(57)【要約】【課題】溝を高い精度で検出することができる路面検出装置を提供する。【解決手段】自車両８０が走行する道路９０の路面９２を検出する路面検出装置７６であって、路面９２を含むレイヤ８６をスキャンすることにより各検出点の３次元の位置情報を検出するセンサ（ＬｉＤＡＲ４４）と、レイヤ８６に含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた２次元の位置情報を演算し、２次元の位置情報に基づいて２次元の座標面（第１座標面１００）における各検出点の点列１０２を演算し、点列１０２の変移状態に応じて路面９２に存在する溝９４を検出する外界認識部６６と、を備える。【選択図】図６
2020148470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両が走行する道路の路面を検出する路面検出装置であって、
前記路面を含むレイヤをスキャンすることにより各検出点の３次元の位置情報を検出するセンサと、
前記レイヤに含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた２次元の位置情報を演算し、２次元の位置情報に基づいて２次元の座標面における各検出点の点列を演算し、前記点列の変移状態に応じて前記路面に存在する溝を検出する外界認識部と、を備える、路面検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の路面検出装置であって、
前記外界認識部は、前記検出点の位置が急激に変化する位置を前記溝が存在する位置と判断する、路面検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の路面検出装置であって、
前記外界認識部は、前記道路の幅方向における前記自車両の位置よりも右方向または左方向の範囲で、互いに隣接する前記検出点に所定間隔以上の間隔が生じる位置が存在する場合に、前記自車両の位置よりも右方向または左方向に前記溝が存在すると判断する、路面検出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の路面検出装置であって、
前記外界認識部は、複数の前記レイヤで前記点列の変移状態が同じとなった場合に、前記溝が存在すると判断する、路面検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の路面検出装置であって、
前記外界認識部は、
前記点列から所定数分の一部点列を抽出する処理と、
前記一部点列の最大微分値および前記最大微分値の逆数を演算する処理と、
を前記一部点列の抽出範囲を前記点列に沿ってずらしつつ行い、
前記最大微分値の逆数が小さくなる位置を前記溝の位置と判断する、路面検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の路面検出装置であって、
前記外界認識部は、前記道路の幅方向における前記一部点列の位置を示す第１座標軸と、前記一部点列の前記最大微分値の逆数を示す第２座標軸と、を有し、前記座標面とは別の座標面において、前記最大微分値の逆数がゼロの方向に凸形状となる前記道路の幅方向の位置を前記溝の位置と判断する、路面検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の路面検出装置であって、
前記外界認識部は、前記最大微分値の逆数が、所定深さ以上の深さかつ所定幅以下の幅である前記凸形状となる前記道路の幅方向の位置を前記溝の位置と判断する、路面検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が走行する道路の路面を検出する路面検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ＬｉＤＡＲによって得られた３次元点群のクラスタリングを行い、地面および壁面を検出する装置が開示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２２３５１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の装置は道路に設けられる溝を検出の対象外とするものである。車両の自律走行において路面の形状の情報は重要であることから、路面の形状、例えば、溝の有無や溝の位置を高い精度で検出することが望まれる。
【０００５】
本発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、溝を高い精度で検出することができる路面検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の態様は、
自車両が走行する道路の路面を検出する路面検出装置であって、
前記路面を含むレイヤをスキャンすることにより各検出点の３次元の位置情報を検出するセンサと、
前記レイヤに含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた２次元の位置情報を演算し、２次元の位置情報に基づいて２次元の座標面における各検出点の点列を演算し、前記点列の変移状態に応じて前記路面に存在する溝を検出する外界認識部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、溝を高い精度で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は路面検出装置が設けられる車両制御装置のブロック図である。
【図２】図２は演算装置の機能ブロック図である。
【図３】図３Ａ、図３Ｂは平坦な路面をスキャンする状況を示す模式図である。
【図４】図４Ａ、図４Ｂは溝が存在する路面をスキャンする状況を示す模式図である。
【図５】図５は第１実施形態で行われる路面検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は第１座標面に投影された検出点の点列とカーネルを示す模式図である。
【図７】図７は第２実施形態で行われる路面検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は第２座標面に投影された最大微分値の比の点列を示す模式図である。
【図９】図９は第３実施形態の説明に関わる模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明に係る路面検出装置について、好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００１０】
［１．第１実施形態］
以下で説明する第１実施形態では、自車両８０（図３Ａ等）の車両制御装置１０に用いられる路面検出装置７６（図１）を想定する。自車両８０は、走行制御（加速、減速、操舵の車両制御）を乗員が行う手動運転と走行制御の少なくとも一部を自動で行う自動運転との切り替えが可能である。
【００１１】
［１．１．車両制御装置１０の構成］
図１を用いて車両制御装置１０の構成を説明する。車両制御装置１０は、制御部１２と、制御部１２に対して各種情報を入力する入力装置群と、制御部１２から出力される各種情報に基づいて自車両８０を動作させる出力装置群と、を有する。入力装置群には、外界センサ１４と、ナビゲーション装置１６と、測位部１８と、通信部２０と、車体挙動センサ２２と、操作センサ２４と、が含まれる。出力装置群には、駆動力出力装置２８と、制動装置３０と、操舵装置３２と、ＨＭＩ３４と、が含まれる。
【００１２】
［１．１．１．入力装置群の構成］
外界センサ１４には、１以上のカメラ４０と、１以上のレーダ４２と、１以上のＬｉＤＡＲ４４と、が含まれる。カメラ４０は、自車両８０の周辺環境を撮影し、画像情報を制御部１２に出力する。レーダ４２は、自車両８０の周辺の物標を検出し、検出情報を制御部１２に出力する。ＬｉＤＡＲ４４は、自車両８０の周辺の物標および道路９０を検出し、検出情報を制御部１２に出力する。
【００１３】
ナビゲーション装置１６は、ＧＰＳ等で自車両８０の位置を特定し、第１地図４６の地図情報を参照して自車両８０の位置から乗員が指定する目的地までの走行経路を生成し、走行経路情報を制御部１２に出力する。
【００１４】
測位部１８は、ＧＮＳＳ４８とＩＭＵ５０により特定される自車両８０の位置を示す位置情報と、第２地図５２の地図情報を制御部１２に出力する。なお、第２地図５２は、第１地図４６よりも高精度かつ詳細な地図情報を有しており、例えば、道路９０（図３Ｂ等）に含まれるレーン数、レーン位置、レーン幅等の情報を含む。
【００１５】
通信部２０は、放送局が放送する情報を受信する通信機器と、道路９０に設置される路側機が送信する情報を受信する通信機器と、自車両８０以外の車両が送信する情報を受信する通信機器と、を有し、受信した各種情報を制御部１２に出力する。
【００１６】
車体挙動センサ２２は、自車両８０の挙動を測定する各種センサ、例えば、自車両８０の走行速度を検出する車速センサ、自車両８０のヨーレートを検出するヨーレートセンサ等を有する。車体挙動センサ２２は、検出した各種情報を制御部１２に出力する。
【００１７】
操作センサ２４は、乗員が行う操作を検出する各種のスイッチやセンサ、例えば、自動運転と手動運転の切り替えを指示する自動運転スイッチ、ウインカの点滅方向を指示するウインカスイッチ、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルペダルセンサ、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキペダルセンサ、ステアリングホイールの操舵角を検出する舵角センサ、ステアリングホイールに設けられる接触センサ等を有する。操作センサ２４は、検出した各種情報を制御部１２に出力する。
【００１８】
［１．１．２．制御部１２の構成］
制御部１２は、ＥＣＵにより構成される。制御部１２は、入出力装置５６と、演算装置５８と、記憶装置６０と、を有する。入出力装置５６は、Ａ／Ｄ変換回路、通信インターフェース、ドライバ等により構成される。演算装置５８は、例えばＣＰＵ等を備えるプロセッサにより構成される。演算装置５８は、記憶装置６０に記憶されるプログラムを実行することにより各種機能を実現する。演算装置５８の各種機能については下記［１．１．４．］で説明する。記憶装置６０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリにより構成される。記憶装置６０は、各種プログラムと、演算装置５８が行う処理で使用される数値情報等を記憶する。
【００１９】
［１．１．３．出力装置群の構成］
駆動力出力装置２８は、駆動力出力ＥＣＵと、駆動力出力ＥＣＵの制御対象であるアクチュエータ（駆動モータ、スロットルバルブ等を含む）と、を有する。駆動力出力装置２８は、乗員が行うアクセルペダルの操作または制御部１２から出力される指示情報（駆動指示）に応じて駆動力を調整する。
【００２０】
制動装置３０は、制動ＥＣＵと、制動ＥＣＵの制御対象であるアクチュエータ（ブレーキアクチュエータ等を含む）と、を有する。制動装置３０は、乗員が行うブレーキペダルの操作または制御部１２から出力される指示情報（制動指示）に応じて制動力を調整する。
【００２１】
操舵装置３２は、電動パワーステアリング（ＥＰＳ）ＥＣＵと、ＥＰＳＥＣＵの制御対象であるアクチュエータ（ＥＰＳアクチュエータ等を含む）と、を有する。操舵装置３２は、乗員が行うステアリングホイールの操作または制御部１２から出力される指示情報（操舵指示）に応じて舵角を調整する。
【００２２】
ＨＭＩ３４は、ディスプレイ装置と、スピーカ装置と、を有する。ディスプレイ装置とスピーカ装置は、制御部１２から出力される指示情報（報知指示）に応じて画像や音声を出力する。
【００２３】
［１．１．４．演算装置５８の各種機能］
図２を用いて演算装置５８が実現する各種機能について説明する。演算装置５８は、外界認識部６６と、自車位置認識部６８と、行動計画部７０と、車両制御部７２と、報知制御部７４として機能する。
【００２４】
外界認識部６６は、カメラ４０から出力される画像情報を用いた画像処理と、レーダ４２およびＬｉＤＡＲ４４の検出情報を用いた物体認識と、を行い、自車両８０の周囲の状態を認識する。自車位置認識部６８は、ナビゲーション装置１６または測位部１８から出力される位置情報と第１地図４６と第２地図５２の少なくとも一方の地図情報に基づいて自車両８０の位置を認識する。
【００２５】
行動計画部７０は、外界認識部６６の認識結果と自車位置認識部６８の認識結果に基づいて自車両８０の周辺の静的情報と動的情報を含むローカルマップ（ダイナミックマップ）を生成する。そして、行動計画部７０は、ローカルマップと自車両８０の状態（走行速度、舵角、位置）とに基づいて最適な行動を判断し、その行動を実現するための走行速度（または加減速度）を演算するとともに走行軌道を生成する。
【００２６】
車両制御部７２は、行動計画部７０により演算された走行速度で自車両８０を動作させるための加減速度と、行動計画部７０により生成された走行軌道に沿って自車両８０を走行させるための舵角と、を演算する。車両制御部７２は、加減速度と舵角を指示する指示情報を、入出力装置５６を介して駆動力出力装置２８と制動装置３０と操舵装置３２に出力する。
【００２７】
報知制御部７４は、行動計画部７０により決められた動作に伴い報知が必要である場合に、報知内容を示す指示情報を、入出力装置５６を介してＨＭＩ３４に出力する。
【００２８】
［１．１．５．路面検出装置７６の構成］
路面検出装置７６は、ＬｉＤＡＲ４４と制御部１２により構成される。路面検出装置７６の演算処理は、主に制御部１２の外界認識部６６が行う。路面検出装置７６の検出結果は、制御部１２の行動計画部７０で使用される。
【００２９】
［１．２．路面検出装置７６で行われる処理］
図３Ａに示されるように、ＬｉＤＡＲ４４は、高さ方向と平行する第１軸８２を中心にしてレーザ光８８の照射角度θ１を変化させて単一のレイヤ８６内でスキャンを行う。更に、図３Ｂに示されるように、ＬｉＤＡＲ４４は、水平方向と平行する第２軸８４を中心にしてレーザ光８８の照射角度θ２を変化させて複数のレイヤ８６でスキャンを行い、各検出点の位置情報（距離情報）を検出する。ＬｉＤＡＲ４４は、レーザ光８８を道路９０の路面９２に向けて照射することにより、路面９２の位置情報を検出することができる。
【００３０】
ＬｉＤＡＲ４４により検出される各検出点の位置情報は、３次元の情報を含む。ここで、路面９２の検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた２次元の位置情報を、２次元の座標面に投影することを想定する。例えば、図３Ａ、図４Ａに示されるように、２次元の座標面として、車長方向と平行する軸をｙ軸とし車幅方向と平行する軸をｘ軸とする２次元の第１座標面１００を想定する。自車両８０が直線の道路９０を走行する場合、第１座標面１００のｙ軸は道路９０の進行方向と平行し、ｘ軸は道路９０の幅方向と平行する。第１座標面１００においてｘ軸およびｙ軸の原点は、ＬｉＤＡＲ４４の位置である。
【００３１】
路面９２が平坦である場合、図３Ａに示されるように、第１座標面１００において、検出点の点列１０２は、ＬｉＤＡＲ４４を中心とする略一定曲率の円弧形状となる。なお、本明細書では点列１０２（および後述する点列１１２）を、各検出点を結ぶ線とみなす。一方、道路９０の端に溝９４が存在する場合、第１座標面１００において、図４Ａに示されるように、検出点の点列１０２は、略一定曲率の円弧形状にならない。
【００３２】
路面９２が平坦である場合、図３Ｂに示されるように、単一のレイヤ８６で検出されるＬｉＤＡＲ４４から路面９２までの距離は略一定である。対して、道路９０に溝９４が存在する場合、図４Ｂに示されるように、単一のレイヤ８６で検出されるＬｉＤＡＲ４４から路面９２までの距離とＬｉＤＡＲ４４から溝９４までの距離が異なる。このため、図４Ａに示されるように、第１座標面１００において、検出点の点列１０２が、溝９４の位置で変移する。第１実施形態は、この変移の有無を判断することで溝９４の有無を判断し、この変移位置を検出することで溝９４の位置を検出する。
【００３３】
ここで、図５、図６を用いて第１実施形態に係る路面検出装置７６が行う路面検出処理を説明する。以下で説明する一連の処理は、ＬｉＤＡＲ４４が１つのレイヤ８６をスキャンした後に行われる。
【００３４】
ステップＳ１において、外界認識部６６は、レイヤ８６に含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた２次元の位置情報を演算し、演算後の位置情報に基づいて２次元の第１座標面１００における各検出点の点列１０２を演算する。
【００３５】
ステップＳ２において、外界認識部６６は、点列１０２の中から所定数（ｍ個）の連続する一部点列を抽出する処理を行う。本明細書では、この一部点列をカーネル１０４（図６）と称する。このとき、外界認識部６６は、カーネル１０４の抽出を、点列１０２の一端から他端に向かって順に行う。カーネル１０４は、下記式１で表される。
【数１】
2020148470.tif 000003
【００３６】
ステップＳ３において、外界認識部６６は、抽出したカーネル１０４の最大微分値を演算する。最大微分値は、下記式２により演算される。
【数２】
2020148470.tif 000004
【００３７】
ステップＳ４において、外界認識部６６は、最大微分値の逆数を演算する。最大微分値の逆数は、下記式３により演算される。
【数３】
2020148470.tif 000005
【００３８】
ステップＳ５において、外界認識部６６は、カーネル１０４の抽出が終了したか否かを判定する。カーネル１０４の抽出が終了した場合、すなわちカーネル１０４の抽出位置が点列１０２の他端に達した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、処理はステップＳ６に移行する。一方、カーネル１０４の抽出が終了していない場合（ステップＳ５：ＮＯ）、すなわちカーネル１０４の抽出位置が点列１０２の他端に達していない場合、処理はステップＳ２に戻る。ステップＳ２に戻ると、外界認識部６６は、カーネル１０４の位置を、点列１０２の他端側に特定数の検出点分だけずらす処理を行う。
【００３９】
ステップＳ６において、外界認識部６６は、カーネル１０４毎に演算した最大微分値の逆数に、所定値以下となる最大微分値の逆数が存在するか否かを判断する。このとき、外界認識部６６は、道路９０の幅方向における自車両８０の位置よりも右方向または左方向の範囲を、最大微分値の逆数の判断対象位置とする。例えば、第１座標面１００のｘ＜−ｗｖ、ｗｖ＜ｘの範囲を判断対象位置とし、−ｗｖ≦ｘ≦ｗｖの範囲を判断対象位置から除外する。−ｗｖ≦ｘ≦ｗｖの範囲は、道路９０の幅方向における自車両８０の範囲に相当する。なお、所定値は予め設定されており、記憶装置６０に記憶されている。所定値以下となる最大微分値の逆数がある場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、処理はステップＳ７に移行する。一方、所定値以下となる最大微分値の逆数がない場合（ステップＳ６：ＮＯ）、処理はステップＳ８に移行する。
【００４０】
ステップＳ７において、外界認識部６６は、所定値以下の最大微分値の逆数が演算されたカーネル１０４の位置に溝９４が存在すると判断する。点列１０２において、この位置で点列１０２の間隔は所定間隔以上となる。図２に示される行動計画部７０は、溝９４の位置情報を静的情報としてローカルマップを生成する。
【００４１】
ステップＳ８において、外界認識部６６は、路面９２に溝９４が存在しないと判断する。図２に示される行動計画部７０は、溝９４がないローカルマップを生成する。
【００４２】
［２．第２実施形態］
第２実施形態の構成は、図１、図２に示される第１実施形態の構成と同じである。第２実施形態は、第１実施形態を応用したものである。
【００４３】
［２．１．路面検出装置７６で行われる処理］
図７、図８を用いて第２実施形態に係る路面検出装置７６が行う路面検出処理を説明する。以下で説明する一連の処理は、ＬｉＤＡＲ４４が１つのレイヤ８６をスキャンした後に行われる。なお、図７に示されるステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理は、図５に示されるステップＳ１〜ステップＳ５の処理と同じであるため、その説明を省略する。
【００４４】
ステップＳ１６において、外界認識部６６は、最大微分値の逆数を２次元の座標面にプロットする。ここでは、図８に示されるように、道路９０の幅方向におけるカーネル１０４の位置を表す第１座標軸と、最大微分値の逆数を表す第２座標軸と、を有する２次元の第２座標面１１０を想定する。第２座標面１１０において第１座標軸の原点は、ＬｉＤＡＲ４４の位置である。
【００４５】
ステップＳ１７において、外界認識部６６は、第２座標面１１０にプロットされた最大微分値の逆数の点列１１２に、ゼロの方向に大きく凸形状となる位置があるか否かを判定する。より具体的には、外界認識部６６は、所定深さｄｔ以上の深さｄかつ所定幅ｗｔ以下の幅ｗである凸形状があるか否かを判定する。所定深さｄｔと所定幅ｗｔのそれぞれの値は予め設定されており、記憶装置６０に記憶されている。この条件によりノイズを除去することができる。大きく凸形状となる位置がある場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１８に移行する。一方、大きく凸形状となる位置がない場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、処理はステップＳ１９に移行する。
【００４６】
ステップＳ１８において、外界認識部６６は、最大微分値の逆数の点列１１２が凸形状となる位置に溝９４が存在すると判断する。第１実施形態と同様に、点列１０２において、この位置で点列１０２の間隔は所定間隔以上となる。図２に示される行動計画部７０は、溝９４の位置情報を静的情報としてローカルマップを生成する。
【００４７】
ステップＳ１９において、外界認識部６６は、路面９２に溝９４が存在しないと判断する。図２に示される行動計画部７０は、溝９４がないローカルマップを生成する。
【００４８】
［３．第３実施形態］
第１実施形態および第２実施形態において、外界認識部６６は、単一のレイヤ８６のスキャン結果に基づいて溝９４の有無と位置を判断する。更に、外界認識部６６は、複数のレイヤ８６で点列１０２の変移状態が同じとなった場合に、溝９４が存在すると判断してもよい。
【００４９】
例えば、図９に示されるように、外界認識部６６は、２次元の第１座標面１００において、個々のレイヤ８６で検出される変移位置が、幅方向の同じ位置に存在する場合に溝９４が存在すると判断する。また、外界認識部６６は、各レイヤ８６の変移位置を連結して、溝９４の延在位置を判断することもできる。
【００５０】
［４．実施形態から得られる技術的思想］
上記実施形態から把握しうる技術的思想について、以下に記載する。
【００５１】
本発明の態様は、
自車両８０が走行する道路９０の路面９２を検出する路面検出装置７６であって、
前記路面９２を含むレイヤ８６をスキャンすることにより各検出点の３次元の位置情報を検出するセンサ（ＬｉＤＡＲ４４）と、
前記レイヤ８６に含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた２次元の位置情報を演算し、２次元の位置情報に基づいて２次元の座標面（第１座標面１００）における各検出点の点列１０２を演算し、前記点列１０２の変移状態に応じて前記路面９２に存在する溝９４を検出する外界認識部６６と、を備える。
【００５２】
上記構成によれば、溝９４特有の変移が現れる２次元の点列１０２に応じて溝９４を検出するため、溝９４を高い精度で検出することができる。
【００５３】
本発明の態様において、
前記外界認識部６６は、前記検出点の位置が急激に変化する位置を前記溝９４が存在する位置と判断してもよい。
【００５４】
本発明の態様において、
前記外界認識部６６は、前記道路９０の幅方向における前記自車両８０の位置よりも右方向または左方向の範囲で、互いに隣接する前記検出点に所定間隔以上の間隔が生じる位置が存在する場合に、前記自車両８０の位置よりも右方向または左方向に前記溝９４が存在すると判断してもよい。
【００５５】
上記構成によれば、自車両８０の位置よりも左右の範囲を溝９４の検出範囲とするため、溝９４をより高い精度で検出することができる。
【００５６】
本発明の態様において、
前記外界認識部６６は、複数の前記レイヤ８６で前記点列の変移状態が同じとなった場合に、前記溝９４が存在すると判断してもよい。
【００５７】
上記構成によれば、溝９４の検出精度がより高くなる。また、溝９４の延在位置を検出することもできる。
【００５８】
本発明の態様において、
前記外界認識部６６は、
前記点列から所定数分の一部点列（カーネル１０４）を抽出する処理と、
前記一部点列（カーネル１０４）の最大微分値および前記最大微分値の逆数を演算する処理と、
を前記一部点列（カーネル１０４）の抽出範囲を前記点列に沿ってずらしつつ行い、
前記最大微分値の逆数が小さくなる位置を前記溝９４の位置と判断してもよい。
【００５９】
本発明の態様において、
前記外界認識部６６は、前記道路９０の幅方向における前記一部点列（カーネル１０４）の位置を示す第１座標軸と、前記一部点列（カーネル１０４）の前記最大微分値の逆数を示す第２座標軸と、を有し、前記座標面（第１座標面１００）とは別の座標面（第２座標面１１０）において、前記最大微分値の逆数がゼロの方向に凸形状となる前記道路９０の幅方向の位置を前記溝９４の位置と判断してもよい。
【００６０】
本発明の態様において、
前記外界認識部６６は、前記最大微分値の逆数が、所定深さｄｔ以上の深さｄかつ所定幅ｗｔ以下の幅ｗである前記凸形状となる前記道路９０の幅方向の位置を前記溝９４の位置と判断してもよい。
【００６１】
上記構成によれば、ノイズを除去することができるため、溝９４をより高い精度で検出することができる。
【００６２】
なお、本発明に係る路面検出装置は、上述の実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはもちろんである。
【符号の説明】
【００６３】
４４…ＬｉＤＡＲ（センサ）          ６６…外界認識部
７６…路面検出装置                  ８０…自車両
８６…レイヤ                        ８８…レーザ光
９０…道路                          ９２…路面
９４…溝                            １００…第１座標面（座標面）
１０２…点列                        １０４…カーネル（一部点列）
１１０…第２座標面（座標面）
【図１】
2020148470.tif 000006
【図２】
2020148470.tif 000007
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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