(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノードとリンクで表した道路の前記ノードのｘ軸座標データ列にフィルター演算を施すｘ軸座標フィルター処理手段と、
前記ノードのｙ軸座標データ列にフィルター演算を施すｙ軸座標フィルター処理手段と、
フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定する形状推定手段とを備えることを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項２】
ノードとリンクで表した道路の前記ノード間に補間点を設定する補間手段と、
前記ノードと前記補間点のｘ軸座標データ列にフィルター演算を施すｘ軸座標フィルター処理手段と、
前記ノードと前記補間点のｙ軸座標データ列にフィルター演算を施すｙ軸座標フィルター処理手段と、
フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定する形状推定手段とを備えることを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の道路形状推定装置において、
前記ｘ軸座標フィルター処理手段及び前記ｙ軸座標フィルター処理手段はゼロ位相の特性を有するフィルターを用いることを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の道路形状推定装置において、
前記ｘ軸座標フィルター処理手段及び前記ｙ軸座標フィルター処理手段は道路形状を推定する範囲よりも所定距離だけ前後に長い道路範囲に対してフィルター演算を行うことを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の道路形状推定装置において、
前記ｘ軸座標フィルター処理手段及び前記ｙ軸座標フィルター処理手段はフィルターの特性が強いほど前記所定距離を長くすることを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項６】
請求項１または請求項２に記載の道路形状推定装置において、
道路の直線性を判定する直線制判定手段を備え、
前記ｘ軸座標フィルター処理手段及び前記ｙ軸座標フィルター処理手段は道路の直線性が高いほどフィルターに強い特性を設定することを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の道路形状推定装置において、
前記直線性判定手段は自車速、道路の制限速度、道路幅、車線数、道路の種類、自車のヨーレート、自車の横加速度、ノードの間隔の内の少なくとも１つを用いて道路の直線性を判定することを特徴とする道路形状推定装置。
【請求項８】
ノードとリンクで表した道路の前記ノードのｘ軸座標データ列にフィルター演算を施すｘ軸座標フィルター処理ステップと、
前記ノードのｙ軸座標データ列にフィルター演算を施すｙ軸座標フィルター処理ステップと、
フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定する推定ステップと、を備えたことを特徴とする道路形状推定方法。
【請求項９】
ノードとリンクで表した道路の前記ノード間に補間点を設定する補間ステップと、
前記ノードと前記補間点のｘ軸座標データ列にフィルター演算を施すｘ軸座標フィルター処理ステップと、
前記ノードと前記補間点のｙ軸座標データ列にフィルター演算を施すｙ軸座標フィルター処理ステップと、
フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定する推定ステップと、を備えたことを特徴とする道路形状推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は道路の形状を推定する装置および推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路地図データを構成する複数のノードの位置情報などに基づいて道路形状を推定する方法が知られている（例えば引用文献１参照）。
この推定方法では、道路地図データを構成する複数のノードの位置および道路上の自車位置のうちの３つの位置を選択し、選択した３つの位置のうちの第１と第２の位置を結ぶリンクと第２と第３の位置を結ぶリンクとがなす交差角θと、少なくとも第２と第３の位置間のリンク長Ｌとに基づいて複数の車両旋回量θ／Ｌを算出し、これら複数の車両旋回量θ／Ｌの平均値あるいは総和に基づいて道路形状の予測を行っている。
【０００３】
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
【特許文献１】特開２０００−３２１０８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、予め記憶されている道路形状を表すノードは、データ量が膨大になることを避けるために、直線部分ではノード密度が小さく、カーブ部分ではノード密度が高くなるように、各ノードが設定されている場合が多い。
【０００５】
このように、リンク長が一定ではない地図情報に基づいて上述した予測方法により車両旋回量θ／Ｌを算出すると、正しい道路形状を認識することができないという問題がある。また、ノードの位置情報には若干の誤差が含まれることが避けられないため、これらの位置情報に基づいて道路形状を予測すると、その結果にばらつきが生じるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）  ノードとリンクで表した道路のノードのｘ軸とｙ軸の座標をノードの並び順にｘ軸座標データ列とｙ軸座標データ列に分け、各データ列にそれぞれフィルター演算を施した後、フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定する。
（２）  ノードとリンクで表した道路のノード間に補間点を設定するとともに、ノードと補間点のｘ軸とｙ軸の座標をノードと補間点の並び順にｘ軸座標データ列とｙ軸座標データ列に分け、各データ列にそれぞれフィルター演算を施した後、フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ノードの位置情報に含まれる誤差の影響を小さくすることができ、正確な道路形状を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本願発明の道路形状推定装置をカーブ曲率半径推定装置に適用し、曲線路のカーブ曲率半径を推定するようにした一実施の形態を説明する。
【０００９】
図１は一実施の形態の道路形状推定装置の構成を示す。ナビゲーション装置１は、ＩＣカード、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクなどの記憶装置（不図示）に道路地図データを記憶しており、この道路地図データに基づいて乗員が設定した目的地までの最適経路を探索し、ＧＰＳ受信機によりＧＰＳ衛星からの電波を受信して衛星航法により自車位置を検出し、自車位置周辺の道路地図上に車両の現在位置と目的地までの最適経路を表示して誘導を行う。
【００１０】
ナビゲーション装置１は、図２に示すような自車両前方所定範囲内の地図情報と自車位置情報をカーブ曲率半径推定装置２へ出力する。ナビゲーション装置１から提供される地図情報としては、自車両の位置座標、自車両前方道路上の各ノードの位置座標、各ノードが属する道路種別、リンク種別、道路幅、制限速度などである。道路種別には高速道路、有料道路、国道、県道、主要地方道、一般道などがある。また、リンク種別には本線リンク、本線間の渡り線リンク、ランプリンク、側道リンク、ＳＡ側道リンクなどがある。
【００１１】
カーブ曲率半径推定装置２はナビゲーション装置１から地図情報と自車位置情報を入手し、これらの情報に基づいて自車両前方道路のカーブ曲率半径を推定する。カーブ曲率半径推定装置２は不図示のマイクロコンピューター、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなり、マイクロコンピューターのソフトウエア形態によりリンク角算出部２１、推定経路設定部２２、フィルター特性および設定部２３、フィルターおよびカーブ曲率半径演算部２４などを備えている。
【００１２】
リンク角算出部２１は、ナビゲーション装置１からの地図情報に基づいて隣接するノードとの間のリンクにより形成されるリンク角を算出する。推定経路設定部２２はリンク角算出部２１で算出したリンク角に基づいて自車両が進行する経路を推定する。フィルター特性および設定部２３はナビゲーション装置１からの地図情報に基づいてフィルターの特性を設定する。フィルターおよびカーブ曲率半径演算部２４は、地図情報と推定経路設定部２２で設定した推定経路に基づいてフィルター演算処理を行うとともにカーブ曲率半径を算出する。
【００１３】
図３は一実施の形態のカーブ曲率半径推定処理を示すフローチャートである。このフローチャートにより、一実施の形態の動作を説明する。ステップ１においてナビゲーション装置１から自車両の位置情報および自車両前方の所定範囲内の地図情報などを読み込む。続くステップ２で自車両前方所定範囲内に含まれる各ノードの位置座標に基づいてリンク角を算出する。
【００１４】
図２に示すように、自車両前方道路上のノードの座標を走行方向手前から順にＰ(Ｘk-1，Ｙk-1)、Ｑ(Ｘk，Ｙk)、Ｒ(Ｘk+1，Ｙk+1)とすると、リンク角はノードＰとＱを結ぶリンクＰＱと、ノードＱとＲを結ぶリンクＱＲとのなす交差角として定義される。したがって、次式（１）〜（４）が成り立つことから、リンク角θｋは（３）式および（４）式から〔−π、π〕の範囲で一義的に求めることができる。
【数１】
0004696974.tif 000002
【００１５】
ステップ３において図４に示す推定経路設定処理を行い、自車両前方道路の内の自車両が進むであろう経路を設定する。図４により、この経路設定処理を説明する。ステップ１１でナビゲーション装置１において目的地が設定されているか否かを確認する。目的地が設定されているときはステップ２５へ進み、目的地が設定されていないときはステップ１２へ進む。目的地が設定されていないときは、ステップ１２でナビゲーション装置１からの地図情報に基づいて自車前方道路の自車両に近いノードから順に番号ｋを付与する。具体的には、ノード番号ｋを１に初期化し、自車両に最も近い１番目のノードＰ１を推定経路の１番目のノードＳ１としてＲＡＭ上の所定の記憶領域に格納する。
【００１６】
次に、ステップ１３において推定経路のｋ番目のノードＳkがルートの終端であるか否か、つまり、入手した自車両前方道路の地図情報の端部に位置するノードであるか否かを確認する。ノードＳkが自車両前方の地図情報の端部のノードでない場合はステップ１４へ進み、このノードＳkに分岐路があるか否かを確認する。この分岐路があるか否かの判定は、例えば、ナビゲーション装置１から入手した地図情報に基づいてノードＳkの前方に隣接するノード数が複数個あるか否かによって判定する。
【００１７】
ノードＳkに分岐路がない場合はステップ１５へ進み、Ｓk（＝Ｐｉ）の次のノードＰi+1,1を推定経路のｋ＋１番目のノードＳk+1として設定する。なお、ノードＰi+1,1において、添字i+1はノードＰｉの前方に隣接するノードであることを表し、添字1はノードＰｉの前方に隣接するノードの1番目のノードであることを表す。続くステップ１６ではｋをｋ＝ｋ＋１に、ｉをｉ＝ｉ＋１にそれぞれ更新し、ステップ１３へ戻る。
【００１８】
一方、ステップ１４でノードＳkに分岐路がある場合はステップ２１へ進み、例えば図５に示すリンク種別に応じた優先順位にしたがって優先路を決定する。図５に示す優先順位の一例では、リンク種別が本線リンクである場合の優先順位が最も高く、以下、本線間の渡り線リンク、ランプリンク、側道リンク及びサービスエリア（ＳＡ）等の側道リンク、その他の順に優先順位が低くなるように設定されている。なお、この例では側道リンクとサービスエリア等の側道リンクとの優先順位を同一にしている。
【００１９】
リンク種別に応じてこのような順に優先順位を設定することによって、例えば自車両が本線を走行中に側道へ進む可能性は低いので、目的地が設定されていない場合でも自車両が進むであろう道路を予測することができる。
【００２０】
ステップ２１の処理で同じ優先順位のリンクが前方に複数存在し、図５に示す優先順位に基づいて優先路を設定することができない場合にはステップ２２へ進み、図６に示す道路種別に応じた優先順位にしたがって優先路を決定する。図６に示す優先順位の一例では、道路種別が高速道路または有料道路である場合の優先順位が最も高く、以下、国道または県道および主要地方道、一般道、その他の順に優先順位が低くなるように設定されている。なお、この例では国道と県道および主要地方道とを同じ優先順位に設定している。
【００２１】
道路種別に応じてこのような優先順位に設定することによって、例えば三叉路で前方道路が国道と一般道の場合に自車両は国道に進む可能性が高いので、目的地が設定されていない場合でも自車両が進むであろう道路を予測することができる。
【００２２】
ステップ２２の処理で同じ優先順位の道路が前方に複数存在し、図６に示す優先順位にしたがって優先路を設定することができない場合にはステップ２３へ進み、図３のステップ２で算出した各ノード位置におけるリンク角θi,Jに基づいて優先路を決定する。つまり、リンク角θi,Jの絶対値が最小となるノードＰi+1,jを優先路として決定し、ステップ２４に移行する。なお、ノードＰi+1,jにおいて、添字ｉ＋１はノードＰiの前方に隣接するノードであることを表し、添字ｊはノードＰiの前方に隣接するノードのｊ番目のノードであることを表している。
【００２３】
ステップ２１でリンク種別にしたがって優先路を決定することができたとき、または、ステップ２２で道路種別にしたがって優先路を決定することができたときはそのままステップ２４へ進む。ステップ２４では推定経路Ｓk+1の設定を行う。すなわち、ステップ２１でリンク種別にしたがって優先路が決定されているとき、またはステップ２２で道路種別にしたがって優先路が決定されているときは、優先路として決定されたノードＰｉの次に位置するノードのうちで一番優先順位の高いノードＰi+1,jを、推定経路のｋ＋１番目のノードＳk+1に設定する。
【００２４】
ステップ２３でリンク角に基づいて優先路が決定されたときはステップ２４へ進み、優先路として決定されたリンク角の絶対値が最小となるノードＰi+1,jを推定経路のｋ＋１番目のノードＳk+1に設定する。そして、設定したノードＳk+1をＲＡＭの所定の記憶領域に格納した後、ステップ１６へ進み、ｋおよびｉを更新する。
【００２５】
ノードＳｋが自車両前方の地図情報の端部に位置するノードになるまでステップ１３からステップ２４までの処理を繰り返し、端部に位置するノードになったときにステップ１３からステップ２５へ進み、推定経路の設定を行う。
【００２６】
具体的には、目的地が設定されている場合、つまり、ステップ１１からそのままステップ２５へ進んだ場合には、ナビゲーション装置１から入手した目的地までの最適経路を推定経路に設定する。一方、目的地が設定されておらず、ステップ１１からステップ１３を経由してステップ２５へ進んで場合には、ＲＡＭの所定の記憶領域に記憶されているノードＳk（ｋ＝１、２、３、……）を推定経路に設定する。以上で推定経路の設定処理を終了する。
【００２７】
推定経路の設定が終了すると図３のステップ４へリターンし、ナビゲーション装置１から入手した地図情報の内の道路種別に応じてフィルター特性の設定を行う。
【００２８】
この一実施の形態では、図６に示す道路種別に応じて道路の直線性を判定してフィルター特性を設定する。ここでは、優先順位が高い道路ほど直線性が高いと判断して強い特性のフィルターを設定し、優先順位が低い道路の場合には弱い特性のフィルターを設定する。
【００２９】
高速道路のような直線性の高い道路に対しては、なるべく誤差の影響を小さくするようにフィルターを強い特性に設定し、逆に、山岳路のように道路形状の変化が頻繁な道路に対しては、道路形状の再現性をよくするためにフィルターを弱い特性に設定することができ、道路の特徴に応じた最適なフィルターの特性を設定できる。これにより、正確な道路形状の推定が可能になる。
【００３０】
ここで、強い特性のフィルターとは、ノイズを除去する特性が強く、地図上のノード点に追従する特性が弱いフィルターである。一方、弱い特性のフィルターとは、ノイズを除する特性が弱く、地図上のノード点に追従する特性が強いフィルターである。
【００３１】
なお、自車速、道路の制限速度、道路幅、車線数、自車のヨーレート、自車の横加速度、ノード点の間隔などに応じてフィルター特性を設定してもよい。例えば車速が高い場合、制限速度が高い場合、道路幅が広い場合、車線数が多い場合、ヨーレートが小さい場合、横加速度が小さい場合、ノード点の間隔が長い場合には、そうでない場合と比較して強い特性のフィルターを設定することによって同様な効果が得られる。
【００３２】
このようにしてフィルター特性を設定したらステップ４からステップ５へ進み、フィルター演算処理およびカーブ曲率半径演算処理を実行する。このフィルター演算処理とカーブ曲率半径演算処理は図７に示すフローチャートにしたがって行う。
【００３３】
ここで、ステップ３の処理で推定された推定経路において、図８に示すように、前方道路上のノード座標（ｘ軸座標とｙ軸座標を有する）を走行方向の順にＰf[0]，・・，Ｐf [i]，・・，Ｐf[Nfront_node]とする。Ｐf[0]は自車直前のノードを表す。また、これまでに自車が通過してきた道路上のノード座標を走行方向の順にそれぞれＰr[0]，・・，Ｐr[i]，・・，Ｐr[Nrear_node]とする。Ｐr[0]は自車のすぐ後ろのノード点を表す。
【００３４】
ここで、ステップ１００の処理を実施せずに、これら自車前後の複数の点を走行方向の順にＰr[Nrear_node] ，・・，Ｐr[i]，・・，Ｐr[0] ，Ｐf[0]，・・，Ｐf [i]，・・，Ｐf[Nfront_node]と並べ、ステップ１０５の処理を行った後に、これらの点を直接フィルター処理してもよい。
【００３５】
ステップ１００において、図９に示すように、自車前方および後方のノード点を直線で結んだ曲線（折れ直線）上に、所定距離間隔ｄｓで補間点を設定する。補間点の座標をＱh[0](x[0],y[0])，・・，Ｑh[i](x[i],y[i])，・・，Ｑh[N](x[N],y[N])とする。
【００３６】
続くステップ１０５ではフィルター演算を行う範囲を設定する。フィルター演算範囲は、図１０に示すように道路旋回半径を演算したい範囲の前後に所定距離だけ加えた範囲で行う。この一実施の形態では、道路旋回半径を演算したい範囲を自車位置前方のＤ１〜Ｄ２[m]先の範囲であるとし、フィルター演算を行う範囲を(Ｄ１−ΔＤ)〜(Ｄ２＋ΔＤ)と設定する。ここで、ΔＤの値は強い特性のフィルターであるほど大きな値に設定する。ステップ１００で求めた補間点の内、Ｄ１−ΔＤに最寄りの補間点と、Ｄ２＋ΔＤに最寄りの補間点をそれぞれ算出してＮｓ番目の補間点、Ｎｆ番目の補間点とし、この範囲でフィルター演算を行う。
【００３７】
ステップ１１０において、下記演算式（５）、（６）によりｉをＮｓからＮｆまで繰り返し演算することによって、ｘ座標、ｙ座標それぞれのフィルター演算を行う。
ｘf[i]＝ｂ0・ｘ[i]＋ｂ1・ｘ[i-1]＋ｂ2・ｘ[i-2]−ａ1・ｘｆ[i-1]−ａ2・ｘｆ[i-2]・・・（５），
ｙf[i]＝ｂ0・ｙ[i]＋ｂ1・ｙ[i-1]＋ｂ2・ｙ[i-2]−ａ1・ｙｆ[i-1]−ａ2・ｙｆ[i-2]・・・（６）
ここで、ｂ0、ｂ1、ｂ2、ａ1、ａ2はフィルタ演算のパラメーター、ｘｆ[i]，ｙｆ[i]はフィルター演算結果である。
【００３８】
なお、この一実施の形態では二次のフィルターを用いた例を示すが、他の次数のフィルターを用いてもよい。また、ステップ１１０のフィルタ演算の処理のみを行い、ステップ１３０で道路旋回半径の演算を行っても道路形状を推定可能である。本実施例では，ステップ１２０でさらに逆からフィルター演算を行った後、ステップ１３０で道路旋回半径の演算を行う。
【００３９】
ステップ１２０では、ステップ１１０で得られたｘｆ[i]、ｙｆ[i]に対して、下記演算式（７）、（８）により、ステップ１１０とは逆にｉをＮｆからＮｓまで繰り返し実施し、ｘ座標、ｙ座標それぞれのフィルター演算を行う。
ｘff[i]＝ｂ0・ｘｆ[i]＋ｂ1・ｘｆ[i-1]＋ｂ2・ｘｆ[i-2]−ａ1・ｘff[i-1]−ａ2・ｘff[i-2]  ・・・（７），
ｙff[i]＝ｂ0・ｙｆ[i]＋ｂ1・ｙｆ[i-1]＋ｂ2・ｙｆ[i-2]−ａ1・ｙff[i-1]−ａ2・ｙff[i-2]  ・・・（８）
【００４０】
このように、ノード点位置または補間点位置のｘ軸データとｙ軸データにそれぞれフィルター演算を施すことによって、あるノード点付近の道路形状を推定する場合に、そのノード点の座標値に誤差が含まれていても、そのノード点の前後の所定範囲のノード点を滑らかにつなぐ形状を演算することができ、そのノード点の座標値に含まれる誤差の影響を小さくすることができ、正確な道路形状を推定することができる。
【００４１】
また、図７のステップ１１０ではＮｓからＮｆまでのフィルター演算を行い、このフィルター演算結果のｘ軸データとｙ軸データに対してステップ１２０でＮｆからＮｓまで逆方向にフィルター演算を行うことによって、道路形状がゆがんだ形で推定されるのを防止することができる。すなわち、あるｉ番目のノード点付近の道路形状を推定する場合に、ステップ１１０の順方向のフィルター演算は、あるｉ番目のノード点よりも手前の点（Ｎｓ〜ｉ番目の点）の座標をもとに演算される。一方、ステップ１２０の逆方向のフィルター演算は、あるｉ番目のノード点よりも奥の点（ｉ番目の点〜Ｎｆ）の座標をもとに演算される。順方向と逆方向の二段階にフィルター演算を施すことによって、あるｉ番目のノード点付近の道路形状は、それよりも手前と奥の両方向の点を滑らかにつなぐ形状が得られることになる。
【００４２】
なお、上述したように順方向処理と逆方向処理とを行うフィルターを「ゼロ位相の特性を有するフィルター」という。
【００４３】
ステップ１３０において、ステップ１２０で得られたフィルタ処理後のｘ、ｙ座標であるｘff[i]、ｙff[i]を用いて道路旋回半径Ｒを下記演算式より求める。この一実施の形態では、道路旋回半径を演算したい範囲を自車位置前方のＤ１〜Ｄ２[m]先の範囲としたので、ステップ１００で求めた補間点の内、図１１に示すように、Ｄ１に最寄りの補間点と、Ｄ２に最寄りの補間点をそれぞれ算出してＮRs番目の補間点、ＮRf番目の補間点とし、この範囲で旋回半径Ｒの演算を行う。
【００４４】
まず、ｉをＮRsからＮRfまで繰り返して下記演算をすることによって、ｘｙ座標それぞれの一階差分と二階差分を求め、旋回半径Ｒを求める。
dｘ[i]＝ｘff[i]−ｘff[i-1]，
dｙ[i]＝ｙff[i]−ｙff[i-1]，
ddｘ[i]＝dｘ[i]−dｘ[i-1]，
ddｙ[i]＝dｙ[i]−dｙ[i-1]，
Ｒ[i]＝{sqrt(dｘ[i]２ + dｙ[i]２)}３ / (dｘ[i]・ddｙ[i] - ddｘ[i]・dｙ[i])・・（９）
ステップ１００〜１３０の演算により所定間隔dsごとに道路旋回半径Ｒが得られる。
【００４５】
このように、一実施の形態によれば、ノードとリンクで表した道路のノード間に補間点を設定するとともに、ノードと補間点のｘ軸とｙ軸の座標をノードと補間点の並び順にｘ軸座標データ列とｙ軸座標データ列に分け、各データ列にそれぞれフィルター演算を施し、フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定するようにしたので、ノードの位置情報に含まれる誤差の影響を小さくすることができ、正確な道路形状を推定することができる。また、フィルターの特性を最適な特性に設定することによって、道路形状の再現性と誤差の影響の除去性能を両立させることができ、正確な道路形状を推定することができる。さらに、ノードの疎密に拘わらず、常にフィルターの特性を最適な特性に設定することができるので、正確な道路形状を推定することができる。
【００４６】
なお、上述した一実施の形態では、ノード間に補間点を設定した例を示したが、補間点を設定せず、ノードとリンクで表した道路のノードのｘ軸とｙ軸の座標をノードの並び順にｘ軸座標データ列とｙ軸座標データ列に分け、各データ列にそれぞれフィルター演算を施した後、フィルター演算結果のｘ軸座標データ列とフィルター演算結果のｙ軸座標データ列とに基づいて道路形状を推定するようにしてもよい。これにより、ノードの位置情報に含まれる誤差の影響を小さくすることができ、正確な道路形状を推定することができる。また、フィルターの特性を最適な特性に設定することによって、道路形状の再現性と誤差の影響の除去性能を両立させることができ、正確な道路形状を推定することができる。
【００４７】
一実施の形態によれば、ゼロ位相の特性を有するフィルターを用いてフィルター演算を行うようにしたので、ゆがみのない道路形状を推定することができ、正確な道路形状を推定することができる。
【００４８】
一実施の形態によれば、道路形状を推定する範囲よりも所定距離だけ前後に長い道路範囲に対してフィルター演算を行うようにしたので、道路形状を推定する場所が自車位置から離れている場合や逆に近い場合でも正確な道路形状を推定できる。
【００４９】
一実施の形態によれば、フィルターの特性が強いほど前記所定距離を長くするようにしたので、フィルター演算を施す範囲を最適な範囲に設定することができ、演算量が不要に増大するのを防止できる。
【００５０】
一実施の形態によれば、道路の直線性が高いほどフィルターに強い特性を設定するようにしたので、道路の特徴に応じた最適なフィルター特性を設定することができ、これにより正確な道路形状を推定できる。
【００５１】
特許請求の範囲の構成要素と一実施の形態の構成要素との対応関係は次の通りである。すなわち、カーブ曲率判定推定装置２が補間手段、フィルター処理手段、形状推定手段および直線性判定手段を構成する。なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項との対応関係になんら限定も拘束もされない。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】一実施の形態のカーブ曲率半径推定装置の構成を示す図である。
【図２】自車両前方の地図情報の一例を示す図である。
【図３】一実施の形態のカーブ曲率半径演算処理を示すフローチャートである。
【図４】一実施の形態の推定経路設定処理示すフローチャートである。
【図５】リンク種別と優先順位との対応を示す図である。
【図６】道路種別と優先順位との対応を示す図である。
【図７】道路種別、道路幅、車線数、制限速度と、リンク長最大値との対応を示す図である。
【図８】ノードと自車位置の関係を説明するための図である。
【図９】補間点の設定方法を説明するための図である。
【図１０】フィルタ演算範囲の設定方法を説明するための図である。
【図１１】道路旋回半径の演算範囲の設定方法を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００５３】
１  ナビゲーション装置
２  カーブ曲率半径推定装置
２１  リンク角算出部
２２  推定経路設定部
２３  フィルター特性および設定部
２４  フィルターおよびカーブ曲率半径演算部
【図１】
0004696974.tif 000003
【図２】
0004696974.tif 000004
【図３】
0004696974.tif 000005
【図４】
0004696974.tif 000006
【図５】
0004696974.tif 000007
【図６】
0004696974.tif 000008
【図７】
0004696974.tif 000009
【図８】
0004696974.tif 000010
【図９】
0004696974.tif 000011
【図１０】
0004696974.tif 000012
【図１１】
0004696974.tif 000013