(57)【要約】【課題】走行支援性能の向上を図る。【解決手段】情報処理装置２０は、取得部２０Ｃと、設定部２０Ｄと、特定部２０Ｇと、判定部２０Ｊと、を備える。取得部２０Ｃは、移動体１０の周辺画像を取得する。設定部２０Ｄは、移動体１０の周辺領域に、移動体１０の複数の走行候補線に応じたセルを設定する。特定部２０Ｇは、周辺画像に含まれる、セルより小さい区画領域を用いて、セルに含まれる物体の種類を特定する。判定部２０Ｊは、物体の種類に基づいて、セルについて、移動体１０が進行可能であるか否かを判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の周辺画像を取得する取得部と、
前記移動体の周辺領域に、前記移動体の複数の走行候補線に応じたセルを設定する設定部と、
前記周辺画像に含まれる、前記セルより小さい区画領域を用いて、前記セルに含まれる物体の種類を特定する特定部と、
前記物体の種類に基づいて、前記セルについて前記移動体が進行可能であるか否かを判定する判定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記設定部は、
前記走行候補線に沿って配列された複数の前記セルを設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記セルの前記走行候補線に沿った方向の長さは、前記移動体の周辺環境に応じた長さである、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記セルの前記走行候補線に交差する方向の長さは、前記移動体の車幅に応じた長さである、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記セルは、前記移動体を二次元平面に投影した形状、前記走行候補線に沿った形状、または、矩形状である、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記設定部は、
前記移動体の操舵範囲および前記移動体の速度範囲に応じて、前記移動体が進行しうる複数の進行候補線および前記進行候補線に応じた前記セルを設定する第１設定部と、
複数の前記進行候補線および前記進行候補線に応じた前記セルの内、前記移動体の現在速度および現在操舵角に応じた複数の前記進行候補線および該進行候補線に応じた前記セルを、複数の前記走行候補線に応じた前記セルとして選択する選択部と、
を有する、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定部は、
前記区画領域に含まれる物体の種類の尤度を算出する算出部と、
前記セルに含まれる前記区画領域の、物体の種類の前記尤度に応じて、前記セルに含まれる物体の種類を特定する種類特定部と、
を有する、
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記種類特定部は、
深層学習における全結合層を用いて、前記セルに含まれる物体の種類を特定する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記種類特定部は、
前記セルに含まれる尤度の統計値の最も大きい物体の種類を、前記セルに含まれる物体の種類として特定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記種類特定部は、
前記セルに含まれる前記区画領域ごとに物体の種類を一意に特定し、特定した物体の種類ごとの前記区画領域の数に応じて、前記セルに含まれる物体の種類を特定する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記周辺画像に含まれる所定領域内の前記区画領域の大きさは、前記周辺画像における前記所定領域外の領域内の前記区画領域の大きさより小さい、
請求項１〜請求項１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記物体の種類は、車道、歩道、移動障害物、および、静止障害物、の少なくとも１つである、請求項１〜請求項１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記周辺領域は前記周辺画像である、請求項１〜請求項１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記セルについて前記移動体が進行可能であるか否かを示す判定結果情報を出力する出力制御部を備える、請求項１〜請求項１３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
移動体の周辺画像を取得するステップと、
前記移動体の周辺領域に、前記移動体の複数の走行候補線に応じたセルを設定するステップと、
前記周辺画像に含まれる、前記セルより小さい区画領域を用いて、前記セルに含まれる物体の種類を特定するステップと、
前記物体の種類に基づいて、前記セルについて前記移動体が進行可能であるか否かを判定するステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１６】
移動体の周辺画像を取得するステップと、
前記移動体の周辺領域に、前記移動体の複数の走行候補線に応じたセルを設定するステップと、
前記周辺画像に含まれる、前記セルより小さい区画領域を用いて、前記セルに含まれる物体の種類を特定するステップと、
前記物体の種類に基づいて、前記セルについて前記移動体が進行可能であるか否かを判定するステップと、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項１７】
移動体の複数の走行候補線に応じた、画素領域より大きいセルについて、前記移動体が進行可能であるか否かを示す判定結果情報を含む表示画面を、表示部に表示する表示制御部と、
を備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施の形態は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車などの移動体の走行を支援する技術が開示されている。例えば、自車の前方の撮影画像中に、１つの自車進路に沿った画像処理領域を設定する。そして、画像処理領域に車両が存在するか否かを判定する装置が開示されている。
【０００３】
しかし、移動体の進行可能な方向は１方向に限定されない。このため、従来では、十分な走行支援がなされない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１８７５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、走行支援性能の向上を図ることができる、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施の形態の情報処理装置は、取得部と、設定部と、特定部と、判定部と、を備える。取得部は、移動体の周辺画像を取得する。設定部は、移動体の周辺領域に、移動体の複数の走行候補線に応じたセルを設定する。特定部は、周辺画像に含まれる、セルより小さい区画領域を用いて、セルに含まれる物体の種類を特定する。判定部は、物体の種類に基づいて、セルについて移動体が進行可能であるか否かを判定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】移動体を示す図。
【図２】移動体の構成を示すブロック図。
【図３】周辺画像を示す模式図。
【図４】進行候補線およびセルの設定の説明図。
【図５】矩形状のセルを示す模式図。
【図６】周辺領域を二次元マップで示した説明図。
【図７】走行候補線の説明図。
【図８】区画領域の説明図。
【図９】所定領域の説明図。
【図１０】物体の種類の特定の説明図。
【図１１】物体の種類の特定の説明図。
【図１２】表示画面を示す模式図。
【図１３】情報処理の手順を示すフローチャート。
【図１４】情報処理装置のハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本実施の形態の移動体１０の一例を示す図である。
【００１０】
移動体１０は、情報処理装置２０と、出力部１０Ａと、外界センサ１０Ｂと、内界センサ１０Ｃと、動力制御部１０Ｇと、動力部１０Ｈと、を備える。
【００１１】
情報処理装置２０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。本実施の形態では、情報処理装置２０が、移動体１０に搭載されている場合を一例として説明する。
【００１２】
移動体１０は、走行することで移動可能な物である。移動体１０は、例えば、車両（自動二輪車、自動四輪車、自転車）、台車、ロボット、などである。移動体１０は、例えば、人による運転操作を介して走行する移動体や、人による運転操作を介さずに自動的に走行（自律走行）可能な移動体である。本実施の形態の移動体１０は、自律走行可能な移動体である場合を一例として説明する。
【００１３】
なお、情報処理装置２０は、移動体１０に搭載された形態に限定されない。情報処理装置２０は、静止物に搭載されていてもよい。静止物は、地面に固定された物である。静止物は、移動不可能な物や、地面に対して静止した状態の物である。静止物は、例えば、ガードレール、ポール、駐車車両、道路標識、などである。また、情報処理装置２０は、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバに搭載されていてもよい。
【００１４】
動力部１０Ｈは、移動体１０に搭載された、駆動デバイスである。動力部１０Ｈは、例えば、エンジン、モータ、車輪、などである。
【００１５】
動力制御部１０Ｇは、動力部１０Ｈを制御する。動力制御部１０Ｇの制御によって動力部１０Ｈが駆動する。
【００１６】
出力部１０Ａは、各種情報を出力する。本実施の形態では、出力部１０Ａは、情報処理装置２０で判定された判定結果を示す判定結果情報を出力する。判定結果の詳細は後述する。
【００１７】
出力部１０Ａは、例えば、判定結果情報を送信する通信機能、判定結果情報を表示する表示機能、判定結果情報を示す音を出力する音出力機能、などを備える。例えば、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、および、スピーカ１０Ｆ、の少なくとも１つを含む。なお、本実施の形態では、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、およびスピーカ１０Ｆを備えた構成を一例として説明する。
【００１８】
通信部１０Ｄは、判定結果情報を他の装置へ送信する。例えば、通信部１０Ｄは、公知の通信回線を介して判定結果情報を他の装置へ送信する。ディスプレイ１０Ｅは、判定結果情報を表示する。ディスプレイ１０Ｅは、例えば、公知のＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）や投影装置やライトなどである。スピーカ１０Ｆは、判定結果情報を示す音を出力する。
【００１９】
外界センサ１０Ｂは、移動体１０の周辺画像を取得するセンサである。外界センサ１０Ｂは、移動体１０に搭載されていてもよいし、該移動体１０の外部に搭載されていてもよい。移動体１０の外部とは、例えば、他の移動体や外部装置などを示す。
【００２０】
周辺画像は、移動体１０の周辺の画像である。移動体１０の周辺とは、該移動体１０から予め定めた範囲内の領域である。この範囲は、外界センサ１０Ｂの観測可能な範囲である。この範囲は、予め設定すればよい。
【００２１】
周辺画像は、例えば、移動体１０の周辺の撮影画像である。撮影画像は、撮影によって得られる撮影画像データである（以下、単に、撮影画像と称する）。撮影画像は、モノクロであってもよいし、カラーであってもよい。なお、周辺画像は、距離情報を含んでいてもよい。距離情報は、外界センサ１０Ｂから対象までの距離を示す情報である。対象は、外界における、外界センサ１０Ｂによって観測可能な箇所である。具体的には、周辺画像は、外界センサ１０Ｂからの距離を画素ごとに規定した画像であってもよい。また、周辺画像は、移動体１０の位置情報を含んでいてもよい。位置情報は、相対位置であってもよいし、絶対位置であってもよい。
【００２２】
外界センサ１０Ｂは、例えば、撮影によって撮影画像を得る撮影装置や、距離センサ（ミリ波レーダ、レーザセンサ、距離画像センサ）である。撮影装置は、例えば、単眼カメラ、ステレオカメラ、赤外線カメラ、などである。なお、撮影装置に、距離センサ、位置センサ（ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ））、無線通信装置、超音波センサ、レーザレンジファインダの少なくとも１つを組み合わせた装置を、外界センサ１０Ｂとして用いてもよい。
【００２３】
本実施の形態では、外界センサ１０Ｂが撮影装置である場合を一例として説明する。また、本実施の形態では、この撮影装置が、単眼のカラーカメラである場合を一例として説明する。
【００２４】
撮影画像は、画素ごとに画素値を規定したデジタル画像データや、画素毎に外界センサ１０Ｂからの距離を規定したデプスマップなどである。レーザセンサは、例えば、水平面に対して平行に設置された二次元ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）センサや、三次元ＬＩＤＡＲセンサである。
【００２５】
本実施の形態では、外界センサ１０Ｂは、移動体１０の走行方向を撮影方向として設置されている場合を、一例として説明する。このため、本実施の形態では、外界センサ１０Ｂは、移動体１０の走行方向（すなわち、前方）の撮影画像を、周辺画像として取得する場合を説明する。
【００２６】
内界センサ１０Ｃは、観測情報を観測するセンサである。観測情報は、少なくとも移動体１０の速度を含む情報である。内界センサ１０Ｃは、例えば、慣性計測装置（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）、速度センサ、などである。ＩＭＵは、移動体１０の三軸加速度および三軸角速度を含む観測情報を観測する。
【００２７】
次に、移動体１０の電気的構成について詳細に説明する。図２は、移動体１０の構成の一例を示すブロック図である。
【００２８】
移動体１０は、情報処理装置２０と、出力部１０Ａと、外界センサ１０Ｂと、内界センサ１０Ｃと、動力制御部１０Ｇと、動力部１０Ｈと、を備える。上述したように、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄと、ディスプレイ１０Ｅと、スピーカ１０Ｆと、を含む。
【００２９】
情報処理装置２０、出力部１０Ａ、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、および動力制御部１０Ｇは、バス１０Ｉを介して接続されている。動力部１０Ｈは、動力制御部１０Ｇに接続されている。
【００３０】
情報処理装置２０は、記憶部２０Ｂと、処理部２０Ａと、を有する。すなわち、出力部１０Ａ、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、動力制御部１０Ｇ、処理部２０Ａ、および記憶部２０Ｂは、バス１０Ｉを介して接続されている。
【００３１】
なお、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、および動力制御部１０Ｇ、の少なくとも１つは、有線または無線で処理部２０Ａに接続すればよい。また、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、および動力制御部１０Ｇ、の少なくとも１つと、処理部２０Ａと、を、ネットワークを介して接続してもよい。
【００３２】
記憶部２０Ｂは、各種データを記憶する。記憶部２０Ｂは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶部２０Ｂは、情報処理装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶部２０Ｂは、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶部２０Ｂを、複数の記憶媒体から構成してもよい。
【００３３】
処理部２０Ａは、取得部２０Ｃと、設定部２０Ｄと、特定部２０Ｇと、判定部２０Ｊと、出力制御部２０Ｋと、を備える。設定部２０Ｄは、第１設定部２０Ｅと、選択部２０Ｆと、を有する。特定部２０Ｇは、算出部２０Ｈと、種類特定部２０Ｉと、を有する。
【００３４】
取得部２０Ｃ、設定部２０Ｄ、第１設定部２０Ｅ、選択部２０Ｆ、特定部２０Ｇ、算出部２０Ｈ、種類特定部２０Ｉ、判定部２０Ｊ、および出力制御部２０Ｋは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。
【００３５】
例えば上記各部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。
【００３６】
なお、本実施の形態および後述する実施の形態において用いる「プロセッサ」との文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））の回路を意味する。
【００３７】
プロセッサは、記憶部２０Ｂに保存されたプログラムを読み出し実行することで、上記各部を実現する。なお、記憶部２０Ｂにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成してもよい。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで、上記各部を実現する。
【００３８】
取得部２０Ｃは、周辺画像を取得する。図３は、周辺画像３０の一例を示す模式図である。例えば、周辺画像３０は、移動体１０の走行時の前方の撮影画像である。取得部２０Ｃは、外界センサ１０Ｂから周辺画像３０を取得する。取得部２０Ｃは、周辺画像３０を特定部２０Ｇへ出力する。
【００３９】
次に、設定部２０Ｄについて説明する。設定部２０Ｄは、移動体１０の周辺領域に、移動体１０の複数の走行候補線に応じたセルを設定する。
【００４０】
移動体１０の周辺領域とは、移動体１０の周辺の領域である。周辺領域は、外界センサ１０Ｂによって得られる周辺画像３０によって規定される範囲以上の範囲である。また、周辺領域の少なくとも一部の領域は、周辺画像３０の撮影画角に重複する。
【００４１】
例えば、設定部２０Ｄは、移動体１０を基準とした前方の方向の領域を、周辺領域として用いる。移動体１０の前方とは、移動体１０が車両である場合、移動体１０の運転席からフロントガラスを介して外界に向かう方向である。本実施の形態では、一例として、移動体１０の運転席からフロントガラスを介して外界に向かう方向を画角とした領域を、周辺領域として用いる場合を説明する。また、本実施の形態では、周辺領域と周辺画像３０とは、画角、撮影方向、および撮影対象が一致するものとして説明する。すなわち、周辺領域は、周辺画像３０と一致するものであってもよい。
【００４２】
走行候補線は、移動体１０の操舵範囲内の様々な操舵角で、且つ、移動体１０の速度範囲内の様々な速度で、移動体１０が進行したときにとりうる複数の進行候補線から選択される。走行候補線は、複数の進行候補線の内、移動体１０の現在速度および現在操舵角に応じた、進行する可能性のある複数の線である。
【００４３】
セルとは、周辺画像３０に含まれる区画領域（詳細後述）より大きい領域であって、走行候補線（進行候補線）に応じた領域である。走行候補線（進行候補線）に応じた領域とは、走行候補線（進行候補線）に重なる領域であって、走行候補線（進行候補線）に沿った形状および配置の領域であることを示す。
【００４４】
設定部２０Ｄは、第１設定部２０Ｅと、選択部２０Ｆと、を含む。
【００４５】
第１設定部２０Ｅは、周辺領域に、複数の進行候補線およびセルを設定する。
【００４６】
第１設定部２０Ｅは、周辺領域４０に、複数の進行候補線５０および進行候補線５０に応じたセルＣを、予め設定することが好ましい。予め設定する、とは、具体的には、工場出荷前や、移動体１０が移動を開始する前や、情報処理装置２０が周辺画像３０を取得する前である。
【００４７】
図４は、進行候補線５０およびセルＣの設定の一例の説明図である。図４（Ａ）に示すように、第１設定部２０Ｅは、周辺領域４０に、移動体１０の操舵範囲および移動体１０の速度範囲に応じて、移動体１０が進行しうる複数の進行候補線５０（進行候補線５０１〜進行候補線５０ｎ）（ｎは２以上の整数）を設定する。
【００４８】
操舵範囲は、移動体１０の最小操舵角から最大操舵角までの範囲を示す。速度範囲は、移動体１０の最低速度から最大速度の範囲を示す。なお、最低速度は、０より大きい速度である。
【００４９】
すなわち、第１設定部２０Ｅは、移動体１０の操舵範囲内の操舵角、および、移動体１０の速度範囲内の速度、について、操舵角および速度を変えた、複数の組合せを設定する。そして、第１設定部２０Ｅは、各組合せについて、該組合せの示す操舵角および速度で移動体１０が進行したときに取りうるラインを、進行候補線５０として設定する。
【００５０】
進行候補線５０は、例えば、各組合せの示す操舵角および速度で進行するときに描かれる曲線を、周辺領域４０上に投影した曲線である。
【００５１】
そして、第１設定部２０Ｅは、複数の進行候補線５０の各々に応じた、セルＣを設定する。セルＣは、１つの進行候補線５０に対して１つ設定されてもよいし、１つの進行候補線５０に対して複数設定されていてもよい。
【００５２】
１つの進行候補線５０に対して複数のセルＣを設定する場合、第１設定部２０Ｅは、複数のセルＣを進行候補線５０の延伸方向に沿って配列すればよい。本実施の形態では、第１設定部２０Ｅは、１つの進行候補線５０に対して、進行候補線５０に沿った複数のセルＣによるセル群を設定する場合を説明する。
【００５３】
図４（Ｂ）は、複数の進行候補線５０の内の１つを抜粋して示した模式図である。第１設定部２０Ｅは、１つの進行候補線５０に対して、複数のセルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）を設定する。１つの進行候補線５０に対する複数のセルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）は、進行候補線５０の延伸方向に沿って隣接して配列されている。なお、１つの進行候補線５０に対するセルＣの数は、６個に限定されない。
【００５４】
セルＣの形状は、属する進行候補線５０に沿った形状であればよい。例えば、セルＣの形状は、移動体１０を二次元平面に投影した形状、進行候補線５０（後述する走行候補線に一致する線）に沿った形状、または、矩形状とすればよい。なお、二次元平面に投影とは、投資投影を意味する。
【００５５】
移動体１０を二次元平面に投影した形状は、移動体１０の全長方向（車幅方向および鉛直方向に直交する方向）を投影方向として、移動体１０の走行方向の前方を投影面として投影した投影形状である。なお、移動体１０を二次元平面に投影した形状は、投影形状そのものであってもよいし、投影形状を模式化した形状であってもよい。
【００５６】
進行候補線５０に沿った形状とは、セルＣの外枠を構成する四辺における、進行候補線５０に対して非交差の２辺の形状が、進行候補線５０（すなわち、走行候補線）に沿った形状であることを示す。沿った形状とは、進行候補線５０の屈曲方向と略同じ方向、および、進行候補線５０と略同じ曲率を示す形状であることを示す。なお、略同じとは、進行候補線５０を基準として予め定めた範囲（例えば、±５％）内で一致することを示す。
【００５７】
矩形状は、四角形であり、正四角形、長方形、台形などである。図５は、矩形状のセルＣの一例を示す模式図である。図５に示すように、第１設定部２０Ｅは、進行候補線５０の各々に沿って、長方形のセルＣを設定してもよい。
【００５８】
セルＣの形状を矩形状とすると、処理部２０Ａの演算量の低減を図ることができ、処理負荷の軽減を図ることができる。例えば、セルＣの形状を矩形状とした場合、後述する区画領域を用いた処理時に、区画領域の各々がセルＣの内側に位置するか否かを容易に判定することができる。
【００５９】
なお、セルＣの形状は、周辺領域４０を格子状に区切ったグリッドマップによって示される、互いに交差する一対の枠によって区切られた矩形形状であってもよい。また、セルＣの形状は、移動体１０の形状をグリットマップに示される枠によって表した形状であってもよい。
【００６０】
図４に戻り説明を続ける。セルＣの大きさは、周辺画像３０における後述する区画領域Ｂより大きい。セルＣの大きさは、この条件を満たす範囲で、更に、以下の条件を満たすことが好ましい。
【００６１】
例えば、図４（Ｃ）に示すように、セルＣの幅Ｗは、移動体１０の車幅に応じた長さであることが好ましい。セルＣの幅Ｗは、進行候補線５０（走行候補線）に対して交差する方向の長さである。
【００６２】
具体的には、セルＣの幅Ｗは、移動体１０の車幅を周辺領域４０に示される物体の縮尺に応じて縮小した長さに、略一致する長さとすればよい。例えば、セルＣの幅には、移動体１０の車幅に、現実の物体の大きさに対する該物体を周辺領域４０内に配置したときの大きさの比を乗算した積を、用いればよい。また、セルＣの幅には、該積Ｗに、所定の値を加算した値を用いてもよい。
【００６３】
なお、図４に示すように、移動体１０の前方方向の撮影画像に相当する領域を周辺領域４０として用いる場合、進行候補線５０に沿って配列された複数のセルＣの幅Ｗは、周辺領域４０中の移動体１０に近い位置から遠い位置へ向かって小さくなるように設定される。
【００６４】
なお、セルＣの幅Ｗは、移動体１０の周辺環境に応じて調整してもよい。周辺環境は、例えば、周辺の施設（駐車場、住宅地など）、走行中の道路の法定速度、時刻、路面状況、および天候、などである。例えば、設定部２０Ｄは、より細かい走行支援を必要とする可能性の高い周辺環境であるほど、幅Ｗの狭いセルＣを設定する。
【００６５】
また、セルＣの高さＴは、限定されない。セルＣの高さＴは、セルＣの、進行候補線５０に沿った方向の長さである。例えば、図４（Ｃ）に示すように、セルＣの高さＴは、移動体１０の周辺環境に応じた長さとすればよい。設定部２０Ｄは、より細かい走行支援を必要とする可能性の高い周辺環境であるほど、高さＴの低いセルＣを設定する。
【００６６】
セルＣの高さＴを調整することで、１つの進行候補線５０（走行候補線）に応じたセルＣの数が、調整される。
【００６７】
なお、第１設定部２０Ｅは、外界センサ１０Ｂで取得した周辺画像３０を用いて、移動体１０の周辺環境を判別し、セルＣの幅ＷやセルＣの高さＴを調整してもよい。この場合、セルＣの高さＴの調整は、選択部２０Ｆや特定部２０Ｇで行ってもよい。
【００６８】
なお、図４および図５には、周辺領域４０として、移動体１０の運転席からフロントガラスを介して外界に向かう方向を画角とした領域を、一例として示した。しかし、該画角の領域を水平方向にマッピングした二次元マップを、周辺領域４０として用いてもよい。図６は、周辺領域４０（周辺領域４０Ｂ）を二次元マップで示した説明図である。
【００６９】
この場合、第１設定部２０Ｅは、周辺領域４０Ｂにおける移動体１０の位置Ｓを基準とし、複数の進行候補線５０（進行候補線５０１〜進行候補線５０ｎ）を設定する。そして、第１設定部２０Ｅは、上記と同様にして、複数の進行候補線５０の各々に応じたセルＣを設定すればよい。
【００７０】
図２に戻り説明を続ける。選択部２０Ｆは、複数の進行候補線５０に応じたセルＣの内、移動体１０の現在速度および現在操舵角に応じた複数の進行候補線５０に応じたセルＣを、複数の走行候補線に沿ったセルＣとして選択する。
【００７１】
図７は、走行候補線５２の説明図である。選択部２０Ｆは、移動体１０の現在速度および現在操舵角を取得する。現在速度は、移動体１０の現在の速度である。現在操舵角は、移動体１０の現在の操舵角である。なお、“現在”のタイミングは、取得部２０Ｃが取得した周辺画像３０の撮影タイミングと一致することが好ましい。
【００７２】
例えば、選択部２０Ｆは、内界センサ１０Ｃから現在速度を取得する。また、選択部２０Ｆは、動力制御部１０Ｇを介して動力部１０Ｈから、移動体１０の現在操舵角を取得する。なお、選択部２０Ｆは、動力制御部１０Ｇを介して動力部１０Ｈから、現在速度および現在操舵角を取得してもよい。
【００７３】
そして、選択部２０Ｆは、第１設定部２０Ｅで設定した複数の進行候補線５０の内、取得した現在速度および現在操舵角に応じた複数の進行候補線５０を、走行候補線５２として選択する。
【００７４】
例えば、選択部２０Ｆは、第１設定部２０Ｅで設定した複数の進行候補線５０の内、移動体１０の現在速度および現在操舵角から推定される、実際に進行する可能性の高い複数の進行候補線５０を、走行候補線５２として選択する。可能性が高いとは、予め定めた閾値以上の範囲で一致することを示す。閾値は、予め設定すればよい。また、閾値は、ユーザによる操作などによって変更可能としてもよい。そして、選択部２０Ｆは、選択した走行候補線５２に応じたセルＣ（すなわち、走行候補線５２としての進行候補線５０に応じたセルＣ）を、設定する。
【００７５】
具体的には、選択部２０Ｆは、移動体１０の現在速度および現在操舵角の各々に、所定の増減値を与える。そして、選択部２０Ｆは、増減後の現在速度および増減後の現在操舵角で移動体１０が進行したときに通る線に一致する進行候補線５０に応じたセルＣを、走行候補線５２に応じたセルＣとして選択する。
【００７６】
なお、情報処理装置２０による前回の処理時に、移動体１０の走行方向の前方に障害物が検出された場合、該障害物を回避するように、現在操舵角の増減値を基準値より大きくしてもよい。また、ブレーキをかけることを想定し、現在速度を減速させた速度を、走行候補線５２に応じたセルＣの選択に用いてもよい。
【００７７】
なお、選択部２０Ｆは、更に、移動体１０の現在位置と地図情報を用いて、移動体１０の現在走行中の道路の延伸方向に対応する、進行候補線５０に応じたセルＣを、走行候補線５２に応じたセルＣとして選択してもよい。この場合、選択部２０Ｆは、外界センサ１０Ｂに搭載されたＧＰＳなどの測位システムから、移動体１０の現在位置および地図情報を取得すればよい。
【００７８】
また、選択部２０Ｆは、移動体１０の現在走行中の道路に示される区画線を検出し、該道路の延伸方向に対応する、進行候補線５０に応じたセルＣを、走行候補線５２に応じたセルＣとして選択してもよい。区画線は、車線境界線、車道中央線、車道外側線、などである。
【００７９】
また、選択部２０Ｆは、移動体１０の現在走行中の道路に予め設定されたリファレンスパスに対応する、進行候補線５０に応じたセルＣを、走行候補線５２に応じたセルＣとして選択してもよい。リファレンスパスは、推奨経路である。
【００８０】
図７には、選択部２０Ｆが、進行候補線５０１〜進行候補線５０ｎの内、進行候補線５０７〜進行候補線５０９を、走行候補線５２（走行候補線５２１〜走行候補線５２３）として選択した場合を、一例として示した。
【００８１】
また、選択部２０Ｆは、進行候補線５０７〜進行候補線５０９に対して設定されたセルＣを、走行候補線５２の各々に応じたセルＣとして選択する。
【００８２】
このようにして、設定部２０Ｄは、複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣを設定する。
【００８３】
図２に戻り説明を続ける。特定部２０Ｇは、周辺画像３０に含まれる、セルＣより小さい区画領域を用いて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。
【００８４】
特定部２０Ｇは、算出部２０Ｈと、種類特定部２０Ｉと、を含む。
【００８５】
算出部２０Ｈは、区画領域に含まれる物体の種類の尤度を算出する。図８は、区画領域Ｂの説明図である。
【００８６】
区画領域Ｂは、周辺画像３０を複数の領域に分割した、各領域である。周辺画像３０の分割数や区画領域Ｂの大きさは、任意の値を設定可能である。例えば、区画領域Ｂは、１画素に相当する領域である。なお、区画領域Ｂの大きさが１画素に相当する大きさに近づくほど、より高精度に物体の種類の尤度を算出することができる。このため、区画領域Ｂは、１画素に相当する領域であることが好ましい。なお、区画領域Ｂは、複数の画素を含む領域であってもよい。
【００８７】
本実施の形態では、一例として、区画領域Ｂは、１画素に相当する領域である場合を説明する。このため、周辺画像３０には、周辺画像３０の画素数に相当する数の区画領域Ｂが含まれる。
【００８８】
算出部２０Ｈは、周辺画像３０に含まれる区画領域Ｂの各々について、物体の種類ごとに尤度を算出する。
【００８９】
尤度とは、物体の種類の確からしさを示す。本実施の形態では、算出部２０Ｈは、各区画領域Ｂについて、物体の種類の確からしさを示す尤度を、算出する。
【００９０】
物体の種類は、周辺画像３０に含まれる、画像認識可能な物体の種類を示す。本実施の形態では、物体の種類は、周辺画像３０に含まれる可能性のある物体の種類である。具体的には、物体の種類は、車道、歩道、移動障害物、および、静止障害物、の少なくとも１つである。移動障害物は、他の移動体である。他の移動体は、例えば、車両、歩行者、自転車、などである。静止障害物は、移動不可能な物体である。静止障害物は、例えば、地面に固定された物である。具体的には、静止障害物は、塀、柵、建物などである。なお、物体の種類は上記に限定されない。
【００９１】
なお、物体の種類は、走行可能、走行不可能、であってもよい。なお、本実施の形態では、物体の種類は、車道、歩道、移動障害物、および、静止障害物、の少なくとも１つである場合を、一例として説明する。
【００９２】
算出部２０Ｈは、尤度の算出対象とする物体の種類を予め設定すればよい。また、尤度の算出対象とする物体の種類は、追加および変更可能としてもよい。また、尤度の算出対象とする物体の種類について、更なる細分化を行ってもよい。また、尤度の算出対象外とする物体の種類を、予め設定してもよい。
【００９３】
そして、算出部２０Ｈは、周辺画像３０に含まれる区画領域Ｂの各々について、物体の種類ごとに尤度を算出する。例えば、算出部２０Ｈは、参考文献（参考文献：深層学習によるセマンティックセグメンテーションを行う技術の論文、例：Vijay  Badrinarayanan,  Alex  Kendall  and  Roberto  Cipolla  "SegNet:  A  Deep  Convolutional  Encoder-Decoder  Architecture  for  Image  Segmentation."arXiv  preprint  arXiv:1511.00561,2015.  http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/）に記載される技術を用いて、区画領域Ｂごとに物体の種類の尤度を算出する。
【００９４】
本実施の形態では、算出部２０Ｈは、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を利用し、区画領域Ｂについて、物体の種類の尤度を算出する。
【００９５】
具体的には、算出部２０Ｈは、ＤＮＮを用いて、周辺画像３０に含まれる物体の種類を識別するための特徴量を予め学習する。特徴量は、深層学習における多層構造のネットワークのパラメータで表される。
【００９６】
具体的には、算出部２０Ｈは、公知のセマンティックセグメンテーションの技術を用いて、領域ごとに物体の種類を認識するための深層学習を行う。この領域は、１画素の領域である。この深層学習には、公知の技術を用いればよい。
【００９７】
例えば、算出部２０Ｈは、複数の学習用画像を用意する。また、算出部２０Ｈは、画素ごとに物体の種類が予め特定された正解ラベル画像を用意する。そして、算出部２０Ｈは、複数の学習用画像を用いた深層学習の学習結果が正解ラベル画像に近づくように（差が小さくなるように）、深層学習における多層構造のネットワークのパラメータを修正する。そして、算出部２０Ｈは、修正後のパラメータを特徴量として予め設定する。これによって、算出部２０Ｈは、周辺画像３０に含まれる物体の種類を識別するための特徴量を予め学習する。
【００９８】
そして、算出部２０Ｈは、上記学習結果に基づいて、周辺画像３０に含まれる区画領域Ｂごとに、物体の種類の尤度を算出する。この尤度の算出には、識別器を用いればよい。
【００９９】
また、算出部２０Ｈは、周辺画像３０を撮影した外界センサ１０Ｂの種類（単眼カラーカメラ、単眼モノクロカメラ、ステレオカメラ、赤外線カメラ、超音波センサ、など）に応じた、識別器を予め用意すればよい。
【０１００】
なお、物体の種類の尤度の算出方法には、公知の方法を用いればよく、上記方法に限定されない。
【０１０１】
なお、算出部２０Ｈは、周辺画像３０に含まれる所定領域内の区画領域Ｂの大きさを、周辺画像３０における該処理領域以外の領域内の区画領域Ｂの大きさより小さくし、区画領域Ｂごとの尤度の算出を行ってもよい。
【０１０２】
図９は、所定領域３２の一例の説明図である。例えば、算出部２０Ｈは、周辺画像３０における一部の領域を、所定領域３２として設定する。所定領域３２は、周辺画像３０における、外界センサ１０Ｂに対して閾値以上遠方の撮影領域である。例えば、算出部２０Ｈは、周辺画像３０の中央の領域を、所定領域３２として設定する。中央の領域とは、周辺画像３０の中心点を含む領域である。なお、周辺画像３０の中心点と、所定領域３２の中心点とは、一致していてもよいし、不一致であってもよい。例えば、算出部２０Ｈは、周辺画像３０における、走行候補線５２の走行方向下流側の端部を含む領域を、所定領域３２として設定してもよい。
【０１０３】
そして、算出部２０Ｈは、所定領域３２内の区画領域Ｂ’の大きさを、周辺画像３０における所定領域３２以外の領域の区画領域Ｂの大きさより小さく設定してもよい。
【０１０４】
ここで、周辺画像３０の解像度が、上記セマンティックセグメンテーションで用いる領域の広さによって示される解像度より高い場合がある。この場合、算出部２０Ｈは、周辺画像３０の画像サイズを、セマンティックセグメンテーションで用いる解像度に応じた画像サイズに縮小した上で、上述の区画領域Ｂごとの尤度の算出処理を行う。すると、周辺画像３０における、外界センサ１０Ｂに対して閾値以上遠方の領域である所定領域３２の精細度が低下する場合がある。
【０１０５】
このため、算出部２０Ｈは、所定領域３２内の区画領域Ｂ’の大きさを、周辺画像３０における所定領域３２以外の領域の区画領域Ｂの大きさより小さく設定する。そして、算出部２０Ｈは、各区画領域Ｂ（区画領域Ｂ’も含む）について、物体の種類の尤度を算出することが好ましい。
【０１０６】
所定領域３２内の区画領域Ｂ’の大きさを、周辺画像３０における所定領域３２以外の領域の区画領域Ｂの大きさより小さく設定することで、区画領域Ｂにおける、物体の種類の尤度の算出精度の向上を図ることができる。
【０１０７】
図２に戻り説明を続ける。次に、種類特定部２０Ｉについて説明する。種類特定部２０Ｉは、設定部２０Ｄで設定された複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣについて、セルＣに含まれる区画領域Ｂの、物体の種類の尤度に応じて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。
【０１０８】
例えば、種類特定部２０Ｉは、セルＣに含まれる区画領域Ｂにおける、物体の種類の尤度と、該セルＣに含まれる物体の種類と、を対応づけることで、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。セルＣに含まれる物体の種類を特定、とは、１つのセルＣに対して、１つの物体の種類を特定することを意味する。すなわち、セルＣに含まれる物体の種類を特定、とは、１つのセルＣに対して、該セルＣ内の物体の種類として、一意の種類を特定することを意味する。
【０１０９】
セルＣに含まれる物体の種類の特定は、例えば、深層学習の全結合層（Ｆｕｌｌ  Ｃｏｎｎｅｃｔ  Ｌａｙｅｒ）などを用いて行えばよい。なお、全結合層を用いて対応付けを行う場合、種類特定部２０Ｉは、予め、全てのセルＣについて、セルＣに含まれる区画領域Ｂ（例えば画素）ごとの物体の種類と、セルＣに含まれる物体の種類と、の対応関係を予め学習しておけばよい。
【０１１０】
図１０は、セルＣに含まれる物体の種類の特定の説明図である。
【０１１１】
まず、種類特定部２０Ｉは、設定部２０Ｄによって周辺領域４０に設定された、複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣを、設定部２０Ｄから取得する（図１０（Ａ）参照）。また、種類特定部２０Ｉは、区画領域Ｂの各々について、物体の種類の尤度を算出された周辺画像３０を、算出部２０Ｈから取得する（図１０（Ｂ）参照）。
【０１１２】
そして、種類特定部２０Ｉは、周辺画像３０上に、設定部２０Ｄで設定された複数の走行候補線５２（走行候補線５２１〜走行候補線５２３）の各々に応じたセルＣを配置する（図１０（Ｃ）参照）。具体的には、種類特定部２０Ｉは、周辺画像３０上に、複数の走行候補線５２の各々に応じた、複数のセルＣによるセル群を配置する。
【０１１３】
さらに、種類特定部２０Ｉは、配置した走行候補線５２（走行候補線５２１〜走行候補線５２３）の各々について、走行候補線５２に応じたセルＣごとに、セルＣに含まれる区画領域Ｂの物体の種類の尤度に応じて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。
【０１１４】
図１１は、セルＣに含まれる物体の種類の特定の説明図である。図１１には、設定部２０Ｄによって設定された複数の走行候補線５２（走行候補線５２１〜走行候補線５２３）の内、１つの走行候補線５２３を抜粋して示した。種類特定部２０Ｉは、走行候補線５２３に応じた複数のセルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）の各々について、含まれる区画領域Ｂの物体の種類の尤度を用いて、各セルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）に含まれる物体の種類を特定する。
【０１１５】
詳細には、種類特定部２０Ｉは、セルＣ１に含まれる複数の区画領域Ｂ（区画領域Ｂ１〜区画領域Ｂｍ）の各々の、物体の種類の尤度を用いて、セルＣ１に含まれる物体の種類を特定する。
【０１１６】
種類特定部２０Ｉは、各セルＣ（例えば、セルＣ１）に含まれる複数の区画領域Ｂの各々の、物体の種類の尤度に対して、予め学習することにより求めたパラメータを係数として乗算した乗算結果を導出する。そして、種類特定部は、各セルに含まれる複数の区画領域Ｂの各々について、上記乗算結果の合計値を導出する。そして、種類特定部２０Ｉは、該合計値に対応する物体の種類を、予め学習した上記対応関係から特定することで、各セルＣに含まれる物体の種類を特定する。
【０１１７】
なお、種類特定部２０Ｉは、全結合層以外の方法を用いて、セルＣに含まれる物体の種類を特定してもよい。
【０１１８】
この場合、種類特定部２０Ｉは、各セル（例えば、セルＣ１）に含まれる、複数の区画領域Ｂの各々の尤度の統計値の最も大きい物体の種類を、該セルＣ１に含まれる物体の種類として特定する。統計値には、例えば、加算値、平均値、などを用いる。
【０１１９】
また、種類特定部２０Ｉは、セルＣに含まれる区画領域Ｂごとに物体の種類を一意に特定し、特定した物体の種類ごとの区画領域Ｂの数に応じて、セルＣに含まれる物体の種類を特定してもよい。詳細には、種類特定部２０Ｉは、セルＣに含まれる区画領域Ｂの各々について、区画領域Ｂに含まれる最も尤度の高い物体の種類を、区画領域Ｂの物体の種類として一意に特定する。そして、種類特定部２０Ｉは、セルＣの各々について、物体の種類ごとに、該種類の物体の特定された区画領域Ｂの数を導出する。そして、種類特定部は、区画領域Ｂの数の最も多い、物体の種類を、セルＣに含まれる物体の種類として特定する。
【０１２０】
そして、種類特定部２０Ｉは、走行候補線５２３における、他のセルＣ（セルＣ２〜セルＣ６）についても同様にして、区画領域Ｂの物体の種類の尤度を用いて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。また、種類特定部２０Ｉは、設定部２０Ｄによって設定された他の走行候補線５２（走行候補線５２１〜走行候補線５２２）についても同様にして、走行候補線５２に応じたセルＣに含まれる区画領域Ｂの、物体の種類の尤度を用いて、セルＣごとに物体の種類を特定する。
【０１２１】
図２に戻り説明を続ける。判定部２０Ｊは、走行候補線５２に応じたセルＣごとに特定された物体の種類に基づいて、該セルＣについて、移動体１０が進行可能であるか否かを判定する。
【０１２２】
判定部２０Ｊは、物体の種類が、予め定めたグループに属する種類である場合、該物体の種類の特定されたセルＣを、移動体１０の進行可能なセルＣであると判定する。また、判定部２０Ｊは、物体の種類が、該グループに属さない種類である場合、該物体の種類の特定されたセルＣを、移動体１０の進行不可能なセルＣであると判定する。
【０１２３】
進行可能なセルＣとして判定される、物体の種類のグループは、予め設定すればよい。例えば、判定部２０Ｊは、上記グループに属する物体の種類として、“車道”を予め設定する。この場合、判定部２０Ｊは、物体の種類“車道”の特定されたセルＣについて、移動体１０の進行可能なセルＣと判定する。また、判定部２０Ｊは、上記グループに属する物体の種類として、“車道”および“移動障害物”を予め設定する。この場合、判定部２０Ｊは、物体の種類“車道”または“移動障害物”の特定されたセルＣを、移動体１０の進行可能なセルＣとして判定する。
【０１２４】
このため、判定部２０Ｊは、第１設定部２０Ｅによって設定された、複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣについて、セルＣごとに、移動体１０が進行可能であるか否かを判定する。
【０１２５】
なお、判定部２０Ｊは、更に、設定部２０Ｄによって設定された複数の走行候補線５２の各々について、移動体１０が進行可能であるか否を判定してもよい。この場合、判定部２０Ｊは、走行候補線５２に応じた複数のセルＣの全てについて、移動体１０が進行可能であると判定した場合に、該走行候補線５２を進行可能なラインと判定すればよい。
【０１２６】
また、判定部２０Ｊは、進行不可能と判定した走行候補線５２については、走行候補線５２に応じた複数のセルＣの内、進行可能と判定したセルＣによって示される距離を、該走行候補線５２についての進行可能な距離として算出してもよい。
【０１２７】
また、判定部２０Ｊは、物体の種類が“車道”以外と判定したセルＣを含む走行候補線５２については、前方に障害物が存在することを示す障害物情報を導出してもよい。また、判定部２０Ｊは、現在速度と現在操舵角で移動体１０が進行したと仮定すると、所定の範囲内に“車道”と判定したセルＣが存在する走行候補線５２については、前方に障害物が存在することを示す障害物情報を導出してもよい。この所定の範囲は、移動体１０の制動距離以内、または、制動距離に所定の距離を加算した範囲である。
【０１２８】
出力制御部２０Ｋは、判定部２０Ｊによる判定結果を示す判定結果情報を出力する。出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を、出力部１０Ａおよび動力制御部１０Ｇの少なくとも一方へ出力する。
【０１２９】
判定結果情報は、具体的には、走行候補線５２の各々に対応するセルＣについて、移動体１０の進行可能なセルＣであるか否かを示す情報である。なお、判定結果情報は、複数の走行候補線５２の内、進行可能と判定された走行候補線５２を示す情報、進行可能な距離、および、障害物情報の少なくとも１つを、更に含んでいてもよい。
【０１３０】
出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を、ディスプレイ１０Ｅに表示する。本実施の形態では、出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を含む表示画面を、ディスプレイ１０Ｅに表示する。
【０１３１】
図１２は、表示画面６０の一例を示す模式図である。出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を含む表示画面６０を、ディスプレイ１０Ｅに表示する。表示画面６０に含まれる判定結果情報は、設定部２０Ｄによって設定された複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣについて、移動体１０の進行可能であるか否かを示す情報である。なお、出力制御部２０Ｋは、表示制御部の一例である。
【０１３２】
例えば、出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を示す表示画面６０を、ディスプレイ１０Ｅに表示する。
【０１３３】
図１２（Ａ）は、走行候補線５２３に応じた複数のセルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）について、判定結果情報として“ＯＫ”または“ＮＧ”を配置した、表示画面６０Ａである。なお、図１２中、“ＯＫ”は、進行可能なセルＣであることを示し、“ＮＧ”は進行不可能なセルＣであることを示す。図１２（Ｂ）は、走行候補線５２２に応じた複数のセルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）について、判定結果情報として“ＯＫ”または“ＮＧ”を配置した、表示画面６０Ｂである。図１２（Ｃ）は、走行候補線５２１に対応する複数のセルＣ（セルＣ１〜セルＣ６）について、判定結果情報として“ＯＫ”または“ＮＧ”を配置した、表示画面６０Ｃである。
【０１３４】
また、これらの表示画面６０（表示画面６０Ａ〜表示画面６０Ｃ）には、各々の走行候補線５２（走行候補線５２３〜走行候補線５２１）が進行可能であるか否かを示す情報を更に含んでいてもよい。図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）には、走行候補線５２が進行可能であるか否かを示す情報として、＜ＯＫ＞または＜ＮＧ＞を配置した例を示した。
【０１３５】
なお、出力制御部２０Ｋは、ディスプレイ１０Ｅに、表示画面６０Ａ、表示画面６０Ｂ、および表示画面６０Ｃを順に表示してもよい。例えば、出力制御部２０Ｋは、ユーザによる操作指示がなされる毎に、複数の走行候補線５２の各々に対応する表示画面６０（表示画面６０Ａ、表示画面６０Ｂ、表示画面６０Ｂ）を順に切替えてディスプレイ１０Ｅに表示してもよい。
【０１３６】
また、出力制御部２０Ｋは、図１２（Ｄ）に示すように、設定部２０Ｄで設定された複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣの判定結果情報を、１画面におさめた表示画面６２を、ディスプレイ１０Ｅに表示してもよい。
【０１３７】
また、判定結果情報が、複数の走行候補線５２の内、進行可能と判定された走行候補線５２を示す情報、進行可能な距離、および、障害物情報の少なくとも１つを、更に含んだ構成である場合、出力制御部２０Ｋは、これらの情報の少なくとも１つを更に含んだ表示画面６０を出力制御してもよい。
【０１３８】
また、出力制御部２０Ｋは、移動体１０の現在位置から目標位置までの間に走行する可能性のあるセルＣの内、物体の種類“車道”と判定された複数のセルＣを通って現在位置から目標位置まで至る経路を導出し、該経路を推奨経路として出力制御してもよい。なお、目標位置は、予め設定してもよいし、出力制御部２０Ｋが、移動体１０の現在位置、現在操舵角、および現在速度の少なくとも１つを用いて導出してもよい。
【０１３９】
図２に戻り説明を続ける。また、出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を示す音や光を出力するように、ディスプレイ１０Ｅやスピーカ１０Ｆを制御してもよい。また、出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を、通信部１０Ｄを介して外部装置へ送信してもよい。
【０１４０】
また、出力制御部２０Ｋは、判定結果情報を、動力制御部１０Ｇへ出力してもよい。
【０１４１】
この場合、動力制御部１０Ｇは、出力制御部２０Ｋから受付けた判定結果情報に応じて、動力部１０Ｈを制御する。例えば、動力制御部１０Ｇは、判定結果情報に応じて、動力部１０Ｈを制御するための動力制御信号を生成し、動力部１０Ｈを制御してもよい。動力制御信号は、動力部１０Ｈにおける、移動体１０の走行に関する駆動を行う駆動部を制御するための制御信号である。例えば、移動体１０が、判定結果情報に示される、進行可能と判定されたセルＣに対応する実空間の領域へ向かって走行するように、動力制御部１０Ｇは、移動体１０の操舵、エンジン、などを制御する。
【０１４２】
次に、情報処理装置２０が実行する情報処理の手順の一例を説明する。図１３は、情報処理装置２０が実行する情報処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０１４３】
まず、設定部２０Ｄの第１設定部２０Ｅが、周辺領域４０に、複数の進行候補線５０および進行候補線５０に応じたセルＣを設定する（ステップＳ１００）。
【０１４４】
次に、取得部２０Ｃが周辺画像３０を取得する（ステップＳ１０２）。次に、特定部２０Ｇの算出部２０Ｈが、ステップＳ１０２で取得した周辺画像３０における、区画領域Ｂ内の物体の種類の尤度を算出する（ステップＳ１０４）。すなわち、算出部２０Ｈは、区画領域Ｂごとに、複数の物体の種類の各々に対応する尤度を算出する。
【０１４５】
次に、選択部２０Ｆが、移動体１０の現在速度および現在操舵角を取得する（ステップＳ１０６）。そして、選択部２０Ｆは、ステップＳ１００で設定された複数の進行候補線５０の内、ステップＳ１０６で取得した現在速度および現在操舵角に応じた複数の進行候補線５０に対して設定されたセルＣを、複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣとして選択する（ステップＳ１０８）。
【０１４６】
次に、特定部２０Ｇの種類特定部２０Ｉが、ステップＳ１０８で設定された、複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣに対して、セルＣに含まれる区画領域Ｂの物体の種類の尤度に応じて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する（ステップＳ１１０）。
【０１４７】
次に、判定部２０Ｊが、ステップＳ１１０で特定された物体の種類に基づいて、走行候補線５２の各々に応じたセルＣの各々について、移動体１０が進行可能であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。
【０１４８】
次に、出力制御部２０Ｋが、ステップＳ１１２の判定結果を示す判定結果情報を、動力制御部１０Ｇおよび出力部１０Ａへ出力する（ステップＳ１１４）。
【０１４９】
次に、処理部２０Ａが、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１１６）。例えば、処理部２０Ａは、移動体１０のエンジンがオフ状態とされたか否かを判定することで、ステップＳ１１６の判断を行う。ステップＳ１１６で否定判断すると（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、上記ステップＳ１０２へ戻る。ステップＳ１１６で肯定判断すると（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、本ルーチンを終了する。
【０１５０】
なお、情報処理装置２０が上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１１４の処理を、予め定めた回数以上繰返し実行した場合、上記ステップＳ１１２において、判定部２０Ｊは、前回の判定処理によって判定したセルＣについては、前回の判定結果を用いてもよい。この場合、判定部２０Ｊは、周辺画像３０における、前回の判定処理によって判定したセルＣ内の画像領域と、今回の判定処理によって判定する対象のセルＣ内の画像領域と、について、一致する組合せを特定する。そして、判定部２０Ｊは、前回判定したセルＣと同じ画像領域を示す、今回の判定対象のセルＣについては、判定処理を省略し、前回の判定結果を用いればよい。
【０１５１】
また、判定部２０Ｊは、前回判定したセルＣと同じ画像領域を示す、今回の判定対象のセルＣについては、前回の判定結果と今回の判定結果との双方を用い、これら判定結果の重み付け平均を用いて、判定を行ってもよい。この判定により、判定部２０Ｊは、誤判定を抑制することができる。
【０１５２】
以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置２０は、取得部２０Ｃと、設定部２０Ｄと、特定部２０Ｇと、判定部２０Ｊと、を備える。取得部２０Ｃは、移動体１０の周辺画像３０を取得する。設定部２０Ｄは、移動体１０の周辺領域４０に、移動体１０の複数の走行候補線５２に応じたセルＣを設定する。特定部２０Ｇは、周辺画像３０に含まれる、セルＣより小さい区画領域Ｂを用いて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。判定部２０Ｊは、物体の種類に基づいて、セルＣについて、移動体１０が進行可能であるか否かを判定する。
【０１５３】
このように、情報処理装置２０は、移動体１０の周辺領域４０に、複数の走行候補線５２と、複数の走行候補線５２の各々に応じたセルＣと、を設定する。また、セルＣは、区画領域Ｂより大きい領域である。そして、情報処理装置２０は、セルＣに含まれる区画領域Ｂを用いて、セルＣに含まれる物体の種類を特定する。そして、情報処理装置２０は、物体の種類に応じて、セルＣについて移動体１０が進行可能であるか否かを判定する。
【０１５４】
すなわち、情報処理装置２０は、周辺領域４０に設定された、複数の走行候補線５２に応じたセルＣについて、移動体１０が進行可能であるか否かを判定する。
【０１５５】
このため、本実施の形態の情報処理装置２０は、移動体１０が進行しうる複数の方向の各々に応じたセルＣごとに、セルＣより小さい区画領域Ｂを用いて特定された物体の種類に基づいて、進行可能か否かを判定することができる。よって。移動体１０が進行しうる複数の方向について、セルＣごとに進行可能か否かを精度良く判定することが可能となる。
【０１５６】
従って、本実施の形態の情報処理装置２０は、走行支援性能の向上を図ることができる。
【０１５７】
なお、本実施の形態では、情報処理装置２０の選択部２０Ｆは、第１設定部２０Ｅで設定した複数の進行候補線５０から、移動体１０の現在速度および現在操舵角に応じた複数の進行候補線５０を選択することで、複数の走行候補線５２および走行候補線５２に応じたセルＣを選択した。しかし、情報処理装置２０は、第１設定部２０Ｅで設定した複数の進行候補線５０の全てを、複数の走行候補線５２として用いてもよい。
【０１５８】
次に、上記実施の形態の情報処理装置２０のハードウェア構成の一例を説明する。図１４は、上記実施の形態の情報処理装置２０のハードウェア構成図の一例である。
【０１５９】
上記実施の形態の情報処理装置２０は、ＣＰＵ８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部８２と、出力情報などの各種情報を出力する出力部８０と、ユーザによる操作を受付ける入力部９４と、各部を接続するバス９６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１６０】
上記実施の形態の情報処理装置２０では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。
【０１６１】
なお、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組み込まれて提供されていてもよい。
【０１６２】
また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【０１６３】
なお、上記には、本発明の実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１６４】
１０  移動体
１０Ｅ  ディスプレイ
１０Ｇ  動力制御部
１０Ｈ  動力部
２０  情報処理装置
２０Ｃ  取得部
２０Ｄ  設定部
２０Ｅ  第１設定部
２０Ｆ  選択部
２０Ｇ  特定部
２０Ｈ  算出部
２０Ｉ  種類特定部
２０Ｊ  判定部
２０Ｋ  出力制御部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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