JP7347358B2 - 車両用位置推定装置及び車両用位置推定方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両用位置推定装置及び車両用位置推定方法に関するものである。

自動車等の車両において自動運転等の走行制御を行うために、より高精度に車両の位置を推定することが求められている。より高精度な車両の位置推定を行う技術として、車両の周辺を監視する自律センサである周辺監視センサでのセンシング結果を用いた走行環境の認識結果と高精度地図とを照合（つまり、マッチング）させることで車両の位置推定を行う技術が知られている。

例えば、特許文献１には、カメラの撮像画像に基づいて認識した走行車線の左右の区画線と地図情報に含まれる走行車線の左右の区画線とに基づいて、車両の横位置の推定を行う技術が開示されている。

特開２０１９－１３２７６２号公報

特許文献１に開示の技術では、区画線がかすれた道路区間及び区画線のない道路区間では、車両の位置を精度良く推定できない問題がある。この問題に対して、道路と道路外との境界（以下、道路端）をカメラの撮像画像に基づいて認識し、認識結果と高精度地図とをマッチングさせることで車両の位置推定を行うことが考えられる。道路端の一例としては、縁石等の道路と道路外とを区分する構造物の下端と路面との境界が挙げられる。

しかしながら、道路端を用いる構成とした場合であっても、道路端の誤認識が発生する場合には、車両の位置を大きく誤って推定してしまうおそれがある。道路端の誤認識が発生する場合としては、日射の影響等によって真の道路端が認識されず、道路端よりも外側の構造物等が道路端と誤って認識される場合が挙げられる。

この開示のひとつの目的は、撮像画像から認識する道路端の位置を用いて自車の位置を推定する場合に、自車の位置を推定する精度をより高くすることを可能とする車両用位置推定装置及び車両用位置推定方法を提供することにある。

上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は、開示の更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

上記目的を達成するために、本開示の車両用位置推定装置は、車両で用いられ、車両に搭載されて車両の周辺を撮像する撮像装置（４０１）で撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得部（１０１）と、撮像画像取得部で取得する撮像画像から、車両に対する、道路と道路外との境界である道路端の相対位置を認識する道路端認識部（１３２）と、道路端の地図上の位置を含む地図データを取得する地図データ取得部（１０４）と、道路端認識部で認識した車両に対する道路端の相対位置である認識道路端位置と、地図データに含まれる道路端の地図上の位置である地図道路端位置とを照合することによって、地図上での車両の位置を推定する車両位置推定部（１０７）と、認識道路端位置と、地図道路端位置を用いて特定される、地図上での車両に対するその地図道路端位置の相対位置である地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて、認識道路端位置を、車両位置推定部での車両の位置の推定に用いるか否かを判定する採否判定部（１０６）とを備え、車両位置推定部は、採否判定部で車両の位置の推定に用いないと判定した認識道路端位置を、地図上での車両の位置の推定に用いないようにする。

上記目的を達成するために、本開示の車両用位置推定方法は、車両で用いられ、コンピュータにより実施される車両用位置推定方法であって、車両に搭載されて車両の周辺を撮像する撮像装置（４０１）で撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得工程と、撮像画像取得工程で取得する撮像画像から、車両に対する、道路と道路外との境界である道路端の相対位置を認識する道路端認識工程と、道路端の地図上の位置を含む地図データを取得する地図データ取得工程と、道路端認識工程で認識した車両に対する道路端の相対位置である認識道路端位置と、地図データに含まれる道路端の地図上の位置である地図道路端位置とを照合することによって、地図上での車両の位置を推定する車両位置推定工程と、認識道路端位置と、地図道路端位置を用いて特定される、地図上での車両に対するその地図道路端位置の相対位置である地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて、認識道路端位置を、車両位置推定工程での車両の位置の推定に用いるか否かを判定する採否判定工程とを含み、車両位置推定工程では、採否判定工程で車両の位置の推定に用いないと判定した認識道路端位置を、地図上での車両の位置の推定に用いないようにする。

以上の構成によれば、車両に対する道路端の相対位置である認識道路端位置を、車両の位置の推定に用いることが可能になるので、区画線がかすれた道路区間及び区画線のない道路区間であっても、車両の位置を精度良く推定することが可能になる。また、以上の構成によれば、撮像装置で撮像した撮像画像から認識した認識道路端位置と、地図道路端位置を用いて特定される、地図上での車両に対するその地図道路端位置の相対位置である地図道路端相対位置とのずれ具合によっては、認識道路端位置を、車両の位置の推定に用いないようにすることになる。道路端の誤認識は、認識道路端位置と地図道路端相対位置とのずれ具合に反映される。よって、認識道路端位置と地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて認識道路端位置を車両の位置の推定に用いないようにすることで、道路端の誤認識を、車両の位置の推定に反映されにくくすることが可能になる。その結果、撮像画像から認識する道路端の位置を用いて自車の位置を推定する場合に、自車の位置を推定する精度をより高くすることが可能になる。

車両用システム１及び車両用位置推定装置１０の概略的な構成の一例を示す図である。 認識道路端位置と地図道路端相対位置とを同じ座標系において表した一例を示す図である。 実施形態１における採否判定部１０６での採否判定関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態１における採否判定関連処理のうちのずれ算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 撮像画像から認識される認識道路端位置の誤りの一例について説明するための図である。 実施形態２における採否判定部１０６での採否判定関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図面を参照しながら、開示のための複数の実施形態を説明する。なお、説明の便宜上、複数の実施形態の間において、それまでの説明に用いた図に示した部分と同一の機能を有する部分については、同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。同一の符号を付した部分については、他の実施形態における説明を参照することができる。

（実施形態１）
＜車両用システム１の概略構成＞
以下、本開示の実施形態１について図面を用いて説明する。図１に示す車両用システム１は、運転者の運転操作を支援する運転支援機能を備える車両で用いられる。ここで言うところの運転支援機能には、運転者の運転操作を代行する自動運転の機能も含まれる構成としてもよい。運転支援の一例としては、車線維持のためのステアリング補正等が挙げられる。

車両用システム１は、図１に示すように、車両用位置推定装置１０、ＧＮＳＳ受信機２０、通信モジュール３０、周辺監視センサ４０、及び運転支援装置５０を含んでいる。車両用位置推定装置１０は、車内ＬＡＮ６０に接続されているものとすればよい。以下では、車両用システム１を用いる車両を自車と呼ぶ。車両用システム１を用いる車両は、必ずしも自動車に限るものではないが、以下では自動車に用いる場合を例に挙げて説明を行う。

ＧＮＳＳ受信機２０は、複数の測位衛星からの測位信号を受信する。ＧＮＳＳ受信機２０は、この測位信号をもとに、自車の現在位置を示す座標情報を逐次特定する。ＧＮＳＳ受信機２０は、特定した座標情報を車両用位置推定装置１０に出力する。座標情報としては、緯度，経度，高度を示す座標情報とすればよい。

通信モジュール３０は、自車の外部のサーバとの間で公衆通信網を介して情報の送受信を行う。通信モジュール３０は、地図データが格納されたサーバ（以下、地図サーバ）から地図データをダウンロードして取得する。通信モジュール３０は、地図データとして、いわゆる地高精度地図データを取得すればよい。ここで言うところの高精度地図データは、道路構造及び道路沿いに配置されている地物についての位置座標等を、自動運転に利用可能な精度で示す地図データである。

高精度地図データは、例えば、道路の３次元形状データ，車線データ等を備える。道路の３次元形状データには、複数の道路が交差，合流，分岐する地点（以下、ノード）に関するノードデータと、その地点間を結ぶ道路区間（以下、リンク）に関するリンクデータとが含まれる。

リンクデータには、道路端の位置座標を示す道路端情報、道路の幅員等の情報を含むものとする。道路端とは、道路と道路外との境界である。本実施形態では、道路端とは、高さのある構造物で道路と道路外とが区切られている境界とする。例えば、縁石，防音壁等が、道路と道路外とを区切る構造物（以下、境界構造物）として挙げられる。詳しくは、このような境界構造物の、道路側の下端の位置が道路端の位置にあたる。

車線データは、車線数，車線ごとの区画線の設置位置情報、車線ごとの進行方向，車線レベルでの分岐／合流地点等の情報を含むものとする。区画線及び道路端の位置情報は、座標群（つまり点群）として表現されているものとする。なお、他の態様として、区画線及び道路端の位置情報が多項式表現されている構成としてもよい。

通信モジュール３０としては、例えばＤＣＭ（Data Communication Module）を用いる等すればよい。また、ＧＮＳＳ受信機２０としては、ＤＣＭ等に備えられるものを用いる構成としてもよい。

周辺監視センサ４０は、自車の周辺を監視する自律センサである。周辺監視センサ４０は、自律センサとして、カメラ４０１を含む。カメラ４０１は、自車周辺の所定の撮像範囲内を逐次撮像する。このカメラ４０１が撮像装置に相当する。本実施形態では、カメラ４０１は、自車前方の所定の撮像範囲内を逐次撮像する場合を例に挙げて説明を行う。

運転支援装置５０は、前述の運転支援機能を実行する。運転支援装置５０は、車両用位置推定装置１０で推定する自車の詳細位置を用いて、運転支援機能を実行する。一例としては、自車を自動で走行車線に沿って走行させたりすればよい。

車両用位置推定装置１０は、例えばプロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ、これらを接続するバスを備え、メモリに記憶された制御プログラムを実行することで自車の詳細位置の推定に関する処理（以下、詳細位置推定関連処理）を実行する。ここで言うところのメモリは、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。また、非遷移的実体的記憶媒体は、半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。以下で、車両用位置推定装置１０について詳述する。

＜車両用位置推定装置１０の概略構成＞
続いて、図１を用いて車両用位置推定装置１０の概略構成の一例を説明する。車両用位置推定装置１０は、図１に示すように、撮像画像取得部１０１、測位部１０２、境界認識部１０３、地図データ取得部１０４、地図相対位置特定部１０５、採否判定部１０６、及び車両位置推定部１０７を機能ブロックとして備えている。コンピュータによってＨＣＵ１０の各機能ブロックの処理が実行されることが、車両用位置推定方法が実行されることに相当する。なお、車両用位置推定装置１０が実行する機能の一部又は全部を、一つ或いは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。また、車両用位置推定装置１０が備える機能ブロックの一部又は全部は、プロセッサによるソフトウェアの実行とハードウェア部材の組み合わせによって実現されてもよい。

撮像画像取得部１０１は、カメラ４０１で逐次撮像される撮像画像を取得する。この撮像画像取得部１０１での処理が撮像画像取得工程に相当する。測位部１０２は、グローバル座標系における自車の大まかな現在位置を推定する。一例として、ＧＮＳＳ受信機２０から取得する座標情報と、自車の車速，ヨーレートといった挙動情報とから、グローバル座標系における自車の大まかな現在位置を推定する。挙動情報は、車内ＬＡＮ６０等を介して入力される、自車のセンサで検出された挙動情報を用いればよい。他にも、ＳｆＭ（Structure from Motion）技術を用いて撮像画像から検出した挙動情報を用いてもよい。

なお、測位部１０２は、車両用位置推定装置１０に含まれない構成であっても構わない。この構成を採用する場合には、車両用位置推定装置１０の外部に設けられた、測位部１０２の機能を有するユニットから、グローバル座標系における自車の大まかな現在位置を車両用位置推定装置１０が取得する構成とすればよい。

境界認識部１０３は、図１に示すように、区画線認識部１３１及び道路端認識部１３２をサブ機能ブロックとして備える。区画線認識部１３１は、撮像画像取得部１０１で取得する撮像画像から、自車に対する、自車の走行車線（以下、自車線）の境界線にあたる区画線の位置を認識する。自車線の境界線にあたる区画線（以下、自車線区画線）としては、車線境界線、車線中央線、車道外側線等が挙げられる。自車線区画線は、自車線を区切る左右２本の区画線である。例えば、境界認識部１０３は、正解としての自車線区画線を含む撮像画像を用いて教師あり学習を行って生成した学習器を用いて、撮像画像から自車線区画線を認識すればよい。他にも、境界認識部１０３は、撮像画像からエッジ検出によって自車線区画線を認識してもよい。自車線区画線は、例えば点群として認識すればよい。

区画線認識部１３１は、撮像画像中に認識した自車線区画線の位置と、カメラ４０１のカメラパラメータとから、自車に対する自車区画線の位置を認識すればよい。カメラパラメータは、自車に対するカメラ４０１の搭載位置，カメラ４０１の光軸の方向等とすればよい。以降では、区画線認識部１３１で認識した自車線区画線の位置を認識区画線位置と呼ぶ。

道路端認識部１３２は、撮像画像取得部１０１で取得する撮像画像から、自車に対する、道路端の相対位置を認識する。この道路端認識部１３２での処理が道路端認識工程に相当する。例えば、境界認識部１０３は、正解としての道路端を含む撮像画像を用いて教師あり学習を行って生成した学習器を用いて、撮像画像から道路端を認識すればよい。他にも、境界認識部１０３は、撮像画像からエッジ検出によって道路端を認識してもよい。

道路端認識部１３２は、撮像画像中に認識した道路端の位置と、カメラ４０１の前述したカメラパラメータとから、自車に対する道路端の相対位置を認識すればよい。以降では、道路端認識部１３２で認識した道路端の相対位置を認識道路端位置と呼ぶ。認識道路端位置は、自車の基準点を原点とした、自車の前後方向と左右方向とを座標軸とする２次元座標で表せばよい。自車の基準点は、適宜決定されればよく、一例として後輪軸の車幅方向中央となる位置等とすればよい。

地図データ取得部１０４は、道路端の位置を含む地図データを取得する。この地図データ取得部１０４での処理が地図データ取得工程に相当する。地図データ取得部１０４は、区画線の位置も含む地図データを取得することが好ましい。以下では、地図データに含まれる道路端の地図上の位置を地図道路端位置と呼ぶ。また、地図データに含まれる自車線区画線の地図上の位置を地図区画線位置と呼ぶ。

地図データ取得部１０４は、地図サーバから、自車周辺の地図データを取得すればよい。例えば、地図データ取得部１０４は、測位部１０２で測位した自車の現在位置から所定距離内の地図データを取得すればよい。また、地図データが区画単位で区分して管理されるものである場合には、自車の現在位置が含まれる区画についての地図データを取得してもよい。

なお、地図データ取得部１０４は、地図データを地図サーバから取得する構成に限らない。例えば、自車に地図データを格納するデータベースを搭載している場合には、地図データ取得部１０４は、地図データをこのデータベースから取得してもよい。

地図相対位置特定部１０５は、地図データ取得部１０４で取得した地図データを用いて、地図上での自車に対する地図道路端位置の相対位置（以下、地図道路端相対位置）を特定する。地図相対位置特定部１０５で基準とする自車の現在位置は、車両位置推定部１０７で前回推定した自車の詳細位置から例えばカルマンフィルタ等を用いて予測した今回の自車の詳細位置を用いることが好ましい。これによれば、測位部１０２で測位した大まかな自車の現在位置を用いるよりも精度良く地図道路端相対位置を特定し、後述の採否判定部１０６での判定精度を向上させることが可能になる。地図道路端相対位置も、認識道路端位置と同じ座標系の座標で表せばよい。

採否判定部１０６は、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置と、地図相対位置特定部１０５で特定した地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて、この認識道路端位置を、車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定に用いるか否かを判定する。この採否判定部１０６での処理が採否判定工程に相当する。詳しくは、現時刻における認識道路端位置と地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて、この認識道路端位置を、車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定に用いるか否かを判定する。採否判定部１０６は、地図相対位置特定部１０５で特定した地図道路端相対位置に対して、道路の外側方向に所定値以上ずれている、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置を、車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定に用いないと判定する。道路の外側方向とは、自車の横方向に離れる方向と言い換えることもできる。

ここで言うところの所定値は、０より大きい任意に設定可能な値とすればよい。また、所定値は、予め求めておいた道路端認識部１３２での認識道路端位置の認識誤差の標準偏差以下とすることが好ましい。この認識道路端位置の認識誤差の標準偏差は、シミュレーション，走行実験等によって予め得たデータを車両用位置推定装置１０の不揮発性メモリに格納しておくことで、採否判定部１０６で利用可能とすればよい。他にも、所定値は、車両位置推定部１０７で推定する自車の詳細位置を利用する車両用システム１が許容する許容誤差以下であることが好ましい。許容誤差の一例としては、例えば車両用システム１が、自車を自動で走行車に沿って走行させるものである場合には、区画線１本分の幅の値とすればよい。例えば、５０ｃｍ等とすればよい。以上のように所定値を制限することで、車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定の大きな精度劣化を発生させないようにすることが可能になる。

ここで、図２を用いて、採否判定部１０６で道路端位置が車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定に用いないと判定される場合の一例について説明を行う。図２は、認識道路端位置と地図道路端相対位置とを同じ座標系において表した一例を示す図である。図２の縦軸が自車の進行方向を示す。図２の横軸が自車の横方向の縦軸が自車の進行方向を示す。図２の白抜きの点が、地図相対位置特定部１０５で特定した地図道路端相対位置を示す。図２の原点０が自車の現在位置を示す。図２の破線の円で囲った黒塗りの点が、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置を示す。図２に示すように、地図道路端相対位置よりも自車の横方向に離れる方向に認識された認識道路端位置は、採否判定部１０６で自車の詳細位置の推定に用いないと判定される。

また、採否判定部１０６は、地図相対位置特定部１０５で特定した地図道路端相対位置に対して、道路の内側方向にずれている、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置は、車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定に用いると判定すればよい。

車両位置推定部１０７は、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置と、地図データ取得部１０４で取得した地図道路端位置とを照合することによって、地図上での自車の詳細位置を推定する。例えば、車両位置推定部１０７は、認識道路端位置と地図道路端位置とをマッチングさせる。そして、車両位置推定部１０７は、認識道路端位置に対する自車の位置のオフセット分だけ、地図上で地図道路端位置からずらした位置を、地図上の自車の詳細位置と推定すればよい。車両位置推定部１０７は、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）で用いられるＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズム等のスキャンマッチング手法を用いて認識道路端位置と地図道路端位置とのマッチングを行えばよい。

車両位置推定部１０７は、採否判定部１０６で自車の詳細位置の推定に用いないと判定した認識道路端位置は、地図上での自車の詳細位置の推定に用いないものとする。この車両位置推定部１０７での処理が車両位置推定工程に相当する。言い換えると、車両位置推定部１０７は、採否判定部１０６で自車の詳細位置の推定に用いないと判定した認識道路端位置は、地図道路端位置とのマッチングの対象から除外する。車両位置推定部１０７は、と採否判定部１０６で自車の詳細位置の推定に用いると判定した認識道路端位置を、地図道路端位置との照合の対象とし、地図上での自車の詳細位置の推定を行う。

車両位置推定部１０７は、区画線認識部１３１で自車線区画線を認識できる場合には、区画線認識部１３１で認識した認識区画線位置と、地図データ取得部１０４で取得した地図区画線位置とを照合した結果も用いて、地図上での自車の詳細位置を推定することが好ましい。例えば、認識道路端位置と地図道路端位置とのマッチングの結果と、認識区画線位置と地図区画線位置とのマッチングの結果とを総合して、両方のマッチングのずれが最も小さくなる自車の位置を、地図上での自車の詳細位置と推定すればよい。これによれば、道路端だけでなく自車区画線もマッチングに用いることで、地図上での自車の詳細位置の推定精度が向上する。

なお、車両位置推定部１０７は、採否判定部１０６で認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いないと判定された区間については、区画線認識部１３１で認識できている自車線区画線を用いて上述のマッチングを行って、地図上での自車の詳細位置を推定すればよい。また、車両位置推定部１０７は、区画線認識部１３１で自車の左右の自車線区画線の一方若しくは両方を認識できていない区間に限って、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置を用いて、地図上での自車の詳細位置を推定する構成としてもよい。

車両位置推定部１０７で推定した、地図上での自車の詳細位置は、前述したように、運転支援装置５０での運転支援機能に利用される。例えば、自車を自動で走行車線に沿って走行させる運転支援機能に利用される。

＜採否判定部１０６での採否判定関連処理＞
ここで、図３のフローチャートを用いて、採否判定部１０６での、認識道路端位置を自車の詳細位置の特定に用いるか否かの判定に関する処理（以下、採否判定関連処理）の流れの一例について説明を行う。図３のフローチャートは、例えば道路端認識部１３２で認識道路端位置を認識した場合に開始される構成とすればよい。なお、ここでは、地図相対位置特定部１０５が地図道路端相対位置を逐次特定しているものとして説明を行う。

まず、ステップＳ１では、現時刻における認識道路端位置と地図道路端相対位置とのずれを算出するずれ算出処理を行って、ステップＳ２に移る。ここで、図４のフローチャートを用いて、ずれ算出処理の流れの一例について説明を行う。ずれ算出処理は、認識道路端位置の点群に含まれる点ごとに行われる。例えば、認識道路端位置の点群のうち、自車に近いものから順に処理を行う等すればよい。

ステップＳ１１では、認識道路端位置の点群のうち、今回の処理の対象とする点（以下、対象点）の自車に対する横位置が、地図道路端相対位置よりも外側に位置するか判定する。ここで言うところの外側とは、自車から見て地図道路端相対位置よりも外側であることを意味している。そして、Ｓ１１では、対象点が地図道路端相対位置よりも外側と判定した場合（Ｓ１１でＹＥＳ）には、ステップＳ１２に移る。一方、対象点が地図道路端相対位置よりも外側でないと判定した場合（Ｓ１１でＮＯ）には、ステップＳ１４に移る。

ステップＳ１２では、対象点と地図道路端相対位置との差Ｄを算出する。詳しくは、対象点と、地図道路端相対位置の点群のうちのその対象点に最も近い点との、自車の横方向の距離を差Ｄとして算出すればよい。

ステップＳ１３では、Ｓ１２で算出した差Ｄを、ずれ量の総和に加算する。Ｓ１３では、図４のフローチャートを繰り返して、ずれ量の総和が算出済みの場合には、算出済みのずれ量の総和に、Ｓ１２で算出した差Ｄを加算して、新たなずれ量の総和として算出する。一方、ずれ量の総和が算出済みでない場合には、Ｓ１２で算出した差Ｄを、ずれ量の総和として算出する。

ステップＳ１４では、認識道路端位置の点群のうち、対象とすべき全ての点についてのＳ１１～Ｓ１３の処理が終了した場合（Ｓ１４でＹＥＳ）には、ステップＳ１５に移る。一方、認識道路端位置の点群のうち、対象とすべき点についてのＳ１１～Ｓ１３の処理が残っている場合（Ｓ１４でＮＯ）には、残った点を対象とし、Ｓ１１に戻って処理を繰り返す。

ステップＳ１５では、Ｓ１１～Ｓ１３の処理で算出したずれ量の総和を、差Ｄの算出の対象とした点の数（以下、観測点数）で除算し、平均のずれ量を算出し、ステップＳ２に移る。ずれ算出処理では、Ｓ１５で算出する平均のずれ量を、認識道路端位置と地図道路端相対位置とのずれ量とする。

図３に戻って、ステップＳ２では、Ｓ１で算出したずれ量が、前述した所定値以上の場合（Ｓ２でＹＥＳ）には、ステップＳ３に移る。つまり、認識道路端位置のずれ量が、自車から見て地図道路端相対位置の外側に所定値以上の場合に、ステップＳ３に移る。一方、Ｓ１で算出したずれ量が、前述した所定値未満の場合（Ｓ２でＮＯ）には、ステップＳ４に移る。つまり、認識道路端位置のずれ量が、自車から見て地図道路端相対位置の外側に所定値未満の場合、及び認識道路端位置が自車から見て地図道路端相対位置の内側にずれている場合には、ステップＳ４に移る。

ステップＳ３では、認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いないと判定し、採否判定関連処理を終了する。一方、ステップＳ４では、認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いると判定し、採否判定関連処理を終了する。

＜実施形態１のまとめ＞
実施形態１の構成によれば、認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いることが可能になるので、区画線がかすれた道路区間及び区画線のない道路区間であっても、自車の位置を精度良く推定することが可能になる。また、実施形態１では、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の外側に所定値以上ずれている場合に、この認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにすることで、撮像画像から認識する道路端の位置を用いて自車の位置を推定する場合に、自車の位置を推定する精度をより高くすることが可能になる。以下で詳細を述べる。

撮像画像から認識される認識道路端位置に誤りが生じる場合、実際の位置よりも道路の外側方向に認識道路端位置がずれることが多いと考えられる。これは、撮像画像からの道路端の認識に誤りが生じる場合、境界構造物の下端よりも上方に存在する上端の角部，継ぎ目，ペイント等が道路端と誤認識されるケースが多いと考えられるためである。図５を例に挙げて説明を行うと、図５のＡが道路端であって、図５のＢが境界構造物の継ぎ目である。実施形態１の構成では、これを利用し、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の外側に所定値以上ずれている場合に、この認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにすることで、誤認識をしている可能性の高い認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにすることが可能になる。

なお、道路端は、道路において自車線区画線よりも外側に位置し、道路と道路外との境界でもある。よって、誤った認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにすることは、自車が道路と道路外との境界に近接しすぎないようにするために有用である。

また、実施形態１の構成によれば、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側にずれている場合には、この認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いる。撮像画像から認識される認識道路端位置に誤りが生じる場合、実際の位置よりも道路の内側方向に認識道路端位置がずれることは少ないと考えられる。よって、以上の構成によれば、誤認識をしている可能性の低い認識道路端位置は、自車の詳細位置の推定に用いることで、撮像画像から自車線区画線が認識できない場合であっても、自車の位置を推定する精度をより高くすることが可能になる。

（実施形態２）
実施形態１では、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側にずれている場合には、この認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いる構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側にずれている場合に、この認識道路端位置が自車から見て地図区画線位置よりも外側か否かで、この認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いるか否かを切り替える構成（以下、実施形態２）としてもよい。

以下では、実施形態２の一例について図を用いて説明する。実施形態２の車両用システム１は、採否判定部１０６での、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側にずれている場合の処理が異なる点を除けば、実施形態１の車両用システム１と同様である。

実施形態２の採否判定部１０６は、地図相対位置特定部１０５で特定した地図道路端相対位置に対して、道路の内側方向にずれている、道路端認識部１３２で認識した認識道路端位置のうち、区画線認識部１３１で認識した自車線区画線よりも外側に認識した認識道路端位置は、車両位置推定部１０７での自車の詳細位置の推定に用いると判定する。ここで言うところの道路の内側方向とは、自車から見て地図道路端相対位置よりも内側の方向を意味している。また、ここで言うところの自車線区画線よりも外側とは、自車から見て自車線区画線よりも外側を意味している。

一方、実施形態２の採否判定部１０６は、地図道路端相対位置に対して道路の内側方向にずれている上述の認識道路端位置のうち、区画線認識部１３１で認識した自車線区画線の内側に認識した認識道路端位置は、車両位置推定部１０７での自車の位置の推定に用いないと判定する。ここで言うところの自車線区画線の内側とは、自車から見て自車線区画線の内側を意味している。自車線区画線の内側は自車線区画線上も含むものとすればよい。

ここで、図６のフローチャートを用いて、実施形態２の採否判定部１０６での採否判定関連処理の流れの一例について説明を行う。図６のフローチャートは、例えば道路端認識部１３２で認識道路端位置を認識した場合に開始される構成とすればよい。なお、ここでは、地図相対位置特定部１０５が地図道路端相対位置を逐次特定しているものとして説明を行う。また、区画線認識部１３１が自車線区画線を逐次特定しているものとして説明を行う。

まず、ステップＳ２１では、現時刻における認識道路端位置と地図道路端相対位置とのずれを算出するずれ算出処理を行って、ステップＳ２２に移る。Ｓ２１では、Ｓ１と異なり、認識道路端位置の点群のうち、対象点の自車に対する横位置が、地図道路端相対位置の内側に位置する場合にも、差Ｄを算出して平均のずれ量を算出する構成とすればよい。例えば、地図道路端相対位置よりも外側に位置する場合の差Ｄを正の値とする一方、地図道路端相対位置の内側に位置する場合の差Ｄを負の値とし、ずれ量の総和を算出し、平均のずれ量を算出すればよい。

ステップＳ２２では、認識道路端位置が自車から見て地図道路端相対位置よりも外側である場合（Ｓ２２でＹＥＳ）には、ステップＳ２３に移る。一方、認識道路端位置が自車から見て地図道路端相対位置の内側である場合（Ｓ２２でＮＯ）には、ステップＳ２６に移る。認識道路端位置が自車から見て地図道路端相対位置よりも外側か否かは、Ｓ２１で算出したずれ量から判定すればよい。

ステップＳ２３では、Ｓ２１で算出したずれ量が前述の所定値以上の場合（Ｓ２３でＹＥＳ）には、ステップＳ２４に移る。一方、Ｓ２１で算出したずれ量が前述の所定値未満の場合（Ｓ２３でＮＯ）には、ステップＳ２５に移る。

ステップＳ２４では、認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いないと判定し、採否判定関連処理を終了する。一方、ステップＳ２５では、認識道路端位置を自車の詳細位置の推定に用いると判定し、採否判定関連処理を終了する。

ステップＳ２６では、認識道路端位置が自車から見て区画線位置よりも外側である場合（Ｓ２６でＹＥＳ）には、ステップＳ２５に移る。一方、認識道路端位置が自車から見て区画線位置の内側である場合（Ｓ２６でＮＯ）には、ステップＳ２４に移る。

実施形態２の構成であっても、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の外側に所定値以上ずれている場合に、この認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにするので、撮像画像から認識する道路端の位置を用いて自車の詳細位置を推定する場合に、自車の位置を推定する精度をより高くすることが可能になる。

また、実施形態２の構成によれば、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側である場合であっても、自車から見て区画線位置の内側である場合には、この認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにする。認識道路端位置が、自車から見て区画線位置の内側である場合には、明らかに認識道路端位置に誤りがあると考えられる。よって、以上の構成によれば、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側である場合であっても、明らかに誤りと推定されるものについては、自車の詳細位置の推定に用いないようにすることが可能になる。その結果、自車の位置を推定する精度をさらに高くすることが可能になる。

（実施形態３）
前述の実施形態では、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側と外側とのいずれにずれているかで処理を異ならせる構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、認識道路端位置が、自車から見て地図道路端相対位置の内側と外側とのいずれにずれているかにかかわらず、ずれ量が所定値以上か否かで、この認識道路端位置を、自車の詳細位置の推定に用いないようにするか否かの判定を切り替える構成としてもよい。

なお、本開示は、上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。また、本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された１つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサを構成する専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の装置及びその手法は、専用ハードウェア論理回路により、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の装置及びその手法は、コンピュータプログラムを実行するプロセッサと１つ以上のハードウェア論理回路との組み合わせにより構成された１つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

１ 車両用システム、１０ 車両用位置推定装置、１０１ 撮像画像取得部、１０２ 測位部、１０３ 境界認識部、１０４ 地図データ取得部、１０５ 地図相対位置特定部、１０６ 採否判定部、１０７ 車両位置特定部、１３１ 区画線認識部、１３２ 道路端認識部、４０１ カメラ

Claims (7)

1. 車両で用いられ、
   前記車両に搭載されて前記車両の周辺を撮像する撮像装置（４０１）で撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得部（１０１）と、
   前記撮像画像取得部で取得する前記撮像画像から、前記車両に対する、道路と道路外との境界である道路端の相対位置を認識する道路端認識部（１３２）と、
   前記道路端の地図上の位置を含む地図データを取得する地図データ取得部（１０４）と、
   前記道路端認識部で認識した前記車両に対する前記道路端の相対位置である認識道路端位置と、前記地図データに含まれる前記道路端の地図上の位置である地図道路端位置とを照合することによって、地図上での前記車両の位置を推定する車両位置推定部（１０７）と、
   前記認識道路端位置と、前記地図道路端位置を用いて特定される、地図上での前記車両に対するその地図道路端位置の相対位置である地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて、前記認識道路端位置を、前記車両位置推定部での前記車両の位置の推定に用いるか否かを判定する採否判定部（１０６）とを備え、
   前記車両位置推定部は、前記採否判定部で前記車両の位置の推定に用いないと判定した前記認識道路端位置を、地図上での前記車両の位置の推定に用いないようにする車両用位置推定装置。
2. 請求項１において、
   前記採否判定部は、前記地図道路端相対位置に対して、道路の外側方向に所定値以上ずれている前記認識道路端位置を、前記車両位置推定部での前記車両の位置の推定に用いないと判定する車両用位置推定装置。
3. 請求項２において、
   前記採否判定部は、前記地図道路端相対位置に対して、道路の内側方向にずれている前記認識道路端位置は、前記車両位置推定部での前記車両の位置の推定に用いると判定する車両用位置推定装置。
4. 請求項２において、
   前記撮像画像取得部で取得する前記撮像画像から、前記車両に対する、前記車両の走行車線の境界線にあたる区画線の位置を認識する区画線認識部（１３１）を備え、
   前記採否判定部は、前記地図道路端相対位置に対して、道路の内側方向にずれている前記認識道路端位置のうち、前記区画線認識部で認識した前記区画線より外側に認識した前記認識道路端位置は、前記車両位置推定部での前記車両の位置の推定に用いると判定する一方、前記区画線認識部で認識した前記区画線の内側に認識した前記認識道路端位置は、前記車両位置推定部での前記車両の位置の推定に用いないと判定する車両用位置推定装置。
5. 請求項２～４のいずれか１項において、
   前記所定値は、予め求めておいた前記道路端認識部での前記認識道路端位置の認識誤差の標準偏差以下、若しくは前記車両位置推定部で推定する前記車両の位置を利用する前記車両のシステムが許容する許容誤差以下である車両用位置推定装置。
6. 請求項１～５のいずれか１項において、
   前記撮像画像取得部で取得する前記撮像画像から、前記車両に対する、前記車両の走行車線の境界線にあたる区画線の位置を認識する区画線認識部（１３１）を備えるものであって、
   前記車両位置推定部は、前記区画線認識部で前記区画線を認識できる場合には、前記区画線認識部で認識した前記車両に対する前記区画線の位置である認識区画線位置と、前記地図データに含まれる前記区画線の地図上の位置である地図区画線位置とを照合した結果も用いて、地図上での前記車両の位置を推定する車両用位置推定装置。
7. 車両で用いられ、コンピュータにより実施される車両用位置推定方法であって、
   前記車両に搭載されて前記車両の周辺を撮像する撮像装置（４０１）で撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得工程と、
   前記撮像画像取得工程で取得する前記撮像画像から、前記車両に対する、道路と道路外との境界である道路端の相対位置を認識する道路端認識工程と、
   前記道路端の地図上の位置を含む地図データを取得する地図データ取得工程と、
   前記道路端認識工程で認識した前記車両に対する前記道路端の相対位置である認識道路端位置と、前記地図データに含まれる前記道路端の地図上の位置である地図道路端位置とを照合することによって、地図上での前記車両の位置を推定する車両位置推定工程と、
   前記認識道路端位置と、前記地図道路端位置を用いて特定される、地図上での前記車両に対するその地図道路端位置の相対位置である地図道路端相対位置とのずれ具合に基づいて、前記認識道路端位置を、前記車両位置推定工程での前記車両の位置の推定に用いるか否かを判定する採否判定工程とを含み、
   前記車両位置推定工程では、前記採否判定工程で前記車両の位置の推定に用いないと判定した前記認識道路端位置を、地図上での前記車両の位置の推定に用いないようにする車両用位置推定方法。

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