自車位置特定方法及び自車位置特定装置
【課題】自車位置を高精度に特定することができる自車位置特定方法及び自車位置特定装置を提供する。
【解決手段】ナビゲーションシステム１の制御ユニット２において、道路上又は道路周辺にある各地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する地図データ記憶部１２と、道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断するナビゲーションコンピュータ１０と、車両に設けられ、互いに異なる角度で車両周辺を撮影するカメラ５，６から画像データを取得する画像プロセッサ１５とを備えた。画像プロセッサ１５は、ナビゲーションコンピュータ１０が連続する同種類の各地物があると判断した場合に、２つのカメラ５，６から取得した画像データに基づき、車両周辺の各地物を検出して、車両から地物までの各相対距離を算出するとともに、算出した各相対距離と道路地物データとに基づき自車位置を算出する。
【解決手段】ナビゲーションシステム１の制御ユニット２において、道路上又は道路周辺にある各地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する地図データ記憶部１２と、道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断するナビゲーションコンピュータ１０と、車両に設けられ、互いに異なる角度で車両周辺を撮影するカメラ５，６から画像データを取得する画像プロセッサ１５とを備えた。画像プロセッサ１５は、ナビゲーションコンピュータ１０が連続する同種類の各地物があると判断した場合に、２つのカメラ５，６から取得した画像データに基づき、車両周辺の各地物を検出して、車両から地物までの各相対距離を算出するとともに、算出した各相対距離と道路地物データとに基づき自車位置を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車位置特定方法及び自車位置特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、ナビゲーション装置は、ＧＰＳ（Global positioningsystem）衛星からの受信電波を利用して三角測量に基づき自車両の絶対座標を演算するとともに、車速センサ及びジャイロから受信したパルスに基づく自律航法により自車位置を算出している。さらに、自車両の走行軌跡に基づき、その算出した自車位置と地図データとを比較して、自車位置を道路上の位置に特定するマップマッチングを行っている。
【０００３】
一方、最近、高度道路交通システム（ＩＴＳ；Intelligent Transport Systems）の開
発に伴い、各地点に応じた情報提供や、警告、操作支援等を行うナビゲーションシステムが提案されている。このような情報提供、警告、操作支援を、的確なタイミングで行うには、高精度な自車位置特定機能が必要となる。しかし、ＧＰＳや上記した各センサに基づき算出された自車位置は、時々誤差が生じることがある。
【０００４】
この課題に対し、特許文献１には、車載カメラを用いて、自車位置を修正するナビゲーション装置が記載されている。このナビゲーション装置は、車載カメラにより、車両前方の背景を撮影する。また、画像認識により交差点シンボル又は道路のエッジ消失点と車両との距離を算出し、この距離を交差点までの距離とする。さらに、地図データに記憶されたその交差点の位置から、交差点までの距離だけ離れた地点に自車位置を修正する。
【特許文献１】特開平９−２４３３８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記したナビゲーション装置では、例えば、横断歩道等の交差点シンボルが連続して設置されている場合、自車位置の特定が困難になることがある。即ち、自車両が、２つの横断歩道の間に存在する場合、カメラが前方の横断歩道のみを撮影すると、一方の横断歩道が車両後方にあるにも関わらず、自車位置が２つの横断歩道の手前にあると誤判断することがある。従って、認識対象の地物が多い場合には、車載カメラを用いても、自車位置が高精度に特定できない虞がある。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、自車位置を高精度に特定することができる自車位置特定方法及び自車位置特定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両に搭載され、車両前方を撮影する前方撮影装置と車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段とを用いて自車位置を特定する自車位置特定方法であって、前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断し、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影するとともに、前記画像データ取得手段により取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出し、該相対距離と前記道路地物データとに基づき自車位置を算出することを要旨とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、車両に搭載され、自車位置を特定する自車位置特定装置において、道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段と、前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断する判断手段と、車両前方を撮影する前方撮影装置と、車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、前記判断手段が、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影する撮影制御手段と、前記撮影装置から取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出する画像処理手段と、前記画像処理手段により算出された前記車両から前記地物までの相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出する自車位置算出手段とを備えたことを要旨とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の自車位置特定装置において、前記画像処理手段は、前記判断手段が連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記画像データに基づき、連続する同種類の前記各地物の周辺にある周辺地物を検出し、前記車両から該周辺地物までの相対距離を算出し、前記自車位置算出手段は、前記車両から前記地物及び前記周辺地物までの各相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出することを要旨とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の自車位置特定装置において、外部装置から受信した位置検出用電波又は車両センサから受信したセンサ信号に基づき自車位置を算出する位置検出手段をさらに備え、前記自車位置算出手段は、前記位置検出手段が算出した自車位置を、前記画像データに基づき算出した自車位置により補正することを要旨とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項２〜４のいずれか１項に記載の自車位置特定装置において、目的地までの案内経路を探索する経路探索手段をさらに備え、前記判断手段は、車両前方の前記案内経路上に、連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断することを要旨とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に記載の発明によれば、前方撮影装置及び後方撮影装置の少なくとも一方から取得した画像データに基づき、地物の認識及び地物までの相対距離を算出する。また、連続して配置された同種類の地物があり、地物の認識が比較的困難であると予測される場合には、前方撮影装置及び後方撮影装置から画像データを取得する。このため、地物の認識が困難である場所でも、高精度に自車位置を検出できる。
【００１３】
請求項２に記載の発明によれば、自車位置特定装置は、前方撮影装置及び後方撮影装置の少なくとも一方から取得した画像データに基づき、地物の認識及び地物までの相対距離を算出する。また、連続して配置された同種類の地物があり、地物の認識が比較的困難であると予測される場合には、前方撮影装置及び後方撮影装置から画像データを取得する。このため、地物の認識が困難である場所でも、高精度に自車位置を検出できる。
【００１４】
請求項３に記載の発明によれば、連続する同種類の地物がある場合には、前方撮影装置及び後方撮影装置から取得した画像データに基づき、連続する同種類の地物の少なくとも一方だけでなく周辺地物も検出する。そして、その地物及び周辺地物と車両との相対距離を算出し、その相対距離及び道路地物データに基づき自車位置を特定する。このため、各地物の判別が困難な場合にも、周辺地物を検出することにより、自車位置を精度よく特定
できる。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、外部からの受信電波又は車両センサに基づき算出した自車位置を、画像データに基づき算出した自車位置で補正するので、自車位置をより高精度に特定することができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明によれば、目的地までの経路上に連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断するので、判断対象の地物の数が少なくなり、判断処理を軽減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明を具体化した第１の実施形態を図１〜図７に従って説明する。
図１に示すように、ナビゲーションシステム１は、自車位置特定装置としての制御ユニット２、前方撮影装置としての前方カメラ５、後方撮影装置としての後方カメラ６及びディスプレイ７を備えている。制御ユニット２は、判断手段、撮影制御手段、位置検出手段及び経路探索手段としてのナビゲーションコンピュータ１０を備えている。ナビゲーションコンピュータ１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等（図示略）を有し、経路探索プログラム、自車位置特定プログラムを格納している。そして、このプログラムに従って各種処理の主制御を行う。
【００１８】
また、制御ユニット２は、ＧＰＳ受信部１１を備え、ＧＰＳ受信部１１はＧＰＳ衛星から衛星軌道情報及び時刻情報を受信する。ナビゲーションコンピュータ１０は、ＧＰＳ受信部１１により受信した情報に基づき、三角測量の原理を用いて、ナビゲーションシステム１が搭載された車両Ｃ（図２参照）の自車位置を算出する。さらに、ナビゲーションコンピュータ１０は、車両Ｃに設けられた車速センサ３０から車速パルスを入力し、パルス数をカウントする。また、ナビゲーションコンピュータ１０は、ジャイロ３１から方位検出信号を入力し、ナビゲーションコンピュータ１０に記憶された現在方位を更新する。そして、車速パルス及び方位検出信号に基づき、自律航法により車両Ｃの位置を算出する。さらに、ＧＰＳ測位に基づく位置と自律航法により算出された位置とを参照して自車位置を特定する。
【００１９】
また、制御ユニット２は、道路地物データ記憶手段としての地図データ記憶部１２を備えている。地図データ記憶部１２は、内蔵されたハードディスク、又は光ディスク等の外部記憶媒体である。この地図データ記憶部１２には、目的地までの経路を探索するための各経路ネットワークデータ（以下、経路データ２０という）と、ディスプレイ７に地図画面を出力するための各地図描画データ２１とが格納されている。
【００２０】
経路データ２０は、全国を各区域に区画したリージョン毎のデータであって、ノードデータ、リンクデータ、リンクコスト、接続データ等を有している。ノードデータは、交差点、道路の端点等を示す各ノードの番号等の識別データ、隣接するノードの識別データ等を有している。リンクデータは、リンクＩＤや、道路種別等を示すデータを有している。リンクコストは、リンク長、平均旅行時間等から構成されるデータ群である。接続データは、各リンクの接続先のリンクを示すデータである。ナビゲーションコンピュータ１０は、この経路データを用いて、目的地と現在の自車位置とを接続する案内経路を探索する。
【００２１】
図３に示すように、地図描画データ２１は、全国の地図を分割したメッシュ２１ａ毎に格納され、広域の地図から狭域の地図まで各階層毎に分かれている。メッシュ２１ａ毎の各描画データ２１ｂは、ヘッダ２１ｃ、道路レイヤ２１ｄ、背景レイヤ２１ｅ、地図属性レイヤ２１ｆ、道路地物データ２１ｇを有している。ヘッダ２１ｃは、その描画データ２１ｂの階層、エリア等を示し、管理目的のデータである。道路レイヤ２１ｄは、ノード、
リンクに関するデータ、道路の形状を示す形状補間データ等を示すデータを有している。背景レイヤ２１ｅは、道路、市街地、河川等を描画するためのデータである。地図属性レイヤ２１ｆは、道路名及び道路種別等のデータである。道路地物データ２１ｇは、信号機、道路標示、標識、ガードレール等を含む道路地物に関するデータであって、メッシュ２１ａ内にある道路地物の種類、地物の座標を有している。
【００２２】
ナビゲーションコンピュータ１０は、自車位置周辺の地図描画データ２１を読み出して、その地図描画データ２１をディスプレイ７に出力し、地図画面を表示する。また、ディスプレイ７は、感圧式又は静電式のタッチパネルであって、ユーザの入力操作に基づく信号をナビゲーションコンピュータ１０に出力する。
【００２３】
また図１に示すように、制御ユニット２は、音声プロセッサ１３を備えている。音声プロセッサ１３は、音声データを格納したメモリや、Ｄ／Ａ変換器等（いずれも図示略）を備え、その音声データを適宜読み出して、ナビゲーションシステム１が備えるスピーカ８から、案内音声や警告音を出力する。
【００２４】
また、制御ユニット２は、画像データ取得手段、撮影制御手段、画像処理手段及び自車位置算出手段としての画像プロセッサ１５を備えている。画像プロセッサ１５は、車両Ｃに設けられた撮影装置としての前方カメラ５及び後方カメラ６から、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２をそれぞれ取得する。これらの各カメラ５，６は、カラー画像を撮像するデジタルカメラであって、レンズ、ミラー等から構成される光学機構と、ＣＣＤ撮像素子（いずれも図示略）とを備えている。
【００２５】
図２に示すように、前方カメラ５は、車両Ｃの前端に取り付けられ、車両前方を撮影する。前方カメラ５の撮影範囲は、車両Ｃから十メートル〜数十メートル前方であって、道路上方に設置された信号機も車両Ｃから数ｍ以上離間した状態であれば撮影可能である。後方カメラ６は、車両Ｃの後端に取り付けられ、車両Ｃの後方背景を撮影する。後方カメラ６の撮影範囲も、車両Ｃから十メートル〜数十メートル前方であって、車両Ｃから数ｍ離れた信号機を撮影可能である。
【００２６】
画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２の少なくとも一方を用いて、道路標示、信号機、標識、ガードレール等の地物を画像認識する。詳述すると、まずナビゲーションコンピュータ１０が、地図描画データ２１の道路地物データ２１ｇに基づき、自車位置から所定距離（例えば５０ｍ〜１００ｍ）前方にある地物を検出する。そして、画像認識の対象である地物が、後方カメラ６のみによって認識可能な状態であるか否かを判断する。後方カメラ６のみによって認識可能な状態とは、後方撮影データＧ２を用いて、エッジ検出、パターンマッチング等により判別可能な種類の地物が、近距離（例えばその地物位置から２０ｍ以内）に同種類の地物が存在しない状態である。このとき、信号機や標識は、車両通過後は、信号灯や標識表示面が見えなくなるため、後方カメラ６によってのみ認識可能な種類の地物に含めない。
【００２７】
一つのカメラで画像認識可能な地物を画像認識する場合には、画像プロセッサ１５は、後方カメラ６のみを起動する。そして、所定のタイミングで後方カメラ６から後方撮影データＧ２を取得し、取得した後方撮影データＧ２を画像メモリ１６に記憶する。さらに、この後方撮影データＧ２に基づき、エッジ検出等を行って車両後方の道路標示、ガードレール等を画像認識する。尚、画像認識には、道路に標示された白線を認識するエッジ検出処理、標識や信号機等を予め記憶したテンプレートと比較するパターンマッチング等、公知の画像認識方法を用いることができる。
【００２８】
そして、画像認識により地物を検出すると、画像プロセッサ１５は、さらにその地物の
位置までの距離を画像処理により算出する。さらに地図描画データ２１の道路地物データ２１ｇが有するその地物の絶対座標に、地物までの距離を加算（又は減算）して、自車位置を演算する。そして、ナビゲーションコンピュータ１０が算出した自車位置と、画像認識により算出した自車位置とを比較して、所定範囲以上の差分がある場合には、ナビゲーションコンピュータ１０が算出した自車位置を画像認識で演算した推定位置にて修正する。これにより、自車位置を高精度に特定することができる。
【００２９】
一方、例えば図４に示すように、車両Ｃの進行方向前方に連続する第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２がある場合、後方カメラ６によって各横断歩道Ｚ１，Ｚ２のいずれかを画像認識しても、画像認識した横断歩道が交差点Ｊの手前の横断歩道Ｚ１であるのか、交差点Ｊの先に標示された横断歩道Ｚ２であるのかを正確に判断することができない。また、一つのカメラ６によって撮影された横断歩道が第１横断歩道Ｚ１及び第２横断歩道Ｚ２のどちらかであるかを判断するには、結局ＧＰＳ受信部１１等に基づきナビゲーションコンピュータ１０が算出した自車位置を用いなければならず、その自車位置に誤差が生じている場合には、画像認識による自車位置も誤検出してしまう。このように、一つのカメラによる画像認識によって自車位置特定が困難である場合には、画像プロセッサ１５は、後方カメラ６だけでなく前方カメラ５を起動する。そして、誤判断が生じやすい第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２だけでなく、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２周辺の地物を認識対象とする。このとき、第１又は第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２から所定距離（例えば５０ｍ）以内の地物であって、進行方向において第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の手前、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２との間、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の先の地物がある場合には、それらの地物を周辺地物とする。
【００３０】
例えば図４に示すように、車両前方に２つの連続する横断歩道Ｚ１，Ｚ２を検出した場合、画像プロセッサ１５は、各横断歩道Ｚ１，Ｚ２周辺の地物として、交差点Ｊ手前に標示されたダイヤマークＤ、交差点Ｊに設けられた信号機Ｔ、第２横断歩道Ｚ２付近の歩道に設けられたガードレールＧを認識対象の周辺地物とする。そして、画像プロセッサ１５は、前方カメラ５及び後方カメラ６の同期をとって同じタイミングで撮影を行い、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２をそれぞれ入力する。各撮影データＧ１，Ｇ２を入力すると、画像プロセッサ１５はそれらの撮影データＧ１，Ｇ２を画像メモリ１６に記憶し、地物を画像認識する。
【００３１】
例えば、図４に示すように、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２が車両前方にある場合、画像プロセッサ１５は、前方カメラ５及び後方カメラ６を起動している。そして、図４のように車両Ｃが第１横断歩道Ｚ１に接近すると、前方カメラ５は車両前方の第１横断歩道Ｚ１を撮影し、後方カメラ６は車両後方のダイヤマークＤを撮影する。画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１に基づき第１横断歩道Ｚ１を検出し、後方撮影データＧ２に基づきダイヤマークＤを検出する。また、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２を画像処理して、第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤまでの各相対距離をそれぞれ算出する。さらに、道路地物データ２１ｇのうち、第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤの道路地物データ２１ｇを読み出して、第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤの座標を取得する。そして、それらの第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤの座標に、画像処理により算出した各相対距離をそれぞれ加算（又は減算）して、自車位置を特定する。
【００３２】
一方、図５に示すように、車両Ｃが、２つの横断歩道Ｚ１，Ｚ２の間に到達すると、前方カメラ５は車両前方の信号機Ｔを撮影し、後方カメラ６は、車両後方の第１横断歩道Ｚ１を撮影する。画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１に基づき信号機Ｔを検出するとともに、後方撮影データＧ２に基づき第１横断歩道Ｚ１を検出する。これにより、自車位置が第１横断歩道Ｚ１と、信号機Ｔとの間にあると判断することができる。さらに、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２に基づき、第１横断歩道Ｚ１及び信号機Ｔまで
の相対距離を算出する。そして、道路地物データ２１ｇのうち、第１横断歩道Ｚ１及び信号機Ｔの道路地物データ２１ｇを読出し、第１横断歩道Ｚ１及び信号機Ｔの座標に、算出した各相対距離を加算（又は減算）して、車両位置を特定する。
【００３３】
さらに車両Ｃが走行し、図６に示すように、第２横断歩道Ｚ２を通過すると、前方カメラ５は車両前方のガードレールＧを撮影し、後方カメラ６は車両後方の第２横断歩道Ｚ２を撮影する。画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１に基づき、ガードレールＧを検出するとともに、後方撮影データＧ２に基づき第２横断歩道Ｚ２を検出する。この場合も、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２に基づき、ガードレールＧ及び第２横断歩道Ｚ２までの各相対距離をそれぞれ算出する。さらに、ガードレールＧ及び第２横断歩道Ｚ２の座標を道路地物データ２１ｇから読み出し、それらの座標に各相対距離を加算（又は減算）して、自車位置を特定する。
【００３４】
次に、本実施形態の処理手順について図７に従って説明する。ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識を開始するか否かを判断する（ステップＳ１）。画像認識の開始トリガは、例えば車両のイグニッションモジュールからオン信号、ディスプレイ７に隣設された操作スイッチ９の押釦に応じた信号、タッチパネル操作により出力される信号等である。ナビゲーションコンピュータ１０は、開始トリガを入力すると、画像認識を開始すると判断して（ステップＳ１においてＹＥＳ）、ステップＳ２に進む。
【００３５】
ステップＳ２では、ナビゲーションコンピュータ１０は、自車位置特定プログラムに従って、地図描画データ２１の道路レイヤ２１ｄに基づき、自車位置が道路上に適切にマッチングしているか否かを判断する。マップマッチングできていると判断した場合には（ステップＳ２においてＹＥＳ）、ステップＳ３に進む。マップマッチングできていない場合には（ステップＳ２においてＮＯ）、ステップＳ９に進み、画像認識終了であるか否かを判断する。
【００３６】
ステップＳ３では、ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識による自車位置特定のために、ＧＰＳ受信部１１、車速センサ３０及びジャイロ３１に基づき逐次更新している自車位置を、図示しないメモリ等から取得する。さらに、ナビゲーションコンピュータ１０は、取得した自車位置に基づき、自車位置周辺の道路地物データ２１ｇを、地図描画データ２１から取得する（ステップＳ４）。例えばこのとき、自車位置を中心とした所定距離（例えば５０ｍ〜１００ｍ）内の道路地物データ２１ｇ、又は進行方向において所定距離内の道路地物データ２１ｇ等を取得する。
【００３７】
さらに、ナビゲーションコンピュータ１０は、取得した道路地物データ２１ｇに基づき、車両前方に地物があるか否かを判断する（ステップＳ５）。本実施形態では、通常時の画像認識では、後方カメラ６のみを起動しているので、このステップＳ５では、車両前方の地物のうち、例えば道路標示やガードレールといった、後方カメラ６で認識可能な地物を認識対象の地物とする。
【００３８】
車両前方に、後方カメラ６で認識可能な地物があると判断すると（ステップＳ５においてＹＥＳ）、一つのカメラ６を用いた自車位置特定が困難であるか否かを判断する（ステップＳ６）。上記したように、車両前方に、連続する第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２等、連続する同種類の地物がある場合、ナビゲーションコンピュータ１０は、後方カメラ６のみでは自車位置を特定困難な状態であると判断し（ステップＳ６においてＹＥＳ）、ステップＳ７に進む。
【００３９】
ステップＳ７では、ナビゲーションコンピュータ１０及び画像プロセッサ１５は、上記したように、複数のカメラ５，６を用いた画像認識を行う。まず、ナビゲーションコンピ
ュータ１０は、自車位置周辺の道路地物データ２１ｇのうち、特定困難であると判断した地物と、その周囲にある地物（以下、周辺地物という）の道路地物データ２１ｇを検出する。ここでは、後方カメラ６で撮影可能な道路標示、ガードレールＧ等だけでなく、前方カメラ５により認識可能な信号機Ｔ、標識等の地物に関するデータも検出する。
【００４０】
周辺地物を検出すると、画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２を取得し、それらの前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２に対して、エッジ検出、パターンマッチング等を行い、特定困難な地物及び周辺地物が検出されたか否かを判断する。それらの地物が検出されると、画像プロセッサ１５は、車両Ｃから各地物までの各相対距離をそれぞれ算出する。また、道路地物データ２１ｇのうち、それらの地物の座標を読み出し、各座標に各相対距離を加算又は減算して、自車位置を特定する。例えば、図４に示すように、自車位置が、連続する第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の手前にある場合、ダイヤマークＤ及び第１横断歩道Ｚ１を画像認識することにより、自車位置を第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の手前の位置に特定することができる。
【００４１】
図５に示すように、自車位置が、第１横断歩道Ｚ１及び第２横断歩道Ｚ２の間にある場合には、各カメラ５，６により、信号機Ｔと第１横断歩道Ｚ１とを画像認識することにより、自車位置を第１横断歩道Ｚ１及び第２横断歩道Ｚ２の間に特定することができる。図６に示すように、車両Ｃが第２横断歩道Ｚ２を通過した場合、各カメラ５，６により、ガードレールＧと第２横断歩道Ｚ２とを画像認識することにより、自車位置を進行方向において第２横断歩道Ｚ２の先に特定することができる。
【００４２】
一方、図７に示すステップＳ６において、連続して配置された同種類の地物がなく、一つのカメラ６で自車位置を特定できると判断した場合には（ステップＳ６においてＮＯ）、後方カメラ６のみを用いた画像認識を行う（ステップＳ８）。このとき、画像プロセッサ１５は、後方撮影データＧ２に対しエッジ検出、パターンマッチング等を行い、道路標示やガードレールＧ等を認識し、自車位置を特定する。そして、ＧＰＳ受信部１１、車速センサ３０、ジャイロ３１に基づく自車位置と比較して、所定範囲以上の誤差がある場合には、画像認識により算出した自車位置によって修正する。
【００４３】
自車位置を特定すると（ステップＳ７，Ｓ８）、ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識による自車位置特定を終了するか否かを判断する（ステップＳ９）。例えば、終了トリガは、イグニッションモジュールのオフ信号、操作スイッチ９の押釦に基づく信号、タッチパネル操作に基づく信号である。終了トリガを入力すると、ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識による自車位置特定を終了すると判断して（ステップＳ９においてＹＥＳ）、処理を終了する。終了トリガを入力しない場合には（ステップＳ９においてＮＯ）、ステップＳ２に戻る。
【００４４】
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）上記実施形態では、ナビゲーションシステム１の制御ユニット２は、道路上又は道路周辺にある各地物の種類及び位置を示す道路地物データ２１ｇを地図描画データ２１に記憶するようにした。また、ナビゲーションコンピュータ１０は、道路地物データ２１ｇに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断し、連続する同種類の各地物がないと判断した場合に、後方カメラ６のみを用いて地物を画像認識し、自車位置を特定するようにした。また、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前方カメラ５及び後方カメラ６を起動して、車両Ｃの前方及び後方の地物を画像認識して、自車位置を特定するようにした。このため、連続する同種類の地物がある場所では、車両Ｃの前後方の地物を検出することにより、高精度に自車位置を検出できる。また、一つのカメラ６のみで自車位置を特定できる場合には、前方カメラ５を起動しないので、２つのカメラ５，６による画像認識の実行頻度を必要最小限とし、ナビゲーションシステ
ム１の負荷を軽減することができる。また、カメラ５，６による画像認識により算出した自車位置と、ＧＰＳ受信部１１、車速センサ３０及びジャイロ３１により算出した自車位置とが異なる場合には、画像認識により算出した自車位置によって修正するようにしたので、自車位置をより高精度に特定することができる。
【００４５】
尚、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
・上記実施形態では、一つのカメラを用いて車両Ｃとの前後関係を判断可能な地物を画像認識する場合に、後方カメラ６を用いて撮影したが、前方カメラ５のみを用いて撮影してもよい。
【００４６】
・上記実施形態では、カメラ５，６を用いて画像認識する地物を、道路標示、道路周辺に設けられた信号機Ｔ、ガードレールＧ、標識としたが、他の物にしてもよい。例えば、橋や線路等の改造されにくい建造物等を認識対象の地物にするようにしてもよい。
【００４７】
・上記実施形態では、車両前方の地物を検出するようにしたが、図８に示すように、ナビゲーションコンピュータ１０が目的地までの経路Ｒｔを探索している場合には、進行方向前方であって、その経路Ｒｔ上又は経路Ｒｔ周辺の地物を検出するようにしてもよい。そして、経路Ｒｔ上に、例えば連続する横断歩道Ｚ１，Ｚ３が検出された場合に、その周辺の歩行者用信号機Ｔａ等を周辺地物として画像認識する。このようにすると経路Ｒｔ周辺の地物のみを検出すればよいので、ナビゲーションシステム１の負荷を軽減できる。
【００４８】
・上記実施形態では、車両前端に前方カメラ５を設け、車両後端に後方カメラ６を設けるようにしたが、車両前方及び車両後方をそれぞれ撮影可能な位置であれば、その他の位置に設けるようにしてもよい。例えば前方カメラ５は、車両Ｃのルーフ上に設けるようにしてもよいし、後方カメラ６を光軸を車両後方に向けてサイドミラーに取り付けるようにしてもよい。
【００４９】
・上記実施形態では、連続する同種類の地物を検出した場合に、その周辺にある周辺地物までの相対距離を取得し、この相対距離を自車位置特定に用いるようにしたが、連続する同種類の地物及び周辺地物の画像認識に基づき、少なくとも車両Ｃと連続する同種類の地物との前後関係を判定してもよい。このとき、車両Ｃと連続する同種類の地物との前後関係に基づき、該地物と車両Ｃとの相対距離を算出し、その相対距離と道路地物データ２１ｇに基づき自車位置を算出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本実施形態のナビゲーションシステムのブロック図。
【図２】カメラの取付位置の説明図。
【図３】地図描画データのデータ構成の説明図。
【図４】連続する同種類の各地物及びその手前にある車両の説明図。
【図５】連続する同種類の各地物及びその中間にある車両の説明図。
【図６】連続する同種類の各地物及び各地物を通過した車両の説明図。
【図７】本実施形態の処理手順の説明図。
【図８】別例の地物を検出する手順の説明図。
【符号の説明】
【００５１】
１…ナビゲーションシステム、２…自車位置特定装置としての制御ユニット、５…前方撮影装置としての前方カメラ、６…後方撮影装置としての後方カメラ、１０…判断手段、撮影制御手段、位置検出手段、経路探索手段としてのナビゲーションコンピュータ、１２…道路地物データ記憶手段としての地図データ記憶部、１５…画像データ取得手段、撮影制御手段、画像処理手段及び自車位置算出手段としての画像プロセッサ、２１ｇ…道路地
物データ、Ｃ…車両、Ｇ…地物、周辺地物としてのガードレール、ＩＭ…画像データ、Ｒｔ…経路、Ｔ…地物、周辺地物としての信号機、Ｔａ…地物、周辺地物としての歩行者用信号機、Ｚ１…地物としての第１横断歩道、Ｚ２…地物としての第２横断歩道、Ｚ３…地物としての横断歩道。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車位置特定方法及び自車位置特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、ナビゲーション装置は、ＧＰＳ（Global positioningsystem）衛星からの受信電波を利用して三角測量に基づき自車両の絶対座標を演算するとともに、車速センサ及びジャイロから受信したパルスに基づく自律航法により自車位置を算出している。さらに、自車両の走行軌跡に基づき、その算出した自車位置と地図データとを比較して、自車位置を道路上の位置に特定するマップマッチングを行っている。
【０００３】
一方、最近、高度道路交通システム（ＩＴＳ；Intelligent Transport Systems）の開
発に伴い、各地点に応じた情報提供や、警告、操作支援等を行うナビゲーションシステムが提案されている。このような情報提供、警告、操作支援を、的確なタイミングで行うには、高精度な自車位置特定機能が必要となる。しかし、ＧＰＳや上記した各センサに基づき算出された自車位置は、時々誤差が生じることがある。
【０００４】
この課題に対し、特許文献１には、車載カメラを用いて、自車位置を修正するナビゲーション装置が記載されている。このナビゲーション装置は、車載カメラにより、車両前方の背景を撮影する。また、画像認識により交差点シンボル又は道路のエッジ消失点と車両との距離を算出し、この距離を交差点までの距離とする。さらに、地図データに記憶されたその交差点の位置から、交差点までの距離だけ離れた地点に自車位置を修正する。
【特許文献１】特開平９−２４３３８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記したナビゲーション装置では、例えば、横断歩道等の交差点シンボルが連続して設置されている場合、自車位置の特定が困難になることがある。即ち、自車両が、２つの横断歩道の間に存在する場合、カメラが前方の横断歩道のみを撮影すると、一方の横断歩道が車両後方にあるにも関わらず、自車位置が２つの横断歩道の手前にあると誤判断することがある。従って、認識対象の地物が多い場合には、車載カメラを用いても、自車位置が高精度に特定できない虞がある。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、自車位置を高精度に特定することができる自車位置特定方法及び自車位置特定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両に搭載され、車両前方を撮影する前方撮影装置と車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段とを用いて自車位置を特定する自車位置特定方法であって、前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断し、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影するとともに、前記画像データ取得手段により取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出し、該相対距離と前記道路地物データとに基づき自車位置を算出することを要旨とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、車両に搭載され、自車位置を特定する自車位置特定装置において、道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段と、前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断する判断手段と、車両前方を撮影する前方撮影装置と、車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、前記判断手段が、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影する撮影制御手段と、前記撮影装置から取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出する画像処理手段と、前記画像処理手段により算出された前記車両から前記地物までの相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出する自車位置算出手段とを備えたことを要旨とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の自車位置特定装置において、前記画像処理手段は、前記判断手段が連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記画像データに基づき、連続する同種類の前記各地物の周辺にある周辺地物を検出し、前記車両から該周辺地物までの相対距離を算出し、前記自車位置算出手段は、前記車両から前記地物及び前記周辺地物までの各相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出することを要旨とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の自車位置特定装置において、外部装置から受信した位置検出用電波又は車両センサから受信したセンサ信号に基づき自車位置を算出する位置検出手段をさらに備え、前記自車位置算出手段は、前記位置検出手段が算出した自車位置を、前記画像データに基づき算出した自車位置により補正することを要旨とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項２〜４のいずれか１項に記載の自車位置特定装置において、目的地までの案内経路を探索する経路探索手段をさらに備え、前記判断手段は、車両前方の前記案内経路上に、連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断することを要旨とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に記載の発明によれば、前方撮影装置及び後方撮影装置の少なくとも一方から取得した画像データに基づき、地物の認識及び地物までの相対距離を算出する。また、連続して配置された同種類の地物があり、地物の認識が比較的困難であると予測される場合には、前方撮影装置及び後方撮影装置から画像データを取得する。このため、地物の認識が困難である場所でも、高精度に自車位置を検出できる。
【００１３】
請求項２に記載の発明によれば、自車位置特定装置は、前方撮影装置及び後方撮影装置の少なくとも一方から取得した画像データに基づき、地物の認識及び地物までの相対距離を算出する。また、連続して配置された同種類の地物があり、地物の認識が比較的困難であると予測される場合には、前方撮影装置及び後方撮影装置から画像データを取得する。このため、地物の認識が困難である場所でも、高精度に自車位置を検出できる。
【００１４】
請求項３に記載の発明によれば、連続する同種類の地物がある場合には、前方撮影装置及び後方撮影装置から取得した画像データに基づき、連続する同種類の地物の少なくとも一方だけでなく周辺地物も検出する。そして、その地物及び周辺地物と車両との相対距離を算出し、その相対距離及び道路地物データに基づき自車位置を特定する。このため、各地物の判別が困難な場合にも、周辺地物を検出することにより、自車位置を精度よく特定
できる。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、外部からの受信電波又は車両センサに基づき算出した自車位置を、画像データに基づき算出した自車位置で補正するので、自車位置をより高精度に特定することができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明によれば、目的地までの経路上に連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断するので、判断対象の地物の数が少なくなり、判断処理を軽減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明を具体化した第１の実施形態を図１〜図７に従って説明する。
図１に示すように、ナビゲーションシステム１は、自車位置特定装置としての制御ユニット２、前方撮影装置としての前方カメラ５、後方撮影装置としての後方カメラ６及びディスプレイ７を備えている。制御ユニット２は、判断手段、撮影制御手段、位置検出手段及び経路探索手段としてのナビゲーションコンピュータ１０を備えている。ナビゲーションコンピュータ１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等（図示略）を有し、経路探索プログラム、自車位置特定プログラムを格納している。そして、このプログラムに従って各種処理の主制御を行う。
【００１８】
また、制御ユニット２は、ＧＰＳ受信部１１を備え、ＧＰＳ受信部１１はＧＰＳ衛星から衛星軌道情報及び時刻情報を受信する。ナビゲーションコンピュータ１０は、ＧＰＳ受信部１１により受信した情報に基づき、三角測量の原理を用いて、ナビゲーションシステム１が搭載された車両Ｃ（図２参照）の自車位置を算出する。さらに、ナビゲーションコンピュータ１０は、車両Ｃに設けられた車速センサ３０から車速パルスを入力し、パルス数をカウントする。また、ナビゲーションコンピュータ１０は、ジャイロ３１から方位検出信号を入力し、ナビゲーションコンピュータ１０に記憶された現在方位を更新する。そして、車速パルス及び方位検出信号に基づき、自律航法により車両Ｃの位置を算出する。さらに、ＧＰＳ測位に基づく位置と自律航法により算出された位置とを参照して自車位置を特定する。
【００１９】
また、制御ユニット２は、道路地物データ記憶手段としての地図データ記憶部１２を備えている。地図データ記憶部１２は、内蔵されたハードディスク、又は光ディスク等の外部記憶媒体である。この地図データ記憶部１２には、目的地までの経路を探索するための各経路ネットワークデータ（以下、経路データ２０という）と、ディスプレイ７に地図画面を出力するための各地図描画データ２１とが格納されている。
【００２０】
経路データ２０は、全国を各区域に区画したリージョン毎のデータであって、ノードデータ、リンクデータ、リンクコスト、接続データ等を有している。ノードデータは、交差点、道路の端点等を示す各ノードの番号等の識別データ、隣接するノードの識別データ等を有している。リンクデータは、リンクＩＤや、道路種別等を示すデータを有している。リンクコストは、リンク長、平均旅行時間等から構成されるデータ群である。接続データは、各リンクの接続先のリンクを示すデータである。ナビゲーションコンピュータ１０は、この経路データを用いて、目的地と現在の自車位置とを接続する案内経路を探索する。
【００２１】
図３に示すように、地図描画データ２１は、全国の地図を分割したメッシュ２１ａ毎に格納され、広域の地図から狭域の地図まで各階層毎に分かれている。メッシュ２１ａ毎の各描画データ２１ｂは、ヘッダ２１ｃ、道路レイヤ２１ｄ、背景レイヤ２１ｅ、地図属性レイヤ２１ｆ、道路地物データ２１ｇを有している。ヘッダ２１ｃは、その描画データ２１ｂの階層、エリア等を示し、管理目的のデータである。道路レイヤ２１ｄは、ノード、
リンクに関するデータ、道路の形状を示す形状補間データ等を示すデータを有している。背景レイヤ２１ｅは、道路、市街地、河川等を描画するためのデータである。地図属性レイヤ２１ｆは、道路名及び道路種別等のデータである。道路地物データ２１ｇは、信号機、道路標示、標識、ガードレール等を含む道路地物に関するデータであって、メッシュ２１ａ内にある道路地物の種類、地物の座標を有している。
【００２２】
ナビゲーションコンピュータ１０は、自車位置周辺の地図描画データ２１を読み出して、その地図描画データ２１をディスプレイ７に出力し、地図画面を表示する。また、ディスプレイ７は、感圧式又は静電式のタッチパネルであって、ユーザの入力操作に基づく信号をナビゲーションコンピュータ１０に出力する。
【００２３】
また図１に示すように、制御ユニット２は、音声プロセッサ１３を備えている。音声プロセッサ１３は、音声データを格納したメモリや、Ｄ／Ａ変換器等（いずれも図示略）を備え、その音声データを適宜読み出して、ナビゲーションシステム１が備えるスピーカ８から、案内音声や警告音を出力する。
【００２４】
また、制御ユニット２は、画像データ取得手段、撮影制御手段、画像処理手段及び自車位置算出手段としての画像プロセッサ１５を備えている。画像プロセッサ１５は、車両Ｃに設けられた撮影装置としての前方カメラ５及び後方カメラ６から、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２をそれぞれ取得する。これらの各カメラ５，６は、カラー画像を撮像するデジタルカメラであって、レンズ、ミラー等から構成される光学機構と、ＣＣＤ撮像素子（いずれも図示略）とを備えている。
【００２５】
図２に示すように、前方カメラ５は、車両Ｃの前端に取り付けられ、車両前方を撮影する。前方カメラ５の撮影範囲は、車両Ｃから十メートル〜数十メートル前方であって、道路上方に設置された信号機も車両Ｃから数ｍ以上離間した状態であれば撮影可能である。後方カメラ６は、車両Ｃの後端に取り付けられ、車両Ｃの後方背景を撮影する。後方カメラ６の撮影範囲も、車両Ｃから十メートル〜数十メートル前方であって、車両Ｃから数ｍ離れた信号機を撮影可能である。
【００２６】
画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２の少なくとも一方を用いて、道路標示、信号機、標識、ガードレール等の地物を画像認識する。詳述すると、まずナビゲーションコンピュータ１０が、地図描画データ２１の道路地物データ２１ｇに基づき、自車位置から所定距離（例えば５０ｍ〜１００ｍ）前方にある地物を検出する。そして、画像認識の対象である地物が、後方カメラ６のみによって認識可能な状態であるか否かを判断する。後方カメラ６のみによって認識可能な状態とは、後方撮影データＧ２を用いて、エッジ検出、パターンマッチング等により判別可能な種類の地物が、近距離（例えばその地物位置から２０ｍ以内）に同種類の地物が存在しない状態である。このとき、信号機や標識は、車両通過後は、信号灯や標識表示面が見えなくなるため、後方カメラ６によってのみ認識可能な種類の地物に含めない。
【００２７】
一つのカメラで画像認識可能な地物を画像認識する場合には、画像プロセッサ１５は、後方カメラ６のみを起動する。そして、所定のタイミングで後方カメラ６から後方撮影データＧ２を取得し、取得した後方撮影データＧ２を画像メモリ１６に記憶する。さらに、この後方撮影データＧ２に基づき、エッジ検出等を行って車両後方の道路標示、ガードレール等を画像認識する。尚、画像認識には、道路に標示された白線を認識するエッジ検出処理、標識や信号機等を予め記憶したテンプレートと比較するパターンマッチング等、公知の画像認識方法を用いることができる。
【００２８】
そして、画像認識により地物を検出すると、画像プロセッサ１５は、さらにその地物の
位置までの距離を画像処理により算出する。さらに地図描画データ２１の道路地物データ２１ｇが有するその地物の絶対座標に、地物までの距離を加算（又は減算）して、自車位置を演算する。そして、ナビゲーションコンピュータ１０が算出した自車位置と、画像認識により算出した自車位置とを比較して、所定範囲以上の差分がある場合には、ナビゲーションコンピュータ１０が算出した自車位置を画像認識で演算した推定位置にて修正する。これにより、自車位置を高精度に特定することができる。
【００２９】
一方、例えば図４に示すように、車両Ｃの進行方向前方に連続する第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２がある場合、後方カメラ６によって各横断歩道Ｚ１，Ｚ２のいずれかを画像認識しても、画像認識した横断歩道が交差点Ｊの手前の横断歩道Ｚ１であるのか、交差点Ｊの先に標示された横断歩道Ｚ２であるのかを正確に判断することができない。また、一つのカメラ６によって撮影された横断歩道が第１横断歩道Ｚ１及び第２横断歩道Ｚ２のどちらかであるかを判断するには、結局ＧＰＳ受信部１１等に基づきナビゲーションコンピュータ１０が算出した自車位置を用いなければならず、その自車位置に誤差が生じている場合には、画像認識による自車位置も誤検出してしまう。このように、一つのカメラによる画像認識によって自車位置特定が困難である場合には、画像プロセッサ１５は、後方カメラ６だけでなく前方カメラ５を起動する。そして、誤判断が生じやすい第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２だけでなく、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２周辺の地物を認識対象とする。このとき、第１又は第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２から所定距離（例えば５０ｍ）以内の地物であって、進行方向において第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の手前、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２との間、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の先の地物がある場合には、それらの地物を周辺地物とする。
【００３０】
例えば図４に示すように、車両前方に２つの連続する横断歩道Ｚ１，Ｚ２を検出した場合、画像プロセッサ１５は、各横断歩道Ｚ１，Ｚ２周辺の地物として、交差点Ｊ手前に標示されたダイヤマークＤ、交差点Ｊに設けられた信号機Ｔ、第２横断歩道Ｚ２付近の歩道に設けられたガードレールＧを認識対象の周辺地物とする。そして、画像プロセッサ１５は、前方カメラ５及び後方カメラ６の同期をとって同じタイミングで撮影を行い、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２をそれぞれ入力する。各撮影データＧ１，Ｇ２を入力すると、画像プロセッサ１５はそれらの撮影データＧ１，Ｇ２を画像メモリ１６に記憶し、地物を画像認識する。
【００３１】
例えば、図４に示すように、第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２が車両前方にある場合、画像プロセッサ１５は、前方カメラ５及び後方カメラ６を起動している。そして、図４のように車両Ｃが第１横断歩道Ｚ１に接近すると、前方カメラ５は車両前方の第１横断歩道Ｚ１を撮影し、後方カメラ６は車両後方のダイヤマークＤを撮影する。画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１に基づき第１横断歩道Ｚ１を検出し、後方撮影データＧ２に基づきダイヤマークＤを検出する。また、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２を画像処理して、第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤまでの各相対距離をそれぞれ算出する。さらに、道路地物データ２１ｇのうち、第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤの道路地物データ２１ｇを読み出して、第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤの座標を取得する。そして、それらの第１横断歩道Ｚ１及びダイヤマークＤの座標に、画像処理により算出した各相対距離をそれぞれ加算（又は減算）して、自車位置を特定する。
【００３２】
一方、図５に示すように、車両Ｃが、２つの横断歩道Ｚ１，Ｚ２の間に到達すると、前方カメラ５は車両前方の信号機Ｔを撮影し、後方カメラ６は、車両後方の第１横断歩道Ｚ１を撮影する。画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１に基づき信号機Ｔを検出するとともに、後方撮影データＧ２に基づき第１横断歩道Ｚ１を検出する。これにより、自車位置が第１横断歩道Ｚ１と、信号機Ｔとの間にあると判断することができる。さらに、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２に基づき、第１横断歩道Ｚ１及び信号機Ｔまで
の相対距離を算出する。そして、道路地物データ２１ｇのうち、第１横断歩道Ｚ１及び信号機Ｔの道路地物データ２１ｇを読出し、第１横断歩道Ｚ１及び信号機Ｔの座標に、算出した各相対距離を加算（又は減算）して、車両位置を特定する。
【００３３】
さらに車両Ｃが走行し、図６に示すように、第２横断歩道Ｚ２を通過すると、前方カメラ５は車両前方のガードレールＧを撮影し、後方カメラ６は車両後方の第２横断歩道Ｚ２を撮影する。画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１に基づき、ガードレールＧを検出するとともに、後方撮影データＧ２に基づき第２横断歩道Ｚ２を検出する。この場合も、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２に基づき、ガードレールＧ及び第２横断歩道Ｚ２までの各相対距離をそれぞれ算出する。さらに、ガードレールＧ及び第２横断歩道Ｚ２の座標を道路地物データ２１ｇから読み出し、それらの座標に各相対距離を加算（又は減算）して、自車位置を特定する。
【００３４】
次に、本実施形態の処理手順について図７に従って説明する。ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識を開始するか否かを判断する（ステップＳ１）。画像認識の開始トリガは、例えば車両のイグニッションモジュールからオン信号、ディスプレイ７に隣設された操作スイッチ９の押釦に応じた信号、タッチパネル操作により出力される信号等である。ナビゲーションコンピュータ１０は、開始トリガを入力すると、画像認識を開始すると判断して（ステップＳ１においてＹＥＳ）、ステップＳ２に進む。
【００３５】
ステップＳ２では、ナビゲーションコンピュータ１０は、自車位置特定プログラムに従って、地図描画データ２１の道路レイヤ２１ｄに基づき、自車位置が道路上に適切にマッチングしているか否かを判断する。マップマッチングできていると判断した場合には（ステップＳ２においてＹＥＳ）、ステップＳ３に進む。マップマッチングできていない場合には（ステップＳ２においてＮＯ）、ステップＳ９に進み、画像認識終了であるか否かを判断する。
【００３６】
ステップＳ３では、ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識による自車位置特定のために、ＧＰＳ受信部１１、車速センサ３０及びジャイロ３１に基づき逐次更新している自車位置を、図示しないメモリ等から取得する。さらに、ナビゲーションコンピュータ１０は、取得した自車位置に基づき、自車位置周辺の道路地物データ２１ｇを、地図描画データ２１から取得する（ステップＳ４）。例えばこのとき、自車位置を中心とした所定距離（例えば５０ｍ〜１００ｍ）内の道路地物データ２１ｇ、又は進行方向において所定距離内の道路地物データ２１ｇ等を取得する。
【００３７】
さらに、ナビゲーションコンピュータ１０は、取得した道路地物データ２１ｇに基づき、車両前方に地物があるか否かを判断する（ステップＳ５）。本実施形態では、通常時の画像認識では、後方カメラ６のみを起動しているので、このステップＳ５では、車両前方の地物のうち、例えば道路標示やガードレールといった、後方カメラ６で認識可能な地物を認識対象の地物とする。
【００３８】
車両前方に、後方カメラ６で認識可能な地物があると判断すると（ステップＳ５においてＹＥＳ）、一つのカメラ６を用いた自車位置特定が困難であるか否かを判断する（ステップＳ６）。上記したように、車両前方に、連続する第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２等、連続する同種類の地物がある場合、ナビゲーションコンピュータ１０は、後方カメラ６のみでは自車位置を特定困難な状態であると判断し（ステップＳ６においてＹＥＳ）、ステップＳ７に進む。
【００３９】
ステップＳ７では、ナビゲーションコンピュータ１０及び画像プロセッサ１５は、上記したように、複数のカメラ５，６を用いた画像認識を行う。まず、ナビゲーションコンピ
ュータ１０は、自車位置周辺の道路地物データ２１ｇのうち、特定困難であると判断した地物と、その周囲にある地物（以下、周辺地物という）の道路地物データ２１ｇを検出する。ここでは、後方カメラ６で撮影可能な道路標示、ガードレールＧ等だけでなく、前方カメラ５により認識可能な信号機Ｔ、標識等の地物に関するデータも検出する。
【００４０】
周辺地物を検出すると、画像プロセッサ１５は、前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２を取得し、それらの前方撮影データＧ１及び後方撮影データＧ２に対して、エッジ検出、パターンマッチング等を行い、特定困難な地物及び周辺地物が検出されたか否かを判断する。それらの地物が検出されると、画像プロセッサ１５は、車両Ｃから各地物までの各相対距離をそれぞれ算出する。また、道路地物データ２１ｇのうち、それらの地物の座標を読み出し、各座標に各相対距離を加算又は減算して、自車位置を特定する。例えば、図４に示すように、自車位置が、連続する第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の手前にある場合、ダイヤマークＤ及び第１横断歩道Ｚ１を画像認識することにより、自車位置を第１及び第２横断歩道Ｚ１，Ｚ２の手前の位置に特定することができる。
【００４１】
図５に示すように、自車位置が、第１横断歩道Ｚ１及び第２横断歩道Ｚ２の間にある場合には、各カメラ５，６により、信号機Ｔと第１横断歩道Ｚ１とを画像認識することにより、自車位置を第１横断歩道Ｚ１及び第２横断歩道Ｚ２の間に特定することができる。図６に示すように、車両Ｃが第２横断歩道Ｚ２を通過した場合、各カメラ５，６により、ガードレールＧと第２横断歩道Ｚ２とを画像認識することにより、自車位置を進行方向において第２横断歩道Ｚ２の先に特定することができる。
【００４２】
一方、図７に示すステップＳ６において、連続して配置された同種類の地物がなく、一つのカメラ６で自車位置を特定できると判断した場合には（ステップＳ６においてＮＯ）、後方カメラ６のみを用いた画像認識を行う（ステップＳ８）。このとき、画像プロセッサ１５は、後方撮影データＧ２に対しエッジ検出、パターンマッチング等を行い、道路標示やガードレールＧ等を認識し、自車位置を特定する。そして、ＧＰＳ受信部１１、車速センサ３０、ジャイロ３１に基づく自車位置と比較して、所定範囲以上の誤差がある場合には、画像認識により算出した自車位置によって修正する。
【００４３】
自車位置を特定すると（ステップＳ７，Ｓ８）、ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識による自車位置特定を終了するか否かを判断する（ステップＳ９）。例えば、終了トリガは、イグニッションモジュールのオフ信号、操作スイッチ９の押釦に基づく信号、タッチパネル操作に基づく信号である。終了トリガを入力すると、ナビゲーションコンピュータ１０は、画像認識による自車位置特定を終了すると判断して（ステップＳ９においてＹＥＳ）、処理を終了する。終了トリガを入力しない場合には（ステップＳ９においてＮＯ）、ステップＳ２に戻る。
【００４４】
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）上記実施形態では、ナビゲーションシステム１の制御ユニット２は、道路上又は道路周辺にある各地物の種類及び位置を示す道路地物データ２１ｇを地図描画データ２１に記憶するようにした。また、ナビゲーションコンピュータ１０は、道路地物データ２１ｇに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断し、連続する同種類の各地物がないと判断した場合に、後方カメラ６のみを用いて地物を画像認識し、自車位置を特定するようにした。また、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前方カメラ５及び後方カメラ６を起動して、車両Ｃの前方及び後方の地物を画像認識して、自車位置を特定するようにした。このため、連続する同種類の地物がある場所では、車両Ｃの前後方の地物を検出することにより、高精度に自車位置を検出できる。また、一つのカメラ６のみで自車位置を特定できる場合には、前方カメラ５を起動しないので、２つのカメラ５，６による画像認識の実行頻度を必要最小限とし、ナビゲーションシステ
ム１の負荷を軽減することができる。また、カメラ５，６による画像認識により算出した自車位置と、ＧＰＳ受信部１１、車速センサ３０及びジャイロ３１により算出した自車位置とが異なる場合には、画像認識により算出した自車位置によって修正するようにしたので、自車位置をより高精度に特定することができる。
【００４５】
尚、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
・上記実施形態では、一つのカメラを用いて車両Ｃとの前後関係を判断可能な地物を画像認識する場合に、後方カメラ６を用いて撮影したが、前方カメラ５のみを用いて撮影してもよい。
【００４６】
・上記実施形態では、カメラ５，６を用いて画像認識する地物を、道路標示、道路周辺に設けられた信号機Ｔ、ガードレールＧ、標識としたが、他の物にしてもよい。例えば、橋や線路等の改造されにくい建造物等を認識対象の地物にするようにしてもよい。
【００４７】
・上記実施形態では、車両前方の地物を検出するようにしたが、図８に示すように、ナビゲーションコンピュータ１０が目的地までの経路Ｒｔを探索している場合には、進行方向前方であって、その経路Ｒｔ上又は経路Ｒｔ周辺の地物を検出するようにしてもよい。そして、経路Ｒｔ上に、例えば連続する横断歩道Ｚ１，Ｚ３が検出された場合に、その周辺の歩行者用信号機Ｔａ等を周辺地物として画像認識する。このようにすると経路Ｒｔ周辺の地物のみを検出すればよいので、ナビゲーションシステム１の負荷を軽減できる。
【００４８】
・上記実施形態では、車両前端に前方カメラ５を設け、車両後端に後方カメラ６を設けるようにしたが、車両前方及び車両後方をそれぞれ撮影可能な位置であれば、その他の位置に設けるようにしてもよい。例えば前方カメラ５は、車両Ｃのルーフ上に設けるようにしてもよいし、後方カメラ６を光軸を車両後方に向けてサイドミラーに取り付けるようにしてもよい。
【００４９】
・上記実施形態では、連続する同種類の地物を検出した場合に、その周辺にある周辺地物までの相対距離を取得し、この相対距離を自車位置特定に用いるようにしたが、連続する同種類の地物及び周辺地物の画像認識に基づき、少なくとも車両Ｃと連続する同種類の地物との前後関係を判定してもよい。このとき、車両Ｃと連続する同種類の地物との前後関係に基づき、該地物と車両Ｃとの相対距離を算出し、その相対距離と道路地物データ２１ｇに基づき自車位置を算出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本実施形態のナビゲーションシステムのブロック図。
【図２】カメラの取付位置の説明図。
【図３】地図描画データのデータ構成の説明図。
【図４】連続する同種類の各地物及びその手前にある車両の説明図。
【図５】連続する同種類の各地物及びその中間にある車両の説明図。
【図６】連続する同種類の各地物及び各地物を通過した車両の説明図。
【図７】本実施形態の処理手順の説明図。
【図８】別例の地物を検出する手順の説明図。
【符号の説明】
【００５１】
１…ナビゲーションシステム、２…自車位置特定装置としての制御ユニット、５…前方撮影装置としての前方カメラ、６…後方撮影装置としての後方カメラ、１０…判断手段、撮影制御手段、位置検出手段、経路探索手段としてのナビゲーションコンピュータ、１２…道路地物データ記憶手段としての地図データ記憶部、１５…画像データ取得手段、撮影制御手段、画像処理手段及び自車位置算出手段としての画像プロセッサ、２１ｇ…道路地
物データ、Ｃ…車両、Ｇ…地物、周辺地物としてのガードレール、ＩＭ…画像データ、Ｒｔ…経路、Ｔ…地物、周辺地物としての信号機、Ｔａ…地物、周辺地物としての歩行者用信号機、Ｚ１…地物としての第１横断歩道、Ｚ２…地物としての第２横断歩道、Ｚ３…地物としての横断歩道。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、車両前方を撮影する前方撮影装置と車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段とを用いて自車位置を特定する自車位置特定方法であって、
前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断し、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影するとともに、
前記画像データ取得手段により取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出し、該相対距離と前記道路地物データとに基づき自車位置を算出することを特徴とする自車位置特定方法。
【請求項２】
車両に搭載され、自車位置を特定する自車位置特定装置において、
道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段と、
前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断する判断手段と、
車両前方を撮影する前方撮影装置と、車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、
前記判断手段が、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影する撮影制御手段と、
前記撮影装置から取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出する画像処理手段と、
前記画像処理手段により算出された前記車両から前記地物までの相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出する自車位置算出手段と
を備えたことを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の自車位置特定装置において、
前記画像処理手段は、前記判断手段が連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記画像データに基づき、連続する同種類の前記各地物の周辺にある周辺地物を検出し、前記車両から該周辺地物までの相対距離を算出し、
前記自車位置算出手段は、前記車両から前記地物及び前記周辺地物までの各相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出することを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の自車位置特定装置において、
外部装置から受信した位置検出用電波又は車両センサから受信したセンサ信号に基づき自車位置を算出する位置検出手段をさらに備え、
前記自車位置算出手段は、前記位置検出手段が算出した自車位置を、前記画像データに基づき算出した自車位置により補正することを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれか１項に記載の自車位置特定装置において、
目的地までの案内経路を探索する経路探索手段をさらに備え、
前記判断手段は、車両前方の前記案内経路上に、連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断することを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項１】
車両に搭載され、車両前方を撮影する前方撮影装置と車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段とを用いて自車位置を特定する自車位置特定方法であって、
前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断し、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影するとともに、
前記画像データ取得手段により取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出し、該相対距離と前記道路地物データとに基づき自車位置を算出することを特徴とする自車位置特定方法。
【請求項２】
車両に搭載され、自車位置を特定する自車位置特定装置において、
道路上又は道路周辺にある地物の種類及び位置を示す道路地物データを記憶する道路地物データ記憶手段と、
前記道路地物データに基づき、車両前方に連続して配置された同種類の各地物があるか否かを判断する判断手段と、
車両前方を撮影する前方撮影装置と、車両後方を撮影する後方撮影装置から各画像データをそれぞれ取得する画像データ取得手段と、
前記判断手段が、連続する同種類の各地物が無いと判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置のうち一方を用いて撮影し、連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記前方撮影装置及び前記後方撮影装置を用いて撮影する撮影制御手段と、
前記撮影装置から取得した前記画像データに基づき、車両周辺の地物を検出し、前記車両から該地物までの相対距離を算出する画像処理手段と、
前記画像処理手段により算出された前記車両から前記地物までの相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出する自車位置算出手段と
を備えたことを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の自車位置特定装置において、
前記画像処理手段は、前記判断手段が連続する同種類の各地物があると判断した場合に、前記画像データに基づき、連続する同種類の前記各地物の周辺にある周辺地物を検出し、前記車両から該周辺地物までの相対距離を算出し、
前記自車位置算出手段は、前記車両から前記地物及び前記周辺地物までの各相対距離と、前記道路地物データとに基づき、自車位置を算出することを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の自車位置特定装置において、
外部装置から受信した位置検出用電波又は車両センサから受信したセンサ信号に基づき自車位置を算出する位置検出手段をさらに備え、
前記自車位置算出手段は、前記位置検出手段が算出した自車位置を、前記画像データに基づき算出した自車位置により補正することを特徴とする自車位置特定装置。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれか１項に記載の自車位置特定装置において、
目的地までの案内経路を探索する経路探索手段をさらに備え、
前記判断手段は、車両前方の前記案内経路上に、連続して配置された同種類の地物があるか否かを判断することを特徴とする自車位置特定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２００８−１５７６３６（Ｐ２００８−１５７６３６Ａ）
【公開日】平成２０年７月１０日（２００８．７．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−３４３３４９（Ｐ２００６−３４３３４９）
【出願日】平成１８年１２月２０日（２００６．１２．２０）
【出願人】（０００１００７６８）アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 (3,717)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年７月１０日（２００８．７．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年１２月２０日（２００６．１２．２０）
【出願人】（０００１００７６８）アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 (3,717)
【Ｆターム（参考）】
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