(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路区画線を検出する道路区画線検出ユニット（３）と、
自車両の走行環境を取得する走行環境取得ユニット（５）と、
前記道路区画線検出ユニットの検出結果、及び前記走行環境取得ユニットで取得した前記走行環境に基づき、道路区画線が存在する確率又は道路区画線が特定の種類である確率を含む道路区画線確率情報を取得する道路区画線確率情報取得ユニット（９）と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得ユニット（７）と、
前記道路区画線確率情報取得ユニットで取得した前記道路区画線確率情報を、それを取得したときの自車両の位置情報と関連付けて記憶部（２９）に記憶する記憶ユニット（１１）と、
自車両の前方の位置情報と関連付けられた前記道路区画線確率情報を前記記憶部から読み出す読み出しユニット（１３）と、
前記読み出しユニットにより読み出した前記道路区画線確率情報に基づき、道路区画線の信頼度を算出する信頼度算出ユニット（１５）と、
を備えることを特徴とする道路区画線情報取得装置（１）。
【請求項２】
道路区画線を検出する道路区画線検出ユニット（３）と、
自車両の走行環境を取得する走行環境取得ユニット（５）と、
前記道路区画線検出ユニットの検出結果、及び前記走行環境取得ユニットで取得した前記走行環境に基づき、道路区画線が存在する確率又は道路区画線が特定の種類である確率を含む道路区画線確率情報を取得する道路区画線確率情報取得ユニット（９）と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得ユニット（７）と、
前記道路区画線確率情報取得ユニットで取得した前記道路区画線確率情報を、それを取得したときの自車両の位置情報と関連付けて記憶部（２９）に記憶する記憶ユニット（１１）と、
自車両の前方の位置情報と関連付けられた前記道路区画線確率情報を前記記憶部から読み出す読み出しユニット（１３）と、
を備え、
前記走行環境は、天候又は自車両の車両状態であり、
前記車両状態は、操舵角速度、加速度、及びヨーレートから選択される１以上であることを特徴とする道路区画線情報取得装置（１）。
【請求項３】
道路区画線を検出する道路区画線検出ユニット（３）と、
自車両の走行環境を取得する走行環境取得ユニット（５）と、
前記道路区画線検出ユニットの検出結果、及び前記走行環境取得ユニットで取得した前記走行環境に基づき、道路区画線が存在する確率又は道路区画線が特定の種類である確率を含む道路区画線確率情報を取得する道路区画線確率情報取得ユニット（９）と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得ユニット（７）と、
前記道路区画線確率情報取得ユニットで取得した前記道路区画線確率情報を、それを取得したときの自車両の位置情報と関連付けて記憶部（２９）に記憶する記憶ユニット（１１）と、
自車両の前方の位置情報と関連付けられた前記道路区画線確率情報を前記記憶部から読み出す読み出しユニット（１３）と、
を備え、
前記道路区画線確率情報取得ユニットは、自車両の位置情報と関連付けられた過去の前記道路区画線確率情報を前記記憶部から読み出し、前記道路区画線検出ユニットの検出結果、及び前記走行環境取得ユニットで取得した前記走行環境に基づき過去の前記道路区画線確率情報を更新して、前記道路区画線確率情報を取得することを特徴とする道路区画線情報取得装置（１）。
【請求項４】
道路区画線を検出する道路区画線検出ユニット（３）と、
自車両の走行環境を取得する走行環境取得ユニット（５）と、
前記道路区画線検出ユニットの検出結果、及び前記走行環境取得ユニットで取得した前記走行環境に基づき、道路区画線が存在する確率又は道路区画線が特定の種類である確率を含む道路区画線確率情報を取得する道路区画線確率情報取得ユニット（９）と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得ユニット（７）と、
前記道路区画線確率情報取得ユニットで取得した前記道路区画線確率情報を、それを取得したときの自車両の位置情報と関連付けて記憶部（２９）に記憶する記憶ユニット（１１）と、
自車両の前方の位置情報と関連付けられた前記道路区画線確率情報を前記記憶部から読み出す読み出しユニット（１３）と、
を備え、
前記道路区画線確率情報は、２種以上の前記特定の種類について、道路区画線が前記特定の種類である確率を含むことを特徴とする道路区画線情報取得装置（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は道路区画線情報取得装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両に搭載したカメラで車両の周辺を撮影して画像を取得し、その画像において道路区画線（例えば、白線、ポッツドッツ、キャッツアイ等）を検出する技術が知られている。道路区画線の検出は、まず、画像において輝度変化が大きい画素をエッジ点として抽出し、次に、抽出したエッジ点を通る近似曲線を道路区画線として検出する、という方法で行われる。検出した道路区画線は、車両の車線逸脱を防止する制御（例えばレーンキープ制御、車線逸脱警報の報知）等に用いられる。
【０００３】
路面の状態等によっては、画像から道路区画線を正確に検出できない場合がある。このような場合に、不正確な道路区画線に基づきレーンキープ制御等を行うと、誤った制御を実行してしまうおそれがある。特許文献１記載の技術では、道路区画線を検出する過程で抽出したエッジ点の総数に基づき、道路区画線の視認性を判断し、視認性が低ければ、車線逸脱警報の報知を中止する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２６６０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１記載の技術をレーンキープ制御に適用した場合、道路区画線の視認性が低いことを確認した後にはじめて、レーンキープ制御等を中止することができる。そのため、道路区画線の視認性が低いことを確認するまでは、精度の低い道路区画線の検出結果に基づき、レーンキープ制御等を実行することになる。
【０００６】
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、道路区画線の視認性が必ずしも低下しなくても、適切な制御を可能にする道路区画線情報取得装置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】
【０００７】
本発明の道路区画線情報取得装置は、道路区画線を検出する道路区画線検出ユニットと、自車両の走行環境を取得する走行環境取得ユニットと、道路区画線検出ユニットの検出結果、及び走行環境取得ユニットで取得した走行環境に基づき、道路区画線が存在する確率又は道路区画線が特定の種類である確率を含む道路区画線確率情報を取得する道路区画線確率情報取得ユニットと、自車両の位置情報を取得する位置情報取得ユニットと、道路区画線確率情報取得ユニットで取得した道路区画線確率情報を、それを取得したときの自車両の位置情報と関連付けて記憶部に記憶する記憶ユニットとを備える。
【０００８】
さらに、本発明の道路区画線情報取得装置は、自車両の前方の位置情報と関連付けられた道路区画線確率情報を記憶部から読み出す読み出しユニットを備える。
本発明の道路区画線情報取得装置は、予め記憶部に記憶されていた、自車両の前方の位置情報と関連付けられた道路区画線確率情報を読み出す。読み出した道路区画線確率情報を用いれば、道路区画線を用いる制御（例えばレーンキープ制御、車線逸脱警報の報知等）の開始、継続、停止等を適切に判断することができる。
【０００９】
そのため、本発明の道路区画線情報取得装置によれば、その時点で道路区画線の視認性が必ずしも低下していなくても、上記の判断を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】道路区画線情報取得装置１の構成を表すブロック図である。
【図２】道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理を表すフローチャートである。
【図３】図３Ａは実線におけるエッジ点１０１の配列を表す説明図であり、図３Ｂは破線におけるエッジ点１０１の配列を表す説明図であり、図３Ｃは複合線における道路区画線候補１０７の配列を表す説明図である。
【図４】道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１の実施形態＞
１．道路区画線情報取得装置１の構成
道路区画線情報取得装置１の構成を図１に基づき説明する。道路区画線情報取得装置１は車両に搭載される車載装置である。以下では、道路区画線情報取得装置１が搭載された車両を自車両とする。
【００１２】
道路区画線情報取得装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えるコンピュータに、後述する処理を実行するためのプログラムをインストールしたものである。
道路区画線情報取得装置１は、機能的に、道路区画線検出ユニット３、走行環境取得ユニット５、位置情報取得ユニット７、道路区画線確率情報取得ユニット９、記憶ユニット１１、読み出しユニット１３、及び信頼度算出ユニット１５を備える。各ユニットが実行する処理は後述する。
【００１３】
自車両は、道路区画線情報取得装置１に加えて、カメラ１７、操舵角センサ１９、加速度センサ２１、ヨーレートセンサ２３、ワイパーセンサ２５、ナビゲーションシステム２７、記憶部２９、及びレーンキープユニット３１を備えている。
【００１４】
カメラ１７は、自車両の前方を撮影し、撮影した画像データを道路区画線検出ユニット３に出力する。カメラ１７の撮影範囲には、自車両前方の路面が含まれる。
操舵角センサ１９は、自車両の操舵角を検出し、その検出結果を走行環境取得ユニット５に出力する。加速度センサ２１は、自車両の加速度を検出し、その検出結果を走行環境取得ユニット５に出力する。ヨーレートセンサ２３は、自車両のヨーレートを検出し、その検出結果を走行環境取得ユニット５に出力する。ワイパーセンサ２５は、自車両のワイパーの動きを検出し、その検出結果を走行環境取得ユニット５に出力する。
【００１５】
ナビゲーションシステム２７はＧＰＳを備えており、自車両の位置情報を取得し、その位置情報を位置情報取得ユニット７に出力する。また、ナビゲーションシステム２７は外部と通信する通信手段を備えており、その通信により、自車両の位置における天候を表す天候情報（例えば、晴れ、曇りのうちのいずれであるか等）を取得することができる。そして、その天候情報を走行環境取得ユニット５に出力する。
【００１６】
記憶部２９はハードディスクドライブ（ＨＤＤ）から構成され、情報の記憶、保存、及び読み出しが可能である。
レーンキープユニット３１は、自車両の位置を、走行中の車線内（レーン内）に自動的に維持する制御（レーンキープ制御）を実行する。すなわち、レーンキープユニット３１は、走行中の車線の両側に位置する道路区画線に対する自車両の位置及び角度を取得し、自車両が車線から逸脱しないように、自動的に操舵等を行う。また、自車両が車線から逸脱する危険がある場合は警報を発する。レーンキープユニット３１は、道路区画線検出ユニット３で検出した道路区画線を用いて上記の制御を行う。
【００１７】
２．道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理
道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理を図２、及び図３に基づき説明する。この処理は自車両の走行中、所定時間ごとに繰り返し実行される。
【００１８】
ステップ１では、道路区画線検出ユニット３が、カメラ１７を用いて、自車両の前方を撮影した画像を取得する。その画像には、自車両の前方の路面が含まれる。
ステップ２では、道路区画線検出ユニット３が、前記ステップ１で取得した画像において、周知の方法により道路区画線を検出する。具体的には、以下のように行う。まず、画像において輝度変化が大きい画素をエッジ点として抽出する。次に、エッジ点を通る近似曲線を作成し、これを道路区画線候補とする。次に、道路区画線候補の輝度や道路区画線候補のパターン等の道路区画線らしさに基づき、道路区画線候補の中から道路区画線を検出する。
【００１９】
また、本ステップ２では、以下のようにして、検出した道路区画線の種類を判断する。図３Ａに示すように、道路区画線検出の過程で抽出したエッジ点１０１が一定の間隔で途切れることなく並んでおり、後述する複合線の特徴が表れていない場合は、検出した道路区画線の種類が実線（道路の進行方向に沿って途切れることなく続いている道路区画線）であると判断する。
【００２０】
また、図３Ｂに示すように、道路区画線検出の過程で抽出したエッジ点１０１が密集した区間１０３と、疎な区間１０５とが交互に表れ、後述する複合線の特徴が表れていない場合は、検出した道路区画線の種類を破線であると判断する。
【００２１】
また、図３Ｃに示すように、道路区画線検出の過程で作成した道路区画線候補１０７が、所定の幅（道路の進行方向に直交する方向における幅）の中に所定数以上あるという、複合線に特有の特徴が表れている場合は、検出した道路区画線の種類を複合線であると判断する。
【００２２】
ステップ３では、走行環境取得ユニット５が、ワイパーセンサ２５からワイパーの動きを表す検出信号を取得するとともに、ナビゲーションシステム２７から、自車両の位置における天候情報を取得する。
【００２３】
そして、走行環境取得ユニット５は、これらの情報から、自車両の位置における天候を判断する。すなわち、ワイパーセンサ２５の検出信号が、ワイパーが動いていることを表すものであれば、天候が雨であると判断し、ワイパーセンサ２５の検出信号が、ワイパーが動いていないことを表すものであれば、天候は雨ではない（晴れ又は曇り）であると判断する。
【００２４】
さらに、天候が雨ではない場合、走行環境取得ユニット５は、ナビゲーションシステム２７から取得した天候情報に基づき、天候が晴れか曇りのいずれであるかを判断する。なお、自車両の位置における天候は、走行環境の一例である。ここで、走行環境とは、自車両、又はその周囲における環境を意味する。走行環境としては、検出した道路区画線に対する信頼性に影響を与えるものが挙げられ、例えば、カメラ１７で取得した画像から上述した方法で道路区画線を検出するときの検出精度に影響を与えるものが挙げられる。走行環境としては、例えば、天候、自車両の車両状態（例えば、操舵角速度、加速度、ヨーレート等）が挙げられる。
【００２５】
ステップ４では、位置情報取得ユニット７が、ナビゲーションシステム２７を用いて、自車両の位置情報を取得する。
ステップ５では、道路区画線確率情報取得ユニット９が、記憶部２９から、道路区画線確率情報を読み出す。この道路区画線確率情報は、位置情報と関連付けられて記憶部２９に記憶されている。本ステップ５で読み出す道路区画線確率情報は、前記ステップ４で取得した自車両の位置情報と関連付けられた道路区画線確率情報である。
【００２６】
道路区画線確率情報は、以下の内容を含む。
確率Ｐｅ：関連付けられた位置情報が表す位置に道路区画線が存在する確率。
確率Ｐｔ１：道路区画線の種類が実線である確率。
【００２７】
確率Ｐｔ２：道路区画線の種類が破線である確率。
確率Ｐｔ３：道路区画線の種類が複合線である確率。
なお、道路区画線確率情報は、過去において実行された、後述するステップ７の処理で記憶されたものである。また、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３は、２種以上の特定の種類についての、道路区画線が特定の種類である確率の一例である。確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３は、それぞれ、０から１までの値をとる。
【００２８】
前記ステップ４で取得した自車両の位置情報と関連付けられた道路区画線確率情報が記憶部２９に存在しない場合は、例えば、デフォルトの道路区画線確率情報を用いることができる。デフォルトの道路区画線確率情報は、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３のデフォルト値を含んでいる。
【００２９】
また、前記ステップ４で取得した自車両の位置情報と関連付けられた道路区画線確率情報が記憶部２９に存在しない場合は、後述する第４の実施形態において天候が雨以外の場合のように、過去の道路区画線確率情報を使用することなく、新規に道路区画線確率情報を作成してもよい。
【００３０】
ステップ６では、道路区画線確率情報取得ユニット９が、前記ステップ２における道路区画線の検出結果、及び前記ステップ３で取得した走行環境に基づき、道路区画線確率情報を取得する。
【００３１】
より詳しくは、道路区画線確率情報取得ユニット９が、前記ステップ５で読み出した過去の道路区画線確率情報を、前記ステップ２における道路区画線の検出結果、及び前記ステップ３で取得した走行環境に基づき更新して、最新の道路区画線確率情報を取得する。具体的には、以下のように行う。
【００３２】
前記ステップ３で取得した、自車両の位置における天候が雨である場合は、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新しない。すなわち、前記ステップ５で読み出した確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を、そのまま、最新の確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３とする。なお、雨は、前記ステップ２における道路区画線の検出結果に対する信頼性を低下させる走行環境の一例である。
【００３３】
一方、前記ステップ３で取得した、自車両における天候が雨以外である場合は、前記ステップ２における道路区画線の検出結果に応じて、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新する。
【００３４】
具体的には、前記ステップ２で道路区画線を検出した場合は、数式（１）により確率Ｐｅを更新し、道路区画線を検出しなかった場合は、数式（２）により確率Ｐｅを更新する。ここで、ａは確率加減幅であり、正の定数である。
【００３５】
【数１】
0006272204.tif 000002
また、前記ステップ２で実線を検出した場合は、数式（３）により確率Ｐｔ１を更新し、実線を検出しなかった場合は、数式（４）により確率Ｐｔ１を更新する。
【００３６】
また、前記ステップ２で破線を検出した場合は、数式（５）により確率Ｐｔ２を更新し、破線を検出しなかった場合は、数式（６）により確率Ｐｔ２を更新する。
また、前記ステップ２で複合線を検出した場合は、数式（７）により確率Ｐｔ３を更新し、複合線を検出しなかった場合は、数式（８）により確率Ｐｔ３を更新する。
【００３７】
ステップ７では、記憶ユニット１１が、前記ステップ６で取得した最新の道路区画線確率情報を、前記ステップ４で取得した自車両の位置情報と関連付けて、記憶部２９に記憶する。
【００３８】
３．道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理
道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理を図４のフローチャートに基づき説明する。この処理は、自車両の走行中、所定時間ごとに繰り返し実行される。
【００３９】
ステップ１１では、位置情報取得ユニット７が、ナビゲーションシステム２７を用いて、自車両の現在位置Ｉを取得する。
ステップ１２では、位置情報取得ユニット７が、自車両の前方の位置であって、ｔ秒後に自車両が到達すると予測される位置（以下、前方位置Ｉ’とする）を算出する。前方位置Ｉ’は、前記ステップ１１で取得した現在位置Ｉから、ｔ秒間における自車両の移動距離ｄだけ、前方に進んだ位置である。上記の移動距離ｄは、その時点における自車両の車速ｖ（ｍ／ｓｅｃ）とｔとを乗算することで算出できる。
【００４０】
ステップ１３では、読み出しユニット１３が、前記ステップ１２で算出した前方位置Ｉ’と関連付けられた道路区画線確率情報を、記憶部２９から読み出す。
ステップ１４では、信頼度算出ユニット１５が、前方位置Ｉ’における信頼度Ｃ（Ｉ’）を算出する。信頼度Ｃ（Ｉ’）は、以下のように算出される。前記ステップ１３で読み出した道路区画線確率情報に含まれる確率Ｐｅが０．５（５０％）より小さい場合、信頼度Ｃ（Ｉ’）は、数式（９）に示されるように、０である。また、確率Ｐｅが０．５（５０％以上）である場合、信頼度Ｃ（Ｉ’）は、数式（１０）で表される。
【００４１】
【数２】
0006272204.tif 000003
数式（１０）において、ｗ１、ｗ２、ｗ３は、それぞれ、道路区画線の種類に対する重みを表す定数である。ｗ１、ｗ２は正の数であり、ｗ３は負の数である。ｗ１はｗ２より大きい。信頼度Ｃ（Ｉ’）は、前方位置Ｉ’に、レーンキープ制御にとって好適な種類の道路区画線（第１に実線、次に破線）が存在する信頼度を表すパラメータである。
【００４２】
ステップ１５では、信頼度算出ユニット１５が、前記ステップ１４で算出した信頼度Ｃ（Ｉ’）が所定の閾値より大きいか否かを判断する。閾値より大きい場合はステップ１６に進み、閾値以下である場合はステップ１７に進む。
【００４３】
ステップ１６では、信頼度算出ユニット１５が、レーンキープユニット３１に指示し、レーンキープ制御を開始させる。また、既にレーンキープ制御が行われている場合は、それを継続させる。
【００４４】
ステップ１７では、信頼度算出ユニット１５が、レーンキープユニット３１に指示し、レーンキープ制御を停止させる。また、それまでレーンキープ制御が行われていなかった場合は、その状態を維持する。
【００４５】
４．道路区画線情報取得装置１が奏する効果
（１Ａ）道路区画線情報取得装置１は、予め記憶部２９に記憶されていた、前方位置Ｉ’と関連付けられた道路区画線確率情報を読み出し、その道路区画線確率情報に基づき、信頼度Ｃ（Ｉ’）を算出する。
【００４６】
そのため、道路区画線情報取得装置１は、カメラ１７を用いて取得した画像における道路区画線の視認性が必ずしも低下していなくても、信頼度Ｃ（Ｉ‘）を算出し、その信頼度Ｃ（Ｉ’）に基づき、レーンキープ制御の開始、継続、停止を適切に判断することができる。
【００４７】
（１Ｂ）道路区画線情報取得装置１は、道路区画線検出ユニット３の検出結果に応じて、道路区画線確率情報を更新することができる。そのため、道路区画線確率情報の精度を一層向上させることができる。
【００４８】
（１Ｃ）道路区画線情報取得装置１は、道路区画線確率情報を更新するとき、走行環境に応じて、更新の態様を変える。すなわち、走行環境が、道路区画線検出ユニット３による道路区画線の検出結果に対する信頼性を低下させるもの（例えば雨）である場合は、道路区画線確率情報を更新しないようにする。そのため、道路区画線確率情報を不適切に更新してしまうことを抑制できる。
【００４９】
（１Ｄ）道路区画線情報取得装置１は、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３をそれぞれ取得し、それらを用いて信頼度Ｃ（Ｉ’）を算出する。そのため、信頼度Ｃ（Ｉ’）を一層適切に算出できる。
＜第２の実施形態＞
１．道路区画線情報取得装置１の構成
道路区画線情報取得装置１の構成は前記第１の実施形態と同様である。
【００５０】
２．道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理
道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理は、基本的には前記第１の実施形態と同様である。以下では、前記第１の実施形態と共通する処理については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００５１】
本実施形態では、前記ステップ３において、自車両の位置における天候とともに、自車両の操舵角速度（単位時間当りの操舵角の変化量）も取得する。操舵角速度は、操舵角センサ１９から所定時間ごとに繰り返し取得した操舵角に基づき算出することができる。なお、自車両の位置における天候と操舵角速度とは、走行環境の一例である。また、操舵角速度は、車両状態の一例である。
【００５２】
また、本実施形態では、前記ステップ６において、以下のようにして、最新の道路区画線確率情報を取得する。
前記ステップ３で取得した自車両の位置における天候が雨であるか、操舵角速度が所定の閾値以上である場合は、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新しない。すなわち、前記ステップ５で読み出した確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を、そのまま、最新の確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３とする。なお、雨と、所定の閾値以上の操舵角速度とは、前記ステップ２における道路区画線の検出結果に対する信頼性を低下させる走行環境の一例である。
【００５３】
一方、前記ステップ３において、自車両の位置における天候が雨以外であり、且つ自車両の操舵角速度が閾値未満である場合は、前記第１の実施形態と同様にして、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新する。
【００５４】
３．道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理
道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理は、前記第１の実施形態と同様である。
【００５５】
４．道路区画線情報取得装置１が奏する効果
１．道路区画線情報取得装置１の構成
道路区画線情報取得装置１の構成は前記第１の実施形態と同様である。
【００５６】
２．道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理
道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理は、基本的には前記第１の実施形態と同様である。以下では、前記第１の実施形態と共通する処理については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００５７】
本実施形態では、前記ステップ６において、以下のようにして、最新の道路区画線確率情報を取得する。具体的には、前記ステップ２で道路区画線を検出した場合は、数式（１１）により確率Ｐｅを更新し、道路区画線を検出しなかった場合は、数式（１２）により確率Ｐｅを更新する。
【００５８】
【数３】
0006272204.tif 000004
また、前記ステップ２で実線を検出した場合は、数式（１３）により確率Ｐｔ１を更新し、実線を検出しなかった場合は、数式（１４）により確率Ｐｔ１を更新する。
【００５９】
また、前記ステップ２で破線を検出した場合は、数式（１５）により確率Ｐｔ２を更新し、破線を検出しなかった場合は、数式（１６）により確率Ｐｔ２を更新する。
また、前記ステップ２で複合線を検出した場合は、数式（１７）により確率Ｐｔ３を更新し、複合線を検出しなかった場合は、数式（１８）により確率Ｐｔ３を更新する。
【００６０】
なお、数式（１１）〜（１８）において、ｍは自車両の位置における天候に応じて決まる値であり、天候が曇りのときは２、晴れのときは１、雨のときは０である。また、ｂはベース確率加減幅であり、正の定数である。
【００６１】
３．道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理
道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理は、前記第１の実施形態と同様である。
【００６２】
４．道路区画線情報取得装置１が奏する効果
（３Ａ）本実施形態では、天候を曇り、晴れ、雨の３つに分け、それぞれに応じて数式（１１）〜（１８）におけるｍの値を変化させている。すなわち、本実施形態では、３種類の天候に応じて道路区画線確率情報の更新の態様を変化させている。そのため、道路区画線確率情報を一層適切に更新することができる。
＜第４の実施形態＞
１．道路区画線情報取得装置１の構成
道路区画線情報取得装置１の構成は前記第１の実施形態と同様である。
【００６３】
２．道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理
道路区画線情報取得装置１が実行する道路区画線確率情報記憶処理は、基本的には前記第１の実施形態と同様である。以下では、前記第１の実施形態と共通する処理については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００６４】
本実施形態では、前記ステップ６において、以下のようにして、最新の道路区画線確率情報を取得する。前記ステップ３で取得した、自車両の位置における天候が雨である場合は、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新しない。すなわち、前記ステップ５で読み出した確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を、そのまま、最新の確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３とする。
【００６５】
一方、前記ステップ３で取得した、自車両における天候が雨以外である場合は、前記ステップ２における道路区画線の検出結果に応じて、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新する。
【００６６】
具体的には、前記ステップ２で道路区画線を検出した場合は、数式（１９）により確率Ｐｅを更新し、道路区画線を検出しなかった場合は、数式（２０）により確率Ｐｅを更新する。
【００６７】
【数４】
0006272204.tif 000005
また、前記ステップ２で実線を検出した場合は、数式（２１）により確率Ｐｔ１を更新し、実線を検出しなかった場合は、数式（２２）により確率Ｐｔ１を更新する。
【００６８】
また、前記ステップ２で破線を検出した場合は、数式（２３）により確率Ｐｔ２を更新し、破線を検出しなかった場合は、数式（２４）により確率Ｐｔ２を更新する。
また、前記ステップ２で複合線を検出した場合は、数式（２５）により確率Ｐｔ３を更新し、複合線を検出しなかった場合は、数式（２６）により確率Ｐｔ３を更新する。
【００６９】
３．道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理
道路区画線情報取得装置１が実行する信頼度算出処理は、前記第１の実施形態と同様である。
【００７０】
４．道路区画線情報取得装置１が奏する効果
（４Ａ）道路区画線情報取得装置１は、最新の道路区画線確率情報を取得するとき、走行環境に応じて、取得の態様を変える。すなわち、走行環境が、道路区画線検出ユニット３による道路区画線の検出結果に対する信頼性を低下させるもの（例えば雨）である場合は、道路区画線確率情報に含まれる確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を更新しない。そのため、最新の道路区画線確率情報を不適切に取得してしまうことを抑制できる。
【００７１】
（４Ｂ）道路区画線情報取得装置１は、天候が雨以外の場合において最新の道路区画線確率情報を取得するとき、過去の道路区画線確率情報を用いて更新する必要がない。そのため、最新の道路区画線確率情報を取得する処理が一層容易である。
＜その他の実施形態＞
（１）前記第１〜第４の実施形態において、走行環境は、天候、操舵角速度に加え、他のもの（例えば、自車両の加速度（特に自車両の横方向の加速度）、自車両のヨーレート）を含んでいてもよい。また、走行環境は、天候、操及び舵角速度のうちの一方又は両方に代えて、他のもの（例えば、自車両の加速度（特に自車両の横方向の加速度）、自車両のヨーレート）であってもよい。なお、加速度、ヨーレートは、車両状態の一例である。
【００７２】
走行環境が自車両の加速度である場合、例えば、加速度が所定の閾値以上であるならば、前記ステップ６において、道路区画線確率情報を更新せず、加速度が閾値未満であるならば、数式（１）〜（８）、又は数式（１１）〜（１８）に基づき、道路区画線確率情報を更新することができる。加速度が所定の閾値以上であることは、前記ステップ２における道路区画線の検出結果に対する信頼性を低下させる走行環境の一例である。
【００７３】
また、走行環境が自車両のヨーレートである場合、例えば、ヨーレートが所定の閾値以上であるならば、前記ステップ６において、道路区画線確率情報を更新せず、ヨーレートが閾値未満であるならば、数式（１）〜（８）、又は数式（１１）〜（１８）に基づき、道路区画線確率情報を更新することができる。ヨーレートが所定の閾値以上であることは、前記ステップ２における道路区画線の検出結果に対する信頼性を低下させる走行環境の一例である。
【００７４】
（２）前記第１〜第４の実施形態において、記憶部２９は、自車両の外部に設けられたクラウドコンピュータの一部であってもよい。この場合、道路区画線情報取得装置１は、そのクラウドコンピュータとの通信により、道路区画線確率情報の記憶及び読み出しを行うことができる。
【００７５】
また、記憶部２９が自車両の外部に設けられたクラウドコンピュータの一部である場合、自車両以外の車両も、道路区画線確率情報を車両の位置情報と関連付けて記憶部２９に記憶することができる。この場合、自車両の道路区画線情報取得装置１は、他の車両によって記憶された道路区画線確率情報を記憶部２９から読み出し、信頼度算出処理において使用することができる。
【００７６】
また、自車両の道路区画線情報取得装置１は、他の車両によって記憶された道路区画線確率情報を記憶部２９から読み出し、それを更新して、記憶部２９に記憶することができる。
【００７７】
（３）前記第３の実施形態において、天候が雨のときのｍの値は、０より大きく、１より小さい値であってもよい。
（４）前記第１〜第４の実施形態において、道路区画線確率情報は、確率Ｐｅを含み、確率Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３は含まなくてもよい。この場合、確率Ｐｅに基づき、レーンキープ制御を実行するか否かを判断することができる。例えば、確率Ｐｅが所定の閾値以上であればレーンキープ制御を開始又は継続し、確率Ｐｅが閾値未満であれば、レーンキープ制御を中止することができる。
【００７８】
また、道路区画線確率情報は、確率Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３の一部又は全部を含み、確率Ｐｅは含まなくてもよい。この場合、道路区画線確率情報に含まれる確率Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３の一部又は全部により信頼度Ｃ（Ｉ’）を算出し、その信頼度Ｃ（Ｉ’）に基づき、レーンキープ制御を実行するか否かを判断することができる。
【００７９】
（５）前記第４の実施形態において、天候が雨である場合も、過去の道路区画線確率情報を用いず、その時点における道路区画線検出ユニット３の検出結果、及びその時点における走行環境に基づき、確率Ｐｅ、確率Ｐｔ１、確率Ｐｔ２、及び確率Ｐｔ３を算出してもよい。
【００８０】
（６）自車両は、自動運転機能を備えていてもよい。そして、前記ステップ１５において、信頼度Ｃ（Ｉ’）が所定の閾値より大きいと判断した場合は、自動運転を開始又は継続し、閾値以下であると判断した場合は、自動運転を停止することができる。
【００８１】
また、自車両は、車線逸脱警報を報知する機能を備えていてもよい。そして、前記ステップ１５において、信頼度Ｃ（Ｉ’）が所定の閾値より大きいと判断した場合は、車線逸脱警報を報知する機能を開始又は継続し、閾値以下であると判断した場合は、車線逸脱警報を報知する機能を停止することができる。
（７）前記第１〜第４の実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、前記第１〜第４の実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、前記第１〜第４の実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、前記第１〜第４の実施形態の構成の少なくとも一部を、他の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。  
【００８２】
（８）上述した道路区画線情報取得装置の他、当該道路区画線情報取得装置を構成要素とするシステム、当該道路区画線情報取得装置としてコンピュータ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媒体、道路区画線情報取得方法等、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】
【００８３】
１…道路区画線情報取得装置、３…道路区画線検出ユニット、５…走行環境取得ユニット、７…位置情報取得ユニット、９…道路区画線確率情報取得ユニット、１１…記憶ユニット、１３…読み出しユニット、１５…信頼度算出ユニット、１７…カメラ、１９…操舵角センサ、２１…加速度センサ、２３…ヨーレートセンサ、２５…ワイパーセンサ、２７…ナビゲーションシステム、２９…記憶部、３１…レーンキープユニット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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