(57)【要約】【課題】複数の認識対象物のうちのいずれに誤認識の可能性が高いのかを判定する技術を提供する。【解決手段】信頼度算出装置（２３０）は、複数の認識対象物のそれぞれについて特徴量を求めるとともに、複数の認識対象物から一対の認識対象物を複数対選択し、各一対の認識対象物について特徴量の差を求め、特徴量の差が大きいほど低くなる信頼度を、各一対の認識対象物の暫定信頼度として算出する暫定信頼度算出部（２３２）と、各一対の認識対象物の暫定信頼度から、各認識対象物の統合信頼度を算出する統合信頼度算出部（２３４）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転制御に利用するために、前記車両の走行経路に存在することが認識された認識対象物の信頼度を算出する信頼度算出装置（２３０）であって、
複数の認識対象物のそれぞれについて特徴量を求めるとともに、前記複数の認識対象物から一対の認識対象物を複数対選択し、各一対の認識対象物について前記特徴量の差を求め、前記特徴量の差が大きいほど低くなる信頼度を前記各一対の認識対象物の暫定信頼度として算出する暫定信頼度算出部（２３２）と、
前記複数対の認識対象物の前記暫定信頼度から、各認識対象物の統合信頼度を算出する統合信頼度算出部（２３４）と、
を備える信頼度算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信頼度算出装置であって、
前記統合信頼度算出部は、各認識対象物の前記統合信頼度を、前記暫定信頼度を変数とする予め定められた関数を用いて算出する、信頼度算出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の信頼度算出装置であって、
前記複数の認識対象物は、走路区画線と、他車の走行軌跡と、路側物と、のうちの１種以上を含み、
前記暫定信頼度算出部は、前記認識対象物の形状を表す形状パラメータを前記特徴量として算出する、信頼度算出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の信頼度算出装置であって、
前記複数の認識対象物は、走路区画線と路側物とを含み、
前記暫定信頼度算出部は、前記走路区画線が前記路側物よりも外側にある場合には、前記走路区画線と前記路側物で構成される一対の認識対象物に関する前記暫定信頼度を予め定めた値よりも低く設定する、信頼度算出装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の信頼度算出装置であって、
前記複数の認識対象物は、走路区画線と路側物とを含み、
前記暫定信頼度算出部は、前記走路区画線が前記路側物よりも外側にある場合には、前記走路区画線と前記路側物で構成される一対の認識対象物に関する前記暫定信頼度を、前記走路区画線が前記路側物よりも内側にある場合より低い値に設定する、信頼度算出装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の信頼度算出装置であって、更に、
前記暫定信頼度算出部とは異なる方法で各認識対象物の個別信頼度を算出する個別信頼度算出部（２３３）を備え、
前記統合信頼度算出部は、前記暫定信頼度と前記個別信頼度から、各認識対象物の前記統合信頼度を算出する、信頼度算出装置。
【請求項７】
請求項３に記載の信頼度算出装置であって、
前記暫定信頼度算出部は、前記一対の認識対象物を構成する第一認識対象物と第二認識対象物のうち、前記第一認識対象物が前記第二認識対象物よりも遠方まで到達していることを含む予め定められた外挿条件が成立する場合に、前記第一認識対象物の到達距離と等しい距離まで前記第二認識対象物を前記第二認識対象物の近似曲線を用いて外挿して前記形状パラメータを算出するとともに、前記第一認識対象物と前記第二認識対象物の前記形状パラメータの差を求める、信頼度算出装置。
【請求項８】
請求項７に記載の信頼度算出装置であって、
前記統合信頼度算出部は、前記統合信頼度を算出する関数として、前記暫定信頼度が特定の値を取るときに当該暫定信頼度が前記統合信頼度の値に影響を与えないように構成された関数を使用し、
前記暫定信頼度算出部は、前記第二認識対象物を外挿する場合であって、かつ、前記第一認識対象物と前記第二認識対象物の前記形状パラメータの差が予め定められた差分閾値よりも大きな場合には、前記外挿の距離が長い場合に短い場合よりも前記暫定信頼度が前記特定の値に近づくように設定する、信頼度算出装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の信頼度算出装置であって、
前記暫定信頼度算出部は、前記第二認識対象物を外挿する場合であって、かつ、外挿距離が予め定められた上限値を超える場合には、前記暫定信頼度を算出しない、信頼度算出装置。
【請求項１０】
請求項７〜９のいずれか一項に記載の信頼度算出装置であって、
前記統合信頼度算出部は、前記統合信頼度を算出する関数として、前記暫定信頼度が特定の値を取るときに当該暫定信頼度が前記統合信頼度の値に影響を与えないように構成された関数を使用し、
前記暫定信頼度算出部は、前記第二認識対象物を外挿する場合であって、かつ、前記第一認識対象物と前記第二認識対象物の前記形状パラメータの差が予め定められた差分閾値よりも大きな場合には、前記第二認識対象物の認識距離が短い場合に長い場合よりも前記暫定信頼度が前記特定の値に近づくように設定する、信頼度算出装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の信頼度算出装置であって、
前記暫定信頼度算出部は、前記第二認識対象物を外挿する場合であって、かつ、前記第二認識対象物の認識距離が予め定められた下限値未満の場合には、前記暫定信頼度を算出しない、信頼度算出装置。
【請求項１２】
請求項７〜１１のいずれか一項に記載の信頼度算出装置であって、
前記外挿条件は、更に、前記第一認識対象物に対する前記統合信頼度を算出するために利用される前記暫定信頼度を算出する場合であることを含む、信頼度算出装置。
【請求項１３】
請求項７〜１１のいずれか一項に記載の信頼度算出装置であって、
前記外挿条件は、更に、
（ｉ）前記第一認識対象物に対する前記統合信頼度を算出するために利用される前記暫定信頼度を算出する場合であること、
又は、
（ｉｉ）前記第二認識対象物に対する前記統合信頼度を算出するために利用される前記暫定信頼度を算出する場合であり、かつ、前記第二認識対象物の遠位端における前記形状パラメータと前記第一認識対象物の遠位端における前記形状パラメータの差が予め定められた差分上限値以上であること、
の一方が成立していることを含む、信頼度算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転制御に利用するために、車両の走行経路に存在することが認識された認識対象物の信頼度を算出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の自動運転では、自車両の走行する走路形状を認識し、認識した走路形状に沿うように走行制御が実行される。走路形状を認識するためには、カメラやレーダー等の各種の車載センサを用いて、走路形状の決定に利用可能な複数の対象物の形状が認識される。このような対象物としては、例えば、白線等の走路区画線（レーンマーカー）や、ガードレール等の路側物がある。但し、車載センサを用いた対象物の認識には、或る程度の誤認識が避けられないので、対象物に誤認識があるか否かを判定することが望ましい。
【０００３】
特許文献１には、複数の認識対象物からそれぞれ得られる走行パラメータ（例えば曲率）の差分に重みを付して加算し、その加算結果と閾値とを比較することによって、認識対象物に誤認識があるか否かを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−２１０２８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記先行技術の場合、複数の認識対象物のいずれかに誤認識があることは判定できるものの、どの認識対象物に誤認識の可能性が高いのかを判定することはできない。車両の運転制御に利用する走路形状を決定するためには、どの認識対象物に誤認識の可能性が高いのかを判定する技術が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。
【０００７】
本発明の一形態によれば、車両の運転制御に利用するために、前記車両の走行経路に存在することが認識された認識対象物の信頼度を算出する信頼度算出装置（２３０）が提供される。この信頼度算出装置は、複数の認識対象物のそれぞれについて特徴量を求めるとともに、前記複数の認識対象物から一対の認識対象物を複数対選択し、各一対の認識対象物について前記特徴量の差を求め、前記特徴量の差が大きいほど低くなる信頼度を前記各一対の認識対象物の暫定信頼度として算出する暫定信頼度算出部（２３２）と；前記複数対の認識対象物の前記暫定信頼度から、各認識対象物の統合信頼度を算出する統合信頼度算出部（２３４）と；を備える。
【０００８】
複数の認識対象物の中に誤認識している可能性が高い認識対象物が存在する場合に、その認識対象物を含む一対の認識対象物の暫定信頼度が低い値となり、その認識対象物を含まない一対の認識対象物の暫定信頼度は高い値となる。この暫定信頼度を使用して、各認識対象物の統合信頼度を算出すれば、誤認識している可能性が高い認識対象物については統合信頼度として低い値が得られる。従って、この統合信頼度を使用すれば、複数の認識対象物の中から、誤認識している可能性が高いものを判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態としての自動運転制御システムの構成を示すブロック図。
【図２】第1実施形態における走路形状に関連する複数の対象物の例を示す説明図。
【図３】第1実施形態における認識対象物の形状と特徴量を示す説明図。
【図４】認識対象物の信頼度の算出手順を示すフローチャート。
【図５】特徴量の差と暫定信頼度との関係の一例を示すグラフ。
【図６】統合信頼度の演算器の一例を示す説明図。
【図７】暫定信頼度と統合信頼度の計算例を示す説明図。
【図８】第２実施形態における認識対象物の形状と特徴量を示す説明図。
【図９】第３実施形態における走路形状に関連する複数の対象物の例を示す説明図。
【図１０】第３実施形態における認識対象物の形状と特徴量を示す説明図。
【図１１】第３実施形態における走路区画線の横方向位置と暫定信頼度との関係の例を示すグラフ。
【図１２】第４実施形態における認識対象物の形状を示す説明図。
【図１３】第４実施形態における走路区画線の横方向位置と暫定信頼度との関係の例を示すグラフ。
【図１４】第４実施形態における暫定信頼度と統合信頼度の計算例を示す説明図。
【図１５】第５実施形態としての自動運転制御システムの構成を示すブロック図。
【図１６】第５実施形態における特徴量の時間変化率の例を示すグラフ。
【図１７】特徴量の時間変化率と個別信頼度との関係の一例を示すグラフ。
【図１８Ａ】第６実施形態において認識対象が外挿条件を満たす場合を示す説明図。
【図１８Ｂ】第６実施形態において認識対象物を外挿した状態を示す説明図。
【図１９】第６実施形態における特徴量の差と暫定信頼度との関係の一例を示すグラフ。
【図２０】第６実施形態における暫定信頼度と統合信頼度の計算例を示す説明図。
【図２１Ａ】第７実施形態において認識対象が外挿条件を満たす場合を示す説明図。
【図２１Ｂ】第７実施形態において認識対象物を外挿した状態を示す説明図。
【図２２】第７実施形態における特徴量の差と暫定信頼度との関係の一例を示すグラフ。
【図２３Ａ】第８実施形態において認識対象が外挿条件を満たす場合を示す説明図。
【図２３Ｂ】第８実施形態において認識対象物を外挿した状態を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
A. 第１実施形態：
図１に示すように、第１実施形態の車両５０は、自動運転制御システム１００を備える。自動運転制御システム１００は、自動運転ＥＣＵ２００（Electronic Control Unit）と、車両制御部３００と、前方検出装置４１０と、後方検出装置４２０と、支援情報取得部５００と、を備える。なお、本明細書において、車両５０を「自車両５０」とも呼ぶ。
【００１１】
自動運転ＥＣＵ２００は、ＣＰＵとメモリとを含む回路である。自動運転ＥＣＵ２００は、不揮発性記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムを実行することによって、自動運転制御部２１０と、状況認知部２２０と、信頼度算出部２３０と、の機能をそれぞれ実現する。なお、自動運転ＥＣＵ２００の機能の一部をハードウェア回路で実現するようにしてもよい。
【００１２】
状況認知部２２０は、前方検出装置４１０と、後方検出装置４２０と、支援情報取得部５００と、一般センサ類３４０から提供される各種の情報や検出値を利用して、自車両５０及び他車６０の走行状況や、周囲の環境を認知する。本実施形態において、状況認知部２２０は、対象物認識部２２２と、走路形状算出部２２４とを含む。
【００１３】
対象物認識部２２２は、前方検出装置４１０のカメラ４１２やレーダー４１４等の各種の車載センサを用いて、走路形状の決定に使用する対象物を認識する。このような対象物としては、白線等の走路区画線と、自車両５０に先行する他車両の走行軌跡（単に「他車走行軌跡」と呼ぶ）と、ガードレール等の路側物と、の１種以上を認識することが好ましい。これらの３種類の対象物は、走路形状に関連した形状を有するので、走路形状の算出に有効である。なお、路側物としては、ガードレールの他に、路肩の縁石や、走路面の左端や右端の線を利用することが可能である。
【００１４】
走路形状算出部２２４は、対象物認識部２２２で認識された対象物の形状を使用して、自車両５０が走行すべき走路形状を算出する。但し、本実施形態では、走路形状算出部２２４は、走路形状の算出の際に、信頼度算出部２３０で算出される対象物の信頼度を利用する。この点については後述する。
【００１５】
信頼度算出部２３０は、対象物認識部２２２で認識された認識対象物の信頼度を算出する。本実施形態において、信頼度算出部２３０は、暫定信頼度算出部２３２と、統合信頼度算出部２３４と、誤認識判定部２３６と、を含んでいる。これらの各部２３２〜２３６の処理内容については後述する。信頼度算出部２３０を「信頼度算出装置」とも呼ぶ。
【００１６】
車両制御部３００は、車両５０の運転のための各種の制御を実行する部分であり、自動運転と手動運転のいずれの場合にも利用される。車両制御部３００は、駆動部制御装置３１０と、ブレーキ制御装置３２０と、操舵角制御装置３３０と、一般センサ類３４０とを含む。駆動部制御装置３１０は、車両５０の車輪を駆動する駆動部（図示せず）を制御する機能を有する。車輪の駆動部としては、内燃機関と電動モータのうちの１つ以上の原動機を使用可能である。ブレーキ制御装置３２０は、車両５０のブレーキ制御を実行する。ブレーキ制御装置３２０は、例えば電子制御ブレーキシステム（ＥＣＢ）として構成される。操舵角制御装置３３０は、車両５０の車輪の操舵角を制御する。「操舵角」とは、車両５０の２つの前輪の平均操舵角を意味する。操舵角制御装置３３０は、例えば電動パワーステアリングシステム（ＥＰＳ）として構成される。一般センサ類３４０は、車速センサ３４２と操舵角センサ３４４とヨーレートセンサ３４６を含んでおり、車両５０の運転に必要とされる一般的なセンサ類である。一般センサ類３４０は、自動運転と手動運転のいずれの場合にも利用されるセンサを含んでいる。
【００１７】
前方検出装置４１０は、車載センサを使用して、自車両５０の前方に存在する物体や道路設備（車線、交差点、信号機等）等の各種の対象物に関する情報を取得する。本実施形態において、前方検出装置４１０は、カメラ４１２と、レーダー４１４とを含んでいる。カメラ４１２としては、単眼カメラや、ステレオカメラを使用可能である。また、カメラ４１２は、対象物の色（例えば白線の走路区画線と黄線の走路区画線）を区別するために、カラーカメラであることが好ましい。レーダー４１４としては、光を放射するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）や、電波を放射するレーダー（例えばミリ波レーダー）など、電磁波を放射する各種のレーダーを使用可能である。後方検出装置４２０は、自車両５０の後方に存在する物体や道路設備等の各種の対象物に関する情報を取得する。後方検出装置４２０も、前方検出装置４１０と同様な車載センサを含むように構成可能である。
【００１８】
支援情報取得部５００は、自動運転のための各種の支援情報を取得する。支援情報取得部５００は、ＧＮＳＳ受信機５１０と、ナビゲーション装置５２０と、無線通信装置５３０とを含んでいる。ＧＮＳＳ受信機５１０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を構成する人工衛星から受信した航法信号に基づいて、自車両５０の現在位置（経度・緯度）を測位する。ナビゲーション装置５２０は、目的地とＧＮＳＳ受信機５１０で検出される自車位置とに基づいて、自動運転における走行予定経路を決定する機能を有する。走行予定経路の決定や修正のために、ＧＮＳＳ受信機５１０に加えて、ジャイロ等の他のセンサを利用してもよい。無線通信装置５３０は、高度道路交通システム７０（Intelligent Transport System）との無線通信によって自車両５０の状況や周囲の状況に関する状況情報を交換することが可能であり、また、他車６０との車車間通信や、道路設備に設置された路側無線機との路車間通信を行って状況情報を交換することも可能である。支援情報取得部５００は、このような無線通信を介して得られる状況情報を利用して、自車の走行状況に関する情報の一部を取得するようにしてもよい。支援情報取得部５００によって取得された各種の支援情報は、自動運転ＥＣＵ２００に送信される。
【００１９】
本明細書において「自動運転」とは、ドライバ（運転者）が運転操作を行うことなく、駆動部制御とブレーキ制御と操舵角制御のすべてを自動で実行する運転を意味する。従って、自動運転では、駆動部の動作状態と、ブレーキ機構の動作状態と、車輪の操舵角が、自動的に決定される。「手動運転」とは、駆動部制御のための操作（アクセルペダルの踏込）と、ブレーキ制御のための操作（ブレーキベダルの踏込）と、操舵角制御のための操作（ステアリングホイールの回転）を、ドライバが実行する運転を意味する。
【００２０】
自動運転制御部２１０は、状況認知部２２０で認知される各種の状況を使用して、自車両５０の自動運転の制御を実行する。具体的には、自動運転制御部２１０は、駆動部（エンジンやモータ）の動作状態を示す駆動指示値を駆動部制御装置３１０に送信し、ブレーキ機構の動作状態を示すブレーキ指示値をブレーキ制御装置３２０に送信し、車輪の操舵角を示す操舵角指示値を操舵角制御装置３３０に送信する。各制御装置３１０，３２０，３３０は、与えられた指示値に従ってそれぞれの制御対象機構の制御を実行する。なお、自動運転制御部２１０の各種の機能は、例えばディープラーニングなどの機械学習を利用した人工知能により実現可能である。
【００２１】
自動運転制御システム１００は、自動運転ＥＣＵ２００を含む多数の電子機器を有している。これらの複数の電子機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載ネットワークを介して互いに接続されている。
【００２２】
図２に示すように、自車両５０が走行経路ＳＤＲに沿って走行している際に、対象物認識部２２２によって複数の対象物を認識することが可能である。ここでは、認識可能な対象物として、走路面の左端ＬＥと、右端ＲＥと、走路区画線ＷＬ１，ＷＬ２，ＷＬ３と、路側物ＲＳＯとが描かれている。２つの走路区画線ＷＬ１，ＷＬ３は実線の白線であり、中央の走路区画線ＷＬ２は破線の白線である。路側物ＲＳＯは、例えばガードレールである。これらの対象物は、カメラ４１２で撮影された画像や、レーダー４１４の検出結果を利用して認識することが可能である。自車両５０の前方には、先行する他車６０が走行している。このような他車６０の走行軌跡も、カメラ４１２で撮影された画像や、レーダー４１４の検出結果を利用して認識可能である。中央の走路区画線ＷＬ２の近傍の路面には、走路区画線として誤認され易い偽区画線ＦＷＬが存在する。偽区画線ＦＷＬは、例えば、以前に路面に描かれていた区画線の痕や、他の何らかの原因で路面に描かれた線である。以下では、自車両５０の走路形状を認識するための対象物として、中央の走路区画線ＷＬ２と、他車６０の走行軌跡と、路側物ＲＳＯと、の３つの対象物を例として、それらの信頼度を算出する処理について説明する。なお、走路形状を決定するために使用する対象物としては、走路区間線と、他車両の走行軌跡と、路側物と、の１種以上を認識することが好ましい。これらの３種類の対象物は、いずれも自車両５０が走行すべき走路形状に関連した形状を有するからである。なお、路側物ＲＳＯとしては、ガードレールの他に、走路面の左端ＬＥや右端ＲＥの線や、路肩の縁石を利用することが可能である。
【００２３】
図３に示す走路区画線Ｔwl2と他車走行軌跡Ｔovと路側物Ｔrsoは、対象物認識部２２２によって認識された認識対象物である。なお、走路区画線Ｔwl2は破線で描かれており、他車走行軌跡Ｔovは実線で、路側物Ｔrsoは一点鎖線で描かれているが、これらは図示の便宜のためであり、実際には連続した実線としてそれぞれ認識されることが好ましい。各認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoには、誤認識が含まれている可能性がある。例えば、走路区画線Ｔwl2は、図２の偽区画線ＦＷＬを走路区画線ＷＬ２の一部として誤認識している結果、実際の走路区画線ＷＬ２とはかなり異なる形状となっている。なお、認識対象物としては、自車両５０の走路形状に関連する種々のものを利用可能である。例えば、走路面の左端や右端の線などを認識対象物としてもよい。
【００２４】
図３では、自車両５０の基準位置ＲＰを原点として、車幅方向をＸ軸とし、Ｘ軸に垂直な方向をＹ軸とする２次元座標系が描かれている。車幅方向Ｘを「横方向」とも呼ぶ。認識対象物の形状は、ＸＹ座標における２次元的な形状として認識される。第１実施形態では、３つの認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの特徴量として、それらの形状を表す形状パラメータを算出する。第１実施形態では、特徴量として曲率を使用する。
【００２５】
３つの認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの曲率Ｃｗ，Ｃｖ，Ｃｒを算出するためには、それらのＹ軸方向の長さＬを同一に設定することが好ましい。この長さＬは、例えば、３つの認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoのうちで、対象物認識部２２２が認識できた長さが最も短いものに一致させてもよい。他車走行軌跡Ｔovは、自車両５０の基準位置ＲＰから他車６０の後端までしか認識できす、そのＹ軸方向の長さが最も短いので、曲率の算出に用いる３つの認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの長さＬとして使用可能である。但し、この長さＬとしては、他の値（例えば、約５０ｍ程度の所定の長さ）を使用してもよい。各認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの曲率Ｃｗ，Ｃｖ，Ｃｒは、例えば、最小二乗法によって算出可能である。
【００２６】
図４に示すように、信頼度算出部２３０は、まず、ステップＳ１１０において、認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの特徴量として、それらの曲率Ｃｗ，Ｃｖ，Ｃｒを算出する。具体的には、例えば、対象物認識部２２２によって認識された認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoを同一の長さＬ（図３）になるように調整し、調整後の認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoについて、最小二乗法によって曲率Ｃｗ，Ｃｖ，Ｃｒをそれぞれ算出する。
【００２７】
ステップＳ１２０では、暫定信頼度算出部２３２が、複数の認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoから一対の認識対象物（「認識対象物ペア」とも呼ぶ）を複数組選択し、各認識対象物ペアについて暫定信頼度Ｒｉを算出する。本実施形態では、３つの認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoを使用しているので、３つの認識対象物ペア（Ｔwl2，Ｔov），（Ｔov，Ｔrso），（Ｔrso，Ｔwl2）を選択できる。暫定信頼度Ｒｉの算出の際には、まず、３つの認識対象物ペア（Ｔwl2，Ｔov），（Ｔov，Ｔrso），（Ｔrso，Ｔwl2）について、それぞれの特徴量の差ΔＣを算出する。
ΔＣ（Ｔwl2，Ｔov ）＝｜Ｃｗ−Ｃｖ｜      …（１ａ）
ΔＣ（Ｔov ，Ｔrso）＝｜Ｃｖ−Ｃｒ｜      …（１ｂ）
ΔＣ（Ｔrso，Ｔwl2）＝｜Ｃｒ−Ｃｗ｜      …（１ｃ）
ここで、ΔＣ（Ａ，Ｂ）は認識対象物ペア（Ａ，Ｂ）の特徴量の差、Ｃｗ，Ｃｖ，Ｃｒは認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの特徴量（曲率）である。ここでは、特徴量の差ΔＣとして、（１ａ）〜（１ｃ）式の右辺で与えられる絶対値を使用している。
【００２８】
一般に、Ｍ個（２≦Ｍ）の認識対象物から認識対象物ペアを選択する際には、Ｍ個の中から２個を選ぶ組み合わせの最大数ＭＣ２をすべて選択してもよい。但し、個々の認識対象物のペアの相手としては、他の認識対象物の中から、当該認識対象物からの距離が近い順に、予め定めた数（例えば２〜３個）の複数の認識対象物を選択するようにすることが好ましい。後者によれば、個々の認識対象物の信頼度を、より正確に算出できる可能性がある。
【００２９】
図５に示すように、各認識対象物ペアについての暫定信頼度Ｒｉは、その認識対象物ペアの特徴量の差ΔＣと、暫定信頼度Ｒｉとの間の予め設定された関係Ｇｒに従って決定される。この関係Ｇｒは、特徴量の差ΔＣが大きいほど暫定信頼度Ｒｉが低くなるように設定される。暫定信頼度Ｒｉは、０％を超え、１００未満の範囲に設定されることが好ましい。図５の例では、暫定信頼度Ｒｉの最高値は９０％であり、最低値は１０％であるが、これらの値は単なる例示である。なお、この関係Ｇｒの形状は図５の例以外の任意の形状に設定可能である。このような関係Ｇｒは、関数又はルックアップテーブルとして予め準備されて、信頼度算出部２３０内に格納される。
【００３０】
ステップＳ１３０では、統合信頼度算出部２３４が、複数の認識対象物ペア（Ｔwl2，Ｔov），（Ｔov，Ｔrso），（Ｔrso，Ｔwl2）の暫定信頼度Ｒｉから、各認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの統合信頼度Ｒｔを算出する。各認識対象物の統合信頼度Ｒｔは、その認識対象物を含む認識対象物ペアに対する暫定信頼度Ｒｉを変数とする予め定められた関数ｆ（Ｒｉ）を用いて算出することが好ましい。この関数ｆ（Ｒｉ）としては、以下の（２）〜（４）式の右辺で与えられるような各種の関数のいずれかを使用可能である。
Ｒｔ＝ΣＲｉ／Ｎ           …（２）
Ｒｔ＝（ΠＲｉ）1/N         …（３）
Ｒｔ＝｛ΣＲｉ2／Ｎ｝1/2    …（４）
ここで、Ｎ（２≦Ｎ）は暫定信頼度Ｒｉの個数、Σは加算の演算子、Πは乗算の演算子である。（２）式は相加平均であり、（３）式は相乗平均、（４）式は二乗平均平方根（Root Mean Square）である。
【００３１】
統合信頼度Ｒｔを算出する関数ｆ（Ｒｉ）としては、更に、次の（５）式の右辺で与えられる関数を使用することも可能である。
Ｒｃ＝Ｒａ・Ｒｂ／｛Ｒａ・Ｒｂ＋(１−Ｒａ)・(１−Ｒｂ)｝  …（５）
ここで、Ｒａは１番目の暫定信頼度、Ｒｂは２番目の暫定信頼度、Ｒｃは２つの暫定信頼度Ｒａ，Ｒｂを統合した統合信頼度である。この（５）式は、統合すべき暫定信頼度が２つの場合に適用される。統合すべき暫定信頼度が３つ以上の場合には、最初の２つの暫定信頼度に対して上記（５）式で得られた計算結果Ｒｃを新たな入力値Ｒａとおき、３番目の暫定信頼度をＲｂとおいて上記（５）式の演算を再度実行する。統合すべき暫定信頼度が４つ以上の場合にも同様に、（５）式を累積的に適用すれば、最終的な統合信頼度Ｒｔを得ることが可能である。
【００３２】
図６には、上記（５）式に従って、３つの暫定信頼度Ｒｉ（１）〜Ｒｉ（３）から統合信頼度Ｒｔを算出する演算器の構成例が示されている。ここでは、上記（５）式を実行する統合演算器２４０が２つカスケード状に組み合わされて使用されている。なお、（５）式及び図６による演算は、ベイズ推定のフレームワークに基づいて、暫定信頼度Ｒｉの乗算による統合を実行して、統合信頼度Ｒｔを求める演算に相当する。
【００３３】
暫定信頼度Ｒｉから統合信頼度Ｒｔを算出する関数ｆ（Ｒｉ）としては、上記（２）式〜（５）式以外の関数を使用してもよい。但し、関数ｆ（Ｒｉ）は、個々の暫定信頼度Ｒｉが大きいほど大きな関数値を示すような関数とすることが好ましい。
【００３４】
図７には、図６の演算器を用いて各認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの統合信頼度Ｒｔを算出した結果を示している。例えば、走路区画線Ｔwl2についての暫定信頼度Ｒｉとしては、走路区画線Ｔwl2と他車走行軌跡Ｔovとのペアの暫定信頼度Ｒｉ（Ｔwl2，Ｔov）と、走路区画線Ｔwl2と路側物Ｔrsoとのペアの暫定信頼度Ｒｉ（Ｔrso，Ｔwl2）と、が存在する。従って、走路区画線Ｔwl2の統合信頼度Ｒｔは、これらの２つの暫定信頼度Ｒｉ（Ｔwl2，Ｔov），Ｒｉ（Ｔrso，Ｔwl2）から演算される。他車走行軌跡Ｔovと路側物Ｔrsoの統合信頼度Ｒｔも同様である。図７の例では、走路区画線Ｔwl2を含む２組の認識対象物ペアの暫定信頼度Ｒｉの値が２０％及び１５％といずれも低いので、走路区画線Ｔwl2の統合信頼度Ｒｔが４％となり、他の認識対象物の統合信頼度Ｒｔよりも低い値となっている。従って、この例では、複数の認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの中で走路区画線Ｔwl2に誤認識が存在する可能性が高いものと判定することが可能である。
【００３５】
図４のステップＳ１４０では、誤認識判定部２３６が、複数の認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの統合信頼度Ｒｔから、誤認識の可能性が高いものを判定する。この判定方法としては、例えば以下のようないくつかの方法のいずれかを採用可能である。
＜誤認識判定方法１＞
Ｍ個（２≦Ｍ）の認識対象物の中から、統合信頼度Ｒｔの低い順に選んだｍ個（１≦ｍ＜Ｍ）の認識対象物を、誤認識の可能性が高いものと判定する。
＜誤認識判定方法２＞
統合信頼度Ｒｔが、予め定めた閾値以下である認識対象物を、誤認識の可能性が高いものと判定する。
【００３６】
図７の例では、誤認識判定方法１でｍ＝１に設定した場合には、走路区画線Ｔwl2に誤認識がある可能性が高いものと判定される。誤認識判定方法２では、例えば閾値を０．１〜０．２の範囲の値に設定した場合には、走路区画線Ｔwl2に誤認識がある可能性が高いものと判定される。
【００３７】
ステップＳ１５０では、走路形状算出部２２４が、統合信頼度Ｒｔを利用して、自車両５０の運転制御に利用する走路形状を算出する。具体的には、走路形状算出部２２４は、例えば、走路形状を表す走路形状パラメータＰｍを次式に従って算出する。
Ｐｍ＝Σｗｊ×Ｐｊ        …（６）
ここで、Ｐｊ（１≦ｊ≦Ｍ）は対象物認識部２２２で認識されたＭ個（２≦Ｍ）の認識対象物の形状パラメータ、ｗｊは重みである。
【００３８】
形状パラメータＰｊとして、例えば、図４のステップＳ１１０で算出された特徴量と同じもの（例えば曲率）を使用することができる。形状パラメータＰｊとしては、ステップＳ１１０で算出された特徴量以外のパラメータ（例えば曲率の変化率や、後述する横方向オフセット）を使用してもよい。
【００３９】
重みｗｊは、各認識対象物の統合信頼度Ｒｔに正の相関のある値とすることが好ましい。例えば、重みｗｊとして、統合信頼度Ｒｔに一定の係数α（αは正の実数）を乗じた値を使用してもよい。こうすれば、統合信頼度Ｒｔが高い認識対象物ほど大きな重みを用いて走路形状パラメータＰｍを算出するので、より信頼性の高い走路形状パラメータを得ることが可能である。
【００４０】
誤認識判定部２３６によって誤認識の可能性が高いと判定された認識対象物については、上記（６）式の重みｗｊをゼロに設定しても良い。重みｗｊをゼロに設定することは、その認識対象物を除外することと等価である。なお、上記（６）式において、統合信頼度Ｒｔに正の相関のある重みｗｊを使用する場合は、誤認識の可能性のある認識対象物を除外しないケースも含んでいる。後者の場合には、誤認識判定部２３６を省略してもよい。
【００４１】
走路形状算出部２２４は、こうして得られた走路形状パラメータＰｍを使用して、走路形状を算出する。具体的には、走路形状パラメータＰｍを使用して、自車両５０が走行すべき走路形状の曲線を算出する。自動運転制御部２１０は、こうして算出された走路形状を使用して、自車両５０の自動運転を実行する。
【００４２】
以上のように、第１実施形態では、複数の認識対象物ペアを選択し、各認識対象物ペアについて認識対象物同士の特徴量の差を求め、特徴量の差が大きいほど低くなる信頼度を各認識対象物ペアの暫定信頼度Ｒｉとして算出する。また、複数の認識対象物ペアの暫定信頼度Ｒｉから、各認識対象物の統合信頼度Ｒｔを算出する。この統合信頼度Ｒｔを使用すれば、複数の認識対象物の中から、誤認識している可能性が高いものを判定できる。
【００４３】
また、第１実施形態では、走路区画線と他車走行軌跡と路側物の１種以上を含む複数の認識対象物の形状を特徴量として算出するので、それらの形状の差が大きいほど暫定信頼度Ｒｉが低い値となる。従って、各認識対象物の統合信頼度Ｒｔを正しく算出することができる。
【００４４】
B. 第２実施形態：
図８に示すように、第２実施形態では、認識対象物Ｔwl2，Ｔov，Ｔrsoの特徴量として横方向オフセットＸｗ，Ｘｖ，Ｘｒを使用する。図１のシステムの構成や図４の処理手順は、第１実施形態と同じである。
【００４５】
横方向オフセットＸｗ，Ｘｖ，Ｘｒは、各認識対象物の起点における横方向座標値（Ｘ軸座標値）と終点における横方向座標値との差分である。横方向オフセットは、個々の認識対象物の形状の局所的な曲率を積分したものに相当する。従って、横方向オフセットを使用すれば、曲率に比べて、認識対象物に誤認識がある可能性をより安定して判定できるという利点がある。なお、認識対象物の特徴量としては、曲率や横方向オフセット以外の値も使用可能である。但し、特徴量は、認識対象物の形状を示す形状パラメータであることが好ましい。
【００４６】
C. 第３実施形態：
図９に示すように、第３実施形態では、自車両５０の走行経路ＳＤＲの外側にある対向車線の走路区画線ＷＬｘが、対象物認識部２２２によって誤って認識される場合を想定する。図１のシステムの構成や図４の処理手順は、第１実施形態と同じである。
【００４７】
図１０に示すように、第３実施形態の認識対象物としては、図３に示した第１実施形態に、走路区画線Ｔwlxが追加されている。この走路区画線Ｔwlxは、路側物Ｔrsoよりも外側にある。換言すれば、走路区画線Ｔwlxの起点における横方向座標値から、路側物Ｔrsoの基点における横方向座標値を減算した値ΔＸが、プラスである。このような場合には、その走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoの認識対象物ペアに関する暫定信頼度Ｒｉを、予め定めた値よりも低く設定することが好ましい。
【００４８】
図１１に示すように、路側物Ｔrsoよりも外側にある走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoの認識対象物ペアに対しては、その暫定信頼度Ｒｉを、予め定めた値よりも低い値に設定した関係Ｇｓを使用して決定している。「予め定めた値」としては、例えば、路側物Ｔrsoよりも内側にある走路区画線と路側物Ｔrsoの認識対象物ペアに対する暫定信頼度Ｒｉの最低値（図１１では１０％）以下の値を使用できる。こうすれば、路側物Ｔrsoよりも外側にある走路区画線Ｔwlxを含む認識対象物ペアの暫定信頼度Ｒｉを、路側物Ｔrsoよりも内側にある走路区画線を含む認識対象物ペアの暫定信頼度Ｒｉの最低値よりも小さくすることが可能である。図１１の例では、関係Ｇｓにおける暫定信頼度Ｒｉは、特徴量の差分ΔＣに無関係な一定値（具体的には０．０１％）に設定されている。一方、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも内側にある場合には、暫定信頼度Ｒｉは、図５に示した第１実施形態と同じ関係Ｇｒに従って算出することができる。
【００４９】
このように、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも外側にある場合に、それらの暫定信頼度Ｒｉを予め定めた値よりも低く設定すれば、この走路区画線Ｔwlxに対する統合信頼度Ｒｔが低い値となる。従って、路側物Ｔrsoよりも外側にある走路区画線Ｔwlxに誤認識がある可能性が高いと判定することが可能である。なお、「路側物Ｔrsoよりも外側にある」という語句は、路側物Ｔrsoよりも自車両５０から遠い位置にあることを意味している。また、「路側物Ｔrsoよりも内側にある」という語句は、路側物Ｔrsoよりも自車両５０に近い位置にあることを意味している。
【００５０】
上述の説明では、路側物Ｔrsoよりも外側にある走路区画線Ｔwlxについては、その走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoとで構成される認識対象物ペアに対する暫定信頼度Ｒｉの値を図１１の関係Ｇｓに従って設定するものとした。但し、この走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrso以外の他の認識対象物とで構成される認識対象物ペアに対する暫定信頼度Ｒｉの値も、同様に、上述の関係Ｇｓ（暫定信頼度Ｒｉを予め定めた値以下とする関係）に従って設定するようにしてもよい。
【００５１】
D. 第４実施形態：
図１２に示すように、第４実施形態では、図１０に示した走路区画線Ｔwl2が省略されており、路側物Ｔrsoと、他車走行軌跡Ｔovと、路側物Ｔrsoの外側にある走路区画線Ｔwlxとが認識されている場合を想定する。図１のシステムの構成や図４の処理手順は、第１実施形態と同じである。
【００５２】
図１３に示すように、第４実施形態では、走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoの認識対象物ペアに対する暫定信頼度Ｒｊを、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも外側にある場合には第１の値Ｌ１に設定し、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも内側にある場合にはより高い第２の値Ｌ２に設定する。第１の値Ｌ１は、例えば、第３実施形態において図１１に示した関係Ｇｓで使用した値と同様の値を使用できる。一方、第２の値Ｌ２は、第１の値Ｌ１よりも大きな任意の値に設定可能である。図１３の例では、第１の値Ｌ１は０．０１％に設定されており、第２の値Ｌ２は５０％に設定されている。このように、第４実施形態では、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも外側にある場合に、走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoで構成される一対の認識対象物に関する暫定信頼度Ｒｊを、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも内側にある場合より低い値に設定する。この点は、図１１に示した第３実施形態の暫定信頼度Ｒｉにも共通する特徴であることが理解できる。
【００５３】
走路区画線が路側物よりも外側にあるか内側にあるかに応じて設定される暫定信頼度Ｒｊ（図１３）は、走路区画線と路側物の起点における横方向座標値Ｘを特徴量として使用し、その差分ΔＸに応じて設定される暫定信頼度であると考えることができる。この暫定信頼度Ｒｊは、第１実施形態で使用した暫定信頼度Ｒｉ（図５）とは独立して使用することが可能である。例えば、走路区画線と路側物のペアに対する暫定信頼度としては、第１の特徴量の差ΔＣに応じて設定される第１種の暫定信頼度Ｒｉ（図５）と、第２の特徴量の差ΔＸに応じて設定される第２種の暫定信頼度Ｒｊ（図１３）と、のうちの一方のみを使用しても良く、或いは、両方を使用しても良い。
【００５４】
なお、図１３において第２の値Ｌ２が５０％に設定されている理由は、上述した（５）式の演算を用いたときに、２つの入力値Ｒａ，Ｒｂのうちの一方の入力値（例えばＲｂ）が５０％の場合には、その演算結果Ｒｃが他方の入力値（例えばＲａ）と同じ値になるからである。すなわち、走路区画線Ｔwlxが路側物Ｔrsoよりも内側にある場合の第２種の暫定信頼度Ｒｊを５０％に設定しておけば、その暫定信頼度Ｒｊを用いても統合信頼度Ｒｔの値が変わらないので、図５に示した関係Ｇｒで設定された第１種の暫定信頼度Ｒｉと組み合わせて、統合信頼度Ｒｔを精度良く求めることが可能である。但し、（５）式の代わりに上述した（２）〜（４）式のような他の関数を用いても良い。
【００５５】
図１４に示すように、第４実施形態では、走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoとのペアの暫定信頼度として、第１種の暫定信頼度Ｒｉ（図５）と第２種の暫定信頼度Ｒｊ（図１３）の両方の値が使用されている。この場合に、前述した図６の演算器を用いて統合信頼度Ｒｔを算出すると、走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoの統合信頼度Ｒｔは、いずれも０．３％となる。従って、走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoについては、誤認識の可能性が高いものと判定される。
【００５６】
なお、図１４の例では、走路区画線Ｔwlxと路側物Ｔrsoとのペアの第２種の暫定信頼度Ｒｊを、走路区画線Ｔwlxの統合信頼度Ｒｔと、路側物Ｔrsoのの統合信頼度Ｒｔの両方の計算に利用していたが、走路区画線Ｔwlxの統合信頼度Ｒｔの計算の際にのみ利用するようにしてもよい。
【００５７】
以上のように、第３実施形態及び第４実施形態では、路側物Ｔrsoよりも外側にある走路区画線Ｔwlxを含む認識対象物ペアの暫定信頼度を、路側物Ｔrsoよりも内側にある走路区画線を含む認識対象物ペアの暫定信頼度よりも低い値に設定するので、それらの認識対象物に対する統合信頼度Ｒｔが低い値となる。従って、路側物Ｔrsoよりも外側にある走路区画線Ｔwlxについて、誤認識の可能性が高いものと判定することが可能である。
【００５８】
E. 第５実施形態：
図１５に示すように、第５実施形態の自動運転制御システム１００は、信頼度算出部２３０に、個別信頼度算出部２３３が追加されている点が第１実施形態と異なっており、他の構成は第１実施形態と同じである。個別信頼度算出部２３３は、暫定信頼度算出部２３２とは異なる方法で各認識対象物の個別信頼度を算出する。個別信頼度は、例えば、認識対象物の特徴量自体の信頼度を表す指標である。個別信頼度としては、特徴量の時間的な安定度を示す指標を使用することが可能である。
【００５９】
図１６に示すように、認識対象物の特徴量Ｃは、時間的に変化するのが普通である。このとき、現在時刻ｔｃまでの所定の時間間隔δｔにおける特徴量Ｃの変化量δＣを測定することができる。また、変化量δＣを時間間隔δｔで除した値δＣ／δｔを、特徴量Ｃの時間変化率として算出可能である。この時間間隔δｔの値は、実験的又は経験的に設定される。
【００６０】
図１７に示す例では、認識対象物の個別信頼度Ｒｄが、特徴量Ｃの時間変化率δＣ／δｔと、個別信頼度Ｒｄとの間の予め設定された関係Ｇｄに従って決定される。具体的には、特徴量Ｃの時間変化率δＣ／δｔが大きいほど、個別信頼度Ｒｄが低い値に設定される。
【００６１】
統合信頼度算出部２３４は、個別信頼度Ｒｄと、上述した各種の実施形態で説明した暫定信頼度Ｒｉとを利用して、各認識対象物の統合信頼度Ｒｔを算出することが可能である。例えば、統合信頼度Ｒｔの算出の際に上記（２）〜（４）式のいずれかを使用する場合には、個別信頼度Ｒｄを暫定信頼度Ｒｉの一種として各式の計算を実行することが可能である。
【００６２】
このように、暫定信頼度Ｒｉとは異なる方法で個々の認識対象物の個別信頼度Ｒｄを算出すれば、暫定信頼度Ｒｉと個別信頼度Ｒｄから、各認識対象物の統合信頼度Ｒｔを算出することができる。従って、複数の認識対象物の中から、誤認識がある可能性が高いものをより正確に判定できる。
【００６３】
F. 第６実施形態：
図１８Ａ及び図１８Ｂに示すように、第６実施形態では、認識対象物である走路区画線Ｔwl2が外挿条件を満たした場合に、走路区画線Ｔwl2を外挿して、その特徴量を算出する。
【００６４】
第６実施形態において、走路区画線Ｔwl2の外挿条件は以下の２つの条件を含む。
＜条件Ａ１＞認識対象物ペアを構成する他方の認識対象物（他車走行軌跡Ｔov）に対する暫定信頼度Ｒｉを算出する場合であること。
＜条件Ａ２＞認識対象物ペアを構成する他方の認識対象物（他車走行軌跡Ｔov）の方が遠方まで到達していること。
【００６５】
条件Ａ１において、「他方の認識対象物（他車走行軌跡Ｔov）に対する暫定信頼度Ｒｉを算出する場合」とは、他方の認識対象物に対する統合信頼度Ｒｔの算出に用いる暫定信頼度Ｒｉを算出する場合であることを意味する。また、条件Ａ２は、走路区画線Ｔwl2が他車走行軌跡ＴovよりもＹ軸方向の長さＬreが短いことを意味する。認識対象物ペアを構成する一方の認識対象物（走路区画線Ｔwl2）について条件Ａ１，Ａ２の両方が成立した場合には、他方の認識対象物（他車走行軌跡Tov）に対する暫定信頼度Ｒｉを算出する際に、一方の認識対象物（走路区画線Ｔwl2）を外挿してその特徴量を算出する。
【００６６】
図１８Ｂに示すように、走路区画線Ｔwl2を外挿すると、外挿後の走路区画線Ｔwl2#の長さＬが、他車走行軌跡Ｔovの長さＬに一致した状態となる。換言すれば、走路区画線Ｔwl2は、他車走行軌跡Ｔovの到達距離と等しい距離まで外挿される。
【００６７】
走路区画線Ｔwl2#の外挿部分Ｔexは、外挿前の走路区画線Ｔwl2の近似曲線を用いて外挿することによって得ることができる。例えば、走路区画線Ｔwl2の近似曲線がｎ次式（ｎは２以上の整数）で表現される場合には、そのｎ次式を用いてＹ軸方向に走路区画線Ｔwl2を外挿することが可能である。ｎ＝３の場合には、近似曲線は以下の３次式で表される。
Ｘ＝ａＹ3＋ｂＹ2＋ｃＹ＋ｄ      …（７）
ここで、ＸはＸ軸方向の位置、ＹはＹ軸方向の位置、ａ〜ｄは係数である。
【００６８】
外挿後の走路区画線Ｔwl2#と他車走行軌跡Ｔovの長さＬは等しく、この長さＬの範囲の曲線からそれぞれの特徴量が算出される。特徴量としては、上述した他の実施形態と同様に、認識対象物Ｔwl2#，Ｔovの形状を表す形状パラメータ（例えば曲率や、横方向オフセット）を使用することができる。
【００６９】
走路区画線Ｔwl2を外挿した場合には、外挿後の走路区画線Ｔwl2#を用いて算出される形状パラメータや、それを用いて算出される暫定信頼度Ｒｉは、真実の値から離れた値になる可能性がある。例えば、カーブの出入り口のように走路形状が大幅に変化する場所において一方の認識対象物を外挿すると、認識対象物ペアの形状が一致しなくなるので、その信頼度は低下する。そこで、第６実施形態では、この点を考慮して暫定信頼度Ｒｉを算出する。
【００７０】
図１９に示すように、第６実施形態では、他車走行軌跡Ｔovに対する暫定信頼度Ｒｉを算出する場合に、認識対象物ペアの特徴量の差ΔＣと暫定信頼度Ｒｉとの関係Ｇｒが、第１実施形態で説明した図５の関係から修正される。元の関係Ｇｒ，Ｇｒ０は、特徴量の差ΔＣが予め定められた値ΔＣthと等しいときに、暫定信頼度Ｒｉが５０％となる関係である。第６実施形態において、認識対象物ペアの一方の認識対象物を外挿した場合には、特徴量の差ΔＣが値ΔＣthよりも大きいときに、外挿距離（Ｌ−Ｌre）が大きくなるほど暫定信頼度Ｒｉが５０％に近づくように暫定信頼度Ｒｉを設定している。以下では、値ΔＣthを「差分閾値ΔＣth」とも呼ぶ。特徴量の差ΔＣが差分閾値ΔＣthよりも大きいときに、外挿距離（Ｌ−Ｌre）が大きくなると、元の関係Ｇｒ０から、暫定信頼度Ｒｉがより５０％に近い値となる関係Ｇｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３のいずれかに変更される。こうすれば、外挿距離（Ｌ−Ｌre）が大きくなって認識対象物ペアの形状が一致しなくなるような場合に、暫定信頼度Ｒｉを、統合信頼度Ｒｔに影響を与えない値（５０％）に近づけることが可能となる。なお、特徴量の差ΔＣが値ΔＣth以下の場合には、認識対象物ペアの形状を適切に認識できている可能性が高いので、暫定信頼度Ｒｉを修正しないことが好ましい。
【００７１】
図１９の例では、外挿距離（Ｌ−Ｌre）に応じて複数の離散的な関係Ｇｒ０，Ｇｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３のいずれか１つを選択して使用しているが、外挿距離（Ｌ−Ｌre）に応じて暫定信頼度Ｒｉを連続的に変化させてもよい。また、元の関係Ｇｒ０と、特徴量の差ΔＣが差分閾値ΔＣthよりも大きいときに特定の値（５０％）を示す関係Ｇｒ３のいずれか一方を選択して使用するものとしてもよい。この場合に、関係Ｇｒ３は、外挿距離（Ｌ−Ｌre）が予め定められた上限値以上のときに選択されることが好ましい。
【００７２】
第１実施形態において説明したように、統合信頼度Ｒｔを算出する関数ｆ（Ｒｉ）とし上記（５）式を使用する場合には、（５）式の右辺に代入される２つの暫定信頼度Ｒａ，Ｒｂのうちの一方の暫定信頼度Ｒａが５０％の場合に、（５）式の左辺の値Ｒｃが他方の暫定信頼度Ｒｂに等しい値となる。従って、図１９に示すように、特徴量である形状パラメータの差ΔＣが予め定められた差分閾値ΔＣthよりも大きな場合に、外挿距離（Ｌ−Ｌre）が長い場合に短い場合よりも暫定信頼度Ｒｉが特定の値（５０％）に近づくように暫定信頼度Ｒｉを設定すれば、その暫定信頼度Ｒｉが統合信頼度Ｒｔに与える影響を小さくすることができる。この結果、他車走行軌跡Ｔovに対する統合信頼度Ｒｔをより正確に求めることが可能となる。
【００７３】
なお、図１９の変更後の関係Ｇｒ３では、暫定信頼度Ｒｉが特定の値である５０％に等しいので、この暫定信頼度Ｒｉは他車走行軌跡Ｔovに対する統合信頼度Ｒｔに影響を与えない。従って、走路区画線Ｔwl2の外挿距離（Ｌ−Ｌre）が予め定められた上限値を超えるときには、その暫定信頼度Ｒｉを算出しなくてもよい。
【００７４】
統合信頼度Ｒｔを算出する関数としては、上記（５）式以外の関数を用いてもよい。但し、暫定信頼度Ｒｉが特定の値を取るときに暫定信頼度Ｒｉが統合信頼度Ｒｔの値に影響を与えないように構成された関数を使用することが好ましい。このような関数としては、例えば、上記（５）式のＲａとＲｂを、（Ｒａ−Ｋ），（Ｒｂ−Ｋ）に置き換えた関数（但し、Ｋは定数）や、上記（３）式の関数を使用することが可能である。上記（３）式の関数では、「特定の値」は「１」である。
【００７５】
図２０に示すように、他車走行軌跡Ｔovに対する暫定信頼度を算出する際に走路区画線Ｔwl2を外挿した場合には、図７の例から、図２０において「*」印が付された数値が変更される。具体的には、他車走行軌跡Ｔovに対する統合信頼度Ｒｔを計算するための行において、他車走行軌跡Ｔovと走路区画線Ｔwl2とのペアに対する暫定信頼度Ｒｉの値が、図７の「０．２０」から「０．５０」に変更されている。また、他車走行軌跡Tovに対する総合信頼度Ｒｔの値も図７の「０．５９」から「０．８５」に変更されている。他の数値は図７と同じである。例えば、図１８Ａに示した認識対象物ペアＴov，Ｔwl2を用いて走路区画線Ｔwl2に対する暫定信頼度Ｒｉを算出する際には、他方の認識対象物Ｔovは外挿されないので、その暫定信頼度Ｒｉの値は変わらない。
【００７６】
なお、認識対象物を外挿した場合にも、図１９で説明したような暫定信頼度Ｒｉの設定の変更を行わないようにしてもよい。但し、図１９で説明した暫定信頼度Ｒｉの設定の変更を行えば、認識対象物の外挿によってその形状が大きく変化してしまう場合に、統合信頼度Ｒｔをより正確に求めることができるという利点がある。
【００７７】
このように、第６実施形態では、第一認識対象物Ｔovと第二認識対象物Ｔwl2とを含む認識対象物ペアに関して上記条件Ａ１，Ａ２を含む外挿条件が成立した場合に、第二認識対象物Ｔwl2を外挿して形状パラメータを算出する。この結果、第一認識対象物Ｔovの暫定信頼度Ｒｉ及びその統合信頼度Ｒｔをより正確に求めることができる。
【００７８】
G. 第７実施形態：
図２１Ａ及び図２１Ｂに示すように、第７実施形態においても第６実施形態と同様に、認識対象物である走路区画線Ｔwl2が外挿条件を満たした場合に、走路区画線Ｔwl2を外挿して、その特徴量を算出する。外挿条件は第６実施形態と同じである。第７実施形態では、他車走行軌跡Ｔovに対する暫定信頼度Ｒｉを算出する際に、外挿前の走路区画線Ｔwl2の認識距離Ｌre（Ｙ軸方向の長さ）を考慮する点が第６実施形態と異なる。図２１Ａにおける走路区画線Ｔwl2の認識距離Ｌreは、図１８Ａの場合よりも短い。認識距離Ｌreが短い場合には、認識距離Ｌreが長い場合よりも外挿の精度が低下する。そこで、第７実施形態では、この点を考慮して暫定信頼度Ｒｉを算出する。
【００７９】
図２２に示すように、第７実施形態では、他車走行軌跡Ｔovに対する暫定信頼度Ｒｉを算出する場合に、認識対象物ペアの特徴量の差ΔＣと暫定信頼度Ｒｉとの関係Ｇｒが、外挿前の走路区画線Ｔwl2の認識距離Ｌreに応じて、第６実施形態で説明した図１９の関係から更に修正される。図２２の例では、まず第６実施形態と同様に、走路区画線Ｔwl2の外挿距離（Ｌ−Ｌre）に応じて元の関係Ｇｒ０から暫定信頼度Ｒｉがより５０％に近い関係Ｇｒ１に修正され、更に、外挿前の走路区画線Ｔwl2の認識距離Ｌreに応じて、暫定信頼度Ｒｉが５０％に更に近い関係Ｇｒ１ａに修正されている。換言すれば、特徴量である形状パラメータの差ΔＣが予め定められた差分閾値ΔＣthよりも大きな場合に、走路区画線Ｔwl2の認識距離Ｌreが短い場合に長い場合よりも暫定信頼度Ｒｉが特定の値（５０％）に近づくように暫定信頼度Ｒｉを設定する。こうすれば、他車走行軌跡Ｔovの暫定信頼度Ｒｉ及びその統合信頼度Ｒｔをより正確に求めることが可能である。
【００８０】
なお、走路区画線Ｔwl2の認識距離Ｌreが予め定められた下限値未満のときには、その暫定信頼度Ｒｉを算出しないようにしてもよい。
【００８１】
また、第７実施形態では、走路区画線Ｔwl2の外挿距離（Ｌ−Ｌre）と認識距離Ｌreの両方を考慮して他車走行軌跡Ｔovの暫定信頼度Ｒｉを変更しているが、走路区画線Ｔwl2の外挿距離（Ｌ−Ｌre）を考慮することなく、認識距離Ｌreのみを考慮して他車走行軌跡Ｔovの暫定信頼度Ｒｉを変更するようにしても良い。
【００８２】
以上のように、第７実施形態では、認識対象物Ｔov，Ｔwl2のうちの第二認識対象物Ｔwl2を外挿する場合であって、かつ、第一認識対象物Ｔovと第二認識対象物Ｔwl2の形状パラメータの差ΔＣが予め定められた差分閾値ΔＣthよりも大きな場合に、第二認識対象物Ｔwl2の認識距離Ｌreが短い場合に長い場合よりも暫定信頼度Ｒｉが特定の値（例えば５０％）に近づくように設定する。この結果、第一認識対象物Ｔovの暫定信頼度Ｒｉ及びその統合信頼度Ｒｔをより正確に求めることができる。
【００８３】
H. 第８実施形態：
図２３Ａ及び図２３Ｂに示すように、第８実施形態においても第６実施形態と同様に、認識対象物である走路区画線Ｔwl2が外挿条件を満たした場合に、走路区画線Ｔwl2を外挿して、その特徴量を算出する。ここでは、走路区画線Ｔwl2の形状が、以前に路面に描かれていた区画線の痕や、他の何らかの原因で路面に描かれた線の影響によって誤認識されており、大きく左側に曲がっている場合を想定する。
【００８４】
上述した第６実施形態で説明したように、認識対象物（走路区画線Ｔwl2）を外挿するのは、基本的に、その認識対象物（走路区画線Ｔwl2）とペアを構成する他方の認識対象物（他車走行軌跡Ｔov）の暫定信頼度Ｒｉを算出する場合である。上述した第７実施形態も同様である。一方、以下で説明するように、走路区画線Ｔwl2の暫定信頼度Ｒｉを算出する場合にも、その走路区画線Ｔwl2の形状が誤認識されている可能性が高い場合には、その走路区画線Ｔwl2を外挿することによって、誤認識された形状を考慮した信頼度を求めるようにすることが好ましい。走路区画線Ｔwl2の形状が誤認識されている可能性が高いか否かは、走路区画線Ｔwl2の遠位端Ｅwl2における形状パラメータと、他車走行軌跡Ｔovの遠位端Ｅovにおける形状パラメータとの差から判定可能である。第８実施形態における外挿条件は、この点を考慮して設定されている。
【００８５】
第８実施形態における外挿条件は以下の２つの条件を含む。
＜条件Ｂ１＞その認識対象物（走路区画線Ｔwl2）に対する暫定信頼度Ｒｉを算出する場合であること。
＜条件Ｂ２＞その認識対象物（走路区画線Ｔwl2）の遠位端Ｅwl2における形状パラメータと、他方の認識対象物（他車走行軌跡Ｔov）の遠位端Ｅovにおける形状パラメータとの差が、予め定められた差分上限値以上であること。
【００８６】
形状パラメータとしては、上述した他の実施形態と同様に、例えば、曲率や、横方向オフセットを使用可能である。例えば、図２３Ａでは、走路区画線Ｔwl2は左側に湾曲しているので、その遠位端Ｅwl2における横方向オフセットはマイナスである。一方、他車走行軌跡Ｔovは右側に湾曲しているので、その遠位端Ｅovにおける横方向オフセットはプラスである。また、両者の横方向オフセットの差は予め定められた差分上限値よりも大きく、上述した条件Ｂ２が成立する。従って、走路区画線Ｔwl2に対する暫定信頼度Ｒｉを算出する場合に、上記条件Ｂ１，Ｂ２を含む外挿条件が成立するので、走路区画線Ｔwl2が外挿される。走路区画線Ｔwl2を外挿すると、その形状パラメータと、他車走行軌跡Ｔovの形状パラメータとの差が大きくなるので、走路区画線Ｔwl2の暫定信頼度Ｒｉが低下する。このように、走路区画線Ｔwl2が誤認識されている可能性が高い場合に、その暫定信頼度Ｒｉを低くすることが可能である。
【００８７】
第８実施形態においても、認識対象物を外挿した場合に、第６実施形態や第７実施形態で説明したような暫定信頼度Ｒｉの設定の変更を行うことが好ましい。但し、暫定信頼度Ｒｉの設定の変更を行わないようにしてもよい。
【００８８】
以上のように、第８実施形態では、上記条件Ｂ１，Ｂ２を含む外挿条件が成立した場合に、その認識対象物（走路区画線Ｔwl2）を外挿して形状パラメータを算出するので、誤認識されている可能性が高い認識対象物に対する暫定信頼度Ｒｉを低下させることができる。
【００８９】
なお、第８実施形態において、第６実施形態で説明した外挿条件（条件Ａ１，Ａ２）が成立した場合にも、認識対象物を外挿することが好ましい。この場合には、第８実施形態では、上記条件Ａ１，Ａ２と、上記条件Ｂ１，Ｂ２のいずれかが成立した場合に外挿条件が成立したものとなる。なお、外挿条件としては、これらの以外の条件を設定しても良い。但し、外挿条件としては、第一認識対象物が第二認識対象物よりも遠方まで到達していることを含む予め定められた条件を設定することが好ましい。
【００９０】
本発明は上述した実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態において実施することが可能である。
【符号の説明】
【００９１】
２３０…信頼度算出部、２３２…暫定信頼度算出部、２３３…個別信頼度算出部、２３４…統合信頼度算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２２】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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