(57)【要約】【課題】道路特徴が得られにくい場合であっても、新たなランドマークを生成することで自己位置推定の精度向上を図ることのできる自己位置推定装置を提供する。【解決手段】車載カメラ１１０と、クラウド地図サーバ１２０とを有した自車両１０の自己位置推定装置において、自車両の周りの環境を認識する環境認識部１４０を備え、環境認識部は、カメラランドマークを認識するランドマーク認識部１４１と、クラウド地図を更新するクラウド地図送受信部１４２と、カメラランドマークと地図ランドマークとから、自車両の位置を推定する自己位置推定部１４３と、を備えている。ランドマーク認識部は、クラウド地図において地図ランドマークがない場合、またはカメラランドマークの精度が低いと判断された場合に、車載カメラのセンシングに基づき新たなランドマークを生成するランドマーク生成部１４１ａを備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラ（１１０）と、クラウド地図サーバ（１２０）とを有した自車両（１０）の自己位置推定装置において、
前記自車両の状態量と前記車載カメラによるセンシングとに基づいて、前記自車両の周りの環境を認識する環境認識部（１４０）を備え、
前記環境認識部は、
前記車載カメラのセンシングに基づいてカメラランドマークを認識するランドマーク認識部（１４１）と、
前記クラウド地図サーバにおけるクラウド地図を更新するクラウド地図送受信部（１４２）と、
前記カメラランドマークと前記クラウド地図における地図ランドマークとから、前記自車両の位置を推定する自己位置推定部（１４３）と、を備え、
前記ランドマーク認識部は、
前記クラウド地図において前記地図ランドマークがない場合、または、前記カメラランドマークの精度が低いと判断された場合に、前記車載カメラのセンシングに基づき新たなランドマークを生成するランドマーク生成部（１４１ａ）を備える自己位置推定装置。
【請求項２】
前記ランドマーク生成部は、
前記車載カメラのセンシングにより得られる交差点の角となる４点から得られる交差点の中心位置を前記新たなランドマークとして抽出する請求項１に記載の自己位置推定装置。
【請求項３】
前記ランドマーク生成部は、
前記車載カメラのセンシングにより得られる道路特徴、物体認識のそれぞれの信頼度に基づき、前記新たなランドマークの生成の優先順位を決定する請求項１に記載の自己位置推定装置。
【請求項４】
前記ランドマーク生成部は、
前記新たなランドマークの生成の優先順位を、前記自車両からの距離、大きさ、認識信頼度に基づき決定する請求項３に記載の自己位置推定装置。
【請求項５】
前記ランドマーク生成部は、
前記車載カメラのセンシングにより得られるトンネルの出入り口位置に基づき、前記新たなランドマークとして生成する請求項１に記載の自己位置推定装置。
【請求項６】
前記ランドマーク生成部は、
前記トンネルの出入り口形状、画像輝度変化、トンネル名表示に基づき、前記トンネルの出入り口の位置を算出する請求項５に記載の自己位置推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、走行車両の地図上における自己位置を推定する自己位置推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の自己位置推定装置として、例えば、特許文献１に記載されたものが知られている。特許文献１の自己位置推定装置（ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳ  ＮＡＶＩＧＡＴＩＯＮ  ＢＡＳＥＤ  ＯＮ  ＳＩＧＮＡＴＵＲＥＳ）は、道路の特徴の変化から車両の現在位置を特定し、自動操舵の方針を決定するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／００１０１１５号明細書
【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、特許文献１では、道路の特徴として道幅や車線幅等を用いているが、例えば農道の交差点といったようなシーンにおいては、草木が風で揺れ動く影響で正しく道幅が定義できないおそれがあり、自己位置推定の精度が充分に得られない場合がある。
【０００５】
本発明の目的は、上記問題に鑑み、道路特徴が得られにくい場合であっても、新たなランドマークを生成することで自己位置推定の精度向上を図ることのできる自己位置推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記目的を達成するために、以下の技術的手段を採用する。
【０００７】
本発明では、車載カメラ（１１０）と、クラウド地図サーバ（１２０）とを有した自車両（１０）の自己位置推定装置において、
自車両の状態量と車載カメラによるセンシングとに基づいて、自車両の周りの環境を認識する環境認識部（１４０）を備え、
環境認識部は、
車載カメラのセンシングに基づいてカメラランドマークを認識するランドマーク認識部（１４１）と、
クラウド地図サーバにおけるクラウド地図を更新するクラウド地図送受信部（１４２）と、
カメラランドマークとクラウド地図における地図ランドマークとから、自車両の位置を推定する自己位置推定部（１４３）と、を備え、
ランドマーク認識部は、
クラウド地図において地図ランドマークがない場合、または、カメラランドマークの精度が低いと判断された場合に、車載カメラのセンシングに基づき新たなランドマークを生成するランドマーク生成部（１４１ａ）を備えることを特徴としている。
【０００８】
この発明によれば、クラウド地図において地図ランドマークがない場合、または、カメラランドマークの精度が低いと判断された場合に、ランドマーク生成部（１４１ａ）は、車載カメラ（１１０）のセンシングに基づき新たなランドマークを生成する。よって、道路特徴が得られにくい場合であっても、新たなランドマークを生成することで自己位置推定の精度向上を図ることができる。
【０００９】
尚、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】自車両における車載カメラ、およびクラウド地図サーバを示す説明図である。
【図２】自車両における車載カメラを示す平面図である。
【図３】自己位置推定装置の全体構成を示すブロック図である。
【図４】環境認識部の構成を示すブロック図である。
【図５】新たにランドマークを生成するための全体の制御内容を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態の新たなランドマーク（交差点）を生成する際の制御内容を示すフローチャートである。
【図７】第１実施形態の新たなランドマーク（交差点）を生成する際の要領を示す説明図である。
【図８】第２実施形態の新たなランドマーク（トンネル）を生成する際の制御内容を示すフローチャートである。
【図９】第２実施形態の新たなランドマーク（トンネル）を生成する際の要領を示す説明図である。
【図１０】その他の実施形態の新たなランドマーク（木やポール）を生成する際の要領を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、図面を参照しながら本発明を実施するための複数の形態を説明する。各形態において先行する形態で説明した事項に対応する部分には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する場合がある。各形態において構成の一部のみを説明している場合は、構成の他の部分については先行して説明した他の形態を適用することができる。各実施形態で具体的に組み合わせが可能であることを明示している部分同士の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても実施形態同士を部分的に組み合せることも可能である。
【００１２】
（第１実施形態）
第１実施形態の自己位置推定装置１００について、図１〜図７を用いて説明する。自己位置推定装置１００は、例えば、ナビゲーションシステムが設けられた車両、あるいは自動運転機能を備える車両に搭載されている。自己位置推定装置１００は、自車両１０が実際に走行する中で、車載カメラ１１０によって検出された対象物と、クラウド地図サーバ１２０にあるクラウド地図上のランドマークとを比較（照合）することで、自車両１０がクラウド地図上のどの位置を走行しているか（自己位置）を推定する装置である。自車両１０の自己位置を推定することで、運転者に対して安全運転のための支援や、自動運転のための支援が行われるようになっている。
【００１３】
自己位置推定装置１００は、図１〜図４に示すように、車載カメラ１１０、クラウド地図サーバ１２０、センサ部１３０、環境認識部１４０、および警報／車両制御部１５０等を備えている。
【００１４】
車載カメラ１１０は、例えば、自車両１０のルーフ部の前方に設けられて、自車両１０の周囲の実環境（対象物）を撮像（センシング）し、この実環境からランドマーク（以下、カメラランドマークと呼ぶ）を認識、あるいは生成するための画像データを取得するようになっている。車載カメラ１１０は、取得した画像データを環境認識部１４０に出力するようになっている。
【００１５】
クラウド地図サーバ１２０は、インターネットを介したクラウド上に形成されたサーバであり、クラウド地図（地図データ）を保有している。クラウド地図サーバ１２０は、後述する環境認識部１４０のクラウド地図送受信部１４２との送受信による地図データのやり取り、および保有している地図データの更新ができるようになっている。地図データは、例えば、１ｋｍごとにセグメント化されており、１ｋｍあたり最大で１０ｋｂ程度の容量を有するデータとなっている。地図データには、道路（車線）、および種々の地図ランドマーク（構造物、建物、標識、表示等）が形成されている。
【００１６】
センサ部１３０は、自車両１０の走行時における状態量、例えば、車速およびヨーレート等を検出するものであり、検出した状態量のデータを環境認識部１４０に出力するようになっている。センサ部１３０によって検出された状態量のデータから、環境認識部１４０において、自車両１０は、例えば、直線路を走行しているのか、どの程度の曲率のカーブ路を走行しているのか、等が把握できるようになっている。
【００１７】
環境認識部１４０は、車載カメラ１１０によるセンシング（画像データ）と、センサ部１３０によって検出された自車両１０の状態量（状態量のデータ）とに基づいて、自車両１０の周りの環境を認識するものとなっている。環境認識部１４０は、ランドマーク認識部１４１、クラウド地図送受信部１４２、および自己位置推定部１４３等を有している。
【００１８】
ランドマーク認識部１４１は、車載カメラ１１０のセンシング（画像データ）に基づいて、カメラランドマークを認識するものである。カメラランドマークは、車載カメラ１１０によって撮像された、特徴的な道路部分、構造物、建物、標識、表示等である。
【００１９】
クラウド地図送受信部１４２は、ランドマーク認識部１４１で認識されたカメラランドマークを記憶すると共に、クラウド地図サーバ１２０に対して、保有された地図データの更新を行うようになっている。
【００２０】
自己位置推定部１４３は、ランドマーク認識部１４１で認識されたカメラランドマークと、クラウド地図における地図ランドマークとから、クラウド地図上の自車両１０の位置を推定するものである。自己位置推定部１４３は、推定した自車両１０の位置データを警報／車両制御部１５０に出力するようになっている。
【００２１】
そして、上記のランドマーク認識部１４１には、ランドマーク生成部１４１ａが設けられている。ランドマーク生成部１４１ａは、クラウド地図において地図ランドマークがない場合、または、地図ランドマークとカメラランドマークとを比較照合し、カメラランドマークの認識精度が低いと判断された場合に、車載カメラ１１０のセンシングに基づいて得られる画像データから、新たなランドマークを生成するものとなっている（詳細後述）。
【００２２】
警報／車両制御部１５０は、環境認識部１４０（自己位置推定部１４３）から出力される自車両１０の位置データに基づき、例えば、走行方向が道路方向に対して外れるようなときに運転者に対して警報を与える、あるいは、予め設定された目的地への自動運転のための制御を行うものとなっている。
【００２３】
自己位置推定装置１００の構成は、以上のようになっており、以下、図５〜図７を加えて、作動および作用効果について説明する。本実施形態では、交差点の中心位置を新たなランドマークとして抽出するものとしている。
【００２４】
図５に示すフローチャートのステップＳ１１０で、車載カメラ１１０は、走行中における周囲の対象物を撮像して、画像データを取得する。そして、ステップＳ１２０で、ランドマーク認識部１４１は、条件１を満たすか否かを判定する。条件１は、クラウド地図における地図ランドマークと、撮像データによるカメラランドマークとの照合度が予め定めた所定の照合度閾値以下か、という条件である。ステップＳ１２０で肯定判定すると、地図ランドマークに対するカメラランドマークの照合精度が不十分であるため、ステップＳ１３０に移行する。尚、ステップＳ１２０で否定判定すれば、リターンに進む。
【００２５】
ステップＳ１３０では、ランドマーク生成部１４１ａは、新たなランドマークを生成する。新たなランドマークの生成要領は、図６に示すフローチャートに基づいて実行される。
【００２６】
即ち、ステップＳ１３１Ａで、ランドマーク生成部１４１ａは、交差点の角の４点、つまり図７中の丸印で示すように、道路幅位置に対応するラインが交差する４点を検出する。次に、ステップＳ１３２Ａで、角の４点を対角状に結ぶ対角線（図７中の破線）を抽出する。そして、ステップＳ１３３Ａで、条件３を満たすか否かを判定する。
【００２７】
条件３は、地図データに交差点区間距離のデータが含まれており、且つ、交差点の隣り合う角同士間の距離と、交差点区間距離との差が予め定めた所定の距離閾値以下である、という条件である。ステップＳ１３３Ａで、肯定判定すると、車載カメラ１１０で撮像された交差点は、地図データ上の交差点と一致していると判定され、ランドマーク生成部１４１ａは、ステップＳ１３４Ａで、上記対角線の交点を抽出し、交差点の中心位置（交点）を新たなランドマークとして生成する。
【００２８】
図５に戻り、ステップＳ１４０で、ランドマーク生成部１４１ａは、条件２を満たすか否かを判定する。条件２は、クラウド地図データに新たなランドマークを登録するための空き容量があるか、という条件である。
【００２９】
ステップＳ１４０で肯定判定すると、クラウド地図送受信部１４２は、ステップＳ１５０で、クラウド地図を更新する。つまり、クラウド地図に新たなランドマーク（交差点の中心位置）が登録される。
【００３０】
一方、ステップＳ１４０で否定判定すると、ランドマーク生成部１４１ａは、車載カメラ１１０のセンシングにより得られる道路特徴、物体認識のそれぞれの信頼度に基づき、新たなランドマークの生成の優先順位を決定する。ランドマーク生成部１４１ａは、新たなランドマークの生成の優先順位を、自車両１０からの距離、大きさ、認識信頼度に基づき決定する。
【００３１】
そして、クラウド地図送受信部１４２は、ステップＳ１６０で、上記優先順位に応じて、クラウド地図を更新する。
【００３２】
以上のように、本実施形態では、クラウド地図において地図ランドマークがない場合、または、カメラランドマークの精度が低いと判断された場合に、ランドマーク生成部１４１ａは、車載カメラ１１０のセンシングに基づき新たなランドマークを生成する。よって、道路特徴が得られにくい場合であっても、新たなランドマークを生成することで自己位置推定の精度向上を図ることができる。
【００３３】
また、例えば、交差点の中心位置を抽出して、新たなランドマークとして生成するようにしている。これにより、容易に、且つ確実に新たなランドマークを設定することができる。
【００３４】
また、ランドマーク生成部１４１ａは、車載カメラ１１０のセンシングにより得られる道路特徴、物体認識のそれぞれの信頼度に基づき、新たなランドマークの生成の優先順位を決定すると共に、新たなランドマークの生成の優先順位を、自車両１０からの距離、大きさ、認識信頼度に基づき決定するようにしている。これにより、クラウド地図サーバ１２０における記憶容量を無駄に大きくすることなく、且つ、信頼性の高いランドマークを順次追加していくことができる。
【００３５】
（第２実施形態）
第２実施形態を図８、図９に示す。第２実施形態は、上記第１実施形態に対して、新たなランドマークを生成する要領として、交差点に代えてトンネルを用いたものといている。ランドマーク生成部１４１ａは、図５で説明したステップＳ１３０において、図８に示すステップＳ１３１Ｂ〜ステップＳ１３４Ｂで、新たなランドマークを生成する。
【００３６】
ランドマーク生成部１４１ａは、車載カメラ１１０のセンシングにより得られるトンネルの出入り口位置に基づき、新たなランドマークとして生成する。ランドマーク生成部１４１ａは、トンネルの出入り口の位置を、トンネルの出入り口形状、画像輝度変化、トンネル名表示等に基づき算出する。
【００３７】
具体的には、ランドマーク生成部１４１ａは、図８に示すステップＳ１３１Ｂで、未舗装で道路幅の変わらない一本道にあるトンネル（図９）の形状を認識し、ステップＳ１３２Ｂで、トンネル内外の輝度を比較する。そして、ステップＳ１３３Ｂで、条件４を満たすか否かを判定する。条件４は、トンネル内外の輝度差が予め定めた所定の輝度閾値以上ある、という条件である。ステップＳ１３３Ｂで、肯定判定すると、ランドマーク生成部１４１ａは、ステップＳ１３４Ｂで、トンネルを新たなランドマークとして抽出する。
【００３８】
本実施形態では、トンネルを新たなランドマークとして生成するようにしており、上記第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００３９】
（第３実施形態）
新たなランドマークを生成するに当たっては、図１０に示すように、未舗装の道路脇の木やポールを用いて生成してもよい。
【００４０】
（その他の実施形態）
上記各実施形態では、新たなランドマークを生成するにあたって、交差点、トンネル、および木、ポール等を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、種々の対象物を採用することができる。
【符号の説明】
【００４１】
１０    自車両
１００  自己位置推定装置
１１０  車載カメラ
１２０  クラウド地図サーバ
１４０  環境認識部
１４１  ランドマーク認識部
１４１ａ  ランドマーク生成部
１４２  クラウド地図送受信部
１４３  自己位置推定部
【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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