JP6477882B2 - 自己位置推定装置及び自己位置推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の自己位置の推定する自己位置推定装置及び自己位置推定方法に関する。

車両の自己位置を推定するために、地図情報と、カメラや測距装置等のセンサにより検出された情報とを照合する手法が知られている。三次元情報を有する地図情報を用いると、自己位置推定の精度が高くなるが、地図情報作成によるコスト及び自己位置推定のための処理負荷が増大するという問題点がある。一方、二次元情報で記述された物標の情報を有する地図情報を用いて、移動体の自己位置を推定する技術が提案されている（特許文献１参照）。このような技術によれば、地図情報作成のコスト及び自己位置推定のための処理負荷を低減することができる。

特開２００８−２５０９０６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、自己位置を推定のために地図情報と照合される、センサにより得られる情報は、最新の自己位置から所定の距離内の情報であることを前提としている。この場合、直線状の経路が所定の距離以上続き、物標の情報が経路に平行な直線で記述されると、直線の方向に対して自由度が残るため、自己位置推定の精度が低下する恐れがある。

本発明は、上記問題点を鑑み、自己位置推定の精度を向上することができる自己位置推定装置及び自己位置推定方法を提供することを目的とする。

自己位置推定装置は、周囲の物標から得られる直線から、互いに交差する直線がなす角に基づいて、自己位置推定に用いる物標位置データを選択し、選択した物標位置データと地図情報における物標の位置とを照合することにより、車両の自己位置を推定する。

本発明によれば、周囲の物標から得られる直線から、互いに交差する直線がなす角に基づいて、自己位置推定に用いるデータを選択することにより、自己位置推定の精度を向上することができる自己位置推定装置及び自己位置推定方法を提供することができる。

図１は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置の構成の一例を説明するブロック図である。 図２は、車両に搭載されたレーザレンジファインダ及びカメラを図示した一例である。 図３は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置の処理フローを説明するフローチャートである。 図４は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置が搭載された車両が走行する環境を図示した一例である。 図５は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置が備える領域特定部により特定される領域を説明する図である。 図６は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置が備える物標位置検出部による処理を説明する図である。 図７は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置が備える移動量検出部による処理を説明する図である。 図８は、本発明の実施の形態に係る自己位置推定装置が備える直線抽出部による処理を説明する図である。 図９は、車両が走行する間に直線抽出部により抽出された直線情報を図示した一例である。 図１０は、直線抽出部により抽出された直線情報及び取得時間を示す表である。 図１１は、直線情報の組み合わせに対して、互いに交差する直線がなす角に基づいて優先順位が設定された状態を説明する表である。 図１２は、各直線情報に対して、互いに交差する直線がなす角及び取得時間に応じて優先順位が設定された状態を説明する表である。

図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。

（自己位置推定装置）
図１は、本実施の形態に係る自己位置推定装置の構成を説明する図である。本実施の形態に係る自己位置推定装置は、周囲センサ群１と、処理装置３と、記憶装置４と、車両センサ群５とを備える。本実施の形態に係る自己位置推定装置は、車両Ｖ（図２参照）に搭載され、車両Ｖの自己位置を推定する。

本実施の形態では、推定する車両Ｖの自己位置として、東西方向（Ｘ軸方向）の位置（Ｘ座標［ｍ］）、南北方向（Ｙ軸方向）の位置（Ｙ座標［ｍ］）、姿勢角情報として車両の方位角θ（ヨー角［ｒａｄ］）の二次元平面上における合計３自由度の位置及び姿勢角を推定する。

周囲センサ群１は、例えば、それぞれ照射したレーザ光の反射により対象までの距離を検出する複数のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）１０１，１０２と、画像処理可能なデジタル画像を撮影する複数のカメラ２０１，２０２とを備える。このように、周囲センサ群１は、車両Ｖの周囲に存在する物標をそれぞれ検出する複数のセンサからなる。

図２は、周囲センサ群１が車両Ｖに搭載された状態を図示した一例である。ＬＲＦ１０１，１０２は、例えば、車両Ｖの左右両側のフロントフェンダー近傍にそれぞれ搭載可能である。ＬＲＦ１０１，１０２は、例えば、車両Ｖの前後方向Ｄに沿う回転軸として、照射するレーザ光の軌跡が路面に対する垂直面をなすように所定の走査角θ（例えば９０°）で走査する。これにより、ＬＲＦ１０１，１０２は、車両Ｖの左右方向に存在する縁石等の物標を検出することができる。ＬＲＦ１０１，１０２は、逐次、検出した物標の形状を検出結果として処理装置３に出力する。

カメラ２０１，２０２は、例えば、車両Ｖの左右両側のドアミラーにそれぞれ搭載可能である。カメラ２０１，２０２は、例えば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の固体撮像素子により画像を撮影する。カメラ２０１，２０２は、例えば、車両Ｖの側方の路面を撮影する。カメラ２０１，２０２は、逐次、撮影した画像を処理装置３に出力する。

記憶装置４は、道路周辺に存在する物標の位置を含む地図情報４１を記憶する地図情報格納部である。記憶装置４は、半導体メモリ、磁気ディスク等から構成可能である。地図情報４１に記録される物標は、例えば、停止線、横断歩道、横断歩道予告、区画線等を示す道路標示や、縁石等の構造物の他、周囲センサ群１により検出可能な種々の設備等を含む。地図情報４１は、縁石等、実際は高さを有する物標であっても、二次元平面上の位置情報のみで記述される。地図情報４１において、縁石、白線等の位置情報は、両端点の二次元位置情報を有する直線情報の集合体で定義される。地図情報４１は、実環境の形状が曲線の場合、折れ線で近似された二次元平面上の直線情報として記述される。

車両センサ群５は、ＧＰＳ受信機５１、アクセルセンサ５２、ステアリングセンサ５３、ブレーキセンサ５４、車速センサ５５、加速度センサ５６、車輪速センサ５７及びヨーレートセンサ等のその他のセンサ５８等を備える。各センサ５１〜５８は処理装置３に接続され、逐次、各種の検出結果を処理装置３に出力する。処理装置３は、車両センサ群５の各検出結果を用いて、地図情報４１における車両Ｖの概位置を算出したり、単位時間における車両Ｖの移動量を示すオドメトリを算出したりすることができる。

処理装置３は、物標位置検出部３１と、移動量検出部３２と、物標位置蓄積部３３と、直線抽出部３４と、物標位置選択部３５と、自己位置推定部３６とを有する。処理装置３は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、及び入出力Ｉ／Ｆ等を備える集積回路であるマイクロコントローラにより構成可能である。この場合、マイクロコントローラに予めインストールされたコンピュータプログラムをＣＰＵが実行することにより、処理装置３を構成する複数の情報処理部（３１〜３６）が実現される。処理装置３を構成する各部は、一体のハードウェアから構成されてもよく、別個のハードウェアから構成されてもよい。マイクロコントローラは、例えば自動運転制御等の車両Ｖに関わる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用されてもよい。

物標位置検出部３１は、ＬＲＦ１０１，１０２及びカメラ２０１，２０２の少なくともいずれかの検出結果に基づいて、車両Ｖの周囲に存在する物標の、車両Ｖに対する相対的な位置を検出する。物標位置検出部３１が検出する位置は、車両座標系における位置である。車両座標系は、例えば、車両Ｖの後輪車軸中心を原点とし、前方向をｘ軸の正方向、左方向をｙ軸の正方向、上方向をｚ軸の正方向とすればよい。また、ＬＲＦ１０１，１０２及びカメラ２０１，２０２の座標系から車両座標系への変換式は予め物標位置検出部３１に設定される。車両座標系における路面のパラメータも同様である。

移動量検出部３２は、車両センサ群５が備える少なくともいずれかのセンサの検出結果情報に基づいて、単位時間における車両Ｖの移動量であるオドメトリを検出する。車両Ｖの移動量は、オドメトリ座標系における移動量として検出される。物標位置蓄積部３３は、物標位置検出部３１により以前に検出された、所定の周期毎の物標の位置を、移動量検出部３２により検出された移動量に基づいて、物標位置データとして蓄積する。

直線抽出部３４は、物標位置蓄積部３３により蓄積された物標位置データから直線情報を抽出する。物標位置選択部３５は、直線抽出部３４により抽出された直線情報が示す直線から、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさに基づいて、物標位置データを選択する。自己位置推定部３６は、物標位置選択部３５により選択された物標位置データと、地図情報４１における物標の位置とを照合することにより、車両Ｖの自己位置を推定する。

物標位置選択部３５は、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさが大きい組ほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定し、設定された優先順位が高い直線情報に対応する物標位置データから順に選択する。すなわち、物標位置選択部３５は、物標位置蓄積部３３に蓄積された物標位置データから、少なくとも、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさが最も大きい組の直線情報に対応する物標位置データを選択する。

物標位置選択部３５は、対応する物標位置データの取得時間が新しいほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定し、設定された優先順位が高い直線情報に対応する物標位置データから順に選択する。各直線情報に設定される優先順位は、物標位置データの取得時間と、直線情報の延長線である直線のなす角とに基づいて、逐次、変更される。

物標位置蓄積部３３は、物標位置選択部３５により各直線情報に設定された優先順位に基づいて、蓄積する物標位置データを決定する。すなわち、物標位置蓄積部３３は、優先順位の高い直線情報に対応する物標位置データを優先的に蓄積し、優先順位の低い直線情報に対応する物標位置データを優先的に削除する。

（自己位置推定方法）
図３のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る自己位置推定装置を用いた自己位置推定方法の一例を説明する。

先ず、ステップＳ１０において、物標位置検出部３１は、周囲センサ群１による検出結果に基づいて、車両Ｖの周囲に存在する物標の位置を検出する。物標位置検出部３１は、ＬＲＦ１０１，１０２及びカメラ２０１，２０２による検出結果を取得し、区画線や停止線等の道路標示や縁石、建物等の構造物の車両座標系における位置を検出する。

図４は、自己位置推定を行う際に車両Ｖが走行する環境を図示した一例である。図４に示す例において、ＬＲＦ１０１から射出されたレーザ光は、縁石６１含む路面にライン６４のように照射される。物標位置検出部３１は、照射されたレーザ光の方向及び距離から形状の変化が大きい場所を縁石６１の位置として抽出し、車両座標系における位置（ｘ，ｙ，ｚ）を検出する。ＬＲＦ１０１，１０２の鉛直下方向には常に路面があると仮定できるため、路面と高さを比較した場合に大きな変化ある点を抽出することで縁石の検出を行うことができる。

また、物標位置検出部３１は、カメラ２０１，２０２により撮像された画像の輝度情報から、車両Ｖの両側方に存在する白線６２，６３を検出する。例えば、物標位置検出部３１は、カメラ２０１，２０２により撮像されたグレースケール画像から、暗、明、暗と順に輝度が変化するパターンを検出することで、明部の中央を白線６２，６３として検出することができる。カメラ２０１，２０２及び路面の位置関係から、車両座標系における白線６２，６３の位置（ｘ，ｙ，ｚ）を検出することができる。ステップＳ１０において検出された車両座標系における位置（ｘ，ｙ，ｚ）は、高さ情報（Ｚ軸成分）が除外され、以降、二次元データとして扱われる。

図５（ａ）〜図５（ｄ）は、図４に示す例において、時刻ｔ１〜ｔ４の間に物標位置検出部３１により検出された、車両座標系における縁石６１の位置７１及び白線６２，６３の位置７２，７３を示す図である。ｔ１が最も過去の時刻であり、ｔ４が最も新しい時刻である。

ステップＳ２０において、移動量検出部３２は、車両センサ群５による検出結果に基づいて算出した車両Ｖの移動量を積分することにより、オドメトリ座標系における車両Ｖの位置を算出する。オドメトリ座標系は、例えば、自己位置推定装置に電源が投入された時点や処理がリセットされた時点の車両Ｖの位置を原点とし、車両Ｖの方位角を０°とすればよい。車両Ｖの移動量の積分は、オドメトリ座標系において行われる。

図６は、図５（ａ）〜図５（ｄ）に示す例において、車両センサ群５による検出結果に基づいて算出された車両Ｖの移動量を積分した結果を示す図である。このように、移動量検出部３２は、オドメトリ座標系における車両Ｖの位置（Ｘｏ，Ｙｏ）を算出する。

図７は、図５及び図６に示す例において、オドメトリ座標系に変換された物標位置データを示す図である。物標位置蓄積部３３は、ステップＳ１０において検出された物標の位置を、ステップＳ２０おいて検出された移動量に基づいてオドメトリ座標系に変換し、物標位置データとして蓄積する。

ステップＳ３０において、直線抽出部３４は、物標位置蓄積部３３により蓄積された物標位置データから直線情報を抽出する。直線抽出部３４は、単位時間をΔｔとしたとき、時刻ｔ０〜ｔ０＋Δｔ間で取得された物標位置データから直線を抽出する。単位時間Δｔの間に取得できる物標位置データの数は、ＬＲＦ１０１，１０２及びカメラ２０１，２０２それぞれのサンプリング周期により決定される。また、物標の位置は、車両座標系におけるｙ座標の値が正か負かで、車両Ｖの左側か右側かを判定することができるので、直線抽出部３４は、物標位置データを右側と左側とに分けた後、それぞれ直線のパラメータ推定を行う。

図８は、図７に示す例において、直線抽出部３４により抽出された直線情報Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３を示す図である。ここで、物標位置データが示す点群は、二次元の情報であるため、直線抽出部３４は、白線や縁石として検出された点ｐｉ ＝（ｘｉ，ｙｉ） に対し直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０をあてはめ、最適なパラメータａ，ｂ，ｃを求めることにより、直線を推定することができる。直線抽出部３４は、推定した直線に対して、推定に使用した各点との距離の和を求め、所定の閾値以上となった場合は直線情報として抽出しない。閾値未満の場合、直線抽出部３４は、推定に使用した点との距離が最小になる直線上の点をそれぞれ求め、長さが最大となる２点を端点として選び、選んだ２点を直線情報の端点として抽出する。直線情報Ｎ１の端点は、７１ａと７１ｄが抽出され、直線情報Ｎ２の端点は、７２ａと７２ｄが抽出され、直線情報Ｎ３の端点は、７３ａと７３ｄが抽出される。物標位置蓄積部３３は、直線の推定に使用された点群（物標位置データ）と、直線情報と、取得時刻ｔ０＋Δｔとを互いに関連付けて蓄積する。

ステップＳ４０において、物標位置選択部３５は、物標位置蓄積部３３により蓄積された直線情報の端点を読み出し、各直線情報の端点を通り、直線情報の延長線である直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさを求める。物標位置蓄積部３３の直線情報は、２点の端点として蓄積されているため、２点をｐｓ＝（ｘｓ，ｙｓ）、ｐｅ＝（ｘｅ，ｙｅ）とした場合、直線情報の方向ベクトルはＶ＝（ｘｅ−ｘｓ，ｙｅ−ｙｓ）と表すことができる。

また、任意の２つの直線情報の方向ベクトルを、Ｖ_ｉとＶ_ｊとする場合、２つの直線情報の延長線である直線がなす角のうち９０°以下の角度ａｒｇ_ｉｊは、以下のように求めることができる。
ａ_ｉｊ＝ｃｏｓ−１（（Ｖ_ｉ・Ｖ_ｊ）／（｜Ｖ_ｉ｜｜Ｖ_ｊ｜））
（ａ_ｉｊが９０度を超えるとき） ａｒｇ_ｉｊ＝１８０−ａ_ｉｊ
（ａ_ｉｊが９０度以下のとき） ａｒｇ_ｉｊ＝ａ_ｉｊ

物標位置選択部３５は、ａｒｇが大きい組ほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定する。物標位置選択部３５は、角度による優先順位が同一の場合、物標位置データの取得時間が新しいほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定すればよい。

図９は、車両Ｖが走行する間に、直線抽出部３４により５つの直線情報ａ〜ｅが抽出された場合を説明する図である。図１０に示すように、直線情報ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは、それぞれ時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５において取得される。ｔ１が最も過去の時刻であり、ｔ５が最も新しい時刻である。この場合、物標位置選択部３５は、先ず、図１１に示すように、直線情報ａ〜ｅの組み合わせと、直線情報ａ〜ｅの延長線がなす角のうち９０°以下の角度を求め、角度の大きさが大きいほど高くなるように優先順位を設定する。これにより、直線情報ａ〜ｅの組み合わせ毎の優先順位は図１１に示すように決定される。

図１１に示す状態において、優先順位は直線情報の組み合わせごとに設定されるため、物標位置選択部３５は、更に、直線情報又は物標位置データの取得時刻が新しいほど高くなるように各直線情報に優先順位を設定する。例えば、図１１において最も優先順位が高く設定されている直線情報ａ，ｂ，ｄについて、図１０でそれぞれの取得時刻は、ｔ１,ｔ２,ｔ４であるので、取得時刻の新しい順にｄ，ｂ，ａとなる。よって、直線情報毎の優先順位は、図１２に示すように、高い方から、ｄ，ｂ，ａとなる。更に、図１１において直線情報ａ，ｂ，ｄの次に優先順位が高く設定されている直線情報ｅ，ｃの順に直線情報毎の優先順位が決定される。

ステップＳ５０において、物標位置蓄積部３３は、ステップＳ４０において設定された優先順位に従って直線情報と物標位置データとを関連付けて格納する。物標位置蓄積部３３は、記憶容量に制限がある場合等は、優先順位の低い順に直線情報を削除するようにすればよい。

ステップＳ６０において、自己位置推定部３６は、物標位置蓄積部３３に蓄積された物標位置データと地図情報４１における物標の位置とを照合することにより、車両Ｖの自己位置を推定する。すなわち、自己位置推定部３６は、車両Ｖの東西方向の位置（Ｘ座標）と、南北方向の位置（Ｙ座標）と、方位角（ヨー角θ）とからなる合計３自由度の位置と姿勢角を推定する。

なお、ステップＳ５０における照合には、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムを用いることができる。このとき、自己位置推定部３６は、地図情報４１に含まれる物標の位置のうち、例えば区画線に対しては、その両端の端点を評価点としてマッチングする。また、車両Ｖ（周囲センサ群１）に近いほど物標位置データはオドメトリの誤差の影響を受けないので、自己位置推定部３６は、車両Ｖの近傍については直線補完して評価点の数を増加させ、車両Ｖの遠方については評価点の数を減少させることができる。

以上のように、本実施の形態に係る自己位置推定装置によれば、物標位置データから直線情報を抽出し、その延長線のなす角に基づいて、自己位置を一意に推定するのに必要な物標位置データを選択する。これにより、本実施の形態に係る自己位置推定装置は、車両の自己位置推定の精度を向上することができる。また、本実施の形態に係る自己位置推定装置によれば、車両の周囲の物標に基づいて直線情報を抽出し、その延長線が交点を持つ組み合わせを、少なくとも１組抽出するため、自己位置を一意に推定することが可能となる。

また、本実施の形態に係る自己位置推定装置によれば、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさが最も大きい組の直線情報に対応する物標位置データを用いて、自己位置推定を行うことができる。これにより、本実施の形態に係る自己位置推定装置は、自己位置を一意に推定するために必要な物標位置データの中から信頼性が最も高いデータを選択することができる。

また、本実施の形態に係る自己位置推定装置によれば、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさが大きい組ほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定する。これにより、自己位置推定に有用な順に物標位置データに優先順位が設定され、車両の自己位置推定の精度を向上することができる。

また、本実施の形態に係る自己位置推定装置によれば、対応する物標位置データの取得時間が新しいほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定する。これにより、本実施の形態に係る自己位置推定装置は、自己位置推定への寄与が大きい直近の物標位置データを選択することができ、車両の自己位置推定の精度を向上することができる。

また、本実施の形態に係る自己位置推定装置によれば、物標位置蓄積部３３は、設定された優先順位に基づいて、蓄積する物標位置データを決定する。これにより、本実施の形態に係る自己位置推定装置は、記憶容量の制限などの理由でデータの削除が必要となったとき、優先順位が低いデータから削除することができるため、自己位置を一意に推定するために必要な物標位置データを保持し続けることができる。

上記のように、本発明を上記の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。その他、上記の各構成を相互に応用した構成等、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本発明によれば、周囲の物標から得られる直線がなす角に基づいて、自己位置推定に用いるデータを選択することにより、自己位置推定の精度を向上することができる自己位置推定装置及び自己位置推定方法を提供することができる。

Ｖ 車両
４ 記憶装置（地図情報格納部）
３１ 物標位置検出部
３２ 移動量検出部
３３ 物標位置蓄積部
３４ 直線抽出部
３５ 物標位置選択部
３６ 自己位置推定部
４１ 地図情報

Claims (6)

1. 車両に搭載され、前記車両の周囲に存在する物標の前記車両に対する相対的な位置を検出する物標位置検出部と、
   前記車両の移動量を検出する移動量検出部と、
   前記物標位置検出部により検出された前記車両に対する相対的な物標の位置を、前記移動量検出部により検出された移動量に基づいた座標で、物標位置データとして蓄積する物標位置蓄積部と、
   前記物標位置蓄積部により複数の時刻で蓄積された前記物標位置データから直線を抽出する直線抽出部と、
   前記直線抽出部により抽出された直線から、互いに交差する直線がなす角の大きさに基づいて、前記物標位置データを選択する物標位置選択部と、
   物標の位置を含む地図情報を格納する地図情報格納部と、
   前記物標位置選択部により選択された物標位置データと、前記地図情報における物標の位置とを照合することにより、前記車両の自己位置を推定する自己位置推定部と
   を備えることを特徴とする自己位置推定装置。
2. 前記物標位置選択部は、少なくとも、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさが最も大きい組の直線情報に対応する前記物標位置データを選択することを特徴とする請求項１に記載の自己位置推定装置。
3. 前記物標位置選択部は、互いに交差する直線がなす角のうち９０°以下の角度の大きさが大きい組ほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定し、設定された優先順位が高い直線情報に対応する物標位置データから順に選択することを特徴とする請求項１又は２に記載の自己位置推定装置。
4. 前記物標位置選択部は、対応する物標位置データの取得時間が新しいほど優先順位が高くなるように各直線情報に優先順位を設定し、設定された優先順位が高い直線情報に対応する物標位置データから順に選択することを特徴とする請求項３に記載の自己位置推定装置。
5. 前記物標位置蓄積部は、前記優先順位に基づいて、蓄積する前記物標位置データを決定することを特徴とする請求項３又は４に記載の自己位置推定装置。
6. 車両に搭載された物標位置検出部によって前記車両の周囲に存在する物標の前記車両に対する相対的な位置を検出することと、
   移動量検出部によって前記車両の移動量を検出することと、
   前記物標位置検出部によって検出された前記車両に対する相対的な物標の位置を、前記移動量検出部によって検出された移動量に基づいた座標で、物標位置データとして蓄積し、
   複数の時刻で蓄積された前記物標位置データから直線を抽出し、
   抽出された前記直線から、互いに交差する直線がなす角の大きさに基づいて、前記物標位置データを選択し、
   選択された前記物標位置データと、地図情報における物標の位置とを照合することにより、前記車両の自己位置を推定することと
   を含むことを特徴とする自己位置推定方法。

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