(57)【要約】【課題】降雪があるような天候であっても、天候に左右されずに道路構造の位置を正確に推定する。【解決手段】本発明の道路構造推定方法は、車両周囲の道路構造を学習してモデル化した道路構造モデルを、異なる道路構造についてそれぞれ作成しておき、車両が走行する道路の天候を検出し、検出された天候に応じて、作成された複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行い、調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。【選択図】図５
2019144066.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周囲の道路構造を学習してモデル化した道路構造モデルを、異なる道路構造についてそれぞれ作成し、作成された複数の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定する道路構造推定装置の道路構造推定方法であって、
車両が走行する道路の天候を検出し、
検出された天候に応じて、前記複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行い、
前記調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定することを特徴とする道路構造推定方法。
【請求項２】
前記道路構造モデルを調整する処理は、前記複数の道路構造モデルの中から道路構造の推定に使用する道路構造モデルを選択する処理であることを特徴とする請求項１に記載の道路構造推定方法。
【請求項３】
検出された天候が降雪である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち白線について作成された道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定することを特徴する請求項２に記載の道路構造推定方法。
【請求項４】
検出された天候が降雪である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち道路端について作成された道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定することを特徴する請求項３に記載の道路構造推定方法。
【請求項５】
検出された天候が降雪である場合には、道路上の積雪量を計測し、
計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち縁石について作成された道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定することを特徴する請求項３または４に記載の道路構造推定方法。
【請求項６】
検出された天候が降雪である場合には、降雪量を計測し、
計測された降雪量が所定値以上である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち物標について作成された道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定することを特徴する請求項３〜５のいずれか１項に記載の道路構造推定方法。
【請求項７】
前記道路構造モデルを調整する処理は、前記複数の道路構造モデルにおける道路構造の推定感度を調整する処理であることを特徴とする請求項１に記載の道路構造推定方法。
【請求項８】
検出された天候が降雪である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち白線について作成された道路構造モデルの推定感度を、天候が降雪でない場合よりも高くすることを特徴する請求項７に記載の道路構造推定方法。
【請求項９】
検出された天候が降雪である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち道路端について作成された道路構造モデルの推定感度を、天候が降雪でない場合よりも高くすることを特徴する請求項８に記載の道路構造推定方法。
【請求項１０】
検出された天候が降雪である場合には、道路上の積雪量を計測し、
計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち縁石について作成された道路構造モデルの推定感度を、計測された積雪量が所定値未満である場合よりも高くすることを特徴する請求項８または９に記載の道路構造推定方法。
【請求項１１】
検出された天候が降雪である場合には、降雪量を計測し、
計測された降雪量が所定値以上である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち物標について作成された道路構造モデルの推定感度を、計測された降雪量が所定値未満である場合よりも高くすることを特徴する請求項８〜１０のいずれか１項に記載の道路構造推定方法。
【請求項１２】
前記道路構造モデルを調整する処理は、前記複数の道路構造モデルにおける道路構造の位置の誤差範囲を調整する処理であることを特徴とする請求項１に記載の道路構造推定方法。
【請求項１３】
検出された天候が降雪である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち白線について作成された道路構造モデルの誤差範囲を、天候が降雪でない場合よりも小さくすることを特徴する請求項１２に記載の道路構造推定方法。
【請求項１４】
検出された天候が降雪である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち道路端について作成された道路構造モデルの誤差範囲を、天候が降雪でない場合よりも小さくすることを特徴する請求項１３に記載の道路構造推定方法。
【請求項１５】
検出された天候が降雪である場合には、道路上の積雪量を計測し、
計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち縁石について作成された道路構造モデルの誤差範囲を、計測された積雪量が所定値未満である場合よりも小さくすることを特徴する請求項１３または１４に記載の道路構造推定方法。
【請求項１６】
検出された天候が降雪である場合には、降雪量を計測し、
計測された降雪量が所定値以上である場合には、前記複数の道路構造モデルのうち物標について作成された道路構造モデルの誤差範囲を、計測された降雪量が所定値未満である場合よりも小さくすることを特徴する請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の道路構造推定方法。
【請求項１７】
車両周囲の道路構造を学習してモデル化した道路構造モデルを、異なる道路構造についてそれぞれ作成し、作成された複数の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定する道路構造推定装置であって、
車両が走行する道路の天候を検出し、
検出された天候に応じて、前記複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行い、
前記調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定することを特徴とする道路構造推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両周囲の道路構造を学習してモデル化した道路構造モデルを、異なる道路構造についてそれぞれ作成し、作成された複数の道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定する道路構造推定方法及び道路構造推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、カーナビゲーション装置などに格納される地図データを補正する方法が知られている。特許文献１に記載された発明は、ＧＰＳを用いた走行軌跡データと、地図データとを比較し、走行軌跡データに対する地図データのずれを補正する。これにより、地図上の物標の位置などが補正され、補正された物標の位置を用いて、車両の自己位置を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３１０１９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の方法では、天候が雪になると、白線のような道路上にある道路構造は検出が困難になるので、天候に左右されて道路構造の位置を正確に推定することができないという問題点があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、天候に左右されずに道路構造の位置を正確に推定することのできる道路構造推定方法及び道路構造推定装置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】
【０００６】
本発明の一態様に係る道路構造推定方法及びその装置は、車両が走行する道路の天候を検出し、検出された天候に応じて、複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行う。そして、調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、天候に左右されずに道路構造の位置を正確に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態に係る道路構造推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態に係る道路構造推定装置で用いる走行軌跡モデルを説明するための図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態に係る道路構造推定装置で用いる道路構造モデルを説明するための図である。
【図４】図４は、本発明の第１実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造モデルの調整方法を説明するための図である。
【図５】図５は、本発明の第１実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の第１実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造モデルの調整方法の変形例を説明するための図である。
【図７】図７は、本発明の第２実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造モデルの調整方法を説明するための図である。
【図８】図８は、本発明の第２実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造の推定感度を調整する方法を説明するための図である。
【図９】図９は、本発明の第２実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造の推定感度を調整する方法を説明するための図である。
【図１０】図１０は、本発明の第３実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造モデルの調整方法を説明するための図である。
【図１１】図１１は、本発明の第３実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造の位置の誤差範囲を調整する方法を説明するための図である。
【図１２】図１２は、本発明の第３実施形態に係る道路構造推定装置による道路構造の位置の誤差範囲を調整する方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１０】
［道路構造推定装置の構成］
図１を参照して、本実施形態に係る道路構造推定装置の構成を説明する。図１に示すように、道路構造推定装置１は、カメラ２と、レーザレンジファインダー３と、ＧＰＳ受信機４と、ジャイロセンサ５と、地図データベース６と、コントローラ１０と、通信機７を備える。また、道路構造推定装置１は車両に搭載されており、搭載される車両は自動運転機能を備えた車両であってもよい。
【００１１】
カメラ２は、ＣＣＤ（charge-coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）などの撮像素子を有する。カメラ２は、自車両に搭載され、自車両の周囲を撮影する。カメラ２は、画像処理機能を有しており、撮影した画像から道路構造を検出する。道路構造とは、道路の構成物であり、例えば白線や黄色線等の道路の区画線や停止線の他に道路端や縁石、道路上の物標、中央分離帯等である。物標とは、道路や歩道に設けられた信号機や電柱、交通標識等である。カメラ２は、検出したデータをコントローラ１０に出力する。
【００１２】
レーザレンジファインダー３は、自車両の周囲の道路構造を検出するセンサである。具体的に、レーザレンジファインダー３は、レーザ光をある角度範囲内で走査し、その時の反射光を受光して、レーザ発射時点と反射光の受光時点との間の時間差を検出する。レーザレンジファインダー３は、自車両に対する道路構造の相対距離や方向などを検出し、検出したデータをコントローラ１０に出力する。レーザレンジファインダー３は、ボンネット、バンパー、ナンバープレート、ヘッドライト、サイドミラー等の周辺に設置される。
【００１３】
ＧＰＳ受信機４は、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における自車両の現在地を検出する。ＧＰＳ受信機４は、検出したデータをコントローラ１０に出力する。
【００１４】
ジャイロセンサ５は、自車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出し、検出したデータをコントローラ１０に出力する。
【００１５】
地図データベース６は、カーナビゲーション装置等に記憶されているデータベースであり、道路構造情報や施設情報など経路案内に必要となる各種データを記憶している。地図データベース６は、高精度な地図であり、道路の車線数、白線等の道路境界線、縁石、道路端、物標等の道路構造情報を含む情報を記憶している。地図データベース６は、コントローラ１０の要求に応じて地図情報をコントローラ１０に出力する。
【００１６】
尚、道路構造情報等の各種データは必ずしも地図データベース６から取得するものに限定する必要はなく、自車両が備えるセンサによって取得したものでもよい。また、車車間通信、路車間通信を用いて取得してもよい。例えば、道路構造情報などの各種データがサーバ２０に記憶されている場合には、コントローラ１０は、通信により随時これらのデータを取得することができる。また、コントローラ１０は、サーバ２０から定期的に最新の地図情報を入手して、保有する地図情報を更新することができる。尚、本実施形態では、地図データベース６として第一地図（高精度地図、車両のルート案内に用いる地図）を備えており、第一地図を補足するものとして、第二地図を備えていてもよい。この第二地図は、第一地図だけでは不完全な場合や、より詳細な地図情報が必要な場合に、車両や外部のサーバ２０で作成される。
【００１７】
通信機７は、サーバ２０と通信するための装置である。
【００１８】
コントローラ１０は、カメラ２、レーザレンジファインダー３、ＧＰＳ受信機４、ジャイロセンサ５、地図データベース６から取得したデータを処理する回路であり、例えばＩＣ、ＬＳＩ等によって構成される。コントローラ１０は、これを機能的に捉えた場合、走行軌跡モデル作成部１１と、道路構造モデル作成部１２と、道路構造モデル調整部１３と、道路構造推定部１５と、自己位置推定部１７に分類することができる。
【００１９】
尚、コントローラ１０は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。そして、特定のプログラムを実行することにより、道路構造推定装置１として動作する。このようなコントローラ１０の各機能は、１または複数の処理回路によって実装することができる。処理回路は、例えば電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含み、また実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置も含んでいる。
【００２０】
走行軌跡モデル作成部１１は、自車両の走行データを用いて走行軌跡モデルを作成する。走行軌跡モデルは、図２に示すように、所定区間（図２に示す１点鎖線で囲まれた区間）における走行軌跡上の複数の点Ｘｉ（ｉ＝１〜ｎ）で構成される。各点Ｘｉは、座標（ｘ，ｙ）と車両の向きθ（進行方向）とから成る。
【００２１】
走行軌跡モデル作成部１１は、自車両の走行軌跡から座標（ｘ，ｙ）と車両の向きθを多数取得し、取得した走行データを用いて各点Ｘｉの走行軌跡を学習してモデル化し、走行軌跡が再現可能となるように走行軌跡モデルを作成する。尚、所定区間は、所定の走行時間や走行シーンで区切られる区間である。走行時間は、例えば３〜４秒である。また、走行シーンは、例えば交差点の入口から出口までのシーン、右折または左折のシーンである。このように走行時間または走行シーンで区切る理由は、走行時間が長い場合や走行シーンが複雑な場合には、様々なデータが入り込むため走行軌跡モデルの精度が低下するおそれがあるためである。
【００２２】
走行軌跡モデル作成部１１は、走行時間や走行シーンで区切られた区間の走行軌跡モデルを作成することで、高精度な走行軌跡モデルを生成することができる。尚、走行軌跡モデル作成部１１は、必ずしも自車両の走行データを用いる必要はなく、サーバ２０に集められた自車両以外の他車両の走行データを用いてもよく、走行データを使わずに予め作成されたモデルを用いてもよい。
【００２３】
具体的に、走行軌跡モデル作成部１１は、取得したデータから所定区間の各点Ｘｉ毎の平均位置を求める。次に、走行軌跡モデル作成部１１は、取得した走行データから分散共分散行列を計算し、主成分ベクトルを求める。このとき、走行軌跡モデル作成部１１は、主成分ベクトルの本数として走行軌跡を十分に表現できるだけの本数を求める。次に、走行軌跡モデル作成部１１は、主成分ベクトルを列に並べ、行列Ａを作成する。行列Ａは、軌跡制御係数である。走行軌跡モデル作成部１１は、モデル各点の平均位置と、行列Ａ及び行列Ａの制御パラメータであるqとを足し合わせて走行軌跡モデルＸを作成する。走行軌跡モデルＸは、式（１）、（２）を用いて次のように表される。
【００２４】
【数１】
2019144066.tif 000003
【００２５】
【数２】
2019144066.tif 000004
【００２６】
走行軌跡モデル作成部１１は、作成した走行軌跡モデルＸをサーバ２０に保存してもよいし、自車両に保存してもよい。尚、走行軌跡モデルＸは、一つだけ生成してもよいし、複数生成してもよい。また、所定区間は、５秒間、１０秒間などの時間で区切ってもよいし、動作で区切ってもよい。動作で区切る場合の例としては、交差点に進入してから出るまでを１つの区間とする。尚、走行軌跡モデル作成部１１は、車車間通信を使って他車両に走行軌跡モデルＸを保存してもよい。
【００２７】
道路構造モデル作成部１２は、自車両の周囲の道路構造を検出した道路構造データを用いて道路構造モデルを作成する。道路構造モデルは、図３に示すように、所定区間（図３に示す１点鎖線で囲まれた区間）における白線上の複数の点Ｌｉ（ｉ＝１〜ｎ）で構成される。尚、図３では道路構造の一例として白線を用いている。各点Ｌｉは、座標（ｘ，ｙ）と白線の方向φとから成る。道路構造モデル作成部１２は、道路構造データから座標（ｘ，ｙ）と白線の方向φを多数取得し、取得したデータを用いて各点Ｌｉの白線を学習してモデル化し、白線が再現可能となるように道路構造モデルを作成する。尚、点Ｌｉ＝（ｘ，ｙ）は、一定区間の白線を、例えば１０ｃｍ間隔で分割したｉ番目の白線の位置である。また、所定区間は、５秒間、１０秒間などの時間で区切ってもよい。
【００２８】
具体的に、道路構造モデル作成部１２は、取得したデータから所定区間の各点Ｌｉ毎の平均位置を求める。次に、道路構造モデル作成部１２は、取得したデータから分散共分散行列を計算し、主成分ベクトルを求める。このとき、道路構造モデル作成部１２は、主成分ベクトルの本数として道路構造を十分に表現できるだけの本数を求める。次に、道路構造モデル作成部１２は、主成分ベクトルを列に並べ、行列Ｂを作成する。行列Ｂは、軌跡制御係数である。道路構造モデル作成部１２は、モデル各点の平均位置と、行列Ｂ及び行列Ｂの制御パラメータであるｐとを足し合わせて道路構造モデルＬを作成する。道路構造モデルＬは、式（１）、（２）の走行軌跡モデルと同様に、式（３）、（４）を用いて次のように表される。
【００２９】
【数３】
2019144066.tif 000005
【００３０】
【数４】
2019144066.tif 000006
【００３１】
道路構造モデル作成部１２は、白線だけではなく、異なる道路構造についてそれぞれ道路構造モデルを作成する。例えば、縁石や物標、道路端等についてそれぞれ道路構造モデルを作成する。これらの作成された複数の道路構造モデルは、サーバ２０に保存してもよいし、自車両に保存してもよい。また、車車間通信を使って他車両に道路構造モデルを保存しておいてもよい。
【００３２】
ここで、車両は道路上の白線に沿って走行するので、走行軌跡と白線の形状との間には相関があり、近似したものとなる。したがって、走行軌跡モデルと道路構造モデルとの間にも相関があり、近似したものとなる。そのため、走行軌跡モデルの制御係数Ａと道路構造モデルの制御係数Ｂとの間には相関があり、走行軌跡モデルの制御パラメータｑと道路構造モデルの制御パラメータｐとの間にも相関がある。
【００３３】
道路構造モデル調整部１３は、車両が走行する道路の天候を検出し、検出された天候に応じて、複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行う。具体的に、道路構造モデルの調整処理では、複数の道路構造モデルの中から道路構造の推定に使用する道路構造モデルを選択する処理を行う。道路構造モデルの調整処理の詳細については後述する。
【００３４】
道路構造推定部１５は、道路構造モデル調整部１３で調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。具体的に、道路構造推定部１５は、調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を算出し、算出された道路構造の位置と地図情報に記録されている道路構造の位置が一致するように、算出された道路構造の位置を補正する。例えば、ガウスニュートン法等の最適化手法を使用して、制御パラメータを調整しながら繰り返し計算の中で徐々に真値に近づけていく方法を用いて、道路構造の位置を補正する。
【００３５】
そして、道路構造推定部１５は、道路構造の位置の補正を行った結果、算出された道路構造の位置と、地図情報に記録された道路構造の位置が一致したと判定すると、道路構造の位置の推定を終了する。一致したか否かの判定方法としては、ガウスニュートン法等の最適化手法では、収束して真値に近づいたと判定した場合に、算出された道路構造の位置と地図情報に記録された道路構造の位置が一致したと判定する。
【００３６】
また、道路構造推定部１５は、走行軌跡モデル作成部１１によって作成された走行軌跡モデルからトラジェクトリを算出し、算出されたトラジェクトリに基づいて道路構造の位置を推定してもよい。この場合、道路構造推定部１５は、トラジェクトリ上の各点から道路構造までの距離と、この距離を取得した時の自車両の向きθを取得する。そして、取得した道路構造までの距離と車両の向きθを用いて道路構造の位置を推定する。
【００３７】
こうして道路構造の位置の推定が終了すると、道路構造推定部１５は、地図データベース６へリンクして、推定した道路構造の位置を記録する。
【００３８】
自己位置推定部１７は、道路構造推定部１５によって地図データベース６に記録された道路構造の位置を用いて自己位置を推定する。本実施形態において地図上の道路構造の位置は精度よく推定されているため、自車両から道路構造までの距離と方向を用いることにより、自己位置推定部１７は自己位置を精度よく推定することができる。尚、道路構造の位置を用いて車両の自己位置を推定する場合とは、道路構造の周辺を走行した場合に、道路構造までの距離と方向をセンサにより検出し、検出した距離と方向、及び取得していた道路構造の位置から、自車両の位置を推定することを意味する。
【００３９】
［道路構造モデルの調整処理］
道路構造モデル調整部１３は、図４に示すように、車両が走行する道路の天候を検出し、検出された天候に応じて、複数の道路構造モデルの中から道路構造の推定に使用する道路構造モデルを選択する。
【００４０】
道路構造モデル作成部１２によって、異なる道路構造についてそれぞれ道路構造モデルが作成されており、図４では、一例として４つの道路構造モデルが作成されている場合について説明する。図４に例示された道路構造モデルは、白線について作成された道路構造モデルと、縁石について作成された道路構造モデルと、物標について作成された道路構造モデルと、道路端について作成された道路構造モデルである。
【００４１】
白線の道路構造モデルは、白線や黄色線等の道路の区画線について作成された道路構造モデルである。そのため、白線の道路構造モデルは、路面のテクスチャを表した二次元のモデルであり、三次元のオクルージョンに対して弱い性質を有している。
【００４２】
縁石の道路構造モデルは、車道と歩道の境界に設置された段差について作成された道路構造モデルである。そのため、高さが２０ｃｍ程度のほぼ定型をした三次元立体物を表したモデルであり、二次元のオクルージョンに対して弱い性質を有している。
【００４３】
物標の道路構造モデルは、道路の周辺に設置された道路標識や信号機等について作成された道路構造モデルである。そのため、多様な形状を有する三次元立体物を表したモデルであり、二次元と三次元のオクルージョンに対して強い性質を有している。ただし、動物等の移動物に弱い性質を有している。
【００４４】
道路端の道路構造モデルは、道路の舗装された部分とその外側にある土の部分との境界について作成された道路構造モデルである。そのため、高低差の少ない三次元立体物を表したモデルであり、白線の道路構造モデルよりは三次元のオクルージョンに強い性質を有している。
【００４５】
図４に示すように、道路構造モデル調整部１３は、天候を判定して降雪ではないと判定した場合には、すべての道路構造モデルを使用して道路構造の推定を行うように調整する。この際に、道路構造モデル調整部１３は、各道路構造モデルに重み付けを行うように調整してもよい。例えば、白線モデルを０．５、縁石モデルを０．１、物標モデルを０．２、道路端モデルを０．２として全体で１．０となるような重み付けを行う。
【００４６】
また、道路構造モデル調整部１３は、各道路構造モデルから取得してくる道路構造上の点の数を調整するようにしてもよい。例えば、白線モデルからは白線上の点を５０点取得し、縁石モデルからは縁石上の点を３０点、物標モデルからは物標上の点を１０点、道路端モデルからは道路端上の点を４０点取得するようにしてもよい。
【００４７】
次に、天候を判定して降雪があると判定された場合について説明する。図４に示すように、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、白線モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定するように調整する。すなわち、天候を判定して降雪があると判定された場合には、白線モデルを使用しないで道路構造の位置を推定するように調整する。
【００４８】
同様に、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、道路端モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定するように調整する。すなわち、天候を判定して降雪があると判定された場合には、道路端モデルを使用しないで道路構造の位置を推定するように調整する。
【００４９】
天候が降雪である場合には、道路上の白線や道路端は隠れてしまう可能性が高くなり、その状況で得られる白線や道路端のデータの精度は悪く、また数も少なくなってしまう。そのため、このようなデータを用いて道路構造の推定を行うと、道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪である場合には、白線モデルや道路端モデルを使用せずに道路構造の推定を行って、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【００５０】
尚、道路上に積雪がある場合には、白線や道路端の検出は困難となる。そこで、カメラ２で撮影した車両周囲の道路上の画像から積雪の有無を判定し、積雪があると判定した場合には、降雪であるか否かに関係なく白線モデルと道路端モデルを使用しないように調整してもよい。
【００５１】
また、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、道路上の積雪量を計測し、計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定するように調整する。すなわち、天候を判定して降雪があると判定され、道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデルを使用しないで道路構造の位置を推定するように調整する。
【００５２】
道路上の積雪が縁石の高さ程度まで高くなると、道路沿いの縁石は隠れてしまう可能性が高くなり、その状況で得られる縁石のデータの精度は悪く、また数も少なくなってしまう。そのため、このようなデータを用いて道路構造の推定を行うと、道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪であると判定され、道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデルを使用せずに道路構造の推定を行って、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【００５３】
尚、積雪量を判定するための所定値は、縁石の高さに基づいて設定すればよい。また、道路上の積雪量の検出方法としては、カメラ２で撮影した車両周囲の道路上の画像から検出すればよい。
【００５４】
さらに、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、降雪量を計測し、計測された降雪量が所定値以上である場合には、物標モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定するように調整する。すなわち、天候を判定して降雪があると判定され、降雪量が所定値以上である場合には、物標モデルを使用しないで道路構造の位置を推定するように調整する。
【００５５】
降雪量が多くなって視界が悪くなると、道路沿いの標識や信号機等は見えなくなる可能性が高くなり、その状況で得られる物標のデータの精度は悪く、また数も少なくなってしまう。そのため、このようなデータを用いて道路構造の推定を行うと、道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪であると判定され、降雪量が所定値以上である場合には、物標モデルを使用せずに道路構造の推定を行って、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【００５６】
尚、降雪量を判定するための所定値は、視界が悪くなる程度の降雪量の値に設定すればよい。また、降雪量の検出方法としては、カメラ２で撮影した車両周囲の画像から検出すればよい。
【００５７】
上述したように、天候が降雪である場合には、図４に示す方法で道路構造の推定に使用される道路構造モデルが選択される。道路構造モデル調整部１３は、選択された道路構造モデルを使用して道路構造の推定を行うように調整する。この際、道路構造モデル調整部１３は、選択された道路構造モデルに重み付けを行ってもよいし、各道路構造モデルから取得してくる道路構造上の点の数を調整してもよい。
【００５８】
［道路構造推定処理の手順］
次に、図５のフローチャートを参照して、本実施形態に係る道路構造推定装置１による道路構造推定処理の処理手順を説明する。
【００５９】
ステップＳ１０１において、道路構造モデル調整部１３は、車両が走行する道路の天候を検出する。道路構造モデル調整部１３は、カメラ２で撮像した画像や外部からの情報に基づいて天候を検出する。具体的に、道路構造モデル調整部１３は、天候が降雪であるか否か、道路上の積雪量が所定値以上であるか否か、降雪量が所定値以上であるか否か等の判定を行う。
【００６０】
ステップＳ１０２において、道路構造モデル調整部１３は、ステップＳ１０１で検出された天候に応じて、複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行う。本実施形態では、道路構造モデルの調整処理として、複数の道路構造モデルの中から道路構造の推定に使用する道路構造モデルを選択する処理を行う。具体的な調整処理については、図４を参照して説明した通りである。
【００６１】
ステップＳ１０３において、道路構造推定部１５は、ステップＳ１０２で調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。本実施形態では、降雪の有無や降雪量、道路上の積雪量に応じて選択された道路構造モデルを用いて、車両周囲の道路構造の位置を推定する。そして、道路構造推定部１５は、道路構造の位置を推定すると、地図データベース６へリンクして、推定した道路構造の位置を記録する。
【００６２】
ステップＳ１０４において、自己位置推定部１７は、ステップＳ１０３で地図データベース６に記録された道路構造の位置を用いて自己位置を推定すると、本実施形態に係る道路構造推定処理を終了する。本実施形態の道路構造推定処理では、地図上の道路構造の位置を精度よく推定しているので、自己位置推定部１７は自己位置を精度よく推定することができる。
【００６３】
［変形例］
次に、第１実施形態の変形例について説明する。上述した実施形態では、天候に応じて道路構造の推定に使用する道路構造モデルを選択していたが、天候に加えて車両が走行している場所に応じて道路構造モデルを選択してもよい。
【００６４】
例えば、図６に示すように、交差点内では除雪されている部分と除雪されていない部分が混在し、十分な数の正確な検出値を得られない場所が所々に存在している場合がある。図６では、十分な数の正確な検出値を得られない地点５１と、十分な数の正確な検出値を得られる地点５３がある。また、交差点内では白線がなく、道路端も交差点の外でなければ存在しない。そこで、ＧＰＳ受信機４からの位置情報やカメラ２で撮影した画像に基づいて車両が交差点内にいると判断した場合には、白線モデルと道路端モデルを使用しないように調整することもできる。
【００６５】
また、カメラ２で撮影した画像により車両が工事現場の近くを走行していると判定した場合には、白線の引き直しや道路端の変更が行われている可能性があるため、白線モデルと道路端モデルを使用しないように調整してもよい。
【００６６】
さらに、車両が走行している道路が農道や山道であると判定した場合には、白線や道路端がメンテナンス不良によって劣化している可能性があるため、白線モデルと道路端モデルを使用しないように調整してもよい。
【００６７】
また、天候に加えて車両が走行している状況に応じて道路構造モデルを選択してもよい。例えば、カメラ２で撮影した画像により車両の周囲の西日が強いと判定した場合には、西日による画像の色のコントラストの低下によって白線の検出精度が低下するため、白線モデルを使用しないように調整してもよい。
【００６８】
［第１実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、異なる道路構造についてそれぞれ道路構造モデルを作成する。そして、車両が走行する道路の天候に応じて、複数の道路構造モデルの中で道路構造の推定に使用される道路構造モデルを調整する処理を行い、調整された道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。これにより、天候に応じて道路構造モデルを調整できるので、天候に左右されずに道路構造の位置を正確に推定することができる。
【００６９】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、道路構造モデルを調整する処理として、複数の道路構造モデルの中から道路構造の推定に使用する道路構造モデルを選択する処理を行う。これにより、天候に応じて最適な道路構造モデルを選択できるので、天候に左右されずに道路構造の位置を正確に推定することができる。
【００７０】
さらに、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪である場合に、複数の道路構造モデルのうち白線について作成された道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。これにより、降雪の場合に隠れてしまう可能性が高い白線の道路構造モデルを使用せずに道路構造の推定を行うことができるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００７１】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪である場合に、複数の道路構造モデルのうち道路端について作成された道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。これにより、降雪の場合に隠れてしまう可能性が高い道路端の道路構造モデルを使用せずに道路構造の推定を行うことができるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００７２】
さらに、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪で、計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合に、複数の道路構造モデルのうち縁石の道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。これにより、道路上の積雪が多くなると隠れてしまう可能性が高い縁石の道路構造モデルを使用せずに道路構造の推定を行うことができるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００７３】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪で、計測された降雪量が所定値以上である場合に、複数の道路構造モデルのうち物標の道路構造モデル以外の道路構造モデルを用いて車両周囲の道路構造の位置を推定する。これにより、降雪量が多くなると見えなくなる可能性が高い物標の道路構造モデルを使用せずに道路構造の推定を行うことができるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００７４】
［第２実施形態］
以下、本発明の第２実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。本実施形態では、道路構造モデル調整部１３による道路構造モデルの調整処理が、第１実施形態と相違している。したがって、その他の構成や処理については、詳細な説明は省略する。
【００７５】
［道路構造モデルの調整処理］
道路構造モデル調整部１３は、図７に示すように、車両が走行する道路の天候を検出し、検出された天候に応じて、複数の道路構造モデルにおける道路構造の推定感度を調整する処理を行う。図７では一例として４つの道路構造モデルが作成されている場合について説明する。図７に例示された道路構造モデルは、白線について作成された道路構造モデルと、縁石について作成された道路構造モデルと、物標について作成された道路構造モデルと、道路端について作成された道路構造モデルである。
【００７６】
図７に示すように、道路構造モデル調整部１３は、天候を判定して降雪でないと判定した場合には、すべての道路構造モデルの推定感度を、天候が降雪である場合よりも低くするように調整する。そして、道路構造モデル調整部１３は、推定感度を低くしたすべての道路構造モデルを使用して道路構造の推定を行うように調整する。この際、道路構造モデル調整部１３は、各道路構造モデルに重み付けを行ってもよいし、各道路構造モデルから取得してくる道路構造上の点の数を調整してもよい。
【００７７】
ここで、図８、９を参照して、道路構造の推定感度について説明する。図８は、道路構造として白線の位置を推定する場合に、検出された白線上の点の数が多い場合を示す図である。図９は、道路構造として白線の位置を推定する場合に、検出された白線上の点の数が少ない場合を示す図である。
【００７８】
図８に示すように、天候が降雪ではなく晴れているような場合には、道路構造である白線上の点を多く検出することができ、図８では、点Ｐ１〜Ｐ５の５つの点を検出することができる。図８の曲線Ｗは、実際の白線の位置を表している。
【００７９】
この場合に、道路構造の推定感度を高くすると、白線の推定結果Ｈは点Ｐ１〜Ｐ５の位置の影響を強く受けるため、左右に蛇行した曲線となる。一方、道路構造の推定感度を低くすると、白線の推定結果Ｌは、点Ｐ１〜Ｐ５の位置の影響が弱まるため、滑らかな曲線となる。したがって、天候が降雪ではなく晴れているような場合には、道路構造上の点を多く検出できるので、道路構造の推定感度を低くしたほうが道路構造の推定精度を向上させることができる。
【００８０】
一方、図９に示すように、天候が降雪である場合には、検出できる白線上の点の数が少なくなり、図９では、点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５の３つの点しか検出できていない。図９の点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は図８の点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５と同一の点を表している。曲線Ｗも、図８と同様に実際の白線の位置を表している。
【００８１】
この場合に、道路構造の推定感度を低くすると、点の数が少ないため、白線の推定結果Ｌは点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５の中間位置を結ぶような曲線となってしまう。一方、道路構造の推定感度を高くすると、白線の推定結果Ｈは、点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５の位置をそれぞれ結ぶような曲線となるので、点の数が少なくても白線の位置を正確に推定することができる。したがって、天候が降雪である場合には、検出できる道路構造上の点の数が少なくなるので、道路構造の推定感度を高くしたほうが道路構造の推定精度を向上させることができる。
【００８２】
次に、天候を判定して降雪であると判定された場合について説明する。図７に示すように、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、白線モデルの推定感度を天候が降雪でない場合よりも高くする。同様に、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、道路端モデルの推定感度を天候が降雪でない場合よりも高くする。
【００８３】
天候が降雪である場合には、道路上の白線や道路端は隠れてしまう可能性が高くなり、その状況で得られる白線や道路端のデータの数は少なくなってしまう。そのため、推定感度を低くすると、図９で説明したように道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪である場合には、白線モデルや道路端モデルの推定感度を高くすることによって、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【００８４】
また、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、道路上の積雪量を計測し、計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデルの推定感度を、積雪量が所定値未満である場合よりも高くする。
【００８５】
道路上の積雪が縁石の高さ程度まで高くなると、道路沿いの縁石は隠れてしまう可能性が高くなり、その状況で得られる縁石のデータの数は少なくなってしまう。そのため、推定感度を低くすると、図９で説明したように道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪であると判定され、道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデルの推定感度を高くすることによって、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【００８６】
さらに、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、降雪量を計測し、計測された降雪量が所定値以上である場合には、物標モデルの推定感度を、降雪量が所定値未満である場合よりも高くする。
【００８７】
降雪量が多くなって視界が悪くなると、道路沿いの標識や信号機等は見えなくなる可能性が高くなり、その状況で得られる物標のデータの数は少なくなってしまう。そのため、推定感度を低くすると、図９で説明したように道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪であると判定され、降雪量が所定値以上である場合には、物標モデルの推定感度を高くすることによって、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【００８８】
尚、天候とは関係なく、検出できる物標のデータの数が少ない場合には、天候が降雪であるか否かに関わらず物標モデルの推定感度を高くしてもよい。
【００８９】
上述したように、天候が降雪である場合には、図７に示す方法で道路構造モデルにおける道路構造の推定感度が調整される。道路構造モデル調整部１３は、推定感度が調整された道路構造モデルを使用して道路構造の推定を行うように調整する。この際、道路構造モデル調整部１３は、調整された道路構造モデルに重み付けを行ってもよいし、各道路構造モデルから取得してくる道路構造上の点の数を調整してもよい。
【００９０】
［第２実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、道路構造モデルを調整する処理として、複数の道路構造モデルにおける道路構造の推定感度を調整する処理を行う。これにより、天候に応じて最適な推定感度に調整できるので、天候に左右されずに道路構造を正確に推定することができる。
【００９１】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪である場合に、複数の道路構造モデルのうち白線について作成された道路構造モデルの推定感度を、天候が降雪でない場合よりも高くする。これにより、降雪の場合に隠れてしまう可能性が高い白線の道路構造モデルの推定感度を高くできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００９２】
さらに、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪である場合には、複数の道路構造モデルのうち道路端について作成された道路構造モデルの推定感度を、天候が降雪でない場合よりも高くする。これにより、降雪の場合に隠れてしまう可能性が高い道路端の道路構造モデルの推定感度を高くできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００９３】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪で、計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合に、複数の道路構造モデルのうち縁石の道路構造モデルの推定感度を、積雪量が所定値未満である場合よりも高くする。これにより、道路上の積雪が多くなると隠れてしまう可能性が高い縁石の道路構造モデルの推定感度を高くできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００９４】
さらに、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪で、計測された降雪量が所定値以上である場合に、複数の道路構造モデルのうち物標の道路構造モデルの推定感度を、降雪量が所定値未満である場合よりも高くする。これにより、降雪量が多くなると見えなくなる可能性が高い物標の道路構造モデルの推定感度を高くできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【００９５】
［第３実施形態］
以下、本発明の第３実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。本実施形態では、道路構造モデル調整部１３による道路構造モデルの調整処理が、第１及び第２実施形態と相違している。したがって、その他の構成や処理については、詳細な説明は省略する。
【００９６】
［道路構造モデルの調整処理］
道路構造モデル調整部１３は、図１０に示すように、車両が走行する道路の天候を検出し、検出された天候に応じて、複数の道路構造モデルにおける道路構造の位置の誤差範囲を調整する処理を行う。図１０では一例として４つの道路構造モデルが作成されている場合について説明する。図１０に例示された道路構造モデルは、白線について作成された道路構造モデルと、縁石について作成された道路構造モデルと、物標について作成された道路構造モデルと、道路端について作成された道路構造モデルである。
【００９７】
図１０に示すように、道路構造モデル調整部１３は、天候を判定して降雪でないと判定した場合には、すべての道路構造モデルにおける道路構造の位置の誤差範囲を、天候が降雪である場合よりも大きくするように調整する。そして、道路構造モデル調整部１３は、誤差範囲を大きくしたすべての道路構造モデルを使用して道路構造の推定を行うように調整する。この際、道路構造モデル調整部１３は、各道路構造モデルに重み付けを行ってもよいし、各道路構造モデルから取得してくる道路構造上の点の数を調整してもよい。
【００９８】
ここで、図１１、１２を参照して、道路構造の位置の誤差範囲について説明する。図１１は、道路構造として白線の位置を推定する場合に、検出された白線上の点の数が多い場合を示す図である。図１２は、道路構造として白線の位置を推定する場合に、検出された白線上の点の数が少ない場合を示す図である。
【００９９】
図１１に示すように、天候が降雪ではなく晴れているような場合には、道路構造である白線上の点を多く検出することができ、図１１では、点Ｐ１〜Ｐ５の５つの点を検出することができる。図１１の曲線Ｗは、実際の白線の位置を表している。
【０１００】
この場合に、道路構造の位置の誤差範囲を小さくすると、白線の推定結果Ｓは点Ｐ１〜Ｐ５の中心付近を通るため、左右に蛇行した曲線となる。一方、道路構造の位置の誤差範囲を大きくすると、白線の推定結果Ｂは、点Ｐ１〜Ｐ５の位置の近傍を通るため、滑らかな曲線となる。したがって、天候が降雪ではなく晴れているような場合には、道路構造上の点を多く検出できるので、道路構造の位置の誤差範囲を大きくしたほうが道路構造の推定精度を向上させることができる。
【０１０１】
一方、図１２に示すように、天候が降雪である場合には、検出できる白線上の点の数が少なくなり、図１２では、点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５の３つの点しか検出できていない。図１２の点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は図１１の点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５と同一の点を表している。曲線Ｗも、図１１と同様に実際の白線の位置を表している。
【０１０２】
この場合に、道路構造の位置の誤差範囲を大きくすると、点の数が少ないため、白線の推定結果Ｂは点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５の中間位置を結ぶような曲線となってしまう。一方、道路構造の位置の誤差範囲を小さくすると、白線の推定結果Ｓは、点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５の位置をそれぞれ結ぶような曲線となるので、点の数が少なくても白線の位置を正確に推定することができる。したがって、天候が降雪である場合には、検出できる道路構造上の点の数が少なくなるので、道路構造の位置の誤差範囲を小さくしたほうが道路構造の推定精度を向上させることができる。
【０１０３】
次に、天候を判定して降雪であると判定された場合について説明する。図１０に示すように、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、白線モデルの誤差範囲を天候が降雪でない場合よりも小さくする。同様に、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、道路端モデルの誤差範囲を天候が降雪でない場合よりも小さくする。
【０１０４】
天候が降雪である場合には、道路上の白線や道路端は隠れてしまう可能性が高くなり、その状況で得られる白線や道路端のデータの数は少なくなってしまう。そのため、誤差範囲を大きくすると、図１２で説明したように道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪である場合には、白線モデルや道路端モデルの誤差範囲を小さくすることによって、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【０１０５】
また、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、道路上の積雪量を計測し、計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデルの誤差範囲を、積雪量が所定値未満である場合よりも小さくする。
【０１０６】
道路上の積雪が縁石の高さ程度まで高くなると、道路沿いの縁石は隠れてしまう可能性が高くなり、その状況で得られる縁石のデータの数は少なくなってしまう。そのため、誤差範囲を大きくすると、図１２で説明したように道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪であると判定され、道路上の積雪量が所定値以上である場合には、縁石モデルの誤差範囲を小さくすることによって、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【０１０７】
さらに、道路構造モデル調整部１３は、検出された天候が降雪である場合には、降雪量を計測し、計測された降雪量が所定値以上である場合には、物標モデルの誤差範囲を、降雪量が所定値未満である場合よりも小さくする。
【０１０８】
降雪量が多くなって視界が悪くなると、道路沿いの標識や信号機等は見えなくなる可能性が高くなり、その状況で得られる物標のデータの数は少なくなってしまう。そのため、誤差範囲を大きくすると、図１２で説明したように道路構造の推定精度が低下してしまう可能性がある。そこで、天候が降雪であると判定され、降雪量が所定値以上である場合には、物標モデルの誤差範囲を小さくすることによって、道路構造の推定精度の低下を防止できるようにし、ひいては自己位置の推定精度を向上させるようにしている。
【０１０９】
尚、天候とは関係なく、検出できる物標のデータの数が少ない場合には、天候が降雪であるか否かに関わらず物標モデルの誤差範囲を小さくしてもよい。
【０１１０】
上述したように、天候が降雪である場合には、図１０に示す方法で道路構造モデルにおける道路構造の位置の誤差範囲が調整される。道路構造モデル調整部１３は、誤差範囲が調整された道路構造モデルを使用して道路構造の推定を行うように調整する。この際、道路構造モデル調整部１３は、調整された道路構造モデルに重み付けを行ってもよいし、各道路構造モデルから取得してくる道路構造上の点の数を調整してもよい。
【０１１１】
［第３実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、道路構造モデルを調整する処理として、複数の道路構造モデルにおける道路構造の位置の誤差範囲を調整する処理を行う。これにより、天候に応じて最適な誤差範囲に調整できるので、天候に左右されずに道路構造の位置を正確に推定することができる。
【０１１２】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪である場合に、複数の道路構造モデルのうち白線について作成された道路構造モデルの誤差範囲を、天候が降雪でない場合よりも小さくする。これにより、降雪の場合に隠れてしまう可能性が高い白線の道路構造モデルの誤差範囲を小さくできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【０１１３】
さらに、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪である場合には、複数の道路構造モデルのうち道路端について作成された道路構造モデルの誤差範囲を、天候が降雪でない場合よりも小さくする。これにより、降雪の場合に隠れてしまう可能性が高い道路端の道路構造モデルの誤差範囲を小さくできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【０１１４】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪で、計測された道路上の積雪量が所定値以上である場合に、複数の道路構造モデルのうち縁石の道路構造モデルの誤差範囲を、積雪量が所定値未満である場合よりも小さくする。これにより、道路上の積雪が多くなると隠れてしまう可能性が高い縁石の道路構造モデルの誤差範囲を小さくできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【０１１５】
また、本実施形態に係る道路構造推定装置１では、検出された天候が降雪で、計測された降雪量が所定値以上である場合に、複数の道路構造モデルのうち物標の道路構造モデルの誤差範囲を、降雪量が所定値未満である場合よりも小さくする。これにより、降雪量が多くなると見えなくなる可能性が高い物標の道路構造モデルの誤差範囲を小さくできるので、道路構造の推定精度の低下を防止することが可能となる。
【０１１６】
尚、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１７】
１  道路構造推定装置
２  カメラ
３  レーザレンジファインダー
４  ＧＰＳ受信機
５  ジャイロセンサ
６  地図データベース
７  通信機
１０  コントローラ
１１  走行軌跡モデル作成部
１２  道路構造モデル作成部
１３  道路構造モデル調整部
１５  道路構造推定部
１７  自己位置推定部
２０  サーバ
【図１】
2019144066.tif 000007
【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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