JP5099460B2 - 地物情報収集装置及び地物情報収集方法 - Google Patents
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Description
自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報に含まれる特徴である認識対象について、対象地物を設定することなく画像認識処理を行う画像認識手段と、
前記画像認識手段による認識対象の認識結果としての特徴量が所定のしきい値以上である場合に、当該認識対象を画像認識することが可能な認識対象として抽出する認識対象抽出手段と、
前記認識対象抽出手段により抽出された前記認識対象を、前記自車位置情報に基づく当該認識対象の認識位置の情報と関連付けて記憶する認識対象記憶手段と、を備え、
前記認識対象は、画像情報に含まれるノイズ、エッジ、及び所定色のいずれか1つを含み、
前記特徴量は、ノイズ量、エッジの抽出数、及び色の種類とそれに対する抽出数のいずれか1つを含む点にある。
前記認識対象記憶手段は、前記認識対象抽出手段により抽出された前記限定的認識対象を、前記自車位置情報に基づく当該限定的認識対象の認識位置の情報と、認識時刻及び認識時の天候の少なくとも一方の限定条件と関連付けて記憶する構成とすると好適である。
自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得工程と、
前記画像情報に含まれる特徴である認識対象について、対象地物を設定することなく画像認識処理を行う画像認識工程と、
前記画像認識工程による認識対象の認識結果としての特徴量が所定のしきい値以上である場合に、当該認識対象を画像認識することが可能な認識対象として抽出する認識対象抽出工程と、
前記認識対象抽出工程により抽出された前記認識対象を、前記自車位置情報に基づく当該認識対象の認識位置の情報と関連付けて認識対象記憶手段に記憶する認識対象記憶工程と、
を備え、
前記認識対象は、画像情報に含まれるノイズ、エッジ、及び所定色のいずれか1つを含み、
前記特徴量は、ノイズ量、エッジの抽出数、及び色の種類とそれに対する抽出数のいずれか1つを含む点にある。
地図データベースDB1は、所定の区画毎に分けられた地図情報Mが記憶されたデータベースである。図2は、地図データベースDB1に記憶されている地図情報Mの構成の例を示す説明図である。この図に示すように、地図情報Mは、交差点に対応する多数のノードnと、各交差点間を結ぶ道路に対応するリンクkとの接続関係により道路ネットワークを表す道路情報Raを有している。各ノードnは、緯度及び経度で表現された地図上の位置(座標)の情報を有している。各リンクkは、ノードnを介して接続されている。また、各リンクkは、その属性情報として、道路種別、地域種別、リンク長、道路幅、リンク形状を表現するための形状補間点等の情報を有している。ここで、道路種別情報は、例えば、自動車専用道路、市街道路、細街路、山岳路等のように、道路を複数の種別に区分した際の道路種別の情報である。また、地域種別情報は、例えば、関東地方や関西地方等の地方、都道府県や市区町村等の行政区画等のように、リンクkに対応する道路が設けられている地域を複数に区分した際の地域種別の情報である。これらのリンクkの属性情報が、道路属性情報Rb(図1参照)に相当する。そして、本実施形態においては、この地図データベースDB1が、本発明における地図情報記憶手段に相当する。尚、図2においては、1つの区画の道路情報Raのみを図示し、他の区画の道路情報Raは省略して示している。
地物データベースDB2は、道路上や道路周辺に設けられた各種の地物の情報、即ち地物情報Fが記憶されたデータベースである。図1に示すように、本実施形態においては、地物データベースDB2には、初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbの2種類の情報が記憶される。ここで、初期地物情報Faとは、地物データベースDB2に予め整備されて記憶されている複数の地物についての地物情報Fである。このような初期地物情報Faは、道路情報Raを含む地図情報Mが整備されている全ての地域の中で、大都市周辺や幹線道路等の一部の地域や道路についてのみ整備されている。一方、学習地物情報Fbとは、後述するように、画像認識部18による対象地物の画像認識結果を用いて学習した結果として地物データベースDB2に記憶される地物情報Fである。尚、以下の説明において、単に「地物情報F」というときは、これら初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbを総称するものとする。本実施形態においては、この地物データベースDB2が、本発明における地物情報記憶手段に相当する。
学習データベースDB3は、学習地物抽出部31により導出された認識位置情報Aaを、各認識位置情報Aaに対応する認識対象が識別可能な状態で記憶するデータベースである。ここでは、各認識位置情報Aaに対応する認識対象を識別可能とするために、各認識位置情報Aaと、それに対応する認識対象の地物属性情報Abとを関連付けて記憶している。この学習データベースDB3に記憶される認識位置情報Aa及び地物属性情報Abの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この学習データベースDB3が、本発明における認識結果記憶手段に相当する。
画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した自車両の周辺の画像情報Gを取得する画像情報取得手段として機能する。ここで、撮像装置11は、撮像素子を備えた車載カメラ等であって、少なくとも自車両50の周辺の道路の路面を撮像可能な位置に設けられている。このような撮像装置11としては、例えば、図4に示すような自車両50の後方の路面を撮像するバックカメラを用いると好適である。画像情報取得部12は、撮像装置11により撮像した撮像情報を、フレームメモリ(不図示)などを介して所定の時間間隔で取り込む。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12は、撮像装置11により撮像した複数フレームの画像情報Gを連続的に取得することができる。ここで取得された画像情報Gは、画像認識部18へ出力される。
自車位置情報取得部16は、自車両50の現在位置を示す自車位置情報Pを取得する自車位置情報取得手段として機能する。ここでは、自車位置情報取得部16は、GPS受信機13、方位センサ14、及び距離センサ15と接続されている。ここで、GPS受信機13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、自車位置情報取得部16へ出力される。自車位置情報取得部16では、GPS受信機13で受信されたGPS衛星からの信号を解析し、自車両50の現在位置(緯度及び経度)、進行方位、移動速度、時刻等の情報を取得することができる。方位センサ14は、自車両50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14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14は、その検出結果を自車位置情報取得部16へ出力する。距離センサ15は、自車両50の車速や移動距離を検出するセンサである。この距離センサ15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毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、自車両50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積分する回路等により構成される。そして、距離センサ15は、その検出結果としての車速及び移動距離の情報を自車位置情報取得部16へ出力する。
地物情報取得手段として機能する地物情報取得部17は、自車位置情報取得部16で取得された自車位置情報P等に基づいて、地物データベースDB2から自車両50の周辺に存在する地物の地物情報Fを抽出して取得する。地物情報Fには、初期地物情報Fa及び学習地物情報Fbの双方を含む。本実施形態においては、一例として、地物情報取得部17は、自車位置情報Pに基づいて、自車位置情報Pに示される自車両50の現在位置から、当該自車両50が走行中の道路を表すリンクkの終端までの間に存在する対象地物の地物情報Fを地物データベースDB2から抽出する。対象地物とは、画像認識部5による位置補正用画像認識処理(詳細は後述する。)の対象となる地物である。従って、地物情報取得部17により取得された地物情報Fは、画像認識部18及び自車位置情報補正部19へ出力される。本実施形態においては、初期地物として予め整備された、横断歩道、停止線、速度標示等のような、道路の路面に設けられた各種の道路標示の他、学習地物として収集された路面の染みや汚れ、ひび割れ、舗装のつなぎ目、マンホールの蓋なども対象地物となる。また、利用頻度が少ないために初期地物として登録されない種類の各種道路標示も学習地物として対象地物となる。さらに、影など、特定の時刻や天候などの所定の条件が整った場合に出現するものも、当該条件を満たす場合にのみ有効な限定的学習地物として対象地物となる。
画像認識部18は、本実施形態においては、自車位置情報Pの補正に用いるための位置補正用画像認識処理と、地物の画像認識結果を学習して地物データベースDB2に反映させるための情報収集用画像認識処理との2種類の画像認識処理を行う。即ち、画像認識部18は、位置補正用画像認識処理として、自車位置情報Pに基づき地物データベースDB2から抽出した自車両50の周辺に存在する対象地物の地物情報Fに基づいて、画像情報Gに含まれる当該地物情報Fが示す対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。また、画像認識部18は、画像情報取得部12で取得された画像情報Gに含まれる認識対象の画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。
自車位置情報補正部19は、画像認識部18による対象地物の画像認識処理の結果と、当該対象地物についての地物情報Fに含まれる当該対象地物の位置情報とに基づいて自車位置情報Pを補正する自車位置情報補正手段として機能する。本実施形態では、自車位置情報補正部19は、画像認識部18における地物情報Fに基づく位置補正用画像認識処理による対象地物の画像認識結果と、当該地物情報Fに含まれる当該対象地物の位置情報とを用いて、自車両50の進行方向に沿って自車位置情報Pを補正する。具体的には、自車位置情報補正部19は、まず、画像認識部18による位置補正用画像認識処理の結果と、撮像装置11の取り付け位置、取り付け角度、及び画角等とに基づいて、対象地物の画像を含む画像情報Gの取得時における自車両50と対象地物との位置関係を演算する。次に、自車位置情報補正部19は、この自車両50と対象地物との位置関係の演算結果と、当該対象地物についての地物情報Fに含まれる当該対象地物の位置情報とに基づいて、自車両50の進行方向における対象地物の位置情報(地物情報F)を基準とする高精度な自車両50の位置情報を演算して取得する。そして、自車位置情報補正部19は、このようにして取得した高精度な自車両50の位置情報に基づいて、自車位置情報取得部16で取得した自車位置情報Pに含まれる、自車両50の進行方向の現在位置の情報を補正する。その結果、自車位置情報取得部16は、このような補正後の高精度な自車位置情報Pを取得することになり、自車両50は高精度自車位置認識状態となる。
ナビゲーション用演算部20は、自車位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの進路案内、目的地検索等のナビゲーション機能を実行するためにアプリケーションプログラム23に従って動作する演算処理手段である。例えば、ナビゲーション用演算部20は、自車位置情報Pに基づいて地図データベースDB1から自車両50周辺の地図情報Mを取得して表示入力装置21に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自車位置情報Pに基づいて自車位置マークを重ね合わせて表示する処理を行う。また、ナビゲーション用演算部20は、地図データベースDB1に格納された地図情報Mに基づいて、所定の出発地から目的地までの経路探索を行う。更に、ナビゲーション用演算部20は、探索された出発地から目的地までの経路と自車位置情報Pとに基づいて、表示入力装置21及び音声出力装置22の一方又は双方を用いて、運転者に対する進路案内を行う。また、本実施形態においては、ナビゲーション用演算部20は、表示入力装置21及び音声出力装置22に接続されている。表示入力装置21は、液晶表示装置等の表示装置とタッチパネル等の入力装置が一体となったものである。音声出力装置は、スピーカ等を有して構成されている。本実施形態においては、ナビゲーション用演算部20、表示入力装置21、及び音声出力装置22が、本発明における案内情報出力手段24として機能する。
学習地物抽出部31は、同じ場所の画像情報Gが複数回画像認識されることにより学習データベースDB3に記憶された、同じ場所に関する複数の認識情報に基づいて、繰り返し画像認識することが可能な認識対象を学習地物として抽出し、当該学習地物の位置情報と共に出力する学習地物抽出手段として機能する。以下、学習地物抽出部31が行う処理の詳細について、図5〜図9を用いて説明する。ここで、学習地物とは、上述したように道路の路面に設けられた道路標示、道路の路面上の染み、道路の路面上の汚れ、道路の路面のひび割れ、舗装のつなぎ目、マンホールの蓋、道路の路面上の影などである。図5では、このような学習地物の一例として「染み」を地物f1〜f3としている。認識情報とは、画像認識部18による認識対象の認識結果を表す情報であり、上述したように、いわゆる特徴量である。認識対象とは、画像情報Gに含まれるノイズ、エッジ、所定色、所定形状などであり、画像処理によって定量的な認識結果(特徴量)を得ることのできる画像情報上の特徴である。
推測位置判定部34は、同じ場所の画像情報が認識対象に相当するとして複数回画像認識されることにより学習データベースDB3に記憶された、同じ場所についての複数の認識位置情報Aaに基づいて、当該認識対象の推測位置pg(図5参照)を判定する推測位置判定手段として機能する。ここで、推測位置判定部34は、同じ場所に関する複数の認識位置情報Aaの分布に基づいて、当該分布の代表値を当該認識対象の推測位置pgとして判定する。本実施形態においては、分布の代表値として最頻値を用いる。即ち、推測位置判定部34は、各認識対象についての認識位置情報Aaとしての学習値が、最初に所定の学習しきい値T1以上となった位置範囲を代表する位置を代表点として、当該認識対象の推測位置pgと判定する。つまり、推測位置判定部34は、学習値が所定の学習しきい値T1以上となった位置範囲の認識対象を学習地物として抽出し、当該位置範囲を代表する位置を推測位置pgとする。一例として、図5の例における認識対象(地物f1の特徴)の推測位置pgを判定する場合の判定方法について説明する。図6に示すように、地物f1についての認識位置情報Aaとしての学習値は、位置範囲a4において最初に学習しきい値T1以上となっている。従って、推測位置判定部34は、位置範囲a4を代表する位置、例えば位置範囲a4の中央位置pg4を、地物f1に関する推測位置pgと判定する。
地物情報管理部35は、学習データベースDB3に記憶された対象地物の学習結果に基づいて、地物データベースDB2に記憶された地物情報Fの管理を行う地物情報管理手段として機能する。本実施形態においては、この地物情報管理部35は、地物情報生成部36、及び地物間距離判定部37を備えている。以下、個別に説明する。
地物情報生成部36は、学習データベースDB3に記憶された地物の学習結果に基づいて、学習地物情報Fbを生成する地物情報生成手段として機能する。即ち、地物情報生成部36は、推測位置判定部34により判定された各認識対象の推測位置pgを表す位置情報と、当該認識対象についての画像認識部18による画像認識結果に基づく地物属性情報とを関連付けた学習地物情報Fbを生成する。ここで、学習地物情報Fbを構成する地物属性情報は、学習データベースDB3において、当該認識対象についての認識位置情報Aaと関連付けて記憶されている地物属性情報Abの内容を用いて生成する。これにより、学習地物情報Fbは、初期地物情報Faと同様に、位置情報及びそれに関連付けられた地物属性情報を備えた情報として生成される。そして、この地物情報生成部36で生成された学習地物情報Fbは、地物データベースDB2に記憶される。本実施形態においては、例えば染み、汚れ、ひび割れ、道路標示(ペイント)などの種別、限定的学習地物の限定の条件などの地物の属性を含む学習地物情報Fb5が、地物情報生成部36により生成され、地物データベースDB2に記憶されている。
地物間距離判定部37は、2つの学習地物についての複数の認識位置情報Aaに基づいて、当該2つの学習地物間の距離を表す地物間距離Dを判定する地物間距離判定手段として機能する。本実施形態においては、地物間距離判定部37は、推測位置判定部34により判定された2つの学習地物についての推測位置pgの情報を用いて、一方の学習地物の推測位置pgと、他の学習地物の推測位置pgとの間の距離を演算することにより、これら2つの学習地物の地物間距離Dを求める。図5(b)及び(c)に示す例では、地物間距離判定部37は、互いに隣接する2つの学習地物間の距離を求める。即ち、本例では、地物間距離判定部37は、地物f1と地物f3との間の地物間距離Dを判定して求めている。この地物間距離判定部37により判定された地物間距離Dの情報は、上記地物情報生成部36により生成される学習地物情報Fbを構成する情報として利用される。即ち、本実施形態においては、各学習地物についての学習地物情報Fbは、当該学習地物と近接する他の学習地物との関係を表す関連付情報と、当該他の学習地物との間の地物間距離Dを表す地物間距離情報を有するものとして生成される。これらの情報も、初期地物情報Faに含まれる関連付情報及び地物間距離情報と同じ内容のものとなる。
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置1において実行される、地物情報収集方法について説明する。図10は、本実施形態に係るナビゲーション装置1による地物情報収集方法の手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、図5(a)及び(b)に基づいて上述したような学習方法を用いる場合を例として説明する。
(1)上記実施形態では、図5(b)に示すように、所定の位置範囲についての学習値を加算する方法を用いて学習地物の位置情報を推測した。しかし、この方法に限定されることなく、学習地物抽出部31は下記のような方法を用いて学習地物の位置情報を推測しても良い。学習データベースDB3は、認識対象に対して実施した画像認識処理によって得られる定量的な認識結果(特徴量)を図5(c)に示すように生値としてそのまま記憶する。つまり、学習データベースDB3は、認識対象の認識結果としての特徴量の生値を、位置情報に関連付けて連続的に記憶する。そして、学習地物抽出部31は、記憶された認識対象の認識結果の分布に基づいて、そのピークが存在する位置の認識対象を学習地物として抽出し、当該ピークが存在する位置の情報を当該学習地物の位置情報(推測位置pg)とする。
2:地物情報収集装置
3:画像認識装置
4:自車位置認識装置
12:画像情報取得部(画像情報取得手段)
16:自車位置情報取得部(自車位置情報取得手段)
17:地物情報取得部(地物情報取得手段)
18:画像認識部(画像認識手段)
19:自車位置情報補正部(自車位置情報補正手段)
23:アプリケーションプログラム
24:案内情報出力手段
31:学習地物抽出部(学習地物抽出手段)
34:推測位置判定部(推測位置判定手段)
35:地物情報管理部(地物情報管理手段)
36:地物情報生成部(地物情報生成手段)
37:地物間距離判定部(地物間距離判定手段)
39:存在判定部(存在判定手段)
50:自車両
Aa:認識位置情報(学習地物の位置情報)
Ab:地物属性情報
DB1:地図データベース(道路情報記憶手段)
DB2:地物データベース(地物情報記憶手段)
DB3:学習データベース(認識結果記憶手段)
D:地物間距離
F:地物情報
G:画像情報
P:自車位置情報
T1:学習しきい値
a1〜a12:位置範囲
Claims (3)
- 自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報に含まれる特徴である認識対象について、対象地物を設定することなく画像認識処理を行う画像認識手段と、
前記画像認識手段による認識対象の認識結果としての特徴量が所定のしきい値以上である場合に、当該認識対象を画像認識することが可能な認識対象として抽出する認識対象抽出手段と、
前記認識対象抽出手段により抽出された前記認識対象を、前記自車位置情報に基づく当該認識対象の認識位置の情報と関連付けて記憶する認識対象記憶手段と、
を備え、
前記認識対象は、画像情報に含まれるノイズ、エッジ、及び所定色のいずれか1つを含み、
前記特徴量は、ノイズ量、エッジの抽出数、及び色の種類とそれに対する抽出数のいずれか1つを含む地物情報収集装置。 - 前記認識対象抽出手段は、認識時刻及び認識時の天候の少なくとも一方に関して、所定の条件のときに画像認識することが可能な認識対象を、当該条件を満たす場合にのみ有効な限定的認識対象として抽出し、
前記認識対象記憶手段は、前記認識対象抽出手段により抽出された前記限定的認識対象を、前記自車位置情報に基づく当該限定的認識対象の認識位置の情報と、認識時刻及び認識時の天候の少なくとも一方の限定条件と関連付けて記憶する請求項1に記載の地物情報収集装置。 - 自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得工程と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得工程と、
前記画像情報に含まれる特徴である認識対象について、対象地物を設定することなく画像認識処理を行う画像認識工程と、
前記画像認識工程による認識対象の認識結果としての特徴量が所定のしきい値以上である場合に、当該認識対象を画像認識することが可能な認識対象として抽出する認識対象抽出工程と、
前記認識対象抽出工程により抽出された前記認識対象を、前記自車位置情報に基づく当該認識対象の認識位置の情報と関連付けて認識対象記憶手段に記憶する認識対象記憶工程と、
を備え、
前記認識対象は、画像情報に含まれるノイズ、エッジ、及び所定色のいずれか1つを含み、
前記特徴量は、ノイズ量、エッジの抽出数、及び色の種類とそれに対する抽出数のいずれか1つを含む地物情報収集方法。
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