"移動体位置測定装置であって、地図上で撮影された実画像のデータを入力して当該実画像から特徴を検出して測位計算で用いる特徴情報を出力する処理を行う特徴検出部を有し、前記特徴検出部は、領域分割部、特徴抽出部、不要物除去部を有し、前記領域分割部は、画像解析処理により、前記実画像の領域から、道路領域A、路側領域B、及び他領域Cを分割により検出し、当該道路領域A、路側領域B、及び他領域Cを含む情報を出力する処理を行い、前記特徴抽出部は、画像解析処理により、前記実画像の領域から、直線や角点を含む特徴部群を抽出して特徴情報を出力する処理を行い、前記不要物除去部は、前記実画像における前記道路領域Aまたは路側領域Bの少なくとも一方から、前記測位計算で用いないようにするための不要物に対応する特徴部を検出して除去し、当該除去後の特徴情報を出力する処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項1記載の移動体位置測定装置において、前記領域分割部は、画像解析処理により、前記入力の実画像の領域から、自車の走行する車線を含む道路領域Aを検出し、当該道路領域Aを含む情報を出力する処理を行う道路領域検出部を有し、前記特徴抽出部は、画像解析処理により、前記実画像における前記道路領域Aから、直線や角点を含む特徴部群を抽出して特徴情報を出力する処理を行い、前記不要物除去部は、前記実画像における前記道路領域Aから、前記測位計算で用いないようにするための不要物に対応する特徴部を除去し、当該除去後の特徴情報を出力する処理を行う道路不要物除去部を有すること、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項1記載の移動体位置測定装置において、前記領域分割部は、画像解析処理により、前記入力の実画像の領域から、前記道路領域Aの横にある路側領域Bを検出し、当該路側領域Bを含む情報を出力する処理を行う路側領域検出部を有し、前記特徴抽出部は、画像解析処理により、前記実画像における前記路側領域Bから、直線や角点を含む特徴部群を抽出して特徴情報を出力する処理を行い、前記不要物除去部は、前記実画像における前記路側領域Bから、前記測位計算で用いないようにするための不要物に対応する特徴部を除去し、当該除去後の特徴情報を出力する処理を行う路側不要物除去部を有すること、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項2記載の移動体位置測定装置において、前記道路領域検出部は、前記実画像の領域から白線を含む路面マークを検出する処理を行う路面マーク検出部と、前記実画像の領域から前記路面マークの形状に基づき1つ以上の車線を検出する処理を行う車線検出部と、を有すること、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項3記載の移動体位置測定装置において、前記路側領域検出部は、前記実画像の領域から、前記道路領域Aの形状に基づき、及び路面からの高さの制限に基づき、前記路側領域Bを検出する処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項2記載の移動体位置測定装置において、前記道路不要物除去部は、前記実画像の道路領域Aから、複数の横線が高密度で集まっている領域を検出し、当該検出した領域に対応する特徴部群を削除する処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項3記載の移動体位置測定装置において、前記路側不要物除去部は、前記実画像の路側領域Bから、複数の角点が高密度で集まっている領域を検出し、当該検出した領域に対応する特徴部群を削除する処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項1記載の移動体位置測定装置において、前記特徴検出部は、前記測位計算で用いるための前記特徴情報を限定する処理を行う限定部を有し、前記限定部は、前記特徴抽出部での処理における、前記実画像の領域から抽出される特徴部の数を、一定数までに制限する処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項1記載の移動体位置測定装置において、前記特徴検出部は、前記測位計算で用いるための前記特徴情報を限定する処理を行う限定部を有し、前記限定部は、前記実画像の領域における地平線より上の領域を処理対象領域として限定し、地平線より下の領域を処理対象外として削除する処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。請求項1~9のいずれか一項に記載の移動体位置測定装置において、実時間で移動体の位置を測定ないし推定する実時間測位部を有し、前記実時間測位部は、前記移動体に搭載され移動体の走行時に実時間で移動体の周囲の少なくとも1つの第1の方向を撮影して第1の画像を得る1つ以上の撮像部から前記第1の画像を入力し、前記第1の画像として、地図上の参照地点の付近で撮影された複数の実画像の中から、直線や角点を含む特徴部を抽出して第1の特徴情報とする第1の特徴抽出部と、地図上の所定の参照地点の付近の第2の画像の中から、直線や角点を含む特徴部を抽出して第2の特徴情報とし、当該第2の特徴情報を含むデータが事前に登録された地図データベースから、前記移動体の走行時に、前記参照地点の付近の該当する第2の特徴情報を読み出して取得する第2の特徴抽出部と、前記第1の特徴情報と前記第2の特徴情報とを入力してそれぞれの特徴部を比較してマッチングすることにより、前記参照地点の付近の複数の特徴部の位置を推定し、当該複数の特徴部の位置をもとに、SFM手法を用いて、移動に伴う各時点の前記移動体の位置と上記複数の各特徴部の位置との相対的な位置関係を演算することにより、前記移動体の現在の位置を推定して第2の位置情報として出力する、特徴マッチング部と、を有し、前記第1の特徴抽出部または第2の特徴抽出部において、前記特徴検出部の処理を行うこと、を特徴とする移動体位置測定装置。課題として、例えば従来手法6特許文献4のように車載カメラを利用した測位技術において、安価高価な装置を使用しないこと、かつ高精度少なくとも一般的なGPS等の手段よりも高精度な測位を実現したい。ただ、従来手法6特許文献4のような測位技術は、完全な実時間測位を実現する技術ではなく、仮想画像処理3次元CG処理を用いた測位技術である。例えば特許文献4は、3次元ナビ用の仮想景観画像の自動生成機能を用いる技術であり、路上の複数の各々の車両存在可能位置車線から各々の仮想景観画像3次元CGを生成取得し、この仮想景観画像と現時点で撮影した実画像とから、特徴部を抽出する処理を行い、特徴マッチング処理により、最適な位置を決定している特許文献4の例えば段落0004,0006,0032等。しかしながら、上記仮想画像処理を用いた測位技術では、例えば3次元CGナビ用の都市地図DBの製作と維持に大きなコストがかかる。また、地図DBに収録するすべての道路には適応できないし、新築など道路景観が変わる際にも、柔軟に対応することはできない。よって、課題として、上記仮想画像処理を用いないまたは必要としない/削減できる実時間測位を実現し、地図DBの製作と維持を効率化低コスト化したい。また、地図DBに収録する多くの道路等に適応でき、道路景観の変化にも柔軟に対応できるようにしたい。仮想画像処理無しの実時間測位を行う場合、カメラの実画像道路景観から抽出する特徴部特徴情報に関して、測位計算で有効になるように、適切な抽出及び判定などが必要になってくる。しかし、測位時撮像時の道路周囲状況時間経過などの要因によって、実画像の内容景観が大きく変化するため、上記適切な抽出及び判定などが難しくなるという問題点がある。上記要因は、例えば、走行時の時期季節天候照明条件や、道路混雑状況車両、歩行者などを含むや、建築環境道路、路側の建物、樹木、看板などを含むの変動などが挙げられる。例えば景観実画像内に含まれている車や木などに相当する特徴部を検出して測位計算で用いてしまうと、処理速度や測位精度が下がってしまう。以上のように、本発明の主な目的は、車載カメラを利用した実時間測位の技術に係わり、安価かつ高精度な測位を実現できる技術を提供することであり、特に、仮想画像処理を用いない実時間測位を実現し、地図DBの製作維持を効率化低コスト化できること、及び、測位時撮像時の道路周囲状況などの要因変動に対しても適応できる、ロバストな特徴検出等の手法を含む測位技術を提供することである。上記目的を達成するため、本発明の代表的な形態は、自動車などの移動体及びそれに搭載される情報システム等に係わる移動体位置測定装置などであって、以下に示す構成を有することを特徴とする。本装置は、移動体の位置を測定ないし推定する移動体位置測定装置であって、a移動体の走行時に実時間でGPS等の手段を用いて移動体の現在の概略の位置と方位を第1の位置情報として検出する位置検出部と、b前記移動体に搭載され移動体の走行時に実時間で移動体の周囲の少なくとも1つの第1の方向例えば前方を撮影して第1の画像実画像群を得る1つ以上の撮像部カメラと、c前記第1の画像として、地図上の参照地点RPの付近で撮影された複数の実画像の中から、直線や角点特徴点を含む特徴部を抽出して第1の特徴情報とする第1の特徴抽出部と、d地図上の所定の参照地点の付近の第2の画像実画像群の中から、直線や角点を含む特徴部を抽出して第2の特徴情報とし、当該第2の特徴情報を含むデータが事前に登録された地図データベースと、e前記移動体の走行時に、前記第1の位置情報をもとに、前記地図データベースから、前記参照地点の付近の該当する第2の特徴情報を読み出して取得する第2の特徴抽出部と、f前記第1の特徴情報と前記第2の特徴情報とを入力してそれぞれの特徴部を比較してマッチングすることにより、前記参照地点の付近の複数の特徴部の位置を推定し、当該複数の特徴部の位置をもとに、SFM手法を用いて、移動に伴う各時点の前記移動体の位置と上記複数の各特徴部の位置との相対的な位置関係を演算することにより、前記移動体の現在の位置を推定して第2の位置情報として出力する、特徴マッチング部と、g前記第1の位置情報に対して前記第2の位置情報を用いて補正することにより、前記移動体の現在の位置を第3の位置情報として出力する位置補正部と、を有する。更に、本装置は、前記特徴抽出処理に係わり、ロバストな特徴検出部を有する。本特徴検出部は、カメラ撮像による実画像データを入力し、領域分割部と、特徴抽出部と、不要物除去部とで処理を行い、結果、特徴情報を出力する。領域分割部は、道路領域検出部と、路側領域検出部と、を含む。不要物除去部は、道路不要物除去部と、路側不要物除去部と、を含む。道路領域検出部は、入力の実画像の領域から、道路領域Aを検出する。例えば、道路領域検出部は、実画像の領域から白線などの路面マークを検出し、検出した路面マークの形状に基づき、車線を含む道路領域Aを推測し確定する。路側領域検出部は、入力の実画像の領域から、路側領域Bを検出する。例えば、路側領域検出部は、実画像の領域から、道路領域検出部で検出した道路領域Aの形状に基づき、路側領域Bを推測し確定する。領域分割部は、上記実画像の領域における道路領域A、路側領域B、及び他の領域Cの情報を出力する。特徴抽出部は、画像解析処理により、実画像における各領域道路領域A、路側領域B、他領域Cから、特徴部群角点、線分、色領域などの特徴部を抽出する。道路不要物除去部は、実画像の道路領域Aに対し、密集横線領域複数の横線が高密度で集まっている領域を検出し、検出した領域に対応する特徴部群を削除する。路側不要物除去部は、実画像の路側領域Bに対し、密集角点領域複数の角点が高密度でで集まっている領域を検出し、検出した領域に対応する特徴部群を削除する。不要物除去部は、上記除去削除後の特徴情報特徴部群の情報を出力する。本発明の代表的な形態によれば、車載カメラを利用した実時間測位の技術に係わり、安価かつ高精度な測位を実現できる。特に、仮想画像処理を用いない実時間測位を実現し、地図DBの製作維持を効率化低コスト化でき、測位時撮像時の道路周囲状況などの要因変動に対しても適応できる、ロバストな特徴検出等の手法を含む測位技術を提供できる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。略称として、RP:参照地点ReferencePoint、等とする。説明上の記号として、T:時点、K:自車位置≒カメラ撮像位置、G:画像実画像、P:特徴点及び特徴点位置、等とする。本実施の形態の主な特徴として、移動体自動車の実時間測位の際、SFM手法を利用した特徴マッチング処理などを行い図1、図5,図6等、特に、道路景観の変動に適応できるロバストな特徴検出手法図8等を有する。これにより自車現在位置を安価かつ高精度で推定する。特に、図8のように、道路景観実画像から、道路や路側を含む各種領域を検出して、測位に悪影響な不要物対応する特徴部を除去する処理機能を有する。[システム]図1において、本発明の一実施の形態のシステム移動体位置測定装置である自動車及び車載情報システム100の構成例を示している。自動車及び車載情報システム100は、実時間測位部1、制御部2、センサ類3、カメラ撮像部4、地図DBデータベース5、等を備える。制御部2は、例えばCPU,ROM,RAM等を含んで成り、回路やプログラムの処理により、システム全体の制御、及び実時間測位部1を含む処理機能を実現する。なお本自動車100はユーザが利用するが、後述する計測車両の場合は、実時間測位部1に対応した事前登録処理部などを備え、地図DB5への事前登録a2の処理d2登録処理を含むを行う。またユーザの自動車100に事前登録処理部を搭載する形態地図DB5内容d2を随時更新する形態も可能である。センサ類3は、GPSユニット31、ジャイロセンサ32、走行センサ33、等の公知の要素である他の手段を有してもよい。GPSユニット31により、複数のGPS衛星からの搬送波例えば1回/1秒を受信し、到達時間差などから緯度経度による位置を検出する。ジャイロセンサ32は、自車の角速度変化から、自車の方位角向きを検出する。走行センサ33車速計などは、自車の走行の距離や速度を検出する。カメラ4は、1台の自動車100に対して1つ以上が搭載される。カメラ4の搭載の位置や向き、及び詳細な機能などは各種の形態が可能である。例えば図3のように、自動車100の前方の路面や景観を含むフレームを撮像する位置向きで搭載される。実時間測位の際、カメラ4は、自車の移動に伴い、走行方向カメラ4の向きに対応の道路や景観等を撮像し、それによる複数の実画像のフレームを得る。その実画像データは適宜記憶手段に一時記憶してもよい。カメラ4は、例えばリアビューカメラやドライブレコーダー用カメラなど、安価な単眼カメラが適用可能である。1台の自動車に対して2つ以上複数のカメラ4を搭載する場合は、それら複数のカメラ4で同時に撮像した複数の実画像を特徴抽出処理画像解析処理などで用いる。これにより、コストが増える代わりに測位精度を高めることができる。上記複数の実画像については、例えば、同じ撮像位置カメラ位置から複数の方向の景観を撮像する形、あるいは、複数の撮像位置カメラ位置から同じ対象を撮像する形、などが可能である。地図DB5は、地図情報d0、RP情報d1、第2の特徴情報d2、等のデータを格納する。地図DB5は、図示しない記憶手段例えばHDD,DVD等や通信ネットワーク上のサービス地図DB5内容を自動更新する等により実現される。地図DB5への事前登録a2の処理では、所定のRP付近での実画像から特徴部を抽出し、RP情報d1、第2の特徴情報d2、等として関連付けて登録する。所定のRPとして少なくとも道路の交差点を含む。地図情報d0は、公知の道路情報景観情報、等を含み、本例ではカーナビ6のデジタル地図で使用されるデータを想定している。また、本発明に係わる要素として、地図情報d0には、特に、所定のRPに関する情報d1を含み、RP情報d1は、当該RPに関連付けられる第2の特徴情報d2を含む。RP情報d1は、地図上における、実時間測位の際の参照対象とする交差点などのRPやランドマーク等に関する情報であり、当該RP等に関する識別情報や属性情報、3次元空間地図内の位置座標3次元座標{X,Y,Z}または対応する緯度経度などの所定の形式の情報などの情報を有する。第2の特徴情報d2は、RP情報d1で識別されるRPの付近の景観実画像内に含まれる標識や建物などのランドマーク等に関して、事前登録a2の際の処理で抽出された特徴部特徴点Pなどに関する特徴量や位置座標画像内の2次元座標x,y及び対応する3次元座標{X,Y,Z}などの情報を含む。カーナビ6は、実時間測位部1による自車現在位置の情報を利用出力するカーナビゲーションシステムやディスプレイ等である。カーナビ6は、地図DB5のデータ、及び第3の位置情報L3等を用いて、ナビゲーション用の地図等のデータを随時に生成し、画面表示処理などを行う。また前述のように、車両制御のためのマイコンやECUへ車両現在位置と方位角の情報などを転送する形態としてもよい。[実時間測位部、処理概要]図1を用いて、本実施の形態自動車及び車載情報システム100における実時間測位部1の構成、及びその実時間測位などの際の処理概要を以下0~5等で説明する。実時間測位部1は、制御部2により、センサ類3、カメラ4、地図DB5、カーナビ6等と連携して、実時間測位に係わる処理を行う。実時間測位部1は、位置検出部10、第1の特徴抽出部11、第2の特徴抽出部12、特徴マッチング部13、位置補正部14、等を備える。その他必要に応じて、画像データ記憶部、マップマッチング部、等の公知の要素を備えてもよい。なおユーザが一般車両で本システムを利用する際の各部の処理については基本的に実時間リアルタイムでの処理であり、地図DB5のデータ{d0,d1,d2}については、事前登録a2による処理例えば本システム提供者、計測車両による処理である。0位置検出部10は、随時、実時間でのGPSユニット31等を含むセンサ類3からの検出情報b0を入力し、そのデータを用いて自車の概略の現在位置と方位角など一般的なGPSによる測位誤差を持つ概略の第1の位置を検出し、この検出情報を第1の位置情報L1とする。例えば図2に状況を示す。1第1の特徴抽出部11は、実時間a1での入力によるカメラ4で撮像した実画像カメラ4毎の時間軸上の複数の各々の画像フレームのデータb1を入力し、その実画像例えば図3の中から、自車周囲環境の道路を含む景観に関する特徴部を抽出する処理を行い、第1の特徴情報c1として出力する。特徴部及び第1の特徴情報c1は、上記実画像2次元景観画像に含まれる角点特徴点Pの座標{x,y}、及び、その角点の形状色明度変化などの特徴を表す特徴量例えばSIFT特徴量;例えば非特許文献3を参照など、所定の画像解析処理などにより抽出できる各種の情報を含む後述、図3等。実時間測位は、少なくとも、交差点などのRPの近く手前などの位置から開始される。第1の特徴抽出部11は、第1の位置情報L1に従って、視野範囲内にあるRPの近くの位置から、上記特徴抽出処理時間軸上の複数の実画像フレームの処理を行う。2第2の特徴抽出部12は、上記第1の特徴抽出部11の動作に並行して、自車の移動に伴う第1の位置情報L1をもとに、事前登録a2による各データd0,d1,d2が登録済みの地図DB5から、自車の第1の位置の付近の地図情報d0、RP情報d1、及び第2の特徴情報d2を逐次に取得する。第2の特徴抽出部12は、地図DB5からデータb2を読み出して入力する形で、該当RP付近の景観実画像の中から特徴部を抽出し、第1の特徴情報c1に対するマッチングの対象参照元とするための第2の特徴情報c2として出力する。上記データb2は、該当RP付近の特徴部の情報にあたる第2の特徴情報d2を含む。地図DB5内に、対応する第2の特徴情報d2が事前登録a2済みの場合は、単にそのデータを読み出して取得すればよい。第2の特徴情報c2は、第1の特徴情報c1と同様の形式であり、特徴点などについての特徴量や位置座標などの情報を含む。上記1,2における実時間a1及び事前登録a2の際のそれぞれの特徴抽出処理では、地図上のRP例えば図2の交差点など付近の道路や景観を対象とした画像の中から、ランドマーク等路面の白線、標識、建物などに関する特徴部特徴点などを抽出する画像解析処理を行う後述、図5,図6。3特徴マッチング部13は、第1の特徴情報c1と第2の特徴情報c2とを入力し、SFM手法を用いた特徴マッチング処理を行うことにより、逐次で自車現在位置を推定し、この結果推定の自車現在位置を、第2の位置情報L2として出力する。自車の移動に伴う複数の時点T位置Kの複数の実画像Gのフレーム中における複数の各々の特徴部特徴点Pなどとの相対的な位置関係相対的な自車の位置方位を、SFM手法を用いて演算することにより、自車現在位置Kを推定する後述、図4等。4位置補正部14は、第1の位置情報L1と第2の位置情報L2とを入力し、L1に対してL2を用いて自車現在位置を補正し、その結果を第3の位置情報L3として出力する。L3は、車両現在位置と方位角の情報を含む。なお、位置補正部14を設けずに、第2の位置情報L2を最終結果の位置情報として出力する形態としてもよい。少なくともL2はL1よりも高精度な値が得られる。RP付近以外の場所では、位置補正部14による補正を行うことが好適である。またマップマッチング処理などを行う場合は、例えば、第1の位置情報L1等をもとに、地図内の道路から自車が外れないように補正する。例えばL1とその付近の地図情報d0から、自車の存在可能位置を選択する。また、L1をもとに、道路の車線数や車線幅、路面上のマークや標識信号といった地図情報d0を取得して、自車の存在可能位置などを把握してもよい。5自動車及び車載情報システム100では、上記第3の位置情報L3を用いて処理を行う。例えばカーナビ6で、L3等を用いて自車現在位置を表示する。また、車両制御のためのマイコンやECUへ上記L3による車両現在位置と方位角の情報を転送して利用する形態などとしてもよい。[事前登録処理]地図DB5への事前登録a2の際の処理は、例えば、計測車両カメラ及び事前登録処理部などを備えるで行われる。事前登録処理部は、第1の特徴抽出部11等と同様の処理部を含む構成である。計測車両により実際に対象の道路を走行して、対象のRP付近の景観を撮像する。その実画像データを一旦記憶し、その実画像データから、第1の特徴抽出部11での処理と同様に、特徴部を抽出する処理を行い、この結果を第2の特徴情報d2とし、地図DB5内にRP情報d1に関連付けて登録する。この処理は、実時間測位の際の第1の特徴抽出部11での処理内容と概略的には共通である。なおこの処理では、実時間測位の際とは異なり、すべてを実時間で処理する必要は無い。例えば予め収集蓄積した実画像データを対象としてまとめて特徴抽出処理を実行する形態などとしてもよい。[RP、ランドマーク]図2において、地図、道路、RP、ランドマーク、特徴点P、等の例を、2次元平面によって模式的に示すなお説明用であってカーナビ6で表示する地図とは異なる。自車200、交差点201、道路202、道路/車線203、白線車線境界線204、建物205、路側206、等の例を示す。Kは、自車200の現在位置を示し、3次元座標{X,Y,Z}及び方位角矢印などによって表現される。RPは、測位に役立つ景観特徴を持つ測位参考点であり、201のような道路交差点や、分岐合流部、そしてランドマーク地点などを指している。RPとしては、現実地図に存在するうちの主なもの測位に役立つものがRP情報d1として事前登録a2される。RPは、交差点201に限らず、例えば所定間隔での複数の地点や、ランドマークとなる建物205などを対象としてもよい。またRPの3次元位置情報は、地図DB5を構築する際a2に計測車両によって計算されてRP情報d1に登録される。なおこのRPの3次元位置情報の計算過程については別に記述される図5の事前登録処理にて記述されている。また本実施の形態では登録しないが、事前に撮像されるRP付近の実画像データを関連付けて登録してもよい。図2では、交差点201RP付近の道路202車線203において、自車200が当該RPに進入しようとしている時の自車200の現在位置Kを示している。ある時点Tの位置Kの情報として、事前に地図に登録されたRPの3次元位置座標{X,Y,Z}と方位角、そして当該位置データの誤差範囲後述の推定精度、等の情報を有する。なお座標だけでなく方位角も含めて位置情報と略称している。丸印は、実画像よりランドマーク等に関して抽出される特徴部の例として特徴点Pを示し、例えば、自車200の進行方向の路面の白線204の角点や、進行方向の両側の建物205の角などを示している。破線は、自車200の現在位置K≒カメラ4の撮像位置と、複数の各々の特徴点Pとの間の距離相対的な位置関係を示している。なお特徴点Pの位置は、図2では地図上の座標{X,Y,Z}で示しているが、対応する実画像内の画素の座標{x,y}の情報などを有する。[実画像、特徴抽出処理]図3は、ある時点T及び位置Kにおけるカメラ4で撮像した実画像Gの例を模式的に示している。交差点RPの手前から前方を撮像した場合である。丸印は特徴点Pの例である。わかりやすくするため他車の存在などは省略している。301は道路領域走行車線領域、302は白線白線領域を示す。各特徴点Pは、実画像内の画素の位置座標情報{x,y}などを有する。地図DB5に第2の特徴情報d2を事前登録するための実画像特徴部を抽出する対象は、例えば図3のように、RPの手前などから走行方向RPを臨んで撮像した画像とする。図2の交差点201の場合であれば、当該RPに進入する4方向からの各画像を用いる。特徴点Pなどを抽出するための特徴抽出処理では、基本的には公知の各種の技術画像解析処理を適用可能である。画像解析処理では、例えば、実画像を構成する画素の明度輝度などの差分値を演算することで、路面の白線204,302や建物205の輪郭などに対応する線分や角点などの形状色明度変化などを表す特徴量を抽出することができる。なお、抽出する特徴部としては、適用する処理手法などに応じて、線分や角点などに限らず、所定の図形円弧などとすることも可能である。[自車と特徴点との関係、特徴マッチング処理]図4は、自車の移動による自車位置Kと特徴点Pとの相対的な位置関係の例を示す。自車の移動に伴う複数の時点T位置Kの各実画像Gにおける複数の特徴点Pなどがあるとき、SFM手法によって、自車現在位置Kを推定する。例えば、自車の移動の前後の2つの時点T1,T2を考える。対応する各位置K1,K2及び実画像G1,G2を有する。それぞれに対応して、複数の特徴点P例えばP1~P4の位置と自車の位置Kとの相対的な距離がある。401破線はT1等に対応した距離、402実線はT2等に対応した距離である。特徴部は、実画像Gの撮像時の位置Kによって変化する。言い換えると、特徴部の情報は、上記撮像時の位置Kの情報が含まれている。よって、SFM手法を利用した演算により、自車現在位置Kを推定することができる。特徴マッチング処理では、例えば、実時間測位の際に抽出された複数の特徴点P第1の特徴情報c1と、対応して地図DB5から読み出された複数の特徴点P第2の特徴情報c2とにおいて、複数の特徴点Pの位置が比較され、一致類似の度合いが判定される。例えばよく使う手法としては、ユークリッド距離を計算し、距離が一番小さいものを、一致する特徴点とする。[SFM手法を用いた位置推定]図7は、SFM手法を用いた位置推定特徴抽出特徴マッチング処理等について概略的に示す。本内容は、実時間測位部1及び事前登録処理部における特徴抽出処理や特徴マッチング処理の内容に対応する。特徴点Pは、2次元画像例えば図3より抽出され、その2次元座標{x,y}に基づいて、SFM手法によって特徴点Pの3次元空間位置{X,Y,Z}例えば図2が推定される。事前登録a2のプロセスでは、特徴点Pにおける形状色明度変化などの特徴を表す特徴量例えばSIFT特徴量と、推定されたP位置、及びその推定精度誤差の共分散行列などの情報が、地図DB5d2へ登録される後述、図5。一方、実時間測位のプロセスでは、実時間a1の処理で抽出した各特徴点Pの特徴量c1と、地図DB5d2に登録されている各特徴点Pの特徴量c2とのマッチングが行われる。この対応付けができた場合は、この結果各P配置を用いて、SFM手法によって自車現在位置Kを推定し例えば図4、その推定精度誤差の共分散行列も同時に計算できる。[詳細]以上に基づき、以下、本実施の形態における詳細な処理例などについて説明する。本システム実時間測位部1では、SFM手法を活かして、車載のカメラ4から撮像した複数枚の実画像Gの特徴部c1,c2のマッチングにより、高精度な3次元相対位置Kを推定の計算により決定する。本手法の一環である特徴量第2の特徴情報c2の事前登録a2の処理として、交差点201等のRPの付近で事前に撮像された複数枚の実画像Gから、特徴点Pなどの特徴部特徴量及び3次元位置座標などを抽出し、自車位置Kを推定する。RP付近の特徴量を最適化処理し、自車位置Kの測定誤差推定精度を所定範囲内に抑えられるまでは逐次に最適な特徴量を選択する。自車位置Kの測定誤差推定精度を最小とするように最適な特徴量を選択すると同時に、特徴量の3次元空間位置と推定精度を求めることができる。最終的に選択された特徴部の情報を、第2の特徴情報c2として地図DB5に登録する。一方、実時間測位部1では、カメラ4の実画像b1から抽出した特徴部の特徴量などの情報第1の特徴情報c1と、対応する地図DB5から読み出した情報第2の特徴情報c2とで特徴マッチング処理を行い、SFM手法によって自車現在位置KとRP付近の特徴部複数の特徴点Pとの相対的な位置と方位を計測することにより、自車現在位置Kの高精度な測位が実現される。実時間測位部1では、自車の移動に伴い、少なくとも交差点などのRPの近くの位置から上記特徴マッチング処理などを実行し、各時点Tの実画像Gの処理を経ながら、逐次に自車現在位置Kの測位誤差を最小化し、所定の許容精度範囲内に達した時点で当該測位結果を出力する。本システムでは、SFM手法を用いた処理の際、公知の拡張カルマンフィルタの原理に基づいて、特徴量の最適化連続で撮影された複数の実画像の中から最適な特徴部を選択するプロセスと同時に3次元の測位3次元位置座標の計算を行う。本処理に関して、事前登録処理図5と実時間測位処理図6とで分けられる。違いとしては例えば図5では各特徴点位置を推定するが図6では登録済みゆえ推定しない。[事前登録処理詳細]事前登録a2の際の処理では、所定のRP付近の実画像内の特徴部の情報d2を含む地図DB5を作成するために、計測車両事前登録処理部では、例えば所定のRPの手前の位置から計測を開始する。計測車両の例えば前方に搭載された1台以上のカメラからRP走行方向を撮像し、それら時間軸上の複数の実画像に対する特徴抽出処理画像解析処理を行う。図5を用いて、事前登録処理部での詳しい構成処理例として、SFM手法を用いた処理などについて説明する。500は、入力である実画像などのデータ情報である。1まず、道路領域検出処理501では、入力画像500の中から、道路領域及び非道路領域などを検出する。道路領域走行車線領域などは、例えば図2の203、図3の301のような領域であり、図2の204、図3の302のような白線などで区画される領域などである。本処理501の詳細は後述する。2不要物除去処理502では、上記1の結果に対して、不要物の特徴点など測位計算に悪影響な変動物に対応する特徴部群を除去する所定の処理を行う。本処理502の詳細は後述する。上記1,2を経て、各時点T位置Kの実画像Gに関係付けられた複数の各々の特徴点Pなどの特徴部図2~図4に関する特徴量及び位置座標情報などを特徴情報として得る。3計測処理503SFM処理では、上記2の結果を対象入力として、拡張カルマンフィルタ予測式、及び初期値を用いて、それぞれの特徴点Pの3次元空間位置{X,Y,Z}、及び自車現在位置Kを推定しながら、それぞれの推定精度誤差の共分散行列を計算する。図5のように、a自車現在位置K、及びb各々の特徴点Pの位置、及びcそれら各々の推定精度誤差の共分散行列、等を推定する計算処理を行う。aの自車位置については動き変動量を用いる。詳しい計算式については後述する。4初期値設定504:上記3の初期値については、本システムで予め設定された値が入力される。初期値は、初期特徴点位置、初期自車位置動き、等である。初期値の設定の仕方としては、例えば、経験値によるか、あるいは、地図DB5の地図情報d0から大まかな位置を設定する、等である。また、例えば2台のカメラ4を使用する場合では、ステレオ計算による奥行き情報から求めて設定することができる。5逐次変動入力505:上記3の予測式に対しては、次の時点Tの実画像Gのフレームを取り込むまでに、センサ類3による自車速度方向変化などの逐次変動情報が入力される。6判定処理506では、上記3の推定の結果a~cをもとに、当該時点T位置K実画像Gにおける上記cの推定精度誤差の共分散行列の値が、例えば所定の範囲内閾値以下になったかどうかを判定する。c値が範囲外である場合は、最初に戻り、続けて次の時点Tの実画像Gのフレームを入力して、上記同様の計算処理等501~503を繰り返す。c値が範囲内になった場合は、その時点で、当該推定値a~cを最適なものとして選択して計測処理を終了する。上記6の処理では、自車位置Kの推定精度cが所定範囲内に抑えられるまでは、次の実画像Gのフレームを入力して新しい特徴量を導入しながら、前後のフレーム間で追跡できなかった特徴量を削除する。自車位置Kの推定精度cから新しい特徴量を選択して取り入れることができる。例えば、自車進行方向例えば図2のY方向の位置Kの精度cが低い場合では、遠い所にある新しい特徴点を選択することができ、自車進行方向に対する横方向例えば図2のX方向の位置Kの精度cが低い場合では、近い所にある新しい特徴点を選択することができる。7出力処理507では、上記6の選択の結果a~cの情報最適な特徴部のリストを含むを、当該RP位置に関する、自車位置Kの推定値対応する地図上の位置及び特徴情報c2として出力する。そして、事前登録a2の際は、上記出力情報を地図DB5に登録する。[実時間測位処理詳細]実時間測位の際の処理では、一般車両100のカメラ4からRP走行方向を撮像し、第1の位置情報L1に基づいて地図DB5RP情報d1からカメラ4の視野範囲内のRPを検索し、当該RPの手前の位置から実時間測位処理を開始する。図6を用いて、実時間測位部1での詳しい構成処理例として、SFM手法を用いた処理などについて説明する。なお図6の処理は、図1では主に第1の特徴抽出部11と特徴マッチング部13の処理に対応する。600は、入力である実画像のデータb1などである。以下、図5と重複する処理内容については簡略に説明する。1まず、道路領域検出処理601では、入力画像600の中から、道路領域及び非道路領域などを検出する501と同様。本処理601の詳細は後述する。2不要物除去処理602では、上記1の結果に対して、不要物の特徴点Pなどを除去する所定の処理502と同様を行う。本処理602の詳細は後述する。上記1,2を経て、各時点T位置Kにおける実画像Gに関係付けられた複数の各々の特徴点Pなどの特徴部図2~図4に関する特徴量及び位置座標情報などを特徴情報として得る。3計測処理603SFM処理では、上記2の結果を対象入力として、拡張カルマンフィルタ予測式、及び初期値を用いて、それぞれの特徴点Pの3次元空間位置、及び自車現在位置Kを推定しながら、それぞれの推定精度誤差の共分散行列を計算する。図6のように、a自車現在位置K、及びc現在位置の推定精度誤差の共分散行列、等を推定する計算処理を行う。詳しい計算式については後述する。4初期値設定604:上記3の初期値については、第1の位置情報L1と地図DB5の地図情報d0に関連付けて登録された第2の特徴情報c2から各特徴点Pの目標位置を推定し、上記3の初期値を設定する。5逐次変動入力605:上記3の予測式に対しては、次の時点Tの実画像Gのフレームを取り込むまでに、センサ類3による自車速度方向変化などの逐次変動情報が入力される。6判定処理606では、上記3の結果a,cをもとに、当該時点T位置K実画像Gにおける上記cの推定精度誤差の共分散行列の値が、所定の範囲内閾値以下になったかどうかを判定する。上記c値が範囲外である場合は、最初に戻り、続けて次の実画像Gのフレームを入力して、上記同様の計算処理等601~603を繰り返す。上記c値が範囲内になった場合は、その時点で、当該推定値a,cを選択して終了する。7出力処理607では、上記6の選択の結果a,cの情報を、自車現在位置Kの推定値L2に対応として出力する。[計算式]前記3の計測処理SFM処理における計算式などは以下である。拡張カルマンフィルタの予測式は、下記の式1である。ここでは、上記状態ベクトルX,計測誤差の共分散行列予測誤差Qは下記の式2で定義される。Xは、計測対象である車両カメラの相対位置姿勢を表す車両状態ベクトルVと景観画像の特徴点の2次元座標ベクトルPとの接合ベクトルであり、VとPはそれぞれ6個回転分量Rと並進分量Tと2N個N:特徴点数の要素で構成される。カルマンフィルタの逐次ループでは、下記の式3である。ここでは、上記Gvは車両状態位置と向きのジャコビアン行列、Gpは特徴点のジャコビアン行列であり、上記Gv,Gpは下記の式4,5である。カルマンフィルタの更新処理では、下記の式6である。ここでは、上記のu,vは、下記の式7である。predictionpoint:予測した特徴点の画像投影位置、matchedpoint:マッチングした特徴点の2次元画像検出位置、Mc:カメラ内部行列、Rα,β,γ:カメラ回転行列、P:特徴点の3次元絶対位置、V:車両の現在位置を示す。[ロバストな特徴検出手法]次に、図8~図12を用いて、上記構成に基づく詳細な実施の形態として、道路景観の変動に適応できるロバストな特徴検出手法について説明する。本構成では、変動する道路景観の実画像例えば図3から特徴部群を適切に抽出して有効な測位計算特徴マッチング部13でのSFM処理図5,図6の計測処理503,603を行うために、実画像から道路領域及び路側領域を含む各領域を検出分割する処理21と、それら各領域から不要物を除去する処理23とを行う。不要物とは、道路周囲環境の変動時間経過などの要因により、景観実画像内の特徴部が大きく変動するような存在物対応情報であり、測位計算に用いる特徴情報としては有用でない情報である。なお、本測位計算以外の目的例えば安全のための車両制御では、上記不要物であっても有用な情報になり得るため、検出して利用してもよい。図8は、ロバストな特徴検出手法を実装した特徴検出部20の構成例を示す。なお本特徴検出部20は、前述した形態との対応関係としては、図1の特徴抽出部11,12、図5の501~503の処理、図6の601~603の処理、等を修正した構成である。特徴検出部20の処理はソフトウェアプログラム処理やハードウェア回路処理などにより実現できる。また特徴検出部20の処理に関する設定が可能である。図8で、特徴検出部20は、領域分割部21、特徴抽出部22、不要物除去部23を有する構成である。領域分割部21は、道路領域検出部21A、路側領域検出部21Bを有する。道路領域検出部21Aは、路面マーク検出部21a、車線検出部21bを有する。路側領域検出部21Bは、路側帯検出部21cを有する。不要物除去部23は、道路不要物除去部23A、路側不要物除去部23Bを有する。道路不要物除去部23Aは密集横線削除部23aを含む。路側不要物除去部23Bは密集角点削除部23bを含む。また例えば領域分割部21と特徴抽出部22との間に限定部24を設けてもよい後述。[各種の領域物]図9は、道路上の各領域や物の例を示す。片側2車線の道路の場合である。大別すると、道路領域51と路側領域52がある。31は車線境界線白線など、32は路面交通標識例えば白線矢印である。41は自車走行状態、42は他車走行状態、先行車、43は他車走行状態、対向車、44は他車駐停車状態である。51は道路領域全車線を含むである。52は、道路領域51の隣横の路側領域非道路領域である。53は、中央分離帯ないし中央境界線である。54は、自車41を含んだ走行車線領域2車線分である。55は、対向車線領域2車線分である。56は、自車41の走行車線自車線である。57は、56の隣の他車線である。58,59はそれぞれ対向車線他車線である。61は、57外側の車線の隣外側にあり得る路側帯や歩道などである。62は、路側の非道路領域52との区別のため路側物領域と称するである。また、71は、路側62に存在する建物である。なお建物71は、測位に有用なランドマークとして特徴部の検出対象とする場合としない場合とがあるここでは検出対象の場合とする。72は、路側62に存在する樹木である。73は、路側62に存在する看板広告である。74は、路側帯61などに存在する人歩行者などである。75は、路側62に存在する交通標識や信号機などである。本構成では、道路領域検出部21Aで検出する道路領域とは、例えば図9の51,54,56等である。路側領域検出部21Bで検出する路側領域とは、例えば図9の5261,62等である。本構成では、不要物として検出削除したい対象物として、車42等、樹木72、看板73、人74など対応する特徴部がある。一方、測位に有用な対象物対応する特徴部としては、路面の白線31交通標識32、道路領域51等、ランドマークとなる建物71、路側の交通標識75などがある。[実画像例]図10は、ある時位置の実画像の例における領域分割不要物除去の前の状態、図11は、その実画像における領域分割不要物除去の後の状態を簡略的に示す。片側1車線の道路の場合である。図9と同様に、31は白線白線領域、32は交通標識である。81は自車線自車の走行車線である。82は対向車線である。83は、自車線81の隣の路側帯である。84は、自車線81の前方の他車先行車である。なお72は樹木であるが、輪郭などを簡略的に示す。aの破線は、白線31を検出した場合のラインを示す。白線31aで区画される領域を車線81としている。AA1の領域は、検出した道路領域51を示す。BB1,B2の領域は、検出した路側領域52を示す。Cの領域は、A,B以外の領域である。なお図9では路側領域52の中に路側帯61を含める定義としており、図10では、道路領域51の中に路側帯83を含める定義としている。これらはいずれの定義とすることも可能である。[特徴検出処理]図8の特徴検出部20の処理は以下のような流れとなる。特徴検出部20は、道路景観が撮像された実画像800のデータを入力する。1領域分割部21は、入力の実画像例えば図10のフレームの全領域を、各種の領域例えば図10のA,B,Cに分割する処理を行う。領域分割部21は、道路構造、及びカメラ4の透視変換関係に基づき、各領域への分割を行う。なお領域分割の際に地図DB5の情報を併用参照してもよい。まず、道路領域検出部21Aでは、入力の実画像の領域から、路面マーク検出部21aにより、白線車線境界線31や路面交通標識32を含む路面マーク交通上の有用な情報を検出する処理を所定アルゴリズムにより行う。例えば、路面マーク検出部21aは、実画像データにおける画素の差分値の演算で、Hough変換などを用いて、白線領域31などのエッジ線分や角点を検出する。これにより、路面上の白線31及び交通標識32を検出する。車線検出部21bは、路面マーク検出部21aによる検出結果をもとに、自車線を含む車線道路を検出する。図10の例では、主な白線31のラインaで区画される領域を自車線81として検出できる。また自車線81の隣の領域についても、対向車線82または路側帯83として検出することができる。図9のように複数車線が存在する場合は、各白線31の検出により複数の各車線を検出することができる。また、道路領域検出部21Aは、道路構造やカメラ4の透視変換関係など実画像におけるカメラ4視点から3次元空間を眺めた遠近構造に応じて、Aのような道路領域を区画する。なお図10の例では、遠方の焦点付近の領域については他領域Cに含めるように区画している。道路領域検出部21Aは、上記処理結果により、例えば図10のAA1のような道路領域51を確定分割する。そして道路領域検出部21Aから、道路領域A情報r1とするを出力する。また、路側領域検出部21Bでは、道路領域検出部21Aの結果r1を用いて、入力の実画像の領域から、所定アルゴリズムにより、路側物領域62を含む路側領域52を推定により検出する処理を行う。例えば、r1による道路領域Aの形状の情報白線31a等の形状を含むを用いて、道路領域Aまたは白線31a等の形状に沿って、例えば図10のBB1,B2のような路側領域52を確定分割する。ここで、路面からの高さに対応するZ方向y方向に関しては、路面から所定の高さ制限例えば4メートルまでによって路側領域Bを区画する。高さ制限値は設定可能である。また、路側領域検出部21Bは、道路構造や透視変換関係などに応じて、Bのような路側領域を区画する。高さ制限により処理効率化が図れる。また、路側領域検出部21B内道路領域検出部21A内でもよいに、路側帯検出部21cを備えてもよい。路側帯検出部21cで所定アルゴリズム例えば一番外側の白線31に基づき推定するにより、図9の61、図10の83のような路側帯領域を検出するようにし、当該路側帯領域を、道路領域51内または路側領域52内に含めるように決定する。路側領域検出部21Bは、上記処理結果により、例えば図10のBB1,B2のような路側領域52を確定分割する。そして路側領域検出部21Bから、路側領域B情報r2とするを出力する。また、領域A,B以外の領域C図10は、例えば信号機、交通標識、ランドマークとなる建物の角、陸橋、街灯など、測位に有用重要な情報が検出される領域になる。よって、以降の処理では、不要物以外の特徴情報をそのまま保持し、測位計算で入力として用いるようにする。領域分割部21路側領域検出部21Bから、他領域C情報r3とするも出力する。2特徴抽出部22では、実画像800データ、及び領域分割部21による処理結果情報{道路領域A情報r1、路側領域B情報r2、他領域C情報r3}を入力する。特徴抽出部22は、前述した処理特徴抽出部11、計測処理503,603等と同様に、角点や線分や色領域などを含む特徴部群各特徴部の特徴量及び位置座標情報を含むを抽出する処理を行う。例えば、SIFT特徴検出器回転変化及びスケール変化に強い、Cannyエッジ検出器、HSLカラーモデル変換による色塊領域を検出するフィルタ色塊領域検出フィルタ、等を用いる。特徴抽出部22は、抽出した特徴部群の情報801を出力する。なおこの情報801には、各領域r1,r2,r3から抽出された特徴部群の情報を含むものとする。また特に、特徴抽出部22では、各領域A,B,Cごとに適用する処理アルゴリズムフィルタ等を変えることによって、効果的な特徴抽出をしてもよい。3不要物除去部23では、特徴抽出部22の処理結果情報801及び各領域の情報r1,r2を入力する。なおここでは領域C情報r3を入力しない場合を示している。領域Cから抽出された特徴部群は、そのまま保持され、出力の特徴情報810内に含まれることになる。道路不要物除去部23Aは、特徴部群情報801及び道路領域A情報r1を入力し、道路領域Aにおける不要物対応する特徴部を削除する処理を行う。この不要物道路不要物として、例えば図9の他車42~44、人74、図10の他車84などがある。密集横線削除部23aは、所定アルゴリズムにより、道路領域Aから、密集する横線横エッジ線分群の領域を検出する。密集横線削除部23aは、特徴部群として、横方向x方向の線分が多数存在する領域に関して、それらの密度が例えば閾値よりも大きい場合、当該領域として検出する。そして、この検出した領域は、図10の他車84のような領域である可能性が高いと推測できるため本発明者等による実験検討に基づく、不要物除去部23は、当該領域を不要物として除去対応する特徴情報を削除する。路側不要物除去部23Bは、特徴部群情報801及び路側領域B情報r2を入力し、路側領域Bにおける不要物対応する特徴部を削除する処理を行う。この不要物路側不要物として、例えば図9図10の他車44、人74、樹木72、看板73などがある。密集角点削除部23bは、所定アルゴリズムにより、路側領域Bから、密集する角点エッジ点の領域を検出する。密集角点削除部23bは、特徴部群として、角点が多数存在する領域に関して、それらの密度が例えば閾値よりも大きい場合、当該領域として検出する。そして、この検出した領域は、図10の樹木72その輪郭や看板73その文字列のような領域である可能性が高いと推測できるため本発明者等による実験検討に基づく、不要物除去部23は、当該領域を不要物として除去対応する特徴情報を削除する。不要物除去部23では、上記処理のように、入力の特徴部群の情報801から、不要物に相当する特徴部群を削除して情報データ量を減らし、出力の特徴部群の情報802とする。この情報802が特徴検出部20の出力の特徴情報810となる。言い換えると、本構成特徴検出部20では、実画像800、特徴部群801の中から、状況変動等の要因に依存しない、測位計算に有用な特徴情報810を判断選定することを行っている。図11は、図10の実画像から不要物を除去した後の例を示す。領域A内の白線31や交通標識32に対応する特徴部や、路側領域B内の建物71や交通標識75に対応する特徴部や、他領域C内の特徴部など、測位計算に有用な特徴情報は残されており、各領域A,B内の他車や樹木や看板など、状況に応じて大きく変動する不要物測位計算に有用でない特徴情報は除去されている。1101等は、不要物の領域として削除された箇所の例である。そして例えば特徴マッチング部13で特徴検出部20の出力の特徴情報810を入力として用いて測位計算を行う。これにより、不要物除去により測位計算への悪影響を大きく抑制低減することができ、高精度の測位が実現できる。また、測位計算の入力の情報データ量が削減されているため、処理速度も高くなる。なお上記構成例不要物除去部23では、道路領域Aに対してのみ23aの削除処理を適用し、路側領域Bに対してのみ23bの削除処理を適用する、といったように領域に対する適用処理をある程度限定することにより、処理効率化を図っている。これに限らず、各種領域に対して各削除処理を適用する形態とすることもできる。[限定部]更に応用的な形態として、図8の限定部24を備えた構成について説明する。限定部24は、特徴情報あるいはその処理の際に用いる情報領域や特徴部を限定する処理を行う。理論的には測位計算に用いる特徴部特徴点Pの数が多いほど測位精度が高くなるが、処理効率処理時間が悪く長くなる傾向がある。よって、本形態では、以下のような手法に基づき、限定部24により、情報を限定する処理を行い、出力の特徴情報810測位計算に用いる特徴情報における情報データ量を削減し、処理高速化などを図る。1第1の手法として、限定部24は、実画像1フレーム毎に含まれる特徴部特徴点Pの数を一定数最大上限値までに制限する。例えば、限定部24は、特徴抽出部22で特徴部群を抽出する処理の際における、1フレーム毎の実画像の領域から抽出される特徴点Pの数を、一定数最大上限値までに制限する。この一定数は例えば50個とする。この一定数は設定可能である。一定数を越える場合の特徴部については、当該情報を削除する。2第2の手法として、限定部24は、入力の実画像800の領域内において、以降の処理22,23等を含むでの対象とする領域を特定の種類の領域に限定する。言い換えれば、特定の領域以外を処理対象外としてマスクする。図12の実画像において、1200は地平線、1201はカメラの焦点を示す。1202は、地平線1200よりも上の領域、1203は、地平線1200よりも下の領域である。限定部24は、上領域1202を処理対象領域として限定し、下領域1203をマスクする。これにより、特徴抽出部22、不要物除去部23、及び、測位計算で用いられる情報データ量が削減されるため、処理が効率化される。上記以外にも、限定部24により実画像の処理対象領域の限定の仕方を各種変えてもよい。例えば、[道路領域A他領域C]に限定路側領域Bを除外する形にしてもよい。例えば、図12の1204の範囲領域のように、焦点1201の周りの所定のサイズの矩形に限定する形にしてもよい。[効果等]以上説明したように、本実施の形態によれば、自動車及び車載情報システム100において、車載のカメラ4を利用した仕組みにより自車現在位置Kの測位を安価に実現でき、かつ、GPS等の手段よりも高精度な推定計算を実現できる。従来の一般的な測位精度10~15メートルに比べて、安価なカメラ4リアビューカメラ等及び既存の安価なナビゲーション用のハードウェアソフトウェア等でも、実時間出力更新:10~60Hzでのサブメートル測位精度平均測位誤差:1メートル以下を達成でき、先進的なナビ連動システムを実現して一般車両への普及が可能となる。特に、仮想画像処理を用いない実時間測位を実現し、事前登録更新処理の容易化自動化により、地図DB5の製作維持を効率化低コスト化できる。測位時撮像時の道路周囲状況などの要因変動に対しても適応できる、ロバストな特徴検出等の手法を含む測位技術を提供できる。実時間測位の処理速度に関しても、画像入力を含め1フレームの平均計算時間を従来よりも短縮することができる。特に、実時間測位部1の高精度な測位の結果L3を利用して、例えばカーナビ6で、運転で必要とされている要素として、どの交差点で曲がるべきか、どの車線に進むべきか、等を効果的にナビゲートすることができる。また、車両へのシフト制御やエンジン噴射制御、さらにACCにおける車間距離制御などの車両協調システムなどに応用できる。本発明では、従来手法2等と同様に、2次元の実画像Gを利用するが、個々のマーク等特徴点P等の高精度な絶対位置の情報を地図DB5等へ事前登録する必要は無いSFM手法による推定の位置情報を登録する。また本発明では、路側に存在する物建物、看板、標識なども、RP景観特徴を多く取り入れるため、前述の不要物除去処理により、先行車両などの遮蔽物による影響測位精度への悪影響を最小に抑制できる。本発明では、従来手法3のように高価な手段装置を必要とせずに高精度を実現できる。また実画像内の特徴は2次元情報であり、レーザーによる1次元情報よりも精度が高い、及び曖昧さが低い。また、カメラ4の視野が大きいため、先行車両や他の障害物による影響を受け難い。以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。"