(57)【要約】【課題】標識を認識する認識精度を向上させる。【解決手段】標識データのテクスチャ及び輪郭と、撮像画像から抽出された標識候補とを照合する。Ｓ４１０では、標識ごとに車両の周囲の平均的な照度を算出する。Ｓ４５０では、標識候補と標識データとが表すテクスチャが一致する度合いを算出する。Ｓ４６０では、標識候補と標識データとが表す輪郭が一致する度合いを算出する。Ｓ４８０では、算出された車両の周囲の平均的な照度が大きいほど、標識候補と標識データとが表す輪郭が一致する度合いよりも標識候補と標識データとが表すテクスチャが一致する度合いを重視して、それぞれの度合いとを統合した値を算出する。Ｓ４９０では、算出された統合尤度に基づいて標識候補を標識として認識する。【選択図】図７
2018097574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に備えられた撮像装置（４０）により撮像される画像である撮像画像に存在する標識を認識する認識装置であって、
前記撮像画像を取得するように構成された画像取得部（Ｓ２１０）と、
前記画像取得部により取得された前記撮像画像が撮像された時の環境の平均的な照度に応じて値が大きくなるパラメータである照度パラメータを算出するように構成された照度算出部（Ｓ４１０）と、
前記標識のテクスチャを示すデータであるテクスチャデータ、前記標識の輪郭の形状を示すデータである輪郭データ及び前記標識の位置を表す標識位置データを少なくとも含む標識データを記憶するように構成された標識記憶部（３０）と、
前記車両の位置である車両位置を取得するように構成された位置取得部（Ｓ１１０）と、
前記画像取得部により取得された前記撮像画像から標識候補を抽出するように構成された候補抽出部（Ｓ２２０）と、
前記候補抽出部により抽出された前記標識候補のそれぞれを、選択候補として順次選択するように構成された候補選択部（Ｓ４３０）と、
前記位置取得部により取得された前記車両位置を中心としたあらかじめ決められた範囲を車両周辺範囲とし、前記標識位置データの表す前記標識の位置が前記車両周辺範囲に含まれる前記標識を照合標識とし、前記標識記憶部に記憶されている前記照合標識についての前記標識データを照合標識データとし、前記候補選択部により選択された前記選択候補が示す標識が、前記照合標識データの表す照合標識のいずれであるかを認識するように構成された認識部（Ｓ４４０〜Ｓ４８０）と、を備え、
前記認識部は、
前記照合標識ごとに、前記照合標識データの前記テクスチャデータが表すテクスチャと一致する度合いが高いほど大きな値となるテクスチャ尤度を算出するように構成されたテクスチャ算出部（Ｓ４５０）と、
前記照合標識ごとに、前記照合標識データの前記輪郭データが示す輪郭の形状と一致する度合いが高いほど、大きな値となる輪郭尤度を算出するように構成された輪郭算出部（Ｓ４６０）と、
前記照合標識ごとに、前記照度パラメータが大きいほど前記輪郭尤度よりも前記テクスチャ尤度を重視して、前記テクスチャ尤度と前記輪郭尤度とを統合した統合尤度を算出するように構成された統合算出部（Ｓ４８０）と、
前記統合算出部により算出された前記統合尤度が最も大きい前記照合標識を、前記選択候補が示す前記標識であると認識するように構成された認識実行部（Ｓ４９０）と、
を備える、認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の認識装置であって、
前記統合算出部は、前記テクスチャを重視する度合いをテクスチャ係数とし、前記輪郭を重視する度合いを輪郭係数とし、前記テクスチャ係数及び前記輪郭係数を重みとする前記テクスチャ尤度及び前記輪郭尤度の加重平均値を前記統合尤度として求めるように構成された、認識装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の認識装置であって、
前記照度算出部は、前記画像取得部により取得された前記撮像画像の輝度を用いて前記照度パラメータの算出を行うように構成された、認識装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載の認識装置であって、
前記車両位置の天候を表す情報を取得する天候取得部を更に備え、
前記照度算出部は、前記天候を表す情報に応じて前記照度パラメータの算出を行うように構成された、認識装置。
【請求項５】
請求項２に記載の認識装置であって、
前記照度算出部は、トンネルが存在する範囲に前記車両位置が含まれる場合、前記照度パラメータを前記テクスチャ係数が前記輪郭係数よりも低くなるような値に設定するように構成された、認識装置。
【請求項６】
請求項１又は請求項２に記載の認識装置であって、
前記車両の外部の照度を測定する照度センサ（５０）を更に備え、
前記照度算出部は、前記照度センサによる測定結果を用いて前記照度パラメータを算出するように構成された、認識装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の認識装置であって、
前記テクスチャデータは、前記標識データに含まれる文字及び記号の少なくとも一方を含み、
前記テクスチャ算出部は、前記照合標識のテクスチャデータを構成する個々の文字及び記号のうち、前記標識候補に含まれる数が多いほど、大きな値となる前記テクスチャ尤度を算出するように構成された、認識装置。
【請求項８】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の認識装置であって、
前記輪郭算出部は、前記照合標識の前記輪郭データが示す輪郭が四角形である場合、四角形の輪郭に含まれる任意の三辺で構成される４つのパターンを四角パターンとし、前記４つの四角パターンのうち、前記標識候補に当てはまるパターンが多くなるほど、前記四角形の輪郭をもつ前記標識候補に対する前記照合標識の前記輪郭尤度を大きくするように構成された、認識装置。
【請求項９】
請求項８に記載の認識装置であって、
前記輪郭算出部は、前記標識候補において輝度の勾配の方向を表す勾配方向を算出し、当該勾配方向が、前記撮像画像の辺に対して垂直又は平行である場合に、当該標識候補の輪郭尤度を算出するように構成された、認識装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の認識装置であって、
前記輪郭算出部は、前記照合標識の前記輪郭データが示す輪郭が円形である場合、前記標識候補の前記勾配方向が前記標識候補の輪郭の中心で交わる場合に、前記標識候補に対する前記照合標識の前記輪郭尤度を大きくするように構成された、認識装置。
【請求項１１】
車両の位置を推定する自己位置推定装置であって、
撮像装置により撮像される画像である撮像画像を取得するように構成された画像取得部と、
前記画像取得部により取得された前記撮像画像が撮像された時の環境の平均的な照度に応じて値が大きくなるパラメータである照度パラメータを算出するように構成された照度算出部と、
撮像画像に存在する標識のテクスチャを示すデータであるテクスチャデータ、前記標識の輪郭の形状を示すデータである輪郭データ及び前記標識の位置を表す標識位置データを少なくとも含む標識データを記憶するように構成された標識記憶部と、
前記車両の位置である車両位置を取得するように構成された位置取得部と、
前記画像取得部により取得された前記撮像画像から標識候補を抽出するように構成された候補抽出部と、
前記候補抽出部により抽出された前記標識候補のそれぞれを、選択候補として順次選択するように構成された候補選択部と、
前記位置取得部により取得された前記車両位置を中心としたあらかじめ決められた範囲を車両周辺範囲とし、前記標識位置データが表す前記標識の位置が前記車両周辺範囲に含まれる前記標識を照合標識とし、前記標識記憶部に記憶されている前記照合標識についての前記標識データを照合標識データとし、前記候補選択部により選択された前記選択候補が示す標識が、前記照合標識データの表す照合標識のいずれであるかを認識するように構成された認識部と、
前記認識部により認識された前記標識と前記車両との距離を測定する距離測定部と、
前記標識位置データ及び前記距離測定部により測定される前記標識と前記車両との距離に基づいて前記車両の位置を推定する推定部と、を備え、
前記認識部は、
前記照合標識ごとに、前記照合標識データの前記テクスチャデータが表すテクスチャと一致する度合いが高いほど大きな値となるテクスチャ尤度を算出するように構成されたテクスチャ算出部と、
前記照合標識ごとに、前記照合標識データの前記輪郭データが示す輪郭の形状と一致する度合いが高いほど、大きな値となる輪郭尤度を算出するように構成された輪郭算出部と、
前記照合標識ごとに、前記照度パラメータが大きいほど前記輪郭尤度よりも前記テクスチャ尤度を重視して、前記テクスチャ尤度と前記輪郭尤度とを統合した統合尤度を算出するように構成された統合算出部と、
前記統合算出部により算出された前記統合尤度が最も大きい前記照合標識を、前記選択候補が示す前記標識であると認識するように構成された認識実行部とを備える、自己位置推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、撮像装置により撮像される画像を用いて標識を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両に備えられたカメラから取得した画像データを画像解析し、道路に沿って存在する標識の外形及び色並びに標識内の文字及び図形等を識別することにより標識を認識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２０１２−１６４２５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら従来の方法では、トンネル内において設置される電光標識に表示された文字など、周辺環境の輝度に比べて標識の文字が表示される表示輝度が高い状況では、画像データ上において輝度が飽和することにより標識が正しく認識できない可能性がある。
【０００５】
これにより、標識を認識する認識精度が低下する可能性があった。
本開示は、標識を認識する認識精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様は、車両に備えられた撮像装置（４０）により撮像される画像である撮像画像に存在する標識を認識する認識装置であって、認識画像取得部（Ｓ２１０）と、照度算出部（Ｓ４１０）と、標識記憶部（３０）と、位置取得部（Ｓ１１０）と、候補抽出部（Ｓ２２０）と、候補選択部（Ｓ４３０）と、認識部（Ｓ４４０〜Ｓ４８０）と、を備える。また、認識部は、テクスチャ算出部（Ｓ４５０）と、輪郭算出部（Ｓ４６０）と、統合算出部（Ｓ４８０）と、認識実行部（Ｓ４９０）と、を備える。
【０００７】
画像取得部は、撮像画像を取得する。
照度算出部は、画像取得部により取得された撮像画像が撮像された時の環境の平均的な照度に応じて値が大きくなるパラメータである照度パラメータを算出する。
【０００８】
標識記憶部は、標識のテクスチャを示すデータであるテクスチャデータ、標識の輪郭の形状を示すデータである輪郭データ及び標識の位置を表す標識位置データを少なくとも含む標識データを記憶する。
【０００９】
位置取得部は、車両の位置である車両位置を取得する。
候補抽出部は、画像取得部により取得された撮像画像から標識候補を抽出する。
候補選択部は、候補抽出部により抽出された標識候補のそれぞれを、選択候補として順次選択する。
【００１０】
認識部は、位置取得部により取得された車両位置を中心としたあらかじめ決められた範囲を車両周辺範囲とし、標識位置データの表す標識の位置が車両周辺範囲に含まれる標識を照合標識とし、標識記憶部に記憶されている照合標識についての標識データを照合標識データとし、候補選択部により選択された選択候補が示す標識が、照合標識データの表す照合標識のいずれであるかを認識する。
【００１１】
テクスチャ算出部は、照合標識ごとに、照合標識データのテクスチャデータが表すテクスチャと一致する度合いが高いほど大きな値となるテクスチャ尤度を算出する。
輪郭算出部は、照合標識ごとに、照合標識データの輪郭データが示す輪郭の形状と一致する度合いが高いほど、大きな値となる輪郭尤度を算出する。
【００１２】
統合算出部は、照合標識ごとに、照度パラメータが大きいほど輪郭尤度よりもテクスチャ尤度を重視して、テクスチャ尤度と輪郭尤度とを統合した統合尤度を算出する。
認識実行部は、統合算出部により算出された統合尤度が最も大きい照合標識を、選択候補が示す標識であると認識する。
【００１３】
このような構成によれば、標識を認識する精度を向上させることができる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】車両制御システムの構成を表すブロック図である。
【図２】位置推定処理を表すフローチャートである。
【図３】推定位置の設定を表した図である。
【図４】標識認識処理を表すフローチャートである。
【図５】標識候補抽出処理を表すフローチャートである。
【図６】テクスチャによる標識の文字認識を表した図である。
【図７】認識実行処理を表すフローチャートである。
【図８】テクスチャ係数及び輪郭係数と照度パラメータとの関係を表した図である。
【図９】標識のテクスチャとテクスチャに対応した尤度との対応関係を表した図である。
【図１０】輪郭形状による標識の認識の例を表した図である。
【図１１】輪郭形状による標識の認識の例を表した図である。
【図１２】低照度環境でのテクスチャ尤度を用いた標識認識を表した図である。
【図１３】高照度環境でのテクスチャ尤度を用いた標識認識を表した図である。
【図１４】高照度環境での輪郭尤度を用いた標識認識を表した図である。
【図１５】低照度環境での輪郭尤度を用いた標識認識を表した図である。
【図１６】撮像画像に基づく照度パラメータの算出方法を表した図である。
【図１７】輪郭形状による標識の認識の例を表した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［実施形態］
［１．構成］
本実施形態における車両制御システム１は、車両に搭載され、図１に示すようにＧＮＳＳ受信機１０、状態量センサ２０、地図メモリ３０、撮像装置４０、照度センサ５０、位置推定装置６０及び操舵制御装置７０を備える。以下、車両制御システム１を搭載する車両を自車とする。
【００１６】
ＧＮＳＳ受信機１０は、ＧＮＳＳ用の人工衛星からの送信電波を、アンテナを介して受信し、自車の位置を検出し、位置データとして検出する装置である。
状態量センサ２０は、自車の車速及びヨーレートなどの自車の状態を表す状態量を測定する。すなわち状態量センサ２０は、速度センサや加速度センサ、ヨーレートセンサといった周知のセンサである。
【００１７】
地図メモリ３０は、自車の走行可能な道路の地図データを記憶している。当該地図データには、道路に設置されている標識を表す標識データが含まれる。標識データには標識の地図上の位置を表す標識位置データ、標識の輪郭を表す標識輪郭データ、標識の大きさを表す標識サイズデータ及び標識に表示されているテクスチャのデータであるテクスチャデータが含まれる。ここでいうテクスチャとは、文字、記号及び図形のことをいう。また、テクスチャデータには、テクスチャのサイズを表すテクスチャサイズデータ及び標識全体におけるテクスチャの位置を表すテクスチャ位置データが含まれる。なお、地図メモリ３０に記憶される地図データは自車の外部から取得するものであってもよい。
【００１８】
撮像装置４０は、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子を二次元的に配置してなるイメージセンサを用いて構成された周知のＣＣＤカメラまたはＣＭＯＳカメラからなる。また、撮像装置４０は、自車の前方を撮像するように例えば自車のルームミラー近くに設置され、あらかじめ設定された撮像周期ごとに、撮像画像を位置推定装置６０に出力するように構成されている。なお、撮像装置４０により撮像された撮像画像は、行方向及び列方向に画素が配置されているとする。
【００１９】
照度センサ５０は、自車の周囲の明るさを測定し測定結果に応じた数値である照度を位置推定装置６０に出力する。
位置推定装置６０は、ＣＰＵ６１と、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びフラッシュメモリ等の半導体と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。位置推定装置６０の各種機能は、ＣＰＵ６１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ６２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、位置推定装置６０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。
【００２０】
位置推定装置６０は、ＣＰＵ６１がプログラムを実行することで後述する位置推定処理を実現する。位置推定装置６０の各種機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。
【００２１】
操舵制御装置７０は、位置推定装置６０により推定された位置に応じて自車のアクセル、ブレーキ及びステアリングの制御を行うことにより自動運転や運転支援などの機能を実現する装置である。なお、操舵制御装置７０の行う制御は周知であり、詳細な説明を省略する。
【００２２】
［２．処理］
次に位置推定装置６０が一定周期で実行する位置推定処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。なお、自車のイグニッションスイッチがオンになってから初回の位置推定処理を開始する前に、位置推定装置６０は自車の位置の初期化を行う。すなわちＧＮＳＳ受信機１０から取得する位置情報を自車の位置として設定する。
【００２３】
Ｓ１１０で位置推定装置６０は、前回の推定結果及び状態量センサ２０から取得した自車の速度及び加速度に基づいて今回の処理サイクルでの自車の位置を予測し、当該予測された位置を予測位置として生成する。この場合において、前回の推定結果とは、前回の処理サイクルにおける後述するＳ１５０で設定された推定位置のことである。また、最初の処理サイクルの場合には初期化された値に基づいて今回の処理サイクルにおける自車の位置が予測される。
【００２４】
Ｓ１２０で位置推定装置６０は、予測位置において撮像装置４０により撮像され得ると想定される範囲である車両周辺範囲の標識データを地図メモリ３０から取得する。予測周辺範囲は、例えば、予測位置から半径３００ｍ以内の範囲としてもよい。
【００２５】
Ｓ１３０で位置推定装置６０は、撮像画像中に存在する標識の認識を行う処理である標識認識処理を実行する。具体的な標識認識処理の詳細は後述する。
Ｓ１４０で位置推定装置６０は、Ｓ１１０で予測された予測位置に自車が存在するものとして、Ｓ１２０で取得した標識データに含まれる標識位置データが表す標識の位置と認識標識の位置との対応付けを行う。また、ここでいう認識標識は、Ｓ１３０での標識認識処理により認識された標識をいう。さらに、ここでいう標識データが表す位置と認識標識の位置との対応付けは、例えば図３に示すように、自車の予測位置ＬｐとＳ１３０で認識された認識標識との位置関係から認識標識の位置Ｓｄを求めることにより行われる。自車の予測位置ＬｐとＳ１３０で認識された認識標識との位置関係は、周知の画像処理などの方法により、自車と認識標識との距離を測定することにより行われる。
【００２６】
Ｓ１５０で位置推定装置６０は、自車の位置を補正することにより推定位置の設定を行い、位置推定処理を終了する。自車の位置の補正は、例えば図３に示すように、Ｓ１４０で求められた認識標識の位置Ｓｄと、標識データが表す標識の位置Ｓｍとのずれ量をＤｃとし、予測位置の表す位置Ｌｐを当該縦補正量Ｄｃだけ補正し、推定位置Ｌｅとして設定することにより行われる。
【００２７】
なお、Ｓ１１０が位置取得部として、Ｓ１４０が距離測定部として、Ｓ１５０が推定部としての処理の一例に相当する。
＜標識認識処理＞
ここで、位置推定装置６０が先のＳ１３０で実行する標識認識処理の詳細を図４のフローチャートを用いて説明する。
【００２８】
Ｓ２１０で位置推定装置６０は、撮像装置４０から撮像画像を取得する。
Ｓ２２０で位置推定装置６０は、標識候補抽出を行う。標識候補抽出の詳細は後述する。
【００２９】
Ｓ２３０で位置推定装置６０は、Ｓ２２０で抽出された標識候補のうち、あらかじめ設定された条件を満たす標識候補を標識として認識する認識実行処理を行う。認識実行処理の詳細は後述する。
【００３０】
なお、Ｓ２１０が画像取得部としての処理の一例に相当し、Ｓ２２０が候補抽出部としての処理の一例に相当する。
＜標識候補抽出処理＞
ここで、位置推定装置６０が先のＳ２２０で実行する標識候補抽出処理の詳細を、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３１】
Ｓ３１０で、位置推定装置６０は、Ｓ１２０で取得された標識データの取得を行う。
Ｓ３２０で、位置推定装置６０は、Ｓ２１０で取得した画像において、Ｓ３１０で取得した標識データに含まれる標識の示す文字や記号などのテクスチャが含まれる部分を抽出する。例えば図６に示したような画像がＳ２１０で取得されると、位置推定装置６０はあらかじめ記憶された「出口」及び「インター」といったテクスチャが含まれる部分を抽出する。
【００３２】
Ｓ３３０で、位置推定装置６０は、Ｓ３２０で抽出されたテクスチャを含む標識全体の位置及びサイズの範囲を標識候補として抽出する。標識全体の位置及びサイズの範囲は、例えば、テクスチャサイズデータ及びテクスチャ位置データにより、テクスチャと標識全体との位置関係及びサイズの比を用いて、求められてもよい。
【００３３】
Ｓ３４０で、位置推定装置６０は、画像中に含まれる四角形及び円形の輪郭を有する標識を標識候補として抽出する。具体的には、取得された画像データに基づいて、隣接する画素の輝度値の差分を求める。求められた輝度値の差分の絶対値があらかじめ設定された輪郭閾値以上である場合には、その部分を標識の輪郭とする。そして四角形及び円形の輪郭をテンプレートとして画像中に当てはめる周知のテンプレートマッチングにより、四角形及び円形の輪郭を有する標識を抽出する。
【００３４】
以上に示した標識候補抽出処理により、画像中に含まれる標識候補を抽出する。
＜認識実行処理＞
ここで、位置推定装置６０が先のＳ２３０で実行する認識実行処理の詳細を、図７のフローチャートを用いて説明する。なお以下、Ｓ４３０からＳ５００までの処理を認識実行サイクルとし、Ｓ４４０からＳ４７０までの処理を標識照合サイクルとする。
【００３５】
Ｓ４１０で位置推定装置６０は、照度センサ５０により検出された自車の周囲の照度を測定し、測定された照度の平均値の大きさに応じて大きくなる値である照度パラメータの算出を行う。
【００３６】
Ｓ４２０で、位置推定装置６０は、テクスチャ係数及び輪郭係数の算出を行う。具体的には、あらかじめ決められた照度パラメータと輪郭係数及びテクスチャ係数との対応関係を表したグラフから、Ｓ４１０で設定された照度パラメータに対応するテクスチャ係数及び輪郭係数を設定する。ここで、テクスチャ係数と輪郭係数との関係は、例えば図８に示すように、輪郭係数αとテクスチャ係数βとの関係は、一方が増加すると、他方が減少する関係である。また、テクスチャ係数βは照度パラメータの増加に応じて輪郭係数αに対して優位になるように設定される。
【００３７】
Ｓ４３０で、位置推定装置６０は、Ｓ２２０で抽出された標識候補のうち１つを選択し、選択候補とする。ここで選択される標識候補は以前の認識実行サイクルで選択されていないものから選ぶものとする。
【００３８】
Ｓ４４０で、位置推定装置６０は、地図メモリ３０から予測周辺範囲に存在する標識データを周辺標識データとして取得し、取得した周辺標識データから、任意の標識を照合標識として選択する。ここで選択される照合標識は以前の標識照合サイクルで選択されていないものから選ぶものとする。
【００３９】
Ｓ４５０で、位置推定装置６０は、選択候補に含まれるテクスチャのうち、Ｓ４４０で選択された照合標識に含まれるテクスチャと一致するテクスチャの尤度を集計することによりテクスチャ尤度の算出を行う。ここでテクスチャとテクスチャそれぞれに対応する尤度との対応関係は、例えば図９に示すような表により表される。ここでテクスチャそれぞれに対応する尤度は、各テクスチャが含まれる場合に標識である可能性が高いほど高い値をとる。テクスチャそれぞれに対応する尤度の具体的な値としては、例えば、０から１までの値をとり、そのテクスチャが含まれる場合に標識である可能性が高いと判断されるものは０．５以上の値をとる。一方、そのテクスチャが含まれる場合に標識である可能性が低いと判断されるものは、０．５以下の値をとる。また、集計はベイズの定理を用いて行われるとしてもよい。ここでいうベイズの定理は（１）式で表され、（１）式中のＡ，Ｂがテクスチャそれぞれに対応する尤度の値が代入される。結果、その集計結果としてＸが算出される。この場合において、テクスチャそれぞれに対応する尤度が０．５未満である場合には、集計結果Ｘは減少し、テクスチャそれぞれに対応する尤度が０．５より大きい場合には、集計結果Ｘは増加する。
【００４０】
【数１】
2018097574.tif 000003
【００４１】
なお、選択候補に含まれるテクスチャの数が３つ以上ある場合には、例えば次のように計算しても良い。すなわち、任意のテクスチャを２つ選び集計を行い、その集計結果Ｘを新たに（１）式のＡに代入し、選んだテクスチャ以外のテクスチャから１つ選びそのテクスチャに対応する尤度を（１）式のＢに代入する。このように順次選択候補に含まれるテクスチャに対応する尤度を集計することにより、選択候補のテクスチャ尤度の算出は行われてもよい。
【００４２】
Ｓ４６０で、位置推定装置６０は、選択候補に対して輪郭尤度の算出を行う。Ｓ４４０で選択された照合標識が四角形の輪郭を表している場合には、輪郭尤度の算出は、次のように行われる。すなわち、四角形の任意の三辺が存在する４パターン、言い換えると四角形の上下左右の任意の一辺が脱落しているパターンを四角パターンとして、選択候補に当てはめる。例えば左側の一辺が脱落しているパターンを当てはめた場合には、図１０に示す標識Ｓａのような標識が抽出される。そして、当てはめが成功したパターンの数を４で割った数をその標識候補に対する照合標識の輪郭尤度として算出する。
【００４３】
一方、Ｓ４４０で選択された照合標識が円形の輪郭を有する標識を表している場合には、輪郭尤度の算出は次のように行われる。具体的には、以下のように行う。すなわち、まず画像中の画素Ｐｉごとの輝度値を測定し、それぞれの画素Ｐｉにおける勾配方向を求める。図１１に示すように、勾配方向Ｄｅは勾配方向Ｄｅを求める画素である対象画素（ｕ，ｖ）に対して隣接する画素の輝度の差分を用いて求められる。ここで、ｕは行方向の座標を表し画像の右方向に行くにしたがって値が増加し、ｖは列方向の座標を表し画像の下方向に行くにしたがって値が増加する。具体的には、隣接する各画素の輝度値をIで表すと、勾配方向θは（２）式で表される。
【００４４】
【数２】
2018097574.tif 000004
【００４５】
次に、画像中の画素Ｐｉごとに勾配方向を表す直線が通る数を求め、当該標識候補の輪郭を形成する画素数で除算することにより得られる値を輪郭尤度として算出する。ここで標識候補の輪郭を形成する画素数は、標識候補の円周の位置に存在する画素の数であり、標識候補の円周は、その標識候補の中心から輝度勾配が測定された位置までの距離までを半径として計算することにより、求められる。
【００４６】
Ｓ４７０で、位置推定装置６０は、Ｓ４５０で照合標識として選択されていない標識が周辺標識データに存在するか否かを判定する。
選択されていない標識が周辺標識データに存在すると判定された場合、Ｓ４５０に処理を移行する。
【００４７】
選択されていない標識が周辺標識データに存在しないと判定された場合、Ｓ４８０に処理を移行する。
Ｓ４８０で、位置推定装置６０は、統合尤度を算出する。具体的には、Ｓ４２０で算出したテクスチャ係数及び輪郭係数を重みとし、テクスチャ尤度及び輪郭尤度の加重平均値を求める。求めた加重平均値を統合尤度とする。
【００４８】
Ｓ４９０で、位置推定装置６０は、統合尤度が最も高い照合標識が選択候補を表す標識であると認識するという標識認識の実行を行う。
Ｓ５００で、位置推定装置６０は、Ｓ２１０で取得した画像中に存在するＳ２２０で抽出された標識候補のうち、Ｓ４３０で選択されていない標識候補が存在するか否かを判定する。
【００４９】
Ｓ５００で位置推定装置６０は、Ｓ２１０で取得した画像中に存在するＳ２２０で抽出された標識候補のうち、Ｓ４３０で選択されていない標識候補が存在すると判定した場合、Ｓ４３０に戻り以降の処理を行う。
【００５０】
Ｓ５００で位置推定装置６０は、Ｓ２１０で取得した画像中に存在するＳ２２０で抽出された標識候補のうち、Ｓ４３０で選択されていない標識候補が存在しないと判定された場合、処理を終了する。
【００５１】
なお、Ｓ４１０が照度算出部として、Ｓ４３０が候補選択部として、Ｓ４４０からＳ４８０までが認識部として、Ｓ４５０がテクスチャ算出部として、Ｓ４６０が輪郭算出部として、Ｓ４８０が統合算出部として、Ｓ４９０が認識実行部としての処理の一例に相当する。
【００５２】
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）上記実施形態に示したように自車の周囲の照度に応じて、標識を認識するパラメータを調整する。すなわち、周囲環境の明るさに合わせて、テクスチャを重視する割合と、輪郭を重視する割合を調整し、誤検出を防止することにより、標識を認識する精度を向上させることができる。具体的には、テクスチャ尤度を用いた標識認識では、例えばトンネル内などの低照度環境において自発光することにより文字を表示する標識など、周辺環境の輝度に対して高い輝度で文字を表示する標識の認識には適していない。すなわち、図１２に示したように標識の表示輝度が飽和することで、標識が表示する文字が正しく認識できず、標識の種類を認識できない可能性がある。一方で、図１３に示したような高照度環境における標識に対しては低照度環境における標識に比べ、テクスチャ尤度を用いた画像認識の精度が向上する。これにより、照度パラメータが高くなるにつれて、テクスチャ尤度が優位になるように、テクスチャ係数を設定することにより、標識認識の精度を向上させることができる。
【００５３】
テクスチャ尤度とは反対に、輪郭尤度を用いた標識認識では、高照度環境において図１４に示すように、標識との輪郭が類似すると認識されたものを、標識であると誤認識する可能性がある。一方、図１５に示すような低照度環境では輪郭尤度を用いた標識Ｓａなどの標識認識は、高照度環境に比べ認識する精度が向上する。これにより照度パラメータが低くなるにつれて、輪郭尤度が優位になるように、輪郭係数を設定することにより、標識の種類を認識する精度を向上させることができる。
【００５４】
［３．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００５５】
（３ａ）上記実施形態では、地図メモリ３０に標識データが含まれるが、標識データは地図メモリに含まれる構成に限定されるものではない。例えば、標識データのメモリを別に備えてもよく、また、標識データを外部から取得してもよい。
【００５６】
（３ｂ）上記実施形態では、照度センサにより測定された自車の周囲の照度に基づいて照度パラメータを設定したが、照度パラメータの設定方法はこれに限定されるものではない。例えば、撮像装置４０により撮像された撮像画像中の画素の輝度値を用いて照度パラメータを定めてもよい。具体的には図１６に示すように、撮像画像中の画素の輝度値とそれぞれの輝度値における画像中の出現頻度を測定し、出現頻度の分布が急峻な複数の山により構成されるなど出現頻度の偏りが大きい場合Ｂａには、低照度環境であるとして照度パラメータを設定し、出現頻度の分布がなだらかな１つの山により構成されるなど出現頻度の偏りが小さい場合Ｂｂには、高照度環境であるとして照度パラメータを設定してもよい。
【００５７】
（３ｃ）また、照度パラメータを求める方法は照度を直接測定することにより求められるものに限定されるものではない。例えば、地図メモリ３０に含まれる地図データを用いて自車の周辺の照度環境を推定し、照度パラメータを設定してもよい。地図データにおいて自車の位置が、トンネルが存在する範囲であるトンネル範囲に該当する場合などにおいて、低照度環境であると推定し、照度パラメータを低照度環境に対応した値に設定してもよい。また、自車の周辺の照度環境の推定に用いられるものは、地図データに限られるものではない。例えば自車の位置における天候の情報である天候データを用いてもよい。この場合において、外部から天候データを受信してもよい。さらに、自車に備えられた時計が表す時刻を用いて、自車の周辺の照度環境を推定し、照度パラメータを対応した値に設定してもよい。すなわち、時刻が昼間の自車の周囲が明るいと推測される時間帯を示した場合には、自車の周辺の照度環境は高照度環境であるとし、照度パラメータを高い値に設定してもよい。一方、時刻が早朝、夕方や夜間などの自車の周囲が暗いと推測される時間帯を示している場合には、自車の周辺の照度環境は低照度環境であるとし、照度パラメータを低い値に設定してもよい。なお、外部から天候データを受信する処理が天候取得部としての処理の一例に相当する。
【００５８】
（３ｄ）また以上に示した照度パラメータを推定するために用いることができるデータを組み合わせることにより照度パラメータを設定してもよい。
例えば、天候データと地図データとを組み合わせた場合としては、具体的には、自車の位置がトンネル範囲に属する場合に、天候データを用いて設定される照度パラメータよりもトンネル範囲に属する場合に設定される照度パラメータを優先して設定してもよい。
【００５９】
以上に示したような照度パラメータの設定方法を組み合わせることによって、より自車の状況に適した照度パラメータを設定することができる。
（３ｅ）標識候補を抽出する方法としてパターンマッチングを用いているが標識候補を抽出する方法はこれに限定されるものではない。例えば、四角形の輪郭を有する標識は四辺のうち少なくとも三辺が当てはまるものを四角形の輪郭を有する標識候補として抽出することによって求めてもよい。また、撮像画像中の画素ごとの輝度を測定し、隣接する画素の輝度の差分の絶対値があらかじめ設定された閾値以上である場合に当該隣接する画素の間を輝度エッジとして検出し、輝度エッジをつなげたものを標識として認識してもよい。この際、画像上において輝度エッジと垂直方向を勾配方向として設定してもよい。さらに、この際、当該設定された勾配方向が画像を構成する画素の列方向又は行方向と平行を向いていない場合に、標識としての認識を抑制してもよい。具体的には、図１７に示すような画像が取得された場合に、パターンＳａの勾配方向Ｄａは画像の画素の行方向又は列方向に平行であるのに対して、パターンＳｂの勾配方向Ｄｂは画像の画素の行方向又は列方向に平行でない。このような場合に、パターンＳａを標識候補として認識し、パターンＳｂを標識候補として認識しないとしてもよい。なお、それぞれのパターンが示す勾配方向のうち、あらかじめ決められた割合以上の勾配方向が画像の画素の行方向又は列方向に対して平行である場合に、標識候補として認識してもよい。この場合においてあらかじめ決められた割合とは、例えば、５０％以上などの割合であり、標識とそれ以外のものを区別することができる割合であればよい。また、円形の輪郭を有する標識は、例えば、勾配方向を表す直線があらかじめ決められた数よりも多い本数だけ交わる場合に円形として抽出してもよい。ここであらかじめ決められた数とは、円形であるか否かを判定するための値であり、例えば３つとしてもよい。
【００６０】
（３ｇ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【００６１】
（３ｈ）上述した位置推定装置の他、当該位置推定装置を構成要素とするシステム、当該位置推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、位置推定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【００６２】
１…車両制御システム、１０…ＧＮＳＳ受信機、２０…状態量センサ、４０…撮像装置、５０…照度センサ、６０…位置推定装置、６１…ＣＰＵ、６２…メモリ、７０…操舵制御装置。
【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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【図１６】
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【図１７】
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