この際、自車位置情報Ｓは、例えば、緯度及び経度で表された位置の情報として表される。
尚、自車位置演算部５により演算された自車位置情報Ｓの精度は、方位センサ１２、車速センサ１３及びＧＰＳ受信機１１により受信したＧＰＳ信号の精度に大きく影響を受ける。このため、自車位置情報は数メートルから数十メートル程度の誤差を含んでいる可能性がある。
（２）特徴量情報生成部３
特徴量情報生成部３は、特徴量の情報Ｆ（以下、適宜「特徴量情報Ｆ」と略称する。）を生成する特徴量情報生成手段（地物情報生成手段）、及び特徴量情報Ｆを取得する特徴量情報取得手段（地物情報取得手段）として機能する。特徴量情報Ｆは、地物情報の一部である。地物情報には、地物種別に応じて予め定められた特徴量の情報及び測定点の情報が含まれる。特徴量情報生成部３において生成され、取得される地物情報は、主として特徴量情報Ｆに応じた地物情報である。
特徴量情報生成部３は、特徴量の情報Ｆ（以下、適宜「特徴量情報Ｆ」と略称する。）を生成する特徴量情報生成手段（地物情報生成手段）、及び特徴量情報Ｆを取得する特徴量情報取得手段（地物情報取得手段）として機能する。特徴量情報Ｆは、地物情報の一部である。地物情報には、地物種別に応じて予め定められた特徴量の情報及び測定点の情報が含まれる。特徴量情報生成部３において生成され、取得される地物情報は、主として特徴量情報Ｆに応じた地物情報である。
図１に示すように、特徴量情報生成部３は、自車位置演算部５から取得した自車位置情報Ｓを指定位置とし、その位置近傍の地物の地物配置情報Ｆｃ及び地物種別情報Ｆｂを地物配置データベースＤＢ２から取得する。また、特徴量情報生成部３は、取得された地物種別情報Ｆｂに従って当該地物種別の地物形態情報Ｆａを地物形態データベースＤＢ１から取得する。そして、これらの地物配置情報Ｆｃ及び地物形態情報Ｆａに基づいて、自車位置情報Ｓに示される位置近傍の地物の道路面上における配置及び形態を示す特徴量情報Ｆを生成して取得する。この特徴量情報生成部３により生成された特徴量情報Ｆは、図１に示すように、測定点情報生成部４（地物情報取得手段）及び画像認識部７（認識手段、画像認識手段）に出力される。
本例では、特徴量情報生成部３は、自車位置情報Ｓに基づいて、撮像装置１４により撮像される対象地物についての特徴量情報Ｆを生成して取得する。この対象地物は、自車両Ｃの進行方向ｄに沿った所定距離内に存在し、車両Ｃが進行することにより撮像装置１４により撮像されることになる一つの地物である。本例では、特徴量情報生成部３は、当該対象地物についての特徴量情報Ｆ（地物情報）を、撮像装置１４により撮像される前に先行的に生成して取得する。具体的には、特徴量情報生成部３は、自車位置情報Ｓ及び地物配置情報Ｆｃに基づいて、一つの対象地物を地物配置データベースＤＢ２から抽出する。
ここで、自車両Ｃからの所定距離は、自車位置情報Ｓの誤差や画像処理に要する時間、画像処理の容易性などを考慮して設定される。例えば、５０メートルや１００メートル等に設定することができる。地物配置データベースＤＢ２からは、まず、自車位置情報Ｓに基づいて、地物配置情報Ｆｃが抽出される。図２に示すように地物配置情報Ｆｃは、地物識別符号ＩＤｆを介して地物種別情報Ｆｂに関連付けられている。地物種別情報Ｆｂは、地物形態データベースＤＢ１の地物種別コードＣｆである。地物形態データベースＤＢ１では、地物種別コードＣｆに地物形態情報Ｆａが関連付けられている。このようにして、特徴量情報生成部３は、取得された地物種別情報Ｆｂに従って当該地物種別の地物形態情報Ｆａを地物形態データベースＤＢ１から取得する。
以上のようにして、本例では、抽出された対象地物の同じ地物識別符号ＩＤｆに、これらの地物形態情報Ｆａ、地物種別情報Ｆｂ及び地物配置情報Ｆｃを組み合わせて一つの特徴量情報Ｆ（地物情報）を生成する。ここで、地物配置情報Ｆｃは、図４を参照して上述したように複数個の代表点Ｒの地図上の位置情報である。特徴量情報Ｆ（地物情報）に含まれる地物形態情報Ｆａは、対象地物の輪郭形状を表す輪郭情報とすることができる。この輪郭情報は、法令によって規定されていない箇所の寸法を変化させることにより、対象地物の輪郭形状を、複数個の代表点Ｒの地図上の配置に合わせて変形させて調整される。
（３）測定点情報生成部４
測定点情報生成部４は、測定点情報Ｍ（地物情報）を生成する測定点情報生成手段（地物情報生成手段）、及び測定点情報を取得する測定点情報取得手段（地物情報取得手段）として機能する。図１に示すように、測定点情報生成部４は、特徴量情報生成部３から出力された特徴量情報Ｆ（地物情報）に基づいて、当該特徴量情報Ｆに示される対象地物の測定点Ｐについて、その形態情報及び位置情報を含む測定点情報Ｍを生成して取得する。
測定点情報生成部４は、まず、特徴量情報Ｆに含まれる地物種別情報Ｆｂ（＝Ｃｆ、図２参照）に示される地物種別に対応する測定点形態情報Ｍａを、測定点形態データベースＤＢ３から取得する。また、測定点情報生成部４は、取得した測定点形態情報Ｍａと、特徴量情報Ｆとに基づいて測定点Ｐの位置情報を導出する。そして、測定点情報生成部４は、特徴量情報Ｆに示される対象地物の複数箇所の測定点Ｐの形態情報及び位置情報を含む測定点情報Ｍを生成して取得する。この測定点情報生成部４により生成された測定点情報Ｍは、図１に示すように、画像認識部７（画像認識手段、認識手段）及び位置関係演算部８（位置関係演算手段）に出力される。
測定点情報生成部４は、測定点情報Ｍ（地物情報）を生成する測定点情報生成手段（地物情報生成手段）、及び測定点情報を取得する測定点情報取得手段（地物情報取得手段）として機能する。図１に示すように、測定点情報生成部４は、特徴量情報生成部３から出力された特徴量情報Ｆ（地物情報）に基づいて、当該特徴量情報Ｆに示される対象地物の測定点Ｐについて、その形態情報及び位置情報を含む測定点情報Ｍを生成して取得する。
測定点情報生成部４は、まず、特徴量情報Ｆに含まれる地物種別情報Ｆｂ（＝Ｃｆ、図２参照）に示される地物種別に対応する測定点形態情報Ｍａを、測定点形態データベースＤＢ３から取得する。また、測定点情報生成部４は、取得した測定点形態情報Ｍａと、特徴量情報Ｆとに基づいて測定点Ｐの位置情報を導出する。そして、測定点情報生成部４は、特徴量情報Ｆに示される対象地物の複数箇所の測定点Ｐの形態情報及び位置情報を含む測定点情報Ｍを生成して取得する。この測定点情報生成部４により生成された測定点情報Ｍは、図１に示すように、画像認識部７（画像認識手段、認識手段）及び位置関係演算部８（位置関係演算手段）に出力される。
測定点情報Ｍを構成する測定点Ｐの位置情報は、測定点形態データベースＤＢ３から取得した測定点形態情報Ｍａと、特徴量情報生成部３から出力された特徴量情報Ｆとに基づいて導出する。
上述したように、特徴量情報Ｆには、当該特徴量情報Ｆに係る対象地物の複数の代表点Ｒの地図上の位置や、当該対象地物の輪郭形状が表されている。また、測定点形態情報Ｍａは、地物の全体形態の中での測定点Ｐの配置として規定されている。特徴量情報生成部３は、これらの情報を組み合わせ、特徴量情報Ｆに係る対象地物の地図上の配置を基準として測定点形態情報Ｍａに示される測定点Ｐの位置を導出する。測定点Ｐが複数個設定されている場合には、それぞれの測定点Ｐの位置を導出する。このようにして、地図上における測定点Ｐの位置を示す位置情報（測定点情報Ｍ）を取得する。
上述したように、特徴量情報Ｆには、当該特徴量情報Ｆに係る対象地物の複数の代表点Ｒの地図上の位置や、当該対象地物の輪郭形状が表されている。また、測定点形態情報Ｍａは、地物の全体形態の中での測定点Ｐの配置として規定されている。特徴量情報生成部３は、これらの情報を組み合わせ、特徴量情報Ｆに係る対象地物の地図上の配置を基準として測定点形態情報Ｍａに示される測定点Ｐの位置を導出する。測定点Ｐが複数個設定されている場合には、それぞれの測定点Ｐの位置を導出する。このようにして、地図上における測定点Ｐの位置を示す位置情報（測定点情報Ｍ）を取得する。
尚、演算した結果、測定点Ｐの位置が、代表点Ｒの位置と一致し、又は代表点Ｒをつなぐ線上に一致する場合もあり得る。一方、測定点情報Ｍを構成する測定点Ｐの形態情報は、測定点形態データベースＤＢ３から取得した測定点形態情報Ｍａの内容と同一とすることができる。
また、本例では、測定点情報生成部４は、特徴量情報Ｆに含まれる地物識別符号ＩＤｆに基づいて、同じ地物識別符号ＩＤｆの測定点状態情報Ｍｂを測定点状態データベースＤＢ４から抽出して取得する（図１、図２参照）。よって、測定点情報生成部４は、測定点状態情報を取得する測定点状態情報取得手段としても機能する。測定点状態情報Ｍｂは、上述したように、個々の測定点Ｐについての画像認識の困難性に関する状態を示す情報である。測定点情報生成部４は、地物識別符号ＩＤｆに、測定点Ｐの位置情報及び形態情報、並びに測定点状態情報Ｍｂを組み合わせて一つの測定点情報Ｍ（地物情報）を生成する。
以上のとおり、地物形態データベースＤＢ１、地物配置データベースＤＢ２、特徴量情報生成部３、測定点形態データベースＤＢ３、測定点状態データベースＤＢ４、及び測定点情報生成部４を加えた構成が、地物情報（特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍ）を生成して出力する地物情報出力手段となる。また、特徴量情報生成部３及び測定点情報生成部４は、地物情報（特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍ）を取得する地物情報取得手段２に相当する（図１参照）。
（４）画像情報取得部６
画像情報取得部６は、自車両Ｃに搭載された撮像装置１４（外界情報検出装置）により撮像した画像情報Ｇを取得する画像情報取得手段（外界情報取得手段）として機能する。撮像装置１４は、例えばＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサ等の撮像素子と、この撮像素子に光を導くための光学系を構成するレンズ等を有して構成される。この撮像装置１４は、自車両Ｃの前方や後方に向けて搭載され、少なくとも自車両Ｃが走行する道路の路面が撮影されるように設けられる。このような撮像装置１４としては、自車両Ｃの前方や後方の映像を撮像するために既に設けられている車載カメラが好適に用いられる。
画像情報取得部６は、自車両Ｃに搭載された撮像装置１４（外界情報検出装置）により撮像した画像情報Ｇを取得する画像情報取得手段（外界情報取得手段）として機能する。撮像装置１４は、例えばＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサ等の撮像素子と、この撮像素子に光を導くための光学系を構成するレンズ等を有して構成される。この撮像装置１４は、自車両Ｃの前方や後方に向けて搭載され、少なくとも自車両Ｃが走行する道路の路面が撮影されるように設けられる。このような撮像装置１４としては、自車両Ｃの前方や後方の映像を撮像するために既に設けられている車載カメラが好適に用いられる。
画像情報取得部６は、撮像装置１４により撮像したアナログの撮像情報を所定の時間間隔で取り込み、デジタル信号の画像情報Ｇに変換して画像メモリ１５に格納する。この際の画像情報Ｇの取り込みの時間間隔は、例えば、１０〜５０ｍｓ程度とすることができる。これにより、画像情報取得部６は、自車両Ｃが走行中の道路面を撮像した複数フレームの画像情報Ｇをほぼ連続的に取得することができる。一旦画像メモリ１５に格納された画像情報Ｇは、画像認識部７へ出力される。
（５）画像認識部７
画像認識部７は、画像情報Ｇに含まれている対象地物について、その特徴量及び測定点Ｐに関する画像認識を行う画像認識手段（認識手段）として機能する。特徴量及び測定点Ｐの認識対象は、上述した特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍに示されている。
画像認識部７は、後述する位置関係演算部８において自車両Ｃと対象地物との間の位置関係を演算するために、測定点Ｐを認識することを最大の目的とする。本例においては、画像認識部７は、特徴量情報Ｆに含まれる対象地物の輪郭情報を利用して一次認識を行い、さらに測定点情報Ｍを利用して二次認識を行う。つまり、輪郭情報に基づいて対象地物の大まかな認識を行い、さらに詳細な認識を行って測定点Ｐを認識する。
画像認識部７は、画像情報Ｇに含まれている対象地物について、その特徴量及び測定点Ｐに関する画像認識を行う画像認識手段（認識手段）として機能する。特徴量及び測定点Ｐの認識対象は、上述した特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍに示されている。
画像認識部７は、後述する位置関係演算部８において自車両Ｃと対象地物との間の位置関係を演算するために、測定点Ｐを認識することを最大の目的とする。本例においては、画像認識部７は、特徴量情報Ｆに含まれる対象地物の輪郭情報を利用して一次認識を行い、さらに測定点情報Ｍを利用して二次認識を行う。つまり、輪郭情報に基づいて対象地物の大まかな認識を行い、さらに詳細な認識を行って測定点Ｐを認識する。
上述したように、特徴量情報生成部３は、自車両Ｃの進行方向ｄに存在し、自車両Ｃが進行することにより撮像装置１４により撮像されることになる一つの対象地物についての特徴量情報Ｆを先行的に生成して取得する。そこで、画像認識部７は、特徴量情報生成部３から特徴量情報Ｆが出力された後に画像情報取得部６によりほぼ連続的に取得される複数フレームの画像情報Ｇに対して、画像認識を行う。
具体的には、画像認識部７は、まず、画像情報Ｇに対する二値化処理やエッジ抽出処理等により、特徴量情報Ｆに示される対象地物の特徴量（輪郭形状）を抽出する。その後、測定点情報生成部４から出力された当該対象地物についての測定点情報Ｍに含まれる形態情報に基づいて、パターン認識処理により、画像情報Ｇの中に含まれる複数箇所の測定点Ｐの画像認識を行う。
具体的には、画像認識部７は、まず、画像情報Ｇに対する二値化処理やエッジ抽出処理等により、特徴量情報Ｆに示される対象地物の特徴量（輪郭形状）を抽出する。その後、測定点情報生成部４から出力された当該対象地物についての測定点情報Ｍに含まれる形態情報に基づいて、パターン認識処理により、画像情報Ｇの中に含まれる複数箇所の測定点Ｐの画像認識を行う。
ここで、画像認識部７は、測定点情報Ｍに含まれる測定点状態情報Ｍｂに基づいて、画像認識が困難とされた測定点Ｐについて画像認識を行わないようにしてもよい。上述したように、測定点状態情報Ｍｂは、各測定点Ｐの周辺のかすれや汚れ等を考慮して画像認識の困難性を予め判断した結果を示す情報である。これにより、かすれや汚れ等により画像認識が困難な状態となっている測定点Ｐの画像認識処理を省くことができるので、画像認識部７による演算負荷を軽減できるとともに、測定点Ｐの位置の誤認識が生じることを抑制できる。また、一つの対象地物に対して複数箇所の測定点Ｐが設定されている場合には、画像認識部７は、対象地物の複数箇所の測定点Ｐの中から画像処理が可能であると示された測定点Ｐのみを対象として画像認識を実行するようにしてもよい。
（６）自信度判定部１６
図１に示すように、画像認識部７は、自信度判定手段としての自信度判定部１６を備えている。自信度判定部１６は、少なくとも画像情報Ｇに含まれている地物の画像が地物情報（特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍ）が示す対象地物の画像であることの確実性を表す自信度Ｊを判定する。換言すれば、画像認識部７による対象地物の輪郭形状及び測定点Ｐの認識結果の確実性を表す自信度Ｊを判定する。画像認識部７による測定点Ｐの認識率を表す尺度ともいえる。
図１に示すように、画像認識部７は、自信度判定手段としての自信度判定部１６を備えている。自信度判定部１６は、少なくとも画像情報Ｇに含まれている地物の画像が地物情報（特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍ）が示す対象地物の画像であることの確実性を表す自信度Ｊを判定する。換言すれば、画像認識部７による対象地物の輪郭形状及び測定点Ｐの認識結果の確実性を表す自信度Ｊを判定する。画像認識部７による測定点Ｐの認識率を表す尺度ともいえる。
例えば、後述する位置関係演算部８は、この自信度Ｊに基づいて自車両Ｃと対象地物（測定点Ｐ）との位置関係を演算することができる。例えば、判定された自信度Ｊが所定のしきい値以上のときに、位置関係演算部８において当該対象地物についての測定点Ｐの画像認識結果を用いて位置関係を演算することができる。その結果、自信度Ｊが低い、即ち低い認識率が想定される測定点Ｐに基づく位置関係の演算が行われないので、無駄な処理を抑制することができる。或いは、位置関係演算部８は、自信度Ｊに拘らず位置関係を演算し、当該地物位置認識装置が、位置関係の演算結果（距離情報Ｉ）と自信度Ｊとを合わせて出力するようにしてもよい。この場合は、この出力を受けた他の装置やアプリケーションなどが、自信度Ｊを勘案して、演算された距離情報Ｉの採用又は不採用を決定することができる。
自身度Ｊは、全ての地物種別に共通する定量的な値として定義されている。また、共通に定義された自信度Ｊは、画像認識部７による認識結果に応じて複数段階に分けられて定義されている。画像認識部７は、地物種別ごとに異なる特徴量及び測定点に対して認識を行う。従って、定義された全ての段階が常に自信度Ｊの判定に用いられる訳ではなく、地物種別ごとに設定された段階が当該地物の認識の際に用いられる。用いる段階は地物種別ごとに異なるが、それぞれの段階に与えられた値は、全ての地物種別において共通である。従って、異なる対象地物に対する自信度Ｊであっても、定量的な比較が可能である。
自信度Ｊのデータ構造は、データテーブルＤＴ（図１に示す）に格納されている。または、地物形態データベースＤＢ１及び測定点形態データベースＤＢ３に地物種別コードＣｆに関連付けて格納され、地物情報として抽出されるような形態であってもよい。本例では、自信度Ｊのデータ構造の説明を容易にするため、データテーブルＤＴを有する構成を例として説明する。
自信度Ｊのデータ構造は、データテーブルＤＴ（図１に示す）に格納されている。または、地物形態データベースＤＢ１及び測定点形態データベースＤＢ３に地物種別コードＣｆに関連付けて格納され、地物情報として抽出されるような形態であってもよい。本例では、自信度Ｊのデータ構造の説明を容易にするため、データテーブルＤＴを有する構成を例として説明する。
図６は、全ての地物種別に共通する定量的な値としての自信度Ｊのデータ構造を示す説明図である。自信度Ｊは、特徴量の認識結果に応じて複数段階定義され、その１つ以上の段階は測定点Ｐの認識結果に応じてさらに複数段階に分けられている。本例では、自信度Ｊの値域として、０〜１０の１１段階に亘る整数値を採用している。特徴量の認識結果に応じた自信度Ｊは、本例では６段階設けられている。図６に示すように、特徴量が全く認識できない場合は自信度「０」とされ、特徴量が認識できる場合は特徴量の認識レベルに応じて、「最高」、「高」、「中」、「やや低」、「低」の５段階に区切られている。自信度「０」を除く各段階は、測定点Ｐの認識結果に応じて、「最高」の認識レベルの場合には自信度「１０又は９」とされ、「高」の場合には自信度「８又は７」とされ、「中」の場合には自信度「６又は５」とされ、「やや低」の場合には自信度「４又は３」とされ、「低」の場合には自信度「２又は１」とされる。
このように、特徴量が全く認識できない場合（自信度「０」）を除く、少なくとも１つ以上の段階は、さらに複数の段階に区切られている。本例では、自信度「０」除く全ての段階がさらに２つの段階に区切られ、全部で１１段階を有している。図６に示すように、特徴量の認識結果に基づく段階のそれぞれは、測定点Ｐが正確に認識できた場合には相対的に高い段階の値が与えられる。例えば、特徴量の認識結果が「最高」の認識レベルの場合、測定点の認識結果に応じて自信度「１０又は９」とされるが、測定点が正確に認識できた場合には相対的に高い段階である自信度「１０」とされる。
尚、本例では、自信度Ｊが高いほど大きな値としたが、自信度が高い方を０としてもよい。また、整数値に限らず、小数値などを用いてもよい。
尚、本例では、自信度Ｊが高いほど大きな値としたが、自信度が高い方を０としてもよい。また、整数値に限らず、小数値などを用いてもよい。
自信度Ｊは全ての地物種別に共通して定量的に定義されるが、それぞれの地物種別においては、その一部又は全ての段階が用いられる。但し、図６にアスターマーク（＊）を付けて示した自信度は、地物種別に拘らず全ての地物種別の判定に用いられる。即ち、特徴量の全てが認識されない場合の最低値（本例では自信度「０」）、特徴量の全てが認識されると共に測定点が正確に認識される最高値（本例では自信度「１０」）、及び中間段階の中間値（本例では自信度「６」）である。
以下、図３及び図５（ａ）〜（ｄ）に示した各地物種別に関する自信度Ｊの判定について説明する。ここでは理解を容易にするため、各地物種別が単一の測定点Ｐ（図５に示された（１）の測定点Ｐのみ）を設定されているものとして説明する。
以下、図３及び図５（ａ）〜（ｄ）に示した各地物種別に関する自信度Ｊの判定について説明する。ここでは理解を容易にするため、各地物種別が単一の測定点Ｐ（図５に示された（１）の測定点Ｐのみ）を設定されているものとして説明する。
図７は、地物種別が「横断歩道」である場合の判定に用いられる自信度Ｊを示している。ここでは、縞模様を全く認識できなかった場合には最低値の自信度「０」と判定される。一方、縞模様を３つ以上認識できた場合には、特徴量の認識結果は「最高」と判定される。さらに測定点が認識できた場合には最高値の自信度「１０」と判定され、測定点がおおよそ認識できた場合には自信度「９」と判定される。
また、縞模様がある程度認識できた場合には、特徴量の認識結果は「中」と判定される。ここで測定点Ｐが認識できた場合には中間値の自信度「６」と判定され、測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には自信度「５」と判定される。
また、縞模様がある程度認識できた場合には、特徴量の認識結果は「中」と判定される。ここで測定点Ｐが認識できた場合には中間値の自信度「６」と判定され、測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には自信度「５」と判定される。
図８及び図９は、地物種別が横断歩道である場合の特徴量（縞模様）及び測定点Ｐの認識と自信度Ｊの関係について示す説明図である。
図８に示した例では、横断歩道を構成する５つのラインＴ１〜Ｔ５の内、Ｔ３が非常にかすれた場合を示している。その結果、ラインＴ１とＴ２とによる縞模様Ｓ１と、ラインＴ４とＴ５とによる縞模様Ｓ２との２つの縞模様しか認識できていない。このような場合、特徴量の認識結果は「中」と判定される。しかし、ラインＴ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５の輪郭が明確な場合には、これらの端部を結ぶことで、測定点Ｐがはっきりと認識可能である。このような場合には、上述したように中間値の自信度「６」と判定される。
図８に示した例では、横断歩道を構成する５つのラインＴ１〜Ｔ５の内、Ｔ３が非常にかすれた場合を示している。その結果、ラインＴ１とＴ２とによる縞模様Ｓ１と、ラインＴ４とＴ５とによる縞模様Ｓ２との２つの縞模様しか認識できていない。このような場合、特徴量の認識結果は「中」と判定される。しかし、ラインＴ１、Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５の輪郭が明確な場合には、これらの端部を結ぶことで、測定点Ｐがはっきりと認識可能である。このような場合には、上述したように中間値の自信度「６」と判定される。
一方、縞模様が多く認識されても、ラインＴ１〜Ｔ５の輪郭が明確ではない場合がある。例えば、夜間で照明が暗い、濡れた路面の反射の影響などである。図９に示した例では、縞模様は全て認識できており、特徴量の認識結果は「最高」となる。しかし、測定点Ｐの認識に関しては、３つのラインＴ２、Ｔ３、Ｔ５からの推定であるので、「おおよそ認識」と判定される。その結果、最高値の自信度「１０」とはならず、自信度「９」と判定される。
図１０は、地物種別が「停止線」である場合の判定に用いられる自信度Ｊを示している。ここでは、ラインのペイントを全く認識できなかった場合には自信度は最低値の「０」と判定される。一方、ラインを完全に認識できた場合には、特徴量の認識結果は「最高」と判定される。停止線の場合には、特徴量と測定点Ｐとがほぼ一致するので、この場合には測定点Ｐも認識できたとされ、自信度は最高値の「１０」と判定される。
また、ラインがある程度認識できた場合には、特徴量の認識結果は「中」と判定される。同様に特徴量と測定点Ｐとがほぼ一致するので、測定点Ｐも認識でき、自信度は中間値の「６」と判定される。
図１０から明らかなように、地物種別が「停止線」の場合には、全ての地物種別に共通に用いられる自信度のみによって判定される。
また、ラインがある程度認識できた場合には、特徴量の認識結果は「中」と判定される。同様に特徴量と測定点Ｐとがほぼ一致するので、測定点Ｐも認識でき、自信度は中間値の「６」と判定される。
図１０から明らかなように、地物種別が「停止線」の場合には、全ての地物種別に共通に用いられる自信度のみによって判定される。
図１１は、地物種別が「横断歩道予告（横断歩道あり）」である場合の判定に用いられる自信度Ｊを示している。
ここでは、菱型形状が認識できなかった場合には、自信度は最低値の「０」と判定される。一方、菱形形状が正確に認識できた場合には、特徴量の認識結果は「最高」と判定され、さらに測定点Ｐが認識できた場合には自信度は最高値の「１０」と判定される。測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「９」と判定される。
一方、菱形形状をある程度認識でき、且つ測定点Ｐが含まれる先端部の形状（図１２の符号Ａで示す領域）が認識できた場合には、特徴量の認識結果は「高」と判定される。さらに測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は「８」と判定され、測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「７」と判定される。
また、菱形形状はある程度認識できたが、測定点Ｐが含まれる先端部の形状が認識できない場合には特徴量の認識結果は「中」と判定される。ここで測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は中間値の「６」と判定される。測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「５」と判定される。
ここでは、菱型形状が認識できなかった場合には、自信度は最低値の「０」と判定される。一方、菱形形状が正確に認識できた場合には、特徴量の認識結果は「最高」と判定され、さらに測定点Ｐが認識できた場合には自信度は最高値の「１０」と判定される。測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「９」と判定される。
一方、菱形形状をある程度認識でき、且つ測定点Ｐが含まれる先端部の形状（図１２の符号Ａで示す領域）が認識できた場合には、特徴量の認識結果は「高」と判定される。さらに測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は「８」と判定され、測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「７」と判定される。
また、菱形形状はある程度認識できたが、測定点Ｐが含まれる先端部の形状が認識できない場合には特徴量の認識結果は「中」と判定される。ここで測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は中間値の「６」と判定される。測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「５」と判定される。
また、特徴量として菱形形状を認識する場合、以下のような方法を用いることができる。菱形形状の外側及び内側の８つの頂点部分（図１３に示す領域Ｂ）の形状を特徴量とし、その内のいくつを認識できるかによって特徴量の認識結果を判定するようにしてもよい。
図１４は、地物種別が「進行方向別通行区分」である場合の判定に用いられる自信度Ｊを示している。
矢印の形状を全く認識できなかった場合、自信度は最低値の「０」と判定される。一方、矢印の形状が正確に認識できた場合には、特徴量の認識結果は「最高」と判定される。さらに測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は最高値の「１０」と判定される。測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「９と」判定される。
一方、矢印の形状をある程度認識でき、且つ測定点が含まれる先端部の形状（図１５に符号Ａで示す領域）が認識できた場合には、特徴量の認識結果は「高」と判定される。さらに測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は「８」と判定され、測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「７」と判定される。
矢印の形状が有る程度認識される場合の程度は、図１４に示すように「高」、「中」、「やや低」の３パターンある。それぞれの場合において、測定点Ｐが認識できる場合には、偶数値が、測定点が認識できない場合はそれぞれの遇数値よりも小さい奇数値の判定値となる。
矢印の形状を全く認識できなかった場合、自信度は最低値の「０」と判定される。一方、矢印の形状が正確に認識できた場合には、特徴量の認識結果は「最高」と判定される。さらに測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は最高値の「１０」と判定される。測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「９と」判定される。
一方、矢印の形状をある程度認識でき、且つ測定点が含まれる先端部の形状（図１５に符号Ａで示す領域）が認識できた場合には、特徴量の認識結果は「高」と判定される。さらに測定点Ｐが認識できた場合には、自信度は「８」と判定され、測定点Ｐがおおよそ認識できた場合には、自信度は「７」と判定される。
矢印の形状が有る程度認識される場合の程度は、図１４に示すように「高」、「中」、「やや低」の３パターンある。それぞれの場合において、測定点Ｐが認識できる場合には、偶数値が、測定点が認識できない場合はそれぞれの遇数値よりも小さい奇数値の判定値となる。
特徴量として矢印形状を認識する場合、上述した「横断歩道予告（横断歩道あり）」の場合と同様に、以下のような方法を用いることができる。矢印の外形形状の外側及び内側の角部分（図１５に示す領域Ｂ）の形状を特徴量とし、その内のいくつを認識できるかによって特徴量の認識結果を判定するようにしてもよい。
上述したような自信度Ｊの違いは、地物全体が撮像された場合だけでなく、車両の移動に伴っても発生する。以下、図１６を用いて対象地物に対する自車両Ｃの各位置での自信度Ｊの変化と画像認識の実行の可否の具体例について説明する。
図１６は、「進行方向別通行区分」の道路標示が対象地物である場合における自車両Ｃの対象地物に対する各位置での画像情報Ｇの例を示す図である。図１６の（ａ）と（ｄ）、（ｂ）と（ｅ）、（ｃ）と（ｆ）はそれぞれ対応している。（ｄ）〜（ｆ）は、（ａ）〜（ｃ）に示される自車両Ｃの各位置における画像情報Ｇの例をそれぞれ示している。この例では、撮像装置１４として、自車両Ｃの後方の道路面を撮像するバックカメラを用いている。
図１６は、「進行方向別通行区分」の道路標示が対象地物である場合における自車両Ｃの対象地物に対する各位置での画像情報Ｇの例を示す図である。図１６の（ａ）と（ｄ）、（ｂ）と（ｅ）、（ｃ）と（ｆ）はそれぞれ対応している。（ｄ）〜（ｆ）は、（ａ）〜（ｃ）に示される自車両Ｃの各位置における画像情報Ｇの例をそれぞれ示している。この例では、撮像装置１４として、自車両Ｃの後方の道路面を撮像するバックカメラを用いている。
図１６の（ｄ）〜（ｆ）に示すように、「進行方向別通行区分」の道路標示は、１フレームの画像情報Ｇ中に全体が納まらない。このような場合には、自車両Ｃの進行に伴って所得される複数フレームの画像情報Ｇを用いることにより、対象地物の特徴量及び測定点Ｐが認識される。後述するように、自信度は、自車両Ｃの進行に従って当該地物が画像認識可能な状態で撮像された画像情報Ｇのフレーム数が増えるに従って高まる。従って、より確実な状態で認識された測定点Ｐの情報を用いて、位置関係を求めることができる。
図１６（ａ）に示される自車位置での画像情報Ｇには、（ｄ）に示されるように対象地物の特徴的な形状の部分がほとんど含まれていない。また、ここまでの画像情報Ｇの各フレームにも当然に対象地物の特徴的な形状の部分は含まれていない。更に、この対象地物について設定された測定点Ｐの画像も含まれておらず、測定点Ｐの画像認識もできていない。従って、図１４に示した自信度Ｊの判定条件に基づけば、例えば自信度「３」と判定される。
図１６（ｂ）に示される自車位置での画像情報Ｇには、（ｅ）に示されるように対象地物の特徴的な形状部分が多く含まれている。また、ここまでの画像情報Ｇの相当数のフレームにも対象地物の特徴的な部分は含まれている。しかし、測定点Ｐはまだ画像情報Ｇに含まれていない。従って、図１４に示した自信度の判定条件に基づけば、例えば自信度「７」と判定される。
図１６（ｂ）に示される自車位置での画像情報Ｇには、（ｅ）に示されるように対象地物の特徴的な形状部分が多く含まれている。また、ここまでの画像情報Ｇの相当数のフレームにも対象地物の特徴的な部分は含まれている。しかし、測定点Ｐはまだ画像情報Ｇに含まれていない。従って、図１４に示した自信度の判定条件に基づけば、例えば自信度「７」と判定される。
尚、図５に示したように、一つの地物種別に対して優先度を設けて複数の測定点Ｐが設定されている場合には、測定点ごとに自信度を判定してもよい。また、複数の測定点Ｐの優先度も考慮して、対象地物ごとに自信度を判定してもよい。
図１６の例で複数の測定点Ｐが設定されている場合には、（ｅ）に示される画像情報Ｇに優先度が「２」の測定点Ｐが含まれている（図５（ｄ）参照）。自信度が測定点ごとに判定される場合、この優先度「２」の測定点Ｐに関しては、自信度「８」と判定される。従って、当該優先度「２」の測定点Ｐの自信度Ｊは、優先度「１」の測定点Ｐの自信度Ｊ（＝７）よりも高く判定される。
このため、例えば、この時点において、自車両Ｃと対象地物との位置関係を求める場合には、優先度「２」の測定点Ｐが利用される。
図１６の例で複数の測定点Ｐが設定されている場合には、（ｅ）に示される画像情報Ｇに優先度が「２」の測定点Ｐが含まれている（図５（ｄ）参照）。自信度が測定点ごとに判定される場合、この優先度「２」の測定点Ｐに関しては、自信度「８」と判定される。従って、当該優先度「２」の測定点Ｐの自信度Ｊは、優先度「１」の測定点Ｐの自信度Ｊ（＝７）よりも高く判定される。
このため、例えば、この時点において、自車両Ｃと対象地物との位置関係を求める場合には、優先度「２」の測定点Ｐが利用される。
図１６（ｃ）に示される自車位置での画像情報Ｇには、（ｆ）に示されるように対象地物の特徴的な形状部分（領域Ａ）が含まれる。つまり、測定点Ｐが画像情報Ｇに含まれている。また、ここまでの画像情報Ｇの相当数のフレームにも対象地物の全体の特徴的な部分（領域Ｂ）が含まれている。従って、図１４に示した自信度の判定条件に基づけば、例えば自信度「１０」と判定される。
この測定点Ｐは、図５に例示したように複数の測定点Ｐが設定される場合の優先度「１」の測定点Ｐである。複数の測定点Ｐが設定されている場合、優先度「２」の測定点Ｐもこの時点において、自信度「１０」と判定される。２つの測定点Ｐの自信度Ｊは共に「１０」であるが、この時点において、自車両Ｃと対象地物との位置関係を求める場合には、優先度に基づき、優先度「１」の測定点Ｐが利用される。
尚、複数の測定点Ｐが設定される場合、優先度に基づく選択は、後段の位置関係演算部８に選択手段（例えば、図１に示す測定点選択部１７）を設けることによって行ってもよい。
この測定点Ｐは、図５に例示したように複数の測定点Ｐが設定される場合の優先度「１」の測定点Ｐである。複数の測定点Ｐが設定されている場合、優先度「２」の測定点Ｐもこの時点において、自信度「１０」と判定される。２つの測定点Ｐの自信度Ｊは共に「１０」であるが、この時点において、自車両Ｃと対象地物との位置関係を求める場合には、優先度に基づき、優先度「１」の測定点Ｐが利用される。
尚、複数の測定点Ｐが設定される場合、優先度に基づく選択は、後段の位置関係演算部８に選択手段（例えば、図１に示す測定点選択部１７）を設けることによって行ってもよい。
（７）位置関係演算部８
位置関係演算部８は、画像認識部７により認識された測定点Ｐの画像認識結果に基づいて自車両Ｃと当該測定点Ｐとの位置関係を演算する。一つの対象地物に対して複数の測定点Ｐが設定され、複数の測定点Ｐが認識された場合、位置関係演算部８に測定点Ｐを選択する測定点選択部１７を設け、優先度や自信度によって選択してもよい。
位置関係演算部８は、画像認識部７により認識された測定点Ｐの画像認識結果に基づいて自車両Ｃと当該測定点Ｐとの位置関係を演算する。一つの対象地物に対して複数の測定点Ｐが設定され、複数の測定点Ｐが認識された場合、位置関係演算部８に測定点Ｐを選択する測定点選択部１７を設け、優先度や自信度によって選択してもよい。
位置関係演算部８は、測定点Ｐの画像認識結果に基づいて自車両Ｃと当該測定点Ｐとの位置関係を演算する。即ち、撮像装置１４の自車両Ｃへの搭載位置及び撮像方向に基づいて、画像情報Ｇの一つのフレームを構成する画像中の各位置と自車両Ｃとの位置関係は定まる。従って、位置関係演算部８は、画像認識部７による測定点Ｐの画像認識結果（測定点Ｐの配置）に基づいて、当該フレームに係る画像情報Ｇの撮像時の自車両Ｃと測定点Ｐとの位置関係を導出する。この「位置関係」は、一例として、自車両Ｃと測定点Ｐとの「距離情報Ｉ」として算出される。
また、距離センサ１３等により当該フレームに係る画像情報Ｇの撮像時から現在時点までの自車両Ｃの移動距離を導出する。そして、これらに基づいて、位置関係演算部８は、現在の自車両Ｃと選択測定点Ｐとの位置関係を演算して導出する。
尚、この位置関係演算部８による演算処理は、上記自信度判定部１６による自信度の判定結果が所定のしきい値以上（例えば「６」以上）のときに行われるようにしてもよい。
また、距離センサ１３等により当該フレームに係る画像情報Ｇの撮像時から現在時点までの自車両Ｃの移動距離を導出する。そして、これらに基づいて、位置関係演算部８は、現在の自車両Ｃと選択測定点Ｐとの位置関係を演算して導出する。
尚、この位置関係演算部８による演算処理は、上記自信度判定部１６による自信度の判定結果が所定のしきい値以上（例えば「６」以上）のときに行われるようにしてもよい。
〔地物位置認識手順〕
以下、本実施形態に係る地物位置認識装置１における自車位置認識手順の具体例について、図１７に示すフローチャートを利用して説明する。
まず、自車位置演算部５において、自車両の現在位置を示す自車位置情報Ｓを取得する（＃１；自車位置情報取得工程）。
次に、地物情報生成部３において、自車位置情報Ｓに基づいて、自車両Ｃの進行方向ｄの所定距離内に存在する対象地物を抽出する。具体的には、地物配置情報Ｆｃを対象として地物配置データベースＤＢ２内を検索する（＃２）。そして、自車両Ｃの進行方向ｄの所定距離内に対象地物が存在するか否かを判定する（＃３）。対象地物が存在しない場合には、自車位置情報取得工程（＃１）へ戻り、新たな自車位置情報Ｓを取得する。対象地物が存在する場合には、特徴量情報生成部３において、当該対象地物についての特徴量情報Ｆ（地物情報）を生成して取得する（＃４）。次に、測定点情報生成部４において、対象地物の測定点Ｐについての測定点情報Ｍ（地物情報）を生成して取得する（＃５）。以上、処理＃２〜処理＃５は、本発明の地物情報取得工程に相当する。
以下、本実施形態に係る地物位置認識装置１における自車位置認識手順の具体例について、図１７に示すフローチャートを利用して説明する。
まず、自車位置演算部５において、自車両の現在位置を示す自車位置情報Ｓを取得する（＃１；自車位置情報取得工程）。
次に、地物情報生成部３において、自車位置情報Ｓに基づいて、自車両Ｃの進行方向ｄの所定距離内に存在する対象地物を抽出する。具体的には、地物配置情報Ｆｃを対象として地物配置データベースＤＢ２内を検索する（＃２）。そして、自車両Ｃの進行方向ｄの所定距離内に対象地物が存在するか否かを判定する（＃３）。対象地物が存在しない場合には、自車位置情報取得工程（＃１）へ戻り、新たな自車位置情報Ｓを取得する。対象地物が存在する場合には、特徴量情報生成部３において、当該対象地物についての特徴量情報Ｆ（地物情報）を生成して取得する（＃４）。次に、測定点情報生成部４において、対象地物の測定点Ｐについての測定点情報Ｍ（地物情報）を生成して取得する（＃５）。以上、処理＃２〜処理＃５は、本発明の地物情報取得工程に相当する。
次に、画像情報取得部６において、撮像装置１４により撮像した画像情報Ｇを取得する（＃６；外界情報取得工程、画像情報取得工程）。ここで取得された画像情報Ｇは画像認識部７へ送られる。そして、画像認識部７において、画像情報Ｇに含まれている対象地物の測定点Ｐの画像認識が行われる（＃７、＃９；認識工程、画像認識工程）。また、この画像認識の際、画像認識部７の自信度判定部１６は、測定点Ｐの認識に関する自信度Ｊを判定する（＃８、＃１０〜＃１２）。尚、処理＃７〜処理＃１２を広義の認識工程とし、自信度判定工程を認識工程の一部としてもよい。
画像認識部７は、取得された画像情報Ｇから特徴量を認識する（＃７）。そして、特徴量の認識結果に応じて図６などに基づいて上述したように、一次自信度Ｋを判定する。本例では、特徴量の認識度合いに応じて、５段階（Ｋ＝１〜５）の一次自信度Ｋを判定する（＃８）。尚、特徴量が認識されない場合には、一次自信度Ｋ＝０と判定する（＃１２）。この場合の一次自信度Ｋは、自信度Ｊと一致する。
次に、画像認識部７は、取得された画像情報Ｇから測定点Ｐを認識する（＃９）。そして、測定点Ｐの認識結果に応じて、自信度判定部１６によってさらに二次判定が実施される。二次判定では、一次自信度Ｋが複数段階、本例では２段階に分割される。具体的には、測定点Ｐが正確に認識された場合には、一次自信度Ｋを２倍した値を自信度Ｊとする（＃１０）。測定点Ｐが正確に認識されない場合には、一次自信度の２倍から１を減じた値を自信度Ｊとする（＃１１）。
次に、画像認識部７は、取得された画像情報Ｇから測定点Ｐを認識する（＃９）。そして、測定点Ｐの認識結果に応じて、自信度判定部１６によってさらに二次判定が実施される。二次判定では、一次自信度Ｋが複数段階、本例では２段階に分割される。具体的には、測定点Ｐが正確に認識された場合には、一次自信度Ｋを２倍した値を自信度Ｊとする（＃１０）。測定点Ｐが正確に認識されない場合には、一次自信度の２倍から１を減じた値を自信度Ｊとする（＃１１）。
次に、位置関係演算部８において、自信度Ｊの値が判定される（＃１３）。自信度Ｊが所定のしきい値（例えば「６」）未満である場合には、画像情報取得工程（＃６）へ戻る。即ち、この時点では以後の工程へは進まず、次のフレームの画像情報Ｇを更に取得する。自信度Ｊが所定のしきい値以上である場合には、位置関係演算部８において、測定点Ｐの認識結果に基づいて、自車両Ｃと当該測定点Ｐとの位置関係（距離情報Ｉ）を演算する（＃１４）。以上、処理＃１３及び＃１４は、本発明の位置関係演算工程に相当する。
そして、演算された距離情報Ｉ及び自信度Ｊは、当該地物位置認識装置１から出力される（＃１５；出力工程）。尚、位置関係演算工程において、自信度が「１」以上の時に位置関係を演算するようにしてもよい。距離情報Ｉと、自信度Ｊとの双方が出力されるので、これらの情報を取得した後段の装置や機能部において、自信度Ｊに応じて算出された距離情報Ｉを利用するか否かを決定してもよい。
〔第二実施形態〕
次に、本発明の第二実施形態について説明する。図１８は、本実施形態に係るナビゲーション装置３０及び自車位置認識装置２０の両方を兼ねる装置の概略構成を示すブロック図である。
図に示すように、この装置は、上記第一実施形態に係る地物位置認識装置１に加えて、地図情報取得部２１と、走行制御部２２と、ナビゲーション用演算部２３と、自車位置情報補正部２９とを備えている。地図情報取得部２１は、地図情報格納手段としての地図データベースＤＢｍから地図情報Ｅを取得する。走行制御部２２は、自車両Ｃの走行制御を行う。ナビゲーション用演算部２３は、自車両Ｃの進路案内のための各種演算処理を行う。また更に、任意の情報を表示可能な表示手段としてのモニタ２４と、任意の音声情報を出力可能な音声出力手段としてのスピーカ２５とを備えている。
次に、本発明の第二実施形態について説明する。図１８は、本実施形態に係るナビゲーション装置３０及び自車位置認識装置２０の両方を兼ねる装置の概略構成を示すブロック図である。
図に示すように、この装置は、上記第一実施形態に係る地物位置認識装置１に加えて、地図情報取得部２１と、走行制御部２２と、ナビゲーション用演算部２３と、自車位置情報補正部２９とを備えている。地図情報取得部２１は、地図情報格納手段としての地図データベースＤＢｍから地図情報Ｅを取得する。走行制御部２２は、自車両Ｃの走行制御を行う。ナビゲーション用演算部２３は、自車両Ｃの進路案内のための各種演算処理を行う。また更に、任意の情報を表示可能な表示手段としてのモニタ２４と、任意の音声情報を出力可能な音声出力手段としてのスピーカ２５とを備えている。
地図情報取得部２１は、地物位置認識装置１の自車位置演算部５から出力される自車位置情報Ｓに基づいて、自車両Ｃの進行方向ｄを含む周辺の地図情報Ｅを地図データベースＤＢｍから取得する。自車位置情報補正部２９は、自車位置情報Ｓ、自信度Ｊ、距離情報Ｉ、測定点情報Ｍに基づいて自車位置情報Ｓを補正し、補正後の自車位置情報Ｓ’を出力する。地図情報取得部２１により取得された地図情報Ｅ、自車位置情報補正部２９から出力された補正後の自車位置情報Ｓ’は、走行制御部２２及びナビゲーション用演算部２３へ出力される。
上述したように、位置関係演算部８による演算結果から、現在の自車両Ｃと測定点Ｐとの位置関係が定まる。この位置関係は、本例では、測定点Ｐ（対象地物）と自車両Ｃとの距離情報Ｉとして与えられる。また、測定点Ｐについての測定点情報Ｍに含まれる位置情報は、測定点Ｐの地図上の正確な位置（緯度及び経度）を示している。従って、自車位置情報補正部２９は、これらの情報に基づいて、測定点Ｐの地図上の正確な位置を基準とする自車両Ｃの詳細位置を演算して導出することができる。そして、自車位置情報補正部２９は、この自車両Ｃの詳細位置の演算結果に基づいて、自車位置演算部５から出力された現在の自車位置情報Ｓを補正する。このようにして、自車両Ｃの位置は高精度に特定される。
上述したように、自車位置認識装置２０からは、自車位置情報補正部２９による補正後の自車位置情報Ｓ´が、走行制御部２２及びナビゲーション用演算部２３へ出力される。走行制御部２２は、この自車位置情報Ｓ´と、自車両Ｃの進行方向ｄの地図情報Ｅとに基づいて、自車両Ｃの走行制御のための演算処理を行い、車両各部に対する制御命令を出力する。具体的には、走行制御部２２は、自車両Ｃの進行方向ｄの地図情報Ｅに含まれる道路形状、或いは停止線や信号機等の各種地物の情報等に基づいて、自車両Ｃの走行制御を行う。ここで、走行制御とは、例えばレーンキープ、衝突防止、事故防止等のための操舵や加減速等である。
ナビゲーション用演算部２３は、自車両Ｃの周辺の地図情報Ｅと、補正後の自車位置情報Ｓ´とに基づいて、自車両Ｃの進路案内のための各種演算処理を行う。そして、モニタ２４及びスピーカ２５の一方又は双方に対する制御命令を出力する。具体的には、ナビゲーション用演算部２３は、自車両Ｃの周辺の地図情報Ｅに基づいて生成される地図画像上に、補正後の自車位置情報Ｓ´に基づく詳細な自車位置を示す画像を重ねてモニタ２４に表示する。また、自車両Ｃの進行方向ｄの地図情報Ｅに含まれる道路形状等と、補正後の詳細な自車位置情報Ｓ´とに基づいて、正確なタイミングで進路案内のための運転者への報知を行う。この報知は、モニタ２４及びスピーカ２５の一方又は双方を用いて行われる。
〔その他の実施形態〕
（１）上記の実施形態では、地物形態データベースＤＢ１に格納する地物形態情報Ｆａに、地物の輪郭形状を示す輪郭情報と、法令によって規定されており寸法が変化しない箇所に関する情報とが含まれる場合について説明した。しかし、地物形態情報Ｆａとして格納する情報はこれらに限定されない。したがって、例えば各地物種別の地物の色彩情報や模様情報等を備える構成としても好適である。
（１）上記の実施形態では、地物形態データベースＤＢ１に格納する地物形態情報Ｆａに、地物の輪郭形状を示す輪郭情報と、法令によって規定されており寸法が変化しない箇所に関する情報とが含まれる場合について説明した。しかし、地物形態情報Ｆａとして格納する情報はこれらに限定されない。したがって、例えば各地物種別の地物の色彩情報や模様情報等を備える構成としても好適である。
（２）上記の実施形態では、地物配置データベースＤＢ２に格納される地物配置情報Ｆｃを、各地物の外形上に配置された複数個の代表点Ｒの位置情報により構成する場合について説明した。しかし、各地物の位置及び方向を示す地物配置情報Ｆｃの構成は、これに限定されない。すなわち、各地物の位置及び方向を表すことが可能な情報であればよく、例えば、各地物の重心の位置情報と方向を示す単位ベクトルとにより構成することも好適な実施形態の一つである。
（３）上記の実施形態では、以下のようなタイミングで地物情報（特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍ）を取得する場合を例として説明した。つまり、上記例では、地物情報取得手段が、自車両Ｃの進行方向ｄに存在する対象地物についての地物情報を、撮像装置１４により撮像される前に先行的に生成して取得した。そして、画像認識部７は、当該特徴量情報Ｆ及び当該測定点情報Ｍを用いて測定点Ｐの画像認識を行った。しかし、特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍを取得するタイミングはこれに限定されない。すなわち、例えば、各フレームの画像情報Ｇが取得されるのと同時に、当該画像情報Ｇに係る撮像領域内に含まれる対象地物についての特徴量情報Ｆ及び測定点情報Ｍを生成して取得してもよい。そして、それらを用いて当該画像情報Ｇに対する測定点Ｐの画像認識を行う構成とすることも好適な実施形態の一つである。
（４）上記の実施形態では、一つの対象地物について複数箇所の測定点Ｐが設定される場合、その優先度が地物種別毎に予め定められた優先順位としての測定点番号Ｍｎによって定まる場合を例として説明した。しかし、各測定点Ｐの優先度の決定方法はこれに限定されない。したがって、例えば、優先度を、画像認識の状態や自車両Ｃの走行状態等に応じて、条件の良い測定点の優先度が高くなるように、その都度演算して優先度を決定する構成とすることも好適な実施形態の一つである。
（５）上記の実施形態では、測定点情報Ｍを構成する測定点Ｐの位置情報を、測定点形態情報Ｍａと特徴量情報Ｆとに基づいて演算して導出する場合について説明した。しかし、測定点Ｐの位置情報を取得する方法はこれに限定されない。すなわち、例えば、測定点配置データベースを更に備え、複数の地物の各測定点Ｐについてその位置情報を格納する構成とすることも本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、各地物に固有の地物識別符号ＩＤｆに関連付けられて、当該地物に設定された複数箇所の測定点Ｐの測定点番号Ｍｎと、各測定点番号Ｍｎの測定点Ｐについての位置情報とが格納された構成とすると好適である。
（６）上記の実施形態では、一つの対象地物に対して複数の測定点Ｐが設定される場合、画像認識部７により認識された測定点Ｐの中の１つの測定点Ｐの情報を用いて詳細な自車位置を演算する場合について説明した。しかし、２個以上の測定点Ｐの情報を用いて詳細な自車位置を演算して自車位置情報Ｓを補正する構成とすることも本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、例えば、複数の測定点Ｐのそれぞれについて上記実施形態と同様に詳細な自車位置を演算し、複数の詳細な自車位置の平均を最終的な詳細自車位置とする構成とすると好適である。
（７）上記の実施形態では、外界検出装置が撮像装置である場合を例として説明した。しかし、これに限らず、レーザーレーダやソナーなどを用いて外界情報を取得してもよい。
以上説明したように、本発明によって、地物位置を認識するための基準位置の認識精度に応じて地物位置を認識することが可能な地物位置認識装置及び地物位置認識方法を提供することができる。また、本発明の地物位置認識装置及び方法は、定量的な自信度と共に地物位置を詳細に認識することができるので、ナビゲーション装置や自車位置認識装置に適用することができる。
１：地物位置認識装置
２：地物情報取得手段
３：特徴量情報生成部（地物情報取得手段）
４：測定点情報生成部（地物情報取得手段）
５：自車位置演算部（自車位置情報取得手段）
６：画像情報取得部（画像情報取得手段、外界情報取得手段）
７：画像認識部（画像認識手段、認識手段）
８：位置関係演算部（位置関係演算手段）
１４：撮像装置（外界検出装置）
１６：自信度判定部（自信度判定手段）
２０：自車位置認識装置
２９：自車位置情報補正部（自車位置情報補正手段）
３０：ナビゲーション装置
ＤＢ１：地物形態データベース
ＤＢ２：地物配置データベース
ＤＢ３：測定点形態データベース（測定点形態情報格納手段）
ＤＢ４：測定点状態データベース
ＤＢｍ：地図データベース（地図情報格納手段）
Ｅ：地図情報
Ｆ：特徴量情報（地物情報）
Ｍ：測定点情報（地物情報）
Ｓ：自車位置情報
Ｇ：画像情報（外界情報）
Ｃ：自車両
２：地物情報取得手段
３：特徴量情報生成部（地物情報取得手段）
４：測定点情報生成部（地物情報取得手段）
５：自車位置演算部（自車位置情報取得手段）
６：画像情報取得部（画像情報取得手段、外界情報取得手段）
７：画像認識部（画像認識手段、認識手段）
８：位置関係演算部（位置関係演算手段）
１４：撮像装置（外界検出装置）
１６：自信度判定部（自信度判定手段）
２０：自車位置認識装置
２９：自車位置情報補正部（自車位置情報補正手段）
３０：ナビゲーション装置
ＤＢ１：地物形態データベース
ＤＢ２：地物配置データベース
ＤＢ３：測定点形態データベース（測定点形態情報格納手段）
ＤＢ４：測定点状態データベース
ＤＢｍ：地図データベース（地図情報格納手段）
Ｅ：地図情報
Ｆ：特徴量情報（地物情報）
Ｍ：測定点情報（地物情報）
Ｓ：自車位置情報
Ｇ：画像情報（外界情報）
Ｃ：自車両
Claims (13)
- 外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得手段と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得手段と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識手段と、
前記認識手段による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定手段と、
前記自信度に応じて演算実行の要否を判定し、演算が必要と判定された場合に、前記認識手段による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算手段と、を備える地物位置認識装置。 - 外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得手段と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得手段と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識手段と、
前記認識手段による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算手段と、
前記認識手段による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定手段と、を備え、
前記位置関係と前記自信度とを合わせて出力する地物位置認識装置。 - 全ての前記地物種別に共通に定義される前記自信度は、
前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じた複数段階の内、少なくとも１つ以上の段階が、前記認識手段による前記測定点の認識結果に応じてさらに複数段階に分けられたデータ構造を有する請求項１又は２に記載の地物位置認識装置。 - 全ての前記地物種別に共通に定義される前記自信度は、
前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じた複数段階の内、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の段階が、前記自信度の値域の何れか一方の極限値とされると共に、
他の全ての段階が、前記認識手段により前記測定点が所定の条件で認識されるか否かに応じ、前記測定点が認識されない場合を前記一方の極限値に近い値とする２段階の値に分けられたデータ構造を有する請求項１又は２に記載の地物位置認識装置。 - 前記自信度判定手段は、全ての前記地物種別に共通に定義される複数段階の内、前記対象地物ごとに予め定められた一部又は全ての段階を用いて判定する請求項２から４の何れか一項に記載の地物位置認識装置。
- 前記自信度判定手段は、前記自信度として、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の最低値、前記特徴量の全てが認識されると共に前記測定点が正確に認識される最高値、及び１つ以上の中間段階の中間値を、全ての前記対象地物に対して共通に用いて判定する請求項５に記載の地物位置認識装置。
- 前記外界検出装置は撮像装置であり、前記外界情報は画像情報であり、前記外界情報取得手段は画像情報取得手段であり、前記認識手段は画像認識手段である請求項１から６の何れか一項に記載の地物位置認識装置。
- 請求項１から７の何れか一項に記載の地物位置認識装置と、前記位置関係演算手段により演算された前記位置関係に基づいて前記自車位置情報を補正する自車位置情報補正手段と、を備える自車位置認識装置。
- 請求項８に記載の自車位置認識装置と、前記地物情報を含む地図情報が格納された地図情報格納手段と、前記地図情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、を備えるナビゲーション装置。
- 外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識方法であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得工程と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得工程と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識工程と、
前記認識工程による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定工程と、
前記自信度に応じて演算実行の要否を判定し、演算が必要と判定された場合に、前記認識工程による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算工程と、を備える地物位置認識方法。 - 外界検出装置による検出対象となる対象地物と自車両との位置関係を演算するための地物位置認識装置であって、
前記外界検出装置により検出された外界情報を取得する外界情報取得工程と、
前記自車両の現在位置を示す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
前記自車位置情報に基づいて、前記対象地物について、地物種別に応じて予め定められた特徴量及び測定点の情報を含む地物情報を取得する地物情報取得工程と、
前記地物情報に基づいて、前記外界情報に含まれる前記対象地物の前記特徴量及び前記測定点の認識処理を行う認識工程と、
前記認識工程による前記測定点の認識結果に基づいて、前記対象地物と前記自車両との前記位置関係を演算する位置関係演算工程と、
前記認識工程による認識結果の確実性を表し、全ての前記地物種別に共通する定量的な値として定義される自信度を、前記特徴量及び前記測定点の認識結果に応じて前記対象地物ごとに判定する自信度判定工程と、を備え、
前記位置関係と前記自信度とを合わせて出力する地物位置認識方法。 - 前記自信度判定工程は、前記認識手段による前記特徴量の認識結果に応じて複数段階の一次自信度を判定し、前記一次自信度の各段階の少なくとも１つ以上を、前記認識手段による前記測定点の認識結果に応じてさらに複数段階に分ける二次判定を行うことによって、複数段階の前記自信度を判定する請求項１０又は１１に記載の地物位置認識方法。
- 前記自信度判定工程は、前記認識手段により前記特徴量の全てが認識されない場合の前記一次自信度を除く全ての前記一次自信度のそれぞれについて前記二次判定を行う請求項１２に記載の地物位置認識方法。
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