(57)【要約】【課題】走行道路に交差する交差道路の道路端を推定する技術を提供する。【解決手段】本開示の交車載の差道路推定装置は、物体検出部と物体抽出部と第１の推定部と候補抽出部と第２の推定部とを備えている。Ｓ４００において物体検出部は、自車両の周囲に存在する物体と物体の位置とを検出する。Ｓ４０４において物体抽出部は、物体検出部による物体の検出結果から、静止物体と静止物体の位置とを抽出する。Ｓ４０６において第１の推定部は、物体抽出部が抽出する静止物体の位置に基づいて、自車両が走行する走行道路の道路端を推定する。Ｓ４０８において候補抽出部は、第１の推定部が推定する走行道路の道路端よりも外側に存在する静止物体を、走行道路と交差する交差道路の道路端を表す外側静止物体の候補として抽出する。Ｓ４１０において第２の推定部は、候補抽出部が抽出する外側静止物体の位置に基づいて交差道路の道路端を推定する。【選択図】図２
2020009366.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載の交差道路推定装置（２０）であって、
自車両（１００）の周囲に存在する物体（１１０、３００、３１０、３１６）と前記物体の位置とを検出するように構成された物体検出部（２２、Ｓ４００）と、
前記物体検出部による前記物体の検出結果から、静止物体（３００、３１０、３１６）と前記静止物体の位置とを抽出するように構成された物体抽出部（２４、Ｓ４０４）と、
前記物体抽出部が抽出する前記静止物体の位置に基づいて、前記自車両が走行する走行道路（２００）の道路端（３０４）を推定するように構成された第１の推定部（２６、Ｓ４０６）と、
前記第１の推定部が推定する前記走行道路の道路端よりも外側に存在する静止物体（３１０）を、前記走行道路と交差する交差道路（２２０）の道路端（３１４）を表す外側静止物体の候補として抽出するように構成された候補抽出部（２８、Ｓ４０８）と、
前記候補抽出部が抽出する前記外側静止物体の位置に基づいて前記交差道路の道路端を推定するように構成された第２の推定部（３０、Ｓ４１０）と、
を備える交差道路推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の交差道路推定装置であって、
前記第２の推定部は、前記外側静止物体の少なくとも２点の位置を直線で近似して前記交差道路の道路端を推定するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の交差道路推定装置であって、
前記第１の推定部は、これまでの前記走行道路の道路端の推定結果に基づき、交差点よりも前記自車両の進行方向奥側の前記走行道路の道路端を推定するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の交差道路推定装置であって、
前記第２の推定部は、前記交差道路の道路端を推定する処理サイクル毎に前記交差道路の道路端の位置と方向とを記憶しておき、今回の処理サイクルで推定する前記交差道路の道路端の位置と方向、ならびにこれまでの処理サイクルで記憶した前記交差道路の道路端の位置と方向に基づいて、今回の処理サイクルで推定する前記交差道路の道路端の位置と方向とを決定するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の交差道路推定装置であって、
前記第１の推定部は、前記走行道路の道路端を表す前記静止物体のうち互いの距離が所定範囲内の位置の前記静止物体を静止物体群（３０２）とし、
前記候補抽出部は、前記走行道路の道路端よりも外側に存在する前記静止物体（３１０、３１６）のうち、前記静止物体群において前記自車両側の始点となる前記静止物体（３００ａ）の位置よりも所定距離以上、前記自車両側に位置する前記静止物体（３１６）を、前記外側静止物体の候補から除外するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一項に記載の交差道路推定装置であって、
前記物体検出部（Ｓ４０２）は、前記自車両に対する前記物体の相対速度を検出するように構成されており、
前記物体抽出部は、前記物体検出部が検出する前記物体の前記相対速度と前記自車両の車速とに基づいて、前記静止物体を検出するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の交差道路推定装置であって、
前記物体抽出部は、前記物体の位置の変化に基づいて前記静止物体を検出するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の交差道路推定装置であって、
前記第１の推定部は、前記自車両が走行している場合、前記走行道路の道路端を推定するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一項に記載の交差道路推定装置であって、
前記物体検出部による前記物体の検出結果から、移動物体（１１０）と前記移動物体の位置とを抽出し、前記移動物体の位置と前記交差道路の道路端の位置と方向とに基づいて、前記交差道路を移動する前記移動物体の位置と移動方向とを推定するように構成された物体推定部（３２、Ｓ４１２）をさらに備える、
交差道路推定装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の交差道路推定装置であって、
前記物体推定部は、前記移動物体の移動方向を前記交差道路の道路端に沿った方向と推定するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載の交差道路推定装置であって、
前記物体検出部は、探査波と反射波とにより前記物体の位置を検出するように構成されており、
前記物体推定部は、前記移動物体の位置が前記交差道路の道路端よりも前記自車両に対して奥側の場合、前記交差道路の道路端よりも前記自車両に対して奥側の前記移動物体は前記交差道路の道路端を対称の軸として反対側の位置に存在するものとして前記物体の位置を修正するように構成されている、
交差道路推定装置。
【請求項１２】
請求項９から１１のいずれか１項に記載の交差道路推定装置であって、
前記物体推定部が推定する前記移動物体の位置と移動方向とに基づいて、前記移動物体が前記自車両に接近していると判断すると、前記自車両の搭乗者に前記移動物体の接近を報知装置（４０、４２）により報知するように構成されている報知部（３４、Ｓ４１４）をさらに備える、
交差道路推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、自車両の走行道路と交差する交差道路の道路端を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載されている技術では、自車両の前方に存在する物体のうち走行道路の形状を形成する路側構造物をレーザレーダ等で検出し、その中から車両に最も近い路側構造物の位置と走行道路の曲率半径とに基づいて、走行道路の幅方向の道路端から自車両までの距離を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４１００２６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自車両が走行する走行道路以外にも、走行道路と交差する交差道路の道路端を推定し、道路端と同じ方向に交差道路を移動して車両に接近する移動物体の推定に利用したい場合がある。しかしながら、特許文献１に記載されている技術のように、車両の前方に存在する路側構造物等の静止物体をレーザレーダ等で検出する場合、検出される静止物体には、走行道路の幅方向の道路端に位置する静止物体と、走行道路と交差する交差道路の幅方向の道路端に位置する静止物体とが混在している。
【０００５】
このように、走行道路の道路端に位置する静止物体と、交差道路の道路端に位置する静止物体とが混在している検出結果から、走行道路と交差する交差道路の道路端を推定することは、特許文献１に記載の技術では考慮されていないという問題がある。
【０００６】
本開示は、走行道路に交差する交差道路の道路端を推定する技術を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の車載の交差道路推定装置（２０）は、物体検出部（２２、Ｓ４００）と、物体抽出部（２６、Ｓ４０４）と、第１の推定部（２６、Ｓ４０６）と、候補抽出部（２８、Ｓ４０８）と、第２の推定部（３０、Ｓ４１０）と、を備えている。
【０００８】
物体検出部は、自車両（１００）の周囲に存在する物体（１１０、３００、３１０、３１６）と物体の位置とを検出する。物体抽出部は、物体検出部による物体の検出結果から、静止物体（３００、３１０、３１６）と静止物体の位置とを抽出する。第１の推定部は、物体抽出部が抽出する静止物体の位置に基づいて、自車両が走行する走行道路（２００）の道路端（３０４）を推定する。
【０００９】
候補抽出部は、第１の推定部が推定する走行道路の道路端よりも外側に存在する静止物体（３１０）を、走行道路と交差する交差道路（２２０）の道路端（３１４）を表す外側静止物体の候補として抽出する。第２の推定部は、候補抽出部が抽出する外側静止物体の位置に基づいて交差道路の道路端を推定する。
【００１０】
この構成により本開示では、物体抽出部が抽出する静止物体として、走行道路の道路端を表す静止物体と、交差道路の道路端を表す静止物体とが混在していても、走行道路の道路端よりも外側に存在する静止物体を交差道路の道路端を表す外側静止物体の候補として抽出できる。これにより、外側静止物体の位置に基づいて交差道路の道路端を推定できる。
【００１１】
なお、この欄および特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態の交差道路推定装置を示すブロック図。
【図２】交差道路の道路端の推定処理を示すフローチャート。
【図３】走行道路の道路端と交差道路の道路端とを示す模式図。
【図４】走行道路の道路端の検出を説明する模式図。
【図５】交差道路の道路端の誤認識を説明する模式図。
【図６】交差道路を走行する移動物体の推定を説明する模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本開示の実施形態を図に基づいて説明する。
［１．構成］
図１に示す車載の交差道路推定システム２は、センサ群１０と、交差道路推定装置２０と、スピーカ４０と、ディスプレイ４２とを備えている。センサ群１０は、ミリ波レーダ１２とカメラ１４と車速センサ１６とを備えている。
【００１４】
ミリ波レーダ１２は、三角波で周波数変調した探査波をアンテナから照射し、自車両の周囲に存在する物体から反射した反射波をアンテナで受信してミキシングすることでビート信号を出力する。
【００１５】
ビート信号は、物体までの距離と自車両に対する物体の相対速度とに応じて生じる干渉により波形が変化するので、ビート信号の波形から自車両と物体との距離と、自車両に対する物体の相対速度とを算出できる。また、探査波の照射方向に物体が存在すれば反射波が受信されるので、自車両の周囲に存在する物体の自車両に対する方位を検出することができる。自車両と物体との距離と、自車両に対する物体の方位とに基づいて、自車両に対する物体の相対位置を検出できる。
【００１６】
カメラ１４は、車両の前方を撮像して画像データを出力する。カメラ１４が撮像する画像データ上の物体の位置と、自車両からの距離と、自車両に対する方位とに基づいて、自車両と物体との距離と、自車両に対する物体の相対位置とを検出してもよい。車速センサ１６は自車両の車輪の回転速度に基づいて車速を検出する。
【００１７】
交差道路推定装置２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリと、入出力インターフェースと、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。以下、半導体メモリを単にメモリとも言う。交差道路推定装置２０の各種機能は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。
【００１８】
この例では、メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、交差道路推定装置２０は、１つのマイクロコンピュータを搭載してもよいし、複数のマイクロコンピュータを搭載してもよい。
【００１９】
交差道路推定装置２０は、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現される機能の構成として、物体検出部２２と、物体抽出部２４と、第１の推定部２６と、候補抽出部２８と、第２の推定部３０と、物体推定部３２と、報知部３４と、を備えている。
【００２０】
交差道路推定装置２０を構成するこれらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路またはアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。
【００２１】
［２．処理］
交差道路推定装置２０が実行する交差道路２２０の道路端推定処理を図２に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００２２】
Ｓ４００において物体検出部２２は、ミリ波レーダ１２の検出信号またはカメラ１４が撮像する画像データに基づいて、自車両の周囲に存在する物体と、自車両と物体との距離と、自車両に対する物体の方位と、を検出する。さらに、物体検出部２２は、自車両と物体との距離と、自車両に対する物体の方位とから、自車両に対する物体の相対位置を検出する。
【００２３】
Ｓ４０２において物体検出部２２は、ミリ波レーダ１２が出力するビート信号に基づいて、自車両に対する物体の相対速度を検出する。また、物体検出部２２は、カメラ１４が撮像する画像データに基づいて、物体の単位時間当たりの位置の変化から物体の移動速度を検出し、検出した移動速度と自車両の車速とに基づいて、自車両に対する物体の相対速度を検出してもよい。
【００２４】
Ｓ４０４において物体抽出部２４は、車速センサ１６から取得する自車両の車速と、物体検出部２２が検出する自車両に対する物体の相対速度とに基づいて、物体検出部２２が検出する自車両の周囲に存在する物体から、静止物体を抽出する。さらに物体抽出部２４は、物体検出部２２の検出結果から、自車両に対する静止物体の相対位置を抽出する。物体抽出部２４は、物体検出部２２が検出する自車両の周囲に存在する物体から、位置の変化しない物体を静止物体として抽出してもよい。
【００２５】
Ｓ４０６において第１の推定部２６は、図３に示すように、物体抽出部２４が抽出する、自車両１００の走行道路２００に沿って存在する複数の静止物体３００をグループ化して静止物体群３０２を構成する。
【００２６】
静止物体群３０２は、走行道路２００の幅方向における互いの距離が、走行道路２００の両側のそれぞれにおいて、進行方向に沿って連続した道路端を表すと考えられる所定範囲内の静止物体３００によって構成される。したがって、走行道路２００の幅方向の両側に存在する静止物体３００は、それぞれ異なる静止物体群３０２を構成する。
【００２７】
複数の静止物体３００は、例えば、一つずつがミリ波レーダ１２により検出される一つの物体に対応する検出点であるか、一つずつがミリ波レーダ１２により検出される壁、ガードレールのような連続した一つの物体の一部に対応する検出点である。検出点として検出される静止物体は、壁、ガードレールに限らず、縁石、建物等であってもよい。
【００２８】
第１の推定部２６は、静止物体群３０２を構成する静止物体３００の位置を近似する近似直線を設定する。例えば、第１の推定部２６は、近似直線と静止物体３００との距離の二乗和が最小となるように近似直線を設定する。そして、第１の推定部２６は、走行道路２００の左右の静止物体群３０２から設定した近似直線を走行道路２００の道路端３０４として推定する。
【００２９】
なお、第１の推定部２６は、自車両１００が停止せずに走行している場合、走行道路２００の幅方向の両側に存在する静止物体３００を検出し、静止物体３００の位置に基づいて走行道路２００の道路端３０４を推定することが望ましい。これは、自車両１００が走行している場合、異なる静止物体３００を自車両１００に対する相対速度により速度分離できるので、静止物体３００の検出精度が向上するからである。
【００３０】
また、走行道路２００の車幅は急には変化しないので、自車両１００の進行方向の先の走行道路２００の道路端３０４は、これまで推定された走行道路２００の道路端３０４の延長上に存在すると考えられる。
【００３１】
そこで、図４に示すように、第１の推定部２６は、自車両１００が前方に進行するにしたがい、これまで推定してきた交差点２１０よりも自車両１００側の走行道路２００の道路端３０４ａを矢印３０４ｂが示すように延長し、交差点２１０よりも自車両１００の進行方向奥側の走行道路２００の道路端の候補としてもよい。
【００３２】
そして、第１の推定部２６は、交差点２１０よりも自車両１００の進行方向の奥側の静止物体群３０２に基づいて推定した走行道路２００の道路端３０４ｃと、これまで推定した道路端３０４ａを延長した矢印３０４ｂとの平均位置を、交差点２１０よりも自車両１００の進行方向の奥側の走行道路２００の道路端３０４としてもよい。
【００３３】
Ｓ４０８において候補抽出部２８は、物体抽出部２４が抽出する、走行道路２００の道路端３０４の外側に存在する静止物体を、走行道路２００と交差する交差道路２２０の道路端３１４を表す外側静止物体３１０の候補として抽出する。
【００３４】
図５に示すように、走行道路２００の道路端３０４の外側に存在する静止物体３１６であっても、候補抽出部２８は、静止物体群３０２の自車両１００側の始点である静止物体３００ａよりも、静止物体３１６が所定距離以上、自車両１００側に近づいている場合、交差道路２２０の道路端を表す外側静止物体３１０の候補から静止物体３１６を除外する。
【００３５】
外側静止物体３１０から除外される静止物体３１６の位置は、例えば、図５に示すように、道路標識５０と道路との接点の位置である。
静止物体３１６を交差道路２２０の道路端を表す外側静止物体３１０の候補から除外するときの判定に使用する上記の所定距離は、交差道路２２０の道路端３１４を表す外側静止物体３１０の候補とするには、静止物体群３０２の自車両１００側の始点である静止物体３００ａから自車両１００側に離れ過ぎていると判断できる距離である。
【００３６】
Ｓ４１０において第２の推定部３０は、第１の推定部２６と同じ方法で、静止物体群３１２を構成する外側静止物体３１０の位置を近似する近似直線を設定する。第２の推定部３０は、交差道路２２０に対し自車両１００の進行方向の奥側に設定される近似直線を交差道路２２０の道路端３１４として推定する。
【００３７】
さらに第２の推定部３０は、今回の処理サイクルで、外側静止物体３１０に基づいて推定する交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向、ならびに、これまでの処理サイクル毎にメモリに記憶した交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向に基づき、今回の処理サイクルで推定する交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向とを推定する。そして、第２の推定部３０は、決定した交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向とをメモリに記憶する。
【００３８】
Ｓ４１２において物体推定部３２は、物体検出部２２の検出結果から、走行道路２００および交差道路２２０を移動している移動物体の位置と移動方向を抽出する。そして、物体推定部３２は、移動物体の位置と移動方向と交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向とに基づいて、交差道路２２０を移動する移動物体１１０の位置と移動方向とを推定する。物体推定部３２は、交差道路２２０を移動する移動物体１１０の移動方向を、交差道路２２０の道路端３１４に沿った方向と推定する。
【００３９】
図６に示すように、物体推定部３２は、移動物体１１２の位置が第２の推定部３０が推定した交差道路２２０の道路端３１４よりも自車両１００に対して奥側の場合、交差道路２２０の道路端３１４を表す構造物等によってミリ波レーダ１２の探査波が反射されたために、物体検出部２２が移動物体１１０の実際の位置を誤検出したと判断する。
【００４０】
この場合、物体推定部３２は、誤検出された移動物体１１２の位置を道路端３１４を対称の軸として反対側に折り返して、実際の移動物体１１０の位置に修正する。
Ｓ４１４において報知部３４は、物体推定部３２が推定する交差道路２２０を移動する移動物体１１０の位置と方向とに基づき、交差道路２２０を移動している移動物体１１０が自車両に接近している場合、スピーカ４０またはディスプレイ４２により、移動物体が自車両に接近していることを自車両１００の搭乗者に報知する。
【００４１】
［３．効果］
以上説明した本実施形態によると、以下の効果を得ることができる。
（１）自車両１００が走行する走行道路２００の道路端３０４よりも外側に存在する外側静止物体３１０を交差道路２２０の道路端３１４の候補として抽出する。これにより、走行道路２００の道路端３０４を表す静止物体と、交差道路２２０の道路端３１４を表す静止物体とが混在している検出結果から、走行道路２００の道路端３０４を表す静止物体と、交差道路２２０の道路端３１４を表す静止物体とを区別することができる。したがって、抽出した外側静止物体３１０の位置に基づいて、交差道路２２０の道路端３１４を推定できる。
【００４２】
（２）自車両１００が前方に進行するにしたがい、これまで推定してきた交差点２１０よりも自車両１００側の走行道路２００の道路端３０４の推定結果に基づき、交差点２１０よりも自車両１００の進行方向の奥側の走行道路２００の道路端３０４を推定する。
【００４３】
これにより、これまで推定してきた交差点２１０よりも自車両１００側の走行道路２００の道路端３０４の推定結果に基づき、交差点２１０よりも自車両１００の進行方向の奥側の走行道路２００の道路端３０４を高精度に推定できる。
【００４４】
（３）道路端３０４を推定するときに使用した静止物体群３０２の始点を表す静止物体３００ａよりも、静止物体３１６が所定距離以上、自車両１００側に近づいている場合、静止物体３１６を交差道路２２０の道路端３１４を表す外側静止物体３１０の候補から除外する。これにより、道路標識５０等を交差道路２２０の道路端３１４を表わす外側静止物体３１０として誤って抽出することを抑制できる。
【００４５】
（４）今回の処理サイクルで推定する交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向、ならびに、これまでの処理サイクル毎にメモリに記憶された交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向に基づいて、今回の処理サイクルで推定する交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向とを決定する。
【００４６】
これにより、今回の１回の処理サイクルではなく、複数回の処理サイクルで推定された交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向とに基づいて、交差道路２２０の道路端３１４の位置と方向とを高精度に推定できる。
【００４７】
（５）ミリ波レーダ１２から照射する探査波の反射波に基づいて、交差道路２２０の道路端３１４よりも外側に存在する移動物体１１２を検出すると、道路端３１４を表す構造物等によってミリ波レーダ１２の探査波が反射されたために、実際の移動物体１１０の位置が誤検出されたと判断する。この場合、誤検出された移動物体１１２の位置を道路端３１４を対称の軸として反対側に折り返すことにより、正しい移動物体１１０の位置に修正することができる。
【００４８】
このように、探査波の反射波に基づいて、誤検出された移動物体１１２の位置を正しい移動物体１１０の位置に修正することにより、交差道路２２０において、自車両１００から視認できないか、あるいはカメラ１４で撮像できない位置を移動している移動物体１１０の存在を推定できる。
【００４９】
以上説明した上記実施形態において、スピーカ４０、ディスプレイ４２が報知装置に対応する。
また、Ｓ４００、Ｓ４０２が物体検出部の処理に対応し、Ｓ４０４物体抽出部の処理に対応し、Ｓ４０６が第１の推定部の処理に対応し、Ｓ４０８が候補抽出部の処理に対応し、Ｓ４１０が第２の推定部の処理に対応し、Ｓ４１２が物体推定部の処理に対応し、４１４が報知部の処理に対応する。
【００５０】
［４．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００５１】
（１）上記実施形態において自車両１００の周囲の物体を検出するために使用したミリ波レーダ１２またはカメラ１４に代えて、例えばＬｉＤＡＲの検出信号に基づいて、自車両１００の周囲の物体を検出してもよい。ＬｉＤＡＲは、Light Detection and Rangingの略である。
【００５２】
（２）上記実施形態のように、走行道路２００と交差道路２２０とが直交している場合、交差道路２２０の自車両１００側の外側静止物体は検出できないので、交差道路２２０の自車両１００側の道路端は推定できない。これに対し、交差道路が自車両に向かって斜めに走行道路と交差する場合、交差道路の幅方向の両側に存在する外側静止物体を検出できることがある。この場合、交差道路の幅方向の両側に存在する外側静止物体に基づいて、交差道路の道路端を推定してもよい。
【００５３】
（３）上記実施形態における一つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、一つの構成要素が有する一つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、一つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される一つの機能を、一つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加または置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【００５４】
（４）上述した交差道路推定装置２０の他、当該交差道路推定装置２０を構成要素とする交差道路推定システム、当該交差道路推定装置２０としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、交差道路推定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【００５５】
２：交差道路推定システム、２０：交差道路推定装置、２２：物体検出部、２４：物体抽出部、２６：第１の推定部、２８：候補抽出部、３０：第２の推定部、３２：物体推定部、３４：報知部、４０：スピーカ（報知装置）、４２：ディスプレイ（報知装置）、１００：自車両、１１０：移動物体、２００：走行道路、２２０：交差道路、３００、３１６：静止物体、３０４：走行道路の道路端、３１０：外側静止物体（静止物体）、３１４：交差道路の道路端
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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