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公開番号2025053433
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-07
出願番号2023162459
出願日2023-09-26
発明の名称自己位置推定装置
出願人株式会社デンソー,トヨタ自動車株式会社,株式会社ミライズテクノロジーズ
代理人弁理士法人明成国際特許事務所
主分類G01C 21/28 20060101AFI20250331BHJP(測定;試験)
要約【課題】自己位置推定装置において、自己位置推定精度の低下を抑制する。
【解決手段】周辺を撮像するカメラ10と通信装置20とを有する移動体200に設けられ、移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置30は、画像特徴点を取得する特徴点取得部311と、画像の実スケールを算出するスケール算出部312と、画像特徴点と実スケールとを利用して自己位置を推定する自己位置推定部313と、を備え、スケール算出部は、物体情報を取得することと、物体画像特徴点を取得することと、物体画像特徴点の特徴量と物体情報とを利用して実スケールを算出することと、を実行する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
周辺を撮像するカメラ（１０）と通信装置（２０）とを有する移動体（２００）に設けられ、前記移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置（３０、３０Ａ）であって、
前記カメラにより撮像される画像中に存在する特徴点である画像特徴点を取得する特徴点取得部（３１１）と、
前記画像の実スケールを算出するスケール算出部（３１２）と、
前記画像特徴点と前記実スケールとを利用して前記自己位置を推定する自己位置推定部（３１３）と、
を備え、
前記スケール算出部は、
前記移動体の周辺に位置する外部装置（４００）から前記通信装置により取得される物体情報であって、前記画像中に存在する物体に関する情報である物体情報を取得することと、
前記画像特徴点のうち、前記物体情報に対応する前記物体についての特徴点である物体画像特徴点を取得することと、
前記物体画像特徴点の特徴量と前記物体情報とを利用して前記実スケールを算出することと、を実行する、
自己位置推定装置。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の自己位置推定装置であって、
前記外部装置は、前記移動体の周辺に位置する他の移動体（５００）に設けられている、
自己位置推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の自己位置推定装置であって、
前記物体情報は、前記物体の位置を含み、
前記自己位置推定部は、前記物体の位置を利用して、バンドル調整により前記画像特徴点への再投影誤差を補正する処理をさらに実行する、
自己位置推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載の自己位置推定装置であって、
前記外部装置は、前記移動体の周辺に設置された地物に設けられている、
自己位置推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の自己位置推定装置であって、
前記物体情報は、前記物体の位置を含み、
前記自己位置推定部は、前記物体の位置を利用して、バンドル調整により前記画像特徴点への再投影誤差を補正する処理をさらに実行する、
自己位置推定装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の自己位置推定装置であって、
前記物体情報は、前記物体の少なくとも一部に対応する複数の特徴点である複数の物体特徴点の位置と、各前記物体特徴点の特徴量と、各前記物体特徴点の特徴量を算出する特徴量アルゴリズムの種類と、を示す特徴点情報（ＦＩ）を含み、
前記スケール算出部は、
前記画像特徴点のうち、前記画像特徴点のうち、前記物体特徴点に対応する特徴点を前記物体画像特徴点として取得し、
前記物体画像特徴点の特徴量と前記物体特徴点の特徴量とを利用して、前記実スケールを算出する、
自己位置推定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の自己位置推定装置であって、
前記外部装置は、各前記物体特徴点について、複数の種類の前記特徴量アルゴリズムによりそれぞれ算出された複数の特徴量を予め記憶しており、
前記外部装置は、
前記特徴点取得部と前記スケール算出部とのうちの少なくとも一方との間で、各前記物体特徴点について、前記複数の種類の前記特徴量アルゴリズムのうち、いずれの種類の前記特徴量アルゴリズムにより算出された特徴量を前記特徴点情報として送信するかを決定することと、
前記特徴点情報として、各前記物体特徴点について、前記複数の特徴量のうち、決定された種類の前記特徴量アルゴリズムにより算出された特徴量を前記通信装置に送信することと、
を実行する、
自己位置推定装置。
【請求項８】
請求項６に記載の自己位置推定装置であって、
前記外部装置は、各前記物体特徴点について複数の種類の前記特徴量アルゴリズムによりそれぞれ算出された複数の特徴量を予め記憶しており、前記特徴点情報として、各前記物体特徴点について、前記複数の特徴量のうち、２以上の種類の前記特徴量アルゴリズムによりそれぞれ算出された複数の特徴量を前記通信装置に送信する、
自己位置推定装置。
【請求項９】
請求項６に記載の自己位置推定装置であって、
前記スケール算出部は、複数の種類の特徴量アルゴリズムを利用可能に構成されており、前記特徴点情報として受信された前記物体特徴点の特徴量の前記特徴量アルゴリズムの種類と同じ種類の特徴量アルゴリズムを利用して算出された前記物体画像特徴点の特徴量と、前記物体特徴点の特徴量とを利用して、前記実スケールを算出する、
自己位置推定装置。
【請求項１０】
請求項６に記載の自己位置推定装置であって、
前記スケール算出部は、複数の種類の前記特徴量アルゴリズムを利用可能に構成されており、
前記外部装置は、各前記物体特徴点について、複数の種類の前記特徴量アルゴリズムによりそれぞれ算出された複数の特徴量を予め記憶しており、前記特徴点情報として、各前記物体特徴点について、前記複数の特徴量のうち、２以上の種類の前記特徴量アルゴリズムによりそれぞれ算出された複数の特徴量を前記通信装置に送信し、
前記スケール算出部は、
前記特徴点情報として受信された前記複数の特徴量のそれぞれを算出する前記特徴量アルゴリズムのうち利用可能な前記特徴量アルゴリズムが複数存在する場合、予め定められた優先順位に従って、利用する前記特徴量アルゴリズムの種類を決定し、
決定された種類の前記特徴量アルゴリズムを利用して算出された前記物体画像特徴点の特徴量と、前記物体特徴点の特徴量とを利用して、前記実スケールを算出する、
自己位置推定装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、自己位置推定装置に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
車両の自己位置推定装置として、車両に搭載された単眼カメラにより撮像される画像を利用するものが知られている。単眼カメラにより撮像された画像は、実スケールが不定であるので自己位置推定精度が低下するおそれがある。特許文献１に記載の車両が備える自己位置推定装置では、自車両に搭載されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機により受信される自車両の測位情報と、他の車両に搭載されたＧＮＳＳ受信機により受信されて車車間通信により取得される他の車両の測位情報と、予め記憶されたローカルマップに含まれるランドマークの特徴点と、を利用して、自己位置推定の精度の低下を抑制している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－１００９４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の車両が備える自己位置推定装置では、トンネル内や都市部等、ＧＮＳＳ受信機が測位情報を十分に受信できない環境において自己位置推定の精度が低下するおそれがある。また、予めランドマークの特徴点のデータベースを作製して記憶しておく必要があり記憶装置の記憶容量を圧迫するという問題がある。このような問題は、車両に限らず、飛行体やロボット等の任意の移動体に搭載される自己位置推定装置においても同様である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
【０００６】
本開示の一形態によれば、周辺を撮像するカメラ（１０）と通信装置（２０）とを有する移動体（２００）に設けられ、前記移動体の自己位置を推定する自己位置推定装置（３０）が提供される。この制御装置は、前記カメラにより撮像される画像中に存在する特徴点である画像特徴点を取得する特徴点取得部（３１１）と、前記画像の実スケールを算出するスケール算出部（３１２）と、前記画像特徴点と前記実スケールとを利用して前記自己位置を推定する自己位置推定部（３１３）と、を備え、前記スケール算出部は、前記移動体の周辺に位置する外部装置（４００）から前記通信装置により取得される物体情報であって、前記画像中に存在する物体に関する情報である物体情報を取得することと、前記画像特徴点のうち、前記物体情報に対応する前記物体についての特徴点である物体画像特徴点を取得することと、前記物体画像特徴点の特徴量と前記物体情報とを利用して前記実スケールを算出することと、を実行する。
【０００７】
この形態の自己位置推定装置によれば、物体画像特徴点の特徴量と物体情報とを利用して実スケールを算出し、画像特徴点と実スケールとを利用して自己位置を推定する。このため、ＧＮＳＳ受信機が測位情報を十分に受信できない環境においても、移動体に搭載されたカメラを利用して自己位置を推定でき、自己位置推定の精度の低下を抑制できる。加えて、外部装置から取得した物体情報を利用するので、予めランドマークの特徴点のデータベース等を作製して自身の記憶装置に記憶しておく形態と比較して、自身の記憶装置の記憶容量が圧迫されることを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第１実施形態の制御装置の概略構成を示すブロック図である。
第１実施形態の制御装置における処理の手順を示すフローチャートである。
第１実施形態の実スケール算出処理の手順を示すフローチャートである。
第２実施形態の制御装置の概略構成を示すブロック図である。
第２実施形態の実スケール算出処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
Ａ．第１実施形態：
Ａ－１．装置構成：
図１に示すように、車両２００は、カメラ１０と、通信装置２０と、制御装置３０と、アクチュエータ４０とを備える。車両２００は、自動運転を実行可能な車両であり、自動運転と手動運転とが切り替え可能に構成されている。「自動運転」とは、駆動制御とブレーキ制御と操舵制御とを、乗員に代わって自動的に実行する運転を意味する。「手動運転」とは、駆動制御のための操作（アクセルペダルの踏込）と、ブレーキ制御のための操作（ブレーキベダルの踏込）と、操舵制御のための操作（ステアリングホイールの回転）とを、乗員が実行する運転を意味する。車両２００は、例えば、電気自動車（ＢＥＶ：Battery Electric Vehicle）や、ハイブリッド自動車（ＨＥＶ：Hybrid Electric Vehicle）、燃料電池自動車（ＦＣＶ：Fuel Cell Vehicle）、ガソリン車やディーゼル車等の任意の車両として構成される。なお、車両２００は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機やＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）等の車両２００の位置や姿勢の検出に利用可能な種々のセンサを備えていてもよい。
【００１０】
カメラ１０は、車両２００の周辺を撮像し画像を取得する。本実施形態では、カメラ１０は、車両２００の前方を撮像する単眼カメラとして構成されている。なお、カメラ１０は、車両２００の前方に限らず、側方または後方を撮像してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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