JP2016176769A - 情報処理装置、及び、車両位置検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の道路上の位置を、より高い精度で算出する。【解決手段】車載ナビゲーション装置１は、車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、撮影画像データに、道路標識の画像データである対象画像データが含まれる場合、対象画像データに基づいて、道路標識に対する車両の相対位置を算出し、算出した相対位置に基づいて、車両の道路上の位置を検出する制御部１０を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の位置を検出する技術に関する。

本技術分野の背景技術として、特許文献１には、「推測航法を利用して車両の現在地を検出して、車両の現在地情報を管理し、前記推測航法を利用して左右方向の移動量を積算し、その移動量と道路のレーン幅とを比較して現在地情報のレーン移動を検出することにより、現在地検出手段により推測航法を利用して車両の現在地を検出し、レーン移動検出手段によりレーン移動を検出して、レーン位置を含む車両の現在地情報を現在地情報管理手段により管理する。」と記載されている。

特開２００６−１８９３２５号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術は、積算した車両の移動量を利用して車両の現在位置を検出するため、車両の走行距離が長くなると、検出した車両の位置と、実際の車両の位置との誤差が大きくなるという問題がある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、車両の道路上の位置を、より高い精度で算出することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、車両に搭載された情報処理装置において、車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに、所定の対象物の画像データである対象画像データが含まれる場合、前記対象画像データに基づいて、前記対象物に対する前記車両の相対位置を算出し、算出した前記相対位置に基づいて、前記車両の道路上の位置を検出する制御部を備えることを特徴とする。

また、本発明の情報処理装置は、前記制御部は、記憶された前記対象画像データに対応する画像データと前記撮影画像データとの比較結果に基づいて、前記撮影画像データに前記対象画像データが含まれるか否かを判別することを特徴とする。

また、本発明の情報処理装置は、前記対象物の位置を示す情報、及び、前記対象物と道路との関係を示す情報を含む道路情報を記憶する記憶部を備え、前記制御部は、算出した前記相対位置、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出することを特徴とする。

また、本発明の情報処理装置は、前記制御部は、前記相対位置として、前記車両の進行方向に交わる方向における前記車両と前記対象物との離間距離である直角方向離間距離を算出し、算出した前記直角方向離間距離、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出することを特徴とする。

また、本発明の情報処理装置は、前記道路情報は、道路が有する車線の幅に関する情報、及び、前記対象物と道路との離間距離に関する情報を含み、前記制御部は、算出した前記直角方向離間距離、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両が走行している車線を特定することを特徴とする。

また、本発明の情報処理装置は、前記対象物は、道路標識を含むことを特徴とする。

また、本発明の情報処理装置は、撮影機能を有する撮影装置が接続可能なインターフェースを備え、前記制御部は、前記インターフェースを介して前記撮影装置から前記撮影画像データを受信して取得することを特徴とする。

また、上記目的を達成するために、本発明の車両位置検出方法は、制御部により、車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに、所定の対象物の画像データである対象画像データが含まれる場合、前記対象画像データに基づいて、前記対象物に対する前記車両の相対位置を算出し、算出した前記相対位置に基づいて、前記車両の道路上の位置を検出することを特徴とする。

また、本発明の車両位置検出方法は、前記対象画像データに対応する画像データを記憶し、記憶した前記対象画像データに対応する画像データと前記撮影画像データとの比較結果に基づいて、前記撮影画像データに前記対象画像データが含まれるか否かを判別することを特徴とする。

また、本発明の車両位置検出方法は、算出した前記相対位置、及び、前記対象物の位置を示す情報及び前記対象物と道路との関係を示す情報を含む道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出することを特徴とする。

また、本発明の車両位置検出方法は、前記相対位置として、前記車両の進行方向に交わる方向における前記車両と前記対象物との離間距離である直角方向離間距離を算出し、算出した前記直角方向離間距離、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出することを特徴とする。

また、本発明の車両位置検出方法は、算出した前記直角方向離間距離、及び、道路が有する車線の幅に関する情報及び前記対象物と道路との離間距離に関する情報を含む前記道路情報に基づいて、前記車両が走行している車線を特定することを特徴とする。

また、上記目的を達成するために、本発明は、車両に搭載された車載装置とネットワークを介して通信可能に接続された情報処理装置において、前記車載装置から、前記車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに、所定の対象物の画像データである対象画像データが含まれる場合、前記対象画像データに基づいて、前記対象物に対する前記車両の相対位置を算出し、算出した前記相対位置に基づいて、前記車両の道路上の位置を検出し、検出結果を前記車載装置に通知する制御部を備えることを特徴とする。

本発明によれば、車両の道路上の位置を、より高い精度で算出できる。

第１実施形態に係る車載ナビゲーション装置の機能的構成を示すブロック図。 走行レーンと、車両と、道路標識との関係を示す図。 車載ナビゲーション装置の動作を示すフローチャート。 撮影画像データの一例を示す図。 道路情報データのデータ構造を示す図。 第２実施形態に係る車載ナビゲーション装置の動作を示すフローチャート。 走行レーンと、車両と、道路標識との関係を示す図。 第３実施形態に係る車載ナビゲーション装置の動作を示すフローチャート。 走行レーンと、車両と、道路標識との関係を示す図。 第４実施形態に係る車両位置検出システムの構成を示す図。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る車載ナビゲーション装置１（情報処理装置）の機能的構成を示すブロック図である。

車載ナビゲーション装置１は、車両に搭載される装置であり、車両の現在位置を検出する自車位置検出を行う機能、地図を表示して、表示した地図上に車両の現在位置を表示する地図表示を行う機能、目的地までの経路を探索する経路探索を行う機能、及び、地図を表示して、地図上に目的地までの経路を表示し、目的地までの経路を案内する経路案内を行う機能を備える。

以下、車載ナビゲーション装置１が搭載された車両を「自車両」と表現する。

図１に示すように、車載ナビゲーション装置１は、制御部１０と、タッチパネル１１と、記憶部１２と、ＧＰＳユニット１３と、相対方位検出ユニット１４と、インターフェース１５と、車速取得部１６と、を備える。

制御部１０は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他の周辺回路等を備え、車載ナビゲーション装置１の各部を制御する。制御部１０は、例えば、ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶された制御プログラムを読み出して実行する等、ハードウェアとソフトウェアとの協働により、車載ナビゲーション装置１の各部を制御する。

タッチパネル１１は、表示パネル１１１と、タッチセンサー１１２とを備える。表示パネル１１１は、液晶表示パネルや、有機ＥＬパネル等の表示装置を備え、制御部１０の制御に従って、各種画像を表示する。タッチセンサー１１２は、表示パネル１１１に重ねて配置され、ユーザのタッチ操作を検出し、タッチ操作を示す信号を制御部１０に出力する。制御部１０は、タッチセンサー１１２から入力された信号に基づいて、ユーザのタッチ操作に対応する処理を実行する。

記憶部１２は、不揮発性メモリーを備え、各種データを記憶する。

記憶部１２は、地図データ１２１を記憶する。
地図データ１２１は、パーセルデータを含む。パーセルデータは、上述した地図表示や、経路案内で利用されるデータであり、道路の形状の描画に係る道路描画データや、地形等の背景の描画に係る背景描画データ、行政区画等の文字列の描画に係る文字列描画データ等の地図の表示に係る描画データを含む。なお、前記道路描画データは、交差点等の道路網における結線点に対応するノードに関する情報を有するノード情報や、ノードとノードとの間に形成される道路に対応するリンクに関する情報を有するリンク情報、経路案内のために必要な情報をさらに含んでいる。
また、地図データ１２１は、リージョンデータを含む。リージョンデータは、上述した経路探索で利用されるデータであり、交差点等の道路網における結線点に対応するノードに関する情報を有するノード情報や、ノードとノードとの間に形成される道路に対応するリンクに関する情報を有するリンク情報等、経路探索のために必要な情報を含む。
また、地図データ１２１は、道路情報データ１２１１を含む。道路情報データ１２１１については、後述する。

ＧＰＳユニット１３は、図示せぬＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星からのＧＰＳ電波を受信し、ＧＰＳ電波に重畳されたＧＰＳ信号から、自車両の現在位置と進行方向とを演算により取得する。ＧＰＳユニット１３は、取得結果を制御部１０に出力する。

相対方位検出ユニット１４は、ジャイロセンサと、加速度センサとを備える。ジャイロセンサは、例えば振動ジャイロにより構成され、自車両の相対的な方位（例えば、ヨー軸方向の旋回量）を検出する。加速度センサは、自車両に作用する加速度（例えば、進行方向に対する自車両の傾き）を検出する。相対方位検出ユニット１４は、ジャイロセンサ、及び、加速度センサの検出結果を制御部１０に出力する。

車速取得部１６は、例えば、車速パルスを検出するセンサと接続され、当該センサから入力される車速パルスに基づいて自車両の車速を検出し、また例えば、ＥＣＵ（Engine Contorol Unit）と通信して、ＥＣＵから車速に関する情報を取得して自車両の車速を検出する。車速取得部１６は、検出結果を制御部１０に出力する。制御部１０は、車速取得部１６からの入力に基づいて、自車両の車速を検出する。

制御部１０は、自車位置検出を行う場合、ＧＰＳユニット１３及び相対方位検出ユニット１４からの入力、車速取得部１６からの入力に基づいて検出した自車両の車速等の自車両の状態、及び、地図データ１２１に基づいて自車両の現在位置を推定し、適宜、後述する方法で推定した現在位置を補正して、自車両の現在位置を検出する。

また、制御部１０は、地図表示を行う場合、検出した自車両の現在位置を、タッチパネル１１に表示した地図上に表示する。
また、制御部１０は、経路探索を行う場合、地図データ１２１に基づいて、検出した現在位置から、ユーザに設定された目的地に至る経路を探索する。
また、制御部１０は、経路案内を行う場合、目的地までの経路を地図上に示しつつ、現出した自車両の現在位置を地図上に表示し、経路を案内する。

インターフェース１５は、外部装置が接続され、制御部１０の制御に従って、所定のプロトコルに従って、接続された外部装置と通信する。本実施形態では、インターフェース１５に外部装置として車載カメラ２０（撮影装置）が接続される。

車載カメラ２０は、自車両の前方を撮影する２つの撮影部を有するステレオカメラである。２つの撮影部のレンズ機構は、自車両のフロントガラスの内側で、自車両の前後方向に直交する方向である左右方向に離間して配置されている。２つの撮影部のそれぞれは、所定の周期で同期をとって撮影を実行する。車載カメラ２０は、２つの撮影部の撮影結果に基づいて２つの撮影画像データを生成し、生成した２つの撮影画像データを、インターフェース１５を介して制御部１０に出力する。

ところで、上述したように、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１は、自車両の現在位置を検出する自車位置検出を行う機能を有する。
そして、自車位置検出について、走行中の道路における自車両の現在位置をできるだけ高い精度で検出したいとするニーズがある。特に、自車位置検出について、走行中の道路が複数の車線を有する場合において、複数の車線のうち、どの車線を自車両が走行しているかをできるだけ高い精度で検出したいとするニーズがある。自車両が走行している車線（以下、「走行車線」という。）を高い精度で検出することにより、地図表示に際し、ユーザに、自車両が走行中の車線をより正確に報知でき、また、経路案内に際し、探索した経路をスムーズに走行するための車線の変更等を的確に報知でき、ユーザの利便性が向上する。
以上を踏まえ、車載ナビゲーション装置１は、以下の方法で自車両が走行している車線を検出する。

図２は、自車両が所定の走行レーンを走行している場合において、当該走行レーンと、自車両の現在位置である位置Ｐ１、及び、後述する処理で自車両の位置の検出に利用する道路標識（以下、単に「道路標識」という。）の位置である位置Ｐ２との関係の一例を示す図である。
また、図３は、自車両が走行している車線を検出するときの車載ナビゲーション装置１の動作を示すフローチャートである。

以下で図３のフローチャートを用いて説明する処理は、走行レーンの形状が図２に例示した走行レーンに準じた形状であり、また、走行レーンと、自車両の現在位置、及び、道路標識の位置との関係が、図２に例示する関係に準じたものであることを前提とする。
すなわち、走行レーンは、複数の車線（図２の例では、第１車線Ｓ１〜第５車線Ｓ５の５つの車線）を有することを前提とする。
また、走行レーンは、自車両の現在位置（図２の例では、位置Ｐ１）から、進行方向に向かって、少なくとも道路標識の位置（図２の例では、位置Ｐ２）までは屈曲することなく直線的に延びており、車線の数に変化がなく、各車線の幅に略変化がないことを前提とする。
また、走行レーンに含まれる車線のうち、進行方向に向かって最も左側の車線（図２の例では、第１車線Ｓ１）の左側には、当該車線に沿って路側帯（図２の例では、路側帯Ｒ１）が延在することを前提とする。
また、道路標識の位置（図２の例では、位置Ｐ２）は、自車両の位置（図２の例では、位置Ｐ１）から進行方向に向かって左斜め前方であって、自車両に搭載された車載カメラ２０により撮影可能な位置であることを前提とする。

以下の説明では、自車両の進行方向に交わる方向を「直角方向」（図２の例では、直角方向Ｙ１）という。

図３に示すように、車載ナビゲーション装置１の制御部１０は、車載カメラ２０が出力した撮影画像データを取得する（ステップＳＡ１）。
上述したように、車載カメラ２０は、２つの撮影部で同期をとって所定の周期で自車両の前方を撮影し、撮影結果に基づく撮影画像データを制御部１０に出力する。従って、制御部１０は、ステップＳＡ１の処理を車載カメラ２０が撮影画像データを出力する周期に対応する周期で実行し、ステップＳＡ１の処理の実行（撮影画像データの取得）をトリガーとして、ステップＳＡ２以下の処理を実行する。

次いで、制御部１０は、ステップＳＡ１で取得した撮影画像データを分析し、撮影画像データに、最高速度（制限速度、規制速度）を示す道路標識（以下、「最高速度道路標識」という。）の画像の画像データである対象画像データが含まれているか否かを判別する（ステップＳＡ２）。以下、ステップＳＡ２の処理について詳述する。
なお、制御部１０は、２台のステレオカメラから同期をとって入力される撮影画像データのうち、いずれか一方の撮影画像データを用いて、ステップＳＡ２の処理を実行する。

図４は、撮影画像データの一例を、説明に適した態様で模式的に示す図である。
本実施形態において、撮影画像データは、色に関する情報（例えば、ＲＧＢの各色の色成分を所定階調の階調値で表す情報）を有するドットが、所定の解像度に対応してドットマトリックス状に配置された画像データである。

ここで、地図データ１２１は、最高速度ごとの最高速度道路標識のそれぞれについて、パターンマッチングでテンプレートとして用いる画像データ（以下、「テンプレート画像データ」という。）を有する。テンプレート画像データは、「記憶された対象画像データに対応する画像データ」に相当する。ステップＳＡ２において、制御部１０は、地図データ１２１が有するテンプレート画像データを用いたパターンマッチングを行って、撮影画像データに、対象画像データが含まれているか否かを判別する。
図４の例では、領域Ａ１は、最高速度が５０ｋｍ／ｈであることを示す最高速度道路標識の画像の画像データであり、当該領域Ａ１に対応する画像データが、対象画像データに相当する。従って、制御部１０は、ステップＳＡ１において図４の撮影画像データを取得した場合、ステップＳＡ２において最高速度が５０ｋｍ／ｈであることを示す最高速度道路標識の画像のテンプレートに係るテンプレート画像データを用いたパターンマッチングにより、撮影画像データに対象画像データが含まれていると判別する。

なお、ステップＳＡ２において、撮影画像データに対象画像データが含まれているか否かの判別の精度、及び、後述する標識車両間距離の算出の精度を向上するため、制御部１０は、撮影画像データに含まれていた対象画像データのサイズが所定の閾値以上の場合に、撮影画像データに対象画像データが含まれると判別するようにしてもよい。

なお、撮影画像データに、対象画像データが含まれているか否かを判別する方法は、パターンマッチングを用いた方法に限らず、どのような方法であってもよい。

ステップＳＡ２において、撮影画像データに、対象画像データが含まれていないと判別した場合（ステップＳＡ２：ＮＯ）、制御部１０は、処理を終了する。

ステップＳＡ２において、撮影画像データに対象画像データが含まれていると判別した場合（ステップＳＡ２：ＹＥＳ）、制御部１０は、対象画像データに基づいて、撮影された道路標識（最高速度道路標識）を認識する（ステップＳＡ３）。

具体的には、ステップＳＡ３において、制御部１０は、対象画像データを分析し、対象画像データに対応する道路標識の種類を取得する。例えば、制御部１０は、パターンマッチング等の方法により、対象画像データに対応する道路標識に含まれる文字列や、図形を特定する。ここで、地図データ１２１は、道路標識の種類ごとに、道路標識に含まれる文字列や図形と、道路標識の種類とを対応付ける情報を有する。制御部１０は、当該情報に基づいて、特定した文字列や、図形に対応する道路標識の種類を取得する。
なお、道路標識の種類を特定する方法は、道路標識に含まれる文字列や、図形に基づく方法に限らず、どのような方法であってもよい。例えば、道路標識の種類を特定する方法は、道路標識の形状や、色等を反映して道路標識の種類を特定する方法であってもよい。

続くステップＳＡ４で、制御部１０は、対象画像データに対応する道路標識と、自車両との離間距離（以下、「標識車両間距離」という。図２の例では、標識車両間距離Ａ）を算出する。
例えば、制御部１０は、車載カメラ２０から入力された２つの撮影部の２つの撮影画像データにおける対象画像データの位置の差（視差）を利用した既存の画像処理により、標識車両間距離を算出する。

なお、標識車両間距離の算出方法は、例示した方法に限らず、どのような方法であってもよい。例えば、制御部１０は、撮影画像データにおける対象画像データのサイズに基づく所定の手段により、標識車両間距離を算出してもよい。

続くステップＳＡ５で、制御部１０は、自車両の進行方向に向かって延びる仮想直線（図２の例では、仮想直線ＫＴ１）と、自車両と道路標識とを結ぶ仮想直線（図２の例では、仮想直線ＫＴ２）との角度（以下、「標識車両間角度」という。図２の例では、角度θ）を算出する。
例えば、制御部１０は、ステップＳＡ４で算出した標識車両間距離と、車載カメラ２０から入力された２つの撮影部の２つの撮影画像データにおける対象画像データの位置と、撮影画像データにおける車線の境界を示す白線の向きとに基づく既存の画像処理により、標識車両間角度を算出する。
なお、標識車両間角度の算出方法は、例示した方法に限らず、どのような方法であってもよい。

続くステップＳＡ６で、制御部１０は、自車両の現在位置（図２の例では、位置Ｐ１）と、道路標識の位置（図２の例では、位置Ｐ２）との、直角方向（図４の例では、直角方向Ｙ１）における距離（以下、「直角方向離間距離」という。図４の例では、直角方向離間距離Ｂ。）を算出する。以下、ステップＳＡ６の処理について詳述する。
制御部１０は、ステップＳＡ４で算出した標識車両間距離、及び、ステップＳＡ５で算出した標識車両間角度に基づいて、以下の数式Ｍ１によって、直角方向離間距離を算出する。
（式Ｍ１）：直角方向離間距離＝標識車両間距離・ｓｉｎ（標識車両間角度）

次いで、制御部１０は、ＧＰＳユニット１３、相対方位検出ユニット１４、及び、車速取得部１６からの入力に基づいて、自車両の現在位置を検出する（ステップＳＡ７）。
以下の説明では、ＧＰＳユニット１３、及び、相対方位検出ユニット１４からの入力に基づいて検出される自車両の現在位置を「推定現在位置」と表現する。推定現在位置は、ＧＰＳユニット１３からの入力を利用して算出されるため、ＧＰＳに由来する誤差が生じる場合があり、推定現在位置に基づいて、走行車線を検出するのは適切ではない。また、推定現在位置は、自車両の現在位置を、経度、及び、緯度によって表すものである。

次いで、制御部１０は、道路情報データ１２１１を参照する（ステップＳＡ８）。
道路情報データ１２１１は、地図データ１２１に基づく地図に表示される道路標識（地図データ１２１で管理する道路標識）のそれぞれについて、レコードを有するデータベースである。

図５は、道路情報データ１２１１の１件のレコードのデータ構造を示す図である。
図５に示すように、道路情報データ１２１１の１件のレコードは、標識情報Ｊ１と、対応道路情報Ｊ２とを有する。

標識情報Ｊ１は、道路標識に関する情報であり、道路標識を一意に識別するための標識ＩＤＪ１１と、道路標識の種類を示す標識種類情報Ｊ１２と、道路標識の位置（経度、及び、緯度で表される位置）を示す標識位置情報Ｊ１３と有する。

対応道路情報Ｊ２は、道路標識が設けられた道路に関する情報である。なお、道路標識が設けられた道路とは、当該道路標識が示す規則に従った走行が求められる片側の道路を意味する。
対応道路情報Ｊ２は、道路のリンクＩＤＪ２１（上述したリージョンデータ、又は、パーセルデータのリンク情報において、リンクごとに割り振られた識別情報）と、道路の車線数を示す車線数情報Ｊ２２と、道路標識が設けられた道路の車線のうち進行方向に向かって最も左側の車線の左端と、道路標識の位置との離間距離（以下、「標識道路離間距離」という。）を示す道路離間情報Ｊ２３と、を有する。また、対応道路情報Ｊ２は、道路が有するｎ（ただし、ｎは、「１」以上の整数）個の車線ごとに、車線の幅を示す第１車線幅情報Ｊ２４１〜第ｎ車線幅情報Ｊ２４ｎを有する。以下の説明では、ｎ個の車線について、進行方向に向かって最も左側の車線から順番に、第１車線、第２車線、・・・、第ｎ車線と表現する。

道路情報データ１２１１の各レコードが有する情報は、「道路情報」に相当する。
また、道路離間情報Ｊ２３は、「対象物と道路との離間距離に関する情報」に相当する。

続くステップＳＡ９で、制御部１０は、道路情報データ１２１１が有するレコードの中から、対象画像データに対応する道路標識のレコードを特定する。以下、ステップＳＡ９の処理について詳述する。

ステップＳＡ９において、制御部１０は、道路情報データ１２１１が有する各レコードのうち、道路情報データ１２１１の標識位置情報Ｊ１３が示す位置と、ステップＳＡ７で検出した推定現在位置とが所定の関係にあるレコードを抽出する。
道路情報データ１２１１の標識位置情報Ｊ１３が示す位置と、ステップＳＡ７で検出した推定現在位置とが所定の関係にあるとは、標識位置情報Ｊ１３が示す位置が、推定現在位置を起点とした車載カメラ２０の撮影範囲内にあることをいう。
抽出したレコードが１つの場合、制御部１０は、抽出されたレコードを、対象画像データに対応する道路標識のレコードとして、特定する。
一方、抽出されるレコードが複数ある場合が生じ得る。この場合、制御部１０は、抽出した複数のレコードのうち、標識種類情報Ｊ１２が示す道路標識の種類が、ステップＳＡ３で取得した対象画像データに対応する道路標識の種類と一致するレコードを、対象画像データに対応する道路標識のレコードとして、特定する。
ここで、通常、同一の種類の道路標識は、一定以上の距離、離間して配置される。従って、上記方法で、対応するレコードを特定することにより、対象画像データに対応する道路標識のレコードを、適切に、特定できる。

続くステップＳＡ１０において、制御部１０は、ステップＳＡ９で特定したレコードに基づいて、道路離間情報Ｊ２３、及び、第１車線幅情報Ｊ２４１〜第ｎ車線幅情報Ｊ２４ｎを取得する。

次いで、制御部１０は、ステップＳＡ６で算出した直角方向離間距離と、ステップＳＡ１０で取得した道路離間情報Ｊ２３、及び、第１車線幅情報Ｊ２４１〜第ｎ車線幅情報Ｊ２４ｎに基づいて、自車両が走行している車線（走行車線）を特定する（ステップＳＡ１１）。以下、ステップＳＡ１１の処理について詳述する。

ここで、自車両が走行している車線は、直角方向離間距離と、標識道路離間距離、及び、道路が有する各車線の幅との関係により、特定可能である。
すなわち、直角方向離間距離と、標識道路離間距離と、道路（走行レーン）が有する第１車線〜第ｎ車線の幅とは、以下の関係にある。「標識道路離間距離＋第１車線の幅＋・・・＋第（ｍ−１）車線の幅＜直角方向離間距離＜標識道路離間距離＋第１車線の幅＋・・・＋第ｍ車線の幅」（ただし、ｍは、「１」以上の整数。）。この場合、自車両が走行している車線（走行車線）は、第ｍ車線である。
例えば、図２の場合、直角方向離間距離Ｃと、標識道路離間距離Ｈ１、及び、道路（走行レーン）が有する第１車線Ｓ１〜第５車線Ｓ５の幅Ｌ１〜幅Ｌ５とは、以下の関係にある。「標識道路離間距離Ｈ１＋幅Ｌ１＋幅Ｌ２＜直角方向離間距離Ｃ＜標識道路離間距離Ｈ１＋幅Ｌ１＋幅Ｌ２＋幅Ｌ３」。そして、この場合、自車両が走行している車線は、第３車線Ｓ３である。
以上を踏まえ、ステップＳＡ１１において、制御部１０は、直角方向離間距離と、標識道路離間距離、及び、道路が有する各車線の幅との関係に基づいて、自車両が走行している車線（走行車線）を特定する。

以上、自車両が走行している車線を検出（特定）するときの車載ナビゲーション装置１の動作を説明した。
ここで、上記の説明では、制御部１０は、標識車両間角度、標識車両間距離、及び、直角方向離間距離を算出した。
そして、標識車両間角度、及び、標識車両間距離が定まれば、道路標識に対する自車両の位置が定まるため、標識車両間角度、及び、標識車両間距離は、「道路標識（対象物）に対する自車両（車両）の相対位置」に相当する。
同様に、直角方向離間距離が定まれば、道路標識に対する直角方向における自車両の位置が定まるため、直角方向離間距離は、「道路標識（対象物）に対する自車両（車両）の相対位置」に相当する。

また、上述した実施形態では、制御部１０は、算出した標識車両間角度、標識車両間距離、及び、直角方向離間距離を用いて、自車両が走行する車線を検出していた。しかしながら、これら相対位置は、自車両の検出に際し、他の方法で使用可能である。
例えば、制御部１０は、標識車両間角度、及び、標識車両間距離に基づいて、道路標識に対する自車両の相対位置を検出できる。従って、制御部１０は、道路標識の地図上の位置を取得することにより、自車両の地図上の位置を検出できる。そして、標識車両間角度、及び、標識車両間距離に基づいて検出した自車両の地図上の位置により、例えば、ＧＰＳユニット１３等からの入力により検出した推定現在位置を補正すれば、より高い精度で、自車両の位置を検出できる。
また、自動運転システム（完全な自動運転に係るシステムだけでなく、所定の場合に自動運転を支援するシステムを含む。）では、自車両の位置を高い精度で検出することが求められるが、自車両の位置の検出に際し、算出した標識車両間角度、標識車両間距離、及び、直角方向離間距離を用いることにより、より高い精度で、自車両の位置を検出できる。

以上説明したように、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１（情報処理装置）は、自車両（車両）の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、撮影画像データに、道路標識（所定の対象物）の画像データである対象画像データが含まれる場合、対象画像データに基づいて、道路標識に対する車両の相対位置（標識車両間角度と標識車両間距離との組み合わせ、又は、直角方向離間距離）を算出し、算出した相対位置に基づいて、車両の道路上の位置を検出する制御部１０を備える。
この構成によれば、撮影画像データに含まれる対象画像データに基づいて、道路標識に対する自車両の相対位置を算出し、算出した相対位置に基づいて、自車両の道路上の位置が検出されるため、例えば、積算した車両の移動量を利用して車両の現在位置を検出する場合と比較して、車両の走行距離の長距離化に伴う位置検出の誤差が生じず、高い精度で車両の道路上の位置を算出できる。

また、本実施形態では、車載ナビゲーション装置１は、道路標識の位置を示す情報、及び、道路標識と道路との関係を示す情報を含む道路情報を有する道路情報データ１２１１記憶する記憶部１２を備える。
そして、制御部１０は、算出した相対位置（標識車両間角度と標識車両間距離との組み合わせ、又は、直角方向離間距離）、及び、記憶部１２が記憶する道路情報データ１２１１に基づいて、自車両の道路上の位置を算出する。
この構成によれば、制御部１０は、道路情報データ１２１１が有する道路情報を利用して、算出した相対位置に基づいて、高い精度で自車両の道路上の位置を検出できる。

また、本実施形態では、制御部１０は、相対位置として、直角方向（自車両の進行方向に交わる方向）における自車両と道路標識との離間距離である直角方向離間距離を算出し、算出した直角方向離間距離、及び、道路情報データ１２１１に基づいて、自車両の道路上の位置を算出する。
この構成によれば、制御部１０は、道路情報データ１２１１が有する道路情報を利用して、算出した直角方向離間距離に基づいて、高い精度で自車両の道路上の位置を検出する。

また、本実施形態では、道路情報データ１２１１の道路情報は、第１車線幅情報Ｊ２４１〜第ｎ車線幅情報Ｊ２４ｎ（道路が有する車線の幅に関する情報）、及び、道路離間情報Ｊ２３（対象物と道路との離間距離に関する情報）を含む。
そして、制御部１０は、算出した直角方向離間距離、及び、道路情報データ１２１１に基づいて、自車両が走行している車線を特定する。
この構成によれば、道路情報データ１２１１が有する道路情報を利用して、算出した直角方向離間距離に基づいて、高い精度で自車両の道路上の位置を検出する。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。
以下の説明において、第１実施形態で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付与し、その詳細な説明を省略する。
また、第２実施形態では、走行レーンの形状、及び、走行レーンと自車両の現在位置及び道路標識の位置との関係について、第１実施形態に係る前提と同様の前提であるものとする。

図６は、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１が、自車両が走行している車線を検出するときの動作を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１の処理を説明するため、走行レーンと、道路標識の位置と、自車両の位置との関係を示す図である。

本実施形態に係る車載装置は、第１実施形態で図３のフローチャートを用いて説明した処理のうち、ステップＳＡ４〜ステップＳＡ６の処理について、異なる処理を実行する。これを踏まえ、図６のフローチャートにおいて、図３と同一の処理が行われるステップについては、同一の符号を振り、その説明を省略する。そして、以下では、図３のステップＳＡ４〜ＳＡ６の処理に代えて行われるステップＳＢ１〜ＳＢ５の処理を説明する。

図６に示すように、ステップＳＢ１において、制御部１０は、第１実施形態で説明した方法と同様の方法で、標識車両間角度を算出する。
図７の例では、ステップＳＢ１の処理を実行するタイミング時の自車両の位置は、位置Ｑ１であり、道路標識の位置は、位置Ｑ２であり、ステップＳＢ１において、制御部１０は、標識車両間角度として、角度θ１を算出する。

次いで、制御部１０は、ステップＳＢ１の処理を実行したタイミングから、自車両が、一定距離以上、走行したか否かを監視する（ステップＳＢ２）。ステップＳＢ２における一定距離以上を走行したことの検出は、厳密な検出である必要はなく、例えば、車速と走行時間との関係で一定距離以上を走行した可能性が高い状況であれば、一定距離以上、走行したと判別してよい。

ステップＳＢ１の処理を実行したタイミングから、自車両が、一定距離以上、走行した場合（ステップＳＢ２：ＹＥＳ）、制御部１０は、その時点での自車両の現在位置（以下、「第２現在位置」という。図７の例では、位置Ｑ３。）に基づく第２標識車両間角度を算出する（ステップＳＢ３）。
第２標識車両間角度は、自車両の進行方向に向かって延びる仮想直線（図７の例では、仮想直線ＫＴ３）と、自車両の第２現在位置（図７の例では、位置Ｑ３）と道路標識の位置（図７の例では、位置Ｑ２）とを結ぶ仮想直線（図２の例では、仮想直線ＫＴ４）との角度である。図７の例では、第２標識車両間角度は、角度θ２である。
ステップＳＢ３において、制御部１０は、上述した第１実施形態で説明した標識車両間角度を算出する方法と同様の方法で、第２標識車両間角度を算出する。

次いで、制御部１０は、ステップＳＢ１の処理を実行したタイミング時の自車両の位置（図７の例では、位置Ｑ１。）と、ステップＳＢ３の処理を実行したタイミング時の自車両の位置（図７の例では、位置Ｑ３）との距離（以下、「車両走行距離」という。図７の例では、車両走行距離Ｅ）を算出する（ステップＳＢ４）。
ステップＳＢ４において、例えば、制御部１０は、ＧＰＳユニット１３、及び、相対方位検出ユニット１４からの入力に基づいて、ステップＳＢ１の処理を実行したタイミング時の自車両の推定現在位置と、ステップＳＢ３の処理を実行したタイミング時の自車両の推定現在位置とを検出し、適宜、走行時の車速の状況等を反映した補正を行って、車両走行距離を算出する。また例えば、制御部１０は、ステップＳＢ１の処理を実行したタイミング時に車載カメラ２０が行った撮影に基づく撮影画像データにおける所定のオブジェクト（道路標識であってもよい。）の画像、及び、ステップＳＢ３の処理を実行したタイミング時に車載カメラ２０が行った撮影に基づく撮影画像データにおける当該所定のオブジェクトの画像の変化の態様に基づいて、車両走行距離を算出する。
車両走行距離を算出する方法は、例示した方法に限らず、どのような方法であってもよい。

次いで、制御部１０は、ステップＳＢ１で算出した標識車両間角度（図７の例では、角度θ１）、ステップＳＢ３で算出した第２標識車両間角度（図７の例では、角度θ２）、及び、ステップＳＢ４で算出した車両走行距離（図７の例では、車両走行距離Ｅ）に基づいて、直角方向離間距離（図７の例では、直角方向離間距離Ｃ）を算出する（ステップＳＢ５）。

ここで、第２現在位置（図７の例では、位置Ｑ３）と、第２現在位置を通り、自車両の進行方向に向かって延びる仮想直線（図７の例では、仮想直線ＫＴ３）及び道路標識の位置（図７の例では、位置Ｑ２）を通り、直角方向に向かって延びる仮想直線（図７の例では、仮想直線ＫＴ５）の交点との距離を「対応距離」（図７の例では、対応距離ｘ。）とすると、以下の式が成り立つ。
（式Ｍ２）：ｔａｎ（標識車両間角度）＝直角方向離間距離／（車両走行距離＋対応距離）
（式Ｍ３）：ｔａｎ（第２標識車両間角度）＝直角方向離間距離／対応距離
従って、直角方向離間距離は、以下の式Ｍ４によって算出できる。
（式Ｍ４）：直角方向離間距離＝（車両走行距離・ｔａｎ（標識車両間角度）・ｔａｎ（第２標識車両間角度））／（ｔａｎ（第２標識車両間角度）−ｔａｎ（標識車両間角度））
以上を踏まえ、図７の例の場合、以下の式が成り立つ。
（式Ｍ２´）：ｔａｎθ１＝直角方向離間距離Ｃ／（車両走行距離Ｅ＋対応距離ｘ）
（式Ｍ３´）：ｔａｎθ２＝直角方向離間距離Ｃ／対応距離ｘ
そして、直角方向離間距離Ｃは、以下の式Ｍ４´によって算出できる。
（式Ｍ４´）：直角方向離間距離Ｃ＝（車両走行距離Ｅ・ｔａｎθ１・ｔａｎθ２）／（ｔａｎθ２−ｔａｎθ１）

ステップＳＢ５において、制御部１０は、上述した式Ｍ４を用いて、直角方向離間距離を算出する。

以上、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１の制御部１０が、自車両の位置（走行している車線）を検出する際の動作について説明した。本実施形態で説明した処理を行えば、第１実施形態と同様、より高い精度での自車両の位置の検出が可能となる。
なお、本実施形態では、自車両の現在位置を頂点とする角度（標識車両間角度、第２標識車両間角度）の算出を２回行っていたが、これを自車両の走行に応じて、３回以上、実行し、算出した各角度に基づいて、上述した方法に対応する方法で、自車両の道路標識に対する相対位置（直角方向離間距離）を算出する構成であってもよい。この構成によれば、より高い精度で、相対位置を算出できる。
また、上述した実施形態では、車載カメラ２０は自車両の前方を撮影し、制御部１０は自車両の前方の撮影結果に基づく撮影画像データに基づいて、自車両の道路標識に対する相対位置を算出した。一方で、車載カメラ２０が、自車両の側方や、後方を撮影可能な位置に設けてあれば、制御部１０は、上述した方法により、自車両の側方や、後方の撮影結果に基づく撮影画像データに基づいて、自車両の道路標識に対する相対位置を算出することが可能である。

＜第３実施形態＞
次いで、第３実施形態について説明する。
以下の説明において、第１実施形態で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付与し、その詳細な説明を省略する。

上述した第１実施形態、及び、第２実施形態では、少なくとも自車両の現在位置から、道路標識まで、道路（走行レーン）が屈曲していないことを前提とした。一方、本実施形態では、自車両の現在位置から、道路標識までの間で道路（走行レーン）が屈曲している場合の車載ナビゲーション装置１の動作について説明する。

図８は、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１の動作を示すフローチャートである。
図９は、自車両が所定の走行レーンを走行している場合において、当該走行レーンと、自車両の現在位置である位置Ｚ１、及び、自車両の位置の検出に利用する道路標識の位置である位置Ｚ２との関係の一例を示す図である。

車載ナビゲーション装置１は、図８に示すフローチャートの処理を、以下の場合に実行する。すなわち、車載ナビゲーション装置１の制御部１０は、撮影画像データに、道路標識の画像に係る対象画像データが含まれている場合、所定の手段で、自車両の現在位置から、道路標識までの間で道路が屈曲しているか否かを判別する。例えば、制御部１０は、自車両が走行する道路（走行レーン）のリンク情報を取得し、リンク情報と、自車両の位置、及び、道路標識の位置との関係に基づいて、自車両の現在位置から、道路標識までの間で道路が屈曲しているか否かを判別する。道路が屈曲しているか否かを判別する方法は、例示した方法に限らず、どのような方法であってもよい。
そして、制御部１０は、自車両の現在位置から、道路標識までの間で道路が屈曲していると判別した場合、図８のフローチャートの処理を実行する。

以下の図８のフローチャートの開始時点では、制御部１０は、図３のフローチャートのステップＳＡ１、及び、ステップＳＡ３に対応する処理を実行しているものとする。

図８に示すように、車載ナビゲーション装置１の制御部１０は、第１実施形態で説明した方法と同様の方法で、撮影画像データに含まれる道路標識の画像に係る対象画像データに基づいて、標識車両間距離（図９の例では、標識車両間距離Ｆ。）、及び、標識車両間角度（図９の例では、角度θ３。）を算出する（ステップＳＣ１）。
次いで、制御部１０は、道路情報データ１２１１を参照し、上述した第１実施形態で説明した方法と同様の方法で、態様画像データに対応する道路標識のレコードを特定し、特定したレコードが有する標識位置情報Ｊ１３を取得する（ステップＳＣ２）。上述したように、標識位置情報Ｊ１３は、道路標識の位置（経度、及び、緯度で表される位置。地図データ１２１に基づく地図が展開される所定の座標系における座標であってもよい。）を示す情報である。

次いで、制御部１０は、ステップＳＣ２で取得した標識位置情報Ｊ１３が示す道路標識の位置（図９の例では、位置Ｚ２）と、ステップＳＣ１で算出した標識車両間距離（図９の例では、標識車両間距離Ｆ。）、及び、標識車両間角度（図９の例では、角度θ３。）に基づいて、自車両の現在位置（図９の例では位置Ｚ１）を算出する（ステップＳＣ３）。
標識車両間距離、及び、標識車両間角度が定まることにより、道路標識に対する自車両の相対位置が定まるため、道路標識の位置が定まることにより、自車両の現在位置が定まる。

次いで、制御部１０は、地図データ１２１を参照し、自車両が走行する道路（走行レーン）の中心線に関する情報（以下、「中心線情報」という。）を取得する（ステップＳＣ４）。
本実施形態において、道路の中心線とは、車道において、進行方向が相対する走行レーンを含めた道路幅全体に対して直角方向の中心をたどる線のことであり、図９の例では、中心線ＴＳである。地図データ１２１では、地図上の中心線を、中心線に沿った直線（以下、「単位直線」という。）の集合体として管理する。例えば、図９の例では、中心線ＴＳは、単位直線ＴＳ１、及び、単位直線ＴＳ２として管理される。そして、地図データ１２１は、単位直線のそれぞれについて、一方の端の地図上の位置と、他方の端の地図上の位置とを含む単位直線情報を有する。
ステップＳＣ４において、制御部１０は、中心線情報として、自車両の位置の側方に位置する単位直線（図９の例では、単位直線ＴＳ１）の単位直線情報を取得する。

次いで、制御部１０は、ステップＳＣ４で取得した単位直線情報が示す単位直線に対して、自車両の現在位置から垂線をおろした場合の、自車両の現在位置と、当該垂線及び当該単位直線の交点との長さ（図９の例では、長さＮ２）を算出する（ステップＳＣ５）。

次いで、制御部１０は、道路情報データ１２１１を参照し、走行中の道路の第１車線幅情報Ｊ２４１〜第ｎ車線幅情報Ｊ２４ｎを取得する（ステップＳＣ６）。

次いで、制御部１０は、ステップＳＣ４で取得した中心線情報（単位直線情報）、ステップＳＣ５で算出した垂線の長さ、及び、ステップＳＣ６で取得した第１車線幅情報Ｊ２４１〜第ｎ車線幅情報Ｊ２４ｎに基づいて、自車両が走行している車線を特定する（ステップＳＣ７）。
ここで、道路では、中心線から、進行方向に向かって左の方向に向かって、連続して車線が設けられる。従って、道路に設けられた各車線の幅、及び、中心線と自車両の現在位置との距離が定まれば、自車両が位置する車線が定まる。
以上を踏まえ、ステップＳＣ７において、制御部１０は、垂線と、中心線との交点の地図上の位置を算出し、当該位置と、垂線の長さと、車線の幅との関係に基づいて、自車両が走行している車線を特定する。

以上、本実施形態に係る車載ナビゲーション装置１の制御部１０が、自車両の位置（走行している車線）を検出する際の動作について説明した。本実施形態で説明した処理を行えば、第１実施形態や、第２実施形態と同様、より高い精度での自車両の位置の検出が可能となる。

＜第４実施形態＞
次いで、第４実施形態について説明する。
以下の説明において、第１実施形態で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付与し、その詳細な説明を省略する。

図１０は、第４実施形態に係る車両位置検出システム２を示す図である。
上述した第１〜第３実施形態では、車両に搭載された装置が、自車両の現在地の検出に係る処理を実行した。一方で、本実施形態では、当該処理を、車両に搭載された装置とネットワークＮを介して通信可能な制御サーバー３が実行する。
本実施形態では、制御サーバー３が、「情報処理装置」として機能する。

図１０に示すように、車両には、本実施形態に係る車載装置１ｂが搭載される。本実施形態に係る車載装置１ｂには、車載カメラ２０が接続される。
車載装置１ｂは、インターネットを含んで構成されたネットワークＮを介して制御サーバー３と通信可能に接続される。車載装置１ｂにネットワークＮにアクセスする機能を設け、車載装置１ｂがネットワークＮに直接アクセスする構成であってもよく、車載装置１ｂとネットワークＮへアクセスする機能を有する端末（例えば、車両の搭乗者が所有する携帯電話）とを近距離無線通信や有線通信、その他の通信方式で接続し、車載装置１ｂが端末を介してネットワークＮにアクセスする構成であってもよい。

車載装置１ｂは、車載カメラ２０から入力された撮影画像データを、ネットワークＮを介して、車載ナビゲーション装置１に送信する機能を有する。

制御サーバー５は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他の周辺回路等を備え、プログラムを読み出して実行する等のハードウェアとソフトウェアとの協働により、制御サーバー５の各部を制御するサーバー制御部６を備える。
サーバー制御部６は、「制御部」として機能する。
サーバー制御部６は、車載装置１ｂから撮影画像データを受信し、受信した撮影画像データに基づいて、図３、図６、又は、図８のフローチャートに対応する処理を行って、道路標識に対する自車両の相対位置を検出する。当該検出に係る処理に必要な情報（例えば、上述した推定現在位置に対応する情報や、道路情報データ１２１１に含まれる情報等）について、制御サーバー５は、自ら記憶し、又は、必要に応じて適切なタイミングで車載装置１ｂから取得する。サーバー制御部６は、検出した道路標識に対する自車両の相対位置を示す情報を、適宜、検出結果を車載装置１ｂに通知する。
車載装置１ｂは、制御サーバー５からの通知に基づいて、対応する処理を実行する。

以上、第４実施形態について説明したが、第４実施形態の構成であっても、車両に搭載された車載装置１ｂは、道路標識に対する自車両の相対位置を取得可能であり、取得した相対位置に基づいて、対応する処理を実行可能である。

なお、上述した実施の形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形および応用が可能である。
例えば、上述した実施形態では、車載ナビゲーション装置１、及び、制御サーバー５は、対象物としての道路標識に対する自車両の相対位置を検出していた。しかしながら、対象物は、道路標識に限らず、車載カメラ２０によって撮影可能な物であれば、何であってもよい。例えば、対象物は、信号や、建物、看板等であってもよい。ただし、道路標識は、設けられる位置が道路との関係である程度定められているという特性、地図データ１２１で管理されるという特性、種類が限られており種類ごとの形状の規格があるという特性があり、対象物として適切である。

また、図１、図１０は、本願発明を理解容易にするために、車載ナビゲーション装置１、及び、制御サーバー５の機能構成を主な処理内容に応じて分類して示した概略図であり、これら装置の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
また、図を用いて説明したフローチャートの処理単位は、車載ナビゲーション装置１、及び、制御サーバー５の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。各装置の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、同様のフリー状態判定が行えれば、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
また、上述した実施形態では、車載ナビゲーション装置１は、外部装置である車載カメラ２０から撮影画像データを取得する構成であったが、車載ナビゲーション装置１が撮影機能を有する構成であってもよい。

１…車載ナビゲーション装置（情報処理装置）、５…制御サーバー（情報処理装置）、６…サーバー制御部（制御部）、１０…制御部、１２…記憶部、１５…インターフェース、２０…車載カメラ（撮影装置）。

Claims (13)

1. 車両に搭載された情報処理装置において、
   車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに、所定の対象物の画像データである対象画像データが含まれる場合、前記対象画像データに基づいて、前記対象物に対する前記車両の相対位置を算出し、算出した前記相対位置に基づいて、前記車両の道路上の位置を検出する制御部を備える
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記制御部は、
   記憶された前記対象画像データに対応する画像データと前記撮影画像データとの比較結果に基づいて、前記撮影画像データに前記対象画像データが含まれるか否かを判別する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象物の位置を示す情報、及び、前記対象物と道路との関係を示す情報を含む道路情報を記憶する記憶部を備え、
   前記制御部は、
   算出した前記相対位置、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、
   前記相対位置として、前記車両の進行方向に交わる方向における前記車両と前記対象物との離間距離である直角方向離間距離を算出し、
   算出した前記直角方向離間距離、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記道路情報は、道路が有する車線の幅に関する情報、及び、前記対象物と道路との離間距離に関する情報を含み、
   前記制御部は、
   算出した前記直角方向離間距離、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両が走行している車線を特定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記対象物は、道路標識を含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 撮影機能を有する撮影装置が接続可能なインターフェースを備え、
   前記制御部は、
   前記インターフェースを介して前記撮影装置から前記撮影画像データを受信して取得することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 制御部により、
   車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、
   前記撮影画像データに、所定の対象物の画像データである対象画像データが含まれる場合、前記対象画像データに基づいて、前記対象物に対する前記車両の相対位置を算出し、
   算出した前記相対位置に基づいて、前記車両の道路上の位置を検出する
   ことを特徴とする車両位置検出方法。
9. 前記対象画像データに対応する画像データを記憶し、記憶した前記対象画像データに対応する画像データと前記撮影画像データとの比較結果に基づいて、前記撮影画像データに前記対象画像データが含まれるか否かを判別することを特徴とする請求項８に記載の車載位置検出方法。
10. 算出した前記相対位置、及び、前記対象物の位置を示す情報及び前記対象物と道路との関係を示す情報を含む道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出する
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の車両位置検出方法。
11. 前記相対位置として、前記車両の進行方向に交わる方向における前記車両と前記対象物との離間距離である直角方向離間距離を算出し、
    算出した前記直角方向離間距離、及び、前記記憶部が記憶する前記道路情報に基づいて、前記車両の道路上の位置を算出することを特徴とする請求項１０に記載の車両位置検出方法。
12. 算出した前記直角方向離間距離、及び、道路が有する車線の幅に関する情報及び前記対象物と道路との離間距離に関する情報を含む前記道路情報に基づいて、前記車両が走行している車線を特定することを特徴とする請求項１１に記載の車両位置検出方法。
13. 車両に搭載された車載装置とネットワークを介して通信可能に接続された情報処理装置において、
    前記車載装置から、前記車両の外を撮影して得られた撮影画像データを取得し、前記撮影画像データに、所定の対象物の画像データである対象画像データが含まれる場合、前記対象画像データに基づいて、前記対象物に対する前記車両の相対位置を算出し、算出した前記相対位置に基づいて、前記車両の道路上の位置を検出し、検出結果を前記車載装置に通知する制御部を備える
    ことを特徴とする情報処理装置。

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