(57)【要約】【課題】位置の推定結果と真値との関係を認識可能とする。【解決手段】自己位置推定装置（１００）は、移動体（１）の位置候補を複数生成する生成手段（１１）と、複数の位置候補と地図情報とを比較して、複数の位置候補から複数の確からしい位置候補を抽出する抽出手段（１２）と、移動体の周辺環境を測定する測定手段（２０）による測定結果と地図情報と複数の位置候補とを比較して、複数の位置候補各々の信頼度を算出する第１算出手段（１３、１４）と、複数の位置候補各々の信頼度に基づいて、複数の確からしい位置候補各々の重みを算出する第２算出手段（１４）と、複数の確からしい位置候補各々により示される仮の位置及びその重みに基づいて、移動体の位置を推定するとともに、複数の確からしい位置候補各々の重み及び信頼度に基づいて、推定された位置の信頼度を決定する推定手段（１５、１６）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の周辺環境を測定する測定手段と、
前記移動体の運動を検出する運動検出手段と、
地図情報を格納する地図データベースと、
（ｉ）第１の時刻における前記移動体の位置と、（ｉｉ）前記運動検出手段により、前記第１の時刻から、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻までの期間に検出された前記移動体の運動と、に基づいて、前記第２の時刻における前記移動体の仮の位置を示す位置候補を複数生成する生成手段と、
前記複数の位置候補と前記地図情報とを比較して、前記複数の位置候補から複数の確からしい位置候補を抽出する抽出手段と、
前記測定手段による測定結果と前記地図情報と前記複数の位置候補とを比較して、前記複数の位置候補各々の信頼度を算出する第１算出手段と、
前記複数の位置候補各々の信頼度に基づいて、前記複数の確からしい位置候補各々の重みを算出する第２算出手段と、
前記複数の確からしい位置候補各々により示される仮の位置及び前記複数の確からしい位置候補各々の重みに基づいて、前記移動体の位置を推定するとともに、前記複数の確からしい位置候補各々の重み及び信頼度に基づいて、前記推定された位置の信頼度を決定する推定手段と、
を備えることを特徴とする自己位置推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体である自己の位置を推定する自己位置推定装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置で用いられる技術として、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｓｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて自車両の測位位置を算出し、該測位位置と地図データに含まれる道路データとを比較するマップマッチング処理を行い、該測位位置を補正して、自車両の現在位置を推定する技術が提案されている（特許文献１参照）。その他、関連する技術として、特許文献２及び３に記載の技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−０５８９０９号公報
【特許文献２】特開２０１７−０６２５３９号公報
【特許文献３】特開２０１６−１１０５７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、ＧＰＳ衛星から受信する電波についてのマルチパスの度合い、地形の影響度、地図データの自信度等に基づいて、現在位置の確からしさを示す指標である信頼度が決定される。しかしながら、この信頼度は、推定された現在位置が真値（即ち、実際の位置）にどの程度近いのかを示すもの（即ち、正確度）ではなく、推定誤差又は推定精度と言い換えることができる概念である。つまり、特許文献１に記載の技術では、推定された現在位置と真値との関係を知ることはできない。このため、特許文献１に記載の技術では、推定された現在位置が真値からずれている場合に、ずれていることを装置が認識することができないという技術的問題点がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、推定結果と真値との関係を認識することができる自己位置推定装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る自己位置推定装置は、移動体の周辺環境を測定する測定手段と、前記移動体の運動を検出する運動検出手段と、地図情報を格納する地図データベースと、（ｉ）第１の時刻における前記移動体の位置と、（ｉｉ）前記運動検出手段により、前記第１の時刻から、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻までの期間に検出された前記移動体の運動と、に基づいて、前記第２の時刻における前記移動体の仮の位置を示す位置候補を複数生成する生成手段と、前記複数の位置候補と前記地図情報とを比較して、前記複数の位置候補から複数の確からしい位置候補を抽出する抽出手段と、前記測定手段による測定結果と前記地図情報と前記複数の位置候補とを比較して、前記複数の位置候補各々の信頼度を算出する第１算出手段と、前記複数の位置候補各々の信頼度に基づいて、前記複数の確からしい位置候補各々の重みを算出する第２算出手段と、前記複数の確からしい位置候補各々により示される仮の位置及び前記複数の確からしい位置候補各々の重みに基づいて、前記移動体の位置を推定するとともに、前記複数の確からしい位置候補各々の重み及び信頼度に基づいて、前記推定された位置の信頼度を決定する推定手段と、を備えるというものである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る自己位置推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】位置候補の算出方法の概念を示す概念図である。
【図３】確からしい位置候補の抽出方法の概念を示す概念図である。
【図４】正誤判定の概念を示す概念図である。
【図５】応用例に係る自己位置推定装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
自己位置推定装置に係る実施形態について図１乃至図４を参照して説明する。以下の実施形態では、移動体としての車両に搭載された自己位置推定装置を一例として挙げる。
【０００９】
（構成）
実施形態に係る自己位置推定装置の構成について図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る自己位置推定装置の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１において、自己位置推定装置１００は、車両１に搭載されている。自己位置推定装置１００は、演算装置１０、外界センサ２０、内界センサ３０及び地図データベース４０（以降、適宜“地図ＤＢ４０”と称する）を備えて構成されている。
【００１１】
外界センサ２０は、例えばレーザセンサ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）、車両１の周辺を撮像するカメラ、等を含んでいる。内界センサ３０は、例えばエンコーダ、ジャイロ、等を含んでいる。地図ＤＢ４０は、地図情報を格納している。地図情報は、例えば道路上の白線やレーンマーク、電柱等の特徴物に係る情報を含む地図と、点群地図とを含んでいる。
【００１２】
演算装置１０は、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、位置候補算出部１１、マッチング部１２、正誤判定部１３、信頼度比較部１４、位置推定部１５及び信頼度決定部１６を備えて構成されている。演算装置１０は、外界センサ２０及び内界センサ３０各々により取得されたセンサ観測値と、地図ＤＢ４０に格納されている地図情報と用いて、車両１の位置及びその位置の信頼度を推定する。
【００１３】
（位置推定）
自己位置推定装置１００における位置推定について（言い換えれば、演算装置１０の動作について）説明する。
【００１４】
１．位置候補の算出
位置候補算出部１１における位置候補の算出方法について図２を参照して説明する。図２は、位置候補の算出方法の概念を示す概念図である。
【００１５】
位置候補算出部１１は、以下に説明する算出方法を用いて、時刻ｔにおける車両１の位置候補を算出する。当該算出方法は、時刻ｔ−１における車両１の位置（図２の黒丸参照）と、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの期間に内界センサ３０により取得された内界センサ観測値（即ち、車両１の運動）（図２の矢印“検出された動き”参照）と、から時刻ｔにおける車両１の位置を求めるデッドレコニング（自律航法）を基盤としている。
【００１６】
ここで、車両１の実際の位置は、例えば路面の凹凸、風、タイヤの歪み等の外乱要因により、デッドレコニングにより求められた車両１の位置からずれることが多い。そこで、当該算出方法では、時刻ｔ−１における車両１の位置及び内界センサ観測値に加えて、外乱要因に相当する乱数を用いて、時刻ｔにおける車両１の位置候補（図２の白丸参照）が複数算出される。
【００１７】
複数の位置候補各々は、位置を示す位置情報に加えて、車両１の姿勢を示す姿勢情報、時刻ｔ−１における車両１の位置（即ち、時刻ｔにおける位置候補を算出するために用いた位置）の信頼度を示す情報（以降、適宜“時刻ｔ−１における信頼度”と称する）、上記時刻ｔ−１における車両１の位置の重みを示す情報（以降、適宜“時刻ｔ−１における重み”と称する）を有する。尚、車両１の初期位置（即ち、時刻ｔ＝０における位置）は、例えばＧＰＳ等の既存の測位技術を用いて求めてもよいし、ユーザが手動で入力してもよい。信頼度及び重みについては後述する。
【００１８】
２．マッチング
マッチング部１２の動作について図３を参照して説明する。図３は、確からしい位置候補の抽出方法の概念を示す概念図である。尚、図３では、抽出方法の概念をわかりやすくするために、位置候補（白丸）のばらつきを誇張して表現している。
【００１９】
マッチング部１２は、例えば車両１の時刻ｔ−１における位置を参照して、地図ＤＢ４０から車両１の周辺の地図を取得する。マッチング部１２は、図３（ｂ）に示すように、取得された地図上に、位置候補算出部１１により算出された複数の位置候補（ここでは、時刻ｔにおける車両１の位置候補）を重ねる。尚、実際の装置では、地図と位置候補とを重ねる処理は行われなくてよい。
【００２０】
マッチング部１２は、例えば内界センサ観測値の履歴（即ち、車両１の運動履歴）から論理的に説明できる位置候補を残す（即ち、抽出する）一方で、該内界センサ観測値の履歴から説明できない位置候補を除外する。この結果、例えば歩道や構造物と重なる位置候補や、中央分離帯を越えた反対車線上の位置候補が除外される。
【００２１】
このようなマッチング部１２の動作は、例えば次のような処理により実現可能である。内界センサ観測値には正規分布に従うばらつきがあると仮定して、尤度の分布を求める（図３（ｂ）の同心円参照）。次に、求められた尤度の分布のうち、例えば地図上の歩道や構造物に相当する部分の尤度をゼロに変更する。尤度の分布により示される尤度に基づいて、複数の位置候補各々の尤もらしさを示す指標であるマッチング率を算出する。そして、マッチング率が所定値より大きい位置候補を抽出する一方で、マッチング率が該所定値より小さい位置候補を除外する。尚、マッチング率が所定値と等しい場合には、どちらかに含めて扱えばよい。より具体的には、マッチング部１２の動作は、例えばパーティクルフィルタ等により実現可能である。
【００２２】
マッチング部１２により抽出された位置候補を、以降、適宜“確からしい位置候補”と称する。
【００２３】
３．正誤判定
正誤判定部１３の動作について図４を参照して説明する。図４は、正誤判定の概念を示す概念図である。
【００２４】
正誤判定部１３は、上述のマッチング部１２とは別に、位置候補算出部１１により算出された複数の位置候補を分類する。具体的には、正誤判定部１３は、先ず、外界センサ２０により取得された外界センサ観測値（ここでは、点群）と、地図ＤＢ４０から取得した点群地図とを用いたマップマッチングを行い、その結果を示すマッチングデータを生成する（図４（ａ）参照）。
【００２５】
時刻ｔにおける外界センサ観測値は、時刻ｔにおける車両１の実際の位置に依存する。この点に着目して、外界センサ観測値と点群地図とをマッチング（即ち、位置合わせ）することにより時刻ｔにおける車両１の位置を求める技術が、マップマッチングである。ところで、時刻ｔにおける外界センサ観測値と、点群地図とを用いたマップマッチングにより求められる時刻ｔにおける車両１の位置は、例えば外界センサ観測値の誤差や点群地図の誤差等に起因して、車両１の実際の位置を示すとは限らない。つまり、マップマッチングにより求められる車両１の位置が正しいとは限らない。
【００２６】
正誤判定部１３は、複数の位置候補各々により示される位置を、マップマッチングにより求められた位置と仮定して、該複数の位置候補各々により示される位置が、車両１の実際の位置（即ち、真値）に対応しているかを判定する正誤判定を行う。「実際の位置（即ち、真値）に対応」とは、位置候補により示される位置が実際の位置に一致していることに限らず、位置候補により示される位置が実際の位置近傍の所定範囲（図４（ｂ）の“所定範囲Ａ”参照）内にあることも意味する。
【００２７】
上述の如く、時刻ｔにおける外界センサ観測値は、時刻ｔにおける車両１の実際の位置に依存する。このため、仮に車両１の実際の位置が、位置候補により示される位置であるならば、外界センサ観測値も、位置候補により示される位置に対応したものとなるはずである。上記正誤判定では、このような思想に基づいて、外界センサ２０により取得された時刻ｔにおける外界センサ観測値（又は、マッチングデータ）に矛盾しない位置候補が「正」（即ち、実際の位置に対応している）と判定され、該外界センサ観測値と矛盾する位置候補が「誤」（即ち、実際の位置に対応していない）と判定される。この正誤判定の結果、複数の位置候補が分類される。
【００２８】
このような正誤判定は、例えば次のような構成により実現可能である。例えば、マップマッチングにより真値に対応する位置が求められた場合の外界センサ観測値、及び、マップマッチングにより真値から乖離した位置が求められた場合の外界センサ観測値、を学習データとして用いて学習させたニューラルネットワークを予め構築する。このように構築されたニューラルネットワークに、上述のマッチングデータと、複数の位置候補各々により示される位置とが入力されることにより、上述の正誤判定が行われる。ニューラルネットワークは、正誤判定の結果を確率として出力する。つまり、ニューラルネットワークは、「正」か「誤」かの２値ではなく、例えば「正」である可能性を示す確率としての連続値を出力する。ここでは、位置候補により示される位置が、実際の位置に対応している可能性が高いほど確率は高くなるものとする。正誤判定の結果は、対応する位置候補に関連付けられた上で、信頼度比較部１４に出力される。尚、正誤判定の結果は、「正」である可能性を示す確率であってもよいし、「正」である可能性を示す確率に基づいて決定された「正」又は「誤」を示す情報であってもよい。
【００２９】
４．信頼度比較
信頼度比較部１４は、複数の位置候補各々の信頼度を算出する。具体的には、信頼度比較部１４は先ず、正誤判定の結果に対する尤度（即ち、正誤判定に係る一の結果が得られる確率）を下記式により計算する。
【００３０】
下記式において、“ｄｔ”は、複数の位置候補のうち一の位置候補についての時刻ｔにおける正誤判定の結果であり、“ｒｔ”は、該一の位置候補についての時刻ｔにおける信頼度であり、“ｘｔ”は、該一の位置候補についての時刻ｔにおける位置であり、“ｚｔ”は、時刻ｔにおける内界センサ値であり、“ｍ”は、地図である。“ｄｐｏｓ”及び“ｄｎｅｇ”は、任意の係数であり、“Ｔ”は、転置を示す記号であり、“ｐｐｏｓ”は、正誤判定の結果が正しい（即ち、正誤判定の結果に間違いがない）場合に対して、信頼度に対する尤度分布を決定する確率分布であり、“ｐｎｅｇ”は、正誤判定の結果が間違っている（即ち、正誤判定の結果が正しくない）場合に対して、信頼度に対する尤度分布を決定する確率分布である。尚、“ｘｔ”、“ｚｔ”及び“ｍ”はベクトル量であり、その他の変数はスカラー量である。
【００３１】
【数１】
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上記“ｐｐｏｓ”及び“ｄｎｅｇ”は、具体的には下記式により表される。下記式において、“ａ”及び“ｂ”は、任意の係数であり、“Ｂ（）”は、ベータ関数であり、“ｕｎｉｆ”は、一様分布である。
【００３２】
【数２】
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信頼度比較部１４は次に、尤度“ｐ（ｄｔ｜ｒｔ，ｘｔ，ｚｔ，ｍ）”に基づいて、複数の位置候補のうち一の位置候補についての時刻ｔにおける位置推定の成功確率（即ち、信頼度ｒｔ）を、例えばバイナリベイズフィルタにより求める。バイナリベイズフィルタをロジット（即ち、対数オッズ）で表現すると下記式のようになる。
【００３３】
尚、下記式では、尤度“ｐ（ｄｔ｜ｒｔ，ｘｔ，ｚｔ，ｍ）”を、“ｐ（ｄｔ｜ｒｔ）”と簡略して表示している。“ｒｔ−１”は、該一の位置候補についての時刻ｔ−１における信頼度である。時刻ｔ−１における信頼度は、「１．位置候補の算出」に記載したように、時刻ｔにおける該一の位置候補を算出するために用いた、時刻ｔ−１における位置の信頼度である。
【００３４】
【数３】
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この式を変形して、複数の位置候補のうち一の位置候補についての時刻ｔにおける信頼度ｒｔが下記式から求められる。信頼度比較部１４は、このような信頼度の計算を、複数の位置候補各々について行う。
【００３５】
【数４】
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次に、信頼度比較部１４は、マッチング部１２から出力された複数の確からしい位置候補各々の重みを、上述の如く計算された信頼度等に基づいて下記式を用いて計算する。ここで、“ωｔ”及び“ωｔ−１”は、夫々、時刻ｔにおける重み及び時刻ｔ−１における重みである。“ｉ”は、複数の確からしい位置候補各々を識別するための添え字であり、該複数の確からしい位置候補のうち“ｉ”番目の確からしい位置候補であることを示している。尚、時刻ｔ−１における重みは、「１．位置候補の算出」に記載したように、時刻ｔにおける“ｉ”番目の確からしい位置候補を算出するために用いた、時刻ｔ−１における位置の重みである。
【００３６】
【数５】
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信頼度比較部１４における一連の処理により、複数の確からしい位置候補各々の時刻ｔにおける信頼度及び重みが算出される。ここで、本願発明者の研究によれば、次のことが判明している。即ち、時刻ｔ−１における信頼度（即ち、時刻ｔにおける位置候補を算出するために用いた、時刻ｔ−１における位置の信頼度）が比較的高い場合、位置候補により示される位置は、真値（即ち、車両１の実際の位置）に比較的近いと考えられる（即ち、正誤判定の結果が“誤”となる可能性は極めて低いと考えられる）。このため、時刻ｔ−１における信頼度が比較的高いにもかかわらず、正誤判定の結果が「誤」である場合（又は、“正”である可能性を示す確率が比較的低い場合）、正誤判定部１３による正誤判定が妥当でない（即ち、正誤判定に誤りがある）と考えられる。本実施形態では、上述の如く、正誤判定の結果に対する尤度（或いは、信頼度や重み）が計算される結果、例えば時刻ｔ−１における信頼度が比較的高いにもかかわらず、正誤判定の結果が「誤」である（即ち、正誤判定に誤りがある可能性が比較的高い）位置候補の重みは比較的小さくなる。このため、正誤判定に誤りがある可能性が比較的高い位置候補の、後述する位置推定への影響を抑制することができる。
【００３７】
５．位置推定
位置推定部１５は、信頼度比較部１４により算出された、複数の確からしい位置候補各々の時刻ｔにおける重みと、該複数の確からしい位置候補各々により示される位置とに基づいて、例えば位置候補により示される位置の重み付き平均を求めることにより、時刻ｔにおける車両１の位置を推定する。
【００３８】
６．信頼度決定
信頼度決定部１６は、信頼度比較部１４により算出された、複数の確からしい位置候補各々の時刻ｔにおける信頼度及び重みに基づいて、重みが最も大きい確からしい位置候補の時刻ｔにおける信頼度を、位置推定部１５により推定された時刻ｔにおける車両１の位置の信頼度に決定する。
【００３９】
当該自己位置推定装置１００では、このような位置推定に係る処理が繰り返し行われることにより、車両１の位置が逐次推定される。
【００４０】
（技術的効果）
所謂完全自動運転を実現するための課題の一つとして、自車両の位置を正確に推定することが挙げられる。位置の測定方法としては、例えば衛星からの電波を受信して自己の位置を推定する衛星測位システム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌａｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＮＳＳ）や、マップマッチング等が提案されている。しかしながら、ＧＮＳＳは、例えばトンネル等、衛星からの電波を受信できない区間では原理的に位置を推定することができない。マップマッチングでは、位置の推定精度を向上させるために、夫々高精度の位置情報を有する、高密度の点群により構成された点群地図を用いる必要があり、該点群地図の構築が困難である。
【００４１】
当該自己位置推定装置１００では、外乱要因を考慮して、車両１の位置遷移が確率的に扱われる（上述の“１．位置候補の算出”参照）一方で、複数の位置候補各々の尤もらしさを参照して、複数の位置候補から確からしい位置候補が複数抽出されることにより、車両１が存在するであろう範囲が絞られる（上述の“２．マッチング”参照）。当該自己位置推定装置１００では、確からしい位置候補の抽出とは別個に、複数の位置候補各々の信頼度が計算され、該信頼度に基づいて複数の確からしい位置候補各々の重みが計算される（上述の“４．信頼度比較”参照）。そして、当該自己位置推定装置１００では、複数の確からしい位置候補各々の重みを用いて、該複数の確からしい位置候補各々により示される位置から車両１の位置が推定されるとともに、該複数の確からしい位置候補のうち重みが最も大きい確からしい位置候補の信頼度が、該推定された車両１の位置に係る信頼度として決定される（上述の“５．位置推定”及び“６．信頼度決定”参照）。つまり、当該自己位置推定装置１００では、車両１の位置とその信頼度とが同時に求められる。
【００４２】
位置候補を比較的多く（例えば１０００個以上）算出すると、車両１の実際の位置の近傍に位置候補が比較的多く集まることが多い。このため、比較的多くの確からしい位置候補が抽出されることが期待できる。そして、確からしい位置候補により示される位置を用いれば、実際の位置からの乖離の程度が比較的小さい位置が推定されることが期待できる。つまり、当該自己位置推定装置１００によれば、車両１の位置を比較的正確に推定することができる。このように当該自己位置推定装置１００によれば、比較的簡便な方法により、車両１の位置を比較的正確に推定することができる。
【００４３】
当該自己位置推定装置１００における「信頼度」は、上述したように、位置推定の成功確率を示している。つまり、信頼度が高いほど、推定された位置が実際の位置（即ち、真値）に近いこと意味する。言い換えれば、信頼度が低いほど、推定された位置が実際の位置から乖離していることを意味する。このため、当該自己位置推定装置１００では、信頼度を参照することにより、推定された位置がどの程度正確であるかを容易に知ることができる。つまり、当該自己位置推定装置１００によれば、推定された位置と実際の位置（即ち、真値）との関係を容易に知ることができる。
【００４４】
＜変形例＞
自己位置推定装置１００は、演算装置１０を複数備えていてよい。この場合、正誤判定部１３において用いられる外界センサ観測値は、一の演算装置１０と他の演算装置１０とで互いに異なっていることが望ましい。具体的には例えば、一の演算装置１０の正誤判定部１３では、外界センサ２０としてのレーザセンサにより取得された観測値が用いられ、他の演算装置１０の正誤判定部１３では、外界センサ２０としてのカメラにより撮像された画像から取得された観測値が用いられることが望ましい。そして、複数の演算装置１０各々により求められた位置及び信頼度から、車両１の位置及びその信頼度が最終的に決定される（例えば、複数の演算装置１０各々により求められた位置のうち、信頼度が最も高い位置が、車両１の位置として決定されてよい）。
【００４５】
複数の位置推定結果を融合したり、複数のセンサ情報を利用したりするフュージョンを行うと、システム全体の信頼度は低下する。なぜなら、システム全体の信頼度が、夫々位置推定を行う複数のモジュール（演算装置１０に相当）の信頼度の掛け算として定義されるからである。しかるに、本変形例では、フュージョンは行われないので、自己位置推定装置１００が複数の演算装置１０を備えていたとしても、該自己位置推定装置１００の信頼度が低下することはない。
【００４６】
＜応用例＞
上述の如く構成された自己位置推定装置１００の応用例について図５を参照して説明する。図５は、応用例に係る自己位置推定装置の構成を示すブロック図である。
【００４７】
図５において、自己位置推定装置２００は、上述した演算装置１０、外界センサ２０、内界センサ３０及び地図ＤＢ４０に加えて、失敗判定部５０及び車両制御装置６０を備えて構成されている。車両制御装置６０は、演算装置１０により推定された位置に少なくとも基づいて、車両１を自動運転可能に構成されている。
【００４８】
失敗判定部５０は、演算装置１０により推定された位置の信頼度に基づいて、演算装置１０による位置推定が失敗したか否かを判定する。具体的には、失敗判定部５０は、信頼度が所定閾値より小さい場合、位置推定が失敗したと判定する。他方、失敗判定部５０は、信頼度が所定閾値より大きい場合、位置推定は失敗していない（即ち、成功した）と判定する。尚、信頼度と所定閾値とが等しい場合は、どちらかの場合に含めて扱えばよい。
【００４９】
演算装置１０による位置推定が失敗したと判定された場合、失敗判定部５０は、車両１を停止する旨を示す信号を、車両制御装置６０に送信してよい。このように構成すれば、車両１が自動的に停止されるので、位置推定が失敗した場合であっても安全を確保することができる。
【００５０】
或いは、演算装置１０による位置推定が失敗したと判定された場合、失敗判定部５０は、再度位置推定を行う旨を示す信号を演算装置１０に送信してよい。この場合、演算装置１０は、例えば確からしい位置候補のうち、重み又は信頼度が比較的低い位置候補を削除するとともに、新たな位置候補を算出することによって、車両１の位置を再度推定してよい。
【００５１】
或いは、演算装置１０による位置推定が失敗したと判定された場合、失敗判定部５０は、演算装置１０により推定された位置の信頼度から、推定された位置と実際の位置との乖離の程度を推定してもよい。そして、失敗判定部５０は、該推定された乖離の程度に基づいて、演算装置１０により推定された位置を補正してもよい。尚、信頼度と、推定された位置と実際の位置との乖離の程度との関係は、例えば実験やシミュレーション等により予め求めればよい。
【００５２】
他方で、演算装置１０による位置推定は失敗していない（即ち、成功した）と判定された場合、失敗判定部５０は、演算装置１０により推定された位置を示す信号を、車両制御装置６０に送信する。
【００５３】
以上に説明した実施形態及び変形例から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。
【００５４】
発明の一態様に係る自己位置推定装置は、移動体の周辺環境を測定する測定手段と、前記移動体の運動を検出する運動検出手段と、地図情報を格納する地図データベースと、（ｉ）第１の時刻における前記移動体の位置と、（ｉｉ）前記運動検出手段により、前記第１の時刻から、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻までの期間に検出された前記移動体の運動と、に基づいて、前記第２の時刻における前記移動体の仮の位置を示す位置候補を複数生成する生成手段と、前記複数の位置候補と前記地図情報とを比較して、前記複数の位置候補から複数の確からしい位置候補を抽出する抽出手段と、前記測定手段による測定結果と前記地図情報と前記複数の位置候補とを比較して、前記複数の位置候補各々の信頼度を算出する第１算出手段と、前記複数の位置候補各々の信頼度に基づいて、前記複数の確からしい位置候補各々の重みを算出する第２算出手段と、前記複数の確からしい位置候補各々により示される仮の位置及び前記複数の確からしい位置候補各々の重みに基づいて、前記移動体の位置を推定するとともに、前記複数の確からしい位置候補各々の重み及び信頼度に基づいて、前記推定された位置の信頼度を決定する推定手段と、を備えるというものである。
【００５５】
上述の実施形態においては、「車両１」が「移動体」の一例に相当し、「外界センサ２０」が「測定手段」の一例に相当し、「内界センサ３０」が「運動検出手段」の一例に相当し、「位置候補算出部１１」が「生成手段」の一例に相当し、「マッチング部１２」が「抽出手段」の一例に相当し、「正誤判定部１３」及び「信頼度比較部１４」が「第１算出手段」の一例に相当し、「信頼度比較部１４」が「第２算出手段」の一例に相当し、「位置推定部１５」及び「信頼度決定部１６」が「推定手段」の一例に相当する。
【００５６】
当該自己位置推定装置では、複数の位置候補と地図情報とが比較されることによって、複数の確からしい位置候補が抽出される。これにより、移動体が実際に存在するであろう範囲が絞られる。当該自己位置推定装置では、また、測定手段による測定結果と地図情報とから取得される測位位置と、複数の位置候補とが比較され、該複数の位置候補各々の信頼度が算出される。ここで、当該信頼度は、各位置候補により示される仮の位置に係る計算（又は推定）の成功確率を示している。
【００５７】
当該自己位置推定装置では、上記複数の位置候補各々の信頼度に基づいて、複数の確からしい位置候補各々の重みが算出され、その後、該算出された重みを用いて、移動体の位置が推定されるとともに、該推定された位置の信頼度が決定される。信頼度は、上述の如く、成功確率を示しているので、信頼度が比較的高ければ、移動体の実際の位置（即ち、真値）の推定に成功したと言える一方で、信頼度が比較的低ければ、移動体の実際の位置の推定に成功していない（即ち、失敗した）と言える。従って、当該自己位置推定装置によれば、推定結果と真値との関係を認識することができる。
【００５８】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う自己位置推定装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。例えば本発明に係る自己位置推定装置は、車両に限らず、例えば自律走行可能なロボット等の移動体にも適用可能である。
【符号の説明】
【００５９】
１…車両、１０…演算装置、２０…外界センサ、３０…内界センサ、４０…地図データベース、５０…失敗判定部、６０…車両制御装置、１００、２００…自己位置推定装置
【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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