JP6890726B1 - 車載装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

抽出部（１０１）は、センサ（２０１）により感知された複数の点である複数の感知点の各々と車両（３００）との相対速度に基づき、車両（３００）が走行する道路の路側に所在する静止物である路側静止物を抽出し、路側静止物の所在位置からの車両（３００）の相対位置を推定する。取得部（１０３）は、線分により道路が表される地図データを取得する。特定部（１０４）は、地図データでの路側静止物の所在位置の座標値を路側静止物座標値として特定し、路側静止物座標値と、抽出部（１０１）により推定された路側静止物の所在位置からの車両の相対位置とに基づき、地図データでの車両（３００）の位置の座標値を特定する。

Description

本発明は、車両の位置を特定する技術に関する。

本発明に関連する技術として特許文献１に記載の技術がある。
特許文献１では、車両の側方に設けられた距離センサが、車両が走行する経路に沿って設けられた路側の縁部とセンサとの間の距離を測定する。そして、コンピュータが経路からの横方向の偏差を補正する。

特表２０１０−５２５３１４号公報

特許文献１の技術は、車両に近接した両路側に連続してガイドが配置されていることを前提としている。このため、ガイドが設けられていない一般道路には特許文献１の技術を適用することができないという課題がある。

本発明は、このような課題を解決することを主な目的の一つとしている。より具体的には、本発明は、ガイドが設けられていない一般道路でも、車両の位置を正確に特定することを主な目的とする。

本発明に係るセンサが搭載されている車両に搭載される車載装置であって、
前記センサにより感知された複数の点である複数の感知点の各々と前記車両との相対速度に基づき、前記車両が走行する道路の路側に所在する静止物である路側静止物を抽出し、前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置を推定する抽出部と、
線分により前記道路が表される地図データを取得する取得部と、
前記地図データを用いて、前記路側静止物の所在位置の座標値を路側静止物座標値として特定し、前記路側静止物座標値と、前記抽出部により推定された前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置とに基づき、前記車両の位置の座標値を特定する特定部とを有する。

本発明によれば、ガイドが設けられていない一般道路でも、車両の位置を正確に特定することができる。

実施の形態１に係る車両に含まれる要素の例を示す図。 実施の形態１に係る車載装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係る道路と車両の走行位置の例を示す。 実施の形態１に係る車載装置の動作例を示すフローチャート。 実施の形態１に係る静止物判定処理の例を示す図。 実施の形態１に係る感知点のグルーピング処理の例を示す図。 実施の形態１に係る路側静止物の所在位置からの車両の相対位置の例を示す図。 実施の形態１に係る路側静止物座標値特定処理の例と車両位置特定処理の例を示す図。 実施の形態１に係るＧＰＳ測位結果の例を示す図。 実施の形態２に係る車両に含まれる要素の例を示す図。 実施の形態２に係る欠損箇所がある地図データの例を示す図。 実施の形態２に係る路側線推定処理の例を示す図。 実施の形態２に係る車載装置の動作例を示すフローチャート。 実施の形態３に係る道路と車両の走行位置の例を示す図。 実施の形態３に係る道路と車両の走行位置の例を示す図。 実施の形態３に係る道路と車両の走行位置の例を示す図。 実施の形態３に係る道路と車両の走行位置の例を示す図。 実施の形態３に係るセンサと路側静止物の例を示す図。 実施の形態３に係るセンサと路側静止物の例を示す図。 実施の形態３に係るセンサと路側静止物の例を示す図。 実施の形態１に係る立体交差の例を示す図。 実施の形態１に係るセンサ測位の測位精度の推移例を示す図。 実施の形態１に係るＧＰＳ測位の測位精度の推移例を示す図。 実施の形態１に係る非常駐車帯がある道路の例を示す図。 実施の形態１に係る非常駐車帯がある道路の例を示す図。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
＊＊＊概要＊＊＊
上述のように、特許文献１の技術では、ガイドが設けられていない一般道路では、正確に車両の位置を特定することができない。一般道路で車両の位置を特定する技術として、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）測位技術がある。

ＧＰＳ測位はオープンスカイを前提としている。このため、高架下、トンネル内、ビル影等の環境では、ＧＰＳ衛星の捕捉数が少なくなり、車両の位置を正確に測位できない。
図２２及び図２３は、図２１に例示する道路環境における測位精度の時系列推移のシミュレーション結果を示す。図２１は立体交差の道路環境を示す。図２１の例では、道路５５０の上方に別の道路５７０が存在する。車両３００は道路５５０を走行し、ＧＰＳ測位とセンサを用いた測位とを行う。車両３００は、図２１に示す矢印方向に走行するものとする。
図２２は、ミリ波レーダー、超音波センサ等のセンサを用いた測位の測位精度を示し、図２３はＧＰＳ測位による測位精度を示す。
図２２及び図２３では、縦位置の変化に伴う、横位置の測位精度の推移を示している。グラフの振れ幅が大きい程、横位置の測位結果が一定せず、測位精度が悪い。
図２３に示すように、縦位置が５０メートル付近までは上方の道路５７０の影響を受けないため、ＧＰＳ測位の測位精度は高い。しかし、５０メートル以降は、上方の道路５７０の影響を受け、ＧＰＳ衛星の捕捉数が減少し、ＧＰＳ測位の測位精度が悪化する。この結果、５０メートル以降では、センサを用いた測位の方が測位精度が高い。
このように、高架下、トンネル内、ビル影等の環境では、センサを用いた測位精度の方がＧＰＳ測位の測位精度よりも高くなる。
本実施の形態では、このような点に鑑み、ＧＰＳ測位の測位精度が十分でない場合に、センサによる測位結果を併用することで、ガイドのない一般道路でも、車両３００の位置を正確に特定する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る車両３００に含まれる要素の例を示す。図１では、本実施の形態の説明に直接関係する要素のみが示される。例えば、車両３００には、エンジン、ブレーキ、タイヤ等、様々な要素が含まれるが、これらは本実施の形態の説明には直接関係しないので、図示は省略している。
図２は、本実施の形態に係る車載装置１００のハードウェア構成例を示す。

図１に示すように、車両３００に車載装置１００が搭載される。
また、車両３００には、センサ２０１、ＥＳＣ２０２、ＧＰＳ受信機２０３、地図データ記憶装置２０４、表示装置２０５及び自動運転制御装置２０６も搭載される。センサ２０１、ＥＳＣ２０２、ＧＰＳ受信機２０３、地図データ記憶装置２０４、表示装置２０５及び自動運転制御装置２０６の詳細は後述する。
車載装置１００は、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３及び特定部１０４で構成される。
抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３及び特定部１０４の詳細は後述する。

図２に示すように、車載装置１００は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３及び通信装置９０４を備える。車載装置１００は、コンピュータである。
補助記憶装置９０３には、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３及び特定部１０４の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置９０３から主記憶装置９０２にロードされる。そして、プロセッサ９０１がこれらプログラムを実行して、後述する抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３及び特定部１０４の動作を行う。
図２では、プロセッサ９０１が抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３及び特定部１０４の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
なお、プロセッサ９０１は、図１に示すセンサ２０１、ＥＳＣ２０２、ＧＰＳ受信機２０３、地図データ記憶装置２０４、表示装置２０５及び自動運転制御装置２０６が情報を更新する周期よりも十分に短い周期でプログラムを実行して、論理処理を行う。

なお、後述する車載装置１００の動作手順は、情報処理方法に相当する。また、車載装置１００の動作を実現するプログラムは、情報処理プログラムに相当する。

図１において、センサ２０１は、位置と速度を取得可能である。センサ２０１は、典型的にはミリ波レーダー又は超音波センサである。センサ２０１は、感知した複数の点である複数の感知点の各々と車両３００との相対速度を計測する。
ＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）２０２は、横滑り防止装置である。ＥＳＣ２０２は、車両３００の速度情報を含む車両情報を取得する。
ＧＰＳ受信機２０３は、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信する。
地図データ記憶装置２０４は、地図データを記憶する。地図データ記憶装置２０４は、典型的には地球座標系の地図データを記憶する。地図データには道路情報が含まれる。地図データでは、線分により道路が表される。
表示装置２０５は、特定部１０４から出力された地図データを表示する。
自動運転制御装置２０６は、特定部１０４から出力された地図データを用いて車両３００の自動運転の制御を行う。

特定部１０４により指示された場合に、抽出部１０１は路側静止物を抽出する。路側静止物は、車両３００が走行する道路の路側に所在する静止物である。具体的には、特定部１０４は、センサ２０１により計測された、複数の感知点の各々と車両３００との相対速度に基づき、路側静止物を抽出する。また、抽出部１０１は、センサ２０１により計測された、路側静止物を構成する感知点と車両３００との相対位置に基づき、路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置を推定する。路側静止物は、具体的には、路側に配置された壁、ガードレール、生垣、側溝等である。
抽出部１０１は、路側静止物の形状と、路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置とを特定部１０４に通知する。
抽出部１０１により行われる処理は、抽出処理に相当する。

測位部１０２は、ＧＰＳ受信機２０３により受信されたＧＰＳ信号を用いて測位を行う。そして、測位部１０２は、地球座標系における車両３００の所在位置（緯度及び経度）を計測する。
測位部１０２は、車両３００の所在位置（緯度及び経度）を取得部１０３に通知する。
また、測位部１０２は、特定部１０４に測位精度を通知する。本実施の形態では、測位部１０２は、測位精度として、捕捉できたＧＰＳ衛星数を特定部１０４に通知する。

取得部１０３は、測位部１０２より通知された車両３００の所在位置（緯度及び経度）の周囲の地図データを地図データ記憶装置２０４から取得する。
取得部１０３により行われる処理は、取得処理に相当する。

特定部１０４は、測位部１０２から通知された測位精度が既定の条件を満たさない場合に、抽出部１０１に路側静止物の抽出を指示する。例えば、特定部１０４は、捕捉できたＧＰＳ衛星数が５機未満である場合に、測位精度が条件を満たさないと判定する。つまり、抽出部１０１は、ＧＰＳ測位の測位精度が既定の条件を満たさない場合に、路側静止物を抽出する。
特定部１０４は、また、地図データを用いて、路側静止物の所在位置の座標値（緯度及び経度）を路側静止物座標値として特定する。具体的には、特定部１０４は、地図データに含まれる路側を表す路側線の座標値群の中から路側静止物座標値を特定する。特定部１０４は、抽出部１０１により通知された路側静止物の形状と路側線の座標値群から得られる路側線の形状を照合して、路側静止物座標値を特定する。そして、特定部１０４は、路側静止物座標値と、抽出部１０１により推定された路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置とに基づき、車両３００の位置の座標値（緯度及び経度）を特定する。
特定部１０４は、地図データと車両３００の位置の座標値を表示装置２０５に出力する。
また、特定部１０４は、車両３００の位置の座標値を自動運転制御装置２０６に出力する。また、特定部１０４は、車両３００の位置の座標値とともに、地図データを自動運転制御装置２０６に出力してもよい。
特定部１０４により行われる処理は、特定処理に相当する。

なお、以下では、図３に示す道路５００及び車両３００を想定して説明を進める。

図３において、車載装置１００を搭載する車両３００は図３に示す道路５００を走行するものとする。
道路５００は、一方通行の二車線道路である。車両３００は左走行レーンの中央を走行している。右走行レーンでは他の車両６００が走行している。
車両３００では、図３に示すように車両３００の前方にセンサ２０１が配置されているものとする。

図３の道路５００は、路側線５０１、走行レーン分離線５０２、中央線５０３及び路側線５０４を含む。路側線５０１は、道路５００の左路側を構成する。走行レーン分離線５０２は、道路５００の右走行レーンと左走行レーンとを分離する。中央線５０３は、道路５００の左走行レーンの中央を示す。路側線５０４は道路５００の右路側を構成する。
前述のように、地図データ記憶装置２０４で記憶されている地図データでは、道路５００は線分により表される。
具体的には、道路５００を表す地図データでは、路側線５０１に対応する線、走行レーン分離線５０２、中央線５０３、路側線５０４に対応する少なくとも２点を結ぶ線分により道路５００を表現する。以下では、地図データにおいて路側線５０１に対応する線を路側線５０１０と表記する。また、地図データにおいて走行レーン分離線５０２に対応する線を走行レーン分離線５０２０と表記する。また、地図データにおいて中央線５０３に対応する線を中央線５０３０と表記する。また、地図データにおいて路側線５０４に対応する線を路側線５０４０と表記する。地図データの道路情報には、路側線５０１０を構成する座標値群（緯度及び経度）、走行レーン分離線５０２０を構成する座標値群（緯度及び経度）、中央線５０３０を構成する座標値群（緯度及び経度）及び路側線５０４０を構成する座標値群（緯度及び経度）が含まれる。
図３の道路５００の右走行レーンは以降の説明に直接関係しないので、右走行レーンの中央線は図示していない。しかしながら、地図データの道路情報には、右走行レーンの中央線を構成する座標値群も含まれている。
図３では、道路５００の路側線を路側線５０１０と路側線５０４０で定義する例を示している。路側線５０１０と路側線５０４０に代えて、路肩線５０５０と路肩幅情報で路側線を定義するようにしてもよい。路肩線５０５０は、地図データにおいて路肩線５０５に対応する。路肩幅情報は路肩の幅を示す情報である。図３では、Ｗ_Ｌ１、Ｗ_Ｌ２、Ｗ_Ｒ１、Ｗ_Ｒ２が路肩幅情報に相当する。Ｗ_Ｌ１、Ｗ_Ｒ１は、現在の車両３００の位置近傍の路肩幅情報である。Ｗ_Ｌ２、Ｗ_Ｒ２は、車両３００の将来の位置の近傍の路肩幅情報である。Ｗ_Ｌ２、Ｗ_Ｒ２は将来の車両３００の位置の近傍の路肩幅であれば、どのような位置の近傍の路肩幅でもよい。Ｗ_Ｌ２、Ｗ_Ｒ２は、例えば１秒後の車両３００の位置の近傍の路肩幅でもよいし、５秒後の車両３００の位置の近傍の路肩幅でもよい。
なお、以下では、説明の簡明化のために、路側線５０１０及び路側線５０４０により道路５００の路側を定義するものとする。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４は、本実施の形態に係る車載装置１００の動作例を示す。

先ず、ステップＳ１０１において、測位部１０２がＧＰＳ受信機２０３により受信されたＧＰＳ信号を用いて、車両３００の位置を測位する。
測位部１０２は、測位結果である車両３００の位置を取得部１０３に通知する。また、測位部１０２は、特定部１０４に測位精度を通知する。より具体的には、測位部１０２は、捕捉できたＧＰＳ衛星数を特定部１０４に通知する。

次に、ステップＳ１０２において、取得部１０３は、測位部１０２から通知された車両３００の位置を対象とする地図データを地図データ記憶装置２０４から取得する。
そして、取得部１０３は、取得した地図データと、測位部１０２による測位で得られた車両３００の位置の座標値（緯度及び経度）を特定部１０４に出力する。

次に、ステップＳ１０３において、特定部１０４が、測位精度が既定の条件を満たすか否かを判定する。
より具体的には、特定部１０４は、測位部１０２から通知されたＧＰＳ衛星数が既定数（例えば、５機）以上であるか否かを判定する。

測位精度が条件を満たす場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）は、特定部１０４は、ステップＳ１０８において、取得部１０３から入力された地図データと車両３００の位置の座標値とを表示装置２０５及び自動運転制御装置２０６に出力する。ここでは、自動運転制御装置２０６に、地図データと車両３００の位置の座標値とを出力することとしているが、自動運転制御装置２０６には、車両３００の位置の座標値のみを出力するようにしてもよい。

一方、測位精度が条件を満たさない場合（ステップＳ１０３でＮＯ）は、抽出部１０１が、ステップＳ１０４において、抽出部１０１が路側静止物を抽出する。
より具体的には、測位精度が条件を満たさない場合は、特定部１０４が抽出部１０１に路側静止物の抽出を指示する。抽出部１０１は、特定部１０４により路側静止物の抽出を指示された場合に、抽出部１０１は、ドップラー速度を用いて路側静止物を抽出する。つまり、特定部１０４は、センサ２０１により計測された、複数の感知点の各々と車両３００との相対速度に基づき、路側静止物を抽出する。抽出部１０１は、車両３００の速度と同じ速度の感知点は路側静止物の一部を構成すると判定する。更に、抽出部１０１は、路側静止物の一部を構成すると判定した感知点をグルーピングする。そして、抽出部１０１は、グルーピングにより得られた感知点の集合を路側静止物と認識する。
なお、ステップＳ１０４の詳細は後述する。

次に、ステップＳ１０５において、路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置を推定する。
例えば、抽出部１０１は、路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置として、路側静止物を構成する複数の感知点のうち特定の位置（例えば、先頭）にある感知点からの車両３００への距離及び方位を推定する。
また、抽出部１０１は、路側静止物の形状と、路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置とを特定部１０４に通知する。路側静止物の形状とは、グルーピングにより得られた感知点の集合を囲む外縁である。

次に、ステップＳ１０６において、特定部１０４は、路側静止物座標値を特定する。
路側静止物座標値は、路側静止物の所在位置の座標値（緯度及び経度）である。
特定部１０４は、地図データに含まれる路側線５０１０及び路側線５０４０の座標値群の中から路側静止物座標値を特定する。
特定部１０４は、抽出部１０１により通知された路側静止物の形状と路側線の座標値群から得られる路側線の形状を照合して、路側静止物座標値を特定する。

次に、ステップＳ１０７において、特定部１０４は、車両３００の位置の座標値（緯度及び経度）を特定する。具体的には、特定部１０４は、路側静止物を構成する複数の感知点のうち特定の位置（例えば、先頭）にある感知点に相当する位置の座標値を特定する。
特定部１０４は、ステップＳ１０６で特定された路側静止物座標値と、抽出部１０１から通知された路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置とに基づき、地図データでの車両３００の位置の座標値を特定する。

最後に、ステップＳ１０８において、特定部１０４は、取得部１０３から入力された地図データと、ステップ１０７において特定された車両３００の位置の座標値を表示装置２０５及び自動運転制御装置２０６に出力する。
ここでは、自動運転制御装置２０６に、地図データと車両３００の位置の座標値とを出力することとしているが、自動運転制御装置２０６には、車両３００の位置の座標値のみを出力するようにしてもよい。

ここで、ステップＳ１０４の詳細を説明する。
抽出部１０１は、ＥＳＣ２０２から車両３００の速度を取得する。そして、抽出部１０１は、センサ２０１が感知した感知点の速度と車両３００の速度とが一致しているか否かを判定する。車両３００の速度と同じ速度の感知点は、対地速度を持たない静止物の一部である。抽出部１０１は、このような感知点の速度と車両３００の速度との比較をセンサ２０１が感知した全ての感知点に対して行う。そして、抽出部１０１は、静止物の一部を構成する感知点を抽出する。並行して、抽出部１０１は、静止物の一部を構成する感知点の方位が、路側の方向であるか否かを判定する。静止物の一部を構成する感知点の方位が、路側の方向である場合は、抽出部１０１は、当該感知点は路側静止物の一部を構成する感知点であると判定する。
道路上に通常存在し得る物体としては歩行者、自転車、他の車両、路側静止物がある。このうち定常的に静止しており、路側の方向にあるのは路側静止物である。このため、抽出部１０１は、路側の方向にある、静止している感知点は路側静止物の一部と判定する。

図５は、ステップＳ１０４で行われる静止物判定処理を説明する図である。
図５において、感知点７００が静止しているのであれば、一定速度ｖで走行している車両３００にとっては、感知点７００は、速度ｖと同じ大きさの相対速度ｖ’で移動していると認識される。このため、抽出部１０１は、ＥＳＣ２０２から車両３００の速度ｖを取得し、センサ２０１から感知点７００の速度ｖ’を取得する。そして、抽出部１０１は、ｖ’＝ｖと判定できる感知点７００を原理的に静止物とみなす。
しかしながら、前方センサ２０１によるドップラー速度ｖ_ｄの計測においては、感知点７００と前方センサ２０１との位置関係により図５に示すように同じ大きさの相対速度が得られないことがある。これを補正するために、抽出部１０１は、前方センサ２０１による当該感知点７００の極座標位置情報（ｒ、θ）を取得する。そして、抽出部１０１は、以下の式が成立する感知点７００のみを静止物と判定する。
ｖ_ｄ／ｃｏｓθ＝ｖ
本手法では、極座標位置情報（ｒ、θ）に含まれる角度θの精度も求められる。角度θが小さいとき、典型的には、角度θが１５度以下の場合には、抽出部１０１は、他の車両、歩行者、自転車のような移動物と静止物とを精度よく区別することができる。したがって、抽出部１０１は、車両３００の進行方向に位置する移動物と静止物とを区別する。道路５００に路肩幅がない場合を想定すると、抽出部１０１は、最低でも車両３００の進行方向で前方センサ２０１より少なくとも３ｍ以上前方に位置する移動物と静止物とを区別する。

次に、ステップＳ１０４での感知点をグルーピングする処理の詳細を説明する。
抽出部１０１は、図５に示す手法により抽出した感知点７００をグルーピングする。そして、抽出部１０１は、グルーピングにより得られた感知点の集合を路側静止物と認識する。

図６は感知点７００のグルーピング処理を説明する図である。図６に示す複数の丸が複数の感知点７００を示す。
抽出部１０１は、図５に示す手法により抽出した、路側線の方向にある複数の感知点７００をグルーピングする。抽出部１０１は、教師なし学習（クラスタリング）を用いる方法により、複数の感知点７００をグルーピングする。
図６において、静止物として抽出される感知点７００は前方のセンサ２０１が感知した感知点の一部であり、車両３００の真横にある路側静止物は前方のセンサ２０１により感知されないことが多い。また、静止物として抽出された感知点７００がすべての路側静止物の一部であるとも断定できない。そこで、抽出部１０１は、教師なし学習（クラスタリング）を用いる方法により、複数の感知点７００をグルーピングする。抽出部１０１は、例えば、点群の密度ベースのクラスタリングであるＤＢＳＣＡＮ法を用いて、感知点７００をグルーピングする。そして、抽出部１０１は、グルーピングした感知点７００で形成される線状の点群の道路５００に沿った長さを算出する。そして、道路５００に沿った線状の点群の長さが既定の長さ以上である場合に、抽出部１０１は、これら感知点７００の集合を路側静止物の候補に指定する。前方のセンサ２０１が用いられる図６の例では、感知点７００の集合の道路５００に沿った線状の点群の長さが３ｍ以上であれば、抽出部１０１は、当該感知点７００の集合を路肩配置物の候補に指定する。更に、抽出部１０１は、路側静止物の候補に指定した集合における感知点７００の数が閾値以上である場合に、抽出部１０１は、路側静止物の候補に指定した感知点７００の集合を路側静止物として抽出する。
図６では、符号８０１の破線で囲まれている感知点７００の集合と符号８０２の破線で囲まれている感知点７００の集合とが路側静止物として抽出されたものとする。感知点７５０は他のいずれの感知点７００からも離れているので、感知点７５０を路側静止物としてグルーピングされない。
以降は、符号８０１の破線の領域を路側静止物８０１と表記し、符号８０２の破線の領域を路側静止物８０２と表記する。
路側静止物８０１は車両３００の左側にある路側静止物を表す点群データである。路側静止物８０２は車両３００の右側にある路側静止物を表す点群データである。
抽出部１０１は、路側静止物８０１及び路側静止物８０２の位置及び長さを道路５００上における相対座標系で認識する。相対座標系での原点は、センサ２０１の位置である。

図７は、ステップＳ１０５で推定される、路側静止物の所在位置からの車両３００の相対位置の例を示す。
図７では、一例として、路側静止物を構成する感知点７００のうち先頭の位置にある感知点７００からセンサ２０１への相対位置を示す。
図７では、路側静止物８０１を構成する感知点７００のうち先頭の位置にある感知点７０１からセンサ２０１への相対位置と、路側静止物８０２を構成する感知点７００のうち先頭の位置にある感知点７０２からセンサ２０１への相対位置を示す。
抽出部１０１は、ステップＳ１０５において、センサ２０１を原点とする相対座標系において、感知点７０１からセンサ２０１へ向かうベクトル７７１と感知点７０２からセンサ２０１へ向かうベクトル７７２を算出する。
そして、抽出部１０１は、路側静止物８０１の形状、路側静止物８０２の形状、ベクトル７７１及びベクトル７７２を特定部１０４に通知する。

図８は、ステップＳ１０６で行われる路側静止物座標値特定処理の例と、ステップＳ１０７で行車両位置特定処理の例を示す。
特定部１０４は、抽出部１０１から通知された路側静止物８０１を路側線５０１０上に配置し、路側静止物８０２を路側線５０４０上に配置することにより、路側静止物の座標値である路側静止物座標値を特定する。
特定部１０４は、例えば、点群の分布に関するベイズ推定または最ゆう推定または最小分散推定により、路側静止物座標値を特定する。
また、路側幅情報（Ｗ_Ｌ１、Ｗ_Ｌ２、Ｗ_Ｒ１、Ｗ_Ｒ２）が地図データに存在する場合は、特定部１０４は、路肩幅情報に関するベイズ推定または最ゆう推定または最小分散推定により、路側静止物座標値を特定してもよい。
そして、特定部１０４は、路側線５０１０上に配置された感知点７０１の座標値（路側静止物座標値）とベクトル７７１と、路側線５０４０上に配置された感知点７０２の座標値（路側静止物座標値）とベクトル７７２によりセンサ２０１の位置の座標値（緯度及び経度）を特定する。
図８に示されるセンサ２０１の位置は、センサ２０１による感知結果から導出されるセンサ２０１の位置であり、図３に示すように、中央線５０３上にセンサ２０１が配置されている。

図３に示すように車両３００が中央線５０３上を走行している状況のＧＰＳ測位結果を想定する。このとき、ＧＰＳ衛星の捕捉数が少ないと、例えば、図９に示すように、車両３００が中央線５０３から右側にずれた位置で走行しているとの測位結果が得られる可能性がある。
この場合に、本実施の形態では、センサ測位を併用することで、図８に示すように、特定部１０４により車両３００の所在位置として中央線５０３上の位置が得られる。
この結果、表示装置２０５には、図３に示すように、車両３００が中央線５０３上に所在していることが示される地図データが表示される。また、自動運転制御装置２０６にも、同様に、車両３００が中央線５０３上に所在していることが通知される。この結果、自動運転制御装置２０６により、正確な自動運転制御が行われる。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、ＧＰＳ測位の測位精度が十分でない場合に、センサによる測位結果を用いる。つまり、本実施の形態では、ＧＰＳ測位により生成された地図と、センサによる測位により生成された地図とを照合する。このため、本実施の形態によれば、ガイドのない一般道路でも、車両の位置を正確に特定することができる。

なお、以上では、図３及び図９に示すように、車両３００の横方向のずれを補正する例を説明した。本実施の形態に係る方式は原理的には並進対称性がなければ当該方向のずれを補正することができる。このため、本実施の形態によれば、非常駐車帯などを用いてＷ_Ｌ１＜Ｗ_Ｌ２、Ｗ_Ｒ１＞Ｗ_Ｒ２が成立するような状況（図２４及び図２５）では、縦方向のずれも補正することができる。また、本実施の形態に係る方式は、回転対称性がなければ当該方位のずれをも補正することができる。このため、本実施の形態によれば、車両３００の方位も補正することができる。

実施の形態２．
本実施の形態では、地図データに路側線が欠損している欠損箇所が存在する場合に、車載装置１００が、欠損箇所での路側線の形状を推定する例を説明する。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１０は、本実施の形態に係る車両３００に含まれる要素の例を示す。図１と比較して、図１０では、推定部１０５、通信部１０６及び地図データ保持装置４００が追加されている。推定部１０５、通信部１０６及び地図データ保持装置４００以外の要素は、図１に示すものと同じである。このため、推定部１０５、通信部１０６及び地図データ保持装置４００以外の要素については説明を省略する。

推定部１０５は、地図データ記憶装置２０４で記憶されている地図データに路側線が欠損している欠損箇所が存在する場合に、欠損箇所での路側線の形状を推定線として推定する。より具体的には、推定部１０５は、欠損箇所に至るまでの路側線の形状と路側静止物の形状とに基づき、推定線を得る。また、推定部１０５は、推定線を通知する推定データを生成する。推定部１０５は、生成した推定データを地図データ記憶装置２０４に格納する。
通信部１０６は、推定部１０５により生成された推定データを地図データ保持装置４００に送信する。
推定部１０５及び通信部１０６は、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３及び特定部１０４と同様にプログラムで実現される。推定部１０５及び通信部１０６を実現されるプログラムはプロセッサ９０１により実行される。
地図データ保持装置４００は、地図データ記憶装置２０４で保持している地図データと同じ地図データを保持する。地図データ保持装置４００は、通信部１０６から送信された推定データを受信し、受信した推定データを、保持している地図データの欠損箇所に補充する。

図１１は、本実施の形態に係る地図データの例を示す。なお、図１１において、図３と同じ符号の部分は同じものを示す。
図１１に示す地図データでは、路側線５１００が途中で途絶えている。つまり、図１１に示す地図データには、欠損箇所５２００が存在する。欠損の原因としては、道路工事などによる地図データの配信の一時停止中などがある。
本実施の形態では、図１２に示すように、推定部１０５が、欠損箇所５２００に至るまでの路側線５１００の形状と、路側静止物８０１の形状とに基づき、欠損箇所５２００における路肩線の形状を推定する。
図１１及び図１２の例では、推定部１０５は、路側静止物８０１の形状に従い、欠損箇所５２００において、路側線５１００と同様の直線の路肩線を推定線５３００として推定する。つまり、推定部１０５は、図３に示す路側線５０１０を推定する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１３は、本実施の形態に係る車載装置１００の動作例を示す。

ステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、図４に示すものと同じである。このため、説明を省略する。

ステップＳ２０１において、特定部１０４は、取得部１０３から取得した地図データに欠損箇所があるか否かを判定する。

地図データに欠損箇所がない場合（ステップＳ２０１でＮＯ）は、ステップＳ２０２として、図４のステップＳ１０３以降の処理が行われる。

一方、地図データに欠損箇所がある場合（ステップＳ２０１でＹＥＳ）は、ステップＳ１０４において、抽出部１０１が路肩静止物を抽出する。より具体的には、地図データに欠損箇所がある場合には、特定部１０４が抽出部１０１に路側静止物の抽出を指示する。抽出部１０１は、特定部１０４により路側静止物の抽出を指示された場合に、実施の形態１で示した手順で路側静止物を抽出する。
そして、抽出部１０１は、抽出した路側静止物の形状を推定部１０５に通知する。

次に、ステップＳ２０３において、推定部１０５は、通知された路側静止物の形状から得られる推定線を地図データ上の欠損箇所に配置する。
推定線は、欠損箇所に至るまでの路側線と同じ太さの路側静止物の形状に沿った線である。
図１２は、図１１に示す欠損箇所５２００に推定線５３００を配置した状態を示す。推定線５３００は、路側線５１００と同じ太さであって、図６に示す路側静止物８０１との形状に沿った線である。なお、図１２では、理解のしやすさのために、推定線５３００を破線で表現している。

次に、ステップＳ２０４において、推定部１０５は、推定線の形状が欠損箇所に至るまでの路側線の形状に適合するか否かを判定する。
「適合する」とは、欠損箇所に至るまでの路側線の終端に推定線をつないで得られる線が１本の路側線として不自然ではないことを意味する。例えば、推定部１０５は、欠損箇所に至るまでの路側線の曲率と推定線の曲率との差が閾値以内か否かを判定する。そして、曲率の差が閾値以内である場合に、推定部１０５は、推定線の形状が欠損箇所に至るまでの路側線の形状に適合すると判定する。
図１２に示す例であれば、路側線５１００の終端に推定線５３００をつないで得られる線は図３に示す路側線５０１０に相当する。また、路側線５１００の曲率と推定線５３００の曲率は一致しているので、推定部１０５は、推定線５３００は路側線５１００に適合すると判定する。

推定線の形状が欠損箇所に至るまでの路側線の形状に適合する場合（ステップＳ２０４でＹＥＳ）は、推定部１０５は、推定データを生成する。推定データは、推定線の形状、寸法及び配置位置（配置座標）を特定するデータである。
また、推定部１０５は、生成した推定データを通信部１０６に出力する。また、推定部１０５は、生成した推定データを地図データ記憶装置２０４に格納する。

次に、ステップＳ２０６において、通信部１０６が推定データを地図データ保持装置４００に送信する。
地図データ保持装置４００は、推定データを受信し、受信した推定データを保持する。

一方、推定線の形状が欠損箇所に至るまでの路側線の形状に適合しない場合（ステップＳ２０４でＮＯ）は、適切な推定線の形状が不明であるため、推定データの生成及び推定データの送信は行われない。

ステップＳ２０７では、図４に示すステップＳ１０３以降の処理が行われる。既に、ステップＳ１０４の処理が行われているので、ステップＳ２０７ではステップＳ１０４の処理は省略される。
また、ステップＳ２０５で推定データが生成された場合は、特定部１０４は、欠損箇所を推定線で補って図４のステップＳ１０６を行う。つまり、特定部１０４は、図１２に示すように、欠損箇所５２００に推定線５３００を配置して図３に示す地図データを生成する。そして、図３の地図データの路側線５０１０（路側線５１００と推定線５３００）の座標値群の中から路側静止物８０１の路側静止物座標値を特定する。
一方、ステップＳ２０５で推定データが生成されない場合は、特定部１０４は、欠損箇所のある地図データを用いて図４のステップＳ１０６を行う。つまり、特定部１０４は、図１１の地図データを用いてステップＳ１０６を行う。具体的には、特定部１０４は、図１１の路側線５０４０と路側静止物８０２との照合のみを行う。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
このように、本実施の形態では、地図データに欠損箇所がある場合に、欠損箇所での路側線を推定線として推定する。また、本実施の形態では、推定線を地図データ保持装置に通知する。更に、本実施の形態では、欠損箇所を推定線で補って路側静止物座標値を特定する。
このため、本実施の形態によれば、推定線として欠損箇所に路肩線を追加することができる。また、本実施の形態によれば、地図データに欠損箇所があっても、車両の位置を正確に特定することができる。

実施の形態３．
本実施の形態では、実施の形態１で説明した車載装置１００の適用例を説明する。
先ず、車載装置１００で特定した車両３００の位置を用いて自動運転制御装置２０６が車両３００の自動運転を行う例を説明する。
本実施の形態では、自動運転制御装置２０６には、電動パワーステアリング（ＥＰＳ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）ユニットが含まれているものとする。

図１４は、車両３００が道路５００を走行している状態を示す。なお、本実施の形態では、道路５００には分流道路５４０が設けられている。道路５００と分流道路５４０との境界部分には白線５９０が設けられている。
また、図１５は、車両３００が白線５９０を跨いで分流道路５４０に向けて走行している状態を示す。
図１４及び図１５において、道路５００及び分流道路５４０の左側の路側線を路側線５０６という。道路５００の右側の路側線を路側線５０７という。分流道路５４０の右側の路側線を路側線５０８という。

自動運転技術を実現する技術の１つとして、道路白線検出技術がある。道路白線検出技術では、カメラの撮影画像を解析して走行レーンを区切る白線を検出する。これにより、車両が走行している走行レーンを認識することができ、走行レーンに沿った自動運転が可能となる。
本実施の形態では、車両３００の自動運転制御装置２０６は道路白線検出技術を用いることができるものとする。
図１４に示すように、車両３００が道路５００を走行している間は、自動運転制御装置２０６は白線５９０を検出することができ、道路５００の走行レーンに従って自動運転を継続することができる。
しかし、図１５に示すように、白線５９０が車両３００の直下にあり、車両３００の方位が白線５９０に対して左（または右）を向いている場合は、自動運転制御装置２０６は一時的に白線５９０を検出することができない。また、悪天候等によって、自動運転制御装置２０６が白線５９０を検出できない場合がある。
実施の形態１に示す車載装置１００は、図１５のような事象又は悪天候等により自動運転制御装置２０６が白線５９０を検出できない場合でも、自動運転を可能とする。

図１４に示すように車両３００が道路５００を走行しているときにＧＰＳ測位の測位精度が十分でない場合は、車載装置１００は、路側線５０６に存在する路側静止物（例えば、壁）と路側線５０７に存在する路側静止物（例えば、壁）を抽出する。そして、車載装置１００は、これら路側静止物を用いて、実施の形態１に示した手法にて、地図データ上の車両３００の位置を正確に特定する。
また、図１５に示すように車両３００が分流道路５４０に向かって進路を変更した場合は、車載装置１００は、路側線５０６に存在する路側静止物（例えば、壁）と路側線５０８に存在する路側静止物（例えば、壁）を抽出する。そして、車載装置１００は、これら路側静止物を用いて、実施の形態１に示した手法にて、地図データ上の車両３００の位置を正確に特定する。

図１６及び図１７は、車両３００が、道路５００に合流する合流道路５６０を走行している状態を示す。道路５００と合流道路５６０との境界部分には白線５９０が設けられている。
図１６及び図１７において、道路５００及び合流道路５６０の左側の路側線を路側線５０６という。道路５００の右側の路側線を路側線５０７という。合流道路５６０の右側の路側線を路側線５０９という。

車両３００が図１６に示す位置を走行している場合は、車載装置１００は、路側線５０６に存在する路側静止物（例えば、壁）と路側線５０９に存在する路側静止物（例えば、壁）を抽出する。そして、車載装置１００は、これら路側静止物を用いて、実施の形態１に示した手法にて、地図データ上の車両３００の位置を正確に特定する。
また、車両３００が図１６に示す位置を走行している場合は、車載装置１００は、路側線５０６に存在する路側静止物（例えば、壁）と路側線５０７に存在する路側静止物（例えば、壁）を抽出する。そして、車載装置１００は、これら路側静止物を用いて、実施の形態１に示した手法にて、地図データ上の車両３００の位置を正確に特定する

実施の形態１で説明した車載装置１００は、センサ２０１の視野角に路側静止物が存在している限り、図１４及び図１５に示すような走行環境でも、正確に車両３００の位置を特定することができる。
また、センサ２０１がミリ波レーダーであれば、ミリ波（電波）の性質により、悪天候でも正確に車両３００の位置を特定することができる。
また、センサ２０１の観測誤差と同程度のスケールで、車両３００の位置を特定することが可能である。車両３００の横方向の位置を、例えば左走行レーンの中央からの差分として特定することで、制御において誤った指令の原因となる走行レーンの判定を行う必要がなくなる。この結果、ＥＰＳの制御おいてチャタリングを発生させずにスムーズな制御が可能となる。

なお、車両３００に後側方センサが搭載されている場合は、図１６及び図１７に示すような、２つの道路が合流する際には、後側方センサの感知結果を用いることも有効である。
左後側方センサは車両３００の左半分の走行環境認識による車両３００の位置特定に用いることができる。また、右後側方センサはブラインドスポット検出（ＢＳＭ：Ｂｌｉｎｄ Ｓｐｏｔ Ｍｏｎｉｔｏｒ）として右隣の走行レーンの並走車の検知に用いることができる。この際、制御システムとしてのＥＳＣを用いて、合流車速を調整してもよい。

以上のように、実施の形態１の車載装置１００を用いることで、図１４及び図１５に示す分流部分及び図１６及び図１７に示す合流部分においても正確に車両３００の位置を特定することができる。また、車両３００の位置を正確に特定することができるので、車両３００が走行している走行レーンを判定する必要がない。また、車線変更の際に電動パワーステアリングの制御においてチャタリングを発生させずにスムーズな制御を行うことが可能である。

次に、センサ２０１の具体例と路側静止物の具体例を説明する。

図１８及び図１９では、センサ２０１として側方レーダーが用いられている。また、図１８及び図１９では、路側静止物がガードレールである。
図１８は、道路５００及びガードレールが直線である例を示す。図１９は、道路５００及びガードレールが曲線である例を示す。

図１８及び図１９では、センサ２０１として、前側方レーダーと後側方レーダーが用いられている。路側静止物がガードレールである場合は、道路に沿った比較的長い距離に渡る複数の感知点をグループとしてクラスタリングするために、前側方レーダー及び後側方レーダーは、視野角が４５度以上、距離が４０ｍ以上であることが望ましい。なお、前側方レーダー及び後側方レーダーを総称して側方レーダーという。
側方レーダーごとに、ガードレールに相当する感知点（反射点）が複数得られる。なお、白丸で表される感知点７００はドップラー計測に基づいて静止物の感知点として認識されたことを意味する。一方、黒丸で表される感知点７００は感知点が静止物であるか移動体であるか不明であることを意味する。
側方レーダーとガードレールまでの距離が遠くなるほど感知される感知点が増える。このため、図１８の例ではより側方レーダーからの距離が遠い右側のガードレールの方が左側のガードレールより多く感知点が得られる。
車載装置１００は、実施の形態１で示した手順により、左側のガードレールを路側静止物８０３及び路側静止物８０４として抽出する。また、車載装置１００は、右側のガードレールを路側静止物８０５及び路側静止物８０６として抽出する。そして、車載装置１００は、実施の形態１で示した手順により、地図データ上の路側静止物８０３、路側静止物８０４、路側静止物８０５及び路側静止物８０６の所在位置の座標値をそれぞれ、路側静止物座標値として特定する。更に、車載装置１００は、実施の形態１で示した手順により、地図データでの車両３００の位置の座標値を特定する。
図１８のようにガードレールが直線状であれば、車載装置１００はガードレールを長方形の路肩静止物として認識する。図１９のようにガードレールが曲率半径を持てば、車載装置１００はガードレールを平行四辺形の路肩静止物として認識する。

センサ２０１としてレーダーを用いることは、電波の性質から、路側静止物が生垣であっても反射率が確保することができるため、有効である。

図２０では、センサ２０１として側方ソナーが用いられている。また、図２０では、路側静止物が壁である。
図２０では、センサ２０１として、前側方ソナーと中側方ソナーと後側方ソナーが用いられている。路側静止物が壁である場合は、道路に沿った比較的長い距離に渡る複数の感知点をグループとしてクラスタリングするために、前側方ソナー及び後側方ソナーは、視野角が２０度以上、距離が１０ｍ以上であることが望ましい。なお、前側方ソナーと中側方ソナーと後側方ソナーとを総称して側方ソナーという。
側方ソナーごとに、壁に相当する感知点（反射点）は一つ得られる。感知点７１１は、左前側方ソナーの感知点である。感知点７１２は、右前側方ソナーの感知点である。感知点７１３は、左中側方ソナーの感知点である。感知点７１４は、右中側方ソナーの感知点である。感知点７１５は、左後側方ソナーの感知点である。感知点７１６は、右後側方ソナーの感知点である
白丸で表される感知点７１３及び感知点７１４はドップラー計測に基づいて静止物の感知点として認識されたことを意味する。一方、黒丸で表される感知点７１１、感知点７１２、感知点７１５及び感知点７１６は感知点が静止物であるか移動体であるか不明であることを意味する。
側方ソナーと壁までの距離が遠くなるほど感知される感知点が増える。このため図１８の例では側方ソナーからの距離がより遠い右側の壁の方が左側の壁より多い感知点が得られる。
車載装置１００は、実施の形態１で示した手順により、左側の壁を路側静止物８０７として抽出する。また、車載装置１００は、右側の壁を路側静止物８０８として抽出する。そして、車載装置１００は、実施の形態１で示した手順により、地図データ上の路側静止物８０７及び路側静止物８０８の所在位置の座標値をそれぞれ、路側静止物座標値として特定する。更に、車載装置１００は、実施の形態１で示した手順により、地図データでの車両３００の位置の座標値を特定する。

センサ２０１としてソナーを用いることは、超音波の性質から、路側静止物が側溝であっても反射率が確保できるため、有効である。

なお、以上の実施の形態１〜３で示した道路は例示であり、これら以外の道路にも実施の形態１〜３に示した車載装置１００は適用可能である。また、道路上に歩行者、自転車等が存在しても実施の形態１〜３に示した車載装置１００は適用可能である。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。

＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、車載装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図２に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図２に示す主記憶装置９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図２に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
図２に示す通信装置９０４は、データの通信処理を実行する電子回路である。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。

また、補助記憶装置９０３には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３、特定部１０４、推定部１０５及び通信部１０６の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３、特定部１０４、推定部１０５及び通信部１０６の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３、特定部１０４、推定部１０５及び通信部１０６の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３、特定部１０４、推定部１０５及び通信部１０６の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を流通させてもよい。

また、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３、特定部１０４、推定部１０５及び通信部１０６の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、車載装置１００は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。
この場合は、抽出部１０１、測位部１０２、取得部１０３、特定部１０４、推定部１０５及び通信部１０６は、それぞれ処理回路の一部として実現される。
なお、本明細書では、プロセッサと処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサと処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。

１００ 車載装置、１０１ 抽出部、１０２ 測位部、１０３ 取得部、１０４ 特定部、１０５ 推定部、１０６ 通信部、２０１ センサ、２０２ ＥＳＣ、２０３ ＧＰＳ受信機、２０４ 地図データ記憶装置、２０５ 表示装置、２０６ 自動運転制御装置、３００ 車両、４００ 地図データ保持装置、５００ 道路、５０１ 路側線、５０２ 走行レーン分離線、５０３ 中央線、５０４ 路側線、５０５ 路肩線、５０６ 路側線、５０７ 路側線、５０８ 路側線、５０９ 路側線、５４０ 分流道路、５５０ 道路、５６０ 合流道路、５７０ 道路、５９０ 白線、６００ 車両、７００ 感知点、７０１ 感知点、７０２ 感知点、７０３ 感知点、７０４ 感知点、７１１ 感知点、７１２ 感知点、７１３ 感知点、７１４ 感知点、７１５ 感知点、７１６ 感知点、７５０ 感知点、７７１ ベクトル、７７２ ベクトル、８０１ 路側静止物、８０２ 路側静止物、８０３ 路側静止物、８０４ 路側静止物、８０５ 路側静止物、８０６ 路側静止物、８０７ 路側静止物、８０８ 路側静止物、９０１ プロセッサ、９０２ 主記憶装置、９０３ 補助記憶装置、９０４ 通信装置、５０１０ 路側線、５０２０ 走行レーン分離線、５０３０ 中央線、５０４０ 路側線、５０５０ 路肩線、５１００ 路側線、５２００ 欠損箇所、５３００ 推定線。

Claims (11)

1. センサが搭載されている車両に搭載される車載装置であって、
   前記センサにより感知された複数の点である複数の感知点の各々と前記車両との相対速度に基づき、前記複数の感知点のうち静止物として判定された感知点を含む２以上の感知点をグルーピングし、グルーピングされた前記２以上の感知点で形成される線状の点群であって、前記車両の前方からの角度が既定の角度よりも小さく前記静止物と判定された感知点と前記車両の前方からの角度が前記既定の角度よりも大きく現在の前記車両の位置の近傍の、前記静止物であるか否かが不明な感知点とが含まれる線状の点群の前記道路に沿った長さが既定の長さ以上である場合に、前記線状の点群を前記道路の路側に所在する路側静止物として抽出し、前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置を推定する抽出部と、
   将来の前記車両の位置の近傍の路側と現在の前記車両の位置の近傍の路側を表す線分により前記道路が表される地図データを取得する取得部と、
   前記地図データを用いて、前記路側静止物の所在位置の座標値を路側静止物座標値として特定し、前記路側静止物座標値と、前記抽出部により推定された前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置とに基づき、前記車両の位置の座標値を特定する特定部とを有する車載装置。
2. 前記既定の長さは３ｍ以上である請求項１に記載の車載装置。
3. 前記特定部は、
   前記地図データに含まれる前記路側を表す路側線の座標値群の中から前記路側静止物座標値を特定する請求項１に記載の車載装置。
4. 前記車載装置は、更に、
   前記地図データに前記路側線が欠損している欠損箇所が存在する場合に、前記欠損箇所に至るまでの前記路側線の形状と前記路側静止物の形状とに基づき、前記欠損箇所での前記路側線の形状を推定線として推定する推定部を有する請求項３に記載の車載装置。
5. 前記車載装置は、更に、
   前記推定線を通知する推定データを、前記地図データを保持する地図データ保持装置に送信する通信部を有する請求項４に記載の車載装置。
6. 前記特定部は、
   前記地図データに前記欠損箇所が存在する場合に、前記欠損箇所を前記推定線で補って、前記路側静止物座標値を特定する請求項５に記載の車載装置。
7. 前記抽出部は、
   前記路側に所在するガードレール、壁、生垣及び側溝のいずれかを前記路側静止物として抽出する請求項１に記載の車載装置。
8. 前記抽出部は、
   衛星測位の測位精度が既定の条件を満たさない場合に、前記路側静止物を抽出する請求項１に記載の車載装置。
9. 前記抽出部は、
   前記車両の複数の位置に搭載された複数のセンサにより感知された複数の感知点の各々と前記車両との相対速度に基づき、前記路側静止物を抽出する請求項１に記載の車載装置。
10. センサが搭載されている車両に搭載される車載装置が行う情報処理方法であって、
    前記車載装置が、前記センサにより感知された複数の点である複数の感知点の各々と前記車両との相対速度に基づき、前記複数の感知点のうち静止物として判定された感知点を含む２以上の感知点をグルーピングし、グルーピングされた前記２以上の感知点で形成される線状の点群であって、前記車両の前方からの角度が既定の角度よりも小さく前記静止物と判定された感知点と前記車両の前方からの角度が前記既定の角度よりも大きく現在の前記車両の位置の近傍の、前記静止物であるか否かが不明な感知点とが含まれる線状の点群の前記道路に沿った長さが既定の長さ以上である場合に、前記線状の点群を前記道路の路側に所在する路側静止物として抽出し、前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置を推定し、
    前記車載装置が、将来の前記車両の位置の近傍の路側と現在の前記車両の位置の近傍の路側を表す線分により前記道路が表される地図データを取得し、
    前記車載装置が、前記地図データを用いて、前記路側静止物の所在位置の座標値を路側静止物座標値として特定し、前記路側静止物座標値と、推定された前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置とに基づき、前記車両の位置の座標値を特定する情報処理方法。
11. センサが搭載されている車両に搭載されるコンピュータである車載装置に、
    前記センサにより感知された複数の点である複数の感知点の各々と前記車両との相対速度に基づき、前記複数の感知点のうち静止物として判定された感知点を含む２以上の感知点をグルーピングし、グルーピングされた前記２以上の感知点で形成される線状の点群であって、前記車両の前方からの角度が既定の角度よりも小さく前記静止物と判定された感知点と前記車両の前方からの角度が前記既定の角度よりも大きく現在の前記車両の位置の近傍の、前記静止物であるか否かが不明な感知点とが含まれる線状の点群の前記道路に沿った長さが既定の長さ以上である場合に、前記線状の点群を前記道路の路側に所在する路側静止物として抽出し、前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置を推定する抽出処理と、
    将来の前記車両の位置の近傍の路側と現在の前記車両の位置の近傍の路側を表す線分により前記道路が表される地図データを取得する取得処理と、
    前記地図データを用いて、前記路側静止物の所在位置の座標値を路側静止物座標値として特定し、前記路側静止物座標値と、前記抽出処理により推定された前記路側静止物の所在位置からの前記車両の相対位置とに基づき、前記車両の位置の座標値を特定する特定処理とを実行させる情報処理プログラム。

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