(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が運転者に運転される登録モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である登録時画像に基づき、前記車両を自動運転するための自動運転情報を生成する自動運転情報登録部と、
前記車両が自動運転される自動運転モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である自動運転時画像と、前記自動運転情報とに基づき、前記車両を自動運転する自動運転制御部と、を有し、
前記自動運転情報登録部は、
前記登録時画像に基づき、前記車両の周囲環境に存在する候補特徴点を抽出する候補特徴点抽出部と、
前記車両の移動中に撮像された複数の前記登録時画像に基づき、前記候補特徴点のうち、前記車両の目的箇所の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点を、特徴点として選定し、所定の原点座標に対する前記特徴点の位置の情報である前記自動運転情報を生成する自動運転情報生成部と、を有し、
前記自動運転制御部は、
前記自動運転時画像と前記自動運転情報とに基づき、前記原点座標に対する前記車両の位置の情報である車両位置情報を算出する車両位置算出部と、
前記車両位置情報に基づき、前記車両を前記目的箇所まで自動運転する自動運転実行制御部と、を有する、車両の自動運転制御装置。
【請求項２】
前記自動運転情報生成部は、前記候補特徴点の位置と前記車両の位置との関係に対し、前記登録時画像内での前記候補特徴点の位置に整合がとれている前記候補特徴点を、固定されて配置された構造物であるとして、前記特徴点に選定する、請求項１に記載の車両の自動運転制御装置。
【請求項３】
前記自動運転情報生成部は、前記候補特徴点のうち、鉛直方向に延在するものを、特徴点として選定する、請求項２に記載の車両の自動運転制御装置。
【請求項４】
前記自動運転情報生成部は、前記候補特徴点のうち、時系列で連続する複数の前記登録時画像内に写されており、その複数の登録時画像が撮像された間に前記車両が移動した距離が長いものほど、優先して前記特徴点として選定する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両の自動運転制御装置。
【請求項５】
前記自動運転情報生成部は、
前記車両の移動中に撮像された複数の前記登録時画像に基づき、前記候補特徴点の位置と前記車両の位置との関係に対し、前記登録時画像内での前記候補特徴点の位置に整合がとれている前記候補特徴点を、固定されて配置された構造物であるとして、前記特徴点に選定する特徴点選定部と、
前記特徴点選定部が使用したよりも多数の前記登録時画像に基づき、前記特徴点のうち、前記特徴点の位置と前記車両の位置との関係に対し、前記登録時画像内での前記特徴点の位置に整合がとれている前記特徴点の位置の情報を算出し、その整合がとれている特徴点の位置の情報である前記自動運転情報を生成する位置推定部と、を有する、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の自動運転制御装置。
【請求項６】
前記自動運転情報生成部は、
前記特徴点のうち、時系列で連続する複数の前記登録時画像内に写されており、その複数の登録時画像が撮像された間に前記車両が移動した距離が長いものほど、優先して優先特徴点として選定して、前記自動運転情報に基づき、前記原点座標に対する前記優先特徴点の位置情報である優先自動運転情報を生成する特徴点選定部を有し、
前記車両位置算出部は、前記自動運転時画像と前記優先自動運転情報とに基づき、前記車両位置情報を算出する、請求項５に記載の車両の自動運転制御装置。
【請求項７】
前記自動運転制御部は、前記原点座標に対する前記目的箇所の位置の情報である目的箇所情報を生成する目的箇所設定部と、前記車両位置情報と前記目的箇所情報とに基づき、前記目的箇所までの自動走行経路を生成する自動走行経路生成部と、を有する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の車両の自動運転制御装置。
【請求項８】
前記自動走行経路生成部は、前記車両が所定の距離だけ自動走行する毎に、又は所定の時間が経過する毎に、前記自動走行経路を更新して生成する、請求項７に記載の車両の自動運転制御装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の自動運転制御装置を備える車両。
【請求項１０】
車両が運転者に運転される登録モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である登録時画像に基づき、前記車両を自動運転するための自動運転情報を生成する自動運転情報登録ステップと、
前記車両が自動運転される自動運転モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である自動運転時画像と、前記自動運転情報とに基づき、前記車両を自動運転する自動運転制御ステップと、を有し、
前記自動運転情報登録ステップは、
前記登録時画像に基づき、前記車両の周囲環境に存在する候補特徴点を抽出する候補特徴点抽出ステップと、
前記車両の移動中に撮像された複数の前記登録時画像に基づき、前記候補特徴点のうち、前記車両の目的箇所の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点を、特徴点として選定し、所定の原点座標に対する前記特徴点の位置の情報である前記自動運転情報を生成する自動運転情報生成ステップと、を有し、
前記自動運転制御ステップは、
前記自動運転時画像と前記自動運転情報とに基づき、前記原点座標に対する前記車両の位置の情報である車両位置情報を算出する車両位置算出ステップと、
前記車両位置情報に基づき、前記車両を前記目的箇所まで自動運転する自動運転実行制御ステップと、を有する、車両の自動運転制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の自動運転制御装置、車両、及び自動運転制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、車両の駐車スペースは狭隘な箇所が多く駐車が困難となる場合があるため、駐車を自動運転で行うことへのニーズが高い。この自動運転においては、従来、例えば車載カメラ等で駐車目標位置を推定し、その駐車目標位置へ車両を自動で移動させていた。例えば、特許文献１には、カメラの画像データから駐車区画を示す駐車枠線を認識し、その駐車枠線から駐車目標位置を推定し、自動駐車を行う技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２９０７８８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、例えば特許文献１の技術では、駐車枠線を撮像することが必要となり、例えば家屋など駐車枠線がない駐車スペースに自動駐車することはできない。
【０００５】
従って、本発明は、駐車枠線がない駐車スペースにおいても自動駐車することができる自動運転制御装置、車両及び自動運転制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の自動運転制御装置は、車両が運転者に運転される登録モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である登録時画像に基づき、前記車両を自動運転するための自動運転情報を生成する自動運転情報登録部と、前記車両が自動運転される自動運転モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である自動運転時画像と、前記自動運転情報とに基づき、前記車両を自動運転する自動運転制御部と、を有し、前記自動運転情報登録部は、前記登録時画像に基づき、前記車両の周囲環境に存在する候補特徴点を抽出する候補特徴点抽出部と、前記車両の移動中に撮像された複数の前記登録時画像に基づき、前記候補特徴点のうち、前記車両の目的箇所の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点を、特徴点として選定し、所定の原点座標に対する前記特徴点の位置の情報である前記自動運転情報を生成する自動運転情報生成部と、を有し、前記自動運転制御部は、前記自動運転時画像と前記自動運転情報とに基づき、前記原点座標に対する前記車両の位置の情報である車両位置情報を算出する車両位置算出部と、前記車両位置情報に基づき、前記車両を前記目的箇所まで自動運転する自動運転実行制御部と、を有する。
【０００７】
この自動運転制御装置によると、周囲の構造物を目印として自動運転中の自車の位置を算出することができるため、例えば目的箇所を区画する駐車枠線がなく、自車と駐車位置との位置関係が、駐車枠線から検出できない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【０００８】
前記自動運転制御装置において、前記自動運転情報生成部は、前記候補特徴点の位置と前記車両の位置との関係に対し、前記登録時画像内での前記候補特徴点の位置に整合がとれている前記候補特徴点を、固定されて配置された構造物であるとして、前記特徴点に選定することが好ましい。この自動運転制御装置によると、目印としての適性をもつ構造物を適切に検出することができるため、自動運転における車両位置の算出精度を高くすることができる。
【０００９】
前記自動運転情報生成部は、前記候補特徴点のうち、鉛直方向に延在するものを、特徴点として選定することが好ましい。この自動運転制御装置によると、より確実に構造物を検出することができるため、自動運転における車両位置の算出精度を高くすることができる。
【００１０】
前記自動運転制御装置において、前記自動運転情報生成部は、前記候補特徴点のうち、時系列で連続する複数の前記登録時画像内に写されており、その複数の登録時画像が撮像された間に前記車両が移動した距離が長いものほど、優先して前記特徴点として選定することが好ましい。この自動運転制御装置によると、一つの特徴点をより長い間目印として使用することができるため、自動運転における車両位置の算出精度をより適切に高くすることができる。
【００１１】
前記自動運転制御装置において、前記自動運転情報生成部は、前記車両の移動中に撮像された複数の前記登録時画像に基づき、前記候補特徴点の位置と前記車両の位置との関係に対し、前記登録時画像内での前記候補特徴点の位置に整合がとれている前記候補特徴点を、固定されて配置された構造物であるとして、前記特徴点に選定する特徴点選定部と、前記特徴点選定部が使用したよりも多数の前記登録時画像に基づき、前記特徴点のうち、前記特徴点の位置と前記車両の位置との関係に対し、前記登録時画像内での前記特徴点の位置に整合がとれている前記特徴点の位置の情報を算出し、その整合がとれている特徴点の位置の情報である前記自動運転情報を生成する位置推定部と、を有することが好ましい。この自動運転制御装置は、位置推定部による座標算出の前に、算出対象である特徴点の数を絞っているため、座標算出負荷を低減することができる。
【００１２】
前記自動運転制御装置において、前記自動運転情報生成部は、前記特徴点のうち、時系列で連続する複数の前記登録時画像内に写されており、その複数の登録時画像が撮像された間に前記車両が移動した距離が長いものほど、優先して優先特徴点として選定して、前記自動運転情報に基づき、前記原点座標に対する前記優先特徴点の位置情報である優先自動運転情報を生成する特徴点選定部を有し、前記車両位置算出部は、前記自動運転時画像と前記優先自動運転情報とに基づき、前記車両位置情報を算出することが好ましい。この自動運転制御装置は、一つの特徴点をより長い間目印として使用することができるため、自動運転における車両位置の算出精度をより適切に高くすることができる。
【００１３】
前記自動運転制御装置において、前記自動運転制御部は、前記原点座標に対する前記目的箇所の位置の情報である目的箇所情報を生成する目的箇所設定部と、前記車両位置情報と前記目的箇所情報とに基づき、前記目的箇所までの自動走行経路を生成する自動走行経路生成部と、を有することが好ましい。この自動運転制御装置によると、自動運転中の自車の位置と目的箇所の位置とを適切に算出することができるため、自動運転における車両位置の算出精度を高くすることができる。
【００１４】
前記自動運転制御装置において、前記自動走行経路生成部は、前記車両が所定の距離だけ自動走行する毎に、又は所定の時間が経過する毎に、前記自動走行経路を更新して生成することが好ましい。この自動運転制御装置によると、自動走行経路を更新して生成することにより、自動走行経路の設定精度を高くすることができる。
【００１５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の車両は、前記自動運転制御装置を備える。この車両によると、駐車枠線がない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【００１６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の自動運転制御方法は、車両が運転者に運転される登録モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である登録時画像に基づき、前記車両を自動運転するための自動運転情報を生成する自動運転情報登録ステップと、前記車両が自動運転される自動運転モードにおいて前記車両の周囲環境を撮像した画像である自動運転時画像と、前記自動運転情報とに基づき、前記車両を自動運転する自動運転制御ステップと、を有し、前記自動運転情報登録ステップは、前記登録時画像に基づき、前記車両の周囲環境に存在する候補特徴点を抽出する候補特徴点抽出ステップと、前記車両の移動中に撮像された複数の前記登録時画像に基づき、前記候補特徴点のうち、前記車両の目的箇所の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点を、特徴点として選定し、所定の原点座標に対する前記特徴点の位置の情報である前記自動運転情報を生成する自動運転情報生成ステップと、を有し、前記自動運転制御ステップは、前記自動運転時画像と前記自動運転情報とに基づき、前記原点座標に対する前記車両の位置の情報である車両位置情報を算出する車両位置算出ステップと、前記車両位置情報に基づき、前記車両を前記目的箇所まで自動運転する自動運転実行制御ステップと、を有する。この自動運転制御方法によると、駐車枠線がない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、駐車枠線がない駐車スペースにおいても自動駐車することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、第１実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。
【図３】図３は、自動運転情報登録部の動作を説明するための説明図である。
【図４】図４は、自動運転情報登録部の動作を説明するための説明図である。
【図５】図５は、自動運転情報の例を示すテーブルである。
【図６】図６は、優先自動運転情報の例を示すテーブルである。
【図７】図７は、第１実施形態に係る優先自動運転情報の生成フローを説明するフローチャートである。
【図８】図８は、第１実施形態に係る自動運転制御部の模式的なブロック図である。
【図９】図９は、第１実施形態に係る自動走行制御部による自動走行制御を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、構造物にマークをつける場合を説明する図である。
【図１１】図１１は、第２実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。
【図１２】図１２は、第３実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。
【図１３】図１３は、第４実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施例を組み合わせて構成するものも含むものである。
【００２０】
（第１実施形態）
最初に、第１実施形態について説明する。図１は、第１実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。図１に示すように、第１実施形態に係る車両１は、自動運転制御装置１０と、撮像装置１０２と、駆動装置１０４とを有する。車両１は、自動車であり、本実施形態では乗用車であるが、これに限られず、例えば商用車等であってもよい。車両１は、運転者の運転操作に基づき、駆動装置１０４により駆動されて走行する。また、車両１は、自動運転制御装置１０による駆動装置１０４の制御により、運転者の運転操作によらず、自動走行する。撮像装置１０２は、車両１に取付けられたカメラであり、車両１の周辺環境を撮像するものである。撮像装置１０２は、車両１の後方及び両側方に取付けられているが、それに限られず、前方など任意の位置に取付けられていてもよく、複数であっても単数であってもよい。
【００２１】
図１に示すように、自動運転制御装置１０は、自動運転情報登録部１２と、自動運転制御部１４とを有する。自動運転情報登録部１２は、登録モードである場合に動作する。登録モードは、車両１を自動運転するための自動運転情報（優先自動運転情報）を生成するための運転モードであり、登録モードにおいては車両１が運転者に運転される。自動運転情報登録部１２は、登録モードにおいて撮像装置１０２によって撮像された車両１の周囲環境の画像である登録時画像Ｐｉ１に基づき、車両１を自動運転するための自動運転情報を生成する。自動運転制御部１４は、自動運転モードである場合に動作する。自動運転モードは、車両１が自動運転される運転モードである。本実施形態においては、自動運転モードは、車両１を目的箇所Ｐ０まで自動で走行させる運転モードである。自動運転制御部１４は、自動運転モードにおいて撮像装置１０２によって撮像された車両１の周囲環境の画像である自動運転時画像Ｐｉ２と、自動運転情報（優先自動運転情報）とに基づき、駆動装置１０４を制御して車両１を自動運転する。なお、登録モード、及び自動運転モードへのモード設定は、運転者によって行われる。
【００２２】
（自動運転情報登録部について）
次に、自動運転情報登録部１２の構成及び動作について詳細に説明する。図２は、第１実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。図３及び図４は、自動運転情報登録部の動作を説明するための説明図である。図２に示すように、自動運転情報登録部１２は、画像メモリ２０と、候補特徴点抽出部２２と、自動運転情報生成部２３と、自動運転情報メモリ３０とを有する。
【００２３】
上述のように、自動運転情報登録部１２は、登録モードにおいて動作するものである。登録モードにおいては、運転者が、車両１を目的箇所Ｐ０から別の場所へ移動させる（出庫）か、又は、車両１を目的箇所Ｐ０まで移動させる（入庫）。なお、本実施形態における目的箇所Ｐ０は、車両１の駐車スペースであり、自動運転する際の目的地である。図３は、登録モードにおいて、運転者が車両１を位置Ｐ１から位置Ｐ２まで移動させるケースを例示している。運転者は、位置Ｐ１で登録モードに設定した後に運転を開始し、位置Ｐ２に到達した後に、登録モードを停止させる。以下の説明では、位置Ｐ１が目的箇所Ｐ０にある例、すなわち登録モードにおいて、運転者が車両１を目的箇所Ｐ０から移動（出庫）させているケースを説明する。
【００２４】
画像メモリ２０は、撮像装置１０２から登録時画像Ｐｉ１を取得して記憶するメモリ（記憶装置）である。登録モードにおいては、撮像装置１０２が、車両１の周辺環境の画像である登録時画像Ｐｉ１を、車両１が移動する位置毎に複数撮像する。撮像装置１０２は、登録モードにおいて、所定の時間の経過毎に登録時画像Ｐｉ１を撮像してもよいし、車両１が所定距離を移動する毎に登録時画像Ｐｉ１を撮像してもよい。画像メモリ２０は、このように撮像された複数の登録時画像Ｐｉ１を取得するため、言い換えれば、画像メモリ２０は、異なる位置から撮像された複数の登録時画像Ｐｉ１を取得するということができる。
【００２５】
候補特徴点抽出部２２は、画像メモリ２０から登録時画像Ｐｉ１を読み出して、候補特徴点Ｆ１を抽出する。候補特徴点Ｆ１は、登録時画像Ｐｉ１に写った車両１の周囲環境に存在する物の一部箇所である。さらに詳しくは、候補特徴点Ｆ１は、目的箇所Ｐ０の周囲に存在する物のうち、自動運転をする際の目印の候補となる箇所である。候補特徴点抽出部２２は、周囲とは異なる箇所であると識別可能な箇所（例えば周囲とのコントラストが所定値より強いもの）の全てを、候補特徴点Ｆ１として抽出する。候補特徴点抽出部２２は、複数の登録時画像Ｐｉ１の全てについて、候補特徴点Ｆ１を抽出する。以下、候補特徴点Ｆ１について、図３、４を元にさらに説明する。
【００２６】
図３及び図４に示すように、目的箇所Ｐ０の周囲には、壁１１０、ブロック１１２、柱１１４、１１６、及び歩行者１１８が存在する。ここで、方向Ｘを地表に平行な方向とし、方向Ｙを地表に平行な方向であって方向Ｘと直交する方向とし、方向Ｚを方向Ｘ、Ｙと垂直な鉛直方向とする。壁１１０は、目的箇所Ｐ０にＸ方向で隣接する構造物であり、ブロック１１２は、目的箇所Ｐ０にＹ方向で隣接する構造物であり、柱１１４、１１６は、Ｘ方向における目的箇所Ｐ０の両側部に存在する構造物である。歩行者１１８は、登録時画像Ｐｉ１を撮像したタイミングで目的箇所Ｐ０の周囲を歩いていた歩行者であり、構造物にはあたらない。ここでいう構造物とは、地表に固定して配置されている物体をいい、例えば歩行者１１８やその場から移動可能な乗物などは、構造物にはあたらない。
【００２７】
図３及び図４に示すように、候補特徴点抽出部２２は、壁１１０のエッジ部Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を、候補特徴点Ｆ１として抽出する。エッジ部Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５は、壁１１０のエッジ（角部又は端部）にあたる箇所であるため、登録時画像Ｐｉ１において周囲とのコントラストが強くなり、候補特徴点Ｆ１として抽出される。また、候補特徴点抽出部２２は、ブロック１１２のエッジ部Ａ６、Ａ７、Ａ８を、候補特徴点Ｆ１として抽出する。エッジ部Ａ６、Ａ７、Ａ８も、同様に周囲とのコントラストが強くなる箇所（エッジ）である。また、候補特徴点抽出部２２は、柱１１４のエッジ部Ａ９、柱１１６のエッジ部Ａ１０についても、候補特徴点Ｆ１として抽出する。エッジ部Ａ９、Ａ１０も、同様に周囲とのコントラストが強くなる箇所（エッジ）である。また、候補特徴点抽出部２２は、歩行者１１８についても、候補特徴点Ｆ１として抽出する。歩行者１１８は、周囲とのコントラスト比が高いため、候補特徴点Ｆ１として抽出される。
【００２８】
図２に示すように、自動運転情報生成部２３は、特徴点選定部２４と、特徴点メモリ２５と、位置推定部２６と、優先特徴点選定部２８とを有する。自動運転情報生成部２３は、特徴点選定部２４及び位置推定部２６により、複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、候補特徴点Ｆ１のうち、目的箇所Ｐ０の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２として選定し、所定の原点座標に対する特徴点Ｆ２の位置の情報である自動運転情報を生成する。また、自動運転情報生成部２３は、優先特徴点選定部２８により、特徴点Ｆ２から優先特徴点Ｆ３を選定し、所定の原点座標に対する優先特徴点Ｆ３の位置の情報である優先自動運転情報を生成する。自動運転情報生成部２３は、登録モードが停止されたあとに、動作を開始して、自動運転情報を生成する。すなわち、自動運転情報生成部２３は、車両１が位置Ｐ２に到達して、位置Ｐ１から位置Ｐ２までの間で撮像された登録時画像Ｐｉ１が全て画像メモリ２０に記憶された後に、動作を開始する。
【００２９】
特徴点選定部２４は、候補特徴点Ｆ１のうち、目的箇所Ｐ０の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２として選定する。特徴点選定部２４は、選定した特徴点Ｆ２の情報（どの候補特徴点Ｆ１が特徴点Ｆ２であるかを示す情報）を、特徴点メモリ２５に記憶させる。
【００３０】
特徴点選定部２４は、ステレオ写真測量に基づき、特徴点Ｆ２を選定する。ステレオ写真測量について以下説明する。具体的には、特徴点選定部２４は、画像メモリ２０から複数（本実施形態では２つ）の登録時画像Ｐｉ１を読み出し、それらの登録時画像Ｐｉ１に共通して写る同一の候補特徴点Ｆ１を対応付ける。また、特徴点選定部２４は、例えば車両１のオドメトリ情報（モータの回転数や車軸の回転数等から算出した車両１の移動量）から、車両移動距離を算出する。車両移動距離は、一方の登録時画像Ｐｉ１の撮像時における車両１の座標と、他方の登録時画像の撮像時における車両１の座標との距離である。特徴点選定部２４は、車両移動距離に基づき、その対応付けた候補特徴点Ｆ１の仮座標情報を算出する。仮座標情報は、登録時画像Ｐｉ１の撮像時における車両１の座標に対する、候補特徴点Ｆ１の相対座標である。また、特徴点選定部２４は、候補特徴点Ｆ１の相対座標を算出する際、車両１の座標と候補特徴点Ｆ１の座標との関係に対し、登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１の位置に整合がとれている候補特徴点Ｆ１のみの仮座標情報を算出している。言い換えれば、特徴点選定部２４は、ステレオ写真測量により、候補特徴点Ｆ１から、整合が取れているもののみを特徴点Ｆ２として選定し、その特徴点Ｆ２の仮座標情報を算出するということができる。
【００３１】
ここで整合が取れているとは、車両１の座標と候補特徴点Ｆ１の座標との関係を示す第１画像内計算位置と、実際の登録時画像Ｐｉ１に写った対応候補特徴点Ｆ１’の位置とが所定の誤差範囲内で一致していることをいう。より詳しくは、第１画像内計算位置は、算出した仮座標情報の位置に候補特徴点Ｆ１が位置していると仮定し、かつ、登録時画像Ｐｉ１撮像時の車両１の座標からその位置の対応候補特徴点Ｆ１を撮像したと仮定した際の、登録時画像Ｐｉ１内での（登録時画像Ｐｉ１に写る）対応候補特徴点Ｆ１’の位置である。
【００３２】
特徴点選定部２４は、ステレオ写真測量上で整合が取れているものを特徴点Ｆ２として選定しているため、目的箇所Ｐ０の周囲の構造物に固定された構造物と判断したもの、すなわちその場に固定されて動かず、経時で形状が変化しない候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２として選定するということができる。ここでの目的箇所Ｐ０の周囲の構造物とは、目的箇所Ｐ０と隣接しているものに限られず、目的箇所Ｐ０から所定の距離の範囲内にあるものをいう。図３及び図４の例では、特徴点選定部２４は、候補特徴点Ｆ１のうち、壁１１０、ブロック１１２、柱１１４、１１６の各エッジ部Ａ１からＡ１０が、ステレオ写真測量上で整合が取れているため、構造物であると判断し特徴点Ｆ２として選定する。一方、特徴点選定部２４は、歩行者１１８については、撮像中に位置が移動して整合が取れないため、構造物でないと判断し特徴点Ｆ２として選定しない。このように、特徴点選定部２４は、整合が取れないものを排除することで、撮像中に移動していたり、形状が変化していたりしているものを、構造物ではないと判断して特徴点Ｆ２に選定しない。
【００３３】
さらに、特徴点選定部２４は、地表に固定された構造物であると判断した対応候補特徴点Ｆ１’のうち、所定の形状を有するもの、例えば、鉛直方向（方向Ｚ）に延在するもののみを、特徴点Ｆ２として選定してもよい。特徴点選定部２４は、対応候補特徴点Ｆ１’の仮座標情報に基づき、対応候補特徴点Ｆ１’が所定の形状を有する（方向Ｚに延在する）かを判断する。仮座標情報は、その対応候補特徴点Ｆ１’の一方の端部の座標と他方の端部の座標（例えば図４のエッジ部Ａ１の上端部の座標と下端部の座標）の情報を有している。従って、特徴点選定部２４は、この一方の端部と他方の端部の座標に基づき、対応候補特徴点Ｆ１’が所定の形状を有するかを判断することができる。鉛直方向に延在するもののみを特徴点Ｆ２として選定した場合、特徴点選定部２４は、例えば鉛直方向に延在しない地表に描かれたマークや傷などを、特徴点Ｆ２ではないと判断して除外する。
【００３４】
また、特徴点選定部２４は、登録時画像Ｐｉ１に表示された対応候補特徴点Ｆ１’の視覚的特徴に基づき、地表に固定された構造物であると判断した対応候補特徴点Ｆ１’のうちから特徴点Ｆ２を選定してもよい。対応候補特徴点Ｆ１’の視覚的特徴とは、単数の登録時画像Ｐｉ１から認識できる候補特徴点Ｆ１の特徴であり、例えば、候補特徴点Ｆ１の形状や、色彩である。具体的には、特徴点選定部２４は、構造物であると判断した候補特徴点Ｆ１のうち、所定の形状を有するもの、例えば、鉛直方向（方向Ｚ）に延在するものを、特徴点Ｆ２として選定する。また、特徴点選定部２４は、構造物であると判断した候補特徴点Ｆ１のうち、周囲とのコントラストが強いものを、優先して特徴点Ｆ２として選定する。例えば、特徴点選定部２４は、同じ登録時画像Ｐｉ１に写っている候補特徴点Ｆ１のうち、鉛直方向（方向Ｚ）に延在するものを抽出し、その抽出した候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２として選定する。また、特徴点選定部２４は、同じ登録時画像Ｐｉ１に写っている候補特徴点Ｆ１のうち、周囲とのコントラストが強いものの順に、所定数だけ候補特徴点Ｆ１を抽出し、その抽出した候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２として選定する。
【００３５】
位置推定部２６は、複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、自動運転情報α１を算出する。自動運転情報α１は、原点座標Ｃ０に対する特徴点Ｆ２の位置の情報と、原点座標Ｃ０に対する車両１の移動毎の位置の情報とを有する。原点座標Ｃ０は、世界座標系における原点の座標である。従って、原点座標Ｃ０に対する特徴点Ｆ２の位置とは、特徴点Ｆ２の世界座標系における座標のことである。そして、原点座標Ｃ０に対する車両１の移動毎の位置とは、車両１の移動毎の世界座標系における座標のことである。すなわち、位置推定部２６は、車両１に対する特徴点Ｆ２の相対座標ではなく、特徴点Ｆ２の絶対座標を算出する点で、特徴点選定部２４とは異なる。以下、原点座標Ｃ０に対する特徴点Ｆ２の位置を、特徴点座標Ｃ１と記載し、原点座標Ｃ０に対する車両１の位置を、登録時車両座標Ｃ２と記載する。登録時車両座標Ｃ２は、位置座標に加え、姿勢座標も含んでいる。なお、本実施形態における原点座標Ｃ０は、図３に示すように、目的箇所Ｐ０の中心座標（に駐車した際の車両座標系の原点座標）であるが、これに限られず、世界座標中における任意の座標であればよく、すなわち、固定された所定の座標であればよい。
【００３６】
位置推定部２６は、バンドル調整の手法を用いて、自動運転情報α１を算出する。バンドル調整について以下説明する。具体的には、位置推定部２６は、画像メモリ２０から、特徴点選定部２４よりも多数（少なくとも３つ以上）の登録時画像Ｐｉ１を読み出し、それらの登録時画像Ｐｉ１に共通して写る同一の特徴点Ｆ２を対応付ける。位置推定部２６は、１つの登録時画像Ｐｉ１における車両１の座標に対する特徴点Ｆ２の相対座標と、他の登録時画像Ｐｉ１における車両１の相対座標とに基づき、バンドル調整の手法を用いて、特徴点座標Ｃ１と登録時車両座標Ｃ２とを算出する。位置推定部２６は、全ての特徴点Ｆ２に対して、それぞれ特徴点座標Ｃ１を算出する。また、位置推定部２６は、登録時画像Ｐｉ１毎の登録時車両座標Ｃ２、すなわち登録時画像Ｐｉ１が撮像されたタイミング毎の車両１の登録時車両座標Ｃ２を算出する。また、位置推定部２６は、特徴点座標Ｃ１を算出する際、車両１の座標と特徴点Ｆ２の座標との関係に対し、登録時画像Ｐｉ１内での特徴点Ｆ２の位置に整合がとれている特徴点Ｆ２のみの特徴点座標Ｃ１を算出している。
【００３７】
ここで整合が取れているとは、車両１の座標と特徴点Ｆ２の座標との関係を示す第２画像内計算位置と、実際の登録時画像Ｐｉ１に写った特徴点Ｆ２の位置とが所定の誤差範囲内で一致していることをいう。より詳しくは、第２画像内計算位置は、算出した特徴点座標Ｃ１の位置に特徴点Ｆ２が位置していると仮定し、かつ、登録時車両座標Ｃ２からその位置の特徴点Ｆ２を撮像したと仮定した際の、登録時画像Ｐｉ１内での（登録時画像Ｐｉ１に写る）特徴点Ｆ２の位置である。
【００３８】
位置推定部２６は、このようにして算出した特徴点Ｆ２の特徴点座標Ｃ１の情報を、自動運転情報α１として登録する。このように、位置推定部２６は、車両１の座標と特徴点Ｆ２の座標との関係に対し、実際の登録時画像Ｐｉ１内での特徴点Ｆ２の位置に整合がとれている特徴点Ｆ２のみを選定しているという点で、特徴点選定部２４と同様の処理、すなわち構造物を選定する処理を行っている。ただし、位置推定部２６は、バンドル調整を用いているため、１つの特徴点Ｆ２の選定を行う上で用いる登録時画像Ｐｉ１の数が、特徴点選定部２４より多い。従って、位置推定部２６は、特徴点Ｆ２の絶対座標を算出することが可能となり、かつ、特徴点Ｆ２の選定精度、すなわち構造物の特定精度が、特徴点選定部２４よりも高くなる。
【００３９】
図５は、自動運転情報の例を示すテーブルである。図５に示すように、位置推定部２６は、自動運転情報α１として登録すると決定した特徴点Ｆ２の特徴点座標Ｃ１と、車両１の移動毎の登録時車両座標Ｃ２とを、自動運転情報α１として算出する。図５の例では、自動運転情報α１は、特徴点座標Ｃ１として、特徴点Ｆ２Ａの一方の端部の座標（Ｘ１１、Ｙ１１、Ｚ１１）及び他方の端部の座標（Ｘ１２、Ｙ１２、Ｚ１２）と、特徴点Ｆ２Ｂの一方の端部の座標（Ｘ２１、Ｙ２１、Ｚ２１）及び他方の端部の座標（Ｘ２２、Ｙ２２、Ｚ２２）と、特徴点Ｆ２Ｃの一方の端部の座標（Ｘ３１、Ｙ３１、Ｚ３１）及び他方の端部の座標（Ｘ３２、Ｙ３２、Ｚ３２）と、特徴点Ｆ２Ｄの一方の端部の座標（Ｘ４１、Ｙ４１、Ｚ４１）及び他方の端部の座標（Ｘ４２、Ｙ４２、Ｚ４２）とを有している。一方の端部の座標とは、例えば図４のエッジ部Ａ１の上端部の座標であり、他方の端部の座標とは、例えばエッジ部Ａ１の下端部の座標である。また、自動運転情報α１は、車両１の移動毎の登録時車両座標Ｃ２として、車両位置ＰＡの登録時車両座標（Ｘ５、Ｙ５、Ｚ５）、車両位置ＰＢの登録時車両座標（Ｘ６、Ｙ６、Ｚ６）を有している。ただし、図５の記載は一例である。
【００４０】
優先特徴点選定部２８は、登録時画像Ｐｉ１と自動運転情報α１との少なくともいずれか一方に基づき、自動運転情報α１として登録された特徴点Ｆ２から、優先特徴点Ｆ３を選定する。優先特徴点選定部２８は、自動運転情報α１に基づき、原点座標Ｃ０に対する優先特徴点Ｆ３の情報である優先自動運転情報α２を生成する。
【００４１】
例えば、優先特徴点選定部２８は、特徴点Ｆ２が時系列で連続する複数の登録時画像Ｐｉ１内に写されており、その複数の登録時画像Ｐｉ１が撮像された間に車両１の移動した距離が長いものほど、優先して優先特徴点Ｆ３として選定する。言い換えれば、優先特徴点選定部２８は、連続して写った複数の登録時画像Ｐｉ１の数が多いものほど、優先して優先特徴点Ｆ３として選定する。例えば、優先特徴点選定部２８は、同じ登録時画像Ｐｉ１に写っている特徴点Ｆ２のうち、連続して写った複数の登録時画像Ｐｉ１の数が多いものの順に、所定数だけ特徴点Ｆ２を抽出し、その抽出した特徴点Ｆ２を、優先特徴点Ｆ３として選定する。
【００４２】
また、優先特徴点選定部２８は、自動運転情報α１として登録された特徴点Ｆ２のうち、車両１の近くに位置するものを、優先して優先特徴点Ｆ３として選定してもよい。車両１に近くに位置する特徴点Ｆ２は、車両１の移動に伴って、連続する登録時画像Ｐｉ１同士の間で大きく（画像上に写る）位置が変化する。すなわち、車両１から近くに位置する特徴点Ｆ２は、車両１の移動に伴った車両１との見かけ上の相対位置（連続する登録時画像Ｐｉ１内における位置）が、車両１のより遠くに位置する特徴点Ｆ２よりも大きく移動する。従って、このように車両１に近くに位置するものを優先特徴点Ｆ３として選定することで、車両１の移動に感度の高い優先特徴点Ｆ３を目印として自動運転を行うことができるため、自動運転の精度を向上させることができる。
【００４３】
優先特徴点選定部２８は、自動運転情報α１中の特徴点座標Ｃ１のうち、優先特徴点Ｆ３の座標の情報のみを抽出して、優先自動運転情報α２として生成する。図６は、優先自動運転情報の例を示すテーブルである。図６の例では、図５の自動運転情報α１の特徴点Ｆ２Ａ、Ｆ２Ｂ、Ｆ２Ｃ、Ｆ２Ｄのうち、特徴点Ｆ２Ａ、Ｆ２Ｂ、Ｆ２Ｄを、優先特徴点Ｆ３Ａ、Ｆ３Ｂ、Ｆ３Ｄとして選定した場合の優先自動運転情報α２を示している。図６の優先自動運転情報α２は、優先特徴点Ｆ３Ａ、Ｆ３Ｂ、Ｆ３Ｄの座標の情報を有している。
【００４４】
自動運転情報メモリ３０は、優先特徴点選定部２８（自動運転情報生成部２３）が作成した優先自動運転情報α２を記憶する。
【００４５】
自動運転情報登録部１２は、以上説明したように、優先自動運転情報α２を生成及び記憶する。以下、自動運転情報登録部１２による優先自動運転情報α２の生成フローを、フローチャートに基づき説明する。図７は、第１実施形態に係る優先自動運転情報の生成フローを説明するフローチャートである。運転者によって登録モードに設定されたら、運転者は、自身の操作で車両１を位置Ｐ１（ここでは目的箇所Ｐ０）から移動させる。このとき、撮像装置１０２は、登録時画像Ｐｉ１を順次撮像する。図７に示すように、自動運転情報登録部１２は、登録モードであること（登録モードに設定されたこと）を検出したら（ステップＳ１０）、画像メモリ２０が、撮像装置１０２からの登録時画像Ｐｉ１を取得し、記憶する（ステップＳ１２）。自動運転情報登録部１２は、候補特徴点抽出部２２が、画像メモリ２０から登録時画像Ｐｉ１を読み出して、候補特徴点Ｆ１を抽出する（ステップＳ１４）。候補特徴点抽出部２２は、目的箇所Ｐ０の周囲に存在するもののうち、周囲とは異なる箇所であると識別可能な箇所（例えば周囲とのコントラストが所定値より強いもの）の全てを、候補特徴点Ｆ１として抽出する。候補特徴点Ｆ１を抽出した後、自動運転情報登録部１２は、登録モードが停止されたかを検出し（ステップＳ１６）、登録モードが停止されていない場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、ステップＳ１２に戻り、次の登録時画像Ｐｉ１を取得し、その登録時画像Ｐｉ１の候補特徴点Ｆ１を抽出する。なお、候補特徴点Ｆ１を抽出する頻度は、登録時画像Ｐｉ１を撮像する頻度と同じであることが好ましい。すなわち、候補特徴点抽出部２２は、登録時画像Ｐｉ１が撮像される毎に、その登録時画像Ｐｉ１の候補特徴点Ｆ１を抽出する。
【００４６】
登録モードが停止された場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、自動運転情報登録部１２は、特徴点選定部２４により、複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、候補特徴点Ｆ１から特徴点Ｆ２を選定する（ステップＳ１８）。特徴点選定部２４は、候補特徴点Ｆ１のうち、ステレオ測量上で整合が取れている候補特徴点Ｆ１である特徴点Ｆ２を選定し、その仮座標情報を算出する。特徴点Ｆ２を選定した後、自動運転情報登録部１２は、位置推定部２６が、登録時画像Ｐｉ１及び選定された特徴点Ｆ２の情報に基づき、自動運転情報α１を生成する（ステップＳ２０）。位置推定部２６は、バンドル調整上で整合が取れている特徴点Ｆ２の特徴点座標Ｃ１を算出し、それを自動運転情報α１とする。
【００４７】
自動運転情報α１を生成した後、自動運転情報登録部１２は、優先特徴点選定部２８が、特徴点Ｆ２の内から優先特徴点Ｆ３を選定し、優先自動運転情報α２を生成し、記憶する（ステップＳ２２）。優先特徴点選定部２８は、例えば、特徴点Ｆ２が時系列で連続する複数の登録時画像Ｐｉ１内に写されており、その複数の登録時画像Ｐｉ１が撮像された間に車両１の移動した距離が長いものほど、優先して優先特徴点Ｆ３として選定する。そして、優先特徴点選定部２８は、自動運転情報α１から、その優先特徴点Ｆ３の座標の情報のみを抽出して、優先自動運転情報α２として生成する。優先自動運転情報α２は、自動運転情報メモリ３０が記憶する。ステップＳ２２の実行により、自動運転情報登録部１２による優先自動運転情報α２の算出処理は終了する。
【００４８】
（自動運転制御部について）
次に、図１に示した自動運転制御部１４の構成及び動作について詳細に説明する。図８は、第１実施形態に係る自動運転制御部の模式的なブロック図である。図８に示すように、自動運転制御部１４は、画像メモリ４０と、自動運転時特徴点抽出部４２と、車両位置算出部４４と、目的箇所設定部４６と、自動走行経路生成部４８と、自動運転実行制御部５０とを有する。
【００４９】
上述のように、自動運転制御部１４は、自動運転モードにおいて動作するものである。自動運転モードにおいては、自動運転制御部１４が、車両１を目的箇所Ｐ０まで自動走行させる。運転者は、目的箇所Ｐ０の周囲まで車両１を自身で移動させ、その場所から自動運転モードに設定する。自動運転制御部１４は、自動運転が可能である場合（自動走行経路の生成ができた場合）、自動運転を開始し、自動運転が可能でない場合（自動走行経路の生成ができない場合）には、自動運転を開始しない。なお、本実施形態における目的箇所Ｐ０は駐車スペースであるため、自動運転制御部１４は自動入庫を行うが、目的箇所Ｐ０が駐車スペースの外部に設定された場合、自動運転制御部１４は、駐車スペースから外部の目的箇所Ｐ０まで車両１を自動出庫させる。
【００５０】
画像メモリ４０は、撮像装置１０２から自動運転時画像Ｐｉ２を取得して記憶するメモリ（記憶装置）である。自動運転モードにおいては、撮像装置１０２が、車両１の周辺環境の画像である登録時画像Ｐｉ１を、車両１が自動走行で移動する位置毎に複数撮像する。撮像装置１０２は、自動運転モードにおいて、所定の時間の経過毎に自動運転時画像Ｐｉ２を撮像してもよいし、車両１が所定距離を移動する毎に自動運転時画像Ｐｉ２を撮像してもよい。画像メモリ４０は、このように撮像された複数の自動運転時画像Ｐｉ２を取得するため、画像メモリ４０は、異なる位置から撮像された複数の自動運転時画像Ｐｉ２を取得しているということができる。
【００５１】
自動運転時特徴点抽出部４２は、画像メモリ４０から自動運転時画像Ｐｉ２を読み出して、自動運転時特徴点Ｆ４を抽出する。自動運転時特徴点Ｆ４は、自動運転時画像Ｐｉ２に写った車両１の周囲環境に存在する物の一部箇所である。自動運転時特徴点抽出部４２は、候補特徴点抽出部２２と同様の方法で、自動運転時特徴点Ｆ４を抽出する。なお、自動運転時特徴点抽出部４２は、１つの自動運転時画像Ｐｉ２中に、３つ以上の自動運転時特徴点Ｆ４を抽出することが好ましい。
【００５２】
車両位置算出部４４は、自動運転時画像Ｐｉ２と自動運転情報α１とに基づき、車両位置情報α３を算出する。車両位置情報α３は、原点座標Ｃ０に対する現在の車両１の位置（自動運転時車両座標Ｃ３）の情報である。具体的には、車両位置算出部４４は、車両１が、所定の仮決定座標Ｃ３’に位置していると仮定して、自動運転時車両座標Ｃ３の算出処理を行う。車両位置算出部４４は、仮決定座標Ｃ３’を、任意の座標に設定する。仮決定座標Ｃ３’は、原点座標Ｃ０に対する車両１の座標であり、位置座標及び姿勢座標を有する。
【００５３】
車両位置算出部４４は、優先自動運転情報α２を読み出し、仮決定座標Ｃ３’の座標から優先特徴点Ｆ３を撮像したと仮定した際の、その自動運転時画像Ｐｉ２内での（その自動運転時画像Ｐｉ２に写る）優先特徴点Ｆ３の位置を算出する。このように算出した自動運転時画像Ｐｉ２内での優先特徴点Ｆ３の位置を、以下、第３画像内計算位置と記載する。車両位置算出部４４は、実際の自動運転時画像Ｐｉ２に写った画像内での自動運転時特徴点Ｆ４の位置と、第３画像内計算位置とが、所定の誤差範囲内で一致しているかを判断する。言い換えれば、車両位置算出部４４は、車両１の仮決定座標Ｃ３’と優先特徴点Ｆ３の座標との関係に対し、実際の自動運転時画像Ｐｉ２内での自動運転時特徴点Ｆ４の位置に整合がとれているかを判断する。車両位置算出部４４は、整合がとれている場合、仮決定座標Ｃ３’を、実際の現在の車両の座標、すなわち自動運転時車両座標Ｃ３とする。車両位置算出部４４は、整合がとれていない場合、実際の現在の車両の座標（自動運転時車両座標Ｃ３）は仮決定座標Ｃ３’ではないと判断し、仮決定座標Ｃ３’を新たに設定して、整合が取れるまで同様の処理を繰り返す。
【００５４】
目的箇所設定部４６は、原点座標Ｃ０に対する目的箇所Ｐ０の位置（目的箇所座標Ｃ４）の情報である目的箇所情報α４を生成する。目的箇所Ｐ０の位置は、登録モードにおいて車両１が移動した経路上の各位置（登録時画像Ｐｉ１が撮像された各タイミングにおける車両１の位置）のうちから、運転者によって指定される。本実施形態では、目的箇所Ｐ０は、駐車スペースであり、駐車スペースに自動入庫を行うケースを説明しているが、例えば目的箇所Ｐ０を駐車スペースの外部に設定して、駐車スペースから自動出庫を行うようにしてもよい。目的箇所設定部４６は、運転者によって指定された目的箇所Ｐ０の目的箇所座標Ｃ４を、自動運転情報メモリ３０から読み出し、目的箇所情報α４を生成する。本実施形態では、目的箇所Ｐ０の目的箇所座標Ｃ４は、原点座標Ｃ０と一致する。ただし、目的箇所設定部４６は、自動運転時画像Ｐｉ２に写った箇所であれば、任意の箇所を目的箇所Ｐ０として設定することができる。例えば、自動運転時画像Ｐｉ２がタッチパネルに写っている場合、運転者が自動運転時画像Ｐｉ２をタッチすることで、目的箇所設定部４６は、そのタッチされた箇所を、目的箇所Ｐ０として設定する。
【００５５】
自動走行経路生成部４８は、車両位置情報α３と目的箇所情報α４とに基づき、目的箇所Ｐ０までの自動走行経路を生成する。具体的には、自動走行経路生成部４８は、自動運転時車両座標Ｃ３（現在の車両１の座標）から、目的箇所座標Ｃ４（目的箇所Ｐ０の座標）まで自動走行するための自動走行経路を生成する。より具体的には、自動走行経路生成部４８は、特徴点座標Ｃ１にも基づき、自動走行中の車両１が優先特徴点Ｆ３に衝突しないように、自動走行経路を生成する。自動運転実行制御部５０は、駆動装置１０４を制御して、自動走行経路の経路上を車両１が走行するように、車両１を自動走行させる。
【００５６】
なお、自動走行経路生成部４８は、車両１が所定の距離だけ自動走行する毎に、又は所定の時間が経過する毎に、自動走行経路を更新して生成する。例えば、撮像装置１０２は、目的箇所Ｐ０に近づくほど、撮像範囲に入る特徴点Ｆ２の数が多くなる。従って、特徴点座標Ｃ１から算出される自動運転時車両座標Ｃ３の算出精度は、目的箇所Ｐ０に近づくほど高くなるため、自動走行経路生成部４８は、目的箇所Ｐ０に近づくほど、自動走行経路の精度を高くすることができる。
【００５７】
自動運転制御部１４は、以上のように自動走行経路を生成し、自動走行経路上を走行するように、車両１を自動走行させる。以下、自動運転制御部１４による自動走行制御を、フローチャートに基づき説明する。図９は、第１実施形態に係る自動走行制御部による自動走行制御を説明するフローチャートである。運転者によって自動運転モードに設定されたら、撮像装置１０２は、自動運転時画像Ｐｉ２の撮像を開始する。図９に示すように、自動運転制御部１４は、自動運転モードに設定されたことを検出したら（ステップＳ３０）、画像メモリ４０が、撮像装置１０２から自動運転時画像Ｐｉ２を取得、記憶する（ステップＳ３２）。自動運転制御部１４は、自動運転時画像Ｐｉ２を取得したら、自動運転時特徴点抽出部４２が、自動運転時画像Ｐｉ２に写った自動運転時特徴点Ｆ４を抽出する（ステップＳ３４）。
【００５８】
自動運転時特徴点Ｆ４を抽出した後、自動運転制御部１４は、車両位置算出部４４が、自動運転時画像Ｐｉ２と、自動運転情報メモリ３０から読み出した優先自動運転情報α２とに基づき、車両位置情報α３を算出する（ステップＳ３６）。車両位置算出部４４は、画像内での自動運転時特徴点Ｆ４の位置と、車両１の仮決定座標Ｃ３’と優先特徴点Ｆ３の座標との関係に対し、実際の自動運転時画像Ｐｉ２内での自動運転時特徴点Ｆ４の位置に整合がとれている場合、仮決定座標Ｃ３’を、実際の現在の車両１の座標、すなわち自動運転時車両座標Ｃ３とする。車両位置情報α３は、この自動運転時車両座標Ｃ３の情報を有するものである。
【００５９】
車両位置情報α３を算出した後、自動運転制御部１４は、目的箇所設定部４６が、目的箇所座標Ｃ４の情報である目的箇所情報α４を生成し（ステップＳ３８）、自動走行経路生成部４８が、車両位置情報α３と目的箇所情報α４とに基づき、目的箇所Ｐ０までの自動走行経路を生成する（ステップＳ４０）。自動走行経路を生成した後、自動運転制御部１４は、自動運転実行制御部５０が、駆動装置１０４を制御して、自動走行経路上の自動走行を実行させる（ステップＳ４２）。自動運転制御部１４は、自動走行中に、目的箇所Ｐ０に到達しているかを判断し（ステップＳ４４）、目的箇所Ｐ０に到達していない場合（ステップＳ４４；Ｎｏ）、ステップＳ３２に戻り、その時点における最新の自動運転時画像Ｐｉ２を取得し、その自動運転時画像Ｐｉ２に基づいて同様の処理を行って、自動走行経路を更新する。自動運転制御部１４は、その更新した自動走行経路上を自動走行させる。なお、自動走行経路の更新する頻度は、自動運転時画像Ｐｉ２を撮像する頻度と同じであることが好ましい。すなわち、自動走行経路生成部４８は、自動運転時画像Ｐｉ２が撮像される毎に、新たに抽出された自動運転時特徴点Ｆ４に基づき、自動走行経路を生成する。
【００６０】
車両１が目的箇所Ｐ０に到達した場合（ステップＳ４４；Ｙｅｓ）、自動運転制御部１４は、自動走行処理を終了させ、車両１を停止させる。なお、自動運転中に、自動運転情報メモリ３０に記憶されていなかった障害物が自動経路上に存在する場合は、撮像装置１０２や、別途設けられた超音波センサー等によってその障害物を検出し、自動走行経路生成部４８が、その障害物を避けるような新たな自動走行経路を生成する。
【００６１】
以上説明したように、第１実施形態に係る自動運転制御装置１０は、自動運転情報登録部１２と、自動運転制御部１４とを有する。自動運転情報登録部１２は、候補特徴点抽出部２２と、自動運転情報生成部２３とを有する。候補特徴点抽出部２２は、登録時画像Ｐｉ１に基づき、車両１の周囲環境に存在する候補特徴点Ｆ１を抽出する。自動運転情報生成部２３は、車両１の移動中に撮像された複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、候補特徴点Ｆ１のうち、車両１の目的箇所Ｐ０の周囲に固定して配置された構造物であると判断した候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２として選定し、所定の原点座標Ｃ０に対する特徴点Ｆ２の位置の情報である自動運転情報α１を生成する。また、自動運転制御部１４は、車両位置算出部４４と、自動運転実行制御部５０とを有する。車両位置算出部４４は、自動運転時画像Ｐｉ２と自動運転情報α１とに基づき、自動運転時車両座標Ｃ３の情報である車両位置情報α３を算出する。自動運転実行制御部５０は、車両位置情報α３に基づき、車両１を目的箇所Ｐ０まで自動運転する。
【００６２】
この自動運転制御装置１０は、自動運転モードの前に実行される登録モードにおいて、目的箇所Ｐ０を走行しつつ、目的箇所Ｐ０の周囲の画像である登録時画像Ｐｉ１を撮像する。そして、自動運転情報登録部１２は、この登録時画像Ｐｉ１に基づき、目的箇所Ｐ０の周囲の構造物である特徴点Ｆ２の位置（特徴点座標Ｃ１）を算出しておく。そして、自動運転制御装置１０は、自動運転モードの際に自動運転時画像Ｐｉ２を撮像する。自動運転制御部１４は、自動運転時画像Ｐｉ２から、現在の車両１の周囲にある自動運転時特徴点Ｆ４を検出して、自動運転時特徴点Ｆ４の位置と予め記憶した特徴点Ｆ２の位置（特徴点座標Ｃ１）とに基づき、現在の車両１の位置（車両位置情報α３）を算出する。自動運転制御部１４は、車両位置情報α３に基づき、現在の車両１の位置から目的地までの経路を設定して目的地まで自動運転する。この自動運転制御装置１０は、目的箇所Ｐ０の周囲の構造物（特徴点Ｆ２）の座標を予め算出しておき、自動運転の際に、その周囲の構造物の座標を読み出すことができる。そのため、この自動運転制御装置１０は、周囲の構造物を目印として、自動運転中の自車の位置（座標）と目的箇所Ｐ０の位置（座標）とを算出することができる。従って、この自動運転制御装置１０によれば、例えば目的箇所Ｐ０を区画する駐車枠線がなく、自車と駐車位置との位置関係が、駐車枠線から検出できない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【００６３】
また、構造物は、目的箇所Ｐ０の周囲に固定されているため、位置が変わってしまったり、後で画像検出できなくなってしまったりするというおそれが少ない。自動運転制御装置１０は、構造物であると判断したものを特徴点Ｆ２として選定しているため、車両位置（車両位置情報α３）の算出精度が低くなることを抑制し、自動運転における経路設定の精度を高くすることができる。
【００６４】
また、自動運転情報生成部２３は、車両１の座標と候補特徴点Ｆ１の座標との関係に対し、登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１の位置に整合がとれている候補特徴点Ｆ１を、特徴点Ｆ２に選定する。車両１の座標と候補特徴点Ｆ１の座標との関係とは、特徴点選定部２４によって算出された第１画像内計算位置、及び位置推定部２６によって算出された第２画像内計算位置のうち少なくともいずれか一方である。自動運転情報生成部２３は、算出した座標に対し、登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１の位置に整合がとれていない場合、すなわち登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１が、座標によって一義的に定まる位置に存在しない場合、この候補特徴点Ｆ１は、構造物でないとして、特徴点Ｆ２として選定しない。従って、この自動運転制御装置１０によると、目印としての適性をもつ構造物を適切に検出することができるため、車両位置（車両位置情報α３）の算出精度を高くすることができる。
【００６５】
また、自動運転情報生成部２３は、候補特徴点Ｆ１のうち、鉛直方向（方向Ｚ）に延在するものを、特徴点Ｆ２として選定する。鉛直方向に延在するものは、固定された構造物である可能性が高いため、自動運転の目印としての適性に優れている。従って、鉛直方向に延在するものを特徴点Ｆ２とし、鉛直方向に延在しないもの（地上の傷やマークなど）を特徴点Ｆ２としないことで、目印としての適性をもつ構造物を適切に検出することができるため、車両位置（車両位置情報α３）の算出精度を高くすることができる。なお、鉛直方向に延在するとは、鉛直方向に沿って直線状に延在するものが好ましいが、鉛直方向に向かって所定長さ以上延在していれば、鉛直方向から交差していてもよい。すなわち、自動運転情報生成部２３は、候補特徴点Ｆ１の一方の端部のＺ座標と、他方の端部のＺ座標との距離が、所定長さ以上であるものを、特徴点Ｆ２として選定してもよい。この所定長さは、適宜設定することができるが、画像を見て高さが認識できる程度の長さであることが好ましい。
【００６６】
また、自動運転情報生成部２３は、候補特徴点Ｆ１が時系列で連続する複数の登録時画像Ｐｉ１内に写されており、その複数の登録時画像Ｐｉ１が撮像された間に車両１の移動した距離が長いものほど、優先して特徴点Ｆ２として選定する。この場合、選定された特徴点は、より長い間自動運転時画像Ｐｉ２に写ることになる。従って、自動運転制御装置１０は、一つの特徴点を、より長い間目印として使用することができる。そのため、この自動運転制御装置１０によると、自動運転における車両位置（車両位置情報α３）の算出精度をより適切に高くすることができる。
【００６７】
また、自動運転情報生成部２３は、特徴点選定部２４と、位置推定部２６とを有する。特徴点選定部２４は、複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、候補特徴点Ｆ１の位置と車両１の位置との関係に対し、登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１の位置に整合がとれている候補特徴点Ｆ１を、固定されて配置された構造物であるとして、特徴点Ｆ２に選定する。位置推定部２６は、特徴点選定部２４が使用したよりも多数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、特徴点Ｆ２のうち、特徴点Ｆ２の位置と車両１の位置との関係に対し、登録時画像Ｐｉ１内での特徴点Ｆ２の位置に整合がとれている特徴点Ｆ２の位置の情報を算出し、その整合がとれている特徴点Ｆ２の位置の情報である自動運転情報α１を生成する。
【００６８】
位置推定部２６は、特徴点選定部２４よりも多数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、整合がとれているか、すなわち構造物であるかを判断する。そのため、位置推定部２６は、構造物であるかの判断の精度が特徴点選定部２４よりも高くなっている。一方で、位置推定部２６は、座標の算出負荷が、特徴点選定部２４より高くなる。しかし、第１実施形態においては、特徴点選定部２４が、位置推定部２６による座標算出の前に、算出対象である特徴点Ｆ２の数を絞っているため、座標算出負荷を低減しつつ、構造物の選定を高精度で行うことができる。
【００６９】
また、自動運転情報生成部２３は、優先特徴点選定部２８を有する。優先特徴点選定部２８は、特徴点Ｆ２のうち、時系列で連続する複数の登録時画像Ｐｉ１内に写されており、その複数の登録時画像Ｐｉ１が撮像された間に車両１が移動した距離が長いものほど、優先して優先特徴点Ｆ３として選定して、原点座標Ｃ０に対する優先特徴点Ｆ３の位置情報である優先自動運転情報α２を生成する。車両位置算出部４４は、自動運転時画像Ｐｉ２と優先自動運転情報α２とに基づき、車両位置情報α３を算出する。優先特徴点選定部２８は、より長い間目印として使用することができる特徴点Ｆ２を優先特徴点Ｆ３として、車両位置情報α３の算出に用いる。そのため、この自動運転制御装置１０は、自動運転における車両位置（車両位置情報α３）の算出精度をより適切に高くすることができる。
【００７０】
また、自動運転制御部１４は、目的箇所座標の情報である目的箇所情報α４を生成する目的箇所設定部４６と、車両位置情報α３と目的箇所情報α４とに基づき、目的箇所Ｐ０までの自動走行経路を生成する自動走行経路生成部４８と、を有する。この自動運転制御装置１０によると、自動運転中の自車の位置（座標）と目的箇所Ｐ０の位置（座標）とを適切に算出することができるため、自動運転における経路設定の精度を高くすることができる。また、この自動運転制御装置１０によると、自車の位置（座標）と目的箇所Ｐ０の位置（座標）とを算出するため、予め記憶された経路でなく、自車の位置と目的箇所Ｐ０とを結ぶ新たな経路を設定することも可能となる。従って、この自動運転制御装置１０は、目的箇所Ｐ０への入庫や出庫など、柔軟な自動運転を行うことができる。
【００７１】
自動走行経路生成部４８は、車両１が所定の距離だけ自動走行する毎に、又は自動走行中に所定の時間が経過する毎に、自動走行経路を更新して生成する。自動運転時車両座標Ｃ３（現在の車両１の位置）の算出精度は、目的箇所Ｐ０に近づくほど高くなるため、自動走行経路を更新して生成することにより、自動走行経路の設定精度を高くすることができる。
【００７２】
図１０は、構造物にマークをつける場合を説明する図である。この自動運転制御装置１０を用いて、例えば自宅の駐車スペースなど、決められた箇所への自動入庫、自動出庫を行う場合には、駐車スペース周囲の構造物に、特徴点Ｆ２として検出されやすいようなマーク１２０を付与してもよい。図１０の例では、柱１１４にマーク１２０を付与した場合の例である。マーク１２０は、例えば白と黒とを組み合わせたデザインなど、コントラスト比が高いものが好ましい。
【００７３】
なお、第１実施形態に係る自動運転情報生成部２３は、特徴点選定部２４、位置推定部２６、及び優先特徴点選定部２８を有しているが、自動運転情報生成部２３は、少なくとも位置推定部２６を有していればよい。以下、それらの実施形態について説明する。
【００７４】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る自動運転制御装置１０ａは、自動運転情報登録部１２ａが、特徴点選定部２４を有さない点で、第１実施形態とは異なる。第２実施形態において第１実施形態と構成が共通する点は、説明を省略する。
【００７５】
図１１は、第２実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。図１１に示すように、第２実施形態に係る自動運転情報登録部１２ａは、画像メモリ２０と、候補特徴点抽出部２２と、候補特徴点メモリ２５ａと、自動運転情報生成部２３ａと、自動運転情報メモリ３０とを有する。
【００７６】
候補特徴点メモリ２５ａは、候補特徴点抽出部２２が抽出した候補特徴点Ｆ１の情報（登録時画像Ｐｉ１のどの箇所が候補特徴点Ｆ１であるかの情報）を記憶する。
【００７７】
自動運転情報生成部２３ａは、位置推定部２６ａと、優先特徴点選定部２８ａとを有する。位置推定部２６ａは、複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、原点座標Ｃ０に対する特徴点Ｆ２の位置（座標）の情報である自動運転情報α１ａを算出する。第１実施形態では、特徴点選定部２４によって選定された特徴点Ｆ２のみの座標計算を行ったが、第２実施形態に係る位置推定部２６ａは、候補特徴点抽出部２２が抽出した候補特徴点Ｆ１の全てについて、座標計算を行う。位置推定部２６ａは、第１実施形態と同様の方法（バンドル調整）で、候補特徴点Ｆ１の座標計算を行う。位置推定部２６ａは、座標計算の結果、候補特徴点Ｆ１のうち、構造物であると判断した特徴点Ｆ２、すなわち、車両１の座標と候補特徴点Ｆ１の座標との関係に対し、実際の登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１の位置に整合がとれているもののみを特徴点Ｆ２として選定して、その特徴点Ｆ２の座標のみを自動運転情報α１ａとする。
【００７８】
優先特徴点選定部２８ａは、登録時画像Ｐｉ１と自動運転情報α１ａとの少なくともいずれか一方に基づき、自動運転情報α１として登録された特徴点Ｆ２から、優先特徴点Ｆ３を選定する。優先特徴点選定部２８ａは、自動運転情報α１ａに基づき、原点座標Ｃ０に対する優先特徴点Ｆ３の情報である優先自動運転情報α２を生成する。
【００７９】
第２実施形態に係る自動運転制御装置１０ａは、特徴点選定部２４を有さないが、位置推定部２６ａが、構造物であると判断した特徴点Ｆ２を選定して座標の算出を行っている。そのため、自動運転制御装置１０ａは、第１実施形態と同様に、自車と駐車位置との位置関係が駐車枠線から検出できない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【００８０】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態に係る自動運転制御装置１０ｂは、自動運転情報登録部１２ｂが、優先特徴点選定部２８を有さない点で、第１実施形態とは異なる。第３実施形態において第１実施形態と構成が共通する点は、説明を省略する。
【００８１】
図１２は、第３実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。図１２に示すように、第３実施形態に係る自動運転情報登録部１２ｂは、画像メモリ２０と、候補特徴点抽出部２２と、自動運転情報生成部２３ｂと、自動運転情報メモリ３０ｂとを有する。
【００８２】
自動運転情報生成部２３ｂは、特徴点選定部２４と、特徴点メモリ２５と、位置推定部２６とを有する。特徴点選定部２４と、特徴点メモリ２５と、位置推定部２６とは、第１実施形態と同様の処理を行い、特徴点Ｆ２の座標情報である自動運転情報α１を生成する。自動運転情報メモリ３０ｂは、自動運転情報α１を記憶する。第３実施形態に係る車両位置算出部４４は、第１実施形態と異なり、自動運転情報α１、すなわち特徴点Ｆ２の座標情報から、車両位置情報α３（自動走行時の車両１の位置）を算出する。
【００８３】
第３実施形態においては、優先特徴点Ｆ３を選定せず、特徴点Ｆ２の座標情報から自動走行時の車両１の位置を算出する。このような場合であっても、自動運転制御装置１０ｂは、自動運転情報生成部２３ｂが、構造物を選定して座標の算出を行っているため、第１実施形態と同様に、自車と駐車位置との位置関係が駐車枠線から検出できない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【００８４】
（第４実施形態）
次に、第４実施形態について説明する。第４実施形態に係る自動運転制御装置１０ｃは、特徴点選定部２４及び優先特徴点選定部２８を有さない点で、第１実施形態とは異なる。第４実施形態において第１実施形態と構成が共通する点は、説明を省略する。
【００８５】
図１３は、第４実施形態に係る自動運転情報登録部の模式的なブロック図である。図１３に示すように、第４実施形態に係る自動運転情報登録部１２ｃは、画像メモリ２０と、候補特徴点抽出部２２と、候補特徴点メモリ２５ｃと、位置推定部２６ｃと、自動運転情報メモリ３０ｃとを有する。
【００８６】
候補特徴点メモリ２５ｃは、候補特徴点抽出部２２が抽出した候補特徴点Ｆ１の情報（登録時画像Ｐｉ１のどの箇所が候補特徴点Ｆ１であるかの情報）を記憶する。
【００８７】
位置推定部２６ｃは、自動運転情報生成部に相当する。位置推定部２６ｃは、複数の登録時画像Ｐｉ１に基づき、原点座標Ｃ０に対する特徴点Ｆ２の位置（座標）の情報である自動運転情報α１ｃを算出する。位置推定部２６ｃは、第１実施形態と同様の方法（バンドル調整）で、候補特徴点Ｆ１の座標計算を行う。位置推定部２６ｃは、候補特徴点Ｆ１のうち、構造物であると判断した特徴点Ｆ２、すなわち、車両１の座標と候補特徴点Ｆ１の座標との関係に対し、実際の登録時画像Ｐｉ１内での候補特徴点Ｆ１の位置に整合がとれているもののみを特徴点Ｆ２として選定して、その特徴点Ｆ２の座標のみを自動運転情報α１ｃとする。
【００８８】
自動運転情報メモリ３０ｃは、自動運転情報α１ｃを記憶する。第４実施形態に係る車両位置算出部４４は、自動運転情報α１ｃ、すなわち特徴点Ｆ２の座標情報から、車両位置情報α３（自動走行時の車両１の位置）を算出する。
【００８９】
第４実施形態においては、自動運転情報生成部が、位置推定部２６ｃのみを有する。このような場合であっても、自動運転制御装置１０ｃは、自動運転情報生成部（位置推定部２６ｃ）が、構造物を選定して座標の算出を行っているため、第１実施形態と同様に、自車と駐車位置との位置関係が駐車枠線から検出できない場合においても、自動走行により自動で駐車することができる。
【００９０】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００９１】
１  車両
１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ  自動運転制御装置
１２、１２ａ、１２ｂ、１２ｃ  自動運転情報登録部
１４  自動運転制御部
２０  画像メモリ
２２  候補特徴点抽出部
２３  自動運転情報生成部
２４  特徴点選定部
２５  特徴点メモリ
２６  位置推定部
２８  優先特徴点選定部
３０  自動運転情報メモリ
４０  画像メモリ
４２  自動運転時特徴点抽出部
４４  車両位置算出部
４６  目的箇所設定部
４８  自動走行経路生成部
５０  自動運転実行制御部
１０２  撮像装置
１０４  駆動装置
１１０  壁
１１２  ブロック
１１４、１１６  柱
１１８  歩行者
１２０  マーク
Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７、Ａ８、Ａ９、Ａ１０  エッジ部
Ｃ０  原点座標
Ｃ１  特徴点座標
Ｃ２  登録時車両座標
Ｃ３  自動運転時車両座標
Ｃ３’  仮決定座標
Ｃ４  目的箇所座標
Ｆ１  候補特徴点
Ｆ２  特徴点
Ｆ３  優先特徴点
Ｆ４  自動運転時特徴点
Ｐ０  目的箇所
Ｐ１、Ｐ２  位置
Ｐｉ１  登録時画像
Ｐｉ２  自動運転時画像
Ｘ、Ｙ、Ｚ  方向
α１  自動運転情報
α２  優先自動運転情報
α３  車両位置情報
α４  目的箇所情報
【図１】
0006564713.tif 000002
【図２】
0006564713.tif 000003
【図３】
0006564713.tif 000004
【図４】
0006564713.tif 000005
【図５】
0006564713.tif 000006
【図６】
0006564713.tif 000007
【図７】
0006564713.tif 000008
【図８】
0006564713.tif 000009
【図９】
0006564713.tif 000010
【図１０】
0006564713.tif 000011
【図１１】
0006564713.tif 000012
【図１２】
0006564713.tif 000013
【図１３】
0006564713.tif 000014