WO2023162807A1

WO2023162807A1 - 車両位置推定システム

Info

Publication number: WO2023162807A1
Application number: PCT/JP2023/005139
Authority: WO
Inventors: 亮太木村
Original assignee: 株式会社アイシン
Priority date: 2022-02-22
Filing date: 2023-02-15
Publication date: 2023-08-31

Abstract

【課題】車両位置の推定精度の悪化を防止できる可能性を高める技術の提供。【解決手段】車両にて取得されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）情報の誤差を示す第１誤差を取得する第１誤差取得部と、自律航法の誤差を示す第２誤差を取得する第２誤差取得部と、前記車両の周辺の道路を撮影した画像に含まれる区画線を検出した際の誤差を示す第３誤差を取得する第３誤差取得部と、前記第１誤差と前記第２誤差と前記第３誤差のうち最も誤差が小さい位置推定方法を選択し、選択した位置推定方法を用いて前記道路の幅方向における前記車両の位置を推定する位置推定部と、を備える車両位置推定システムを構成する。

Description

車両位置推定システム

　本発明は、車両位置推定システムに関する。

　従来、ＧＮＳＳ情報によって推定される位置と、自律航法によって推定される位置との差が所定の基準より大きくなった場合に、自律航法によって推定された位置をＧＮＳＳ情報による位置で補正する手法が知られている（例えば、特許文献１）。

特開平１１－２３０７７２号公報

　しかし、従来の手法では、両者の差が基準より大きくなる等の所定条件を満たした場合に車両の位置が補正される構成であるため、所定条件を満たすまでの間、車両の位置が補正されないという問題があった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、車両位置の推定精度の悪化を防止できる可能性を高める技術の提供を目的とする。

　上記の目的を達成するため、車両位置推定システムは、車両にて取得されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）情報の誤差を示す第１誤差を取得する第１誤差取得部と、自律航法の誤差を示す第２誤差を取得する第２誤差取得部と、車両の周辺の道路を撮影した画像に含まれる区画線を検出した際の誤差を示す第３誤差を取得する第３誤差取得部と、第１誤差と第２誤差と第３誤差のうち最も誤差が小さい位置推定方法を選択し、選択した位置推定方法を用いて道路の幅方向における車両の位置を推定する位置推定部と、を備える。

　すなわち、車両位置推定システムでは、第１誤差と第２誤差と第３誤差を比較して３つのうち最も誤差が小さい位置推定方法を選択し、選択した位置推定方法を用いて道路の幅方向における車両の位置を推定する。そのため３つの位置推定方法のうち実際の車両の位置との誤差（道路の幅方向における誤差）が最も少ないと推定される位置推定方法で道路の幅方向における車両の位置を推定することができる。その結果、同じ位置推定方法を採用した位置推定を継続することによって車両位置の推定精度の悪化を防止できる可能性を高めることができる。

車両位置推定システムの構成を示すブロック図。図２Ａは撮影画像の一例を示す図、図２Ｂは奥行き位置設定を説明する図。各方向における車両位置の更新に用いる車両位置推定方法を示す図。図４Ａは車両位置推定処理のフローチャート、図４Ｂは車両位置の更新データ設定処理のフローチャート、図４Ｃは各種データ取得処理のフローチャート、図４Ｄは第２誤差取得処理のフローチャート。図５Ａは第１誤差取得処理のフローチャート、図５Ｂは車両位置前後更新設定処理のフローチャート、図５Ｃは車両位置更新処理のフローチャート。第３誤差取得処理のフローチャート。車両位置左右更新設定処理のフローチャート。

　ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）車両位置推定システムの構成：
（２）車両位置推定処理：
（３）他の実施形態：

　（１）車両位置推定システムの構成：
図１は、本発明の一実施形態にかかる車両位置推定システム１０の構成を示すブロック図である。車両位置推定システム１０は、車両に備えられており、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２０、記録媒体３０を備えている。車両位置推定システム１０は、記録媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することができる。

　記録媒体３０には、予め地図情報３０ａが記録されている。地図情報３０ａは、本実施形態においては車両位置の推定に利用される情報であり、車両が走行する道路上に設定されたノードの位置等を示すノードデータ，ノード間の道路の形状を特定するための形状補間点の位置等を示す形状補間点データ，ノード同士の連結を示すリンクデータ，道路やその周辺に存在する地物の位置等を示す地物データ等を含んでいる。本実施形態においては、リンクデータに対してレーンデータが対応づけられている。レーンデータは、道路上に存在する車線に関する情報であり、リンクに対応する道路区間に存在する車線の数と車線の幅を示す情報、車線の左右の区画線の線種やその他の態様を示す情報が含まれている。また、リンクの途中で車線数や車線幅が変化する場合には変化する位置がレーンデータに含まれている。制御部２０は、レーンデータに基づいて、推定される車両位置における車線数や車線幅を特定することができる。

　本実施形態における車両は、ＧＮＳＳ受信部４１と車速センサ４２と６軸センサ４３とカメラ４４とユーザＩ／Ｆ部４５を備えている。カメラ４４は、車両の前方を撮影する。カメラ４４の光軸は車両に対して固定されており、車両位置推定システム１０において当該光軸の方向が既知であればよい。本実施形態において、カメラ４４は、車両の幅方向と光軸中心が垂直で、かつ光軸中心が幅方向の車両中心を通るように固定されている。また、カメラ４４は、車両の進行方向前方が視野に含まれるような姿勢で車両に取り付けられている。制御部２０は、当該カメラ４４の出力する画像を取得し、画像を解析することによって車両の前方の道路の区画線を検出することができる。

　ユーザＩ／Ｆ部４５は、乗員の指示を入力し、また乗員に各種の情報を提供するためのインタフェース部であり、図示しないタッチパネルディスプレイからなる表示部やスイッチ等の入力部、スピーカ等の音声出力部を備えている。ユーザＩ／Ｆ部４５は制御信号を制御部２０から受信し、車両の現在地を含む地図や走行予定経路等の各種案内を行うための画像をタッチパネルディスプレイに表示する。

　ＧＮＳＳ受信部４１は、Global Navigation Satellite Systemの信号を受信する装置である。ＧＮＳＳ受信部４１は、ＲＴＫ－ＧＮＳＳ（Real Time Kinematics Global Navigation Satellite System）方式を採用しており、ＧＮＳＳの固定基準局から受信する補正情報を用いて、衛星から受信した信号に基づく検出結果を補正することにより、数ｃｍの精度で位置を検出する。ＧＮＳＳ受信部４１は、ＧＮＳＳの固定基準局から受信した補正情報を用いて位置を検出している状態（以下、ＲＴＫ－ＦＩＸという）である場合に、ＲＴＫ－ＦＩＸ状態であることを示すステータス情報と、検出した位置と、当該位置を基準とした誤差の範囲（誤差円）を示す情報と、を含むＧＮＳＳ情報を出力する。

　車速センサ４２は、車両が備える車輪の回転速度に対応した信号を出力する。制御部２０は、図示しないインタフェースを介してこの信号を取得し、車速を取得する。６軸センサ４３は、車両に規定された３軸（前後、左右、上下）の加速度センサと、同３軸のジャイロセンサを含んでおり、各３軸について、加速度を示す信号および角速度を示す信号を出力する。制御部２０は、３軸の角速度を示す信号を取得して車両の進行方向を取得する。

　制御部２０は、車両位置推定プログラム２１を実行することにより、所定周期で車両位置を継続的に推定し、各周期における車両位置の軌跡を走行軌跡として蓄積する。制御部２０は、地図情報３０ａを用いたマップマッチングにより、車両が走行中のリンクを特定する。車両位置推定プログラム２１は、車両位置の推定精度の悪化を防止する機能を制御部２０に実現させるために、第１誤差取得部２１ａ、第２誤差取得部２１ｂ、第３誤差取得部２１ｃ、位置推定部２１ｄの機能を含んでいる。

　第１誤差取得部２１ａの機能により、制御部２０は、車両にて取得されたＧＮＳＳ情報の位置の誤差を示す第１誤差を取得する。本実施形態において制御部２０は、所定周期毎に、ＧＮＳＳ受信部４１からＧＮＳＳ情報を取得する。そして、制御部２０は、ＧＮＳＳ情報に含まれる位置を最新の車両位置を更新するための１候補として取得する。また、制御部２０は、ステータス情報がＲＴＫ－ＦＩＸ状態であることを示す場合に、誤差円の半径を第１誤差として取得する。車両の幅方向（左右方向）における誤差は、第１誤差で表される（前後方向の誤差も第１誤差で表される）。すなわち第１誤差は、ＧＮＳＳ情報に基づいて車両の位置を推定する場合の、当該位置の信頼度を示している。第１誤差が小さいほど、車両の幅方向における位置の信頼度が高く、また、道路の幅方向における車両の位置の信頼度が高い。

　第２誤差取得部２１ｂの機能により、制御部２０は、自律航法の誤差を示す第２誤差を取得する。本実施形態において制御部２０は、車速センサ４２および６軸センサ４３の出力から取得した車速や進行方向を用いて、所定周期毎に車両の走行軌跡を特定する。制御部２０は、基点と当該基点からの走行軌跡とに基づいて特定された位置を、最新の車両位置を更新するための１候補として取得する。このような自律航法によって特定された車両の位置の誤差は、基点からの走行距離が伸びるほど蓄積され増大する。車両の前後方向の誤差と左右方向（幅方向）の誤差について、単位距離当たりの誤差が予め記憶されており、制御部２０は、前回更新された車両の位置からの走行距離と単位距離当たりの誤差とから、当該走行距離を走行する間に蓄積された前後方向および左右方向の誤差を算出する。そして制御部２０は、前回更新された車両についての前後方向および左右方向の誤差に、当該走行距離を走行する間に蓄積された前後方向および左右方向の誤差をそれぞれ加算した値を、今回の周期において自律航法によって車両の位置を更新する場合の誤差を第２誤差として取得する。第２誤差は、前後方向および左右方向（車両の幅方向）のそれぞれについて取得される。すなわち第２誤差は、自律航法によって車両の位置を推定する場合の、当該位置の信頼度を示しており、第２誤差が小さいほど、車両の幅方向における位置の信頼度が高く、また、道路の幅方向における車両の位置の信頼度が高い。

　第３誤差取得部２１ｃの機能により、制御部２０は、車両の周辺の道路を撮影した画像に含まれる区画線を検出した際の誤差を示す第３誤差を取得する。本実施形態において、制御部２０は、カメラ４４が撮影した画像に基づいて、制御部２０は、区画線認識処理を行う。区画線認識処理では、例えば、セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）を行うことにより区画線が認識される。すなわち、制御部２０は、予め用意された機械学習済モデルに画像を入力し、画素毎に各画素に撮影された被写体の種類をラベリングする。ラベルの中には区画線が含まれており、車両の周囲において区画線としてラベリングされた画素が車両の進行方向と平行な方向に延びており、実線または破線を形成している場合に、制御部２０は、当該画素を、車線（レーン）の境界である区画線とみなす。制御部２０は、車両の左右に存在する最も近い区画線を走行中の車線の境界を示す区画線と見なす。また、制御部２０は、車両が走行中の車線の境界を示す区画線の線種を検出する。制御部２０は、進行方向と平行な方向に延びる他の区画線が存在する場合にはその位置や個数に基づいて、車両が走行中の道路が有する車線数を特定し、複数の車線のうち車両が走行中の車線の位置を特定する。なお、区画線認識処理は、セマンティックセグメンテーションの他、ハフ変換や区画線の特徴量を抽出する画像処理等であってもよい。

　制御部２０は、画像に基づいて、車両が走行中の車線の車線幅を算出する。本実施形態においては、奥行き位置設定として予め決められた車両前方の位置における車線幅を取得する。画像内の各画素の座標毎に、各画素に撮影された被写体と車両との相対距離とが予め対応づけられている。図２Ａは、カメラ４４で撮影された画像の一例を示す図であり、車両が図２Ｂの地点Ｐｉにある場合に撮影されたものとして説明を続ける。奥行き位置設定は、車両の位置から前方に距離Ｋ離れた位置である。制御部２０は、画像内において、奥行き位置設定に相当する距離の位置の画素を特定する。図２Ａの破線Ｌ１は車両から前方に距離Ｋ離れた位置に相当する画素を示している。

　画像内の破線Ｌ１の位置において、画像内における水平方向の画素数に対応する路面上の左右方向の実際の距離との対応関係が予め特定されている。制御部２０は、この対応関係に基づいて、画像内の破線Ｌ１の位置の、車両の左右に存在する最も近い２つの区画線Ｌａ，Ｌｂ間の画素数に対応する距離Ｗを、走行中の車線の車線幅として特定する。図２Ａの一点鎖線Ｌ２はカメラ４４の光軸中心を示している。制御部２０は、車両の左右に存在する最も近い区画線と車両の幅方向の中心との距離を特定することにより、走行車線の区画線を基準とした当該車両の道路の幅方向における位置を取得する。具体的には、例えば、車両の走行車線の左右いずれか一方の区画線（例えばＬａ）と破線Ｌ１の交点Ｐａと、破線Ｌ１および一点鎖線Ｌ２の交点Ｐとの間の画素数に対応する距離Ｋが、走行車線と車両との距離として算出される。

　制御部２０は、走行中の道路上の区画線、走行中の車線の車線幅と、走行中の車線内における区画線からの相対位置（道路の幅方向の位置）とを画像から算出し、画像の撮影周期と対応付けて時系列順に画像認識情報３０ｂとして蓄積する。

　図２Ｂに示すように、車両が地点Ｐｉに位置している場合に撮影された画像には、地点Ｐｉの路面は含まれない。地点Ｐｉにおける車両の位置（道路の幅方向の位置）は、車両が地点Ｐｉに到達する以前（過去）に撮影された画像であって当該画像を撮影した際の車両の位置と地点Ｐｉとの距離がＫである地点Ｐｊにおいて撮影された画像を画像認識することによって取得されることができる。制御部２０は所定周期で取得する車速に基づいて各周期における車両の走行距離を算出する。カメラ４４は画像を所定周期で撮影するため、制御部２０は、地点Ｐｉより進行方向の後方側に距離Ｋ離れた地点Ｐｊが何周期前に撮影された画像であるかを特定することができる。制御部２０はこのように特定された画像の画像認識情報３０ｂを記録媒体３０から取得し、地点Ｐｉにおける車両の位置（道路の幅方向の位置）および地点Ｐｉにおける車線幅Ｗｉを取得する。

　制御部２０は、このようにして車両が現在位置している地点Ｐｉ（最新周期において車両が位置している地点）が含まれる画像の画像認識情報３０ｂに基づいて算出された地点Ｐｉの車線幅Ｗｉと、地図情報３０ａに基づいて特定された地点における車線幅ｗｉとを比較する。すなわち制御部２０は、車両がマッチングしているリンクのリンクデータ（地図情報３０ａ）を参照し、車両が走行中の車線の車線幅ｗｉを取得する。そして、制御部２０は、車線幅Ｗｉと車線幅ｗｉとの差を第３誤差として取得する。すなわち第３誤差は、道路の幅方向における車両の相対位置を画像認識によって取得する場合の、信頼度を示している。第３誤差が小さいほど、当該相対位置の信頼度が高い。

　位置推定部２１ｄの機能により、制御部２０は、第１誤差と第２誤差と第３誤差のうち最も誤差が小さい位置推定方法を選択し、選択した位置推定方法を用いて道路の幅方向における車両の位置を推定する。本実施形態においては、図３に示すように、前後方向における位置は、ＧＮＳＳと自律航法のいずれかのうち、誤差が小さい方の位置推定方法によって算出された位置で更新される。すなわち第１誤差の方が小さい場合はＧＮＳＳが選択され、第２誤差の方が小さい場合は自律航法が選択される。また、左右方向（道路の幅方向）の位置は、ＧＮＳＳと自律航法と画像認識のうち、誤差が最も小さい位置推定方法によって算出された位置で更新される。左右方向（道路の幅方向）の位置を更新する位置推定方法として画像認識が選択された場合、当該周期において車両が位置していた地点Ｐｉより後方側に距離Ｋ離れた地点Ｐｊにて撮影された画像の画像認識結果を用いて、車両の道路の幅方向における位置が更新される。地点Ｐｊと地点Ｐｉとの間で車両が車線の形状に沿って進行している場合、地点Ｐｊにて撮影された画像に基づく幅方向の位置は車両が地点Ｐｉに到達したタイミングでも同様の幅方向の位置を維持していると推定できる。仮に地点Ｐｊにおいて車両の進行方向が車線の延びる方向に対して傾いている場合（車線を逸脱する方向に進行している場合）、画像認識により取得される車線幅Ｗｉと地図情報３０ａに基づく車線幅ｗｉとの差である第３誤差が大きくなる傾向にあり、道路の幅方向の車両の位置を更新するための位置推定方法として画像認識が選択されにくくなる。
なお、進行方向については、図３に示すように、本実施形態においては６軸センサ４３のジャイロセンサの出力に基づく進行方向が採用される。

　以上のように、本実施形態の車両位置推定システム１０は、所定周期毎に複数の位置推定方法のうち最も誤差が小さい方法を選択して最新の車両位置を更新するように構成されている。その結果、同じ位置推定方法を採用して位置を推定することによって車両位置の推定精度が悪化することを防止できる可能性を高めることができる。また、本実施形態では、所定周期で第１誤差と第２誤差と第３誤差が取得され、当該所定周期でこれら第１～第３誤差のうちの最小の誤差に対応する位置推定方法が選択され、選択された方法で位置が推定される。仮に所定周期より長い周期で第１～第３の少なくともいずれかの誤差が取得される場合、実際には最も誤差が小さい位置推定方法が選択されない場合があり得、その結果、位置推定の精度が低下しうる。本実施形態では、第１～第３誤差が所定周期で取得されることにより、位置推定の精度が低下する可能性を低減できる。第１～第３誤差の取得周期は、本実施形態のように車両位置推定の周期である所定周期と同じか、あるいはそれよりも短い周期（車両位置推定より高頻度となる）であることが望ましい。

　（２）車両位置推定処理：
次に、制御部２０が実行する車両位置推定処理を、図４Ａを参照しながら説明する。車両位置推定処理は、所定周期で繰り返し実行される。車両位置推定処理では、制御部２０は、車両位置の更新データ設定処理（ステップＳ１００）を行った後、車両位置更新処理（ステップＳ１０５）を行う。ステップＳ１００の車両位置の更新データ設定処理は、第１誤差、第２誤差、第３誤差を取得して大小を比較し、前後方向および左右方向においてそれぞれ車両位置推定方法を選択する処理であり、ステップＳ１０５の車両位置更新処理は、比較結果に応じて選択した車両位置推定方法で車両位置を更新する処理である。

　図４Ｂは、図４Ａの車両位置推定処理のステップＳ１００における車両位置の更新データ設定処理のフローチャートである。車両位置の更新データ設定処理では、制御部２０は、各種データ取得処理を実行する（ステップＳ２００）。続いて制御部２０は、位置推定部２１ｄの機能により、車両位置前後更新設定処理（ステップＳ２０５）と、車両位置左右更新設定処理（ステップＳ２１０）を順に実行する。

　図４Ｃは、図４Ｂの車両位置の更新データ設定処理のステップＳ２００における各種データ取得処理のフローチャートである。各種データ取得処理が開始されると、制御部２０は、第２誤差取得部２１ｂの機能により、車速センサ４２および６軸センサ４３からセンサデータを取得し（ステップＳ３００）、取得したセンサデータに基づいて第２誤差取得処理を実行する（ステップＳ３０５）。

　続いて、制御部２０は、第１誤差取得部２１ａの機能により、ＧＮＳＳ情報を取得し（ステップＳ３１０）、取得したＧＮＳＳ情報に基づいて第１誤差取得処理を実行する（ステップＳ３１５）。ステップＳ３１０におけるＧＮＳＳ情報には、ステータス情報、車両位置、および誤差円を示す情報が含まれている。

　続いて、制御部２０は、第３誤差取得部２１ｃの機能により、画像認識情報を取得し（ステップＳ３２０）、取得した画像認識情報に基づいて、第３誤差取得処理を実行する（ステップＳ３２５）。ステップＳ３２０で取得した画像認識情報３０ｂは、車線の車線幅を撮影周期に対応付けて、記録媒体３０に時系列順に蓄積される。

　図４Ｄは、図４ＣのステップＳ３０５における第２誤差取得処理のフローチャートである。第２誤差取得処理では、制御部２０は、前回周期における最新車両位置を取得し（ステップＳ４００）、当該最新車両位置における前後左右の誤差に自律航法による誤差を加算して第２誤差とする（ステップＳ４０５）。すなわち制御部２０は、前回更新された車両の最新位置についての誤差に、前回の最新位置からの走行距離に応じた自律航法の誤差を加算して、第２誤差（前後、左右）を算出する。

　図５Ａは、図４ＣのステップＳ３１５における第１誤差取得処理のフローチャートである。第１誤差取得処理では、制御部２０は、図４ＣのステップＳ３１０で取得したＧＮＳＳ情報に含まれるステータス情報を参照し、ＲＴＫ－ＦＩＸ状態であるか否かを判定する（ステップＳ５００）。ステップＳ５００においてＲＴＫ－ＦＩＸ状態であると判定された場合、制御部２０は、第１誤差を誤差円の半径とする（ステップＳ５０５）。ステップＳ５００においてＲＴＫ－ＦＩＸ状態であると判定されなかった場合、制御部２０は、第１誤差に最大値を設定する（ステップＳ５１０）。最大値は、ＧＮＳＳの誤差円として予め想定される最大の値である。従ってＲＴＫ－ＦＩＸ状態でない場合前後方向の車両位置の位置推定方法としてＧＮＳＳが選択されにくくなる。

　図６は、図４ＣのステップＳ３２５における第３誤差取得処理のフローチャートである。第３誤差取得処理が開始されると、制御部２０は、前回周期における最新の車両位置を取得する（ステップＳ６００）。すなわち、図４Ｄの第２誤差取得処理におけるステップＳ４００と同じ位置を制御部２０は、最新車両位置として取得する。

　続いて、制御部２０は、現在の車速を取得する（ステップＳ６０５）。すなわち、制御部２０は、車速センサ４２の出力に基づいて最新の車両の速度を取得する。続いて、制御部２０は、画像認識情報で利用する奥行き位置設定を取得する（ステップＳ６１０）。すなわち、制御部２０は、距離Ｋ（図２Ｂを参照）を取得する。

　続いて、制御部２０は、現在の車速を考慮して過去の画像認識情報を取得する（ステップＳ６１５）。すなわち、制御部２０は、記録媒体３０に蓄積された画像認識情報３０ｂのうち、車両が現在位置している地点が、画像内の奥行き位置設定に相当する位置で撮影された撮影周期を特定し、当該撮影周期に撮影された画像の画像認識情報３０ｂを取得する。

　続いて、制御部２０は、画像認識情報に少なくとも片側の区画線が有るか否かを判定する（ステップＳ６２０）。すなわち制御部２０はステップＳ６１５で取得した過去の画像認識情報を参照し、走行中の道路に沿った少なくとも１本の区画線が検出されているか否かを判定する。ステップＳ６２０において、少なくとも片側の区画線が有ると判定されなかった場合、すなわち、左右両側の区画線が存在しない場合、制御部２０は、第３誤差（左右）として最大値を設定する（ステップＳ６７５）。最大値は、画像認識による車線幅と地図情報に基づく現在地の車線幅との差として予め想定されうる最大の値である。したがってこの場合、画像認識は、幅方向の位置推定方法として選択されにくくなる。

　ステップＳ６２０において、少なくとも片側の区画線が存在すると判定された場合、制御部２０は、現在地のレーンデータを取得する（ステップＳ６２５）。すなわち、制御部２０は、地図情報３０ａを用いて、ステップＳ６００で取得した最新の車両位置にマッチングしているリンクを特定し、当該リンクのレーンデータを参照して当該リンクが有する車線数や各車線の車線幅、線種等を取得する。

　続いて、制御部２０は、現在地のレーンデータと画像認識情報とに基づいて、走行車線を特定する（ステップＳ６３０）。すなわち制御部２０は、画像認識情報に含まれる、走行中の道路上の区画線に関する情報（車両の左右で最も近い区画線の線種やその他の区画線の位置や線種など）に基づいて、マッチングしているリンクが有する車線のうちの走行車線の位置（進行方向前方に向かって左端、中央、等）を特定する。

　続いて、制御部２０は、画像認識情報に左右両方の区画線があるか否かを判定する（ステップＳ６３５）。ステップＳ６３５において、左右両方に区画線があると判定された場合、制御部２０は、画像認識情報から奥行き位置設定が示す位置における車線幅（画像認識車線幅）を取得する（ステップＳ６４０）。すなわち、蓄積された画像認識情報のうち、車両が現在位置している地点を含む画像の画像認識情報に基づいて車両が走行中の車線の車線幅が取得される。続いて、制御部２０は、地図情報に基づく車線幅と画像認識車線幅との差を、第３誤差とする（ステップＳ６４５）。すなわちステップＳ６２５、Ｓ６３０で特定した車線幅と、ステップＳ６４０で取得した画像認識車線幅との差が第３誤差となる。

　ステップＳ６３５において左右両方の区画線が有ると判定されなかった場合、すなわち、左右いずれか一方の区画線が検出されていない状態の場合、制御部２０は、左右両方区画線がある直近１００個の画像認識情報から求めた平均車線幅を画像認識車線幅とする（ステップＳ６５０）。すなわち制御部２０は、記録媒体３０に蓄積されている画像認識情報３０ｂを、ステップＳ６１５で取得した周期の画像認識情報からさらに過去に順に遡り、左右両方区画線がある直近１００個の画像認識情報を特定し、当該１００個の画像認識情報から平均車線幅を算出して画像認識車線幅とする。

　続いて、制御部２０は、地図情報に基づく車線幅と画像認識車線幅との差を、仮の第３誤差とする（ステップＳ６５５）。すなわちステップＳ６２５、Ｓ６３０で特定した車線幅と、ステップＳ６５０で取得した画像認識車線幅との差が仮の第３誤差となる。続いて、制御部２０は、区画線が片側のみである画像認識情報が連続する個数を取得する（ステップＳ６６０）。すなわち制御部２０は、ステップＳ６１５で取得した画像認識情報からさらに過去に遡って、区画線が片側のみ検出されている画像認識情報が連続する個数を取得する。続いて、制御部２０は、連続する個数に応じた係数を設定する（ステップＳ６６５）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ６６０で取得した個数に応じた係数を設定する。連続する個数が多い場合は少ない場合よりも、係数は大きな値が設定される。続いて、制御部２０は、仮の第３誤差に係数を乗じて第３誤差とする（ステップＳ６７０）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ６５５で取得した仮の第３誤差に、ステップＳ６６５で取得した係数を乗じて、第３誤差を算出する。なお左右いずれか一方のみに区画線が存在する場合の上述の第３誤差の算出方法は一例であり、他にも種々の方法を採用可能である。以上が第３誤差取得処理であり、以上で図４Ｃの各種データ取得処理が終了する。

　図５Ｂは、図４ＢのステップＳ２０５における車両位置前後更新設定処理のフローチャートである。この処理は、前後方向について第１誤差と第２誤差を比較し、小さい方の位置推定方法を前後方向の位置更新の方法として選択する処理である。すなわち制御部２０は、第２誤差（前後）は第１誤差（前後）より小さいか否かを判定する（ステップＳ７００）。すなわち、自律航法を採用して位置を推定した場合の前後方向の誤差が、ＧＮＳＳ情報によって位置を推定した場合の前後方向の誤差よりも小さいか否かが判定される。ステップＳ７００において第２誤差が第１誤差よりも小さいと判定された場合、制御部２０は、車両位置の前後を更新する方法として自律航法を選択する（ステップＳ７０５）。ステップＳ７００において第２誤差が第１誤差よりも小さいと判定されなかった場合、制御部２０は、車両位置の前後を更新する方法としてＧＮＳＳを選択する（ステップＳ７１０）。

　図７は、図４ＢのステップＳ２１０における車両位置左右更新設定処理のフローチャートである。この処理は、左右方向（車両の幅方向）について第１誤差と第２誤差と第３誤差を比較し、誤差が最も小さい位置推定方法を左右方向の位置更新の方法として選択する処理である。すなわち制御部２０は、第２誤差（左右）は第１誤差（左右）より小さいか否かを判定する（ステップＳ８００）。ステップＳ８００において第２誤差（左右）が第１誤差（左右）より小さいと判定された場合、制御部２０は、第２誤差（左右）は第３誤差（左右）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ８０５）。ステップＳ８０５において第２誤差（左右）が第３誤差（左右）より小さいと判定された場合、すなわち、第２誤差（左右）が第１誤差（左右）および第３誤差（左右）のいずれよりも小さい場合、制御部２０は、車両位置の幅方向を更新する方法として自律航法を選択する（ステップＳ８１０）。

　ステップＳ８０５において、第２誤差（左右）が第３誤差（左右）より小さいと判定されなかった場合、すなわち、第３誤差（左右）が第１誤差（左右）および第２誤差（左右）のいずれよりも小さい場合、制御部２０は、車両位置の幅方向を更新する方法として画像認識を選択する（ステップＳ８１５）。

　ステップＳ８００において、第２誤差（左右）が第１誤差（左右）より小さいと判定されなかった場合、制御部２０は、第１誤差（左右）は第３誤差（左右）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ８２０）。ステップＳ８２０において第１誤差（左右）が第３誤差（左右）より小さいと判定された場合、すなわち、第１誤差（左右）が第２誤差（左右）および第３誤差（左右）のいずれよりも小さい場合、制御部２０は、車両位置の左右を更新する方法としてＧＮＳＳを選択する（ステップＳ８２５）。ステップＳ８２０において第１誤差（左右）が第３誤差（左右）よりも小さいと判定されなかった場合、すなわち第３誤差（左右）が第１誤差（左右）および第２誤差（左右）のいずれよりも小さい場合、制御部２０は、車両位置の左右を更新する方法として画像認識を選択する（ステップＳ８３０）。

　図５Ｃは、図４ＡのステップＳ１０５における車両位置更新処理のフローチャートである。制御部２０は位置推定部２１ｄの機能により車両位置更新処理を実行する。車両位置更新処理が開始されると、制御部２０は、最新車両位置を取得する（ステップＳ９００）。すなわち制御部２０は、前回車両位置更新処理で更新された最新の車両位置を取得する。続いて、制御部２０は、前後更新データを取得する（ステップＳ９０５）。すなわち、制御部２０は、図５Ｂの車両位置前後更新設定処理で選択した方法で推定される車両の位置であって、進行方向と平行な方向における車両の位置の成分を、前後更新データとして取得する。

　続いて、制御部２０は、左右更新データを取得する（ステップＳ９１０）。すなわち、制御部２０は、図７の車両位置左右更新設定処理で選択した方法で推定される車両の位置であって、進行方向と直交する方向における車両の位置の成分を、左右更新データとして取得する。

　続いて、制御部２０は、車両位置を更新し（ステップＳ９１５）、更新した車両位置を最新として設定する（ステップＳ９２０）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ９０５で取得した前後更新データとステップＳ９１０で取得した左右更新データで、更新した車両位置を最新とする。

　（３）他の実施形態：
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、車両位置推定システムは複数の装置によって実現される装置であっても良い。上述の実施形態の一部の構成が省略されてもよいし、処理の順序が変動または省略されてもよい。さらに、車両位置推定システムを構成する第１誤差取得部２１ａ、第２誤差取得部２１ｂ、第３誤差取得部２１ｃ、位置推定部２１ｄの少なくとも一部が複数の装置に分かれて存在していても良い。例えば、第３誤差取得部２１ｃの機能の一部がカメラと一体化された別の装置で実現されてもよい。むろん、上述の実施形態の一部の構成が省略されてもよいし、処理の順序が変動または省略されてもよい。

　自律航法による車両位置推定では、３軸のジャイロセンサの出力に基づいて車両の進行方向を取得し、３軸の加速度センサの出力に基づいて進行方向における車両の移動速度および移動距離を取得する構成であってもよい。

　第３誤差は、車両の周辺の道路を撮影した画像に含まれる区画線に基づいて車両の位置を推定する場合に、推定される位置の誤差を示す値であればよい。車両が、カメラ以外の各種センサ、例えば、自車両の周囲をセンシングするＬＩＤＡＲ等のセンサを備えていて良く、このようなセンサを用いて区画線を検出し第３誤差を取得する構成であってもよい。また、最新の画像に対する画像認識処理によって道路の幅方向の位置を推定するように構成されてもよい。具体的には例えば、最新の画像は車両が撮影時に位置した地点の距離Ｋ前方の地点の像を含んでおり、制御部は、車両位置の距離Ｋ前方の地点の車線幅を画像から差出し、地図情報から特定した走行車線の車線幅と比較して両者の差を第３誤差として取得するように構成されてもよい。なお第３誤差を算出するためのカメラやセンサは、車両の前方の風景をセンシングするように車両に備えられている構成に限定されず、例えば、後方であってもよいし、両側方であってもよい。

　所定周期は、時間で規定される周期であってもよいし距離で規定される周期であってもよい。すなわち、所定時間が経過する毎に各位置推定方法のうち誤差が最も小さい方法が選択される構成であってもよいし、車両が所定距離移動する毎に各位置推定方法のうち誤差が最も小さい方法が選択される構成であってもよい。

　位置推定部は所定周期で各誤差に基づいて選択した方法で車両位置を推定することができればよく、第１誤差と第２誤差と第３誤差は、所定周期に必ずしも同期して取得されていなくてもよい。例えば、車両位置が推定される周期における最新の第１誤差や最新の第２誤差を用いて車両位置が推定されてもよい。また、車両の周囲の道路の撮影は、必ずしも所定周期で行われなくても良く、撮影タイミング（撮影時刻）が特定可能であればよい。

　第１誤差と第２誤差と第３誤差は、長さとして直接的に表現された値であってもよく、その場合誤差を示す長さの値が直接比較されてもよい。あるいは、誤差の値の範囲に対応付けられたランクが第１誤差、第２誤差、第３誤差であってもよく、その場合、当該ランクで誤差の大小が比較されてもよい。その場合、第１誤差と第２誤差と第３誤差とでは、誤差の単位は必ずしも同じでなくてもよいし、値の範囲も必ずしも同じでなくてもよい。

　さらに、本発明の手法は、プログラムや方法としても適用可能である。また、以上のようなシステム、プログラム、方法は、単独の装置として実現される場合もあれば、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、システムを制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのプログラムの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし半導体メモリであってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

　１０…車両位置推定システム、２０…制御部、２１…車両位置推定プログラム、２１ｄ…位置推定部、３０…記録媒体、３０ａ…地図情報、３０ｂ…画像認識情報、４１…ＧＮＳＳ受信部、４２…車速センサ、４３…６軸センサ、４４…カメラ、４５…ユーザＩ／Ｆ部

Claims

　車両にて取得されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）情報の誤差を示す第１誤差を取得する第１誤差取得部と、
　自律航法の誤差を示す第２誤差を取得する第２誤差取得部と、
　前記車両の周辺の道路を撮影した画像に含まれる区画線を検出した際の誤差を示す第３誤差を取得する第３誤差取得部と、
　前記第１誤差と前記第２誤差と前記第３誤差のうち最も誤差が小さい位置推定方法を選択し、選択した位置推定方法を用いて前記道路の幅方向における前記車両の位置を推定する位置推定部と、
を備える車両位置推定システム。
　前記位置推定部において、前記車両の位置の推定は、所定周期毎に行われる、
請求項１に記載の車両位置推定システム。
　前記第３誤差は、前記画像に含まれる区画線に基づいて算出された前記車両が走行中の車線の車線幅と、地図情報に基づいて特定された前記車線の車線幅との差である、
請求項１または請求項２に記載の車両位置推定システム。
　前記画像に含まれる区画線に基づいて算出された前記車線の車線幅を時系列順に蓄積し、蓄積された車線幅のうち、前記車両が現在位置している地点が含まれる前記画像に基づいて算出された前記地点の車線幅と、前記地図情報に基づいて特定された前記地点における車線幅とが比較される、
請求項３に記載の車両位置推定システム。
　前記第１誤差および前記第２誤差は、前記車両の幅方向における誤差である、
請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の車両位置推定システム。
　前記第１誤差と前記第２誤差と前記第３誤差とは、前記所定周期で算出される、
請求項２に記載の車両位置推定システム。