車両位置測位装置
【課題】ジャイロと車速センサを用いた自律航法とマップマッチングの組合せによる自車位置の測定では、実際の自車位置とカーナビが保持している自車位置がずれる。
【解決手段】撮像した画像から白線を抽出する白線抽出手段と、画像を処理して自車と白線との距離を求める手段と、一定時間内における白線との距離の変化を算出する距離変化算出手段と、一定時間内の走行距離を測定する走行距離測定手段とを有し、白線との距離の変化と走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に走行ベクトルを加算して自車位置を計測する。または、自車の前輪の舵角を得るための手段と、一定時間内における舵角の平均値を用いて一定時間内における自車の進行方向を算出する手段と、一定時間内の走行距離を測定する手段とを有し、進行方向と走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出する。
【解決手段】撮像した画像から白線を抽出する白線抽出手段と、画像を処理して自車と白線との距離を求める手段と、一定時間内における白線との距離の変化を算出する距離変化算出手段と、一定時間内の走行距離を測定する走行距離測定手段とを有し、白線との距離の変化と走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に走行ベクトルを加算して自車位置を計測する。または、自車の前輪の舵角を得るための手段と、一定時間内における舵角の平均値を用いて一定時間内における自車の進行方向を算出する手段と、一定時間内の走行距離を測定する手段とを有し、進行方向と走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両等に搭載する測位装置に関するものである。
【背景技術】
【0002】
カーナビゲーションシステムにおけるロケータシステムでは、ジャイロで進行方向を、車速センサで走行距離をそれぞれ求め、その結果を用いるデッドレコニングを主体としてきた。更に、デッドレコニングの結果を修正するためにGPSも使われてきた。これは、特開昭61−116615号公報に開示されている。
【0003】
デッドレコニングでは、基準となる地点をGPSなどによって最初に測位しておき、その地点から進行方向と走行距離を求めて移動ベクトルとし、その移動ベクトルを基準位置に加算して現在位置を算出する。さらに現在位置を基準位置にして移動ベクトルを求めて加算していく。但し、ジャイロや車速センサには誤差があり、移動ベクトルを加算していくと誤差が累積していくので、GPSの測位結果も併用して、ある時点でGPSの測位結果を採用する。
【0004】
【特許文献1】特開昭61−116615号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記特開昭61−116615号公報のデッドレコニングでは、ジャイロや車速パルスの誤差によって、位置の誤差が累積していく。ある時点でGPSによるリセットをしても、GPSの測位結果も10m前後の誤差が生じることがあり、正確な座標が求められる保証は無い。ジャイロに関しては、現行のカーナビに搭載されているものの場合、角度検出の精度が悪く、狭角分岐や車線変更時では直進との区別がつきにくい。そのため、分岐においてはどちらに進んだかを迅速かつ正確に判断することが難しい。また、車線変更を頻繁に繰り返しても車線変更したことがわからず、蛇行しても直線走行していると判断してしまうので、前後位置の誤差が生じる。
【0006】
上記に鑑み、精度が低いセンサを用いた方法を用いることなく、測位精度を向上させる手法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【0007】
撮像した画像から白線を抽出する白線抽出手段と、当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段と、一定時間内における当該白線との距離の変化を算出する距離変化算出手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する走行距離測定手段とを有し、当該白線との距離の変化と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測する。
【0008】
また、当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段は、当該画像を左右に2等分する境界線に含まれる任意の1点に相当する第1の地点までの第1の距離と、前記白線抽出手段で抽出された白線に含まれる画素のうち、前記第1の地点から横方向に走査して最初に見つかった画素に相当する第2の地点までの第2の距離とを求め、前記第1の距離と前記第2の距離を基にして前記第1の地点と第2の地点との距離を求め、当該距離を自車と白線との距離とする。
【0009】
また、自車の前輪の舵角を得るための手段と、一定時間内における当該舵角の平均値を用いて当該一定時間内における自車の進行方向を算出する手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する手段とを有し、当該進行方向と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測する。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、画像中の白線との距離を用いてレーン内における横方向の位置を計測し、それを用いて自車位置を計測するので、ジャイロを用いる方法に比べて測位精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【0011】
〔実施例1〕
本発明の一実施例につき、図面を参照しながら述べる。図1は、本発明における装置の構成を示す。本発明は、カーナビゲーションシステム103に、画像処理装置101,ディスク装置104,GPS105,表示装置108が接続されている。更にカーナビゲーションシステム103には、車速センサ106,ジャイロセンサ107,舵角センサ109が接続されている。画像処理装置101には、カメラ102が接続されている。車速センサ106,ジャイロセンサ107,舵角センサ109は、車内ネットワークに接続されており、カーナビゲーションシステム103は、車内ネットワークのデータを送受信する機能を備えている。
【0012】
ディスク装置104は、日本全国または一部の地図情報を読み出すための装置であり、当該情報はCD,DVDまたはHDDに格納されている。GPS105は、自車位置を測位するための装置である。車速センサ106とジャイロセンサ107も自車位置を測位するための装置であり、これら2つの装置を用いてデッドレコニングと呼ばれる手法を用いて自車位置を特定することが可能である。カメラ102は車体に設置され、自車が走行中の道路面を撮影するために使われる。画像処理装置101は、カメラ102で撮影された映像を処理するために使用される。
【0013】
カーナビゲーションシステム103は、経路探索,経路誘導の機能を備えており、経路誘導のためには、自車位置を正確に把握する必要がある。それについて次に述べる。
【0014】
図2は、本実施例における車両位置測位装置の構成を示す図である。画像処理装置101には、車線認識処理部202があり、カメラ102で撮影された画像から車線を抽出する。更に、画像処理を用いて、抽出した車線と自車との横方向の距離を求める。これを実施するのが、レーン内位置計測部203である。
【0015】
車速センサ106の出力は、走行距離を算出するのにも使われ、それを実施するのが走行距離計測部204である。前記レーン内位置計測部203と前記走行距離計測部204の出力を基にして、自車位置計測部205が自車位置を計測する。
【0016】
計測手順について、図3を参照しながら例示する。図3は、2車線の道路において、車線変更している場面である。最初に地点301、その後、地点302,地点303と走行していった場面である。地点301においては、センターライン310と自車との距離がd11、地点302に到達するまでの走行距離がd21である。地点302においては、センターライン310と自車との距離がd12、地点303に到達するまでの走行距離がd22である。地点303においては、ライン311と自車との距離がd13である。
【0017】
地点301を原点と考え、車両進行方向をy軸、それに直行して車両の右方向にx軸をとると、地点302の座標は、(d11−d12,sqrt(d21^2−(d11−d12)^2))となり、これを(x2,y2)とする。(x2,y2)は、地点301を原点にした相対座標であるので、これを経度・緯度に変換する必要がある。それには、地図DB201から、現在走行中の道路の方向の情報を得る。これは、例えば東方向を0とし、反時計回りを正とする角度で表現されている。この道路の方向の角度分だけ、(x2,y2)を回転させ、更に道路の向きと車両の進行方向の間の角度分回転させて、地点301の経度・緯度に加算すればよい。
【0018】
次に、地点302を原点と考えて、地点303の座標を求める。このときは、地図DB201から車線の幅を得て、自車とセンターライン310との横方向の距離を求める。車線の幅をwrとすると、地点302から地点303のx方向の移動量は、d12+(wr−
d13)である。これ以降の計算は、地点301から地点302に移動する場合と同様である。
【0019】
上記の測位処理の流れについて、図4のフローを参照しながら述べる。まず、基準となる位置を測位する(ステップ401)。これには、GPS105を用いる。一定時間が過ぎたところで、車速センサ106の出力を用いて、基準位置からの走行距離を計測する
(ステップ402)。この「一定時間」の値については、例えば100msなどと決めてよい。次に、カメラ102で撮影された画像からラインを抽出し、ラインと自車との距離を算出する。自車とラインとの距離を基に、自車の横方向の移動距離を求める(ステップ405)。ステップ405で求めた横方向の移動距離と、ステップ402で求めた走行距離から、自車位置を計測する(ステップ406)。ここで計測された自車位置を基準位置とし(ステップ407)、ステップ402に戻る。ステップ402からステップ405は、一定時間ごとに起動され、自車位置の計測は一定時間ごとに実施される。このような処理を実施することによって、ジャイロを使わず、また、従来のマップマッチングを用いることなく、自車位置を計測することができる。
【0020】
次に、自車位置とラインとの距離を算出する方法について述べる。まず、カメラ102が車に設置されている様子を図8に示す。求める自車位置は、車体の中心1001とする。車長をl、車幅をwとする。カメラ102は車の後ろに付いていると仮定し、カメラの光軸は進行方向と平行、設置位置は車中心から横方向に距離dcam だけ離れているとする。
【0021】
図7は、車に取り付けられたカメラ102で撮影された画像にライン901,902が撮影された場合の一例である。このときに自車位置とラインとの距離を算出する処理フローの一例を図9に示す。まず、画像を撮影したらカメラから各画素までの距離情報を濃淡で表す距離画像に変換する(ステップ1101)。次に、画像の中心画素Pc から右側に向かって、ラインの画素Pr が見つかるまでスキャンする(ステップ1102)。次に、Pc とカメラ102の距離dc 及びPr とカメラ102の距離dr をそれぞれ距離画像から得る(ステップ1103)。次に、Pc とPr との距離dcrを求める。これはdcr2 =dc2+dr2の関係から求めることができる(ステップ1104)。dcrにdcam を加えた値を、ライン902と自車との距離とする(ステップ1105)。但し、ここで求めた距離は、自車位置から距離dc 後方における値であり、車の側面からの距離ではないので、本実施例では、dc の値ができるだけ小さくなるようにカメラ102の撮影範囲が調整されていると想定している。また、前後方向の位置についても、距離dc を考慮する必要がある。尚、Pc は画像の中心である必要は無く、画像を左右に2等分する境界線上にあればよい。
【0022】
次に、図7の状態から車線変更した場合を考える。右レーンに変更したときの画像例を図10に示す。図10(a)は、車線変更直前であり、図10(b)は車線変更直後である。ここで、本実施例では、カメラ102が車の後ろに取り付けられていると想定しており、右に車線変更した時には、映像では車が左に移動したように見える。ライン902は自車から離れていくため、図10(a)の状態になった時点では、ライン902との距離dcr2 はdcrに比べて大きくなる。次に画像を取得したときに図10(b)の状態になったとすると、ライン901との距離dcr3を算出することになる。したがって、図10(a)から(b)になったときの横方向の移動距離は、車線幅−dcr2+dcr3となる。
【0023】
ここで、ラインの検出方法について述べる。画像のうち、明度の変化が大きい画素を検出し、その画素の並びをHough変換などによって直線に変換することによってラインを検出することが可能である。
【0024】
図11に、右レーンに車線変更する際の、自車とラインとの距離と時刻との関係例を示す。時刻t1の時点では距離dcr、時刻t8までは単調に距離が増加してdcr2 になり、次の計測時刻t9になると距離が急に減少し、dcr3 となっている。このようにラインとの距離の変化を見ることにより、レーン内での車両の道幅方向の移動及びレーンのどちらのラインを横切ったかを知ることが出来る。
【0025】
まず、画像からラインを検出する。図10(a)の状態では、ライン1201,901,902が検出されている。このとき、画像を左右に分割する分割線903から右側のラインで、分割線903からの距離がもっとも短いラインを検出する。図10(a)の場合はライン902がそれに該当する。そして、次に得た画像が図10(b)であったとすると、分割線903から右側で、分割線903からの距離がもっとも短いラインはライン
901である。このとき、dcr2は急激に減少する。これによって、図10(a)から
(b)の状態になったということがわかる。つまり、車線をまたいだことがわかる。
【0026】
ところで、図12のように、画像中心から右にスキャンしてもラインの画像が見つからない場合がある。そのときは、画像中心から左にスキャンしてPlを見つける。次に、PcとP lとの距離dclを求める。これには、先に記述した方法に倣い、dc とdl を用いる。ライン902からの距離は、車線幅−dcl+dcamで求めることができる。
【0027】
図3では、自車の右側のラインとの距離を用いていたが、左側のラインを用いてもよい。図6は、自動車が地点508を経由して地点501から地点502へ移動する様子を示したものである。地点501において、画像処理を用いてライン601との距離dh1を算出する。このとき、カメラの画像は図9のようになっており、dh1はdcrの値から求めることができる。
【0028】
地点501から地点508方向に移動していくと、カメラ画像は、図10(b)から図10(a)のように遷移していく。つまり、右レーンに移動する場合と逆である。自車の左側に存在し、自車に一番近いラインまでの距離は、dcrからdcr3 へと変化していき、地点508に到達したときには、カメラ画像は図10(a)の状態になっている。ここで、ライン602はライン902に相当する。このとき、dcr2 を求め、ライン601からの距離dh2を算出する。また、進出レーンの幅wを地図DB201から得る。縦方向の移動量については、車速センサ106の出力を基にして走行距離dv1を求め、それと横方向の移動量から求めることができる。地点501から508に移動したときの横方向の移動量は、dh1+w−dh2である。これとdv1の値を用いてデッドレコニングによる測位が可能になる。
【0029】
更に次の測位時刻に地点503に到達した場合も同様に、ライン601との距離dh31を算出し、走行距離dv2を求めて、横方向,縦方向の移動量を求め、地点502の座標を求めることができる。
【0030】
この方法は、同一車線内で蛇行した場合にも応用が可能である。ステップ1105に示すように、常にラインと自車との距離を算出しながら横方向の位置を常に把握しているので、同一車線内で蛇行しても正確な位置を求めることができる。
【0031】
これらの技術は、高速道路の分岐地点においても応用できる。
【0032】
以上は、分岐の無い道路を走行中の場合について述べた。次に、道路の分岐方向に向かって走行する場合について、図14を参照しながら述べる。分岐においては、分岐線1604のように、普通のラインよりも太い破線が描かれている。分岐線1604を認識できた場合、自車と分岐線1604との距離を用いて横方向の移動距離を求める。地点1602においては、距離dh1を求め、地点1603に移動したときは、距離dh2を求める。画像の中に分岐線が含まれる場合、自車と分岐線との距離を求める。この場合、分岐線が画面の中央より右側にあるか左側にあるかということについても判定する。図14においては、地点1602から地点1603に移動したとき、分岐線1604は自車の左側から右側に移っているため、自車の横移動距離はdh1+dh2となる。また、地点1603から地点
1605に移動した場合、分岐線1604は自車の右側のまま変わらないので、自車の横移動距離はdh2+dh3である。
【0033】
次に、ステップ405の、横移動距離を求めるフローの例を図15に示す。最初に、画像を取得する(ステップ1701)。次に、自車の左側にあるラインを認識する(ステップ1702)。市販のリアビューカメラを用いる場合、画像の左半分に存在するラインを認識すればよい。次に、ラインと自車との距離dh1を求める(ステップ1703)。これは、図9に示すフローにしたがって算出する。
【0034】
次に、認識したラインが分岐線かどうかを判断する(ステップ1704)。分岐線であれば、次の画像を取得(ステップ1710)後、当該画像に含まれる分岐線を認識する
(ステップ1711)。当該分岐線までの距離を算出し(ステップ1712)、更に分岐線の位置が右に変わっていたとき(ステップ1713)、横移動距離はdh1+dh2とする(ステップ1715)。分岐線の位置が変わっていなければ、横移動距離はdh1−dh2とする(ステップ1714)。
【0035】
もし、ステップ1704で、分岐線ではないと判断されたとき、次の画像を取得して
(ステップ1705)、自車の左側にあるラインを認識し(ステップ1706)、当該ラインと自車との距離dh2を算出する(ステップ1707)。ステップ1708で、dh1とdh2の差分を求めて閾値と比べ、もし閾値よりも大きければラインをまたいだと判断して、横移動距離をdh1+w−dh2とする(ステップ1709)。ここでwは車線の幅とする。閾値よりも小さければラインをまたいでいないと判断し、横移動距離をdh1−dh2とする(ステップ1714)。
【0036】
尚、ステップ1707と1712の、ラインと自車との距離を求める処理は、図9に示したフローにしたがう。
【0037】
次に、画像を使う代わりに、舵角センサ109を用いる例について述べる。白線が検知できない場合、舵角センサ109を用いることが可能である。このときのソフトウェア構成を図5に示す。図2の構成に、舵角計測部501が加わった構成である。舵角センサ
109は、車の前輪の角度を出力するものである。舵角計測部501は、舵角センサ109の出力する生データの一定時間内における平均値を出力する。例えば、舵角センサ109の出力時間間隔が0.01秒とし、0.1秒ごとに、出力データ10個の平均値を出力する。これによって、舵角センサ109の出力のばらつきを補正して出力することが可能である。
【0038】
これについて、図13にフローを示す。最初にタイマをリセットし(ステップ1501)、次に舵角センサ109の出力生データを取得する(ステップ1502)。次にタイマの値が規定値に達しているかチェックし(ステップ1503)、規定値に達していなければタイマをインクリメントして(ステップ1504)、ステップ1502に戻って舵角センサ109の次の出力値を得る。タイマが規定値に達したら、その時間内に取得したデータの平均値を計算し(ステップ1505)、自車位置計測部205に送る(ステップ1506)。自車位置計測部205は、舵角計測部501の出力データから、自車の進行方向を特定する。この進行方向と走行距離を用いてデッドレコニングを実行する。
【産業上の利用可能性】
【0039】
本発明をカーナビゲーションシステムに適用することによって、より正確かつ詳細な経路誘導に寄与できる。また、ドライバーに対する安全運転支援にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【0040】
【図1】本発明の装置構成図である。
【図2】本発明のソフトウェア構成図である。
【図3】車線変更時における使用特徴量を示す図である。
【図4】自車位置測定のフローを示す図である。
【図5】本発明のソフトウェア構成図である。
【図6】分岐における使用特徴量を示す図である。
【図7】カメラのピッチングが発生する際のパラメータを示す図である。
【図8】カメラのピッチ角を求めるフローである。
【図9】白線と自車との距離算出に使用するパラメータを示す図である。
【図10】カメラの設置位置の例を示す図である。
【図11】白線と自車との距離算出フローである。
【図12】白線と自車との距離算出に使用するパラメータを示す図である。
【図13】白線と自車との距離の変化例を示す図である。
【図14】白線と自車との距離算出に使用するパラメータを示す図である。
【図15】舵角センサによる舵角測定結果を出力するまでのフローである。
【符号の説明】
【0041】
101…画像処理装置、102…カメラ、103…カーナビゲーションシステム、104…ディスク装置、105…GPS、106…車速センサ、107…ジャイロセンサ、108…表示装置、109…舵角センサ。
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両等に搭載する測位装置に関するものである。
【背景技術】
【0002】
カーナビゲーションシステムにおけるロケータシステムでは、ジャイロで進行方向を、車速センサで走行距離をそれぞれ求め、その結果を用いるデッドレコニングを主体としてきた。更に、デッドレコニングの結果を修正するためにGPSも使われてきた。これは、特開昭61−116615号公報に開示されている。
【0003】
デッドレコニングでは、基準となる地点をGPSなどによって最初に測位しておき、その地点から進行方向と走行距離を求めて移動ベクトルとし、その移動ベクトルを基準位置に加算して現在位置を算出する。さらに現在位置を基準位置にして移動ベクトルを求めて加算していく。但し、ジャイロや車速センサには誤差があり、移動ベクトルを加算していくと誤差が累積していくので、GPSの測位結果も併用して、ある時点でGPSの測位結果を採用する。
【0004】
【特許文献1】特開昭61−116615号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記特開昭61−116615号公報のデッドレコニングでは、ジャイロや車速パルスの誤差によって、位置の誤差が累積していく。ある時点でGPSによるリセットをしても、GPSの測位結果も10m前後の誤差が生じることがあり、正確な座標が求められる保証は無い。ジャイロに関しては、現行のカーナビに搭載されているものの場合、角度検出の精度が悪く、狭角分岐や車線変更時では直進との区別がつきにくい。そのため、分岐においてはどちらに進んだかを迅速かつ正確に判断することが難しい。また、車線変更を頻繁に繰り返しても車線変更したことがわからず、蛇行しても直線走行していると判断してしまうので、前後位置の誤差が生じる。
【0006】
上記に鑑み、精度が低いセンサを用いた方法を用いることなく、測位精度を向上させる手法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【0007】
撮像した画像から白線を抽出する白線抽出手段と、当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段と、一定時間内における当該白線との距離の変化を算出する距離変化算出手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する走行距離測定手段とを有し、当該白線との距離の変化と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測する。
【0008】
また、当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段は、当該画像を左右に2等分する境界線に含まれる任意の1点に相当する第1の地点までの第1の距離と、前記白線抽出手段で抽出された白線に含まれる画素のうち、前記第1の地点から横方向に走査して最初に見つかった画素に相当する第2の地点までの第2の距離とを求め、前記第1の距離と前記第2の距離を基にして前記第1の地点と第2の地点との距離を求め、当該距離を自車と白線との距離とする。
【0009】
また、自車の前輪の舵角を得るための手段と、一定時間内における当該舵角の平均値を用いて当該一定時間内における自車の進行方向を算出する手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する手段とを有し、当該進行方向と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測する。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、画像中の白線との距離を用いてレーン内における横方向の位置を計測し、それを用いて自車位置を計測するので、ジャイロを用いる方法に比べて測位精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【0011】
〔実施例1〕
本発明の一実施例につき、図面を参照しながら述べる。図1は、本発明における装置の構成を示す。本発明は、カーナビゲーションシステム103に、画像処理装置101,ディスク装置104,GPS105,表示装置108が接続されている。更にカーナビゲーションシステム103には、車速センサ106,ジャイロセンサ107,舵角センサ109が接続されている。画像処理装置101には、カメラ102が接続されている。車速センサ106,ジャイロセンサ107,舵角センサ109は、車内ネットワークに接続されており、カーナビゲーションシステム103は、車内ネットワークのデータを送受信する機能を備えている。
【0012】
ディスク装置104は、日本全国または一部の地図情報を読み出すための装置であり、当該情報はCD,DVDまたはHDDに格納されている。GPS105は、自車位置を測位するための装置である。車速センサ106とジャイロセンサ107も自車位置を測位するための装置であり、これら2つの装置を用いてデッドレコニングと呼ばれる手法を用いて自車位置を特定することが可能である。カメラ102は車体に設置され、自車が走行中の道路面を撮影するために使われる。画像処理装置101は、カメラ102で撮影された映像を処理するために使用される。
【0013】
カーナビゲーションシステム103は、経路探索,経路誘導の機能を備えており、経路誘導のためには、自車位置を正確に把握する必要がある。それについて次に述べる。
【0014】
図2は、本実施例における車両位置測位装置の構成を示す図である。画像処理装置101には、車線認識処理部202があり、カメラ102で撮影された画像から車線を抽出する。更に、画像処理を用いて、抽出した車線と自車との横方向の距離を求める。これを実施するのが、レーン内位置計測部203である。
【0015】
車速センサ106の出力は、走行距離を算出するのにも使われ、それを実施するのが走行距離計測部204である。前記レーン内位置計測部203と前記走行距離計測部204の出力を基にして、自車位置計測部205が自車位置を計測する。
【0016】
計測手順について、図3を参照しながら例示する。図3は、2車線の道路において、車線変更している場面である。最初に地点301、その後、地点302,地点303と走行していった場面である。地点301においては、センターライン310と自車との距離がd11、地点302に到達するまでの走行距離がd21である。地点302においては、センターライン310と自車との距離がd12、地点303に到達するまでの走行距離がd22である。地点303においては、ライン311と自車との距離がd13である。
【0017】
地点301を原点と考え、車両進行方向をy軸、それに直行して車両の右方向にx軸をとると、地点302の座標は、(d11−d12,sqrt(d21^2−(d11−d12)^2))となり、これを(x2,y2)とする。(x2,y2)は、地点301を原点にした相対座標であるので、これを経度・緯度に変換する必要がある。それには、地図DB201から、現在走行中の道路の方向の情報を得る。これは、例えば東方向を0とし、反時計回りを正とする角度で表現されている。この道路の方向の角度分だけ、(x2,y2)を回転させ、更に道路の向きと車両の進行方向の間の角度分回転させて、地点301の経度・緯度に加算すればよい。
【0018】
次に、地点302を原点と考えて、地点303の座標を求める。このときは、地図DB201から車線の幅を得て、自車とセンターライン310との横方向の距離を求める。車線の幅をwrとすると、地点302から地点303のx方向の移動量は、d12+(wr−
d13)である。これ以降の計算は、地点301から地点302に移動する場合と同様である。
【0019】
上記の測位処理の流れについて、図4のフローを参照しながら述べる。まず、基準となる位置を測位する(ステップ401)。これには、GPS105を用いる。一定時間が過ぎたところで、車速センサ106の出力を用いて、基準位置からの走行距離を計測する
(ステップ402)。この「一定時間」の値については、例えば100msなどと決めてよい。次に、カメラ102で撮影された画像からラインを抽出し、ラインと自車との距離を算出する。自車とラインとの距離を基に、自車の横方向の移動距離を求める(ステップ405)。ステップ405で求めた横方向の移動距離と、ステップ402で求めた走行距離から、自車位置を計測する(ステップ406)。ここで計測された自車位置を基準位置とし(ステップ407)、ステップ402に戻る。ステップ402からステップ405は、一定時間ごとに起動され、自車位置の計測は一定時間ごとに実施される。このような処理を実施することによって、ジャイロを使わず、また、従来のマップマッチングを用いることなく、自車位置を計測することができる。
【0020】
次に、自車位置とラインとの距離を算出する方法について述べる。まず、カメラ102が車に設置されている様子を図8に示す。求める自車位置は、車体の中心1001とする。車長をl、車幅をwとする。カメラ102は車の後ろに付いていると仮定し、カメラの光軸は進行方向と平行、設置位置は車中心から横方向に距離dcam だけ離れているとする。
【0021】
図7は、車に取り付けられたカメラ102で撮影された画像にライン901,902が撮影された場合の一例である。このときに自車位置とラインとの距離を算出する処理フローの一例を図9に示す。まず、画像を撮影したらカメラから各画素までの距離情報を濃淡で表す距離画像に変換する(ステップ1101)。次に、画像の中心画素Pc から右側に向かって、ラインの画素Pr が見つかるまでスキャンする(ステップ1102)。次に、Pc とカメラ102の距離dc 及びPr とカメラ102の距離dr をそれぞれ距離画像から得る(ステップ1103)。次に、Pc とPr との距離dcrを求める。これはdcr2 =dc2+dr2の関係から求めることができる(ステップ1104)。dcrにdcam を加えた値を、ライン902と自車との距離とする(ステップ1105)。但し、ここで求めた距離は、自車位置から距離dc 後方における値であり、車の側面からの距離ではないので、本実施例では、dc の値ができるだけ小さくなるようにカメラ102の撮影範囲が調整されていると想定している。また、前後方向の位置についても、距離dc を考慮する必要がある。尚、Pc は画像の中心である必要は無く、画像を左右に2等分する境界線上にあればよい。
【0022】
次に、図7の状態から車線変更した場合を考える。右レーンに変更したときの画像例を図10に示す。図10(a)は、車線変更直前であり、図10(b)は車線変更直後である。ここで、本実施例では、カメラ102が車の後ろに取り付けられていると想定しており、右に車線変更した時には、映像では車が左に移動したように見える。ライン902は自車から離れていくため、図10(a)の状態になった時点では、ライン902との距離dcr2 はdcrに比べて大きくなる。次に画像を取得したときに図10(b)の状態になったとすると、ライン901との距離dcr3を算出することになる。したがって、図10(a)から(b)になったときの横方向の移動距離は、車線幅−dcr2+dcr3となる。
【0023】
ここで、ラインの検出方法について述べる。画像のうち、明度の変化が大きい画素を検出し、その画素の並びをHough変換などによって直線に変換することによってラインを検出することが可能である。
【0024】
図11に、右レーンに車線変更する際の、自車とラインとの距離と時刻との関係例を示す。時刻t1の時点では距離dcr、時刻t8までは単調に距離が増加してdcr2 になり、次の計測時刻t9になると距離が急に減少し、dcr3 となっている。このようにラインとの距離の変化を見ることにより、レーン内での車両の道幅方向の移動及びレーンのどちらのラインを横切ったかを知ることが出来る。
【0025】
まず、画像からラインを検出する。図10(a)の状態では、ライン1201,901,902が検出されている。このとき、画像を左右に分割する分割線903から右側のラインで、分割線903からの距離がもっとも短いラインを検出する。図10(a)の場合はライン902がそれに該当する。そして、次に得た画像が図10(b)であったとすると、分割線903から右側で、分割線903からの距離がもっとも短いラインはライン
901である。このとき、dcr2は急激に減少する。これによって、図10(a)から
(b)の状態になったということがわかる。つまり、車線をまたいだことがわかる。
【0026】
ところで、図12のように、画像中心から右にスキャンしてもラインの画像が見つからない場合がある。そのときは、画像中心から左にスキャンしてPlを見つける。次に、PcとP lとの距離dclを求める。これには、先に記述した方法に倣い、dc とdl を用いる。ライン902からの距離は、車線幅−dcl+dcamで求めることができる。
【0027】
図3では、自車の右側のラインとの距離を用いていたが、左側のラインを用いてもよい。図6は、自動車が地点508を経由して地点501から地点502へ移動する様子を示したものである。地点501において、画像処理を用いてライン601との距離dh1を算出する。このとき、カメラの画像は図9のようになっており、dh1はdcrの値から求めることができる。
【0028】
地点501から地点508方向に移動していくと、カメラ画像は、図10(b)から図10(a)のように遷移していく。つまり、右レーンに移動する場合と逆である。自車の左側に存在し、自車に一番近いラインまでの距離は、dcrからdcr3 へと変化していき、地点508に到達したときには、カメラ画像は図10(a)の状態になっている。ここで、ライン602はライン902に相当する。このとき、dcr2 を求め、ライン601からの距離dh2を算出する。また、進出レーンの幅wを地図DB201から得る。縦方向の移動量については、車速センサ106の出力を基にして走行距離dv1を求め、それと横方向の移動量から求めることができる。地点501から508に移動したときの横方向の移動量は、dh1+w−dh2である。これとdv1の値を用いてデッドレコニングによる測位が可能になる。
【0029】
更に次の測位時刻に地点503に到達した場合も同様に、ライン601との距離dh31を算出し、走行距離dv2を求めて、横方向,縦方向の移動量を求め、地点502の座標を求めることができる。
【0030】
この方法は、同一車線内で蛇行した場合にも応用が可能である。ステップ1105に示すように、常にラインと自車との距離を算出しながら横方向の位置を常に把握しているので、同一車線内で蛇行しても正確な位置を求めることができる。
【0031】
これらの技術は、高速道路の分岐地点においても応用できる。
【0032】
以上は、分岐の無い道路を走行中の場合について述べた。次に、道路の分岐方向に向かって走行する場合について、図14を参照しながら述べる。分岐においては、分岐線1604のように、普通のラインよりも太い破線が描かれている。分岐線1604を認識できた場合、自車と分岐線1604との距離を用いて横方向の移動距離を求める。地点1602においては、距離dh1を求め、地点1603に移動したときは、距離dh2を求める。画像の中に分岐線が含まれる場合、自車と分岐線との距離を求める。この場合、分岐線が画面の中央より右側にあるか左側にあるかということについても判定する。図14においては、地点1602から地点1603に移動したとき、分岐線1604は自車の左側から右側に移っているため、自車の横移動距離はdh1+dh2となる。また、地点1603から地点
1605に移動した場合、分岐線1604は自車の右側のまま変わらないので、自車の横移動距離はdh2+dh3である。
【0033】
次に、ステップ405の、横移動距離を求めるフローの例を図15に示す。最初に、画像を取得する(ステップ1701)。次に、自車の左側にあるラインを認識する(ステップ1702)。市販のリアビューカメラを用いる場合、画像の左半分に存在するラインを認識すればよい。次に、ラインと自車との距離dh1を求める(ステップ1703)。これは、図9に示すフローにしたがって算出する。
【0034】
次に、認識したラインが分岐線かどうかを判断する(ステップ1704)。分岐線であれば、次の画像を取得(ステップ1710)後、当該画像に含まれる分岐線を認識する
(ステップ1711)。当該分岐線までの距離を算出し(ステップ1712)、更に分岐線の位置が右に変わっていたとき(ステップ1713)、横移動距離はdh1+dh2とする(ステップ1715)。分岐線の位置が変わっていなければ、横移動距離はdh1−dh2とする(ステップ1714)。
【0035】
もし、ステップ1704で、分岐線ではないと判断されたとき、次の画像を取得して
(ステップ1705)、自車の左側にあるラインを認識し(ステップ1706)、当該ラインと自車との距離dh2を算出する(ステップ1707)。ステップ1708で、dh1とdh2の差分を求めて閾値と比べ、もし閾値よりも大きければラインをまたいだと判断して、横移動距離をdh1+w−dh2とする(ステップ1709)。ここでwは車線の幅とする。閾値よりも小さければラインをまたいでいないと判断し、横移動距離をdh1−dh2とする(ステップ1714)。
【0036】
尚、ステップ1707と1712の、ラインと自車との距離を求める処理は、図9に示したフローにしたがう。
【0037】
次に、画像を使う代わりに、舵角センサ109を用いる例について述べる。白線が検知できない場合、舵角センサ109を用いることが可能である。このときのソフトウェア構成を図5に示す。図2の構成に、舵角計測部501が加わった構成である。舵角センサ
109は、車の前輪の角度を出力するものである。舵角計測部501は、舵角センサ109の出力する生データの一定時間内における平均値を出力する。例えば、舵角センサ109の出力時間間隔が0.01秒とし、0.1秒ごとに、出力データ10個の平均値を出力する。これによって、舵角センサ109の出力のばらつきを補正して出力することが可能である。
【0038】
これについて、図13にフローを示す。最初にタイマをリセットし(ステップ1501)、次に舵角センサ109の出力生データを取得する(ステップ1502)。次にタイマの値が規定値に達しているかチェックし(ステップ1503)、規定値に達していなければタイマをインクリメントして(ステップ1504)、ステップ1502に戻って舵角センサ109の次の出力値を得る。タイマが規定値に達したら、その時間内に取得したデータの平均値を計算し(ステップ1505)、自車位置計測部205に送る(ステップ1506)。自車位置計測部205は、舵角計測部501の出力データから、自車の進行方向を特定する。この進行方向と走行距離を用いてデッドレコニングを実行する。
【産業上の利用可能性】
【0039】
本発明をカーナビゲーションシステムに適用することによって、より正確かつ詳細な経路誘導に寄与できる。また、ドライバーに対する安全運転支援にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【0040】
【図1】本発明の装置構成図である。
【図2】本発明のソフトウェア構成図である。
【図3】車線変更時における使用特徴量を示す図である。
【図4】自車位置測定のフローを示す図である。
【図5】本発明のソフトウェア構成図である。
【図6】分岐における使用特徴量を示す図である。
【図7】カメラのピッチングが発生する際のパラメータを示す図である。
【図8】カメラのピッチ角を求めるフローである。
【図9】白線と自車との距離算出に使用するパラメータを示す図である。
【図10】カメラの設置位置の例を示す図である。
【図11】白線と自車との距離算出フローである。
【図12】白線と自車との距離算出に使用するパラメータを示す図である。
【図13】白線と自車との距離の変化例を示す図である。
【図14】白線と自車との距離算出に使用するパラメータを示す図である。
【図15】舵角センサによる舵角測定結果を出力するまでのフローである。
【符号の説明】
【0041】
101…画像処理装置、102…カメラ、103…カーナビゲーションシステム、104…ディスク装置、105…GPS、106…車速センサ、107…ジャイロセンサ、108…表示装置、109…舵角センサ。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
自車周辺を撮影するための撮像装置と、衛星電波を用いて自車位置を測位する測位装置と道路情報を記憶するための記憶装置を備えたカーナビゲーションシステムにおいて、
撮像した画像から白線を抽出する白線抽出手段と、当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段と、一定時間内における当該白線との距離の変化を算出する距離変化算出手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する走行距離測定手段とを有し、
当該白線との距離の変化と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測することを特徴とする車両位置測位装置。
【請求項2】
請求項1に記載の車両位置測位装置において、
当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段は、当該画像を左右に2等分する境界線に含まれる任意の1点に相当する第1の地点までの第1の距離と、前記白線抽出手段で抽出された白線に含まれる画素のうち、前記第1の地点から横方向に走査して最初に見つかった画素に相当する第2の地点までの第2の距離とを求め、前記第1の距離と前記第2の距離を基にして前記第1の地点と第2の地点との距離を求め、当該距離を自車と白線との距離とすることを特徴とする車両位置測位装置。
【請求項3】
衛星電波を用いて自車位置を測位する測位装置と道路情報を記憶するための記憶装置を備えたカーナビゲーションシステムにおいて、
自車の前輪の舵角を得るための手段と、一定時間内における当該舵角の平均値を用いて当該一定時間内における自車の進行方向を算出する手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する手段とを有し、
当該進行方向と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測することを特徴とする車両位置測位装置。
【請求項1】
自車周辺を撮影するための撮像装置と、衛星電波を用いて自車位置を測位する測位装置と道路情報を記憶するための記憶装置を備えたカーナビゲーションシステムにおいて、
撮像した画像から白線を抽出する白線抽出手段と、当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段と、一定時間内における当該白線との距離の変化を算出する距離変化算出手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する走行距離測定手段とを有し、
当該白線との距離の変化と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測することを特徴とする車両位置測位装置。
【請求項2】
請求項1に記載の車両位置測位装置において、
当該画像を処理して自車と当該白線との距離を求める手段は、当該画像を左右に2等分する境界線に含まれる任意の1点に相当する第1の地点までの第1の距離と、前記白線抽出手段で抽出された白線に含まれる画素のうち、前記第1の地点から横方向に走査して最初に見つかった画素に相当する第2の地点までの第2の距離とを求め、前記第1の距離と前記第2の距離を基にして前記第1の地点と第2の地点との距離を求め、当該距離を自車と白線との距離とすることを特徴とする車両位置測位装置。
【請求項3】
衛星電波を用いて自車位置を測位する測位装置と道路情報を記憶するための記憶装置を備えたカーナビゲーションシステムにおいて、
自車の前輪の舵角を得るための手段と、一定時間内における当該舵角の平均値を用いて当該一定時間内における自車の進行方向を算出する手段と、当該一定時間内の走行距離を測定する手段とを有し、
当該進行方向と当該走行距離を用いて自車の走行ベクトルを算出し、前回計測した自車位置に当該走行ベクトルを加算して自車位置を計測することを特徴とする車両位置測位装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【公開番号】特開2007−278813(P2007−278813A)
【公開日】平成19年10月25日(2007.10.25)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2006−104809(P2006−104809)
【出願日】平成18年4月6日(2006.4.6)
【出願人】(000005108)株式会社日立製作所 (27,607)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成19年10月25日(2007.10.25)
【国際特許分類】
【出願日】平成18年4月6日(2006.4.6)
【出願人】(000005108)株式会社日立製作所 (27,607)
【Fターム(参考)】
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