(57)【要約】      （修正有）【課題】移動体を移動経路に沿って高精度に自律移動させることがきる自律移動する移動体を提供する。【解決手段】予め決められた移動経路に沿って移動体１００を自律移動させるための情報処理装置であって、移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段１０３と、移動経路上で前記移動体が目標位置に位置するときの移動体と移動経路上に存在する目標物（白線）との距離を示す目標距離情報を取得する目標距離情報取得手段１０１と、自律移動中に移動体に搭載された測距手段によって測定した移動体と目標物との距離を示す測定距離情報を取得する測定距離情報取得手段１０４と、目標距離情報取得手段が取得した目標距離情報と測定距離情報取得手段が取得した測定距離情報との誤差に基づいて、位置情報取得手段が取得した位置情報を補正する位置情報補正手段とを有する。【選択図】図１
2019159349.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め決められた移動経路に沿って移動体を自律移動させるための情報処理装置であって、
前記移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記移動経路上で前記移動体が目標位置に位置するときの該移動体と該移動経路上に存在する目標物との距離を示す目標距離情報を取得する目標距離情報取得手段と、
自律移動中に前記移動体に搭載された測距手段によって測定した該移動体と前記目標物との距離を示す測定距離情報を取得する測定距離情報取得手段と、
前記目標距離情報取得手段が取得した目標距離情報と前記測定距離情報取得手段が取得した測定距離情報との誤差に基づいて、前記位置情報取得手段が取得した位置情報を補正する位置情報補正手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記目標距離情報は、前記移動体又は前記移動体とは別の移動体である測定用移動体を前記移動経路に沿って移動させたときに、該測定用移動体に搭載された測距手段によって測定した該測定用移動体と前記目標物との距離を示す距離情報を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
前記移動体は、道路を走行する車両であり、
前記目標物は、道路上に描かれた車両通行帯を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
前記目標距離情報取得手段は、前記移動経路上における互いに異なる複数の経路点ごとの前記目標距離情報を取得し、
前記移動経路上における前記複数の経路点間における補間目標距離情報を、前記目標距離情報取得手段が取得した前記目標距離情報から生成する補間目標距離情報生成手段を有し、
前記位置情報補正手段は、前記補間目標距離情報生成手段が生成した補間目標距離情報と前記測定距離情報取得手段が取得した測定距離情報との誤差に基づいて、前記位置情報取得手段が取得した位置情報を補正することを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
自己の位置が予め決められた移動経路に沿うように移動制御することによって該移動経路に沿って自律移動する移動体であって、
前記自己の位置を特定する手段として、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置を用いることを特徴とする移動体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び移動体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、予め決められた移動経路に沿って移動体を自律移動させるための情報処理装置が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、予め決められた移動経路に沿って自走ロボットが自律移動するように移動制御する際に取得される当該自走ロボットの位置情報の推定精度を向上させるための情報処理装置が開示されている。この自走ロボットは、車両の上に物を積載し、指定された場所まで無人で物を配送するタイプのものであり、地図情報に基づき、移動経路に沿って存在する各種物体（目標物）との距離を測距手段で測定しながら移動する。この自走ロボットに搭載される情報処理装置では、自走ロボットを事前に移動経路に沿って移動させ、測距手段を用いて周囲の各種物体までの方位と距離とを検出し、検出された各種物体の輪郭を示すグリッド画像が生成する。生成されたグリッド画像は地図情報に組み込む。自走ロボットが自律移動するとき、測距手段で検出された物体の輪郭を示すグリッド画像を生成し、このグリッド画像と地図情報のグリッド画像とを照合して物体（目標物）を特定し、その物体までの方位と距離とに基づいて自己の位置を算出する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、予め決められた移動経路に沿って自律移動する移動体の移動制御を高精度に行うためには、移動体が移動経路から外れたことをいち早く把握することが重要となるため、できるだけ高頻度かつ高精度で移動体の位置情報を算出することが望まれる。しかしながら、移動体と移動経路上に存在する目標物との距離情報から当該移動体の位置情報を算出する従来の情報処理装置では、画像マッチング等により目標物を特定するという比較的高い負荷の処理を必要とし、高精度の位置情報の算出には相応の時間を必要とする。そのため、高精度の位置情報を高い頻度で算出することが困難であり、自律移動する移動体の移動制御を高精度に行うことが難しい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明は、予め決められた移動経路に沿って移動体を自律移動させるための情報処理装置であって、前記移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記移動経路上で前記移動体が目標位置に位置するときの該移動体と該移動経路上に存在する目標物との距離を示す目標距離情報を取得する目標距離情報取得手段と、自律移動中に前記移動体に搭載された測距手段によって測定した該移動体と前記目標物との距離を示す測定距離情報を取得する測定距離情報取得手段と、前記目標距離情報取得手段が取得した目標距離情報と前記測定距離情報取得手段が取得した測定距離情報との誤差に基づいて、前記位置情報取得手段が取得した位置情報を補正する位置情報補正手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、移動体を移動経路に沿って高精度に自律移動させることができるという優れた効果が奏される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態における車両走行制御システムの概略構成を示す模式図。
【図２】撮像ユニット及び情報処理ユニットの概略構成を示す模式図。
【図３】走行ルート情報を生成する処理の流れを示すフローチャート。
【図４】自車両の自律走行時における移動制御の全体的な流れを示すフローチャート。
【図５】白線距離情報の算出処理の流れを示すフローチャート。
【図６】撮像ユニットで撮像した画像の一例を示す説明図。
【図７】自車両と白線との距離を算出する方法を説明するための説明図。
【図８】位置情報の補正処理の流れを示すフローチャート。
【図９】走行ルート情報の一部を地図情報上で示した説明図。
【図１０】隣り合う２つの目標位置情報が示す目標位置間の距離間隔を比較的長く設定した場合の弊害を示す説明図。
【図１１】変形例１における位置情報の補正処理の流れを示すフローチャート。
【図１２】図１０での状況において、走行ルート情報に含まれる目標位置Ｐ４から目標位置Ｐ５まで移動する間に、現在位置と目標位置との誤差が所定の許容誤差εを超える場合の例を示す説明図。
【図１３】変形例２における位置情報の補正処理の流れを示すフローチャート。
【図１４】変形例２における補間条件を説明するための説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明に係る情報処理装置を、自律移動する移動体である自律走行体である車両の移動制御システムとしての車両走行制御システムに用いる一実施形態について説明する。
なお、本発明に係る情報処理装置は、自己の位置が予め決められた移動経路に沿うように移動制御することによって当該移動経路に沿って自律移動する移動体であれば、路面上を走行する自動車等の車両に限らず、船舶、飛行体（航空機、ドローンなど）、産業用ロボットなどの移動型ロボットなどに適用可能である。
【０００９】
図１は、本実施形態における車両走行制御システムの概略構成を示す模式図である。
本車両走行制御システムは、自動車などの自車両１００の位置が予め決められた移動経路に沿うように移動制御することによって当該移動経路に沿って自車両１００を自律走行（自律移動）させるものである。
【００１０】
本実施形態の車両走行制御システムは、自動車などの自車両１００に搭載された測距手段を構成する撮像手段としての撮像ユニット１０１を備えている。この撮像ユニット１０１は、例えば、自車両１００のフロントガラス１０５のルームミラー付近に設置される。撮像ユニット１０１の撮像によって得られる撮像画像データ等の各種データは、情報処理手段としての情報処理ユニット１０２における画像入力部に入力される。
【００１１】
また、本実施形態の車両走行制御システムは、自車両１００の位置情報を入手するＧＰＳ（Global Positioning System）ユニット１０３を備えている。ＧＰＳユニット１０３は、ＧＰＳ衛星から信号を受信して自己の位置情報を算出する。ＧＰＳユニット１０３によって算出される位置情報は、情報処理ユニット１０２の位置情報入力部に入力される。
【００１２】
また、本実施形態の車両走行制御システムは、自車両１００の位置情報を取得するセンサユニット１０４を備えている。センサユニット１０４は、加速度センサ、ジャイロセンサ、オドメトリ等の車速検出手段などで構成される。加速度センサは、例えば、自車両１００が曲がって走行した際の曲がりの曲率半径を検出し、ジャイロセンサは、例えば、自車両１００の上下動を検出し、車速検出手段は、例えばオドメトリ等により車輪の回転信号を取得して自車両１００の車速度を検出する。このようなセンサユニット１０４からのセンサ検出情報から、デッドレコニング等のように、基準位置（例えば、正常にＧＰＳユニット１０３によって正常に位置情報が算出された位置）に対する相対座標を得て、自車両１００の位置情報を取得する。
【００１３】
本実施形態では、ＧＰＳユニット１０３とセンサユニット１０４とを併用することで、例えば、センサユニット１０４だけでは不十分な精度をＧＰＳユニット１０３の位置情報で補い、あるいは、ＧＰＳユニット１０３で位置情報を算出できない場所（地下やトンネルなど）での位置情報の取得をセンサユニット１０４の位置情報で補うなど、お互いを補間し合いながら、自車両１００の位置情報を取得する。なお、必ずしも併用する必要はなく、いずれか一方だけを用いてもよいし、更に他の位置情報取得手段も併用してもよい。
【００１４】
情報処理ユニット１０２は、撮像ユニット１０１から送信されてくるデータを解析して、自車両１００の前方に存在する他車両、歩行者、ガードレール、電信柱、側壁などの物体を検出（物体の位置、方角、距離を算出）したり、撮像領域内に存在する路面上の白線等の車両通行帯（目標物）を検出したりする。これらの検出については、撮像データから物体を検出する公知の様々な物体検出方法を採用することができる。例えば、他車両を検出する方法としては、他車両のテールランプを識別することで自車両１００と同じ進行方向へ進行する先行車両を検出し、他車両のヘッドランプを識別することで自車両１００とは反対方向へ進行する対向車両を検出する。情報処理ユニット１０２の物体検出情報は、車両走行制御ユニット１０８に送られる。
【００１５】
また、情報処理ユニット１０２は、ＧＰＳユニット１０３からの位置情報やセンサユニット１０４からの各種センサ検出情報から、自車両１００の現在位置を示す位置情報を算出する。また、情報処理ユニット１０２は、後述するように、検出した路面上の車両通行帯（本実施形態では白線を例に挙げて説明する。）と自車両との距離を示す測定距離情報を用いて、前記のように算出される自車両１００の位置情報を補正する処理を行う。情報処理ユニット１０２の処理結果（位置情報）は、車両走行制御ユニット１０８に送られる。
【００１６】
車両走行制御ユニット１０８は、情報処理ユニット１０２からの位置情報や物体検出情報と、ＣＤ−ＲＯＭ、ＨＤＤなどの記憶手段に記憶された地図情報及び走行ルート情報とから、予め決められた走行ルート（移動経路）に沿って自車両１００が自律走行するように、自車両１００の走行制御（アクセル、ハンドル、ブレーキ等の制御）を実施する。
【００１７】
図２は、撮像ユニット１０１及び情報処理ユニット１０２の概略構成を示す模式図である。
撮像ユニット１０１は、２つの撮像部１１０Ａ，１１０Ｂを備えたステレオカメラであり、２つの撮像部１１０Ａ，１１０Ｂの構成は同一のものである。各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂは、それぞれ、撮像レンズ１１１Ａ，１１１Ｂと、撮像素子が２次元配置された画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂを含んだセンサ基板１１４Ａ，１１４Ｂと、センサ基板１１４Ａ，１１４Ｂから出力されるアナログ電気信号（画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂ上の各受光素子が受光した受光量）をデジタル電気信号に変換した撮像画像データを生成して出力する信号処理部１１５Ａ，１１５Ｂとから構成されている。本実施形態の撮像ユニット１０１からは、輝度画像データと視差画像データが出力される。
【００１８】
画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などを用いたイメージセンサであり、その撮像素子（受光素子）にはフォトダイオードを用いている。フォトダイオードは、撮像画素ごとに２次元的にアレイ配置されており、フォトダイオードの集光効率を上げるために、各フォトダイオードの入射側にはマイクロレンズが設けられている。この画像センサ１１３Ａ，１１３Ｂがワイヤボンディングなどの手法によりＰＷＢ（printed wiring board）に接合されてセンサ基板１１４Ａ，１１４Ｂが形成されている。
【００１９】
また、撮像ユニット１０１は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等からなる処理ハードウェア部１２０を備えている。この処理ハードウェア部１２０は、各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂから出力される輝度画像データから視差画像を得るために、各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂでそれぞれ撮像した撮像画像間の対応画像部分の視差値を演算する視差演算部１２１を備えている。ここでいう視差値とは、各撮像部１１０Ａ，１１０Ｂでそれぞれ撮像した撮像画像の一方を基準画像、他方を比較画像とし、撮像領域内の同一地点に対応した基準画像上の画像部分に対する比較画像上の画像部分の位置ズレ量を、当該画像部分の視差値として算出したものである。三角測量の原理を利用することで、この視差値から当該画像部分に対応した撮像領域内の当該同一地点までの距離を算出することができる。
【００２０】
情報処理ユニット１０２は、撮像ユニット１０１から出力される輝度画像データ及び視差画像データ、並びに、ＧＰＳユニット１０３からの位置情報やセンサユニット１０４からの各種センサ検出情報などを記憶するメモリ１３０と、検出対象物体の物体検出処理や視差計算制御、自車両１００の位置情報の算出処理や補正処理などを行うソフトウェアを内蔵したＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０とを備えている。ＭＰＵ１４０は、メモリ１３０に格納された輝度画像データ、視差画像データを用いて各種の検出処理を実行し、メモリ１３０に格納された位置情報やセンサ検出情報を用いて位置情報の算出処理を実行する。また、検出処理によって検出した白線と自車両１００との距離情報を用いて、算出処理によって算出した位置情報の補正処理を実行する。
【００２１】
図３は、走行ルート情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。
本実施形態では、予め決められた走行ルート（移動経路）を実際に自車両１００（別の車両であってもよい。）で走行しながら（Ｓ１）、位置情報を取得する（Ｓ２）。ここで取得する位置情報は、ＧＰＳユニット１０３で算出される位置情報や、センサユニット１０４からのセンサ検出情報から算出される位置情報などである。
【００２２】
また、本実施形態では、予め決められた走行ルート（移動経路）を実際に自車両１００で走行しながら、撮像ユニット１０１から出力される輝度画像データや視差画像データを取得する（Ｓ３）。そして、取得した輝度画像データや視差画像データから路面上の白線（目標物）を検出し（Ｓ４）、検出した白線と自車両１００との距離を示す白線距離情報を算出する（Ｓ５）。この白線距離情報の算出についての詳細は、後述する。
【００２３】
このようにして得られる位置情報及びその位置情報に対応する白線距離情報は、情報処理ユニット１０２の記憶手段に書き込まれる。そして、走行ルートの事前走行が完了するまで（Ｓ７）、所定の距離間隔（例えば１ｍ間隔）ごとの各地点（経路点）について、位置情報の取得（Ｓ２）及び白線距離情報の算出（Ｓ３〜Ｓ５）が繰り返し行われる。これにより、走行ルート上における所定の距離間隔ごとの位置情報及び白線距離情報（離散的な情報）が、情報処理ユニット１０２の記憶手段に順次書き込まれる（Ｓ６）。このようにして書き込まれた所定の距離間隔ごとの位置情報及び白線距離情報が、自車両１００の自律走行時における移動制御の走行ルート情報として用いられる。
【００２４】
ここで、位置情報及び白線距離情報が記録される所定の距離間隔をどのくらいに設定するかは重要である。この距離間隔を狭く設定すれば、走行ルート情報が詳細なものとなり、自律走行時の移動制御の際には、走行ルートから外れる度合いを小さくすることができ、より高精度な移動制御が可能となる。しかしながら、走行ルート情報の情報量が大きくなりすぎて、情報処理ユニット１０２の記憶手段の記憶容量を圧迫し、また、自律走行時における移動制御の際の処理負荷が高まる。一方、この距離間隔を広く設定すれば、走行ルート情報の情報量を小さくでき、情報処理ユニット１０２の記憶手段の記憶容量の圧迫を抑えられ、また自律走行時における移動制御の際の処理負荷も低減される。しかしながら、走行ルート情報が疎となるため、自律走行時の移動制御の際には走行ルートから外れる度合いが大きくなるおそれが高まり、高精度な移動制御が難しくなる。したがって、位置情報及び白線距離情報が記録される所定の距離間隔は、これらのメリット・デメリットを比較して適宜設定される。
【００２５】
図４は、自車両１００の自律走行時における移動制御の全体的な流れを示すフローチャートである。
自車両１００の自律走行を開始したら（Ｓ１１）、情報処理ユニット１０２は、ＧＰＳユニット１０３からの位置情報やセンサユニット１０４からの各種センサ検出情報を取得して、自車両１００の位置情報を算出（取得）する（Ｓ１２）。また、情報処理ユニット１０２は、自車両１００に搭載された撮像ユニット１１０から輝度画像データ及び視差画像データを取得して、路面上の白線と自車両１００との距離を示す白線距離情報を算出する処理を行う（Ｓ２０）。
【００２６】
この白線距離情報の算出処理において、白線距離情報を算出できなかった場合には（Ｓ１３のＮｏ）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報に基づいて自律走行の移動制御を実施する（Ｓ１４）。一方、白線距離情報の算出処理において、白線距離情報を算出できた場合には（Ｓ１３のＹｅｓ）、次に、情報処理ユニット１０２は、算出した白線距離情報を用いて、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を補正する処理を行う（Ｓ３０）。そして、処理ステップＳ３０で補正した補正後の位置情報に基づいて自律走行の移動制御を実施する（Ｓ１４）。
【００２７】
以上の制御を自律走行が終了するまで繰り返すことで（Ｓ１５）、自車両１００を走行ルート情報に従った走行ルートに沿って自律走行させることができる。
【００２８】
図５は、白線距離情報の算出処理（Ｓ２０）の流れを示すフローチャートである。
白線距離情報の算出処理では、まず、情報処理ユニット１０２は、撮像ユニット１０１から輝度画像データ及び視差画像データを取得する（Ｓ２１）。そして、まず、輝度画像データに基づき、自車両１００の前方領域を映し出した画像中において、路面上の白線を映し出す白線画像部の候補を抽出する処理を行う（Ｓ２２）。
【００２９】
多くの道路では、黒色に近い色の路面上に白線が形成されており、輝度画像上において白線画像部の輝度は路面上における他の部分より十分に大きい。そのため、輝度画像データ上で所定値以上の輝度差を有するエッジ部は、白線のエッジ部である可能性が高い。また、自車両１００は、通常、２本の車両通行帯（白線）との間を走行するため、撮像ユニット１１０で撮像される撮像画像上において、白線を映し出す白線画像部ＷＬは、図６に示すように、画像下部の左右端部領域から画像上部の左右中央領域に向かって傾斜する直線状に映し出される。よって、白線を映し出される画像領域（白線認識候補領域）Ａは、おおよそ、図６中破線で囲った領域となる。そこで、本実施形態では、撮像ユニット１０１から取得した輝度画像データについて、白線認識候補領域Ｓ内で、所定値以上の輝度差を有するエッジ部を抽出し、これらのエッジ部を白線画像部候補点として抽出する。
【００３０】
このようにして白線画像部候補点を抽出したら、次に、情報処理ユニット１０２は、撮像ユニット１０１から取得した視差画像データに基づき、認識した白線画像部候補点のそれぞれに対応する視差値の画素（白線画像部候補点）を抽出する（Ｓ２３）。
【００３１】
ここで、路面上の白線を映し出す白線画像部は、図６に示すように、画像上においてライン状に映し出されるので、ライン状に並ぶエッジ部を特定することで、白線画像部を高精度に認識することができる。そこで、本実施形態では、白線画像部候補点に対応する視差値の確からしさ（実際に路面上の白線に対応する視差値であるかどうか）を判定するため、前記処理ステップＳ２３で抽出した視差値の視差画像データ上の画素（座標）に対し、最小二乗法やハフ変換処理などによる直線近似処理を施し、近似直線を算出する（Ｓ２４）。そして、処理ステップＳ２３で抽出した視差値の視差画像データ上の各画素（座標）と処理ステップＳ２４で算出した近似直線との誤差についての分散を計算する（Ｓ２５）。
【００３２】
その後、前記処理ステップＳ２５で算出された分散と所定の閾値とを比較し（Ｓ２６）、閾値以下である場合には（Ｓ２６のＮｏ）、前記処理ステップＳ２４で算出した近似直線を白線画像部であると判定し、当該近似直線上の視差値を用いて白線と自車両１００との距離を示す白線距離情報（測定距離情報）を算出する（Ｓ２７）。そして、白線距離情報の算出成功フラグを立て（Ｓ２８）、白線距離情報の算出処理を終了する。一方、前記処理ステップＳ２５で算出された分散が閾値を超えている場合には（Ｓ２６のＹｅｓ）、前記処理ステップＳ２４で算出した近似直線は白線画像部でないと判定し、白線距離情報の算出失敗フラグを立て（Ｓ２９）、白線距離情報の算出処理を終了する。
【００３３】
図７は、自車両１００と白線との距離を算出する方法を説明するための説明図である。
図７は、路面を走行する自車両１００を真上から見たときの図（俯瞰図）であり、自車両１００の基準位置（略中心位置）を通って自車両１００の進行方向に延びる軸をＺ軸とし、自車両１００の基準位置を通ってＺ軸に直交する水平方向へ延びる軸をＸ軸としている。また、図７において、符号ＰＲは、自車両１００の右側に位置する白線について前記処理ステップＳ２３で抽出される視差画像データ上の白線画像部候補点を示し、符号ＰＬは、自車両１００の左側に位置する白線について前記処理ステップＳ２３で抽出される視差画像データ上の白線画像部候補点を示す。また、図７において、符号ＬＲは、前記処理ステップＳ２４において、自車両１００右側の白線画像部候補点ＰＲから算出される近似直線を示し、符号ＬＬは、自車両１００左側の白線画像部候補点ＰＬから算出される近似直線を示す。
【００３４】
本実施形態では、前記処理ステップＳ２７で白線距離情報を算出する場合、前記処理ステップＳ２４で算出した白線画像部候補点ＰＲ，ＰＬの近似直線ＬＲ，ＬＬとＸ軸との交点ＱＲ，ＱＬにおけるＸ座標（横位置）を算出する。そして、この交点ＱＲ，ＱＬと自車両の基準位置との距離を算出し、これを、白線と自車両１００との距離を示す白線距離情報（測定距離情報）とする。
【００３５】
図８は、位置情報の補正処理（Ｓ３０）の流れを示すフローチャートである。
白線距離情報の算出処理において白線距離情報を算出できた場合（Ｓ１３のＹｅｓ）、情報処理ユニット１０２は、記憶手段の走行ルート情報を参照し（Ｓ３１）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報が示す走行ルート上の位置に対応した目標白線距離情報が走行ルート情報に存在するか否かを判断する（Ｓ３２）。この判断において、目標白線距離情報が記憶されていない場合には（Ｓ３２のＮｏ）、前回の目標白線距離情報を読み出す（Ｓ３３）。一方、目標白線距離情報が記憶されている場合には（Ｓ３２のＹｅｓ）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報が示す走行ルート上の位置に対応した目標白線距離情報を記憶手段から読み出す（Ｓ３４）。そして、読み出した目標白線距離情報が示す距離と、上述した白線距離情報の算出処理で算出した白線距離情報が示す距離との差分値を、誤差として算出する（Ｓ３５）。
【００３６】
以上のようにして誤差を算出したら、情報処理ユニット１０２は、算出した誤差に応じた補正量を設定し（Ｓ３６）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を、当該位置情報が示す自車両１００の位置から当該補正量の分だけずらした位置を示す位置情報に補正する（Ｓ３７）。
【００３７】
このように、本実施形態によれば、ＧＰＳユニット１０３からの位置情報やセンサユニット１０４からの各種センサ検出情報によって算出される自車両１００の現在位置を示す位置情報を、路面上の白線と自車両１００との距離によって補正することができる。これにより、より高精度な位置情報に基づいて自律走行の移動制御を行うことができ、自車両１００はより正確に走行ルート上を自律走行することができる。
【００３８】
特に、本実施形態では、白線（車両通行帯）との距離を目標距離に保つように位置情報を補正するため、目標距離を適切に設定することで、運転の基本であるキープレフトを実現したり、右折時に走行レーン内の右側に寄ることを実現したりするような、より細やかな移動制御が可能となる。
【００３９】
〔変形例１〕
次に、本実施形態における位置情報の補正処理についての一変形例（以下、本変形例を「変形例１」という。）を説明する。
図９は、走行ルート情報の一部を地図情報上で示した説明図である。
走行ルート情報は、上述したように、所定の距離間隔ごとの目標位置情報及び目標白線距離情報が含まれている。図９においては、目標位置情報Ｐ１（ｘ１，ｙ１）及びこれに対応する目標白線距離情報ＸＬ１と、目標位置情報Ｐ２（ｘ２，ｙ２）及びこれに対応する目標白線距離情報ＸＬ２と、目標位置情報Ｐ３（ｘ３，ｙ３）及びこれに対応する目標白線距離情報ＸＬ３とが、走行ルート情報に含まれている。各目標位置情報には、走行ルートの開始位置から順番に番号が振られており、この番号を参照インデックスと呼ぶ。なお、隣り合う２つの目標位置情報が示す目標位置間の距離間隔Ｌ１，Ｌ２は、均一であっても不均一であってもよい。
【００４０】
ここで、上述したように、隣り合う２つの目標位置情報が示す目標位置間の距離間隔が短いほど、走行ルート情報が詳細なもの（より多くの目標位置情報を含むもの）となり、自律走行時の移動制御の際に、自車両１００が走行ルートから外れる度合いを小さくすることができ、より高精度な移動制御が可能となる。しかしながら、走行ルート情報の情報量が大きくなり、情報処理ユニット１０２の記憶手段の記憶容量を圧迫し、また、自律走行時における移動制御の際の処理負荷が高まる。そのため、本変形例１では、隣り合う２つの目標位置情報が示す目標位置間の距離間隔を比較的長く設定し、走行ルート情報に含まれる目標位置情報を少なくして、走行ルート情報の情報量を抑えている。
【００４１】
図１０は、隣り合う２つの目標位置情報が示す目標位置間の距離間隔を比較的長く設定した場合の弊害を示す説明図である。
自車両１００が目標位置情報Ｐ４の示す目標位置を正確に通過した後、次の目標位置情報Ｐ５の示す目標位置に到達するまでの間、自車両１００と白線ＷＬとの距離が、目標位置情報Ｐ４に対応する目標白線距離情報ＸＬ４の示す距離Ａ［ｍ］に維持されるように、移動制御が行われる。
【００４２】
例えば、図１０中符号１００−１に示す位置に自車両が位置するときの移動制御では、自車両１００−１と白線ＷＬとの距離が、目標位置情報Ｐ４に対応する目標白線距離情報ＸＬ４の示す距離Ａ［ｍ］に維持されるように、移動制御が行われる。この状況は、自車両が図１０中符号１００−２に示す位置に到達するまで継続されるため、自車両が図１０中符号１００−２に示す位置に到達した時、自車両１００と白線ＷＬとの距離は、いまだ目標位置情報Ｐ４に対応する目標白線距離情報ＸＬ４の示す距離Ａ［ｍ］である。
【００４３】
一方、自車両が図１０中符号１００−２に示す位置に到達すると、走行ルート情報から次の参照インデックスの目標位置情報Ｐ５及び目標白線距離情報ＸＬ５を参照し、移動制御を行う。このとき、自車両の位置は、目標位置情報Ｐ５の示す目標位置から、目標白線距離情報ＸＬ４の示す距離Ａ［ｍ］と目標白線距離情報ＸＬ５の示す距離Ｂ［ｍ］との距離差分に相当するずれ量（Ｂ−Ａ）［ｍ］だけずれてしまう。このずれ量（Ｂ−Ａ）［ｍ］は、本変形例１のように、目標位置間の距離間隔を比較的長く設定した場合には比較的大きくなり得るものである。そのため、例えば、自車両１００の進行方向の急激な変更が発生したり、自車両１００が走行ルート上に戻るまでに時間がかかったり（長い距離を要したり）する。
【００４４】
この点について補足すると、本変形例１でも、上述した実施形態のように、自車両１００に搭載される撮像ユニット１１０で撮像した各地点の輝度画像データ及び視差画像データから得られる測定白線距離情報を用いて移動制御を行う。このとき、撮像ユニット１１０のフレーム周波数をｆ［ｆｐｓ］とし、自車両１００が車速ｖ［ｋｍ／ｈ］で自律走行している状況を考えると、この状況で撮像ユニット１１０が画像（フレーム）を取得できる距離間隔Ｌｓ［ｍ］は、下記の式（１）より求められる。
Ｌｓ  ＝  ｖ／（３．６×ｆ）  ・・・（１）
【００４５】
ここで、フレーム周波数ｆが３０［ｆｐｓ］であり、車速ｖが一般の市街地を想定して５０［ｋｍ／ｈ］である場合、測定白線距離情報を取得できる距離間隔は、およそ０．４６［ｍ］となる。したがって、隣り合う２つの目標位置情報が示す目標位置間の距離間隔を、０．４６［ｍ］よりも長く設定すると、図１０に示したように、走行ルート情報から次の参照インデックスを参照したときの自車両の位置と目標位置とのずれが大きいという状況が容易に起こり得る。本変形例１では、このような状況が発生することを抑制するために、以下のような処理を行うものである。
【００４６】
図１１は、本変形例１における位置情報の補正処理の流れを示すフローチャートである。
本変形例１における位置情報の補正処理では、情報処理ユニット１０２は、記憶手段の走行ルート情報を参照し（Ｓ４１）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報が示す走行ルート上の位置に対応した目標白線距離情報が走行ルート情報に存在するか否かを判断する（Ｓ４２）。
【００４７】
この判断において、目標白線距離情報が記憶されている場合には（Ｓ４２のＹｅｓ）、今回、新しい参照インデックスが存在することを意味する。そこで、本変形例１では、今回の参照インデックスにおける目標白線距離情報に加え、次回の参照インデックスにおける目標白線距離情報も読み出し、今回の目標白線距離情報が示す距離と次回の目標白線距離情報が示す距離との距離差分を求める（Ｓ４３）。図１０に示した例で説明すると、情報処理ユニット１０２は、今回の参照インデックスに対応する目標白線距離情報ＸＬ４が示す距離Ａ［ｍ］と、次回の参照インデックスに対応する目標白線距離情報ＸＬ５が示す距離Ｂ［ｍ］との距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］を求める。
【００４８】
そして、情報処理ユニット１０２は、求めた距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］が所定の許容誤差εを超えているか否かを判断する（Ｓ４４）。この距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］が所定の許容誤差εを超えている場合、自車両１００が今回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４から次回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５へ移動する間に、現在位置と目標位置との誤差が所定の許容誤差εを超えるものと推定される。したがって、本変形例１では、距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］が所定の許容誤差εを超えている場合には（Ｓ４４のＹｅｓ）、自車両１００が今回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４から次回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５へ移動する間で、目標白線距離情報を補間するための補間条件を設定する（Ｓ４５）。
【００４９】
図１２は、図１０での状況において、走行ルート情報に含まれる目標位置Ｐ４から目標位置Ｐ５まで移動する間に、現在位置と目標位置との誤差が所定の許容誤差εを超える場合の例を示す説明図である。
自車両１００と白線との距離が直近の目標白線距離情報が示す距離Ａを維持しながら自車両１００が走行すると、自車両１００が図１２の符号１００−３に示す位置に達した時点で、走行ルート（図１２において目標位置Ｐ４と目標位置Ｐ５とを結ぶ直線）との位置誤差εＰは許容誤差εに達する。そして、更に自車両１００がそのまま走行すると、走行ルートとの位置誤差εＰは拡大していき、許容誤差εを超えるものとなる。
【００５０】
このとき、自車両１００が、目標位置Ｐ４を通過してから、位置誤差εＰが許容誤差εに達する位置Ｐｃに達するまでの移動距離Ｚｐは、下記の式（２）から求められる。
Ｚｐ  ＝  ε×√（Ｌ２−（Ｂ−Ａ）２）／（Ｂ−Ａ）  ・・・（２）
【００５１】
そこで、本変形例１では、目標位置Ｐ４を通過した時点からの移動距離が、走行ルートとの位置誤差εＰが許容誤差εに達する距離Ｚｐ（規定値）以上になったら、位置誤差εＰが許容誤差εを超えないように、目標白線距離情報を補間する補間条件を設定する（Ｓ４５）。この補間条件は、位置誤差εＰが許容誤差εを超えないようにする条件であれば、特に制限はない。
【００５２】
例えば、本変形例では、走行ルートとの位置誤差εＰが許容誤差εに達する距離Ｚｐ（規定値）に相当する位置に、走行ルートとの位置誤差εＰを許容誤差εのまま維持するような補間目標白線距離情報を生成して補間するという補間条件としている（Ｓ４５）。具体的には、本変形例１では、走行ルートとの位置誤差εＰを許容誤差εのまま維持するような補間目標白線距離情報、すなわち、自車両と白線との距離が許容誤差εである補間目標白線距離情報、を生成し、補間する。
【００５３】
一方、前記距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］が所定の許容誤差εを超えていなければ、自車両１００が今回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４から次回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５へ移動する間に、現在位置と目標位置との誤差が所定の許容誤差ε内に収まるものと推定される。したがって、本変形例１では、距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］が所定の許容誤差εを超えていない場合には（Ｓ４４のＮｏ）、目標白線距離情報の補間条件（補間目標白線距離情報の補間）は設定しない。
【００５４】
なお、補間条件を設定するか否かを決める閾値として、本変形例１では、予め決められた許容誤差εを用いているが、この閾値は動的に決定してもよい。例えば、車両特性や現在の車速から閾値を決定してもよい。
【００５５】
その後、情報処理ユニット１０２は、今回の目標白線距離情報ＸＬ４が示す距離Ａと、上述した白線距離情報の算出処理で算出した白線距離情報が示す距離との差分値を、誤差として算出し（Ｓ４６）、算出した誤差に応じた補正量を設定する（Ｓ４７）。そして、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を、当該位置情報が示す自車両１００の位置から当該補正量の分だけずらした位置を示す位置情報に補正する（Ｓ４８）。
【００５６】
次に、目標白線距離情報が記憶されていない場合（Ｓ４２のＮｏ）、例として、さきほどの参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４を通過した後であって、次回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５に到達する前の地点に自車両１００が位置する場合について説明する。
【００５７】
この場合（Ｓ４２のＮｏ）、情報処理ユニット１０２は、次に、処理ステップＳ１２で取得した位置情報が示す走行ルート上の位置に対応した補間目標白線距離情報（処理ステップＳ４５で設定される補間目標白線距離情報）が走行ルート情報に存在するか否かを判断する（Ｓ４９）。この判断において補間目標白線距離情報がない場合には（Ｓ４９のＮｏ）、上述した実施形態と同様、直近の参照インデックスに対応する目標白線距離情報を読み出し、読み出した直近の目標白線距離情報ＸＬ４が示す距離Ａと、上述した白線距離情報の算出処理で算出した白線距離情報が示す距離との差分値を、誤差として算出する（Ｓ５０）。そして、この誤差に応じた補正量を設定して（Ｓ４７）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を、当該位置情報が示す自車両１００の位置から当該補正量の分だけずらした位置を示す位置情報に補正する（Ｓ４８）。この場合、次の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５に達するまで、自車両１００と白線との距離が直近の目標白線距離情報が示す距離Ａを維持しながら自車両１００が走行することになるが、走行ルートとの位置誤差εＰは許容範囲ε内である。
【００５８】
一方、補間目標白線距離情報があると判断された場合には（Ｓ４９のＹｅｓ）、処理ステップ４５で生成して補間した補間目標白線距離情報を読み出し、補間目標白線距離情報が示す距離εと、上述した白線距離情報の算出処理で算出した白線距離情報が示す距離との差分値を、誤差として算出する（Ｓ５１）。そして、この誤差に応じた補正量を設定して（Ｓ４７）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を、当該位置情報が示す自車両１００の位置から当該補正量の分だけずらした位置を示す位置情報に補正する（Ｓ４８）。この場合、自車両１００と白線との距離が許容誤差εを維持しながら自車両１００が走行することになり、走行ルートとの位置誤差εＰが許容範囲εを超えないようにすることができる。
【００５９】
なお、本変形例１において、前記処理ステップ４３で距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］を求めるにあたり、次回の参照インデックスにおける目標白線距離情報が存在しない場合もあり得る。このような場合には、例えば、補間条件に関する処理（Ｓ４４〜Ｓ４５）は行わずに、処理ステップＳ４６へ進めばよい。
【００６０】
また、処理ステップＳ２０において白線距離情報を算出できた場合であっても（Ｓ１３のＹｅｓ）、対応する参照インデックスに目標白線距離情報が存在しない場合があり得る。このような場合には、例えば、位置情報の補正処理を終了して、位置情報に基づいた移動制御（Ｓ１４）を行えばよい。ただし、連続する参照インデックスの中の一部の参照インデックスにおいて目標白線距離情報が欠落しているような場合には、当該一部の参照インデックスについての目標白線距離情報を補間するようにしてもよい。具体的には、例えば、目標白線距離情報が欠落した当該一部の参照インデックスについて、その直前の参照インデックスについての目標白線距離情報を、当該一部の参照インデックスの目標白線距離情報として補間してもよい。
【００６１】
本変形例１によれば、走行ルート情報の情報量を抑えつつも、自律走行時の移動制御の際に走行ルートから外れる度合いを小さく抑えることができ、高精度な移動制御が可能となる。
【００６２】
〔変形例２〕
次に、本実施形態における位置情報の補正処理についての他の変形例（以下、本変形例を「変形例２」という。）を説明する。
本変形例２は、上述した変形例１における補間条件を変更したものである。詳しくは、上述した変形例１では、走行ルートとの位置誤差εＰが許容誤差εを超えないように離散的に補間目標白線距離情報を生成して補間する方法であった。これに対し、本変形例２では、走行ルートとの位置誤差εＰをゼロに近付けるように連続的に補間目標白線距離情報を生成して補間する方法である。
【００６３】
図１３は、本変形例２における位置情報の補正処理の流れを示すフローチャートである。
本変形例２における位置情報の補正処理では、情報処理ユニット１０２は、記憶手段の走行ルート情報を参照し（Ｓ６１）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報が示す走行ルート上の位置に対応した目標白線距離情報が走行ルート情報に存在するか否かを判断する（Ｓ６２）。
【００６４】
この判断において、目標白線距離情報が記憶されている場合（Ｓ６２のＹｅｓ）、上述の変形例１と同様に、今回の目標白線距離情報が示す距離と次回の目標白線距離情報が示す距離との距離差分を求める（Ｓ６３）。図１０に示した例で説明すると、情報処理ユニット１０２は、今回の参照インデックスに対応する目標白線距離情報ＸＬ４が示す距離Ａ［ｍ］と、次回の参照インデックスに対応する目標白線距離情報ＸＬ５が示す距離Ｂ［ｍ］との距離差分（Ｂ−Ａ）［ｍ］を求める。
【００６５】
図１４は、本変形例２における補間条件を説明するための説明図である。
図１４に示すように、目標位置Ｐ４を位置ベクトルｒ１で示し、目標位置Ｐ５を位置ベクトルｒ２で示し、位置変数パラメータをｔ（０≦ｔ≦１）で示すと、目標位置Ｐ４から目標位置Ｐ５までの走行ルート（目標位置Ｐ４と目標位置Ｐ５とを結ぶ直線）上における任意の地点の位置ベクトルｒは、下記の式（３）によって求めることができる。
【数１】
2019159349.tif 000003
【００６６】
このとき、図１４に示すように位置変数パラメータｔ＝ｔ＊である走行ルート上の地点において、自車両１００が白線ＷＬと保つべき距離（白線との目標距離）Ｃ＊は、下記の式（４）で表すことができる。
Ｃ＊  ＝  Ａ＋ｔ＊×（Ｂ−Ａ）  ・・・（４）
【００６７】
そこで、本変形例２では、自車両１００が今回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４から次回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５へ移動する間、白線との距離が当該位置ごとに前記式（４）から算出される目標距離Ｃ＊となるように目標白線距離情報を補間するための補間条件を設定する（Ｓ６４）。
【００６８】
その後、情報処理ユニット１０２は、今回の目標白線距離情報ＸＬ４が示す距離Ａと、上述した白線距離情報の算出処理で算出した白線距離情報が示す距離との差分値を、誤差として算出し（Ｓ６５）、算出した誤差に応じた補正量を設定する（Ｓ６６）。そして、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を、当該位置情報が示す自車両１００の位置から当該補正量の分だけずらした位置を示す位置情報に補正する（Ｓ６７）。
【００６９】
次に、目標白線距離情報が記憶されていない場合（Ｓ６２のＮｏ）、例として、さきほどの参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４を通過した後であって、次回の参照インデックスに対応する目標位置Ｐ５に到達する前の地点に自車両１００が位置する場合について説明する。
【００７０】
本変形例２では、この場合（Ｓ６２のＮｏ）、情報処理ユニット１０２は、処理ステップＳ４５で設定される補間条件の設定が行われているか否かを判断する（Ｓ６８）。この判断において補間条件の設定が行われていないと判断した場合には（Ｓ６８のＮｏ）、位置情報の補正処理を終了して、位置情報に基づいた移動制御（Ｓ１４）を行う。
【００７１】
一方、補間条件の設定が行われていると判断した場合には（Ｓ６８のＹｅｓ）、設定されている補間条件に従って、新たな補間目標白線距離情報を生成して、目標白線距離情報を補間する（Ｓ６９）。具体的には、本変形例２では、自車両１００の現在位置に対応して前記式（４）から算出される白線との目標距離Ｃ＊を示す補間目標白線距離情報を生成する。その後、生成した補間目標白線距離情報が示す距離Ｃ＊と、上述した白線距離情報の算出処理で算出した白線距離情報が示す距離との差分値を、誤差として算出する（Ｓ７０）。そして、この誤差に応じた補正量を設定して（Ｓ６６）、処理ステップＳ１２で取得した位置情報を、当該位置情報が示す自車両１００の位置から当該補正量の分だけずらした位置を示す位置情報に補正する（Ｓ６７）。
【００７２】
本変形例２によれば、自車両１００が参照インデックスに対応する目標位置Ｐ４から目標位置Ｐ５へ移動する間の区間においても、走行ルートからの位置誤差を最小限に抑えることができる。
【００７３】
なお、上述した変形例１や変形例２の例では、目標位置Ｐ４から目標位置Ｐ５までの走行ルートを線形近似した例であるが、これに制限されるものではなく、より高次の関数で近似してもよい。また、スプライン近似のように目標位置Ｐ４から目標位置Ｐ５までの区間を複数に区切り、各々の区間での近似を行ってもよい。
【００７４】
以上の説明は、自律移動する移動体が自動車等の車両である例であったが、白線等のラインなどの目標物が存在する移動経路に沿って自律移動する移動体であれば、同様である。例えば、工場内に引かれたライン（目標物）との距離によって位置情報を補正しながら荷物を搬送する自律走行ロボットなどにも適用可能である。また、市街地等の出発地から目的地までの路上にライン（目標物）を設け、このラインに沿って自律走行車両や自律飛行ドローンなどが位置情報を補正しながら自動配送、子供の送迎などを行うような日常的に提供するサービスなどにも応用される。
【００７５】
また、上述した説明では、走行ルートに沿った白線（目標物）との距離を示す目標白線距離情報を含む走行ルート情報を、事前に自車両１００で当該走行ルートを走行しながら取得する例であったが、これに制限されるものではない。例えば、地図データを提供する会社が作成した地図情報などを利用して当該走行ルート情報を作成してもよい。
【００７６】
また、上述した説明では、走行ルート情報は、自車両１００に搭載されている情報処理ユニット１０２の記憶手段に格納されている例であったが、これに制限されるものではない。例えば、走行ルート情報は、自車両１００の外部に設置されるデータサーバ等の外部装置に格納しておき、その外部装置からインターネット等の通信ネットワークを介してダウンロードして使用してもよい。この場合、走行ルート情報の情報量が多いと、通信負荷が大きくなるため、走行ルート情報の情報量を抑えるのが好ましい。
【００７７】
以上に説明したものは一例であり、次の態様毎に特有の効果を奏する
［第１態様］
第１態様は、予め決められた移動経路（例えば走行ルート）に沿って移動体（例えば自車両１００）を自律移動させるための情報処理装置（例えば情報処理ユニット１０２）であって、前記移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段（例えばＭＰＵ１４０）と、前記移動経路上で前記移動体が目標位置に位置するときの該移動体と該移動経路上に存在する目標物（例えば白線ＷＬ）との距離を示す目標距離情報（例えば目標白線距離情報）を取得する目標距離情報取得手段（例えばＭＰＵ１４０）と、自律移動中に前記移動体に搭載された測距手段によって測定した該移動体と前記目標物との距離を示す測定距離情報（例えば測定白線距離情報）を取得する測定距離情報取得手段（例えばＭＰＵ１４０）と、前記目標距離情報取得手段が取得した目標距離情報と前記測定距離情報取得手段が取得した測定距離情報との誤差に基づいて、前記位置情報取得手段が取得した位置情報を補正する位置情報補正手段（例えばＭＰＵ１４０）とを有することを特徴とするものである。
【００７８】
本態様においては、移動経路上で移動体が目標位置に位置するときの移動体と移動経路上に存在する目標物との目標距離情報と、自律移動中に移動体に搭載された測距手段によって測定した移動体と当該目標物との測定距離情報との誤差を用いて、位置情報取得手段が取得した移動体の位置情報を補正する。すなわち、本態様では、移動体に搭載された測距手段によって測定した移動体と目標物との測定距離情報は、位置情報取得手段が取得した移動体の位置情報を補正するために用いられる。
ここで、自律移動中に移動体に搭載された測距手段によって測定した移動体と目標物との距離を示す測定距離情報を取得するためには、目標物を特定する処理のような比較的負荷の重い処理を必要とするため、補正の頻度は比較的低いものとなり得る。
しかしながら、本態様においては、補正後の位置情報よりは精度が落ちる補正前の位置情報に基づいて移動制御を行いつつも、その移動制御に用いる少なくとも一部の補正前位置情報については、補正による高精度な位置情報を用いることができる。その結果、従来よりも、移動体が移動経路から外れる度合いを小さくすることができ、移動体を移動経路に沿って高精度に自律移動させることができる。
【００７９】
［第２態様］
第２態様は、第１態様において、前記目標距離情報は、前記移動体又は前記移動体とは別の移動体である測定用移動体（例えば自車両１００）を前記移動経路に沿って移動させたときに、該測定用移動体に搭載された測距手段（例えば撮像ユニット１１０）によって測定した該測定用移動体と前記目標物との距離を示す距離情報を含むことを特徴とするものである。
これによれば、目標距離情報を簡易に取得することができる。
【００８０】
［第３態様］
第３態様は、第１又は第２態様において、前記移動体は、道路を走行する車両（例えば自車両１００）であり、前記目標物は、道路上に描かれた車両通行帯（例えば白線）を含むことを特徴とするものである。
これによれば、道路を走行する車両をより高精度に自律移動させることができる。
【００８１】
［第４態様］
第４態様は、第１乃至第３態様のいずれかにおいて、前記目標距離情報取得手段は、前記移動経路上における互いに異なる複数の経路点（例えば目標位置Ｐ４と目標位置Ｐ５）ごとの前記目標距離情報を取得し、前記移動経路上における前記複数の経路点間における補間目標距離情報（例えば補間目標白線距離情報）を、前記目標距離情報取得手段が取得した前記目標距離情報から生成する補間目標距離情報生成手段（例えばＭＰＵ１４０）を有し、前記位置情報補正手段は、前記補間目標距離情報生成手段が生成した補間目標距離情報と前記測定距離情報取得手段が取得した測定距離情報との誤差に基づいて、前記位置情報取得手段が取得した位置情報を補正することを特徴とするものである。
これによれば、目標距離情報の情報量を抑えつつも、自律移動時の移動制御の際に移動経路から外れる度合いを小さく抑えることができ、高精度な移動制御が可能となる。
【００８２】
［第５態様］
第５態様は、自己の位置が予め決められた移動経路に沿うように移動制御することによって該移動経路に沿って自律移動する移動体（例えば自車両１００）であって、前記自己の位置を特定する手段として、第１乃至第４態様のいずれかの態様に係る情報処理装置を用いることを特徴とするものである。
これによれば、移動経路に沿って高精度に自律移動できる移動体を実現できる。
【符号の説明】
【００８３】
１００      ：自車両
１０１      ：撮像ユニット
１０２      ：情報処理ユニット
１０３      ：ＧＰＳユニット
１０４      ：センサユニット
１０５      ：フロントガラス
１０８      ：車両走行制御ユニット
１１０      ：撮像ユニット
１２０      ：処理ハードウェア部
１２１      ：視差演算部
１３０      ：メモリ
１４０      ：ＭＰＵ
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８４】
【特許文献１】特開２０１７−１０２７０５号公報
【図１】
2019159349.tif 000004
【図２】
2019159349.tif 000005
【図３】
2019159349.tif 000006
【図４】
2019159349.tif 000007
【図５】
2019159349.tif 000008
【図６】
2019159349.tif 000009
【図７】
2019159349.tif 000010
【図８】
2019159349.tif 000011
【図９】
2019159349.tif 000012
【図１０】
2019159349.tif 000013
【図１１】
2019159349.tif 000014
【図１２】
2019159349.tif 000015
【図１３】
2019159349.tif 000016
【図１４】
2019159349.tif 000017