車両位置特定装置
【課題】 車両の現在位置と、走行車線をより確実に特定する。
【解決手段】 信号機を魚眼レンズで撮像し、抽出した信号機画像から車両に対する仰角と水平角を算出し、これと信号機の位置座標、高さとから車両の現在位置を特定する。更に、車道外側線から信号機までの道路幅方向の距離と車線幅とから、走行車線を特定する。
カメラによる撮像対象として、走行する道路上及び周辺に多数存在する信号機を撮像するようにしているので、頻繁に走行道路上の正確な車両位置を特定することが可能になる。また、常時光りを発している信号機を撮像及び認識の対象としているので、夜間、雨天などの悪環境であっても、確実に信号機の認識、抽出が可能になる。従って、夜間や雨天等であっても、車両位置や走行車線を確実に特定することができる。
【解決手段】 信号機を魚眼レンズで撮像し、抽出した信号機画像から車両に対する仰角と水平角を算出し、これと信号機の位置座標、高さとから車両の現在位置を特定する。更に、車道外側線から信号機までの道路幅方向の距離と車線幅とから、走行車線を特定する。
カメラによる撮像対象として、走行する道路上及び周辺に多数存在する信号機を撮像するようにしているので、頻繁に走行道路上の正確な車両位置を特定することが可能になる。また、常時光りを発している信号機を撮像及び認識の対象としているので、夜間、雨天などの悪環境であっても、確実に信号機の認識、抽出が可能になる。従って、夜間や雨天等であっても、車両位置や走行車線を確実に特定することができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両位置特定装置に係り、例えば、走行している道路上の車両位置を特定する車両位置特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、車両の走行経路を案内したり、画面表示された地図上に車両位置を表示する場合には車両の現在位置を特定する必要がある。車両の現在位置を特定する場合、ナビゲーションシステムにおいてＧＰＳからの電波を受信して現在位置を特定することが従来から広く行われている。
【０００３】
また、走行経路案内をする場合等において、例えば、単に右折の案内をするだけでなく、予め右折専用の車線に車線変更をする案内をする場合もある。
この場合、車両がどの車線を走行しているかを認識する必要があり、特許文献１において、車載カメラで路上の白線を撮像し、自車両の走行している位置、及び、走行車線を認識する技術が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６５７１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ＧＰＳにより現在位置を特定する場合、大きい場合には１００ｍ〜２００ｍ程度の位置誤差が含まれているため正確な現在位置を特定することはできなかった。
また、特許文献１に記載した方法により路上の白線を認識し、自車両の走行車線を認識する場合、夜間や雨等の天候により視界が悪くなっている場合には、撮像画像から白線を正確に捉えることができないという問題がある。さらに、古い道路の場合、路上の白線が消えてしまっていることがあり、この場合にも白線を撮像画像から認識することが難しかった。
このように、自車両が走行する車線を白線の撮像画像から認識する方法では、認識精度の低下、又は認識不可能な場合があった。
【０００６】
そこで本発明は、車両の現在位置をより正確に特定することが可能な車両位置特定装置を提供することを第１の目的とする。
また、車両が走行している走行車線をより確実に特定することが可能な車両位置特定装置を提供することを第２の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明では、信号機の位置データを取得する取得手段と、車両に配置され、前記信号機を撮像する撮像手段と、前記撮像した信号機と撮像画像中心点との相対角度を検出する相対角度検出手段と、前記検出した相対角度と、前記取得した信号機の位置データとから、車両位置を特定する位置特定手段と、を車両位置特定装置に具備させて前記第１の目的を達成する。
請求項２に記載した発明では、請求項１に記載の車両位置特定装置において、車両のオイラー角を検出するオイラー角検出手段と、をさらに備え、前記位置特定手段は、前記検出したオイラー角に基づき車両位置を特定することを特徴とする。
請求項３に記載した発明では、請求項１又は請求項２に記載の車両位置特定装置において、道路の車線数及び車線幅が格納された車線格納手段と、前記特定した車両位置と、前記格納された車線数及び車線幅とから、自車両が走行する走行車線を特定する車線特定手段と、を具備することで前記第２の目的を達成する。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１に記載の発明では、信号機を撮像しているので、信号機の認識と、認識した信号機と撮像画像中心点との相対角度の検出をより確実に行うことができる。そして、検出した相対角度と、信号機の位置データとから、車両位置を特定するので、車両の現在位置をより正確に特定することができる。
また、請求項２に記載した発明では、更に車両のオイラー角を使用して車両位置を特定するので、更に正確な車両位置を特定することができる。
請求項３に記載した発明では、信号機の撮像により、正確に車両位置を特定するので、より確実に自車両が走行する走行車線を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の車両位置特定装置における好適な実施の形態について、図１から図５を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態では、魚眼レンズカメラで撮像した信号機の位置から、自車両の位置と、走行車線を特定する。
すなわち、本実施形態では、車両の重心点Ｇを通る鉛直線上の車体上面に取り付けられた魚眼レンズ付きカメラを配置し、車両の周囲３６０度の範囲を撮像し、撮像画像中から、光源を有する交通標識としての信号機の画像を画像処理により抽出する。
撮像した信号機がどの信号機であるかについては、ナビゲーション装置などからおおまかな車両位置を取得することで特定する。そして特定した信号機の形状（縦型、横型、青色信号機の有無と取付位置等）に対応したパターンマッチング用のデータを使用して、撮像画像から信号機画像を抽出する。
【００１０】
そして、撮像画像全体における抽出した信号機画像の位置から、信号機と車両との相対角度（仰角、水平角）が求まる。
さらに、相対角度と、信号機の設置位置（絶対位置）及び高さのデータとから、車両の信号機からの距離と、道路幅方向の距離とが求まる。
これにより、信号機の設置位置から車両の正確な位置が特定され、さらに、道路幅方向の距離と車線データ（車線数と車線幅）から車両の走行車線が特定される。
【００１１】
本実施形態では、常時光りを発している信号機を撮像及び認識の対象としているので、夜間、雨天などの環境による撮像画質への影響は少なく、また、信号機は白線のように消えるということは無いので、認識精度は白線認識と比較して格段に向上する。
また、魚眼レンズ（画角１８０度以上）を用いることで、車両の前後の信号機を撮像、認識し、両信号機からの距離に基づきより正確な車両位置を特定することができる。
【００１２】
（２）実施形態の詳細
図１は、車両位置特定装置を含む車載装置の構成を表したものである。
この図１に示すように、車両位置特定装置は、各種制御及び演算処理を行うＣＰＵ（中央演算装置）１０を備えており、システムバスを介してカメラＩ／Ｆ（インターフェイス）１１、画像メモリ１２、ナビＩ／Ｆ１３、ＲＡＭ／ＲＯＭ１４、通信Ｉ／Ｆ１５、メモリ１６が接続されている。
また、車両位置特定装置は、魚眼レンズ１９が配置され、撮像手段として機能するカメラ１８を備えている。
【００１３】
ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ／ＲＯＭ１４のＲＡＭを作業領域として、ＲＯＭその他の記憶装置に格納された各種プログラムを実行することで、信号機の位置データを取得する取得手段、撮像画像から信号機画像を抽出する抽出手段、信号機画像と車両との相対角度を検出する角度検出手段、相対角度と信号機位置データとから車両位置を特定する位置特定手段、特定した車両位置から走行車線を特定する車線特定手段その他の各種機能実現手段として、又は機能実現手段の一部として機能する。
【００１４】
カメラＩ／Ｆ１１には、カメラ１８が接続されている。
カメラ１８は、図２に示されるように、車両本体（ボディ）上面の、車両の重心点Ｇを通る鉛直線上に配置される。魚眼レンズ１９の光軸も重心点Ｇを通る鉛直線上に配置される。このように、カメラ１８を重心点Ｇを通る鉛直線上に配置することで、ブレーキや遠心力等による車両の傾きに対してもカメラの設置高さＨをほぼ一定に保つことが可能になる。
なお、魚眼レンズ１９のみを車両本体上面に配置し、カメラ１８を本体内に配置するようにしてもよい。
【００１５】
また、本実施形態における魚眼レンズ１９の画角は１８０度であるが、それ以上の画角であってもよい。
【００１６】
カメラ１８で撮像された撮像画像は画像メモリ１２に格納される。
この画像メモリ１２に格納された撮像画像から信号機を抽出し、その画像位置から車両に対する信号機の相対角が検出される。
【００１７】
ナビＩ／Ｆ１３には、ナビゲーション装置２１が接続されている。
ナビゲーション装置２１は、ＧＰＳ２１１（受信機）と地図データ２１２及び、図示しないコンピュータシステム（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を備えており、ディスプレイ（表示装置）２２が接続されている。
地図データ２１２には、表示装置２２に表示する地図情報の他、目的地までの経路探索に使用する道路データ、及び車線データ（車線数、車線幅等）が格納されている。
ナビゲーション装置２１は、ＧＰＳ２１１で受信する信号から大まかな車両の現在位置を検出して車線データと共に車両位置特定装置に送信し、車両位置特定装置からより正確な現在位置と走行車線、又はいずれか一方を取得する。
【００１８】
ナビゲーション装置２１は、目的までの経路探索、探索した走行経路の案内、車両位置特定装置から取得した走行車線から経路案内における車線変更の案内等の各種機能を備えている。
なお、車両の現在位置については、車両位置特定装置で特定されたより正確な車両位置を使用するが、ＧＰＳ２１１により検出した車両位置と地図データとのマップマッチングにより車両位置を特定することも可能である。
【００１９】
本実施形態では、地図データとＧＰＳデータをナビゲーション装置から取得しているが、車両位置特定装置のメモリ（記憶装置）１６に地図データを格納し、また、ＧＰＳ２１１を車両位置特定装置が備えるようにしてもよい。
【００２０】
通信Ｉ／Ｆ１５には、車両ＥＣＵ２４が接続されている。
車両ＥＣＵ２４は車両の走行に関連する各種制御を行う制御装置で、この車両ＥＣＵ２４には、オイラー角検出センサ２５が接続されている。
オイラー角検出センサ２５は、車両の水平面に対する角度（ピッチ角とロール角）及び鉛直面に対する角度（ヨー角）を検出するセンサである。
オイラー角検出センサ２５で検出されたオイラー角は車両ＥＣＵ２４から、通信Ｉ／Ｆ１５を介して車両位置特定装置に供給される。
【００２１】
図２に示されるように、重心点Ｇを原点とし、鉛直線をｚ軸、重心点Ｇを通る水平面で車両が直進する場合の進行方向をｘ軸、ｚ軸とｘ軸に直交する軸をｙ軸とした場合、ｚ軸がヨー軸、ｘ軸がローリング軸、ｙ軸がピッチング軸である。
そして、ｘ軸上の点がｚ軸方向に移動した角度、すなわち、ピッチング軸（ｙ軸）を中心に回転した角度がピッチ角である。
また、ｙ軸上の点がｚ軸方向に移動した角度、すなわち、ローリング軸（ｘ軸）を中心に回転した角度がロール角である。
ｘ軸上の点がｙ軸方向に移動した角度、すなわち、ヨー軸（ｘ軸）中心に回転した角度がヨー角である。
【００２２】
本実施形態のオイラー角検出センサ２５（図１）は、正確に振動している音叉により角速度を検出する３つの振動ジャイロセンサを備えており、各出力信号のそれぞれからピッチ角、ロール角、ヨー角を検出するようになっている。
【００２３】
なお、オイラー角検出センサ２５としては、他に地磁気センサ、傾斜計等を用いて構成するようにしてもよい。
また、オイラー角検出センサ２５による検出角度は直接車両信号Ｉ／Ｆ等から車両位置特定装置に供給するようにしてもよく、オイラー角検出センサ２５自体を車両位置特定装置が備えるようにしてもよい。
【００２４】
メモリ１６には、信号機データ１６１とパターンマッチング用データ１６２、車両高データ１６３が格納されている。
信号機データ１６１は、信号機の位置データ（緯度、経度）、形式（形状）、高さＨ、車道境界線からの距離Ｌの各データが各信号機毎に格納されている。
信号機の形式（形状）は、縦長か横長か、青矢印式信号機の有無と有る場合にはその数と取付位置等に応じて決められている。
【００２５】
パターンマッチング用データ１６２は、信号機データ１６１に格納されている各形式（形状）に対応したマッチング用の画像データが格納されている。
なお、信号機データとパターンマッチング用データの双方又は一方を、ナビゲーション装置２１に格納するようにしてもよい。
車両高データ１６３には、自車両の高さ（撮像装置の高さ）Ｈを表すデータ等が格納される。
【００２６】
次に、車両位置特定装置による、車両位置の特定方法について説明する。
図３は、信号機と車両の位置関係及び撮像した信号機画像の状態を表したものである。
図３（ｂ）は、信号機Ａ、信号機Ｂと、両信号機Ａ、Ｂ間に存在する車両ａ〜ｆを上から見た状態を表したもので、図３（ｃ）は側面から見た状態を表したものである。
また、図３（ａ）は、車両ａ〜ｆがカメラ１８で撮像した信号機Ａ、Ｂの撮像画像における位置関係を表したものである。
【００２７】
信号機に対する車両位置の算出について、信号機Ａと車両ａを例に説明する。
図３（ｂ）、（ｃ）に示されるように、信号機Ａの中心点が高さＨ１で、車道外側線から車道中央線方向の距離がＬ１であるものとする。
また、車両ａのカメラ１８位置が、高さＨで、車道外側線からの距離がＬ４で有るものとする。
【００２８】
まず、信号機Ａから車両位置ａまでの車線方向の距離Ｌｘを求める。
信号機Ａの高さＨ１及び自車の高さＨは信号機データ１６１、車両高データ１６３から取得する。そして、車両ａ（車両ａのカメラ１８を意味する。以下同じ。）に対する信号機Ａの仰角をθｈ１とすると、仰角θｈ１は、後述するように、信号機Ａの撮像画像から求めることができる。
従って、Ｌｘは次の式（１）で算出される。
【００２９】
Ｌｘ＝（Ｈ１−Ｈ）／（ｔａｎθｈ１） （１）
【００３０】
そして、信号機Ａから車両ａまでの車線幅方向の距離Ｌｙを求める。
Ｌｙは、式（１）で求めたＬｘと、車両ａに対する信号機Ａの水平角をθａ１とすると、次の式（２）から算出される。
なお、車道外側線からの信号機Ａの位置Ｌ１は信号機データ１６１から取得し、水平角θａ１は後述するように、信号機Ａの撮像画像から算出する。
【００３１】
Ｌｙ＝Ｌｘ×ｔａｎθａ１ （２）
【００３２】
更に、車両の姿勢（傾き状態）を示す表すオイラー角に従ってＬｘ、Ｌｙを補正する。
オイラー角の３要素である、ヨー角をθY、ピッチ角をθP、ロール角をθRで表すと、補正後のＬｘ、Ｌｙは次の式（３）、（４）で表される。
【００３３】
Ｌx＝(Ｈ1−Ｈ)／tan(θh1+θP+θR) （３）
Ｌy＝〔(Ｈ1−Ｈ)／tan(θh1+θP+θR)〕×tan(θa1＋θY) （４）
【００３４】
以上の式（３）、（４）で求めたＬｘ、Ｌｙ及び、信号機Ａの座標位置（Ｘ，Ｙ）と距離Ｌ１から車両の正確な位置として、（Ｘ＋Ｌｘ，Ｙ＋Ｌｙ＋Ｌ１）が求まる。
【００３５】
なお、信号機の座標が信号機Ａの中心からではなくて支柱の座標である場合の車両位置は、（Ｘ＋Ｌｘ，Ｙ＋Ｌｙ＋Ｌ５）となる。
この場合のＬ５は、Ｌ５＝Ｌ１＋Ｌ４で、Ｌ４は、支柱から車道外側線までの距離であり、Ｌ１、Ｌ４、Ｌ５の内の少なくとも２つが信号機データ１６１に格納される。
【００３６】
更に、算出したＬｙと、道路車線情報（車線数と各車線の車線幅）とから、現在車両が走行している走行車線を認識することができる。
以上により、特定された車両位置および走行車線の双方又は一方は、例えば、ナビゲーション装置に送信されて、走行経路の案内用のデータとして使用される。
【００３７】
次に、カメラ１８による信号機Ａ、Ｂの撮像画像（魚眼画像）から、車両ａの信号機Ａに対する仰角θｈ１と水平各θａ１の決定方法について説明する。
図３（ａ）において表示された各円形内の領域が撮像画像であり、撮像画像Ｊ１が車両ａ、ｂからの撮像画像、撮像画像Ｊ２が車両ｃ、ｄからの撮像画像、撮像画像Ｊ３が車両ｅ、ｆからの撮像画像である。ただし、両車両ａとｂ、ｃとｄ、ｅとｆからの撮像画像を合わせて表示しており、実際には６つの撮像画像が存在する。
【００３８】
図３（ａ）において、車両ａ〜ｆから前方に存在する信号機Ａの撮像画像（信号機画像）がそれぞれＡａ〜Ａｆであり、後方に存在する信号機Ｂの撮像画像がそれぞれＢａ〜Ｂｆである。
そして、図３（ｂ）に示されるように、車両が信号機Ａに近づくに従って、車両の信号機Ａに対する水平角は大きくなり、図３（ａ）に示されるように、撮像画像Ｊ中の信号機画像はＡｅ→Ａｃ→Ａａというように、進行方向と並行な中心線から離れた位置に移動する。
この信号機画像Ａｅ、Ａｃ、Ａａと撮像画像中心Ｏとを結ぶ線分と、進行方向と並行な中心線との角度が水平角θｅ１、θｃ１＞θａ１（θｅ１＜θｃ１＜θａ１）である。
【００３９】
一方、カメラ１８に対する信号機の仰角θｈは、撮像画像中心Ｏから信号機画像までの距離から算出する。
図４は、仰角θｈの算出方法を概念的に表したものである。
図４に示されるように、魚眼レンズ１９の原点（撮像中心点）Ｏに対して仰角θｈに存在する信号機からの光は、魚眼レンズ１９で屈折され、撮像中心点Ｏから距離ｑの位置に結像したものとする。
この場合、撮像画像の半径をｍとすると、式（５）から仰角θｈが算出される。
【００４０】
θｈ＝ａｒｃＣＯＳ（ｑ／ｍ） （５）
【００４１】
なお、上記計算式（５）は画角１８０度の魚眼レンズを使用した場合の計算の１例であり、魚眼レンズの射影方式に応じた計算式が使用される。
【００４２】
次に、車両位置特定装置による走行車線特定処理の動作について説明する。
図５は、走行車線特定処理の動作を表したフローチャートである。
車両位置特定装置のＣＰＵ１０は、ＲＯＭに格納された走行車線特定プログラムに従って、ナビＩ／Ｆ１３を介して、ＧＰＳ２１１で特定された車両のおおまかな現在位置と、現在位置に対応する走行道路の車線データ（車線数、及び車線幅等）をナビゲーション装置２１に要求し、取得する（ステップ５１）。
【００４３】
ＣＰＵ１０は、取得した車線データから、車線数を判断する（ステップ５２）。
走行車線の数が１車線の場合（ステップ５２；Ｎ）、走行車線を認識する必要がないので、ＣＰＵ１０は処理終了してメインルーチンにリターンする。
ただし、走行車線を特定するだけではなく、撮像した信号機画像から車両位置を特定する場合には、車線数に関係なくステップ５３に移行する。（すなわち、この場合にはステップ５２の判断は行わない。）
【００４４】
次にＣＰＵ１０は、ステップ５１で取得した自車両の現在位置と道路形状から、自車のカメラ１８で撮像される信号機の位置を推測し、該推測した信号機のデータ（信号機の位置、形式、高さＨ、車道境界線からの距離Ｌ）をメモリ１６の信号機データ１６１から取得する。
【００４５】
そして、ＣＰＵ１０は、カメラ１８により、車両周辺の全方位（３６０度）の画像を撮像し、その撮像画像を画像メモリ１２に格納することで、撮像画像を取得する（ステップ５４）。
【００４６】
ついでＣＰＵ１０は、ステップ５３で取得した信号機形式に対応する信号機画像データをパターンマッチング用データ１６２から読み出し、撮像画像とのパターンマッチングにより信号機画像を検出（抽出）し、車両（カメラ１８）に対する信号機の仰角θｈと水平角θａ（撮像画像中心点Ｏに対してなす相対角度）を特定する（ステップ５５）。
なお、パターンマッチングする範囲は、ステップ５１で取得しておいた車線数と車線幅に基づき、範囲を決定する。これにより、マッチング処理の負荷を低減することが可能となる。
【００４７】
ＣＰＵ１０は、車両の姿勢に伴ってカメラの傾きが変化することで測定に誤差が生じることを防ぐために、オイラー角検出センサ２５で検出したオイラー角（ヨー角θＹ、ピッチ角θＰ、ロール角θＲ）を補正パラメータとして車両ＥＣＵ２４から取得する（ステップ５６）。
【００４８】
ＣＰＵ１０は、それぞれ取得、算出した信号機の座標（Ｘ、Ｙ）、信号機の高さＨと距離Ｌ１、仰角θｈ、水平角θａ、ヨー角θＹ、ピッチ角θＰ、ロール角θＲを用いて式（３）、（４）から、信号機から車両位置までの車線方向の距離Ｌｘと、車線幅方向の距離Ｌｙを算出する（ステップ５７）。
なお、算出したＬｘ、Ｌｙ及び、信号機Ａの座標位置（Ｘ，Ｙ）と距離Ｌ１から、車両の正確な位置（Ｘ＋Ｌｘ，Ｙ＋Ｌｙ＋Ｌ１）まで求めて、ナビゲーション装置２１に供給するようにしてもよい。
【００４９】
次にＣＰＵ１０は、算出したＬｙと、道路車線情報（車線数と各車線の車線幅）とから、現在車両が走行している走行車線を特定し（ステップ５８）、特定した走行車線を示す走行車線データをナビＩ／Ｆ１３を介してナビゲーション装置２１に供給して（ステップ５９）、メインルーチンにリターンする。
【００５０】
ナビゲーション装置２１では、特定された走行車線データに基づいて、車線案内に使用する。すなわち、ナビゲーション装置２１は、右折や左折の案内をする前に、右左折可能な走行車線を走行しているか否かを判断し、走行していなければ車線変更を促す案内を音声や画像表示により行う。
【００５１】
また、車両位置特定装置のＣＰＵ１０は、走行している自車両の位置が車線（車道外側線、車線境界線、車道中央線）を跨いで走行していると判断された場合、どの車線を跨いでいるかを示す警告情報をナビゲーション装置２１に供給する。
ナビゲーション装置２１では、受信した警告情報に従って、音声や表示により運転者に警告をするようにしてもよい。その際、警告と共に、どちらに移動すべきかを告知するようにしてもよい。
【００５２】
以上説明したように本実施形態の車両位置特定装置によれば、信号機を魚眼レンズで撮像し、その撮像画像から抽出した信号機画像から車両（撮像カメラ）に対する信号機の仰角と水平角を算出し、これと撮像した信号機の位置座標と高さのデータとから車両のより正確な現在位置を特定することができる。
更に、車道外側線から信号機までの道路幅方向の距離と、斜線データ（車線数と車線幅）とから、車両が現在走行している走行車線を特定することができる。
【００５３】
そして、本実施形態によれば、カメラによる撮像対象として、走行する道路上及び周辺に多数存在する信号機を撮像するようにしているので、頻繁に走行道路上の正確な車両位置を特定することが可能になる。
また、常時光りを発している信号機（光源を有する交通標識）を撮像及び認識の対象としているので、夜間、雨天などの悪環境であっても、確実に信号機の認識、抽出が可能になる。従って、夜間や雨天等であっても、車両位置や走行車線を確実に特定することができる。
また、魚眼レンズ（画角１８０度以上）を用いることで、車両の前後の信号機を撮像、認識することで、両信号機からの距離に基づき、より正確な車両位置を特定することができる。
【００５４】
以上、本発明の車両位置特定装置における１実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
例えば、説明した実施形態では、魚眼レンズによる撮像画像の全領域に対して信号機画像データ（パターンマッチング用データ）のパターンマッチングを行うことで信号機画像を抽出する場合について説明したが、撮像画像内の特定の領域、例えば前後約４５度の領域についてパターンマッチングを行うことで、その領域内に存在する信号機画像を抽出するようにしてもよい。
このように、撮像画像の全領域のうち、特定領域内に存在する信号機を抽出対象とすることで、車両位置や走行車線の特定に有効な位置に存在する信号機に限定して抽出することが可能になると共に、画像処理（パターンマッチング処理）に伴う処理負荷も低減できる。
【００５５】
説明した実施形態では、魚眼レンズを用いて車両の周囲３６０度の範囲を撮像するようにしたが、魚眼レンズ以外に広角レンズを使用するようにしてもよい。この場合、車両の前後の信号機を撮像する場合には、前後用２つのカメラを設置することになる。
そして、広角レンズの撮像範囲としては、車両に対して、車両位置や走行車線の特定に有効な位置（領域内）に存在する信号機を撮像可能な画角のレンズを使用する。
この場合、撮像画像から、撮像画像中心（カメラ）に対する信号機の仰角と水平角の算出式は、使用する広角レンズに対応した式を使用する。
【００５６】
説明した実施形態では、カメラ１８による信号機の撮像は、所定時間間隔毎に撮像することを前提に説明したが、車両の位置や走行車線の特定が必要なときに撮像するようにしてもよい。
例えば、ナビゲーション装置２１による走行経路の案内中で、右左折等の進路変更の案内を実行する所定距離手前において、走行車線を変更する案内の必要があるか否かを判断するために、ナビゲーション装置２１からの要求に応じて走行車線を特定するために撮像を行う。
【００５７】
また、ナビゲーション装置２１において、通常はＧＰＳ２１１により特定した車両位置とマップマッチングを行い、より正確な車両位置を特定する必要がある場合に撮像するようにしてもよい。例えば、複雑な交差点を通過する前後において、走行道路を正確に特定するために、信号機の撮像を行い、正確な車両位置を特定するようにする。
【００５８】
また、車両位置の特定に有効な信号機と車両との位置関係（距離）に車両が到達したとき等に撮像するようにしてもよい。
例えば、ナビゲーション装置２１から取得するおおまかな車両位置と信号機との距離が、ナビゲーション装置２１の誤差を考慮した一定の距離Ｕｍに到達した際に撮像するようにしてもよい。
【００５９】
また、カメラ１１による撮像をする場合、ステアリング角センサからの検出角を取得し、ステアリング角が０度、すなわちハンドルを切っていない場合に信号機を撮像するようにしてもよい。これにより、車線変更等で走行車線に対して車両が傾いていることによる、車両位置や走行車線の誤認識を回避することができる。
また、ステアリング角０度で所定距離、または所定時間走行した後に撮像することで、より車両の傾きの可能性を少なくするようにしてもよい。
【００６０】
説明した実施形態では、信号機画像の抽出をパターンマッチング用データとのマッチング処理により抽出していたが、他の各種公知の方法により信号機画像を抽出するようにしてもよい。
例えば、撮像画像をＨＳＶ表色系で２値化し、輝点の位置から、撮像画像における信号機の位置を特定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の実施形態における車両位置特定装置を含む車載装置の構成図である。
【図２】同上、実施形態におけるカメラの配置及び車両のオイラー角について表した説明図である。
【図３】同上、実施形態における信号機と車両の位置関係及び撮像した信号機画像の状態を表した説明図である。
【図４】同上、実施形態において仰角θｈの算出方法を説明するための概念図である。
【図５】同上、実施形態における走行車線特定処理の動作を表したフローチャートである。
【符号の説明】
【００６２】
１０ ＣＰＵ
１１ カメラＩ／Ｆ
１２ 画像メモリ
１３ ナビＩ／Ｆ
１４ ＲＡＭ／ＲＯＭ
１５ 通信Ｉ／Ｆ
１６ メモリ
１６１ 信号機データ
１６２ パターンマッチング用データ
１８ カメラ
１９ 魚眼レンズ
２１ ナビゲーション装置
２１１ ＧＰＳ
２１２ 地図データ
２２ ディスプレイ
２４ 車両ＥＣＵ
２５ オイラー角検出センサ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両位置特定装置に係り、例えば、走行している道路上の車両位置を特定する車両位置特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、車両の走行経路を案内したり、画面表示された地図上に車両位置を表示する場合には車両の現在位置を特定する必要がある。車両の現在位置を特定する場合、ナビゲーションシステムにおいてＧＰＳからの電波を受信して現在位置を特定することが従来から広く行われている。
【０００３】
また、走行経路案内をする場合等において、例えば、単に右折の案内をするだけでなく、予め右折専用の車線に車線変更をする案内をする場合もある。
この場合、車両がどの車線を走行しているかを認識する必要があり、特許文献１において、車載カメラで路上の白線を撮像し、自車両の走行している位置、及び、走行車線を認識する技術が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６５７１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ＧＰＳにより現在位置を特定する場合、大きい場合には１００ｍ〜２００ｍ程度の位置誤差が含まれているため正確な現在位置を特定することはできなかった。
また、特許文献１に記載した方法により路上の白線を認識し、自車両の走行車線を認識する場合、夜間や雨等の天候により視界が悪くなっている場合には、撮像画像から白線を正確に捉えることができないという問題がある。さらに、古い道路の場合、路上の白線が消えてしまっていることがあり、この場合にも白線を撮像画像から認識することが難しかった。
このように、自車両が走行する車線を白線の撮像画像から認識する方法では、認識精度の低下、又は認識不可能な場合があった。
【０００６】
そこで本発明は、車両の現在位置をより正確に特定することが可能な車両位置特定装置を提供することを第１の目的とする。
また、車両が走行している走行車線をより確実に特定することが可能な車両位置特定装置を提供することを第２の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明では、信号機の位置データを取得する取得手段と、車両に配置され、前記信号機を撮像する撮像手段と、前記撮像した信号機と撮像画像中心点との相対角度を検出する相対角度検出手段と、前記検出した相対角度と、前記取得した信号機の位置データとから、車両位置を特定する位置特定手段と、を車両位置特定装置に具備させて前記第１の目的を達成する。
請求項２に記載した発明では、請求項１に記載の車両位置特定装置において、車両のオイラー角を検出するオイラー角検出手段と、をさらに備え、前記位置特定手段は、前記検出したオイラー角に基づき車両位置を特定することを特徴とする。
請求項３に記載した発明では、請求項１又は請求項２に記載の車両位置特定装置において、道路の車線数及び車線幅が格納された車線格納手段と、前記特定した車両位置と、前記格納された車線数及び車線幅とから、自車両が走行する走行車線を特定する車線特定手段と、を具備することで前記第２の目的を達成する。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１に記載の発明では、信号機を撮像しているので、信号機の認識と、認識した信号機と撮像画像中心点との相対角度の検出をより確実に行うことができる。そして、検出した相対角度と、信号機の位置データとから、車両位置を特定するので、車両の現在位置をより正確に特定することができる。
また、請求項２に記載した発明では、更に車両のオイラー角を使用して車両位置を特定するので、更に正確な車両位置を特定することができる。
請求項３に記載した発明では、信号機の撮像により、正確に車両位置を特定するので、より確実に自車両が走行する走行車線を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の車両位置特定装置における好適な実施の形態について、図１から図５を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態では、魚眼レンズカメラで撮像した信号機の位置から、自車両の位置と、走行車線を特定する。
すなわち、本実施形態では、車両の重心点Ｇを通る鉛直線上の車体上面に取り付けられた魚眼レンズ付きカメラを配置し、車両の周囲３６０度の範囲を撮像し、撮像画像中から、光源を有する交通標識としての信号機の画像を画像処理により抽出する。
撮像した信号機がどの信号機であるかについては、ナビゲーション装置などからおおまかな車両位置を取得することで特定する。そして特定した信号機の形状（縦型、横型、青色信号機の有無と取付位置等）に対応したパターンマッチング用のデータを使用して、撮像画像から信号機画像を抽出する。
【００１０】
そして、撮像画像全体における抽出した信号機画像の位置から、信号機と車両との相対角度（仰角、水平角）が求まる。
さらに、相対角度と、信号機の設置位置（絶対位置）及び高さのデータとから、車両の信号機からの距離と、道路幅方向の距離とが求まる。
これにより、信号機の設置位置から車両の正確な位置が特定され、さらに、道路幅方向の距離と車線データ（車線数と車線幅）から車両の走行車線が特定される。
【００１１】
本実施形態では、常時光りを発している信号機を撮像及び認識の対象としているので、夜間、雨天などの環境による撮像画質への影響は少なく、また、信号機は白線のように消えるということは無いので、認識精度は白線認識と比較して格段に向上する。
また、魚眼レンズ（画角１８０度以上）を用いることで、車両の前後の信号機を撮像、認識し、両信号機からの距離に基づきより正確な車両位置を特定することができる。
【００１２】
（２）実施形態の詳細
図１は、車両位置特定装置を含む車載装置の構成を表したものである。
この図１に示すように、車両位置特定装置は、各種制御及び演算処理を行うＣＰＵ（中央演算装置）１０を備えており、システムバスを介してカメラＩ／Ｆ（インターフェイス）１１、画像メモリ１２、ナビＩ／Ｆ１３、ＲＡＭ／ＲＯＭ１４、通信Ｉ／Ｆ１５、メモリ１６が接続されている。
また、車両位置特定装置は、魚眼レンズ１９が配置され、撮像手段として機能するカメラ１８を備えている。
【００１３】
ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ／ＲＯＭ１４のＲＡＭを作業領域として、ＲＯＭその他の記憶装置に格納された各種プログラムを実行することで、信号機の位置データを取得する取得手段、撮像画像から信号機画像を抽出する抽出手段、信号機画像と車両との相対角度を検出する角度検出手段、相対角度と信号機位置データとから車両位置を特定する位置特定手段、特定した車両位置から走行車線を特定する車線特定手段その他の各種機能実現手段として、又は機能実現手段の一部として機能する。
【００１４】
カメラＩ／Ｆ１１には、カメラ１８が接続されている。
カメラ１８は、図２に示されるように、車両本体（ボディ）上面の、車両の重心点Ｇを通る鉛直線上に配置される。魚眼レンズ１９の光軸も重心点Ｇを通る鉛直線上に配置される。このように、カメラ１８を重心点Ｇを通る鉛直線上に配置することで、ブレーキや遠心力等による車両の傾きに対してもカメラの設置高さＨをほぼ一定に保つことが可能になる。
なお、魚眼レンズ１９のみを車両本体上面に配置し、カメラ１８を本体内に配置するようにしてもよい。
【００１５】
また、本実施形態における魚眼レンズ１９の画角は１８０度であるが、それ以上の画角であってもよい。
【００１６】
カメラ１８で撮像された撮像画像は画像メモリ１２に格納される。
この画像メモリ１２に格納された撮像画像から信号機を抽出し、その画像位置から車両に対する信号機の相対角が検出される。
【００１７】
ナビＩ／Ｆ１３には、ナビゲーション装置２１が接続されている。
ナビゲーション装置２１は、ＧＰＳ２１１（受信機）と地図データ２１２及び、図示しないコンピュータシステム（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を備えており、ディスプレイ（表示装置）２２が接続されている。
地図データ２１２には、表示装置２２に表示する地図情報の他、目的地までの経路探索に使用する道路データ、及び車線データ（車線数、車線幅等）が格納されている。
ナビゲーション装置２１は、ＧＰＳ２１１で受信する信号から大まかな車両の現在位置を検出して車線データと共に車両位置特定装置に送信し、車両位置特定装置からより正確な現在位置と走行車線、又はいずれか一方を取得する。
【００１８】
ナビゲーション装置２１は、目的までの経路探索、探索した走行経路の案内、車両位置特定装置から取得した走行車線から経路案内における車線変更の案内等の各種機能を備えている。
なお、車両の現在位置については、車両位置特定装置で特定されたより正確な車両位置を使用するが、ＧＰＳ２１１により検出した車両位置と地図データとのマップマッチングにより車両位置を特定することも可能である。
【００１９】
本実施形態では、地図データとＧＰＳデータをナビゲーション装置から取得しているが、車両位置特定装置のメモリ（記憶装置）１６に地図データを格納し、また、ＧＰＳ２１１を車両位置特定装置が備えるようにしてもよい。
【００２０】
通信Ｉ／Ｆ１５には、車両ＥＣＵ２４が接続されている。
車両ＥＣＵ２４は車両の走行に関連する各種制御を行う制御装置で、この車両ＥＣＵ２４には、オイラー角検出センサ２５が接続されている。
オイラー角検出センサ２５は、車両の水平面に対する角度（ピッチ角とロール角）及び鉛直面に対する角度（ヨー角）を検出するセンサである。
オイラー角検出センサ２５で検出されたオイラー角は車両ＥＣＵ２４から、通信Ｉ／Ｆ１５を介して車両位置特定装置に供給される。
【００２１】
図２に示されるように、重心点Ｇを原点とし、鉛直線をｚ軸、重心点Ｇを通る水平面で車両が直進する場合の進行方向をｘ軸、ｚ軸とｘ軸に直交する軸をｙ軸とした場合、ｚ軸がヨー軸、ｘ軸がローリング軸、ｙ軸がピッチング軸である。
そして、ｘ軸上の点がｚ軸方向に移動した角度、すなわち、ピッチング軸（ｙ軸）を中心に回転した角度がピッチ角である。
また、ｙ軸上の点がｚ軸方向に移動した角度、すなわち、ローリング軸（ｘ軸）を中心に回転した角度がロール角である。
ｘ軸上の点がｙ軸方向に移動した角度、すなわち、ヨー軸（ｘ軸）中心に回転した角度がヨー角である。
【００２２】
本実施形態のオイラー角検出センサ２５（図１）は、正確に振動している音叉により角速度を検出する３つの振動ジャイロセンサを備えており、各出力信号のそれぞれからピッチ角、ロール角、ヨー角を検出するようになっている。
【００２３】
なお、オイラー角検出センサ２５としては、他に地磁気センサ、傾斜計等を用いて構成するようにしてもよい。
また、オイラー角検出センサ２５による検出角度は直接車両信号Ｉ／Ｆ等から車両位置特定装置に供給するようにしてもよく、オイラー角検出センサ２５自体を車両位置特定装置が備えるようにしてもよい。
【００２４】
メモリ１６には、信号機データ１６１とパターンマッチング用データ１６２、車両高データ１６３が格納されている。
信号機データ１６１は、信号機の位置データ（緯度、経度）、形式（形状）、高さＨ、車道境界線からの距離Ｌの各データが各信号機毎に格納されている。
信号機の形式（形状）は、縦長か横長か、青矢印式信号機の有無と有る場合にはその数と取付位置等に応じて決められている。
【００２５】
パターンマッチング用データ１６２は、信号機データ１６１に格納されている各形式（形状）に対応したマッチング用の画像データが格納されている。
なお、信号機データとパターンマッチング用データの双方又は一方を、ナビゲーション装置２１に格納するようにしてもよい。
車両高データ１６３には、自車両の高さ（撮像装置の高さ）Ｈを表すデータ等が格納される。
【００２６】
次に、車両位置特定装置による、車両位置の特定方法について説明する。
図３は、信号機と車両の位置関係及び撮像した信号機画像の状態を表したものである。
図３（ｂ）は、信号機Ａ、信号機Ｂと、両信号機Ａ、Ｂ間に存在する車両ａ〜ｆを上から見た状態を表したもので、図３（ｃ）は側面から見た状態を表したものである。
また、図３（ａ）は、車両ａ〜ｆがカメラ１８で撮像した信号機Ａ、Ｂの撮像画像における位置関係を表したものである。
【００２７】
信号機に対する車両位置の算出について、信号機Ａと車両ａを例に説明する。
図３（ｂ）、（ｃ）に示されるように、信号機Ａの中心点が高さＨ１で、車道外側線から車道中央線方向の距離がＬ１であるものとする。
また、車両ａのカメラ１８位置が、高さＨで、車道外側線からの距離がＬ４で有るものとする。
【００２８】
まず、信号機Ａから車両位置ａまでの車線方向の距離Ｌｘを求める。
信号機Ａの高さＨ１及び自車の高さＨは信号機データ１６１、車両高データ１６３から取得する。そして、車両ａ（車両ａのカメラ１８を意味する。以下同じ。）に対する信号機Ａの仰角をθｈ１とすると、仰角θｈ１は、後述するように、信号機Ａの撮像画像から求めることができる。
従って、Ｌｘは次の式（１）で算出される。
【００２９】
Ｌｘ＝（Ｈ１−Ｈ）／（ｔａｎθｈ１） （１）
【００３０】
そして、信号機Ａから車両ａまでの車線幅方向の距離Ｌｙを求める。
Ｌｙは、式（１）で求めたＬｘと、車両ａに対する信号機Ａの水平角をθａ１とすると、次の式（２）から算出される。
なお、車道外側線からの信号機Ａの位置Ｌ１は信号機データ１６１から取得し、水平角θａ１は後述するように、信号機Ａの撮像画像から算出する。
【００３１】
Ｌｙ＝Ｌｘ×ｔａｎθａ１ （２）
【００３２】
更に、車両の姿勢（傾き状態）を示す表すオイラー角に従ってＬｘ、Ｌｙを補正する。
オイラー角の３要素である、ヨー角をθY、ピッチ角をθP、ロール角をθRで表すと、補正後のＬｘ、Ｌｙは次の式（３）、（４）で表される。
【００３３】
Ｌx＝(Ｈ1−Ｈ)／tan(θh1+θP+θR) （３）
Ｌy＝〔(Ｈ1−Ｈ)／tan(θh1+θP+θR)〕×tan(θa1＋θY) （４）
【００３４】
以上の式（３）、（４）で求めたＬｘ、Ｌｙ及び、信号機Ａの座標位置（Ｘ，Ｙ）と距離Ｌ１から車両の正確な位置として、（Ｘ＋Ｌｘ，Ｙ＋Ｌｙ＋Ｌ１）が求まる。
【００３５】
なお、信号機の座標が信号機Ａの中心からではなくて支柱の座標である場合の車両位置は、（Ｘ＋Ｌｘ，Ｙ＋Ｌｙ＋Ｌ５）となる。
この場合のＬ５は、Ｌ５＝Ｌ１＋Ｌ４で、Ｌ４は、支柱から車道外側線までの距離であり、Ｌ１、Ｌ４、Ｌ５の内の少なくとも２つが信号機データ１６１に格納される。
【００３６】
更に、算出したＬｙと、道路車線情報（車線数と各車線の車線幅）とから、現在車両が走行している走行車線を認識することができる。
以上により、特定された車両位置および走行車線の双方又は一方は、例えば、ナビゲーション装置に送信されて、走行経路の案内用のデータとして使用される。
【００３７】
次に、カメラ１８による信号機Ａ、Ｂの撮像画像（魚眼画像）から、車両ａの信号機Ａに対する仰角θｈ１と水平各θａ１の決定方法について説明する。
図３（ａ）において表示された各円形内の領域が撮像画像であり、撮像画像Ｊ１が車両ａ、ｂからの撮像画像、撮像画像Ｊ２が車両ｃ、ｄからの撮像画像、撮像画像Ｊ３が車両ｅ、ｆからの撮像画像である。ただし、両車両ａとｂ、ｃとｄ、ｅとｆからの撮像画像を合わせて表示しており、実際には６つの撮像画像が存在する。
【００３８】
図３（ａ）において、車両ａ〜ｆから前方に存在する信号機Ａの撮像画像（信号機画像）がそれぞれＡａ〜Ａｆであり、後方に存在する信号機Ｂの撮像画像がそれぞれＢａ〜Ｂｆである。
そして、図３（ｂ）に示されるように、車両が信号機Ａに近づくに従って、車両の信号機Ａに対する水平角は大きくなり、図３（ａ）に示されるように、撮像画像Ｊ中の信号機画像はＡｅ→Ａｃ→Ａａというように、進行方向と並行な中心線から離れた位置に移動する。
この信号機画像Ａｅ、Ａｃ、Ａａと撮像画像中心Ｏとを結ぶ線分と、進行方向と並行な中心線との角度が水平角θｅ１、θｃ１＞θａ１（θｅ１＜θｃ１＜θａ１）である。
【００３９】
一方、カメラ１８に対する信号機の仰角θｈは、撮像画像中心Ｏから信号機画像までの距離から算出する。
図４は、仰角θｈの算出方法を概念的に表したものである。
図４に示されるように、魚眼レンズ１９の原点（撮像中心点）Ｏに対して仰角θｈに存在する信号機からの光は、魚眼レンズ１９で屈折され、撮像中心点Ｏから距離ｑの位置に結像したものとする。
この場合、撮像画像の半径をｍとすると、式（５）から仰角θｈが算出される。
【００４０】
θｈ＝ａｒｃＣＯＳ（ｑ／ｍ） （５）
【００４１】
なお、上記計算式（５）は画角１８０度の魚眼レンズを使用した場合の計算の１例であり、魚眼レンズの射影方式に応じた計算式が使用される。
【００４２】
次に、車両位置特定装置による走行車線特定処理の動作について説明する。
図５は、走行車線特定処理の動作を表したフローチャートである。
車両位置特定装置のＣＰＵ１０は、ＲＯＭに格納された走行車線特定プログラムに従って、ナビＩ／Ｆ１３を介して、ＧＰＳ２１１で特定された車両のおおまかな現在位置と、現在位置に対応する走行道路の車線データ（車線数、及び車線幅等）をナビゲーション装置２１に要求し、取得する（ステップ５１）。
【００４３】
ＣＰＵ１０は、取得した車線データから、車線数を判断する（ステップ５２）。
走行車線の数が１車線の場合（ステップ５２；Ｎ）、走行車線を認識する必要がないので、ＣＰＵ１０は処理終了してメインルーチンにリターンする。
ただし、走行車線を特定するだけではなく、撮像した信号機画像から車両位置を特定する場合には、車線数に関係なくステップ５３に移行する。（すなわち、この場合にはステップ５２の判断は行わない。）
【００４４】
次にＣＰＵ１０は、ステップ５１で取得した自車両の現在位置と道路形状から、自車のカメラ１８で撮像される信号機の位置を推測し、該推測した信号機のデータ（信号機の位置、形式、高さＨ、車道境界線からの距離Ｌ）をメモリ１６の信号機データ１６１から取得する。
【００４５】
そして、ＣＰＵ１０は、カメラ１８により、車両周辺の全方位（３６０度）の画像を撮像し、その撮像画像を画像メモリ１２に格納することで、撮像画像を取得する（ステップ５４）。
【００４６】
ついでＣＰＵ１０は、ステップ５３で取得した信号機形式に対応する信号機画像データをパターンマッチング用データ１６２から読み出し、撮像画像とのパターンマッチングにより信号機画像を検出（抽出）し、車両（カメラ１８）に対する信号機の仰角θｈと水平角θａ（撮像画像中心点Ｏに対してなす相対角度）を特定する（ステップ５５）。
なお、パターンマッチングする範囲は、ステップ５１で取得しておいた車線数と車線幅に基づき、範囲を決定する。これにより、マッチング処理の負荷を低減することが可能となる。
【００４７】
ＣＰＵ１０は、車両の姿勢に伴ってカメラの傾きが変化することで測定に誤差が生じることを防ぐために、オイラー角検出センサ２５で検出したオイラー角（ヨー角θＹ、ピッチ角θＰ、ロール角θＲ）を補正パラメータとして車両ＥＣＵ２４から取得する（ステップ５６）。
【００４８】
ＣＰＵ１０は、それぞれ取得、算出した信号機の座標（Ｘ、Ｙ）、信号機の高さＨと距離Ｌ１、仰角θｈ、水平角θａ、ヨー角θＹ、ピッチ角θＰ、ロール角θＲを用いて式（３）、（４）から、信号機から車両位置までの車線方向の距離Ｌｘと、車線幅方向の距離Ｌｙを算出する（ステップ５７）。
なお、算出したＬｘ、Ｌｙ及び、信号機Ａの座標位置（Ｘ，Ｙ）と距離Ｌ１から、車両の正確な位置（Ｘ＋Ｌｘ，Ｙ＋Ｌｙ＋Ｌ１）まで求めて、ナビゲーション装置２１に供給するようにしてもよい。
【００４９】
次にＣＰＵ１０は、算出したＬｙと、道路車線情報（車線数と各車線の車線幅）とから、現在車両が走行している走行車線を特定し（ステップ５８）、特定した走行車線を示す走行車線データをナビＩ／Ｆ１３を介してナビゲーション装置２１に供給して（ステップ５９）、メインルーチンにリターンする。
【００５０】
ナビゲーション装置２１では、特定された走行車線データに基づいて、車線案内に使用する。すなわち、ナビゲーション装置２１は、右折や左折の案内をする前に、右左折可能な走行車線を走行しているか否かを判断し、走行していなければ車線変更を促す案内を音声や画像表示により行う。
【００５１】
また、車両位置特定装置のＣＰＵ１０は、走行している自車両の位置が車線（車道外側線、車線境界線、車道中央線）を跨いで走行していると判断された場合、どの車線を跨いでいるかを示す警告情報をナビゲーション装置２１に供給する。
ナビゲーション装置２１では、受信した警告情報に従って、音声や表示により運転者に警告をするようにしてもよい。その際、警告と共に、どちらに移動すべきかを告知するようにしてもよい。
【００５２】
以上説明したように本実施形態の車両位置特定装置によれば、信号機を魚眼レンズで撮像し、その撮像画像から抽出した信号機画像から車両（撮像カメラ）に対する信号機の仰角と水平角を算出し、これと撮像した信号機の位置座標と高さのデータとから車両のより正確な現在位置を特定することができる。
更に、車道外側線から信号機までの道路幅方向の距離と、斜線データ（車線数と車線幅）とから、車両が現在走行している走行車線を特定することができる。
【００５３】
そして、本実施形態によれば、カメラによる撮像対象として、走行する道路上及び周辺に多数存在する信号機を撮像するようにしているので、頻繁に走行道路上の正確な車両位置を特定することが可能になる。
また、常時光りを発している信号機（光源を有する交通標識）を撮像及び認識の対象としているので、夜間、雨天などの悪環境であっても、確実に信号機の認識、抽出が可能になる。従って、夜間や雨天等であっても、車両位置や走行車線を確実に特定することができる。
また、魚眼レンズ（画角１８０度以上）を用いることで、車両の前後の信号機を撮像、認識することで、両信号機からの距離に基づき、より正確な車両位置を特定することができる。
【００５４】
以上、本発明の車両位置特定装置における１実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
例えば、説明した実施形態では、魚眼レンズによる撮像画像の全領域に対して信号機画像データ（パターンマッチング用データ）のパターンマッチングを行うことで信号機画像を抽出する場合について説明したが、撮像画像内の特定の領域、例えば前後約４５度の領域についてパターンマッチングを行うことで、その領域内に存在する信号機画像を抽出するようにしてもよい。
このように、撮像画像の全領域のうち、特定領域内に存在する信号機を抽出対象とすることで、車両位置や走行車線の特定に有効な位置に存在する信号機に限定して抽出することが可能になると共に、画像処理（パターンマッチング処理）に伴う処理負荷も低減できる。
【００５５】
説明した実施形態では、魚眼レンズを用いて車両の周囲３６０度の範囲を撮像するようにしたが、魚眼レンズ以外に広角レンズを使用するようにしてもよい。この場合、車両の前後の信号機を撮像する場合には、前後用２つのカメラを設置することになる。
そして、広角レンズの撮像範囲としては、車両に対して、車両位置や走行車線の特定に有効な位置（領域内）に存在する信号機を撮像可能な画角のレンズを使用する。
この場合、撮像画像から、撮像画像中心（カメラ）に対する信号機の仰角と水平角の算出式は、使用する広角レンズに対応した式を使用する。
【００５６】
説明した実施形態では、カメラ１８による信号機の撮像は、所定時間間隔毎に撮像することを前提に説明したが、車両の位置や走行車線の特定が必要なときに撮像するようにしてもよい。
例えば、ナビゲーション装置２１による走行経路の案内中で、右左折等の進路変更の案内を実行する所定距離手前において、走行車線を変更する案内の必要があるか否かを判断するために、ナビゲーション装置２１からの要求に応じて走行車線を特定するために撮像を行う。
【００５７】
また、ナビゲーション装置２１において、通常はＧＰＳ２１１により特定した車両位置とマップマッチングを行い、より正確な車両位置を特定する必要がある場合に撮像するようにしてもよい。例えば、複雑な交差点を通過する前後において、走行道路を正確に特定するために、信号機の撮像を行い、正確な車両位置を特定するようにする。
【００５８】
また、車両位置の特定に有効な信号機と車両との位置関係（距離）に車両が到達したとき等に撮像するようにしてもよい。
例えば、ナビゲーション装置２１から取得するおおまかな車両位置と信号機との距離が、ナビゲーション装置２１の誤差を考慮した一定の距離Ｕｍに到達した際に撮像するようにしてもよい。
【００５９】
また、カメラ１１による撮像をする場合、ステアリング角センサからの検出角を取得し、ステアリング角が０度、すなわちハンドルを切っていない場合に信号機を撮像するようにしてもよい。これにより、車線変更等で走行車線に対して車両が傾いていることによる、車両位置や走行車線の誤認識を回避することができる。
また、ステアリング角０度で所定距離、または所定時間走行した後に撮像することで、より車両の傾きの可能性を少なくするようにしてもよい。
【００６０】
説明した実施形態では、信号機画像の抽出をパターンマッチング用データとのマッチング処理により抽出していたが、他の各種公知の方法により信号機画像を抽出するようにしてもよい。
例えば、撮像画像をＨＳＶ表色系で２値化し、輝点の位置から、撮像画像における信号機の位置を特定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の実施形態における車両位置特定装置を含む車載装置の構成図である。
【図２】同上、実施形態におけるカメラの配置及び車両のオイラー角について表した説明図である。
【図３】同上、実施形態における信号機と車両の位置関係及び撮像した信号機画像の状態を表した説明図である。
【図４】同上、実施形態において仰角θｈの算出方法を説明するための概念図である。
【図５】同上、実施形態における走行車線特定処理の動作を表したフローチャートである。
【符号の説明】
【００６２】
１０ ＣＰＵ
１１ カメラＩ／Ｆ
１２ 画像メモリ
１３ ナビＩ／Ｆ
１４ ＲＡＭ／ＲＯＭ
１５ 通信Ｉ／Ｆ
１６ メモリ
１６１ 信号機データ
１６２ パターンマッチング用データ
１８ カメラ
１９ 魚眼レンズ
２１ ナビゲーション装置
２１１ ＧＰＳ
２１２ 地図データ
２２ ディスプレイ
２４ 車両ＥＣＵ
２５ オイラー角検出センサ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号機の位置データを取得する取得手段と、
車両に配置され、前記信号機を撮像する撮像手段と、
前記撮像した信号機と撮像画像中心点との相対角度を検出する相対角度検出手段と、
前記検出した相対角度と、前記取得した信号機の位置データとから、車両位置を特定する位置特定手段と、
を具備することを特徴とする車両位置特定装置。
【請求項２】
車両のオイラー角を検出するオイラー角検出手段と、をさらに備え、
前記位置特定手段は、前記検出したオイラー角に基づき車両位置を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両位置特定装置。
【請求項３】
道路の車線数及び車線幅が格納された車線格納手段と、
前記特定した車両位置と、前記格納された車線数及び車線幅とから、自車両が走行する走行車線を特定する車線特定手段と、
を具備することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車両位置特定装置。
【請求項１】
信号機の位置データを取得する取得手段と、
車両に配置され、前記信号機を撮像する撮像手段と、
前記撮像した信号機と撮像画像中心点との相対角度を検出する相対角度検出手段と、
前記検出した相対角度と、前記取得した信号機の位置データとから、車両位置を特定する位置特定手段と、
を具備することを特徴とする車両位置特定装置。
【請求項２】
車両のオイラー角を検出するオイラー角検出手段と、をさらに備え、
前記位置特定手段は、前記検出したオイラー角に基づき車両位置を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両位置特定装置。
【請求項３】
道路の車線数及び車線幅が格納された車線格納手段と、
前記特定した車両位置と、前記格納された車線数及び車線幅とから、自車両が走行する走行車線を特定する車線特定手段と、
を具備することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車両位置特定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００６−１０３２８（Ｐ２００６−１０３２８Ａ）
【公開日】平成１８年１月１２日（２００６．１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−１８３６１５（Ｐ２００４−１８３６１５）
【出願日】平成１６年６月２２日（２００４．６．２２）
【出願人】（５９１２６１５０９）株式会社エクォス・リサーチ (1,360)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１月１２日（２００６．１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年６月２２日（２００４．６．２２）
【出願人】（５９１２６１５０９）株式会社エクォス・リサーチ (1,360)
【Ｆターム（参考）】
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