Устройство вычисления собственной позиции и способ вычисления собственной позиции

Устройство вычисления собственной позиции и способ вычисления собственной позиции

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

[0001] Настоящее изобретение относится к устройству вычисления собственной позиции и к способу вычисления собственной позиции.

Уровень техники

[0002] Известна технология, в которой: камеры, установленные в транспортном средстве, захватывают изображения окрестности транспортного средства; и величина перемещения транспортного средства получается на основе изменений изображений (см. патентный документ 1). Патентный документ 1 направлен на точное получение величины перемещения транспортного средства, даже когда транспортное средство перемещается незначительно на низкой скорости. С этой целью, характерная точка обнаруживается из каждого изображения; получается позиция характерной точки в изображении; и в силу этого величина перемещения транспортного средства получается из направления и расстояния перемещения (величины перемещения) характерной точки.

Список библиографических ссылок

Патентные документы

[0003] Патентный документ 1. Публикация заявки на патент (Япония) номер 2008-175717

Сущность изобретения

[0004] Тем не менее, если характерная точка обнаруживается при плохих условиях, затруднительно точно получать величину перемещения транспортного средства из позиции характерной точки.

[0005] Настоящее изобретение осуществлено с учетом вышеприведенной ситуации. Задача настоящего изобретения состоит в том, чтобы предоставить устройство вычисления собственной позиции и способ вычисления собственной позиции, которые допускают точную и стабильную оценку текущей позиции транспортного средства вне зависимости от условия, при котором обнаруживаются характерные точки.

[0006] Устройство вычисления собственной позиции согласно аспекту настоящего изобретения включает в себя: световой проектор, выполненный с возможностью проецировать световой луч с предварительно установленным шаблоном на поверхность дороги вблизи от транспортного средства; и модуль захвата изображений, выполненный с возможностью захватывать изображение поверхности дороги вблизи от транспортного средства, включающее в себя область, на которую проецируется световой луч с предварительно установленным шаблоном. Устройство вычисления собственной позиции вычисляет угол ориентации транспортного средства относительно поверхности дороги из позиции светового луча с предварительно установленным шаблоном в изображении, полученном посредством модуля захвата изображений, и вычисляет величину изменения ориентации транспортного средства на основе временных изменений нескольких характерных точек на поверхности дороги, которые обнаруживаются из изображения. Кроме того, устройство вычисления собственной позиции вычисляет текущую позицию и угол ориентации транспортного средства посредством суммирования величины изменения ориентации с начальной позицией и углом ориентации транспортного средства. Если условие, при котором обнаруживаются несколько характерных точек, является слишком плохим для того, чтобы удовлетворять первому критерию, устройство вычисления собственной позиции задает начальную позицию и угол ориентации транспортного средства равными текущей позиции транспортного средства в это время и углу ориентации транспортного средства, вычисленному из позиции светового луча с предварительно установленным шаблоном в это время, соответственно. Затем устройство вычисления собственной позиции начинает суммировать величину изменения ориентации.

Краткое описание чертежей

[0007] Фиг.1 является блок-схемой, показывающей общую конфигурацию устройства вычисления собственной позиции по первому варианту осуществления.

Фиг.2 является внешним видом, показывающим пример того, как световой проектор 11 и камера 12 устанавливаются в транспортном средстве 10.

Фиг.3(a) является схемой, показывающей то, как позиции мест на поверхности 31 дороги, на которые, соответственно, проецируются световые пятна, вычисляются из базовой длины Lb между световым проектором 11 и камерой 12, а также координат (U_j, V_j) каждого светового пятна. Фиг.3(b) является принципиальной схемой, показывающей то, как направление 34 перемещения камеры 12 получается из временных изменений характерных точек, обнаруженных из другой области 33, которая отличается от области, на которую проецируется световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном.

Фиг.4(a) и 4(b) являются схемами, показывающими изображение светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном, которое получается посредством применения процесса преобразования в двоичную форму к изображению, полученному посредством камеры 12. Фиг.4(a) является схемой, в целом показывающей изображение светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном. Фиг.4(b) является увеличенной схемой, показывающей изображение одного светового пятна S_p. Фиг.4(c) является схемой, показывающей позицию H_e центра тяжести каждого светового пятна S_p, извлеченного посредством модуля 21 извлечения световых лучей с предварительно установленным шаблоном.

Фиг.5 является принципиальной схемой для пояснения того, как вычислять величины изменений расстояния и угла ориентации.

Фиг.6(a) показывает пример первого кадра 38 (изображения), полученного во время t. Фиг.6(b) показывает второй кадр 38', полученный во время (t+Δt), до которого время Δt истекает со времени t.

Фиг.7 является графиком, показывающим результат определения того, при каком условии обнаруживаются характерные точки T_e, при этом характерные точки T_e соответствуют числу характерных точек, ассоциированных между предыдущим и текущим кадрами.

Фиг.8 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей пример способа вычисления собственной позиции с использованием устройства вычисления собственной позиции, показанного на фиг.1.

Фиг.9 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей подробную процедуру для этапа S09 на фиг.8.

Фиг.10(a) и 10(b) являются графиками, показывающими ошибку в оценке угла крена транспортного средства 10 и ошибку в оценке величины перемещения транспортного средства 10 в направлении ширины транспортного средства.

Фиг.11 является блок-схемой, показывающей общую конфигурацию устройства вычисления собственной позиции по второму варианту осуществления.

Фиг.12 является блок-схемой, показывающей общую конфигурацию устройства вычисления собственной позиции по третьему варианту осуществления.

Подробное описание вариантов осуществления

[0008] Со ссылкой на чертежи, предоставляется описание вариантов осуществления. Идентичные компоненты на чертежах обозначаются посредством идентичных позиционных обозначений. Описание таких компонентов опускается.

[0009] Первый вариант осуществления

Аппаратная конфигурация

Для начала, со ссылкой на фиг.1, ниже предоставляется описание аппаратной конфигурации устройства вычисления собственной позиции по первому варианту осуществления. Устройство вычисления собственной позиции включает в себя световой проектор 11, камеру 12 и модуль 13 управления двигателем (ECU). Световой проектор 11 устанавливается в транспортном средстве и проецирует световой луч с предварительно установленным шаблоном на поверхность дороги вблизи от транспортного средства. Камера 12 устанавливается в транспортном средстве и является примером модуля захвата изображений, выполненного с возможностью захватывать и за счет этого получать изображения поверхности дороги вблизи от транспортного средства, в том числе и области, на которую проецируется световой луч с предварительно установленным шаблоном. ECU 13 является примером контроллера, выполненного с возможностью управлять световым проектором 11 и выполнять последовательность циклов обработки информации для оценки величины перемещения транспортного средства из изображений, полученных посредством камеры 12.

[0010] Камера 12 представляет собой цифровую камеру с использованием полупроводникового датчика изображений, к примеру, CCD и CMOS, и получает обрабатываемые цифровые изображения. То, что захватывает камера 12, представляет собой поверхность дороги вблизи от транспортного средства. Поверхность дороги вблизи от транспортного средства включает в себя поверхности дороги впереди, сзади, по бокам и под транспортным средством. Как показано на фиг.2, камера 12 может устанавливаться в передней секции транспортного средства 10, более конкретно, например, над передним бампером.

[0011] Высота и направление, в которых можно задавать камеру 12, регулируются таким способом, который позволяет камере 12 захватывать изображения характерных точек (текстур) на поверхности 31 дороги перед транспортным средством 10 и светового луча 32b с предварительно установленным шаблоном, проецируемого из светового проектора 11. Фокус и диафрагма линзы камеры 12 также регулируются автоматически. Камера 12 многократно захватывает изображения с предварительно определенными временными интервалами и за счет этого получает последовательность групп изображений (кадров). Данные изображений, полученные посредством камеры 12, передаются в ECU 13 и сохраняются в запоминающем устройстве, включенном в ECU 13.

[0012] Как показано на фиг.2, световой проектор 11 проецирует световой луч 32b с предварительно установленным шаблоном, имеющий предварительно определенную форму, в том числе квадратную или прямоугольную решетчатую форму, на поверхность 31 дороги в диапазоне захвата изображений камеры 12. Камера 12 захватывает изображения светового луча с предварительно установленным шаблоном, проецируемого на поверхность 31 дороги. Световой проектор 11 включает в себя, например, лазерный указатель и дифракционную решетку. Дифракционная решетка дифрагирует лазерный луч, проецируемый из указателя. В силу этого, как показано на фиг.2-4, световой проектор 11 формирует световой луч (32b, 32a) с предварительно установленным шаблоном, который включает в себя несколько световых пятен, размещаемых в решетчатом или матричном шаблоне. В примерах, показанных на фиг.3 и 4, световой проектор 11 формирует световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном, включающий в себя 5*7 световых пятен S_p.

[0013] Возвращаясь к фиг.1, ECU 13 включает в себя CPU, запоминающее устройство и микроконтроллер, включающий в себя секцию ввода-вывода. Посредством выполнения предварительно установленных компьютерных программ, ECU 13 формирует несколько информационных процессоров, которые предоставляются с устройством вычисления собственной позиции. Для каждого изображения (кадра), ECU 13 многократно выполняет последовательность циклов обработки информации для вычисления собственной позиции транспортного средства из изображений, полученных посредством камеры 12. ECU 13 также может использоваться в качестве ECU для управления другими системами, связанными с транспортным средством 10.

[0014] Несколько информационных процессоров включают в себя модуль 21 извлечения световых лучей с предварительно установленным шаблоном, модуль 22 вычисления угла ориентации, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации, модуль 26 вычисления собственной позиции, контроллер 27 световых лучей с предварительно установленным шаблоном, секцию 30 определения условий обнаружения и секцию 35 определения состояний вычисления. Модуль 24 вычисления величины изменения ориентации включает в себя детектор 23 характерных точек.

[0015] Модуль 21 извлечения световых лучей с предварительно установленным шаблоном считывает изображение, полученное посредством камеры 12, из запоминающего устройства и извлекает позицию светового луча с предварительно установленным шаблоном из этого изображения. Например, как показано на фиг.3(a), световой проектор 11 проецирует световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном, который включает в себя несколько световых пятен, размещаемых в матричном шаблоне, на поверхность 31 дороги, в то время как камера 12 обнаруживает световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном, отражаемый от поверхности 31 дороги. Модуль 21 извлечения световых лучей с предварительно установленным шаблоном применяет процесс преобразования в двоичную форму к изображению, полученному посредством камеры 12, и за счет этого извлекает только изображение световых пятен S_p, как показано на фиг.4(a) и 4(b). После этого, как показано на фиг.4(c), модуль 21 извлечения световых лучей с предварительно установленным шаблоном извлекает позицию светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном посредством вычисления позиции H_e центра тяжести каждого светового пятна S_p, другими словами, координаты (U_j, V_j) каждого светового пятна S_p в изображении. Координаты выражаются с использованием числа, назначаемого соответствующему пикселу в датчике изображений камеры 12. В случае если световой луч с предварительно установленным шаблоном включает в себя 5*7 световых пятен S_p, j является целым числом, не меньшим 1, но не большим 35. Запоминающее устройство сохраняет координаты (U_j, V_j) светового пятна S_p в изображении в качестве данных по позиции светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном.

[0016] Модуль 22 вычисления угла ориентации считывает данные по позиции светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном из запоминающего устройства и вычисляет расстояние и угол ориентации транспортного средства 10 относительно поверхности 31 дороги из позиции светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном в изображении, полученном посредством камеры 12. Например, как показано на фиг.3(a), с использованием принципа тригонометрических измерений, модуль 22 вычисления угла ориентации вычисляет позицию каждой области световых пятен на поверхности 31 дороги, в качестве позиции области световых пятен относительно камеры 12, из базовой длины Lb между световым проектором 11 и камерой 12, а также координат (U_j, V_j) каждого светового пятна в изображении. После этого, модуль 22 вычисления угла ориентации вычисляет уравнение плоскости поверхности 31 дороги, на которую проецируется световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном, другими словами, расстояние и угол ориентации (вектор нормали) камеры 12 относительно поверхности 31 дороги, из позиции каждого светового пятна относительно камеры 12. Следует отметить, что в варианте осуществления, расстояние и угол ориентации камеры 12 относительно поверхности 31 дороги вычисляются в качестве примера расстояния и угла ориентации транспортного средства 10 относительно поверхности 31 дороги, поскольку позиция установки камеры 12 в транспортном средстве 10 и угол для захвата изображений посредством камеры 12 уже известны. В дальнейшем в этом документе, расстояние и угол ориентации камеры 12 относительно поверхности 31 дороги называются "расстоянием и углом ориентации". Расстояние и угол ориентации, вычисленные посредством модуля 22 вычисления угла ориентации, сохраняются в запоминающем устройстве.

[0017] Более конкретно, поскольку камера 12 и световой проектор 11 закрепляются на транспортном средстве 10, направление, в котором можно проецировать световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном, и расстояние (базовая длина Lb) между камерой 12 и световым проектором 11 уже известны. По этой причине, с использованием принципа тригонометрических измерений, модуль 22 вычисления угла ориентации допускает получение позиции каждой области световых пятен на поверхности 31 дороги, в качестве позиции (X_j, Y_j, Z_j) каждого светового пятна относительно камеры 12, из координат (U_j, V_j) каждого светового пятна в изображении.

[0018] Следует отметить, что во многих случаях, позиция (X_j, Y_j, Z_j) каждого светового пятна относительно камеры 12 не присутствует на идентичной плоскости. Это обусловлено тем, что относительная позиция каждого светового пятна изменяется согласно неровности асфальта поверхности 31 дороги. По этой причине, метод наименьших квадратов может использоваться для того, чтобы получать уравнение плоскости, которое делает наименьшей сумму квадратов разности расстояния каждого светового пятна.

[0019] Детектор 23 характерных точек считывает изображение, полученное посредством камеры 12, из запоминающего устройства и обнаруживает характерные точки на поверхности 31 дороги из изображения, считываемого из запоминающего устройства. Чтобы обнаруживать характерные точки на поверхности 31 дороги, детектор 23 характерных точек может использовать способ, описанный в работе D. G. Lowe "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints", Int. J. Comput. Vis., издание 60, № 2, стр. 91-110, ноябрь 2000 года. В противном случае, детектор 23 характерных точек может использовать способ, описанный в работе Kanazawa Yasushi, Kanatani Kenichi, "Detection of Feature Points for Computer Vision", IEICE Journal, издание 87, № 12, стр. 1043-1048, декабрь 2004 года.

[0020] Более конкретно, например, детектор 23 характерных точек использует оператор Харриса или оператор SUSAN, поскольку эти точки, к примеру, вершины объекта, значения яркости которых существенно отличаются от значений яркости окрестностей точек, обнаруживаются в качестве характерных точек. Тем не менее, вместо этого, детектор 23 характерных точек может использовать характерную величину по принципу SIFT (масштабно-инвариантного преобразования признаков), так что точки, вблизи от которых значения яркости изменяются с определенной регулярностью, обнаруживаются в качестве характерных точек. После обнаружения характерных точек, детектор 23 характерных точек подсчитывает общее число N характерных точек, обнаруженных из одного изображения, и назначает идентификационные номера (i (1≤i≤N)) для соответствующих характерных точек. Позиция (U_i, V_i) каждой характерной точки в изображении сохраняется в запоминающем устройстве в ECU 13. Фиг.6(a) и 6(b) показывают примеры характерных точек T_e, которые обнаруживаются из изображения, полученного посредством камеры 12. Позиции (U_i, V_i) соответствующих характерных точек в изображении сохраняются в запоминающем устройстве.

[0021] Следует отметить, что вариант осуществления трактует смесь частиц асфальта с размером частиц не менее 1 см, но не более 2 см, в качестве характерных точек на поверхности 31 дороги. Камера 12 использует режим VGA-разрешения (приблизительно 300 тысяч пикселов) для того, чтобы обнаруживать характерные точки. Помимо этого, расстояние от камеры 12 до поверхности 31 дороги составляет приблизительно 70 см. Кроме того, направление, в котором камера 12 захватывает изображения, наклонено приблизительно под 45 градусами к поверхности 31 дороги от горизонтальной плоскости. Более того, значение яркости каждого изображения, полученного посредством камеры 12 и после этого отправленного в ECU 13, находится в пределах диапазона от 0 до 255 (0: самое темное, 255: самое яркое).

[0022] Модуль 24 вычисления величины изменения ориентации считывает, из запоминающего устройства, позиции (U_i, V_i) соответствующих нескольких характерных точек в изображении, включенном в предыдущий кадр, который находится в числе кадров, захваченных в течение каждого определенного цикла обработки информации. Кроме того, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации считывает, из запоминающего устройства, позиции (U_i, V_i) соответствующих нескольких характерных точек в изображении, включенном в текущий кадр. После этого, на основе изменений позиций нескольких характерных точек в изображениях, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации получает величину изменения ориентации транспортного средства. В этом отношении, величина изменения ориентации транспортного средства включает в себя как "величины изменений расстояния и угла ориентации" транспортного средства относительно поверхности 31 дороги, так и "величину перемещения транспортного средства (камеры)" на поверхности дороги. Ниже предоставляется описание того, как вычислять величины изменений расстояния и угла ориентации и величину перемещения транспортного средства.

[0023] Фиг.6(a) показывает пример первого кадра 38 (изображения), полученного во время t. Допустим случай, в котором, как показано на фиг.5 или 6(a), вычисляется относительная позиция (X_i, Y_i, Z_i) каждой из трех характерных точек T_e1, T_e2, T_e3, например, для первого кадра 38. В этом случае, плоскость G, идентифицированная посредством характерных точек T_e1, T_e2, T_e3, может рассматриваться в качестве поверхности дороги. Соответственно, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает получение расстояния и угла ориентации (вектора нормали) камеры 12 относительно поверхности дороги (плоскости G) из относительной позиции (X_i, Y_i, Z_i). Кроме того, из уже известной модели камеры, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает получение расстояния l₁ между характерными точками T_e1, T_e2, расстояния l₂ между характерными точками T_e2, T_e3 и расстояния l₃ между характерными точками T_e3, T_e1, а также угла между прямой линией, соединяющей характерные точки T_e1, T_e2, и прямой линией, соединяющей характерные точки T_e2, T_e3, угла между прямой линией, соединяющей характерные точки T_e2, T_e3, и прямой линией, соединяющей характерные точки T_e3, T_e1, и угла между прямой линией, соединяющей характерные точки T_e3, T_e1, и прямой линией, соединяющей характерные точки T_e1, T_e2. Камера 12 на фиг.5 показывает то, где расположена камера, когда камера служит для первого кадра.

[0024] Следует отметить, что трехмерные координаты (X_i, Y_i, Z_i) относительной позиции относительно камеры 12 задаются таким способом, что: ось Z совпадает с направлением, в котором камера 12 захватывает изображение; и оси X и Y, ортогональные друг к другу в плоскости, включающей в себя камеру 12, представляют собой линии, нормальные к направлению, в котором камера 12 захватывает изображение. Между тем, координаты в изображении 38 задаются таким образом, что: ось V совпадает с горизонтальным направлением; и ось U совпадает с вертикальным направлением.

[0025] Фиг.6(b) показывает второй кадр, полученный во время (t+Δt), в которое продолжительность Δt истекает со времени t. Камера 12' на фиг.5 показывает то, где расположена камера, камера захватывает второй кадр 38'. Как показано на фиг.5 или 6(b), камера 12' захватывает изображение, включающее в себя характерные точки T_e1, T_e2, T_e3, в качестве второго кадра 38', и детектор 23 характерных точек обнаруживает характерные точки T_e1, T_e2, T_e3 из изображения. В этом случае, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает вычисление не только величины ΔL перемещения камеры 12 в интервале Δt времени, но также и величины изменений расстояния и угла ориентации камеры 12 в интервале Δt времени из: относительной позиции (X_i, Y_i, Z_i) каждой из характерных точек T_e1, T_e2, T_e3 во время t; позиции P1(U_i, V_i) каждой характерной точки на втором кадре 38'; и модели камеры для камеры 12. Например, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает вычисление величины (ΔL) перемещения камеры 12 (транспортного средства) и величины изменений расстояния и угла ориентации камеры 12 (транспортного средства) посредством решения следующей системы уравнений (1)-(4). В этой связи, уравнение (1) основано на идеальной камере с точечной диафрагмой без деформации и оптического осевого рассогласования, которая моделируется после камеры 12, где λi и f обозначают константу и фокусную длину. Параметры модели камеры могут калиброваться заранее.

[0026] уравнение 1

...(1)

уравнение 2

...(2)

уравнение 3

...(3)

уравнение 4

...(4)

[0027] Фиг.3(b) схематично показывает то, как направление 34 перемещения камеры 12 получается из временных изменений характерных точек, обнаруженных из другой области 33 в диапазоне захвата изображений камеры 12, которая отличается от области, на которую проецируется световой луч 32a с предварительно установленным шаблоном. Кроме того, фиг.6(a) и 6(b) показывают пример изображения, в котором каждый вектор D_te представляет направление и величину изменения позиции своей соответствующей характерной точки T_e. Модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает вычисление не только величины (ΔL) перемещения камеры 12 для продолжительности Δt, но также и величин изменений расстояния и угла ориентации для продолжительности Δt, одновременно. По этой причине, с учетом величин изменений расстояния и угла ориентации, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает точное вычисление величины (ΔL) перемещения с шестью степенями свободы. Другими словами, ошибка в оценке величины (ΔL) перемещения может быть минимизирована, даже когда расстояние и угол ориентации изменяются посредством крена или наклона в продольном направлении вследствие поворота, ускорения или замедления транспортного средства 10.

[0028] Следует отметить, что вместо использования всех характерных точек, относительные позиции которых вычисляются, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации может выбирать оптимальные характерные точки на основе позиционных взаимосвязей между характерными точками. Пример способа выбора, применимого для этой цели, представляет собой эпиполярную геометрию (геометрию эпиполярных линий, описанную в работе R. I. Hartley "A linear method for reconstruction from lines and points", Proc. 5th International Conference on Computer Vision, Кембридж, штат Массачусетс, стр. 882-887 (1995)).

[0029] Ассоциирование характерных точек в текущем кадре с характерными точками в предыдущем кадре может достигаться, например, посредством: сохранения изображения небольшой области вблизи от каждой обнаруженной характерной точки в запоминающем устройстве; и для каждой характерной точки, выполнения определения из подобия в информации яркости и подобия в цвете информация. Более конкретно, ECU 13 сохраняет 5 (по горизонтали) * 5 (по вертикали)-пиксельное изображение вблизи от каждой обнаруженной характерной точки в запоминающем устройстве. Если, например, разность в информации яркости для 20 или более пикселов равна или меньше 1%, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации определяет то, что рассматриваемая характерная точка ассоциирована между текущим и предыдущим кадрами.

[0030] Если, как в этом случае, характерные точки T_e1, T_e2, T_e3, относительные позиции (X_i, Y_i, Z_i) которых вычисляются, также обнаруживаются из кадрового изображения 38', полученного в последующее время, модуль 24 вычисления величины изменения ориентации допускает вычисление "величины изменения ориентации транспортного средства" из временных изменений нескольких характерных точек на поверхности дороги.

[0031] Модуль 26 вычисления собственной позиции вычисляет текущее расстояние и угол ориентации транспортного средства 10 из "величин изменений расстояния и угла ориентации", вычисленных посредством модуля 24 вычисления величины изменения ориентации. Помимо этого, модуль 26 вычисления собственной позиции вычисляет текущую позицию транспортного средства из "величины перемещения транспортного средства", вычисленной посредством модуля 24 вычисления величины изменения ориентации.

[0032] Более конкретно, в случае если расстояние и угол ориентации, вычисленные посредством модуля 22 вычисления угла ориентации (см. фиг.1), задаются в качестве начальных точек, модуль 26 вычисления собственной позиции обновляет расстояние и угол ориентации на последние числовые значения посредством последовательного суммирования (выполнения операции интегрирования) величин изменений расстояния и угла ориентации, вычисленных для каждого кадра посредством модуля 24 вычисления величины изменения ориентации, с начальными точками (расстоянием и углом ориентации). Помимо этого, модуль 26 вычисления собственной позиции вычисляет текущую позицию транспортного средства посредством: задания начальной точки (начальной позиции транспортного средства) как позиции транспортного средства, полученной, когда модуль 22 вычисления угла ориентации вычисляет расстояние и угол ориентации; и последовательного суммирования (выполнения операции интегрирования) величины перемещения транспортного средства с его такой заданной начальной позицией. Например, если начальная точка (начальная позиция транспортного средства) задается таким образом, что она совпадает с позицией транспортного средства на карте, модуль 26 вычисления собственной позиции допускает последовательное вычисление текущей позиции транспортного средства на карте.

[0033] Более конкретно, если три или более характерных точек, соответствующих промежутку между предыдущим и текущим кадрами, могут обнаруживаться непрерывно из двух кадров, продолжение процесса (операции интегрирования) суммирования величин изменений расстояния и угла ориентации позволяет непрерывно обновлять расстояние и угол ориентации без использования светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном. Тем не менее, расстояние и угол ориентации, вычисленные с использованием светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном или предварительно определенного начального расстояния и угла ориентации, могут использоваться для первого цикла обработки информации. Другими словами, расстояние и угол ориентации, которые являются начальными точками операции интегрирования, могут вычисляться с использованием светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном либо могут задаваться равным предварительно определенным начальным значениям. Желательно, если предварительно определенное начальное расстояние и предварительно определенный начальный угол ориентации представляют собой расстояние и угол ориентации, определенные по меньшей мере с учетом пассажиров и рабочей нагрузки транспортного средства 10. Например, расстояние и угол ориентации, вычисленные с использованием светового луча 32a с предварительно установленным шаблоном, который проецируется в то время, когда переключатель зажигания транспортного средства 10 включен, и когда позиция переключения коробки передач перемещается из позиции для парковки в другую позицию, могут использоваться в качестве предварительно определенного начального расстояния и предварительно определенного начального угла ориентации. В силу этого, можно получать расстояние и угол ориентации, которые не затрагиваются посредством крена или наклона в продольном направлении транспортного средства 10 вследствие поворота, ускорения или замедления транспортного средства 10.

[0034] Вариант осуществления имеет такую конфигурацию, в которой: величины изменений расстояния и угла ориентации многократно вычисляются и каждый раз суммируются; и в силу этого величины изменений расстояния и угла ориентации обновляются на последние числовые значения. Тем не менее, вместо этого, вариант осуществления может иметь такую конфигурацию, в которой: только величина изменения угла ориентации камеры 12 относительно поверхности 31 дороги многократно вычисляется и каждый раз обновляется. В этом случае, можно предполагать, что расстояние между поверхностью 31 дороги и камерой 12 остается постоянным. Это позволяет уменьшать рабочую нагрузку на ECU 13 при минимизации ошибки в оценке величины (ΔL) перемещения с учетом величины изменения угла ориентации и повышать скорость работы ECU 13.

[0035] Секция 30 определения условий обнаружения определяет то, является или нет условие, при котором детектор 23 характерных точек обнаруживает характерные точки T_e, слишком плохим для того, чтобы удовлетворять первому критерию. Например, в случае, к примеру, бетонного покрытия в туннеле, поверхность дороги является менее шаблонной и неровной за счет смеси частиц асфальта, уменьшается число характерных точек, обнаруживаемых из изображения поверхности дороги. Сокращенное число обнаруживаемых характерных точек затрудняет непрерывное обнаружение характерных точек, которые ассоциированы между предыдущим и текущим кадрами, и снижает точность, с которой обновляются расстояние и угол ориентации.

[0036] В качестве меры против этой проблемы, секция 30 определения условий обнаружения определяет то, что условие для обнаружения характерных точек является слишком плохим для того, чтобы удовлетворять первому критерию, если, например, число характерных точек, позиции которых относительно камеры 12 вычисляются и могут обнаруживаться из изображения, полученного в последующем цикле обработки информации, равно или меньше предварительно определенного порогового значения (например, трех). Другими словами, как показано на фиг.7, если четыре или более характерных точек, ассоциированных между предыдущим и текущим кадрами, не могут обнаруживаться, секция 30 определения условий обнаружения определяет то, что условие, при котором обнаруживаются характерные точки T_e, является слишком плохим для того, чтобы удовлетворять первому критерию. В этой связи, как показано на фиг.6, по меньшей мере три характерных точки, ассоциированные между предыдущим и текущим кадрами, необходимы для того, чтобы получать величины изменений расстояния и угла ориентации. Это обусловлено тем, что три характерных точки необходимы для того, чтобы задавать плоскость G. Поскольку большее число характерных точек необходимо для того, чтобы повышать точность оценки, желательно, если предварительно определенное пороговое значение составляет четыре, пять или более.

[0037] Если секция 30 определения условий обнаружения определяет то, что условие, при котором обнаруживаются характерные точки, удовлетворяет первому критерию, модуль 26 вычисления собственной позиции сохраняет начальные точки операций интегрирования. С другой стороны, если секция 30 определения условий обнаружения определяет то, что условие, при котором обнаруживаются характерные точки, является слишком плохим для того, чтобы удовлетворять первому критерию, модуль 26 вычисления собственной позиции сбрасывает начальные точки операций интегрирования (угол ориентации и начальную позицию транспортного средства) на расстояние и угол ориентации, вычисленные посредством модуля 22 вычисления угла ориентации (см. фиг.1), и позицию транспортного средства, полученную во время вычисления, в идентичном цикле обработки информации. После этого, модуль 26 вычисления собственной позиции начинает суммировать величину изменения ориентации транспортного средства с этими сброшенные начальными точками.

[0038] Следует отметить, что в первом варианте осуществления, на основе числа характерных точек, ассоциированных между предыдущим и текущим кадрами, секция 30 определения условий обнаружения определяет то, при каком условии обнаруживаются характерные точки. Тем не менее, вместо этого, секция 30 определения условий обнаружения может иметь такую конфигурацию, в которой на основе общего числа N характерных точек, обнаруженных из одного изображения, секция 30 определения условий обнаружения определяет то, при каком условии обнаруживаются характерные точки. Более конкретно, может быть предусмотрена такая конфигурация, в которой если общее число N характерных точек, обнаруженных из одного изображения, равно или меньше предварительно определенного порогового значения (например, 9), секция 30 определения условий обнаружения определяет то, что условие, при котором обнаруживаются характерные точки, является слишком плохим для того, чтобы удовлетворять первому критерию. Числовое значение (9), в три раза превышающее предварительно определенное пороговое значение (3), может задаваться в качестве такого порогового значения, поскольку имеется вероятность того, что некоторые обнаруженные характерные точки не ассоциированы между предыдущим и текущим кадрами.

[0039] Секция 35 определения состояний вычисления определяет то, является или нет состояние вычисления расстояния и угла ориентации посредством модуля 22 вычисления угла ориентации слишком плохим для тог