JP2019039767A - 位置推定装置および自動運転システム - Google Patents

Abstract

【課題】光学センサを用いることなく自動運転に必要な精度での位置情報を得る技術を提供する。
【解決手段】Ｓ１１０〜Ｓ１４０では、道路が直線形状であるか否かを判断し、直線形状であればＳ１５０にてラインフィッティングを行い、非直線形状であればＳ１６０にてカーブフィッティングを行う。ラインフィッティングでは、比較期間の間に計測された軌跡データから算出した近似直線である近似軌跡と、地図データのうち比較期間に対応する経路データから算出した近似直線である近似経路とを用いて誤差ベクトルＥを算出する。カーブフィッティングでは、最新の計測値Ｘｃが示す地点と、これに対応する地図データ上の地点とを用いて、計測値Ｘｃ毎に誤差ベクトルＥを算出する。
【選択図】図３

Description

本開示は、自動運転を行う車両における自車位置の計測精度を向上させる技術に関する。

自動運転では、自動運転が行われる車両（以下、自車）の位置を数cm程度の誤差で高精度に検出する必要がある。現在普及しているＧＰＳでは、数メートルから十数メートル程度の誤差がある。ＧＰＳは、Global Positioning Systemの略である。このため、ＧＰＳによって検出される位置情報を、そのまま自動運転に用いることができない。

下記特許文献１には、自動運転等において必要な情報である自車両の方位を推定する装置において、地図データベースに登録された白線又は標識等の地物と、検出された地物との方位角の誤差を用いて、自車位置を補正する技術が記載されている。

特開２００８−２４９６３９号公報

しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、特許文献１に記載の従来技術からは以下の課題が見出された。
従来技術では、カメラやＬＩＤＡＲなどの光学センサによって白線や標識等のランドマークを認識し、その認識結果と地図とのマッチングを行うことで、自己位置を推定している。ＬＩＤＡＲは、Light Detection and Rangingの略である。つまり、光学センサを必須の要件としている。しかし、光学センサは、雨や濃霧といった天候の影響を受けて検出精度の劣化が生じやすく、システムのロバスト性を阻害する要因の一つである。

また、従来技術において、光学センサを使用できない状況では、自動運転から手動運転に切り替えることが考えられる。しかし、その切り替えにドライバが対処するには、ある程度の猶予時間が必要であり、その猶予時間の間、検出精度が大幅に低下した状態で自動運転が継続される虞がある。

また、自車位置を推定する装置のロバスト性を向上させるために、光学センサを必要としないＲＴＫ−ＧＰＳまたはＤＧＰＳを用いることも考えられる。ＲＴＫ−ＧＰＳは、Real Time Kinematic GPSの略であり、ＤＧＰＳは、Differential GPSの略である。

但し、ＲＴＫ−ＧＰＳは、数ｃｍ程度の誤差で自車位置を推定可能であるが、非常に高価であるため、量産される車両等に搭載することは困難である。また、ＤＧＰＳは、単純な構成で安価であり、数メートル程度の誤差で自車位置を推定することができるが、自動運転で要求される精度としては不足である。

本開示の１つの局面は、光学センサを用いることなく自動運転に必要な精度での位置情報を得る技術を提供する。

本開示の１つの局面による位置推定装置は、位置計測部（１１）と、誤差推定部（１３，１３ａ）と、位置補正部（１４）とを備える。
位置計測部は、衛星測位システムから得られる情報を利用して、当該装置を搭載した車両である自車の位置を計測する。誤差推定部は、道路に属する各車線の車線幅方向の中心地点を表す位置データの系列である経路データが含まれた地図データと、位置計測部での計測結果の系列である軌跡データとの比較により位置計測部での計測誤差を推定する。位置補正部は、位置計測部での計測結果を、誤差推定部にて推定された計測誤差を用いて補正する。

誤差推定部は、ラインフィッティング部（１３：Ｓ１５０，１３ａ：Ｓ４７０）と、カーブフィッティング部（１３：Ｓ１６０，１３ａ：Ｓ４８０）と、切替部（１３：Ｓ１１０〜Ｓ１４０，１３ａ：Ｓ４３０〜Ｓ４６０）とを備える。

ラインフィッティング部は、位置計測部にて、予め設定された比較期間の間に計測された軌跡データから算出した近似直線である近似軌跡と、地図データのうち比較期間に対応する経路データから算出した近似直線である近似経路との間の予め設定された誤差方向に沿った距離を、計測誤差として算出する。カーブフィッティング部は、位置計測部での最新の計測結果が示す地点と誤差方向に位置する地図データ上の地点との距離を、計測誤差として算出する。切替部は、自車が走行中の道路の形状を判断する情報を取得し、道路が直線形状である場合はラインフィッティング部を用い、道路が非直線形状である場合はカーブフィッティング部を用いて、計測誤差の算出を行わせる。

このような構成によれば、位置計測部での計測結果が、一定の方向に一定の大きさだけシフトするような計測誤差を有する場合、自車位置の推定結果を、自動運転に利用可能程度の精度に向上させることができる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

自動運転システムの構成を示すブロック図である。 第１実施形態における位置推定装置の構成を示すブロック図である。 第１実施形態における誤差推定処理のフローチャートである。 ラインフィッティングのフローチャートである。 カーブフィッティングのフローチャートである。 ラインフィッティングに関する説明図である。 カーブフィッティングに関する説明図である。 ＤＧＰＳによる軌跡データと経路データとを例示するグラフである。 直線区間での補正された軌跡データと経路データとを例示するグラフである。 非直線区間を含む区間での補正された軌跡データと経路データとを例示するグラフである。 比較期間に非直線区間が含まれる場合の影響を示す説明図である。 第２実施形態における位置推定装置の構成を示すブロック図である。 第２実施形態における誤差推定処理のフローチャートである。 第３実施形態における位置推定装置の構成を示すブロック図である。 第３実施形態における出力選択処理のフローチャートである。 第４実施形態における位置推定装置の構成を示すブロック図である。 第５実施形態における期間設定処理のフローチャートである。 期間設定処理に関する説明図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す自動運転システム１は、位置推定装置１０と、運転制御装置２０と、被制御装置群３０と、を備える。

位置推定装置１０は、当該自動運転システム１を搭載する車両（以下、自車）の位置（以下、自車位置）を推定する。その詳細については後述する。
被制御装置群３０は、エンジン、ブレーキ、及びステアリング等を駆動する複数のアクチュエータを含む。更に、被制御装置群３０には、自車の挙動を、自車周囲を走行する他の車両（以下、他車）に知らせるための表示装置、ドライバに自車の走行状態等を報知するための表示装置又は音響装置等を含んでいてもよい。

運転制御装置２０は、位置推定装置１０で推定された自車位置、設定された目的地に基づいて走行経路を設定し、自車の周囲の状況、及び自車の状態等に応じて被制御装置群３０を制御することによって自動運転を実現する。

［１−１−１．位置推定装置］
位置推定装置１０は、図２に示すように、位置計測部１１と、地図データベース（以下、地図ＤＢ）１２と、誤差推定部１３と、位置補正部１４と、を備える。

位置計測部１１は、ＧＰＳ受信機１１１と、差分データ受信機１１２と、ＤＧＰＳ演算部１１３とを備える。ＧＰＳは、Global Positioning Systemの略である。ＤＧＰＳは、Differential GPSの略である。

ＧＰＳ受信機１１１は、複数のＧＰＳ衛星から信号を受信し、受信した信号を解析することによって、自車位置を表すＧＰＳ位置データを生成する。このＧＰＳ位置データは、数ｍ〜十数ｍ程度の誤差を有する。

差分データ受信機１１２は、設置位置が既知である固定基地局から無線送信される差分データを受信する。差分データは、ディファレンシャル測位（即ち、ＤＧＰＳ）に必要な情報であり、固定基地局が、複数のＧＰＳ衛星から受信した信号を処理することで生成される。

ＤＧＰＳ演算部１１３は、差分データ受信機１１２が受信した差分データを用いて、ＧＰＳ受信機１１１から出力されるＧＰＳ位置データを補正することで、ＤＧＰＳ位置データ（以下、計測値）Ｘｃを生成する。計測値Ｘｃは、数ｍ以下の誤差を有する。

ここで、ＤＧＰＳにおける計測誤差について説明する。ＤＧＰＳにおける計測誤差の主な要因として、シフト誤差およびランダム誤差がある。シフト誤差は、衛星から受信機への信号の伝搬時間に影響を与えている電離層や対流圏によって生じる誤差であり、誤差の大きさはゆっくりと変化する。つまり、ある程度限られた期間で見れば、計測誤差が一定であると見なすことができる。一方、ランダム誤差は、受信機の特性などによってランダムに生じる誤差であり、平均的なレベルはシフト誤差に対して十分に小さい。そして、計測誤差が一定であるとみなせる期間中に取得されたＤＧＰＳの計測結果（即ち、軌跡データ）は、図８に示すように、正解となる経路データに対して、一定方向に一定量シフトしたものとなる。図８において、実線が軌跡データ、点線が経路データである。

図２に戻り、地図ＤＢ１２は、自動運転に利用可能な高精度な地図データが記憶されている。地図データには、道路の形状を表す経路データと複数の地物の位置を表す地物データが少なくとも含まれる。

経路データは、車線の幅方向の中心位置を表す位置データの系列である。道路が複数の車線を含む場合、経路データは、車線毎に用意される。また、経路データに属する個々の位置データには、緯度方向の位置を表すＸ座標及び経度方向の位置を表すＹ座標に加えて、経路の接線方向を表す経路方向φが含まれる。なお、Ｘ座標およびＹ座標は、以下の説明において同様である。

地物データには、予め設定された複数種類の地物の輪郭を表す各点のＸ座標およびＹ座標が含まれる。また、地物には、例えば、道路の側方又は上方に設けられた標識または信号機、路面に描かれた白線又は横断歩道等の表示、及び道路から視認可能なトンネル、橋梁、ビル、又は鉄塔等の建造物が含まれる。

誤差推定部１３は、ＣＰＵ１３１と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ１３２）と、を有するマイクロコンピュータを備えていてもよい。誤差推定部１３の各機能は、ＣＰＵ１３１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現されてもよい。この例では、メモリ１３２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、誤差推定部１３は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

誤差推定部１３の機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。

誤差推定部１３は、誤差推定処理を少なくとも実行する。誤差推定処理は、位置計測部１１にて生成された自車位置の計測値Ｘｃ及び地図ＤＢ１２に記憶された地図データに基づいて、計測値Ｘｃに含まれる計測誤差を推定する処理である。

ここで、誤差推定部１３が実行する誤差推定処理の詳細を、図３のフローチャートを用いて説明する。誤差推定処理は、予め設定された周期Ｔｘで繰り返し実行される。この周期Ｔｘは、後述する比較期間Ｔｓと同じ長さに設定されていてもよい。

誤差推定部１３は、Ｓ１１０では、現時点以前の比較期間Ｔｓの間に、位置計測部１１で計測された自車位置の計測値Ｘｃの系列を取得する。この取得した計測値Ｘｃの系列を、以下では、軌跡データという。

誤差推定部１３は、Ｓ１２０では、地図ＤＢ１２から、Ｓ１１０で取得した軌跡データに対応する経路データＣを取得する。なお、走行中の道路に複数の車線が存在する場合は、別途実行される車線特定処理によって特定される車線についての経路データＣを取得する。なお、車線特定処理は本開示の主要部ではないため、その詳細についての説明は省略する。ここで、軌跡データに対応するとは、例えば、軌跡データから、位置計測部１１で想定される最大計測誤差の範囲内に存在することを意味する。

なお、経路データＣは、Ｍ個の位置データＣ_１〜Ｃ_Ｍを含む場合、（１）式で表される。また、ｍ＝１，２，…，Ｍとして、位置データＣ_ｍは（２）式で表される。但し、ｘ_ｍはＸ座標の値、ｙ_ｍはＹ座標の値、φ_ｍは経路方向である。

誤差推定部１３は、Ｓ１３０では、Ｓ１２０で取得した経路データＣに属するＭ個の位置データＣ１〜Ｃ_Ｍに基づき、経路データＣにおける経路方向の平均変化率Δφavを、（３）式に従って算出する。

ここでは、平均変化率Δφavとして、隣接する位置データ間での経路方向の変化率を単純に加算した値を用いているが、この加算結果を、Ｍ−１で除した値を用いてもよい。

誤差推定部１３は、Ｓ１４０では、Ｓ１３０で算出したΔφavが、予め設定された閾値φ_ＴＨ未満であるか否かを判断し、肯定判断した場合はＳ１５０に移行し、否定判断した場合はＳ１６０に移行する。なお、閾値φ_ＴＨは、実験等に基づき、経路データＣが示す道路形状を直線とみなすことができる上限値に設定される。

誤差推定部１３は、Ｓ１５０では、道路が直線形状である場合に適したラインフィッティングにより計測誤差を算出して、本処理を終了する。
誤差推定部１３は、Ｓ１６０では、道路が非直線形状である場合に適したカーブフィッティングにより計測誤差を算出して本処理を終了する。

つまり、誤差推定処理では、道路が直線形状か非直線形状かによって、計測誤差を算出する処理を切り替えている。
次に、誤差推定部１３が、Ｓ１５０にて実行するラインフィッティングの処理内容を、図４に示すフローチャートおよび図６に示す説明図を用いて説明する。

誤差推定部１３は、Ｓ２１０では、軌道データに属する各計測値を用いて、近似直線（以下、近似軌跡）Ｙ＝ａ１・Ｘ＋ｂ１の傾き及び切片（ａ１、ｂ１）を算出する。
誤差推定部１３は、Ｓ２２０では、経路データＣに属する各位置データＣ１〜Ｃ_Ｍを用いて、近似直線（以下、近似経路）Ｙ＝ａ２・Ｘ＋ｂ２の傾き及び切片（ａ２、ｂ２）を算出する。

誤差推定部１３は、Ｓ２３０では、近似軌跡の傾きａ１と、近似経路の傾きａ２との差の絶対値が、予め設定された閾値ａ_ＴＨより小さいか否かを判断し、肯定判断された場合はＳ２４０に移行し、否定判断された場合はＳ２５０に移行する。なお、閾値ａ_ＴＨは、二つの近似直線が平行であるとみなすことができる上限値に設定される。

誤差推定部１３は、Ｓ２４０では、二つの近似直線の切片の差ｂ１−ｂ２を計測誤差の大きさとし、Ｙ軸方向を誤差方向とする誤差ベクトルＥ＝（０，ｂ１−ｂ２）を算出して、本処理を終了する。ここでは、Ｙ軸方向を誤差方向としているが、近似軌跡又は近似経路に直行する方向を誤差方向として誤差ベクトルＥを算出してもよい。

誤差推定部１３は、Ｓ２５０では、予め設定された例外処理を実行して、本処理を終了する。
なお、例外処理は、例えば、エラーが生じたことをドライバに通知する処理、二つの近似直線間の平均距離を計測誤差の大きさ、近似軌跡に直交する方向を計測誤差の方向とする誤差ベクトルＥを求める処理、及び候補セグメントを短くした上で上述の手順に従って再度誤差ベクトルＥを求める処理等が考えられる。

次に、誤差推定部１３が、Ｓ１６０にて実行するカーブフィッティングを、図５に示すフローチャート及び図７に示す説明図を用いて説明する。
誤差推定部１３は、Ｓ３１０では、時間計測を開始する。

誤差推定部１３は、Ｓ３２０では、位置計測部１１から最新の計測値Ｘｃを取得する。
誤差推定部１３は、Ｓ３３０では、Ｓ３２０で取得した計測値Ｘｃに対応する地図データ上の位置データＸｓを抽出する。位置データＸｓは、計測値Ｘｃが示す点からみて誤差方向に位置し、且つ自車が走行中の車線上の点である。誤差方向は、Ｙ軸方向、又はＸ軸方向であってもよいし、計測値Ｘｃが示す点における軌跡の接線方向に直交する方向であってもよい。

誤差推定部１３は、Ｓ３４０では、計測値Ｘｃと位置データＸｓとの差を、誤差ベクトルＥとして算出する。
誤差推定部１３は、Ｓ３５０では、Ｓ３１０にて計測が開始されてからの経過時間が、誤差推定処理の実行周期Ｔｘに達したか否かを判断し、否定判断された場合はＳ３２０に戻り、肯定判断された場合は本処理を終了する。

図２に戻り、位置補正部１４は、位置計測部１１から出力される計測値Ｘｃから誤差ベクトルＥを減算することで計測値Ｘｃを補正し、その補正結果を、自車位置として運転制御装置２０に出力する。

［１−２．動作］
現時点以前の比較時間Ｔｓの間に計測された軌跡データに対応する経路データが、直線形状の経路（以下、直線区間）であると判断された場合、ラインフィッティングが行われる。ラインフィッティングでは、図６に示すように、上記軌跡データに基づいて、誤差ベクトルＥが算出される。この誤差ベクトルＥが、次回の誤差推定処理が実行されるまでの間、位置計測部１１から出力される計測値Ｘｃの補正に使用される。

上記経路データが、非直線形状の経路（以下、非直線区間）であると判断された場合、カーブフィッティングが行われる。カーブフィッティングでは、図７に示すように、次回の誤差推定処理が実行されるまでの間、位置計測部１１から計測値Ｘｃが出力される毎に、計測値Ｘｃに基づいてリアルタイムで誤差ベクトルＥが算出される。つまり、計測値Ｘｃ毎に個別に算出された誤差ベクトルＥが、計測値Ｘｃの補正に使用される。

例えば、図８は、自車が、第１直進路とカーブ路と第２直進路とを走行して、地図データから得られる経路データと、位置計測部１１から出力される計測値に基づく軌跡データとグラフ上に示した結果である。軌跡データは、一定の方向に一定量だけシフトしている。図からは、計測誤差の大きさが５ｍ程度であり、シフト方向が左斜め上方向であることがわかる。

図９及び図１０は、位置補正部１４から出力される補正された計測値に基づく軌跡データを、経路データに重ねて示した結果である。図９は、経路が直線区間の場合、図１０は、経路が非直線区間を含む場合である。いずれの場合も、その全経路に渡ってｃｍオーダの誤差で精度よく自車位置が推定されている。

［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）誤差ベクトルＥ（即ち、計測誤差）には、シフト誤差とランダム誤差とが含まれており、道路が直線形状の場合に行うラインフィッティングでは、過去の計測結果を平均化する処理を行っている。このため、本実施形態では、シフト誤差及びランダム誤差のばらつきが抑制された精度のよい誤差ベクトルＥ（即ち、計測誤差）を推定することができる。更には、この誤差ベクトルＥを用いることで精度のよい自車位置を推定することができる。

但し、ラインフィッティングでは、図１１に示すように、比較期間Ｔｓ中にカーブ路が含まれると、シフト誤差についての推定精度、ひいては誤差ベクトルＥの推定精度が低下する。しかしながら、本実施形態では、道路が非直線形状の場合、カーブフィッティングに切り替えて、計測値Ｘｃ毎に誤差ベクトルＥを推定するため、シフト誤差の推定精度の劣化、ひいては自車位置の推定精度の劣化を抑制することができる。

（１ｂ）本実施形態では、このような自動運転に必要な精度での自車位置の推定を、光学センサを用いることなく簡易に実現することができる。
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

本実施形態では、図１２に示すように、位置推定装置１０ａが、第１実施形態で説明した位置推定装置１０の構成に加えて、挙動センサ群１５を備える点、および誤差推定部１３ａにて実行される誤差推定処理の一部が異なる点で、第１実施形態とは異なっている。

［２−２．構成］
挙動センサ群１５は、ジャイロ１５１とオドメータ１５２とが少なくとも含まれる。
ジャイロ１５１は、自車に加わるヨーレートΔψを検出すると共に、ヨーレートΔψを積分することでヨー角ψを求める。

オドメータ１５２は、自車の速度（以下、自車速）ｖおよび自車の加速度Δｖを検出する。
以下では、挙動センサ群１５が出力するψ、Δψ、ｖ、Δｖを総称して挙動情報という。挙動情報は、誤差推定部１３ａに供給される。

［２−３．処理］
本実施形態の誤差推定部１３ａが、第１実施形態の図３を用いて説明した誤差推定処理に代えて実行する誤差推定処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。

誤差推定部１３ａは、Ｓ４１０では、挙動センサ群１５から挙動情報を取得する。
誤差推定部１３ａは、Ｓ４２０では、Ｓ４１０で取得した挙動情報に基づいて比較期間Ｔｓの長さを設定する。具体的には、比較期間Ｔｓは、例えば、ヨー角の絶対値｜ψ｜が大きいほど、ヨーレートの絶対値｜Δψ｜が大きいほど、又は車速ｖが大きいほど、短くなるように設定される。

誤差推定部１３ａは、Ｓ４３０では、現時点以前の比較期間Ｔｓの間に、位置計測部１１で計測された自車位置の計測値の系列である軌跡データを取得する。
誤差推定部１３ａは、Ｓ４４０では、Ｓ１２０と同様に、地図ＤＢ１２から、Ｓ４３０で取得した軌跡データに対応した位置データの系列である経路データＣを取得する。

誤差推定部１３ａは、Ｓ４５０では、Ｓ１３０と同様に、Ｓ４４０で取得した経路データＣに属するＭ個の位置データＣ１〜Ｃ_Ｍに基づき、経路データにおける道路方向の平均変化率Δφａｖを算出する。

誤差推定部１３ａは、Ｓ４６０では、Ｓ４５０で算出したΔφａｖが、予め設定された閾値φ_ＴＨ未満であり、且つ、Ｓ４１０で取得したヨーレートΔψが予め設定された閾値ψ_ＴＨ未満であるか否かを判断し、肯定判断した場合はＳ４７０に移行し、否定判断した場合はＳ４９０に移行する。なお、閾値ＴＨψは、実験等に基づき、自車が直進しているとみなせるヨーレートΔψの上限値に設定される。

誤差推定部１３は、Ｓ４７０では、Ｓ１５０と同様に、ラインフィッティングにより誤差ベクトルＥを算出して、本処理を終了する。
誤差推定部１３は、Ｓ４８０では、Ｓ１６０と同様に、カーブフィッティングにより誤差ベクトルＥを算出して本処理を終了する。

［２−４．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｂ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。

（２ａ）自車の挙動を表す挙動情報に応じて比較期間Ｔｓの長さを可変設定し、非直線区間を自車が走行している可能性が高いほど、比較期間Ｔｓが短くなるように設定している。このため、直線区間から非直線区間に変化する部分での誤差ベクトルＥの推定精度の低下を抑制することができる。

（２ｂ）ラインフィッティングにするかカーブフィッティングにするかの判断を、道路方向の平均変化率Δφａｖだけでなく、ヨーレートΔψも用いて行っている。このため、直線区間から非直線区間への進入を早めに察知して、フィッティングの手法を効果的に切り替えることができる。

［３．第３実施形態］
［３−１．第１実施形態との相違点］
第３実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

本実施形態では、図１４に示すように、位置推定装置１０ｂが、第１実施形態で説明した位置推定装置１０の構成に加えて、地物補正部１６と、環境取得部１７と、選択部１８とを備える点で、第１実施形態とは異なっている。

地物補正部１６は、周辺監視部１６１と、地物観測部１６２と、補正演算部１６３とを備える。
周辺監視部１６１は、自車の周囲を監視範囲とする光学センサを備える。光学センサには、カメラ及びＬＩＤＡＲのうち少なくとも一方が含まれる。ＬＩＤＡＲは、Light Detection and Rangingの略である。カメラは、単眼カメラ及び複眼カメラのいずれであってもよい。

地物観測部１６２は、周辺監視部１６１からの出力に基づき、自車の周囲に存在し、地図ＤＢ１２に記憶されている様々な地物を検出する。
補正演算部１６３は、地物観測部１６２で検出された地物の位置データである観測位置データに対応する地物の位置データである地図位置データを地図ＤＢ１２から取得し、観測位置データと地図位置データとのずれがなくなるように補正した自車位置を算出する。補正演算部１６３にて算出された自車位置Ｘ２は、選択部１８に供給される。なお、地物補正部１６は、自車位置Ｘ２を算出する際の初期位置として、位置計測部１１での計測値Ｘｃを使用する。このように地物を利用して自車位置を補正する地物補正部１６の手法は、従来技術の特許文献１に記載された技術であり、その詳細についての説明は省略する。

環境取得部１７は、自車が走行中の環境に関する様々な情報（以下、環境情報）取得する。環境情報は、無線通信により外部のインフラから取得してもよいし、地図情報、車両に搭載された様々なセンサから取得してもよい。環境情報には、光学センサの検出能力を許容範囲内に維持できる環境であるか否か、地物補正部１６による自車位置の推定精度を許容範囲内に維持できるような頻度で地物が検出される環境であるか否か、ＧＰＳからの電波を受信できる環境であるか否かを判断するための情報が含まれる。

選択部１８は、誤差推定部１３と同様に、マイクロコンピュータを備え、出力選択処理を少なくとも実行する。出力選択処理は、位置補正部１４の出力Ｘ１と、地物補正部１６の出力Ｘ２のいずれかを位置推定装置１０ｂの出力Ｘｏとして選択する処理である。

［３−２．出力選択処理］
選択部１８が実行する出力選択処理を、図１５のフローチャートを用いて説明する。
本処理は、位置補正部１４及び地物補正部１６のいずれかから自車位置が供給される毎に起動する。

選択部１８は、Ｓ５１０では、環境取得部１７から環境情報を取得する。
選択部１８は、Ｓ５２０では、取得した環境情報に基づき、自車がＧＰＳ衛星からの電波を受信できる環境にあるか否かを判断し、肯定判断した場合はＳ５５０に移行し、否定判断した場合はＳ５３０に移行する。例えば、地図データと自車位置とに基づき、自車がトンネルを走行中であるか否かにより、トンネルを走行中であれば、電波を受信できない環境であると判断する。

選択部１８は、Ｓ５３０では、取得した環境情報に基づき、視界が良好であるか否かを判断し、肯定判断した場合はＳ５４０に移行し、否定判断した場合はＳ５６０に移行する。視界が良好であるか否かは、例えば、光学センサによる検知範囲が予め設定された閾値距離以下となるような天候（例えば、雨、霧、又は雪など）であるか否かを検出することで判断してもよい。また、光学センサでの検出結果を解析することで実際の検知範囲を算出することで判断してもよい。

選択部１８は、Ｓ５４０では、取得した環境情報に基づき、地物補正部１６での処理精度が許容範囲内となるような頻度で地物が出現する環境であるか否かを判断し、肯定判断した場合はＳ５５０に移行し、否定判断した場合はＳ５６０に移行する。上記判断は、例えば、市街地を走行中であるか否かによって行ってもよい。具体的には、市街地であるか否かは、自車位置と地図データとから判断してもよいし、光学センサでの検出結果を解析することで判断してもよい。

選択部１８は、Ｓ５５０では、地物補正部１６からの出力Ｘ２を選択し、運転制御装置２０に出力して、本処理を終了する。つまり、ＧＰＳからの電波を受信できない環境であるか、あるいは視界良好（即ち、光学センサの性能を十分に発揮させることができる環境）であり且つ地物が検出される頻度が高い環境（即ち、地物補正部１６の能力を十分に発揮させることができる環境）である場合に、選択部１８は、地物補正部１６での推定結果を選択する。

選択部１８は、Ｓ５６０では、位置補正部１４からの出力Ｘ１を選択し、運転制御装置２０に出力して、本処理を終了する。つまり、ＧＰＳからの電波を受信できる環境であり、かつ、視界不良（即ち、光学センサの性能を十分に発揮させることができない環境）または地物が検出される頻度が低い環境（即ち、地物補正部１６の能力を十分に発揮させることができない環境）である場合に、選択部１８は、位置補正部１４での推定結果を選択する。

［３−３．効果］
以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｂ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。

（３ａ）ＤＧＰＳと地図データとで自車位置を推定する手法と、地物を利用して自車位置を推定する手法とを併用し、環境情報に応じていずれかの手法を適宜選択している。このような異なる手法の併用により、互いの不得意な環境を補い合うことができるため、周囲環境の影響による自車位置の推定精度の低下をより効果的に抑制することができる。

［４．第４実施形態］
［４−１．第１実施形態との相違点］
第４実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

本実施形態では、図１６に示すように、位置推定装置１０ｃが、第２実施形態で説明した挙動センサ群１５と、第３実施形態で説明した、地物補正部１６と、環境取得部１７と、選択部１８とをいずれも備える点で、第１実施形態とは異なる。

［４−２．効果］
以上詳述した第４実施形態によれば、前述した第１〜第３実施形態の効果（１ａ）〜（１ｂ）（２ａ）（２ｂ）（３ａ）を奏する。

［５．第５実施形態］
［５−１．第１実施形態との相違点］
第５実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

本実施形態では、誤差推定部１３が、誤差推定処理に加えて、比較期間を可変設定する期間設定処理を実行する点で第１実施形態とは異なる。
［５−２．期間設定処理］
誤差推定部１３が実行する期間設定処理を、図１７に示すフローチャートおよび図１８の説明図を用いて説明する。本処理は、例えば、誤差推定処理が終了する毎に実行される。

誤差推定部１３は、Ｓ６１０では、比較期間Ｔｓを初期化する。ここでは、比較期間Ｔｓの初期値として、比較期間Ｔｓの設定許容範囲の下限値を用いる。
誤差推定部１３は、Ｓ６２０では、現在の計測値Ｘｃに対応する地図データ上の位置データから自車の進行方向にある比較期間Ｔｓ分の経路データを取得する。

誤差推定部１３は、Ｓ６３０では、取得した経路データに基づき、比較期間Ｔｓに対応する経路の曲率Ｋｐを算出する。
誤差推定部１３は、Ｓ６４０では、比較期間Ｔｓの後の予め設定された付加期間ΔＴに対応する経路データを取得する。

誤差推定部１３は、Ｓ６５０では、取得した経路データに基づき、付加期間ΔＴに対応する経路の曲率Ｋｃを算出する。
誤差推定部１３は、Ｓ６６０では、比較期間Ｔｓの曲率Ｋｐと付加期間ΔＴの曲率Ｋｃとの差の絶対値が、予め設定された閾値Ｋ_ＴＨ未満であり、且つ、比較期間Ｔｓの設定許容範囲の上限値Ｔｍａｘ未満であるか否かを判断する。肯定判断された場合は、付加期間ΔＴに対応する経路を直線区間とみなすことができると判断してＳ６７０に移行する。一方、否定判断された場合は、付加期間ΔＴに対応する経路が非直線区間に差し掛かっている判断してＳ６８０に移行する。

誤差推定部１３は、Ｓ６７０では、比較期間Ｔｓの長さを、該比較期間Ｔｓに付加期間ΔＴを加えた長さに更新して、Ｓ６３０に戻る。
誤差推定部１３は、Ｓ６８０では、比較期間Ｔｓを現在の設定値に決定して、本処理を終了する。

誤差推定部１３は、この決定された比較期間Ｔｓを用いて、次回の誤差推定処理の起動や、誤差推定処理での軌跡データや経路データの取得を行う。
［５−３．効果］
以上詳述した第４実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｂ）に加えて、以下の効果を奏する。

（５ａ）現時点以降で使用する比較期間Ｔｓを、現時点以降に走行する経路の形状に従って、直線が続くほど長い期間となるように可変設定している。このため、直線区間ではより安定した誤差ベクトルＥを求めることができる。また、非直線区間に差し掛かるタイミングでは、比較期間Ｔｓに非直線区間が含まれることで生じる誤差を、効果的に抑制することができる。

［６．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（６ａ）上記実施形態では、ＧＰＳを利用しているが、ＧＰＳ以外の衛星測位システムを利用してもよい。
（６ｂ）上記実施形態では、ディファレンシャル測位により得られた自車位置を補正しているが、これに限定されるものではない。例えば、一定方向に一定量シフトしたような計測誤差を有した計測値が得られる測位方法であれば、本開示の手法を適用することができる。

（６ｃ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（６ｄ）上述した位置推定装置および当該位置推定装置を構成要素とする自動運転システムの他、当該位置推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、位置推定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…自動運転システム、１０，１０ａ〜１０ｃ…位置推定装置、１１…位置計測部、１２…地図データベース、１３，１３ａ…誤差推定部、１４…位置補正部、１５…挙動センサ群、１６…地物補正部、１７…環境取得部、１８…選択部、２０…運転制御装置、３０…被制御装置群、１１１…ＧＰＳ受信機、１１２…差分データ受信機、１１３…ＤＧＰＳ演算部、１３１…ＣＰＵ、１３２…メモリ、１５１…ジャイロ、１５２…オドメータ、１６１…周辺監視部、１６２…地物観測部、１６３…補正演算部。

Claims (12)

1. 衛星測位システムから得られる情報を利用して、当該装置を搭載した車両である自車の位置を計測するように構成された位置計測部（１１）と、
   道路に属する各車線の幅方向の中心地点を表す位置データの系列である経路データが含まれた地図データと前記位置計測部での計測結果の系列である軌跡データとの比較により前記位置計測部での計測誤差を推定するように構成された誤差推定部（１３，１３ａ）と、
   前記位置計測部での計測結果を、前記誤差推定部にて推定された前記計測誤差を用いて補正するように構成された位置補正部（１４）と、
   を備え、
   前記誤差推定部は、
   前記位置計測部にて、予め設定された比較期間の間に計測された前記軌跡データから算出した近似直線である近似軌跡と、前記地図データのうち前記比較期間に対応する前記経路データから算出した近似直線である近似経路との間の予め設定された誤差方向に沿った距離を、前記計測誤差として算出するように構成されたラインフィッティング部（１３：Ｓ１５０、１３ａ：Ｓ４７０）と、
   前記位置計測部での最新の計測結果が示す地点と前記誤差方向に位置する前記地図データ上の地点との距離を、前記計測誤差として算出するように構成されたカーブフィッティング部（１３：Ｓ１６０、１３ａ：Ｓ４８０）と、
   前記自車が走行中の道路の形状を判断する情報を取得し、前記道路が直線形状である場合は前記ラインフィッティング部を用い、前記道路が非直線形状である場合は前記カーブフィッティング部を用いて、前記計測誤差の算出を行わせるように構成された切替部（１３：Ｓ１１０〜Ｓ１４０、１３ａ：Ｓ４３０〜Ｓ４６０）と、
   を備える、位置推定装置。
2. 請求項１に記載の位置推定装置であって、
   前記誤差推定部は、前記近似軌跡に対して直交する方向を、前記誤差方向とするように構成された、
   位置推定装置。
3. 請求項１に記載の位置推定装置であって、
   前記誤差推定部は、前記近似直線の算出時に用いる座標系におけるＹ軸方向を、前記誤差方向とするように構成された、
   位置推定装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の位置推定装置であって、
   前記補正部は、前記位置計測部での計測結果を、前記誤差推定部にて推定された前記計測誤差だけ前記誤差方向にシフトさせるように構成された、
   位置推定装置。
5. 請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の位置推定装置であって、
   前記位置計測部は、ディファレンシャル測位を用いるように構成された、
   位置推定装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の位置推定装置であって、
   前記誤差推定部は、前記比較期間の長さを、前記自車の速度、加速度、ヨー角、およびヨーレートのうち少なくとも一つに応じて設定するように構成された期間設定部（１３ａ：Ｓ４１０〜Ｓ４２０）を更に備える、
   位置推定装置。
7. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の位置推定装置であって、
   前記誤差推定部は、前記比較期間に対応づけられた前記経路データにより示される経路形状の曲率が、直線経路とみなすことができる許容範囲内の値となるように、前記比較期間を設定するように構成された期間設定部（１３：Ｓ６１０〜Ｓ６７０）を更に備える、
   位置推定装置。
8. 請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の位置推定装置であって、
   光学センサを用いて検出される地物と前記自車との位置関係を利用して前記自車の位置を求めるように構成された地物補正部（１６）と、
   前記自車の走行環境を表す環境情報を取得する環境取得部（１７）と、
   前記環境取得部にて取得された前記環境情報に従って、前記位置補正部と前記地物補正部とのうちいずれかの出力を選択するように構成された選択部（１８）と、
   を更に備える、
   位置推定装置。
9. 請求項８に記載の位置推定装置であって、
   前記環境取得部は、前記環境情報として、前記光学センサが前記地物を検出する能力に影響を与える情報を少なくとも取得し、
   前記選択部は、前記環境情報に基づき、前記光学センサの検出能力が、予め設定された許容値以内に維持される環境であるか否かを判断し、肯定判断した場合は前記地物補正部を選択し、否定判断した場合は前記位置補正部を選択するように構成された（１８：Ｓ５２０）、
   位置推定装置。
10. 請求項８又は請求項９に記載の位置推定装置であって、
    前記環境取得部は、前記環境情報として、前記地物の出現頻度に影響を与える情報を少なくとも取得し、
    前記選択部は、前記環境情報に基づき、前記地物の出現頻度が予め設定された許容値以内に維持される環境であるか否かを判断し、肯定判断した場合は前記地物補正部を選択し、否定判断した場合は前記位置補正部を選択するように構成された（１８：Ｓ５４０）、
    位置推定装置。
11. 請求項８から請求項１０までのいずれか１項に記載の位置推定装置であって、
    前記環境取得部は、前記計測部による計測結果の精度に影響を与える情報を少なくとも取得し、
    前記選択部は、前記環境情報に基づき、前記位置計測部による計測結果の精度が、予め設定された許容値以内に維持される環境であるか否かを判断し、肯定判断した場合は前記位置補正部を選択し、否定判断した場合は前記地物補正部を選択するように構成された（１８；Ｓ５３０）、
    位置推定装置。
12. 請求項１から請求項１１までのいずれか１項に記載の位置推定装置（１０，１０ａ〜１０ｃ）と、
    前記位置推定装置が出力する自車位置を用いて、自動運転を実現するために行われる車両各部に対する一つ以上の制御を実行する運転制御装置（２０）と、
    を備える自動運転システム。