(57)【要約】  本発明は、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を正確に認識することが可能な車線認識装置および車線認識方法を提供することを目的とする。本発明による車線認識装置は、自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、自車位置算出部で検出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と自車との位置関係を示す自車周辺情報と、道路構造物または平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定する走行車線推定部と、走行車線推定部による推定結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する走行車線最終判断部とを備える。
2017029734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、
前記自車位置算出部で算出された前記自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と前記自車との位置関係を示す自車周辺情報と、前記道路構造物または前記平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線と、当該車線内における前記自車の進行方向に対して垂直方向の位置とを推定する走行車線推定部と、
前記走行車線推定部による推定結果に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断する走行車線最終判断部と、
を備える、車線認識装置。
【請求項２】
前記走行車線推定部は、前記自車の現在位置と、前記道路構造物と前記自車との位置関係を示す前記自車周辺情報と、前記道路構造物と道路の車線との位置関係が対応付けられた前記道路情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定する道路構造関係走行車線推定部を含み、
前記道路構造関係走行車線推定部は、前記道路構造物と前記車線を構成する線とが対応付けられた前記道路情報を記憶する外部の道路構造記憶部から前記道路情報を取得し、前記自車の周辺に存在する前記道路構造物を含む物体を検出する外部の周辺環境検出部から前記自車周辺情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項３】
前記自車周辺情報は、前記道路構造物と前記自車との距離を含み、
前記道路構造関係走行車線推定部は、前記自車の現在位置と、前記距離と、前記道路構造物と前記車線を構成する線とが関連付けられた前記道路情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定することを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項４】
前記自車周辺情報は、前記平面模様として前記車線を構成する線または道路標示を含み、
前記走行車線推定部は、前記自車の現在位置と、前記車線を構成する線または前記道路標示とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定する平面模様関係走行車線推定部を含み、
前記走行車線最終判断部は、前記道路構造関係走行車線推定部および前記平面模様関係走行車線推定部による推定結果に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断し、
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記平面模様を画像処理により認識する外部の画像認識部から前記自車周辺情報を取得することを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項５】
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記平面模様と前記車線を構成する線とが対応付けられた前記道路情報を記憶する外部の平面模様記憶部から前記道路情報を取得することを特徴とする、請求項４に記載の車線認識装置。
【請求項６】
前記道路構造物は、歩道、側壁、および分離帯の少なくとも１つを含み、
前記道路情報は、車道外側線から前記歩道までの距離と、前記歩道の高さと、前記車道外側線から前記側壁までの距離と、前記側壁の高さと、前記車道外側線から前記分離帯までの距離と、前記分離帯の高さとの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項７】
前記道路情報は、一定間隔で繰り返して設置された前記道路構造物の設置パターンおよび設置範囲を含むことを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項８】
前記道路情報は、前記道路構造物の材質、形状、または色彩に基づいて前記周辺環境検出部が検出すると予想されるセンシングリファレンス情報を含むことを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項９】
前記センシングリファレンス情報は、前記周辺環境検出部が検出する検出信号の強弱または検出信号の検出パターンであることを特徴とする、請求項８に記載の車線認識装置。
【請求項１０】
前記自車の周辺を照明する照明装置をさらに備え、
前記画像認識部による前記平面模様の認識精度が低下する場合は、前記照明装置によって前記自車の周辺を照明することを特徴とする、請求項４に記載の車線認識装置。
【請求項１１】
前記周辺環境検出部が前記道路構造物を検出することができない場合において、
前記道路構造関係走行車線推定部は、前記道路情報と、前記自車の挙動に関する情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定することを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項１２】
前記画像認識部が前記平面模様を認識することができない場合において、
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記道路情報と、前記自車の挙動に関する情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定することを特徴とする、請求項４に記載の車線認識装置。
【請求項１３】
前記走行車線最終判断部は、前記道路構造関係走行車線推定部による推定結果の信頼度である第１の信頼度と、前記平面模様関係走行車線推定部による推定結果の信頼度である第２の信頼度とのうちの少なくとも一方に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断することを特徴とする、請求項４に記載の車線認識装置。
【請求項１４】
前記道路情報は、前記周辺環境検出部が前記道路構造物を検出するときの検出容易性を、前記第１の信頼度を算出する際のパラメータとして含むことを特徴とする、請求項１３に記載の車線認識装置。
【請求項１５】
前記道路情報は、前記画像認識部が前記平面模様を認識するときの認識容易性を、前記第２の信頼度を算出する際のパラメータとして含むことを特徴とする、請求項１３に記載の車線認識装置。
【請求項１６】
前記道路構造関係走行車線推定部は、前記周辺環境検出部が前記道路構造物以外の前記物体を検出する頻度が高い程、前記第１の信頼度を下げることを特徴とする、請求項１４に記載の車線認識装置。
【請求項１７】
前記道路構造関係走行車線推定部は、前記周辺環境検出部による前記道路構造物の検出精度が悪い状態である場合において、当該状態が悪い程、前記第１の信頼度を下げることを特徴とする、請求項１４に記載の車線認識装置。
【請求項１８】
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記画像認識部による前記平面模様の認識精度が悪い状態である場合において、当該状態が悪い程、前記第２の信頼度を下げることを特徴とする、請求項１５に記載の車線認識装置。
【請求項１９】
前記走行車線最終判断部で判断された前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を出力する出力部をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項２０】
自車の現在位置を算出し、
前記算出された前記自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と前記自車との位置関係を示す自車周辺情報と、前記道路構造物または前記平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線と、当該車線内における前記自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、
前記推定の結果に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断する、車線認識方法。
【請求項２１】
前記推定は、前記自車の現在位置と、前記道路構造物と前記自車との位置関係を示す前記自車周辺情報と、前記道路構造物と道路の車線との位置関係が対応付けられた前記道路情報とに基づく推定を含み、
前記推定時において、前記道路構造物と前記車線を構成する線とが対応付けられた前記道路情報を記憶する外部の道路構造記憶部から前記道路情報を取得し、前記自車の周辺に存在する前記道路構造物を含む物体を検出する外部の周辺環境検出部から前記自車周辺情報を取得することを特徴とする、請求項２０に記載の車線認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を認識する車線認識装置および車線認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車が走行中の車線を判断するために、車両に搭載したカメラ等によって白線（車線境界線）を認識し、レーン逸脱警報システム（ＬＤＷＳ：Lane Departure Warning System）またはレーンキーピングアシストシステム（ＬＫＡＳ：Lane Keeping Assist System）に適用する技術が報告されている。このようなレーン逸脱警報システムまたはレーンキーピングアシストシステムは、ドライバの運転負荷を軽減するシステムとして非常に有用である。また、カーナビゲーション装置に適用した場合には、複数車線の内のどの車線を自車が走行しているのかを検出することによって、車線単位で経路案内を実現することができる。【０００３】
しかし、これらのシステムでは、白線を明確に認識することができる状況では非常に有効に動作するが、気象条件または経年劣化が要因で白線がかすれる等、白線を認識することができない状況となった場合は、ドライバに対して十分な機能を提供することができないという問題があった。【０００４】
上記の問題の対策として、従来では、道路に側壁が存在することを前提として、レーザレーダを用いて自車から側壁までの距離を検出し、自車が存在する車線の位置または前方の障害物を検出することによって、車線内における自車の位置を推定しつつ、障害物を回避する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。【０００５】
また、車両に設置された周辺環境検出装置を用いてガードレール、柵、側壁、縁石、歩行者、自転車、または他車等の走行不可領域を検出し、当該走行不可領域の不連続具合に基づいて周辺環境検出装置による検出結果の信頼度を求めて走行ルートを決定する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−３１７９９号公報
【特許文献２】国際公開第２０１２／０８１０９６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１，２では、レーザレーダまたは周辺環境装置によって自車の周辺を検出して走行可能領域を模索しており、白線を認識することができない場合はレーザレーダまたは周辺環境装置による検出結果のみを利用している。しかし、特許文献１，２では、白線と側壁等の道路構造物との関係が変化した場合は、車線内における自車位置を検出することができず、十分な運転アシストを行うことができない状況が生じるという問題があった。【０００８】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を正確に認識することが可能な車線認識装置および車線認識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】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明による車線認識装置は、自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、自車位置算出部で算出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と自車との位置関係を示す自車周辺情報と、道路構造物または平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定する走行車線推定部と、走行車線推定部による推定結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する走行車線最終判断部とを備える。【００１０】
また、本発明による車線認識方法は、自車の現在位置を算出し、検出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と自車との位置関係を示す自車周辺情報と、道路構造物または平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、推定の結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、車線認識装置は、自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、自車位置算出部で算出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と自車との位置関係を示す自車周辺情報と、道路構造物または平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定する走行車線推定部と、走行車線推定部による推定結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する走行車線最終判断部とを備えるため、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を正確に認識することが可能となる。【００１２】
また、車線認識方法は、自車の現在位置を算出し、検出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と自車との位置関係を示す自車周辺情報と、道路構造物または平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、推定の結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断するため、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を正確に認識することが可能となる。【００１３】
本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態１による車線認識装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１による白線を説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態１による道路構造ＤＢに記憶される道路情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１による車線認識装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態１による車線認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態１による自車が存在する車線の推定を説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態１による車線内における自車の側方位置を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態１による走行車線最終判断部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態１による変形例７を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態１による変形例７を説明するための図である。
【図１１】本発明の実施の形態２による車線認識装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施の形態２による車線認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態２による走行車線最終判断部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態３による車線認識装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の実施の形態３による車線認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態３による走行車線最終判断部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態４による車線認識装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の実施の形態４による車線認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態４による信頼度計算用のパラメータの一例を示す図である。
【図２０】本発明の実施の形態４による信頼度計算用のパラメータの決め方の一例を示す図である。
【図２１】本発明の実施の形態４による信頼度計算用のパラメータの決め方の一例を示す図である。
【図２２】本発明の実施の形態４による走行車線最終判断部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の実施の形態による車線認識システムの構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施の形態について、図面に基づいて以下に説明する。
【００１６】
＜実施の形態１＞
まず、本発明の実施の形態１による車線認識装置の構成について説明する。
【００１７】
図１は、本実施の形態１による車線認識装置１の構成の一例を示すブロック図である。
【００１８】
図１に示すように、車線認識装置１は、自車位置算出部２と、周辺環境対応走行車線推定部３と、走行車線最終判断部４と、情報出力部５とを備えている。
【００１９】
自車位置算出部２は、自車の現在位置を算出する。具体的には、自車位置算出部２は、センサ信号と、地図ＤＢ６から取得した地図情報とに基づいて、自車の現在の絶対位置（以下、自車位置ともいう）を算出する。また、自車位置算出部２は、自車が存在する道路属性を地図ＤＢ６から取得する。ここで、センサ信号は、自車に設置されたＧＮＳＳ（Global Navigation System）、車速センサ、加速度センサの各々から出力される信号（ＧＮＳＳ信号、車速パルス、加速度センサ信号）の総称である。なお、ＧＮＳＳおよび各センサによる検出精度が高く、かつ地図ＤＢ６に記憶される地図情報の精度が高い場合は、自車が存在する車線を特定することができる。自車位置算出部２は、ＧＮＳＳおよび各センサによる検出精度が高い場合は、センサ信号のみから自車位置を算出してもよい。自車位置算出部２は、走行車線最終判断部４による最終判断結果のフィードバックを受けてもよい。
【００２０】
地図ＤＢ６は、道路リンク、道路ノード、道路形状、道路属性（道路種別、車線の幅、車線数）を含む道路情報を記憶している。なお、図１では、地図ＤＢ６は、車線認識装置１の外部に備えられているが、車線認識装置１の内部に備えられてもよい。
【００２１】
例えば、図２に示すように、片側２車線の道路には、車道外側線、車線境界線、および車道中央線が示されている。これらの各線は、いわゆる白線とも呼ばれており、各線により車線が構成される。
【００２２】
周辺環境対応走行車線推定部３（道路構造関係走行車線推定部）は、自車位置算出部２で算出された自車位置と、周辺環境検出装置７による検出結果と、道路構造ＤＢ８に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直方向の位置（以下、側方位置ともいう）を推定する（詳細は後述する）。
【００２３】
周辺環境検出装置７（周辺環境検出部）は、自車に設置されており、自車周辺に存在する立体的な構造物（以下、道路構造物ともいう）を含む物体の存在の有無、および当該物体と自車との距離または相対的な位置を検出する。ここで、周辺環境検出装置７としては、レーザレーダ、ミリ波レーダ、超音波センサ、両眼カメラ等の測距装置が挙げられる。なお、図１では、周辺環境検出装置７は、車線認識装置１の外部に備えられているが、車線認識装置１の内部に備えられてもよい。
【００２４】
道路構造ＤＢ８（道路構造記憶部）は、周辺環境検出装置７によって検出可能な、道路周辺に存在する道路構造物と車線とを対応付けて記憶している。ここで、道路構造物としては、側壁、ガードレール、標識、街灯、および反射板等が挙げられる。道路構造ＤＢ８は、例えばハードディスク（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）または半導体メモリ等の記憶装置から構成されている。なお、図１では、道路構造ＤＢ８は、車線認識装置１の外部に備えられているが、車線認識装置１の内部に備えられてもよい。
【００２５】
図３は、道路構造ＤＢ８に記憶される道路情報の一例を示す図である。
【００２６】
図３に示すように、例えば、片側３車線、歩道、側壁、および中央帯が存在する道路を想定する。この場合において、道路構造ＤＢ８は、例えば、車道外側線と歩道との距離、歩道の高さ、車道外側線と側壁との距離、側壁の高さ、車道外側線と分離帯との距離、分離帯の高さ、車線数、各車線の車線幅を道路情報として記憶している。すなわち、道路構造ＤＢ８は、道路構造物と車線（図３の例では車道外側線）とが対応付けられた道路情報を記憶している。また、道路情報は、位置情報と対応付けられている。
【００２７】
走行車線最終判断部４は、周辺環境対応走行車線推定部３による推定結果に基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の側方位置とを最終判断する（詳細は後述する）。
【００２８】
情報出力部５（出力部）は、走行車線最終判断部４で最終判断された、自車が走行中の車線の情報と、当該車線内における自車の側方位置の情報とを外部装置（図１の例ではドライバアシスト装置）に出力する。
【００２９】
ドライバアシスト装置９は、ＬＫＡＳ、ＬＤＷＳ、または車線単位で経路案内等を行うナビゲーションシステムである。
【００３０】
図４は、車線認識装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００３１】
車線認識装置１における自車位置算出部２、周辺環境対応走行車線推定部３、走行車線最終判断部４、および情報出力部５の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、車線認識装置１は、自車位置を算出し、自車位置と、周辺環境検出装置７による検出結果と、道路構造ＤＢ８に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を推定し、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を最終判断し、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を出力するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ１１に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）である。
【００３２】
車線認識装置１における自車位置算出部２、周辺環境対応走行車線推定部３、走行車線最終判断部４、および情報出力部５の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ１１に格納される。処理回路は、メモリ１１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、車線認識装置１は、自車位置を算出するステップ、自車位置と、周辺環境検出装置７による検出結果と、道路構造ＤＢ８に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を推定するステップ、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を最終判断するステップ、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を出力するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１１を備える。また、これらのプログラムは、自車位置算出部２、周辺環境対応走行車線推定部３、走行車線最終判断部４、および情報出力部５の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等が該当する。
【００３３】
次に、車線認識装置１の動作について説明する。
【００３４】
図５は、車線認識装置１の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図５の動作は、説明の都合上、予め定められた時間間隔で周期的に行われるものとする。ただし、一定周期で当該処理を行う必要はなく、自車の速度が速い程、当該処理間隔を短くしてもよく、道路の曲率が大きい程、当該処理間隔を短くしてもよい。また、周辺他車の有無、または周辺他車の配置等、走行環境または状態に応じて当該処理間隔を短くしてもよい。例えば、カーナビゲーション装置では、車線案内を行うタイミングの前には当該処理を高頻度で行ってもよい。
【００３５】
ステップＳ１１において、自車位置算出部２は、現在の自車位置を算出する。例えば、自車位置算出部２は、自車位置の座標Ｐ１（ｘ、ｙ）を算出する。
【００３６】
ステップＳ１２において、周辺環境対応走行車線推定部３は、自車位置と、周辺環境検出装置７による検出結果と、道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。具体的には、周辺環境対応走行車線推定部３は、自車位置算出部２で算出された自車位置の座標Ｐ１（ｘ、ｙ）に対応する道路情報を道路構造ＤＢ８から取得する。例えば、図６に示すように、座標Ｐ１（ｘ、ｙ）の地点における道路が片側２車線であり、かつ側壁を有する場合において、周辺環境対応走行車線推定部３は、車線数Ｎ（図６の例ではＮ＝２）、車線ｎの車線幅Ｌｎ、障壁の有無（図６の例では障壁有り）、障壁と車道外側線との距離Ｌｗを含む道路情報を道路構造ＤＢ８から取得する。また、周辺環境検出装置７は、座標Ｐ１（ｘ、ｙ）における自車の周辺に存在する物体をサーチし、自車と側壁との距離Ｄｗを検出する。周辺環境対応走行車線推定部３は、周辺環境検出装置７で検出された距離Ｄｗ（自車周辺情報）を取得する。
【００３７】
周辺環境検出装置７は、ｄ＝Ｄｗ−Ｌｗに基づいて、車道外側線の中心と自車の中心との距離ｄ（車線内における自車の側方位置）を算出する。
【００３８】
車線ｎが２車線である場合において、「０＜ｄ≦Ｌ１」を満足するときは「車線ｎ＝１」となり、「Ｌ１＜ｄ≦Ｌ１＋Ｌ２」を満足するときは「車線ｎ＝２」となる。なお、「ｄ＜０」または「ｄ＞Ｌ１＋Ｌ２」を満足する場合は、自車が車線からはみ出していることになる。
【００３９】
自車が走行中の車線の左側の白線と自車の中心との距離ｄｎは、「ｎ＝１」の場合は「ｄ１＝ｄ」となり、「ｎ＝２」の場合は「ｄ２＝ｄ−Ｌ１」となる。
【００４０】
ここで、車線数Ｎが「Ｎ＞１」である場合における自車が走行中の車線ｎを算出する一般式は、下記の式（１）で表され、式（１）を満たす値ｎ（Ｎ＞ｎ＞１）が、自車が走行中の車線となる。
【数１】
2017029734.tif 000003
【００４１】
このとき、下記の式（２）を満足する場合は、自車は車線からはみ出していることになる。
【数２】
2017029734.tif 000004
【００４２】
車線数Ｎが「Ｎ＞１」である場合における自車が走行中の車線の左側の白線と自車の中心との距離ｄｎを算出する一般式は、下記の式（３）で表される。
【数３】
2017029734.tif 000005
【００４３】
車線幅が全てＬ１である場合における自車が走行中の車線を算出する一般式は、下記の式（４）で表され、式（４）を満たす値ｎ（Ｎ＞ｎ＞１）が、自車が走行中の車線となる。
（ｎ−１）・Ｌ１＜ｄ≦ｎ・Ｌ１  ・・・（４）
【００４４】
このとき、「ｄ≦０、ｄ＞Ｎ・Ｌ１」を満足する場合は、自車は車線からはみ出していることになる。
【００４５】
車線幅が全てＬ１である場合における自車が走行中の車線の左側の白線と自車の中心との距離ｄｎは、下記の式（５）で表される。
ｄｎ＝ｄ−（ｎ−１）・Ｌ１  ・・・（５）
【００４６】
上記より、周辺環境対応走行車線推定部３は、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を算出することができる。
【００４７】
なお、自車の側方位置は、例えば図７に示すように、自車が車線Ｌ１を走行中である場合は、自車の進行方向左側に位置する車道外側線の中心と自車の中心との距離ｄとして表現する。ただし、側方位置は、起点をどこにするのかによって種々の定義が可能である。例えば、車道中央線の中心と自車の中心との距離、または車線境界線の中心と自車の中心との距離等を定義することが可能である。なお、通常は車線ごとの車線幅は同一に設計されるので、図７において、通常は「Ｌ１＝Ｌ２」である。
【００４８】
例えば、図７に示すように、自車の車幅をＤａとし、自車の左端と左側車線（図７の例では車道外側線）の中心との距離をＤＬ、自車の右端と右側車線（図７の例では車線境界線）との距離をＤＲとすると、下記の式（６），（７）に示す関係が成り立つ。
ＤＬ＝ｄ−Ｄａ／２  ・・・（６）
ＤＲ＝Ｌ１−（ｄ＋Ｄａ／２）  ・・・（７）
【００４９】
例えば、ＬＫＡＳでは、ＤＬおよびＤＲが一定距離以下となるように自車の走行を制御する。また、ＬＤＷＳでは、ＤＬまたはＤＲが一定距離以下であり、かつ自車が車線逸脱方向を向いている場合に車線逸脱警報を発する。
【００５０】
図５に戻り、ステップＳ１３において、走行車線最終判断部４は、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を最終判断する。
【００５１】
ステップＳ１４において、情報出力部５は、自車が走行中の車線の情報、および当該車線内における自車の側方位置の情報をドライバアシスト装置９に出力する。
【００５２】
図８は、走行車線最終判断部４の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図８は、図５のステップＳ１３における処理の詳細を示したものである。
【００５３】
ステップＳ２１において、走行車線最終判断部４は、周辺環境対応走行車線推定部３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定したか否かの判断を行う。周辺環境対応走行車線推定部３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定した場合は、ステップＳ２２に移行する。一方、周辺環境対応走行車線推定部３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合は、ステップＳ２３に移行する。周辺環境対応走行車線推定部３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合としては、例えば、周辺環境検出装置７が道路構造物を検出することができなかった場合が挙げられる。
【００５４】
ステップＳ２２において、走行車線最終判断部４は、周辺環境対応走行車線推定部３で推定された自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を最終判断結果とする。
【００５５】
ステップＳ２３において、周辺環境対応走行車線推定部３は、地図ＤＢ６に記憶された道路形状（道路情報）と、センサ信号から得られる自車の移動方向（自車の挙動に関する情報）とに基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置をデッドレコニングにより推定する。そして、走行車線最終判断部４は、周辺環境対応走行車線推定部３による推定結果を最終判断結果とする。
【００５６】
例えば、ステップＳ２１において「ＹＥＳ」の判断結果が続いている状況で「ＮＯ」の判断結果となった場合において、周辺環境対応走行車線推定部３は、過去のステップＳ２１における「ＹＥＳ」の判断結果のうちの最新の判断結果のときの、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を起点としてデッドレコニングを行う。
【００５７】
上記より、車線認識装置１は、自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置を正確に認識することが可能となる。
【００５８】
＜変形例＞
次に、車線認識装置１の変形例（変形例１〜１１）について説明する。
【００５９】
＜変形例１＞
図５のステップＳ１４では、情報出力部５が、自車が走行中の車線の情報、および当該車線内における自車の側方位置の情報をドライバアシスト装置９に出力する場合について説明したが、これに限るものではなく、自車が走行中の車線の情報のみをドライバアシスト装置９に出力するようにしてもよい。
【００６０】
例えば、ドライバアシスト装置９が車線単位で経路誘導を行うナビゲーション装置である場合において、当該ナビゲーション装置は、自車が走行中の車線の情報があれば十分である。従って、この場合、情報出力部５は、自車が走行中の車線の情報のみをドライバアシスト装置９に出力するようにしてもよい。すなわち、情報出力部５は、ドライバアシスト装置９が必要とする情報を出力するようにしてもよい。
【００６１】
＜変形例２＞
図８では、周辺環境対応走行車線推定部３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合において、走行車線最終判断部４は、地図ＤＢ６に記憶された道路形状と、センサ信号から得られる自車の移動方向とに基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置をデッドレコニングにより推定する場合について説明したが、これに限るものではない。
【００６２】
例えば、周辺環境対応走行車線推定部３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合において、走行車線最終判断部４は、「自車位置検出不能」と判断してもよい。このとき、情報出力部５は、「自車位置検出不能」である旨の情報をドライバアシスト装置９に出力するようにしてもよい。ドライバアシスト装置９は、情報出力部５から「自車位置検出不能」である旨の情報を受け取ると、例えば「運転アシストを中断します」といった内容を運転者に報知することができる。
【００６３】
上記より、ドライバアシスト装置９側で適切な運転アシストの方法を選択することができる。
【００６４】
＜変形例３＞
情報出力部５は、自車が走行中の車線の情報、および当該車線内における自車の側方位置の情報に加えて、自車の絶対位置の情報、または自車前方の道路形状の情報等をドライバアシスト装置９に出力するようにしてもよい。ここで、自車の絶対位置の情報は、自車位置算出部２で算出された自車位置の情報であり、自車前方の道路形状の情報は、自車位置算出部２で算出された自車位置に基づいて地図ＤＢ６から取得した道路形状の情報である。
【００６５】
上記より、ドライバアシスト装置９に多岐の情報を与えているため、ドライバアシスト装置９では高度な運転アシストを行うことが可能となる。例えば、ドライバアシスト装置９は、カーブまたは道路勾配に応じて、高度な半自動走行の制御を行うことができる。また、ドライバアシスト装置９は、運転者にとって有用な情報（例えば、「この先、カーブがあります」等）を表示することが可能となる。
【００６６】
＜変形例４＞
周辺環境検出装置７は、自車位置算出部２で算出された自車位置に対応する道路情報を道路構造ＤＢ８から取得するようにしてもよい。このような構成とすることによって、周辺環境検出装置７は、自車位置算出部２で算出された自車位置において検出すべき道路構造物またはその特徴を知ることが可能となるため、道路構造物の検出精度を向上させることができる。
【００６７】
＜変形例５＞
上述の通り、道路構造ＤＢ８は、車道外側線と歩道との距離、歩道の高さ、車道外側線と側壁との距離、側壁の高さ、車道外側線と分離帯との距離、分離帯の高さ等を道路情報として記憶している。このように、道路構造ＤＢ８は、側壁等の連続的な高い道路構造物だけでなく、歩道等の連続的な低い道路構造物の情報を記憶しているため、道路構造物の詳細を把握することが可能となる。また、自車が、異なる方式の周辺環境検出装置７を複数設置している場合において、特定の道路構造物の検出に適した周辺環境検出装置７を選択することができる。例えば、側壁等の大きな道路構造物の検出には超音波センサを選択し、分解能が必要な道路構造物の検出にはレーザレーダを選択し、やや広角な道路構造物の検出にはミリ波レーダを選択することができる。
【００６８】
＜変形例６＞
道路構造ＤＢ８は、ガードレールまたは反射板等、一定間隔で繰り返して設置されている道路構造物の設置パターンおよび設置範囲の情報を記憶してもよい。ここで、設置パターンの情報とは、例えば道路構造物を何ｍおきに設置しているのかを示す情報であり、設置範囲の情報とは、道路構造物を設置している範囲を示す情報である。周辺環境対応走行車線推定部３は、道路構造物の設置パターンおよび設置範囲の情報に基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。
【００６９】
周辺環境検出装置７は、一定間隔で繰り返して設置されている道路構造物を検出する際、自車の速度によって道路構造物の検出周期が異なる。従って、道路構造物の設置パターンと自車の速度とから想定される周辺環境検出装置７の検出周期と、一定間隔で繰り返して配置されている道路構造物の間隔を自車の速度で割ることにより求められる理論的な検出周期と、周辺環境検出装置７での実際の検出周期とを照合することによって、道路構造物の検出精度が向上する。
【００７０】
＜変形例７＞
道路構造ＤＢ８は、道路構造物の材質、形状、または色彩に基づいて、周辺環境検出装置７が検出すると予想される検出信号の強弱または検出信号の検出パターンの情報をセンシングリファレンス情報として記憶してもよい。例えば、周辺環境検出装置７がレーザレーダである場合は、光を照射し当該光の反射を検出することにより周辺をセンシングするが、道路構造物の材質によって光の反射の強弱が異なることから、道路構造物の位置情報のリファレンスとなる。
【００７１】
なお、周辺環境検出装置７がミリ波レーダである場合における電波の反射、または周辺環境検出装置７が超音波センサである場合における音波でも同様である。
【００７２】
また、周辺環境検出装置７が検出する検出信号の強弱または検出信号の検出パターンは、天候または時刻によって異なるため、道路構造ＤＢ８は、天候または時刻に応じたセンシングリファレンス情報を記憶してもよい。
【００７３】
例えば、図９に示すように、点Ｂ，Ｃにおいて側壁の有無が変化するため、自車と側壁との距離は点Ｂ，Ｃにおいて大きく変化する。すなわち、周辺環境検出装置７による検出結果は、点Ｂ，Ｃにおいて大きく変化する。このように、周辺環境検出装置７による検出結果が大きく変化する点（図９の例では点Ｂ，Ｃ）と、道路構造ＤＢ８に記憶された道路情報とを参照して自車位置を補正することによって、自車位置の精度を向上させることができる。従って、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置の精度が向上する。
【００７４】
また、例えば、図１０に示すように、側壁Ａと側壁Ｂとの材質が異なることにより反射率が異なる場合において、点Ｂでは、自車と側壁との距離は変化しないが、側壁Ａ，Ｂから反射した光の受光量に変化が生じる。当該変化した点（図１０の例では点Ｂ）と、道路構造ＤＢ８に記憶された道路情報とを参照して自車位置を補正することによって、自車位置の精度を向上させることができる。従って、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置の精度が向上する。
【００７５】
＜変形例８＞
自車は、複数の周辺環境検出装置７を設置してもよい。そして、１つの周辺環境検出装置７では道路構造物の検出精度が悪化する状況では、複数の周辺環境検出装置７で道路構造物を検出するようにしてもよい。例えば、超音波センサは風が強い状況では検出精度が悪化し、レーザレーダは霧が出ている状況では検出精度が悪化するが、このような場合に他の周辺環境検出装置７でも検出することによって、道路構造物の検出精度が向上する。
【００７６】
＜変形例９＞
周辺環境対応走行車線推定部３は、周辺環境検出装置７が、自車の周辺に存在する移動体または障害物を検出し、当該移動体または障害物の存在によって道路構造物を検出することができない場合は、「検出不能」と判断してもよい。なお、走行車線最終判断部４が「検出不能」の判断を行い、「検出不能」旨の情報をドライバアシスト装置９に出力してもよい。
【００７７】
また、周辺環境対応走行車線推定部３は、周辺環境検出装置７が断続的に道路構造物を検出している状況では、周辺環境検出装置７による過去の検出結果の時系列情報と、自車の挙動情報と、道路構造ＤＢ８に記憶されている道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定してもよい。
【００７８】
＜変形例１０＞
道路構造ＤＢ８は、地図ＤＢ６に記憶されている地図データを記憶してもよい。すなわち、道路構造ＤＢ８と地図ＤＢ６とは一体で構成されてもよい。
【００７９】
＜実施の形態２＞
まず、本発明の実施の形態２による車線認識装置の構成について説明する。
【００８０】
図１１は、本実施の形態２による車線認識装置１２の構成の一例を示すブロック図である。
【００８１】
図１１に示すように、車線認識装置１２は、道路標示対応走行車線推定部１３を備えることを特徴としている。その他の構成および基本的な動作は、実施の形態１と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００８２】
道路標示対応走行車線推定部１３（平面模様関係走行車線推定部）は、画像認識装置１４による認識結果に基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の側方位置とを推定する。
【００８３】
画像認識装置１４（画像認識部）は、自車に設置されたカメラが撮影した映像に基づいて、画像処理によって道路上の白線を認識する。カメラは、自車の前方の道路上を撮影可能なように設置されるのが望ましいが、後方映像により白線を認識してもよい。また、前方映像および後方映像の両方を用いて白線を認識してもよい。前方および後方を認識することによって、他車の存在または白線のかすれ箇所の多寡等の影響による検出精度の劣化を防ぐことができる。なお、図１１では、画像認識装置１４は、車線認識装置１２の外部に備えられているが、車線認識装置１２の内部に備えられてもよい。
【００８４】
車線認識装置１２における道路標示対応走行車線推定部１３の機能は、処理回路により実現される。すなわち、車線認識装置１２は、画像認識装置１４による認識結果に基づいて、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を推定するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ１１に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０である（図４参照）。
【００８５】
車線認識装置１２における道路標示対応走行車線推定部１３の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ１１に格納される。処理回路は、メモリ１１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、車線認識装置１２は、画像認識装置１４による認識結果に基づいて、自車が走行中の車線と当該車線内における自車の側方位置を推定するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１１を備える。また、このプログラムは、道路標示対応走行車線推定部１３の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。
【００８６】
次に、車線認識装置１２の動作について説明する。
【００８７】
図１２は、車線認識装置１２の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１２のステップＳ３１、ステップＳ３３、およびステップ３５は、図５のステップＳ１１、ステップＳ１２、およびステップＳ１４に対応しているため、ここでは説明を省略する。
【００８８】
ステップＳ３２において、道路標示対応走行車線推定部１３は、画像認識装置１４による白線の認識結果に基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。このとき、画像認識装置１４は、自車の前方の道路上に存在する白線を認識し、当該認識結果（自車周辺情報）を道路標示対応走行車線推定部１３に出力している。
【００８９】
ステップＳ３４において、走行車線最終判断部４は、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を最終判断する。
【００９０】
図１３は、走行車線最終判断部４の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１３は、図１２のステップＳ３４における処理の詳細を示したものである。また、図１３のステップＳ４３〜ステップＳ４５は、図８のステップＳ２１〜ステップＳ２３と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００９１】
ステップＳ４１において、走行車線最終判断部４は、道路標示対応走行車線推定部１３が、画像認識装置１４が認識した白線に基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定したか否かの判断を行う。道路標示対応走行車線推定部１３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定した場合は、ステップＳ４２に移行する。一方、道路標示対応走行車線推定部１３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合は、ステップＳ４３に移行する。道路標示対応走行車線推定部１３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合としては、例えば、画像認識装置１４が白線を認識することができなかった場合が挙げられる。
【００９２】
ステップＳ４２において、走行車線最終判断部４は、道路標示対応走行車線推定部１３で推定された自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を最終判断結果とする。
【００９３】
上記より、車線認識装置１２は、実施の形態１による車線認識装置１よりも、自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置を正確に認識することが可能となる。
【００９４】
＜変形例＞
次に、車線認識装置１２の変形例（変形例１）について説明する。
【００９５】
＜変形例１＞
自車は、前照灯等、自車の周辺を照明する照明装置を設置してもよい。車線認識装置１２は、照明装置を制御することによって、画像認識装置１４による画像認識の精度を向上させることが可能となる。
【００９６】
なお、照明装置は、近赤外照明装置であってもよい。また、照明装置は、画像認識装置１４の認識精度が最も向上する波長で照射するようにしてもよい。
【００９７】
＜実施の形態３＞
まず、本発明の実施の形態３による車線認識装置の構成について説明する。
【００９８】
図１４は、本実施の形態３による車線認識装置１５の構成の一例を示すブロック図である。
【００９９】
図１４に示すように、車線認識装置１５の道路標示対応走行車線推定部１３は、道路標示ＤＢ１６に記憶された道路標示を用いて、自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置を推定することを特徴としている。その他の構成および基本的な動作は、実施の形態２と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【０１００】
道路標示ＤＢ１６（平面模様記憶部）は、道路に標示されている交通規制等を文字、数字、記号、または線で示す道路標示（平面模様）と車線とを対応付けて記憶している。道路標示としては、例えば、白線、最高速度、駐停車禁止、横断歩道、進路変更禁止、安全地帯等が挙げられる。道路標示ＤＢ１６は、例えばハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶装置から構成されている。なお、図１４では、道路標示ＤＢ１６は、車線認識装置１５の外部に備えられているが、車線認識装置１５の内部に備えられてもよい。
【０１０１】
次に、車線認識装置１５の動作について説明する。
【０１０２】
図１５は、車線認識装置１５の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１５のステップＳ５１、ステップＳ５３、ステップＳ５５は、図１２のステップＳ３１、ステップＳ３３、ステップＳ３５に対応しているため、ここでは説明を省略する。
【０１０３】
ステップＳ５２において、道路標示対応走行車線推定部１３は、自車位置と、画像認識装置１４による認識結果と、道路標示ＤＢ１６から取得した道路標示とに基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。具体的には、道路標示対応走行車線推定部１３は、自車位置算出部２で算出された自車位置に対応する道路標示（道路情報）を道路標示ＤＢ１６から取得する。また、画像認識装置１４は、自車位置算出部２で算出された自車位置における道路標示を認識し、認識結果（自車周辺情報）を道路標示対応走行車線推定部１３に出力する。そして、道路標示対応走行車線推定部１３は、画像認識装置１４による認識結果と、道路標示ＤＢ１６から取得した道路標示とを参照して、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。
【０１０４】
ステップＳ５４において、走行車線最終判断部４は、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を最終判断する。
【０１０５】
図１６は、走行車線最終判断部４の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１６は、図１５のステップＳ５４における処理の詳細を示したものである。また、図１６のステップＳ６２〜ステップＳ６５は、図１３のステップＳ４２〜ステップＳ４５と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【０１０６】
ステップＳ６１において、走行車線最終判断部４は、道路標示対応走行車線推定部１３が、画像認識装置１４が認識した道路標示に基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定したか否かの判断を行う。道路標示対応走行車線推定部１３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定した場合は、ステップＳ６２に移行する。一方、道路標示対応走行車線推定部１３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合は、ステップＳ６３に移行する。道路標示対応走行車線推定部１３が、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定していない場合としては、例えば、画像認識装置１４が道路標示を認識することができなかった場合が挙げられる。
【０１０７】
上記より、車線認識装置１５は、実施の形態２による車線認識装置１２よりも、自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置を正確に認識することが可能となる。また、画像認識装置１４によって自車と道路標示との距離を認識することができるため、自車の進行方向における位置の精度も向上させることができる。
【０１０８】
＜変形例＞
次に、車線認識装置１５の変形例（変形例１〜４）について説明する。
【０１０９】
＜変形例１＞
自車は、前照灯等、自車の周辺を照明する照明装置を設置してもよい。車線認識装置１５は、照明装置を制御することによって、画像認識装置１４による画像認識の精度を向上させることが可能となる。
【０１１０】
なお、照明装置は、近赤外照明装置であってもよい。また、照明装置は、画像認識装置１４の認識精度が最も向上する波長で照射するようにしてもよい。
【０１１１】
＜変形例２＞
周辺環境対応走行車線推定部３は、周辺環境検出装置７または画像認識装置１４が、自車の周辺に存在する移動体または障害物を検出し、当該移動体または障害物の存在によって道路構造物または道路標示を検出または認識することができない場合は、「検出不能」または「認識不能」と判断してもよい。なお、走行車線最終判断部４が「検出不能」または「認識不能」の判断を行い、「検出不能」または「認識不能」である旨の情報をドライバアシスト装置９に出力してもよい。
【０１１２】
また、道路標示対応走行車線推定部１３は、画像認識装置１４が断続的に道路標示を認識している状況では、画像認識装置１４による過去の認識結果の時系列情報と、自車の挙動情報と、道路構造ＤＢ８に記憶されている道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定してもよい。
【０１１３】
＜変形例３＞
画像認識装置１４は、自車位置算出部２で算出された自車位置に対応する道路標示を道路標示ＤＢ１４から取得するようにしてもよい。このような構成とすることによって、画像認識装置１４は、自車位置算出部２で算出された自車位置において認識すべき道路標示またはその特徴を知ることが可能となるため、道路標示の認識精度を向上させることができる。
【０１１４】
＜変形例４＞
道路標示ＤＢ１６は、地図ＤＢ６に記憶されている地図データを記憶してもよい。すなわち、道路標示ＤＢ１６と地図ＤＢ６とは一体で構成されてもよい。また、地図ＤＢ６と、道路構造ＤＢ８と、道路標示ＤＢ１６とを一体で構成するようにしてもよい。
【０１１５】
＜実施の形態４＞
まず、本発明の実施の形態４による車線認識装置の構成について説明する。
【０１１６】
図１７は、本実施の形態４による車線認識装置１７の構成の一例を示すブロック図である。
【０１１７】
図１７に示すように、車線認識装置１７は、第１の信頼度記憶部１８と、第２の信頼度記憶部１９とを備えることを特徴としている。その他の構成および基本的な動作は、実施の形態３と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【０１１８】
第１の信頼度記憶部１８は、例えばハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶装置から構成され、周辺環境対応走行車線推定部３で算出された第１の信頼度を記憶する。なお、第１の信頼度については後述する。
【０１１９】
第２の信頼度記憶部１９は、例えばハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶装置から構成され、道路標示対応走行車線推定部１３で算出された第２の信頼度を記憶する。なお、第２の信頼度については後述する。
【０１２０】
次に、車線認識装置１７の動作について説明する。
【０１２１】
図１８は、車線認識装置１７の動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１８のステップＳ７１は、図１５のステップＳ５１に対応しているため、ここでは説明を省略する。
【０１２２】
ステップＳ７２において、道路標示対応走行車線推定部１３は、図１５のステップＳ５２と同様の処理を行い、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。また、道路標示対応走行車線推定部１３は、第２の信頼度を算出する。道路標示対応走行車線推定部１３で算出された第２の信頼度は、第２の信頼度記憶部１９に記憶される。
【０１２３】
ステップＳ７３において、周辺環境対応走行車線推定部３は、図１５のステップＳ５３と同様の処理を行い、自車が走行中の車線、および当該車線内における自車の側方位置を推定する。また、周辺環境対応走行車線推定部３は、第１の信頼度を算出する。周辺環境対応走行車線推定部３で算出された第１の信頼度は、第１の信頼度記憶部１８に記憶される。
【０１２４】
ステップＳ７４において、走行車線最終判断部４は、道路標示対応走行車線推定部１３で推定された自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置（以下、第２の推定値Ｄ２ともいう）と、周辺環境対応走行車線推定部３で推定された自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置（以下、第１の推定値Ｄ１ともいう）と、第１の信頼度記憶部１８に記憶された第１の信頼度（以下、第１の信頼度Ｐ１ともいう）と、第２の信頼度記憶部１９に記憶された第２の信頼度（以下、第２の信頼度Ｐ２ともいう）と、デッドレコニングによって過去に推定された自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置（以下、推定値履歴Ｄ３ともいう）とに基づいて、自車が走行中の車線、当該車線内における自車の側方位置、および信頼度を最終判断する。
【０１２５】
ステップＳ７５において、情報出力部５は、自車が走行中の車線、当該車線内における自車の側方位置、および信頼度をドライバアシスト装置９に出力する。
【０１２６】
ここで、信頼度を算出する際に用いるパラメータについて説明する。
【０１２７】
図１９は、信頼度を算出する際に用いるパラメータの一例を示す図である。
【０１２８】
図１９において、パラメータＰ１ｅは、周辺環境検出装置７から出力されるパラメータであり、周辺環境検出装置７による検出結果の信頼度を示している。
【０１２９】
パラメータＰ１ｄは、道路構造ＤＢ８に記憶されているパラメータであり、周辺環境検出装置７が道路構造物を検出する際の信頼度（検出容易性）を示している。例えば、ある地点における道路構造物の数が少ない場合は、パラメータＰ１ｄの値は小さくなる。また、道路構造物が多い程、パラメータＰ１ｄの値は大きくなる。また、道路構造物の大小によっても検出の信頼度は変化する。例えば、側壁等の平面的で大きい道路構造物は検出の信頼性が高く、小さく低い道路構造物は検出の信頼性が低くなる。
【０１３０】
パラメータＰ２ｅは、画像認識装置１４から出力されるパラメータであり、画像認識装置１４による認識結果の信頼度を示している。
【０１３１】
パラメータＰ２ｄは、道路標示ＤＢ１６に記憶されているパラメータであり、画像認識装置１４が道路標示を認識する際の信頼度（認識容易性）を示している。例えば、白線がかすれている場合は、パラメータＰ２ｄの値は小さくなる。なお、白線のかすれ等、道路標示の状態の情報は、外部から通信により取得する。
【０１３２】
パラメータＤＩＳ１ｄは、周辺環境検出装置７から出力されるパラメータであり、自車の周辺に存在する他の移動体または障害物等、周辺環境検出装置７による検出を阻害する要因によって検出の信頼度が低下することを示す値である。例えば、図２０，２１に示すように、周辺環境検出装置７が他の移動体または障害物等の影響を受けずに周辺環境を検出することができる割合（頻度）が多い程、パラメータＤＩＳ１ｄの値を小さくする。また、周辺環境のうち、検出可能な道路構造物が多い程、パラメータＤＩＳ１ｄの値を小さくする。換言すれば、周辺環境検出装置７による道路構造物の検出精度が悪い状態である場合は、当該状態が悪い程、パラメータＤＩＳ１ｄの値を大きくする。
【０１３３】
パラメータＤＩＳ２ｄは、画像認識装置１４から出力されるパラメータであり、自車の周辺に存在する他の移動体または障害物、あるいは天候等、画像認識装置１４による認識を阻害する要因によって認識の信頼度が低下することを示す値である。例えば、図２０，２１と同様、画像認識装置１４が他の移動体または障害物、あるいは天候等の影響を受けずに道路標示を認識することができる割合が多い程、パラメータＤＩＳ２ｄの値を小さくする。換言すれば、画像認識装置１４による道路標示の認識精度が悪い状態である場合は、当該状態が悪い程、パラメータＤＩＳ２ｄの値を大きくする。
【０１３４】
なお、図１９では、パラメータＰ２ｅの方がパラメータＰ１ｅよりも最大値が大きい場合について説明したが、これに限るものではない。例えば、パラメータＰ１ｅおよびパラメータＰ２ｅの最大値を同一にしてもよい。
【０１３５】
ここで、信頼度の算出について説明する。
【０１３６】
周辺環境対応走行車線推定部３は、例えば下記の式（８）を用いて、第１の信頼度Ｐ１を算出する。
Ｐ１＝ＭＡＸ｛（Ｐ１ｅ×Ｐ１ｄ−ＤＩＳ１ｄ）、０｝  ・・・（８）
【０１３７】
また、道路標示対応走行車線推定部１３は、例えば下記の式（９）を用いて、第２の信頼度Ｐ２を算出する。
Ｐ２＝ＭＡＸ｛（Ｐ２ｅ×Ｐ２ｄ−ＤＩＳ２ｄ）、０｝  ・・・（９）
【０１３８】
次に、走行車線最終判断部４の動作について説明する。
【０１３９】
図２２は、走行車線最終判断部４の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１４０】
ステップＳ８１において、走行車線最終判断部４は、第１の信頼度Ｐ１または第２の信頼度Ｐ２の一方が高信頼度であるか否かの判断を行う。具体的には、走行車線最終判断部４は、ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｈを満足するか否かの判断を行う。ここで、Ｐｔｈ＿ｈは、高信頼度の閾値を示し、当該閾値よりも値が大きい信頼度は無条件で信頼できることを示す。ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｈを満足する場合は、ステップＳ８２に移行する。一方、ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｈを満足しない場合は、ステップＳ８３に移行する。
【０１４１】
ステップＳ８２において、走行車線最終判断部４は、第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２のうちの値が大きい方の信頼度と、推定値とを最終判断として採用する。走行車線最終判断部４は、ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｈを満足する場合において、Ｐ１＞Ｐ２であればＤ＝Ｄ１かつＰ１となり、Ｐ１≦Ｐ２であればＤ＝Ｄ２かつＰ２となる。ここで、Ｄは、最終判断結果を示している。
【０１４２】
ステップＳ８３において、走行車線最終判断部４は、第１の信頼度Ｐ１または第２の信頼度Ｐ２の一方が中信頼度であるか否かの判断を行う。具体的には、走行車線最終判断部４は、Ｐｔｈ＿ｈ＞ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｌを満足するか否かの判断を行う。ここで、Ｐｔｈ＿ｌは、信頼度の限界の閾値を示し、当該閾値よりも値が小さい信頼度は信頼できないことを示す。Ｐｔｈ＿ｈ＞ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｌを満足する場合は、ステップＳ８４に移行する。一方、Ｐｔｈ＿ｈ＞ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｌを満足しない場合は、ステップＳ８９に移行する。
【０１４３】
ステップＳ８４において、走行車線最終判断部４は、第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２のうちの値が大きい方の信頼度と、推定値とを最終判断として採用する。
【０１４４】
ステップＳ８５において、第１の推定値Ｄ１および第２の推定値Ｄ２と、推定値履歴Ｄ３とを比較する。第１の推定値Ｄ１、第２の推定値Ｄ２、および第３の推定値Ｄ３が同じである場合は、ステップＳ８６に移行する。第１の推定値Ｄ１または第２の推定値Ｄ２の一方が推定値履歴Ｄ３と同じである場合は、ステップＳ８７に移行する。第１の推定値Ｄ１および第２の推定値Ｄ２が同じである場合は、ステップＳ８８に移行する。その他の場合は、処理を終了する。
【０１４５】
ステップＳ８６において、走行車線最終判断部４は、信頼度を高信頼に修正する。
【０１４６】
ステップＳ８７において、走行車線最終判断部４は、推定値を推定値履歴Ｄ３に修正するとともに、信頼度をやや上げる。
【０１４７】
ステップＳ８８において、走行車線最終判断部４は、信頼度をやや上げる。
【０１４８】
上記のステップＳ８４〜ステップＳ８８の動作をまとめると、Ｐｔｈ＿ｈ＞ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｌを満足する場合において、Ｐ１＞Ｐ２であればＤ＝Ｄ１かつＰ１となり、Ｐ１≦Ｐ２であればＤ＝Ｄ２かつＰ２となる。ただし、Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３が同じであればＰｔｈ＿ｈとなる（ステップＳ８６）。Ｄ１またはＤ２がＤ３と同じであればＤ＝Ｄ３かつＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）×α１＜Ｐｔｈ＿ｈとなる（ステップＳ８７）。Ｄ１およびＤ２が同じであればＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）×α２＜Ｐｔｈ＿ｈとなる（ステップＳ８８）。
【０１４９】
ステップＳ８９において、走行車線最終判断部４は、推定値履歴Ｄ３を推定値とし、第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２のうちの値が小さい方を信頼度とする。具体的には、ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）＜Ｐｔｈ＿ｌを満足する場合において、Ｄ＝Ｄ３かつＭｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）となる。
【０１５０】
上記より、車線認識装置１７は、信頼度を用いることによって、自車が走行中の車線および当該車線内における自車の側方位置を正確に認識することが可能となる。
【０１５１】
なお、上記では、実施の形態３による車線認識装置１５と同様の構成である場合について説明したが、実施の形態１による車線認識装置１および実施の形態２による車線認識装置１２についても上記の信頼度を適用することができる。
【０１５２】
上記では、複数のパラメータを用いて信頼度を算出する場合について説明したが、信頼度の算出に用いるパラメータは１つであってもよい。
【０１５３】
上記では、複数の信頼度を用いる場合について説明したが、信頼度は１つであってもよい。
【０１５４】
＜変形例＞
次に、車線認識装置１７の変形例（変形例１〜３）について説明する。
【０１５５】
＜変形例１＞
図１９では、第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２の最高値が１以上になるような各パラメータを示しているが、これに限るものではない。例えば、パラメータＰ１ｅおよびパラメータＰ２ｅの値を０〜１に設定してもよく、この場合、パラメータＤＩＳ１ｄおよびパラメータＤＩＳ２ｄの値を０〜１に設定する。
【０１５６】
図１９では、パラメータＰ１ｄおよびパラメータＰ２ｄを係数で表現したが、下記の式（１０），（１１）に示すように、信頼度Ｐ１および信頼度Ｐ２の最高値を示す定数としてもよい。
Ｐ１＝ＭＡＸ［ＭＩＮ｛（Ｐ１ｅ−ＤＩＳ１ｄ）、Ｐ１ｄ｝、０］  ・・・（１０）
Ｐ２＝ＭＡＸ［ＭＩＮ｛（Ｐ２ｅ−ＤＩＳ２ｄ）、Ｐ２ｄ｝、０］  ・・・（１１）
【０１５７】
図１９では、パラメータＰ１ｄおよびパラメータＰ２ｄを係数で表現したが、下記の式（１２），（１３）に示すように、パラメータＰ１ｅとパラメータＰ１ｄとの中間値を第１の信頼度Ｐ１とし、パラメータＰ２ｅとパラメータＰ２ｄとの中間値を第２の信頼度Ｐ２としてもよい。
Ｐ１＝ＭＡＸ［｛（Ｐ１ｅ−ＤＩＳ１ｄ）＋Ｐ１ｄ｝／２、０］  ・・・（１２）
Ｐ２＝ＭＡＸ［｛（Ｐ２ｅ−ＤＩＳ２ｄ）＋Ｐ２ｄ｝／２、０］  ・・・（１３）
【０１５８】
下記の式（１４），（１５）または式（１６），（１７）に示すように、パラメータＰ２ｅをパラメータＰ１ｅよびも重要視してもよい。
Ｐ１＝ＭＡＸ［｛（Ｐ１ｅ−ＤＩＳ１ｄ）＋２・Ｐ１ｄ｝／３、０］  ・・・（１４）
Ｐ２＝ＭＡＸ［｛２・（Ｐ２ｅ−ＤＩＳ２ｄ）＋Ｐ２ｄ｝／３、０］  ・・・（１５）
Ｐ１＝ＭＡＸ［ＭＩＮ｛（Ｐ１ｅ−ＤＩＳ１ｄ）、Ｐ１ｄ｝、０］  ・・・（１６）
Ｐ２＝ＭＡＸ［｛（Ｐ２ｅ−ＤＩＳ２ｄ）＋Ｐ２ｄ｝／２、０］  ・・・（１７）
【０１５９】
上記の式（８）〜（１７）については、周辺環境検出装置７および画像認識装置１４の性能または種類に応じて適切な式を設定すればよい。同様に、図１９に示す各パラメータの値についても、周辺環境検出装置７および画像認識装置１４の性能または種類に応じて適切な値を設定すればよい。
【０１６０】
＜変形例２＞
図２２では、周辺環境検出装置７および画像認識装置１４の信頼度が同じである場合について説明したが、これに限るものではない。例えば、画像認識装置１４の結果を優先するようにしてもよい。
【０１６１】
具体的には、ＭＩＮ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｈの場合、すなわち第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２の両方が高信頼度である場合において、Ｄ＝Ｄ２かつＰ２となる。
【０１６２】
ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｈ、かつＭＩＮ（Ｐ１，Ｐ２）＜Ｐｔｈ＿ｈである場合、すなわち第１の信頼度Ｐ１または第２の信頼度Ｐ２の一方が高信頼度である場合において、Ｐ１＞Ｐ２であればＤ＝Ｄ１かつＰ１となり、Ｐ１≦Ｐ２であればＤ＝Ｄ２かつＰ２となる。
【０１６３】
Ｐｔｈ＿ｈ＞ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｌの場合、すなわち第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２の両方が中信頼度である場合において、Ｄ＝Ｐ２かつＰ２となる。ただし、第２の推定値Ｄ２および推定値履歴Ｄ３が同じである場合は、Ｄ＝Ｄ２かつＰ２×α１＜Ｐｔｈ＿ｈとなる。
【０１６４】
ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）≧Ｐｔｈ＿ｌ、かつＭＩＮ（Ｐ１，Ｐ２）＜Ｐｔｈ＿ｌである場合、すなわち第１の信頼度Ｐ１または第２の信頼度Ｐ２の一方が中信頼度である場合において、Ｐ１＞Ｐ２であればＤ＝Ｄ１かつＰ１となり、Ｐ１≦Ｐ２であればＤ＝Ｄ２かつＰ２となる。
【０１６５】
ＭＡＸ（Ｐ１，Ｐ２）＜Ｐｔｈ＿ｌである場合、すなわち第１の信頼度Ｐ１および第２の信頼度Ｐ２の両方が低信頼度である場合において、Ｄ＝Ｄ３かつＰ２となる。
【０１６６】
＜変形例３＞
自車は、複数の周辺環境検出装置７を設置してもよい。そして、１つの周辺環境検出装置７では道路構造物の検出精度が悪化する状況では、複数の周辺環境検出装置７で道路構造物を検出するようにしてもよい。このとき、周辺環境検出装置７による各々の検出結果の信頼度のうちの最も信頼度が高い検出結果を採用するようにしてもよい。
【０１６７】
また、周辺環境検出装置７の各々に対応した検出精度の情報を道路構造ＤＢ８に記憶しておき、周辺環境検出装置７による検出結果の信頼度として採用してもよい。
【０１６８】
以上で説明した車線認識装置は、車載用ナビゲーション装置、すなわちカーナビゲーション装置だけでなく、車輛に搭載可能なＰＮＤ（Portable Navigation Device）および携帯通信端末（例えば、携帯電話、スマートフォン、およびタブレット端末など）、並びにサーバなどを適宜に組み合わせてシステムとして構築されるナビゲーション装置あるいはナビゲーション装置以外の装置にも適用することができる。この場合、車線認識装置の各機能あるいは各構成要素は、上記システムを構築する各機能に分散して配置される。
【０１６９】
具体的には、一例として、車線認識装置の機能をサーバに配置することができる。例えば、図２３に示すように、車両側に周辺環境検出装置７およびドライバアシスト装置９を備え、サーバ２０に自車位置算出部２、周辺環境対応走行車線推定部３、走行車線最終判断部４、情報出力部５を備えることによって、車線認識システムを構築することができる。なお、地図ＤＢ６および道路構造ＤＢ８は、車両側またはサーバ２０の一方に備えてもよく、車両およびサーバ２０とは独立して備えてもよい。サーバ２０に備えられる各構成要素は、適宜にサーバ２０および車両側に分散して配置するようにしてもよい。図１１，１４，１７に示す各車線認識装置についても同様である。
【０１７０】
上記の構成とした場合であっても、上記の実施の形態と同様の効果が得られる。
【０１７１】
また、上記の実施の形態における動作を実行するソフトウェア（車線認識方法）を、例えばサーバまたは携帯通信端末に組み込んでもよい。
【０１７２】
具体的には、一例として、上記の車線認識方法は、自車の現在位置を算出し、検出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物または平面的に視認可能な平面模様と自車との位置関係を示す自車周辺情報と、道路構造物または平面模様と道路の車線との位置関係が対応付けられた情報である道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、推定の結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する。
【０１７３】
上記より、上記の実施の形態における動作を実行するソフトウェアをサーバまたは携帯通信端末に組み込んで動作させることによって、磁気の実施の形態と同様の効果が得られる。
【０１７４】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
【０１７５】
本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【０１７６】
１  車線認識装置、２  自車位置算出部、３  周辺環境対応走行車線推定部、４  走行車線最終判断部、５  情報出力部、６  地図ＤＢ、７  周辺環境検出装置、８  道路構造ＤＢ、９  ドライバアシスト装置、１０  プロセッサ、１１  メモリ、１２  車線認識装置、１３  道路標示対応走行車線推定部、１４  画像認識装置、１５  車線認識装置、１６  道路標示ＤＢ、１７  車線認識装置、１８  第１の信頼度記憶部、１９  第２の信頼度記憶部、２０  サーバ。
【図１】
2017029734.tif 000006
【図２】
2017029734.tif 000007
【図３】
2017029734.tif 000008
【図４】
2017029734.tif 000009
【図５】
2017029734.tif 000010
【図６】
2017029734.tif 000011
【図７】
2017029734.tif 000012
【図８】
2017029734.tif 000013
【図９】
2017029734.tif 000014
【図１０】
2017029734.tif 000015
【図１１】
2017029734.tif 000016
【図１２】
2017029734.tif 000017
【図１３】
2017029734.tif 000018
【図１４】
2017029734.tif 000019
【図１５】
2017029734.tif 000020
【図１６】
2017029734.tif 000021
【図１７】
2017029734.tif 000022
【図１８】
2017029734.tif 000023
【図１９】
2017029734.tif 000024
【図２０】
2017029734.tif 000025
【図２１】
2017029734.tif 000026
【図２２】
2017029734.tif 000027
【図２３】
2017029734.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】平成29年9月26日(2017.9.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、
前記自車位置算出部で算出された前記自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物と前記自車との位置関係を示し、前記道路構造物と前記自車との距離を含む自車周辺情報と、前記道路構造物と道路の車線との距離が道路の各位置に対応付けられて道路構造記憶部に記憶された道路情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線と、当該車線内における前記自車の進行方向に対して垂直方向の位置とを推定する走行車線推定部と、
前記走行車線推定部による推定結果に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断する走行車線最終判断部と、
を備える、車線認識装置。
【請求項２】
前記走行車線推定部は、前記道路構造記憶部から前記道路情報を取得し、前記自車の周辺に存在する前記道路構造物を含む物体を検出する外部の周辺環境検出部から前記自車周辺情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項３】
前記自車周辺情報は、平面的に視認可能な平面模様として前記車線を構成する線または道路標示を含み、
前記走行車線推定部は、前記自車の現在位置と、前記車線を構成する線または前記道路標示とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定する平面模様関係走行車線推定部を含み、
前記走行車線最終判断部は、前記走行車線推定部および前記平面模様関係走行車線推定部による推定結果に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断し、
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記平面模様を画像処理により認識する外部の画像認識部から前記自車周辺情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項４】
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記平面模様と前記車線を構成する線とが対応付けられた前記道路情報を記憶する外部の平面模様記憶部から前記道路情報を取得することを特徴とする、請求項３に記載の車線認識装置。
【請求項５】
前記道路構造物は、歩道、側壁、および分離帯の少なくとも１つを含み、
前記道路情報は、車道外側線から前記歩道までの距離と、前記歩道の高さと、前記車道外側線から前記側壁までの距離と、前記側壁の高さと、前記車道外側線から前記分離帯までの距離と、前記分離帯の高さとの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項６】
前記道路情報は、一定間隔で繰り返して設置された前記道路構造物の設置パターンおよび設置範囲を含むことを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項７】
前記道路情報は、前記道路構造物の材質、形状、または色彩に基づいて前記周辺環境検出部が検出すると予想されるセンシングリファレンス情報を含むことを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項８】
前記センシングリファレンス情報は、前記周辺環境検出部が検出する検出信号の強弱または検出信号の検出パターンであることを特徴とする、請求項７に記載の車線認識装置。
【請求項９】
前記周辺環境検出部が前記道路構造物を検出することができない場合において、
前記走行車線推定部は、前記道路情報と、前記自車の挙動に関する情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定することを特徴とする、請求項２に記載の車線認識装置。
【請求項１０】
前記画像認識部が前記平面模様を認識することができない場合において、
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記道路情報と、前記自車の挙動に関する情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を推定することを特徴とする、請求項３に記載の車線認識装置。
【請求項１１】
前記走行車線最終判断部は、前記走行車線推定部による推定結果の信頼度である第１の信頼度と、前記平面模様関係走行車線推定部による推定結果の信頼度である第２の信頼度とのうちの少なくとも一方に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断することを特徴とする、請求項３に記載の車線認識装置。
【請求項１２】
前記道路情報は、前記周辺環境検出部が前記道路構造物を検出するときの検出容易性を、前記第１の信頼度を算出する際のパラメータとして含むことを特徴とする、請求項１１に記載の車線認識装置。
【請求項１３】
前記道路情報は、前記画像認識部が前記平面模様を認識するときの認識容易性を、前記第２の信頼度を算出する際のパラメータとして含むことを特徴とする、請求項１１に記載の車線認識装置。
【請求項１４】
前記走行車線推定部は、前記周辺環境検出部が前記道路構造物以外の前記物体を検出する頻度が高い程、前記第１の信頼度を下げることを特徴とする、請求項１２に記載の車線認識装置。
【請求項１５】
前記走行車線推定部は、前記周辺環境検出部による前記道路構造物の検出精度が悪い状態である場合において、当該状態が悪い程、前記第１の信頼度を下げることを特徴とする、請求項１２に記載の車線認識装置。
【請求項１６】
前記平面模様関係走行車線推定部は、前記画像認識部による前記平面模様の認識精度が悪い状態である場合において、当該状態が悪い程、前記第２の信頼度を下げることを特徴とする、請求項１３に記載の車線認識装置。
【請求項１７】
前記走行車線最終判断部で判断された前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を出力する出力部をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の車線認識装置。
【請求項１８】
自車の現在位置を算出し、
前記算出された前記自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物と前記自車との位置関係を示し、前記道路構造物と前記自車との距離を含む自車周辺情報と、前記道路構造物と道路の車線との距離が道路の各位置に対応付けられて道路構造記憶部に記憶された道路情報とに基づいて、前記自車が走行中の車線と、当該車線内における前記自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、
前記推定の結果に基づいて、前記自車が走行中の車線および当該車線内における前記位置を判断する、車線認識方法。
【請求項１９】
前記推定時において、前記道路構造記憶部から前記道路情報を取得し、前記自車の周辺に存在する前記道路構造物を含む物体を検出する外部の周辺環境検出部から前記自車周辺情報を取得することを特徴とする、請求項１８に記載の車線認識方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明による車線認識装置は、自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、自車位置算出部で算出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物と自車との位置関係を示し、前記道路構造物と前記自車との距離を含む自車周辺情報と、道路構造物と道路の車線との距離が道路の各位置に対応付けられて道路構造記憶部に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定する走行車線推定部と、走行車線推定部による推定結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する走行車線最終判断部とを備える。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
また、本発明による車線認識方法は、自車の現在位置を算出し、検出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物と自車との位置関係を示し、前記道路構造物と前記自車との距離を含む自車周辺情報と、道路構造物と道路の車線との距離が道路の各位置に対応付けられて道路構造記憶部に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、推定の結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明によると、車線認識装置は、自車の現在位置を算出する自車位置算出部と、自車位置算出部で算出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物と自車との位置関係を示し、前記道路構造物と前記自車との距離を含む自車周辺情報と、道路構造物と道路の車線との距離が道路の各位置に対応付けられて道路構造記憶部に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定する走行車線推定部と、走行車線推定部による推定結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断する走行車線最終判断部とを備えるため、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を正確に認識することが可能となる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
また、車線認識方法は、自車の現在位置を算出し、検出された自車の現在位置と、道路に関連して存在する立体的な構造物である道路構造物と自車との位置関係を示し、前記道路構造物と前記自車との距離を含む自車周辺情報と、道路構造物と道路の車線との距離が道路の各位置に対応付けられて道路構造記憶部に記憶された道路情報とに基づいて、自車が走行中の車線と、当該車線内における自車の進行方向に対して垂直な方向の位置とを推定し、推定の結果に基づいて、自車が走行中の車線および当該車線内における位置を判断するため、自車が走行中の車線および車線内における自車の位置を正確に認識することが可能となる。
【国際調査報告】
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