(57)【要約】【課題】  道路の路上属性を地図データベースに登録できる道路認識装置、道路認識方法及び道路認識プログラムを提供する。【解決手段】道路認識装置は、車両が走行する道路を特定する道路特定手段と、前記車両の外界の明るさを取得する明るさ取得手段と、前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識する認識手段と、前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する登録手段と、を備える。これにより、車両が走行する道路を特定し、外界の明るさを取得し、車両の外界の明るさの解析によってトンネルの区間を認識するため、車両が走行する道路のトンネルの区間を地図データベースに登録することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する道路を特定する道路特定手段と、
前記車両の外界の明るさを取得する明るさ取得手段と、
前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識する認識手段と、
前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する登録手段と、
を備える道路認識装置。
【請求項２】
前記認識手段は、前記外界の明るさが下がり始めた時点における前記車両の位置を前記トンネル区間の一方の端点とし、前記外界の明るさが上がり始めた時点における前記車両の位置を前記トンネル区間の他方の端点であると認識する、
請求項１に記載の道路認識装置。
【請求項３】
前記地図データベースは、交差点を示すノードと、当該ノードを結ぶリンクとを有し、
前記登録手段は、前記トンネル区間が存在する前記リンクに対して前記トンネル区間の端点の位置および種別を登録する、
請求項１又は２に記載の道路認識装置。
【請求項４】
車両が走行する道路を特定し、
前記車両の外界の明るさを取得し、
前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識し、
前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する、
ことを含む道路認識方法。
【請求項５】
車両が走行する道路を特定する道路特定手段と、
前記車両の外界の明るさを取得する明るさ取得手段と、
前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識する認識手段と、
前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する登録手段と、
してコンピュータを機能させる道路認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路認識装置、道路認識方法及び道路認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ナビゲーションシステムにおいて高度な運転支援機能を実現しようとすれば、道路における規制、道路の構造等の道路の路上属性が登録されている地図データベースが必要になる。従来、車両の走行軌跡に基づいて新設道路の位置情報を地図データベースに登録する方法が公知である（例えば特許文献１参照）。また、特許文献１には、車線変更の挙動に応じて車線数を認識し、認識した車線数を路上属性として登録したり、車速に応じて高速道路という道路種別を認識し、高速道路という道路種別を路上属性として登録する方法が開示されている。しかし特許文献１に開示された方法によると、道路の路上属性を認識可能な挙動を車両がとらない限り、路上属性を認識できないため、路上属性の認識精度が低いという問題がある。例えば特許文献１に開示された方法では、片側複数車線の道路を車両が走行していても、その道路で車両が車線変更しなければ片側複数車線の道路であることを認識できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２５１７９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上述の問題に鑑みて創作されたものであって、道路の路上属性を精度よく地図データベースに登録できる道路認識装置、道路認識方法及び道路認識プログラム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】
【０００５】
（１）上記目的を達成するための道路認識装置は、車両が走行する道路を特定する道路特定手段と、前記車両の外界の明るさを取得する明るさ取得手段と、前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識する認識手段と、前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する登録手段と、を備える。
トンネル進入時、トンネル通行中、トンネル退出時には車両の外界の明るさに特有の変化が起こる。具体的には、昼間のトンネル進入時には車両の外界が暗くなり、トンネル通行中にはトンネル内照明によって車両の外界の明るさが周期的に変動し、昼間のトンネル退出時には車両の外界が明るくなる。この道路認識装置によると、車両が走行する道路を特定し、車両の外界の明るさの解析によってトンネルの区間を認識するため、車両が走行する道路のトンネルの区間を地図データベースに登録することができる。
（２）上記目的を達成するための道路認識装置において、前記認識手段は、前記外界の明るさが下がり始めた時点における前記車両の位置を前記トンネル区間の一方の端点とし、前記外界の明るさが上がり始めた時点における前記車両の位置を前記トンネル区間の他方の端点であると認識する。
（３）上記目的を達成するための道路認識装置において、前記地図データベースは、交差点を示すノードと、当該ノードを結ぶリンクとを有し、前記登録手段は、前記トンネル区間が存在する前記リンクに対して前記トンネル区間の端点の位置および種別を登録する。
【０００６】
（４）上記目的を達成するための道路認識方法は、車両が走行する道路を特定し、前記車両の外界の明るさを取得し、前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識し、前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する、ことを含む。
【０００７】
（５）上記目的を達成するための道路認識プログラムは、車両が走行する道路を特定する道路特定手段と、前記車両の外界の明るさを取得する明るさ取得手段と、前記明るさの解析によって前記道路のトンネルの区間を認識する認識手段と、前記道路の前記トンネルの区間を地図データベースに登録する登録手段と、してコンピュータを機能させる。
【０００８】
尚、請求項に記載された方法の各動作の順序は、技術上の阻害要因がない限り、記載順に限定されるものではなく、どのような順番で実行されてもよく、また同時に実行されてもよい。また、本発明に備わる複数の手段の各機能は、構成自体で機能が特定されるハードウェア資源、プログラムにより機能が特定されるハードウェア資源、又はそれらの組み合わせにより実現される。また、これら複数の手段の各機能は、各々が物理的に互いに独立したハードウェア資源で実現されるものに限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る模式図。
【図２】本発明の一実施形態に係るブロック図。
【図３】本発明の一実施形態に係るフローチャート。
【図４】本発明の一実施形態に係る画面図。
【図５】本発明の一実施形態に係るフローチャート。
【図６】本発明の一実施形態に係る模式図。
【図７】本発明の一実施形態に係るフローチャート。
【図８Ａ】本発明の一実施形態に係る模式図。
【図８Ｂ】本発明の一実施形態に係るグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施例に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
［道路認識装置の構成］
図２は、本発明を適用した道路認識装置１を示すブロック図である。道路認識装置１は、自動車、オートバイ等の移動体としての車両に搭載されるナビゲーションシステムの一部として構成されている。
【００１１】
カメラユニット１０は、ＣＣＤイメージセンサなどのカラー撮像素子とその駆動回路と画像信号処理回路とを備え、道路認識装置１が搭載された車両に搭載されている。カメラユニット１０は車両の外界の視界を表すディジタル画像を所定のフレームレートで生成する。以下、車両の外界の視界を表すディジタル画像を単に近傍画像というものとする。尚、カメラユニット１０は各画素の輝度値がアナログ信号で表された近傍画像を生成してもよい。この場合、カメラユニット１０とＲＡＭ２６との間に設けられる図示しないインタフェース回路によるＡＤ変換が必要になる。
【００１２】
照度センサ１２は、車両の外界の明るさを検出するための光センサである。照度センサ１２は車外に向けられたその受光面の照度を検出し、受光面の照度を表す照度データをディジタル信号として出力する。尚、照度センサ１２は照度データをアナログ信号として出力してもよい。この場合、照度センサ１２とＲＡＭ２６との間に設けられる図示しないインタフェース回路によるＡＤ変換が必要になる。
【００１３】
道路特定手段としての速度センサ１４は、車両が走行している道路を特定するための推測航法に用いられる。単位時間当たりの車輪の回転数から求まる車速を時間で積分することにより走行距離が求まる。電波や超音波を用いたドップラ対地速度センサ、光と空間フィルタを用いた対地速度センサを用いて走行距離を求めてもよい。
道路特定手段としてのＧＰＳユニット１６は、車両が走行している道路を特定するための衛星航法に用いる３個または４個の衛星から送られてくる軌道データを受信し、自車の現在位置の緯度経度データを出力するためのアンテナ、ＡＳＩＣ等で構成される。
【００１４】
道路特定手段としての方位センサ１８は車両が走行している道路を特定するための推測航法に用いる地磁気センサ、左右車輪速度差センサ、振動ジャイロ、ガスレートジャイロ、光ファイバジャイロなどで構成され、自車の進行方向を検出する。
ＲＯＭ２２は、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶媒体であって、ブートプログラム及び道路認識プログラムが格納されている。
【００１５】
ＣＰＵ２４は、道路認識プログラムを実行することにより、道路特定手段、画像取得手段、認識手段及び登録手段として機能する。
ＲＡＭ２４は、揮発性記憶媒体であって、ＣＰＵ２２に実行されるプログラムやプログラムの処理対象データが一時的に格納されるワークメモリとして機能する。
【００１６】
ハードディスク装置（ＨＤＤ）２０には、地図データベース（ＤＢ）が格納されている。地図ＤＢは、ＣＤ、ＤＶＤ等の他の大容量不揮発性記憶媒体に格納されていてもよい。道路認識プログラムはＨＤＤ２０に格納されていてもよい。地図ＤＢ及び道路認識プログラムは、通信回線を介してダウンロードしたり、リムーバブルメモリから読み込むことにより、道路認識装置１にインストールすることができる。
【００１７】
地図ＤＢは、グラフ構造で地図をディジタル表現した情報で構成されるデータベースであって、車両が走行する道路の特定に用いられる。地図ＤＢ４２では、交差点、合流点、曲がり点、行き止まり点などはノードとして登録され、道路はノードとノードを結ぶリンクとして登録されている。各ノードは識別子、ノードの絶対位置を表す緯度経度、ノードの種別（交差点、曲がり点、トンネル端点など）などによって定義されている。また各リンクは、識別子、接続対象のノードの識別子、所定の交通標識・交通標示の有無、距離、レーン数、幅員、道路種別（高速道路、国道など）、規制（制限速度、一方向、双方向）、形態区分（トンネル、橋など）などによって定義されている。所定の交通標識及び交通標示については、それらの種別（信号機、停止線等）及び位置が、それらが存在している道路に対応するリンクに関連付けて定義されている。
【００１８】
［道路認識装置の作動１］
図３は、道路認識装置１が近傍画像の解析によって道路の路上属性を認識し、認識した路上属性を地図ＤＢに登録する処理の流れを示すフローチャートである。図３に示す処理はＣＰＵ２４が道路認識プログラムの所定のモジュールを繰り返し実行することによって実行される。
【００１９】
ステップＳ１００では、ＧＰＳ情報が取得され、車両が現在走行している道路が特定される。具体的には、車両の現在位置を表す緯度経度データがＧＰＳユニット１６からＲＡＭ２６に読み込まれ、地図ＤＢに登録されている道路上に現在位置を補正するマップマッチングがＣＰＵ２４によって実行される。その結果、任意の時点で車両が走行している道路が特定される。衛星から軌道データを受信できないトンネル内などの区間では自律航法によって車両が現在走行している道路が特定される。尚、地図ＤＢに登録されていない道路を車両が走行している場合、軌道データから求められた緯度経度データ自体が表す車両の走行軌跡が地図ＤＢに登録されている道路から大きく外れる。この場合、車両が走行する道路について位置情報を地図ＤＢに登録しながら道路の路上属性を登録することもできる。地図ＤＢに道路の位置情報を登録する方法については、公知であり、例えば特開２００４−２５１７９０号公報に開示されているため、説明を省略する。
【００２０】
ステップＳ１０２では、近傍画像が取得される。具体的には、カメラユニット１０からＲＡＭ２６に車両の外界の前方視界を表す近傍画像が読み込まれる。
ステップＳ１０４では、属性リソースのパターン認識データベースが取得される。具体的には属性リソースのパターン認識データベースがＲＯＭ２２又はＨＤＤ２０からＲＡＭ２６に読み込まれる。属性リソースとは、道路標識、道路標示、区画線、区画構造物等の、路上に存在し、路上属性を規定しているものを意味するものとする。属性リソースのパターン認識データベースは、属性リソースを近傍画像の解析により検出するためのデータベースであって、属性リソースに対応するパターンを構成する線、領域等の特徴情報で編成されている。尚、属性リソースを近傍画像の解析によって検出する方法としては、構造マッチング、テンプレートマッチング、弛緩法などのいかなるパターン認識方法をも採用しうる。
【００２１】
ステップＳ１０６では、近傍画像内に属性リソースのパターンが表れているかが判定される。近傍画像内に属性リソースのパターンが表れていなければ、ステップＳ１００に戻って上述の処理が繰り返される。近傍画像内に属性リソースのパターンが表れていれば、すなわち属性リソースのパターンが検出されればステップＳ１０８の処理に進む。図４及び図５に基づいてステップＳ１０６の処理を具体的に説明する。
【００２２】
図４は近傍画像の一例を示す画面図である。図５はステップＳ１０６の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１０６０では、近傍画像がサンプリングされる。具体的には、ＣＰＵ２４が近傍画像の解像度及び色数を変換したり、近傍画像を空間的に微分することによって、属性リソースの認識に適した解像度と色数の画像や、近傍画像のエッジ成分を表す微分画像をサンプリングデータとして生成する。
【００２３】
ステップＳ１０６２では、サンプリングデータの雑音が除去される。具体的には例えばＣＰＵ２４によって微分画像に対して領域膨張処理、領域縮小処理、平滑化処理などが施される。
ステップＳ１０６４では、セグメンテーションが実行される。すなわち、ＣＰＵ２４によってサンプリングデータが属性リソースの認識に適した複数の領域に分割される。
ステップＳ１０６６では、特徴抽出処理が実行される。具体的には、ＣＰＵ２４が属性リソースのパターン認識データベースに基づいてサンプリングデータを解析し、近傍画像に表れているパターンを構成している線及び領域の特徴を線毎、領域毎に抽出する。
【００２４】
ステップＳ１０６８では、パターン認識処理が実行される。具体的には、ＣＰＵ２４はステップＳ１０６６で特徴を抽出した線及び領域の組み合わせで構成されているパターンと特徴情報が整合するパターンがパターン認識データベースに登録されているかを判定し、登録されていれば、パターン認識データベースで定義されているパターンに対応する属性リソースが近傍画像に表れていると判定する。例えば、図４に示す近傍画像が処理対象になる場合、停止線３４、進行方向指示標示３８、国道番号案内標識３０、最高速度規制標識３２、信号機２８、中央分離帯４０、車線境界線３６、車道中央線３９、および車道外側線３５が属性リソースとして近傍画像に表れていると判定される。中央分離帯４０、車線境界線３６、車道中央線３９および車道外側線３５は区画物に相当する。
【００２５】
ステップＳ１０８では、ＣＰＵ２４はステップＳ１０６８の判定によって検出された属性リソースに基づいて路上属性を認識し、地図ＤＢに登録する。図１及び図６に基づいて具体的に説明する。
図１は地図ＤＢの登録内容を示す模式図である。図６は車両の走行軌跡を示す模式図である。図６（Ａ）、図６（Ｂ）に示す軌跡で車両が道路を走行する直前の状態では、図１（Ａ）に示すように道路４８、５４、６２がノード４６、５２、５７、７０、リンク５０、５６、６８によって地図ＤＢに登録されており、これらの道路についての路上属性は地図ＤＢに一切登録されていないものとする。
【００２６】
（例１）
ある時点において、車両が、地点Ｐ１にある交差点を右折した後に時速４０ｋｍの最高速度規制標識５８のある地点Ｐ２を走行しているとする。この場合、ステップＳ１０８では時速４０ｋｍの最高速度規制標識５８が属性リソースとして検出される。そのとき車両は道路４８を走行しているため、道路４８の路上属性として時速４０ｋｍという最高速度制限を認識し、道路４８の路上属性として最高速度制限：時速４０ｋｍが地図ＤＢに登録される。具体的には、地点Ｐ１から地点Ｐ３までの区間にある道路を定義するリンク５０の属性として最高速度制限：時速４０ｋｍが登録される。その結果、リンク５０によって接続されているノード４６の位置が最高速度制限：時速４０ｋｍという路上属性を有する区間の始点の位置として登録される。尚、路上属性を登録する区間の始点は、このように属性リソースの直前にあるノードの位置であってもよいし、属性リソースのある地点であってもよい。すなわち、ＣＰＵ２４は路上属性を登録する区間の始点を、属性リソースの直前にあるノードの位置と判定してもよいし、属性リソースのある地点と判定してもよい。区間の始点を属性リソースのある地点として登録する場合には、その区間の始点は近傍画像の解析によって特定されたことになる。また、その場合、属性リソースのある地点に補間点やノードを登録してもよいし、リンクの属性としてその区間の始点位置を緯度経度などで登録してもよい。
【００２７】
（例２）
ある時点において、車両が、地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ８、Ｐ９を経由して道路６５を走行しているとする。この時点では、例１で説明したように道路４８の路上属性として最高速度制限：時速４０ｋｍが登録され、道路５４の路上属性として最高速度制限：時速３０ｋｍが登録されている。また、この時点で走行している道路６５には最高速度規制標識がない。車両は時速３０ｋｍの最高速度規制標識６４のある地点を通過した後に地点Ｐ９にある交差点を直進せずに左折しているため、ＣＰＵ２４は道路６５の路上属性として最高速度制限：時速３０ｋｍを登録しない。すなわち、ＣＰＵ２４は、交差点を右左折すると、その交差点を、交差点手前の道路について認識した路上属性を登録すべき区間の終点と判定するため、地点Ｐ８で検出された時速３０ｋｍの最高速度規制標識６４に基づいて最高速度制限：時速３０ｋｍの路上属性が登録される区間は地点Ｐ３から地点Ｐ９までと判定される。車両の交差点における右左折の挙動は、車両が走行する交差点前後の道路に対応する２つのリンクの接続属性が右左折に対応していることを地図ＤＢと車両の現在位置とから特定することによって解析することもできるし、ウィンカーやハンドルの操作を検出することによって解析することもできる。またＣＰＵ２４は、車両の停止地点を、車両が停止前に走行した道路について認識した路上属性を登録する区間の終点として判定することもできる。
【００２８】
（例３）
ある時点において、車両が、地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を経由して地点Ｐ９を走行しているとする。但し、時速３０ｋｍの最高速度規制標識６４が地点Ｐ８にないものとする。この場合、道路５４の走行中には最高速度規制標識が検出されないが、車両が直進したＰ３にある交差点の手前の道路４８についてはその路上属性が最高速度制限：時速４０ｋｍと認識されている。このため、ＣＰＵ２４は道路５４についてもその路上属性を最高速度制限：時速４０ｋｍと登録する。すなわち、ＣＰＵ２４は、交差点を右左折しない限り、また最後に認識した路上属性と整合しない路上属性を認識しない限り、車両が交差点通過後に走行する道路について、その交差点通過前に最後に認識した路上属性を登録する。
【００２９】
（例４）
ある時点において、車両がＰ１、Ｐ２、Ｐ３を経由して地点Ｐ４を走行しているとする。この場合、ステップＳ１０８では国道番号案内標識６０が属性リソースとして検出される。そのとき車両は道路６２を走行しているため、道路６２の路上属性として国道１号線という道路種別を認識し、道路６２の路上属性として道路種別：国道１号線が地図ＤＢに登録される。具体的には、地点Ｐ３から地点Ｐ７までの区間にある道路６２を定義するリンク６８の属性として道路種別：国道１号線が登録される。
【００３０】
（例５）
ある時点において、図４に示すように中央分離帯４０、車線境界線３６、車道中央線３９、および車道外側線３５が近傍画像に表れているとする。この場合、車道中央線３９から車道外側線３５までの道路幅に１本の車線境界線３６が表れているため、片側２車線という路上属性が認識される。また中央分離帯４０が表れているため、双方向という通行区分と、中央分離帯：有りとが路上属性として認識される。また、車道中央線３９から車道外側線３５までの距離がカメラユニット１０のキャリブレーション情報に基づいた近傍画像の解析によって道路の幅員として認識される。認識されたこれらの路上属性は、その時点で車両が通行している道路の路上属性として地図ＤＢに登録される。
【００３１】
（例６）
ある時点において、図４に示すように信号機２８、停止線３４及び進行方向指示標示３８が近傍画像に表れているとする。この場合、車両の現在位置とカメラユニット１０のキャリブレーション情報とに基づいた近傍画像の解析によって信号機２８、停止線３４及び進行方向指示標示３８の位置が緯度経度で特定される。そして、信号機２８、停止線３４及び進行方向指示標示３８の位置がその時点で車両が走行している道路の路上属性として地図ＤＢに登録される。具体的には、ＣＰＵ２４は車両がその時点で走行している道路に対応するリンクに関連付けて信号機２８、停止線３４及び進行方向指示標示３８の位置を地図ＤＢに登録する。
【００３２】
［道路認識装置の作動２］
図７は、道路認識装置１が車両の外界の明るさの解析によってトンネル区間を認識し、認識したトンネル区間を地図ＤＢに登録する処理の流れを示すフローチャートである。図７に示す処理はＣＰＵ２４が道路認識プログラムの所定のモジュールを繰り返し実行することによって実行される。
【００３３】
ステップＳ２００では、既に述べたステップＳ１００と同じ処理が実行され、車両が現在走行している道路が特定される。
ステップＳ２０２では、照度データが取得され、ある時点での車両の外界の明るさが特定される。具体的には次のとおりである。照度センサ１２から車外に向けられたその受光面の照度を表す照度データが所定時間毎（例えば５０ｍｓｅｃ毎）にＲＡＭ２６に読み込まれる。照度センサ１２から読み込まれた照度データは一定時間分（例えば１０分間分）が車両の現在位置に関連付けて取得順にＲＡＭ２６に蓄積される。新しい照度データが取得されると最も旧い照度データが破棄される。ＲＡＭ２６に蓄積される一定時間分の照度データを取得順に並べたデータ群のことを照度波形データというものとする。新しい照度データが取得されるたびに照度波形データの雑音除去処理が実行される。具体的には平滑化処理などが実行される。
【００３４】
ステップＳ２０４では、トンネル区間の照度パターンデータベースが取得される。具体的には、トンネル区間の照度パターンデータベースがＨＤＤ２０又はＲＯＭ２２からＲＡＭ２６に読み込まれる。トンネル区間の照度パターンデータベースは、トンネル区間を照度データの解析により検出するためのパターンが登録されているデータベースであって、様々な構造のトンネルを車両が走行している期間中に生成される照度波形データの特徴情報で編成されている。トンネル区間の照度パターンデータベースについて図８に基づいて具体的に説明する。
【００３５】
図８（Ａ）は一般的なトンネルの構造を説明するための模式図、図８（Ｂ）は車両が図８（Ａ）に示すトンネルを走行するときに照度センサ１２によって検出される照度の変化を表すグラフである。
昼間、車両がトンネル４２に進入するとき、進入直後から車両の外界は急激に暗くなる。トンネル４２の内部を車両が走行しているときには、トンネル４２内に設けられた複数の照明装置４４が放射する光によって車両の外界の明るさはトンネル４２の外の明るさより暗い範囲で周期的に変化する。昼間、車両がトンネル４２から退出するとき、退出直前から車両の外界は急激に明るくなる。車両がトンネル４２を通過するときに起こるこのような明るさの変化パターンはトンネル４２の具体的構造に応じて決まるものであるが、どのようなトンネルであってもある程度共通している。このため、トンネル４２の長さ、トンネル４２内に設けられた照明装置４４の輝度、照明装置４４の設置間隔、トンネル４２の天井高さ、トンネル４２の外の明るさ、車両の走行速度等に応じて、トンネル４２を車両が走行するときに照度センサ１２によって検出される照度波形データの様々なパターンの特徴を予め特定することができる。照度パターンデータベースは、トンネル通過時に表れる照度波形データのパターンの特徴を表す特徴情報（照度が変化するときの変化期間長と照度の変化幅、照度の範囲、照度が振動する周期と振幅など）で編成されたデータベースである。
【００３６】
ステップＳ２０６では、照度波形データにトンネル区間のパターンが表れているかが照度パターンデータベースに基づいて判定される。照度波形データにトンネル区間のパターンが表れていなければ、ステップＳ２００に戻って上述の処理が繰り返される。照度波形データにトンネル区間のパターンが表れていれば、ステップＳ２０８の処理に進む。具体的には、次のとおりである。まず、照度が急激に下がっている期間の長さ、照度が急激に下がっている期間の照度の変化幅、照度が急激に上がっている期間の長さ、照度が急激に上がっている期間の照度の変化幅、照度が暗い範囲で周期的に変化している期間の周期と振幅などが照度波形データの特徴情報として抽出される。次に抽出された特徴情報と整合する特徴情報が照度パターンデータベースに登録されているかが判定され、登録されていれば、照度波形データにトンネル区間のパターンが表れていると判定される。
【００３７】
ステップＳ２０８では、ＣＰＵ２４はステップＳ２０６における判定によって検出されたパターンに対応するトンネル区間を地図データベースに登録する。具体的には、検出されたパターンにおいて照度が急激に下がり始めている時間帯の開始時に対応する照度データが照度センサ１２から取得された時点における車両の位置が、トンネル区間の一方の端点の位置として登録される。また検出されたパターンにおいて照度が急激に上がり始めている時間帯の終了時に対応する照度データが照度センサ１２から取得された時点における車両の位置が、トンネル区間の他方の端点の位置として登録される。このとき、それぞれの照度データと関連付けてＲＡＭ２６に蓄積されている車両の現在位置がトンネル区間の端点の位置として登録される。
【００３８】
図１及び図６に基づいて図７に示す処理をより具体的に説明する。ある時点において、車両が地点Ｐ５から道路６２にあるトンネル６６に進入した後に、地点Ｐ６でトンネル６６を退出したとする。この場合、地点Ｐ５において照度センサ１２が検出する照度は急激に低下し、地点Ｐ５から地点Ｐ６までの区間では照度センサ１２が検出する照度は暗い範囲で周期的に変動し、地点Ｐ６において照度センサ１２が検出する照度が急激に増大する。このため、地点Ｐ６の通過後、照度波形データの地点Ｐ５から地点Ｐ６に対応する期間においてトンネル区間のパターンが検出される。そして、地点Ｐ５の位置がトンネル区間の一方の端点として地図ＤＢに登録され、地点Ｐ６の位置がトンネル区間の他方の端点として地図ＤＢに登録される。このとき、道路６２に対応するリンク６８について、地点Ｐ５及び地点Ｐ６に対応する補間点８６、９２が登録されてもよい。補間点８６、９２は、識別子、種別（トンネル端点など）、位置を表す緯度及び経度によって定義される。またノード５２と補間点８６とを接続するリンク９４と、補間点８６と補間点９２を接続するリンク８８と、補間点９２とノード７０を接続するリンク９０とが登録され、リンク８８の路上属性として形態区分：トンネルなどの情報が登録されてもよい。
【００３９】
以上説明した道路認識装置１によると、図６に示す道路を車両が走行すると、図１（Ａ）に示すように路上属性が一切登録されていない道路について、例えば図１（Ｂ）に示すような路上属性７２、７４、７６、７８、８０、８２、８４が地図ＤＢに登録される。このため、図６に示す道路を車両が再び走行するときには、道路４８、５４、６２の路上属性が地図ＤＢに登録されているため、ナビゲーション装置によって高度な運転支援機能を運転者に提供することが可能になる。
以上、実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。
【符号の説明】
【００４０】
１：道路認識装置、１０：カメラユニット、１２：照度センサ（光センサ）、１４：速度センサ（道路特定手段）、１６：ＧＰＳユニット（道路特定手段）、１８：方位センサ（道路特定手段）、２４：ＣＰＵ（道路特定手段、画像取得手段、認識手段、登録手段、３５：車道外側線（区画物）、３６：車線境界線（区画物）、３９：車道中央線（区画物）、４０：中央分離帯（区画物）、６６：トンネル、７２、７４、７６、７８、８０、８２、８４：路上属性
【図１】
2011064700.tif 000003
【図２】
2011064700.tif 000004
【図３】
2011064700.tif 000005
【図４】
2011064700.tif 000006
【図５】
2011064700.tif 000007
【図６】
2011064700.tif 000008
【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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