(57)【要約】【課題】信号機の認識精度の向上及び信号機の認識確定の迅速化の少なくとも一方を実現可能な信号機認識装置、車両及び信号機認識方法を提供する。【解決手段】信号機認識装置３６は、少なくとも１枚の周辺画像Ｆｓ１から抽出した信号機候補Ｉｓｃについて、その後の周辺画像Ｆｓ２、Ｆｓ３・・・における高さＨの変化又は色Ｃの変化を判定し、高さＨの変化又は色Ｃの変化に基づいて信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識を確定し、信号機３３０の情報を出力する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する第１信号機認識処理を実行する信号機認識装置であって、
前記第１信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、
少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における高さの変化を判定し、
前記高さの変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定し、
前記信号機の情報を出力する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信号機認識装置において、
前記信号機認識装置は、
前記自車の走行路が下り坂であることを示す勾配の閾値である第１勾配閾値と、前記自車の走行路が上り坂であることを示す勾配の閾値である第２勾配閾値の少なくとも一方を設定し、
地図情報データベースに記憶されている、又は勾配センサが検出した前記自車の走行路の勾配情報を取得し、
第１利用条件を満たす場合、前記第１信号機認識処理の認識結果を利用し、
前記第１利用条件を満たさない場合、前記第１信号機認識処理の認識結果を利用せず、
前記第１利用条件は、前記勾配情報が示す勾配が前記第１勾配閾値を下回ること、及び前記勾配が第２勾配閾値を上回ることの少なくとも一方を含む
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の信号機認識装置において、
前記第１信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、前記自車と前記信号機候補の距離が短くなるに従って前記周辺画像内における前記信号機候補の高さが高くなることを前記信号機の認識確定条件の１つとする
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記第１信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、前記自車が走行する道路の上側又はその付近に前記信号機候補が位置することを前記信号機の認識確定条件の１つとする
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記第１信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、
前記少なくとも１枚の周辺画像から抽出した前記信号機候補について、その後の周辺画像における前記自車と前記信号機候補との距離の変化及び前記信号機候補の高さの変化を判定し、
前記距離の変化及び前記高さの変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記信号機認識装置は、
地図情報に基づいて前記信号機が存在するはずの位置である信号機想定位置又は前記信号機が存在するはずの領域である信号機想定領域を設定し、
前記信号機候補の位置と前記信号機想定位置の距離が距離閾値を下回ること、又は前記信号機候補が前記信号機想定領域内にあることを前記信号機の認識確定条件の１つとする
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記信号機認識装置は、前記第１信号機認識処理により認識を確定した前記信号機をトラッキングしながら前記信号機の情報を連続的に出力する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項８】
自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する第２信号機認識処理を実行する信号機認識装置であって、
前記第２信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、
少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における色の変化を判定し、
前記色の変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定し、
前記信号機の情報を出力する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項９】
請求項８に記載の信号機認識装置において、
前記第２信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、前記信号機候補の色として青色が検出されたことを契機として、その後の周辺画像における前記信号機候補の色の変化の判定を開始する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の信号機認識装置において、
前記第２信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、前記自車が走行する道路の上側又はその付近に前記信号機候補が位置することを前記信号機の認識確定条件の１つとする
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項１１】
請求項８〜１０のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記第２信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、
前記少なくとも１枚の周辺画像から抽出した前記信号機候補について、その後の周辺画像における前記自車と前記信号機候補との距離の変化及び前記信号機候補の色の変化を判定し、
前記距離の変化及び前記色の変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項１２】
請求項８〜１１のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記信号機認識装置は、
地図情報に基づいて前記信号機が存在するはずの位置である信号機想定位置又は前記信号機が存在するはずの領域である信号機想定領域を設定し、
前記信号機候補の位置と前記信号機想定位置の距離が距離閾値を下回ること、又は前記信号機候補が前記信号機想定領域内にあることを前記信号機の認識確定条件の１つとする
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項１３】
請求項８〜１２のいずれか１項に記載の信号機認識装置において、
前記信号機認識装置は、前記第２信号機認識処理により認識を確定した前記信号機をトラッキングしながら前記信号機の情報を連続的に出力する
ことを特徴とする信号機認識装置。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれか１項に記載の信号機認識装置と、
前記信号機認識装置が認識した前記信号機の情報を用いて加減速を自動的に制御する加減速制御部と
を備えることを特徴とする車両。
【請求項１５】
自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する信号機認識装置を用いる信号機認識方法であって、
前記信号機認識装置は、少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における高さの変化を判定し、前記高さの変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する第１信号機認識処理を実行する
ことを特徴とする信号機認識方法。
【請求項１６】
自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する信号機認識装置を用いる信号機認識方法であって、
前記信号機認識装置は、少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における色の変化を判定し、前記色の変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する第２信号機認識処理を実行する
ことを特徴とする信号機認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する信号機認識装置、車両及び信号機認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、計算量の増加を抑えながら、充分な応答性の維持が得られるようにした走行環境認識装置を提供することを目的としている（［０００９］、要約）。当該目的を達成するため、特許文献１（要約）では、撮像装置２の外にもレーダ３を設け、撮像装置２では車両の走行方向の画像情報を得、レーダ３では車両前方の先行車両や静止物までの距離、方位を得る。画像処理装置１は、撮像装置２から得られる画像内で、レーダ３から得た距離と方位により、先行車両の対応付けを行ない、これにより先行車両の認識に必要な画像信号処理が簡単に得られるようにする。その上で静止物、信号機、横断歩道等の位置を推定して車両周囲の走行環境を認識する。また、道路地図装置４は、ＧＩＳアンテナ５から得た車両位置を道路地図上に対応付け、車両前方の交差点の有無、交差点までの距離情報を画像処理装置１に出力する。
【０００３】
また、特許文献１では、道路に設けられた信号機を認識する信号機認識処理が開示される。この信号機認識処理では、交差点までの距離と、予め設定してある信号機の高さの知識から、信号機が存在すると推定される領域（信号機領域１１０）を決定し、その内部の色情報から信号状態を認識する（［０１１１］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２６５４３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のように、特許文献１では、交差点までの距離及び信号機の高さに基づいて信号機領域１１０を決定し、その内部の色情報から信号状態を認識する（［０１１１］）。しかしながら、例えば車両が下り坂を走行し、先行車両がその先の平坦路を走行している場合、周辺画像において、先行車両は相対的に高い位置に存在することとなる。そのような状態で先行車両が信号機領域１１０内に入った場合、自車は、先行車両を信号機と誤認識するおそれがある。自車が平坦路を走行し、先行車両がその先の上り坂を走行している場合も同様である。
【０００６】
また、特許文献１では、交差点までの距離及び信号機の高さに基づいて決定した信号機領域１１０内の色情報から信号状態を認識しているため、信号状態の判定は、各時点の周辺画像それぞれについて個別に行われているものと解される。例えば連続する複数の周辺画像と比較して、単一の周辺画像から得られる色情報は少ないと考えられる。このため、特許文献１では、信号状態の認識精度に改善の余地がある。
【０００７】
本発明は上記のような課題を考慮してなされたものであり、信号機の認識精度の向上及び信号機の認識確定の迅速化の少なくとも一方を実現可能な信号機認識装置、車両及び信号機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】
【０００８】
本発明に係る信号機認識装置は、
自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する第１信号機認識処理を実行するものであって、
前記第１信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、
少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における高さの変化を判定し、
前記高さの変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定し、
前記信号機の情報を出力する
ことを特徴とする。
【０００９】
本発明によれば、信号機候補の高さの変化に基づいて信号機の認識を確定する。このため、例えば１枚の周辺画像のみから信号機の認識を確定する場合と比較して、より多い情報量に基づいて信号機の認識を確定することが可能となる。従って、信号機の認識精度を高めることが可能となる。
【００１０】
また、１枚の周辺画像のみから信号機の認識を確定する処理等の他の処理と並行して第１信号機認識処理を用いる場合、第１信号機認識処理では、より多い情報量に基づいて信号機の認識を確定するため、信号機の認識確定を早めることが可能となる。
【００１１】
前記信号機認識装置は、前記自車の走行路が下り坂であることを示す勾配の閾値である第１勾配閾値と、前記自車の走行路が上り坂であることを示す勾配の閾値である第２勾配閾値の少なくとも一方を設定してもよい。前記信号機認識装置は、地図情報データベースに記憶されている、又は勾配センサが検出した前記自車の走行路の勾配情報を取得してもよい。前記信号機認識装置は、第１利用条件を満たす場合、前記第１信号機認識処理の認識結果を利用してもよい。前記信号機認識装置は、前記第１利用条件を満たさない場合、前記第１信号機認識処理の認識結果を利用しなくてもよい。前記第１利用条件は、前記勾配情報が示す勾配が前記第１勾配閾値を下回ること、及び前記勾配が第２勾配閾値を上回ることの少なくとも一方を含んでもよい。
【００１２】
これにより、自車の走行路が下り坂又は上り坂である場合、第１信号機認識処理の認識結果を利用することで、高精度に信号機を認識可能となる。
【００１３】
なお、前記第１利用条件が満たされない場合、前記信号機認識装置は、少なくとも１枚の前記周辺画像から前記信号機候補を抽出すると共に、前記信号機候補の抽出に用いた前記周辺画像に現れる前記信号機候補の特性（高さ、色、形状等）に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する第３信号機認識処理を実行してもよい。
【００１４】
前記第１信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、前記自車と前記信号機候補の距離が短くなるに従って前記周辺画像内における前記信号機候補の高さが高くなることを前記信号機の認識確定条件の１つとしてもよい。これにより、非常に遠方に存在する信号機以外の光源、先行車両のテールライト等が信号機であると誤認識することを防止することが可能となる。
【００１５】
前記第１信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、前記自車が走行する道路の上側又はその付近に前記信号機候補が位置することを前記信号機の認識確定条件の１つとしてもよい。これにより、信号機の認識に要する演算負荷を低減することが可能となる。
【００１６】
前記第１信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、前記少なくとも１枚の周辺画像から抽出した前記信号機候補について、その後の周辺画像における前記自車と前記信号機候補との距離の変化及び前記信号機候補の高さの変化を判定してもよい。前記信号機認識装置は、前記距離の変化及び前記高さの変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定してもよい。これにより、信号機候補の高さの変化に加え、自車と信号機候補の距離の変化に基づいて信号機の認識を確定する。従って、より高精度に信号機を認識することが可能となる。
【００１７】
前記信号機認識装置は、地図情報に基づいて前記信号機が存在するはずの位置である信号機想定位置又は前記信号機が存在するはずの領域である信号機想定領域を設定してもよい。前記信号機認識装置は、前記信号機候補の位置と前記信号機想定位置の距離が距離閾値を下回ること、又は前記信号機候補が前記信号機想定領域内にあることを前記信号機の認識確定条件の１つとしてもよい。これにより、信号機が存在する位置又は領域を基準として信号機の認識を行うことで、信号機の認識精度をさらに高めることが可能となる。
【００１８】
前記信号機認識装置は、前記第１信号機認識処理により認識を確定した前記信号機をトラッキングしながら前記信号機の情報を連続的に出力してもよい。これにより、高精度に認識した信号機を、時間の経過に応じて関連付けながら利用することが可能となる。
【００１９】
本発明に係る信号機認識装置は、自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する第２信号機認識処理を実行するものであって、
前記第２信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、
少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における色の変化を判定し、
前記色の変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定し、
前記信号機の情報を出力する
ことを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、信号機候補の色の変化に基づいて信号機の認識を確定する。このため、例えば１枚の周辺画像のみから信号機の認識を確定する場合と比較して、より多い情報量に基づいて信号機の認識を確定することが可能となる。従って、信号機の認識精度を高めることが可能となる。
【００２１】
また、１枚の周辺画像のみから信号機の認識を確定する制御等の他の制御と並行して第２信号機認識処理を用いる場合、第２信号機認識処理では、より多い情報量に基づいて信号機の認識を確定するため、信号機の認識確定を早めることが可能となる。
【００２２】
前記第２信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、前記信号機候補の色として青色が検出されたことを契機として、その後の周辺画像における前記信号機候補の色の変化の判定を開始してもよい。トンネル等では、黄色及び赤色の成分を含む光を発するナトリウムランプが用いられることがある。このため、黄色及び赤色と比較して、青色の方が信号機を示している確率が高いと考えられる。そこで、信号機候補の色として青色が検出されたことを契機として、その後の周辺画像における信号機候補の色の変化の判定を開始することで、信号機の認識精度の低下を抑制しつつ、演算負荷を低減することが可能となる。
【００２３】
前記第２信号機認識処理では、前記信号機認識装置は、前記自車が走行する道路の上側又はその付近に前記信号機候補が位置することを前記信号機の認識確定条件の１つとしてもよい。これにより、信号機の認識に要する演算負荷を低減することが可能となる。
【００２４】
前記第２信号機認識処理において、前記信号機認識装置は、前記少なくとも１枚の周辺画像から抽出した前記信号機候補について、その後の周辺画像における前記自車と前記信号機候補との距離の変化及び前記信号機候補の前記色の変化を判定してもよい。前記信号機認識装置は、前記距離の変化及び前記色の変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定してもよい。これにより、信号機候補の色の変化に加え、自車と信号機候補の距離の変化に基づいて信号機の認識を確定する。従って、より高精度に信号機を認識することが可能となる。
【００２５】
前記信号機認識装置は、地図情報に基づいて前記信号機が存在するはずの位置である信号機想定位置又は前記信号機が存在するはずの領域である信号機想定領域を設定してもよい。前記信号機認識装置は、前記信号機候補の位置と前記信号機想定位置の距離が距離閾値を下回ること、又は前記信号機候補が前記信号機想定領域内にあることを前記信号機の認識確定条件の１つとしてもよい。これにより、信号機が存在する位置又は領域を基準として信号機の認識を行うことで、信号機の認識精度をさらに高めることが可能となる。
【００２６】
前記信号機認識装置は、前記第２信号機認識処理により認識を確定した前記信号機をトラッキングしながら前記信号機の情報を連続的に出力してもよい。これにより、高精度に認識した信号機を、時間の経過に応じて関連付けながら利用することが可能となる。
【００２７】
本発明に係る車両は、
上記の信号機認識装置と、
前記信号機認識装置が認識した前記信号機の情報を用いて加減速を自動的に制御する加減速制御部と
を備えることを特徴とする。
【００２８】
これにより、信号機の認識精度の向上及び信号機の認識確定の迅速化の少なくとも一方が実現可能となるため、車両の商品性を高めることが可能となる。
【００２９】
本発明に係る信号機認識方法は、自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する信号機認識装置を用いるものであって、
前記信号機認識装置は、少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における高さの変化を判定し、前記高さの変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する第１信号機認識処理を実行する
ことを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る信号機認識方法は、自車に設けられたカメラが撮像した複数の周辺画像に基づいて信号機を認識する信号機認識装置を用いるものであって、
前記信号機認識装置は、少なくとも１枚の前記周辺画像から抽出した信号機候補について、その後の周辺画像における色の変化を判定し、前記色の変化に基づいて前記信号機候補が前記信号機であるとの認識を確定する第２信号機認識処理を実行する
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、信号機の認識精度の向上及び信号機の認識確定の迅速化の少なくとも一方を実現可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施形態に係る走行制御装置としての走行電子制御装置を含む車両（以下「自車」という。）の構成を示すブロック図である。
【図２】前記実施形態の前記自車が上り坂を走行している場面を示す図である。
【図３】図２の前記自車のカメラが取得した周辺画像の一例を簡略的に示す図である。
【図４】前記実施形態の前記自車が下り坂を走行している場面を示す図である。
【図５】前記実施形態の信号機認識制御の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図６】前記実施形態における通常認識処理のフローチャートである。
【図７】前記実施形態における第１例外認識処理のフローチャートである。
【図８】前記実施形態における第２例外認識処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
Ａ．一実施形態
＜Ａ−１．構成＞
［Ａ−１−１．全体構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る走行制御装置としての走行電子制御装置３６（以下「走行ＥＣＵ３６」又は「ＥＣＵ３６」という。）を含む車両１０の構成を示すブロック図である。車両１０（以下「自車１０」ともいう。）は、走行ＥＣＵ３６に加え、車両周辺センサ群２０と、車体挙動センサ群２２と、運転操作センサ群２４と、通信装置２６と、ヒューマン・マシン・インタフェース２８（以下「ＨＭＩ２８」という。）と、駆動力制御システム３０と、制動力制御システム３２と、電動パワーステアリングシステム３４（以下「ＥＰＳシステム３４」という。）とを有する。
【００３４】
［Ａ−１−２．車両周辺センサ群２０］
車両周辺センサ群２０は、車両１０の周辺に関する情報（以下「車両周辺情報Ｉｃ」ともいう。）を検出する。車両周辺センサ群２０には、複数の車外カメラ５０と、複数のレーダ５２と、ＬＩＤＡＲ５４（Light Detection And Ranging）と、グローバル・ポジショニング・システム・センサ５６（以下「ＧＰＳセンサ５６」という。）とが含まれる。
【００３５】
複数の車外カメラ５０（以下「カメラ５０」ともいう。）は、車両１０の周辺（前方、側方及び後方）を撮像した周辺画像Ｆｓに関する画像情報Ｉｉｍａｇｅを出力する。各カメラ５０は、周辺画像Ｆｓを連続的に取得する。換言すると、各カメラ５０は、周辺画像Ｆｓを動画として取得するビデオカメラである。但し、カメラ５０は、例えば、後述する第１例外認識処理又は第２例外認識処理に利用する観点からすれば、周辺画像Ｆｓを連続的に取得可能なスチルカメラであってもよい。
【００３６】
複数のレーダ５２は、車両１０の周辺（前方、側方及び後方）に送信した電磁波に対する反射波を示すレーダ情報Ｉｒａｄａｒを出力する。ＬＩＤＡＲ５４は、車両１０の全方位にレーザーを連続的に発射し、その反射波に基づいて反射点の三次元位置を測定して三次元情報Ｉｌｉｄａｒとして出力する。ＧＰＳセンサ５６は、車両１０の現在位置Ｐｃｕｒを検出する。車外カメラ５０、レーダ５２、ＬＩＤＡＲ５４及びＧＰＳセンサ５６は、車両周辺情報Ｉｃを認識する周辺認識装置である。
【００３７】
［Ａ−１−３．車体挙動センサ群２２］
車体挙動センサ群２２は、車両１０（特に車体）の挙動に関する情報（以下「車体挙動情報Ｉｂ」ともいう。）を検出する。車体挙動センサ群２２には、車速センサ６０と、加速度センサ６２と、ヨーレートセンサ６４と、傾斜センサ６６とが含まれる。
【００３８】
車速センサ６０は、車両１０の車速Ｖ［ｋｍ／ｈ］及び進行方向Ｄｔを検出する。加速度センサ６２は、車両１０の加速度Ｇ［ｍ／ｓ／ｓ］を検出する。加速度Ｇは、前後加速度α、横加速度Ｇｌａｔ及び上下加速度Ｇｖを含む（一部の方向のみの加速度Ｇとしてもよい。）。
【００３９】
ヨーレートセンサ６４は、車両１０のヨーレートＹ［ｒａｄ／ｓ］を検出する。傾斜センサ６６（勾配センサ）は、車両１０の進行方向Ｄｔに対する車両１０（車体）の傾斜角Ａ［°］を検出する。車体のピッチングを無視すれば、傾斜角Ａは、自車１０の走行レーン３０２の勾配Ｇｒ［°］を意味する。
【００４０】
［Ａ−１−４．運転操作センサ群２４］
運転操作センサ群２４は、運転者による運転操作に関する情報（以下「運転操作情報Ｉｏ」ともいう。）を検出する。運転操作センサ群２４には、アクセルペダルセンサ８０と、ブレーキペダルセンサ８２と、舵角センサ８４と、操舵トルクセンサ８６とが含まれる。
【００４１】
アクセルペダルセンサ８０（以下「ＡＰセンサ８０」ともいう。）は、アクセルペダル９０の操作量θａｐ（以下「ＡＰ操作量θａｐ」ともいう。）［％］を検出する。ブレーキペダルセンサ８２（以下「ＢＰセンサ８２」ともいう。）は、ブレーキペダル９２の操作量θｂｐ（以下「ＢＰ操作量θｂｐ」ともいう。）［％］を検出する。舵角センサ８４は、ステアリングハンドル９４の舵角θｓｔ［ｄｅｇ］を検出する。操舵トルクセンサ８６は、ステアリングハンドル９４に加えられた操舵トルクＴｓｔ［Ｎ・ｍ］を検出する。
【００４２】
［Ａ−１−５．通信装置２６］
通信装置２６は、外部機器との無線通信を行う。ここでの外部機器には、例えば、交通情報サーバとしての外部サーバ２５０が含まれる。交通情報サーバは、渋滞情報、事故情報、工事情報等の交通情報を各車両１０に対して提供する。或いは、外部サーバ２５０は、経路案内サーバであってもよい。経路案内サーバは、通信装置２６から受信した車両１０の現在位置Ｐｃｕｒ及び目標地点Ｐｇｏａｌに基づいて、目標地点Ｐｇｏａｌまでの予定経路Ｒｖを走行ＥＣＵ３６に代わって生成又は算出する。
【００４３】
なお、本実施形態の通信装置２６は、車両１０に搭載（又は常時固定）されているものを想定しているが、例えば、携帯電話機又はスマートフォンのように車両１０の外部へ持ち運び可能なものであってもよい。
【００４４】
［Ａ−１−６．ＨＭＩ２８］
ＨＭＩ２８は、乗員からの操作入力を受け付けると共に、乗員に対して各種情報の提示を、視覚的、聴覚的及び触覚的に行う。ＨＭＩ２８には、自動運転スイッチ１１０（以下「自動運転ＳＷ１１０」ともいう。）と、スピーカ１１２と、表示部１１４とが含まれる。
【００４５】
自動運転ＳＷ１１０は、乗員の操作により自動運転制御の開始及び終了を指令するためのスイッチである。自動運転ＳＷ１１０に加えて又はこれに代えて、その他の方法（図示しないマイクロホンを介しての音声入力等）により自動運転制御の開始又は終了を指令することも可能である。表示部１１４は、例えば、液晶パネル又は有機ＥＬパネルを含む。表示部１１４は、タッチパネルとして構成されてもよい。
【００４６】
［Ａ−１−７．駆動力制御システム３０］
駆動力制御システム３０は、エンジン１２０（駆動源）及び駆動電子制御装置１２２（以下「駆動ＥＣＵ１２２」という。）を有する。上述のＡＰセンサ８０及びアクセルペダル９０を駆動力制御システム３０の一部として位置付けてもよい。駆動ＥＣＵ１２２は、ＡＰ操作量θａｐ等を用いて車両１０の駆動力制御を実行する。駆動力制御に際し、駆動ＥＣＵ１２２は、エンジン１２０の制御を介して車両１０の走行駆動力Ｆｄを制御する。
【００４７】
［Ａ−１−８．制動力制御システム３２］
制動力制御システム３２は、ブレーキ機構１３０及び制動電子制御装置１３２（以下「制動ＥＣＵ１３２」という。）を有する。上述のＢＰセンサ８２及びブレーキペダル９２を制動力制御システム３２の一部として位置付けてもよい。ブレーキ機構１３０は、ブレーキモータ（又は油圧機構）等によりブレーキ部材を作動させる。
【００４８】
制動ＥＣＵ１３２は、ＢＰ操作量θｂｐ等を用いて車両１０の制動力制御を実行する。制動力制御に際し、制動ＥＣＵ１３２は、ブレーキ機構１３０等の制御を介して車両１０の制動力Ｆｂを制御する。
【００４９】
［Ａ−１−９．ＥＰＳシステム３４］
ＥＰＳシステム３４は、ＥＰＳモータ１４０と、ＥＰＳ電子制御装置１４２（以下「ＥＰＳ  ＥＣＵ１４２」又は「ＥＣＵ１４２」という。）とを有する。上述の舵角センサ８４、操舵トルクセンサ８６及びステアリングハンドル９４をＥＰＳシステム３４の一部として位置付けてもよい。
【００５０】
ＥＰＳ  ＥＣＵ１４２は、走行ＥＣＵ３６からの指令に応じてＥＰＳモータ１４０を制御して、車両１０の舵角θｓｔを制御する。
【００５１】
［Ａ−１−１０．走行ＥＣＵ３６］
（Ａ−１−１０−１．走行ＥＣＵ３６の概要）
走行ＥＣＵ３６は、運転者による運転操作を要さずに目標地点Ｐｇｏａｌまで車両１０を運転する自動運転制御を実行するものであり、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）を含む。ＥＣＵ３６は、入出力部１５０、演算部１５２及び記憶部１５４を有する。
【００５２】
なお、走行ＥＣＵ３６の機能の一部を車両１０の外部に存在する外部サーバ２５０に担わせることも可能である。例えば、車両１０自体では、後述する行動計画部１７２及び／又は地図データベース２００を有さず、上記経路案内サーバから予定経路Ｒｖ及び／又は地図情報Ｉｍａｐを取得する構成も可能である。
【００５３】
（Ａ−１−１０−２．入出力部１５０）
入出力部１５０は、ＥＣＵ３６以外の機器（センサ群２０、２２、２４、通信装置２６等）との入出力を行う。
【００５４】
（Ａ−１−１０−３．演算部１５２）
演算部１５２は、各センサ群２０、２２、２４、通信装置２６、ＨＭＩ２８及び各ＥＣＵ１２２、１３２、１４２等からの信号に基づいて演算を行う。そして、演算部１５２は、演算結果に基づき、通信装置２６、駆動ＥＣＵ１２２、制動ＥＣＵ１３２及びＥＰＳ  ＥＣＵ１４２に対する信号を生成する。
【００５５】
図１に示すように、走行ＥＣＵ３６の演算部１５２は、周辺認識部１７０と、行動計画部１７２と、走行制御部１７４とを有する。これらの各部は、記憶部１５４に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。前記プログラムは、通信装置２６を介して外部サーバ２５０から供給されてもよい。前記プログラムの一部をハードウェア（回路部品）で構成することもできる。
【００５６】
周辺認識部１７０は、車両周辺センサ群２０からの車両周辺情報Ｉｃに基づいてレーンマーク（図３のレーンマーク画像５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃ参照）及び周辺障害物（図２の先行車両３２０等）を認識する。例えば、レーンマークは、画像情報Ｉｉｍａｇｅに基づいて認識する。周辺認識部１７０は、認識したレーンマークに基づいて車両１０の走行レーン３０２（図２等）を認識する。
【００５７】
また、周辺障害物は、画像情報Ｉｉｍａｇｅ、レーダ情報Ｉｒａｄａｒ及び三次元情報Ｉｌｉｄａｒを用いて認識する。周辺障害物には、他車（図２の先行車両３２０等）等の移動物体と、建物、道路標識（例えば信号機３３０（図２））等の静止物体とが含まれる。周辺障害物が信号機３３０である場合、周辺認識部１７０は、信号機３３０の色Ｃ、矢印等を判定する。
【００５８】
周辺認識部１７０は、信号機３３０を認識する信号機認識制御を行う信号機認識部１８０を有する。信号機認識制御については、図２〜図８を参照して後述する。
【００５９】
行動計画部１７２は、ＨＭＩ２８を介して入力された目標地点Ｐｇｏａｌまでの自車１０の予定経路Ｒｖを算出し、予定経路Ｒｖに沿った経路案内を行う。
【００６０】
走行制御部１７４は、車体挙動を制御する各アクチュエータの出力を制御する。ここにいうアクチュエータには、エンジン１２０、ブレーキ機構１３０及びＥＰＳモータ１４０が含まれる。走行制御部１７４は、アクチュエータの出力を制御することで、車両１０（特に車体）の挙動量（以下「車体挙動量Ｑｂ」という。）を制御することとなる。ここにいう車体挙動量Ｑｂには、車速Ｖ、前後加速度α、舵角θｓｔ、横加速度Ｇｌａｔ及びヨーレートＹが含まれる。
【００６１】
走行制御部１７４は、自車１０の加減速を制御する加減速制御部１９０と、自車１０の旋回を制御する旋回制御部１９２とを有する。加減速制御部１９０は、自動駆動力制御及び自動制動力制御を実行する、自動駆動力制御は、主としてエンジン１２０の出力を制御することにより、車両１０の走行駆動力Ｆｄ（又は正の加速度α）を制御する。自動制動力制御は、主としてブレーキ機構１３０の出力を制御することにより、車両１０の制動力Ｆｂ（又は負の加速度α若しくは減速度β）を制御する。旋回制御部１９２は、自動旋回制御を実行する。自動旋回制御は、主として、ＥＰＳモータ１４０の出力を制御することにより、車両１０の舵角θｓｔ（又は横加速度Ｇｌａｔ若しくはヨーレートＹ）を制御する。
【００６２】
（Ａ−１−１０−４．記憶部１５４）
記憶部１５４は、演算部１５２が利用するプログラム及びデータ（地図データベース２００を含む。）を記憶する。地図データベース２００（以下「地図ＤＢ２００」という。）には、道路地図の情報（地図情報Ｉｍａｐ）が記憶される。
【００６３】
記憶部１５４は、例えば、ランダム・アクセス・メモリ（以下「ＲＡＭ」という。）を備える。ＲＡＭとしては、レジスタ等の揮発性メモリと、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリとを用いることができる。また、記憶部１５４は、ＲＡＭに加え、リード・オンリー・メモリ（以下「ＲＯＭ」という。）を有してもよい。
【００６４】
＜Ａ−２．本実施形態の自動運転制御＞
［Ａ−２−１．本実施形態の自動運転制御の概要］
上記のように、本実施形態の走行ＥＣＵ３６は、自動運転制御を実行する。自動運転制御では、運転者による運転操作を要さずに目標地点Ｐｇｏａｌまで車両１０を運転する。但し、自動運転制御では、運転者がアクセルペダル９０、ブレーキペダル９２又はステアリングハンドル９４を操作した場合、当該操作を運転に反映してもよい。本実施形態の自動運転制御では、自動駆動力制御と、自動制動力制御と、自動旋回制御を組み合わせて用いる。
【００６５】
自動駆動力制御は、走行駆動力Ｆｄを制御して車両１０を走行させる。この際、ＥＣＵ３６は、走行駆動力Ｆｄの目標値（例えば、目標エンジントルク）を設定し、この目標値に応じてアクチュエータ（エンジン１２０）を制御する。
【００６６】
自動制動力制御は、車両１０の制動力Ｆｂを制御して車両１０を減速させる。この際、ＥＣＵ３６は、制動力Ｆｂの目標値（例えば、目標減速度βｔａｒ）を設定し、この目標値に応じてアクチュエータ（ブレーキ機構１３０）を制御する。
【００６７】
自動旋回制御は、車両１０の舵角θｓｔを制御して車両１０を旋回させる。ここにいう車両１０の旋回は、カーブ路を走行する場合のみならず、車両１０の右左折、走行レーンの変更、別レーンへの合流及び走行レーンの維持を含む。ＥＣＵ３６は、舵角θｓｔの目標値（例えば、目標ヨーレートＹｔａｒ又は目標横加速度Ｇｌａｔｔａｒ）を設定し、この目標値に応じてアクチュエータ（ＥＰＳモータ１４０）を制御する。自動旋回制御には、レーン維持アシストシステム制御（以下「ＬＫＡＳ制御」ともいう。ＬＫＡＳ：Lane Keeping Assist System）が含まれる。
【００６８】
［Ａ−２−２．信号機認識制御］
（Ａ−２−２−１．検討事項）
図２は、本実施形態の自車１０が上り坂３１０を走行している場面を示す図である。上り坂３１０は、道路３００（以下「走行路３００」ともいう。）の一部を成す。道路３００は、自車１０の走行レーン３０２と反対レーン（図示せず。図３の反対レーン画像５１２参照）とを有する。図２では、自車１０の走行レーン３０２において自車１０の前を他車３２０（以下「先行車両３２０」という。）が走行している。また、上り坂３１０の先に存在する下り坂３１２には、信号機３３０が存在している。図２における仮想線Ｌｘは、自車１０の進行方向Ｄｔを示す補助線である。
【００６９】
図３は、図２の自車１０のカメラ５０が取得した周辺画像Ｆｓの一例を簡略的に示す図である。図３の周辺画像Ｆｓには、道路３００の画像５００（以下「道路画像５００」ともいう。）と、先行車両３２０の画像５２０（以下「先行車両画像５２０」ともいう。）と、信号機３３０の画像５３０（以下「信号機画像５３０」ともいう。）とが含まれている。
【００７０】
道路画像５００は、自車１０の走行レーン３０２を示す走行レーン画像５０２と、反対レーン（図示せず）を示す反対レーン画像５１２とを含む。走行レーン画像５０２は、レーンマーク画像５１４ａ、５１４ｂにより規定され、反対レーン画像５１２は、レーンマーク画像５１４ｂ、５１４ｃにより規定される。先行車両画像５２０には、テールライト３２２の画像５２２（以下「テールライト画像５２２」という。）が含まれる。
【００７１】
図２の場面では、仮想線Ｌｘよりも下に信号機３３０が位置している。このため、信号機３３０が赤である場合、ＥＣＵ３６は、信号機３３０の発光を先行車両３２０のテールライト３２２（図２）の発光と誤認識して、信号機３３０を信号機として認識できないおそれがある。
【００７２】
図４は、本実施形態の自車１０が下り坂３１２を走行している場面を示す図である。図４では、下り坂３１２の先に存在する平坦路３４０には、図２とは別の信号機３３０が存在している。図２と同様、図４における仮想線Ｌｘは、自車１０の進行方向Ｄｔを示す補助線である。
【００７３】
図４において、自車１０が平坦路３４０を走行している場面と比較して、信号機３３０は、仮想線Ｌｘに対して比較的上方に位置することになる。このため、信号機３３０の高さＨ（後述）が所定範囲内にあることを信号機３３０の認識確定条件とする場合、ＥＣＵ３６は、信号機３３０を信号機として認識できないおそれがある。
【００７４】
そこで、本実施形態では、自車１０の道路３００の勾配Ｇｒが比較的大きい場合でも精度良く信号機３３０を認識可能な第１追跡認識制御及び第２追跡認識制御を用いる（詳細は図５、図７及び図８を参照して後述する。）。
【００７５】
（Ａ−２−２−２．信号機認識制御の具体的な流れ）
図５は、本実施形態の信号機認識制御の全体的な流れを示すフローチャートである。上記のように、信号機認識制御は信号機３３０を認識する制御である。ステップＳ１１において、ＥＣＵ３６は、自車１０の現在位置Ｐｃｕｒ、進行方向Ｄｔ及び地図情報Ｉｍａｐに基づいて自車１０が信号機３３０に接近しているか否かを判定する。当該判定は、例えば、自車１０の現在位置Ｐｃｕｒ（又は後述する信号機候補Ｉｓｃの位置）と、自車１０前方の信号機３３０が設けられた交差点の位置（信号機想定位置）との距離Ｄｘが距離閾値ＴＨｄ以内であるか否かにより判定する。或いは、ＥＣＵ３６は、地図情報Ｉｍａｐに基づいて信号機３３０が存在するはずの領域である信号機想定領域Ｒｓａを設定し、自車１０の現在位置Ｐｃｕｒ（又は後述する信号機候補Ｉｓｃの位置）が信号機想定領域Ｒｓａ内にあるか否かにより判定してもよい。
【００７６】
自車１０が信号機３３０に接近している場合（Ｓ１１：真）、ステップＳ１２に進む。自車１０が信号機３３０に接近していない場合（Ｓ１１：偽）、今回の処理を終了して、所定時間経過後にステップＳ１１に戻る。
【００７７】
ステップＳ１２において、ＥＣＵ３６は、自車１０の走行レーン３０２の勾配Ｇｒを示す勾配情報Ｉｇを取得する。本実施形態では、上り坂（図２の上り坂３１０等）を示す勾配Ｇｒを正の値とし、下り坂（図２の下り坂３１２等）を示す勾配Ｇｒを負の値とする。但し、反対の定義も可能である。勾配情報Ｉｇの取得は、例えば、地図ＤＢ２００から現在位置Ｐｃｕｒに対応する情報として取得することができる。或いは、傾斜センサ６６（勾配センサ）が検出した傾斜角Ａをそのまま用いて又は補正して勾配Ｇｒとして取得することも可能である。
【００７８】
ステップＳ１３において、ＥＣＵ３６は、自車１０の走行レーン３０２が平坦路（図４の平坦路３４０等）であるか否かを、勾配情報Ｉｇに基づいて判定する。具体的には、ＥＣＵ３６は、勾配情報Ｉｇが示す勾配Ｇｒが負の第１勾配閾値ＴＨｇ１以上であり且つ正の第２勾配閾値ＴＨｇ２以下である場合（ＴＨｇ１≦Ｇｒ≦ＴＨｇ２）、自車１０の走行レーン３０２が平坦路であると判定する。反対に、勾配Ｇｒが第１勾配閾値ＴＨｇ１未満である場合（Ｇｒ＜ＴＨｇ１）、換言すると、走行レーン３０２が下り坂である場合、ＥＣＵ３６は、走行レーン３０２が平坦路３４０でないと判定する。また、第２勾配閾値ＴＨｇ２を超える場合（Ｇｒ＞ＴＨｇ２）、換言すると、走行レーン３０２が上り坂である場合、ＥＣＵ３６は、走行レーン３０２が平坦路でないと判定する。
【００７９】
自車１０の走行レーン３０２が平坦路である場合（Ｓ１３：真）、ステップＳ１４に進む。ステップＳ１４において、ＥＣＵ３６は、カメラ５０からの単一の（換言すると１フレームの）周辺画像Ｆｓから信号機３３０の認識を確定する通常認識処理（第３信号機認識処理）を実行する。ここにいう「信号機３３０の認識を確定する」とは、認識されたものが信号機３３０であるとして、加減速制御に用いることを意味する。通常認識処理については、図６を参照して後述する。
【００８０】
自車１０の走行レーン３０２が平坦路でない場合（Ｓ１３：偽）、ステップＳ１５、Ｓ１６に進む。本実施形態では、ステップＳ１５、Ｓ１６を並列処理する。或いは、ステップＳ１５、Ｓ１６のいずれか一方を先に、他方を後に行うことも可能である。
【００８１】
ステップＳ１５において、ＥＣＵ３６は、カメラ５０からの複数の周辺画像Ｆｓから信号機３３０の認識を確定する第１例外認識処理（第１信号機認識処理）を実行する。第１例外認識処理については、図７を参照して後述する。
【００８２】
ステップＳ１６において、ＥＣＵ３６は、カメラ５０からの複数の周辺画像Ｆｓから信号機３３０の認識を確定する第２例外認識処理（第２信号機認識処理）を実行する。第２例外認識処理については、図８を参照して後述する。
【００８３】
ステップＳ１４又はステップＳ１５、Ｓ１６の後、ステップＳ１７において、ＥＣＵ３６は、今回の処理（Ｓ１４〜Ｓ１６）で信号機３３０が認識されたか否かを判定する。ここにいう信号機３３０の認識は、後述する信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識が確定したことを意味する。信号機３３０が認識された場合（Ｓ１７：真）、ステップＳ１８に進む。信号機３３０が認識されなかった場合（Ｓ１７：偽）、今回の信号機認識制御を終了して、所定時間の経過後にステップＳ１１に戻る。
【００８４】
ステップＳ１８において、ＥＣＵ３６は、前回の処理（前回のＳ１４〜Ｓ１６）で認識した信号機３３０との関連付け（すなわちトラッキング）が可能であるか否かを判定する。当該判定は、前回の処理から今回の処理までの経過時間及び車速Ｖに応じて、前回認識された信号機３３０の存在が予測される位置（又は領域内）に、今回認識された信号機３３０が存在するか否かにより判定される。
【００８５】
前回認識された信号機３３０とのトラッキングが可能である場合（Ｓ１８：真）、ステップＳ１９において、ＥＣＵ３６は、トラッキングを行う。なお、第１・第２例外認識処理（Ｓ１５、Ｓ１６）の両方で信号機３３０が認識された場合、ＥＣＵ３６は、例えば、前回の処理でトラッキングに用いた方の結果を今回の処理でも利用する。一方、前回認識された信号機３３０とのトラッキングが可能でない場合（Ｓ１８：偽）、ステップＳ２０において、ＥＣＵ３６は、トラッキングを開始する。
【００８６】
ステップＳ１９又はＳ２０の後、ＥＣＵ３６は、認識結果（すなわち、トラッキングした信号機３３０の情報Ｉｓ（以下「信号機情報Ｉｓ」ともいう。））を出力する。ここにいう信号機情報Ｉｓには、信号機３３０の位置Ｐｓ（又は距離Ｄ）及び色Ｃが含まれる。
【００８７】
なお、ＥＣＵ３６は、トラッキングしている信号機３３０を自動運転制御の利用対象から外すまでトラッキングし続ける。このため、トラッキング中の信号機３３０について、ＥＣＵ３６は、連続する周辺画像Ｆｓそれぞれについて（又は所定の間隔で）、利用対象として選択し続けるか否か（換言すると、利用対象除外条件を満たすか否か）を判定する。
【００８８】
ここでの利用対象除外条件としては、例えば、以下の条件を単独で又は組み合わせて用いることができる。
・自車１０による交差点の通過に伴って信号機３３０の一部又は全部が周辺画像Ｆｓに存在しなくなったこと
・何らかの理由で信号機３３０の全部が周辺画像Ｆｓから消失したこと
・信号機３３０と認識したものが、信号機３３０とは異なる特性を示したこと（例えば、後述する図７のステップＳ５４及び／又は図８のステップＳ７４と同様の要件が満たされなくなったこと）
【００８９】
［Ａ−２−３．通常認識処理］
図６は、本実施形態における通常認識処理のフローチャートである。上記のように、通常認識処理では、カメラ５０からの単一の周辺画像Ｆｓ（１つのフレーム）から信号機３３０の認識（又は検出）を確定する。
【００９０】
ステップＳ３１において、ＥＣＵ３６は、単一の周辺画像Ｆｓ（ここでは「周辺画像Ｆｓ１」と呼ぶ。）内に信号機３３０の候補Ｉｓｃ（以下「信号機候補Ｉｓｃ」ともいう。）が存在するか否かを判定する。本実施形態において、候補Ｉｓｃは、信号機３３０に特有の色Ｃを有する領域として抽出される。例えば、日本国の車両用信号機３３０であれば、青色、黄色及び赤色の三色で発光することが通常である。そこで、これら三色のいずれかの色Ｃが周辺画像Ｆｓ１内で検出された場合、候補Ｉｓｃとして設定する。
【００９１】
なお、候補Ｉｓｃが複数存在する場合、ＥＣＵ３６は、それぞれの候補Ｉｓｃについて通常認識処理を実行する。信号機候補Ｉｓｃが存在する場合（Ｓ３１：真）、ステップＳ３２に進む。信号機候補Ｉｓｃが存在しない場合（Ｓ３１：偽）、今回の通常認識処理を終了する。
【００９２】
ステップＳ３２において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にあるか否かを判定する。ここにいう「自車１０と同じ方向のレーンＬＮ」とは、片側一車線の道路では、自車１０の走行レーン３０２を指す。また、片側二車線の道路では、自車１０の走行レーン３０２とこれに隣り合うレーン（同じ方向に走行するためのもの）を指す。さらに、「付近」は、「レーンＬＮ上」以外に信号機３３０が存在し得る範囲を指す。
【００９３】
候補ＩｓｃがレーンＬＮ上又はその付近にあるか否かの判定は、例えば、次のように行う。すなわち、ＥＣＵ３６は、カメラ５０が取得した周辺画像Ｆｓ１に基づいて、レーンマークＬＭ及び信号機候補Ｉｓｃを、平面視での二次元空間上に投影する。そして、レーンマークＬＭにより規定されるレーンＬＮの範囲内に候補Ｉｓｃが位置するか否かを特定する。換言すると、ＥＣＵ３６は、候補ＩｓｃがレーンＬＮ上に位置するか否かを判定する。
【００９４】
信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にある場合（Ｓ３２：真）、ステップＳ３３に進む。信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上にない場合（Ｓ３２：偽）、ステップＳ３５に進む。
【００９５】
ステップＳ３３において、ＥＣＵ３６は、周辺画像Ｆｓ１における信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄ及び高さＨが信号機３３０の特徴を示しているか否かを判定する。距離Ｄは、自車１０の現在位置Ｐｃｕｒと信号機候補Ｉｓｃの位置Ｐｓｃの間の距離［ｍ］である。車外カメラ５０がステレオカメラとして構成される場合、信号機候補Ｉｓｃの位置Ｐｓｃは、ステレオカメラそれぞれの周辺画像Ｆｓに基づいて算出する。或いは、周辺画像Ｆｓとレーダ情報Ｉｒａｄａｒを組み合わせて位置Ｐｓｃを算出してもよい。或いは、車外カメラ５０が単眼カメラとして構成される場合、ＥＣＵ３６は、単眼カメラの撮像時間の異なる２つの周辺画像Ｆｓから単眼立体視により距離Ｄを求めてもよい。信号機候補Ｉｓｃの高さＨは、周辺画像Ｆｓにおける候補ＩｓｃとレーンＬＮとの間の距離［画素数又はｍ］として定義される。
【００９６】
周辺画像Ｆｓ１において、信号機３３０の高さＨは、距離Ｄに対応して変化する。すなわち、距離Ｄが比較的長い場合、高さＨは低くなり、距離Ｄが比較的短い場合、高さＨは高くなる。そこで、ＥＣＵ３６は、距離Ｄに応じて高さＨが取り得る範囲を選択し、周辺画像Ｆｓ１内の高さＨがこの範囲に含まれる場合、候補Ｉｓｃが信号機３３０の特徴を示していると判定する。
【００９７】
距離Ｄ及び高さＨが信号機３３０の特徴を示している場合（Ｓ３３：真）、ステップＳ３４に進む。距離Ｄ又は高さＨが信号機３３０の特徴を示していない場合（Ｓ３３：偽）、ステップＳ３５に進む。
【００９８】
ステップＳ３４において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識を確定する。これにより、ＥＣＵ３６は、信号機３３０の色Ｃに応じて自車１０の加減速を制御する。ステップＳ３５において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０でないとの認識を確定する。
【００９９】
［Ａ−２−４．第１例外認識処理］
図７は、本実施形態における第１例外認識処理のフローチャートである。上記のように、第１例外認識処理では、カメラ５０からの複数の周辺画像Ｆｓ（フレーム）から信号機３３０の認識（又は検出）を確定する。第２例外認識処理との相違点は、第１例外認識処理が信号機候補Ｉｓｃの高さＨの変化を用いるのに対し、第２例外認識処理では信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化を用いる点等にある。なお、候補Ｉｓｃが複数存在する場合、ＥＣＵ３６は、それぞれの候補Ｉｓｃについて第１例外認識処理を実行する。
【０１００】
図７のステップＳ５１、Ｓ５２は、図６のステップＳ３１、Ｓ３２と同様である。すなわち、ステップＳ５１において、ＥＣＵ３６は、単一の周辺画像Ｆｓ１内に信号機候補Ｉｓｃが存在するか否かを判定する。本実施形態において、候補Ｉｓｃは、信号機３３０に特有の色Ｃを有する領域として抽出される。
【０１０１】
上記のように、日本国の車両用信号機３３０であれば、青色、黄色及び赤色の三色で発光することが通常である。そこで、これら三色のいずれかの色Ｃが周辺画像Ｆｓ１内で検出された場合、候補Ｉｓｃとして設定する。
【０１０２】
候補Ｉｓｃが複数存在する場合、ＥＣＵ３６は、それぞれの候補Ｉｓｃについて第１例外認識処理を実行する。また、ステップＳ５２において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にあるか否かを判定する。図６のステップＳ３１、Ｓ３２と、図７のステップＳ５１、Ｓ５２とを共通のステップとしてもよい。
【０１０３】
信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にある場合（Ｓ５２：真）、ステップＳ５３に進む。信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にない場合（Ｓ５２：偽）、ステップＳ５７に進む。
【０１０４】
ステップＳ５３において、ＥＣＵ３６は、ステップＳ５１、Ｓ５２で使用した周辺画像Ｆｓ（Ｆｓ１）の後の周辺画像Ｆｓ（Ｆｓ２、Ｆｓ３、、、）において、候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化及び高さＨの変化を判定する。ここで用いる周辺画像Ｆｓの数は、距離Ｄの変化及び高さＨの変化を有意に判定可能な数（例えば、２〜３００のいずれかの値）とすることができる。なお、距離Ｄ及び高さＨの初期値をステップＳ５１等において算出してもよい。
【０１０５】
ステップＳ５４において、ＥＣＵ３６は、ステップＳ５３で判定した信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化及び高さＨの変化が信号機３３０の特徴を示しているか否かを判定する。距離Ｄ及び高さＨの定義は、通常認識処理（図６）と同様である。
【０１０６】
自車１０が信号機３３０に接近すると、周辺画像Ｆｓ上の信号機３３０は、自車１０との距離Ｄが短くなると共に、高さＨが高くなる。そこで、距離Ｄの変化及び高さＨの変化に関する信号機３３０の特徴は、自車１０が進むに連れて距離Ｄが短くなり且つ高さＨが高くなることを用いることができる。
【０１０７】
距離Ｄの変化及び高さＨの変化が信号機３３０の特徴を示している場合（Ｓ５４：真）、ステップＳ５５において、ＥＣＵ３６は、候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識を確定する。距離Ｄの変化又は高さＨの変化が信号機３３０の特徴を示していない場合（Ｓ５４：偽）、ステップＳ５６に進む。
【０１０８】
ステップＳ５６において、ＥＣＵ３６は、候補Ｉｓｃを判定対象から除外する候補除外条件が成立したか否かを判定する。候補除外条件は、例えば、距離Ｄの変化又は高さＨの変化が明らかに信号機３３０を示すものではないことを用いることができる。或いは、距離Ｄ自体又は高さＨ自体が明らかに信号機３３０を示すものではないことを用いてもよい。
【０１０９】
候補除外条件が成立しない場合（Ｓ５６：偽）、ステップＳ５２に戻る。候補除外条件が成立した場合（Ｓ５６：真）、ステップＳ５７において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０でないとの認識を確定する。
【０１１０】
［Ａ−２−５．第２例外認識処理］
図８は、本実施形態における第２例外認識処理のフローチャートである。上記のように、第２例外認識処理では、カメラ５０からの複数の周辺画像Ｆｓ（フレーム）から信号機３３０の認識（又は検出）を確定する。第１例外認識処理との相違点は、第１例外認識処理が信号機候補Ｉｓｃの高さＨの変化を用いるのに対し、第２例外認識処理では信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化を用いる点等にある。なお、候補Ｉｓｃが複数存在する場合、ＥＣＵ３６は、それぞれの候補Ｉｓｃについて第２例外認識処理を実行する。
【０１１１】
図８のステップＳ７１、Ｓ７２は、図６のステップＳ３１、Ｓ３２及び図７のステップＳ５１、Ｓ５２と同様である。すなわち、ステップＳ７１において、ＥＣＵ３６は、単一の周辺画像Ｆｓ１内に信号機候補Ｉｓｃが存在するか否かを判定する。本実施形態において、候補Ｉｓｃは、信号機３３０に特有の色Ｃを有する領域として抽出される。ここでの特有の色は、ステップＳ５１と同様、青色、黄色及び赤色の三色とすることができる。
【０１１２】
或いは、以下の理由により、上記三色のうち青色のみをステップＳ７１で判定してもよい。すなわち、通常認識処理（図６）では単一の周辺画像Ｆｓ１のみにおいて候補Ｉｓｃの抽出及び信号機３３０の認識確定を行う。これに対し、第２例外認識処理（図８）では複数の周辺画像Ｆｓ（Ｆｓ１、Ｆｓ２、Ｆｓ３、、、）における候補Ｉｓｃの特定の変化を用いて信号機３３０を認識する。また、上記三色のうち黄色及び赤色については、トンネル等に設けられるナトリウムランプの光にそれらの成分が含まれている一方、青色については、その成分を含む光が稀である。そこで、ステップＳ７１で判定する色を青色のみとするとすることで、候補Ｉｓｃを抽出する精度を高めることが可能となる。
【０１１３】
なお、上記の理由から青色を優先的に用いる場合、青色の場合にステップＳ７３を開始するタイミングを、黄色及び赤色よりも早めるように構成することも可能である。例えば、ステップＳ７１の判定に、自車１０から信号機候補Ｉｓｃまでの距離が距離閾値以下であるか否かを加える場合、黄色及び赤色の場合の距離閾値よりも、青色の場合の距離閾値を長くしてもよい。或いは、青色については距離の条件を設けず、黄色及び赤色については距離の条件（閾値等）を設けてもよい。
【０１１４】
同様に、ステップＳ７１の判定に、周辺画像Ｆｓにおける候補Ｉｓｃの面積（周辺画像Ｆｓ上）が面積閾値以上であるか否かを加える場合、黄色及び赤色の場合の面積閾値よりも、青色の場合の面積閾値を小さくしてもよい。或いは、青色については面積の条件を設けず、黄色及び赤色については面積の条件（閾値等）を設けてもよい。
【０１１５】
また、ステップＳ７２において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にあるか否かを判定する。図６のステップＳ３１、Ｓ３２及び図７のステップＳ５１、Ｓ５２と、図８のステップＳ７１、Ｓ７２とを共通のステップとしてもよい。
【０１１６】
信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にある場合（Ｓ７２：真）、ステップＳ７３に進む。信号機候補Ｉｓｃが、自車１０と同じ方向のレーンＬＮ上又はその付近にない場合（Ｓ７２：偽）、ステップＳ７７に進む。
【０１１７】
ステップＳ７３において、ＥＣＵ３６は、ステップＳ７１、Ｓ７２で使用した周辺画像Ｆｓ（Ｆｓ１）の後の周辺画像Ｆｓ（Ｆｓ２、Ｆｓ３、、、）において、候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化及び色Ｃの変化を判定する。ここで用いる周辺画像Ｆｓの数は、距離Ｄの変化及び色Ｃの変化を有意に判定可能な数（例えば、２〜３００のいずれかの値）とすることができる。なお、距離Ｄ及び色Ｃの初期値をステップＳ７１等において算出してもよい。
【０１１８】
ステップＳ７４において、ＥＣＵ３６は、ステップＳ７３で判定した信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化及び色Ｃの変化が信号機３３０の特徴を示しているか否かを判定する。距離Ｄの定義は、通常認識処理（図６）及び第１例外認識処理（図７）と同様である。また、距離Ｄの変化に関する信号機３３０の特徴は、自車１０が進むに連れて距離Ｄが短くなることを用いることができる。
【０１１９】
色Ｃに関し、例えば、日本国の車両用信号機３３０であれば、青→黄→赤→青→黄→赤→・・・の順に変化することが通常である。このため、色Ｃの変化がこの規則に沿っていれば、候補Ｉｓｃが信号機３３０であると認識可能である。そこで、本実施形態では、上記三色のうち二色の変化（例えば、青→黄）が生じたことをもって、色Ｃの変化が信号機３３０の特徴を示したと判定する。或いは、上記三色のうち三色の変化（例えば、青→黄→赤）が生じたことをもって、色Ｃの変化が信号機３３０の特徴を示したと判定してもよい。或いは、信号機３３０が矢印信号を含む場合、点灯パターンが複雑となる。この点を考慮し、点灯パターンを地図情報Ｉｍａｐから取得し、ＥＣＵ３６は、当該点灯パターンと色Ｃの変化が一致しているかを判定してもよい。
【０１２０】
なお、信号機３３０では、単一のライトが異なる色で発光するのではなく、複数のライトそれぞれが別々の色（固定色）で発光する。このため、色Ｃの変化は、位置のずれを伴うものであることを、色Ｃの変化の条件の一部とすることができる。
【０１２１】
距離Ｄの変化及び色Ｃの変化が信号機３３０の特徴を示している場合（Ｓ７４：真）、ステップＳ７５において、ＥＣＵ３６は、候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識を確定する。距離Ｄの変化又は色Ｃの変化が信号機３３０の特徴を示していない場合（Ｓ７４：偽）、ステップＳ７６に進む。
【０１２２】
ステップＳ７６において、ＥＣＵ３６は、候補Ｉｓｃを判定対象から除外する候補除外条件が成立したか否かを判定する。候補除外条件は、例えば、距離Ｄの変化又は色Ｃの変化が明らかに信号機３３０を示すものではないことを用いることができる。或いは、距離Ｄ自体又は色Ｃ自体が明らかに信号機３３０を示すものではないことを用いてもよい。
【０１２３】
候補除外条件が成立しない場合（Ｓ７６：偽）、ステップＳ７２に戻る。候補除外条件が成立した場合（Ｓ７６：真）、ステップＳ７７において、ＥＣＵ３６は、信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０でないとの認識を確定する。
【０１２４】
＜Ａ−３．本実施形態の効果＞
以上のように、本実施形態の第１例外認識処理によれば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する（図５のＳ１５及び図７）。このため、例えば１枚の周辺画像Ｆｓのみから信号機３３０の認識を確定する場合（図６の通常認識処理等）と比較して、より多い情報量に基づいて信号機３３０の認識を確定することが可能となる。従って、信号機３３０の認識精度を高めることが可能となる。
【０１２５】
また、１枚の周辺画像Ｆｓのみから信号機３３０の認識を確定する処理等の他の処理と並行して第１例外認識処理を用いる場合、第１例外認識処理では、より多い情報量に基づいて信号機３３０の認識を確定するため、信号機３３０の認識確定を早めることが可能となる。
【０１２６】
本実施形態において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、自車１０の道路３００が下り坂（例えば図２及び図４の下り坂３１２）であることを示す勾配Ｇｒの閾値である第１勾配閾値ＴＨｇ１と、自車１０の道路３００が上り坂（例えば図２の上り坂３１０）であることを示す勾配Ｇｒの閾値である第２勾配閾値ＴＨｇ２を設定する（図５のＳ１３）。走行ＥＣＵ３６は、地図ＤＢ２００（地図情報データベース）に記憶されている、又は傾斜センサ６６（勾配センサ）が検出した自車１０の道路３００の勾配情報Ｉｇを取得する（図５のＳ１２）。勾配情報Ｉｇが示す勾配Ｇｒが第１勾配閾値ＴＨｇ１を下回る場合又は勾配Ｇｒが第２勾配閾値ＴＨｇ２を上回る場合（Ｓ１３：偽）、換言すると第１利用条件を満たす場合、走行ＥＣＵ３６は、第１例外認識処理（Ｓ１５）及び第２例外認識処理（Ｓ１６）の認識結果を利用する（Ｓ２１）。勾配Ｇｒが第１勾配閾値ＴＨｇ１を上回り且つ第２勾配閾値ＴＨｇ２を下回る場合（Ｓ１３：真）、換言すると第１利用条件を満たさない場合、第１例外認識処理及び第２例外認識処理の認識結果を利用しない。
【０１２７】
これにより、自車１０の道路３００が下り坂３１２又は上り坂３１０である場合、第１例外認識処理及び第２例外認識処理の認識結果を利用することで、高精度に信号機３３０を認識可能となる。
【０１２８】
第１例外認識処理（図７）において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、自車１０と信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄが短くなるに従って周辺画像Ｆｓ内における信号機候補Ｉｓｃの高さＨが高くなることを信号機３３０の認識確定条件の１つとする（Ｓ５４）。これにより、非常に遠方に存在する信号機３３０以外の光源、先行車両３２０のテールライト３２２等が信号機３３０であると誤認識することを防止することが可能となる。
【０１２９】
第１例外認識処理（図７）及び第２例外認識処理（図８）において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、自車１０が走行する道路３００の上側又はその付近に信号機候補Ｉｓｃが位置することを信号機３３０の認識確定条件の１つとする（Ｓ５２、Ｓ７２）。これにより、信号機３３０の認識に要する演算負荷を低減することが可能となる。
【０１３０】
第１例外認識処理（図７）において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、１枚の周辺画像Ｆｓ１から抽出した信号機候補Ｉｓｃについて、その後の周辺画像Ｆｓ２、Ｆｓ３、、、における自車１０と信号機候補Ｉｓｃとの距離Ｄの変化及び信号機候補Ｉｓｃの高さＨの変化を判定する（Ｓ５３）。ＥＣＵ３６は、距離Ｄの変化及び高さＨの変化に基づいて信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識を確定する（Ｓ５４）。これにより、信号機候補Ｉｓｃの高さＨの変化に加え、自車１０と信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する。従って、より高精度に信号機３３０を認識することが可能となる。
【０１３１】
第１例外認識処理（図７）及び第２例外認識処理（図８）において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、地図情報Ｉｍａｐに基づいて信号機３３０が存在するはずの領域である信号機想定領域Ｒｓａを設定し、信号機候補Ｉｓｃが信号機想定領域Ｒｓａ内にあることを信号機３３０の認識確定条件の１つとする（図５のＳ１１）。これにより、信号機３３０が存在する領域を基準として信号機３３０の認識を行うことで、信号機３３０の認識精度をさらに高めることが可能となる。
【０１３２】
本実施形態において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、第１信号機認識処理（図７）又は第２例外認識処理（図８）により認識を確定した信号機３３０をトラッキングしながら信号機情報Ｉｓを連続的に出力する（図５、図７及び図８）。これにより、高精度に認識した信号機３３０を、時間の経過に応じて関連付けながら利用することが可能となる。
【０１３３】
本実施形態の第２例外認識処理（図８）によれば、信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する（図５のＳ１６及び図８）。このため、例えば１枚の周辺画像Ｆｓ１のみから信号機３３０の認識を確定する場合（図６の通常認識処理等）と比較して、より多い情報量に基づいて信号機３３０の認識を確定することが可能となる。従って、信号機３３０の認識精度を高めることが可能となる。
【０１３４】
また、１枚の周辺画像Ｆｓ１のみから信号機３３０の認識を確定する制御等の他の制御と並行して第２例外認識処理を用いる場合、第２例外認識処理では、より多い情報量に基づいて信号機３３０の認識を確定するため、信号機３３０の認識確定を早めることが可能となる。
【０１３５】
本実施形態の第２例外認識処理（図８）において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、信号機候補Ｉｓｃの色Ｃとして青色が検出されたこと（Ｓ７１：真）を契機として、その後の周辺画像Ｆｓにおける信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化の判定（Ｓ７３）を開始し得る。
【０１３６】
トンネル等では、黄色及び赤色の成分を含む光を発するナトリウムランプが用いられることがある。このため、黄色及び赤色と比較して、青色の方が信号機３３０を示している確率が高いと考えられる。そこで、信号機候補Ｉｓｃの色として青色が検出されたことを契機として、その後の周辺画像Ｆｓにおける信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化の判定を開始することで、信号機３３０の認識精度の低下を抑制しつつ、演算負荷を低減することが可能となる。
【０１３７】
第２例外認識処理（図８）において、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）は、１枚の周辺画像Ｆｓ１から抽出した信号機候補Ｉｓｃについて、その後の周辺画像Ｆｓ２、Ｆｓ３、、、における自車１０と信号機候補Ｉｓｃとの距離Ｄの変化及び信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化を判定する（Ｓ７３）。ＥＣＵ３６は、距離Ｄの変化及び色Ｃの変化に基づいて信号機候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識を確定する（Ｓ７４）。これにより、信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化に加え、自車１０と信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する。従って、より高精度に信号機３３０を認識することが可能となる。
【０１３８】
本実施形態の車両１０は、走行ＥＣＵ３６（信号機認識装置）と、走行ＥＣＵ３６が認識した信号機３３０の情報を用いて加減速を自動的に制御する加減速制御部１９０とを備える（図１）。これにより、信号機３３０の認識精度の向上及び信号機３３０の認識確定の迅速化の少なくとも一方が実現可能となるため、車両１０の商品性を高めることが可能となる。
【０１３９】
Ｂ．変形例
なお、本発明は、上記実施形態に限らず、本明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。例えば、以下の構成を採用することができる。
【０１４０】
＜Ｂ−１．適用対象＞
上記実施形態では、走行ＥＣＵ３６（走行制御装置）を自動車（car）としての車両１０（vehicle）に用いることを想定していた（図１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、車両１０（又は乗り物）は、鉄道、船舶、航空機等の移動物体であってもよい。或いは、車両１０は、その他の装置（例えば、各種のロボット、製造装置）に用いることもできる。
【０１４１】
＜Ｂ−２．車両１０の構成＞
［Ｂ−２−１．センサ群２０、２２、２４］
上記実施形態の車両周辺センサ群２０には、複数の車外カメラ５０と、複数のレーダ５２と、ＬＩＤＡＲ５４と、ＧＰＳセンサ５６とが含まれた（図１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化を判定する観点からすれば、これに限らない。複数の車外カメラ５０に、車両１０の前方を検出するステレオカメラが含まれる場合、レーダ５２及び／又はＬＩＤＡＲ５４を省略することも可能である。或いは、単眼立体視を用いる場合又は車外カメラ５０により距離情報を取得しない場合、車外カメラ５０を単眼カメラとして構成してもよい。
【０１４２】
上記実施形態の車体挙動センサ群２２には、車速センサ６０、加速度センサ６２、ヨーレートセンサ６４及び傾斜センサ６６が含まれた（図１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、車速センサ６０、加速度センサ６２、ヨーレートセンサ６４及び傾斜センサ６６のいずれか１つ又は複数を省略することも可能である。
【０１４３】
上記実施形態の運転操作センサ群２４には、ＡＰセンサ８０、ＢＰセンサ８２、舵角センサ８４及び操舵トルクセンサ８６が含まれた（図１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、ＡＰセンサ８０、ＢＰセンサ８２、舵角センサ８４及び操舵トルクセンサ８６のいずれか１つ又は複数を省略することも可能である。
【０１４４】
［Ｂ−２−２．アクチュエータ］
上記実施形態では、自動運転制御で対象となるアクチュエータとして、エンジン１２０、ブレーキ機構１３０及びＥＰＳモータ１４０を用いた（図１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、エンジン１２０、ブレーキ機構１３０及びＥＰＳモータ１４０のいずれか１つ又は２つを自動運転制御の対象から外すことも可能である。いずれかのアクチュエータを自動運転制御の対象から外した場合、対象から外されたアクチュエータに関する制御は、運転者が行うこととなる。さらに、上記のように、ＥＰＳモータ１４０の代わりに、左右の車輪のトルク差を用いて旋回すること（いわゆるトルクベクタリング）も可能である。
【０１４５】
＜Ｂ−３．走行ＥＣＵ３６の制御＞
［Ｂ−３−１．自動運転制御］
上記実施形態では、加減速及び旋回を自動で行う車両１０に本発明を適用した（図１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、加速、減速（自動ブレーキのみの場合を含む。）及び旋回の１つ又は２つのみを自動で行う車両１０に本発明を適用することも可能である。或いは、図示しないナビゲーション装置に本発明を適用することもできる。その場合、信号機３３０の位置を判定することで、信号機３３０（又は交差点）の有無を知らせること、ＧＰＳセンサ５６が検出した現在位置Ｐｃｕｒの補正を行うこと等が可能である。
【０１４６】
［Ｂ−３−２．信号機認識制御］
上記実施形態では、平坦路３４０（図５のＳ１３：真）において通常認識処理（図６）のみを実行した（Ｓ１４）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、通常認識処理に加え又はこれに代えて、第１例外認識処理（図７）及び第２例外認識処理（図８）の一方又は両方を行うことも可能である。
【０１４７】
上記実施形態では、上り坂３１０又は下り坂３１２（図５のＳ１３：偽）において第１例外認識処理（図７）及び第２例外認識処理（図８）を実行した（Ｓ１５、Ｓ１６）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。
【０１４８】
例えば、上り坂３１０又は下り坂３１２の一方のみを判定することも可能である。また、第１例外認識処理又は第２例外認識処理の一方のみを行うことも可能である。或いは、勾配Ｇｒに合わせて信号機３３０が取り得る高さＨを変化させる場合、第１例外認識処理（図７）及び第２例外認識処理（図８）の一方又は両方に加えて通常認識処理を行うことも可能である。或いは、通常認識処理、第１例外認識処理及び第２例外認識処理を継続的に行い、その判定結果の採否を勾配情報Ｉｇに基づいて決定してもよい。
【０１４９】
上記実施形態では、勾配Ｇｒに応じて処理を切り替えた（図５のＳ１３〜Ｓ１６）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０を認識する観点からすれば、これに限らない。例えば、勾配Ｇｒから独立して処理を行うことも可能である。また、通常認識処理のみを行う勾配Ｇｒの範囲、第１例外認識処理のみを行う勾配Ｇｒの範囲と、通常認識処理及び第１例外認識処理の両方を行う勾配Ｇｒの範囲を設けてもよい。第２例外認識処理も同様である。
【０１５０】
通常認識処理（図６）では、単一の周辺画像Ｆｓ１内に信号機候補Ｉｓｃがあるか否かを判定した（Ｓ３１）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃを抽出する観点からすれば、これに限らない。例えば、複数の周辺画像Ｆｓ内に信号機候補Ｉｓｃがあるか否かを判定してもよい。第１例外認識処理（図７）のステップＳ５１及び第２例外認識処理（図８）のステップＳ７１も同様である。
【０１５１】
上記実施形態では、第１例外認識処理（図７）と第２例外認識処理（図８）を別々に実行した（図５）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ及び色Ｃの変化に基づいて信号機３３０を認識する観点からすれば、これに限らず、両方の例外認識処理を１つにまとめることも可能である。例えば、信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄ、高さＨ及び色Ｃの変化が信号機３３０の特徴を示しているか否かに基づいて、候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの判定を確定してもよい。
【０１５２】
上記実施形態の信号機認識制御では、自車１０の現在位置Ｐｃｕｒと信号機３３０が設けられた交差点の位置との距離Ｄに基づいて自車１０が信号機３３０に接近しているか否かを判定した（図５のＳ１１）。しかしながら、例えば、自車１０が信号機３３０に接近していること（信号機３３０が存在するはずの領域又は信号機３３０が存在する可能性が高い領域に自車１０が接近していること）を判定する観点からすれば、これに限らない。例えば、自車１０の走行路３００周辺に路側ビーコン等の外部装置が存在する場合、ＥＣＵ３６は、当該外部装置から信号機３３０の存在に関する情報を取得してもよい。或いは、信号機認識部１８０が、自動運転が可能な情報（例えば信号機３３０の色Ｃ）は認識できないが、信号機３３０（交通標識）の有無（信号機３３０全体の形状認識等）は判定できる場合、当該判定に基づいてステップＳ１１を行うこともできる。
【０１５３】
上記実施形態の信号機認識制御（図５〜図８）では、個別の判定を積み重ねることで結論を出した。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨ又は色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、図５〜図８に示す各ステップ（例えば図５のＳ１１、図６のＳ３１〜Ｓ３３、図７のＳ５１、Ｓ５２、Ｓ５４、図８のＳ７１、Ｓ７２、Ｓ７４）での判定事項をそれぞれポイントで評価し、ポイントの合計値がポイント閾値を上回るとき、信号機３３０であるとの認識を確定してもよい。
【０１５４】
［Ｂ−３−３．通常認識処理］
上記実施形態の通常認識処理では、信号機候補Ｉｓｃの色Ｃ、距離Ｄ及び高さＨに基づいて候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識確定を判定した（図６のＳ３１、Ｓ３３）。しかしながら、例えば、少なくとも１枚の周辺画像Ｆｓから抽出した信号機候補Ｉｓｃについて、候補Ｉｓｃの抽出に用いた周辺画像Ｆｓに現れる候補Ｉｓｃの特性（高さ、色、形状等）に基づいて信号機３３０であるとの認識を確定する観点からすれば、これに限らない。例えば、通常認識処理では、色Ｃ、距離Ｄ及び高さＨに加え又はこれらのいずれかに代えて、周辺画像Ｆｓにおける候補Ｉｓｃの形状又は面積に基づいて候補Ｉｓｃが信号機３３０であるとの認識確定を判定してもよい。
【０１５５】
［Ｂ−３−４．第１例外認識処理］
上記実施形態の第１例外認識処理では、信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化及び高さＨの変化の両方を判定した（図７のＳ５３）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの高さＨの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らず、距離Ｄの変化の判定を省略してもよい。
【０１５６】
［Ｂ−３−５．第２例外認識処理］
上記実施形態の第２例外認識処理では、信号機候補Ｉｓｃの距離Ｄの変化及び色Ｃの変化の両方を判定した（図８のＳ７３）。しかしながら、例えば、信号機候補Ｉｓｃの色Ｃの変化に基づいて信号機３３０の認識を確定する観点からすれば、これに限らず、距離Ｄの変化の判定を省略してもよい。
【０１５７】
＜Ｂ−４．その他＞
上記実施形態では、図５〜図８に示す順番で各ステップを実行した。しかしながら、例えば、各ステップの目的を実現可能な範囲であれば（換言すると、本発明の効果を得られる場合）、各ステップの順番は入れ替えることが可能である。例えば、図５のステップＳ１３の後に（ステップＳ１４〜Ｓ１６それぞれの前で）ステップＳ１１を行うことが可能である。また、図７のステップＳ５１、Ｓ５２の順番を入れ替えること又は同時に実行することも可能である。
【０１５８】
上記実施形態では、数値の比較において等号を含む場合と含まない場合とが存在した（図５のＳ１３等）。しかしながら、例えば、等号を含む又は等号を外す特別な意味がなければ（換言すると、本発明の効果を得られる場合）、数値の比較において等号を含ませるか或いは含ませないかは任意に設定可能である。
【０１５９】
その意味において、例えば、図５のステップＳ１３における勾配Ｇｒが第１勾配閾値ＴＨｇ１以上であるか否かの判定（Ｇｒ≧ＴＨｇ１）を、勾配Ｇｒが第１勾配閾値ＴＨｇ１より大きいか否かの判定（Ｇｒ＞ＴＨｇ１）に置き換えることができる。同様に、勾配Ｇｒが第２勾配閾値ＴＨｇ２以下であるか否かの判定（Ｇｒ≦ＴＨｇ２）を、勾配Ｇｒが第２勾配閾値ＴＨｇ２より小さいか否かの判定（Ｇｒ＜ＴＨｇ２）に置き換えることができる。
【符号の説明】
【０１６０】
１０…車両（自車）
３６…走行ＥＣＵ（信号機認識装置）        ５０…車外カメラ（カメラ）
６６…傾斜センサ（勾配センサ）            １９０…加減速制御部
２００…地図ＤＢ（地図情報データベース）  ３００…道路（走行路）
３１０…上り坂                            ３１２…下り坂
３３０…信号機                            Ｃ…色
Ｄ…自車と信号機候補の距離
Ｄｘ…自車の現在位置と信号機想定位置との距離
Ｆｓ、Ｆｓ１、Ｆｓ２、Ｆｓ３…周辺画像
Ｇｒ…勾配                                Ｈ…高さ
Ｉｇ…勾配情報                            Ｉｍａｐ…地図情報
Ｉｓ…信号機情報                          Ｉｓｃ…信号機候補
Ｒｓａ…信号機想定領域                    ＴＨｄ…距離閾値
ＴＨｇ１…第１勾配閾値                    ＴＨｇ２…第２勾配閾値
【図１】
2018081405.tif 000003
【図２】
2018081405.tif 000004
【図３】
2018081405.tif 000005
【図４】
2018081405.tif 000006
【図５】
2018081405.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018081405.tif 000009
【図８】
2018081405.tif 000010