(57)【要約】【課題】コストの増加を抑制しつつ、駐車場内において車両の位置を精度良く推定することができる技術を提供する。【解決手段】車両位置推定システムにおいて、画像認識部は、Ｕ字状に形成された帯状標示Ｍにおける直線部Ｍａの幅方向Ｗの両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、一対の直線エッジにおける幅方向Ｗの中央部を通る仮想中心線Ｌを演算し、仮想中心線Ｌと帯状標示Ｍの弧状部Ｍｂとの交点である境界点Ｂを演算し、帯状標示Ｍの一対の直線部Ｍａに対応する一対の境界点Ｂの中点を演算して、当該中点を認識基準点Ｒａと認識する。そして、車両位置演算部は、認識基準点Ｒａと車両との相対位置関係を演算し、相対位置関係、及び、基準位置情報に示された基準点Ｒの絶対位置に基づいて、車両の位置を推定する。【選択図】図８
2020129196.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定する車両位置推定システムであって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識部と、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得部と、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算部と、を備え、
前記帯状標示は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部と、一対の前記直線部の端部同士を接続する弧状部と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識部は、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記弧状部との交点である境界点を演算し、
前記帯状標示の一対の前記直線部に対応する一対の前記境界点の中点を演算して、当該中点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算部は、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する、車両位置推定システム。
【請求項２】
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定する車両位置推定システムであって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識部と、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得部と、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算部と、を備え、
前記帯状標示は、直線状に延在する直線部を含むＩ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識部は、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記帯状標示の縁部との前記車両側の交点である境界点を演算して、当該境界点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算部は、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する、車両位置推定システム。
【請求項３】
前記画像認識部は、
規定範囲の間隔を空けて前記幅方向に配置された２つの前記直線部における２つの前記仮想中心線の方位の差である方位差を演算し、
前記方位差が規定の第１閾値以下の場合は、前記方位差が演算された２つの前記直線部を前記車両位置演算部による前記車両の位置の推定に用い、
前記方位差が前記第１閾値よりも大きい場合は、前記方位差が演算された２つの前記直線部を前記車両位置演算部による前記車両の位置の推定に用いない、請求項１又は２に記載の車両位置推定システム。
【請求項４】
前記画像認識部は、
前記幅方向に並ぶ３つ以上の前記直線部における３つ以上の前記仮想中心線の方位の標準偏差を演算し、
前記標準偏差が規定の第２閾値以下の場合は、前記標準偏差が演算された３つ以上の前記直線部を前記車両位置演算部による前記車両の位置の推定に用い、
前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きい場合は、前記標準偏差が演算された３つ以上の前記直線部を前記車両位置演算部による前記車両の位置の推定に用いない、請求項１から３のいずれか一項に記載の車両位置推定システム。
【請求項５】
前記データベースには、前記帯状標示の絶対方位を示す情報である方位情報が更に記憶され、
前記画像認識部は、前記仮想中心線の方位を認識方位と認識し、
前記車両位置演算部は、
前記認識方位と前記車両の方位との相対方位関係を演算し、
前記相対方位関係、及び、前記方位情報に示された前記帯状標示の前記絶対方位に基づいて、前記車両の方位を推定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両位置推定システム。
【請求項６】
前記車両位置演算部により推定される前記車両の位置よりも誤差が大きい前記車両の概略位置情報を取得する概略位置情報取得部を更に備え、
前記基準位置情報取得部は、前記データベースに記憶された複数の前記帯状標示についての前記基準位置情報のうち、前記概略位置情報が示す位置から規定範囲内に位置する前記帯状標示の前記基準位置情報を選択的に取得する、請求項１から５のいずれか一項に記載の車両位置推定システム。
【請求項７】
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定する車両位置推定方法であって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにて取得した前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識ステップと、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得ステップと、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算ステップと、を備え、
前記帯状標示は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部と、一対の前記直線部の端部同士を接続する弧状部と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識ステップでは、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記弧状部との交点である境界点を演算し、
前記帯状標示の一対の前記直線部に対応する一対の前記境界点の中点を演算して、当該中点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算ステップでは、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する、車両位置推定方法。
【請求項８】
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定するための車両位置推定プログラムであって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得機能と、
前記画像取得機能にて取得された前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識機能と、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得機能と、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算機能と、をコンピュータに実現させ、
前記帯状標示は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部と、一対の前記直線部の端部同士を接続する弧状部と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識機能では、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記弧状部との交点である境界点を演算し、
前記帯状標示の一対の前記直線部に対応する一対の前記境界点の中点を演算して、当該中点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算機能では、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する、車両位置推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車場内において車両の位置を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記の特許文献１には、駐車場内において車両を精度良く誘導する技術が開示されている。以下、この背景技術の説明では、特許文献１における符号を括弧内に引用する。
【０００３】
特許文献１では、駐車場（１０）内の位置を示すマーカ（２０）が、駐車場（１０）の地表面の複数箇所に設けられている。特許文献１のシステム（１００）は、進行方向に存在するマーカ（２０）を車両（１）に搭載されたカメラ（３）によって撮影して位置情報を認識する。そして、特許文献１のシステム（１００）は、マーカ（２０）に対する車両（１）の相対位置を演算し、当該相対位置と、地図情報に含まれるマーカ（２０）の位置情報（座標）とに基づいて、車両（１）の誘導の開始位置である待機枠（１５）を原点として駐車場（１０）内の車両（１）の現在位置を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１１７１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、車両（１）の位置を推定するために、専用のマーカ（２０）を駐車場（１０）の地表面に設ける必要がある。そのため、特許文献１の技術では、駐車場（１０）に専用のマーカ（２０）を設けるためのコストが必要であるという課題があった。また、地図情報に含まれるマーカ（２０）の位置情報を用いて車両（１）の位置を精度良く推定するためには、マーカ（２０）における位置情報に対応する基準点を精度良く認識する必要があった。
【０００６】
そこで、コストの増加を抑制しつつ、駐車場内において車両の位置を精度良く推定することができる技術の実現が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記に鑑みた、車両位置推定システムの特徴構成は、
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定する車両位置推定システムであって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識部と、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得部と、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算部と、を備え、
前記帯状標示は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部と、一対の前記直線部の端部同士を接続する弧状部と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識部は、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記弧状部との交点である境界点を演算し、
前記帯状標示の一対の前記直線部に対応する一対の前記境界点の中点を演算して、当該中点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算部は、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する点にある。
【０００８】
また、上記に鑑みた、車両位置推定システムの技術的特徴は車両位置推定方法や車両位置推定プログラムにも適用可能であり、そのような方法やプログラム、更には、そのようなプログラムが記憶された記憶媒体（例えば、光ディスク、フラッシュメモリ等）も、本明細書によって開示される。
【０００９】
その場合における、車両位置推定方法の特徴構成は、
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定する車両位置推定方法であって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにて取得した前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識ステップと、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得ステップと、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算ステップと、を備え、
前記帯状標示は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部と、一対の前記直線部の端部同士を接続する弧状部と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識ステップでは、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記弧状部との交点である境界点を演算し、
前記帯状標示の一対の前記直線部に対応する一対の前記境界点の中点を演算して、当該中点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算ステップでは、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する点にある。
【００１０】
また、その場合における、車両位置推定プログラムの特徴構成は、
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定するための車両位置推定プログラムであって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得機能と、
前記画像取得機能にて取得された前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識機能と、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得機能と、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算機能と、をコンピュータに実現させ、
前記帯状標示は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部と、一対の前記直線部の端部同士を接続する弧状部と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識機能では、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記弧状部との交点である境界点を演算し、
前記帯状標示の一対の前記直線部に対応する一対の前記境界点の中点を演算して、当該中点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算機能では、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する点にある。
【００１１】
これらの特徴構成によれば、駐車場の地表面に設けられた帯状標示を利用して、車両の位置を推定する。つまり、既存の地物の情報を利用して、車両の位置を推定する。これにより、専用のマーカを設ける作業が不要であり、コストの増加を抑制することができる。
また、本構成によれば、周辺画像における帯状標示の認識基準点を演算し、当該認識基準点に基づいて車両の位置を推定する。認識基準点は、帯状標示の直線部の一対の直線エッジにおける幅方向の中央部を通る仮想中心線に基づいて演算される。仮想中心線は、帯状標示の一部が欠けている場合等であっても適切に演算し易い。そのため、本構成によれば、認識基準点を精度良く認識することができ、延いては車両の位置を精度良く推定することができる。
【００１２】
上記に鑑みた、車両位置推定システムのもう一つの特徴構成は、
駐車枠を構成する帯状標示が地表面に複数設けられた駐車場内において、車両の位置を推定する車両位置推定システムであって、
前記車両に搭載された車載カメラにより撮影された、前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記周辺画像に対して画像認識処理を行う画像認識部と、
前記帯状標示の基準点の絶対位置を示す情報である基準位置情報が記憶されたデータベースから前記基準位置情報を取得する基準位置情報取得部と、
前記車両の位置に関する演算を行う車両位置演算部と、を備え、
前記帯状標示は、直線状に延在する直線部を含むＩ字状に形成され、
前記直線部が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向として、
前記画像認識部は、
前記直線部の前記幅方向の両側端に位置する一対の直線エッジを検出し、
一対の前記直線エッジにおける前記幅方向の中央部を通る仮想中心線を演算し、
前記仮想中心線と前記帯状標示の縁部との前記車両側の交点である境界点を演算して、当該境界点を認識基準点と認識し、
前記車両位置演算部は、
前記認識基準点と前記車両との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報に示された前記基準点の前記絶対位置に基づいて、前記車両の位置を推定する点にある。
【００１３】
この特徴構成によれば、駐車場の地表面に設けられた帯状標示を利用して、車両の位置を推定する。つまり、既存の地物の情報を利用して、車両の位置を推定する。これにより、専用のマーカを設ける作業が不要であり、コストの増加を抑制することができる。
また、本構成によれば、周辺画像における帯状標示の認識基準点を演算し、当該認識基準点に基づいて車両の位置を推定する。認識基準点は、帯状標示の直線部の一対の直線エッジにおける幅方向の中央部を通る仮想中心線に基づいて演算される。仮想中心線は、帯状標示の一部が欠けている場合等であっても適切に演算し易い。そのため、本構成によれば、認識基準点を精度良く認識することができ、延いては車両の位置を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態に係る車両位置推定システムの構成を模式的に示すブロック図
【図２】駐車場内に位置する車両の一例を示す平面図
【図３】周辺画像の一例を示す図
【図４】車両位置推定処理の一例を示すフローチャート
【図５】画像認識部による周辺画像の画像認識処理の一例を示すフローチャート
【図６】周辺画像における一対の直線エッジの検出の一例を示す図
【図７】周辺画像における仮想中心線及び境界点の演算の一例を示す図
【図８】周辺画像における認識基準点の演算の一例を示す図
【図９】基準位置情報取得部による帯状標示の情報の取得の一例を示すフローチャート
【図１０】車両位置演算部による車両位置の推定の一例を示すフローチャート
【図１１】車両位置演算部による車両位置の推定の一例を示す平面図
【図１２】車両位置演算部による車両位置の推定の一例を示す平面図
【図１３】第１判定処理の一例を示すフローチャート
【図１４】第２判定処理の一例を示すフローチャート
【図１５】第２の実施形態に係る車両位置推定システムにおける画像認識部による周辺画像の画像認識処理の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
１．第１の実施形態
以下では、車両位置推定システム（車両位置推定方法及び車両位置推定プログラムを含む）の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。第１の実施形態に係る車両位置推定システム１００は、駐車枠Ｓａを構成する帯状標示Ｍが地表面に複数設けられた駐車場Ｓ内において、車両Ｖの位置を推定するシステムである（図２参照）。ここで、「車両Ｖの位置」は、車両Ｖに設定された車両基準位置Ｐｖの座標を意味する。車両位置推定システム１００は、「車両Ｖの位置」として、車両Ｖの絶対位置を推定する。本願において、「絶対位置」とは、駐車場Ｓ内の地表面に固定された固定座標上の位置である。この固定座標は、駐車場Ｓ内のみ又は特定の地域のみに設定された座標でも良いし、緯度及び経度で表される地理座標であっても良い。
【００１６】
車両位置推定システム１００は、例えば、マイクロコンピュータやＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサを中核として構成され、これらのプロセッサやメモリ等の周辺回路を含むハードウェアと、プログラムやパラメータ等のソフトウェアとの協働によって実現される。
【００１７】
なお、車両位置推定方法は、例えば図１に示された、車両位置推定システム１００の構成要素を利用して、駐車場Ｓ内において車両Ｖの位置を推定する方法である。また、車両位置推定プログラムは、例えば車両位置推定システム１００に含まれるコンピュータに、後述する各種機能を実現させるプログラムである。
【００１８】
図１に示すように、車両位置推定システム１００は、画像取得部１と、画像認識部２と、基準位置情報取得部３と、車両位置演算部４と、を備えている。
【００１９】
画像取得部１は、車両Ｖに搭載された車載カメラ１１からデータを取得可能に構成されている。図２に示すように、本実施形態では、車載カメラ１１は、車両Ｖの側方を撮影するサイドカメラである。図示の例では、車載カメラ１１は、車両Ｖの左側方を撮影するように、車両Ｖの左側のサイドミラーに設置されている。そのため、車載カメラ１１の基準位置であるカメラ基準位置Ｐｃは、車両Ｖの左側のサイドミラーに位置している。なお、車両Ｖには、車両Ｖの前方を撮影するフロントカメラ、車両Ｖの後方を撮影するバックカメラ等も搭載されている場合があり、これらを車載カメラ１１として利用してもよい。
【００２０】
画像取得部１は、車載カメラ１１により撮影された周辺画像ＩＭを取得する。本実施形態では、画像取得部１により実行される処理が「画像取得ステップ」に相当し、その処理の実行により実現される機能が「画像取得機能」に相当する。図３に示すように、周辺画像ＩＭは、車両Ｖの周辺の画像である。上述したように、本実施形態では、車載カメラ１１はサイドカメラであるため、周辺画像ＩＭは車両Ｖの側方の撮影画像である。なお、本実施形態では、予め設定された時間間隔で車載カメラ１１による周辺画像ＩＭの撮影が行われる。
【００２１】
図１に示すように、画像認識部２は、画像取得部１からデータを取得可能に構成されている。画像認識部２は、画像取得部１が取得した周辺画像ＩＭに対して画像認識処理を行う。本実施形態では、画像認識部２により実行される処理が「画像認識ステップ」に相当し、その処理の実行により実現される機能が「画像認識機能」に相当する。画像認識部２による周辺画像ＩＭの画像認識処理の詳細については後述する。
【００２２】
基準位置情報取得部３は、データベース３１からデータを取得可能に構成されている。データベース３１は、地図情報、道路情報、地物情報（道路標識、道路標示、施設等の情報）等が記憶されたデータベースである。データベース３１には、前記地物情報として、駐車場Ｓに設けられた帯状標示Ｍの基準点Ｒの絶対位置を示す情報である基準位置情報Ｄ１が記憶されている。更に、本実施形態では、データベース３１には、前記地物情報として、帯状標示Ｍの絶対方位を示す情報である方位情報Ｄ２も記憶されている。
【００２３】
基準点Ｒは、車両Ｖの位置の推定に利用される、帯状標示Ｍ上の点である。図２に示すように、本実施形態では、帯状標示Ｍは、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部Ｍａと、一対の直線部Ｍａの端部同士を接続する弧状部Ｍｂと、を含むＵ字状に形成されている。そして、本実施形態では、弧状部Ｍｂの中心部に基準点Ｒが設定されている。なお、以下の説明では、直線部Ｍａが延在する方向に対して地表面に沿って直交する方向を「幅方向Ｗ」とする。
【００２４】
基準位置情報取得部３は、データベース３１から基準位置情報Ｄ１を取得する。本実施形態では、基準位置情報取得部３は、データベース３１から方位情報Ｄ２も取得する。なお、本実施形態では、基準位置情報取得部３により実行される処理が「基準位置情報取得ステップ」に相当し、その処理の実行により実現される機能が「基準位置情報取得機能」に相当する。
【００２５】
図１に示すように、車両位置演算部４は、画像認識部２及び基準位置情報取得部３からデータを取得可能に構成されている。車両位置演算部４は、画像認識部２による周辺画像ＩＭの画像認識処理の結果、及び、基準位置情報取得部３によりデータベース３１から取得された基準位置情報Ｄ１に基づいて、車両Ｖの位置に関する演算を行う。本実施形態では、車両位置演算部４により実行される処理が「車両位置演算ステップ」に相当し、その処理の実行により実現される機能が「車両位置演算機能」に相当する。車両位置演算部４による車両Ｖの位置に関する演算の詳細については後述する。
【００２６】
本実施形態では、車両位置推定システム１００は、車両位置演算部４により推定される車両Ｖの位置よりも誤差が大きい車両Ｖの概略位置情報Ｄ３を取得する概略位置情報取得部５を更に備えている。ここでは、概略位置情報取得部５は、従来航法演算部６から概略位置情報Ｄ３を取得する。また、概略位置情報取得部５は、従来航法演算部６から、比較的誤差が大きい車両Ｖの概略方位情報Ｄ４も取得する。
【００２７】
従来航法演算部６は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機が受信した情報、種々のセンサ（例えば、車速センサ、ヨーレートセンサ等）が検出した信号等を用いて、公知の方法により、概略位置情報Ｄ３及び概略方位情報Ｄ４を演算する。
【００２８】
以下では、図３〜図１２を参照して、本実施形態の車両位置推定システム１００において実行される車両位置推定処理の処理手順について説明する。なお、以下の説明では、車両Ｖが駐車場Ｅ内に位置しているものとする。また、図１１及び図１２においては、説明の便宜上、複数の帯状標示Ｍのうちの１つのみを図示している。
【００２９】
図４に示すように、まず、画像取得部１が、車載カメラ１１により撮影された周辺画像ＩＭを取得する（ステップ＃１）。周辺画像ＩＭは、例えば、図３に示すような画像情報である。
【００３０】
図４に示すように、次に、画像認識部２が、画像取得部１により取得された周辺画像ＩＭに対して画像認識処理を行う（ステップ＃２）。図５に示すように、本実施形態では、ステップ＃２は、ステップ＃２１〜＃２４を含む。以下では、図６〜図８を参照してステップ＃２１〜＃２４について説明するが、図６〜図８においては、説明の簡略化のために、周辺画像ＩＭを平面視の画像として示している。
【００３１】
図６に示すように、ステップ＃２１では、画像認識部２は、周辺画像ＩＭにおいて、帯状標示Ｍの直線部Ｍａの幅方向Ｗの両側端に位置する一対の直線エッジＥを検出する。具体的には、画像認識部２は、周辺画像ＩＭにおいて、複数の直線エッジＥを検出し、それらの中から１つの直線部Ｍａに対応する一対の直線エッジＥを抽出する抽出処理を実施する。抽出処理は、２つの直線エッジＥの幅方向Ｗの距離が規定の範囲内にあるか否かを判定する幅判定処理、２つの直線エッジＥが平行であるか否かを判定する平行判定処理、及び、２つの直線エッジＥに挟まれた領域内に位置する点の画素値が帯状標示Ｍの色（白色）を示す値であるか否かを判定する標示判定処理等を含む。
【００３２】
上記の幅判定処理、平行判定処理、及び、標示判定処理は、２つの直線エッジＥが、認識対象の帯状標示Ｍの直線部Ｍａにより構成されるものであることを確認するための処理である。したがって、幅判定処理に用いる「規定の範囲」は、認識対象となることが想定される各種の帯状標示Ｍの幅が含まれるように設定される。また、平行判定処理では、２つの直線エッジＥが平行であると判定する平行度のしきい値が、実際の帯状標示Ｍの設置誤差、車載カメラ１１のレンズ特性等に起因する画像の歪み、及び、画像認識処理の誤差等に基づいて設定される。標示判定処理において、２つの直線エッジＥに挟まれた領域内の全ての画素の画素値が帯状標示Ｍの色を示す値であることを条件としても良いが、２つの直線エッジＥに挟まれた領域内の一部の点の画素値が帯状標示Ｍの色を示す値であることを条件としても良い。
【００３３】
本実施形態では、一対の直線エッジＥの検出にあたり、周辺画像ＩＭに対して、二値化処理を予め実施している。なお、周辺画像ＩＭに対して、車載カメラ１１のレンズ特性等に起因する歪みの補正処理を実施しても良い。
【００３４】
図７に示すように、ステップ＃２２では、画像認識部２は、一対の直線エッジＥにおける幅方向Ｗの中央部を通る仮想中心線Ｌを演算する。ステップ＃２３では、画像認識部２は、仮想中心線Ｌと帯状標示Ｍの弧状部Ｍｂとの交点である境界点Ｂを演算する。
【００３５】
本実施形態では、画像認識部２は、以下のように、仮想中心線Ｌの演算及び境界点Ｂの演算を行う。即ち、画像認識部２は、まず、一対の直線エッジＥにおける幅方向Ｗの中央部に位置する少なくとも２点に対して射影変換を行う。この場合の射影変換は、車載カメラ１１により撮影された周辺画像ＩＭを図６〜図８に示すような平面視の画像に変換するものである。次に、画像認識部２は、射影変換を行った複数の点を通る直線を演算し、それを仮想中心線Ｌとする。続いて、画像認識部２は、演算した仮想中心線Ｌを帯状標示Ｍの弧状部Ｍｂ側に延長する。画像認識部２は、仮想中心線Ｌの延長の度に、仮想中心線Ｌの延長側の端点の逆射影変換を行い、当該端点の周辺画像ＩＭ中の位置に対応する画素値を検出する。画像認識部２は、検出した画素値が帯状標示Ｍの色（白色）を示す値ではなくなった場合、当該画素値が変化した点を境界点Ｂと認識する。そして、画像認識部２は、境界点Ｂを平面視の画像に射影変換することで、境界点Ｂの位置を演算する。このように、仮想中心線Ｌの演算及び境界点Ｂの演算を行う際に、帯状標示Ｍの画像の全体を射影変換するのではなく、当該帯状標示Ｍ内の一部の点の座標を射影変換及び逆射影変換することにより、画像認識部２の演算負荷を軽減することができる。
【００３６】
なお、画像認識部２は、一対の直線エッジＥにおける幅方向Ｗの中央部に位置する３点以上について射影変換を行った場合、これら３点以上に対して乖離が最小となる直線を演算し、それを仮想中心線Ｌとすると良い。
【００３７】
図８に示すように、ステップ＃２４では、画像認識部２は、帯状標示Ｍの基準点Ｒを演算する。具体的には、帯状標示Ｍの一対の直線部Ｍａに対応する一対の境界点Ｂの中点を演算して、当該中点を基準点Ｒと認識する。なお、以下の説明では、画像認識部２によって認識される基準点Ｒを「認識基準点Ｒａ」とする。
【００３８】
以上のように、本実施形態では、仮想中心線Ｌ、境界点Ｂ、及び、認識基準点Ｒａは、周辺画像ＩＭを平面視の画像に射影変換した状態で演算されるため、これらは、地表面と平行な平面上での位置情報を有するものとして演算される。したがって、後述するように、車両位置演算部４において、これらの位置情報を用いて容易に標示相対位置Ｔｍ１の演算（ステップ＃４１）を行うことができる。
【００３９】
図４に示すように、ステップ＃２の後、基準位置情報取得部３が、少なくとも基準位置情報Ｄ１を含む帯状標示Ｍの情報を、データベース３１から取得する（ステップ＃３）。図９に示すように、本実施形態では、ステップ＃３は、ステップ＃３１〜＃３３を含む。
【００４０】
ステップ＃３１では、概略位置情報取得部５が概略位置情報Ｄ３を取得する。ステップ＃３２では、基準位置情報取得部３が、データベース３１に記憶された複数の帯状標示Ｍについての基準位置情報Ｄ１のうち、概略位置情報取得部５により取得された概略位置情報Ｄ３が示す位置から規定範囲内に位置する帯状標示Ｍの基準位置情報Ｄ１を選択的に取得する。ここで、「規定範囲」は、概略位置情報Ｄ３の誤差の最大値よりも大きい距離の範囲に設定すると好適である。ステップ＃３３では、基準位置情報取得部３が、基準位置情報Ｄ１が取得された帯状標示Ｍについての方位情報Ｄ２をデータベース３１から取得する。
【００４１】
図４に示すように、ステップ＃３の後、車両位置演算部４が、車両Ｖの位置を推定する（ステップ＃４）。具体的には、車両位置演算部４は、画像認識部２による周辺画像ＩＭの画像認識処理の結果、及び、基準位置情報取得部３によりデータベース３１から取得された基準位置情報Ｄ１に基づいて、車両Ｖの位置に関する演算を行うことにより、車両Ｖの位置を推定する。図１０に示すように、本実施形態では、ステップ＃４は、ステップ＃４１〜＃４８を含む。
【００４２】
ステップ＃４１では、車両位置演算部４は、車両Ｖに対する帯状標示Ｍの相対位置である標示相対位置Ｔｍ１を演算する。標示相対位置Ｔｍ１は、車両基準位置Ｐｖが座標（０，０）に位置するとした場合における、車両基準位置Ｐｖに対する認識基準点Ｒａの相対位置である。標示相対位置Ｔｍ１は、周辺画像ＩＭを平面視の画像に射影変換する、又は、周辺画像ＩＭ中の位置と実際の地表面における各地点との関係が示された変換テーブルを利用する等して、周辺画像ＩＭ中における認識基準点Ｒａの位置から演算することができる。本実施形態では、上記の通り、認識基準点Ｒａの位置が周辺画像ＩＭを平面視の画像に射影変換した状態で演算される。したがって、当該射影変換後の座標の原点を車両基準位置Ｐｖとすることにより、演算された認識基準点Ｒａの位置を、そのまま標示相対位置Ｔｍ１とすることができる。本例では、図１１に示すように、標示相対位置Ｔｍ１は、座標（Ｘ１，Ｙ１）に位置している。
【００４３】
ステップ＃４２では、車両位置演算部４は、概略位置情報取得部５により取得された車両基準位置Ｐｖの概略の絶対位置を基準とした、帯状標示Ｍの認識基準点Ｒａの概略の絶対位置である標示概略絶対位置Ｔｍ２を演算する。具体的には、車両位置演算部４は、概略位置情報Ｄ３に含まれる車両基準位置Ｐｖの絶対位置である概略車両位置Ｔｖを、概略位置情報取得部５から取得する。本例では、図１１に示すように、概略車両位置Ｔｖは、座標（Ａ，Ｂ）に位置している。上述したように、標示相対位置Ｔｍ１は、車両基準位置Ｐｖが座標（０，０）に位置するとした場合における、車両基準位置Ｐｖに対する認識基準点Ｒａの相対位置である。そのため、車両位置演算部４は、概略車両位置Ｔｖの座標（Ａ，Ｂ）と、標示相対位置Ｔｍ１の座標（Ｘ１，Ｙ１）とに基づいて、標示概略絶対位置Ｔｍ２を演算することができる。本例では、図１１に示すように、標示概略絶対位置Ｔｍ２は、座標（Ｘ２，Ｙ２）に位置している。座標（Ｘ２，Ｙ２）は、座標（Ｘ１＋Ａ，Ｙ１＋Ｂ）と表すことができる。
【００４４】
図１２に示すように、ステップ＃４３では、車両位置演算部４は、標示概略絶対位置Ｔｍ２と、データベース３１から取得される帯状標示Ｍの基準点Ｒの絶対位置である標示絶対位置Ｔｍａとを比較することにより、標示絶対位置Ｔｍａに対する標示概略絶対位置Ｔｍ２のずれ量を演算する。具体的には、標示概略絶対位置Ｔｍ２の座標（Ｘ２，Ｙ２）と標示絶対位置Ｔｍａの座標（Ｘａ，Ｙａ）との差を演算する。標示絶対位置Ｔｍａは、基準位置情報取得部３により取得された基準位置情報Ｄ１に示されている。
【００４５】
ステップ＃４４では、車両位置演算部４は、標示概略絶対位置Ｔｍ２の座標（Ｘ２，Ｙ２）と標示絶対位置Ｔｍａの座標（Ｘａ，Ｙａ）との差に基づいて、車両Ｖの推定位置である推定車両位置Ｔｖｅを演算する。標示絶対位置Ｔｍａに対する標示概略絶対位置Ｔｍ２のずれ量は、推定車両位置Ｔｖｅに対する概略車両位置Ｔｖのずれ量と同一であるとみなすことができる。そのため、車両位置演算部４は、標示概略絶対位置Ｔｍ２の座標（Ｘ２，Ｙ２）と標示絶対位置Ｔｍａの座標（Ｘａ，Ｙａ）との差に基づいて、概略車両位置Ｔｖの座標（Ａ，Ｂ）から推定車両位置Ｔｖｅの座標（Ａｅ，Ｂｅ）を演算することができる。
【００４６】
以上のように、車両位置演算部４は、認識基準点Ｒａと車両Ｖとの相対位置関係、及び、基準位置情報Ｄ１に示された基準点Ｒの絶対位置である標示絶対位置Ｔｍａに基づいて、車両Ｖの位置を推定することができる。なお、上記の説明では、便宜上、１つの帯状標示Ｍの基準点Ｒを車両Ｖの位置の推定に用いたが、少なくとも２つの帯状標示Ｍの基準点Ｒを車両Ｖの位置の推定に用いることにより、当該推定の精度を高めることができるため好適である。
【００４７】
本実施形態では、車両位置演算部４は、ステップ＃４４の後、車両Ｖの方位を推定する（ステップ＃４５〜＃４８）。ここで、「車両Ｖの方位」は、車両Ｖの前後方向に沿って車両基準位置Ｐｖを通る直線の角度情報（絶対位置座標上での角度情報）を意味する。
【００４８】
図１１に示すように、ステップ＃４５では、車両位置演算部４は、車両Ｖに対する帯状標示Ｍの相対方位である標示相対方位Ｄｍ１を演算する。本実施形態では、帯状標示Ｍの方位を、当該帯状標示Ｍにおける仮想中心線Ｌの方位とする。本実施形態では、上記の通り、仮想中心線Ｌの位置（延在方位を含む）が周辺画像ＩＭを平面視の画像に射影変換した状態で演算される。したがって、標示相対方位Ｄｍ１は、画像認識部２により演算された仮想中心線Ｌの方位である認識方位から演算することができる。なお、本実施形態のように、帯状標示ＭがＵ字状に形成されて２つの直線部Ｍａを有する場合、この２つの直線部Ｍａに対応する２つの仮想中心線Ｌの方位のうちの一方を帯状標示Ｍの方位としても良いし、２つの仮想中心線Ｌの方位の平均値を帯状標示Ｍの方位としても良い。図示の例では、一方（左側）の直線部Ｍａに対応する仮想中心線Ｌの方位を帯状標示Ｍの方位としている。
【００４９】
ステップ＃４６では、車両位置演算部４は、車両Ｖの絶対方位を基準とした、帯状標示Ｍの相対的な絶対方位である標示概略絶対方位Ｄｍ２を演算する。具体的には、車両位置演算部４は、概略方位情報Ｄ４に含まれる車両Ｖの絶対方位である概略車両方位Ｄｖを、概略位置情報取得部５から取得する（図１１参照）。上述したように、標示相対方位Ｄｍ１は、車両Ｖに対する帯状標示Ｍの相対方位である。そのため、車両位置演算部４は、概略車両方位Ｄｖと標示相対方位Ｄｍ１とに基づいて、標示概略絶対方位Ｄｍ２を演算することができる。
【００５０】
図１２に示すように、ステップ＃４７では、車両位置演算部４は、標示概略絶対方位Ｄｍ２と、データベース３１から取得される帯状標示Ｍの絶対方位である標示絶対方位Ｄｍａとを比較することにより、標示絶対方位Ｄｍａに対する標示概略絶対方位Ｄｍ２のずれ量を演算する。具体的には、標示概略絶対方位Ｄｍ２と標示絶対方位Ｄｍａとの差を演算する。標示絶対方位Ｄｍａは、基準位置情報取得部３により取得された方位情報Ｄ２に示されている。
【００５１】
ステップ＃４８では、車両位置演算部４は、標示概略絶対方位Ｄｍ２と標示絶対方位Ｄｍａとの差に基づいて、車両Ｖの推定方位である推定車両方位Ｄｖｅを演算する。標示絶対方位Ｄｍａに対する標示概略絶対方位Ｄｍ２のずれ量は、推定車両方Ｄｖｅに対する概略車両方位Ｄｖのずれ量と同一であるとみなすことができる。そのため、車両位置演算部４は、標示概略絶対方位Ｄｍ２と標示絶対方位Ｄｍａとの差に基づいて、概略車両方位Ｄｖから推定車両方位Ｄｖｅを演算することができる。
【００５２】
以上のように、車両位置演算部４は、画像認識部２により演算された仮想中心線Ｌの方位である認識方位と車両Ｖの方位との相対方位関係、及び、方位情報Ｄ２に示された帯状標示Ｍの絶対方位である標示絶対方位Ｄｍａに基づいて、車両Ｖの方位を推定することができる。
【００５３】
また、本実施形態の車両位置推定システム１００では、車両Ｖの位置の推定の精度を高めるために、以下の第１判定処理及び第２判定処理が行われる。
【００５４】
図１３に示すように、第１判定処理では、画像認識部２は、規定範囲の間隔を空けて幅方向Ｗに配置された２つの直線部Ｍａにおける２つの仮想中心線Ｌの方位の差である方位差ΔＤを演算する。ここで、「規定範囲の間隔」は、駐車枠Ｓａを構成する帯状標示Ｍの直線部Ｍａの間隔として想定される範囲に対応して設定される。本実施形態では、この「規定範囲の間隔」は、駐車枠Ｓａを挟んで配置される一対の直線部Ｍａの間隔の想定される最大値より大きい間隔から、Ｕ字状の帯状標示Ｍを構成する一対の直線部Ｍａの間隔の想定される最小値までを含むように設定されると好適である。そして、画像認識部２は、方位差ΔＤが第１閾値ＴＨ１以下の場合は、方位差ΔＤが演算された２つの直線部Ｍａが、認識対象の帯状標示Ｍを構成する直線部Ｍａであると判定し（採用判定）、方位差ΔＤが第１閾値ＴＨ１よりも大きい場合は、方位差ΔＤが演算された２つの直線部Ｍａの少なくとも一方が、認識対象の帯状標示Ｍを構成する直線部Ｍａではないと判定する（除外判定）。こうして、方位差ΔＤが規定の第１閾値ＴＨ１以下の場合、方位差ΔＤが演算された２つの直線部Ｍａは、車両位置演算部４による車両Ｖの位置の推定に用いられ、方位差ΔＤが第１閾値ＴＨ１よりも大きい場合、方位差ΔＤが演算された２つの直線部Ｍａは、車両位置演算部４による車両Ｖの位置の推定に用いられない。ここで、第１閾値ＴＨ１は、実際の帯状標示Ｍの設置方位の誤差、車載カメラ１１のレンズ特性等に起因する画像の歪み、及び、画像認識処理の誤差等に基づいて設定されると好適である。
【００５５】
図１４に示すように、第２判定処理では、画像認識部２は、幅方向Ｗに並ぶ３つ以上の直線部Ｍａにおける３つ以上の仮想中心線Ｌの方位の標準偏差σを演算する。そして、画像認識部２は、標準偏差σが第２閾値ＴＨ２以下の場合は、標準偏差σが演算された３つ以上の直線部Ｍａが、認識対象の帯状標示Ｍを構成する直線部Ｍａであると判定し（採用判定）、標準偏差σが第２閾値ＴＨ２よりも大きい場合は、標準偏差σが演算された３つ以上の直線部Ｍａの少なくとも１つが、認識対象の帯状標示を構成する直線部ではないと判定する（除外判定）。こうして、標準偏差σが規定の第２閾値ＴＨ２以下の場合、標準偏差σが演算された３つ以上の直線部Ｍａは、車両位置演算部４による車両Ｖの位置の推定に用いられ、標準偏差σが第２閾値ＴＨ２よりも大きい場合、標準偏差σが演算された３つ以上の直線部Ｍａは、車両位置演算部４による車両Ｖの位置の推定に用いられない。ここで、第２閾値ＴＨ２は、実際の帯状標示Ｍの設置方位の誤差、車載カメラ１１のレンズ特性等に起因する画像の歪み、及び、画像認識処理の誤差等に基づいて設定されると好適である。
【００５６】
２．第２の実施形態
以下では、車両位置推定システム（車両位置推定方法及び車両位置推定プログラムを含む）の第２の実施形態について、図１５を参照して説明する。本実施形態では、認識対象の帯状標示Ｍの形状が、上記第１の実施形態のものとは異なっている。そのため、本実施形態では、画像認識部２による周辺画像ＩＭの画像認識処理が、上記第１の実施形態のものとは異なっている。以下では、上記第１の実施形態との相違点を中心として説明する。なお、特に説明しない点については、上記第１の実施形態と同様とする。
【００５７】
図１５に示すように、本実施形態では、帯状標示Ｍは、直線状に延在する１つの直線部Ｍａを含むＩ字状に形成されている。
【００５８】
本実施形態では、画像認識部２は、まず、周辺画像ＩＭにおいて、帯状標示Ｍの直線部Ｍａの幅方向Ｗの両側端に位置する一対の直線エッジＥを検出する。次に、画像認識部２は、一対の直線エッジＥにおける幅方向Ｗの中央部を通る仮想中心線Ｌを演算する。最後に、画像認識部２は、仮想中心線Ｌと帯状標示Ｍの縁部との車両Ｖ側の交点である境界点Ｂを演算して、当該境界点Ｂを認識基準点Ｒａと認識する。このような画像認識部２による演算処理は、上記第１の実施形態と同様に行うことができる。
【００５９】
３．その他の実施形態
（１）上記の実施形態では、車両Ｖの位置の推定の精度を高めるために、第１判定処理及び第２判定処理を行う構成を例として説明した。しかし、そのような構成に限定されることなく、第１判定処理及び第２判定処理のいずれか一方を行っても良いし、それらの双方を行わない構成としても良い。
【００６０】
（２）上記の実施形態では、車両位置演算部４が、画像認識処理の結果を用いて車両Ｖの位置を推定した後に、車両Ｖの方位を推定する構成を例として説明した。しかし、そのような構成に限定されず、車両位置演算部４が、画像認識処理の結果を用いて車両Ｖの方位を推定した後に車両Ｖの位置を推定する構成としても好適である。或いは、車両位置演算部４が、画像認識処理の結果を用いた車両Ｖの方位の推定を行わず、概略方位情報Ｄ４に示された車両Ｖの概略方位を用いる構成としても良い。
【００６１】
（３）上記の実施形態では、基準位置情報取得部３が、データベース３１に記憶された複数の帯状標示Ｍについての基準位置情報Ｄ１のうち、概略位置情報取得部５により取得された概略位置情報Ｄ３が示す位置から規定範囲内に位置する帯状標示Ｍの基準位置情報Ｄ１を選択的に取得する構成を例として説明した。しかし、そのような構成に限定されることなく、基準位置情報取得部３が、データベース３１に記憶された複数の帯状標示Ｍについての基準位置情報Ｄ１を全て取得する構成としても良い。或いは、車両Ｖが存在する駐車場Ｓが特定できる場合には、当該駐車場Ｓに設けられた複数の帯状標示Ｍについての基準位置情報Ｄ１を全て取得する構成としても良い。
【００６２】
（４）上記の実施形態では、画像認識部２が、周辺画像ＩＭ中の一部の点の位置を平面視の画像に射影変換し、当該平面視の画像中において、仮想中心線Ｌ、境界点Ｂ、及び、認識基準点Ｒａの位置を演算する構成を例として説明した。しかし、これに限定されず、画像認識部２が、周辺画像ＩＭの全体を平面視の画像に射影変換し、当該変換後の画像中において、仮想中心線Ｌ、境界点Ｂ、及び、認識基準点Ｒａを演算する構成であっても良い。この場合、境界点Ｂを認識するための逆射影変換は不要となる。或いは、画像認識部２が、周辺画像ＩＭの射影変換を行わず、取得された周辺画像ＩＭ中において、仮想中心線Ｌ、境界点Ｂ、及び認識基準点Ｒａを演算する構成であっても良い。
【００６３】
（５）上記の実施形態で示した車両位置推定システム１００の各構成要素の割り当ては単なる一例であり、複数の構成要素を組み合わせたり、１つの構成要素を更に区分けしたりすることも可能である。
【００６４】
（６）なお、上述した各実施形態で開示された構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示された構成と組み合わせて適用することも可能である。その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で単なる例示に過ぎない。従って、本開示の趣旨を逸脱しない範囲内で、適宜、種々の改変を行うことが可能である。
【００６５】
４．上記実施形態の概要
以下では、上記において説明した車両位置推定システム（１００）の概要について説明する。
【００６６】
車両位置推定システム（１００）は、
駐車枠（Ｓａ）を構成する帯状標示（Ｍ）が地表面に複数設けられた駐車場（Ｓ）内において、車両（Ｖ）の位置を推定する車両位置推定システム（１００）であって、
前記車両（Ｖ）に搭載された車載カメラ（１１）により撮影された、前記車両（Ｖ）の周辺の画像である周辺画像（ＩＭ）を取得する画像取得部（１）と、
前記画像取得部（１）が取得した前記周辺画像（ＩＭ）に対して画像認識処理を行う画像認識部（２）と、
前記帯状標示（Ｍ）の基準点（Ｒ）の絶対位置（Ｔｍａ）を示す情報である基準位置情報（Ｄ１）が記憶されたデータベース（３１）から前記基準位置情報（Ｄ１）を取得する基準位置情報取得部（３）と、
前記車両（Ｖ）の位置に関する演算を行う車両位置演算部（４）と、を備え、
前記帯状標示（Ｍ）は、直線状に延在して互いに平行な一対の直線部（Ｍａ）と、一対の前記直線部（Ｍａ）の端部同士を接続する弧状部（Ｍｂ）と、を含むＵ字状に形成され、
前記直線部（Ｍａ）が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向（Ｗ）として、
前記画像認識部（２）は、
前記直線部（Ｍａ）の前記幅方向（Ｗ）の両側端に位置する一対の直線エッジ（Ｅ）を検出し、
一対の前記直線エッジ（Ｅ）における前記幅方向（Ｗ）の中央部を通る仮想中心線（Ｌ）を演算し、
前記仮想中心線（Ｌ）と前記弧状部（Ｍｂ）との交点である境界点（Ｂ）を演算し、
前記帯状標示（Ｍ）の一対の前記直線部（Ｍａ）に対応する一対の前記境界点（Ｂ）の中点を演算して、当該中点を認識基準点（Ｒａ）と認識し、
前記車両位置演算部（４）は、
前記認識基準点（Ｒａ）と前記車両（Ｖ）との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報（Ｄ１）に示された前記基準点（Ｒ）の前記絶対位置（Ｔｍａ）に基づいて、前記車両（Ｖ）の位置を推定する。
【００６７】
この構成によれば、駐車場（Ｓ）の地表面に設けられた帯状標示（Ｍ）を利用して、車両（Ｖ）の位置を推定する。つまり、既存の地物の情報を利用して、車両（Ｖ）の位置を推定する。これにより、専用のマーカを設ける作業が不要であり、コストの増加を抑制することができる。
また、本構成によれば、周辺画像（ＩＭ）における帯状標示（Ｍ）の認識基準点（Ｒａ）を演算し、当該認識基準点（Ｒａ）に基づいて車両（Ｖ）の位置を推定する。認識基準点（Ｒａ）は、帯状標示（Ｍ）の直線部（Ｍａ）の一対の直線エッジ（Ｅ）における幅方向（Ｗ）の中央部を通る仮想中心線（Ｌ）に基づいて演算される。仮想中心線（Ｌ）は、帯状標示（Ｍ）の一部が欠けている場合等であっても適切に演算し易い。そのため、本構成によれば、認識基準点（Ｒａ）を精度良く認識することができ、延いては車両（Ｖ）の位置を精度良く推定することができる。
【００６８】
車両位置推定システム（１００）は、
駐車枠（Ｓａ）を構成する帯状標示（Ｍ）が地表面に複数設けられた駐車場（Ｓ）内において、車両（Ｖ）の位置を推定する車両位置推定システム（１００）であって、
前記車両（Ｖ）に搭載された車載カメラ（１１）により撮影された、前記車両（Ｖ）の周辺の画像である周辺画像（ＩＭ）を取得する画像取得部（１）と、
前記画像取得部（１）が取得した前記周辺画像（ＩＭ）に対して画像認識処理を行う画像認識部（２）と、
前記帯状標示（Ｍ）の基準点（Ｒ）の絶対位置（Ｔｍａ）を示す情報である基準位置情報（Ｄ１）が記憶されたデータベース（３１）から前記基準位置情報（Ｄ１）を取得する基準位置情報取得部（３）と、
前記車両（Ｖ）の位置に関する演算を行う車両位置演算部（４）と、を備え、
前記帯状標示（Ｍ）は、直線状に延在する直線部（Ｍａ）を含むＩ字状に形成され、
前記直線部（Ｍａ）が延在する方向に対して前記地表面に沿って直交する方向を幅方向（Ｗ）として、
前記画像認識部（２）は、
前記直線部（Ｍａ）の前記幅方向（Ｗ）の両側端に位置する一対の直線エッジ（Ｅ）を検出し、
一対の前記直線エッジ（Ｅ）における前記幅方向（Ｗ）の中央部を通る仮想中心線（Ｌ）を演算し、
前記仮想中心線（Ｌ）と前記帯状標示（Ｍ）の縁部との前記車両（Ｖ）側の交点である境界点（Ｂ）を演算して、当該境界点（Ｂ）を認識基準点（Ｒａ）と認識し、
前記車両位置演算部（４）は、
前記認識基準点（Ｒａ）と前記車両（Ｖ）との相対位置関係を演算し、
前記相対位置関係、及び、前記基準位置情報（Ｄ１）に示された前記基準点（Ｒ）の前記絶対位置（Ｔｍａ）に基づいて、前記車両（Ｖ）の位置を推定する。
【００６９】
この構成によれば、駐車場（Ｓ）の地表面に設けられた帯状標示（Ｍ）を利用して、車両（Ｖ）の位置を推定する。つまり、既存の地物の情報を利用して、車両（Ｖ）の位置を推定する。これにより、専用のマーカを設ける作業が不要であり、コストの増加を抑制することができる。
また、本構成によれば、周辺画像（ＩＭ）における帯状標示（Ｍ）の認識基準点（Ｒａ）を演算し、当該認識基準点（Ｒａ）に基づいて車両（Ｖ）の位置を推定する。認識基準点（Ｒａ）は、帯状標示（Ｍ）の直線部（Ｍａ）の一対の直線エッジ（Ｅ）における幅方向（Ｗ）の中央部を通る仮想中心線（Ｌ）に基づいて演算される。仮想中心線（Ｌ）は、帯状標示（Ｍ）の一部が欠けている場合等であっても適切に演算し易い。そのため、本構成によれば、認識基準点（Ｒａ）を精度良く認識することができ、延いては車両（Ｖ）の位置を精度良く推定することができる。
【００７０】
ここで、前記画像認識部（２）は、
規定範囲の間隔を空けて前記幅方向（Ｗ）に配置された２つの前記直線部（Ｍａ）における２つの前記仮想中心線（Ｌ）の方位の差である方位差（ΔＤ）を演算し、
前記方位差（ΔＤ）が規定の第１閾値（ＴＨ１）以下の場合は、前記方位差（ΔＤ）が演算された２つの前記直線部（Ｍａ）を前記車両位置演算部（４）による前記車両（Ｖ）の位置の推定に用い、
前記方位差（ΔＤ）が前記第１閾値（ＴＨ１）よりも大きい場合は、前記方位差（ΔＤ）が演算された２つの前記直線部（Ｍａ）を前記車両位置演算部（４）による前記車両（Ｖ）の位置の推定に用いないと好適である。
【００７１】
この構成によれば、方位差（ΔＤ）が第１閾値（ＴＨ１）以下の場合は、方位差（ΔＤ）が演算された２つの直線部（Ｍａ）が、認識対象の帯状標示（Ｍ）を構成する直線部（Ｍａ）であると判定し、方位差（ΔＤ）が第１閾値（ＴＨ１）よりも大きい場合は、方位差（ΔＤ）が演算された２つの直線部（Ｍａ）の少なくとも一方が、認識対象の帯状標示（Ｍ）を構成する直線部（Ｍａ）ではないと判定する。これにより、認識対象の帯状標示（Ｍ）を構成しない可能性がある直線部（Ｍａ）を、車両（Ｖ）の位置の推定に用いる対象から除外することができる。その結果、車両（Ｖ）の位置を精度良く推定することができる。
【００７２】
また、前記画像認識部（２）は、
前記幅方向（Ｗ）に並ぶ３つ以上の前記直線部（Ｍａ）における３つ以上の前記仮想中心線（Ｌ）の方位の標準偏差（σ）を演算し、
前記標準偏差（σ）が規定の第２閾値（ＴＨ２）以下の場合は、前記標準偏差（σ）が演算された３つ以上の前記直線部（Ｍａ）を前記車両位置演算部（４）による前記車両（Ｖ）の位置の推定に用い、
前記標準偏差（σ）が前記第２閾値（ＴＨ２）よりも大きい場合は、前記標準偏差（σ）が演算された３つ以上の前記直線部（Ｍａ）を前記車両位置演算部（４）による前記車両（Ｖ）の位置の推定に用いないと好適である。
【００７３】
この構成によれば、標準偏差（σ）が第２閾値（ＴＨ２）以下の場合は、標準偏差（σ）が演算された３つ以上の直線部（Ｍａ）が、認識対象の帯状標示（Ｍ）を構成する直線部（Ｍａ）であると判定し、標準偏差（σ）が第２閾値（ＴＨ２）よりも大きい場合は、標準偏差（σ）が演算された３つ以上の直線部（Ｍａ）の少なくとも１つが、認識対象の帯状標示（Ｍ）を構成する直線部（Ｍａ）ではないと判定する。これにより、認識対象の帯状標示（Ｍ）を構成しない可能性がある直線部（Ｍａ）を、車両（Ｖ）の位置の推定に用いる対象から除外することができる。その結果、車両（Ｖ）の位置を精度良く推定することができる。
【００７４】
また、前記データベース（３１）には、前記帯状標示（Ｍ）の絶対方位（Ｄｍａ）を示す情報である方位情報（Ｄ２）が更に記憶され、
前記画像認識部（２）は、前記仮想中心線（Ｌ）の方位を認識方位と認識し、
前記車両位置演算部（４）は、
前記認識方位と前記車両（Ｖ）の方位との相対方位関係を演算し、
前記相対方位関係、及び、前記方位情報（Ｄ２）に示された前記帯状標示（Ｍ）の前記絶対方位（Ｄｍａ）に基づいて、前記車両（Ｖ）の方位を推定すると好適である。
【００７５】
この構成によれば、駐車場（Ｓ）の地表面に設けられた帯状標示（Ｍ）を利用して、車両（Ｖ）の方位を精度良く推定することができる。
また、本構成によれば、推定された車両（Ｖ）の方位を用いて、車両（Ｖ）の位置を更に精度良く推定することができる。
【００７６】
また、前記車両位置演算部（４）により推定される前記車両（Ｖ）の位置よりも誤差が大きい前記車両（Ｖ）の概略位置情報（Ｄ３）を取得する概略位置情報取得部（５）を更に備え、
前記基準位置情報取得部（３）は、前記データベース（３１）に記憶された複数の前記帯状標示（Ｍ）についての前記基準位置情報（Ｄ１）のうち、前記概略位置情報（Ｄ３）が示す位置から規定範囲内に位置する前記帯状標示（Ｍ）の前記基準位置情報（Ｄ１）を選択的に取得すると好適である。
【００７７】
この構成によれば、車両位置演算部（４）が、データベース（３１）に記憶された全ての帯状標示（Ｍ）についての基準位置情報（Ｄ１）を参照する必要がない。これにより、車両位置演算部（４）の演算負荷を軽減することができる。
【００７８】
上述した車両位置推定システム（１００）の種々の技術的特徴は、車両位置推定方法や車両位置推定プログラムにも適用可能である。例えば、車両位置推定方法は、上述した車両位置推定システム（１００）の特徴を備えたステップを有することができる。また、車両位置推定プログラムは、上述した車両位置推定システム（１００）の特徴を備えた機能をコンピュータに実現させることが可能である。当然ながらこれらの車両位置推定方法及び車両位置推定プログラムも、上述した車両位置推定システム（１００）の作用効果を奏することができる。更に、車両位置推定システム（１００）の好適な態様として例示した種々の付加的特徴を、これら車両位置推定方法や車両位置推定プログラムに組み込むことも可能であり、当該方法及び当該プログラムはそれぞれの付加的特徴に対応する作用効果も奏することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本開示に係る技術は、駐車場内において車両の位置を推定する技術に利用することができる。
【符号の説明】
【００８０】
１００  ：車両位置推定システム
１      ：画像取得部
１１    ：車載カメラ
２      ：画像認識部
３      ：基準位置情報取得部
３１    ：データベース
４      ：車両位置演算部
Ｄ１    ：基準位置情報
ＩＭ    ：周辺画像
Ｍ      ：帯状標示
Ｍａ    ：直線部
Ｍｂ    ：弧状部
Ｅ      ：直線エッジ
Ｌ      ：仮想中心線
Ｂ      ：境界点
Ｒ      ：基準点
Ｒａ    ：認識基準点
Ｓ      ：駐車場
Ｓａ    ：駐車枠
Ｖ      ：車両
Ｗ      ：幅方向
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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