JP7084792B2 - 走行軌跡推定方法及び走行軌跡推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両が走行した走行軌跡を推定する走行軌跡推定方法及び走行軌跡推定装置に関する。

従来から地図データを更新する方法が知られており、地図データ更新方法として特許文献１が開示されている。この特許文献１では、ＧＰＳデータとオドメトリを用いて車両の自車位置を検出し、走行時における走行軌跡を演算していた。

特開２００５－９８８５３号公報

しかしながら、上述した従来の地図データ更新方法では、白線等の車両周辺にある環境情報が検出できない場合には、車両の走行軌跡を精度よく推定することができないという問題点があった。

そこで、本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、白線等の車両周辺にある環境情報が検出できない場合でも、車両の走行軌跡を精度よく推定することのできる走行軌跡推定方法及び走行軌跡推定装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る走行軌跡推定方法及びその装置は、車両が走行したときに検出した走行データと、車両が走行したときに検出した車両周辺の環境情報とを取得し、走行データに基づいて車両が走行した走行軌跡を算出する。そして、車両周辺の環境情報と、地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差を算出し、走行軌跡上にある車両位置のうち、車両周辺の環境情報が検出された車両位置では、環境情報誤差に基づいて走行軌跡を補正する。一方、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置では、車両位置の前後に隣接する車両位置に基づいて走行軌跡を補正する。

本発明によれば、白線等の車両周辺にある環境情報が検出できない場合でも、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る走行軌跡推定装置を備えた走行軌跡推定システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る走行軌跡推定装置による走行軌跡の補正方法を説明するための図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る走行軌跡推定装置による走行軌跡の補正方法を説明するための図である。 図４は、本発明の一実施形態に係る走行軌跡推定装置による走行軌跡の補正方法を説明するための図である。 図５は、本発明の一実施形態に係る走行軌跡推定装置による走行軌跡の推定処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。

［走行軌跡推定システムの構成］
図１を参照して、本実施形態に係る走行軌跡推定装置を備えた走行軌跡推定システムの構成を説明する。図１に示すように、走行軌跡推定システム１００は、走行軌跡推定装置１と、ＧＰＳ受信機３と、ＩＭＵ（慣性計測装置）５と、カメラ７と、データベース９とを備える。この他にレーザレンジファインダーや通信機等を備えていてもよい。また、本実施形態では、走行軌跡推定システム１００が車両に搭載されている場合について説明するが、走行軌跡推定装置１については車両に搭載されていなくてもよい。

ＧＰＳ受信機３は、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における自車両の現在地を検出し、検出したデータをデータベース９に出力する。

ＩＭＵ５は、３軸のジャイロセンサと３方向の加速度計から構成され、３次元の角度（または角速度）と加速度を検出する。また、ＩＭＵ５は、車輪速センサを備えていてもよい。そして、ＩＭＵ５は、検出したセンサ値を用いてオドメトリを算出する。オドメトリは、車両の単位時間当たりの移動量であり、ＩＭＵ５で検出されたデータや車両に搭載されたセンサ群で検出されたセンサ値を用いて算出することができる。ＩＭＵ５は、検出したデータと算出したオドメトリをデータベース９に出力する。

カメラ７は、ＣＣＤ（charge-coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）などの撮像素子を有する。カメラ７は、自車両に搭載され、自車両の周囲を撮影する。カメラ７は画像処理機能を有しており、撮影した画像から車両周囲の環境情報を検出する。環境情報には、物標と道路構造が含まれている。物標とは、道路や歩道に設けられた物体であり、例えば信号機や電柱、交通標識等である。また、道路構造とは、道路の構成物であり、例えば白線や黄色線等の道路の区画線や停止線の他に道路端部や縁石、中央分離帯等である。カメラ７は、検出したデータをデータベース９に出力する。

また、走行軌跡推定装置１は、車両に搭載されたセンサ群（図示せず）に接続されている。例えば、アクセルセンサ、ステアリングセンサ、ブレーキセンサ、車速センサ等に接続されて、これらのセンサ群から出力されるセンサ値を取得することができる。

データベース９は、走行データや環境情報、地図情報等を格納している。走行データは、ＧＰＳ受信機３で検出された車両の位置情報と、ＩＭＵ５で検出された車両の角度や加速度等と、ＩＭＵ５で算出されたオドメトリを含んでいる。環境情報は、カメラ７で撮像されて検出された物標や道路構造等の情報を含んでいる。地図情報は、カーナビゲーション装置等に記憶されている情報であり、物標情報や施設情報などの経路案内に必要となる各種データを含んでいる。さらに、地図情報は、高精度な地図情報であり、道路や歩道に設けられた信号機や電柱等の物標情報や道路の車線数や道路境界線、停止線等の道路構造情報を含んでいる。データベース９は、走行軌跡推定装置１の要求に応じて、格納している情報を走行軌跡推定装置１へ出力する。また、データベース９は、走行軌跡の推定に必要となるその他の情報も記憶している。

尚、データベース９は、サーバから定期的に最新の地図情報を入手して、保有する地図情報を更新する。本実施形態では、地図情報として第一地図（高精度地図、車両のルート案内に用いる地図）を備えており、第一地図を補足するものとして、第二地図を備えていてもよい。この第二地図は、第一地図だけでは不完全な場合や、より詳細な地図情報が必要な場合に、車両や外部のサーバで作成される。

走行軌跡推定装置１は、車両が走行した走行軌跡を推定する。走行軌跡推定装置１は、車両が事前に走行して検出しておいた走行データをデータベース９から取得し、取得した走行データを用いて、過去に車両が走行した走行軌跡を推定する。推定された走行軌跡は、地図データを更新するために使用される。例えば、推定された走行軌跡を用いて物標の位置を計算し、この計算結果を用いて地図データに記録された物標の位置を更新する。

また、走行軌跡推定装置１は、ＧＰＳ受信機３、ＩＭＵ５、カメラ７、データベース９から取得したデータを処理する制御部を備えており、例えばＩＣ、ＬＳＩ等によって構成される。走行軌跡推定装置１は、これを機能的に捉えた場合、走行軌跡算出部１１と、地図照合部１３と、走行軌跡補正部１５と、走行軌跡調整部１７に分類することができる。

尚、走行軌跡推定装置１は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。このような走行軌跡推定装置１の各機能は、１または複数の処理回路によって実装することができる。処理回路は、例えば電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含み、また実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置も含んでいる。

走行軌跡算出部１１は、車両が走行したときに検出した走行データをデータベース９から取得し、取得した走行データに基づいて、車両が走行した走行軌跡を算出する。具体的に、走行軌跡算出部１１は、ＧＰＳ受信機３で検出した車両位置を、単位時間当たりの移動量であるオドメトリの分だけ移動させていくことによって、車両の走行軌跡を算出する。ここで算出される走行軌跡は、時刻毎の車両位置と車両の姿勢との集合によって表される。車両の姿勢とは、車両の角度、すなわち車両の向きである。例えば、走行軌跡は、時刻ｔｉ（ｉ＝１～ｎ）における座標（ｘ、ｙ）と車両の向きθの集合によって表される。

地図照合部１３は、車両が走行したときに検出した車両周辺の環境情報と地図情報をデータベース９から取得し、取得した車両周辺の環境情報と、地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差を算出する。例えば、地図照合部１３は、取得した車両周辺の環境情報に含まれている白線の位置と、地図情報に記録されている白線の位置の差分を求め、この差分を環境情報誤差として算出する。

また、地図照合部１３は、車両周辺の環境情報が１つの車両位置に複数検出されている場合、地図情報に記録された環境情報に最も特性が近い車両周辺の環境情報を用いて、環境情報誤差を算出する。例えば、時刻ｔの車両位置において、車両周辺の環境情報として白線が複数検出され、地図情報には１本の白線しか記録されていない場合には、検出された複数の白線のうち、地図情報に記録された白線に最も特性が近い白線を用いて環境情報誤差を算出する。ここで、特性とは、白線の形状や白線が延びている方向、白線の位置、白線の太さ、色等である。したがって、車両周辺の環境情報として白線が複数検出されている場合に、地図照合部１３は、例えば、地図情報に記録された白線の形状と最も近い形状の白線を用いて、環境情報誤差を算出する。また、地図情報に記録された白線の位置に最も近い位置にある白線を用いて、環境情報誤差を算出してもよい。

さらに、地図照合部１３は、車両周辺の環境情報として白線を検出しているが、地図情報には白線が記録されていない場合には、環境情報誤差を算出しないようにしてもよい。例えば、カメラ７では白線のように検出されている場合でも、地図情報にはゼブラゾーンや縁石しか記録されていない場合がある。このような場合には、誤検知の可能性があるので、環境情報誤差の算出を行わないようにする。

走行軌跡補正部１５は、走行軌跡算出部１１で算出された走行軌跡を補正する。特に、走行軌跡補正部１５は、走行軌跡上にある車両位置のうち、車両周辺の環境情報が検出された車両位置では、地図照合部１３で算出された環境情報誤差に基づいて走行軌跡を補正する。

例えば、図２に示すように、車両が、時刻ｔ１に車両位置Ｘ１に位置し、時刻ｔ２に車両位置Ｘ２に位置し、時刻ｔ３に車両位置Ｘ３に位置している。この場合に、時刻ｔ１では、車両周辺の環境情報として白線位置Ｐ１が複数検出されている。そして、地図情報には車両位置Ｘ１の近傍に白線Ｌ１が記録されている。したがって、車両周辺の環境情報と地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差は、白線位置Ｐ１と白線Ｌ１の差分になるので、図２のｄ１となる。同様に、時刻ｔ３では、車両周辺の環境情報として白線位置Ｐ３が複数検出され、地図情報には車両位置Ｘ３の近傍に白線Ｌ３が記録されているので、環境情報誤差はｄ３になる。

そこで、走行軌跡補正部１５は、時刻ｔ１では、白線位置Ｐ１を白線Ｌ１の位置に合わせるように環境情報誤差ｄ１だけ移動させ、この移動に同期させて車両位置Ｘ１も環境情報誤差ｄ１だけ移動させる。この結果、図３に示すように、白線位置Ｐ１は白線Ｌ１上の位置に移動し、この移動に同期して車両位置Ｘ１も移動する。同様に、白線位置Ｐ３も白線Ｌ３上の位置に移動し、この移動に同期して車両位置Ｘ３も移動する。

一方、走行軌跡補正部１５は、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置では、この車両位置の前後に隣接する車両位置に基づいて走行軌跡を補正する。例えば、図２に示すように、時刻ｔ２では、車両位置Ｘ２の近傍に、車両周辺の環境情報として白線が検出されていない。このような状況は、例えば車両が交差点に進入すると、車両の両側にあった白線が途切れるために起こるものである。そこで、このように白線を検出できない場合に、走行軌跡補正部１５は、車両位置Ｘ２の前後に隣接する車両位置Ｘ１、Ｘ３に基づいて走行軌跡を補正する。

具体的に、走行軌跡補正部１５は、前後に隣接する車両位置の間の移動量を示す相対変位と、車両位置におけるオドメトリとの差である変位誤差を算出し、この変位誤差に基づいて走行軌跡を補正する。

例えば、図３に示すように、車両位置Ｘ３は環境情報誤差ｄ３だけ移動しているので、車両位置Ｘ２におけるオドメトリＢ２の先端の位置からずれている。この場合に、走行軌跡補正部１５は、前後に隣接する車両位置Ｘ２とＸ３の間の移動量を示す相対変位Ａ２を算出し、この相対変位Ａ２とオドメトリＢ２との差である変位誤差Ｃ２を算出する。相対変位とオドメトリは車両位置と車両の向き（角度）で表されるので、変位誤差は車両位置の差と車両の向き（角度）の差で表される。

そして、走行軌跡補正部１５は、車両位置Ｘ３の位置に近づけるように、変位誤差Ｃ２の分だけ車両位置Ｘ２を移動させる。これにより、車両位置Ｘ２は、図４に示すように車両位置Ｘ３と並ぶような位置に移動する。車両位置Ｘ３はすでに環境情報誤差ｄ３だけ移動されているので、正確な位置である可能性が高い。したがって、車両位置Ｘ３の位置に近づけるように車両位置Ｘ２を移動させれば、車両位置Ｘ２も正確な位置に補正することが可能となる。

同様に、走行軌跡補正部１５は、図３に示すように、前後に隣接する車両位置Ｘ１とＸ２の間の移動量を示す相対変位Ａ１を算出し、この相対変位Ａ１と車両位置Ｘ１におけるオドメトリＢ１との差である変位誤差Ｃ１を算出する。

そして、走行軌跡補正部１５は、車両位置Ｘ１の位置に近づけるように、変位誤差Ｃ１の分だけ車両位置Ｘ２を移動させる。これにより。車両位置Ｘ２は、図４に示すように車両位置Ｘ１と並ぶような位置に移動する。車両位置Ｘ１はすでに環境情報誤差ｄ１だけ移動されているので、正確な位置である可能性が高い。したがって、車両位置Ｘ１の位置に近づけるように車両位置Ｘ２を移動させれば、車両位置Ｘ２も正確な位置に補正することが可能となる。

走行軌跡調整部１７は、走行軌跡補正部１５で補正された走行軌跡の誤差が小さくなるように調整し、調整された走行軌跡を、走行軌跡の推定結果として出力する。具体的に、走行軌跡調整部１７は、地図照合部１３によって算出された環境情報誤差と、走行軌跡補正部１５によって算出された変位誤差をすべて加算して誤差総和を算出し、この誤差総和が小さくなるように走行軌跡を調整する。

例えば、走行軌跡調整部１７は、ガウスニュートン法やＬＭ法等の最適化手法を使用して、車両位置Ｘｉ（ｉ＝１～ｎ）を移動させながら繰り返し計算の中で徐々に誤差総和が小さくなるように走行軌跡を調整する。そして、誤差総和が予め設定された所定値以下になると、走行軌跡調整部１７は、走行軌跡の調整が収束したと判定して、調整された走行軌跡を、走行軌跡の推定結果として出力する。

［走行軌跡の推定処理］
次に、図５を参照して、本実施形態に係る走行軌跡推定装置１による走行軌跡の推定処理を説明する。図５は、走行軌跡の推定処理を示すフローチャートである。

図５に示すように、ステップＳ１において、走行軌跡算出部１１は、車両が走行したときに検出した走行データをデータベース９から取得する。また、地図照合部１３は、車両が走行したときに検出した環境情報と地図情報をデータベース９から取得する。

ステップＳ３において、走行軌跡算出部１１は、ステップＳ１で取得した走行データに基づいて、車両が走行した走行軌跡を算出する。ここで算出される走行軌跡は、車両が過去に走行した走行軌跡であり、車両位置をオドメトリの分だけ移動させていくことによって走行軌跡を算出する。走行軌跡は、時刻毎の車両位置と車両の姿勢との集合によって表され、具体的に時刻ｔｉ（ｉ＝１～ｎ）における座標（ｘ、ｙ）と車両の向きθの集合によって表される。例えば、図２に示すように、走行軌跡は、時刻ｔ１の車両位置Ｘ１、時刻ｔ２の車両位置Ｘ２、時刻ｔ３の車両位置Ｘ３の集合によって表されている。ただし、車両位置Ｘｎには、車両の向きθｎが含まれている。

ステップＳ５において、地図照合部１３は、走行軌跡上にある車両位置の近傍に環境情報が検出されているか否かを判定する。本実施形態では、環境情報の一例として、白線を用いる場合について説明するので、走行軌跡上にある車両位置の近傍に白線が検出されているか否かを判定する。そして、白線が検出されている場合にはステップＳ７に進み、白線が検出されていない場合にはステップＳ１１に進む。例えば、図２に示すように、車両位置Ｘ１、Ｘ３では白線位置Ｐ１、Ｐ３が検出されているのでステップＳ７に進み、車両位置Ｘ２では白線が検出されていないのでステップＳ１１に進む。

地図照合部１３は、まず時刻ｔ１の車両位置Ｘ１の近傍に白線が検出されているか否かを判断してステップＳ７～１１の処理を行い、その後は順番に車両位置Ｘ２から車両位置ＸｎまでステップＳ７～Ｓ１１の処理を行う。

また、地図照合部１３は、車両周辺の環境情報として白線が検出されていても、地図情報に白線が記録されていない場合には、環境情報が検出されていないと判定し、環境情報誤差を算出しないようにしてもよい。例えば、カメラ７では白線のように検出されていても、地図情報にはゼブラゾーンや縁石しか記録されていない場合がある。このような場合には、誤検知の可能性があるので、白線を検出していないと判定する。

ステップＳ７において、地図照合部１３は、車両周辺の環境情報と、地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差を算出する。具体的に、地図照合部１３は、取得した車両周辺の環境情報に含まれている白線の位置を地図座標系に変換し、地図座標系に変換された白線の位置と、地図情報に記録されている白線の位置との差を求め、この差を環境情報誤差として算出する。例えば、図２の車両位置Ｘ１では、白線位置Ｐ１と地図情報に記録された白線Ｌ１の差ｄ１を環境情報誤差として出力する。同様に、時刻ｔ３では、白線位置Ｐ３と地図情報に記録された白線Ｌ３の差ｄ３を環境情報誤差として出力する。

また、地図照合部１３は、車両周辺の環境情報が１つの車両位置に複数検出されている場合、地図情報に記録された環境情報に最も特性が近い車両周辺の環境情報を用いて、環境情報誤差を算出する。例えば、時刻ｔの車両位置において、車両周辺の環境情報として白線が複数検出され、地図情報には１本の白線しか記録されていない場合には、検出された複数の白線のうち、地図情報に記録された白線に最も特性が近い白線を用いて環境情報誤差を算出する。

ステップＳ９において、走行軌跡補正部１５は、車両周辺の環境情報が検出された車両位置について、ステップＳ７で算出された環境情報誤差に基づいて走行軌跡を補正する。例えば、図２に示すように、走行軌跡補正部１５は、車両周辺の環境情報として白線が検出された車両位置Ｘ１、Ｘ３について、環境情報誤差ｄ１、ｄ３だけ車両位置Ｘ１、Ｘ３を移動させて、図３に示すように走行軌跡を補正する。

ステップＳ１１において、地図照合部１３は、走行軌跡上のすべての車両位置についてステップＳ５～１１の処理が行われたか否かを判定する。そして、ステップＳ５～１１の処理が行われていない車両位置がある場合にはステップＳ５に戻り、すべての車両位置についてステップＳ５～１１の処理が行われている場合にはステップＳ１３に進む。ステップＳ１３に進む場合には、白線が検出されたＸ１、Ｘ３のような車両位置では、図３に示すように車両位置がすべて移動されており、白線が検出されなかったＸ２のような車両位置では、図３に示すように車両位置が移動されていないままとなっている。

ステップＳ１３において、走行軌跡補正部１５は、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置について、前後に隣接する車両位置の間の移動量を示す相対変位と、車両位置におけるオドメトリとの差である変位誤差を算出する。例えば、図３に示すように、白線が検出されなかった車両位置Ｘ２について、前後に隣接する車両位置Ｘ２とＸ３の間の移動量を示す相対変位Ａ２を算出し、この相対変位Ａ２と車両位置Ｘ２におけるオドメトリＢ２との差である変位誤差Ｃ２を算出する。同様に、走行軌跡補正部１５は、変位誤差Ｃ１を算出する。

ステップＳ１５において、走行軌跡補正部１５は、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置について、ステップＳ１３で算出された変位誤差に基づいて走行軌跡を補正する。走行軌跡補正部１５は、図３に示すように、車両周辺の環境情報として白線が検出されなかった車両位置Ｘ２について、変位誤差Ｃ１、Ｃ２だけ車両位置Ｘ２を移動させることで、図４に示すように走行軌跡を補正する。

ステップＳ１７において、走行軌跡補正部１５は、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置について、車両位置の補正が終了したか否かを判定する。図３の車両位置Ｘ２のように白線が検出されなかったすべての車両位置について、走行軌跡補正部１５は、車両位置の補正が終了したか否かを判定する。そして、車両位置の補正が終了していない場合にはステップＳ１３に戻り、終了している場合にはステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９において、走行軌跡調整部１７は、ステップＳ７で算出された環境情報誤差と、ステップＳ１３で算出された変位誤差をすべて加算して誤差総和を算出する。この誤差総和は、車両位置Ｘ１から車両位置Ｘｎまでのすべての車両位置の環境情報誤差と変位誤差を加算したものである。

ステップＳ２１において、走行軌跡調整部１７は、ステップＳ１９で算出された誤差総和が小さくなるように走行軌跡を調整し、収束したか否かを判定する。走行軌跡調整部１７は、ガウスニュートン法やＬＭ法等の最適化手法を使用して、車両位置Ｘｉ（ｉ＝１～ｎ）を移動させながら繰り返し計算の中で徐々に誤差総和が小さくなるように走行軌跡を調整する。そして、誤差総和が予め設定された所定値以下とならない場合には走行軌跡の調整が収束しないと判定してステップＳ３に戻る。一方、誤差総和が予め設定された所定値以下になると、走行軌跡の調整が収束したと判定し、調整された走行軌跡を、走行軌跡の推定結果として出力し、本実施形態に係る走行軌跡の推定処理を終了する。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る走行軌跡推定装置１では、走行データに基づいて車両が走行した走行軌跡を算出し、車両周辺の環境情報と地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差を算出する。そして、走行軌跡上にある車両位置のうち、車両周辺の環境情報が検出された車両位置では環境情報誤差に基づいて走行軌跡を補正し、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置では、この車両位置の前後に隣接する車両位置に基づいて走行軌跡を補正する。これにより、白線等の車両周辺にある環境情報が検出できた場合だけでなく、車両周辺の環境情報が検出できない場合でも、走行軌跡を補正することができるので、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

また、本実施形態に係る走行軌跡推定装置１では、時刻毎の車両位置と車両の姿勢との集合によって、走行軌跡を表している。これにより、走行軌跡を時刻毎に正確に表すことができるので、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

さらに、本実施形態に係る走行軌跡推定装置１では、車両周辺の環境情報が１つの車両位置に複数検出されている場合に、地図情報に記録された環境情報に最も特性が近い車両周辺の環境情報を用いて、環境情報誤差を算出する。これにより、特性が近くて信頼性の高い環境情報を用いて環境情報誤差を算出できるので、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

また、本実施形態に係る走行軌跡推定装置１では、車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置について、前後に隣接する車両位置の間の移動量を示す相対変位と、車両位置におけるオドメトリとの差である変位誤差を算出する。そして、この変位誤差に基づいて走行軌跡を補正する。これにより、白線等の車両周辺にある環境情報が検出できない場合でも、前後に隣接する車両位置に基づいて走行軌跡を補正できるので、車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

さらに、本実施形態に係る走行軌跡推定装置１では、環境情報誤差と変位誤差の誤差総和を算出し、この誤差総和が小さくなるように、補正された走行軌跡を調整する。これにより、走行軌跡全体の整合性を取ることができるので、推定された走行軌跡の精度を向上させることができる。

尚、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

１ 走行軌跡推定装置
３ ＧＰＳ受信機
５ ＩＭＵ（慣性計測装置）
７ カメラ
９ データベース
１１ 走行軌跡算出部
１３ 地図照合部
１５ 走行軌跡補正部
１７ 走行軌跡調整部
１００ 走行軌跡推定システム

Claims (5)

1. 車両が走行した走行軌跡を推定する走行軌跡推定装置の走行軌跡推定方法であって、
   前記車両が走行したときに検出した走行データと、前記車両が走行したときに検出した車両周辺の環境情報とを取得し、
   前記走行データに基づいて前記車両が走行した走行軌跡を算出し、
   前記車両周辺の環境情報と、地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差を算出し、
   前記走行軌跡上にある車両位置のうち、前記車両周辺の環境情報が検出された車両位置では、前記車両周辺の環境情報を前記地図情報に記録された環境情報の位置に合わせるように前記環境情報誤差だけ移動させ、この移動に同期させて前記車両位置を前記環境情報誤差だけ移動させて前記走行軌跡を補正し、
   前記車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置では、前記車両位置の前後に隣接し、前記環境情報誤差だけ移動させた車両位置の間の移動量を示す相対変位と、前記車両位置におけるオドメトリとの差である変位誤差を算出し、前記変位誤差に基づいて前記走行軌跡を補正することを特徴とする走行軌跡推定方法。
2. 前記走行軌跡は、時刻毎の車両位置と車両の姿勢との集合によって表されることを特徴とする請求項１に記載の走行軌跡推定方法。
3. 前記車両周辺の環境情報が１つの車両位置に複数検出されている場合、前記地図情報に記録された環境情報に最も特性が近い前記車両周辺の環境情報を用いて、前記環境情報誤差を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の走行軌跡推定方法。
4. 前記環境情報誤差と前記変位誤差をすべて加算した誤差総和を算出し、前記誤差総和が小さくなるように、前記補正された走行軌跡を調整することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の走行軌跡推定方法。
5. 車両が走行した走行軌跡を推定する制御部を備えた走行軌跡推定装置であって、
   前記制御部は、
   前記車両が走行したときに検出した走行データと、前記車両が走行したときに検出した車両周辺の環境情報とを取得し、
   前記走行データに基づいて前記車両が走行した走行軌跡を算出し、
   前記車両周辺の環境情報と、地図情報に記録された環境情報との差である環境情報誤差を算出し、
   前記走行軌跡上にある車両位置のうち、前記車両周辺の環境情報が検出された車両位置では、前記車両周辺の環境情報を前記地図情報に記録された環境情報の位置に合わせるように前記環境情報誤差だけ移動させ、この移動に同期させて前記車両位置を前記環境情報誤差だけ移動させて前記走行軌跡を補正し、
   前記車両周辺の環境情報が検出されなかった車両位置では、前記車両位置の前後に隣接し、前記環境情報誤差だけ移動させた車両位置の間の移動量を示す相対変位と、前記車両位置におけるオドメトリとの差である変位誤差を算出し、前記変位誤差に基づいて前記走行軌跡を補正することを特徴とする走行軌跡推定装置。

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