(57)【要約】【課題】自位置周辺の画像情報を対象とする画像認識を行うに際して、画像認識処理の対象とする対象地物を可変設定することにより、演算処理負荷を軽減しつつ、誤認識を抑制して認識率を高めることが可能な画像認識装置等を提供する。【解決手段】自位置周辺の画像情報Ｇを取得する画像情報取得手段４と、自位置情報Ｌを取得する自位置情報取得手段１３と、自位置情報Ｌの誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた自位置情報Ｌの自信度Ｅを決定する自信度決定手段９と、地物情報Ｆが格納された地物情報格納手段２２と、自信度Ｅに応じて、地物情報格納手段２２に地物情報Ｆが格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物を設定する対象地物設定手段１５と、対象地物の地物情報Ｆを用いて、画像情報Ｇに対する対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段５と、を備える。【選択図】図１
2008298698.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
前記自位置情報の誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた前記自位置情報の自信度を決定する自信度決定手段と、
地物の位置情報及び形態情報を含む地物情報が格納された地物情報格納手段と、
前記自信度に応じて、前記地物情報格納手段に前記地物情報が格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物を設定する対象地物設定手段と、
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２】
前記対象地物設定手段は、前記自信度が高いほど、前記対象地物の数を少なく設定する請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記対象地物設定手段は、前記自信度と前記自位置情報と前記地物情報とに基づいて、前記対象地物を設定する請求項１又は２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記対象地物設定手段は、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、自位置の進行方向に、複数の地物が前記自信度に応じて定まる地物間隔以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を前記対象地物に設定する請求項１から３のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記対象地物設定手段は、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、前記地物間隔以下の間隔で存在する複数の地物が互いに誤認識する可能性がある地物である場合に、それら複数の地物を前記対象地物に設定する請求項４に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記対象地物設定手段は、前記地物情報に含まれる前記形態情報に基づいて、前記複数の地物についての互いに誤認識する可能性の有無を判定する請求項５に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記自信度に応じて前記対象地物のそれぞれについての画像認識処理を行う範囲である画像認識範囲を設定する画像認識範囲設定手段を備え、
前記対象地物設定手段は、前記画像認識範囲の大きさに応じて前記地物間隔を設定する請求項４から６のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記画像認識範囲は、自位置の進行方向に区画される範囲である請求項７に記載の画像認識装置。
【請求項９】
前記推測誤差は、前記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請求項１から８のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項１０】
前記推測誤差は、自位置の移動距離に応じて増加する距離要因誤差と、自位置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請求項１から９のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項１１】
前記自位置情報取得手段は、前記自位置情報として、自位置が進行中の道路における自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンを特定したレーン特定情報を取得し、
前記自信度決定手段は、前記レーン特定情報の推測誤差としての自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて、前記レーン特定情報の自信度であるレーン自信度を決定し、
前記対象地物設定手段は、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、前記レーン自信度に応じて自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を前記対象地物に設定する請求項１から３のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項１２】
前記対象地物は、道路の路面に設けられた道路標示である請求項１から１１のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像認識装置と、前記画像認識装置による画像認識処理の結果と前記地物情報に含まれる前記対象地物の前記位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正する自位置情報補正手段と、を備える自位置認識装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の自位置認識装置と、前記地物情報を含む地図情報が格納された地図情報格納手段と、前記地図情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、を備えるナビゲーション装置。
【請求項１５】
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、
前記自位置情報の誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた前記自位置情報の自信度を決定する自信度決定ステップと、
前記自信度に応じて、地物情報格納手段に地物情報が格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物を設定する対象地物設定ステップと、
設定された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１６】
前記対象地物設定ステップでは、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、自位置の進行方向に、複数の地物が前記自信度に応じて定まる地物間隔以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を前記対象地物に設定する請求項１５に記載の画像認識方法。
【請求項１７】
前記自位置情報取得ステップでは、前記自位置情報として、自位置が進行中の道路における自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンを特定したレーン特定情報を取得し、
前記自信度決定ステップでは、前記レーン特定情報の推測誤差としての自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて、前記レーン特定情報の自信度であるレーン自信度を決定し、
前記対象地物設定ステップでは、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、前記レーン自信度に応じて自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を前記対象地物に設定する請求項１５に記載の画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両等に搭載され、自位置周辺の画像情報に対する画像認識処理を行うための画像認識装置及び画像認識方法、並びにそれを用いた自位置認識装置及びナビゲーション装置に関する。
【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（例えば、下記の特許文献１及び２参照）。
【０００３】
下記の特許文献１には、車載用ナビゲーション装置に用いる画像認識装置が開示されている。この画像認識装置は、車載カメラにより撮像した車両前方の走行道路に沿った画像情報を取得し、この画像情報に基づいて交差点シンボル等の地物の画像認識を行う。そして、ナビゲーション装置は、画像認識結果に基づいて交差点を検出し、車両位置から交差点までの距離を求め、地図データから得られる交差点位置から前記距離だけ離れた走行道路上のポイントに、車両位置を修正する。これにより、このナビゲーション装置は、長い直線道路のように特徴のない道路上を走行している場合において、走行方向前後にずれた位置にマップマッチングしても、正しく車両位置を修正することが可能となっている。
【０００４】
また、下記の特許文献２には、車両用運転支援装置に用いる画像認識装置が開示されている。この画像認識装置は、車載カメラから入力される画像情報に基づいて停止線等の地物の画像認識を行う。この際、画像認識装置は、元画像の下側よりに予め設定しておいた６つの小領域からなる停止線を認識するための領域のうち、連続する３つの小領域の平均輝度が低い状態から高くなり、その後低くなった場合に停止線が存在すると判定する。そして、車両用運転支援装置は、この画像認識結果に基づいて、停止線が存在し、且つ、停止線の直ぐ先に立体物がある場合にドライバに警報を行ったり、停止線が存在する場合は渋滞追従モードをＯＦＦしたり、或いは、車両が停車中で、停止線が存在し、且つ、停止線の直ぐ先に立体物がある場合は車両の発進を禁止する等してドライバの運転を支援する。これにより、この車両用運転支援装置は、車幅方向に長く描かれる停止線を確実に認識することができ、この停止線の認識結果により、一般道における交差点への進入を的確に制御することを可能とすることを目的としている。
【０００５】
これらの技術では、装置の状態、特に自位置情報の精度等の状態に関係なく、カメラにより取得される画像情報に対して、一定の条件で画像認識処理を行う構成となっている。また、画像情報に対する画像認識処理は、信号機、横断歩道、停止線等の予め定められた地物種別の全ての地物を対象とし、画像情報の全体に対して、それらの地物の画像認識処理を行う構成となっている。
【０００６】
【特許文献１】特開平０９−２４３３８９号公報
【特許文献２】特開２００３−８５５６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記のようなこれまでの画像認識装置の構成では、画像認識処理の対象とする地物種別が複数ある場合には、複数種類の形態の画像を認識対象の地物の画像として認識するため、認識対象の地物以外のものの画像を認識対象の地物の画像と誤認識する可能性が高くなるという問題がある。また、これまでの画像認識装置の構成では、認識対象の地物が画像情報のどの範囲に存在するかが不明であるために、画像情報の全体を認識範囲とする必要があった。そのため、画像認識処理のための演算処理の負荷が大きくなり、高性能なハードウェア等が必要になるといった問題も生じうる。
【０００８】
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、自位置周辺の画像情報を対象とする画像認識を行うに際して、画像認識処理の対象とする対象地物を可変設定することにより、演算処理負荷を軽減しつつ、誤認識を抑制して認識率を高めることが可能な画像認識装置、及び画像認識方法、並びにこれを用いた自位置認識装置及びナビゲーション装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための本発明に係る画像認識装置の特徴構成は、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、前記自位置情報の誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた前記自位置情報の自信度を決定する自信度決定手段と、地物の位置情報及び形態情報を含む地物情報が格納された地物情報格納手段と、前記自信度に応じて、前記地物情報格納手段に前記地物情報が格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物を設定する対象地物設定手段と、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。
【００１０】
この特徴構成によれば、自位置情報の推測誤差に応じて決定される自信度に応じて、前記地物情報格納手段に前記地物情報が格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物が設定されることになる。したがって、前記自信度に応じて最適な対象地物を可変設定し、画像認識処理のための演算処理負荷を軽減しつつ、誤認識を抑制して対象地物の認識率を高めることが可能となる。また、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に含まれる対象地物の位置情報及び形状情報に基づいて、当該対象地物の画像認識を行うことになるので、対象地物の画像認識処理の正確性を高め、認識率を高めることが可能となる。
【００１１】
ここで、前記対象地物設定手段は、前記自信度が高いほど、前記対象地物の数を少なく設定すると好適である。
【００１２】
このように構成すれば、前記自信度が高いほど、すなわち前記自位置情報の誤差が小さいほど、一回の画像認識処理で認識対象となる対象地物の数を少なく設定することになる。したがって、前記自信度が高い場合には、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。よって、障害物の存在等により一つの対象地物の画像認識が失敗した場合であっても、他の対象地物の画像認識を成功させて画像認識結果を得ることができる可能性を高めることができる。一方、前記自信度が低い場合には、複数の対象地物を一回の画像認識処理の認識対象とすることになるので、比較的狭い間隔で複数の地物が配置されている場合であっても、画像認識処理に際して、それら複数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、前記対象地物設定手段は、前記自信度と前記自位置情報と前記地物情報とに基づいて、前記対象地物を設定する構成とすると好適である。
【００１４】
このように構成すれば、前記自位置情報及びその誤差と前記対象地物の形態と前記対象地物の位置とに応じて、誤認識を抑制できるように、適切に対象地物を設定することが可能となる。
【００１５】
また、前記対象地物設定手段は、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、自位置の進行方向に、複数の地物が前記自信度に応じて定まる地物間隔以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を前記対象地物に設定する構成とすると好適である。
【００１６】
このように構成すれば、前記自信度が低く自位置情報の誤差が比較的大きい場合であって、当該自位置情報の誤差に対して比較的狭い間隔で複数の地物が存在するために一つの対象地物を隣接する他の地物と誤認識する可能性がある場合に、それら複数の地物を対象地物に設定することで、複数の対象地物を一回の画像認識処理の認識対象とすることになる。したがって、それら複数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。また、前記地物間隔は前記自信度に応じて定まるので、前記自信度が高いほど、すなわち前記自位置情報の誤差が小さいほど、前記地物間隔は狭くなる。したがって、前記自信度が高い場合には、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。よって、障害物の存在等により一つの対象地物の画像認識が失敗した場合であっても、他の対象地物の画像認識を成功させて画像認識結果を得ることができる可能性を高めることができる。
【００１７】
また、前記対象地物設定手段は、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、前記地物間隔以下の間隔で存在する複数の地物が互いに誤認識する可能性がある地物である場合に、それら複数の地物を前記対象地物に設定する構成とすると好適である。
【００１８】
このように構成すれば、前記地物間隔以下の間隔で存在する複数の地物が互いに誤認識する可能性がある場合には、それら複数の地物を対象地物に設定することで、複数の対象地物を一回の画像認識処理の認識対象とすることになる。したがって、それら複数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。一方、複数の地物が前記自信度に応じて定まる地物間隔以下の間隔で存在する場合であっても、それらの地物が互いに誤認識する可能性がない場合には、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。よって、障害物の存在等により一つの対象地物の画像認識が失敗した場合であっても、他の対象地物の画像認識を成功させて画像認識結果を得ることができる可能性を高めることができる。
【００１９】
また、前記対象地物設定手段は、前記地物情報に含まれる前記形態情報に基づいて、前記複数の地物についての互いに誤認識する可能性の有無を判定する構成とすると好適である。
【００２０】
このように構成すれば、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に含まれる形態情報に基づいて、複数の地物についての互いに誤認識する可能性の有無を適切に判定することができる。
【００２１】
また、前記自信度に応じて前記対象地物のそれぞれについての画像認識処理を行う範囲である画像認識範囲を設定する画像認識範囲設定手段を備え、前記対象地物設定手段は、前記画像認識範囲の大きさに応じて前記地物間隔を設定する構成とすると好適である。
【００２２】
このように構成すれば、前記自信度に応じて前記対象地物のそれぞれについての画像認識範囲を適切に設定することができるので、前記対象地物の画像が前記画像認識範囲から外れることを防止しつつ、前記画像認識範囲を必要最小限として画像認識処理のための演算処理負荷を軽減し、誤認識を抑制して認識率を高めることが可能となる。また、前記画像認識範囲の大きさに応じて前記地物間隔を設定するので、画像認識範囲に応じて、複数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するように、適切に対象地物を設定することが可能となる。
【００２３】
また、前記画像認識範囲は、自位置の進行方向に区画される範囲であると好適である。
【００２４】
このように構成すれば、自位置の進行方向に沿って適切に画像認識範囲を設定し、自位置の進路に沿って存在する対象地物の画像認識処理を適切に行うことが可能となる。
【００２５】
また、前記推測誤差は、前記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と好適である。
【００２６】
このように構成すれば、前記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に応じて、対象地物の設定を行うことになる。したがって、前記自位置情報の取得条件が悪い場合にも適切に対象地物の設定を行うことが可能となる。
【００２７】
また、前記推測誤差は、自位置の移動距離に応じて増加する距離要因誤差と、自位置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と好適である。
【００２８】
このように構成すれば、正確に推測誤差を求めることができる。
【００２９】
また、前記自位置情報取得手段は、前記自位置情報として、自位置が進行中の道路における自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンを特定したレーン特定情報を取得し、前記自信度決定手段は、前記レーン特定情報の推測誤差としての自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて、前記レーン特定情報の自信度であるレーン自信度を決定し、前記対象地物設定手段は、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、前記レーン自信度に応じて自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を前記対象地物に設定する構成とすると好適である。
【００３０】
このように構成すれば、自位置が進行中の道路における自位置が存在する可能性があるレーンを一つに特定することができない場合であっても、自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて適切に対象地物を設定して画像認識処理を行うことができる。また、自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて対象地物を設定するので、一回の画像認識処理で認識対象とする対象地物の数を必要最小限にすることができる。したがって、画像認識処理のための演算処理負荷を軽減しつつ、他の地物との誤認識を抑制して認識率を高めることが可能となる。
【００３１】
また、前記対象地物は、道路の路面に設けられた道路標示であると好適である。
【００３２】
このように構成すれば、自位置が進行する道路の路面の画像情報を取得することで、前記対象地物が含まれる画像情報を容易に取得することが可能となる。したがって、前記対象地物の画像認識処理の正確性を高めることができる。
【００３３】
本発明に係る自位置認識装置の特徴構成は、上記の画像認識装置と、前記画像認識装置による画像認識処理の結果と前記地物情報に含まれる前記対象地物の前記位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正する自位置情報補正手段と、を備える点にある。
【００３４】
この特徴構成によれば、上記のような対象地物の画像認識処理の結果と、前記地物情報に含まれる対象地物の位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正するので、対象地物の位置情報を基準として前記自位置情報を補正することができ、自位置の認識精度を高めることができる。
【００３５】
本発明に係るナビゲーション装置の特徴構成は、上記の自位置認識装置と、前記地物情報を含む地図情報が格納された地図情報格納手段と、前記地図情報を参照して動作するアプリケーションプログラムと、前記アプリケーションプログラムに従って動作して案内情報を出力する案内情報出力手段と、を備える点にある。
【００３６】
この特徴構成によれば、前記自位置認識装置により認識された正確な自位置の情報に基づいて、案内情報の出力を行うことができる。したがって、前記地図情報との組合せによる正確な自位置表示等の案内情報の出力が可能となるとともに、目的地までの進路案内等のための案内情報の適切なタイミングでの出力も可能となる。
【００３７】
本発明に係る画像認識方法の特徴構成は、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、前記自位置情報の誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた前記自位置情報の自信度を決定する自信度決定ステップと、前記自信度に応じて、地物情報格納手段に地物情報が格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物を設定する対象地物設定ステップと、設定された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。
【００３８】
この特徴構成によれば、自位置情報の推測誤差に応じて決定される自信度に応じて、前記地物情報格納手段に前記地物情報が格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物が設定されることになる。したがって、前記自信度に応じて最適な対象地物を可変設定し、画像認識処理のための演算処理負荷を軽減しつつ、誤認識を抑制して対象地物の認識率を高めることが可能となる。また、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、当該対象地物の画像認識を行うことになるので、対象地物の画像認識処理の正確性を高め、認識率を高めることが可能となる。
【００３９】
ここで、前記対象地物設定ステップでは、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、自位置の進行方向に、複数の地物が前記自信度に応じて定まる地物間隔以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を前記対象地物に設定する構成とすると好適である。
【００４０】
このように構成すれば、前記自信度が低く自位置情報の誤差が比較的大きい場合であって、当該自位置情報の誤差に対して比較的狭い間隔で複数の地物が存在するために一つの対象地物を隣接する他の地物と誤認識する可能性がある場合に、それら複数の地物を対象地物に設定することで、複数の対象地物を一回の画像認識処理の認識対象とすることになる。したがって、それら複数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。また、前記地物間隔は前記自信度に応じて定まるので、前記自信度が高いほど、すなわち前記自位置情報の誤差が小さいほど、前記地物間隔は狭くなる。したがって、前記自信度が高い場合には、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。よって、障害物の存在等により一つの対象地物の画像認識が失敗した場合であっても、他の対象地物の画像認識を成功させて画像認識結果を得ることができる可能性を高めることができる。
【００４１】
また、前記自位置情報取得ステップでは、前記自位置情報として、自位置が進行中の道路における自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンを特定したレーン特定情報を取得し、前記自信度決定ステップでは、前記レーン特定情報の推測誤差としての自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて、前記レーン特定情報の自信度であるレーン自信度を決定し、前記対象地物設定ステップでは、前記地物情報格納手段に格納された地物情報に基づいて、前記レーン自信度に応じて自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を前記対象地物に設定する構成とすると好適である。
【００４２】
このように構成すれば、自位置が進行中の道路における自位置が存在する可能性があるレーンを一つに特定することができない場合であっても、自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて適切に対象地物を設定して画像認識処理を行うことができる。また、自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて対象地物を設定するので、一回の画像認識処理で認識対象とする対象地物の数を必要最小限にすることができる。したがって、画像認識処理のための演算処理負荷を軽減しつつ、他の地物との誤認識を抑制して認識率を高めることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
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、本実施形態に係る画像認識装置２及び自位置認識装置３を含む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。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８により取得した自位置情報Ｌの推測誤差に応じて自信度Ｅを決定し、当該自信度Ｅに応じて一回の画像認識処理で画像認識の対象とする対象地物ｆｔの数を可変設定する。また、ナビゲーション装置１は、決定された自信度Ｅに応じて各対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａ（図４及び５参照）を可変設定して対象地物ｆｔの画像認識を行う。そして、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図データベース２２に格納された地物情報Ｆに含まれる地物の位置情報とに基づいて自位置情報Ｌを補正し、高精度な自位置情報Ｌを取得する。また、ナビゲーション装置１は、前記高精度な自位置情報Ｌに基づいて経路案内等のナビゲーション処理を行う。すなわち、本実施形態においては、画像認識処理の認識条件として、一回の画像認識処理で画像認識の対象とする対象地物ｆｔの数、及び各対象地物ｆｔについての画像認識範囲を、自信度Ｅに応じて設定する構成となっている。なお、ここでは、自車両３０（図４及び５参照）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。
【００４４】
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、画像情報取得部４、画像認識部５、自位置情報補正部６、データ抽出部７、自位置情報取得部８、自信度決定部９、認識条件設定部１０、及びナビゲーション用演算部１１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、地図データベース２２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。
【００４５】
１−１．地図データベース
地図データベース２２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２２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２２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２２が、本発明における地図情報格納手段及び地物情報格納手段に相当する。
【００４６】
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ｗ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。
【００４７】
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（ペイント標示）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、道路に沿って車線を分ける区画線（実線、破線、二重線等の各種区画線を含む。）、各車線の進行方向を指定する進行方向別通行区分標示、横断歩道、停止線、速度表示、ゼブラゾーン等が含まれる。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。
【００４８】
また、地物情報Ｆは、その内容として各地物の位置情報及び形態情報を含んでいる。ここで、位置情報は、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。本例では、代表点は、各地物の長さ方向及び幅方向の中心に設定される。形態情報は、各地物の形状、大きさ、色彩等の情報を有している。また、これらの他にも、地物情報Ｆは、各地物の種別を示す種別情報等を含んでいる。この種別情報は、具体的には、「区画線（実線、破線、二重線等の線種も含む）」、「進行方向別通行区分標示」、「横断歩道」等の道路標示種別を示す情報である。
【００４９】
１−２．画像情報取得部
画像情報取得部４は、撮像装置２１により撮像した自位置周辺の画像情報Ｇ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３０（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４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Ｇに変換して取得する。この際の画像情報Ｇ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４は、撮像装置２１により撮像した複数フレームの画像情報Ｇ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Ｇは、画像認識部５へ出力される。
【００５０】
１−３．自位置情報取得部８
自位置情報取得部８は、自位置すなわち自車両３０の現在位置を示す自位置情報Ｌを取得する自位置情報取得手段１３として機能する。ここでは、自位置情報取得部８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８へ出力される。自位置情報取得部８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３０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３０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８へ出力する。距離センサ２５は、自車両３０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３０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８へ出力する。
【００５１】
そして、自位置情報取得部８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８は、データ抽出部７により地図データベース２２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。また、このようにして取得される自位置の情報は、自車両３０が進行中の道路が複数レーンを有している場合において自車両３０が進行中のレーンまでを特定する情報とはなっていない。そこで、本実施形態においては、後述するレーン特定部１２から、自車両３０が進行中の道路における自車両３０が存在するレーンを特定したレーン特定情報Ｊが自位置情報取得部８に供給される構成となっている。そして、この自位置情報取得部８は、上記の自位置を特定する演算結果とレーン特定部１２から供給されたレーン特定情報Ｊとにより、緯度及び経度で表された自車両３０の現在位置の情報、自車両３０の進行方位の情報、及び自車両３０が進行中のレーンに関するレーン特定情報Ｊを含む自位置情報Ｌを取得する。この自位置情報Ｌは、自位置情報補正部６、データ抽出部７、自信度決定部９、認識条件設定部１０、及びナビゲーション用演算部１１へ出力される。
【００５２】
１−４．データ抽出部
データ抽出部７は、地図データベース２２から画像認識処理の対象となる対象地物ｆｔの地物情報Ｆを抽出する地物情報抽出手段として機能する。本例では、データ抽出部７は、自位置情報Ｌの進行方向の位置を補正する処理に用いるために、後述する対象地物設定部１５により設定された対象地物ｆｔについての地物情報Ｆを地図データベース２２から抽出する。この際、データ抽出部７は、後述する認識条件設定部１０の対象地物設定部１５により、複数の対象地物ｆｔが設定された場合には、それら複数の対象地物ｆｔの全てについての地物情報Ｆを地図データベース２２から抽出する。ここで抽出された地物情報Ｆには、上記のとおり、対象地物ｆｔの位置情報及び形態情報が含まれている。データ抽出部７により抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆは、画像認識部５、自位置情報補正部６、及び認識条件設定部１０へ出力される。
【００５３】
また、データ抽出部７は、レーン特定部１２によるレーン特定情報Ｊを取得する処理に用いるために、自位置情報Ｌに基づいて、自車両３０が進行中の道路における自位置周辺の区画線の地物情報Ｆを地図データベース２２から抽出する。データ抽出部７により抽出された区画線の地物情報Ｆは、画像認識部５及びレーン特定部１２へ出力される。また、データ抽出部７は、自位置情報取得部８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Ｌ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２２から抽出する。データ抽出部７により抽出された地図情報Ｍは、自位置情報取得部８へ出力される。また、データ抽出部７は、ナビゲーション用演算部１１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１１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２２から抽出し、ナビゲーション用演算部１１へ出力する。
【００５４】
１−５．自信度決定部
自信度決定部９は、自位置情報Ｌの誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた自位置情報Ｌの自信度Ｅを決定する自信度決定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８による自位置情報Ｌ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３０（自位置）の進行方向の誤差であり、自車両３０の移動距離に応じて増加する距離要因誤差と、自車両３０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、自信度決定部９は、次の式（１）に従って推測誤差Ｙを演算して求める。
Ｙ＝ａＸ＋ｂ＋ｃ・・・（１）
【００５５】
ここで、Ｘ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Ｌに基づいて求められる。ここで、起点位置は、自位置情報補正部６により自位置情報Ｌが補正されたときに、当該補正後の自位置情報Ｌが示す位置である。また、ａは、移動距離Ｘ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Ｌ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５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、誤差Ｙ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や、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、ａＸ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。
【００５６】
なお、推測誤差Ｙを正確に求めるためには、これらの距離要因係数ａ、起点誤差ｂ、及び演算誤差ｃを、自車両３０の走行速度（自位置の移動速度）に応じて異なる値とすることが望ましい。そこで、本例では、距離要因係数ａ、起点誤差ｂ、及び演算誤差ｃのそれぞれの値を、所定の速度範囲毎に格納した図示しない定数テーブルを用いて推測誤差Ｙの演算を行う。したがって、自車両３０の走行速度が前記所定の速度範囲をまたいで変化した場合には、各速度範囲での移動距離Ｘ毎に、異なる距離要因係数ａ、起点誤差ｂ、及び演算誤差ｃを用いて、上記式（１）の演算を行い、推測誤差Ｙを求める。そして、本例では、自信度決定部９は、以上のようにして求めた推測誤差Ｙの値そのものを、自信度Ｅとして決定する（Ｅ＝Ｙ）。よって、本例では、自信度Ｅの値が小さいほど自信度Ｅが高いことになる。
【００５７】
図３は、自車両３０がほぼ一定速度で走行した場合における、推測誤差Ｙすなわち自信度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（Ｘ＝０）での推測誤差ＹはＹ＝ｂ＋ｃであり、そこからの移動距離Ｘに比例して推測誤差Ｙは大きくなる。なお、本例では、推測誤差Ｙ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Ｌが補正される。その際、推測誤差Ｙ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５による対象地物ｆｔの画像認識結果に基づいて、自位置情報補正部６により自位置情報Ｌが補正された場合には、当該補正後の自位置情報Ｌに示される位置が起点位置となり、移動距離Ｘがゼロとされる。これにより、推測誤差ＹはＹ＝ｂ＋ｃとなる。
【００５８】
１−６．認識条件設定部
認識条件設定部１０は、自信度決定部９により決定した自信度Ｅに応じて、画像認識部５における画像認識処理の認識条件を設定する認識条件設定手段として機能する。本実施形態では、認識条件設定部１０は、画像認識範囲設定部１４と対象地物設定部１５とを備えている。
【００５９】
画像認識範囲設定部１４は、画像認識処理の認識条件として、自信度Ｅに応じて、画像情報Ｇに対する各対象地物ｆｔについての画像認識処理を行う範囲である画像認識範囲Ａを設定する画像認識範囲設定手段として機能する。図４及び５には、画像認識範囲Ａの設定例を示している。なお、これらの図において、Ａ０、Ａ１、Ａ２は、同じ画像認識範囲Ａについての、実際の自車両３０の位置がＰ０、Ｐ１、Ｐ２であった場合の対象地物ｆｔに対する画像認識範囲Ａの位置関係を示しており、したがってＡ０、Ａ１、Ａ２は、いずれも同じ大きさＡｗ（認識範囲の進行方向長さ）となっている。この画像認識範囲Ａは、本実施形態では、自車両３０（自位置）の進行方向に区画される範囲としている。そして、画像認識範囲設定部１４は、自信度Ｅが高いほど、画像認識範囲Ａを小さく設定する。ここで、画像認識範囲設定部１４は、自信度Ｅと自位置情報Ｌと対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて、画像認識範囲Ａを設定する。具体的には、画像認識範囲設定部１４は、まず、各対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａの大きさＡｗを、次の式（２）に従って決定する。
Ａｗ＝２Ｅ＋Ｄ・・・（２）
【００６０】
ここで、Ｅは自信度であり、本例では推測誤差Ｙの値と一致する。また、Ｄは、対象地物ｆｔの自位置の進行方向の長さ（図４及び５参照）であり、地物情報Ｆに含まれる形態情報から求められる。すなわち、ここでは、画像認識範囲設定部１４は、画像認識範囲Ａの大きさＡｗを、自信度Ｅ（推測誤差Ｙ）の２倍の長さに対象地物ｆｔの進行方向長さを加えた長さとして決定する。また、画像認識範囲設定部１４は、自位置情報Ｌと対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて、画像認識範囲Ａの中心位置を設定する。すなわち、自位置情報Ｌに示される自車両３０の現在位置と、対象地物ｆｔの地物情報に含まれる位置情報とに基づいて、画像認識範囲Ａの中心位置を、対象地物ｆｔの中心位置に一致させるように設定する。ここで、自位置情報Ｌは、最大で自信度Ｅ（＝推測誤差Ｙ）と同じだけの位置誤差を含んでいる。画像認識範囲Ａの大きさＡｗを上記式（２）のように設定し、且つ画像認識範囲Ａの中心位置を、対象地物ｆｔの中心位置に一致させるように設定することにより、画像認識範囲Ａに対象地物ｆｔの画像を確実に収めることができる。以上のようにして設定された画像認識範囲Ａの情報は、画像認識部５へ出力される。そして、画像認識部５は、設定された画像認識範囲Ａ内の画像情報Ｇに対して、対象地物ｆｔの画像認識処理を行う。
【００６１】
図４及び５は、一つの対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａの設定例を説明するための説明図であり、図４は自信度Ｅが高い（自信度Ｅの値が小さい）場合の例、図５は自信度Ｅが低い（自信度Ｅの値が大きい）場合の例を示している。なお、図６及び７は、画像認識範囲Ａの設定の比較例を説明するための説明図であり、図６は自信度Ｅが低いにも関わらず画像認識範囲Ａを小さく設定した場合、図７は自信度Ｅが高いにも関わらず画像認識範囲Ａを大きく設定した場合の例を示している。これらの図において、Ｐ０は自位置情報Ｌに示される自車両３０の位置であり、Ｐ１は自位置情報Ｌが進行方向前方に推測誤差Ｙ（自信度Ｅ）の誤差を有していた場合の自車両３０の位置であり、Ｐ２は自位置情報Ｌが進行方向後方に推測誤差Ｙ（自信度Ｅ）の誤差を有していた場合の自車両３０の位置である。また、上記のとおり、Ａ０、Ａ１、Ａ２は、それぞれ実際の自車両３０の位置がＰ０、Ｐ１、Ｐ２であった場合の実際の対象地物ｆｔに対する画像認識範囲Ａの位置関係を示している。これらの図において、画像認識範囲Ａ０〜Ａ２の進行方向長さが画像認識範囲Ａの大きさＡｗに対応し、画像認識範囲Ａ０〜Ａ２の進行方向長さの中心位置が、画像認識範囲Ａの中心位置に対応している。
【００６２】
上記のように、推測誤差Ｙ（自信度Ｅ）は位置情報取得部８による自位置情報Ｌ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り、実際の自車両３０の位置は、自位置情報Ｌに示される位置に対して進行方向前後に推測誤差Ｙの範囲内のいずれかの位置となるはずである。このため、図４に示すように、推測誤差Ｙが小さい（自信度Ｅが高い）場合には、自位置情報Ｌに示される自位置に対する実際の自車両３０の位置のずれも小さくなる。したがって、画像認識範囲Ａの大きさＡｗを小さくしても、確実に対象地物ｆｔを画像認識範囲Ａの中に収めることができる。また、図５に示すように、推測誤差Ｙが大きい（自信度Ｅが低い）場合には、自位置情報Ｌに示される自位置に対する実際の自車両３０の位置のずれも大きくなる。したがって、画像認識範囲Ａの大きさＡｗを大きくすることにより、確実に対象地物ｆｔを画像認識範囲Ａの中に収めることができる。画像認識範囲設定部１４は、画像認識範囲Ａを以上のように設定することにより、画像認識範囲Ａの大きさを自位置情報Ｌの自信度Ｅに応じて必要最小限としつつ、対象地物ｆｔを確実に画像認識範囲Ａ内に収めるようにすることができる。これにより、対象地物ｆｔの画像が画像認識範囲Ａから外れることを防止しつつ、画像認識処理のための演算処理負荷を軽減することと、誤認識を抑制して認識率を高めることの両立が可能となる。
【００６３】
一方、図６に示すように、推測誤差Ｙに対して画像認識範囲Ａの大きさを小さく設定した場合には、Ｐ１又はＰ２として示すように実際の自車両３０の位置が自位置情報Ｌに示される自位置に対して画像認識範囲Ａの大きさ以上にずれていた場合には、Ａ１又はＡ２として示すように画像認識範囲Ａに対象地物ｆｔが含まれないこととなり、対象地物ｆｔの画像認識処理を行うことができない。また、図７に示すように、推測誤差Ｙに対して画像認識範囲Ａの大きさを大きく設定した場合には、Ｐ１又はＰ２として示すように実際の自車両３０の位置が自位置情報Ｌに示される自位置に対してずれていた場合にも、Ａ１又はＡ２として示すように画像認識範囲Ａに対象地物ｆｔが含まれ、対象地物ｆｔの画像認識処理を行うことができる。しかし、画像認識範囲Ａが必要以上に大きくなることから、画像認識部５における画像認識処理のための演算処理負荷が大きくなるとともに、他の地物や影等を対象地物ｆｔと誤認識する可能性が高くなるという問題が生じ得る。
【００６４】
なお、画像認識範囲設定部１４は、後述するように対象地物設定部１５により複数の対象地物ｆｔが設定された場合であっても、上記と同様に、各対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａを設定する。但し、複数の対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａが重複する場合には、結果として複数の対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａが一つに結合することになる。また、本実施形態においては、複数の地物を対象地物ｆｔに設定する際の条件となる地物間隔Ｑが画像認識範囲Ａの大きさＡｗと一致するように決定される。したがって、対象地物設定部１５により複数の対象地物ｆｔが設定される場合には、各対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａはほとんどの場合に重複することになり、一つに結合した画像認識範囲Ａが設定される。図８にはこのような画像認識範囲Ａの設定例も示している。この図において、Ａｄ１、Ａｄ２、Ａｄ３は、対象地物ｆｔである地物ｆ１〜ｆ３のそれぞれについての画像認識範囲であり、Ａは、これらの画像認識範囲が重複する結果、一つに結合した画像認識範囲として設定された範囲を示している。
【００６５】
対象地物設定部１５は、画像認識処理の認識条件として、自信度Ｅに応じて、地図データベース２２に地物情報Ｆが格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物ｆｔを設定する対象地物設定手段として機能する。この対象地物設定部１５は、自信度Ｅが高いほど、対象地物ｆｔの数を少なく設定する。本実施形態においては、対象地物設定部１５は、自信度Ｅと自位置情報Ｌと地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、地図データベース２２に地物情報Ｆが格納された地物の中から一又は二以上の地物を対象地物ｆｔに設定する。具体的には、対象地物設定部１５は、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆに基づいて、自車両３０の進行方向に、互いに誤認識する可能性がある複数の地物が自信度Ｅに応じて定まる地物間隔Ｑ以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を対象地物ｆｔに設定する。そのため、この対象地物設定部１５は、地物間隔設定部１７と、誤認識判定部１８とを備えている。
【００６６】
地物間隔設定部１７は、自信度Ｅに応じて地物間隔Ｑを設定する。本実施形態においては、地物間隔設定部１７は、自信度Ｅに応じて画像認識範囲設定部１４により設定される画像認識範囲Ａの大きさＡｗに応じて地物間隔Ｑを決定する。具体的には、地物間隔設定部１７は、次の式（３）に従って地物間隔Ｑを決定する。
Ｑ＝２Ｅ＋Ｄ・・・（３）
ここで、Ｅは自信度決定部９において決定される自信度であり、本例では推測誤差Ｙの値と一致する。また、Ｄは、地物間隔Ｑを決定する際の基準とする対象地物ｆｔである基準地物ｆｂｎ（ｎ＝１、２、３・・・）の自位置の進行方向の長さ（図８参照）であり、地物情報Ｆに含まれる形態情報から求められる。この式（３）は、上記第一の実施形態における画像認識範囲Ａの大きさＡｗを決定するための式（２）と同じであり、本例では、地物間隔Ｑは、画像認識範囲Ａの大きさＡｗと一致するように決定される。
【００６７】
誤認識判定部１８は、地物情報Ｆに含まれる形態情報に基づいて、複数の地物についての互いに誤認識する可能性の有無を判定する。ここで、誤認識判定部１８は、複数の地物が互いに同じ地物種別である場合には、誤認識する可能性があると判定する。また、本例では、複数の地物の地物種別が異なる場合であっても、各地物の地物情報Ｆに含まれる形態情報に基づいて、図示しない誤認識地物データベースに格納された誤認識パターンに合致する場合には、誤認識する可能性があると判定する。この誤認識地物データベースには、地物情報Ｆに含まれる種別情報に係る地物の種別毎に、当該種別の地物と誤認識し易い地物種別の情報が網羅的に登録されている。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。ここで、互いに誤認識し易い地物種別としては、具体的には、例えば、「停止線」と十字路を示す「十字」とＴ字路を示す「Ｔ字」との関係、進行方向別通行区分標示の各種矢印同士の関係等がある。
【００６８】
そして、対象地物設定部１５は、自位置情報取得部８により取得された自位置情報Ｌと、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、自車両３０が進行中のレーン内における進行方向の最も近い位置に存在する地物から順に基準地物ｆｂｎ（ｎ＝１、２、３・・・）（図８参照）として設定し、当該基準地物ｆｂｎとの関係で、地物間隔Ｑ以下の間隔で存在するとともに互いに誤認識する可能性がある地物を、自車両３０の進行方向に順に探索し、探索された一又は二以上の地物を対象地物ｆｔに設定する処理を行う。この対象地物設定部１５により対象地物ｆｔを設定する処理方法の詳細については、後に図１２に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。
【００６９】
図８は、この対象地物設定部１５による対象地物ｆｔの設定例を説明するための説明図である。この図に示す例では、進行方向別通行区分標示の中の地物種別が「直進矢印」に属する３つの地物ｆ１〜ｆ３が、間隔ｑ１、ｑ２で配置されている例を示している。この場合、対象地物設定部１５は、まず、自位置情報取得部８により取得された自位置情報Ｌと、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、自車両３０が進行中のレーン内における進行方向の最も近い位置に存在する地物ｆ１を第一の基準地物ｆｂ１に設定する。次に、対象地物設定部１５は、地物間隔設定部１７により、第一の基準地物ｆｂ１についての自信度Ｅに応じた地物間隔Ｑ１（Ｑ１＝２Ｅ＋Ｄ１）を決定する。本例では、第一の基準地物ｆｂ１と、それに対して自車両３０の進行方向前方に存在する地物ｆ２との間隔ｑ１は、第一の基準地物ｆｂ１とについての自信度Ｅに応じた地物間隔Ｑ１（Ｑ１＝２Ｅ＋Ｄ１）より小さい。また、第一の基準地物ｆｂ１と地物ｆ２とは地物種別が同じであるため、誤認識判定部１８は、これらが互いに誤認識する可能性があると判定する。したがって、地物ｆ２は第二の基準地物ｆｂ２として設定される。同様に、第二の基準地物ｆｂ２と、それに対して自車両３０の進行方向前方に存在する地物ｆ３との間隔ｑ２は、第二の基準地物ｆｂ２とについての自信度Ｅに応じた地物間隔Ｑ２（Ｑ２＝２Ｅ＋Ｄ２）より小さい。また、第二の基準地物ｆｂ２と地物ｆ３とは地物種別が同じであるため、誤認識判定部１８は、これらが互いに誤認識する可能性があると判定する。したがって、地物ｆ３は第三の基準地物ｆｂ３として設定される。なお、図示は省略するが、第三の基準地物ｆｂ３に対して自車両３０の進行方向前方における、第三の基準地物ｆｂ３についての自信度Ｅに応じた地物間隔Ｑ３（Ｑ３＝２Ｅ＋Ｄ３）内には、他の地物は存在しない。したがって、対象地物設定部１５は、以上の第一から第三の基準地物ｆｂ１〜ｆｂ３に設定された地物ｆ１〜ｆ３を対象地物ｆｔとして設定する。
【００７０】
以上のような対象地物設定部１５の構成により、比較的狭い間隔で複数の地物が配置されている場合であっても、画像認識処理に際して、それら複数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できる。一方、この対象地物設定部１５の構成によれば、自車両３０の進行方向に存在する複数の地物が互いに誤認識する可能性がない場合には、一つの地物のみを対象地物ｆｔに設定することになる。また、それら複数の地物の間隔が自信度Ｅに応じて定まる地物間隔Ｑより広い間隔で存在する場合にも、画像認識部５による画像認識範囲Ａが重複せず、複数の地物が互いに誤認識する可能性がないため、一つの地物のみを対象地物ｆｔに設定する。したがって、そのような場合には、後述する画像認識部５による対象地物ｆｔに対する画像認識処理の機会を増やし、自位置情報補正部６により自位置情報Ｌを補正する機会を増やすことができる。したがって、このナビゲーション装置１は、自位置情報Ｌをより高精度に取得することが可能となる。
【００７１】
１−７．画像認識部
画像認識部５は、画像情報取得部４で取得された画像情報Ｇ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５は、画像認識範囲設定部１４により設定された画像認識範囲Ａに規定される範囲内について、画像情報Ｇに対する画像認識処理を行う。この際、画像認識部５は、データ抽出部７で抽出された対象地物ｆｔ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５は、画像情報取得部４で取得された画像情報Ｇの中から画像認識範囲Ａの画像情報Ｇを抽出する。この際、画像情報取得部４で取得された各画像情報Ｇの撮像領域の情報は、自車両３０への撮像装置２１の取付位置、取付角度、及び画角等に基づいて予め演算された自位置と撮像領域との位置関係を用いることで、自位置情報Ｌに基づいて取得することができる。画像認識部５は、このように取得された各画像情報Ｇの撮像領域の情報に基づいて、画像認識範囲Ａの画像情報Ｇを抽出する。そして、画像認識部５は、抽出された画像情報Ｇ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Ｇ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５は、抽出された地物の輪郭情報と、データ抽出部７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。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情報補正部６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、自位置情報補正部６へは画像認識結果が出力されず、したがって自位置情報補正部６による自位置情報Ｌの補正も行われない。
【００７２】
また、認識条件設定部１０の対象地物設定部１５により、複数の対象地物ｆｔが設定された場合には、画像認識部５は、それら複数の対象地物ｆｔを一組として画像認識処理を行う。すなわち、例えば図８に示す例のように、３つの地物が対象地物ｆｔとして設定された場合には、画像認識部５は、当該３つの対象地物ｆｔ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情報補正部６へ出力する処理を行う。一方、当該３つの対象地物ｆｔの一つでも画像認識できなかった場合には、画像認識に失敗したと判定し、自位置情報補正部６へは画像認識結果が出力されない。その場合、自位置情報補正部６による自位置情報Ｌの補正も行われない。
【００７３】
また、画像認識部５は、レーン特定部１２におけるレーン特定情報Ｊの取得のために、データ抽出部７で抽出された自車両３０が進行中の道路における自位置周辺の区画線の地物情報Ｆを用いて、自車両３０の周辺の区画線の画像認識を行う。具体的には、画像認識部５は、画像情報取得部４で取得された画像情報Ｇ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Ｇ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５は、抽出された地物の輪郭情報と、データ抽出部７で抽出された区画線の地物情報Ｆに含まれる形態情報とに基づいて、自車両３０の周辺の区画線の位置及び区画線の種別の認識を行う。そして、画像認識部５は、そのような区画線の画像認識結果を、レーン特定部１２へ出力する。
【００７４】
１−８．自位置情報補正部
自位置情報補正部６は、画像認識部５による画像認識処理の結果と、データ抽出部７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自位置情報Ｌを補正する自位置情報補正手段として機能する。本実施形態では、自位置情報補正部６は、画像認識部５による画像認識処理の結果と、データ抽出部７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、自車両３０の進行方向に沿って自位置情報Ｌを補正する。具体的には、自位置情報補正部６は、まず、画像認識部５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Ｇの取得時における自車両３０と対象地物ｆｔとの位置関係を演算する。次に、自位置情報補正部６は、この自車両３０と対象地物ｆｔとの位置関係の演算結果と、データ抽出部７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、自車両３０の進行方向における対象地物ｆｔの位置情報（地物情報Ｆ）を基準とする高精度な自車両３０の位置情報を演算して取得する。そして、自位置情報補正部６は、このようにして取得した高精度な自車両３０の位置情報に基づいて、自位置情報取得部８で取得した自位置情報Ｌに含まれる、自車両３０の進行方向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８は、このような補正後の高精度な自位置情報Ｌを取得することになる。
【００７５】
また、認識条件設定部１０の対象地物設定部１５により、複数の対象地物ｆｔが設定された場合には、自位置情報補正部６は、複数の対象地物ｆｔの中における自車両３０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Ｇの取得時における自車両３０との位置関係を演算する。そして、自位置情報補正部６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３０の位置情報を演算して取得し、自位置情報Ｌを補正する処理を行う。
【００７６】
１−９．レーン特定部
レーン特定部１２は、自車両３０が進行中の道路における自車両３０が存在するレーンを特定したレーン特定情報Ｊを取得する。ここで、レーン特定部１２は、データ抽出部７により抽出した自車両３０が進行中の道路における自位置周辺の区画線の地物情報Ｆと、画像情報取得部４により取得した画像情報Ｇに含まれる区画線の画像の画像認識部５による画像認識結果とに基づいて、自車両３０が進行中のレーンを特定する演算を行う。具体的には、例えば、レーン特定部１２は、画像認識部５による画像認識結果に示される自車両３０の周辺の区画線の種別（実線、破線、二重線等の線種）及び配置と、自位置周辺の区画線の地物情報Ｆに含まれる形態情報とに基づいて、自車両３０が進行中のレーンを特定する。例えば、図９に示すような画像情報Ｇが取得された場合において、図１０に示すような自車両３０周辺の地図情報Ｍが取得された場合には、自車両３０が存在するレーンは、３車線の中の中央車線であると特定することができる。すなわち、図９に示す画像情報Ｇに示される画像中では、自車両３０の位置である画像の幅方向中央に対して両側に破線の区画線があり、更にその両外側にそれぞれ実線の区画線がある。一方、図１０に示す地図情報Ｍによれば、自車両３０が走行している道路は３車線であり、道路の幅方向両側には実線の区画線の地物情報Ｆが存在し、道路の幅方向中央側には各車線を区切る破線の区画線の地物情報Ｆが存在していることがわかる。したがって、レーン特定部１２は、これらの情報を対比することにより、自車両３０が存在するレーンが３車線の中の中央車線であると特定することができる。
【００７７】
また、レーン特定部１２は、画像認識部５による画像認識結果に示される区画線の位置情報に基づいて、自車両３０が区画線を跨いだか否かにより車線変更の有無を判定し、自車両３０が進行中のレーンを特定する。なお、レーン特定部１２は、自車両３０が進行中のレーンの特定が必要な場合、すなわち自車両３０が進行中の道路が進行方向（片側）に複数レーンを有している場合にのみレーンを特定する演算を行う。そして、レーン特定部１２は、自車両３０が進行中のレーンを特定する情報であるレーン特定情報Ｊを自位置情報取得部８へ供給する。これにより、自位置情報取得部８は、上記のとおり、自車両３０が進行中のレーンに関するレーン特定情報Ｊを含む自位置情報Ｌを生成する。したがって、本実施形態においては、レーン特定部１２は、自位置情報取得部８とともに自位置情報取得手段１３として機能する。
【００７８】
１−１０．ナビゲーション用演算部
ナビゲーション用演算部１１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１６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１１は、データ抽出部７により地図データベース２２から自車両３０周辺の地図情報Ｍを取得して表示装置２６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Ｌ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１１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Ｌとに基づいて、表示装置２６及び音声出力装置２７の一方又は双方を用いて進路案内を行う。したがって、本実施形態においては、ナビゲーション用演算部１１、表示装置２６及び音声出力装置２７が、本発明における案内情報出力手段２８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１１は、この他にも、リモートコントローラや表示装置２６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。
【００７９】
１−１１．画像認識方法及びそれを用いた自位置認識方法
次に、本実施形態に係る画像認識装置２及び自位置認識装置３を含む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。図１１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り、図１２は、図１１のステップ＃０６の対象地物ｆｔを設定する処理の方法を示すフローチャートである。
【００８０】
ナビゲーション装置１は、まず、画像情報取得部４により、撮像装置２１が撮像した自位置周辺の画像情報Ｇを取得する（ステップ＃０１）。次に、自位置情報取得部８により自位置情報Ｌを取得する（ステップ＃０２）。ここで取得する自位置情報Ｌは、自位置情報取得部８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３０の現在位置の情報及び進行方位の情報と、前回までの処理においてレーン特定部１２により特定されたレーン特定情報Ｊとを含む情報となっている。その後、レーン特定部１２により新たなレーン特定情報Ｊを取得する（ステップ＃０３）。この際、レーン特定部１２は、ステップ＃０１で取得した画像情報Ｇに対して区画線の画像認識を行う。また、レーン特定部１２は、ステップ＃０２で取得した自位置情報Ｌに基づいて自車両３０が進行中の道路における自位置周辺の区画線の地物情報Ｆをデータ抽出部７に対して要求し、自位置周辺の区画線の地物情報Ｆを取得する。そして、レーン特定部１２は、このような区画線の画像認識結果と、自位置周辺の区画線の地物情報Ｆとに基づいて、上述のように自車両３０が存在するレーンを特定し、レーン特定情報Ｊとして自位置情報取得部８へ出力する。この新たなレーン特定情報Ｊに基づいて、自位置情報取得部８は、自位置情報Ｌに含まれるレーン特定情報Ｊを更新する（ステップ＃０４）。
【００８１】
次に、ナビゲーション装置１は、自信度決定部９により、自位置情報Ｌの自信度Ｅを決定する（ステップ＃０５）。この際、自信度決定部９は、上述のとおり、自位置情報Ｌの誤差の推測値である推測誤差Ｙを求め、この推測誤差Ｙに応じた自位置情報Ｌの自信度Ｅを決定する。なお、本例では、推測誤差Ｙの値そのものを自信度Ｅとして決定する（Ｅ＝Ｙ）。その後、対象地物設定部１５により一又は二以上の対象地物ｆｔを設定する（ステップ＃０６）。このステップ＃０６の対象地物設定部１５による対象地物ｆｔの設定方法については、後に図１２に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。そして、データ抽出部７により、一又は二以上の対象地物ｆｔの地物情報Ｆを地図データベース２２から抽出する（ステップ＃０７）。次に、認識条件設定部１０の画像認識範囲設定部１４により、ステップ＃０６で抽出した一又は二以上の対象地物ｆｔについての画像情報Ｇに対する画像認識処理を行う範囲である画像認識範囲Ａを設定する（ステップ＃０８）。この際、画像認識範囲設定部１４は、上述のとおり、自信度Ｅと自位置情報Ｌと対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて画像認識範囲Ａを設定する。
【００８２】
次に、画像認識部５は、ステップ＃０８で設定された画像認識範囲Ａに基づいて、ステップ＃０１で取得した画像情報Ｇが画像認識範囲Ａ内の画像情報Ｇであるか否かの判定を行う（ステップ＃０９）。この際、画像認識部５は、上述のとおり、ステップ＃０２で取得されステップ＃０４での更新された自位置情報Ｌに基づいて、ステップ＃０１で取得した画像情報Ｇの撮像領域の情報を取得し、それに基づいて各画像情報Ｇが画像認識範囲Ａ内のものであるか否かを判定する。そして、ステップ＃０１で取得した画像情報Ｇが画像認識範囲Ａ内の画像情報Ｇでない場合には（ステップ＃０９：Ｎｏ）、次の画像情報Ｇを取得し（ステップ＃０１）、上記と同様にステップ＃０２〜＃０８の処理を行う。一方、ステップ＃０１で取得した画像情報Ｇが画像認識範囲Ａ内の画像情報Ｇである場合には（ステップ＃０９：Ｙｅｓ）、当該画像情報Ｇに対して、ステップ＃０７で抽出した一又は二以上の対象地物ｆｔの画像認識処理を行う（ステップ＃１０）。この画像認識処理の結果、対象地物ｆｔの画像認識が失敗した場合には（ステップ＃１１：Ｎｏ）、次の画像情報Ｇを取得し（ステップ＃０１）、上記と同様にステップ＃０２〜＃１０の処理を行う。
【００８３】
一方、この画像認識処理の結果、対象地物ｆｔの画像認識が成功した場合には（ステップ＃１１：Ｙｅｓ）、自位置情報補正部６により、ステップ＃１０の画像認識処理の結果と、ステップ＃０７で抽出した対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて自位置情報Ｌを補正する処理を行う（ステップ＃１２）。この際、自位置情報補正部６は、上述のとおり、ステップ＃１０の画像認識処理の結果に基づく自車両３０と対象地物ｆｔとの位置関係の演算結果と、ステップ＃０７で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、自車両３０の進行方向における対象地物ｆｔの位置情報（地物情報Ｆ）を基準とする高精度な自車両３０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Ｌを補正する。その結果、自位置情報取得部８は、このような補正後の高精度な自位置情報Ｌを取得することになる。
【００８４】
次に、ステップ＃０６の対象地物ｆｔを設定する処理の方法について、図１２のフローチャートに基づいて説明する。この図１２に示すように、対象地物設定部１５は、まず、第一の基準地物ｆｂ１（図８参照）を設定する（ステップ＃２１）。ここでは、対象地物設定部１５は、ステップ＃０４での更新後の自位置情報Ｌと、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、自車両３０が進行中のレーン内における進行方向の最も近い位置に存在する道路標示に係る地物を第一の基準地物ｆｂ１に設定する。そして、対象地物設定部１５は、地物間隔設定部１７により、ステップ＃２１で設定された第一の基準地物ｆｂ１についての地物間隔Ｑを決定する（ステップ＃２２）。次に、対象地物設定部１５は、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆに基づいて、第一の基準地物ｆｂ１に対して自車両３０の進行方向前方に、ステップ＃２２で決定された地物間隔Ｑ以下の間隔で他の地物が存在するか否かを探索する（ステップ＃２３）。そして、そのような他の地物が存在しない場合には（ステップ＃２３：Ｎｏ）、処理はそのまま終了する。その場合、対象地物ｆｔは、第一の基準地物ｆｂ１に設定された地物のみとなる。
【００８５】
一方、第一の基準地物ｆｂ１に対して自車両３０の進行方向前方に、ステップ＃２２で決定された地物間隔Ｑ以下の間隔で他の地物が存在する場合には（ステップ＃２３：Ｙｅｓ）、次に、対象地物設定部１５は、誤認識判定部１８により、第一の基準地物ｆｂ１とステップ＃２３で存在が確認された地物との間で互いに誤認識する可能性があるか否かについて判定する（ステップ＃２４）。誤認識する可能性がない場合には（ステップ＃２４：Ｎｏ）、処理はそのまま終了する。その場合、対象地物ｆｔは、第一の基準地物ｆｂ１に設定された地物のみとなる。一方、誤認識する可能性がある場合には（ステップ＃２４：Ｙｅｓ）、ステップ＃２３で存在が確認された地物を次の基準地物ｆｂｎ（ここでは第二の基準地物ｆｂ２）に設定し（ステップ＃２５）、当該基準地物ｆｂｎについて、上記と同様にステップ＃２２〜＃２５の処理を行う。そして、対象地物設定部１５は、ステップ＃２３又は＃２４の条件を満たさないことにより処理が終了するまで、順に基準地物ｆｂｎを設定して同様の処理を繰り返し行う。そして、処理が終了した場合には、対象地物設定部１５は、処理が終了するまでに設定された一又は二以上の基準地物ｆｂｎの全てを、一回の画像認識処理で画像認識の対象とする対象地物ｆｔとして設定する。
【００８６】
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１３は、本実施形態に係る画像認識装置２及び自位置認識装置３を含む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。本実施形態に係るナビゲーション装置１の構成は、自車両３０（自位置）が進行中の道路における自車両３０が存在するレーンを一つに特定できない場合があることを前提とする構成となっている点で、自車両３０が進行中のレーンを一つに特定できることを前提として説明した上記第一の実施形態とは異なる。すなわち、このナビゲーション装置１の認識条件設定部１０が備える対象地物設定部１５は、自車両３０（自位置）が進行中の道路における自位置が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて、自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を対象地物ｆｔに設定する構成となっている。以下、本実施形態に係るナビゲーション装置１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。
【００８７】
２−１．レーン特定部
レーン特定部１２は、自車両３０が進行中の道路における自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンを特定したレーン特定情報Ｊを取得する。ここで、レーン特定部１２による自車両３０が進行中のレーンを特定する演算の方法は、上記第一の実施形態と同様である。但し、例えば図１４に示す場合のように、自車両３０が進行中の道路のレーン数が多く、同じ種別（破線）の区画線が多数本配置されている場合には、自車両３０の周辺の区画線の種別（実線、破線、二重線等の線種）及び配置と自位置周辺の区画線の地物情報Ｆに含まれる形態情報とに基づいて、自車両３０が進行中のレーンを一つに特定することが困難な場合がある。そのような場合には、レーン特定部１２は、自車両３０が存在する可能性がある複数のレーンを特定したレーン特定情報Ｊを取得する。すなわち、図１４に示すように、レーン番号を左端のレーンから順に（１）、（２）、（３）、・・・（６）とした場合において、自車両３０が存在する可能性があるレーンが（２）〜（５）レーンのいずれかである場合には、レーン特定部１２は、自車両３０が存在する可能性があるレーンが（１）〜（６）レーン中の（２）〜（５）レーンのいずれかであることを表すレーン特定情報Ｊを取得する。
【００８８】
なお、レーン特定部１２は、自車両３０の周辺の区画線の種別（実線、破線、二重線等の線種）及び配置と自位置周辺の区画線の地物情報Ｆに含まれる形態情報とに基づいて、自車両３０が進行中のレーンを一つに特定することが困難な場合であっても、画像認識部５による画像認識結果に示される区画線の位置情報に基づいて、自車両３０が区画線を跨いだこと、及びその方向から車線変更の有無及びその方向を判定することにより、自車両３０が存在する可能性があるレーンを絞り込むことができる構成となっている。そして、本実施形態においても、自位置情報取得部８は、レーン特定情報Ｊを含む自位置情報Ｌを生成する。
【００８９】
２−２．自信度決定部
自信度決定部９は、上記第一の実施形態と同様に、自位置情報Ｌの誤差の推測値である推測誤差を求め、この推測誤差に応じた自位置情報Ｌの自信度Ｅを決定する。上述のとおり、この自信度Ｅは、自車両３０の進行方向の推測誤差に応じて定まる、進行方向の自信度Ｅである。また、本実施形態においては、自信度決定部９は、自位置情報Ｌが含むレーン特定情報Ｊの推測誤差としての自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲に応じて、レーン特定情報Ｊの自信度であるレーン自信度Ｅｒを決定する処理も行う。本実施形態においては、自車両３０（自位置）の進行方向の自信度Ｅ及びレーン自信度Ｅｒの双方が、本発明における「自信度」に相当する。
【００９０】
また、本実施形態では、自信度決定部９は、レーン自信度Ｅｒを、レーン特定情報Ｊに示される自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲を表す情報そのものとする。すなわち、例えば、図１４に示すように、自車両３０が存在する可能性があるレーンが（２）〜（５）レーンのいずれかである場合には、「（２）〜（５）」というレーン範囲を表す情報がレーン自信度Ｅｒとなる。そして、本例では、自車両３０が存在する可能性があるレーンの範囲が狭いほど、すなわち自車両３０が存在する可能性があるレーンの数が少ないほど、レーン自信度Ｅｒが高いことになる。なお、レーン特定情報Ｊに示される自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンが、例えば「（２）、（３）、（５）レーン」等のように不連続である場合には、レーン自信度Ｅｒとしてレーン範囲も同様に不連続なものとなる。
【００９１】
２−３．認識条件設定部
本実施形態においては、認識条件設定部１０の対象地物設定部１５は、レーン自信度Ｅｒに応じて、地図データベース２２に地物情報Ｆが格納された地物の中から画像認識処理の対象とする一又は二以上の対象地物ｆｔを設定する対象地物設定手段として機能する。この対象地物設定部１５は、レーン自信度Ｅｒと自位置情報Ｌと地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、レーン自信度Ｅｒに応じて自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を対象地物ｆｔに設定する。したがって、対象地物設定部１５は、自車両３０が存在する可能性がある範囲が狭いほど、すなわちレーン自信度Ｅｒが高いほど、対象地物ｆｔの数を少なく設定することになる。このような対象地物ｆｔの設定を行うため、本実施形態においては、対象地物設定部１５は、対象レーン設定部１９を備えている。
【００９２】
対象レーン設定部１９は、レーン自信度Ｅｒに応じて、自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンを、対象地物ｆｔに設定する地物の探索範囲となる対象レーンに設定する処理を行う。具体的には、例えば、図１４に示すように、自車両３０が存在する可能性があるレーンが（２）〜（５）レーンのいずれかであり、レーン自信度Ｅｒが「（２）〜（５）」というレーン範囲を表す場合には、対象レーン設定部１９は、（２）〜（５）レーンを対象レーンとして設定する。
【００９３】
そして、対象地物設定部１５は、自位置情報取得部８により取得された自位置情報Ｌと、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、対象レーン設定部１９により設定された対象レーン内の各レーンについて対象地物ｆｔを設定する処理を行う。本実施形態においては、対象地物設定部１５は、各レーンについて、自車両３０の進行方向の最も近い位置に存在する道路標示に係る一つの地物を対象地物ｆｔに設定することとする。したがって、対象地物設定部１５は、基本的に、対象レーン設定部１９により設定された対象レーンの数と同数の地物を対象地物ｆｔに設定することになる。但し、本例では、自車両３０の進行方向における、対象地物設定部１５が対象地物ｆｔを探索する範囲は所定距離内に規定される。したがって、対象レーンに含まれるレーンであっても、自車両３０の進行方向の所定距離内に道路標示に係る地物が存在しない場合には、当該レーン内に対象地物ｆｔは設定されない。
【００９４】
図１４は、本実施形態における、対象地物設定部１５による対象地物ｆｔの設定例を説明するための説明図である。この図に示す例では、自車両３０が進行中の道路が、進行方向に左側から（１）〜（６）の６つのレーンを有している。そして、これら６つのレーンのそれぞれには、停止線ｆ５の進行方向後方側に、「左折矢印」、「直進矢印」、「右折矢印」といった各種の進行方向別通行区分標示の地物ｆ６〜ｆ１１が配置されている。また、本例では、レーン自信度Ｅｒは「（２）〜（５）」というレーン範囲を表すものとなっており、自車両３０が存在する可能性があるレーンが（１）〜（６）レーン中の（２）〜（５）レーンのいずれかである。この場合、対象地物設定部１５は、まず、対象レーン設定部１９により、（２）〜（５）レーンを対象レーンとして設定する。そして、対象地物設定部１５は、自位置情報取得部８により取得された自位置情報Ｌと、地図データベース２２に格納された地物情報Ｆとに基づいて、対象レーンである（２）〜（５）レーンに存在する、自車両３０の進行方向の最も近い位置に存在する地物である地物ｆ７〜ｆ１０を対象地物ｆｔに設定する。また、例えばレーン自信度Ｅｒが「（３）」という一つのレーンのみを表すものとなっている場合には、対象地物設定部１５は、当該（３）レーンに存在する、自車両３０の進行方向の最も近い位置に存在する地物ｆ８を対象地物ｆｔに設定する。
【００９５】
画像認識範囲設定部１４は、上記第一の実施形態と同様に、自信度Ｅに応じて、画像情報Ｇに対する各対象地物ｆｔについての画像認識処理を行う範囲である画像認識範囲Ａを設定する画像認識範囲設定手段として機能する。但し、本実施形態においては、上記のとおり、対象地物設定部１５により一又は二以上のレーンの地物が対象地物ｆｔに設定されるため、画像認識範囲設定部１４は、一又は二以上のレーンの対象地物ｆｔの全てが、自車両３０が進行中のレーンに存在するものとして、各対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａを設定する。なお、図１４に示す例では、自車両３０の進行方向では、各レーンの対象地物ｆｔがほぼ同じ位置に配置されているため、複数のレーンの対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａが一つの範囲として設定されることになる。
【００９６】
２−４．画像認識部
画像認識部５は、上記第一の実施形態と同様に、データ抽出部７で抽出された対象地物ｆｔ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。この際、画像認識部５は、認識条件設定部１０の対象地物設定部１５により、複数の対象地物ｆｔが設定された場合にも、各対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａがそれぞれ別に設定されている場合には、各画像認識範囲Ａの画像情報Ｇに対して各対象地物ｆｔの画像認識を行う。但し、図１４の例に示すように、画像認識範囲設定部１４により、複数のレーンの対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａが一つの範囲として設定されている場合には、画像認識部５は、それら複数の対象地物ｆｔのいずれかが画像情報Ｇに含まれているものとして画像認識処理を行う。すなわち、画像認識部５は、画像認識範囲Ａの画像情報Ｇから抽出される地物（道路標示）の輪郭情報を、複数の対象地物ｆｔの地物情報Ｆに含まれる形態情報と比較し、そのいずれかと一致するか否かを判定する。
【００９７】
具体的には、図１４に示す例では、地物ｆ７〜ｆ１０が対象地物ｆｔとして設定され、複数のレーンの対象地物ｆｔについての画像認識範囲Ａが一つの範囲として設定されている。したがって、画像認識部５は、画像認識範囲Ａの画像情報Ｇから抽出される地物（道路標示）の輪郭情報を、各地物情報Ｆに含まれる、地物種別が「直進矢印」及び「右折矢印」の形態情報と比較し、そのいずれかと一致するか否かを判定する。そして、地物の輪郭情報といずれかの対象地物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情報補正部６へ出力する。また、この画像認識結果は、レーン特定部１２へも出力され、自車両３０が進行中のレーンを特定する処理にも用いられる。例えば、図１４に示す例の場合、この画像認識結果が、「直進矢印」の画像認識に成功したというものであった場合には、自車両３０が進行中のレーンを（２）〜（４）レーンに絞り込むことができる。また、この画像認識結果が、「右折矢印」の画像認識に成功したというものであった場合には、自車両３０が進行中のレーンを（５）レーンのみに絞り込むことができる。
【００９８】
２−５．自位置情報補正部
自位置情報補正部６は、上記第一の実施形態と同様に、画像認識部５による画像認識処理の結果と、データ抽出部７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自位置情報Ｌを補正する。そして、自位置情報補正部６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３０の位置情報を演算して取得し、自位置情報Ｌを補正する処理を行う。
【００９９】
本実施形態に係るナビゲーション装置１は、以上のような構成としたことにより、自車両３０（自位置）が進行中の道路における自車両３０が存在するレーンを一つに特定できない場合であっても、適切に対象地物ｆｔを設定してその画像認識を行うことができる。また、本実施形態の構成によれば、レーン自信度Ｅｒに示される、自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンの範囲から対象地物ｆｔを設定するので、対象地物ｆｔの数を必要最小限にすることができる。したがって、画像認識処理のための演算処理負荷を軽減しつつ、他の地物との誤認識を抑制して認識率を高めることが可能となる。
【０１００】
３．その他の実施形態
（１）上記の各実施形態では、自位置情報Ｌの誤差の推測値である推測誤差Ｙの値そのものを自信度Ｅとす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れに限定されない。すなわち、自信度Ｅは、自位置情報Ｌの誤差の大きさを代表できる指標であればよく、例えば、推測誤差Ｙの値に応じて複数段階に区分した自信度Ｅの値を決定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。またこのような場合において、自信度Ｅの値による自信度Ｅの高さの表し方は、任意に設定することができる。
【０１０１】
（２）上記の各実施形態における推測誤差Ｙの演算方法は単なる一例であって、自位置情報Ｌの推測誤差Ｙ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Ｙ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。
【０１０２】
（３）上記の各実施形態では、認識条件設定部１０により設定する画像認識処理の認識条件として、各対象地物ｆｔについての画像認識処理を行う範囲である画像認識範囲Ａ、及び一回の画像認識処理で画像認識の対象とする対象地物ｆｔの数についての条件を設定する場合の例について説明した。しかし、認識条件設定部１０により設定する画像認識処理の認識条件は、これらの例に限定されるものではない。したがって、例えば、画像認識処理の具体的方法や対象地物ｆｔに設定する地物の種別等、他の認識条件を自信度Ｅに応じて可変設定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。
【０１０３】
（４）上記第一の実施形態では、地物間隔設定部１７が、地物間隔Ｑを、自信度Ｅに応じて画像認識範囲設定部１４により設定される画像認識範囲Ａの大きさＡｗと一致するように設定する場合を例として説明した。しかし、対象地物ｆｔを設定する際の地物間隔Ｑの設定方法はこれに限定されるものではなく、他の方法により自信度Ｅに応じた地物間隔Ｑを設定することも可能である。したがって、例えば、地物間隔Ｑを対象地物ｆｔの形状に関係なく自信度Ｅのみに基づいて決定する構成とすることも可能である。
【０１０４】
（５）上記第一の実施形態では、誤認識判定部１８が、複数の地物の地物種別が異なる場合に、当該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、各地物の地物情報Ｆに含まれる形態情報と、図示しない誤認識地物データベースに格納された誤認識パターンに基づいて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、誤認識判定部１８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。
【０１０５】
（６）上記第一の実施形態では、対象地物設定部１５は、自車両３０の進行方向に、互いに誤認識する可能性がある複数の地物が自信度Ｅに応じて定まる地物間隔Ｑ以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を対象地物ｆｔに設定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のような例に限定されるものではない。したがって、例えば、自信度Ｅに応じて定まる地物間隔Ｑ以下の間隔で存在する複数の地物が、互いに誤認識する可能性がある地物であることを要件とせず、自車両３０の進行方向に、複数の地物が自信度Ｅに応じて定まる地物間隔Ｑ以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を対象地物ｆｔに設定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。
【０１０６】
（７）上記第二の実施形態では、レーン自信度Ｅｒをレーン特定情報Ｊに示される自車両３０が存在する可能性があるレーン範囲そのものとする場合の例について説明した。しかし、レーン自信度Ｅｒの構成はこれに限定されない。したがって、例えば、レーン自信度Ｅｒを、各レーンについての自車両３０が存在する可能性を表す値とし、当該レーン自信度Ｅｒの値が所定のしきい値以上であるレーンを、対象地物ｆｔに設定する地物の探索範囲となる対象レーンに設定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。
【０１０７】
（８）上記第一の実施形態の構成と上記第二の実施形態の構成とを組み合わせ、認識条件設定部１０の対象地物設定部１５が、自車両３０の進行方向には、互いに誤認識する可能性がある複数の地物が自信度Ｅに応じて定まる地物間隔Ｑ以下の間隔で存在する場合に、それら複数の地物を対象地物ｆｔに設定するとともに、自車両３０の進行方向に直交する方向には、レーン自信度Ｅｒに応じて、自車両３０が存在する可能性がある一又は二以上のレーンに存在する一又は二以上の地物を対象地物ｆｔに設定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。
【０１０８】
（９）上記の各実施形態では、画像認識装置２及び自位置認識装置３を含むナビゲーション装置１の全ての構成が自車両３０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３０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、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。
【０１０９】
（１０）上記の各実施形態では、画像認識装置２及び自位置認識装置３を、ナビゲーション装置１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、車両の走行制御装置等の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】
【０１１０】
本発明は、例えば車両等に搭載され、自位置周辺の画像情報に対する画像認識処理を行うための画像認識装置及び画像認識方法、並びにそれを用いた自位置認識装置及びナビゲーション装置等に好適に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】本発明の第一の実施形態に係る画像認識装置及び自位置認識装置を含む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、推測誤差すなわち自信度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範囲の設定例の説明図
【図５】本発明の第一の実施形態に係る画像認識範囲の設定例の説明図
【図６】本発明の第一の実施形態に係る画像認識範囲の設定の比較例の説明図
【図７】本発明の第一の実施形態に係る画像認識範囲の設定の比較例の説明図
【図８】本発明の第一の実施形態に係る対象地物設定部による対象地物及び画像認識範囲等の設定例の説明図
【図９】画像情報の一例を示す図
【図１０】自車両周辺の地図情報の一例を示す図
【図１１】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１２】本発明の第一の実施形態に係る画像認識装置の対象地物設定部により対象地物を設定する際の処理方法を示すフローチャート
【図１３】本発明の第二の実施形態に係る画像認識装置及び自位置認識装置を含むナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図
【図１４】本発明の第二の実施形態に係る対象地物設定部による対象地物及び画像認識範囲等の設定例の説明図
【符号の説明】
【０１１２】
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：画像情報取得部（画像情報取得手段）
５：画像認識部（画像認識手段）
６：自位置情報補正部（自位置情報補正手段）
７：データ抽出部（地物情報抽出手段）
８：自位置情報取得部
９：自信度決定部（自信度決定手段）
１０：認識条件設定部（認識条件設定手段）
１２：レーン特定部
１３：自位置情報取得手段
１４：画像認識範囲設定部（画像認識範囲設定手段）
１５：対象地物設定部（対象地物設定手段）
２２：地図データベース（地図情報格納手段、地物情報格納手段）
２８：案内情報出力手段
Ａ：画像認識範囲
Ｅ：自信度
Ｅｒ：レーン自信度
Ｆ：地物情報
ｆｔ：対象地物
ｆ：地物
Ｇ：画像情報
Ｌ：自位置情報
Ｊ：レーン特定情報
Ｍ：地図情報
【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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