(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、
道路情報を取得する道路情報取得手段と、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、
自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段と、
前記画像認識手段により前記対象地物が認識された場合に、当該対象地物についての前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正手段と、
を備える自車位置認識装置。
【請求項２】
前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、前記自車位置情報に示される自車位置が前記進路変更交差点上に到達した後、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行するまでの間、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に停止させて前記自車位置情報を補正する請求項１に記載の自車位置認識装置。
【請求項３】
前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行した際に、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に移動させて前記自車位置情報を補正する請求項１又は２に記載の自車位置認識装置。
【請求項４】
前記道路情報は、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す情報であり、
前記進路変更情報は、前記進路変更動作の際に自車両が通行したリンクの経路の情報、及び前記進路変更動作が行われた交差点に対応するノードの情報の一方又は双方を含む請求項１から３のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項５】
前記道路情報取得手段は、前記自車位置情報に基づいて、自車両の周辺の前記道路情報を所定の地図情報記憶手段から取得する請求項１から４のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項６】
自車両の進路変更動作を検出する進路変更検出手段と、
前記進路変更検出手段による自車両の進路変更動作の検出より前に前記画像認識手段により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、
前記進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作について前記距離情報取得手段により取得された前記距離情報とを含む検出動作情報を記憶する検出動作情報記憶手段と、
同じ進路変更動作が複数回検出されることにより前記検出動作情報記憶手段に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の前記検出動作情報に基づいて、前記進路変更学習情報を生成する進路変更学習情報生成手段と、を備え、
前記進路変更学習情報生成手段により生成された前記進路変更学習情報が、前記進路変更学習情報記憶手段に記憶される請求項１から５のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項７】
複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報が記憶された地物情報記憶手段と、前記自車位置情報に基づいて、前記地物情報記憶手段から自車両の周辺の前記地物情報を取得する地物情報取得手段と、を更に備え、
前記画像認識手段は、前記地物情報に基づいて、前記画像情報に含まれる対象地物の認識処理を行う請求項１から６のいずれか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項８】
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７の何れか一項に記載の自車位置認識装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一項に記載の自車位置認識装置と、
前記道路情報を含む地図情報が格納された地図情報記憶手段と、
前記地図情報及び前記自車位置認識装置により認識された前記自車位置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１０】
自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得ステップと、
道路情報を取得する道路情報取得ステップと、
自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、
前記画像認識ステップにより前記対象地物が認識された場合に、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段から、前記認識された対象地物についての前記進路変更学習情報を取得する進路変更学習情報取得ステップと、
前記進路変更学習情報取得ステップにより取得した前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正ステップと、
をコンピュータに実行させる自車位置認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の進路変更動作の検出結果を用いて自車位置情報を補正する自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えばナビゲーション装置の分野において、より適切な経路案内等を行うことを可能とするために、高精度な自車位置の認識を行うことが求められている。このような自車位置の認識に関する技術として、例えば下記の特許文献１には、以下のような車載用ナビゲーション装置が開示されている。この装置は、車両に搭載され、車両前方の走行道路に沿った風景を補促するカメラ、カメラにより補促された風景の画像情報から交差点シンボルを識別して交差点を検出すると共に、車両位置から交差点（交差点シンボル）までの距離を求める交差点検出部、地図データから得られる前記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車両位置修正手段を備えている。
【０００３】
この装置は、車載カメラにより交差点シンボル（信号機、横断歩道、中央分離帯用白線等）を識別して交差点を検出し、その後、車両位置から交差点までの距離を求める。そして、車両位置修正手段は、地図データから得られる交差点位置に対して、前記車両位置から交差点までの距離だけ離れた走行道路上の位置に車両位置を修正する。この際、前記車両位置から交差点までの距離は、識別された交差点シンボルが所在するカメラ画素を用いて画素・距離対応テーブルを参照することにより求める。
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２４３３８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１に記載の技術では、カメラにより取得された画像情報の中から、信号機や横断歩道等の交差点シンボルを識別する画像認識処理を行う必要がある。更に、識別された画像情報の中の交差点シンボルの配置に基づいて自車両の位置から交差点位置までの距離を演算して求める必要がある。しかし、画像認識処理により、画像情報中に含まれる交差点シンボルの種類や位置等を正確に認識するためには、非常に高度な画像認識処理を行うことが必要となる。したがって、当該画像情報の状態が悪い場合等には、認識漏れが生じやすく、その場合には自車位置情報を補正することができない。
【０００６】
一方、交差点における自車両の進路変更動作は、例えば、ジャイロスコープ等による自車両の進行方位の変化の検出結果と、道路情報とを照らし合わせることにより、非常に高い割合で検出することが可能である。しかし、このような交差点における自車両の進路変更動作の検出結果を有効に利用して自車位置情報を補正する技術は、これまで知られていない。
【０００７】
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、自車両の進路変更動作の検出結果を用いて、自車位置情報を適切に補正することが可能な自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明に係る自車位置認識装置の特徴構成は、自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得手段と、道路情報を取得する道路情報取得手段と、自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識手段と、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段と、前記画像認識手段により前記対象地物が認識された場合に、当該対象地物についての前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正手段と、を備える点にある。
【０００９】
この特徴構成によれば、自車両の過去の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習した進路変更学習情報を用い、同じ対象地物を画像認識した場合に、当該進路変更学習情報に基づいて、自車位置情報を進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて補正することができる。すなわち、自車両の過去の進路変更動作の検出結果と当該検出前の対象地物の画像認識結果とを学習した情報を用いて、自車位置情報を適切に補正することができる。またこの際、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成された進路変更学習情報を用いているので、当該進路変更学習情報により特定される進路変更交差点での現在の自車両の進路変更動作の有無に関係なく、自車位置情報を補正することができる。
【００１０】
更に、進路変更学習情報により特定される進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を補正するので、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合であっても、自車位置情報に示される自車位置が当該進路変更交差点を超えて先へ進むことを防止できる。したがって、例えば、この自車位置認識装置をナビゲーション装置に適用した場合における地図上への自車位置表示に際して、自車位置情報が自車両の実際の位置より先に進んでいる状態から自車両が進路変更した場合にも、地図上の自車位置が当該進路変更交差点を超えて直進した位置から進路変更後の道路上へ位置飛びすることを防止できる。また、自車位置情報が自車両の実際の位置より後に遅れている状態から自車両が進路変更した場合にも、同様に、地図上の自車位置が直進中であった道路から進路変更後の道路上へ位置飛びすることを防止できる。
【００１１】
ここで、前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、前記自車位置情報に示される自車位置が前記進路変更交差点上に到達した後、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行するまでの間、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に停止させて前記自車位置情報を補正する構成とすると好適である。
【００１２】
この構成によれば、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合に、自車位置情報に示される自車位置が進路変更学習情報により特定される進路変更交差点を超えて先へ進むことを防止できるとともに、当該進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を適切に補正することができる。
【００１３】
また、前記自車位置補正手段は、前記自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、自車両が前記対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離を実際に進行した際に、前記自車位置情報に示される自車位置を前記進路変更交差点上に移動させて前記自車位置情報を補正する構成とすると好適である。
【００１４】
この構成によれば、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合に、進路変更学習情報により特定される進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を適切に補正することができる。
【００１５】
また、前記道路情報は、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す情報であり、前記進路変更情報は、前記進路変更動作の際に自車両が通行したリンクの経路の情報、及び前記進路変更動作が行われた交差点に対応するノードの情報の一方又は双方を含む構成とすると好適である。
【００１６】
この構成によれば、進路変更情報を、複数のリンク及びノードの接続関係により道路を表す道路情報との関係で進路変更交差点を適切に特定できる情報とすることができる。
【００１７】
また、前記道路情報取得手段は、前記自車位置情報に基づいて、自車両の周辺の前記道路情報を所定の地図情報記憶手段から取得する構成とすると好適である。
【００１８】
この構成によれば、自車位置情報の補正のために必要な道路情報を適切に取得することができる。
【００１９】
また、自車両の進路変更動作を検出する進路変更検出手段と、前記進路変更検出手段による自車両の進路変更動作の検出より前に前記画像認識手段により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報を取得する距離情報取得手段と、前記進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作について前記距離情報取得手段により取得された前記距離情報とを含む検出動作情報を記憶する検出動作情報記憶手段と、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより前記検出動作情報記憶手段に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の前記検出動作情報に基づいて、前記進路変更学習情報を生成する進路変更学習情報生成手段と、を備え、前記進路変更学習情報生成手段により生成された前記進路変更学習情報が、前記進路変更学習情報記憶手段に記憶される構成とすると好適である。
【００２０】
この構成によれば、自車両の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて適切に学習し、その学習結果を進路変更学習情報として進路変更学習情報記憶手段に記憶することができる。またこの際、自車両の進路変更動作のそれぞれの検出結果としての検出動作情報に誤差が含まれる場合であっても、進路変更学習情報を生成する際には、複数の検出動作情報を用いて誤差を平均化することができる。よって、自車両の進路変更動作の学習結果の精度を高めることが可能となる。
【００２１】
また、複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報が記憶された地物情報記憶手段と、前記自車位置情報に基づいて、前記地物情報記憶手段から自車両の周辺の前記地物情報を取得する地物情報取得手段と、を更に備え、前記画像認識手段は、前記地物情報に基づいて、前記画像情報に含まれる対象地物の認識処理を行う構成とすると好適である。
【００２２】
この構成によれば、地物情報記憶手段から取得した自車両の周辺の地物情報に基づいて画像認識処理を行うことができるため、対象地物の認識率を高め、誤認識を抑制することが可能となる。したがって、自車位置情報の補正や進路変更学習情報の生成の処理の精度を高めることが可能となる。
【００２３】
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。
【００２４】
この構成によれば、道路標識、案内標識、信号機等の立体的な地物と比較して比較的画像認識が容易な道路標示を対象地物とすることになるので、対象地物の認識率を高めることが可能となる。したがって、自車位置情報の補正や進路変更学習情報の生成の処理を行うことができる頻度を高めることが可能となる。
【００２５】
本発明に係るナビゲーション装置の特徴構成は、上記の各構成を備えた自車位置認識装置と、前記道路情報を含む地図情報が格納された地図情報記憶手段と、前記地図情報及び前記自車位置認識装置により認識された前記自車位置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。
【００２６】
この特徴構成によれば、進路変更学習情報を用いて補正した補正後の自車位置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、例えば自車位置の表示や経路案内等をより適切に行うことが可能となる。
【００２７】
本発明に係る自車位置認識プログラムの特徴構成は、自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得する自車位置情報取得ステップと、道路情報を取得する道路情報取得ステップと、自車両の周辺の画像情報を取得する画像情報取得ステップと、前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を行う画像認識ステップと、前記画像認識ステップにより前記対象地物が認識された場合に、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成され、自車両の進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点を特定可能な進路変更情報と、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両の進路変更動作が行われた位置までの距離情報と、を有する進路変更学習情報が記憶された進路変更学習情報記憶手段から、前記認識された対象地物についての前記進路変更学習情報を取得する進路変更学習情報取得ステップと、前記進路変更学習情報取得ステップにより取得した前記進路変更学習情報に基づいて、前記自車位置情報に基づく当該対象地物の認識位置から前記距離情報に示される距離だけ進行した位置が、前記進路変更情報により特定される進路変更交差点の前記道路情報中の位置と一致するように前記自車位置情報を補正する自車位置補正ステップと、をコンピュータに実行させる点にある。
【００２８】
この特徴構成によれば、自車両の過去の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習した進路変更学習情報を用い、同じ対象地物を画像認識した場合に、当該進路変更学習情報に基づいて、自車位置情報を進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて補正することができる。すなわち、自車両の過去の進路変更動作の検出結果と当該検出前の対象地物の画像認識結果とを学習した情報を用いて、自車位置情報を適切に補正することができる。またこの際、自車両の過去の進路変更動作を学習して生成された進路変更学習情報を用いているので、当該進路変更学習情報により特定される進路変更交差点での現在の自車両の進路変更動作の有無に関係なく、自車位置情報を補正することができる。
【００２９】
更に、進路変更学習情報により特定される進路変更交差点の道路情報中の位置に合わせて自車位置情報を補正するので、自車位置情報が誤差によって自車両の実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合であっても、自車位置情報に示される自車位置が当該進路変更交差点を超えて先へ進むことを防止できる。したがって、例えば、この自車位置認識プログラムをナビゲーション装置のナビゲーションプログラムに適用した場合における地図上への自車位置表示に際して、自車位置情報が自車両の実際の位置より先に進んでいる状態から自車両が進路変更した場合にも、地図上の自車位置が当該進路変更交差点を超えて直進した位置から進路変更後の道路上へ位置飛びすることを防止できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
次に、本発明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、本発明の実施形態としての自車位置認識装置２を含んで構成されている。このナビゲーション装置１は、自車両Ｃ（図４参照）の過去の進路変更動作を、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習した進路変更学習情報Ｓを用い、同じ対象地物を画像認識した場合に、当該進路変更学習情報Ｓに基づいて、自車位置情報Ｐを進路変更交差点Ｎ（図７参照）の道路情報Ｒａ中の位置に合わせて補正する処理を行う。また、このような進路変更学習情報Ｓを取得するために、このナビゲーション装置１は、自車両Ｃの進路変更動作を検出し、当該進路変更動作の検出より前に画像認識された対象地物との距離の情報に関係付けて学習する。更に、本実施形態においては、ナビゲーション装置１は、対象地物の画像認識結果に基づいて、対象地物の位置や地物属性等も表す地物情報Ｆの学習も行う。
【００３１】
図１に示すナビゲーション装置１の各機能部は、互いに共通の或いはそれぞれ独立の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。そして、これらの各機能部は、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。また、ナビゲーション装置１の各データベースＤＢ１〜ＤＢ５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。
【００３２】
１．地図データベース
地図データベースＤＢ１は、所定の区画毎に分けられた地図情報Ｍが記憶されたデータベースである。図２は、地図データベースＤＢ１に記憶されている地図情報Ｍの構成の例を示す図である。この図に示すように、地図情報Ｍは、交差点に対応する多数のノードｎと、各交差点間を結ぶ道路に対応するリンクｋとの接続関係により道路ネットワークを表す道路情報Ｒａを有している。各ノードｎは、緯度及び経度で表現された地図上の位置（座標）の情報を有している。各リンクｋは、ノードｎを介して接続されている。また、各リンクｋは、その属性情報として、道路種別、リンク長、道路幅、リンク形状を表現するための形状補間点等の情報を有している。ここで、道路種別情報は、例えば、自動車専用道路、市街道路、細街路、山岳路等のように、道路を複数の種別に区分した際の道路種別の情報である。これらのリンクｋの属性情報が、道路属性情報Ｒｂ（図１参照）に相当する。そして、本実施形態においては、この地図データベースＤＢ１が、地図情報記憶手段として機能する。なお、図２においては、一つの区画の道路情報Ｒａのみを図示し、他の区画の道路情報Ｒａは省略して示している。
【００３３】
２．地物データベース
地物データベースＤＢ２は、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が記憶されたデータベースである。図１に示すように、本実施形態においては、地物データベースＤＢ２には、初期地物情報Ｆａ及び学習地物情報Ｆｂの２種類の情報が記憶される。ここで、初期地物情報Ｆａとは、地物データベースＤＢ２に予め整備されて記憶されている複数の地物についての地物情報Ｆである。このような初期地物情報Ｆａは、道路情報Ｒａを含む地図情報Ｍが整備されている全ての地域の中で、大都市周辺や幹線道路等の一部の地域についてのみ整備されている。一方、学習地物情報Ｆｂとは、後述するように、画像認識部２４による対象地物の画像認識結果を用いて学習した結果として学習地物情報生成部４４により生成され、地物データベースＤＢ２に記憶される地物情報Ｆである。なお、以下の説明において、単に「地物情報Ｆ」というときは、これら初期地物情報Ｆａ及び学習地物情報Ｆｂを総称するものとする。本実施形態においては、この地物データベースＤＢ２が、地物情報記憶手段として機能する。
【００３４】
この地物データベースＤＢ２に地物情報Ｆが記憶される地物には、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。図３は、地物データベースＤＢ２に記憶されている道路標示の地物情報Ｆの例を示す図である。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、最高速度等を表す速度標示、ゼブラゾーン、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（矢印標示、例えば、直進矢印、右折矢印等を含む）等が含まれる。なお、地物情報Ｆが記憶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。
【００３５】
また、地物情報Ｆは、その内容として各地物の位置情報と、それに関連付けられた地物属性情報とを有している。ここで、位置情報は、道路情報Ｒａを構成するリンクｋ又はノードｎ等と関連付けられた各地物の代表点の地図上の位置（座標）、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央部付近に設定される。また、地物属性情報は、各地物を他の地物と識別するための識別情報（地物ＩＤ）、各地物の地物種別を表す種別情報、或いは、地物の形状、大きさ、色彩等の地物形態情報等を含んでいる。ここで、地物種別は、具体的には、「横断歩道」、「停止線」、「速度標示（３０ｋｍ／時）」等のような、基本的に同じ形態を有する地物の種別を表す情報である。また、地物情報Ｆは、近接する他の地物との関係を表す地物関係情報や、当該他の地物との間の地物間距離を表す地物間距離情報を有する構成としても好適である。ここで、地物関係情報は、自車両Ｃ（図４参照）が道路に沿って進行中に、一つの地物を画像認識することにより、前方に存在する他の地物を予測できるようにするための情報である。また、地物間距離情報は、そのような前方に存在する地物までの自車両Ｃからの距離を正確に予測するための情報である。
【００３６】
３．地物学習データベース
地物学習データベースＤＢ３は、後述する認識地物情報生成部４２により生成された認識地物情報Ａを記憶するデータベースである。この地物学習データベースＤＢ３内には、画像認識部２４による認識に成功した複数の対象地物のそれぞれについての認識地物情報Ａが記憶される。この地物学習データベースＤＢ３に記憶される認識地物情報Ａの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この地物学習データベースＤＢ３が、認識地物記憶手段として機能する。
【００３７】
４．進路変更学習データベース
進路変更学習データベースＤＢ４は、後述する検出動作情報生成部４８により生成された検出動作情報Ｂを記憶するデータベースである。この進路変更学習データベースＤＢ４内には、進路変更検出部１７により検出された複数の進路変更動作のそれぞれについての検出動作情報Ｂが記憶される。この進路変更学習データベースＤＢ４に記憶される検出動作情報Ｂの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この進路変更学習データベースＤＢ４が、検出動作情報記憶手段として機能する。
【００３８】
５．進路変更データベース
進路変更データベースＤＢ５は、後述する進路変更学習情報生成部５０により生成された進路変更学習情報Ｓを記憶するデータベースである。この進路変更データベースＤＢ５内には、進路変更検出部１７により検出された複数の進路変更動作のそれぞれについての進路変更学習情報Ｓが記憶される。この進路変更データベースＤＢ５に記憶される進路変更学習情報Ｓの具体的な内容については、後で詳細に説明する。本実施形態においては、この進路変更データベースＤＢ５が、進路変更学習情報記憶手段として機能する。
【００３９】
６．画像情報取得部
画像情報取得部１２は、撮像装置１１により撮像した自車両の周辺の画像情報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１１は、撮像素子を備えた車載カメラ等であって、少なくとも自車両Ｃ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１１としては、例えば、図４に示すような自車両Ｃの後方の路面を撮像するバックカメラを用いると好適である。画像情報取得部１２は、撮像装置１１により撮像した撮像情報をフレームメモリ（不図示）などを介して所定の時間間隔で取り込む。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１２は、撮像装置１１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２４へ出力される。
【００４０】
７．自車位置情報取得部
自車位置情報取得部１６は、自車両Ｃの現在位置を示す自車位置情報Ｐを取得する自車位置情報取得手段として機能する。ここでは、自車位置情報取得部１６は、ＧＰＳ受信機１３、方位センサ１４、及び距離センサ１５と接続されている。ここで、ＧＰＳ受信機１３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、自車位置情報取得部１６へ出力される。自車位置情報取得部１６では、ＧＰＳ受信機１３で受信されたＧＰＳ衛星からの信号を解析し、自車両Ｃの現在位置（座標）、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１４は、自車両Ｃ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１４は、例えば、ジャイロスコープや、地磁気センサ等により構成される。そして、方位センサ１４は、その検出結果を自車位置情報取得部１６へ出力する。距離センサ１５は、自車両Ｃ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１５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Ｃ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１５は、その検出結果としての車速及び移動距離の情報を自車位置情報取得部１６へ出力する。また、本実施形態においては、方位センサ１４及び距離センサ１５は、その検出結果を、進路変更検出部１７へも出力する。
【００４１】
自車位置情報取得部１６は、これらのＧＰＳ受信機１３、方位センサ１４及び距離センサ１５からの出力に基づいて、公知の方法により自車位置を特定する演算を行う。また、自車位置情報取得部１６は、後述する道路情報取得部２３により地図データベースＤＢ１から抽出された自車位置周辺の道路情報Ｒａ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車位置を道路情報Ｒａに示される道路上に合わせる補正も行う。更に、本実施形態においては、自車位置情報取得部１６により取得された自車位置情報Ｐは、更にその位置精度を高めるべく自車位置情報補正部５１により補正される。このような本実施形態における最も特徴的な構成である自車位置情報補正部５１の構成については、後で詳細に説明する。このようにして、自車位置情報取得部１６は、座標（緯度及び経度）で表された自車両Ｃの現在位置の情報、及び自車両Ｃの進行方位の情報を含む自車位置情報Ｐを取得する。
【００４２】
８．進路変更検出部
進路変更検出部１７は、自車両Ｃの進路変更動作を検出する進路変更動作検出手段として機能する。図１に示すように、進路変更検出部１７は、自車両Ｃの各部に設けられた各種センサからの信号の入力を受けて自車両Ｃの進路変更動作を検出する。進路変更検出部１７に信号を出力する各種センサとしては、上述した方位センサ１４及び距離センサ１５のほか、例えば、ステアリングセンサ１９や加速度センサ２０等がある。ここで、ステアリングセンサ１９は、自車両Ｃの運転者によるステアリング操作を検出するセンサであり、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。また、加速度センサ２０は、自車両Ｃの進行方向や横方向の加速度を検出するセンサである。
【００４３】
本実施形態において、進路変更検出部１７により検出される自車両Ｃの進路変更動作とは、交差点において自車両Ｃが進行中の道路を道なりに直進する場合以外の、右折や左折等の自車両Ｃの動作である。そして、進路変更検出部１７は、方位センサ１４及び距離センサ１５により検出される自車両Ｃの走行軌跡、ステアリングセンサ１９により検出されるステアリングの操作量及び操作時間、加速度センサ２０により検出される自車両Ｃに作用する加速度等の情報等に基づいて、自車両Ｃの右折や左折等の進路変更動作を検出する。
【００４４】
また、進路変更検出部１７は、進路変更情報生成部１８を備えている。この進路変更情報生成部１８は、進路変更検出部１７により自車両Ｃの進路変更動作が検出された場合に、例えば図７に示すように、当該進路変更動作の内容を表す進路変更情報Ｂａを生成する進路変更情報生成手段として機能する。この進路変更情報Ｂａは、後述するように検出動作情報Ｂ及び進路変更学習情報Ｓの一部を構成する。本実施形態においては、進路変更情報Ｂａは、進路変更の態様を表す態様情報Ｂｄと、当該進路変更動作が行われた交差点である進路変更交差点Ｎを特定するための交差点特定情報Ｂｅと、を有して構成される。
【００４５】
ここで、態様情報Ｂｄは、進路変更検出部１７により検出された進路変更動作の種別を、他の進路変更動作に対して識別するための分類を表す情報である。したがって、態様情報Ｂｄは、例えば、「左折」、「右折」、「転回（Ｕターン）」等の情報となる。なお、これらの態様情報Ｂｄの分類は単なる一例であり、これらの分類の細分化のレベルは、任意に決定することができる。
【００４６】
また、交差点特定情報Ｂｅは、自車両Ｃの進路変更動作が行われた進路変更交差点Ｎを特定するための情報である。本実施形態においては、進路変更動作の際に自車両Ｃが通行したリンクｋ（図７（ａ）参照）の経路の情報を、交差点特定情報Ｂｅとしている。具体的には、図７（ｂ）に示すように、交差点特定情報Ｂｅは、進路変更交差点Ｎにおける進路変更動作の際に自車両Ｃが通行した複数のリンクｋと、当該複数のリンクｋを自車両Ｃが通行した順序とを特定するために、自車両Ｃが通行した順序にリンク識別情報（ここでは、リンクＩＤ）を配列してなるリンク配列情報としている。図７（ｂ）の例では、交差点特定情報Ｂｅは、「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝△△△△」となっている。したがって、この交差点特定情報Ｂｅによれば、図７（ａ）に示す、「ＩＤ＝○○○○」及び「ＩＤ＝△△△△」の２つのリンクｋの接続点のノードｎ（ＩＤ＝○×○×）に対応する交差点が進路変更交差点Ｎであることを、道路情報Ｒａに基づいて特定することができる。
【００４７】
ところで、交差点特定情報Ｂｅに関して、例えば、図８（ａ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合、自車位置情報Ｐに示される自車位置が、進路変更交差点Ｎのノードｎ（ＩＤ＝○×○×）を超えて直進方向のＩＤ＝□□□□のリンクｋに進行した後の状態で、実際の自車両Ｃによる左折の進路変更動作が行われる。よって、自車位置情報Ｐの位置飛びが発生して自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更後のＩＤ＝△△△△のリンクｋに移動する。この場合には、進路変更動作の際に自車位置情報Ｐに示される自車位置が通行したリンクｋのリンクＩＤの配列は、「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝□□□□→ＩＤ＝△△△△」となる。しかし、道路情報Ｒａに基づいて、実際の自車両ＣはＩＤ＝□□□□のリンクｋを通行していないことは判断できるので、この場合の交差点特定情報Ｂｅは、「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝△△△△」とする。一方、例えば、図８（ｂ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合、自車位置情報Ｐに示される自車位置が、ＩＤ＝○○○○のリンクｋの進行中であって進路変更交差点Ｎのノードｎ（ＩＤ＝○×○×）への到達前の状態で、実際の自車両Ｃによる左折の進路変更動作が行われる。よって、自車位置情報Ｐの位置飛びが発生して自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更後のＩＤ＝△△△△のリンクｋに移動する。この場合には、進路変更動作の際に自車位置情報Ｐに示される自車位置が通行したリンクｋのリンクＩＤの配列は、「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝△△△△」となり、交差点特定情報Ｂｅは、「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝△△△△」とする。
【００４８】
９．道路情報取得部
道路情報取得部２３は、自車位置情報取得部１６で取得された自車位置情報Ｐに基づいて、自車両Ｃの周辺の道路情報Ｒａを地図データベースＤＢ１から抽出して取得する道路情報取得手段として機能する。すなわち、道路情報取得部２３は、自車位置情報取得部１６、進路変更挙動検出部１７の進路変更情報生成部１８、自車位置情報補正部５１、及びナビゲーション用演算部２７等において必要とする範囲の自車両Ｃの周辺の道路情報Ｒａを地図データベースＤＢ１から抽出し、当該各部へ出力する。
【００４９】
１０．画像認識部
画像認識部２４は、画像情報取得部１２で取得された画像情報Ｇに含まれる対象地物の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２４は、道路の路面に設けられた道路標示を対象地物として画像認識処理を行う。具体的には、画像認識部２４は、対象地物の画像認識に際しては、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に含まれている対象地物（道路標示）の輪郭情報を抽出する。その後、画像認識部２４は、抽出された地物の輪郭情報と、対象地物となり得る各種地物の形態の特徴量とのパターンマッチングを行うことにより、画像情報Ｇに含まれる対象地物の画像を抽出する。また、画像認識部２４は、抽出された地物の輪郭情報と特徴量がマッチングする地物の地物種別を、画像情報Ｇに含まれる対象地物の地物種別として認識する。そして、画像認識部２４は、パターンマッチングに成功した場合に対象地物の画像認識に成功したと判定する。一方、画像認識部２４は、画像情報Ｇについて画像認識処理を行った結果、パターンマッチングに失敗した場合には、対象地物の画像認識に失敗したと判定する。
【００５０】
また、本実施形態においては、画像認識部２４は、地物属性情報生成部２５を備えている。地物属性情報生成部２５は、画像認識部２４により認識された対象地物について、当該対象地物の属性を表す地物属性情報を生成する地物属性情報生成手段として機能する。この地物属性情報は、後述するように認識地物情報Ａ及び学習地物情報Ｆｂの一部を構成する。ここで、地物属性情報により表される対象地物の属性は、当該一つの対象地物を他の対象地物と識別できるものであればよい。したがって、例えば、地物属性情報は、当該対象地物の地物種別、当該対象地物の具体的形状や大きさ、当該対象地物が存在するリンクｋのリンクＩＤ、当該対象地物が存在する概略の位置等の中から選択される一又は二以上の情報を有して構成される。このような地物属性情報を構成する情報は、画像認識部２４による当該対象地物の画像認識結果や、当該対象地物が認識された画像情報Ｇの取得時の自車位置情報Ｐ等に基づいて生成される。
【００５１】
１１．ナビゲーション用演算部
ナビゲーション用演算部２７は、自車位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの経路案内、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２８に従って動作する演算処理手段である。ここで、アプリケーションプログラム２８は、自車位置情報Ｐ、地図情報Ｍ、進路変更学習情報Ｓ、及び地物情報Ｆ等を参照して、ナビゲーション用演算部２７に各種のナビゲーション機能を実行させる。例えば、ナビゲーション用演算部２７は、自車位置情報Ｐに基づいて地図データベースＤＢ１から自車両Ｃ周辺の地図情報Ｍを取得して表示入力装置２９の表示画面に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自車位置情報Ｐに基づいて自車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２７は、地図データベースＤＢ１に記憶された地図情報Ｍに基づいて、所定の出発地から目的地までの経路探索を行う。更に、ナビゲーション用演算部２７は、探索された出発地から目的地までの経路と自車位置情報Ｐとに基づいて、表示入力装置２９及び音声出力装置３０の一方又は双方を用いて、運転者に対する経路案内を行う。表示入力装置２９は、液晶表示装置等の表示装置とタッチパネルや操作スイッチ等の入力装置が一体となったものである。音声出力装置３０は、スピーカ等を有して構成されている。本実施形態においては、ナビゲーション用演算部２７、表示入力装置２９、及び音声出力装置３０が、本発明における案内情報出力手段３１として機能する。
【００５２】
１２．認識位置情報取得部
認識位置情報取得部４１は、画像認識部２４により画像認識に成功した対象地物について、当該対象地物の認識位置を表す認識位置情報を取得する認識位置情報取得手段として機能する。本実施形態においては、認識位置情報取得部４１は、まず、画像認識部２４による画像認識処理において、対象地物の画像認識に成功したか否かを監視する。そして、画像認識部２４により、対象地物の画像認識に成功した場合には、認識位置情報取得部４１は、当該画像認識結果と、自車位置情報取得部１６により取得された自車位置情報Ｐとに基づいて当該対象地物の認識位置を導出する。ここでは、認識位置情報取得部４１は、認識に成功した対象地物の画像を含む画像情報Ｇを取得した際の自車位置情報Ｐを、当該対象地物の認識位置情報として取得する。このように取得される対象地物の認識位置情報は、自車位置情報Ｐを基準として導出されるため、自車位置情報Ｐが有する誤差を反映した位置の情報となる。
【００５３】
１３．認識地物情報生成部
認識地物情報生成部４２は、画像認識部２４により画像認識に成功した対象地物について、地物属性情報生成部２５により生成された当該対象地物の地物属性情報と、認識位置情報取得部４１により取得された当該対象地物の認識位置情報とを含む認識地物情報Ａを生成する認識地物情報生成手段として機能する。そして、認識地物情報生成部４２は、生成した認識地物情報Ａを地物学習データベースＤＢ３に記憶する。以下、認識地物情報生成部４２が行う処理の詳細について、図５及び図６を用いて説明する。図５は、対象地物の画像認識結果に基づく地物情報Ｆの学習処理の概要を説明するための説明図である。そして、図５（ａ）は、自車両Ｃが走行する実際の道路に設けられた道路標示（対象地物）の一例である。この例では、画像認識部２４は、速度標示の「３０」の文字を対象地物ｆ１としての画像認識することになる。図５（ｂ）は、地物学習データベースＤＢ３に記憶された認識地物情報Ａの一例である。図５（ｃ）は、地物学習データベースＤＢ３に記憶された学習結果が反映された地物データベースＤＢ２の一例である。
【００５４】
本実施形態においては、認識地物情報生成部４２は、図５（ｂ）に示すように、各対象地物について認識地物情報Ａを、認識位置情報取得部４１により取得された認識位置情報に基づいて、当該認識位置情報が示す当該対象地物の認識位置が属する所定の位置範囲についての学習値として生成する。そして、認識地物情報生成部４２は、当該対象地物を認識する度に学習値を前記位置範囲毎に加算して記憶することとしている。本例では、所定の位置範囲は、道路を表すリンクｋに沿った方向に一定距離毎に区分され設定された範囲であり、例えば、リンクｋに沿った方向に０．５〔ｍ〕毎に区分された範囲とする。また、学習値は、一つの対象地物の画像認識に成功する毎に、地物学習データベースＤＢ３における当該対象地物の認識位置が属する位置範囲に加算される値であり、例えば、一つの対象地物の画像認識に成功する毎に１点とする。すなわち、本例では、認識地物情報Ａは、対象地物の認識位置情報として、当該対象地物の認識位置が含まれる位置範囲を表す情報と、その学習値「１」の情報を有して構成される。
【００５５】
図６は、図５（ｂ）に示す地物学習データベースＤＢ３に記憶された学習値の対象地物ｆ１に関する部分の拡大図である。例えば、図５（ａ）の例において、対象地物ｆ１の画像認識に成功した場合であって、認識位置情報取得部４１により取得された対象地物ｆ１の認識位置が、図６中に「ａ４」として示される位置範囲であった場合には、この図６中に破線で示すように、当該位置範囲ａ４の学習値に１が加算される。そして、自車両Ｃが同じ道路を複数回通行することにより、同じ対象地物ｆ１が複数回画像認識されると、地物学習データベースＤＢ３には、図５（ｂ）及び図６に示すように、当該対象地物が認識される毎に生成された複数の認識地物情報Ａとしての学習値が、当該対象地物の認識位置を表す位置範囲毎に積算されて蓄積される。そして、後述するように、学習値が所定の学習しきい値Ｔ１以上になると、学習地物情報生成部４４により当該対象地物についての学習地物情報Ｆｂが生成され、地物データベースＤＢ２に記憶される。図５の例では、図５（ｃ）に示すように、対象地物ｆ１に対応する学習地物情報Ｆｂ１が、地物データベースＤＢ２に記憶される。
【００５６】
また、認識地物情報生成部４２は、当該認識地物情報Ａが示す対象地物を他の対象地物に対して識別可能な状態とするため、地物属性情報生成部２５により生成された当該対象地物の地物属性情報を有している。すなわち、地物学習データベースＤＢ３に記憶される認識地物情報Ａは、当該対象地物の認識位置情報としての位置範囲を表す情報及びその学習値「１」の情報を有するとともに、当該対象地物の地物属性を表す地物属性情報が関連付けられて構成されている。上記のとおり、この地物属性情報は、例えば、地物属性情報は、当該対象地物の地物種別、当該対象地物の具体的形状や大きさ、当該対象地物が存在するリンクｋのリンクＩＤ、当該対象地物が存在する概略の位置等の中から選択される一又は二以上の情報を有して構成される。
【００５７】
１４．推測位置判定部
推測位置判定部４３は、地物学習データベースＤＢ３に記憶された各対象地物についての複数の前記認識位置情報を統計的に処理して求めた推測位置情報を取得する推測位置情報取得手段として機能する。そのため、推測位置判定部４３は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースＤＢ３に記憶された、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Ａに基づいて、図５に示すように、当該対象地物についての推測認識位置ｐａを判定し、当該推測認識位置ｐａを当該対象地物の道路上の位置に変換することにより当該対象地物の推測位置ｐｇを判定する処理を行う。本実施形態においては、推測位置判定部４３は、まず、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Ａの分布に基づいて、当該分布の代表値を当該対象地物についての推測認識位置ｐａとして判定する。ここでは、分布の代表値として最頻値を用いる。すなわち、推測位置判定部４３は、各対象地物についての認識地物情報Ａとしての学習値が、最初に所定の学習しきい値Ｔ１以上となった位置範囲を代表する位置を、当該対象地物についての推測認識位置ｐａと判定する。一例として、図５の例における対象地物ｆ１の推測認識位置ｐａを判定する場合の判定方法について説明する。図６に示すように、対象地物ｆ１についての認識地物情報Ａとしての学習値は、位置範囲ａ４において最初に学習しきい値Ｔ１以上となっている。したがって、推測位置判定部４３は、位置範囲ａ４を代表する位置、例えば位置範囲ａ４の中央位置ｐａ４を、対象地物ｆ１の推測認識位置ｐａと判定する。
【００５８】
次に、推測位置判定部４３は、上記のようにして判定された対象地物の推測認識位置ｐａを、当該対象地物の道路上の位置に変換して当該対象地物の推測位置ｐｇを判定する。このような変換は、撮像装置１１の取付位置、取付角度、及び画角等から理論上求められる自車両Ｃと画像情報Ｇ中の対象地物との位置関係に基づいて行うことができる。そして、このようにして推測位置判定部４３により求められた対象地物の推測位置ｐｇを表す情報が、当該対象地物の推測位置情報として取得される。
【００５９】
１５．学習地物情報生成部
学習地物情報生成部４４は、同じ対象地物が複数回画像認識されることにより地物学習データベースＤＢ３に記憶された同じ対象地物についての複数の認識地物情報Ａに基づいて、当該対象地物の学習結果を表す学習地物情報Ｆｂを生成する学習地物情報生成手段として機能する。ここで、学習地物情報Ｆｂは、複数の認識地物情報Ａに示される同じ対象地物についての地物属性情報と、推測位置判定部４３により当該対象地物についての複数の認識位置情報Ａを統計的に処理して求めた、当該対象地物の推測位置ｐｇを表す推測位置情報とを含んで構成される。すなわち、学習地物情報生成部４４は、推測位置判定部４３により取得された各対象地物の推測位置ｐｇを表す推測位置情報と、当該対象地物についての認識地物情報Ａに含まれる地物属性情報とを関連付けて学習地物情報Ｆｂを生成する。またこの際、学習地物情報生成部４４は、各学習地物情報Ｆｂの地物属性情報として、各地物を他の地物と識別するための識別情報（地物ＩＤ）を付与する。これにより、学習地物情報Ｆｂは、初期地物情報Ｆａと同様に、位置情報及びそれに関連付けられた地物属性情報を備えた情報として生成される。そして、この学習地物情報生成部４４で生成された学習地物情報Ｆｂは、地物データベースＤＢ２に記憶される。本実施形態においては、図５（ｃ）に示すように、学習地物情報Ｆｂ１が、学習地物情報生成部４４により生成され、地物データベースＤＢ２に記憶されている。なお、この図に表されている黒い四角形「■」は、学習地物情報Ｆｂ１の位置情報が示す対象地物ｆ１の推測位置ｐｇを表している。
【００６０】
１６．関係情報生成部
関係情報生成部４５は、進路変更検出部１７により自車両Ｃの進路変更動作が検出された場合に、当該検出された自車両Ｃの進路変更動作と、当該進路変更動作の検出より前に画像認識部２４により認識された対象地物との関係を表す関係情報Ｂｒ（図７参照）を取得する関係情報取得手段として機能する。ここで、関係情報生成部４５は、自車両Ｃの移動距離を検出する移動距離検出手段としての距離センサ１５、及び自車両Ｃの現在位置を表す自車位置情報Ｐを取得する自車位置情報取得部１６の少なくとも一方からの情報に基づいて関係情報Ｂｒを取得する。そのため、本実施形態においては、関係情報生成部４５は、図１に示すように、距離情報生成部４６及び地物特定情報生成部４７を有して構成されている。そこで、以下に、これら距離情報生成部４６及び地物特定情報生成部４７が行う処理の詳細について説明する。
【００６１】
なお、以下の説明においては、自車両Ｃの進路変更動作の具体例に関する検出動作情報Ｂ及び進路変更学習情報Ｓの内容を示す図７を適宜参照する。ここで、図７（ａ）は、自車両Ｃが実際に走行する道路の状況の具体例を示している。この図７（ａ）の例では、自車両Ｃは、速度標示の「３０」の文字の対象地物ｆ１の上を通過した後、距離１００〔ｍ〕進行してから交差点Ｎで左折している。したがって、本例では、画像認識部２４が対象地物ｆ１を画像認識した後に、距離１００〔ｍ〕進行した交差点Ｎにおいて進路変更検出部１７が自車両Ｃの「左折」の進路変更動作を検出することになる。図７（ｂ）は、当該進路変更動作についての検出動作情報Ｂの例を示し、図７（ｃ）は、当該進路変更動作についての進路変更学習情報Ｓの例を示している。
【００６２】
１６−１．距離情報生成部
距離情報生成部４６は、進路変更検出部１７による自車両Ｃの進路変更動作の検出より前に画像認識部２４により認識された対象地物について、当該対象地物の認識位置から自車両Ｃの進路変更が行われた位置までの距離を表す距離情報Ｂｃ（図７（ｂ）参照）を取得する距離情報取得手段として機能する。すなわち、距離情報生成部４６は、図７（ａ）の例に示すように、画像認識部２４により対象地物ｆ１が認識された後に、進路変更検出部１７により自車両Ｃの進路変更動作が検出された場合に、当該対象地物の認識位置から当該進路変更動作の検出位置までの距離である地物−進路変更間距離Ｌを検出して距離情報Ｂｃを生成する。そのため、本実施形態においては、距離情報生成部４６は、距離センサ１５により検出される自車両Ｃの移動距離の情報を用いて、地物−進路変更間距離Ｌを検出する。
【００６３】
すなわち、距離情報生成部４６は、画像認識部２４により対象地物が認識された際の自車両Ｃの位置を始点とし、進路変更検出部１７により自車両Ｃの進路変更動作が検出されるまでの自車両Ｃの移動距離を地物−進路変更間距離Ｌとして検出する。このように距離センサ１５からの出力を用いることにより、自車位置情報Ｐとは無関係に地物−進路変更間距離Ｌを検出することができる。そして、距離情報生成部４６は、このように検出した地物−進路変更間距離Ｌを表す情報を距離情報Ｂｃとする。図７（ａ）に示す例では、実際の地物−進路変更間距離Ｌが１００〔ｍ〕である。したがって、当該地物−進路変更間距離Ｌの距離センサ１５による検出結果として、図７（ｂ）に示すように、距離センサ１５の検出誤差が含まれた値が、距離情報生成部４６により距離情報Ｂｃとして生成される。
【００６４】
１６−２．地物特定情報生成部
地物特定情報生成部４７は、画像認識部２４により認識された対象地物を特定するための地物特定情報Ｂｂを生成する地物特定情報生成手段として機能する。すなわち、地物特定情報生成部４７は、図７（ａ）の例に示すように、画像認識部２４により対象地物ｆ１が認識された後に、進路変更検出部１７により自車両Ｃの進路変更動作が検出された場合に、当該認識された対象地物ｆ１を特定するための地物特定情報Ｂｂを生成する。本実施形態においては、地物特定情報Ｂｂは、地物学習データベースＤＢ３に記憶された認識地物情報Ａを特定するための識別情報（図７（ｂ）の例では地物ＩＤ（ＩＤ＝××××））としている。すなわち、地物特定情報生成部４７は、画像認識部２４により対象地物ｆ１が認識された後、当該認識された対象地物ｆ１についての認識地物情報Ａが認識地物情報生成部４２により生成され、地物学習データベースＤＢ３に記憶される際に、当該認識地物情報Ａを特定するための識別情報を取得する。そして、地物特定情報生成部４７は、当該識別情報を地物特定情報Ｂｂとして生成する。これにより、後述する検出動作情報Ｂ又は進路変更学習情報Ｓに含まれる地物特定情報Ｂｂに基づいて、地物学習データベースＤＢ３に記憶された認識地物情報Ａを参照することにより、検出動作情報Ｂ又は進路変更学習情報Ｓに示される対象地物の地物属性や認識位置を特定することが可能となる。
【００６５】
なお、地物学習データベースＤＢ３に記憶された認識地物情報Ａを特定するための識別情報は、各認識地物情報Ａに付された地物ＩＤに限られるものではなく、例えば、地物学習データベースＤＢ３内の各認識地物情報Ａの格納場所等のような他の情報とすることも可能である。
【００６６】
そして、図７（ｂ）に示すように、本実施形態においては、距離情報生成部４６により生成された距離情報Ｂｃと、地物特定情報生成部４７により生成された地物特定情報Ｂｂとにより、関係情報Ｂｒが構成される。
【００６７】
１７．検出動作情報生成部
検出動作情報生成部４８は、進路変更動作が行われた進路変更交差点Ｎを特定可能な進路変更情報Ｂａと、当該進路変更動作について距離情報生成部４６により取得された距離情報Ｂｃとを含む検出動作情報Ｂを生成する検出進路変更動作生成手段として機能する。本実施形態においては、検出動作情報Ｂは、更に地物特定情報Ｂｂを含んでいる。上記のとおり、進路変更情報Ｂａは、進路変更検出部１７により自車両Ｃの進路変更動作が検出された際に進路変更情報生成部１８により生成される。また、関係情報Ｂｒを構成する距離情報Ｂｃ及び地物特定情報Ｂｂは、関係情報生成部４５の距離情報生成部４６及び地物特定情報生成部４７により生成される。そこで、検出動作情報生成部４８は、これらの進路変更情報Ｂａと距離情報Ｂｃを含む関係情報Ｂｒとを関連付けて検出動作情報Ｂを生成する。そして、検出動作情報生成部４８は、生成した検出動作情報Ｂを進路変更学習データベースＤＢ４に記憶する。
【００６８】
ここで、ある一つの進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂでは、当該進路変更動作の進路変更の態様及び進路変更交差点Ｎ、並びに当該進路変更動作の検出前に画像認識される対象地物は同一となる。したがって、本実施形態においては、検出動作情報生成部４８は、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂについて、進路変更情報Ｂａ及び地物特定情報Ｂｂを共通とした一まとめの情報として進路変更学習データベースＤＢ４に記憶する。図７（ｂ）は、図７（ａ）の例に示される一つの進路変更動作（交差点Ｎでの「左折」）についての複数の検出動作情報Ｂを一つにまとめて格納した例を示している。この例では、検出動作情報Ｂは、態様情報Ｂｄが「左折」であって、交差点特定情報Ｂｅが「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝△△△△」である進路変更動作を内容とする一つの進路変更情報Ｂａと、「ＩＤ＝××××」の識別情報を内容とする地物特定情報Ｂｂとに関連付けられた複数の距離情報Ｂｃにより構成されている。そして、これら複数の距離情報Ｂｃは、距離センサ１５による検出誤差を含むため、実際の地物−進路変更間距離Ｌである１００〔ｍ〕に近い値ではあるが、それぞれ若干異なる値となっている。
【００６９】
１８．平均距離判定部
平均距離判定部４９は、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Ｂｃの平均値を判定し、平均距離情報Ｓｃを生成する。本実施形態においては、平均距離判定部４９は、ある一つの進路変更動作について進路変更情報Ｂａ及び地物特定情報Ｂｂを共通として一つにまとめて記憶された検出動作情報Ｂの複数の距離情報Ｂｃについて平均値を判定する。そして、判定された同じ進路変更動作についての複数の距離情報Ｂｃの平均値を、平均距離情報Ｓｃとして生成する。図７（ｃ）に示される進路変更学習情報Ｓの例では、平均距離情報Ｓｃは、図７（ｂ）の例に示される一つの進路変更動作（「左折」）についての検出動作情報Ｂの複数の距離情報Ｂｃの全ての値の平均値（「１００．１〔ｍ〕」）となっている。そして、このように平均距離判定部４９により生成される平均距離情報Ｓｃと、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに共通する地物特定情報Ｂｂとにより、本発明における統計的関係情報Ｓｒが構成される。よって、本実施形態においては、平均距離判定部４９は、複数の検出動作情報Ｂに示される同じ進路変更動作についての複数の関係情報Ｂｒを統計的に処理して求めた統計的関係情報Ｓｒを生成する統計的関係情報生成手段として機能する。
【００７０】
１９．進路変更学習情報生成部
進路変更学習情報生成部５０は、進路変更学習データベースＤＢ４に記憶された検出動作情報Ｂに基づいて、対象地物と関係付けられた自車両Ｃの過去の進路変更動作の学習結果を表す進路変更学習情報Ｓを生成する進路変更学習情報生成手段として機能する。本実施形態においては、進路変更学習情報生成部５０は、基本的に、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより進路変更学習データベースＤＢ４に記憶された、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに基づいて進路変更学習情報Ｓを生成する。そして、進路変更学習情報Ｓは、自車両Ｃの進路変更動作が行われた進路変更交差点Ｎを特定可能な進路変更情報Ｂａと、当該進路変更動作より前に画像認識された対象地物について当該対象地物の認識位置から自車両Ｃの進路変更動作が行われた位置までの距離情報としての平均距離情報Ｓｃを含む統計的関係情報Ｓｒと、を有して構成される。したがって、この進路変更学習情報Ｓは、ある一つの進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂについて共通の進路変更情報Ｂａ及び地物特定情報Ｂｂと、当該進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Ｂｃの平均値である平均距離情報Ｓｃとを関連付けた情報として構成される。図７（ｃ）に示される例では、進路変更学習情報Ｓは、態様情報Ｂｄが「左折」であって、交差点特定情報Ｂｅが「ＩＤ＝○○○○→ＩＤ＝△△△△」である進路変更動作を内容とする一つの進路変更情報Ｂａと、「ＩＤ＝××××」の識別情報を内容とする地物特定情報Ｂｂと、これらに関連付けられた「１００．１〔ｍ〕」を内容とする平均距離情報Ｓｃとにより構成されている。そして、進路変更学習情報生成部５０は、生成した進路変更学習情報Ｓを進路変更データベースＤＢ５に記憶する。
【００７１】
なお、進路変更学習情報生成部５０は、ある一つの進路変更動作について進路変更学習データベースＤＢ４に一つの検出動作情報Ｂしかない場合には、当該一つの検出動作情報Ｂに基づいて進路変更学習情報Ｓを生成する。この場合、進路変更学習情報Ｓの統計的関係情報Ｓｒに含まれる平均距離情報Ｓｃが、検出動作情報Ｂの距離情報Ｂｃと同じになるため、進路変更学習情報Ｓの内容は、実質的に検出動作情報Ｂと同じとなる。以下では、複数の検出動作情報Ｂに基づいて進路変更学習情報Ｓを生成する場合を例として説明する。
【００７２】
２０．自車位置情報補正部
このナビゲーション装置１に含まれる自車位置認識装置２は、以上のようにして生成された進路変更学習情報Ｓを用いて、自車位置情報補正部５１により、自車位置情報取得部１６で取得された自車位置情報Ｐの補正を行う。すなわち、自車位置情報補正部５１は、画像認識部２４により対象地物が認識された場合に、進路変更データベースＤＢ５に記憶された当該対象地物についての進路変更学習情報Ｓに基づいて、自車位置情報Ｐを補正する自車位置補正手段として機能する。そのため、本実施形態においては、自車位置情報補正部５１は、画像認識部２４により認識された対象地物についての進路変更学習情報Ｓを進路変更データベースＤＢ５から抽出する学習情報抽出部５２と、抽出された進路変更学習情報Ｓと道路情報Ｒａとに基づいて自車位置情報Ｐを補正する処理を行う第一補正処理部５３とを有している。また、本実施形態においては、自車位置情報補正部５１は、画像認識部２４により認識された対象地物についての進路変更学習情報Ｓが存在しない場合等に、対象地物の画像認識結果に基づいて自車位置情報Ｐを補正する処理を行う第二補正処理部５４も有している。以下では、自車位置情報補正部５１のこれらの各部の構成についてそれぞれ説明する。
【００７３】
２０−１．学習情報抽出部
学習情報抽出部５２は、画像認識部２４により対象地物が画像認識された際に、当該認識された対象地物についての進路変更学習情報Ｓを進路変更データベースＤＢ５から抽出して取得する進路変更学習情報抽出手段として機能する。そのため、学習情報抽出部５２は、自車両Ｃの走行中、画像認識部２４により対象地物の画像認識に成功するか否かを監視する。そして、対象地物の画像認識に成功した場合には、進路変更データベースＤＢ５を検索し、当該対象地物についての進路変更学習情報Ｓを抽出する。進路変更データベースＤＢ５内における、当該対象地物についての進路変更学習情報Ｓの検索は、各進路変更学習情報Ｓに含まれる地物特定情報Ｂｂに基づいて行われる。すなわち、画像認識部２４において対象地物の画像認識に成功した場合には、地物属性情報生成部２５において地物属性情報が生成される。そこで、学習情報抽出部５２は、当該生成された地物属性情報に基づいて、地物属性が一致する地物情報Ｆを地物データベースＤＢ２から抽出する。そして、学習情報抽出部５２は、当該地物情報Ｆの識別情報（地物ＩＤ）と一致する識別情報の地物特定情報Ｂｂを有する進路変更学習情報Ｓを、進路変更データベースＤＢ５内で検索して抽出する。この学習情報抽出部５２により抽出された進路変更学習情報Ｓが、第一補正処理部５３において自車位置情報Ｐの補正に用いられる。
【００７４】
２０−２．第一補正処理部
第一補正処理部５３は、学習情報抽出部５２により抽出された進路変更学習情報Ｓと道路情報Ｒａとに基づいて自車位置情報Ｐを補正する処理を行う補正処理手段として機能する。すなわち、第一補正処理部５３は、画像認識部２４により認識された対象地物についての進路変更学習情報Ｓに含まれる進路変情報Ｂａ及び平均距離情報Ｓｃに基づいて、当該対象地物が認識された際の自車位置情報Ｐに基づく当該対象地物の認識位置から平均距離情報Ｓｃに示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報Ｂａにより特定される進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置と一致するように自車位置情報Ｐを補正する。このような第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正処理の具体例について、図８及び図９を用いて以下に説明する。なお、図８は、第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正を行わない場合の自車両Ｃ及び自車位置情報Ｐの軌跡を示し、図９は、第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正を行った場合の自車両Ｃ及び自車位置情報Ｐの軌跡を示している。
【００７５】
図８に示すように、第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正を行わない場合には、自車位置情報Ｐの進行方向の誤差によって、リンクｋの途中で自車位置情報Ｐの進行方位を変更しようとすることによる異なるリンクｋへの位置飛びが発生する場合がある。例えば、図８（ａ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた状態で自車両Ｃの進路変更動作が行われた場合、自車位置情報Ｐに示される自車位置が、交差点Ｎのノードｎ（ＩＤ＝○×○×）を超えて直進方向のＩＤ＝□□□□のリンクｋに進行した後の状態で、実際の自車両Ｃによる左折の進路変更動作が行われる。よって、ＩＤ＝□□□□のリンクｋの途中で自車位置情報Ｐの位置飛びが発生して自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更後のＩＤ＝△△△△のリンクｋに移動する。一方、自車両Ｃの進路変更動作が行われなかった場合には、図８（ａ）において二点鎖線で示すように、自車位置情報Ｐ´が誤差によって自車両Ｃ´の実際の位置より先に進んでいるように認識されている状態が補正されることもなく、自車位置情報Ｐが誤差を含んだまま更に走行することになる。
【００７６】
また、例えば、図８（ｂ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より後に遅れているように認識されていた状態で自車両Ｃの進路変更動作が行われた場合、自車位置情報Ｐに示される自車位置が、ＩＤ＝○○○○のリンクｋの進行中であって交差点Ｎのノードｎ（ＩＤ＝○×○×）への到達前の状態で、実際の自車両Ｃによる左折の進路変更動作が行われる。よって、ＩＤ＝○○○○のリンクｋの途中で自車位置情報Ｐの位置飛びが発生して自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更後のＩＤ＝△△△△のリンクｋに移動する。一方、自車両Ｃの進路変更動作が行われなかった場合には、図８（ｂ）において二点鎖線で示すように、自車位置情報Ｐ´が誤差によって自車両Ｃ´の実際の位置より後に遅れているように認識されている状態が補正されることもなく、自車位置情報Ｐが誤差を含んだまま更に走行することになる。
【００７７】
以上の図８の例に示すような自車位置情報Ｐの位置飛びを抑制し、交差点Ｎにおける進路変更動作を行わなかった場合にも自車位置情報Ｐの補正を行うことを可能とするため、第一補正処理部５３は、以下のような自車位置情報Ｐの補正を行う。ここでは、第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正処理を、図９（ａ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合と、図９（ｂ）に示すように、自車位置情報Ｐが自車両Ｃの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合とに分けて、それぞれ説明する。なお、いずれの場合の補正も、対象地物が認識された際の自車位置情報Ｐに基づく当該対象地物の認識位置から平均距離情報Ｓｃに示される距離だけ進行した位置が、進路変更情報Ｂａにより特定される進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置と一致するように自車位置情報Ｐを補正するものである。
【００７８】
図９（ａ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合には、自車両Ｃが進路変更交差点Ｎに到達する前、換言すれば、自車両Ｃが対象地物ｆ１を画像認識してから進路変更交差点Ｎに到達するまでの距離を実際に移動する前に、自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置であるノードｎ（ＩＤ＝○×○×）の位置に到達することになる。ここで、自車両Ｃが対象地物ｆ１を画像認識してから進路変更交差点Ｎに到達するまでの距離は、同じ進路変更交差点Ｎにおける過去の自車両Ｃの進路変更動作に関わる、当該対象地物ｆ１の認識位置から自車両Ｃの進路変更が行われた位置までの距離である地物−進路変更間距離Ｌに等しい。そして、上記のとおり、進路変更学習情報Ｓに含まれる平均距離情報Ｓｃは、実際の地物−進路変更間距離Ｌをほぼ正確に表している。そこで、この場合には、第一補正処理部５３は、自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更情報Ｂａにより特定される進路変更交差点Ｎ上に到達した後、自車両Ｃが対象地物ｆ１の認識位置から平均距離情報Ｓｃに示される距離を実際に進行するまでの間、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更交差点Ｎ上に停止させる。この際、自車両Ｃの実際の移動距離の情報は、距離センサ１５により取得することができる。これにより、自車位置情報Ｐに示される自車位置に実際の自車両Ｃの位置が追いついて一致するので、自車位置情報Ｐを補正することができる。その結果、自車位置情報取得部１６は、このような補正後の高精度な自車位置情報Ｐを取得する。
【００７９】
図９（ａ）に示す例では、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より４０〔ｍ〕先に進んでいるように認識されており、自車両Ｃが対象地物ｆ１を画像認識してから進路変更交差点Ｎに到達するまでの距離が１００〔ｍ〕であるのに対して、自車位置情報Ｐに基づく当該対象地物ｆ１の認識位置から進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置であるノードｎ（ＩＤ＝○×○×）の位置までの距離が６０〔ｍ〕となっている。そこで、第一補正処理部５３は、自車位置情報Ｐに示される自車位置が、６０〔ｍ〕進行して進路変更交差点Ｎに対応する道路情報Ｒａ中のノードｎ（ＩＤ＝○×○×）上に到達した後、自車位置情報Ｐに示される自車位置を当該ノードｎ（ＩＤ＝○×○×）上に停止させる。この際の自車位置情報Ｐに示される自車位置の停止期間は、自車両Ｃが対象地物ｆ１の認識位置から平均距離情報Ｓｃに示される距離１００．１〔ｍ〕（図７（ｃ）参照）を実際に進行するまでの間の期間とする。これにより、自車位置情報Ｐに示される自車位置に実際の自車両Ｃの位置を追いつかせて両者の位置を一致させ、自車位置情報Ｐの補正が完了する。そして、このような自車位置情報Ｐの補正後は、自車位置情報Ｐの取得を通常どおり行う。それにより、補正後の自車位置情報Ｐに示される自車位置は、自車両Ｃの実際の位置の移動に従って移動することになる。なお、この第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正は、進路変更交差点Ｎにおいて自車両Ｃが進路変更したか直進したかに関わらずに行うことができる。したがって、図９（ａ）において二点鎖線の自車両Ｃ´及び自車位置情報Ｐ´で示すように、自車両Ｃの進路変更動作が行われなかった場合にも、進路変更が行われた場合と同様に、自車位置情報Ｐが補正される。
【００８０】
また、図９（ｂ）に示すように、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合には、自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置であるノードｎ（ＩＤ＝○×○×）の位置に到達する前に、自車両Ｃが進路変更交差点Ｎに到達する、換言すれば、自車両Ｃが対象地物ｆ１を画像認識してから進路変更交差点Ｎに到達するまでの距離を実際に移動することになる。上記のとおり、自車両Ｃが対象地物ｆ１を画像認識してから進路変更交差点Ｎに到達するまでの距離は、同じ進路変更交差点Ｎにおける過去の自車両Ｃの進路変更動作に関わる地物−進路変更間距離Ｌに等しく、進路変更学習情報Ｓに含まれる平均距離情報Ｓｃは、実際の地物−進路変更間距離Ｌをほぼ正確に表している。そこで、この場合には、第一補正処理部５３は、自車両Ｃが対象地物ｆ１の認識位置から平均距離情報Ｓｃに示される距離を実際に進行した際に、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更情報Ｂａにより特定される進路変更交差点Ｎ上に瞬間的に移動（ジャンプ）させる。この際、自車両Ｃの実際の移動距離の情報は、距離センサ１５により取得することができる。これにより、実際の自車両Ｃの位置に自車位置情報Ｐに示される自車位置が追いついて一致するので、自車位置情報Ｐを補正することができる。その結果、自車位置情報取得部１６は、このような補正後の高精度な自車位置情報Ｐを取得する。
【００８１】
図９（ｂ）に示す例では、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より４０〔ｍ〕後に遅れているように認識されており、自車両Ｃが対象地物ｆ１を画像認識してから進路変更交差点Ｎに到達するまでの距離が１００〔ｍ〕であるのに対して、自車位置情報Ｐに基づく当該対象地物ｆ１の認識位置から進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置であるノードｎ（ＩＤ＝○×○×）の位置までの距離が１４０〔ｍ〕となっている。そこで、第一補正処理部５３は、自車両Ｃが対象地物ｆ１の認識位置から平均距離情報Ｓｃに示される距離１００．１〔ｍ〕（図７（ｃ）参照）を実際に進行した際に、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更交差点Ｎに対応する道路情報Ｒａ中のノードｎ（ＩＤ＝○×○×）上に移動させる。これにより、自車位置情報Ｐに示される自車位置を実際の自車両Ｃの位置に追いつかせて両者の位置を一致させ、自車位置情報Ｐの補正が完了する。そして、このような自車位置情報Ｐの補正後は、自車位置情報Ｐの取得を通常どおり行う。それにより、補正後の自車位置情報Ｐに示される自車位置は、自車両Ｃの実際の位置の移動に従って移動することになる。なお、この第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正は、進路変更交差点Ｎにおいて自車両Ｃが進路変更したか直進したかに関わらずに行うことができる。したがって、図９（ｂ）において二点鎖線の自車両Ｃ´及び自車位置情報Ｐ´で示すように、自車両Ｃの進路変更動作が行われなかった場合にも、進路変更が行われた場合と同様に、自車位置情報Ｐが補正される。
【００８２】
２０−３．第二補正処理部
第二補正処理部５４は、画像認識部２４により認識された対象地物についての進路変更学習情報Ｓが存在しない場合等に、対象地物の画像認識結果に基づいて自車位置情報Ｐを補正する処理を行う補正処理手段として機能する。すなわち、第二補正処理部５４は、画像認識部２４による対象地物の画像認識処理の結果と、当該対象地物についての地物データベースＤＢ２に記憶された地物情報Ｆとに基づいて自車位置情報Ｐを補正する。具体的には、第二補正処理部５４は、まず、画像認識部２４による画像認識処理の結果と、撮像装置１１の取付位置、取付角度、及び画角等とに基づいて、対象地物の画像を含む画像情報Ｇの取得時における自車両Ｃと対象地物との位置関係を演算する。次に、第二補正処理部５４は、画像認識部２４により認識された対象地物についての地物情報Ｆを地物データベースＤＢ２から抽出する。そして、第二補正処理部５４は、この自車両Ｃと対象地物との位置関係の演算結果と、当該対象地物についての地物情報Ｆに含まれる当該対象地物の位置情報とに基づいて、自車両Ｃの進行方向における対象地物の位置情報（地物情報Ｆ）を基準とする高精度な自車両Ｃの位置情報を演算して取得する。そして、第二補正処理部５４は、このようにして取得した高精度な自車両Ｃの位置情報に基づいて、自車位置情報取得部１６で取得した自車位置情報Ｐを補正する。その結果、自車位置情報取得部１６は、このような補正後の高精度な自車位置情報Ｐを取得する。
【００８３】
２１．進路変更動作の学習処理
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置１に含まれる自車位置認識装置２において実行される自車両Ｃの進路変更動作の学習処理の手順（進路変更動作の学習プログラム）について説明する。図１０は、本実施形態に係る進路変更動作学習処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図１１は、本実施形態において、図１０に示す進路変更動作の学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成する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行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置１が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する進路変更動作の学習プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、進路変更動作の学習処理の全体の手順について説明する。
【００８４】
２１−１．進路変更動作の学習処理の全体の手順
図１０に示すように、自車位置認識装置２では、まず、自車位置情報取得部１６により自車位置情報Ｐを取得する（ステップ＃０１）。次に、画像情報取得部１２により、撮像装置１１により撮像した自車両Ｃの周辺の画像情報Ｇを取得する（ステップ＃０２）。その後、画像認識部２４により、画像情報Ｇに含まれる対象地物の画像認識処理を行う（ステップ＃０３）。このステップ＃０３により対象地物が認識されなかった場合には（ステップ＃０４：Ｎｏ）、処理はステップ＃０１へ戻り、再び自車位置情報Ｐ及び画像情報Ｇの取得を行う。そして、ステップ＃０３により画像情報Ｇに含まれる対象地物を認識した場合には（ステップ＃０４：Ｙｅｓ）、地物学習処理を実行する（ステップ＃０５）。この地物学習処理の手順については、後に図１１に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。
【００８５】
また、ステップ＃０５の地物学習処理と並行して、関係情報生成部４５の距離情報生成部４６により、地物−進路変更間距離Ｌの測定を開始する（ステップ＃０６）。ここで、地物−進路変更間距離Ｌは、上記のとおり、ステップ＃０３により認識された対象地物の認識位置から、後述するステップ＃０７により検出される自車両Ｃの進路変更動作の検出位置までの距離である。このステップ＃０６では、ステップ＃０３により対象地物が認識された際の自車両Ｃの位置を始点として距離の測定を開始する。次に、進路変更検出部１７により、自車両Ｃの進路変更動作の検出処理を実行する（ステップ＃０７）。このステップ＃０７の進路変更動作検出処理では、進路変更検出部１７は自車両Ｃの進路変更動作を検出可能な状態で待機する。そして、自車両Ｃの進路変更動作を検出するまでに（ステップ＃０８：Ｎｏ）、測定中の地物−進路変更間距離Ｌが所定の中止しきい値以上となった場合には（ステップ＃１６：Ｙｅｓ）、地物−進路変更間距離Ｌの測定を中止し（ステップ＃１７）、処理を終了する。一方、測定中の地物−進路変更間距離Ｌが所定の中止しきい値未満の状態で（ステップ＃１６：Ｎｏ）、自車両Ｃの進路変更動作を検出した場合には（ステップ＃０８：Ｙｅｓ）、距離情報生成部４６による地物−進路変更間距離Ｌの測定を終了する（ステップ＃０９）。その後、測定された地物−進路変更間距離Ｌを表す距離情報Ｂｃと、地物特定情報生成部４７により生成される地物特定情報Ｂｂとにより構成される関係情報Ｂｒを取得する（ステップ＃１０）。
【００８６】
次に、検出動作情報生成部４８により、ステップ＃０７で検出された進路変更動作が行われた進路変更交差点Ｎを特定可能な進路変更情報Ｂａと、当該進路変更動作についてステップ＃１０で取得された関係情報Ｂｒ（距離情報Ｂｃを含む）とを含む検出動作情報Ｂを生成する（ステップ＃１１）。そして、生成した検出動作情報Ｂを進路変更学習データベースＤＢ４に記憶する（ステップ＃１２）。次に、以上の処理によって進路変更学習データベースＤＢ４に記憶された同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに基づいて、平均距離判定部４９により、平均距離情報Ｓｃを生成する（ステップ＃１３）。ここで、平均距離情報Ｓｃは、上記のとおり、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Ｂｃの平均値の情報とされる。その後、同じ進路変更動作が複数回検出されることにより進路変更学習データベースＤＢ４に記憶された同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに基づいて、進路変更学習情報生成部５０により、対象地物と関係付けられた自車両Ｃの過去の進路変更動作の学習結果を表す進路変更学習情報Ｓを生成する（ステップ＃１４）。そして、生成した進路変更学習情報Ｓを進路変更データベースＤＢ５に記憶する（ステップ＃１５）。以上で、自車位置認識装置２における進路変更動作の学習処理の全体の手順を終了する。
【００８７】
２１−２．地物学習処理の手順
次に、本実施形態に係る進路変更動作の学習処理の一部として含まれる地物学習処理の手順について説明する。図１０のステップ＃０５の地物学習処理では、図１１に示すように、まず、認識位置情報取得部４１により、図１０のステップ＃０３で認識した対象地物の認識位置情報を自車位置情報Ｐに基づいて取得する（ステップ＃２１）。次に、認識地物情報生成部４２により、学習値の情報を有する認識地物情報Ａを生成する（ステップ＃２２）。すなわち、上記のとおり、認識地物情報Ａは、対象地物の認識時に地物属性情報生成部２５により生成された当該対象地物の地物属性情報と、ステップ＃２１で取得された当該対象地物の認識位置情報に基づく位置範囲毎の学習値の情報とが関連付けられて構成される。そして、例えば図５（ｂ）に示すように、このような学習値の情報を有する認識地物情報Ａを地物学習データベースＤＢ３に記憶する（ステップ＃２３）。ここで、地物学習データベースＤＢ３に記憶された当該対象地物についての認識地物情報Ａの学習値が、所定の学習しきい値Ｔ１未満である場合には（ステップ＃２４：Ｎｏ）、処理はそのまま終了する。
【００８８】
一方、地物学習データベースＤＢ３に記憶された当該対象地物についての認識地物情報Ａの学習値が、所定の学習しきい値Ｔ１以上である場合には（ステップ＃２４：Ｙｅｓ）、推測位置判定部４３により、当該対象地物の推測位置ｐｇを判定する（ステップ＃２５）。その後、学習地物情報生成部４４により、当該対象地物についての、ステップ＃２５で判定された推測位置ｐｇと当該対象地物についての認識地物情報Ａに含まれる地物属性情報とを関連付けた学習地物情報Ｆｂを生成する（ステップ＃２６）。そして、生成した学習地物情報Ｆｂを地物データベースＤＢ２に記憶する（ステップ＃２７）。以上で、地物学習処理の手順を終了する。
【００８９】
２２．自車位置認識処理
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置１に含まれる自車位置認識装置２において実行される自車位置認識処理の手順（自車位置認識プログラム）について説明する。図１２は、本実施形態に係る自車位置認識処理の全体の手順を示すフローチャートである。また、図１３は、本実施形態において、図１２のステップ＃３７の自車位置情報補正処理の手順を示すフローチャートである。以下に説明する処理の手順は、上記の各機能部を構成する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行される。上記の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置１が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成する自車位置認識プログラムを実行するコンピュータとして動作する。以下では、まず、自車位置認識処理の全体の手順について説明する。
【００９０】
２２−１．自車位置認識処理の全体の手順
図１２に示すように、自車位置認識装置２における自車位置認識処理では、まず、自車位置情報取得部１６により自車位置情報Ｐを取得する（ステップ＃３１）。次に、道路情報取得部２３により、ステップ＃３１で取得された自車位置情報Ｐに基づいて、自車両Ｃの周辺の道路情報Ｒａを地図データベースＤＢ１から抽出して取得する（ステップ＃３２）。その後、画像情報取得部１２により、撮像装置１１により撮像した自車両Ｃの周辺の画像情報Ｇを取得する（ステップ＃３３）。そして、画像認識部２４により、画像情報Ｇに含まれる対象地物の画像認識処理を行う（ステップ＃３４）。このステップ＃３４により対象地物が認識されなかった場合には（ステップ＃３５：Ｎｏ）、処理はステップ＃３１へ戻り、再び自車位置情報Ｐ及び画像情報Ｇ等の取得を行う。そして、ステップ＃３４により画像情報Ｇに含まれる対象地物を認識した場合には（ステップ＃３５：Ｙｅｓ）、自車位置情報補正部５１の学習情報抽出部５２により、当該認識された対象地物についての進路変更学習情報Ｓを進路変更データベースＤＢ５から抽出して取得する（ステップ＃３６）。そして、ステップ＃３６で取得した進路変更学習情報Ｓに基づいて、自車位置情報補正部５１の第一補正処理部５３により、自車位置情報Ｐを補正する処理を行う（ステップ＃３７）。この第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正処理の手順については、後に図１３に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。以上で、自車位置認識装置２における自車位置認識処理の手順を終了する。
【００９１】
２２−２．自車位置情報補正処理の手順
次に、自車位置情報補正部５１による、自車位置情報補正処理の手順について説明する。図１２のステップ＃３７の自車位置情報補正処理では、図１３に示すように、まず、ステップ＃３６で取得した進路変更学習情報Ｓに含まれる進路変情報Ｂａ及び平均距離情報Ｓｃ（図７（ｃ）参照）を取得する（ステップ＃４１）。次に、進路変情報Ｂａにより特定される進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置の情報を取得する（ステップ＃４２）。図９の例においては、ステップ＃３２で取得された道路情報Ｒａ中における進路変更交差点Ｎに対応するノードｎ（ＩＤ＝○×○×）の位置の情報が、進路変情報Ｂａに含まれる交差点特定情報Ｂｅと道路情報Ｒａとに基づいて取得される。その後、自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更交差点Ｎ上に到達したか否かの判断（ステップ＃４３）、及び、対象地物の認識位置からの自車両Ｃの移動距離が平均距離情報Ｓｃに示される距離に到達したか否かの判断（ステップ＃４４）を行う。ここで、ステップ＃４３の判断は、自車位置情報Ｐに示される自車位置が、ステップ＃４２で取得された進路変更交差点Ｎに対応するノードｎ（ＩＤ＝○×○×）の道路情報Ｒａ中での位置に一致したか否かに基づいて行う。また、ステップ＃４４の判断は、ステップ＃３５で対象地物の画像認識に成功した際の当該対象地物の認識位置を始点として距離センサ１５により検出される自車両Ｃの移動距離が、ステップ＃４２で取得された平均距離情報Ｓｃに示される距離以上となったか否かに基づいて行う。
【００９２】
そして、対象地物の認識位置からの自車両Ｃの移動距離が平均距離情報Ｓｃに示される距離に到達する前に（ステップ＃４４：Ｎｏ）、自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更交差点Ｎ上に到達した場合には（ステップ＃４３：Ｙｅｓ）、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より先に進んでいるように認識されていたということになる。したがって、この場合には、第一補正処理部５３により、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更交差点Ｎ上に停止させる（ステップ＃４５）。具体的には、図９（ａ）に示すように、自車位置情報Ｐに示される自車位置を、進路変更交差点Ｎに対応する道路情報Ｒａ中のノードｎ（ＩＤ＝○×○×）上に停止させる。次に再び、対象地物の認識位置からの自車両Ｃの移動距離が平均距離情報Ｓｃに示される距離に到達したか否かの判断（ステップ＃４６）を行う。そして、対象地物の認識位置からの自車両Ｃの移動距離が平均距離情報Ｓｃに示される距離に到達するまでは（ステップ＃４４：Ｎｏ）、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更交差点Ｎ上に停止させた状態を継続する（ステップ＃４５）。その後、対象地物の認識位置からの自車両Ｃの移動距離が平均距離情報Ｓｃに示される距離に到達した際には（ステップ＃４４：Ｙｅｓ）、自車位置情報Ｐの取得を通常どおり行う通常動作状態に戻す（ステップ＃４７）。
【００９３】
一方、自車位置情報Ｐに示される自車位置が進路変更交差点Ｎ上に到達する前に（ステップ＃４３：Ｎｏ）、対象地物の認識位置からの自車両Ｃの移動距離が平均距離情報Ｓｃに示される距離に到達した場合には（ステップ＃４４：Ｙｅｓ）、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より後に遅れているように認識されていたということになる。したがって、この場合には、第一補正処理部５３により、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更情報Ｂａにより特定される進路変更交差点Ｎ上に瞬間的に移動させる（ステップ＃４８）。その後、自車位置情報Ｐの取得を通常どおり行う通常動作状態に戻す（ステップ＃４７）。以上で、自車位置情報補正処理の手順を終了する。
【００９４】
２３．その他の実施形態
【００９５】
（１）上記の実施形態においては、進路変更情報Ｂａを構成する交差点特定情報Ｂｅが、進路変更動作の際に自車両Ｃが通行したリンクの経路の情報である場合の例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、進路変更情報Ｂａを構成する交差点特定情報Ｂｅを、自車両Ｃの進路変更動作が行われた交差点に対応するノードｎの情報とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。この場合、交差点特定情報Ｂｅは、例えば、自車両Ｃが進路変更動作を行った交差点に対応するノードｎを特定するためのノード識別情報（ノードＩＤ等）とすることができる。
【００９６】
（２）上記の実施形態においては、自車位置情報補正部５１による自車位置情報Ｐの補正に際して、進路変更交差点Ｎにおいて自車両Ｃの実際の位置に自車位置情報Ｐが一致するように、自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更交差点Ｎ上に停止させ、又は自車位置情報Ｐに示される自車位置を進路変更交差点Ｎ上に瞬間的に移動させる場合の例について説明した。しかし、自車位置情報補正部５１の第一補正処理部５３による自車位置情報Ｐの補正処理の具体的態様はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、画像認識部２４により対象地物を認識した後、当該対象地物の認識位置から進路変更交差点Ｎまでの間において、自車位置情報Ｐに示される自車位置が自車両Ｃの実際の位置に次第に近づくように自車位置情報Ｐの進路変更交差点Ｎへ向かう移動速度を調節し、進路変更交差点Ｎで自車位置情報Ｐに示される自車位置が自車両Ｃの実際の位置と一致するように自車位置情報Ｐを補正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、具体的には、図９（ａ）及び（ｂ）を参照して、自車位置情報Ｐに基づく対象地物ｆ１の認識位置から進路変更交差点Ｎの道路情報Ｒａ中の位置であるノードｎまでの距離を、自車位置情報Ｐに示される自車位置が移動する時間と、自車両Ｃが進路変更学習情報Ｓに含まれる平均距離情報Ｓｃを進行する時間とが一致するように、自車位置情報Ｐに示される自車位置の進路変更交差点Ｎへ向かう移動速度を調節すると好適である。この際、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より先に進んでいるように認識されていた場合には、自車位置情報Ｐの進路変更交差点Ｎへ向かう移動速度が自車両Ｃの実際の移動速度よりも遅くなるように調整され、自車位置情報Ｐが誤差によって自車両Ｃの実際の位置より後に遅れているように認識されていた場合には、自車位置情報Ｐの進路変更交差点Ｎへ向かう移動速度が自車両Ｃの実際の移動速度よりも速くなるように調整される。
【００９７】
（３）上記の実施形態においては、画像認識部２４が、画像情報取得部１２で取得された画像情報Ｇに対して常時画像認識処理を行うことにより、画像情報Ｇに含まれている対象地物を認識する処理を行う場合を例として説明した。しかし、上記のように、自車位置認識装置２が地物データベースＤＢ２を備えていることから、当該地物データベースＤＢ２に記憶された地物情報Ｆを用いて画像認識処理を行う構成としても好適である。この場合、自車位置認識装置２は、複数の対象地物についての位置情報及び属性情報を含む地物情報Ｆが記憶された地物情報記憶手段としての地物データベースＤＢ２に加えて、自車位置情報Ｐに基づいて、地物データベースＤＢ２から自車両Ｃの周辺の地物情報Ｆを取得する地物情報取得手段を備え、画像認識部２４が、当該取得された地物情報Ｆに基づいて、画像情報Ｇに含まれる対象地物の認識処理を行う構成とすると好適である。この際、地物情報取得手段により取得する地物情報Ｆは、上述した初期地物情報Ｆａ及び学習地物情報Ｆｂのいずれであっても良い。このような構成とすれば、対象地物の認識率を高め、誤認識を抑制することが可能となる。したがって、自車位置情報Ｐの補正や進路変更学習情報Ｓの生成の処理の精度を高めることが可能となる。
【００９８】
（４）上記の実施形態では、図７（ｂ）に示すように、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂについて、進路変更情報Ｂａ及び地物特定情報Ｂｂを共通とした一まとめの情報として進路変更学習データベースＤＢ４に記憶する場合の例について説明した。しかし、進路変更学習データベースＤＢ４に記憶する際の検出動作情報Ｂの形式はこのようなものに限定されるものではない。したがって、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂを、それぞれ別個に進路変更学習データベースＤＢ４に記憶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。
【００９９】
（５）上記の実施形態では、同じ進路変更動作についての複数の検出動作情報Ｂに示される同じ進路変更動作についての複数の距離情報Ｂｃの平均値を判定して平均距離情報Ｓｃを生成し、これを進路変更学習情報Ｓの距離情報とする場合を例として説明した。しかし、進路変更学習情報Ｓの距離情報の内容はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、同じ進路変更動作についての複数の距離情報Ｂｃの分布に基づいて、当該分布の最頻値や中央値等の他の代表値を統計的距離情報として判定し、当該統計的距離情報を進路変更学習情報Ｓの距離情報とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。
【０１００】
（６）上記の実施形態では、認識位置情報取得部４１により取得する認識位置情報を、画像認識に成功した際の自車両Ｃの位置を表す情報とする場合の例について説明した。しかし、対象地物の認識位置を表す認識位置情報として取得する位置情報は、これに限定されるものではない。したがって、例えば、画像認識に成功した対象地物について、自車位置情報Ｐと画像情報Ｇの画像認識結果とに基づいて、自車位置情報Ｐを基準とする当該対象地物の道路上の位置を演算し、当該道路上の対象地物の位置を認識位置情報として認識位置情報取得部４１により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。
【０１０１】
（７）上記の実施形態では、推測位置判定部４３が、同じ対象地物についての複数の認識地物情報Ａの分布に基づいて、当該分布の最頻値を当該対象地物の推測認識位置ｐａとして判定し、当該推測認識位置ｐａを、対象地物の道路上の位置に変換して対象地物の推測位置ｐｇを判定する構成である場合の例について説明した。しかし、推測位置判定部４３による推測位置ｐｇの判定方法はこれに限定されない。したがって、例えば、認識地物情報Ａの分布に基づいて、当該分布の平均値や中央値等の他の代表値を当該対象地物の推測認識位置ｐａとして判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。
【０１０２】
（８）上記の実施形態では、道路の路面に設けられた各種の道路標示を対象地物とする場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではなく、道路の周辺に設けられた様々な地物を対象地物とすることが可能である。したがって、例えば、道路標識、案内標識、看板、信号機、マンホール等の各種の地物を対象地物とすることが可能である。
【０１０３】
（９）上記の実施形態における各データベースＤＢ１〜ＤＢ５の分け方は単なる一例であり、各データベースＤＢ１〜ＤＢ５のハードウェア構成を限定するものではない。したがって、例えば、地物データベースＤＢ２と地物学習データベースＤＢ３とを一つのデータベースとし、進路変更学習データベースＤＢ４と進路変更データベースＤＢ５とを一つのデータベースとし、或いは、地図データベースＤＢ１と地物データベースＤＢ２とを一つのデータベースとするなど、任意の構成を採用することができる。
【０１０４】
（１０）上記の実施形態では、本発明に係る自車位置認識装置２を含むナビゲーション装置１の全ての構成が自車両Ｃに搭載される場合を例として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、各データベースＤＢ１〜ＤＢ５を含む自車位置認識装置２の一部の構成が、図１４に示すように、無線通信回線等を介して、複数の車両Ｃと通信可能に接続されたサーバ装置６０に設置された構成とすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。自車位置認識装置２をこのような構成とすれば、複数の車両Ｃによる進路変更動作の学習結果や対象地物の学習結果をサーバ装置６０に設置された進路変更学習データベースＤＢ４や地物学習データベースＤＢ３に集積することができる。したがって、より多くの検出動作情報Ｂや認識地物情報Ａを用いて、迅速に進路変更学習情報Ｓや学習地物情報Ｆｂを生成することが可能となる。また、地図データベースＤＢ１や地物データベースＤＢ２をサーバ装置６０に設置し、随時更新する構成とすることにより、常に最新の道路情報Ｒａや地物情報Ｆ等を自車両Ｃの運転者に提供することが可能となる。なお、サーバ装置６０に設置する自車位置認識装置２の構成は、各データベースＤＢ１〜ＤＢ５に限られず、撮像装置１１や自車位置情報取得部１６等のような、自車両Ｃに搭載する必要がある構成以外の全ての構成を、サーバ装置６０に設置することが可能である。
【０１０５】
（１１）上記の各実施形態では、本発明に係る自車位置認識装置２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、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。したがって、例えば、本発明に係る自車位置認識装置２を、ナビゲーション装置１とは無関係な車両の走行制御装置等に利用する等のように、本発明を上記の実施形態とは異なる他の構成に適用することも当然に可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、自車両の進路変更動作の検出結果を用いて自車位置情報を補正する自車位置認識装置及び自車位置認識プログラムに好適に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本発明の実施形態に係る自車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記憶されている地図情報の構成の例を示す図
【図３】地物データベースに記憶されている道路標示の地物情報の例を示す図
【図４】自車両への撮像装置の配置構成の一例を示す図
【図５】対象地物の画像認識結果に基づく地物情報の学習処理の概要を説明するための説明図
【図６】図５（ｂ）に示す学習データベースに記憶された学習値の要部拡大図
【図７】自車両の進路変更動作の具体例に関する検出動作情報及び進路変更学習情報の内容を示す図
【図８】本発明に係る自車位置情報の補正を行わない場合の自車両及び自車位置情報の軌跡を示す図
【図９】本発明に係る自車位置情報の補正を行った場合の自車両及び自車位置情報の軌跡を示す図
【図１０】本発明の実施形態に係る進路変更動作の学習処理の全体の手順を示すフローチャート
【図１１】本発明の実施形態に係る地物学習処理の手順を示すフローチャート
【図１２】本発明の実施形態に係る自車位置認識処理の全体の手順を示すフローチャート
【図１３】本発明の実施形態に係る自車位置情報補正処理の手順を示すフローチャート
【図１４】本発明の実施形態に係る自車位置認識装置の一部の構成がサーバ装置に設置された例を示す図
【符号の説明】
【０１０８】
１：ナビゲーション装置
２：自車位置認識装置
１２：画像情報取得部（画像情報取得手段）
１６：自車位置情報取得部（自車位置情報取得手段）
１７：進路変更検出部（進路変更動作検出手段）
２３：道路情報取得部（道路情報取得手段）
２４：画像認識部（画像認識手段）
２８：アプリケーションプログラム
３１：案内情報出力手段
４６：距離情報生成部（距離情報取得手段）
５０：進路変更学習情報生成部（進路変更学習情報生成手段）
５１：自車位置情報補正部（自車位置情報補正手段）
ＤＢ１：地図データベース（地図情報記憶手段）
ＤＢ２：地物データベース（地物情報記憶手段）
ＤＢ４：進路変更学習データベース（検出動作情報記憶手段）
ＤＢ５：進路変更データベース（進路変更学習情報記憶手段）
Ｃ：自車両
Ｇ：画像情報
Ｐ：自車位置情報
Ｍ：地図情報
Ｒａ：道路情報
ｎ：ノード
ｋ：リンク
Ｆ：地物情報
ｆ１：対象地物
Ｂ：検出動作情報
Ｂａ：進路変更情報
Ｂｃ：距離情報（検出動作情報が含む距離情報）
Ｓ：進路変更学習情報
Ｓｃ：平均距離情報（進路変更学習情報が有する距離情報）
【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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