(57)【要約】【課題】走行環境の障害物マップの障害物の配置状態から、自車の外界検出手段により検出された障害物の配置状態に照合するものを特定し、障害物マップを用いて自車の位置を認識する際に、外界検出手段が検出した障害物の形状や相対距離が実際の障害物のものと異なるときにも、自車の位置の誤った認識を極力回避するようにして認識の信頼性を向上する。【解決手段】障害物マップの障害物の配置状態と外界検出手段としての走行環境認識部４により実際に検出された障害物の配置状態とを照合し、最も一致していると判断された障害物の配置状態を検出する障害物マップ上の自車の位置だけでなく、ある程度一致している障害物マップ上の複数の自車の位置を自車位置候補として記憶部９に保持し、それらの自車位置候補につき、自車位置方向推定部１１により一致の度合いのランク付けとなる確信度を演算し、自車位置方向推定部１１により確信度が最も高くなる自車位置候補を自車の位置として認識する。【選択図】図１
2012026888.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行環境の障害物マップを記憶する記憶手段と、
自車から障害物を実測して検出する外界検出手段と、
前記障害物マップの障害物と前記外界検出手段により検出された障害物とを照合し、照合結果に基づいて自車の位置を認識する認識手段とを備えた自車位置認識装置において、
前記照合により一致していると判定される複数の前記障害物マップ上の自車の位置を自車位置候補として保持する保持手段と、
前記照合の一致の度合いから前記保持手段の各自車位置候補の確信度を演算する演算手段とを備え、
前記認識手段は、前記確信度が最も高くなる前記保持手段の自車位置候補の前記障害物マップ上の位置から自車の位置を認識することを特徴とする自車位置認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自車位置認識装置において、
前記保持手段は、前記障害物マップの自車の位置を含む所定領域を複数方位に分割した所定数の分割方位領域毎に、前記照合により最も一致していると判定される障害物を検出する前記障害物マップ上の自車の位置を抽出し、抽出した前記所定数の自車の位置を自車位置候補として保持することを特徴とする自車位置認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、記憶手段に記憶された走行環境の障害物マップの障害物の配置状態から、自車の外界検出手段により検出された障害物の配置状態に照合するものを特定し、障害物マップを用いて自車の位置を認識する自車認識装置に関する。なお、本願において、「障害物」とは主に路側の建物等の不動の物体である。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の駐車支援システムは自車が駐車場等の所定の駐車位置（駐車スペース）に十分接近してからドライバの意思で作動し、バックソナーやカメラ撮影の至近距離の障害物探査に基づいて運転を支援したり自動運転して自車をその駐車位置に止めるものであり、前記所定の駐車位置より十分離れた地点（例えば駐車場に到達するまでの途中の地点）から駐車場の前記所定の駐車位置までの自車の運転を支援したり自車を自動運転するようなことはできない。
【０００３】
ところで、このような運転の支援や自動運転を実現する場合等には、走行環境における自車の位置を高い精度（数ｃｍ〜数十ｃｍ程度の精度）で認識する必要がある。
【０００４】
しかしながら、ＧＰＳ受信機を搭載していない従来の車両は、自車の位置（マップ上の位置）を知るすべがなく、走行環境における自車の位置を認識できない。
【０００５】
また、ＧＰＳ受信機を搭載した従来の車両は、ＧＰＳ電波を受信して自車の位置を把握し、認識することは可能であるが、認識する位置の誤差が比較的大きく、数ｍ〜１００ｍ以上になることが知られている。そのため、ＧＰＳ受信機を搭載した従来の車両の場合も、走行環境における自車の位置を高い精度で認識することはできない。
【０００６】
そこで、自車にレーザレーダやカメラなどの自律センサを搭載するとともに、スタート地点（例えば駐車場に至る途中の地点（走行開始地点を含む））からゴール地点（例えば駐車場内の所定の駐車位置）までの自車の走行環境の建物等の障害物を配置した障害物マップを自車の記憶手段に記憶して保持しておき、その後、自車がスタート地点からゴール地点に走行するときに、自車のレーザレーダ等の自律センサが実測して検出した自車周囲（通常は前方）の障害物の配置状態と障害物マップの各障害物の配置状態とをパターンマッチングの手法で照合し、自律センサが実測して検出した障害物の配置状態に一致する障害物マップの障害物の配置状態を特定し、その配置状態を検出する障害物マップ上の自車の位置から、障害物マップを用いて走行中の自車の位置を推定して認識することが提案されている（例えば、特許文献１（段落［００２１］−［００３４］、図１〜図７等））。
【０００７】
この場合、ＧＰＳ受信機を搭載していなくても自車の位置を認識し得る。その際、認識する自車の位置の誤差は、自律センサの精度の高い検出に基づき、ＧＰＳ受信機によりＧＰＳ電波を受信して認識する自車の位置誤差に比して極めて小さくなる（数ｃｍ〜数十ｃｍ程度）。そのため、認識した自車の位置に基づき、所定の駐車位置より十分離れたスタート地点（例えば駐車場に至るまでの任意の地点）からゴール地点（駐車場の前記所定の駐車位置の地点）に高い精度で自車の運転を支援したり自動運転することが可能になる。
【０００８】
一方、本出願人は、自律センサの検出に死角となる領域が生じることに着目し、障害プツマップの障害物に前記死角を考慮した加工を施したマップを形成し、このマップを用いて前記の照合を行うことにより、自車の位置の認識精度を向上することを既に発明して出願している（特願２０１０−０７３０８０号）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−７６２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１に記載の自車位置認識装置は、レーザレーダ（自車に搭載した自律センサ）が検出した障害物の配置状態に該当する障害物マップ上の障害物の配置状態をパターンマッチングで１つ選択して特定すると、その選択が正しいものとしてマップ上の自車の位置を認識する。
【００１１】
しかしながら、例えば障害物（建物等）の近傍に通行人などの移動体が存在していると、前記レーザレーダは障害物と移動体との集合体を１つの障害物として検出するので、検出した配置状態が障害物だけの場合とは異なってしまう。
【００１２】
図１５は例えば駐車場に至る途中の地点の走行環境の障害物の配置および走行する自車を模式的に示した俯瞰図であり、１００は自車、１０１〜１０８は路側の建物等の障害物である。
【００１３】
そして、自車１００が図１５の矢印線に示すように走行して図面左下の障害物１０７に接近しつつある場合、自車１００のレーザレーダ（自律センサ）は前方の障害物１０７を検出するが、このとき、障害物１０７の近傍に人間等の移動体Ｐが存在していたとすると、自車１００のレーザレーダは障害物１０７と移動体Ｐの集合体を１つの障害物として誤検出する。
【００１４】
図１６はそのときにレーザレーダが検出する前記集合体の形状例を示し、Ｒはレーザレーダの探査範囲であり、●が前記集合体のレーザ反射点である。そして、各反射点をつないだ形状が前記集合体の形状である。
【００１５】
図１７は図１５の走行環境の障害物マップｍを示し、障害物マップｍには図１５に示した各障害物１０１〜１０８が配置されている。
【００１６】
そして、自車１００のレーザレーダが検出した前記集合体の配置状態と障害物マップｍの各障害物１０１〜１０８の配置状態とのパターンマッチングの照合により、前記集合体の各反射点をつないだ配置形状が図面左上の障害物１０２の２辺の太線の配置形状に一致すると判定されることがある。
【００１７】
この場合、一致したとの判定により照合は終了し、レーザレーダが検出している障害物の配置状態に一致する障害物として、誤って障害物１０２が確定的に１つだけ検出され、この検出に基づき、自車１００は、障害マップ２００上で障害物１０２を検出する図１７の位置に存在するものとして誤認識される。そのため、自車１００の位置を誤って認識する事態が発生し、認識の信頼性を損ねる。
【００１８】
本発明は、走行環境の障害物マップの障害物の配置状態から、自車の外界検出手段により検出された障害物の配置状態に照合するものを特定し、障害物マップを用いて自車の位置を認識する際に、外界検出手段が検出した障害物の形状や相対距離が実際の障害物のものと異なるときにも、自車の位置の誤った認識を極力回避するようにして認識の信頼性を向上することを目的とする。また、少ない記憶容量で障害物マップの該当する可能性がある各障害物を漏れなく、しかも、最小限の個数だけ効率よく選んで自車の位置を認識するようにし、自車の位置の認識の信頼性を極力安価な構成で向上することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上記した目的を達成するために、本発明の自車位置認識装置は、走行環境の障害物マップを記憶する記憶手段と、自車から障害物を実測して検出する外界検出手段と、前記障害物マップの障害物の配置状態と前記外界検出手段により検出された障害物の配置状態とを照合し、照合結果に基づいて自車の位置を認識する認識手段とを備えた自車位置認識装置において、前記照合により一致していると判定される複数の前記障害物マップ上の自車の位置を自車位置候補として保持する保持手段と、前記照合の一致の度合いから前記保持手段の各自車位置候補の確信度を演算する演算手段とを備え、前記認識手段は、前記確信度が最も高くなる前記保持手段の自車位置候補の前記障害物マップ上の位置から自車の位置を認識することを特徴としている（請求項１）。
【００２０】
そして、前記保持手段は、前記障害物マップの自車の位置を含む所定領域を複数方位に分割した所定数の分割方位領域毎に、前記照合により最も一致していると判定される障害物の配置状態を検出する前記障害物マップ上の自車の位置を抽出し、抽出した前記所定数の自車の位置を自車位置候補として保持することが好ましい（請求項２）。
【発明の効果】
【００２１】
請求項１の発明によれば、障害物マップの障害物の配置状態と外界検出手段により検出された障害物の配置状態とを照合し、最も一致していると判断された障害物の配置状態を検出する障害物マップ上の自車の位置だけではなく、一致していると判定される複数の障害物の配置状態それぞれを検出する障害物マップ上の複数の自車の位置が自車位置候補として保持手段に保持される。また、それらの自車位置候補につき、演算手段により一致の度合いのランク付けとなる確信度が演算される。
【００２２】
そして、外界検出手段のレーザレーダ等の自律センサが障害物を検出する毎に前回より自車が進んで障害物を検出する位置や向きが変化し、前記自律センサの探査範囲から移動体（歩行者等）が消失するようになるため、外界検出手段により検出される障害物の形状等に対する移動体の影響が検出をくり返すことによって少なくなる。その結果、外界検出手段が検出する障害物の配置状態に一致する自車位置候補の確信度が次第に最も高くなる。
【００２３】
そして、外界検出手段が検出する障害物の配置状態に該当する配置状態の検出位置として、障害物マップから確定的に１つの位置を選んで特定するのでなく、障害物マップから該当する可能性がある複数の障害物の配置状態を選び、それらの配置状態を検出する自車の位置を自車位置候補として保持し、認識手段により、確信度が最も高くなる自車位置候補を自車の位置として認識することにより、外界検出手段が検出した障害物の形状や相対距離が一時的には実際の障害物のものと異なるときにも、誤った認識を極力回避して自車の位置を精度よく認識することができ、自車の位置の認識の信頼性を向上することができる。
【００２４】
請求項２の発明によれば、保持手段により、障害物マップの自車の位置を含む所定領域の所定数の分割方位領域毎に、前記照合により最も一致していると判定される障害物の配置状態を検出する障害物マップ上の自車の位置を抽出して１つ選び、それらの自車の位置を自車位置候補として保持することにより、障害物マップの所定領域内の該当する可能性がある配置状態の検出位置を、漏れなく、しかも、必要最小限の個数だけ効率よく選んで、自車位置候補として求めることができ、自車の位置の認識の信頼性を極力安価な構成で向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】走行環境の障害物の配置および自車を模式的に示した俯瞰図である。
【図３】障害物マップおよび所定領域の説明図である。
【図４】障害物の実測検出例の説明図である。
【図５】図４の障害物検出に基づく自車の位置の認識の説明図である。
【図６】所定領域を分割した分割方位領域の説明図である。
【図７】分割方位領域毎の自車位置候補の説明図である。
【図８】図７の各自車位置候補（初回）の候補ランキング例の説明図である。
【図９】図２の状態から自車が少し走行して移動した次回探索状態の説明図である。
【図１０】図９の走行状態での障害物の実測検出例の説明図である。
【図１１】図９の走行状態での各分割方位領域の自車位置候補の軌跡の説明図である。
【図１２】図１１の各自車位置候補（２回目）の候補ランキング例の説明図である。
【図１３】図１のランキング登録の動作説明用のフローチャートである。
【図１４】図１の自車の位置認識の動作説明用のフローチャートである。
【図１５】従来例を説明する走行環境の障害物の配置および自車の俯瞰図である。
【図１６】従来例の誤認識に繋がる障害物の実測検出例の説明図である。
【図１７】図１６の障害物検出に基づく従来例の自車の位置の認識の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明の一実施形態について、図１〜図１４を参照して説明する。
【００２７】
図１は自車１に搭載された本実施形態の自車位置認識装置２を示し、自車位置認識装置２の認識結果の自車１の位置の情報は運転支援部３に入力される。運転支援部３は、本実施形態の場合、自車位置認識装置２により認識された自車１の位置に基づいて、例えば駐車場の所定の駐車位置より十分離れたスタート地点（例えば駐車場に至る途中の地点）からゴール地点（所定の駐車位置）に自車１を音声等で誘導したり自動運転する。なお、自車１は後述するようにＧＰＳ受信機を搭載し、自車位置認識装置２により認識された自車１の位置に基づき、ＧＰＳ受信機の位置情報の補正も行なう。
【００２８】
自車位置認識装置２は、自車１の周囲を探査する自律センサとしてレーザレーダ４を備えるが、自車１の周囲を探査する自律センサとして、レーザレーダ４に代えて、又は、レーザレーダ４とともに、ミリ波レーダ４１、赤外線カメラ（通常のＣＣＤカメラであってもよい）４２等を備えてもよい。そして、レーザレーダ４やミリ波レーダ４１、赤外線カメラ４２等の自律センサは、通常、自車１の前方を短い周期（レーザレーダ４であれば例えば百ミリ秒〜１秒程度の探査周期）でくり返し探査し、自車１の前方の一定の探査範囲Ｒの建物等の障害物を実測する。
【００２９】
自車位置認識装置２はＧＰＳ受信機が形成するＧＰＳ受信部５を備える。ＧＰＳ受信部５は、ＧＰＳ電波を受信し、周知の受信処理によって自車１の位置を計測する。また、自車位置認識装置２は車載機器間の通信ネットワークであるＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信部６を備える。ＣＡＮ通信部６は自車１の速度センサ、舵角センサ、ヨーレートセンサ、アクセル開度センサ、ブレーキペダルセンサ等の自車１内の走行に関連する各種センサの情報を受信して収集する。
【００３０】
レーザレーダ４の探査結果、ＧＰＳ受信部５の位置情報、ＣＡＮ通信部６の収集情報は、走行環境認識部７、車両移動量算出部８に入力される。
【００３１】
走行環境認識部７は、レーザレーダ４やミリ波レーダ４１、赤外線カメラ４２等の自律センサとともに本発明の「外界検出手段」を形成し、ソフトウェア処理により、例えばレーザレーダ４の毎探査周期の実測データ（測距データ）を収集して平面上にプロットすることにより、レーザレーダ４の前記探査周期の間隔で自車前方の探査範囲Ｒの各障害物１０１〜１０８の形状および相対位置を検出する。
【００３２】
車両移動量算出部８は、ＧＰＳ受信部５が計測した自車１の位置の情報、ＣＡＮ通信部６が受信した自車１の走行に関連する各種センサの検出情報等に基づき、ソフトウェア処理によって、時々刻々の自車両１の移動量、移動方向を算出する。
【００３３】
記憶部９（本発明の「記憶手段」に相当）は、フラッシュメモリ等の書き換え自在の固体情報記憶素子やＨＤＤなどの記憶媒体により形成され、本実施形態の場合、走行環境認識部７により生成された後述の障害物マップＭを書き換え自在に記憶して保持する。
【００３４】
図２は前記駐車場に至る途中の地点の障害物の配置状態および走行する自車１を模式的に示し、図１５と同様の俯瞰図である。そして、図２の１０１〜１０８は建物等の路側の障害物であり、自車１が矢印線に示すように走行して図面左下の障害物１０７に接近しつつあるとする。
【００３５】
図３は障害物１０１〜１０８を配置した本発明の障害物マップＭの一部を示し、図１７の障害物マップｍと同様であり、記憶部９に記憶して保持される。また、障害物マップＭ内の太い破線枠の範囲は、ある検索時の自車１の位置を含む所定領域α、すなわち、自車１の位置を認識するのに必要な領域である。
【００３６】
障害物マップＭは、前記したスタート地点からゴール地点までの各障害物の配置状態を示すものであり、各障害物の全周の形状や相対位置のデータを含む。そして、障害物マップＭは、どのような手段で得られたものであってもよいが、本実施形態の場合、例えば自車１により走行ルートを変えて走行環境を何度も走行し、その間にレーザレーダ４が検出した障害物１０１〜１０８等のマップを走行環境認識部７により生成し、生成したマップを記憶部９に重ね書き等することで学習して得られる。なお、障害物マップＭは例えば数１００ｍ四方の大きさである。また、障害物マップＭはサービス機関等から提供されるものであってもよく、この場合は、上記のようにして自車１で生成しなくてもよく、提供されたものを記憶部９に書き込んで簡単に保持することができる。
【００３７】
所定領域αは、おおよそ自車１の周囲全周の検出可能な障害物１０１〜１０８が含まれる適当な大きさに分割して設定された領域であり、探索エリア選定部定１０の選定にしたがって障害物マップＭ内に分割して設定され、ＧＰＳ受信部５の位置情報から得られる自車１の位置、または、ＣＡＮ通信部６の自車１内の走行に関連する各種センサの情報から自車１の走行軌跡を求めて得られる自車１の位置に基づき、後述する探索エリア選定部１０により、自車１が存在する所定領域αが選定され、選定された所定領域α内の障害物の配置状態から自車１の位置が認識される。
【００３８】
自車位置・向き推定部（本発明の認識手段および演算手段に対応）１１は、記憶部９に障害物マップＭが保持された後、自車１が駐車場の所定の駐車位置から十分離れたスタート地点から駐車場の所定の駐車位置（ゴール地点）に向かって走行する際に、例えばレーザレーダ４の探査に基づいて走行環境認識部７が検出した障害物の配置状態と、記憶部９の障害物マップＭに探索エリア選定部１０が選定して設定した所定領域αに含まれれた各障害物１０１〜１０８の配置状態とをパターンマッチングの手法で照合し、障害物マップＭにおいて、照合結果が一定以上同じになって一致していると判断する配置状態の障害物、例えば障害物１０２、１０３、１０６、１０７を検出し、本発明の保持手段に対応する候補軌跡管理部１２に、障害物１０２、１０３、１０６、１０７それぞれを照合結果に該当する配置状態にレーザレーダ４で検出する自車１の位置を、自車位置候補として保持する。
【００３９】
すなわち、障害物マップＭの所定領域αに含まれれた各障害物１０１〜１０８の配置状態から照合結果が一致していると判断する配置状態を障害物マップＭから１つだけ選んで自車１の位置を認識すると、図１５〜図１７で説明した従来例のように自車１の位置を誤認識するおそれがある。具体的には、図２に示したように自車１が障害物１０７に接近しているときに、自車１のレーザレーダ４が図４に示すように障害物１０７と通行人等の移動体Ｐの集合体を１つの障害物として誤検出すると、障害物マップＭの所定領域αの障害物１０２に自車１が接近してレーザレーダ４で検出した障害物１０２の形状が前記集合体の各反射点をつないだ形状に一致すると判定される。なお、図４のＲはレーザレーダ４の探査範囲Ｒを示す。そして、前記集合体を１つの障害物として検出することにより、図５の障害物１０２に接近した位置を照合結果が一致した自車１の位置として誤認識する。
【００４０】
そこで、自車位置・向き推定部１１は、照合結果が一定以上同じになって一致していると判断する複数の障害物、例えば障害物１０２、１０３、１０６、１０７を検出する自車１の位置を、候補軌跡管理部１２に自車位置候補として保持する。
【００４１】
また、自車位置・向き推定部１１が形成する演算手段により、前記照合の一致の度合い（パターン一致の度合い）から候補軌跡管理部１２の各自車位置候補の確信度を演算し、確信度の順に各自車位置候補をランク付けし、その結果の候補ランキングも候補軌跡管理部１２に保持する。
【００４２】
ところで、障害物マップＭの所定領域α内には実際には図３に示した個数より多数の障害物が含まれることが多い。そして、多数の障害物から該当する可能性が高い障害物１０２、１０３、１０６、１０７を、漏れなく、しかも、必要最小限の個数だけ効率よく選んで、自車位置候補を求めるため、本実施形態においては、所定領域αを所定数の分割方位領域αａ、αｂ、…に分割する。なお、所定数は２、３、４、…の適当数であってよい。
【００４３】
図６は所定数を４とし、所定領域αを東西南北の９０°間隔の方位に４分割して設定された分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄを示す。
【００４４】
そして、自車位置・向き推定部１１の認識手段により、分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄそれぞれに含まれる障害物について、走行環境認識部７が検出した障害物の配置状態と、分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄそれぞれに含まれる障害物の配置状態とをパターンマッチングの手法で照合し、分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄ毎に照合結果が最も一致していると判断される配置状態の障害物、例えば前記した障害物１０２、１０３、１０６、１０７を検出し、障害物１０２、１０３、１０６、１０７それぞれをレーザレーダ４で検出する自車１の位置を、自車位置候補として抽出して候補軌跡管理部１２に保持する。
【００４５】
このようにすることで、分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄ毎に確信度が高い４つの自車位置候補を漏れなく選んで求めることができ、しかも、それらの自車位置候補には実際の自車１の位置であるものが含まれるので、確信度が高い自車位置候補を極力少ない個数だけ効率よく選んで求めることができる。
【００４６】
図７は図３の所定領域αを図６の４分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄに分割して確信度の高い４つの自車位置候補Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを抽出した状態を示し、これらの自車位置候補Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄには、実際の自車１の位置である自車位置候補Ｃが含まれる。
【００４７】
そして、自車位置候補Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて、自車位置・向き推定部１１が形成する演算手段により、照合の一致の度合いから確信度を演算し、確信度の順にランク付けし、その結果の候補ランキングも候補軌跡管理部１２に保持する。
【００４８】
図８は図４に示したように障害物１０７の近傍に移動体Ｐが存在している場合の自車位置候補Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの候補ランキング（初回）の一例を示し、上段の候補程ランキングが高い。
【００４９】
そして、自車位置・向き推定部１１の認識手段は、候補ランキングの最も高い自車位置候補（図８では自車位置候補Ｄ）を、自車１の位置として認識し、その結果を運転支援部３に与える。また、その結果に基づいてＧＰＳ受信部５の位置情報を修正する。
【００５０】
ところで、図８の自車位置候補Ｄは正しい自車１の位置（図８の自車位置候補Ｃの位置）からはずれている。
【００５１】
しかしながら、初回（最初）の候補ランキングは仮（暫定）のランキングであり、初回の探査から例えば１００ｍｓ後のレーザレーダ４のつぎの探査周期には、自車位置候補Ｄはずれが拡大してランクが下がる。一方、正しい自車１の位置である自車位置候補Ｃはずれが縮小してランクが上がる。
【００５２】
そして、自車位置候補Ａ〜Ｄは自車１の走行に伴う撮影位置のずれによって少しずつ移動するが、自車位置候補Ｃが得られる間には、レーザレーダ４の探査のくり返しによって自車位置候補Ｃが最も高いランクに位置するようになり、自車位置候補Ｃによって正しい自車の位置が認識されるようになる。
【００５３】
そこで、初回の探査周期に自車位置候補Ａ〜Ｄの図８の候補ランキングが得られると、前記既出願（特願２０１０−０７３０８０号）の段落［００３０］−［００３２］にも記載されている手法で上記１００ｍｓ後の所定領域αを自車位置・向き推定部１１に設定する。すなわち、探索エリア選定部１０により、自車１の位置として暫定的に認識した自車位置候補Ｄから車両移動量算出部８が算出した１００ｍｓの移動量、移動方向に自車１が移動していると推定し、その推定した位置への移動に応じてずらした新たな所定領域αを自車位置・向き推定部１１に設定する。
【００５４】
そして、自車位置・向き推定部１１の認識手段、演算手段により、設定された新たな所定領域αの分割方位領域αａ、αｂ、αｃ、αｄについて前記したようにして自車位置候補Ａ〜Ｄを抽出し、候補軌跡管理部１２に保持する。
【００５５】
ここで、前記の１００ｍｓの間に自車１が実際に図２の位置から図９の実線の矢印線のように走行して移動したとする。
【００５６】
図１０はその移動後の自車１の探査範囲Ｒを示し、レーザレーダ４によって実際に検出される障害物が、障害物１０７から、その一部と障害物１０８に変わったとする。このとき、自車位置候補Ａ〜Ｄは例えば図１１の各候補軌跡の各矢印線に示すように変化すると予想され、自車位置候補Ｃのランクが最も高くなる。
【００５７】
ところで、自車位置候補Ａ〜Ｄのランクは、探査周期毎に独立して決定してもよいが、過渡的な変動等を排除して認識手段により一層正確に自車の位置を認識するため、本実施形態においては、自車位置候補Ａ〜Ｄの確信度の経時的な平均値を求め、この平均値の順にランクを決定する。そして、前記平均値が最も高くなる自車位置候補Ｃの障害物マップＭ上の位置から自車の位置を認識する。なお、確信度の経時的な平均値は、具体的には、例えば前回の探査周期の確信度と今回の探査周期の確信度との単純平均または重み付け平均を求める演算、あるいは、前回の探査周期の確信度と今回の探査周期の確信度との乗算から求められる。
【００５８】
このようにして自車位置候補Ａ〜Ｄのランクを決定することにより、２回目以降の探査周期には、自車位置候補Ａ〜Ｄのランキングとして、例えば図１２に示すような候補軌跡ランキングが得られ、自車位置候補Ｃのランクが最も高くなる。
【００５９】
このくり返しにより、時々刻々に所定領域αの該当する可能性がある障害物を漏れなく検査し、レーザレーダ４で図４のような集合体を検出する場合にも、その時々の最もランクの高い自車位置候補から、自車１の正しい位置（例えば自車位置候補Ｃの位置）を認識することができ、自車１の位置を高い精度で認識できる。
【００６０】
つぎに、車両１に搭載される自車位置認識装置２による処理の一例について図１３および図１４を参照して説明する。
【００６１】
図１３は探査周期毎の上記したランキングへの概略の登録処理を示し、例えば駐車場に入る前にドライバにより所定の駐車位置に誘導する運転支援または自動運転が設定されると、この登録処理が開始される。そして、例えばレーザレーダ４の障害物の実測情報（探査結果）を走行環境認識部７、車両移動量算出部８に取り込む（ステップＳ１）。自車位置・向き推定部１１により、記憶部９の障害物マップＭを所定領域αに分割し（ステップＳ２）、各所定領域αについて、分割した所定数の探索方位の分割方位領域αａ、αｂ、…の障害物の確信度を算出し、それぞれの最も確信度の高い障害物を検出して自車位置候補Ａ〜Ｃを抽出し、その確信度および位置・方位等を候補軌跡管理部１２に登録する（ステップＳ３〜Ｓ７）。なお、自車位置候補Ａ〜Ｃとして、新たな自車位置候補が検出されると、その自車位置候補を候補軌跡管理部１２に登録する（ステップＳ８）。
【００６２】
図１４は登録された自車位置候補Ａ〜Ｃからの自車１の位置の認識（最適解の選定）の概略の処理を示し、ＣＡＮ通信部６の自車１内の走行に関連する各種センサの情報から自車１の走行軌跡を求め、検索対象エリアとなる所定領域αを算出して決定する（ステップＱ１〜Ｑ３）。さらに探索対象エリア（所定領域α）について、各分割方位領域の確信度が最も高い自車位置候補を算出し（ステップＱ４、Ｑ５）、それらの確信度の経時的な平均値を算出し（ステップＱ６）、その結果に基づき、最新の候補軌跡ランキングを作成して候補軌跡ランキングを更新する（ステップＱ７）。そして、候補軌跡ランキングが１位の自車位置候補（例えば自車位置候補Ｃ）から現時点の自車１の位置を認識する（ステップＱ８）。
【００６３】
以上説明したように、本実施形態の場合、記憶部９の障害物マップＭの障害物の配置状態と、外界検出手段としてのレーザレーダ４等より検出された障害物の配置状態とを照合し、一致していると判定される複数の障害物の配置状態それぞれを検出する障害物マップＭ上の位置を、自車位置候補として記憶部９に保持し、また、それらの自車位置候補につき、自車位置・向き推定部１１により一致の度合いのランク付けとなる確信度を演算することをくり返して確信度の経時的な平均値を求めることにより、確信度からレーザレーダ４等により実測して検出される障害物の形状等に対する近傍の通行人等の移動体の影響が次第に薄れて少なくなり、レーザレーダ４等が検出する障害物の配置状態に一致する障害物マップＭ上の配置状態の自車位置候補の確信度が次第に最も高くなり、誤った認識を極力回避して自車の位置を精度よく認識することができ、自車１の位置の認識の信頼性を向上することができる。
【００６４】
その際、障害物マップＭの自車１の位置を含む所定領域αの所定数の分割方位領域αａ〜αｄ毎に、前記照合により最も一致していると判定される障害物の配置状態を検出する障害物マップＭ上の自車１の位置を抽出して１つ選び、それらの自車１の位置を自車位置候補として保持することにより、障害物マップＭの所定領域α内の該当する可能性がある配置状態の自車位置候補を、漏れなく、しかも、必要最小限の個数だけ効率よく選んで求め、その中から自車１の位置を認識することができ、自車１の位置の認識の信頼性を極力安価な構成で飛躍的に向上することができる。
【００６５】
そして、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行なうことが可能であり、例えば、前記既出願にも記載されているように、障害物のレーザレーダ４等の自律センサの死角となる領域を考慮し、障害物マップＭの各障害物に前記死角の変形加工を加え、その状態でパターンマッチングの照合を行うようにしてもよく、このようにすれば、照合精度が一層向上する。
【００６６】
また、レーザレーダ４等によって検出する方向は、自車１の前方に限るものではなく、自車１の後方や側方等であってもよい。
【００６７】
また、自車位置認識装置２の具体的な構成や処理手順等は、前記実施形態の構成や処理手順等に限るものではない。
【００６８】
そして、本発明は、自車１がＧＰＳ受信部を備えていない場合にも自車１の位置を精度よく認識できるようにするものであるが、自車１がＧＰＳ受信部を備えている場合には、認識した自車１の位置に基づいてＧＰＳ受信部の位置の誤差を修正し、ＧＰ受信部の位置精度を向上できる利点もある。
【００６９】
さらに、本発明は、ガソリン車、ハイブリッド車、電気自動車等によらず種々の車両に搭載される自車位置認識装置に適用することができ、認識結果の自車１の位置は、駐車の支援や自動運転だけでなく、衝突回避の運転支援等の種々の運転支援に適用することができる。
【符号の説明】
【００７０】
１    自車両
２    自車位置認識装置
７    走行環境認識部
９    記憶部
１０    探索エリア選定部
１１    自車位置・向き推定部
１２    候補軌跡管理部
Ｍ    障害物マップ
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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