JPH07280576A - 車両走行位置推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 道路の状況に適合させて適切な長さのパター
ンマッチングを可能とする車両走行位置推定装置。 【構成】 速度に応じて、パターンマッチングの距離
を、車速が高いほど距離の長い方のパターンマッチング
の相関値の重みづけ係数α３を大きくし、車速が低いほ
ど距離の短い方のパターンマッチングの相関値の重みづ
け係数α１を大きくし、中間では中距離の重みづけ係数
α２を大きくしている。このため、高速道路などではパ
ターンマッチングにて比較する距離が長くなるので、緩
いカーブであっても走行軌跡とのパターンマッチングが
正確にでき、接近している複数の道路のいずれの道路を
走行しているのかが正確に推定できる。市街地走行等で
はパターンマッチングにて比較する距離が短くなるの
で、パターンマッチングにおいて小さいカーブ等も十分
にパターンマッチングに反映される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は車両走行位置推定装置に
関し、特に走行軌跡と道路パターンデータとを比較し
て、現在位置を推定する車両走行位置推定装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、車両に搭載されたセンサから
の検出信号に基づいて、車両の走行方向と走行距離とを
求めて車両の位置を計算し、この計算位置に基づいて、
表示された地図上に車両の位置を表示するものが知られ
ている。しかし、走行距離検出手段や方位検出手段の検
出値には若干の誤差が含まれるので、これらの検出値を
積算して得られる車両の計算位置には誤差が生じる。こ
れらの誤差は人工衛星を用いたＧＰＳシステムでも、人
工衛星と車両との間に建物があったりした場合には測定
データに誤差が生じる場合があった。

【０００３】このような誤差を補正するために算出され
た車両軌跡と地図データの道路パターンとを、所定距離
分比較して相関を求め、その一致度（近似度）により、
近接しているいずれの道路を走行しているのかを推定す
る装置が知られており、例えば特開平２−１３８８１３
号公報に開示されている。この装置では、更に、所定距
離内で測定された複数データの信頼度を考慮して、時間
の要因あるいは測定データの外乱要因に応じて重みづけ
した比較を行って精度を向上させている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの従来
技術では、道路パターンと走行軌跡との相関は、一定距
離走行時点で、地図データの道路パターンとこの道路パ
ターンの距離に対応する走行軌跡との形状の一致度を演
算し、車両位置を決定する、いわゆるパターンマッチン
グ方式が採用されていた。

【０００５】パターンマッチングを常に一定距離にて比
較していると、次のような不都合が生じた。即ち、高速
道路などでは急なカーブは存在せず、緩いカーブのみで
あることから、上記一定距離がかなり長くないと道路間
のパターンの差が僅少となり、接近して存在する複数の
道路のいずれの道路を走行しているのか判断することが
困難となった。

【０００６】また、市街地走行等で、比較的急なカーブ
が多数存在する状況では、上記一定距離が長いと、パタ
ーンマッチングにおいて小さいカーブ等はほとんど無視
されて比較されてしまうので、位置推定の誤差が大きく
なり、特に走行位置の詳細かつ精密な決定が望まれる市
街地走行で、無視できない位置の誤差が出てしまった。

【０００７】本発明は、このような問題点を解決するも
のであり、道路の状況に適合させて、適切なパターンマ
ッチングを可能とする車両走行位置推定装置を提供する
ものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
車両の走行軌跡検出手段と、車速検出手段と、地図情報
記憶手段と、上記走行軌跡検出手段にて検出された走行
軌跡と、上記地図情報記憶手段に記憶されている複数の
道路パターンとを、所定距離単位で比較して、道路パタ
ーン毎に近似度を求める近似度検出手段と、上記近似度
検出手段により検出された近似度が最も高い道路パター
ンを現在走行道路と推定する判定手段と、を備えた車両
走行位置推定装置であって、上記近似度検出手段が、複
数種類の所定距離単位で近似度を求めると共に、上記判
定手段が、その複数種類の所定距離単位毎に得られた近
似度を、上記車速検出手段にて検出された車速に応じて
重みづけして道路パターン毎に総合し、その近似度が最
も高い道路パターンを現在走行道路と推定することを特
徴とする車両走行位置推定装置である。

【０００９】請求項２記載の発明は、上記判定手段が、
車速が高くなるほど所定距離単位が長い方の近似度の重
みづけを大きくするとともに所定距離単位が短い方の近
似度の重みづけを小さくし、車速が低くなるほど所定距
離単位が長い方の近似度の重みづけを小さくするととも
に所定距離単位が短い方の近似度の重みづけを大きくす
る請求項１記載の車両走行位置推定装置である。

【００１０】請求項３記載の発明は、車両の走行軌跡検
出手段と、道路カーブ検出手段と、地図情報記憶手段
と、上記走行軌跡検出手段にて検出された走行軌跡と、
上記地図情報記憶手段に記憶されている複数の道路パタ
ーンとを、所定距離単位で比較して、道路パターン毎に
近似度を求める近似度検出手段と、上記近似度検出手段
により検出された近似度が最も高い道路パターンを現在
走行道路と推定する判定手段と、を備えた車両走行位置
推定装置であって、上記近似度検出手段が、複数種類の
所定距離単位で近似度を求めると共に、上記判定手段
が、その複数種類の所定距離単位毎に得られた近似度
を、上記道路カーブ検出手段にて検出された所定カーブ
の出現頻度に応じて重みづけして道路パターン毎に総合
し、その近似度が最も高い道路パターンを現在走行道路
と推定することを特徴とする車両走行位置推定装置であ
る。

【００１１】請求項４記載の発明は、上記判定手段が、
所定カーブの出現頻度が低くなるほど所定距離単位が長
い方の近似度の重みづけを大きくするとともに所定距離
単位が短い方の近似度の重みづけを小さくし、所定カー
ブの出現頻度が高くなるほど所定距離単位が長い方の近
似度の重みづけを小さくするとともに所定距離単位が短
い方の近似度の重みづけを大きくする請求項１記載の車
両走行位置推定装置である。

【００１２】請求項５記載の発明は、車両の走行軌跡検
出手段と、車速検出手段と、地図情報記憶手段と、上記
走行軌跡検出手段にて検出された走行軌跡と、上記地図
情報記憶手段に記憶されている複数の道路パターンと
を、所定距離単位で比較して、道路パターン毎に近似度
を求める近似度検出手段と、上記近似度検出手段により
検出された近似度が最も高い道路パターンを現在走行道
路と推定する判定手段と、を備えた車両走行位置推定装
置であって、上記近似度検出手段が、上記車速検出手段
にて検出された車速に応じて所定距離単位の長さを設定
することを特徴とする車両走行位置推定装置である。

【００１３】

【作用及び発明の効果】請求項１記載の発明において、
現在走行道路の推定に用いる近似度のデータは、複数種
類の所定距離単位毎に得られ車速に応じて重みづけされ
た近似度を道路パターン毎に総合したものである。尚、
近似度とはそのパターン同士の形状が似ていることを示
す尺度であり、本発明では道路パターンデータと実際に
測定されている走行軌跡との似ている度合を示すもので
ある。

【００１４】高速道路では一般に車速が高く、市街地で
は一般に車速が低い。したがって車速に応じて、近似度
を求めるべき所定距離の重みづけを決定すれば、道路の
状況に適合させた適切なパターンマッチングが可能とな
る。請求項２記載の発明は、この重みづけとして、車速
が高くなるほど所定距離単位が長い方の近似度の重みづ
けを大きくするとともに所定距離単位が短い方の近似度
の重みづけを小さくし、車速が低くなるほど所定距離単
位が長い方の近似度の重みづけを小さくするとともに所
定距離単位が短い方の近似度の重みづけを大きくしてい
る。このことにより、高速道路などでは、パターンマッ
チングにて比較する距離が長くなるので、緩いカーブで
あっても走行軌跡とのパターンマッチングが正確にでき
る。したがって接近している複数の道路のいずれの道路
を走行しているのかが正確に推定できる。また、市街地
走行等では、比較的急なカーブが多数存在する状況で、
パターンマッチングにて比較する距離が短くなるので、
パターンマッチングにおいて小さいカーブ等も十分にパ
ターンマッチングに反映され、一層正確に位置推定がで
きる。尚、高速状態ではパターンマッチングの距離が長
いことによる検出上の位置ずれがあるが、高速走行時は
市街地走行とは異なり、詳細な位置データは運転者には
不要なので問題とならない。

【００１５】請求項３記載の発明において、現在走行道
路の推定に用いる近似度のデータは、複数種類の所定距
離単位毎に得られ所定カーブの出現頻度に応じて重みづ
けされた近似度を道路パターン毎に総合したものであ
る。高速道路では一般にカーブが緩くかつ少なく、市街
地ではそれに比較してカーブが急でかつ多い。したがっ
て所定カーブの出現頻度に応じて、近似度を求めるべき
所定距離の重みづけを設定すれば、道路の状況に適合さ
せた適切なパターンマッチングが可能となる。請求項
１，２の発明に比較して、直接道路の状況を捉えている
ので、一層現実に即した推定が可能である。

【００１６】請求項４記載の発明は、この重みづけとし
て、所定カーブの出現頻度が低くなるほど所定距離単位
が長い方の近似度の重みづけを大きくするとともに所定
距離単位が短い方の近似度の重みづけを小さくし、所定
カーブの出現頻度が高くなるほど所定距離単位が長い方
の近似度の重みづけを小さくするとともに所定距離単位
が短い方の近似度の重みづけを大きくすることにより、
請求項２と同様な作用効果を生じると共に、請求項１，
２の発明に比較して、直接道路の状況を捉えているの
で、一層現実に即した推定が可能である。

【００１７】更に、請求項５記載の発明のごとく、完全
に車速に応じて所定距離を切り替えるように重みづけを
設定してもよく、上記請求項１と同様の作用効果を生じ
る。また同様に所定カーブの出現頻度に応じて完全に所
定距離を切り替えていってもよく、上記請求項３と同様
の作用効果を生じる。

【００１８】

【実施例】以下本発明の実施例を図面に基づいて詳細に
説明する。図１は実施例１である車両走行位置表示装置
の概略構成図である。車両には、車速センサ１と、方位
センサ２とが積載されており、車速センサ１は、車両の
走行速度を検出するものである。この走行速度を後述す
る電子制御回路２０により積分処理することによって、
車両の走行距離が求められる構成となっている。方位セ
ンサ２は、車両の走行方位を検出するものであり、本実
施例では、地磁気を検出して方位を得るものを用いてい
る。但し、この方位センサ２としては、ジャイロコンパ
スによるものや、左右操舵輪の回転差などから得られる
車両のステアリング角を累積して方位を求めるものなど
でもよい。勿論、直接位置を検出する装置としてＧＰＳ
システムを用いてもよい。

【００１９】また、地図メモリ４を備えており、これは
コンパクトディスク等の大容量の記憶装置で構成されて
いる。この地図メモリ４には、例えば東京都や愛知県あ
るいは東海地方などの所定範囲の地図データが記憶され
ている。地図データは、道路形状、道路幅、道路名、建
物、地名、地形などの地図を再生するためのデータであ
る。このうち、道路形状のデータは、道路パターンデー
タとして、車両走行軌跡と比較され、走行位置を補正す
るために、地図データあるいは実測に基づいて作成され
るデータである。

【００２０】更に、コントロールスイッチ６が設けられ
ており、これは、運転者が初期値を入力したり、表示さ
れる地図を選択したりするための各種スイッチで構成さ
れている。これらの車速センサ１、方位センサ２、地図
メモリ４、コントロールスイッチ６は、各々電子制御回
路２０に接続されている。この電子制御回路２０は、周
知のＣＰＵ２２、制御用のプログラムやデータを予め格
納するＲＯＭ２４、読み書き可能なＲＡＭ２６に、入出
力回路２８がコモンバス３０を介して相互に接続されて
構成されている。ＣＰＵ２２は、車速センサ１、方位セ
ンサ２、地図メモリ４、コントロールスイッチ６からの
信号を入出力回路２８を介して入力し、これらの信号、
ＲＯＭ２４、ＲＡＭ２６内のプログラムやデータ等に基
づいて、入出力回路２８、ＣＲＴコントローラ３２を介
してＣＲＴ３４に駆動信号を出力する。

【００２１】このＣＲＴコントローラ３２は、ＣＲＴ３
４の表示を制御し、電子制御回路２０から転送される地
図データを、ＣＲＴ３４の画面に地図として再生すると
共に、電子制御回路２０から転送される車両の計算位置
を、現在表示中の地図上に表示する構成のものである。

【００２２】尚、電子制御回路２０は、車両に搭載する
ことなく、固定局に設けて、適宜の通信装置によってデ
ータを送受信して車両位置を再現する構成のものでもよ
い。前記電子制御回路２０は、図示しない電源スイッチ
がオンされると、ＲＯＭ２４に予め設定されたプログラ
ムに従って、ＣＰＵ２２が演算処理を実行開始する。

【００２３】本実施例では、発進前に車両の乗員が、コ
ントロールスイッチ６を操作して、ＣＲＴ３４に表示さ
れる地図を選択し、この地図上に自らの車両位置を初期
位置として指示する。あるいは、これ以外にも、前回の
車両の運転停止時の計算位置を不揮発性メモリに格納し
ておき、この位置を初期位置として設定してもよい。

【００２４】そして、車両が走行を開始すると、車速セ
ンサ１から入力される走行速度を積分して得られる走行
距離と、方位センサ２から得られる進行方位が検出され
る。車両がある距離走行して、検出された走行距離と走
行方位とに基づいて計算された現在の計算位置が、ＣＲ
Ｔ３４の地図上に表示される。更に、この計算位置を蓄
積して行くことにより車両の走行軌跡を求め、計算位置
近傍の道路パターンデータと比較して、いずれの道路を
走行しているかを求め、その位置を補正している。

【００２５】次に、電子制御回路２０で行われるこの道
路の決定処理について、図２に示すフローチャートによ
って説明する。尚、図示はしないが、別の処理により、
車速センサ１から入力される走行速度を積分して得られ
る走行距離と方位センサ２から得られる進行方位とに基
づき所定タイミングで現在位置が算出され、その現在位
置が所定個蓄積されることにより、車両の走行軌跡も求
められてる。

【００２６】まず、処理が開始されると、既に求められ
いる走行軌跡がＲＡＭ２６の所定の作業領域に記憶され
る（ステップ１０１）。次に現在の車速も同じ作業領域
に記憶される（ステップ１０３）。次に、地図メモリ４
から、上記走行軌跡の近傍（例えば車両の現在位置から
所定半径内）の道路パターンデータを抽出し、更にその
内から、車両の現在の進行方向に対して前方左右６０゜
の方向に走っている道路パターンを候補道路パターンと
して選択し、ＲＡＭ２６の作業領域に記憶する（ステッ
プ１０４）。次にこの候補道路パターンデータと走行軌
跡とを、短距離、中距離、長距離にわけて、その距離毎
の相関値（ＲＥＲ＿Ｓ，ＲＥＲ＿Ｍ，ＲＥＲ＿Ｌ）を演
算する（ステップ１０５）。これを候補道路パターン毎
に行う。

【００２７】短距離の場合は、候補道路パターンに車両
位置から垂線を下ろしてその交点を起点として、例えば
車両の２０ｍ走行毎に得られる２０ｍの走行軌跡を、４
００ｍ分、即ち２０回分、候補道路パターンに対してパ
ターンマッチングし、得られた２０個の相関値を平均し
て、ＲＥＲ＿Ｓとする。同様に中距離の場合は、車両の
４０ｍ走行毎に得られる４０ｍの走行軌跡を、８００ｍ
分、即ち２０回分、候補道路パターンに対してパターン
マッチングし、得られた２０個の相関値を平均して、Ｒ
ＥＲ＿Ｍとする。同様に長距離の場合は、車両の８０ｍ
走行毎に得られる８０ｍの走行軌跡を、１６００ｍ分、
即ち２０回分、候補道路パターンに対してパターンマッ
チングし、得られた２０個の相関値を平均して、ＲＥＲ
＿Ｌとする。

【００２８】上記相関値は、例えば、走行軌跡と候補道
路パターンとの方位のずれを所定間隔で一方の端点から
他方の端点まで順次最小２乗法により演算して求める。
また特開平２−１３８８１３号に示されているように、
車両の走行軌跡と道路パターンとをそれぞれ単位長ベク
トルを用いて折線近似した上でそれら折線近似されたパ
ターンの各先頭が一致するように両者を重ね合わせたと
きに両者間のずれによって生じる面積の総和を相関値と
してもよい。この場合は、値が大きいほど相関が低い、
つまり近似していないことになる。

【００２９】次にこうして求められた短距離の相関値Ｒ
ＥＲ＿Ｓ、中距離の相関値ＲＥＲ＿Ｍ、長距離の相関値
ＲＥＲ＿Ｌに、車速により重みづけをおこなって総合的
な相関値ＲＥＲを求める（ステップ１０７）。その計算
式を次式（１）に示す。

【００３０】

【数１】

【００３１】ここでα１，α２，α３は、重みづけ係数
を表し、α１は短距離重みづけ係数、α２は中距離重み
づけ係数、α３は長距離重みづけ係数である。これらは
図３に示すごとく車速に応じて設定される。即ち、車速
が１２（ｍ／ｓ）以下ではα１＝１，α２＝０，α３＝
０である。車速１２→１８（ｍ／ｓ）ではα１は１→０
へ、α２は０→１へ直線的に変化し、α３＝０である。
車速１８→２４（ｍ／ｓ）ではα１＝０、α２は１→０
へ直線的に変化し、α３は０→１へ直線的に変化する。
車速２４（ｍ／ｓ）以上ではα１＝０，α２＝０，α３
＝１である。即ち、複数種類の所定距離単位毎に得られ
た相関値（近似度に該当）を、上記車速検出手段にて検
出された車速に応じて重みづけして総合したものを総合
相関値ＲＥＲとして求めたことになる。

【００３２】こうして、候補道路パターンデータ毎に、
ＲＥＲが求められると、これらの内で、相関の高い（近
似度の高い）道路パターンが選択される（ステップ１０
９）。即ち総合相関値ＲＥＲの最も小さい道路パターン
が最も相関の高い道路パターンであり、車両が現在走行
している道路であるとして推定される。

【００３３】こうして道路の決定処理が終了する。以
後、ここで推定された道路パターンに基づいて、図示し
ない処理にて現在位置が補正される。このように実施例
１では、速度に応じて、パターンマッチングの距離を、
車速が高いほど距離の長い方のパターンマッチングの相
関値の重みづけを大きくするとともに距離の短い方のパ
ターンマッチングの相関値の重みづけを小さくし、車速
が低いほど距離の短い方のパターンマッチングの相関値
の重みづけを大きくするとともに距離の長い方のパター
ンマッチングの相関値の重みづけを小さくしている。こ
のため、高速道路などでは、パターンマッチングにて比
較する距離が長くなるので、緩いカーブであっても走行
軌跡とのパターンマッチングが正確にできる。したがっ
て接近している複数の道路のいずれの道路を走行してい
るのかが正確に推定できる。例えば、図４に示すように
カーブの緩い道路パターンＲ１と直線状の道路パターン
Ｒ２とが候補に挙がった場合に、短距離・中距離では区
別し難いが、長距離ではカーブの差が明確となり、車両
の軌跡とのパターンマッチングによる推測が容易とな
る。

【００３４】また、市街地走行等では、比較的急なカー
ブが多数存在する状況で、パターンマッチングにて比較
する距離が短くなるので、パターンマッチングにおいて
小さいカーブ等も十分にパターンマッチングに反映さ
れ、一層正確に位置推定ができる。

【００３５】次に実施例２について説明する。実施例２
は車速の代わりに所定カーブの出現頻度により、重みづ
け係数α１，α２，α３の値を変更している点が異な
る。即ち、図２において実施例１と異なるところを説明
すると、ステップ１０３では、所定カーブの出現頻度を
算出している。所定カーブとはここでは所定の曲率より
小さいカーブをいう。即ちある程度以上の急カーブを意
味している。この所定カーブの出現頻度は、走行軌跡か
らその所定距離毎のベクトルの変化から得ることができ
る。この他、特別に所定カーブ検出処理を実施し、ある
程度以上の急カーブ（例えば１０ｍ走行で４０゜以上の
進行方向の変化）が存在する場合に、その数をカウント
するようにしてもよい。頻度としては、例えば過去１ｋ
ｍの走行中に、上記急カーブが幾つあったかで表され
る。

【００３６】そしてステップ１０７では所定カーブの出
現頻度に基づいて重みづけして総合相関値ＲＥＲを求め
ている。即ち、図３において横軸が車速でなく、所定カ
ーブの出現頻度に置き換える。また境界値も出現頻度に
対応した適切な値に変更される。

【００３７】このように実施例２では、所定カーブの出
現頻度に応じて、パターンマッチングの距離を、出現頻
度が低いほど距離の長い方のパターンマッチングの相関
値の重みづけを大きくするとともに距離の短い方のパタ
ーンマッチングの相関値の重みづけを小さくし、出現頻
度が高いほど距離の短い方のパターンマッチングの相関
値の重みづけを大きくするとともに距離の長い方のパタ
ーンマッチングの相関値の重みづけを小さくしている。
このため実施例１と同様な効果が生じると共に、実施例
１に比較して、直接道路の状況を捉えているので、一層
現実に即した推定が可能である。

【００３８】上記実施例１において、重みづけも図３の
ごとく傾斜をつけて変化させるのではなく、例えば車速
が１５（ｍ／ｓ）以下ではα１＝１，α２＝０，α３＝
０とし、車速が１５〜２１（ｍ／ｓ）ではα１＝０，α
２＝１，α３＝０とし、車速が２１（ｍ／ｓ）以上では
α１＝０，α２＝０，α３＝１とするごとく、完全に車
速に応じて所定距離を切り替えてもよい。実施例２につ
いても同様に、完全に所定カーブの出現頻度に応じて所
定距離を切り替えてもよい。

【００３９】また上記実施例１，２において、短距離、
中距離、長距離の３種類の距離に分けたが、短距離と長
距離との２つに分けてもよいし、また４種類以上に分け
てもよい。更に、短距離を２０ｍ、中距離を４０ｍ、長
距離を８０ｍでパターンマッチングしたが、これに限ら
ず短距離を１０ｍとし、中距離を２０ｍとし、長距離を
４０ｍとしてもよく、道路環境の状態に合わせて適宜決
定すればよい。

【００４０】上記実施例１において、図１に示した電子
制御回路２０が、車両の走行軌跡検出手段、近似度検出
手段および判定手段に該当し、車速センサ１が車速検出
手段に該当し、地図メモリ４が地図情報記憶手段に該当
する。電子制御回路２０が実行する処理の内、車速セン
サ１から入力される走行速度を積分して得られる走行距
離と方位センサ２から得られる進行方位とに基づき所定
タイミングで現在位置を算出し、その現在位置を所定個
蓄積することにより求められる車両の走行軌跡算出処理
が、車両の走行軌跡検出手段としての処理に該当する。
またステップ１０５，１０７の処理が近似度検出手段と
しての処理に該当し、ステップ１０９の処理が判定手段
としての処理に該当する。

【００４１】実施例２においては、図１に示した電子制
御回路２０が、車両の走行軌跡検出手段、道路カーブ検
出手段、近似度検出手段および判定手段に該当し、地図
メモリ４が地図情報記憶手段に該当する。電子制御回路
２０が実行する処理の内、車速センサ１から入力される
走行速度を積分して得られる走行距離と方位センサ２か
ら得られる進行方位とに基づき所定タイミングで現在位
置を算出し、その現在位置を所定個蓄積することにより
求められる車両の走行軌跡算出処理が、車両の走行軌跡
検出手段としての処理に該当する。またステップ１０３
が道路カーブ検出手段としての処理に該当し、すステッ
プ１０５，１０７の処理が近似度検出手段としての処理
に該当し、ステップ１０９の処理が判定手段としての処
理に該当する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施例１の車両走行位置表示装置のブロック
図である。

【図２】 電子制御回路２０で行われる道路決定処理の
フローチャートである。

【図３】 重みづけ係数の車速に応じた変化を表すグラ
フである。

【図４】 道路パターンデータの説明図である。

【符号の説明】

１…車速センサ ２…方位センサ ４…地図メ
モリ ６…コントロールスイッチ ２０…電子制御回路 ２２…ＣＰＵ ２４…ＲＯＭ ２６…ＲＡＭ ２８…入出力回路 ３０…コモンバス ３２…ＣＲ
Ｔコントローラ ３４…ＣＲＴ Ｒ１，Ｒ２…道路パターン

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両の走行軌跡検出手段と、 車速検出手段と、 地図情報記憶手段と、 上記走行軌跡検出手段にて検出された走行軌跡と、上記
   地図情報記憶手段に記憶されている複数の道路パターン
   とを、所定距離単位で比較して、道路パターン毎に近似
   度を求める近似度検出手段と、 上記近似度検出手段により検出された近似度が最も高い
   道路パターンを現在走行道路と推定する判定手段と、 を備えた車両走行位置推定装置であって、 上記近似度検出手段が、複数種類の所定距離単位で近似
   度を求めると共に、上記判定手段が、その複数種類の所
   定距離単位毎に得られた近似度を、上記車速検出手段に
   て検出された車速に応じて重みづけして道路パターン毎
   に総合し、その近似度が最も高い道路パターンを現在走
   行道路と推定することを特徴とする車両走行位置推定装
   置。
2. 【請求項２】 上記判定手段が、 車速が高くなるほど所定距離単位が長い方の近似度の重
   みづけを大きくするとともに所定距離単位が短い方の近
   似度の重みづけを小さくし、車速が低くなるほど所定距
   離単位が長い方の近似度の重みづけを小さくするととも
   に所定距離単位が短い方の近似度の重みづけを大きくす
   る請求項１記載の車両走行位置推定装置。
3. 【請求項３】 車両の走行軌跡検出手段と、 道路カーブ検出手段と、 地図情報記憶手段と、 上記走行軌跡検出手段にて検出された走行軌跡と、上記
   地図情報記憶手段に記憶されている複数の道路パターン
   とを、所定距離単位で比較して、道路パターン毎に近似
   度を求める近似度検出手段と、 上記近似度検出手段により検出された近似度が最も高い
   道路パターンを現在走行道路と推定する判定手段と、 を備えた車両走行位置推定装置であって、 上記近似度検出手段が、複数種類の所定距離単位で近似
   度を求めると共に、上記判定手段が、その複数種類の所
   定距離単位毎に得られた近似度を、上記道路カーブ検出
   手段にて検出された所定カーブの出現頻度に応じて重み
   づけして道路パターン毎に総合し、その近似度が最も高
   い道路パターンを現在走行道路と推定することを特徴と
   する車両走行位置推定装置。
4. 【請求項４】 上記判定手段が、 所定カーブの出現頻度が低くなるほど所定距離単位が長
   い方の近似度の重みづけを大きくするとともに所定距離
   単位が短い方の近似度の重みづけを小さくし、所定カー
   ブの出現頻度が高くなるほど所定距離単位が長い方の近
   似度の重みづけを小さくするとともに所定距離単位が短
   い方の近似度の重みづけを大きくする請求項１記載の車
   両走行位置推定装置。
5. 【請求項５】 車両の走行軌跡検出手段と、 車速検出手段と、 地図情報記憶手段と、 上記走行軌跡検出手段にて検出された走行軌跡と、上記
   地図情報記憶手段に記憶されている複数の道路パターン
   とを、所定距離単位で比較して、道路パターン毎に近似
   度を求める近似度検出手段と、 上記近似度検出手段により検出された近似度が最も高い
   道路パターンを現在走行道路と推定する判定手段と、 を備えた車両走行位置推定装置であって、 上記近似度検出手段が、上記車速検出手段にて検出され
   た車速に応じて所定距離単位の長さを設定することを特
   徴とする車両走行位置推定装置。