(57)【要約】【課題】画像認識処理に用いるのに適した地物を適切に抽出することにより、誤認識を抑制するとともに効率的に画像認識処理を行うことを可能とし、画像認識処理に用いる地物データベースの作成も効率的に行うことを可能とする地物抽出方法等を提供する。【解決手段】所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成するステップ（＃１４）と、前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外するステップ（＃１５）と、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出するステップ（＃１８）と、を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成する地物グループ形成ステップと、
前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外する除外ステップと、
前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出する抽出ステップと、
を備える地物抽出方法。
【請求項２】
前記除外ステップと前記抽出ステップとの間に、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して新たな地物グループを形成するとともに、グループ化されなかった地物については各地物で個別に新たな地物グループを形成する地物グループ再形成ステップを更に備え、
前記抽出ステップでは、前記地物グループ再形成ステップにより形成された前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記対象地物として抽出する請求項１に記載の地物抽出方法。
【請求項３】
前記抽出ステップの前に、前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をセット化して地物セットを形成するとともに、セット化されなかった地物については各地物で個別に地物セットを形成する地物セット形成ステップを更に備え、
前記抽出ステップでは、前記地物グループ内から一つの前記地物セットを選択し、当該選択された前記地物セットを構成する一又は二以上の地物を前記対象地物として抽出する請求項１又は２に記載の地物抽出方法。
【請求項４】
前記抽出ステップでは、前記地物グループ内に複数の前記地物セットが存在する場合には、それらの中から前記画像認識処理における認識率が最も高い前記地物セットを選択する請求項３に記載の地物抽出方法。
【請求項５】
前記除外ステップは、異なる地物種別の地物であって、互いに誤認識する可能性がある複数の地物が存在する場合に、それらの少なくとも一方の地物種別の地物を前記画像認識処理に用いるのに適さない地物として前記地物グループから除外する誤認識地物除外ステップを有する請求項１から４のいずれか一項に記載の地物抽出方法。
【請求項６】
前記誤認地物識除外ステップでは、複数の地物種別の地物の中から、少なくとも前記画像認識処理における認識率が低い方の地物種別の地物を前記地物グループから除外する請求項５に記載の地物抽出方法。
【請求項７】
前記地物情報は、前記地物種別を含む地物属性の情報を含み、
前記除外ステップは、抽出対象外の地物属性を有する地物を前記画像認識処理に用いるのに適さない地物として前記地物グループから除外する対象外地物除外ステップを有する請求項１から６のいずれか一項に記載の地物抽出方法。
【請求項８】
前記除外ステップの結果、前記地物グループ内の全ての地物が除外された場合には、前記抽出ステップでは、前記地物グループ内の地物の全部を前記対象地物として抽出する請求項１から７のいずれか一項に記載の地物抽出方法。
【請求項９】
前記地物グループ形成ステップでは、グループ化されなかった地物については、各地物で個別に地物グループを形成する請求項１から８のいずれか一項に記載の地物抽出方法。
【請求項１０】
前記地物グループ形成ステップでは、地物種別が停止線である地物を基準地物とし、この基準地物から道路に沿って、隣接する地物を順に探索して前記地物グループを形成する処理を行う請求項１から９のいずれか一項に記載の地物抽出方法。
【請求項１１】
前記地物グループ形成ステップでは、前記基準地物から所定の抽出対象外範囲内の地物は探索しない請求項１０に記載の地物抽出方法。
【請求項１２】
前記グループ化間隔は、別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定される請求項１から１１のいずれか一項に記載の地物抽出方法。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の地物抽出方法の各ステップに加えて、
自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
自位置情報を取得する自位置情報取得ステップと、
前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、
前記対象地物の地物情報を用いて、前記画像情報に対する前記対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、
を備える画像認識方法。
【請求項１４】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の地物抽出方法の各ステップに加えて、
前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、
この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、
を備える地物データベース作成方法。
【請求項１５】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の地物抽出方法の各ステップに加えて、
所定の基準地物から道路に沿って、前記抽出ステップにより抽出された前記対象地物を順に探索する探索ステップと、
この探索ステップにより探索された一又は二以上の前記対象地物についての前記画像認識処理における認識率の前記基準地物からの積算値である認識率積算値を演算する認識率演算ステップと、
前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記対象地物までの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、
この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、
を備える地物データベース作成方法。
【請求項１６】
前記地物抽出方法が前記地物セット形成ステップを含む場合には、
前記認識率演算ステップでは、前記地物セットを単位として前記認識率及び前記認識率積算値を演算し、
前記地物情報取得ステップでは、前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記地物セットまでの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する請求項１５に記載の地物データベース作成方法。
【請求項１７】
所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成する地物グループ形成ステップと、
前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外する除外ステップと、
前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出する抽出ステップと、
をコンピュータに実行させる地物抽出プログラム。
【請求項１８】
前記除外ステップと前記抽出ステップとの間に、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して新たな地物グループを形成するとともに、グループ化されなかった地物については各地物で個別に新たな地物グループを形成する地物グループ再形成ステップを更に備え、
前記抽出ステップでは、前記地物グループ再形成ステップにより形成された前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記対象地物として抽出する請求項１７に記載の地物抽出プログラム。
【請求項１９】
前記抽出ステップの前に、前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をセット化して地物セットを形成するとともに、セット化されなかった地物については各地物で個別に地物セットを形成する地物セット形成ステップを更に備え、
前記抽出ステップでは、前記地物グループ内から一つの前記地物セットを選択し、当該選択された前記地物セットを構成する一又は二以上の地物を前記対象地物として抽出する請求項１７又は１８に記載の地物抽出プログラム。
【請求項２０】
前記グループ化間隔は、別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定される請求項１７から１９のいずれか一項に記載の地物抽出プログラム。
【請求項２１】
請求項１７から２０のいずれか一項に記載の地物抽出プログラムの各ステップに加えて、
自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
自位置情報を取得する自位置情報取得ステップと、
前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、
前記対象地物の地物情報を用いて、前記画像情報に対する前記対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、
をコンピュータに実行させる画像認識プログラム。
【請求項２２】
請求項１７から２０のいずれか一項に記載の地物抽出プログラムの各ステップに加えて、
前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、
この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、
をコンピュータに実行させる地物データベース作成プログラム。
【請求項２３】
請求項１７から２０のいずれか一項に記載の地物抽出プログラムの各ステップに加えて、
所定の基準地物から道路に沿って、前記抽出ステップにより抽出された前記対象地物を順に探索する探索ステップと、
この探索ステップにより探索された一又は二以上の前記対象地物についての前記画像認識処理における認識率の前記基準地物からの積算値である認識率積算値を演算する認識率演算ステップと、
前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記対象地物までの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、
この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、
をコンピュータに実行させる地物データベース作成プログラム。
【請求項２４】
所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成する地物グループ形成手段と、
前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外する除外手段と、
前記除外手段による処理の結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出する抽出手段と、
を備える地物抽出装置。
【請求項２５】
前記除外手段による処理の結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して新たな地物グループを形成するとともに、グループ化されなかった地物については各地物で個別に新たな地物グループを形成する地物グループ再形成手段を更に備え、
前記抽出手段は、前記地物グループ再形成手段により形成された前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記対象地物として抽出する請求項２４に記載の地物抽出装置。
【請求項２６】
前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をセット化して地物セットを形成するとともに、セット化されなかった地物については各地物で個別に前記地物セットを形成する地物セット形成手段を更に備え、
前記抽出手段は、前記地物グループ内から一つの前記地物セットを選択し、当該選択された前記地物セットを構成する一又は二以上の地物を前記対象地物として抽出する請求項２４又は２５に記載の地物抽出装置。
【請求項２７】
前記グループ化間隔は、別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定される請求項２４から２６のいずれか一項に記載の地物抽出装置。
【請求項２８】
請求項２４から２７のいずれか一項に記載の地物抽出装置を備えた画像認識装置であって、
自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
自位置情報を取得する自位置情報取得手段と、
前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得手段と、
前記対象地物の地物情報を用いて、前記画像情報に対する前記対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、
を備える画像認識装置。
【請求項２９】
請求項２４から２７のいずれか一項に記載の地物抽出装置を備えた地物データベース作成装置であって、
前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得手段と、
この地物情報取得手段により取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する格納処理手段と、
を備える地物データベース作成装置。
【請求項３０】
請求項２４から２７のいずれか一項に記載の地物抽出装置を備えた地物データベース作成装置であって、
所定の基準地物から道路に沿って、前記抽出手段により抽出された前記対象地物を順に探索する探索手段と、
この探索手段により探索された一又は二以上の前記対象地物についての前記画像認識処理における認識率の前記基準地物からの積算値である認識率積算値を演算する認識率演算手段と、
前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記対象地物までの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得手段と、
この地物情報取得手段により取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する格納処理手段と、
を備える地物データベース作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の地物情報格納手段に地物情報が格納された複数の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物を抽出する地物抽出方法、並びにそれを用いた画像認識方法及び地物データベース作成方法、更にはそれらの方法を実現するためのプログラム及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の撮像装置や画像認識技術の向上に伴って、自位置情報の補正や車両制御等のために、車載カメラにより撮像した画像情報を用いて、自位置周辺の地物、例えば、区画線、停止線、横断歩道等の道路標示（ペイント標示）の画像認識を行う画像認識装置が開発されるようになってきた。このような自位置周辺の地物の画像認識処理の認識率を高めるために、画像情報のみにより画像認識処理を行うのではなく、地図データベース等の地物情報を格納する地物情報格納手段から自位置周辺の地物の情報を取得し、取得した地物情報と画像情報とを照合して、地物の画像認識処理を行う画像認識装置の技術が存在する（例えば、下記の特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２０９５１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような画像認識装置において、画像情報に含まれることになる自位置周辺の全ての地物のそれぞれを、画像認識処理の対象とすることも可能である。この場合、自位置の進行方向に沿って全ての地物を順に地物情報格納手段から抽出し、抽出された地物の地物情報を画像認識処理に用いることになる。しかし、道路標示等の地物の中には、その形状や色彩等が、他の地物と誤認識し易いものや画像認識が困難なもの等がある。このような場合に、全ての地物をそれぞれに画像認識処理の対象とすると、比較的狭い間隔で隣接する他の地物との間で誤認識が生じる可能性があるとともに、画像認識処理の演算負荷が大きくなり効率が悪い。また、画像認識処理に用いる地物データベースの作成に際しても、道路に沿って存在する全ての地物の情報をデータベース化することは効率が悪い。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を適切に抽出することにより、誤認識を抑制するとともに効率的に画像認識処理を行うことを可能とし、画像認識処理に用いる地物データベースの作成も効率的に行うことを可能とする地物抽出方法、並びにそれを用いた画像認識方法及び地物データベース作成方法、更にはそれらの方法を実現するためのプログラム及び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】
上記目的を達成するための本発明に係る地物抽出方法の特徴構成は、所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成する地物グループ形成ステップと、前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外する除外ステップと、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出する抽出ステップと、を備える点にある。
【０００７】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行う。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、この方法で抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合には、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できるとともに、画像情報に対する画像認識処理のための演算負荷を軽減して効率的に画像認識処理を行うことが可能となる。また、この方法で抽出された対象地物を地物データベースの作成に用いる場合には、不要な地物情報をデータベースに格納することを防止できるので、画像認識処理に用いるのに適した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【０００８】
ここで、前記除外ステップと前記抽出ステップとの間に、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して新たな地物グループを形成するとともに、グループ化されなかった地物については各地物で個別に新たな地物グループを形成する地物グループ再形成ステップを更に備え、前記抽出ステップでは、前記地物グループ再形成ステップにより形成された前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記対象地物として抽出する構成とすると好適である。
【０００９】
このように構成すれば、前記除外ステップにより画像認識処理に用いるのに適さない地物が除外された結果、地物グループを形成していた一群の地物の中の一部の地物間隔がグループ化間隔より大きくなった場合にも、それに合わせて新たな地物グループを形成することができる。したがって、グループ化間隔より大きい間隔で配置された地物は、異なる地物グループとすることができるので、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制しつつ、対象地物の画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。
【００１０】
また、前記抽出ステップの前に、前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をセット化して地物セットを形成するとともに、セット化されなかった地物については各地物で個別に地物セットを形成する地物セット形成ステップを更に備え、前記抽出ステップでは、前記地物グループ内から一つの前記地物セットを選択し、当該選択された前記地物セットを構成する一又は二以上の地物を前記対象地物として抽出する構成とすると更に好適である。
【００１１】
なお、本願において「一群の地物をセット化」することと「一群の地物をグループ化」することは、地物セットを形成する処理と地物グループを形成する処理とを区別するためだけに表現が異なっているものであり、これらは共に一群の地物を一つの組み合わせにすることを表す同じ意味として用いている。但し、「一群の地物をセット化」は、同一の地物種別の一群の地物について行う。
【００１２】
このように構成すれば、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物を地物セットとして組み合わせて対象地物とすることになる。したがって、この方法で抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合には、同一の地物種別の一群の地物が比較的狭い間隔で配置されていても、それらをセットとして画像認識処理を行うことが可能となるので、それら一群の地物の内の一つを隣接する他の地物と誤認識することを抑制し、対象地物の認識率を高めることが可能となる。
【００１３】
また、前記抽出ステップでは、前記地物グループ内に複数の前記地物セットが存在する場合には、それらの中から前記画像認識処理における認識率が最も高い前記地物セットを選択する構成とすると好適である。
【００１４】
このように構成すれば、前記地物グループ内に複数の前記地物セットが存在する場合に、それらの中から画像認識処理に用いるのに適した地物セットを適切に選択することができ、その結果、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することが可能となる。
【００１５】
また、前記除外ステップは、異なる地物種別の地物であって、互いに誤認識する可能性がある複数の地物が存在する場合に、それらの少なくとも一方の地物種別の地物を前記画像認識処理に用いるのに適さない地物として前記地物グループから除外する誤認識地物除外ステップを有する構成とすると好適である。
【００１６】
このように構成すれば、この方法で抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合に、異なる地物種別の地物を互いに誤認識することを抑制できる。
【００１７】
また、前記誤認地物識除外ステップでは、複数の地物種別の地物の中から、少なくとも前記画像認識処理における認識率が低い方の地物種別の地物を前記地物グループから除外する構成とすると好適である。
【００１８】
このように構成すれば、この方法で抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合に、異なる地物種別の地物を互いに誤認識することを抑制しつつ、画像認識処理に用いるのに適した地物種別の地物を対象地物として適切に抽出することが可能となる。
【００１９】
また、前記地物情報は、前記地物種別を含む地物属性の情報を含み、前記除外ステップは、抽出対象外の地物属性を有する地物を前記画像認識処理に用いるのに適さない地物として前記地物グループから除外する対象外地物除外ステップを有する構成とすると好適である。
【００２０】
このように構成すれば、例えば画像認識が困難な形状や状態の地物を抽出対象外の地物として適切に除外して、対象地物の抽出を行うことが可能となる。
【００２１】
また、前記除外ステップの結果、前記地物グループ内の全ての地物が除外された場合には、前記抽出ステップでは、前記地物グループ内の地物の全部を前記対象地物として抽出する構成とすると好適である。
【００２２】
このように構成すれば、地物グループ内の全ての地物が除外された場合に、当該地物グループ内の地物の全部を対象地物として抽出することにより、当該地物グループ内の異なる地物同士で誤認識が生じることを抑制しつつ、対象地物の画像認識処理の機会を確保することが可能となる。
【００２３】
また、前記地物グループ形成ステップでは、グループ化されなかった地物については、各地物で個別に地物グループを形成する構成とすると好適である。
【００２４】
このように構成すれば、他の地物との間隔がグループ化間隔以上離れて単独で存在するために、隣接する地物との間で誤認識が生じる可能性が低い地物については、各地物を単独で対象地物として抽出することが可能となる。したがって、画像認識処理に用いるのに適した対象地物を適切に抽出することができる。
【００２５】
また、前記地物グループ形成ステップでは、地物種別が停止線である地物を基準地物とし、この基準地物から道路に沿って、隣接する地物を順に探索して前記地物グループを形成する処理を行う構成とすると好適である。
【００２６】
このように構成すれば、この地物抽出方法を、停止線を目標として何らかの制御等を行うための、停止線の手前に存在する地物の画像認識処理に用いる場合に、一又は二以上の対象地物を適切に抽出することが可能となる。
【００２７】
また、前記地物グループ形成ステップでは、前記基準地物から所定の抽出対象外範囲内の地物は探索しない構成とすると好適である。
【００２８】
このように構成すれば、この地物抽出方法を、停止線を目標として何らかの制御等を行うための、停止線の手前に存在する地物の画像認識処理に用いる場合に、当該制御等を行うために必要な距離を抽出対象外範囲に設定することにより、当該制御等を行うために必要な距離を考慮して適切に対象地物の抽出することが可能となる。
【００２９】
また、前記グループ化間隔は、別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定される構成とすると好適である。
【００３０】
このように構成すれば、自位置情報の推測誤差に応じてグループ化間隔を決定するため、自位置情報の推測誤差に応じて一群の地物をグループ化することができる。したがって、対象地物の画像認識処理に際して、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できる。また、自位置情報の推測誤差が小さい場合には、複数の地物のそれぞれを別の画像認識処理の対象地物にすることができるので、自位置の進行方向に存在する対象地物となり得る地物の数が同じ場合であっても、画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。
【００３１】
本発明に係る画像認識方法の特徴構成は、上記の地物抽出方法の各ステップに加えて、自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、自位置情報を取得する自位置情報取得ステップと、前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、前記対象地物の地物情報を用いて、前記画像情報に対する前記対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、を備える点にある。
【００３２】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行う。そして、そのように抽出された対象地物の地物情報を取得して画像認識処理に用いる。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、対象地物の画像認識処理に際して、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できるとともに、画像情報に対する画像認識処理のための演算負荷を軽減して効率的に画像認識処理を行うことが可能となる。
【００３３】
本発明に係る地物データベース作成方法の特徴構成は、上記の地物抽出方法の各ステップに加えて、前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、を備える点にある。
【００３４】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行う。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、抽出された対象地物を所定の記憶手段に格納して地物データベースを作成することにより、不要な地物情報をデータベースに格納することを防止できるので、画像認識処理に用いるのに適した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００３５】
本発明に係る地物データベース作成方法の更なる特徴構成は、上記の地物抽出方法の各ステップに加えて、所定の基準地物から道路に沿って、前記抽出ステップにより抽出された前記対象地物を順に探索する探索ステップと、この探索ステップにより探索された一又は二以上の前記対象地物についての前記画像認識処理における認識率の前記基準地物からの積算値である認識率積算値を演算する認識率演算ステップと、前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記対象地物までの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、を備える点にある。
【００３６】
この特徴構成によれば、抽出された対象地物の画像認識処理における認識率の、基準地物からの積算値が所定のしきい値以上となるように、所定の記憶手段に地物情報を格納する地物の範囲を適切に決定することができる。したがって、対象地物の画像認識処理を適切に行うことができるように、適切な範囲の地物情報を格納した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００３７】
ここで、前記地物抽出方法が前記地物セット形成ステップを含む場合には、前記認識率演算ステップでは、前記地物セットを単位として前記認識率及び前記認識率積算値を演算し、前記地物情報取得ステップでは、前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記地物セットまでの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する構成とすると好適である。
【００３８】
このように構成すれば、地物セットを構成する一又は二以上の地物が対象地物として抽出されている場合にも、当該地物セットに基づいて、所定の記憶手段に地物情報を格納する地物の範囲を適切に決定することができる。
【００３９】
上記目的を達成するための本発明に係る地物抽出プログラムの特徴構成は、所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成する地物グループ形成ステップと、前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外する除外ステップと、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出する抽出ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【００４０】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行う。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、このプログラムにより抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合には、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できるとともに、画像情報に対する画像認識処理のための演算負荷を軽減して効率的に画像認識処理を行うことが可能となる。また、このプログラムにより抽出された対象地物を地物データベースの作成に用いる場合には、不要な地物情報をデータベースに格納することを防止できるので、画像認識処理に用いるのに適した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００４１】
ここで、前記除外ステップと前記抽出ステップとの間に、前記除外ステップの結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して新たな地物グループを形成するとともに、グループ化されなかった地物については各地物で個別に新たな地物グループを形成する地物グループ再形成ステップを更に備え、前記抽出ステップでは、前記地物グループ再形成ステップにより形成された前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記対象地物として抽出する構成とすると好適である。
【００４２】
このように構成すれば、前記除外ステップにより画像認識処理に用いるのに適さない地物が除外された結果、地物グループを形成していた一群の地物の中の一部の地物間隔がグループ化間隔より大きくなった場合にも、それに合わせて新たな地物グループを形成することができる。したがって、グループ化間隔より大きい間隔で配置された地物は、異なる地物グループとすることができるので、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制しつつ、対象地物の画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。
【００４３】
また、前記抽出ステップの前に、前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をセット化して地物セットを形成するとともに、セット化されなかった地物については各地物で個別に地物セットを形成する地物セット形成ステップを更に備え、前記抽出ステップでは、前記地物グループ内から一つの前記地物セットを選択し、当該選択された前記地物セットを構成する一又は二以上の地物を前記対象地物として抽出する構成とすると更に好適である。
【００４４】
このように構成すれば、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物を地物セットとして組み合わせて対象地物とすることになる。したがって、このプログラムにより抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合には、同一の地物種別の一群の地物が比較的狭い間隔で配置されていても、それらをセットとして画像認識処理を行うことが可能となるので、それら一群の地物の内の一つを隣接する他の地物と誤認識することを抑制し、対象地物の認識率を高めることが可能となる。
【００４５】
また、前記グループ化間隔は、別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定される構成とすると好適である。
【００４６】
このように構成すれば、自位置情報の推測誤差に応じてグループ化間隔を決定するため、自位置情報の推測誤差に応じて一群の地物をグループ化することができる。したがって、対象地物の画像認識処理に際して、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できる。また、自位置情報の推測誤差が小さい場合には、複数の地物のそれぞれを別の画像認識処理の対象地物にすることができるので、自位置の進行方向に存在する対象地物となり得る地物の数が同じ場合であっても、画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。
【００４７】
本発明に係る画像認識プログラムの特徴構成は、上記の地物抽出プログラムの各ステップに加えて、自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、自位置情報を取得する自位置情報取得ステップと、前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、前記対象地物の地物情報を用いて、前記画像情報に対する前記対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【００４８】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行う。そして、そのように抽出された対象地物の地物情報を取得して画像認識処理に用いる。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、対象地物の画像認識処理に際して、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できるとともに、画像情報に対する画像認識処理のための演算負荷を軽減して効率的に画像認識処理を行うことが可能となる。
【００４９】
本発明に係る地物データベース作成プログラムの特徴構成は、上記の地物抽出プログラムの各ステップに加えて、前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【００５０】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行う。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、抽出された対象地物を所定の記憶手段に格納して地物データベースを作成することにより、不要な地物情報をデータベースに格納することを防止できるので、画像認識処理に用いるのに適した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００５１】
本発明に係る地物データベース作成プログラムの更なる特徴構成は、上記の地物抽出プログラムの各ステップに加えて、所定の基準地物から道路に沿って、前記抽出ステップにより抽出された前記対象地物を順に探索する探索ステップと、この探索ステップにより探索された一又は二以上の前記対象地物についての前記画像認識処理における認識率の前記基準地物からの積算値である認識率積算値を演算する認識率演算ステップと、前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記対象地物までの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得ステップと、この地物情報取得ステップにより取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する地物情報格納ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【００５２】
この特徴構成によれば、抽出された対象地物の画像認識処理における認識率の、基準地物からの積算値が所定のしきい値以上となるように、所定の記憶手段に地物情報を格納する地物の範囲を適切に決定することができる。したがって、対象地物の画像認識処理を適切に行うことができるように、適切な範囲の地物情報を格納した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００５３】
上記目的を達成するための本発明に係る地物抽出装置の特徴構成は、所定の地物情報格納手段に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報が格納された複数の地物について、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して地物グループを形成する地物グループ形成手段と、前記地物グループ内の一群の地物の中から、画像情報に対する前記地物の画像認識処理に用いるのに適さない地物を除外する除外手段と、前記除外手段による処理の結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記画像認識処理に用いるのに適した対象地物として抽出する抽出手段と、を備える点にある。
【００５４】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行うことになる。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、この装置により抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合には、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できるとともに、画像情報に対する画像認識処理のための演算負荷を軽減して効率的に画像認識処理を行うことが可能となる。また、この装置により抽出された対象地物を地物データベースの作成に用いる場合には、不要な地物情報をデータベースに格納することを防止できるので、画像認識処理に用いるのに適した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００５５】
ここで、前記除外手段による処理の結果残った前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化して新たな地物グループを形成するとともに、グループ化されなかった地物については各地物で個別に新たな地物グループを形成する地物グループ再形成手段を更に備え、前記抽出手段は、前記地物グループ再形成手段により形成された前記地物グループ内の一又は二以上の地物の一部又は全部を前記対象地物として抽出する構成とすると好適である。
【００５６】
このように構成すれば、前記除外手段により画像認識処理に用いるのに適さない地物が除外された結果、地物グループを形成していた一群の地物の中の一部の地物間隔がグループ化間隔より大きくなった場合にも、それに合わせて新たな地物グループを形成することができる。したがって、グループ化間隔より大きい間隔で配置された地物は、異なる地物グループとすることができるので、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制しつつ、対象地物の画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。
【００５７】
また、前記地物グループ内の一又は二以上の地物について、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物をセット化して地物セットを形成するとともに、セット化されなかった地物については各地物で個別に前記地物セットを形成する地物セット形成手段を更に備え、前記抽出手段は、前記地物グループ内から一つの前記地物セットを選択し、当該選択された前記地物セットを構成する一又は二以上の地物を前記対象地物として抽出する構成とすると更に好適である。
【００５８】
このように構成すれば、同一の地物種別であって地物相互間の間隔が前記グループ化間隔以下となっている一群の地物を地物セットとして組み合わせて対象地物とすることになる。したがって、この装置により抽出された対象地物を画像認識処理に用いる場合には、同一の地物種別の一群の地物が比較的狭い間隔で配置されていても、それらをセットとして画像認識処理を行うことが可能となるので、それら一群の地物の内の一つを隣接する他の地物と誤認識することを抑制し、対象地物の認識率を高めることが可能となる。
【００５９】
また、前記グループ化間隔は、別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定される構成とすると好適である。
【００６０】
このように構成すれば、自位置情報の推測誤差に応じてグループ化間隔を決定するため、自位置情報の推測誤差に応じて一群の地物をグループ化することができる。したがって、対象地物の画像認識処理に際して、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できる。また、自位置情報の推測誤差が小さい場合には、複数の地物のそれぞれを別の画像認識処理の対象地物にすることができるので、自位置の進行方向に存在する対象地物となり得る地物の数が同じ場合であっても、画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。
【００６１】
本発明に係る画像認識装置の特徴構成は、上記の地物抽出装置を備えた画像認識装置であって、自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、自位置情報を取得する自位置情報取得手段と、前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得手段と、前記対象地物の地物情報を用いて、前記画像情報に対する前記対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、を備える点にある。
【００６２】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行うことになる。そして、そのように抽出された対象地物の地物情報を取得して画像認識処理に用いることになる。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、対象地物の画像認識処理に際して、隣接する他の地物との間で誤認識が生じることを抑制できるとともに、画像情報に対する画像認識処理のための演算負荷を軽減して効率的に画像認識処理を行うことが可能となる。
る。
【００６３】
本発明に係る地物データベース作成装置の特徴構成は、上記の地物抽出装置を備えた地物データベース作成装置であって、前記対象地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得手段と、この地物情報取得手段により取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する格納処理手段と、を備える点にある。
【００６４】
この特徴構成によれば、地物相互間の間隔が所定のグループ化間隔以下となっている一群の地物をグループ化してなる地物グループ内から、画像認識処理に用いるのに適さない地物の除外や対象地物の抽出を行うことになる。したがって、前記グループ化間隔以下の比較的狭い間隔で配置されている一群の地物から、画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の地物を対象地物として適切に抽出することができる。そのため、抽出された対象地物を所定の記憶手段に格納して地物データベースを作成することにより、不要な地物情報をデータベースに格納することを防止できるので、画像認識処理に用いるのに適した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【００６５】
本発明に係る地物データベース作成プログラムの更なる特徴構成は、地物抽出装置を備えた地物データベース作成装置であって、所定の基準地物から道路に沿って、前記抽出手段により抽出された前記対象地物を順に探索する探索手段と、この探索手段により探索された一又は二以上の前記対象地物についての前記画像認識処理における認識率の前記基準地物からの積算値である認識率積算値を演算する認識率演算手段と、前記基準地物から前記認識率積算値が所定のしきい値以上となる前記対象地物までの地物の地物情報を前記地物情報格納手段から取得する地物情報取得手段と、この地物情報取得手段により取得した地物情報を、所定の記憶手段に格納する格納処理手段と、を備える点にある。
【００６６】
この特徴構成によれば、抽出された対象地物の画像認識処理における認識率の、基準地物からの積算値が所定のしきい値以上となるように、所定の記憶手段に地物情報を格納する地物の範囲を適切に決定することができる。したがって、対象地物の画像認識処理を適切に行うことができるように、適切な範囲の地物情報を格納した地物データベースを効率的に作成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６７】
１．第一の実施形態
まず、本発明の第一の実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る地物抽出装置４を有するナビゲーション装置１の概略構成を示すブロック図である。このナビゲーション装置１は、地物抽出装置４を含む画像認識装置２及び自位置認識装置３を有して構成されている。本実施形態においては、ナビゲーション装置１は、自位置情報取得部１３により取得した自位置情報に基づいて、地物抽出部５により自位置の進行方向に存在する対象地物ｆｔ（図１４参照）を抽出し、当該対象地物ｆｔの地物情報Ｆを地図データベース６から取得する。この際、地物抽出部５は、地図データベース６に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から、地物情報Ｆに基づいて、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔを抽出する。そして、ナビゲーション装置１は、取得された地物情報Ｆを用いて、画像認識部１２により対象地物ｆｔの画像認識を行う。また、ナビゲーション装置１は、対象地物ｆｔの画像認識処理の結果と地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置の情報とに基づいて自位置情報を補正し、高精度な自位置情報を取得する。そして、ナビゲーション装置１は、前記高精度な自位置情報に基づいて経路案内等のナビゲーション処理を行う。なお、ここでは、自車両に搭載されたナビゲーション装置１の例について説明する。
【００６８】
図１に示すように、このナビゲーション装置１の各機能部、具体的には、地物抽出部５、画像情報取得部１１、画像認識部１２、自位置情報取得部１３、自位置補正部１４、推測誤差演算部１５、地図抽出部１６、及びナビゲーション用演算部１７は、ＣＰＵ等の演算処理装置を中核部材として、入力されたデータに対して種々の処理を行うための機能部がハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により実装されて構成されている。また、ナビゲーション装置１が備えるテーブル、具体的には、対象地物種別テーブル８及び誤認識テーブル９は、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記録媒体に格納されている。また、地図データベース６は、例えば、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭを備えたＤＶＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭを備えたＣＤドライブ等のように、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。以下、本実施形態に係るナビゲーション装置１の各部の構成について詳細に説明する。
【００６９】
１−１．地図データベース
地図データベース６は、所定の領域毎に分けられた複数の地図情報Ｍと、この地図情報に関連付けられた複数の地物情報Ｆとが格納されたデータベースである。図２は、地図データベース６に格納されている地図情報Ｍ及び地物情報Ｆの構成の例を示す説明図である。この図に示すように、地図データベース６には、道路ネットワークレイヤｍ１、道路形状レイヤｍ２、地物レイヤｍ３が格納されている。本実施形態においては、この地図データベース６が、本発明における地物情報格納手段に相当する。
【００７０】
道路ネットワークレイヤｍ１は、道路間の接続情報を示すレイヤである。具体的には、緯度及び経度で表現された地図上の位置情報を有する多数のノードｎの情報と、２つのノードｎを連結して道路を構成する多数のリンクｋの情報とを有して構成されている。また、各リンクｋは、そのリンク情報として、道路の種別（高速道路、有料道路、国道、県道等の種別）やリンク長さ等の情報を有している。また、道路形状レイヤｍ２は、道路ネットワークレイヤｍ１に関連付けられて格納され、道路の形状を示すレイヤである。具体的には、２つのノードｎの間（リンクｋ上）に配置されて緯度及び経度で表現された地図上の位置情報を有する多数の道路形状補完点ｓの情報や道路幅の情報等を有して構成されている。これらの道路ネットワークレイヤｍ１及び道路形状レイヤｍ２に格納された情報により、地図情報Ｍが構成される。
【００７１】
地物レイヤｍ３は、道路ネットワークレイヤｍ１及び道路形状レイヤｍ２に関連付けられて構成され、道路上や道路周辺に設けられた各種の地物の情報、すなわち地物情報Ｆが格納されているレイヤである。この地物レイヤｍ３に地物情報Ｆが格納される地物には、道路の路面に設けられた道路標示が含まれている。このような道路標示に係る地物としては、例えば、横断歩道、停止線、各車線の進行方向を指定する進行方向別通行区分標示（直進矢印、右折矢印等）、交差点形状標示（十字マーク、Ｔ字マーク等）、道路に沿って車線を分ける区画線（実線、破線、二重線等）、速度表示、ゼブラゾーン等の各種のペイント標示が含まれる。なお、地物情報Ｆが格納される地物としては、このような道路標示のほか、信号機、標識、陸橋、トンネル等の各種の地物も含めることができる。
【００７２】
また、地物情報Ｆは、その内容として各地物の位置の情報、及び属性の情報を含んでいる。ここで、位置の情報は、各地物の代表点の地図上の位置（緯度及び経度）及び各地物の向きの情報を有している。地物の代表点は、例えば、各地物の長さ方向及び幅方向の中心位置に設定される。また、本実施形態においては、属性の情報は、地物種別、地物の形態、及び地物の状態の情報を含んでいる。地物種別の情報は、各地物の地物種別を表す情報である。ここで、地物種別は、基本的に同じ形状の地物を一つの地物種別として規定しているものとする。したがって、地物種別の情報は、例えば、直進矢印、右折矢印、十字マーク、Ｔ字マーク、停止線、横断歩道等の道路標示の具体的な種別を表す情報となる。また、地物の形態の情報は、各地物の形状、大きさ、色彩等の情報を有している。また、地物の状態の情報は、現実の各地物のかすれの状態等のような各地物の画像認識処理に影響を与える地物の状態の情報を有している。
【００７３】
１−２．自位置情報取得部
自位置情報取得部１３は、自位置すなわち自車両の現在位置を示す自位置情報を取得する自位置情報取得手段として機能する。ここでは、自位置情報取得部１３は、ＧＰＳ受信機２３、方位センサ２４、及び距離センサ２５と接続されている。ここで、ＧＰＳ受信機２３は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号を受信する装置である。このＧＰＳ信号は、通常１秒おきに受信され、自位置情報取得部１３へ出力される。自位置情報取得部１３では、ＧＰＳ受信機２３で受信されたＧＰＳ衛星からの信号を解析し、自車両の現在位置（緯度及び経度）、進行方位、移動速度等の情報を取得することができる。方位センサ２４は、自車両の進行方位又はその進行方位の変化を検出するセンサである。この方位センサ２４は、例えば、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ハンドルの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。そして、方位センサ２４は、その検出結果を自位置情報取得部１３へ出力する。距離センサ２５は、自車両の車速や移動距離を検出するセンサである。この距離センサ２５は、例えば、車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、自車両の加速度を検知するヨー・Ｇセンサ及び検知された加速度を積分する回路等により構成される。そして、距離センサ２５は、その検出結果としての車速及び移動距離の情報を自位置情報取得部１３へ出力する。
【００７４】
自位置情報取得部１３は、これらのＧＰＳ受信機２３、方位センサ２４及び距離センサ２５からの出力に基づいて、公知の方法により自位置を特定する演算を行う。また、自位置情報取得部１３は、地図抽出部１６により地図データベース６から抽出された自位置周辺の地図情報Ｍを取得し、それに基づいて公知のマップマッチングを行うことにより自位置を地図情報Ｍに示される道路上とする補正も行う。このようにして取得される自位置の情報は、各センサ２３〜２５の検出精度等に起因する誤差を含んだ情報となっている。そして、この自位置情報取得部１３は、上記の自位置を特定する演算結果により、緯度及び経度で表された自車両の現在位置の情報、及び自車両の進行方位の情報を含む自位置情報を取得する。この自位置情報は、地物抽出部５、自位置補正部１４、推測誤差演算部１５、地図抽出部１６、及びナビゲーション用演算部１７へ出力される。
【００７５】
１−３．地図抽出部
地図抽出部１６は、自位置情報取得部１３によるマップマッチングの処理に用いるために、自位置情報に基づいて、自位置周辺の地図情報Ｍを地図データベース６から抽出し、自位置情報取得部１３へ出力する。また、地図抽出部１６は、ナビゲーション用演算部１７によるナビゲーション処理に用いるために、ナビゲーション用演算部１７から要求があった領域の地図情報Ｍを地図データベース６から抽出し、ナビゲーション用演算部１７へ出力する。
【００７６】
１−４．推測誤差演算部
推測誤差演算部１５は、自位置情報の誤差の推測値である推測誤差を求める推測誤差演算手段として機能する。ここで、推測誤差は、自位置情報取得部１３による自位置情報の取得条件が最も悪い場合を想定した最大誤差の推測値である。本実施形態においては、推測誤差は、自車両（自位置）の進行方向の誤差であり、自車両の移動距離に応じて増加する距離要因誤差と、自車両の移動距離とは無関係な固定要因誤差とを加算して求める。具体的には、推測誤差演算部１５は、次の式（１）に従って推測誤差Ｅを演算して求める。
Ｅ＝ａＤ＋ｂ＋ｃ      ・・・（１）
【００７７】
ここで、Ｄは所定の起点位置からの自位置の移動距離であり、自位置情報に基づいて求められる。ここで、起点位置は、自位置補正部１４により自位置情報が補正されたときに、当該補正後の自位置情報が示す位置である。また、ａは、移動距離Ｄに比例して積算される誤差の単位距離当りの最大値を表す距離要因誤差係数である。この距離要因誤差係数ａを規定する誤差要因としては、例えば、距離センサ２５や方位センサ２４の検出誤差等が該当する。ｂは、起点位置での自位置情報に既に含まれている誤差の最大値を表す起点誤差である。この起点誤差ｂを規定する誤差要因としては、例えば、画像認識部１２による画像認識精度に起因する誤差、撮像装置２１の取付位置及び取付角度のずれに起因する誤差、対象地物ｆｔ（図１４参照）の地物情報Ｆに含まれる位置情報の精度に起因する誤差等が該当する。ｃは、推測誤差Ｅの演算処理に起因して生じる誤差の最大値を表す演算誤差である。この演算誤差ｃを規定する誤差要因としては、例えば、処理時間による遅れ演算時の数値の丸めによる誤差等が該当する。したがって、本例では、ａＤが距離要因誤差であり、起点誤差ｂ及び演算誤差ｃが固定要因誤差である。
【００７８】
図３は、自車両がほぼ一定速度で走行した場合における、推測誤差Ｅの変化の例を示した図である。この図に示すように、起点位置（Ｄ＝０）での推測誤差ＥはＥ＝ｂ＋ｃであり、そこからの移動距離Ｄに比例して推測誤差Ｅは大きくなる。なお、本例では、推測誤差ＥがＧＰＳ受信機２３により取得される自位置の情報の誤差円半径を超えて大きくなり、ＧＰＳ補正境界に達した場合には、ＧＰＳ受信機２３により取得される自位置の情報に基づいて自位置情報が補正される。その際、推測誤差ＥはＧＰＳ誤差円半径に一致するように補正される。そして、後述するように、画像認識部１２による対象地物ｆｔ（図１４参照）の画像認識結果に基づいて、自位置補正部１４により自位置情報が補正された場合には、当該補正後の自位置情報に示される位置が起点位置となり、移動距離Ｄがゼロとされる。これにより、推測誤差ＥはＥ＝ｂ＋ｃとなる。
【００７９】
１−５．地物抽出部
地物抽出部５は、地図データベース６に地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から、各地物の地物情報Ｆに基づいて、画像認識部１２における画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔ（図１４参照）を抽出する。したがって、この地物抽出部５が、本発明に係る地物抽出装置４の中心的構成として機能する。そのため、本実施形態においては、地物抽出部５は、グループ化間隔決定手段５１、基準地物探索手段５２、地物グループ形成手段５３、除外手段５４、地物グループ再形成手段５５、地物セット形成手段５６、及び抽出手段５７を備えている。また、本実施形態においては、地物抽出部５は、抽出手段５７により抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆを地図データベース６から取得するための地物情報取得手段５８も備えている。ここでは、地物抽出部５を構成する各手段は、ＣＰＵ等の演算処理装置を動作させるためのソフトウェア（プログラム）により構成されている。この地物抽出部５の各手段の機能及び動作については、後にフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００８０】
認識率演算部７は、地物抽出部５により抽出された対象地物ｆｔや地物セットＳ（Ｓ１〜Ｓ７）（図１４参照）のそれぞれについての画像認識部１２による画像認識処理における認識率を演算する認識率演算手段として機能する。なお、地物セットＳ（Ｓ１〜Ｓ７）は、後述するように、地物抽出部５の地物セット形成手段５６により形成され、一又は二以上の地物により構成される。この認識率演算部７の機能及び動作についても、地物抽出部５の各手段と同様に、後にフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００８１】
対象地物種別テーブル８は、地図データベース６に地物情報Ｆが格納された複数の地物の地物種別の中で、対象地物ｆｔ（図１４参照）として抽出対象となる、画像認識処理に用いるのに適した地物種別の情報を格納したテーブルである。本例では、抽出対象となる地物種別には、例えば、横断歩道、停止線、直進や右左折等の矢印、十字マーク、Ｔ字マーク等が含まれる。そして、地物抽出部５の除外手段５４は、この対象地物種別テーブル８に基づいて、抽出対象外の地物種別の地物を地物グループＧ（Ｇ１〜Ｇ５）から除外する処理を行う（図１２参照）。なお、地物グループＧ（Ｇ１〜Ｇ５）は、後述するように、地物抽出部５の地物グループ形成手段５３により形成され、一又は二以上の地物により構成される。
【００８２】
誤認識テーブル９は、抽出対象となる複数の地物種別の中で、互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせの情報を格納したテーブルである。互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせとしては、例えば、停止線と横断歩道、十字マークとＴ字マーク、Ｔ字マークと停止線等がある。また、本実施形態においては、誤認識テーブル９には、互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせについて、除外手段５４が、どの地物種別の地物を除外するかを規定した情報も格納している。ここで、どの地物種別の地物を除外するかは、画像認識部１２による画像認識処理における認識率に基づいて予め規定され、具体的には、少なくとも画像認識処理における認識率が低い方の地物種別の地物を除外するものとして規定される。但し、認識率が同じ程度の地物種別については、両方の地物種別の地物を除外するものとして規定される場合もある。具体的には、例えば、停止線と横断歩道との関係では停止線を除外する旨や、停止線とＴ字マークとの関係ではＴ字マークを除外する旨が規定される。また、例えば、十字マークとＴ字マークとの関係では両方を除外する旨が規定される。
【００８３】
１−６．画像情報取得部
画像情報取得部１１は、撮像装置２１により撮像した自位置周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段として機能する。ここで、撮像装置２１は、撮像素子を備えたカメラ等であって、少なくとも自車両（自位置）の周辺の道路の路面を撮像可能な位置に設けられている。このような撮像装置２１としては、例えばバックカメラ等を用いることができる。そして、画像情報取得部１１は、撮像装置２１により撮像したアナログの撮像情報を所定の時間間隔で取り込み、デジタル信号の画像情報に変換して取得する。この際の画像情報の取り込みの時間間隔は、例えば、１０〜５０ｍｓ程度とすることができる。これにより、画像情報取得部１１は、撮像装置２１により撮像した複数フレームの画像情報を連続的に取得することができる。ここで取得された画像情報は、画像認識部１２へ出力される。
【００８４】
１−７．画像認識部
画像認識部１２は、画像情報取得部１１で取得された画像情報に対する画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。本実施形態においては、画像認識部１２は、地物抽出部５により抽出された対象地物ｆｔ（図１４参照）の地物情報Ｆを用いて対象地物ｆｔの画像認識処理を行う。具体的には、画像認識部１２は、画像情報取得部１１で取得された画像情報に対して二値化処理やエッジ検出処理等を行い、当該画像情報に含まれている地物（道路標示）の輪郭情報を抽出する。その後、画像認識部１２は、抽出された地物の輪郭情報と、地物抽出部５で抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆに含まれる形態情報とを比較し、それらが一致するか否かを判定する。抽出された地物の輪郭情報と対象地物ｆｔの地物情報Ｆに含まれる形態情報とが一致する場合には、対象地物ｆｔの画像認識に成功したと判定し、その画像認識結果を自位置補正部１４へ出力する。なお、対象地物ｆｔの画像認識に失敗した場合には、自位置補正部１４へは画像認識結果が出力されず、したがって自位置補正部１４による自位置情報の補正も行われない。
【００８５】
また、画像認識部１２は、地物抽出部５が、一つの地物セットＳ（Ｓ１〜Ｓ７）を構成する複数の地物を対象地物ｆｔ（図１４参照）として抽出した場合には、それら複数の対象地物ｆｔをセット（一組）として画像認識処理を行う。すなわち、例えば図１４に示す例の地物セットＳ３を構成する２つの地物ｆ７及びｆ８が対象地物ｆｔとして抽出された場合には、画像認識部１２は、それら２つの地物ｆ７及びｆ８の全てを画像認識できたことを条件として対象地物ｆｔの画像認識が成功したと判定し、その画像認識結果を自位置補正部１４へ出力する処理を行う。一方、それら２つの地物ｆ７及びｆ８の一つでも画像認識できなかった場合には、対象地物ｆｔの画像認識に失敗したと判定し、自位置補正部１４へは画像認識結果が出力されない。その場合、自位置補正部１４による自位置情報の補正も行われない。
【００８６】
１−８．自位置補正部
自位置補正部１４は、画像認識部１２による画像認識処理の結果と、地物抽出部５により抽出された地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔ（図１４参照）の位置情報とに基づいて自位置情報を補正する自位置補正手段として機能する。本実施形態では、自位置補正部１４は、まず、画像認識部１２による画像認識結果と、撮像装置２１の取付位置、取付角度、及び画角等に基づいて、対象地物ｆｔの画像を含む画像情報の取得時における自車両と対象地物ｆｔとの位置関係を演算する。次に、自位置補正部１４は、この自車両と対象地物ｆｔとの位置関係の演算結果と、地物抽出部５により抽出された地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置情報とに基づいて、対象地物ｆｔの位置情報（地物情報Ｆ）を基準とする高精度な自車両の位置情報を演算して取得する。そして、自位置補正部１４は、このようにして取得した高精度な自車両の位置情報に基づいて、自位置情報取得部１３で取得した自位置情報に含まれる、自車両の現在位置の情報を補正する。その結果、自位置情報取得部１３は、このような補正後の高精度な自位置情報を取得することになる。
【００８７】
また、自位置補正部１４は、地物抽出部５が一つの地物セットＳ（Ｓ１〜Ｓ７）を構成する複数の地物を対象地物ｆｔ（図１４参照）として抽出し、画像認識部１２がそれら複数の対象地物ｆｔをセット（一組）として画像認識処理を行った場合には、複数の対象地物ｆｔの中で自車両の進行方向最前方に位置する対象地物ｆｔ（すなわち最後に画像認識処理を行った対象地物ｆｔ）について、当該対象地物ｆｔの画像を含む画像情報の取得時における自車両との位置関係を演算する。そして、自位置補正部１４は、この演算結果と、当該対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて高精度な自車両の位置情報を演算して取得し、自位置情報を補正する処理を行う。
【００８８】
１−９．ナビゲーション用演算部
ナビゲーション用演算部１７は、自位置表示、出発地から目的地までの経路計算、目的地までの進路案内、目的地検索等のナビゲーション機能を実行するためにアプリケーションプログラム１８に従って動作する演算処理手段である。例えば、ナビゲーション用演算部１７は、地図抽出部１６により地図データベース６から自車両周辺の地図情報Ｍを取得して表示装置２５に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自位置情報に基づいて自位置マークを重ね合わせて表示する処理を行う。また、ナビゲーション用演算部１７は、公知の方法により計算された出発地から目的地までの経路と自位置情報とに基づいて、表示装置２５及び音声出力装置２６の一方又は双方を用いて進路案内を行う。すなわち、本実施形態においては、ナビゲーション用演算部１７、表示装置２５及び音声出力装置２６がナビゲーション装置１の案内情報出力手段として機能する。なお、図示は省略するが、ナビゲーション用演算部１７は、この他にも、リモートコントローラや表示装置２５と一体的に設けられたタッチパネルなどのユーザインタフェース等、ナビゲーション装置として必要な公知の各種構成に接続されている。
【００８９】
１−１０．画像認識方法及び自位置認識方法
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置１において実行される画像認識方法及びそれを用いた自位置認識方法について説明する。なお、この画像認識方法は、本発明に係る地物抽出方法を含んでいるが、この地物抽出方法については後で詳細に説明することとして、ここではまず画像認識方法及び自位置認識方法について説明する。図４は、本実施形態に係る画像認識方法を用いた自位置認識方法の処理順序を示すフローチャートである。
【００９０】
ナビゲーション装置１では、まず、画像情報取得部１１が、撮像装置２１により撮像した自位置周辺の画像情報を取得する（ステップ＃０１）。次に、自位置情報取得部１３が自位置情報を取得する（ステップ＃０２）。ここで取得する自位置情報は、自位置情報取得部１３において、ＧＰＳ受信機２３、方位センサ２４及び距離センサ２５からの出力に基づいて演算され特定された自車両の現在位置の情報及び進行方位の情報を含む情報となっている。次に、推測誤差演算部１５が、自位置情報の推測誤差Ｅを演算する（ステップ＃０３）。この際の推測誤差Ｅの演算方法は、上述のとおりである。その後、地物抽出部５が、地図データベース６に地物情報Ｆが格納された複数の地物ｆの中から、各地物ｆの地物情報Ｆに基づいて、画像認識部１２における画像認識処理の対象とする対象地物ｆｔ（図１４参照）の抽出を行う（ステップ＃０４）。この地物抽出部５による対象地物ｆｔの抽出方法については、後で詳細に説明する。ステップ＃０４の結果、対象地物ｆｔが抽出されなかった場合には（ステップ＃０５：Ｎｏ）、処理はステップ＃０１へ戻る。そして、対象地物ｆｔが抽出された場合には（ステップ＃０５：Ｙｅｓ）、地物抽出部５は、地物情報取得手段５８により、ステップ＃０４で抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆを地図データベース６から取得する（ステップ＃０６）。
【００９１】
次に、画像認識部１２が、ステップ＃０６で取得された一又は二以上の対象地物ｆｔ（図１４参照）の地物情報Ｆを用いて、ステップ＃０１で取得された画像情報に対する対象地物ｆｔの画像認識処理を行う（ステップ＃０７）。そして、このステップ＃０７の結果、対象地物ｆｔの画像認識が失敗した場合には（ステップ＃０８：Ｎｏ）、処理を終了する。一方、このステップ＃０７の結果、対象地物ｆｔの画像認識が成功した場合には（ステップ＃０８：Ｙｅｓ）、自位置補正部１４により、ステップ＃０７の画像認識処理の結果と、ステップ＃０６で取得した対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて自位置情報を補正する処理を行う（ステップ＃０９）。これにより、自位置補正部１４は、上述のとおり、ステップ＃０７の画像認識処理に基づく自車両と対象地物ｆｔとの位置関係の演算結果と、ステップ＃０６で取得した地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置情報とに基づいて、対象地物ｆｔの位置情報（地物情報Ｆ）を基準とする高精度な自車両の位置情報を演算して取得し、それに基づいて自位置情報を補正する。その結果、自位置情報取得部１３は、このような補正後の高精度な自位置情報を取得することができる。
【００９２】
１−１１．地物抽出方法の全体
次に、図４の対象地物抽出ステップ（ステップ＃０４）に係る、地物抽出方法の詳細について説明する。図５は、本実施形態に係る地物抽出方法の処理順序の全体を示すフローチャートである。そして、図６〜１０は、図５に示す地物抽出方法における、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）、除外ステップ（ステップ＃１５）、地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）、地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）、及び抽出ステップ（ステップ＃１８）の処理順序の詳細をそれぞれ示すフローチャートである。また、図１１〜１４は、地図データベース６に地物情報Ｆが格納されている、ある道路に沿って配置された複数の地物の具体例を用いて、地物抽出方法の各処理を順に説明するための説明図である。以下、本実施形態に係る地物抽出方法について、これらの図を用いて詳細に説明する。
【００９３】
なお、本例では、停止線での自車両のブレーキアシスト制御を正確に行うために、基準地物ｆｂとなる停止線より手前側（後方）に存在する地物を画像認識して自位置情報を補正することを目的として、対象地物ｆｔを抽出する場合の例について説明する。本例の説明では、地物の配置に関して「前方」又は「後方」は道路に沿った方向であって、「前方」は自車両の進行方向と同じ方向（進行方向奥側）、「後方」は自車両の進行方向に対する逆方向（進行方向手前側）を表すものとする。また、本例の説明では、図１１〜１４における複数の地物ｆ１〜ｆ１８を総称する場合には単に「地物ｆ」と呼び、複数の地物グループＧ１〜Ｇ５等を総称する場合には単に「地物グループＧ」と呼び、複数の地物セットＳ１〜Ｓ７を総称する場合には単に「地物セットＳ」と呼ぶこととする。また、本実施形態においては、グループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆを探索する場合における、グループ化間隔Ｘ内の条件は、他の地物ｆの少なくとも一部がグループ化間隔Ｘ内にあるものは全て探索するものとする。
【００９４】
地物抽出部５では、まず、グループ化間隔決定手段５１が、上記のステップ＃０３（図４参照）で演算された推測誤差Ｅに応じてグループ化間隔Ｘ（図１１及び図１３参照）を決定する（ステップ＃１１）。本実施形態においては、一例として、グループ化間隔Ｘを推測誤差Ｅの２倍の値とする（Ｘ＝２Ｅ）。ここで、推測誤差Ｅは、自位置情報取得部１３により取得される自位置情報の最大誤差の推測値であり、自位置情報に示される位置を中心とする最大誤差の半径に相当する。推測誤差Ｅの２倍の値は、自位置情報に示される位置を中心とする最大誤差の直径に相当し、自車両の進行方向について見た場合の自位置情報に対する自車両の実際の位置の最大誤差範囲に相当する。このように、グループ化間隔Ｘを推測誤差Ｅに応じて異なる値とすることにより、推測誤差Ｅが大きい場合には、比較的狭い間隔で隣接する複数の地物ｆが対象地物ｆｔ（図１４参照）となり、それら複数の対象地物ｆｔを一回の画像認識処理の認識対象とすることができる。したがって、対象地物ｆｔの画像認識処理に際して、それら複数の地物ｆの内の一つを隣接する他の地物ｆと誤認識することを抑制できる。一方、推測誤差Ｅが小さい場合には、複数の地物ｆのそれぞれを別の画像認識処理の対象地物ｆｔにすることができるので、自位置の進行方向に存在する対象地物ｆｔとなり得る地物ｆの数が同じ場合であっても、画像認識処理の機会を増やすことが可能となる。よって、一つの対象地物ｆｔの画像認識が失敗した場合であっても、他の対象地物ｆｔの画像認識を成功させて画像認識結果を得る可能性を高めることができる。
【００９５】
次に、基準地物探索手段５２が、地図データベース６に地物情報Ｆが格納された複数の地物ｆの中から、基準地物ｆｂを探索する（ステップ＃１２）。ここで、基準地物探索手段５２は、自車両の進行方向に所定距離（例えば３００〔ｍ〕）の範囲内で基準地物ｆｂの探索を行う。また、本例では、基準地物探索手段５２は、地物種別が停止線であって、更に細街路における幹線道路との接続部の手前（後方）に存在する停止線を基準地物ｆｂ（図１１〜１４参照）として探索することとしている。図１１〜１４の説明図に示す例では、図に表れている道路の最前方（図の左上付近）に位置する停止線の地物ｆ１が基準地物ｆｂとして探索されている。なお、このような停止線の地物ｆ１は、自車両のブレーキアシスト制御を行う際の制御目標とされる地物ｆである。そして、自車両の進行方向に所定距離の範囲内で基準地物ｆｂが存在しなかった場合には（ステップ＃１３：Ｎｏ）、対象地物ｆｔの抽出を行うことなく処理は終了する。一方、基準地物ｆｂが存在する場合には（ステップ＃１３：Ｙｅｓ）、地物グループ形成手段５３による地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）、除外手段５４により不適地物を除外する除外ステップ（ステップ＃１５）、地物グループ再形成手段５５による地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）、地物セット形成手段５６による地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）、及び抽出手段５７による対象地物ｆｔの抽出ステップ（ステップ＃１８）を順に実行する。以下、これらの各ステップ＃１４〜＃１８の詳細について説明する。
【００９６】
１−１２．地物グループ形成ステップの詳細
まず、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）の詳細な処理順序について、図６のフローチャート及び図１１の説明図に基づいて説明する。この地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）では、地物グループ形成手段５３により、地図データベース６に格納された複数の地物ｆの地物情報Ｆに基づいて、地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一群の地物ｆをグループ化して地物グループＧを形成する処理が行われる。そのために、図６に示すように、地物グループ形成手段５３は、まず、ステップ＃１２で探索した基準地物ｆｂから、抽出対象外範囲Ｙより後方の最初の地物ｆを選択する（ステップ＃２１）。ここで抽出対象外範囲Ｙは、基準地物ｆｂとなっている停止線の地物ｆ１（図１１参照）に対して、自車両のブレーキアシストを行うことが適切でない範囲であって、例えば、道路に沿って基準地物ｆｂから後方に５０〔ｍ〕の範囲とされる。
【００９７】
次に、地物グループ形成手段５３は、ステップ＃２１で選択された地物ｆから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆを探索する（ステップ＃２２）。ここで、グループ化間隔Ｘは、ステップ＃１１で決定されたグループ化間隔Ｘを用いる。そして、そのような他の地物ｆが探索された場合には（ステップ＃２３：Ｙｅｓ）、探索された地物ｆをステップ＃２１で選択された地物に組み合わせてグループ化し、地物グループＧを形成する（ステップ＃２４）。次に、地物グループ形成手段５３は、ステップ＃２４で形成された地物グループＧから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆを更に探索する（ステップ＃２５）。そのような他の地物ｆが探索された場合には（ステップ＃２６：Ｙｅｓ）、地物グループ形成手段５３は、探索された地物ｆをステップ＃２４で形成された地物グループＧに更に組み合わせてグループ化し、地物グループＧを形成する（ステップ＃２４）。そして、地物グループ形成手段５３は、地物グループＧから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆが探索されなくなるまで、このステップ＃２４〜＃２６の処理を繰り返す。地物グループＧから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆが探索されない場合には（ステップ＃２６：Ｎｏ）、一つの地物グループＧの形成を終了し、処理はステップ＃２８へ進む。また、ステップ＃２３において、選択された地物ｆから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆが探索されない場合には（ステップ＃２３：Ｎｏ）、選択された地物ｆ一つで地物グループＧを形成し（ステップ＃２７）、処理はステップ＃２８へ進む。これにより、グループ化されなかった地物ｆについて、各地物ｆで個別に地物グループＧを形成することができる。
【００９８】
以上のようにして一つの地物グループＧが形成された後は、地物グループ形成手段５３は、形成された地物グループＧの後方に更に地物ｆを探索する（ステップ＃２８）。そして、形成された地物グループＧの後方に地物ｆが探索された場合には（ステップ＃２９：Ｙｅｓ）、当該形成された地物グループＧの後方の最初の地物ｆを選択し（ステップ＃３０）、処理はステップ＃２２へ戻る。これにより、ステップ＃３０で選択された地物ｆを最初の地物ｆとする地物グループＧの形成が更に行われる。一方、形成された地物グループＧの後方に他の地物ｆが探索されない場合には（ステップ＃２９：Ｎｏ）、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）の処理は終了する。このように、形成された地物グループＧの後方に他の地物ｆが探索されない場合としては、当該地物グループＧの後方の他の地物ｆとの間に自車両が存在する場合や、当該地物グループＧの後方の地物ｆについての地物情報Ｆが地図データベース６に格納されていない場合等がある。
【００９９】
図１１に示す例では、「止まれ」の文字の地物ｆ２は、基準地物ｆｂとなっている停止線の地物ｆ１から抽出対象外範囲Ｙ内に存在することから、抽出対象外範囲Ｙより後方の最初の地物ｆとして、横断歩道の地物ｆ３が最初に選択される（ステップ＃２１）。次に、最初に選択された地物ｆ３から後方のグループ化間隔Ｘ内に存在する地物ｆとして、停止線の地物ｆ４及び「止まれ」の文字の地物ｆ５が探索され（ステップ＃２２、＃２３：Ｙｅｓ）、グループ化される（ステップ＃２４）。また、これまでにグループ化された最後方の地物ｆ５から後方のグループ化間隔Ｘ内に存在する地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ６が探索され（ステップ＃２５、＃２６：Ｙｅｓ）、グループ化される（ステップ＃２４）。その後、これまでにグループ化された最後方の地物ｆ６から後方のグループ化間隔Ｘ内に地物ｆが存在しないため（ステップ＃２６：Ｎｏ）、地物ｆ３〜ｆ６により一つの地物グループＧ１が形成される。
【０１００】
その後、形成された地物グループＧ１の後方に、グループ化間隔Ｘを超えて地物ｆを探索すると（ステップ＃２８）、直進矢印の地物ｆ７が最初に探索される（ステップ＃２９：Ｙｅｓ）。そこで、探索された地物ｆ７を地物グループＧ１の後方の最初の地物ｆとして選択し（ステップ＃３０）、地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一群の地物ｆ７〜ｆ１０をグループ化して地物グループＧ２を形成する。同様に、地物ｆ１１〜ｆ１４により地物グループＧ３を形成し、地物ｆ１５〜ｆ１７により地物グループＧ４を形成する。また、地物グループＧ４の後方にグループ化間隔Ｘより離れて配置されている横断歩道の地物ｆ１８は、地物グループＧ４の後方の最初の地物として選択されるが（ステップ＃３０）、地物ｆ１８の後方のグループ化間隔Ｘ内には他の地物ｆが存在しないため（ステップ＃２３：Ｎｏ）、選択された地物ｆ１８一つで地物グループＧ５を形成する（ステップ＃２７）。そして、本例では、地物グループＧ５の後方には地物ｆは探索されないので（ステップ＃２９：Ｎｏ）、以上で、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）の処理は終了する。
【０１０１】
１−１３．除外ステップの詳細
次に、除外ステップ（ステップ＃１５）の詳細な処理順序について、図５及び図７のフローチャート、並びに図１２の説明図に基づいて説明する。この除外ステップ（ステップ＃１５）では、除外手段５４により、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）で形成された地物グループＧ（Ｇ１〜Ｇ５）内の一群の地物の中から、画像情報に対する地物ｆの画像認識処理に用いるのに適さない地物ｆ（不適地物）を除外する処理が行われる。本実施形態においては、予め抽出対象外として定められた地物種別に属する地物ｆ、及び異なる地物種別の地物ｆであって、互いに誤認識する可能性がある複数の地物ｆが存在する場合にはそれらの少なくとも一方の地物種別の地物ｆを、画像認識処理に用いるのに適さない地物ｆとして除外ステップ（ステップ＃１５）で除外する。
【０１０２】
そのために、図７に示すように、除外手段５４は、まず、地物グループＧ内の各地物ｆの地物情報Ｆが有する地物属性の情報に基づいて、地物グループＧ内で抽出対象外の地物属性を有する地物ｆを探索する（ステップ＃３１）。そして、そのような地物ｆが探索された場合には（ステップ＃３２：Ｙｅｓ）、探索された地物ｆを地物グループＧから除外する（ステップ＃３３）。ここで、抽出対象外の地物属性としては、例えば、「止まれ」等の各種文字のように形状が複雑で画像認識処理に用いるのに適さない地物種別や、かすれがひどく画像認識処理に用いるのに適さない地物の状態等のような、画像認識に適さない地物属性が該当する。本実施形態においては、画像認識処理に用いるのに適さない抽出対象外の地物種別であるか否かを、対象地物種別テーブル８に基づいて判定する。すなわち、上記のとおり、対象地物種別テーブル８には、対象地物ｆｔとして抽出対象となる画像認識処理に用いるのに適した地物種別の情報が格納されている。したがって、除外手段５４は、この対象地物種別テーブル８に格納されていない地物種別の地物ｆを抽出対象外の地物種別（地物属性）の地物ｆと判定する。なお、本実施形態においては、これらのステップ＃３１〜＃３３が、本発明における対象外地物除外ステップに相当する。
【０１０３】
次に、除外手段５４は、地物グループＧ内で、異なる地物種別の地物ｆであって、互いに誤認識する可能性がある複数の地物ｆを探索する（ステップ＃３４）。そして、そのような地物ｆが探索された場合には（ステップ＃３５：Ｙｅｓ）、探索された地物ｆの少なくとも一方の地物種別の地物ｆを地物グループＧから除外する（ステップ＃３６）。このステップ＃３６では、複数の地物種別の地物ｆの中から、少なくとも画像認識処理における認識率が低い方の地物種別の地物ｆを地物グループＧから除外する処理を行う。本実施形態においては、これらのステップ＃３４〜＃３６の処理に、誤認識テーブル９を用いる。すなわち、上記のとおり、誤認識テーブル９には、抽出対象となる複数の地物種別の中で、互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせの情報、及び互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせについてどの地物種別の地物ｆを除外するかを規定した情報が格納されている。したがって、除外手段５４は、この誤認識テーブル９に組み合わせの情報が格納されている地物種別の地物ｆの組み合わせを、互いに誤認識する可能性がある複数の地物ｆと判定する。また、除外手段５４は、このように判定された互いに誤認識する可能性がある地物種別の地物ｆの組み合わせについて、どの地物種別の地物ｆを除外するかを、誤認識テーブル９に格納された情報に従って決定する。ここで、どの地物種別の地物を除外するかは、上記のとおり、画像認識処理における認識率に基づいて、当該認識率が低い方の地物種別の地物ｆを除外するものとして規定される。但し、認識率が同じ程度の地物種別については、両方の地物種別の地物ｆを除外するものとして規定される場合もある。なお、本実施形態においては、これらのステップ＃３４〜＃３６が、本発明における誤認地物識除外ステップに相当する。
【０１０４】
図１２に示す例では、まず、地物グループＧ１内で、抽出対象外の地物属性を有する地物ｆとして、「止まれ」の文字の地物ｆ５が探索され（ステップ＃３１、＃３２：Ｙｅｓ）、地物グループＧ１から除外される（ステップ＃３３）。ここで、地物ｆ５は、対象地物種別テーブル８に基づく、画像認識処理に用いるのに適さない地物種別の地物ｆに該当する。次に、誤認識テーブル９に基づいて、地物グループＧ１内で、異なる地物種別の地物ｆであって、互いに誤認識する可能性がある複数の地物ｆとして、横断歩道の地物ｆ３と停止線の地物ｆ４との組み合わせが探索される（ステップ＃３４、＃３５：Ｙｅｓ）。そして、誤認識テーブル９に従い、画像認識処理における認識率が低い停止線の地物ｆ４が地物グループＧ１から除外される（ステップ＃３６）。
【０１０５】
次に、地物グループＧ２内で、抽出対象外の地物属性を有する地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ９が探索され（ステップ＃３１、＃３２：Ｙｅｓ）、地物グループＧ２から除外される（ステップ＃３３）。ここで、地物ｆ９は、地物情報Ｆに含まれる地物の状態の情報がかすれがひどく画像認識処理に用いるのに適さない状態を示している地物ｆに該当する。なお、この地物グループＧ２内の４つの地物ｆ７〜ｆ１０は、全て同じ地物種別であるので、地物グループＧ２内で、異なる地物種別の地物ｆであって、互いに誤認識する可能性がある複数の地物ｆは探索されない（ステップ＃３４、＃３５：Ｎｏ）。同様に、地物グループＧ３内では、地物ｆ１１、ｆ１２及びｆ１４が除外され、地物グループＧ４内では、当該地物グループＧ４内の全ての地物ｆ１５〜ｆ１７が除外される。なお、地物グループＧ４内の地物ｆは、十字マークの地物ｆ１５及びｆ１７とＴ字マークの地物ｆ１６であり、誤認識テーブル９には、これらの地物種別の関係では両方を除外する旨が規定されているため、地物グループＧ４内では全ての地物ｆ１５〜ｆ１７が除外されている。また、地物グループＧ５内には横断歩道の地物ｆ１８しか存在せず、この地物ｆ１８は抽出対象外の地物属性を有する地物に該当しないので（ステップ＃３２：Ｎｏ）、地物グループＧ５内では除外される地物ｆはない。以上で、除外ステップ（ステップ＃１５）の処理は終了する。
【０１０６】
１−１４．地物グループ再形成ステップの詳細
次に、地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）の詳細な処理順序について、図５及び図８のフローチャート、並びに図１３の説明図に基づいて説明する。この地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）では、地物グループ再形成手段５５により、除外ステップ（ステップ＃１５）の結果残った地物グループＧ内の一又は二以上の地物ｆについて、地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一群の地物ｆをグループ化して新たな地物グループＧを形成する処理が行われる。本実施形態においては、地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）による新たな地物グループＧを形成する処理は、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）で形成した地物グループＧ（Ｇ１〜Ｇ５）の中の一つの旧い地物グループＧ内で行われる。以下、これらの地物グループＧを区別する必要がある場合には、地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）により形成された新たな地物グループＧを「新地物グループＧ」と呼び、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）で形成した地物グループＧを「旧地物グループＧ」と呼ぶこととする。
【０１０７】
図８に示すように、地物グループ再形成手段５５は、まず、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）で形成した旧地物グループＧ（Ｇ１〜Ｇ５）の中の一つについて、当該旧地物グループＧ内の、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く最前方の地物ｆを選択する（ステップ＃４１）。次に、地物グループ再形成手段５５は、ステップ＃４１で選択された地物ｆから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆを探索する（ステップ＃４２）。ここで、グループ化間隔Ｘは、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）と同様に、ステップ＃１１で決定されたグループ化間隔Ｘを用いる。そして、そのような他の地物ｆが探索された場合には（ステップ＃４３：Ｙｅｓ）、探索された地物ｆをステップ＃４１で選択された地物に組み合わせてグループ化し、新地物グループＧを形成する（ステップ＃４４）。
【０１０８】
次に、地物グループ再形成手段５５は、ステップ＃４４で形成された新地物グループＧから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆを更に探索する（ステップ＃４５）。そのような他の地物ｆが探索された場合には（ステップ＃４６：Ｙｅｓ）、地物グループ再形成手段５５は、探索された地物ｆをステップ＃４４で形成された新地物グループＧに更に組み合わせてグループ化し、新地物グループＧを形成する（ステップ＃４４）。そして、地物グループ再形成手段５５は、新地物グループＧから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆが探索されなくなるまで、このステップ＃４４〜＃４６の処理を繰り返す。新地物グループＧから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆが探索されない場合には（ステップ＃４６：Ｎｏ）、一つの新地物グループＧの形成を終了し、処理はステップ＃４８へ進む。また、ステップ＃４３において、選択された地物ｆから後方にグループ化間隔Ｘ内で他の地物ｆが探索されない場合には（ステップ＃４３：Ｎｏ）、選択された地物ｆ一つで新地物グループＧを形成し（ステップ＃４７）、処理はステップ＃４８へ進む。これにより、グループ化されなかった地物ｆについて、各地物ｆで個別に新地物グループＧを形成することができる。
【０１０９】
以上のようにして一つの新地物グループＧが形成された後は、地物グループ再形成手段５５は、現在の処理対象としている旧地物グループＧ内の、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く全ての地物ｆについて新地物グループＧを形成したか否かを判定し、旧地物グループＧ内の全ての地物ｆについて新地物グループＧを形成していない場合には（ステップ＃４８：Ｎｏ）、既に形成された新地物グループＧの後方の最初の地物ｆを選択し（ステップ＃４９）、処理はステップ＃４２へ戻る。これにより、ステップ＃４９で選択された地物ｆを最初の地物ｆとする新地物グループＧの形成が更に行われる。一方、旧地物グループＧ内の全ての地物ｆについて新地物グループＧを形成した場合には（ステップ＃４８：Ｙｅｓ）、地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）の処理は終了する。そして、以降の地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）及び抽出ステップ（ステップ＃１８）では、旧地物グループＧ内に新地物グループＧが形成された場合には新地物グループＧを地物グループＧとして扱う。なお、旧地物グループＧ内の全ての地物ｆが除外された場合等のように、新地物グループＧが形成されなかった旧地物グループＧについては、当該旧地物グループＧを地物グループＧとして扱う。
【０１１０】
図１３に示す例では、まず、旧地物グループＧ１については、当該旧地物グループＧ１内の、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く最前方の地物ｆとして、横断歩道の地物ｆ３が選択される（ステップ＃４１）。次に、選択された地物ｆ３から後方のグループ化間隔Ｘ内に存在する地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ６が探索され（ステップ＃４２、＃４３：Ｙｅｓ）、グループ化される（ステップ＃４４）。以上で除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く、旧地物グループＧ１内の全ての地物ｆについて新地物グループを形成したことになるため（ステップ＃４８：Ｙｅｓ）、地物ｆ３及びｆ６により一つの新地物グループＧ１ｎが形成され、旧地物グループＧ１についての地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）の処理は終了する。
【０１１１】
また、旧地物グループＧ２については、当該旧地物グループＧ２内の、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く最前方の地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ７が最初に選択される（ステップ＃４１）。次に、選択された地物ｆ７から後方のグループ化間隔Ｘ内に存在する地物ｆとして、同じく直進矢印の地物ｆ８が探索され（ステップ＃４２、＃４３：Ｙｅｓ）、グループ化される（ステップ＃４４）。その後、これまでにグループ化された最後方の地物ｆ８から後方のグループ化間隔Ｘ内に地物ｆが存在しないため（ステップ＃４５、＃４６：Ｎｏ）、地物ｆ７及びｆ８により一つの新地物グループＧ２ｎが形成される。その後、旧地物グループＧ２内の全ての地物ｆについて新地物グループを形成していないので、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く、新地物グループＧ２ｎの後方に隣接する地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ１０が選択される（ステップ＃４９）。旧地物グループＧ２内では、この地物ｆ１０の後方に他の地物ｆは存在しないので（ステップ＃４２、＃４３：Ｎｏ）、選択された地物ｆ１０一つで新地物グループＧ２ｍを形成する（ステップ＃４７）。以上で除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く、旧地物グループＧ２内の全ての地物ｆについて新地物グループを形成したことになるため（ステップ＃４８：Ｙｅｓ）、旧地物グループＧ２についての地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）の処理は終了する。
【０１１２】
旧地物グループＧ３及び旧地物グループＧ５については、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除いてそれぞれ一つしか地物ｆ１３、ｆ１８が存在しないため、地物ｆ１３一つで新地物グループＧ３ｎが形成され、地物ｆ１８一つで新地物グループＧ５ｎが形成される。なお、旧地物グループＧ４については、当該旧地物グループＧ４内の全ての地物ｆが除外ステップ（ステップ＃１５）で除外されていることから、新地物グループは形成されず、以降の地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）及び抽出ステップ（ステップ＃１８）では、旧地物グループＧ４が地物グループＧとして扱われる。
【０１１３】
１−１５．地物セット形成ステップの詳細
次に、地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）の詳細な処理順序について、図５及び図９のフローチャート、並びに図１４の説明図に基づいて説明する。この地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）では、地物セット形成手段５６により、地物グループＧ内の一又は二以上の地物ｆについて、同一の地物種別であって地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一群の地物ｆをセット化して地物セットｓを形成する処理が行われる。図９に示すように、地物セット形成手段５６は、まず、現段階で形成されている地物グループＧ（Ｇ１ｎ、Ｇ２ｎ、Ｇ２ｍ、Ｇ３ｎ、Ｇ４、及びＧ５ｎ）の中の一つについて、除外ステップ（ステップ＃１５）により、当該地物グループＧ内の全ての地物ｆが除外されたか否かを判定する（ステップ＃５１）。そして、地物グループＧ内の全ての地物ｆが除外された場合には（ステップ＃５１：Ｙｅｓ）、地物セット形成手段５６は、当該地物グループＧ内の全ての地物ｆをセット化して地物セットＳを形成する（ステップ＃５２）。
【０１１４】
一方、地物グループＧ内の全ての地物ｆが除外されていない場合には（ステップ＃５１：Ｎｏ）、地物セット形成手段５６は、次に、地物グループＧ内の最前方の地物ｆを選択する（ステップ＃５３）。そして、ステップ＃５３で選択された地物ｆと同一の地物種別であって地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一又は二以上の他の地物ｆを探索する（ステップ＃５４）。ここで、グループ化間隔Ｘは、地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）と同様に、ステップ＃１１で決定されたグループ化間隔Ｘを用いる。また、同一地物種別か否かは、各地物ｆの地物情報Ｆに基づいて判定する。そして、そのような他の地物ｆが探索された場合には（ステップ＃５５：Ｙｅｓ）、地物セット形成手段５６は、探索された一又は二以上の地物ｆをステップ＃５３で選択された地物ｆに組み合わせてセット化し、地物セットＳを形成する（ステップ＃５６）。
【０１１５】
一方、ステップ＃５３で選択された地物ｆから後方にグループ化間隔Ｘ内で同一地物種別の他の地物ｆが探索されない場合には（ステップ＃５５：Ｎｏ）、地物セット形成手段５６は、ステップ＃５６の処理を行わない。その後、地物セット形成手段５６は、地物グループＧ内の全ての地物ｆを選択したか否かについて判定する（ステップ＃５７）。地物グループＧ内の全ての地物ｆを選択していない場合には（ステップ＃５７：Ｎｏ）、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除き、先にステップ＃５３で選択された地物ｆの後方に隣接する地物ｆを選択する（ステップ＃５８）。そして、処理はステップ＃５４へ戻り、ステップ＃５８で選択された選択された地物ｆと同一の地物種別であって地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一又は二以上の他の地物ｆを探索し（ステップ＃５４）、探索された場合には（ステップ＃５５：Ｙｅｓ）、上記と同様に地物セットＳを形成する（ステップ＃５６）。そして、地物グループＧ内の全ての地物ｆを選択した場合には（ステップ＃５７：Ｙｅｓ）、現在の処理対象としている地物グループＧ内の、除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆを除く、セット化されなかった全ての地物ｆについて、各地物で個別に地物セットＳを形成する（ステップ＃５９）。以上で地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）の処理を終了する。
【０１１６】
図１４に示す例では、まず、地物グループＧ１ｎについては、地物グループＧ１ｎ内の全ての地物ｆが除外ステップ（ステップ＃１５）により除外されたものとはなっていない（ステップ＃５１：Ｎｏ）。そこで、次に、地物グループＧ１ｎ内の最前方の地物ｆとして、横断歩道の地物ｆ３が選択される（ステップ＃５３）。しかし、地物グループＧ１ｎ内には地物ｆ３と同一の地物種別である横断歩道の地物ｆは存在しないので（ステップ＃５４、＃５５：Ｎｏ）、先に選択された地物ｆの後方に隣接する直進矢印の地物ｆ６を選択する（ステップ＃５８）。しかし、地物グループＧ１ｎ内には地物ｆ６と同一の地物種別である直進矢印の地物ｆは存在しない。そして、以上により地物グループＧ１ｎ内の全ての地物ｆを選択したことになるので（ステップ＃５７：Ｙｅｓ）、セット化されなかった各地物ｆ３及びｆ６で、それぞれ個別に地物セットＳ１及びＳ２が形成され（ステップ＃５９）、地物グループＧ１ｎについての地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）の処理は終了する。
【０１１７】
また、地物グループＧ２ｎについては、地物グループＧ２ｎ内の全ての地物ｆが除外ステップ（ステップ＃１５）により除外されたものとはなっていない（ステップ＃５１：Ｎｏ）。そこで、次に、地物グループＧ２ｎ内の最前方の地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ７が選択される（ステップ＃５３）。その後、選択された地物ｆと同一の地物種別であって地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている地物ｆとして、直進矢印の地物ｆ８が探索される（ステップ＃５４、＃５５：Ｙｅｓ）。従って、探索された地物ｆ８が選択された地物ｆ７と組み合わされてセット化され、地物セットＳ３が形成される。次に先に選択された地物ｆ７の後方に隣接する地物ｆ８が選択されるが、その後の処理によっても地物ｆ７との組み合わせによる地物セットＳ３が形成されるだけである。そして、以上により地物グループＧ１ｎ内の全ての地物ｆを選択したことになり（ステップ＃５７：Ｙｅｓ）、セット化されなかった地物ｆも存在しないので、以上で地物グループＧ２ｎについての地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）の処理は終了する。
【０１１８】
また、地物グループＧ４については、地物グループＧ４内の全ての地物ｆが除外ステップ（ステップ＃１５）により除外されている（ステップ＃５１：Ｙｅｓ）。そこで、この地物グループＧ４内の全ての地物ｆ１５〜ｆ１７をセット化して地物セットＳ６を形成する（ステップ＃５２）。以上で地物グループＧ４についての地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）の処理は終了する。なお、地物グループＧ２ｍ、Ｇ３ｎ、及びＧ５ｎについては、それぞれ地物グループＧ内に地物ｆが一つしか存在しないため、各地物ｆ１０、ｆ１３、及びｆ１８で、それぞれ個別に地物セットＳ４、Ｓ５、及びＳ７が形成される（ステップ＃５９）。
【０１１９】
１−１６．抽出ステップの詳細
次に、抽出ステップ（ステップ＃１８）の詳細な処理順序について、図１０のフローチャート及び図１４の説明図に基づいて説明する。この抽出ステップ（ステップ＃１８）では、抽出手段５７により、地物グループＧ内から一つの地物セットＳを選択し、当該選択された地物セットＳを構成する一又は二以上の地物ｆを、画像認識部１２による画像認識処理に用いるのに適した対象地物ｆｔとして抽出する処理が行われる。図１０に示すように、抽出手段５７は、まず、現段階で形成されている地物グループＧ（Ｇ１ｎ、Ｇ２ｎ、Ｇ２ｍ、Ｇ３ｎ、Ｇ４、及びＧ５ｎ）の中の一つについて、当該地物グループＧ内に複数の地物セットＳが存在するか否かを判定する（ステップ＃６１）。そして、地物グループＧ内に複数の地物セットＳが存在しない場合には（ステップ＃６１：Ｎｏ）、抽出手段５７は、当該地物グループＧ内に存在する一つの地物セットＳを選択し（ステップ＃６２）、処理はステップ＃６５へ進む。
【０１２０】
一方、地物グループＧ内に複数の地物セットＳが存在する場合には（ステップ＃６１：Ｙｅｓ）、抽出手段５７は、当該地物グループＧ内の各地物セットＳの画像認識処理における認識率を演算する（ステップ＃６３）。この際、各地物セットＳの認識率は認識率演算部７により演算される。本実施形態においては、認識率演算部７は、地物種別に応じて予め定められている認識係数を用いて、地物セットＳを構成する各地物ｆの地物種別に応じた認識係数を乗算することにより認識率を演算する。具体的には、例えば、認識係数がＣ１、Ｃ２、・・・Ｃｎ（ｎは自然数）であるｎ個の地物ｆによりある地物セットＳが構成されていた場合、認識率Ｒは、次の式（２）に従って求められる。
Ｒ＝Ｃ１×Ｃ２×・・・×Ｃｎ      ・・・（２）
なお、認識係数Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｎは、いずれも０〜１の間の値が設定される。したがって、各地物セットＳの認識率Ｒは、地物セットＳ内に含まれる地物数が多いほど小さい値となる。そして、抽出手段５７は、一つの地物グループＧ内の複数の地物セットＳの内、認識率が最も高い地物セットＳを選択し（ステップ＃６４）、処理はステップ＃６５へ進む。その後、抽出手段５７は、ステップ＃６２又は＃６４で選択された地物セットＳを構成する一又は二以上の地物ｆを対象地物ｆｔとして抽出する（ステップ＃６５）。
【０１２１】
図１４に示す例では、まず、地物グループＧ１ｎについては、当該地物グループＧ１ｎ内に２つの地物セットＳ１及びＳ２が存在する（ステップ＃６１：Ｙｅｓ）。そこで、地物セットＳ１とＳ２との認識率がそれぞれ演算される（ステップ＃６３）。例えば、地物セットＳ１は、横断歩道の地物ｆ３のみで形成されているので、地物セットＳ１の認識率Ｒは、横断歩道の認識係数（例えば、０．９）と等しい。また、地物セットＳ２は、直進矢印の地物ｆ６のみで形成されているので、地物セットＳ２の認識率Ｒは、直進矢印の認識係数（例えば、０．８）と等しい。本例では、地物セットＳ１の認識率が高いため、地物セットＳ１が選択され（ステップ＃６４）、当該選択された地物セットＳ１を構成する地物ｆ３が対象地物ｆｔとして抽出される（ステップ＃６５）。
【０１２２】
また、他の地物グループＧ２ｎ、Ｇ２ｍ、Ｇ３ｎ、Ｇ４、及びＧ５ｎ内には、それぞれ一つの地物セットＳ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７しか存在しない（ステップ＃６１：Ｎｏ）。よって、各地物セットＳ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７がそれぞれ選択され、各地物セットＳ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７を構成する地物ｆがそれぞれ対象地物ｆｔとして抽出される。なお、地物セットＳ６は、地物グループＧ４内の全ての地物ｆが除外ステップ（ステップ＃１５）により除外されたことにより、それら地物グループＧ４内の全ての地物ｆ１５〜ｆ１７をセット化して地物セットＳ６が形成されている。そして、抽出ステップ（ステップ＃１８）では、この地物セットＳ６が選択されることにより（ステップ＃６２）、この地物セットＳ６を構成する地物ｆ１５〜ｆ１７の全部が対象地物ｆｔとして抽出されている。
【０１２３】
また、上述したとおり、本実施形態では、画像認識部１２は、地物セットＳ３や地物セットＳ６のように、一つの地物セットＳを構成する複数の地物ｆを対象地物ｆｔとして抽出した場合には、それら複数の対象地物ｆｔをセット（一組）として画像認識処理を行うこととしている。これにより、同一の地物種別であって地物ｆ相互間の間隔がグループ化間隔Ｘ以下となっている一群の地物ｆを地物セットＳとして組み合わせて対象地物ｆｔとすることになる。したがって、対象地物ｆｔを画像認識処理に用いる場合には、同一の地物種別の一群の地物ｆが比較的狭い間隔で配置されていても、それらをセットとして画像認識処理を行うことが可能となるので、それら一群の地物ｆの内の一つを隣接する他の地物ｆと誤認識することを抑制し、対象地物ｆｔの認識率を高めることが可能となる。
【０１２４】
２．第二の実施形態
次に、本発明の第二の実施形態について説明する。図１５は、本実施形態に係る地物抽出装置４を有する地物データベース作成装置３０の概略構成を示すブロック図である。本実施形態においては、地物データベース作成装置３０は、地物情報格納部３２に格納された地物情報Ｆと、地図情報格納部３３に格納された地図情報Ｍとに基づいて、地物データベース４０を兼ねた地図データベース６を作成する。すなわち、この地物データベース作成装置３０は、地物情報格納部３２に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から、地物情報Ｆに基づいて、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔを抽出する。そして、地物データベース作成装置３０は、抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得し、地図情報格納部３３から取得した地図情報Ｍと関連付けて地図データベース６に格納する。
【０１２５】
したがって、この地物データベース作成装置３０によれば、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適したものとして予め抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆを格納してなる、地物データベース４０を兼ねた地図データベース６を作成することができる。また、このように作成された地図データベース６は、対象地物ｆｔの画像認識を行う画像認識装置や、当該画像認識装置による対象地物ｆｔの画像認識処理の結果と地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置の情報とに基づいて自位置情報を補正して高精度な自位置情報を取得する自位置認識装置等に好適に用いることができる。すなわち、この地図データベース６によれば、画像認識装置や自位置認識装置等において、地図データベース６に地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔを抽出する処理を行うことが不要になる。よって、上記第一の実施形態に係る画像認識装置２や自位置認識装置３と比べて、処理が簡略化された画像認識装置や自位置認識装置を実現することが可能となる。
【０１２６】
この地物データベース作成装置３０における、地物抽出装置４を構成する地物抽出部５、認識率演算部７、対象地物種別テーブル８、及び誤認識テーブル９の構成は、上記第一の実施形態と基本的に同じである。但し、本実施形態においては、グループ化間隔Ｘは固定値としており、したがって、地物抽出部５は、グループ化間隔決定手段５１を備えていない点で、上記第一の実施形態と相違する。以下、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０及び地物データベース作成方法について、上記第一の実施形態との相違点を中心として詳細に説明する。
【０１２７】
地物情報格納部３２は、現実に存在する多数の地物についての地物情報Ｆが格納された記憶手段である。この地物情報Ｆは、航空写真、図面、計測車両や現地調査による動画像等の現実の状況に基づいて作成される。そして、この地物情報格納部３２には、これらの現実の状況に基づいて作成された地物情報Ｆが、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適しているか否かに関わらず格納されている。この地物情報格納部３２に格納される各地物の地物情報Ｆは、上記第一の実施形態と同様に、その内容として各地物の位置の情報、及び属性の情報を含んでいる。ここで、位置の情報は、各地物の代表点の地図上の位置（緯度及び経度）及び各地物の向きの情報を有している。属性の情報は、地物種別、地物の形態、及び地物の状態の情報を含んでいる。地物種別の情報は、各地物の地物種別を表す情報である。また、地物の形態の情報は、各地物の形状、大きさ、色彩等の情報を有している。また、地物の状態の情報は、現実の各地物のかすれの状態等のような各地物の画像認識処理に影響を与える地物の状態の情報を有している。本実施形態においては、この地物情報格納部３２が、本発明における地物情報格納手段に相当する。
【０１２８】
地図情報格納部３３は、所定の領域毎に分けられた複数の地図情報Ｍが格納された記憶手段である。この地図情報Ｍの内容は、上記第一の実施形態における、地図データベース６に格納された道路ネットワークレイヤｍ１及び道路形状レイヤｍ２に格納されている情報の内容と同様である。
【０１２９】
入力装置３１は、コンピュータ本体と、キーボードやマウス等の操作部と、モニタ等の表示部とを有している。そして、この入力装置３１は、作業者が、地図データベース６に格納するための地物情報Ｆと地図情報Ｍとを関連付けたデータを作成する際の作成指示の入力を行うことができるように、ユーザインタフェースを構成する各種ソフトウェア（プログラム）を備えている。この入力装置３１から入力される作成指示としては、例えば、地図データベース６に格納するデータの作成領域の指示や、作成処理のための各種設定の指示等が含まれる。
【０１３０】
地図抽出部１６は、地図データベース作成部３４による地図データベース６に格納するデータの作成のために、入力装置３１により入力された作成指示により指示された領域に対応する地図情報Ｍを地図データベース６から抽出して取得し、地図データベース作成部３４へ出力する。
【０１３１】
地図データベース作成部３４は、地物抽出部５により抽出されて取得された対象地物ｆｔの地物情報Ｆと、地図抽出部１６により取得された地図情報Ｍとを関連付けたデータを作成し、地図データベース６に格納する。本実施形態においては、この地図データベース作成部３４がこの地物情報取得手段５８により取得した地物情報Ｆを、所定の記憶手段に格納する格納処理手段として機能する。また、本実施形態においては、地図データベース６が、本発明における、地物情報Ｆが格納される所定の記憶手段に相当する。
【０１３２】
次に、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０において実行される、地物抽出方法を含む地物データベース作成方法について説明する。図１６は、本実施形態に係る地物データベース作成方法の処理順序を示すフローチャートである。
【０１３３】
この図１６に示すように、入力装置３１により地図データベース６の作成指示の入力があった場合には（ステップ＃７１：Ｙｅｓ）、地物抽出部５が、当該作成指示に含まれる作成領域の指示内容に従い、地物情報格納部３２に地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から、各地物の地物情報Ｆに基づいて、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔ（図１４参照）の抽出を行う（ステップ＃７２）。この地物抽出部５による対象地物ｆｔの抽出方法は、基本的には上記第一の実施形態に係る図５のフローチャートに示す地物抽出方法の処理と同様である。但し、本実施形態においては、基準地物探索手段５２は、ステップ＃７１で入力された作成指示に含まれる作成領域内で、地物種別が停止線であって、更に細街路における幹線道路との接続部の手前（後方）に存在する停止線を基準地物ｆｂ（図１１〜１４参照）として探索する。したがって、複数の基準地物ｆｂが探索される場合もある。その場合には、複数の基準地物ｆｂのそれぞれについて、対象地物ｆｔの抽出（ステップ＃７２）を繰り返し行う。また、グループ化間隔Ｘを決定するステップ＃１１の処理を行わない。すなわち、本実施形態においては、グループ化間隔Ｘは固定値である。このグループ化間隔Ｘは、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０により作成された地図データベース６が利用される画像認識装置や自位置認識装置において別途求められる自位置情報の誤差の推測値である推測誤差の平均的な値に合わせて設定すると好適であり、例えば３０〔ｍ〕前後に設定することができる。また、この地物抽出方法における、地物グループ形成手段５３による地物グループ形成ステップ（ステップ＃１４）、除外手段５４により不適地物を除外する除外ステップ（ステップ＃１５）、地物グループ再形成手段５５による地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）、地物セット形成手段５６による地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）、及び抽出手段５７による対象地物ｆｔの抽出ステップ（ステップ＃１８）の詳細についても、上記第一の実施形態に係る図６〜１０の処理と同様である。
【０１３４】
次に、地物抽出部５は、地物情報取得手段５８により、ステップ＃７２で抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得する（ステップ＃７３）。また、地図抽出部１６が、入力装置３１により入力された作成指示に含まれる作成領域の指示内容に従い、対応する領域の地図情報Ｍを取得する（ステップ＃７４）。その後、地図データベース作成部３４が、ステップ＃７３で取得された対象地物ｆｔの地物情報Ｆと、ステップ＃７４で取得された地図情報Ｍとを関連付け（ステップ＃７５）、当該地図情報Ｍと関連付けた地物情報Ｆを、地物データベース４０を兼ねた地図データベース６に格納する（ステップ＃７６）。以上で、地物データベース作成方法の処理を終了する。
【０１３５】
３．第三の実施形態
次に、本発明の第三の実施形態について説明する。図１７は、本実施形態に係る地物抽出装置４を有する地物データベース作成装置３０の概略構成を示すブロック図である。本実施形態においても上記第二の実施形態と同様に、地物データベース作成装置３０は、地物情報格納部３２に格納された地物情報Ｆと、地図情報格納部３３に格納された地図情報Ｍとに基づいて、地物データベース４０を兼ねた地図データベース６を作成する。すなわち、この地物データベース作成装置３０は、地物情報格納部３２に少なくとも位置及び地物種別の情報を含む地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から、地物情報Ｆに基づいて、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔを抽出し、その抽出結果に基づいて取得した地物情報Ｆを、地物データベース４０を兼ねた地図データベース６に格納する点は、上記第二の実施形態と同様である。
【０１３６】
しかし、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０は、所定の基準地物ｆｂから道路に沿って順に探索される一又は二以上の対象地物ｆｔ（図１４参照）についての画像認識処理における認識率の積算値である認識率積算値に基づいて地物情報Ｆの取得範囲を決定し、当該取得範囲に含まれる地物の地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得して地図データベース６に格納する構成となっている。この点で、抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆのみを地図データベース６に格納する上記第二の実施形態とは相違する。また、そのような構成を実現するために、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０は、地物抽出部５により抽出された対象地物ｆｔの抽出結果に基づいて地物情報Ｆの取得範囲を決定するための取得範囲決定部３５を備えている点で、上記第二の実施形態とは相違する。
【０１３７】
すなわち、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０は、基準地物Ｆｂから道路に沿って順に配置されている対象地物ｆｔの認識率積算値に基づいて、基準地物Ｆｂ（図１４参照）から道路に沿った方向にどこまでの取得範囲で地物情報Ｆを取得して格納するかを決定する構成となっている。これにより、この地物データベース作成装置３０によって作成された地物データベース４０を兼ねた地図データベース６は、格納される地物情報Ｆの範囲を適正はものとして地図データベース６に格納される地物情報Ｆのデータ量を少なく抑えつつ、対象地物ｆｔの画像認識を行う画像認識装置や、当該画像認識装置による対象地物ｆｔの画像認識処理の結果と地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置の情報とに基づいて自位置情報を補正して高精度な自位置情報を取得する自位置認識装置等に用いた場合も、画像認識処理における認識率が一定以上となることを保障することができるものとなっている。したがって、本実施形態に係る地図データベース６は、上記第一の実施形態に係る画像認識装置２及び自位置認識装置３を有するナビゲーション装置１の地図データベース６としても好適に利用することができる。なお、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０のその他の構成は、上記第二の実施形態と同様である。以下、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０及び地物データベース作成方法について、上記第二の実施形態との相違点を中心として詳細に説明する。
【０１３８】
取得範囲決定部３５は、対象地物探索手段３６及び取得範囲決定手段３７を備えている。対象地物探索手段３６は、基準地物探索手段５２により探索された基準地物ｆｂから道路に沿って、地物抽出部５により抽出された対象地物ｆｔ（図１４参照）を順に探索する探索手段として機能する。ここで、基準地物Ｆｂの探索方法は上記第一の実施形態と同様であるが、本実施形態においては、その探索範囲は、入力装置３１により入力された作成指示に含まれる作成領域の範囲内となる。また、取得範囲決定手段３７は、対象地物探索手段３６により探索された一又は二以上の対象地物ｆｔについての画像認識処理における認識率の基準地物ｆｂからの積算値である認識率積算値に基づいて、地物情報取得手段５８による地物情報Ｆの取得範囲を決定する手段として機能する。本実施形態においては、取得範囲決定手段３７は、基準地物ｆｂから認識率積算値が所定のしきい値以上となる対象地物セットまでを、地物情報Ｆの取得範囲として決定する処理を行う。ここで、対象地物セットは、対象地物ｆｔを含む地物セットＳであり、図１４に示す例では、地物セットＳ１、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７が、対象地物セットに該当する。なお、認識率積算値は、認識率演算部７により演算される。ここでは、取得範囲決定部３５を構成する各手段は、ＣＰＵ等の演算処理装置を動作させるためのソフトウェア（プログラム）により構成されている。この取得範囲決定部３５の各手段の機能及び動作については、後に図１８に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
【０１３９】
本実施形態においては、地物抽出部５の地物情報取得手段５８は、取得範囲決定部３５において決定された取得範囲内の地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得する。また、地図抽出部１６は、入力装置３１により入力された作成指示により指示された領域に対応する地図情報Ｍを地図データベース６から抽出して取得する。そして、地図データベース作成部３４は、地物抽出部５により抽出されて取得された地物情報Ｆと、地図抽出部１６により取得された地図情報Ｍとを関連付けたデータを作成し、地図データベース６に格納する。したがって、本実施形態においても、この地図データベース作成部３４がこの地物情報取得手段５８により取得した地物情報Ｆを、所定の記憶手段に格納する格納処理手段として機能し、地図データベース６が、本発明における、地物情報Ｆが格納される所定の記憶手段に相当する。
【０１４０】
次に、本実施形態に係る地物データベース作成装置３０において実行される、地物抽出方法を含む地物データベース作成方法について説明する。図１８は、本実施形態に係る地物データベース作成方法の処理順序を示すフローチャートである。なお、以下では、図１４を適宜参照して説明を行う。
【０１４１】
この図１８に示すように、入力装置３１により地図データベース６の作成指示の入力があった場合には（ステップ＃８１：Ｙｅｓ）、地物抽出部５が、当該作成指示に含まれる作成領域の指示内容に従い、地物情報格納部３２に地物情報Ｆが格納された複数の地物の中から、各地物の地物情報Ｆに基づいて、画像情報に対する地物の画像認識処理に用いるのに適した一又は二以上の対象地物ｆｔ（図１４参照）の抽出を行う（ステップ＃８２）。この地物抽出部５による対象地物ｆｔの抽出方法は、上記第二の実施形態と同様である。次に、取得範囲決定部３５の対象地物探索手段３６が、基準地物ｆｂから最も近い対象地物セットを探索する（ステップ＃８３）。上記のとおり、対象地物セットとは、対象地物ｆｔを含む地物セットＳである。図１４に示す例では、対象地物ｆｔである地物ｆ３を含む地物セットＳ１が基準地物ｆｂから最も近い対象地物セットとして探索される。
【０１４２】
次に、認識率演算部７が、基準地物Ｆｂからの認識率積算値を演算する（ステップ＃８４）。この認識率積算値は、基準地物Ｆｂから道路に沿って抽出された一又は二以上の地物セットＳの認識率の積算値である。具体的には、例えば、認識率がＲ１、Ｒ２、・・・Ｒｎ（ｎは自然数）であるｎ個の地物セットＳについての認識率の基準地物Ｆｂからの認識率積算値Ｑは、次の式（３）に従って求められる。
Ｑ＝１−（１−Ｒ１）×（１−Ｒ２）×・・・×（１−Ｒｎ）      ・・・（３）
ここで、地物セットＳの認識率Ｒは、上記式（２）により求められる。上記のとおり、各地物ｆの認識係数Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｎがいずれも０〜１の間の値が設定されているので、各地物セットＳの認識率Ｒ１、Ｒ２、・・・Ｒｎもそれぞれ０〜１の間の値となる。したがって、認識率積算値Ｑは、地物セットＳの数が多いほど大きい値（１に近い値）となる。ステップ＃８３で基準地物ｆｂから最も近い対象地物セットが探索された直後の状態では、地物セットＳは一つしか探索されていないため、認識率積算値Ｑは当該地物セットＳの認識率と一致する。図１４に示す例では、この段階で、地物セットＳ１が基準地物ｆｂから最も近い対象地物セットとして探索されているので、当該地物セットＳ１の認識率をＲ１とすると、認識率積算値Ｑは、上記式（３）に従いＱ＝Ｒ１として求められる。
【０１４３】
次に、取得範囲決定部３５の取得範囲決定手段３７により、認識率積算値Ｑが所定のしきい値以上であるか否かの判定を行う（ステップ＃８５）。ここで、認識率積算値Ｑは、本実施形態に係る地図データベース６を、上記第一の実施形態に係る画像認識装置２等に用いた場合には、自車両が基準地物ｆｂに到達するまでに対象地物ｆｔの画像認識を成功させることができる確率に相当するものとなる。したがって、認識率積算値Ｑの所定のしきい値が高いほど、画像認識装置２等に用いた場合における画像認識処理の成功率を高めることが可能な地図データベース６とすることができる。したがって、このしきい値は、例えば、０．９０〜０．９９の間の値に設定すると好適である。そして、認識率積算値Ｑが所定のしきい値より小さい場合には（ステップ＃８５：Ｎｏ）、次の対象地物セットを探索し（ステップ＃８６）、処理はステップ＃８４へ戻る。そして、認識率積算値Ｑが所定のしきい値以上となるまで（ステップ＃８５：Ｙｅｓ）、基準地物Ｆｂから離れる方向に順に対象地物セットが探索され（ステップ＃８６）、認識率積算値Ｑが演算される（ステップ＃８４）。認識率積算値Ｑが所定のしきい値以上となった場合には（ステップ＃８５：Ｙｅｓ）、処理は次のステップ＃８７へ進む。
【０１４４】
図１４に示す例では、地物セットＳ１の次の対象地物セットとして、地物セットＳ３が探索され、地物セットＳ１及びＳ３の認識率積算値Ｑが認識率演算部７により演算される。ここで、地物セットＳ１の認識率Ｒ１が０．９であり、地物セットＳ３の認識率Ｒ２が０．６である場合、認識率積算値Ｑは、Ｑ＝１−（０．１×０．４）＝０．９６となる。しきい値が０．９８に設定されている場合には、認識率積算値Ｑはしきい値より小さい値ということになる。その場合、更に次の対象地物セットとして地物セットＳ４が探索され、認識率積算値Ｑが演算される。ここで、地物セットＳ４の認識率Ｒ３が０．８である場合、認識率積算値Ｑは、Ｑ＝１−（０．１×０．４×０．２）＝０．９９２となり、しきい値０．９８以上となる。したがって、次のステップ＃８７へ進む。
【０１４５】
次に、取得範囲決定部３５の取得範囲決定手段３７が、地物情報Ｆの取得範囲を決定する（ステップ＃８７）。すなわち、取得範囲決定手段３７は、基準地物ｆｂから認識率積算値Ｑが上記所定のしきい値以上となる対象地物セットまでを、地物情報Ｆの取得範囲として決定する。取得範囲内の地物ｆとしては、具体的には、基準地物Ｆｂから、認識率積算値Ｑが上記所定のしきい値以上となる対象地物セットの最後方の地物までの間に存在する全ての地物ｆが含まれる。また、本例では、除外手段５４による除外ステップ（ステップ＃１５）で除外された地物ｆも含めるものとする。そして、地物抽出部５が、地物情報取得手段５８により、ステップ＃８７で決定された取得範囲内に含まれる地物ｆの地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得する（ステップ＃８８）。また、地図抽出部１６が、入力装置３１により入力された作成指示に含まれる作成領域の指示内容に従い、対応する領域の地図情報Ｍを取得する（ステップ＃８９）。その後、地図データベース作成部３４が、ステップ＃８８で取得された対象地物ｆｔの地物情報Ｆと、ステップ＃８９で取得された地図情報Ｍとを関連付け（ステップ＃９０）、当該地図情報Ｍと関連付けた地物情報Ｆを、地物データベース４０を兼ねた地図データベース６に格納する（ステップ＃９１）。なお、入力装置３１により入力された地図データベース６の作成指示に含まれる作成領域内に、基準地物ｆｂとなり得る地物が複数存在する場合には、次の基準地物ｆｂについて、以上の処理を繰り返し行う。そして、全ての基準地物ｆｂについて処理を終了した場合に、地物データベース作成方法の処理を終了する。
【０１４６】
４．その他の実施形態
（１）上記の各実施形態では、除外手段５４による除外ステップ（ステップ＃１５）の後、地物グループ再形成手段５５による地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）及び地物セット形成手段５６による地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）を行う場合の例について説明した。しかし、地物グループ再形成ステップ（ステップ＃１６）及び地物セット形成ステップ（ステップ＃１７）は、本発明に係る地物抽出方法に必須の構成ではなく、これらのステップを備えないものとすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、抽出手段５７による抽出ステップ（ステップ＃１８）では、除外ステップ（ステップ＃１５）の結果残った地物グループＧ内の一又は二以上の地物ｆの一部を画像認識処理における認識率等に基づいて選択して対象地物ｆｔを抽出し、或いは地物グループＧ内の一又は二以上の地物ｆの全部を対象地物ｆｔとして抽出することができる。なお、このような地物抽出方法の構成とする場合、地物抽出装置４は、地物グループ再形成手段５５及び地物セット形成手段５６を備えない構成とすることができる。
【０１４７】
（２）上記の各実施形態では、地物抽出部５の除外手段５４が、誤認識テーブル９に互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせの情報が格納されているか否かにより、互いに誤認識する可能性がある複数の地物であるか否かを判定する構成である場合を例として説明した。しかし、複数の地物が互いに誤認識する可能性を有するか否かを判定する方法はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、各地物の地物情報Ｆに含まれる形態情報に基づいて、除外手段５４がその都度、地物の形態の類似性を判定する演算処理を行う構成とすることも可能である。
【０１４８】
（３）上記の各実施形態では、地物抽出部５の除外手段５４が、誤認識テーブル９に基づいて、互いに誤認識する可能性がある地物種別の組み合わせについて画像認識処理における認識率が低い方の地物種別の地物ｆを除外することを決定する構成である場合を例として説明した。しかし、互いに誤認識する可能性がある複数の地物のいずれを除外するかを決定する方法はこれに限定されない。したがって、例えば、認識率演算部７により各地物の認識率を演算し、その結果に基づいて認識率が低い方の地物を除外する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。また、画像認識処理における認識率とは異なる指標に基づいて、互いに誤認識する可能性がある複数の地物のいずれかを除外する構成とすることも可能である。
【０１４９】
（４）上記の各実施形態では、グループ化間隔Ｘを自位置情報の誤差の推測値である推測誤差に応じて決定する場合、及びグループ化間隔Ｘを固定値とする場合の例について説明した。しかし、地物グループＧを形成する際の基準となるグループ化間隔Ｘの決定方法はこれに限定されるものではなく、他の方法により決定される可変値とすることも可能である。
【０１５０】
（５）上記第一の実施形態における推測誤差Ｅの演算方法は単なる一例であって、自位置情報の推測誤差Ｅを演算する方法は、上記演算方法に限定されるものではない。したがって、例えば、上記の距離要因誤差及び固定要因誤差に加えて、進路変更等の他の要因により生じる誤差を加算して推測誤差Ｅを求める構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【０１５１】
（６）上記第三の実施形態では、地物セットＳを単位として画像認識処理における認識率及び認識率積算値を演算し、基準地物からの認識率積算値が所定のしきい値以上となる地物セットＳまでの地物の地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得する場合の例について説明した。しかし、本発明に係る地物データベース作成方法の構成はこれに限定されない。すなわち、対象地物ｆｔを単位として画像認識処理における認識率及び認識率積算値を演算し、基準地物からの認識率積算値が所定のしきい値以上となる対象地物ｆｔまでの地物の地物情報Ｆを地物情報格納部３２から取得する構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【０１５２】
（７）上記の第一の実施形態では、地物抽出装置４、画像認識装置２及び自位置認識装置３を有するナビゲーション装置１の全ての構成が自車両に搭載される場合を例として説明した。しかし、本発明の適用範囲はこのような構成に限定されるものではない。すなわち、例えば、撮像装置２１を除く一部の構成が、インターネット等の通信ネットワークを介して接続された状態で自車両の外に設置されており、ネットワークを介して情報や信号の送受信を行うことにより、地物抽出装置４、画像認識装置２、自位置認識装置３、及びナビゲーション装置１を構成するものとすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【０１５３】
（８）上記の各実施形態では、本発明に係る地物抽出装置４を備えた画像認識装置２を、ナビゲーション装置１の自位置認識装置３に利用する場合の例について説明した。しかし、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではなく、本発明に係る地物抽出装置４を備えた画像認識装置２やそれを用いた自位置認識装置３を、車両の走行制御等に利用する車両制御装置等、他の用途に利用することも当然に可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１５４】
本発明は、地物情報を用いた画像認識方法及び自位置認識方法等に用いることができ、更に、これらの方法を利用した画像認識装置、自位置認識装置、ナビゲーション装置、車両制御装置等にも好適に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】本発明の第一の実施形態に係る地物抽出装置を有するナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図
【図２】地図データベースに格納されている地図情報及び地物情報の構成の例を示す説明図
【図３】自車両がほぼ一定速度で走行した場合における推測誤差の変化の例を示した図
【図４】本発明の第一の実施形態に係る画像認識方法を用いた自位置認識方法の処理順序を示すフローチャート
【図５】地物抽出方法の処理順序の全体を示すフローチャート
【図６】地物グループ形成ステップの詳細な処理順序を示すフローチャート
【図７】除外ステップの詳細な処理順序を示すフローチャート
【図８】地物グループ再形成ステップの詳細な処理順序を示すフローチャート
【図９】地物セット形成ステップの詳細な処理順序を示すフローチャート
【図１０】抽出ステップの詳細な処理順序を示すフローチャート
【図１１】地物グループ形成ステップの処理を具体的に説明するための説明図
【図１２】除外ステップの処理を具体的に説明するための説明図
【図１３】地物グループ再形成ステップの処理を具体的に説明するための説明図
【図１４】地物セット形成ステップ及び抽出ステップの処理を具体的に説明するための説明図
【図１５】本発明の第二の実施形態に係る地物抽出装置を有する地物データベース作成装置の概略構成を示すブロック図
【図１６】本発明の第二の実施形態に係る地物データベース作成方法の処理順序を示すフローチャート
【図１７】本発明の第三の実施形態に係る地物抽出装置を有する地物データベース作成装置の概略構成を示すブロック図
【図１８】本発明の第三の実施形態に係る地物データベース作成方法の処理順序を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１５６】
１：ナビゲーション装置
２：画像認識装置
３：自位置認識装置
４：地物抽出装置
６：地図データベース（地物情報格納手段）
７：認識率演算部（認識率演算手段）
１１：画像情報取得部（画像情報取得手段）
１２：画像認識部（画像認識手段）
１３：自位置情報取得部（自位置情報取得手段）
１５：推測誤差演算部
３０：地図データベース作成装置
３２：地物情報格納部（地物情報格納手段）
３４：地図データベース作成部（格納処理手段）
３６：対象地物探索手段（探索手段）
４０：地物データベース（記憶手段）
５１：グループ化間隔決定手段
５２：基準地物探索手段
５３：地物グループ形成手段
５４：除外手段
５５：地物グループ再形成手段
５６：地物セット形成手段
５７：抽出手段
５８：  地物情報取得手段
Ｆ：地物情報
ｆｂ：基準地物
ｆ：地物
Ｘ：グループ化間隔
Ｙ：抽出対象外範囲
Ｇ：地物グループ
Ｅ：推測誤差
【図１】
2008299650.tif 000003
【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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【図１５】
2008299650.tif 000017
【図１６】
2008299650.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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