(57)【要約】【課題】高い精度で車両の位置を推定する。【解決手段】位置推定装置２００は、取得部２０２、相対位置特定部２０４、及び推定位置算出部２０６を有する。取得部２０２は、周辺車両２０から車両位置情報を取得する。相対位置特定部２０４は、センサ１２の計測結果を用いて、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を算出する。推定位置算出部２０６は、取得した車両位置情報及び算出した相対位置を利用して、対象車両１０の推定位置を算出する。【選択図】図６
2018141716.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１車両の周囲に存在する第２車両から、前記第２車両の位置に関する情報である車両位置情報を取得する取得手段と、
前記第１車両に設けられているセンサの計測値を用いて、前記第１車両を基準とする前記第２車両の相対位置を算出する相対位置特定手段と、
前記第２車両から取得した車両位置情報、及び前記第１車両を基準とするその第２車両の相対位置を用いて、前記第１車両の推定位置を算出する推定位置算出手段と、を有する位置推定装置。
【請求項２】
前記車両位置情報は、前記第２車両の推定位置を示し、
前記推定位置算出手段は、前記第２車両の推定位置を用いて前記第１車両の推定位置を算出する、請求項１に記載の位置推定装置。
【請求項３】
前記車両位置情報は、前記第２車両に設けられているセンサによって計測されたランドマークの位置を示し、
前記推定位置算出手段は、前記ランドマークの位置を用いて前記第１車両の推定位置を算出する、請求項１に記載の位置推定装置。
【請求項４】
前記推定位置算出手段は、前記センサによってランドマークが検出できるか否かを判定し、前記ランドマークが検出できない場合に、前記第２車両から取得した車両位置情報、及び前記第１車両を基準とするその第２車両の相対位置を用いて、前記第１車両の推定位置を算出する、請求項１〜３いずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項５】
前記取得手段は、前記第２車両から、前記車両位置情報が示す情報の正確さを表す確度指標値を取得し、
前記推定位置算出手段は、前記確度指標値を用いて前記第１車両の推定位置を算出する、請求項１〜４いずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項６】
前記推定位置算出手段は、前記第２車両から取得した前記確度指標値が所定値以上である場合に、その第２車両から取得した前記車両位置情報を利用する、請求項５に記載の位置推定装置。
【請求項７】
前記車両位置情報は、前記第２車両の推定位置、前記第２車両に設けられているセンサによって計測されたランドマークの位置、及び前記確度指標値を示し、
前記確度指標値は、前記第２車両の推定位置の確度を表す第１確度指標値と、前記ランドマークの位置の確度を表す第２確度指標値を含み、
前記推定位置算出手段は、
前記第１確度指標値が所定値以上である場合に、前記第２車両の推定位置を用いて前記第１車両の推定位置を算出し、
前記第１確度指標値が前記所定値未満であって前記第２確度指標値が前記所定値以上である場合に、前記ランドマークの位置を用いて前記第１車両の推定位置を算出する、請求項５に記載の位置推定装置。
【請求項８】
前記取得手段は、複数の第２車両それぞれから前記第２車両の特徴を表す特徴情報を取得し、
前記推定位置算出手段は、前記第２車両から取得する特徴情報を用いて、その第２車両から取得する車両位置情報を、複数の前記第２車両それぞれについて算出された前記第１車両を基準とする相対位置の内の１つと対応付ける、請求項１〜７いずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項９】
前記特徴情報は、前記第２車両のサイズ又は形状を示し、
前記推定位置算出手段は、前記センサの計測結果に基づいて前記第２車両のサイズ又は形状を特定し、前記特定されたサイズを表す前記特徴情報を特定し、その第２車両について特定された前記第１車両を基準とする相対位置を、その特徴情報を提供した第２車両によって提供された前記車両位置情報と対応づける、請求項８に記載の位置推定装置。
【請求項１０】
前記特徴情報は、前記第２車両のサイズ、色、及び形状のいずれか一つ以上を示し、
前記第１車両には、前記第２車両を撮像して撮像画像を生成するカメラが設けられており、
前記推定位置算出手段は、前記撮像画像及び前記特徴情報を用いて、前記第１車両からその特徴情報を提供した前記第２車両へ向かう方向を特定し、
各前記第２車両について特定された前記第１車両を基準とする相対位置及び前記方向に基づいて、前記特徴情報とその相対位置との対応付けを決定し、前記決定された対応付けによって、前記車両位置情報とその相対位置との対応付けを決定する、請求項８に記載の位置推定装置。
【請求項１１】
コンピュータによって実行させる制御方法であって、
第１車両の周囲に存在する第２車両から、前記第２車両の位置に関する情報である車両位置情報を取得する取得ステップと、
前記第１車両に設けられているセンサの計測値を用いて、前記第１車両を基準とする前記第２車両の相対位置を算出する相対位置特定ステップと、
前記第２車両から取得した車両位置情報、及び前記第１車両を基準とするその第２車両の相対位置を用いて、前記第１車両の推定位置を算出する推定位置算出ステップと、を有する制御方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置推定装置、制御方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータによって車両の走行を制御するために、車両が現在走行している位置を推定する技術が開発されている。このような位置の推定は、自車位置推定（localization）と呼ばれる。非特許文献１は、確率分布を使って位置推定を行う技術を開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Sebastian Thrun、外２名、「Probabilistic Robotics」、The MIT Press、２００５年８月１９日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自車位置推定は、地図上の位置が分かっている周辺のランドマーク（建物など）をセンサで検出することによって実現される。そのため、障害物などの存在によってセンサがランドマークを検出できないと、自車位置推定の精度が下がってしまう。
【０００５】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、高い精度で車両の位置を推定する技術を提供することを一つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は位置推定装置の発明である。当該位置推定装置は、（１）第１車両の周囲に存在する第２車両から、前記第２車両の位置に関する情報である車両位置情報を取得する取得手段と、（２）前記第１車両に設けられているセンサの計測値を用いて、前記第１車両を基準とする前記第２車両の相対位置を算出する相対位置特定手段と、（３）前記第２車両から取得した車両位置情報、及び前記第１車両を基準とするその第２車両の相対位置を用いて、前記第１車両の推定位置を算出する推定位置算出手段と、を有する。
【０００７】
請求項１１の発明は、コンピュータによって実行させる制御方法の発明である。当該制御方法は、（１）第１車両の周囲に存在する第２車両から、前記第２車両の位置に関する情報である車両位置情報を取得する取得ステップと、（２）前記第１車両に設けられているセンサの計測値を用いて、前記第１車両を基準とする前記第２車両の相対位置を算出する相対位置特定ステップと、（３）前記第２車両から取得した車両位置情報、及び前記第１車両を基準とするその第２車両の相対位置とを用いて、前記第１車両の推定位置を算出する推定位置算出ステップと、を有する。
【０００８】
請求項１２の発明は、請求項１０の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラムの発明である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態１の位置推定装置の動作の一部を説明するための図である。
【図２】絶対位置と相対位置を比較する図である。
【図３】障害物の存在により、センサがランドマークを検出できない様子を例示している。
【図４】周辺車両によって検出されるランドマークを対象ランドマークとして扱う方法を概念的に示す図である。
【図５】周辺車両を対象ランドマークとして扱う方法を概念的に示す図である。
【図６】実施形態１に係る位置推定装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図７】位置推定装置のハードウエア構成を例示する図である。
【図８】対象車両の内部に設置されている位置推定装置を例示する図である。
【図９】実施形態１の位置推定装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
【図１０】センサによって周辺車両が検出される様子を例示する図である。
【図１１】周辺車両の点群データと車両情報を用いて、対象車両を基準とするその周辺車両の相対位置を算出する方法を例示する図である。
【図１２】対象車両と周辺車両の姿勢を用いたマッチングを例示する図である。
【図１３】位置推定装置が行う自車位置推定の全体的な流れを例示するフローチャートである。
【図１４】対象車両の姿勢と周辺車両の姿勢の関係を把握する必要があることを説明するための図である。
【図１５】各周辺車両の車両位置情報と、対象車両に対する各周辺車両の相対位置との対応付けについて例示する図である。
【図１６】センサによって周辺車両のサイズを特定する様子を例示する図である。
【図１７】対象ランドマークとして扱うものを決定する処理の流れを例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、ブロック図における各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。
【００１１】
＜概要＞
図１は、実施形態１の位置推定装置２００の動作の一部を説明するための図である。位置推定装置２００は、対象車両１０（第１の車両）の位置を推定する装置である。例えば対象車両１０は自動運転車である。自動運転車では、計算機（例えば ECU（Electronic Control Unit））によって自車位置の推定（localization）が行われ、推定された自車位置を利用して走行の制御が行われる。位置推定装置２００は、この自車位置の推定を行う機能を持つ。以下では、推定される対象車両１０の自車位置のことを、対象車両１０の推定位置とも表記する。
【００１２】
なお対象車両１０は、位置推定装置２００によって推定される自車位置を利用して制御される車両であればよく、自動運転車には限定されない。例えば対象車両１０は、「平常時には運転手によって手動で操作され、緊急時には推定位置に基づく衝突回避などの制御が行われる」という特徴を持つ車両であってもよい。
【００１３】
対象車両１０の推定位置は、例えば、対象車両１０の制御に利用される特定の地図上における絶対位置として表される。以下、この地図のことを環境地図と呼ぶ。本明細書における絶対位置は、環境地図の座標空間における原点を基準とする位置を意味する。これに対し、或る物体（例えば対象車両１０）を基準として定まる座標系における位置を、その物体を基準とする相対位置と呼ぶ。
【００１４】
図２は、絶対位置と相対位置を比較する図である。環境地図上における座標系は XYZ 座標系である。一方、対象車両１０を基準とする座標系は UVW 座標系である。なお、図を見やすくするため、図２では Z 軸の表記と W 軸の表記を省略している。
【００１５】
図２において、点 Q の絶対位置は (x1, y1, z1) である。これに対し、対象車両１０を基準とする点 Q の相対位置は (u1, v1, w1) である。なお、対象車両１０を基準として定まる座標系は、対象車両１０の位置及び姿勢（向き）で定まる。例えば図２において、対象車両１０を基準として定まる座標系は、対象車両１０の位置を原点とし、対象車両１０の正面方向を U 軸方向とし、対象車両１０の右方を V 軸方向とし、対象車両１０の位置における鉛直方向を W 軸とする座標系である。
【００１６】
一般的に、車両の自車位置推定は、ライダ（Lidar: Light Detection and Ranging）などのセンサによって周囲のランドマークを検出することで行われる。ここで検出対象とするランドマークは、環境地図における絶対位置が確定又は推定されている任意の物である。例えばランドマークとしては、建物、道路標識、又は信号機などが採用される。以下、自車位置推定に利用されるランドマークを、対象ランドマークと呼ぶ。
【００１７】
具体的にはまず、センサによる計測結果を利用し、車両の周囲にある各対象ランドマークについて、その車両を基準とする相対位置が特定される。そして、車両を基準とする対象ランドマークの相対位置、その対象ランドマークの環境地図上における絶対位置、及び車両の現状の推定位置を利用して、車両の推定位置の算出（更新）が行われる。車両の推定位置の初期値は、例えば GPS（Global Positioning System）センサによって得られる GPS 座標などを利用して決定される。
【００１８】
位置推定装置２００は、対象車両１０に設けられているセンサ１２の計測結果を利用して、対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置を特定する。ランドマーク３０は、環境地図における絶対位置が確定又は推定されている。
【００１９】
図１において、ランドマーク３０は、環境地図上の絶対位置 L に存在する。また、対象車両１０の現状の推定位置は A である。位置推定装置２００は、ランドマーク３０を対象ランドマークとする。位置推定装置２００は、センサ１２の計測結果により、対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置 Z を特定する。例えばセンサ１２としてライダが利用される場合、計測に利用する光（以下、計測光）がライダから出力され、その計測光がランドマークで反射され、その反射された光がライダによって受光される。対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置は、計測光が出力された方向、及び計測光が出力されてからその反射光が受光されるまでの時間に基づいて特定される。
【００２０】
位置推定装置２００は、対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置 Z、環境地図上におけるランドマーク３０の絶対位置 L、及び対象車両１０の現状の推定位置 A を用いて、対象車両１０の新たな推定位置 A^ を算出する（推定位置の更新を行う）。つまり、対象車両１０の推定位置 A^ の算出には、（１）対象ランドマークの絶対位置、及び（２）対象車両１０を基準とする対象ランドマークの相対位置が必要となる。なお、対象車両１０の推定位置の具体的な算出方法については後述する。
【００２１】
ここで、状況によっては、センサ１２がランドマーク３０を検出できないことがある。例えば、センサ１２とランドマーク３０との間に障害物があることによって計測光がランドマーク３０へ到達しない場合、ランドマーク３０が検出されない。
【００２２】
図３は、障害物の存在により、センサ１２がランドマーク３０を検出できない様子を例示している。図３では、位置推定装置２００とランドマーク３０との間に周辺車両２０（第２の車両）が存在している。そして、センサ１２から出力される計測光は周辺車両２０によって反射されており、ランドマーク３０に到達していない。そのため、位置推定装置２００は、ランドマーク３０を検出することができない。例えば周辺車両２０がダンプカーやタンクローリーなどの大型車両である場合、計測光が周辺車両２０によって遮られてしまう恐れが高い。
【００２３】
このように周辺車両２０の存在によってランドマーク３０が検出できないと、自車位置推定の精度が低下してしまう恐れがある。そこで、周辺車両２０の存在によって検出できないランドマーク３０がある状況に対処するため、本実施形態の位置推定装置２００は、センサ１２によって検出できる周辺車両２０を利用して、自車位置推定を行う。このように、センサ１２によって検出できないランドマーク３０がある場合に、センサ１２によって検出できる周辺車両２０を利用した自車位置推定を行うことで、センサ１２によって検出できないランドマーク３０がある場合であっても高い精度で自車位置推定を行うことができる。
【００２４】
例えば位置推定装置２００は、周辺車両２０を利用して、（１）周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０を対象ランドマークとして扱うか、又は（２）周辺車両２０を対象ランドマークとして扱う。そのために、位置推定装置２００は、周辺車両２０から、周辺車両２０の位置に関連する情報を取得する。以下、この情報を車両位置情報と呼ぶ。
【００２５】
周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０を対象ランドマークとして扱う場合、例えば車両位置情報は、周辺車両２０に設けられているセンサによる計測結果から特定される、周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置を示す。
【００２６】
図４は、周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０を対象ランドマークとして扱う方法を概念的に示す図である。ランドマーク３０の絶対位置（対象ランドマークの絶対位置） L は、環境地図を利用して特定することができる。対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置（対象車両１０を基準とする対象ランドマークの相対位置）は、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置 Z2、及び周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置 Z1 を利用して特定することができる。周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置 Z1 は、車両位置情報によって特定することができる。
【００２７】
この方法によれば、センサ１２を用いて直接検出することができないランドマーク３０を、自車位置推定に利用するランドマークとして利用することができるようになる。よって、ランドマーク３０がセンサ１２を用いて直接検出できない場合でも、高い精度で自車位置推定ができる。
【００２８】
周辺車両２０を対象ランドマークとして扱う場合、例えば車両位置情報は、環境地図上における周辺車両２０の絶対位置を示す。この場合、周辺車両２０にも自車位置推定を行う機能が備えられていることを前提とする。そして、周辺車両２０の絶対位置は、周辺車両２０における自車位置推定の結果として算出される。
【００２９】
図５は、周辺車両２０を対象ランドマークとして扱う方法を概念的に示す図である。車両位置情報は、周辺車両２０の絶対位置（対象ランドマークの絶対位置）B は、車両位置情報によって特定することができる。対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置（対象車両１０を基準とする対象ランドマークの相対位置）Z は、センサ１２による計測結果を利用して特定することができる。
【００３０】
この方法によれば、周辺車両２０をあたかも建物や標識などのランドマークとして扱って、対象車両１０の推定位置を算出することができるようになる。よって、環境地図において予め絶対位置が確定又は推定されているランドマーク３０を検出できない場合でも、高い精度で自車位置推定ができる。
【００３１】
以下、本実施形態の位置推定装置２００について、さらに詳細を説明する。
【００３２】
＜位置推定装置２００の機能構成の例＞
図６は、実施形態１に係る位置推定装置２００の機能構成を例示するブロック図である。位置推定装置２００は、取得部２０２、相対位置特定部２０４、及び推定位置算出部２０６を有する。取得部２０２は、周辺車両２０から車両位置情報を取得する。相対位置特定部２０４は、センサ１２の計測結果を用いて、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を算出する。推定位置算出部２０６は、取得した車両位置情報及び算出した相対位置を利用して、対象車両１０の推定位置を算出する。
【００３３】
＜位置推定装置２００のハードウエア構成の例＞
位置推定装置２００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、位置推定装置２００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
【００３４】
図７は、位置推定装置２００のハードウエア構成を例示する図である。計算機１００は、位置推定装置２００を実現する計算機である。例えば計算機１００は、対象車両１０のエンジンなどを制御する ECU（Electronic Control Unit）である。計算機１００は、位置推定装置２００を実現するために専用に設計された計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。
【００３５】
計算機１００は、バス１０２、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２を有する。バス１０２は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ１０４は、マイクロプロセッサなどを用いて実現される演算処理装置である。メモリ１０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８は、ROM（Read Only Memory）やフラッシュメモリなどを用いて実現される補助記憶装置である。
【００３６】
入出力インタフェース１１０は、計算機１００を周辺機器と接続するためのインタフェースである。例えば計算機１００には、入出力インタフェース１１０を介し、対象車両１０のエンジンなどの制御に用いる各種のアナログ信号やデジタル信号が入力又は出力される。ここで、入出力インタフェース１１０には、アナログの入力信号をデジタル信号に変換する A/D コンバータや、デジタルの出力信号をアナログ信号に変換する D/A コンバータなどが適宜含まれる。
【００３７】
ネットワークインタフェース１１２は、計算機１００を通信網に接続するためのインタフェースである。この通信網は、例えば CAN（Controller Area Network）通信網である。ネットワークインタフェース１１２が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３８】
計算機１００は、ネットワークインタフェース１１２を複数有していてもよい。例えば計算機１００は、CAN 通信網に接続するためのネットワークインタフェース１１２と、WAN（Wide Area Network）通信網に接続するためのネットワークインタフェース１１２を有する。例えば計算機１００は、WAN 通信網を介して、外部の装置から速度制御情報や地図情報などを取得する。外部の装置は、例えば速度制御情報や地図情報を管理するサーバである。ただし、地図情報や速度制御情報は、計算機１００の内部（例えばストレージデバイス１０８）に記憶されていてもよい。
【００３９】
ストレージデバイス１０８は、位置推定装置２００の各機能構成部を実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４は、このプログラムモジュールをメモリ１０６に読み出して実行することで、位置推定装置２００の機能を実現する。
【００４０】
＜位置推定装置２００の設置例＞
位置推定装置２００は、例えば対象車両１０に設置される。図８は、対象車両１０の内部に設置されている位置推定装置２００を例示する図である。ECU ２４０は、位置推定装置２００を実現する計算機である。対象車両１０は、ECU ２４０によって算出される推定位置を利用して走行の制御が行われる車両である。例えば対象車両１０の走行は、ギア、エンジン、及びステアリングなどの機構を制御することによって制御される。なお、自車位置の推定結果に基づいて車両の走行の制御方法を決定し、決定された制御方法に基づいて車両に設けられている各種の機構を制御する技術には、既存の技術を利用することができる。
【００４１】
＜処理の流れ＞
図９は、実施形態１の位置推定装置２００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。取得部２０２は、周辺車両２０から車両位置情報を取得する（Ｓ１０２）。相対位置特定部２０４は、センサ１２による計測結果を利用して、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を特定する（Ｓ１０４）。推定位置算出部２０６は、Ｓ１０２で取得した車両位置情報、及びＳ１０４で算出した相対位置を用いて、対象車両１０の推定位置を算出する（Ｓ１０６）。
【００４２】
上述の処理は、例えば、環境地図において対象車両１０の周囲に存在するランドマーク３０がセンサ１２によって検出できない場合に実行される。そのために、例えば位置推定装置２００は、環境地図において対象車両１０の周囲に存在するランドマーク３０がセンサ１２によって検出できたか否かを判定する。センサ１２によってランドマーク３０を検出できなかった場合、位置推定装置２００は、図９に示した流れで対象車両１０の推定位置を算出する。一方、そのランドマーク３０がセンサ１２によって検出できた場合、位置推定装置２００は、環境地図上におけるそのランドマーク３０の絶対位置、及びセンサ１２の計測結果によって特定される対象車両１０に対するそのランドマーク３０の相対位置を用いて、対象車両１０の推定位置を算出する（図１参照）。
【００４３】
その他にも例えば、対象車両１０の推定位置の算出には、所定数以上の対象ランドマークが得られることが好ましいとする。この場合、位置推定装置２００は、センサ１２によって検出されたランドマーク３０の数が上記所定数未満である場合に、図９の処理を行ってもよい。この場合、対象車両１０の推定位置の算出には、センサ１２によって検出されたランドマーク３０に加え、周辺車両２０又は周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０が、対象ランドマークとして利用される。
【００４４】
＜車両位置情報の取得：Ｓ１０２＞
取得部２０２は、周辺車両２０から車両位置情報を取得する（Ｓ１０２）。車両位置情報の取得には、任意の通信方法を利用できる。例えば、いわゆる車車間通信を利用することができる。車車間通信によって他の車両から情報を取得する技術には、既存の技術を利用することができる。
【００４５】
ここで、車両位置情報が周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置を示す場合、位置推定装置２００は、このランドマーク３０が環境地図におけるどのランドマークであるかを特定する必要がある。そこで例えば、車両位置情報は、周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置に加え、そのランドマーク３０を特定する情報を含む。ランドマーク３０を特定する情報は、例えば、環境地図上におけるランドマーク３０の絶対位置である。その他にも例えば、対象車両１０が利用する環境地図と、周辺車両２０が利用する環境地図とにおいて、同一のランドマークに同一の識別子が割り当てられている場合、ランドマーク３０を特定する情報は、環境地図においてランドマーク３０に割り当てられている識別子であってもよい。
【００４６】
なお、対象車両１０の周囲に複数の周辺車両２０が存在する場合、取得部２０２は、取得した車両位置情報がどの周辺車両２０から送信されたものであるかを特定する必要がある。この特定の必要性や実現方法については後述する。
【００４７】
＜対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置の特定：Ｓ１０４＞
相対位置特定部２０４は、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を特定する（Ｓ１０４）。センサ１２による計測結果を利用して対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を特定する技術には、ライダなどのセンサを用いて周囲の建物や障害物の位置を特定する既存の技術を利用することができる。
【００４８】
ここで、一般に、自車位置推定に利用されるセンサは、自車両の周囲の様々な方向へ計測光を出力することにより、ランドマークや周辺車両を検出する。そして、センサによる計測結果は、周辺車両の外周上の複数の位置について得られることが多い。図１０は、センサによって周辺車両２０が検出される様子を例示する図である。図１０において、センサ１２は、照射方向を変えながら計測光を照射し、その反射光を受信することで測距を行う。センサ１２から照射された計測光は、周辺車両２０の外周上の６つの場所に対して照射されている。そのため、センサ１２よる計測結果として、対象車両１０を基準とするこれら６つの場所の相対位置が得られる。以下、このように１つの周辺車両２０上の複数の場所について得られる、対象車両１０を基準とする相対位置を、周辺車両２０の点群データと呼ぶ。
【００４９】
そこで例えば、相対位置特定部２０４は、周辺車両２０の点群データから、対象車両１０を基準とするその周辺車両２０の相対位置を特定する。その特定方法は様々である。例えば相対位置特定部２０４は、周辺車両２０の点群データに含まれる１つの位置を任意に選択し、この選択された位置を、対象車両１０を基準とするその周辺車両２０の相対位置とする。その他にも例えば、相対位置特定部２０４は、周辺車両２０の点群データに含まれる各位置を頂点とする多角形の中心（重心、外心、内心など）の位置を算出し、この中心の位置を、対象車両１０を基準とするその周辺車両２０の相対位置とする。
【００５０】
その他にも例えば、相対位置特定部２０４は、周辺車両２０の形状及び基準位置に関する情報を取得し、これらの情報とその周辺車両２０の点群データを用いて、対象車両１０を基準とするその周辺車両２０の相対位置を決定してもよい。具体的には、周辺車両２０から提供される車両位置情報に、その周辺車両２０の形状及び基準位置を特定できる情報が含まれるようにする。位置推定装置２００は、点群データと周辺車両２０の形状とをマッチングすることで、周辺車両２０の基準位置を、対象車両１０を基準とする相対位置に変換する。そして相対位置特定部２０４は、この変換で得られた位置を、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置とする。上記マッチングには、例えば ICP(Interactive Closest Point）などのアルゴリズムを利用できる。
【００５１】
図１１は、周辺車両２０の点群データと車両情報を用いて、対象車両１０を基準とするその周辺車両２０の相対位置を算出する方法を例示する図である。まず、センサ１２の検出結果から、６つの位置を含む点群データが得られる。また、車両情報から、周辺車両２０の形状及び基準位置が得られる。ここで、周辺車両２０の形状を点群データにマッチングすることで、周辺車両２０の形状及び基準位置が、対象車両１０を基準とする座標系にマッピングされる。相対位置特定部２０４は、このように対象車両１０を基準とする座標系にマッピングされた周辺車両２０の基準位置を、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置として扱う。
【００５２】
ここで、周辺車両２０の形状を特定できる情報は、周辺車両２０の形状を直接示す情報であってもよいし、周辺車両２０の形状を得るために利用できる情報であってもよい。例えば後者の場合、周辺車両２０の形状を特定できる情報として、周辺車両２０の車種が利用できる。相対位置特定部２０４は、車種とその車種の車両の形状を対応づけたデータベースから、車両情報に示される車種に対応する形状を取得する。このデータベースは、例えば車メーカによって提供される。
【００５３】
なお、点群データと周辺車両２０の形状とのマッチングの精度を向上させるために、対象車両１０と周辺車両２０の姿勢を利用してもよい。一般に、自動運転車では、環境地図上における車両の位置の推定に加え、環境地図上における車両の姿勢の推定も行われる。そこで例えば、対象車両１０や周辺車両２０においても、環境地図上における車両の姿勢が推定されているとする。
【００５４】
推定位置算出部２０６は、対象車両１０において推定されている、環境地図上における対象車両１０の姿勢を取得する。さらに推定位置算出部２０６は、周辺車両２０において推定されている、環境地図上における周辺車両２０の姿勢を取得する。周辺車両２０の姿勢を示す情報は、車両情報に含まれているとする。
【００５５】
さらに推定位置算出部２０６は、環境地図上における対象車両１０の姿勢と周辺車両２０の姿勢に基づいて、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢を特定する。例えば、環境地図上における対象車両１０の姿勢が X 軸から S1 度回った姿勢であり、環境地図上における周辺車両２０の姿勢が X 軸から S2 度回った姿勢であるとする。この場合、対象車両１０を基準とする UVW 座標系における周辺車両２０の姿勢は、U 軸から (S2-S1) 度回った姿勢となる。
【００５６】
推定位置算出部２０６は、このようにして得られた、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の姿勢を用いて、点群データと周辺車両２０の形状とのマッチングを行う。図１２は、対象車両１０と周辺車両２０の姿勢を用いたマッチングを例示する図である。前述したように、相対位置特定部２０４は、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢を特定する。そして、相対位置特定部２０４は、車両情報から得られる周辺車両２０の形状を、この特定された姿勢で、点群データとマッチングする。この方法は、例えば点群データに含まれる位置（センサ１２によって検出される周辺車両２０上の場所）の数が少ないケースで特に好適である。
【００５７】
なお、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢は、上記マッチング処理の初期姿勢として利用されてもよい。この場合、マッチング処理の結果として得られる周辺車両２０の姿勢は、必ずしも初期姿勢と一致しなくてもよい。
【００５８】
環境地図上における対象車両１０や周辺車両２０の姿勢を取得する方法は、上述した、対象車両１０や周辺車両２０によって事前に推定されている姿勢を取得する方法に限定されない。例えば推定位置算出部２０６は、複数のランドマーク３０の検出結果と、それらのランドマーク３０の環境地図上の位置に基づいて、環境地図上における対象車両１０の姿勢を特定してもよい。その他にも例えば、推定位置算出部２０６は、センサ１２によって検出されたランドマーク３０の形状を、予め環境地図に登録されているそのランドマーク３０の形状及び姿勢とマッチングすることにより、環境地図上における対象車両１０の姿勢を特定してもよい。その他にも例えば、対象車両１０は、対象車両１０に設置されているカメラを用いて検出される白線や歩道などを、環境地図上におけるその白線や歩道などとマッチングすることにより、環境地図上における対象車両１０の姿勢を検出してもよい。周辺車両２０が環境地図上における周辺車両２０の姿勢を特定する方法についても同様である。
【００５９】
＜対象車両１０の推定位置の算出：Ｓ１０６＞
推定位置算出部２０６は、Ｓ１０２で取得した車両位置情報、及びＳ１０４で特定した周辺車両２０の相対位置を用いて、対象車両１０の推定位置 A^ を算出する（Ｓ１０６）。ここで一般に、車両の自車位置の推定は、自車位置を確率分布で表し、この確率分布を繰り返し更新していくことで行われる。以下、対象車両１０の推定位置の確率分布を P(a) と表記する。
【００６０】
ここで一般に、車両の推定位置の確率分布の更新は、（１）車両の移動を反映する第１の更新処理、（２）対象ランドマークの検出結果を反映する第２の更新処理という２つの更新処理のセットを繰り返し実行することで実現される。
【００６１】
図１３は、位置推定装置２００が行う自車位置推定の全体的な流れを例示するフローチャートである。位置推定装置２００は、対象車両１０の推定位置の初期値を算出する（Ｓ２０２）。その後、位置推定装置２００は、第１の更新処理（Ｓ２０４）と第２の更新処理（Ｓ２０６）を含むループ処理Ａを繰り返し実行する。
【００６２】
ループ処理Ａの実行が終了する契機、即ち位置推定装置２００による自車位置推定が終了する契機は様々である。例えばループ処理Ａは、対象車両１０の電源やエンジンの停止を契機に終了する。
【００６３】
車両を基準とする対象ランドマークの相対位置は、上述の第２の更新処理で利用される。第２の更新処理には、例えばベイズ推定が利用される。ベイズ推定を利用した第２の更新処理は、例えば下記の数式（１）で表される。
【数１】
2018141716.tif 000003
P(a^) は、第２の更新処理の結果として算出される車両の推定位置の確率分布である。P(a^) は、ベイズ推定における事後分布に相当する。一方、P(a) は、第２の更新処理が行われる前の車両の推定位置の確率分布である。P(a) は、ベイズ推定における事前分布に相当する。Zi は、車両を基準とする対象ランドマークｉの相対位置を表す。数式（１）では、確率分布 p(a) の更新に、n 個の対象ランドマークが利用されている。n は１以上の任意の整数である。ただし、n は２以上であることが好適である。以下、P(Z1,...,Zn|a) を、P(Z|a) とも表記する。
【００６４】
推定位置算出部２０６は、算出した対象車両１０の推定位置の確率分布 P(a^) から、対象車両１０の推定位置 A^ を算出する。自車位置の推定位置の確率分布から自車位置の推定位置を算出する技術には、既存の技術を利用できる。例えば推定位置算出部２０６は、確率分布 P(a^) において確率が最大となる位置を、対象車両１０の推定位置 A^ とする。
【００６５】
ここで、数式（１）において、車両の推定位置 A の尤度である P(Z|a) は、（ａ）各対象ランドマークｉの絶対位置 Li、及び（ｂ）対象車両１０を基準とする各対象ランドマークｉの相対位置を用いて算出される。
【００６６】
対象ランドマークが、環境地図上においてその位置が定められているランドマーク（看板など）であり、なおかつ対象車両１０に設けられたセンサによって直接観測できるとする。この場合、推定位置算出部２０６０は、環境地図を用いることで、対象ランドマーク絶対位置を特定する。また、推定位置算出部２０６０は、対象車両１０に設けられたセンサの計測結果により、対象車両１０を基準とする対象ランドマークの相対位置を特定する。
【００６７】
これに対し、対象ランドマークが、周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０、又は周辺車両２０が対象ランドマークである場合、推定位置算出部２０６は、取得部２０２によって取得される車両位置情報、及び相対位置特定部２０４によって特定される対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を用いて、（ａ）対象ランドマークの絶対位置、及び（ｂ）対象車両１０を基準とする対象ランドマークの相対位置を特定する。
【００６８】
以下、対象ランドマークが周辺車両２０であるケースと、対象ランドマークが周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０であるケースのそれぞれについて、上記（ａ）と（ｂ）それぞれの特定方法を説明する。
【００６９】
＜＜周辺車両２０であるケース＞＞
このケースにおいて、車両位置情報は、周辺車両２０の推定位置を示す。そこで推定位置算出部２０６は、車両位置情報に示される周辺車両２０の推定位置を、環境地図上における対象ランドマークの絶対位置 L として扱う。また推定位置算出部２０６は、相対位置特定部２０４によって特定された、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を、対象車両１０を基準とする対象ランドマークの相対位置 Z として扱う。以上により、上述した（ａ）と（ｂ）が特定される。
【００７０】
なお、数式（１）で表した第２の更新処理を実現する具体的な手法には、拡張カルマンフィルタやパーティクルフィルタなどを利用する種々の手法を採用することができる。
【００７１】
＜＜周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０であるケース＞＞
まず推定位置算出部２０６は、環境地図から、環境地図上のランドマーク３０の絶対位置 L を取得する。こうすることで、対象ランドマークの絶対位置が特定される。
【００７２】
次に、推定位置算出部２０６は、車両情報を用いて、対象車両１０を基準とする対象ランドマーク（ランドマーク３０）の相対位置を特定する。このケースの車両位置情報は、周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置を含む。推定位置算出部２０６は、相対位置特定部２０４によって算出された対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置と、車両位置情報に示される周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置とを用いて、対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置を算出する。
【００７３】
ここで、対象車両１０を基準とするランドマーク３０の相対位置を特定するためには、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢を特定する必要がある。図１４は、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢を把握する必要があることを説明するための図である。対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の位置は、対象車両１０に設けられているセンサの検出結果から特定できる。
【００７４】
ここで、仮に対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢が特定できていないとする。この場合、周辺車両２０に設けられたセンサによって検出されたランドマーク３０の位置が、対象車両１０を基準とする座標系において一意に定まらない。例えば、周辺車両２０に設けられたセンサによって、周辺車両２０とランドマーク３０との間の距離が d であると分かった場合、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の位置は、周辺車両２０を中心とする半径 d の円周上のどこかになる。
【００７５】
そこで推定位置算出部２０６は、対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置、周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置、及び対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢を用いて、対象車両１０を基準とするランドマーク３０の位置を特定する。
【００７６】
ここで、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢を特定する方法について説明する。対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両の姿勢は、例えばセンサ１２の検出結果から特定することができる。具体的には、周辺車両２０について得られる前述の点群データと周辺車両２０の形状とをマッチングすることで、周辺車両２０の姿勢を特定できる。
【００７７】
ただし、点群データに十分な数のデータが含まれてない場合（例えば周辺車両２０の１つの場所しかセンサ１２によって検出されていない場合）、点群データと周辺車両２０の形状とのマッチングでは、周辺車両２０の姿勢を特定できないことがある。この場合、例えば推定位置算出部２０６は、環境地図上における対象車両１０の姿勢と周辺車両２０の姿勢を用いて、環境地図上における周辺車両２０の姿勢を、対象車両１０を基準とする座標系における周辺車両２０の姿勢に変換する。なお、環境地図上における対象車両１０と周辺車両２０の姿勢を取得する方法は、前述した通りである。
【００７８】
＜対象ランドマークとして扱うものを決定する方法＞
推定位置算出部２０６によって対象ランドマークとして扱われるものには、１）センサ１２によって直接検出できるランドマーク、２）周辺車両２０、及び３）周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０がある。ここで、対象車両１０の推定位置の一回の更新に、少なくともｎ個（ｎは正の整数）の対象ランドマークが必要であるとする。この場合において、センサ１２によって直接検出できるランドマークの数がｎ未満であるとき、推定位置算出部２０６は、周辺車両２０又は周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０を対象ランドマークとして扱う。この際、位置推定装置２００は、ランドマーク３０と周辺車両２０のいずれか一方のみを対象ランドマークとして扱うように予め構成されていてもよいし、状況によってこれらのどちらを対象ランドマークとして扱うかを決定するように構成されていてもよい。
【００７９】
後者の場合、例えば推定位置算出部２０６は、周辺車両２０を、周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０よりも優先して、対象ランドマークとして扱う。その具体的な方法については、後述する実施形態２で説明する。
【００８０】
＜周辺車両２０が複数存在するケースについて＞
推定位置算出部２０６は、（１）周辺車両２０から取得される車両位置情報、及び（２）センサ１２を用いて特定される対象車両１０を基準とする周辺車両２０の相対位置を用いて、対象車両１０の推定位置を算出する。ここで、周辺車両２０が複数存在する場合、推定位置算出部２０６は、各周辺車両２０から取得される車両位置情報と、対象車両１０を基準とする各周辺車両２０の相対位置との対応づけを行う必要がある。言い換えれば、推定位置算出部２０６は、車両位置情報と、センサ１２によって検出される周辺車両２０との対応付けを行う必要がある。
【００８１】
図１５は、各周辺車両２０の車両位置情報と、対象車両１０を基準とする各周辺車両２０の相対位置との対応付けについて例示する図である。図１５において、対象車両１０の周辺には、周辺車両２０−１、周辺車両２０−２、及び周辺車両２０−３という３つの周辺車両２０が存在する。
【００８２】
図１５において、センサ１２を利用して特定された周辺車両２０−１、周辺車両２０−２、及び周辺車両２０−３の相対位置（対象車両１０を基準とする相対位置）はそれぞれ、Z1、Z2、及び Z3 である。また位置推定装置２００は、車両位置情報４０−Ａ、車両位置情報４０−Ｂ、及び車両位置情報４０−Ｃという３つの車両位置情報を取得している。この場合、推定位置算出部２０６は、車両位置情報４０−Ａから車両位置情報４０−Ｃのそれぞれが、周辺車両２０−１から周辺車両２０−３のいずれかによって提供されたものかを特定する。言い換えれば、推定位置算出部２０６は、車両位置情報４０−Ａから車両位置情報４０−Ｃと、センサ１２によって検出された周辺車両２０−１から周辺車両２０−３とのマッチングを行う。
【００８３】
上記マッチングを行うために、例えば取得部２０２は、周辺車両２０から、車両位置情報と共に、その周辺車両２０の特徴を表す特徴情報を取得する。特徴情報には、例えば、周辺車両２０のサイズ、色、形状、及び車種のいずれか一つ以上が示されている。
【００８４】
以下、特徴情報を利用して上記マッチングを行う方法を具体的に例示する。
【００８５】
＜＜方法１＞＞
例えば上記マッチングは、センサ１２による計測結果と各周辺車両２０の特徴情報を用いて行われる。具体的には、推定位置算出部２０６は、センサ１２による計測結果を用い、各周辺車両２０について、前面、背面、及び側面などの様々な部分のサイズを特定する。そして推定位置算出部２０６は、各特徴情報によって示される周辺車両２０のサイズと、センサ１２を利用して特定された各周辺車両２０のサイズとをマッチングすることにより、車両位置情報と、センサ１２によって検出された周辺車両２０とをマッチングする。
【００８６】
図１６は、センサ１２によって周辺車両２０のサイズを特定する様子を例示する図である。図１６のセンサ１２は、回転しながら計測光を出力することで、周囲の様々な方向にある物体までの距離を測定する。図１６の周辺車両２０−１から周辺車両２０−３において、実線部分は計測光が当たる部分を表しており、点線部分は計測光が当たらない部分を表している。そのため、センサ１２は、周辺車両２０−１から周辺車両２０−３について、実線部分のサイズを特定することができる。そこで推定位置算出部２０６は、特徴情報に示される各周辺車両２０のサイズと、センサ１２を用いて特定された各周辺車両２０の実線部分のサイズとをマッチングすることで、車両位置情報と、センサ１２によって検出された周辺車両２０とをマッチングする。
【００８７】
なお推定位置算出部２０６は、センサ１２による計測結果に基づいて特定された周辺車両２０の種々の部分のサイズを用いて、周辺車両２０の形状を特定してもよい。この場合、推定位置算出部２０６は、各特徴情報によって示される周辺車両２０の形状と、センサ１２を用いて特定された各周辺車両２０の形状とをマッチングすることにより、車両位置情報と、センサ１２によって検出された周辺車両２０とをマッチングする。
【００８８】
＜＜方法２＞＞
例えば、車両位置情報と、センサ１２によって検出された周辺車両２０とのマッチングは、対象車両１０に設けられたカメラによる撮像結果と各周辺車両２０の特徴情報とを用いて行われる。具体的には、推定位置算出部２０６は、カメラによって生成される撮像画像から、特徴情報に示される特徴を持つ周辺車両２０を検出する。さらに推定位置算出部２０６は、この撮像画像における周辺車両２０の位置、及びその撮像画像が生成された時のカメラの画角に基づいて、この周辺車両２０が位置する方向を特定する。そして推定位置算出部２０６は、この特定した方向を用いて、撮像画像から検出された周辺車両２０が、センサ１２によって検出された複数の周辺車両２０のうちのどれであるかを特定する。こうすることで、特定された周辺車両２０が、特徴情報と共に取得した車両位置情報と対応づけられる。
【００８９】
［実施形態２］
実施形態２の位置推定装置２００の機能構成は、実施形態１の位置推定装置２００の機能構成と同様に、図６で表される。以下で説明する事項を除き、実施形態２の位置推定装置２００は、実施形態１の位置推定装置２００と同様の機能を有する。
【００９０】
実施形態２の取得部２０２は、周辺車両２０から、確度情報をさらに取得する。或る周辺車両２０の確度情報は、その周辺車両２０から取得する車両位置情報の正確さを表す確度指標値を示す。実施形態２の推定位置算出部２０６は、この確度指標値を用いて、対象車両１０の推定位置を算出する。
【００９１】
確度指標値の利用方法は様々である。例えば推定位置算出部２０６は、周辺車両２０から取得する確度情報に示される確度指標値の大きさに基づいて、その周辺車両２０から取得する車両位置情報を対象車両１０の推定位置の算出に利用するか否かを決定する（以下、利用方法１）。その他にも例えば、推定位置算出部２０６は、確度情報に示される確度指標値を用いてセンサ１２の確度を補正する（以下、利用方法２）。以下、上述した２つの利用方法について、具体的に説明する。
【００９２】
＜利用方法１＞
推定位置算出部２０６は、周辺車両２０から取得する確度情報に示される確度指標値の大きさに基づいて、その周辺車両２０から取得する車両位置情報を対象車両１０の推定位置の算出に利用するか否かを決定する。例えば或る周辺車両２０から取得した確度情報に示されている確度指標値が所定値以上である場合、推定位置算出部２０６は、その周辺車両２０から取得した車両位置情報を利用する。一方、周辺車両２０から取得した確度情報に示されている確度指標値が所定値未満である場合、推定位置算出部２０６は、その周辺車両２０から取得した車両位置情報を利用しない。
【００９３】
こうすることにより、ある程度正確性な車両位置情報のみが対象車両１０の推定位置の算出に利用され、正確性が低い車両位置情報は対象車両１０の推定位置の算出に利用されない。よって、対象車両１０の位置の推定精度が低くなることを防ぐことができる。
【００９４】
＜利用方法２＞
一般に、センサの計測結果には誤差が含まれる。そこで、センサによる検出結果に基づいて車両の推定位置を更新する処理（前述した第２の更新処理）の精度を上げるために、センサの確度が利用される。例えば数式（１）では、対象車両１０の推定位置 A の尤度 P(Z1,...,Zn|A) の算出において、センサの確度が利用される。
【００９５】
そこで推定位置算出部２０６は、この第２の更新処理で利用されるセンサの確度を、確度情報に示される確度指標値で補正する。例えば推定位置算出部２０６は、第２の更新処理で利用するセンサ１２の確度を、以下の数式（２）で算出される値とする。
【数２】
2018141716.tif 000004
c は、第２の更新処理でセンサ１２の確度として利用する値（補正後のセンサ１２の確度）である。ci は確度指標値である。cs は、予め定められているセンサ１２の確度である。
【００９６】
このように、車両位置情報の確度をセンサ１２の確度に反映して象車両１０の推定位置を算出することで、対象車両１０の推定位置の精度を高くすることができる。
【００９７】
＜対象ランドマークとして扱うものを決定する方法＞
前述したように、例えば位置推定装置２００は、周辺車両２０を、周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０よりも優先して、対象ランドマークとして扱う。その具体的な方法には、例えば前述した確度情報を利用する方法がある。以下、図１７を用いて具体的に説明する。
【００９８】
図１７は、対象ランドマークとして扱うものを決定する処理の流れを例示するフローチャートである。ここでは、対象車両１０の推定位置の算出には、ｍ個以上の対象ランドマークが得られることが好ましいとする。車両情報には、環境地図上における周辺車両２０の推定位置及び姿勢、環境地図上におけるランドマーク３０の絶対位置、周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置、並びに確度情報が示されている。さらに、確度情報には、環境地図上における周辺車両２０の推定位置の確度を表す第１確度指標値、及び周辺車両２０を基準とするランドマーク３０の相対位置の確度を表す第２確度指標値が示されている。
【００９９】
まず推定位置算出部２０６は、センサ１２によって直接検出できる各ランドマークを、対象ランドマークに含める（Ｓ３０２）。推定位置算出部２０６は、ｍ個以上の対象ランドマークが得られたか否かを判定する（Ｓ３０４）。ｍ個以上の対象ランドマークが得られた場合（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、図１７の処理は終了する。一方、ｍ個以上の対象ランドマークが得られていない場合（Ｓ３０４：ＮＯ）、推定位置算出部２０６は、第１確度指標値が所定値以上の各周辺車両２０を、対象ランドマークに含める（Ｓ３０６）。
【０１００】
推定位置算出部２０６は、ｍ個以上の対象ランドマークが得られたか否かを判定する（Ｓ３０８）。ｍ個以上の対象ランドマークが得られた場合（Ｓ３０８：ＹＥＳ）、図１７の処理は終了する。一方、ｍ個以上の対象ランドマークが得られていない場合（Ｓ３０８：ＮＯ）、位置推定装置２００は、周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０のうち、第２確度指標値が所定値以上のものを、対象ランドマークに含める（Ｓ３１０）。
【０１０１】
以上の流れによれば、１）センサ１２によって直接検出できるランドマーク、２）確度が高い周辺車両２０、３）周辺車両２０によって検出されるランドマーク３０という優先順位で、対象ランドマークとして扱われるものが決定される。
【０１０２】
なお、図１７のフローチャートにおいて最終的に得られた対象ランドマークの数がｍ未満である場合、推定位置算出２０６は、最終的に得られた対象ランドマークを用いて対象車両１０の推定位置を算出してもよいし、対象車両１０の推定位置の算出を行わなくてもよい。
【０１０３】
＜ハードウエア構成の例＞
実施形態２の位置推定装置２００のハードウエア構成は、実施形態１の位置推定装置２００のハードウエア構成と同様に、例えば図７で表される。また本実施形態において、前述したストレージデバイス１０８に記憶されるプログラムモジュールには、本実施形態で説明した機能を実現するプログラムがさらに含まれる。
【０１０４】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態の組み合わせ、又は上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【符号の説明】
【０１０５】
１０  対象車両
２０  周辺車両
３０  ランドマーク
１００  計算機
１０２  バス
１０４  プロセッサ
１０６  メモリ
１０８  ストレージデバイス
１１０  入出力インタフェース
１１２  ネットワークインタフェース
２００  位置推定装置
２０２  取得部
２０４  相対位置特定部
２０６  推定位置算出部
【図１】
2018141716.tif 000005
【図２】
2018141716.tif 000006
【図３】
2018141716.tif 000007
【図４】
2018141716.tif 000008
【図５】
2018141716.tif 000009
【図６】
2018141716.tif 000010
【図７】
2018141716.tif 000011
【図８】
2018141716.tif 000012
【図９】
2018141716.tif 000013
【図１０】
2018141716.tif 000014
【図１１】
2018141716.tif 000015
【図１２】
2018141716.tif 000016
【図１３】
2018141716.tif 000017
【図１４】
2018141716.tif 000018
【図１５】
2018141716.tif 000019
【図１６】
2018141716.tif 000020
【図１７】
2018141716.tif 000021