(57)【要約】【課題】分岐や合流の開始位置を誤認識する可能性を低減することができる自車位置推定装置、及び自車位置推定方法を提供することを目的とする。【解決手段】ＥＣＵ２０は、撮像部３２による撮像結果に基づいて、自車両の進路前方における車線の境界を示す路面標示を認識する標示認識部２１と、認識された路面標示の内、車線に沿った方向に対して所定角度で変化する角度変化部を、道路の形状変化を示す形状変化部の候補として抽出する抽出部２２と、進路前方において、道路の形状変化が生じる位置を示す位置情報を取得する情報取得部２３と、抽出された候補を、位置情報で示される位置から車線に沿った方向で所定距離内に存在する候補に絞り込む絞込み部２４と、絞り込まれた候補を、進路前方での形状変化部として特定する標示特定部２５と、特定された車線の分岐点又は合流点に基づいて、地図上の自車位置を特定する位置推定部２６と、を備える。【選択図】      図１
2018040692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像部（３２）による撮像結果に基づいて、自車両の進路前方における車線の境界を示す路面標示を認識する標示認識部と、
認識された前記路面標示において、地図上での車線の分岐点における本線を基準とした分岐車線の角度、又は車線の合流点における本線を基準とした合流車線の角度に対応した角度で形状が変化する角度変化部を、候補として抽出する抽出部と、
前記自車両の進路前方での車線の分岐点又は合流点の位置を示す位置情報を取得する情報取得部と、
抽出された前記候補を、前記位置情報で示される位置から自車線に沿った方向で所定距離内に存在する前記候補に絞り込む絞込み部と、
絞り込まれた前記候補を、前記進路前方での前記車線の分岐点又は合流点として特定する標示特定部と、
特定された前記候補に基づいて、地図上の自車位置を推定する位置推定部と、を備える自車位置推定装置。
【請求項２】
測位センサ（３１，３５，３６）からの出力に基づいて、前記地図上の自車位置を取得する測位位置取得部を備え、
前記情報取得部は、前記測位位置取得部により取得された前記地図上での前記自車位置から所定距離内に位置する前記車線の分岐点又は合流点を探索し、探索した前記車線の分岐点又は合流点の位置を前記位置情報として取得する、請求項１に記載の自車位置推定装置。
【請求項３】
前記撮像結果に基づいて、前記進路前方において道幅が増加しているか否かを判定する道幅判定部を備え、
前記情報取得部は、前記道幅判定部により前記道幅が増加する位置が検出された場合に、前記位置情報を取得する、請求項１に記載の自車位置推定装置。
【請求項４】
前記路面標示は、路面ペイントであって、
道路の道幅方向における前記候補を含む周囲の輝度パターンに基づいて、前記候補が前記路面ペイントか否かを判定し、前記路面ペイントと判定しなかった前記候補を、前記絞込み部による絞り込みの対象から除外する輝度パターン除外部を備える、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の自車位置推定装置。
【請求項５】
前記候補がタイヤ痕であるか否かを判定し、前記タイヤ痕と判定した前記候補を前記絞込み部による絞り込みの対象から除外するタイヤ痕除外部を備える、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の自車位置推定装置。
【請求項６】
撮像部による撮像結果に基づいて、自車両の進路前方における車線の境界を示す路面標示を認識する標示認識工程と、
認識された前記路面標示において、地図上での車線の分岐点における本線を基準とした分岐車線の角度、又は車線の合流点における本線を基準とした合流車線の角度に対応した角度で形状が変化する角度変化部を、候補として抽出する抽出工程と、
前記自車両の進路前方での車線の分岐点又は合流点の位置を示す位置情報を取得する情報取得工程と、
抽出された前記候補を、前記位置情報で示される位置から自車線に沿った方向で所定距離内に存在する前記候補に絞り込む絞込み工程と、
絞り込まれた前記候補を、前記進路前方での前記車線の分岐点又は合流点として特定する標示特定工程と、
特定された前記候補に基づいて、地図上の自車位置を特定する位置推定工程と、を備える自車位置推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
道路の形状を認識する自社位置推定装置、及び自車位置推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高精度なデジタル地図をもち、その地図上で自車の緯度経度（位置）、方位を推定することで、進路前方の道路形状を知り、自車両を操舵する方法が知られている。
【０００３】
特許文献１には、自車両の進路前方を撮像した撮像画像に基づいて、分岐路の位置で自車位置を合わせる手法が開示されている。特許文献１で開示された装置では、撮像画像から道路上の本線と分岐路との境界を示す太枠線やゼブラゾーンの特徴点を抽出した場合に、進路前方に分岐路が存在すると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３２８６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で記載されたように、分岐を示す破線で位置合わせする手法には以下のような問題がある。実環境では、破線がかすれて見えない分岐路、また破線が引かれていない分岐路が存在する。このような条件下の道路では、特許文献１で開示した手法は用いることが出来ない。
【０００６】
一方で、画像から抽出した区画線等の形状に基づいて、地図上の車線の分岐等の開始位置を認識する場合、路面の汚れや路面の傷等をこの分岐等の開始位置として誤認識する場合がある。例えば、コールタールなどの路面補修跡や、トラックの2重タイヤのブレーキ痕の黒筋ではさまれた白い線状の領域など、路面の汚れが分岐に似た方向で延びている場合に、これらを、分岐開始位置を示す区画線として誤認識してしまう場合がある。自車位置推定において、分岐位置手前で前後位置を正確に合わさないと、例えば、分岐路へのレーンチェンジのタイミングがずれ、ドライバの大きな違和感につながる場合がある。区画線による認識に代えて、標識などで前後位置を合わせる手法もあるが、標識が無い場合や、先行車などの遮蔽で標識を認識できない場合も想定される。そのため、車線の分岐や合流位置を適正に認識することは、地図上の自車位置を推定する上で重要な技術となる。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みたものであり、分岐や合流の開始位置を誤認識する可能性を低減することができる自車位置推定装置、及び自車位置推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために本発明では、撮像部による撮像結果に基づいて、自車両の進路前方における車線の境界を示す路面標示を認識する標示認識部と、認識された前記路面標示において、地図上での車線の分岐点における本線を基準とした分岐車線の角度、又は車線の合流点における本線を基準とした合流車線の角度に対応した角度で形状が変化する角度変化部を、候補として抽出する抽出部と、前記自車両の進路前方での車線の分岐点又は合流点の位置を示す位置情報を取得する情報取得部と、抽出された前記候補を、前記位置情報で示される位置から自車線に沿った方向で所定距離内に存在する前記候補に絞り込む絞込み部と、絞り込まれた前記候補を、前記進路前方での前記車線の分岐点又は合流点を示す位置として特定する標示特定部と、特定された前記候補に基づいて、地図上の自車位置を推定する位置推定部と、を備える。
【０００９】
本願発明者は、自車位置推定をする際には、地図をそもそも持っている点、また、誤認識を生じさせ易いタイヤ痕はトラックが本線手前でブレーキをかけながら分岐路に進入していく際に作られるため、本線の区画線と成す角度は分岐路の角度と一致し難い点、更には、路面補修跡やひび割れも、角度のばらつきがあり分岐路の角度と一致し難い点に着目した。そこで、地図で既知である分岐や合流の角度の情報を用いて、この分岐や合流に応じた角度となる部位を候補として抽出し、抽出した候補を位置情報に基づいて絞り込むことで、自車位置の特定に用いる分岐や合流の位置を特定することとした。そのため、事前にある程度推定されている自車位置から、前方の分岐や合流の存在とその角度を地図情報から得ることで、その角度以外を絞り込む。そして、絞り込んだ候補を用いて自車位置を推定する。その結果、分岐や合流の開始位置を誤認識する可能性を低減し、地図上の自車位置を適正に推定することができる。
【００１０】
また、区画線の折れ曲がり点だけでなく、道路端のガードレールなどの折れ曲がり点でも同様の前後方向の自車位置推定が可能である。これにより、万一区画線がかすれている場合や、逆光で見えない場合でもマッチングが可能となる。また地図にも道路端情報を出力する手段を備えることで、同様の自車位置推定が可能となり、その際に外乱となる道路端の樹木などによる形状のゆらぎを、既に知られている角度で絞り込むことで誤りを抑制することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】車両制御装置の構成図。
【図２】外部メモリに記録されている地図を説明する図。
【図３】自車位置の特定を説明する図。
【図４】角度変化部を備える路面標示の抽出方法を説明する図。
【図５】ＥＣＵが実施する自車位置の特定を説明するフローチャート。
【図６】図５のステップＳ１３の処理を詳細に示すフローチャート。
【図７】角度変化部の角度を説明する図。
【図８】候補の抽出を説明する図。
【図９】候補の絞込みを説明する図。
【図１０】輝度パターンを用いた候補の除外を説明する図。
【図１１】タイヤ痕の判定による候補の除外方法を説明する図。
【図１２】図４のステップＳ１４で実施される処理を説明するフローチャート。
【図１３】第３実施形態において、道路の形状変化が生じる位置を探索する処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明にかかる自車位置推定装置、及び自車位置推定方法の実施形態を図面と共に説明する。なお、以下の実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
【００１３】
（第１実施形態）
図１は、自車位置推定装置、及び自車位置推定方法を適用した車両制御装置１００を示している。車両制御装置１００は、例えば、車両に搭載される車両システムの一例であり、地図上での自車位置を推定し、推定結果に基づいて自車両の運転を支援する。また、この実施形態において、路面標示とは、路面上に形成された道路境界線を形成する表示体であって、路面ペイント、道路鋲、縁石等を意味している。
【００１４】
図１に示すように、車両制御装置１００は、各種センサ３０と、自車位置推定装置として機能するＥＣＵ２０と、運転支援装置４０と、を備えている。
【００１５】
各種センサ３０は、ＧＰＳ受信機３１、カメラ３２、車速センサ３５、ヨーレートセンサ３６、を備えている。
【００１６】
ＧＰＳ受信機３１は、周知の衛星測位システム（ＧＮＳＳ）の一部として機能することで、衛星から送信される電波をＧＰＳ情報として受信する。ＧＰＳ情報には、衛星の位置や電波が送信された時刻や、衛星の位置の誤差を示す情報であるＤＯＰ（誤差情報）が含まれている。ＧＰＳ受信機３１は、ＧＰＳ情報を受信した受信時刻とＧＰＳ情報に含まれる発信時刻との差に基づいて、衛星から自車両までの距離を算出する。そして、算出した距離と衛星の位置とをＥＣＵ２０に出力する。
【００１７】
カメラ３２は、撮像部として機能し、自車両の進行方向前方を撮像できるよう撮像軸を自車両の前方に向けた状態で車室内に設置されている。この実施形態では、カメラ３２は、単眼カメラであり、例えば、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサで構成されている。また、カメラ３２で撮像された画像は、所定周期でＥＣＵ２０に出力される。なお、カメラ３２は、車幅方向において並列する右カメラと左カメラとを有するステレオカメラであってもよい。
【００１８】
車速センサ３５は、自車両の車輪に動力を伝達する回転軸に設けられており、その回転軸の回転数に基づいて自車両の速度を検出する。ヨーレートセンサ３６は、自車両の単位時間当たりでの向きの変化を、自車両に実際に発生したヨーレート、すなわち車両の重心点回りの角速度により検出する。
【００１９】
ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えたコンピュータとして構成されている。そして、ＣＰＵが、内部メモリに記憶されているプログラムを実行することにより、図１に示す各部として機能することができる。また、ＥＣＵ２０は、地図が記録された外部メモリ４５に接続されており、この外部メモリ４５から地図に記録された各情報を読み出すことができる。
【００２０】
図２に示す地図では、道路上の車線を示すリンクＬと車線の連結点を示すノードＮとを記録している。このノードＮには地図上の座標が記録されており、ノードＮの位置を参照することにより、地図上での道路の形状変化が生じる位置を検出することができる。
【００２１】
地図上での道路の形状変化として、図２（ａ）では車線の分岐を示し、図２（ｃ）では車線の合流をそれぞれ示している。図２（ａ）に示すように、分岐点を示すノードＮ１には、本線を示すリンクＬ１，Ｌ２に加えて、分岐路を示すリンクＬ３が連結している。また、図２（ｃ）に示すように、合流点を示すノードＮ１１には、本線を示すリンクＬ１１，Ｌ１２に加えて、合流路を示すリンクＬ１３が記録されている。また、地図は、車線の連結を示すノードＮに加えて、所定距離毎に、道路上の位置を示す補助点を備えるものであってもよい。
【００２２】
更に、地図は、道路情報として、道路上の地物の形状や位置を示す形状情報と、地物の名称や関連する情報を示す属性情報とを記録している。形状情報や属性情報は、地図上の各位置や地物に関連づけてその値が参照できるようデータベース化されている。例えば、形状情報として、図２（ｂ）では、道路の境界線を示す路面ペイントの形状（近似曲線）や、本線から分岐する分岐路の分岐角θｒが、地図上の位置に関連づけて記録されている。例えば、路面ペイントの形状は、代表点の座標と、各代表点を繋ぐ線の近似曲線とを備える周知のベクターデータにより形成されている。
【００２３】
また、ＥＣＵ２０は、路面標示において、道路の形状変化が生じる位置を示す形状変化部を認識する。形状変化部は、道路の境界線を示す路面標示の内、車線に沿った方向に対して所定角度で傾く部位を有しており、この実施形態では、車線の分岐点や合流点等を示す部位である。ＥＣＵ２０は、カメラ３２による撮像結果により得られるエッジ点により、進路前方の形状変化部における、自車両を基準とする相対位置を認識する。また、認識した形状変化部を、地図上の自車位置の推定に使用する。
【００２４】
図３を用いて、ＥＣＵ２０が認識した形状変化部を用いて、自車位置を認識する手法を説明する。まず、ＥＣＵ２０は、認識した形状変化部の相対位置に、ＧＰＳ情報等に基づいて地図上で取得されている自車両の位置ＥＰを加えることで、絶対座標上の検出位置ＤＰを算出する。そして、算出した検出位置ＤＰと、この検出位置ＤＰに対応する地図上での形状変化部の位置ＭＰとマッチングさせることで、両位置ＤＰ，ＭＰのずれ量を算出する。例えば、検出位置ＤＰと地図上での位置ＭＰとの関係をずれ量を要素とする行列式を用いてマッチングさせるとともに、この行列式の各要素を解くことでずれ量を算出することができる。そして、算出されたずれ量により、位置ＥＰを補正することで、自車位置ＣＰの推定を行う。ここで、形状変化部の一部は、車線に沿った方向から所定角度で傾いており、この部位を用いて進行方向において両位置ＤＰ，ＭＰをマッチングさせることができる。そのため、形状変化部を自車位置の推定に用いることで、進行方向でのずれ量を精度良く算出することができる。
【００２５】
運転支援装置４０は、ＥＣＵ２０が推定した自車位置ＣＰに基づいて、自車両の走行を制御する。例えば、運転支援装置４０は、推定された自車位置ＣＰ、車速及びヨーレートにより自車両の将来の位置を予測し、予測した将来の位置と道路の認識結果とを用いて、自車両が区画線等の路面ペイントにより区画される自車線を逸脱するおそれがあるか否かを判断する。例えば、運転支援装置４０が警報機能を有していれば、自車両が自車線を逸脱するおそれがあると判断した場合、自車両が備えるディスプレイにより警告表示を行ったり、自車両が備えるスピーカにより警告音を発生させたりする。また、運転支援装置４０が運転補助機能を有していれば、自車両が自車線を逸脱するおそれがあると判断した場合、操舵装置に操舵力を加える。
【００２６】
ＥＣＵ２０が、カメラ３２の撮像結果に基づいて、路面標示における形状変化部を認識する場合、路面の汚れや傷等をこの形状変化部として誤認識する場合がある。例えば、図３の例では、路面の汚れが道路に沿った方向で所定角度に延びており、カメラ３２がこの汚れの位置Ｄｉを形状変化部として誤認識している。汚れを誤認識した位置Ｄｉにより自車位置ＣＰを特定すると、地図上の自車位置ＣＰに誤差が生じるおそれがある。また、自車位置推定において、分岐位置手前で前後位置を正確に合わさないと、例えば、分岐路へのレーンチェンジのタイミングがずれ、運転者の違和感を大きくする。そのため、自車位置の推定に用いる道路上の部位を適正に認識することは、正確なマッチングを実現する上で重要な技術となる。そこで、ＥＣＵ２０は、図１に示す各機能を備えることで、道路の形状変化が生じる位置を誤認識する可能性を低減している。
【００２７】
次に、図１に示すＥＣＵ２０の各機能を説明する。標示認識部２１は、カメラ３２による撮像結果に基づいて、自車両の進路前方における車線の境界を示す路面標示を認識する。標示認識部２１は、例えば、カメラ３２により撮像された撮像画像を鳥瞰処理することで、当該撮像画像内の物体等の位置を自車上方から俯瞰した場合の位置関係となるよう変換する。そして、この鳥瞰処理後の撮像画像からエッジ点等の特徴点を抽出する。そして、抽出された特徴点をその形状や輝度パターン等によりグループ化することで、グループ化された特徴点を路面表示として認識する。
【００２８】
抽出部２２は、標示認識部２１により認識された路面標示において、地図上での車線の分岐点における本線を基準とした分岐車線の角度、又は車線の合流点における本線を基準とした合流車線の角度に対応した角度で形状が変化する角度変化部を、候補として抽出する。例えば、図４では、抽出部２２は、撮像画像内で認識された各路面標示の内、車線に沿った方向に対して所定の傾き角θｂで形状が変化する形状変化点ＨＰを有する角度変化部ＡＣＰを、形状変化部の候補として抽出する。このとき、傾き角θｂは、自車両の前方に存在する道路の形状変化を示す角度に基づいて決定される。図４では、道路の中心線Ｍに平行な直線部Ｓｓに対して形状変化点ＨＰから傾き角θｂで傾く傾き部Ｓｂを備える角度変化部ＡＣＰを形状変化部の候補として抽出している。なお、傾き角θｂを算出するための各部Ｓｓ，Ｓｂの算出方法としては、例えば、路面標示の特徴点を周知のハフ（Hough）変換することで算出することができる。
【００２９】
情報取得部２３は、自車両の位置を基準として、進路前方での道路の形状変化が生じる車線の分岐点の位置や車線の合流点の位置を示す位置情報を取得する。この第１実施形態では、情報取得部２３は、地図上で推定された自車両の位置を基準として、地図に記録された車線の分岐点や合流点を示すノードＮの位置を位置情報として取得する。
【００３０】
絞込み部２４は、抽出部２２により抽出された形状変化部の候補を、位置情報で示される位置から車線に沿った方向で所定距離内に存在する候補に絞り込む。情報取得部２３で取得される位置情報には誤差を含んでいるため、絞込み部２４はこの誤差を考慮して、絞り込みの対象となる候補が存在する位置を設定する。例えば、絞込み部２４は位置情報により示される位置を基準として各候補を絞り込むための領域を設定し、この領域に属する候補を絞り込みの対象とする。
【００３１】
標示特定部２５は、絞り込まれた候補を、進路前方での形状変化部として特定する。即ち、絞り込まれた路面標示の角度変化部の位置を、道路上で実際に分岐や合流等の形状変化が生じている位置として特定する。
【００３２】
位置推定部２６は、特定された形状変化部の候補を用いて、地図上の自車位置ＣＰを推定する。この実施形態では、位置推定部２６は、測位センサとして機能するＧＰＳ受信機３１の出力に基づいて取得された地図上での位置、又は車速センサ３５及びヨーレートセンサ３６の出力に基づいて取得された地図上の位置を補正することで自車位置ＣＰを特定する。
【００３３】
次に、ＥＣＵ２０が実施する自車位置ＣＰの特定を、図５を用いて説明する。図５に示す処理は、ＥＣＵ２０により所定周期で実施される処理である。また、図５に示す処理では、道路の形状変化部として車線の分岐点を用い、この分岐点を示す路面ペイントを特定する場合を例に説明を行う。
【００３４】
ステップＳ１０では、ＧＰＳ情報に基づいてい地図上の自車両の位置を取得する。例えば、ＥＣＵ２０は、周知のマップマッチング処理を用いて地図上で推定された推定位置を取得する。ステップＳ１０が測位位置取得部として機能する。
【００３５】
ステップＳ１１では、ステップＳ１０で取得した位置から進路前方の所定距離内に車線の分岐点が存在しているか否かを判定する。ここで、所定距離は、推定位置から１０メートル以上かつ１００メートル未満の距離であればよく、例えば５０メートル以内の位置である。ＥＣＵ２０は地図上での推定位置から所定距離内に分岐点を示すノードＮが存在していれば、車線の分岐点が存在していると判定する。一方、推定位置から所定距離内に分岐点が存在しない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、図５の処理を一旦終了する。
【００３６】
推定位置から進路前方の所定距離内に車線の分岐点が存在している場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１２では、カメラ３２による撮像結果である撮像画像に基づいて、自車両の進路前方の路面ペイントの位置を認識する。ステップＳ１２が標示認識工程として機能する。
【００３７】
ステップＳ１３では、認識された路面ペイントにおいて、車線に沿った方向に対して所定角度で変化する角度変化部を、車線の分岐や合流を示す形状変化部の候補として抽出する。図６は、ステップＳ１３の処理を詳細に示すフローチャートである。ステップＳ１３が抽出工程として機能する。
【００３８】
ステップＳ２１では、撮像画像を鳥瞰処理する。ステップＳ２２では、鳥瞰処理後の画像に含まれる角度変化部を抽出する。例えば、ＥＣＵ２０は、路面ペイントにおいて、形状変化点を有する部位を角度変化部として抽出する。
【００３９】
ステップＳ２３では、地図上に車線の分岐点における本線を基準とした分岐車線の分岐角θｒが記録されているか否かを判定する。図７（ａ）に示すように、分岐車線の分岐角θｒが地図上に形状情報として記録されていれば（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、ステップＳ２４では、この分岐角θｒを地図に記録された形状情報から取得する。
【００４０】
なお、道路の形状変化が生じる位置として車線の合流点を用いる場合、ステップＳ２３において、ＥＣＵ２０は、車線の合流点における本線を基準とした合流車線の角度を取得することとなる。
【００４１】
地図に分岐車線の分岐角θｒが形状情報として記録されていない場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、ステップＳ２５では、地図上で分岐路を表すリンクＬと本線を示すリンクＬとで形成される角度に基づいて分岐車線の分岐角θｒを算出する。例えば、図７（ｂ）に示すように、ＥＣＵ２０は、分岐点を示すノードＮ２１に連結し、本線を示すリンクＬ２１と分岐路を示すリンクＬ２２とで形成される角度を算出し、この角度を分岐車線の分岐角θｒとする。
【００４２】
ステップＳ２６では、ステップＳ２４又はステップＳ２５で取得された分岐角θｒと、ステップＳ２２で抽出された角度変化部の傾き角θｂとを対比し、対比結果に基づいて形状変化部の候補を抽出する。例えば、ＥＣＵ２０は、角度変化部の傾き角θｂと分岐車線の分岐角θｒとの差分が閾値Ｔｈ以下である角度変化部を形状変化部の候補として抽出する。なお、閾値Ｔｈは、５度以上１０度以下の値で設定することができるが、カメラ３２の認識精度や地図に記録された分岐角θｒの精度によってもその値が変化する。図８の例では、ステップＳ２６の判定により、撮像画像から形状変化部の候補Ｃ１〜Ｃ３が抽出されている。
【００４３】
図５に戻り、ステップＳ１４では、自車両の位置を基準として、進路前方での道路の形状変化が生じる位置を示す位置情報を取得する。カメラ３２による撮像結果は、自車両から遠ざかる程その認識精度が低下する。そのため、図９（ａ）に示すように、この第１実施形態では、ＥＣＵ２０は、地図上において、ステップＳ１０で取得した位置ＥＰから所定距離Ｄ１内での車線の分岐点（ノードＮ）の位置を探索し、探索した位置を位置情報として取得する。ここで、所定距離Ｄ１は、カメラ３２による撮像精度に応じて設定される距離である。ステップＳ１４が情報取得工程として機能する。
【００４４】
ステップＳ１５では、撮像画像内の各候補を、位置情報で示される位置から道路に沿った方向で所定距離内に存在する候補に絞り込む。位置情報は誤差が存在するため、図９（ｂ）に示すように、ＥＣＵ２０は、ステップＳ１４で取得した位置情報Ｐｉから道路に沿った方向で前後に距離Ｄ２だけ広がる領域を、候補を絞り込むための絞込み領域ＮＡとして設定する。そして、設定した絞込み領域ＮＡ内の候補Ｃを絞り込み対象とする。なお、距離Ｄ２は、位置情報の精度に応じて設定され、例えば、５メートル以上、及び２０メートル以下の値とすることができる。
【００４５】
ステップＳ１５の絞込み結果により候補が存在しない場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、図５の処理を一旦終了する。一方、ステップＳ１５の絞込み結果により候補が存在する場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、ステップＳ１７に進む。図９（ｂ）の例では、絞込み領域ＮＡには、候補Ｃ１が位置しているため、各候補から候補Ｃ１に絞り込まれたこととなる。
【００４６】
ステップＳ１７では、ステップＳ１６で絞り込まれた候補を、道路における形状変化部として特定する。図９（ｂ）の例では、候補Ｃ１が分岐点に対応する形状変化部として特定される。ステップＳ１８が標示特定工程として機能する。
【００４７】
ステップＳ１８では、ステップＳ１７で特定された形状変化部（候補）を用いて、自車位置ＣＰを推定する。具体的には、ＥＣＵ２０は、形状変化部の検出位置ＤＰと、この形状変化部の地図上の位置ＭＰとをマッチングした結果によりずれ量を算出し、このずれ量により位置ＥＰを補正することで、補正後の位置により自車位置を推定する。ステップＳ１８が位置推定工程として機能する。
【００４８】
以上説明したようにこの第１実施形態では、ＥＣＵ２０は、カメラ３２による撮像結果に基づいて、自車両の進路前方における車線の境界を示す路面標示を認識し、認識された前記路面標示において、地図上での車線の分岐点における本線を基準とした分岐車線の角度、又は車線の合流点における本線を基準とした合流車線の角度に対応した角度を有する角度変化部を、候補として抽出する。また、自車両の進路前方での車線の分岐点又は合流点の位置を示す位置情報を取得し、抽出した候補を、位置情報で示される位置から自車線に沿った方向で所定距離内に存在する候補に絞り込む。そして、絞り込まれた候補を、進路前方での車線の分岐点又は合流点として特定し、特定した候補に基づいて、地図上の自車位置を推定することとした。この場合、角度変化部の角度と位置情報に基づく範囲との両条件を満たす候補を絞り込むことで、車線の分岐や合流の開始を示す路面標示を誤認識する可能性を低減することができる。その結果、適正に認識された路面標示により地図上の自車位置を特定することが可能となる。
【００４９】
ＥＣＵ２０は、ＧＰＳ受信機３１からの出力に基づいて、地図上の自車位置を取得し、地図上における自車位置から所定距離内に位置する車線の分岐点又は合流点を探索する。そして、探索した車線の分岐点又は合流点の位置を位置情報として取得する。カメラ３２による撮像結果は、自車両から遠ざかる程その認識精度が低下する。この点、上記構成では、地図上の自車位置から所定距離内に存在する形状変化部の位置を位置情報として取得することとした。この場合、候補が絞り込まれる範囲がカメラ３２の認識精度が担保された範囲となるため、カメラ３２の認識精度の低下に起因して、形状変化部を誤認識する可能性を抑制することができる。
【００５０】
（第２実施形態）
この第２実施形態では、カメラ３２の撮像結果に基づいて抽出された候補の内、道路上の汚れや傷に該当する候補を、候補から除外する。
【００５１】
例えば、図５のステップＳ１５の候補の絞込みにおいて、画像内の各候補を、位置情報で示される位置からの距離に加えて、輝度パターンに基づいて候補の絞込みを行う。路面ペイントと道路上の汚れや傷とを比較した場合、路面ペイントでは白線領域の両側に路面色が現れるパターンとなるのに対して、道路上の汚れや傷は、このようなパターンとなる可能性が低い。そのため、ＥＣＵ２０は、道路の道幅方向における候補を含む周囲の輝度パターンに基づいて、抽出した各候補が路面ペイントか否かを判定し、判定結果に応じて候補の除外を行う。そのため、図５のステップＳ１５が輝度パターン除外部として機能する。
【００５２】
図１０は、輝度パターンを用いた候補の除外を説明する図である。輝度パターンの判定方法の一例として、ＥＣＵ２０は、候補周辺を含む周囲の画素をグレースケール化し、このグレースケール化した画素のヒストグラムを算出する。図１０（ａ）において、路面ペイントである候補Ｃ１の周囲は、ペイント領域である白線（高輝度）領域と、この白線の両側に現れる路面（低輝度）領域と、で構成されている。そのため、図１０（ｂ）で示す候補Ｃ１の周囲のヒストグラムには、高輝度及び低輝度の画素数ＰＮが多く、中輝度の画素数ＰＮが少なくなる。一方、図１０（ａ）において、路面上の傷である候補Ｃ３の周囲は、主に路面（低輝度）領域で構成されている。そのため、図１０（ｃ）で示す候補Ｃ３の周囲のヒストグラムには、高輝度の画素数ＰＮが少なく、中輝度から低輝度の画素数ＰＮが多くなる。そのため、ＥＣＵ２０は各候補の周囲のヒストグラムにより得られる輝度パターンを判定することで、路面ペイントではない候補を除外することができる。
【００５３】
以上説明したようにこの第２実施形態では、ＥＣＵ２０は、道路の道幅方向における候補を含む周囲の輝度パターンに基づいて、候補が路面ペイントか否かを判定し、路面ペイントと判定しなかった候補を、絞り込みの対象から除外する。路面ペイントと道路上の汚れや傷とを比較した場合、路面ペイントでは白線領域の両側に路面色が現れる輝度パターンとなるのに対して、道路上の汚れや傷は、このような輝度パターンが表れない可能性が高くなる。この点、上記構成では、道路の道幅方向における候補周囲の輝度パターンにより、この候補が路面ペイントであるか否かを判定し、路面ペイントでない場合は絞込みの対象から除外することとした。この場合、路面ペイントにおける形状変化部と形状が近似した道路の汚れや傷を除外することができ、候補に対する絞り込みの精度を高めることができる。
【００５４】
（第３実施形態）
この第３実施形態では、カメラ３２の撮像結果に基づいて抽出された候補の内、タイヤ痕に該当する候補を、候補から除外する。
【００５５】
図１１は、第３実施形態において候補の除外方法を説明する図である。路面上に道路に沿った方向で所定角度に延びたタイヤ痕ＴＣが存在していると、このタイヤ痕を、車線の分岐点や合流点を示す部位として誤認識する場合がある。そこで、ＥＣＵ２０は、図５のステップＳ１５の候補の絞込みにおいて、画像内の各候補を、位置情報で示される位置からの距離に加えて、タイヤ痕であるか否かの判定結果に基づいて候補の絞込みを行う。そのため、この第３実施形態において、図５のステップＳ１５がタイヤ痕除外部として機能する。
【００５６】
例えば、ＥＣＵ２０は、各候補のテクスチャ等の特徴量を抽出し、タイヤ痕と類似する特徴量を備える候補を除外する。特徴量の算出方法の一例として、ＥＣＵ２０は、各候補を構成する画素の輝度分布を示すヒストグラムを算出し、このヒストグラムに基づいてタイヤ痕に該当するテクスチャであるか否かを判定する。そして、タイヤ痕と判定した候補（図１１ではＴＣ）を、形状変化部の候補から除外する。
【００５７】
なお、各候補の特徴量の算出方法として、輝度のヒストグラムに代えて、周知のパターンマッチングを用いるものであってもよい。また、この第３実施形態で示したタイヤ痕であるかの判定と、第２実施形態で示した輝度パターンの判定とを組み合わせるものであってもよい。
【００５８】
以上説明したようにこの第３実施形態では、ＥＣＵ２０は、候補がタイヤ痕であるか否かを判定し、タイヤ痕と判定した候補を絞り込みの対象から除外する。路面上に道路に沿った方向で所定角度に延びたタイヤ痕が存在していると、このタイヤ痕を、形状変化部と誤認識する場合がある。この点、上記構成では、抽出された候補がタイヤ痕であるか否かを判定し、タイヤ痕と判定した候補を絞込みの対象から除外することとした。この場合、形状変化部と誤認識し易いタイヤ痕を候補から除外することができ、候補に対する絞り込みの精度を高めることができる。
【００５９】
（第４実施形態）
この第４実施形態では、候補を絞り込む範囲を設定するための位置情報を、カメラ３２による撮像結果に基づいて取得する。
【００６０】
図１２は、図５のステップＳ１４で実施される処理を説明するフローチャートである。
【００６１】
ステップＳ３１では、撮像画像内の路面の位置を推定する。例えば、ＥＣＵ２０は、図５のステップＳ１１で認識された左右の道路境界を示す路面ペイントを用いて道路を示す領域を推定する。
【００６２】
ステップＳ３２では、道路に沿った方向において道幅の増加を検出する。ＥＣＵ２０は、ステップＳ３１で推定した路面における左右の道路境界を示す路面ペイントを抽出し、この路面ペイントの車幅方向（道幅方向）での間隔の変化により道幅の増加を検出する。ステップＳ３２が道幅判定部として機能する。
【００６３】
道幅の増加を検出しない場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、進路前方に道路の形状変化が生じる位置が存在しないと判断し、図５及び図１２の処理を一旦終了する。一方、道幅の増加を検出した場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、ステップＳ３４に進む。
【００６４】
ステップＳ３４では、道幅が増加している位置を位置情報として取得する。例えば、図１３（ａ）では、ＥＣＵ２０は、ステップＳ３２で検出された道幅が増加する位置の内、進路前方において自車両から最も近い位置を位置情報Ｐｉとして取得している。
【００６５】
そして、図５に戻り、ステップＳ１５では、図１３（ｂ）に示すように、ステップＳ３４で算出された位置情報で示される位置から道路に沿った方向で所定距離の範囲を絞込み領域ＮＡとして設定する。そして、ＥＣＵ２０は、絞込み領域ＮＡに属する候補を絞り込みの対象とする。
【００６６】
以上説明したようにこの第４実施形態では、ＥＣＵ２０は、カメラ３２の撮像結果に基づいて、進路前方において道幅が増加する位置を検出し、道幅が増加する領域が検出された場合に、この位置を位置情報として取得する。進路前方に道路の形状変化が生じる位置が出現する場合、道幅の増加によりこの位置の出現を判定することができる。この点、上記構成では、撮像結果に基づいて進路前方で道幅が増加する位置を検出し、検出した位置を位置情報として取得することとした。この場合、地図を用いることなく、候補を絞り込むための位置情報を取得することができるため、地図上に道路の形状変化が生じる位置が記録されていない場合でも、候補を絞り込むための範囲を設定することが可能となる。
【００６７】
（その他の実施形態）
道路上の形状変化部としては、車線の分岐点や車線の合流点に加えて、路側に設けられた退避路の入口又は出口であってもよい。この場合、ＥＣＵ２０は、図５のステップＳ１２において、路面標示の内、退避路の入口又は出口を示す形状変化部を認識する。
【００６８】
ＥＣＵ２０は、特定した路面標示における形状変化部に基づいて地図上の自車位置を特定することに代えて、この形状変化部に基づいて自車両を自車線に維持させるレーンキープコントロールや、形状変化部を周囲の車両に通知する車車間通信を行うものであってもよい。
【符号の説明】
【００６９】
２１…標示認識部、２２…抽出部、２３…情報取得部、２４…絞込み部、２５…標示特定部、２６…位置推定部。
【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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