特開 2022-54223 位置推定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022054223

(43)【公開日】2022-04-06

(54)【発明の名称】位置推定装置

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/28 20060101AFI20220330BHJP

【ＦＩ】

G01C21/28

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020161289

(22)【出願日】2020-09-25

(71)【出願人】

【識別番号】000004695

【氏名又は名称】株式会社ＳＯＫＥＮ

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】100106149

【弁理士】

【氏名又は名称】矢作 和行

(74)【代理人】

【識別番号】100121991

【弁理士】

【氏名又は名称】野々部 泰平

(74)【代理人】

【識別番号】100145595

【弁理士】

【氏名又は名称】久保 貴則

(72)【発明者】

【氏名】石丸 和寿

(72)【発明者】

【氏名】北原 元貴

【テーマコード（参考）】

2F129

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB02

2F129BB03

2F129BB15

2F129BB20

2F129BB22

2F129BB26

2F129BB33

2F129BB53

2F129GG17

(57)【要約】

【課題】簡単な構成で、車両の位置の推定精度を向上することができる位置推定装置を提供する。
【解決手段】位置推定装置１０は、履歴点２４を用いて区画線２１との相対位置を推定し、相対位置を用いて車両位置を推定する。位置推定装置１０は、区画線検出部１５によって検出される区画線２１の位置情報を自車の運動を考慮して履歴点化する。そして自車位置推定部１７は、地図情報、履歴点２４およびその履歴点２４と地図情報における区画線２１の位置情報に基づき、自己位置を推定する。区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４は過去の情報であるが、より車両１００に近接した情報が含まれる。このような区画線記憶部１６２に記憶されている車両１００に近接した履歴点２４と、地図情報における区画線２１の位置とを用いることで、より高精度に車両１００の位置を推定することができる。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両（１００）の位置を推定する位置推定装置であって、
前記車両の前方の路面画像から道路の区画線を検出する区画線検出部（１５）と、
衛星測位システムを用いて前記車両の位置を示す座標情報を取得する座標情報取得部（１７２）と、
前記道路の位置情報および前記道路の前記区画線の位置を含む地図情報を取得する地図情報取得部（１７１）と、
前記座標情報と前記地図情報とを用いて前記車両の地図上の位置を特定する地図位置特定部（１７４）と、
前記区画線検出部によって検出された前記区画線の情報を定期的に記憶する区画線記憶部（１６２）と、
前記地図位置特定部によって特定された特定位置、前記地図情報における前記特定位置の前記区画線の位置、および前記区画線記憶部に記憶されている前記区画線の位置を用いて、前記車両の位置を推定する自車位置推定部（１７）と、を含む位置推定装置。

【請求項2】

前記車両の走行状態を示す状態量を取得する状態量取得部（１６１）と、
現在の前記車両の左右方向における前記区画線の前記車両に対する相対位置を前記区画線記憶部から特定する左右位置特定部（１６３）と、をさらに含み、
前記区画線記憶部は、前記区画線検出部によって検出された前記区画線の情報を、前記区画線を検出したときに前記状態量取得部によって取得された前記状態量と関連付けて定期的に記憶し、
前記自車位置推定部は、前記地図位置特定部によって特定された前記特定位置、および前記地図情報における前記特定位置に対する前記区画線の相対位置と前記左右位置特定部によって特定された前記区画線の相対位置との差を用いて、前記車両の位置を推定する請求項１に記載の位置推定装置。

【請求項3】

前記状態量取得部は、前記車両の走行状態を示す状態量として、少なくとも車速と回転角速度とを取得し、
前記左右位置特定部は、前記車両の車速と回転角速度との時系列の変化と、前記区画線記憶部に記憶されている過去に取得された前記区画線の情報から、現在の前記車両の左右方向における前記区画線の前記車両に対する前記相対位置を特定する請求項２に記載の位置推定装置。

【請求項4】

前記区画線記憶部に記憶される前記区画線の情報を更新する更新部（１６４）をさらに含む請求項１～３のいずれか１つに記載の位置推定装置。

【請求項5】

前記更新部は、前記区画線記憶部に記憶される前記区画線の情報のうち、前記車両の前後方向の所定範囲外にある前記区画線の情報は削除し、
前記所定範囲の前記前後方向における中心は、前記車両の重心、前記車両の回転中心、および前記車両の後輪車軸の左右方向中心のいずれかである請求項４に記載の位置推定装置。

【請求項6】

前記更新部は、前記区画線記憶部に記憶される前記区画線の情報のうち、前記車両の前後方向の所定範囲外の前記区画線の情報を削除し、
前記所定範囲のうち前記車両の後方の範囲は、前記車両の前方の範囲の８０％以上である請求項４に記載の位置推定装置。

【請求項7】

前記自車位置推定部は、前記区画線記憶部に記憶されている前記区画線の記憶情報の正確度合いが大きいほど前記記憶情報に重みを付けて前記車両の位置を推定し、
前記正確度合いは、
前記区画線検出部の前回の検出時と今回の検出時の検出間で、道路勾配の変化の大きさが大きくなると、小さくなり、
前記検出間で前記車両の姿勢の変化の大きさが大きくなると、小さくなり、
前記記憶情報の記憶時間が長くなると、小さくなるように設定されている請求項１～６のいずれか１つに記載の位置推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この明細書における開示は、車両の位置を推定する位置推定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車両の自己位置を推定する自己位置推定装置が開示されている。特許文献１に記載の自己位置推定装置は、パターン光を自車前方に投光する投光器を備え、カメラによって撮像された路面上のパターン光の位置および時間変化を用いて、車両の移動量を算出している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－１５８４１８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

前述の特許文献１に記載の自己位置推定装置では、投光器が必要である。したがって投光器を設置する設置スペースが必要となるという問題がある。また投光器が必要であるので、部品点数が増加するという問題もある。

【0005】

そこで、開示される目的は前述の問題点を鑑みてなされたものであり、簡単な構成で、車両の位置の推定精度を向上することができる位置推定装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示は前述の目的を達成するために以下の技術的手段を採用する。

【0007】

ここに開示された自己位置推定装置は、車両（１００）の位置を推定する位置推定装置であって、車両の前方の路面画像から道路の区画線を検出する区画線検出部（１５）と、衛星測位システムを用いて車両の位置を示す座標情報を取得する座標情報取得部（１７２）と、道路の位置情報および道路の区画線の位置を含む地図情報を取得する地図情報取得部（１７１）と、座標情報と地図情報とを用いて車両の地図上の位置を特定する地図位置特定部（１７４）と、区画線検出部によって検出された区画線の情報を定期的に記憶する区画線記憶部（１６２）と、地図位置特定部によって特定された特定位置、地図情報における特定位置の区画線の位置、および区画線記憶部に記憶されている区画線の位置を用いて、車両の位置を推定する自車位置推定部（１７）と、を含む位置推定装置である。

【0008】

このような位置推定装置に従えば、区画線検出部が検出した車両の前方の区画線は、車両の姿勢および道路の傾斜によって位置が変化する。したがって車両の前方の区画線を用いて車両の位置を特定すると、誤差が発生するおそれがある。そこで区画線記憶部に記憶されている区画線の位置を用いて車両の位置を推定する。区画線記憶部に記憶されている区画線の位置は過去の情報であるが、より車両に近接した情報が含まれる。このような区画線記憶部に記憶されている車両に近接した区画線の位置と、地図情報における区画線の位置とを用いることで、より高精度に車両の位置を推定することができる。これによって簡単な構成で車両の位置の推定精度を向上することができる。

【0009】

なお、前述の各手段の括弧内の符号は、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一例である。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】位置推定装置１０を示すブロック図。

【図2】履歴点生成部１６を示す機能ブロック図。

【図3】区画線２１と白線認識点２２を説明する図。

【図4】履歴点２４の生成を説明する図。

【図5】履歴点２４の生成のための判断処理を説明する図。

【図6】履歴点２４の一例を示す図。

【図7】履歴点２４の生成処理を示すフローチャート。

【図8】自車位置推定部１７を示す機能ブロック図。

【図9】横誤差の変化の一例を示すグラフ。

【図10】横誤差の変化の他の例を示すグラフ。

【図11】横誤差の変化のさらに他の例を示すグラフ。

【図12】ヨー角差の変化の一例を示すグラフ。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（第１実施形態）
本開示の第１実施形態に関して、図１～図１２を用いて説明する。位置推定装置１０は、車両１００に搭載され、自己位置を推定する。位置推定装置１０は、例えば、ナビゲーションシステムが設けられた車両１００、あるいは自動運転機能を備える車両１００に搭載されている。位置推定装置１０は、車両１００が実際に走行する中で、地図上のどの位置、つまりどの道路のどの車線を走行しているかを推定する装置である。位置推定装置１０は、図１に示すように、撮像部１１、運動計測部１２、地図情報ＤＢ１３、自車位置計測部１４、区画線検出部１５、履歴点生成部１６および自車位置推定部１７を含んで構成される。

【0012】

運動計測部１２は、車両１００の走行状態を示す状態量を取得する。車両１００の走行状態を示す状態量は、たとえば車速、加速度および回転角速度であるヨーレートである。運動計測部１２は、たとえば車速センサ、加速度センサおよびヨーレートセンサによって実現される。運動計測部１２は、取得した状態量を区画線検出部１５、履歴点生成部１６および自車位置推定部１７に与える。

【0013】

撮像部１１は、車両１００前方を所定の画角で撮像する。撮像部１１は、車両１００前方の路面画像を撮像する。撮像部１１は、例えばフロントガラスの車室内側の上端部等に配置されている。撮像部１１は、撮像した画像の画像フレームを生成し、生成した画像フレームを区画線検出部１５に与える。

【0014】

区画線検出部１５は、撮像部１１が与えられた画像フレームに対して認識処理を行う。区画線検出部１５は、撮像した画像の特徴量ベクトルに基づき、物体の種別を識別する。区画線検出部１５は、車両１００の前方の路面画像から道路の区画線２１を検出する。区画線２１は、図３に示すように、道路の構造の保全や交通の流れを適切に誘導する目的で設置されている。区画線２１は、道路中央部の白色の破線である車道中央線、道路の外側に設けられる白線である車道外側線などであり、道路交通法によって定められている。

【0015】

区画線検出部１５は、色、輝度、色や輝度に関するコントラスト等を含む画像情報に基づいて、路面画像から背景と区画線２１とを分離して抽出する。区画線検出部１５は、検出した区画線２１を複数の座標データとして抽出し、抽出した座標データを区画線データとして履歴点生成部１６に与える。また区画線検出部１５は、区画線データと共に、抽出した時点における状態量も合わせて履歴点生成部１６に与える。換言すると、区画線データと状態量とが関連付けられて、履歴点生成部１６に与えられる。

【0016】

履歴点生成部１６は、区画線検出部１５から与えられる区画線データと、運動計測部１２から与えられる状態量を用いて、区画線２１の位置を示す白線認識点２２を生成する。白線認識点２２は、自車に対する区画線２１の位置示す相対位置情報である。白線認識点２２は、図３に示すように、路面画像の区画線２１の上に重複するような点である。白線認識点２２は、現在検出した瞬時点２３と過去に検出した履歴点２４とを含む。路面画像は、車両１００の前方を撮像するので、図３で示す実線の長方形枠内の実線の丸印が、現在検出した瞬時点２３になる。また図３で示す破線の長方形枠内の破線の丸印が、過去に検出した履歴点２４になる。履歴点生成部１６の具体的な処理については、後述する。

【0017】

自車位置計測部１４は、衛星測位システムを用いて車両１００の位置を示す座標情報を検出する。自車位置計測部１４は、具体的にはＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を構成する測位衛星から送信される航法信号を受信し、現在位置を逐次検出する。現在位置は、緯度と経度と含まれる座標情報によって示される。自車位置計測部１４は、検出した座標情報を自車位置推定部１７に与える。

【0018】

地図情報ＤＢ１３は、地図データを記憶している不揮発性メモリである。地図データは、道路の位置情報および道路の区画線２１の情報を含む。具体的には、道路の位置情報として、道路構造、および道路沿いに配置されている地物についての位置座標等が含まれる。道路の位置情報は、例えば、道路の形状データや、レーンデータ、地物データ等を備える。道路の形状データには、複数の道路が交差、合流、分岐するノードに関するノードデータと、その地点間を結ぶリンクに関するリンクデータが含まれる。

【0019】

リンクデータには、道路端の位置座標を示す道路端情報や、道路の幅員などを示すデータが含まれる。またリンクデータには、自動車専用道路であるか、一般道路であるかといった、道路種別を示すデータも含まれる。

【0020】

レーンデータには、レーン数や、レーンごとの区画線２１の位置情報、レーンごとの進行方向、レーンレベルでの分岐／合流地点を示すデータが含まれる。レーンデータには、区画線２１が実線、破線、ボッツドッツのいずれのパターンによって実現されているかを示す情報が含まれる。区画線２１および道路端の位置情報は、区画線２１および道路端が形成されている地点の座標群として記憶されている。

【0021】

自車位置推定部１７は、車両１００の現在位置を推定する。自車位置推定部１７は、プロセッサ、ＲＡＭ、ストレージ、通信インターフェース、及びこれらを接続するバス等を備えたコンピュータを主体として構成されている。プロセッサは、ＲＡＭと結合された演算処理のためのハードウェアである。プロセッサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算コアを少なくとも一つ含む構成である。プロセッサは、ＲＡＭへのアクセスにより、種々の処理を実行する。ストレージは、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体を含む構成である。ストレージには、プロセッサによって実行されるプログラムが格納されている。通信インターフェースは、車両内ネットワークを介して他の装置と通信するための回路である。通信インターフェースは、アナログ回路素子やＩＣなどを用いて実現されればよい。自車位置推定部１７の詳細については、後述する。

【0022】

次に、履歴点生成部１６に関してさらに説明する。履歴点生成部１６は、図２に示すように、機能ブロックとして状態量取得部１６１、区画線記憶部１６２、左右位置特定部１６３および更新部１６４を有する。

【0023】

状態量取得部１６１は、運動計測部１２から車両１００の走行状態を示す状態量を取得する。区画線記憶部１６２は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の情報を、区画線２１を検出したときに状態量取得部１６１によって取得された状態量と関連付けて定期的に記憶する。図３に示すように、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の情報を、複数の点座標である履歴点２４として記憶する。

【0024】

更新部１６４は、区画線記憶部１６２に記憶される区画線２１の情報を最新の情報に定期的に更新する。更新部１６４は、区画線記憶部１６２に記憶される区画線２１の情報の内、車両１００の前後方向の所定範囲外の位置ある区画線２１の情報を削除する。区画線記憶部１６２の容量を低減するためである。所定範囲の前後方向における中心は、たとえば車両１００の重心、車両１００の回転中心、および車両１００の後輪車軸の左右方向中心のいずれかである。本実施形態では、図３に示すように、車両１００の重心を所定範囲の前後方向の中心としている。所定範囲のうち車両１００の前方の範囲と後方の範囲とは、同じであってもよく、異なっていてもよい。車両１００の前方の範囲は、車両１００の前方端部からの前方に延びる範囲である。車両１００の後方の範囲は、車両１００の後方端部からの後方に延びる範囲である。所定範囲のうち車両１００の後方の範囲は、たとえば車両１００の前方の範囲の８０％以上に設定される。

【0025】

また更新部１６４は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の情報と、区画線記憶部１６２に記憶されている過去の区画線２１の情報とを定期的に比較する。そして更新部１６４は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の位置の所定範囲内に、区画線記憶部１６２に記憶される区画線２１の位置がある場合は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の位置に更新する。換言すると、新しく検出した区画線２１の位置、すなわち瞬時点２３の近くに古い区画線２１の位置、すなわち履歴点２４があると、古い区画線２１を示す履歴点２４を削除して、瞬時点２３を新たな履歴点２４として記憶する。車両１００が走行して位置が変わるので、最新の区画線２１の位置を正しい情報とするためである。

【0026】

具体的には、図４に示すように、時刻ｔにて区画線検出部１５によって検出された瞬時点２３は区画線記憶部１６２に状態量に関連付けて記憶される。そしてΔｔ時間が経過後の時刻ｔ＋Δｔになると、車両１００は走行しているの時刻ｔとは自車位置が異なる。区画線検出部１５は、定期的に区画線２１を検出している。そして時刻ｔ＋Δｔにて区画線検出部１５によって検出された瞬時点２３は、区画線記憶部１６２に状態量に関連付けて記憶される。図４では、時刻ｔ＋Δｔのときの、実線の長方形枠内の実線の丸印が、時刻ｔ＋Δｔにて検出した瞬時点２３になる。

【0027】

時刻ｔ＋Δｔにて検出した瞬時点２３は、経過時間Δｔだけ車両１００が走行しているので、座標変換する必要がある。具体的には、経過時間Δｔの間、車両１００が移動した距離は、次式（１）、（２）で表すことができる。

【0028】

【数1】

【0029】

【数2】

そして、今回の座標系にするためヨー角でアフィン変換し今回座標系（ｘ’’、ｙ’’）で履歴点２４を生成すると、次式（５）、（６）で表すことができる。

【0030】

【数3】

このとき、更新部１６４は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の位置、すなわち各瞬時点２３の所定範囲内に、区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４がある場合は、区画線検出部１５によって検出された瞬時点２３の位置に更新する。

【0031】

具体的には、図５を用いて説明する。図５では、実線の長方形枠内の実線の丸印が、今回検出した瞬時点２３であり、破線の長方形枠内の破線の丸印が、過去に検出した履歴点２４である。今回検出した瞬時点２３の近くに過去に検出された履歴点２４がある場合は、履歴点２４を削除して瞬時点２３を残すように処理する。たとえば、図５で示すように、履歴点２４を囲む仮想円の中に瞬時点２３がある場合は、履歴点２４を削除する。仮想円の直径は、たとえば３０ｃｍである。この結果、判定後のような白線認識点２２が区画線記憶部１６２に残ることになる。そして、図６に示すような白線認識点２２となる。図６は、図４における時刻ｔ＋Δｔにおいて区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４である。

【0032】

左右位置特定部１６３は、現在の車両１００の左右方向における区画線２１の車両１００に対する相対位置を区画線記憶部１６２から特定する。左右位置特定部１６３は、車両１００の車速とヨーレートとの時系列の変化を用いて、区画線記憶部１６２に記憶されている過去に取得された区画線２１の情報から、現在の車両１００の左右方向における区画線２１の車両１００に対する相対位置を特定する。

【0033】

具体的には、図４の時刻ｔにおける車両１００の前方の履歴点２４だけであると、現在の車両１００の左右方向の履歴点２４がないので、高精度に区画線２１との相対位置を特定すること困難である。そこで図６に示すように、区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４は、車両１００の走行を考慮した履歴点２４であるので、現在の車両１００の左右方向における区画線２１の位置を高精度に特定することができる。図６では、車両１００の中心から左側の履歴点２４までの距離、および右側の履歴点２４までの距離を特定する。

【0034】

次に、図７のフローチャートを用いて履歴点生成部１６の処理に関して説明する。図７に示す処理は、短時間に繰り返し実行される。現在時刻は、ｔ＋Δｔとする。

【0035】

ステップＳ１では、現在時刻における瞬時データを取得し、ステップＳ２に移る。瞬時データは、区画線検出部１５から与えられた現在時刻の区画線２１の検出データである。ステップＳ２では、現在時刻までの経過時間Δｔにおける車両１００の挙動を計算し、ステップＳ３に移る。したがってステップＳ３では、現在時刻ｔから経過時間Δｔだけ遡った過去から現在時刻までの車両１００の挙動を計算する。図４に示すように、経過時間Δｔ前の位置と現在時刻ｔの位置との差を車速およびヨーレートから算出する。

【0036】

ステップＳ３では、瞬時データから瞬時点２３を生成し、ステップＳ４に移る。瞬時点２３は、瞬時データから生成される現在時刻ｔの白線認識点２２である。ステップＳ４では、図５を用いて説明したように、瞬時点２３毎に、瞬時点２３の近くに履歴点２４があるか否かを判断し、近くに履歴点２４がある場合は、ステップＳ５に移り、近くに履歴点２４がない場合は、ステップＳ６に移る。ステップＳ４の処理は、各瞬時点２３で実施される。

【0037】

ステップＳ５では、瞬時点２３の近くに履歴点２４がないので、区画線記憶部１６２が瞬時点２３を履歴点２４として追加して記憶し、本フローを終了する。ステップＳ６では、瞬時点２３の近くに履歴点２４があるので、区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４を削除し、瞬時点２３を新たな履歴点２４として追加し、本フローを終了する。

【0038】

次に、自車位置推定部１７に関してさらに説明する。自車位置推定部１７は、図８に示すように、機能ブロックとして地図情報取得部１７１、座標情報取得部１７２、自己位置推定部１７３および地図位置特定部１７４を有する。

【0039】

座標情報取得部１７２は、自車位置計測部１４が計測した車両１００の位置を示す座標情報を取得する。地図情報取得部１７１は、地図情報ＤＢ１３から、道路の位置情報および道路の区画線２１の情報を含む地図情報を取得する。地図位置特定部１７４は、座標情報と地図情報とを用いて車両１００の地図上の位置を特定する。車両１００の地図上の位置は、車両１００が走行している走行レーンも特定する。たとえば２本以上のレーンがある多レーン道路の場合、どの走行レーンを走行しているかは、座標情報と地図情報とによって特定することができる。

【0040】

自己位置推定部１７３は、さらに精度を向上するため、地図位置特定部１７４によって特定された特定位置、地図情報における特定位置の区画線２１の位置、および区画線記憶部１６２に記憶されている区画線２１の位置を用いて車両１００の位置を推定する。具体的には、自車位置推定部１７は、地図位置特定部１７４によって特定された特定位置、および地図情報における特定位置に対する区画線２１の相対位置と左右位置特定部１６３によって特定された区画線２１の相対位置との差を用いて、車両１００の位置を推定する。

【0041】

これによって自車位置推定部１７は、車両１００が走行している走行レーン内での自車位置を推定する。左右位置特定部１６３によって、走行レーンの左側の区画線２１との距離と右側の区画線２１との距離に基づいて、走行レーンの中心から左右方向へのオフセット量を算出する。左右位置特定部１６３で特定されたレーン中心からのオフセット量を用いて、走行レーンにおける車両１００の横位置を特定する。

【0042】

自車位置推定部１７は、区画線記憶部１６２に記憶されている区画線２１の記憶情報の正確度合いが大きいほど記憶情報を重要視して、正確度の大きい記憶情報に重みを付けて車両１００の位置を推定する。正確度合いは、種々の要因によって変動する。区画線検出部１５の前回の検出時と今回の検出時との検出間に、道路勾配の変化の大きさが大きくなると、正確度合いは小さくなるように設定される。また検出間で車両１００の姿勢の変化の大きさが大きくなると、正確度合いは小さくなるように設定される。さらに記憶情報の記憶時間が長くなると、正確度合いは小さくなるように設定される。このような正確度合いによって、位置推定における履歴点２４の重要性を判断する。

【0043】

次に図９～図１２を用いて、履歴点２４を用いた実施例と履歴点２４を用いない比較例と実験結果に関して説明する。図９～図１１では、横位置は時間を示し、縦軸は真値からの横位置の誤差を示している。誤差がないときは、０となる。誤差は、適正範囲内、たとえば２５ｃｍ以内が好ましい。また図９～図１２では、時刻ｔ０１までは直進しており、時刻ｔ０１にてカーブに突入し、その後はカーブを走行している。

【0044】

比較例は、履歴点２４のない、いわゆる前方の白線認識点２２を用いて区画線２１との相対位置を推定している。白線認識点２２の範囲は、車両１００の前方の２０ｍから１０ｍの間である。実施例は、前述のように履歴点２４を用いて区画線２１との相対位置を推定している。履歴点２４の範囲は、車両１００の前方１２ｍから車両１００の後方１０ｍまでである。図９に示すように、比較例では、カーブを走行する前は、誤差は適正範囲内に収まっているが、カーブに突入後は横誤差が大きり、適正範囲を超えている時間が長い。これに対して、実施例では比較例よりも誤差が小さくなっており、適正範囲を超えている時間もわずかである。したがって履歴点２４を用いた位置推定の精度が高いことがわかる。

【0045】

次に、図１０では履歴点２４の後方の範囲を変えた場合の実験結果を示している。図１０に示す実施例では、履歴点２４の範囲を車両１００の前方の範囲は１２ｍで固定し、車両１００の後方をマイナスで表し、－１０ｍ、－１２ｍ、－１５ｍ、－５ｍ、０ｍ、３ｍと後方の範囲を変えた結果を示している。この結果によると履歴点２４の範囲によって誤差が異なるので、最適な履歴点２４の範囲に設定することが好ましい。具体的には、車両１００の後方の範囲を前方の範囲の８０％以上である－１０ｍ、－１２ｍ、－１５ｍの範囲まで含めると、適正範囲内に収まる時間が長いことがわかる。したがって車両１００の後方は、前方の範囲の８０％以上２００％以下などのある程度の距離に渡る範囲の履歴点２４が必要なことがわかる。

【0046】

さらに、図１１では履歴点２４の前方の範囲を変えた場合の実験結果を示している。図１１に示す実施例では、履歴点２４の範囲を車両１００の後方は１０ｍで固定し、車両１００の前方を、１０ｍ、１２ｍ、１５ｍ、２０ｍと変えた結果を示している。この結果によると後方と同様に、前方も履歴点２４の範囲によって誤差が異なるので、最適な履歴点２４の範囲に設定することが好ましい。具体的には、適正範囲に含まれる時間で評価すると、車両１００の前方１０ｍが最も好ましく、次に、１２ｍが好ましいことがわかる。したがって車両１００の前方も、比較的近い距離に渡る範囲の履歴点２４が必要なことがわかる。

【0047】

次に、図１２をヨーレートとの関係に関して説明する。図１２では横位置は時間を示し、縦軸は真値からのヨー角の誤差を示している。また図１２に示す実施例では、履歴点２４の範囲を１２ｍ～－１０ｍ、１２ｍ～－１２ｍ、１２ｍ～－１５ｍ、１２ｍ～－５ｍ、１２ｍ～０ｍ、１２ｍ～３ｍ、１０ｍ～－１０ｍ、１０ｍ～－１５ｍと変えた結果を示している。カーブに入る時刻ｔ０１までは、比較例と実施例との差は小さく、カーブに入ると比較例の誤差が少ないときと、実施例の誤差が少ないときとが混在する。これはヨー角の誤差に関しては、車両１００の前方の白線認識点２２の有効性が高いためである。

【0048】

以上説明したように本実施形態の位置推定装置１０は、履歴点２４を用いて区画線２１との相対位置を推定し、相対位置を用いて車両位置を推定する。換言すると、位置推定装置１０は、区画線検出部１５によって検出される区画線２１の位置情報を自車の運動を考慮して履歴点化する。そして自車位置推定部１７は、地図情報、履歴点２４およびその履歴点２４と地図情報における区画線２１の位置情報に基づき、自己位置を推定する。区画線検出部１５が検出した車両１００の前方の区画線２１は、車両１００の姿勢および道路の傾斜によって位置が変化する。したがって車両１００の前方の区画線２１を用いて車両１００の位置を特定すると、誤差が発生するおそれがある。そこで区画線記憶部１６２に記憶されている区画線２１の位置である履歴点２４を用いて車両１００の位置を推定する。区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４は過去の情報であるが、より車両１００に近接した情報が含まれる。このような区画線記憶部１６２に記憶されている車両１００に近接した履歴点２４と、地図情報における区画線２１の位置とを用いることで、より高精度に車両１００の位置を推定することができる。これによって簡単な構成で車両１００の位置の推定精度を向上することができる。

【0049】

また本実施形態では、現在の車両１００の左右方向における区画線２１の車両１００に対する相対位置を区画線記憶部１６２から特定する左右位置特定部１６３をさらに含む。左右位置特定部１６３は、区画線記憶部１６２に記憶されている履歴点２４を用いて、左右位置を特定する。これによって高精度に車両１００の走行レーンにおける位置を特定することができる。

【0050】

換言すると、車両１００の横位置差の計算のため、瞬時で認識した白線認識点２２の履歴を自車運動にもとづいて作成し、履歴結果により自己位置推定の横位置を観測する。自車から離れたところで白線を認識すると誤差が大きくなるため、できるだけ自車から近いところで白線認識点２２を取得し、精度を向上できるレベルの白線の認識点数を確保する。このような白線認識の履歴点２４を用いることで、急カーブだけでなくゆるいカーブなどでも横位置誤差を低減することができる。

【0051】

さらに本実施形態では、状態量取得部１６１は、車両１００の走行状態を示す状態量として、少なくとも車速と回転角速度とを取得する。そして左右位置特定部１６３は、車両１００の車速と回転角速度との時系列の変化を用いて、区画線記憶部１６２に記憶されている過去に取得された区画線２１の情報から、現在の車両１００の左右方向における区画線２１の車両１００に対する相対位置を特定する。換言すると、運動計測部１２から得られる車速と、ヨーレートセンサまたはステアリングセンサ少なくともいずれか一方から得られるヨー角とを用いて、並進と回転を時系列で補正して、自車から見た区画線２１の相対位置を計算する。車速センサおよびヨーレートセンサは精度が高く、履歴点化に用いても精度が確保することができる。

【0052】

また本実施形態では、更新部１６４は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の情報と、区画線記憶部１６２に記憶されている過去の区画線２１の情報とを定期的に比較する。そして更新部１６４は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の位置の所定範囲内に、区画線記憶部１６２に記憶される区画線２１の位置がある場合は、区画線検出部１５によって検出された区画線２１の位置に更新する。換言すると、更新部１６４は、履歴点２４の周辺に現在時刻の認識点が存在するか探索し、存在する場合に履歴点２４を削除する。現在取得した白線認識点２２は、履歴化された点より誤差の累積がないので、高精度化につながる。

【0053】

さらに本実施形態では、更新部１６４は、区画線記憶部１６２に記憶される区画線２１の情報を、車両１００の前後方向の所定範囲外に区画線２１の位置ある区画線２１の情報は削除する。そして所定範囲の前後方向における中心は、車両１００の重心、車両１００の回転中心、および車両１００の後輪車軸の左右方向中心のいずれかである。車両１００前方だけでは、車両１００の向きを推定しづらくなるため、前述の所定範囲で設定すると向きの精度向上にも繋がる。

【0054】

また本実施形態では、自車位置推定部１７は、区画線記憶部１６２に記憶されている区画線２１の記憶情報の正確度合い大きいほど記憶情報を重要視して、車両１００の位置を推定する。そして正確度合いは、区画線検出部１５の前回の検出時と今回の検出時の検出間で、道路勾配の変化の大きさが大きくなると、小さくなるように設定される。また正確度合いは、検出間で車両１００の姿勢の変化の大きさが大きくなると、小さくなるように設定される。さらに正確度合いは、記憶情報の記憶時間が長くなると、小さくなるように設定されている。換言すると、履歴点２４は、道路勾配の変化や車両姿勢の変化が大きいときの点、経過時間の長い履歴点２４ほど重要性の重みを軽くして推定する。これによって正しい位置にありそうな認識点および履歴点２４を重視することで、より高精度化を実現することができる。

【0055】

（その他の実施形態）
以上、本開示の好ましい実施形態について説明したが、本開示は前述した実施形態に何ら制限されることなく、本開示の主旨を逸脱しない範囲において種々変形して実施することが可能である。

【0056】

前述の実施形態の構造は、あくまで例示であって、本開示の範囲はこれらの記載の範囲に限定されるものではない。本開示の範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含むものである。

【0057】

前述の第１実施形態では、検出された区画線２１は、履歴点２４として区画線記憶部１６２に記憶されるが、履歴点２４に限るものではない。履歴点２４のような座標群でなく、線形近似曲線など他のデータ形式によって保存してもよい。

【0058】

前述の第１実施形態では、左右位置特定部１６３によって車両１００に対する区画線２１の位置を特定しているが、左右位置特定部１６３を用いない構成であってもよい。瞬時点２３よりも車両１００に近い履歴点２４を用いることで、位置推定精度を向上することができる。したがって区画線記憶部１６２に記憶されている区画線２１の位置が真横の位置でなくても、区画線検出部１５が検出した瞬時点２３よりも近い履歴点２４であれば、瞬時点２３よりも車両１００に近いので区画線２１の車両１００に対する相対位置の精度が向上している。このような履歴点２４と地図情報ＤＢ１３に記憶される区画線２１の位置を比較して、車両１００の現在位置を補正することで推定精度を向上することができる。

【0059】

前述の第１実施形態では、更新部１６４によって区画線記憶部１６２に記憶される情報を更新しているが、更新部１６４を用いない構成であってもよい。瞬時点２３を随時、区画線記憶部１６２に履歴点２４として追加記憶して、車両１００に近い複数の履歴点２４から車両１００の位置を推定しても、瞬時点２３だけを用いる比較例よりも高精度に位置を推定することができる。

【0060】

前述の第１実施形態において、履歴点生成部１６および自車位置推定部１７によって実現されていた機能は、前述のものとは異なるハードウェアおよびソフトウェア、またはこれらの組み合わせによって実現してもよい。履歴点生成部１６および自車位置推定部１７は、たとえば他の制御装置と通信し、他の制御装置が処理の一部または全部を実行してもよい。履歴点生成部１６および自車位置推定部１７が電子回路によって実現される場合、それは多数の論理回路を含むデジタル回路、またはアナログ回路によって実現することができる。

【符号の説明】

【0061】

１０…位置推定装置 １１…撮像部 １２…運動計測部 １３…地図情報ＤＢ
１４…自車位置計測部 １５…区画線検出部 １６…履歴点生成部 １７…自車位置推定部 ２１…区画線 ２２…白線認識点 ２３…瞬時点 ２４…履歴点 １００…車両
１６１…状態量取得部 １６２…区画線記憶部 １６３…左右位置特定部
１６４…更新部 １７１…地図情報取得部 １７２…座標情報取得部
１７３…自己位置推定部 １７４…地図位置特定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】