JP7461720B2 - 車両位置決定方法及び車両位置決定装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は車両の位置を決定する技術に関する。

車両及びその他の運送手段の走行を補助するために、様々な視覚情報を拡張現実（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ；ＡＲ）を介して運転者に提供するナビゲーションシステムがある。このようなナビゲーションシステムは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサを介して人工衛星からＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて車両の現在位置を推定する。ＧＰＳ信号を介して車両の緯度及び経度上の絶対的な位置値が導き出される。

本発明の目的は、車両の位置を決定する技術を提供することにある。

一実施形態に係る車両位置決定方法は、位置センサによって検出された位置データに基づいて車両の位置を推定するステップと、前記車両の前方を撮影した前方映像に基づいて前記車両の現在走行車線を決定するステップと、前記決定された現在走行車線の位置に基づいて前記推定された車両の位置を補正するステップと、前記前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記現在走行車線内における前記車両の位置を決定するステップとを含む。

前記車両の位置を決定するステップは、前記前方映像の逆投影変換映像を取得するステップと、前記逆投影変換映像から前記現在走行車線を定義する車線境界線を抽出するステップと、前記抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記決定された現在走行車線内における前記車両の位置を決定するステップとを含み得る。

前記車両の位置を決定するステップは、前記抽出された車線境界線それぞれに対応する線（ｌｉｎｅｓ）の間の下段中間位置値と前記逆投影変換映像の下段中間位置値と間の差に基づいて前記車両の位置を決定するステップを含み得る。

一実施形態に係る車両位置決定方法は、前記前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記決定された位置で前記車両が向かっている方向を決定するステップをさらに含み得る。

前記車両が向かっている方向を決定するステップは、前記抽出された車線境界線に対応する線（ｌｉｎｅ）の方向に基づいて前記車両が向かっている方向を決定するステップを含み得る。

前記推定された車両の位置を補正するステップは、前記現在走行車線の中間位置に対応する地図上の位置を前記車両の位置として決定するステップを含み得る。

一実施形態に係る車両位置決定装置は、車両の位置データを検出する位置センサと、前記位置データ及び前記車両の前方を撮影した前方映像に基づいて前記車両の位置を決定するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記位置データに基づいて車両の位置を推定し、前記前方映像に基づいて前記車両の現在走行車線を決定し、前記決定された現在走行車線の位置に基づいて前記推定された車両の位置を補正し、前記前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記現在走行車線内における前記車両の位置を決定する。

前記プロセッサは、前記現在走行車線の中間位置に対応する地図上の位置を前記車両の位置として決定することによって前記推定された車両の位置を補正し得る。

他の一実施形態に係る車両位置決定装置は、車両の位置データを検出する位置センサと、前記車両の位置を決定するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記車両の前方を撮影した前方映像に基づいて前記車両が走行中である現在走行車線の車線番号を決定し、前記決定された車線番号と地図情報に基づいて前記検出された車両の位置データを補正する。

前記プロセッサは、前記決定された車線番号に対応する地図上の車線を識別し、前記識別された車線の中間位置に対応する地図上の位置を前記車両の位置として決定することによって前記車両の位置データを補正し得る。

前記プロセッサは、前記前方映像を逆投影変換映像に変換し、前記逆投影変換映像から前記現在走行車線を定義する車線境界線を抽出し、前記抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記決定された現在走行車線内における前記車両の位置を決定することによって前記車両の位置を再補正し得る。

一実施形態によれば、車両の周辺映像に基づいて車両が現在走行中である走行車線を識別し、走行車線内で車両の位置と方向をより正確に決定することができる。

一実施形態によれば、車両の走行車線と該当走行車線の車線境界線情報を用いて、走行車線内で車両の正確な位置を推定することができ、高精密の地図情報を用いて車両の絶対位置を正確かつ効果よく推定することができる。

一実施形態に係る拡張現実ナビゲーション装置が提供する経路ガイド画面の一例を示す図である。 一実施形態に係る車両位置決定方法の動作を説明するためのフローチャートである。 一実施形態に係る車両位置決定方法の動作を説明するためのフローチャートである。 一実施形態に係る車両位置を決定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る車両位置を決定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る前方映像で車両の走行車線を識別する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る走行車線の識別結果に基づいて車両の位置を補正する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る前方映像から逆投影変換映像を取得する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る車線境界線の幾何学情報に基づいて車両の位置を補正する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る車線境界線の幾何学情報に基づいて車両の位置を補正する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る走行車線内における車両位置及び方向を決定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る走行車線内における車両位置及び方向を決定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係る車両位置決定装置の構成を示す図である。

実施形態に対する特定な構造的又は機能的な説明は単なる例示のための目的として開示されたものとして、様々な形態に変更され得る。したがって、実施形態は特定な開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は技術的な思想に含まれる変更、均等物ないし代替物を含む。

第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることができるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に第２構成要素は第１構成要素としても命名することができる。

いずれかの構成要素が他の構成要素に「連結されて」いると言及された場合、その次の構成要素に直接的に連結されてもよく、又は中間に他の構成要素が存在することもあり得ると理解されなければならない。

単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は、明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

本明細書において、「車両（ｖｅｈｉｃｌｅ）」は、自動車、バス、バイク又はトラックのように、駆動機関を有し、人や物を移動させるために用いられる全ての種類の運送手段を意味する。また、「道路（ｒｏａｄ）」は、車両が通過する道を意味し、例えば、高速道路、国道、地方道路、高速国道、自動車専用道路などのような様々な類型の道路を含む。「車線（ｌａｎｅ）」は、道路面上に表示された車線境界線（ｌａｎｅ ｂｏｕｎｄａｒｙ）によって区分される道路空間を意味する。「現在走行車線」は、様々な車線のうち現在車両が走行中である車線として、現在車両が占めて利用中である車線空間を意味し、「エゴ車線（ｅｇｏ ｌａｎｅ）」として称されてもよい。「車線境界線（ｌａｎｅ ｂｏｕｎｄａｒｙ）」は、車線の区別のために道路面上に表示された実線又は点線を意味する。本明細書で「車線境界線」は、「車線表示（ｌａｎｅ ｍａｒｋｉｎｇ）」に代替されてもよい。

異なるように定義されない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈されるべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

本明細書で説明される実施形態は、車両の位置をより正確に決定する技術的手段に関し、該当の技術的手段は、ナビゲーション装置（例えば、拡張現実３Ｄヘッド・アップディスプレイ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ Ｈｅａｄ－Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ；ＡＲ ３Ｄ ＨＵＤ））や自律走行車両などで車両の位置を決定するために活用される。

以下、実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。添付図面を参照して説明することにおいて、図面に関係なく、同じ構成要素は同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略することにする。

図１は、一実施形態に係る拡張現実ナビゲーション装置が提供する経路ガイド画面の一例を示す図である。

図１を参照すると、拡張現実ナビゲーション装置は、車両の位置と地図情報に基づいて車両の位置から目的地までの経路を設定し、設定された経路を、拡張現実オブジェクト１０５を介して車両の運転者に提供する。ここで、拡張現実ナビゲーション装置は、車両の絶対位置（緯度、経度）を測定するために、ＧＰＳセンサを用いる。ＧＰＳセンサの位置測定値は、通知の１０ｍ前後の誤差範囲を有するため、ＧＰＳセンサではそれぞれ３ｍ前後の幅を有する車線のうち車両の現在走行車線の位置を識別することが難しい。ＧＰＳセンサが有する誤差範囲の影響を減らすために、慣性測定装置（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ；ＩＭＵ）及び／又は視覚的走行距離測定法（Ｖｉｓｕａｌ Ｏｄｏｍｅｔｒｙ；ＶＯ）などを利用したりもするが、車両の位置を正確に識別するにはもの足りない手段である。

もし、拡張現実オブジェクト１０５が車線単位で表示可能であれば、車両の運転者によって精密かつリアルに経路ガイドを提供し得る。より精密な経路ガイドを設定するためには、車両の位置を正確に測定することが求められる。また、車両が向かっている方向を推定できれば、経路ガイドをより精密に決定することが可能になる。

以下で説明する実施形態は、車両の周辺映像に基づいて車両が現在走行中である走行車線を識別し、走行車線内で車両の位置と方向をより正確に決定できる技術的手段を提供する。該当の技術的手段は、車両の走行車線と該当走行車線の車線境界線情報を用いて走行車線内で車両の正確な位置を推定し得る。そのため、車両の絶対位置を正確に予測し、高精密の地図情報と整合して、数ｃｍ内の誤差範囲のレベルで車両の位置推定を行うことができる。

図２及び図３は、一実施形態に係る車両位置決定方法の動作を説明するためのフローチャートである。車両位置決定方法は、本明細書で説明される車両位置決定装置によって実行される。車両位置決定装置は、車両の位置を決定する装置であって、例えば、ソフトウェアモジュール、ハードウェアモジュール、又はその組合せで実現される。

図２を参照すると、ステップＳ２１０において、車両位置決定装置は、位置センサによって検出された位置データに基づいて車両の位置を推定する。例えば、車両位置決定装置は、ＧＰＳセンサによって測定された位置データに基づいて車両の位置を推定する。ＧＰＳセンサを介して車両位置の緯度及び経度が導き出される。

車両位置決定装置は、車両の位置をより正確に推定するために、ＧＰＳセンサだけではなく、慣性測定装置（ＩＭＵ）、オンボード診断器（Ｏｎ－ｂｏａｒｄ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ；ＯＢＤ）センサ及び／又は視覚的走行距離測定法などを用いてもよい。例えば、車両位置決定装置は、ＧＰＳセンサを介して車両の絶対位置を測定し、慣性測定装置やＯＢＤセンサを用いて測定した車両の移動方向及び速度を用いて車両の絶対位置を修正する。慣性測定装置は、加速度センサとジャイロセンサを含み、車両の動きと方向を測定する。

異なる例として、車両位置決定装置は、ＧＰＳセンサを介して測定された車両の絶対位置の誤差を減らすために、車両の周辺環境を撮影した多視点映像を用いて対象と車両との間の距離を測定する視覚的走行距離測定法を行ってもよい。視覚的走行距離測定法によって、多視点映像に示されたオブジェクトと現在車両との間の距離情報が推定され、推定された距離情報の時間的変化から車両の移動量及び／又は回転量が算出される。算出された移動量及び／又は回転量によってＧＰＳセンサを介して測定された車両の絶対位置が修正され得る。

上記のように、ＧＰＳセンサなどの位置センサによって車両の位置データが検出され、検出された位置データに基づいて車両の位置が推定される。しかし、このように推定された車両の位置は、車両が現在走行中である車線を区別できるほどの位置正確度を提供することができない。車両位置決定装置は、次の過程により車両の位置をより正確に決定できる。

ステップＳ２２０において、車両位置決定装置は、車両の前方を撮影した前方映像に基づいて車両の現在走行車線を決定する。車両位置決定装置は、前方映像を分析し、車両が現在占めていて移動中である現在走行車線の位置を決定する。一実施形態に係る車両位置決定装置は、走行車線識別モデルを用いて、前方映像から、車両が現在走行中である車線番号を決定する。走行車線識別モデルは、映像が入力される場合に、入力された映像に対応する正しい車線番号を出力するよう、予め学習されたニューラルネットワークであり得る。走行車線識別モデルに前方映像や前方映像の特徴が入力され、走行車線識別モデルから車両の現在走行車線の車線番号に関する情報が出力される。

一実施形態に係る走行車線識別モデルは、現在走行車線の車線番号として、道路の左側方向からの第１車線番号、及び該当道路の右側方向からの第２車線番号に関する情報を提供する。ここで、走行車線識別モデルは、第１車線番号に対する信頼度と第２車線番号に対する信頼度に関する情報を追加的に提供する。車両位置決定装置は、第１車線番号の信頼度と第２車線番号の信頼度のうち、もっと高い信頼度を示す車線番号に基づいて車両の現在走行車線を決定する。

他の実施形態によれば、車両位置決定装置は、前方映像を用いる他に、車両の他の周辺映像を用いて現在走行車線を決定してもよい。例えば、車両位置決定装置は、車両の後方を撮影した後方映像及び／又は車両の側面を撮影した側面映像を用いて車両の現在走行車線を決定してもよい。この場合にも、映像から現在走行車線を識別するために、ニューラルネットワーク基盤の走行車線識別モデルを用いてもよい。

ステップＳ２３０において、車両位置決定装置は、ステップＳ２２０で決定された現在走行車線の位置に基づいて、ステップＳ２１０で推定された車両の位置を補正する。車両位置決定装置は、ＧＰＳセンサなどにより推定された車両の位置を、ステップＳ２２０で決定された現在走行車線の車線番号に対応する地図上の位置に補正する。例えば、車両位置決定装置は、現在走行車線の中間位置（すなわち、現在走行車線を定義する両側の車線境界線の間の中間位置）に対応する地図上の位置を車両の位置として決定する。

他の実施形態に係る車両位置決定装置は、以前の時間で決定された車両の走行車線と車両の走行方向に基づいて、ステップＳ２１０で推定された車両の位置を本ステップで決定された現在走行車線の位置に補正するか否かを決定してもよい。例えば、すぐ以前の時間で決定された走行車線の車線番号が「２」であり、車両の走行方向が車線方向に平行する方向であったが、今回決定された現在走行車線の車線番号が「４」として予測されたとすれば、車両位置決定装置は、車線番号「４」に対応する地図上の位置に車両の位置を変更することなく、既存の車線番号「２」に対応する地図上の位置に車両の位置を保持する。その理由は、車両の走行方向に基づくとき、走行車線の変更が生じない可能性が高いためである。

車両位置決定装置は、上記のように現在走行車線の位置に基づいて車両の位置情報を補正することで、車両位置の正確度を車線レベルに向上させることができる。これに加えて、車両位置決定装置は、次の過程により車線内における車両位置及び／又は車両方向をより精密に算出できる。

ステップＳ２４０において、車両位置決定装置は、前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて、現在走行車線内における車両の位置を決定する。車両位置決定装置は、前方映像に示された車線境界線の形態を分析し、車両が正確に車線内のどの地点に位置しているかを算出する。また、車両位置決定装置は、前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて、現在走行車線内における決定された位置で車両が向かっている方向を決定してもよい。ステップＳ２４０については、図３を参照してより詳細に説明する。

図３を参照すると、ステップＳ３１０において、車両位置決定装置は、前方映像の逆投影変換（ｉｎｖｅｒｓｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｍａｐｐｉｎｇ）映像（又は、トップビュー（ｔｏｐ－ｖｉｅｗ）映像）を取得する。例えば、車両位置決定装置は、前方映像で道路領域を含む関心領域（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ；ＲＯＩ）を設定し、関心領域に対してカメラ角度による視覚的観点からの歪曲を除去して逆投影変換映像を生成する。

ステップＳ３２０において、車両位置決定装置は、逆投影変換映像から現在走行車線を形成する車線境界線を抽出する。例えば、車両位置決定装置は、逆投影変換映像から車線境界線のカラーを有する線（ｌｉｎｅ）形態の領域を抽出し、抽出された領域のうち逆投影変換映像の中心線から双方向に最も近い領域を現在走行車線の車線境界線として抽出する。その他に、車両位置決定装置は、様々な方法を用いて逆投影変換映像から走行車線の車線境界線を抽出し得る。例えば、車両位置決定装置は、走行車線の車線境界線を抽出するために、入力映像から車線境界線の位置を検出するニューラルネットワーク基盤の車線境界線検出モデルを用いてもよい。

ステップＳ３３０において、車両位置決定装置は、ステップＳ３２０で抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて現在走行車線内における車両の位置を決定する。車両位置決定装置は、まず、ステップＳ３２０で抽出された車線境界線それぞれに対応する線（ｌｉｎｅｓ）の間の下段中間位置値（以下「第１下段中間位置値」という）を決定する。ここで、下段中間位置値は、逆投影変換映像の下段境界と上記に対応する線が接する位置の間の中間値に対応する。車両位置決定装置は、該当線の間の下段中間位置値と逆投影変換映像の下段中間位置値（以下「第２下段中間位置値」という）との間の差を算出し、算出された差に基づいて車両の位置を決定する。逆投影変換映像の場合、１つのピクセルが実際の距離上で何メートル（ｍｅｔｅｒ）を示すかを把握することができる。上記の算出された差は、逆投影変換映像のピクセル数に示すことができるため、該当の差に対応する実際の距離値が導き出される。車両位置決定装置は、導き出された実際の距離値に基づいて車両が現在走行車線の中間位置から実際にどれくらい離れているかを算出できる。

車両位置決定装置は、第１下段中間位置値と第２下段中間位置値との間の位置関係に基づいて、車両が現在走行車線内で中間に位置するか、そうでなければ、左側又は右側に位置しているかを決定する。例えば、第１下段中間位置値と第２下段中間位置値が同一であれば、車両が現在走行車線内の中間に位置しているものと決定される。第１下段中間位置値が第２下段中間位置値の左側に位置すれば、車両が現在走行車線内で右側に位置しているものと決定される。これとは反対に、第１下段中間位置値が第２下段中間位置値の右側に位置すれば、車両が現在走行車線内で左側に位置しているものと決定される。

車両位置決定装置は、第１下段中間位置値と第２下段中間位置値との間の位置関係と、第１下段中間位置値と第２下段中間位置値との間の差に対応する実際の距離値に基づいて、現在走行車線内で車両がどこに位置しているかを正確に決定できる。

ステップＳ３４０において、車両位置決定装置は、ステップＳ３２０で抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて現在走行車線内で車両が向かっている方向を決定する。一実施形態に係る車両位置決定装置は、ステップＳ３２０で抽出された車線境界線に対応する線（ｌｉｎｅ）（又は、車線境界線に対応する線の間の中間線）と逆投影変換映像の基準線（例えば、中間線）が形成している角度に基づいて車両が向かっている方向を決定する。前方映像を撮影するカメラの角度を予め把握できるため、カメラ角度情報及び上記の逆投影変換映像を分析して算出された角度情報に基づいて車両の正確な方向を予測することができる。

上記のような過程により、前方映像の視野（ＦｏＶ；ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）制限、周辺車両及び／又は障害物などによって遮られても、車両位置決定装置は、現在走行車線内における車両位置と該当の車両位置で車両が向かっている方向を正確に推定することができる。これにより、現在走行車線内における高精密な車両位置測定を高速で行うことができる。

図２及び図３に示された動作は、図示するように順次実行されてよいが、説明された実施形態の範囲及び技術的な思想から外れることなく、一部の動作が実行されないか、動作の順序が変更されてもよい。例えば、図２に示すステップＳ２１０及びステップＳ２２０、図３に示すステップＳ３３０及びステップＳ３４０は並列的又は同時に実行されてもよい。

図４及び図５は、一実施形態に係る車両位置を決定する過程を説明するための図である。

図４を参照すると、車両位置決定装置は、車両の走行車線を用いた第１車両位置補正ステップＳ４１０と、車線境界線の幾何学情報に基づいた第２車両位置補正ステップＳ４５０を行う。

第１車両位置補正ステップＳ４１０において、車両位置決定装置は、車両の走行車線番号を認識し、認識結果に基づいて車線レベルで車両の位置を補正する。走行車線番号を認識することは、車両が現在どの車線にあるかを決定する過程である。第１車両位置補正ステップＳ４１０についてより詳細に説明すると、ステップＳ４２０において、車両位置決定装置は、ＧＰＳセンサなどのセンサから取得されたセンサデータを用いて車両位置を推定する。車両位置決定装置は、車両の位置をより正確に推定するために、慣性測定装置、ＯＢＤセンサ及び／又は視覚的走行距離測定法を用いてもよい。

ステップＳ４３０において、車両位置決定装置は、車両の前方映像に基づいて車両が現在走行中である走行車線を決定する。一実施形態に係る車両位置決定装置は、走行車線識別モデルを用いて前方映像から走行車線の車線番号を検出する。一実施形態では、車両が道路で右側通行すると仮定すれば、走行車線識別モデルは、中央線（又は、道路の左側）を基準とするときの第１車線番号に対する確率値と、道路の右側を基準として走行車線の第２車線番号に対する確率値を出力する。車両位置決定装置は、第１車線番号の確率値と第２車線番号の確率値のうち大きい方を基準にして走行車線の車線番号を決定し得る。このような過程により、前方映像に周辺車両及び／又は障害物などによって遮られても走行車線を強く認識できる。

ステップＳ４４０において、車両位置決定装置は、ステップＳ４３０で決定された走行車線の位置に基づいて、ステップＳ４２０で推定された車両位置を補正する。車両位置決定装置は、ステップＳ４３０で決定された走行車線の車線番号に基づいて地図上で現在車両位置から最も近い走行車線を検索し、検索された走行車線の位置で車両の位置を補正する。例えば、検索された走行車線の中間（又は、中央）位置で車両の位置が補正される。このような過程により、車両位置の横方向の値が修正される。

第１車両位置補正ステップＳ４１０の場合、依然として走行車線内における位置誤差を有し、車両の方向ないしポーズは補正されない。このような誤差を減らすために、次の第２車両位置補正ステップＳ４５０が実行される。第２車両位置補正ステップＳ４５０において、車両位置決定装置は、走行車線を定義する車線境界線の形状情報のような幾何学情報を用いて走行車線内における位置と車両方向を補正し得る。

第２車両位置補正ステップＳ４５０をより詳細に説明すると、ステップＳ４６０において、車両位置決定装置は、前方映像に基づいて逆投影変換映像を取得し、逆投影変換映像から現在走行車線の車線境界線を検出する。車両位置決定装置は、逆投影変換映像から一定の範囲内に存在する車線境界線を検出し、検出された車線境界線を現在走行車線の車線境界線として検出する。走行車線ではない他の車線である場合、前方映像に車線境界線が示されない場合が頻繁に発生する可能性があるが、現在走行中である車線の場合には、前の車両との離隔距離によって前方映像に走行車線の車線境界線が示される確率が高い。したがって、逆投影変換映像の特定範囲で現在走行車線の車線境界線を容易に検出することができる。

ステップＳ４７０において、車両位置決定装置は、ステップＳ４６０で検出された車線境界線の形状を分析する。車両位置決定装置は、検出された車線境界線の中間位置値及び方向（走行車線の方向に対応する）を検出し、検出された情報に基づいて車両が現在走行車線の中間位置（ステップＳ４４０で補正された車両位置に対応する）からどのくらい離れているか、及び車両の方向を決定する。

ステップＳ４８０において、車両位置決定装置は、ステップＳ４７０の車線境界線分析結果に基づいて、走行車線内における最終車両位置と方向を決定する。車両位置決定装置は、ステップＳ４７０の車線境界線分析に基づいて導き出された、現在走行車線の中間位置から車両が離れている距離と車両の方向を適用することで、車両の最終位置と方向を決定する。

図５は、一実施形態に係る図４に示す第１車両位置補正ステップＳ４１０と第２車両補正ステップＳ４５０をより具体的に示す図である。

図５を参照すると、車両位置決定装置は、ＧＰＳセンサ、慣性測定装置、ＯＢＤセンサ及び／又はカメラなどを含むセンサモジュール５０５からセンサデータを受信する。例えば、車両位置決定装置は、センサモジュール５０５からＧＰＳセンサによって測定された位置データ、慣性測定センサやＯＢＤセンサによって測定された車両の動き及び方向データ、カメラによって撮影された多視点映像などを受信する。

ステップＳ５１０において、車両位置決定装置は、センサモジュール５０５から受信したセンサデータに基づいて車両の位置を推定する。例えば、車両位置決定装置は、慣性測定センサ及び／又はＯＢＤセンサによって測定された車両の動き及び方向データに基づいて、ＧＰＳセンサにより測定された車両の絶対位置を修正することで、車両の位置を推定し得る。車両位置決定装置は、カメラによって撮影された多視点映像に基づいて、視覚的走行距離測定法により車両と車両周辺オブジェクトとの間の距離を算出し、算出された距離に基づいて車両の絶対位置を修正することで、車両の位置を推定し得る。慣性測定センサ、ＯＢＤセンサ、及びカメラセンサは、ＧＰＳセンサによって測定された位置データの正確度をより改善させる役割を果たす。

ステップＳ５２０において、車両位置決定装置は、車両の前方映像に基づいて走行車線を識別する。車両位置決定装置は、走行車線識別モデルを用いて前方映像から走行車線を識別する。例えば、走行車線識別モデルは、道路の左側境界基準（例えば、中央線）に基づいた車線番号と道路の右側境界基準（例えば、道路の右側端部の境界線）に基づいた車線番号を出力する。車両位置決定装置は、出力された２つの車線番号のうち、信頼度のより高い車線番号に基づいて車両が現在走行中である車線の車線番号を決定する。

ステップＳ５３０において、車両位置決定装置は、ステップＳ５２０の走行車線の識別結果が適切であるかを検査する。例えば、車両位置決定装置は、以前の時間で決定された（又は、前方映像の以前のフレームで決定された）走行車線の車線番号が「３」番の車線であったが、現在決定された（又は、前方映像の現在フレームで決定された）走行車線の車線番号が「２」番の車線に変更された場合、車両の走行方向と道路の車線数などに基づいて、現在決定された走行車線の車線番号が適切であるか否かを決定する。道路の車線数が変化せず、車両が直進走行中であれば、以前の時間で決定された車線番号と現在決定された車線番号とが互いに変わることはない。車両位置決定装置は、上記のように道路の車線数が変わらず、車両が直進走行中であれば、現在走行車線の車線番号が以前の時間での車線番号と異なるものに決定されても、以前時間で決定された車線番号をそのまま保持できる。上記の実施形態では、現在時間で走行車線の車線番号は最終的に、「２」番の車線ではなく「３」番の車線に決定される。もし、道路の車線数が変わる場合及び／又は車両の走行方向が直進ではない場合、現在時間で決定された車線番号に走行車線の車線番号が決定され得る。

ステップＳ５４０において、車両位置決定装置は、地図上で走行車線の車線番号に対応する走行車線位置を探索する。車両位置決定装置は、ステップＳ５１０で推定された車両位置に基づいて地図上での車両位置を識別し、識別された車両位置を基準として走行車線の車線番号に対応する位置を探索する。

ステップＳ５５０において、車両位置決定装置は、地図上で探索された走行車線の位置に車両の位置を補正する。車両位置決定装置は、車両の位置をステップＳ５１０で推定された車両位置で現在走行車線の車線番号に対応する地図上の位置（該当の車線番号に対応する車線の中間又は中央位置）に補正する。

ステップＳ５６０において、車両位置決定装置は、逆投影変換方式を用いて前方映像から逆投影変換映像を取得する。ステップＳ５７０において、車両位置決定装置は、逆投影変換映像から現在走行車線の車線境界線を抽出する。車両位置決定装置は、例えば、ピクセル値分析やニューラルネットワーク基盤の車線境界線検出モデルなどを用いて逆投影変換映像から現在走行車線の車線境界線を抽出する。

ステップＳ５８０において、車両位置決定装置は、ステップＳ５７０で抽出された車線境界線の幾何学情報を分析する。車両位置決定装置は、抽出された車線境界線それぞれに対応する線の間の下段中間位置値と該当線の方向を算出する。

ステップＳ５９０において、車両位置決定装置は、ステップＳ５８０での分析結果に基づいて、現在走行車線内における車両の最終位置及び車両が向かっている方向（又は、車両のポーズ）を決定する。車両位置決定装置は、逆投影変換映像で走行車線の車線境界線それぞれに対応する線の間の下段中間位置値と逆投影変換映像の下段中間位置値との間の差に基づいて、車両が現在走行車線の中間位置からいずれかの方向にどのくらい離れているかを算出する。また、車両位置決定装置は、逆投影変換映像から抽出された走行車線の車線境界線に対応する選果逆投影変換映像の中間線間の角度差に基づいて車両の方向を算出する。車両位置決定装置は、上記のように算出された結果を、ステップＳ５５０で補正された車両の位置に適用することによって、現在走行車線内における車両の最終位置と最終位置における車両の方向を決定し得る。

図６は、一実施形態に係る前方映像で車両の走行車線を識別する過程を説明するための図である。

図６を参照すると、車両に搭載されたカメラによって撮影された車両の前方映像６１０の一例が図示されている。前方映像６１０は、ニューラルネットワーク基盤の走行車線識別モデル６２０に入力される。実施形態により、前方映像６１０が走行車線識別モデル６２０に入力される前に前方映像６１０に対する映像前処理過程が実行されてもよい。該当の映像前処理過程は、前方映像６１０に含まれるノイズを除去する過程、前方映像６１０のコントラストを増加させる過程、前方映像６１０に含まれるブラーを除去するボケ除去（ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ）過程、前方映像６１０から不要な領域を除去する過程、前方映像６１０に含まれる歪曲を補正するワーピング（ｗａｒｐｉｎｇ）過程、及び／又は前方映像６１０を二進化（ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ）する過程などを含む。

走行車線識別モデル６２０は、前方映像６１０で車両の現在走行車線を識別するための情報を提供する。例えば、走行車線識別モデル６２０は、現在走行車線の車線番号と該当車線番号に対応する信頼度に関する情報を提供する。一実施形態では、走行車線識別モデル６２０は現在走行車線の車線番号として、道路の左側方向からの第１車線番号に対する確率値、及び該当道路の右側方向からの第２車線番号に対する確率値を提供する。車両位置決定装置は、確率値がより大きい車線番号に現在走行車線の車線番号を決定し得る。

図７は、一実施形態に係る走行車線の識別結果に基づいて車両の位置を補正する過程を説明するための図である。

図７を参照すると、位置７５０は、ＧＰＳセンサなどの位置センサから出力された位置データに基づいて推定された車両の位置を示す。前方映像の分析結果、車両が現在走行中の車線が車線７３０として識別されたと仮定する。参照符号７２０は道路上の中央線に対応する。

車両位置決定装置は、地図上で走行車線７３０を形成している両側の車線境界線７１０、７１５を抽出し、両側の車線境界線７１０、７１５の間の中間線７４０を基準としてセンサデータに基づいて導き出された車両の位置７５０を位置７６０に補正する。補正の結果、車両の位置７５０が横方向に修正され、走行車線７３０を形成している両側の車線境界線７１０、７１５の中間位置７６０が車両の位置として決定される。このような補正過程により、車両位置の誤差範囲が車線幅の半分以下の範囲（例えば、０～１．５ｍレベル）に減少する。

図８は、一実施形態に係る前方映像から逆投影変換映像を取得する過程を説明するための図である。

図８を参照すると、カメラによって車両の前方を撮影した前方映像８１０が取得される。前方映像８１０で不要な領域を除去するために道路領域を含む関心領域８２０が抽出される。車両位置決定装置は、前方映像８１０を撮影したカメラのキャリブレーションパラメータに基づいて、関心領域８２０に逆投影変換方式を適用することで逆投影変換映像８３０を取得し得る。逆投影変換方式は、カメラ角度による視覚的観点で発生する歪曲を除去し、トップビュー映像を生成する方式である。逆投影変換映像８３０の場合、ピクセル・メートル測定が可能である。すなわち、逆投影変換映像８３０で１つのピクセルが何ｍを示しているかに対して算出することができる。

図９及び図１０は、一実施形態に係る車線境界線の幾何学情報に基づいて車両の位置を補正する過程を説明するための図である。

図９を参照すると、車両位置決定装置は、逆投影変換映像９１０で現在走行車線を形成している両側の車線境界線を検出する。車両位置決定装置は、検出された車線境界線の形状情報のような幾何学情報に基づいて、走行車線内における車両位置をより正確に決定することができる。

車両位置決定装置は、逆投影変換映像９１０で現在走行車線の車線境界線に対応する線９２０、９３０を設定する。車両位置決定装置は、線９２０、９３０の間の中間線９４０が逆投影変換映像９１０の下段境界と接する下段中間位置値９４５を算出する。また、車両位置決定装置は、逆投影変換映像９１０の中間線９５０が逆投影変換映像９１０の下段境界と接する下段中間位置値９５５を算出する。下段中間位置値９４５と下段中間位置値９５５との間の差９６０は車両の位置誤差に対応し、車両位置決定装置は、該当の差９６０に基づいて車両の位置を補正する。逆投影変換映像９１０では、１つのピクセルが実際に何ｍに対応するかを把握し、車両位置決定装置は、該当の差９６０に対応するピクセル数だけの距離を既存の車両の位置に適用して車両の最終位置を決定し得る。

図１０を参照すると、車両位置決定装置は、逆投影変換映像１０１０から現在走行車線を形成している両側の車線境界線を検出し、検出された車線境界線の幾何学情報に基づいて走行車線内における車両位置と方向を決定する。

車両位置決定装置は、逆投影変換映像１０１０で現在走行車線の車線境界線に対応する線１０２０、１０３０を設定する。車両位置決定装置は、線１０２０、１０３０の間の中間線１０４０が、逆投影変換映像１０１０の下段境界と接する下段中間位置値１０４５を算出する。また、車両位置決定装置は、逆投影変換映像１０１０の中間線１０５０が逆投影変換映像１０１０の下段境界と接する下段中間位置値１０５５を算出する。下段中間位置値１０４５と下段中間位置値１０５５との間の差１０６０は車両の位置誤差に対応し、車両位置決定装置は、該当の差１０６０に対応する距離に基づいて車両の位置を最終的に補正する。また、車両位置決定装置は、線１０２０、１０３０の間の中間線１０４０と逆投影変換映像１０１０の中間線１０５０が形成する角度（又は、方向差）１０７０に基づいて車両の方向を推定する。例えば、車両位置決定装置は、車両が現在走行車線内で向かっている方向が中間線１０４０の方向に角度１０７０だけ歪んだ方向に向かっているものと推定する。このような過程により、車両位置決定装置は、現在走行車線内で車両位置と該当車両位置における車両方向を精密に予測することができる。

図１１及び図１２は、一実施形態に係る走行車線内における車両位置及び方向を決定する過程を説明するための図である。

図１１を参照すると、車両位置に対する一次的な補正の結果として、センサデータに基づいて推定された車両の位置が現在走行車線１１１０の中間位置１１２０に補正されたと仮定する。図９乃至図１０を参照して一実施形態で説明したように、車線境界線の幾何学情報に基づいて、現在走行車線内で車両の位置が有する誤差が算出される。車両位置決定装置は、このような誤差を補償することによって現在走行車線内における車両位置をより正確に補正できる。例えば、車両位置決定装置は、図９に示す下段中間位置値９４５と下段中間位置値９５５との間の差９６０に対応する距離を中間位置１１２０に適用することで、二次的な車両位置補正を行う。このような二次的な車両位置補正によって、現在走行車線内における車両の位置誤差が除去される。車両位置補正の結果、中間位置１１２０が位置１１３０に変更された場合、位置１１３０が車両の最終位置として決定される。

図１２は、図１１に示す領域１１４０を拡大して示す図である。図１２を参照すると、車両位置決定装置は、現在走行車線１１１０内で最終的な車両の位置１１３０と共に、位置１１３０で車両が向かっている方向１２１０を決定する。例えば、車両位置決定装置は、図１０に示す中間線１０４０と中間線１０５０が形成している角度１０７０を中間線１０４０の方向に適用することで、車両が向かっている方向を決定し得る。

図１３は、一実施形態に係る車両位置決定装置の構成を示す図である。

図１３を参照すると、車両位置決定装置１３００は、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、及び通信バス１３７０を含む。実施形態により、車両位置決定装置１３００は、センサモジュール１３１０、カメラ１３２０、ディスプレイ装置１３５０及び／又は通信インターフェース１３６０をさらに含んでもよい。センサモジュール１３１０、カメラ１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ディスプレイ装置１３５０、及び通信インターフェース１３６０は、通信バス１３７０を介して通信する。

センサモジュール１３１０は１つ以上のセンサを含む、例えば、センサモジュール１３１０は、車両の位置データを検出するＧＰＳセンサのような位置センサ、慣性測定装置及び／又はＯＢＤセンサを含む。センサモジュール１３１０は、車両の位置、車両のポーズ、及び車両の走行環境などを検出し、検出結果として検出データを提供する。また、センサモジュール１３１０は、レーダー（Ｒａｄａｒ）、ライダ（Ｌｉｄａｒ）、超音波センサ、赤外線カメラ１３２０などをさらに含んでもよい。

カメラ１３２０は、車両の周辺を撮影して車両の周辺映像を提供する。例えば、カメラ１３２０は、車両の前方を撮影して前方映像を提供し得る。また、カメラ１３２０は、車両と車両の周辺オブジェクト間の距離を測定するために用いられる多視点映像を提供してもよい。

メモリ１３４０は、プロセッサ１３３０に接続され、プロセッサ１３３０によって実行可能な命令、プロセッサ１３３０が演算するデータ又はプロセッサ１３３０によって処理されたデータを格納する。メモリ１３４０は、例えば、センサモジュール１３１０から受信したセンサデータ、算出された車両の位置データ、地図データなどを格納する。メモリ１３４０は、非一時的なコンピュータ読み出し可能な記録媒体、例えば、高速ランダムアクセスメモリ及び／又は不揮発性のコンピュータ読み出し可能な格納媒体（例えば、１つ以上のディスク格納装置、フラッシュメモリ装置、又は、他の不揮発性固体メモリ装置）を含む。

プロセッサ１３３０は、車両位置決定装置１３００の全体的な動作を制御し、車両位置決定装置１３００内で実行するための機能及び命令を実行する。プロセッサ１３３０は、図１乃至図１２を参照して前述した１つ以上の動作を行う。

例えば、プロセッサ１３３０は、センサモジュール１３１０から受信した車両の位置データに基づいて車両の位置を推定する。一実施形態に係るプロセッサ１３３０は、ＧＰＳセンサを介して測定した車両の位置データと、慣性測定機、オンボード診断器センサ、及び視覚的走行距離測定方法のうちの１つ以上を用いて推定した車両の動き情報に基づいて車両の位置を推定し得る。プロセッサ１３３０は、車両の前方映像を入力とする走行車線識別モデルを用いて、車両の現在走行車線と走行車線の車線番号を決定する。プロセッサ１３３０は、決定された現在走行車線の車線番号と地図情報に基づいてセンサの位置データに基づいて推定された車両の位置データを補正する。例えば、プロセッサ１３３０は、決定された車線番号に対応する車線を地図上で識別し、識別された車線の中間位置に対応する地図上の位置を車両の位置として決定することによって車両の位置データを補正し得る。

また、プロセッサ１３３０は、前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて車両の位置を再補正する。プロセッサ１３３０は、現在走行車線を形成する車線境界線の幾何学情報に基づいて現在走行車線内における車両の位置及び／又は方向を決定する。一実施形態では、プロセッサ１３３０は、前方映像を逆投影変換映像に変換し、逆投影変換映像から現在走行車線を形成する車線境界線を抽出する。プロセッサ１３３０は、抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて、現在走行車線内における車両の位置を決定することで車両の位置を再補正する。プロセッサ１３３０は、抽出された車線境界線それぞれに対応する線の間の下段中間位置値と逆投影変換映像の下段中間位置値との間の差に基づいて車両の位置を決定する。プロセッサ１３３０は、該当の差に基づいて車両が現在走行車線の中間位置からどの方向にどのくらい離れているかを算出する。また、プロセッサ１３３０は、逆投影変換映像から抽出された走行車線の車線境界線に対応する線の方向に基づいて車両の方向ないしポーズを推定する。このような過程により、プロセッサ１３３０は、車両の現在の位置をより正確に決定することができる。

ディスプレイ装置１３５０は、プロセッサ１３３０によって決定された車両の位置又は車両の位置に基づいて生成された経路ガイドを表示する。ディスプレイ装置１３５０は、例えば、ヘッド・アップディスプレイ（Ｈｅａｄ－Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ；ＨＵＤ）装置であってもよい。通信インターフェース１３６０は、車両位置決定装置１３００の外部装置と通信するための機能を提供する。例えば、通信インターフェース１３６０は、車両が走行している道路に対応する地図情報及び／又はナビゲーション情報を外部装置から受信する。

上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合わせで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるものとして説明する場合もあるが、当技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが把握する。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。

本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合わせて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知で使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＹＩＪＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気－光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

上述したように実施形態は限定された図面によって説明されていることがあるが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わされてもよいし、他の構成要素又は均等物によって代替又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。

したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

１３００：車両位置決定装置
１３１０：センサモジュール
１３２０：カメラ
１３３０：プロセッサ
１３４０：メモリ
１３５０：ディスプレイ装置
１３６０：通信インターフェース
１３７０：通信バス

Claims (20)

1. 車両位置決定装置のプロセッサによって実行される車両位置決定方法であって、
   位置センサによって検出された位置データに基づいて車両の位置を推定するステップと、
   前記車両の前方を撮影した前方映像に基づいて前記車両の現在走行車線を決定するステップと、
   前記決定された現在走行車線の位置に基づいて前記推定された車両の位置を補正するステップと、
   前記前方映像に示される車線境界線の幾何学情報に基づいて前記現在走行車線内における前記車両の位置を決定するステップと、
   を含み、前記推定された車両の位置を補正するステップは、以前の時間に決定された前記車両の走行車線と、該走行車線に対する前記車両の走行方向とに基づいて、前記推定された車両の位置を前記決定された現在走行車線の位置に補正するか否かを決定するステップを含む、車両位置決定方法。
2. 前記車両の位置を決定するステップは、
   前記前方映像の逆投影変換映像を取得するステップと、
   前記逆投影変換映像から前記現在走行車線を定義する車線境界線を抽出するステップと、
   前記抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記決定された現在走行車線内における前記車両の位置を決定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の車両位置決定方法。
3. 前記車両の位置を決定するステップは、前記抽出された車線境界線それぞれに対応する線の間の下段中間位置値と前記逆投影変換映像の下段中間位置値との間の差に基づいて前記車両の位置を決定するステップを含む、請求項２に記載の車両位置決定方法。
4. 前記前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて、前記決定された位置において前記現在走行車線内で前記車両が向かっている方向を決定するステップをさらに含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の車両位置決定方法。
5. 前記車両が向かっている方向を決定するステップは、
   前記前方映像の逆投影変換映像を取得するステップと、
   前記逆投影変換映像から前記現在走行車線を形成する車線境界線を抽出するステップと、
   前記抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記現在走行車線内で前記車両が向かっている方向を決定するステップと、
   を含む、請求項４に記載の車両位置決定方法。
6. 前記車両が向かっている方向を決定するステップは、前記抽出された車線境界線に対応する線の方向に対して前記車両が向かっている方向を決定するステップを含む、請求項５に記載の車両位置決定方法。
7. 前記推定された車両の位置を補正するステップは、前記現在走行車線の中間位置に対応する地図上の位置を前記車両の位置として決定するステップを含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の車両位置決定方法。
8. 前記車両の現在走行車線を決定するステップは、ニューラルネットワーク基盤の走行車線識別モデルを用いて前記前方映像から前記車両が現在走行中である車線番号を決定するステップを含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の車両位置決定方法。
9. 前記車両の現在走行車線を決定するステップは、
   前記走行車線識別モデルを用いて左側方向からの第１車線番号及び右側方向からの第２車線番号を決定するステップと、
   前記第１車線番号の信頼度と前記第２車線番号の信頼度のうち、より高い信頼度を示す車線番号に基づいて前記車両の現在走行車線を決定するステップと、
   を含む、請求項８に記載の車両位置決定方法。
10. 前記推定された車両の位置を補正するステップは、前記推定された車両の位置を前記決定された車線番号に対応する地図上の位置に補正するステップを含む、請求項８又は９に記載の車両位置決定方法。
11. 前記車両の現在走行車線を決定するステップは、ニューラルネットワーク基盤の走行車線識別モデルを使用して、前記前方映像から前記車両の現在走行車線の車線番号を決定することによって、前記車両の現在走行車線を決定するステップを含み、
    前記推定された車両の位置を補正するステップは、前記推定された車両の位置を前記決定された車線番号に対応する地図上の位置に補正するステップを含む、請求項１に記載の車両位置決定方法。
12. 請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を格納するコンピュータ読出可能な格納媒体。
13. 車両の位置データを検出する位置センサと、
    前記位置データ及び前記車両の前方を撮影した前方映像に基づいて前記車両の位置を決定するプロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサは、
    前記位置データに基づいて車両の位置を推定し、
    前記前方映像に基づいて前記車両の現在走行車線を決定し、
    前記決定された現在走行車線の位置に基づいて前記推定された車両の位置を補正し、
    前記前方映像に示された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記現在走行車線内における前記車両の位置を決定し、
    前記プロセッサは、前記推定された車両の位置を補正する際に、以前の時間に決定された前記車両の走行車線と、該走行車線に対する前記車両の走行方向とに基づいて、前記推定された車両の位置を前記決定された現在走行車線の位置に補正するか否かを決定する、車両位置決定装置。
14. 前記プロセッサは、前記現在走行車線の中間位置に対応する地図上の位置を前記車両の位置として決定することによって前記推定された車両の位置を補正する、請求項１３に記載の車両位置決定装置。
15. 前記プロセッサは、
    前記前方映像を逆投影変換映像に変換し、
    前記逆投影変換映像から前記現在走行車線を定義する車線境界線を抽出し、
    前記抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記決定された現在走行車線内における前記車両の位置を決定する、請求項１３又は１４に記載の車両位置決定装置。
16. 前記プロセッサは、前記抽出された車線境界線それぞれに対応する線の間の下段中間位置値と前記逆投影変換映像の下段中間位置値との間の差に基づいて前記車両の位置を決定する、請求項１５に記載の車両位置決定装置。
17. 前記プロセッサは、前記抽出された車線境界線のうちの１つ以上の幾何学情報に基づいて前記現在走行車線内で前記車両が向かっている方向を決定する、請求項１５に記載の車両位置決定装置。
18. 車両の位置データを検出する位置センサと、
    前記車両の位置を決定するプロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサは、
    前記車両の前方を撮影した前方映像に基づいて前記車両が走行中である現在走行車線の車線番号を決定し、
    前記決定された車線番号と地図情報に基づいて前記車両の前記検出された位置データを補正し、
    前記プロセッサは、前記車両の検出された位置データを補正する際に、以前の時間に決定された前記車両の走行車線と、該走行車線に対する前記車両の走行方向とに基づいて、前記車両の前記検出された位置データを前記決定された車線番号に補正するか否かを決定する、車両位置決定装置。
19. 前記プロセッサは、前記決定された車線番号に対応する地図上の車線を識別し、前記識別された車線の中間位置に対応する地図上の位置を前記車両の位置として決定することによって前記車両の位置データを補正する、請求項１８に記載の車両位置決定装置。
20. 前記プロセッサは、
    前記前方映像を逆投影変換映像に変換し、
    前記逆投影変換映像から前記現在走行車線を定義する車線境界線を抽出し、
    前記抽出された車線境界線の幾何学情報に基づいて前記決定された現在走行車線内における前記車両の位置を決定することによって前記車両の位置を再補正する、請求項１８又は１９に記載の車両位置決定装置。

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