CN111902697A - 行驶辅助***、行驶辅助方法和行驶辅助程序 - Google Patents

行驶辅助***、行驶辅助方法和行驶辅助程序 Download PDF

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Abstract

在行驶辅助***(500)中，位置信息取得部(110)取得车辆(200)的位置信息(111)。路线生成部(120)根据路径引导中使用的简易地图(181)和位置信息(111)，在简易地图(181)中生成行驶路线。周边地图生成部(130)使用位置信息(111)，在车辆(200)的行驶中生成周边地图(182)。特征提取部(140)提取简易地图(181)和周边地图(182)各自的道路的特征。位置对准部(150)根据道路的特征进行简易地图(181)与周边地图(182)的位置对准，计算车辆位置(151)。然后，线路生成部(170)使用车辆位置(151)将行驶路线投影到周边地图(182)上，生成用于供车辆(200)行驶的线路(171)。

Description

行驶辅助***、行驶辅助方法和行驶辅助程序
技术领域
本发明涉及行驶辅助***、行驶辅助方法和行驶辅助程序。特别涉及在未生成高精度地图的道路中也能够生成驾驶辅助中使用的线路的行驶辅助***、行驶辅助方法和行驶辅助程序。
背景技术
存在根据事前生成的高精度地图进行自动驾驶的技术。一般而言，动态图这样的高精度地图是针对高速道路或干线道路这样的被限定的主要道路生成的。但是，针对主要道路以外的生活道路，多数情况下未生成高精度地图。由此，在未生成高精度地图的道路中不能进行自动驾驶。另一方面，针对生活道路也生成搭载于汽车导航***的简易地图。但是，在这种简易地图中，精度和信息不足，虽然能够生成行驶路线，但是无法生成自动驾驶用的线路。
在专利文献1中公开有如下技术：通过贪婪法对根据来自车载传感器的数据生成的环境地图和事前生成的地图进行比较，估计自身位置。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2014-002638号公报
发明内容
发明要解决的课题
在专利文献1中，不清楚是否针对主要道路以外的生活道路生成了事前生成的地图。由此，存在在未生成高精度地图的道路中无法生成自动驾驶这样的驾驶辅助中使用的线路这样的课题。
本发明的目的在于，利用路径引导中使用的简易地图，即使是未生成高精度地图的生活道路，也生成自动驾驶这样的驾驶辅助中使用的线路。
用于解决课题的手段
本发明的行驶辅助***对车辆的行驶进行辅助，其中，该行驶辅助***具有：位置信息取得部，其取得所述车辆的位置信息；路线生成部，其根据表示路径引导中使用的简易地图的简易地图信息和所述位置信息，在所述简易地图中生成所述车辆的行驶路线；周边地图生成部，其使用所述位置信息，在所述车辆的行驶中生成所述车辆的周边地图作为周边地图信息；特征提取部，其提取包含所述行驶路线的所述简易地图和所述周边地图各自的道路的特征；位置对准部，其根据所述道路的特征进行所述简易地图与所述周边地图的位置对准，计算所述车辆的位置作为车辆位置；以及线路生成部，其使用所述车辆位置将所述行驶路线投影到所述周边地图上，根据被投影到所述周边地图上的所述行驶路线，生成用于供所述车辆在所述行驶路线上行驶的线路。
发明效果
在本发明的行驶辅助***中，位置对准部根据道路的特征进行简易地图与周边地图的位置对准，计算车辆的位置作为车辆位置。然后，线路生成部使用车辆位置将行驶路线投影到周边地图上，根据被投影到周边地图上的行驶路线，生成用于供车辆在行驶路线上行驶的线路。由此，根据本发明的行驶辅助***，即使是未生成高精度地图的生活道路，也能够使用简易地图和周边地图生成自动驾驶这样的驾驶辅助中使用的线路。
附图说明
图1是实施方式1的行驶辅助***的结构图。
图2是实施方式1的行驶辅助装置的行驶辅助处理的流程图。
图3是示出实施方式1的简易地图上的行驶路线的例子的图。
图4是示出实施方式1的周边地图的例子的图。
图5是示出实施方式1的特征数据库的例子的图。
图6是实施方式1的特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理的详细流程图。
图7是实施方式1的变形例的行驶辅助***的结构图。
图8是实施方式2的特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理的详细流程图。
图9是实施方式3的行驶辅助***的结构图。
图10是实施方式3的特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理的详细流程图。
具体实施方式
下面，使用附图对本发明的实施方式进行说明。另外，在各图中，对相同或相当的部分标注相同标号。在实施方式的说明中，适当省略或简化相同或相当的部分的说明。
实施方式1
***结构的说明***
使用图1对本实施方式的行驶辅助***500的结构例进行说明。
行驶辅助***500对车辆200的行驶进行辅助。车辆200是通过自动驾驶而行驶的自动驾驶车。即，行驶辅助***500对车辆200的自动驾驶行驶进行辅助。
行驶辅助***500具有行驶辅助装置100。在本实施方式中，行驶辅助装置100搭载于车辆200。
行驶辅助装置100是计算机。行驶辅助装置100具有处理器910，并且具有存储器921、辅助存储装置922、传感器接口930和控制接口940这样的其他硬件。处理器910经由信号线而与其他硬件连接，对这些其他硬件进行控制。
作为功能要素，行驶辅助装置100具有位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160、线路生成部170和存储部180。在存储部180中存储有简易地图181、周边地图182、特征数据库183和位置校正量184。
位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能通过软件实现。
存储部180设置于存储器921。存储部180也可以分成存储器921和辅助存储装置922。
处理器910是执行行驶辅助程序的装置。行驶辅助程序是实现位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能的程序。
处理器910是进行运算处理的IC(Integrated Circuit：集成电路)。处理器910的具体例是CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、DSP(Digital SignalProcessor：数字信号处理器)或GPU(Graphics Processing Unit：图形处理单元)。
存储器921是暂时存储数据的存储装置。存储器921的具体例是SRAM(StaticRandom Access Memory：静态随机存取存储器)或DRAM(Dynamic Random Access Memory：动态随机存取存储器)。
辅助存储装置922是保管数据的存储装置。辅助存储装置922的具体例是HDD。此外，辅助存储装置922也可以是SD(注册商标)存储卡、CF、NAND闪存、软盘、光盘、高密度盘、蓝光(注册商标)盘、DVD这样的移动存储介质。另外，HDD是Hard Disk Drive(硬盘驱动器)的简称。SD(注册商标)是Secure Digital(安全数字)的简称。CF是CompactFlash(注册商标)的简称。DVD是Digital Versatile Disk(数字多功能盘)的简称。
在传感器接口930连接有GPS(Global Positioning System：全球定位***)931和各种传感器932。传感器932的具体例是摄像机、激光器、毫米波雷达和声呐。GPS931和传感器932搭载于车辆200。传感器接口930将由GPS931和传感器932取得的信息传输到处理器910。
控制接口940与车辆200的控制机构部201连接。由处理器910生成的自动驾驶用的线路171经由控制接口940传输到车辆200的控制机构部201。具体而言，控制接口940是与CAN(Controller Area Network：控域网)连接的端口。
行驶辅助程序被读入到处理器910，由处理器910执行。在存储器921中，不仅存储有行驶辅助程序，还存储有OS(Operating System：操作***)。处理器910一边执行OS，一边执行行驶辅助程序。行驶辅助程序和OS也可以存储在辅助存储装置922中。辅助存储装置922中存储的行驶辅助程序和OS被载入到存储器921，由处理器910执行。另外，行驶辅助程序的一部分或全部也可以嵌入OS中。
行驶辅助***500可以具有代替处理器910的多个处理器。这些多个处理器分担执行行驶辅助程序。与处理器910同样，各个处理器是执行行驶辅助程序的装置。
由行驶辅助程序利用、处理或输出的数据、信息、信号值和变量值存储在存储器921、辅助存储装置922或处理器910内的寄存器或高速缓冲存储器中。
也可以将位置信息取得部、路线生成部、周边地图生成部、特征提取部、位置对准部、校正量计算部和线路生成部的各部的“部”改写成“处理”、“步骤”或“工序”。此外，也可以将位置信息取得处理、路线生成处理、周边地图生成处理、特征提取处理、位置对准处理、校正量计算处理和线路生成处理的“处理”改写成“程序”、“程序产品”或“记录有程序的计算机能读取的存储介质”。
行驶辅助程序使计算机执行将上述各部的“部”改写成“处理”、“步骤”或“工序”后的各处理、各步骤或各工序。此外，行驶辅助方法是行驶辅助***500执行行驶辅助程序而实现的方法。
行驶辅助程序也可以存储在计算机能读取的记录介质中来提供。此外，行驶辅助程序也可以作为程序产品来提供。
***动作的说明***
使用图2对本实施方式的行驶辅助装置100的行驶辅助处理S100进行说明。
在本实施方式的行驶辅助装置100中，不是利用事前生成的高精度地图，而是利用已经存在的简易地图181生成自动驾驶用的线路。简易地图181如搭载于汽车导航***的地图那样，具有能够进行路线显示的程度的精度。行驶辅助装置100使用简易地图181和取得周边信息的传感器932的传感器信息生成自动驾驶车的线路。将通过传感器信息生成的地图称作周边地图182。在本实施方式的行驶辅助处理S100中，通过对简易地图181和周边地图182进行位置对准，将基于简易地图181的行驶路线映射到周边地图182。然后，使用重叠有行驶路线的周边地图182生成自动驾驶用的线路。
这里，定义行驶路线和线路。行驶路线是汽车导航***这样的路径引导中使用的地图中的路线，表示通过哪条道路。线路表示作为针对自动驾驶车的车辆控制机构的输入的、车辆的行驶轨道和路径。
<位置信息取得处理>
在步骤S101中，位置信息取得部110取得车辆200的位置信息111。具体而言，位置信息取得部110经由传感器接口930取得由GPS931取得的位置信息111。位置信息111也称作GPS信息。
在步骤S102中，位置信息取得部110根据位置校正量184对位置信息111进行校正。
<路线生成处理>
接着，路线生成部120根据表示路径引导中使用的简易地图181的简易地图信息和位置信息111，在简易地图181中生成车辆200的行驶路线121。这里，具体而言，简易地图181是汽车导航***中使用的地图。一般而言，针对高速道路或干线道路这样的主要道路以外的生活道路也生成简易地图181。
在步骤S103中，路线生成部120读入存储部180中存储的简易地图181。具体而言，路线生成部120读入由位置信息111表示的位置附近的简易地图181。
在步骤S104中，路线生成部120受理用户对目的地的设定。具体而言，路线生成部120使用汽车导航***受理目的地的设定。
在步骤S105中，路线生成部120在简易地图181中生成从由位置信息111表示的当前位置到目的地的行驶路线121。
图3示出本实施方式的简易地图181上的行驶路线121的例子。
如图3所示，路线生成部120在汽车导航***的简易地图181中生成行驶路线121。
<周边地图生成处理>
接着，周边地图生成部130使用位置信息111，在车辆200的行驶中生成车辆200的周边地图182作为周边地图信息。具体而言，周边地图生成部130通过SLAM(SimultaneousLocalization And Mapping：同步定位与地图构建)生成周边地图182。
在步骤S106中，周边地图生成部130经由传感器接口930取得由各种传感器932取得的传感器信息。
在步骤S107中，周边地图生成部130通过SLAM技术，使用来自激光传感器的点组和摄像机图像这样的传感器信息，同时进行自身位置的估计和周边地图182的生成。
图4示出本实施方式的周边地图182的例子。
如图4所示，在车辆200的SLAM中，通过传感器932掌握周围的环境的形状，根据该形状数据估计自身位置。此外，在车辆200的SLAM中，估计自身位置，一边对该自身位置进行修正，一边生成周边地图182进行移动。该周边地图182由xyz坐标表现，在一部分中存储有经度纬度的信息。周边地图182是根据传感器信息而在线实时生成的地图。
<特征提取处理>
接着，特征提取部140提取包含行驶路线121的简易地图181和周边地图182各自的道路的特征。特征提取部140根据由特征数据库183指定的道路的特征，从包含行驶路线121的简易地图181和周边地图182分别提取道路的特征。
首先，在步骤S108中，特征提取部140读入指定道路的特征的特征数据库183。
使用图5对本实施方式的特征数据库183的例子进行说明。
在特征数据库183中设定有位置对准中使用的道路的特征831和与道路的特征831对应的标志832。道路的特征831的具体例是道路形状或地上物这样的特征。在特征数据库183中，根据标志832的有效无效来指定位置对准中使用的道路的特征831。另外，作为道路的特征831的详细项目，也可以设定交叉点的道路的条数、交叉点处的道路间的角度、建筑物、标识或墙壁这样的项目。
另外，在本实施方式中，构成为使用标志832指定道路的特征831，但是，能够指定道路的特征831即可，特征数据库183的结构也可以是其他结构。
在步骤S109中，特征提取部140提取位置信息111所示的位置附近的简易地图181中的道路的特征。
在步骤S110中，特征提取部140提取周边地图182中的道路的特征。
在步骤S109和步骤S110中提取的道路的特征是由特征数据库183指定的。
<位置对准处理>
在步骤S111中，位置对准部150根据道路的特征进行简易地图181与周边地图182的位置对准，计算车辆的位置作为车辆位置151。具体而言，首先，位置对准部150根据经度纬度进行大致的位置对准。然后，接着，根据道路的特征进行详细的位置对准，由此，能够搜索简易地图181与周边地图182之间的一致点。另外，车辆位置151是指车辆200的自身位置。这里计算的车辆位置151的精度比基于GPS931的位置信息111的精度高，是能够生成自动驾驶用的线路的精度。
<校正量计算处理>
在步骤S112中，校正量计算部160根据由位置对准部150计算出的车辆位置151，计算用于对位置信息111进行校正的位置校正量161。位置校正量161用于基于GPS931校正位置信息111。
<<特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理>>
使用图6对本实施方式的特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理的详细情况进行说明。
在本实施方式中，假设通过特征数据库183指定道路形状作为道路的特征。根据周边地图182的道路形状求出道路的条数和道路间的角度。然后，根据简易地图181求出道路的条数和道路间的角度。这样，求出交叉的道路的条数和道路间的角度，由此，能够求出周边地图182与简易地图181的一致点。
此外，包含行驶路线121的简易地图181和周边地图182分别包含的道路由多个区间ID(Identifier：标识符)构成。特征提取部140使用多个区间ID中的各个区间ID提取道路的特征。如图3所示，在道路中设定有多个经度纬度地点。经度纬度地点是以任意间隔提取出的地点、提取出交叉点的中央部或曲线道路的曲线部这样的部位的经度纬度的地点。区间ID识别连接这些经度纬度地点中的相邻的经度纬度地点的道路的区间。
在步骤S201中，特征提取部140判定在特征数据库183中标志832有效的道路的特征831。在本实施方式中，特征提取部140读入道路形状作为道路的特征。步骤S201对应于图2的步骤S108。
在步骤S202中，特征提取部140提取包含交叉的道路的条数和交叉的道路间的角度在内的道路形状作为简易地图181的道路的特征。具体而言，特征提取部140在简易地图181中提取交叉点的中心部的经度纬度地点或在曲线道路中能够进行直线近似的部位的经度纬度地点。然后，特征提取部140提取表示多个经度纬度地点的关系的区间ID和存在车道数或道路宽度的部位的信息。这样，特征提取部140从简易地图181中提取交叉点或曲线道路的经度纬度地点，提取区间ID。
在步骤S203中，特征提取部140计算在连接由简易地图181的区间ID连接的相邻的经度纬度地点的交叉点处交叉的道路的条数和道路间的角度。
步骤S202和步骤S203对应于图2的步骤S109。
在步骤S204中，特征提取部140从周边地图182中提取地上物的边缘。如图4所示，特征提取部140提取建筑物的壁面或边界线作为边缘。
在步骤S205中，特征提取部140根据地上物的边缘判定道路，判定道路与道路的交叉。
在步骤S206中，特征提取部140计算在周边地图182中的交叉点处交叉的道路的条数和道路间的角度。具体而言，特征提取部140提取建筑物的壁面和空间部分的边缘这样的特征来判定道路。如果能够判定道路的交叉，则特征提取部140将其识别为交叉点，求出该交叉的道路的条数和道路间的角度。
步骤S204～步骤S206对应于图2的步骤S110。
在步骤S207中，特征提取部140根据由位置信息111表示的当前位置，判定是否针对GPS的误差范围内的全部区间ID进行了计算。具体而言，GPS的误差范围是大约10m的范围。在针对GPS的误差范围内的全部区间ID进行了计算的情况下，进入步骤S208。在存在未计算的区间ID的情况下，返回步骤S203。
在步骤S208中，位置对准部150求出从周边地图182检测到的道路的条数和道路间的角度与从简易地图181检测到的道路的条数和道路间的角度的一致点。位置对准部150根据一致点进行简易地图181与周边地图182的位置对准。然后，简易地图181与周边地图182的位置对准的结果是，作为本车辆的位置，位置对准部150计算最近似位置作为车辆位置151。
步骤S208对应于图2的步骤S111。
在步骤S209中，校正量计算部160计算由GPS得到的位置信息111与车辆位置151之差，作为在位置信息111的校正中使用的位置校正量161。校正量计算部160使用位置校正量161对存储部180中存储的位置校正量184进行更新。
步骤S209对应于图2的步骤S112。
另外，位置对准部150也可以进行以下这种处理。
在到达图4的圆形包围的区域的下一个交叉点即朝向图4的右侧的交叉点时，位置对准部150再次执行上述地图的位置对准。然后，位置对准部150重新评估上次之前的位置对准是否正确。在当前的交叉点和过去的交叉点中，在简易地图181与周边地图182不一致的情况下，与当前的交叉点对准。另一方面，在过去的交叉点中简易地图181与周边地图182一致但是当前的交叉点不对准的情况下，再次计算当前的交叉点的匹配，或者作为一致的场所的下一个交叉点进行计算。
<线路生成处理>
返回图2继续进行说明。
线路生成部170使用车辆位置151将行驶路线投影到周边地图182上。然后，线路生成部170根据被投影到周边地图182上的行驶路线，生成用于供车辆200在行驶路线上行驶的线路171。线路171例如是用于供车辆200在行驶路线中通过自动驾驶而行驶的线路。即，线路生成部170根据位置对准的结果，将利用简易地图181生成的行驶路线映射到通过传感器信息生成的周边地图182。然后，线路生成部170在周边地图182中的行驶路线的基础上引出线路171，由此能够进行自动驾驶。
在步骤S113中，线路生成部170将行驶路线投影到周边地图182上。
在步骤S114中，线路生成部170使用被投影有行驶路线的周边地图182生成自动驾驶用的线路171。
在步骤S115中，线路生成部170经由控制接口940将线路171传输到控制机构部201。
***其他结构***
<变形例1>
在本实施方式中，行驶辅助装置100搭载于车辆200。但是，也可以使中心服务器具有行驶辅助装置100的一部分功能。该情况下，行驶辅助装置100具有用于与中心服务器进行通信的通信装置。通信装置经由网络而与其他装置具体而言为中心服务器进行通信。通信装置具有接收机和发送机。通信装置以无线方式与LAN、互联网或电话线路这样的通信网连接。具体而言，通信装置是通信芯片或NIC(Network Interface Card：网络接口卡)。
<变形例2>
行驶辅助装置100也可以具有输入接口和输出接口。输入接口是与鼠标、键盘或触摸面板这样的输入装置连接的端口。具体而言，输入接口是USB(Universal Serial Bus：通用串行总线)端子。另外，输入接口也可以是与LAN或作为车载网络的CAN连接的端口。
输出接口是连接显示器这样的输出设备的缆线的端口。具体而言，输出接口是USB端子或HDMI(注册商标)(High Definition Multimedia Interface：高清晰度多媒体接口)端子。具体而言，显示器是LCD(Liquid Crystal Display：液晶显示器)。
<变形例3>
在本实施方式中，位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能通过软件实现。作为变形例，位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能也可以通过硬件实现。
图7是示出本实施方式的变形例的行驶辅助***500的结构的图。
行驶辅助装置100具有电子电路909、存储器921、辅助存储装置922、传感器接口930和控制接口940。
电子电路909是实现位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能的专用的电子电路。
具体而言，电子电路909是单一电路、复合电路、程序化的处理器、并行程序化的处理器、逻辑IC、GA、ASIC或FPGA。GA是Gate Array(门阵列)的简称。ASIC是ApplicationSpecific Integrated Circuit(专用集成电路)的简称。FPGA是Field-Programmable GateArray(现场可编程门阵列)的简称。
位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能可以通过1个电子电路实现，也可以分散在多个电子电路中实现。
作为另一个变形例，也可以是位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的一部分功能通过电子电路实现，其余功能通过软件实现。
处理器和电子电路分别被称作处理线路。即，在行驶辅助装置100中，位置信息取得部110、路线生成部120、周边地图生成部130、特征提取部140、位置对准部150、校正量计算部160和线路生成部170的功能通过处理线路实现。
***本实施方式的效果的说明***
在本实施方式的行驶辅助***中，关于简易地图的行驶路线上的地图信息和根据传感器信息生成的周边地图，分别提取与地图的结构要素有关的信息。地图的结构要素的具体例是交叉点或曲线道路。与地图的结构要素有关的信息的具体例是经度纬度或区间ID这样的信息。而且，行驶辅助***利用提取出的信息进行简易地图与周边地图的位置对准，将简易地图中显示的行驶路线投影到周边地图上，根据投影后的行驶路线和周边地图的信息生成线路。
由此，根据本实施方式的行驶辅助***，即使不存在高精度地图，只要存在简易地图就能够生成线路。
此外，在本实施方式的行驶辅助***中，能够利用本车辆的信息对基于GPS的位置信息进行校正。此前是从外部接收GPS的校正信号，但是，即使是无法接收的区域，根据本实施方式的行驶辅助***，也能够基于GPS校正位置。
实施方式2
在本实施方式中，主要对与实施方式1不同之处进行说明。
另外，在本实施方式中，对与实施方式1相同的结构标注相同标号并省略其说明。
在本实施方式中，特征提取部140提取地上物的位置和形状作为道路的特征。从周边地图182和简易地图181中提取建造物或标识这样的具有特征的地上物的位置，使用共同的地上物进行位置对准。
本实施方式的行驶辅助***500和行驶辅助装置100的结构与实施方式1相同。
使用图8对本实施方式的特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理的详细情况进行说明。图8是与实施方式1的图6对应的图。
在本实施方式中，假设通过特征数据库183指定地上物作为道路的特征。在本实施方式中，在具有特征的地上物保持在简易地图181中的情况下，根据道路和地上物的设置位置求出简易地图181与周边地图182的一致点。这里，地上物是指道路周边的建造物或标识这样的具有特征的构造物。
在步骤S301中，特征提取部140判定在特征数据库183中标志832有效的道路的特征831。在本实施方式中，特征提取部140读入地上物的位置作为道路的特征。
在步骤S302中，特征提取部140提取地上物的位置和形状作为简易地图181的道路的特征。具体而言，特征提取部140从简易地图181中提取地上物、地上物的经度纬度、区间ID和形状信息。
在步骤S303中，特征提取部140计算地上物的形状或多个地上物间的位置关系。
在步骤S304中，特征提取部140从周边地图182中提取地上物的形状。
在步骤S305中，特征提取部140在周边地图182中计算多个地上物间的位置关系。
在步骤S306中，特征提取部140判定是否针对GPS的误差范围内的全部区间ID进行了计算。在针对GPS的误差范围内的全部区间ID进行了计算的情况下，进入步骤S307。在存在未计算的区间ID的情况下，返回步骤S303。步骤S306与图6的步骤S207相同。
在步骤S307中，位置对准部150求出从周边地图182检测到的地上物的形状和位置关系与从简易地图181检测到的地上物的形状和位置关系的一致点。位置对准部150根据一致点进行简易地图181与周边地图182的位置对准。然后，作为本车辆的位置，位置对准部150计算最近似位置作为车辆位置151。
在步骤S308中，校正量计算部160计算由GPS得到的位置信息111与车辆位置151之差，作为位置信息111的校正中使用的位置校正量161。校正量计算部160使用位置校正量161对存储部180中存储的位置校正量184进行更新。步骤S308与图6的步骤S209相同。
在本实施方式的行驶辅助***中，在道路周边的建筑物或标识这样的具有特征的构造物保持在简易地图中的情况下，能够根据道路和构造物的设置位置求出一致点。根据本实施方式的行驶辅助***，在新得到地图的结构要素的情况下，能够再次计算线路。
实施方式3
在本实施方式中，主要对与实施方式1、2不同之处进行说明。
另外，在本实施方式中，对与实施方式1、2相同的结构标注相同标号并省略其说明。
在本实施方式中，在得到动态图这样的高精度地图185的情况下，使用高精度地图185和简易地图181的经度纬度，借助周边地图182进行高精度地图185与简易地图181的位置对准。
使用图9对本实施方式的行驶辅助***500a的结构例进行说明。在行驶辅助***500a中与实施方式1不同之处在于，在存储部180中存储有高精度地图185。高精度地图185用于自动驾驶。高精度地图185的精度比简易地图181的精度高。具体而言，高精度地图185是动态图。
位置对准部150进行高精度地图185与周边地图182的位置对准，并且进行简易地图181与周边地图182的位置对准，由此进行高精度地图185与简易地图181的位置对准。位置对准部150进行高精度地图185与简易地图181的位置对准，由此计算高精度的车辆位置151。
使用图10对本实施方式的特征提取处理、位置对准处理和校正量计算处理的详细情况进行说明。
在本实施方式中，假设通过特征数据库183指定高精度地图的经度纬度作为道路的特征。作为具体例，也可以构成为在车辆200在高精度地图185与简易地图181的边界附近行驶的情况下，特征数据库183自动指定高精度地图185的经度纬度。
在步骤S401中，特征提取部140判定在特征数据库183中标志832有效的道路的特征831。在本实施方式中，特征提取部140读入高精度地图185的经度纬度作为道路的特征。
在步骤S402中，特征提取部140从简易地图181中提取交叉点或曲线道路的经度纬度和区间ID。
在步骤S403中，特征提取部140从存储部180读入高精度地图185，并且取得高精度地图185中的自身位置。此时，特征提取部140使用由传感器932取得的传感器信息，取得高精度地图185中的自身位置。
在步骤S404中，位置对准部150使用高精度地图185的经度纬度和周边地图182的经度纬度，进行高精度地图185与周边地图182的位置对准。
在步骤S405中，位置对准部150使用经度纬度和区间ID进行简易地图181与周边地图182的位置对准，由此进行高精度地图185与简易地图181的位置对准。位置对准部150进行高精度地图185与简易地图181的位置对准，由此计算车辆位置151。另外，在进行简易地图181与周边地图182的位置对准的情况下，也可以使用实施方式1或2。
在步骤S406中，校正量计算部160计算由GPS得到的位置信息111与车辆位置151之差，作为位置信息111的校正中使用的位置校正量161。校正量计算部160使用位置校正量161对存储部180中存储的位置校正量184进行更新。步骤S406与图6的步骤S209相同。
在本实施方式的行驶辅助***中，能够借助周边地图182进行高精度地图185与简易地图181的位置对准。在行驶辅助***保有高精度地图并且车辆位于与存在高精度地图的区域之间的边界附近的情况下，能够应用本实施方式。根据本实施方式的行驶辅助***，能够进行高精度地图与简易地图的位置对准，因此，能够计算更高精度的车辆位置。
在以上的实施方式1～3中，将行驶辅助装置的各部设为独立的功能块进行说明。但是，行驶辅助装置的结构也可以不是上述实施方式这种结构。行驶辅助装置的功能块能够实现上述实施方式中说明的功能即可，可以是任意结构。
也可以组合实施以上的实施方式1～3中的多个部分。或者，也可以实施这些实施方式中的1个部分。除此之外，也可以作为整体或者部分地任意组合实施这些实施方式。
另外，上述实施方式是本质上优选的例示，并不意图限制本发明的范围、本发明的应用物的范围和本发明的用途的范围。上述实施方式能够根据需要进行各种变更。
此外，在以上的说明中，说明了将本申请应用于对自动驾驶车的行驶进行辅助的行驶辅助装置***的情况。但是，本申请不仅可以应用于自动驾驶车辆的行驶辅助，还可以应用于进行朝向目的地的路径引导的汽车导航。
例如，在汽车导航***这样的行驶辅助***中，如果构成为在行驶路线的基础上还在汽车导航中提示生成的线路，则不是自动驾驶车的车的驾驶员也能够根据该信息掌握应该行驶的车道这样的道路上的行驶位置。进而，一边根据传感器信息生成地图一边行驶，因此，还能够掌握障碍物位置，能够引导安全的路径。
标号说明
100：行驶辅助装置；110：位置信息取得部；111：位置信息；120：路线生成部；121：行驶路线；130：周边地图生成部；140：特征提取部；150：位置对准部；151：车辆位置；160：校正量计算部；170：线路生成部；171：线路；180：存储部；181：简易地图；182：周边地图；183：特征数据库；161、184：位置校正量；185：高精度地图；200：车辆；201：控制机构部；500、500a：行驶辅助***；831：道路的特征；832：标志；909：电子电路；910：处理器；921：存储器；922：辅助存储装置；930：传感器接口；931：GPS；932：传感器；940：控制接口；S100：行驶辅助处理。

Claims (12)

1.一种行驶辅助***，其对车辆的行驶进行辅助，其中，所述行驶辅助***具有：
位置信息取得部，其取得所述车辆的位置信息；
路线生成部，其根据表示路径引导中使用的简易地图的简易地图信息和所述位置信息，在所述简易地图中生成所述车辆的行驶路线；
周边地图生成部，其使用所述位置信息，在所述车辆的行驶中生成所述车辆的周边地图作为周边地图信息；
特征提取部，其提取包含所述行驶路线的所述简易地图和所述周边地图各自的道路的特征；
位置对准部，其根据所述道路的特征进行所述简易地图与所述周边地图的位置对准，计算所述车辆的位置作为车辆位置；以及
线路生成部，其使用所述车辆位置将所述行驶路线投影到所述周边地图上，根据被投影到所述周边地图上的所述行驶路线，生成用于供所述车辆在所述行驶路线上行驶的线路。
2.根据权利要求1所述的行驶辅助***，其中，
所述行驶辅助***具有校正量计算部，该校正量计算部根据由所述位置对准部计算出的所述车辆位置，计算用于对所述位置信息进行校正的位置校正量，
所述位置信息取得部根据所述位置校正量对所述位置信息进行校正。
3.根据权利要求1或2所述的行驶辅助***，其中，
所述特征提取部提取包含交叉的道路的条数和交叉的道路间的角度在内的道路形状作为所述道路的特征。
4.根据权利要求1或2所述的行驶辅助***，其中，
所述特征提取部提取地上物的位置和形状作为所述道路的特征。
5.根据权利要求1～4中的任意一项所述的行驶辅助***，其中，
所述行驶辅助***具有存储部，该存储部存储自动驾驶中使用的精度比所述简易地图高的高精度地图，
所述位置对准部进行所述高精度地图与所述周边地图的位置对准，并且进行所述简易地图与所述周边地图的位置对准，由此进行所述高精度地图与所述简易地图的位置对准，计算所述车辆位置。
6.根据权利要求1～5中的任意一项所述的行驶辅助***，其中，
所述行驶辅助***具有特征数据库，该特征数据库指定所述道路的特征，
所述特征提取部根据由所述特征数据库指定的所述道路的特征，从包含所述行驶路线的所述简易地图和所述周边地图分别提取所述道路的特征。
7.根据权利要求1～6中的任意一项所述的行驶辅助***，其中，
包含所述行驶路线的所述简易地图和所述周边地图分别包含的道路由多个区间ID(Identifier：标识符)构成，
所述特征提取部使用所述多个区间ID中的各个区间ID，提取所述道路的特征。
8.根据权利要求1～7中的任意一项所述的行驶辅助***，其中，
所述周边地图生成部通过SLAM(Simultaneous Localization And Mapping：同步定位与地图构建)生成所述周边地图。
9.根据权利要求1～8中的任意一项所述的行驶辅助***，其中，
所述简易地图是汽车导航***中使用的地图。
10.根据权利要求1～9中的任意一项所述的行驶辅助***，其中，
所述位置信息取得部通过GPS(Global Positioning System：全球定位***)取得所述位置信息。
11.一种行驶辅助***的行驶辅助方法，该行驶辅助***对车辆的行驶进行辅助，其中，
位置信息取得部取得所述车辆的位置信息，
路线生成部根据表示路径引导中使用的简易地图的简易地图信息和所述位置信息，在所述简易地图中生成所述车辆的行驶路线，
周边地图生成部使用所述位置信息，在所述车辆的行驶中生成所述车辆的周边地图作为周边地图信息，
特征提取部提取包含所述行驶路线的所述简易地图和所述周边地图各自的道路的特征，
位置对准部根据所述道路的特征进行所述简易地图与所述周边地图的位置对准，计算所述车辆的位置作为车辆位置，
线路生成部使用所述车辆位置将所述行驶路线投影到所述周边地图上，根据被投影到所述周边地图上的所述行驶路线，生成用于供所述车辆在所述行驶路线上行驶的线路。
12.一种行驶辅助程序，该行驶辅助程序使计算机执行以下处理：
位置信息取得处理，取得车辆的位置信息；
路线生成处理，根据表示路径引导中使用的简易地图的简易地图信息和所述位置信息，在所述简易地图中生成所述车辆的行驶路线；
周边地图生成处理，使用所述位置信息，在所述车辆的行驶中生成所述车辆的周边地图作为周边地图信息；
特征提取处理，提取包含所述行驶路线的所述简易地图和所述周边地图各自的道路的特征；
位置对准处理，根据所述道路的特征进行所述简易地图与所述周边地图的位置对准，计算所述车辆的位置作为车辆位置；以及
线路生成处理，使用所述车辆位置将所述行驶路线投影到所述周边地图上，根据被投影到所述周边地图上的所述行驶路线，生成用于供所述车辆在所述行驶路线上行驶的线路。
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