JP7177862B2

JP7177862B2 - 位置決定装置

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Publication number: JP7177862B2
Application number: JP2021000231A
Authority: JP
Inventors: 康一郎和田
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2021-01-04
Filing date: 2021-01-04
Publication date: 2022-11-24
Anticipated expiration: 2041-01-04
Also published as: US20220215674A1; JP2022105431A; CN114721021A

Description

本発明は、例えば自動運転を行う車両等のための位置決定装置に関する。

車両の自動運転では、車両の特定の方向または全方向をセンサで監視し、またドライバーの状態や車両の走行状態を監視し、それらの監視結果に応じて適切な経路や適切な速度での車両の自動運転を制御する。このような自動運転では、自動運転を制御する車両の制御装置（あるいは自動運転システムとも呼ぶ。）がたとえば画像から道路の区画線を認識し、航法衛星を用いた位置情報と併せて道路上でより精細な自己位置を認識できるものがある。

このようにして認識した自己位置に加えて、基準位置からの移動方向および移動量を積分して自己位置を推定する技術もある。そしてこれらの相異なる方法で取得した自己位置を統合し、その結果を自己位置として用いる技術が提案されている（特許文献１）。

特開２０２０－５６７０１号公報

しかしながら、この区画線を認識して自己位置を推定する技術では、道路の区画線の認識結果に起因して、認識された道路の幅方向の位置にずれが生じることがある。たとえば、下り坂などでは車線の両側に破線を描くことで減速を促す表示がされることがある。このような場合、減速表示の破線を区画線として認識してしまうと、区画線と減速表示との間隔だけ、本来の位置から道路の幅方向に認識した自己位置がずれることになる。道路の幅方向の位置ずれは、たとえばずれ量によっては区画線を踏んだ、或いは隣接車線に侵入したとの判断に繋がる。そしてこの判断はたとえば自動運転による介入、たとえばステアリングへの介入や自動運転レベルの遷移（例えば低下）など、本来不要な動作や制御をもたらすことがある。この幅方向の位置ずれは、例えば車線の一方の側の区画線のみに頼って幅方向の位置を決める状況で生じやすく、その様な状況は特に低速域で発生しやすい。

本発明は上記実施形態に鑑みて成されたもので、低速域であっても高精度に自己位置を決定できる位置決定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有する。
すなわち、本発明の一側面によれば、自車両の前方の画像を撮影する撮影手段と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記画像に含まれた車線の位置と、取得した自車両の位置情報と、地図情報とに基づいて、前記自車両の第１の位置を推定する第１の位置推定手段と、
最後に決定した自己位置と前記自車両の移動量とに基づいて、前記自車両の第２の位置を推定する第２の位置推定手段と、
前記第１の位置と前記第２の位置とを合成して自己位置を決定する自己位置決定手段と
を有し、
前記自己位置決定手段は、時系列に入力される前記第１の位置および前記第２の位置のうち、前記第１の位置を低域通過フィルタでフィルタリングし、前記第２の位置を高域通過フィルタでフィルタリングして前記第１の位置と前記第２の位置とを合成する相補フィルタを含み、
前記自己位置決定手段は、前記自車両の速度が低下するほど前記相補フィルタの時定数を大きくしてカットオフ周波数を下げることで前記第２の位置に重みをもたせる
ことを特徴とする位置決定装置が提供される。

本発明によれば、低速域であっても高精度に自己位置を決定することができる。

図１は実施形態の自動運転車両の車両システムの構成を示した図である。図２は車両制御システム（制御ユニット）の機能ブロック図である。図３は自己位置認識部の構成を示すブロック図である。図４は自己位置認識部が有する相補フィルタの時定数を速度との関係の一例を示す図である。図５は自己位置認識部が有する相補フィルタの時定数による特性の変化の一例を示す図である。図６は、本発明を適用して得られる位置の時間的な遷移の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴は任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

［第一実施形態］
●自動運転の概要
まず自動運転についてその一例の概略を説明する。自動運転では一般的に、ドライバーは走行前に、車両に搭載されたナビゲーションシステムから目的地を設定し、サーバやナビゲーションシステムによって目的地までの経路を決定しておく。車両が発進されると、車両の有するＥＣＵなどで構成される車両制御装置（或いは運転制御装置）は、その経路に沿って車両を目的地まで運転する。その間に、経路や道路状況などの外部環境、ドライバー（或いは運転者と呼ぶこともある。）の状態などに応じて適時に適切な行動を決定し、その行動のためにたとえば駆動制御、操舵制御、制動制御などを行って車両を走行させる。これらの制御をまとめて走行制御とよぶこともある。

自動運転には、自動化率（もしくはドライバーに要求するタスクの量）によっていくつかの制御状態（自動運転制御状態のレベルあるいは単に状態とも呼ぶ）がある。一般に自動運転制御状態のレベルが高く、したがって自動化レベルが高いほどドライバーが要求されるタスク（すなわち負荷）が軽減される。たとえば本例における最上位の制御状態（第２制御状態であり、レベル３とも呼ばれる。）では、ドライバー（運転者）は運転以外のことに注意を向けていてもよい。これはたとえば高速道路上の渋滞で前走車に追従する場合など、あまり複雑でない環境で行われるが、本実施形態では、障害物が少ない高速道路の巡航走行においても適用される。また、その下位の第１制御状態（レベル２とも呼ばれる。）では、ドライバーはハンドルを持たずともよいが、周囲の状況などに注意を払う必要がある。この第１制御状態も、高速道路などを巡航走行する場合などに適用してよい。なお運転者が周囲に注意していることはドライバー状態検知カメラ４１ａ（図１参照）により、ハンドルを持っていることは静電容量式のハンドル把持センサ（不図示）により検知できる。ドライバー状態検知カメラ４１ａでは、たとえばドライバーの瞳を認識して見ている方向を判定してよいが、簡易的には顔を認識し、顔の向いている方向をドライバーが見ている方向であると推定してもよい。

さらにその下位の制御状態（レベル１などと呼ぶこともある）では、ドライバーはハンドル操作やスロットル操作を行わなくともよいが、車両からドライバーへの運転制御の引き渡し（テークオーバーや運転交代とも呼ぶ。）に備えてハンドルを持ち、走行環境に注意を払う必要がある。さらにその下位制御状態（レベル０などと呼ぶこともある）は手動運転であるが、自動化した運転支援を含む。このような自動運転のレベルは、車両が検知した自車両の状態や外界の状況に応じて切り替えられる。たとえば、決定した自車両の位置（自己位置と呼ぶ。）に基づいて、車両が車線の区画線を踏んでいると判定した場合には、自動運転のレベルをレベル３からレベル２に引き下げたり、あるいはレベル２からレベル１に引き下げたりされることがある。

●車両制御装置の構成
図１は、本発明の一実施形態に係る車両制御装置のブロック図であり、車両１を制御する。図１において、車両１はその概略が平面図と側面図とで示されている。車両１は一例としてセダンタイプの四輪の乗用車である。

図１の制御装置は、制御ユニット２を含む。制御ユニット２は車内ネットワークにより通信可能に接続された複数のＥＣＵ２０～２９を含む。各ＥＣＵは、ＣＰＵに代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインタフェース等を含む。記憶デバイスにはプロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。各ＥＣＵはプロセッサ、記憶デバイスおよびインタフェース等を複数備えていてもよい。

以下、各ＥＣＵ２０～２９が担当する機能等について説明する。なお、ＥＣＵの数や、担当する機能については、車両１の適宜設計可能であり、本実施形態よりも細分化したり、あるいは、統合したりすることが可能である。

ＥＣＵ２０は、車両１の自動運転に関わる制御を実行する。自動運転においては、車両１の操舵と、加減速の少なくともいずれか一方を自動制御する。後述する制御例では、操舵と加減速の双方を自動制御する。

ＥＣＵ２１は、ステアリング装置３を制御するステアリングＥＣＵである。ステアリング装置３は、ステアリングホイール（ハンドルとも呼ぶ）３１に対する運転者の運転操作（操舵操作）に応じて前輪を操舵する機構を含む。また、ステアリング装置３は電動パワーステアリング装置であり、操舵操作をアシストしたり、あるいは、前輪を自動操舵するための駆動力を発揮するモータや、操舵角を検知する舵角センサ等を含む。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２１は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してステアリング装置３を自動制御し、車両１の進行方向を制御する。

ＥＣＵ２２および２３は、車両の周囲状況を検知する検知ユニット４１～４３の制御および検知結果の情報処理を行う。周囲状況のことは周囲状態や外部環境などとも呼び、それらを検知して得られる情報は周囲状況情報や周囲状態情報あるいは外部環境情報などと呼ぶ。またこれら周囲状態のための検知ユニットおよびその制御を行うＥＣＵをまとめて周辺監視装置または周辺監視部などとも呼ぶ。検知ユニット４１は、車両１の前方を撮影するカメラであり（以下、カメラ４１と表記する場合がある。）、本実施形態の場合、車両１の室内に２つ設けられている。カメラ４１が撮影した画像の解析により、物標の輪郭抽出や、道路上の車線の区画線（白線等）を抽出可能である。検知ユニット４１ａは、ドライバーの状態を検知するためのカメラであり（以下、ドライバー状態検知カメラ４１ａと表記する場合がある。）、ドライバーの表情をとらえられるように設置されており、不図示ではあるが、その画像データの処理を行うＥＣＵに接続されている。またドライバー状態を検知するためのセンサとして、不図示のハンドル把持センサがある。これによりドライバーがハンドルを握っているか否かを検知できる。ドライバー状態検知カメラ４１ａとハンドル把持センサ２１０Ｉとを含めてドライバー状態検知部とも呼ぶ。

検知ユニット４２は、ライダ（LiDAR:Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）であり（以下、ライダ４２と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、ライダ４２は５つ設けられており、車両１の前部の各隅部に１つずつ、後部中央に１つ、後部各側方に１つずつ設けられている。検知ユニット４３は、ミリ波レーダであり（以下、レーダ４３と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、レーダ４３は５つ設けられており、車両１の前部中央に１つ、前部各隅部に１つずつ、後部各隅部に一つずつ設けられている。

ＥＣＵ２２は、一方のカメラ４１と、各ライダ４２の制御および検知結果の情報処理を行う。ＥＣＵ２３は、他方のカメラ４１と、各レーダ４３の制御および検知結果の情報処理を行う。車両の周囲状況を検知する装置を二組備えたことで、検知結果の信頼性を向上でき、また、カメラ、ライダ、レーダといった種類の異なる検知ユニットを備えたことで、車両の周辺環境（周辺状態とも呼ぶ。）の解析を多面的に行うことができる。

ＥＣＵ２４は、ジャイロセンサ５、ＧＰＳセンサ２４ｂ、通信装置２４ｃの制御および検知結果あるいは通信結果の情報処理を行う。ジャイロセンサ５は車両１の回転運動を検知する。ジャイロセンサ５の検知結果や、車輪速等により車両１の進路を判定することができる。ＧＰＳセンサ２４ｂは、車両１の現在位置を検知する。すなわちＧＰＳセンサ２４ｂは自車両の位置情報取得部として機能する。通信装置２４ｃは、地図情報や交通情報を提供するサーバと無線通信を行い、これらの情報を取得する。ＥＣＵ２４は、記憶デバイスに構築された地図情報のデータベース２４ａにアクセス可能であり、ＥＣＵ２４は現在地から目的地へのルート探索等を行う。ＥＣＵ２４により、図２に示した自車位置認識部１４０を実現してもよい。

ＥＣＵ２５は、車車間通信用の通信装置２５ａを備える。通信装置２５ａは、周辺の他車両と無線通信を行い、車両間での情報交換を行う。

ＥＣＵ２６は、パワープラント（すなわち走行駆動力出力装置）６を制御する。パワープラント６は車両１の駆動輪を回転させる駆動力を出力する機構であり、例えば、エンジンと変速機とを含む。ＥＣＵ２６は、例えば、アクセルペダル７Ａに設けた操作検知センサ（すなわちアクセル開度センサ）７ａにより検知した運転者の運転操作（アクセル操作あるいは加速操作）に対応してエンジンの出力を制御したり、車速センサ７ｃが検知した車速等の情報に基づいて変速機の変速段を切り替える。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２６は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してパワープラント６を自動制御し、車両１の加減速を制御する。なお、ジャイロセンサ５により検知される各方向の加速度や角軸周りの角加速度、車速センサ７ｃで検知される車速などは車両の走行状態を示す情報であり、これらのセンサをまとめて走行状態監視部とも呼ぶ。さらにアクセルペダル７Ａの操作検知センサ７ａや後述するブレーキペダル７Ｂの操作検知センサ（すなわちブレーキ踏力センサ）７ｂを走行状態監視部に含めてもよいが、本例ではこれらは、他のデバイスに対する操作状態を検知する検不図示の知部とともに、操作状態検知部と呼ぶことにする。

ＥＣＵ２７は、方向指示器８を含む灯火器（ヘッドライト、テールライト等）を制御する。図１の例の場合、方向指示器８は車両１の前部、ドアミラーおよび後部に設けられている。

ＥＣＵ２８は、入出力装置９の制御を行う。入出力装置９は運転者に対する情報の出力と、運転者からの情報の入力の受け付けを行う。音声出力装置９１は運転者に対して音声により情報を報知する。表示装置９２は運転者に対して画像の表示により情報を報知する。表示装置９２は例えば運転席表面に配置され、インストルメントパネル等を構成する。なお、ここでは、音声と表示を例示したが振動や光により情報を報知してもよい。入力装置９３は運転者が操作可能な位置に配置され、車両１に対する指示を行うスイッチ群であるが、音声入力装置も含まれてもよい。

ＥＣＵ２９は、ブレーキ装置１０やパーキングブレーキ（不図示）を制御する。ブレーキ装置１０は例えばディスクブレーキ装置であり、車両１の各車輪に設けられ、車輪の回転に抵抗を加えることで車両１を減速あるいは停止させる。ＥＣＵ２９は、例えば、ブレーキペダル７Ｂに設けた操作検知センサ７ｂにより検知した運転者の運転操作（ブレーキ操作）に対応してブレーキ装置１０の作動を制御する。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２９は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してブレーキ装置１０を自動制御し、車両１の減速および停止を制御する。ブレーキ装置１０やパーキングブレーキは車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。また、パワープラント６の変速機がパーキングロック機構を備える場合、これを車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。

●車両制御システム
図２に本実施形態における制御ユニット２の機能的な構成を示す。制御ユニット２は車両制御システムとも呼び、ＥＣＵ２０をはじめとする各ＥＣＵがプログラムを実行することなどによって図２に示す各機能ブロックを実現する。図２において、車両１には、カメラ４１、ライダ４２、レーダ４３などを含む検知デバイスＤＤと、ナビゲーション装置５０と、通信装置２４ｂ，２４ｃ，２５ａと、ジャイロセンサ５やハンドル把持センサ、ドライバー状態検知カメラ４１ａなどを含む車両センサ６０とが含まれる。さらに車両１には、アクセルペダル７Ａと、アクセル開度センサ７ａと、ブレーキペダル７Ｂと、ブレーキ踏量センサ７ｂと、表示装置９２と、スピーカ９１と、自動運転切替スイッチを含むスイッチ９３とが含まれる。さらに車両１には、車両制御システム２と、走行駆動力出力装置６と、ステアリング装置３と、ブレーキ装置２２０とが搭載される。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。

ナビゲーション装置５０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機や地図情報（ナビ地図）、ユーザインターフェースとして機能するタッチパネル式表示装置、スピーカ、マイク等を有する。ナビゲーション装置５０は、ＧＮＳＳ受信機によって自車両１の位置を特定し、その位置からユーザによって指定された目的地までの経路を導出する。ナビゲーション装置５０により導出された経路は、車両制御システム２の目標車線決定部１１０に提供される。なお、自車両１の位置を特定するための構成は、ナビゲーション装置５０とは独立して設けられてもよい。

通信装置２４ｂ，２４ｃ，２５ａは、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用した無線通信を行う。これらの通信装置を介して、車両制御システムは、たとえば、現在走行中の走行路に関する情報、たとえば制限速度（上限速度や加減速怒涛を含む）の情報などを取得することができる。

車両センサ６０は、車速を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両１の向きを検出する方位センサ等を含む。これらの全部または一部はジャイロセンサ５により実現される。また、不図示のハンドル把持センサやドライバー状態検知カメラ４１ａを車両センサ６０に含めてもよい。

アクセルペダル７Ａは、ドライバーによる加速指示（或いは戻し操作による減速指示）を受け付けるための操作子である。アクセル開度センサ７ａは、アクセルペダル７Ａの踏み込み量を検出し、踏み込み量を示すアクセル開度信号を車両制御システム２に出力する。なお、車両制御システム２に出力するのに代えて、走行駆動力出力装置６、ステアリング装置３、またはブレーキ装置２２０に直接出力することがあってもよい。以下に説明する他の運転操作系の構成についても同様である。

ブレーキペダル７Ｂは、ドライバーによる減速指示を受け付けるための操作子である。ブレーキ踏量センサ７ｂは、ブレーキペダル７Ｂの踏み込み量（或いは踏み込み力）を検出し、検出結果を示すブレーキ信号を車両制御システム２に出力する。

表示装置９２は、例えば、インストルメントパネルの各部、助手席や後部座席に対向する任意の箇所などに取り付けられる、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置などである。また、表示装置９２は、フロントウインドシールドやその他のウインドウに画像を投影するＨＵＤ（Head Up Display）であってもよい。スピーカ９１は、音声を出力する。

走行駆動力出力装置６は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置６は、例えば、エンジン、変速機、およびエンジンを制御するエンジンＥＣＵ（Electronic Control Unit）を備える。なお、走行駆動力出力装置６は、電気モータや、内燃機関と電気モータとを組み合わせたハイブリッド機関であってもよい。

ブレーキ装置２２０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、制動制御部とを備える電動サーボブレーキ装置である。電動サーボブレーキ装置の制動制御部は、走行制御部１６０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。また、ブレーキ装置２２０は、走行駆動力出力装置６に含まれ得る走行用モータによる回生ブレーキを含んでもよい。

また車両制御システム２は、例えば、目標車線決定部１１０と、自動運転制御部１２０と、走行制御部１６０と、ＨＭＩ（human machine interface）制御部１７０と、記憶部１８０とを備える。自動運転制御部１２０は、例えば、自動運転状態制御部１３０と、自車位置認識部１４０と、外界認識部１４２と、行動計画生成部１４４と、軌道生成部１４６と、切替制御部１５０とを備える。目標車線決定部１１０、自動運転制御部１２０の各部、および走行制御部１６０、ＨＭＩ制御部１７０のうち一部または全部は、プロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらのうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。

記憶部１８０には、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる高精度地図情報１８２、目標車線情報１８４、行動計画情報１８６などの情報が格納される。目標車線決定部１１０は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、高精度地図情報１８２を参照してブロックごとに目標車線を決定する。目標車線決定部１１０は、例えば、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。目標車線決定部１１０は、例えば、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、自車両１が、分岐先に進行するための合理的な走行経路を走行できるように、目標車線を決定する。目標車線決定部１１０により決定された目標車線は、目標車線情報１８４として記憶部１８０に記憶される。高精度地図情報１８２は、走行中の位置周辺の地図であればよく、車両の移動にともなって通信装置２４ｃ等よって新たな位置の地図情報を取得すればよい。走行中の位置周辺の地図をローカルマップとも呼ぶ。

自動運転状態制御部１３０は、自動運転制御部１２０が実施する自動運転の制御状態（自動運転状態とも呼ぶ。）を決定する。本実施形態における自動運転制御状態には、最初に説明したように、第１および第２の制御状態が含まれる。なお、以下はあくまで一例であり、自動運転の制御状態の数は任意に決定されてよい。

自動運転制御部１２０の自車位置認識部１４０は、記憶部１８０に格納された高精度地図情報１８２と、ライダ４２、レーダ４３、カメラ４１、ナビゲーション装置５０、または車両センサ６０から入力される情報とに基づいて、自車両１が走行している車線（走行車線）、および、走行車線に対する自車両１の相対位置を認識する。走行車線に対する相対位置は、具体的には、たとえば車線の幅方向の中央を基準とした位置である。後述する図３～図５を参照して説明するように、ＧＰＳなどの全地球測位システム（ＧＮＳＳ）信号と地図情報とカメラ画像とに基づいて第１の位置（地図マッチング自己位置とも呼ぶ。）を推定する。一方、基準となる位置、たとえば最後に決定された自己位置に、車両センサ６０から入力される車速などの信号から推定した自車の移動量を加算した第２の位置（オドメトリ自己位置あるいはデッドレコ自己位置とも呼ぶ。）を推定する。これら第１の位置と第２の位置とを相補フィルタを通して合成し、自己位置が決定される。

走行制御部１６０は、軌道生成部１４６によって生成された軌道を、予定の時刻通りに自車両１が通過するように、走行駆動力出力装置６、ステアリング装置３、およびブレーキ装置２２０を制御する。ＨＭＩ制御部１７０は、表示装置９２に映像及び画像を表示させたり、スピーカ９１に音声を出力させたりする。走行制御部１６０はたとえば、行動計画情報１８６に沿った自動運転のためにステアリング舵角（システム舵角）を決定し、それをステアリング装置３に入力して、操舵制御をおこなわせる。なお、走行中の車線がカーブすることなどは、例えば高精度地図情報１８２や、この後述べる外界認識部１４２により認識できる。

外界認識部１４２は、カメラ４１、ライダ４２、レーダ４３等から入力される情報に基づいて、周辺車両等の物標の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。また、外界認識部１４２は、周辺車両に加えて、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体の位置を認識してもよい。さらに本実施形態では、撮影した画像に含まれる道路わきの交通標識を認識する。認識した道路標識は自動運転制御のために参照される。本例ではとくに、電光掲示方式の速度標識を認識し、そこに表示された制限速度を特定する。行動計画生成部１４４は、その制限速度を超えないように行動計画を作成し、走行制御部１６０はそれに即して走行を制御する。

行動計画生成部１４４は、自動運転のスタート地点、および／または自動運転の目的地を設定する。自動運転のスタート地点は、自車両１の現在位置であってもよいし、自動運転を指示する操作がなされた地点でもよい。行動計画生成部１４４は、そのスタート地点と自動運転の目的地との間の区間において、行動計画を生成する。なお、これに限らず、行動計画生成部１４４は、任意の区間について行動計画を生成してもよい。

行動計画は、例えば、順次実行される複数のイベントで構成される。イベントには、例えば、自車両１を減速させる減速イベントや、自車両１を加速させる加速イベント、走行車線を逸脱しないように自車両１を走行させるレーンキープイベント、走行車線を変更させる車線変更イベント、自車両１に前走車両を追い越させる追い越しイベント、分岐ポイントにおいて所望の車線に変更させたり、現在の走行車線を逸脱しないように自車両１を走行させたりする分岐イベント、本線に合流するための合流車線において自車両１を加減速させ、走行車線を変更させる合流イベント、自動運転の終了予定地点で自動運転制御状態から手動運転制御状態に移行させたりするハンドオーバイベント等が含まれる。行動計画生成部１４４は、目標車線決定部１１０により決定された目標車線が切り替わる箇所において、車線変更イベント、分岐イベント、または合流イベントを設定する。行動計画生成部１４４によって生成された行動計画を示す情報は、行動計画情報１８６として記憶部１８０に格納される。

●自車位置認識部の構成
図３に自車位置認識部１４０のブロック図を示す。地図マッチング自己位置推定部３０１は、ＧＮＳＳ信号から特定したベース自己位置と、詳細地図情報と、カメラ４１で撮影したカメラ画像とに基づいて、第１の位置（地図マッチング自己位置）を推定する。ベース自己位置には誤差が含まれており、地図マッチング自己位置推定部３０１は、たとえばベース位置情報で特定される位置の地図情報とカメラ画像とを照合することでその誤差を補正する。カメラ画像からは走行している車線の区画線を認識し、道路の幅方向の位置については、認識した区画線の位置に基づいて推定してよい。

オドメトリ自己位置推定部３０２は前回決定した自己位置（前回ローカルマップ自己位置）と自車の移動量とを入力として第２の位置（オドメトリ自己位置）を推定する。自車移動量は、たとえば車速センサ７ｃにより検知した車速と、方位センサ或いは舵角センサにより検知された進行方向とにより特定される速度ベクトルを、前回の自己位置を決定した時期から現在まで積分することで特定されてよい。この自車移動量を、基準位置である前回ローカルマップ自己位置に加算することで、オドメトリ自己位置を推定する。

相補フィルタ３０３は、地図マッチング自己位置を低域通過フィルタの入力とし、オドメトリ自己位置を高域通過フィルタの入力として、それらを合成した新たなローカルマップ自己位置を出力する。合成の際には、２つのフィルタの重複する周波数帯域については、所定の係数を乗じて、相補フィルタとして全周波数帯域について一様な利得となるよう調整してもよい。すなわち、相補フィルタ３０３は自己位置決定部として機能する。さらに相補フィルタ３０３は時定数を設定可能に構成されている。決定されたローカルマップ自己位置は、さらに新しいローカルマップ自己位置が出力されるまでラッチ３０５に保持される。保持されたローカルマップ自己位置はオドメトリ自己位置推定部３０２にフィードバックされ、次の位置決定のための基準位置として用いられる。

時定数決定部３０４は、車速をパラメータとして相補フィルタ３０３の時定数を決定してそれを相補フィルタ３０３に設定する。なお位置は例えば経緯度と車両の方向（方位角）とを含む。そのため、経度、緯度、方位角それぞれについてフィルタリングされる。経度と緯度とは同じ特性の相補フィルタを用いてよく、方位角についてはそれらと異なる特性の相補フィルタを用いてもよい。

●車速と時定数
図４に時定数決定部３０４により出力される車速と時定数との関係の一例を示す。図４（Ａ）は経緯度の相補フィルタの時定数を、図４（Ｂ）は方位角の相補フィルタの時定数を示している。このように、経緯度と方位角とについてはそれぞれ別の時定数を設定できる。例えば図４（Ａ）では、車速が第１の閾値Ｖ１以下であれば、時定数決定部３０４は時定数として最大値である第１の値ＣＧ１を出力する。車速がＶ２を経て第２の閾値Ｖ３までは、車速に応じて線形に減少する時定数ＣＧ２、ＣＧ３が出力され、第２の閾値Ｖ３を超える車速では、最低値である第２の値ＣＧ３が出力される。これは図４（Ｂ）の方位角についても同様であるが、最大値がＣＤ１、最低値がＣＤ３となる点で図４（Ｂ）と相違している。なお車速の閾値Ｖ１、Ｖ３については図４（Ａ）と図４（Ｂ）とで同じとしているが、異なる値としてもよい。

図５に相補フィルタ３０３の特性図の一例を示す。図５は、相補フィルタ３０３に含まれた経緯度用および方位角用の相補フィルタの一般的な特性を示している。これらのフィルタは、具体的な数値などは相違していても、特性は共通している。閾値となる車速Ｖ１，Ｖ３については、Ｖ１はたとえば０．５ｋｍ／ｈ、Ｖ３はたとえば２ｋｍ／ｈといった程度の値であってよい。Ｖ１は０よりも大きい値であることが望ましい。

●相補フィルタの特性
図５（Ａ）は、車速がＶ１以下、すなわち車速が所定速度以下であり時定数がＣＧ１またはＣＤ１の場合の相補フィルタ３０３の特性を示す。その場合のカットオフ周波数Ｆ１は、時定数の最大値ＣＧ１またはＣＤ１に対応した周波数である。この場合には低域通過フィルタの特性５０１、高域通過フィルタの特性５０２ともカットオフ周波数が最低となり、相補フィルタ３０３の出力は、より低周波領域まで高域通過フィルタ側、すなわちオドメトリ自己位置が支配的な成分となる。すなわち、オドメトリ自己位置により重み付けした位置が、ローカルマップ自己位置として出力される。地図マッチング自己位置を全周波数成分にわたって遮断し、オドメトリ自己位置そのものをローカルマップ自己位置として出力するような特性としてもよい。

図５（Ｃ）は、車速がＶ３超、すなわち時定数がＣＧ３またはＣＤ３の場合の相補フィルタ３０３の特性を示す。その場合のカットオフ周波数Ｆ３は、時定数の最小値ＣＧ３またはＣＤ３に対応した周波数である。この場合には低域通過フィルタの特性５２１、高域通過フィルタの特性５２２ともカットオフ周波数が最高となり、相補フィルタ３０３の出力は、より高周波領域まで低域通過フィルタ側、すなわち地図マッチング自己位置が支配的な成分となる。すなわち、地図マッチング自己位置により重み付けした位置が、ローカルマップ自己位置として出力される。オドメトリ自己位置を全周波数成分にわたって遮断し、地図マッチング自己位置そのものをローカルマップ自己位置として出力するような特性としてもよい。

図５（Ｂ）は、車速がＶ１とＶ３との中間のＶ２の場合における相補フィルタ３０３の特性を示す。カットオフ周波数Ｆ２は周波数Ｆ１とＦ３との中間の値となる。中間領域においては、車速が上がり時定数が小さくなるにつれ連続的に、または段階的に相補フィルタ３０３のカットオフ周波数が高くなる。それに応じて、相補フィルタ３０３から出力されるローカルマップ自己位置は、より地図マッチング自己位置が支配的な成分となっていく。

このような時定数の設定に応じた相補フィルタ３０３の特性の変化は、たとえば以下のようにして実現できる。デジタルフィルタの場合であれば、時系列に入力される経緯度や方位角の値を所定時間分保存し、それを離散コサイン変換などで周波数領域へと変換する。その変換後の値に、フィルタマトリクスを用いた周波数成分ごとの重み付けをし、逆変換して元の空間領域へと戻す。ここで図５に示したような特性のフィルタマトリクスを時定数に紐づけて予め用意しておき、入力された時定数に紐づけられたフィルタマトリクスを用いてフィルタ処理を行う。用意できるフィルタマトリクスの数は有限であるので、入力された時定数に近似した時定数に紐づけられたフィルタマトリクスを用いてよい。あるいは、入力された時定数を挟む予め用意された２つの時定数に関連付けられたフィルタマトリクスを選択し、それらのフィルタマトリクスを線形補間して生成したフィルタマトリクスを用いてもよい。

あるいは、入力される経緯度や方位角の値をアナログ値に変換し、アナログ構成の相補フィルタを用いてフィルタ処理してもよい。その場合にも、時定数に応じた特性の相補フィルタをあらかじめ用意しておき、時定数に応じて切り替えてフィルタ処理してよい。

いずれにしても、時定数に応じた特性のフィルタをあらかじめ用意しておき、時定数に応じてそれらを切り替えて使用することで、車速に応じた特性の相補フィルタを使用することができる。

●制御の例
図６に図３乃至図５に示した車両の位置決定の一例を示す。最下段が車速の時間的な変化を示す。中断は車速に応じた相補フィルタ３０３の時定数の変化を示す。この時定数は１つのフィルタを例として示している。上段は、車速に応じて時定数を設定する適応的な相補フィルタ３０３を通したローカルマップ自己位置と、時定数がたとえばＣＧ１或いはＣＤ１など車速の第２の閾値Ｖ３に対応する値に固定された相補フィルタを通したローカルマップ自己位置の例を示す。適応的な相補フィルタ３０３を用いた値は丸印で、固定的な相補フィルタを用いた値はドットと線で示されている。なおこのローカルマップ自己位置は、走行車線の幅方向の中心線に対する相対位置で示されている。

車速が第２の閾値Ｖ３を超えていると時定数は例えばＣＧ１で一定である。その場合、いずれの相補フィルタを用いたローカルマップ自己位置も同じ位置を示している。車速が第２の閾値Ｖ３以下、すなわち極低速になると、時定数は速度に応じて増大され、車速Ｖ１で最大値となる。このとき適応的な相補フィルタ３０３はその特性が変わって、高域通過フィルタ側すなわちオドメトリ自己位置がより低周波成分まで支配的となる。その結果、相補フィルタ３０３からの出力では、カメラ画像からの区画線の誤認識などに起因した位置のばらつきが抑制され、停止している間の位置も安定的に同じ位置を示す。

一方、時定数が固定的な相補フィルタからの出力には、カメラ画像からの区画線の誤認識などに起因した位置のばらつきがそのまま反映され、停止中であっても自車位置が安定せず、経時的にばらついた値が出力されている。車両が走行を開始して車速が第２の閾値Ｖ３を超えると、再び両方の相補フィルタの特性が一致して安定的に同じ位置を示すようになる。

以上説明したように、本実施形態によれば、車両の走行速度に応じて特性を変える相補フィルタを用いて地図マッチング自己位置とオドメトリ自己位置とを合成する。特に、地図マッチング自己位置を低域通過フィルタの、オドメトリ自己位置を高域通過フィルタの入力とし、車速が低下するほどカットオフ周波数を高くしている。これにより、低速域ではオドメトリ自己位置を主たる成分とする自己位置を得ることができ、自己位置を高精度で安定させることができる。このため、決定した自己位置の誤差に起因する自動運転の介入、たとえば自動運転レベルの遷移を防止できる。

［他の実施形態］
上記実施形態では、地図マッチング自己位置とオドメトリ自己位置とを相補フィルタを用いて合成していたが、スイッチを用いていずれか一方を選択的に出力する構成としてもよい。たとえば図４に示した第１の閾値Ｖ１を超える車速では地図マッチング自己位置を、第１の閾値Ｖ１以下の車速ではオドメトリ自己位置をローカルマップ自己位置として出力する構成としてもよい。このように構成することで、上述した実施形態の効果に加えて、より簡素な構成となり、応答性も向上させることができる。

●実施形態のまとめ
以上説明した本実施形態をまとめると以下のとおりである。

（１）本発明の第１の態様によれば、自車両の前方の画像を撮影する撮影手段と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記画像に含まれた車線の位置と、取得した自車両の位置情報と、地図情報とに基づいて、前記自車両の第１の位置を推定する第１の位置推定手段と、
最後に決定した自己位置と前記自車両の移動量とに基づいて、前記自車両の第２の位置を推定する第２の位置推定手段と、
前記第１の位置と前記第２の位置とを合成して自己位置を決定する自己位置決定手段と
を有し、
前記自己位置決定手段は、前記自車両が所定速度以下で走行している場合に、前記第２の位置に重みをもたせて前記第１の位置と前記第２の位置とを合成することを特徴とする位置決定装置が提供される。
これにより、低速域であっても高精度に自己位置を決定することができる。

（２）本発明の第２の態様によれば、（１）の位置決定装置であって、前記自己位置決定手段は、前記自車両の速度が低下するほど前記第２の位置の重みを重くすることを特徴とする位置決定装置が提供される。
これにより、速度が低下するほど自車両の移動量に基づいた第２の位置に重み付けでき、第１の位置の誤差の影響を防止できる。

（３）本発明の第３の態様によれば、（１）または（２）に記載の位置決定装置であって、前記自己位置決定手段は、前記自車両が停止する前に前記第２の位置のみの情報から自己位置を決定することを特徴とする位置決定装置が提供される。
これにより、特に停車前の極低速度においては自車両の移動量に基づいた第２の位置のみを用いて位置決めでき、第１の位置の誤差の影響を排除できる。

（４）本発明の第４の態様によれば、（１）乃至（３）のいずれかに記載の位置決定装置であって、前記自己位置決定手段は、前記第１の位置を低域通過フィルタでフィルタリングし、前記第２の位置を高域通過フィルタでフィルタリングして前記第１の位置と前記第２の位置とを合成する相補フィルタを含む
ことを特徴とする位置決定装置が提供される。
これにより、周波数成分に応じた第１の位置と第２の位置の重み付けが可能である。

（５）本発明の第５の態様によれば、（４）に記載の車両制御装であって、
前記自己位置決定手段は、前記自車両の速度に応じて、前記相補フィルタの時定数を変えることで前記第２の位置に重みをもたせることを特徴とする位置決定装置が提供される。
これにより、速度に応じて時定数を変えた相補フィルタを用いることで、フィルタの特性を連続的に変えつつ第１の位置と第２の位置に重み付けすることができる。
発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。

２制御ユニット、１３０自動運転状態制御部、１６０走行制御部

Claims

自車両の前方の画像を撮影する撮影手段と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記画像に含まれた車線の位置と、取得した自車両の位置情報と、地図情報とに基づいて、前記自車両の第１の位置を推定する第１の位置推定手段と、
最後に決定した自己位置と前記自車両の移動量とに基づいて、前記自車両の第２の位置を推定する第２の位置推定手段と、
前記第１の位置と前記第２の位置とを合成して自己位置を決定する自己位置決定手段と
を有し、
前記自己位置決定手段は、時系列に入力される前記第１の位置および前記第２の位置のうち、前記第１の位置を低域通過フィルタでフィルタリングし、前記第２の位置を高域通過フィルタでフィルタリングして前記第１の位置と前記第２の位置とを合成する相補フィルタを含み、
前記自己位置決定手段は、前記自車両の速度が低下するほど前記相補フィルタの時定数を大きくしてカットオフ周波数を下げることで前記第２の位置に重みをもたせる
ことを特徴とする位置決定装置。
請求項１に記載の位置決定装置であって、
前記自己位置決定手段は、前記自車両の速度が所定値以下となった場合には、複数の時定数のうち最大の時定数を前記相補フィルタに設定して前記第２の位置のみの情報から自己位置を決定する
ことを特徴とする位置決定装置。
請求項１または２に記載の位置決定装置と、
目的地までの設定された経路に沿って、前記位置決定装置により決定された位置に基づいて自動運転を制御する自動運転制御手段とを有する車両であって、
前記自動運転制御手段は、決定した前記自己位置に基づいて、前記車両が車線の区画線を踏んでいると判定した場合には、自動運転のレベルを引き下げる
ことを特徴とする車両。