JP6838365B2 - 自己位置推定方法及び自己位置推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車両の自己位置を推定する自己位置推定方法及び自己位置推定装置に関する。

従来では、移動体を基準として予め定めた領域内に存在する環境情報に限定し、この限定された環境情報を、予め保持している環境地図と照合することによって自己位置を推定していた（特許文献１参照）。

特開２００８−２５０９０６号公報

しかしながら、上述した従来の自己位置推定方法では、白線等の対となった物標間で相対的な誤差が大きくなると、すべての物標で矛盾なく地図情報と照合できるわけではなくなり、自己位置の推定精度が低下してしまうという問題点があった。

本発明は上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、すべての物標で矛盾なく地図情報と照合することができない場合でも自己位置の推定精度を向上させることのできる自己位置推定方法及びその装置を提供することにある。

上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る自己位置推定方法及びその装置は、自車両の周囲に存在する物標と自車両との間の相対位置を自車両の移動量だけ移動させて物標位置データとして蓄積する。そして、蓄積された物標位置データから自車両の左右に存在する複数の走路境界を抽出し、抽出された複数の走路境界のそれぞれに優先度を設定して優先度の高い走路境界を選択する。この結果から、選択された走路境界の物標位置データと、地図情報に含まれる物標位置情報とを照合して自車両の自己位置を推定する。

本発明によれば、すべての物標で矛盾なく地図情報と照合することができない場合でも自己位置の推定精度を向上させることができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置を備えた自己位置推定システムの構成を示すブロック図である。 図２は、車両に搭載されたカメラの一例を示す図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置による自己位置推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図４は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置による優先度の設定方法を説明するための図である。 図５は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置による対向車が存在する場合の優先度の設定方法を説明するための図である。 図６は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置による並走車と対向車が存在する場合の優先度の設定方法を説明するための図である。 図７は、本発明の一実施形態に係る自己位置推定装置による歩行者が存在する場合の優先度の設定方法を説明するための図である。

以下、本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。

［自己位置推定システム］
図１は、本実施形態に係る自己位置推定装置を備えた自己位置推定システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る自己位置推定システム１００は、周囲センサ群１と、自己位置推定装置３と、記憶装置４と、車両センサ群５とを備えている。本実施形態に係る自己位置推定システム１００は、車両Ｖ（図２参照）に搭載され、車両Ｖの自己位置を推定する。

本実施形態では、推定する車両Ｖの自己位置として、東西方向（Ｘ軸方向）の位置（Ｘ座標［ｍ］）と、南北方向（Ｙ軸方向）の位置（Ｙ座標［ｍ］）と、姿勢角情報として車両の方位角θ（ヨー角［ｒａｄ］）とを推定する。すなわち、二次元平面上における合計３自由度の位置及び姿勢角を推定する。

周囲センサ群１は、画像処理可能なデジタル画像を撮影する複数のカメラ１１、１３を備えている。ただし、レーザレンジファインダをさらに備えていてもよく、周囲センサ群１は、車両Ｖの周囲に存在する物標を検出するための複数のセンサから構成されていればよい。

図２は、周囲センサ群１を車両Ｖに搭載した状態の一例を示す図である。カメラ１１、１３は、例えば、車両Ｖの左右両側のドアミラーにそれぞれ搭載可能である。カメラ１１、１３は、例えば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の固体撮像素子により画像を撮影する。カメラ１１、１３は、例えば、車両Ｖの側方の路面を撮影し、逐次、撮影した画像を自己位置推定装置３に出力する。なお、カメラ１１、１３は、車両Ｖの前方方向の路面を撮像するカメラや車両Ｖの後方方向の路面を撮像するカメラに代えても適用することができる。また、車両Ｖの側方の路面を撮影するカメラと、車両Ｖの前方方向の路面を撮像するカメラと、車両Ｖの後方方向の路面を撮像するカメラを同時に適用することもできる。

記憶装置４は、地図上に存在する物標の物標位置情報を含む地図情報４１を記憶している。記憶装置４は、半導体メモリ、磁気ディスク等から構成可能である。地図情報４１に記録される物標は、例えば、停止線、横断歩道、横断歩道予告、区画線等を示す道路標示や、縁石等の構造物の他、周囲センサ群１により検出可能な種々の設備等を含む。地図情報４１において、縁石、白線等の位置情報は、両端点の二次元位置情報を有する直線情報の集合体で定義される。地図情報４１は、実環境の形状が曲線の場合、折れ線で近似された二次元平面上の直線情報として記述される。

車両センサ群５は、ＧＰＳ受信機５１、アクセルセンサ５２、ステアリングセンサ５３、ブレーキセンサ５４、車速センサ５５、加速度センサ５６、車輪速センサ５７及びヨーレートセンサ等のその他のセンサ５８等を備えている。各センサ５１〜５８は自己位置推定装置３に接続され、逐次、各種の検出結果を自己位置推定装置３に出力する。

自己位置推定装置３は、自車両の周囲に存在する物標の物標位置データと地図情報に含まれる物標位置情報とを照合して自車両の現在位置である自己位置を推定するコントローラである。自己位置推定装置３は、車両センサ群５の各検出結果を用いて、地図情報４１における車両Ｖの概位置を算出したり、単位時間における車両Ｖの移動量を示すオドメトリを算出したりする。自己位置推定装置３は、物標位置検出部３１と、移動量推定部３２と、物標位置蓄積部３３と、地図情報取得部３４と、物標選択部３５と、自己位置推定部３６とを有する。尚、自己位置推定装置３は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。そして、特定のプログラムを実行することにより、上述した物標位置検出部３１、移動量推定部３２、物標位置蓄積部３３、地図情報取得部３４、物標選択部３５及び自己位置推定部３６として動作する。このような自己位置推定装置３の各機能は、１または複数の処理回路によって実装することができる。処理回路は、例えば電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含み、また実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置も含んでいる。また、処理回路は、例えば自動運転制御等の車両Ｖの他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用されてもよい。

物標位置検出部３１は、カメラ１１、１３で撮像された画像から自車両の近傍に存在する物標の物標情報を検出する物標検出センサである。特に、物標位置検出部３１は、カメラ１１、１３の撮像結果に基づいて、車両Ｖの周囲に存在する物標と車両Ｖとの間の相対位置を検出する。ここで、検出対象となる物標は、走路の周囲に存在する白線等の区画線や縁石、中央分離帯等の走路境界である。例えば、カメラ１１、１３の撮像結果である画像から画素間で輝度変化がある座標位置をエッジ点として検出して、区画線や縁石、中央分離帯等の走路境界をエッジ点群として検出する。また、カメラ１１、１３に換えて、レーザレンジファインダや、レーザーレーダー等を用いることができる。反射強度変化がある座標位置をエッジ点として検出することで同様に検出することができる。

移動量推定部３２は、車両センサ群５のいずれかのセンサの検出結果に基づいて、単位時間における車両Ｖの移動量を推定する。自車両の移動量は、タイヤの回転数によるオドメトリの計測やジャイロと加速度センサを用いた慣性計測等を用いて計測すればよい。また、ＧＮＳＳ（全地球航法衛星システム）等の衛星からの電波を受信する方法や外界センサの計測値の変化から移動量の推定を行なうＳＬＡＭ等のさまざまな方法を用いてもよい。ただし、本実施形態では、移動量の推定方法を特に限定しない。

物標位置蓄積部３３は、物標位置検出部３１によって検出された相対位置を、移動量推定部３２によって推定された移動量だけ移動させて物標位置データとして蓄積する。この際、相対位置が検出された時刻Ｔｏを相対位置とともに蓄積する。さらに、物標位置蓄積部３３は、物標位置データを車両座標系に投影して、検出された物標の相対位置を、車両座標系の位置に変換する。車両座標系は、例えば、車両Ｖの後輪車軸中心を原点とし、前方向をｘ軸の正方向、左方向をｙ軸の正方向、上方向をｚ軸の正方向とする。尚、カメラ１１、１３の座標系から車両座標系への変換式は予め物標位置蓄積部３３に設定されている。車両座標系における路面のパラメータも同様である。

地図情報取得部３４は、自車両の自己位置を推定するために、記憶装置４から自車両の周囲の地図情報４１を取得する。特に、地図情報取得部３４は、ＧＰＳ受信機５１等から自車両の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、地図情報４１から自車両の周囲に存在する物標の物標位置情報を取得する。

物標選択部３５は、物標位置蓄積部３３で蓄積された物標位置データから自車両の左右に存在する複数の走路境界を抽出し、抽出された複数の走路境界のそれぞれに優先度を設定して優先度の高い走路境界を選択する。この優先度は自車両に与える影響に応じて設定され、自車両に与える影響が大きいほど高い値が設定される。例えば、物標選択部３５は、走路境界または走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対位置が近くなるほど優先度を高く設定する。また、走路境界または走路境界に関連付けられた物体の高さが高くなるほど優先度を高く設定してもよい。さらに、走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対速度が速くなるほど優先度を高く設定してもよいし、走路境界に関連付けられた物体の属性に応じて優先度を設定してもよい。物標選択部３５は、これらの優先度の設定方法の少なくとも１つを用いて、抽出された複数の走路境界のそれぞれに優先度を設定する。複数の走路境界は、略平行しているので、少なくとも１つの走路境界が選択できれば、地図情報４１に記録された物標の物標位置情報と照合することができる。

自己位置推定部３６は、物標選択部３５によって選択された物標位置データと、地図情報４１に記録された物標の物標位置情報とを照合して車両Ｖの自己位置を推定する。なお、最も優先度が高い走路境界のみを選択して、地図情報４１に記録された物標の物標位置情報と照合することもできる。その場合には、車両Ｖの自己位置に対して最も優先度が高い走路境界の相対位置は、検出された相対位置とほぼ同一となり、最も優先度が高い走路境界に対して、車両Ｖの自己位置は最も精度が高くなる。

［自己位置推定方法］
次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る自己位置推定装置により実行される自己位置推定処理の処理手順を説明する。

まず、ステップＳ１０において、周囲センサ群１のカメラ１１、１３によって車両Ｖの周囲の外界をセンシングする。

ステップＳ２０において、物標位置検出部３１は、カメラ１１、１３で撮像された画像から自車両の近傍に存在する物標の物標情報を検出する。特に、物標位置検出部３１は、カメラ１１、１３で撮像された画像から自車両の周囲に存在する物標と自車両との間の相対位置を検出する。具体的に、物標位置検出部３１は、カメラ１１、１３によって撮像された画像を取得し、白線等の区画線や縁石、中央分離帯等の走路境界を線分として検出して相対位置を求める。例えば、カメラ１１、１３により撮像された画像の輝度情報から、車両Ｖの左右に存在する白線を検出する。尚、白線等の所定距離区間毎に代表候補点を求め、その上で代表候補点の群から線分を求めても良い。また、代表候補点の群は、同時刻に検出してもよいし、異なる時刻に検出してもよい。本ステップでは、検出範囲を自車両の近傍に限定しているが、その理由は、できる限り正確な物標位置を検出するためである。尚、自車両の近傍とは、自車両の左右に隣接した白線を検出できる範囲である。

ステップＳ３０において、まず移動量推定部３２が車両センサ群５の検出結果に基づいて車両Ｖの移動量を推定する。そして、物標位置蓄積部３３は、ステップＳ２０で検出された相対位置を、移動量推定部３２によって推定された移動量だけ移動させて物標位置データとして蓄積する。この際、相対位置が検出された時刻Ｔｏを相対位置とともに蓄積する。

ステップＳ４０において、物標位置蓄積部３３は、ステップＳ３０で蓄積された物標位置データを、車両位置を中心とした車両座標系に投影する。物標位置蓄積部３３は、物標の相対位置が検出された時刻Ｔｏにおける車両Ｖの位置情報Ｐｏに基づいて、ステップＳ３０で蓄積された物標位置データを、現時点での車両座標系に変換する。

ステップＳ５０において、物標選択部３５は、ステップＳ４０で車両座標系に変換された物標位置データから自車両の左右に存在する複数の走路境界を抽出し、抽出された複数の走路境界のそれぞれに優先度を設定する。以下、優先度の設定方法を説明する。

図４は、縁石と白線が略平行に設置された道路を自車両が走行している状況を示している。この場合、白線Ｂに高さがないのに対して、縁石Ａ１、Ａ２は高さがあるので、自車両Ｖが縁石Ａ１、Ａ２に接触したときにはより大きな影響がある。そこで、縁石Ａ１、Ａ２には白線Ｂよりも高い優先度が設定される。例えば、縁石Ａ１、Ａ２の優先度の重みを３と設定し、白線Ｂの優先度の重みを１と設定する。また、縁石Ａ１の近傍に道路標識Ｄ１が存在している場合には、道路標識Ｄ１は縁石Ａ１に関連付けられ、道路標識Ｄ１の高さは高いので、縁石Ａ１の優先度の重みはさらに高い値５に設定される。このように、物標選択部３５は、走路境界または走路境界に関連付けられた物体の高さが高くなるほど優先度を高く設定する。

また、図４において、縁石Ａ１と白線Ｂは自車両Ｖからの距離が近く、相対位置が近いので、相対位置が遠い縁石Ａ２よりも高い優先度が設定される。例えば、白線Ｂと縁石Ａ１の優先度の重みを２と設定し、縁石Ａ２の優先度の重みを１と設定する。尚、縁石Ａ１には道路標識Ｄ１が関連付けられているので、縁石Ａ１の優先度は道路標識Ｄ１の相対位置によって設定してもよい。このように、物標選択部３５は、走路境界または走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対位置が近くなるほど優先度を高く設定する。

そして、物標選択部３５は、図４の場合に、物標の高さに応じて設定された優先度の重みと相対位置に応じて設定された優先度の重みを加算して、縁石Ａ１の優先度の重みを７、縁石Ａ２の優先度の重みを４、白線Ｂの優先度の重みを３とする。これにより、優先度は、縁石Ａ１、縁石Ａ２、白線Ｂの順に設定される。

次に、図５は、図４の状況に加えて、さらに対向車が走行している状況を示したものである。この場合、自車両Ｖと対向車Ｃ１の間に存在する白線Ｂに対向車Ｃ１が関連付けられ、対向車Ｃ１は自車両との相対速度が速いため、自車両と接触したときには影響がより大きくなる。したがって、対向車Ｃ１に関連付けられた白線Ｂに高い優先度が設定される。例えば、白線Ｂの優先度の重みを５に設定する。このように、物標選択部３５は、走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対速度が速くなるほど優先度を高く設定する。この結果、各走路境界の優先度の重みは、白線Ｂの優先度の重みは８となり、縁石Ａ１の優先度の重みは７、縁石Ａ２の優先度の重みは４となる。これにより、優先度は、白線Ｂ、縁石Ａ１、縁石Ａ２の順に設定される。

図６は、白線を挟んで自車両と対向車と並走車が走行している状況を示したものである。この場合、自車両Ｖの右側の白線Ｂ１は対向車Ｃ１に関連付けられ、自車両Ｖの左側の白線Ｂ２は並走車Ｃ２に関連付けられる。そして、対向車Ｃ１のほうが、並走車Ｃ２よりも相対速度が速いため、接触したときには影響がより大きくなる。そこで、対向車Ｃ１に関連付けられた右側の白線Ｂ１に高い優先度が設定される。例えば、対向車Ｃ１に関連付けられた白線Ｂ１の優先度の重みを５に設定し、並走車Ｃ２に関連付けられた白線Ｂ２の優先度の重みを３に設定する。また、自車両との相対位置が近いので、白線Ｂ１と白線Ｂ２には高い優先度が設定される。例えば、白線Ｂ１と白線Ｂ２の優先度の重みを２に設定し、縁石Ａ１、縁石Ａ２の優先度の重みを１に設定する。これらの優先度の重みを加算すると、白線Ｂ１の優先度の重みは７となり、白線Ｂ２の優先度の重みは５、縁石Ａ１と縁石Ａ２の優先度の重みは１となる。これにより、優先度は、白線Ｂ１、白線Ｂ２、縁石Ａ１、縁石Ａ２の順に設定される。

図７は、図５の状況に加えて、縁石を挟んで歩行者が存在する状況を示したものである。この場合、自車両Ｖの右側の白線Ｂは対向車Ｃ１に関連付けられ、自車両Ｖの左側の縁石Ａ１は歩行者Ｄ２に関連付けられる。そして、車両と歩行者という物体の属性を考慮して自車両が各物体に与える影響を比較し、接触したときの影響がより大きくなる歩行者Ｄ２に関連付けられた縁石Ａ１に高い優先度が設定される。例えば、歩行者Ｄ２に関付けられた縁石Ａ１の優先度の重みを８に設定する。このように、物標選択部３５は、走路境界に関連付けられた物体の属性に応じて優先度を設定する。例えば、安全性が要求される物体ほど優先度を高く設定する。この結果、各走路境界の優先度の重みは、縁石Ａ１の優先度の重みは１５になり、白線Ｂの優先度の重みは８、縁石Ａ２の優先度の重みは４になる。これにより、優先度は、縁石Ａ１、白線Ｂ、縁石Ａ２の順に設定される。

こうして優先度が設定されると、ステップＳ６０において、物標選択部３５は、物標の選択を行う。特に、物標選択部３５は、物標として白線や縁石等の走路境界を選択する。このとき、最初は自車両から所定の範囲内に存在する物標を選択し、その後ステップＳ８０で誤差の平均値が所定値以上であると判定された場合には、優先度に基づいて物標を選択する。例えば、優先度の最も低い物標を外して、物標を選択し直すようにする。

ステップＳ７０において、自己位置推定部３６は、ステップＳ６０で選択された物標の物標位置データと地図情報４１に含まれる物標位置情報とのマッチングを行って、自己位置の推定を実施する。地図情報取得部３４によって、地図情報４１から白線情報や走路境界情報等を含む物標位置情報が取得されると、自己位置推定部３６は、この物標位置情報と、ステップＳ６０で選択された物標の物標位置データとを比較して照合する。そして、最も整合するマップ上の位置を求める。尚、マップ上の位置を推定する手法は、自己位置推定手法として広く知られているものであればよく、ここでは特に限定しない。

ステップＳ８０において、自己位置推定部３６は、照合した結果、選択された物標の位置と地図上の物標の位置の誤差の平均値が所定値未満であるか否かを判定する。所定値としては、例えば、自動運転制御で自己位置の推定結果を利用する場合には、５ｃｍに設定する。そして、誤差の平均値が所定値未満である場合には、照合して求めたマップ上の位置を自車両の自己位置として推定する。一方、誤差の平均値が所定値以上である場合には、ステップＳ６０に戻り、優先度に基づいて物標を選択する。例えば、優先度の最も低い物標を外して選択し直し、ステップＳ７０で再度マッチングを行うようにする。その結果、誤差が所定値未満となった場合には、そのときのマップ上の位置を自車両の自己位置として推定する。ステップＳ６０〜Ｓ８０の処理は、誤差の平均値が所定値未満になるまで繰り返し実行される。

ステップＳ９０において、自己位置推定部３６は、ステップＳ８０で推定された自己位置の推定結果を出力する。この出力値は、例えば、ナビゲーション装置の地図上に自車両の位置を表示したり、自車両の位置から目的地までの経路を算出して経路案内を行うために使用される。また、自動運転制御で使用する場合には、地図上に自車両の位置を設定し、地図上の経路に沿って自車両の操舵制御や車速制御を行うために使用される。こうして自己位置の推定結果が出力されると、本実施形態に係る自己位置推定処理は終了する。

［実施形態の効果］
以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る自己位置推定装置及びその方法では、物標位置データから自車両の左右に存在する複数の走路境界を抽出し、抽出された複数の走路境界のそれぞれに優先度を設定して優先度の高い走路境界を選択する。そして、選択された走路境界の物標位置データと、地図情報に含まれる物標位置情報とを照合して自車両の自己位置を推定する。これにより、すべての物標で矛盾なく地図情報と照合することができない場合でも、優先度の高い物標に限定して照合するので、自己位置の推定精度を向上させることができる。

また、本実施形態に係る自己位置推定装置及びその方法では、走路境界または走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対位置が近くなるほど、優先度を高く設定する。これにより、検出精度の高い自車両の近くに存在する物標から自己位置を推定できるので、自己位置をより正確に推定することができる。

さらに、本実施形態に係る自己位置推定装置及びその方法では、走路境界または走路境界に関連付けられた物体の高さが高くなるほど、優先度を高く設定する。これにより、平面物よりも立体物の優先度が高く設定されるので、自車両への影響が大きい立体物に対して精度の高い自己位置を推定することができる。

また、本実施形態に係る自己位置推定装置及びその方法では、走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対速度が速くなるほど、優先度を高く設定する。これにより、対向車と自車両との間に存在するセンターラインの優先度が高く設定されるので、センターラインに対して精度の高い自己位置を推定することができ、対向車に接触する可能性を低減することができる。

さらに、本実施形態に係る自己位置推定装置及びその方法では、走路境界に関連付けられた物体の属性に応じて、優先度を設定する。これにより、ガードレール等の路側物よりも歩行者の優先度を高く設定できるので、人命を優先する等の物体の属性を考慮した自己位置の推定を行うことができる。

なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

Ｖ 車両
１ 周囲センサ群
３ 自己位置推定装置
４ 記憶装置
５ 車両センサ群
１１、１３ カメラ
３１ 物標位置検出部
３２ 移動量推定部
３３ 物標位置蓄積部
３４ 地図情報取得部
３５ 物標選択部
３６ 自己位置推定部
４１ 地図情報
５１ ＧＰＳ受信機
５２ アクセルセンサ
５３ ステアリングセンサ
５４ ブレーキセンサ
５５ 車速センサ
５６ 加速度センサ
５７ 車輪速センサ
５８ その他のセンサ

Claims (6)

1. 自車両に搭載され、自車両の周囲に存在する物標と自車両との間の相対位置を検出する物標検出センサを備え、前記物標検出センサによって検出された相対位置を自車両の移動量だけ移動させて物標位置データとして蓄積し、蓄積された前記物標位置データと、地図上に存在する物標の物標位置情報を含む地図情報とを照合して、自車両の現在位置である自己位置を推定する自己位置推定装置による自己位置推定方法であって、
   蓄積された前記物標位置データから自車両の左右に存在する複数の走路境界を抽出し、抽出された複数の走路境界のそれぞれに、自車両に与える影響に応じて複数の優先度を設定し、前記複数の優先度を加算して優先度の高い走路境界を選択し、選択された走路境界の物標位置データと、前記地図情報に含まれる物標位置情報とを照合して自車両の地図上の現在位置である自己位置を推定することを特徴とする自己位置推定方法。
2. 前記優先度は、前記走路境界または前記走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対位置が近くなるほど高く設定されることを特徴とする請求項１に記載の自己位置推定方法。
3. 前記優先度は、前記走路境界または前記走路境界に関連付けられた物体の高さが高くなるほど高く設定されることを特徴とする請求項１または２に記載の自己位置推定方法。
4. 前記優先度は、前記走路境界に関連付けられた物体と自車両との間の相対速度が速くなるほど高く設定されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の自己位置推定方法。
5. 前記優先度は、前記走路境界に関連付けられた物体の属性に応じて設定されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の自己位置推定方法。
6. 自車両に搭載され、自車両の周囲に存在する物標と自車両との間の相対位置を検出する物標検出センサを備え、前記物標検出センサによって検出された相対位置を自車両の移動量だけ移動させて物標位置データとして蓄積し、蓄積された前記物標位置データと、地図上に存在する物標の物標位置情報を含む地図情報とを照合して、自車両の現在位置である自己位置を推定する自己位置推定装置であって、
   蓄積された前記物標位置データから自車両の左右に存在する複数の走路境界を抽出し、抽出された複数の走路境界のそれぞれに、自車両に与える影響に応じて複数の優先度を設定し、前記複数の優先度を加算して優先度の高い走路境界を選択し、選択された走路境界の物標位置データと、前記地図情報に含まれる物標位置情報とを照合して自車両の地図上の現在位置である自己位置を推定するコントローラを備えたことを特徴とする自己位置推定装置。

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