(57)【要約】車両に搭載されたカメラにより撮影された周辺画像に基づいて、精度良く車両の方位を検出する技術を提供する。方位検出システム（１）は、対象エリアにおける車両（１００）の絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出部（７）を備える。方位検出部（７）は、第１認識対象物（ＴＰ１）と車両（１００）との第１相対関係情報と、第２認識対象物（ＴＰ２）と車両（１００）との第２相対関係情報と、第１認識対象物（ＴＰ１）及び第２認識対象物（ＴＰ２）の対象物絶対位置情報と、に基づいて、第１地点（Ｐ１）における絶対方位情報、及び、第２地点（Ｐ２）における絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。
2020050171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象エリアにおける車両の方位を検出する方位検出システムであって、
前記車両に搭載されたカメラにより撮影された前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する周辺画像取得部と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物を前記周辺画像から認識すると共に、認識された前記認識対象物と前記車両との相対位置及び相対方位を演算する画像処理部と、
前記認識対象物の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部と、
前記対象エリアにおける前記車両の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出部と、を備え、
前記方位検出部は、
前記画像処理部により認識された前記認識対象物の１つである第１認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理部により認識された前記認識対象物の１つであり前記第１認識対象物とは異なる第２認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、
前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物を認識した地点である第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物を認識した地点である第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する、方位検出システム。
【請求項２】
前記方位検出部は、前記第１相対関係情報と、前記第２相対関係情報と、前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、さらに、前記第１地点と前記第２地点との相対関係を示す地点間相対情報と、に基づいて、前記車両の前記絶対方位情報を演算する、請求項１に記載の方位検出システム。
【請求項３】
前記方位検出部は、前記第１相対関係情報と、前記第２相対関係情報と、前記地点間相対情報と、に基づいて、前記第１認識対象物と前記第２認識対象物との相対関係を示す対象物間相対関係情報を演算し、前記対象物間相対関係情報を前記第１認識対象物及び前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報に適合させることにより、前記車両の前記絶対方位情報を演算する、請求項２に記載の方位検出システム。
【請求項４】
前記車両の走行軌跡を記憶する走行軌跡記憶部を備え、
前記地点間相対情報は、前記走行軌跡記憶部に記憶された前記走行軌跡の内、前記第１地点と前記第２地点との間の地点間走行軌跡に基づいて取得され、
前記方位検出部は、前記第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記地点間走行軌跡上の任意の地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する、請求項２又は３に記載の方位検出システム。
【請求項５】
前記地点間走行軌跡は、前記車両の位置及び方位の双方の軌跡を含む、請求項４に記載の方位検出システム。
【請求項６】
前記方位検出部は、前記絶対方位を検出した地点での前記車両の位置を示す絶対位置を含む情報として、前記絶対方位情報を演算する、請求項１から５の何れか一項に記載の方位検出システム。
【請求項７】
前記認識対象物は、地表面に固定された地物である、請求項１から６の何れか一項に記載の方位検出システム。
【請求項８】
前記対象エリアは、複数台の駐車区画を有する駐車場であり、前記カメラは前記車両の側方を撮影するサイドカメラであり、前記認識対象物は、前記駐車区画を示す区画線の端部である、請求項１から７の何れか一項に記載の方位検出システム。
【請求項９】
前記画像処理部が複数種の前記認識対象物を認識する場合、前記対象物情報記憶部は、前記対象物絶対位置情報と、前記認識対象物の種別を示す種別情報及び形状を特定する形状情報の少なくとも一方と、を記憶する、請求項１から８の何れか一項に記載の方位検出システム。
【請求項１０】
対象エリアにおける車両の方位を検出する方位検出方法であって、
前記車両に搭載されたカメラにより撮影された前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する周辺画像取得ステップと、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物を前記周辺画像から認識すると共に、認識された前記認識対象物と前記車両との相対位置及び相対方位を演算する画像処理ステップと、
前記対象エリアにおける前記車両の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出ステップと、を備え、
前記方位検出ステップでは、
前記画像処理ステップにより認識された前記認識対象物の１つである第１認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理ステップにより認識された前記認識対象物の１つであり前記第１認識対象物とは異なる第２認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記認識対象物の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部から取得した、前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、
前記対象物情報記憶部から取得した、前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物を認識した地点である第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物を認識した地点である第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する、方位検出方法。
【請求項１１】
対象エリアにおける車両の方位を検出する機能をコンピュータに実現させる方位検出プログラムであって、
前記車両に搭載されたカメラにより撮影された前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する周辺画像取得機能と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物を前記周辺画像から認識すると共に、認識された前記認識対象物と前記車両との相対位置及び相対方位を演算する画像処理機能と、
前記対象エリアにおける前記車両の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出機能と、を備え、
前記方位検出機能では、
前記画像処理機能により認識された前記認識対象物の１つである第１認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理機能により認識された前記認識対象物の１つであり前記第１認識対象物とは異なる第２認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記認識対象物の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部から取得した、前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、
前記対象物情報記憶部から取得した、前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物を認識した地点である第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物を認識した地点である第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する、方位検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象エリアにおける車両の方位を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１７−１１７１８８号公報には、駐車場内において車両を精度良く誘導する車両誘導システムが開示されている。以下、背景技術において括弧内に付す符号は、参照する文献における参照符号である。駐車場（１０）の床面（地表面）には、駐車場（１０）内の位置を示すマーカー（２０）が複数箇所に設けられている（描かれている）。車両（１）は、進行方向に存在するマーカー（２０）を車載のカメラ（３）によって撮影して位置情報を認識する。車両（１）は、マーカー（２０）との相対位置を算出し、誘導の開始位置である待機枠（１５）を原点として駐車場（１０）内の現在位置を特定する。【０００３】
マーカー（２０）は、仮想走行ライン（１４）に沿って設けられているが、車両（１）の進行方向が常に仮想走行ライン（１４）に沿って走行するとは限らず、例えば車両（１）の方位や、車両（１）の進行経路なども考慮しなければ、位置の誤差が大きくなる可能性がある。従って、マーカー（２０）などの認識対象物が写った周辺画像に基づいて車両の方位をより精度よく検出する技術が求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１１７１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記背景に鑑みて、車両に搭載されたカメラにより撮影された周辺画像に基づいて、精度良く車両の方位を検出する技術を提供することが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記に鑑みた、対象エリアにおける車両の方位を検出する方位検出システムは、１つの態様として、
前記車両に搭載されたカメラにより撮影された前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する周辺画像取得部と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物を前記周辺画像から認識すると共に、認識された前記認識対象物と前記車両との相対位置及び相対方位を演算する画像処理部と、
前記認識対象物の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部と、
前記対象エリアにおける前記車両の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出部と、を備え、
前記方位検出部は、
前記画像処理部により認識された前記認識対象物の１つである第１認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理部により認識された前記認識対象物の１つであり前記第１認識対象物とは異なる第２認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、
前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物を認識した地点である第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物を認識した地点である第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。【０００７】
方位検出システムの技術的特徴は、後述する実施形態の説明において例示する種々の付加的特徴も含めて、方位検出方法や方位検出プログラムにも適用可能である。例えば、方位検出方法は、上述した方位検出システムの特徴を備えた各種のステップを有することができる。また、方位検出プログラムは、上述した方位検出システムの特徴を備えた各種の機能をコンピュータに実現させることが可能である。当然ながらこれらの方位検出方法及び方位検出プログラムも、方位検出システムと同様の作用効果を奏することができる。【０００８】
１つの好適な態様として、対象エリアにおける車両の方位を検出する方位検出方法は、
前記車両に搭載されたカメラにより撮影された前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する周辺画像取得ステップと、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物を前記周辺画像から認識すると共に、認識された前記認識対象物と前記車両との相対位置及び相対方位を演算する画像処理ステップと、
前記対象エリアにおける前記車両の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出ステップと、を備え、
前記方位検出ステップでは、
前記画像処理ステップにより認識された前記認識対象物の１つである第１認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理ステップにより認識された前記認識対象物の１つであり前記第１認識対象物とは異なる第２認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記認識対象物の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部から取得した、前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、
前記対象物情報記憶部から取得した、前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物を認識した地点である第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物を認識した地点である第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。【０００９】
また、１つの好適な態様として、対象エリアにおける車両の方位を検出する機能をコンピュータに実現させる方位検出プログラムは、
前記車両に搭載されたカメラにより撮影された前記車両の周辺の画像である周辺画像を取得する周辺画像取得機能と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物を前記周辺画像から認識すると共に、認識された前記認識対象物と前記車両との相対位置及び相対方位を演算する画像処理機能と、
前記対象エリアにおける前記車両の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出機能と、を備え、
前記方位検出機能では、
前記画像処理機能により認識された前記認識対象物の１つである第１認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理機能により認識された前記認識対象物の１つであり前記第１認識対象物とは異なる第２認識対象物と前記車両との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記認識対象物の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部から取得した、前記第１認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、
前記対象物情報記憶部から取得した、前記第２認識対象物の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物を認識した地点である第１地点における前記車両の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物を認識した地点である第２地点における前記車両の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。【００１０】
これらの構成によれば、複数の認識対象物（第１認識対象物，第２認識対象物）と車両との相間関係（第１相対関係情報、第２相対関係情報）に基づき、車両の方位を精度良く特定することができる。例えば、単一の認識対象物に基づいて車両の方位を検出する場合には、当該認識対象物の延伸方向など、認識対象物の形状も考慮した画像処理を行って角度（方向）を検出する必要がある。このため、画像処理の負荷が増大したり、認識対象物の角度（方向）を演算する際の誤差によって、車両の方位の精度が低下したりする可能性がある。しかし本構成によれば、複数の認識対象物と車両との相間関係を用いて、車両の方位を検出するので、誤差が少なくなり、精度を向上させることができる。また、単一の認識対象物から車両の方位を検出する必要がないため、例えば、認識対象物として点状のものも設定可能であり、画像処理の負荷を低減することもできる。また、対象物情報記憶部も、対象物絶対位置情報として認識対象物の位置の情報を記憶すれば足り、方位の情報を記憶する必要がない。従って、対象物情報記憶部のようなデータベースの容量も低減される。本構成によれば、このように軽い演算負荷で精度良く認識可能な複数の認識対象物と車両との相関関係と、第１認識対象物の対象物絶対位置情報と、第２認識対象物の対象物絶対位置情報とに基づくことにより、精度良く車両の絶対方位情報を演算することができる。以上、本構成によれば、車両に搭載されたカメラにより撮影された周辺画像に基づいて、精度良く車両の方位を検出する技術を提供することができる。【００１１】
方位検出システム、方法、プログラムのさらなる特徴と利点は、図面を参照して説明する実施形態についての以下の記載から明確となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】方位検出システムの構成を模式的に示すブロック図
【図２】駐車場内における車両の一例を示す平面図
【図３】車両方位を検出する手順を説明する図
【図４】車両方位を検出する手順を説明する図
【図５】車両方位を検出する手順を説明する図
【図６】車両方位を検出する手順を説明する図
【図７】車両方位を検出する手順を説明する図
【図８】車両方位を検出する手順の一例を示すフローチャート
【図９】カメラと認識対象物との位置関係の他の例を示す平面図
【図１０】認識対象物の他の例を示す平面図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、対象エリアにおける車両の方位を検出する方位検出システム、方位検出方法、及び方位方位検出プログラムの実施形態を、図面を参照して説明する。本明細書では、図２等に示すように、対象エリアとして、ショッピングセンターやアミューズメントパークなど、多数の駐車区画２０５が地表面に設けられた駐車場２００を例示し、当該駐車場２００において車両１００の絶対方位情報を検出する形態を例として説明する。絶対方位情報には、少なくとも車両１００の絶対方位の情報を含み、さらに絶対位置の情報を含んでいてもよい。尚、ここでは、対象エリアとして、限られた領域である駐車場を例示し、絶対方位情報は、それぞれの駐車場における基準座標系（方位を含む）に基づく絶対方位や絶対座標である。しかし、対象エリアは、全地球を対象としてもよく、例えば絶対座標は緯度・経度、絶対方位は地磁気に基づくものであってもよい。
【００１４】
図１のブロック図は、方位検出システム１の構成を模式的に示している。図１に示すように、方位検出システム１は、周辺画像取得部３と、画像処理部４と、走行軌跡記憶部５と、対象物情報記憶部６と、方位検出部７とを有している。周辺画像取得部３は、車両１００に搭載されたカメラ２（車載カメラ）に接続され、カメラ２により撮影された車両１００の周辺の画像である周辺画像ＩＭ（図２等参照）を取得する。方位検出部７は、車載システム８に接続され、特定した車両１００の絶対方位情報を車載システム８に提供する。方位検出システム１によって検出された車両の絶対方位情報（絶対方位、絶対位置）は、ナビゲーションシステム８１や駐車支援システム８２に利用される。方位検出システム１は、例えば、マイクロコンピュータやＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサを中核として構成され、これらのプロセッサやメモリなどの周辺回路を含むハードウェアと、プログラムやパラメータなどのソフトウェアとの協働によって実現される。
【００１５】
画像処理部４は、対象エリア（ここでは駐車場２００）における位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物ＯＢＪを周辺画像ＩＭから認識すると共に、認識された認識対象物ＯＢＪと車両１００との相対位置及び相対方位を演算する。対象物情報記憶部６は、認識対象物ＯＢＪの対象物絶対位置情報が記憶されたデータベース（ＤＢ）である。走行軌跡記憶部５は、車両１００の走行軌跡Ｋ（図２等参照）を記憶する。方位検出部７は、対象エリア（ここでは駐車場２００）における車両１００の方位を示す絶対方位を含む情報、又は、絶対方位及び対象エリア（ここでは駐車場２００）における車両１００の位置を示す絶対位置を含む情報、である絶対方位情報を演算する。
【００１６】
詳細は、図３〜図７の説明図、図８のフローチャートも参照して後述するが、方位検出部７は、画像処理部４により認識された認識対象物（第１認識対象物、第２認識対象物）に関する情報（第１相対関係情報、第２相対関係情報）と、第１認識対象物の対象物絶対位置情報と、第２認識対象物の対象物絶対位置情報と、地点間走行軌跡ＫＴとに基づいて、絶対方位情報を演算して、対象エリアにおける車両１００の方位を少なくとも特定する（検出する）。ここで、第１認識対象物ＴＰ１（図２参照）は、画像処理部４により認識された認識対象物ＯＢＪの１つである。第２認識対象物ＴＰ２（図２参照）は、画像処理部４により認識された認識対象物ＯＢＪの１つであり、第１認識対象物ＴＰ１とは異なる認識対象物ＯＢＪである。
【００１７】
第１相対関係情報は、第１認識対象物ＴＰ１と車両１００との相対位置及び相対方位を示す情報である。第２相対関係情報は、第２認識対象物ＴＰ２と車両１００との相対位置及び相対方位を示す情報である。なお、第１相対関係情報と第２相対関係情報とは、異なる地点で取得される。地点間走行軌跡ＫＴは、走行軌跡記憶部５に記憶された走行軌跡Ｋの内、第１認識対象物ＴＰ１を認識した地点である第１地点Ｐ１と第２認識対象物ＴＰ２を認識した地点である第２地点Ｐ２との間の走行軌跡Ｋである。方位検出システム１は、第１地点Ｐ１における車両１００の絶対方位情報、及び、第２地点Ｐ２における車両１００の絶対方位情報、及び、地点間走行軌跡ＫＴ上の任意の地点における車両１００の絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。尚、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２は、地点間走行軌跡ＫＴに含まれるため、地点間走行軌跡ＫＴ上の任意の地点には、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２も含まれる。
【００１８】
方位検出システム１は、ＧＰＳ受信機９１が受信した情報や、方位センサ９２、回転センサ９３（車輪の回転速度や回転量などを検出するセンサ）などが検出した情報に基づいて車両１００の自律航行制御を行う自律航行制御部９と協働している。画像処理部４は、自律航行制御部９から車両１００の位置情報を取得することもできる。走行軌跡記憶部５は、自律航行制御部９からの情報に基づき、車両１００の走行軌跡Ｋを記憶する。また、走行軌跡記憶部５は、自律航行制御部９からの情報の他、画像処理部４による認識対象物ＯＢＪの認識結果に基づいて走行軌跡Ｋを補正して更新してもよい。
【００１９】
以下、駐車場２００において車両１００の方位を検出する手順について説明する。図２は、駐車場２００内に存在する車両１００の一例を示している。カメラ２は、車両１００の側方を撮影するサイドカメラである。車両１００には、前方を撮影するフロントカメラ、後方を撮影するバックカメラ等も搭載されている場合があり、これらをカメラ２として利用してもよい。本実施形態では、サイドカメラを用いているが、サイドカメラは、フロントカメラやバックカメラと比較して、地表面に対する光軸の俯角や仰角が小さい状態でほぼ水平に設置される。従って、周辺画像ＩＭにおける歪みが少なく、種々の画像処理に適している。
【００２０】
図２において、点Ｑは、カメラ２の基準位置を示している。図２〜図７を参照して説明する例では、基準となるカメラ２は、車両１００の左方を撮影する左サイドカメラである。図中の点Ｐは、車両１００の基準位置を示している。車両１００におけるカメラ２の設置位置は既知であるから、カメラ２の周辺画像ＩＭにおける画像座標系において車両１００の基準位置（Ｐ）と、認識対象物ＯＢＪとの関係を求めることができる。本実施形態では、認識対象物ＯＢＪは、駐車場２００において駐車区画２０５を形成する区画線２１０の端部である。
【００２１】
図２に示すように、画像処理部４は、第１地点Ｐ１において取得された周辺画像ＩＭから第１認識対象物ＴＰ１を認識し、第２地点Ｐ２において取得された周辺画像ＩＭから第２認識対象物ＴＰ２を認識する。車両１００は、第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２まで、走行軌跡Ｋに沿って移動している。画像処理部４は、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２のそれぞれにおいて、認識対象物ＯＢＪ（ＴＰ１，ＴＰ２）と車両１００（Ｐ１，Ｐ２）との相対位置及び相対方位を演算する。
【００２２】
本実施形態のように、対象エリアが特定の駐車場２００である場合には、まず、対象エリア内であるか否かが判定され（図８：＃１）、対象エリア内である場合には、周辺画像ＩＭが取得され（図８：＃２（周辺画像取得ステップ／機能））、画像処理（図８：＃３（画像処理ステップ／機能））及び車両の方位を検出する処理（図８：＃４〜＃１１（方位検出ステップ／機能））が行われる。
【００２３】
周辺画像ＩＭが取得されると、画像処理部４は、周辺画像ＩＭから認識対象物ＯＢＪを認識する（図８：＃３）。上述したように、認識対象物ＯＢＪは、駐車場２００において駐車区画２０５を形成する区画線２１０の端部である。画像処理部４は、エッジ検出などの公知の画像処理アルゴリズムを用いて、区画線２１０の端部を検出する。尚、区画線２１０の端部の位置情報は、対象物絶対位置情報として対象物情報記憶部６に記憶されており、後述するように、方位検出部７により利用される。
【００２４】
画像処理部４は、さらに、認識された認識対象物ＯＢＪと車両１００との相対位置及び相対方位を演算する（図８：＃３）。対象エリアが特定の駐車場２００である場合、絶対位置、絶対方位は当該駐車場２００に対して設定された基準位置及び基準方位に基づいて特定される。一方、画像処理部４が、認識対象物ＯＢＪを認識した際に当該認識対象物ＯＢＪに対して特定される座標は、車両１００の基準位置（Ｐ）に基づく座標系における座標である。この座標系は、車両１００におけるいわゆるローカル座標系（絶対座標によって補正されていない状態）である。ローカル座標系において第１地点Ｐ１の座標（平面座標）は（ＬＸ１，ＬＹ１）であり、方位（第１ローカル方位ＬＤ１）は、（θ１’）である。また、第２地点Ｐ２の座標は（ＬＸ２，ＬＹ２）であり、方位（第２ローカル方位ＬＤ２）は（θ２’）である。
【００２５】
上述したように、カメラ２は車両１００に搭載されており、カメラ２により撮影された周辺画像ＩＭの画像座標系において車両１００の基準位置（Ｐ）は既知である。従って、画像処理部４は、画像座標系を用いて、第１地点Ｐ１における第１認識対象物ＴＰ１の車両１００に対する相対位置及び相対方位、第２地点Ｐ２における第２認識対象物ＴＰ２の車両１００に対する相対位置及び相対方位を演算する。これらの相対位置は、ローカル座標系において特定される。
【００２６】
図３に示すように、第１認識対象物ＴＰ１のローカル座標は、（ＬＸＴ１，ＬＹＴ１）であり、第２認識対象物ＴＰ２のローカル座標は、（ＬＸＴ２，ＬＹＴ２）である。尚、相対方位は、例えば第２地点Ｐ２の座標（ＬＸ２，ＬＹ２）と第２認識対象物ＴＰ２の座標（ＬＸＴ２，ＬＹＴ２）との関係から導くことができる。例えば、第２地点Ｐ２における車両１００と第２認識対象物ＴＰ２との相対角φ（第２相対角φ２）は“（ＬＹ２−ＬＹ１）／（ＬＸ２−ＬＸ１）”のアークタンジェントにより演算することができる。さらに、第２地点Ｐ２における車両１００の方位（θ２’）も考慮して、相対角を求めてもよい。第１地点Ｐ１における第１相対角（不図示）も同様である。
【００２７】
自律航行制御部９は、対象エリアにおける車両１００の絶対座標を例えばＧＰＳの精度、及び、方位センサ９２や回転センサ９３の精度の範囲内で特定しており、方位検出部７は、その絶対座標の情報を取得することができる。この絶対座標を仮絶対座標と称する。
方位検出部７は、ローカル座標を仮絶対座標に当てはめる。
【００２８】
図４に示すように、第１地点Ｐ１におけるローカル座標（ＬＸＴ１，ＬＹＴ１）は仮絶対座標（ＷＸ１’，ＷＹ１’）に当てはめられる。上述したように、第１認識対象物ＴＰ１のローカル座標は、第１地点Ｐ１における車両１００のローカル座標から導かれる。従って、第１認識対象物ＴＰ１の仮絶対座標は車両１００の仮絶対座標（ＷＸ１’，ＷＹ１’）から導く事ができ、第１認識対象物ＴＰ１の仮絶対座標は（ＷＸＴ１’，ＷＹＴ１’）と当てはめられる。第２地点Ｐ２における車両１００の仮絶対座標（ＷＸ１’，ＷＹ１’）、及び第２認識対象物ＴＰ２の仮絶対座標は（ＷＸＴ２’，ＷＹＴ２’）も同様に当てはめられる。
【００２９】
上述した第１地点Ｐ１における車両１００のローカル座標、仮絶対座標、第１ローカル方位ＬＤ１、第１認識対象物ＴＰ１のローカル座標、仮絶対座標、相対角は、第１認識対象物ＴＰ１と車両１００との相対位置及び相対方位を示す第１相対関係情報に相当する。また、第２地点Ｐ２における車両１００のローカル座標、仮絶対座標、第２ローカル方位ＬＤ２、第２認識対象物ＴＰ２のローカル座標、仮絶対座標、相対角は、第２認識対象物ＴＰ２と車両１００との相対位置及び相対方位を示す第２相対関係情報に相当する。
【００３０】
画像処理部４は、認識対象物ＯＢＪが周辺画像ＩＭに含まれていたか否か（認識対象物ＯＢＪを認識したか否か）を判定し（図８：＃４）、認識対象物ＯＢＪがあった場合には、上述した相対位置、相対方位をメモリやレジスタなどの一時記憶部（不図示）に記憶させる（図８：＃５）。
【００３１】
画像処理部４は、走行軌跡記憶部５から走行軌跡Ｋを取得し（図８：＃６）、相対位置及び相対方位に基づいて走行軌跡Ｋを更新する（図８：＃７）。車両１００は、第１地点Ｐ１を通った後、第２地点Ｐ２を通る。従って、第１地点Ｐ１においては、第１地点Ｐ１における相対位置及び相対方位に基づいて、第１地点Ｐ１までの走行軌跡Ｋが更新される。第２地点Ｐ２においては、第１地点Ｐ１を経由して、第２地点Ｐ２に至るまでの走行軌跡Ｋが第２地点Ｐ２における相対位置及び相対方位によって更新される。
【００３２】
方位検出部７は、認識対象物ＯＢＪの検出が２回目以上であるか否かを判定する（図８：＃８）。例えば、第２地点Ｐ２において第２認識対象物ＴＰ２が検出された場合、既に第１認識対象物ＴＰ１が検出されている。従って、第２認識対象物ＴＰ２が検出された時には、認識対象物ＯＢＪの検出が２回目以上である。方位検出部７は、前回（（ｎ−１）回目）に検出された認識対象物ＯＢＪ（ここでは第１認識対象物ＴＰ１）の情報（第１相対関係情報）と、今回（ｎ回目）に検出された認識対象物ＯＢＪ（ここでは第２認識対象物ＴＰ２）の情報（第２相対関係情報）と、第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの走行軌跡Ｋ（地点間走行軌跡ＫＴ）とをリンクさせる（図８：＃９）。即ち、図４に示すように、第１相対関係情報（第１地点Ｐ１における車両１００と第１認識対象物ＴＰ１との相対関係を示す情報）と、第２相対関係情報（第２地点Ｐ２における車両１００と第２認識対象物ＴＰ２との相対関係を示す情報）と、地点間走行軌跡ＫＴに基づく地点間相対情報（第１地点Ｐ１と第２地点Ｐ２との相間関係を示す情報）とが、仮絶対座標上においてリンクされる。そして、これらリンクされる情報に基づいて、対象物間相対関係情報（第１認識対象物ＴＰ１と第２認識対象物ＴＰ２との相対関係を示す情報）が演算される。
【００３３】
次に、方位検出部７は、認識対象物ＯＢＪの仮絶対座標を、認識対象物ＯＢＪの対象物絶対位置情報のデータベースである対象物情報記憶部６に記憶された情報と照合する（図８：＃１０）。そして、方位検出部７は、照合結果に基づいて、地点間走行軌跡ＫＴ上の任意の地点（第１地点Ｐ１及び第２地点を含む地点）における車両１００の絶対方位情報を算出する（図８：＃１１）。
【００３４】
具体的には、図５及び図６に示すように、方位検出部７は、対象物情報記憶部６から、第１認識対象物ＴＰ１の仮絶対座標に最も近い座標値を有する認識対象物ＯＢＪの対象物絶対位置情報を取得して、第１認識対象物ＴＰ１の仮絶対座標（ＷＸＴ１’，ＷＹＴ１’）を当該象物絶対位置情報に含まれる絶対座標（ＷＸＴ１，ＷＹＴ１）に置き換える。
【００３５】
上述したように、第１認識対象物ＴＰ１を検出した第１地点Ｐ１と、第２認識対象物ＴＰ２を検出した第２地点Ｐ２とは、走行軌跡Ｋを介してリンクされている。走行軌跡Ｋが正確であれば、第１認識対象物ＴＰ１の座標をデータベースと照合した絶対座標に置き換えると、第２認識対象物ＴＰ２の座標もデータベース上の絶対座標に一致する。しかし、自律航行制御部９の精度等の影響で、図６に示すように、第１認識対象物ＴＰ１の座標をデータベースと照合した絶対座標に置き換えた時点では、第２認識対象物ＴＰ２の座標がデータベース上の絶対座標に一致しない場合がある。
【００３６】
そこで、図７に示すように、方位検出部７は、対象物情報記憶部６から、第２認識対象物ＴＰ２の仮絶対座標に最も近い座標値を有する認識対象物ＯＢＪの対象物絶対位置情報を取得して、第２認識対象物ＴＰ２の仮絶対座標（ＷＸＴ２’，ＷＹＴ２’）を当該象物絶対位置情報に含まれる絶対座標（ＷＸＴ２，ＷＹＴ２）に置き換える。図６に示すように、第１認識対象物ＴＰ１の座標をデータベースと照合した絶対座標に置き換えた時点では、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２における車両１００の方位（θ１’，θ２’）は、ローカル方位（ＬＤ１，ＬＤ２）のままである（仮絶対座標系の基準方位に対する偏向角が（θ１’，θ２’）である）。図７に示すように、第２認識対象物ＴＰ２の座標もデータベースと照合した絶対座標に置き換えると、走行軌跡Ｋも補正される。そして、補正された走行軌跡Ｋに応じて、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２における車両１００の絶対方位（ＷＤ１，ＷＤ２）が算出される（絶対座標系の基準方位に対する偏向角（θ１，θ２）が算出される。）。
【００３７】
上述したように、方位検出部７は、第１相対関係情報と、第２相対関係情報と、第１地点Ｐ１と第２地点Ｐ２との相対関係を示す情報であり地点間走行軌跡ＫＴに基づく地点間相対情報とに基づいて、第１認識対象物と第２認識対象物との相対関係を示す対象物間相対関係情報を演算する。つまり、図４に示すように、仮絶対座標系において第１地点Ｐ１と、第２地点Ｐ２と、地点間走行軌跡ＫＴと、第１認識対象物ＴＰ１と、第２認識対象物ＴＰ２とが関連付けられる。換言すれば、車両１００の側の情報である第１地点Ｐ１と、第２地点Ｐ２と、地点間走行軌跡ＫＴとがリンクされた情報が、第１認識対象物ＴＰ１及び第２認識対象物ＴＰ２に関連付けられる。そして、対象物間相対関係情報を第１認識対象物及び第２認識対象物の対象物絶対位置情報に適合させることにより、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２における車両１００の仮絶対座標系での情報が補正され、絶対座標系における絶対方位情報が演算される。
【００３８】
尚、図５〜図７を参照し上述した形態では、先に第１認識対象物ＴＰ１を第１認識対象物ＴＰ１の対象物絶対位置情報に適合させ、その後、第２認識対象物ＴＰ２を第２認識対象物ＴＰ２の対象物絶対位置情報に適合させる形態を例示した。しかし、これに限らず、先に第２認識対象物ＴＰ２を第２認識対象物ＴＰ２の対象物絶対位置情報に適合させ、その後、第１認識対象物ＴＰ１を第１認識対象物ＴＰ１の対象物絶対位置情報に適合させてもよい。
【００３９】
また、上記においては、第１地点Ｐ１と第２地点Ｐ２との２箇所において車両１００の絶対方位情報を演算する形態について説明したが、車両１００の進行に合わせて、順次このような第１地点Ｐ１（（ｎ−１）番目の地点）と第２地点Ｐ２（ｎ番目の地点）とを設定することで、走行軌跡Ｋに沿って高い精度の絶対方位情報を求め続けることができる。そして、対象エリアが駐車場２００のような場合には、車両１００の絶対方位情報が精度良く求められることによって、例えば、駐車区画２０５に対する自動駐車や、駐車区画２０５に対する駐車支援などを適切に実施することができる。
【００４０】
〔その他の実施形態〕
以下、その他の実施形態について説明する。尚、以下に説明する各実施形態の構成は、それぞれ単独で適用されるものに限られず、矛盾が生じない限り、他の実施形態の構成と組み合わせて適用することも可能である。
【００４１】
（１）上記においては、走行軌跡記憶部５に車両１００の走行軌跡Ｋが記憶され、方位検出部７が、記憶された走行軌跡Ｋの内、第１地点Ｐ１と第２地点Ｐ２との間の地点間走行軌跡ＫＴも用いて第１地点Ｐ１、第２地点Ｐ２、地点間走行軌跡ＫＴ上の任意の点、における絶対方位情報を演算する形態を例示した。しかし、精度が低下する可能性はあるが、走行軌跡Ｋ（地点間走行軌跡ＫＴ）を用いずに、第１地点Ｐ１及び第２地点Ｐ２における絶対方位情報が演算される形態であってもよい。この場合、方位検出システム１は、走行軌跡Ｋを記憶する走行軌跡記憶部５を備えていなくてもよい。
【００４２】
（２）上記においては、左サイドカメラにより撮影された周辺画像ＩＭに基づいて、車両１００の左側の認識対象物ＯＢＪを認識して車両１００の方位を検出する手順について説明した。しかし、図９に示すように、左サイドカメラ（基準位置“Ｑ１”）及び右サイドカメラ（基準位置“Ｑ２”）により撮影された周辺画像ＩＭに基づいて、車両１００の左右の認識対象物ＯＢＪを認識して車両１００の位置を特定してもよい。当然ながら、サイドカメラ以外のカメラ、例えばフロントカメラやバックカメラにより撮影された周辺画像ＩＭを利用してもよい。
【００４３】
（３）上記においては、認識対象物ＯＢＪとして、駐車区画２０５を示す区画線２１０の端部（ＴＰ１，ＴＰ２）を例示した。しかし、例えば図１０に示すように、駐車区画２０５に設置されたマーカーＭＫを認識対象物ＯＢＪとしてもよい。
【００４４】
（４）上記においては、複数台の駐車区画２０５を有する駐車場２００を対象エリアとする形態を例示した。しかし、対象エリアは、駐車場に限らず任意の場所とすることができる。また、認識対象物についても、駐車区画２０５を区別するものに限らず、横断歩道などの路面に設置された地物とすることができる。
【００４５】
（５）上記においては、認識対象物ＯＢＪとして、駐車区画２０５の区画線２１０の端部、駐車区画２０５に設置されたマーカーＭＫ、横断歩道など、路面に設置された標示地物を例示した。しかし、認識対象物ＯＢＪは、地表面に固定されていれば、標識や信号機など、立体地物であってもよい。
【００４６】
（６）認識対象物ＯＢＪが、画像処理部４が複数種の認識対象物ＯＢＪを認識する場合、例えば、認識対象物ＯＢＪが、駐車区画２０５の区画線２１０の端部以外のマーカーＭＫ、道路標示などを含む場合、対象物情報記憶部６は、対象物絶対位置情報と、認識対象物ＯＢＪの種別を示す種別情報及び形状を特定する形状情報の少なくとも一方とを記憶すると好適である。この場合、画像処理部４は、認識対象物ＯＢＪの位置等の認識に加えて、認識対象物ＯＢＪの種別の認識も行う。そして、方位検出部７は、画像処理部４で認識された認識対象物ＯＢＪの種別に応じて、対象物情報記憶部６から対応する認識対象物ＯＢＪの対象物絶対位置情報を取得すると好適である。
【００４７】
（７）上記においては、絶対方位情報が、同一地点における絶対方位及び絶対位置の情報を有する形態を例示した。つまり、絶対方位は絶対位置における車両１００の方位を示す情報であり、絶対位置は絶対方位が検出される地点での車両１００の位置を示す情報である形態を例示した。しかし、絶対方位情報は、絶対方位の情報を少なくとも含んでいればよい。例えば、対象エリアが駐車場であり、絶対方位情報が駐車支援システムに用いられる場合、方位の誤差に比べて位置の誤差の方が、システムに与える影響が大きい。駐車区画２０５は、車両１００の大きさに比べて、ある程度の余裕を持って設定されている。従って、車両１００の位置に多少の誤差があっても、駐車区画２０５における車両１００の左右の空き方のバランスが崩れたり、車両１００の前後の空き方のバランスがくずれたりする程度である。しかし、車両１００の方位に誤差があった場合には、車両１００の進行（前進及び後退を含む）に伴って車両１００の位置が大きくずれることになる。このため、駐車区画２０５の外（例えば通路）から駐車区画２０５に車両１００を入庫させる際に、誤差が大きくなって車両１００が駐車区画２０５に対して斜めに駐車されてしまう可能性もある。従って、絶対方位情報は、絶対方位の情報を少なくとも含んでいればよい。当然ながら、好ましくは、絶対方位の情報及び絶対位置の情報を共に含んでいるとよいが、コストや処理時間等も考慮して絶対方位情報に含まれる情報を設定することができる。
【００４８】
〔実施形態の概要〕
以下、上記において説明した方位検出システム（１）、方位検出方法、方位検出プログラムの概要について簡単に説明する。
【００４９】
１つの態様として、対象エリアにおける車両（１００）の方位を検出する方位検出システム（１）は、
前記車両（１００）に搭載されたカメラ（２）により撮影された前記車両（１００）の周辺の画像である周辺画像（ＩＭ）を取得する周辺画像取得部（３）と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物（ＯＢＪ）を前記周辺画像（ＩＭ）から認識すると共に、認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）と前記車両（１００）との相対位置及び相対方位を演算する画像処理部（４）と、
前記認識対象物（ＯＢＪ）の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部（６）と、
前記対象エリアにおける前記車両（１００）の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出部（７）と、を備え、
前記方位検出部（７）は、
前記画像処理部（４）により認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）の１つである第１認識対象物（ＴＰ１）と前記車両（１００）との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理部（４）により認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）の１つであり前記第１認識対象物（ＴＰ１）とは異なる第２認識対象物（ＴＰ２）と前記車両（１００）との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記第１認識対象物（ＴＰ１）の前記対象物絶対位置情報と、
前記第２認識対象物（ＴＰ２）の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物（ＴＰ１）を認識した地点である第１地点（Ｐ１）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物（ＴＰ２）を認識した地点である第２地点（Ｐ２）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。
【００５０】
方位検出システム（１）の態様は、以下に例示する種々の付加的特徴を有する態様も含めて、方位検出方法や方位検出プログラムにも適用可能である。例えば、方位検出方法は、上述した方位検出システム（１）の特徴的な態様を備えた各種のステップを有することができる。また、方位検出プログラムは、上述した方位検出システム（１）の特徴的な態様を備えた各種の機能をコンピュータに実現させることが可能である。当然ながらこれらの方位検出方法及び方位検出プログラムも、方位検出システム（１）と同様の作用効果を奏することができる。
【００５１】
１つの好適な態様として、対象エリアにおける車両（１００）の方位を検出する方位検出方法は、
前記車両（１００）に搭載されたカメラ（２）により撮影された前記車両（１００）の周辺の画像である周辺画像（ＩＭ）を取得する周辺画像取得ステップ（＃２）と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物（ＯＢＪ）を前記周辺画像（ＩＭ）から認識すると共に、認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）と前記車両（１００）との相対位置及び相対方位を演算する画像処理ステップ（＃３）と、
前記対象エリアにおける前記車両（１００）の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出ステップ（＃４〜＃１１）と、を備え、
前記方位検出ステップ（＃４〜＃１１）では、
前記画像処理ステップ（＃３）により認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）の１つである第１認識対象物（ＴＰ１）と前記車両（１００）との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理ステップ（＃３）により認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）の１つであり前記第１認識対象物（ＴＰ１）とは異なる第２認識対象物（ＴＰ２）と前記車両（１００）との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記認識対象物（ＯＢＪ）の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部（６）から取得した、前記第１認識対象物（ＴＰ１）の前記対象物絶対位置情報と、
前記対象物情報記憶部（６）から取得した、前記第２認識対象物（ＴＰ２）の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物（ＴＰ１）を認識した地点である第１地点（Ｐ１）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物（ＴＰ２）を認識した地点である第２地点（Ｐ２）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。
【００５２】
また、１つの好適な態様として、対象エリアにおける車両（１００）の方位を検出する機能をコンピュータに実現させる方位検出プログラムは、
前記車両（１００）に搭載されたカメラ（２）により撮影された前記車両（１００）の周辺の画像である周辺画像（ＩＭ）を取得する周辺画像取得機能（＃２）と、
前記対象エリアにおける位置情報が対象物絶対位置情報として特定されている認識対象物（ＯＢＪ）を前記周辺画像（ＩＭ）から認識すると共に、認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）と前記車両（１００）との相対位置及び相対方位を演算する画像処理機能（＃３）と、
前記対象エリアにおける前記車両（１００）の方位を示す絶対方位を含む情報である絶対方位情報を演算する方位検出機能（＃４〜＃１１）と、を備え、
前記方位検出機能（＃４〜＃１１）では、
前記画像処理機能（＃３）により認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）の１つである第１認識対象物（ＴＰ１）と前記車両（１００）との前記相対位置及び前記相対方位を示す第１相対関係情報と、
前記画像処理機能（＃３）により認識された前記認識対象物（ＯＢＪ）の１つであり前記第１認識対象物（ＴＰ１）とは異なる第２認識対象物（ＴＰ２）と前記車両（１００）との前記相対位置及び前記相対方位を示す第２相対関係情報と、
前記認識対象物（ＯＢＪ）の前記対象物絶対位置情報を記憶する対象物情報記憶部（６）から取得した、前記第１認識対象物（ＴＰ１）の前記対象物絶対位置情報と、
前記対象物情報記憶部（６）から取得した、前記第２認識対象物（ＴＰ２）の前記対象物絶対位置情報と、に基づいて、
前記第１認識対象物（ＴＰ１）を認識した地点である第１地点（Ｐ１）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、及び、前記第２認識対象物（ＴＰ２）を認識した地点である第２地点（Ｐ２）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算する。
【００５３】
これらの構成によれば、複数の認識対象物（ＯＢＪ）（第１認識対象物（ＴＰ１），第２認識対象物（ＴＰ２））と車両（１００）との相間関係（第１相対関係情報、第２相対関係情報）に基づき、車両（１００）の方位を精度良く特定することができる。例えば、単一の認識対象物（ＯＢＪ）に基づいて車両（１００）の方位を検出する場合には、当該認識対象物（ＯＢＪ）の延伸方向など、認識対象物（ＯＢＪ）の形状も考慮した画像処理を行って角度（方向）を検出する必要がある。このため、画像処理の負荷が増大したり、認識対象物（ＯＢＪ）の角度（方向）を演算する際の誤差によって、車両（１００）の方位の精度が低下したりする可能性がある。しかし、本構成によれば、複数の認識対象物（ＯＢＪ）と車両（１００）との相関関係を用いて、車両（１００）の方位を検出するので、誤差が少なくなり、精度を向上させることができる。また、単一の認識対象物（ＯＢＪ）から車両（１００）の方位を検出する必要がないため、例えば、認識対象物（ＯＢＪ）として点状のものも設定可能であり、画像処理の負荷を低減することもできる。また、対象物情報記憶部（６）も、対象物絶対位置情報として認識対象物（ＯＢＪ）の位置の情報を記憶すれば足り、方位の情報を記憶する必要がない。従って、対象物情報記憶部（６）のようなデータベースの容量も低減される。本構成によれば、このように軽い演算負荷で精度良く認識可能な複数の認識対象物（ＯＢＪ）と車両（１００）との相関関係と、第１認識対象物（ＴＰ１）の対象物絶対位置情報と、第２認識対象物（ＴＰ２）の対象物絶対位置情報とに基づくことにより、精度良く車両（１００）の絶対方位情報を演算することができる。以上、本構成によれば、車両（１００）に搭載されたカメラ（２）により撮影された周辺画像（ＩＭ）に基づいて、精度良く車両（１００）の方位を検出する技術を提供することができる。
【００５４】
ここで、前記方位検出部（７）は、前記第１相対関係情報と、前記第２相対関係情報と、前記第１認識対象物（ＴＰ１）の前記対象物絶対位置情報と、前記第２認識対象物（ＴＰ２）の前記対象物絶対位置情報と、さらに、前記第１地点（Ｐ１）と前記第２地点（Ｐ２）との相対関係を示す地点間相対情報と、に基づいて、前記車両（１００）の前記絶対方位情報を演算すると好適である。
【００５５】
方位検出部（７）は、絶対座標系とは別のローカルな座標系ではあるが、第１相対関係情報と、第２相対関係情報と、地点間相対情報とに基づいて、第１認識対象物（ＴＰ１）と第２認識対象物（ＴＰ２）との相対関係を演算することができる。そして、方位検出部（７）は、この相対関係を、第１認識対象物（ＴＰ１）及び第２認識対象物（ＴＰ２）の対象物絶対位置情報に適合させることにより、絶対座標系において絶対方位情報を演算することができる。
【００５６】
また、前記方位検出部（７）が、前記第１相対関係情報と、前記第２相対関係情報と、前記第１認識対象物（ＴＰ１）の前記対象物絶対位置情報と、前記第２認識対象物（ＴＰ２）の前記対象物絶対位置情報と、さらに、前記第１地点（Ｐ１）と前記第２地点（Ｐ２）との相対関係を示す地点間相対情報と、に基づいて、前記車両（１００）の前記絶対方位情報を演算する場合、前記方位検出部（７）は、前記第１相対関係情報と、前記第２相対関係情報と、前記地点間相対情報と、に基づいて、前記第１認識対象物（ＴＰ１）と前記第２認識対象物（ＴＰ２）との相対関係を示す対象物間相対関係情報を演算し、前記対象物間相対関係情報を前記第１認識対象物（ＴＰ１）及び前記第２認識対象物（ＴＰ２）の前記対象物絶対位置情報に適合させることにより、前記車両（１００）の前記絶対方位情報を演算すると好適である。
【００５７】
第１相対関係情報と、第２相対関係情報と、地点間相対情報とを関連付けることにより、これら３つの情報が結びつけられた対象物間相対関係情報を得ることができる。このため、方位検出部（７）は、絶対座標系とは別のローカルな座標系ではあるが、第１認識対象物（ＴＰ１）と第２認識対象物（ＴＰ２）との相対関係を示す対象物間相対関係情報を精度良く演算することができる。さらに、方位検出部（７）は、この対象物間相対関係情報を、第１認識対象物（ＴＰ１）及び第２認識対象物（ＴＰ２）の対象物絶対位置情報に適合させることにより、絶対座標系において精度良く絶対方位情報を演算することができる。
【００５８】
また、前記車両（１００）の走行軌跡（Ｋ）を記憶する走行軌跡記憶部（５）を備え、前記地点間相対情報は、前記走行軌跡記憶部（５）に記憶された前記走行軌跡（Ｋ）の内、前記第１地点（Ｐ１）と前記第２地点（Ｐ１）との間の地点間走行軌跡（ＫＴ）に基づいて取得され、  前記方位検出部（７）は、前記第１地点（Ｐ１）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、及び、前記第２地点（Ｐ２）における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、及び、前記地点間走行軌跡（ＫＴ）上の任意の地点における前記車両（１００）の前記絶対方位情報、の少なくとも１つを演算すると好適である。
【００５９】
この構成によれば、複数の認識対象物（ＯＢＪ）（第１認識対象物（ＴＰ１），第２認識対象物（ＴＰ２））と車両（１００）との相間関係（第１相対関係情報、第２相対関係情報）、及び、それぞれの認識対象物（ＯＢＪ）を認識した地点間の車両（１００）の走行軌跡（地点間走行軌跡（ＫＴ））に基づき、車両（１００）の方位を精度良く特定することができる。また、第１地点（Ｐ１）及び第２地点（Ｐ２）に加えて、地点間走行軌跡（ＫＴ）上の任意の地点における絶対方位情報も特定することができる。また、方位検出部（７）が、上述したように、対象物間相対関係情報を演算する場合には、第１相対関係情報と、第２相対関係情報と、地点間走行軌跡（ＫＴ）に基づく地点間相対情報とを関連付けることにより、走行軌跡（Ｋ）を介して、これら３つの情報が結びつけられた対象物間相対関係情報を適切に得ることができる。
【００６０】
ここで、地点間走行軌跡（ＫＴ）は、前記車両（１００）の位置及び方位の双方の軌跡を含むと好適である。
【００６１】
地点間走行軌跡（ＫＴ）が、第１地点（Ｐ１）から第２地点（Ｐ２）までの地点間走行経路（ＫＴ）の任意の点における車両（１００）の位置及び方位の情報を含むことにより、方位検出部（７）は、第１地点（Ｐ１）から第２地点（Ｐ２）までの地点間走行経路（ＫＴ）の任意の点における車両（１００）の絶対方位情報を精度良く演算することができる。
【００６２】
また、前記方位検出部（７）は、前記絶対方位を検出した地点での前記車両（１００）の位置を示す絶対位置を含む情報として、前記絶対方位情報を演算すると好適である。
【００６３】
絶対方位情報が、絶対方位の情報に加えて絶対位置の情報も含むことで、絶対方位情報がより精度の高い情報となる。例えば、絶対方位情報がナビゲーションシステムや駐車支援システムに利用される場合に、有用な情報となる。
【００６４】
また、前記認識対象物（ＯＢＪ）は、地表面に固定された地物であると好適である。
【００６５】
周辺画像（ＩＭ）の画像座標系は、平面座標系（射影平面に対する射影座標系）であり、立体的な座標を特定する場合に比べて、予め規定された水平面における座標を特定する場合の方が高い精度を有する。地表面は、車両（１００）にカメラ（２）を設置した際に、特定することが容易な水平面である。従って、地表面に固定された地物を認識対象物（ＯＢＪ）とすることによって、画像処理部（４）による認識対象物（ＯＢＪ）の認識精度を高く保ち、方位検出部（７）も精度良く車両（１００）の絶対方位情報を演算することができる。
【００６６】
また、１つの態様として、前記対象エリアは、複数台の駐車区画（２０５）を有する駐車場（２００）であり、前記カメラ（２）は前記車両（１００）の側方を撮影するサイドカメラであり、前記認識対象物（ＯＢＪ）は、前記駐車区画（２０５）を示す区画線（２１０）の端部であると好適である。
【００６７】
対象エリアをある程度の領域に絞ることによって、対象エリアの中で精度良く車両（１００）の絶対方位情報を演算することができる。また、駐車場（２００）には、通常、複数台の駐車区画（２０５）が設けられ、それぞれの駐車区画（２０５）は例えば地表面に設定された区画線（２１０）などによって区画されている。従って、区画線（２１０）の少なくとも一部を認識対象物（ＯＢＪ）とすることで適切に認識対象物（ＯＢＪ）を設定することができる。また、区画線（２１０）の端部は、エッジ抽出などの比較的簡単な画像処理によって検出することができるので、画像処理の負荷を低減することもできる。また、駐車場（２００）の中を車両（１００）が走行する際には、多くの場合、車両（１００）の側方に駐車区画（２０５）が存在する。カメラ（２）がサイドカメラであると、車両（１００）が駐車場（２００）の中を移動する際に、認識対象物（ＯＢＪ）としての区画線（２１０）を含む周辺画像（ＩＭ）を適切に撮影することが容易となる。
【００６８】
また、前記画像処理部（４）が複数種の前記認識対象物（ＯＢＪ）を認識する場合、前記対象物情報記憶部（６）は、前記対象物絶対位置情報と、前記認識対象物（ＯＢＪ）の種別を示す種別情報及び形状を特定する形状情報の少なくとも一方とを記憶すると好適である。
【００６９】
認識対象物（ＯＢＪ）は、単一の種類に限らず、複数の種類が設定されていてもよい。その場合には、対象物情報記憶部（６）が、対象物絶対位置情報の他、種別情報及び形状の少なくとも一方を記憶していることで、画像処理部（４）は、適切に認識対象物（ＯＢＪ）を認識することができる。
【符号の説明】
【００７０】
１      ：方位検出システム
２      ：カメラ
３      ：周辺画像取得部
４      ：画像処理部
５      ：走行軌跡記憶部
６      ：対象物情報記憶部
７      ：方位検出部
１００  ：車両
２００  ：駐車場
２０５  ：駐車区画
２１０  ：区画線
ＩＭ    ：周辺画像
Ｋ      ：走行軌跡
ＫＴ    ：地点間走行軌跡
ＭＫ    ：マーカー（認識対象物）
ＯＢＪ  ：認識対象物
Ｐ１    ：第１地点
Ｐ２    ：第２地点
ＴＰ１  ：第１認識対象物
ＴＰ２  ：第２認識対象物
【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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【国際調査報告】
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