(57)【要約】【課題】自車位置の認識精度を高めることができる自車位置認識装置を提供すること。【解決手段】自車位置を認識する自車位置認識装置１であって、自車推定ユニット７で推定した自車位置を補正する補正ユニット１５を備える。補正ユニットは、センサで検出した地物の位置と、地物情報に含まれる地物の位置との差が減少するように、自車位置を補正する。補正ユニットは、センサで検出した地物と、地物情報で表される地物とから成る地物組み合わせが複数存在する場合、それぞれの地物組み合わせに重みを付け、複数の地物組み合わせを用いて自車位置を補正する。地物組み合わせに付けられる重みは、尤度Ｘが大きいほど大きい。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の位置である自車位置を認識する自車位置認識装置（１）であって、
前記自車位置を推定する自車推定ユニット（７）と、
前記自車両に設けられたセンサ（３１、３３、３５）を用いて、地物を検出する地物検出ユニット（９）と、
前記地物検出ユニットによる前記地物の検出結果と、前記自車推定ユニットで推定した前記自車位置とを用いて、前記地物検出ユニットで検出した前記地物の位置を推定する地物推定ユニット（１１）と、
少なくとも地物の位置及び特徴を含む地物情報を記憶した記憶ユニット（２９）から、前記地物検出ユニットの検出範囲における少なくとも一部に存在する地物を表す前記地物情報を取得する地物情報取得ユニット（１３）と、
前記地物推定ユニットで推定した前記地物の位置と、前記地物情報取得ユニットで取得した前記地物情報に含まれる前記地物の位置との差が減少するように、前記自車推定ユニットで推定した前記自車位置を補正する補正ユニット（１５）と、
前記地物情報が表す地物と、前記地物検出ユニットで検出した地物とから成る地物組み合わせのそれぞれについて、前記地物が有する前記特徴の類似度に基づき、地物の同一性の尤度Ｘを算出する尤度Ｘ算出ユニット（１７）と、
を備え、
前記補正ユニットは、前記地物組み合わせが複数存在する場合、それぞれの前記地物組み合わせに重みを付け、複数の前記地物組み合わせを用いて前記自車位置を補正するとともに、前記重みを、前記尤度Ｘが大きいほど大きくするように構成された自車位置認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自車位置認識装置であって、
前記特徴は、前記地物の位置、前記地物の色、及び前記地物の模様から成る群から選択される１以上である自車位置認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の自車位置認識装置であって、
前記尤度Ｘ算出ユニットは、複数の前記特徴のそれぞれについて、特徴ごとの尤度を算出し、前記特徴ごとの尤度を統合して前記尤度Ｘを算出するように構成された自車位置認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の自車位置認識装置であって、
道路の勾配の大きさ、道路の曲率の大きさ、及び前記自車推定ユニットで推定した前記自車位置の予測誤差の大きさのうちのいずれかである状態量を取得する状態量取得ユニット（４５）をさらに備え、
前記状態量が予め設定された閾値以上である場合、前記尤度Ｘ算出ユニットは、その状態量に対応付けられた前記特徴を前記尤度Ｘの算出に用いないように構成された自車位置認識装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の自車位置認識装置であって、
前記地物検出ユニットで検出した前記地物の固定座標系における速度を算出する速度算出ユニット（２１）と、
前記地物検出ユニットで検出した前記地物が静止物であることの尤度Ｙを、前記速度が小さいほど大きくなるように算出する尤度Ｙ算出ユニット（１７）と、
をさらに備え、
前記尤度Ｘ算出ユニットは、前記地物検出ユニットで検出した前記地物の前記尤度Ｙが大きいほど前記尤度Ｘが大きくなるように、前記尤度Ｘを算出するように構成された自車位置認識装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の自車位置認識装置であって、
前記地物組み合わせの中に、前記尤度Ｘが予め設定された基準値を超えるものがない場合、前記補正ユニットは、前記自車位置の補正を行わないように構成された自車位置認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は自車位置認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、以下のような自車位置認識装置が知られている。まず、ＧＮＳＳ受信装置等を用いて自車位置を推定する。次に、自車両に設けられたセンサを用いて、地物を検出する。次に、地物の検出結果と、推定した自車位置とを用いて、センサで検出した地物の位置を推定する。
【０００３】
また、センサの検出範囲に存在する地物を表す地物情報を、地図データ記憶装置から読み出す。最後に、センサで検出した地物の推定位置と、読み出した地物情報に含まれる地物の位置との差が減少するように、推定した自車位置を補正する。この自車位置認識装置は特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−８３５７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した自車位置の補正において、センサで検出した地物と、読み出した地物情報が表す地物とが同一ではない状況が生じることがある。この状況が生じると、自車位置の補正を適切に行うことができない。その結果、自車位置の認識精度が低下してしまう。本開示は、自車位置の認識精度を高めることができる自車位置認識装置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】
【０００６】
本開示は、自車両の位置である自車位置を認識する自車位置認識装置（１）である。本開示の自車位置認識装置は、前記自車位置を推定する自車推定ユニット（７）と、前記自車両に設けられたセンサ（３１、３３、３５）を用いて、地物を検出する地物検出ユニット（９）と、前記地物検出ユニットによる前記地物の検出結果と、前記自車推定ユニットで推定した前記自車位置とを用いて、前記地物検出ユニットで検出した前記地物の位置を推定する地物推定ユニット（１１）と、少なくとも地物の位置及び特徴を含む地物情報を記憶した記憶ユニット（２９）から、前記地物検出ユニットの検出範囲における少なくとも一部に存在する地物を表す前記地物情報を取得する地物情報取得ユニット（１３）と、前記地物推定ユニットで推定した前記地物の位置と、前記地物情報取得ユニットで取得した前記地物情報に含まれる前記地物の位置との差が減少するように、前記自車推定ユニットで推定した前記自車位置を補正する補正ユニット（１５）とを備える。
【０００７】
本開示の自車位置認識装置は、前記地物情報が表す地物と、前記地物検出ユニットで検出した地物とから成る地物組み合わせのそれぞれについて、前記地物が有する特徴の類似度に基づき、地物の同一性の尤度Ｘを算出する尤度Ｘ算出ユニット（１７）をさらに備える。
【０００８】
本開示の自車位置認識装置において、前記補正ユニットは、前記地物組み合わせが複数存在する場合、それぞれの前記地物組み合わせに重みを付け、複数の前記地物組み合わせを用いて前記自車位置を補正するとともに、前記重みを、前記尤度Ｘが大きいほど大きくするように構成されている。本開示の自車位置認識装置によれば、自車位置の認識精度を高めることができる。
【０００９】
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】
【００１０】
【図１】自車位置認識装置１と、自車両に搭載された他の装置等との構成を表すブロック図である。
【図２】自車位置認識装置１の機能的構成を表すブロック図である。
【図３】自車位置認識装置１が実行する処理を表すフローチャートである。
【図４】地物組み合わせの例を表す説明図である。
【図５】自車位置認識装置１が実行する尤度Ｘ算出処理を表すフローチャートである。
【図６】自車位置認識装置１の機能的構成を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本開示の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１実施形態＞
１．自車位置認識装置１の構成
自車位置認識装置１の構成を図１、図２に基づき説明する。自車位置認識装置１は車両に搭載される車載装置である。自車位置認識装置１を搭載する車両を以下では自車両とする。自車位置認識装置１は、ＣＰＵ３と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ５とする）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。
【００１２】
自車位置認識装置１の各種機能は、ＣＰＵ３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５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、自車位置認識装置１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。
【００１３】
自車位置認識装置１は、ＣＰＵ３がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、図２に示すように、自車推定ユニット７と、地物検出ユニット９と、地物推定ユニット１１と、地物情報取得ユニット１３と、補正ユニット１５と、尤度算出ユニット１７と、速度算出ユニット２１と、出力ユニット２５と、を備える。尤度算出ユニット１７は尤度Ｘ算出ユニット及び尤度Ｙ算出ユニットに対応する。
【００１４】
自車位置認識装置１を構成するこれらの要素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。
【００１５】
図１に示すように、自車両は、自車位置認識装置１に加えて、ＧＮＳＳ受信装置２７、地図データ記憶装置２９、カメラ３１、ライダー３３、ミリ波センサ３５、自車状態量センサ３７、及び制御装置３９を備える。地図データ記憶装置２９は記憶ユニットに対応する。カメラ３１、ライダー３３、及びミリ波センサ３５は、自車両に設けられたセンサに対応する。
【００１６】
ＧＮＳＳ受信装置２７は、複数の航法衛星から送信された航法信号を受信する。地図データ記憶装置２９は、地物情報を記憶している。地物情報は、地物の位置、地物の色、地物の模様、地物の種類、地物の大きさ、地物の形状等を含む情報である。これらは地物の特徴に対応する。地物としては、例えば、車線境界線、道路境界構造物、規制標識、案内看板等が挙げられる。地物の少なくとも一部は静止物である。
【００１７】
カメラ３１は自車両の前方の風景を撮像し、画像データを自車位置認識装置１に送る。ライダー３３及びミリ波センサ３５は、それぞれ、自車両の周囲に存在する物標を検出し、検出結果を自車位置認識装置１に送る。ライダー３３及びミリ波センサ３５が検出する物標には地物が含まれる。自車状態量センサ３７は、自車両の車速、加速度、ヨーレート等を検出し、検出結果を自車位置認識装置１に送る。
【００１８】
制御装置３９は、自車位置認識装置１から送られる、後述する自車位置Ｐｘ及び推定誤差を用いて、運転支援制御等を行う。
２．自車位置認識装置１が実行する処理
自車位置認識装置１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図３〜図５に基づき説明する。図３のステップ１では、自車推定ユニット７が、ＧＮＳＳ受信装置２７を用いて受信した航法信号に基づき、自車両の位置である自車位置Ｐｘを推定する。また、トンネル等、航法信号を受信できない場所では、自車状態量センサ３７を用いて取得した車速、加速度、ヨーレート等に基づき、自立航法により自車位置Ｐｘを推定する。
【００１９】
ステップ２では、まず、地物検出ユニット９がカメラ３１を用いて画像を取得する。次に、地物検出ユニット９は、取得した画像において、地物検出点を検出する。地物検出点とは、地物上にある点であって、画像における輝度が、その地物特有のパターンで変化している点である。例えば、地物が道路上の車線境界線である場合、車線境界線上には、その左右両側に比べて輝度が高くなっている地物検出点が存在する。
【００２０】
次に、地物検出ユニット９は、地物検出点を用いて地物を検出する。例えば、複数の地物検出点が一直線上に並んでいる場合、その複数の地物検出点を通る車線境界線を検出する。また、地物検出ユニット９は、画像における地物の位置に基づき、自車両を基準とする、検出した地物の相対位置Ｐｙを算出する。この相対位置Ｐｙは、自車両の走行方向における位置であってもよいし、車幅方向における位置であってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。  
ステップ３では、地物推定ユニット１１が、前記ステップ１で推定した自車位置Ｐｘと、前記ステップ２で算出した相対位置Ｐｙとを組み合わせて、地物の位置ＰＬ１を推定する。地物の位置ＰＬ１は地球を基準とする絶対的な座標系（以下では固定座標系とする）における位置である。
【００２１】
ステップ４では、地物情報取得ユニット１３が、地図データ記憶装置２９から地物情報を取得する。取得する地物情報は、自車位置Ｐｘでのカメラ３１の撮影範囲内に存在する地物に対応する地物情報である。
【００２２】
ステップ５では、尤度算出ユニット１７が、前記ステップ２で検出した地物（以下ではセンサ検出地物とする）と、前記ステップ４で取得した地物情報が表す地物（以下では地図地物とする）との組み合わせ（以下では地物組み合わせとする）を設定する。センサ検出地物、又は地図地物が複数存在する場合、尤度算出ユニット１７は、複数の地物組み合わせを設定する。
【００２３】
ここで、図５に示すように、前記ステップ２において３つのセンサ検出地物ＬＳ１、ＬＳ２、ＬＳ３を検出し、前記ステップ４において２つの地物情報を取得した事例を挙げて説明する。２つの地物情報が表す地図地物を、それぞれＬＭ１、ＬＭ２とする。なお、前記ステップ２において検出したセンサ検出地物の数が３つ以外の場合や、前記ステップ４で取得した地物情報の数が２つ以外の場合でも、基本的な処理は同様である。図５において４１は自車両を表し、４３は自車両が走行中の道路を表す。
【００２４】
図５に示す事例において、地物組み合わせとしては、ＬＳ１とＬＭ１との地物組み合わせ、ＬＳ１とＬＭ２との地物組み合わせ、ＬＳ２とＬＭ１との地物組み合わせ、ＬＳ２とＬＭ２との地物組み合わせ、ＬＳ３とＬＭ１との地物組み合わせ、及びＬＳ３とＬＭ２との地物組み合わせがある。
【００２５】
図３に戻り、ステップ６では、尤度算出ユニット１７及び速度算出ユニット２１が、前記ステップ５で設定した地物組み合わせのそれぞれについて、尤度Ｘを算出する。尤度Ｘとは、地物組み合わせを構成するセンサ検出地物と地図地物とが同一の地物である確からしさを表す尤度である。例えば、図５に示す事例において、ＬＳ１とＬＭ１との地物組み合わせにおける尤度Ｘは、ＬＳ１とＬＭ１とが同一の地物であることの確からしさを表す。
【００２６】
尤度Ｘを算出する方法を、図４に基づき説明する。図４に示すステップ２１〜２６の処理は、地物組み合わせのそれぞれについて独立に行われる。ステップ２１では、位置に関する尤度Ａを尤度算出ユニット１７が算出する。この尤度Ａは、センサ検出地物の位置と、地図地物の位置とが近いほど、大きくなる尤度である。ここで、地物の位置は、自車両の前後方向における位置、車幅方向における位置、路面を基準とする高さ、自車両を基準とする高さのうちのいずれであってもよい。センサ検出地物の位置は、上述した位置ＰＬ１である。地図地物の位置は、前記ステップ４で取得した地物情報に含まれている。
【００２７】
ステップ２２では、色に関する尤度Ｂを尤度算出ユニット１７が算出する。この尤度Ｂは、センサ検出地物の色と、地図地物の色とが類似しているほど、大きくなる尤度である。センサ検出地物の色は、カメラ３１の画像から取得することができる。地図地物の色は、前記ステップ４で取得した地物情報に含まれている。
【００２８】
ステップ２３では、模様に関する尤度Ｃを尤度算出ユニット１７が算出する。この尤度Ｃは、センサ検出地物の模様と、地図地物の模様とが類似しているほど、大きくなる尤度である。センサ検出地物の模様は、カメラ３１の画像から取得することができる。地図地物の模様は、前記ステップ４で取得した地物情報に含まれている。
【００２９】
ステップ２４では、速度算出ユニット２１が、センサ検出地物の固定座標系における速度を以下のようにして算出する。まず、カメラ３１の画像におけるセンサ検出地物の経時的な位置変化から、自車両に対するセンサ検出地物の相対速度を算出する。また、自車状態量センサ３７を用いて、自車両の速度を算出する。最後に、自車両に対するセンサ検出地物の相対速度と、自車両の速度とから、センサ検出地物の固定座標系における速度を算出する。
【００３０】
ステップ２５は、尤度算出ユニット１７が、前記ステップ２４で算出したセンサ検出地物の固定座標系における速度から、センサ検出地物が静止物であることの尤度Ｙを算出する。尤度Ｙは、センサ検出地物の固定座標系における速度が小さいほど、大きくなる。
【００３１】
ステップ２６では、尤度算出ユニット１７が、前記ステップ２１、２２、２３、２５で算出した尤度Ａ、尤度Ｂ、尤度Ｃ、及び尤度Ｙを統合して尤度Ｘを算出する。尤度Ｘの算出にはベイズの定理による尤度統合の数式を用いることができる。
【００３２】
図３に戻り、ステップ７では、前記ステップ５で設定した地物組み合わせの中に、前記ステップ６で算出した尤度Ｘが予め設定された基準値を超えるものが１つでも有るか否かを補正ユニット１５が判断する。尤度Ｘが基準値を超える地物組み合わせが１つでも有る場合はステップ８に進み、１つもない場合はステップ１１に進む。
【００３３】
ステップ８では、補正ユニット１５が、地物組み合わせのそれぞれについて、補正値ΔＰを算出する。補正値ΔＰとは、センサ検出地物の位置と、地図地物の位置ＰＬ２との差が減少するように、前記ステップ１で推定した自車位置Ｐｘを補正する値である。センサ検出地物の位置は、上述した位置ＰＬ１である。地図地物の位置ＰＬ２は、前記ステップ４で取得した地物情報に含まれている。
【００３４】
例えば、図５に示す事例において、ＬＳ１とＬＭ１とから成る地物組み合わせにおける補正値ΔＰは、ＬＳ１の位置と、ＬＭ１の位置との差が減少するように、前記ステップ１で推定した自車位置Ｐｘを補正する値である。補正ユニット１５は、同様に、ＬＳ１とＬＭ２とから成る地物組み合わせ、ＬＳ２とＬＭ１とから成る地物組み合わせ、ＬＳ２とＬＭ２とから成る地物組み合わせ、ＬＳ３とＬＭ１とから成る地物組み合わせ、及びＬＳ３とＬＭ２とから成る地物組み合わせについても、それぞれ、補正値ΔＰを算出する。
【００３５】
ステップ９では、補正ユニット１５が、前記ステップ８で算出した、各地物組み合わせの補正値ΔＰを統合して、統合補正値ΔＰＩを算出する。統合補正値ΔＰＩは、各地物組み合わせの補正値ΔＰに、同じ地物組み合わせの尤度Ｘを重み付けして、統合したものである。
【００３６】
ステップ１０では、補正ユニット１５が、前記ステップ９で算出した統合補正値ΔＰＩを用いて、前記ステップ１で推定した自車位置Ｐｘを補正する。
ステップ１１では、出力ユニット２５が、自車位置Ｐｘと推定誤差とを制御装置３９に出力する。出力する自車位置Ｐｘは、前記ステップ１０の補正を行った場合は、補正後の自車位置Ｐｘである。一方、前記ステップ７で否定判断し、前記ステップ１０の補正を行わなかった場合に出力する自車位置Ｐｘは、前記ステップ１で推定した自車位置Ｐｘである。
【００３７】
３．自車位置認識装置１が奏する効果
（１Ａ）自車位置認識装置１は、地物組み合わせのそれぞれについて、尤度Ｘを算出する。さらに、自車位置認識装置１は、地物組み合わせのそれぞれから算出した補正値ΔＰを統合して統合補正値ΔＰＩを算出する。自車位置認識装置１は、統合補正値ΔＰＩを用いて自車位置Ｐｘを補正する。統合補正値ΔＰＩの算出において、地物組み合わせの尤度Ｘが大きいほど、その地物組み合わせにおける補正値ΔＰの重み付けを大きくする。
【００３８】
すなわち、自車位置認識装置１は、複数の地物組み合わせがある場合は、それぞれの地物組み合わせに、尤度Ｘに応じた重みを付け、複数の地物組み合わせを用いて自車位置Ｐｘを補正する。そして、地物組み合わせに付ける重みを、尤度Ｘが大きいほど大きくする。
【００３９】
そのため、自車位置認識装置１は、同一ではないセンサ検出地物と地図地物とから成る地物組み合わせのみを用いて自車位置を補正してしまうことを抑制できる。その結果、自車位置認識装置１は、自車位置Ｐｘの認識精度を高めることができる。
【００４０】
（１Ｂ）自車位置認識装置１は、位置に関する尤度Ａと、色に関する尤度Ｂと、模様に関する尤度Ｃとを算出し、それらを統合して尤度Ｘを算出する。そのため、尤度Ｘを一層正確に算出することができる。
【００４１】
（１Ｃ）自車位置認識装置１は、複数の特徴のそれぞれについて尤度を算出し、特徴ごとの尤度を統合して尤度Ｘを算出する。そのため、尤度Ｘを一層正確に算出することができる。
（１Ｄ）自車位置認識装置１は、地物が静止物であることの尤度Ｙを算出し、尤度Ｘの算出に使用する。尤度Ｙが大きいほど、尤度Ｘは大きくなる。そのため、尤度Ｘを一層正確に算出することができる。
【００４２】
（１Ｅ）地物組み合わせの中に、尤度Ｘが基準値を超えるものがない場合、自車位置認識装置１は自車位置Ｐｘを補正しない。そのため、信頼性が高い地物組み合わせがない場合に不正確な補正を行ってしまうことを抑制できる。
＜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。
【００４３】
（１）自車位置認識装置１は、図６に示すように、第１実施形態の構成に加えて、状態量を取得する状態量取得ユニット４５をさらに備えていてもよい。状態量としては、例えば、道路の勾配の大きさ、道路の曲率の大きさ、及び前記ステップ１で推定した記自車位置Ｐｘの予測誤差の大きさ等が挙げられる。状態量は、地図情報から取得してもよいし、自車両が備えるセンサを用いて取得してもよい。
【００４４】
そして、自車位置認識装置１は、取得した状態量が予め設定された閾値以上である場合、その状態量に対応付けられた特徴を、前記ステップ６における尤度Ｘの算出に用いないようにすることができる。
【００４５】
対応付けられた状態量と特徴量との例として、道路の勾配の大きさと、地物の高さとがある。例えば、状態量取得ユニットにより取得した道路の勾配の大きさが閾値以上である場合、地物の高さに関する尤度を、尤度Ｘの算出に用いないようにすることができる。
【００４６】
なお、道路の勾配が大きい場合、地物の高さの測定結果は不正確になり易く、地物の高さに関する尤度の値も不正確になり易い。上記のように、状態量取得ユニットにより取得した道路の勾配の大きさが閾値以上である場合、地物の高さに関する尤度を尤度Ｘの算出に用いないことにより、尤度Ｘの値が不正確になってしまうことを抑制できる。
【００４７】
対応付けられた状態量と特徴量との別の例として、道路の曲率の大きさと、地物の車幅方向における位置とがある。例えば、状態量取得ユニットにより取得した道路の曲率の大きさが閾値以上である場合、地物の車幅方向における位置に関する尤度を、尤度Ｘの算出に用いないようにすることができる。
【００４８】
なお、道路の曲率が大きい場合、地物の車幅方向における位置の測定結果は不正確になり易く、地物の車幅方向における位置に関する尤度の値も不正確になり易い。上記のように、状態量取得ユニットにより取得した道路の曲率の大きさが閾値以上である場合、地物の車幅方向における位置に関する尤度を尤度Ｘの算出に用いないことにより、尤度Ｘの値が不正確になってしまうことを抑制できる。
【００４９】
対応付けられた状態量と特徴量との別の例として、前記ステップ１で推定した自車位置の予測誤差と、予測誤差による影響が大きい方向での地物の位置とがある。例えば、状態量取得ユニットにより取得した自車位置の予測誤差の大きさが閾値以上である場合、予測誤差による影響が大きい方向での地物の位置に関する尤度を、尤度Ｘの算出に用いないようにすることができる。こうすることにより、尤度Ｘの値が不正確になってしまうことを抑制できる。
【００５０】
（２）前記ステップ５では、必ずしも、全ての地物組み合わせを設定しなくてもよい。例えば、センサ検出地物の位置と、地図地物の位置との距離が閾値以上である地物組み合わせは設定しなくてもよい。
【００５１】
（３）前記ステップ８では、必ずしも全ての補正値ΔＰを算出しなくてもよい。例えば、尤度Ｘが閾値以下である地物組み合わせの補正値ΔＰは算出しなくてもよい。
（４）前記ステップ９では、必ずしも全ての補正値ΔＰを統合しなくてもよい。例えば、尤度Ｘが閾値以下である地物組み合わせの補正値ΔＰは統合しなくてもよい。
【００５２】
（５）カメラ３１以外のものを用いて地物を検出してもよい。例えば、ライダー３３、ミリ波センサ３５等を用いて、地物を検出してもよい。また、カメラ３１、ライダー３３、ミリ波センサ３５等から選択される２以上を組み合わせて地物を検出してもよい。
【００５３】
（６）地図データ記憶装置２９は自車両以外の場所にあってもよい。自車位置認識装置１は、例えば、無線通信により、自車両以外の場所にある地図データ記憶装置２９から地物情報を取得することができる。
【００５４】
（７）前記ステップ７における判断は、規格化した尤度Ｘの中に、閾値を越えるものが有るか否かという判断であってもよい。
（８）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。
【００５５】
（９）上述した自車位置認識装置の他、当該自車位置認識装置を構成要素とするシステム、当該自車位置認識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、自車位置認識装置方法、運転支援方法等、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】
【００５６】
１…自車位置認識装置、７…自車推定ユニット、９…地物検出ユニット、１１…地物推定ユニット、１３…地物情報取得ユニット、１５…補正ユニット、１７…尤度算出ユニット、２１…速度算出ユニット、２７…ＧＮＳＳ受信装置、２９…地図データ記憶装置、３１…カメラ、３３…ライダー、３５…ミリ波センサ、３７…自車状態量センサ
【図１】
2018036067.tif 000003
【図２】
2018036067.tif 000004
【図３】
2018036067.tif 000005
【図４】
2018036067.tif 000006
【図５】
2018036067.tif 000007
【図６】
2018036067.tif 000008