JP6810428B2 - 位置推定装置、位置推定方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、位置推定装置、位置推定方法及びプログラムに関する。

自動車などの移動体の現在位置を推定するために、ＧＰＳ（Global Positioning System）が一般的に利用されている。しかし、ＧＰＳでは、地上の干渉物などのために、移動体の現在位置を正確に推定できないことがある。

例えば、都市部の高層ビルの谷間では、ＧＰＳにより推定される現在位置は、実際の現在位置から大きくずれてしまうことがある。また例えば、トンネル内を移動している場合には、ＧＰＳを構成する衛星と移動体との間の通信が遮断され、その結果、移動体の現在位置を推定できなくなることがある。

このようなＧＰＳにより推定される現在位置の不正確さを補う技術が提案されている。例えば、特許文献１には、同一地点について、ＧＰＳ信号に基づいて算出される異時刻の複数の絶対位置を平均化処理することで、ＧＰＳ信号に基づいて算出される測位位置をより高精度の位置情報に補正することが提案されている。

特開２０１２−２０８５２５号公報 特開２０１７−１５１１４８号公報 特開２００５−２６５４９４号公報 特開２０１３−０８３５７６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、道路周辺の静止物に関する高精度な測位データを収集するためのものである。これにより、例えば、ビルや道路の高精度な位置を収集してマップデータを作ることができたとしても、上述のような特許文献１に記載の技術を、移動体の現在位置を推定するために適用することは困難である。

このような問題点を解消する技術として、本発明者は以下のような位置推定装置及び位置推定方法を提案している。位置推定装置は、移動体に取り付けたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得すると共に、予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられたデータを含む映像マップデータを取得する。位置推定装置は続いて、上記現在画像と参照画像とを照合することによって現在画像に対応する参照画像を特定する。位置推定装置は更に、特定された参照画像に映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、移動体の現在位置を推定する（特許文献２参照）。

しかしながら、特許文献２に記載の位置推定装置は、移動体の移動速度が現在画像と参照画像との照合精度に影響を及ぼすことについて考慮しておらず、改良が望まれている。移動体の移動速度が現在画像と参照画像との照合精度に及ぼす影響については後で詳しく説明する。

上記の位置推定装置のほかに、上記技術に関連する技術として、車両位置推定装置（特許文献３）や、自車位置認識システム（特許文献４）が知られている。

特許文献３に記載された車両位置推定装置は、車載カメラで撮影した画像から標高データなどを用いて車線情報とランドマーク情報を抽出し、地図情報に含まれるランドマーク情報あるいは車線情報と整合して撮像領域を求めて車両位置を推定する。

しかしながら、特許文献３に記載の車両位置推定装置においても、車両の移動速度が、車線情報とランドマーク情報の抽出精度に及ぼす影響、ランドマーク情報あるいは車線情報との整合精度に及ぼす影響について考慮していない。

特許文献４に記載された自車位置認識システムは、道路情報ＲＤを取得する道路情報取得部と、地物が配置された道路区間である地物配置区間に推定自車位置ＥＰが進入する前に、少なくとも道路情報ＲＤに基づいて、地物配置区間内での自車両の速度推移の予測を示す予測速度推移を決定する予測速度推移決定部と、を備える。推定自車位置ＥＰというのは、自車両の推定位置である。自車位置認識システムは更に、地物情報ＦＴと予測速度推移とに基づいて、地物配置区間に含まれる地物の画像認識に成功する割合である認識率を決定する認識率決定部と、画像認識処理において認識対象とする地物を認識率に基づき決定する認識対象決定部と、を備える。

特許文献４に記載の自車位置認識システムでは、画像処理部による地物の画像認識処理の際に、認識率の高い地物を認識対象物として決定できるようにしたことにより、画像認識の精度を向上させるようにしている。

しかしながら、特許文献４に記載の自車位置認識システムは、画像認識処理に際しての認識精度（照合精度）の向上を企図しているものの、このような技術は特許文献２や特許文献３に記載されたような位置推定装置に利用するのに適していない。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、移動体の移動速度の変化による影響を受けることなく、移動体の現在位置を精度良く推定することが可能な位置推定装置及び位置推定方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の観点に係る位置推定装置は、
移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する現在画像取得部と、
所定の基準速度で移動しながら予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得する映像マップ取得部と、
前記移動体の移動速度を検出して速度検出信号を出力する速度検出部と、
取得された現在画像データの現在画像から画像を時間軸で規定した時系列画像を生成し、該時系列画像を、前記速度検出信号から得られる移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力する補正部と、
前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する画像照合部と、
特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定する推定部と、
推定された現在位置を含む現在位置データを出力する出力部と、を備えることを特徴とする。

本発明の第２の観点に係る位置推定方法は、
移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得することと、
所定の基準速度で移動しながら予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得することと、
前記移動体の移動速度を取得することと、
取得された現在画像データの現在画像から画像を時間軸で規定した時系列画像を生成し、該時系列画像を、取得された前記移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力することと、
前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定することと、
特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定することと、
推定された現在位置を含む現在位置データを出力することと、を含むことを特徴とする。

本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する現在画像取得部、
所定の基準速度で移動しながら予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得する映像マップ取得部、
前記移動体の移動速度を取得する速度検出部、
取得された現在画像データの現在画像から画像を時間軸で規定した時系列画像を生成し、該時系列画像を、取得された前記移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力する補正部、
前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する画像照合部、
特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定する推定部、
推定された現在位置を含む現在位置データを出力する出力部、として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、移動体の移動速度の変化による影響を受けることなく、移動体の現在位置を精度良く推定することが可能になる。

本発明の第１の実施形態に係る位置推定装置の機能的な構成を示す図である。 現在画像取得部により継続的に取得される現在画像データの構成例を示す図である。 映像マップデータに含まれる地図データの構成の一例を示す図である。 映像マップデータに含まれる映像データの構成の一例を示す図である。 現在画像データから生成される時系列画像と、これを複数の区間に分割する場合について説明するための図である。 現在画像データから生成される時系列画像の補正について説明するための図である。 第１の実施形態に係る位置推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る現在位置推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る移動道路推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る移動方向推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態の変形例に係る位置推定装置の機能的な構成を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る位置推定装置の機能的な構成を示す図である。 第２の実施形態に係る位置推定処理のうち、第１の実施形態に係る位置推定処理と異なる部分の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る現在位置推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明に係る位置推定装置の物理的な構成の一例を示す図である。

本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係る位置推定装置は、移動体の現在位置を推定する装置であって、自動車に搭載される。自動車は、移動体に含まれる車両の一例であって、移動体は、地上を移動する物としての車両、人などを含む。

図１を参照して、第１の実施形態に係る位置推定装置１００は、機能的には、４つのカメラ１０１ａ〜１０１ｄと、現在画像取得部１０２と、概略位置取得部１０３と、映像マップ記憶部１０４と、映像マップ取得部１０５と、画像照合部１０６と、推定部１０７と、出力部１０８と、速度検出部１１１と、補正部１１２とを備える。

カメラ１０１ａ〜１０１ｄは、地物を撮影するために、それぞれ、自動車の前後左右に取り付けられる。ここで、地物の例として、建物、道路、道路標識などを挙げることができる。

また、カメラ１０１ａ〜１０１ｄの各々は、撮影した現在の画像（現在画像）を示す現在画像データを一定の間隔で継続的に出力する。なお、カメラ１０１ａ〜１０１ｄの各々が現在画像データを出力するタイミングは、適宜予め定められればよく、同期していることが好ましい。

詳細には、カメラ１０１ａは、自動車の前部に固定され、自動車の前方の予め定められた範囲の地物を撮影して、現在画像データを一定の間隔で継続的に出力する。カメラ１０１ｂは、自動車の後部に固定され、自動車の後方の予め定められた範囲の地物を撮影して、現在画像データを一定の間隔で継続的に出力する。カメラ１０１ｃは、自動車の左側部に固定され、自動車の左方の予め定められた範囲の地物を撮影して、現在画像データを一定の間隔で継続的に出力する。カメラ１０１ｄは、自動車の右側部に固定され、自動車の右方の予め定められた範囲の地物を撮影して、現在画像データを一定の間隔で継続的に出力する。

以下では、カメラ１０１ａ〜１０１ｄの各々を特に区別しない場合、カメラ１０１ａ〜１０１ｄをカメラ１０１と表記する。なお、本実施形態では、４つのカメラ１０１が備えられる例により説明するが、カメラ１０１は、１つ以上備えられればよい。カメラ１０１を１つとする場合、自動車の前部にカメラ１０１ａとして搭載するのが望ましく、１８０度以上の広角カメラを使用することがより望ましい。このような広角カメラによれば、道路とその両側の地物を現在画像として得ることができる。また、カメラ１０１は、昼間撮影用としてＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）カメラまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラを用い、夜間撮影用には赤外線カメラを用いることが望ましい。昼間撮影用カメラ及び夜間撮影用カメラの両方を備える場合に、いずれを用いるかは自動車のドライバーによる手動切替えで選択しても良いが、画像全体の明度を検出するセンサー、あるいはコントラスト比を検出するセンサーを備えることで、現在画像取得部１０２において自動的にカメラの切替えを行うようにしても良い。この種のセンサーは周知であるので、図示、説明は省略する。

現在画像取得部１０２は、カメラ１０１の各々から現在画像データが出力されると、その出力された現在画像データを取得する。現在画像取得部１０２は、カメラ１０１の各々からの現在画像データを一時的に保存するための記憶部を有していることが望ましい。

現在画像データは、図２に示すように、一定の時間間隔で継続的に取得される。図２に示す例では、現在画像データは、撮影時刻を示す撮影時刻情報と、各撮影時刻に各カメラ１０１で撮影された画像とを含む。例えば、時刻Ｔ１を示す撮影時刻情報は、時刻Ｔ１に撮影された画像である前方画像Ｔ_Ｆ１、後方画像Ｔ_Ｂ１、左方画像Ｔ_Ｌ１及び右方画像Ｔ_Ｒ１が関連付けられている。

概略位置取得部１０３は、本装置を搭載した自動車の概略位置を示す概略位置データを取得する。概略位置とは、ＧＰＳによって推定された自動車の現在位置である。本実施形態に係る概略位置取得部１０３が取得する概略位置データは、衛星との間で信号を送受信することで推定された、自動車の現在位置を示す。

映像マップ記憶部１０４は、映像マップデータ１０９が格納された記憶部である。

映像マップデータ１０９は、例えば、一般的な地図に表される情報を含む地図データ１０９ａ（図３）と、予め定められた地点で撮影された地物の画像を含む映像データ１０９ｂ（図４）とを含む。

地図データ１０９ａは、図３に例示するように、予め定められた地物であるランドマーク（道路沿いの比較的大きな建物、施設など）及び道路に関するデータを含む。地図データ１０９ａでは、各々を識別するための識別情報と各々の位置情報とが関連付けられている。

ランドマーク及び道路の位置情報は、例えば図３に示すように、それぞれが占める領域に含まれる特徴点の位置を示す。特徴点の位置は、例えば緯度と経度により表される。

ランドマークに含まれる特徴点は、例えば、ランドマークが占める領域の外縁を直線で近似的に結んだ場合に角となる点である。また、道路に含まれる特徴点は、例えば、道路の各側部を直線で近似的に結んだ場合に角となる点である。

映像データ１０９ｂは、例えば、全周囲カメラを有した車両又は人が、道路上などを所定の基準速度で実際に移動することにより収集されたデータである。全周囲カメラによる画像の場合、必要に応じて湾曲等の歪みに対する補正処理が行われる。映像データ１０９ｂは、定期的に更新されることが望ましい。

映像データ１０９ｂは、図４に示すように、予め定められた地点（撮影位置）で撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、この参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられている。

詳細には、図４の例において、Ｎは任意の自然数であり、撮影位置でカメラ１０１によって撮影された前後左右の各方向の画像と、その撮影位置を示す撮影位置情報と、が関連付けられている。撮影位置Ｎは、例えば上述の特徴点の位置と同様に、緯度と経度で表される。そして、撮影位置Ｎには、撮影位置Ｎが示す地点から、前方、後方、左方、右方のそれぞれを撮影した、前方画像Ｎ_Ｆ、後方画像Ｎ_Ｂ、左方画像Ｎ_Ｌ、右方画像Ｎ_Ｒが関連付けられている。ここでの前後は、道路などに沿って予め定められる方向であり、左右は、前後に応じて定まる方向である。

映像マップ取得部１０５は、映像マップデータ１０９を映像マップ記憶部１０４から取得する。

本実施形態に係る映像マップ取得部１０５は、概略位置取得部１０３によって取得された概略位置データが示す概略位置に基づいて絞り込んだ映像マップデータを映像マップ記憶部１０４から取得する。詳細には、映像マップ取得部１０５は、概略位置取得部１０３によって取得された概略位置データが示す概略位置に対して予め定められた範囲の撮影位置で撮影された参照画像を含む映像マップデータを映像マップ記憶部１０４から取得する。

速度検出部１１１は自動車の移動速度を検出するためのものであり、移動速度の検出目的については後述する。速度検出部１１１は、例えば自動車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生成回路で実現されるが、これに限定されるものではない。

ところで、特許文献２に記載の位置推定装置では、現在画像取得部から得られる現在画像と、映像マップ取得部から得られる参照画像とを画像照合部で照合（マッチング）するようにしている。簡単に言えば、現在画像取得部から得られた現在画像に含まれる地物の画像をキーとして映像マップ取得部から得られる参照画像に対して検索を行っている。しかしながら、現在画像取得部から得られる現在画像は、時系列的に見た場合、以下に説明するように、自動車の移動速度（走行速度）によって走行方向（時間軸）に関して伸縮するので、移動速度が変化すると照合精度が低下してしまう場合がある。

図５の上側には、道路Ｒの左側に、道路Ｒに沿って並ぶ地物（建物）Ｏ１〜Ｏ５を、道路Ｒを基準等速度、例えば時速３０ｋｍ、で移動する自動車ＭＶの前部に搭載されたカメラ１０１ａで撮影して得られた現在画像データから抽出した画像を時間軸に沿って時系列的に並べた画像の例を示す。図２の現在画像データで言えば、カメラ１０１ａから得られる前方画像Ｔ_Ｆ１〜Ｔ_Ｆ５から道路Ｒの左側の地物、道路Ｒ、ランドマーク等が含まれる画像を抽出し、時間軸に沿って並べたのが図５の上側の画像である。

また図５の下側には、上側のように時系列的に並ぶ地物Ｏ１〜Ｏ５の画像から生成された時系列画像の例を示す。なお、図５では、地物、道路以外は図示を省略し、地物Ｏ１〜Ｏ５の画像を簡略化して輪郭のみを象徴的に示しているが、実際には地物Ｏ１〜Ｏ５の画像そのものが表示される。また、図５の下側では、便宜上、隣り合う地物に共通の輪郭は表示せず、各地物固有の輪郭を象徴的に示している。

図５の下側に示されるように、地物Ｏ１〜Ｏ５の各画像に対し、自動車ＭＶの移動方向に関して時間軸を設定した場合、時刻Ｔ１１〜Ｔ１６の間に、道路Ｒに沿った地物Ｏ１〜Ｏ５の長さに対応して時間幅ｔ_１〜ｔ_５を設定することができる。このように撮影タイミングの異なる複数の画像から抽出した画像を横軸の時間軸に沿って並べた画像を、以下では、時系列画像と呼ぶこととする。

このような時系列画像は、あらかじめ定められた画像処理機能を持つ補正部１１２で作成することができる。

図６（ａ）は、基準速度の時速３０ｋｍで移動する自動車ＭＶに搭載されたカメラ１０１ａを介して現在画像取得部１０２によって取得された現在画像データから補正部１１２によって得られる、図５と同じ地物Ｏ１〜Ｏ５の画像を含む、時系列画像の例を示す。

一方、図６（ｂ）は、時速６０ｋｍで移動する自動車ＭＶに搭載されたカメラ１０１ａを介して現在画像取得部１０２によって取得された現在画像データから補正部１１２によって得られる、図５と同じ地物Ｏ１〜Ｏ５の画像を含む、時系列画像の例を示す。

図６（ａ）、（ｂ）から明らかなように、時速６０ｋｍで移動する時の時系列画像は、時速３０ｋｍで移動する時の時系列画像に比べて時間軸上で１／２のサイズとなる。

それゆえ、時速６０ｋｍで走行する自動車ＭＶに搭載したカメラ１０１ａを介して現在画像取得部１０２から得られた時系列画像をキーとして、基準速度である時速３０ｋｍで走行する自動車に搭載されたカメラから得られた画像である、映像マップ記憶部１０４から取得された参照画像に対して検索（マッチング）を行うと、検索に不具合が生じるおそれがある。

このような問題に対し、補正部１１２は、以下のような補正動作を実行する。

補正部１１２は、速度検出部１１１からの速度検出信号を受けて、（検出速度）／（基準速度）を補正係数Ｃｃ（ここでは、６０／３０＝２）として算出する。補正部１１２はまた、現在画像取得部１０２から得られる現在画像データに対して図５で説明したような画像処理を行うことによって得た、図５の上側のような画像を基に、横軸を時間軸として設定し、複数の地物が時系列的に並ぶ画像を示す、図５の下側のような時系列画像を生成する。補正部１１２は続いて、生成した時系列画像の時間軸を、算出された補正係数Ｃｃ倍（ここでは２倍）にして、基準速度の時の時系列画像と等価となるように時系列画像を補正（標準化）する。このような補正処理動作を実行することにより、次に説明する画像照合部１０６での照合（マッチング）率を高めることができる。以下では、上記のような補正処理動作により補正部１１２で得られた時系列画像を標準化された時系列画像と呼ぶ。

なお、時系列画像の時間が長い場合は、補正部１１２は、図５の下側で説明したように、時系列画像の時刻Ｔ１１〜Ｔ１６の間を時間ｔ_１〜ｔ_５の区間に分割し、それぞれの区間の移動速度、つまり補正係数Ｃｃに応じて、分割した時系列画像毎に時間軸方向に伸長又は圧縮して補正を行う。これは自動車の移動速度が必ずしも一定ではない場合があるからであり、上記のような複数の分割区間毎に補正処理を行うことが望ましい。

画像照合部１０６は、上記のようにして標準化された時系列画像の少なくとも一部と参照画像とを照合することによって、標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する。照合のための標準化された時系列画像は、現在画像取得部１０２により取得された現在画像データから得られた画像である。照合のための参照画像は、映像マップ取得部１０５により取得された映像マップデータに含まれる参照画像である。

本実施形態に係る画像照合部１０６は、さらに、標準化された時系列画像の変化と参照画像とを照合することによって、標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定する。照合のための標準化された時系列画像の変化は、現在画像取得部１０２により取得された現在画像データに含まれる画像の変化であり、標準化された時系列画像と参照画像に基づいて検出される。照合のための参照画像は、上述と同様に、映像マップ取得部１０５により取得された映像マップデータに含まれる参照画像である。

推定部１０７は、画像照合部１０６によって特定された参照画像に基づいて、自動車の現在位置を推定する。詳細には、推定部１０７は、その特定された参照画像に映像マップデータ１０９にて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、自動車の現在位置を推定する。

本実施形態に係る推定部１０７は、さらに、その特定された参照画像に映像マップデータ１０９にて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、自動車の移動方向を推定する。

本実施形態に係る推定部１０７は、さらに、画像照合部１０６を経由して得られる映像マップ取得部１０５からの映像マップデータ１０９と、補正部１１２から得られる標準化された時系列画像とに基づいて、自動車の周辺に位置するランドマークと、自動車が移動中の道路とを推定する。この推定に利用される映像マップデータ１０９と標準化された時系列画像とは、それぞれ、映像マップ取得部１０５と補正部１１２とによって取得されたデータである。

出力部１０８は、推定部１０７によって推定された現在位置を含む現在位置データを出力する。

本実施形態に係る出力部１０８は、さらに、推定部１０７によって推定された移動方向を含む移動方向データを出力する。

本実施形態に係る出力部１０８は、さらに、推定部１０７によって推定された移動中の道路を示す移動中道路データを出力する。

これまで、本発明の第１の実施形態に係る位置推定装置１００の構成について説明した。ここから、本発明の第１の実施形態に係る位置推定装置１００の動作について説明する。

位置推定装置１００は、例えば自動車の電源が投入されると、図７に例示する位置推定処理を開始する。位置推定処理は、自動車の現在位置を推定する処理である。

現在画像取得部１０２は、各カメラ１０１から現在画像データを取得する（ステップＳ１００）。

速度検出部１１１で自動車の速度を検出し、速度検出信号を補正部１１２に出力する（ステップＳ１０１ａ）。

補正部１１２では、現在画像取得部１０２からの現在画像データを用いて、図５で説明したような時系列画像を生成し、速度検出部１１１からの速度検出信号で示される移動速度に応じて、生成した時系列画像に対して上述した補正処理動作を実行することにより、標準化した時系列画像を出力する（ステップＳ１０１ｂ）。

概略位置取得部１０３は、概略位置データを取得する（ステップＳ１０２）。

映像マップ取得部１０５は、ステップＳ１０２にて取得された概略位置データを参照して、映像マップデータ１０９を映像マップ記憶部１０４から取得する（ステップＳ１０３）。

詳細には、映像マップ取得部１０５は、概略位置取得部１０３によって取得された概略位置データを参照する。映像マップ取得部１０５は、参照した概略位置データが示す概略位置に対して予め定められた範囲を特定する。概略位置に対して予め定められた範囲とは、例えば、概略位置を中心に数キロメートルの範囲である。映像マップ取得部１０５は、特定した範囲内の地点を撮影位置として撮影された参照画像を含む映像マップデータを取得する。このような処理により、映像マップ取得部１０５は、映像マップ記憶部１０４から取得する映像マップデータ１０９を概略位置データに基づいて絞り込む。

画像照合部１０６、推定部１０７及び出力部１０８は、補正部１１２で標準化された時系列画像の少なくとも一部と映像マップ取得部１０５からの映像マップデータ１０９における参照画像とに基づいて、自動車の現在位置を推定する（ステップＳ１０４）。

現在位置推定処理（ステップＳ１０４）の詳細な流れを図８に示す。

図８に示すように、画像照合部１０６は、ステップＳ１０１ｂで取得された標準化された時系列画像と、ステップＳ１０３にて取得された映像マップデータ１０９における参照画像とに基づいて、時系列画像に対応する参照画像を特定する（ステップＳ１１１）。

詳細には、画像照合部１０６は、ステップＳ１０１ｂで取得された標準化された時系列画像を参照する。また、画像照合部１０６は、ステップＳ１０３で取得された映像マップデータ１０９に含まれる映像データ１０９ｂ（参照画像）を参照する。そして、画像照合部１０６は、標準化された時系列画像の少なくとも一部と、映像データ１０９ｂに含まれる参照画像とを照合することによって、標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する。

ここで、標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定するための照合では、画像照合部１０６は、例えば、標準化された時系列画像と参照画像との各画像にて地物の輪郭を検出し、その輪郭の類似度を算出する。地物の輪郭は、一般的な画像中のエッジ検出の技術が採用されてよく、例えば、画像中のＲＧＢ値の変化などに基づいて検出される。そして、例えば、類似度が最も大きい参照画像が、現在画像に対応する参照画像として特定される。

推定部１０７は、ステップＳ１１１にて特定された参照画像に映像マップデータ１０９において関連付けられた撮影位置情報に基づいて、自動車の現在位置を推定する（ステップＳ１１２）。

出力部１０８は、ステップＳ１１２にて推定された現在位置を含む現在位置データを出力し（ステップＳ１１３）、図７に示す位置推定処理に戻る。

推定部１０７は、図７に示すように、補正部１１２からの標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９に含まれる参照画像とに基づいて、自動車が移動中の道路を推定する（ステップＳ１０５）。

移動道路推定処理（ステップＳ１０５）の詳細な流れを図９に示す。

図９に示すように、推定部１０７は、ステップＳ１０１ｂにて補正部１１２により取得された標準化された時系列画像と、ステップＳ１０３にて映像マップ取得部１０５により取得された映像マップデータ１０９に含まれる参照画像とに基づいて、自動車の周辺に位置するランドマークと、移動中の道路とを推定する（ステップＳ１２１）。

詳細には、推定部１０７は、標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９に含まれる参照画像とに基づいてステップＳ１０４にて推定された、自動車の現在位置を参照する。ここで、参照される自動車の現在位置は、ステップＳ１０２にて取得された概略位置データが示す概略位置であってもよい。

推定部１０７は、ステップＳ１０３で取得された映像マップデータ１０９に含まれる地図データ１０９ａに基づいて、参照した現在位置の周辺に位置するランドマークを推定する。推定部１０７は、地図データ１０９ａを参照することによって、推定したランドマークの位置情報を取得する。推定部１０７は、この取得した位置情報と地図データ１０９ａとに基づいて、推定したランドマークの周辺に位置する道路を、自動車が走行中の道路として推定する。

出力部１０８は、推定部１０７によって推定された移動中の道路を示す移動中道路データを出力し（ステップＳ１２２）、図７に示す位置推定処理に戻る。移動中道路データにおいて、自動車が移動中の道路は、例えば、地図データ１０９ａに含まれる道路の識別情報により示される。この場合、移動中道路データは、推定された移動中の道路の識別情報を含む。

画像照合部１０６、推定部１０７及び出力部１０８は、図７に示すように、標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９とに基づいて、自動車の移動方向を推定する（ステップＳ１０６）。

移動方向推定処理（ステップＳ１０６）の詳細な流れを図１０に示す。

図１０に示すように、画像照合部１０６は、ステップＳ１０１ｂにて取得された標準化された時系列画像と、ステップＳ１０３にて取得された映像マップデータ１０９とに基づいて、標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定する（ステップＳ１３１）。

詳細には、画像照合部１０６は、ステップＳ１０１ｂにて取得された複数の標準化された時系列画像を参照する。また、画像照合部１０６は、ステップＳ１０３で取得された映像マップデータ１０９に含まれる映像データ１０９ｂ（参照画像）を参照する。そして、画像照合部１０６は、複数の標準化された時系列画像の変化と、映像データ１０９ｂに含まれる参照画像とを照合することによって、標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定する。

ここで、標準化された時系列画像の変化は、一般的に、ある道路を一定の方向に移動している場合、一定になることが多い。そのため、標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定するための照合において、標準化された時系列画像の変化は、ベクトル化することによって定量的に表現できる。そこで、標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像は、例えば、標準化された時系列画像の変化を示すベクトルと、ステップＳ１０５にて推定された移動中の道路沿いの参照画像の変化を示すベクトルとを比較し、両ベクトルの類似度が最も高い参照画像が、標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像として特定される。

推定部１０７は、ステップＳ１３１にて特定された参照画像に映像マップデータ１０９において関連付けられた撮影位置情報に基づいて、自動車の移動方向を推定する（ステップＳ１３２）。

出力部１０８は、ステップＳ１３２にて推定された移動方向を含む移動方向データを出力し（ステップＳ１３３）、図７に示す位置推定処理に戻る。そして、出力部１０８は、位置推定処理を終了させる。

これまで、本発明の第１の実施形態について説明した。

本実施形態によれば、予め撮影された参照画像のうちから、自動車に取り付けられたカメラにより撮影された画像から取得された時系列画像、特に、自動車の移動速度に応じて補正（標準化）された時系列画像に対応する参照画像を特定する。そして、特定された参照画像の撮影位置に基づいて、自動車の現在位置を推定する。

このように、ＧＰＳのような信号波を用いずに自動車の移動位置を推定することができるので、地上の干渉物などの影響をあまり受けることなく、自動車の現在位置を推定することができる。従って、自動車の現在位置を精度良く推定することが可能になる。

本実施形態によれば、予め撮影された参照画像のうちから、自動車に取り付けられたカメラにより撮影された画像から取得された時系列画像、特に、自動車の移動速度に応じて補正（標準化）された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定する。そして、特定された参照画像の撮影位置に基づいて、自動車の移動方向を推定する。

このように、ＧＰＳのような信号波を用いずに自動車の移動位置を推定することができるので、地上の干渉物などの影響をあまり受けることなく、自動車の移動方向を推定することができる。従って、自動車の移動方向を精度良く推定することが可能になる。

本実施形態では、ランドマークには、予め定められた地物が採用され、そのランドマークに関する情報を基に、移動中の自動車の周辺のランドマークが推定されて、自動車が移動中の道路が推定される。そのため、例えば道路沿いの比較的大きな建物、施設など、位置が明確な地物をランドマークに採用して、そのランドマークの位置から移動中の道路を正確に特定することが可能になる。

本実施形態では、前後左右という異なる方向を向いたカメラ１０１が設けられ、各カメラ１０１によって撮影された現在画像に基づいて、現在位置などが推定される。これにより、一方向のみの現在画像に基づいて、現在位置などを推定する場合よりも、推定の精度を良くすることが可能になる。

本実施形態では、概略位置取得部１０３を備える。これにより、映像マップ記憶部１０４から取得する映像マップデータ１０９を絞り込み、映像マップ記憶部１０４から取得するデータ量を低減することができる。これにより、照合などの処理において処理時間の短縮及び処理負荷の軽減を図ることが可能になる。

（変形例）
第１の実施形態では、位置推定装置１００が映像マップ記憶部１０４を備え、映像マップ取得部１０５が、映像マップデータ１０９を映像マップ記憶部１０４から取得する例を説明した。しかし、位置推定装置２００は、図１１に示すように、映像マップ記憶部１０４を備えなくてもよい。この場合、映像マップ取得部２０５は、例えば、図示しないサーバ装置からネットワークを介して、図３、図４で説明したような映像マップデータ１０９を取得する。このネットワークは、有線回線、無線回線、又は、これらを組み合わせた回線によって構築される。

第１の実施形態では、位置推定装置１００は、映像マップデータ１０９のデータ量に応じた記憶容量を有する映像マップ記憶部１０４を備える必要がある。そのため、映像マップデータ１０９のデータ量が大きい場合、映像マップ記憶部１０４は大型化し、高コスト化することがある。本変形例では、位置推定装置２００は、映像マップ記憶部１０４を備えなくてもよいので、位置推定装置２００の小型化や低コスト化を図ることが可能になる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、移動体としての自動車の現在位置が、標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９（地図データと参照画像）とに基づいて推定される例を説明した。第２の実施形態では、移動体としての自動車の現在位置が、自律航法によっても推定される。そして、第２の実施形態に係る位置推定装置は、標準化された時系列画像と参照画像とに基づいて推定された現在位置と、自律航法によって推定された現在位置のうち、より確からしい現在位置を選択して出力する。

本発明の第２の実施形態に係る位置推定装置３００は、機能的には図１２に示すように、第１の実施形態に係る位置推定装置１００が備える構成に加えて、自律航法部３１０を備える。また、位置推定装置３００は、第１の実施形態に係る位置推定装置１００が備える推定部１０７及び出力部１０８に代わる、推定部３０７及び出力部３０８を備える。勿論、推定部３０７、出力部３０８はそれぞれ、前述した推定部１０７、出力部１０８と同じ機能を有する。その他の点について、位置推定装置３００の構成は、第１の実施形態に係る位置推定装置１００と概ね同様である。

自律航法部３１０は、概略位置取得部１０３が概略位置データを取得できない場合に、自律航法によって自動車の現在位置を推定する。また、自律航法部３１０は、第１の確証度を求める。第１の確証度は、自律航法によって推定した現在位置の確からしさを示す値である。

概略位置取得部１０３が概略位置データを取得できない場合としては、例えば、自動車がトンネルを走行中である場合、電波障害のために衛星との間でＧＰＳ信号を送受信できない場合などを挙げることができる。

推定部３０７は、第１の実施形態に係る推定部１０７と同様の機能に加えて、第２の確証度を求める。第２の確証度は、推定部３０７で推定した現在位置の確からしさを示す値であり、画像照合部１０６で算出された類似度を用いて算出される。

出力部３０８は、第１の実施形態に係る出力部１０８と同様の機能を備える。

本実施形態に係る出力部３０８は、さらに、第１の確証度と第２の確証度とを比較し、比較した結果に基づいて、より確からしい現在位置を選択し、選択した現在位置を含む現在位置データを出力する。ここでの現在位置の選択は、自律航法によって推定された現在位置と、標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９に基づいて推定された現在位置とのうちから行われる。

すなわち、出力部３０８は、第１の確証度と第２の確証度とを比較することによって、自律航法によって推定された現在位置と、標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９に基づいて推定された現在位置と、のうち、より確からしい方の、推定された現在位置を含む現在位置データを出力する。

これまで、本発明の第２の実施形態に係る位置推定装置３００の構成について説明した。ここから、本発明の第２の実施形態に係る位置推定装置３００の動作について説明する。

第２の実施形態に係る位置推定装置３００は、図１３に例示する位置推定処理を実行する。図１３は、第２の実施形態に係る位置推定処理のうち、第１の実施形態に係る位置推定処理（図７参照）と異なる部分の流れを示す。

ステップＳ１０１ｂの補正処理が実行されると、概略位置取得部１０３は、概略位置データを取得したか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

予め定められた判定時間内に概略位置データを取得した場合、概略位置取得部１０３は、概略位置データを取得したと判定する（ステップＳ３０２；ＹＥＳ）。概略位置データを取得したと判定された場合（ステップＳ３０２；ＹＥＳ）、映像マップ取得部１０５は、第１の実施形態と同様のステップＳ１０３の処理を実行する。そして、画像照合部１０６、推定部１０７及び出力部１０８は、第１の実施形態と同様のステップＳ１０４の処理を実行する。

ステップＳ３０２において、予め定められた判定時間内に概略位置データを取得できなかった場合、概略位置取得部１０３は、概略位置データを取得していないと判定する（ステップＳ３０２；ＮＯ）。

概略位置データを取得していないと判定された場合（ステップＳ３０２；ＮＯ）、自律航法部３１０は、自律航法によって自動車の現在位置を推定する（ステップＳ３４１）。

詳細には例えば、自律航法部３１０は、車速パルス生成回路、ジャイロセンサー、加速度センサー（いずれも図示省略）のそれぞれから車速、加速方向、加速度の大きさを示す信号を取得する。自律航法部３１０は、取得した信号と、直近に推定した現在位置とに基づいて、自動車の現在位置を推定する。

自律航法部３１０は、第１の確証度を求める（ステップＳ３４２）。第１の確証度は、例えば各種信号を取得できた時間に応じて算出される。

映像マップ取得部１０５は、映像マップデータ１０９を映像マップ記憶部１０４から取得する（ステップＳ３４３）。ここで取得する映像マップデータ１０９は、例えば直近に推定された現在位置から予め定められた範囲である。ここでの範囲は、自動車が移動していることを考慮して、概略位置データに基づいて絞り込む場合よりも広い範囲が設定されるとよい。

画像照合部１０６と推定部３０７と出力部３０８とは、補正部１１２で標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９とに基づいて、自動車の現在位置を推定する（ステップＳ３４４）。

現在位置推定処理（ステップＳ３４４）の詳細な流れを図１４に示す。

図１４に示すように、画像照合部１０６は、第１の実施形態と同様のステップＳ１１１の処理を実行する。推定部３０７は、第１の実施形態と同様のステップＳ１１２の処理を実行する。

推定部３０７は、画像照合部１０６で算出された類似度を用いて第２の確証度を求める（ステップＳ３５１）。第２の確証度は、例えば、ステップＳ１１１にて特定された参照画像に対応する類似度に応じて算出される。

出力部３０８は、ステップＳ３４２とステップＳ３５１とのそれぞれで求められた第１の確証度と第２の確証度とを比較する（ステップＳ３５２）。

出力部３０８は、ステップＳ３５２での比較の結果に基づいて、ステップＳ３４１及びステップＳ１１２（ステップＳ３４４に含まれるもの）にて推定された現在位置のうち、より確からしい方の現在位置を選択する。そして、出力部３０８は、選択した現在位置を含む現在位置データを出力する（ステップＳ３５３）。

詳細には、例えば、確証度が大きい方に対応する現在位置が選択される。すなわち、第１の確証度が第２の確証度よりも大きい場合、自律航法によって推定された現在位置が選択される。第２の確証度が第１の確証度よりも大きい場合、補正部１１２で標準化された時系列画像と映像マップデータ１０９とに基づいて推定された現在位置が選択される。

第１の確証度と第２の確証度とが等しい場合、例えば、予め定められた一方の現在位置が選択される。

ステップＳ１０４又はステップＳ３４４の処理が終わると、第１の実施形態と同様のステップＳ１０５、Ｓ１０６の処理が実行される。

これまで、本発明の第２の実施形態について説明した。

第２の実施形態によれば、ＧＰＳにより推定された現在位置（概略位置）を取得できない場合に、標準化された時系列画像と参照画像の照合と、自律航法との異なる方法で現在位置を推定する。そして、それぞれの確証度に基づいて、より確からしい、すなわち精度が良いと推定される現在位置を選択して出力する。

概略位置を取得できない場合、標準化された時系列画像と照合する参照画像を適切に絞り込めず、その結果、標準化された時系列画像と参照画像の照合による現在位置の推定の精度が低下するおそれがある。本第２の実施形態では、概略位置を取得できない場合には、上述のように、異なる方法で現在位置を推定して、より確からしい現在位置を選択して出力する。そのため、概略位置を取得できない場合に、現在位置の推定精度が低下することを抑制することが可能になる。

ここで、これまで説明した位置推定装置１００、２００、３００の物理的な構成の例を、図１５に示す。図１５に示すように、位置推定装置１００、２００、３００は、カメラ１０１ａ〜１０１ｄと、処理ユニット１００１とを備え、これらが、自動車１００２に搭載されている。カメラ１０１ａ〜１０１ｄのそれぞれと処理ユニット１００１との間は、同図に示すように、配線１００３ａ〜１００３ｄにより接続される。なお、カメラ１０１ａ〜１０１ｄのそれぞれと処理ユニット１００１との間は、現在画像データを授受できるように構成されればよく、有線に限られず、無線で接続されてもよい。

処理ユニット１００１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１００４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１００５、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１００６、フラッシュメモリ１００７、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１００８、ＧＰＳＩ／Ｆ（ＧＰＳインタフェース）１００９、コネクタ１１１０などから構成される。処理ユニット１００１内の各部１００４〜１１１０は、内部バス１１１１で接続されて、データを送受信することができる。

通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１００８は、携帯電話通信網、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを介して通信するためのインタフェースである。ＧＰＳＩ／Ｆ（ＧＰＳインタフェース）１００９は、ＧＰＳの衛星と通信し、自動車の概略位置を取得するためのインタフェースである。コネクタ１１１０は、配線１００３ａ〜１００３ｄが接続される部材である。

位置推定装置１００、２００、３００が備える各機能は、例えば、ＣＰＵ１００４が予め処理ユニット１００１にインストールされたソフトウェア・プログラム（単に、「プログラム」ともいう。）を、ＲＡＭ１００５をワークスペースとして実行することによって、処理ユニット１００１全体で実現される。

詳細には例えば、現在画像取得部１０２、概略位置取得部１０３、映像マップ取得部１０５、２０５、画像照合部１０６、推定部１０７、３０７、出力部１０８、３０８、自律航法部３１０の機能は、上述のようにプログラムを実行するＣＰＵ１００４により実現される。また例えば、映像マップ記憶部１０４の機能は、フラッシュメモリ１００７により実現される。

なお、第２の実施形態に係る位置推定装置３００では、自律航法部３１０が現在位置の推定に用いる信号を得るために、図示しない車両の車速パルス生成回路、ジャイロセンサー、加速度センサーなどが自動車にさらに搭載される。

以上、本発明の実施形態及びその変形例について説明したが、本発明は、これらに限られない。例えば、本発明は、これまで説明した実施形態及び変形例の一部又は全部を適宜組み合わせた形態、その形態に適宜変更を加えた形態をも含む。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。

（付記１）
移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する現在画像取得部と、
所定の基準速度で移動しながら予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得する映像マップ取得部と、
前記移動体の移動速度を検出して速度検出信号を出力する速度検出部と、
取得された現在画像データの現在画像から画像を時間軸で規定した時系列画像を生成し、該時系列画像を、前記速度検出信号から得られる移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力する補正部と、
前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する画像照合部と、
特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定する推定部と、
推定された現在位置を含む現在位置データを出力する出力部と、を備える
ことを特徴とする位置推定装置。

（付記２）
前記補正部は、標準化する前の時系列画像を前記時間軸に関して複数の区間に分割し、分割したそれぞれの区間の時系列画像を、分割したそれぞれの区間での移動速度に応じて、時間軸方向に伸長又は圧縮して前記標準化を行う
ことを特徴とする付記１に記載の位置推定装置。

（付記３）
前記画像照合部は、さらに、前記標準化された時系列画像の変化と前記取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定し、
前記推定部は、さらに、前記特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の移動方向を推定し、
前記出力部は、さらに、前記推定された移動方向を含む移動方向データを出力する
ことを特徴とする付記１又は２に記載の位置推定装置。

（付記４）
前記映像マップデータは、予め定められた地物であるランドマーク及び道路に関する位置情報をさらに含み、
前記推定部は、さらに、前記取得された映像マップデータと前記標準化された時系列画像とに基づいて、前記移動体の周辺に位置するランドマークと、前記移動体が移動中の道路とを推定し、
前記出力部は、さらに、前記推定された移動中の道路を示す移動中道路データを出力する
ことを特徴とする付記１から３のいずれか１つに記載の位置推定装置。

（付記５）
前記移動体は、車両であり、
前記現在画像取得部は、移動体の前後左右の各々に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する
ことを特徴とする付記１から４のいずれか１つに記載の位置推定装置。

（付記６）
ＧＰＳによって推定された前記移動体の現在位置である概略位置を示す概略位置データを取得する概略位置取得部をさらに備え、
前記映像マップ取得部は、前記取得された概略位置データが示す概略位置に対して予め定められた範囲の参照画像を含む映像マップデータを取得する
ことを特徴とする付記１から５のいずれか１つに記載の位置推定装置。

（付記７）
前記概略位置取得部が前記概略位置データを取得できない場合に、自律航法によって前記移動体の現在位置を推定し、当該自律航法によって推定した現在位置の確からしさを示す第１の確証度を求める自律航法部をさらに備え、
前記推定部は、さらに、前記画像照合部での照合結果に基づいて推定した現在位置の確からしさを示す第２の確証度を求め、
前記出力部は、前記第１の確証度と前記第２の確証度とを比較することによって、前記自律航法によって推定された現在位置と、前記画像照合部での照合結果に基づいて推定された現在位置と、のうち、より確からしい方の前記推定された現在位置を含む現在位置データを出力する
ことを特徴とする付記６に記載の位置推定装置。

（付記８）
前記カメラとして、昼間撮影用のＣＣＤカメラ又はＣＭＯＳカメラと、夜間撮影用の赤外線カメラと、を備える
ことを特徴とする付記１から７のいずれか１つに記載の位置推定装置。

（付記９）
前記映像マップ取得部は、ネットワークを介してサーバ装置から前記映像マップデータを取得する
ことを特徴とする付記１から８のいずれか１つに記載の位置推定装置。

（付記１０）
前記映像マップデータを記憶する映像マップ記憶部をさらに備え、
前記映像マップ取得部は、前記映像マップ記憶部から前記映像マップデータを取得する
ことを特徴とする付記１から９のいずれか１つに記載の位置推定装置。

（付記１１）
移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得することと、
所定の基準速度で移動しながら予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得することと、
前記移動体の移動速度を取得することと、
取得された現在画像データの現在画像から画像を時間軸で規定した時系列画像を生成し、該時系列画像を、取得された前記移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力することと、
前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定することと、
特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定することと、
推定された現在位置を含む現在位置データを出力することと、を含むことを特徴とする位置推定方法。

（付記１２）
コンピュータを、
移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する現在画像取得部、
所定の基準速度で移動しながら予め撮影することによって得られた地物の画像を含む参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得する映像マップ取得部、
前記移動体の移動速度を取得する速度検出部、
取得された現在画像データの現在画像から画像を時間軸で規定した時系列画像を生成し、該時系列画像を、取得された前記移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力する補正部、
前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する画像照合部、
特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定する推定部、
推定された現在位置を含む現在位置データを出力する出力部、
として機能させるためのプログラム。

本発明は、例えば、カーナビゲーションシステム、車両の運行状況を管理する装置などに有用に利用することができる。

１００、２００、３００ 位置推定装置
１０１、１０１ａ〜１０１ｄ カメラ
１０２ 現在画像取得部
１０３ 概略位置取得部
１０４ 映像マップ記憶部
１０５、２０５ 映像マップ取得部
１０６ 画像照合部
１０７ 推定部
１０８ 出力部
１０９ 映像マップデータ
１０９ａ 地図データ
１０９ｂ 映像データ
１１１ 速度検出部
１１２ 補正部
３１０ 自律航法部

Claims (9)

1. 移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する現在画像取得部と、
   予め撮影することによって得られた地物の画像を含み一定の基準速度で収集されて時間軸に沿って並べて時系列化された参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得する映像マップ取得部と、
   前記移動体の移動速度を検出して速度検出信号を出力する速度検出部と、
   取得された現在画像データから抽出した画像を時間軸に沿って時系列的に並べた時系列画像を生成し、該時系列画像を、前記速度検出信号から得られる移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力する補正部と、
   前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する画像照合部と、
   特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定する推定部と、
   推定された現在位置を含む現在位置データを出力する出力部と、を備え、
   前記補正部は、標準化する前の時系列画像を前記時間軸に関して複数の区間に分割し、分割したそれぞれの区間の時系列画像を、分割したそれぞれの区間での移動速度に応じて、時間軸方向に伸長又は圧縮して前記標準化を行う
   ことを特徴とする位置推定装置。
2. 前記画像照合部は、さらに、前記標準化された時系列画像の変化と前記取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって標準化された時系列画像の変化に対応する参照画像を特定し、
   前記推定部は、さらに、前記特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の移動方向を推定し、
   前記出力部は、さらに、前記推定された移動方向を含む移動方向データを出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記映像マップデータは、予め定められた地物であるランドマーク及び道路に関する位置情報をさらに含み、
   前記推定部は、さらに、前記取得された映像マップデータと前記標準化された時系列画像とに基づいて、前記移動体の周辺に位置するランドマークと、前記移動体が移動中の道路とを推定し、
   前記出力部は、さらに、前記推定された移動中の道路を示す移動中道路データを出力する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の位置推定装置。
4. ＧＰＳによって推定された前記移動体の現在位置である概略位置を示す概略位置データを取得する概略位置取得部をさらに備え、
   前記映像マップ取得部は、前記取得された概略位置データが示す概略位置に対して予め定められた範囲の参照画像を含む映像マップデータを取得する
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の位置推定装置。
5. 前記概略位置取得部が前記概略位置データを取得できない場合に、自律航法によって前記移動体の現在位置を推定し、当該自律航法によって推定した現在位置の確からしさを示す第１の確証度を求める自律航法部をさらに備え、
   前記推定部は、さらに、前記画像照合部での照合結果に基づいて推定した現在位置の確からしさを示す第２の確証度を求め、
   前記出力部は、前記第１の確証度と前記第２の確証度とを比較することによって、前記自律航法によって推定された現在位置と、前記画像照合部での照合結果に基づいて推定された現在位置と、のうち、より確からしい方の前記推定された現在位置を含む現在位置データを出力する
   ことを特徴とする請求項４に記載の位置推定装置。
6. 前記カメラとして、昼間撮影用のＣＣＤカメラ又はＣＭＯＳカメラと、夜間撮影用の赤外線カメラと、を備える
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の位置推定装置。
7. 前記映像マップ取得部は、ネットワークを介してサーバ装置から前記映像マップデータを取得する
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の位置推定装置。
8. 移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得することと、
   予め撮影することによって得られた地物の画像を含み一定の基準速度で収集されて時間軸に沿って並べて時系列化された参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得することと、
   前記移動体の移動速度を取得することと、
   取得された現在画像データから抽出した画像を時間軸に沿って時系列的に並べた時系列画像を生成し、該時系列画像を、取得された前記移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力することと、
   前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定することと、
   特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定することと、
   推定された現在位置を含む現在位置データを出力することと、を含み、
   前記時系列画像の出力においては、標準化する前の時系列画像を前記時間軸に関して複数の区間に分割し、分割したそれぞれの区間の時系列画像を、分割したそれぞれの区間での移動速度に応じて、時間軸方向に伸長又は圧縮して前記標準化を行う
   ことを特徴とする位置推定方法。
9. コンピュータを、
   移動体に取り付けられたカメラによって地物が撮影された現在画像を含む現在画像データを取得する現在画像取得部、
   予め撮影することによって得られた地物の画像を含み一定の基準速度で収集されて時間軸に沿って並べて時系列化された参照画像と、当該参照画像の撮影位置情報と、が関連付けられた映像マップデータを取得する映像マップ取得部、
   前記移動体の移動速度を取得する速度検出部、
   取得された現在画像データから抽出した画像を時間軸に沿って時系列的に並べた時系列画像を生成し、該時系列画像を、取得された前記移動速度に基づいて時間軸方向に伸長又は圧縮して前記基準速度の時の時系列画像となるように標準化し、標準化された時系列画像を出力する補正部、
   前記標準化された時系列画像と取得された映像マップデータの参照画像とを照合することによって前記標準化された時系列画像に対応する参照画像を特定する画像照合部、
   特定された参照画像に前記映像マップデータにて関連付けられた撮影位置情報に基づいて、前記移動体の現在位置を推定する推定部、
   推定された現在位置を含む現在位置データを出力する出力部、
   として機能させ、
   前記補正部を更に、標準化する前の時系列画像を前記時間軸に関して複数の区間に分割し、分割したそれぞれの区間の時系列画像を、分割したそれぞれの区間での移動速度に応じて、時間軸方向に伸長又は圧縮して前記標準化を行う
   ように機能させるためのプログラム。

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