(57)【要約】      （修正有）【課題】地図データを利用することで高精度な自車位置を推定することが可能な自車位置推定装置を提供する。【解決手段】車載機は、ライダの出力に基づき、車両の周囲に存在する地物の形状を示す点群データを検出する。また、車載機は、地物ＤＢ２１を参照し、ＧＰＳ受信機等の出力に基づく概略自車位置から認識される地物の形状を示すポリゴンデータを生成する。そして、車載機は、上述の点群データとポリゴンデータとに基づいて、高精度自車位置を推定する。【選択図】図４
2018116014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出手段と、
前記車両の概略自車位置を取得する取得手段と、
地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成手段と、
前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定手段と、を備える自車位置推定装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記車両の方向を取得し、
前記検出手段は、前記車両から前記方向に存在する地物の形状を前記第１形状として検出し、
前記生成手段は、前記概略自車位置又は前記概略自車位置の周辺に設定された候補位置から前記方向に存在する地物の形状を前記第２形状として生成することを特徴とする請求項１に記載の自車位置推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記第１形状と前記第２形状とが一致する場合、前記概略自車位置を前記高精度自車位置と推定し、
前記第１形状と前記第２形状とが一致しない場合、前記概略自車位置の周辺に設定された候補位置から認識される地物の形状を第２形状とし、当該第２形状が前記第１形状と一致する候補位置を高精度自車位置と推定する請求項１または２に記載の自車位置推定装置。
【請求項４】
前記生成手段は、複数の候補位置について第２形状を生成し、
前記推定手段は、複数の第２形状のうち、前記第１形状との類似度が最大かつ所定閾値以上である第２形状を、前記第１形状と一致する第２形状と判定する請求項３に記載の自車位置推定装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記概略自車位置又は前記概略自車位置の周辺に設定された前記高精度自車位置の候補位置から認識される地物のうち、予め決められた優先度の高い地物の形状を前記第２形状として生成する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の自車位置推定装置。
【請求項６】
前記優先度の高い地物は、所定値以上の高さを有する地物、及び、公共物の少なくとも１つを含む請求項５に記載の自車位置推定装置。
【請求項７】
前記検出手段は、外界センサにより地物の点群データを生成し、当該点群データに基づき特定される形状を前記第１形状とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の自車位置推定装置。
【請求項８】
前記取得手段は、ＧＰＳ及び／又は自立センサにより取得される請求項１乃至７のいずれか一項に記載の自車位置推定装置。
【請求項９】
自車位置推定装置が実行する制御方法であって、
車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出工程と、
前記車両の概略自車位置を取得する取得工程と、
地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置又は当該概略自車位置の周辺位置である候補位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成工程と、
前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定工程と、
を有する制御方法。
【請求項１０】
コンピュータが実行するプログラムであって、
車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出手段と、
前記車両の概略自車位置を取得する取得手段と、
地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置又は当該概略自車位置の周辺位置である候補位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成手段と、
前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定手段
として前記コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地物の３次元データを用いた位置推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、建物などの地物の３次元データを生成する技術が知られている。例えば、特許文献１には、衛星写真や航空写真などのラスタ形式の画像データを解析して道路、河川、圃場等の区画を自動認識し、区画の情報をベクタ形式の画像データとして出力する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１９４７２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、ＧＰＳ受信機や自立測位センサなどの出力に基づく自車位置は、実際の自車位置とずれてしまう場合があり、このようなずれは正確な経路案内や自動運転制御の実行にとって障害となる。一方、特許文献１では地物の３次元データを自動生成するため、このような技術を地図整備に応用することで、地物の３次元データを含む地図データを生成することが可能である。そこで、本発明は、地図データを利用することで高精度な自車位置を推定することが可能な自車位置推定装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の発明は、自車位置推定装置であって、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出手段と、前記車両の概略自車位置を取得する取得手段と、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成手段と、前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定手段と、を備える。
【０００６】
請求項９に記載の発明は、自車位置推定装置が実行する制御方法であって、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出工程と、前記車両の概略自車位置を取得する取得工程と、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置又は当該概略自車位置の周辺位置である候補位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成工程と、前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定工程と、を有する。
【０００７】
請求項１０に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出手段と、前記車両の概略自車位置を取得する取得手段と、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置又は当該概略自車位置の周辺位置である候補位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成手段と、前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定手段として前記コンピュータを機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】自車位置推定システムの概略構成である。
【図２】車載機のブロック構成を示す。
【図３】地物ＤＢのデータ構造の一例を示す。
【図４】自車位置推定処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】高精度自車位置決定処理を示すフローチャートである。
【図６】自車位置周辺を表す俯瞰図である。
【図７】概略自車位置周辺を表す俯瞰図である。
【図８】概略自車位置に基づく座標変換により点群データとポリゴンデータとを同一座標系により表した場合の被照射部位の相対位置関係を示す。
【図９】（Ａ）候補位置の設定例を示す。（Ｂ）候補位置Ｐ５を基準とした座標変換により点群データとポリゴンデータとを同一座標系により表した場合の被照射部位の相対位置関係を示す。
【図１０】変形例において参照される地物ＤＢのデータ構造の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の好適な実施形態によれば、自車位置推定装置であって、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出手段と、前記車両の概略自車位置を取得する取得手段と、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成手段と、前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定手段と、を備える。
【００１０】
上記自車位置推定装置は、検出手段と、取得手段と、生成手段と、推定手段とを備える。検出手段は、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する。取得手段は、車両の概略自車位置を取得する。ここで、「概略自車位置」は、後述する高精度自車位置を推定するまでの暫定的かつ概略的な自車位置を指す。生成手段は、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、概略自車位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する。推定手段は、第１形状及び第２形状に基づいて、車両の高精度自車位置を推定する。この態様では、自車位置推定装置は、検出手段が検出した地物の形状と、地物データベースと概略自車位置から認識される地物の形状とに基づいて、自車位置を高精度に推定することができる。
【００１１】
上記自車位置推定装置の一態様では、前記取得手段は、前記車両の方向を取得し、前記検出手段は、前記車両から前記方向に存在する地物の形状を前記第１形状として検出し、前記生成手段は、前記概略自車位置又は前記概略自車位置の周辺に設定された候補位置から前記方向に存在する地物の形状を前記第２形状として生成する。一般に、地物の全体形状のうち車両から検出可能な形状は車両から観察して表側に限定されており、車両から観察して裏側については検出できない。従って、この態様では、自車位置推定装置は、車両の方向に基づき、車両から検出可能な地物の形状を第２形状として生成することで、検出手段が検出する第１形状と好適に照合させることができる。
【００１２】
上記自車位置推定装置の他の一態様では、前記推定手段は、前記第１形状と前記第２形状とが一致する場合、前記概略自車位置を前記高精度自車位置と推定し、前記第１形状と前記第２形状とが一致しない場合、前記概略自車位置の周辺に設定された候補位置から認識される地物の形状を第２形状とし、当該第２形状が前記第１形状と一致する候補位置を高精度自車位置と推定する。この態様により、自車位置推定装置は、高精度自車位置を好適に推定することができる。
【００１３】
上記自車位置推定装置の他の一態様では、前記生成手段は、複数の候補位置について第２形状を生成し、前記推定手段は、複数の第２形状のうち、前記第１形状との類似度が最大かつ所定閾値以上である第２形状を、前記第１形状と一致する第２形状と判定する。この態様により、自車位置推定装置は、複数設定した候補位置から実際の自車位置に最も近い候補位置を高精度自車位置として好適に選定することができる。
【００１４】
上記自車位置推定装置の他の一態様では、前記生成手段は、前記概略自車位置又は前記概略自車位置の周辺に設定された前記高精度自車位置の候補位置から認識される地物のうち、予め決められた優先度の高い地物の形状を前記第２形状として生成する。この態様により、自車位置推定装置は、例えば、高精度自車位置の推定に好適な地物のみを対象として第２形状を生成することで、処理負荷を低減させたり、高精度自車位置の推定精度を高めたりすることが可能となる。好適には、前記優先度の高い地物は、所定値以上の高さを有する地物、及び、公共物の少なくとも１つを含む。
【００１５】
上記自車位置推定装置の他の一態様では、前記検出手段は、外界センサにより地物の点群データを生成し、当該点群データに基づき特定される形状を前記第１形状とする。この態様により、自車位置推定装置は、車両の周囲に存在する地物の形状を好適に検出することができる。
【００１６】
上記自車位置推定装置の他の一態様では、前記取得手段は、ＧＰＳ及び／又は自立センサにより取得される。この態様により、自車位置推定装置は、第２形状を生成するのに必要な自車位置である概略自車位置を好適に認識することができる。
【００１７】
本発明の他の好適な実施形態によれば、自車位置推定装置が実行する制御方法であって、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出工程と、前記車両の概略自車位置を取得する取得工程と、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置又は当該概略自車位置の周辺位置である候補位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成工程と、前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定工程と、を有する。自車位置推定装置は、この制御方法を実行することで、検出手段が検出した地物の形状と、地物データベースと概略自車位置から認識される地物の形状とに基づいて、自車位置を高精度に推定することができる。
【００１８】
本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムであって、車両の周囲に存在する地物の形状である第１形状を検出する検出手段と、前記車両の概略自車位置を取得する取得手段と、地物の位置及び形状を記憶した地物データベースを参照し、前記概略自車位置又は当該概略自車位置の周辺位置である候補位置から認識される地物の形状である第２形状を生成する生成手段と、前記第１形状及び前記第２形状に基づいて、前記車両の高精度自車位置を推定する推定手段として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、検出手段が検出した地物の形状と、地物データベースと概略自車位置から認識される地物の形状とに基づいて、自車位置を高精度に推定することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。
【実施例】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
【００２０】
［自車位置推定システムの概要］
図１は、本実施例に係る自車位置推定システムの概略構成である。自車位置推定システムは、道路上を走行する車両と、車両と共に移動する車載機１とを備える。
【００２１】
車載機１は、車両に設置されたライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ  Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）３０を有する。そして、車載機１は、ライダ３０が出力する車両周辺の地物に関する点群データに基づき、自車位置を高精度に推定する。車載機１は、本発明における「自車位置推定装置」の一例である。
【００２２】
ライダ３０は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対してパルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置を示す３次元の点群データを生成する。この場合、ライダ３０は、照射方向を変えながらパルスレーザを出射する出射部と、照射したパルスレーザの反射光（散乱光）を受光する受光部と、受光部が出力する受光信号に基づく点群データを出力する出力部とを有する。点群データは、受光部が受光したパルスレーザに対応する照射方向と、上述の受光信号に基づき特定される当該パルスレーザの応答遅延時間とに基づき生成される。ライダ３０は、本発明における「外界センサ」の一例である。なお、ライダ３０は、水平方向および垂直方向の両方向において走査を行う代わりに、走査面が水平方向に対して斜めになるようにパルスレーザの出射方向が水平方向から傾けられていてもよい。
【００２３】
図２は、車載機１の機能的構成を示すブロック図である。車載機１は、主に、通信部１１と、記憶部１２と、センサ部１３と、入力部１４と、制御部１５と、出力部１６とを有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。
【００２４】
通信部１１は、制御部１５の制御に基づき、他の装置とデータ通信を行う。記憶部１２は、制御部１５が実行するプログラムや、制御部１５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。
【００２５】
本実施例では、記憶部１２は、地物ＤＢ２１を含む地図データ２０を記憶する。地物ＤＢ２１は、道路周辺に存在する地物に関するデータベースである。図３は、地物ＤＢ２１の概略的なデータ構造を示す。図３の例では、地物ＤＢ２１には、道路周辺に存在する地物ごとに、当該地物の識別情報である「地物ＩＤ」と、地物の種類を表す「地物種類」と、地物の絶対的な位置を示す「位置情報」と、「ポリゴンデータ」とが関連付けられている。ここで、「ポリゴンデータ」は、地物の外形を多角形の面データにより表したデータである。地物ＤＢ２１は、本発明における「地物データベース」の一例である。なお、地図データ２０は、地物ＤＢ２１の他、経路案内や自動運転制御などに用いられる道路データや施設情報などを記憶する。
【００２６】
再び図２を参照して車載機１の各要素について説明する。センサ部１３は、車両の状態を検出する内界センサ及び車両の周辺環境を認識するための外界センサから構成され、前述したライダ３０に加えて、車外風景を撮影するカメラ３１と、ＧＰＳ受信機３２と、ジャイロセンサや速度センサなどの自立測位センサ３３とを含む。本実施例では、ＧＰＳ受信機３２及び自立測位センサ３３の出力は、車両の現在位置及び進行方向（即ち車両の向き）を特定するのに用いられる。以後では、ＧＰＳ受信機３２又は／及び自立測位センサ３３の出力に基づき特定される車両の位置を、「概略自車位置」とも呼ぶ。
【００２７】
入力部１４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、出力部１６は、例えば、制御部１５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。
【００２８】
制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、車載機１の全体を制御する。本実施例では、制御部１５は、ライダ３０が出力する点群データと、地物ＤＢ２１から抽出するポリゴンデータとを比較することで、ＧＰＳ受信機３２等の出力から特定される概略自車位置を必要に応じて修正した高精度な自車位置（「高精度自車位置」とも呼ぶ。）を推定する。制御部１５は、本発明における「検出手段」、「取得手段」、「生成手段」、「推定手段」及び本発明におけるプログラムを実行するコンピュータの一例である。
【００２９】
［自車位置推定処理］
次に、制御部１５が実行する自車位置推定処理について説明する。概略的には、制御部１５は、ライダ３０の計測範囲内に存在する地物について、ライダ３０が出力する点群データと、地物ＤＢ２１のポリゴンデータとを同一座標系に変換して比較することで、高精度自車位置を推定する。
【００３０】
（１）処理概要
図４は、自車位置推定処理の概要を示すフローチャートである。制御部１５は、図４に示すフローチャートの処理を繰り返し実行する。
【００３１】
まず、制御部１５は、ライダ３０が出力する点群データを取得すると共に、ＧＰＳ受信機３２又は／及び自立測位センサ３３の出力に基づき、概略自車位置と車両の進行方向とを検出する（ステップＳ１０１）。
【００３２】
次に、制御部１５は、ステップＳ１０１で検出した車両の概略自車位置及び進行方向に基づき、ライダ３０の計測範囲を推定する（ステップＳ１０２）。例えば、記憶部１２は、車両の進行方向に対する相対的なライダ３０の計測範囲の情報及びライダ３０の最大測距距離の情報を予め記憶しておく。そして、制御部１５は、記憶部１２に記憶されたこれらの情報に基づき、車両の概略自車位置及び進行方向からライダ３０の絶対座標（例えば緯度及び経度）での計測範囲を認識する。
【００３３】
次に、制御部１５は、地物ＤＢ２１を参照し、ステップＳ１０２で推定したライダ３０の計測範囲内に存在する地物のポリゴンデータを抽出する（ステップＳ１０３）。この場合、制御部１５は、ライダ３０の計測範囲内に存在する地物を地物ＤＢ２１の位置情報等を参照して特定し、特定した地物のポリゴンデータを抽出する。この場合、制御部１５は、ポリゴンデータの座標系を、上述の位置情報に基づき絶対的な３次元座標系（例えば緯度、経度、標高）に適宜変換する。
【００３４】
次に、制御部１５は、ステップＳ１０１で検出した概略自車位置と車両の進行方向とに基づき、地物ＤＢ２１に基づく地物のポリゴンデータと、ライダ３０が出力した点群データとの座標系を統一する（ステップＳ１０４）。第１の例では、制御部１５は、絶対座標系で表されたポリゴンデータを、ライダ３０が出力する点群データと同一の相対座標系に変換する。この場合、制御部１５は、概略自車位置と進行方向とに基づき、地物ＤＢ２１に基づく地物のポリゴンデータを、車両の位置及び進行方向を基準とした相対座標系に変換する。第２の例では、制御部１５は、ライダ３０が出力する相対座標系の点群データを、地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータと同一の絶対座標系に変換する。この場合、制御部１５は、概略自車位置と進行方向とに基づき、ライダ３０が出力する点群データを、絶対的な座標（例えば緯度、経度、標高）を用いた絶対座標系に変換する。
【００３５】
次に、制御部１５は、座標系を統一後の点群データと地図ＤＢ２１に基づくポリゴンデータとの照合（マッチング）を行う（ステップＳ１０５）。このとき、好適には、制御部１５は、地物ＤＢ２１に登録されたポリゴンデータのうち車両からパルスレーザを照射可能な範囲のポリゴンデータのみを抽出し、抽出したポリゴンデータと上述の点群データとの照合を行うとよい。この抽出処理については、「（３）具体例」のセクションで詳しく説明する。また、制御部１５は、点群データをポリゴンデータに変換し、変換後のポリゴンデータと地図ＤＢ２１に基づくポリゴンデータとの照合を行ってもよい。以後では、説明の便宜上、特に言及がない限り、ポリゴンデータは、地図ＤＢ２１に基づくポリゴンデータを指すものとする。
【００３６】
ここで、ステップＳ１０４で説明した第１及び第２の例のいずれの場合においても、概略自車位置を用いて座標変換を行っている。よって、概略自車位置が実際の自車位置と異なる場合には、上述の点群データとポリゴンデータとが一致しなくなる。ステップＳ１０５において照合する点群データが示す形状は本発明における「第１形状」の一例であり、ステップＳ１０５において照合するポリゴンデータが示す形状は本発明における「第２形状」の一例である。
【００３７】
そして、制御部１５は、点群データとポリゴンデータとを照合した結果、これらが一致すると判断した場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、概略自車位置をそのまま高精度自車位置とする（ステップＳ１０７）。例えば、この場合、制御部１５は、公知の３次元パターンマッチング手法に基づき、点群データとポリゴンデータとの類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値以上であった場合に、点群データとポリゴンデータとが一致すると判断する。そして、この場合には、制御部１５は、概略自車位置は実際の自車位置と一致するとみなし、概略自車位置を高精度自車位置とする。
【００３８】
一方、制御部１５は、点群データとポリゴンデータとを照合した結果、これらが一致しないと判断した場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、概略自車位置は実際の自車位置とはずれていると判断する。よって、この場合、制御部１５は、概略自車位置とは異なる位置に高精度自車位置を設定する処理である高精度自車位置決定処理を実行する（ステップＳ１０８）。
【００３９】
（２）高精度自車位置決定処理
図５は、ステップＳ１０８で実行する高精度自車位置決定処理の一例を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、制御部１５は、概略自車位置周辺において、高精度自車位置の候補となる位置（「候補位置」とも呼ぶ。）を設定する（ステップＳ２０１）。この場合、例えば、制御部１５は、概略自車位置が存在する道路及び当該道路に接続された道路上の所定個数分の位置を所定の規則に基づき抽出し、候補位置として設定する。
【００４１】
次に、制御部１５は、各候補位置を基準として、ステップＳ１０３で抽出されたポリゴンデータと、ライダ３０が出力する点群データとの座標系を統一する（ステップＳ２０２）。この場合、制御部１５は、ステップＳ１０４で説明した第１の例又は第２の例のいずれによりステップＳ２０２の処理を実行してもよい。
【００４２】
そして、制御部１５は、候補位置ごとに、座標系を統一した後の点群データとポリゴンデータとの照合を行う（ステップＳ２０３）。ここでは、制御部１５は、公知の３次元パターンマッチング手法に基づき、候補位置ごとに、点群データとポリゴンデータとの類似度を算出する。そして、制御部１５は、各候補位置のうち、類似度が最大となり、かつ、類似度が所定閾値以上となる候補位置を、高精度自車位置として設定する（ステップＳ２０４）。なお、制御部１５は、算出した類似度のうち、最大となる類似度が上述の所定閾値未満である場合には、ステップＳ２０１で設定した候補位置のいずれも高精度自車位置とみなすことができないと判断し、既に設定した候補位置とは異なる候補位置を新たに設定し、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４を再び実行する。
【００４３】
なお、ステップＳ１０８で実行する高精度自車位置決定処理はこれに限定されない。例えば、制御部１５は、ステップＳ１０５での照合処理において、点群データとポリゴンデータとの位置のずれ量を検出し、検出したずれ量に基づき概略自車位置を補正することで高精度自車位置を算出してもよい。他の例では、制御部１５は、ライダ３０が出力した点群データ及びその時に検出された概略自車位置を少なくとも所定時間分だけ記憶部１２に記憶させておき、記憶部１２に記憶された各位置での点群データと地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータとの照合を行う。そして、制御部１５は、地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータと一致する点群データが出力された概略自車位置を高精度自車位置とみなす。
【００４４】
（３）具体例
図６は、自車位置周辺を表す俯瞰図である。図６の例では、車両は、道路３６上の位置「Ｐ１」に存在し、周囲には、地物２０〜２４（２０、２１、２４は建物、２２は電柱、２３は郵便ポスト）が存在している。ここで、矢印２５は、車両の進行方向を示し、一点鎖線「Ｒ１」は、ライダ３０の計測範囲を示す。
【００４５】
ここで、ライダ３０が出力する点群データは、計測範囲Ｒ１内であって、自車位置Ｐ１からライダ３０により出射されるパルスレーザの被照射物に対して生成される。図６の例では、計測範囲Ｒ１内であって、パルスレーザが照射される地物２０〜２４の表面である被照射部位４０〜４４（太い破線参照）に対して点群データが生成される。被照射部位４０〜４４は、自車位置Ｐ１から出射されるパルスレーザが他の地物等により遮蔽されずに到達する部位であって、例えば公知の３次元コンピュータグラフィックス技術を用いたシミュレーションにより特定される。そして、制御部１５は、図４のステップＳ１０１において、被照射部位４０〜４４の点群データをライダ３０から取得する。
【００４６】
図７は、概略自車位置周辺を表す俯瞰図である。位置「Ｐ２」は、図４のステップＳ１０１で検出された概略自車位置を示し、矢印２６は、ステップＳ１０１で検出された車両の進行方向を示す。
【００４７】
図７の例では、概略自車位置Ｐ２は、実際の自車位置Ｐ１よりも後方にずれている。この場合、制御部１５は、ステップＳ１０２に従い、概略自車位置Ｐ２等に基づきライダ３０の計測範囲「Ｒ２」を推定し、ステップＳ１０３に従い、計測範囲Ｒ２内に存在する地物２０、２２、２３のポリゴンデータを地物ＤＢ２１から抽出する。また、図７の例では、制御部１５は、計測範囲Ｒ２内であって、概略自車位置Ｐ２からパルスレーザが出射されたと仮定した場合にパルスレーザが照射される地物の部位（「対象部位」とも呼ぶ。）に対応するポリゴンデータを抽出する。具体的には、制御部１５は、地物２０、２２、２３のポリゴンデータうち、太線により示される対象部位５０、５２、５３に対応するポリゴンデータを抽出する。
【００４８】
図８は、概略自車位置Ｐ２に基づくステップＳ１０４の座標変換により点群データとポリゴンデータとを同一座標系により表した場合の被照射部位４０〜４４と対象部位５０、５２、５３との相対位置関係を示す。
【００４９】
図８に示すように、制御部１５は、概略自車位置Ｐ２が自車位置Ｐ１に等しいと仮定し、概略自車位置Ｐ２及び検出した車両の進行方向に基づき、計測範囲Ｒ１と計測範囲Ｒ２とを一致させている。ここで、図４のステップＳ１０１で検出された概略自車位置Ｐ２は、図７に示したように、実際の自車位置Ｐ１よりも後方にずれていることから、同一の地物２０に対応する被照射部位４０と対象部位５０とは一致しない。同様に、同一の地物２２に対応する被照射部位４２、５２と地物２３に対応する対象部位４３、５３についてもそれぞれ一致していない。よって、この場合、制御部１５は、ステップＳ１０５での照合の結果、点群データとポリゴンデータとが一致しないとステップＳ１０６において判断し、ステップＳ１０８の高精度自車位置決定処理を行う。
【００５０】
図９（Ａ）は、図５に示す高精度自車位置決定処理のステップＳ２０１において設定する候補位置の設定例を示す。図９（Ａ）では、制御部１５は、概略自車位置Ｐ２が存在する道路３６及び道路３６と同一方向に延在する道路３７上において、概略自車位置Ｐ２を中心としておよそ等間隔に４つの候補位置「Ｐ３」〜「Ｐ６」を設定している。なお、制御部１５は、道路３６と接続する他の道路３８、３９については、検出した車両の進行方向に沿った走行ができない道路であるため、候補位置を設置していない。
【００５１】
そして、制御部１５は、設定した各候補位置Ｐ３〜Ｐ６のそれぞれを基準としてステップＳ２０２に基づきポリゴンデータと点群データとの座標系を統一し、ステップＳ２０３の照合処理を行う。
【００５２】
図９（Ｂ）は、候補位置Ｐ５を基準とした座標変換により点群データとポリゴンデータとを同一座標系により表した場合の被照射部位４０〜４４と対象部位５０〜５４との相対位置関係を示す。この場合、制御部１５は、候補位置Ｐ５が自車位置Ｐ１に等しいと仮定し、候補位置Ｐ５を自車位置とした場合のライダ３０の計測範囲「Ｒ５」と計測範囲Ｒ１とを一致させるように座標変換を行っている。この場合、同一の地物２０〜２４に対応する被照射部位４０〜４４と被照射部位５０〜５４とは、それぞれ略同一位置及び同一形状となっている。そして、制御部１５は、ステップＳ２０３での照合の結果、候補位置Ｐ５に対応する類似度が他の候補位置Ｐ３、Ｐ４、Ｐ６の類似度よりも高く、かつ、所定閾値以上であると判断し、候補位置Ｐ５を高精度自車位置とみなす。その後、制御部１５は、高精度自車位置を自車位置とみなして種々の制御（例えば経路案内や自動運転制御など）を行う。
【００５３】
以上説明したように、本実施例に係る車載機１は、ライダ３０の出力に基づき、車両の周囲に存在する地物の形状を示す点群データを検出する。また、車載機１は、地物ＤＢ２１を参照し、ＧＰＳ受信機３２等の出力に基づく概略自車位置から認識される地物の形状を示すポリゴンデータを生成する。そして、車載機１は、上述の点群データとポリゴンデータとに基づいて、高精度自車位置を推定する。これにより、車載機１は、ＧＰＳ受信機３２や自立測位センサ３３の出力に基づき認識される概略自車位置より正確な自車位置を好適に推定することができる。
【００５４】
［変形例］
次に、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施例に適用してもよい。
【００５５】
（変形例１）
制御部１５は、予め地物ごとに定められた優先度に基づき、図４のステップＳ１０５又は図５のステップＳ２０３で照合させる対象となる地物を限定してもよい。
【００５６】
図１０は、本変形例において参照される地物ＤＢ２１のデータ構造の一例を示す。図１０の地物ＤＢ２１には、「優先度」の項目が設けられている。「優先度」は、自車位置推定処理において照合対象とする地物を決定する際に参照される優先度である。この優先度は、例えば、対象となる地物の変更や消滅（撤去）の起こりにくさ、ライダ３０のパルスレーザの遮蔽のされにくさ、及び変更や消滅等が生じた場合の地図データへの反映されやすさなどを考慮して予め設定される。好適には、所定高以上の高さを有する地物（例えば高層階ビル）、及び、郵便ポスト又は役所、警察署、消防署などの官公署、学校、図書館、病院、郵便局などの公共施設は、公共物として他の地物より高い優先度に設定されるとよい。
【００５７】
そして、制御部１５は、図４のステップＳ１０３において、ライダ３０の計測範囲内の地物が複数存在すると判断した場合、上述の優先度に基づき、地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータを抽出する地物を限定する。例えば、この場合、制御部１５は、優先度が最も高い地物に対応するポリゴンデータのみを地物ＤＢ２１から抽出してもよく、優先度が所定値以上となる地物に対応するポリゴンデータのみを地物ＤＢ２１から抽出してもよい。そして、制御部１５は、この場合、ステップＳ１０５又はステップＳ２０３の照合処理では、ポリゴンデータが点群データの一部と一致する度合いを示す類似度を算出し、ポリゴンデータが点群データの一部と一致する概略自車位置又は候補位置を、高精度自車位置として設定する。
【００５８】
このように、本変形例では、制御部１５は、地物ごとの優先度に基づき、図４のステップＳ１０５又は図５のステップＳ２０３で照合させる対象となる地物を、照合処理に適した地物に限定する。これにより、処理負荷を低減させると共に照合処理の精度を高めることができる。
【００５９】
なお、図１０に示すように地物ＤＢ２１に優先度の情報が含まれる代わりに、地物種類ごとの優先度を記録したテーブルが記憶部１２に記憶されていてもよい。この場合、制御部１５は、地物ＤＢ２１の「地物種類」を参照して特定した地物種類から上述のテーブルを参照することで、各地物の優先度を決定する。
【００６０】
（変形例２）
図４のフローチャートの処理を、車載機１の代わりに車両の図示しない制御部（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）が実行してもよい。この場合、車両の制御部は、ライダ３０を含む種々のセンサと電気的に接続し、所定の記憶部に記憶された地物ＤＢ２１を参照することで、図４のフローチャートを実行する。
【００６１】
（変形例３）
車載機１は、ライダ３０が出力する点群データを地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータと照合する代わりに、カメラ３１の出力に基づき生成した３次元データをポリゴンデータと照合させることで、自車位置の推定を行ってもよい。
【００６２】
この場合、例えば、カメラ３１は、撮像素子を複数有する３次元計測カメラであり、制御部１５は、図４のステップＳ１０１において、カメラ３１の出力に基づき、３次元データを生成する。そして、制御部１５は、ステップＳ１０４では、上述の３次元データと地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータの座標系を統一し、ステップＳ１０５においてこれらを照合する。制御部１５は、図５のステップＳ２０２及びステップＳ２０３においても同様に、上述の３次元データと地物ＤＢ２１に基づくポリゴンデータの座標系を各候補位置に基づき統一し、ステップＳ２０３においてこれらの照合処理を行う。このように、車載機１は、ライダ３０以外の外界センサの出力から得られた３次元データを対象とした場合であっても、本実施例に係る自車位置推定処理を行うことができる。
【符号の説明】
【００６３】
１  車載機
１１  通信部
１２  記憶部
１３  センサ部
１４  入力部
１５  制御部
１６  出力部
２０  地図データ
２１  地物ＤＢ
【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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