(57)【要約】【課題】車両が位置する車線をより正確に判別する。【解決手段】車線情報処理装置は、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、
道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部とを備える、車線情報処理装置。
【請求項２】
前記計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方に関する前記計測結果を含む、請求項１に記載の車線情報処理装置。
【請求項３】
前記車線情報処理装置は、さらに、
前記出力部によって出力された前記識別結果に基づいて、前記車両が位置する道路の車線を判別する判別部を備える、請求項１または請求項２に記載の車線情報処理装置。
【請求項４】
前記識別モデルは、ディープラーニングに従った機械学習により作成された識別モデルである、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車線情報処理装置。
【請求項５】
前記計測結果は、カメラによる画像またはＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）による検知結果である、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車線情報処理装置。
【請求項６】
前記道路は、片側３車線以上の車線を含む道路である、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車線情報処理装置。
【請求項７】
車両に搭載される車載装置と、
車線情報処理装置とを備え、
前記車載装置は、前記車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得し、取得した前記計測情報を前記車線情報処理装置へ送信し、
前記車線情報処理装置は、前記車載装置から送信された前記計測情報を受信し、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、受信した前記計測情報に基づく前記識別結果を取得し、取得した前記識別結果に基づいて、前記車両が位置する道路の車線を判別する、車線識別システム。
【請求項８】
車線情報処理装置における車線情報処理方法であって、
車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得するステップと、
道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、取得した前記計測情報に基づく前記識別結果を出力するステップとを含む、車線情報処理方法。
【請求項９】
車線情報処理装置において用いられる車線情報処理プログラムであって、
コンピュータを、
車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、
道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部、
として機能させるための、車線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、車線情報処理装置、車線識別システム、車線情報処理方法および車線情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車線を隔てるラインに基づいて、車両が走行している車線を判別する技術が開発されている。たとえば、特許文献１（特開２００８−２７６６４２号公報）には、以下のような技術が開示されている。すなわち、走行車線認識装置は、車両の現在地を検出する検出手段と、道路の車線数を記憶する地図データ記憶手段と、前記検出手段によって検出した車両の現在地と前記地図データ記憶手段によって記憶した道路の車線数とに基づいて前記車両が走行している道路の車線数を検出する車線数検出手段と、車両に搭載され、走行している車線の境界線を認識する境界線認識手段と、前記車線数検出手段によって検出した車線数および前記境界線認識手段によって認識した境界線に基づいて、車両の走行車線を認識する走行車線認識手段とを備える。
【０００３】
また、特許文献２（特開２００５−４４４２号公報）には、以下のような技術が開示されている。すなわち、走行車線判別装置は、車両が走行する道路の路面を表す路面画像を生成する少なくとも１台の撮像装置と接続可能な走行車線判別装置であって、前記撮像装置から路面画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得された路面画像から、路面上の障害物がないと予め想定可能な領域を切り出して、部分画像を作成する部分画像作成部と、前記部分画像作成部により作成された部分画像に含まれる部分的な区画線を抽出する区画線抽出部と、前記区画線抽出部で抽出された部分的な区画線に基づいて、車両の走行車線の両側に描かれている区画線の特徴を判別する区画線判別部と、前記区画線判別部で判別された区画線の特徴に基づいて、車両の走行車線の種類を判別する走行車線判別部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２７６６４２号公報
【特許文献２】特開２００５−４４４２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｒａｍｐｒａｓａａｔｈ  Ｒ．  Ｓｅｌｖａｒａｊｕ、外５名、“Ｇｒａｄ−ＣＡＭ：  Ｖｉｓｕａｌ  Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓ  ｆｒｏｍ  Ｄｅｅｐ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｖｉａ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ”、ａｒＸｉｖ：１６１０．０２３９１ｖ３、２０１７年５月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような特許文献１および特許文献２に記載の技術を超えて、車両が位置する車線をより正確に判別する技術が望まれる。
【０００７】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、車両が位置する車線をより正確に判別することが可能な車線情報処理装置、車線識別システム、車線情報処理方法および車線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】
【０００８】
（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる車線情報処理装置は、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部とを備える。
【０００９】
（７）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる車線識別システムは、車両に搭載される車載装置と、車線情報処理装置とを備え、前記車載装置は、前記車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得し、取得した前記計測情報を前記車線情報処理装置へ送信し、前記車線情報処理装置は、前記車載装置から送信された前記計測情報を受信し、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、受信した前記計測情報に基づく前記識別結果を取得し、取得した前記識別結果に基づいて、前記車両が位置する道路の車線を判別する。
【００１０】
（８）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる車線情報処理方法は、車線情報処理装置における車線情報処理方法であって、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得するステップと、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、取得した前記計測情報に基づく前記識別結果を出力するステップとを含む。
【００１１】
（９）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる車線情報処理プログラムは、車線情報処理装置において用いられる車線情報処理プログラムであって、コンピュータを、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部、として機能させるためのプログラムである。
【００１２】
本発明は、このような特徴的な処理部を備える車線情報処理装置として実現することができるだけでなく、車線情報処理装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現することができる。
【００１３】
本発明は、このような特徴的な処理部を備える車線識別システムとして実現することができるだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとする方法として実現したり、かかるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現したりすることができる。また、車線識別システムの一部または全部を実現する半導体集積回路として実現することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおける車線情報処理装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおけるカメラにより撮影された画像の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおけるカメラにより撮影された画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおけるカメラにより撮影された画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおけるカメラにより撮影された画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおけるカメラにより撮影された画像の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおいて用いられるラベルの一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおける車線情報処理装置が識別モデルを作成する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおける車線情報処理装置が車両の位置する道路の車線を判別する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
【００１７】
（１）本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置は、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部とを備える。
【００１８】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両が位置する車線を判別することができる。したがって、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【００１９】
（２）好ましくは、前記計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方に関する前記計測結果を含む。
【００２０】
このような構成により、識別モデルが道路の両端に着目して車線を判別することを利用して、計測結果における道路の端の車線側に現れる特徴に着目したラベル付けを行うことができるため、道路の計測結果を良好に分類することができる。
【００２１】
（３）好ましくは、前記車線情報処理装置は、さらに、前記出力部によって出力された前記識別結果に基づいて、前記車両が位置する道路の車線を判別する判別部を備える。
【００２２】
このような構成により、上記のような識別モデルによる識別結果を用いて、車両が位置する車線のより正確な判別結果を得ることができる。
【００２３】
（４）好ましくは、前記識別モデルは、ディープラーニングに従った機械学習により作成された識別モデルである。
【００２４】
このような構成により、ディープラーニングモデルを用いて、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【００２５】
（５）好ましくは、前記計測結果は、カメラによる画像またはＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）による検知結果である。
【００２６】
このような構成により、カメラによる画像またはＬｉＤＡＲによる検知結果を用いて、車両が位置する車線を簡易な構成で判別することができる。
【００２７】
（６）好ましくは、前記道路は、片側３車線以上の車線を含む道路である。
【００２８】
このような構成により、特に３車線以上の道路において、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【００２９】
（７）本発明の実施の形態に係る車線識別システムは、車両に搭載される車載装置と、車線情報処理装置とを備え、前記車載装置は、前記車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得し、取得した前記計測情報を前記車線情報処理装置へ送信し、前記車線情報処理装置は、前記車載装置から送信された前記計測情報を受信し、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、受信した前記計測情報に基づく前記識別結果を取得し、取得した前記識別結果に基づいて、前記車両が位置する道路の車線を判別する。
【００３０】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両が位置する車線を判別することができる。したがって、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【００３１】
（８）本発明の実施の形態に係る車線情報処理方法は、車線情報処理装置における車線情報処理方法であって、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得するステップと、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、取得した前記計測情報に基づく前記識別結果を出力するステップとを含む。
【００３２】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両が位置する車線を判別することができる。したがって、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【００３３】
（９）本発明の実施の形態に係る車線情報処理プログラムは、車線情報処理装置において用いられる車線情報処理プログラムであって、コンピュータを、車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部、として機能させるためのプログラムである。
【００３４】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両が位置する車線を判別することができる。したがって、車両が位置する車線をより正確に判別することができる。
【００３５】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
【００３６】
［構成および基本動作］
図１は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムの構成を示す図である。
【００３７】
図１を参照して、車線識別システム３０１は、車載装置１１と、車線情報処理装置１０１とを備える。
【００３８】
車載装置１１、カメラ１２およびＬｉＤＡＲ１３は、車両１に搭載される。
【００３９】
車載装置１１は、自己の位置する道路の計測結果に基づく計測情報を車線情報処理装置１０１へ送信する。
【００４０】
たとえば、計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方に関する計測結果を含む。計測結果は、たとえば、カメラ１２による画像またはＬｉＤＡＲ１３による検知結果である。本明細書において、「左端の車線」は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうちの、左端の車線を意味し、また、「右端の車線」は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうちの、右端の車線を意味するものとする。
【００４１】
より詳細には、カメラ１２は、たとえば、車両１の走行中および車両１の停車中において、車両１の周囲を定期的に撮影する撮像装置であり、車両１の周囲を撮影するための撮像素子、対応するソフトウェアを搭載したＣＰＵおよび処理回路等を含む。
【００４２】
カメラ１２は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方、ならびに車線の外側における壁、建物および植物等を含む車両１の前方を撮影した画像（以下、撮影画像とも称する。）を車載装置１１へ出力する。
【００４３】
ＬｉＤＡＲ１３は、たとえば、レーザ光を照射するためのレーザ機器、物体によるレーザ光の散乱光を受光するための受光素子、対応するソフトウェアを搭載したＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および処理回路等を含む。
【００４４】
ＬｉＤＡＲ１３は、自己の車両１に１または複数設けられ、たとえば、車両１の走行中および車両１の停車中において、車両１に対して左側、右側、前側および後側に位置する物体を検知することが可能である。ＬｉＤＡＲ１３は、検知結果を定期的に車載装置１１へ出力する。
【００４５】
当該検知結果には、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方、ならびに車線の外側における壁、建物および植物等、車両１の周辺の物体が含まれる。
【００４６】
車載装置１１は、たとえば、テレマティクスにおいて用いられる通信装置であって、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）または無線ＬＡＮによる通信を行う。
【００４７】
車載装置１１は、カメラ１２から受けた撮影画像およびＬｉＤＡＲ１３から受けた検知結果を含み、かつ車両１のＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を付加した計測情報を車線情報処理装置１０１へ送信する。
【００４８】
［課題］
特許文献１（特開２００８−２７６６４２号公報）には、カメラ等により撮影された画像において、道路における白線のパターンに基づいて走行車線を特定する方法が開示されている。
【００４９】
しかしながら、この方法では、白線のパターンが既知である道路でなければ走行車線を特定することができない。また、この方法では、積雪等により白線が埋もれて白線のパターンの認識が困難な場合、または経年変化等により白線の形状が変化した場合、白線のパターンを誤認して誤った走行車線を特定する可能性がある。また、たとえば片側４車線の道路において、中央の２車線の白線のパターンが同一の場合、いずれの走行車線を走行しているかを判別することができない。
【００５０】
また、特許文献２（特開２００５−４４４２号公報）には、機械学習を用いて走行車線を特定する方法が開示されている。
【００５１】
しかしながら、この方法では、走行車線数に応じた識別モデルの作成が必要となるため、識別モデルの数が多くなり機械学習を収束させることが困難である。
【００５２】
これに対して、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、以下のような構成および動作により、上記課題を解決する。
【００５３】
［車線情報処理装置の構成］
図２は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおける車線情報処理装置の構成を示す図である。
【００５４】
図２を参照して、車線情報処理装置１０１は、受信部２１と、取得部２２と、出力部２３と、判別部２４と、記憶部２５と、生成部２６とを備える。
【００５５】
受信部２１は、１または複数の車両１に搭載された車載装置１１から送信された計測情報を受信して記憶部２５に保存する。
【００５６】
図３〜図７は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおけるカメラにより撮影された画像の一例を示す図である。
【００５７】
図３に示す画像は、車両１が片側２車線の道路における左端の車線を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した撮影画像Ｓ２１である。記憶部２５には、このような撮影画像Ｓ２１が複数保存されている。
【００５８】
図４に示す画像は、車両１が片側２車線の道路における右端の車線を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した撮影画像Ｓ２２である。記憶部２５には、このような撮影画像Ｓ２２が複数保存されている。
【００５９】
図５に示す画像は、車両１が片側３車線の道路における左端の車線を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した撮影画像Ｓ３１である。記憶部２５には、このような撮影画像Ｓ３１が複数保存されている。
【００６０】
図６に示す画像は、車両１が片側３車線の道路における中央の車線を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した撮影画像Ｓ３２である。記憶部２５には、このような撮影画像Ｓ３２が複数保存されている。
【００６１】
図７に示す画像は、車両１が片側３車線の道路における右端の車線を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した撮影画像Ｓ３３である。記憶部２５には、このような撮影画像Ｓ３３が複数保存されている。
【００６２】
また、記憶部２５には、たとえば、車両１が片側１車線の道路を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した複数の撮影画像、および車両１が片側４車線以上の道路における各車線を走行している状態において、カメラ１２が車両１の前方を撮影した複数の撮影画像が保存されている。
【００６３】
また、記憶部２５には、たとえば、複数のＬｉＤＡＲ１３による検知結果が保存されている。ＬｉＤＡＲ１３による検知結果は、たとえば、図３〜図７に示す画像に奥行情報が追加された３次元のデータであり、撮影画像と同様に扱うことができる。
【００６４】
生成部２６は、たとえば、ディープラーニングに従った機械学習により生成されるモデルである識別モデルを作成する。識別モデルは、たとえば、機械学習によって自動的に作成されるアルゴリズムである。ディープラーニングモデルは、ニューラルネットワークモデルの一例である。
【００６５】
ここで、非特許文献１（Ｒａｍｐｒａｓａａｔｈ  Ｒ．  Ｓｅｌｖａｒａｊｕ、外５名、“Ｇｒａｄ−ＣＡＭ：  Ｖｉｓｕａｌ  Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓ  ｆｒｏｍ  Ｄｅｅｐ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｖｉａ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ”、ａｒＸｉｖ：１６１０．０２３９１ｖ３、２０１７年５月）に記載のＧｒａｄ−ＣＡＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ−Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｃｌａｓｓ  Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を用いることにより、ディープラーニングモデルにおいて、入力された画像のどこに着目されているかを可視化することができる。
【００６６】
本願発明者らは、図３〜図７に示すような、車両の前方を撮影した撮影画像をディープラーニングモデルへ入力した場合、ディープラーニングモデルは、道路の両端に着目することを発見した。
【００６７】
そして、本願発明者らは、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを示すラベルを用いて、車両１の位置する車線を容易に分類できるという着想を得た。
【００６８】
図３および図５を参照して、左端の車線を車両１が走行している状態において撮影された撮影画像Ｓ２１および撮影画像Ｓ３１の左端付近において、車両１が走行している当該車線の外側に存在する壁の縦方向の比率は、３分の１程度である。
【００６９】
また、道路の車線数が異なっていても、車両１が走行している車線から上記壁までの距離は変わらないため、車線数の異なる道路における各撮影画像の左端付近に現れる上記壁の縦方向の比率はほぼ同じである。
【００７０】
同様に、図４および図７を参照して、右端の車線を車両１が走行している状態において撮影された撮影画像Ｓ２２および撮影画像Ｓ３３の右端付近において、車両１が走行している右端の車線の外側に存在する壁の縦方向の比率は、３分の１程度であり、撮影画像Ｓ２２および撮影画像Ｓ３３において当該比率はほぼ同じである。
【００７１】
このように、道路の車線数が異なっていても、上記縦方向の比率がほぼ同じであることに着目し、車両１が位置する車線を示すラベルを用いて撮影画像を分類する。
【００７２】
ここで、たとえば、左端の車線から何番目の車線であるかを示すラベルのみを用いた場合、片側２車線の車線を含む道路における右端の車線と、片側３車線の車線を含む道路における中央の車線とを区別することができない。
【００７３】
これに対して、上記のようなラベルを用いることにより、片側３車線以上の道路であっても、車両１の位置する車線を容易に判別することができる。
【００７４】
図８は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおいて用いられるラベルの一例を示す図である。
【００７５】
図８を参照して、車線識別システム３０１では、以下のように、車両１の位置する車線を示すラベルが撮影画像に付される。
【００７６】
すなわち、車両１が片側１車線の道路を走行している場合、左端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＬ１が撮影画像に付される。あるいは、右端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＲ１が撮影画像に付される。
【００７７】
また、車両１が片側２車線の道路において左端の第１車線を走行している場合、左端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＬ１が撮影画像に付される。
【００７８】
また、車両１が片側２車線の道路において右端の第２車線を走行している場合、右端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＲ１が撮影画像に付される。
【００７９】
また、車両１が片側３車線の道路において左端の第１車線を走行している場合、左端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＬ１が撮影画像に付される。
【００８０】
また、車両１が片側３車線の道路において中央の第２車線を走行している場合、左端の車線から２番目の車線に位置することを示すラベルＬ２が撮影画像に付される。あるいは、右端の車線から２番目の車線に位置することを示すラベルＲ２が撮影画像に付される。
【００８１】
また、車両１が片側３車線の道路において右端の第３車線を走行している場合、右端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＲ１が撮影画像に付される。
【００８２】
また、車両１が片側４車線の道路において左端の第１車線を走行している場合、左端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＬ１が撮影画像に付される。
【００８３】
また、車両１が片側４車線の道路において左端の車線から２番目の第２車線を走行している場合、左端の車線から２番目の車線に位置することを示すラベルＬ２が撮影画像に付される。
【００８４】
また、車両１が片側４車線の道路において右端の車線から２番目の第３車線を走行している場合、右端の車線から２番目の車線に位置することを示すラベルＲ２が撮影画像に付される。
【００８５】
また、車両１が片側４車線の道路において右端の第４車線を走行している場合、右端の車線から１番目の車線に位置することを示すラベルＲ１が撮影画像に付される。
【００８６】
［動作の流れ］
車線識別システム３０１における各装置は、コンピュータを備え、当該コンピュータにおけるＣＰＵ等の演算処理部は、以下のフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを図示しないメモリからそれぞれ読み出して実行する。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、外部からインストールすることができる。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、記録媒体に格納された状態で流通する。
【００８７】
図９は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおける車線情報処理装置が識別モデルを作成する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【００８８】
図９を参照して、まず、生成部２６は、ユーザの操作に従って、画像データＰＬ１を作成する。
【００８９】
より詳細には、ユーザは、たとえば、識別モデルを作成するため、記憶部２５に保存された複数の画像のうち、車両１が左端から１番目の車線を走行している状態における撮影画像すなわち撮影画像Ｓ２１および撮影画像Ｓ３１（図３および図５参照）を複数たとえば５００個選択し、選択結果を入力する操作を車線情報処理装置１０１に対して行う。
【００９０】
なお、選択された５００個の撮影画像には、車両１が片側１車線の道路を走行している状態における撮影画像、および車両１が片側４車線以上の道路における左端の車線を走行している状態における撮影画像の少なくともいずれか一方が含まれてもよい。
【００９１】
生成部２６は、選択された撮影画像を５００個含む画像データＰＬ１を作成する（ステップＳ１０１）。
【００９２】
次に、生成部２６は、ユーザの操作に従って、画像データＰＲ１を作成する。
【００９３】
より詳細には、ユーザは、たとえば、識別モデルを作成するため、記憶部２５に保存された複数の撮影画像のうち、車両１が右端から１番目の車線を走行している状態における撮影画像すなわち撮影画像Ｓ２２および撮影画像Ｓ３３（図４および図７参照）を複数たとえば５００個選択し、選択結果を入力する操作を車線情報処理装置１０１に対して行う。
【００９４】
なお、選択された５００個の撮影画像には、車両１が片側１車線の道路を走行している状態における撮影画像、および車両１が片側４車線以上の道路における右端の車線を走行している状態における撮影画像の少なくともいずれか一方が含まれてもよい。
【００９５】
生成部２６は、選択された撮影画像を５００個含む画像データＰＲ１を作成する（ステップＳ１０２）。
【００９６】
次に、生成部２６は、ユーザの操作に従って、画像データＰＬ２を作成する。
【００９７】
より詳細には、ユーザは、たとえば、識別モデルを作成するため、記憶部２５に保存された複数の撮影画像のうち、車両１が左端から２番目の車線を走行している状態における撮影画像すなわち撮影画像Ｓ３２（図６参照）を複数たとえば５００個選択し、選択結果を入力する操作を車線情報処理装置１０１に対して行う。
【００９８】
なお、選択された５００個の撮影画像には、車両１が片側４車線以上の道路における左端の車線から２番目の車線を走行している状態における撮影画像が含まれてもよい。
【００９９】
生成部２６は、選択された撮影画像を５００個含む画像データＰＬ２を作成する（ステップＳ１０３）。
【０１００】
次に、生成部２６は、ユーザの操作に従って、画像データＰＲ２を作成する。
【０１０１】
より詳細には、ユーザは、たとえば、識別モデルを作成するため、記憶部２５に保存された複数の画像のうち、車両１が右端から２番目の車線を走行している状態における撮影画像すなわち撮影画像Ｓ３２（図６参照）を複数たとえば５００個選択し、選択結果を入力する操作を車線情報処理装置１０１に対して行う。
【０１０２】
なお、選択された５００個の画像には、車両１が片側４車線以上の道路における右端の車線から２番目の車線を走行している状態における撮影画像が含まれてもよい。
【０１０３】
生成部２６は、選択された撮影画像を５００個含む画像データＰＲ２を作成する（ステップＳ１０４）。
【０１０４】
次に、生成部２６は、学習データセットを作成する。
【０１０５】
より詳細には、生成部２６は、５００個の画像を含む画像データＰＬ１から、撮影画像を１個取得し、車両１が左端から１番目の車線に位置していることを示すラベルＬ１を当該撮影画像に付す。
【０１０６】
生成部２６は、画像データＰＬ１における他の撮影画像についても同様に処理することにより学習用データを作成する。このようにして、車両１が左端から１番目の車線に位置している状態における撮影画像についての５００個の学習用データが作成される。
【０１０７】
また、生成部２６は、５００個の撮影画像を含む画像データＰＲ１から、撮影画像を１個取得し、車両１が右端から１番目の車線に位置していることを示すラベルＲ１を当該撮影画像に付す。
【０１０８】
生成部２６は、画像データＰＲ１における他の撮影画像についても同様に処理することにより学習用データを作成する。このようにして、車両１が右端から１番目の車線に位置している状態における撮影画像についての５００個の学習用データが作成される。
【０１０９】
また、生成部２６は、５００個の撮影画像を含む画像データＰＬ２から、撮影画像を１個取得し、車両１が左端から２番目の車線に位置していることを示すラベルＬ２を当該撮影画像に付す。
【０１１０】
生成部２６は、画像データＰＬ２における他の撮影画像についても同様に処理することにより学習用データを作成する。このようにして、車両１が左端から２番目の車線に位置している状態における撮影画像についての５００個の学習用データが作成される。
【０１１１】
また、生成部２６は、５００個の撮影画像を含む画像データＰＲ２から、撮影画像を１個取得し、車両１が右端から２番目の車線に位置していることを示すラベルＲ２を当該撮影画像に付す。
【０１１２】
生成部２６は、画像データＰＲ２における他の撮影画像についても同様に処理することにより学習用データを作成する。このようにして、車両１が右端から２番目の車線に位置している状態における撮影画像についての５００個の学習用データが作成される。
【０１１３】
生成部２６は、生成した合計２０００個の学習用データから学習データセットを作成する（ステップＳ１０５）。
【０１１４】
具体的には、生成部２６は、生成した２０００個の学習用データに含まれる各撮影画像を、車両１の位置する車線が、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを示すラベルごとに分類した学習データセットを作成する。
【０１１５】
次に、生成部２６は、作成した学習データセットを用いて識別モデルを作成する。
【０１１６】
具体的には、生成部２６は、たとえば、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の手法に沿って、多層化したニューラルネットワークに学習データセットを入力する。
【０１１７】
生成部２６は、多層化したニューラルネットワークに対して、車両１の位置する車線が、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別できるように機械学習させることにより識別モデルを作成する（ステップＳ１０６）。
【０１１８】
このような機械学習の結果、識別モデルは、たとえば、画像データにおける道路の左端および右端に現れる壁等の特徴に基づいて、車両１の位置する車線が、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能となる。
【０１１９】
識別モデルの内容は、たとえば所定条件を満たしたときに決定される。この例では、識別モデルの内容は、学習データセットに含まれる撮影画像をすべて用いた機械学習が完了したときに決定される。
【０１２０】
以下、機械学習の完了した識別モデルを、学習済識別モデルとも称する。この学習済識別モデルへ画像データが入力されると、車両１の位置する車線が、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを示す識別結果が当該画像データに付されて出力される。
【０１２１】
生成部２６は、生成した学習済識別モデルを記憶部２５に保存する（ステップＳ１０７）。
【０１２２】
なお、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０４の順番は、上記に限らず、一部または全部の順番を変更してもよい。
【０１２３】
図１０は、本発明の実施の形態に係る車線識別システムにおける車線情報処理装置が車両の位置する道路の車線を判別する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【０１２４】
図１０を参照して、まず、取得部２２は、車両１が位置する道路の当該車両１における計測結果に基づく計測情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【０１２５】
より詳細には、取得部２２は、記憶部２５に保存された計測情報を取得し、取得した計測情報に含まれる撮影画像（以下、判定用画像とも称する。）を出力部２３へ出力する。
【０１２６】
次に、出力部２３は、学習済識別モデルを用いて、取得部２２によって取得された計測情報に基づく識別結果を出力する（ステップＳ２０２）。
【０１２７】
より詳細には、出力部２３は、記憶部２５に保存された学習済識別モデルを取得する。そして、出力部２３は、取得部２２から判定用画像を当該学習済識別モデルへ入力することにより、対応の車両１の位置する車線が、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを択一的に示す識別結果を当該判定用画像に付して判別部２４へ出力する。
【０１２８】
具体的には、出力部２３は、判定用画像を学習済識別モデルへ入力することにより、車両１が左端の車線から１番目の車線に位置することを示す識別結果ＫＬ１、車両１が右端の車線から１番目の車線に位置することを示す識別結果ＫＲ１、車両１が左端の車線から２番目の車線に位置することを示す識別結果ＫＬ２および車両１が右端の車線から２番目の車線に位置することを示す識別結果ＫＲ２のうちのいずれかを当該判定用画像に付して判別部２４へ出力する。
【０１２９】
判別部２４は、たとえば、出力部２３から受けた判定用画像に付された識別結果に基づいて、対応の車両１が位置する道路の車線を判別する（ステップＳ２０３）。
【０１３０】
より詳細には、判別部２４は、出力部２３から識別結果ＫＬ１が付された判定用画像を受けた場合、車両１が左端の車線から１番目の車線に位置していると判別する。
【０１３１】
また、判別部２４は、出力部２３から識別結果ＫＲ１が付された判定用画像を受けた場合、車両１が右端の車線から１番目の車線に位置していると判別する。
【０１３２】
また、判別部２４は、出力部２３から識別結果ＫＬ２が付された判定用画像を受けた場合、車両１が左端の車線から２番目の車線に位置していると判別する。
【０１３３】
また、判別部２４は、出力部２３から識別結果ＫＲ２が付された判定用画像を受けた場合、車両１が右端の車線から２番目の車線に位置していると判別する。
【０１３４】
なお、車線識別システム３０１では、撮影画像を用いて識別モデルを生成する構成に限らず、ＬｉＤＡＲ１３による検知結果を用いた識別モデルを生成してもよい。この場合、学習データセットは、ラベルＬ１，Ｒ１，Ｌ２，Ｒ２が付された検知結果を含む。出力部２３は、取得部２２から受けたＬｉＤＡＲ１３による検知結果を学習済識別モデルへ入力することにより、いずれかの識別結果が付された検知結果を判別部２４へ出力する。判別部２４は、出力部２３から受けた検知結果に付された識別結果に基づいて、車両１が位置する道路の車線を判別する。
【０１３５】
また、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方に関する計測結果を含むとしたが、これに限定するものではない。計測情報は、左端の車線および右端の車線に関する計測結果を含まず、車線を識別可能な何らかの特徴を含む計測結果を含んでもよい。
【０１３６】
また、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、車線情報処理装置１０１は、
判別部２４を備える構成であるとしたが、これに限定するものではない。車線情報処理装置１０１は、判別部２４を備えない構成であってもよい。この場合、出力部２３は、識別結果を車線情報処理装置１０１の外部へ出力する。
【０１３７】
また、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、出力部２３は、ディープラーニングに従った機械学習を用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。出力部２３は、たとえばディープラーニング以外のニューラルネットワークを用いる構成であってもよい。あるいは、出力部２３は、サポートベクターマシン、Ｃ４．５、ＣＡＲＴ（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト、バギング、決定木、ナイーブベイズ、ａｄａｂｏｏｓｔおよびｋ近傍法（ｋＮＮ：ｋ−ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）等の教師あり学習を用いる構成であってもよい。
【０１３８】
また、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、車両１における計測結果は、カメラによる画像またはＬｉＤＡＲによる検知結果であるとしたが、これに限定するものではない。車両１における計測結果は、カメラによる画像およびＬｉＤＡＲによる検知結果以外の計測結果であってもよい。
【０１３９】
また、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、計測情報は、カメラ１２から受けた画像およびＬｉＤＡＲ１３から受けた検知結果を含むとしたが、これに限定するものではない。計測情報は、カメラ１２から受けた画像およびＬｉＤＡＲ１３から受けた検知結果のいずれか一方を含んでもよい。
【０１４０】
ところで、特許文献１および特許文献２に記載の技術を超えて、車両が位置する車線をより正確に判別する技術が望まれる。
【０１４１】
本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、取得部２２は、車両１が位置する道路の車両１における計測結果に基づく計測情報を取得する。出力部２３は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、取得部２２によって取得された計測情報に基づく識別結果を出力する。
【０１４２】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両１が位置する車線を判別することができる。
【０１４３】
したがって、本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、車両１が位置する車線をより正確に判別することができる。
【０１４４】
また、本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線の少なくともいずれか一方に関する計測結果を含む。
【０１４５】
このような構成により、識別モデルが道路の両端に着目して車線を判別することを利用して、計測結果における道路の端の車線側に現れる特徴に着目したラベル付けを行うことができるため、道路の計測結果を良好に分類することができる。
【０１４６】
また、本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、判別部２４は、出力部２３によって出力された識別結果に基づいて、車両１が位置する道路の車線を判別する。
【０１４７】
このような構成により、上記のような識別モデルによる識別結果を用いて、車両１が位置する車線のより正確な判別結果を得ることができる。
【０１４８】
また、本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、識別モデルは、ディープラーニングに従った機械学習により作成された識別モデルである。
【０１４９】
このような構成により、ディープラーニングモデルを用いて、車両１が位置する車線をより正確に判別することができる。
【０１５０】
また、本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、計測結果は、カメラ１２による画像またはＬｉＤＡＲ１３による検知結果である。
【０１５１】
このような構成により、カメラ１２による画像またはＬｉＤＡＲ１３による検知結果を用いて、車両１が位置する車線を簡易な構成で判別することができる。
【０１５２】
また、本発明の実施の形態に係る車線情報処理装置では、道路は、片側３車線以上の車線を含む道路である。
【０１５３】
このような構成により、特に３車線以上の道路において、車両１が位置する車線をより正確に判別することができる。
【０１５４】
また、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、車載装置１１は、車両１が位置する道路の車両１における計測結果に基づく計測情報を取得し、取得した計測情報を車線情報処理装置１０１へ送信する。車線情報処理装置１０１は、車載装置１１から送信された計測情報を受信し、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、受信した計測情報に基づく識別結果を取得し、取得した識別結果に基づいて、車両１が位置する道路の車線を判別する。
【０１５５】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両１が位置する車線を判別することができる。
【０１５６】
したがって、本発明の実施の形態に係る車線識別システムでは、車両１が位置する車線をより正確に判別することができる。
【０１５７】
また、本発明の実施の形態に係る車線情報処理方法では、まず、車両１が位置する道路の車両１における計測結果に基づく計測情報を取得する。次に、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、取得した計測情報に基づく識別結果を出力する。
【０１５８】
このような構成により、機械学習による識別モデルの作成において、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として用いることにより、車線数の相違に応じた複数の識別モデルを作成することなく機械学習を収束させることができる。そして、このような識別モデルを用いる構成により、道路において車線を隔てるラインを認識することが困難な状況においても、車両１が位置する車線を判別することができる。
【０１５９】
したがって、本発明の実施の形態に係る車線情報処理方法では、車両１が位置する車線をより正確に判別することができる。
【０１６０】
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１６１】
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
［付記１］
車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得する取得部と、
道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、前記取得部によって取得された前記計測情報に基づく前記識別結果を出力する出力部とを備え、
前記計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線に関する前記計測結果を含み、
前記計測結果は、車線の外側を計測した結果を含む、車線情報処理装置。
【０１６２】
［付記２］
車両に搭載される車載装置と、
車線情報処理装置とを備え、
前記車載装置は、前記車両が位置する道路の前記車両における計測結果に基づく計測情報を取得し、取得した前記計測情報を前記車線情報処理装置へ送信し、
前記車線情報処理装置は、前記車載装置から送信された前記計測情報を受信し、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線から何番目の車線であるか、および右端の車線から何番目の車線であるかを識別結果として出力可能な識別モデルを用いて、受信した前記計測情報に基づく前記識別結果に基づいて、前記車両が位置する道路の車線を判別し、
前記計測情報は、道路において並ぶ同じ方向の複数の車線のうち、左端の車線および右端の車線に関する前記計測結果を含み、
前記計測結果は、車線の外側を計測した結果を含む、車線識別システム。
【符号の説明】
【０１６３】
１  車両
１１  車載装置
１２  カメラ
１３  ＬｉＤＡＲ
２１  受信部
２２  取得部
２３  出力部
２４  判別部
２５  記憶部
２６  生成部
１０１  車線情報処理装置
３０１  車線識別システム
【図１】
2019194751.tif 000003
【図２】
2019194751.tif 000004
【図３】
2019194751.tif 000005
【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】
2019194751.tif 000012