(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路において車両が走行する領域を表す車線のうち自車両が走行する自車線に隣接する車線である隣接車線についての車線の形状を表す隣接形状、及び前記隣接形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む隣接パラメータを取得する隣接パラメータ取得部（Ｓ２２５）と、
前記隣接パラメータから、前記隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線についての車線の形状を表す自形状、及び前記自形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む自車線パラメータを推定する自パラメータ推定部（Ｓ２３０、Ｓ２７５）と、
自車線における自車線と他の領域とを区画する境界としての区画線であって、前記隣接車線側の区画線である隣接側区画線の位置を取得する隣接位置取得部（Ｓ２６５）と、
前記隣接側区画線の位置と、前記隣接パラメータとから、隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線における前記隣接側区画線とは反対側の区画線である反隣接側区画線の位置を推定する反隣接側推定部（Ｓ２７０）と、
を備え、
前記自パラメータ推定部（Ｓ２７５）は、前記隣接側区画線の位置と前記反隣接側区画線の位置とに基づいて、前記自車線パラメータを推定し、
前記隣接パラメータ取得部は、前記隣接車線の曲率である隣接曲率を取得し、
自車両から見て前記自車線において前記隣接側区画線とは反対側に位置し前記反隣接側区画線の候補となる線を構成する複数の検出点の位置を取得する検出点取得部（Ｓ３１０）と、
前記複数の検出点の並びによって表される複数の候補線を抽出し（Ｓ３３０）、該複数の候補線のうち曲率が前記隣接曲率に最も近くなる候補線を仮想区画線とし、該仮想区画線を含む予め定められた幅の帯状の範囲である推定範囲を設定する範囲設定部（Ｓ３５０）と、
前記推定範囲内に存在する複数の検出点の位置を取得する検出点位置取得部（Ｓ２７０）と、
を更に備え、
前記反隣接側推定部は、前記推定範囲内に位置する複数の検出点によって表される線を前記反隣接側区画線であると推定する
自車線情報推定装置（５０）。
【請求項２】
道路において車両が走行する領域を表す車線のうち自車両が走行する自車線に隣接する車線である隣接車線についての車線の形状を表す隣接形状、及び前記隣接形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む隣接パラメータを取得する隣接パラメータ取得部（Ｓ２２５）と、
前記隣接パラメータから、前記隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線についての車線の形状を表す自形状、及び前記自形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む自車線パラメータを推定する自パラメータ推定部（Ｓ２３０、Ｓ２７５）と、
自車線における自車線と他の領域とを区画する境界としての区画線であって、前記隣接車線側の区画線である隣接側区画線の位置を取得する隣接位置取得部（Ｓ２６５）と、
前記隣接側区画線の位置と、前記隣接パラメータとから、隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線における前記隣接側区画線とは反対側の区画線である反隣接側区画線の位置を推定する反隣接側推定部（Ｓ２７０）と、
自車両から見て前記自車線において前記隣接側区画線とは反対側に位置し前記隣接側区画線の候補となる線を構成する複数の検出点の位置を取得する検出点取得部（Ｓ３１０）と、
を備え、
前記自パラメータ推定部（Ｓ２７５）は、前記隣接側区画線の位置と前記反隣接側区画線の位置とに基づいて、前記自車線パラメータを推定し、
前記隣接パラメータ取得部は、前記隣接車線の曲率である隣接曲率を取得し、
前記反隣接側推定部は、前記複数の検出点の並びによって表される複数の候補線を抽出し、該複数の候補線のうち曲率が前記隣接曲率に最も近くなる候補線を仮想区画線とし、該仮想区画線を前記反隣接側区画線として推定する
自車線情報推定装置（５０）。
【請求項３】
道路において車両が走行する領域を表す車線のうち自車両が走行する自車線に隣接する車線である隣接車線についての車線の形状を表す隣接形状、及び前記隣接形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む隣接パラメータを取得する隣接パラメータ取得部（Ｓ２２５）と、
前記隣接パラメータから、前記隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線についての車線の形状を表す自形状、及び前記自形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む自車線パラメータを推定する自パラメータ推定部（Ｓ２３０、Ｓ２７５）と、
自車線における自車線と他の領域とを区画する境界としての区画線であって、前記隣接車線側の区画線である隣接側区画線の位置を取得する隣接位置取得部（Ｓ２６５）と、
前記隣接側区画線の位置と、前記隣接パラメータとから、隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線における前記隣接側区画線とは反対側の区画線である反隣接側区画線の位置を推定する反隣接側推定部（Ｓ２７０）と、
を備え、
前記自パラメータ推定部（Ｓ２７５）は、前記隣接側区画線の位置と前記反隣接側区画線の位置とに基づいて、前記自車線パラメータを推定し、
前記隣接パラメータ取得部は、前記隣接車線の曲率である隣接曲率を取得し、
自車両から見て前記自車線において前記隣接側区画線とは反対側に位置し前記反隣接側区画線の候補となる線を構成する複数の検出点の位置を取得する検出点取得部（Ｓ３１０）と、
前記複数の検出点の並びによって表される複数の候補線を抽出し（Ｓ３３０）、該複数
の候補線のうち曲率が前記隣接曲率に最も近くなる候補線を仮想区画線とし、該仮想区画線を含む予め定められた幅の帯状の範囲である推定範囲を設定する範囲設定部（Ｓ３５０）と、
前記推定範囲外に存在する前記複数の検出点の位置を取得し、前記推定範囲外に位置する複数の検出点によって表される道路パラメータを推定する範囲外推定部（Ｓ２９０）と、
を更に備える自車線情報推定装置（５０）。
【請求項４】
請求項３に記載の自車線情報推定装置であって、
少なくとも前記推定範囲内に存在する複数の検出点の位置を取得する検出点位置取得部（Ｓ２７０）と、
前記反隣接側推定部は、前記推定範囲内に位置する複数の検出点によって表される線を前記反隣接側区画線であると推定する
自車線情報推定装置。
【請求項５】
請求項３に記載の自車線情報推定装置であって、
前記反隣接側推定部は、前記複数の検出点の並びによって表される複数の候補線を抽出し、該複数の候補線のうち曲率が前記隣接曲率に最も近くなる候補線を仮想区画線とし、該仮想区画線を前記反隣接側区画線として推定する
自車線情報推定装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の自車線情報推定装置であって、
前記隣接パラメータ取得部は、前記隣接車線の曲率を取得し、
前記自パラメータ推定部（Ｓ２３０）は、前記隣接車線の曲率を、自車線における曲率の推定値として用いる
自車線情報推定装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の自車線情報推定装置であって、
前記隣接パラメータ取得部は、隣接車線の延びる方向に対する自車両の進行方向を表すヨー角を取得し、
前記自パラメータ推定部（Ｓ２３０）は、前記隣接車線に対するヨー角を、自車線の延びる方向に対する自車両の進行方向を表すヨー角の推定値として用いる
自車線情報推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が走行する車線に関する情報を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路に描かれた白線を検出し、白線の検出結果に基づいて、各白線に挟まれた車線のうち自車両が走行する車線（以下、自車線という）に関する情報を取得する技術が知られている。特許文献１では、車載カメラにより取得した自車両の前方を示す画像から道路に描かれた白線を検出し、白線の検出結果に基づいて、自車線に関する情報を取得する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１８１３１０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、自車両の前方がトラック等の大型車両で塞がれているような場合には、自車線における両側の白線を検出できないため、例えばレーン幅や曲率のような自車線に関する情報を取得できないという問題が生じ得る。なお、車線を表す線としては、白線だけではなく、道路に描かれた黄線や路面上に設置された縁石等の立体物の並びにより表される線が挙げられる。このような車線を表す線を区画線という。
【０００５】
本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、自車線における両側の区画線が検出されない場合に、自車線に関する情報を推定する技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の自車線情報推定装置（５０）は、隣接パラメータ取得部（Ｓ２２５）と、自パラメータ推定部（Ｓ２３０、Ｓ２７５）と、を備える。隣接パラメータ取得部は、道路において車両が走行する領域を表す車線のうち自車両が走行する自車線に隣接する車線である隣接車線についての車線の形状を表す隣接形状、及び隣接形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む隣接パラメータを取得する。自パラメータ推定部は、隣接パラメータから、隣接車線と自車線とが隣接していることを用いて、自車線についての車線の形状を表す自形状、及び自形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む自車線パラメータを推定する。
【０００７】
このような構成によれば、仮に、自車線の両側の白線を検出できない状況が生じたとしても、隣接車線に関する情報である隣接パラメータを取得できれば、隣接車線と自車線とが隣接していることに基づいて、自車線に関する情報である自車線パラメータを検出することができる。
【０００８】
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態の車両制御システム及び自車線情報推定装置の構成を示すブロック図。
【図２】走行制御処理のフローチャート。
【図３】自車両前方を撮像した画像の一例を示す図。
【図４】図３の画像における白線の検出例を示す図。
【図５】走行制御処理が適用される道路の一例を示す図。
【図６】道路パラメータ推定処理のフローチャート。
【図７】測距点の検出例を示す図。
【図８】新たな測拠点と過去点とからなる検出点を示す図。
【図９】隣接道路における道路パラメータを示す図。
【図１０】第１実施形態の推定範囲設定処理を示すフローチャート。
【図１１】第２実施形態の推定範囲設定処理を示すフローチャート。
【図１２】走行制御処理が適用される道路の他の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す車両制御システム１は、車両に搭載されるシステムである。以下では、車両制御システム１を搭載した車両を自車両という。車両制御システム１は、レーザレーダ１１と、ＧＰＳ受信機１２と、方向指示器センサ１３と、地図データベース（以下、地図ＤＢ）１４と、車速センサ１５と、操舵角センサ１６と、車両制御部１７と、自車線情報推定装置（以下、推定装置）５０と、を備える。
【００１１】
レーザレーダ１１は、自車両前部に設けられている。レーザレーダ１１は、自車両の進行方向前方の路面上にレーザ光を照射し、路面上の物体によって反射されたレーザ光（以下、反射光）を受光する。ここでいう物体とは、少なくとも、路面上に設置されたガードレール、縁石等のような立体物の他に、路面上に描かれた白線を含む。縁石とは、例えば、車両が走行する領域と、車両を退避させるための退避領域や歩道等とを区画する境界線として設置された、コンクリートなどで作られた棒状の石のことをいう。
【００１２】
レーザレーダ１１は、受光した反射光に基づいて、自車両からレーザ光が反射された地点（以下、測距点という）までの距離と、自車両の進行方向を基準とする測距点の方位と、測距点の相対速度とを検出する。また、レーザレーダ１１は、測距点からの反射光の受光強度を検出する。レーザレーダ１１は、これらの検出結果を表す検出信号を出力する。
【００１３】
ＧＰＳ受信機１２は、ＧＰＳ衛星より送信されるＧＰＳ信号を受信して、車両の現在位置や進行方向を検出する。現在位置は、緯度経度座標によって表される絶対位置を用いて表される。
【００１４】
方向指示器センサ１３は、方向指示器の操作状態を表す検出信号を出力する。
地図ＤＢ１４は、緯度経度座標に従ってデータベース化された、車両が走行可能な道路を表した地図データを記録している。
【００１５】
車速センサ１５は、自車両の速度を検出し、検出した速度を表す検出信号を出力する。
操舵角センサ１６は、自車両の操舵角を検出し、検出した速度を表す検出信号を出力する。
【００１６】
車両制御部１７は、推定装置５０により推定された道路パラメータに基づいて、自車両を走行させるための各種制御を実行する。車両制御部１７は、例えば、エンジンを制御するエンジンＥＣＵ、制動力を制御するブレーキＥＣＵ、操舵角を制御するステアリングＥＣＵ等を有する。
【００１７】
推定装置５０は、ＣＰＵ５１と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ５２）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。推定装置５０の各種機能は、ＣＰＵ５１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ５２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、推定装置５０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。
【００１８】
推定装置５０は、メモリ５２に格納されたプログラムに従って後述する走行制御処理を実行する。推定装置５０は、走行制御処理を実行することにより実現される機能の一部又は全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。
【００１９】
［１−２．処理］
［１−２−１．走行制御処理］
推定装置５０のＣＰＵ５１が実行する走行制御処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。走行制御処理は、自車両前方の走行環境を表す情報を取得し、該走行環境を表す情報に基づいて自車両の走行を制御するための処理である。
【００２０】
走行環境を表す情報は、車線の幅であるレーン幅や、車線すなわち道路の曲率、といった車線の形状を表す情報を含む。また、走行環境を表す情報は、車線の幅方向中央位置から自車両の位置までの距離を表すオフセットや、車線すなわち道路の接線方向と自車両の進行方向とのなす角度を表すヨー角といった、車線の形状に対する自車両の走行状態を表す情報を含む。レーン幅、車線の曲率、オフセット、ヨー角といったこれらの走行環境を表す情報を、道路パラメータという。
【００２１】
つまり、車線の形状とは、例えば、車線の延びる方向における該車線の曲がり具合を表す曲率や車線の幅というような、車線の延びる方向及び幅方向における車線の様子をいう。車両の走行状態とは、例えば、車両が車線の幅方向におけるどの位置を走行しているのか、または、車両が車線内におけるどの方向へ走行しているのか、というような、車線内における車両の走行の様子をいう。曲率とは、曲率半径の逆数をいう。ヨー角とは、曲率半径の中心から自車両を通る直線と車線を表す白線との交点における接線と、自車両の進行方向とのなす角をいう。
【００２２】
走行制御処理は、道路パラメータに基づいて自車両の走行を制御するための処理である。走行制御処理は、ＡＣＣスイッチがオンされている間、繰り返し実行される。なお、以下の説明において主語が省略されている場合は、ＣＰＵ５１を主語とする。
【００２３】
Ｓ１００では、ＣＰＵ５１は測距点を取得する。具体的には、レーザレーダ１１からの検出信号に基づいて、各測距点について、自車両を基点とする距離及び方位で表される相対位置と、受光強度とを取得する。
【００２４】
Ｓ１１０では、ＣＰＵ５１は、自車線についての道路に描かれた白線を検出する。具体的には、ＧＰＳ受信機１２によって検出された現在位置を取得し、該現在位置とレーザレーダ１１から取得された相対位置とに基づいて、各測距点について、任意の地点を原点とする絶対座標系における位置を特定する。
【００２５】
そして、白線において反射されたレーザ光の受光強度が白線の周囲において反射されたレーザ光の受光強度よりも大きいことに基づいて、受光強度が所定の閾値以上である測距点を抽出する。
【００２６】
例えば、図３に示すように自車両前方の道路に白線１０２、１０２、１１１、１１２が描かれている場合、仮に自車両前方の道路における測距点において反射されたレーザ光の受光強度の分布を表すとすると、図４のように表される。図４において点線で囲まれている点が、受光強度が所定の閾値以上の測距点に相当する。
【００２７】
ＣＰＵ５１は、抽出された受光強度が所定の閾値以上である測距点の並びによって推定される線を白線として検出する。図３に戻り、以下では、自車両１００の右側における白線を、自車両１００に近い順に、第１右区画線１０１、第２右区画線１０２、というものとする。同様に、自車両１００の左側における白線を、自車両１００に近い順に、第１左区画線１１１、第２左区画線１１２、というものとする。なお、自車線９０に隣接する車線である隣接車線のうち、自車線９０の右側の隣接車線を右隣接車線９１といい、左側の隣接車線を左隣接車線９２という。
【００２８】
ＣＰＵ５１は、図３の例では、自車線９０についての左側の白線として第１左区画線１１１を検出し、自車線９０についての右側の白線として第１右区画線１０１を検出する。このような白線の検出方法は、周知であるため、ここではこれ以上の説明を省略する。ＣＰＵ５１は、各白線毎に、白線を表す測距点の位置をメモリ５２に記録する。
【００２９】
Ｓ１１５では、ＣＰＵ５１は、Ｓ１１０にて自車線９０についての左右両側の白線、すなわち、第１左区画線１１１及び第１右区画線１０１の両方が検出されたか否かを判断する。例えば、自車線９０の白線の一方が、擦れている場合や、自車両前方を走行する大型車両により隠されている場合には、第１左区画線１１１及び第１右区画線１０１の両方が検出されない状況が生じ得る。また、自車両前方の道路が分岐している場合には、分岐している側の白線が検出されない状況が生じ得る。さらにまた、自車両前方の道路に退避領域が設けられている場合には、退避領域が設けられている側の白線が検出されない状況が生じ得る。
【００３０】
ＣＰＵ５１は、このように自車線９０についての左右両側の白線が検出されなかった場合に処理をＳ１２０へ移行させ、左右両側の白線が検出された場合に処理をＳ１２５へ移行させる。ただし、ここでいう自車線９０についての左右両側の白線が検出されなかった場合とは、自車線９０についての左右両側の白線のうち一方の白線は検出されている場合をいう。すなわち、第１左区画線１１１又は第１右区画線１０１の一方が検出されている場合をいう。
【００３１】
Ｓ１２０では、ＣＰＵ５１は、ＧＰＳ信号が正確であるか否かを判断する。具体的には、ＧＰＳ信号に含まれる水平精度低下率の値が予め定められた閾値以下である場合に、ＧＰＳ信号が正確であると判断する。ＧＰＳ信号が正確である場合に処理をＳ１２５へ移行させ、ＧＰＳ信号が正確でない場合に処理をＳ１３０へ移行させる。
【００３２】
自車線９０について左右両側の白線が検出されている場合、またはＧＰＳ信号が正しい場合に移行するＳ１２５では、ＣＰＵ５１は、メモリ５２に記録されている自車線９０の道路パラメータをそのまま維持し、処理をＳ１６０へ移行させる。自車線９０の道路パラメータとは、自車線９０についての各白線に挟まれた車線の幅であるレーン幅、車線の曲率、自車線９０の幅方向中央位置から自車両１００までの距離を表すオフセット、自車両１００の直進方向と車線の接線方向とがなす角度を表すヨー角、のことをいう。なお、車線の曲率及び車線の接線方向は、白線の曲率及び白線の接線方向に等しいものとする。
【００３３】
自車線９０について左右両側の白線が検出されておらず、且つ、ＧＰＳ信号が正しくない場合に移行するＳ１３０では、ＣＰＵ５１は、道路パラメータ推定処理を実行する。道路パラメータ推定処理は、自車線９０についての左右両側の白線のうち一方の白線のみが検出されている場合に、自車両１００に対して該一方の白線が位置している側に隣接する車線である隣接車線の道路パラメータに基づいて、自車線９０の道路パラメータを推定するための処理である。
【００３４】
以下では、一例として図５に示すように、自車両１００が前方において２つに分岐する道路を走行しており、右隣接車線９１が検出されており、自車線９０についての左側の白線である第１左区画線１１１が検出されていない場合を例に挙げて処理を説明する。なお、右隣接車線９１が検出されているとは、右隣接車線９１を表す白線である第１右区画線１０１と第２右区画線１０２との両方が検出されていることをいう。
【００３５】
Ｓ１３５では、方向指示器センサ１３の検出信号を取得する。
Ｓ１４０では、方向指示器センサ１３の検出信号に基づいて、車線変更が行われるか否かを判断する。車線変更が行われる場合に処理をＳ１４５へ移行させ、行われない場合に処理をＳ１５０へ移行させる。
【００３６】
Ｓ１４５では、道路パラメータ推定処理にて推定された第１道路パラメータを、自車線の道路パラメータとしてメモリ５２に記録する。
Ｓ１５０では、道路パラメータ推定処理にて推定された第２道路パラメータを、自車線の道路パラメータとしてメモリ５２に記録する。
【００３７】
Ｓ１６０では、メモリ５２に記録されている自車線の道路パラメータに基づいて、運転者が選択した車線の中央を自車両１００に走行させるための制御指示を、車両制御部１７に出力する。そして、本走行制御処理を終了する。
【００３８】
［１−２−２．道路パラメータ推定処理］
次に、走行制御処理のＳ１３０にて実行される道路パラメータ推定処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００３９】
Ｓ２０５では、メモリ５２から過去点の情報を取得する。過去点とは、過去においてＳ１００にて抽出された検出点のうち、受光強度が所定の閾値以上である複数の測距点のことをいう。
【００４０】
Ｓ２１０では、車速センサ１５及び操舵角センサ１６から検出信号を取得し、自車両の速度と操舵角とに基づいて、過去点が検出されたときから現時点までの間に自車両がどの方向にどれだけ移動したかを表す運動量を推定する。そして、推定された運動量に基づいて、絶対座標系における、過去点の現時点での位置を推定する。以下では、測距点と現時点での過去点とを合わせて、検出点という。
【００４１】
ＣＰＵ５１は、Ｓ１００にて抽出された検出点のうち受光強度が所定の閾値以上である複数の測距点の位置と、過去点の現時点での位置とを、検出点の位置としてメモリ５２に記録する。
【００４２】
一例として示す図７において黒丸で表されている測距点は、該測距点が取得されてからｔ秒後を表す図８では白丸で表されている。図８において、この白丸で表されている点が図８の時点における過去点に相当し、黒丸で表されている点が図８の時点における新たな測距点に相当する。このように、過去に検出された測距点をｔ秒後の現時点において再び利用する方法は周知であるため、これ以上の説明を省略する。
【００４３】
Ｓ２１５では、ＣＰＵ５１は、隣接車線を表す検出点を取得する。ここでいう隣接車線とは、Ｓ１１５にて自車線９０について左右両側の白線が検出されなかった場合に、言い換えれば、自車線９０についての左右両側の白線のうち一方の白線のみが検出された場合に、自車両１００から見て該一方の白線の位置する側に隣接する車線をいう。
【００４４】
図５に示す例では、第１右区画線１０１と第２右区画線１０２とに挟まれた右隣接車線９１が隣接車線に相当する。なお、図５に示す例では、第１右区画線１０１が特許請求の範囲でいう隣接側区画線に相当する。本ステップでは、ＣＰＵ５１は、第１右区画線１０１を表す検出点と第２右区画線１０２を表す検出点とを、右隣接車線９１を表す検出点として取得する。
【００４５】
Ｓ２２０では、右隣接車線９１についての道路パラメータを推定する。右隣接車線９１についての道路パラメータとは、具体的には、図９に示すように、第１右区画線１０１と第２右区画線１０２とに挟まれた車線の幅であるレーン幅Ｗ、該車線の曲率Ｒ、右隣接車線９１の幅方向中央位置Ｏから自車両１００の位置Ｍまでの距離を表すオフセットｅ、自車両１００の直進方向Ｐと右隣接車線９１の接線方向Ｑとがなす角度を表すヨー角θ、のことをいう。なお、自車両１００の位置Ｍとは、自車両１００における位置であればどの位置でもよく、例えばレーザレーダ１１の設置位置であってもよい。
【００４６】
本ステップでは、ＣＰＵ５１は、右隣接車線９１の幅方向中央位置Ｏを通り右隣接車線９１の接線方向に延びる軸をｙ軸とし、ｙ軸に垂直であって自車両１００の位置Ｍを通る軸をｘ軸とする座標系を設定する。そして、ＣＰＵ５１は、該座標系における、右隣接車線９１を表す各検出点の位置（Ｘ、Ｙ）を算出する。図９において黒丸で表されている点が右隣接車線９１を表す各検出点の一例である。
【００４７】
ＣＰＵ５１は、右隣接車線９１を表す検出点の位置（Ｘ、Ｙ）と、右隣接車線９１の道路パラメータであるレーン幅Ｗ、曲率Ｒ、オフセットｅ、ヨー角θとの関係を表す（１）式に基づいて、カルマンフィルタ等を用いることによって、各道路パラメータを推定する。そして、推定した各道路パラメータをメモリ５２に記録する。
【００４８】
【数１】
0006631226.tif 000002
【００４９】
なお、（１）式において、隣接車線が自車線の右側の車線である場合は、レーン幅Ｗの値は正の値として用いられ、隣接車線が自車線の左側の車線である場合は、レーン幅Ｗの値は負の値として用いられる。図９の例では、右隣接車線９１は自車線９０の右側の車線であるため、レーン幅Ｗの値は正の値として用いられる。
【００５０】
Ｓ２２５では、ＣＰＵ５１は、Ｓ２２０にて推定された右隣接車線９１についての道路パラメータのうち、ヨー角θと曲率Ｒとを、隣接パラメータとして取得する。隣接パラメータとは、本ステップにて取得する右隣接車線９１についての道路パラメータをいう。
【００５１】
Ｓ２３０では、２２０にて取得された隣接パラメータであるヨー角θと曲率Ｒとを、自車線９０のヨー角、及び曲率として、メモリ５２に記録する。ここでは、自車線９０と右隣接車線９１とが隣接していることを用いて、言い換えれば、隣接していることにより自車線９０と右隣接車線９１とが平行であると推定されることを用いて、右隣接車線９１のヨー角θと曲率Ｒを、自車線９０のヨー角、及び曲率としてそのまま用いている。
【００５２】
なお、ここでいう平行とは、完全には平行でないものの、平行である状態から誤差の範囲内に収まる状態であり、平行である場合と概ね同様の効果が得られる状態であることを示す。
【００５３】
Ｓ２３５では、推定範囲設定処理を行う。推定範囲設定処理は、図５に示す例において、自車線９０についての白線のうち、検出されていない他方の白線である第１左区画線１１１が存在すると推定される範囲である推定範囲Ｉを設定する処理である。
【００５４】
Ｓ２４０〜Ｓ２６０では、ＣＰＵ５１は、Ｓ１００にて取得された検出点のうち、自車両１００に対して右隣接車線９１が位置する側とは反対側である反隣接車線側に位置する検出点について、推定範囲内Ｉに位置するか否かの分類を行う。
【００５５】
すなわち、ＣＰＵ５１は、Ｓ２４０では、自車両１００に対して反隣接車線側に位置する検出点を取得する。Ｓ２４５では、検出点の位置に基づいて検出点が推定範囲Ｉ内に位置するか否かを判断する。Ｓ２５０では、推定範囲Ｉ外に位置する検出点を範囲外検出点としてメモリ５２に記録する。Ｓ２５５では、推定範囲Ｉ内に位置する検出点を範囲内検出点としてメモリ５２に記録する。そして、Ｓ２４０にて取得した検出点の全てについて分類が終了するまで（Ｓ２６０；ＹＥＳ）、Ｓ２４０〜Ｓ２６０の処理を繰り返す。
【００５６】
Ｓ２６５では、隣接側区画線である第１右区画線１０１を表す検出点をメモリ５２から取得する。
Ｓ２７０では、範囲内検出点をメモリ５２から取得する。
【００５７】
Ｓ２７５では、範囲内検出点及び第１右区画線１０１を表す検出点を、具体的には図５における白丸及び黒丸で表されている検出点を、自車線９０を表す検出点であるとして、これらの検出点の位置に基づいて、前述の右隣接車線９１についての道路パラメータと同様に、自車線９０の道路パラメータを推定する。
【００５８】
すなわち、本ステップでは、図示しないが、ＣＰＵ５１は、自車線９０の幅方向中央位置を通り自車線の接線方向に延びる軸をｙ軸とし、ｙ軸に垂直であって自車両１００の位置を通る軸をｘ軸とする座標系を設定する。そして、ＣＰＵ５１は、該座標系における、自車線９０を表す各検出点の位置（Ｘｊ、Ｙｊ）を算出する。
【００５９】
ＣＰＵ５１は、自車線９０を表す検出点の位置（Ｘｊ、Ｙｊ）と、自車線９０の道路パラメータであるレーン幅Ｗｊ、曲率Ｒｊ、オフセットｅｊ、ヨー角θｊとの関係を表す（２）式に基づいて、カルマンフィルタ等を用いることによって、各道路パラメータを推定する。
【００６０】
【数２】
0006631226.tif 000003
【００６１】
ただし、自車線９０についての道路パラメータのうちの曲率Ｒｊ及びヨー角θｊについては、Ｓ２３０にて、右隣接車線９１の曲率Ｒ及び隣接車線の曲率Ｒの値をそのまま用いるものとして、すでに推定済みである。
【００６２】
本ステップでは、ＣＰＵ５１は、自車線９０のレーン幅Ｗｊ及びオフセットｅｊのみを、（２）式に基づいてカルマンフィルタ等を用いることによって、推定する。
Ｓ２８０では、ＣＰＵ５１は、Ｓ２３０で推定された自車線９０についてのヨー角θｊ及び曲率Ｒｊと、Ｓ２７０で推定された自車線９０についてのレーン幅Ｗｊ及びオフセットｅｊとを、第１道路パラメータとしてメモリ５２に記録する。
【００６３】
Ｓ２８５では、ＣＰＵ５１は、範囲外検出点をメモリ５２から取得する。
Ｓ２９０では、Ｓ２２０と同様に、範囲外検出点の位置を用いて道路パラメータを推定する。つまり、範囲外検出点を自車線９０の左側の車線を表す検出点であるものと仮定して、（１）式に基づいてカルマンフィルタ等を用いて、範囲外検出点によって表される道路パラメータを推定する。
【００６４】
Ｓ２９５では、Ｓ２９０にて推定された道路パラメータを第２道路パラメータとしてメモリ５２に記録する。そして、本道路パラメータ推定処理を終了する。
［１−２−３．推定範囲設定処理］
次に、道路パラメータ推定処理のＳ２３５にて実行される推定範囲設定処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
Ｓ３００では、ＣＰＵ５１は、隣接車線の曲率を、具体的には図５に示す第１右区画線１０１の曲率（以下、隣接曲率という）Ｒをメモリ５２から取得する。
Ｓ３１０では、ＣＰＵ５１は、Ｓ２１０にて取得された検出点のうち、自車両１００から見て自車線９０において第１右区画線１０１とは反対側に位置し、第１左区画線１１１の候補となる線を構成する複数の検出点をメモリ５２から取得する。第１左区画線１１１の候補となる線を構成する複数の検出点とは、図５における白丸及び白四角で表された点に相当する。
【００６６】
Ｓ３３０では、ＣＰＵ５１は、複数の検出点の並びによって表される複数の候補線を抽出する。候補線とは、例えば図５において、白丸で表された検出点の並びによって表される線１２１や、白丸および白四角で表された検出点の並びによって表される線１２２、１２３等をいう。
【００６７】
Ｓ３５０では、ＣＰＵ５１は、複数の候補線のうち曲率が隣接曲率Ｒに最も近くなる候補線を仮想区画線とし、該仮想区画線を含む予め定められた幅の帯状の範囲である推定範囲Ｉを設定する。例えば、図５の例では、白丸で表された検出点の並びによって表される候補線１２１が隣接曲率Ｒに最も一致するので、この白丸で表された検出点の並びで表される候補線１２１を仮想区画線１２１とする。
【００６８】
推定範囲の幅は、例えば、白線と同じ幅であってもよい。この場合、例えば、白線の幅をＡ（ｃｍ）として、仮想区画線１２１を中心とする±Ａ／２（ｃｍ）の帯状の範囲を推定範囲Ｉとして設定してもよい。ＣＰＵ５１は、推定範囲Ｉを表す情報をメモリ５２に記録する。そして、本推定範囲設定処理を終了する。
【００６９】
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１ａ）推定装置５０は、道路において車両が走行する領域を表す車線のうち自車両が走行する自車線９０に隣接する車線である隣接車線（右隣接車線９１）についての車線の形状を表す隣接形状、及び隣接形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む隣接パラメータを取得する（Ｓ２２５）。また、推定装置５０は、隣接パラメータから、隣接車線と自車線９０とが隣接していることを用いて、自車線９０についての車線の形状を表す自形状、及び自形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータのうち少なくとも一つを含む自車線パラメータを推定する（Ｓ２３０、Ｓ２７５）。
【００７０】
隣接パラメータとは、隣接車線の道路パラメータのうちの、曲率Ｒ及びヨー角θをいう。自車線パラメータとは、自車線９０の道路パラメータである、曲率Ｒｊ、レーン幅Ｗｊ、ヨー角θｊ、オフセットｅｊをいう。
【００７１】
ここで、本実施形態では、隣接車線とは右隣接車線９１をいい、隣接形状を表すパラメータとは右隣接車線９１の曲率Ｒのことをいう。ただし、隣接形状を表すパラメータとは、右隣接車線９１の曲率Ｒおよびレーン幅Ｗの少なくとも一方であってもよい。また、隣接形状に対する自車両１００の走行状態を表すパラメータとは、右隣接車線９１についてのヨー角θのことをいう。
【００７２】
一方、自形状を表すパラメータとは、本実施形態ではレーン幅Ｗｊ及び曲率Ｒｊをいうが、これらの少なくとも一方であってもよい。また、自形状に対する自車両の走行状態を表すパラメータとは、本実施形態では、自車線９０についてのヨー角θｊ及びオフセットｅｊをいうが、これらの少なくとも一方であってもよい。
【００７３】
また、隣接車線と自車線９０とが隣接していることを用いるとは、前述のように、隣接していることにより、右隣接車線９１と自車線９０とが平行であると推定されることを用いることをいう。
【００７４】
これによれば、自車両前方において自車線９０についての左右両側の白線を検出できない状況が生じたとしても、自車線９０についての少なくとも一方の白線（第１右区画線１０１）が検出できていれば、該一方の白線の側に位置する隣接車線（右隣接車線９１）の隣接パラメータに基づいて、自車線９０の道路パラメータを推定することができる。そして、推定した自車線９０の道路パラメータを用いて、自車両１００を走行させるための各種制御を行うことができる。
【００７５】
（１ｂ）推定装置５０は、隣接車線（右隣接車線９１）の曲率Ｒを取得し、取得した右隣接車線９１の曲率Ｒを、自車線９０における曲率Ｒｊの推定値として用いてもよい（Ｓ２３０）。これによれば、例えば（２）式に基づいてカルマンフィルタ等を用いて自車線９０における曲率Ｒｊを推定する処理を省略できるので、ＣＰＵ５１における処理負荷を低減することができる。
【００７６】
（１ｃ）推定装置５０は、隣接車線（右隣接車線９１）の延びる方向に対する自車両１００の進行方向を表すヨー角θを取得し、取得した右隣接車線９１に対するヨー角θを、自車線９０の延びる方向に対する自車両１００の進行方向を表すヨー角θｊの推定値として用いてもよい（Ｓ２３０）。本実施形態では、隣接車線（右隣接車線９１）の延びる方向とは隣接車線（右隣接車線９１）の接線方向をいい、自車線の延びる方向とは、自車線９０の接線方向をいう。これによれば、例えば（２）式に基づいてカルマンフィルタ等を用いて自車線９０におけるヨー角θｊを推定する処理を省略できるので、ＣＰＵ５１における処理負荷を低減することができる。
【００７７】
（１ｄ）前述のように、自車線９０と隣接車線（右隣接車線９１）とが隣接していることを用いて、すなわち平行であると推定されることを用いて、曲率Ｒｊ及びヨー角θｊについては隣接車線の道路パラメータを自車線の道路パラメータとしてそのまま利用してもよい。ただし、例えばオフセットｅｊのようなパラメータは、隣接車線の道路パラメータを自車線９０の道路パラメータとしてそのまま利用することができない。
【００７８】
そこで、推定装置５０は、自車線９０における自車線９０と他の領域とを区画する境界としての区画線であって、隣接車線側の区画線を隣接側区画線（第１右区画線１０１）というものとして、該隣接側区画線の位置と隣接パラメータとから、隣接車線と自車線９０とが隣接していることを用いて、自車線９０における隣接側区画線とは反対側の区画線である反隣接側区画線（第１左区画線１１１）の位置を推定してもよい（Ｓ２７０）。そして、推定装置５０は、隣接側区画線（第１右区画線１０１）の位置と反隣接側区画線（第１左区画線１１１）の位置とに基づいて、自車両１００の道路パラメータである自車線パラメータを推定してもよい（Ｓ２７５）。
【００７９】
本実施形態では、区画線とは、道路に描かれた白線のことをいう。反隣接側区画線とは、本実施形態では第１左区画線１１１をいう。隣接側区画線の位置とは、隣接側区画線である第１右区画線１０１を表す複数の検出点の位置をいう。また、反隣接側区画線の位置とは、反隣接側区画線である第１左区画線１１１を表す複数の検出点の位置をいう。
【００８０】
これによれば、自車線９０の道路パラメータのうち隣接車線の道路パラメータをそのまま利用できないパラメータを、隣接車線の道路パラメータに基づいて推定することができる。
【００８１】
（１ｅ）例えば、図５に示すように分岐路１４０を備えるような道路では、分岐路１４０側では複数の区画線を表す検出点が取得され得るため、どの検出点の並びが第１左区画線１１１に相当するかを推定した上で、該検出点の位置に基づいてレーン幅Ｗｊ、オフセットｅｊ等の自車線パラメータを推定することが望ましい。
【００８２】
そこで、推定装置５０は、隣接車線（右隣接車線９１）の曲率である隣接曲率Ｒを取得し、自車両１００から見て自車線９０において隣接側区画線（第１右区画線１０１）とは反対側に位置し反隣接側区画線（第１左区画線１１１）の候補となる線を構成する複数の検出点の位置を取得してもよい（Ｓ３１０）。
【００８３】
推定装置５０は、複数の検出点の並びによって表される複数の候補線１２１〜１２３を抽出し（Ｓ３３０）、該複数の候補線１２１〜１２３のうち曲率が隣接曲率Ｒに最も近くなる候補線１２１を仮想区画線１２１とし、該仮想区画線１２１を含む予め定められた幅の帯状の範囲である推定範囲Ｉを設定を設定してもよい（Ｓ３５０）。予め定められた幅とは、例えば白線の幅や縁石の幅といった区画線の幅であってもよいし、これに限らず任意に定められる幅であってもよい。
【００８４】
そして、推定装置５０は、少なくとも推定範囲Ｉ内に存在する検出点の位置を取得し（Ｓ２７０）、推定範囲Ｉ内に位置する検出点によって表される線を反隣接側区画線（第１左区画線１１１）であると推定してもよい。
【００８５】
これによれば、曲率が隣接曲率Ｒに一致する仮想区画線１２１を含む推定範囲Ｉ内に、反隣接側区画線の候補となる線を表す検出点があると推定するので、分岐路１４０を備える場合でも、反隣接側区画線を推定することができる。この結果、自車線９０のレーン幅Ｗｊやオフセットｅｊを推定することが可能となる。
【００８６】
なお、区画線を表す白線や縁石は所定の幅を有するので、推定範囲Ｉ内に位置する検出点は、必ずしも、白線や縁石の中央位置を表しているとは限らない。このため、仮想区画線１２１を第１左区画線１１１として推定すると、仮に白線や縁石の中央位置を並べて得られる線に対して、誤差が生じるおそれがある。
【００８７】
本実施形態によれば、仮想区画線１２１を含む推定範囲Ｉ内の検出点に基づいて反隣接側区画線（第１左区画線１１１）を推定するので、仮に仮想区画線１２１を第１左区画線１１１とする場合よりも、精度よく第１左区画線１１１の位置を推定することができる。
【００８８】
なお、第１実施形態において、推定装置５０が自車線情報推定装置の一例に相当する。また、推定装置５０が、隣接パラメータ取得部、隣接パラメータ取得部、隣接位置取得部、反隣接側推定部、検出点位置取得部、検出点取得部、範囲設定部の一例に相当する。また、Ｓ２２５が隣接パラメータ取得部としての処理の一例に相当し、Ｓ２３０、Ｓ２７５が、隣接パラメータ取得部としての処理の一例に相当し、Ｓ２６５が隣接位置取得部としての処理の一例に相当する。また、Ｓ２７０が、反隣接側推定部、検出点位置取得部としての処理の一例に相当する。Ｓ３１０が検出点取得部としての処理の一例に相当し、Ｓ３５０が範囲設定部としての処理の一例に相当する。
【００８９】
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００９０】
前述した第１実施形態では、推定範囲設定処理において、隣接曲率Ｒに基づいて推定範囲Ｉを設定していた。これに対し、第２実施形態では、隣接車線９１のレーン幅Ｗに基づいて推定範囲Ｉを設定する点で、第１実施形態と相違する。
【００９１】
［２−２．処理］
次に、第２実施形態の推定装置５０（ＣＰＵ５１）が、第１実施形態の図１０に示す処理に代えて実行する推定範囲設定処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。なお、本実施形態では、自車両１００が、一例として図１２に示すような退避領域１４１を有する道路を走行している場合について説明する。
【００９２】
Ｓ３２０では、ＣＰＵ５１は、隣接車線９１におけるレーン幅Ｗをメモリ５２から取得する。
Ｓ３４０では、ＣＰＵ５１は、自車両１００から見て第１右区画線１０１とは反対側に、第１右区画線１０１からレーン幅Ｗを隔てたところに、仮の区画線１３１を設定する。すなわち、第１右区画線１０１を表す検出点の位置を、幅方向において右隣接車線９１とは反対側にレーン幅Ｗだけ移動させた点によって表される線を、仮の区画線１３１として設定する。
【００９３】
Ｓ３６０では、図１０に示すＳ３５０と同様に、仮の区画線１３１を含む所定幅の帯状の範囲を推定範囲Ｉとして設定する。
［２−３．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）〜（１ｄ）に加え、以下の効果が得られる。
【００９４】
（２ａ）推定装置５０は、隣接車線９１の車線幅である隣接車線幅（レーン幅Ｗ）を取得し、隣接側区画線である第１右区画線１０１から自車両１００側にレーン幅Ｗを隔てたところに、予め定められた幅の帯状の範囲である推定範囲Ｉを設定してもよい（Ｓ３６０）。また、推定装置５０は、少なくとも推定範囲Ｉ内に存在する区画線の位置を取得してもよい（Ｓ２７０）。そして、推定装置５０は、推定範囲Ｉ内に位置する検出点により表される区画線を反隣接側区画線（第１左区画線１１１）であると推定してもよい。
【００９５】
これによれば、既に検出されている第１右区画線１０１を単にレーン幅Ｗ分だけ反隣接車線側へ平行移動させて得られる仮の区画線１３１に基づいて推定範囲Ｉを設定するので、推定範囲Ｉを設定する際のＣＰＵ５１の処理負荷を低減することができる。
【００９６】
なお、第２実施形態において、推定装置５０が範囲設定部、区画線位置取得部の一例に相当する。また、Ｓ３６０が範囲設定部としての処理の一例に相当し、Ｓ２７０が、区画線位置取得部としての処理の一例に相当する。
【００９７】
［３．他の実施形態］
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００９８】
（３ａ）上記実施形態では、図５に示す例に基づいて、自車線９０についての右側の白線である第１右区画線１０１が検出されており、左側の白線である第１左区画線１１１が検出されていない場合に、右隣接車線９１を隣接車線とし、第１右区画線１０１を隣接側区画線であるとし、第１左区画線１１１を反隣接側区画線であるとして、推定装置５０の作動を説明した。ただし、これに限定されるものではない。例えば、推定装置５０は、第１左区画線１１１が検出されており第１右区画線が検出されていない場合は、左隣接車線９２を隣接車線とし、第１左区画線１１１を隣接側区画線とし、第１右区画線１０１を反隣接側区画線として、自車線パラメータを推定するために同様の処理を実行してもよい。
【００９９】
（３ｂ）上記実施形態では、推定装置５０は、隣接車線９１の道路パラメータにおけるヨー角θ及び曲率Ｒを、自車線９０のヨー角θｊ、曲率Ｒｊとして用いたが、これに限定されるものではない。例えば、推定装置５０は、隣接車線９１についての道路パラメータのうち、ヨー角θと曲率Ｒとレーン幅Ｗのうちの少なくとも一つを、自車線パラメータとしてそのまま用いてもよい。すなわち、隣接パラメータとは、隣接車線９１についての道路パラメータのうち、自車線パラメータとしてそのまま用いることが可能な、オフセットｅ以外の少なくとも一つの道路パラメータをいう。
【０１００】
（３ｃ）上記実施形態では、オフセットｅｊ、レーン幅Ｗｊを、隣接車線９１の道路パラメータをそのまま利用できないパラメータとして、（２）式に基づいて推定したが、これに限定されるものではない。例えば、自車線９０の道路パラメータのうちのいずれのパラメータを（２）式に基づいて推定してもよい。
【０１０１】
（３ｄ）上記実施形態では、推定装置５０は、各白線に挟まれた領域を車線として認識していたが、白線以外の区画線に挟まれた領域を車線として認識してもよい。例えば、区画線とは、道路に描かれた黄線や、縁石やガードレール等のような道路に設置された立体物である路測物によって表される線等であってよい。
【０１０２】
（３ｅ）上記実施形態では、推定装置５０は、自車線９０についての左右両側の白線が検出されているときは、道路パラメータ推定処理を実行しなかったが、これに限定されるものではない。例えば、推定装置５０は、自車線９０の左右両側の白線が検出されているときであっても、該白線の一部が擦れているような場合には、道路パラメータ推定処理を実行してもよい。
【０１０３】
（３ｆ）上記実施形態では、推定装置５０は、仮想区画線１２１に基づいて設定される推定範囲Ｉ内の検出点を用いて反隣接側区画線（第１左区画線１１１）を推定していたが、これに限るものではない。例えば、推定装置５０は、精度が要求されない場合は、仮想区画線１２１を第１左区画線１１１として推定してもよい。
【０１０４】
つまり、図１０に表すフローチャートを用いて説明すると、推定装置５０は、Ｓ３００では隣接曲率Ｒを取得し、Ｓ３１０では、自車両１００から見て自車線９０において隣接側区画線（第１右区画線１０１）とは反対側に位置し隣接側区画線の候補となる線を構成する複数の検出点の位置を取得してもよい。そして、推定装置５０は、Ｓ３３０では、検出点の並びによって表される複数の候補線１２１〜１２３を抽出し、複数の候補線１２１〜１２３のうち曲率が隣接曲率に最も近くなる候補線１２１を仮想区画線１２１とし、第１実施形態とは異なり、該仮想区画線１２１を反隣接側区画線（第１左区画線１１１）として推定してもよい。
【０１０５】
すなわち、本実施形態では、推定装置５０は、図６に示すＳ１４０〜Ｓ１７０を省略し、Ｓ１７５において、第１実施形態とは異なり、仮想区画線１２１を表す検出点と第１右区画線１０１を表す検出点とを用いて自車線パラメータを推定してもよい。また、推定装置５０は、Ｓ１８５において、第１実施形態とは異なり、本実施形態のＳ３１０で取得した検出点のうち仮想区画線１２１を表す検出点を除いた検出点を、範囲外検出点として取得してもよい。
【０１０６】
（３ｇ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【０１０７】
（３ｈ）上述した推定装置５０、当該推定装置５０を構成要素とする車両制御システム１、当該推定装置５０を機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、自車線情報推定方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【符号の説明】
【０１０８】
５０  ＥＣＵ、５１  ＣＰＵ。
【図１】
0006631226.tif 000004
【図２】
0006631226.tif 000005
【図３】
0006631226.tif 000006
【図４】
0006631226.tif 000007
【図５】
0006631226.tif 000008
【図６】
0006631226.tif 000009
【図７】
0006631226.tif 000010
【図８】
0006631226.tif 000011
【図９】
0006631226.tif 000012
【図１０】
0006631226.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
0006631226.tif 000015