CN109752741B - 车辆定位设备 - Google Patents

Abstract

一种车辆定位设备，包括：目标数据库；目标识别单元，其被配置成基于车载传感器的检测结果来识别第一目标相对于车辆的相对位置和第二目标相对于车辆的相对位置；横向位置估计单元，其被配置成基于第一目标相对于车辆的相对位置和关于第一目标在地图上的位置信息来估计车辆的横向位置和车辆的方向；纵向位置估计单元，其被配置成通过反映车辆的横向位置和车辆的方向来估计车辆的纵向位置。

Description

车辆定位设备

技术领域

本发明涉及车辆定位设备。

背景技术

已知日本专利申请公开第2015-194397号(JP2015-194397A)作为与车辆定位设备有关的技术文献。上面给出的技术文献公开了一种车辆位置检测设备，该车辆位置检测设备基于地图信息和车辆周围的捕获图像来检测车辆在当前时间处的预测位置。该车辆位置检测设备基于包括在地图信息中的关于多个线段(车道的标记线等)在地图上的位置信息以及基于通过从由车辆上的摄像机捕获的车辆周围的捕获图像中检测线段，并且然后针对检测到的线段执行鸟瞰视图变换生成的多个线段的位置来获得地图上的线段与捕获的线段之间的一组对应关系。之后，车辆位置检测设备对车辆的预测位置进行更新，使得关于线段的位置信息与从捕获图像获得的与彼此相对应的线段的位置相匹配。

发明内容

在车辆定位中用作地图上的位置的参考的目标不限于线段例如标记线，而是可以使用路面上的各种目标例如人行横道标记、杆、护栏等作为目标。如果针对这样的各种目标执行统一处理，则可能导致目标的错误识别或者目标位置的识别精度的降低。在这种情况下，存在由于目标的错误识别或者目标位置的识别精度降低而导致车辆定位精度降低的问题。

本发明提供了一种车辆定位设备，该车辆定位设备能够防止车辆位置的估计精度降低。

本发明的一方面提供了一种车辆定位设备。该车辆定位设备包括：目标数据库，其存储关于第一目标在地图上的位置信息和关于第二目标在地图上的位置信息；目标识别单元，其被配置成基于车辆的车载传感器的检测结果来识别第一目标相对于车辆的相对位置和第二目标相对于车辆的相对位置；横向位置估计单元，其被配置成基于第一目标相对于车辆的相对位置和关于第一目标在地图上的位置信息来估计车辆的横向位置和车辆的方向，车辆的横向位置是车辆在地图上的、在车辆行驶的行驶车道的宽度方向上的位置；以及纵向位置估计单元，其被配置成基于第二目标相对于车辆的相对位置和关于第二目标在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置，第二目标相对于车辆的相对位置反映了车辆的横向位置和车辆的方向，车辆的纵向位置是车辆在地图上的、在行驶车道的延伸方向上的位置。

上面描述的配置中的车辆定位设备将用于横向位置估计的第一目标与用于纵向位置估计的第二目标区分开来以使得能够分别用于车辆的横向位置估计和纵向位置估计。以这种方式估计车辆的横向位置和车辆的纵向位置使得可以防止不适合用于横向位置估计(误识别或者低精度位置识别)的目标的识别结果影响对车辆的横向位置的估计，以及防止不适合用于纵向位置估计的目标的识别结果影响对车辆的纵向位置的估计，从而防止车辆位置的估计精度降低。另外，在上面描述的配置中，车辆定位设备基于第二目标相对于车辆的相对位置以及基于存储在目标数据库中的关于第二目标在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置，第二目标相对于车辆的相对位置反映了车辆的估计横向位置和车辆的估计方向。因此，与在不将第一目标与第二目标区分开的情况下时估计车辆位置(横向位置和纵向位置)时相比，在由上面描述的配置中的车辆定位设备估计车辆的纵向位置时，该车辆定位设备更有效地防止了由于车辆的横向位置和车辆的方向的偏差的影响而导致的车辆的纵向位置的估计精度的降低。

在本发明的该方面，在目标数据库中，第一目标可以包括与直线路段相对应的直线标记线，以及第二目标可以包括与道路的弯道相对应的至少一条弯曲标记线，目标识别单元可以被配置成基于车载传感器的检测结果来识别直线标记线相对于车辆的相对位置以及至少一个弯曲标记线相对于车辆的相对位置，横向位置估计单元可以被配置成基于直线标记线相对于车辆的相对位置和关于直线标记线在地图上的位置信息来估计车辆的横向位置和车辆的方向，以及纵向位置估计单元可以被配置成基于至少一个弯曲标记线相对于车辆的相对位置和关于至少一个弯曲标记线在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置，至少一个弯曲标记线相对于车辆的相对位置反映了车辆的横向位置和车辆的方向。

上面描述的配置中的车辆定位设备使用对横向位置估计有用的直线标记线来估计车辆的横向位置和车辆的方向，以及另外，基于弯曲标记线相对于车辆的相对位置和关于弯曲标记线在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置，弯曲标记线相对于车辆的相对位置已经反映了车辆的估计横向位置和车辆的估计方向。因此，与在不将直线标记线与弯曲标记线区分开的情况下时估计车辆位置(横向位置和纵向位置)时相比，在由上面描述的配置中的车辆定位设备估计车辆的纵向位置时，该车辆定位设备更有效地防止了由于车辆的横向位置和车辆的方向的偏差的影响而导致的车辆的纵向位置的估计精度的降低。

在本发明的该方面，车辆定位设备还可以包括：放大率计算单元，其被配置成当目标识别单元检测到(i)与行驶车道中的弯道相对应的左侧弯曲标记线的相对位置和(ii)与行驶车道中的弯道相对应的右侧弯曲标记线的相对位置时，计算计算弯道宽度的放大率，左侧弯曲标记线包括在至少一条弯曲标记线中，右侧弯曲标记线包括在至少一条弯曲标记线中，其中，纵向位置估计单元可以被配置成不将左侧弯曲标记线或者右侧弯曲标记线中包括的、并且具有等于或者大于预定放大率阈值的放大率的部分的相对位置与关于至少一条弯曲标记线在地图上的位置信息进行比较。

当存在从车辆的行驶车道中的弯道分支出的分支路径时，与分支路径相对应的分支标记线有时被错误地识别为弯道的弯曲标记线。上面描述的配置中的车辆定位设备可以防止由于分支标记线与弯曲标记线之间的错误识别引起的车辆的纵向位置的估计精度的降低。

在本发明的该方面，放大率计算单元可以被配置成将左侧弯曲标记线与右侧弯曲标记线之间的距离相对于行驶车道的直线路段的宽度的放大的比率计算作为弯道宽度的放大率。

在本发明的该方面，在目标数据库中，第二目标可以包括与分支路径相对应的分支标记线，以及纵向位置估计单元可以被配置成基于分支标记线相对于车辆的相对位置和关于分支标记线在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置，分支标记线相对于车辆的相对位置反映了车辆的横向位置和车辆的方向。

上面描述的配置中的车辆定位设备使得能够使用与分支路径相对应的分支标记线来估计车辆的纵向位置。这使得即使在无法正确地识别弯曲标记线的情况下，车辆定位设备也可以使用分支标记线来估计车辆的纵向位置。

如上所描述的，本发明的一个实施方式中的车辆定位设备可以防止车辆定位精度的降低。

附图说明

下面将参照附图来描述本发明的示例性实施方式的特征、优点以及技术和工业意义，附图中相同的附图标记表示相同的元件，并且在附图中：

图1是示出第一实施方式中的车辆定位设备的框图；

图2A是示出在估计将进入弯道的车辆的横向位置之前的情况的图；

图2B是示出对车辆的横向位置和车辆的方向的估计的图；

图2C是示出对车辆的纵向位置的估计的图；

图3是示出车辆定位处理的示例的流程图；

图4是示出第二实施方式中的车辆定位设备的框图；

图5A是示出分支标记线被错误地识别为弯曲标记线的情况的图；

图5B是示出弯道宽度的放大率的图；

图5C是示出使用分支标记线来估计车辆的纵向位置的图；以及

图6是示出第二实施方式中的车辆定位处理的示例的流程图。

具体实施方式

下面将参照附图来描述本发明的实施方式。

[第一实施方式]

图1是示出第一实施方式中的车辆定位设备的框图。图1所示的车辆定位设备100是用于估计车辆在地图上的位置的设备，车辆的位置是车辆例如客车的位置。车辆定位设备100估计车辆的横向位置和车辆的纵向位置作为车辆的位置，车辆的横向位置是在地图上的在车辆行驶的行驶车道的宽度方向上的位置，车辆的纵向方向是在地图上的在行驶车道的延伸方向上的位置。

<第一实施方式中的车辆定位设备的配置>

如图1所示，车辆定位设备100包括用于整体管理系统的车辆定位电子控制单元[ECU]10。车辆定位ECU 10是具有中央处理单元[CPU]、只读存储器[ROM]、随机存取存储器[RAM]以及控制器区域网络[CAN]通信电路的电子控制单元。在车辆定位ECU 10中，存储在ROM中的程序被加载至RAM中，以及加载在RAM中的程序由CPU执行以实现各种功能。车辆定位ECU 10可以通过多个电子单元构造而成。

车辆定位ECU 10连接至GPS接收器1、外部传感器(车载传感器)2、内部传感器3、地图数据库4、目标数据库5以及自主驾驶ECU 50。

GPS接收器1是通过接收来自三个或更多个GPS卫星的信号来测量车辆在地图上的位置(例如，车辆的纬度和经度)的测量单元。GPS接收器1将关于车辆的测量位置信息发送至车辆定位ECU 10。

外部传感器2是安装在车辆上的用于检测车辆周围情况的检测装置(车载传感器)。外部传感器2包括摄像机和雷达传感器中的至少一个。

摄像机是用于捕获车辆的外部情况的捕获装置。摄像机设置在车辆的风挡的内侧。摄像机将捕获的关于车辆外部情况的信息发送至车辆定位ECU 10。摄像机可以是单目摄像机或者立体摄像机。立体摄像机包括两个捕获单元，这两个捕获单元被布置成使得可以再现右眼与左眼之间的差异。立体摄像机捕获的信息还包括深度方向信息。可以提供摄像机以捕获到车辆侧面的区域。

雷达传感器是使用无线电波(例如，毫米波)或者光来检测车辆周围的物体的检测装置。雷达传感器包括例如毫米波雷达或者激光雷达[LIDAR：光探测和测距]。雷达传感器向车辆的周围发送无线电波或者光，并且通过接收由物体反射的无线电波或者光来检测物体。雷达传感器将检测到的物体信息发送至车辆定位ECU 10。雷达传感器可以通过包括毫米波雷达和激光雷达的多个传感器构造而成。可以提供雷达传感器以检测车辆侧面的物体。

内部传感器3是检测车辆的行驶状态的检测装置。内部传感器3包括车速传感器、加速度传感器以及横摆率传感器。车速传感器是检测车辆的速度的检测装置。车速传感器的示例为车轮速度传感器，车轮速度传感器设置在车辆的车轮上或者驱动轴上、与车轮同步旋转以检测车轮的转速。车速传感器将检测到的车速信息(车轮速度信息)发送至车辆定位ECU10。

加速度传感器是检测车辆的加速度的检测装置。例如，加速度传感器包括：纵向加速度传感器，其检测车辆的纵向方向上的加速度；以及横向加速度传感器，其检测车辆的横向方向上的加速度。加速度传感器将关于车辆的加速度信息发送至车辆定位ECU 10。横摆率传感器是检测宿主车辆的重心处竖直轴周围的横摆率(转向角速度)的检测装置。例如，陀螺仪传感器可以用作横摆率传感器。横摆率传感器将检测到的关于车辆的横摆率信息发送至车辆定位ECU 10。

内部传感器3的检测结果(车速信息、横摆率信息等)可以用于测量车辆在地图上的位置。在这种情况下，内部传感器3用作用于测量车辆在地图上的位置的测量单元。应当注意的是，车辆定位ECU 10不一定连接至内部传感器3。

地图数据库4是存储地图信息的数据库。地图数据库4形成在例如安装在车辆中的硬盘驱动器[HDD]中。地图信息包括关于道路的位置信息(关于车道的位置信息)、关于道路形状的信息(例如，弯曲的、直线路段的类型、曲率等)以及关于交叉点和分支点的位置信息。地图数据库4可以形成在能够与车辆通信的服务器中。

目标数据库5是存储关于目标的目标信息的数据库。目标——已知其在地图上的位置的物体——被用作用于车辆定位的参考。目标包括标记线，标记线包括车辆用车道线、车道线和中心线中的至少一个。

目标包括用于横向位置估计的第一目标和用于纵向位置估计的第二目标。用于横向位置估计的第一目标包括与直线路段相对应的直线标记线。与直线路段相对应的直线标记线是具有小于第一弯曲阈值的曲率的标记线。第一弯曲阈值是用于识别对横向位置估计有用的直线标记线的预设阈值。第一弯曲阈值可以是恒定值，或者可以根据区域改变。需要被识别仅用于车辆定位的直线标记线不需要与存储在地图信息中的作为直线路段的区段的标记线完全匹配。

用于横向位置估计的第一目标可以包括沿着道路延伸的结构。沿着道路延伸的结构包括墙壁、栅栏、标识牌、护栏以及路缘石中的至少一个。

用于横向位置估计的第一目标可以包括道路边界。道路边界是作为道路区域与非道路区域之间的在宽度方向(道路宽度方向)上的边界的道路终止处。例如，道路边界包括沥青铺设的道路与地面上设置的沥青铺设的道路的宽度方向上的地面之间的边界。当道路边界用作用于横向位置估计的第一目标时，道路边界也可以用于确定车辆在多车道道路上行驶时车辆行驶的行驶车道。除了上面给出的那些以外，可以使用对车辆的横向位置估计有用的已知目标作为用于横向位置估计的第一目标。

用于纵向位置估计的第二目标包括例如与弯道相对应的弯曲标记线。与弯道相对应的弯曲标记线是具有等于或大于第二弯曲阈值的曲率的标记线。第二弯曲阈值是用于从标记线中识别对纵向位置估计有用的弯曲标记线的预设阈值。

第二弯曲阈值可以是恒定值，或者可以根据区域改变。第二弯曲阈值是等于或大于第一弯曲阈值的阈值。即，在直线标记线与弯曲标记线之间，可能存在既不用于横向位置估计也不用于纵向位置估计的标记线。另外，需要被识别仅用于车辆定位的弯曲标记线不需要与存储在地图信息中的作为弯道的区段的标记线完全匹配。第二目标仅需要包括距同一标记线中的直线标记线预定距离内的弯曲标记线。

用于纵向位置估计的第二目标可以包括道路标志，例如转向禁止标记、最大速度标记、菱形标记、三角形标记、行进方向标记、人行横道标记、停止线等等。第二目标可以包括例如以下结构中的至少一个：杆、轮廓标、交通信号灯、人孔、隧道的出口和入口、ETC门等等。除了上面给出的那些以外，可以使用对车辆的纵向位置估计有用的已知目标作为用于纵向位置估计的第二目标。

第一目标和第二目标可以是彼此不重叠的不同目标。可替选地，第一目标和第二目标可以是相同的目标。当包括直线标记线的标记线被表示为虚线时，第二目标可以包括虚线的每个线段。在这种情况下，由虚线表示的每个线段的端部(前端、后端)在道路延伸方向上的相对位置可以用于车辆的纵向位置估计。

存储在目标数据库5中的目标信息包括关于目标在地图上的位置信息和关于目标的特征信息。关于目标在地图上的位置信息包括关于第一目标在地图上的位置信息和关于第二目标在地图上的位置信息。关于目标的特征信息是用于根据外部传感器2的检测结果识别(辨识)目标的信息。关于目标的特征信息可以包括关于目标的类型的信息(指示目标是杆、标记线等的类型信息)、关于目标的形状的信息以及关于目标的大小的信息。关于目标的特征信息可以与存储在目标数据库5中的目标信息分开存储。

目标数据库5不一定必须安装在车辆上，而是可以形成在能够与车辆通信的服务器中。另外，目标数据库5可以被配置为与地图数据库4集成的数据库。在这种情况下，目标信息可以与存储在地图数据库4中的地图信息集成。

安装在车辆上的自主驾驶ECU 50是用于执行车辆的自主驾驶的电子控制单元。自主驾驶是指用于在没有驾驶员的驾驶操作的情况下自主驾驶车辆的车辆控制。自主驾驶ECU 50可以通过多个电子单元构造而成。自主驾驶ECU 50的一部分功能可以由能够与车辆通信的服务器来执行。

自主驾驶ECU 50基于外部传感器2的检测结果来识别车辆的周围环境(例如车辆周围的另一车辆的位置)。自主驾驶ECU 50基于内部传感器3的检测结果来识别车辆状态，例如车速和横摆率。自主驾驶ECU 50基于由车辆定位设备100估计的车辆位置、存储在地图数据库4中的地图信息、车辆的周围环境以及车辆状态来生成沿着预设目标路线的行驶计划。目标路线可以由车辆的乘员人工设置，或者可以由已知的导航系统或自主驾驶ECU 50自动设置。

自主驾驶ECU 50根据行驶计划执行自主驾驶。自主驾驶ECU 50通过向车辆的执行器(发动机执行器、转向执行器、制动执行器等)发送控制信号来执行自主驾驶。自主驾驶ECU 50可以通过已知方法生成行驶计划并且执行自主驾驶。注意，车辆定位ECU 10不一定连接至自主驾驶ECU50。

接下来，将描述车辆定位ECU 10的功能配置。车辆定位ECU 10包括测量位置获取单元11、目标识别单元12、横向位置估计单元13以及纵向位置估计单元14。

测量位置获取单元11基于由GPS接收器1测量的关于车辆的位置信息来获取测量位置，该测量位置是车辆在地图上的位置。测量位置获取单元11还可以基于内部传感器3的检测结果从车辆的车速历史(或车轮的转数历史)和车辆的横摆率历史中获取车辆的测量位置。换句话说，测量位置获取单元11可以使用已知方法通过所谓的测距法来获取车辆的测量位置。

目标识别单元12识别第一目标相对于车辆的相对位置和第二目标相对于车辆的相对位置。例如，使用由测量位置获取单元11测量的车辆的测量位置，目标识别单元12从存储在目标数据库5中的目标信息中选择作为由外部传感器2检测的目标的候选的第一目标的候选和第二目标的候选。然后，基于外部传感器2的检测结果和关于所选择的目标候选的特征信息(例如，目标的类型、形状和大小)，目标识别单元12识别出车辆周围存在的第一目标和第二目标。目标识别单元12基于外部传感器2的检测结果来识别所识别的第一目标的相对位置(相对于车辆的相对位置)和所识别的第二目标相对于车辆的相对位置。

注意，目标识别单元12并不总是需要使用车辆的测量位置。如果过去已经估计了车辆位置，则可以替代地使用过去估计的(例如，在紧之前执行的估计处理中估计的)车辆位置。第一目标的相对位置和第二目标的相对位置可以从外部传感器2的摄像机捕获的图像中识别、可以从由外部传感器2的雷达传感器获取的物体信息中识别、或者可以从捕获的图像和物体信息二者中识别。用于识别第一目标的相对位置和第二目标的相对位置的方法不限于上面描述的方法，而是可以使用各种方法。

目标识别单元12将其曲率小于第一弯曲阈值的标记线的一部分识别作为直线标记线(第一目标)，以及将其曲率等于或大于第二弯曲阈值的标记线的一部分识别作为弯曲标记线(第二目标)。可以使用已知方法来识别标记线的曲率。

横向位置估计单元13基于由目标识别单元12识别的第一目标相对于车辆的相对位置和存储在目标数据库5中的关于第一目标在地图上的位置信息来估计车辆的横向位置和车辆的方向。车辆的横向位置是车辆在地图上的在车辆行驶的行驶车道的宽度方向上的位置。车辆的方向是车辆在地图上的方向(车辆相对于行驶车道的方向)。

横向位置估计单元13通过将第一目标相对于车辆的相对位置与关于第一目标在地图上的位置信息进行比较来估计车辆的横向位置和车辆的方向。例如，通过最小二乘匹配方法进行比较。用于通过将第一目标的相对位置与关于第一目标在地图上的位置信息进行比较执行的估计车辆M的横向位置和车辆M的方向的方法不限于特定方法，而是可以使用各种方法。

图2A是示出在估计将进入弯道的车辆的横向位置之前的情况的图。图2A示出了在估计车辆M的横向位置之前的车辆M、指示车辆的行驶车道的外端的标记线La、作为标记线La的一部分并且与直线路段相对应的直线标记线La1、作为标记线La的一部分并且与弯道相对应的弯曲标记线La2、由目标识别单元12识别的直线标记线La1相对于车辆M的相对位置P1以及由目标识别单元12识别的弯曲标记线La2相对于车辆M的相对位置P2。

图2A中示出的车辆M与测量位置获取单元11从GPS接收器1的测量结果已经获取的测量位置相对应，图2A中示出的车辆M是在估计横向位置之前的车辆。另一方面，由虚线表示的车辆Mt指示车辆M处于地图上的正确位置(作为车辆定位的目标的位置)的情况。即，在图2A中，车辆M的测量位置偏离地图上的正确位置。车辆M的方向也是不正确的。图2A示出了目标识别单元12已经将直线标记线La1的相对位置P1和弯曲标记线La2的相对位置P2识别为由雷达传感器检测到的一行检测点的情况。

图2B是示出对车辆M的横向位置和车辆M的方向的估计的图。注意，由横向位置估计单元13估计的车辆的横向位置和车辆的方向已经反映在图2B中示出的车辆M的横向位置和车辆M的方向上。

如图2B所示，横向位置估计单元13通过将由目标识别单元12识别的直线标记线La1的相对位置P1与存储在目标数据库5中的关于直线标记线La1在地图上的位置信息进行比较来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向。

纵向位置估计单元14基于第二目标相对于车辆M的相对位置以及基于存储在目标数据库5中的关于第二目标在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置，第二目标相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向。

“第二目标相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向”意味着通过根据横向位置估计单元13的估计结果校正被用作参考的车辆M在地图上的横向位置及其方向来校正第二目标的相对位置(其与关于第二目标在地图上的位置信息的关系)。即，如图2A和图2B所示，通过根据横向位置估计单元13的估计结果校正车辆M的横向位置和车辆M的方向来校正弯曲标记线La2相对于车辆M的相对位置P2与关于弯曲标记线La2在地图上的位置信息的关系。

纵向位置估计单元14通过将第二目标相对于车辆M的相对位置与关于第二目标在地图上的位置信息进行比较来估计车辆的纵向位置，第二目标相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向(第二目标的校正后的相对位置)。例如，通过最小二乘匹配方法进行比较。用于估计车辆M的纵向位置的方法不限于特定方法，而是可以使用各种方法，只要使用校正后的第二目标的相对位置即可。

图2C是示出对车辆的纵向位置的估计的图。如图2C所示，纵向位置估计单元14将弯曲标记线La2相对于车辆M的相对位置P2与存储在目标数据库5中的关于弯曲标记线La2在地图上的位置信息进行比较，在图2B中，弯曲标记线La2相对于车辆M的相对位置P2已经反映了横向位置估计单元13的估计结果。通过这样做，纵向位置估计单元14估计车辆M的纵向位置，同时使车辆M的横向位置和车辆M的方向的偏差的影响最小化。

<第一实施方式中的车辆定位处理>

接下来，将参考图3来描述由第一实施方式中的车辆定位设备100执行的车辆定位处理。图3是示出车辆定位处理的示例的流程图。图3所示的流程图的处理例如在车辆M行驶时执行。假定测量位置获取单元11根据需要获取车辆M的测量位置。

如图3所示，在步骤S10中，车辆定位设备100的车辆定位ECU 10使用目标识别单元12来识别第一目标的相对位置和第二目标的相对位置。目标识别单元12基于外部传感器2的检测结果、由测量位置获取单元11获取的车辆M的测量位置(或者紧之前估计的车辆的位置)以及存储在目标数据库5中的目标信息来识别车辆M周围的第一目标的相对位置和第二目标的相对位置。

在S12中，车辆定位ECU 10使用横向位置估计单元13来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向。横向位置估计单元13基于由目标识别单元12识别的第一目标相对于车辆M的相对位置和存储在目标数据库5中的关于第一目标在地图上的位置信息来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向。

在S14中，车辆定位ECU 10使用纵向位置估计单元14来估计车辆M的纵向位置。纵向位置估计单元14通过将第二目标相对于车辆M的相对位置与存储在目标数据库5中的关于第二目标在地图上的位置信息进行比较来估计车辆的纵向位置，第二目标相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向。之后，车辆定位ECU 10终止当前处理。在经过预定时间之后，车辆定位ECU 10再次从S10开始重复该处理。

注意，在S10中，不一定同时识别第一目标的相对位置和第二目标的相对位置。在识别出第二目标的相对位置的情况下，而目标识别单元12无法同时识别出第一目标的相对位置的情况下，车辆定位ECU 10可以使用在上一次执行的处理中识别的第一目标的相对位置来执行S12中的处理。可替选地，仅在目标识别单元12同时识别第一目标的相对位置和第二目标的相对位置二者时，车辆定位ECU 10才可以执行S12中的处理。

<第一实施方式中的车辆定位设备的效果>

上面描述的第一实施方式中的车辆定位设备100通过区分用于横向位置估计的第一目标和用于纵向位置估计的第二目标来分别估计车辆M的横向位置和车辆M的纵向位置。以这种方式估计车辆M的横向位置和车辆M的纵向位置使得可以防止不适合用于横向位置估计(误识别或者低精度位置识别)的目标的识别结果影响对车辆的横向位置的估计，以及防止不适合用于纵向位置估计的目标的识别结果影响对车辆的纵向位置的估计，从而防止车辆M的纵向位置的估计精度降低。

此外，车辆定位设备100使用第一目标例如对横向位置估计有用的直线标记线来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向；另外，车辆定位设备100基于第二目标(弯曲标记线等等)相对于车辆M的相对位置以及基于存储在目标数据库中的关于第二目标在地图上的位置信息来估计车辆M的纵向位置，第二目标相对于车辆M的相对位置已经反映了估计的车辆M的横向位置和估计的车辆M的方向。因此，与在不将第一目标与第二目标区分开的情况下时估计车辆位置(横向位置和纵向位置)时相比，在根据上面描述的实施方式估计车辆M的纵向位置时，该车辆定位设备100更有效地防止了由于车辆M的横向位置和车辆M的位置的偏差的影响而导致的车辆M的纵向位置的估计精度的降低。

[第二实施方式]

接下来，将描述第二实施方式中的车辆定位设备。图4是示出第二实施方式中的车辆定位设备的框图。在下面的描述中，相同的附图标记用于与第一实施方式中的组件类似的组件，并且省略重复的描述。

图4所示的车辆定位设备200与第一实施方式中的车辆定位设备100的不同之处在于，车辆定位设备200在与分支路径相对应的分支标记线被错误地识别为弯曲标记线的情况下不执行纵向位置估计。被错误识别的分支标记线包括已经关闭但是在路面上未被删除的分支路径的标记线(未删除的标记线)。

图5A是示出分支标记线被错误地识别为弯曲标记线的情况的图。图5A示出了车辆M进入弯道的情况。图5A包括车辆M的行驶车道Rm、行驶车道Rm的左侧标记线La、行驶车道Rm的右侧标记线Lb、从行驶车道Rm分支的分支路径Rp、分支路径Rp的左侧分支标记线Lpa、分支路径Rp的右侧分支标记线Lpb以及目标识别单元12错误地识别为弯曲标记线La2的分支标记线Lpa的相对位置Pz。行驶车道Rm的左侧标记线La包括直线标记线La1和弯曲标记线La2，行驶车道Rm的右侧标记线Lb包括直线标记线Lb1和弯曲标记线Lb2。

在图5A中，包括在弯曲标记线La2中并且与分支路径Rp的入口相对应的部分(由细线表示的部分)的标记线由于车辆的通过而消退。在这种情况下，存在目标识别单元12无法识别弯曲标记线La2，并且分支标记线Lpa的相对位置Pz被错误地识别为弯曲标记线La2的相对位置的可能性。因此，如图5A所示，存在如下可能性，在比较中错误地将分支标记线Lpa相对于车辆M的相对位置Pz用作关于弯曲标记线La2在地图上的位置信息，导致对车辆M的纵向位置的估计精度降低。车辆定位设备200使用弯道宽度的放大率来防止由于将分支标记线Lpa错误地识别为弯曲标记线La2而导致的车辆M的纵向位置的估计精度的降低。

例如，弯道宽度的放大率是弯道的左侧弯曲标记线与弯道的右侧弯曲标记线之间的间隔(距离)与车辆M的行驶车道的弯道前的直线路段的宽度的放大比。直线路段的宽度可以从地图信息获取，或者可以从外部传感器2的检测结果获得。

弯道宽度的放大率可以不基于弯道前的直线路段的宽度，而基于从外部传感器2的检测结果获得的并且最接近弯道的入口侧的弯道的左侧弯曲标记线与弯道的右侧弯曲标记线之间的间隔来计算。

<第二实施方式中的车辆定位设备的配置>

如图4所示，车辆定位设备200的车辆定位ECU 20与第一实施方式中的车辆定位设备100的车辆定位ECU 10的不同之处在于增加了放大率计算单元21，并且纵向位置估计单元22的功能与纵向位置估计单元14的功能不同。

当目标识别单元12识别出车辆M的行驶车道中的弯道的左侧弯曲标记线的相对位置和行驶车道中的弯道的右侧弯曲标记线的相对位置时，放大率计算单元21计算弯道宽度的放大率。

图5B是示出弯道宽度的放大率的图。图5B示出了弯道的左侧弯曲标记线的相对位置与弯道的右侧弯曲标记线的相对位置P4之间的间隔D1至D3。在图5B中，分支标记线Lpa的相对位置Pz被错误地识别为弯道的左侧弯曲标记线的相对位置。间隔D1至D3在车辆M的行进方向上按照间隔D1、间隔D2和间隔D3的顺序排列。

例如，间隔D1可以作为以下间隔(直线距离)来获得：该间隔是被识别为雷达传感器的多个检测点的相对位置Pz与相对位置P4之间的间隔之一，并且是相对位置Pz与相对位置P4之间在宽度方向上最短的间隔。这同样适用于间隔D2和间隔D3。可以使用用于找到间隔的任何其他方法。

放大率计算单元21计算间隔D1、间隔D2和间隔D3与弯道前的直线路段的宽度的放大率中的每一个作为参考。弯道前的直线部分的宽度对应于直线标记线La1与直线标记线Lb1之间的间隔。在图5B中，由于弯道的左侧弯曲标记线的相对位置是通过错误地识别分支标记线Lpa的相对位置Pz而获得的相对位置，因此间隔D1至间隔D3中的每一个都大于直线路段的宽度。

用于计算放大率的方法不限于上面描述的方法。当从摄像机捕获的图像中识别出弯道的左侧弯曲标记线的相对位置和弯道的右侧弯曲标记线的相对位置时(当弯曲标记线被识别为线段时)，放大率计算单元21可以通过已知图像处理来计算放大率，以获得线段在图像上的间隔。在这种情况下，放大率计算单元21可以在车辆M的行进方向上以规则间隔计算弯道宽度的放大率。

纵向位置估计单元22不将包括在弯道的左侧弯曲标记线或者弯道的右侧弯曲标记线中的并且具有等于或大于放大率阈值的放大率的部分的相对位置与关于弯曲标记线在地图上的位置信息进行比较。纵向位置估计单元22不将具有等于或大于放大率阈值的放大率的部分的相对位置与关于任何弯曲标记线在地图上的位置信息进行比较。放大率阈值是用于确定是否存在分支标记线与弯曲标记线之间的错误识别的预设阈值。在下面的描述中，包括在弯道的左侧弯曲标记线或者弯道的右侧弯曲标记线中的并且具有等于或大于放大率阈值的放大率的部分被称为比较非目标部分；另一方面，包括在弯道的左侧弯曲标记线或者弯道的右侧弯曲标记线中的并且具有小于放大率阈值的放大率的部分被称为比较目标部分。

在图5B中，由于根据与相对位置Pz相对应的间隔D1至间隔D3计算的弯道宽度的放大率均等于或大于放大率阈值，因此纵向位置估计单元22不将被错误地识别为弯道的左侧弯曲标记线La2的相对位置的相对位置Pz与关于弯曲标记线La2在地图上的位置信息进行比较。此外，纵向位置估计单元22不将与相对位置Pz相对应的弯道的右侧弯曲标记线Lb2的相对位置P4与关于弯曲标记线La2在地图上的位置信息进行比较。

如果识别出存在从弯道向右分支的分支路径，则弯道的右侧弯曲标记线Lb2很可能不是错误识别的分支标记线。因此，在这种情况下，纵向位置估计单元22可以将弯道的右侧弯曲标记线Lb2的相对位置P4与关于弯曲标记线La2在地图上的位置信息进行比较以估计车辆M的纵向位置。这同样适用于当存在从弯道向右侧分支的分支路径的情况。纵向位置估计单元22可以基于存储在地图数据库4中的地图信息和由测量位置获取单元11获取的车辆M的测量位置(或上一次估计的车辆的位置)来识别分支路径。

纵向位置估计单元22基于比较目标部分相对于车辆M的相对位置以及基于存储在目标数据库5中的关于弯曲标记线在地图上的位置信息来估计车辆M的纵向位置，比较目标部分相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向。纵向位置估计单元22通过将作为弯道的左侧弯曲标记线或者弯道的右侧弯曲标记线的并且与比较目标部分相对应的弯曲标记线的一部分的相对位置与关于各弯曲标志线在地图上的位置信息进行比较来估计车辆M的纵向位置。

注意，车辆定位设备200可以使用与分支路径相对应的分支标记线来进行纵向位置估计。分支路径是从主道路分支出的道路(车道)。在这种情况下，分支标记线是构成分支路径的一部分并且在距分支路径的分支点一定距离内的标记线。如果分支标记线的曲率等于或大于第二弯曲阈值，则分支标记线可以与弯曲标记线重叠。目标数据库5将关于分支标记线在地图上的位置信息存储为第二目标。

在这种情况下，目标识别单元12可以使用存储在目标数据库5中的目标信息来识别分支标记线。目标识别单元12可以识别分支标记线相对于车辆M的相对位置。当目标识别单元12识别出分支标记线的相对位置时，纵向位置估计单元22基于分支标记线的相对位置和关于分支标记线在地图上的位置信息来估计车辆M的纵向位置。

图5C是示出使用分支标记线来估计车辆的纵向位置的图。在图5C中，目标识别单元12将相对位置Pz识别为分支标记线Lpa的相对位置。纵向位置估计单元22通过将分支标记线Lpa的相对位置Pz与关于分支标记线Lpa在地图上的位置信息进行比较来估计车辆M的纵向位置。

在图5C中，纵向位置估计单元22不仅使用分支标记线Lpa而且使用弯道的右侧弯曲标记线Lb2的相对位置P4来估计车辆M的纵向位置。另外，当目标识别单元12识别出弯道的左侧弯曲标记线La2的相对位置时，纵向位置估计单元22可以使用弯曲标记线La2的相对位置来估计车辆M的纵向位置。

<第二实施方式中的车辆定位处理>

接下来，将参考图6来描述由第二实施方式中的车辆定位设备200进行的车辆位置估计处理。图6是示出第二实施方式中的车辆定位处理的示例的流程图。在下面的描述中，当车辆M进入弯道时执行的处理将被描述为第二实施方式中的车辆定位处理的示例。

如图6所示，在步骤S20中，车辆定位设备200的车辆定位ECU 20使用目标识别单元12识别直线标记线(第一目标)的相对位置和弯曲标记线(第二目标)的相对位置。目标识别单元12基于外部传感器2的检测结果、由测量位置获取单元11测量的车辆M的测量位置以及存储在目标数据库5中的目标信息来识别与直线路段相对应的直线标记线和与弯道相对应的弯曲标记线。

在S22中，车辆定位ECU 20使用横向位置估计单元13来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向。横向位置估计单元13基于直线标记线相对于车辆M的相对位置和存储在目标数据库5中的关于直线标记线在地图上的位置信息来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向。

在S24中，车辆定位ECU 20使用放大率计算单元21来确定是否识别出车辆M的行驶车道中的弯道的左侧弯曲标记线的相对位置和弯道的右侧弯曲标记线的相对位置。放大率计算单元21基于目标识别单元12的识别结果来执行上面的确定。如果未确定识别出弯道的左侧弯曲标记线的相对位置和弯道的右侧弯曲标记线的相对位置(S24：否)，则车辆定位ECU 20的处理进行至S26。如果确定识别出弯道的左侧弯曲标记线的相对位置和弯道的右侧弯曲标记线的相对位置(S24：是)，则车辆定位ECU20的处理进行至S28。

在S26中，车辆定位ECU 20使用纵向位置估计单元22来估计车辆的纵向位置。纵向位置估计单元22基于比较目标部分相对于车辆M的相对位置以及基于关于弯曲标记线在地图上的位置信息来估计车辆M的纵向位置，比较目标部分相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向。之后，车辆定位ECU 20终止当前处理。在经过预定时间之后，车辆定位ECU 20再次从S20开始重复该处理。

在S28中，车辆定位ECU 20使用放大率计算单元21来计算弯道宽度的放大率。例如，放大率计算单元21使用车辆M的行驶车道Rm中的弯道前的直线路段的宽度来计算弯道宽度的放大率作为放大率的参考。

在S30中，车辆定位ECU 20使用纵向位置估计单元22来估计车辆的纵向位置。在估计车辆的纵向位置时，纵向位置估计单元22不将包括在弯道的左侧弯曲标记线和弯道的右侧弯曲标记线中的并且具有等于或大于放大率阈值的放大率的比较非目标部分的相对位置与关于弯道的弯曲标记线在地图上的位置信息进行比较。

纵向位置估计单元22基于比较目标部分(其中放大率小于放大率阈值的部分)相对于车辆M的相对位置以及基于关于弯曲标记线在地图上的位置信息来估计车辆M的纵向位置，比较目标部分相对于车辆M的相对位置已经反映了由横向位置估计单元13估计的车辆M的横向位置和车辆M的方向。之后，车辆定位ECU 20终止当前处理。在经过预定时间之后，车辆定位ECU 20再次从S20开始重复该处理。

<第二实施方式中的车辆定位设备的效果>

当在车辆的行驶车道中存在从弯道分支出的分支路径时，与分支路径相对应的分支标记线有时被错误地识别为弯道的弯曲标记线。为了解决该问题，上面描述的第二实施方式中的车辆定位设备200不将包括在弯道的左侧弯曲标记线或者弯道的右侧弯曲标记线中的并且具有等于或大于放大率阈值的弯道宽度放大率的部分的相对位置与关于弯曲标记线在地图上的位置信息进行比较。因此，车辆定位设备200可以防止由于分支标记线与弯曲标记线之间的错误识别引起的车辆的纵向位置的估计精度的降低。

另外，当分支标记线包括在目标数据库5中的第二目标中时，车辆定位设备200可以使用分支标记线来估计车辆M的纵向位置。这使得即使无法正确地识别弯曲标记线的情况下，车辆定位设备200也可以使用分支标记线来估计车辆M的纵向位置。

已经描述了本发明的优选实施方式，但是本发明不限于上面描述的实施方式。本发明不仅可以以上面描述的实施方式实现，而且可以以基于本领域技术人员的知识而增加各种修改和改进的各种形式来实现。

例如，车辆定位设备100或200可以形成自主驾驶系统的一部分。在这种情况下，车辆定位ECU 10或20的功能可以由自主驾驶ECU 50来执行。

由车辆定位设备100或200估计的车辆位置(横向位置和纵向位置)不仅用于自主驾驶。车辆位置也可以用于驾驶辅助控制或者对驾驶员的路线引导。车辆定位ECU 10或20可以不连接至自主驾驶ECU 50，而是连接至执行已知驾驶辅助控制的驾驶辅助ECU或者连接至已知导航系统。

尽管在图2A至图2C中描述了车辆M进入弯道时的车辆定位，但是本发明也可以应用于当车辆M离开弯道时(当车辆M离开弯道并且然后在直线路段中行驶时)。在这种情况下，车辆定位设备100可以使用车辆M侧的直线标记线来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向，然后使用车辆M后面的弯曲标记线来估计车辆M的纵向位置。

在第一实施方式中，并不总是需要将直线标记线包括在第一目标中，并且并不总是需要将弯曲标记线包括在第二目标中。

在第一实施方式中的车辆定位设备100中也可以将分支标记线包括在第二目标中。纵向位置估计单元14可以基于分支标记线的相对位置和关于分支标记线在地图上的位置信息来估计车辆的纵向位置。

在第一实施方式中，横向位置估计单元13可以使用除了车辆M的行驶车道Rm以外的车道(例如，行驶车道Rm的相邻车道)的直线标记线来估计车辆M的横向位置和车辆M的方向。类似地，纵向位置估计单元14可以使用除了车辆M的行驶车道Rm以外的车道的弯曲标记线来估计车辆M的纵向位置。

在第二实施方式中，当识别出存在从弯道向左分支的分支路径并且当分支标记线被存储在目标数据库5中作为第二目标时，纵向位置估计单元22可以将包括在弯道的左侧弯曲标记线中的并且具有等于或大于放大率阈值的放大率的比较非目标部分的相对位置与关于分支标记线在地图上的位置信息进行比较以估计车辆的纵向位置。类似地，当识别出存在从弯道向右分支的分支路径并且当分支标记线被存储在目标数据库5中作为第二目标时，纵向位置估计单元22可以将包括在弯道的右侧弯曲标记线中的并且具有等于或大于放大率阈值的放大率的比较非目标部分的相对位置与关于分支标记线在地图上的位置信息进行比较以估计车辆的纵向位置。

Claims (5)

1.一种车辆定位设备，其特征在于包括：

目标数据库，其存储关于第一目标在地图上的位置信息和关于第二目标在所述地图上的位置信息；

目标识别单元，其被配置成基于车辆的车载传感器的检测结果来识别所述第一目标相对于车辆的相对位置和所述第二目标相对于所述车辆的相对位置；

横向位置估计单元，其被配置成基于所述第一目标相对于所述车辆的相对位置和关于所述第一目标在所述地图上的位置信息来估计所述车辆的横向位置和所述车辆的方向，所述车辆的横向位置是所述车辆在所述地图上的、在所述车辆行驶的行驶车道的宽度方向上的位置；以及

纵向位置估计单元，其被配置成基于所述第二目标相对于所述车辆的相对位置和关于所述第二目标在所述地图上的位置信息来估计所述车辆的纵向位置，所述第二目标相对于所述车辆的相对位置使用用作参考的所述车辆的估计的横向位置和所述车辆的估计的方向被校正，所述车辆的纵向位置是所述车辆在所述地图上的、在所述行驶车道的延伸方向上的位置。

2.根据权利要求1所述的车辆定位设备，其特征在于：

在所述目标数据库中，所述第一目标包括与直线路段相对应的直线标记线，以及所述第二目标包括与道路的弯道相对应的至少一条弯曲标记线，

所述目标识别单元被配置成基于所述车载传感器的检测结果来识别所述直线标记线相对于所述车辆的相对位置和所述至少一条弯曲标记线相对于所述车辆的相对位置，

所述横向位置估计单元被配置成基于所述直线标记线相对于所述车辆的相对位置和关于所述直线标记线在所述地图上的位置信息来估计所述车辆的横向位置和所述车辆的方向，以及

所述纵向位置估计单元被配置成基于所述至少一条弯曲标记线相对于所述车辆的相对位置和关于所述至少一条弯曲标记线在所述地图上的的位置信息来估计所述车辆的纵向位置，所述至少一条弯曲标记线相对于所述车辆的相对位置使用用作参考的所述车辆的估计的横向位置和所述车辆的估计的方向被校正。

3.根据权利要求2所述的车辆定位设备，其特征在于，还包括：

放大率计算单元，其被配置成当所述目标识别单元检测到(i)与所述行驶车道中的弯道相对应的左侧弯曲标记线的相对位置和(ii)与所述行驶车道中的所述弯道相对应的右侧弯曲标记线的相对位置时，计算弯道宽度的放大率，所述左侧弯曲标记线包括在所述至少一条弯曲标记线中，所述右侧弯曲标记线包括在所述至少一条弯曲标记线中，其中，

所述纵向位置估计单元被配置成不将所述左侧弯曲标记线或者所述右侧弯曲标记线中包括的、并且具有等于或者大于预定放大率阈值的放大率的部分的相对位置与关于所述至少一条弯曲标记线在所述地图上的位置信息进行比较。

4.根据权利要求3所述的车辆定位设备，其特征在于：

所述放大率计算单元被配置成将所述左侧弯曲标记线与所述右侧弯曲标记线之间的距离相对于所述行驶车道的直线路段的宽度的放大的比率计算为所述弯道宽度的放大率。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的车辆定位设备，其特征在于：

在所述目标数据库中，所述第二目标包括与分支路径相对应的分支标记线，以及

所述纵向位置估计单元被配置成基于所述分支标记线相对于所述车辆的相对位置和关于所述分支标记线在所述地图上的位置信息来估计所述车辆的纵向位置，所述分支标记线相对于所述车辆的相对位置使用用作参考的所述车辆的估计的横向位置和所述车辆的估计的方向被校正。