(57)【要約】【課題】  自車両の地図上の位置の推定精度を向上させる。【解決手段】車載の測位部から得られた自車両の地図上の位置である第１自車位置に基づいて、地図上のランドマークの位置情報と、撮像画像に含まれるランドマークの画像位置座標とに基づいて、走行道路の延在方向における自車両の位置である縦位置を認識する縦位置認識部と、縦位置認識部の認識した縦位置と第２自車位置から得た自車両の縦位置との差である縦位置誤差を認識する縦位置誤差認識部と、第２自車位置、路面画像と疑似路面画像との照合度合、走行道路の曲率、縦位置誤差、ヨー角、及び車速に基づき、予め設定されたカルマンフィルタ処理によって、自車両の地図上の位置である第３自車位置を推定する第３自車位置推定部と、を備える。【選択図】図３
2018021777.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載の測位部から得られた自車両の地図上の位置である第１自車位置に基づいて、地図情報から前記自車両の周囲の疑似路面画像を生成し、前記自車両のカメラの撮像画像から得られた路面画像と前記疑似路面画像との照合により第２自車位置を推定する自車位置推定装置であって、
前記路面画像と前記疑似路面画像との照合度合を算出する照合度合算出部と、
前記第１自車位置又は前記第２自車位置と前記地図情報とに基づいて、前記自車両の走行する走行道路の曲率を取得する曲率取得部と、
前記地図上のランドマークの位置情報を記憶するランドマーク記憶部と、
前記自車両のカメラの撮像した撮像画像に基づいて、前記撮像画像に含まれる前記ランドマークの画像位置座標を認識するランドマーク認識部と、
前記地図上の前記ランドマークの位置情報と、前記撮像画像に含まれる前記ランドマークの画像位置座標とに基づいて、前記走行道路の延在方向における前記自車両の位置である縦位置を認識する縦位置認識部と、
前記縦位置認識部の認識した前記縦位置と前記第２自車位置から得た前記自車両の縦位置との差である縦位置誤差を認識する縦位置誤差認識部と、
前記自車両のヨー角を認識するヨー角認識部と、
前記自車両の車速を認識する車速認識部と、
前記第２自車位置、前記照合度合、前記走行道路の曲率、前記縦位置誤差、前記ヨー角、及び前記車速に基づき、予め設定されたカルマンフィルタ処理によって、前記自車両の地図上の位置である第３自車位置を推定する第３自車位置推定部と、
を備える、自車位置推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車位置推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車位置推定装置に関する技術文献として、特開２００１−３３１７８７号公報が知られている。この公報には、車載カメラの撮像した画像データから自車両の走行する道路の第１形状候補を抽出すると共に、地図データから前記道路の第２形状候補を抽出し、第１形状候補と第２形状候補との重なり状態に基づいて、道路上の自車両の位置を推定する装置が記載されている。この装置は、重なり状態の照合にカルマンフィルタを用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−３３１７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、自車両の位置を精度良く推定するため、車載カメラの姿勢（ヨー角など）を更に考慮する手法が知られている。しかしながら、車両のカーブ走行中などにはヨー角の誤差が累積して、自車両の位置の推定精度の低下を招くと言う問題があった。
【０００５】
そこで、本技術分野では、自車両の地図上の位置の推定精度を向上させることができる自車位置推定装置を提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る自車位置推定装置は、車載の測位部から得られた自車両の地図上の位置である第１自車位置に基づいて、地図情報から自車両の周囲の疑似路面画像を生成し、自車両のカメラの撮像画像から得られた路面画像と疑似路面画像との照合により第２自車位置を推定する自車位置推定装置であって、路面画像と疑似路面画像との照合度合を算出する照合度合算出部と、第１自車位置又は第２自車位置と地図情報とに基づいて、自車両の走行する走行道路の曲率を取得する曲率取得部と、地図上のランドマークの位置情報を記憶するランドマーク記憶部と、自車両のカメラの撮像した撮像画像に基づいて、撮像画像に含まれるランドマークの画像位置座標を認識するランドマーク認識部と、地図上のランドマークの位置情報と、撮像画像に含まれるランドマークの画像位置座標とに基づいて、走行道路の延在方向における自車両の位置である縦位置を認識する縦位置認識部と、縦位置認識部の認識した縦位置と第２自車位置から得た自車両の縦位置との差である縦位置誤差を認識する縦位置誤差認識部と、自車両のヨー角を認識するヨー角認識部と、自車両の車速を認識する車速認識部と、第２自車位置、照合度合、走行道路の曲率、縦位置誤差、ヨー角、及び車速に基づき、予め設定されたカルマンフィルタ処理によって、自車両の地図上の位置である第３自車位置を推定する第３自車位置推定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
以上説明したように、本発明に係る自車位置推定装置によれば、自車両の地図上の位置の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る自車位置推定装置を示すブロック図である。
【図２】式（５）におけるＧＥ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）の値を求めるためのデータテーブルの例である。
【図３】一回目の自車位置推定処理を示すフローチャートである。
【図４】二回目以降の自車位置推定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
図１に示す本実施形態に係る自車位置推定装置１００は、車両（自車両）に搭載され、自車両の地図上の位置を推定する装置である。自車位置推定装置１００は、地図情報から生成した疑似路面画像と車載のカメラで撮像した路面画像との照合結果及びカルマンフィルタを利用することで、精度の高い自車両の位置を推定する。
【００１１】
［自車位置推定装置の構成］
図１に示すように、本実施形態に係る自車位置推定装置１００は、装置を統括的に制御する [Electronic  Control  Unit]１０を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central  Processing  Unit]、ＲＯＭ[Read  Only  Memory]、ＲＡＭ[Random  Access  Memory]、ＣＡＮ［Controller  Area  Network］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。
【００１２】
ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信部１、カメラ２、車速センサ３、ＩＭＵ［Inertial Measurement Unit］４、地図データベース５、及びランドマークデータベース６と接続されている。
【００１３】
ＧＰＳ受信部１は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、自車両の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する車載の測位部として機能する。ＧＰＳ受信部１は、測定した自車両の位置情報をＥＣＵ１０へ送信する。なお、車載の測位部は、ＧＰＳ受信部１に限られない。
【００１４】
カメラ２は、自車両の周囲を撮像する撮像機器である。カメラ２は、例えば車両のフロントガラスの裏側に設けられて自車両の前方の路面を撮像する。カメラ２は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラ２は、撮像画像の情報をＥＣＵ１０に送信する。カメラ２は複数のカメラから構成されていてもよい。
【００１５】
車速センサ３は、自車両の速度を検出する検出器である。車速センサ３としては、自車両の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサ３は、検出した車速情報をＥＣＵ１０に送信する。
【００１６】
ＩＭＵ４は、自車両のロール角、ピッチ角、ヨー角を計測する慣性計測ユニットである。ＩＭＵ４は、例えばジャイロセンサと加速度センサを含めて構成されている。ＩＭＵ４は、検出した自車両の角度をＥＣＵ１０に送信する。なお、ＩＭＵ４に代えてヨー角センサを採用してもよい。また、ＩＭＵ４の代わりに、地図情報から生成した疑似路面画像と車載のカメラで撮像した路面画像との照合結果からヨー角を求めてもよい。
【００１７】
地図データベース５は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース５は、例えば、自車両に搭載されたＨＤＤ［Hard  Disk  Drive］内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報（例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等）、白線の位置情報、交差点及び分岐点の位置情報、及び建物の位置情報等が含まれる。なお、地図データベース５は、自車両と通信可能な管理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。
【００１８】
ランドマークデータベース６は、ランドマークの情報を備えたランドマーク記憶部である。ランドマークデータベース６は、例えば、自車両に搭載されたＨＤＤ内に形成されている。ランドマークとは、道路面上（車両通行帯以外の路面上も含む）で位置が固定され、物体の位置の算出の基準となるものである。ランドマークには、道路標識、及び道路標示が含まれる。道路標識には、案内標識、警戒標識、規制標識、指示標識等がある。道路標示には、規制標示と指示標示が含まれる。規制標示には、転回禁止マーク、最高速度マーク等がある。指示標示には、白線（車道中央線、車道外側線、車線境界線等）、前方に横断歩道があることを示す菱形マーク、前方に優先道路があることを示す三角マーク、進行方向マーク、信号機、デニレータ、トンネルの出入口、ＥＴＣゲートの出入口等がある。
【００１９】
ランドマークデータベース６は、ランドマークの地図上の位置情報を記憶している。すなわち、ランドマークデータベース６は、地図データベース５の記憶している地図情報に関連付けられたランドマークの位置情報を記憶している。また、ランドマークデータベース６は、カメラ２の撮像画像からランドマークを認識するためのランドマークの画像情報を記憶している。なお、地図データベース５がランドマークデータベース６の機能を兼ねていてもよい。
【００２０】
次に、ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ１０は、第１自車位置推定部１１、疑似路面画像生成部１２、路面画像変換部１３、照合度合算出部１４、第２自車位置推定部１５、曲率取得部１６を有している。また、ＥＣＵ１０は、ランドマーク認識部１７、縦位置認識部１８、縦位置誤差認識部１９、ヨー角認識部２０、車速認識部２１、及び第３自車位置推定部２２を有している。
【００２１】
第１自車位置推定部１１は、ＧＰＳ受信部１などの車載の測位部の測位結果と地図データベース５の地図情報に基づいて、自車両の地図上の位置である第１自車位置を推定する。第１自車位置推定部１１は、車載の測位部の測位結果から周知の手法により第１自車位置（緯度、経度）を推定する。
【００２２】
疑似路面画像生成部１２は、第１自車位置と地図情報（白線の位置情報）に基づいて、第１自車位置の周囲の疑似路面画像を生成する。疑似路面画像とは、地図情報に含まれる白線の位置情報などから擬似的に生成された道路の路面の画像である。疑似路面画像は、例えば、平面視の路面の画像に対応するように生成される。疑似路面画像生成部１２は、第１自車位置と地図情報から、周知の手法により疑似路面画像を生成する。
【００２３】
路面画像変換部１３は、カメラ２の撮像画像（路面を含む画像）を平面視の路面画像に変換する。路面画像変換部１３は、疑似路面画像と照合可能にするため、周知の手法（例えば視点変換処理）によりカメラ２の撮像画像を路面画像に変換する。なお、疑似路面画像と照合可能であれば平面視の路面画像に変換する必要はない。
【００２４】
照合度合算出部１４は、疑似路面画像と路面画像との照合度合を算出する。照合度合とは、地図情報から生成された疑似路面画像とカメラ２の撮像画像から得られた路面画像との一致の度合いに相当する。照合度合が高いほど、疑似路面画像と路面画像とは一致している。照合度合算出部１４は、例えば、疑似路面画像と路面画像との照合度合として、道路の白線の照合度合を算出する。照合度合算出部１４は、周知の手法により疑似路面画像と路面画像との照合度合を算出する。
【００２５】
第２自車位置推定部１５は、疑似路面画像と路面画像に基づいて、自車両の地図上の位置である第２自車位置を推定する。第２自車位置推定部１５は、疑似路面画像及び路面画像から周知の手法により第２自車位置（緯度、経度）を推定する。
【００２６】
第２自車位置推定部１５は、照合度合算出部１４の算出した照合度合を用いてもよい。第２自車位置推定部１５は、例えば、車載のカメラ２の撮像画像から得られた路面画像との照合度合が所定の閾値以上の疑似路面画像のうち、最も照合度合が高い疑似路面画像を特定する。第２自車位置推定部１５は、特定した疑似路面画像が生成された地図における位置情報を利用して、第２自車位置を推定する。第２自車位置推定部１５は、周知の手法により疑似路面画像と路面画像との照合を用いた第２自車位置の推定を行う。
【００２７】
曲率取得部１６は、第２自車位置及び地図情報に基づいて、自車両の走行する走行道路の曲率を取得する。曲率取得部１６は、第２自車位置から自車両が走行する走行道路を特定し、地図情報に含まれる道路曲率の情報に基づいて走行道路の曲率を取得する。なお、曲率取得部１６は、第２自車位置ではなく、第１自車位置を用いて自車両の走行道路の曲率を取得してもよい。
【００２８】
ランドマーク認識部１７は、カメラ２の撮像画像とランドマークデータベース６に記憶されたランドマークの情報に基づいて、撮像画像に含まれるランドマークを認識する。ランドマーク認識部１７は、例えばパターン認識又はエッジ抽出により画像中のランドマークを認識する。
【００２９】
ランドマーク認識部１７は、撮像画像に含まれるランドマークを認識した場合、周知の画像処理によって撮像画像におけるランドマークの画像位置座標を認識する。ランドマークの画像位置座標とは、撮像画像中におけるランドマークの画像の位置の座標である。例えば、路面上の道路標示である菱形マークの画像位置座標は、撮像画像における菱形マークの中心の座標とすることができる。ランドマーク認識部１７は、周知の手法によりランドマークの画像位置座標を認識する。
【００３０】
縦位置認識部１８は、ランドマーク認識部１７がランドマークの画像位置座標を認識した場合、撮像画像におけるランドマークの画像位置座標と地図上のランドマークの位置情報とに基づいて、自車両の縦位置を認識する。自車両の縦位置とは、自車両の走行する走行道路の延在方向における自車両の位置である。縦位置認識部１８は、周知の手法によりランドマークを用いた自車両の縦位置の認識を行う。
【００３１】
縦位置誤差認識部１９は、縦位置認識部１８が自車両の縦位置を認識した場合、縦位置誤差を算出する。縦位置誤差とは、縦位置認識部１８の認識した自車両の縦位置と第２自車位置から得られる自車両の縦位置との差である。縦位置誤差認識部１９は、例えば、走行道路の延在方向を基準として第２自車位置と縦位置認識部１８の認識した自車両の縦位置との差を取ることで、縦位置誤差を算出する。縦位置誤差認識部１９は、周知の手法により縦位置誤差を算出する。
【００３２】
ヨー角認識部２０は、ＩＭＵ４の計測したヨー角に基づいて、自車両のヨー角を認識する。車速認識部２１は、車速センサ３の検出した車速に基づいて、自車両の車速を認識する。
【００３３】
第３自車位置推定部２２は、縦位置誤差認識部１９が自車両の縦位置誤差を認識した場合、自車両の地図上の位置である第３自車位置を推定する。第３自車位置推定部２２は、第２自車位置、照合度合、走行道路の曲率、縦位置誤差、ヨー角、及び車速に基づき、予め設定されたカルマンフィルタ処理によって第３自車位置を推定する。また、第３自車位置推定部２２は、上記カルマンフィルタ処理の出力結果として第３自車位置の他に自車両のヨー角を出力する。以後、カルマンフィルタ処理により推定されたヨー角を第２ヨー角と称する。
【００３４】
以下、本実施形態に係るカルマンフィルタ処理について説明する。下記の式（１）は、カルマンフィルタ処理における状態量ｕを示す式である。式（１）において、Ｅは自車両の緯度、Ｎは自車両の経度、φは自車両のヨー角、Ｖは自車両の車速、φ′（φにドット）は自車両のヨーレートである。Ｔは行列の転置を表わしている。式（２）は、カルマンフィルタ処理における観測量ｖを示す式である。式（２）において、Ｅｃは第２自車位置における緯度、Ｎｃは第２自車位置における経度、φｃはヨー角認識部２０の認識したヨー角、Ｖｃは車速認識部２１の認識した車速、φ′ｃはφｃを微分したヨーレートである。
【数１】
2018021777.tif 000003
【００３５】
続いて、観測方程式について説明する。カルマンフィルタ処理の観測方程式を下記の式（３）として示す。式（３）においてＨは単位行列である。Ｒｎは観測ノイズである。ｋは時系列を表わしている。式（４）では、式（３）を行列式で表わしている。
【数２】
2018021777.tif 000004
【００３６】
下記の式（５）は、観測ノイズＲｎを示す行列式である。式（５）において、ｃｃは、照合度合算出部１４の算出した照合度合である。ｅｒｒ＿ｌｏｎは、縦位置誤差認識部１９の認識した縦位置誤差である。Ａ１、Ａ２、Ａ３は定数である。ＧＥ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）、ＧＲ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）、ＧＹＲ（Ｒ）は関数である。式（６）は、関数ＧＹＲを示す式である。式（６）において、Ｒは自車両の走行道路の曲率である。Ａ４、Ａ５、Ａ６は定数である。式（６）には、曲率Ｒが小さいときに、ヨーレートの観測ノイズが大きくなりやすい特性が反映されている。
【数３】
2018021777.tif 000005
【００３７】
ここで、図２は、式（５）におけるＧＥ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）を求めるためのデータテーブルの例である。図２に示すａは定数である。図２のデータテーブルは、照合度合ｃｃが大きいとき、また、縦位置誤差ｅｒｒ＿ｌoｎが小さいときに観測ノイズが小さくなるように設定されている。図２に示すように、照合度合ｃｃと縦位置誤差ｅｒｒ＿ｌoｎが決まれば予め設定されたデータテーブルなどを利用して、ＧＥ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）の値を求めることができる。ＧＲ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）についても、同様のデータテーブルを用いて値を求めることができる。例えば、図２における定数ａを適切な定数ｂに置き換えることで、ＧＲ（ｃｃ，ｅｒｒ＿ｌoｎ）のデータテーブルとすることができる。
【００３８】
次に、状態方程式について説明する。カルマンフィルタ処理の状態方程式を下記の式（７）として示す。式（７）において、Ｆは偏微分可能な行列である。Ｑｎは状態ノイズ（システムノイズ）である。ｋ＋１は、離散時刻ｋの直後の離散時刻であることを意味している。式（７）から状態ノイズＱｎを省略して展開した式として、式（８）〜式（１２）を以下に示す。なお、式（８）〜式（１０）に示すｄｔは離散時刻ｋから離散時刻ｋ＋１への遷移時間を意味している。
【数４】
2018021777.tif 000006
【００３９】
下記の式（１３）は、状態ノイズＱｎを示す行列式である。式（１３）において、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４は定数である。Ｆｐｏｓ（Ｒ）は曲率Ｒの関数である。Ｆｙａｗ（φ）はヨー角φの関数である。式（１４）は、関数Ｆｐｏｓ（Ｒ）を示す式である。式（１４）において、Ｂ５、Ｂ６，Ｂ７は定数である。関数Ｆｙａｗ（Ｒ）を示す式である。式（１５）において、Ｂ８、Ｂ９，Ｂ１０は定数である。
【数５】
2018021777.tif 000007
【００４０】
第３自車位置推定部２２は、以上説明した式（１）〜式（１５）を利用したカルマンフィルタ処理により、第３自車位置及びヨー角を推定することができる。このカルマンフィルタ処理によれば、観測ノイズＲｎにおいて照合度合ｃｃ、縦位置誤差ｅｒｒ＿ｌｏｎ、及び曲率Ｒを考慮することにより、これらを考慮しない場合と比べて、第３自車位置の推定精度を向上させることができる。また、状態ノイズＱｎにおいて、縦位置誤差ｅｒｒ＿ｌｏｎ及び曲率Ｒを考慮することにより、これらを考慮しない場合と比べて、第３自車位置の推定精度を向上させることができる。
【００４１】
［自車位置推定装置における自車位置推定処理］
以下、本実施形態に係る自車位置推定装置１００における自車位置推定処理について図面を参照して説明する。図３は、一回目の自車位置推定処理を示すフローチャートである。図３のフローチャートは、例えば、自車両が走行を開始した場合に実施される。
【００４２】
図３に示すように、自車位置推定装置１００のＥＣＵ１０は、Ｓ１０として、第１自車位置推定部１１による第１自車位置の推定を行う。第１自車位置推定部１１は、車載の測位部（例えばＧＰＳ受信部１）の測位結果に基づいて、第１自車位置を推定する。
【００４３】
Ｓ１２において、ＥＣＵ１０は、疑似路面画像生成部１２により疑似路面画像を生成する。疑似路面画像生成部１２は、第１自車位置と地図情報（白線の位置情報）に基づいて、第１自車位置の周囲の疑似路面画像を生成する。また、ＥＣＵ１０は、路面画像変換部１３によりカメラ２の撮像画像を平面視の路面画像（疑似路面画像と対比できる路面画像）に変換する。
【００４４】
Ｓ１４において、ＥＣＵ１０は、照合度合算出部１４により疑似路面画像と路面画像との照合度合を算出する。照合度合が高いほど、疑似路面画像と路面画像の一致度が高い。
【００４５】
Ｓ１６において、ＥＣＵ１０は、第２自車位置推定部１５により第２自車位置を推定する。第２自車位置推定部１５は、疑似路面画像と路面画像に基づいて、第２自車位置を推定する。第２自車位置推定部１５は、例えば、車載のカメラ２の撮像画像から得られた路面画像との照合度合が所定の閾値以上の疑似路面画像のうち、最も照合度合が高い疑似路面画像を特定し、特定した疑似路面画像が生成された地図の位置情報を利用して第２自車位置を推定する。
【００４６】
Ｓ１８において、ＥＣＵ１０は、曲率取得部１６により自車両の走行する走行道路の曲率を取得する。曲率取得部１６は、第２自車位置及び地図情報に基づいて、第２自車位置から自車両が走行する走行道路を特定し、地図情報から走行道路の曲率を取得する。
【００４７】
Ｓ２０において、ＥＣＵ１０は、ランドマーク認識部１７によりカメラ２の撮像画像に含まれるランドマークを認識したか否かを判定する。ランドマーク認識部１７は、カメラ２の撮像画像とランドマークデータベース６に記憶されたランドマークの情報に基づいて、撮像画像に含まれるランドマークを認識する。ＥＣＵ１０は、撮像画像に含まれるランドマークを認識したと判定した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、Ｓ２２に移行する。
【００４８】
一方、ＥＣＵ１０は、撮像画像に含まれるランドマークを認識しない（撮像画像中にランドマークが存在しない）と判定した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、Ｓ２８に移行する。
【００４９】
Ｓ２２において、ＥＣＵ１０は、ランドマーク認識部１７により撮像画像におけるランドマークの画像位置座標を認識する。ランドマーク認識部１７は、例えば、道路標示である菱形マークの画像位置座標として、撮像画像内における菱形マークの中心の座標を認識することができる。
【００５０】
Ｓ２４において、ＥＣＵ１０は、縦位置認識部１８により自車両の縦位置を認識する。縦位置認識部１８は、撮像画像におけるランドマークの画像位置座標と地図上のランドマークの位置情報とに基づいて、自車両の縦位置を認識する。
【００５１】
Ｓ２６において、ＥＣＵ１０は、縦位置誤差認識部１９により縦位置誤差を算出する。縦位置誤差認識部１９は、縦位置認識部１８の認識した自車両の縦位置と第２自車位置から得た自車両の縦位置との差として、縦位置誤差を算出する。
【００５２】
Ｓ２８において、ＥＣＵ１０は、第３自車位置推定部２２により第３自車位置及び第２ヨー角を推定する。第３自車位置推定部２２は、第２自車位置、照合度合、走行道路の曲率、縦位置誤差、ヨー角、及び車速に基づき、予め設定されたカルマンフィルタ処理によって第３自車位置及び第２ヨー角を推定する。第３自車位置推定部２２は、例えば、上述した式（１）〜式（１５）を利用したカルマンフィルタ処理により、第３自車位置及び第２ヨー角を推定することができる。ＥＣＵ１０は、推定した第３自車位置を自車両の地図上の位置として外部（例えば、ナビゲーションシステム、運転支援装置、自動運転装置）に出力する。ここで、Ｓ２０でＮＯの場合（ランドマークを認識しない場合）には、縦位置誤差を予め設定された最大値と仮定してカルマンフィルタ処理を実行する。この場合、図２の表においては最大値となる「２≦ｅｒｒ＿ｌoｎ」の欄の値が照合度合ｃｃとの関係で用いられることになる。
【００５３】
なお、図３のフローチャートとは別に、ヨー角認識部２０による自車両のヨー角の認識と車速認識部２１による自車両の車速の認識は、センサ側の性能に応じて所定間隔で実行されている。
【００５４】
図４は、二回目以降の自車位置推定処理を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、例えば、自車両が走行を開始してから一回目のカルマンフィルタ処理により第３自車位置及びヨー角を得られた場合に実行される。
【００５５】
図４に示すように、ＥＣＵ１０は、Ｓ３０として、疑似路面画像生成部１２により疑似路面画像を生成する。疑似路面画像生成部１２は、第３自車位置が一度推定された場合、推定精度の高い第３自車位置と地図情報（白線の位置情報）に基づいて、第３自車位置の周囲の疑似路面画像を生成する。また、ＥＣＵ１０は、路面画像変換部１３によりカメラ２の撮像画像を平面視の路面画像（疑似路面画像と対比できる路面画像）に変換する。
【００５６】
Ｓ３２において、ＥＣＵ１０は、照合度合算出部１４により疑似路面画像と路面画像との照合度合を算出する。この疑似路面画像は、第３自車位置の周囲の疑似路面画像である。
【００５７】
Ｓ３４において、ＥＣＵ１０は、第２自車位置推定部１５により第２自車位置を推定する。第２自車位置推定部１５は、第３自車位置の周囲の疑似路面画像と路面画像に基づいて、今回の第２自車位置を推定する。
【００５８】
Ｓ３６において、ＥＣＵ１０は、曲率取得部１６により自車両の走行する走行道路の曲率を取得する。曲率取得部１６は、第２自車位置及び地図情報に基づいて走行道路の曲率を取得する。
【００５９】
Ｓ３８において、ＥＣＵ１０は、ランドマーク認識部１７によりカメラ２の撮像画像に含まれるランドマークを認識したか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、撮像画像に含まれるランドマークを認識したと判定した場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、Ｓ４０に移行する。
【００６０】
一方、ＥＣＵ１０は、撮像画像に含まれるランドマークを認識しないと判定した場合（Ｓ３８：ＮＯ）、Ｓ４６に移行する。
【００６１】
Ｓ４０〜Ｓ４４は、図３に示すＳ２２〜Ｓ２６と同じ処理であるため説明は簡潔にする。Ｓ４０において、ＥＣＵ１０は、ランドマーク認識部１７により撮像画像におけるランドマークの画像位置座標を認識する。Ｓ４２において、ＥＣＵ１０は、縦位置認識部１８により自車両の縦位置を認識する。Ｓ４４において、ＥＣＵ１０は、縦位置誤差認識部１９により縦位置誤差を算出する。
【００６２】
Ｓ４６において、ＥＣＵ１０は、第３自車位置推定部２２により今回の第３自車位置及び今回の第２ヨー角を推定する。第３自車位置推定部２２は、第２自車位置、照合度合、走行道路の曲率、縦位置誤差、前回の第２ヨー角、及び車速に基づき、予め設定されたカルマンフィルタ処理によって今回の第３自車位置及び今回の第２ヨー角を推定する。
【００６３】
第３自車位置推定部２２は、例えば、上述した式（１）〜式（１５）を利用したカルマンフィルタ処理により、今回の第３自車位置及び今回の第２ヨー角を推定することができる。この場合には、式（１）のヨー角φとして前回の第２ヨー角（前回のカルマンフィルタ処理で推定されたヨー角）が用いられる。
【００６４】
なお、必ずしも前回の第２ヨー角を用いる必要はなく、ヨー角認識部２０の認識した自車両のヨー角を用いてカルマンフィルタ処理を実行してもよい。また、Ｓ３８でＮＯの場合（ランドマークを認識しない場合）には、前回の処理で用いた縦位置誤差を利用してカルマンフィルタ処理を行う。ＥＣＵ１０は、推定した今回の第３自車位置を自車両の地図上の位置として外部に出力する。その後、ＥＣＵ１０は、所定時間の経過後、今回の第３自車位置を用いて再びＳ３０から処理を繰り返す。
【００６５】
［自車位置推定装置の作用効果］
以上説明した本実施形態に係る自車位置推定装置１００によれば、地図情報から生成した疑似路面画像と車載カメラの撮像した路面画像の照合により推定した第２自車位置、ヨー角、車速を入力として、走行道路の曲率、縦位置誤差を考慮したカルマンフィルタ処理を行うことにより、道路曲率や縦位置誤差を考慮しない場合と比べて道路曲率を踏まえたヨー角の補正なども可能となり、自車両の地図上の位置の推定精度を向上させることができる。
【００６６】
また、自車位置推定装置１００によれば、図４に示すように、第３自車位置を一回推定した後は、第３自車位置を利用して次の自車位置推定処理を行うことができるので、毎回ＧＰＳ受信部１のような車載の測位部を用いる必要がなく、自車両の地図上の位置について高い推定精度を維持することができる。
【００６７】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。
【００６８】
例えば、第２自車位置推定部１５は、第２自車位置の推定において照合度合を用いる必要はない。この場合、照合度合算出部１４は、第２自車位置の推定後に、疑似路面画像と路面画像との照合度合を算出してもよい。すなわち、図３のＳ１４はＳ１６の後に行われてもよい。また、Ｓ１０〜Ｓ１６と、Ｓ１８の走行道路の曲率の取得は、Ｓ２８のカルマンフィルタ処理より前に完了していればよく順番は限定されない。同様に、図４のＳ３２は、Ｓ３４の後に行われてもよい。Ｓ３０〜Ｓ３４と、Ｓ３６の走行道路の曲率の取得は、Ｓ４６のカルマンフィルタ処理の前に完了していればよく順番は限定されない。なお、図３に示す一回目の自車位置推定処理を示すフローチャートにおいて、Ｓ２０でＮＯの場合（ランドマークを認識しない場合）にはＳ２８のカルマンフィルタ処理を行わず、Ｓ２０でＹＥＳの場合にのみＳ２８のカルマンフィルタ処理を実行する態様であってもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１００…自車位置推定装置、１０…ＥＣＵ、１…ＧＰＳ受信部（測位部）、２…カメラ、３…車速センサ、４…ＩＭＵ、５…地図データベース、６…ランドマークデータベース（ランドマーク記憶部）、１１…第１自車位置推定部、１２…疑似路面画像生成部、１３…路面画像変換部、１４…照合度合算出部、１５…第２自車位置推定部、１６…曲率取得部、１７…ランドマーク認識部、１８…縦位置認識部、１９…縦位置誤差認識部、２０…ヨー角認識部、２１…車速認識部、２２…第３自車位置推定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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