(57)【要約】      （修正有）【課題】白線を認識できない場合であっても白線の位置を推定する。【解決手段】車両Ｖにおいて、車線特定装置１０は、自車両の前方の走行環境を示す情報に基づいて、自車両が走行する車線に対応する白線と自車両との位置関係、白線の曲率及び車線幅等を示す車線関連状態を特定する車線関連状態特定部１２１と、自車両の運動状態である車速とヨーレート等を検出する運動状態検出部１２２と、車線関連状態が特定されるとともに運動状態が検出された場合には、所定時間おきに自車両から前後方向の所定範囲内の白線の位置を推定し、車線関連状態が特定されず、運動状態が検出された場合には、当該運動状態に基づいて位置関係等を推定することにより、推定した車線関連状態及び当該運動状態に基づいて所定時間おきに白線の位置を推定する白線位置推定部１２３と、を備える。【選択図】図２
2020086489.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の前方を示す情報に基づいて、前記自車両が走行する車線に対応する白線と前記自車両との位置関係、前記白線の曲率及び車線幅を示す車線関連状態を特定する車線関連状態特定部と、
前記自車両の運動状態を検出する運動状態検出部と、
前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されるとともに前記運動状態検出部により前記運動状態が検出された場合には、前記車線関連状態及び前記運動状態に基づいて所定時間おきに前記自車両から所定範囲内の前記白線の位置を推定し、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出された場合には、前記運動状態に基づいて前記位置関係を推定することにより前記車線関連状態を推定し、推定した車線関連状態及び前記運動状態に基づいて前記所定時間おきに前記白線の位置を推定する白線位置推定部と、
を備える白線位置推定装置。
【請求項２】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されている状態から、前記車線関連状態が特定されない状態に変化した場合には、前記車線関連状態が特定されない状態に変化する前に特定された車線関連状態である過去車線関連状態と、前記運動状態に基づいて推定した車線関連状態と、前記運動状態とに基づいて前記白線の位置を推定する、
請求項１に記載の白線位置推定装置。
【請求項３】
前記白線位置推定部は、時間の経過に従って、前記過去車線関連状態の影響度合いを小さくするとともに、前記運動状態に基づいて推定した車線関連状態の影響度合いを大きくして前記白線の位置を推定する、
請求項２に記載の白線位置推定装置。
【請求項４】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出されなかった場合には、前記自車両の運動状態を、前記自車両が直線を定速走行している場合の運動状態と推定するとともに、前記車線関連状態を、前記自車両が直線路の中心を走行している場合の車線関連状態と推定し、推定した車線関連状態及び推定した運動状態に基づいて前記白線の位置を推定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の白線位置推定装置。
【請求項５】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出されている状態から、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出されない状態に変化した場合には、前記運動状態が検出されない状態に変化する前に検出された前記運動状態である過去運動状態と、前記推定した運動状態と、前記推定した車線関連状態とに基づいて前記白線の位置を推定する、
請求項４に記載の白線位置推定装置。
【請求項６】
前記白線位置推定部は、時間の経過に従って、前記過去運動状態の影響度合いを小さくするとともに、前記推定した運動状態の影響度合いを大きくして前記白線の位置を推定する、
請求項５に記載の白線位置推定装置。
【請求項７】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部における前記車線関連状態の特定状況と、前記運動状態検出部における前記運動状態の検出状況とに基づいて、推定した前記白線の位置の信頼度を算出する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の白線位置推定装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する、
自車両の前方を示す情報に基づいて、前記自車両が走行する車線に対応する白線と前記自車両との位置関係、前記白線の曲率及び車線幅を示す車線関連状態を特定するステップと、
前記自車両の運動状態を検出するステップと、
前記車線関連状態が特定されるとともに前記運動状態が検出された場合には、前記車線関連状態及び前記運動状態に基づいて所定時間おきに前記自車両から所定範囲内の前記白線の位置を推定し、前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態が検出された場合には、前記運動状態に基づいて前記位置関係を推定することにより前記車線関連状態を推定し、推定した車線関連状態及び前記運動状態に基づいて前記所定時間おきに前記白線の位置を推定するステップと、
を備える白線位置推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、白線位置推定装置及び白線位置推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の前方を撮像するカメラにより撮像された撮像画像に基づいて白線を認識し、当該白線に基づいて車両の走行を制御することが行われている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１４１６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車線変更等を伴う高度な自動運転を実現する際あるいは運転者が安全に車線変更を実施する際、白線及び自車両の周辺を走行する周辺車両の状況に基づいて車両の走行を制御することが求められる。このため、車両の運転制御に用いる情報として、自車両の周辺の物体の車線位置を特定することが求められている。
【０００５】
これに対し、車両の前方を撮像するカメラの不具合等により白線を認識できない場合、白線の位置が特定できず、自車両の周辺の物体の車線位置を特定することができない。このため、白線を認識できない場合であっても、信頼性は低下するものの、白線の位置を推定できるようにすることが求められている。
【０００６】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、白線を認識できない場合であっても、白線の位置情報を失わずに保持することができる白線位置推定装置及び白線位置推定方法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】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る白線位置推定装置は、自車両の前方を示す情報に基づいて、前記自車両が走行する車線に対応する白線と前記自車両との位置関係、前記白線の曲率及び車線幅を示す車線関連状態を特定する車線関連状態特定部と、前記自車両の運動状態を検出する運動状態検出部と、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されるとともに前記運動状態検出部により前記運動状態が検出された場合には、前記車線関連状態及び前記運動状態に基づいて所定時間おきに前記自車両から所定範囲内の前記白線の位置を推定し、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出された場合には、前記運動状態に基づいて前記位置関係を推定することにより前記車線関連状態を推定し、推定した車線関連状態及び前記運動状態に基づいて前記所定時間おきに前記白線の位置を推定する白線位置推定部と、を備える。
【０００８】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されている状態から、前記車線関連状態が特定されない状態に変化した場合には、前記車線関連状態が特定されない状態に変化する前に特定された車線関連状態である過去車線関連状態と、前記運動状態に基づいて推定した車線関連状態と、前記運動状態とに基づいて前記白線の位置を推定してもよい。
【０００９】
前記白線位置推定部は、時間の経過に従って、前記過去車線関連状態の影響度合いを小さくするとともに、前記運動状態に基づいて推定した車線関連状態の影響度合いを大きくして前記白線の位置を推定してもよい。
【００１０】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出されなかった場合には、前記自車両の運動状態を、前記自車両が直線を定速走行している場合の運動状態と推定するとともに、前記車線関連状態を、前記自車両が直線路の中心を走行している場合の車線関連状態と推定し、推定した車線関連状態及び推定した運動状態に基づいて前記白線の位置を推定してもよい。
【００１１】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出されている状態から、前記車線関連状態特定部により前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態検出部により前記運動状態が検出されない状態に変化した場合には、前記運動状態が検出されない状態に変化する前に検出された前記運動状態である過去運動状態と、前記推定した運動状態と、前記推定した車線関連状態とに基づいて前記白線の位置を推定してもよい。
【００１２】
前記白線位置推定部は、時間の経過に従って、前記過去運動状態の影響度合いを小さくするとともに、前記推定した運動状態の影響度合いを大きくして前記白線の位置を推定してもよい。
【００１３】
前記白線位置推定部は、前記車線関連状態特定部における前記車線関連状態の特定状況と、前記運動状態検出部における前記運動状態の検出状況とに基づいて、推定した前記白線の位置の信頼度を算出してもよい。
【００１４】
本発明の第２の態様に係る白線位置推定方法は、コンピュータが実行する、自車両の前方を示す情報に基づいて、前記自車両が走行する車線に対応する白線と前記自車両との位置関係、前記白線の曲率及び車線幅を示す車線関連状態を特定するステップと、前記自車両の運動状態を検出するステップと、前記車線関連状態が特定されるとともに前記運動状態が検出された場合には、前記車線関連状態及び前記運動状態に基づいて所定時間おきに前記自車両から所定範囲内の前記白線の位置を推定し、前記車線関連状態が特定されず、前記運動状態が検出された場合には、前記運動状態に基づいて前記位置関係を推定することにより前記車線関連状態を推定し、推定した車線関連状態及び前記運動状態に基づいて前記所定時間おきに前記白線の位置を推定するステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、白線を認識できない場合であっても白線の位置情報を失わずに保持することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係る車線特定装置の概要を説明する図である。
【図２】本実施形態に係る車両の内部構成を模式的に示す図である。
【図３】車両座標系におけるＸ軸とＹ軸との間の関係を示す図である。
【図４】本実施形態に係る白線位置特定部が車両前方の複数の白線座標を算出する例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る白線位置特定部が車両後方の複数の白線座標を算出する例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る車両運動状態に基づく横変位及び方位角の算出方法を説明する図である。
【図７】本実施形態に係る車線特定装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、本実施形態に係る車線特定装置１０の概要を説明する図である。車線特定装置１０は、例えば、車両Ｖに搭載されるコンピュータである。車線特定装置１０は、自車両としての車両Ｖの周辺の物体としての周辺車両ＯＶが走行している車線を特定する装置である。なお、本実施形態では、車両Ｖの周辺の物体が、車両Ｖの周囲を走行する周辺車両ＯＶであるものとして説明を行うが、これに限らない。車両Ｖの周辺の物体は、車両Ｖの周辺に停止している周辺車両ＯＶ、人や動物や落下物等の障害物であってもよい。
【００１８】
車両Ｖには、車両Ｖの走行方向の前方の領域ＡＣを撮影するカメラが搭載されている。車線特定装置１０は、白線位置特定装置として機能し、カメラが撮影した領域ＡＣの映像に基づいて、車両Ｖが走行する車線に対応する白線と車両Ｖとの位置関係、白線の曲率及び車線幅等を示す車線関連状態を特定するとともに、車両Ｖの運動状態である車速とヨーレートを検出する。車線特定装置１０は、車線関連状態を特定できているとともに、車両Ｖの運動状態を検出できている場合には、当該車線関連状態及び車両Ｖの運動状態に基づいて車両Ｖの前後の白線の位置を推定する。車線特定装置１０は、カメラの不具合等により車線関連状態を特定できておらず、車両Ｖの運動状態を検出できている場合には、当該車両Ｖの運動状態に基づいて車両Ｖの前後の白線の位置を推定する。このようにすることで、車線特定装置１０は、カメラの不具合等により白線を認識できず、車線関連状態を特定できない場合であっても白線の位置を推定することができる。
【００１９】
車両Ｖには、周辺車両ＯＶを特定するための障害物検出センサが単数又は複数搭載されている。図１に示す例では、車両Ｖには６つの障害物センサが設けられている。６つの障害物センサのそれぞれは、車両Ｖの周囲の領域ＡＬ１〜ＡＬ６における障害物としての周辺車両ＯＶを検出する。車線特定装置１０は、障害物検出センサによる周囲の領域ＡＬ１〜ＡＬ６における周辺車両ＯＶの検出状況に基づいて、周辺車両ＯＶの左右端の位置を特定する。
【００２０】
車線特定装置１０は、推定した白線の位置と、特定した周辺車両ＯＶの各頂点の位置とに基づいて、周辺車両ＯＶが走行している車線を特定する。このようにすることで、車線特定装置１０は、車両Ｖの周辺を走行する周辺車両ＯＶの状況を特定し、安全な車線変更の支援を行うことができる。以下に、車線特定装置１０の詳細な説明を行う。
【００２１】
［車両Ｖの構成］
車線特定装置１０の詳細な説明を行うにあたり、車両Ｖの内部構成について説明する。図２は、本実施形態に係る車両Ｖの内部構成を模式的に示す図である。車両Ｖは、カメラ１と、車速センサ２と、ヨーレートセンサ３と、障害物検出センサ４と、車線特定装置１０とを備える。
【００２２】
カメラ１は、車両Ｖの最前部に設けられている。カメラ１は、例えば、車両Ｖの幅方向の中心位置に設けられている。カメラ１は、車両Ｖの前方を撮影する。カメラ１は、所定時間（例えば、数十ミリ秒から数百ミリ秒）おきに車両Ｖの前方を撮像することにより車両Ｖの前方を撮影し、映像を車線特定装置１０に出力する。
【００２３】
車速センサ２は、車両Ｖの速度を検出する。車速センサ２は、検出した車両Ｖの速度を示す速度情報を車線特定装置１０に出力する。
ヨーレートセンサ３は、車両Ｖに生じるヨーレートを検出する。車両Ｖに生じるヨーレートとは、車両Ｖのヨー角の速度である。ヨーレートセンサ３は、検出したヨーレートを示すヨーレート情報を車線特定装置１０に出力する。
【００２４】
障害物検出センサ４は、例えば、ＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging）であり、車両Ｖの周囲に電磁波を発信し、障害物としての周辺車両ＯＶから反射された電磁波を受信することにより、周辺車両ＯＶを検出する。
【００２５】
［車線特定装置１０の構成］
続いて、図２を参照しながら、車線特定装置１０の構成について説明する。車線特定装置１０は、図２に示すように、記憶部１１と、制御部１２とを備える。
【００２６】
記憶部１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）である。記憶部１１は、制御部１２を機能させるための各種のプログラムを記憶する。
【００２７】
制御部１２は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含む計算リソースである。制御部１２は、記憶部１１に記憶されているプログラムを実行することにより、車線関連状態特定部１２１、運動状態検出部１２２、白線位置推定部１２３、物体特定部１２４、及び車線特定部１２５として機能する。
【００２８】
車線特定装置１０は、車線関連状態特定部１２１、運動状態検出部１２２、及び白線位置推定部１２３を備えることにより、白線位置推定装置として機能し、車両Ｖが走行する車線に対応する車両Ｖの前後の白線位置を推定する。まず、本実施形態において用いる座標系である車両座標系について説明する。図３は、車両座標系におけるＸ軸とＹ軸との間の関係を示す図である。本実施形態では、カメラ１の取り付け位置である車両Ｖの最前部の幅方向の中心を原点とし、車両右手方向にＸ軸、車両正面方向にＹ軸を設ける車両座標系を定義する。なお、本実施形態では、白線とは、車両Ｖが走行している車線を区切る実線又は破線に加え、レーンマーカー等を示すものとする。
【００２９】
車線関連状態特定部１２１は、車両Ｖの前方の走行環境を示す情報としてのカメラ１が撮影した映像に基づいて、車両Ｖが走行する車線に対応する白線と車両Ｖとの位置関係、白線の曲率及び車線幅等を示す車線関連状態を特定する。車線関連状態特定部１２１は、車線関連状態を示す状態変数を特定することにより、車線関連状態を特定する。具体的には、車線関連状態特定部１２１は、白線と車両Ｖとの位置関係を示す状態変数として、車両Ｖの中心から車線の中心までの横変位Ｕｃ、白線の接線とＹ軸とがなす角度である車両Ｖの方位角θを特定する。また、車線関連状態特定部１２１は、状態変数として、白線の曲率ρ、白線の曲率の車両正面方向への変化率ε及び車線幅Ｗを特定する。
【００３０】
運動状態検出部１２２は、車両Ｖの運動状態を検出する。具体的には、運動状態検出部１２２は、車速センサ２から車両Ｖの速度を示す速度情報を取得することにより、車両Ｖの運動状態としての速度を検出する。また、運動状態検出部１２２は、ヨーレートセンサ３から車両Ｖのヨーレートを示すヨーレート情報を取得することにより、車両Ｖの運動状態としてのヨーレートを検出する。
【００３１】
白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態を示す状態変数が特定されるとともに運動状態検出部１２２により車両Ｖの運動状態が検出された場合には、当該状態変数及び当該運動状態に基づいて所定時間おきに車両Ｖから所定範囲内の車両Ｖの前後の白線の位置を推定する。
【００３２】
具体的には、まず，白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により特定された横変位Ｕｃ、車線幅Ｗ、方位角θ、白線の曲率ρ、曲率の変化率εを用いて、車両Ｖの前方の白線座標を算出する。車両前方の位置をＹｉ、当該位置Ｙｉにおける左側の白線のＸ座標をＸＬｉ、右側の白線のＸ座標をＸＲｉとすると、ＸＬｉ及びＸＲｉは、例えば，白線形状を三次曲線により近似することで以下の式（１）、（２）で示される。ここで、左側の白線のＹ座標を示すＹＬｉと、右側の白線のＹ座標を示すＹＲｉとは、位置Ｙｉと等しいものとする。なお、曲率の変化率εが極めて小さいことから、式（１）、（２）に示される曲率の変化率εの項を考慮せず、ＹＬｉ又はＹＲｉについての二次曲線により白線形状を近似してもよい。
【００３３】
【数１】
2020086489.tif 000003
2020086489.tif 000004
【００３４】
図４は、本実施形態に係る白線位置推定部１２３が車両前方の複数の白線座標を算出する例を示す図である。白線位置推定部１２３は、図４に示すように、車両Ｖの前方から後方に向かって、左側の白線の位置座標ＰＬ（ｉ）（ＸＬｉ，ＹＬｉ）（ただし、ｉは、１〜ＮＦ）と、右側の白線の位置座標ＰＲ（ｉ）（ＸＲｉ，ＹＲｉ）とを算出することにより、車両前方の白線座標を算出する。ただし、ＮＦは前方の左白線又は右白線の点の数である。
【００３５】
また、白線位置推定部１２３は、車線関連状態のうちの横位置と車線幅に加え，車両Ｖの運動状態を用いて車両Ｖの後方の白線座標を算出する。図５は、本実施形態に係る白線位置推定部１２３が車両後方の複数の白線座標を算出する例を示す図である。まず、図５（ａ）に示すように、既に車両Ｖの後方に白線位置を示す点列が存在する場合を考える。図５（ａ）に示す、あるタイムステップｋにおける左後方の白線上のｊ番目の点の車両座標系における座標値を（ＸｋＬｊ、ＹｋＬｊ）とする。また、図５（ｂ）に示す、車両Ｖが移動した後のタイムステップｋ＋１における車両座標系における、同じ点の座標値を（Ｘｋ＋１Ｌｊ、Ｙｋ＋１Ｌｊ）とする。同様に、右後方の白線上のｊ番目の点のタイムステップｋ、タイムステップｋ＋１における車両座標系における座標値をそれぞれ、（ＸｋＲｊ、ＹｋＲｊ）、（Ｘｋ＋１Ｒｊ、Ｙｋ＋１Ｒｊ）とする。このとき、タイムステップｋ＋１における各座標値は、タイムステップｋにおける各座標値を用いて二次元の座標変換により、以下の式（３）、（４）のように表すことができる。
【００３６】
【数２】
2020086489.tif 000005
2020086489.tif 000006
【００３７】
ここで、式（３）が、左後方白線の座標変換に対応し、式（４）が、右後方白線の座標変換に対応している。また、Δψは、タイムステップ間の車両Ｖのヨー角の変化量である。例えば，白線位置推定部１２３は、運動状態検出部１２２が検出した車両Ｖのヨーレートγｋと、タイムステップ間の時間増分Δｔｋとの乗算値をΔψとして算出する。
【００３８】
また、座標（ＸｋＤ、ＹｋＤ）は、タイムステップｋでの車両座標系から見たタイムステップ間の時間増分Δｔｋ後のカメラ位置、すなわち、車両座標系の原点の移動先である。白線位置推定部１２３は、運動状態検出部１２２が検出した車両Ｖの速度ｖｋと、車両Ｖのヨーレートγｋとを用いた自律航法により、座標（ＸｋＤ、ＹｋＤ）を算出する。そして、白線位置推定部１２３は、Δψと、座標（ＸｋＤ、ＹｋＤ）とを算出すると、式（３）、（４）に基づいて、タイムステップｋ＋１における各座標値を算出する。
【００３９】
一方、走行開始時等、後方の座標が全く算出されていない場合、又は前回新しい後側方の座標を算出してから一定距離を走行した際には、車両Ｖの真横の白線位置の座標を新たに追加する。この場合には、白線位置推定部１２３は、以下の式（５）〜（８）に基づいて、時刻ｋ＋１における後方の白線の各点に対応する座標を算出する。
【００４０】
【数３】
2020086489.tif 000007
2020086489.tif 000008
2020086489.tif 000009
2020086489.tif 000010
【００４１】
ここで、式（５）及び式（６）が車両前面の真横に対する新しい点の生成を表す。また、ＵＬｋ及びＵＲｋは、それぞれタイムステップｋにおいて推定されている左白線及び右白線までの横変位であり、以下の式（９）、（１０）に示すようにタイムステップｋにおける横変位ＵＣｋ及び車線幅Ｗｋに基づいて算出する。
【００４２】
【数４】
2020086489.tif 000011
2020086489.tif 000012
【００４３】
また、式（７）が既存の左後方の白線の点に対する、車両運動に伴う座標変換を示し、式（８）が既存の右後方の白線の点に対する、車両運動に伴う座標変換を示している。ここで、式（７）、式（８）では、新たな白線上の点の生成に伴い、座標変換後の点の番号を一つ後ろにずらしている点で式（３）、式（４）と異なる。
【００４４】
白線位置推定部１２３は、各時間において、ｊ＝（ＮＦ＋１）〜（ＮＦ＋ＮＢ）に対して上述の計算を実行することで、後方の白線の座標値を更新する。ただし、ＮＢは後側方の左白線又は右白線の点の数である。なお、車線判定を実施する後方の車線の距離は、例えば車両前面から最大３００ｍ程度までである。したがって、白線位置推定部１２３は、上述の計算を行う際には、各タイムステップにおいて後方の点の座標を更新した後に、車両前面からの距離が予め定められている閾値以上の点を消去する。
【００４５】
ここで、カメラ１の不具合等により車線関連状態特定部１２１が車線関連状態を特定できない場合、又は、車速センサ２又はヨーレートセンサ３の不具合等により、運動状態検出部１２２が運動状態を検出できない場合がある。
【００４６】
これに対し、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出された場合には、車線関連状態を示す状態変数に含まれる車線幅を所定幅とみなすとともに、当該運動状態に基づいて白線と車両Ｖとの位置関係を推定することにより車線関連状態を推定する。そして、白線位置推定部１２３は、推定した車線関連状態及び運動状態に基づいて所定時間おきに白線の位置を推定する。
【００４７】
具体的には、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態が特定されている状態から、車線関連状態が特定されない状態に変化した場合には、車線関連状態が特定されない状態に変化する前に特定した状態変数のうち、最後に特定された状態変数を過去状態変数とする。そして、白線位置推定部１２３は、当該過去状態変数と、運動状態検出部１２２により検出された運動状態に基づいて推定された状態変数と、当該運動状態とに基づいて白線の位置を推定する。白線位置推定部１２３は、時間の経過に従って、過去状態変数の影響度合いを小さくするとともに、運動状態に基づいて推定した状態変数の影響度合いを大きくして白線の位置を推定する。
【００４８】
より具体的には、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により状態変数が特定されている状態から、特定されない状態に変化した時点を時刻ｔ＝０とする。そして、白線位置推定部１２３は、運動状態検出部１２２により検出された運動状態である車両Ｖの速度ｖと、ヨーレートγとに基づいて、状態変数に含まれる曲率ρ、方位角θ、横変位Ｕｃを推定する。
【００４９】
図６は、本実施形態に係る横変位Ｕｃ及び方位角θの算出方法を説明する図である。図６に示すように旋回中心位置Ｏと、車両Ｖの重心位置Ｐとの距離をＲとすると、Ｒ＝ｖ／γであるとともに、Ｒ＝１／ρであることから、白線位置推定部１２３は、ρ＝γ／ｖと算出する。また、図６に示すように、旋回中心位置Ｏから半径Ｒの円弧を描き、車両Ｖの重心位置Ｐにおいて当該円弧の接線方向と車両の長手方向が一致する場合、車両Ｖの前面中心から車両Ｖの重心位置Ｐに向かう線と、車両Ｖの前面における当該円弧の接線とがなす角度が方位角θである。
【００５０】
図６に示すように、車両前面（カメラ１の位置）と、車両Ｖの重心位置Ｐとのオフセット距離をＬとする。Ｒｓｉｎθ＝Ｌであるとともに、Ｒ＝１／ρであることから、θ＝ｓｉｎ−１（ρＬ）となり、方位角が微小であるとすればθ≒ρＬと近似できる。また、車両Ｖの重心位置Ｐが車線中央に位置していると仮定した場合、車両前面における車線中心との横変位量Ｕｃは、図６に示すようにＲ−Ｒｃｏｓθとなる。上述したように、Ｒ＝１／ρであることから、Ｕｃ＝１／ρ・（１−ｃｏｓθ）となる。また、白線位置推定部１２３は、車線幅を所定幅（例えば、３．５ｍ）とみなすとともに、曲率の変化率εを０とみなす。
【００５１】
白線位置推定部１２３は、過去状態変数をＡ３、運動状態に基づいて推定又は所定値とみなした状態変数をＡ２とし、以下の式（１１）に基づいて、時刻ｔにおける各状態変数Ａｎｅｗを算出する。ここで、ｗ２、ｗ３は、Ａ２及びＡ３を、白線のＸ座標の算出に適用する度合いを示す重み係数である。
【００５２】
【数５】
2020086489.tif 000013
ただし、
2020086489.tif 000014
2020086489.tif 000015
2020086489.tif 000016
【００５３】
白線位置推定部１２３は、ｗ２の値が１となり、ｗ３の値が０となるまで、以下の式（１２）、（１３）に基づいて、各時刻に対応する重み係数ｗ２、ｗ３を更新する。Δｔはタイムステップであり、αは重み係数を更新する速度を示す係数である。なお、白線位置推定部１２３は、車両Ｖの操舵や加減速の傾向に基づいてαを変化させてもよい。例えば、白線位置推定部１２３は、車両Ｖの操舵が頻繁に行われる傾向である場合、操舵が頻繁に行われない傾向である場合に比べてαの値を大きくしてもよい。
【００５４】
【数６】
2020086489.tif 000017
2020086489.tif 000018
【００５５】
白線位置推定部１２３は、式（１１）〜（１３）に基づいて算出した各時刻の状態変数Ａｎｅｗ及び検出された運動状態を用いて式（１）〜（１０）を計算することにより、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出される状態に変化した場合における、各時刻の車両Ｖの前後方の白線のＸ座標を算出する。
【００５６】
なお、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により状態変数が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出されている状態から、状態変数が特定され、運動状態が検出される状態に変化した場合には、変化した時点において直ちにｗ２の値を０、ｗ３の値を１とし、特定した状態変数と検出した運動状態に基づいて、式（１）〜（１０）を計算することにより、各時刻の車両Ｖの前後方の白線のＸ座標を算出する。
【００５７】
白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出されなかった場合には、車両Ｖの運動状態を、車両Ｖが直線を定速走行している場合の運動状態と推定するとともに、車線関連状態が示す状態変数を、車両Ｖが直線の車線中心を走行している場合の状態変数と推定する。そして、白線位置推定部１２３は、推定した状態変数及び運動状態に基づいて白線の位置を推定する。
【００５８】
具体的には、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により状態変数が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出されている状態から、状態変数が特定されず、運動状態が検出されない状態に変化した場合には、運動状態が検出されない状態に変化する前に検出された運動状態のうち、最後に検出された運動状態を過去運動状態とする。また、白線位置推定部１２３は、運動状態が検出されない状態に変化する前に推定された状態変数のうち、最後に推定された状態変数を過去推定状態変数とする。
【００５９】
そして、白線位置推定部１２３は、当該過去運動状態と、当該過去状態変数と、推定した運動状態と、推定した状態変数とに基づいて白線の位置を推定する。白線位置推定部１２３は、時間の経過に従って、過去運動状態及び過去推定状態変数の影響度合いを小さくするとともに、推定した運動状態及び状態変数の影響度合いを大きくして白線の位置を推定する。
【００６０】
より具体的には、白線位置推定部１２３は、運動状態検出部１２２により運動状態が検出されている状態から検出されない状態に変化した時点を時刻ｔ＝０とする。そして、白線位置推定部１２３は、車両Ｖの速度ｖを所定速度（例えば、６０ｋｍ／ｈ）と推定し、ヨーレートγを直線を走行している場合の値、すなわち、０ｄｅｇ／ｓと推定することにより運動状態を推定する。また、白線位置推定部１２３は、車両Ｖが直線の車線中心を走行している場合と見なし、曲率ρを０ｍ−１、方位角θを０ｄｅｇ、横変位Ｕｃを０ｍと推定することにより、状態変数を推定する。
【００６１】
白線位置推定部１２３は、過去推定状態変数及び過去運動状態をＢ２、時刻ｔ＝０において推定した運動状態及び状態変数をＢ１とし、以下の式（１４）に基づいて、時刻ｔにおける運動状態及び状態変数Ｂｎｅｗを算出する。ここで、ｗ１、ｗ２は、Ｂ１及びＢ２を、白線のＸ座標の算出に適用する度合いを示す重み係数である。
【００６２】
【数７】
2020086489.tif 000019
ただし、
2020086489.tif 000020
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2020086489.tif 000022
【００６３】
また、白線位置推定部１２３は、ｗ１の値が１となり、ｗ２の値が０となるまで、以下の式（１５）、（１６）に基づいて、各時刻に対応する重み係数ｗ１、ｗ２を更新する。ここで、Δｔはタイムステップであり、βは、重み係数を更新する速度を示す係数である。なお、白線位置推定部１２３は、操舵や加減速の傾向に基づいてβを変化させてもよい。
【００６４】
【数８】
2020086489.tif 000023
2020086489.tif 000024
【００６５】
白線位置推定部１２３は、式（１４）〜（１６）に基づいて算出した各時刻の運動状態及び状態変数Ｂｎｅｗを用いて式（１）〜（１０）を計算することにより、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出されない状態に変化した場合における、各時刻の車両Ｖの前後方の白線のＸ座標を算出する。
【００６６】
なお、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により状態変数が特定されず、運動状態検出部１２２により運動状態が検出されていない状態から、状態変数が特定されず、運動状態が検出されている状態に変化した場合には、変化した時点において直ちにｗ１の値を０、ｗ２の値を１とし、推定した状態変数と検出した運動状態に基づいて、式（１）〜（１０）を計算することにより、各時刻の車両Ｖの前後方の白線のＸ座標を算出する。
【００６７】
なお、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１における車線関連状態の特定状況と、運動状態検出部１２２における前記運動状態の検出状況に基づいて、白線位置の推定精度の信頼度を示す信頼度情報として、信頼値を算出してもよい。例えば、信頼値を、１から３に示す数値とする。信頼値が３である場合、最も信頼性が高く、１に近づくにしたがって信頼性が低くなるものとする。
【００６８】
例えば、白線位置推定部１２３は、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態を示す状態変数が特定されるとともに運動状態検出部１２２により車両Ｖの運動状態が検出された場合には、信頼値を３とする。また、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態を示す状態変数が特定されておらず、運動状態検出部１２２により車両Ｖの運動状態が検出されている場合には、信頼値を、ｗ３に２を加算した値とする。また、車線関連状態特定部１２１により車線関連状態を示す状態変数が特定されておらず、運動状態検出部１２２により車両Ｖの運動状態が検出されていない場合には、信頼値を、ｗ２に１を加算した値とする。
【００６９】
白線位置推定部１２３は、算出した信頼値を車線特定部１２５に出力してもよい。このようにすることで、車線特定装置１０の車線特定部１２５が特定する周辺車両ＯＶが位置する車線に対して、確からしさを付加することができる。
【００７０】
また、車線特定装置１０は、周辺車両ＯＶが位置する車線を特定するために白線位置を推定するところ、障害物検出センサ４において周辺車両ＯＶを検出できていない場合には、信頼値を０とし、白線位置を推定せず、周辺車両ＯＶが位置する車線を特定しないようにしてもよい。
【００７１】
物体特定部１２４は、各タイムステップにおいて、車両Ｖの周辺の物体としての周辺車両ＯＶを矩形と見なしたときの、当該矩形の４つの頂点の位置及び当該矩形の中心位置を特定する。例えば、物体特定部１２４は、以下に示すように周辺車両ＯＶの各頂点の位置を特定する。
【００７２】
まず、物体特定部１２４は、単数又は複数の障害物検出センサ４による障害物の検出状況に基づいて、車両座標系における、周辺車両ＯＶとしての障害物を示す複数の点群の車両座標系における座標を特定する。物体特定部１２４は、特定した複数の点群の座標に基づいて、周辺車両ＯＶの車幅、車両長及び向きを特定する。物体特定部１２４は、特定した周辺車両ＯＶの車幅、車両長及び向きに基づいて、周辺車両ＯＶを示す矩形形状のバウンディングボックスを点群に対応する位置に配置したときの、当該バウンディングボックスの各頂点の座標を周辺車両ＯＶを示す座標として特定する。また、物体特定部１２４は、バウンディングボックスを点群に対応する位置に配置したときの、当該バウンディングボックスの中心位置を、周辺車両ＯＶの中心位置を示す座標として特定する。
【００７３】
車線特定部１２５は、各タイムステップにおいて、車両Ｖの周辺を走行する周辺車両ＯＶが走行している車線を特定する。車線特定部１２５は、白線位置推定部１２３が推定した白線位置と、物体特定部１２４が特定した物体としての周辺車両ＯＶの各頂点の位置とに基づいて、白線位置を基準としたときの周辺車両ＯＶの左端の車線位置及び右端の車線位置を特定する。そして、車線特定部１２５は、当該左端の車線位置及び当該右端の車線位置に基づいて、周辺車両ＯＶが位置する車線を特定する。また、車線特定部１２５は特定した周辺車両ＯＶが位置する車線に白線位置推定部１２３が算出した信頼度を付加して出力してもよい。
【００７４】
［車線特定装置１０における処理の流れ］
続いて、車線特定装置１０における処理の流れについて説明する。図７は、本実施形態に係る車線特定装置１０における処理の流れを示すフローチャートである。なお、車線特定装置１０は、各タイムステップにおいて本フローチャートに係る処理を実行するものとする。
【００７５】
まず、車線関連状態特定部１２１及び運動状態検出部１２２は、状態変数及び車両Ｖの運動状態を特定するとともに状態変数及び運動状態の特定状況の信頼度を算出する（Ｓ１）。
続いて、白線位置推定部１２３は、Ｓ１における状態変数の特定状況及び運動状態の検出状況に基づいて、車両Ｖが走行する車線に対する白線位置を推定する（Ｓ２）。
【００７６】
続いて、物体特定部１２４は、物体としての周辺車両ＯＶの各頂点の座標を特定する（Ｓ３）。
続いて、車線特定部１２５は、Ｓ２において推定した白線位置と、Ｓ３において特定した周辺車両ＯＶの各頂点の座標とに基づいて、周辺車両ＯＶの左右端の位置を特定する（Ｓ４）。
【００７７】
続いて、車線特定部１２５は、特定した周辺車両ＯＶの左右端の位置に基づいて周辺車両ＯＶの車線上の位置を特定する（Ｓ５）。
続いて、車線特定部１２５は、Ｓ５において特定した周辺車両ＯＶの車線上の位置を示す情報及び白線位置を推定した時の信頼度を示す信頼度情報を出力する（Ｓ６）。
【００７８】
［本実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態に係る車線特定装置１０は、車両Ｖが走行する車線に対応する白線と車両Ｖとの位置関係、当該白線の曲率及び車線幅を示す状態変数が特定されるとともに、車両Ｖの運動状態を検出した場合には、当該状態変数及び当該運動状態に基づいて所定時間おきに車両Ｖから所定範囲内の白線の位置を推定し、状態変数が特定されず、運動状態が検出された場合には、当該運動状態に基づいて位置関係を推定することにより状態変数を推定し、推定した状態変数及び運動状態に基づいて所定時間おきに白線の位置を推定する。このようにすることで、車線特定装置１０は、白線を認識できない場合であっても、信頼性は低下するものの、白線の位置を推定することができる。
【００７９】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
【符号の説明】
【００８０】
１・・・カメラ
２・・・車速センサ
３・・・ヨーレートセンサ
４・・・障害物検出センサ
１０・・・車線特定装置
１１・・・記憶部
１２・・・制御部
１２１・・・車線関連状態特定部
１２２・・・運動状態検出部
１２３・・・白線位置推定部
１２４・・・物体特定部
１２５・・・車線特定部
Ｖ・・・車両
ＯＶ・・・周辺車両
【図１】
2020086489.tif 000025
【図２】
2020086489.tif 000026
【図３】
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【図４】
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【図５】
2020086489.tif 000029
【図６】
2020086489.tif 000030
【図７】
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