(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得する自動運転走行情報取得手段と、
車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得する手動運転走行情報取得手段と、
前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線を特定する中心線特定手段と、
前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界を特定する境界特定手段と、を有し、
前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定する道路形状検出システム。
【請求項２】
前記境界特定手段によって特定された前記境界によって囲まれる範囲を車両が走行可能な走行可能範囲として特定する走行可能範囲特定手段を有する請求項１に記載の道路形状検出システム。
【請求項３】
前記自動運転走行情報取得手段は、前記走行情報として時間経過に伴う前記車両の現在位置の検出点の履歴を取得し、
前記中心線特定手段は、
前記自動運転走行情報取得手段により取得された前記検出点の近似曲線を算出し、
算出された近似曲線を前記車両が走行した車線の中心線として特定する請求項１又は請求項２に記載の道路形状検出システム。
【請求項４】
前記手動運転走行情報取得手段は、前記走行情報として時間経過に伴う前記車両の現在位置の検出点の履歴を取得し、
前記境界特定手段は、
前記手動運転走行情報取得手段により取得された前記検出点毎に、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線までの距離を算出し、
前記検出点毎に算出された距離を統計した分布に基づいて前記車線の境界を特定する請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の道路形状検出システム。
【請求項５】
前記境界特定手段は、
前記分布の標準偏差を算出し、
前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ前記標準偏差の３倍離れた位置を前記車線の境界として特定する請求項４に記載の道路形状検出システム。
【請求項６】
前記境界特定手段は、
前記分布の平均値を算出し、
前記検出点毎に算出された距離を統計した分布の内、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線よりも前記分布の平均値側に位置する分布から前記車両が走行した車線の車線幅の１／２となる距離を算出し、
前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ車線幅の１／２離れた位置を前記車線の境界として特定する請求項４に記載の道路形状検出システム。
【請求項７】
前記分布は道路の道路幅方向に沿った中心線からの距離を横軸、度数を縦軸とした度数分布であって、
進行方向に対して前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線の一方側に位置する検出点については中心線からの距離を正とし、他方側に位置する検出点については中心線からの距離を負とし、
前記境界特定手段は、
前記分布の平均値が正であれば、前記分布において横軸が正となる範囲の分布を対象として確率変数が含まれる確率が正規分布の±３σ内に含まれる確率と同じ確率となる０位置を始点とした範囲の終点を算出し、
前記分布の平均値が負であれば、前記分布において横軸が負となる範囲の分布を対象として確率変数が含まれる確率が正規分布の±３σ内に含まれる確率と同じ確率となる０位置を始点とした範囲の終点を算出し、
０位置から終点までの距離を前記車両が走行した車線の車線幅の１／２となる距離として算出する請求項６に記載の道路形状検出システム。
【請求項８】
前記分布の平均値から前記車線の中心線までの距離が所定距離未満であるか否か判定する歪判定手段を有し、
前記境界特定手段は、前記歪判定手段の判定結果と前記分布とに基づいて前記車線の境界を特定する請求項４に記載の道路形状検出システム。
【請求項９】
前記境界特定手段は、
前記分布の平均値から前記車線の中心線までの距離が所定距離未満であると判定された場合には、前記分布の標準偏差を算出し、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ前記標準偏差の３倍離れた位置を前記車線の境界として特定する一方で、
前記分布の平均値から前記車線の中心線までの距離が所定距離以上であると判定された場合には、前記検出点毎に算出された距離を統計した分布の内、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線よりも前記分布の平均値側に位置する分布から前記車両が走行した車線の車線幅の１／２となる距離を算出し、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ車線幅の１／２離れた位置を前記車線の境界として特定する請求項８に記載の道路形状検出システム。
【請求項１０】
前記境界特定手段は、
前記車線に沿って前記検出点が取得される位置毎に前記分布を作成し、
前記分布の作成された位置毎に、その位置で作成された前記分布に基づいて前記車線の境界を特定する請求項４乃至請求項９のいずれかに記載の道路形状検出システム。
【請求項１１】
自動運転走行情報取得手段が、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得するステップと、
手動運転走行情報取得手段が、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得するステップと、
中心線特定手段が、前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線を特定するステップと、
境界特定手段が、前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界を特定するステップと、を有し、
前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定する道路形状検出方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得する自動運転走行情報取得手段と、
車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得する手動運転走行情報取得手段と、
前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線を特定する中心線特定手段と、 
前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界を特定する境界特定手段と、
して機能させる為のコンピュータプログラムであって、
前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行情報に基づいて道路形状を特定する道路形状検出システム、道路形状検出方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両の走行形態として、ユーザの運転操作に基づいて走行する手動走行以外に、ユーザの運転操作の一部又は全てを車両側で実行することにより、ユーザによる車両の運転を補助する自動運転支援システムについて新たに提案されている。自動運転支援システムでは、例えば、予め設定された速度や前方車両と一定の車間距離を維持した状態で同一車線の中心付近を継続して走行するようにステアリング、駆動源、ブレーキ等の車両制御が自動で行われる。ここで、自動運転支援システムによる走行はユーザの運転に係る負担を軽減できるメリットがあるが、自動運転支援による走行を適切に行う為には道路形状のより詳細な情報を得ることが重要である。特に、カーブ形状等の複雑な形状を有する区間において車線内を適切に走行させる為には、車両が走行する車線がどのような形状を有するかをより詳細に特定する必要がある。
【０００３】
そこで、例えば特許４３６４３３８号公報には、車両の走行軌跡に加えて、車速、角速度、遠心力、車体の傾斜角、操舵角等の走行情報を用いて、車両が走行したカーブ形状を特定する技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許４３６４３３８号公報（第１５−１７頁）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１のように車両の走行軌跡等からカーブの形状を正確に特定する為には、車両が車線の中心を走行していることが前提となる。しかしながら、車両は必ずしも車線の中心を走行するとは限らず、車線の内側寄りを走行したり外側寄りを走行する場合もある。運転者によってはアウトインアウトで走行したり、インアウトインで走行する者もいる。そして、その様な走行軌跡に基づいてカーブ形状を特定しても、正確なカーブ形状が特定できない問題がある。
【０００６】
また、上記特許文献１の技術ではカーブの形状を特定することはできるが、車両が走行対象となる車線がどのような形状（例えば、車線の境界の位置）を有しているかを特定することはできない。ここで、地図情報には道路の幅を示す幅員情報についても記憶されているが、車線の幅は局所的に変化している場合も多く、単純に特定されたカーブ形状に幅員情報を組み合わせたとしても車両が走行対象となる車線の形状を正確に特定することはできなかった。
【０００７】
本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報と、自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報とを組み合わせることによって、車線の形状を正確に特定することを可能にした道路形状検出システム、道路形状検出方法及びコンピュータ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】
【０００８】
前記目的を達成するため本発明に係る道路形状検出システムは、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得する自動運転走行情報取得手段と、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得する手動運転走行情報取得手段と、前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線を特定する中心線特定手段と、前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界を特定する境界特定手段と、を有し、前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定する。
尚、「走行情報」とは、車両の車速、ヨーレート、走行軌跡等の車両の走行を直接特定する情報に加えて、それらを用いて算出された情報についても含む。
【０００９】
また、本発明に係る道路形状検出方法は、車両の走行情報に基づいて道路形状を特定する方法である。具体的には、自動運転走行情報取得手段が、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得するステップと、手動運転走行情報取得手段が、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得するステップと、中心線特定手段が、前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線を特定するステップと、境界特定手段が、前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界を特定するステップと、を有し、前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定する。
【００１０】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、車両の走行情報に基づいて道路形状を特定させるプログラムである。具体的には、コンピュータを、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得する自動運転走行情報取得手段と、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得する手動運転走行情報取得手段と、前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線を特定する中心線特定手段と、前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界を特定する境界特定手段と、して機能させる為のコンピュータプログラムであって、前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定する。
【発明の効果】
【００１１】
前記構成を有する本発明に係る道路形状検出システム、道路形状検出方法及びコンピュータプログラムによれば、自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報と、自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報とを組み合わせることによって、車線の中心線と車線の境界をそれぞれ正確に特定することが可能となる。そして、特定された中心線と境界の形状から車線の形状、即ち車両が走行可能な範囲を正確に特定することが可能となる。特に、車線の幅が局所的に変化している区間についても車線の形状を正確に特定することが可能となる。その結果、カーブ形状等の複雑な形状を有する区間においても適切に自動運転支援を実施することが可能となる。また、区画線が消えている区間においても特定された車線の中心線と車線の境界に関する情報を用いることによって、自動運転支援を中止することなく継続して実施することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る道路形状検出システムを示した概略構成図である。
【図２】本実施形態に係る道路形状検出システムの構成を示したブロック図である。
【図３】プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。
【図４】プローブ統計情報ＤＢに記憶されるプローブ統計情報の一例を示した図である。
【図５】本実施形態に係るナビゲーション装置を示したブロック図である。
【図６】本実施形態に係る走行情報取得処理プログラムのフローチャートである。
【図７】カーブ区間において走行情報が取得される地点を示した図である。
【図８】本実施形態に係る道路形状検出処理プログラムのフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る道路形状検出処理プログラムのフローチャートである。
【図１０】車線の中心線の特定方法を説明した図である。
【図１１】現在位置の検出点から車線の中心線までの距離の算出方法を説明した図である。
【図１２】道路の道路幅方向に沿った中心線に対する距離を横軸、度数を縦軸とした度数分布を示した図である。
【図１３】分布の偏りがない度数分布の例を示した図である。
【図１４】分布の偏りがある度数分布の例を示した図である。
【図１５】分布の偏りがない場合における車線幅の算出方法を説明した図である。
【図１６】車線の境界点の算出方法を説明した図である。
【図１７】分布が右（正）側に偏っている場合における車線幅の算出方法を説明した図である。
【図１８】分布が左（負）側に偏っている場合における車線幅の算出方法を説明した図である。
【図１９】車線の境界の特定方法を説明した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係る道路形状検出システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る道路形状検出システム１の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る道路形状検出システム１を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る道路形状検出システム１の構成を示したブロック図である。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態に係る道路形状検出システム１は、ナビゲーション装置２を搭載した各車両３と、各車両３からプローブ情報を収集し、収集したプローブ情報に基づく交通情報等の作成・配信を行うプローブセンタ４が備えるプローブサーバ５とから基本的に構成されている。尚、ナビゲーション装置２の代わりにスマートフォンやタブレット型端末等の通信端末を用いる構成としても良い。
【００１５】
車両３は全国の各道路を走行する車両であり、プローブカーとして後述のプローブサーバ５とともにプローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両３が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両３に搭載された携帯電話機やＤＣＭ等の車両用の通信モジュール（以下、単に通信モジュールという）を介してプローブサーバ５に定期的に送信し、サーバ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。
【００１６】
また、プローブサーバ５は、全国各地を走行する各車両３から送信された現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から道路の形状を特定する情報（より具体的には車線の中心線や境界を特定する情報）等の配信情報（プローブ統計情報）を生成し、生成された配信情報を車両３に対して配信する情報配信サーバである。
【００１７】
また、本実施形態の道路形状検出システム１における車両３の走行形態としては、ユーザの運転操作に基づいて走行する手動運転走行に加えて、ユーザの運転操作によらず車両が予め設定された経路や道なりに沿って自動的に走行を行う自動運転支援による走行が可能に構成されている。尚、自動運転支援による走行では、例えば、車両３の現在位置、車両３が走行する車線、周辺の他車両の位置を随時検出し、予め設定された経路や道なりに沿って走行するようにステアリング、駆動源、ブレーキ等の車両制御が自動で行われる。但し、本実施形態の自動運転支援による走行では、車線変更や右左折は行われず、ユーザが車線変更や右左折にかかる車両操作を行わない限りは基本的に車両３は同一車線内を走行する。
【００１８】
本実施形態では特に以下の３種類の自動運転支援を行う。
（１）『定速走行』・・・予め決められた設定速度（例えば走行する道路の制限速度の９０％やカーブ走行時はカーブの曲率半径に応じた速度）で同一車線内を走行する。
（２）『追従走行』・・・設定速度（例えば走行する道路の制限速度の９０％やカーブ走行時はカーブの曲率半径に応じた速度）を上限として、前方車両との車間距離を一定距離（例えば１０ｍ）に保った状態で同一車線内を走行する。
（３）『車線維持』・・・車両が車線を逸脱することなく車線の中心付近を走行させる（例えばレーン・キーピング・アシスト）。
【００１９】
また、上記（１）〜（３）の自動運転支援に係る制御は全ての道路区間に対して行っても良いが、接続する他の道路との境界にゲート（有人無人、有料無料は問わない）が設けられた高速道路を走行する間のみにおいて行う構成としても良い。尚、車両３が自動運転を行うことが可能な区間（以下、自動運転区間という）を走行する場合には必ず自動運転支援が行われるのではなく、ユーザにより自動運転支援を行うことが選択され、且つ自動運支援を実施することが可能と判定された状況でのみ行われる。尚、自動運転支援を実施できない状況としては、区画線が消えている又はカメラで認識できない程度まで薄くなっている区間を走行する場合、悪天候の状況等がある。
【００２０】
また、車両３にはナビゲーション装置２が設置されている。ナビゲーション装置２は格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、プローブサーバ５から配信された配信情報や地図情報を用いて自動運転支援に関する指示信号を車両３の制御装置へと送信する車載機である。そして、車両３の制御装置は受信した指示信号に応じて走行開始後の自動運転支援を実施する。尚、指示信号の内容は、車両に対して行う自動運転支援の制御内容（例えば、上記（１）〜（３）のいずれか）や制御の開始、中止、変更等を指示する情報である。また、ナビゲーション装置２でなく車両３の制御装置で自動運転支援の制御内容を設定する構成としても良い。その場合には、車両３の制御装置はナビゲーション装置２から配信情報や周辺の地図情報等の自動運転支援の設定に必要な情報を取得するように構成する。尚、ナビゲーション装置２の詳細については後述する。
【００２１】
続いて、道路形状検出システム１を構成するプローブサーバ５の構成について図２を用いてより詳細に説明する。
【００２２】
プローブサーバ５は、図２に示すようにサーバ制御ＥＣＵ１１と、サーバ制御ＥＣＵ１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、プローブ統計情報ＤＢ１３と、センタ通信装置１４とから基本的に構成されている。
【００２３】
サーバ制御ＥＣＵ１１（エレクトロニック・コントロール・ユニット）は、プローブサーバ５の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、後述の道路形状検出処理プログラム（図８及び図９参照）等が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御ＥＣＵ１１は、後述のナビゲーション装置２のＥＣＵとともに処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、自動運転走行情報取得手段は、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得する。手動運転走行情報取得手段は、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得する。中心線特定手段は、自動運転走行情報取得手段により取得した走行情報に基づいて、車両が走行した車線の中心線を特定する。境界特定手段は、手動運転走行情報取得手段により取得した走行情報と中心線特定手段により特定された車線の中心線とに基づいて、車両が走行した車線の境界を特定する。
【００２４】
また、プローブ情報ＤＢ１２は、全国を走行する各車両３から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両３から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）日時、（ｂ）車両３が走行するリンク、（ｃ）、車両３の進行方向、（ｄ）車両３において現在位置を検出した検出点の履歴、（ｅ）『車線維持』に係る自動運転支援の実施の有無が含まれる。但し、プローブ情報としては上記（ａ）〜（ｅ）に関する情報を必ずしも全て含む必要はなく、例えば（ｄ）、（ｅ）に関する情報のみを含む構成としても良い。また、本実施形態に係る道路形状検出システム１では、後述のように全国の各道路の内、特にカーブ区間の道路形状を検出する構成とするので、カーブ区間を走行したプローブ情報のみを収集しても良い。
【００２５】
以下に、図３を用いてプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報についてより詳細に説明する。図３はプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。
【００２６】
図３に示すように、プローブ情報は、送信元の車両を識別する車両ＩＤと、上記（ａ）〜（ｅ）に関する情報等が含まれる。例えば、図３に示すプローブ情報は、２０１５年４月１０日の１０：００：００に、ＩＤ“Ａ”の車両３がＩＤ“１００００１”のリンクの上り方向を『車線維持』の自動運転支援が実施された状態で走行し、その際の現在位置を検出した検出点の履歴が（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、・・・・（ｘ１０、ｙ１０）であったことが記憶されている。尚、『車線維持』の自動運転支援の実施の有無は付加されたフラグ情報により特定され、自動運転走行フラグがＯＮであれば『車線維持』の自動運転支援が実施された状態での検出点の履歴であることを示す。同様にして、他のプローブ情報についても記憶されている。
【００２７】
そして、プローブセンタ４は、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報を統計することによって、全国の各道路の道路形状を算出する。但し、本実施形態では特に全国の各道路の内、カーブ区間の道路形状を算出する構成とする。具体的には、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の内、同一条件（例えば同一のカーブを構成するリンクであって、且つ同一の進行方向）が対応付けられたプローブ情報を抽出し、抽出したプローブ情報に対して統計処理等を行うことによって対象となるカーブ区間の車線の中心線や車線の境界を算出する。そして、算出されたカーブ区間の車線の中心線や車線の境界に関する情報をプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶する。尚、車線の中心線や車線の境界の算出方法についての詳細は後述する。
【００２８】
次に、図４を用いてプローブセンタ４によって作成され、プローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ統計情報（配信情報）について詳細に説明する。図４はプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ統計情報の一例を示した図である。
【００２９】
図４に示すようにプローブ統計情報は、全国にあるリンクの内、特にカーブ区間に該当するリンク毎及び進行方向毎に算出された車線の中心線及び車線の境界を特定する情報から構成される。尚、中心線や境界は、直線や曲線を示す数式により特定しても良いし、直線や曲線を構成する点列データによって特定しても良い。また、車線の境界は進行方向に対して右側と左側の境界がそれぞれ特定される。更に、一の進行方向に対して複数の車線が存在する場合には、車線毎に車線の中心線及び車線の境界を特定する情報が記憶される。
【００３０】
そして、プローブセンタ４は、プローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されたプローブ統計情報をナビゲーション装置２の要求に応じてナビゲーション装置２に配信する。一方で、プローブ統計情報の配信されたナビゲーション装置２は、配信されたプローブ統計情報を用いて上述した自動運転支援に関する各種処理を実行する。
【００３１】
また、センタ通信装置１４は、車両３やＶＩＣＳ（登録商標）センタとネットワーク１５を介して通信を行う為の通信装置である。本実施形態では、センタ通信装置１４を介してプローブ情報や配信情報を各車両３との間で送受信する。
【００３２】
次に、車両３に搭載されたナビゲーション装置２の概略構成について図５を用いて説明する。図５は本実施形態に係るナビゲーション装置２を示したブロック図である。
【００３３】
図５に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置２は、ナビゲーション装置２が搭載された車両の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図やナビゲーション装置２で設定されている案内経路（車両の走行予定経路）に関する情報等を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、プローブサーバ５やＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、から構成されている。また、ナビゲーション装置２はＣＡＮ等の車載ネットワークを介して、車両３に対して設置された車外カメラ３９や各種センサ４０が接続されている。更に、ナビゲーション装置２の搭載された車両３に対する各種制御を行う車両制御ＥＣＵ４１とも双方向通信可能に接続されている。また、自動運転開始ボタン等の車両に搭載された各種操作ボタン４２についても接続されている。
【００３４】
以下に、ナビゲーション装置２を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４３、車速センサ４４、ステアリングセンサ４５、ジャイロセンサ４６等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４４は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置２が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置２が備える構成としても良い。
【００３５】
また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ５１、走行履歴ＤＢ５２、配信情報ＤＢ５３、所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにフラッシュメモリやメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。また、地図情報ＤＢ５１、走行履歴ＤＢ５２、配信情報ＤＢ５３は外部のサーバに格納させ、ナビゲーション装置２が通信により取得する構成としても良い。
【００３６】
ここで、地図情報ＤＢ５１は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、経路の探索や変更に係る処理に用いられる探索データ、施設に関する施設データ、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。また、特に道路上にある各カーブ区間について、カーブ区間が開始する開始点と、カーブ区間が終了する終了点と、カーブの曲率半径を特定する情報についても記憶されている。
【００３７】
また、走行履歴ＤＢ５２は、車両３の走行情報を累積して記憶した記憶手段である。尚、本実施形態では特に時間経過に伴う車両３の現在位置の検出点の履歴（即ち走行軌跡）を記憶する。尚、車両３の現在位置はＧＰＳ４３や車速センサ４４を用いて検出しても良いが、高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定することが望ましい。また、走行履歴ＤＢ５２には、車両において『車線維持』に係る自動運転支援が実施された状態で検出された検出点か、『車線維持』に係る自動運転支援が実施されていない状態で検出された検出点かを特定する情報についても記憶される。尚、走行履歴ＤＢ５２に記憶された走行情報はプローブ情報としてプローブサーバ５へと定期的に送信される。
【００３８】
また、配信情報ＤＢ５３は、プローブサーバ５から配信される配信情報（プローブ統計情報）が記憶された記憶手段である。
【００３９】
一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置２の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ６１、並びにＣＰＵ６１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ６２、制御用のプログラムのほか、後述の走行情報取得処理プログラム（図６参照）等が記録されたＲＯＭ６３、ＲＯＭ６３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ６４等の内部記憶装置を備えている。
【００４０】
操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。
【００４１】
また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、案内経路（走行予定経路）に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。また、本実施形態では、自動運転支援を実施する場合や、自動運転支援の実施を終了する場合に、その旨の案内についても表示される。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。
【００４２】
また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路（走行予定経路）に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。また、本実施形態では、自動運転支援を実施する場合や、自動運転支援の実施を終了する場合について、その旨の音声案内についても出力する。
【００４３】
また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ５１の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。
【００４４】
また、通信モジュール３８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳセンタやその他の外部センタ等から送信された交通情報、天候情報等を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。また、車車間で通信を行う車車間通信装置や路側機との間で通信を行う路車間通信装置も含む。また、プローブ情報や配信情報をプローブサーバ５との間で送受信するのにも用いられる。
【００４５】
また、車外カメラ３９は、例えばＣＣＤ等の固体撮像素子を用いたカメラにより構成され、車両のフロントバンパの上方やルームミラーの裏側に取り付けられるとともに光軸方向を車両の進行方向前方に向けて設置される。そして、車外カメラ３９は、車両が自動運転区間を走行する場合において、車両の進行方向前方を撮像する。また、車両制御ＥＣＵ４１は撮像された撮像画像に対して画像処理を行うことによって、車両が走行する道路に描かれた区画線や周辺の他車両等を検出し、検出結果に基づいて車両の自動運転支援を実施する。尚、車外カメラ３９は車両前方以外に後方や側方に配置するように構成しても良い。また、他車両を検出する手段としてはカメラの代わりにミリ波レーダ等の各種センサ４０や車車間通信や路車間通信を用いても良い。また、各種センサ４０として、照度センサや降雨センサを設置しても良い。
【００４６】
また、車両制御ＥＣＵ４１は、ナビゲーション装置２が搭載された車両の制御を行う電子制御ユニットである。また、車両制御ＥＣＵ４１にはステアリング、ブレーキ、アクセル等の車両の各駆動部と接続されており、本実施形態では特に車両において自動運転支援が開始された後に、各駆動部を制御することにより車両の自動運転支援を実施する。また、車両制御ＥＣＵ４１は自動運転支援中にユーザによってステアリング操作やブレーキ操作などのオーバーライドが行われた場合には、オーバーライドが行われたことを検出する。
【００４７】
特に、カーブ区間の走行中に『車線維持』に係る自動運転支援を実施する場合には、配信情報ＤＢ５３に記憶された配信情報（図４）を用い、車両３が車線内を適切に走行するように自動運転支援を行う。具体的には、配信情報によって特定される車線の境界に囲まれる範囲を車両３が走行可能な走行可能範囲として特定する。そして、基本的には走行可能範囲内の内、車線の中心に沿って車両３が走行するように自動運転支援を行う。尚、車線の中心は区画線を検出することにより特定しても良いし、配信情報によって特定される車線の中心線によって特定しても良い。但し、特定の状況下（例えば、車線の片側に走行を阻害する障害物等がある場合）では車線の中心以外を走行させる場合もある。尚、本実施形態では車線の区画線を車外カメラ３９によって検出しなくても配信情報から車線の境界と中心線を特定できるので、区画線が薄くなる等の要因で車外カメラ３９によって区画線が認識できない区間においても自動運転支援を継続して実施することが可能となる。また、車外カメラ３９による撮像範囲外（例えば車両の現在位置から離間した区間）においても車線の境界と中心線を特定できるので、カーブ区間に進入する前からカーブ区間に対する自動運転支援の制御計画を立てることが可能となる。
【００４８】
続いて、上記構成を有する本実施形態に係る道路形状検出システム１を構成するナビゲーション装置２においてナビゲーションＥＣＵ３３が実行する走行情報取得処理プログラムについて図６に基づき説明する。図６は本実施形態に係る走行情報取得処理プログラムのフローチャートである。ここで、走行情報取得処理プログラムは車両のＡＣＣ電源(accessory power supply)がＯＮされた後に実行され、カーブ走行時の車両の走行情報を取得するプログラムである。尚、以下の図６にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ６２やＲＯＭ６３に記憶されており、ＣＰＵ６１により実行される。
【００４９】
先ず、走行情報取得処理プログラムではステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ６１は、車両がカーブに進入したか否かを判定する。具体的には、地図情報に含まれるカーブ区間の開始点を車両が通過した場合に、車両がカーブに進入したと判定する。また、車両の車速やヨーレートから車両が描く走行軌跡の曲率半径を算出し、算出された曲率半径が閾値（例えば５００ｍ）よりも小さくなった場合に車両がカーブに進入したと判定しても良い。
【００５０】
そして、車両がカーブに進入したと判定された場合（Ｓ１：ＹＥＳ）には、Ｓ２へと移行する。それに対して、車両がカーブに進入していないと判定された場合（Ｓ１：ＮＯ）には、走行情報を取得することなく当該走行情報取得処理プログラムを終了する。
【００５１】
次に、Ｓ２においてＣＰＵ６１は、ＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ４１と通信を行うことによって自動運転支援の制御状態を取得し、車両がカーブ区間内において特に『車線維持』に係る自動運転支援を実施しているか否か判定する。
【００５２】
ここで、自動運転支援は、上述したようにユーザにより自動運転支援を行うことが選択され、且つ自動運転支援を実施可能な状況でのみ実施される。尚、ユーザにより自動運転支援を行うことが選択されたか否かは、例えば自動運転開始ボタンが押下されたか否かにより判断する。ここで、自動運転開始ボタンは、インストルメントパネル等に配置され、ユーザが自動運転支援の実施を希望する場合や、自動運転支援の実施の終了を希望する際に押下される。
【００５３】
そして、車両がカーブ区間内において『車線維持』に係る自動運転支援を実施していると判定された場合（Ｓ２：ＹＥＳ）には、自動運転走行フラグをＯＮに設定する（Ｓ３）。尚、自動運転走行フラグは、車両がカーブ区間を走行する際の走行態様を特定するフラグであり、ＲＡＭ６２等に記憶される。そして、車両がカーブ区間内において『車線維持』に係る自動運転支援を実施している場合にはＯＮに設定され、『車線維持』に係る自動運転支援を実施していない場合（例えば手動運転により走行する場合）にはＯＦＦに設定される。
【００５４】
一方、車両がカーブ区間内において『車線維持』に係る自動運転支援を実施していないと判定された場合（Ｓ２：ＮＯ）には、自動運転走行フラグをＯＦＦに設定する（Ｓ４）。その後、Ｓ５へと移行する。
【００５５】
Ｓ５においてＣＰＵ６１は、現在位置検出部３１により検出した車両の現在位置を取得する。尚、車両の現在位置は、高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定することが望ましい。ここで、高精度ロケーション技術とは、車両に設置されたカメラから取り込んだ白線や路面ペイント情報を画像認識により検出し、更に、白線や路面ペイント情報を予め記憶した地図情報ＤＢと照合することにより、走行車線や高精度な車両位置を検出可能にする技術である。尚、高精度ロケーション技術の詳細については既に公知であるので省略する。また、前記Ｓ５においてＣＰＵ６１は、検出された車両の現在位置を地図のリンク上に移動させるマップマッチング処理についても行う。即ち、前記Ｓ５で取得されるのはセンサ等によって検出された車両の現在位置をリンク上に位置するように補正した位置である。
【００５６】
Ｓ６においてＣＰＵ６１は、車両の走行情報を取得する。具体的には、現在位置検出部３１により検出した車両の現在位置の検出点を取得する。尚、車両の現在位置は、前記Ｓ５と同様に高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定することが望ましい。また、前記Ｓ６においてＣＰＵ６１は、前記Ｓ５と異なりマップマッチング処理については行わない。即ち、前記Ｓ６で取得されるのは補正が行われていないセンサ等によって検出された車両の現在位置の検出点（緯度経度）そのものの情報である。
【００５７】
続いて、Ｓ７においてＣＰＵ６１は、前記Ｓ６で取得した車両の走行情報を前記Ｓ５で取得した車両の現在位置に対応付けてフラッシュメモリ６４等に保存する。例えば、図７に示すように車両３がカーブ区間を走行する場合に、カーブ区間中のＰ１〜Ｐ８の各地点で走行情報が取得された場合には、Ｐ１〜Ｐ８の各地点に対応付けて各地点で取得された走行情報（現在位置の検出点）が記憶されることとなる。
【００５８】
その後、Ｓ８においてＣＰＵ６１は、車両がカーブから退出したか否かを判定する。具体的には、地図情報に含まれるカーブ区間の終了点を車両が通過した場合に、車両がカーブから退出したと判定する。また、車両の車速やヨーレートから車両が描く走行軌跡の曲率半径を算出し、算出された曲率半径が閾値（例えば５００ｍ）よりも大きくなった場合に車両がカーブから退出したと判定しても良い。
【００５９】
そして、車両がカーブから退出したと判定された場合（Ｓ８：ＹＥＳ）には、Ｓ９へと移行する。それに対して、車両がカーブ区間を継続して走行中であると判定された場合（Ｓ８：ＮＯ）には、Ｓ５へと戻る。そして、新たな車両の現在位置や走行情報の取得を行う。
【００６０】
Ｓ９においてＣＰＵ６１は、前記Ｓ７で保存した一連の車両の走行情報に、前記Ｓ３又は前記Ｓ４で設定された自動運転走行フラグを組み付ける。即ち、保存した車両の走行情報に対して、『車線維持』に係る自動運転支援を実施した状態での車両の走行情報か、『車線維持』に係る自動運転支援を実施しない状態での車両の走行情報かを識別する情報を付加する。そして、自動運転走行フラグを組み付けた走行情報は、時系列に沿って走行履歴ＤＢ５２に保存する。その結果、走行履歴ＤＢ５２には、走行情報として時間経過に伴う車両の現在位置の検出点の履歴が、『車線維持』に係る自動運転支援の実施の有無とともに記憶されることとなる。
【００６１】
その後、Ｓ１０においてＣＰＵ６１は、走行履歴ＤＢ５２に記憶された走行情報をプローブ情報として定期的（例えば、カーブ区間の走行を終了する度、２４時間毎等）にプローブサーバ５へと送信する。そして、各車両３からプローブ情報を受信したプローブサーバ５は、後述のように収集したプローブ情報に基づいてカーブ区間の道路形状（具体的にはカーブ区間の車線の中心線及び車線の境界）を検出する。尚、前記Ｓ１０で送信された走行情報については走行履歴ＤＢ５２から削除するように構成する。
【００６２】
続いて、上記構成を有する本実施形態に係る道路形状検出システム１を構成するプローブサーバ５においてＣＰＵ２１が実行する道路形状検出処理プログラムについて図８及び図９に基づき説明する。図８及び図９は本実施形態に係る道路形状検出処理プログラムのフローチャートである。ここで、道路形状検出処理プログラムは所定時間間隔（例えば２４時間間隔）で実行され、各車両３から収集したプローブ情報を統計することによって、全国各道路のカーブ区間の道路形状（具体的にはカーブ区間の車線の中心線及び車線の境界）を検出するプログラムである。尚、以下の図８及び図９にフローチャートで示されるプログラムは、プローブサーバ５が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。
【００６３】
尚、以下のＳ１１以降の処理は、地図情報を構成する全国の各道路のカーブ区間毎且つ進行方向毎に実行する構成とする。
【００６４】
先ず、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、各車両３から収集してプローブ情報ＤＢ１２に保存されているプローブ情報の内、処理対象のカーブ区間における車両３の走行情報であって、且つ自動運転走行フラグＯＮが組み付けられた走行情報（即ち『車線維持』に係る自動運転支援が実施された状態で取得された走行情報）を読み出す。該当する走行情報が複数ある場合には、該当する全ての走行情報を読み出す。尚、プローブ情報は、車両３の走行情報として、前述したように時間経過に伴う車両３の現在位置の検出点の履歴が、『車線維持』に係る自動運転支援の実施の有無とともに記憶されている（図３）。
【００６５】
次に、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１１で取得された走行情報に基づいて、時間経過に伴う車両３の現在位置の検出点の近似曲線を算出する。尚、近似曲線は最小二乗法、スプライン曲線等を用いて算出する。
【００６６】
続いて、Ｓ１３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１２で算出された近似曲線を処理対象のカーブ区間の車線の中心線として特定する。ここで、『車線維持』に係る自動運転支援が実施された状態で車両３がカーブ区間を走行する場合には、上述したように基本的に車線の中心付近に沿って走行するように制御される。従って、図１０に示すように現在位置の検出点の近似曲線は車線の中心線７０と一致することとなる。尚、処理対象のカーブ区間について一の進行方向に対して複数の車線が存在する場合には、車線毎に車線の中心線を特定する構成とする。
【００６７】
次に、Ｓ１３においてＣＰＵ２１は、各車両３から収集してプローブ情報ＤＢ１２に保存されているプローブ情報の内、処理対象のカーブ区間における車両３の走行情報であって、且つ自動運転走行フラグＯＦＦが組み付けられた走行情報（即ち『車線維持』に係る自動運転支援が実施されない状態で取得された走行情報）を読み出す。該当する走行情報が複数ある場合には、該当する全ての走行情報を読み出す。尚、プローブ情報は、車両３の走行情報として、前述したように時間経過に伴う車両３の現在位置の検出点の履歴が、『車線維持』に係る自動運転支援の実施の有無とともに記憶されている（図３）。
【００６８】
尚、以降のＳ１４〜Ｓ１６の処理は前記Ｓ１３で読み出した走行情報に含まれる現在位置の検出点毎に行う。そして、前記Ｓ１３で読み出した全ての走行情報に含まれる現在位置の検出点に対してＳ１４〜Ｓ１６の処理を行った後はＳ１７へと移行する。
【００６９】
先ず、Ｓ１４においてＣＰＵ２１は、処理対象の検出点について前記Ｓ１２で特定された中心線に対して垂線を描く。
【００７０】
次に、Ｓ１５においてＣＰＵ２１は、処理対象の検出点から車線の中心線までの距離を算出する。具体的には、図１１に示すように前記Ｓ１４で描かれた垂線７１の検出点から中心線７０までの長さｈが、検出点から車線の中心線７０までの距離となる。尚、算出される距離は検出点が進行方向に対して中心線の進行方向右側にある場合には正の値、進行方向左側にある場合には負の値とする。例えば、中心線から進行方向右側に１ｍ離れた位置にある検出点は算出される距離が“＋１ｍ”となり、中心線から進行方向左側に０．５ｍ離れた位置にある検出点は算出される距離が“−０．５ｍ”となる。尚、左右の正負は逆にしても良い。また、算出される距離[m]は小数点第２位を四捨五入して０．１ｍ単位とする。
【００７１】
その後、Ｓ１６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１５において算出された距離を処理対象の検出点が取得された位置に対応付けて保存する。例えば、図７に示すように車線に沿ったＰ１〜Ｐ８の８か所において車両３の現在位置の検出点が取得された場合には、車線に沿ったＰ１〜Ｐ８の各位置に対応付けて、その地点で取得された検出点に基づいて前記Ｓ１５で算出された距離が保存される。従って、複数の検出点が取得された位置については、複数の距離が対応付けて保存されることとなる。
【００７２】
そして、以降のＳ１７〜Ｓ２７の処理は車両３の現在位置の検出点が取得された位置（即ち、前記Ｓ１６で距離が対応付けて保存された位置）毎に行う。例えば図７に示す例ではＰ１〜Ｐ８の各位置を対象として行う。そして、車両３の現在位置の検出点が取得された全ての位置に対してＳ１７〜Ｓ２７の処理を行った後はＳ２８へと移行する。
【００７３】
先ず、Ｓ１７においてＣＰＵ２１は、処理対象の位置に対して前記Ｓ１６で対応付けられた全ての距離を統計し、道路の道路幅方向に沿った中心線に対する距離を横軸、度数を縦軸とした度数分布を作成する。尚、前述したように中心線に対する距離は検出点が進行方向に対して中心線の右側にある場合には正の値、左側にある場合には負の値となる。例えば、図１２は前記Ｓ１７で作成される度数分布の一例である。
【００７４】
続いて、Ｓ１８においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で作成された分布（即ち、処理対象の位置に対して前記Ｓ１６で対応付けられた全ての距離）の平均値を算出する。
【００７５】
その後、Ｓ１９においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１８で算出された分布の平均値から車線の中心線までの距離の絶対値が所定距離未満であるか否か判定する。尚、所定距離は固定値（例えば１ｍ）としても良いし、道路種別等に異なる値としても良い。ここで、図１３に示すように分布の平均値から車線の中心線までの距離Ｄが所定距離未満である場合は、分布が車線の中心線付近に集中している場合であり、分布の偏りがない場合に相当する。一方、図１４に示すように分布の平均値から車線の中心線までの距離Ｄが所定距離以上である場合は、分布が車線の中心線付近以外に集中している場合であり、中心線に対して右側又は左側に分布の偏りが生じている場合に相当する。
【００７６】
そして、前記Ｓ１８で算出された分布の平均値から車線の中心線までの距離の絶対値が所定距離未満であると判定された場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、即ち分布の偏りがない場合には、Ｓ２０へと移行する。それに対して、前記Ｓ１８で算出された分布の平均値から車線の中心線までの距離の絶対値が所定距離以上であると判定された場合（Ｓ１９：ＮＯ）、即ち中心線に対して右側又は左側に分布の偏りがある場合には、Ｓ２３へと移行する。
【００７７】
Ｓ２０においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で作成された分布の標準偏差σを算出する。尚、標準偏差σの算出方法については公知であるので説明は省略する。
【００７８】
続いて、Ｓ２１においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２０で算出された標準偏差σの３倍の距離を、処理対象の位置における車線幅Ｗの１／２に特定する。ここで、前記Ｓ１７で作成された道路幅方向を横軸としたカーブ走行時の車両の走行位置の分布が、図１５に示すように車線中心付近を中心にした正規分布に収束すると仮定すると、−３σから＋３σまでの範囲に確率変数が含まれる確率は約９９．７％となり、ほぼ全ての車両が−３σから＋３σまでの範囲を走行していることとなる。従って、−３σから＋３σの範囲が車両の走行可能な車線内の範囲と推定でき、３σの距離が車線幅Ｗの１／２に相当することとなる。
【００７９】
その後、Ｓ２２においてＣＰＵ２１は、処理対象の位置において図１６に示すように車線の中心線７０に対して、進行方向右側に前記Ｓ２１で算出された車線幅Ｗの１／２離れた地点を右側の境界点７２として記録する。同じく進行方向左側に前記Ｓ２１で算出された車線幅Ｗの１／２離れた地点を左側の境界点７３として記録する。以下同様にして、車両３の現在位置の検出点が取得された位置（即ち、前記Ｓ１６で距離が対応付けて保存された位置）毎に境界点７２、７３をそれぞれ特定する。その後、Ｓ２８へと移行する。
【００８０】
一方、Ｓ２３においてＣＰＵ２１は、Ｓ１８で算出された分布の平均値が車線の中心線よりも右（正）側にあるか否か判定する。
【００８１】
そして、Ｓ１８で算出された分布の平均値が車線の中心線よりも右（正）側にあると判定された場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、即ち分布が中心線に対して進行方向右（正）側に偏っている場合には、Ｓ２４へと移行する。それに対して、Ｓ１８で算出された分布の平均値が車線の中心線よりも左（負）側にあると判定された場合（Ｓ２３：ＮＯ）、即ち分布が中心線に対して進行方向左（負）側に偏っている場合には、Ｓ２５へと移行する。
【００８２】
Ｓ２４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で作成された分布の内、横軸が正となる範囲の分布を対象として確率変数が含まれる確率が、正規分布の±３σ内に含まれる確率（即ち約９９．７％）と同じ確率となる０位置を始点とした範囲の終点を、確率の算出式の逆関数等を用いて算出する。その後、Ｓ２６においてＣＰＵ２１は、中心線（０位置）から前記Ｓ２４で算出された終点までの距離を、処理対象の位置における車線幅Ｗの１／２に特定する。
【００８３】
ここで、図１７に示すように前記Ｓ１７で作成された道路幅方向を横軸としたカーブ走行時の車両の走行位置の分布が右側に偏っている場合においては、イレギュラーとなる中心線よりも左側を走行した車両の走行情報は除外し、メインとなる中心線よりも右側を走行した車両の走行情報を用いて車線幅を特定する。そこで、先ず中心線よりも右側を走行したほぼ全ての車両が含まれる範囲の上限（下限は０位置（中心線）となる）を前記Ｓ２４で算出する。その結果、０位置から前記Ｓ２４で算出された終点までの範囲が中心線よりも右側において車両の走行可能な車線内の範囲と推定できる。そして、範囲幅を示す０位置から前記Ｓ２４で算出された終点までの距離が車線幅Ｗの１／２に相当することとなる。
【００８４】
一方、Ｓ２５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で作成された分布の内、横軸が負となる範囲の分布を対象として確率変数が含まれる確率が、正規分布の±３σ内に含まれる確率（即ち約９９．７％）と同じ確率となる０位置を始点とした範囲の終点を、確率の算出式の逆関数等を用いて算出する。その後、Ｓ２６においてＣＰＵ２１は、中心線（０位置）から前記Ｓ２５で算出された終点までの距離を、処理対象の位置における車線幅Ｗの１／２に特定する。
【００８５】
ここで、図１８に示すように前記Ｓ１７で作成された道路幅方向を横軸としたカーブ走行時の車両の走行位置の分布が左側に偏っている場合においては、イレギュラーとなる中心線よりも右側を走行した車両の走行情報は除外し、メインとなる中心線よりも左側を走行した車両の走行情報を用いて車線幅を特定する。そこで、先ず中心線よりも左側を走行したほぼ全ての車両が含まれる範囲の下限（上限は０位置（中心線）となる）を前記Ｓ２５で算出する。その結果、０位置から前記Ｓ２５で算出された終点までの範囲が中心線よりも左側において車両の走行可能な車線内の範囲と推定できる。そして、範囲幅を示す０位置から前記Ｓ２５で算出された終点までの距離が車線幅Ｗの１／２に相当することとなる。尚、前記Ｓ２４、Ｓ２５では正規分布の±３σ内に含まれる確率となる範囲の終点を特定しているが、範囲基準を±３σでなく±２σや±４σにしても良い。
【００８６】
その後、Ｓ２７においてＣＰＵ２１は、処理対象の位置において図１６に示すように車線の中心線７０に対して、進行方向右側に前記Ｓ２６で算出された車線幅Ｗの１／２離れた地点を右側の境界点７２として記録する。同じく進行方向左側に前記Ｓ２６で算出された車線幅Ｗの１／２離れた地点を左側の境界点７３として記録する。以下同様にして、車両３の現在位置の検出点が取得された位置（即ち、前記Ｓ１６で距離が対応付けて保存された位置）毎に境界点７２、７３をそれぞれ特定する。その後、Ｓ２８へと移行する。
【００８７】
Ｓ２８においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２２又は前記Ｓ２７で中心線に対して進行方向右側に記録された境界点の近似曲線を算出し、処理対象のカーブ区間の進行方向右側の境界として特定する。同様に、前記Ｓ２２又は前記Ｓ２７で中心線に対して進行方向左側に記録された境界点の近似曲線を算出し、処理対象のカーブ区間の進行方向左側の境界として特定する。その結果、図１９に示すように処理対象のカーブ区間において中心線７０に対して進行方向右側にある境界７５と進行方向左側にある境界７６がそれぞれ特定されることとなる。また、境界７５、７６に囲まれる範囲が、処理対象のカーブ区間において車両３が走行可能な走行可能範囲となる。尚、近似曲線は最小二乗法、スプライン曲線等を用いて算出する。また、処理対象のカーブ区間について一の進行方向に対して複数の車線が存在する場合には、車線毎に車線の境界を特定する構成とする。
【００８８】
ここで、『車線維持』に係る自動運転支援を実施しない状態（例えば手動運転による走行）でカーブを走行する場合には、車両が必ずしも車線の中心付近を走行するとは限らず、運転者は車線内を様々な経路（例えばアウトインアウトやインアウトイン）で走行する。従って、『車線維持』に係る自動運転支援を実施しない各車両が走行する範囲を特定することによって、上述したように車線において車両が走行可能な範囲、即ち車線の境界を推定することが可能となる。
【００８９】
また、前記Ｓ１２や前記Ｓ２８で特定されたカーブ区間における車線の中心線及び境界に関する情報は、プローブ統計情報（図４）としてプローブ統計情報ＤＢ１３に格納される。そして、プローブサーバ５は車両３からの要求に応じて各車両３へと配信するように構成する。その結果、車両３では、プローブサーバ５から配信された車線の中心線及び境界に関する情報を用いて、より適切な自動運転支援を実施することが可能となる。
【００９０】
以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る道路形状検出システム１、道路形状検出システム１を用いた道路形状検出方法及び道路形状検出システム１で実行されるコンピュータプログラムによれば、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報を取得し（Ｓ１１）、取得した車両の走行情報に基づいて、車両が走行した車線の中心線を特定する（Ｓ１２）一方で、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報についても取得し（Ｓ１３）、取得した走行情報と車線の中心線とに基づいて、車両が走行した車線の境界を特定する（Ｓ１４〜Ｓ２８）ので、自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報と、自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報とを組み合わせることによって、車線の中心線と車線の境界をそれぞれ正確に特定することが可能となる。そして、特定された中心線と境界の形状から車線の形状、即ち車両が走行可能な範囲を正確に特定することが可能となる。特に、車線の幅が局所的に変化している区間についても車線の形状を正確に特定することが可能となる。その結果、カーブ形状等の複雑な形状を有する区間においても適切に自動運転支援を実施することが可能となる。また、区画線が消えている区間においても特定された車線の中心線と車線の境界に関する情報を用いることによって、自動運転支援を中止することなく継続して実施することが可能となる。
【００９１】
尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、車両の走行情報に基づいて特定する道路形状として特にカーブ区間の車線の中心線と境界を特定する構成としているが、カーブ区間に限定することなくカーブ区間以外の車線の中心線と境界についても特定することが可能である。
【００９２】
また、本実施形態では前記Ｓ１７で作成された度数分布に偏りがあるか否かを判定し、偏りがある場合にはＳ２０〜Ｓ２２の処理で車線の境界を特定し、偏りがない場合にはＳ２３〜Ｓ２７の処理で車線の境界を特定しているが、偏りがあるか否かに関わらずＳ２０〜Ｓ２２の処理で車線の境界を特定する構成としても良い。また、本実施形態では車線の中心線から分布の平均値までの距離によって分布に偏りがあるか否かを判定しているが、分布の偏りを判定する手段として『歪度』を用いても良い。
【００９３】
また、本実施形態では、道路形状検出処理プログラム（図８、図９）の各ステップをプローブサーバ５が実行する構成としているが、ナビゲーション装置２や車両制御ＥＣＵ４１やその他の車載器が一部または全部を実行する構成としても良い。尚、ナビゲーション装置２等が実行する構成とする場合には、自車の走行情報を収集し、収集した自車の走行情報を用いてＳ１１以降の処理を実行することとなる。
【００９４】
また、本実施形態では、自動運転支援の実施中においても車線変更についてはユーザによる手動操作で行う構成としているが、車線変更について自動運転支援により自動で行う構成としても良い。また、右左折、停止、発進等についても自動運転支援により実施可能に構成しても良い。
【００９５】
また、本実施形態では、車両の操作のうち、車両の挙動に関する操作である、アクセル操作、ブレーキ操作及びハンドル操作の全てを車両制御ＥＣＵ４１が制御することをユーザの運転操作によらずに自動的に走行を行う為の自動運転支援として説明してきた。しかし、自動運転支援を、車両の操作のうち、車両の挙動に関する操作である、アクセル操作、ブレーキ操作及びハンドル操作の少なくとも一の操作を車両制御ＥＣＵ４１が制御することとしても良い。一方、ユーザの運転操作による手動運転とは車両の操作のうち、車両の挙動に関する操作である、アクセル操作、ブレーキ操作及びハンドル操作の全てをユーザが行うこととして説明する。
【００９６】
また、本発明に係る道路形状検出システムを具体化した実施例について上記に説明したが、道路形状検出システムは以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。
【００９７】
例えば、第１の構成は以下のとおりである。
車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両（３）の走行情報を取得する自動運転走行情報取得手段（２１、６１）と、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報を取得する手動運転走行情報取得手段（２１、６１）と、前記自動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報に基づいて、前記車両が走行した車線の中心線（７０）を特定する中心線特定手段（２１、６１）と、前記手動運転走行情報取得手段により取得した前記走行情報と前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線とに基づいて、前記車両が走行した車線の境界（７５、７６）を特定する境界特定手段（２１、６１）と、を有し、前記境界特定手段は、前記車線の中心線を基準とした前記走行情報の分布状態に基づいて前記車両が走行した車線の境界を特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報と、自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報とを組み合わせることによって、車線の中心線と車線の境界をそれぞれ正確に特定することが可能となる。そして、特定された中心線と境界の形状から車線の形状、即ち車両が走行可能な範囲を正確に特定することが可能となる。特に、車線の幅が局所的に変化している区間についても車線の形状を正確に特定することが可能となる。その結果、カーブ形状等の複雑な形状を有する区間においても適切に自動運転支援を実施することが可能となる。また、区画線が消えている区間においても特定された車線の中心線と車線の境界に関する情報を用いることによって、自動運転支援を中止することなく継続して実施することが可能となる。
【００９８】
また、第２の構成は以下のとおりである。
前記境界特定手段（２１、６１）によって特定された前記境界（７５、７６）によって囲まれる範囲を車両（３）が走行可能な走行可能範囲として特定する走行可能範囲特定手段（２１、６１）を有する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、車線の境界の形状から車両が走行可能な範囲を正確に特定することが可能となる。その結果、カーブ形状等の複雑な形状を有する区間においても適切に自動運転支援を実施することが可能となる。
【００９９】
また、第３の構成は以下のとおりである。
前記自動運転走行情報取得手段（２１、６１）は、前記走行情報として時間経過に伴う前記車両（３）の現在位置の検出点の履歴を取得し、前記中心線特定手段（２１、６１）は、前記自動運転走行情報取得手段により取得された前記検出点の近似曲線を算出し、算出された近似曲線を前記車両が走行した車線の中心線（７０）として特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、できる限り車線の中心付近を走行させる自動運転支援が実施された状態での車両の走行情報に基づいて、車線の中心線を正確に特定することが可能となる。
【０１００】
また、第４の構成は以下のとおりである。
前記手動運転走行情報取得手段（２１、６１）は、前記走行情報として時間経過に伴う前記車両（３）の現在位置の検出点の履歴を取得し、前記境界特定手段（２１、６１）は、前記手動運転走行情報取得手段により取得された前記検出点毎に、前記中心線特定手段（２１、６１）により特定された前記車線の中心線（７０）までの距離を算出し、前記検出点毎に算出された距離を統計した分布に基づいて前記車線の境界（７５、７６）を特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、できる限り車線の中心付近を走行させる自動運転支援が実施されておらず、ユーザの意思で車線内を自由に走行可能な状態での車両の走行情報を統計することによって、車線の境界を正確に特定することが可能となる。
【０１０１】
また、第５の構成は以下のとおりである。
前記境界特定手段（２１、６１）は、前記分布の標準偏差を算出し、前記中心線特定手段（２１、６１）により特定された前記車線の中心線（７０）から離間する両側のそれぞれ前記標準偏差の３倍離れた位置を前記車線の境界（７５、７６）として特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、現在位置の検出点の中心線からの距離を統計した分布の標準偏差を用いて自動運転支援が実施されていない車両の大部分が走行する範囲の境界を特定し、該境界を車線の境界として正確に特定することが可能となる。
【０１０２】
また、第６の構成は以下のとおりである。
前記境界特定手段（２１、６１）は、前記分布の平均値を算出し、前記検出点毎に算出された距離を統計した分布の内、前記中心線特定手段（２１、６１）により特定された前記車線の中心線（７０）よりも前記分布の平均値側に位置する分布から前記車両（３）が走行した車線の車線幅の１／２となる距離を算出し、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ車線幅の１／２離れた位置を前記車線の境界（７５、７６）として特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、現在位置の検出点の中心線からの距離を統計した分布に偏りがある場合において、中心線に対して偏りがある側の分布から車線の車線幅を算出することによって、分布に偏りがある場合であっても車線の境界を正確に特定することが可能となる。
【０１０３】
また、第７の構成は以下のとおりである。
前記分布は道路の道路幅方向に沿った中心線からの距離を横軸、度数を縦軸とした度数分布であって、進行方向に対して前記中心線特定手段（２１、６１）により特定された前記車線の中心線（７０）の一方側に位置する検出点については中心線からの距離を正とし、他方側に位置する検出点については中心線からの距離を負とし、前記境界特定手段は、前記分布の平均値が正であれば、前記分布において横軸が正となる範囲の分布を対象として確率変数が含まれる確率が正規分布の±３σ内に含まれる確率と同じ確率となる０位置を始点とした範囲の終点を算出し、前記分布の平均値が負であれば、前記分布において横軸が負となる範囲の分布を対象として確率変数が含まれる確率が正規分布の±３σ内に含まれる確率と同じ確率となる０位置を始点とした範囲の終点を算出し、０位置から終点までの距離を前記車両が走行した車線の車線幅の１／２となる距離として算出する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、現在位置の検出点の中心線からの距離を統計した分布に偏りがある場合において、中心線に対して偏りがある側において自動運転支援が実施されていない車両の大部分が走行する範囲を、中心線に対して偏りがある側の車両が走行可能な範囲として特定し、該範囲に基づいて車線の車線幅を算出することが可能となる。その結果、分布に偏りがある場合であっても車線の境界を正確に特定することが可能となる。
【０１０４】
また、第８の構成は以下のとおりである。
前記分布の平均値から前記車線の中心線（７０）までの距離が所定距離未満であるか否か判定する歪判定手段（２１、６１）を有し、前記境界特定手段（２１、６１）は、前記歪判定手段の判定結果と前記分布とに基づいて前記車線の境界（７５、７６）を特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、現在位置の検出点の分布に偏りがあるか否かの判定結果に基づいて適切な方法により車線の境界を特定することが可能となる。
【０１０５】
また、第９の構成は以下のとおりである。
前記境界特定手段（２１、６１）は、前記分布の平均値から前記車線の中心線（７０）までの距離が所定距離未満であると判定された場合には、前記分布の標準偏差を算出し、前記中心線特定手段（２１、６１）により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ前記標準偏差の３倍離れた位置を前記車線の境界（７５、７６）として特定する一方で、前記分布の平均値から前記車線の中心線までの距離が所定距離以上であると判定された場合には、前記検出点毎に算出された距離を統計した分布の内、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線よりも前記分布の平均値側に位置する分布から前記車両が走行した車線の車線幅の１／２となる距離を算出し、前記中心線特定手段により特定された前記車線の中心線から離間する両側のそれぞれ車線幅の１／２離れた位置を前記車線の境界として特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、現在位置の検出点の分布に偏りがない場合には、分布全体の標準偏差を用いて車線の境界を特定し、分布の偏りがある場合には、中心線に対して偏りがある側の分布から車線の車線幅を算出することによって、分布に偏りがある場合であっても車線の境界を正確に特定することが可能となる。
【０１０６】
また、第１０の構成は以下のとおりである。
前記境界特定手段（２１、６１）は、前記車線に沿って前記検出点が取得される位置毎に前記分布を作成し、前記分布の作成された位置毎に、その位置で作成された前記分布に基づいて前記車線の境界（７５、７６）を特定する。
上記構成を有する道路形状検出システムによれば、車線の幅が局所的に変化している区間についても車線の形状を正確に特定することが可能となる。
【符号の説明】
【０１０７】
１              道路形状検出システム
２              ナビゲーション装置
３              車両
４              プローブセンタ
５              プローブサーバ
１１            サーバ制御ＥＣＵ
１２            プローブ情報ＤＢ
１３            プローブ統計情報ＤＢ
３３            ナビゲーションＥＣＵ
７０            中心線
７２、７３      境界点
７５、７６      境界
【図１】
0006564618.tif 000002
【図２】
0006564618.tif 000003
【図３】
0006564618.tif 000004
【図４】
0006564618.tif 000005
【図５】
0006564618.tif 000006
【図６】
0006564618.tif 000007
【図７】
0006564618.tif 000008
【図８】
0006564618.tif 000009
【図９】
0006564618.tif 000010
【図１０】
0006564618.tif 000011
【図１１】
0006564618.tif 000012
【図１２】
0006564618.tif 000013
【図１３】
0006564618.tif 000014
【図１４】
0006564618.tif 000015
【図１５】
0006564618.tif 000016
【図１６】
0006564618.tif 000017
【図１７】
0006564618.tif 000018
【図１８】
0006564618.tif 000019
【図１９】
0006564618.tif 000020