(57)【要約】  車両速度を精度良く取得することができる情報処理装置を提供する。制御部（１５）は、車両Ｃの周辺の地物を検出するライダ（２１）の検出結果のうち、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷ内における白線Ｄ１の検出結果を、Δｔの時間間隔で連続的に取得し、これら複数の検出結果から、白線Ｄ１の一端部の車両Ｃの移動方向におけるラインの位置を検出する。そして、検出ラインの位置の時間的な変化に基づいて、車両Ｃの平均速度ｖを算出する。
2019124277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得部と、
前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出部と、
抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記地物の特徴部分は、当該地物の一端部であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記位置情報の時間的な変化は、前記特徴部分の検出開始から検出終了までの経過時間であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
当該地物の前記移動体の移動方向に対応する長さが既知であって、前記地物の特徴部分は、当該地物の一端部と他端部であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記位置情報の時間的な変化は、前記一端部の検出開始から他端部の検出開始までの経過時間、及び一端部の検出終了から他端部の検出終了までの経過時間の少なくとも一方であることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記検出領域は、前記移動体の移動方向の前後に所定距離を隔てて２箇所であり、前記地物の特徴部分は、当該地物の一端部であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記位置情報の時間的な変化は、前記特徴部分の前側の前記検出領域での検出終了から後側の前記検出領域での検出開始までの経過時間であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記検出領域は、前記検出部の検出可能範囲内に設定された矩形状の領域であることを特徴とする請求項１から７のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
移動体の周辺の地物を検出する検出部と、
前記検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得部と、
前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出部と、
抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする検出装置。
【請求項１０】
移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果に基づいて所定の処理を行う情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
前記検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得工程と、
前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出工程と、
抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の情報処理方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果に基づいて所定の処理を行う情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、近年開発が進められている自動走行システムは、車両周辺に存在する物体の認識による状況把握を行い、最適な目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って走行するように車両の制御を行う。この時、もし車両の自己位置推定精度が悪いと、実走行軌道が目標軌道から逸脱する可能性が生じ自動走行の安全性を低下させてしまう。自動走行の安全性を確保するためには、精度の良い自己位置推定は重要な要素のひとつである。【０００３】
従来のカーナビゲーションシステムにおける自己位置推定はＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を用いることが多い。そのため、トンネル内などの受信不能な場所やビルの谷間などのマルチパスが多発する環境下では精度が悪化するという問題があった。【０００４】
そこで、車両の走行状態（例えば車両速度及びヨーレート）に基づいて車両位置を推定するいわゆるデッドレコニング技術が知られている。そして、デッドレコニングによる車両位置の推定精度を向上させるためには、上記した車両速度等の車両の走行状態を精度良く取得する必要がある。【０００５】
車両速度を精度良く取得する技術としては、例えば特許文献１に記載されているような車速パルスを補正することが知られている。特許文献１は、２つの地物間でカウントされた車輪速センサの出力パルスのカウント値Ｃｐと、２つの地物間距離Ｄとの関係に基づいて、走行速度を求める際の演算式を補正することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８‐８７８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の発明では、２つの地物間距離Ｄに基づいて演算式を補正しているため、２つの地物間距離Ｄの精度が低いと演算式の補正の精度も低下する場合がある。そのため、算出される車両速度の精度も低下することがある。【０００８】
本発明が解決しようとする課題としては、上述したような車両速度を精度良く取得することが一例として挙げられる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得部と、前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出部と、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出部と、を備えることを特徴としている。【００１０】
また、請求項９に記載の発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部と、前記検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得部と、前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出部と、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出部と、を備えることを特徴としている。【００１１】
また、請求項１０に記載の発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果に基づいて所定の処理を行う情報処理装置で実行される情報処理方法であって、前記検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得工程と、前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出工程と、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出工程と、を含むことを特徴としている。【００１２】
また、請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の情報処理方法を、コンピュータにより実行させることを特徴としている。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施例にかかる情報処理装置を有する検出装置の構成である。
【図２】図１に示された検出装置の白線の検出について説明図である。
【図３】図１に示された検出装置における計測値の座標変換の説明図である。
【図４】図１に示されたライダにおけるスキャン角度についての説明図である。
【図５】図１に示されたライダにおけるスキャン間隔についての説明図である。
【図６】図１に示されたライダにおける垂直角についての説明図である。
【図７】図１に示された制御部における速度算出方法についての説明図である。
【図８】図１に示された制御部における速度算出方法についての説明図である。
【図９】図７に示された速度算出方法のフローチャートである。
【図１０】図９に示された速度計算処理のフローチャートである。
【図１１】図８に示された速度算出方法のフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施例にかかる制御部における速度算出方法についての説明図である。
【図１３】本発明の第２の実施例にかかる制御部における速度算出方法についての説明図である。
【図１４】図１２に示された速度算出方法のフローチャートである。
【図１５】図１３に示された速度算出方法のフローチャートである。
【図１６】本発明の第３の実施例にかかる白線の検出について説明図である。
【図１７】図１６に示された制御部における速度算出方法についての説明図である。
【図１８】図１７に示された速度算出方法のフローチャートである。
【図１９】図１６に示された制御部における他の速度算出方法についての説明図である。
【図２０】図１９に示された速度算出方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる情報処理装置は、取得部が、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果のうち、移動体とともに移動する所定検出領域内における地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得し、抽出部が、取得手段により取得された複数の検出結果から、検出領域内における地物の特徴部分の移動体の移動方向における位置情報を抽出する。そして、算出部が、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、移動体の速度を算出する。このようにすることにより、例えばライダ等の検出部の検出領域内における道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位置情報に基づいて速度を算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。
【００１５】
また、地物の特徴部分は、当該地物の一端部であってもよい。このようにすることにより、地物の一端部という１か所における特徴部分の検出によって速度を検出することが可能となる。したがって、他の地物との距離の精度考慮する必要がなくなり、移動体の速度を精度良く算出することができる。
【００１６】
また、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の検出開始から検出終了までの経過時間であってもよい。このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出することができる。
【００１７】
また、当該地物の移動体の移動方向に対応する長さが既知であって、地物の特徴部分は、当該地物の一端部と他端部であってもよい。このようにすることにより、地物の移動方向に対応する長さが既知である場合に、当該長さに基づいて移動体の速度を検出することができる。
【００１８】
また、位置情報の時間的な変化は、一端部の検出開始から他端部の検出開始までの経過時間、あるいは一端部の検出終了から他端部の検出終了までの経過時間であってもよい。このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出することができる。
【００１９】
また、検出領域は、移動体の移動方向の前後に所定距離を隔てて２箇所であり、地物の特徴部分は、当該地物の一端部であってもよい。このようにすることにより、所定距離が既知であるので、移動方向に対応する長さが既知でない地物であっても移動体の速度を算出することができる。
【００２０】
また、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の前側の検出領域での検出終了から後側の検出領域での検出開始までの経過時間であってもよい。このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出することができる。
【００２１】
また、検出領域は、検出部の検出可能範囲内に設定された矩形状の領域であってもよい。このようにすることにより、地物を検出する可能性がある部分のみを検出領域とすることができる。そのため、例えば検出を想定している対象物以外の地物等の物体の検出によるノイズによって速度算出の精度低下を防止することができる。
【００２２】
また、本発明の一実施形態にかかる検出装置は、移動体の周辺の地物を検出する検出部を備えている。そして、取得部が、移動体とともに移動する所定検出領域内における地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得し、抽出部が、取得手段により取得された複数の検出結果から、検出領域内における地物の特徴部分の移動体の移動方向における位置情報を抽出する。そして、算出部が、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、移動体の速度を算出する。このようにすることにより、例えばライダ等の検出部を備える検出装置において、検出領域内における道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位置情報を検出することにより速度を算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。
【００２３】
また、本発明の一実施形態にかかる情報処理方法は、取得工程で、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果のうち、移動体とともに移動する所定検出領域内における地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得し、抽出工程で、取得工程において取得された複数の検出結果から、検出領域内における地物の特徴部分の移動体の移動方向における位置情報を抽出する。そして、算出工程で、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、移動体の速度を算出する。このようにすることにより、例えばライダ等の検出部の検出領域内における道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位置情報を検出することにより速度を算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。
【００２４】
また、上述した情報処理方法をコンピュータにより実行させる情報処理プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、検出部の検出領域内における道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位置情報を検出することにより速度を算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。
【実施例１】
【００２５】
本発明の第１の実施例にかかる情報処理装置を図１〜図１１を参照して説明する。本実施例にかかる情報処理装置は検出装置１ に含まれ、移動体としての車両と共に移動する。【００２６】
本実施形態にかかる検出装置１の概略ブロック構成を図１に示す。検出装置１は、センサ群１１と、記憶部１２と、制御部１５と、出力部１６と、を備えている。【００２７】
センサ群１１は、ライダ２１、車速センサ２２、加速度センサ２３、ジャイロセンサ２４と、傾斜センサ２５と、温度センサ２６と、ＧＰＳ受信機２７と、を備えている。【００２８】
検出部としてのライダ２１は、パルス状にレーザ光を出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定する。ライダ２１は、レーザ光が反射された物体までの距離と、当該レーザ光の出射角度との組により示された計測点の点群を出力する。本実施例では、ライダ２１は、車両の周辺に存在する地物の検出に用いられる。地物とは、地上に存在する天然または人工のあらゆる物体を含む概念である。地物の例としては、車両の経路（即ち道路）上に位置する経路上地物と、道路の周辺に位置する周辺地物と、が含まれる。経路上地物の例としては、道路標識や信号機、ガードレール、歩道橋等が挙げられ、道路そのものも含まれる。即ち、路面に描写された文字や図形、及び、道路の形状（道幅や曲率）も経路上地物に含まれる。また、周辺地物の例としては、道路に沿って位置する建築物（住宅、店舗）や看板等が挙げられる。【００２９】
車速センサ２２は、車両の車輪の回転に伴って発生されているパルス信号からなるパルス（「車軸回転パルス」とも呼ぶ。）を計測し、車速を検出する。加速度センサ２３は、車両の進行方向における加速度を検出する。ジャイロセンサ２４は、車両の方向変換時における車両の角速度を検出する。傾斜センサ２５は、車両の水平面に対するピッチ方向での傾斜角（「勾配角」とも呼ぶ。）を検出する。温度センサ２６は、加速度センサ２３の周辺での温度を検出する。ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２７は、複数のＧＰＳ衛星から、測位用データを含む電波を受信することで、車両の絶対的な位置を検出する。センサ群１１の各センサの出力は、制御部１５に供給される。【００３０】
記憶部１２は、制御部１５が実行する情報処理プログラムや、制御部１５が所定の処理を実行するのに必要な情報等を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、道路データ及び地物の情報を含む地図データベース（ＤＢ）１０を記憶する。なお、地図ＤＢ１０は、定期的に更新されてもよい。この場合、例えば、制御部１５は、図示しない通信部を介し、地図情報を管理する外部のサーバ装置から、自車位置が属するエリアに関する部分地図情報を受信し、地図ＤＢ１０に反映させる。なお、記憶部１２が地図ＤＢ１０を記憶する代わりに、検出装置１と通信可能なサーバ装置が地図ＤＢ１０を記憶してもよい。この場合、制御部１５は、外部のサーバ装置と通信を行うことにより、地図ＤＢ１０から必要な地物の情報等を取得する。【００３１】
出力部１６は、例えば、制御部１５で算出された速度情報を、自動運転の制御装置や、メータ等の他の車載機器に出力する。【００３２】
制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含み、検出装置１の全体を制御する。制御部１５は、取得部１５ａと、抽出部１５ｂと、算出部１５ｃと、を備えている。本実施例では、制御部１５は、ライダ２１で検出された地物に基づいて車両の速度を算出する。【００３３】
取得部１５ａは、ライダ２１が検出した地物の検出結果のうち、後述するウィンドウにおける検出結果を所定の時間間隔で連続的に取得する。【００３４】
抽出部１５ｂは、取得部１５ａが取得した検出結果から、ウィンドウ内における地物の特徴部分の車両の移動方向における位置情報を抽出する。【００３５】
算出部１５ｃは、抽出部１５ｂで抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、車両の速度を算出する。【００３６】
そして、上述した構成の検出装置１のうち制御部１５が本実施例にかかる情報処理装置として機能する。【００３７】
次に、上述した構成の検出装置１の制御部１５（情報処理装置）における速度検出の方法について説明する。以下の説明では地物として破線状の車線境界線（いわゆる白線）を利用して行う。白線は再帰性反射材が塗布されているため、反射強度が高くライダによる検出が容易である。【００３８】
本実施例における白線の検出について図２を参照して説明する。図２において車両Ｃは、図中左から右へ向かって走行しているとする。そして、車両Ｃの前方部左側にはライダ２１Ｌが設置され、同様に車両Ｃの前方部右側にはライダ２１Ｒが設置されている。【００３９】
そして、ライダ２１Ｌ、２１Ｒの検出範囲をＡとすると、その検出範囲Ａに矩形状の領域であるウィンドウＷが設定される。このウィンドウＷは、検出範囲Ａの中で白線Ｄ１及び白線Ｄ２が検出し易い位置に設定される。このウィンドウＷが本実施例における移動体とともに移動する検出領域となる。なお、本実施例では、車両Ｃの前方に設置したライダ２１により説明するが、車両Ｃの後方に設置したライダであってもよい。さらに、ライダ２１Ｌ、２１Ｒのいずれかのみであってもよい。【００４０】
次に、ライダ２１による計測値の座標変換について図３を参照して説明する。ライダ２１は、上述したように物体までの距離と、レーザ光の出射角度を出力する。つまり、計測対象までの距離と、計測対象の水平角度及び垂直角度を出力する。ここで、図３左側に示したように、車両Ｃの前後方向の軸をｘｂ、車両Ｃの左右方向の軸をｙｂ、車両Ｃの垂直方向の軸をｚｂとする。このとき、図３右側に示したように、車両Ｃの重心位置から計測対象までの距離をｒ、計測対象までの水平角度をα、計測対象までの垂直角度をβとすると、計測対象の位置Ｚ（ｉ）は次の（１）式によって表される。
【数１】
2019124277.tif 000003
【００４１】
次に、ライダ２１のスキャン間隔について説明する。本実施例におけるライダ２１は、水平方向の一方から他方に沿って順次パルス光を発光することにより物体をスキャンする。そのため、図４の上段に示したように、上から見るとスキャン軌跡がライン状になる。したがって、取得部１５ａは、このスキャンされたラインの間隔でライダ２１から情報を取得する。即ち、取得部１５ａは、地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得している。【００４２】
また、一般的なライダとして、水平方向にスキャンするビームを垂直方向に上下動させて複数のラインを得るものや、水平方向にスキャンする光学系を垂直方向に複数個並べて複数のラインを得るものがある。このようなタイプのライダのスキャン間隔は、車両Ｃからみて離れるにしたがって広がることが知られている（図５も参照）。これは、ライダ２１と地物（路面）との角度が車両Ｃからみて離れるにしたがって浅くなるためである。【００４３】
ここで、図５に示すように、ウィンドウＷ内のスキャンのラインを車両Ｃから離れた位置から近づくにしたがってＳ１、Ｓ２、…、Ｓ１０とし、各ラインの間隔をｄ１、ｄ２、…、ｄ９とする。また、図６に示すように、各ラインの垂直角度がβ（ｉ）、β（ｉ＋１）、β（ｉ＋２）、β（ｉ＋３）、出射点から各ラインまでの距離がｒ（ｉ）、ｒ（ｉ＋１）、ｒ（ｉ＋２）、ｒ（ｉ＋３）としたときのラインの間隔ｄ（ｉ）、ｄ（ｉ＋１）、ｄ（ｉ＋２）は、次の（２）〜（４）式のように表される。
【数２】
2019124277.tif 000004
【００４４】
そして、このウィンドウＷの範囲を白線が通過したことにより当該白線である破線を構成する一の線の一端部が検出されることに基づいて車両Ｃの速度を算出する。以下、図５に示したラインの符号及びラインの間隔の符号を用いて説明する。【００４５】
まず、図７上段に示したように、ラインＳ１、Ｓ２が白線Ｄ１の一端部を検出したとする。そして、図７中段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ１〜Ｓ４が白線Ｄ１を検出したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ）は次の（５）式で表され、このときの車両Ｃの速度ｖ（ｋ）は（６）式で表される。ここで、（５）式（６）式におけるｄ２／２、ｄ４／２等は、図７のように白線Ｄ１の端部の位置がスキャンの間にある場合には、正確な位置が不明のためスキャン間隔の１／２と見做しているのである。そのため、スキャン間隔が密になるほどこの１／２と実際の位置との誤差が小さくなる。
【数３】
2019124277.tif 000005
【００４６】
次に、図７下段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ１〜Ｓ７が白線Ｄ１を検出したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ＋１）は次の（７）式で表され、このときの車両Ｃの速度ｖ（ｋ＋１）は（８）式で表される。
【数４】
2019124277.tif 000006
【００４７】
したがって、上記速度ｖ（ｋ）と速度ｖ（ｋ＋１）を平均した速度ｖは次の（９）式で表される。
【数５】
2019124277.tif 000007
【００４８】
なお、図７では、白線Ｄ１の車両Ｃに近い方の端部の検出で速度を算出していたが、図８に示したように、白線Ｄ１の車両Ｃから遠い方の端部の検出で速度を算出することもできる。【００４９】
まず、図８上段に示したように、ラインＳ３〜Ｓ１０が白線Ｄ１を検出したとする。そして、図８中段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ５〜Ｓ１０が白線Ｄ１を検出したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ）は次の（１０）式で表され、このときの車両Ｃの速度ｖ（ｋ）は（１１）式で表される。
【数６】
2019124277.tif 000008
【００５０】
次に、図８下段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ８〜Ｓ１０が白線Ｄ１を検出したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ＋１）は次の（１２）式で表され、このときの車両Ｃの速度ｖ（ｋ＋１）は（１３）式で表される。
【数７】
2019124277.tif 000009
【００５１】
したがって、上記速度ｖ（ｋ）と速度ｖ（ｋ＋１）を平均した速度ｖは次の（１４）式で表される。
【数８】
2019124277.tif 000010
【００５２】
次に、上述した構成の制御部１５（情報処理装置）の動作（情報処理方法）について図９〜図１１のフローチャートを参照して説明する。また、これらのフローチャートは制御部１５がＣＰＵ等を有するコンピュータとして構成することで、コンピュータで実行される情報処理プログラムとして構成することができる。【００５３】
まず、図７で説明した速度算出処理について図９のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ１０１において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の始端を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１０２において速度計算処理を行う。白線Ｄ１の始端の検出とは、例えば図７上段のような状態を示す。なお、速度計算処理については後述する。即ち、図７の場合においては白線Ｄ１の始端（一端部）が地物の特徴部分となる。なお、この白線Ｄ１の始端とは、上述したように、破線を構成する一の線の始まりである。【００５４】
次に、ステップＳ１０３において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の始端の検出が無くなったか否かを判断し、始端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）はステップＳ１０２に戻り、始端の検出が無くなった場合（Ｙｅｓの場合）は白線Ｄ１の端部の検出が終了したとして速度算出処理を終了する。ウィンドウＷ内で白線Ｄ１の始端の検出が無くなった状態とは、例えば図７下段から更に時間が経過してウィンドウＷ内において白線Ｄ１の一端部が検出できなくなった状態をいう。この状態では、白線Ｄ１の特徴部分である一端部が検出できないので速度算出処理を終了させる。即ち、ステップＳ１０１及びＳ１０３において、取得部１５ａが取得した複数の検出結果から、ウィンドウＷ（検出領域）内における地物の特徴部分の車両Ｃ（移動体）の移動方向における位置情報を抽出している。【００５５】
次に、図９の速度計算処理（ステップＳ１０２）について図１０のフローチャートを参照して説明する。このフローチャートは算出部１５ｃで実行される。まず、ステップＳ２０１において、１周期前のライン番号と、今回のライン番号から移動距離ｘ（ｋ）を計算する。１周期前のライン番号とは、例えば図７上段のラインＳ２であり、今回のライン番号とは、例えば図７中段のラインＳ４である。したがって、ラインＳ２〜Ｓ４までの移動距離である（５）式のとおりとなる。また、１周期とは、時間Δｔ間隔で速度を算出する場合のΔｔを示す。【００５６】
次に、ステップＳ２０２において、移動距離ｘ（ｋ）とスキャン周期Δｔから速度ｖ（ｋ）を算出する。【００５７】
そして、ステップＳ２０３において、ｋ個の速度を平均して速度ｖを求める。図１０に示した速度計算処理は、図９のフローチャートで説明したように、ステップＳ１０３の判断によって複数回実行されるため、ステップＳ２０１、Ｓ２０２は実質的に複数回実行されることとなり、実行される度にステップＳ２０３で平均化される。即ち、図１０のフローチャート（ステップＳ１０２）が、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、車両Ｃ（移動体）の速度を算出している。また、速度計算処理は、ステップＳ１０３でＮｏと判断されるまで繰り返されることで、最終的に算出される速度ｖは、位置情報の時間的な変化が、特徴部分の検出開始から検出終了までの経過時間に基づいて算出されることとなる。【００５８】
即ち、ステップＳ１０１が取得工程、抽出工程として機能し、ステップＳ１０２が算出工程として機能し、ステップＳ１０３が抽出工程として機能する。【００５９】
次に、図８で説明した速度算出処理について図１１のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３０１において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の終端を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ３０２において速度計算処理を行う。白線Ｄ１の終端とは、例えば図８上段のような状態を示す。速度計算処理は図１０のフローチャートに示した処理である。即ち、図８の場合においては白線Ｄ１の終端（一端部）が地物の特徴部分となる。【００６０】
次に、ステップＳ３０３において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の終端の検出が無くなったか否かを判断し、終端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）はステップＳ３０２に戻り、終端の検出が無くなった場合（Ｙｅｓの場合）は白線Ｄ１の端部の検出が終了したとして速度算出処理を終了する。ウィンドウＷ内から白線Ｄ１の終端の検出が無くなった状態とは、例えば図８下段から更に時間が経過してウィンドウＷから白線Ｄ１が検出されなくなった状態をいう。この状態では、白線Ｄ１の特徴部分である一端部が検出できないので速度算出処理を終了させる。【００６１】
本実施例によれば、制御部１５は、車両Ｃの周辺の地物を検出するライダ２１の検出結果のうち、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷ内における白線Ｄ１の検出結果を、Δｔの時間間隔で連続的に取得し、これらの検出結果から、白線Ｄ１の一端部の車両Ｃの移動方向におけるライダ２１のスキャンのライン位置を検出する。そして、検出されたスキャンのラインの位置の時間的な変化に基づいて、車両Ｃの速度ｖを算出する。このようにすることにより、例えばライダ等の検出部に設定したウィンドウＷ内における白線Ｄ１等の地物の境界部分といった特徴部分の位置に基づいて速度を算出することが可能となる。また、特徴部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出することができる。よって、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。【００６２】
また、白線Ｄ１の地物の一端部という１か所における特徴部分の検出によって速度を検出することが可能となる。したがって、他の地物との距離の精度を考慮する必要がなくなる。【００６３】
また、検出領域は、ライダ２１の検出範囲Ａ内に設定された矩形状のウィンドウＷとしている。このようにすることにより、白線Ｄ１を検出する可能性がある部分のみを検出領域とすることができる。そのため、例えば検出を想定している白線Ｄ１以外の物体の検出によるノイズによって速度算出の精度低下を防止することができる。
【実施例２】
【００６４】
次に、本発明の第２の実施例にかかる検出装置及び情報処理装置を図１２〜図１５を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。【００６５】
本実施例は、構成は図１と同様であるが、白線となる破線を構成する一の線の長さが既知である場合の車両Ｃの速度算出方法である。この一の線の長さ（以下、白線の長さという）は、道路の種類によって法令等で定められていることが多い。そこで、その既知の情報である白線の長さを利用することで、速度を算出することができる。本実施例においては、白線の長さは地図ＤＢ１０に含まれているものとする。【００６６】
次に、速度算出の具体例を図１２及び図１３を参照して説明する。図１２は、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷが白線Ｄ１を検出する状態を示したものである。図１２においては、第１の実施例と同様に例えばΔｔ間隔でスキャンを行って白線Ｄ１の検出を行っているものとする。このときの、白線Ｄ１の始端を最初に検出したときの検出部分の長さをａ１、各時刻間（Δｔあたり）の移動距離をｘ１〜ｘ８、白線Ｄ１の終端を最初に検出したときの未検出部分の長さをｂ１、白線Ｄの長さをＬとすると、次の（１５）式が成立する。即ち、本実施例では、地物の特徴部分は、当該地物の一端部（白線Ｄ１の始端）と他端部（白線Ｄ１の終端）となっている。
【数９】
2019124277.tif 000011
【００６７】
ここで、ａ１は例えば図７に示したＳ１〜Ｓ２が白線Ｄ１を検出したとすると、ｄ１＋ｄ２／２となる。また、ｂ１も同様に例えば図８に示したＳ３〜Ｓ１０が白線Ｄ１を検出したとすると、ｄ１＋ｄ２／２となる。【００６８】
（１５）式を変形すると次の（１６）式となる。
【数１０】
2019124277.tif 000012
【００６９】
したがって、（１６）式は８回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｌ−ａ１＋ｂ１を８回分のスキャン時間で除算する次の（１７）式により速度ｖを算出することができる。（１７）式においてＮはスキャン回数を示している。即ち、位置情報の時間的な変化は、一端部（白線Ｄ１の始端）の検出開始から他端部（白線Ｄ１の終端）の検出開始までの経過時間となっている。また、このようにして速度ｖを求めることで毎スキャンの移動距離ｘ（ｋ）等を求める必要がなくなる。
【数１１】
2019124277.tif 000013
【００７０】
なお、ａ１を白線Ｄ１の始端の検出直後の長さとしたが、少し後の検出値でも良い。またｂ１を白線Ｄ１の終端の検出直後の長さとしたが、少し後の検出値でも良い。例えば、白線Ｄ１の始端の検出直後から１時刻経過後の長さを検出してａ１とした場合、ａ１は大きな値となるが、スキャン回数Ｎが１回減るために、結果として同様の値が計算される。また、例えばｂ１を白線Ｄ１の終端の検出直後から１時刻経過後の長さとした場合、ｂ１は大きな値となるが、スキャン回数が１回増えるために、結果として同様の値が計算される。【００７１】
図１３は、ウィンドウＷから白線Ｄ１が抜けていく場合の例である。この場合も図１２と同様の考え方により速度を算出することができる。つまり、白線Ｄ１の始端を最後に検出したときの白線未検出部分の長さをａ２、各時刻間の移動距離をｘ１〜ｘ８、白線Ｄ１の終端を最後に検出したときの検出部分の長さをｂ２、白線Ｄの長さをＬとすると、次の（１８）式が成立する。
【数１２】
2019124277.tif 000014
【００７２】
ここで、ａ２やｂ２は図１２で説明したのと同様に、図７や図８で説明したことに基づいて算出することができる。【００７３】
（１８）式を変形すると次の（１９）式となる。
【数１３】
2019124277.tif 000015
【００７４】
したがって、（１９）式は８回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｌ＋ａ２−ｂ２を８回分のスキャン時間で除算する次の（２０）式により速度ｖを算出することができる。（２０）式においてＮはスキャン回数を示している。また、図１３の場合、ウィンドウの後方（車両Ｃに近い方）ではラインの間隔が密であるため（図５を参照）、ａ２やｂ２の算出（計測）精度が高くなり、結果として速度ｖの精度が向上する。
【数１４】
2019124277.tif 000016
【００７５】
なお、この場合も、ａ２やｂ２は最後に検出した値ではなく、１時刻前の値であっても良い。ａ２やｂ２が大きな値となっても、スキャン回数が増減されるため、同様の結果が計算される。【００７６】
次に、図１２で説明した速度算出処理について図１４のフローチャートを参照して説明する。まず、ステップＳ４０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期化する。次に、ステップＳ４０２において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内の白線Ｄ１の始端を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ４０３において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の始端を最初に検出したときの検出部分の長さａ１を求める。白線Ｄ１の始端を検出したとは、例えば図１２の上から２段目のように白線Ｄ１の車両に近い側の一端部が検出された状態を示す。【００７７】
次に、ステップＳ４０４において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし、ステップＳ４０５において、抽出部１５ｂがウィンドウ内で白線Ｄ１の終端を検出したか否かを判断し、白線Ｄ１の終端を検出しない場合はステップＳ４０４に戻り、白線Ｄ１の終端を検出した場合はステップＳ４０６において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の終端を最初に検出したときの未検出部分の長さｂ１を求める。白線Ｄ１の終端を検出したとは、例えば図１２の最下段のように白線Ｄ１の車両に遠い側の一端部が検出された状態を示す。【００７８】
そして、ステップＳ４０７において、算出部１５ｃが地図ＤＢ１０から白線の長さ（白線Ｄ１の長さ）Ｌを取得し、ステップＳ４０８において、算出部１５ｃが速度ｖを（１７）式により算出する。【００７９】
次に、図１３で説明した速度算出処理について図１５のフローチャートを参照して説明する。まず、ステップＳ５０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期化する。次に、ステップＳ５０２において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ５０３に進む。白線Ｄ１を検出したとは、例えば図１３の最上段のようにウィンドウＷ内において１以上のスキャンのラインが白線Ｄ１を検出している状態を示す。【００８０】
次に、ステップＳ５０３において、抽出部１５ｂが白線Ｄ１の始端の検出が無くなったか否かを判断し、始端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、始端の検出が無くなった場合はステップＳ５０４において、算出部１５ｃが直前の白線未検出部分の長さａ２を求める。白線Ｄ１の始端の検出が無くなったとは、例えば図１３の上から２段目のように、ウィンドウＷ内から白線Ｄ１の車両側に近い側の一端部分が検出されていない状態を示す。【００８１】
次に、ステップＳ５０５において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし、ステップＳ５０６において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の終端の検出が無くなったか否かを判断し、終端の検出が無くならない場合はステップＳ５０５に戻り、終端の検出が無くなった場合はステップＳ５０７において、算出部１５ｃ直前の白線Ｄ１の検出部分の長さｂ２を求める。白線Ｄ１の終端の検出が無くなったとは、例えば図１３の最下段から更に時間が経過してウィンドウＷから白線Ｄ１が検出されなくなった状態をいう。【００８２】
そして、ステップＳ５０８において、算出部１５ｃが地図ＤＢ１０から破線の長さ（白線Ｄ１の長さ）Ｌを取得し、ステップＳ５０９において、算出部１５ｃが速度ｖを（２０）式により算出する。【００８３】
本実施例によれば、破線（白線Ｄ１）の移動方向に対応する長さが既知であって、地物の特徴部分は、白線Ｄ１の一端部と他端部である。このようにすることにより、白線Ｄ１の移動方向に対応する長さが既知である場合に、当該長さに基づいて車両Ｃの速度を検出することができる。【００８４】
また、位置情報の時間的な変化は、一端部の検出開始から他端部の検出開始までの経過時間、あるいは一端部の最後の検出から他端部の最後の検出までの経過時間、即ちＮ回分のスキャン時間である。このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間により車両Ｃの速度を算出することができる。
【実施例３】
【００８５】
次に、本発明の第３の実施例にかかる検出装置及び情報処理装置を図１６〜図２０を参照して説明する。なお、前述した第１、第２の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。【００８６】
本実施例は、構成は図１と同様である。上述した第１、第２の実施例ではウィンドウＷは車両Ｃの前方又は後方のみに設定されていたが、本実施例は、図１６に示したように、前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウＷＲとが設定されている。即ち、移動体の移動方向の前後に所定距離を隔てて２箇所設定されている。【００８７】
本実施例では、車両Ｃの前方部左側にはライダ２１ＦＬが設置され、同様に車両Ｃの前方部右側にはライダ２１ＦＲが設置されている。さらに、車両Ｃの後方部左側にはライダ２１ＲＬが設置され、同様に車両Ｃの後方部右側にはライダ２１ＲＲが設置されている。なお、本実施例では、車両の左右にライダが設置されているが右側又は左側のみに設置されていてもよい。【００８８】
そして、ライダ２１ＦＬ、２１ＦＲの検出範囲をＡＦとすると、その検出範囲ＡＦにウィンドウＷＦを設定する。さらに、ライダ２１ＲＬ、２１ＲＲの検出範囲をＡＲとすると、その検出範囲ＡＲにウィンドウＷＲを設定する。これらのウィンドウＷＦ、ＷＲは検出範囲Ａの中で白線Ｄ１及び白線Ｄ２が検出し易い位置に設定される。【００８９】
次に、速度算出の具体例を図１７を参照して説明する。図１７は、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷＦ、ＷＲが白線Ｄ１を検出する状態を示したものである。図１７においては、第１の実施例と同様に例えばΔｔ間隔でスキャンを行って白線Ｄ１の検出を行っているものとする。このときの、前側ウィンドウＷＦ内の白線Ｄ１の終端を最後に検出した部分の長さをａ３、各時刻間（Δｔあたり）の移動距離をｘ１〜ｘ１０、後側ウィンドウ内の白線Ｄ１の終端を最初に検出した時の未検出部分の長さをｂ３、前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウＷＲとのギャップ（間隔）をＧとすると、次の（２１）式が成立する。なお、ギャップＧは、各ライダの設置位置やライダの検出範囲等から予め求めることができる値である。
【数１５】
2019124277.tif 000017
【００９０】
ここで、ａ３やｂ３は図１２で説明したのと同様に、図７や図８で説明したことに基づいて算出することができる。即ち、本実施例では、地物の特徴部分は、当該地物の一端部（白線の終端）となっている。【００９１】
（２１）式を変形すると次の（２２）式となる。
【数１６】
2019124277.tif 000018
【００９２】
したがって、（２２）式は１０回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｇ＋ａ３＋ｂ３を１０回分のスキャン時間で除算する次の（２３）式により速度ｖを算出することができる。（２３）式においてＮはスキャン回数を示している。即ち、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の前側の検出領域（ウィンドウＷＦ）での最後の検出から後側の検出領域（ウィンドウＷＲ）での検出開始までの経過時間となっている。また、本実施例の場合、破線（白線）の長さが既知でない場合も対象にして速度ｖを算出することができる。
【数１７】
2019124277.tif 000019
【００９３】
なお、前側の検出領域での最後より手前の検出から処理を開始しても良く、また、後側の検出領域での最初より後段までを処理してもよい。その場合はａ３やｂ３が大きな値となるが、スキャンカウント数Ｎも増加するので、結果としては同様の値が計算される。【００９４】
次に、図１７で説明した速度算出処理について図１８のフローチャートを参照して説明する。まず、ステップＳ６０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期化する。次に、ステップＳ６０２において、抽出部１５ｂが前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ６０３において、抽出部１５ｂが前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の終端の検出が無くなったか否かを判断し、終端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、終端の検出が無くなった場合はステップＳ６０４において、算出部１５ｃが直前の白線検出部分の長さａ３を求める。ここで、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の終端を検出したとは、図１７の最上段のような前側ウィンドウＷＦ内において１以上のスキャンのラインが白線Ｄ１を検出している状態を示す。また、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の終端の検出が無くなったとは、図１７の上から２段目以降のような前側ウィンドウＷＦ内において全てのスキャンのラインが白線Ｄ１の車両に遠い側の一端部を検出しなくなった状態を示す。【００９５】
次に、ステップＳ６０５において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし、ステップＳ６０６において、抽出部１５ｂが後側ウィンドウＷＲ内で白線Ｄ１の終端を検出したか否かを判断し、白線Ｄ１の終端を検出しない場合はステップＳ６０５に戻り、白線Ｄ１の終端を検出した場合はステップＳ６０７において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の未検出部分の長さｂ３を求める。白線Ｄ１の終端を検出したとは、例えば図１７の最下段のように白線Ｄ１の車両に近い側の一端部が検出された状態を示す。【００９６】
そして、ステップＳ６０８において、算出部１５ｃが前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウＷＲとのギャップＧを取得し、ステップＳ６０９において、算出部１５ｃが速度ｖを（２２）式により算出する。【００９７】
次に、本実施例における速度検出の他の具体例を図１９を参照して説明する。図１９は、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷＦ、ＷＲが白線Ｄ１を検出する状態を示したものであることは図１７と同様である。また、図１９においても、第１の実施例と同様に例えばΔｔ間隔でスキャンを行って白線Ｄ１の検出を行っているものとする。このときの、前側ウィンドウＷＦ内の白線Ｄ１の始端を最後に検出したときの白線未検出部分の長さをａ４、各時刻間（Δｔあたり）の移動距離をｘ１〜ｘ１０、後側ウィンドウ内の白線Ｄ１の始端を最初に検出した時の検出部分の長さをｂ４、前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウＷＲとのギャップ（間隔）をＧとすると、次の（２４）式が成立する。なお、ギャップＧは、各ライダの設置位置やライダの検出範囲等から予め求めることができる値である。
【数１８】
2019124277.tif 000020
【００９８】
ここで、ａ４やｂ４は図１２で説明したのと同様に、図７や図８で説明したことに基づいて算出することができる。即ち、本実施例では、地物の特徴部分は、当該地物の一端部（白線の始端）となっている。【００９９】
（２４）式を変形すると次の（２５）式となる。
【数１９】
2019124277.tif 000021
【０１００】
したがって、（２５）式は１０回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｇ＋ａ４＋ｂ４を１０回分のスキャン時間で除算する次の（２６）式により速度ｖを算出することができる。（２６）式においてＮはスキャン回数を示している。即ち、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の前側の検出領域（ウィンドウＷＦ）での最後の検出から後側の検出領域（ウィンドウＷＲ）での検出開始までの経過時間となっている。また、本例の場合、破線（白線）の長さが既知でない場合も対象にして速度ｖを算出することができる。
【数２０】
2019124277.tif 000022
【０１０１】
なお、前側の検出領域での最後より手前の検出から処理を開始しても良く、また、後側の検出領域での最初より後段までを処理してもよい。その場合はａ４やｂ４が大きな値となるが、スキャンカウント数Ｎも増加するので、結果としては同様の値が計算される。【０１０２】
次に、図１９で説明した速度算出処理について図２０のフローチャートを参照して説明する。まず、ステップＳ７０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期化する。次に、ステップＳ７０２において、抽出部１５ｂが前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ７０３において、抽出部１５ｂが前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の始端の検出が無くなったか否かを判断し、始端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、始端の検出が無くなった場合はステップＳ７０４ において、算出部１５ｃが直前の白線未検出部分の長さａ４を求める。ここで、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の始端を検出したとは、図１９の最上段のような前側ウィンドウＷＦ内において１以上のスキャンのラインが白線Ｄ１を検出している状態を示す。また、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の始端の検出が無くなったとは、図１９の上から２段目以降のような前側ウィンドウＷＦ内において全てのスキャンのラインが白線Ｄ１の車両に近い側の一端部を検出しなくなった状態を示す。【０１０３】
次に、ステップＳ７０５において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし、ステップＳ７０６において、抽出部１５ｂが後側ウィンドウＷＲ内で白線Ｄ１の始端を検出したか否かを判断し、白線Ｄ１の始端を検出しない場合はステップＳ７０５に戻り、白線Ｄ１の始端を検出した場合はステップＳ７０７ において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の検出部分の長さｂ４を求める。白線Ｄ１の始端を検出したとは、例えば図１９の最下段のように白線Ｄ１の車両に近い側の一端部が検出された状態を示す。【０１０４】
そして、ステップＳ７０８において、算出部１５ｃが前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウＷＲとのギャップＧを取得し、ステップＳ７０９において、算出部１５ｃが速度ｖを（２６）式により算出する。【０１０５】
本実施例によれば、検出領域は、車両Ｃの移動方向の前後にギャップＧを隔てて２箇所であり、地物の特徴部分は、白線Ｄ１の一端部である。このようにすることにより、ギャップＧが既知であるので、移動方向に対応する長さが既知でない地物であっても車両Ｃの速度を算出することができる。【０１０６】
また、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の前側の検出領域での最後の検出から後側の検出領域での検出開始までの経過時間、即ちＮ回分のスキャン時間である。このようにすることにより、前側ウィンドウ、後側ウィンドウともにライン間隔が密で精度の高い部分検出することができ、特徴部分が検出されていた時間により車両Ｃの速度を算出することができる。【０１０７】
なお、上述した実施例を組み合わせてもよい。車両は走行する路面の状況により上下振動、ピッチング、ローリングが生じるため１つの実施例の方法のみでは誤差を含んでいる。そこで、例えば各実施例の方法で算出した速度を平均して最終的な速度としてもよい。また、ライン間隔が密な方が算出される速度の精度が高くなるため、ライン間隔が密な部分を用いて算出した速度の重み付けを大きくするようにしてもよい。【０１０８】
なお、上述した説明では、車線区画線の破線（白線）で説明したが、第１及び第３の実施例の場合は、他の道路標示や標識等の地物であってもよい。さらに、上述した説明では、検出部としてライダで説明したが、車載カメラであってもよい。【０１０９】
また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の情報処理装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１０】
１        検出装置
１５      制御部（情報処理装置）
１５ａ    取得部
１５ｂ    抽出部
１５ｃ    算出部
２１      ライダ（検出部）
Ｓ１０１  ウィンドウ内で白線の始端を検出（取得工程、抽出工程）
Ｓ１０２  速度計算処理（算出工程）
Ｓ１０３  ウィンドウ内全てが白線（抽出工程）
【図１】
2019124277.tif 000023
【図２】
2019124277.tif 000024
【図３】
2019124277.tif 000025
【図４】
2019124277.tif 000026
【図５】
2019124277.tif 000027
【図６】
2019124277.tif 000028
【図７】
2019124277.tif 000029
【図８】
2019124277.tif 000030
【図９】
2019124277.tif 000031
【図１０】
2019124277.tif 000032
【図１１】
2019124277.tif 000033
【図１２】
2019124277.tif 000034
【図１３】
2019124277.tif 000035
【図１４】
2019124277.tif 000036
【図１５】
2019124277.tif 000037
【図１６】
2019124277.tif 000038
【図１７】
2019124277.tif 000039
【図１８】
2019124277.tif 000040
【図１９】
2019124277.tif 000041
【図２０】
2019124277.tif 000042
【国際調査報告】
2019124277.tif 000043
2019124277.tif 000044
2019124277.tif 000045
2019124277.tif 000046