JP7421923B2 - 位置推定装置、及び位置推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、位置推定装置、及び位置推定方法に関する。

車両の自己位置を推定する技術として特許文献１がある。特許文献１には、「車両の周囲に存在する物標の位置を検出すると共に、車両の移動量を検出し、物標の位置を移動量に基づいて物標位置データとして蓄積する。また、物標位置データの一部を、車両の旋回状態に応じてグループ化し、物標位置データを検出した際の車両の移動量に基づいて、グループの調整範囲を設定する。そして、物標の位置を含む地図情報を取得し、物標位置データ、及び地図情報における物標の位置を、設定された調整範囲に基づいて照合することにより、車両の自己位置を推定する。」ことが記載されている。

国際公開第２０１７／０３７７５３号公報

特許文献１の手法では、グループごとの調整範囲が厳密に設定されなければ、自己位置の推定精度の低下を招くことになる。また、車両の旋回時には、グループ分けや調整範囲の設定などの処理が発生するため、処理負荷が大きくなる。

本発明は、旋回時における位置推定精度の低下を、より簡単に抑えることができる位置推定装置、及び位置推定方法を提供することを目的とする。

本発明は、物標の位置を第１座標系の座標によって示した第１座標系データを取得する第１座標系データ取得部と、位置推定対象物の所定の起点タイミングにおける位置、及び姿勢に基づいて設定された第２座標系の座標によって、当該位置推定対象物の周囲に存在する物標の位置を示した第２座標系データを取得する第２座標系データ取得部と、前記第１座標系データと前記第２座標系データの各々の前記物標同士を照合し、照合結果に基づいて、前記第１座標系における前記位置推定対象物の位置を推定する位置推定部と、前記位置推定対象物が旋回中である場合に、前記第２座標系データにおいて前記位置推定部による照合に用いる座標の範囲を狭める照合範囲変更部と、を備え、前記照合範囲変更部は、前記座標の範囲を、前記位置推定対象物よりも当該位置推定対象物の進行方向の前方に制限することを特徴とする。

本発明によれば、旋回時の位置推定精度の低下を、より簡単に抑えることができる。

本発明の実施形態に係る車載システムの機能的構成を示す図である。 基準座標系、車両座標系、及びローカル座標系の説明図である。 オドメトリ情報の説明図である。 車両位置推定装置が実行する車両位置推定処理のフローチャートである。 学習済地図データ、及びローカル座標系地図データの一例を模式的に示す図である。 照合座標範囲が制限されたローカル座標系地図データの一例を模式的に示す図である。 ローカル座標系地図データにおける照合座標範囲の拡張動作の説明図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る車載システム１の機能的構成を示す図である。
車載システム１は、車両２（図２）に搭載されるシステムであり、物標検出デバイス群４と、移動状態検出デバイス群６と、車両位置推定装置１０と、を備える。
物標検出デバイス群４は車両２の周囲に存在する物標を検出する１又は複数の物標検出デバイスを有し、移動状態検出デバイス群６は車両２の移動状態を検出する１又は複数の移動状態検出デバイスを有する。また車両位置推定装置１０は、自身が搭載された車両２の位置（以下、「自己位置」という）を推定する車載装置である。

物標検出デバイス群４が検出する物標は、他車両や歩行者などの移動体を除き、検出デバイスによって検出可能な任意の物体である。かかる物標の例としては、路面にペイントされた各種の線（例えば、車両通行帯を標示する区画線や駐車枠線など）や、車両２の走行の妨げとなる障害物（例えば、縁石やガードレール、建物の壁など）などが挙げられる。

物標検出デバイス群４は、物標検出デバイスとして、カメラ１２、ソナー１４、及びレーダ１６を備える。
カメラ１２は、車両２の周囲を撮影するデバイスであり、撮影して得られた画像（以下、「撮影画像」という）を車両位置推定装置１０に出力する。車両２には、少なくとも前方、後方、左側方、及び右側方の各景色（すなわち、全周囲の景色）を撮影可能に、１または複数のカメラ１２が設置される。
ソナー１４は音波を用いて車両周囲の物標を探査するデバイスであり、レーダ１６は電波を用いて車両２の周囲の物標を探査するデバイスである。ソナー１４、及びレーダ１６は、探査によって得られた物標の位置を車両位置推定装置１０に出力する。
なお、物標検出デバイスには、上述したデバイスに限らず、例えばレーザレンジスキャナなどの任意の外界センサを用いることができる。

移動状態検出デバイス群６が検出する移動状態は、少なくとも車両２の旋回状態、及び車速を含み、移動状態検出デバイスとして、車速センサ２０、及び舵角センサ２２を備える。
車速センサ２０は車両２の車速を検出し、それを車両位置推定装置１０に出力し、舵角センサ２２は車両２の舵角を検出し、それを車両位置推定装置１０に出力する。

車両位置推定装置１０は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）などのコンピュータユニットを備える。かかるコンピュータユニットは、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサと、ＲＯＭやＲＡＭなどのメモリデバイス（主記憶装置とも呼ばれる）と、ＨＤＤやＳＳＤなどのストレージ装置（補助記憶装置とも呼ばれる）と、各種センサや周辺機器が接続されるインタフェース回路と、を備える。プロセッサがメモリデバイス、又はストレージ装置に記憶されているコンピュータプログラムを実行することで、車両位置推定装置１０において各種の機能的構成が実現される。
具体的には、車両位置推定装置１０は、コンピュータプログラムの実行により、図１に示すように、学習済地図記憶部３０、学習済地図取得部３１、車両座標系物標位置特定部３２、ローカル座標系地図取得部３４、オドメトリ部３６、位置推定部３８、移動状態判定部４０、及び照合範囲変更部４２として機能する。

図２は、基準座標系Ｃａ、車両座標系Ｃｂ、及びローカル座標系Ｃｃの説明図である。
本実施形態の車両位置推定装置１０では、物標や車両２の自己位置を示す座標系として、図２に示すように、基準座標系Ｃａ（第１座標系）、車両座標系Ｃｂ、及びローカル座標系Ｃｃ（第２座標系）の３つの座標系が用いられる。
基準座標系Ｃａは、位置を特定するための基準の二次元座標系であり、原点Ｏａ、Ｘａ軸、及びＹａ軸が適宜に設定され、基準座標系座標Ｐａによって物標や車両２の位置が表される。

車両座標系Ｃｂは、あるタイミングにおける車両２の位置、及び姿勢（車体の向き）を基準にして物標の位置（相対位置）を表現する二次元座標系である。
すなわち、車両座標系Ｃｂでは、図２に示すように、あるタイミングでの車両２の位置が原点Ｏｂに設定され、車両２の前後方向がＸｂ軸に設定され、また車両２の左右方向がＹｂ軸に設定される。車両座標系Ｃｂは、基準座標系Ｃａの中で、その原点Ｏｂが車両２に張り付いたように移動し、またＸｂ軸、及びＹｂ軸の方向が車体の向きに応じた回転角θＧＬで回転する。なお、以下では、車両座標系Ｃｂの座標を車両座標系座標Ｐｂと言う。

ローカル座標系Ｃｃは、車両座標系Ｃｂとは異なり、車両２の移動、及び姿勢（車体の向き）にかかわらず、原点Ｏｃの位置、並びに、Ｘｃ軸及びＹｃ軸の方向が、基準座標系Ｃａの中で不変な二次元座標系である。すなわち、ローカル座標系Ｃｃは、基準座標系Ｃａにおいて、その原点Ｏｃが一定の座標点に位置し、またＸｃ軸、及びＹｃ軸が一定の回転角θＣＬ（θＣＬ＝０でもよい）で回転した座標系でもある。
本実施形態では、所定の起点タイミングＴ０における車両２の位置、及び姿勢に基づいてローカル座標系Ｃｃが設定される。起点タイミングＴ０は、少なくとも最初の物標検出タイミングＴａ以前の適宜のタイミングであり、本実施形態では、車両２のエンジン始動時のタイミングが起点タイミングＴ０に用いられる。なお、以下では、ローカル座標系Ｃｃの座標をローカル座標系座標Ｐｃと言う。

前掲図１に戻り、学習済地図記憶部３０は、学習済地図データ５０を予め記憶する。学習済地図データ５０は、車両２の走行経路上、及び、その周辺に存在する物標（縁石や、車両通行帯を標示する区画線など）の基準座標系Ｃａにおける位置を予め記録した既成のデータであり、位置推定において基準となる地図データである。かかる学習済地図データ５０は、後述するローカル座標系地図データ５８に基づいて生成される。

学習済地図取得部３１は、かかる学習済地図データ５０を学習済地図記憶部３０から読み出して取得し、位置推定部３８に出力する。なお、学習済地図取得部３１は、学習済地図データ５０を、車両位置推定装置１０とは異なる他の装置から取得してもよい。他の装置としては、車載システム１に設けられた適宜の記憶装置や、電気通信回線を通じて通信可能に接続された車両２の外のコンピュータなどが挙げられる。

車両座標系物標位置特定部３２は、所定の物標検出タイミングＴａごとに、物標検出デバイス群４からの入力信号に基づいて、そのときに車両２の周囲に存在する物標の位置を特定する。この位置には、上述の車両座標系Ｃｂが用いられる。
車両座標系物標位置特定部３２は、画像認識処理部５２と、探査結果取得部５４と、を備えており、画像認識処理部５２は、カメラ１２の撮影画像を画像認識することで物標の位置を示す車両座標系座標Ｐｂを特定し、また探査結果取得部５４は、ソナー１４、及びレーダ１６の探査結果に基づいて物標の位置を示す車両座標系座標Ｐｂを特定する。

なお、画像認識処理部５２の画像認識には、撮影画像に映った物標を認識可能な公知、又は周知の適宜の認識手法を用いることができる。また、カメラ１２の焦点距離や撮像素子サイズなどの内部パラメータ、及び、車両２へのカメラ１２の取付位置や取付姿勢である外部パラメータは、ＲＯＭなどのメモリデバイスに予め保存されており、画像認識処理部５２は、これら内部パラメータ、及び外部パラメータを用いて、撮影画像に写った物標とカメラ１２との位置関係（すなわち、車両２に対する物標の相対位置）を算出する。
また、ソナー１４、及びレーダ１６の探査結果が示す物標の位置を、車両座標系Ｃｂにおける車両座標系座標Ｐｂに変換する変換式が予め求められており、探査結果取得部５４は、当該変換式を用いて物標の車両座標系座標Ｐｂを特定する。
車両座標系物標位置特定部３２によって特定された物標の車両座標系座標Ｐｂは例えばＲＡＭなどのメモリデバイスに逐次に蓄積される。

ローカル座標系地図取得部３４は、車両座標系物標位置特定部３２によって特定された物標の車両座標系座標Ｐｂと、車両２のオドメトリ情報Ｑと、に基づいて、ローカル座標系地図データ５８（図５）を生成することで、当該ローカル座標系地図データ５８を取得する。
ローカル座標系地図データ５８は、その時点までの１又は複数回の物標検出タイミングＴａに亘って車両座標系物標位置特定部３２によって特定された物標の各々の位置を含むデータである。この位置はローカル座標系Ｃｃのローカル座標系座標Ｐｃによって表されている。すなわち、ローカル座標系地図データ５８は、ローカル座標系Ｃｃが設定される上記起点タイミングＴ０を起点として生成されるテンポラリーなデータである。

図３はオドメトリ情報Ｑの説明図である。
オドメトリ情報Ｑは、図３に示すように、ローカル座標系Ｃｃを用いて、あるタイミングＴｎでの車両２の位置Ｑｐ、及び回転角Ｑθを表した情報である。
車両２の位置Ｑｐは、あるタイミングＴｎでの車両座標系Ｃｂの原点Ｏｂに対応し、また、回転角Ｑθは、ローカル座標系Ｃｃにおける車両座標系ＣｂのＸｂ軸、及びＹｂ軸の回転角に対応する。すなわち、物標検出タイミングＴａごとに異なる車両座標系Ｃｂの各車両座標系座標Ｐｂは、対応する物標検出タイミングＴａでのオドメトリ情報Ｑを用いることで、ローカル座標系Ｃｃのローカル座標系座標Ｐｃに変換可能となる。
ローカル座標系地図取得部３４は、ローカル座標系地図データ５８を生成によって取得する際、車両座標系物標位置特定部３２によって特定されている物標の車両座標系座標Ｐｂごとに、その物標が特定されたときのオドメトリ情報Ｑを用いて、車両座標系座標Ｐｂをローカル座標系座標Ｐｃに変換する。この変換により、互いに異なる車両座標系Ｃｂの各物標を、車両２にとって固有のローカル座標系Ｃｃにマッピングしたローカル座標系地図データ５８が得られる。

なお、ローカル座標系地図データ５８の生成は、車両座標系物標位置特定部３２によって物標の車両座標系座標Ｐｂが特定されるごと（すなわち、物標検出タイミングＴａごと）に行われてもよいし、複数回に亘る物標検出タイミングＴａの後に、それぞれの物標検出タイミングＴａで特定された物標を対象に纏めて行われてもよい。

図１に戻り、オドメトリ部３６は、物標検出タイミングＴａに同期して上述のオドメトリ情報Ｑを特定し、ローカル座標系地図取得部３４に出力する。
具体的には、オドメトリ部３６は、車速センサ２０によって順次に検出される車速、及び、舵角センサ２２によって順次に検出される舵角のそれぞれを、上記起点タイミングＴ０から現時点まで累積演算することで、ローカル座標系Ｃｃにおける現時点での車両２の位置Ｑｐ、及び車体の回転角Ｑθを求める。
なお、車速、及び舵角からオドメトリ情報Ｑを求める手法には、周知または公知の適宜のデッドレコニング技術を用いることができる。

位置推定部３８は、ローカル座標系地図取得部３４によって取得されたローカル座標系地図データ５８と、学習済地図取得部３１によって取得された学習済地図データ５０と、のそれぞれに記録されている共通の物標同士を照合（「マッチング」とも呼ばれる）する。そして位置推定部３８は、照合結果を用いて、学習済地図データ５０の基準座標系Ｃａにおいて車両２の現在の位置（すなわち原点Ｏｂ）に対応する基準座標系座標Ｐａを特定する。かかる基準座標系座標Ｐａが車両２の自己位置の推定結果となる。

移動状態判定部４０、及び照合範囲変更部４２は、車両２の旋回時における位置推定部３８による位置推定の精度を高めるために設けられた機能的構成部である。
移動状態判定部４０は、移動状態検出デバイス群６の検出結果に基づいて、車両２の旋回、及び車速を判定する。車両２の旋回は舵角に基づいて判定されており、舵角が所定角度（例えば９０度）以上である場合、車両２が旋回状態であると判定される。

照合範囲変更部４２は、ローカル座標系地図データ５８において学習済地図データ５０との照合に用いる座標範囲（以下、「照合座標範囲」と言い、符号Ｇｆを付す）を車両２の移動状態に基づいて変更する。
具体的には、照合範囲変更部４２は、車両２が旋回中である場合、ローカル座標系地図データ５８に記録された座標範囲において照合座標範囲Ｇｆを車両２の進行方向Ｄ（図５、図６）の前方に制限して狭める。また照合範囲変更部４２は、車両２の旋回終了時に、照合座標範囲Ｇｆの制限を解除して制限前に戻す。この解除の際、照合範囲変更部４２は、車両２の車速に応じた度合いで照合座標範囲Ｇｆを漸次に拡張する。

図４は、車両位置推定装置１０が実行する自己位置推定処理のフローチャートである。
自己位置推定処理は、車両２の自己位置を推定するための処理であり、デッドレコニング技術を用いた自己位置推定を要する適宜のタイミングで、１回又は複数回に亘って実行される。かかるタイミングとしては、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の電波が届きにくいトンネル内を車両２が走行する際にデッドレコニング技術を用いて自己位置を推定するタイミング、また例えばＧＮＳＳの測位分解能よりも高い分解能での車両制御（例えば自動運転制御）を要する際にデッドレコニング技術を用いて自己位置を推定するタイミングなどが挙げられる。

また、上述の通り、車両位置推定装置１０は、起点タイミングＴ０（本実施形態では車両２のエンジン始動時）からローカル座標系地図取得部３４がローカル座標系地図データ５８を逐次に生成することで取得し、かかるローカル座標系地図データ５８がＲＡＭなどのメモリデバイスに逐次に更新記録されている。

図４に示すように、車両位置推定装置１０は車両２の自己位置を推定する場合、学習済地図データ５０が位置推定部３８に読み込まれ（ステップＳ１）、位置推定部３８が学習済地図データ５０とローカル座標系地図データ５８との照合（マッチング）を行う。この照合の際、先ず、照合範囲変更部４２が、その時点での車両２の移動状態に基づいて、ローカル座標系地図データ５８の照合座標範囲Ｇｆを変更する。

具体的には、車両２が旋回中であると移動状態判定部４０が判定した場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、照合範囲変更部４２は、ローカル座標系地図データ５８の照合座標範囲Ｇｆを、現時点の車両２よりも進行方向Ｄの前方に制限することで、当該照合座標範囲Ｇｆを狭める（ステップＳ３）。
そして、位置推定部３８は、ローカル座標系地図データ５８の照合座標範囲Ｇｆと、学習済地図データ５０と、のそれぞれに記録されている共通の物標同士を照合し（ステップＳ４）、照合結果に基づいて、基準座標系Ｃａでの車両２の自己位置を推定する（ステップＳ５）。

図５は、学習済地図データ５０、及びローカル座標系地図データ５８の一例を模式的に示す図である。同図には、Ｔ字路周辺の物標（例えば縁石や白線など）の位置を記録した学習済地図データ５０、及びローカル座標系地図データ５８が示されている。また同図において、Ｔ字路の路面の軸Ｋを示す線、及び、車両２を示す矩形はそれぞれ、理解を容易にするために便宜的に示したものであり、学習済地図データ５０、及びローカル座標系地図データ５８に記録されるものではない。

本実施形態の車両位置推定装置１０には、舵角と回転角Ｑθとの関係を予め規定した参照データがメモリデバイス、或いはストレージ装置に格納されており、移動状態判定部４０によって車両２が旋回中であると判定された場合、オドメトリ部３６は、この参照データを参照し、車両２の舵角に基づいて車両２の回転角Ｑθを特定している。
しかしながら、参照データの精度や車両２の個体差、旋回時の車体の滑り等の様々な要因により、デッドレコニングによる旋回時のオドメトリ情報Ｑには、回転角Ｑθや車両２の位置に誤差が生じ易い。かかる誤差が生じることで、ローカル座標系地図データ５８に記録された物標の位置に誤差が生じ、学習済地図データ５０の物標の位置との間に齟齬が生じる。例えば図５の例では、Ｙ字路の周囲の物標に誤差が生じ、Ｙ字路の各路面の軸Ｋが成す角度αに齟齬が生じている。そして、かかる齟齬が生じた状態において、上記ステップＳ４の照合を行うと、照合精度が低下し、結果として、ステップＳ５における自己位置の推定精度の低下を招く。

本実施形態では、上述の通り、車両２が旋回中であると移動状態判定部４０によって判定された場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、図６に示すように、ローカル座標系地図データ５８の照合座標範囲Ｇｆが車両２よりも進行方向Ｄの前方の範囲に制限されて狭められる。この制限により、ローカル座標系地図データ５８において、車両２よりも進行方向Ｄの前方の座標範囲に存在する物標のみが、学習済地図データ５０との照合に用いられるため、両者の照合時の誤差を生じ難くすることができ、自己位置推定の精度低下を抑制することができる。
また、ローカル座標系地図データ５８の照合座標範囲Ｇｆが、車両２の進行方向Ｄとは逆方向の範囲、すなわち車両２が既に通過した範囲ではなく、車両２がこれから進入する範囲（進行方向Ｄの前方の範囲）に設定されることで、照合座標範囲Ｇｆが狭められた場合でも、進入先に対する自己位置の推定精度を維持できる。

なお、照合座標範囲Ｇｆが制限される際、その制限の境界Ｍ（図６）は、車両２を基準に定められる。この場合において、境界Ｍは、車両２を横断するように定められてもよいし、車両２の外を延在するように定められてもよい。

前掲図４に戻り、車両２が旋回中ではないものの（ステップＳ２：Ｎｏ）、旋回終了直後であると移動状態判定部４０によって判定されている場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、すなわち、ローカル座標系地図データ５８における照合座標範囲Ｇｆが制限前よりも狭められている場合、照合範囲変更部４２は、その照合座標範囲Ｇｆを、車速に応じた度合いで、制限前の照合座標範囲Ｇｆの広さを限度に、車両２の進行方向Ｄと逆方向に拡張する（ステップＳ７）。
より具体的には、照合範囲変更部４２は、図７に示すように、車速に応じた距離Ｌだけ旋回終了直後の位置から進行方向Ｄと反対方向に境界Ｍを移動して照合座標範囲Ｇｆを拡張する。

そして、位置推定部３８が、ローカル座標系地図データ５８における拡張後の照合座標範囲Ｇｆと、学習済地図データ５０と、のそれぞれに記録されている共通の物標同士を照合し（ステップＳ４）、照合結果に基づいて、基準座標系Ｃａでの車両２の自己位置を推定する（ステップＳ５）。

このように、照合座標範囲Ｇｆが旋回終了直後に当初の範囲まで一度に戻される事がないため、旋回終了直後において、旋回時のオドメトリ情報Ｑに含まれる誤差に起因した自己位置推定精度の低下を招くことがない。
ここで、旋回終了後の車速が速いほど、単位時間当たりの車両２の走行距離が大きくなる。この場合、車両２を基準に一定量ずつ照合座標範囲Ｇｆを拡張する構成であると、車両２の走行距離に対し、照合座標範囲Ｇｆの大きさが十分でないことがある。
これに対し、本実施形態では車両２の旋回後に、車速に応じた度合いで照合座標範囲Ｇｆが漸次に拡張されるので、車両２の速さや走行距離に見合った十分な大きさの照合座標範囲Ｇｆを確保でき、自己位置推定精度の低下を防止できる。なお、照合座標範囲Ｇｆを拡張する際には、車速に代えて走行距離を用いてもよい。

なお、図４に示す自己位置推定処理において、車両２が旋回中でなく（ステップＳ２：Ｎｏ）、旋回終了直後でもないと移動状態判定部４０によって判定されたときは（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、照合範囲変更部４２による照合座標範囲Ｇｆの制限を受けない状態で、位置推定部３８がローカル座標系地図データ５８と、学習済地図データ５０とを照合し（ステップＳ４）、自己位置を推定する（ステップＳ５）。

車両位置推定装置１０は、ローカル座標系地図データ５８に基づいて学習済地図データ５０を学習する処理を、自己位置推定処理の後の適宜のタイミングで行う。
具体的には、車両位置推定装置１０は、学習済地図データ５０を学習する地図学習部５６（図１）を備え、地図学習部５６が適宜のタイミングでローカル座標系地図データ５８に基づいて学習済地図データ５０を更新することで学習する。かかる学習において、地図学習部５６は、ローカル座標系地図データ５８と、学習済地図データ５０との照合の結果、両者の一致性が所定値以上の場合、ローカル座標系地図データ５８によって学習済地図データ５０を更新する。また、地図学習部５６は、ローカル座標系地図データ５８が示すエリアの学習済地図データ５０が学習済地図記憶部３０に記憶されていない場合には、そのエリアのローカル座標系地図データ５８を学習済地図データ５０に加えることで、そのエリアの地図を学習する。

上述の実施形態によれば、次の効果を奏する。

本実施形態では、車両位置推定装置１０が、車両２が旋回中である場合に、ローカル座標系地図データ５８において位置推定部３８による照合に用いる照合座標範囲Ｇｆを狭める照合範囲変更部４２を備える。
これにより、ローカル座標系地図データ５８において、狭められた座標範囲に存在する物標のみが、学習済地図データ５０との照合に用いられるため、照合時の誤差を生じ難くすることができ、自己位置推定の精度低下を抑制することができる。

本実施形態では、照合範囲変更部４２は、照合座標範囲Ｇｆを車両２よりも進行方向Ｄの前方に制限することで、当該照合座標範囲Ｇｆを狭める。
これにより、照合座標範囲Ｇｆが狭められた場合でも、車両２の進入先に対する自己位置の推定精度を維持できる。

本実施形態では、照合範囲変更部４２は、旋回終了後に照合座標範囲Ｇｆを戻す場合、当該照合座標範囲Ｇｆを漸次に拡張する。これにより、旋回終了直後に照合座標範囲Ｇｆが制限前の範囲まで一度に戻され、旋回時のオドメトリ情報Ｑに含まれる誤差の影響が大きくなってしまうことがないので、自己位置推定精度の低下が抑えられる。

本実施形態では、照合範囲変更部４２は、車両２の速さに応じた度合いで照合座標範囲Ｇｆを漸次に拡張する。車両２の速さに見合った十分な大きさの照合座標範囲Ｇｆを確保でき、自己位置推定精度の低下を防止できる。

上述した実施形態は、あくまでも本発明の一態様を例示したものであって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で任意に変形、及び応用が可能である。

上述した実施形態では、ローカル座標系地図取得部３４は、ローカル座標系地図データ５８を生成することで取得したが、これに限らない。すなわち、ローカル座標系地図取得部３４は、ローカル座標系地図データ５８を、車両位置推定装置１０とは異なる他の装置から取得してもよい。

上述した実施形態では、基準座標系Ｃａとして、車両２に設定された座標系を用いたが、これに限らず、地理座標系などの座標系（すなわち、車両２に依存しない座標系）でもよい。

図１に示す機能ブロックは、本願発明を理解容易にするために、車載システムや車両位置推定装置の構成要素を主な処理内容に応じて分類して示した概略図であり、これらの構成要素は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。

本発明は、車両に限らず、任意の移動体を位置推定対象物とした自己位置推定に用いることができる。

１ 車載システム
２ 車両
４ 物標検出デバイス群
６ 移動状態検出デバイス群
１０ 車両位置推定装置（位置推定装置）
２０ 車速センサ
２２ 舵角センサ
３１ 学習済地図取得部（第１座標系データ取得部）
３４ ローカル座標系地図取得部（第２座標系データ取得部）
３６ オドメトリ部
３８ 位置推定部
４０ 移動状態判定部
４２ 照合範囲変更部
５０ 学習済地図データ（第１座標系データ）
５８ ローカル座標系地図データ（第２座標系データ）
Ｃａ 基準座標系（第１座標系）
Ｃｂ 車両座標系
Ｃｃ ローカル座標系（第２座標系）
Ｄ 進行方向
Ｇｆ 照合座標範囲（座標の範囲）
Ｑ オドメトリ情報

Claims (4)

1. 物標の位置を第１座標系の座標によって示した第１座標系データを取得する第１座標系データ取得部と、
   位置推定対象物の所定の起点タイミングにおける位置、及び姿勢に基づいて設定された第２座標系の座標によって、当該位置推定対象物の周囲に存在する物標の位置を示した第２座標系データを取得する第２座標系データ取得部と、
   前記第１座標系データと前記第２座標系データの各々の前記物標同士を照合し、照合結果に基づいて、前記第１座標系における前記位置推定対象物の位置を推定する位置推定部と、
   前記位置推定対象物が旋回中である場合に、前記第２座標系データにおいて前記位置推定部による照合に用いる座標の範囲を狭める照合範囲変更部と、を備え、
   前記照合範囲変更部は、
   前記座標の範囲を、前記位置推定対象物よりも当該位置推定対象物の進行方向の前方に制限する
   ことを特徴とする位置推定装置。
2. 前記照合範囲変更部は、
   前記旋回終了後に前記座標の範囲を戻す場合、当該座標の範囲を漸次に拡張する
   ことを特徴とする請求項１記載の位置推定装置。
3. 前記照合範囲変更部は、
   前記位置推定対象物の速さに応じた度合いで前記座標の範囲を漸次に拡張する
   ことを特徴とする請求項２に記載の位置推定装置。
4. 位置推定対象物の位置を推定する位置推定装置による位置推定方法であって、
   物標の位置を第１座標系の座標によって示した第１座標系データを取得する第１ステップと、
   位置推定対象物の所定の起点タイミングにおける位置、及び姿勢に基づいて設定された第２座標系の座標によって、当該位置推定対象物の周囲に存在する物標の位置を示した第２座標系データを取得する第２ステップと、
   前記第１座標系データ、及び前記第２座標系データの各々の前記物標同士を照合し、照合結果に基づいて、前記第１座標系における前記位置推定対象物の位置を推定する第３ステップと、を備え、
   前記第３ステップでは、
   前記位置推定対象物が旋回中である場合に、前記位置推定装置は、前記第２座標系データにおいて照合に用いる座標の範囲を狭め、
   前記座標の範囲を、前記位置推定対象物よりも当該位置推定対象物の進行方向の前方に制限する
   ことを特徴とする位置推定方法。

Images