JP2021113816A

JP2021113816A - 出力装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

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Publication number: JP2021113816A
Application number: JP2021063632A
Authority: JP
Inventors: 正浩加藤; Masahiro Kato
Original assignee: Pioneer Electronic Corp
Current assignee: Pioneer Corp
Priority date: 2017-03-28
Filing date: 2021-04-02
Publication date: 2021-08-05
Also published as: US11420632B2; WO2018180245A1; EP3605500B1; US20200114923A1; JPWO2018180245A1; EP3605500C0; EP3605500A1; JP2023075184A; EP3605500A4

Abstract

【課題】位置を高精度に算出するのに好適な出力装置を提供する。【解決手段】車載機の自動運転制御部は、車両の進行方向及び車両の側面方向の位置精度を夫々取得する。また、自動運転制御部は、地図ＤＢ１０を参照することで、地物毎の当該地物の向きを夫々示す法線情報を取得する。そして、自動運転制御部は、車両の進行方向及び側面方向のうち、位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように車両を制御するための制御情報を車両の電子制御装置に出力する。【選択図】図６

Description

本発明は、車両を制御する技術に関する。

従来から、車両の進行先に設置される地物をレーダやカメラを用いて検出し、その検出結果に基づいて自車位置を校正する技術が知られている。また、特許文献１には、レーダやカメラを用いて地物を認識する際、走行中の車両を、地物が検知しやすくなる位置に誘導する運転支援システムが開示されている。

特開２０１４−０４８２０５号公報

道路周辺に存在する地物は、同一方向を向いて設置されているとは限らない。よって、位置推定に道路周辺の地物を用いる場合、レーダなどによって検出される地物の面の向きが異なることに起因して、位置精度に影響が生じることになる。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、位置を高精度に算出するのに好適な出力装置を提供することを主な目的とする。

請求項１に記載の発明は、出力装置であって、移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得部と、地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得部と、前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、を備える。

請求項１０に記載の発明は、出力装置が実行する制御方法であって、移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得工程と、地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得工程と、前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力工程と、を有する。

請求項１１に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得部と、地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得部と、前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力部として前記コンピュータを機能させる。

運転支援システムの概略構成図である。車載機の機能的構成を示すブロック図である。地図ＤＢに含まれる地物情報のデータ構造の一例である。状態変数ベクトルを２次元直交座標で表した図である。予測ステップと計測更新ステップとの概略的な関係を示す図である。位置推定精度に基づく車両制御を示すフローチャートである。（Ａ）は、ライダによるスキャンを実行中の車両の俯瞰図を示す。（Ｂ）と（Ｃ）は、レーザ光の照射点を明示した地物の拡大図である。片側３車線道路において道路の左側前方及び右側前方に地物が存在するときの車両の俯瞰図を示す。車両の進行方向よりも側面方向の位置推定精度が低いときの車両の俯瞰図を示す。道路の左側前方と右側前方とに法線方向が略同一の地物が存在するときの車両の俯瞰図を示す。道路の左側前方と右側前方とに法線方向が異なる地物が存在するときの車両の俯瞰図を示す。目標地物決定処理を示すフローチャートである。

本発明の好適な実施形態によれば、出力装置は、移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得部と、地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得部と、前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、を備える。

地物の検出結果に基づき位置推定を行う場合、地物が向いている方向の位置精度が高くなる傾向がある。よって、この態様では、出力装置は、位置精度が低い方向を向く地物の検出精度が高くなるように移動体を制御する。これにより、出力装置は、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させることができる。

上記出力装置の一態様では、前記出力部は、前記位置精度が低い方向と地物の向きとのなす角度が所定角度以下の場合に、当該地物は前記位置精度が低い方向を向いていると判定する。上記所定角度は、少なくとも４５度以下に設定されることが好ましい。この態様により、出力装置は、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させるように移動体を制御することができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記地図情報には、地物毎の当該地物の大きさに関する情報が含まれ、前記出力部は、前記位置精度が低い方向を向く地物が存在しない場合、前記大きさに関する情報に基づき検出精度を高くすべき前記目標地物を決定する。この態様により、出力装置は、位置精度が低い方向を向く地物が存在しない場合であっても、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させるように移動体を制御することができる。

上記出力装置の他の一態様では、出力装置は、前記移動体の周辺の地物を検出する検出装置の出力を取得する第３取得部と、前記目標地物に対する前記検出装置の出力と、前記地図情報に含まれる前記目標地物の位置情報とに基づき、前記移動体の位置推定を行う位置推定部と、をさらに備える。この態様により、出力装置は、位置精度が低い方向を向く地物を基準とした位置推定を行い、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させることができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記出力部は、前記目標地物に最も近い車線へ前記移動体を移動させる、又は、走行中の車線内において前記目標地物に近い側へ前記移動体を移動させるための制御情報を出力する。この態様により、出力装置は、移動体を位置精度が低い方向を向く地物に好適に近づけて当該地物の検出精度を高めることができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記出力部は、前記移動体の経路沿いに存在する地物から、前記目標地物を選択する。この態様により、出力装置は、目的地への経路を実質的に変更することなく、位置精度が低い方向における位置精度を高めることができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記出力部は、前記移動体から所定距離以内に存在する地物のうち、前記位置精度が低い方向と地物の向きとのなす角度が最も小さい地物を、前記目標地物として選択する。この態様により、出力装置は、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させるように移動体を制御することができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記出力部は、前記移動体から所定距離以内に存在する地物のうち、前記位置精度が低い方向と地物の向きとのなす角度、及び前記移動体の周辺の地物を検出する検出装置の検出対象としての地物の適正度に基づいて、前記目標地物を選択する。この態様により、出力装置は、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させつつ高精度な位置推定を行うことができる。

上記出力装置の他の一態様では、前記出力部は、前記位置精度が低い方向と地物の向きとのなす角度が所定角度以下の地物のうち、前記適正度が最も高い地物を、前記目標地物として選択する。この態様により、出力装置は、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させつつ高精度な位置推定を行うことができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、出力装置が実行する制御方法であって、出力装置が実行する制御方法であって、移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得工程と、地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得工程と、前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力工程と、を有する。出力装置は、この制御方法を実行することで、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させることができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムであって、移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得部と、地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得部と、前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力部として前記コンピュータを機能させる。出力装置は、このプログラムを実行することで、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させることができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

以下、図面を参照して本発明の好適な各実施例について説明する。
［概略構成］

図１は、本実施例に係る運転支援システムの概略構成図である。図１に示す運転支援システムは、車両に搭載され、車両の運転支援に関する制御を行う車載機１と、ライダ（Ｌｉｄａｒ：ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇ、または、ＬａｓｅｒＩｌｌｕｍｉｎａｔｅｄＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎｄＲａｎｇｉｎｇ）２と、ジャイロセンサ３と、車速センサ４と、ＧＰＳ受信機５とを有する。

車載機１は、ライダ２、ジャイロセンサ３、車速センサ４、及びＧＰＳ受信機５と電気的に接続し、これらの出力に基づき、車載機１が搭載される車両の位置（「自車位置」とも呼ぶ。）の推定を行う。そして、車載機１は、自車位置の推定結果に基づき、設定された目的地への経路に沿って走行するように、車両の自動運転制御などを行う。車載機１は、道路データ及び道路付近に設けられた目印となる地物に関する情報である地物情報を記憶した地図データベース（ＤＢ：ＤａｔａＢａｓｅ）１０を記憶する。上述の目印となる地物は、例えば、道路脇に周期的に並んでいるキロポスト、１００ｍポスト、デリニエータ、交通インフラ設備（例えば標識、方面看板、信号）、電柱、街灯などの地物であり、地物情報は、各地物に割り当てられたインデックスと、地物の位置情報と、地物の向きの情報とが少なくとも関連付けられた情報である。そして、車載機１は、この地物情報に基づき、ライダ２等の出力と照合させて自車位置の推定を行う。

ライダ２は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対してパルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置を示す３次元の点群情報を生成する。この場合、ライダ２は、照射方向を変えながらレーザ光を照射する照射部と、照射したレーザ光の反射光（散乱光）を受光する受光部と、受光部が出力する受光信号に基づくスキャンデータを出力する出力部とを有する。スキャンデータは、受光部が受光したレーザ光に対応する照射方向と、上述の受光信号に基づき特定される当該レーザ光の応答遅延時間とに基づき生成される。一般的に、対象物までの距離が近いほどライダの距離測定値の精度は高く、距離が遠いほど精度は低い。本実施例では、ライダ２は、少なくとも車両の前方をスキャンするように車両の進行方向を向いて設置されているものとする。ライダ２、ジャイロセンサ３、車速センサ４、ＧＰＳ受信機５は、それぞれ、出力データを車載機１へ供給する。なお、車載機１は、本発明における「出力装置」の一例であり、ライダ２は、本発明における「検出装置」の一例である。

図２は、車載機２の機能的構成を示すブロック図である。車載機２は、主に、インターフェース１１と、記憶部１２と、入力部１４と、制御部１５と、情報出力部１６と、を有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。

インターフェース１１は、ライダ２、ジャイロセンサ３、車速センサ４、及びＧＰＳ受信機５などのセンサから出力データを取得し、制御部１５へ供給する。また、インターフェース１１は、制御部１５が生成した車両の走行制御に関する信号を車両の電子制御装置（ＥＣＵ：ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）へ供給する。制御部１５からインターフェース１１を介して車両の電子制御装置へ送信される信号は、本発明における「制御情報」の一例である。

記憶部１２は、制御部１５が実行するプログラムや、制御部１５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、地物情報を含む地図ＤＢ１０を記憶する。図３は、地物情報のデータ構造の一例を示す。図３に示すように、地物情報は、地物ごとに当該地物に関する情報が関連付けられた情報であり、ここでは、地物のインデックスに相当する地物ＩＤと、位置情報と、形状情報と、適正度情報を含んでいる。位置情報は、緯度及び経度（及び標高）等により表わされた地物の絶対的な位置を示す。形状情報は、地物の形状に関する情報であり、地物の向き（即ち正面に対する法線方向）を示す法線情報と、地物のサイズを示すサイズ情報とを含む。適正度情報は、ライダ２による検出のし易さ、換言すると、ライダ２による測定対象としての適正度を示す。なお、地図ＤＢ１０は、定期的に更新されてもよい。この場合、例えば、制御部１５は、図示しない通信部を介し、地図情報を管理するサーバ装置から、自車位置が属するエリアに関する部分地図情報を受信し、地図ＤＢ１０に反映させる。

ここで、適正度情報は、ライダ２による測定対象としての地物ごとの適正度を示す情報として予め設定され地物情報の一部として記憶された情報である。適正度情報は、典型的には適正度を数値化した情報であって、例えば、０〜１．０の範囲内の数値で示される。適正度が最も高い地物については適正度情報を１．０とし、相対的に適正度が低い地物ほど、小さい数値の適正度情報が設定される。

適正度情報の設定例を例示する。例えば、地物がきれいな道路標識であり，ライダ２により検出し易い場合は、適正度情報を１．０に設定する。地物が若干汚れており、ライダ２のレーザ光に対する反射率が低下してやや検出しにくい場合は．適正度情報を０．８に設定する。樹木の周辺に存在する地物については、春から秋にかけて樹木の葉に一部が隠される場合があるため、冬には適正度情報を０．８に設定し、他の季節には適正度情報を０．５に設定する。降雪の際に雪の付着が発生する地物については、降雪時には適正度情報を０．１に設定し、その他の天候では適正度情報を０．８に設定する。再帰性反射材が塗布されていない地物や電光掲示板については、ライダ２により検出しにくい場合が考えられるため、適正度情報を０．２〜０．１に設定する。

入力部１４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、経路探索のための目的地を指定する入力、自動運転のオン及びオフを指定する入力などを受け付ける。情報出力部１６は、例えば、制御部１５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。

制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、車載機１の全体を制御する。本実施例では、制御部１５は、自車位置推定部１７と、自動運転制御部１８とを有する。制御部１５は、本発明における「第１取得部」、「第２取得部」、「第３取得部」、「位置推定部」、「出力部」、及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。

自車位置推定部１７は、地物に対するライダ２による距離及び角度の計測値と、地図ＤＢ１０から抽出した地物の位置情報とに基づき、ジャイロセンサ３、車速センサ４、及び／又はＧＰＳ受信機５の出力データから推定した自車位置を補正する。本実施例では、一例として、自車位置推定部１７は、ベイズ推定に基づく状態推定手法に基づき、ジャイロセンサ３、車速センサ４等の出力データから自車位置を推定する予測ステップと、直前の予測ステップで算出した自車位置の推定値を補正する計測更新ステップとを交互に実行する。

自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０を参照し、設定された経路と、自車位置推定部１７が推定した自車位置とに基づき、自動運転制御に必要な信号を車両に送信する。自動運転制御部１８は、設定された経路に基づき、目標軌道を設定し、自車位置推定部１７が推定した自車位置が目標軌道から所定幅以内のずれ幅となるように、車両に対してガイド信号を送信して車両の位置を制御する。また、本実施例では、自動運転制御部１８は、自車位置推定部１７の進行方向における位置推定精度と、進行方向に垂直な方向（「側面方向」とも呼ぶ。）における位置推定精度をそれぞれ監視する。そして、自動運転制御部１８は、位置推定精度が低い方向（「低位置精度方向Ｄｔａｇ」とも呼ぶ。）の位置推定精度を高めるのに好適な地物のライダ２による検出精度を高めるように、車両の目標軌道を修正する。車両の進行方向及び側面方向は、本発明における「第１方向」及び「第２方向」の一例である。

ここで、自車位置推定部１７による自車位置の推定処理について補足説明する。自車位置推定部１７は、予測ステップと計測更新ステップを逐次的に繰返して自車位置推定を行う。これらのステップで用いる状態推定フィルタは、ベイズ推定を行うように開発された様々のフィルタが利用可能であり、例えば、拡張カルマンフィルタ、アンセンテッドカルマンフィルタ、パーティクルフィルタなどが該当する。このように、ベイズ推定に基づく位置推定は、種々の方法が提案されている。以下では、一例として拡張カルマンフィルタを用いた自車位置推定について簡略的に説明する。

図４は、状態変数ベクトルｘを２次元直交座標で表した図である。図４に示すように、ｘｙの２次元直交座標上で定義された平面での自車位置は、座標「（ｘ、ｙ）」、自車の方位「θ」により表される。ここでは、方位θは、車の進行方向とｘ軸とのなす角として定義されている。座標（ｘ、ｙ）は、例えば緯度及び経度の組合せに相当する絶対位置を示す。

図５は、予測ステップと計測更新ステップとの概略的な関係を示す図である。図５に示すように、予測ステップと計測更新ステップとを繰り返すことで、状態変数ベクトルＸの推定値の算出及び更新を逐次的に実行する。ここでは、計算対象となる基準時刻（即ち現在時刻）「ｔ」の状態変数ベクトルを、「Ｘ⁻ _ｔ」または「Ｘ^＾ _ｔ」と表記している。（「状態変数ベクトルＸ_ｔ＝（ｘ_ｔ、ｙ_ｔ、θ_ｔ）^Ｔ」と表記する。）なお、予測ステップで推定された暫定的な推定値には当該推定値を表す文字の上に「⁻」を付し、計測更新ステップで更新された，より精度の高い推定値には当該値を表す文字の上に「^＾」を付す。

予測ステップでは、自車位置推定部１７は、直前の計測更新ステップで算出された時刻ｔ−１の状態変数ベクトルＸ^＾ _ｔ−１に対し、車両の移動速度「ｖ」と角速度「ω」（これらをまとめて「制御値ｕ_ｔ＝（ｖ_ｔ、ω_ｔ）^Ｔ」と表記する。）を作用させることで、時刻ｔの自車位置の推定値（「事前推定値」とも呼ぶ。）Ｘ⁻ _ｔを算出する。また、これと同時に、自車位置推定部１７は、事前推定値Ｘ⁻ _ｔの誤差分布に相当する共分散行列「Σ⁻ _ｔ」を、直前の計測更新ステップで算出された時刻ｔ−１での共分散行列「Σ^＾ _ｔ−１」から算出する。

また、計測更新ステップでは、自車位置推定部１７は、地図ＤＢ１０に登録された地物の位置ベクトルとライダ２のスキャンデータとの対応付けを行う。そして、自車位置推定部１７は、この対応付けができた場合に、対応付けができた地物のライダ２による計測値「Ｚ_ｔ」と、事前推定値Ｘ⁻ _ｔ及び地図ＤＢ１０に登録された地物の位置ベクトルを用いてライダ２による計測処理をモデル化して求めた地物の計測推定値「Ｚ^＾ _ｔ」とをそれぞれ取得する。計測値Ｚ_ｔは、時刻ｔにライダ２が計測した地物の距離及びスキャン角度を表す２次元ベクトルである。そして、自車位置推定部１７は、以下の式（１）に示すように、計測値Ｚ_ｔと計測推定値Ｚ^＾ _ｔとの差分にカルマンゲイン「Ｋ_ｔ」を乗算し、これを事前推定値Ｘ⁻ _ｔに加えることで、更新された状態変数ベクトル（「事後推定値」とも呼ぶ。）Ｘ^＾ _ｔを算出する。
Ｘ^＾ _ｔ＝Ｘ⁻ _ｔ＋Ｋ_ｔ（Ｚ_ｔ−Ｚ^＾ _ｔ）式（１）

また、計測更新ステップでは、自車位置推定部１７は、予測ステップと同様、事後推定値Ｘ^＾ _ｔの誤差分布に相当する共分散行列Σ^＾ _ｔを事前共分散行列Σ⁻ _ｔから求める。カルマンゲインＫ_ｔ等のパラメータについては、例えば拡張カルマンフィルタを用いた公知の自己位置技術と同様に算出することが可能である。

なお、自車位置推定部１７は、複数の地物に対し、地図ＤＢ１０に登録された地物の位置ベクトルとライダ２のスキャンデータとの対応付けができた場合、選定した任意の一個の地物（例えば後述する目標地物Ｌｔａｇ）の計測値等に基づき計測更新ステップを行ってもよく、対応付けができた全ての地物の計測値等に基づき計測更新ステップを複数回行ってもよい。なお、複数の地物の計測値等を用いる場合には、自車位置推定部１７は、ライダ２から遠い地物ほどライダ２の計測誤差が大きくなることを勘案し、ライダ２と地物との距離が長いほど、当該地物に関する重み付けを小さくする。

また、自動運転制御部１８は、後述するように、低位置精度方向Ｄｔａｇを決定し、低位置精度方向Ｄｔａｇにおける位置推定精度を上げるため、車両の目標軌道を修正する。

［位置推定精度に基づく車両制御］
（１）処理フロー
図６は、本実施例において自動運転制御部１８が実行する位置推定精度に基づく車両制御を示すフローチャートである。図６のフローチャートでは、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇを検出した場合に、低位置精度方向Ｄｔａｇの位置推定精度を高めるのに好適な地物（「目標地物Ｌｔａｇ」とも呼ぶ。）を決定し、目標地物Ｌｔａｇに近づくように車両を制御する。なお、図６のフローチャートの実行時には、自動運転制御部１８は、設定された目的地への経路に沿った車両の目標軌道を設定しているものとする。

まず、自動運転制御部１８は、車両の進行方向及び側面方向における位置推定の誤差の範囲を特定する（ステップＳ１０１）。例えば、自動運転制御部１８は、拡張カルマンフィルタに基づく位置推定の算出過程で得られる誤差の共分散行列に対して自車の方位θを用いた回転行列による変換を行うことで、車両の進行方向及び側面方向における位置推定の誤差の範囲をそれぞれ特定する。

次に、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇが存在するか否か判定する（ステップＳ１０２）。例えば、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０１で特定した進行方向または側面方向における位置推定の誤差の範囲のいずれかが所定の閾値より長い場合に、誤差の範囲が所定の閾値より長い方向を低位置精度方向Ｄｔａｇとみなす。なお、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０２の判定を行う代わりに、車両の進行方向における位置推定の誤差の範囲と、車両の側面方向における位置推定の誤差の範囲とを比較し、誤差の範囲が長い方向を低位置精度方向Ｄｔａｇとみなしてもよい。この場合、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇの特定後、ステップＳ１０３以降の処理を実行する。

そして、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇが存在すると判断した場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、地図ＤＢ１０を参照し、低位置精度方向Ｄｔａｇの位置推定精度を高めるのに好適な経路沿いの地物を、目標地物Ｌｔａｇとして決定する目的地物決定処理を実行する（ステップＳ１０３）。

ここで、ステップＳ１０３の目的地物決定処理について、図１２を参照して説明する。図１２は、本実施例において図６のステップＳ１０３にて実行される目的地物決定処理を示すフローチャートである。図１２のフローチャートでは、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０を参照し、経路沿いの所定距離内の地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差以内である地物、すなわち低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似する地物のうちから、ライダ２による測定対象として適正度が高く、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向の角度差が小さい地物を、目標地物Ｌｔａｇとして決定する。なお、上述の所定角度差は、例えば、４５度未満に設定され、この場合、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向の角度差が４５度未満の地物が、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似する地物とみなされる。

ここで、ステップＳ１０３について補足説明する。後述するように、ライダ２のレーザ光が照射される面の向き（即ち法線方向）とライダ２のレーザ光とが平行に近いほど、その方向の位置推定精度を高めることが可能である。従って、低位置精度方向Ｄｔａｇと地物の法線方向との角度差が小さいほど、当該地物を用いた位置推定による低位置精度方向Ｄｔａｇでの推定精度が向上する。

まず、ステップＳ１０３の目的地物決定処理が開始された場合に、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０に登録されている地物であって走行する経路からライダ２により計測可能な地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差内である地物を低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似するとみなし、このような地物が複数存在するかを判定する（ステップＳ３０１）。そして、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差内である地物が複数存在すると判断した場合（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、複数の地物のうち、ライダ２による測定対象として適正度が最も高い地物を抽出する（ステップＳ３０２）。例えば、自動運転制御部１８は、ステップＳ３０１で法線方向が所定角度差内であると判定した地物の適正度情報を参照し、適正度情報が示す適正度が最も高い地物を抽出する。

次に、自動運転制御部１８は、適正度の最も高い地物が一つだけ存在するかを判定する（ステップＳ３０３）。すなわちステップＳ３０２において、適正度の最も高い地物として、同じ適正度の複数の地物が抽出されなかったかを判定する。そして、自動運転制御部１８は、適正度の最も高い地物が一つだけ存在すると判定した場合（ステップＳ３０３；Ｙｅｓ）、ステップＳ３０２において抽出した一つの地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定し、ステップＳ１０４に進む。一方、適正度の最も高い地物が一つだけ存在すると判定されなかった場合（ステップＳ３０３；Ｎｏ）、ステップＳ３０４において抽出した複数の地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が最も近似する地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定し、ステップＳ１０４に進む。

自動運転制御部１８は、ステップＳ３０１で低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差内である地物が複数存在しないと判断した場合（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差内である地物が一つだけ存在するかを判定する（ステップＳ３０６）。低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差内である地物が一つも存在しないと判定した場合（ステップＳ３０６；Ｎｏ）、自動運転制御部１８は、進行する経路沿いにおいて所定距離以内に存在する地物のサイズ情報を地図ＤＢ１０から抽出して参照し、サイズが大きい地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定する。一方、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差内である地物が一つだけ存在すると判定した場合（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、当該一つの地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定し、ステップＳ１０４に進む。

なお、本実施例では、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が所定角度差以内であり、且つ適正度が最も高い地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が最も近似する地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定する例について説明したが、目標地物Ｌｔａｇの決定方法はこれに限定されない。例えば、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向の角度差が極めて小さい地物が複数存在する場合には、これらの地物のうち適正度が最も大きい地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定してもよい。あるいは、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向の角度差と、各地物の適正度をそれぞれ所定の基準でスコア化し、角度差のスコアと適正度のスコアとに基づいて、低位置精度方向Ｄｔａｇの位置推定精度を高めるのに好適な地物を総合的に判定して、目標地物Ｌｔａｇを決定してもよい。また、地図ＤＢ１０の地物情報に適正度情報が登録されていない場合は、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向との角度差が最小となる地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定してもよい。

以上を勘案し、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０に登録されている地物であって走行する経路からライダ２により計測可能な地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似する地物を、目標地物Ｌｔａｇとして決定する。この場合、自動運転制御部１８は、各地物の法線方向を、地図ＤＢ１０の地物情報に登録されている各地物の法線情報に基づき特定する。そして、自動運転制御部１８は、例えば、経路沿いに所定距離以内に存在する地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が最も近似する地物、または低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向の角度差が所定範囲内の地物であってライダ２による測定対象としての適正度が高い地物を、目標地物Ｌｔａｇとして決定する。また、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似する経路沿いの地物が存在しない場合には、地物情報のサイズ情報を参照して目標地物Ｌｔａｇを決定する。目標地物Ｌｔａｇの具体的な設定例については、「（３）具体例」のセクションで説明する。

そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０３で決定した目標地物Ｌｔａｇに近づくように車両の目標軌道を修正する（ステップＳ１０４）。具体的には、自動運転制御部１８は、目標地物Ｌｔａｇに最も近い車線に車線変更するように目標軌道を修正したり、走行中の車線上において目標地物Ｌｔａｇに近い側に走行位置を車線内で偏らせるように目標軌道を修正したりする。このように、自動運転制御部１８は、車両を目標地物Ｌｔａｇに近付けることで、ライダ２による目標地物Ｌｔａｇの検出精度を好適に高め、低位置精度方向Ｄｔａｇの位置推定精度を高めることができる。また、各地物と車両との距離に応じた重み付けにより複数の地物に基づき位置推定を行う場合であっても、目標地物Ｌｔａｇに車両を近付けることで、目標地物Ｌｔａｇに関する重み付けを相対的に上げることが可能である。

一方、ステップＳ１０２において、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇが存在しないと判断した場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、車両の目標軌道を修正する必要がないと判断し、フローチャートの処理を終了する。

（２）地物の法線方向と位置推定精度との関係
次に、地物の法線方向と位置推定精度との関係について説明する。以下に説明するように、ライダ２のレーザ光が照射される地物の面の法線方向とライダ２のレーザ光とが平行に近いほど、その方向の位置推定精度を高めることが可能である。

図７（Ａ）は、ライダ２によるスキャンを実行中の車両の俯瞰図を示す。図７（Ａ）では、ライダ２の計測範囲内に法線方向が異なる地物５１、５２が存在している。図７（Ｂ）は、ライダ２のレーザ光の照射点「Ｐ１」〜「Ｐ５」を明示した地物５１の拡大図である。また、図７（Ｃ）は、ライダ２のレーザ光の照射点「Ｐ６」〜「Ｐ９」を明示した地物５２の拡大図である。図７（Ｂ）、（Ｃ）では、それぞれ、各照射点の位置座標から算出した車両の側面方向及び進行方向の重心座標が破線により示されている。なお、図７（Ａ）〜（Ｃ）では、説明便宜上、ライダ２が所定の走査面に沿ってレーザ光を出射した場合を例示しているが、高さの異なる複数の走査面に沿ってレーザ光を出射してもよい。

図７（Ａ）及び図７（Ｂ）に示すように、地物５１の法線方向は、車両の側面方向と略一致している。従って、照射点Ｐ１〜Ｐ５は、車両の進行方向に沿って並んでおり、進行方向におけるばらつきが大きく、側面方向のばらつきが小さい。一方、位置推定処理においてライダ２による地物の計測位置（図５における計測値ｚ）を決定する場合、自動運転制御部１８は、対象の地物の点群データが示す車両を基準とした２次元座標の重心座標を算出する。従って、地物５１を用いた位置推定では、照射点Ｐ１〜Ｐ５のばらつきが小さい側面方向の位置精度が高くなることが予測される。よって、自動運転制御部１８は、側面方向が低位置精度方向Ｄｔａｇである場合に、地物５１を目標地物Ｌｔａｇに設定する。

一方、図７（Ａ）及び図７（Ｃ）に示すように、地物５２の法線方向は、車両の進行方向と略一致している。従って、照射点Ｐ６〜Ｐ９は、車両の側面方向に沿って並んでおり、側面方向におけるばらつきが大きく、進行方向のばらつきが小さい。従って、地物５２を用いた位置推定では、照射点Ｐ６〜Ｐ９のばらつきが小さい進行方向の位置精度が高くなることが予測される。よって、自動運転制御部１８は、進行方向が低位置精度方向Ｄｔａｇである場合に、地物５２を目標地物Ｌｔａｇに設定する。

このように、ライダ２のレーザ光が照射される地物の面の法線方向とライダ２のレーザ光とが平行に近いほど、その方向の位置推定精度を高めることが可能である。よって、自動運転制御部１８は、図６のステップＳ１０３において、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似する経路沿いの地物を目標地物Ｌｔａｇとして決定する。

（３）具体例
次に、図６のフローチャートの処理に基づく具体例について、図８〜図１１を参照して説明する。

図８は、片側３車線道路において道路の左側前方に車両に対して正面向きとなる地物５３が存在し、道路の右側前方に車両に対して横向きとなる地物５４が存在するときの車両の俯瞰図を示す。図８〜図１１において、実線矢印「Ｌ１」は、図６のフローチャート実行前の目標軌道を示し、破線矢印「Ｌ２」は、図６のフローチャート実行後の目標軌道を示す。また、破線楕円「ＥＥ」は、位置推定の誤差の範囲に相当する誤差楕円を示す。

図８の例では、破線楕円ＥＥにより示される車両の進行方向の誤差の範囲は、車両の側面方向よりも長くなっており、かつ、所定の閾値より長くなっている。この場合、自動運転制御部１８は、図６のフローチャートのステップＳ１０２において、車両の進行方向を低位置精度方向Ｄｔａｇとみなす。そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０３において、地図ＤＢ１０を参照し、進行する経路沿いの所定距離以内に存在する地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇである進行方向と法線方向が近似する地物５３を目標地物Ｌｔａｇに設定する。そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０４において、走行道路の中央車線から地物５３に近い左車線に車線変更するように目標軌道を変更する。これにより、車両は、地物５３に最も近い左車線を走行して地物５３を通過するため、車載機１は、地物５３をライダ２により高精度に検出し、低位置精度方向Ｄｔａｇである進行方向の推定精度を好適に向上させることができる。

図９は、図８の例と同一道路を走行中の場合において、車両の進行方向よりも側面方向の位置推定精度が低いときの車両の俯瞰図を示す。

この場合、自動運転制御部１８は、図６のフローチャートのステップＳ１０２において、車両の側面方向を低位置精度方向Ｄｔａｇとみなす。そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０３において、地図ＤＢ１０を参照し、進行する経路沿いの所定距離以内に存在する地物のうち、低位置精度方向Ｄｔａｇである側面方向と法線方向が近似する地物５４を目標地物Ｌｔａｇに設定する。そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０４において、走行道路の中央車線から地物５４に近い右車線に車線変更するように目標軌道を変更する。これにより、車両は、地物５４に最も近い右車線を走行して地物５４を通過するため、車載機１は、地物５４をライダ２により高精度に検出し、低位置精度方向Ｄｔａｇである側面方向の推定精度を好適に向上させることができる。

図１０は、道路沿いに法線方向が低位置精度方向Ｄｔａｇと近似する地物が存在しない場合の車両の俯瞰図を示す。図１０の例では、進行する経路沿いの所定距離以内に存在する地物５５、５６は、いずれも法線方向が低位置精度方向Ｄｔａｇと略垂直になっている。

図１０の例では、自動運転制御部１８は、図６のフローチャートのステップＳ１０２において、車両の側面方向を低位置精度方向Ｄｔａｇとみなす。また、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０３において、地図ＤＢ１０を参照し、進行する経路沿いの所定距離以内に存在する地物のうち、法線方向が低位置精度方向Ｄｔａｇと近似する地物が存在しないと判断する。この場合、自動運転制御部１８は、進行する経路沿いにおいて所定距離以内に存在する地物５５、５６のサイズ情報を地図ＤＢ１０から抽出して参照し、サイズが大きい地物５５を目標地物Ｌｔａｇとして設定する（ステップＳ３０７参照）。そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０４において、破線Ｌ２に示されるように、走行道路の中央車線から地物５５に近い左車線に車線変更するように目標軌道を変更する。

このように、自動運転制御部１８は、法線方向が低位置精度方向Ｄｔａｇと近似する地物が存在しない場合、サイズが大きい（即ちライダ２のレーザ光の照射点が多くなる）地物を目標地物Ｌｔａｇとして選定する。一般に、ライダ２による地物の計測位置（計測値ｚ）を決定する場合、地物に対する点群データの数が多いほど、重心位置を算出する際のサンプル数が増えるため、対象の地物の計測位置を高精度に設定することが可能である。従って、図１０の例では、自動運転制御部１８は、より多くの点群データが得られる地物を目標地物Ｌｔａｇとして選定し、低位置精度方向Ｄｔａｇの推定精度を可能な限り向上させることができる。

図１１は、道路の左側前方と右側前方にそれぞれ法線方向が異なる地物が存在するときの車両の俯瞰図を示す。この例では、地物５７は、車両の側面方向に対して角度「α１」だけ傾いており、地物５８は、車両の側面方向に対して角度α１より大きい「α２」だけ傾いている。

図１１の例では、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０２において、車両の進行方向を低位置精度方向Ｄｔａｇとして特定し、ステップＳ１０３において、地物５７、５８のいずれも低位置精度方向Ｄｔａｇである進行方向と法線方向が近似すると判定する。この場合、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０から地物５７、５８に対応する適正度情報を参照し、これらの適正度情報が同一値を示す場合、又は、対応する適正度情報が存在しない場合、低位置精度方向Ｄｔａｇと最も近い法線方向となる経路沿いの地物５７を、目標地物Ｌｔａｇとして設定する（ステップＳ３０４参照）。そして、自動運転制御部１８は、ステップＳ１０４において、破線Ｌ２に示されるように、走行道路の中央車線から地物５５に近い左車線に車線変更するように目標軌道を変更する。一方、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０から地物５７、５８に対応する適正度情報を参照し、地物５８の適正度情報が示す値が地物５７の低精度情報が示す値より大きい場合、地物５８を目標地物Ｌｔａｇとして設定する（ステップＳ３０２、Ｓ３０５参照）。

このように、図１１の例では、自動運転制御部１８は、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が近似する地物が複数存在する場合には、低位置精度方向Ｄｔａｇと法線方向が最も近似する地物あるいは適正度情報の値が最も高い地物を目標地物Ｌｔａｇとして設定する。これにより、低位置精度方向Ｄｔａｇの位置推定精度を好適に向上させることができる。

以上説明したように、本実施例に係る車載機１の自動運転制御部１８は、車両の進行方向及び車両の側面方向の位置精度を夫々取得する。また、自動運転制御部１８は、地図ＤＢ１０を参照することで、地物毎の当該地物の向きを夫々示す法線情報を取得する。そして、自動運転制御部１８は、車両の進行方向及び側面方向のうち、位置精度が低い方向を向く地物の検出精度が高くなるように車両を制御するための制御情報を車両の電子制御装置に出力する。これにより、車載機１は、位置精度が低い方向での位置精度を好適に向上させることができる。

［変形例］
以下、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、組み合わせて実施例に適用してもよい。

（変形例１）
車載機１は、地図ＤＢ１０を記憶部１２に記憶する構成に代えて、図示しないサーバ装置が地図ＤＢ１０を有してもよい。この場合、車載機１は、図示しない通信部でサーバ装置と通信することにより、必要な地物情報を取得する。

（変形例２）
低位置精度方向Ｄｔａｇは、車両の進行方向又は車両の側面方向のいずれかに設定される場合に限定されない。これに代えて、自動運転制御部１８は、例えば、予め定めた２つの方向のうち、誤差の範囲が大きい方向を低位置精度方向Ｄｔａｇと定めてもよい。他の例では、自動運転制御部１８は、全方位の中で最も誤差の範囲が大きい方向が進行方向又は側面方向のいずれでもない場合には、最も誤差の範囲が大きい方向を低位置精度方向Ｄｔａｇと定めてもよい。

（変形例３）
図１に示す運転支援システムの構成は一例であり、本発明が適用可能な運転支援システムの構成は図１に示す構成に限定されない。例えば、運転支援システムは、車載機１を有する代わりに、車両の電子制御装置が車載機１の自車位置推定部１７及び自動運転制御部１８等の処理を実行してもよい。この場合、地図ＤＢ１０は、例えば車両内の記憶部に記憶され、車両の電子制御装置は、地図ＤＢ１０の更新情報を図示しないサーバ装置から受信してもよい。

１車載機
２ライダ
３ジャイロセンサ
４車速センサ
５ＧＰＳ受信機
１０地図ＤＢ

Claims

移動体の進行方向に対する第１方向及び第２方向の位置精度を夫々取得する第１取得部と、
地図情報に付与され、地物毎の当該地物の向きを夫々示す向き情報を取得する第２取得部と、
前記第１方向及び前記第２方向のうち、前記位置精度が低い方向を向く目標地物の検出精度が高くなるように前記移動体を制御するための制御情報を出力する出力部と、
を備える出力装置。