KR20060087449A

KR20060087449A - 차량 위치 인식 장치 및 차량 위치 인식 방법

Info

Publication number: KR20060087449A
Application number: KR1020060008681A
Authority: KR
Inventors: 다까유끼 미야지마; 마사끼 나까무라; 모또히로 나까무라
Original assignee: 아이신에이더블류 가부시키가이샤; 도요다 지도샤 가부시끼가이샤
Priority date: 2005-01-28
Filing date: 2006-01-27
Publication date: 2006-08-02
Also published as: JP2006208223A; US20060233424A1; CN1841023A; EP1686538A2

Abstract

본 발명의 과제는 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보에 부가하여, 지도 정보나 차량 정보 등을 이용함으로써 주행 중인 도로 내에 있어서의 차량의 위치를 더욱 상세하게 특정하는 것을 가능하게 하는 차량 위치 인식 장치 및 차량 위치 인식 방법을 제공하는 것이다.

차량에 탑재된 촬상 장치(2)에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단(3)과, 지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 취득하는 도로 특징 정보 취득 수단(9)과, 상기 화상 정보의 인식 처리를 행하고, 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단(10)과, 도로 특징 정보 취득 수단(9)에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 화상 정보 인식 수단(10)에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치를 기초로 하여 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 수단(17)을 구비한다.

촬상 장치, 방위 센서, 지형물 레이어, 화상 전처리 회로, 화상 정보 취득부

Description

차량 위치 인식 장치 및 차량 위치 인식 방법{VEHICLE POSITION RECOGNIZING DEVICE AND VEHICLE POSITION RECOGNIZING METHOD}

도1은 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치의 하드웨어 구성의 개략을 나타내는 블럭도.

도2는 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치에 있어서의 촬상 장치의 배치예를 나타내는 도면.

도3은 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치에 있어서의 지도 정보 데이터 베이스에 저장되어 있는 지도 정보의 내용을 나타내는 설명도.

도4는 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치에 있어서의 차량 위치의 인식 처리의 구체예를 나타내는 흐름도.

도5는 도4의 단계 #06의 처리의 상세를 나타내는 흐름도.

도6은 도4의 단계 #07의 처리의 상세를 나타내는 흐름도.

도7의 (a)는 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보의 일예, (b)는 (a)에 도시된 화상 정보에 대해 전처리를 행한 후의 화상 정보의 일예를 나타내는 도면.

도8은 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치에 있어서의 도로 특징 정보 취득 연산부에 의해 취득된 도로 특징 정보의 일예를 도형화하여 나타낸 도면.

도9의 (a)는 화상 정보로부터 단계 #63의 처리에 의해 추출된 페인트 표시의 화상만을 나타낸 도면, (b)는 (a)에 도시된 화상을 기초로 하여 구획선에 의해 영역을 구분한 상태를 나타내는 도면.

도10은 도7에 나타내는 화상 정보에 대해, 도로의 폭 방향의 각 위치에 있어서의 에지 개수를 검출한 결과를 나타내는 그래프.

도11은 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 화상 인식 장치의 화상 정보 인식 연산부에 있어서 인식 대상물로서 인식된 화상을 나타내는 도면.

도12는 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 화상 인식 장치의 차량 위치 특정 연산부에 있어서, 상세한 촬상 위치를 특정하는 방법의 일예를 설명하기 위한 설명도.

도13은 본 발명의 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치의 하드웨어 구성의 개략을 나타내는 블럭도.

도14는 본 발명의 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치에 있어서의 차량 위치의 인식 처리의 구체예를 나타내는 흐름도.

도15는 본 발명의 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치에 있어서의 도로 특징 정보 취득 연산부에 의해 취득된 차선별 도로 특징 정보의 일예를 도형화하여 나타낸 도면.

도16은 도15에 나타내는 차선별 도로 특징 정보를 화상 정보(G)와 대비 가능한 정보의 형식으로 변환한 데이터를 나타내는 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

1 : 차량 위치 인식 장치

2 : 촬상 장치

3 : 화상 정보 취득부(화상 정보 취득 수단)

7 : 개략 위치 특정 연산부

8 : 지도 정보 데이터 베이스

9 : 도로 특징 정보 취득 연산부(도로 특징 정보 취득 수단)

10 : 화상 정보 인식 연산부(화상 정보 인식 수단)

17 : 차량 위치 특정 연산부(차량 위치 특정 수단)

18 : 차량 위치 추측 연산부(차량 위치 추측 수단)

19 : 차량 정보 취득부(차량 정보 취득 수단)

20 : 과거 경로 기억부(과거 경로 취득 수단)

G : 화상 정보

C : 도로 특징 정보

[특허문헌 1] 실용신안 공개 평5-23298호 공보

본 발명은 차량 등에 탑재되어 도로 상에서 촬상한 화상 정보 중에 포함되는 소정의 인식 대상물의 화상을 인식하고, 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 처리를 행하는 차량 위치 인식 장치 및 차량 위치 인식 방법에 관한 것이다.

최근, 예를 들어 네비게이션 장치 등에 있어서, 주행 중의 차량의 위치를 특정하기 위해, GPS(위성 위치 확인 시스템)로부터의 전파 신호를 이용한 위치 특정의 방법이 널리 이용되고 있다. 그러나, 이 GPS에 의한 차량의 위치 특정의 정밀도는 수십 m 정도의 오차를 포함하고 있고, 그 이상의 정밀도에서의 상세한 위치 특정을 행하는 것은 곤란했다. 그래서, 이 GPS에 의한 위치 특정의 정밀도의 단점을 보충하기 위해, 지금까지도 다양한 기술이 제안되어 있다.

이와 같은 기술로서, 예를 들어 하기의 특허문헌 1에는, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보에 대해 인식부가 화상의 휘도 등을 기초로 하여 구획선을 인식하고, 그에 의해 차량이 주행 중인 도로가 일반도로인지 고속도로인지를 판정하는 기술이 개시되어 있다.

즉, 이 기술에서는, 촬상한 화상 중 일정한 넓이를 갖는 윈도우 내의 휘도가 일정 기준을 넘고 있는 부분을 구획선의 화상으로서 인식하거나, 혹은 촬상된 화상에 대해 미분 처리를 행하여 에지에 둘러싸인 부분을 구획선의 화상으로서 인식한다. 이에 의해 인식된 구획선은 그 길이, 구획선간의 공백 부분의 길이, 구획선의 반복 피치 등 특징 추출 데이터로서 판정부에 출력된다. 그리고, 판정부에서는 일반도로와 고속도로에서 각각 규격화된 구획선의 설치 기준을 기초로 하여 주행 중인 도로가 일반도로인지 고속도로인지를 판정하는 처리를 행한다.

[특허문헌 1] 실용신안 공개 평5-23298호 공보(제6 내지 8 페이지, 도1 내지 도3)

상기한 기술에 따르면, 예를 들어 일반도로와 고속도로가 인접하여 설치되어 있는 경우 등에 있어서, 차량이 일반도로와 고속도로 중 어느 곳을 주행하고 있는지를 판별할 수 있으므로, GPS에 의한 위치 특정의 오차에 의해 차량이 일반도로를 주행 중인데 고속도로를 주행하고 있다고 판정하거나, 혹은 반대로 고속도로를 주행 중인데 일반도로를 주행하고 있다고 판정하는 것을 방지하는 것이 가능해진다. 따라서, 차량이 주행 중인 도로가 일반도로인지 고속도로인지에 따라서 차량의 속도 제어 등을 행할 수 있다.

그러나, 상기한 기술에서는 차량이 주행하고 있는 도로가 일반도로인지 고속도로인지에 대한 판정은 가능하지만, 주행 중인 도로 내에 있어서의 차량의 위치, 예를 들어 주행 방향에 복수의 차선이 있는 도로를 차량이 주행 중인 경우에 있어서, 차량이 어떤 차선을 주행하고 있는지 등과 같이 주행 중인 도로 내에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 것은 불가능하다.

본 발명은 상기한 과제에 비추어 이루어진 것으로, 그 목적은 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 도로 상에서 촬상한 화상 정보에 부가하여, 지도 정보나 차량 정보 등을 이용함으로써 주행 중인 도로 내에 있어서의 차량의 위치를 더욱 상세하게 특정하는 것을 가능하게 하는 차량 위치 인식 장치 및 차량 위치 인식 방법을 제공하는 점에 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 관한 차량 위치 인식 장치의 특징 구 성은, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단과, 지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 취득하는 도로 특징 정보 취득 수단과, 상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단과, 상기 도로 특징 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 수단을 구비하는 점에 있다.

이 특징 구성에 따르면, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보에 부가하여, 지도 정보로부터 취득한 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 이용함으로써, 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와, 도로 특징 정보를 대비할 수 있어, 주행 중인 도로에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정할 수 있다.

여기서, 상기 차량 위치 특정 수단은 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 1 또는 2 이상의 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와, 상기 도로 특징 정보에 포함되는 상기 1 또는 2 이상의 인식 대상물에 대응하는 것의 위치 정보를 대비하여, 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 구성으로 하면 적합하다.

이에 의해, 특정한 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와, 도로 특징 정보에 포함되는 상기 특정한 인식 대상물에 대응하는 것의 위치 정보를 대비하여, 촬상 장치에 의한 도로 폭 방향의 촬상 위치, 즉 차량의 도로 폭 방향의 위치를 높은 정밀도로 특정할 수 있다.

또한, 상기 화상 정보 인식 수단은 상기 화상 정보로부터 상기 인식 대상물의 화상 후보를 추출하여 상기 도로 특징 정보와 대비하여, 상기 도로 특징 정보와의 정합성이 높은 상기 화상 후보를 상기 인식 대상물의 화상으로서 인식하는 구성으로 하면 적합하다.

이에 의해, 지도 정보로부터 취득되는 도로 특징 정보와의 정합성이 높은 화상 후보를 인식 대상물의 화상으로서 인식하므로, 인식 대상물로 오인하기 쉬운 화상적인 특징을 갖는 것이 촬상된 화상 정보에 포함되는 경우 등이라도 인식 대상물의 인식률을 높일 수 있어, 차량의 도로 폭 방향의 위치를 높은 정밀도로 특정하는 것이 가능해진다.

본 발명에 관한 차량 위치 인식 장치의 다른 특징 구성은, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단과, 지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를, 상기 도로의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 정보로서 취득하는 도로 특징 정보 취득 수단과, 상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단과, 상기 도로 특징 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 도로 폭 방향의 위치마다의 도로 특징 정보의 각각에 대해, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와 대비하여, 정합성이 높은 상기 도로 특징 정보를 기준으로 하는 도로 폭 방향의 위치를 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치로서 특정하는 차량 위치 특정 수단을 구비하는 점에 있다.

이 특징 구성에 따르면, 지도 정보로부터 취득한 도로의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 도로 특징 정보의 각각에 대해, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보를 기초로 하여 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와 대비하여, 정합성이 높은 도로 특징 정보를 기준으로 하는 도로 폭 방향의 위치를 차량의 도로 폭 방향의 위치로서 특정함으로써 주행 중인 도로에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정할 수 있는 동시에, 그 특정을 위한 연산 처리를 각 위치마다의 도로 특징 정보와 화상 정보 인식 수단의 인식 결과와의 정합성의 높이를 판단하는 처리로 할 수 있으므로, 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하기 위한 연산 처리시의 장치의 부하를 경감시킬 수 있다.

여기서, 상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 수단 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 수단의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 수단을 구비하고, 상기 차량 위치 특정 수단은 상기 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 기초로 하여 상기 도로 폭 방향의 위치마다의 도로 특징 정보의 대비 순서를 결정하는 구성으로 하면 적합하다.

이에 의해, 차량의 현재 상황이나 과거의 주행 경로 등을 기초로 하는 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 기초로 하여, 정합할 가능성이 높은 도로의 폭 방향의 위치를 기준으로 하는 도로 특징 정보로부터 먼저 화상 정보 인식 수단의 인식 결과와 대비할 수 있으므로, 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하기 위한 연산 처리의 속도를 빠르게 할 수 있는 동시에, 그 연산 처리시의 장치의 부하를 더욱 경감시킬 수 있다.

또한, 상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 수단 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 수단의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 수단을 구비하고, 상기 차량 위치 특정 수단은 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치의 특정에 상기 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 이용하는 구성으로 하면 적합하다.

이에 의해, 차량의 도로 폭 방향의 위치의 특정을 위한 정보에, 차량의 현재 상황이나 과거의 주행 경로 등을 기초로 하는 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 더 부가하므로, 차량의 도로 폭 방향의 위치를 보다 높은 정밀도로 특정하는 것이 가능해진다.

또한, 상기 도로 특징 정보가 상기 지형물에 관한 위치 정보와, 형상 정보 및 색채 정보 중 적어도 한쪽을 포함하는 구성으로 하면, 도로 특징 정보를 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와 용이하게 대비 가능한 형태로 취득할 수 있다.

또한, 상기 차량 위치 특정 수단은 상기 도로 특징 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치를 기초로 하여 상기 차량의 도로 길이 방향의 위치를 특정하는 구성으로 하면 더욱 적합하다.

이에 의해, 차량의 도로 폭 방향의 위치의 특정을 위한 처리와 같은 처리에 의해 차량의 도로 길이 방향의 위치도 특정하는 것이 가능하다. 따라서, 주행 중 도로 내에 있어서의 차량의 위치를 더욱 상세하게 특정할 수 있다.

또한, 상기 도로 특징 정보 취득 수단은 네비게이션 장치를 구성하는 지도 정보 데이터 베이스가 갖는 지도 정보로부터, 상기 촬상 장치에 의한 상기 화상 정보의 촬상시에 상기 네비게이션 장치를 구성하는 위치 정보 취득 수단에 의해 취득된 위치 주변의 상기 도로 특징 정보를 취득하는 구성으로 하는 것이 적합하다.

이에 의해, 네비게이션 장치에 필수 기능을 이용하여 도로 특징 정보를 용이하게 취득할 수 있다. 따라서, 차량 위치 인식 장치의 전용의 구성으로서 도로 특징 정보를 갖는 지도 정보의 데이터 베이스 및 화상 정보의 촬상 위치의 인식 장치 등을 설치할 필요가 없어, 차량 위치 인식 장치를 저렴하게 구성할 수 있다.

본 발명에 관한 차량 위치 인식 장치의 다른 하나의 특징 구성은, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단과, 상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포 함되는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단과, 상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 수단 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 수단의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 수단과, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와, 상기 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 수단을 구비하는 점에 있다.

이 특징 구성에 따르면, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보에 부가하여, 차량의 현재 상황이나 과거의 주행 경로 등을 기초로 하는 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 이용함으로써, 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과의 양쪽을 이용하여, 주행 중인 도로에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정할 수 있다.

여기서, 상기 지형물로서는, 예를 들어 도로의 노면에 설치된 구획선이나 진행 방향별 통행 구분 표시 등의 페인트 표시가 포함된다.

또한, 상기 화상 정보 취득 수단은 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보를 소정의 시간 간격으로 취입하는 구성으로 하는 것이 적합하다.

이에 의해, 차량 위치 인식 장치에 의한 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 처리를 차량이 주행하는 데 따라서 실시간으로 행할 수 있다.

본 발명에 관한 차량 위치 인식 방법의 특징 구성은, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 공정과, 지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 취득하는 도로 특징 정보 취득 공정과, 상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 공정과, 상기 도로 특징 정보 취득 공정에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 상기 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 공정을 갖는 점에 있다.

이 특징 구성에 따르면, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보에 부가하여, 지도 정보로부터 취득한 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 이용함으로써, 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와, 도로 특징 정보를 대비할 수 있어, 주행 중의 도로에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정할 수 있다.

본 발명에 관한 차량 위치 인식 방법의 다른 특징 구성은, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 공정과, 지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 상기 도로의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 정보로서 취득하는 도로 특징 정보 취득 공정과, 상기 화상 정보의 인식 처리 를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 공정과, 상기 도로 특징 정보 취득 공정에 의해 취득된 상기 도로 폭 방향의 위치마다의 도로 특징 정보의 각각에 대해, 상기 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와 대비하여, 정합성이 높은 상기 도로 특징 정보를 기준으로 하는 도로 폭 방향의 위치를 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치로서 특정하는 차량 위치 특정 공정을 갖는 점에 있다.

이 특징 구성에 따르면, 지도 정보로부터 취득한 도로의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 도로 특징 정보의 각각에 대해, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보를 기초로 하여 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와 대비하여, 정합성이 높은 도로 특징 정보를 기준으로 하는 도로 폭 방향의 위치를 차량의 도로 폭 방향의 위치로서 특정함으로써, 주행 중인 도로에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정할 수 있는 동시에, 그 특정을 위한 연산 처리를 각 위치마다의 도로 특징 정보와 화상 정보 인식 공정에 의한 인식 결과의 정합성의 높이를 판단하는 처리로 할 수 있으므로, 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하기 위한 연산 처리시의 부하를 경감시킬 수 있다.

본 발명에 관한 차량 위치 인식 장치의 다른 하나의 특징 구성은, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 공정과, 상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포 함되는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 공정과, 상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 공정 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 공정의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 공정과, 상기 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와, 상기 차량 위치 추측 공정에 의한 추측 결과를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 점에 있다.

이 특징 구성에 따르면, 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보에 부가하여, 차량의 현재 상황이나 과거의 주행 경로 등을 기초로 하는 차량 위치 추측 긍정에 의한 추측 결과를 이용함으로써, 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보 중의 배치와 차량 위치 추측 긍정에 의한 추측 결과의 양쪽을 이용하여, 주행 중인 도로에 있어서의 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정할 수 있다.

[제1 실시 형태]

이하에, 본 발명의 제1 실시 형태에 대해 도면을 기초로 하여 설명한다. 도1은 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)의 하드웨어 구성의 개략을 나타내는 블럭도이다.

본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 화상 정보의 인식 결과와 지도 정보로부터 취득한 도로 특징 정보(C)를 기초로 하여 차량(M)이 주행 중인 도로(11) 내에 있어서의 상세한 위치, 즉 도로 폭 방향 및 도로 길이 방향의 상세한 위치를 특정하는 처리를 행한다.

이 도1에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는 주된 구성으로서, 차량(M)(도2 참조)에 탑재된 촬상 장치(2)로부터의 화상 정보(G)를 취입하는 화상 정보 취득부(3)와, GPS(위성 위치 확인 시스템) 수신기(4), 방위 센서(5) 및 거리 센서(6)로부터의 출력을 기초로 하여 촬상 장치(2)에 의한 개략적인 촬상 위치를 특정하기 위한 연산을 행하는 개략 위치 특정 연산부(7)와, 지도 정보 데이터 베이스(8)에 저장되어 있는 지도 정보로부터 촬상 장치(2)에 의한 개략적인 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보(C)를 취득하기 위한 연산을 행하는 도로 특징 정보 취득 연산부(9)와, 취득된 도로 특징 정보(C)를 이용하여 화상 정보(G)의 인식 처리를 행하고, 화상 정보(G) 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하기 위한 연산을 행하는 화상 정보 인식 연산부(10)와, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에서 취득된 도로 특징 정보(C)와, 화상 정보 인식 연산부(10)에서 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보(G) 중의 배치를 기초로 하여 차량(M)이 주행 중인 도로(11) 내에 있어서의 상세한 위치를 특정하는 차량 위치 특정 연산부(17)를 구비하고 있다.

여기서, 개략 위치 특정 연산부(7), GPS 수신기(4), 방위 센서(5), 거리 센서(6), 및 지도 정보 데이터 베이스(8)는 차량에 탑재되어, 차량의 경로 안내 등을 행하기 위한 네비게이션 장치의 구성을 이용할 수 있다. 이 경우, 위치 특정 연산부(7), GPS 수신기(4), 방위 센서(5), 거리 센서(6) 등이 본 발명에 있어서의「위치 정보 취득 수단」에 상당한다.

촬상 장치(2)는 예를 들어 CCD 센서나 CMOS 센서 등의 촬상 소자와, 이 촬상 소자에 광을 유도하기 위한 광학계를 구성하는 렌즈 등을 갖고 구성된다. 이 촬상 장치(2)는 차량(M)의, 예를 들어 도2의 Q1 내지 Q3에서 나타내는 위치에 전방이나 후방을 향해 배치되어 차량(M)이 주행하는 도로(11)의 적어도 노면이 촬영되고, 또한 여기서는 그 도로(11)의 주위도 촬영되도록 설치된다. 이와 같은 촬상 장치(2)로서는, 차량(M)의 전방이나 후방 등의 영상을 촬상하기 위해 기존에 설치되어 있는 차량 탑재 카메라 등이 적합하게 이용된다.

화상 정보 취득부(3)는 촬상 장치(2)와 접속하기 위한 인터페이스 회로(12)와, 촬상 장치(2)로부터의 화상 정보(G)에 대해 전처리를 행하는 화상 전처리 회로(13)와, 전처리 후의 화상 정보(G)를 저장하는 화상 메모리(14)를 갖고 있다. 인터페이스 회로(12)는 아날로그/디지털 컨버터 등을 구비하고 있고, 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 아날로그의 화상 정보(G)를 소정의 시간 간격으로 취입하여, 디지털 신호로 변환하여 화상 전처리 회로(13)로 출력한다. 이 인터페이스 회로(12)에 의한 화상 정보(G)의 취입 시간 간격은 예를 들어 10 내지 50 ㎳ 정도로 할 수 있다. 이에 의해, 화상 정보 취득부(3)는 차량(M)이 주행 중인 도로(11)의 화상 정보를 거의 연속적으로 취득할 수 있다. 화상 전처리 회로(13)는, 여기서는 화상 정보(G)에 대한 전처리로서 2치화 처리, 에지 검출 처리 등의 화상 정보 인식 연산부(10)에 의한 화상 인식을 용이하게 하기 위한 처리를 행한다. 그리고, 이와 같은 전처리 후의 화상 정보(G)가 화상 메모리(14)에 저장된다.

또한, 인터페이스 회로(12)는 화상 전처리 회로(13)로 보내는 화상 정보(G) 와는 달리, 직접 화상 메모리(14)에도 화상 정보(G)를 출력한다. 따라서, 화상 메모리(14)에는 화상 전처리 회로(13)에 의해 전처리를 행한 후의 화상 정보(G2)와, 전처리를 행하고 있지 않은 상태의 화상 정보(G1)의 양방이 저장되게 된다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 화상 정보 취득부(3)가 본 발명에 있어서의「화상 정보 취득 수단」을 구성한다.

개략 위치 특정 연산부(7)는, 본 실시 형태에 있어서는 GPS 수신기(4), 방위 센서(5) 및 거리 센서(6)와 접속되어 있다. 여기서, GPS 수신기(4)는 GPS 위성으로부터의 신호를 수신하는 장치로, GPS 수신기(4)의 위치(위도 및 경도)나 이동 속도 등 다양한 정보를 얻을 수 있다. 방위 센서(5)는 지자기(地磁氣) 센서나 자이로 센서, 혹은 핸들의 회전부에 부착된 광학적인 회전 센서나 회전형의 저항 볼륨, 차륜부에 부착하는 각도 센서 등에 의해 구성되어 차량(M)의 진행 방향을 검지할 수 있다. 거리 센서(6)는 차륜의 회전수를 검지하는 차속 센서나 차량(M)의 가속도를 검지하는 요ㆍG센서와, 검지된 가속도를 2회 적분하는 회로와의 조합 등에 의해 구성되어 차량(M)의 이동 거리를 검지할 수 있다. 그리고, 개략 위치 특정 연산부(7)는 이들 GPS 수신기(4), 방위 센서(5) 및 거리 센서(6)로부터의 출력을 기초로 하여 차량(M)의 현재의 개략 위치를 특정하는 연산을 행한다. 이렇게 해서 연산된 차량(M)의 위치가 촬상 장치(2)의 위치가 된다.

이 개략 위치 특정 연산부(7)에 의해 특정할 수 있는 차량의 개략 위치의 정밀도는 GPS 수신기의 정밀도에 크게 영향을 받는다. 이로 인해, 기존에는 수십 m 정도의 오차를 포함하고 있다. 따라서, 이 개략 위치 특정 연산부(7)에 있어서, 차량(M)의 도로 폭 방향 및 도로 길이 방향의 상세한 위치를 특정할 수는 없다.

또한, 개략 위치 특정 연산부(7)는 화상 정보 취득부(3)의 인터페이스 회로(12)와도 접속되어 있다. 이 인터페이스 회로(12)는 촬상 장치(2)에 의한 촬상의 타이밍에서 개략 위치 특정 연산부(7)에 대해 신호의 출력을 행한다. 따라서, 개략 위치 특정 연산부(7)는 이 인터페이스 회로(12)로부터의 신호의 입력을 받은 타이밍에서의 촬상 장치(2)의 위치를 연산함으로써, 화상 정보(G)의 개략적인 촬상 위치를 특정할 수 있다. 이와 같이 하여, 개략 위치 특정 연산부(7)에 의해 특정된 화상 정보(G)의 개략적인 촬상 위치는 위도 및 경도의 정보에 의해 나타나고, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 출력된다.

이 개략 위치 특정 연산부(7)는 CPU 등의 연산 처리 장치를 중핵 부재로 하여, 입력된 데이터에 대해 다양한 처리를 행하기 위한 기능부가 하드웨어 또는 소프트웨어 혹은 그 양방에 설치된 구성을 구비하고 있다.

도로 특징 정보 취득 연산부(9)는 개략 위치 특정 연산부(7) 및 지도 정보 데이터 베이스(8)와 접속되어 있다.

도3은 지도 정보 데이터 베이스(8)에 저장되어 있는 지도 정보의 내용을 나타내는 설명도이다. 이 도면에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에 관한 지도 정보 데이터 베이스(8)에는 지도 정보로서 도로 네트워크 레이어(L1), 도로 형상 레이어(L2), 지형물 레이어(L3)가 저장되어 있다.

도로 네트워크 레이어(L1)는 도로(11)간의 접속 정보를 나타내는 레이어이다. 구체적으로는, 위도 및 경도로 표현된 지도상의 위치 정보를 갖는 다수의 노 드(N)의 정보와, 2개의 노드(N)를 연결하여 도로(11)를 구성하는 다수의 링크(L)의 정보를 갖고 구성되어 있다. 또한, 각 링크(L)는 그 링크 정보로서, 도로(11)의 종별(고속 도로, 유료 도로, 국도, 지방도 등의 종별)이나 길이 등의 정보를 갖고 있다.

도로 형상 레이어(L2)는 도로 네트워크 레이어(L1)에 관련시켜 저장되고, 도로(11)의 형상을 나타내는 레이어이다. 구체적으로는, 2개의 노드(N) 사이[링크(L) 상]에 배치되어 위도 및 경도로 표현된 지도상의 위치 정보를 갖는 다수의 도로 형상 보완점(S)의 정보와, 각 도로 형상 보완점(S)에 있어서의 도로 폭(W)의 정보를 갖고 구성되어 있다.

지형물 레이어(L3)는 도로 네트워크 레이어(L1) 및 도로 형상 레이어(L2)에 관련시켜 저장되고, 도로(11) 상 및 도로(11)의 주변에 설치된 각종 지형물의 정보를 나타내는 레이어이다. 이 지형물 레이어(L3)에 저장하는 지형물 정보로서는, 적어도 이 차량 위치 인식 장치(1)에 있어서 인식 대상물이 되어 얻는 지형물에 관한 위치, 형상, 색채 등의 정보가 저장되어 있다. 본 실시 형태에 있어서는, 구체적으로는 도로(11)의 노면에 설치된 페인트 표시(P), 도로(11)에 인접하는 주행 불가능 영역(I), 도로(11) 상에 설치된 각종 표지(15)나 신호기(16) 등의 각종 지형물에 대해 도로 형상 보완점(S) 또는 노드(N)를 기준으로 한 지도상의 위치, 및 형상 및 색채 등의 지형물 정보를 갖고 구성되어 있다. 여기서, 페인트 표시(P)에는, 예를 들어 차선을 나누는 구획선(실선, 파선, 이중선 등의 구획선의 종류의 정보도 포함함), 보행자 우선 횡단보도(zebra zone), 각 차로(lane)의 진행 방향을 지정하는 진행 방향별 통행 구분 표시, 정지선, 횡단보도, 속도 표시 등이 포함된다. 또한, 정확하게는 페인트에 의한 것은 아니지만, 동일하게 도로(11)의 노면에 마련되는 맨홀도 여기서는 페인트 표시(P)에 포함시키는 것으로 한다. 주행 불가능 영역(I)에는 예를 들어 도로(11)에 인접하는 갓길, 보도, 분리대 등이 포함된다.

또, 지도 정보 데이터 베이스(8)는 예를 들어 하드디스크 드라이브, DVD-ROM을 구비한 DVD 드라이브, CD-ROM을 구비한 CD 드라이브 등과 같이 정보를 기억 가능한 기록 매체와 그 구동 수단을 갖는 장치를 하드웨어 구성으로서 구비하고 있다.

그리고, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)는 개략 위치 특정 연산부(7)에 의해 특정된 화상 정보(G)의 촬상 위치를 나타내는 위도 및 경도의 정보를 기초로 하여, 지도 정보 데이터 베이스(8)에 저장되어 있는 지도 정보로부터 화상 정보(G)의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보(C)를 취득하기 위한 연산을 행한다. 여기서는, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)는 화상 정보(G)의 촬상 위치 주변의 적어도 촬상 장치(2)에 의한 촬상 영역을 포함하는 영역 내에 포함되는 지형물의 위치, 형상, 색채 등의 지형물 정보를 도로 특징 정보(C)로 하여 지도 정보 데이터 베이스(8)의 지형물 레이어(L3)로부터 추출하는 연산 처리를 행한다.

이 도로 특징 정보 취득 연산부(9)는 CPU 등의 연산 처리 장치를 중핵 부재로 하여, 입력된 데이터에 대해 다양한 처리를 행하기 위한 기능부가 하드웨어 또는 소프트웨어 혹은 그 양방에서 실장된 구성을 구비하고 있다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 도로 특징 정보 취득 연산부(9)가 본 발명에 있어서의「도로 특징 정보 취득 수단」을 구성한다.

화상 정보 인식 연산부(1O)는 화상 정보(G)의 인식 처리를 행하고, 화상 정보(G) 중에 포함되는 인식 대상물의 화상을 인식하기 위한 연산을 행한다. 본 실시 형태에 있어서는, 화상 정보 인식 연산부(10)는 화상 정보 취득부(3)의 화상 메모리(14) 및 도로 특징 정보 취득 연산부(9)와 접속되어 있고, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 의해 취득된 도로 특징 정보(C)를 이용하여 화상 정보(G)의 인식 처리를 행한다.

또한, 화상 정보 인식 연산부(10)에 있어서 화상 인식을 행하는 인식 대상물은 상술한 페인트 표시(P), 주행 불가능 영역(I) 및 각종 표지(15)나 신호기(16) 등의 지형물 레이어(L3)에 지형물 정보로서 저장되어 있는 지형물에 대응하는 것으로 한다.

이 화상 정보 인식 연산부(10)는 CPU 등의 연산 처리 장치를 중핵 부재로 하여, 입력된 데이터에 대해 다양한 처리를 행하기 위한 기능부가 하드웨어 또는 소프트웨어 혹은 그 양방에 실장된 구성을 구비하고 있다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 화상 정보 인식 연산부(10)가 본 발명에 있어서의「화상 정보 인식 수단」을 구성한다.

화상 정보 인식 연산부(1O)에 있어서의 도로 특징 정보(C)를 이용한 화상 정보(G)의 인식 처리의 구체적 방법으로서, 이 차량 위치 인식 장치(1)에서는 이하의 2개의 방법을 각각 단독으로 혹은 이들을 조합하여 이용한다.

제1 화상 인식 처리 방법은 화상 정보(G)로부터 인식 대상물의 화상 후보를 추출하여 도로 특징 정보(C)와 대비하여, 도로 특징 정보(C)와의 정합성이 높은 화상 후보를 인식 대상물의 화상으로서 인식하는 처리 방법이다.

또한, 제2 화상 인식 처리 방법은 도로 특징 정보(C)를 기초로 하여 화상 정보(G) 중에 있어서의 인식 대상물의 화상이 존재하는 영역을 추측하고, 그 추측 결과를 기초로 하여 인식 대상물의 화상이 존재한다고 추측되는 영역 내에서는 인식 대상물인지 여부의 판단 기준이 다른 영역보다 낮아지도록 인식 알고리즘을 조정하여, 화상 정보(G) 중에서 인식 대상물의 화상을 인식하는 처리 방법이다.

본 실시 형태에 있어서는, 이후에 흐름도를 이용하여 설명하는 바와 같이, 화상 정보 인식 연산부(10)는 이들 제1 및 제2 화상 인식 처리 방법을 조합하여 도로(11)의 노면에 설치된 페인트 표시(P)와, 도로(11)에 인접하는 주행 불가능 영역(I)을 인식하는 처리를 행한다. 그로 인해, 이 화상 정보 인식 연산부(10)는 페인트 표시 인식 연산부(10a), 도로 특징 정보 교차 검증부(cross-check portion)(10b), 영역 추측부(10c) 및 주행 불가능 영역 인식부(10d)를 구비하고 있다.

차량 위치 특정 연산부(17)는 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에서 취득된 도로 특징 정보(C)와, 화상 정보 인식 연산부(10)에서 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보(C) 중의 배치를 기초로 하여, 차량(M)이 주행 중인 도로(11) 내에 있어서의 상세한 위치를 특정하기 위한 연산을 행한다. 그로 인해, 본 실시 형태에 있어서는, 차량(M)의 도로 폭 방향과 차량(M)의 도로 길이 방향의 양방의 상세한 위 치를 특정하는 연산 처리를 행한다.

본 실시 형태에 있어서는, 이후에 흐름도를 이용하여 설명하는 바와 같이, 차량 위치 특정 연산부(17)는 화상 정보 인식 연산부(10)에 의해 인식된 1 또는 2 이상의 인식 대상물의 화상의 화상 정보(G) 중의 배치와, 도로 특징 정보(C)에 포함되는 1 또는 2 이상의 인식 대상물에 대응하는 것의 위치 정보를 대비하여, 화상 정보(G)의 촬상 위치를 상세하게 특정함으로써, 차량(M)의 도로 폭 방향 및 차량(M)의 도로 길이 방향의 상세한 위치를 특정하는 연산 처리를 행한다. 그로 인해, 이 차량 위치 특정 연산부(17)는 배치 정보 추출부(17a), 대비 연산부(17b), 및 촬상 위치 특정부(17c)를 구비하고 있다.

이 차량 위치 특정 연산부(17)는 CPU 등의 연산 처리 장치를 중핵 부재로 하여, 입력된 데이터에 대해 다양한 처리를 행하기 위한 기능부가 하드웨어 또는 소프트웨어 혹은 그 양방에 실장된 구성을 구비하고 있다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 차량 위치 특정 연산부(17)가 본 발명에 있어서의「차량 위치 특정 수단」을 구성한다.

그래서, 다음에 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 화상 정보의 인식 결과와 지도 정보로부터 취득한 도로 특징 정보(C)를 기초로 하여, 차량(M)이 주행 중인 도로(11) 내에 있어서의 상세한 위치를 특정하는 처리의 구체예에 대해 도4 내지 도6을 나타내는 흐름도를 이용하여 상세하게 설명한다.

도4에 도시한 바와 같이 차량 위치 인식 장치(1)는, 우선 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 화상 정보(G)를 취입하는 처리를 행한다(단계 #01). 구체적으로는, 차 량 탑재 카메라 등으로 이루어지는 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 화상 정보(G)를 인터페이스 회로(12)를 거쳐서 화상 전처리 회로(13) 및 화상 메모리(14)에 보내는 처리를 행한다. 또한 이 때, 인터페이스 회로(12)는 촬상 장치(2)로부터의 화상 정보(G)를 취입하는 타이밍에서, 즉 촬상 장치(2)에 의한 촬상의 타이밍과 거의 같은 타이밍에서 개략 위치 특정 연산부(7)에 대해 신호의 출력을 행한다. 이 신호는 개략 위치 특정 연산부(7)에 대해 촬상의 타이밍을 알리기 위한 신호이다.

화상 정보(G)의 입력을 받은 화상 전처리 회로(13)에서는 화상 정보(G)에 대한 전처리를 행한다(단계 #02). 여기서 행하는 전처리로서는, 예를 들어 2치화 처리나 에지 검출 처리 등의 화상 정보 인식 연산부(10)에 의한 화상 인식을 용이하게 하기 위한 각종 처리를 행한다. 도7의 (a)는 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 화상 정보(G)(G1)의 일예이고, 도7의 (b)는 (a)에 도시된 화상 정보(G)에 대해 전처리를 행한 후의 화상 정보(G)(G2)의 일예이다. 이 도7의 (b)에 도시하는 예에서는, 에지 검출 처리에 의해 화상 정보(G)로서 촬상된 것의 윤곽을 나타내는 화상이 추출되어 있다. 그리고, 이 단계 #02에 있어서 전처리가 행해진 후의 화상 정보(G2), 및 인터페이스 회로(12)로부터 직접 보내져 온 화상 정보(G1)를 화상 메모리(14)에 저장한다(단계 #03).

또한, 단계 #02 및 단계 #03의 처리와 병행하여, 대략 위치 특정 연산부(7)에서는 화상 정보(G)의 개략적인 촬상 위치를 특정하는 처리를 행한다(단계 #04). 구체적으로는, 인터페이스 회로(12)로부터 화상 정보(G)를 취입하는 타이밍을 나타내는 신호가 출력되었을 때에, 그것을 촬상 장치(2)에 의한 촬상의 타이밍으로서, GPS 수신기(4), 방위 센서(5) 및 거리 센서(6)를 기초로 하여 차량(M)의 개략적인 현재 위치를 특정하는 연산을 행한다. 그리고, 이에 의해 특정된 차량(M)의 개략적인 현재 위치를 화상 정보(G)의 개략적인 촬상 위치로 한다. 여기서 특정된 개략적인 촬상 위치의 정보는 위도 및 경도의 정보로서 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 보내진다.

다음에, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 있어서, 지도 정보 데이터 베이스(8)에 저장되어 있는 지도 정보로부터 화상 정보(G)의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보(C)를 취득하는 처리를 행한다(단계 #05). 이 때, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)는 지도 정보 데이터 베이스(8)에 저장되어 있는 광범위한 지도 정보 중에서, 단계 #04에 있어서 특정된 개략적인 촬상 위치의 주변의 일정 범위(R) 내의 도로 특징 정보(C)를 추출하여 취득한다. 여기서, 개략적인 촬상 위치 주변의 일정 범위(R)로서는, 촬상 장치(2)에 의해 화상 정보(G)로서 촬상되는 영역을 적어도 포함하도록 설정하면 적합하다.

도8은 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 의해 취득된 도로 특징 정보(C)의 일예를 도형화하여 나타낸 것이다. 본 예에서는, 도로 특징 정보(C)에 포함되는 지형물로서는, 페인트 표시(P)로서 한쪽 3차선 도로(11)의 차도의 외연을 나타내는 2개의 실선의 구획선(P1a, P1b)과, 3차선 사이를 구획하는 2개의 파선의 구획선(P2a, P2b)과, 3차선 중 좌측 차선에 설치된 맨홀(P3)이 있다. 또한, 주행 불가능 영역(I)으로서, 도로(11)의 좌측에 인접하는 보도(I1)와, 도로(11)의 우측에 인접하는 중앙 분리대(I2)가 있다. 또, 이 도8은 단순한 일예로, 화상 정보(G)의 촬상 위치에 의해 다양한 지형물이 도로 특징 정보(C)에 포함되게 된다.

그리고, 이 도로 특징 정보(C)의 내용은 이들 각 지형물의 위치 정보, 형상 정보 및 색채 정보에 의해 구성되어 있다. 여기서, 각 지형물의 위치 정보는 도로 형상 보완점(S)[교차점 등의 노드(N)가 존재하는 장소에서는 노드(N)(도3 참조)도 포함함]을 기준으로 하는 위치 정보에 의해 표시된다. 즉, 예를 들어 페인트 표시(P) 중 실선의 구획선(P1a, P1b)이나 파선의 구획선(P2a, P2b), 혹은 주행 불가능 영역(I)의 보도(I1)나 중앙 분리대(I2) 등의 도로(11)를 따라 설치되어 있는 지형물에 대해서는, 도로 형상 보완점(S)[또는 노드(N)]으로부터의 거리(오프셋량)에 의해서만 표시된다. 한편, 예를 들어 도로(11)를 따라 설치되지 않은 맨홀(P3)이나, 정지선, 표지 등의 지형물에 대해서는 특정한 도로 형상 보완점(S)[또는 노드(N)]으로부터의 거리 및 방향에 의해 위치 정보가 표시된다.

또한, 각 지형물의 형상 정보는 상기 위치 정보에 의해 특정되는 위치를 기준으로 하여 세로, 가로, 높이 방향에 각각 어느 정도의 크기를 갖고, 어떠한 형상(실루엣)을 갖추고 있는지 등의 정보를 갖는다. 이 형상 정보는 화상 정보(G)와의 대비가 용이해지도록 간략화해서 나타낸 정보로 하면 적합하다.

각 지형물의 색채 정보는, 예를 들어 도로 표지 등의 똑같은 색채가 아닌 지형물의 경우에는 상기 형상 정보 중의 영역마다 색채 정보가 저장된 정보로 하면 적합하다.

다음에, 화상 정보 인식 연산부(10)에 있어서 화상 정보(G)의 인식 처리를 행하고, 화상 정보(G) 중에 포함되는 인식 대상물의 화상을 인식하는 처리를 행한 다(단계 #06). 본 실시 형태에 있어서는, 화상 정보(G)에 포함되는 지형물의 화상 중에서 페인트 표시(P)와 주행 불가능 영역(I)을 인식 대상물로 하고 있다. 그리고, 이 인식 대상물의 화상 인식 처리로서 인식이 비교적 용이한 페인트 표시(P)의 화상 인식을 행한 후, 그것을 기초로 하여 인식 알고리즘을 조정하여 페인트 표시(P)보다 인식이 곤란한 주행 불가능 영역(I)의 화상 인식을 행하는 처리로 하고 있다. 이와 같은 화상 정보(G)의 인식 처리의 구체예를 도5의 흐름도에 나타낸다.

또, 주행 불가능 영역(I)의 화상 인식이 페인트 표시(P)의 화상 인식보다 곤란한 것은, 페인트 표시(P)는 도로(11)의 노면과의 휘도나 색채의 차가 커 화상 인식이 비교적 용이한 데 반해, 갓길, 보도, 분리대 등의 주행 불가능 영역(I)은 도로(11)나 그 주위와의 휘도나 색채의 차가 작기 때문에 에지 검출 등에 의해서도 윤곽을 특정하는 것이 곤란한 경우가 많기 때문이다.

이 화상 정보(G)의 인식 처리에서는 도5에 도시한 바와 같이, 우선 화상 정보 인식 연산부(10)의 페인트 표시 인식 연산부(10a)에 있어서, 화상 정보(G) 중에 포함되는 페인트 표시(P)의 가능성이 있는 화상 후보를 추출하는 처리를 행한다(단계 #61). 구체적으로는, 도7의 (b)에 도시된 바와 같이 에지 검출 처리 등의 전처리를 행한 후의 화상 정보(G2) 중에서, 구획선이나 맨홀 등의 페인트 표시(P)의 특징을 나타내는 템플릿 등의 미리 규정된 특징 데이터와 정합성이 높은 화상을 추출하여, 그것을 페인트 표시(P)의 화상 후보로 하는 처리를 행한다. 도7에 도시하는 예에서는, 전방을 주행하는 차량의 화상(GS) 및 그것과 중첩되어 있는 우측 파선 구획선의 화상(GP2b)은 제외되고, 그 이외의 화상, 즉 좌측 파선 구획선의 화상 (CP2a), 좌측 실선 구획선의 화상(GP1a), 그 외측에 있는 보도의 연석의 화상(CI1a), 우측 실선 구획선의 화상(GP1b) 및 맨홀의 화상(P3)이 페인트 표시(P)의 화상 후보로서 추출된다.

그 후, 화상 정보 인식 연산부(10)의 도로 특징 정보 교차 검증부(10b)에 있어서, 단계 #61에서 추출된 페인트 표시(P)의 화상 후보와, 단계 #05에서 취득된 도로 특징 정보 중 페인트 표시(P)에 관한 정보를 대비한다(단계 #62). 그리고, 이 대비의 결과, 위치 관계, 형상, 및 색채나 휘도 등의 각 정보에 대한 정합성이 높은 화상 후보를 추출하여, 추출된 화상 후보를 페인트 표시(P)의 화상으로 인식한다(단계 #63). 도8에 도시하는 예에서는, 페인트 표시(P)에 관한 도로 특징 정보(C)를 기초로 하여, 실선 및 파선의 구획선(P1a, P1b, P2a, P2b)의 위치 관계(간격), 이들 구획선(P1a, P1b, P2a, P2b)과 맨홀(P3)과의 위치 관계, 및 이들 구획선(P1a, P1b, P2a, P2b) 및 맨홀(P3)의 형상 및 색채나 휘도 등을 알 수 있다. 따라서, 이들 도로 특징 정보(C)와 정합성이 높은 화상 정보(G) 중 페인트 표시(P)의 화상 후보를 추출함으로써, 페인트 표시(P)의 가능성이 높은 화상 후보만을 추출할 수 있다. 도7에 도시하는 예의 경우, 이 단계 #63의 처리에 의해 좌측 실선 구획선의 화상(GP1a)의 외측에 있는 보도의 연석의 화상(GI1a)이 제외된다. 그리고, 이와 같이 추출된 화상 후보를 페인트 표시(P)의 화상으로 인식한다. 또, 페인트 표시(P)의 화상 후보의 색채나 휘도 등의 정보는 화상 메모리(14)에 저장되어 있는 전처리가 행해져 있지 않으므로 화상 정보(G)로부터 취득할 수 있다.

도9의 (a)는 화상 정보(G)로부터 단계 #63의 처리에 의해 추출된 페인트 표 시(P)의 화상만을 나타낸 도면이다. 또, 우측 파선 구획선의 화상(GP2b)은 차량의 화상(GS)과 함께 페인트 표시(P)의 화상 후보로부터 제외되어 있으므로, 여기서 추출된 페인트 표시(P)의 화상에는 포함되지 않는다[또, 도9의 (a)에 있어서는 점선으로 나타내고 있음].

다음에, 인식된 페인트 표시(P)의 화상을 기준으로 하여, 화상 정보(G)와 도로 특징 정보(C)의 교차 검증을 행한다(단계 #64). 즉, 화상 정보(G) 중에 있어서의 인식된 페인트 표시(P)의 화상의 위치와, 도로 특징 정보(C)에 포함되는 페인트 표시(P)의 위치가 합치하도록 대응시킴으로써, 도로 특징 정보(C)에 포함되는 각 지형물의 정보와 화상 정보(G)에 포함되는 화상을 대응시키는 것이 가능해진다. 이 때, 도로(11)를 따라 설치되어 있는 구획선(GP1a, GP2a) 등의 지형물을 기준으로 함으로써 도로(11)의 폭 방향의 위치 관계를 정확하게 대응시킬 수 있고, 도로(11)를 따라 설치되지 않은 맨홀(P3)이나, 도시하지 않은 정지선, 표지 등의 지형물을 기준으로 함으로써 도로(11)에 따른 방향의 위치 관계를 정확하게 대응시킬 수 있다.

그 후, 화상 정보 인식 연산부(10)의 영역 추측부(10c)에 있어서, 단계 #64에 있어서의 도로 특징 정보(C)와 화상 정보(G)와의 교차 검증 결과를 기초로 하여, 화상 정보(G) 중에 있어서의 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재하는 영역을 추측하는 처리를 행한다(단계 #65). 즉, 상기의 단계 #64에 있어서의 화상 정보(G)와 도로 특징 정보(C)의 교차 검증 결과를 기초로 하면, 화상 정보(G) 중에 있어서의 페인트 표시(P)나 주행 불가능 영역(I)을 포함하는 각 지형물의 화상의 배 치가 추측 가능하다. 그래서, 도로 특징 정보(C)에 포함되는 주행 불가능 영역(I)의 위치 및 형상에 대응하는 화상 정보(G) 중의 영역을 단계 #07에 있어서의 교차 검증 결과로부터 추측하는 연산을 행한다. 그리고, 이 단계 #08의 처리의 결과로서 연산되는 영역을 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재하는 영역으로 추측한다.

본 실시 형태에 있어서는, 도9의 (b)에 도시한 바와 같이 화상 정보(G)로서 촬상된 화상 범위를 단계 #63의 처리에 의해 인식된 페인트 표시(P) 중의 구획선(P1a, P1b, P2a)을 기초로 하여 구획선(P1a, P1b, P2a)의 각각이 속하는 영역(A1 내지 A3)과, 이들 영역(A1 내지 A3)에 의해 협지된 영역(A4 내지 A7)으로 간이적으로 구분하고 있다. 그리고, 각각의 영역(A4 내지 A7)이 주행 불가능 영역(I)을 포함하는지 여부의 판단을 단계 #64에 있어서의 교차 검증 결과를 기초로 하여 행함으로써, 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재하는 영역을 추측하는 처리를 행한다. 여기서는, 도8에 도시된 바와 같이 도로 특징 정보(C)를 기초로 하여 도로(11)의 양측 실선의 구획선(P1a, P1b)의 외측에 각각 주행 불가능 영역(I)이 존재하고 있다고 판단할 수 있으므로, 상기 도로(11)의 양측 실선의 구획선(P1a, P1b)이 속하는 영역(A1 및 A3)의 외측 영역(A4 및 A7) 내에 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측할 수 있다.

다음에, 단계 #65의 추측 결과를 기초로 하여, 화상 정보 인식 연산부(10)의 주행 불가능 영역 인식부(10d)에 있어서의 인식 알고리즘을 조정하여(단계 #66), 화상 정보(G) 중에 포함되는 주행 불가능 영역(I)의 화상의 인식을 행한다(단계 #67).

본 실시 형태에 있어서는, 단계 #08에 있어서 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7) 내에 대해, 주행 불가능 영역(I)인지 여부의 판단 기준이 다른 영역(여기서는 영역 A5 및 A6)보다도 낮아지도록 인식 알고리즘을 조정한다. 즉, 상술한 바와 같이 보도(I1), 분리대(I2), 갓길 등의 주행 불가능 영역(I)은 도로(11)나 그 주위와의 휘도나 색채의 차가 작기 때문에 에지 검출 등에 의해서도 윤곽을 특정하는 것이 곤란한 경우가 많고, 페인트 표시(P)보다도 화상 인식이 일반적으로 곤란하다. 그래서, 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7)에 대해, 다른 영역보다도 주행 불가능 영역(I)으로 인식하기 쉽게 하는 방향으로 인식 알고리즘을 조정함으로써, 주행 불가능 영역(I)의 인식률을 높일 수 있다.

또, 주행 불가능 영역(I)인지 여부의 판단 기준이 다른 영역보다도 낮아지도록 인식 알고리즘을 조정하기 위해서는, 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7)에 있어서의 판단 기준을 다른 영역에 비해 낮게 하는 방법 외에, 다른 영역의 판단 기준을 영역(A4 및 A7)에 비해 높게 하는 방법이나, 영역(A4 및 A7)에 있어서의 판단 기준을 다른 영역에 비해 낮게 하는 동시에 다른 영역의 판단 기준을 영역(A4 및 A7)에 비해 높게 하는 방법 등이 있다. 이 인식 알고리즘의 구체적인 조정 방법은 주행 불가능 영역(I)의 인식 방법에 따른 방법으로 한다.

예를 들어, 본 실시 형태에 있어서는, 주행 불가능 영역(I)의 화상의 인식 알고리즘으로서, 화상 정보(G)에 대해 에지 검출 처리를 행하여 도로(11)의 폭 방 향의 각 위치에 있어서의 에지 개수를 검출하고, 이 에지 개수가 소정의 임계치 이상으로 되어 있는 장소가 주행 불가능 영역(I)이라고 인식하는 알고리즘으로 하고 있다. 그리고, 이 때의 임계치로서, 도10에 도시한 바와 같이 낮은 값으로 설정된 제1 임계치(t1)와, 높은 값으로 설정된 제2 임계치(t2)를 이용하고 있다. 즉, 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7) 내에서는 제1 임계치(t1)를 이용하고, 그 이외의 영역(A5 및 A6) 내에서는 제2 임계치(t2)를 이용함으로써, 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7) 내에 대해 주행 불가능 영역(I)인지 여부의 판단 기준이 다른 영역(A5 및 A6)보다도 낮아지도록 인식 알고리즘을 조정하고 있다.

도10은 도7에 나타내는 화상 정보(G)에 대해 도로(11)의 폭 방향의 각 위치에 있어서의 에지 개수를 검출한 결과를 나타내는 그래프이다. 이 도면에 도시한 바와 같이, 영역(A1 내지 A3)은 구획선(P1a, P1b, P2a)이 존재하므로 에지 개수는 많아졌지만, 이들 영역(A1 내지 A3)은 주행 불가능 영역(I)의 화상 인식의 대상이 되지 않는다. 영역(A5)은 맨홀(P3)이 존재하는 위치 이외에는 아스팔트의 노면뿐이므로 전체적으로 에지 개수는 적어지고 있다.

한편, 영역(A4, A6 및 A7)은 에지 개수는 어느 정도 많아지고 있다. 결론부터 말하면, 영역(A4 및 A7)은 각각 보도(I1) 또는 중앙 분리대(I2) 등의 주행 불가능 영역(I)이 존재함으로써 에지 개수가 많아지고 있는 데 반해, 영역(A6)은 전방의 차량의 화상(GS) 및 그 차량의 화상(Gs)에 가려진 파선의 구획선(GP2b)이 존재함으로써 에지 개수가 많아지고 있다. 그러나, 에지 개수만으로 그것이 주행 불가 능 영역(I)인지 여부를 판단하는 것은 곤란하다.

그래서, 단계 #65의 추측 결과를 기초로 하여, 주행 불가능 영역(I)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7) 내에 대해서는, 주행 불가능 영역(I)이라고 판단하는 임계치를 낮은 값으로 설정된 제1 임계치(t1)로 하고, 그 밖의 영역(A5 및 A6) 내에 대해서는, 주행 불가능 영역(I)이라 판단하는 임계치를 높은 값으로 설정된 제2 임계치(t2)로 하고 있다. 이에 의해, 단계 #08의 추측 결과를 기초로 하여, 주행 불가능 영역(1)의 화상이 존재한다고 추측된 영역(A4 및 A7) 내에서 주행 불가능 영역(I)의 검출 누설을 줄이는 동시에, 그 이외의 영역(A5 및 A6) 내에서 주행 불가능 영역(I)으로 오검출하는 것을 방지할 수 있다. 따라서, 주행 불가능 영역(I)의 인식률을 높일 수 있다. 이들 제1 임계치(t1) 및 제2 임계치(t2)의 값은 실험적 및 통계적으로 적절한 값을 구하면 된다. 또한, 이들 제1 임계치(t1) 및 제2 임계치(t2)의 값을 화상 정보(G)로부터 추출되는 다른 정보나 차량(M)에 탑재된 다른 센서로부터의 신호 등을 기초로 하여 변화되는 가변치로 하는 것도 적합한 실시 형태의 하나이다.

이상과 같이 하여, 화상 정보 인식 연산부(10)에 있어서 화상 정보(G)의 인식 처리를 행함으로써, 화상 정보(G) 중에 포함되는 인식 대상물로서의 페인트 표시(P)와 주행 불가능 영역(I)의 화상이 인식된다. 도7에 도시하는 화상 정보(G)의 예에서는, 도11에 도시한 바와 같이 구획선(P1a, P1b, P2a)의 화상(GP1a, GP1b, GP2a), 맨홀(P3)의 화상(GP3), 구획선(P1a)의 화상(GP1a)의 좌측 보도(I1)의 화상(GI1), 구획선(P1b)의 화상(GP1b)의 우측 중앙 분리대(I2)의 화상(GI2)이 각각 인 식되게 된다.

다음에, 차량 위치 특정 연산부(17)에 있어서, 도4에 도시한 바와 같이 단계 #05에 의해 취득된 도로 특징 정보(C)와, 단계 #06에 의해 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보(G) 중의 배치를 기초로 하여, 차량(M)이 주행 중인 도로(11) 내에 있어서의 상세한 위치를 특정하는 처리를 행한다(단계 #07). 본 실시 형태에 있어서는, 단계 #06에 의해 인식된 인식 대상물의 화상의 화상 정보(G) 중의 배치와, 단계 #05에 의해 취득된 도로 특징 정보(C)에 포함되는 상기 인식 대상물에 대응하는 것의 위치 정보를 대비하여, 화상 정보(G)의 촬상 위치를 상세하게 특정함으로써, 차량(M)의 도로 폭 방향 및 차량(M)의 도로 길이 방향의 상세한 위치를 특정하는 연산 처리를 행한다.

이와 같은 차량(M)의 상세한 위치를 특정하는 처리의 구체예를 도6의 흐름도에 나타낸다. 이 처리에서는, 우선 차량 위치 특정 연산부(17)의 배치 정보 추출부(17a)에 있어서, 단계 #06에서 인식된 각 인식 대상물의 화상 정보(G) 중의 배치 정보를 추출한다(단계 #71). 여기서는, 인식 대상물의 화상 정보(G) 중의 배치 정보로서는, 각 인식 대상물의 화상 정보(G) 중에 있어서의 위치의 정보와, 그에 대응하는 각 인식 대상물의 형상 및 색채 등의 정보가 포함된다. 도7에 도시하는 화상 정보(G)의 예에서는, 도11에 도시한 바와 같이 인식 대상물로서 구획선(P1a, P1b, P2a)의 화상(GP1a, GP1b, GP2a), 맨홀(P3)의 화상(GP3), 보도(I1)의 화상(GI1), 중앙 분리대(I2)의 화상(GI2)이 인식되어 있으므로, 이 단계 #71에서는 이들 인식 대상물에 대한 화상 정보(G) 중의 배치 정보가 추출된다.

다음에, 차량 위치 특정 연산부(17)의 대비 연산부(17b)에 있어서, 단계 #71에 의해 추출된 각 인식 대상물의 화상 정보(G) 중의 배치 정보와, 단계 #05에 의해 취득된 도로 특징 정보(C)를 대비하는 처리를 행한다(단계 #72). 여기서는, 각 인식 대상물의 화상 정보(G) 중의 배치 정보와, 도로 특징 정보(C) 중에 포함되는 각 지형물의 배치를 대비하여, 정합성이 높은 화상 정보(G) 중의 인식 대상물의 화상과 도로 특징 정보(C) 중의 지형물의 정보를 대응시키는 처리를 행한다. 이에 의해, 화상 정보(G) 중의 각 인식 대상물의 화상이 도로 특징 정보(C) 중의 어떠한 지형물의 화상이며, 도로 특징 정보(C)에 의해 표시되는 도로(11) 상의 어떠한 위치에 배치되어 있는지를 특정할 수 있다.

그 후, 차량 위치 특정 연산부(17)의 촬상 위치 특정부(17c)에 있어서, 화상 정보(G)의 촬상 위치를 상세하게 특정하는 처리를 해한다(단계 #73). 도12는 이 처리의 순서를 모식적으로 나타낸 도면이다. 즉, 이 촬상 위치를 상세하게 특정하는 처리는 단계 #72의 대비 결과를 기초로 하여, 화상 정보(G) 중 각 인식 대상물의 화상의 배치와 정합하는 화상 정보(G)의 촬상 위치를 도로 특징 정보(C) 중의 위치에 대응시켜 도로(11)의 도로 폭 방향 및 도로 길이 방향에 상세하게 특정함으로써 행한다.

그래서, 도11에 나타내는 화상 정보(G)의 인식 결과를 기초로 하여 화상 정보(G)의 촬상 위치를 특정할 때의 연산 처리 방법에 대해 구체적으로 설명한다. 우선 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 경우, 화상 정보(G) 중 각 인식 대상물의 화상의 배치를 해석하면, 화상 정보(G)의 중심으로부터 우측에 파선 구획선의 화상 (GP2a)이 있고, 좌측에 실선 구획선의 화상(GP1a)이 있는 것을 알 수 있다. 또한, 이 실선 구획선의 화상(GP1a)의 우측에는 보도의 화상(GI1)이 있고, 또한 우측 파선 구획선의 화상(GP2a)과 좌측 실선 구획선의 화상(GP1a) 사이에는 맨홀의 화상(GP3)이 있는 것을 알 수 있다. 이들 각 인식 대상물의 화상은 단계 #72의 처리에 의해 도로 특징 정보(C)에 포함되는 각 지형물의 정보와 대응되어 있으므로, 화상 정보(G) 중 상기의 각 인식 대상물의 화상의 배치의 해석 결과를 기초로 하면, 도로 폭 방향의 촬상 위치는 도12에 나타내고 있는 도로 특징 정보(C) 중에 있어서, 3차선 도로(11)의 좌측 차선(B1 위치가 존재하는 차선) 내에 촬상 위치가 있다고 특정할 수 있다. 또한, 실선 구획선의 화상(GP1a) 또는 파선 구획선의 화상(GP2a)의 화상 정보(G) 중의 배치, 특히 폭 방향의 배치를 기초로 하면, 좌측 차선 내의 우측 또는 좌측 등의 더욱 상세한 위치도 특정하는 것이 가능하다.

또, 예를 들어 화상 정보(G)의 촬상 위치가 도12의 B2 위치와 같이 3차선 도로(11)의 중앙 차선에 있는 경우에는, 화상 정보(G)의 중심으로부터 양측에 파선의 구획선(P2a, P2b)의 화상이 인식되게 된다. 또한, 예를 들어 화상 정보(G)의 촬상 위치가 도12의 B3 위치와 같이 3차선 도로(11)의 우측 차선에 있는 경우에는, 화상 정보(G)의 중심으로부터 좌측에 파선의 구획선(P2b)의 화상이, 우측에 실선의 구획선(P1b)의 화상이 각각 인식되게 된다.

또한, 도로 길이 방향의 촬상 위치를 특정하는 경우에는, 구획선이나 보도 등과는 달리, 도로(11)를 따라 설치되지 않은 맨홀, 정지선, 표지, 신호기 등의 인식 대상물의 화상을 기준으로 함으로써 도로(11)에 따른 방향, 즉 도로 길이 방향 의 촬상 위치를 상세하게 특정할 수 있다. 즉, 화상 정보(G) 중에 있어서의 이들 도로(11)를 따라 설치되어 있지 않은 인식 대상물의 화상의 배치를 해석하면, 도11에 나타내는 예에서는 맨홀의 화상(GP3)이 있는 것을 알 수 있다. 여기서, 촬상 장치(2)는 차량(M)에 소정의 높이로 소정의 촬상 방향이 되도록 고정되어 있으므로, 맨홀 화상(GP3)의 화상 정보(G) 중의 배치, 특히 높이 방향의 배치를 기초로 하여 촬상 위치로부터 맨홀(P3)까지의 거리(D)를 산출할 수 있다. 이에 의해, 화상 정보(G)의 촬상 위치를 도로 길이 방향에도 상세하게 특정할 수 있다. 도12에 나타내는 예에서는, 이 화상 정보(G)의 촬상 위치는 B1 위치로 특정되어 있다.

이상의 연산 처리 방법에 의해, 화상 정보(G)의 촬상 위치를 도로 폭 방향 및 도로 길이 방향의 양방에 대해 상세하게 특정할 수 있다. 그리고, 촬상 장치(2)는 차량(M)에 탑재되어 있으므로, 이 특정된 촬상 위치를 차량(M)의 상세한 위치라고 특정할 수 있다(단계 #74).

이상에 설명한 단계 #01 내지 #07의 일련의 처리 공정은 소정의 시간 간격으로 반복해서 행해진다. 이에 의해, 주행 중인 차량(M)의 상세한 위치 특정을 실시간으로 항상 행할 수 있다.

또한, 차량 위치 특정 연산부(17)에 의한 상세한 차량 위치의 특정 결과는, 예를 들어 도시하지 않은 차량(M)의 주행 제어 장치나 네비게이션 장치 등으로 출력되어 차로 유지 등의 차량(M)의 조타나 차속 등의 주행 제어에 이용되거나, 혹은 네비게이션 장치에 있어서의 상세한 자차 위치의 표시 등에 이용된다.

[제2 실시 형태]

다음에, 본 발명의 제2 실시 형태에 대해 도면을 기초로 하여 설명한다. 도13은 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)의 하드웨어 구성의 개략을 나타내는 블럭도이다.

본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 있어서 지도 정보로부터 화상 정보(G)의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보(C)를 도로(11)의 차선마다 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C')로서 취득하여, 각 차선별 도로 특징 정보(C')의 그 각각에 대해 화상 정보(G) 중 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 배치와 대비함으로써, 차량(M)의 차선 위치를 특정하는 점에서 상기 제1 실시 형태와는 다르다.

또한, 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는 차량(M)의 진로에 관한 차량(M)으로부터의 정보나 차량(M)의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하여 차량(M)의 차선 위치를 추측하는 차량 위치 추측 연산부(18)를 구비하고, 이에 의한 추측 결과를 이용하여 차량(M)의 차선 위치의 특정을 행하는 점에서도 상기 제1 실시 형태와는 다르다.

도13에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는 주된 구성으로서, 상기 제1 실시 형태에 있어서 설명한 구성에 부가하여, 차량 위치 추측 연산부(18)를 더 구비하고 있다. 이 차량 위치 추측 연산부(18)는 차량(M)의 진로에 관한 차량(M)으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득부(19), 및 차량(M)의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하여 기억하고 있는 과거 경로 기억부(20)와 접속되어 있고, 이들 차량 정보 취득부(19) 및 과거 경로 기억부(20)로 부터의 정보를 기초로 하여 차량(M)의 차선 위치를 추측하는 연산 처리를 행한다. 그리고, 이 차량 위치 추측 연산부(18)에 의한 추측 결과는 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 출력되어 차선별 도로 특징 정보(C')의 취득을 위한 처리에 이용된다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 차량 위치 추측 연산부(18)가 본 발명에 있어서의「차량 위치 추측 수단」을 구성한다.

차량 정보 취득부(19)는 본 실시 형태에 있어서는 운전 조작 검지부(21), GPS 수신기(4), 방위 센서(5) 및 거리 센서(6)와 접속되어 있다. 여기서, GPS 수신기(4), 방위 센서(5) 및 거리 센서(6)는 이미 설명한 개략 위치 특정 연산부(7)에 접속되어 있는 것과 공용하고 있어, 이들 출력이 차량 정보 취득부(19)로도 출력되는 구성으로 하고 있다. 이에 의해, 차량 정보 취득부(19)는 차량(M)의 이동 방향, 이동 거리, 핸들 조작 등의 정보를 취득할 수 있다.

또한, 운전 조작 검지부(21)는 운전자에 의한 운전 조작, 예를 들어 방향 지시기의 조작이나 핸들 조작[방위 센서(5)의 구성으로서 설치되어 있는 경우에는 중복되므로 제외함], 액셀 조작, 브레이크 조작 등을 검지하는 센서 등에 의해 구성되고, 그 검지 결과도 차량 정보 취득부(19)로 출력된다.

그리고, 차량 정보 취득부(19)는 이들 차량의 각 부로부터 취득한 차량 정보를 종합하여 차량(M)의 진로에 관한 정보를 작성하고, 그 정보를 차량 위치 추측 연산부(18) 및 과거 경로 기억부(20)로 출력한다. 이 차량(M)의 진로에 관한 정보는, 구체적으로는 차량(M)의 진로 변경의 유무 및 그 각도 등의 정보가 된다.

이 차량 정보 취득부(19)는 이와 같은 연산 처리를 행하기 위한 CPU 등의 연 산 처리 장치를 중핵 부재로 하여, 입력된 데이터에 대해 다양한 처리를 행하기 위한 기능부가 하드웨어 또는 소프트웨어 혹은 그 양방에 실장된 구성을 구비하고 있다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 차량 정보 취득부(19)가 본 발명에 있어서의「차량 정보 취득 수단」을 구성한다.

과거 경로 기억부(20)는 차량 정보 취득부(19)로부터 출력된 차량(M)의 진로에 관한 정보를 차량(M)의 이동 거리나 이동 시간 등의 정보와 관련지어 차량(M)의 과거의 주행 경로에 관한 정보로서 기억하는 처리를 행한다. 그리고, 이 과거 경로 기억부(20)에 기억된 차량(M)의 과거의 주행 경로에 관한 정보는 차량 위치 추측 연산부(18)로부터의 명령 신호 등에 따라서 차량 위치 추측 연산부(18)로 출력된다.

이 과거 경로 기억부(20)는 이와 같은 연산 처리를 행하기 위한 연산 처리 장치 및 그 연산 결과를 기억하는 메모리를 중핵 부재로 하여, 입력된 데이터에 대해 다양한 처리를 행하기 위한 기능부가 하드웨어 또는 소프트웨어 혹은 그 양방에 실장된 구성을 구비하고 있다.

본 실시 형태에 있어서는, 이 과거 경로 기억부(20)가 본 발명에 있어서의「과거 경로 취득 수단」을 구성한다.

또한, 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는 도로 특징 정보 취득 연산부(9)가 차선 정보 취득부(9a) 및 차선별 도로 특징 정보 취득 연산부(9b)를 구비하고 있는 점, 및 차량 위치 특정 연산부(17)가 배치 정보 추출부(17a) 및 촬 상 위치 특정부(17c)를 구비하고 있지 않은 대신에 촬상 차선 특정부(17d)를 구비하고 있는 점에서도 상기 제1 실시 형태와는 다르다. 이들의 차이는, 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에 의한 차량 위치의 인식 처리가 상기 제1 실시 형태와 다른 것에 의한 것이다. 따라서, 이들 각 부에 의해 행하는 처리에 대해서는, 이하에 흐름도를 이용하여 상세히 설명한다.

도14는 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에 의해 차량(M)이 주행 중인 차선 위치를 특정하는 처리의 구체예를 나타내는 흐름도이다.

이 도면에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)는, 우선 촬상 장치(2)에 의해 촬상된 화상 정보(G)를 취입하고(단계 #101), 화상 전처리 회로(13)에서 화상 정보(G)에 대한 전처리를 행한다(단계 #102). 그리고, 이 단계 #102에 있어서 전처리가 행해진 후의 화상 정보(G2), 및 인터페이스 회로(12)로부터 직접 보내져 온 화상 정보(G1)를 화상 메모리(14)에 저장한다(단계 #103). 또한, 단계 #012 및 #103의 처리와 병행하여, 개략 위치 특정 연산부(7)에서 화상 정보(G)의 개략적인 촬상 위치를 특정하는 처리를 행한다(단계 #104). 또, 이들 단계 #101 내지 단계 #104의 처리는 상기 제1 실시 형태에 대한 도4의 단계 #01 내지 단계 #04와 같은 처리이므로, 상세한 설명은 생략한다.

다음에, 차량 위치 추측 연산부(18)에 있어서, 차량(M)이 주행 중인 차선을 추측하는 처리를 행한다(단계 #105). 이 차선을 추측하는 처리는, 차량 정보 취득부(19) 및 과거 경로 기억부(20)로부터의 정보를 기초로 하여 행한다. 즉, 차량 정보 취득부(19)는 차량(M)의 각 부의 센서 등으로부터의 정보를 기초로 하여 차량 (M)의 진로에 관한 정보를 차량 위치 추측 연산부(18)에 출력한다. 또한, 과거 경로 기억부(20)는 차량 정보 취득부(19)로부터 출력된 차량(M)의 진로에 관한 정보를 차량(M)의 이동 거리나 이동 시간 등의 정보와 관련지어 차량(M)의 과거의 주행 경로에 관한 정보로서 기억하고 있다. 따라서, 차량 위치 추측 연산부(18)는 차량 정보 취득부(19) 및 과거 경로 기억부(20)로부터 차량(M)이 과거에 행한 진로 변경의 회수나 각 진로 변경의 각도 등의 이력 및 현재의 진로 변경의 유무의 상황 등의 정보를 얻을 수 있다. 또한, 차량 위치 추측 연산부(18)는 차량(M)이 행한 진로 변경의 각도나 방향 지시기의 조작 등으로부터 각 진로 변경이 차선 변경인지 여부를 판단하는 것이 가능하다. 차량 위치 추측 연산부(18)는 이들 정보를 기초로 하여 소정의 판단 알고리즘에 따라 주행 중인 차선을 추측한다.

이 판단 알고리즘은 예를 들어 이하와 같이 할 수 있다. 즉, 예를 들어 차량(M)이 주행을 개시하였을 때의 차선은 가장 좌측 차선이라 추측한다. 또한, 그 상태로부터 차량(M)이 차선 변경에 해당하는 진로 변경을 우측 방향으로 n회 행한 경우에는, 좌측으로부터 n번째의 차선에 있다고 추측할 수 있다(n은 자연수). 또한, 그 상태로부터 차량(M)이 차선 변경에 해당하는 진로 변경을 좌측 방향으로 m회 행한 경우에는, 좌측으로부터 (n － m)번째의 차선에 있다고 추측할 수 있다(m은 자연수). 이 때, (n － m)가 제로 또는 음의 값이 된 경우에는, 추측한 차선이 잘못된 것으로 되므로, 그 때의 차선을 가장 좌측의 차선으로 추측하도록 수정을 행한다.

이상의 판단 알고리즘은 단순한 일예로, 차량 위치 추측 연산부(18)에 있어 서의 판단 알고리즘은 이 이외에도 다양한 알고리즘을 이용하는 것이 가능하다.

그 후, 단계 #105에 의한 추측 결과를 기초로 하여, 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 있어서 차량(M)이 주행 중이라 추측된 차선에 대한 차선별 도로 특징 정보(C')를 취득하는 처리를 행한다(단계 #106). 여기서는, 우선 차선 정보 취득부(9a)에 의해, 지도 정보 데이터 베이스(8)로부터 단계 #104에 있어서 특정된 개략적인 촬상 위치의 주변 도로(11)의 차선수를 포함하는 차선 정보를 취득하고, 다음에 취득된 차선 정보를 기초로 하여 단계 #105에 의한 추측 결과로서 추측된 차선에 대한 차선별 도로 특징 정보(C')를 차선별 도로 특징 정보 취득 연산부(9b)에 의해 취득하는 처리를 행한다. 후술하는 단계 #108에서는, 취득된 차선별 도로 특징 정보(C')에 대해 화상 정보(C)와의 대비를 행하므로, 차선별 도로 특징 정보(C')를 취득하는 순서를 단계 #105에 의한 추측 결과를 기초로 하여 결정함으로써, 차선별 도로 특징 정보(C')의 대비 순서도 결정하게 된다.

차선별 도로 특징 정보(C')는 지도 정보 데이터 베이스(8)에 저장되어 있는 광범위한 지도 정보 중에서, 단계 #104에 있어서 특정된 개략적인 촬상 위치의 주변 지형물에 관한 도로 특징 정보(C)를 특정의 차선을 기준으로 하여 추출한 정보이다. 도15는 이 차선별 도로 특징 정보(C')의 일예를 도형화하여 나타낸 도면이다. 이 도면에 도시한 바와 같이, 본 예에서는 차선별 도로 특징 정보(C')는 단계 #104에 있어서 특정된 개략적인 촬상 위치의 주변 도로 특징 정보(C)를 좌측 차선, 중앙 차선, 및 우측 차선의 3개의 차선마다 각 차선을 기준으로 하여 상기 차선 및 그 양측의 소정 범위 내에 존재하는 지형물의 정보까지를 포함하는 범위로 추출한 것으로 하고 있다. 도15의 (a)는 좌측 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'1)를, (b)는 중앙 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'2)를, (c)는 우측 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'3)를 각각 나타내고 있다. 또, 이 도15에 도시하는 도로(11) 전체의 지형물 배치는 도8에 나타내는 예와 동일하다.

다음에, 화상 정보 인식 연산부(10)에 있어서, 화상 정보(G)의 인식 처리를 행하고, 화상 정보(G) 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 처리를 행한다(단계 #107). 이 처리는 상기 제1 실시 형태에 대한 도4의 단계 #06과 같은 처리이므로, 상세한 설명은 생략한다.

그 후, 차량 위치 특정 연산부(17)의 대비 연산부(17b)에 있어서, 단계 #107에 의해 인식된 인식 대상물의 화상을 포함하는 화상 정보(C)와, 단계 #106에 의해 취득된 차선별 도로 특징 정보(C')를 대비하는 처리를 행한다(단계 #108). 본 실시 형태에 있어서는, 차선별 도로 특징 정보(C')를 화상 정보(G)와 대비 가능한 정보의 형식으로 변환하는 처리를 행하고, 변환 후의 차선별 도로 특징 정보(C')와 화상 정보(G)를 대비하여 정합성이 높은지 여부의 판단을 행하는 것으로 한다. 여기서, 차선별 도로 특징 정보(C')의 변환 처리로서, 여기서는 도16에 도시한 바와 같이 차선별 도로 특징 정보(C')를 그 차선별 도로 특징 정보(C')를 기준으로 하는 차선의 거의 중앙을 촬상 위치로 하였을 때에 촬상된다고 생각되는 화상 정보에 대응하는 배치가 되도록 차선별 도로 특징 정보(C')에 포함되는 각 지형물을 배치한 데이터로 변환하는 처리로 한다. 도16에 도시하는 예에서는, (a)는 도15의 (a)에 도시한 좌측 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'1)를 변환한 데이터이고, (b)는 도15의 (b)에 도시한 중앙 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'2)를 변환한 데이터이고, (c)는 도15의 (c)에 도시하는 우측 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'3)를 변환한 데이터이다.

이와 같은 변환 처리를 행함으로써, 화상 정보(G) 중 인식 대상물의 화상의 배치와, 차선별 도로 특징 정보(C')에 포함되는 상기 인식 대상물에 대응하는 각 재물의 배치를 용이하게 대비할 수 있다. 이 대비의 처리는, 구체적으로는 화상 정보(G) 중 각 인식 대상물의 화상의 위치 및 각 인식 대상물의 화상의 형상 및 색채 등과, 차선별 도로 특징 정보(C')에 포함되는 상기 인식 대상물에 대응하는 각 지형물의 위치 및 그 형상 및 색채 등의 정보를 대비하여, 정합성이 높은지 여부의 판단을 행한다. 예를 들어, 화상 정보(G)가 도7에 도시하는 예와 같은 경우에는, 도16의 (a)에 도시하는 좌측 차선을 기준으로 하는 차선별 도로 특징 정보(C'1)가 차선의 양측 구획선(P1a, P2a), 맨홀(P3), 및 보도(I1)의 위치, 형상 및 색채 등에 대해 화상 정보(G)와 정합한다.

그리고, 이 대비 연산부(17b)에 있어서의 단계 #108의 대비의 결과, 정합성이 높은 경우에는[단계 #109 : 예(YES)], 차량 위치 특정 연산부(17)의 촬상 차선 특정부(17b)에 있어서 그 차선별 도로 특징 정보(C')를 기준으로 하는 차선을 차량(M)이 주행 중인 차선으로서 특정한다(단계 #110).

한편, 이 대비 연산부(17b)에 있어서의 단계 #108의 대비의 결과, 정합성이 낮은 경우에는[단계 #109 : 아니오(NO)], 인접하는 차선의 차선별 도로 특징 정보 (C')를 지도 정보 데이터 베이스(8)로부터 취득하는 처리를 행한다(단계 #106). 여기서, 인접하는 차선의 차선별 도로 특징 정보(C')를 취득하는 것은, 단계 #105에 의한 추측 결과가 빠진 경우라도 그에 가까운 차선을 차량(M)이 주행 중일 가능성이 높기 때문이다. 이 때, 예를 들어 단계 #108에서 최초로 대비한 차선별 도로 특징 정보(C')가 3차선 중의 중앙 차선을 기준으로 하는 것인 경우 등과 같이, 단계 #109의 판단의 결과, 정합성이 낮은 차선에 인접하고, 아직 대비의 대상으로 되어 있지 않은 차선이 양측에 있는 경우에는, 예를 들어 우측 차선을 먼저 대비하는 등과 같이 미리 정하여 일정한 알고리즘에 따라 결정하게 된다.

그리고, 단계 #110에 의해 취득된 새로운 차선별 도로 특징 정보(C')에 대해 단계 #108 이후의 처리를 다시 행하고, 단계 #109에 있어서 정합성이 높다고 판단되어 차량(M)이 주행 중인 차선이 특정되거나, 혹은 차량(M)이 주행 중인 도로(11)의 모든 차선의 차선별 도로 특징 정보(C')에 대해 단계 #108의 대비 처리가 행해질 때까지, 단계 #108 내지 단계 #110의 처리를 반복해서 행한다. 또, 도14의 흐름도에는 나타내고 있지 않지만, 차량(M)이 주행 중인 도로(11)의 모든 차선의 차선별 도로 특징 정보(C')에 대해 단계 #108의 대비 처리를 행한 결과, 정합성이 높은 차선별 도로 특징 정보(C')가 존재하지 않는 경우에는, 차선 위치는 불명으로 판단하여 다음의 화상 정보(G)에 대해 단계 #101 내지 단계 #111의 처리를 실행한다.

이상의 처리에 의해, 차량(M)이 주행 중인 차선을 특정할 수 있다.

[그 밖의 실시 형태]

(1) 상기 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에서는, 차량 위치 추측 연산부(18)에 의한 추측 결과는 도로 특징 정보 취득 연산부(9)에 출력되어 차선별 도로 특징 정보(C')를 취득할 때의 순서를 결정하기 위해서만 이용되는 경우에 대해 설명하였다. 게다가, 이 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에 있어서, 차량 위치 추측 연산부(18)에 의한 추측 결과를 차량 위치 특정 연산부(17)에도 출력하여, 차선 위치의 특정을 위한 처리에 이용하는 구성으로 하는 것도 적합한 실시 형태의 하나이다. 이 경우, 예를 들어 도14의 단계 #109의 정합성의 판단에 있어서, 차량 위치 추측 연산부(18)에 의한 추측 결과와의 모순의 유무 등을 판단의 대상에 부가하면, 더욱 차선의 특정한 정밀도를 높이는 것이 가능해진다.

마찬가지로, 상기 제1 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에 있어서도, 차량 위치 추측 연산부(18) 등을 설치하고, 차량 위치 추측 연산부(18)에 의한 추측 결과를 차량 위치 특정 연산부(17)에 출력하여 차량(M)의 상세한 위치의 특정을 위한 처리에 이용하는 구성으로 하는 것도 적합한 실시 형태의 하나이다.

(2) 상기 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에서는, 차량(M)의 상세한 위치로서 차량(M)이 주행 중인 차선 위치를 특정하는 경우에 대해 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 도로(11)의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 도로 특징 정보(C)로서, 차선마다보다도 더욱 세분화된 위치마다 도로 특징 정보(C)를 취득함으로써, 더욱 상세한 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 것이 가능한 구성으로 하는 것도 적합한 실시 형태 의 하나이다.

(3) 또한, 상기 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에서는, 차량(M)의 상세한 위치로서 도로 폭 방향의 차선 위치를 특정하는 구성에 대해 설명하였지만, 상기 제2 실시 형태의 구성에 있어서, 상기 제1 실시 형태와 마찬가지로 도로(11)를 따라 설치되지 않은 맨홀, 정지선, 표지, 신호기 등의 인식 대상물의 화상을 기준으로 함으로써, 도로(11)에 따른 방향, 즉 도로 길이 방향의 촬상 위치를 상세하게 특정할 수 있는 구성으로 하는 것도 적합한 실시 형태의 하나이다.

(4) 상기한 제1 및 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에서는, 모두 지도 정보 데이터 베이스(8)로부터 도로 특징 정보를 취득하여 화상 정보(G)와 대비함으로써 차량(M)의 상세한 위치를 특정하는 처리를 행하는 경우에 대해 설명하였다. 그러나, 본 발명은 이와 같은 도로 특징 정보를 이용하는 것에 한정되지 않는다. 즉, 상기의 제2 실시 형태에 관한 차량 위치 인식 장치(1)에 있어서 도로 특징 정보 취득 연산부(9) 및 지도 정보 데이터 베이스(8)를 구비하지 않는 구성으로 하여, 화상 정보 인식 연산부(10)에 의한 화상 정보에 포함되는 인식 대상물의 화상의 인식 결과와, 차량 위치 추측 연산부에 의한 차량의 도로 폭 방향의 위치의 추측 결과를 기초로 하여, 차량(M)의 도로 폭 방향의 상세한 위치를 특정하는 구성으로 하는 것도 본 발명의 적합한 실시 형태의 하나이다. 이 경우, 예를 들어 화상 정보(G)와 도로 특징 정보(C)의 대비의 처리 대신에, 화상 정보(G)와 차량 위치 추측 연산부(18)에 의한 추측 결과의 모순 유무의 판단의 처리를 행하는 구성으로 할 수 있다.

본 발명에 관한 차량 위치 인식 장치 및 차량 위치 인식 방법은 도로 상에서 촬상한 화상 정보를 이용하여 차량의 도로 폭 방향이나 도로 길이 방향의 상세한 위치를 특정할 수 있으므로, 차로 유지 등의 차량(M)의 조타나 차속 등의 주행 제어, 혹은 네비게이션 장치에 있어서의 상세한 자차 위치의 표시 등에 적합하게 이용할 수 있다.

Claims

차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단과,

지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 취득하는 도로 특징 정보 취득 수단과,

상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단과,

상기 도로 특징 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 수단을 구비하는 차량 위치 인식 장치.
제1항에 있어서, 상기 차량 위치 특정 수단은 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 1 또는 2 이상의 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와, 상기 도로 특징 정보에 포함되는 상기 1 또는 2 이상의 인식 대상물에 대응하는 것의 위치 정보를 대비하여, 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 화상 정보 인식 수단은 상기 화상 정보로 부터 상기 인식 대상물의 화상 후보를 추출하여 상기 도로 특징 정보와 대비하여, 상기 도로 특징 정보와의 정합성이 높은 상기 화상 후보를 상기 인식 대상물의 화상으로서 인식하는 차량 위치 인식 장치.
차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단과,

지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를, 상기 도로의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 정보로서 취득하는 도로 특징 정보 취득 수단과,

상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단과,

상기 도로 특징 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 도로 폭 방향의 위치마다의 도로 특징 정보의 각각에 대해, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와 대비하여, 정합성이 높은 상기 도로 특징 정보를 기준으로 하는 도로 폭 방향의 위치를 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치로서 특정하는 차량 위치 특정 수단을 구비하는 차량 위치 인식 장치.
제4항에 있어서, 상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 수단 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 수단의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차 량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 수단을 구비하고,

상기 차량 위치 특정 수단은 상기 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 기초로 하여 상기 도로 폭 방향의 위치마다의 도로 특징 정보의 대비 순서를 결정하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 수단 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 수단의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 수단을 구비하고,

상기 차량 위치 특정 수단은 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치의 특정에, 상기 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 이용하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 도로 특징 정보는 상기 지형물에 관한 위치 정보와, 형상 정보 및 색채 정보 중 적어도 한쪽을 포함하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 차량 위치 특정 수단은 상기 도로 특징 정보 취득 수단에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치 를 기초로 하여 상기 차량의 도로 길이 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 도로 특징 정보 취득 수단은 네비게이션 장치를 구성하는 지도 정보 데이터 베이스가 갖는 지도 정보로부터 상기 촬상 장치에 의한 상기 화상 정보의 촬상시에 상기 네비게이션 장치를 구성하는 위치 정보 취득 수단에 의해 취득된 위치 주변의 상기 도로 특징 정보를 취득하는 차량 위치 인식 장치.
차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 수단과,

상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 수단과,

상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 수단 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 수단의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 수단과,

상기 화상 정보 인식 수단에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와, 상기 차량 위치 추측 수단에 의한 추측 결과를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 수단을 구비하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 지형물로서 도로의 노면에 마련된 페인트 표시를 포함하는 차량 위치 인식 장치.
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 화상 정보 취득 수단은 차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 촬상된 화상 정보를 소정의 시간 간격으로 취입하는 차량 위치 인식 장치.
차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 공정과,

지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 취득하는 도로 특징 정보 취득 공정과,

상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 공정과,

상기 도로 특징 정보 취득 공정에 의해 취득된 상기 도로 특징 정보와, 상기 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 공정을 갖는 차량 위치 인식 방법.
차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 공정과,

지도 정보로부터 상기 화상 정보의 촬상 위치 주변의 지형물에 관한 도로 특징 정보를 상기 도로의 폭 방향에 다른 복수의 위치를 기준으로 하는 위치마다의 정보로서 취득하는 도로 특징 정보 취득 공정과,

상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 상기 지형물에 대응하는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 공정과,

상기 도로 특징 정보 취득 공정에 의해 취득된 상기 도로 폭 방향의 위치마다의 도로 특징 정보의 각각에 대해, 상기 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와 대비하여, 정합성이 높은 상기 도로 특징 정보를 기준으로 하는 도로 폭 방향의 위치를 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치로서 특정하는 차량 위치 특정 공정을 갖는 차량 위치 인식 방법.
차량에 탑재된 촬상 장치에 의해 적어도 도로의 노면을 촬상한 화상 정보를 취입하는 화상 정보 취득 공정과,

상기 화상 정보의 인식 처리를 행하여 상기 화상 정보 중에 포함되는 인식 대상물의 화상을 인식하는 화상 정보 인식 공정과,

상기 차량의 진로에 관한 상기 차량으로부터의 정보를 취득하는 차량 정보 취득 공정 및 상기 차량의 과거의 주행 경로에 관한 정보를 취득하는 과거 경로 취득 공정의 한쪽 또는 양방으로부터의 정보를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방 향의 위치를 추측하는 차량 위치 추측 공정과,

상기 화상 정보 인식 공정에 의해 인식된 상기 인식 대상물의 화상의 상기 화상 정보 중의 배치와, 상기 차량 위치 추측 공정에 의한 추측 결과를 기초로 하여 상기 차량의 도로 폭 방향의 위치를 특정하는 차량 위치 특정 공정을 갖는 차량 위치 인식 방법.