(57)【要約】【課題】自車両の位置を正確に検出できる車両位置検出装置を提供する。【解決手段】車両位置検出装置は、所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の候補ごとに、その位置の候補における、車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる道路上に標示される少なくとも一つの線を地図情報から抽出し、抽出した少なくとも一つの線を、その位置の候補にしたがって現時刻の画像に投影する投影部（２２）と、所定の周期ごとに、道路上の車線ごとに、その車線上の候補についての投影された少なくとも一つの線と画像との相関度に基づいて地図情報と画像との一致度を算出する一致度算出部（２３）と、所定の周期ごとに、一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算する投票部（２４）と、投票値の総和の最大値に対応する車線を車両（１０）が走行していると判定する走行車線判定部（２５）とを有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上に標示される線の位置を表す地図情報を記憶する記憶部（４１）と、
所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の複数の候補のそれぞれについて、当該位置の候補における、前記車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる前記道路上に標示される少なくとも一つの線を前記地図情報から抽出し、抽出した前記少なくとも一つの線を、当該位置の候補にしたがって前記撮像部（２）により得られた現時刻の画像に投影する投影部（２２）と、
所定の周期ごとに、前記道路上の複数の車線のそれぞれについて、前記複数の候補のうちの当該車線上の候補についての投影された前記少なくとも一つの線と前記画像との相関度に基づいて前記地図情報と前記画像との一致度を算出する一致度算出部（２３）と、
所定の周期ごとに、前記複数の車線のうちの前記一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算することで、前記車線ごとの投票値の総和を更新する投票部（２４）と、
前記車線ごとの前記投票値の総和のうち、当該投票値の総和の最大値に対応する車線を前記車両（１０）が走行していると判定する走行車線判定部（２５）と、
を有することを特徴とする車両位置検出装置。
【請求項２】
前記走行車線判定部（２５）は、前記複数の車線のそれぞれについての前記投票値の総和のうちの最大値と、他の車線の前記投票値の総和とに有意差がある場合に、前記投票値の総和の最大値に対応する車線を前記車両（１０）が走行していると判定する、請求項１に記載の車両位置検出装置。
【請求項３】
所定の周期ごとに、前記車両（１０）に搭載され、前記車両（１０）の位置を測定する位置測定部により測定された前記車両（１０）の位置に基づいて前記位置の複数の候補を設定する候補位置設定部（２１）をさらに有する、請求項１または２に記載の車両位置検出装置。
【請求項４】
前記一致度算出部（２３）は、前記位置の複数の候補のそれぞれについて、前記相関度と、道路上に標示される線の検出確率との関係に従って、前記投影された前記少なくとも一つの線のそれぞれについて検出確率を算出し、前記投影された前記少なくとも一つの線のそれぞれの前記検出確率の平均値を算出し、前記道路上の複数の車線のそれぞれについて、前記複数の候補のうちの当該車線上の候補についての前記検出確率の平均値をさらに平均化することで前記一致度を算出する、請求項１〜３の何れか一項に記載の車両位置検出装置。
【請求項５】
所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の複数の候補のそれぞれについて、当該位置の候補における、前記車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる前記道路上に標示される少なくとも一つの線を地図情報から抽出し、抽出した前記少なくとも一つの線を、当該位置の候補にしたがって前記撮像部（２）により得られた現時刻の画像に投影するステップと、
所定の周期ごとに、前記道路上の複数の車線のそれぞれについて、前記複数の候補のうちの当該車線上の候補についての投影された前記少なくとも一つの線と前記画像との相関度に基づいて前記地図情報と前記画像との一致度を算出するステップと、
所定の周期ごとに、前記複数の車線のうちの前記一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算することで、前記車線ごとの投票値の総和を更新するステップと、
前記車線ごとの前記投票値の総和のうち、当該投票値の総和の最大値に対応する車線を前記車両（１０）が走行していると判定するステップと、
を含むことを特徴とする車両位置検出方法。
【請求項６】
所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の複数の候補のそれぞれについて、当該位置の候補における、前記車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる前記道路上に標示される少なくとも一つの線を地図情報から抽出し、抽出した前記少なくとも一つの線を、当該位置の候補にしたがって前記撮像部（２）により得られた現時刻の画像に投影するステップと、
所定の周期ごとに、前記道路上の複数の車線のそれぞれについて、前記複数の候補のうちの当該車線上の候補についての投影された前記少なくとも一つの線と前記画像との相関度に基づいて前記地図情報と前記画像との一致度を算出するステップと、
所定の周期ごとに、前記複数の車線のうちの前記一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算することで、前記車線ごとの投票値の総和を更新するステップと、
前記車線ごとの前記投票値の総和のうち、当該投票値の総和の最大値に対応する車線を前記車両（１０）が走行していると判定するステップと、
を前記車両（１０）に搭載されたプロセッサ（４３）に実行させる命令を含むことを特徴とする車両位置検出用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されたカメラにより撮影された画像と地図を利用してその車両の位置を検出する車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ナビゲーションまたは運転支援のために、Global Positioning System(GPS)信号を利用して、走行中の自車両の位置を検出することが行われている。しかし、車両の近くに、高層建築物など、GPSの測位衛星からの測位信号を遮る構造物が存在する場合、車両において測位信号を受信することが困難となり、自車両の位置を正確に検出できないことがあった。そこで、車載カメラにより撮影された、車両周囲の画像と、事前に準備された地図などの情報とを対応付けることで、自車両の位置の検出精度を向上させる方法が提案されている（例えば、特許文献１〜３及び非特許文献１及び２を参照）。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の位置測位装置は、車両の前方を撮影する撮影手段により撮影した画像の中にある道路標示に基づいて現在位置を特定する。
【０００４】
また、特許文献２に記載された移動体位置測定装置は、地図上の参照地点付近で移動体に搭載された撮像部が撮影して得た画像から抽出した特徴情報と、地図の参照地点付近の画像から抽出した特徴情報とをマッチングして推定した参照地点付近の複数の特徴の位置に応じて移動体の現在位置を推定する。
【０００５】
また、特許文献３に記載された方法は、車両の進行方向の画像データに対してテンプレートマッチングを適用することで、画像内で識別された光学指標に関して車両の位置を決定する。
【０００６】
さらに、非特許文献１に記載された方法は、縁石及び道路標示を表す線分含む地図とステレオカメラにより得られた画像から抽出された特徴点とのマッチングにより、自車両の位置を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−１０８０４３号公報
【特許文献２】特開２０１２−１２７８９６号公報
【特許文献３】特開２００５−１３６９４６号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Schreiber他、「LaneLoc: Lane Marking based Localization using Highly Accurate Maps」、Intelligent Vehicles Symposium (IV)、2013 IEEE、IEEE、2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、特許文献１に記載の装置は、撮影時の環境の影響などにより、道路標示の特徴点の検出が困難な場合、自車両の位置を正確に特定できないおそれがある。特に、特許文献１に記載の装置は、道路標示の端点などを特徴点として抽出し、その特徴点を用いて車両の現在位置を求めるので、道路標示の経年劣化などにより、道路標示の端点がわずかに掠れるだけでも抽出された特徴点の位置がずれてしまい、自車両の位置の検出精度の低下を招いてしまう。
【００１０】
また、特許文献２に記載の装置は、地図の参照地点付近で撮影された画像を自車両の位置の特定に利用するが、参照地点の付近の建物の建て替え、あるいは、撮影時の環境（例えば、天候、撮影時間帯など）によって、同じ場所について撮影された画像であっても、事前登録時に撮影された画像に写っている景色と、自車両位置の検出時に撮影された画像に写っている景色は大きく異なることがある。このような場合、画像間のマッチングに失敗する可能性が高くなり、そのため、自車両の位置を正確に特定できないおそれがある。
【００１１】
さらに、特許文献３に記載の方法は、テンプレートマッチングを利用している。テンプレートマッチングでは、比較対象となる画像とテンプレート間の位置を変えつつ、繰り返しマッチング演算する必要が有るため、自車両の位置の検出に要する演算量が多い。また、非特許文献１に記載の方法は、車両の位置を追跡する際の車両の初期位置として、GPSの測位信号に基づいて複数回測定された位置を平均したものを使用している。そのため、この方法は、車両が移動している場合には、初期位置を正しく設定できないので使用することができない。
【００１２】
そこで、本発明は、自車両の位置を正確に検出できる車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラム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】
【００１３】
請求項１の記載によれば、本発明の一つの形態として、車両位置検出装置が提供される。この車両位置検出装置は、道路上に標示される線の位置を表す地図情報を記憶する記憶部（４１）と、所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の複数の候補のそれぞれについて、その位置の候補における、車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる道路上に標示される少なくとも一つの線を地図情報から抽出し、抽出した少なくとも一つの線を、その位置の候補にしたがって撮像部（２）により得られた現時刻の画像に投影する投影部（２２）と、所定の周期ごとに、道路上の複数の車線のそれぞれについて、複数の候補のうちのその車線上の候補についての投影された少なくとも一つの線と画像との相関度に基づいて地図情報と画像との一致度を算出する一致度算出部（２３）と、所定の周期ごとに、複数の車線のうちの一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算することで、車線ごとの投票値の総和を更新する投票部（２４）と、車線ごとの投票値の総和のうち、投票値の総和の最大値に対応する車線を車両（１０）が走行していると判定する走行車線判定部（２５）と、を有する。
本発明による車両位置検出装置は、上記の構成を有することにより、自車両の位置を正確に検出できる。
【００１４】
また請求項２の記載によれば、走行車線判定部（２５）は、複数の車線のそれぞれについての投票値の総和のうちの最大値と、他の車線の投票値の総和とに有意差がある場合に、投票値の総和の最大値に対応する車線を車両（１０）が走行していると判定することが好ましい。
この構成を有することで、車両位置検出装置は、車両が走行している車線をより正確に検出できる。
【００１５】
また請求項３の記載によれば、車両位置検出装置は、所定の周期ごとに、車両（１０）に搭載され、車両（１０）の位置を測定する位置測定部により測定された車両（１０）の位置に基づいて車両（１０）の位置の複数の候補を設定する候補位置設定部（２１）をさらに有することが好ましい。
この構成を有することで、車両位置検出装置は、適切に車両位置の候補を設定できるので、車両が走行している車線の検出精度を向上できる。
【００１６】
さらに、請求項４の記載によれば、一致度算出部（２３）は、車両（１０）の位置の複数の候補のそれぞれについて、相関度と、道路上に標示される線の検出確率との関係に従って、投影された少なくとも一つの線のそれぞれについて検出確率を算出し、投影された少なくとも一つの線のそれぞれの検出確率の平均値を算出し、道路上の複数の車線のそれぞれについて、複数の候補のうちのその車線上の候補についての検出確率の平均値をさらに平均化することで一致度を算出することが好ましい。
この構成を有することで、車両位置検出装置は、投影された各線について画像上の対応する線と一致しているほど、一致度を高くすることができるので、車両が走行している車線の検出精度を向上できる。
【００１７】
請求項５の記載によれば、本発明の他の形態として、車両位置検出方法が提供される。この車両位置検出方法は、所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の複数の候補のそれぞれについて、その位置の候補における、車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる道路上に標示される少なくとも一つの線を地図情報から抽出し、抽出した少なくとも一つの線を、その位置の候補にしたがって撮像部（２）により得られた現時刻の画像に投影するステップと、所定の周期ごとに、道路上の複数の車線のそれぞれについて、複数の候補のうちのその車線上の候補についての投影された少なくとも一つの線と画像との相関度に基づいて地図情報と画像との一致度を算出するステップと、所定の周期ごとに、複数の車線のうちの一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算することで、車線ごとの投票値の総和を更新するステップと、車線ごとの投票値の総和のうち、投票値の総和の最大値に対応する車線を車両（１０）が走行していると判定するステップと、を含む。
本発明による車両位置検出方法は、上記の構成を有することにより、自車両の位置を正確に検出できる。
【００１８】
請求項６の記載によれば、本発明のさらに他の形態として、車両位置検出用コンピュータプログラムが提供される。この車両位置検出用コンピュータプログラムは、所定の周期ごとに、車両（１０）の現時刻における位置の複数の候補のそれぞれについて、その位置の候補における、車両（１０）に搭載された撮像部（２）の撮影範囲に含まれる道路上に標示される少なくとも一つの線を地図情報から抽出し、抽出した少なくとも一つの線を、その位置の候補にしたがって撮像部（２）により得られた現時刻の画像に投影するステップと、所定の周期ごとに、道路上の複数の車線のそれぞれについて、複数の候補のうちのその車線上の候補についての投影された少なくとも一つの線と画像との相関度に基づいて地図情報と画像との一致度を算出するステップと、所定の周期ごとに、複数の車線のうちの一致度が最大となる車線についての投票値の総和に所定の投票値を加算することで、車線ごとの投票値の総和を更新するステップと、車線ごとの投票値の総和のうち、投票値の総和の最大値に対応する車線を車両（１０）が走行していると判定するステップと、を車両（１０）に搭載されたプロセッサ（４３）に実行させる命令を含む。
本発明による車両位置検出用コンピュータプログラムは、上記の構成を有することにより、自車両の位置を正確に検出できる。
【００１９】
上記各部に付した括弧内の符号は、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一例である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一つの実施形態に係る車両位置検出システムの概略構成図である。
【図２】地図座標系と、車両座標系と、カメラ座標系の関係を示す図である。
【図３】（ａ）〜（ｄ）は、地図情報の一例を示す図である。
【図４】車両位置検出システムの制御部の機能ブロック図である。
【図５】GPSの測位信号から求められた車両の位置の一例を示す図である。
【図６】GPSの測位信号から推定される自車両の位置と、設定される候補位置の関係の一例を示す図である。
【図７】画像上に投影される車線区画線の一例を示す図である。
【図８】車両位置検出処理の動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図を参照しつつ、車両位置検出システムについて説明する。
この車両位置検出システムは、GPS等により得られる、車線の幅よりも測定誤差が大きい可能性がある車両の位置の測定情報に基づいて、車両位置検出システムが搭載された車両が走行している車線を判定する。その際、この車両位置検出システムは、車両の位置の測定情報から想定される車両位置の候補ごとに、その位置の候補から見た、地図情報に表された車線区画線を、実際に車両に搭載されたカメラにより得られた画像上に投影して、車線ごとに地図と画像との間で一致度を算出する。またこの車両位置検出システムは、車線ごとの一致度のうちの最大となる車線を特定し、特定された車線に投票する。この車両位置検出システムは、所定周期で上記の処理を行って、車線ごとに算出される投票値の総和のうちの最大値が他の車線についての投票値の総和に対して有意差が生じた場合に、その最大値に対応する車線を車両が走行していると判定する。
【００２２】
図１は、一つの実施形態による車両位置検出システムの概略構成図である。図１に示すように、車両位置検出システム１は、車両１０に搭載され、カメラ２と、コントローラ４とを有する。カメラ２と、コントローラ４とは、コントロールエリアネットワーク（以下、ＣＡＮという）３によって互いに接続されている。なお、図１では、説明の都合のため、車両位置検出システム１の各構成要素及び車両１０の形状、サイズ及び配置は、実際のものとは異なっている。
【００２３】
カメラ２は、撮像部の一例であり、車両１０の前方領域を撮影し、その前方領域の画像を生成する。そのために、カメラ２は、CCDあるいはC-MOSなど、可視光に感度を有する光電変換素子のアレイで構成された２次元検出器と、その２次元検出器上に車両１０の前方に存在する地面または構造物などの像を結像する結像光学系を有する。そしてカメラ２は、例えば、結像光学系の光軸が地面に対して略平行となり、かつ車両１０の前方を向くように、車両１０の車室内に配置される。そしてカメラ２は、一定の時間間隔（例えば1/30秒）ごとに撮影し、車両１０の前方領域を撮影したカラー画像を生成する。なお、カメラ２は、近赤外光に感度を有する２次元検出器を有し、その撮像範囲内の近赤外光の照度に応じたモノクロ画像を生成してもよい。
【００２４】
図２は、地図座標系と、車両座標系と、カメラ座標系の関係を示す図である。本実施形態では、便宜上、地図上の任意の位置を原点とする地図座標系(Xm, Ym, Zm)と、車両１０を原点とする車両座標系(Xv, Yv, Zv)と、カメラ２を原点とするカメラ座標系(Xc, Yc, Zc)を利用する。本実施形態では、車両座標系(Xv, Yv, Zv)は、車両１０の左右の後輪間の中点かつ地面上の点を原点とする。そして車両の進行方向をZv軸とし、Zv軸と直交し、かつ、地面に平行な方向をXv軸とし、鉛直方向をYv軸とする。また地図座標系(Xm, Ym, Zm)においても、傾きの無い地面に平行な面内にXm軸及びZm軸が設定され、その地面に対する鉛直方向にYm軸が設定される。また、カメラ座標系(Xc, Yc, Zc)では、説明の簡単化のために、車両座標系の原点から鉛直方向に沿って上方かつカメラ２が設置される高さの位置に撮像面の中心があると仮定して、その撮像面の中心を原点とする。そして車両座標系と同様に、車両１０の進行方向をZc軸とし、Zc軸と直交し、かつ、地面に平行な方向をXc軸とし、鉛直方向をYc軸とする。
なお、実際にカメラ２が取り付けられる位置は、車両１０の左右の後輪間の中点の上方からずれていることもあるが、このずれは、単純な平行移動によって補正すればよい。
【００２５】
なお、車両位置検出システム１は、撮像部として、車両１０の前方領域を撮影するカメラの代わりに、あるいはそのカメラとともに、車両の後方領域を撮影するリアカメラを有していてもよい。
【００２６】
カメラ２は、生成した画像を逐次コントローラ４へ送信する。なお、車両１０の前方領域を撮影するカメラと車両１０の後方領域を撮影するカメラが取り付けられている場合、コントローラ４は、車両１０が進行している方向を撮影するカメラからの画像のみを選択的に取得してもよい。そのために、コントローラ４は、ＣＡＮ３を介して車両１０の電子制御ユニット(ECU)１１から、シフトレバーのポジションを表すシフトポジション信号を取得する。そしてコントローラ４は、シフトポジション信号が、車両１０が前進することを示すドライブポジジョンなどとなっている場合、車両１０の前方領域を撮影するカメラから画像を取得する。一方、コントローラ４は、シフトポジション信号が、車両１０が後進することを示すリバースポジションとなっている場合、車両１０の後方領域を撮影するカメラから画像を取得する。
【００２７】
コントローラ４は、車両位置検出装置の一例であり、記憶部４１と、通信部４２と、制御部４３とを有する。記憶部４１は、例えば、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ及び揮発性メモリなどの半導体メモリを有する。そして記憶部４１は、車両位置検出システム１を制御するための各種プログラム、地図情報、カメラ２の地面からの高さ及び光軸方向といったカメラの位置情報、結像光学系の焦点距離及び画角といったカメラパラメータなどの各種パラメータ、及び制御部４３による一時的な演算結果などを記憶する。また記憶部４１は、カメラ２の結像光学系による歪曲収差を補正するためのパラメータ、例えば、画素ごとの歪曲収差の補正量（すなわち、歪曲収差を打ち消すための画像上での画素の移動量及び移動方向）を記憶してもよい。
【００２８】
以下、車両位置検出に利用される、地図情報について説明する。
図３（ａ）〜図３（ｄ）は、地図情報の一例を示す図である。図３（ａ）に示される地図情報３００は、その地図情報で表された領域の位置を表す緯度経度情報と関連付けられている。そして地図情報３００は、白線、黄線などで表される車線区画線などの道路上に標示される線３０１に関する情報を含む。
【００２９】
実際の道路上に標示される線には、複数の種類がある。例えば、図３（ｂ）において点線で示される線３１１は、実線の白線と一方の側に設けられる破線状の減速標示の組み合わせで表される。また図３（ｃ）において点線で示される線３１２は、点線の白線とその両側に設けられる減速標示の組み合わせで表される。また、図３（ｄ）において点線で示される線３１３は、相対的に太い実線の白線のみで表される。このように、道路上に標示される線には、様々な種類のものがある。しかし、地図情報３００では、例えば、それぞれの道路上の線について、一つの実線で表され、線ごとに、その線の種類を表すラベルが付されていることがある。例えば、図３（ｂ）に示される例では、線３１１は、実線３２１と、（白線（細）＋右減速標示）というラベルで表される。また、図３（ｃ）に示される例では、線３１２は、実線３２２と、（白点線（細）＋両側減速標示）というラベルで表される。そして図３（ｄ）に示される例では、線３１３は、実線３２３と、白線（太）というラベルで表される。さらに、地図情報３００では、道路上に標示される各線について、複数の線分に分割され、線分ごとに、その両端点の３次元座標が含まれる。
なお、以下では、地図情報に含まれる、道路上に標示される線を分割した個々の線分を地図線分と呼ぶ。
【００３０】
通信部４２は、カメラ２、ＥＣＵ１１及び車輪速センサ（図示せず）などの各種センサとＣＡＮ３を通じて通信する通信インターフェース及びその制御回路を有する。そして通信部４２は、カメラ２から画像を受け取り、その画像を制御部４３へ渡す。また通信部４２は、車両位置の検出処理を実行する周期ごとに、オドメトリ情報として、ＥＣＵ１１から、車両１０の速度及び移動量などを取得したり、あるいは、車輪速センサから車輪速を取得して、制御部４３へ渡す。
【００３１】
制御部４３は、１個もしくは複数個の図示していないプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして制御部４３は、車両位置検出システム１全体を制御する。
図４に、制御部４３の機能ブロック図を示す。図４に示すように、制御部４３は、候補位置設定部２１と、投影部２２と、一致度算出部２３と、投票部２４と、走行車線判定部２５と、追跡部２６とを有する。制御部４３が有するこれらの各部は、例えば、制御部４３が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして実装される。
【００３２】
候補位置設定部２１、投影部２２、一致度算出部２３、投票部２４及び走行車線判定部２５の各部の処理は、車両１０が走行中の車線が判別されるまで、所定の周期で実行される。そして車両１０が走行中の車線が判別すると、追跡部２６が、その判別時における車両１０の位置を初期位置として、それ以降の車両１０の位置を追跡する。なお、所定の周期は、カメラ２による撮影周期と同一でもよく、あるいは、異なっていてもよい。
【００３３】
候補位置設定部２１は、現時点における車両１０の位置の候補（以下、単に候補位置と呼ぶ）を、車両１０が走行中の道路における車線ごとに複数設定する。
【００３４】
候補位置設定部２１は、GPSによる最新の測位信号から求められる自車両の位置を、例えば、ナビゲーションシステムから取得し、その位置に基づいて複数の候補位置を設定する。なお、候補位置設定部２１は、自車両の位置を測定できる他のセンサからの情報に基づいて候補位置を設定してもよい。
【００３５】
GPSの測位信号には誤差が含まれるので、その測位信号は、車両１０が走行中の車線を特定できるほどの精度を有さない。特に、車両１０の近傍に、高層建築物など、測位信号の受信を妨げる構造物が存在すると、車両１０の位置の推定精度はさらに低下する。
【００３６】
図５は、GPSの測位信号から求められた車両の位置の一例を示す図である。図５における各点５０１は、車両が道路５０２上を走行したときのGPSの測位信号から求められた車両の位置を表す。各点５０１と道路５０２との位置関係に示されるように、GPSの測位信号から求められた車両の位置は、道路５０２の幅方向全体にわたって分布しており、また、道路５０２から外れていることもある。このように、GPSの測位信号が、車両１０が走行中の車線を特定できるほどの精度を有さないことが分かる。
【００３７】
そこで、本実施形態では、候補位置設定部２１は、GPSによる最新の測位信号から推定される自車両の位置の近傍において、地図情報に示される車線ごとに複数の候補位置を設定する。そのために、候補位置設定部２１は、先ず、GPSによる最新の測位信号から推定される自車両の位置を、その位置に最も近い車線の中心線へ射影した点を基準点として算出する。そして候補位置設定部２１は、基準点を中心とする所定範囲内に、車線ごとに複数の候補位置を設定する。
【００３８】
図６は、GPSの測位信号から推定される自車両の位置と、設定される候補位置の関係の一例を示す図である。GPSの測位信号から推定される自車両の位置６０１を、地図情報に示される二つの車線６１１、６１２のうち、近い方の車線６１１へ射影した点、すなわち、車線６１１の中央線と、位置６０１から車線６１１の中央線への垂線との交点が、基準点６０２として設定される。そして基準点６０２を中心とする、所定の半径r（例えば、10m〜20m）の探索円６０３が設定される。そして探索円６０３と重なる車線ごとに、複数の候補位置６０４が設定される。
【００３９】
具体的に、候補位置設定部２１は、下記のように候補位置を設定する。
着目する車線（以下、車線Lと呼ぶ）についてi番目の候補位置を設定する際、候補位置設定部２１は、探索園内の車線Lの中央線上に、ランダムに位置X'iL=[x'iL, y'iL, θ'iL]を設定する。なお、(x'iL, y'iL)は、地図情報に示される地図上の位置を表す地図座標系での車線Lの中央線上の位置X'iLの座標値を表す。またθ'iLは、位置(x'iL, y'iL)における、地図座標系での中央線の方向を表す。候補位置設定部２１は、位置X'iL=に対して誤差εを加算することで、候補位置XiL(=X'iL+ε)を設定する。ここで誤差εは、一般に車両が一つの車線内を走行する際の、車線の中央線に対する法線方向の分散と、車両の向きと中央線とがなす方位角の分散を用いて表される正規分布に従って、個々の候補位置を設定する度に算出される。なお、この正規分布における、車線の中央線に対する法線方向の標準偏差は、例えば、0.4〜0.6mに設定され、方位角の標準偏差は、例えば、0.05°〜0.2°に設定される。
【００４０】
候補位置設定部２１は、探索円と重なる車線ごとに、所定個数(例えば、100個〜1000個)の候補位置を設定する。そして候補位置設定部２１は、各候補位置を記憶部４１に保存する。なお、以下では、車線Lについて設定された候補位置の集合をχL={XiL|i=1,2,...,I}と表記する。なお、Iは、車線Lについて設定される候補位置の総数である。
【００４１】
さらに、候補位置設定部２１は、前回の試行時に設定された複数の候補位置の中から選択した候補位置に基づいて、新たな候補位置を設定してもよい。この場合、候補位置設定部２１は、候補位置ごとに算出される、後述する車線区画線ごとの復元度の平均値が高い候補位置ほど多く選択されるように、復元度の平均値に基づいて、候補位置をルーレット選択してもよい。その際、候補位置設定部２１は、例えば、候補位置の総数の1/10程度の候補位置を選択する。
【００４２】
候補位置設定部２１は、選択された候補位置のそれぞれについて、次式に従って、その候補位置に基づいて新たな候補位置XiLを設定する。
【数１】
2018077162.tif 000003
ここで、t-1XiLは、前回の試行時に設定された候補位置から選択された候補位置を表す。Δxは、車両１０の進行方向における、車両１０の車輪速と前回の試行時から今回の試行時までの時間間隔の積で得られる距離を表す。またεは、上記と同様の誤差である。
なお、候補位置設定部２１は、設定される候補位置の総数が初回と同様、I個となるように、前回の候補位置に基づいて新たに設定された候補位置とともに、上記と同様に、GPSの測位信号に基づいて複数の候補位置を設定すればよい。
【００４３】
投影部２２は、候補位置ごとに、その候補位置からのカメラ２の仮想の撮影範囲内に含まれる、地図情報に表された各車線区画線をカメラ２により現時刻に得られた画像（以下、現画像と呼ぶ）上へ投影する。なお、車両位置検出処理の実行周期とカメラ２による撮影周期とが同期していない場合には、カメラ２により得られた最新の画像を、現画像とすればよい。
【００４４】
すなわち、投影部２２は、候補位置の周囲の所定範囲（例えば、30m以内）、かつ、候補位置を基準としたカメラ２の撮影範囲内にある少なくとも一つの車線区画線を地図情報から抽出し、抽出した各車線区画線を現画像上に投影する。その際、投影部２２は、抽出した各車線区画線のうち、カメラ２の撮影範囲内にある地図線分について、その地図線分上、及びその地図線分の周囲のそれぞれに、所定個数（例えば、50〜100）以上の点を現画像上に投影することが好ましい。これにより、後述するように、地図線分ごとの一致度合を表す正規化相互相関値が正確に算出される。
【００４５】
図７は、画像上に投影される車線区画線の一例を示す図である。この例では、候補位置７００に対応する撮影範囲７１０と、３本の車線区画線７０１〜７０３とが重なっている。そのため、車線区画線７０１〜７０３に含まれる地図線分のうち、撮影範囲７１０に含まれる地図線分が現画像上に投影される。
【００４６】
地図座標系で表される地図上の点pm=(xm,ym,zm)と画像上の点uc=(u,v)との関係は、次式で表される。
【数２】
2018077162.tif 000004
ここで、pvは、点pmに対応する車両座標系の点であり、pcは、点pmに対応するカメラ座標系の点である。行列Rvcは、カメラ座標系から車両座標系への座標変換における回転成分を表し、並進行列tvcは、カメラ座標系から車両座標系への座標変換における平行移動成分を表す。そして行列{RslopeRvm}は、車両座標系から地図座標系への座標変換における回転成分を表す。ここで、ロールピッチの回転成分を表す回転行列Rslopeは、次式で表される、点pmの標高ymと水平面における点pmの座標(xm,zm)との関係式における係数の組(ax、az、ac)から算出される。
【数３】
2018077162.tif 000005
ここで、係数の組(ax、az、ac)は、例えば、地図座標(xm,zm)の周囲は平面であると仮定して、地図座標(xm,zm)の周囲の所定範囲（例えば、10m以内）に含まれる各地図線分上で等間隔の各点の地図座標(xi,yi,zi)を（３）式に代入したときの二乗誤差が最小となるように、例えば最小二乗法を用いて設定される。
【００４７】
並進行列tvm= (xvm,yvm,zvm)は、車両座標系から地図座標系への座標変換における平行移動成分を表す。そしてh(pc,kc)は、カメラ座標系における点pc=(xc,yc,zc)からカメラ２により得られる画像上の点ucとの関係を表し、kcは、カメラ座標系から画像への変換パラメータを表す。カメラ２の歪曲収差を無視できる場合、h(pc,kc)は、次式で表される。
【数４】
2018077162.tif 000006
ここで、(fu,fv)は、画像上の水平方向及び垂直方向の焦点距離であり、(cu,cv)は、カメラ２の光軸に対応する画像上の座標値である。
【００４８】
投影部２２は、（２）式に従って、投影対象となる地図線分上、または地図線分の周囲の各点をカメラ２により得られる現画像上に投影する。その際、投影部２２は、地図線分が含まれる車線区画線の種類に応じて各点の輝度値を設定する。なお、車線区画線の種類は、上述したように、地図情報に含まれる。
【００４９】
例えば、車線区画線が白線の実線である場合、投影部２２は、車線区画線上に位置する点が投影される現画像上の位置の輝度値を、車線区画線外に位置する点が投影される現画像上の位置の輝度値よりも高くする。また、車線区画線が黄線の実線である場合、投影部２２は、車線区画線上に位置する点が投影される現画像上の位置の輝度値を、白線の場合よりも低くしてもよい。さらに、車線区画線が点線である場合には、投影部２２は、車線区画線上に位置する点が投影される現画像上の位置の輝度値として、白または黄のブロックが表示される部分の長さと、ブロック間の間隔との比率に応じて、そのブロックに相当する輝度値か、ブロック外に相当する輝度値を設定すればよい。
【００５０】
一致度算出部２３は、車線ごとに、地図情報に表された地図と現画像との一致度を算出する。本実施形態では、一致度算出部２３は、各候補位置について、投影された車線区画線ごとに、その車線区画線に含まれる地図線分ごとの正規化相互相関値を算出する。そして一致度算出部２３は、車線区画線ごとに、その車線区画線に含まれる各地図線分についての正規化相互相関値の平均値を算出する。一致度算出部２３は、車線区画線ごとに、正規化相互相関値の平均値から近似的に車線区画線が検出された確率を表す復元率を算出し、各車線区画線の復元率を平均する。そして一致度算出部２３は、車線ごとに、その車線内に含まれる候補位置ごとの復元率の平均値をさらに平均化することで一致度を算出する。これにより、一致度算出部２３は、複数の車線区画線のうちの何れか一つについてのみ高い相関性があり、他の車線区画線についてはそれほど相関性がないような車線について一致度が過度に高くなることを抑制できるので、車線ごとの一致度を正確に算出できる。
以下、一致度算出の処理の詳細について説明する。
【００５１】
まず、一致度算出部２３は、各候補位置について、投影された車線区画線ごとに、その車線区画線に含まれる地図線分ごとの地図と現画像間の正規化相互相関値を算出する。その際、一致度算出部２３は、地図線分ごとに、その地図線分を含むマッチング領域を地図上で設定する。なお、マッチング領域は、例えば、地図線分の延伸方向に沿って地図線分と同じ長さとなり、地図線分の法線方向に沿って地図線分の幅の所定倍（例えば、2〜4倍）の幅を持つ領域とすることができる。そして一致度算出部２３は、マッチング領域に含まれる、現画像上に投影された各点の輝度値と、現画像上の対応点の輝度値とに基づいて正規化相互相関値を算出すればよい。
【００５２】
なお、以下では、車線L上のi番目の候補位置について、車両区画線h上のj番目の地図線分(j=1,2,...,J、ただしJは、投影される範囲に含まれる、車線区画線hに含まれる地図線分の数を表す)について算出される正規化相互相関値をκLihjと表記する。例えば、図７において、車線区画線７０１(h=1とする)について、撮影範囲７１０内に３個の地図線分７０１−１〜７０１−３が含まれている。そのため、地図線分７０１−１〜７０１−３のそれぞれについて正規化相互相関値κLi11〜κLi13が算出される。
【００５３】
次に、一致度算出部２３は、各候補位置について、車線区画線ごとにその車線区画線に含まれる各地図線分についての正規化相互相関値κLihjの平均値κLihavgを算出する。その際、一致度算出部２３は、正規化相互相関値κLihjが所定の閾値(例えば、0.4〜0.6)以上となる地図線分についてのみ、平均値κLihavgの算出に利用する。これにより、一致度算出部２３は、車線区画線に含まれる何れかの地図線分と、現画像上でのその地図線分に対応する車線区画線の一部とが一致しているにもかかわらず、正規化相互相関値が低くなる場合に平均値κLihavgが低下してしまうことを抑制できる。なお、例えば、摩耗などにより、現画像上で地図線分の対応部分が見えなくなっていたり、車線区画線が点線を含み、投影に用いた地図線分の横断方向に沿ったパターンと、現画像上の対応位置のパターンとが異なっているような場合に、地図線分と、現画像上でのその地図線分に対応する車線区画線の一部とが一致しているにもかかわらず、正規化相互相関値は低くなることがある。
【００５４】
なお、車線区画線に含まれる、投影対象となる全ての地図線分について、正規化相互相関値κLihjが所定の閾値未満となる場合、一致度算出部２３は、その車線区画線についての正規化相互相関値の平均値κLihavgを0としてもよい。例えば、図７の例では、車線区画線７０１の３個の地図線分７０１−１〜７０１−３のそれぞれの正規化相互相関値κLi11〜κLi13の平均値κLi1avgが算出される。同様に、車線区画線７０２(h=2)、車線区画線７０３(h=3)について、それぞれ、正規化相互相関値の平均値κLi2avg、κLi3avgが算出される。
【００５５】
次に、一致度算出部２３は、各候補位置について、車線区画線ごとに復元率pLihを算出する。その際、一致度算出部２３は、車線区画線ごとに、その車線区画線について算出された正規化相互相関値の平均値κLihavgをシグモイド関数に入力することで復元率pLihを算出する。すなわち、一致度算出部２３は、次式に従って車線区画線ごとの復元率pLihを算出する。
【数５】
2018077162.tif 000007
ここで、関数σ()はシグモイド関数であり、正規化相互相関値の平均値κLihavgと、車線区画線が検出されている確率との関係を表す。そしてa,bは、それぞれ、定数であり、正規化相互相関値の平均値κLihavgと、車線区画線が検出されている確率との関係を表すように予め設定される。本実施形態では、a=25、b=0.75とした。
【００５６】
着目する候補位置が、車両１０が走行中の車線上に設定されている場合、投影された全ての車線区画線のうちの複数について、復元率が高くなると想定される。そこで一致度算出部２３は、候補位置ごとに、その候補位置について投影された車線区画線ごとの復元率pLihの平均値pLiavgを算出する。なお、一致度算出部２３は、投影された範囲内に含まれる部分の長さが長い車線区画線ほど重くなる重み係数を用いて、車線区画線ごとの復元率pLihを加重平均することで平均値pLiavgを算出してもよい。図７の例では、車線区画線７０１〜７０３のそれぞれについて算出された復元率pLi1〜pLi3を平均化することで、候補位置７００についての復元率の平均値pLiavgが算出される。
【００５７】
一致度算出部２３は、車線ごとに、その車線上に設定された候補位置ごとの復元率の平均値pLiavgをさらに平均化することで一致度γLを算出する。
【００５８】
一致度算出部２３は、車線ごとの一致度γLを投票部２４へ通知する。
【００５９】
投票部２４は、車線ごとの一致度γLが算出される度に、一致度γLが最大となる車線を選択し、選択した車線に所定の投票値を投票する。そして投票部２４は、投票された車線について、それまでの投票値の総和に所定の投票値を加算することで、投票値の総和を更新し、更新された投票値の総和を記憶部４１に保存する。なお、所定の投票値は、例えば、'1'、あるいは、その車線についての一致度γLとすることができる。
【００６０】
なお、投票部２４は、車両１０の走行車線が変更された場合に、各車線の投票値の総和を0にリセットしてもよい。例えば、投票部２４は、ＥＣＵ１１から得られたオドメトリ情報を参照して、道路の延伸方向に対する車両１０の方位角が所定値以上となる期間が車線変更を実行するのに十分な期間連続すると、車両１０の走行車線が変更されたと判定してもよい。あるいは、投票部２４は、方位角が所定値以上となる期間の長さとともに、あるいは、その長さの代わりに、ウィンカーの操作がなされたか否かにより、車線変更が行われたか否かを判定してもよい。この場合、投票部２４は、例えば、ウィンカーの操作がなされたことをＥＣＵ１１から通知され、かつ、その通知から所定期間の間に、方位角が所定値以上となると、車線変更が行われたと判定してもよい。
【００６１】
走行車線判定部２５は、何れかの車線について投票値の総和が更新される度に、車線ごとの投票値の総和に基づいて、車両１０が走行中の車線を判定する。
【００６２】
本実施形態では、走行車線判定部２５は、符号検定により、車線ごとの投票値の総和のうちの最大値と、その他との間に有意差がある場合に、その最大値に対応する車線を車両１０が走行していると判断する。すなわち、走行車線判定部２５は、次式に従って判定値Pを算出する。
【数６】
2018077162.tif 000008
ここで、nは、各車線の投票値の総和のうちの最大値であり、kは、2番目に大きい値である。走行車線判定部２５は、判定値pが所定の有意水準に相当する値よりも高ければ、車両１０は、その最大値に対応する車線を走行していると判定する。そして走行車線判定部２５は、その判定結果を追跡部２６へ通知する。一方、判定値pが所定の有意水準に相当する値以下であれば、投票値の総和の最大値とその他の車線の投票値の総和との間には有意差は無い。そのため、走行車線判定部２５は、車両１０が走行中の車線を特定せず、次に何れかの車線について投票値の総和が更新されるまで待機する。なお、所定の有意水準を0.5%とすると、その有意水準に相当する判定値は2.81となる。
【００６３】
追跡部２６は、車両１０が走行中の車線が特定されると、その時点以降において、その判定結果を利用して、車両１０の位置、特に、車両１０が走行中の車線を追跡する。そのために、追跡部２６は、車両１０の位置を追跡する様々な手法の何れを利用してもよい。すなわち、追跡部２６は、特定された車線の中心を車両１０の初期位置として、採用する追跡手法に従って車両１０の位置を追跡すればよい。例えば、追跡部２６は、初期位置の取得時刻から次の車両位置の更新時刻までの間のオドメトリ情報を利用して、車両の推定位置を求め、その推定位置を中心とする複数の候補位置を設定し、候補位置ごとに、その候補位置からのカメラ２による撮影範囲に含まれる、地図情報に表された車両区画線を（２）式に従ってカメラ２による画像上に投影してもよい。そして追跡部２６は、候補位置ごとに各車線区画線と地図との復元度を算出し、その復元度の平均値が最大となる候補位置を、次の車両１０の位置とすればよい。
【００６４】
図８は、車両位置検出処理の動作フローチャートである。車両位置検出システム１は、所定の周期ごとに、例えば、カメラ２の撮影周期ごとに、以下に示す動作フローチャートに従って自車両の位置を推定する。
【００６５】
候補位置設定部２１は、GPSの測位信号に基づいて基準点を設定し、基準点を中心とする探索円と重なる車線ごとに、複数の候補位置を設定する（ステップＳ１０１）。
【００６６】
投影部２２は、候補位置ごとに、地図情報に表された、その候補位置からのカメラ２の撮影範囲内に含まれる各車線区画線を現画像上へ投影する（ステップＳ１０２）。
【００６７】
一致度算出部２３は、各候補位置から見た、車線区画線に含まれる地図線分ごとの正規化相互相関値に基づいて、候補位置ごとに、車線区画線ごとの復元率を算出する（ステップＳ１０３）。さらに、一致度算出部２３は、候補位置ごとに、各車線区画線の復元率の平均値を算出する（ステップＳ１０４）。そして一致度算出部２３は、車線ごとに、その車線上の各候補位置における復元率の平均値を平均化して、地図と現画像との一致度を算出する（ステップＳ１０５）。
【００６８】
投票部２４は、各車線の一致度のうちの最大値に対応する車線について、所定の投票値をそれ以前の投票値の総和に加算して、投票値の総和を更新する（ステップＳ１０６）。
【００６９】
走行車線判定部２５は、各車線の投票値の総和に基づいて、符号検定による判定値を算出する（ステップＳ１０７）。そして走行車線判定部２５は、その判定値が所定の有意水準に相当する値よりも大きいか否か判定する（ステップＳ１０８）。
【００７０】
判定値が所定の有意水準に相当する値以下である場合（ステップＳ１０８−Ｎｏ）、候補位置設定部２１は、各候補位置を更新する（ステップＳ１０９）。そして制御部４３は、ステップＳ１０２以降の処理を繰り返す。
【００７１】
一方、判定値が所定の有意水準に相当する値よりも大きい場合（ステップＳ１０８−Ｙｅｓ）、走行車線判定部２５は、投票値の総和の最大値に対応する車線を車両１０が走行していると判定する（ステップＳ１１０）。そして追跡部２６は、その判定結果に基づいて、以降の車両１０の位置を追跡する（ステップＳ１１１）。そして制御部４３は、車両１０の位置の追跡が必要無くなるまで、例えば、車両１０のエンジンが停止されるまで、ステップＳ１１２の処理を所定の周期で実行すればよい。
【００７２】
以上説明してきたように、この車両位置検出システムは、所定周期ごとに、車両についての各候補位置について、地図情報に表された車線区画線を現画像に投影して一致度合いを調べ、車線ごとに、各候補位置における一致度合いから、最も確からしい車線に投票する。そしてこの車両位置検出システムは、特定の車線について投票値の総和が他の車線の投票値の総和に対して有意に大きい場合に、その特定の車線を車両が走行していると判定する。そのため、この車両位置検出システムは、車両が走行中の車線を正確に検出できる。
【００７３】
なお、変形例によれば、走行車線判定部２５は、投票値の総和の最大値が所定値に達したときに、その最大値に対応する車線を車両１０が走行していると判定してもよい。
【００７４】
また他の変形例によれば、一致度算出部２３は、候補位置ごとに、その候補位置について投影された車線区画線ごとに現画像に対する正規化相互相関値を算出し、その正規化相互相関値の平均値を候補位置の確度として算出してもよい。そして一致度算出部２３は、車線ごとに、その車線上の候補位置ごとの確度の平均値または中央値を一致度として算出してもよい。
【００７５】
さらに他の変形例によれば、投影部２２は、地図情報に表され、候補位置から見たカメラ２の撮影範囲内にある、車線区画線以外の線も、現画像上に投影してもよい。そして一致度算出部２３は、その線についても、車線区画線と同様に復元率を算出し、その復元率を用いて、車線ごとの一致度を算出してもよい。
【００７６】
上記の実施形態または変形例による車両位置検出システムから出力された自車両の位置は、例えば、ＣＡＮ３を介して運転支援システムの制御回路（図示せず）へ送信される。運転支援システムの制御回路は、例えば、自車両の位置とその周囲の情報とを比較して、自車両から所定距離範囲内に特定の構造物（例えば、高速道路の料金所、ナビゲーション中の経路において左折または右折が必要な交差点など）が有れば、車内に設置されたディスプレイまたはスピーカを介して、その構造物が近いことをドライバに通知する。あるいは、運転支援システムの制御回路は、ＥＣＵ１１に、速度を落とす命令を出力してもよい。
【００７７】
以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００７８】
１    車両位置検出システム
２    カメラ
３    コントロールエリアネットワーク（ＣＡＮ）
４    コントローラ（車両位置検出装置）
１０    車両
１１    ＥＣＵ
４１    記憶部
４２    通信部
４３    制御部
２１    候補位置設定部
２２    投影部
２３    一致度算出部
２４    投票部
２５    走行車線判定部
２６    追跡部
【図１】
2018077162.tif 000009
【図２】
2018077162.tif 000010
【図３】
2018077162.tif 000011
【図４】
2018077162.tif 000012
【図５】
2018077162.tif 000013
【図６】
2018077162.tif 000014
【図７】
2018077162.tif 000015
【図８】
2018077162.tif 000016