(57)【要約】【課題】移動体の絶対位置を高精度に検出する位置検出装置を提供することを課題とする。【解決手段】移動体の絶対位置を検出する位置検出装置１であって、移動体の絶対位置を取得する絶対位置取得手段１０と、移動体の絶対位置の確率分布を取得する絶対位置確率分布取得手段１０と、移動体間の相対位置関係を取得する相対位置関係取得手段１１と、３体以上の移動体の絶対位置とその絶対位置の確率分布及びその３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて当該３体以上の移動体の絶対位置を特定する絶対位置特定手段２１とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
2009150722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の絶対位置を検出する位置検出装置であって、
移動体の絶対位置を取得する絶対位置取得手段と、
移動体の絶対位置の確率分布を取得する絶対位置確率分布取得手段と、
移動体間の相対位置関係を取得する相対位置関係取得手段と、
前記絶対位置取得手段で取得した３体以上の移動体の絶対位置、前記絶対位置確率分布取得手段で取得した３体以上の移動体の絶対位置の確率分布及び前記相対位置関係取得手段で取得した３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて当該３体以上の移動体の絶対位置を特定する絶対位置特定手段と
を備えることを特徴とする位置検出装置。
【請求項２】
前記絶対位置特定手段は、前記相対位置関係取得手段で取得した３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて移動体の絶対位置の組み合わせを決定し、前記絶対位置確率分布取得手段で取得した絶対位置の確率分布から移動体の絶対位置の各組み合わせが取り得る確率を計算し、当該各組み合わせが取り得る確率を比較することにより移動体の絶対位置を特定することを特徴とする請求項１に記載する位置検出装置。
【請求項３】
移動体間の相対位置関係の確率分布を取得する相対位置関係確率分布取得手段を備え、
前記絶対位置特定手段は、前記相対位置関係確率分布取得手段で取得した３体以上の移動体間の相対位置関係の確率分布も考慮して移動体の絶対位置を特定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載する位置検出装置。
【請求項４】
前記絶対位置取得手段で絶対位置を取得可能な３体以上の移動体と絶対位置を取得できない移動体を含む移動体群において、前記絶対位置特定手段で絶対位置を取得可能な移動体の絶対位置を特定した後に、当該特定された移動体の絶対位置及び前記相対位置関係取得手段で取得した絶対位置を取得できない移動体と絶対位置が特定された移動体を含む３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて絶対位置を取得できない移動体の絶対位置を特定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載する位置検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の絶対位置を検出する位置検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーンキープ制御などの運転支援装置あるいは自動運転装置などで車両を適切に制御するためには、車両の絶対位置が必要となる。特に、多数の車両が存在する環境において、様々な交通環境（道路のレーン、停止線、他車両、ガードレールなどの障害物など）の中で車両を適切に誘導するためには、少なくとも３０ｃｍ程度の絶対位置精度が要求される。通常、絶対位置検出手段としてはＧＰＳ[Global Positioning System]を利用した検出が適用され、車両にＧＰＳ受信機を搭載し、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信し、３個以上のＧＰＳ衛星のＧＰＳ信号に基づいて絶対位置を計算している。また、特許文献１に記載の装置では、ＧＰＳを利用した他車両の絶対位置情報を取得するとともに他車両までの相対距離を測定し、他車両の絶対位置と他車両までの相対距離に基づいて自車両の絶対位置を計算している。
【特許文献１】特開２００４−２５１８２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、ＧＰＳを利用した絶対位置検出では、検出精度が低く（数ｍ〜数十ｍ程度）、上記したような車両の適切な誘導で要求されるような絶対位置精度は得られない。また、特許文献１の記載の方法でも、他車両でのＧＰＳを利用した絶対位置情報を用いているので、この絶対位置精度の影響により自車両の絶対位置精度も十分な精度が得られない。
【０００４】
そこで、本発明は、移動体の絶対位置を高精度に検出する位置検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る位置検出装置は、移動体の絶対位置を検出する位置検出装置であって、移動体の絶対位置を取得する絶対位置取得手段と、移動体の絶対位置の確率分布を取得する絶対位置確率分布取得手段と、移動体間の相対位置関係を取得する相対位置関係取得手段と、絶対位置取得手段で取得した３体以上の移動体の絶対位置、絶対位置確率分布取得手段で取得した３体以上の移動体の絶対位置の確率分布及び相対位置関係取得手段で取得した３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて当該３体以上の移動体の絶対位置を特定する絶対位置特定手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この位置検出装置では、絶対位置取得手段により移動体の絶対位置を取得するとともに、絶対位置確率分布取得手段によりその取得した絶対位置に対する確率分布を取得する。この確率分布は、移動体の絶対位置での存在領域毎に移動体が存在する確率を示したものである。また、位置検出装置では、相対位置関係取得手段によりその絶対位置が取得される移動体間の相対位置関係を取得する。そして、位置検出装置では、絶対位置特定手段により３体以上の移動体についての絶対位置、その確率分布及びその相対位置関係に基づいてこの３体以上の移動体の絶対位置をそれぞれ特定する。３体以上の移動体の相対位置関係なので、その相対位置関係によって移動体の各位置を頂点とした三角形以上の多角形を規定でき、この多角形によって３体以上の移動体の絶対位置を幾何学的に拘束できる。この多角形を各移動体の絶対位置の確率分布上に重ね合わせることにより、各移動体の存在確率を探索でき、その中で最も確率が高くなる組み合わせを探索できる。このように、位置検出装置では、３体以上の移動体間の相対位置関係を幾何学的な拘束条件として絶対位置の存在確率を考慮することにより、移動体の絶対位置を高精度に特定することができる。
【０００７】
本発明の上記位置検出装置では、絶対位置特定手段は、相対位置関係取得手段で取得した３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて移動体の絶対位置の組み合わせを決定し、絶対位置確率分布取得手段で取得した絶対位置の確率分布から移動体の絶対位置の各組み合わせが取り得る確率を計算し、当該各組み合わせが取り得る確率を比較することにより移動体の絶対位置を特定する構成としてもよい。
【０００８】
この位置検出装置の絶対位置特定手段では、３体以上の移動体間の相対位置関係（多角形）を拘束条件として各移動体の絶対位置の確率分布上での絶対位置の組み合わせを順次決定する。そして、絶対位置特定手段では、各移動体の絶対位置の確率分布に基づいて、当該各組み合わせが取り得る確率を計算する。さらに、絶対位置特定手段では、各組み合わせが取り得る確率を比較することによって３体以上の移動体が最も存在する確率が高くなる組み合わせを探索し、各移動体の絶対位置を特定する。このように、位置検出装置では、３体以上の移動体が最も存在する確率が高くなる組み合わせを探索でき、移動体の絶対位置を高精度に特定することができる。
【０００９】
本発明の上記位置検出装置では、移動体間の相対位置関係の確率分布を取得する相対位置関係確率分布取得手段を備え、絶対位置特定手段は、相対位置関係確率分布取得手段で取得した３体以上の移動体間の相対位置関係の確率分布も考慮して移動体の絶対位置を特定する構成としてもよい。
【００１０】
この位置検出装置では、相対位置関係確率分布取得手段により３体以上の移動体間の相対位置関係の確率分布を取得する。この確率分布は、移動体間の相対位置関係毎にその相対位置関係である確率（誤差確率でもよい）を示したものである。そして、位置検出装置の絶対位置特定手段では、３体以上の移動体間の相対位置関係の確率分布も考慮して移動体の絶対位置を特定する。このように、位置検出装置では、相対位置関係の確率分布も考慮することにより、移動体の絶対位置をより高精度に特定することができる。
【００１１】
本発明の上記位置検出装置では、絶対位置取得手段で絶対位置を取得可能な３体以上の移動体と絶対位置を取得できない移動体を含む移動体群において、絶対位置特定手段で絶対位置を取得可能な移動体の絶対位置を特定した後に、当該特定された移動体の絶対位置及び相対位置関係取得手段で取得した絶対位置を取得できない移動体と絶対位置が特定された移動体を含む３体以上の移動体間の相対位置関係に基づいて絶対位置を取得できない移動体の絶対位置を特定する構成としてもよい。
【００１２】
この位置検出装置では、絶対位置特定手段によって３体以上の移動体の各絶対位置を特定できた場合、その絶対位置を特定できた移動体と絶対位置を取得できない移動体を含む移動体群において、相対位置関係取得手段により絶対位置を特定できた移動体と絶対位置を取得できない移動体を含む３体以上の移動体間の相対位置関係を取得する。そして、位置検出装置では、３体以上の移動体の相対位置関係と少なく１体の特定できた絶対位置に基づいて、幾何学的に、絶対位置を取得できない移動体の絶対位置を特定する。このように、位置検出装置では、絶対位置を取得できない移動体についても絶対位置を特定することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、３体以上の移動体間の相対位置関係を幾何学的な拘束条件として絶対位置の存在確率を考慮することにより、移動体の絶対位置を高精度に特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明に係る位置検出装置の実施の形態を説明する。
【００１５】
本実施の形態では、本発明に係る位置検出装置を、車両に搭載され、自車両の絶対位置を検出する車両位置検出装置に適用する。本実施の形態に係る車両位置検出装置は、自車両の他に２台の他車両からなる３台の車両の情報を用いて自車両の絶対位置を特定する（ちなみに、自車両の絶対位置が特定すると同時に他の２台の他車両の絶対位置も特定できる）。本実施の形態には、絶対位置特定方法の違いにより２つの形態があり、第１の実施の形態が３台の車両の絶対位置及びその存在確率と相対距離の情報を用いて特定する方法であり、第２の実施の形態が３台の車両の絶対位置及びその存在確率と相対距離及びその距離確率の情報を用いて特定する方法である。
【００１６】
図１〜図４を参照して、第１の実施の形態に係る車両位置検出装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る車両位置検出装置の構成図である。図２は、ＧＰＳを利用した検出での絶対位置の存在確率分布の一例である。図３は、第１の実施の形態に係る車両位置検出装置における車両絶対位置特定方法の説明図である。図４は、３点（３台の車両）間で形成される三角形の回転角度に対する全体確率の一例である。
【００１７】
車両位置検出装置１は、自車両の絶対位置を高精度に特定するために、自車両を含めた３台の車両間の３つの相対距離から決まる三角形（相対位置関係）を各車両の絶対位置の確率分布上に重ね合わせることにより、３台の車両全体として存在確率が最も高くなる絶対位置の組み合わせを探索する。そのために、車両位置検出装置１は、ＧＰＳ受信機１０、測距センサ１１、車車間通信機１２及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]２１を備えている。
【００１８】
なお、第１の実施の形態では、ＧＰＳ受信機１０が特許請求の範囲に記載する絶対位置取得手段及び絶対位置確率分布取得手段に相当し、測距センサ１１が特許請求の範囲に記載する相対位置関係取得手段に相当し、ＥＣＵ２１における処理が特許請求の範囲に記載する絶対位置特定手段に相当する。ちなみに、他車両の絶対位置とその存在確率（存在確率分布）の取得については、他車両に備えられるＧＰＳ受信機１０が特許請求の範囲に記載する絶対位置取得手段及び絶対位置確率分布取得手段に相当する。また、他車両間の相対距離の取得については、他車両に備えられる測距センサ１１が特許請求の範囲に記載する相対位置関係取得手段に相当する。したがって、自車両ではそれらの情報を他車両から車車間通信によって取得するので、車車間通信機１２が特許請求の範囲に記載する絶対位置取得手段、絶対位置確率分布取得手段及び相対位置関係取得手段に相当する。
【００１９】
ＧＰＳ受信機１０は、ＧＰＳアンテナや処理装置などを備えており、自車両の絶対位置及びその存在確率（すなわち、存在確率分布）を検出する。ＧＰＳ受信機１０では、ＧＰＳアンテナでＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信する。そして、ＧＰＳ受信機１０では、処理装置でそのＧＰＳ信号を復調し、その復調された各ＧＰＳ衛星の位置データに基づいて自車両の絶対位置（緯度、経度）とその存在確率を計算する。この絶対位置とその存在確率は、絶対位置で表される領域（円状の領域）毎に自車両が存在する確率からなる存在確率分布で求められる。この存在確率分布は、正規分布状となる。そして、ＧＰＳ受信機１０では、その検出した自車両の絶対位置情報をＥＣＵ２１に送信する。ちなみに、現在位置を演算するためには４つ以上のＧＰＳ衛星の位置データが必要となるで、ＧＰＳ受信機１０では、異なる４つ以上のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号をそれぞれ受信している。また、存在確率は、自車両が存在する位置で電波を受信できるＧＰＳ衛星の数やＧＰＳ衛星の配置などによって推定できる。例えば、受信できるＧＰＳ衛星の数が多いほど、存在確率が高くなる。ＧＰＳを利用した検出精度は、低精度（数１０ｍ）〜中精度（数ｍ程度）である。
【００２０】
図２には、３台の車両の絶対位置の存在確率分布（正規分布状）に一例を示している。図２（ａ）は、Ｘ軸が経度、Ｙ軸が緯度であり、各車両が存在する可能性のある絶対位置領域を示す。図２（ｂ）は、Ｘ軸が経度、Ｙ軸が緯度、Ｚ軸が存在確率であり、各車両が存在する可能性のある絶対位置領域毎の存在確率も示す。図２（ａ）に示すように、各車両が存在する可能性のある絶対位置領域は、同心の複数の各円で表される。図２（ｂ）に示すように、同心の複数の各円領域において半径の小さい円領域ほど、存在確率が高い。したがって、図２に示す例の場合、存在確率分布ＰＤ１を有する車両が最も存在確率が高くかつ絶対位置領域が狭いので、検出精度が高い。一方、存在確率分布ＰＤ３を有する車両が最も存在確率が低くかつ絶対位置領域が広いので、検出精度が低い。ちなみに、図２（ｂ）に示される存在確率分布ＰＤ１，ＰＤ２，ＰＤ３の円錐状の立体は、その高さや半径に関係なく、全て同一の体積となる。
【００２１】
測距センサ１１は、他車両との相対距離及びその距離確率（すなわち、距離確率分布）を検出するセンサであり、例えば、レーザレーダ、ミリ波レーダがある。測距センサ１１は、自車両の全周にわたって他車両との相対距離を検出するために、複数個用意され、自車両の各面の所定箇所にそれぞれ取り付けられる。測距センサ１１では、電磁波を左右方向の所定角度毎に出射し、反射してきた電磁波を受信する。そして、測距センサ１１では、その出射してから受信するまでの時間と電磁波の速度に基づいて他車両までの相対距離及びその距離確率などを計算する。この相対距離とその距離確率は、相対距離毎の確率からなる距離確率分布で求められる。そして、測距センサ１１では、その検出した他車両との相対距離情報をＥＣＵ２１に送信する。検出精度は、高精度（数ｃｍ）である。なお、第１の実施の形態に係る車両位置検出装置１では、測距センサ１１としては、相対距離だけを計算し、距離確率を計算しないものでもよい。
【００２２】
車車間通信機１２は、車両同士で通信するための無線通信機である。車車間通信機１２では、所定距離以内に存在する車両に対して各種情報（ＧＰＳ受信機１０で検出した自車両の絶対位置情報、測距センサ１１で検出した相対距離情報など）を送信するとともに、所定距離以内に存在する車両から各種情報（他車両のＧＰＳ受信機１０で検出した他車両の絶対位置情報、測距センサ１１で検出した相対距離情報など）を受信する。車車間通信機１２では、受信した情報をＥＣＵ２１に送信する。
【００２３】
ＥＣＵ２１は、ＣＰＵ[Central ProcessingUnit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、車両位置検出装置１を統括制御する。ＥＣＵ２１では、一定時間毎に、各センサ１０，１１からの検出情報を受信するとともに、車車間通信機１２からの他車両情報を受信する。そして、ＥＣＵ２１では、一定時間毎に、自車両を含めた３台の車両の絶対位置情報及３台の車両間の相対距離情報を用いて車両絶対位置特定処理を行う。さらに、ＥＣＵ２１では、自車両の絶対位置を特定できた場合、自車両の絶対位置を必要とする運転支線装置などに絶対位置を送信する。
【００２４】
車両絶対位置特定処理について説明する。まず、ＥＣＵ２１では、３台の車両の存在確率分布を含む各領域をＸ軸、Ｙ軸に沿って所定単位毎に区画し、メッシュ状に分割する。この所定単位としては、測距センサ１１の検出精度などを考慮して設定され、例えば、１０〜２０ｃｍである。ＥＣＵ２１では、このメッシュのブロック単位で車両の絶対位置を取り扱い、ブロック単位で処理を行う。Ｘ軸、Ｙ軸としては、緯度、経度からなる座標系でもよいし、任意に設定した座標系でもよい。
【００２５】
ＥＣＵ２１では、３台の車両の存在確率分布を参照し、存在確率が最大となる点（ブロック）を初期の基点Ａとして設定する。この存在確率が最大となる点は、３台の車両のうち最も信頼性の高い絶対位置である。図２に示す例の場合、存在確率分布ＰＤ１における中心位置が最も存在確率が高く、初期の基点Ａとして設定される。ちなみに、この基点Ａは、自車両の位置とは限られない。
【００２６】
また、ＥＣＵ２１では、３台の車両間の３つの相対距離を３辺の各長さとして三角形を規定する。車両間の相対距離は測距センサ１１によって高精度に測定されるので、この３つの相対距離によって３台の車両間の相対位置関係を示す三角形を一意に決定できる。この三角形の３つの頂点を対応する３台の車両の絶対位置の存在確率分布上にそれぞれ重ね合わせ、３点での各存在確率の積（全体確率）が最大になる３点の組み合わせを探索する。
【００２７】
基点を設定する毎に、ＥＣＵ２１では、基点に対応する三角形の頂点を回転の中心として仮置きし、２点目の仮置き点を他の２つの存在確率分布のピーク間（存在確率の最大の点間）の点（ブロック）に設定する。図３（ａ）に示すように、三角形Ｔの１つの頂点を基点Ａの位置に配置し、三角形Ｔの他の一つの頂点をピーク間の点Ｂに配置することにより、三角形Ｔの最後の頂点（点Ｃ）の位置も決まり、三角形Ｔの初期配置が決定される。
【００２８】
三角形の初期配置を決定すると、ＥＣＵ２１では、基点を中心として三角形の点Ｃから点Ｂへの方向へ回転角度Δφずつ三角形を回転させ、点Ｂと点Ｃのブロックの位置を移動させる。図３（ｂ）に示すように、基点Ａを中心にして三角形Ｔを回転させると、基点Ａのブロックの位置は固定であるが、点Ｂのブロックの位置が存在確率分布ＰＤ２上を移動し、点Ｃのブロックの位置が存在確率分布ＰＤ３上を移動し、点Ｂと点Ｃの存在確率が変わる。つまり、図４（ａ）に示すように、点Ｂの存在確率ＰＢと点Ｃの存在確率ＰＣは、回転角度に応じて変化し、基点Ａを中心として一定の半径（相対距離）で点Ｂ，Ｃが正規分布の存在確率分布ＰＤ２，ＰＤ３上を通過するので正規分布状となっている。この際、基点Ａの存在確率は、固定である。
【００２９】
回転角度Δφずつ回転移動させる毎に、ＥＣＵ２１では、３つの存在確率分布を参照し、３点Ａ，Ｂ，Ｃの各ブロックの位置での存在確率を抽出する。そして、ＥＣＵ２１では、その基点Ａの存在確率、点Ｂの存在確率、点Ｃの存在確率を積算し、全体確率を求める。さらに、ＥＣＵ２１では、求めた全体確率がその基点における最大値を更新したか否かを判定する。全体確率が最大値を更新した場合、ＥＣＵ２１では、その求めた全体確率と３点Ａ，Ｂ，Ｃの絶対位置をその基点での更新値として記録する。図４（ａ）に示すように、全体確率ＰＷは、極大値を有しており、回転角度に応じて極大値まで増加してから減少する。したがって、回転角度をΔφずつ回転移動させて全体確率を順次計算すると、全体確率は、小さい値から徐々に増加し、極大値まで到達した後、徐々に減少する。
【００３０】
全体確率を計算する毎に、ＥＣＵ２１では、全体確率がその基点において極大値を持った後に閾値以下となったか否かを判定する。閾値は、全体確率として取り得る範囲の最低値であり、予め設定される。全体確率が極大値を持った後に閾値以下となった場合、ＥＣＵ２１では、その極大値が記録済みの暫定候補点の全体確率（最大値）を超える場合にはその極大値であった点を暫定候補点として決定し、その極大値を全体確率の最大値として記録し、その暫定候補点の３点Ａ，Ｂ，Ｃの絶対位置を記録する。初期の基点Ａの場合には、暫定候補点が未だ記録されていないので、そのまま、その極大値を示す点を暫定候補点として記録する。図４（ａ）に示す基点Ａの全体確率分布ＰＷの場合、基点Ａにおける全体確率が極大値となった位置が暫定候補点となる。
【００３１】
初期の基点Ａについての処理が終了すると、ＥＣＵ２１では、その暫定候補点である基点Ａの周囲の８ブロックに基点Ａ’を順次平行移動し、基点Ａ’を変えて上記と同様の処理を行う。この際、８ブロックのうちのあるブロックの基点Ａ’のある回転角度における全体確率（極大値）が記録済みの暫定候補点の全体確率（最大値）を超えた場合、暫定候補点が更新される。図３（ｃ）に示すように、基点Ａの周囲の８ブロックに基点Ａ’を順次移動させ、各基点Ａ’を中心として三角形Ｔを回転移動させ、全体確率を比較する。図４（ｂ）には、基点Ａの全体確率分布ＰＷとその周囲のブロックのうちのある基点Ａ’の全体確率分布ＰＷ’を示しており、全体確率分布ＰＷ’における極大値は全体確率分布ＰＷにおける極大値より大きいので、基点Ａ’で全体確率が極大値となる位置が暫定候補点に更新される。
【００３２】
周囲の８ブロックについての処理が終了すると、ＥＣＵ２１では、暫定候補点に更新があったか否かを判定する。暫定候補点を更新した場合（つまり、全体確率の最大値を更に更新する可能性がある場合）、ＥＣＵ２１では、その暫定候補点である基点Ａ’の周囲の８ブロックに基点Ａ”を順次平行移動し、基点Ａ”を変えて上記と同様の処理を行う。ただし、８ブロックのうち既に基点として処理を行ったブロックがある場合にはそのブロックについては処理を行わない。この際、８ブロックのうちのある基点Ａ”のある回転角度における全体確率（極大値）が記録済みの暫定候補点の全体確率（最大値）を超えた場合、暫定候補点が更新される。図３（ｄ）に示すように、基点Ａ’の周囲の８ブロックに基点Ａ”を順次移動させ、各基点Ａ”を中心として三角形Ｔを回転移動させ、全体確率を比較する。ただし、基点Ａ’の下のブロック、左のブロック、左下のブロックは既に処理済みなので、このブロックについては処理を行わない。図４（ｃ）には、基点Ａ’の全体確率分布ＰＷ’と周囲のブロックのうちのある基点Ａ”の全体確率分布ＰＷ”を示しており、全体確率分布ＰＷ”における極大値は全体確率分布ＰＷ’における極大値より小さいので、暫定候補点は更新されない。
【００３３】
このように、ＥＣＵ２１では、全体確率の最大値（ひいては、暫定候補点）が更新され続けるまで、基点の周囲ブロックへの平行移動と設定した基点での三角形の回転移動を繰り返し行い、全体確率の比較を行う。これによって、車両間の相対距離で規定される三角形を幾何学的な拘束条件として３点の存在確率の組み合わせを網羅的に求めることができ、３つの存在確率分布において全体確率が最大となる３点を求めることができる。
【００３４】
暫定候補点を更新しなかった場合（つまり、全体確率の最大値を更に更新する可能性がない場合）、ＥＣＵ２１では、全体確率が最大値として記録されている暫定候補点を確定し、その暫定候補点の３点Ａ，Ｂ，Ｃの絶対位置の中から自車両の絶対位置を抽出する。そして、ＥＣＵ２１では、その絶対位置を運転支援装置などに送信する。
【００３５】
図１〜図４を参照して、車両位置検出装置１の動作について説明する。特に、ＥＣＵ２１における処理について図５のフローチャートに沿って説明する。図５は、第１の実施の形態に係るＥＣＵにおける車両絶対位置特定処理の流れを示すフローチャートである。
【００３６】
ＧＰＳ受信機１０では、アンテナでＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信し、４つ以上のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号に基づいて絶対位置領域及びその存在確率を計算し、絶対位置の存在確率分布を求める。そして、ＧＰＳ受信機１０では、その絶対位置情報をＥＣＵ２１及び車車間通信機１２に送信する。各測距センサ１１では、電磁波を出射するとともに受信し、その電磁波の送受信データに基づいて他車両までの相対距離とその距離確率を計算し、相対距離の距離分布を計算する。そして、測距センサ１１では、その相対距離情報をＥＣＵ２１及び車車間通信機１２に送信する。車車間通信機１２では、自車両の周辺の他車両から絶対位置情報（存在確率分布）及び相対距離情報（距離確率分布）などを受信し、その受信した各情報をＥＣＵ２１に送信する。また、車車間通信機１２では、ＧＰＳ受信機１０で検出した絶対位置情報及び測距センサ１１で検出した相対位置情報などを自車両の周辺の他車両に送信する。
【００３７】
ＥＣＵ２１では、自車両の絶対位置の存在確率分布と自車両の周辺の２台の他車両の絶対位置の存在確率分布を比較し、存在確率が最も高い点を初期の基点として設定する（Ｓ１０）。また、ＥＣＵ２１では、その自車両を含めた３台の車両間の３つの相対距離で構成される三角形を設定する。
【００３８】
基点を設定すると、ＥＣＵ２１では、その基点に対応する三角形の頂点を回転の中心に仮置きし、２点目の仮置き点を他の２つの存在確率のピーク間に設定する（Ｓ１１）。これによって、三角形の３点目も規定され、三角形が初期位置に配置される。
【００３９】
三角形の位置が決まる毎に、ＥＣＵ２１では、３つの存在確率分布から三角形の３頂点の各位置での存在確率をそれぞれ抽出し、その抽出した３つの存在確率を積算し、全体確率を計算する（Ｓ１２）。そして、ＥＣＵ２１では、その計算した全体確率が処理中の基点での最大値を更新したか否かを判定する（Ｓ１３）。Ｓ１３にて更新した判定した場合、ＥＣＵ２１では、その全体確率と３点の絶対位置を処理中の基点での更新値として記録する（Ｓ１４）。Ｓ１３にて更新していないと判定した場合又はＳ１４で記録した場合、ＥＣＵ２１では、基点を中心として三角形の３点目（点Ｃ）から２点目（点Ｂ）への方向へ三角形を回転角度Δφだけ回転させる（Ｓ１５）。そして、ＥＣＵ２１では、処理中の基点において全体確率が極大値を持った後に閾値以下となったか否かを判定する（Ｓ１６）。Ｓ１６にて全体確率が極大値を持った後に閾値以下となっていないと判定した場合、ＥＣＵ２１では、Ｓ１２の処理に戻る。
【００４０】
Ｓ１６にて全体確率が極大値を持った後に閾値以下となったと判定した場合、ＥＣＵ２１では、その極大値が記録済みの暫定候補点の全体確率を超える場合にはその極大値となった点を暫定候補点として決定し、その全体確率（最大値）と３点の絶対位置を暫定候補点の更新値として記録する（Ｓ１７）。なお、初期の基点の場合、暫定候補点が未だ記録されていないので、そのまま、極大値となった点が暫定候補点として記録される。
【００４１】
続いて、ＥＣＵ２１では、基点を周囲８ブロックの各点に変更し（既に処理済みのブロックの点は除外）、基点を変えてＳ１１〜Ｓ１７と同様の処理を行う（Ｓ１８）。ここで、記録済みの暫定候補点の全体確率より全体確率が大きくなると、暫定候補点が更新され、その全体確率（最大値）と３点の絶対位置が記録される。
【００４２】
周囲８ブロックの各点を基点とした処理が終了すると、ＥＣＵ２１では、暫定候補点に更新があったか否かを判定する（Ｓ１９）。Ｓ１９にて暫定候補点に更新があったと判定した場合、ＥＣＵ２１では、Ｓ１８の処理に戻り、基点をその更新された暫定候補点の周囲８ブロックの各点に変更し（既に処理済みのブロックの点は除外）、基点を変えてＳ１１〜Ｓ１７と同様の処理を行う。
【００４３】
Ｓ１９にて暫定候補点に更新がなかったと判定した場合、ＥＣＵ２１では、記録されている暫定候補点を確定し、その暫定候補点の３点の絶対位置から自車両の絶対位置を特定する。そして、ＥＣＵ２１では、その特定した絶対位置を運転支援装置などに送信する。
【００４４】
この車両位置検出装置１によれば、３つの相対距離で規定される三角形を幾何学的な拘束条件として３台の車両の絶対位置の存在確率分布を探索することにより、３点での存在確率が最大となる点を求めることができ、車両の絶対位置を高精度に特定することができる。この際、絶対位置の検出精度が低い場合でも、高精度な相対距離によって３台の車両の相対位置関係を一意に特定し、その相対位置関係で３点の絶対位置の位置関係を拘束することにより、３台の車両の絶対位置を精度良く特定できる。
【００４５】
この車両位置検出装置１では、三角形の基点を平行移動しかつ三角形を回転移動し、移動毎の三角形の各頂点での位置の組み合わせが取り得る全体確率を比較することにより、３台の車両で最も存在する確率が高くなる位置の組み合わせを探索でき、車両の絶対位置を高精度に特定することができる。特に、車両位置検出装置１では、全ての組み合わせについて処理を行うのでなく、暫定候補点となった基点の周辺のブロックに対して順次処理を行い、全体確率の最大値が更新されなくなると処理を終了するので、計算負荷を軽減でき、処理時間を短縮できる。
【００４６】
図１及び図６〜図８に沿って、第２の実施の形態に係る車両位置検出装置２について説明する。図６は、第２の実施の形態に係る車両位置検出装置における車両絶対位置特定方法の説明図である。図７は、三角形の候補点の一例を示す図である。図８は、３点（３台の車両）の各点間での距離確率分布の一例である。なお、車両位置検出装置２では、第１の実施の形態に係る車両位置検出装置１と同様の構成について同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００４７】
車両位置検出装置２は、第１の実施の形態に係る車両位置検出装置１と比較すると、測距センサ１１での距離誤差も考慮するために、自車両を含めた３台の車両間の３つの相対距離から決まる三角形（相対位置関係）を各車両の絶対位置の確率分布上に重ね合わせかつ三角形の各辺の長さ（相対距離）を増減（三角形の形状を微小変形）することにより、３台の車両全体としての存在確率と距離確率が最も高くなる絶対位置の組み合わせを探索する。そのために、車両位置検出装置２は、ＧＰＳ受信機１０、測距センサ１１、車車間通信機１２及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]２２を備えている。
【００４８】
なお、第２の実施の形態では、ＧＰＳ受信機１０が特許請求の範囲に記載する絶対位置取得手段及び絶対位置確率分布取得手段に相当し、測距センサ１１が特許請求の範囲に記載する相対位置関係取得手段及び相対位置関係確率分布取得手段に相当し、ＥＣＵ２２における処理が特許請求の範囲に記載する絶対位置特定手段に相当する。
【００４９】
ＥＣＵ２２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなる電子制御ユニットであり、車両位置検出装置２を統括制御する。ＥＣＵ２２は、第１の実施の形態に係るＥＣＵ２１における車両絶対位置特定処理と比較すると、三角形を固定するのではなく、三角形の各辺の長さ（相対距離）を微小変化させて三角形を微小変形し、絶対位置の存在確率の他に相対距離の距離確率を加味して全体確率を求める点が異なる。ここでは、この処理の異なる点を詳細に説明する。
【００５０】
三角形の初期配置を決定し、回転角度Δφずつ回転移動させる毎に、ＥＣＵ２２では、各相対距離の距離確率分布に基づいて三角形の候補点（点Ｂと点Ｃ）を順次選択する。具体的には、基点Ａは、固定する。距離確率分布を参照し、基点Ａを通る２つの点間ＡＢ、点間ＣＡの各相対距離（各辺長さ）のうち誤差の少ない点間を基準線分とする。次に、基準線分における基点Ａとは逆側の点について、中央のブロックとその左右のブロックを候補点とする。次に、残りの１点としては、中央のブロックとその周囲８ブロックを候補点とする。したがって、三角形の候補点の組み合わせとしては３×９＝２７通りあり、ある基本のある回転角度において２７個の全体確率が計算される。
【００５１】
図６に示す例の場合、基点Ａであり、点間ＡＢと点間ＣＡの各相対距離の誤差を比較すると（すなわち、距離確率分布ＰＬと距離確率分布ＰＮを比較すると）、点間ＡＢの相対距離の誤差の方が小さい。したがって、基準線分が点間ＡＢの線分であり、点Ｂの候補点が中央とその左右のブロックを合わせた３つのブロックとなり、点Ｃの候補点が中央とその周囲の８ブロックを合わせた９つのブロックとなる。ちなみに、第１の実施の形態の場合、基点Ａ以外の点Ｂ、点Ｃは、中央のブロックだけを対象としている。
【００５２】
図７には、基点Ａ、中央ブロックの候補点Ｂ、中央ブロックの候補点Ｃからなる三角形Ｔと基点Ａ、左ブロックの候補点Ｂ’、左下ブロックの候補点Ｃ’からなる三角形Ｔ’の一例を示している。ちなみに、点間ＡＢ間の距離Ｌ＞点間ＡＢ’の距離ｌであり、点間ＢＣの距離Ｍ＜点間Ｂ’Ｃ’の距離ｍであり、点間ＣＡの距離Ｎ＜点間Ｃ’Ａの距離ｎである。この各点間距離に応じて、図８に示すように、距離確率が変化する。
【００５３】
図８には測距センサ１１で検出した相対距離（点間距離）の距離確率分布の一例を示しており、（ａ）が点間ＡＢの距離確率分布ＰＬであり、（ｂ）が点間ＢＣの距離確率分布ＰＭであり、（ｃ）が点間ＣＡの距離確率分布ＰＮである。距離確率分布ＰＬ，ＰＭ，ＰＮは、距離に応じて変化し、正規分布状となっている。
【００５４】
この図７と図８に示す例の場合、距離確率分布ＰＬ，ＰＭ，ＰＮでは、点間ＡＢの距離Ｌ、点間ＢＣの距離Ｍ、点間ＣＡの距離Ｎでそれぞれ距離確率の極大値を持っているので、点間ＡＢ’の距離ｌ、点間Ｂ’Ｃ’の距離ｍ、点間Ｃ’Ａの距離ｎでの距離確率ｑ（ｌ），ｑ（ｍ），ｑ（ｎ）がそれぞれ極大値より小さくなっている。
【００５５】
三角形の候補点を選択する毎に、ＥＣＵ２２では、３つの存在確率分布と３つの距離確率分布を参照し、候補点である３点Ａ，Ｂ，Ｃの位置での存在確率及びその３つの点間ＡＢ，ＢＣ，ＣＡの距離確率を抽出する。そして、ＥＣＵ２２では、基点Ａの存在確率、候補点Ｂの存在確率、候補点Ｃの存在確率、点間ＡＢの距離確率、点間ＢＣの距離確率、点間ＣＡの距離確率を積算し、全体確率を求める。さらに、ＥＣＵ２２では、第１の実施の形態と同様に、求めた全体確率がその基点での最大値を更新したか否かを判定し、更新した場合にはその求めた全体確率と３点Ａ，Ｂ，Ｃの絶対位置をその基点での更新値として記録する。
【００５６】
このように、ＥＣＵ２２では、第１の実施の形態に係るＥＣＵ２１での処理に加えて、三角形の３辺の長さ（相対距離）も変えてその距離確率も加味して全体確率を計算する。これによって、車両間の相対距離で規定される三角形を幾何学的な拘束条件として３点の存在確率と３つの点間の距離確率の組み合わせを網羅的に求めることができ、３つの存在確率分布と３つの距離確率分布において全体確率が最大となる３点を求めることができる。
【００５７】
図１及び図６〜図８を参照して、車両位置検出装置２の動作について説明する。特に、ＥＣＵ２２における処理について図９のフローチャートに沿って説明する。図９は、第２の実施の形態に係るＥＣＵにおける車両絶対位置特定処理の流れを示すフローチャートである。
【００５８】
ＧＰＳ受信機１０、測距センサ１１、車車間通信機１２では、第１の実施の形態で説明した同様の動作を行う。
【００５９】
ＥＣＵ２２では、３台の車両の絶対位置の存在確率分布を比較し、存在確率が最も高い点を初期の基点として設定する（Ｓ２０）。また、ＥＣＵ２２では、その３台の車両間の３つの相対距離で構成される三角形（中央値）を設定する。この三角形は、基点Ａ、中央ブロックの点Ｂ、中央ブロックの点Ｃからなる三角形である。
【００６０】
基点を設定すると、ＥＣＵ２２では、その基点に対応する三角形（中央値）の頂点を回転の中心に仮置きし、２点目の仮置き点を他の２つの存在確率のピーク間に設定する（Ｓ２１）。これによって、三角形の３点目も規定され、三角形が初期位置に配置される。
【００６１】
三角形の位置が決まる毎に、ＥＣＵ２２では、距離確率分布を参照し、上記した選択条件に従って三角形の候補点を順次選択する（Ｓ２２）。三角形の候補点が決まる毎に、ＥＣＵ２２では、３つの存在確率分布から三角形の基点と２つの候補点の各位置での存在確率をそれぞれ抽出するとともに、３つの距離確率分布から三角形の基点と２つの候補点の各点間の距離での距離確率をそれぞれ抽出する（Ｓ２３）。そして、ＥＣＵ２２では、その抽出した３つの存在確率と３つの距離確率を積算し、全体確率を計算する（Ｓ２３）。さらに、ＥＣＵ２２では、その計算した全体確率が処理中の基点での最大値を更新したか否かを判定する（Ｓ２４）。Ｓ２４にて更新した判定した場合、ＥＣＵ２２では、その全体確率と３点の絶対位置を処理中の基点での更新値として記録する（Ｓ２５）。Ｓ２４にて更新していないと判定した場合又はＳ２５で記録した場合、ＥＣＵ２２では、三角形の候補点の全ての組み合わせを実施したか否かを判定する（Ｓ２６）。Ｓ２６にて全ての組み合わせを実施していないと判定した場合、ＥＣＵ２２では、Ｓ２２に戻って、三角形の次の候補点の組み合わせでの処理を行う。Ｓ２６にて全ての組み合わせを実施したと判定した場合、ＥＣＵ２２では、基点を中心として三角形の３点目（点Ｃ）から２点目（点Ｂ）の方向へ三角形を回転角度Δφだけ回転させる（Ｓ２７）。そして、ＥＣＵ２２では、処理中の基点において全体確率が極大値を持った後に閾値以下となったか否かを判定する（Ｓ２８）。Ｓ２８にて全体確率が極大値を持った後に閾値以下となっていないと判定した場合、ＥＣＵ２３では、Ｓ２２の処理に戻る。
【００６２】
Ｓ２８にて全体確率が極大値を持った後に閾値以下となったと判定した場合、ＥＣＵ２２では、その極大値が記録済みの暫定候補点の全体確率を超える場合にはその極大値となった点を暫定候補点として決定し、その全体確率（最大値）と３点の絶対位置を暫定候補点の更新値として記録する（Ｓ２９）。
【００６３】
続いて、ＥＣＵ２２では、基点を周囲８ブロックの各点に変更し（既に処理済みのブロックの点は除外）、基点を変えてＳ２１〜Ｓ２９と同様の処理を行う（Ｓ３０）。周囲８ブロックの各点を基点とした処理が終了すると、ＥＣＵ２２では、暫定候補点に更新があったか否かを判定する（Ｓ３１）。Ｓ３１にて暫定候補点に更新があったと判定した場合、ＥＣＵ２２では、Ｓ３０の処理に戻り、基点をその更新された暫定候補点の周囲８ブロックの各点に変更し、基点を変えてＳ２１〜Ｓ２９と同様の処理を行う。
【００６４】
Ｓ３１にて暫定候補点に更新がなかったと判定した場合、ＥＣＵ２２では、記録されている暫定候補点を確定し、その暫定候補点の３点の絶対位置から自車両の絶対位置を特定する。そして、ＥＣＵ２２では、その特定した絶対位置を運転支援装置などに送信する。
【００６５】
なお、上記したような確率分布を用いたメッシュ方式ではなく、計算方式でも絶対位置を特定することができる。図１０を参照して、計算方式での絶対位置特定方法について説明する。図１０は、第２の実施の形態に係る車両位置検出装置における他の車両絶対位置特定方法の説明図である。
【００６６】
絶対位置と相対距離の計測ポイントをＰ１、Ｐ２、Ｐ３とし、その計測ポイントでの絶対位置の存在確率（分散）をＱ１，Ｑ２，Ｑ３とし、計測ポイント間の相対距離をＬ１２，Ｌ２３，Ｌ３１とし、その距離確率（分散）をｑ１２，ｑ２３，ｑ３１とする。計測ポイントの座標をＰ１：（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２：（ｘ２，ｙ２）、Ｐ３：（ｘ３，ｙ３）とし、全体確率を計算する点の座標をＲ１：（Ｘ１，Ｙ１）、Ｒ２：（Ｘ２，Ｙ２）、Ｒ３：（Ｘ３，Ｙ３）とする。
【００６７】
点Ｒ１での存在確率ｆ（Ｒ１）は式（１）により計算し、点Ｒ２での存在確率ｆ（Ｒ２）は式（２）により計算し、点Ｒ３での存在確率ｆ（Ｒ３）は式（３）により計算する。
【００６８】
【数１】
2009150722.tif 000003
【００６９】
また、点Ｒ１と点Ｒ２の点間Ｒ１２での距離確率ｇ（Ｒ１２）は式（４）により計算し、点Ｒ２と点Ｒ３の点間Ｒ２３での距離確率ｇ（Ｒ２３）は式（５）により計算し、点Ｒ３と点Ｒ１の点間Ｒ３１での距離確率ｇ（Ｒ３１）は式（６）により計算する。
【００７０】
【数２】
2009150722.tif 000004
【００７１】
そして、３点Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３とした場合の全体確率Ｐは、式（７）により計算する。
【００７２】
【数３】
2009150722.tif 000005
【００７３】
この点Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の組み合わせを所定の条件に基づいて変え、各組み合わせでの全体確率Ｐを計算する。そして、計算によって求めた全体確率Ｐを比較し、全体確率Ｐが最大となる３点Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の組み合わせを選択することにより、絶対位置を特定できる。
【００７４】
この車両位置検出装置２によれば、第１の実施の形態に係る車両位置検出装置１の効果を有する上に以下の効果も有する。車両位置検出装置２では、幾何学的な拘束条件である三角形の各辺の長さ（相対距離）の距離確率も加味して全体確率を計算することにより、車両の絶対位置をより高精度に特定することができる。
【００７５】
ここで、図１１を参照して、ＧＰＳを利用して絶対位置を検出できる車両と検出できない車両が混在している交通環境において、絶対位置を検出できない車両に対しても絶対位置を特定する方法について説明する。図１１は、絶対位置を検出できない車両が存在する場合の車両絶対位置特定方法の説明図であり、（ａ）が交差点での車両群の一例であり、（ｂ）が（ａ）での車両群の相対位置関係をメッシュ状に示す図である。
【００７６】
ＧＰＳを利用した場合、実際には、ビルなどによるＧＰＳ衛星からの電波の遮断などにより、絶対位置を検出できない車両が存在する。このような状況は、特に、絶対位置の高精度な特定が望まれる大都市などの高密度な交通環境で容易に起こり易い。このような環境でも、車両間の相対距離は、測距センサによって検出できる。
【００７７】
そのような場合、図１１（ａ）に示すように、絶対位置を検出できる車両と検出できない車両とを含めた車両群において車両同士を三角形の基本セルにて結合し、相対位置関係をメッシュ状に構築する。図１１の例では、少なくとも車両Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３では、絶対位置を検出できる。絶対位置を検出できる車両が３台以上ある場合、第１及び第２の実施の形態で説明した車両絶対位置特定方法により、絶対位置を高精度に特定することができる。この絶対位置を特定できる車両と絶対位置を検出できない車両を含む３台の車両間では、相対距離を検出できるので、３つの相対距離から一意に三角形を決定できる。特定済みの絶対位置と三角形（相対位置関係）に基づいて、幾何学的に、三角形のうちの絶対位置を検出できない頂点での絶対位置も特定でき、絶対位置を検出できない車両についても絶対位置を特定することができる。
【００７８】
例えば、車両Ｖ４，Ｖ５が絶対位置を検出できない車両とする。車両Ｖ１，Ｖ３は絶対位置を検出できるので、車両Ｖ１，Ｖ３の絶対位置は高精度に特定できる。ここで、車両Ｖ１，Ｖ４，Ｖ５で形成される三角形Ｔ１と車両Ｖ３，Ｖ４，Ｖ５で形成される三角形Ｔ２について考えた場合、三角形Ｔ１、三角形Ｔ２は各車両間の相対距離から一意に決定できる。また、三角形Ｔ１の１つの頂点の位置は車両Ｖ１の絶対位置で規定でき、三角形Ｔ２の１つの頂点の位置は車両Ｖ３の絶対位置で規定できる。さらに、三角形Ｔ１の他の２つの頂点と三角形Ｔ２の他の２つの頂点とは、同じ位置でなければならない。したがって、幾何学的に、三角形Ｔ１，三角形Ｔ２の他の２つの頂点を求めることができ、車両Ｖ４，Ｖ５の各絶対位置を特定できる。同様にして、順次、絶対位置を検出できない車両についても絶対位置を特定することができる。
【００７９】
このように、ＧＰＳを利用して絶対位置を検出できない車両や絶対位置検出手段を持たない車両についても、絶対位置を高精度に特定することができる。このような手法を利用することにより、自車両でＧＰＳを利用して絶対位置を検出できない場合でも、３台以上の他車両から絶対位置情報と相対距離情報を収集し、３台の他車両の絶対位置を高精度に特定してから、その特定済みの絶対位置と自車両を含めた相対距離情報から自車両の絶対位置を特定することができる。
【００８０】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００８１】
例えば、本実施の形態では車両の絶対位置を検出する車両位置検出装置に適用したが、車両以外の移動体の絶対位置を検出する位置検出装置にも適用可能である。
【００８２】
また、本実施の形態では各車両で絶対位置を特定する構成としたが、基地局などの路側の装置で絶対位置情報や相対位置関係情報を取得して絶対位置を特定し、路側装置から各車両の絶対位置情報を配信する構成としてもよい。また、この車両絶対位置特定機能を有する車両と有さない車両が存在する場合、この機能を有する車両から、この機能を有さない車両に特定した絶対位置情報を送信する構成としてもよい。
【００８３】
また、本実施の形態ではＧＰＳを利用して絶対位置を取得する構成としたが、他の絶対位置を取得する手段でもよい。例えば、図１２に示すように、道路やビルなどに設けられたインフラ側の絶対位置検出手段Ｄ１，Ｄ２によって各車両Ｖ１，・・・の絶対位置をそれぞれ検出し、その絶対位置情報を各車両Ｖ１，・・・に配信し、この配信された絶対位置情報と各車両Ｖ１，・・・で検出した相対距離情報によって絶対位置を特定するようにしてもよい。インフラ側で絶対位置を検出する場合、図１２に示すように、空間における幾何関係から絶対位置を検出できるので、ＧＰＳよりも絶対位置を高精度に検出でき、この高精度な絶対位置を用いてより精度良く絶対位置を特定できる。
【００８４】
また、絶対位置の精度を向上させるために、白線センサなどを利用した横方向の相対位置、車速センサとジャイロなどを利用した相対推定位置などによって、ＧＰＳを利用して取得した絶対位置を補正する構成としてもよい。
【００８５】
また、本実施の形態では全体確率を確率の積によって計算する構成としたが、確率の和によって計算してもよい。
【００８６】
また、本実施の形態では３台の車両の絶対位置情報及び相対位置関係情報から各車両の絶対位置を特定する構成としたが、４台以上の車両の絶対位置情報及び相対位置関係情報から各車両の絶対位置を特定してもよい。
【００８７】
また、本実施の形態では３台の車両の各存在確率分布上に設けられたメッシュの全てのブロックの組み合わせについて全体確率を計算するのではなく、計算負荷を軽減するために、決められたルールに従ってメッシュからブロックの組み合わせを順次選択し、全体確率の最大値が更新されなくなった時点で計算を終了する構成としたが、ＥＣＵの計算能力が高い場合にはメッシュの全てのブロックの組み合わせついて全体確率を計算し、その中から最大の全体確率の組み合わせを選択するようにしてもよい。
【００８８】
また、第１の実施の形態では確率分布を用いたメッシュ方式で各車両の絶対位置を特定する構成としたが、第２の実施の形態で示したような計算方式で各車両の絶対位置を特定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本実施の形態に係る車両位置検出装置の構成図である。
【図２】ＧＰＳを利用した検出での絶対位置の存在確率分布の一例であり、（ａ）が平面分布で表した存在確率分布であり、（ｂ）が三次元で表した存在確率分布である。
【図３】第１の実施の形態に係る車両位置検出装置における車両絶対位置特定方法の説明図であり、（ａ）が三角形の初期位置を示す図であり、（ｂ）が初期の基点を回転中心とした三角形の回転を示す図であり、（ｃ）が初期の基点の周囲ブロックの基点を回転中心とした三角形の回転を示す図であり、（ｄ）が更に周囲ブロックの基点を回転中心とした三角形の回転を示す図である。
【図４】３点（３台の車両）で形成される三角形の回転角度に対する全体確率の一例であり、（ａ）が初期の基点での全体確率であり、（ｂ）が初期の基点の周囲ブロックの基点での全体確率であり、（ｃ）が更に周囲ブロックの基点での全体確率である。
【図５】第１の実施の形態に係るＥＣＵにおける車両絶対位置特定処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態に係る車両位置検出装置における車両絶対位置特定方法の説明図である。
【図７】三角形の候補点の一例を示す図である。
【図８】３点（３台の車両）の各点間での距離確率分布の一例であり、（ａ）が点間ＡＢの距離確率分布であり、（ｂ）が点間ＢＣの距離確率分布であり、（ｃ）が点間ＣＡの距離確率分布である。
【図９】第２の実施の形態に係るＥＣＵにおける車両絶対位置特定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施の形態に係る車両位置検出装置における他の車両絶対位置特定方法の説明図である。
【図１１】絶対位置を検出できない車両が存在する場合の車両絶対位置特定方法の説明図であり、（ａ）が交差点での車両群の一例であり、（ｂ）が（ａ）での車両群の相対位置関係をメッシュ状に示す図である。
【図１２】インフラ側での車両絶対位置検出の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９０】
１，２…車両位置検出装置、１０…ＧＰＳ受信機、１１…測距センサ、１２…車車間通信機、２１，２２…ＥＣＵ
【図１】
2009150722.tif 000006
【図２】
2009150722.tif 000007
【図３】
2009150722.tif 000008
【図４】
2009150722.tif 000009
【図５】
2009150722.tif 000010
【図６】
2009150722.tif 000011
【図７】
2009150722.tif 000012
【図８】
2009150722.tif 000013
【図９】
2009150722.tif 000014
【図１０】
2009150722.tif 000015
【図１１】
2009150722.tif 000016
【図１２】
2009150722.tif 000017