JP2008249555A - 位置特定装置、位置特定方法および位置特定プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】車両位置を高精度に算出することを目的とする。
【解決手段】擬似距離測位部２１０は擬似距離測位により測位位置Ａを得る。白線データ取得部２２１は測位位置Ａの周辺に位置する各白線の三次元座標データを取得する。白線データ撮像面投影部２２２は各白線データをカメラ撮像面に投影する。映像白線抽出部２２３はカメラ映像から白線を抽出する。特徴量投影部２２４は各撮像面白線データと映像白線データとの特徴量を算出し、特徴量相関係数算出部２２５は各撮像面白線データを映像白線データと比較し、相関係数判定部２２６は映像白線データに対応する撮像面白線データを特定する。車両位置算出部２２７は、カメラ映像における当該白線の二次元位置に当該白線データが示す三次元座標を当てはめ、焦点距離や画角や設置角などのカメラの特性に基づいて、車両位置を算出する。
【選択図】図３
【解決手段】擬似距離測位部２１０は擬似距離測位により測位位置Ａを得る。白線データ取得部２２１は測位位置Ａの周辺に位置する各白線の三次元座標データを取得する。白線データ撮像面投影部２２２は各白線データをカメラ撮像面に投影する。映像白線抽出部２２３はカメラ映像から白線を抽出する。特徴量投影部２２４は各撮像面白線データと映像白線データとの特徴量を算出し、特徴量相関係数算出部２２５は各撮像面白線データを映像白線データと比較し、相関係数判定部２２６は映像白線データに対応する撮像面白線データを特定する。車両位置算出部２２７は、カメラ映像における当該白線の二次元位置に当該白線データが示す三次元座標を当てはめ、焦点距離や画角や設置角などのカメラの特性に基づいて、車両位置を算出する。
【選択図】図３
Description
本発明は、例えば、車両に搭載したＴＶカメラの画像中の特徴点から車両の位置を正確に把握するための車両位置特定装置に関するものである。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）により車両の位置はある程度の精度で把握可能であるが、ＧＰＳ衛星からの測位信号（搬送波ともいう）が受信できない条件では、測位情報を得るための何らかの補完手段が必要であった。
例えば、この補完技術としてジャイロによる補完と車速パルスによる補完が一般的に用いられ慣性航法やデッドレコニング（推測航法）により測位されている。しかし、このような補完手段により測位精度を確保するには課題がある。例えば、ジャイロの計測結果（方位角、仰角、回転角の角加速度）のドリフトの影響により測位精度は低下するため、できるだけドリフトの影響を抑えるために、高価なジャイロを用いなければ成らない状況であった。
特開２００６−０２３２７８号公報
特開２００６−４７２９１号公報
従来、車両に搭載されたＧＰＳ受信機によりＧＰＳの測位信号が受信しにくい場所において、ＧＰＳによる測位の補完技術として、方位角、仰角、回転角の角加速度を計測するジャイロや車輪の回転数カウンタなどに基づく車速を算出するための車速パルスを用いた慣性航法やデッドレコニングが行われてきた。この場合、例えば、ジャイロのドリフトが問題となり、ＧＰＳの測位信号が長い時間受信できない状況では位置精度が徐々に劣化するという課題があった。
また、従来の車両の位置を画像で検出する装置は、レーン内の横方向のどの位置にいるかを画像処理による白線検出等で把握することはできたが、絶対位置（特に、進行方向の絶対位置）は検出していないため、車両の縦方向の位置を詳細に把握することはできなかった。
本発明は、例えば、高精度に車両の位置を特定することを目的とする。
本発明の位置特定装置は、自己位置を測位する第一の測位部と、前記第一の測位部が測位した際の特定の方向を撮像するカメラと、前記カメラが撮像した際の撮像面の２次元画像において前記画像に映っている特定の撮像地物をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて特定する画像処理部と、地物の３次元位置と地物の３次元形状とを示す地物情報を記憶する地物データベースと、前記第一の測位部が測位した自己位置に基づいて自己位置周辺に位置する各地物の地物情報を前記地物データベースから取得する地物情報取得部と、前記地物情報取得部の取得した各地物情報が示す各地物の位置と各地物の形状とに基づいて各地物情報が示す各地物を前記カメラの前記撮像面にＣＰＵを用いて投影地物として投影する地物投影部と、前記地物投影部が投影した各投影地物と前記画像処理部が特定した前記特定の地物とを前記撮像面においてＣＰＵを用いて比較して前記特定の撮像地物に対応する投影地物を特定する地物情報特定部と、前記地物情報特定部が特定した投影地物の前記撮像面における２次元位置と前記地物情報特定部が特定した投影地物の地物情報が示す地物の３次元位置とに基づいてＣＰＵを用いて自己位置を測位する第二の測位部と、前記第二の測位部が測位した自己位置を測位結果として出力機器に出力する測位結果出力部とを備えたことを特徴とする。
本発明によれば、例えば、画像処理部がカメラ映像から白線を特定し、地物情報取得部が白線の現実の３次元座標を地物データベースから取得し、第二の測位部がカメラ映像の白線の位置に地物データベースの示す３次元座標を当てはめることによりカメラの特性に基づいて自己位置を高精度に算出することができる。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１における車両位置特定装置２００を搭載した車両１００の測位に関する機器構成図である。
車両１００は測位対象の一例である。例えば、道路を走行する移動体である自動二輪車に車両位置特定装置２００を搭載して自動二輪車の走行位置を測位してもよい。
図１は、実施の形態１における車両位置特定装置２００を搭載した車両１００の測位に関する機器構成図である。
車両１００は測位対象の一例である。例えば、道路を走行する移動体である自動二輪車に車両位置特定装置２００を搭載して自動二輪車の走行位置を測位してもよい。
図１において、測位対象である車両１００は、車両１００の前方（車両１００の進行方向、方位角方向、また、車両１００の後方であってもよい）の道路を撮像するＴＶカメラ１１０と、ＧＰＳ衛星からの測位信号（搬送波）をＧＰＳアンテナ１２１で受信してＧＰＳ観測を行うＧＰＳ受信機１２０と、カーナビゲーションシステムに用いられるような道路情報が記憶されている道路データベース１９０と、ＴＶカメラ１１０が撮像した道路映像とＧＰＳ受信機１２０のＧＰＳ観測量（例えば、擬似距離、搬送波位相）に基づく測位位置と道路データベース１９０から取得した周辺の道路情報とに基づいて車両１００の位置を高精度に特定する車両位置特定装置２００とを備える。
ＴＶカメラ１１０は撮像方向が車両１００の長さ方向（進行方向）と一致するように車両１００に取り付けられているものとする。つまり、車両１００が真北に向かって走行している場合、ＴＶカメラ１１０は真北を中心としてＴＶカメラ１１０の特性・パラメータ（例えば、焦点距離）に対応する画角の範囲に位置する地物を撮像することができる。ＴＶカメラ１１０が撮像する映像は動画像でもよいし、静止画像でもよい。
道路データベース１９０（地物データベースの一例）は３次元の道路データ（道路情報）を記憶している。
特に、道路データベース１９０は道路の中央線（連続線、断続線）、停止線、横断歩道、減速表示などの路面表示について、現実の三次元上の位置と形状とを示すために、エッジ部分またはエッジの端点の位置を示す三次元座標データを記憶しているものとする。以下、路面表示として白線を例に説明する。また、白線についての三次元座標データを白線データとする。白線データを記憶する道路データベース１９０は、例えば、特許文献２の技術を利用することにより構築できる。
特に、道路データベース１９０は道路の中央線（連続線、断続線）、停止線、横断歩道、減速表示などの路面表示について、現実の三次元上の位置と形状とを示すために、エッジ部分またはエッジの端点の位置を示す三次元座標データを記憶しているものとする。以下、路面表示として白線を例に説明する。また、白線についての三次元座標データを白線データとする。白線データを記憶する道路データベース１９０は、例えば、特許文献２の技術を利用することにより構築できる。
図２は、実施の形態１における車両位置特定装置２００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図２において、車両位置特定装置２００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりにその他の記憶装置（例えば、ＲＡＭやフラッシュメモリなどの半導体メモリ）を用いてもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶機器、記憶装置あるいは記憶部の一例である。また、入力データが記憶されている記憶機器は入力機器、入力装置あるいは入力部の一例であり、出力データが記憶される記憶機器は出力機器、出力装置あるいは出力部の一例である。
通信ボード９１５は、入出力機器、入出力装置あるいは入出力部の一例である。
図２において、車両位置特定装置２００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりにその他の記憶装置（例えば、ＲＡＭやフラッシュメモリなどの半導体メモリ）を用いてもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶機器、記憶装置あるいは記憶部の一例である。また、入力データが記憶されている記憶機器は入力機器、入力装置あるいは入力部の一例であり、出力データが記憶される記憶機器は出力機器、出力装置あるいは出力部の一例である。
通信ボード９１５は、入出力機器、入出力装置あるいは入出力部の一例である。
通信ボード９１５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、電話回線などの通信網に接続されている。
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１により実行される。
上記プログラム群９２３には、実施の形態において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、実施の形態において、「〜部」の機能を実行した際の「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」などの結果データ、「〜部」の機能を実行するプログラム間で受け渡しするデータ、その他の情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。測位結果、道路データベース１９０から取得した白線データ、ＴＶカメラ１１０が撮像したカメラ映像、ＧＰＳ受信機１２０が観測した擬似距離や搬送波情報などはファイル群９２４に含まれるものの一例である。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、実施の形態において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号値は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、実施の形態において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号値は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
また、実施の形態において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスクやその他の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、位置特定プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
図３は、実施の形態１における車両位置特定装置２００の機能構成図である。
実施の形態１における車両位置特定装置２００の機能構成について、図３に基づいて以下に説明する。
実施の形態１における車両位置特定装置２００の機能構成について、図３に基づいて以下に説明する。
車両位置特定装置２００は、ＧＰＳ受信機１２０が観測した擬似距離に基づいて車両１００の概略位置（測位位置Ａ）を算出する擬似距離測位部２１０（第一の測位部の一例）と、擬似距離測位部２１０の算出した測位位置Ａの周辺に位置する白線の白線データ（三次元座標）とＴＶカメラ１１０が撮像したカメラ映像に映る白線の映像内での位置とに基づいてカメラ位置に対応する車両１００の詳細位置（測位位置Ｂ）を算出する画像測位部２２０と、測位結果（測位位置Ｂ）をカーナビゲーションシステム（図示省略）や自動運転制御装置（図示省略）などに出力する測位結果出力部２３０とを備える。
また、画像測位部２２０は以下の機能構成を備える。
白線データ取得部２２１（地物情報取得部の一例）は擬似距離測位部２１０の概略測位結果である測位位置Ａを入力し、測位位置Ａに基づいて車両１００の周辺に位置する白線の三次元座標を示す白線データを道路データベース１９０から取得する。
白線データ撮像面投影部２２２（地物投影部の一例）は車両１００の周辺に位置する白線の白線データをＴＶカメラ１１０の撮像面に投影し、撮像面における白線の二次元位置（例えば、座標や画素位置）を示す撮像面白線データ（投影地物の一例）を算出する。
映像白線抽出部２２３（画像処理部の一例）はＴＶカメラ１１０が撮像したカメラ映像に映っている白線を検出し、（ＴＶカメラ１１０の撮像面に対応する）カメラ映像における白線の二次元位置を示す映像白線データ（特定の撮像地物の一例）を算出する。
特徴量投影部２２４は、白線データ撮像面投影部２２２が算出した撮像面白線データと映像白線抽出部２２３が算出した映像白線データとについて、ＴＶカメラ１１０の撮像面における水平方向の特徴量と垂直方向の特徴量とをそれぞれ算出する。水平方向の特徴量と垂直方向の特徴量とを投影特徴量とする。
特徴量相関係数算出部２２５は、特徴量投影部２２４が算出した撮像面白線データの特徴量と白線データ撮像面投影部２２２が算出した映像白線データの特徴量とについて、水平方向および垂直方向でそれぞれ比較し、特徴量の一致度を示す相関係数を算出する。
相関係数判定部２２６（地物情報特定部の一例）は、特徴量相関係数算出部２２５が算出した相関係数に基づいて、白線の位置が映像白線データと一致する撮像面白線データを特定する。
車両位置算出部２２７（第二の測位部の一例）は相関係数判定部２２６が特定した撮像面白線データの投影前の白線データが示す白線の三次元座標とカメラ映像における当該白線の画素位置との関係に基づいて車両１００の詳細位置（測位位置Ｂ）を算出する。
白線データ取得部２２１（地物情報取得部の一例）は擬似距離測位部２１０の概略測位結果である測位位置Ａを入力し、測位位置Ａに基づいて車両１００の周辺に位置する白線の三次元座標を示す白線データを道路データベース１９０から取得する。
白線データ撮像面投影部２２２（地物投影部の一例）は車両１００の周辺に位置する白線の白線データをＴＶカメラ１１０の撮像面に投影し、撮像面における白線の二次元位置（例えば、座標や画素位置）を示す撮像面白線データ（投影地物の一例）を算出する。
映像白線抽出部２２３（画像処理部の一例）はＴＶカメラ１１０が撮像したカメラ映像に映っている白線を検出し、（ＴＶカメラ１１０の撮像面に対応する）カメラ映像における白線の二次元位置を示す映像白線データ（特定の撮像地物の一例）を算出する。
特徴量投影部２２４は、白線データ撮像面投影部２２２が算出した撮像面白線データと映像白線抽出部２２３が算出した映像白線データとについて、ＴＶカメラ１１０の撮像面における水平方向の特徴量と垂直方向の特徴量とをそれぞれ算出する。水平方向の特徴量と垂直方向の特徴量とを投影特徴量とする。
特徴量相関係数算出部２２５は、特徴量投影部２２４が算出した撮像面白線データの特徴量と白線データ撮像面投影部２２２が算出した映像白線データの特徴量とについて、水平方向および垂直方向でそれぞれ比較し、特徴量の一致度を示す相関係数を算出する。
相関係数判定部２２６（地物情報特定部の一例）は、特徴量相関係数算出部２２５が算出した相関係数に基づいて、白線の位置が映像白線データと一致する撮像面白線データを特定する。
車両位置算出部２２７（第二の測位部の一例）は相関係数判定部２２６が特定した撮像面白線データの投影前の白線データが示す白線の三次元座標とカメラ映像における当該白線の画素位置との関係に基づいて車両１００の詳細位置（測位位置Ｂ）を算出する。
図４は、実施の形態１における車両位置特定装置２００の車両位置特定方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における車両位置特定装置２００が実行する車両位置特定方法について、図４に基づいて以下に説明する。
車両位置特定装置２００の各部は以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
実施の形態１における車両位置特定装置２００が実行する車両位置特定方法について、図４に基づいて以下に説明する。
車両位置特定装置２００の各部は以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
＜Ｓ１１０：画像処理、撮像処理＞
まず、映像白線抽出部２２３はカメラ映像から白線部分を抽出する。
このとき、映像白線抽出部２２３はＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信した際に撮像されたカメラ映像をＴＶカメラ１１０から入力し、入力したカメラ映像に映っている白線を検出し、カメラ映像における白線の二次元位置（例えば、画素位置や撮像面における二次元座標）を示す映像白線データを生成する。例えば、映像白線抽出部２２３は二値化したカメラ映像やカメラ映像の各画素の色情報などに基づいて白線のエッジ部分や特徴点を抽出し、そのカメラ画像内での位置を特定する。
まず、映像白線抽出部２２３はカメラ映像から白線部分を抽出する。
このとき、映像白線抽出部２２３はＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信した際に撮像されたカメラ映像をＴＶカメラ１１０から入力し、入力したカメラ映像に映っている白線を検出し、カメラ映像における白線の二次元位置（例えば、画素位置や撮像面における二次元座標）を示す映像白線データを生成する。例えば、映像白線抽出部２２３は二値化したカメラ映像やカメラ映像の各画素の色情報などに基づいて白線のエッジ部分や特徴点を抽出し、そのカメラ画像内での位置を特定する。
ここで、ＴＶカメラ１１０が撮像したカメラ映像と道路面上の実際の白線の位置との関係について図５、図６および図７に基づいて説明する。
図５、図６および図７は、実施の形態１における車両１００のＴＶカメラ１１０が撮像する道路面上の白線の位置と撮像面上の白線の位置との関係を示す図である。
図５において、ＴＶカメラ１１０は設置角θ（仰角θ１、方位角θ２、回転角θ３）をもって車両１００に設置され、車両１００の進行方向（車両１００の方位角方向）に位置する道路面を画角φ（縦方向φ１、横方向φ２）の範囲で撮像する。
例えば、図５において、ＴＶカメラ１１０は道路面に標示された停止線の２つの特徴点Ａ，Ｃおよび道路面に表示された白線の特徴点Ｂをレンズ中心Ｏから焦点距離Ｆ離れた撮像面Ｔに投影した際の撮像面Ｔの２次元の画像データをカメラ映像として得る。
図６においてＬ１地点、Ｌ２地点、Ｌ３地点で撮像した道路面は、カメラの特性やパラメータ（例えば、焦点距離Ｆ、画角φ、設置角θ）に応じて、それぞれ、図７に示すカメラ映像（Ｌ１）、カメラ映像（Ｌ２）、カメラ映像（Ｌ３）として映し出される。例えば、図６に示すＬ１地点で撮像された道路面の白線の特徴点Ｂは、図７に示すカメラ映像（Ｌ１）において特徴点ｂとして映し出される。また例えば、図６に示すＬ２地点で撮像された道路面の停止線の特徴点Ａ、Ｃおよび道路面の白線の特徴点Ｂは、図７に示すカメラ映像（Ｌ２）において特徴点ａ、ｃおよびｂとして映し出される。また例えば、図６に示すＬ３地点で撮像された道路面の停止線の特徴点Ａは、図７に示すカメラ映像（Ｌ３）において特徴点ａとして映し出される。また、図７において、点線部分は、ＴＶカメラ１１０の画角φ外に位置する道路面であり、カメラ映像に映し出されていない部分の道路面を示している。
図５、図６および図７は、実施の形態１における車両１００のＴＶカメラ１１０が撮像する道路面上の白線の位置と撮像面上の白線の位置との関係を示す図である。
図５において、ＴＶカメラ１１０は設置角θ（仰角θ１、方位角θ２、回転角θ３）をもって車両１００に設置され、車両１００の進行方向（車両１００の方位角方向）に位置する道路面を画角φ（縦方向φ１、横方向φ２）の範囲で撮像する。
例えば、図５において、ＴＶカメラ１１０は道路面に標示された停止線の２つの特徴点Ａ，Ｃおよび道路面に表示された白線の特徴点Ｂをレンズ中心Ｏから焦点距離Ｆ離れた撮像面Ｔに投影した際の撮像面Ｔの２次元の画像データをカメラ映像として得る。
図６においてＬ１地点、Ｌ２地点、Ｌ３地点で撮像した道路面は、カメラの特性やパラメータ（例えば、焦点距離Ｆ、画角φ、設置角θ）に応じて、それぞれ、図７に示すカメラ映像（Ｌ１）、カメラ映像（Ｌ２）、カメラ映像（Ｌ３）として映し出される。例えば、図６に示すＬ１地点で撮像された道路面の白線の特徴点Ｂは、図７に示すカメラ映像（Ｌ１）において特徴点ｂとして映し出される。また例えば、図６に示すＬ２地点で撮像された道路面の停止線の特徴点Ａ、Ｃおよび道路面の白線の特徴点Ｂは、図７に示すカメラ映像（Ｌ２）において特徴点ａ、ｃおよびｂとして映し出される。また例えば、図６に示すＬ３地点で撮像された道路面の停止線の特徴点Ａは、図７に示すカメラ映像（Ｌ３）において特徴点ａとして映し出される。また、図７において、点線部分は、ＴＶカメラ１１０の画角φ外に位置する道路面であり、カメラ映像に映し出されていない部分の道路面を示している。
カメラ映像は現実の３次元空間が焦点距離Ｆや画角φや設置角θなどのＴＶカメラ１１０の特性やパラメータ（以下、特性とする）に応じて２次元の撮像面Ｔに投影されたものである。このため、カメラ映像における地物の位置や長さや幅や傾きに対してＴＶカメラ１１０の特性に応じて３次元空間への逆投影を行うことでカメラ映像に映っている地物について現実の３次元空間におけるＴＶカメラ１１０に対する相対位置などを算出することができる。言い換えると、カメラ映像に映っている地物に対するＴＶカメラ１１０の相対位置を算出することができる。つまり、カメラに映っている地物の絶対位置（現実の三次元座標）が特定できれば、ＴＶカメラ１１０の絶対位置を算出することができる。
そこで、実施の形態１における車両位置特定装置２００は、カメラ映像に映っている白線に対応する白線データを特定し、白線を形成する３つの特徴点について、カメラ映像における二次元位置と白線データが示す現実の三次元座標値とに基づいて、ＴＶカメラ１１０の特性に応じて、三角測量の原理でＴＶカメラ１１０（車両１００）の絶対位置（現実の三次元座標）を算出する。ここで、車両１００に固定して設置されたＴＶカメラ１１０の位置は車両１００の位置を示すものとする。
そこで、実施の形態１における車両位置特定装置２００は、カメラ映像に映っている白線に対応する白線データを特定し、白線を形成する３つの特徴点について、カメラ映像における二次元位置と白線データが示す現実の三次元座標値とに基づいて、ＴＶカメラ１１０の特性に応じて、三角測量の原理でＴＶカメラ１１０（車両１００）の絶対位置（現実の三次元座標）を算出する。ここで、車両１００に固定して設置されたＴＶカメラ１１０の位置は車両１００の位置を示すものとする。
図４において、車両位置特定方法についての説明を続ける。
＜Ｓ１２０：第一の測位処理＞
擬似距離測位部２１０は擬似距離に基づいて測位位置Ａを算出する。
このとき、擬似距離測位部２１０はＴＶカメラ１１０がカメラ映像を撮像した際に観測された擬似距離をＧＰＳ受信機１２０から入力し、入力した擬似距離に基づいてＧＰＳの航法測位を行い、擬似距離に基づく測位結果である測位位置Ａを算出する。ＧＰＳ受信機１２０は４機以上のＧＰＳ衛星から測位信号を受信し、各測位信号について、ＧＰＳ衛星が測位信号を発信してからＧＰＳ受信機１２０が受信するまでの時間（測位信号の伝搬時間）に光速を乗じて擬似距離を算出する。擬似距離はＧＰＳ受信機１２０についてＧＰＳ衛星からの距離を示す。そこで、擬似距離測位部２１０は、４つの擬似距離を用いて、各ＧＰＳ衛星を原点として擬似距離を半径とする４つの球面の方程式を生成し、生成した４つの方程式を用いて４つの球面の交点を擬似距離測位部２１０の三次元座標として算出する。ここで、車両１００に固定して設置されたＧＰＳ受信機１２０の位置は車両１００の位置を示すものとする。
擬似距離測位部２１０は擬似距離に基づいて測位位置Ａを算出する。
このとき、擬似距離測位部２１０はＴＶカメラ１１０がカメラ映像を撮像した際に観測された擬似距離をＧＰＳ受信機１２０から入力し、入力した擬似距離に基づいてＧＰＳの航法測位を行い、擬似距離に基づく測位結果である測位位置Ａを算出する。ＧＰＳ受信機１２０は４機以上のＧＰＳ衛星から測位信号を受信し、各測位信号について、ＧＰＳ衛星が測位信号を発信してからＧＰＳ受信機１２０が受信するまでの時間（測位信号の伝搬時間）に光速を乗じて擬似距離を算出する。擬似距離はＧＰＳ受信機１２０についてＧＰＳ衛星からの距離を示す。そこで、擬似距離測位部２１０は、４つの擬似距離を用いて、各ＧＰＳ衛星を原点として擬似距離を半径とする４つの球面の方程式を生成し、生成した４つの方程式を用いて４つの球面の交点を擬似距離測位部２１０の三次元座標として算出する。ここで、車両１００に固定して設置されたＧＰＳ受信機１２０の位置は車両１００の位置を示すものとする。
＜Ｓ１３０：地物情報取得処理＞
次に、白線データ取得部２２１は道路データベース１９０から測位位置Ａ周辺の白線データを取得する。
このとき、白線データ取得部２２１は、擬似距離に基づく測位結果である測位位置Ａを擬似距離測位部２１０から入力し、測位位置Ａを基点として、車両１００の進行方向（方位角方向）における所定の範囲に位置すると共に車両１００の横方向（車両１００の幅方向）における所定の範囲に位置する白線について白線の三次元座標を示す白線データを道路データベース１９０から取得する。例えば、白線データ取得部２２１はＧＰＳ受信機１２０の観測精度に応じた範囲や車両１００の走行中の車線を所定の範囲として白線データを取得する。例えば、ＧＰＳ受信機１２０の擬似距離に基づく測位精度が±数ｍの場合に、白線データ取得部２２１は車両１００が走行している車線について車両１００の前後１０ｍ内に標示されている白線の白線データを道路データベース１９０から取得する。このとき、車両１００は道路の直線部分を走行しているものとする。また、白線データ取得部２２１はジャイロ（図示省略）や走行中の道路の方位角などから車両１００の方位角を得る。
次に、白線データ取得部２２１は道路データベース１９０から測位位置Ａ周辺の白線データを取得する。
このとき、白線データ取得部２２１は、擬似距離に基づく測位結果である測位位置Ａを擬似距離測位部２１０から入力し、測位位置Ａを基点として、車両１００の進行方向（方位角方向）における所定の範囲に位置すると共に車両１００の横方向（車両１００の幅方向）における所定の範囲に位置する白線について白線の三次元座標を示す白線データを道路データベース１９０から取得する。例えば、白線データ取得部２２１はＧＰＳ受信機１２０の観測精度に応じた範囲や車両１００の走行中の車線を所定の範囲として白線データを取得する。例えば、ＧＰＳ受信機１２０の擬似距離に基づく測位精度が±数ｍの場合に、白線データ取得部２２１は車両１００が走行している車線について車両１００の前後１０ｍ内に標示されている白線の白線データを道路データベース１９０から取得する。このとき、車両１００は道路の直線部分を走行しているものとする。また、白線データ取得部２２１はジャイロ（図示省略）や走行中の道路の方位角などから車両１００の方位角を得る。
＜Ｓ１４０：地物投影取得処理＞
次に、白線データ撮像面投影部２２２は白線データをＴＶカメラ１１０の撮像面に投影する。
このとき、白線データ撮像面投影部２２２は白線データ取得部２２１が取得した車両１００周辺の白線の白線データを白線データ取得部２２１から入力し、車両１００（測位位置Ａ）周辺にＴＶカメラ１１０の撮像位置を仮定し、ＴＶカメラ１１０の焦点距離Ｆや画角φや設置角θなどの特性および仮定したＴＶカメラ１１０の撮像位置に基づいて、白線データが示す白線をＴＶカメラ１１０の撮像面Ｔに投影（射影）した撮像面白線データを生成する。つまり、白線データ撮像面投影部２２２は仮定したＴＶカメラ１１０の位置から白線を撮像した場合に撮像面Ｔに映し出されるはずのカメラ映像（撮像面白線データ）をＴＶカメラ１１０の特性に応じて白線データに基づいて生成する。
次に、白線データ撮像面投影部２２２は白線データをＴＶカメラ１１０の撮像面に投影する。
このとき、白線データ撮像面投影部２２２は白線データ取得部２２１が取得した車両１００周辺の白線の白線データを白線データ取得部２２１から入力し、車両１００（測位位置Ａ）周辺にＴＶカメラ１１０の撮像位置を仮定し、ＴＶカメラ１１０の焦点距離Ｆや画角φや設置角θなどの特性および仮定したＴＶカメラ１１０の撮像位置に基づいて、白線データが示す白線をＴＶカメラ１１０の撮像面Ｔに投影（射影）した撮像面白線データを生成する。つまり、白線データ撮像面投影部２２２は仮定したＴＶカメラ１１０の位置から白線を撮像した場合に撮像面Ｔに映し出されるはずのカメラ映像（撮像面白線データ）をＴＶカメラ１１０の特性に応じて白線データに基づいて生成する。
ここで、Ｌ２地点（図６参照）において実際に撮像されＴＶカメラ１１０の撮像面Ｔに投影（射影）され画像として映し出されたカメラ映像を図９に撮像面Ｔ（Ｌ２）として示す。そして、白線データ撮像面投影部２２２はＬ１地点（図６参照）をＴＶカメラ１１０の撮像地点と仮定してＴＶカメラ１１０の撮像面Ｔに白線データを投影したものとする。このとき、白線データ撮像面投影部２２２が白線データを投影した撮像面Ｔと図９のカメラ映像を示す撮像面Ｔ（Ｌ２）とを重畳表示させた撮像面Ｔは図１０に示すようになる。ここで、図９や図１０および後述する図１１〜図１５では、カメラ映像と白線データ撮像面投影部２２２が白線データを投影した撮像面とを区別するために、カメラ映像に映っている白線（映像白線データ）を点線で示し、白線データが示す白線（撮像面白線データ）を実線で示している。
また、白線データ撮像面投影部２２２は、例えば、白線データ取得部２２１がＳ１３０において白線データを取得する対象とした所定の範囲を所定の間隔で碁盤の目のように区切った際の各区画の頂点（プロット、交点）の座標をＴＶカメラ１１０の撮像地点と仮定して白線データを撮像面Ｔに投影した撮像面白線データを生成する。例えば、白線データ取得部２２１は図６に示すＬ１地点をＴＶカメラ１１０の仮定撮像地点とする他、図６に示すＬ２地点やＬ３地点をＴＶカメラ１１０の仮定撮像地点として、撮像面白線データを仮定撮像地点毎に生成する。
＜Ｓ１５０：相関判定処理（地物情報特定処理）＞
次に、特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６は、映像白線抽出部２２３の生成した映像白線データが示す白線と白線データ撮像面投影部２２２の生成した仮定撮像地点毎の撮像面白線データが示す白線との相関度（類似度、一致度）を判定し、映像白線データとの相関度が高い撮像面白線データを特定する。
次に、特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６は、映像白線抽出部２２３の生成した映像白線データが示す白線と白線データ撮像面投影部２２２の生成した仮定撮像地点毎の撮像面白線データが示す白線との相関度（類似度、一致度）を判定し、映像白線データとの相関度が高い撮像面白線データを特定する。
図８は、実施の形態１における相関判定処理（Ｓ１５０）の流れを示すフローチャートである。
特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６が実行する相関判定処理（Ｓ１５０）について、図８に基づいて以下に説明する。
特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６は図８に基づいて説明する以下の処理をＣＰＵを用いて実行する。
特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６が実行する相関判定処理（Ｓ１５０）について、図８に基づいて以下に説明する。
特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６は図８に基づいて説明する以下の処理をＣＰＵを用いて実行する。
＜Ｓ２１０、Ｓ２２０＞
まず、特徴量投影部２２４は、撮像面白線データと映像白線データとのそれぞれについて、撮像面Ｔにおける白線の水平方向（車両車両１００の進行方向に対して直交する幅方向）の特徴量を算出する。例えば、道路面において横方向にひかれている停止線の部分は水平方向の特徴量が大きく、縦方向にひかれている白線の部分は水平方向の特徴量が小さく、白線（停止線を含む）がひかれていない部分は水平方向の特徴量がほぼ０である。
ここで、特徴量投影部２２４は白線データ撮像面投影部２２２が算出した複数の撮像面白線データから一つの撮像面白線データを選択し、選択した撮像面白線データについて水平方向の特徴量を算出する。
特徴量投影部２２４は特徴量を白線のエッジ、屈曲点、方向ベクトルなどに基づいて算出してもよいし、各種特徴量の組み合わせ（線形和など）を特徴量として算出してもよい。
まず、特徴量投影部２２４は、撮像面白線データと映像白線データとのそれぞれについて、撮像面Ｔにおける白線の水平方向（車両車両１００の進行方向に対して直交する幅方向）の特徴量を算出する。例えば、道路面において横方向にひかれている停止線の部分は水平方向の特徴量が大きく、縦方向にひかれている白線の部分は水平方向の特徴量が小さく、白線（停止線を含む）がひかれていない部分は水平方向の特徴量がほぼ０である。
ここで、特徴量投影部２２４は白線データ撮像面投影部２２２が算出した複数の撮像面白線データから一つの撮像面白線データを選択し、選択した撮像面白線データについて水平方向の特徴量を算出する。
特徴量投影部２２４は特徴量を白線のエッジ、屈曲点、方向ベクトルなどに基づいて算出してもよいし、各種特徴量の組み合わせ（線形和など）を特徴量として算出してもよい。
＜Ｓ２３０＞
次に、特徴量相関係数算出部２２５は、特徴量投影部２２４が算出した水平方向の特徴量に基づいて、撮像面白線データが示す白線と映像白線データが示す白線との水平方向の類似度（一致度）を示す相関係数を算出する。
次に、特徴量相関係数算出部２２５は、特徴量投影部２２４が算出した水平方向の特徴量に基づいて、撮像面白線データが示す白線と映像白線データが示す白線との水平方向の類似度（一致度）を示す相関係数を算出する。
ここで、特徴量の相関係数について、図９〜図１２に基づいて説明する。
図９は、実施の形態１におけるカメラ映像（映像白線データ）の一例を示す図である。
図１０、図１１および図１２は、実施の形態１におけるカメラ映像（映像白線データ）と白線データ（撮像面白線データ）とを重畳表示させた撮像面Ｔの一例およびそのカメラ映像（映像白線データ）と白線データ（撮像面白線データ）との水平方向の相関度を示す図である。
以下の説明では、ＴＶカメラ１１０が図６に示すＬ２地点で撮像を行ったものとする。そして、映像白線抽出部２２３がＬ２地点で撮像されたカメラ映像から白線を抽出して生成した映像白線データは、図９に示す撮像面Ｔ（Ｌ２）を示すものとする。
図６に示すＬ２地点で撮像された白線（停止線）の特徴点Ａ、ＢおよびＣはそれぞれ図９に示す撮像面Ｔ（Ｌ２）における特徴点ａ、ｂおよびｃに対応する。また、白線の特徴点Ａ、ＢおよびＣに対応する撮像面白線データの示す白線の特徴点をそれぞれａ’、ｂ’およびｃ’とする。
図９〜図１２は、カメラ映像から生成された映像白線データが示す白線と白線データから生成された撮像面白線データが示す白線とを区別するために映像白線データの白線を点線で示し、撮像面白線データの白線を実線で示している。また、図１０および図１２において、各撮像面白線データにより示される白線の連続性を表すために、各撮像面白線データが示す撮像面Ｔの範囲外に位置する白線についても一部、鎖線で示している。
図９は、実施の形態１におけるカメラ映像（映像白線データ）の一例を示す図である。
図１０、図１１および図１２は、実施の形態１におけるカメラ映像（映像白線データ）と白線データ（撮像面白線データ）とを重畳表示させた撮像面Ｔの一例およびそのカメラ映像（映像白線データ）と白線データ（撮像面白線データ）との水平方向の相関度を示す図である。
以下の説明では、ＴＶカメラ１１０が図６に示すＬ２地点で撮像を行ったものとする。そして、映像白線抽出部２２３がＬ２地点で撮像されたカメラ映像から白線を抽出して生成した映像白線データは、図９に示す撮像面Ｔ（Ｌ２）を示すものとする。
図６に示すＬ２地点で撮像された白線（停止線）の特徴点Ａ、ＢおよびＣはそれぞれ図９に示す撮像面Ｔ（Ｌ２）における特徴点ａ、ｂおよびｃに対応する。また、白線の特徴点Ａ、ＢおよびＣに対応する撮像面白線データの示す白線の特徴点をそれぞれａ’、ｂ’およびｃ’とする。
図９〜図１２は、カメラ映像から生成された映像白線データが示す白線と白線データから生成された撮像面白線データが示す白線とを区別するために映像白線データの白線を点線で示し、撮像面白線データの白線を実線で示している。また、図１０および図１２において、各撮像面白線データにより示される白線の連続性を表すために、各撮像面白線データが示す撮像面Ｔの範囲外に位置する白線についても一部、鎖線で示している。
例えば、図６に示すＬ１地点の近辺に位置する地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを特徴量投影部２２４が選択して特徴量を算出した場合、撮像面白線データが示す白線と映像白線データが示す白線とは図１０に示す撮像面Ｔのような関係となる。つまり、映像白線データは撮像面Ｔに停止線の特徴点ａ，ｃおよび白線の特徴点ａ，ｂを示すのに対し、撮像面白線データは撮像面Ｔに白線の特徴点ｂ’のみ示す（停止線の特徴点ａ’，ｃ’は撮像面Ｔの枠外となる）。
この関係において特徴量相関係数算出部２２５が水平方向の相関度（相関量、類似度、一致度）を算出した場合、相関度は図１０に示すようなグラフで表される。図１０に示す相関度のグラフは、撮像面Ｔを水平方向（横方向）に走査したとき、撮像面白線データの特徴点ｂ’が位置する部分の相関度が低く、映像白線データの特徴点ａおよびｃが位置する部分の相関度が非常に低く、映像白線データの特徴点ｂが位置する部分の相関度が高いことを示している。
特徴量相関係数算出部２２５が算出する相関係数は、例えば、図１０に示す相関度のグラフの積分値（相関度の合計値）に相当する。
この関係において特徴量相関係数算出部２２５が水平方向の相関度（相関量、類似度、一致度）を算出した場合、相関度は図１０に示すようなグラフで表される。図１０に示す相関度のグラフは、撮像面Ｔを水平方向（横方向）に走査したとき、撮像面白線データの特徴点ｂ’が位置する部分の相関度が低く、映像白線データの特徴点ａおよびｃが位置する部分の相関度が非常に低く、映像白線データの特徴点ｂが位置する部分の相関度が高いことを示している。
特徴量相関係数算出部２２５が算出する相関係数は、例えば、図１０に示す相関度のグラフの積分値（相関度の合計値）に相当する。
また例えば、図６に示すＬ２地点の近辺に位置する地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを特徴量投影部２２４が選択した場合、映像白線データと撮像面白線データとは、図１１に示すように、特徴点ａ、ｂおよびｃと特徴点ａ’、ｂ’およびｃ’とが水平方向においておおよそ同じ位置を示す関係にある。そして、図１１に示すように、特徴点ａ、ｃ、ａ’およびｃ’が位置する部分の相関度が非常に高く、特徴点ｂおよびｂ’が位置する部分の相関度も高いため、特徴量相関係数算出部２２５が算出する相関係数は大きな値となる。
同様に、図６に示すＬ３地点の近辺に位置する地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを特徴量投影部２２４が選択した場合、図１２において、特徴点ａおよびｃが位置する部分と特徴点ａ’およびｃ’が位置する部分とで相関度が非常に低くなるため、特徴量相関係数算出部２２５が算出する相関係数は小さな値となる。
図８において、相関判定処理（Ｓ１５０）についての説明を続ける。
＜Ｓ２４０＞
そして、図８において、相関係数判定部２２６は特徴量相関係数算出部２２５が算出した相関係数を所定の閾値ＴＨ１と比較する。つまり、相関係数判定部２２６は映像白線データが示す白線と撮像面白線データが示す白線との水平方向（撮像面Ｔの横方向）における類似度（相関度、相関量）を所定値と比較する。
そして、図８において、相関係数判定部２２６は特徴量相関係数算出部２２５が算出した相関係数を所定の閾値ＴＨ１と比較する。つまり、相関係数判定部２２６は映像白線データが示す白線と撮像面白線データが示す白線との水平方向（撮像面Ｔの横方向）における類似度（相関度、相関量）を所定値と比較する。
Ｓ２４０において相関係数がＴＨ１以下の場合、特徴量投影部２２４は、前回選択した撮像面白線データの仮定撮像地点に対して車両１００の進行方向における前方または後方に位置する地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを選択し、撮像面白線データが示す白線の水平方向の特徴量を算出する（Ｓ２１０）。例えば、特徴量投影部２２４は、図６に示すＬ２地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを選択した際の相関係数がＴＨ１以下だった場合、図６においてＬ２地点の後方に位置するＬ１地点やＬ２地点の前方に位置するＬ３地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データについて白線の水平方向の特徴量を算出する。
そして、特徴量相関係数算出部２２５は特徴量投影部２２４が新たに算出した水平方向の特徴量に基づいて相関係数を算出し（Ｓ２３０）、相関係数判定部２２６は相関係数の判定を行う（Ｓ２４０）。
そして、特徴量相関係数算出部２２５は特徴量投影部２２４が新たに算出した水平方向の特徴量に基づいて相関係数を算出し（Ｓ２３０）、相関係数判定部２２６は相関係数の判定を行う（Ｓ２４０）。
＜Ｓ２５０〜Ｓ２８０＞
Ｓ２４０において相関係数がＴＨ１より大きい場合、特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６は、Ｓ２１０〜Ｓ２４０による水平方向の相関係数の判定と同様に、映像白線データと撮像面白線データとの垂直方向の特徴量を算出し（Ｓ２５０、Ｓ２６０）、算出した特徴量の相関係数を算出し（Ｓ２７０）、映像白線データと撮像面白線データとの垂直方向の相関係数について判定を行い（Ｓ２８０）、映像白線データに対して水平方向でも垂直方向でも高い相関性を持つ撮像面白線データを特定する。
Ｓ２４０において相関係数がＴＨ１より大きい場合、特徴量投影部２２４、特徴量相関係数算出部２２５および相関係数判定部２２６は、Ｓ２１０〜Ｓ２４０による水平方向の相関係数の判定と同様に、映像白線データと撮像面白線データとの垂直方向の特徴量を算出し（Ｓ２５０、Ｓ２６０）、算出した特徴量の相関係数を算出し（Ｓ２７０）、映像白線データと撮像面白線データとの垂直方向の相関係数について判定を行い（Ｓ２８０）、映像白線データに対して水平方向でも垂直方向でも高い相関性を持つ撮像面白線データを特定する。
図１３、図１４および図１５は、実施の形態１におけるカメラ映像（映像白線データ）と白線データ（撮像面白線データ）とを重畳表示させた撮像面Ｔの一例およびそのカメラ映像（映像白線データ）と白線データ（撮像面白線データ）との垂直方向の相関度を示す図である。
映像白線データに対して図１３や図１５の撮像面Ｔに示すような位置関係となる撮像面白線データについて特徴量投影部２２４がＳ２５０において垂直方向の特徴量を算出した場合、特徴量相関係数算出部２２５がＳ２７０において算出する垂直方向の特徴量の相関係数は低くなる。また、映像白線データに対して図１４の撮像面Ｔに示すような位置関係となる撮像面白線データについて特徴量投影部２２４がＳ２５０において垂直方向の特徴量を算出した場合、特徴量相関係数算出部２２５がＳ２７０において算出する垂直方向の特徴量の相関係数は高くなる。
Ｓ２８０において、相関係数判定部２２６は特徴量相関係数算出部２２５がＳ２７０において算出した相関係数を所定の閾値ＴＨ２と比較する。つまり、相関係数判定部２２６は映像白線データが示す白線と撮像面白線データが示す白線との垂直方向（撮像面Ｔの縦方向）における類似度（相関度、相関量）を所定値と比較する。
Ｓ２８０において相関係数がＴＨ２以下の場合、特徴量投影部２２４は、Ｓ２５０において前回選択した撮像面白線データの仮定撮像地点に対して車両１００の幅方向を示す左右方向に位置する地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを選択し、撮像面白線データが示す白線の垂直方向の特徴量を算出する（Ｓ２５０）。そして、特徴量相関係数算出部２２５は特徴量投影部２２４が新たに算出した垂直方向の特徴量に基づいて相関係数を算出し（Ｓ２７０）、相関係数判定部２２６は相関係数の判定を行う（Ｓ２８０）。
Ｓ２８０において相関係数がＴＨ２以下の場合、特徴量投影部２２４は、Ｓ２５０において前回選択した撮像面白線データの仮定撮像地点に対して車両１００の幅方向を示す左右方向に位置する地点を仮定撮像地点とする撮像面白線データを選択し、撮像面白線データが示す白線の垂直方向の特徴量を算出する（Ｓ２５０）。そして、特徴量相関係数算出部２２５は特徴量投影部２２４が新たに算出した垂直方向の特徴量に基づいて相関係数を算出し（Ｓ２７０）、相関係数判定部２２６は相関係数の判定を行う（Ｓ２８０）。
Ｓ２８０において相関係数がＴＨ２より大きい場合、ＴＨ２より大きい相関係数を得た撮像面白線データが映像白線データに対して水平方向でも垂直方向でも高い相関性を持つ撮像面白線データとなる。
図８に示す相関判定処理（Ｓ１５０）では、相関度が所定値より高い撮像面白線データを特定しているが、Ｓ１３０において白線データ取得部２２１が道路データベース１９０から取得してＳ１４０において白線データ撮像面投影部２２２が生成した全ての撮像面白線データについて相関係数を算出して最も相関度が高い撮像面白線データを特定してもよい。
図４において、車両位置特定方法についての説明を続ける。
＜Ｓ１６０＞
次に、車両位置算出部２２７は、カメラ映像との相関度が高い白線データが示す白線のカメラ映像上の位置を特定する。
このとき、車両位置算出部２２７は、相関判定処理（Ｓ１５０）において特定された撮像面白線データが示す白線の３点以上の特徴点について、特徴点に対応するカメラ映像における二次元位置を特定する。
例えば、図１４において、車両位置算出部２２７は、撮像面白線データの白線の特徴点ａ’、ｂ’およびｃ’に対応するカメラ映像における二次元位置として、映像白線データの白線の特徴点ａ、ｂおよびｃについて撮像面Ｔにおける画素位置や撮像面Ｔにおける二次元座標値を特定する。
次に、車両位置算出部２２７は、カメラ映像との相関度が高い白線データが示す白線のカメラ映像上の位置を特定する。
このとき、車両位置算出部２２７は、相関判定処理（Ｓ１５０）において特定された撮像面白線データが示す白線の３点以上の特徴点について、特徴点に対応するカメラ映像における二次元位置を特定する。
例えば、図１４において、車両位置算出部２２７は、撮像面白線データの白線の特徴点ａ’、ｂ’およびｃ’に対応するカメラ映像における二次元位置として、映像白線データの白線の特徴点ａ、ｂおよびｃについて撮像面Ｔにおける画素位置や撮像面Ｔにおける二次元座標値を特定する。
＜Ｓ１７０：第二の測位処理＞
次に、車両位置算出部２２７は、カメラ映像上の白線の位置と白線データが示す実座標とに基づいて測位位置Ｂを算出する。
このとき、車両位置算出部２２７は、カメラ映像における二次元位置を特定した３点について、相関判定処理（Ｓ１５０）で特定した撮像面白線データの生成（Ｓ１４０）に使用された白線データから、道路面における三次元座標値を取得する。次に、車両位置算出部２２７は取得した三次元座標値をＳ１６０において特定したカメラ映像における二次元位置に割り付ける。そして、車両位置算出部２２７は、焦点距離Ｆや画角φや設置角θなどのＴＶカメラ１１０の特性とカメラ映像内の３点の三次元座標値とに基づいて、ＴＶカメラ１１０の三次元座標、つまり、車両１００の三次元座標を測位位置Ｂとして算出する。前述の通り、ＴＶカメラ１１０の特性とカメラ映像内の３点の三次元座標値とに基づいて、三角測量により自己位置を算出することができる。
次に、車両位置算出部２２７は、カメラ映像上の白線の位置と白線データが示す実座標とに基づいて測位位置Ｂを算出する。
このとき、車両位置算出部２２７は、カメラ映像における二次元位置を特定した３点について、相関判定処理（Ｓ１５０）で特定した撮像面白線データの生成（Ｓ１４０）に使用された白線データから、道路面における三次元座標値を取得する。次に、車両位置算出部２２７は取得した三次元座標値をＳ１６０において特定したカメラ映像における二次元位置に割り付ける。そして、車両位置算出部２２７は、焦点距離Ｆや画角φや設置角θなどのＴＶカメラ１１０の特性とカメラ映像内の３点の三次元座標値とに基づいて、ＴＶカメラ１１０の三次元座標、つまり、車両１００の三次元座標を測位位置Ｂとして算出する。前述の通り、ＴＶカメラ１１０の特性とカメラ映像内の３点の三次元座標値とに基づいて、三角測量により自己位置を算出することができる。
＜Ｓ１８０：測位結果出力処理＞
そして、測位結果出力部２３０は車両位置算出部２２７が算出した測位位置Ｂをカーナビゲーションシステムや自動運転制御装置などに出力する。
これにより、擬似距離に基づく測位位置Ａより精度が高い測位位置Ｂに基づいて、カーナビゲーションシステムは運転者に現在位置および目的地までの経路を高い精度で知らせることができる。また、精度の良い測位位置Ｂが得られることにより、自己位置と道路データとに基づいて目的地まで自動運転するような制御も実現可能となる。
そして、測位結果出力部２３０は車両位置算出部２２７が算出した測位位置Ｂをカーナビゲーションシステムや自動運転制御装置などに出力する。
これにより、擬似距離に基づく測位位置Ａより精度が高い測位位置Ｂに基づいて、カーナビゲーションシステムは運転者に現在位置および目的地までの経路を高い精度で知らせることができる。また、精度の良い測位位置Ｂが得られることにより、自己位置と道路データとに基づいて目的地まで自動運転するような制御も実現可能となる。
上記実施の形態１において、車両１００周辺に位置する白線の白線データを取得するための概略の測位結果である測位位置Ａを擬似距離に基づいて算出しているが、ジャイロや車速パルスを用いた慣性航法やデッドレコニングにより測位位置Ａを算出してもよい。さらに、ＧＰＳ受信機１２０がＧＰＳ観測を行えた場合には擬似距離に基づいて測位位置Ａを算出し、車両１００がトンネル内を走行中であるなどの理由によりＧＰＳ受信機１２０がＧＰＳ観測を行えなかった場合には慣性航法やデッドレコニングにより測位位置Ａを算出するようにしてもよい。また、擬似距離に基づく航法測位や慣性航法やデッドレコニング以外の測位方法により測位位置Ａを算出してもよい。
実施の形態２．
実施の形態２では、測位位置Ａを得た測位方法および測位位置Ｂを得た測位方法と異なる測位方法により得られた測位位置Ｃを測位位置Ｂと比較し、測位結果として出力する車両１００の位置についての信頼度を比較結果に基づいて判定し、測位位置Ｂと測位位置Ｃとの少なくともいずれかに基づく車両１００の位置と判定した車両１００の位置の信頼度とを測位結果として出力する形態について説明する。
上記実施の形態１と異なる事項について説明し、説明を省略する事項は上記実施の形態１と同様であるものとする。
実施の形態２では、測位位置Ａを得た測位方法および測位位置Ｂを得た測位方法と異なる測位方法により得られた測位位置Ｃを測位位置Ｂと比較し、測位結果として出力する車両１００の位置についての信頼度を比較結果に基づいて判定し、測位位置Ｂと測位位置Ｃとの少なくともいずれかに基づく車両１００の位置と判定した車両１００の位置の信頼度とを測位結果として出力する形態について説明する。
上記実施の形態１と異なる事項について説明し、説明を省略する事項は上記実施の形態１と同様であるものとする。
図１６は、実施の形態２における車両位置特定装置２００の機能構成図である。
実施の形態２における車両位置特定装置２００の機能構成について、図１６に基づいて以下に説明する。
実施の形態２における車両位置特定装置２００の機能構成について、図１６に基づいて以下に説明する。
実施の形態２における車両位置特定装置２００は、上記実施の形態１における車両位置特定装置２００に対して、搬送波位相測位部２４０を備える点を特徴とする。
搬送波位相測位部２４０（第三の測位部の一例）は、ＧＰＳ受信機１２０が観測した搬送波の位相情報に基づいて車両１００の詳細位置（測位位置Ｃ）を算出する。例えば、搬送波位相測位部２４０はＲＴＫ−ＧＰＳ（リアルタイムキネマティックＧＰＳ）またはＣＤＧＰＳ（搬送波位相ディファレンシャルＧＰＳ）と呼ばれる方法により搬送波位相に基づいて高精度な測位を行う。また例えば、搬送波位相測位部２４０はＲＴＫ−ＧＰＳ以外の干渉測位方法により測位する。
図１７は、実施の形態２における車両位置特定装置２００の車両位置特定方法を示すフローチャートである。
実施の形態２における車両位置特定装置２００が実行する車両位置特定方法について、図１７に基づいて以下に説明する。
実施の形態２における車両位置特定装置２００が実行する車両位置特定方法について、図１７に基づいて以下に説明する。
実施の形態２における車両位置特定方法は、上記実施の形態１における車両位置特定方法に対して、第三の測位処理（Ｓ１２１）を実行する点を特徴とする。
＜Ｓ１２１：第三の測位処理＞
搬送波位相測位部２４０は搬送波位相に基づいて測位位置Ｃを算出する。
このとき、搬送波位相測位部２４０はＴＶカメラ１１０がカメラ映像を撮像した際に観測された測位信号を搬送した搬送波の位相情報（搬送波情報）をＧＰＳ受信機１２０から入力し、搬送波位相に基づいてＧＰＳの航法測位を行い、搬送波位相に基づく測位結果である測位位置Ｃを算出する。前記実施の形態１で説明したように、擬似距離測位部２１０は測位信号の伝搬時間に光速を乗じて測距されたＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機１２０との擬似距離に基づいて測位しているが、搬送波位相測位部２４０はＧＰＳ受信機１２０に到達時の搬送波の位相に基づいてＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機１２０との距離を測距して測位を行う。
搬送波位相に基づいて測距されたＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機１２０との距離は擬似距離に比べて精度が高く、搬送波位相に基づく測位結果も擬似距離に基づく測位結果に比べて高い精度になる。しかし、搬送波位相に基づく測位方法は擬似距離に基づく測位方法に比べて測位結果を得るまでに時間がかかる。そこで、実施の形態２では擬似距離に基づく第一の測位処理（Ｓ１２０）〜白線データに基づく第二の測位処理（Ｓ１７０）と並行して搬送波位相に基づく第三の測位処理（Ｓ１２１）を実行して白線データに基づく高精度な測位結果である測位位置Ｂと搬送波位相に基づく高精度な測位結果である測位位置Ｃとを得る。
搬送波位相測位部２４０は搬送波位相に基づいて測位位置Ｃを算出する。
このとき、搬送波位相測位部２４０はＴＶカメラ１１０がカメラ映像を撮像した際に観測された測位信号を搬送した搬送波の位相情報（搬送波情報）をＧＰＳ受信機１２０から入力し、搬送波位相に基づいてＧＰＳの航法測位を行い、搬送波位相に基づく測位結果である測位位置Ｃを算出する。前記実施の形態１で説明したように、擬似距離測位部２１０は測位信号の伝搬時間に光速を乗じて測距されたＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機１２０との擬似距離に基づいて測位しているが、搬送波位相測位部２４０はＧＰＳ受信機１２０に到達時の搬送波の位相に基づいてＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機１２０との距離を測距して測位を行う。
搬送波位相に基づいて測距されたＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機１２０との距離は擬似距離に比べて精度が高く、搬送波位相に基づく測位結果も擬似距離に基づく測位結果に比べて高い精度になる。しかし、搬送波位相に基づく測位方法は擬似距離に基づく測位方法に比べて測位結果を得るまでに時間がかかる。そこで、実施の形態２では擬似距離に基づく第一の測位処理（Ｓ１２０）〜白線データに基づく第二の測位処理（Ｓ１７０）と並行して搬送波位相に基づく第三の測位処理（Ｓ１２１）を実行して白線データに基づく高精度な測位結果である測位位置Ｂと搬送波位相に基づく高精度な測位結果である測位位置Ｃとを得る。
＜Ｓ１８０：測位結果出力処理＞
そして、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂと測位位置Ｃとを比較して出力する車両１００の位置の精度を判定し、車両１００の位置と車両１００の位置の信頼度とを測位結果として出力する。
そして、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂと測位位置Ｃとを比較して出力する車両１００の位置の精度を判定し、車両１００の位置と車両１００の位置の信頼度とを測位結果として出力する。
図１８は、実施の形態２における測位結果出力処理（Ｓ１８０）の流れを示すフローチャートである。
例えば、測位結果出力部２３０は、図１８に示すように、測位位置Ｂと測位位置Ｃとを比較し（Ｓ３１０）、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致する場合（測位位置Ｂが示す地点と測位位置Ｃが示す地点とが所定の範囲内に位置する場合）には正確な測位結果として測位位置Ｃを出力し、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致しない場合（測位位置Ｂが示す地点と測位位置Ｃが示す地点とが所定の範囲内に位置しない場合）には不正確な測位結果（正確でない可能性が有る測位結果）として測位位置Ｃを出力する。つまり、測位結果出力部２３０は正確か不正確かの測位位置Ｃの信頼度と測位位置Ｃとを出力する。
また例えば、測位結果出力部２３０は、測位結果として、測位位置Ｂを出力してもよいし、測位位置Ｂと測位位置Ｃとの中間の位置を出力してもよいし、所定の重み付けに基づく測位位置Ｂと測位位置Ｃとの間の位置を出力してもよい。例えば、測位位置Ｂより測位位置Ｃをより重く重み付けする場合、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂより測位位置Ｃに近い地点を示す座標を出力する。また例えば、測位結果出力部２３０は測位位置の信頼度として測位位置Ｂと測位位置Ｃとの差に応じた値を出力してもよい。例えば、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂと測位位置Ｃとの距離が０の場合を信頼度１００％とし、測位位置Ｂと測位位置Ｃとの距離が大きくなるにつれて低い信頼度（最小値０％）を算出する。
例えば、測位結果出力部２３０は、図１８に示すように、測位位置Ｂと測位位置Ｃとを比較し（Ｓ３１０）、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致する場合（測位位置Ｂが示す地点と測位位置Ｃが示す地点とが所定の範囲内に位置する場合）には正確な測位結果として測位位置Ｃを出力し、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致しない場合（測位位置Ｂが示す地点と測位位置Ｃが示す地点とが所定の範囲内に位置しない場合）には不正確な測位結果（正確でない可能性が有る測位結果）として測位位置Ｃを出力する。つまり、測位結果出力部２３０は正確か不正確かの測位位置Ｃの信頼度と測位位置Ｃとを出力する。
また例えば、測位結果出力部２３０は、測位結果として、測位位置Ｂを出力してもよいし、測位位置Ｂと測位位置Ｃとの中間の位置を出力してもよいし、所定の重み付けに基づく測位位置Ｂと測位位置Ｃとの間の位置を出力してもよい。例えば、測位位置Ｂより測位位置Ｃをより重く重み付けする場合、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂより測位位置Ｃに近い地点を示す座標を出力する。また例えば、測位結果出力部２３０は測位位置の信頼度として測位位置Ｂと測位位置Ｃとの差に応じた値を出力してもよい。例えば、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂと測位位置Ｃとの距離が０の場合を信頼度１００％とし、測位位置Ｂと測位位置Ｃとの距離が大きくなるにつれて低い信頼度（最小値０％）を算出する。
これにより、測位結果出力部２３０から測位結果として測位された自己位置（例えば、測位位置Ｃ）と自己位置の信頼度（例えば、正確ｏｒ不正確）とを出力されたカーナビゲーションシステムや自動運転制御装置では、運転者にナビゲーションの精度が良い状態であるか否かを知らせたり、自動運転モードから運転者による手動運転モードに切り換えたりすることができる。
実施の形態３．
実施の形態３では、ＧＰＳ受信機１２０のＧＰＳ観測結果に基づいて測位結果として出力する車両１００の位置の信頼度を判定する形態について説明する。
上記実施の形態２と異なる事項について説明し、説明を省略する事項は上記実施の形態２と同様であるものとする。
実施の形態３では、ＧＰＳ受信機１２０のＧＰＳ観測結果に基づいて測位結果として出力する車両１００の位置の信頼度を判定する形態について説明する。
上記実施の形態２と異なる事項について説明し、説明を省略する事項は上記実施の形態２と同様であるものとする。
図１９は、実施の形態３における車両位置特定装置２００の機能構成図である。
実施の形態３における車両位置特定装置２００の機能構成について、図１９に基づいて以下に説明する。
実施の形態３における車両位置特定装置２００の機能構成について、図１９に基づいて以下に説明する。
実施の形態３における車両位置特定装置２００は、上記実施の形態２における車両位置特定装置２００に対して、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０を備える点を特徴とする。
ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０は、ＧＰＳ受信機１２０のＧＰＳ観測結果に基づいて、搬送波位相測位部２４０が測位した測位位置Ｃの信頼度（精度）を判定する。
ここで、ＧＰＳ受信機１２０のＧＰＳ観測結果は、ＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信したＧＰＳ衛星の数、ＤＯＰ（精度低下率）、測位結果（測位位置Ｃ）の連続性などを示す。
例えば、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０はＧＰＳ受信機１２０が受信した各測位信号について当該測位信号を発信したＧＰＳ衛星の数と所定値とを比較し、ＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信したＧＰＳ衛星の数が所定値より少ない場合に測位位置Ｃの信頼度が低いと判定し、ＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信したＧＰＳ衛星の数が所定値以上の場合に測位位置Ｃの信頼度が高いと判定する。
また例えば、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０は測位信号が示す衛星軌道パラメータに基づいてＧＰＳ受信機１２０とＧＰＳ衛星との幾何学的位置関係に応じた精度の低下率（ＤＯＰ）を算出し、ＤＯＰが所定値以下の場合に測位位置Ｃの信頼度が低いと判定し、ＤＯＰが所定値より大きい場合に測位位置Ｃの信頼度が高いと判定する。
また例えば、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０は前回の測位位置Ｃと今回の測位位置Ｃとを比較して、前回と今回との測位位置Ｃの差が所定値（例えば、車速パルスが示す車両１００の車速に対応する所定値）より大きい場合に測位位置Ｃの信頼度が低いと判定し、前回と今回との測位位置Ｃの差が所定値以下の場合に測位位置Ｃの信頼度が高いと判定する。
ここで、ＧＰＳ受信機１２０のＧＰＳ観測結果は、ＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信したＧＰＳ衛星の数、ＤＯＰ（精度低下率）、測位結果（測位位置Ｃ）の連続性などを示す。
例えば、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０はＧＰＳ受信機１２０が受信した各測位信号について当該測位信号を発信したＧＰＳ衛星の数と所定値とを比較し、ＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信したＧＰＳ衛星の数が所定値より少ない場合に測位位置Ｃの信頼度が低いと判定し、ＧＰＳ受信機１２０が測位信号を受信したＧＰＳ衛星の数が所定値以上の場合に測位位置Ｃの信頼度が高いと判定する。
また例えば、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０は測位信号が示す衛星軌道パラメータに基づいてＧＰＳ受信機１２０とＧＰＳ衛星との幾何学的位置関係に応じた精度の低下率（ＤＯＰ）を算出し、ＤＯＰが所定値以下の場合に測位位置Ｃの信頼度が低いと判定し、ＤＯＰが所定値より大きい場合に測位位置Ｃの信頼度が高いと判定する。
また例えば、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０は前回の測位位置Ｃと今回の測位位置Ｃとを比較して、前回と今回との測位位置Ｃの差が所定値（例えば、車速パルスが示す車両１００の車速に対応する所定値）より大きい場合に測位位置Ｃの信頼度が低いと判定し、前回と今回との測位位置Ｃの差が所定値以下の場合に測位位置Ｃの信頼度が高いと判定する。
図２０は、実施の形態３における測位結果出力処理（Ｓ１８０）の流れを示すフローチャートである。
測位結果出力処理（Ｓ１８０）において、測位結果出力部２３０は、図２０に示すように、測位位置Ｂと測位位置Ｃとを比較し（Ｓ３１０）、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致する場合には正確な測位結果として測位位置Ｃを出力する。また、測位結果出力部２３０は、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致しない場合にはＧＰＳ測位信頼度判定部２５０の判定結果を参照し（Ｓ３２０）、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０の判定結果が測位結果Ｃの信頼度が高いことを示す場合には正確な測位結果として測位位置Ｃを出力し、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０の判定結果が測位結果Ｃの信頼度が低いことを示す場合には不正確な測位結果として測位結果Ｂを出力する。
測位結果出力処理（Ｓ１８０）において、測位結果出力部２３０は、図２０に示すように、測位位置Ｂと測位位置Ｃとを比較し（Ｓ３１０）、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致する場合には正確な測位結果として測位位置Ｃを出力する。また、測位結果出力部２３０は、測位位置Ｂと測位位置Ｃとが一致しない場合にはＧＰＳ測位信頼度判定部２５０の判定結果を参照し（Ｓ３２０）、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０の判定結果が測位結果Ｃの信頼度が高いことを示す場合には正確な測位結果として測位位置Ｃを出力し、ＧＰＳ測位信頼度判定部２５０の判定結果が測位結果Ｃの信頼度が低いことを示す場合には不正確な測位結果として測位結果Ｂを出力する。
これにより、測位結果出力部２３０は測位位置Ｂと測位位置Ｃとのうち、より信頼度が高いと思われる方を測位結果として出力することができる。
１００ 車両、１１０ ＴＶカメラ、１２０ ＧＰＳ受信機、１２１ ＧＰＳアンテナ、１９０ 道路データベース、２００ 車両位置特定装置、２１０ 擬似距離測位部、２２０ 画像測位部、２２１ 白線データ取得部、２２２ 白線データ撮像面投影部、２２３ 映像白線抽出部、２２４ 特徴量投影部、２２５ 特徴量相関係数算出部、２２６ 相関係数判定部、２２７ 車両位置算出部、２３０ 測位結果出力部、２４０ 搬送波位相測位部、２５０ ＧＰＳ測位信頼度判定部、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。
Claims (6)
- 自己位置を測位する第一の測位部と、
前記第一の測位部が測位した際の特定の方向を撮像するカメラと、
前記カメラが撮像した際の撮像面の２次元画像において前記画像に映っている特定の撮像地物をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて特定する画像処理部と、
地物の３次元位置と地物の３次元形状とを示す地物情報を記憶する地物データベースと、
前記第一の測位部が測位した自己位置に基づいて自己位置周辺に位置する各地物の地物情報を前記地物データベースから取得する地物情報取得部と、
前記地物情報取得部の取得した各地物情報が示す各地物の位置と各地物の形状とに基づいて各地物情報が示す各地物を前記カメラの前記撮像面にＣＰＵを用いて投影地物として投影する地物投影部と、
前記地物投影部が投影した各投影地物と前記画像処理部が特定した前記特定の地物とを前記撮像面においてＣＰＵを用いて比較して前記特定の撮像地物に対応する投影地物を特定する地物情報特定部と、
前記地物情報特定部が特定した投影地物の前記撮像面における２次元位置と前記地物情報特定部が特定した投影地物の地物情報が示す地物の３次元位置とに基づいてＣＰＵを用いて自己位置を測位する第二の測位部と、
前記第二の測位部が測位した自己位置を測位結果として出力機器に出力する測位結果出力部と
を備えたことを特徴とする位置特定装置。 - 前記位置特定装置は、さらに、
前記第一の測位部の測位方法および前記第二の測位部の測位方法と異なる測位方法により自己位置を測位する第三の測位部を備え、
前記測位結果出力部は、
前記第二の測位部が測位した自己位置Ｂと前記第三の測位部が測位した自己位置Ｃとを比較し、測位結果として出力する自己位置についての信頼度を比較結果に基づいて判定し、前記自己位置Ｂと前記自己位置Ｃとの少なくともいずれかに基づく自己位置と判定した自己位置の信頼度とを測位結果として出力する
ことを特徴とする請求項１記載の位置特定装置。 - 前記位置特定装置は、さらに、
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）観測を行うＧＰＳ受信機を備え、
前記第一の測位部は前記ＧＰＳ受信機が観測した擬似距離に基づいて自己位置を概略測位し、
前記第三の測位部は、前記第一の測位部による測位処理から前記第二の測位部による測位処理までの処理と並行して、前記ＧＰＳ受信機が観測した搬送波位相に基づいて自己位置を詳細測位する
ことを特徴とする請求項２記載の位置特定装置。 - 前記測位結果出力部は、
前記ＧＰＳ受信機のＧＰＳ観測結果に基づいて測位結果として出力する自己位置の信頼度を判定する
ことを特徴とする請求項３記載の位置特定装置。 - 第一の測位部が自己位置を測位する第一の測位処理を行い、
カメラが記第一の測位部が測位した際の特定の方向を撮像する撮像処理を行い、
画像処理部が前記カメラが撮像した際の撮像面の２次元画像において前記画像に映っている特定の撮像地物をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて特定する画像処理を行い、
地物情報取得部が前記第一の測位部の測位した自己位置に基づいて自己位置周辺に位置する各地物の地物情報を地物の３次元位置と地物の３次元形状とを示す地物情報を記憶する地物データベースから取得する地物情報取得処理を行い、
地物投影部が前記地物情報取得部の取得した各地物情報が示す各地物の位置と各地物の形状とに基づいて各地物情報が示す各地物を前記カメラの前記撮像面にＣＰＵを用いて投影地物として投影する地物投影処理を行い、
地物情報特定部が前記地物投影部の投影した各投影地物と前記画像処理部の特定した前記特定の地物とを前記撮像面においてＣＰＵを用いて比較して前記特定の撮像地物に対応する投影地物を特定する地物情報特定処理を行い、
第二の測位部が前記地物情報特定部の特定した投影地物の前記撮像面における２次元位置と前記地物情報特定部の特定した投影地物の地物情報が示す地物の３次元位置とに基づいてＣＰＵを用いて自己位置を測位する第二の測位処理を行い、
測位結果出力部が前記第二の測位部の測位した自己位置を測位結果として出力機器に出力する測位結果出力処理を行う
ことを特徴とする位置特定方法。 - 請求項５記載の位置特定方法をコンピュータに実行させる位置特定プログラム。
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|---|---|
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Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011058909A1 (ja) | 2009-11-10 | 2011-05-19 | 三菱電機株式会社 | 運転支援システム、運転支援方法および車載器 |
| JP2013148354A (ja) * | 2012-01-17 | 2013-08-01 | Nissan Motor Co Ltd | 車両位置算出装置 |
| JP2013148355A (ja) * | 2012-01-17 | 2013-08-01 | Nissan Motor Co Ltd | 車両位置算出装置 |
| JP2014507630A (ja) * | 2010-12-15 | 2014-03-27 | クアルコム，インコーポレイテッド | 位置特定の際の位置外れ値および時刻外れ値からの回復 |
| JP2015052548A (ja) * | 2013-09-09 | 2015-03-19 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
| US9384659B2 (en) | 2009-11-10 | 2016-07-05 | Mitsubishi Electric Corporation | Driving support system |
| WO2016185659A1 (ja) * | 2015-05-15 | 2016-11-24 | 株式会社デンソー | 移動体位置検出装置、移動体位置検出方法 |
| JP2017223483A (ja) * | 2016-06-14 | 2017-12-21 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自車位置推定装置 |
| JP2018505426A (ja) * | 2014-12-26 | 2018-02-22 | ヘーレ グローバル ベスローテン フェンノートシャップ | マルチラテレーションを用いた装置の位置特定 |
| US20180120115A1 (en) * | 2015-05-15 | 2018-05-03 | Denso Corporation | Mobile-body position detecting apparatus and mobile-body position detecting method |
| JP2018077771A (ja) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | トヨタ自動車株式会社 | 自動運転車両の制御システム |
| CN109211103A (zh) * | 2017-06-29 | 2019-01-15 | 株式会社东芝 | 推定系统 |
| JP2022512440A (ja) * | 2019-03-28 | 2022-02-03 | シェンチェン センスタイム テクノロジー カンパニー リミテッド | 軌跡追跡コントローラのテスト方法、装置、媒体及び設備 |
-
2007
- 2007-03-30 JP JP2007092479A patent/JP2008249555A/ja active Pending
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9978268B2 (en) | 2009-11-10 | 2018-05-22 | Mitsubishi Electric Corporation | Driving support system, driving support method, and in-vehicle unit |
| WO2011058909A1 (ja) | 2009-11-10 | 2011-05-19 | 三菱電機株式会社 | 運転支援システム、運転支援方法および車載器 |
| US9020741B2 (en) | 2009-11-10 | 2015-04-28 | Mitsubishi Electric Corporation | Driving support system, driving support method, and in-vehicle unit |
| US9384659B2 (en) | 2009-11-10 | 2016-07-05 | Mitsubishi Electric Corporation | Driving support system |
| JP2014507630A (ja) * | 2010-12-15 | 2014-03-27 | クアルコム，インコーポレイテッド | 位置特定の際の位置外れ値および時刻外れ値からの回復 |
| US9423505B2 (en) | 2010-12-15 | 2016-08-23 | Qualcomm Incorporated | Recovery from position and time outliers in positioning |
| JP2016156837A (ja) * | 2010-12-15 | 2016-09-01 | クアルコム，インコーポレイテッド | 位置特定の際の位置外れ値および時刻外れ値からの回復 |
| JP2013148354A (ja) * | 2012-01-17 | 2013-08-01 | Nissan Motor Co Ltd | 車両位置算出装置 |
| JP2013148355A (ja) * | 2012-01-17 | 2013-08-01 | Nissan Motor Co Ltd | 車両位置算出装置 |
| JP2015052548A (ja) * | 2013-09-09 | 2015-03-19 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
| JP2018505426A (ja) * | 2014-12-26 | 2018-02-22 | ヘーレ グローバル ベスローテン フェンノートシャップ | マルチラテレーションを用いた装置の位置特定 |
| US20180120115A1 (en) * | 2015-05-15 | 2018-05-03 | Denso Corporation | Mobile-body position detecting apparatus and mobile-body position detecting method |
| WO2016185659A1 (ja) * | 2015-05-15 | 2016-11-24 | 株式会社デンソー | 移動体位置検出装置、移動体位置検出方法 |
| JP2017223483A (ja) * | 2016-06-14 | 2017-12-21 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自車位置推定装置 |
| JP2018077771A (ja) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | トヨタ自動車株式会社 | 自動運転車両の制御システム |
| CN109211103A (zh) * | 2017-06-29 | 2019-01-15 | 株式会社东芝 | 推定系统 |
| CN109211103B (zh) * | 2017-06-29 | 2021-10-08 | 株式会社东芝 | 推定系统 |
| JP2022512440A (ja) * | 2019-03-28 | 2022-02-03 | シェンチェン センスタイム テクノロジー カンパニー リミテッド | 軌跡追跡コントローラのテスト方法、装置、媒体及び設備 |
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