JPWO2018221453A1 - 出力装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

車載機１は、位置推定精度が低下していると判断した場合に、ボクセルデータを含む地図ＤＢ１０から、経路周辺のボクセルに対応するボクセルデータの信頼度情報を取得する。そして、車載機１は、取得した信頼度情報に基づき、自車位置推定に好適なボクセルを基準ボクセルＢｔａｇとして設定し、基準ボクセルＢｔａｇを計測するのに好適な位置を通過するように車両の目標軌道を修正するための制御情報を、車両の電子制御装置に出力する。

Description

本発明は、車両を制御する技術に関する。

従来から、レーザスキャナなどの計測装置を用いて計測した周辺物体の形状データを、予め周辺物体の形状が記憶された地図情報と照合（マッチング）することで、車両の自己位置を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、空間を所定の規則で分割したボクセル中における検出物が静止物か移動物かを判定し、静止物が存在するボクセルを対象として地図情報と計測データとのマッチングを行う自律移動システムが開示されている。

国際公開ＷＯ２０１３／０７６８２９

地図情報に記憶されている静止構造物に関する位置情報の精度は様々であり、精度が低い位置情報が地図情報に記録された静止構造物を対象にしたマッチングを行うと、地図情報を用いたマッチング精度が低くなり、結果として自己位置推定の精度が低下することになる。このような課題について、特許文献１には何ら開示されていない。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、位置推定精度の向上等に好適な出力装置を提供することを主な目的とする。

請求項１に記載の発明は、出力装置であって、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得部と、前記取得部により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、を備える。

請求項１０に記載の発明は、出力装置であって、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、オクルージョンの可能性に関する重み付け情報を少なくとも取得する取得部と、前記取得部により取得された前記重み付け情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、を備える。

請求項１１に記載の発明は、出力装置が実行する制御方法であって、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得工程と、前記取得工程により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力工程と、を有する。

請求項１２に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得部と、前記取得部により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部として前記コンピュータを機能させる。

運転支援システムの概略構成である。 車載機のブロック構成を示す。 ボクセルデータの概略的なデータ構造の一例を示す。 ライダが搭載された地図整備用車両と、地図整備用車両の計測範囲内に存在する物体との位置関係を示した図である。 ＮＤＴスキャンマッチングの具体例を示す。 ボクセルごとに重み付け値が設定されたＮＤＴスキャンマッチングの具体例を示す。 車載機が実行する処理手順を示すフローチャートである。 片側３車線道路において道路の左右前方に地物が存在するときの車両の俯瞰図を示す。

本発明の好適な実施形態によれば、出力装置は、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得部と、前記取得部により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、を備える。この態様により、出力装置は、地図情報に付与されている精度情報に基づき、移動体を好適に制御することができる。

上記出力装置の一態様では、出力装置は、前記移動体の周辺物の位置を計測する計測部の出力と、前記地図情報に含まれる前記位置情報とを照合することで、前記移動体の位置推定を行う位置推定部をさらに備える。この態様により、出力装置は、地図情報に付与された精度情報に基づき、計測部の出力と地図情報の位置情報との照合を高精度に実行可能な位置に移動体を移動させ、位置推定精度を好適に向上させることができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記地図情報には、空間を所定の規則により分割した領域毎に位置情報が含まれており、前記位置推定部は、前記精度情報に基づき、前記領域毎の照合の度合いを評価する評価値の重み付けを行う。この態様により、出力装置は、信頼度が高い位置情報を含む領域の重み付けを大きくして位置推定精度を好適に向上させることができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記地図情報には、空間を所定の規則により分割した領域毎に位置情報が含まれており、前記出力部は、前記精度情報に基づき決定した領域が前記計測部により計測される位置に前記移動体を移動するための制御情報を出力する。この態様により、出力装置は、精度情報に基づき決定した領域を計測するように移動体を好適に制御することができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記出力部は、前記精度情報に基づき決定した領域に最も近い車線へ前記移動体を移動させる、又は、走行中の車線内において当該領域に近い側へ前記移動体を移動させるための制御情報を出力する。この態様により、出力装置は、精度情報に基づき決定した領域を確実かつ高精度に計測するように移動体を制御することができる。

上記出力装置の好適な例では、前記精度情報は、前記位置情報を生成するための計測を行う計測車両から被計測物までの距離及び当該計測車両の位置推定精度に基づき決定されているとよい。

上記出力装置の他の一態様では、前記地図情報には、オクルージョンの可能性に関する重み付け情報が付与されており、前記出力部は、前記精度情報と前記重み付け情報とに基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する。この態様により、出力装置は、精度情報とオクルージョンに関する重み付け情報との両方を勘案して移動体を制御するための制御情報を出力することができる。

上記出力装置の他の一態様では、出力装置は、前記移動体の周辺物の位置を計測する計測部の出力と、前記地図情報に含まれる前記位置情報とを照合することで、前記移動体の位置推定を行う位置推定部をさらに備え、前記地図情報には、空間を所定の規則により分割した領域毎に位置情報が含まれており、前記位置推定部は、前記精度情報と前記重み付け情報とに基づき、前記領域毎の照合の度合いを評価する評価値の重み付けを行う。この態様により、出力装置は、オクルージョン及び精度の２つの観点に基づく信頼度が高い位置情報を有する領域の重み付けを大きくし、位置推定精度を好適に向上させることができる。

上記出力装置の好適な例では、前記重み付け情報は、前記位置情報が示す高さに基づき決定されているとよい。

本発明の他の好適な実施形態によれば、出力装置は、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、オクルージョンの可能性に関する重み付け情報を少なくとも取得する取得部と、前記取得部により取得された前記重み付け情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、を備える。この態様により、出力装置は、地図情報に付与されている重み付け情報に基づき、移動体を好適に制御することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、出力装置が実行する制御方法であって、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得工程と、前記取得工程により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力工程と、を有する。出力装置は、この制御方法を実行することで、地図情報に付与されている精度情報に基づき、移動体を好適に制御することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムであって、物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得部と、前記取得部により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、地図情報に付与されている精度情報に基づき、移動体を好適に制御することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

図１は、本実施例に係る運転支援システムの概略構成図である。図１に示す運転支援システムは、車両に搭載され、車両の運転支援に関する制御を行う車載機１と、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２と、ジャイロセンサ３と、車速センサ４と、ＧＰＳ受信機５とを有する。

車載機１は、ライダ２、ジャイロセンサ３、車速センサ４、及びＧＰＳ受信機５と電気的に接続し、これらの出力に基づき、車載機１が搭載される車両の位置（「自車位置」とも呼ぶ。）の推定を行う。そして、車載機１は、自車位置の推定結果に基づき、設定された目的地への経路に沿って走行するように、車両の自動運転制御などを行う。車載機１は、ボクセルデータを含む地図データベース（ＤＢ：ＤａｔａＢａｓｅ）１０を記憶する。ボクセルデータは、３次元空間を複数の領域に分割した場合の各領域（「ボクセル」とも呼ぶ。）ごとに静止構造物の位置情報等を記録したデータである。ボクセルデータは、各ボクセル内の静止構造物の計測された点群データを正規分布により表したデータを含み、後述するように、ＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いたスキャンマッチングに用いられる。

ライダ２は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対してパルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置を示す３次元の点群情報を生成する。この場合、ライダ２は、照射方向を変えながらレーザ光を照射する照射部と、照射したレーザ光の反射光（散乱光）を受光する受光部と、受光部が出力する受光信号に基づくスキャンデータを出力する出力部とを有する。スキャンデータは、受光部が受光したレーザ光に対応する照射方向と、上述の受光信号に基づき特定される当該レーザ光の応答遅延時間とに基づき生成される。なお、一般的に、対象物までの距離が近いほどライダの距離測定値の精度は高く、距離が遠いほど精度は低い。ライダ２、ジャイロセンサ３、車速センサ４、ＧＰＳ受信機５は、それぞれ、出力データを車載機１へ供給する。なお、車載機１は、本発明における「出力装置」の一例であり、ライダ２は、本発明における「計測部」の一例である。

図２は、車載機１の機能的構成を示すブロック図である。車載機１は、主に、インターフェース１１と、記憶部１２と、入力部１４と、制御部１５と、情報出力部１６と、を有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。

インターフェース１１は、ライダ２、ジャイロセンサ３、車速センサ４、及びＧＰＳ受信機５などのセンサから出力データを取得し、制御部１５へ供給する。また、インターフェース１１は、制御部１５が生成した車両の走行制御に関する信号を車両の電子制御装置（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）へ供給する。制御部１５からインターフェース１１を介して車両の電子制御装置へ送信される信号は、本発明における「制御情報」の一例である。

記憶部１２は、制御部１５が実行するプログラムや、制御部１５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、ボクセルデータを含む地図ＤＢ１０を記憶する。なお、地図ＤＢ１０は、定期的に更新されてもよい。この場合、例えば、制御部１５は、図示しない通信部を介し、地図情報を管理するサーバ装置から、自車位置が属するエリアに関する部分地図情報を受信し、地図ＤＢ１０に反映させる。

入力部１４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、経路探索のための目的地を指定する入力、自動運転のオン及びオフを指定する入力などを受け付ける。情報出力部１６は、例えば、制御部１５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。

制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、車載機１の全体を制御する。本実施例では、制御部１５は、自車位置推定部１７と、自動運転制御部１８とを有する。制御部１５は、本発明における「取得部」、「位置推定部」、「出力部」、及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。

自車位置推定部１７は、ライダ２から出力される点群データと、当該点群データが属するボクセルに対応するボクセルデータとに基づき、ＮＤＴに基づくスキャンマッチングを行うことで、自車位置の推定を行う。

自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０を参照し、設定された経路と、自車位置推定部１７が推定した自車位置とに基づき、自動運転制御に必要な信号を車両に送信する。自動運転制御部１８は、設定された経路に基づき、目標軌道を設定し、自車位置推定部１７が推定した自車位置が目標軌道から所定幅以内のずれ幅となるように、車両に対してガイド信号を送信して車両の位置を制御する。また、本実施例では、自動運転制御部１８は、自車位置推定部１７による自車位置推定精度が所定精度より低下したと判断した場合に、ボクセルデータを参照し、自車位置推定を行うのに好適なボクセルを選定する。そして、自動運転制御部１８は、選定したボクセルを、自車位置推定において基準とすべきボクセル（「基準ボクセルＢｔａｇ」とも呼ぶ。）とみなし、当該基準ボクセルＢｔａｇをライダ２により検出するのに好適な位置へ車両を移動させるように、車両の目標軌道を修正する。

［ボクセルデータのデータ構造］
ＮＤＴに基づくスキャンマッチングに用いるボクセルデータについて説明する。図３は、ボクセルデータの概略的なデータ構造の一例を示す。

ボクセルデータは、ボクセル内の点群を正規分布で表現する場合のパラメータの情報を含み、本実施例では、図３に示すように、ボクセルＩＤと、ボクセル座標と、平均ベクトルと、共分散行列と、信頼度情報とを含む。ここで、「ボクセル座標」は、各ボクセルの中心位置などの基準となる位置の絶対的な３次元座標を示す。なお、各ボクセルは、空間を格子状に分割した立方体であり、予め形状及び大きさが定められているため、ボクセル座標により各ボクセルの空間を特定することが可能である。ボクセル座標は、ボクセルＩＤとして用いられてもよい。

「平均ベクトル」及び「共分散行列」は、対象のボクセル内での点群を正規分布で表現する場合のパラメータに相当する平均ベクトル及び共分散行列を示し、任意のボクセル「ｋ」内の任意の点「ｉ」の座標を

と定義し、ボクセルｋ内での点群数を「Ｎ_ｋ」とすると、ボクセルｋでの平均ベクトル「μ_ｋ」及び共分散行列「Ｖ_ｋ」は、それぞれ以下の式（１）及び式（２）により表される。

なお、ボクセルデータに含まれる平均ベクトル及び共分散行列は、本発明における「物体の位置情報」の一例である。

「信頼度情報」は、オクルージョン（障害物による遮蔽）の可能性に基づく重み付け値である第１重み付け値と、対象のボクセルのボクセルデータ（特に平均ベクトル及び共分散行列）の精度（正確性）に基づく重み付け値である第２重み付け値とを含んでいる。本実施例では、第１重み付け値は、オクルージョンが生じにくいボクセルほど大きい値に設定されるものとする。第１重み付け値は、本発明における「重み付け情報」の一例である。

第２重み付け値は、例えば、地図整備用車両がボクセルデータの生成に用いる計測データを収集する際の地図整備用車両の自車位置推定精度と、計測データを出力する計測装置（例えばライダ）の計測精度とに基づき設定される。例えば、地図整備用車両の自車位置推定精度と計測装置の計測精度の２乗和の平方根で精度を算出し、その精度の２乗の逆数を第２重み付け値とする。本実施例では、第２重み付け値は、計測データを収集する際の地図整備用車両の自車位置推定精度が高いほど大きい値となり、計測データを出力する計測装置の計測精度が高いほど大きい値となるものとする。ここで、計測装置がライダの場合、上述の計測精度は、計測位置から計測対象物までの距離が短いほど高くなる。よって、第２重み付け値は、例えば、地図整備用車両の走行時に推定された自車位置と対象のボクセルのボクセル座標が示す位置との距離と自車位置推定精度とに基づき決定される。なお、ＲＴＫ−ＧＰＳなどの自車位置推定では、推定した自車位置の情報に加え、自車位置の推定精度に関する情報を取得することが可能である。第２重み付け値は、本発明における「精度情報」の一例である。

ここで、第１重み付け値及び第２重み付け値の設定例について説明する。

図４は、ライダが搭載された地図整備用車両と、地図整備用車両の計測範囲内に存在する物体との位置関係の一例を示した図である。図４の例では、車両が走行する道路の周辺に地物（静止構造物）である低層建築物２１が存在し、低層建築物２１の奥に高層建築物２２が存在している。また、低層建築物２１の手前側には二輪車に乗った通行者２３が存在する。ここでは、地図整備用車両は、ライダなどの計測装置により枠３０〜３２内の位置を表す計測データを取得するものとする。

この場合、枠３０に囲まれた低層建築物２１の部分は、比較的低い位置に存在し、通行者２３などの移動物体によりオクルージョンが発生しやすい位置となっている。よって、枠３０と重複する位置のボクセルデータの第１重み付け値は、比較的小さい値が設定される。一方、枠３０に囲まれた低層建築物２１の部分は、地図整備用車両から比較的近い位置に存在するため、計測装置により取得される計測データの精度は高いことが予測される。よって、枠３０と重複する位置のボクセルデータの第２重み付け値は、比較的大きい値（即ち精度が高いことを示す値）が設定される。枠３１に囲まれた低層建築物２１の部分については、地図整備用車両から少し高い位置に存在するものの、トラック等の高さの高い車両によるオクルージョンの可能性が残る。また、地図整備用車両から少し離れた位置に存在するため、計測装置により取得される計測データの精度は枠３０に囲まれた部分よりも少し低下する。したがって、枠３１と重複する位置のボクセルデータの第１重み付け値は、中程度の値が設定され、第２重み付け値は、中程度の値が設定される。

一方、枠３２に囲まれた高層建築物２２の部分は、比較的高い位置に存在し、通行者２３や他車両などの移動物体によりオクルージョンが発生しにくい位置となっている。よって、枠３２と重複する位置のボクセルデータの第１重み付け値は、比較的大きい値が設定される。また、枠３２に囲まれた高層建築物２２の部分は、地図整備用車両から比較的遠い位置に存在するため、ライダなどの計測装置により取得される計測データの精度は低くなることが予測される。よって、枠３２と重複する位置のボクセルデータの第２重み付け値は、比較的小さい値（即ち精度が低いことを示す値）が設定される。

このように、好適には、第１重み付け値は、対象のボクセルが地表に対して高い位置に存在するほど大きく設定され、第２重み付け値は、計測時の地図整備用車両に近いボクセルほど大きく設定される。

［スキャンマッチングの概要］
次に、ボクセルデータを用いたＮＤＴによるスキャンマッチングについて説明する。本実施例では、後述するように、車載機１は、ＮＤＴスキャンマッチングにより得られる評価関数の値（評価値）を、ボクセルデータに含まれる信頼度情報を用いて重み付けして算出する。これにより、車載機１は、ＮＤＴスキャンマッチングに基づく位置推定精度を好適に向上させる。

車両を想定したＮＤＴによるスキャンマッチングは、道路平面（ここではｘｙ座標とする）内の移動量及び車両の向きを要素とした以下の推定パラメータ「Ｐ」を推定することとなる。

「ｔ_ｘ」は、ｘ方向の移動量を示し、「ｔ_ｙ」は、ｙ方向の移動量を示し、「Ψ」は、ｘｙ平面内での回転角（即ちヨー角）を示す。なお、垂直方向移動量、ピッチ角、ロール角は、道路勾配や振動によって生じるものの、無視できる程度に小さい。

上述の推定パラメータＰを用い、ライダ２により得られた点群データの任意の点の座標［ｘ_ｋ（ｉ）、ｙ_ｋ（ｉ）、ｚ_ｋ（ｉ）］^Ｔを座標変換すると、変換後の座標「Ｘ′_ｋ（ｉ）」は、以下の式（３）により表される。

そして、本実施例では、車載機１は、座標変換した点群と、ボクセルデータに含まれる平均ベクトルμ_ｋと共分散行列Ｖ_ｋとを用い、以下の式（４）により示されるボクセルｋの評価関数「Ｅ_ｋ」及び式（５）により示されるマッチングの対象となる全てのボクセルを対象とした総合的な評価関数「Ｅ」（「総合評価関数」とも呼ぶ。）を算出する。

「Ｍ」は、マッチングの対象となるボクセルの数を示し、「ｗ_ｋ」は、ボクセルｋに対する第１重み付け値を示し、ボクセルｋに対する精度情報である「σ_ｋ」を用いた「１／σ_ｋ ^２」は、ボクセルｋに対する第２重み付け値を示す。ここで、第２重み付け値１／σ_ｋ ^２は大きい値ほど高い精度（即ち高い信頼度）を示す。よって，式（４）により、第１重み付け値ｗ_ｋが大きいほど、第２重み付け値１／σ_ｋ ^２が大きいほど、評価関数Ｅ_ｋは大きい値となる。また、点群数Ｎ_ｋによる正規化を行っているので、点群の数による違いを少なくしている。なお、ライダ２により得られる点群データの座標は、自車位置に対する相対座標であり、ボクセルデータの平均ベクトルは絶対座標であることから、式（４）を算出する際には、例えば、ライダ２により得られる点群データの座標を、ＧＰＳ受信機５の出力等から予測した自車位置に基づき座標変換する。

一方、従来のＮＤＴマッチングで用いられるボクセルｋの評価関数Ｅ_ｋは、以下の式（６）により示される。

式（４）及び式（６）を比較して明らかなように、本実施例では、車載機１は、第１重み付け値ｗ_ｋ及び第２重み付け値１／σ_ｋ ^２を用いることで、各ボクセルに対し、それぞれのボクセルデータ（平均ベクトル、共分散行列）に対する信頼度に応じた重み付けを行っている。これにより、車載機１は、信頼度が低いボクセルの評価関数Ｅ_ｋの重み付けを相対的に小さくし、ＮＤＴマッチングによる位置推定精度を好適に向上させる。

その後、車載機１は、ニュートン法などの任意の求根アルゴリズムにより総合評価関数Ｅが最大となるとなる推定パラメータＰを算出する。そして、車載機１は、ＧＰＳ受信機５の出力等から予測した自車位置に対し、推定パラメータＰを適用することで、高精度な自車位置を推定する。

次に、ＮＤＴスキャンマッチングの具体例について説明する。以下では、説明便宜上、２次元平面の場合を例に説明する。

図５（Ａ）は、４つの隣接するボクセル「Ｂ１」〜「Ｂ４」において、地図整備用車両で走行したときにライダ等により計測した点群を丸印により示し、これらの点群に基づき式（１）と式（２）から作成した２次元正規分布をグラデーションにより示した図である。図５（Ａ）に示す正規分布の平均、分散は、ボクセルデータにおける平均ベクトル、共分散行列にそれぞれ相当する。

図５（Ｂ）は、図５（Ａ）において、車載機１が走行中にライダ２により取得した点群を星印により示した図である。星印により示されるライダ２の点群の位置は、ＧＰＳ受信機５等の出力による推定位置に基づき各ボクセルＢ１〜Ｂ４との位置合わせが行われている。図５（Ｂ）の例では、地図整備用車両が計測した点群（丸印）と、車載機１が取得した点群（星印）との間にずれが生じている。

図５（Ｃ）は、ＮＤＴスキャンマッチングのマッチング結果に基づき車載機１が取得した点群（星印）を移動させた後の状態を示す図である。図５（Ｃ）では、図５（Ａ）、（Ｂ）に示す正規分布の平均及び分散に基づき、式（４）及び式（５）に示す評価関数Ｅが最大となるパラメータＰを算出し、算出したパラメータＰを図５（Ｂ）に示す星印の点群に適用している。この場合、地図整備用車両が計測した点群（丸印）と、車載機１が取得した点群（星印）との間のずれが好適に低減されている。

ここで、ボクセルＢ１〜Ｂ４に対応する評価関数「Ｅ１」〜「Ｅ４」及び総合評価関数Ｅを、従来から用いられている一般式（６）により算出した場合、これらの値は以下のようになる。
Ｅ１＝１．３２９０
Ｅ２＝１．１３６５
Ｅ３＝１．１１００
Ｅ４＝０．９６８６
Ｅ ＝４．５４４１
この例では、各ボクセルの評価関数Ｅ１〜Ｅ４に大きな違いは無いが、ボクセルに含まれる点群の数による差が多少ある。

本実施例では、各ボクセルに第１重み付け値及び第２重み付け値が設定されている。従って、信頼度の高いボクセルは重み付けを大きくすることで、そのボクセルのマッチング度合いを高めることが可能となっている。以下では、一例として、第１重み付け値をボクセルごとに設定する具体例について図６を参照して説明する。

図６（Ａ）は、ボクセルＢ１〜Ｂ４に対する第１重み付け値を全て等しくした場合のマッチング結果を示す図（即ち図５（Ｃ）と同一の図）である。図６（Ｂ）は、ボクセルＢ１の第１重み付け値を他のボクセルの重み付け値の１０倍とした場合のマッチング結果を示す図である。図６（Ｃ）は、ボクセルＢ３の第１重み付け値を他のボクセルの重み付け値の１０倍とした場合のマッチング結果を示す図である。なお、いずれの例においても、第２重み付け値は、全て等しい値に設定されているものとする。

図６（Ｂ）の例では、ボクセルＢ１〜Ｂ４に対応する評価関数Ｅ１〜Ｅ４及び総合評価関数Ｅの各値は、以下のようになる。
Ｅ１＝０．３７２０
Ｅ２＝０．０３５０
Ｅ３＝０．０３７９
Ｅ４＝０．０３７３
Ｅ ＝０．４８２３

このように、図６（Ｂ）の例では、ボクセルＢ１に対応する評価関数Ｅ１の値が高くなるようにマッチングが行われ、ボクセルＢ１におけるマッチングの度合いが高められている。よって、ボクセルＢ１の丸印と星印のずれが少なくなっている。また、点群の数で正規化しているため、評価関数の値は小さくなったが、それぞれの評価関数値は重み付け値と同程度の割合になっている。

また、図６（Ｃ）の例では、ボクセルＢ１〜Ｂ４に対応する評価関数Ｅ１〜Ｅ４及び総合評価関数Ｅの各値は、以下のようになる。
Ｅ１＝０．０３６８
Ｅ２＝０．０３４１
Ｅ３＝０．３８２２
Ｅ４＝０．０３６５
Ｅ ＝０．４８９６

図６（Ｃ）の例では、ボクセルＢ３に対応する評価関数Ｅ３の値が高くなるようにマッチングが行われ、ボクセルＢ３におけるマッチングの度合いが高められている。よって、ボクセルＢ３の丸印と星印のずれが少なくなっている。このように、第１重み付け値を適切に設定することで、オクルージョン発生の可能性が低いボクセルに対するマッチングの度合いを好適に高める、言い換えると、オクルージョン発生の可能性が高いボクセルに対するマッチングの度合いを好適に低くすることができる。第２重み付け値についても同様に、第２重み付け値を適切に設定することで、計測精度が比較的高いボクセルに対するマッチングの度合いを高め、計測精度が比較的低いボクセルに対するマッチングの度合いを低くすることができる。

［基準ボクセルに応じた車両制御］
図７は、基準ボクセルＢｔａｇに応じた車両制御の手順を示すフローチャートである。制御部１５は、図７のフローチャートの処理を繰り返し実行する。

まず、自車位置推定部１７は、ＮＤＴマッチングに基づく自車位置推定を行う（ステップＳ１００）。この場合、自車位置推定部１７は、車速センサ４から車体速度を取得すると共に、ジャイロセンサ３からヨー方向の角速度を取得し、その取得結果に基づき、車両の移動距離と車両の方位変化を計算する。その後、自車位置推定部１７は、１時刻前の推定自車位置（初期値は例えばＧＰＳ受信機５等の出力値）に、計算した移動距離と方位変化を加算し、予測位置を算出する。そして、自車位置推定部１７は、算出した予測位置に基づき、地図ＤＢ１０を参照して、自車位置周辺に存在するボクセルのボクセルデータを取得する。さらに、自車位置推定部１７は、算出した予測位置に基づき、ライダ２から得られたスキャンデータをボクセルごとに分割し、評価関数を用いてＮＤＴスキャンマッチングの計算を行う。この場合、自車位置推定部１７は、式（４）及び式（５）に基づき、評価関数Ｅ_ｋ及び総合評価関数Ｅを算出し、総合評価関数Ｅが最大となる推定パラメータＰを算出する。そして、自車位置推定部１７は、推定パラメータＰを、前述の予測位置に適用することで、現時刻における推定自車位置を算出する。

次に、自動運転制御部１８は、位置推定精度が低下しているか否か判定する（ステップＳ１０１）。例えば、自動運転制御部１８は、ステップＳ１００で算出した推定パラメータＰに対応する総合評価関数Ｅが所定の閾値より小さい場合に、位置推定精度が低下していると判断する。そして、自動運転制御部１８は、位置推定精度が低下していると判断した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２へ処理を進める。一方、自動運転制御部１８は、位置推定精度が低下していないと判断した場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、フローチャートの処理を終了する。

ステップＳ１０２では、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０を参照し、経路周辺のボクセルに対応するボクセルデータの信頼度情報を取得する（ステップＳ１０２）。この場合、例えば、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０に登録されているボクセルデータのうち、経路上の道路から道路幅方向に所定距離以内であって、かつ、推定自車位置から所定距離以内に存在するボクセルデータの信頼度情報を取得する。

そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０２で取得した信頼度情報に基づき、自車位置推定に好適なボクセルが存在するか否か判定する（ステップＳ１０３）。例えば、自動運転制御部１８は、第１重み付け値が所定値より大きく、かつ、第２重み付け値が所定値よりも小さい信頼度情報を有するボクセルデータのボクセルが存在するか否か判定する。他の例では、自動運転制御部１８は、第１重み付け値及び第２重み付け値をパラメータとする式またはテーブルや場合分けに基づき信頼度の指標値を算出し、算出した信頼度の指標値が所定値より大きい信頼度情報を有するボクセルデータのボクセルが存在するか否か判定する。

そして、自動運転制御部１８は、自車位置推定に好適なボクセルが存在すると判断した場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、自車位置推定に好適なボクセルを基準ボクセルＢｔａｇとみなし、基準ボクセルＢｔａｇを計測するのに好適な位置を通過するように車両の目標軌道を修正する（ステップＳ１０４）。この場合、例えば、自動運転制御部１８は、基準ボクセルＢｔａｇがライダ２の計測範囲となる位置であって、基準ボクセルＢｔａｇにオクルージョンが発生しない位置のうち、基準ボクセルＢｔａｇに最も近い位置を通過するように車両の目標軌道を修正する。このように、自動運転制御部１８は、基準ボクセルＢｔａｇを計測可能な範囲内で車両を基準ボクセルＢｔａｇに近付けることで、ライダ２による基準ボクセルＢｔａｇの検出精度を好適に高め、ＮＤＴマッチングによる位置推定精度を好適に高めることができる。

なお、自動運転制御部１８は、自車位置推定に好適なボクセルが複数個存在する場合には、例えば、推定した自車位置に最も近いボクセルを、基準ボクセルＢｔａｇとしてもよい。他の例では、自動運転制御部１８は、第１重み付け値及び第２重み付け値に基づき算出した信頼度の指標値が最も高い信頼度情報に対応するボクセルを、基準ボクセルＢｔａｇとしてもよい。

一方、自動運転制御部１８は、自車位置推定に好適なボクセルが存在しないと判断した場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、フローチャートの処理を終了する。

次に、図７のフローチャートの処理に基づく具体例について、図８を参照して説明する。

図８は、片側３車線道路において道路の左側前方に地物４０が存在し、道路の右側前方に地物４１が存在するときの車両の俯瞰図を示す。図８において、実線矢印「Ｌ１」は、図７のフローチャート実行前の目標軌道を示し、破線矢印「Ｌ２」は、図７のフローチャート実行後の目標軌道を示す。

図８の例では、自動運転制御部１８は、位置推定精度が低下したと判定後（ステップＳ１０１参照）、地物４０及び地物４１と重なるボクセルを含む経路周辺のボクセルに対応するボクセルデータの信頼度情報を取得する（ステップＳ１０２参照）。そして、自動運転制御部１８は、取得したボクセルデータの信頼度情報を参照し、地物４０の一部を含むボクセルＢ１が自車位置推定に好適なボクセルであると判断する（ステップＳ１０３参照）。よって、自動運転制御部１８は、ボクセルＢ１を基準ボクセルＢｔａｇとみなし、ボクセルＢ１を計測するのに好適な位置「Ｐ１」を特定する。この場合、位置Ｐ１は、例えば、ボクセルＢ１をライダ２により計測可能な道路上の位置のうちボクセルＢ１と最も近い位置である。そして、自動運転制御部１８は、実線Ｌ１に示す目標軌道を、位置Ｐ１を通る破線Ｌ２が示す軌道へ変更する。

このように、自動運転制御部１８は、基準ボクセルＢｔａｇに最も近い車線に車両を車線変更させたり、走行中の車線上において基準ボクセルＢｔａｇに近い側に車両の走行位置を車線内で偏らせたりする。これにより、自動運転制御部１８は、信頼度が高いボクセルデータに対応する基準ボクセルＢｔａｇを近距離でライダ２により精度よく計測し、自車位置推定精度を好適に向上させることができる。

以上説明したように、本実施例に係る車載機１は、位置推定精度が低下していると判断した場合に、ボクセルデータを含む地図ＤＢ１０から、経路周辺のボクセルに対応するボクセルデータの信頼度情報を取得する。そして、車載機１は、取得した信頼度情報に基づき、自車位置推定に好適なボクセルを基準ボクセルＢｔａｇとして設定し、基準ボクセルＢｔａｇを計測するのに好適な位置を通過するように車両の目標軌道を修正するための制御情報を、車両の電子制御装置に出力する。これにより、車載機１は、位置推定精度を向上させるように車両の走行制御を好適に行うことができる。

［変形例］
以下、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、組み合わせて実施例に適用してもよい。

（変形例１）
車載機１は、地図ＤＢ１０を記憶部１２に記憶する構成に代えて、図示しないサーバ装置が地図ＤＢ１０を有してもよい。この場合、車載機１は、図示しない通信部でサーバ装置と通信することにより、必要なボクセルデータを取得する。

（変形例２）
地図ＤＢ１０に含まれるボクセルデータには、信頼度情報として第１重み付け値と第２重み付け値とが記録されていた。これに代えて、ボクセルデータには、信頼度情報として第１重み付け値又は第２重み付け値のいずれか一方のみが記録されていてもよい。

この場合、車載機１は、第１重み付け値又は第２重み付け値のいずれか一方に基づき、評価関数Ｅ_ｋの算出及び基準ボクセルＢｔａｇの決定を行う。この態様であっても、車載機１は、実施例と同様、信頼度が高いボクセルのマッチング度合を高めたり、信頼度が高いボクセルを基準ボクセルＢｔａｇとして選定して自車位置推定精度を高めるための車両制御を行ったりすることができる。

（変形例３）
図１に示す運転支援システムの構成は一例であり、本発明が適用可能な運転支援システムの構成は図１に示す構成に限定されない。例えば、運転支援システムは、車載機１を有する代わりに、車両の電子制御装置（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）が車載機１の自車位置推定部１７及び自動運転制御部１８等の処理を実行してもよい。この場合、地図ＤＢ１０は、例えば車両内の記憶部に記憶され、車両の電子制御装置は、地図ＤＢ１０の更新情報を図示しないサーバ装置から受信してもよい。

（変形例４）
ボクセルデータは、図３に示すように、平均ベクトルと共分散行列とを含むデータ構造に限定されない。例えば、ボクセルデータは、平均ベクトルと共分散行列を算出する際に用いられる地図整備用車両が計測した点群データをそのまま含んでいてもよい。この場合、ボクセルデータに含まれる点群データは、本発明における「物体の位置情報」の一例である。また、本実施例は、ＮＤＴによるスキャンマッチングに限定されず、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）などの他のスキャンマッチングを適用してもよい。この場合であっても、実施例と同様、車載機１は、マッチングの度合いを評価するボクセルごとの評価関数を、第１重み付け値と第２重み付け値とを用いて重み付けすることで、位置推定精度を好適に高めることができる。また、車載機１は、位置推定精度が低下した場合に、実施例と同様に、経路周辺のボクセルの第１重み付け値及び第２重み付け値に基づき基準ボクセルＢｔａｇを決定し、基準ボクセルＢｔａｇに基づき車両を制御することで、位置推定精度を好適に高めることができる。

１ 車載機
１０ 地図ＤＢ
１１ インターフェース
１２ 記憶部
１４ 入力部
１５ 制御部
１６ 情報出力部

Claims (13)

1. 物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、
   を備えることを特徴とする出力装置。
2. 前記移動体の周辺物の位置を計測する計測部の出力と、前記地図情報に含まれる前記位置情報とを照合することで、前記移動体の位置推定を行う位置推定部をさらに備える請求項１に記載の出力装置。
3. 前記地図情報には、空間を所定の規則により分割した領域毎に位置情報が含まれており、
   前記位置推定部は、前記精度情報に基づき、前記領域毎の照合の度合いを評価する評価値の重み付けを行う請求項２に記載の出力装置。
4. 前記地図情報には、空間を所定の規則により分割した領域毎に位置情報が含まれており、
   前記出力部は、前記精度情報に基づき決定した領域が前記計測部により計測される位置に前記移動体を移動するための制御情報を出力する請求項１〜３のいずれか一項に記載の出力装置。
5. 前記出力部は、前記精度情報に基づき決定した領域に最も近い車線へ前記移動体を移動させる、又は、走行中の車線内において当該領域に近い側へ前記移動体を移動させるための制御情報を出力する請求項４に記載の出力装置。
6. 前記精度情報は、前記位置情報を生成するための計測を行う計測車両から被計測物までの距離及び当該計測車両の位置推定精度に基づき決定されている請求項１〜５のいずれか一項に記載の出力装置。
7. 前記地図情報には、オクルージョンの可能性に関する重み付け情報が付与されており、
   前記出力部は、前記精度情報と前記重み付け情報とに基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する請求項１〜６のいずれか一項に記載の出力装置。
8. 前記移動体の周辺物の位置を計測する計測部の出力と、前記地図情報に含まれる前記位置情報とを照合することで、前記移動体の位置推定を行う位置推定部をさらに備え、
   前記地図情報には、空間を所定の規則により分割した領域毎に位置情報が含まれており、
   前記位置推定部は、前記精度情報と前記重み付け情報とに基づき、前記領域毎の照合の度合いを評価する評価値の重み付けを行う請求項７に記載の出力装置。
9. 前記重み付け情報は、前記位置情報が示す高さに基づき決定されている請求項７または８に記載の出力装置。
10. 物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、オクルージョンの可能性に関する重み付け情報を少なくとも取得する取得部と、
    前記取得部により取得された前記重み付け情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、
    を備えることを特徴とする出力装置。
11. 出力装置が実行する制御方法であって、
    物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力工程と、
    を有する制御方法。
12. コンピュータが実行するプログラムであって、
    物体の位置情報が記録されている地図情報に付与されている、前記位置情報に関する精度情報を少なくとも取得する取得部と、
    前記取得部により取得された前記精度情報に基づき、移動体を制御するための制御情報を出力する出力部
    として前記コンピュータを機能させるプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

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