JP2018009833A - 自車位置特定装置、及び自車位置特定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】地図上で特定される自車位置精度の低下を抑制することができる自車位置特定装置、及び自車位置特定方法を提供することを目的とする。
【解決手段】ＥＣＵ２０は、特徴点の自車両を基準とする相対位置の変化を追跡し、追跡した相対位置の変化に基づいて自車両の第１の移動量を算出する移動量算出部２６と、第１の移動量の信頼度を設定する信頼度設定部２４とを備える。また、信頼度が閾値以上の場合に、第１の移動量に基づいて、自車両に搭載された車速検出部３５の出力を補正するための車速補正値を算出する補正値算出部２５と、信頼度が閾値以上の場合に、第１の移動量に基づいて、地図上の自車位置を特定する第１位置特定部２６と、信頼度が閾値未満の場合に、車速補正値による補正後の車速検出部の出力により第２の移動量を算出し、算出された第２の移動量に基づいて地図上の自車位置を特定する第２位置特定部２７と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、地図上の自車位置を特定する自車位置特定装置、及び自車位置特定方法に関する。

従来、地図上の自車位置を特定する自車位置特定装置が知られている。例えば、自車位置特定装置は、自車両が備える車速センサの出力を積分することでこの自車両の移動量を算出し、算出した移動量に基づいて地図上での自車位置を特定する。

また、自車両の周囲に存在する物体の当該自車両を基準とする相対位置の変化に基づいて、地図上の自車位置を特定する自車位置特定装置も知られている。特許文献１には、自車両が備えるステレオカメラによる撮像結果に基づいて、自車両を基準とした物体の相対位置の変化を算出し、算出した相対位置の変化に基づいて自車両の移動量を算出する。そして、この移動量を用いて地図上の自車位置を特定する。

特開平１１−５１６５０号公報

車速センサの出力に基づいて算出される移動量は、車輪のスリップ等に起因して定常的に誤差を生じさせる。一方で、ステレオカメラを用いることで物体の三次元情報の変化に基づく自車両の移動量を算出することができるが、周囲の明度や物体を検出するための特徴の有無に応じて物体の検出精度が変化する場合がある。そのため、車速センサとステレオカメラとのいずれを用いて自車両の移動量を算出する場合においても、自車位置を特定するために算出される移動量の精度を低下させる場合がある。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、地図上で特定される自車位置精度の低下を抑制することができる自車位置特定装置、及び自車位置特定方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために本発明では、第１撮像部と第２撮像部とによる自車周囲の撮像結果に基づいて物体の三次元情報を認識する物体認識部と、認識された前記物体の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点の自車両を基準とする相対位置の変化を追跡し、追跡した前記相対位置の変化に基づいて前記自車両の第１の移動量を算出する移動量算出部と、前記第１の移動量の信頼度を設定する信頼度設定部と、前記信頼度が閾値以上の場合に、前記第１の移動量に基づいて、前記自車両に搭載された車速検出部の出力を補正するための車速補正値を算出する補正値算出部と、前記信頼度が閾値以上の場合に、前記第１の移動量に基づいて、地図上の自車位置を特定する第１位置特定部と、前記信頼度が閾値未満の場合に、前記車速補正値による補正後の前記車速検出部の出力により第２の移動量を算出し、算出された前記第２の移動量に基づいて前記地図上の前記自車位置を特定する第２位置特定部と、を備える。

第１撮像部と第２撮像部とによる撮像結果に基づいて自車両の移動量を算出する場合、物体の検出精度が低下することでこの物体の相対位置の変化を適正に検出できなくなる場合がある。一方で、各撮像部に代えて車速検出部からの出力に基づいて自車両の移動量を算出する場合、車輪のスリップ等により定常的に誤差が生じるものの、各撮像部による検出精度を低下させる条件の影響を受けることなく自車両の移動量を算出できるという利点がある。この点、上記構成では、特徴点の時系列での相対位置の変化により算出される第１の移動量の信頼度を算出する。そして、この信頼度が閾値以上の場合は、第１の移動量に基づいて車速検出部の出力を補正するための車速補正値を算出するとともに、第１の移動量を用いて自車位置を特定する。一方、信頼度が閾値未満の場合は、車速検出部の出力を車速補正値で補正することより算出される第２の移動量を用いて自車位置を特定することとした。この場合、各撮像部の検出精度が低下する条件下では、この条件の影響を受け難い車速検出部の補正後の出力により自車位置を特定できるため、自車位置の精度の低下を抑制することができる。

車両制御装置１００の構成図。 自車位置の特定を説明する図。 地図上での自車位置ＣＰの特定方法を説明するフローチャート。 図３のステップＳ１６の処理を詳細に示すフローチャート。 エッジ点Ｐの追跡を説明する図。 エッジ点Ｐの追跡を説明する図。 自車両ＣＳの移動量を説明する図。 第１実施形態に係る信頼度の設定を説明する図。 特定された自車位置ＣＰの変更を説明する図。 第２実施形態に係る物体の類似度ＤＳと第１の移動量の信頼度との関係を説明する図。 図３のステップＳ１７で実施される処理を詳細に示すフローチャート。 第３実施形態における信頼度の算出手法を説明する図。

本発明にかかる自車位置特定装置、及び自車位置特定方法の実施形態を図面と共に説明する。なお、以下の実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

（第１実施形態）
図１は、自車位置特定装置、及び自車位置特定方法を適用した車両制御装置１００を示している。車両制御装置１００は、例えば、車両に搭載される車両システムの一例であり、地図上での自車位置を特定し、特定結果に基づいて自車両の運転を支援する。

図１に示すように、車両制御装置１００は、各種センサ３０と、自車位置特定装置として機能するＥＣＵ２０と、運転支援装置４０と、を備えている。

各種センサ３０は、ＧＰＳ受信機３１、ステレオカメラ３２、車速センサ３５、ヨーレートセンサ３６、を備えている。

ＧＰＳ受信機３１は、周知の衛星測位システム（ＧＮＳＳ）の一部として機能することで、衛星から送信される電波をＧＰＳ情報として受信する。ＧＰＳ情報には、衛星の位置や電波が送信された時刻や、衛星の位置の誤差を示す情報であるＤＯＰ（誤差情報）が含まれている。ＧＰＳ受信機３１は、ＧＰＳ情報を受信した受信時刻とＧＰＳ情報に含まれる発信時刻との差に基づいて、衛星から自車両ＣＳまでの距離を算出する。そして、算出した距離と衛星の位置とをＥＣＵ２０に出力する。

ステレオカメラ３２は、自車両ＣＳの進行方向前方を撮像できるよう撮像軸を自車両ＣＳの前方に向けた状態で車室内に設置されている。また、ステレオカメラ３２は、車両横方向での位置の異なる第１撮像部３３及び第２撮像部３４を備えている。第１撮像部３３及び第２撮像部３４は、例えば、それぞれがＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサで構成されており、車両中心から横方向（Ｘ軸方向）にそれぞれ左右にずれて配置されている。そのため、各撮像部３３,３４で撮像された右画像及び左画像とは、物体の見える角度が異なり、画像内の物体に対して両眼視差を生じさせている。また、各撮像部３３,３４で撮像された画像は、それぞれ所定周期でＥＣＵ２０に出力される。

車速センサ３５は、自車両ＣＳの車輪に動力を伝達する回転軸に設けられており、その回転軸の回転数に基づいて自車両ＣＳの速度を検出する。ヨーレートセンサ３６は、自車両ＣＳの単位時間当たりでの向きの変化を、自車両ＣＳに実際に発生したヨーレート、すなわち車両の重心点回りの角速度により検出する。車速センサ３５が車速検出部として機能し、ヨーレートセンサ３６が向き検出部として機能する。

ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えたコンピュータとして構成されている。そして、ＣＰＵが、内部メモリに記憶されているプログラムを実行することにより、図１に示す各部として機能することができる。また、ＥＣＵ２０は、地図が記録された外部メモリ４５に接続されており、この外部メモリ４５から地図に記録された情報を読み出すことができる。

また、ＥＣＵ２０は、現在の地図上での自車位置ＣＰを特定する。図２（ａ）は、時刻ｔ１における自車位置ＣＰ（ｔ１）を基準とする物体Ｏｂの相対位置Ｙｒ１と、時刻ｔ２における自車位置ＣＰ（ｔ２）を基準とする物体の相対位置Ｙｒ２と、を示している。物体Ｏｂの位置が移動しなければ、時刻ｔ１から時刻ｔ２での自車両ＣＳの移動量ＴＡは、時刻ｔ１での相対位置Ｙｒ１と時刻ｔ２での相対位置Ｙｒ２との差分と等しい関係となる。そのため、ＥＣＵ２０は、図２（ｂ），（ｃ）に示すように、ステレオカメラ３２による時系列の異なる撮像結果に基づいて、物体Ｏｂの自車両ＣＳを基準とする相対位置をそれぞれ算出する。そして、算出された相対位置の変化により、自車両ＣＳの移動量を算出する。図２（ａ）の例では、時刻ｔ１における自車位置ＣＰに移動量ＴＡを加えることで、時刻ｔ２での自車位置ＣＰ（ｔ２）を特定することができる。

運転支援装置４０は、ＥＣＵ２０が特定した自車位置ＣＰに基づいて、自車両ＣＳの走行を制御する。例えば、運転支援装置４０は、自車位置ＣＰ、車速及びヨーレートにより自車両ＣＳの将来の位置を予測し、予測した将来の位置と道路の認識結果とを用いて、自車両ＣＳが区画白線等を逸脱するおそれがあるか否かを判断する。例えば、運転支援装置４０が警報機能を有していれば、自車両が区画白線を逸脱するおそれがあると判断した場合、自車両ＣＳが備えるディスプレイにより警告表示を行ったり、自車両ＣＳが備えるスピーカにより警告音を発生させたりする。また、運転支援装置４０が運転補助機能を有していれば、自車両ＣＳが区画白線を逸脱するおそれがあると判断した場合、操舵装置に操舵力を加える。

上述した、ステレオカメラ３２の撮像結果を用いた自車位置ＣＰの特定において、周囲の明度や物体を検出するための特徴の有無に応じてステレオカメラ３２の検出精度が低下する場合がある。物体Ｏｂの検出精度が低下することで、物体Ｏｂの自車両ＣＳを基準とする相対位置に誤差が生じ、算出される自車両ＣＳの移動量の精度を低下させる。一方で、車速センサ３５の出力に基づいて算出される移動量は、車輪のスリップ等に起因して定常的に誤差を生じさせる。そこで、ＥＣＵ２０は、ステレオカメラ３２の検出精度の悪化に伴う、自車位置ＣＰの精度の低下を抑制するために、図１に示す各構成を備えている。

図１に戻り、物体認識部２１は、ステレオカメラ３２による自車周囲の撮像結果に基づいて物体の三次元情報を認識する。物体認識部２１は、第１撮像部３３及び第２撮像部３４により撮像された右画像と左画像とから、画素ブロック毎の視差情報を算出し、この視差情報に基づいて画素毎に三次元情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を備える距離画像を生成する。そして、各画素を三次元情報に基づいてグループ化し、グループ化された各画素を物体として認識する。この時、各画素の三次元情報に加えて、各画素の輝度分布や画素毎に算出された移動方向ベクトルの向きを用いて各画素を物体としてグループ化してもよい。

特徴点抽出部２２は、物体認識部２１により三次元情報が認識された物体の特徴点としてエッジ点Ｐを抽出する。例えば、特徴点抽出部２２は、距離画像における三次元情報が認識された物体に対して周知のエッジ点抽出フィルタを用いて、濃度勾配が所定値以上の画素をエッジ点Ｐとして抽出する。

移動量算出部２３は、三次元情報が認識された物体におけるエッジ点Ｐの自車両ＣＳを基準とする相対位置の変化を追跡し、追跡した相対位置の変化に基づいて自車両ＣＳの第１の移動量を算出する。

信頼度設定部２４は、第１の移動量の信頼度を設定する。ここで、信頼度とは、第１の移動量の算出精度を示す指標値である。この信頼度が高い程、第１の移動量の算出精度が高くなり、逆に、信頼度が低い程、第１の移動量の算出精度が低くなる。信頼度の算出方法としては、例えば、第１の移動量を算出する際に用いたエッジ点Ｐの数や、このエッジ点Ｐを抽出した物体の類似度に基づいて算出される。

補正値算出部２５は、信頼度が閾値Ｔｈ１以上の場合に、第１の移動量に基づいて、自車両ＣＳに搭載された車速センサ３５の出力を補正するための補正値を算出する。この実施形態では、補正値として車速センサ３５の出力におけるゲインを変更する補正係数を用いる。また、閾値Ｔｈ１は、例えば、第１の移動量の算出精度として必要とされる値に基づいて、実験的に算出される値である。

第１位置特定部２６は、信頼度が閾値Ｔｈ１以上の場合に、第１の移動量に基づいて地図上の自車位置ＣＰを特定する。また、第２位置特定部２７は、信頼度が閾値Ｔｈ１未満の場合に、車速補正値αによる補正後の車速センサ３５の出力により第２の移動量を算出し、算出されたこの第２の移動量に基づいて地図上の自車位置ＣＰを特定する。

次に、ＥＣＵ２０により実施される地図上での自車位置ＣＰの特定方法を、図３を用いて説明する。図３で示されるフローチャートは、ＥＣＵ２０により所定周期で実施される処理である。なお、以下では、ＥＣＵ２０が現在実施している図３の処理を今回の処理と記載し、前回の処理と区別する。

ステップＳ１１では、ＧＰＳ情報を取得する。ＥＣＵ２０は、ＧＰＳ受信機３１で受信されたＧＰＳ情報を取得する。ステップＳ１１が衛星情報取得部として機能する。

ステップＳ１２では、ステップＳ１１で取得したＧＰＳ情報の誤差を判定する。例えば、ＥＣＵ２０は、ＧＰＳ情報に含まれるＤＯＰに基づいてＧＰＳ情報の精度を判定する。これ以外にも、外部メモリ４５に記録された地図を参照し、自車両ＣＳの現在位置がトンネル等のＧＰＳ情報の受信精度が低下する位置である場合に、ＧＰＳ情報の精度が低いと判定してもよい。

ＧＰＳ情報の精度が高い場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１３に進み、ＧＰＳ情報に基づいて自車両ＣＳの地図上の位置を補正する。即ち、ＧＰＳ情報の精度が高い場合は、このＧＰＳ情報に基づいて地図上での自車位置ＣＰを特定する。そして、図３の処理を一旦終了する。

一方、ＧＰＳ情報の精度が低い場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、ステレオカメラ３２又は車速センサ３５の出力に基づいて、地図上での自車位置ＣＰを特定する。まず、ステップＳ１４では、自車両ＣＳの周囲の物体の三次元情報を認識する。ＥＣＵ２０は、ステレオカメラ３２の第１撮像部３３と第２撮像部３４とにより撮像された一対の画像に基づいて距離画像を生成し、この距離画像内での物体の三次元情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を認識する。ステップＳ１４が物体認識工程として機能する。

ステップＳ１５では、三次元情報が認識された物体におけるエッジ点Ｐを距離画像から抽出する。ステップＳ１５が特徴点抽出工程として機能する。

ステップＳ１６では、ステップＳ１５で抽出されたエッジ点Ｐの自車両ＣＳを基準とする相対位置の変化を追跡し、追跡した相対位置の変化に基づいて自車両ＣＳの第１の移動量を算出する。ステップＳ１６が移動量算出工程として機能する。

図４は、図３のステップＳ１６の処理を詳細に示すフローチャートである。ステップＳ３１では、ステップＳ１５でエッジ点Ｐを抽出した物体に所定の静止物が含まれているか否かを判定する。例えば、ＥＣＵ２０は、静止物として、電柱、ガードレール、標識、縁石等を識別するための辞書を記録しており、この辞書に基づいてエッジ点Ｐを抽出した物体が静止物であるか否かを判定する。これ以外にも、各物体を構成する画素の移動ベクトルを用いて物体が静止物であるか否かを判定してもよい。ステップＳ３１が物体判定部として機能する。

図５（ａ）で一例として示す距離画像には、エッジ点Ｐが抽出された物体の内、ステップＳ３１の処理において静止物として判定された物体Ｏｂ１〜Ｏｂ３が含まれている。図５（ｂ）は、図５（ａ）に示す物体Ｏｂ２の一部を拡大して示しており、物体Ｏｂ２の外形やテクスチャを示す画素の濃度勾配に応じてエッジ点Ｐが抽出されている。

エッジ点Ｐを抽出した物体に静止物が含まれていない場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、図４の処理を一旦終了する。この場合、エッジ点Ｐにおける相対位置の変化の探索を実施できないため、図３，４の処理を一旦終了する。

一方、静止物が含まれている場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、ステップＳ３２では、今回生成された距離画像でのエッジ点Ｐの探索領域を設定する。例えば、ＥＣＵ２０は、前回特定された地図上での自車位置ＣＰと前回算出された第１の移動量とを記録しており、各情報に基づいて今回の自車両ＣＳの移動方向を予測する。そして、予測した自車両ＣＳの移動方向に基づいて今回生成された距離画像におけるエッジ点Ｐの探索領域を設定する。図５（ｃ）では、探索領域としてＥＡ１〜ＥＡ３が設定されている。ステップＳ３２が探索領域設定部として機能する。

ステップＳ３３〜Ｓ３５では、エッジ点Ｐの追跡処理を実施する。この追跡処理では、図６（ａ）に示すように、時系列が異なる距離画像間において、エッジ点Ｐを対応付ける。そして、対応づけられたエッジ点Ｐの相対位置の変化を算出する。この実施形態では、一例として、異なる距離画像に含まれる物体間のテクスチャの類似度を判定し、類似度に応じて異なる距離画像内のエッジ点Ｐを対応付ける。

まず、ステップＳ３３では、物体のテクスチャの類似度を判定するために、前回生成された距離画像内において、各探索領域ＥＡに含まれるエッジ点Ｐ周囲の輝度分布を示すヒストグラムを算出する。図６（ｂ）は、前回生成された距離画像において、探索領域ＥＡ１に含まれるエッジ点Ｐの周囲の輝度分布を示すヒストグラムである。このヒストグラムでは、横軸を輝度Ｂ（例えば０〜２５５の階調数）とし、縦軸を各輝度の画素数ＰＮとすることで、エッジ点Ｐ周囲の輝度分布を示している。

ステップＳ３４では、今回生成された距離画像の各探索領域ＥＡに対して、ステップＳ３３で算出したエッジ点Ｐの輝度分布に近い輝度分布の領域を探索する。例えば、ＥＣＵ２０は、今回生成された距離画像内の各探索領域に対して、ステップＳ３３で算出された輝度分布との相関係数を算出する。そして、この相関係数が最も高い画素群をテクスチャの類似度が高い領域として判定し、判定した画素群に含まれるエッジ点Ｐを対応づける。例えば、図６（ｃ）では、今回生成された距離画像において、探索領域ＥＡ１１に含まれるエッジ点Ｐの周囲の輝度分布が、図６（ｂ）に示す輝度分布と最も相関係数が高く、各画素群のエッジ点Ｐが対応づけられている。

ステップＳ３５では、エッジ点Ｐの相対位置の変化を算出する。ＥＣＵ２０は、ステップＳ３４において対応付けが行われた時系列が異なる距離画像内での各エッジ点Ｐの三次元情報の差を算出し、この差を相対位置の変化値とする。

各探索領域ＥＡ内での全てのエッジ点Ｐの追跡が実施されていない場合（ステップＳ３６：ＮＯ）、ステップＳ３３に戻り、エッジ点Ｐの追跡を継続する。一方、各探索領域ＥＡ内での全てのエッジ点Ｐの追跡が実施された場合（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、ステップＳ３７に進む。

ステップＳ３７では、ステップＳ３５で算出された相対位置の変化に基づいて自車両ＣＳの第１の移動量を算出する。図７に示すように、ＥＣＵ２０は、第１の移動量として、自車両ＣＳの進行方向成分Ｖｆｙ、横方向成分Ｖｆｘ、回転方向成分Ｖｆφ（角速度）と、を算出する。ここで、回転方向成分Ｖｆφの算出は、例えば、ステレオカメラ３２による撮像結果に基づいて自車両ＣＳが走行する道路の中心線を認識し、この中心線を基準とする自車両ＣＳの進行方向の傾きにより算出する。

なお、複数のエッジ点Ｐにおいて相対位置の変化の追跡が成功している場合、各エッジ点Ｐの相対位置の変化を平均し、平均値に基づいて第１の移動量を算出してもよい。

図３に戻り、ステップＳ１７では、ステップＳ１６で算出した移動量の信頼度を設定する。この第１実施形態では、ＥＣＵ２０は、ステップＳ１６で追跡したエッジ点Ｐの数ＥＮを算出し、算出したエッジ点Ｐの数ＥＮが少ない程、信頼度を低く設定する。例えば、ＥＣＵ２０は、追跡に用いたエッジ点Ｐの数ＥＮと信頼度との対応関係を規定するテーブルを記録している。図８に示すテーブルでは、追跡に用いたエッジ点Ｐの数ＥＮが増加する程、信頼度Ｒ１が増加するようその値が定められている。ステップＳ１７が信頼度設定工程として機能する。

ステップＳ１８では、ステップＳ１７で算出した信頼度を、閾値Ｔｈ１を用いて比較する。信頼度が閾値Ｔｈ１以上であれば（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、ステップＳ１９では、車速センサ３５の出力を補正するための車速補正値αを算出する。例えば、車速補正値αは、下記式（１）を用いて算出される。
α＝Ｖｆｙ／Ｖｐｙ … （１）
ここで、Ｖｆｙは、第１の移動量の内、進行方向成分の車速であり、Ｖｐｙは、車速センサの計測値（出力）である。

ステップＳ２０では、ヨーレートセンサ３６の出力を補正するための向き補正値βを算出する。例えば、向き補正値βは、下記式（２）を用いて算出される。
β＝Ｖｆφ／Ｖｐφ … （２）
ここで、Ｖｆφは、第１の移動量の内、回転方向成分（角速度）であり、Ｖｐφは、ヨーレートセンサの計測値（出力）である。ステップＳ１９，Ｓ２０が補正値算出工程として機能する。

ステップＳ２１では、ステップＳ１６で算出された第１の移動量に基づいて、自車位置ＣＰを特定する。ＥＣＵ２０は、前回特定された自車位置ＣＰから、ステップＳ１６で算出された第１の移動量だけ地図上で変更した位置を今回の自車位置ＣＰとして特定する。ステップＳ２１が第１位置特定工程として機能する。

一方、第１の移動量の信頼度が閾値Ｔｈ１未満であれば（ステップＳ１８：ＮＯ）、ステップＳ２２に進む。この場合、信頼度が閾値Ｔｈ１未満であるため、第１の移動量を自車位置ＣＰの特定に用いると、地図上の自車位置ＣＰの精度が低下するおそれがある。そのため、ステップＳ２２以下では、ＥＣＵ２０は、車速センサ３５の出力を用いて自車位置ＣＰを特定する。

ステップＳ２２では、各補正値による補正後の車速センサ３５の出力を第２の移動量として算出し、この第２の移動量に基づいて地図上の前記自車位置ＣＰを特定する。具体的には、ＥＣＵ２０は、向き補正値βによる補正後のヨーレートセンサ３６の出力を積分した値に基づいて、自車両ＣＳの向きを特定する。次に、車速補正値αによる補正後の車速センサ３５の主力を積分した値に基づいて、自車両ＣＳの進行方向での移動量を算出する。例えば、補正後のヨーレートセンサ３６の出力と補正後の車速センサ３５の出力とは、下記式（３），（４）を用いて算出される。

ＡＶｐφ＝βＶｐφ … （３）
ＡＶｐｙ＝αＶｐｙ … （４）
ここで、Ａｐφは、ヨーレートセンサ３６の出力を向き補正値βで補正した値を示し、ＡＶｐｙは、車速センサの出力を車速補正値αで補正した値を示す。

ステップＳ２３では、ステップＳ２２で特定された自車位置がＧＰＳ情報の誤差に基づいて算出される誤差範囲に含まれるか否かを判定する。例えば、ＥＣＵ２０は、ステップＳ１１で受信したＧＰＳ情報に含まれるＤＯＰに基づいて、ＧＰＳ情報のみに基づいて特定される自車位置ＣＰの誤差範囲を設定する。図９では、ＧＰＳ情報に基づいて測位される位置を中心Ｍとして、同心円状に誤差範囲ＥＲが設定されている。

ステップＳ２２で特定した自車位置ＣＰが誤差範囲内であれば（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、図３の処理を一旦終了する。この場合、ステップＳ２２で特定された地図上の自車位置ＣＰは、ＧＰＳ情報に基づく誤差範囲に収まるため、算出された位置を現在の自車位置ＣＰとする。

一方、ステップＳ２２で特定した自車位置ＣＰが誤差範囲を超える場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、ステップＳ２４では、この自車位置ＣＰを誤差範囲に収まるよう変更する。この場合、ＥＣＵ２０は、ステップＳ２２で特定された自車位置ＣＰをＧＰＳ情報に基づく誤差範囲の値に変更する。図９では、誤差範囲から外れていた自車位置ＣＰが誤差範囲に収まるよう地図上での位置が変更されている。

ステップＳ２２〜Ｓ２４が第２位置特定工程として機能する。ステップＳ２３の処理、又はステップＳ２４の処理が終了すると、図３の処理を一旦終了する。

以上説明したように、この第１実施形態では、ＥＣＵ２０は、エッジ点Ｐの時系列での相対位置の変化により算出される第１の移動量の信頼度を算出する。そして、この信頼度が閾値Ｔｈ１以上の場合は、第１の移動量に基づいて車速センサ３５の出力を補正するための車速補正値αを算出するとともに、第１の移動量を用いて地図上での自車位置ＣＰを特定する。一方、信頼度が閾値未満の場合は、車速補正値αによる補正後の車速センサ３５の出力を第２の移動量として算出し、算出した第２の移動量に基づいて自車位置を特定することとした。この場合、各撮像部の検出精度が低下する条件下では、この条件の影響を受け難い車速センサ３５の補正後の出力により自車位置ＣＰを特定できるため、自車位置ＣＰの精度の低下を抑制することができる。

ＥＣＵ２０は、エッジ点Ｐを抽出した物体が移動を伴わない所定の静止物であるか否かを判定し、静止物として判定された物体のエッジ点Ｐを追跡した相対位置の変化に基づいて、自車両ＣＳの第１の移動量を算出する。静止物から抽出されるエッジ点Ｐの地図上の位置は変化することがないため、このエッジ点Ｐを追跡することで自車両ＣＳと物体との間の相対位置の変化に起因する誤差を低減することができる。その結果、第１の移動量における信頼度の判定精度を高めることができる。

第１の移動量を算出するのに用いるエッジ点Ｐの数を比較した場合に、追跡した数が多いほど、算出される第１の移動量の頑健性が高くなり、その算出精度が向上する。この点、上記構成では、第１の移動量に対する信頼度をＥＣＵ２０が追跡したエッジ点Ｐの数に応じて設定することとした。この場合、算出精度が低い第１の移動量ほど、車速センサ３５の出力を用いた第２の移動量に置き換えられ易くすることで、自車位置の精度の低下を抑制することができる。

車速センサ３５で取得される計測値に対して、この計測値の補正を算出する際に用いられる移動量の向きを揃えることで、補正された車速センサ３５の出力により算出される第２の移動量の精度を高めることができる。この点、上記構成では、ＥＣＵ２０は、第１の移動量として算出された自車両ＣＳの進行方向成分により車速センサ３５の出力を補正するための車速補正値αを算出することとした。この場合、各撮像部の検出精度が低下する条件下において、地図上での自車両ＣＳの進行方向での位置精度の低下を抑制することができる。

車速センサ３５による進行方向での移動量に加えて、ヨーレートセンサの出力により自車両ＣＳの向きを加味することで、地図上の自車位置ＣＰを精度良く特定することができる。この点、上記構成では、ＥＣＵ２０は、第１の移動量として算出された向きにより、ヨーレートセンサ３６の出力を補正するための向き補正値βを算出し、車速補正値αによる補正後の車速センサ３５の出力に加えて向き補正値による補正後の向き検出部の出力に基づいて、第２の移動量を算出することとした。この場合、自車両ＣＳの移動時における向きを加味して自車位置を特定することができるため、自車両ＣＳの走行時において向きが変化する場合でも、地図上での自車位置精度の低下を適正に抑制することができる。

衛星から送信される衛星情報に基づいて地図上での自車両ＣＳの位置を推定し、この位置と第２の移動量とを用いて自車位置を特定する場合、特定した自車位置がこの衛星情報により求められる誤差範囲を超えて特定される可能性がある。この点、上記構成では、ＥＣＵ２０は、第２の移動量に基づいて特定された自車位置ＣＰを誤差範囲と比較し、特定された自車位置ＣＰが誤差範囲を超えている場合は、この誤差範囲に含まれるよう変更することとした。そのため、特定した自車位置ＣＰが衛星から送信される情報の誤差以上に悪化することを抑制することができる。

前回生成された距離画像でエッジ点Ｐが抽出された領域と今回生成された距離画像でエッジ点Ｐが抽出される領域とは近い位置となる可能性が高い。この点、上記構成では、ＥＣＵ２０は、前回特定された地図上の位置と前回算出された第１の移動量とに基づいて予測し、予測された自車両ＣＳの移動方向に基づいて今回生成された距離画像において相対位置の変化を追跡するためのエッジ点Ｐの探索領域を設定することとした。この場合、追跡に用いるエッジ点Ｐの探索領域を絞り込むことができるため、第１の移動量の算出に要する時間を短縮することができる。

（第２実施形態）
この第２実施形態では、第１の移動量の算出の際に追跡したエッジ点Ｐが属する物体Ｏｂのテクスチャの類似度に応じて信頼度を設定する。

第１の移動量の算出に用いられる物体におけるテクスチャの類似度ＤＳが高い程、ＥＣＵ２０によるエッジ点Ｐの対応づけのミスが減少する。そのため、この第２実施形態では、エッジ点Ｐが抽出された物体Ｏｂにおけるテクスチャの類似度ＤＳが高い程、第１の移動量の信頼度を高く設定する。

この場合、図３のステップＳ１７において、三次元情報を認識した時系列が異なる物体間での物体Ｏｂ間のテクスチャの類似度ＤＳを算出し、算出した類似度ＤＳに応じて第１の移動量の信頼度を設定する。物体Ｏｂのテクスチャの類似度ＤＳの算出方法は、例えば、図６のステップＳ３４で用いた輝度分布間の相関係数を算出することで行う。そして、この相関係数が小さい程、類似度ＤＳを低い値に算出し、相関係数が大きい程、類似度ＤＳを高い値に算出する。

そして、ＥＣＵ２０は、テクスチャの類似度ＤＳから第１の移動量の信頼度を算出する当たり、類似度ＤＳと信頼度との対応関係を規定するテーブルを記録している。図１０に示すテーブルでは、異なる距離画像間での物体の類似度ＤＳが低い程、信頼度Ｒ２が低下するようその値が定められている。

以上説明したようにこの第２実施形態では、追跡に用いる物体のテクスチャの類似度を比較した場合、この類似度が高い程、エッジ点間の対応付けのミスが低減し、第１の移動量を適正に算出する可能性が高くなる。この点、上記構成では、ＥＣＵ２０は、第１の移動量に対する信頼度を第１撮像部３３と第２撮像部３４とによる撮像結果の異なる物体間におけるテクスチャの類似度に応じて設定することとした。この場合、エッジ点Ｐ間の対応付けのミスが高い第１の移動量ほど、第２の移動量に置き換えられ易くなるため、エッジ点Ｐの対応付けミスに起因する自車位置精度の低下を抑制することができる。

（第３実施形態）
この第３実施形態では、異なる自車位置ＣＰから同一のエッジ点Ｐの位置をそれぞれ算出し、この位置のずれ量に基づいて第１の移動量の信頼度を算出する。

図１１は、図３のステップＳ１７で実施される処理を詳細に示すフローチャートである。図１２は、第３実施形態における信頼度の算出手法を説明する図である。

図１１のステップＳ４１では、図３のステップＳ１６において今回算出された第１の移動量に基づいて今回の自車位置ＣＰを特定する。

ステップＳ４２では、前回生成された距離画像内におけるエッジ点Ｐの現在の相対座標上での位置ＡＰ（ｎ−１）を算出する。ＥＣＵ２０は、前回の距離画像において三次元情報により認識されたエッジ点Ｐの相対位置を、今回特定された自車位置ＣＰ（ｎ）を基準とする相対座標に投影することで、エッジ点Ｐの位置ＡＰ（ｎ−１）を算出する。例えば、今回算出された第１の移動量に基づいて前回生成された距離画像内でのエッジ点Ｐの各位置を変更することで、各位置を相対座標内の位置ＡＰ（ｎ−１）とする。ステップＳ４１，ステップＳ４２が位置算出部として機能する。

ステップＳ４３では、ステップＳ４２で算出したエッジ点Ｐの相対座標上での位置ＡＰ（ｎ−１）と、今回生成された距離画像内で抽出された同一のエッジ点Ｐの位置ＡＰ（ｎ）とのずれ量を算出する。図１２（ａ）では、各位置におけるそれぞれのエッジ点Ｐの相対座標上での位置を示している。ＥＣＵ２０は、算出された相対座標上の各エッジ点Ｐの位置のずれ量を、全てのエッジ点で総和する。

ここで、エッジ点Ｐを静止物から抽出している場合、現在の相対座標上に投影される各エッジ点Ｐの位置は同じ位置となるはずである。そのため、相対座標上の各エッジ点Ｐの位置がずれている場合、ステップＳ４１での自車位置ＣＰの算出に用いた第１の移動量に誤差が生じている可能性が高くなる。また、第１の移動量の誤差が大きい程、地図上のエッジ点Ｐの位置のずれ量の総和が大きくなると考えられる。

そのため、ステップＳ４４では、ステップＳ４３で算出された各エッジ点Ｐのずれ量の総和に応じて、信頼度を設定する。現在の相対座標上での各エッジ点Ｐのずれ量の総和が大きくなる程、第１の移動量の誤差が大きいとみなし、信頼度を低い値に設定する。例えば、ＥＣＵ２０は、ステップＳ４３で算出されたずれ量の総和ＰＥと第１の移動量の信頼度Ｒ３との対応関係を規定するテーブルを記録している。図１２（ｂ）に示すテーブルでは、ずれ量の総和ＰＥが増加する程、信頼度Ｒ３が低下するようその値が定められている。

図３のステップＳ１８に戻り、設定した信頼度Ｒ３に応じて、第１の移動量を用いた自車位置ＣＰの特定、又は、第２の移動量を用いた自車位置ＣＰの特定を行う。

ステップＳ４２において、ＥＣＵ２０は、今回算出された第１の移動量に基づいて、前回より前のエッジ点Ｐの相対位置をエッジ点Ｐの現在の相対座標での位置として算出し、算出した位置と今回の撮像結果により抽出された同一のエッジ点Ｐの相対位置とのずれ量を算出してもよい。

以上説明したようにこの第３実施形態では、静止物から抽出されるエッジ点Ｐの位置は変化することがないため、時系列の異なる距離画像内での各エッジ点Ｐの位置が異なる場合、自車位置ＣＰを特定するために用いた第１の移動量に誤差が生じている可能性がある。この点、上記構成では、ＥＣＵ２０は、今回算出された第１の移動量に基づいて、前回又は前回より前のエッジ点Ｐの相対位置をエッジ点Ｐの現在の相対座標での位置として算出するとともに、算出した位置と今回の撮像結果により抽出された同一のエッジ点Ｐの相対位置とのずれ量を算出する。そして、算出されたずれ量が大きい程、信頼度を低く設定することとした。この場合、地図上の静止物から抽出されたエッジ点Ｐを基準とすることで、第１の移動量における信頼度の判定精度を高めることができる。

（その他の実施形態）
ＥＣＵ２０は、ＧＰＳ受信機３１を備える構成としがこれに限定されず、ＧＰＳ受信機３１を備えていなくともよい。この場合、ＥＣＵ２０は、図３のステップＳ１３で示したＧＰＳ情報により自車位置を特定する機能を有しないこととなる。

自車両ＣＳの進行方向での移動量のみに基づいて地図上の自車位置ＣＰを特定するものであってもよい。この場合、図３のステップＳ２２において、自車両ＣＳの向きの特定は実施されず、車速補正値αによる補正後の車速センサ３５の主力を積分した値に基づいて自車両ＣＳの進行方向での移動量のみを算出する。

上述した第１実施形態及び第２実施形態において、エッジ点Ｐを抽出する物体は所定の静止物に限定されず、隣接する走行レーンを低速で走行する他車両、又は歩行者であってもよい。例えば、低速で走行する物体から抽出したエッジ点Ｐに基づいて地図上の自車位置ＣＰを特定する場合、ＥＣＵ２０は、物体から抽出されたエッジ点Ｐにより算出される物体の相対位置の変化に車速センサ３５の出力を加えて、自車両の第１の移動量を算出する。そして、算出した第１の移動量に基づいて、地図上の自車位置を特定する。

ＥＣＵ２０が参照する地図は、このＥＣＵ２０に接続された外部メモリ４５に記録されている以外にも、ネットワークを経由して不図示のサーバーからダウンロードするものであってもよい。また、ＥＣＵ２０がＩ／Ｆを介してスマートフォン等の端末にアクセスできる場合に、この端末を介して地図を取得するものであってもよい。

２１…物体認識部、２２…特徴点抽出部、２３…移動量算出部、２４…信頼度設定部、２５…補正値算出部、２６…第１位置特定部、２７…第２位置特定部、３３…第１撮像部、３４…第２撮像部、ＣＰ…自車位置、ＣＳ…自車両。

Claims (10)

1. 第１撮像部（３３）と第２撮像部（３２）とによる自車周囲の撮像結果に基づいて物体の三次元情報を認識する物体認識部と、
   認識された前記物体の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
   前記特徴点の自車両を基準とする相対位置の変化を追跡し、追跡した前記相対位置の変化に基づいて前記自車両の第１の移動量を算出する移動量算出部と、
   前記第１の移動量の信頼度を設定する信頼度設定部と、
   前記信頼度が閾値以上の場合に、前記第１の移動量に基づいて、前記自車両に搭載された車速検出部（３５）の出力を補正するための車速補正値を算出する補正値算出部と、
   前記信頼度が閾値以上の場合に、前記第１の移動量に基づいて、地図上の自車位置を特定する第１位置特定部と、
   前記信頼度が閾値未満の場合に、前記車速補正値による補正後の前記車速検出部の出力により第２の移動量を算出し、算出された前記第２の移動量に基づいて前記地図上の前記自車位置を特定する第２位置特定部と、を備える自車位置特定装置。
2. 前記特徴点が抽出された物体が移動を伴わない所定の静止物であるか否かを判定する物体判定部を有し、
   前記移動量算出部は、前記静止物として判定された前記物体における前記特徴点の前記相対位置の変化に基づいて、前記自車両の第１の移動量を算出する、請求項１に記載の自車位置特定装置。
3. 前記信頼度設定部は、前記移動量算出部が追跡した前記特徴点の数を算出し、算出した前記特徴点の数が少ない程、前記信頼度を低く設定する、請求項１又は請求項２に記載の自車位置特定装置。
4. 前記移動量算出部は、前記第１撮像部と前記第２撮像部とによる前記撮像結果の時系列が異なる前記物体間でのテクスチャを比較し、類似する前記テクスチャを有する各物体から抽出された前記特徴点の前記相対位置の変化を追跡することで、前記第１の移動量を算出し、
   前記信頼度設定部は、前記特徴点が抽出された前記物体間の前記テクスチャの類似度が低い程、前記信頼度を低く設定する、請求項１又は請求項２に記載の自車位置特定装置。
5. 今回算出された前記第１の移動量に基づいて、前回又は前回より前の前記特徴点の前記相対位置を前記特徴点の現在の相対座標での位置として算出するとともに、算出した位置と今回の撮像結果により抽出された同一の前記特徴点の相対位置とのずれ量を算出する位置算出部を備え、
   前記信頼度設定部は、算出された前記ずれ量が大きい程、前記信頼度を低く設定する、請求項２に記載の自車位置特定装置。
6. 前記移動量算出部は、前記第１の移動量として前記自車両の進行方向成分を算出し、
   前記補正値算出部は、前記移動量算出部により算出された前記進行方向成分に基づいて、前記車速補正値を算出する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の自車位置特定装置。
7. 前記自車両の向きを算出する向き算出部を備え、
   前記補正値算出部は、前記信頼度が閾値以上の場合に、前記移動量算出部により算出された前記向きに基づいて、前記自車両に搭載された向き検出部（３６）の出力を補正するための向き補正値を算出し、
   前記第２位置特定部は、前記車速補正値による補正後の前記車速検出部の出力と前記向き補正値による補正後の前記向き検出部の出力とに基づいて、前記第２の移動量を算出し、算出された前記第２の移動量に基づいて前記地図上の前記自車位置を特定する、請求項６に記載の自車位置特定装置。
8. 衛星から送信される当該衛星の位置と前記衛星の位置の誤差情報とを含む衛星情報を取得する衛星情報取得部を備え、
   前記第２位置特定部は、前記第２の移動量に基づいて特定した前記自車位置が前記誤差情報に基づいて算出した誤差範囲を超える場合に、特定した前記自車位置を前記誤差範囲に含まれるよう変更する、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の自車位置特定装置。
9. 前記物体認識部は、前記第１撮像部と前記第２撮像部とのそれぞれで撮像した各画像に基づいて前記物体の三次元情報を示す情報が付与された距離画像を生成し、前記距離画像に基づいて前記物体の前記三次元情報を認識し、
   前記第１の移動量又は前記第２の移動量に基づいて前回特定された前記地図上での前記自車位置と前回算出された前記第１の移動量とに基づいて前記自車両の移動方向を予測し、予測した前記自車両の移動方向に基づいて、今回生成された前記距離画像に対して、前記移動量算出部が前記第１の移動量を算出するために追跡する前記特徴点の探索領域を設定する探索領域設定部を備える、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の自車位置特定装置。
10. 第１撮像部と第２撮像部とによる自車周囲の撮像結果に基づいて物体の三次元情報を認識する物体認識工程と、
    認識された前記物体の特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、
    前記特徴点の自車両を基準とする相対位置の変化を追跡し、追跡した前記相対位置の変化に基づいて前記自車両の第１の移動量を算出する移動量算出工程と、
    前記第１の移動量の信頼度を設定する信頼度設定工程と、
    前記信頼度が閾値以上の場合に、前記第１の移動量に基づいて、前記自車両に搭載された車速検出部の出力を補正するための車速補正値を算出する補正値算出工程と、
    前記信頼度が閾値以上の場合に、前記第１の移動量に基づいて、地図上の自車位置を特定する第１位置特定工程と、
    前記信頼度が閾値未満の場合に、前記車速補正値による補正後の前記車速検出部の出力により第２の移動量を算出し、算出された前記第２の移動量に基づいて前記地図上の前記自車位置を特定する第２位置特定工程と、を備える自車位置特定方法。

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