(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インプットデータを用いる走行レーンの推定を実施するための方法であって、
該インプットデータが、以下：
−  複数の異なるセンサーによって互いに独立して測定された特徴ベクトル（ｍ）のポジション（位置）とダイレクション（方向）、
−  但し、該ポジションは、走行レーンの縁の一つのポイントを記述し、該ダイレクションは、このポジションにおいて、走行レーンの縁が、どの方向に推移しているかを記述する、
−  並びに、
−  測定のクオリティ、即ち、位置精度と方向精度、並びに、特徴ベクトル存在確率を示す値
を包含し、
該方法が、以下のステップ：
−  該インプットデータを、経時的に共通に累積するステップ（Ｓ１０）
−  累積された特徴ベクトルは、ヘッディング角度の差と、座標内のポジションにおける互いの間隔とに基づいて組み合わせてグループを形成するステップ（Ｓ１２）
−  組合された特徴ベクトル（ａ１，ａ２）を加重平均して平滑化するステップ（Ｓ１４）−  累積されたインプットデータから、走行レーンのジオメトリを推定するステップ（Ｓ２０）
−  推定された走行レーンのジオメトリを出力するステップ（Ｓ３０）
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
累積され（ｍ）、組合された（ａ１，ａ２）、加重平均された（ｆ１，ｆ２）特徴ベクトルに基づいて走行レーンのジオメトリを推定（Ｓ２０）する際に、得られた特徴ベクトルと走行レーン推移に近似する曲線との比較調整を行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
走行レーンの推定のために、ＧｒａｐｈＳＬＡＭ法を用いることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
該インプットデータが、以下のうち少なくとも二つのセンサーによって測定されることを特徴とする請求項１乃至３のうち何れか一項に記載の方法：
−  車両の走行方向に向けられた単レンズ・フロントカメラ（２）、
−  車両の走行方向に向けられたステレオカメラ、
−  側方、及び／或いは、後方に捕捉領域を有するカメラ、
−  サラウンドビュー・システムのカメラ、
−  光学的３Ｄセンサー、
−  電磁波センサー（３）、
−  車両センサー、或いは、
デジタル・カメラ、バックエンド・データベース、及び／或いは、Ｃ２Ｃコミュニケーション手段による位置捕捉手段。
【請求項５】
インプットデータが、以下から割出されることを特徴とする請求項１乃至４のうち何れか一項に記載の方法：
−  走行レーン境界マーク認識、
−  走行レーンを区画するオブジェクトの認識、
−  前方を走行している、及び／或いは、対向して来る車両の軌道測定。
【請求項６】
以下において、出力されて推定された走行レーンのジオメトリを用いることを特徴とする請求項１乃至５のうち何れか一項に記載の方法：
−  走行レーン逸脱警報、
−  疲労警告、
−  走行レーン変更サポート、
−  アクティブ走行レーン維持サポート、
−  走行レーン中央ガイド、
−  ルートガイド・サポート、
−  交通標識アシスタント、
−  追越マヌーバ・サポート、
−  交通規則を守るためのサポート、
−  緊急ブレーキ・アシスタント、
−  緊急操舵アシスタント、及び／或いは、
−  自律的車両操縦。
【請求項７】
以下を包含することを特徴とする走行レーンを推定するための装置：
−  複数の異なるセンサー類のインプットデータを、経時的に共通に累積する（Ｓ１０）ように構成された累積手段、
但し、インプットデータが以下：
複数の異なるセンサーによって互いに独立して測定された特徴ベクトル（ｍ）のポジション（位置）とダイレクション（方向）、
但し、該ポジションは、走行レーンの縁の一つのポイントを記述し、該ダイレクションは、このポジションにおいて、走行レーンの縁が、どの方向に推移しているかを記述する、並びに、
測定のクオリティ、即ち、位置精度と方向精度、並びに、特徴ベクトルの存在確率を示す値を包含し、
−  累積された特徴ベクトルは、ヘッディング角度の差と、車両座標内のポジションにおける互いの間隔とに基づいて組み合わせてグループを形成する（Ｓ１２）ように構成された手段、
−  組合された特徴ベクトル（ａ１，ａ２）を加重平均して平滑化する（Ｓ１４）ように構成された手段
−  累積されたインプットデータから、走行レーンのジオメトリを推定する（Ｓ２０）ように構成された推定手段、並びに、
−  推定した走行レーンのジオメトリを出力する（Ｓ３０）ように構成された出力手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、好ましくは、ドライバー・アシスタント・システムにおいて採用される走行レーンを推定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ドライバー・アシスタント・システムの発展は、センサーデータによる車両近傍周辺の分析と解釈に依存している。なかでも、走行レーンの推移の描写は、重要な要素であり、例えば、「Ｌａｎｅ  Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ  Ｗａｒｎｉｎｇ」（走行レーン逸脱警報）など既知のアシスタント・システムのベースとなっている。
【０００３】
車両周辺部を描写するための走行レーンの認識の普及しているアプローチとしては、車両前方にある走行レーンマークをカメラによって捕捉し、捕捉したデータを画像処理の手法によって評価する方法がある（その多くが、コントラスト評価をベースにしている）。
【０００４】
カメラを用いる走行レーン認識は、例えば、レーン維持アシスタントなど多種のドライバー・アシスタント・システムにおいて採用されている。この様なシステムは、一般的に、自分の走行レーンの境界を示すラインを、走行レーンマークに基づいて検出し、ドライバーが、例えば、不注意により、或いは、疲労により、或いは、マイクロスリープ（数秒の居眠り）により、意図せず、車線を逸脱した際に警告を発する。
【０００５】
ＷＯ  ２０１４／０３２６６４  Ａ１は、走行可能な空間の境界をなすストラクチャーを、少なくとも一つの画像撮影ユニットによって捕捉し、該ストラクチャーを周辺マップに書き込む車両用の走行レーン推移を割り出すための方法を開示している。ここで言う、車両周辺部の周辺マップとは、セルに分割された二次元のグリッドストラクチャーである。
【０００６】
ＷＯ  ２０１１／１３１１６５  Ａ１は、少なくとも一つの周辺センサーシステムを用いた走行中の車両用の車線推移を割り出すための方法を開示している。ここでは、道路に向けられた周辺センサーシステムによって作成されたセンサーデータが、走行レーンに関連する特徴（メルクマール）を認識するために評価される。そして、該道路に対して、少なくとも一つのレーン推移を決定するレーンモデルパラメータを有する走行レーンモデルが作成される。走行レーンモデルとしては、特に好ましくは、クロソイド道路モデル、弓型モデル、乃至、スプラインモデルに属する連続的に微分可能なセグメントを用いることができる。
【０００７】
この様な方法の短所は、一般的に、画像を提供する周辺捕捉センサーのデータのみを使用できることであり、該手段が作動停止した場合、走行レーン推移に関する情報を全く割り出すことができなくなる。
更なる短所は、捕捉された画像データから走行レーン推移を割り出すにあたって、幾何学的なモデル仮定が必須であることである。
【０００８】
ＤＥ  １０２０１３２１３３６１  Ａ１は、他の複数の車両のポジションを捕捉するための手段を有し、該他の車両のポジションが、予め定められている期間、累積され、車両の存在率が高いゾーンが、走行レーンとして認識される車両用のレーンガイドを紹介している。ここでは、例えば、レーダー、ライダー、及び／或いは、カメラ・システムなど周辺捕捉センサーシステムなど複数のセンサーのデータ、カー・ツー・カー・コミュニケーション（Ｃ２Ｃ）のデータ、デジタル道路地図に基づくデータを融合することが可能である。
【０００９】
ＤＥ  １０２０１２２１９４７５  Ａ１は、センサーシステムとその車両内における使用に関する一般的なコンセプトを示している。該センサーシステムは、少なくとも一部異なる一次測定値を捕捉する、及び／或いは、少なくとも一部異なる測定原理を採用している複数のセンサーエレメントを包含している。該センサーシステムは、シグナル処理手段を包含しているが、該シグナル処理手段は、センサーエレメントのセンサー・シグナルを少なくとも一部共通に評価し、センサー・シグナルの情報クオリティを評価するように構成されている。ここで、該シグナル処理手段は、物理的値の少なくとも一つのデータの精度に関する情報を提供する。該シグナル処理手段は、精度に関する情報が、少なくとも一つの特性値、或いは、特性値セットに記述されるように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】ＷＯ  ２０１４／０３２６６４  Ａ１
【特許文献２】ＷＯ  ２０１１／１３１１６５  Ａ１
【特許文献３】ＤＥ  １０２０１３２１３３６１  Ａ１
【特許文献４】ＤＥ  １０２０１２２１９４７５  Ａ１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
よって、本発明の課題は、既知の方法と比較して、より高い可用性とより広い捕捉領域を有し、且つ、より堅牢な推定を可能にする走行レーンを推定するための方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の起点としては、レーン維持サポートに加え、ローカライゼーションやポジショニングのためのより複雑な役割、並びに、走行ストラテジーを計画し、高度に自動化された走行に対応する軌道を得るには、緻密な走行レーン推定が必須になったことを挙げることができる。
【００１３】
自律走行へと向かうドライバー・アシスタント・システムの発展を見越せば、（特に、「Ｒｏａｄ  Ｍｏｄｅｌ」乃至「道路モデル」と言う意味での描写を可能にするための）車両周辺部における走行レーン情報の認識に課せられる要求は、増すばかりである：
−自分の走行レーンの信頼性ある堅牢な認識、並びに、認識率の高い可用性は、安定し信頼性あるシステムにとって不可欠である。これは、カメラベースのシステムが限界に達した時、特に、天候条件が悪い場合（雪／霧）や視野が（他の交通参加者によって）部分的に覆われている場合などにおいて重要である。そして、これが達成できない限り、例えば、高度に自動化された走行など、ドライバーが常に監視していなくても良いシステムを実現することはできない。
−  例えば、より速い走行速度を可能にするためには、より遠い到達範囲まで自分の走行レーンを捕捉することが必要である。
−  自分の走行レーンに加え、隣の走行レーンの認識も、例えば、車線変更や追越マヌーバを計画するため、或いは、「右側走行原則（ドイツ交通法の「Ｒｅｃｈｔｓｆａｈｒｇｅｂｏｔ」）」などの交通ルールを守るため、或いは、交通標識を必要に応じてそれぞれの走行レーンに帰属させるためには、必須である。
−  冗長的情報を用いることにより、センサーの作動停止やそれらの弱点は、補完可能である。いずれにせよ、如何なる時点においても、走行レーン認識の実施は、保証できなければならない。
【００１４】
本発明の第一アスペクトは、走行レーンの推移の割り出し、乃至、推定の際に、一つの周辺把握センサーのデータに限定せず、複数のセンサー類からのインプットデータを処理すると言うことである。
走行レーンマークの検出は、一台のモノカメラに加え、付加的に、第二、乃至、更なるカメラ、特に好ましくは、ステレオカメラ、側方乃至後方に捕捉領域を有するカメラ（例えば、全周視野システムやサラウンドビュー・システムに用いられるもの）、或いは、側方に配置された大きな開口角度を有するカメラなどの測定データ、並びに、他の光学的３Ｄセンサー類を用いて実施される。即ち、走行レーンマークの空間的に解像された認識は、高解像度３Ｄフラッシュ・ライダーやフォトンミックス検出器（ＰＭＤ，Ｐｈｏｔｏｎｉｃ  Ｍｉｘｉｎｇ  Ｄｅｖｉｃｅ）などによって、或いは、レーザーを用いて走行レーンマークにおける反射を検出するレーザーベースの方法によっても可能である。
【００１５】
付加的、乃至、代案的に、走行レーン推移は、ダイナミックなオブジェクト、即ち、他の車両や交通参加者をベースに推定することもできる。該ダイナミックなオブジェクト、並びに、それらの挙動（例えば、３Ｄポジション、相対速度など）は、電磁波センサー類、特に好ましくは、レーダーセンサーやライダーセンサーによってトラッキング可能である。また、走行レーンに関する情報は、例えば、ナビゲーション・システムの地図など、地図マテリアルから得たり、バックエンド・データベース、或いは、他の車両とのコミュニケーションからも得たりできるが、自車両のポジションは、位置捕捉手段（例えば、ＧＰＳ、ＧＮＳＳ、ランドマークによるローカライゼーションなど）により、割り出される。尚、車載センサーから得られるオドメトリ・データに関する情報からも走行レーンの推移を憶測できる。ここで言うオドメトリ・データは、車両の動きを特徴づける、特に、シャーシ（走行装置）、パワートレイン（動力伝達系統）、ハンドルなどの測定値や車両のナビケーション手段の測定値などの車載センサーデータを包含していることができる。
【００１６】
本発明の第二のアスペクトは、センサーの測定方法に関わりなく、該センサー類が提供するデータを処理するが、該センサー類の個々の測定値のクオリティも推定の際にインプットされると言うものである。これにより、各々の測定値が、汎用な特徴として推定の際に考慮される。
【００１７】
本発明において該方法は、走行レーンの推定のために複数のインプットデータを用いている。このインプットデータは、複数の異なるセンサーによって互いに独立して測定される特徴ベクトルの位置と方向である。該特徴ベクトルは、走行レーンの境界上の一点を記述するエゴ（自）車両座標システム内のポジション、並びに、その位置において該走行レーンの境界がどの方向に推移するかを示す方向、乃至、角度から構成されている。該角度は、以下、ヘッディング（角）とも記述され、車体前後方向と走行レーン境界の推移方向との間の角度を示すものである。
【００１８】
更なるインプットデータとしては、測定のクオリティ、即ち、測定の位置精度と方向精度、並びに、特徴ベクトルの存在確率を示す値が挙げられる。本方法は、以下のステップを有している：
該インプットデータは、ステップＳ１０において、同時に累積される。
累積されたインプットデータから、測定のクオリティ（位置と方向の精度、並びに、特徴ベクトル存在確率）を考慮しながら、走行レーンのジオメトリがステップＳ２０において推定される。走行レーンの推定されたジオメトリ、即ち、推定結果は、ステップＳ３０において出力されるが、ここでは、特に好ましくは、走行レーンの推定された推移を量的に記述する特徴ベクトルの位置と方向として、汎用的に実施されることが可能である。
【００１９】
要するに、本発明は、堅牢かつ正確な走行レーン推移推定用の汎用的な特徴レベルにおける様々な情報源、乃至、センサー類のデータを用いることをベースとした、インテリジェントかつ汎用的な走行レーン推定のための方法を提供する。
本方法は、以下の長所を提供する：
本方法では、雑多（ｈｅｔｅｒｏｇｅｎ）な情報源、即ち、異なる測定原理を有する任意の数の源を、採用することが可能である。
本方法では、インプットデータとアウトプットデータを、ｘ−，ｙ−ポジション、方向、乃至、ヘッディング、偏差（ｖａｒｉａｎｃｅ）、信頼性とすることにより汎用的に描写することが可能である。
【００２０】
一つのインプットデータ源の不確実性は、他のインプットデータ源の正確性によって補正可能である。推定結果は、一つの情報源のインプットデータを組合せ、改善する。
走行レーン推定の可用性と堅牢性が、冗長性によって向上する。情報源が作動停止した場合、信頼性が低下し、位置と方向の偏差は増すが、システムは、作動停止しない。
この推定には、アプリオリ（自明的）に、幾何学的モデル仮定を必要としない。
そこにおいて走行レーン推定が実施される捕捉領域、乃至、車両の周辺部の領域が、拡張される。
【００２１】
該特徴は、様々な情報源から、僅かな前処理によって抽出が可能である（例えば、カメラ・システムでは、走行レーンマーク上の特徴ベクトルが、抽出され、ダイナミックなオブジェクトからの推定では、該推定は、該ダイナミックなオブジェクトの軌道から記述される）。特徴ベクトルにより、フュージョン・モデルのインプットデータとアウトプットデータの非常に汎用的な描写が実現する。
【００２２】
該融合（フュージョン）は、情報源の測定原理に依存せず、且つ、如何なる幾何学的モデル仮定（例えば、走行レーン推移のクロソイド曲線やスプライン曲線による近似）も必要としていない。更に、該アルゴリズムは、個々のインプットセンサーに対してのみならず、インプットシグナルの如何なる組み合わせに対しても機能するため、該融合は、使用された情報源の数に依存しない。インプットデータとアウトプットデータのクオリティは、ポジション偏差と信頼性値によって描写される。これにより様々なインプットデータを捕捉し、（適切に加重して）組合せることができると共にその結果のポジション精度を維持することができる。更には、例えば、一つの情報源が作動停止しても、該結果においては、特徴ベクトルの信頼性値の低下（言い換えれば、偏差の増加）としてのみ現れ、システム停止には至らない。
【００２３】
ある好ましい実施形態においては、更なるステップＳ１２において、まとめられた状態にある累積された特徴ベクトルが、組合される。即ち、ヘッディング角度にわずかな差しかなく、特に、ポジションの一つの座標において、互いの間隔が遠すぎない場合、該累積された特徴ベクトルは、グループに集約される。
【００２４】
本発明の好ましい発展形態によれば、更なるステップＳ１４において、組合された特徴ベクトルが融合される。該融合は、特に好ましくは、メイン推移方向における平滑化を達成できる加重平均によって実施される。
【００２５】
ある好ましい実施バリエーションでは、累積された（場合によっては、組み合わされ、平均化された）特徴ベクトルに基づいて、幾何学的モデル仮定が、走行レーンのジオメトリを推定するにあたって用いられる。
【００２６】
走行レーンを推定するために、特に好ましくは、ＧｒａｐｈＳＬＡＭ法が用いられる。このＧｒａｐｈＳＬＡＭアルゴリズムは、所謂「ｆｕｌｌ  ＳＬＡＭ  ｐｒｏｂｌｅｍ」（ＳＬＡＭ＝Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を、スパース・グラフ（疎グラフ）の最適化を用いて解決するものである。該ＳＬＡＭアルゴリズムは、同時（?Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ“）に、周辺部の地図を作成（?Ｍａｐｐｉｎｇ“）と該地図内における自分のポジションの同定（?Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ“）を試みるものである。これが「ｆｕｌｌ  ｐｒｏｂｌｅｍ」である訳は、現在のポジションのみならず、過去のポジションの推移も算出することにある。ＧｒａｐｈＳＬＡＭによる「ｆｕｌｌ  ＳＬＡＭ  ｐｒｏｂｌｅｍｓ」の解決方法では、例えば、カルマン・フィルターなどの従来の融合アルゴリズムとは異なり、後からでも間違った特徴の組合せを回避できる。これにより、より堅牢かつ正確な結果を作成し、出力できる。
【００２７】
好ましくは、道路境界マーク認識、走行レーンを区画するオブジェクトの認識、及び／或いは、前方を走行する、及び／或いは、対向して来る車両乃至ダイナミックなオブジェクトの軌道測定からインプットデータを割り出すことができる。
該道路境界マーク認識は、モノクロ、乃至、カラーの単眼フロントカメラ、或いは、ステレオカメラ、或いは、その他の光学的３Ｄセンサー類を用いたそれ自体既知の方法によって実施可能である。
【００２８】
走行レーンを空間的に区画するオブジェクトとは、縁石、ガードレール、ポール、道路脇建造物、乃至、隣接する野原やそれに類似するものに対する道路舗装面の淵の鉛直方向の掘り下げなどである。これらのオブジェクトは、特に、３Ｄセンサーによって検出する、或いは、カメラ画像データから割出すことができる。
【００２９】
前方を走行する、及び／或いは、対向して来る車両の軌道測定は、特に好ましくは、レーダー、ライダー乃至カメラを用いた車両オブジェクト認識によって実施可能である。この軌道測定から、前方を走行する、及び／或いは、対向して来る車両が一本の走行レーン内を走行しており、且つ、その走行レーン幅が理に適っていると仮定することによって、仮想的走行レーン推移を割り出すことができる。この際、一台の他の車両の典型的な車線変更は、測定された軌道のカーブ半径の変化から認識可能である。この割り出し方法によるポジション精度は、走行レーンマークの認識によるものよりも有意に低いものであるが、該方法は、レーダーセンサー類を用いることにより、非常に視界条件が悪くても、更には、走行レーンマークが全くない場合でも、機能する。
【００３０】
この様に出力される走行レーンの推定ジオメトリは、走行レーン逸脱警報（Ｌａｎｅ  Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ  Ｗａｒｎｉｎｇ，ＬＤＷ）、疲労警告、車線変更サポート、アクティブな走行レーン維持サポート（Ｌａｎｅ  Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ  Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ乃至Ｌａｎｅ  Ｋｅｅｐｉｎｇ）、走行レーン中央ガイド、ルートガイド・サポート、交通標識アシスタント（ある走行レーンに帰属する交通標識が自車両に対して有効か否かを割り出すため）、追越マヌーバサポート、交通ルールを守ること（例えば、（右側通行における）右側走行原則、実線における追い越し禁止など）、緊急ブレーキ・アシスタント、緊急操舵アシスタント、及び／或いは、自律的な車両運転などにおいて好ましく利用することが可能である。
【００３１】
更に、本発明に係る方法を実施するために構成されている走行レーンを推定するための装置も本発明の対象である。
【００３２】
以下、本発明の好ましい実施例を、図を用いて説明する。図の説明：
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】ある走行レーン内の車両、
【図２】同時に累積された二つの異なるセンサー類のインプットデータを描写したものであり、
【図３】図２においてまとめられたインプットデータを組合せたものを描写したものであり、
【図４】図３の組み合わせられたベクトルを融合したものを描写したものであり、そして、
【図５】走行レーンの推定を実施するための方法の流れに関する模式的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
図１は、三本（Ｉ−ＩＩＩ）あるうちの中央にある走行レーン（ＩＩ）にある車両（１）を示している。これら三本の走行レーンは、互いに、破線状の走行レーンマーク（６；７）によって分離されており、該三車線道路の外部に隣接する領域（４；９）からは、それぞれ、実線状の走行レーンマーク（５；８）、乃至、走行レーン境界マークによって分離されている。
【００３５】
該車両（１）は、複数の周辺把握センサー、好ましくは、フロント・カメラ（２）とレーダー・センサー（３）を装備している。該フロント・カメラ（２）は、車両（１）の前方にある走行レーン（Ｉ−ＩＩＩ）の領域を、道路表面が該フロント・カメラ（２）の視野内にあり、且つ、オブジェクトによって隠されていない限り、描写する。
【００３６】
これらの画像からは、それ自体既知の方法により、走行レーンマーク（５−８）が、明／暗・移行部として、抽出される。一つの特徴は、特徴ベクトルｍ（車両座標のｘ，ｙ，ヘディング）として、走行レーン（Ｉ−ＩＩＩ）の縁、或いは、二本の走行レーンの間に記述されることができる。
【００３７】
推定方法のインプットデータとして、フロント・カメラ（２）からは、走行レーン（Ｉ−ＩＩＩ）の縁、乃至、走行レーンマーク（４−８）上にある点の車両座標におけるｘ，ｙ−ポジションとヘディング角が供給される。
【００３８】
車両座標システムでは、ｘ軸は、車体前後軸に相当し、ｙ軸は、該ｘ軸に対して直交している。尚、正のｙ距離は、車両の前進方向に向かって左側にある。該ヘディング（角）は、車体前後軸に対するマーク線、乃至、走行レーン境界の角度を示している。正のｘ方向を有するヘディングは、走行レーンマークが、車体前後軸に対して平行に配向していることを意味している。
【００３９】
フロント・カメラ（２）の解像度には制限があり、走行レーンマーク抽出にも、例えば、座標変換により、不確実性があるため、ポジション（σＸ，σＹ）と方向（σＨｅａｄｉｎｇ）には、測定不正確さ、乃至、偏差が生じる。カメラ画像捕捉における障害や制限によって、或いは、走行レーンマークが、欠落している、隠れている、或いは、薄れている結果、フロント・カメラ（２）が、走行レーンマークを、少なくとも部分的に認識できない、或いは、確実に認識しきれないことがあり得る。これは、該当するベクトルの信頼性値として共に伝達される。この際、信頼性値＝１は、認識が１００％確実であり、信頼性値＝０．２は、該当するベクトルｍが、実際に走行レーンマーク（５−８）を示している確率が２０％に過ぎないことを意味している。代案的には、このポジションの走行レーンマークの、例えば、「実線」、「破線」、鋲状マーク（Ｂｏｔｔ’ｓ  Ｄｏｔｓ）の場合の「点線」など、タイプに関する情報を前もってフロントカメラ（２）から供給することも可能である。
【００４０】
即ち、出力・入力データの可及的な描写は、以下の如くである：
走行レーンの縁を描写する点：
−ｘ，ｙ                          ［ｍ］車両座標におけるポジション
−ヘッディング（Ｈｅａｄｉｎｇ）  ［ｒａｄ］車両座標におけるヘッディング角
−σＸ，σＹ，σヘッディング      ［ｍ，ｍ，ｒａｄ］標準偏差
−信頼性（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）  ［０．０，１．０］信頼性値（存在確率）
−タイプ                          属性  例えば、「実線」、「破線」
これにより、ＧｒａｐｈＳＬＡＭアルゴリズムを走行レーン推移推定に用いることが可能になる。
・融合アルゴリズムのアイデアは、走行レーン推移を描写する地図（「Ｍａｐ」）を特徴（ｘ，ｙ，ヘッディング）によって汎用的に記述することである。これらの特徴は、自分のポジションを推定しなければならないエゴ（自）車両座標システムにおいて記述される。
・インプットデータとしては、ベクトルの確率高いポジションを記述する汎用的特徴が、使用される。該ポジション確実性は、ポジション偏差によって記述される。この一般的な描写により、アルゴリズムは、特定のセンサー類に依存しない。
・例えば、カメラ・システムにおける誤検出やダイナミックなオブジェクトの検出の際の誤解釈など存在不確実性は、信頼性値によって描写される。
【００４１】
ＧｒａｐｈＳＬＡＭによる「ｆｕｌｌ  ＳＬＡＭ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ」ソリューションによれば（カルマン・フィルターなど従来の融合アルゴリズムとは異なり）、特徴（ベクトル）の誤ったアソシエーションを、堅牢且つ正確な結果を出すために、後になってから修正できる。
【００４２】
特徴点数（特徴となる点の数）としての汎用的アウトプット（或いは、複数の汎用的アウトプット）によって、該アルゴリズムは、レーン描写や幾何学的制限に関する仮定を必要としない。
【００４３】
図２から４は、走行レーン推定のための方法の実施形態を説明するものである。
図２は、第一センサー（閉じた矢印）の複数の特徴ベクトルｍ（センサー１）と第二センサー（開いた矢印）の複数の特徴ベクトルｍ（センサー２）のポジション（位置）とダイレクション（方向）を示している。様々なインプット源の特徴は、共通に経時的に累積され、特に好ましくは、ある一時点において、共通に割り出され、図２に例示される如く、同じｘ−ｙ−グラフに記入される。
【００４４】
図３は、これらが高い確率で同じ走行レーン境界に帰属していることから、該まとめられた特徴がどのように組合されるのかを示している。そして、このようにまとめられているのが、そのヘッディング角が本質的に一致し、そのポジションも互いにそれほど離れていない特徴ベクトルである。図３では、それぞれ略一線を形成する特徴ベクトルの上のグループ（ａ１）と下のグループ（ａ２）を認識できる。
フロントカメラによって検出され、ｘ方向に延びる破線の場合、走査する際、隣接する特徴ベクトル間のｘポジションに時折、ギャップができるが、ｙポジションに関しては、大きなギャップはあってはならない（図示せず）。
図４は、どのようにすれば、図３において組み合わされた特徴を、上のグループ（ｆ１）と下のグループ（ｆ２）において、特に好ましくは、ポジション精度が改善され、信頼性が高められるように、融合できるのかを示している。該融合は、異常値を排除できるｙポジションの加重平均として実施されることができる。該加重では、ポジション認識の測定不確実性だけでなく、存在確率も考慮される。
【００４５】
図５は、走行レーンの推定を実施するための方法の実施形態の流れを概略的に示している。
【００４６】
ステップＳ１０では、複数のセンサー類（センサー１からセンサーｎ）のインプットデータが、特徴ベクトルとして経時的に共通に累積される。
【００４７】
ステップＳ１２では、まとめられた特徴として組合されている。
【００４８】
該組合された特徴は、ステップＳ１４において融合される。
【００４９】
ステップＳ２０では、走行レーンのジオメトリが推定される。これは、該融合の結果を推定結果として引き継ぐことにより、実施される。融合が実施されなかった場合は、特徴ベクトルの描写をベースに推定が実施できる。
【００５０】
描写も実施されなかった場合は、直接、累積されたインプットデータから、ポジション精度と方向精度の測定クオリティ、並びに、特徴ベクトルの存在確率を考慮しながら、走行レーンのジオメトリの推定結果を得ることができる。
【００５１】
代案的には、融合、描写あるいは累積をした後、得られた特徴ベクトルと幾何学的モデルとの比較調整を実施することも可能である。
【００５２】
ステップＳ３０では、走行レーンの推定されたジオメトリが出力される。
【００５３】
以下、本発明に係る一方法の可及的な数式化を示す。
【００５４】
レーン特徴は、特徴ベクトルｆｉ：
【００５５】
【数１】
0006800168.tif 000002
として記述できるが、式中、ｘｉとｙｉは、特徴の位置を、そして、θｉは、ヘッディング角を表している。各々の特徴用の測定不確実性は、ｘ、ｙとθに係る信頼性値ｃｉと共分散マトリックスΣｉによって示される。この二次式では、車線推移の高さ情報は、無視されている。
【００５６】
レーン特徴を融合するためのアルゴリズムの目的は、周辺部の描写を、様々なレーン特徴・インプットデータから得られるレーン特徴Ｆ１，Ｆ２，…，ＦＮのセットＦｆｕｓｅｄとして得ることである。一般的にこの問題は、アポステリオリ確率（後天的確率）：
【００５７】
【数２】
0006800168.tif 000003
の推定として記述されるが、式中、ｘｔは、その時点の車両ポーズ、ｍは、多数の測定ｚ１：ｔによる周辺部の描写である。そして、複数のコントロール・ベクトルｕ１：ｔが、対応する時間に対する車両の動きを記述する。これは、ＳＬＡＭ問題として知られており、これは、例えば、カルマン・フィルターやパーティクル・フィルターによって解決されることができる。
【００５８】
ここでは、周辺部、並びに、その時点の車両ポジションｘｔだけでなく、総軌道ｘ０：ｔも記述するＧｒａｐｈＳＬＡＭアルゴリズムが用いられる。
【００５９】
ＧｒａｐｈＳＬＡＭでは、等式（２）は、疎（英：ｓｐａｒｓｅ）なグラフとして記述される。該車両ポジションｘ０：ｔと周辺部ｍは、複数のバーテックス（ノード）ｖｉ∈Ｖとして記述される。測定とコントロール・ベクトルは、対応するバーテックスをエッジとして結ぶ不可避な条件として記述される。該エッジは、走行レーンの縁に関する情報を包含している。該グラフは、条件の合計：
【００６０】
【数３】
0006800168.tif 000004
として表現されるが、式中、ｅ（ｚｉｊ，ｖｉ，ｖｊ）は、エラー・ファンクションである。このエラー・ファンクションは、測定ｚｉｊとバーテックスポーズ差
【００６１】
【数４】
0006800168.tif 000005
間の不一致を示す。この不一致は、情報マトリックス
【００６２】
【数５】
0006800168.tif 000006
として与えられる測定共分散によって加重される。ノンリニア二次式の合計の最小限化は、ガウス・ニュートン・アルゴリズムによって解決される。結果として得られる複数のバーテックスＶ＊＝ａｒｇ  ｍｉｎｖＪ（Ｖ）のコンフィグレーションは、推定された周辺特徴のポーズ、並びに、車両ポーズと同じである。
【００６３】
該グラフは、以下のように構成される。周辺部と測定されたレーン特徴は、グラフＧｔのノードとして描かれる。車両前方の周辺部だけに興味があるため、車両ポーズの対応するセットは、τ−１ポーズのｘｔ−τ：ｔに削減される。これにより、該グラフＧｔは、逐次的車両ポーズｘｔ−τ，ｘｔ−τ＋１，…，ｘｔとレーン特徴ｆ１，ｆ２，…，ｆｎをバーテックスｖｉ＝［ｘ，ｙ，θ］として包含している。グラフ・バーテックスの全てのポーズは、その時点の車両ポーズ・座標系に対応して示される。グラフのノードを定義する測定強制条件は、インプット・レーン特徴と以下に説明するコントロール・ベクトルから得られる。
【００６４】
オドメトリは、以下の様にして、グラフに挿入される：その時点のコントロール・ベクトル
【００６５】
【数６】
0006800168.tif 000007
は、それ以前のグラフＧｔ−１に付加される。制御ベクトルは、車両のヨーイング率
【００６６】
【数７】
0006800168.tif 000008
と速度
【００６７】
【数８】
0006800168.tif 000009
からなり、以前のポーズｘｔ−１とその時点（最新）のポーズｘｔとの間のポーズ差
【００６８】
【数９】
0006800168.tif 000010
を対応する情報マトリクスΩΔｘによって計算するために用いられる。先ずは全てのバーテックスが、ｘｔ−１から最新の車両ポーズｘｔに、Δｘを用いてトランスフォームされる。このトランスフォーム後、車両から５メートル以上後ろにある測定は、グラフＧｔから除かれる。付加的に、使われなくなった以前の車両ポーズも破棄される。該オドメトリ・エッジは、グラフ内において、二つの連続するポーズ間に条件：
【００６９】
【数１０】
0006800168.tif 000011
として挿入されるが、エラー・ファンクション：
【００７０】
【数１１】
0006800168.tif 000012
を包含している。
【００７１】
一台の使用可能な車載カメラ（ｓｍｃ）の走行レーン認識からのクロソイドは、以下のように、グラフに付け加えられる：
該クロソイドは、車両座標システムにおいて、特徴
【００７２】
【数１２】
0006800168.tif 000013
のポーズと情報マトリクスを計算するために、「２メートル」として走査される。これらの特徴は、グラフの全ての存在するレーン特徴と組合される。組合距離内に特徴が全くない見つからない場合、グラフに新しいバーテックスが追加される。その条件は：
【００７３】
【数１３】
0006800168.tif 000014
として記述されるが、式中、測定
【００７４】
【数１４】
0006800168.tif 000015
は、最新の車両ポーズｘｔと新しい、或いは、組合された特徴ｆ＊のバーテックスとの間の望ましいポーズ差である。これにより、ｓｍｃエッジが得られる。
高解像度カメラ（ｈｒｃ）から得られた特徴は、以下のように、グラフに挿入される：高解像度カメラの画像内の特徴は、レーンマークにおいて直接的に抽出されるため、車両座標内の該当する特徴
【００７５】
【数１５】
0006800168.tif 000016
は、直接的に存在する特徴と組合される、或いは、該当する測定・強制条件を付して新しいバーテックスとして挿入され：
【００７６】
【数１６】
0006800168.tif 000017
ここれにより、高解像度カメラデータのエッジが得られる。
【００７７】
ダイナミックなオブジェクトからの特徴は、以下のようにグラフに付加される：アイデアの基礎は、他の交通参加者の位置と動きを、走行レーンに関する情報を割り出すために使用すると言うことである。多くのケースにおいて、他の車両のドライバーは、レーン中央部近くを走ろうとする。この仮定をベースに、トラッキングされたオブジェクトから特徴を生成させる。オブジェクトの走行方向に対して直角な二つの特徴が、各々のダイナミックなオブジェクトの左側と右側の間隔ｗ／２を置いた場所に、可及的走行レーンマークとして作成される。パラメータｗは、使用可能な車載カメラの走行レーン認識によるクロソイドから受け継ぐことが可能な、或いは、何もなければ３．５メートルであるとみなされるその時点のレーン幅の推定である。尚、後者は、ドイツのアウトバーンの走行レーンの一般的な幅である。
【００７８】
該当する特徴共分散は、オブジェクト共分散、並びに、交通参加者からレーン中央までの側方への標準偏差を示す共分散マトリックスとの合計に等しい。結果として得られる特徴は、存在する特徴と組合される、或いは、測定・強制条件を付して新しいバーテックスとして付加される：
【００７９】
【数１７】
0006800168.tif 000018
但し、式中、
【００８０】
【数１８】
0006800168.tif 000019
は、時点ｔにおけるトラッキングされた第ｉオブジェクトの左側乃至右側の特徴である。
該モデルにおいてあり得る一つの不十分性としては、左と右の特徴が、分離しており、そのため、左の特徴の位置が改善されても、右の特徴に影響を及ぼさず、また逆も同様であることが挙げられる。そのため、レーン幅の仮定が、左右の特徴間の強制条件として表現される：
【００８１】
【数１９】
0006800168.tif 000020
一つのオブジェクトの左と右の特徴間の望ましいポーズ差は、側方の間隔としてのレーン幅ｗを有するｗ＝［０，ｗ，０°］として定義されている。尚、双方の特徴の移動方向は、同じでなければならないため、角度差は、ゼロとする。情報マトリクスΩｗｉｄｔｈは、その時点のレーン幅推定の偏差に相当する。
【００８２】
更に、付加的な依存性を考察する：このモデルでは、一つのオブジェクトの同じ側の二つの連続する特徴が分離される。即ち、
【００８３】
【数２０】
0006800168.tif 000021
は、
【００８４】
【数２１】
0006800168.tif 000022
に対して直接的な影響を有していないと言うことである。特徴
【００８５】
【数２２】
0006800168.tif 000023
が、他の測定によって修正された場合、多大な不一致が、後続の特徴に発生し得る。該不一致は、平滑化条件：
【００８６】
【数２３】
0006800168.tif 000024
が、二つの特徴間に挿入されることにより、最小化されなければならない。連続する特徴の横方向へのずれは、
【００８７】
【数２４】
0006800168.tif 000025
を大きくすることにより、削減できる。但し、長手方向の距離は変更してはならないため、
【００８８】
【数２５】
0006800168.tif 000026
である。各々のオブジェクトに対してこれは、片側のエッジとして得られる。ある交通参加者が、車線変更した場合、特徴
【００８９】
【数２６】
0006800168.tif 000027
は、ある一本のレーンに、そして、ある特定の一点から特徴
【００９０】
【数２７】
0006800168.tif 000028
は、他のレーンに帰属しているため、上記条件は、全く満たされない。この様な場合、ＧｒａｐｈＳＬＡＭでは、等式（９）にチェンジ変数０≦ｓｔ，ｉ，ｌ／ｒ≦１を乗算することができる。この変数を「０」とした場合、このエッジは、デアクティベートされ、「１」とした場合は、エッジは、フルにアクティベートされる。これは、誤ったリンクを避けるために、
【００９１】
【数２８】
0006800168.tif 000029
を更なる条件として挿入することによりＧｒａｐｈＳＬＡＭの最適化において採用することができる。これは、エッジのエラーが大きくなりすぎ、エッジをデアクティベートした方が良い結果が得られるようになるまで、アクティベートし続けることを強制する。
グラフを解く：まとめると、グラフＧｔは、条件：
【００９２】
【数２９】
0006800168.tif 000030
を包含しており、式中、ｔは、全てのτ−１に係る時間ステップであり、ｉは、対応する時間ステップにおいて作動している全てのセンサー特徴である。
【００９３】
最適なバーテックスポーズのコンフィグレーションは、グラフを解くことにより得られる。アルゴリズムの結果は、直接的に最適なバーテックスポーズに相当する融合されたスーパー特徴のセットＦｆｕｓｅｄに相当する。結果として得られる融合された特徴の信頼性値は、測定された特徴が組合される都度に更新される。
【００９４】
カメラベースのダイナミック・オブジェクトを用いた走行レーン検出と走行レーン推移の推定を採用した本発明の方法が、実施可能であることを証明するために、融合アルゴリズムのリアルタイム能力を有する応用を実施した。
【００９５】
ここでは、以下のインプットデータを用いた：
−使用可能な車載カメラの走行レーン認識（走査されたクロソイドからの特徴）
−高解像度カメラによる走行レーン認識
−ダイナミック・オブジェクトによる走行レーン推定
このステップでは、第一に、使用可能な車載カメラの自車走行レーンの走行レーン認識の堅牢さと高いポジション精度が、高解像度カメラの拡張された走行レーン検出（より遠い到達距離、隣の走行レーンの検出）と組み合わされる。尚、該結果のポジション精度は、特徴の偏差によってあらわされる。更に、この融合ステップにおいて、カメラベースの走行レーン情報は、（カメラ、レーダー、ライダーにより捕捉される）ダイナミックなオブジェクトを基にした推定とも融合される（これにより、異なる測定原理の長所を組み合わせることができる−例えば、隠蔽により、カメラベースの走行レーン検出からの情報が少ない場合）。アウトプット特徴に基づいて、幾何学的モデル仮定を当てはめることができる（クロソイドやスプラインなどを用いた走行レーン推移の近似）。
【００９６】
その結果、走行レーンジオメトリの認識の信頼性が、従来の認識方法と比較して有意に向上する。
【図１】
0006800168.tif 000031
【図２】
0006800168.tif 000032
【図３】
0006800168.tif 000033
【図４】
0006800168.tif 000034
【図５】
0006800168.tif 000035