(57)【要約】【課題】複数の位置情報が記憶されている物標を用いた自車位置推定の自信度を適切に求めることができる自車位置推定装置を提供する。【解決手段】自車位置推定に利用される物標の地図上の位置情報と、自車両の車載センサの検出結果から認識された物標の位置とに基づいて、自車両の地図上の位置である自車位置を推定する自車位置推定装置であって、物標の地図上の位置情報を記憶するデータベースであり、少なくとも一つの物標において位置情報を複数記憶している物標データベースと、複数の位置情報が記憶された物標を用いた自車位置推定の自信度を演算する自信度演算部と、を備え、自信度演算部は、複数の位置情報の分布に基づいて、自車位置推定の自信度を演算する。【選択図】図２
2019196941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車位置推定に利用される物標の地図上の位置情報と、自車両の車載センサの検出結果から認識された前記物標の位置とに基づいて、前記自車両の地図上の位置である自車位置を推定する自車位置推定装置であって、
前記物標の地図上の位置情報を記憶するデータベースであり、少なくとも一つの前記物標において前記位置情報を複数記憶している物標データベースと、
複数の前記位置情報が記憶された前記物標を用いた前記自車位置推定の自信度を演算する自信度演算部と、
を備え、
前記自信度演算部は、前記複数の位置情報の分布に基づいて、前記自車位置推定の自信度を演算する、自車位置推定装置。
【請求項２】
前記自車両の地図上の向きを推定する自車両向き推定部を更に備え、
前記自信度演算部は、前記自車両の向きと前記複数の位置情報の分布に基づいて、前記自車両の前後方向における前記複数の位置情報の分布である前後方向分布を演算することで、前記前後方向分布から前記前後方向における前記自車位置推定の自信度である前後方向自信度を演算すると共に、
前記自車両の向きと前記複数の位置情報の分布に基づいて、前記自車両の車幅方向における前記複数の位置情報の分布である車幅方向分布を演算することで、前記車幅方向分布から前記車幅方向における前記自車位置推定の自信度である車幅方向自信度を演算する、請求項１に記載の自車位置推定装置。
【請求項３】
前記車載センサの検出結果に基づいて前記物標を認識すると共に、前記物標及び前記自車両の距離を認識する物標認識部を更に備え、
前記自信度演算部は、前記複数の位置情報が記憶された前記物標及び前記自車両の距離と、前記複数の位置情報の分布とに基づいて、前記自車位置推定の自信度を演算する、請求項１に記載の自車位置推定装置。
【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２００９-２０５２２６号公報が知られている。この公報には、移動ロボットの移動環境内で基準となる物標（対象物）と移動ロボットとの距離を距離センサによって計測し、計測した際の計測向きに対応する地図データと距離センサの計測した距離情報とに基づいて移動ロボットの自己位置を推定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９-２０５２２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両の地図上の位置である自車位置の推定においては、道路上のポール等の物標の地図上の位置情報が必須となる。このような物標の地図上の位置は、一例として、物標を検出するセンサを搭載した複数台の車両を走らせることによって測定される。しかしながら、物標の地図上の位置の測定においては、測定する向きだけではなくセンサにおける検出精度のばらつき等の様々な誤差要因が影響する。その結果、複数回の測定において同一の物標について複数の異なった位置が測定され、一つの物標に対して複数の位置情報がデータベースに記憶されている場合がある。
【０００５】
一方で、自車位置推定について常に一定の精度を確保することは難しく、様々な要因によって自車位置推定の自信度（確からしさ）が変化する。自車位置推定の自信度は、各種の車両制御や運転者の経路案内に影響を与えるため適切に演算することが求められている。このため、一つの物標に対して複数の位置情報が記憶されている場合についても適切に考慮して自車位置推定の自信度を求めることが望ましい。
【０００６】
そこで、本技術分野では、複数の位置情報が記憶されている物標を用いた自車位置推定の自信度を適切に求め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】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、自車位置推定に利用される物標の地図上の位置情報と、自車両の車載センサの検出結果から認識された物標の位置とに基づいて、自車両の地図上の位置である自車位置を推定する自車位置推定装置であって、物標の地図上の位置情報を記憶するデータベースであり、少なくとも一つの物標において位置情報を複数記憶している物標データベースと、複数の位置情報が記憶された物標を用いた自車位置推定の自信度を演算する自信度演算部と、を備え、自信度演算部は、複数の位置情報の分布に基づいて、自車位置推定の自信度を演算する。
【０００８】
本発明の一態様に係る自車位置推定装置によれば、複数の位置情報が記憶された物標を用いた自車位置推定の自信度の演算において、複数の位置情報の分布に基づいて自信度の演算を行うので、物標に対して複数の位置情報が記憶されていると言う状況を考慮しない場合と比べて、複数の位置情報が記憶されている物標を用いた自車位置推定の自信度を適切に求めることができる。
【０００９】
本発明の一態様に係る自車位置推定装置において、自車両の地図上の向きを推定する自車両向き推定部を更に備え、自信度演算部は、自車両の向きと複数の位置情報の分布に基づいて、自車両の前後方向における複数の位置情報の分布である前後方向分布を演算することで、前後方向分布から前後方向における自車位置推定の自信度である前後方向自信度を演算すると共に、自車両の向きと複数の位置情報の分布に基づいて、自車両の車幅方向における複数の位置情報の分布である車幅方向分布を演算することで、車幅方向分布から車幅方向における自車位置推定の自信度である車幅方向自信度を演算してもよい。
この自車位置推定装置によれば、物標における複数の位置情報の分布から自車両の向きを基準として前後方向分布と車幅方向分布とを演算することで、自車両の前後方向における自車位置推定の自信度である前後方向自信度と車幅方向における自車位置推定の自信度である車幅方向自信度とを適切に求めることができる。
【００１０】
本発明の一態様に係る自車位置推定装置において、車載センサの検出結果に基づいて物標を認識すると共に、自車両及び物標との距離を認識する物標認識部を更に備え、自信度演算部は、複数の位置情報が記憶された物標及び自車両の距離と、複数の位置情報の分布とに基づいて、自車位置推定の自信度を演算してもよい。
この自車位置推定装置によれば、物標及び自車両の距離によって物標の検出精度（検出の確からしさ）等が変化することから、自車両及び物標の距離を考慮することで、より適切に自車位置推定の自信度を求めることができる。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の一態様に係る自車位置推定装置によれば、複数の位置情報が記憶されている物標を用いた自車位置推定の自信度を適切に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の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】（ａ）物標において複数の位置情報が記憶されている場合における複数の位置情報の分布の例を示す図である。（ｂ）複数の位置情報の分布のばらつきが大きい場合を示す図である。
【図３】一つの物標に対して二つの位置情報が記憶されている場合を示す図である。
【図４】車両を基準とした自車位置推定の劣化度の演算を説明するための図である。
【図５】（ａ）自車位置推定処理を示すフローチャートである。（ｂ）自車位置推定の自信度演算処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の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７】（ａ）前後方向で複数の位置情報の分布のばらつきが大きい場合を示す図である。（ｂ）車幅方向で複数の位置情報の分布のばらつきが大きい場合を示す図である。
【図８】第２の実施形態に係る自車位置推定の自信度演算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】
【００１３】
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。
【００１４】
［第１の実施形態］
図１は、第１の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１に示すように、第１の実施形態に係る自車位置推定装置１００は、乗用車等の自車両において、自車両の地図上の位置である自車位置の推定を行う装置である。自車位置推定装置１００は、物標の地図上の位置情報を利用して自車位置の推定を行うと共に、当該物標を用いた自車位置推定の自信度（確からしさ）を演算する。
【００１５】
〈第１の実施形態における自車位置推定装置の構成〉
図１に示すように、自車位置推定装置１００は、システムを統括的に管理する自車位置推定ＥＣＵ[Electronic Control Unit]１０を備えている。自車位置推定ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read OnlyMemory]、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。自車位置推定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。自車位置推定ＥＣＵ１０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。
【００１６】
自車位置推定ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ受信部１、外部センサ（車載センサ）２、内部センサ３、地図データベース４、物標データベース５、ＨＭＩ［Human Machine Interface］６、及び自動運転ＥＣＵ５０と接続されている。
【００１７】
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、自車両の地図上の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する測定部である。ＧＰＳ受信部１は、測定した自車両の位置情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。
【００１８】
外部センサ２は、自車両に搭載され、自車両の周辺の状況を検出する検出機器（車載センサ）である。外部センサ２は、カメラ及びレーダセンサのうち少なくとも一つを含む。
【００１９】
カメラは、自車両の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、自車両のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、自車両の外部状況に関する撮像情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。カメラは、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。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。
【００２０】
レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して自車両の周辺の障害物を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LIDAR：Light Detection And Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を自車両の周辺に送信し、障害物で反射された電波又は光を受信することで障害物を検出する。レーダセンサは、検出した障害物情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。障害物には、ガードレール、建物等の固定障害物の他、歩行者、自転車、他車両等の移動障害物が含まれる。
【００２１】
内部センサ３は、自車両の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ３は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、自車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、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。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）を自車位置推定ＥＣＵ１０に送信する。
【００２２】
加速度センサは、自車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、自車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、自車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、自車両の加速度情報を自車位置推定ＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、自車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した自車両のヨーレート情報を自車位置推定ＥＣＵ１０へ送信する。
【００２３】
内部センサ３の検出結果（車速情報、ヨーレート情報等）は、自車両の地図上の位置の測定に利用されてもよい。この場合、内部センサ３は、自車両の地図上の位置の測定部として機能する。
【００２４】
地図データベース４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４は、例えば、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）、交差点及び分岐点の位置情報、及び構造物の位置情報等が含まれる。なお、地図データベース４は、自車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。
【００２５】
物標データベース５は、物標に関する物標情報を記憶するデータベースである。物標とは、地図上の位置が既知であり、自車位置推定の基準として利用されるものである。物標には、道路上又は道路周辺に設けられた構造物と路面に表示された道路標示とのうち少なくとも一方が含まれる。物標には、構造物の一部又は道路標示の一部が含まれてもよい。
【００２６】
構造物には、縁石、ポール、道路標識、ガードレール、デニレータ、壁、信号機、トンネルの出口部及び入口部、ＥＴＣゲート、建物のうち少なくとも一つが含まれる。道路標示には、規制標示と指示標示の少なくとも一方が含まれる。規制標示には、転回禁止マーク、最高速度マーク等が含まれる。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、横断歩道標示、一時停止線等が含まれる。
【００２７】
白線が連続する点線として表わされている場合には、各点線をそれぞれ物標として扱ってもよい。また、各点線の道路延在方向における端部（前端、後端）をそれぞれ物標として扱ってもよい。その他、物標としては、自車位置推定の技術分野において周知のものを採用することができる。
【００２８】
物標データベース５の記憶している物標情報には、物標の地図上の位置情報と、物標の特徴情報が含まれる。物標の特徴情報とは、外部センサ２の検出結果から物標を抽出するための情報である。物標の特徴情報には、物標の種類の情報（ポール、白線等の情報）が含まれてもよく、物標の形状の情報が含まれてもよく、物標の大きさの情報が含まれてもよい。
【００２９】
物標データベース５では、少なくとも一つの物標において複数の位置情報が記憶されている。ここで、図２（ａ）は、物標において複数の位置情報が記憶されている場合における複数の位置情報の分布の例を示す図である。図２（ａ）に、自車両Ｍ、ある物標における複数の位置情報の分布Ｐ、複数の位置情報の分布Ｐを構成する複数の位置情報Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３・・・を示す。また、複数の位置情報の分布Ｐの中心を原点として、自車両Ｍの前後方向に延びるｆ軸と自車両Ｍの車幅方向に延びるｗ軸を示す。
【００３０】
物標データベース５に記憶される物標の位置情報は、一例として、物標を検出するセンサを搭載した車両を走らせることによって測定される。この場合において、一つの物標に対して車両が複数回測定を行うと、測定する向きやセンサにおける検出精度のばらつき等の様々な誤差要因によって、一つの物標において複数の異なった位置情報が物標データベース５に記憶されることがある。このため、物標データベース５では、少なくとも一つの物標において複数の位置情報が記憶されている。
【００３１】
なお、測定主体は車両である必要はなく、ドローン（例えば飛行用ドローン）であってもよく、人の持つ測定機器であってもよく、衛星であってもよい。何れの測定主体においても、複数回の位置測定を行った場合に、一つの物標において異なる位置を測定する可能性がある。その他、物標データベース５は、自車両と通信可能なサーバに形成されていてもよい。物標データベース５は、地図データベース４と一体のデータベースとして構成されていてもよい。
【００３２】
ＨＭＩ６は、自車位置推定装置１００と乗員（運転者を含む）との間で情報の入出力を行うためのインターフェイスである。ＨＭＩ６は、例えば、ディスプレイやスピーカ等を備えている。ＨＭＩ６は、自信度演算ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて、ディスプレイの画像出力及びスピーカからの音声出力を行う。ディスプレイは、ヘッドアップディスプレイであってもよい。ＨＭＩ６は、例えば、乗員からの入力を受け付けるための入力機器（ボタン、タッチパネル、音声入力器等）を備えている。なお、自車位置推定ＥＣＵ１０は、必ずしもＨＭＩ６と接続されている必要はない。
【００３３】
自動運転ＥＣＵ５０は、自車両に搭載され、自車両の自動運転を実行するための電子制御ユニットである。自動運転とは、運転者が運転操作をすることなく、自動で自車両を走行させる車両制御である。自動運転ＥＣＵ５０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。自動運転ＥＣＵ５０の機能の一部は、自車両と通信可能なサーバで実行されてもよい。
【００３４】
自動運転ＥＣＵ５０は、自車位置推定装置１００の推定した自車位置、地図データベース４の地図情報、外部センサ２の検出結果から認識された自車両の周辺環境（他車両の位置等）、及び内部センサ３の検出結果から認識された車両状態（車速、ヨーレート等）に基づいて、予め設定された目標ルートに沿った走行計画を生成する。目標ルートは、自車両の乗員又は周知のナビゲーションシステムによって設定される。ナビゲーションシステムは、自動運転ＥＣＵ５０と一体であってもよい。
【００３５】
自動運転ＥＣＵ５０は、走行計画に沿って自動運転を実行する。自動運転ＥＣＵ５０は、自車両のアクチュエータ（エンジンアクチュエータ、操舵アクチュエータ、ブレーキアクチュエータ等）に制御信号を送信することで自動運転を実行する。自動運転ＥＣＵ５０は、周知の手法により走行計画の生成及び自動運転の実行を行うことができる。なお、自車位置推定ＥＣＵ１０は、必ずしも自動運転ＥＣＵ５０と接続されている必要はない。
【００３６】
次に、自車位置推定ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、測定位置取得部１１、物標認識部１２、自車位置推定部１３、及び自信度演算部１４を有している。
【００３７】
測定位置取得部１１は、ＧＰＳ受信部１の測定した自車両の位置情報に基づいて、自車両の地図上の位置である測定位置を取得する。測定位置取得部１１は、内部センサ３の検出結果に基づいて、自車両の車速の履歴（或いは車輪の回転数の履歴）及び自車両のヨーレートの履歴等から自車両の測定位置を取得してもよい。言い換えれば、測定位置取得部１１は、周知の手法を用いて、いわゆるオドメトリにより自車両の測定位置を取得してもよい。
【００３８】
物標認識部１２は、外部センサ２の検出結果と測定位置取得部１１の測定した自車両の測定位置と物標データベース５の物標情報とに基づいて、自車両の周囲の物標を認識（検出）する。物標認識部１２は、一例として、自車両の測定位置と物標の位置情報から、自車両の外部センサ２によって検出可能な物標の候補を絞り込み、外部センサ２の検出結果と物標の特徴情報とを照合することで、自車両の周囲の物標を認識（特定）する。物標の認識方法は特に限定されず、周知の手法を用いることができる。
【００３９】
また、物標認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて、自車両の周囲の物標及び自車両の距離を認識する。物標及び自車両の距離とは、物標データベース５の位置情報と関係無く、外部センサ２によって検出された検出距離の意味である。
【００４０】
自車位置推定部１３は、物標認識部１２の認識した物標を用いて自車両の地図上の位置である自車位置を推定する。自車位置は、物標を用いたことにより、測定位置取得部１１の取得した自車両の測定位置と比べて位置精度の向上が期待される。
【００４１】
具体的に、自車位置推定部１３は、物標データベース５の物標情報に基づいて、物標認識部１２の認識した物標の地図上の位置情報（一つ又は複数の位置情報）を認識する。また、自車位置推定部１３は、外部センサ２の検出結果に基づいて、物標認識部１２の認識した物標の位置（自車両に対する相対位置）を認識する。自車位置推定部１３は、物標データベース５に記憶された物標の地図上の位置情報と外部センサ２の検出した物標の位置とに基づいて、自車位置を推定する。その他、自車位置推定部１３は、周知の手法により、物標を用いた自車位置の推定を行ってもよい。
【００４２】
ここで、自車位置推定部１３は、一つの物標に対して複数の位置情報が記憶されている場合、複数の位置情報のうち自車両に最も近い位置情報を当該物標の位置情報として自車位置の推定を行う。
【００４３】
なお、自車位置推定部１３は、複数の位置情報のばらつきの中心を当該物標の位置情報としてもよく、複数の位置情報の密度が最も高い位置を当該物標の位置情報としてもよい。自車位置推定部１３は、推定した自車位置を自動運転ＥＣＵ５０に出力する。
【００４４】
自信度演算部１４は、物標を用いた自車位置推定が行われた場合、当該物標における自車位置推定の自信度（確からしさ）を演算する。本実施形態における自信度演算部１４は、複数の位置情報が記憶された物標を用いた自車位置推定が行われた場合に、当該物標の自車位置推定における自信度を演算する。
【００４５】
自信度演算部１４は、物標における複数の位置情報の分布Ｐと、自車両及び当該物標の距離（検出距離）に基づいて、当該物標を用いた自車位置推定の自信度を演算する。具体的に、自信度演算部１４は、自車位置推定に用いられた物標について、物標データベース５の物標情報から、当該物標における複数の位置情報の分布Ｐを認識する。自信度演算部１４は、複数の位置情報の分布Ｐのばらつきが小さい場合、複数の位置情報の分布Ｐのばらつきが大きい場合と比べて、自車位置推定の自信度を大きい値として演算する。
【００４６】
ここで、図２（ｂ）は、複数の位置情報の分布Ｐのばらつきが大きい場合を示す図である。図２（ｂ）における複数の位置情報の分布Ｐのばらつきは、図２（ａ）における複数の位置情報の分布Ｐのばらつきより大きい。
【００４７】
具体的に、自信度演算部１４は、複数の位置情報の分布Ｐが予め設定された設定範囲内に収まる場合（ばらつきが小さい場合）、複数の位置情報の分布Ｐが設定範囲内に収まらない場合（ばらつきが大きい場合）と比べて、自車位置推定の自信度を大きい値として演算する。設定範囲は、例えば、円形の範囲とすることができる。
【００４８】
自信度演算部１４は、地図上で設定範囲を何れかの位置に配置した場合に分布Ｐを構成する全ての位置情報が設定範囲内に収まる場合、ばらつきが小さい場合として自信度演算を行うことができる。なお、設定範囲は、円形の範囲に限られず、任意の適切な形状の範囲とすることができる。設定範囲は、四角形の範囲であってもよく、三角形又は多角形の範囲であってもよい。
【００４９】
或いは、自信度演算部１４は、複数の位置情報の分布Ｐのばらつきが小さいほど、自車位置推定の自信度を大きい値として演算してもよい。自信度演算部１４は、複数の位置情報の分布Ｐが全て含まれる円範囲の直径を求め、当該直径に反比例するように自信度を大きい値として演算してもよい。
【００５０】
自信度演算部１４は、ＧＰＳの位置測定において利用されるＤＯＰ［Dilution Of Precision］の考え方を自信度の演算に応用してもよい。ここで、図３は、一つの物標に対して二つの位置情報Ｐ１、Ｐ２が記憶されている場合を示す図である。図３において、自車両Ｍの位置Ｐｍ（ｘ、ｙ）、物標における一つ目の位置情報Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、二つ目の位置情報Ｐ２（ｘ２、ｙ２）を示す。
【００５１】
図３において、ｘ、ｙは、地図を基準とした位置座標である。例えば、自車両Ｍの走行する走行道路の幅方向をｘ方向、走行道路の延在方向をｙ方向として地図上の位置座標を示すことができる。この場合、物標における複数の位置情報の分布Ｐは、Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２、ｙ２）となる。また、図３において、自車両Ｍの位置Ｐｍと位置情報Ｐ１との距離ｒ１、自車両Ｍの位置Ｐｍと位置情報Ｐ１との距離ｒ２を示す。なお、自車両Ｍの位置Ｐｍは自車両Ｍにおける任意の位置にすることができる。
【００５２】
図３に示す状況において、自車位置推定装置１００は、位置情報Ｐ１（ｘ１，ｙ１）及び位置情報Ｐ２（ｘ２、ｙ２）が記憶された物標のみを用いて自車位置推定を行う。
【００５３】
この場合の自車位置推定について、ＤＯＰの考え方を応用すると、自車両Ｍと物標の位置情報Ｐ１、Ｐ２との幾何学的な位置関係から下記の式（１）を得ることができる。式（１）の左辺は、ｘ方向の誤差の共分散行列（covariance matrix）である。式（１）の右辺のＧは、観測行列(observationmatrix)である。上付きのＴは転置行列であることを示す。
【数１】
2019196941.tif 000003
【００５４】
ここで、高さ方向（ｚ軸方向）を考慮せずに２次元のｘｙ平面について考えると、ｘ方向の誤差の共分散行列は、下記の式（２）のように表現することができる。式（２）において、σ２ｘｘは、ｘ方向における共分散である。σ２ｙｙは、ｙ方向における共分散である。σ２ｘｙは、ｘ方向とｙ方向との共分散である。
【数２】
2019196941.tif 000004
【００５５】
一方で、観測行列Ｇは、図３に示す状況において下記の式（３）で表わすことができる。式（３）において、ｒ１は、自車両Ｍと物標の位置情報Ｐ１との距離である。ｒ２は、自車両Ｍと物標の位置情報Ｐ２との距離である。これらの式（１）〜（３）から、下記の式（４）を求めることができる。
【数３】
2019196941.tif 000005
【００５６】
上記の式（４）における対角成分が、物標における複数の位置情報の分布に起因する自車位置推定の劣化度Ｄに相当する。劣化度Ｄを下記の式（５）として示す。
【数４】
2019196941.tif 000006
【００５７】
なお、図３に示す二つの位置情報Ｐ１，Ｐ２を有する物標を用いた自車位置推定の劣化度Ｄの演算について説明したが、位置情報が三つ以上の場合も当然に適用可能である。この場合、位置情報の数に応じて上述した式における行列の行数が増加する。また、ｘ方向及びｙ方向だけではなく、高さ方向（ｚ方向）を考慮してもよい。この場合には、上述した式における行列の列数が三列になる。
【００５８】
自信度演算部１４は、車両を基準として自車位置推定の劣化度Ｄを演算してもよい。図４は、車両を基準とした自車位置推定の劣化度の演算を説明するための図である。図４に示す物標１２０には地図上の複数の位置情報１３１〜１３３が物標データベース５において記憶されている。図４において、物標１２０の位置は、外部センサ２の検出結果から認識された自車両Ｍに対する相対位置を示している。また、複数の位置情報（１３１〜１３３）は、自車両Ｍの地図上の位置を基準として示されている。
【００５９】
ここで、自車両Ｍの位置を座標原点としたｘｙ平面座標系における物標１２０の座標を(ｘs、ｙs)、位置情報１３１〜１３３の座標をそれぞれ(ｘ１、ｙ１)、(ｘ２、ｙ２)、(ｘ３、ｙ３)とする。この場合、自車位置推定の劣化度Ｄは、外部センサ２の検出結果から得られた物標１２０の座標と物標データベース５に記憶されている位置情報１３１〜１３３の座標との距離の平均をとることによって得ることが可能である。すなわち、下記の式（６）によって自車位置推定の劣化度Ｄを演算してもよい。なお、式（６）のΣにおける項数の上限値３は対象の物標に関連付けられている地図上の位置情報の数に応じて変更される。
【数５】
2019196941.tif 000007
【００６０】
なお、自信度演算部１４は、外部センサ２の検出結果から複数の物標が認識された場合には、それぞれの物標について上記の方法で自車位置推定の劣化度Ｄを算出し、その平均値を最終的な自車位置推定の劣化度Ｄとすることができる。
【００６１】
自信度演算部１４は、自車位置推定の劣化度Ｄに基づいて、物標における自車位置推定の自信度を演算する。自信度演算部１４は、一例として、劣化度Ｄが予め設定された劣化度閾値未満である場合、劣化度Ｄが劣化度閾値以上である場合と比べて、自車位置推定の自信度を大きい値として演算する。劣化度閾値は複数設けられていてもよい。この場合、自信度演算部１４は、複数の劣化度閾値を用いて、段階的に自信度を変更することができる。なお、自信度演算部１４は、閾値を用いることなく、劣化度Ｄが小さいほど自車位置推定の自信度が大きい値となるように演算してもよい。
【００６２】
また、自信度演算部１４は、物標認識部１２の認識した自車両Ｍと物標との距離（検出距離）を考慮して、当該物標を用いた自車位置推定の自信度を演算する。自信度演算部１４は、自車両Ｍと物標との距離が距離閾値未満である場合、自車両Ｍと物標との距離が距離閾値以上である場合と比べて、当該物標を用いた自車位置推定の自信度を大きい値として演算する。距離閾値は複数設けられていてもよい。この場合、自信度演算部１４は、複数の距離閾値を用いて、段階的に自信度を変更することができる。
【００６３】
なお、自信度演算部１４は、閾値を用いることなく、自車両Ｍと物標との距離が小さいほど自車位置推定の自信度が大きい値となるように演算してもよい。自信度演算部１４は、予め設定された演算式を利用して、劣化度Ｄと自車両Ｍ及び物標の距離から自車位置推定の自信度を演算してもよい。
【００６４】
自信度演算部１４は、複数の位置情報が記憶されている物標を一つだけ用いて自車位置推定を行った場合、当該物標の自車位置推定の自信度を出力用の自車位置推定の自信度として出力する。自信度演算部１４は、自動運転ＥＣＵ５０に出力用の自車位置推定の自信度を出力する。
【００６５】
一方で、自信度演算部１４は、複数の位置情報が記憶されている物標を複数用いて自車位置推定を行った場合、物標ごとに自車位置推定の自信度を演算する。この場合、自信度演算部１４は、予め設定された演算式を利用して、物標ごとの自車位置推定の自信度から、出力用の自車位置推定の自信度を演算する。出力用の自車位置推定の自信度は、物標ごとの自車位置推定の自信度の平均値であってもよく、中央値であってもよい。
【００６６】
自信度演算部１４は、出力用の自車位置推定の自信度を演算した場合、ＨＭＩ６を通じて出力の乗員に自車位置推定の自信度を通知してもよい。自信度演算部１４は、ディスプレイへの画像表示及びスピーカからの音声出力のうち少なくとも一方により、乗員への通知を行う。自信度演算部１４は、出力用の自車位置推定の自信度が予め設定された通知用閾値未満となった場合に、自車位置推定の自信度の低下を乗員に通知してもよい。これにより、自信度演算部１４は、乗員に自車位置推定の自信度に関する適切な情報を呈示することができる。
【００６７】
自動運転ＥＣＵ５０は、入力された自車位置推定の自信度を利用して、自車両Ｍの自動運転を行う。自動運転ＥＣＵ５０は、自車位置推定の自信度に応じて自動運転の制御内容を変更してもよい。自動運転ＥＣＵ５０は、自車位置推定の自信度が予め設定された自信度閾値未満である場合、自動運転を終了してもよい。この場合、自動運転ＥＣＵ５０は、運転者に手動運転への移行を求めてもよく、自車両Ｍを道路脇に緊急退避させてもよい。
【００６８】
〈第１の実施形態に係る自車位置推定装置の処理〉
以下、第１の実施形態に係る自車位置推定装置１００の処理について説明を行う。
【００６９】
《自車位置推定処理》
図５（ａ）は、自車位置推定処理を示すフローチャートである。図５（ａ）のフローチャートの処理は、例えば、車両の走行中に実行される。
【００７０】
図５（ａ）に示すように、自車位置推定装置１００の自車位置推定ＥＣＵ１０は、Ｓ１０として、測定位置取得部１１により自車両Ｍの測定位置を取得する。測定位置取得部１１は、ＧＰＳ受信部１の測定した自車両Ｍの位置情報に基づいて、車両の測定位置を取得する。自車両の測定位置には、自車位置推定部１３により推定した自車位置を基準として、自車両の車速の履歴及び自車両のヨーレートの履歴等から自車両Ｍの位置を予測して得られた位置も含まれる。
【００７１】
Ｓ１２において、自車位置推定ＥＣＵ１０は、物標認識部１２により自車両Ｍの周囲の物標を認識する。物標認識部１２は、外部センサ２の検出結果と測定位置取得部１１の測定した自車両Ｍの測定位置と物標データベース５の物標情報とに基づいて、自車両Ｍの周囲の物標を認識する。
【００７２】
Ｓ１３として、自車位置推定ＥＣＵ１０は、自車位置推定部１３による自車位置の推定を行う。自車位置推定部１３は、物標認識部１２の認識した物標を用いて自車両Ｍの地図上の位置である自車位置を推定する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、推定した自車位置を自動運転ＥＣＵ５０に出力する。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、一定時間の経過後に、再びＳ１０から処理を繰り返す。
【００７３】
《自信度演算処理》
図５（ｂ）は、自車位置推定の自信度演算処理を示すフローチャートである。図５（ｂ）に示すフローチャートは、自車位置推定処理が行われた場合に実行される。
【００７４】
図５（ｂ）に示すように、自車位置推定ＥＣＵ１０は、Ｓ２０として、自信度演算部１４により、物標における複数の位置情報の分布Ｐと物標及び自車両Ｍの距離とを認識する。自信度演算部１４は、自車位置推定に用いられた物標について、物標データベース５の物標情報から当該物標における複数の位置情報の分布Ｐを認識する。また、自信度演算部１４は、物標認識部１２の認識結果から当該物標及び自車両Ｍの距離とを認識する。
【００７５】
Ｓ２２において、自車位置推定ＥＣＵ１０は、自信度演算部１４により自車位置推定の自信度の演算を行う。自信度演算部１４は、物標における複数の位置情報の分布Ｐと、当該物標及び自車両Ｍの距離とに基づいて、当該物標を用いた自車位置推定の自信度を演算する。
【００７６】
自信度演算部１４は、一例として、物標における複数の位置情報の分布Ｐに基づいて、上述した式（１）〜（５）を利用して自車位置推定の劣化度Ｄを求める。自信度演算部１４は、劣化度Ｄと自車両及び物標の距離とに基づいて、予め設定された演算式等から、自車位置推定の自信度を演算する。自車位置推定ＥＣＵ１０は、演算した自車位置推定の自信度を自動運転ＥＣＵ５０に出力する。その後、自車位置推定ＥＣＵ１０は、一定時間の経過後に、再びＳ２０から処理を繰り返す。
【００７７】
〈第１の実施形態に係る自車位置推定装置の作用効果〉
以上説明した第１の実施形態に係る自車位置推定装置１００によれば、複数の位置情報が記憶された物標を用いた自車位置推定の自信度の演算において、複数の位置情報の分布Ｐを考慮して自信度の演算を行うので、物標に対して複数の位置情報が記憶されていると言う状況を考慮しない場合と比べて、複数の位置情報が記憶された物標を用いた自車位置推定の自信度を適切に求めることができる。
【００７８】
更に、自車位置推定装置１００によれば、物標及び自車両の距離によって物標の検出精度（検出の確からしさ）等が変化することから、複数の位置情報の分布Ｐに加えて自車両及び物標の距離を考慮することで、より適切に自車位置推定の自信度を求めることができる。
【００７９】
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態に係る自車位置推定装置について図面を参照して説明を行う。図６は、第２の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６に示す自車位置推定装置２００は、第１の実施形態と比べて、自車位置推定の自信度を自車両の前後方向と車幅方向とでそれぞれ演算する点が異なっている。第１の実施形態の構成要素と同等の構成要素は同じ符号を付し、重複する説明を省略する。
【００８０】
〈第２の実施形態に係る自車位置推定装置の構成〉
図６に示すように、第２の実施形態に係る自車位置推定装置２００は、自車両向き推定部２１を有する点及び自信度演算部２２の機能が第１の実施形態と比べて異なっている。自車両向き推定部２１は、自車両の地図上の向きの推定を行う。自車両の地図上の向きの推定方法は特に限定されない。自車両向き推定部２１は、例えば、自車両の測定位置（又は自車両の自車位置）の時間変化から、自車両の地図上の向きを推定する。自車両向き推定部２１は、過去の自車両の地図上の向きと自車両のヨーレートとに基づいて、自車両の地図上の向きを推定してもよい。
【００８１】
自信度演算部２２は、自車両向き推定部２１の推定した自車両の地図上の向きを利用して、自車両Ｍの前後方向における自車位置推定の自信度である前後方向自信度と、自車両Ｍの車幅方向における自車位置推定の自信度である車幅方向自信度とを推定する。
【００８２】
具体的に、自信度演算部２２は、自車両向き推定部２１の推定した自車両の向きと複数の位置情報の分布Ｐとに基づいて、自車両Ｍの前後方向における複数の位置情報の分布である前後方向分布を演算する。また、自信度演算部２２は、自車両向き推定部２１の推定した自車両の向きと複数の位置情報の分布Ｐとに基づいて、自車両Ｍの車幅方向における複数の位置情報の分布である車幅方向分布を演算する。
【００８３】
ここで、図７（ａ）は、物標における複数の位置情報が前後方向にばらつきの大きい場合を示す図である。図７（ａ）に示すｆ軸は自車両Ｍの前後方向に延びる軸、ｗ軸は自車両Ｍの車幅方向に延びる軸である（図２（ａ）及び図２（ｂ）と同じ）。ｆ軸及びｗ軸は、自車両Ｍの地図上の向きから求めることができる。
【００８４】
図７（ａ）において、前後方向分布は、複数の位置情報の分布Ｐをｆ軸上に投影したときの分布に相当する。また、車幅方向分布は、複数の位置情報の分布Ｐをｗ軸上に投影したときの分布に相当する。なお、必ずしもｆ軸、ｗ軸を用いる必要はない。自信度演算部２２は、物標データベース５に記憶された物標における複数の位置情報の分布Ｐから自車両Ｍの地図上の向きを踏まえて前後方向分布及び車幅方向分布を演算すればよい。
【００８５】
自信度演算部２２は、前後方向分布に基づいて、前後方向における自車位置推定の自信度である前後方向自信度を演算する。具体的に、自信度演算部２２は、複数の位置情報の分布Ｐが予め設定された前後方向範囲内に収まる場合、複数の位置情報の分布Ｐが前後方向範囲内に収まらない場合と比べて、前後方向自信度を大きい値として演算する。前後方向範囲は、ｆ軸上に予め設定された範囲である。
【００８６】
或いは、自信度演算部２２は、前後方向分布のばらつきが小さいほど前後方向自信度を大きい値として演算してもよい。自信度演算部２２は、前後方向分布において最も前端に位置する位置情報と最も後端に位置する位置情報との距離が小さいほど、前後方向自信度を大きい値として演算してもよい。
【００８７】
自信度演算部２２は、図７（ａ）より図７（ｂ）における前後方向分布のばらつきが小さいことから、図７（ｂ）における前後方向自信度を図７（ａ）における前後方向自信度と比べて大きい値として演算する。
【００８８】
同様に、自信度演算部２２は、車幅方向分布に基づいて、車幅方向における自車位置推定の自信度である車幅方向自信度を演算する。具体的に、自信度演算部２２は、複数の位置情報の分布Ｐが予め設定された車幅方向範囲内に収まる場合、複数の位置情報の分布Ｐが車幅方向範囲内に収まらない場合と比べて、車幅方向自信度を大きい値として演算する。車幅方向範囲は、ｗ軸上に予め設定された範囲である。
【００８９】
或いは、自信度演算部２２は、車幅方向分布のばらつきが小さいほど車幅方向自信度を大きい値として演算してもよい。自信度演算部２２は、車幅方向分布において最も右端に位置する位置情報と最も左端に位置する位置情報との距離が小さいほど、車幅方向自信度を大きい値として演算してもよい。
【００９０】
自信度演算部２２は、図７（ｂ）より図７（ａ）における車幅方向分布のばらつきが小さいことから、図７（ａ）における車幅方向自信度を図７（ｂ）における車幅方向自信度と比べて大きい値として演算する。
【００９１】
自信度演算部２２は、第１の実施形態と同様に、自車両Ｍ及び物標の距離を考慮して、前後方向自信度及び車幅方向自信度を演算してもよい。自信度演算部２２は、例えば、自車両Ｍと物標との距離が距離閾値未満である場合、自車両Ｍと物標との距離が距離閾値以上である場合と比べて、当該物標を用いた自車位置推定の前後方向自信度及び車幅方向自信度を大きい値として演算する。
【００９２】
自信度演算部２２は、複数の位置情報が記憶されている物標を複数用いて自車位置推定を行った場合、物標ごとに前後方向自信度及び車幅方向自信度を演算する。この場合、自信度演算部２２は、予め設定された演算式を利用して、出力用の前後方向自信度と出力用の車幅方向自信度を演算する。出力用の前後方向自信度は、物標ごとの前後方向自信度の平均値であってもよく、中央値であってもよい。車幅方向自信度も同様である。自信度演算部２２は、出力用の前後方向自信度及び出力用の車幅方向自信度を自動運転ＥＣＵ５０に出力する。
【００９３】
〈第２の実施形態に係る自車位置推定装置の自信度演算処理〉
次に、第２の実施形態に係る自車位置推定装置２００の自信度演算処理について図８を参照して説明する。図８は、第２の実施形態に係る自車位置推定の自信度演算処理を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートは、自車位置推定が行われた場合に実行される。
【００９４】
図８に示すように、自車位置推定装置２００の自車位置推定ＥＣＵ２０は、Ｓ３０として、自信度演算部２２により、物標における複数の位置情報の分布Ｐと物標及び自車両Ｍの距離とを認識する。
【００９５】
Ｓ３２において、自車位置推定ＥＣＵ２０は、自車両向き推定部２１により自車両の地図上の向きを推定する。自車両向き推定部２１は、例えば、自車両の測定位置（又は自車両の自車位置）の時間変化から、自車両の地図上の向きを推定する。Ｓ３０とＳ３２の順番は逆であってもよく、同時に実行されてもよい。
【００９６】
Ｓ３４において、自車位置推定ＥＣＵ２０は、自信度演算部２２により前後方向自信度及び車幅方向自信度を演算する。自信度演算部２２は、自車両向き推定部２１の推定した自車両の向きと複数の位置情報の分布Ｐとに基づいて、前後方向分布及び車幅方向分布を演算する。自信度演算部２２は、前後方向分布に基づいて前後方向自信度を演算すると共に、車幅方向分布に基づいて車幅方向自信度を演算する。自信度演算部２２は、前後方向自信度及び車幅方向自信度を自動運転ＥＣＵ５０に出力する。その後、自車位置推定ＥＣＵ２０は、一定時間の経過後に、再びＳ３０から処理を繰り返す。
【００９７】
〈第２の実施形態に係る自車位置推定装置の作用効果〉
以上説明した第２の実施形態に係る自車位置推定装置２００によれば、物標における複数の位置情報の分布Ｐから自車両Ｍの向きを基準として前後方向分布と車幅方向分布とを演算することで、自車両Ｍの前後方向における自車位置推定の自信度である前後方向自信度と車幅方向における自車位置推定の自信度である車幅方向自信度とを適切に求めることができる。
【００９８】
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。
【００９９】
例えば、自信度演算部１４，２２は、複数の物標を用いた自車位置推定が行われた場合に、必ずしも出力用の自車位置推定の自信度の演算を行う必要はない。自信度演算部１４，２２は、物標ごとの自車位置推定の自信度のみを演算してもよい。
【０１００】
自信度演算部１４，２２は、必ずしも自車両Ｍと物標との距離（検出距離）を用いて自信度（以下、前後方向自信度及び車幅方向自信度も含む）を推定する必要はない。自信度演算部１４，２２は、物標における複数の位置情報の分布Ｐに基づいて自信度を推定すればよい。
【０１０１】
この場合において、自車位置推定装置１００、２００は、自車位置推定を行う前に、自車位置推定の自信度を予測してもよい。自信度演算部１４，２２は、自車両Ｍが物標を外部センサ２によって検出可能な距離に到達する前に、物標における複数の位置情報の分布Ｐから、当該物標を用いた場合における自車位置推定の自信度を予測することができる。
【０１０２】
自信度演算部１４，２２は、自車両Ｍの目標ルート上で外部センサ２によって検出される物標ごとに自車位置推定の自信度を予測しておき、実際に自車両Ｍの外部センサ２が物標を検出して自車位置推定が行われた後に、予測結果を利用して自車位置推定の自信度を演算してもよい。
【０１０３】
自信度演算部１４，２２は、物標ごとの自車位置推定の自信度の予測結果を自動運転ＥＣＵ５０に出力してもよい。自動運転ＥＣＵ５０は、物標ごとの自車位置推定の自信度の予測結果に基づいて、自動運転の制御内容を変更する。また、自動運転ＥＣＵ５０は、複数のルート候補について自車位置推定装置１００、２００により物標ごとの自車位置推定の自信度を予測させ、予測結果に基づいて自車両Ｍが自動運転により走行する目標ルートを設定してもよい。自動運転ＥＣＵ５０は、例えば、物標ごとの自車位置推定の自信度の平均値が最も高いルートを目標ルートとして選択する。
【０１０４】
自車両Ｍは、自動運転ＥＣＵ５０を必ずしも備える必要はない。自車位置推定装置１００の推定した自車位置及び自車位置推定の自信度は、自動運転以外に用いることも可能である。自車位置推定装置１００，２００は、自車位置及び自車位置推定の自信度を運転支援ＥＣＵに送信してもよい。運転支援ＥＣＵは、ＡＣＣ[Adaptive Cruise Control]又はＬＫＡ［Lane KeepAssist］等の運転支援制御を実行する。また、自車位置推定装置１００，２００は、自車位置及び自車位置推定の自信度をナビゲーションシステムに送信してもよい。
【０１０５】
第２の実施形態に係る自車位置推定装置２００は、前後方向自信度及び車幅方向自信度の二つを演算することなく、物標における前後方向分布及び車幅方向分布から当該物標の自車位置推定の自信度を演算してもよい。この場合、自信度演算部２２は、前後方向分布及び車幅方向分布に重み付けを行い、重み付けの結果を考慮して当該物標の自車位置推定の自信度を演算することができる。自信度演算部２２は、前後方向分布のばらつきが大きい方が自車両Ｍの自車位置推定に与える影響が大きいことから、前後方向分布の重み付けを車幅方向分布の重み付けより大きい値とする。重み付けは、予め設定された値とすることができる。自信度演算部２２は、前後方向分布のばらつきが小さく車幅方向分布のばらつきが大きい場合、前後方向分布のばらつきが大きく車幅方向分布のばらつきが少ない場合と比べて、自車位置推定の自信度を大きい値として演算する。
【０１０６】
その他、ＤＯＰの考え方を複数の位置情報が記憶された一つの物標を用いた自車位置推定における自信度の演算に応用する場合について説明したが、ＤＯＰの考え方は複数の物標を用いる場合にも応用可能である。すなわち、自信度演算部１４は、それぞれ一つの位置情報が記憶された複数の物標を用いた自車位置推定の自信度の演算において上述した式（１）〜（５）を用いることもできる。この場合、例えば、図３における位置情報Ｐ１（ｘ１，ｙ１）と位置情報Ｐ２（ｘ２、ｙ２）とを別々の物標の位置情報と考えればよい。
【０１０７】
このようにして、自信度演算部１４，２２は、自車両Ｍの周囲の複数の物標を用いた自車位置推定の劣化度を演算することができる。これにより、自信度演算部１４，２２では、例えば自車両Ｍの周りに１０個の物標が存在する場合において、自車両Ｍから見てほぼ同じ方向にまとまって１０個の物標が位置するときと比べて、１０個の物標が自車両Ｍの周囲３６０度でほぼ均等に位置するときの方が、自車位置推定の自信度が大きい値になることを適切に演算することができる。
【符号の説明】
【０１０８】
１…ＧＰＳ受信部、２…外部センサ、３…内部センサ、４…地図データベース、５…物標データベース、５０…自動運転ＥＣＵ、６…ＨＭＩ、１０，２０…自車位置推定ＥＣＵ、１１…測定位置取得部、１２…物標認識部、１３…自車位置推定部、１４，２２…自信度演算部、２１…自車両向き推定部、１００，２００…自車位置推定装置。
【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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