JP6488913B2 - 車両位置判定装置及び車両位置判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の位置を判定する車両位置判定装置及び車両位置判定方法に関する。

測位装置により検出された車両の現在位置を補正する技術として、車両に搭載されたカメラを用いて車両から交差点までの距離を求め、地図情報における、交差点に対する車両の位置を特定することにより、車両の現在位置を補正する技術が提案されている（特許文献１参照）。

特開平９−２４３３８９号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、高速道路走行時等、交差点の検出が困難な状況において車両の現在位置を補正できない場合がある。

本発明は、上記問題点を鑑み、様々な走行環境において精度良く車両の現在位置を補正することができる車両位置判定装置及び車両位置判定方法を提供することを目的とする。

車両位置判定装置は、撮影する画像において、認識対象とする地物が存在する領域を所定の条件に基づいて特定し、画像において特定された領域から地物を認識することにより、地物の位置に対する車両の相対位置を算出し、車両の現在位置を補正する。車両位置判定装置は、画像に基づいて車両の周囲が渋滞していると判断された場合、画像の上半分に領域を特定する。

本発明によれば、所定の条件に応じて、認識対象とする地物を含む画像の領域を特定することにより、様々な走行環境において精度良く車両の現在位置を補正することができる車両位置判定装置及び車両位置判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車両位置判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、本発明の実施の形態に係る車両位置判定装置が雨又は雪の場合に画像において特定する領域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車両位置判定装置が晴れ又は曇の場合に画像において特定する領域を図示した一例である。 図４は、本発明の実施の形態に係る車両位置判定装置が渋滞時に画像において特定する領域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車両位置判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。

（車両位置判定装置）
本実施の形態に係る車両位置判定装置は、図１に示すように、カメラ１と、測位装置２と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）３と、センサ群４と、記憶装置５と、処理部６と、ディスプレイ７と、入力Ｉ／Ｆ８と、スピーカ９とを備える。本発明の実施の形態に係る車両位置判定装置は、車両に搭載され、車両の現在位置を判定する。

カメラ１は、車両の周囲の画像を撮影する。カメラ１は、例えば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の固体撮像素子により、画像処理可能なデジタル画像を生成する。カメラ１は、撮影した画像を処理部６に逐次出力する。カメラ１は、車両の前方の画像を撮影する固定カメラであってもよく、車両の周囲の全方位の画像を撮影する全方位カメラであってもよい。或いは、カメラ１は、処理部６による制御に応じて、パン、チルト、ロールのうち少なくとも１方向の回転や、ズームイン、アウトを行うようにしてもよい。

測位装置２は、全地球測位システム（ＧＰＳ）等の測位システムにより、現在位置を測定する。測位装置２は、例えばＧＰＳ受信機からなる。測位装置２は、測定した現在位置を処理部６に逐次出力する。

通信Ｉ／Ｆ３は、例えば、無線で外部と信号を送受信する通信機である。通信Ｉ／Ｆ３は、例えば、渋滞情報、交通規制等の交通情報や、天気情報等をリアルタイムに送信する高度道路交通システム（ＩＴＳ）により、外部から種々の情報を受信する。ＩＴＳは、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System:登録商標）、テレマティクス等を含む。通信Ｉ／Ｆ３は、受信した情報を処理部６に逐次出力する。

センサ群４は、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ、操舵角センサ等から構成可能である。センサ群４は、各センサにより車両の速度、３次元直交座標系における３軸の加速度及び角速度等を検出し、検出結果を処理部６に逐次出力する。センサ群４は、車両から対象までの距離及び方向を検出するレーザーレンジファインダー（ＬＲＦ）等の距離センサ、車両の方位を検出する方位センサ等を備えるようにしてもよい。

記憶装置５は、道路周辺に存在する地物の位置及び種類を含む地図情報５１を記憶する。記憶装置５は、半導体メモリ、磁気ディスク等から構成可能である。記憶装置５は、その他、処理部６において行われる処理に必要なプログラムを記憶するようにしてもよい。記憶装置５は、１つのハードウェアから構成されてもよく、複数のハードウェアから構成されてもよい。

地図情報５１は、道路情報、施設情報等が記録される。地図情報５１は、道路周辺に存在する様々な地物の位置、大きさ、種類等を含む地物情報が記録される。道路周辺の地物は、速度制限、一時停止、一方通行、横断歩道、駐車禁止等を知らせる道路標識と、停止線、横断歩道、横断歩道予告、区画線等を示す道路標示と、方面、サービスエリア、パーキングエリア、分岐、各種施設等を案内する案内標識とを含む。その他、地物は、距離標、信号機、電信柱、トンネル、橋梁、橋脚、非常駐車帯、非常電話、料金所、ガントリークレーン、鉄道等の道路構造物や設備を含む。

処理部６は、車両位置推定部６１と、環境情報取得部６２と、条件判断部６３と、領域特定部６４と、地物認識部６５と、相対位置算出部６６と、位置補正部６７と、経路設定部６８とを有する。経路設定部６８は、地図情報５１において車両の現在位置から目的地までの車両の走行経路を設定経路として設定する。

処理部６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、処理部６を構成する複数の情報処理部（６１〜６８）が実現される。処理部６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。

車両位置推定部６１は、測位装置２により測定された現在位置と、センサ群４の検出結果から算出される車両の運動量とに基づいて、地図情報５１における車両の現在位置を推定する。

環境情報取得部６２は、車両が現在走行している地域の交通情報、天気情報等を通信Ｉ／Ｆ３から取得する。

条件判断部６３は、カメラ１により撮影された画像、センサ群４の検出結果、車両位置推定部６１により推定された車両の現在位置、環境情報取得部６２により取得された情報、経路設定部６８により設定された走行経路の少なくともいずれかに基づいて、車両の走行条件を判断する。条件判断部６３が判断する走行条件は、天候、時間帯、路面状態、走行場所等の周囲環境と、走行状況、走行車線等の走行状態と、車両の走行経路とのうち、少なくともいずれかを含む。

条件判断部６３は、環境情報取得部６２により取得された天気情報等に基づいて、天候について、例えば、晴れ、雨、雪、霧等を判断する。条件判断部６３は、センサ群４が備える雨滴センサの検出結果、車両が備えるワイパーの駆動状態等に基づいて、天候を判断するようにしてもよい。条件判断部６３は、日の出及び日の入り時刻に対する現在時刻、又は、センサ群４が備える照度センサの検出結果等に基づいて、時間帯について昼間か夜間かを判断する。

条件判断部６３は、環境情報取得部６２により取得された天気情報、又はカメラ１により撮影された画像等に基づいて、車両が走行する路面状態として、ウェット、積雪、凍結、適正に舗装された状態で表面が露出されていない道路である悪路等を判断する。条件判断部６３は、センサ群４が備える、車両の車輪のスリップを検出するスリップセンサの検出結果に基づいて、路面状態を判断するようにしてもよい。また、条件判断部６３は、車両位置推定部６１により推定された現在位置に基づいて、車両の走行場所について、都市部、郊外、高速道路、一般道、山道等を判断する。

条件判断部６３は、環境情報取得部６２により取得された交通情報に基づいて、走行状況として、高速道路（又は自動車専用道路）走行時、渋滞時等を判断する。条件判断部６３は、センサ群４が備える速度センサの検出結果に基づいて高速走行時、低速走行時等の走行状況を判断するようにしてもよい。或いは、条件判断部６３は、カメラ１により撮影された画像に基づいて、前後の他の車両との距離を算出し、距離が短い状態が所定時間維持される場合において、渋滞時と判断するようにしてもよい。

条件判断部６３は、カメラ１により撮影された画像、車両位置推定部６１により推定された現在位置、センサ群４の検出結果に基づいて算出された車両の運動等に基づいて、走行車線として、右車線、左車線、右車線及び左車線に挟まれた中央車線等を判断する。

領域特定部６４は、条件判断部６３により判断される各走行条件に基づいて、カメラ１により撮影された画像において、認識対象とする地物が存在する範囲として領域Ｑ（図２−４参照）を特定する。領域特定部６４は、例えば、車両の進行方向の画像において、領域Ｑを特定する。

地物認識部６５は、カメラ１により撮影された画像のうち、領域特定部６４により特定された領域Ｑから地物を認識する。地物認識部６５は、画像の領域Ｑに対して、エッジ検出や、予め記憶するテンプレートとの類似度を算出するパターンマッチング等の所定の画像処理を施すことにより、地図情報５１における地物に対応する地物を領域Ｑから認識する。地物認識部６５は、地図情報５１における地物と、認識した地物とを関連付ける。また、地物認識部６５は、カメラ１により撮影された画像に基づいて、認識した地物の車両に対する方向及び車両からの距離を算出する。地物認識部６５は、センサ群４が備えるＬＲＦ等により、認識した地物までの距離及び方向を取得するようにしてもよい。

領域特定部６４は、例えば、図２に示すように、条件判断部６３により周囲環境として天候が雪と判断される場合、積雪により道路標示を正確に認識することが難しくなるので、道路の上方に存在する案内標識、道路標識等を認識するため、画像の上半分を領域Ｑ１として特定する。領域特定部６４は、認識の見込みが低い地物が位置する画像上の範囲を除いて、認識可能と見込まれる地物が位置すると考えられる範囲に領域Ｑを特定することにより、画像処理が施される画像の範囲が限定され、地物認識部６５の処理負荷を低減することができる。

図２に示す例では、画像上に存在する道路標識Ｍ１、案内標識Ｍ２及び案内標識Ｍ３のうち、道路標識Ｍ１及び案内標識Ｍ２のみが領域Ｑに含まれる。領域特定部６４は、認識可能な距離に存在する地物である案内標識Ｍ３も領域Ｑに含まれるように、画像の下部を除く範囲を領域Ｑとして特定するようにしてもよい。領域特定部６４は、天候が雨の場合、濡れた路面の反射等により、ペイントされた道路標示等の地物を正確に認識することが難しくなるため、雪の場合と同様に処理するようにしてもよい。

また、領域特定部６４は、図３に示すように、天候が晴れや曇の場合等、画像上の地物が概ね認識可能と見込まれる場合において、画像の全範囲に領域Ｑ２を特定するようにしてもよい。或いは、領域特定部６４は、例えば天候が晴れの場合、認識精度を向上するために、比較的車両から近距離に位置する道路標示、距離標等が位置すると考えられる画像の下部、又は上部を除く範囲に領域Ｑを特定するようにしてもよい。また、領域特定部６４は、天候が霧の場合、車両から離れた地物を認識することが難しくなるため、同様に、画像の下部、又は上部を除く範囲に領域Ｑを特定するようにしてもよい。また、領域特定部６４は、条件判断部６３により判断される路面状態に基づいて、領域Ｑを同様に特定するようにしてもよい。

図４に示すように、渋滞している一般道路の場合、道路標示は、他の車両に隠れて認識されにくい。この場合、領域特定部６４は、道路の上方に存在する地物が位置すると考えられる画像の上半分に領域Ｑ３を特定する。領域Ｑ３は、画像の上部であっても下部を除く範囲に特定されてもよい。図４に示す例では、領域Ｑ３に、信号機Ｍ４、道路標識Ｍ５及び電信柱Ｍ６が含まれる。このように、領域特定部６４は、認識可能と見込まれる地物が位置すると考えられる範囲に領域Ｑを設定する。

その他、領域特定部６４は、走行状態が、所定の閾値以上の速度の高速走行時の場合、側方に位置する地物が認識困難となるため、画像の水平方向における両端部を除く範囲に領域Ｑを特定するようにしてもよい。また、領域特定部６４は、走行車線が複数車線（例えば３車線）あって車両が右車線を走行している場合、画像の左部を除く範囲に領域Ｑを特定するようにしてもよい。同様に、領域特定部６４は、左車線走行時に画像の右部を除く範囲に領域Ｑを特定するようにしてもよく中央車線走行時に画像の水平方向における両端部を除く範囲に領域Ｑを特定するようにしてもよい。

或いは、領域特定部６４は、条件判断部６３により判断された各走行条件の組み合わせから統合的に領域Ｑに特定する画像の範囲を選択するようにしてもよい。以上のように、領域特定部６４は、高速道路のように交差点がほとんどない環境や、認識されにくい地物の存在が見込まれる環境であっても、効果的に認識可能な地物が存在し得る領域Ｑを特定することができ、地物認識部６５の処理負荷を低減することができる。

相対位置算出部６６は、地物認識部６５により認識された地物の位置に対する車両の相対位置を算出する。相対位置算出部６６は、地物認識部６５により認識された地物に関連付けられた、地図情報５１における地物の位置を特定する。更に、相対位置算出部６６は、地物認識部６５によって算出された地物の方向及び地物までの距離から、地図情報５１における車両の相対位置を算出する。

位置補正部６７は、相対位置算出部６６により算出された車両の相対位置に基づいて、車両位置推定部６１により推定された車両の現在位置を補正する。すなわち、位置補正部６７は、相対位置算出部６６により算出された車両の相対位置を、車両位置推定部６１により推定された車両の現在位置として、車両の現在位置を判定する。

ディスプレイ７は、処理部６による制御に応じて、画像や文字を表示することにより、車両の乗員に種々の情報を提示する。ディスプレイ７は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置からなる。ディスプレイ７は、処理部６による制御に応じて、地図情報５１に記録される道路、施設を含む地図を表示し、表示された地図上に、位置補正部６７により補正された車両の現在位置を表示することができる。

入力Ｉ／Ｆ８は、例えば、乗員の操作を受け付け、操作に応じた信号を処理部６に出力する。ディスプレイ７及び入力Ｉ／Ｆ８は、タッチパネルディスプレイとして一体に構成されてもよい。スピーカ９は、処理部６による制御に応じて、音声を再生することにより、車両の乗員に種々の情報を提示する。

（車両位置判定方法）
図１５のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る車両位置判定装置の動作の一例を説明する。

ステップＳ１において、車両位置推定部６１は、測位装置２により測定された現在位置を、センサ群４の検出結果から算出される車両の運動量に基づいて、補正することにより、地図情報５１における車両の現在位置を推定する。

ステップＳ２において、条件判断部６３は、天候、時間帯、路面状態、走行場所の少なくともいずれか周囲環境を判断する。ステップＳ３において、条件判断部６３は、走行状況、走行車線の少なくともいずれかを含む走行状態を判断する。ステップＳ４において、条件判断部６３は、車両の走行経路を判断する。

ステップＳ５において、領域特定部６４は、ステップＳ２〜Ｓ４において判断された走行条件に基づいて、認識対象が存在する範囲として、カメラ１により撮影された画像にいて領域Ｑを特定する。

ステップＳ６において、地物認識部６５は、領域特定部６４により特定された領域Ｑ内の画像から認識する。また、地物認識部６５は、カメラ１により撮影された画像に基づいて、認識した地物の車両に対する方向及び車両からの距離を算出する。

ステップＳ７において、相対位置算出部６６は、地物認識部６５により認識された地物の地図情報５１における位置に対する車両の相対位置を算出する。ステップＳ８において、位置補正部６７は、相対位置算出部６６により算出された車両の相対位置に基づいて、車両位置推定部６１により推定された車両の現在位置を補正する。

以上のように、本実施の形態に係る車両位置判定装置によれば、車両の走行条件に基づいて領域Ｑを画像において特定し、領域Ｑに存在する様々な地物を認識することにより、車両の現在位置を補正する。これにより、本実施の形態に係る車両位置判定装置は、補正の頻度が増加し、様々な走行環境において、車両の現在位置の精度を高く維持することができる。また、本実施の形態に係る車両位置判定装置は、領域Ｑを特定することにより画像処理が施される画像の範囲を効率的に限定することができ、認識のための処理負荷を低減することができる。

また、本実施の形態に係る車両位置判定装置によれば、天候、時間帯、路面状態、走行場所等、車両の周囲環境に適した領域Ｑを特定することにより、道路周辺の地物を効率的に認識することができ、精度良く車両の現在位置を補正することができる。また、本実施の形態に係る車両位置判定装置は、周囲環境に応じて、認識可能と見込まれる地物を含む領域Ｑを効率的に特定することができるため、認識のための処理負荷を低減することができる。

また、本実施の形態に係る車両位置判定装置によれば、走行状況、走行車線等、車両の走行状態に適した領域Ｑを特定することにより、道路周辺の地物を効率的に認識することができ、精度良く車両の現在位置を補正することができる。また、本実施の形態に係る車両位置判定装置は、走行状態に応じて、認識可能と見込まれる地物を含む領域Ｑを効率的に特定することができるため、認識のための処理負荷を低減することができる。

（その他の実施の形態）
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。

例えば、上述の実施の形態において、地物認識部６５は、領域Ｑから最も認識されやすい１つの地物を選択的に認識するようにしてもよい。図２に示す例では、車両は高速で走行しているため、大きな地物ほど認識されやすい。この場合、地物認識部６５は、最も大きな案内標識Ｍ２を認識対象とする地物として選択することができる。よって、地物認識部６５は、認識対象の数を低減することにより、処理負荷を更に低減することができる。

同様に、図４に示す例では、形状に特徴があって発光する信号機Ｍ４が認識されやすい。この場合、地物認識部６５は、最も認識されやすい信号機Ｍ４を認識対象とする地物として選択する。また、地物認識部６５は、時間帯が夜間の場合、発光する地物以外の地物を認識することが難しくなるため、認識対象とする地物の種類として発光する非常電話、案内標識及び信号機等を選択するようにしてもよい。このように、地物認識部６５は、領域Ｑに存在すると考えられる地物の位置、大きさ、種類や、走行条件等に基づいて、領域Ｑから認識対象とする地物を更に限定するようにしてもよい。

また、上述の実施の形態において、カメラ１は、特定された領域Ｑ内の地物を撮影するために、カメラ１が、処理部６による制御に応じて、撮影方向や倍率を変更するようにしてもよい。また、領域特定部６４は、認識対象の地物の大きさが所定の閾値より大きい場合等、１つの地物を１つの領域Ｑとして特定するようにしてもよい。

上記の他、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。

Ｑ，Ｑ１〜Ｑ３ 領域
１ カメラ
５ 記憶装置
５１ 地図情報
６１ 車両位置推定部
６４ 領域特定部
６５ 地物認識部
６６ 相対位置算出部
６７ 位置補正部

Claims (5)

1. 道路周辺に存在する地物の位置を含む地図情報を記憶する記憶装置と、
   前記地図情報における車両の現在位置を推定する車両位置推定部と、
   前記車両の周囲の画像を撮影するカメラと、
   前記画像において、認識対象とする地物が存在する領域を所定の条件に基づいて特定する領域特定部と、
   前記領域特定部により特定された領域から地物を認識する地物認識部と、
   前記地物認識部により認識された地物の前記地図情報における位置に対する前記車両の相対位置を算出する相対位置算出部と、
   前記相対位置算出部により算出された相対位置に基づいて、前記車両の現在位置を補正する位置補正部と
   を備え、
   前記領域特定部は、前記カメラによって撮影された前記画像に基づいて前記車両の周囲が渋滞していると判断された場合、前記画像の上半分に前記領域を特定することを特徴とする車両位置判定装置。
2. 前記領域特定部は、前記車両の周囲環境に基づいて前記領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の車両位置判定装置。
3. 前記領域特定部は、前記車両の走行状態に基づいて前記領域を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両位置判定装置。
4. 前記地物認識部は、前記領域内に存在すると考えられる地物の位置、大きさ、種類の少なくともいずれかに基づいて、前記領域から選択的に地物を認識することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両位置判定装置。
5. 道路周辺に存在する地物の位置を含む地図情報における車両の現在位置を推定するステップと、
   前記車両の周囲の画像を撮影するステップと、
   前記地図情報において、認識対象とする地物が存在する領域を所定の条件に基づいて特定するステップと、
   特定された前記領域内の地物を前記画像から認識するステップと、
   認識された前記地物の前記地図情報における位置に対する前記車両の相対位置を算出するステップと、
   算出された前記相対位置に基づいて、前記車両の現在位置を補正するステップと
   を含み、
   前記特定するステップにおいて、撮影された前記画像に基づいて前記車両の周囲が渋滞していると判断された場合、前記画像の上半分に前記領域を特定することを特徴とする車両位置判定方法。

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