(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図を記憶する道路地図記憶手段と、
衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により前記面地図上の車両の現在位置を検出する現在位置検出手段と、
車両の前方道路を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段による道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、
前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換手段と、
前記撮像手段の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出手段と、
前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出手段と、
前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算手段と、
前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正手段とを備えることを特徴とする現在位置修正装置。
【請求項２】
請求項１に記載の現在位置修正装置において、
前記道路地図記憶手段は、前記面地図に加え、ノードとリンクとを結んで道路を表す線地図を記憶しており、
前記線地図および前記面地図と車両の現在位置とに基づいて車両前方の道路の特徴を検出する道路特徴検出手段を備え、
前記現在位置修正手段は、前記道路の特徴部分を中心に前記面地図と前記道路画像とを上下および左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めることを特徴とする現在位置修正装置。
【請求項３】
請求項２に記載の現在位置修正装置において、
前記現在位置修正手段は、前記道路特徴検出手段により道路の特徴が検出されなかった場合は、前記面地図と前記道路画像とを左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めることを特徴とする現在位置修正装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の現在位置修正装置において、
前記道路特徴検出手段は、道路幅の変化、道路の分岐と合流、およびカーブを道路の特徴として検出することを特徴とする現在位置修正装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの項に記載の現在位置修正装置において、
先行車との車間距離を検出する車間距離検出装置を備え、
前記現在位置修正手段は、車間距離が所定値以下のときは現在位置の修正を行わないことを特徴とする現在位置修正装置。
【請求項６】
道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図上において、衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により車両の現在位置を検出する現在位置検出処理と、
車両の前方道路を撮像し、その道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換処理と、
前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出処理と、
前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出処理と、
前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算処理と、
前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正処理とを行うことを特徴とする現在位置修正方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ナビゲーション装置の衛星航法および自律航法により検出された現在位置を修正する装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両周辺を撮像し、車両周辺映像に含まれる道路の標識や信号機、あるいは車線に基づいて現在位置の特徴を検出し、道路地図データの特徴と比較してナビゲーション装置により検出された現在位置を修正するようにした現在位置修正装置が知られている(例えば特開平０９−１５２３４８号公報参照)。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の現在位置修正装置では、道路の標識や信号機あるいは車線に基づいて現在位置の特徴を検出しているので、標識、信号機、車線などの道路の特徴が数多く存在する道路では有効な方法であるが、そのような道路の特徴がほとんどない道路では上述した方法は役に立たないという問題がある。
【０００４】
本発明の目的は、どのような道路を走行しているときでも衛星航法および自律航法により検出された現在位置を正確に修正することができる現在位置修正装置および現在位置修正方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
発明の一実施の形態の構成を示す図１および図１７に対応づけて本発明を説明すると、
（１）  請求項１の発明は、道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図を記憶する道路地図記憶手段７と、衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により前記面地図上の車両の現在位置を検出する現在位置検出手段３〜７，９と、車両の前方道路を撮像する撮像手段１と、前記撮像手段１による道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換手段２と、前記撮像手段１の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出手段９と、前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出手段９と、前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算手段９と、前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正手段９とを備え、これにより上記目的を達成する。
（２）  請求項２の現在位置修正装置は、前記道路地図記憶手段７が、前記面地図に加え、ノードとリンクとを結んで道路を表す線地図を記憶しており、前記線地図および前記面地図と車両の現在位置とに基づいて車両前方の道路の特徴を検出する道路特徴検出手段９を備え、前記現在位置修正手段９によって、前記道路の特徴部分を中心に前記面地図と前記道路画像とを上下および左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めるようにしたものである。
（３）  請求項３の現在位置修正装置は、前記現在位置修正手段９によって、前記道路特徴検出手段９により道路の特徴が検出されなかった場合は、前記面地図と前記道路画像とを左右にずらしながら輝度分散値が最小となる位置関係を求めるようにしたものである。
（４）  請求項４の現在位置修正装置は、前記道路特徴検出手段９によって、道路幅の変化、道路の分岐と合流、およびカーブを道路の特徴として検出するようにしたものである。
（５）  請求項５の現在位置修正装置は、先行車との車間距離を検出する車間距離検出装置１２を備え、前記現在位置修正手段９によって、車間距離が所定値以下のときは現在位置の修正を行わないようにしたものである。
（６）  請求項６の発明は、道路をその延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、それらの多角形の連結により道路を表す面地図上において、衛星航法および自律航法のいずれか一方または両方により車両の現在位置を検出する現在位置検出処理と、車両の前方道路を撮像し、その道路画像を車両を真上から見た画像に変換するとともに、前記面地図の縮尺と同一縮尺の画像に変換する画像変換処理と、前記道路画像上の車両の現在位置を算出する現在位置算出処理と、前記面地図と前記道路画像とを照合して前記面地図上の道路部分に対応する前記道路画像上の画素を抽出する画素抽出処理と、前記抽出された画素の輝度の分散値を演算する輝度分散値演算処理と、前記面地図と前記道路画像とをずらしながら輝度分散値が最小となる前記面地図と前記道路画像との位置関係を求め、そのときの前記面地図上の車両の現在位置を前記道路画像上の車両の現在位置へ修正する現在位置修正処理とを行うことにより、上記目的を達成する。
【０００６】
上述した課題を解決するための手段の項では、説明を分かりやすくするために一実施の形態の図を用いたが、これにより本発明が一実施の形態に限定されるものではない。
【０００７】
【発明の効果】
（１）  請求項１の発明によれば、標識や信号機、あるいは車線などのない道路を走行しているときでも、衛星航法や自律航法により検出した現在位置を正確な位置へ修正することができる。
（２）  請求項２の発明によれば、線地図と面地図とを利用して道路の特徴を容易に検出することができ、検出した道路の特徴を中心に面地図と道路画像とを照合することによって短時間に効率よく現在位置を修正することができる。
（３）  請求項３の発明によれば、道路の特徴が検出できなくても現在位置を修正することができる。（４）  請求項４の発明によれば、道路の特徴を中心に短時間に効率よく現在位置を修正することができる。（５）  請求項５の発明によれば、自車前方の道路が先行車の影になって撮像できないときの現在位置の誤修正を防止することができる。（６）  請求項６の発明によれば、請求項１の上記効果と同様な効果が得られる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
《発明の第１の実施の形態》
図１は第１の実施の形態の構成を示す。カメラ１は車両前部に設置され、車両前方の道路を中心に撮像してデジタル画像を出力する。画像処理装置２はマイクロコンピューター２ａとメモリ２ｂなどの周辺部品を備え、カメラ１で撮像した画像を、路面を真上から見た画像に変換する。ＧＰＳ受信機３は、ＧＰＳ衛星から送られる信号を受信して衛星航法により車両の現在位置を検出する。ＦＭ／ビーコン受信機４は、ＦＭ放送局や路側ビーコン送信機から交通情報を受信するとともに、路側ビーコン送信機からは位置情報も受信する。また、車速／距離センサー５は車両の走行速度と走行距離を検出し、方位センサー６は車両の進行方位を検出する。
【０００９】
地図データ記憶装置７は２種類の道路地図データを記憶している。第１の道路地図データは、ノードと呼ばれる点とノード間を結ぶリンクと呼ばれる直線とを結んで道路を表す従来の道路地図データである。この明細書では第１の道路地図データを「線地図データ」と呼び、第１の道路地図を「線地図」と呼ぶ。
【００１０】
一方、第２の道路地図データは、道路を延在方向に分割して各分割部を多角形で近似し、これらの多角形を連結して道路を表す道路地図データである。例えば図２に示すように、道路を延在方向に分割して各分割部を多角形Ａ、Ｂ、Ｃ、・・で近似し、各多角形Ａ、Ｂ、Ｃ、・・の頂点の座標を左回りまたは右回りに記述して表す。例えば多角形Ａを(XA1,YA1),(XA2,YA2),(XA3,YA3),(XA4,YA4)という座標列で表し、多角形Bを(XB1,YB1),(XB2,YB2),(XB3,YB3),(XB4,YB4)という座標列で表す。この第２の道路地図データは、上記線地図データよりも道路幅、曲線路、分岐点、合流点、交差点などの道路各部の形状を正確に表すことができる。この明細書では第２の道路地図データを「面地図データ」と呼び、第２の道路地図を「面地図」と呼ぶ。
【００１１】
入力装置８は、目的地の入力や画面のスクロールなどを行うための操作部材を備えている。処理装置９はマイクロコンピューター９ａとメモリ９ｂなどの周辺部品と、表示制御回路９ｃ、音声駆動回路９ｄなどを備え、通常のナビゲーション装置の機能の他に、後述する現在地修正処理を行う。なお、ナビゲーション装置の機能には、道路地図と現在位置表示、自律航法による現在位置検出、目的地までの経路探索・音声案内などがある。この実施の形態では衛星航法と自律航法により現在位置を検出する例を示すが、いずれか一方のみにより現在位置を検出してもよい。表示制御回路９ｃはモニター１０に道路地図を表示するとともに、その道路地図上に現在位置や目的地までの経路などの情報を表示する。音声駆動回路９ｄはスピーカー１１を駆動して種々の案内放送を行う。
【００１２】
図３〜図６は、第１の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。これらのフローチャートにより第１の実施の形態の動作を説明する。処理装置９のマイクロコンピューター９ａはイグニッション・スイッチ(不図示)がオンするとこの現在位置修正処理を繰り返し実行する。
【００１３】
ステップ１において、衛星航法と自律航法により現在の自車位置を検出する。続くステップ２で、地図データ記憶装置７からカメラ１の撮像範囲および自車位置を含む範囲の線地図データおよび面地図データを読み出す。ステップ３では道路幅Ｗを算出する。
【００１４】
図７により道路幅Ｗの算出方法を説明する。線地図の道路リンクＬ(図中のＬOとＬ1)の中点Ｉ(図中のＩ0とＩ1)を通り、この線地図道路リンクＬと直交する直線を求める。この直線と面地図との交点Ｐ(図中のＰOとＰ1)、Ｑ(図中のＱOとＱl)を算出し、ＰＱ間（図中のＰ0〜Ｑ0間とＰ1〜Ｑ1間）の距離を演算して道路幅Ｗとする。
【００１５】
ステップ４において、線地図データに基づいて車両前方の道路分岐点と合流点の有無とその位置を検出する。続くステップ５で、線地図データに基づいて車両前方の道路リンクの屈折角を求め、車両前方のカーブの有無とその位置を算出する。
【００１６】
図８により、道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブの検出方法を説明する。走行道路前方の連続した道路幅Ｗ1とＷ2の差｜Ｗ1−Ｗ2｜が所定値以上の場合に道路幅が大きく変化するとし、前後のリンクの接続された補間点を道路幅の変化点とする。また、道路の分岐または合流のある地点のノードを分岐点または合流点とする。さらに、走行道路前方の連続したノードまたは補間点の前後のリンク角度θ1、θ2が、θ1が所定値より大きく、かつθ2が所定値以下になる場合に、当該リンク間のノードまたは補間点を道路のカーブ地点とする。
【００１７】
ステップ６において、走行道路前方に道路幅の変化や道路の分岐または合流、あるいはカーブが検出されたかどうかを確認する。道路幅の変化、分岐または合流、カーブのいずれかの道路の特徴が検出された場合はステップ７へ進み、いずれの道路特徴も検出されなかった場合はステップ２１へ進む。
【００１８】
なお、目的地までの最適な誘導経路が探索され、自車がその誘導経路に沿って走行しているときは、誘導経路のみの道路特徴を検出し、マイクロコンピューターの負担を軽減することができる。
【００１９】
道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブのいずれかの道路特徴が検出された場合は、ステップ７でカメラ１により車両前方を撮像し、続くステップ８で画像処理装置２により路面を真上から見た画像に変換するとともに、上記ステップ２で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。
【００２０】
この明細書ではこの画像変換を視点変換と呼び、この視点変換では路面が平坦であると仮定する。また、この実施の形態ではカメラ１が路面から高さｈの位置に偏角θvで取り付けられ、カメラ１には焦点距離ｆの撮影レンズと、横ｐ×縦ｑの大きさで画素数横Ｍ×縦Ｎの受光素子とが内蔵されているものとする。そして、撮像した画像の中の横Ａ×縦Ｂの範囲、すなわち車両前方の左右Ａ×前後Ｂの範囲を変換するものとすると、次式により視点変換前の画像の点（Ｘ，Ｙ）は視点変換後の画像の点（ｘ，ｙ）に投影される。
【数１】
0003843727.tif 000002
なお、数式1においてＩＮＴ｛  ｝は整数化関数である。
【００２１】
視点変換後の画像は路面を真上から見た画像であり、道路を多角形の連結により表した面地図も路面を真上から見た地図であるから、画像と面地図の縮尺を一致させて両者を重ね合わせることにより、画像の道路と面地図の道路とを照合することができる。なお、路面が平坦でないと道路が平行に変換されないが、この実施の形態では変換する範囲を１００ｍ程度と車両のごく近傍に限定することによって、路面をほぼ平坦と見なすことができる。
【００２２】
ステップ９では、図９に示すように、カメラ１で撮像し視点変換した画像Ｆ(x,y)の左上隅の画素をＦ(0,0)とし、自車位置をＦ(x0,y0)とする。続くステップ１０において、上記ステップ２で読み出した面地図からカメラ画像Ｆ(x,y)の範囲と自車位置を含む領域の面地図Ｇ(x,y)を切り出し、図１０に示すようにその左上隅をＧ(0,0)とし、自車位置をＧ(x0,y0)とする。
【００２３】
ここで、カメラ画像Ｆ(x,y)上の自車位置Ｆ(x0,y0)は、カメラ１の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて予め算出した位置であり、面地図Ｇ(x,y)上の自車位置Ｇ(x0,y0)は衛星航法および自律航法により検出した位置である。
【００２４】
次にステップ１１で面地図Ｇ(x,y)の道路部分に１をその他の部分に０を設定し、ステップ１２で図１０に示すように面地図Ｇ(x,y)をｘ軸方向にｍ等分、ｙ軸方向にｎ等分する。
【００２５】
ステップ１３において、図１１に示すように、面地図Ｇ(x,y)上のｘ＝０〜ｍ、ｙ＝０〜ｎのすべての座標に順次カメラ画像Ｆ(x,y)の左上隅Ｆ(0,0)を合わせて重ね、面地図Ｇ(x,y)の道路部（Ｇ(x,y)＝１）の座標に対応するカメラ画像Ｆ(x,y)の画素の輝度分散値を求める。
【００２６】
図１２に示すように、カメラ画像Ｆ(x,y)の道路部には道路周辺の建物や風景が写り込まず、ほぼ灰色一色になるため、輝度の分散が小さくなる。一方、カメラ画像Ｆ(x,y)の中の道路以外の部分には道路周辺の建物や風景が写り込むので、輝度の分散が大きくなる。したがって、面地図Ｇ(x,y)の道路部とカメラ画像Ｆ(x,y)の道路部とがほぼ完全に重なった場合は、カメラ画像Ｆ(x,y)の中の道路部の画素のみの輝度分散値を求めることになるから、輝度分散値は最小になる。
【００２７】
ステップ１４では輝度の分散値が最小となる面地図座標Ｇmin(x,y)を求める。次に、ステップ１５で面地図Ｇ(x,y)上の最小分散値の座標Ｇmin(x,y)にカメラ画像Ｆ(x,y)上の左上隅Ｆ(0,0)を合わせて面地図Ｇ(x,y)とカメラ画像Ｆ(x,y)とを重ねたときの、面地図Ｇ(x,y)上の自車位置Ｇ(x0,y0)をカメラ画像Ｆ(x,y)上の自車位置Ｆ(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により検出された自車の現在位置を、カメラ画像により検出した正確な位置へ修正することができる。
【００２８】
ステップ１６でイグニッション・スイッチがオフされたかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ１へ戻って上記処理を繰り返す。
【００２９】
ステップ６において道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブなどの道路の特徴が検出されなかった場合は、ステップ２１でカメラ１により車両前方を撮像し、続くステップ２２で画像処理装置２により路面を真上から見た画像に視点変換するとともに、上記ステップ２で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。
【００３０】
ステップ２３では、図１３に示すように、カメラ１で撮像し視点変換した画像Ｆ(x,y)上のｙ＝ｙ０の左端の画素をＦ(0,y0)とし、自車位置をＦ(x0,y0)とする。続くステップ２４において、上記ステップ２で読み出した面地図からカメラ画像Ｆ(x,y)の範囲と自車位置を含む領域の面地図Ｇ(x,y)を切り出し、図１４に示すようにｙ＝ｙ０の左端をＧ(0,y0)とし、自車位置をＧ(x0,y0)とする。次にステップ２５で面地図Ｇ(x,y)の道路部分に１を、その他の部分に０を設定し、ステップ２６で図１４に示すように面地図Ｇ(x,y)をｘ軸方向にｍ等分する。
【００３１】
ステップ２７において、図１５に示すように、面地図Ｇ(x,y)上のｘ＝０〜ｍ、ｙ＝ｙ０のすべての座標に順次カメラ画像Ｆ(x,y)の左端Ｆ(0,y0)を合わせて重ね、面地図Ｇ(x,y)の道路部（Ｇ(x,y)＝１）の座標に対応するカメラ画像Ｆ(x,y)の画素の輝度分散値を求める。上述したように、面地図Ｇ(x,y)の道路部とカメラ画像Ｆ(x,y)の道路部とがほぼ完全に重なったときに、カメラ画像Ｆ(x,y)の道路部の輝度分散値が最小になる。
【００３２】
ステップ２８では輝度の分散値が最小となる面地図座標Ｇmin(x,y0)を求める。次に、ステップ２９で面地図Ｇ(x,y)上の最小分散値の座標Ｇmin(x,y0)にカメラ画像Ｆ(x,y)上の左端Ｆ(0,y0)を合わせて面地図Ｇ(x,y)とカメラ画像Ｆ(x,y)とを重ねたときの、面地図Ｇ(x,y)上の自車位置Ｇ(x0,y0)をカメラ画像Ｆ(x,y)上の自車位置Ｆ(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により求めた自車の現在位置を、カメラ画像により求めた正確な位置へ修正することができる。
【００３３】
ステップ３０でイグニッション・スイッチがオフされたかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ１へ戻って上記処理を繰り返す。
【００３４】
以上説明したように第１の実施の形態によれば、標識や信号機、あるいは車線などのない道路など、どのような道路を走行しているときでも、衛星航法や自律航法により検出した現在位置を正確な位置へ修正することができる。
【００３５】
なお、上述した第１の実施の形態ではカメラ画像Ｆ(x,y)と面地図Ｇ(x,y)とを上下および左右にずらして輝度分散値を求める例を示したが、カメラ画像Ｆ(x,y)と面地図Ｇ(x,y)の内のいずれか一方を回転させ、車両の進行方向も含めて輝度分散値を求めるようにしてもよい。
【００３６】
また、面地図データに道路の車線別情報を記憶しておけば、現在位置補正を行ったときにどの車線を走行中であるかの判定を行うことができる。
【００３７】
さらに、現在位置周辺に２本以上の並走道路がある場合には、これらの並走道路を含むように面地図Ｇ(x,y)を切り出してカメラ画像Ｆ(x,y)と重ね合わせることにより、現在どの道路を走行中であるかを判定することができる。
【００３８】
上述した第１の実施の形態では、面地図データの道路部分に"１"を、その他の部分に"０"をそれぞれ設定する例を示したが、面地図データ自体に最初から道路部分とその他の部分とを判別するための属性データを組み込んでおき、使用するときにその属性データを参照するようにしてもよい。
【００３９】
《発明の第２の実施の形態》
カメラ画像から画像処理により道路端を検出し、面地図の道路端と照合することによって現在位置を修正する第２の実施の形態を説明する。
【００４０】
図１７は第２の実施の形態の構成を示す。車間距離検出装置１２は、半導体レーザーやミリ波などを用いて先行車との車間距離を検出する。なお、その他の機器は図１に示す機器と同様であり、図１と同一の符号を付して説明を省略する。
【００４１】
図１８〜図２１は、第２の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。これらのフローチャートにより第２の実施の形態の動作を説明する。処理装置９のマイクロコンピューター９ａはイグニッション・スイッチ（不図示）がオンするとこの現在位置修正処理を繰り返し実行する。
【００４２】
ステップ４１において、衛星航法と自律航法により現在の自車位置を検出するとともに、車間距離検出装置１２により先行車との車間距離を検出する。続くステップ４２で車間距離が所定値以下か否かを確認する。
【００４３】
先行車との車間距離が所定値以下で小さいときは、図２９に示すように自車前方の道路が先行車の影になるため、図３０(ｂ)に示すようにカメラ１で自車前方道路を撮像できない。そのため、道路の特徴を検出できず、カメラ画像と面地図との照合もできない。したがって、車間距離が所定値以下のときは、現在位置の修正処理を行わずにステップ４１へ戻る。なお、図３０(ａ)は先行車がいない場合のカメラ１の撮像画像を示す。
【００４４】
一方、先行車との車間距離が所定値より大きいときはステップ４３へ進み、地図データ記憶装置７からカメラ１の撮像範囲および自車位置を含む範囲の線地図データおよび面地図データを読み出す。次に、ステップ４４では上述した方法により道路幅Ｗを算出する。また、ステップ４５で線地図データに基づいて上記方法により車両前方の道路分岐点と合流点の有無とその位置を検出し、ステップ４６で線地図データに基づいて上記方法により車両前方の道路リンクの屈折角を求め、車両前方のカーブの有無とその位置を算出する。
【００４５】
ステップ４７では、走行道路前方に道路幅の変化や道路の分岐または合流、あるいはカーブが検出されたかどうかを確認する。道路幅の変化、分岐または合流、カーブのいずれかの道路の特徴が検出された場合はステップ４８へ進み、いずれの道路特徴も検出されなかった場合はステップ６１へ進む。
【００４６】
なお、目的地までの最適な誘導経路が探索され、自車がその誘導経路に沿って走行しているときは、誘導経路のみの道路特徴を検出し、マイクロコンピューターの負担を軽減することができる。
【００４７】
道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブのいずれかの道路特徴が検出された場合は、ステップ４８においてカメラ１で車両前方を撮像する。続くステップ４９で画像処理装置２によりカメラ画像Ｆ(x,y)から道路の車線と道路端を抽出し、エッジ画像Ｆ’(x,y)を生成する。このエッジ画像Ｆ’(x,y)の車線と道路端の画素に１を、その他の部分の画素に０をそれぞれ設定する。
【００４８】
ここで、カメラ画像から車線と道路端を抽出する方法について説明する。なお、本願で説明する道路端とは、例えば道路がアスファルトで道路以外の部分が土の場合のように、道路と道路以外の境界部において輝度変化の大きい部分を云う。図２２(ａ)に示すように、カメラ画像Ｆ(x,y)のほぼ中央に設定した線分Ｍ〜Ｍ’から左右各方向に画素ごとの輝度を検出し、輝度が低い値から所定値以上高い値へ変化する画素を検出する。道路の車線や道路端では所定値以上の輝度変化があるため、図２２(ａ)に示すようなエッジ画像Ｆ’(x,y)が得られる。次に、エッジ検出処理を行った結果、途切れてしまった車線と道路端を復元するため、あるいはもともと破線になっている車線を１本に統合するために、領域の２値化膨張やハフ変換などの周知の方法により線分の連結処理を行い、図２２(ｂ)に示すようなエッジ画像Ｆ’(x,y)を生成する。さらに、エッジ画像Ｆ’(x,y)の線分の中で所定値以上の線分を抽出し、それらを車線と道路端と判定し、図２２(ｃ)に示すような自車前方道路の車線と道路端のエッジ画像Ｆ’(x,y)を生成する。
【００４９】
ステップ５０において、画像処理装置２によりエッジ画像Ｆ’(x,y)を路面を真上から見た画像に視点変換するとともに、上記ステップ４３で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。ステップ５１では、図２３に示すように、エッジ画像Ｆ’(x,y)の左上隅の画素をＦ'(0,0)、自車位置をＦ’(x0,y0)とする。ステップ５２において、上記ステップ４３で読み出した面地図からエッジ画像Ｆ’(x,y)の範囲と自車位置を含む面地図Ｇ’(x,y)を切り出し、その左上隅をＧ’(0,0)とし、自車位置をＧ’(x0,y0)とする。
【００５０】
ここで、エッジ画像Ｆ’(x,y)上の自車位置Ｆ’(x0,y0)は、カメラ１の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて予め算出した位置であり、面地図Ｇ’(x,y)上の自車位置Ｇ’(x0,y0)は衛星航法および自律航法により検出した位置である。
【００５１】
次に、ステップ５３で面地図Ｇ’(x,y)の道路端に１を、その他の部分に０を設定し、ステップ５４で図２４に示すように面地図Ｇ’(x,y)をｘ軸方向にｍ等分、ｙ軸方向にｎ等分する。
【００５２】
ステップ５５において、図２５に示すように、面地図Ｇ’(x,y)上のｘ＝０〜ｍ、ｙ＝０〜ｎのすべての座標に順次エッジ画像Ｆ’(x,y)の左上隅Ｆ’(0,0)を合わせて重ね、面地図Ｇ’(x,y)上の道路端（Ｇ’(x,y)＝１）の座標に対応するエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端（Ｆ’(x,y)＝１）の画素の数を求める。面地図Ｇ’(x,y)上の道路端とエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端とがほぼ完全に重なった場合は、面地図Ｇ’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端の画素の数は最大になる。
【００５３】
ステップ５６で、面地図Ｇ’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端の画素の数が最大になる面地図座標Ｇ’max(x,y)を求める。続くステップ５７で、画素数が最大となる面地図座標Ｇ’max(x,y)にエッジ画像Ｆ’(x,y)上の左上隅Ｆ’(0,0)を合わせて面地図Ｇ’(x,y)とエッジ画像Ｆ’(x,y)とを重ねたときの、面地図Ｇ’(x,y)上の自車位置Ｇ’(x0,y0)をエッジ画像Ｆ’(x,y)上の自車位置Ｆ’(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により検出した車両の現在位置を、カメラ画像により検出した正確な現在位置へ修正することができる。
【００５４】
ステップ５８でイグニッション・スイッチがオフされているかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ４１へ戻って上記処理を繰り返す。
【００５５】
ステップ４７において道路幅の変化、道路の分岐または合流、カーブなどの道路の特徴が検出されたかった場合は、ステップ６１においてカメラ１で車両前方を撮像する。続くステップ６２で、上述した方法によりカメラ画像Ｆ(x,y)から道路の車線と道路端を抽出し、エッジ画像Ｆ’(x,y)を生成する。そして、このエッジ画像Ｆ’(x,y)の車線と道路端の画素に１を、その他の部分の画素に０をそれぞれ設定する。ステップ６３では、上述したようにエッジ画像Ｆ’(x,y)を路面を真上から見た画像に視点変換するとともに、上記ステップ４３で読み出した面地図と同一の縮尺に変換する。
【００５６】
ステップ６４では、図２６に示すように、エッジ画像Ｆ’(x,y)上のｙ＝ｙ０の左端の画素をＦ'(0,y0)とし、自車位置をＦ’(x0,y0)とする。ステップ６５において、上記ステップ４３で読み出した面地図からエッジ画像Ｆ’(x,y)の範囲と自車位置を含む面地図Ｇ’(x,y)を切り出し、ｙ＝ｙ０の左端をＧ’(0,y0)とし、自車位置をＧ’(x0,y0)とする。
【００５７】
ここで、エッジ画像Ｆ’(x,y)上の自車位置Ｆ’(x0,y0)は、カメラ１の取り付け位置と撮像画像との関係に基づいて予め算出した位置であり、面地図Ｇ’(x,y)上の自車位置Ｇ’(x0,y0)は衛星航法および自律航法により検出した位置である。
【００５８】
次に、ステップ６６で面地図Ｇ’(x,y)の道路端に１を、その他の部分に０を設定し、ステップ６７で図２７に示すように面地図Ｇ’(x,y)をｘ軸方向にｍ等分する。
【００５９】
ステップ６８において、図２８に示すように、面地図Ｇ’(x,y)上のｘ＝０〜ｍ、ｙ＝ｙ０のすべての座標に順次エッジ画像Ｆ’(x,y)の左端Ｆ’(0,y0)を合わせて重ね、面地図Ｇ’(x,y)上の道路端（Ｇ’(x,y)＝１）の座標に対応するエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端（Ｆ’(x,y)＝１）の画素の数を求める。面地図Ｇ’(x,y)上の道路端とエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端とがほぼ完全に重なった場合は、面地図Ｇ’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端の画素の数が最大になる。
【００６０】
ステップ６９で、面地図Ｇ’(x,y)上の道路端に対応するエッジ画像Ｆ’(x,y)上の道路端の画素の数が最大になる面地図座標Ｇ’max(x,y0)を求める。続くステップ７０で、画素数が最大となる面地図座標Ｇ’max(x,y0)にエッジ画像Ｆ’(x,y)上の左端Ｆ’(0,y0)を合わせて面地図Ｇ’(x,y)とエッジ画像Ｆ’(x,y)とを重ねたときの、面地図Ｇ’(x,y)上の自車位置Ｇ’(x0,y0)をエッジ画像Ｆ’(x,y)上の自車位置Ｆ’(x0,y0)へ修正する。これにより、衛星航法および自律航法により検出した車両の現在位置を、カメラ画像により検出した正確な現在位置へ修正することができる。
【００６１】
ステップ７１でイグニッション・スイッチがオフされているかどうかを確認し、イグニッション・スイッチがオフされたらこの現在位置修正処理を終了し、イグニッション・スイッチがオフされていないときはステップ４１へ戻って上記処理を繰り返す。
【００６２】
以上説明したように第２の実施の形態によれば、標識や信号機、あるいは車線などのない道路など、どのような道路を走行しているときでも、衛星航法や自律航法により検出した現在位置を正確な位置へ短時間に修正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  第１の実施の形態の構成を示す図である。
【図２】  面地図を示す図である。
【図３】  第１の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図４】  図３に続く、第１の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図５】  図４に続く、第１の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図６】  図５に続く、第１の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図７】  道路幅の算出方法を説明する図である。
【図８】  道路幅の変化、分岐または合流点、カーブの検出方法を示す図である。
【図９】  カメラ画像を示す図である。
【図１０】  面地図を示す図である。
【図１１】  道路の特徴が検出された場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図１２】  道路の特徴が検出された場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図１３】  カメラ画像を示す図である。
【図１４】  面地図を示す図である。
【図１５】  道路の特徴が検出されなかった場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図１６】  道路の特徴が検出されなかった場合の、カメラ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図１７】  第２の実施の形態の構成を示す図である。
【図１８】  第２の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図１９】  図１８に続く、第２の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図２０】  図１９に続く、第２の実施の形態の現在位置修正処理を示すフローチャートである。
【図２１】  図２０に続く、第２の実施の形態の構成を示すフローチャートである。
【図２２】  エッジ画像を示す図である。
【図２３】  エッジ画像を示す図である。
【図２４】  面地図を示す図である。
【図２５】  道路の特徴が検出された場合の、エッジ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図２６】  エッジ画像を示す図である。
【図２７】  面地図を示す図である。
【図２８】  道路の特徴が検出されなかった場合の、エッジ画像と面地図の照合方法を示す図である。
【図２９】  先行車との車間距離が小さいときのカメラの撮像範囲を示す図である。
【図３０】  先行車がいる場合といない場合のカメラによる撮像画像を示す図である。
【符号の説明】
１  カメラ
２  画像処理装置
２ａ  マイコン
２ｂ  メモリ
３  ＧＰＳ受信機
４  ＦＭ／ビーコン受信機
５  車速／距離センサー
６  方位センサー
７  地図データ記憶装置
８  入力装置
９  処理装置
９ａ  マイコン
９ｂ  メモリ
９ｃ  表示制御回路
９ｄ  音声駆動回路
１０  モニター
１１  スピーカー
１２  車間距離検出装置
【図１】
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【図２】
0003843727.tif 000004
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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