JP6538514B2 - 自車位置認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車位置を認識する技術に関する。

特許文献１のナビゲーション装置は、自車両が、本線路と、本線路からの分岐路とが交差する分岐点を通過する際、道路の撮影画像に映っている白線に基づき、自車両が車線変更を行ったか否かを判定する。そして、車線変更を行った場合には、分岐路に進入したとみなす。これにより、分岐点付近での自車位置の認識精度が向上する。

特開２０１０−２７１１５５号公報

しかしながら、分岐点において白線が不明瞭な場合には、車線変更が行われたか否かを精度良く判定できなくなる。
本発明は、自車位置を精度良く認識することを目的とする。

本発明の自車位置認識装置（１）は、地図データ（１５）と、自車両が走行中の道路である走行路とに基づき自車位置を認識する認識部（Ｓ２００，Ｓ３００）と、複数の道路が集まっていることにより自車位置の認識が困難となる困難エリアに、自車両が到達したか否かを判定する到達判定部（Ｓ２０５，Ｓ２１０，Ｓ３０５，Ｓ３１０）と、自車両周辺の撮影により撮影データを生成する撮影部（Ｓ２１５，Ｓ３１５）と、自車両が困難エリアに到達した後、困難エリアに集まっている道路に対応する判定データが保存されている場合には、判定データと、困難エリアの到達後に生成された撮影データとが類似する度合いである類似度を判定し、類似度に基づき、困難エリアに集まっている道路の中から走行路を特定する類似度判定部（Ｓ３２５，Ｓ３３０）と、自車位置に基づき、困難エリアに集まっている道路の中から自車両が走行した道路を特定する特定部（Ｓ２２０）と、撮影データを、特定部により特定された道路に対応する判定データとして保存する保存部（Ｓ２２５）と、を備える。

このような構成によれば、自車両が困難エリアのいずれかの道路を走行すると、自車両周辺の撮影により撮影データが生成される。そして、該撮影データは、該道路に対応する判定データとして保存される。その後、再び自車両が該困難エリアの道路を走行すると、新たに生成された撮影データと、該困難エリアの道路に対応する判定データとの類似度が判定される。そして、類似度に基づき、自車両の走行路が特定される。これにより、困難エリアの通過時に走行路を精度良く特定できる。したがって、困難エリアにおいても、精度良く自車位置を認識できる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

本実施形態の車載システムの構成を示すブロック図である。 周辺画像から抽出されたエッジ点の一例を示す説明図である。 分岐地点を含む困難エリアの各道路に対応して保存されている判定データの説明図である。 本実施形態の判定データ保存処理のフローチャートである。 本実施形態の走行路特定処理のフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
［１．構成］
図１に示す車載システム１は、ナビゲーション装置１０，画像認識装置２０，カメラ３０等を有する。ナビゲーション装置１０と画像認識装置２０は、車内ＬＡＮ４０（例えばＣＡＮ）を介して通信可能となっている。

ナビゲーション装置１０は、運転支援に用いられる自車位置を認識する。運転支援の一例としては、自車両が車線に沿って走行するようドライバのステアリング操作を補助するレーンキーピングアシストが考えられる。また、この他にも、運転支援の一例として、自車両を目的地まで自動的に走行させる自動運転が考えられる。ナビゲーション装置１０は、制御部１１，地図データ入力部１２，位置検出部１３，通信部１４等を有する。

制御部１１は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等からなるマイクロコンピュータを中心に構成される。制御部１１は、ＲＯＭに記憶されているプログラムや、ＲＡＭにロードされたプログラムに従いナビゲーション装置１０の各部位を制御する。なお、制御部１１が実行する各種処理を、論理回路やアナログ回路等により実現しても良い。

地図データ入力部１２は、地図データ１５等の各種データを入力するための部位である。地図データ１５等の記憶媒体は、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤ等である。地図データ１５は、運転支援等のために使用される。地図データ１５は、道路の形状を示すリンクと、リンクの両端であるノードの位置情報とを含んでいる。ノードの位置情報に基づき各リンクを結合すると、道路網が形成される。また、地図データ１５は、リンク等により形成される道路の種別，道幅，車線数等を示す情報を含んでいる。また、地図データ１５は、建築物や地形等に関する地物情報を含んでいる。

位置検出部１３は、ＧＰＳ受信器，ジャイロセンサ，加速度センサ等を有する。ＧＰＳ受信器は、図示しないＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ用の人工衛星から信号を受信する。そして、該信号に基づき、自車両の位置，方位，速度等を検出する。ジャイロセンサは、自車両の回転運動の大きさを検出する。加速度センサは、自車両の前後方向の加速度を検出する。そして、これらの部位による検出結果に基づき、地図データ１５が示す地図上の自車両の位置である自車位置が認識される。

通信部１４は、車内ＬＡＮ４０を介して自車両に搭載された他の装置と通信を行う。
また、カメラ３０は、自車両の前方や周辺を予め定められた周期で撮影する。そして、撮影した各画像の映像信号を、画像認識装置２０に出力する。

また、画像認識装置２０は、カメラ３０からの映像信号に基づき、各周期で撮影された自車両前方の画像（以後、周辺画像）を生成する。なお、自車両側方や自車両後方の画像を、周辺画像として生成しても良い。そして、周辺画像に基づき、各種処理を行う。なお、画像認識装置２０は、周辺画像に基づき、道路に描かれた区画線等を認識しても良い。画像認識装置２０は、制御部２１，通信部２２等を有する。

制御部２１は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等からなるマイクロコンピュータを中心に構成される。制御部２１は、ＲＯＭに記憶されているプログラムや、ＲＡＭにロードされたプログラムに従い画像認識装置２０の各部位を制御する。なお、制御部２１が実行する各種処理を、論理回路やアナログ回路等により実現しても良い。

通信部２２は、車内ＬＡＮ４０を介して自車両に搭載された他の装置と通信を行う。
［２．処理］
（１）概要について
上述したように、車載システム１におけるナビゲーション装置１０は、位置検出部１３によりＧＰＳ用の衛星からの信号に基づき自車位置を認識する。しかし、該信号のみから認識される自車位置の精度は低い。このため、ナビゲーション装置１０は、さらにマップマッチング等により自車位置を補正する。すなわち、地図データ１５から特定される道路形状や自車両の走行軌跡等に基づき、道路上の地点を自車位置として推定する。

しかし、このような方法で自車位置を補正しても、複数の道路が集まっているエリアを走行すると、自車位置の認識が困難となる。なぜならば、該エリアに存在する道路の形状や方向が似ている場合等には、マップマッチングを行っても自車両が走行する道路（以後、走行路）の把握が困難になる。その結果、自車位置と推定される道路上の地点を１つに絞り込めなくなるためである。以後、複数の道路が集まっていることにより、当該エリアの道路を自車両が走行すると自車位置の認識が困難になるエリアを、困難エリアと記載する。

具体的には、例えば、複数の道路が近接して並んでいるエリアを、困難エリアとすることができる。一例として、分岐地点の周辺のエリアを、困難エリアとしても良い。分岐地点とは、道路と、該道路から分岐する道路とが交差する地点である。具体例を挙げると、主要道路（例えば、高速道路，高架道路等）と、主要道路から分岐する側道とが交差する地点が、分岐地点に該当する。分岐地点の周辺のエリアには、道路と、該道路から分岐する道路とが集まっている。また、一例として、高架道路と、高架道路に沿って延びる地上の道路とが設けられているエリアを、困難エリアとしても良い。

これに対し、車載システム１は、困難エリアの走行中に、自車位置を精度良く認識するための処理を行う。
具体的には、車載システム１は、困難エリアの道路の走行開始後に、カメラ３０により撮影された周辺画像から特徴データを生成する。特徴データは、周辺画像の特徴を示す。また、特徴データは、周辺画像からエッジ点を抽出することで生成される。エッジ点とは、周辺の画素に対する色のパラメータの値（例えば、輝度値）の相違の度合いが大きい画素である。換言すれば、エッジ点とは、周辺の画素に対する色の相違の度合いが予め定められた水準に達する画素である。具体的には、例えば、キャニー法や微分エッジ検出法等の方法により、周辺画像からエッジ点を抽出しても良い。図２は、周辺画像１００から抽出されたエッジ点の一例を示している。なお、周辺画像１００における黒丸が、エッジ点を示している。特徴データは、周辺画像から抽出された各エッジ点の位置情報を含んでいる。

車載システム１は、自車両が困難エリアの道路の走行を開始した後、該道路に対応して特徴データを保存する。なお、このようにして保存された特徴データを、判定データと記載する。判定データは、自車両が次以降に該困難エリアに到達した際に使用される。

すなわち、自車両が進入した困難エリアの道路に対応する判定データが保存されていたとする。この場合、車載システム１は、新たに生成した特徴データと、道路に対応する判定データとの類似度を判定する。そして、類似度の高い判定データに対応する道路を、自車両の走行路とみなす。

なお、図３は、一例として、分岐地点周辺の困難エリア１５０、及び、困難エリア１５０にて分岐する各道路に対応して保存されている判定データ１６０，１７０を示している。

（２）判定データ保存処理について
次に、困難エリアの特徴データを判定データとして保存する判定データ保存処理について説明する（図４）。本処理は、ナビゲーション装置１０と画像認識装置２０とにより実行される。また、本処理は、ナビゲーション装置１０の動作開始時に実行される。

Ｓ２００では、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、位置検出部１３により自車位置を認識する。具体的には、制御部１１は、ＧＰＳ用の衛星からの信号やマップマッチング等により自車位置を認識する。

Ｓ２０５では、制御部１１は、地図データ１５と自車位置とに基づき、自車両周辺の走行路、及び、自車両周辺に存在する走行路以外の道路の位置，形状等の情報を特定する。
Ｓ２１０では、制御部１１は、Ｓ２０５で特定した情報、及び、マップマッチングの結果等に基づき、自車両が困難エリアに到達し、自車位置の認識が困難になったか否か（換言すれば、自車位置を認識不能か否か）を判定する。そして、肯定判定の場合には（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、制御部１１は、Ｓ２１５に移行する。一方、否定判定の場合には（Ｓ２１０：Ｎｏ）、Ｓ２２０に移行する。

Ｓ２１５では、制御部１１は、車内ＬＡＮ４０を介して、画像認識装置２０に対し、特徴データの生成を指示する。一方、該指示を受け付けた画像認識装置２０の制御部２１は、カメラ３０により撮影された周辺画像に基づき特徴データを生成する。そして、車内ＬＡＮ４０を介して、ナビゲーション装置１０に対し、特徴データを提供する。

なお、制御部２１は、予め定められた閾値以上のエッジ点が抽出される周辺画像に基づき、特徴データを生成しても良い。換言すれば、制御部２１は、抽出されたエッジ点の数が予め定められた水準に達する周辺画像に基づき、特徴データを生成しても良い。すなわち、周辺画像から閾値以上の数のエッジ点を抽出できた場合には、制御部２１は、該周辺画像から特徴データを生成しても良い。一方、そうでない場合には、次の周期にて撮影された周辺画像からエッジ点を抽出しても良い。つまり、制御部２１は、該閾値以上のエッジ点が抽出されるまで、各周期の周辺画像からのエッジ点の抽出を繰り返しても良い。そして、該閾値以上のエッジ点が抽出された周辺画像に基づき、特徴データを生成しても良い。

Ｓ２２０では、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、走行路を特定する。具体的には、制御部１１は、困難エリアに到達後、マップマッチング等により認識された自車位置に基づき、走行路を特定する。そして、走行路の特定に成功した場合には（Ｓ２２０：Ｙｅｓ）、制御部１１は、Ｓ２２５に移行する。一方、走行路の特定に失敗した場合には（Ｓ２２０：Ｎｏ）、Ｓ２００に移行する。

なお、困難エリアの到達後、マップマッチングや地物マッチング等により十分な精度で自車位置を認識できた場合等には、走行路の特定に成功する。換言すれば、自車位置の認識に成功した場合等には、走行路の特定に成功する。ここで、地物マッチングでは、制御部１１は、地図データ１５に含まれる地物情報に基づき、ＧＰＳ信号に基づき検出された自車位置の候補と、該自車位置の候補の周辺の地物との位置関係を把握する。また、制御部１１は、図示しないレーダやカメラ等により自車両と自車両周辺の地物との位置関係を検出する。そして、制御部１１は、地図データ１５に基づき把握された位置関係がレーダ等により検出された位置関係と一致する自車位置の候補を、自車位置と認識する。

Ｓ２２５では、制御部１１は、地図データ１５に基づき、到達した困難エリアの道路のうち、自車両が走行した道路を特定する。
具体的には、例えば、制御部１１は、十分な精度の過去の自車位置の履歴に基づき、困難エリアの位置を特定しても良い。そして、困難エリアの道路のうち、現在の走行路に繋がっている道路を特定しても良い。また、例えば、制御部１１は、現在の自車位置と自車両の走行軌跡とに基づき、困難エリアの道路のうち、自車両が走行した道路を特定しても良い。なお、走行軌跡は、ヨーレートや車速等に基づき検出されても良い。この時、ヨーレート等は、位置検出部１３に含まれるジャイロセンサや加速度センサ等により測定されても良い。また、ヨーレート等は、車内ＬＡＮ４０を介して他の装置から取得されたものであっても良い。

そして、制御部１１は、Ｓ２１５にて生成された特徴データを、特定した道路に対応する判定データとして保存する。制御部１１は、判定データを、書き換え可能な不揮発性の記憶媒体（例えば、ＨＤＤやフラッシュメモリ等）に保存する。なお、該記憶媒体に地図データ１５が保存されている場合、判定データは、地図データ１５が示す困難エリアの道路に対応する状態で、地図データ１５の一部として保存されても良い。また、特定した道路に対応する判定データが、既に保存されている場合が想定される。このような場合、制御部１１は、新たに判定データを保存しなくても良い。そして、制御部１１は、Ｓ２００に移行する。

（３）走行路特定処理について
次に、困難エリアの到達後に自車両の走行路を特定する走行路特定処理について説明する（図５）。本処理は、ナビゲーション装置１０と画像認識装置２０とにより実行される。また、本処理は、ナビゲーション装置１０の動作開始時に実行される。

Ｓ３００では、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、判定データ保存処理のＳ２００と同様にして、自車位置を認識する。なお、同時期に実行されたＳ２００で認識された自車位置を、以下の処理で用いても良い。

Ｓ３０５では、制御部１１は、判定データ保存処理のＳ２０５と同様にして、自車両周辺の走行路、及び、自車両周辺に存在する走行路以外の道路の位置，形状等の情報を特定する。なお、同時期に実行されたＳ２０５で特定された情報を、以下の処理で用いても良い。

Ｓ３１０では、制御部１１は、Ｓ３０５で特定した情報、及び、マップマッチングの結果等に基づき、自車両が困難エリアに到達し、自車位置の認識が困難になったか否か（換言すれば、自車位置を認識不能か否か）を判定する。そして、肯定判定の場合には（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）、Ｓ３１５に移行する。一方、否定判定の場合には（Ｓ３１０：Ｎｏ）、Ｓ３２０に移行する。

Ｓ３１５では、判定データ保存処理のＳ２１５と同様にして特徴データが生成される。なお、同時期に実行されたＳ２１５で生成された特徴データを、以下の処理で用いても良い。

Ｓ３２０では、制御部１１は、到達した困難エリアに対応する判定データが保存されているか否かを判定する。そして、肯定判定の場合には（Ｓ３２０：Ｙｅｓ）、Ｓ３２５に移行する。一方、否定判定の場合には（Ｓ３２０：Ｎｏ）、Ｓ３００に移行する。

Ｓ３２５では、制御部１１は、困難エリアに対応する判定データと、該困難エリアへの到達により新たに生成された特徴データとの類似度を判定する。より詳しくは、特徴データ及び判定データの各々から特定される各エッジ点の位置が、どの程度類似するかを判定する。具体的には、例えば、特徴データ及び判定データの各々において、他方におけるいずれかのエッジ点と近接するエッジ点を、近接エッジ点としても良い。なお、近接するとは、換言すれば、予め定められた上限値未満の距離を隔てて位置することを意味する。そして、特徴データ及び判定データの各々において、近接エッジ点であるエッジ点の位置情報が含まれる度合いを、類似度としても良い。

そして、制御部１１は、類似度に基づき困難エリアにおける走行路が特定可能である場合には、Ｓ３３０に移行する。一方、該走行路が特定不可能である場合には、Ｓ３００に移行する。

具体的には、例えば、困難エリアにおける全ての道路に対応する判定データが保存されているケースが想定される。このケースでは、制御部１１は、特徴データと各道路に対応する判定データとを個別に比較し、近接エッジ点の数をカウントすることで、類似度を判定する。そして、Ｓ３３０では、制御部１１は、類似度の最も高い判定データに対応する道路を、困難エリアにおける走行路とする。

また、例えば、困難エリアにおける一部の道路に対応する判定データが保存されているケースが想定される。このケースにおいても、制御部１１は、特徴データと一部の道路に対応する判定データとを個別に比較し、同様にして類似度を判定する。そして、Ｓ３３０では、制御部１１は、類似度が予め定められた閾値に達する判定データが存在する場合には、該判定データに対応する道路を、困難エリアにおける走行路としても良い。また、この時、類似度が閾値に達する判定データが複数存在する場合が想定される。このような場合には、これらの判定データのうち、類似度が最も高いものに対応する道路を、困難エリアにおける走行路としても良い。

さらに、このケースにおいて、対応する判定データが保存されていない道路が１つのみ存在する場合が想定される。このような場合には、制御部１１は、類似度が閾値に達する判定データが存在しなければ、対応する判定データが保存されていない道路を、困難エリアにおける走行路としても良い。

なお、困難エリアにおける走行路の特定に成功すると、制御部１１は、困難エリアの走行中、該走行路上に自車両が存在するものとみなして自車位置を認識しても良い。
［３．効果］
以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られる。

（１）本実施形態の車載システム１によれば、自車両が困難エリアのいずれかの道路を走行すると、周辺画像の特徴データが生成される。そして、該特徴データは、該道路に対応する判定データとして保存される。その後、再び自車両が該困難エリアの道路を走行すると、新たに生成された特徴データと、該困難エリアの各道路に対応する判定データとの類似度が判定される。そして、類似度に基づき、自車両の走行路が特定される。これにより、困難エリアの通過時に精度良く走行路を特定できる。したがって、困難エリアにおいても、走行路に基づき精度良く自車位置を認識できる。

（２）また、本実施形態では、分岐地点の周辺のエリアが困難エリアとなる。このため、分岐地点を通過する際、自車位置を精度良く認識できる。
（３）また、判定データ保存処理、及び、走行路特定処理では、抽出されたエッジ点の数が閾値に達する周辺画像に基づき特徴データが生成される。このため、特徴データと判定データとの類似度を、精度良く判定できる。

（４）また、判定データ保存処理では、十分な精度で自車位置（換言すれば、走行路）を認識できるようになった後に、困難エリア通過時に自車両が走行した道路が特定される。そして、該道路に対応する判定データが保存される。このため、判定データが誤った道路に対応付けられるのを抑制できる。

（５）また、走行路特定処理では、困難エリアにおける全ての道路に対応する判定データが保存されている場合には、特徴データと各道路の判定データの類似度が個別に判定される。そして、最も類似度の高い判定データに対応する道路が、困難エリアにおける走行路として特定される。このため、困難エリアにおける走行路を精度良く認識できる。その結果、困難エリアの走行中、自車位置を精度良く認識できる。

［４．他の実施形態］
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（１）本実施形態における特徴データは、周辺画像から抽出されたエッジ点の位置情報を含んでいる。そして、特徴データと判定データとに近接エッジ点であるエッジ点の位置情報がどの程度含まれるかを、これらのデータの類似度としている。

しかしながら、例えば、ナビゲーション装置１０の制御部１１は、周辺画像における各画素の輝度により形成される面の勾配である輝度勾配を算出しても良い。そして、周辺画像における輝度勾配のヒストグラムを示す情報を、特徴データとしても良い。なお、該ヒストグラムは、勾配の向きを階級とするものであっても良い。

そして、走行路特定処理におけるＳ３２５，Ｓ３３０では、制御部１１は、特徴データが示すヒストグラムと判定データが示すヒストグラムとの類似度を判定しても良い。さらに、判定した類似度に基づき、同様にして困難エリアにおける走行路を特定しても良い。

２つの周辺画像に同じ物体が映っている場合には、これらの周辺画像から算出される輝度勾配のヒストグラムは類似すると考えられる。このため、特徴データとして輝度勾配のヒストグラムを用いた場合であっても、同様の風景の画像であるか否かを精度良く判定できる。したがって、同様の効果が得られる。

（２）さらに、本実施形態の車載システム１では、周辺画像の画像データそのものを、特徴データとして用いても良い。そして、走行路特定処理におけるＳ３２５，Ｓ３３０では、制御部１１は、特徴データが示す周辺画像と判定データが示す周辺画像の類似度を判定しても良い。さらに、判定した類似度に基づき、同様にして困難エリアにおける走行路を特定しても良い。

（３）本実施形態の車載システム１は、ナビゲーション装置１０と画像認識装置２０とを含んでいる。しかし、ナビゲーション装置１０及び画像認識装置２０は、１つの装置として構成されていても良い。

また、本実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、本実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、本実施形態の構成の少なくとも一部を、他の本実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（４）上述した車載システム１の他、当該車載システム１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、判定データ保存処理や走行路特定処理に相当する方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

［５．特許請求の範囲との対応］
本実施形態の車載システム１が、自車位置認識装置の一例に相当する。
また、特徴データが、撮影データの一例に相当する。

また、判定データ保存処理のＳ２００が認識部の一例に、Ｓ２０５，Ｓ２１０が到達判定部の一例に、Ｓ２１５が撮影部の一例に、Ｓ２２０が特定部の一例に、Ｓ２２５が保存部の一例に相当する。

また、走行路特定処理のＳ３００が認識部の一例に、Ｓ３０５，Ｓ３１０が到達判定部の一例に、Ｓ３１５が撮影部の一例に、Ｓ３２５，Ｓ３３０が類似度判定部の一例に相当する。

１…車載システム、１０…ナビゲーション装置、１１…制御部、１２…地図データ入力部、１３…位置検出部、１４…通信部、１５…地図データ、２０…画像認識装置、２１…制御部、２２…通信部、３０…カメラ。

Claims (5)

1. 地図データ（１５）と、自車両が走行中の道路である走行路とに基づき自車位置を認識する認識部（Ｓ２００，Ｓ３００）と、
   複数の道路が集まっていることにより前記自車位置の認識が困難となる困難エリアに、自車両が到達したか否かを判定する到達判定部（Ｓ２０５，Ｓ２１０，Ｓ３０５，Ｓ３１０）と、
   自車両周辺の撮影により撮影データを生成する撮影部（Ｓ２１５，Ｓ３１５）と、
   自車両が前記困難エリアに到達した後、前記困難エリアに集まっている道路に対応する判定データが保存されている場合には、前記判定データと、前記困難エリアの到達後に生成された前記撮影データとが類似する度合いである類似度を判定し、前記類似度に基づき、前記困難エリアに集まっている道路の中から前記走行路を特定する類似度判定部（Ｓ３２５，Ｓ３３０）と、
   前記自車位置に基づき、前記困難エリアに集まっている道路の中から自車両が走行した道路を特定する特定部（Ｓ２２０）と、
   前記撮影データを、前記特定部により特定された道路に対応する前記判定データとして保存する保存部（Ｓ２２５）と、
   を備える自車位置認識装置（１）。
2. 請求項１に記載の自車位置認識装置において、
   前記困難エリアとは、道路と、該道路から分岐する道路とが集まっているエリアである
   自車位置認識装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の自車位置認識装置において、
   周辺の画素に対する色の相違の度合いが予め定められた水準に達する画素を、エッジ点とし、
   前記撮影部は、自車両周辺の撮影画像から前記エッジ点を抽出すると共に、前記エッジ点の位置を示すデータである前記撮影データを生成し、
   前記撮影データは、抽出された前記エッジ点の数が予め定められた水準に達する前記撮影画像に基づき生成されたものである
   自車位置認識装置。
4. 請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の自車位置認識装置において、
   前記特定部は、十分な精度で検出された前記自車位置に基づき、前記困難エリアに集まっている道路の中から自車両が走行した道路を特定する
   自車位置認識装置。
5. 請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の自車位置認識装置において、
   前記類似度判定部は、前記困難エリアに集まっている複数の道路の各々に対応する前記判定データが保存されている場合には、前記撮影データと、各道路に対応する前記判定データとの前記類似度を判定し、前記撮影データとの前記類似度が最も高い道路を前記走行路として特定する
   自車位置認識装置。

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