(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車載カメラから撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行ない、該マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定する位置判定装置であって、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項２】
請求項１記載の位置判定装置であって、
走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段
を備え、
前記判定用閾値は、前記検出された車両位置が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項３】
請求項２記載の位置判定装置であって、
前記幅方向車両位置検出手段は、複数の車線を有する道路を走行しているときに走行車線を検出する手段であり、
前記判定用閾値は、前記検出された走行車線が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項４】
請求項１記載の位置判定装置であって、
走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段
を備え、
前記判定用閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項５】
請求項４記載の位置判定装置であって、
前記幅方向車両位置検出手段は、複数の車線を有する道路を走行しているときに走行車線を検出する手段であり、
前記判定用閾値は、前記検出された走行車線が前記参照データを得た風景画像の撮影時の走行車線から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１つの請求項に記載の位置判定装置であって、
前記判定用閾値は、走行している道路の幅員が小さいほど小さくなる傾向，走行している道路の曲率半径が小さいほど小さくなる傾向，走行している道路上で最寄りの交差点からの距離が短いほど小さくなる傾向のうち少なくともいずれかとなるように調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１つの請求項に記載の位置判定装置であって、
前記判定用閾値は、走行している道路の車線数が少ないほど小さくなる傾向，走行している道路の車線幅が狭いほど小さくなる傾向，走行している道路の歩道幅が狭いほど小さくなる傾向のうち少なくともいずれかとなるように調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項８】
請求項４または５記載の位置判定装置であって、
前記マッチング処理は、
前記判定用データを前記車両からみて左側の左側判定用データと右側の右側判定用データとに分割すると共に、前記参照データを前記車両からみて左側の左側参照データと右側の右側参照データとに分割し、
前記左側判定用データと前記左側参照データとの一致の程度が左側判定用閾値以上であり、且つ、前記右側判定用データと前記右側参照データとの一致の程度が右側判定用閾値以上のときには一致していると判定し、前記左側判定用データと前記左側参照データとの一致の程度が前記左側判定用閾値未満であるか、又は、前記右側判定用データと前記右側参照データとの一致の程度が前記右側判定用閾値未満であるときには一致していないと判定することにより行なわれ、
前記左側判定用閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から左側に離れるほど小さくなる傾向に調整されてなり、
前記右側用判定閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から右側に離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定装置。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか１つの請求項に記載の位置判定装置を備え、該位置判定装置により判定された車両の地図上の位置を用いて目的地への経路案内を行なうナビゲーション装置。
【請求項１０】
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車両から撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行なうステップと、該マッチング処理により一定していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定するステップと、を実行する位置判定装置により実行される位置判定方法であって、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されてなる、
位置判定方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の位置判定方法の各ステップを１以上のコンピュータにより実行することにより前記１以上のコンピュータを前記位置判定装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、位置判定装置およびナビゲーション装置並びに位置判定方法，プログラムに関し、詳しくは、車載カメラから撮影された風景画像を用いて車両の地図上の位置を判定する位置判定装置およびナビゲーション装置並びに位置判定方法，プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の位置判定装置としては、道路上の白線などの道路標示を示すパターン情報と道路標示の特徴点の座標（ワールド座標）を示す位置情報とを予め対応付けて登録しておき、パターン情報を用いたパターンマッチング等により、車載カメラによる撮影画像の中に道路標示があると判定したときには、撮影画像から特徴点を抽出して、車両の暫定現在位置を基準にした自動車座標系における道路標示の特徴点の座標（自動車座標）を算出し、算出した道路標示の特徴点の自動車座標と対応する位置情報とを用いて車両の現在位置を算出するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、これにより、ＧＰＳ信号やジャイロ，車線センサからの信号を利用した位置測位により得られる車両の暫定現在位置よりも高精度な現在位置を算出することができるものとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１０８０４３号公報
【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、上述の装置により行なわれる道路標示を示すパターン情報と撮影画像とのマッチング処理や、上述の装置と同様に高精度な現在位置の算出を目的として行なわれる車両からの風景画像の特徴的部分を示すパターン情報と撮影画像とのマッチング処理は、車両が走行している最中に行なう必要があることから、車両の位置を正しく判定することができない場合があった。車両が走行している最中は、その走行環境などによっては、撮影画像における道路標示や特徴的部分の移動速度が速くなり、パターン情報と一致する撮影画像を得ることができる時間が短くなって、即ち、パターン情報と一致する撮影画像を得ることができる道路上での撮影位置の範囲が狭くなって、パターン情報と撮影画像とが一致していると判定される機会が少なくなってしまう場合があった。
【０００５】
本発明の位置判定装置およびナビゲーション装置並びに位置判定方法，プログラムは、車両の地図上の位置をより適正に判定することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の位置判定装置およびナビゲーション装置並びに位置判定方法，プログラムは、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
【０００７】
本発明の第１の位置判定装置は、
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車載カメラから撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行ない、該マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定する位置判定装置であって、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されてなる、
ことを特徴とする。
【０００８】
この本発明の第１の位置判定装置では、マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、一致の程度が判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されている。車速が比較的大きい場合やハンドル操舵量が比較的大きい場合には、風景画像の中の特徴的部分（例えば、道路脇の建物や道路標識といった道路脇の地物など）の移動速度（ハンドル操舵量が比較的大きい場合には、特に車両の旋回方向と逆方向に相当する方向への移動速度）が比較的大きく、参照データと一致する特徴的部分を有する風景画像を撮影可能な時間は短い。したがって、こうした場合には、判定用閾値を小さくすることにより、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。この結果、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる。ここで、所定の画像処理としては、少なくともエッジ検出処理を含むものなどを用いることができる。
【０００９】
こうした本発明の第１の位置判定装置において、走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段を備え、前記判定用閾値は、前記検出された車両位置が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、ものとすることもできる。これは、走行している道路の幅方向において車両位置が道路脇に近いほど、風景画像の中でその近い道路脇側（左側または右側）の特徴的部分の移動速度が大きくなる傾向があることに基づく。この場合、前記幅方向車両位置検出手段は、複数の車線を有する道路を走行しているときに走行車線を検出する手段であり、前記判定用閾値は、前記検出された走行車線が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、ものとすることもできる。
【００１０】
また、本発明の第１の位置判定装置において、走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段を備え、前記判定用閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、ものとすることもできる。これは、走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど、風景画像の中でその離れた方向側（左側または右側）の特徴的部分の移動速度が大きくなる傾向があることに基づく。この場合、前記幅方向車両位置検出手段は、複数の車線を有する道路を走行しているときに走行車線を検出する手段であり、前記判定用閾値は、前記検出された走行車線が前記参照データを得た風景画像の撮影時の走行車線から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、ものとすることもできる。
【００１１】
さらに、本発明の第１の位置判定装置において、前記判定用閾値は、走行している道路の幅員が小さいほど小さくなる傾向，走行している道路の曲率半径が小さいほど小さくなる傾向，走行している道路上で最寄りの交差点からの距離が短いほど小さくなる傾向のうち少なくともいずれかとなるように調整されてなる、ものとすることもできる。これは、走行している道路の幅員が小さいほど，走行している道路の曲率半径が小さいほど，交差点を右左折してから進入した道路上でその交差点からの距離が短いほど、風景画像の中の特徴的部分の移動速度が大きくなる傾向があることに基づく。
【００１２】
あるいは、本発明の第１の位置判定装置において、前記判定用閾値は、走行している道路の車線数が少ないほど小さくなる傾向，走行している道路の車線幅が狭いほど小さくなる傾向，走行している道路の歩道幅が狭いほど小さくなる傾向のうち少なくともいずれかとなるように調整されてなる、ものとすることもできる。これは、道路の車線数が少ないほど，道路の車線幅が狭いほど，道路の歩道幅が狭いほど、道路の幅員が小さくなる傾向があると共に、走行している道路の幅員が小さいほど、風景画像の中の特徴的部分の移動速度が大きくなる傾向があることに基づく。
【００１３】
車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に判定用閾値を調整する態様の本発明の第１の位置判定装置において、前記マッチング処理は、前記判定用データを前記車両からみて左側の左側判定用データと右側の右側判定用データとに分割すると共に、前記参照データを前記車両からみて左側の左側参照データと右側の右側参照データとに分割し、前記左側判定用データと前記左側参照データとの一致の程度が左側判定用閾値以上であり、且つ、前記右側判定用データと前記右側参照データとの一致の程度が右側判定用閾値以上のときには一致していると判定し、前記左側判定用データと前記左側参照データとの一致の程度が前記左側判定用閾値未満であるか、又は、前記右側判定用データと前記右側参照データとの一致の程度が前記右側判定用閾値未満であるときには一致していないと判定することにより行なわれ、前記左側判定用閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から左側に離れるほど小さくなる傾向に調整されてなり、前記右側用判定閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から右側に離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、ものとすることもできる。こうすれば、より適正に判定用閾値を調整することができる。
【００１４】
本発明の第２の位置判定装置は、
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車載カメラから撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行ない、該マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定する位置判定装置であって、
走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段
を備え、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、前記検出された車両位置が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、
ことを特徴とする。
【００１５】
この本発明の第２の位置判定装置では、マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、一致の程度が判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値は、走行している道路の幅方向における車両位置が走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されている。走行している道路の幅方向における車両位置がその道路の道路脇に比較的近い場合には、風景画像の中でその近い道路脇側（左側または右側）の特徴的部分（例えば、道路脇の建物や道路標識といった道路脇の地物など）の移動速度が比較的大きく、参照データと一致する特徴的部分を有する風景画像を撮影可能な時間は短い。したがって、こうした場合には、判定用閾値を小さくすることにより、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。この結果、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる。ここで、所定の画像処理としては、少なくともエッジ検出処理を含むものなどを用いることができる。
【００１６】
本発明の第３の位置判定装置は、
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車載カメラから撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行ない、該マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定する位置判定装置であって、
走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段
を備え、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、
ことを特徴とする。
【００１７】
この本発明の第３の位置判定装置では、マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、一致の程度が判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値は、走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されている。走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から比較的離れている場合には、風景画像の中でその離れている方向側（左側または右側）の特徴的部分（例えば、道路脇の建物や道路標識といった道路脇の地物など）の移動速度が比較的大きく、参照データと一致する特徴的部分を有する風景画像を撮影可能な時間は短い。したがって、こうした場合には、判定用閾値を小さくすることにより、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。この結果、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる。ここで、所定の画像処理としては、少なくともエッジ検出処理を含むものなどを用いることができる。
【００１８】
本発明のナビゲーション装置は、上述のいずれかの態様の本発明の位置判定装置、即ち、基本的には、道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車載カメラから撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行ない、該マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定する位置判定装置であって、前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、前記判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されてなる、第１の位置判定装置、または、走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段を備え、前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、前記判定用閾値は、前記検出された車両位置が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、第２の位置判定装置、または、走行している道路の幅方向における車両位置を検出する幅方向車両位置検出手段を備え、前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、前記判定用閾値は、前記走行している道路の幅方向において前記検出された車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、第３の位置判定装置、を備え、該位置判定装置により判定された車両の地図上の位置を用いて目的地への経路案内を行なう、ことを要旨とする。
【００１９】
この本発明のナビゲーション装置では、上述のいずれかの態様の本発明の位置判定装置を備えるから、上述の位置判定装置が奏する効果、例えば、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる効果などと同様の効果を奏することができる。
【００２０】
本発明の第１の位置判定方法は、
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車両から撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行なうステップと、該マッチング処理により一定していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定するステップと、を含む位置判定方法であって、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されてなる、
ことを特徴とする。
【００２１】
この本発明の第１の位置判定方法では、マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、一致の程度が判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値は、車速が大きいほど小さくなる傾向に且つハンドル操舵量が大きいほど小さくなる傾向に調整されている。車速が比較的大きい場合やハンドル操舵量が比較的大きい場合には、風景画像の中の特徴的部分（例えば、道路脇の建物や道路標識といった道路脇の地物など）の移動速度（ハンドル操舵量が比較的大きい場合には、特に車両の旋回方向と逆方向に相当する方向への移動速度）が比較的大きく、参照データと一致する特徴的部分を有する風景画像を撮影可能な時間は短い。したがって、こうした場合には、判定用閾値を小さくすることにより、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定される機会を増やすことができる。この結果、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる。ここで、所定の画像処理としては、少なくともエッジ検出処理を含むものなどを用いることができる。
【００２２】
本発明の第２の位置判定方法は、
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車両から撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行なうステップと、該マッチング処理により一定していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定するステップと、を含む位置判定方法であって、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、走行している道路の幅方向における車両位置が前記走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されてなる、
ことを特徴とする。
【００２３】
この本発明の第２の位置判定方法では、マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、一致の程度が判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値は、走行している道路の幅方向における車両位置が走行している道路の道路脇に近いほど小さくなる傾向に調整されている。走行している道路の幅方向における車両位置がその道路の道路脇に比較的近い場合には、風景画像の中でその近い道路脇側（左側または右側）の特徴的部分（例えば、道路脇の建物や道路標識といった道路脇の地物など）の移動速度が比較的大きく、参照データと一致する特徴的部分を有する風景画像を撮影可能な時間は短い。したがって、こうした場合には、判定用閾値を小さくすることにより、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。この結果、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる。ここで、所定の画像処理としては、少なくともエッジ検出処理を含むものなどを用いることができる。
【００２４】
本発明の第３の位置判定方法は、
道路上で走行方向に間隔をもって車載カメラから撮影された風景画像の特徴的部分を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する地図上の位置と関連付けて記憶しておき、車両から撮影される風景画像と前記複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行なうステップと、該マッチング処理により一定していると判定された参照データに対応する地図上の位置に基づいて車両の地図上の位置を判定するステップと、を含む位置判定方法であって、
前記マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、前記一致の程度が前記判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、
前記判定用閾値は、走行している道路の幅方向において車両位置が前記参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されてなる、
ことを特徴とする。
【００２５】
この本発明の第３の位置判定方法では、マッチング処理は、車両から撮影される風景画像に対して特徴的部分を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと前記参照データとの一致の程度が判定用閾値以上のときに一致していると判定し、一致の程度が判定用閾値未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値は、走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなる傾向に調整されている。走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から比較的離れている場合には、風景画像の中でその離れている方向側（左側または右側）の特徴的部分（例えば、道路脇の建物や道路標識といった道路脇の地物など）の移動速度が比較的大きく、参照データと一致する特徴的部分を有する風景画像を撮影可能な時間は短い。したがって、こうした場合には、判定用閾値を小さくすることにより、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。この結果、車両の地図上の位置をより適正に判定することができる。ここで、所定の画像処理としては、少なくともエッジ検出処理を含むものなどを用いることができる。
【００２６】
本発明のプログラムは、上述した第１〜第３の位置判定方法の各ステップを１以上のコンピュータに実現させるためのものである。このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（例えばハードディスク、ＲＯＭ、ＦＤ、ＣＤ、ＤＶＤなど）に記録されていてもよいし、伝送媒体（インターネットやＬＡＮなどの通信網）を介してあるコンピュータから別のコンピュータへ配信されてもよいし、その他どのような形で授受されてもよい。このプログラムを一つのコンピュータに実行させるか又は複数のコンピュータに分担して実行させれば、上述した位置判定方法の各ステップが実現されるため、その位置判定方法と同様の作用効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施例としてのナビゲーション装置２０を含むナビゲーションシステム１０の構成の概略を示す構成図である。
【図２】風景画像とのマッチング処理に用いられる参照データを作成する様子の一例を説明する説明図である。
【図３】道路とその幅員Ｄｗ，歩道幅Ｐｗ，車線幅Ｌｗとの複数の関係の一例を説明する説明図である。
【図４】電子制御ユニット３０により実行される自車位置判定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図５】道路における最寄りの交差点からの距離Ｄｃの一例を示す説明図である。
【図６】判定用閾値Ｍｒｅｆをを設定するためのパラメータと係数との複数の関係の一例を説明する説明図である。
【図７】走行車線係数ｋ３の係数設定用マップの例を示す説明図である。
【図８】走行車線差係数ｋ４を設定する様子の例を説明する説明図である。
【図９】判定用閾値Ｍｒｅｆを設定するためのパラメータと係数との複数の関係の一例を説明する説明図である。
【図１０】車両が交差点を左折して走行する様子の一例を説明する説明図である。
【図１１】変形例の電子制御ユニット３０により実行される自車位置判定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図１２】左側走行車線差係数設定用マップの一例を示す説明図である。
【図１３】右側走行車線差係数設定用マップの一例を示す説明図である。
【図１４】参照データを左側参照データと右側参照データとに分割する様子の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００２９】
図１は、本発明の一実施例としてのナビゲーション装置２０を含むナビゲーションシステム１０の構成の概略を示す構成図である。実施例のナビゲーションシステム１０は、図示しない車両（自動車）に搭載された各種センサを中心とする車載装置１２と、図示しない車載バッテリからの電力供給を受けて作動するナビゲーション装置２０とを備える。実施例のナビゲーション装置２０は、図示するように、文字や画像を表示する矩形状の画面を有する例えば液晶ディスプレイや有機エレクトロルミネッセンスディスプレイなどとして構成されたディスプレイ２２と、ディスプレイ２２の画面に取り付けられた例えば抵抗膜方式や静電容量方式などによるタッチパネル２４と、装置全体をコントロールする電子制御ユニット３０と、各種アプリケーションソフトウェアや地図データなどを記憶する大容量メモリとしてのハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤという）４０とを備える。
【００３０】
電子制御ユニット３０は、ＣＰＵ３２を中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ３２の他に各種処理プログラムを記憶するＲＯＭ３４と、データを一時的に記憶するＲＡＭ３６と、記憶したデータを保持する不揮発性のフラッシュメモリ３８と、図示しない入出力ポートとを備える。電子制御ユニット３０には、操作者のタッチ位置を検出するタッチパネル２４からの信号やＨＤＤ４０から読み出したデータの他に、車載装置１２からの各種信号が車内ネットワーク経由で入力ポートを介して入力されている。車載装置１２からの信号としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの信号をＧＰＳアンテナを介して受信するＧＰＳ受信機５０からの信号，車両の駆動軸や車輪が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速センサ５２からの信号，車両の加速度を検出する加速度センサ５４からの信号，車両の進行方位やその変化を検出する例えばジャイロセンサにより構成された方位センサ５６からの信号，車両のハンドルの基準位置（進行方向に相当する位置）からの回転量（回転角）をハンドル操舵量として検出する操舵量センサ５８からの信号，車両前方に設置されて車両前方の風景画像を動画や静止画として撮影可能なカメラ５９からの信号（撮影画像）などがある。電子制御ユニット３０からは、ディスプレイ２２への表示信号やアンプを内蔵したスピーカ２６への音声信号，ＨＤＤ４０に書き込むデータなどが出力ポートを介して出力されている。
【００３１】
実施例のナビゲーション装置２０では、電子制御ユニット３０は、ＨＤＤ４０から必要なアプリケーションソフトウェアや地図データを読み出して各種処理を実行する。例えば、ハードウェア又はソフトウェア或いはその組み合わせにより実現される機能を表す図１の機能ブロックに示すように、電子制御ユニット３０は、ＧＰＳ受信機５０からの信号や方位センサ５６からの信号などに基づいて車両の現在位置である自車位置を判定するロケーション処理部６０によるロケーション処理，地図データを用いてディスプレイ２２に地図を表示する地図表示処理部６２による地図表示処理，判定された自車位置から目的地への走行ルートを探索して地図表示処理部６２による地図表示やスピーカ２６からの音声出力によりルート案内を行なうナビゲーション処理部６４によるナビゲーション処理，これらの処理に用いられる画像処理部６６による各種画像処理などを実行する。なお、地図データは、ＨＤＤ４０の地図データ用データベース（以下、地図データＤＢという）４２に記憶されている。
【００３２】
電子制御ユニット３０によるロケーション処理では、ＧＰＳ受信機５０からのＧＰＳ信号に基づいていわゆるＧＰＳ航法により自車位置を算出したり、ＧＰＳ信号を受信できない場合などに車速センサ５２からの車速パルス信号や加速度センサ５４からの車両の加速度，方位センサ５６からの車両の方位に基づいていわゆる自律航法により自車位置を算出したり、算出された自車位置が地図の道路上から外れた場合などに地図データを用いて自車位置を道路上の位置に補正するいわゆるマップマッチングを行なったりして、自車位置を推定する。さらに、ロケーション処理では、カメラ５９により撮影される風景画像と予めＨＤＤ４０に記憶された複数の参照データとが一致しているか否かを判定する画像認識処理としてのマッチング処理を行ない、マッチング処理により一致していると判定された参照データに関連付けられた地図上の位置を、ＧＰＳ航法や自律航法などにより推定した自車位置に代えて、正しい自車位置と判定する。ここで、ＨＤＤ４０に記憶された複数の参照データは、実際に走行した車両の車載カメラから道路上で走行方向に間隔をもって撮影された風景画像の特徴点（例えば、道路脇の建物の輪郭，窓枠，看板や道路標識といった道路脇の地物，道路標示など）を抽出して得られるデータであり、風景画像を撮影したときの自車位置などの撮影情報と共に、ＨＤＤ４０の参照データ用データベース（以下、参照データＤＢという）４４に記憶されている。
【００３３】
ここで、カメラ５９により撮影される風景画像とのマッチング処理に用いられる参照データを作成する方法を説明する。図２は、風景画像とのマッチング処理に用いられる参照データを作成する様子の一例を説明する説明図である。実施例では、図中上部に示すように、参照データ作成用の車両は、道路上で予め定められた参照データ間隔Ｄをもって車載カメラから車両前方の風景画像を撮影しながら走行し、風景画像の撮影時における車両の地図上の位置（緯度及び経度）と車両の方位（道路方向に沿った方位）とを各種センサからの信号などに基づいて正確な情報として取得する。参照データ間隔Ｄは、実施例では、ロケーション処理により実施例のナビゲーション装置２０が備える電子制御ユニット３０の演算量が過大にならない範囲内で、多くの道路で正確な自車位置を得ることができる道路上の間隔として、電子制御ユニット３０やＨＤＤ４０の性能などに基づいて予め実験や解析により定められたもの（例えば、数十ｍなど）を用いるものとした。続いて、図中下部左側に示すように、車載された電子制御ユニットにより、撮影された風景画像に対してエッジ検出処理などを施すことにより風景画像の特徴点を抽出して二値化した特徴点画像を作成し、作成した特徴点画像に対して風景画像認識に適した特徴点を強調したり強調した特徴点周辺の特徴点を破棄したりする強調処理や、ノイズ除去処理などを施して、参照データを作成する。また、撮影された風景画像から参照データを作成する際に、特徴点画像に対して道路上の白線や矢印などの道路標示が強調されるよう強調処理を施すことにより、風景画像の撮影時における走行車線の検出を行なう。エッジ検出処理や強調処理，ノイズ除去処理などの周知な画像処理手法については、これ以上詳細な説明は省略する。こうして作成された複数の参照データは、図中中段右側に示すように、実施例の車両に搭載されたナビゲーション装置２０のＨＤＤ４０の参照データＤＢ４４に、参照データ毎に撮影時の車両の位置，車両の方位，走行車線（以下、それぞれ撮影位置，撮影方位，撮影時走行車線という）と関連付けられて記憶される。
【００３４】
なお、ＨＤＤ４０の地図データＤＢ４２には、道路情報や施設情報などが含まれ、道路情報には、例えば各道路の両端のノードが示す地図上の位置（緯度及び経度），各道路の距離，地域（市街地，郊外），種別（一般道路，高速道路），勾配，信号機の数の他に、図２中下部右側に示すように、各道路の幅員Ｄｗ，車線数Ｌｎ，車線幅Ｌｗ，歩道幅Ｐｗ，道路形状（直線またはカーブ），曲率半径Ｒ，道路種類（一方通行道路，対面通行道路，中央分離帯のある道路等），前述の参照データ間隔Ｄなどが含まれる。図３は、道路とその幅員Ｄｗ，歩道幅Ｐｗ，車線幅Ｌｗとの複数の関係の一例を説明する説明図である。図中、左側の（ａ）は道路種類が対面通行道路で片側３車線の車線数Ｌｎが値６の道路を示し、中央の（ｂ）は道路種類が一方通行道路（例えば高速道路や高架道路などの場合）で車線数Ｌｎが値３の道路を示し、右側の（ｃ）は道路種類が一方通行道路で車線数Ｌｎが値４の道路を示す。図３では、道路の歩道幅Ｐｗは左右両側で等しく車線幅Ｌｗは全て等しいものとして示したが、全ての道路について同一の基準に基づくものであれば、例えば、歩道幅Ｐｗは左右両側の歩道幅の平均値として表したり、車線幅Ｌｗは全車線の車線幅の平均値として表すなどとしてもよい。
【００３５】
次に、こうして構成された実施例のナビゲーション装置２０の動作、特に走行中に自車位置を判定する際の動作について説明する。図４は、電子制御ユニット３０のロケーション処理部６０により画像処理部６６と連携して実行される自車位置判定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、ＧＰＳ航法や自律航法などにより推定された自車位置と方位センサ５６からの信号などに基づく現在の車両の進行方位（道路方向に沿った方位）とが、それぞれ参照データＤＢ４４の参照データの１つに関連付けられた撮影位置と撮影方位とに一致する毎に繰り返し実行される。
【００３６】
自車位置判定処理ルーチンが実行されると、電子制御ユニット３０のＣＰＵ３２は、まず、現在推定されている自車位置である推定自車位置，本ルーチンが実行されたときにカメラ５９により撮影された風景画像から得られる判定用データ，推定自車位置および現在の車両の進行方位（以下、車両進行方位という）と一致する撮影位置および撮影方位の参照データ，推定自車位置および車両進行方位と一致する撮影位置および撮影方位に対応する撮影時走行車線Ｌｓ，推定自車位置における道路の車線数Ｌｎと車線幅Ｌｗと歩道幅Ｐｗと曲率半径Ｒ，推定自車位置および車両進行方位に対応する道路の道路形状と道路種類，推定自車位置および車両進行方位に対応する道路における最寄りの交差点からの距離Ｄｃ，車速センサ５２からの信号に基づいて算出される車速Ｖ，操舵量センサ５８からの信号として得られるハンドル操舵量Ｓｔ，本判定処理に用いられる判定用基準閾値Ｍ０など判定に必要なデータを入力する処理を実行する（ステップＳ１００）。
【００３７】
ここで、推定自車位置は、実施例では、ロケーション処理部６０によりＧＰＳ航法や自律航法などにより推定されたものを入力するものとした。判定用データは、図２を用いて説明した風景画像から参照データを作成した際の画像処理手法と同手法を、本ルーチンを実行したときにカメラ５９により撮影された風景画像に対して適用することにより作成したものを入力するものとした。参照データと撮影時走行車線Ｌｓとは、それぞれ推定自車位置および車両進行方位と一致する撮影位置および撮影方位に対応するものを参照データＤＢ４４から入力するものとした。道路の車線数Ｌｎと車線幅Ｌｗと歩道幅Ｐｗと曲率半径Ｒとは、推定自車位置における道路の情報として記憶されたものを地図データＤＢ４２から入力するものとした。道路形状と道路種類とは、推定自車位置および車両進行方位に対応する道路の情報として記憶されたものを地図データＤＢ４２から入力するものとした。最寄りの交差点からの距離Ｄｃは、実施例では、各道路の両端のノード間を単位距離毎に分割した複数の地点毎に定められ、他の道路との関係や各道路の位置，距離に基づいて算出されて地図データＤＢ４２に記憶されたものを入力するものとした。図５にある道路における最寄りの交差点からの距離Ｄｃの一例を示す。また、判定用基準閾値Ｍ０は、判定用データと参照データとの一致の程度を示す一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ以上か否かを判定する本ルーチンの処理（即ち、実施例のマッチング処理）における判定用閾値Ｍｒｅｆの基準値であり、判定用データと参照データとが一致していると判定可能な範囲の比較的小さい値として予め実験や解析により定められたものを用いるものとした。
【００３８】
こうしてデータを入力すると、図２を用いて説明した参照データを作成する際に走行車線を検出したときの画像処理手法と同手法を、カメラ５９により撮影した風景画像から判定用データを作成する際に適用することにより、車両が走行している道路での走行車線Ｌｒを検出し（ステップＳ１１０）、検出した走行車線Ｌｒから入力した撮影時走行車線Ｌｓを減じたものを走行車線差ΔＬとして計算する（ステップＳ１２０）。ここで、走行車線Ｌｒは、日本のように自動車が左側通行となる国や地域では、車両が走行している道路が複数車線を有する場合には、最も左側の車線を値１として左側から何番目の車線かを整数で示す値とし、車両が走行している道路が一車線のみを有する場合には、値１とした。なお、参照データＤＢ４４の撮影情報としての撮影時走行車線Ｌｓも同様に値１以上の整数とした。
【００３９】
続いて、入力した車速Ｖ，ハンドル操舵量Ｓｔ，検出した走行車線Ｌｒ，計算した走行車線差ΔＬの各パラメータに基づいてそれぞれ判定用基準閾値Ｍ０に乗じるべき車速係数ｋ１，操舵量係数ｋ２，走行車線係数ｋ３，走行車線差係数ｋ４を設定する（ステップＳ１３０〜Ｓ１５０）。ここで、各係数は、実施例では、パラメータと係数との関係を予め定めて係数毎に係数設定用マップとしてＲＯＭ３４に記憶しておき、パラメータが与えられると記憶したマップから対応する係数を導出して設定するものとした。
【００４０】
図６に判定用閾値Ｍｒｅｆを設定するためのパラメータと係数との複数の関係の一例を示し、図７に走行車線係数ｋ３の係数設定用マップの例を示し、図８に走行車線車係数ｋ４を設定する様子の例を説明する説明図を示す。図６中、右側は係数設定用マップの一例である。図６に示すように、車速Ｖが大きいほど車速係数ｋ１が値１を跨いで小さくなり、ハンドル操舵量Ｓｔが大きいほど操舵量係数ｋ２が値１から小さくなり、走行車線Ｌｒが道路脇に近いほど走行車線係数ｋ３が小さくなり、走行車線差ΔＬの絶対値が大きいほど（走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓから離れるほど）走行車線差係数ｋ４が値１から小さくなるように、各パラメータに基づいて各係数が設定される。なお、操舵量係数ｋ２については、ハンドル操舵量Ｓｔが値０近傍の不感帯としての所定量以下の範囲では一律に値１が設定されるものとした。また、図７に示すように、走行車線係数ｋ３は、入力した道路種類と車線数Ｌｎ毎に異なる係数設定用マップが選択されて、選択された係数設定用マップに走行車線Ｌｒを適用することにより設定することができる。例えば、図中左側の（ａ）の道路（道路種類が対面通行道路で車線数Ｌｎが値６の道路）では、走行車線Ｌｒが小さいほど（即ち左側の道路脇に近いほど）値１を跨いで小さくなるように走行車線係数ｋ３が設定され、図中中央の（ｂ）の道路（道路種類が一方通行道路で車線数Ｌｎが値３の道路）や図中右側の（ｃ）の道路（道路種類が一方通行道路で車線数Ｌｎが値４の道路）では、走行車線Ｌｒが中央の車線から離れて左側または右側の道路脇に近いほど値１から小さくなるように走行車線係数ｋ３が設定される。さらに、走行車線差係数ｋ４は、走行車線差ΔＬの絶対値に基づいて設定することにより、図８に示すように、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓから道路幅方向の左側または右側に離れるほど値１から小さくなるように設定される、と言い換えることができる。このように各係数を設定する理由を次に説明する。
【００４１】
まず、車速Ｖやハンドル操舵量Ｓｔが比較的大きい場合には、カメラ５９により撮影される風景画像における特徴点の移動速度（ハンドル操舵量Ｓｔについては特に車両の旋回方向と逆方向に相当する方向への移動速度）が比較的大きく、参照データと一致する特徴点を有する風景画像を撮影可能な時間は極めて短い。言い換えると、こうした場合には、参照データＤＢ４４の参照データと一致する特徴点を有する風景画像を撮影可能な道路上の撮影位置の範囲はかなり狭い。このため、マッチング処理により風景画像と参照データとが一致していると判定される機会が少なくなり、本来は参照データと一致していると認識してもよい風景画像であるにも拘わらずそう認識することができない、いわゆる認識漏れが生じてしまう。これに対し、車速Ｖやハンドル操舵量Ｓｔが大きいほど車速係数ｋ１や操舵量係数ｋ２を小さくして、判定用基準閾値Ｍ０に各係数を乗じて得られる後述の判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくすることにより、マッチング処理により判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができ（一致していると判定される機会を増やすことができ）、本来一致していると認識してもよい風景画像の認識漏れを抑制する（認識率を高める）ことができる。
【００４２】
また、走行車線Ｌｒが道路脇に近い場合は、走行している道路の幅方向において車両位置が中央より左側または右側の道路脇に近い場合であり、カメラ５９により撮影される風景画像における近い道路脇側の特徴点（道路の幅方向中央より左側の道路脇に近い場合には画像左側の特徴点，道路の幅方向中央より右側の道路脇に近い場合には画像右側の特徴点）の移動速度が比較的大きく、風景画像の認識漏れが生じやすい場合である。したがって、走行車線Ｌｒが道路脇に近いほど走行車線係数ｋ３を小さくして判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくすることにより、判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができ、風景画像の認識漏れを抑制することができる。さらに、走行車線差ΔＬの絶対値が大きい場合（走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓから離れる場合）は、走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置より離れている側の道路脇に近い場合であり、カメラ５９により撮影される風景画像における特徴点（参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から左側に離れる場合には画像左側の特徴点，参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から右側に離れる場合には画像右側の特徴点）の移動速度が比較的大きく、風景画像の認識漏れが生じる要因となる。したがって、走行車線差ΔＬの絶対値が小さいほど走行車線差係数ｋ４を小さくして判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくすることにより、判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができ、風景画像の認識漏れを抑制することができる。
【００４３】
続いて、入力した車線数Ｌｎ，車線幅Ｌｗ，歩道幅Ｐｗの各パラメータに基づいてそれぞれ判定用基準閾値Ｍ０に乗じるべき車線数係数ｋ５，車線幅係数ｋ６，歩道幅係数ｋ７を設定し（ステップＳ１６０）、入力した道路形状がカーブ形状のときには曲率半径Ｒに基づいて判定用基準閾値Ｍ０に乗じるべき曲率半径係数ｋ８を設定すると共に入力した道路形状が直線形状のときには曲率半径半径係数ｋ８に値１を設定し（ステップＳ１７０）、入力した最寄りの交差点からの距離Ｄｃに基づいて判定用基準閾値Ｍ０に乗じるべき交差点距離係数ｋ９を設定する（ステップＳ１８０）。ここで、各係数は、実施例では、パラメータと係数との関係を予め定めて係数毎に係数設定用マップとしてＲＯＭ３４に記憶しておき、パラメータが与えられると記憶したマップから対応する係数を導出して設定するものとした。
【００４４】
図９に判定用閾値Ｍｒｅｆを設定するためのパラメータと係数との複数の関係の一例を示す。図中、右側は係数設定用マップの一例である。図示するように、車線数Ｌｎが少ないほど車線数係数ｋ５が値１を跨いで小さくなり、車線幅Ｌｗが狭いほど車線幅係数ｋ６が値１を跨いで小さくなり、歩道幅Ｐｗが狭いほど歩道幅係数ｋ７が値１を跨いで小さくなり、道路形状がカーブ形状の場合に曲率半径Ｒが小さいほど曲率半径係数ｋ８が値１を跨いで小さくなり、最寄りの交差点からの距離Ｄｃが後述する所定距離Ｄ１未満の範囲で短いほど交差点距離係数ｋ９が値１未満の範囲で小さくなるように、各パラメータに基づいて各係数が設定される。なお、歩道幅係数ｋ７については、歩道幅Ｐｗが値０で走行している道路に歩道がない場合には歩道幅係数ｋ７の予め定められた値１未満の下限値が設定されるものとした。また、交差点距離係数ｋ９については、最寄りの交差点からの距離Ｄｃが所定距離Ｄ１以上の場合には値１が設定されるものとした。このように各係数を設定する理由を次に説明する。
【００４５】
まず、走行している道路の幅員が比較的小さい場合には、カメラ５９により撮影される風景画像における特徴点の移動速度が比較的大きく、風景画像の認識漏れが生じやすい。これに対し、道路の幅員が比較的が小さい場合には判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくすれば、判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。道路の幅員が比較的小さい場合としては、道路の車線数が少ない場合，車線幅が狭い場合，歩道幅が狭い場合などを考えることができるから、実施例では、車線数Ｌｎが少ないほど，車線幅Ｌｗが狭いほど，歩道幅Ｐｗが狭いほど、各係数を小さくして判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくすることにより、風景画像の認識漏れを抑制することができる。
【００４６】
また、走行している道路がカーブ形状で曲率半径Ｒが比較的小さい場合には、カメラ５９により撮影される風景画像における特徴点の移動速度（特に車両の旋回方向と逆方向に相当する方向への移動速度）が比較的大きく、参照データと一致する特徴点を有する風景画像を撮影可能な道路上の撮影位置の範囲はかなり狭いため、やはり風景画像の認識漏れが生じやすい。これに対し、道路の曲率半径Ｒが小さいほど曲率半径係数ｋ８を小さくして判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくするから、判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができ、風景画像の認識漏れを抑制することができる。さらに、図１０に示す車両が交差点を左折して走行する様子の一例から分かるように、車両が交差点を右折または左折して道路に進入するときには、車両は道路方向に対して斜めに道路に進入し、車両がある程度進んでから道路方向と略一致する方向に進むことになる。このため、実施例では、道路上で最寄りの交差点からの距離Ｄｃが所定距離Ｄ１未満の範囲で短いほど交差点距離係数ｋ９を小さくして判定用閾値Ｍｒｅｆを小さくするから、判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができ、風景画像の認識漏れを抑制することができる。したがって、所定距離Ｄ１は、交差点を右左折した車両が進入した道路で道路方向と略一致する方向に走行する状態となるまでの距離として予め実験や解析により定められた距離を用いることができる。
【００４７】
こうして閾値ｋ１〜ｋ９を設定すると、判定用基準閾値Ｍ０に全ての閾値ｋ１〜ｋ９を乗じたものを判定用閾値Ｍｒｅｆに設定し（ステップＳ１９０）、判定用データと参照データとの一致率Ｍを計算し（ステップＳ２００）、計算した一致率Ｍと判定用閾値Ｍｒｅｆとを比較する（ステップＳ２１０）。ここで、一致率Ｍは、判定用データと参照データとが一致する程度を表すものであり、例えば、二値化画像として両データ（総画素数と縦横比は同じとする）の対応する画素を比較し、値（値０または値１）が一致する画素数の総画素数に対する割合などとして計算することができる。
【００４８】
計算した一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ未満のときには、判定用データと参照データとは一致していないと判断し、推定自車位置および車両進行方位と一致する撮影位置および撮影方位の参照データおよび道路上その前後２つの参照データの合計３つの参照データと、１つの判定用データと、の合計３回の判定処理を行なったか否かを判定する（ステップＳ２２０）。合計３回の判定処理を行なっていない場合には、ステップＳ１００に戻り、判定用データについては代えることなく、先にステップＳ１００で入力した推定自車位置および車両進行方位と一致する撮影位置および撮影方位の参照データに代えて、この撮影位置の道路上で車両進行方向１つ後の参照データ（１つ先の参照データ）を入力して、ステップＳ１００〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。再び、一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ未満で合計３回の判定処理を行なっていない場合には（ステップＳ２１０，Ｓ２２０）、ステップＳ１００に戻り、判定用データについては代えることなく、最初にステップＳ１００で入力した推定自車位置および車両進行方位と一致する撮影位置および撮影方位の参照データに代えて、この撮影位置の道路上で車両進行方向１つ前の参照データを入力して、ステップＳ１００〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。
【００４９】
こうして一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ未満との判定結果を繰り返し３回得たときには（ステップＳ２１０，Ｓ２２０）、推定自車位置を自車位置と判定して（ステップＳ２３０）、自車位置判定処理ルーチンを終了する。一方、こうした処理を３回繰り返している最中に一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ以上と判定されたときには、そのときに判定用データと一致した参照データに対応する撮影位置を自車位置と判定して（ステップＳ２４０）、自車位置判定処理ルーチンを終了する。こうした処理により、ロケーション処理においてＧＰＳ航法や自律航法などにより推定された推定自車位置より正確な自車位置を特定することができる。なお、こうして自車位置が特定されると、特定された自車位置を基準としてＧＰＳ航法や自律航法などにより次の自車位置の推定が行なわれる。
【００５０】
なお、本ルーチンの各ステップの処理は、基本的に電子制御ユニット３０のロケーション処理部６０により行なわれ、ステップＳ１００の入力処理における判定用データの作成は電子制御ユニット３０の画像処理部６６により行なわれる。
【００５１】
以上説明した実施例のナビゲーション装置２０によれば、道路上で走行方向に間隔をもって車載されたカメラ５９から撮影された風景画像の特徴点を抽出して得られる複数の参照データをそれぞれ対応する撮影位置と関連付けて参照データＤＢ４４に記憶しておき、車載されたカメラ５９から撮影される風景画像と複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行ない、マッチング処理により一致していると判定された参照データに対応する撮影位置に基づいて車両の現在位置である自車位置を判定するものにおいて、マッチング処理は、カメラ５９から撮影される風景画像に対して特徴点を抽出する所定の画像処理を施して得られる判定用データと参照データとの一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ以上のときに一致していると判定し、一致率Ｍが判定用閾値Ｍｒｅｆ未満のときに一致していないと判定することにより行なわれ、判定用閾値Ｍｒｅｆは、車速Ｖが大きいほど小さくなるように且つハンドル操舵量Ｓｔが大きいほど小さくなるように調整されているから、マッチング処理により判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができる。この結果、自車位置をより適正に判定することができる。
【００５２】
また、実施例のナビゲーション装置２０によれば、走行車線Ｌｒが走行している道路の道路脇に近いほど小さくなるように、即ち、走行している道路の幅方向における車両位置が走行している道路の道路脇に近いほど小さくなるように、判定用閾値Ｍｒｅｆを調整するから、判定用データと参照データとが一致しているとより判定されやすくすることができ、風景画像のいわゆる認識漏れをより抑制することができる。さらに、走行車線差ΔＬの絶対値が大きいほど（走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓから離れるほど）小さくなるように、即ち、走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど小さくなるように、判定用閾値Ｍｒｅｆを調整するから、判定用データと参照データとが一致していると更に判定されやすくすることができ、風景画像の認識漏れを更に抑制することができる。
【００５３】
しかも、実施例のナビゲーション装置２０によれば、走行している道路の幅員が小さいほど（具体的には、車線数Ｌｎが小さいほど，車線幅Ｌｗが狭いほど，歩道幅Ｐｗが狭いほど）小さくなるように、また、走行している道路がカーブ形状で曲率半径Ｒが小さいほど小さくなるように、さらに、走行している道路上で最寄りの交差点からの距離Ｄｃが短いほど小さくなるように、判定用閾値Ｍｒｅｆを調整するから、判定用データと参照データとが一致していると判定されやすくすることができ、風景画像の認識漏れをより抑制することができる。この結果、自車位置を更に適正に判定することができる。
【００５４】
実施例のナビゲーション装置２０では、判定用データと参照データとの一致率Ｍの判定に用いる判定用閾値Ｍｒｅｆは、車速Ｖが大きいほど，ハンドル操舵量Ｓｔが大きいほど，走行車線Ｌｒが道路脇に近いほど，走行車線差ΔＬの絶対値が大きいほど，車線数Ｌｎが少ないほど，車線幅Ｌｗが狭いほど，歩道幅Ｐｗが狭いほど，曲率半径Ｒが小さいほど，最寄りの交差点からの距離Ｄｃが短いほど小さくなるように調整されるものとした、即ち、９個のパラメータに基づいて調整されるものとしたが、道路の車線数Ｌｎと車線幅Ｌｗと歩道幅Ｐｗとに基づく調整に代えてまたは加えて、判定用閾値Ｍｒｅｆを、道路の幅員Ｄｗが狭いほど短くなるように調整するものとしてもよい。また、判定用閾値Ｍｒｅｆを、これら９個のパラメータに道路の幅員Ｄｗを加えた計１０個のパラメータのうち任意の一部（１個以上）のパラメータのみに基づいて調整するものとしてもよいし、１０個のパラメータに加えて他のパラメータにも基づいて調整するものとしてもよい。
【００５５】
したがって、例えば、判定用データと参照データとの一致率Ｍの判定に用いる判定用閾値Ｍｒｅｆは、車速Ｖおよびハンドル操舵量Ｓｔ以外のパラメータに基づいて調整されることなく、車速Ｖが大きいほど小さくなり且つハンドル操舵量Ｓｔが大きいほど小さくなるように調整されるものとしてもよい。また、判定用閾値Ｍｒｅｆは、走行車線Ｌｒ以外のパラメータに基づいて調整されることなく、走行車線Ｌｒが道路脇に近いほど小さくなるように調整されるものとしてもよい。さらに、判定用閾値Ｍｒｅｆは、走行車線差ΔＬ以外のパラメータに基づいて調整されることなく、走行車線差ΔＬの絶対値が大きいほど小さくなるように調整されるものとしてもよい。
【００５６】
実施例のナビゲーション装置２０では、判定用データと参照データとの一致率Ｍの判定に用いる判定用閾値Ｍｒｅｆは、走行車線Ｌｒが道路脇に近いほど小さくなるように調整されるものとしたが、走行している道路の幅方向において車両位置が道路脇に近いほど判定用閾値Ｍｒｅｆを小さく調整すればよいから、走行車線Ｌｒを検出することなく、道路の幅方向における車両位置を判定用データに対する画像処理により検出してこの検出位置に基づいて判定用閾値Ｍｒｅｆを調整するものとしてもよい。
【００５７】
実施例のナビゲーション装置２０では、判定用データと参照データとの一致率Ｍの判定に用いる判定用閾値Ｍｒｅｆは、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓから離れるほど小さくなるように調整されるものとしたが、走行している道路の幅方向において車両位置が参照データを得た風景画像の撮影時の車両位置から離れるほど判定用閾値Ｍｒｅｆを小さく調整すればよいから、走行車線Ｌｒを検出することなく、道路の幅方向における車両位置を判定用データに対する画像処理により検出してこの検出位置に基づいて判定用閾値Ｍｒｅｆを調整するものとしてもよい。
【００５８】
実施例のナビゲーション装置２０では、判定用データと参照データとの一致率Ｍを判定用閾値Ｍｒｅｆと比較して自車位置を判定するものとしたが、判定用データと参照データとをそれぞれ車両からみて左側のデータと右側のデータとに分割してから、左側と右側とでそれぞれ一致率と判定用閾値とを比較して自車位置を判定するものとしてもよい。この場合、図４の自車位置判定処理ルーチンに代えて、図１１の自車位置判定処理ルーチンを実行すればよい。図１１のルーチンでは、図４のルーチンのステップＳ１５０の処理に代えてステップＳ３００の処理を実行し、図４のルーチンのステップＳ１９０〜Ｓ２１０の処理に代えてステップＳ３１０〜Ｓ３４０の処理を実行する点を除いて、図４のルーチンと同一である。したがって、同一の処理については同一のステップ番号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００５９】
図１１のルーチンでは、車速係数ｋ１と操舵量係数ｋ２と走行車線係数ｋ３とを設定すると（ステップＳ１３０，Ｓ１４０）、計算した走行車線差ΔＬに基づいて、風景画像内左側の判定を行なうための左側走行車線差係数ｋ４Ｌと風景画像内右側の判定を行なうための右側走行車線差係数ｋ４Ｒとをそれぞれ設定し（ステップＳ３００）、他の係数ｋ５〜ｋ９を設定する（ステップＳ１６０〜Ｓ１８０）。左側走行車線差係数ｋ４Ｌは、走行車線差ΔＬと左側走行車線差係数ｋ４Ｌとの関係を予め定めてＲＯＭ３４に記憶された左側走行車線差係数設定用マップを用いて設定され、右側走行車線差係数ｋ４Ｒは、走行車線差ΔＬと右側走行車線差係数ｋ４Ｒとの関係を予め定めてＲＯＭ３４に記憶された右側走行車線差係数設定用マップを用いて設定される。図１２に左側走行車線差係数設定用マップの一例を示し、図１３に右側走行車線差係数設定用マップの一例を示す。各マップの内容については後述する。
【００６０】
続いて、車速係数ｋ１と操舵量係数ｋ２と走行車線係数ｋ３と左側走行車線差係数ｋ４Ｌと他の係数ｋ５〜ｋ９とを乗じたものを左側判定用閾値ＭＬｒｅｆに設定すると共に、車速係数ｋ１と操舵量係数ｋ２と走行車線係数ｋ３と右側走行車線差係数ｋ４Ｒと他の係数ｋ５〜ｋ９とを乗じたものを右側判定用閾値ＭＬｒｅｆに設定し（ステップＳ３１０）、判定用データを車両からみた画像データとして左側の左側判定用データと右側の右側判定用データとに分割すると共に、参照データを車両からみた画像データとして左側の左側参照データと右側の右側参照データとに分割する（ステップＳ３２０）。図１４に参照データを左側参照データと右側参照データとに分割する様子の一例を示す。図１４の例では、参照データは、左側と右側とに半分ずつに分割されている。判定用データも参照データと同様に分割されるものとした。なお、参照データは予め分割したものをＨＤＤ４０の参照データＤＢ４４に記憶しておくものとしてもよい。
【００６１】
次に、左側判定用データと右側参照データとの一致率ＭＬを前述の一致率Ｍと同様に計算すると共に、右側判定用データと右側参照データとの一致率ＭＲを前述の一致率Ｍと同様に計算し（ステップＳ３２０）、計算した一致率ＭＬを左側判定用閾値ＭＬｒｅｆと比較すると共に一致率ＭＲを右側判定用閾値ＭＲｒｅｆと比較する（ステップＳ３４０）。そして、ステップＳ１００〜Ｓ３４０の処理を異なる参照データを用いて３回繰り返す間に、一致率ＭＬが左側用判定閾値ＭＬｒｅｆ未満または一致率ＭＲが右側判定用閾値ＭＲｒｅｆ未満と続けて３回判定されたときには、推定自車位置を自車位置と判定する（ステップＳ２３０）。一方、ステップＳ１００〜Ｓ３４０の処理を異なる参照データを用いて３回繰り返す間に、一致率ＭＬが左側用判定閾値ＭＬｒｅｆ以上且つ一致率ＭＲが右側判定用閾値ＭＲｒｅｆ以上と判定されたときには、そのときに判定用データと一致した参照データに対応する撮影位置を自車位置と判定して（ステップＳ２４０）、自車位置判定処理ルーチンを終了する。
【００６２】
ここで、図１２および図１３に例示した左側走行車線差係数設定用マップおよび右側走行車線差係数設定用マップについて説明する。図１２に示すように、左側走行車線差係数ｋ４Ｌは、走行車線差ΔＬが値０以上のとき、即ち、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓと同じであるか撮影時走行車線Ｌｓより右側の車線であるときには、値１が設定される。また、左側走行車線差係数ｋ４Ｌは、走行車線差ΔＬが値０未満で小さいほど小さくなるように設定される、即ち、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓより左側に離れるほど小さくなるように設定される。これは、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓに比して道路の幅方向において左側に離れるほど、カメラ５９により撮影される風景画像における左側の特徴点の移動速度が比較的大きくなる傾向があり、この傾向が、風景画像の認識漏れが生じる要因となることに基づく。また、図１３に示すように、右走行車線差係数ｋ４Ｒは、走行車線差ΔＬが値０以下のとき、即ち、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓと同じであるか撮影時走行車線Ｌｓより左側の車線であるときには、値１が設定される。また、右側走行車線差係数ｋ４Ｒは、走行車線差ΔＬが値０より大きいほど小さくなるように設定される、即ち、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓより右側に離れるほど小さくなるように設定される。これは、走行車線Ｌｒが撮影時走行車線Ｌｓに比して道路の幅方向において右側に離れるほど、カメラ５９により撮影される風景画像における右側の特徴点の移動速度が比較的大きくなる傾向があり、この傾向が、風景画像の認識漏れが生じる要因となることに基づく。こうした係数を用いて設定される左側判定用閾値Ｍｒｅｆと右側判定用閾値Ｍｒｅｆとをそれぞれ左側の一致率ＭＬと右側の一致率ＭＲとの比較に用いて自車位置を判定するから、風景画像の認識漏れが抑制され、より適正に自車位置を判定することができる。
【００６３】
実施例では、本発明の位置判定装置をディスプレイ２２やＨＤＤ４０を備えるナビゲーション装置２０に適用して説明したが、例えば、ディスプレイを備えるナビゲーション装置と通信可能に接続されたサーバに電子制御ユニット３０のロケーション処理部６０の機能とロケーション処理に必要な画像処理部６６の機能の一部とを行なわせるようにして、このサーバを本発明の位置判定装置として機能させるものとしてもよい。また、ナビゲーション装置２０に代えて、デジタルカメラや携帯端末，ドライブレコーダなどの機器を本発明の位置判定装置として機能させるものとしてもよい。この場合、こうした機器を車室内に設置してこの機器が備えるカメラにより撮影される風景画像を用いて自車位置を判定するようにしてもよい。
【００６４】
また、実施例では、本発明の位置判定装置をナビゲーション装置２０に適用して説明したが、位置判定方法の形態としてもよいし、こうした位置判定方法の各ステップを１以上のコンピュータに実現させるためのプログラムの形態としてもよい。また、こうしたプログラムを記録媒体に記憶させた形態としても構わない。
【００６５】
実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、複数の参照データをＨＤＤ４０の参照データＤＢ４２に記憶しておき車載されたカメラ５９から撮影される風景画像と複数の参照データとが一致しているか否かを判定するマッチング処理を行なって一致していると判定された参照データに対応する撮影位置に基づいて自車位置を判定する図４や図１１の自車位置判定処理ルーチンを実行する電子制御ユニット３０のロケーション処理部６０と画像処理部６６の一部とが「位置判定装置」に相当する。また、判定用データを用いて走行車線Ｌｒを検出する図４や図１１の自車位置判定処理ルーチンのステップＳ１１０の処理を実行する電子制御ユニット３０のロケーション処理部６０が「幅方向車両位置検出手段」に相当する。
【００６６】
なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。
【００６７】
以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明は、ナビゲーション装置や位置判定装置の製造産業などに利用可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１０  ナビゲーションシステム、１２  車載装置、２０  ナビゲーション装置、２２  ディスプレイ、２４  タッチパネル、２６  スピーカ、３０  電子制御ユニット、３２  ＣＰＵ、３４  ＲＯＭ、３６  ＲＡＭ、３８  フラッシュメモリ、４０  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、４２  地図データ用データベース（地図データＤＢ）、４４  参照データ用データベース（参照データＤＢ）、５０  ＧＰＳ受信機、５２  車速センサ、５４  加速度センサ、５６  方位センサ、５８  操舵量センサ、５９  カメラ、６０  ロケーション処理部、６２  地図表示処理部、６４  ナビゲーション処理部、６６  画像処理部。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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