JP7275783B2 - 位置推定装置および運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の位置を推定する位置推定装置と、位置推定装置により推定された車両の位置に基づいて運転支援を実行する運転支援装置に関する。

特許文献１に、自車に搭載されたカメラセンサにより検出した自車の周囲の標識位置と、地図情報から読み出した標識位置とを照合することによって、自車の現在位置を推定するが記載されている。

米国特許第９６２３９０５号明細書

特許文献１では、カメラセンサにより取得される視覚的情報に基づいて、自車の周囲の標識位置を検出する。このため、雨天や濃霧などの悪天候時、周囲の明暗差、自車の振動、自車の周囲の遮蔽物等の要因により、視覚的に標識位置の検出が困難な場合には、自車の現在位置を正確に推定することが困難であった。

上記を鑑み、本発明は、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、自車の位置を精度よく推定できる技術を提供することを目的とする。

本発明に係る第１の位置推定装置は、自車が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部と、前記自車に搭載された慣性センサと車速センサのうちの少なくともいずれか１つにより検出される前記自車の走行状態に基づいて、前記自車が走行する道路の路面形状を検出する形状検出部と、前記路面形状に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部と、前記形状検出部により検出された路面形状を前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記地図情報内の前記路面形状の位置を特定し、前記特定された路面形状の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部と、を備える。

第１の位置推定装置によれば、形状検出部によって、慣性センサと車速センサのうちの少なくともいずれか１つにより検出される自車の走行状態に基づいて、自車が走行する道路の路面形状を検出する。例えば、自車の振動、加速度、速度、ヨー角等の走行状態に基づいて道路の起伏や勾配等の路面形状を検出する。また、相対位置検出部によって、検出した路面形状に対する自車の相対位置を検出する。そして、自車位置推定部によって、形状検出部により検出された路面形状を、地図情報取得部が取得した地図情報における路面形状と照合して、地図情報における路面形状の位置を特定する。さらに、路面形状の位置と、検出した自車の相対位置とに基づいて、地図情報における自車の位置を推定することができる。第１の位置推定装置によれば、視覚的情報を用いることなく、慣性センサと車速センサのうちの少なくともいずれか１つにより検出される自車の走行状態に基づいて自車の位置を推定することができる。このため、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、自車の位置を精度よく推定できる。

本発明に係る第２の位置推定装置は、自車が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部と、前記自車に搭載され、前記自車の外部との間で信号を授受する外部通信装置の感度に基づいて、前記自車が走行する道路の路上構造物を検出する路上構造物検出部と、前記路上構造物に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部と、前記路上構造物検出部により検出された路上構造物を前記地図情報に含まれる路上構造物と照合して前記地図情報内の前記路上構造物の位置を特定し、前記特定された路上構造物の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部と、を備える。

第２の位置推定装置によれば、路上構造物検出部によって、外部通信装置の感度に基づいて、自車が走行する道路の路上構造物を検出する。例えば、外部通信装置における通信が遮断されている場合に、その通信を妨げる遮蔽物を路上構造物として検出することができる。そして、路上構造物に対する自車の相対位置と、また、相対位置検出部によって、検出した路上構造物に対する自車の相対位置を検出する。そして、自車位置推定部によって、路上構造物検出部により検出された路上構造物を、地図情報取得部が取得した地図情報における路上構造物と照合して、地図情報内における路上構造物の位置を特定する。さらに、路上構造物の位置と、検出した自車の相対位置とに基づいて、地図情報内における自車の位置を推定することができる。このため、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、自車の位置を精度よく推定できる。

本発明に係る第３の位置推定装置は、自車が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部と、前記自車に搭載され、探査波の反射波を用いて前記自車が走行する道路の路上構造物を検出する路上構造物検出部と、前記路上構造物に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部と、前記路上構造物検出部により検出された路上構造物を前記地図情報に含まれる路上構造物と照合して前記地図情報内の前記路上構造物の位置を特定し、前記特定された路上構造物の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部と、を備える。

第３の位置推定装置によれば、路上構造物検出部によって、探査波の反射波を用いて前記自車が走行する道路の路上構造物を検出することができる。そして、第２の位置推定装置と同様に、自車位置推定部によって、検出された路上構造物を、地図情報における路上構造物と照合して、地図情報内における路上構造物の位置と、路上構造物に対する自車の相対位置とに基づいて、地図情報内における自車の位置を推定することができる。このため、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、自車の位置を精度よく推定できる。

本発明は、また、上記の第１～第３の位置推定装置により推定された車両の位置に基づいて運転支援を実行する運転支援装置を提供する。本発明に係る運転支援装置によれば、第１～第３の位置推定装置により推定された自車の位置に基づいて、自車の走行経路となる道路の地図情報である経路地図情報を取得し、この経路地図情報に基づいて、自車の走行を制御することができる。このため、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、精度よく推定された自車の位置に基づいて、適切な運転支援を実行することができる。

第１実施形態に係る位置推定装置および運転支援装置として機能するＥＣＵが搭載された車両の概要図。 道路とそのジョイントを示す図。 車両が道路のジョイントを通過する場合を示す図。 図４（ａ）は加速度センサから得られる鉛直方向加速度を示す図。図４（ｂ）は図４（ａ）から算出した振動スコアを示す図。 自車の走行車線の基準線に対して設定されたｘ軸およびｙ軸を示す図。 ジョイントに対する自車の相対位置を示す図。 横方向制御部が実行する制御を示す制御ブロック図。 縦方向制御部が実行する制御を示す制御ブロック図。 複数の基準線について設定された複数の同期ポイントを示す図。 第１実施形態に係るＥＣＵが実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャート。 図１１（ａ）は道路の曲率を示す図。図１０（ｂ）は道路の横勾配を示す図。図１１（ｃ）は道路の縦勾配を示す図。図１０（ｄ）は図１０（ｂ）を所定区間毎に直線近似して得られた道路の横勾配を示す図。 図１２（ａ）は基準線に沿って区切られた所定区間を示す図。図１２（ｂ）は所定区間ごとに直線近似された道路の曲率を示す図。図１２（ｃ）は所定区間ごとに直線近似された道路の横勾配を示す図。図１２（ｄ）は所定区間ごとに直線近似された道路の縦勾配を示す図。 図１２に示す位置と曲率、横勾配、縦勾配を紐付けて格納する地図情報ＤＢを示す概念図。 第２実施形態に係るＥＣＵが実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャート。 第３実施形態に係るＥＣＵが実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャート。 外部との通信を遮蔽する遮蔽物である路上構造物に対する自車の相対位置を示す図。 第４実施形態に係るＥＣＵが実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャート。 図１８（ａ）は走行経路における複数の遮蔽物と、複数の人工衛星の位置関係を示す図。図１８（ｂ）および図１８（ｃ）は複数の人工衛星における送受信履歴パターンをそれぞれ示す図。 レーダセンサにより検出される路上構造物に対する自車の相対位置を示す図。 第４実施形態に係るＥＣＵが実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャート。

（第１実施形態）
図１に示すように、自車１０は、センサ群２０と、外部通信装置３０と、ＥＣＵ４０と、制御対象８０とを備える車両である。ＥＣＵ４０は、自車１０の位置を推定する位置推定装置として機能するとともに、位置推定装置によって推定された自車１０の位置に基づいて自車の運転支援を実行する運転支援装置として機能する。

センサ群２０は、車速センサ２１と、操舵角センサ２２と、加速度センサ２３と、ヨーレートセンサ２４と、レーダセンサ２５とを備えている。

車速センサ２１は、例えば、車輪のホイール部分に取り付けられており、車両の車輪速度に応じた車速信号をＥＣＵ４０に出力する。車速センサ２１が複数の車輪に設置されている場合には、複数の車速センサ２１の検出値の平均値や中間値等を自車１０の車速Ｖとして用いてもよい。例えば、４つの車輪に車速センサ２１がそれぞれ設置されている場合には、４つの検出値のうち速い方から２番目の検出値を用いるようにしてもよい。

操舵角センサ２２は、例えば、車両のステアリングロッドに取り付けられており、運転者の操作に伴うステアリングホイールの操舵角の変化に応じた操舵角信号をＥＣＵ４０に出力する。

加速度センサ２３は、自車１０を中心に定義される直交する３軸まわりの加速度を検出し、加速度信号をＥＣＵ４０に出力する。加速度センサ２３は、Ｇセンサと称されることもある。

ヨーレートセンサ２４は、自車１０の操舵量の変化速度に応じたヨーレート信号をＥＣＵ４０に出力する。ヨーレートセンサ２４は、１つのみ設置されていてもよいし、複数設置されていてもよい。１つのみ設置する場合には、例えば、自車１０の中央位置に設けられる。ヨーレートセンサ２４が複数設置されている場合には、複数のヨーレートセンサ２４の検出値の平均値や中間値等を検出値として用いてもよい。

加速度センサ２３およびヨーレートセンサ２４は、慣性センサである。慣性センサとし、上記の他に、ジャイロセンサ等を備えていてもよい。ジャイロセンサは、自車１０を中心に定義される直交する３軸まわりの回転角を検出することができる。

レーダセンサ２５は、探査波の反射波を用いて自車１０の周囲の物体を検出できるセンサである。より具体的には、レーダセンサ２５は、例えば、ミリ波帯の高周波信号を送信波とする公知のミリ波レーダである。レーダセンサ２５は、自車１０に１つのみ設置されていてもよいし、複数設置されていてもよい。レーダセンサ２５は、例えば、自車１０の前端部に設けられ、所定の検出角に入る領域を物体検出可能な検出範囲とし、検出範囲内の物体の位置を検出することができる。具体的には、所定周期で探査波を送信し、複数のアンテナにより反射波を受信する。この探査波の送信時刻と反射波の受信時刻とにより、物体との距離を算出することができる。

また、レーダセンサ２５によれば、物体に反射された反射波の、ドップラー効果により変化した周波数により、相対速度を算出することができる。加えて、複数のアンテナが受信した反射波の位相差により、物体の方位を算出することができる。なお、物体の位置および方位が算出できれば、その物体と、自車１０との相対位置を特定することができる。

レーダセンサ２５と同様に探査波の反射波を用いて自車１０の周囲の物体を検出できるセンサとして、超音波センサ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ／Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等のセンサを備えていてもよい。

レーダセンサ２５等の探査波を送信するセンサは、障害物によって反射された反射波を受信した場合に得られる受信信号に基づく走査結果を、センシング情報としてＥＣＵ４０へ逐次出力する。レーダセンサ２５等の探査波を送信するセンサは、反射電力が大きい物体を検出することに好適に用いることができる。レーダセンサ２５等の探査波を送信するセンサは、自車１０の前方の物体に限らず、後方や側方の物体を検出して利用してもよい。

外部通信装置３０は、電波通信装置３１と、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）受信装置３２とを備えている。ＥＣＵ４０は、外部通信装置３０によって、自車１０の外部に設置された外部サーバ１２と通信することができる。外部サーバ１２は、外部地図情報データベース（ＤＢ）１３を備えている。

外部地図情報ＤＢ１３には、自車１０の走行案内や経路探索に使用される地図情報が格納されている。地図情報は、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されており、例えば、各新設道路を特定するための新設道路情報、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、道路に関する道路データ、経路を探索するための探索データ、施設の一種である店舗等のＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に関する施設データ、地点を検索するための検索データ等を含んでいる。

また、道路データとしては、道路の長さ、横幅、位置（例えば、緯度と経度によって表される位置）、車線数、道路の勾配に関する勾配情報（例えば、横勾配情報、縦勾配情報）、道路の曲率に関する曲率情報、道路ジョイントに関するジョイント情報、路上構造物に関する路上構造物情報を例示することができる。

勾配情報は、道路の勾配の大きさ、位置の他、その道路勾配をセンサ類により検出した際の検出データ（検出値や検出波形）等に関する情報を含む。縦勾配情報は、自車１０の縦方向（走行方向）の勾配に関する情報であり、横勾配情報は、自車１０の横方向（走行方向に直交する横幅方向）の勾配に関する情報である。曲率情報は、道路の曲率の大きさ、向き、位置の他、その曲率をセンサ類により検出した際の検出データ等に関する情報を含む。

ジョイント情報は、ジョイントの位置、大きさの他、そのジョイントをセンサ類により検出した際の検出データ等に関する情報を含む。図２に示すように、ジョイント１００は、道路９０の継目に設けられている接続部材である。ジョイント１００の矩形状の嵌合部や、ジョイント１００と道路９０との接続部は起伏しており、その起伏により、ジョイント１００を通過する際に、自車１０は振動する。図３（ａ）（ｂ）に示すように、自車１０の走行方向において道路９０に設けられたジョイント１０１，１０２において、道路９０に起伏が生じる。このため、ジョイント１０１，１０２を通過する際に、自車１０は縦方向に振動する。この振動に関する検出データがジョイント情報として含まれている。

路上構造物情報は、路上構造物の種別、大きさ、位置の他、その路上構造物をセンサ類により検出した際の検出データ等に関する情報を含む。

地図情報に含まれる検出データは、その道路を実際に走行して得られた際にセンサ類によって検出されたデータである。検出データは、その検出対象について１つのみ格納されてもよいし、複数格納されていてもよい。また、検出データは、位置や距離に対応する検出値の変化がパターン化された状態で外部地図情報ＤＢ１３に格納されていてもよい。

電波通信装置３１は、自車１０が外部と電波の送受信により通信するための装置である。電波通信装置３１としては、ワイファイ（ＷｉＦｉ（登録商標））電波、携帯基地局電波、道路交通情報通信システム（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ；ＶＩＣＳ（登録商標））電波、Ｖ２Ｘ（ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｘ）電波による通信を行う装置を例示できる。

ＧＮＳＳ受信装置３２は、人工衛星から発射される信号を用いて位置測定・航法・時刻配信を行うシステムにおける受信装置である。ＧＮＳＳ機能を提供する衛星システムとしては、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）の他に、ＧＬＯ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ；ＧＬＯＮＡＳＳ），ＧＡＬ（Ｇａｌｉｌｅｏ），ＱＺＳ（準天頂衛星システム，Ｑｕａｓｉ－Ｚｅｎｉｔｈ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ；ＱＺＳＳ），ＢＤＳ（北斗衛星導航系統，ＢｅｉＤｏｕ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を例示することができる。ＧＮＳＳ受信装置３２は、所定周期毎に測位信号を受信する。ＧＮＳＳ受信装置３２により、人工衛星から測位信号を逐次受信することで、自車１０の位置を逐次推定できる。

ＥＣＵ４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、バックアップＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等（いずれも図示せず）よりなるマイクロコンピュータを主体として構成され、ＲＯＭに記憶された各種の制御プログラムを実行することで、本明細書で説明する各機能を実現することができる。

ＥＣＵ４０は、車載地図情報ＤＢ４１と、位置推定部５０と、運転支援部７０とを備えている。車載地図情報ＤＢ４１は、外部地図情報ＤＢ１３から取得した地図情報を格納する。車載地図情報ＤＢ４１は、外部地図情報ＤＢ１３から取得可能な地図情報のうち、自車１０の走行路に関する地図情報のみを格納するように構成されていてもよい。または、車載地図情報ＤＢ４１は、外部地図情報ＤＢ１３から取得した地図情報を近似する等により軽量化した状態で格納するように構成されていてもよい。

位置推定部５０は、自車１０の走行する道路である走行路における所定の特徴的要素を検出し、その特徴的要素を、地図情報に含まれる１以上の特徴的要素と照合する。そして、照合された地図情報における特徴的要素の位置を、検出した特徴的要素の位置として特定する。そして、その特徴的要素に対する自車１０の相対位置を検出して、自車１０の位置を推定する。所定の特徴的要素としては、限定されないが、走行路の横勾配、縦勾配、曲率、起伏等の路面形状、路上構造物等を例示することができる。

位置推定部５０は、地図情報取得部５１と、送受信履歴取得部５２と、相対位置検出部５３と、振動検出部５４と、横勾配検出部５５と、縦勾配検出部５６と、曲率検出部５７と、ジョイント検出部５８と、路上構造物検出部５９と、自車位置推定部６０と、誤差補正部６１と、記憶部６２とを備えている。

地図情報取得部５１は、地図情報に含まれる走行路の特徴的要素に関する情報を取得する。具体的には、走行路の勾配に関する勾配情報、走行路の曲率に関する曲率情報、道路ジョイントに関するジョイント情報、路上構造物に関する路上構造物情報等を取得する。より具体的には、走行路における勾配、曲率、ジョイント、路上構造物について、その種別、位置、形状、大きさ、検出データ等に関する情報等を取得する。地図情報取得部５１は、外部通信装置３０を介して、外部地図情報ＤＢ１３から地図情報を取得してもよいし、車載地図情報ＤＢ４１から地図情報を取得してもよい。

地図情報取得部５１は、自車１０の近傍の地図情報のみを取得するように構成されていてもよい。例えば、ＧＮＳＳ受信装置３２を用いて測位信号により推定した自車１０の凡その位置から所定の範囲内について、地図情報を取得するように構成されていてもよい。取得した地図情報は、後述する記憶部６２によって、車載地図情報ＤＢ４１に記憶されてもよい。

送受信履歴取得部５２は、外部通信装置３０の送受信履歴を取得する。送受信履歴としては、例えば、外部通信装置３０の感度の経時変化を取得する。取得した送受信履歴は、後述する記憶部６２によって、ＥＣＵ４０に記憶されるように構成されていてもよい。

相対位置検出部５３は、自車１０の走行路における所定の特徴的要素に対する自車１０の相対位置ｘｒを検出する。相対位置検出部５３は、後述する横勾配検出部５５、縦勾配検出部５６、曲率検出部５７、ジョイント検出部５８、路上構造物検出部５９により検出された特徴的要素に対する自車１０の相対位置ｘｒを検出する。

振動検出部５４は、加速度センサ２３等の慣性センサの検出値を取得し、取得した検出値に基づいて自車１０の鉛直方向の振動を検出する。例えば、図４（ａ）に示す自車１０の鉛直方向の加速度の変化から、図４（ｂ）に示す振動スコアを算出する。なお、図４（ａ）（ｂ）において横軸に示す自車１０の位置は同じである。図４（ａ）（ｂ）に示すように、鉛直方向の重力加速度が正負に大きく変化する区間において、振動スコアが大きくなっている。

具体的には、図４（ａ）に示すような鉛直方向加速度の検出値Ｇｚ１にハイパスフィルタ（例えば３次フィルタ）を適用し、信号のバイアス成分を除去する。これにより、信号値Ｓ１を取得する。さらに、下記式（１）により、取得した信号値Ｓ１の絶対値であるａｂｓ（Ｓ１）から所定値Ｓ０を減算し、信号値Ｓ２を取得する。なお、加速度センサ２３の検出性能に基づいて、所定値Ｓ０は適宜調整することが好ましい。

Ｓ２＝ａｂｓ（Ｓ１）－Ｓ０ … （１）

さらに、信号値Ｓ２に基づいて、信号値Ｓ３を設定する。Ｓ２＜０の場合には、Ｓ３＝０に設定し、Ｓ２≧０の場合には、Ｓ３＝Ｓ２に設定する。これにより、小さ過ぎる信号値Ｓ２をキャンセルすることができる。

そして、自車１０の走行路において得られた複数の正の信号値Ｓ３について、重み付き移動平均を適用する。例えば、現時点から過去において取得されたｎ個の正の信号値Ｓ３について算出した重み付き移動平均値を、信号値Ｓ４とする。図４（ｂ）は、上記の手順により算出された信号値Ｓ４を示している。

横勾配検出部５５、縦勾配検出部５６、曲率検出部５７、ジョイント検出部５８は、自車１０の走行路の路面形状を検出する形状検出部の具体例である。横勾配検出部５５、縦勾配検出部５６、曲率検出部５７がそれぞれ検出する横勾配、縦勾配、曲率は、自車１０の走行距離や走行時間に対応する横勾配の変化としてＥＣＵ４０に記憶されてもよい。

以下、図５に示すように自車１０の走行路の基準線Ｂに沿ってｘ軸を設定し、ｘ軸に垂直な横方向にｙ軸を設定して、説明する。基準線Ｂは、図３に示す道路９０における自車１０の走行車線９１の車線幅方向の中央に位置する線である。本明細書では、図５に示すｘ軸方向を、自車１０の走行方向または縦方向と称することがある。また、図５に示すｙ方向を、横方向と称することがある。また、横勾配とは、横方向の勾配であり、ｙ方向の勾配を示す。横勾配は、カント、横断勾配等と称されることもある。縦勾配とは、縦方向の勾配であり、ｘ方向の勾配を示す。縦勾配は、スロープ、縦断勾配等と称されることもある。

横勾配検出部５５は、車速センサ２１による自車１０の車速の検出値Ｖと、加速度センサ２３による横方向加速度の検出値Ａｙと、ヨーレートセンサ２４によるヨーレートの検出値ＹＲとに基づいて、自車１０の走行路の横勾配Ｓｙを検出する。

具体的には、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）により各検出値を平滑化し、平滑化した車速Ｖｓｍｏ、横方向加速度Ａｙ＿ｓｍｏ、ヨーレートＹＲｓｍｏを用いて、下記式（２）から、横勾配Ｓｙを算出する。なお、ｇは、重力加速度を示す。

Ｓｙ＝（Ａｙ＿ｓｍｏ＋Ｖｓｍｏ×ＹＲｓｍｏ）／ｇ … （２）

縦勾配検出部５６は、車速センサ２１による自車１０の車速の検出値Ｖと、加速度センサ２３による縦方向加速度の検出値Ａｘとに基づいて、自車１０の走行路の縦勾配を検出する。

具体的には、まず、ＬＰＦにより各検出値を平滑化する。そして、平滑化した車速Ｖｓｍｏについて、下記式（３）に示すように、前進差分による微分値ｄＶｓｍｏを算出する。なお、ｄｔは時間刻み間隔であり、Ｖｓｍｏ（ｉ）は現在（現刻み時間）の車速であり、Ｖｓｍｏ（ｉ－１）は前回（直前の刻み時間）の車速である。

ｄＶｓｍｏ＝（Ｖｓｍｏ（ｉ）－Ｖｓｍｏ（ｉ－１））／ｄｔ … （３）

そして、微分値ｄＶｓｍｏと、縦方向加速度Ａｘ＿ｓｍｏを用いて、下記式（４）から、縦勾配Ｓｘを算出する。

Ｓｘ＝－（Ａｘ＿ｓｍｏ＋ｄＶｓｍｏ）／ｇ … （４）

曲率検出部５７は、車速センサ２１、操舵角センサ２２、加速度センサ２３、ヨーレートセンサ２４等の検出値に基づいて、自車１０の走行路の曲率Ｃｕを検出する。例えば、ヨーレートＹＲと車速Ｖとを用いて、下記式（５）から曲率Ｃｕを算出する。

Ｃｕ＝ＹＲ／Ｖ … （５）

ジョイント検出部５８は、自車１０の走行路に設けられたジョイントに起因する路面の起伏を検出する。図３（ａ）（ｂ）に示すように、自車１０が道路９０を走行中、道路９０に設けられたジョイント１０１，１０２を通過する際に、自車１０は鉛直方向に振動する。この振動は、振動検出部５４によって検出され、図４（ｂ）に示す振動スコアを得ることができる。

ジョイント検出部５８は、図４（ｂ）に示す振動スコアに対してスコア閾値Ｆｔｈを設定し、振動スコアが閾値Ｆｔｈ以上である場合に、ジョイントがあると検出する。図４（ｂ）においては、１つのジョイントが存在することが検出される。スコア閾値Ｆｔｈは、ジョイントに由来する振動スコアであると認められる下限値として設定される。スコア閾値Ｆｔｈを設定することにより、ジョイント以外の路面の起伏による振動や、ノイズを除外することができる。

路上構造物検出部５９は、送受信履歴取得部５２が取得する送受信履歴や、レーダセンサ２５によって検出された物体情報に基づいて、路上構造物を検出する。例えば、自車１０がトンネルを通過中には、ＧＮＳＳ受信装置３２の受信感度が低下する。このため、路上構造物検出部５９は、取得した送受信履歴から、ＧＮＳＳ受信装置３２の受信感度が低下する区間を抽出する。これによって、自車１０の走行路におけるトンネル等を検出でき、その大きさ等を推定することができる。

また、例えば、レーダセンサ２５が出力する探査波は、ガードレール、中央分離帯、道路標識、看板等の金属構造物に反射される場合、強い反射波となってレーダセンサ２５により受信される。このため、路上構造物検出部５９は、レーダセンサ２５により強い反射波が検出された区間を抽出する。これによって、路上構造物を検出でき、その大きさ等を推定することができる。

自車位置推定部６０は、検出された走行路の特徴的要素（例えば、路面形状や路上構造物）を地図情報に含まれる走行路の特徴的要素と照合して、照合された地図情報における特徴的要素の位置を、検出した特徴的要素の位置として特定する。そして、下記式（６）に基づいて、特定された特徴的要素の位置ｘｂと、検出された特徴的要素に対する自車１０の相対位置ｘｒ（相対位置検出部５３により検出される）から、地図情報における自車１０の位置ｘｃを推定する。なお、相対位置ｘｒは、検出された特徴的要素に対して自車１０が走行方向側（走行方向前方側）である場合を正の値とする。

ｘｃ＝ｘｂ＋ｘｒ … （６）

具体的には、例えば、図６に示すように、自車１０の走行路である道路９０に設けられたジョイント１０１，１０２を通過した場合に、地図情報に基づいて、ジョイント１０１の位置Ｐｊ１と、ジョイント１０２の位置Ｐｊ２とが特定される。相対位置検出部５３は、位置Ｐｊ１またはＰｊ２に対して、自車１０の相対位置ｘｒを算出することができる。ジョイント１０２に対する自車１０の相対位置ｘｒは、ジョイント１０２と、自車１０との距離Ｌｃ２によって表される正の値である。また、ジョイント１０１に対する自車１０の相対位置は、ジョイント１０１と、自車１０との距離（Ｌｊ２＋Ｌｃ２）によって表される正の値である。

例えば、地図情報から、ジョイント１０２の位置Ｐｊ２を特定し、自車１０の車速Ｖ等に基づいて、ジョイント１０２に対する自車１０の相対位置Ｌｃ２を算出する。そして、上記式（６）において、ｘｂ＝Ｐｊ２、ｘｒ＝Ｌｃ２とすることにより、地図情報に基づいた自車１０の位置Ｐｃを推定することができる。

誤差補正部６１は、地図情報取得部５１により取得された自車１０の周囲の路面形状に基づいて、自車１０に搭載された慣性センサ（例えば、加速度センサ２３、ヨーレートセンサ２４）と車速センサ２１のうちの少なくともいずれか１つについて検出誤差を補正する。

記憶部６２は、外部サーバ１２の外部地図情報ＤＢ１３から取得した地図情報、センサ群２０から取得した検出値およびその検出値に基づいて算出した算出値等をＥＣＵ４０に備えられた記憶手段（ＲＡＭ等）に記憶する。地図情報は、車載地図情報ＤＢ４１に格納される。記憶部６２は、地図情報取得部５１が取得する走行路の勾配または曲率等に関する地図情報を、走行路の所定区間毎に直線近似する等により、車載地図情報ＤＢ４１に記憶させるように構成されていてもよい。このように地図情報を近似して記憶することにより、ＥＣＵ４０の記憶容量における負荷を軽減することができる。

運転支援部７０は、位置推定部５０により推定された自車１０の位置に基づいて、自車１０の運転支援に関する処理を実行する。運転支援として、例えば、制御対象８０を制御するための制御指令信号を出力する。運転支援部７０は、経路地図情報取得部７１と、走行制御部７２とを備えている。

経路地図情報取得部７１は、位置推定部５０により推定された自車１０の位置に基づいて、自車１０がこれから走行する走行経路における地図情報を取得する。経路地図情報取得部７１は、外部通信装置３０を介して、外部地図情報ＤＢ１３から地図情報を取得してもよいし、車載地図情報ＤＢ４１から地図情報を取得してもよい。

走行制御部７２は、横方向制御部７３と、縦方向制御部７４とを備えている。走行制御部７２は、横方向制御部７３と、縦方向制御部７４とを備えることにより、走行計画等に従って自車１０の自動運転および自動駐車を実行可能に構成されている。走行制御部７２は、自動運転に際し、ＬＫＡ（Ｌａｎｅ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔ）、ＬＣＡ（Ｌａｎｅ Ｃｈａｎｇｅ Ａｓｓｉｓｔ）、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）等として機能する。ＬＫＡとは、走行区画線への接近を阻む方向への操舵力を発生させることで、走行中の車線を維持して車両を走行させる機能である。また、ＬＣＡとは、隣接車線へと車両を自動で移動させる機能である。また、ＡＣＣとは、駆動力及び制動力を調整することで、先行車両との目標車間距離を維持するように自車両の走行速度を制御する機能である。

走行制御部７２は、さらに、上記以外の機能を有するように構成されていてもよい。例えば、車両の周囲に位置する物体に対して、車両に対する衝突の有無を判定し、その物体との衝突を回避すべく、若しくは衝突被害を軽減すべく制御を行うＰＣＳ（Ｐｒｅ－Ｃｒａｓｈ Ｓａｆｅｔｙ）システムとしての機能等を有するように構成されていてもよい。なお、自車１０の周囲の物体は、レーダセンサ２５等により検出することができる。

横方向制御部７３は、曲率情報および横勾配情報に基づいて算出した自車１０の舵角目標値を用いて、自車１０の操舵制御を行う。横方向制御部７３によって、自車１０の横位置ｙを制御できる。縦方向制御部７４は、縦勾配情報に基づいて算出した加減速目標値を用いて、自車１０の駆動制御および制動制御を行う。縦方向制御部７４によって、自車１０の車速Ｖを制御できる。

横方向（ｙ軸方向）と縦方向（ｘ軸方向）の制御ブロック図を、それぞれ図７，８に示す。図７に示す横方向制御ブロック図は、ＥＣＵ４０側で実行される処理と、制御対象８０側で実行される処理とを含む。ＥＣＵ４０側で実行される横方向制御処理は、横方向制御部７３によって実行される。横方向制御部７３は、舵角演算部１１１と、横位置フィードバック（ＦＢ）制御部１１２と、舵角ＦＢ制御部１１３とを備えている。制御対象８０は、舵角ダイナミクス１１４と、車両・車輪ダイナミクス１１５とを備えている。

舵角演算部１１１は、車速センサ２１から取得される自車１０の車速Ｖと、地図情報から取得される自車１０の走行路の曲率Ｃｕおよび横勾配（カント）Ｓｙの入力に基づいて、舵角フィードフォワード（ＦＦ）項Ｄｆｆを算出する。

横位置ＦＢ制御部１１２は、横位置目標値ｙｏｂおよびヨー角目標値θｏｂと、車両・車輪ダイナミクス１１５が出力する現在の自車１０の横位置ｙおよびヨー角θとの入力に基づいて、舵角ＦＢ項Ｄｆｂを出力する。自車１０を基準線Ｂに沿って走行させるために、横位置目標値ｙｏｂおよびヨー角目標値θｏｂは、零に設定されることが好ましい。舵角ＦＢ項Ｄｆｂは、例えば、下記式（７）により算出できる。なお、ｋｐｙは、比例制御定数であり、ｋｄｙは、微分制御定数である。

Ｄｆｂ=ｋｐｙ×（ｙｏｂ－ｙ）＋ｋｄｙ×（θｏｂ－θ） … （７）

舵角ＦＢ項Ｄｆｂと、舵角ＦＦ項Ｄｆｆとは、加算されて、舵角指令値Ｄｃとして、舵角ＦＢ制御部に入力される。なお、舵角指令値Ｄｃは、舵角目標値に相当する。舵角ＦＢ制御部１１３は、舵角指令値Ｄｃと、舵角ダイナミクス１１４が出力する現在の自車１０の舵角Ｄｍとの入力に基づいて、操舵トルクＴｑを出力する。操舵トルクＴｑは、舵角Ｄｍを舵角指令値Ｄｃに制御するために要求される操舵トルクとして算出される。

舵角ダイナミクス１１４は、舵角に関する自車１０の制御対象であり、操舵装置８３に相当する。すなわち、操舵装置８３は、入力された操舵トルクＴｑに基づいて操舵制御される。車両・車輪ダイナミクス１１５は、車両・車輪に関する自車１０の制御対象であり、操舵トルクＴｑにより操舵装置８３が操舵された場合における自車１０の横位置ｙおよびヨー角θを出力する。

図８に示す縦方向制御ブロック図は、ＥＣＵ４０側で実行される処理と、制御対象８０側で実行される処理とを含む。ＥＣＵ４０側で実行される縦方向制御処理は、縦方向制御部７４によって実行される。縦方向制御部７４は、加速度演算部１２１と、車速フィードバック（ＦＢ）制御部１２２と、エンジン／ブレーキ（Ｅ／Ｂ）ＦＢ制御部１２３とを備えている。制御対象８０は、Ｅ／Ｂダイナミクス１２４と、車両・車輪ダイナミクス１２５とを備えている。

加速度演算部１２１は、車速センサ２１から取得される自車１０の車速Ｖと、ヨーレートセンサ２４から取得される自車１０の走行路の縦勾配Ｓｘとの入力に基づいて、加速度ＦＦ項Ａｆｆを算出する。

車速ＦＢ制御部１２２は、車速目標値Ｖｏｂと、車両・車輪ダイナミクス１２５が出力する現在の自車１０の車速Ｖとの入力に基づいて、加速度ＦＢ項Ａｆｂを出力する。加速度ＦＢ項Ａｆｂは、例えば、下記式（８）により算出できる。

Ａｆｂ＝ｋｐｘ×（Ｖｏｂ－Ｖ） … （８）

加速度ＦＢ項Ａｆｂと、加速度ＦＦ項Ａｆｆとは、加算されて、加速度指令値Ａｃとして、Ｅ／Ｂ・ＦＢ制御部１２３に入力される。なお、加速度指令値Ａｃは、加減速目標値に相当する。Ｅ／Ｂ・ＦＢ制御部１２３は、加速度指令値Ａｃと、Ｅ／Ｂダイナミクス１２４が出力する現在の自車１０の加速度Ａｍとの入力に基づいて、Ｅ／Ｂ制御値ＥＢを出力する。Ｅ／Ｂ制御値ＥＢは、加速度Ａｍを加速度指令値Ａｃに制御するためのエンジンまたはブレーキの制御値であり、具体的には、エンジン開度、ブレーキシリンダ圧等の制御値である。

Ｅ／Ｂダイナミクス１２４は、エンジン・ブレーキに関する自車１０の制御対象であり、駆動装置８１および制動装置８２に相当する。駆動装置８１および制動装置８２は、Ｅ／Ｂ制御値ＥＢに基づいて制御される。車両・車輪ダイナミクス１２５は、Ｅ／Ｂ制御値ＥＢにより駆動装置８１および制動装置８２が制御された場合における自車１０の車速Ｖを出力する。

横方向制御部７３、縦方向制御部７４によれば、経路地図情報として取得される自車１０の走行経路における横勾配情報、縦勾配情報、曲率情報に基づいて、ＦＦ項である舵角ＦＦ項Ｄｆｆ、加速度ＦＦ項Ａｆｆを算出することができる。このＦＦ項を、それぞれ、ＦＢ項である舵角ＦＢ項Ｄｆｂ、加速度ＦＢ項Ａｆｂに加算して、その和として得られる舵角指令値Ｄｃ、加速度指令値Ａｃに基づいて、自車１０を的確に制御できる。このため、自車１０の走行制御性が向上する。

特に、カーブ路を通過する際において、自車１０の走行制御性が著しく向上する。例えば、撮像装置によりカーブ路の曲率を検出し、検出した曲率に応じて車両の走行制御を行う場合には、撮像装置による曲率の検出が遅く、操舵制御が遅れる懸念があった。これに対して、運転支援部７０によれば、位置推定部５０により精度よく推定された自車１０の位置に基づいて、地図情報としてカーブ路の曲率を迅速に取得することができる。このため、カーブ路における操舵制御の遅れが解消でき、自車１０の操舵制御を的確に実行することができる。

運転支援部７０は、さらに、ＬＣＡに関する機能として、車線変更時に、現在の走行車線の基準線における縦方向の位置を、車線変更後の走行車線の基準線に対応させる機能を有するように構成されていてもよい。

例えば、図３に示すような片側３車線の道路９０に対して、図９に示すように、車線ごとに基準線Ｂ１～Ｂ３が設定される。基準線Ｂ２に沿って走行する自車１０については、基準線Ｂ２における縦方向の位置は推定されるが、基準線Ｂ１，Ｂ３における縦方向の位置は推定されない。そこで、自車１０が車線変更する際に、基準線Ｂ２における自車１０の縦方向の位置と、車線変更後の基準線（基準線Ｂ１または基準線Ｂ３）における縦方向の位置とを対応付けする。

具体的には、図９に示すように、基準線Ｂ１～Ｂ３上に、同期ポイントＭＰ１～ＭＰ４を設定する。そして、主となる基準線として例えば基準線Ｂ２を選択し、同期ポイント毎に、前の同期ポイントからの現同期ポイントまでの基準線Ｂ２の長さＬｍｐ１を算出する。また、前の同期ポイントからの現同期ポイントまでの基準線Ｂ１、Ｂ３の長さＬｍｐ２，Ｌｍｐ３を算出する。そして、長さＬｍｐ２と長さＬｍｐ１との差であるｄＬｍｐ１（＝Ｌｍｐ１－Ｌｍｐ２），長さＬｍｐ２と長さＬｍｐ３との差であるｄＬｍｐ３（＝Ｌｍｐ３－Ｌｍｐ２）とを算出する。同期ポイント毎に算出したＬｍｐ２、ｄＬｍｐ１、ｄＬｍｐ３を地図情報として含む地図情報ＤＢを準備する。

経路地図情報取得部７１は、同期ポイントＭＰ１～ＭＰ４毎に記憶されたＬｍｐ２、ｄＬｍｐ１、ｄＬｍｐ３を含む地図情報を取得する。例えば、自車１０が車線変更し、自車１０の走行路の基準線が基準線Ｂ２から基準線Ｂ１に変更された場合には、自車１０の現在位置から最も近い同期ポイントにおけるＬｍｐ２、ｄＬｍｐ１、ｄＬｍｐ３を用いて、基準線Ｂ２において推定された自車１０の縦方向の位置を、基準線Ｂ１において推定された縦方向の位置に変換することができる。

なお、同期ポイントは、基準線の形態に応じて設定間隔や個数を調整することが好ましい。例えば、曲率が大きいカーブ路等の基準線間で距離の差が大きくなる領域では、例えば同期ポイントＭＰ２～ＭＰ４に示すように、同期ポイント数を多くし、間隔を狭く設定する。他方、略直行する道路等の基準線間で距離の差が小さくなる領域おいては、同期ポイントＭＰ１～ＭＰ２に示すように、同期ポイント数を少なくし、間隔を広く設定する。また、道路の接続点や分離点には同期ポイントを設定し、基準線間の位置関係を更新可能とすることが好ましい。

制御対象８０は、駆動装置８１と、制動装置８２と、操舵装置８３と、警報装置８４と、表示装置８５とを備えている。制御対象８０は、ＥＣＵ４０からの制御指令に基づいて作動するともに、運転者の操作入力によって作動するように構成されている。なお、運転者の操作入力は、ＥＣＵ４０によって適宜処理された後に、ＥＣＵ４０への制御指令信号として制御対象８０に入力されてもよい。

駆動装置８１は、車両を駆動するための装置であり、運転者のアクセル等の操作またはＥＣＵ４０の運転支援部７０からの指令によって制御される。具体的には、内燃機関やモータ、蓄電池等の車両の駆動源と、それに関連する各構成を駆動装置８１として挙げることができる。ＥＣＵ４０は、自車１０の走行計画や車両状態に応じて駆動装置８１を自動で制御する機能を有している。

制動装置８２は、自車１０を制動するための装置であり、運転者のブレーキ操作またはＥＣＵ４０の運転支援部７０からの指令によって制御される。ＥＣＵ４０は、物体との衝突回避又は衝突被害の軽減のためのブレーキ機能として、運転者のブレーキ操作による制動力を増強して補助するブレーキアシスト機能、及び運転者のブレーキ操作がない場合に自動制動を行う自動ブレーキ機能を有していてもよい。制動装置８２は、ＥＣＵ４０からの制御指令信号に基づき、これらの機能によるブレーキ制御を実施することができる。

操舵装置８３は、自車１０を操舵するための装置であり、運転者の操舵操作またはＥＣＵ４０の運転支援部７０からの指令によって制御される。ＥＣＵ４０は、衝突回避または車線変更のために、操舵装置８３を自動で制御する機能を有している。

警報装置８４は、聴覚的に運転者等に報知するための装置であり、例えば自車１０の車室内に設置されたスピーカやブザー等である。警報装置８４は、ＥＣＵ４０からの制御指令信号に基づき警報音等を発することにより、例えば、運転者に対し、危険が及んでいること等を報知する。

表示装置８５は、視覚的に運転者等に報知するための装置であり、例えば自車１０の車室内に設置されたディスプレイ、計器類である。表示装置８５は、ＥＣＵ４０からの制御指令信号に基づき警報メッセージ等を表示することにより、例えば、運転者に対し、危険が及んでいること等を通知する。

図１０に、路面形状としてジョイントによる起伏を検出して自車位置を推定し、運転支援を実行する場合を例示して、ＥＣＵ４０が実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャートを示す。図１０に示す処理は、自車１０の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。

ステップＳ１０１では、地図情報として、自車１０の走行路におけるジョイント情報を取得する。具体的には、ジョイントの位置、ジョイント上を走行した際の車両の振動波形等を含む地図情報を取得する。地図情報に含まれる振動波形は、その道路を実際に走行して得られた際に加速度センサ２３によって検出された振動波形である。ステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２では、センサ群２０から、自車１０の加速度、車速等と含む検出値を取得し、ステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４では、例えば図４（ａ）に示すような加速度センサ２３が検出した鉛直方向の加速度から、図４（ｂ）に示すような振動スコアを算出する。その後、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５では、振動スコアに基づいて、自車１０の走行路においてジョイントが検出されたか否かを判定する。具体的には、算出した振動スコアＦｓに対して、スコア閾値Ｆｔｈを設定する。そして、Ｆｓ≧Ｆｔｈである場合に、ジョイントが検出されたと判定する。また、Ｆｓ＜Ｆｔｈである場合に、ジョイントが検出されないと判定する。ジョイントが検出された場合には、ステップＳ１０６～Ｓ１１４の処理を実行する。ジョイントが検出されなかった場合には、ステップＳ１２２～Ｓ１２４の処理を実行する。

ステップＳ１０６～ステップＳ１１４の処理は、自車１０の位置推定に係るステップＳ１０６～ステップＳ１１１までの処理と、車速センサ２１の誤差補正に係るステップＳ１１２～ステップＳ１１４の処理とを含む。

まず、ステップＳ１０６では、検出したジョイントの振動スコアの波形（振動波形）を、検出波形Ｊｄとして取得する。その後、ステップＳ１０７に進む。

ステップＳ１０７では、ステップＳ１０１で取得した地図情報から、ジョイント上を走行した際の車両の振動波形を、地図波形Ｊｍとして取得する。地図波形Ｊｍは、過去に推定した自車１０の位置から、自車１０の走行経路に沿って所定の範囲内に位置するジョイントについての振動波形を複数抽出したものであることが好ましい。自車１０のその後、ステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８では、検出波形Ｊｄと、複数の地図波形Ｊｍとを照合し、検出波形Ｊｄと一致度が最も高い地図波形Ｊｍを選定する。その後、ステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０９では、選定した地図波形Ｊｍの位置を地図情報から取得し、検出したジョイントの位置ｘｊｍとして特定する。その後、ステップＳ１１０に進む。

ステップＳ１１０では、特定したジョイントの位置ｘｊｍに対する自車１０の相対位置ｘｒを検出する。相対位置ｘｒは、ジョイントを検出した時点から、現在までに走行した自車１０の走行距離として算出することができる。例えば、ステップＳ１０２においてセンサ検出値を取得した時点から、ステップＳ１１０までの処理に要する平均的な処理時間Ｔｌと、ステップＳ１０２において取得した自車１０の車速Ｖとの積（Ｖ×Ｔｌ）を相対位置ｘｒとして算出してもよい。その後、ステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１１１では、ステップＳ１０９において特定したジョイントの位置ｘｊｍと、相対位置ｘｒとに基づいて、下記式（９）により、自車１０の位置ｘｃを推定する。その後、ステップＳ１１２に進む。

ｘｃ＝ｘｊｍ＋ｘｒ … （９）

ステップＳ１１２では、過去に推定した自車１０の位置を取得する。例えば、現周期以前にジョイントを検出した周期において、推定した自車位置ｘｃｂを取得する。その後、ステップＳ１１３に進む。

ステップＳ１１３では、過去に推定した自車位置ｘｃｂと、現周期で推定した自車位置ｘｃとの差分として得られる推定走行距離ｘｐ１（ｘ＝ｘｃ－ｘｂ）を算出する。また、過去の自車位置ｘｃｂを推定した時点から現在の自車位置ｘｃを推定した時点までの経過時間Ｔｐａｓと、経過時間Ｔｐａｓの間の車速Ｖの変化から、算出走行距離ｘｐ２とを算出する。その後、ステップＳ１１４に進む。

ステップＳ１１４では、推定走行距離ｘｐ１と、算出走行距離ｘｐ２との差に基づいて、車速センサ２１の誤差を補正する。その後、ステップＳ１３０に進む。

他方、ステップＳ１２２では、ステップＳ１１２と同様に、過去に推定した自車位置ｘｃｂを取得し、ステップＳ１２３に進む。ステップＳ１２３では、過去の自車位置ｘｃｂを推定した時点から現在の自車位置ｘｃを推定した時点までの経過時間Ｔｐａｓと、経過時間Ｔｐａｓの間の車速センサ２１の検出値の変化から、算出走行距離ｘｐ２とを算出する。そして、下記式（１０）により、過去の自車位置ｘｃｂと、算出走行距離ｘｐ２から、現在の自車位置ｘｃｃを推定する。その後、ステップＳ１３０に進む。

ｘｃｃ＝ｘｃｂ＋ｘｐ２ … （１０）

ステップＳ１３０では、ステップＳ１１１またはステップＳ１２４において推定した自車位置に基づいて、自車１０がこれから走行する走行経路についての地図情報（経路地図情報）を取得する。経路地図情報は、曲率Ｃｕ，横勾配Ｓｙ，縦勾配Ｓｘに関する情報を含む。その後、ステップＳ１３１に進む。

ステップＳ１３１では、経路地図情報として取得した曲率Ｃｕ，横勾配Ｓｙに基づいて、舵角指令値Ｄｃを算出する。舵角指令値Ｄｃの算出は、例えば、図７の制御ブロック図に示す処理によって算出できる。その後、ステップＳ１３２に進む。

ステップＳ１３２では、経路地図情報として取得した縦勾配Ｓｘに基づいて、加速度指令値Ａｃを算出する。加速度指令値Ａｃの算出は、例えば、図８の制御ブロック図に示す処理によって算出できる。その後、ステップＳ１３３に進む。

ステップＳ１３３では、算出した舵角指令値Ｄｃおよび加速度指令値Ａｃに基づいて、駆動装置８１、制動装置８２、操舵装置８３等に対して、運転支援を実行し、処理を終了する。

本実施形態によれば、ＥＣＵ４０は、車両に搭載されている加速度センサ２３の検出値を利用して、自車１０が、その走行路に設けられたジョイントを通過する際に発生する自車１０の振動を検出することができる。そして、自車１０が、検出した自車１０の振動に基づいて、ジョイントを検出することができる。さらには、そのジョイントを検出した際の振動波形を、地図情報に含まれるジョイント毎の振動波形と照合することにより、検出したジョイントの位置を特定することができる。さらに、特定したジョイントの位置と、そのジョイントに対する自車１０の相対位置とに基づいて、自車１０の位置を推定することができる。

ＥＣＵ４０によれば、車両に搭載されている加速度センサ２３を利用して、ジョイントを検出することによって、自車１０の位置を地図情報に基づいて推定することができる。このため、視覚的に自車１０の位置を検出することが困難な状況下でも、自車１０の位置を精度よく推定できる。

例えば、撮像装置を用いて道路標識等を認識することにより、自車１０の位置を推定する場合には、雨天や濃霧等の天候、昼夜や逆光等の明暗差、振動による画像ブレ、隣接車等による遮蔽等の視覚的に阻害された環境条件では、標識の形状を検出できなくなる場合がある。これに対し、本実施形態では、ジョイントの通過に伴う振動を検出するため、上記のような視覚的に阻害された環境条件下においても、検出が阻害されることがない。このため、本実施形態によれば、環境条件により自車１０の位置推定が妨害されることが少ない。

また、撮像装置を用いて道路標識等を認識することにより、自車１０の位置を推定する場合には、周囲の紛らわしい形状を誤認識することが懸念される。本実施形態によれば、ジョイントの通過に伴う自車１０の振動を検出して自車１０の位置を推定するため、撮像装置を用いる従来技術よりも、ジョイントの検出誤差による自車１０の位置推定における誤差の発生を抑制することができる。

また、ジョイントの位置や形状等は、大幅な道路構造の改変工事を行わない限り変わるものではないため、道路標識の位置や種類が変更される頻度と比較して、ジョイントの位置や形状が変更される頻度は著しく低い。このため、ジョイントに関する地図情報を更新する頻度を低くすることができる。

また、本実施形態によれば、ジョイントを検出するために新たにセンサを追加することなく、一般に車両に搭載されている加速度センサ２３を利用して、ジョイントを検出できる。このため、低コスト性、車両の小型軽量性を確保しつつ、自車１０の位置を精度よく推定することができる。

また、本実施形態によれば、撮像装置や、ＧＮＳＳ受信装置３２により自車１０の位置を推定する場合よりも高精度に自車１０の走行方向（縦方向、ｘ軸方向）における位置を推定できる。加速度センサ２３の検出性能により、ジョイントの検出性能は変化するが、一般に用いられる加速度センサ２３の性能を考慮しても、撮像装置や、ＧＮＳＳ受信装置３２を用いる場合よりも、自車１０の位置を高精度に推定できる。

例えば、本実施形態に係るジョイント検出による自車１０の位置推定の精度は、自車１０が１００ｋｍ／ｈで走行中において、加速度センサ２３のサンプリング周期が６０Ｈｚである場合に１～２ｍ程度、１ｋＨｚ程度である場合に１０ｃｍ程度、１０ｋＨｚ程度である場合に１ｃｍ程度であると見込まれる。

これに対し、ステレオカメラ等の撮像装置により検出した画像を使用して自車１０の位置を推定する場合、フレームレート（ＦＰＳ）が１００であるときに、自車１０が１００ｋｍ／ｈで走行中である場合の自車１０の位置推定の精度は数ｍ程度である。さらには、撮像装置に比べて、加速度センサは低コストであり、サンプリング周期を高くすることも容易であるため、本実施形態によれば、自車１０の位置推定をより精度よく実行可能に設計することができる。

また、一般的なＧＮＳＳ測位信号による自車１０の位置推定の精度は、１０ｍ程度以上である。また、本実施形態によれば、自車１０がトンネルを走行中など、ＧＮＳＳ受信装置３２による通信ができない状況下でも、自車１０の位置を推定することができる。

また、撮像装置により得られる画像情報は、２次元であるため、検出および処理の負荷が大きい。これに対し、本実施形態によれば、加速度センサ２３により取得される検出値は、１次元データであり、ジョイントの通過に伴う振動を検出するのみである。このため、撮像装置を用いる従来技術よりも、検出および処理の負荷をより小さくすることができる。

また、本実施形態によれば、図７，８に示すように、経路地図情報として取得される自車１０の走行経路における横勾配情報、縦勾配情報、曲率情報に基づいて、舵角ＦＦ項Ｄｆｆ、加速度ＦＦ項Ａｆｆを算出し、それぞれ、舵角ＦＢ項Ｄｆｂ、加速度ＦＢ項Ａｆｂに加算する。そして、その和として得られる舵角指令値Ｄｃ、加速度指令値Ａｃに基づいて、自車１０を的確に制御できる。このため、自車１０の走行制御性が向上する。特に、カーブ路を通過する際において、自車１０の走行制御性が著しく向上する。

（第２実施形態）
第２実施形態では、路面形状として、道路の勾配または曲率を検出して自車位置を推定し、運転支援を実行する場合を例示して説明する。図１１は、自車１０の走行路における路面形状の変化を、基準線上の位置に対して示した図である。図１１（ａ）は曲率の変化を示し、図１１（ｂ）（ｄ）は横勾配の変化を示し、図１１（ｃ）は縦勾配の変化を示している。

図１１（ａ）に示すように、外部サーバ１２の外部地図情報ＤＢ１３から地図情報取得部５１により地図情報として取得された曲率の変化は、記憶部６２によって、所定の走行区間ごとにＥＣＵ４０に記憶される。同様に、図１１（ｂ）（ｃ）に示すように、地図情報として取得された横勾配の変化および縦勾配の変化は、記憶部６２によって、所定の走行区間ごとにＥＣＵ４０の車載地図情報ＤＢ４１に格納される。

図１１（ｄ）は、図１１（ｂ）に示す横勾配に関する地図情報を、縦方向に延びる破線によって区切られた道路の所定区間毎に直線近似したものである。なお、比較のため、図１１（ｄ）中には、図１１（ｂ）に示す横勾配の変化が破線によって示されている。区切られた各区間において、実線により示された直線によって近似されることにより、横勾配の情報量を削減することができる。所定区間は、直線近似するデータに応じて任意に設定できる。所定区間内において、データの直線近似が可能となるように、その所定区間の区間幅は適宜調整される。

記憶部６２は、曲率、横勾配、縦勾配の各情報について、図１１（ｄ）に示すような近似を行った上でＥＣＵ４０の車載地図情報ＤＢ４１に格納されるように構成されていてもよい。これによって、ＥＣＵ４０の記憶容量における負荷を大幅に軽減することができる。

例えば、図１２（ａ）に示すような基準線Ｂに沿って自車１０が走行している場合に、図１２（ｂ）～（ｄ）に示すように、曲率、横勾配、縦勾配を位置ＢＰ１～ＢＰ５において区切られた区間ごとに直線近似することができる。図１３に示すように、記憶部６２は、位置ＢＰ１～ＢＰ５毎に、曲率、横勾配、縦勾配を定数として車載地図情報ＤＢ４１に格納することができる。図１３の右側の５つの四角形において囲まれた情報は、互いに紐付けられて、車載地図情報ＤＢ４１に格納されている。例えば、「位置ＢＰ１」について、同じ四角形内に示された「曲率；零、横勾配；Ｓｙ１、縦勾配；Ｓｘ１」という情報が紐付けられて、車載地図情報ＤＢ４１に格納される。

第２実施形態では、自車位置推定部６０は、横勾配検出部５５と、縦勾配検出部５６と、曲率検出部５７により検出された路面形状の所定区間内での変化を、図１１～１３に示すような地図情報に含まれる路面形状の所定区間内の変化と照合することにより、路面形状の位置を特定する。自車１０の走行路上のある地点における検出値ではなく、所定区間内で自車１０の走行方向に沿ってパターン化された路面形状の変化として照合することにより、照合ミスによる路面形状の誤検出を抑制することができる。パターン化を行う所定区間は、任意に設定することができる。

図１４に、第２実施形態において、ＥＣＵ４０が実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャートを示す。図１４に示す処理は、自車１０の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。

ステップＳ２０１では、地図情報として、自車１０の走行路における横勾配情報および縦勾配情報を取得する。例えば、自車１０の走行路の基準線上の位置に対する横勾配および縦勾配の大きさの変化等を地図情報として取得する。取得した横勾配および縦勾配の大きさの変化は、図１３に示すように所定区間ごとに直線近似されて、区間開始位置と紐づけされてＥＣＵ４０の車載地図情報ＤＢ４１に記憶される。

ステップＳ２０２では、センサ群２０から、自車１０の加速度、車速、ヨーレート等と含む検出値を取得し、ステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０３では、取得した検出値についてＬＰＦによる平滑化を行い、上記式（２）～（４）に基づいて、横勾配の検出値Ｓｙｄおよび縦勾配の検出値Ｓｘｄを算出する。その後、ステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４では、ステップＳ２０１において取得した地図情報について直線近似された横勾配Ｓｙｍおよび縦勾配Ｓｘｍを取得し、ステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０５では、検出した横勾配Ｓｙｄおよび縦勾配Ｓｘｄと、地図情報における横勾配Ｓｙｍおよび縦勾配Ｓｘｍとを照合し、一致度が最も高い横勾配Ｓｙｍおよび縦勾配Ｓｘｍを選定する。その後、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６では、選定した横勾配Ｓｙｍおよび縦勾配Ｓｘｍに紐づけられた位置を地図情報から取得し、検出した横勾配Ｓｙｄおよび縦勾配Ｓｘｄの位置ｘｓｍとして特定する。その後、ステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０７では、特定した横勾配Ｓｙｄおよび縦勾配Ｓｘｄの位置ｘｓｍに対する自車１０の相対位置ｘｒを検出する。相対位置ｘｒは、横勾配Ｓｙｄおよび縦勾配Ｓｘｄを検出した時点から、現在までに走行した自車１０の走行距離として算出することができる。例えば、ステップＳ２０２においてセンサ検出値を取得した時点から、ステップＳ２０７までの処理に要する平均的な処理時間Ｔｌと、ステップＳ２０２において取得した自車１０の車速Ｖとの積（Ｖ×Ｔｌ）を相対位置ｘｒとして算出してもよい。その後、ステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６において特定した横勾配および縦勾配の位置ｘｓｍと、相対位置ｘｒとに基づいて、自車１０の位置ｘｃを推定する。例えば、上記式（９）において、ｘｊｍをｘｓｍに置き換えることにより、ｘｃを算出できる。その後、ステップＳ２３０に進む。

ステップＳ２３０～Ｓ２３３に示す処理は、図１０のステップＳ１３０～Ｓ１３３に示す処理と同様であるため、説明を省略する。ステップＳ２３３の後、ステップＳ２３４に進む。ステップＳ２３４では、自車１０の位置ｘｃにおける横勾配Ｓｙｃを地図情報として取得し、横勾配Ｓｙｃに基づいて、ヨーレートセンサ２４等の誤差を補正する。その後、処理を終了する。

本実施形態によれば、ＥＣＵ４０は、車両に搭載されている車速センサ２１、加速度センサ２３、ヨーレートセンサ２４の検出値を利用して、自車１０の走行路の勾配を検出することができる。そして、検出した自車１０の勾配を、地図情報に含まれる勾配と照合することにより、検出した勾配の位置を特定することができる。さらに、特定した勾配の位置と、その勾配に対する自車１０の相対位置とに基づいて、自車１０の位置を推定することができる。

ＥＣＵ４０によれば、車両に搭載されている車速センサ２１、加速度センサ２３、ヨーレートセンサ２４を利用して、自車１０の走行路の勾配を検出することによって、自車１０の位置を地図情報に基づいて推定することができる。このため、視覚的に自車１０の位置を検出することが困難な状況下でも、自車１０の位置を精度よく推定できる。本実施形態によれば、第１実施形態と同様に、視覚的に阻害された環境条件下においても検出が阻害されることがないため、環境条件により自車１０の位置推定が妨害されることが少ない。

また、勾配や曲率等の路面形状は、大幅な道路構造の改変工事を行わない限り変わるものではないため、道路標識の位置や種類が変更される頻度と比較して、その位置や大きさが変更される頻度は著しく低い。このため、勾配や曲率等の路面形状に関する地図情報を更新する頻度を低くすることができる。

また、本実施形態では、自車１０の走行路の勾配を検出するため、第１実施形態のように、ジョイントが存在しないことにより、地図情報におけるジョイントの位置ｘｊｍに基づいて自車１０の位置を推定できなくなることがない。このため、図１０のステップＳ１２２～Ｓ１２４に示すような、走行路の特徴的要素が検出できなかった場合を補完するための自車位置推定処理の必要性が低い。

（第３実施形態）
本実施形態では、自車１０の車速Ｖに基づいて、自車１０の位置推定処理の内容を切り替える。図１５は、本実施形態において、ＥＣＵ４０が実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、自車１０の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。

ステップＳ３０１では、ステップＳ１０１およびステップＳ２０１と同様に、地図情報として、自車１０の走行路におけるジョイント情報と、横勾配情報と、縦勾配情報とを含む地図情報を取得する。取得した横勾配および縦勾配の大きさの変化は、図１３に示すように所定区間ごとに直線近似されて、区間開始位置と紐づけされてＥＣＵ４０の車載地図情報ＤＢ４１に記憶される。

ステップＳ３０２では、センサ群２０から、自車１０の自車１０の加速度、車速、ヨーレート等を含む検出値を取得し、ステップＳ３０３に進む。

ステップＳ３０３では、自車１０の車速Ｖが、所定の速度閾値Ｖｔｈ以上であるか否かを判定する。自車１０の速度Ｖが速い場合には、自車１０の振動が大きくなるため、ジョイントを精度よく検出できる。このため、速度閾値Ｖｔｈは、例えば、自車１０の振動の検出感度が、ジョイントの検出において十分大きくなるような自車１０の車速に設定することができる。Ｖ≧Ｖｔｈである場合には、ステップＳ３０４～Ｓ３１１に示すジョイント検出による位置推定処理を実行する。Ｖ＜Ｖｔｈである場合には、ステップＳ３２３～Ｓ３２８に示す勾配検出による位置推定処理を実行する。

ステップＳ３０４では、ステップＳ１０４と同様に、加速度センサ２３が検出した縦方向加速度から振動スコアを算出し、ステップＳ３０５に進む。

ステップＳ３０５では、ステップＳ１０５と同様に、振動スコアに基づいて、自車１０の走行路においてジョイントが検出されたか否かを判定する。具体的には、算出した振動スコアＦｓに対して、スコア閾値Ｆｔｈを設定する。そして、Ｆｓ≧Ｆｔｈである場合に、ジョイントが検出されたと判定する。また、Ｆｓ＜Ｆｔｈである場合に、ジョイントが検出されないと判定する。

ステップＳ３０５では、ジョイントが検出された場合には、ステップＳ３０６～Ｓ３１１，Ｓ３３０～Ｓ３３３の処理を実行する。ステップＳ３０６～Ｓ３１１，Ｓ３３０～Ｓ３３３の処理は、図１０のステップＳ１０６～Ｓ１１１，Ｓ１３０～Ｓ１３３に示す処理と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ３０５において、ジョイントが検出されなかった場合には、ステップＳ３２３～Ｓ３２８に示す勾配検出による位置推定処理を実行する。すなわち、ステップＳ３０３において、Ｖ＜Ｖｔｈであると判定された場合と、ステップＳ３０５において、ジョイントが検出されなかったと判定された場合に、ステップＳ３２３～Ｓ３２８に示す勾配検出による位置推定の各処理を実行する。ステップＳ３２３～Ｓ３２８に示す処理は、図１４のステップＳ２２３～Ｓ２２８に示す処理と同様であるため、説明を省略する。

自車１０の速度Ｖが速い場合には、自車１０の振動が大きくなるため、ジョイントを精度よく検出できる。本実施形態によれば、速度閾値Ｖｔｈは、自車１０の振動の検出感度が、ジョイントの検出において十分大きくなるような自車１０の車速に設定されている。そして、ＥＣＵ４０は、速度Ｖが所定の速度閾値Ｖｔｈ以上である場合に、ジョイント検出を利用する自車位置の推定処理を選択するように構成されている。このため、自車１０の走行状態に応じて、適切な推定方法により自車１０の位置を推定できる。

また、ＥＣＵ４０は、自車１０の速度Ｖが低く、ジョイントの検出が困難である場合や、ジョイントが存在しない等によりジョイントを検出できなかった場合においては、走行路の勾配検出を利用する自車位置の推定処理を選択する。このため、ジョイントの検出が困難または不能である場合にも、走行路の勾配検出によって精度よく自車位置を推定できる。

（第４実施形態）
第４実施形態では、外部通信装置３０の送受信感度の履歴に基づいて、路上構造物を検出して自車位置を推定し、運転支援を実行する場合を例示して説明する。

図１６に示すように、走行路である道路９０上にトンネル１０３等が存在する場合には、トンネル１０３内を走行中の自車１０ａにおいては、外部通信装置３０の通信電波が遮断される。このため、送受信履歴取得部５２により外部通信装置３０の送受信感度の履歴を取得し、通信電波が遮断され、送受信が行われなかった送受信ロス期間を検出することにより、トンネル１０３等の遮蔽物の存在を検出することができる。

路上構造物検出部５９は、送受信ロス期間において車速Ｖについて時間積分を行うことにより、遮蔽物が存在する区間（遮蔽区間）の長さＨｄを検出することができる。遮蔽区間の長さＨｄは、自車１０の走行方向における遮蔽物（トンネル１０３）の開始位置Ｐｓｓから終了位置Ｐｓｅまでの距離によって表すことができる。

自車位置推定部６０は、例えば、検出した遮蔽区間の長さＨｄと、地図情報における遮蔽区間の長さＨｍとを照合することにより、検出した遮蔽物の位置を特定することができる。さらに、特定した遮蔽物による遮蔽区間の終了位置Ｐｓｅを地図情報から取得し、相対位置検出部５３により、終了位置Ｐｓｅに対する自車１０の相対位置Ｌｃｅを算出することができる。そして、上記式（６）において、ｘｂ＝Ｐｓｅ、ｘｒ＝Ｌｃｅとすることにより、地図情報に基づいた自車１０の位置Ｐｃを推定することができる。

図１７は、第４実施形態において、ＥＣＵ４０が実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、自車１０の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。

ステップＳ４０１では、地図情報として、自車１０の走行路における路上構造物情報を取得する。具体的には、遮蔽物の種別および位置と、その遮蔽物が存在する遮蔽区間の長さＨｍを含む地図情報を取得する。次いで、ステップＳ４０２では、外部通信装置３０から、送受信感度の履歴を取得し、ステップＳ４０３に進む。

ステップＳ４０３では、送受信感度の履歴に基づいて、送受信ロス期間が存在するか否かを判定する。例えば、送受信感度の経時変化から、所定の感度閾値以下である状態が、所定時間以上継続する期間が存在する場合、その期間を送受信ロス期間と認定する。そして、送受信ロス期間が存在すると判定する。

送受信ロス期間が存在すると判定した場合には、ステップＳ４０４に進み、遮蔽物が存在すると判断した後、ステップＳ４０５に進む。送受信ロス期間が存在しないと判定した場合には、ステップＳ４２１に進み、遮蔽物が存在しないと判断した後、ステップＳ４２２～Ｓ４２４に示す処理を実行する。ステップＳ４２２～Ｓ４２４に示す処理は、図１０のステップＳ１２２～Ｓ１２４に示す処理と同様であるため、説明を省略する。ステップＳ４２４の処理の後、ステップＳ４３０に進む。

ステップＳ４０５では、検出した送受信ロス期間と、ステップＳ４０２において取得した車速Ｖとに基づいて、検出した遮蔽区間の長さＨｄを算出する。続いて、ステップＳ４０６では、ステップＳ４０１において取得した地図情報から遮蔽区間の長さＨｍを取得し、ステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０７では、検出した遮蔽区間の長さＨｄと、地図情報における遮蔽区間の長さＨｍとを照合し、一致度が高いＨｍに対応する遮蔽区間を選定する。その後、ステップＳ４０８に進む。

ステップＳ４０８では、路上構造物の種別を特定する。具体的には、選定した遮蔽区間に存在する遮蔽物の種別を地図情報から取得し、検出した路上構造物の種別（例えば、トンネル）として特定する。続いて、ステップＳ４０９では、選定した遮蔽区間に対応する路上構造物位置を地図情報から取得し、検出した路上構造物の位置ｘｈｍとして特定する。その後、ステップＳ４１０に進む。

ステップＳ４１０では、特定した路上構造物の位置ｘｈｍに対する自車１０の相対位置ｘｒを検出する。相対位置ｘｒは、路上構造物として遮蔽物を検出した時点から、現在までに走行した自車１０の走行距離として算出することができる。例えば、送受信ロス期間の終了時から、現在までの経過時間Ｔｈと、ステップＳ４０２において取得した自車１０の車速Ｖとの積（Ｖ×Ｔｈ）を相対位置ｘｒとして算出してもよい。その後、ステップＳ４１１に進む。

ステップＳ４１１では、特定した路上構造物の位置ｘｈｍと、相対位置ｘｒとに基づいて、自車１０の位置ｘｃを推定する。例えば、上記式（９）において、ｘｊｍをｘｈｍに置き換えることにより、ｘｃを算出できる。その後、ステップＳ４３０に進む。ステップＳ４３０～Ｓ４３３に示す処理は、図１０のステップＳ１３０～Ｓ１３３に示す処理と同様であるため、説明を省略する。

本実施形態によれば、ＥＣＵ４０は、車両に搭載されている外部通信装置３０の送受信履歴を利用して、トンネル１０３等の通信電波の授受を遮蔽する遮蔽物を路上構造物として検出することができる。そして、検出した路上構造物の長さ等を、地図情報に含まれる路上構造物の長さ等と照合することにより、検出した路上構造物の種別および位置を特定することができる。さらに、特定した路上構造物の位置と、その路上構造物に対する自車１０の相対位置とに基づいて、自車１０の位置を推定することができる。このため、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、自車１０の位置を精度よく推定できる。本実施形態によれば、第１～第３実施形態と同様に、視覚的に阻害された環境条件下においても検出が阻害されることがないため、環境条件により自車１０の位置推定が妨害されることが少ない。

なお、第４実施形態では、遮蔽物としてトンネルを例示し、個別の遮蔽物の位置ｘｈｍを特定することにより、自車１０の位置ｘｃを推定する場合を例示して説明したが、トンネル以外の遮蔽物を利用することもできる。遮蔽物としては、走行路の上方または側方に設けられて、送受信波を遮蔽する各種の構造物を利用することができる。具体的には、トンネルの他に、高架道路、歩道橋、道路標識板およびその支持体（アーチ状、道路上方に突き出す形状等）、街灯、遮音壁、道路脇に立地する高層建築物等を遮蔽物として例示することができる。また、送受信感度の履歴をパターン化して地図情報として記憶させ、自車１０における送受信感度の履歴と比較することにより、自車１０の位置ｘｃを推定してもよい。

（変形例）
図１８を用いて、自車１０の走行経路における複数の遮蔽物と、複数のＧＮＳＳ機能を有する人工衛星１４０Ｌ，１４０Ｒからの受信履歴のパターンとの関係を説明する。図１８（ａ）は、自車１０の走行経路における複数の遮蔽物と、複数のＧＮＳＳ機能を有する人工衛星１４０Ｌ，１４０Ｒとの位置関係を示す。図１８（ｂ）は、人工衛星１４０Ｌからの受信履歴を示し、図１８（ｃ）は、人工衛星１４０Ｒからの受信履歴を示す。

図１８（ａ）に示すように、自車１０の走行経路における基準線Ｂに沿って、トンネル１３１、道路標識１３２、高架道路１３３、街灯１３４，１３５、高層ビル１３６，１３７が存在している。道路標識１３２は、自車１０の走行する道路の上方を横断するアーチ状の支持体に標識板が設置された道路標識である。高架道路は、自車１０の走行する道路の上方を横断する高架道路である。街灯１３４，１３５は、自車１０の走行する道路の上方に左側から突出する形状の街灯である。高層ビル１３６，１３７は、それぞれ、自車１０の走行する道路の左側、右側に立地している。

なお、金属構造物は、ＧＮＳＳ受信波を比較的容易に遮断する傾向があり、人工衛星と車載のＧＮＳＳ受信装置との間に、鉄柱程度の細い金属構造物が存在するだけでも、ＧＮＳＳ受信波は、容易に遮断される。すなわち、鉄柱状の街灯１３４，１３５のような細い金属構造物であっても、遮蔽物となり得る。

人工衛星１４０Ｌは、自車１０および基準線Ｂに対して左方向となる上空に位置しており、人工衛星１４０Ｒは、自車１０および基準線Ｂに対して右方向となる上空に位置している。自車１０が基準線Ｂに沿って走行すると、人工衛星１４０Ｌからの受信波は、基準線Ｂ上より基準線Ｂの左側に存在する遮蔽物、すなわち、トンネル１３１、道路標識１３２、高架道路１３３、街灯１３４，１３５、高層ビル１３６において遮蔽され、図１８（ｂ）に示す受信履歴が得られる。トンネル１３１による遮蔽区間Ｈｄ３１、道路標識による遮蔽区間Ｈｄ３２、高架道路１３３による遮蔽区間Ｈｄ３３、街灯１３４，１３５による遮蔽区間Ｈｄ３４，３５、および、高層ビル１３６による遮蔽区間Ｈｄ３６において、受信信号ＳＧＮ１の強度が零になる。

また、人工衛星１４０Ｒからの受信波は、基準線Ｂ上より基準線Ｂの右側に存在する遮蔽物、すなわち、トンネル１３１、道路標識１３２、高架道路１３３、高層ビル１３７において遮蔽され、図１８（ｃ）に示す受信履歴が得られる。遮蔽区間Ｈｄ３１～Ｈｄ３３、および、高層ビル１３７による遮蔽区間Ｈｄ３７において、受信信号ＳＧＮ２の強度が零になる。

図１８（ｂ）および（ｃ）に示す一連の受信履歴のパターンを、地図情報として記憶された受信履歴のパターンと照合することにより、地図情報において、図１８（ｂ）および（ｃ）に示す受信履歴のパターンが得られる位置を特定することができ、これによって、自車１０の現在の位置を推定することができる。道路の周辺に存在する構造物の種類や配置は、場所ごとに特有であるため、図１８（ｂ）（ｃ）に示すような受信履歴のパターンを地図情報と照合することにより、地図情報における位置を特定することができる。

また、図１８（ａ）に示すように、人工衛星の位置によって、遮蔽物となり得るか否かが変わるような構造物（具体例として、街灯１３４，１３５、高層ビル１３６，１３７）が存在する場合には、図１８（ｂ）（ｃ）に示すように、人工衛星１４０Ｌと、人工衛星１４０Ｒとにおいて、相違する受信履歴のパターンを得ることができる。自車１０に対して、方角や仰角が異なる位置に存在する複数の人工衛星から得られる、複数の受信履歴のパターンと、地図情報として記憶された受信履歴のパターンとの照合を行うことにより、ノイズ等により受信履歴のパターンに乱れが生じる場合においても、照合ミスを抑制することができ、ひいては、照合の精度を向上させることができる。

なお、各人工衛星の位置情報である衛星配置情報は、日時によりほぼ決まっているため、予め衛星配置情報を取得することにより、その日時における各人工衛星の実際の位置を予測することができる。また、人工衛星は、Ｌ１搬送波により、Ｃ／Ａ（Ｃｏａｒｓｅ／Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）コード、Ｐ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）コード、航法メッセージ等を送信し、Ｌ２搬送波により、Ｐコードを送信する。航法メッセージに含まれている人工衛星の軌道情報から算出される放送暦に基づいて、衛星配置情報を算出することもできる。航法メッセージは、１メインフレーム＝５サブフレームを１単位として３０秒毎に繰り返し送信されるため、航法メッセージを用いれば、３０秒に１回の頻度で衛星配置情報を取得することができる。

また、各人工衛星は、Ｃ／Ａコードに固有の拡散符号を使用しているため、ＧＮＳＳ受信波と、Ｃ／Ａコードとの相関により、人工衛星を識別して受信履歴を取得することができる。例えば、Ｃ／Ａコードは、１ｍｓの周期で疑似乱数コードを送信するものであるため、Ｃ／Ａコードの相関値の変化を監視することにより、１～２ｍｓ程度の精度で高精度に受信履歴における時間を取得することができる。また、搬送波の周期は、約１μｓであるため、搬送波を利用して受信履歴における時間を取得することもできる。具体的には、自車１０が１００ｋｍ／ｈで走行中において、１ｍｓの精度で受信履歴における時間を取得する場合には、遮蔽物の走行方向（縦方向、ｘ方向）の位置を特定する際の精度は、２．８～５．６ｃｍ程度であると見積もられる。すなわち、ＧＮＳＳ受信波の受信履歴における受信感度を地図情報と比較することにより、自車１０の走行方向の位置を高精度に推定することができる。

（第５実施形態）
第５実施形態では、レーダセンサ２５等の検出に基づいて、路上構造物を検出して自車位置を推定し、運転支援を実行する場合を例示して説明する。

図１９に示すように、自車１０の走行路である道路９０に沿ってガードレール等の路上の金属構造物１０４が存在する場合には、レーダセンサ２５の探査波が金属構造物１０４により反射されると、レーダセンサ２５が受信する受信波の強度が大きくなる。このため、路上構造物検出部５９は、レーダセンサ２５の受信波信号の履歴を取得し、受信波強度ＩＬが所定の強度閾値ＩＬｔｈ以上となることを検出する。これにより、金属構造物１０４の存在を検出することができる。なお、レーダセンサ２５が受信する受信波の強度が大きくなる路上構造物としては、限定されないが、ガードレール、中央分離帯等の柵状または柱状の金属構造物、道路標識、金属製の看板等を例示することができる。

路上構造物検出部５９は、受信波強度ＩＬが所定の強度閾値ＩＬｔｈ以上となる強受信期間において車速Ｖについて時間積分を行うことにより、金属構造物１０４の長さＥｄを検出することができる。金属構造物１０４の長さＥｄは、自車１０の走行方向における金属構造物１０４の存在開始位置Ｐｓｓから存在終了位置Ｐｓｅまでの距離によって表すことができる。

自車位置推定部６０は、例えば、検出した金属構造物１０４の長さＥｄと、地図情報における路上構造物の長さＥｍとを照合することにより、検出した金属構造物１０４の位置を特定することができる。さらに、特定した金属構造物１０４の存在開始位置Ｐｓｓを地図情報から取得し、相対位置検出部５３により、存在開始位置Ｐｓｓに対する自車１０の相対位置Ｌｃｓを算出することができる。そして、上記式（６）において、ｘｂ＝Ｐｓｓ、ｘｒ＝Ｌｃｓとすることにより、地図情報に基づいた自車１０の位置Ｐｃを推定することができる。

なお、金属構造物１０４の長さに代えて、レーダセンサ２５の受信波の波形、強度、検出した金属構造物１０４の基準線に対する横方向または高さ方向の距離等のパラメータを用いて、検出した金属構造物１０４と、地図情報として記憶された路上構造物とを照合してもよい。

図２０は、第５実施形態において、ＥＣＵ４０が実行する位置推定処理および運転支援処理を示すフローチャートである。図２０に示す処理は、自車１０の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。

ステップＳ５０１では、地図情報として、自車１０の走行路における路上構造物情報を取得する。具体的には、路上構造物の種別および位置と、その路上構造物の長さＨｍを含む地図情報を取得する。

次いで、ステップＳ５０２では、レーダセンサ２５から受信波強度ＩＬを取得し、車速センサ２１から自車１０の車速Ｖを取得する。その後、ステップＳ５０３に進む。

ステップＳ５０３では、受信波強度ＩＬが所定の強度閾値ＩＬｔｈ以下であるか否かを判定する。ＩＬ≧ＩＬｔｈである場合には、ステップＳ５０４に進み、路上構造物が存在すると判断した後、ステップＳ５０５に進む。ＩＬ＜ＩＬｔｈである場合には、ステップＳ５２１に進み、路上構造物が存在しないと判断した後、ステップＳ５２２～Ｓ５２４に示す処理を実行する。ステップＳ５２２～Ｓ５２４に示す処理は、図１０のステップＳ１２２～Ｓ１２４に示す処理と同様であるため、説明を省略する。ステップＳ５２４の処理の後、ステップＳ５３０に進む。

ステップＳ５０５では、ＩＬ≧ＩＬｔｈとなる強受信期間と、ステップＳ５０２において取得した車速Ｖとに基づいて、検出した路上構造物の長さＥｄを算出する。続いて、ステップＳ５０６では、ステップＳ５０１において取得した地図情報から路上構造物の長さＥｍを取得し、ステップＳ５０７に進む。

ステップＳ５０７では、検出した路上構造物の長さＥｄと、地図情報における路上構造物の長さＥｍとを照合し、一致度が高いＥｍに対応する路上構造物を選定する。その後、ステップＳ５０８に進む。

ステップＳ５０８では、路上構造物の種別を特定する。具体的には、地図情報から選定した路上構造物の種別を地図情報から取得し、検出した路上構造物の種別（例えば、ガードレール）として特定する。続いて、ステップＳ５０９では、選定した路上構造物の位置を、検出した路上構造物の位置ｘｅｍとして特定する。その後、ステップＳ５１０に進む。

ステップＳ５１０では、特定した路上構造物の位置ｘｅｍに対する自車１０の相対位置ｘｒを検出する。相対位置ｘｒは、路上構造物として金属構造物１０４を検出した時点から、現在までに走行した自車１０の走行距離として算出することができる。例えば、強受信期間の終了時から、現在までの経過時間Ｔｅと、ステップＳ５０２において取得した自車１０の車速Ｖとの積（Ｖ×Ｔｅ）を相対位置ｘｒとして算出してもよい。その後、ステップＳ５１１に進む。

ステップＳ５１１では、特定した路上構造物の位置ｘｅｍと、相対位置ｘｒとに基づいて、自車１０の位置ｘｃを推定する。例えば、上記式（９）において、ｘｊｍをｘｅｍに置き換えることにより、ｘｃを算出できる。その後、ステップＳ５３０に進む。ステップＳ５３０～Ｓ５３３に示す処理は、図９のステップＳ１３０～Ｓ１３３に示す処理と同様であるため、説明を省略する。

本実施形態によれば、ＥＣＵ４０は、車両に搭載されているレーダセンサ２５の受信波強度を利用して、金属構造物１０４等の反射電力が高い路上構造物を検出することができる。そして、検出した路上構造物の長さ等を、地図情報に含まれる路上構造物の長さ等と照合することにより、検出した路上構造物の種別および位置を特定することができる。さらに、特定した路上構造物の位置と、その路上構造物に対する自車１０の相対位置とに基づいて、自車１０の位置を推定することができる。このため、視覚的に自車１０の位置を検出することが困難な状況下でも、自車１０の位置を精度よく推定できる。本実施形態によれば、第１～第４実施形態と同様に、視覚的に阻害された環境条件下においても検出が阻害されることがないため、環境条件により自車１０の位置推定が妨害されることが少ない。

上記の各実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。

ＥＣＵ４０は、地図情報取得部５１と、横勾配検出部５５と、縦勾配検出部５６と、曲率検出部５７と、ジョイント検出部５８等に例示される形状検出部と、路上構造物検出部５９と、相対位置検出部５３と、自車位置推定部６０とを備え、自車１０の位置を推定する位置推定装置として機能する。

地図情報取得部５１は、自車１０が走行する道路の地図情報を取得する。形状検出部は、加速度センサ２３、ヨーレートセンサ２４等に例示される慣性センサと、車速センサ２１のうちの少なくともいずれか１つにより検出される自車１０の走行状態に基づいて、自車１０が走行する道路の路面形状を検出する。路上構造物検出部５９は、外部通信装置３０の感度に基づいて、もしくは、探査波の反射波を用いて、自車１０が走行する道路の路上構造物を検出する。相対位置検出部５３は、路面形状または路上構造物に対する自車１０の相対位置を検出する。自車位置推定部６０は、検出された路面形状または路上構造物を地図情報に含まれる路面形状または路上構造物と照合して、地図情報内の路面形状または路上構造物の位置を特定する。さらに、自車位置推定部６０は、特定された路面形状または路上構造物の位置および相対位置に基づいて自車１０の位置を推定する。

このため、ＥＣＵ４０によれば、視覚的情報を用いることなく、慣性センサと車速センサ２１のうちの少なくともいずれか１つにより検出される自車１０の走行状態に基づいて自車１０の位置を推定することができる。このため、視覚的に自車１０の位置を検出することが困難な状況下でも、自車１０の位置を精度よく推定できる。

自車位置推定部６０は、自車１０の速度Ｖが所定の速度閾値Ｖｔｈ以上である場合に、ジョイント検出部５８により検出された道路のジョイントによる起伏を、地図情報に含まれる路面形状と照合して自車１０の位置を推定するように構成されていてもよい。また、自車位置推定部６０は、自車１０の速度Ｖが速度閾値Ｖｔｈ未満である場合に、横勾配検出部５５、縦勾配検出部５６、曲率検出部５７等により検出された道路の勾配または曲率を、地図情報に含まれる道路の勾配または曲率と照合して自車の位置を推定するように構成されていてもよい。さらには、自車１０の速度Ｖが所定の速度閾値Ｖｔｈ以上である場合であっても、ジョイントが検出できなかった場合に、道路の勾配または曲率を検出して地図情報と照合し、自車位置を推定してもよい。

ＥＣＵ４０は、地図情報取得部が取得する道路の勾配または曲率に関する地図情報を、道路の所定区間毎に直線近似して記憶する記憶部６２を備える。これによって、ＥＣＵ４０の車載地図情報ＤＢにおける記憶容量の負荷を軽減できる。

自車位置推定部６０は、形状検出部により検出された路面形状の所定区間内での変化を、地図情報に含まれる路面形状の変化と照合するように構成されていてもよい。所定区間内でパターン化された路面形状の変化において検出データと地図情報とを比較することにより、照合ミスによる路面形状の誤検出を抑制することができる。

ＥＣＵ４０は、地図情報取得部５１により取得された自車１０の周囲の路面形状に基づいて、自車１０に搭載された慣性センサと車速センサ２１のうちの少なくともいずれか１つについて、検出誤差を補正する誤差補正部６１を備える。このため、センサ群２０の精度に由来する、ジョイント検出、道路の勾配または曲率の検出等における誤差を低減することができ、より精度よく自車１０の位置を推定することができる。

また、ＥＣＵ４０は、経路地図情報取得部７１と、走行制御部７２とを備え、推定された自車１０の位置に基づいて、自車１０の運転支援を実行する運転支援装置としての機能を有する。このため、視覚的に自車の位置を検出することが困難な状況下でも、精度よく推定された自車の位置に基づいて、適切な運転支援を実行することができる。

経路地図情報取得部７１は、推定された自車１０の位置に基づいて、自車１０の走行経路となる道路の地図情報である経路地図情報を取得する。例えば、自車１０の走行経路となる道路の曲率情報、横勾配情報および縦勾配情報を経路地図情報として取得する。そして、走行制御部７２は、経路地図情報に基づいて、自車１０の走行を制御する。例えば、走行制御部７２は、横方向制御部７３を備えることにより、曲率情報および横勾配情報に基づいて算出した自車１０の舵角目標値（舵角指令値Ｄｃ）を用いて、自車１０の操舵制御を行う。また、縦方向制御部７４を備えることにより、縦勾配情報に基づいて算出した加減速目標値（加速度指令値Ａｃ）を用いて、自車１０の駆動制御および制動制御を行う。このため、自車１０の走行制御性が向上する。特に、カーブ路を通過する際において、自車１０の走行制御性が著しく向上する。

なお、上記の各実施形態では、撮像装置を備えていない車両を例示して説明したが、撮像装置を備えた車両に対しても、上記の各実施形態に係るＥＣＵ４０等の構成を適用することができる。この場合、撮像装置は、自車位置推定以外の用途（例えば衝突回避制御等）においてのみ用いられるものであってもよいし、上記の各実施形態と並行して自車１０の位置を推定する用途で用いられるものであってもよい。

また、上記の各実施形態では、自車１０の走行路の特徴的要素を検出する検出部として、横勾配検出部５５、縦勾配検出部５６、曲率検出部５７、ジョイント検出部５８、路上構造物検出部５９の全てを備えるＥＣＵ４０を例示して説明したが、これに限定されず、上記の各検出部の一部を備えるものであってもよい。

また、ＥＣＵ４０は、外部地図情報ＤＢ１３と、車載地図情報ＤＢ１４との双方から地図情報を取得可能に構成されているが、いずれか一方の地図情報ＤＢからの地図情報のみを利用できるように構成されていてもよい。また、車載地図情報ＤＢ１４に代えて、自車１０から取り外し可能な記憶媒体に記憶させた地図情報ＤＢを用いてもよい。また、自車１０がナビゲーションシステムを備えている場合には、上述の地図情報ＤＢに記憶された地図情報をナビゲーションシステムにおいて使用してもよい。

また、ＥＣＵ４０によって制御される制御対象は、制御対象８０として例示した各装置以外の装置を含んでいてもよい。

１０…自車、２１…車速センサ、２３…加速度センサ、２４…ヨーレートセンサ、５１…地図情報取得部、５３…相対位置検出部、５５…横勾配検出部、５６…縦勾配検出部、５７…曲率検出部、５８…ジョイント検出部、６０…自車位置推定部

Claims (14)

1. 自車（１０）が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
   前記自車に搭載された慣性センサ（２３，２４）と車速センサ（２１）のうちの少なくともいずれか１つにより検出される前記自車の走行状態に基づいて、前記自車が走行する道路の路面形状を検出する形状検出部（５５～５８）と、
   前記路面形状に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
   前記形状検出部により検出された路面形状を前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記地図情報内の前記路面形状の位置を特定し、前記特定された路面形状の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備え、
   前記形状検出部（５５～５７）は、前記路面形状として前記道路の勾配または曲率を検出する位置推定装置。
2. 前記自車位置推定部は、
   前記自車の速度が所定の速度閾値以上である場合に、前記形状検出部により検出された前記道路のジョイントによる起伏を、前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記自車の位置を推定し、
   前記自車の速度が前記速度閾値未満である場合に、前記形状検出部により検出された前記道路の勾配を、前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記自車の位置を推定する請求項１に記載の位置推定装置。
3. 自車（１０）が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
   前記自車に搭載された慣性センサ（２３，２４）と車速センサ（２１）のうちの少なくともいずれか１つにより検出される前記自車の走行状態に基づいて、前記自車が走行する道路の路面形状を検出する形状検出部（５５～５８）と、
   前記路面形状に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
   前記形状検出部により検出された路面形状を前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記地図情報内の前記路面形状の位置を特定し、前記特定された路面形状の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備え、
   前記自車位置推定部は、
   前記自車の速度が所定の速度閾値以上である場合に、前記形状検出部により検出された前記道路のジョイントによる起伏を、前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記自車の位置を推定し、
   前記自車の速度が前記速度閾値未満である場合に、前記形状検出部により検出された前記道路の勾配を、前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記自車の位置を推定する位置推定装置。
4. 前記地図情報取得部が取得する前記道路の勾配または曲率に関する地図情報を、前記道路の所定区間毎に直線近似して記憶する記憶部（６２）を備える請求項１～３のいずれかに記載の位置推定装置。
5. 自車（１０）が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
   前記自車に搭載された慣性センサ（２３，２４）と車速センサ（２１）のうちの少なくともいずれか１つにより検出される前記自車の走行状態に基づいて、前記自車が走行する道路の路面形状を検出する形状検出部（５５～５８）と、
   前記路面形状に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
   前記形状検出部により検出された路面形状を前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記地図情報内の前記路面形状の位置を特定し、前記特定された路面形状の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備え、
   前記地図情報取得部が取得する前記道路の勾配または曲率に関する地図情報を、前記道路の所定区間毎に直線近似して記憶する記憶部（６２）を備える位置推定装置。
6. 前記形状検出部（５８）は、前記路面形状として前記道路のジョイントによる起伏を検出する請求項１～５のいずれかに記載の位置推定装置。
7. 前記自車位置推定部は、前記形状検出部により検出された路面形状の所定区間内での変化を、前記地図情報に含まれる路面形状の変化と照合する請求項１～６のいずれかに記載の位置推定装置。
8. 前記地図情報取得部により取得された前記自車の周囲の路面形状に基づいて、前記自車に搭載された慣性センサと車速センサのうちの少なくともいずれか１つについて検出誤差を補正する誤差補正部（６１）を備える請求項１～７のいずれかに記載の位置推定装置。
9. 自車（１０）が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
   前記自車に搭載された慣性センサ（２３，２４）と車速センサ（２１）のうちの少なくともいずれか１つにより検出される前記自車の走行状態に基づいて、前記自車が走行する道路の路面形状を検出する形状検出部（５５～５８）と、
   前記路面形状に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
   前記形状検出部により検出された路面形状を前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記地図情報内の前記路面形状の位置を特定し、前記特定された路面形状の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備え、
   前記地図情報取得部により取得された前記自車の周囲の路面形状に基づいて、前記自車に搭載された慣性センサと車速センサのうちの少なくともいずれか１つについて検出誤差を補正する誤差補正部（６１）を備える位置推定装置。
10. 請求項１～９のいずれかに記載の位置推定装置により推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の運転支援を実行する運転支援装置（４０）であって、
    推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の走行経路となる道路の地図情報である経路地図情報を取得する経路地図情報取得部（７１）と、
    前記経路地図情報に基づいて、前記自車の走行を制御する走行制御部（７２）と、
    を備える運転支援装置。
11. 前記経路地図情報取得部は、前記自車の走行経路となる道路の曲率情報、横勾配情報および縦勾配情報を前記経路地図情報として取得し、
    前記走行制御部は、
    前記曲率情報および前記横勾配情報に基づいて算出した前記自車の舵角目標値を用いて、前記自車の操舵制御を行う横方向制御部（７３）と、
    前記縦勾配情報に基づいて算出した加減速目標値を用いて、前記自車の駆動制御および制動制御を行う縦方向制御部（７４）と、を備える請求項１０に記載の運転支援装置。
12. 自車（１０）が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
    前記自車に搭載された慣性センサ（２３，２４）と車速センサ（２１）のうちの少なくともいずれか１つにより検出される前記自車の走行状態に基づいて、前記自車が走行する道路の路面形状を検出する形状検出部（５５～５８）と、
    前記路面形状に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
    前記形状検出部により検出された路面形状を前記地図情報に含まれる路面形状と照合して前記地図情報内の前記路面形状の位置を特定し、前記特定された路面形状の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備える位置推定装置により推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の運転支援を実行する運転支援装置（４０）であって、
    推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の走行経路となる道路の地図情報である経路地図情報を取得する経路地図情報取得部（７１）と、
    前記経路地図情報に基づいて、前記自車の走行を制御する走行制御部（７２）と、
    を備え、
    前記経路地図情報取得部は、前記自車の走行経路となる道路の曲率情報、横勾配情報および縦勾配情報を前記経路地図情報として取得し、
    前記走行制御部は、
    前記曲率情報および前記横勾配情報に基づいて算出した前記自車の舵角目標値を用いて、前記自車の操舵制御を行う横方向制御部（７３）と、
    前記縦勾配情報に基づいて算出した加減速目標値を用いて、前記自車の駆動制御および制動制御を行う縦方向制御部（７４）と、を備える運転支援装置。
13. 自車（１０）が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
    前記自車に搭載され、前記自車の外部との間で信号を授受する外部通信装置（３０）の感度に基づいて、前記自車が走行する道路の路上構造物を検出する路上構造物検出部（５９）と、
    前記路上構造物に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
    前記路上構造物検出部により検出された路上構造物を前記地図情報に含まれる路上構造物と照合して前記地図情報内の前記路上構造物の位置を特定し、前記特定された路上構造物の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備える位置推定装置により推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の運転支援を実行する運転支援装置（４０）であって、
    推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の走行経路となる道路の地図情報である経路地図情報を取得する経路地図情報取得部（７１）と、
    前記経路地図情報に基づいて、前記自車の走行を制御する走行制御部（７２）と、
    を備え、
    前記経路地図情報取得部は、前記自車の走行経路となる道路の曲率情報、横勾配情報および縦勾配情報を前記経路地図情報として取得し、
    前記走行制御部は、
    前記曲率情報および前記横勾配情報に基づいて算出した前記自車の舵角目標値を用いて、前記自車の操舵制御を行う横方向制御部（７３）と、
    前記縦勾配情報に基づいて算出した加減速目標値を用いて、前記自車の駆動制御および制動制御を行う縦方向制御部（７４）と、を備える運転支援装置。
14. 自車が走行する道路の地図情報を取得する地図情報取得部（５１）と、
    前記自車に搭載され、探査波の反射波を用いて前記自車が走行する道路の路上構造物を検出する路上構造物検出部（５９）と、
    前記路上構造物に対する前記自車の相対位置を検出する相対位置検出部（５３）と、
    前記路上構造物検出部により検出された路上構造物を前記地図情報に含まれる路上構造物と照合して前記地図情報内の前記路上構造物の位置を特定し、前記特定された路上構造物の位置および前記相対位置に基づいて前記自車の位置を推定する自車位置推定部（６０）と、を備える位置推定装置により推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の運転支援を実行する運転支援装置（４０）であって、
    推定された前記自車の位置に基づいて、前記自車の走行経路となる道路の地図情報である経路地図情報を取得する経路地図情報取得部（７１）と、
    前記経路地図情報に基づいて、前記自車の走行を制御する走行制御部（７２）と、
    を備え、
    前記経路地図情報取得部は、前記自車の走行経路となる道路の曲率情報、横勾配情報および縦勾配情報を前記経路地図情報として取得し、
    前記走行制御部は、
    前記曲率情報および前記横勾配情報に基づいて算出した前記自車の舵角目標値を用いて、前記自車の操舵制御を行う横方向制御部（７３）と、
    前記縦勾配情報に基づいて算出した加減速目標値を用いて、前記自車の駆動制御および制動制御を行う縦方向制御部（７４）と、を備える運転支援装置。

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