(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（４０）に搭載された道路画像取得手段（１０）により道路画像を取得し、その道路画像を用いて道路形状を求める道路形状認識装置（２０）であって、
認識範囲内の道路画像に基づいて道路形状を認識する認識処理手段（２１）と、
前記認識範囲内の前記道路形状に基づいて、認識範囲外の道路形状を推定する推定処理手段（２２）と、を備え、
前記推定処理手段は、前記認識範囲外であり、且つ、第１距離（Ｄ１）以内の前記道路形状を、曲率変化率が一定である曲線として推定し、前記第１距離以遠の前記道路形状を、曲率が一定である曲線として推定することを特徴とする道路形状認識装置。
【請求項２】
前記第１距離以遠の前記道路形状は、前記第１距離における前記曲線の曲率を用いて推定されることを特徴とする請求項１に記載の道路形状認識装置。
【請求項３】
前記第１距離は、第１条件に基づいて可変に設定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の道路形状認識装置。
【請求項４】
前記第１距離よりも遠方の第２距離（Ｄ２）以遠の前記道路形状を、直線として推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
【請求項５】
前記第２距離以遠の前記道路形状は、前記第２距離における前記曲線の接線である直線として推定されることを特徴とする請求項４に記載の道路形状認識装置。
【請求項６】
前記第２距離は、第１条件に基づいて可変に設定されることを特徴とする請求項４又は５に記載の道路形状認識装置。
【請求項７】
前記第１条件は、前記認識範囲内の前記道路の長さを示す認識距離（Ｄｒｅｃ）であることを特徴とする請求項３又は６に記載の道路形状認識装置。
【請求項８】
前記推定処理手段は、前記認識距離が所定値（Ｄｔｓｄ１）よりも大きい場合に、前記認識範囲外であり、且つ、前記第１距離以内の前記道路形状を、曲率変化率が一定である曲線として推定し、前記認識距離が所定値よりも小さい場合に、前記認識範囲外の前記道路形状を、曲率が一定の曲線として推定する手段をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の道路形状認識装置。
【請求項９】
前記第１条件は、前記車両が走行する道路の種類であることを特徴とする請求項３、６〜８のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
【請求項１０】
前記道路の種類を、前記車両の速度により判別することを特徴とする請求項９に記載の道路形状認識装置。
【請求項１１】
前記道路の種類を、前記認識処理手段が認識した前記道路の幅により判別することを特徴とする請求項９又は１０に記載の道路形状認識装置。
【請求項１２】
前記車両の位置を取得する車両位置取得手段をさらに備え、
前記道路の種類を、前記位置により判別することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
【請求項１３】
前記推定処理手段は、前記曲率変化率が負の値である場合には、前記曲率がゼロとなるまで前記曲率変化率が一定である曲線として前記道路形状を推定し、前記曲率がゼロであると推定された地点以遠の前記道路形状を直線として推定することを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
【請求項１４】
前記推定処理手段は、第２条件に基づいて、前記曲率がゼロとなった後も、前記曲率変化率が一定である曲線として前記道路形状を推定する手段を備えることを特徴とする請求項１３に記載の道路形状認識装置。
【請求項１５】
前記第２条件は、前記車両の速度であることを特徴とする請求項１４に記載の道路形状認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像された道路画像に基づいて、道路の形状を認識する道路形状認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像された道路画像に基づいて、走行区画線等により道路形状を認識する装置として、特許文献１に記載されたものがある。特許文献１に記載された装置では、撮像された道路画像から道路の曲率及びクロソイドパラメータ（曲率変化率が一定であるパラメータ）を算出しており、算出されたクロソイドパラメータを用いて、車両の挙動を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１０５２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、撮像された道路画像により道路形状を認識した際に、認識した道路形状を用いて認識範囲外の道路形状を推定することが可能である。しかしながら、画像認識により得られるクロソイドパラメータの精度は低く、遠方の道路形状をクロソイドパラメータにより推定する場合には、実際の道路形状と推定された道路形状との乖離が増大することが問題となる。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その主たる目的は、認識範囲よりも遠方の道路形状を、精度よく推定することができる道路形状認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両に搭載された道路画像取得手段により道路画像を取得し、その道路画像を用いて道路形状を求める道路形状認識装置であって、認識範囲内の道路画像に基づいて道路形状を認識する認識処理手段と、認識範囲内の道路形状に基づいて、認識範囲外の道路形状を推定する推定処理手段と、を備え、推定処理手段は、認識範囲外であり、且つ、第１距離以内の道路形状を、曲率変化率が一定である曲線として推定し、第１距離以遠の道路形状を、曲率が一定である曲線として推定することを特徴とする。
【０００７】
道路形状の推定を、パラメータの推定精度が低い曲率変化率が一定である曲線を用いて行う場合、認識範囲から遠方であるほど誤差が大きくなる。上記構成では、パラメータの推定精度が低い曲率変化率が一定の曲線による道路形状の推定を第１距離までとし、第１距離以遠を曲率が一定の曲線としている。そのため、推定された道路形状と実際の道路形状との乖離を小さくすることができる。
【０００８】
加えて、実際の道路のカーブ区間の形状は、曲率変化率が一定であるクロソイド曲線に基づいて設定される緩和区間を経て、曲率が一定の区間へと移行する。この点、上記構成では、第１距離Ｄ１までは曲率変化率を一定とし、第１距離以遠は曲率を一定としているため、認識範囲以遠の道路形状を、実際の道路形状に近似する形状として推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】道路形状認識装置の構成を示す図である。
【図２】車載カメラにより撮像される範囲を示す図である。
【図３】道路形状認識装置が実行する処理を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）が撮像される道路を示す概略図であり、（ｂ）が白線認識処理を示す図である。
【図５】（ａ）が曲率変化率を一定として推定した白線形状を示す図であり、（ｂ）が、第１距離以遠の曲率を一定として推定した白線形状を示す図である。
【図６】第２実施形態における、第１距離までは曲率変化率を一定とし、第２距離までは曲率を一定とし、第２距離以遠を直線として推定した白線形状を示す図である。
【図７】（ａ）は、通常時に撮像される道路を示す概略図であり、（ｂ）及び（ｃ）が、認識距離が短くなる例を示している。
【図８】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、図７（ａ）〜（ｃ）の場合における認識距離を示している。
【図９】第３実施形態における、認識距離と第１距離及び第２距離との関係を示している。
【図１０】第３実施形態における、認識距離が第１距離よりも小さく第２距離よりも大きい場合に推定される白線形状を示す図である。
【図１１】第１距離及び第２距離の設定方法の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜第１実施形態＞
以下、本実施形態に係る道路形状認識装置について、図面を参照しつつ説明する。本実施形態に係る道路形状認識装置は車両に搭載され、道路形状認識装置により認識された、道路幅や道路の曲率を含む道路形状は、例えば、車両が白線等の走行区画線から逸脱しないように制御するレーンキーピングアシストに用いられる。なお、本実施形態における道路形状認識装置は、道路上の白線の形状（白線形状）により道路形状を認識するものとしている。
【００１１】
まず、図１を参照して、本実施形態に係る道路形状認識装置２０の構成について説明する。本実施形態に係る道路形状認識装置２０は、白線認識部２１（認識処理手段）及び白線推定部２２（推定処理手段）を備え、車載カメラ１０（道路画像取得手段）から入力された画像を処理して得られた白線形状を、車両制御装置３０に送信するように構成されている。
【００１２】
車載カメラ１０は、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等であり、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、車両４０の前方の走行路を撮像するように、車両４０に搭載されている。詳しくは、車載カメラ１０は、車両４０の車幅方向の中央、例えばルームミラーに取り付けられており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域（図２（ａ）及び図２（ｂ）のハッチング領域）を撮像する。
【００１３】
道路形状認識装置２０は、ＣＰＵ、メモリ等を備えたコンピュータとして構成されている。ＣＰＵが、メモリに記憶されているプログラムを実行することにより、白線認識部２１及び白線推定部２２の機能を実現する。
【００１４】
白線認識部２１が認識した白線形状、及び、白線推定部２２が推定した遠方白線形状は、車両制御装置３０へ入力される。車両制御装置３０は、図示しない各種センサから入力された車速やヨーレート等と、白線形状及び遠方白線形状とに基づいて制御を行う。すなわち、車速及びヨーレートにより車両４０の将来の位置を予測し、予測した将来の位置と白線形状及び遠方白線形状とを用いて、車両４０が白線を逸脱するおそれがあるか否かを判断する。そして、例えば、車両制御装置３０が警報機能を有していれば、車両４０が白線を逸脱するおそれがあると判断した場合、車両４０が備えるディスプレイにより警告表示を行ったり、車両４０が備えるスピーカにより警告音を発生させたりする。また、車両制御装置３０が運転補助機能を有していれば、車両４０が白線を逸脱するおそれがあると判断した場合、ステアリングに操舵力を加える。
【００１５】
図３は、道路形状認識装置２０が実行する一連の処理を示すフローチャートであり、この処理は所定の制御周期で繰り返し実行される。また、図４（ａ）は撮像された画像の例を示しており、図４（ｂ）は、図３のフローチャートにより白線が検出される過程を示している。
【００１６】
まず、道路画像の輝度情報に基づきエッジ点Ｐを抽出し（Ｓ１０１）、抽出したエッジ点Ｐに対してハフ変換を行う（Ｓ１０２）。Ｓ１０２では、エッジ点Ｐが複数個連続して並ぶ直線又は曲線の抽出が行われる。直線又は曲線の抽出がなされれば、その直線又は曲線を白線候補として、特徴量を算出する（Ｓ１０３）。その白線候補の中から、特徴量を用いて、車両４０の進行方向へと延びる一対の直線又は曲線を白線候補として絞り込む（Ｓ１０４）。
【００１７】
続いて、エッジ点Ｐの鳥瞰変換を行う（Ｓ１０５）。図４で示すとおり、道路は鳥瞰視点で撮像されため、抽出される白線も鳥瞰図として取得される。そこで、取得した白線候補のエッジ点Ｐに対して、車載カメラ１０の取り付け位置及び取り付け角度を用いて座標変換を行い、平面図へと変換する。このとき、平面図において、車載カメラ１０により撮像された範囲のうち、白線を認識することができた範囲を認識範囲と定義する。すなわち、認識することができた白線の、車両４０から最も離間した位置が、認識範囲の端部となる。そして、平面図へと変換された白線形状を特定するパラメータを推定するために、その形状を多項式により近似する（Ｓ１０６）。そして、近似に用いた多項式を、認識範囲外へ延長させることで、認識範囲外の遠方白線形状を推定する（Ｓ１０７）。
【００１８】
続いて、図３のフローチャートにおける白線パラメータ推定処理（Ｓ１０６）、及び、遠方白線形状推定処理（Ｓ１０７）について詳述する。これらの処理は、白線推定部２２が実行する処理である。
【００１９】
白線推定部２２は、まず、白線認識部２１が認識した白線のパラメータを算出する。白線のパラメータを算出する際には、道路のカーブ区間が、クロソイドパラメータを用いたクロソイド曲線として設計されていることを利用する。すなわち、道路のカーブ区間は、曲率の増加率が一定であるクロソイド曲線により定義される緩和区間、曲率が一定である区間、曲率の減少率が一定であるクロソイド曲線により定義される緩和区間の順に経て、直線区間へと移行する。
【００２０】
ところで、曲率変化率が一定であるクロソイド曲線は、３次曲線で近似できることが知られている。そのため、３次曲線を示す下記数式１を用いて、認識範囲内の白線のパラメータを近似する。なお、数式１において、ｘは車両４０の進行方向の座標を示しており、ｆ（ｘ）は車両４０の進行方向に垂直に交差する方向の座標を示しており、また、ａ、ｂ、ｃ、ｄはそれぞれ定数である。
【００２１】
【数１】
0006285321.tif 000002
そして、認識範囲の端部から所定距離離間した距離である第１距離Ｄ１に至るまでの白線を、上記数式１を用いて推定する。すなわち、認識範囲外の白線形状が、第１距離Ｄ１まで上記数式１に従って変化するものと仮定し、認識範囲外の白線の形状を上記数式１に従う曲線とする。なお、第１距離Ｄ１は、白線形状を３次曲線により近似した場合に、実際の形状とのずれが小さいと認められる距離として定義され、道路形状認識装置２０のメモリに記憶されている。
【００２２】
続いて、第１距離Ｄ１以遠の白線形状を推定する。この時、第１距離Ｄ１におけるｘ座標をｘ１とすると、上記数式１により推定された白線の、第１距離Ｄ１における曲率を示すＣは下記数式２で表される。
【００２３】
【数２】
0006285321.tif 000003
そして、上記数式２で曲率として求められたＣに基づく曲率一定の曲線として、第１距離Ｄ１以遠の白線形状が推定される。
【００２４】
図５（ａ）は、認識範囲外の白線形状を、曲率が一定の曲率変化率で増加する曲線として推定した例を示している。一方、図５（ｂ）は、本実施形態に係る処理により求められた、第１距離Ｄ１までは曲率が一定の曲率変化率で増加する曲線として推定される第１区間αとし、第１距離Ｄ１以遠は曲率が一定である曲線として推定される第２区間βとした白線形状を示している。図５（ａ）及び（ｂ）において、車両４０を頂点とした三角形の内部が認識範囲であり、認識範囲内の白線、すなわち、白線認識部２１が認識した白線を実線で示しており、認識範囲外の白線、すなわち、白線推定部２２が推定した白線を破線で示している。図５（ａ）は、全認識範囲外で曲率変化率が一定であるため、遠方において曲率が過剰に大きくなっている。一方、図５（ｂ）では、第１区間αでは曲率が増加し、且つ、第２区間βでは曲率が一定である曲線となるため、遠方において曲率が過剰に増大するおそれが低減する。
【００２５】
上記構成により、本実施形態に係る道路形状認識装置２０は以下の効果を奏する。
【００２６】
・白線形状の推定を、パラメータの推定精度が低い曲率変化率が一定である曲線を用いて行う場合、認識範囲から遠方であるほど誤差が大きくなる。本実施形態では、パラメータの推定精度が低い曲率変化率が一定の曲線による白線形状の推定を第１距離Ｄ１までとし、第１距離Ｄ１以遠を曲率が一定の曲線としている。そのため、推定された白線形状と実際の白線形状との乖離を小さくすることができる。
【００２７】
・第１区間αにおける白線の第１距離Ｄ１における曲率を、第２区間βにおける曲率として用いている。そのため、第１区間αの曲線と第２区間βの曲線とを連続的に変化する曲線とすることができる。
【００２８】
・実際の道路のカーブ区間の形状は、曲率変化率が一定であるクロソイド曲線に基づいて設定される緩和区間を経て、曲率が一定の区間へと移行する。この点、本実施形態では、第１距離Ｄ１までは曲率変化率が一定である第１区間αとし、第１距離Ｄ１以遠は曲率が一定である第２区間βとして推定している。そのため、本実施形態では、認識範囲以遠の白線形状を、実際の道路における白線形状に近似する形状として推定することができる。
【００２９】
＜第２実施形態＞
本実施形態は、第１実施形態と全体構成は共通しており、白線推定部２２が実行する処理が異なっている。本実施形態では、道路形状認識装置２０のメモリには、第１距離Ｄ１に加えて第１距離Ｄ１よりも大きい値である第２距離Ｄ２も記憶されている。
【００３０】
本実施形態では、認識範囲外の白線形状について、第１距離Ｄ１までは、曲率変化率が一定の曲線とし、第１距離Ｄ１以遠であり、且つ、第２距離Ｄ２までは、曲率が一定の曲線とし、第２距離Ｄ２以遠は直線とする。
【００３１】
図６は、本実施形態において、白線推定部２２が推定する、認識範囲外の白線形状を示している。認識範囲外であり、且つ、第１距離Ｄ１までは、第１実施形態と同様に、曲率変化率が一定の曲線として白線形状が推定される第１区間αである。第１距離Ｄ１から第２距離Ｄ２までは、第１実施形態と同様に、第１距離Ｄ１における曲率を用いて、曲率が一定である曲線として白線形状が推定される第２区間βである。さらに、第２距離Ｄ２以遠は、第２区間βの曲率が一定である曲線の、第２距離Ｄ２における接線の延長線である直線として、白線形状が推定される第３区間γとなる。
【００３２】
本実施形態は、上記構成により、第１実施形態が奏する効果に加えて以下の効果を奏する。
【００３３】
・第１距離Ｄ１以遠における実際の白線形状との乖離を抑制すべく、第１距離Ｄ１以遠の白線形状を曲率が一定の曲線として推定した場合においても、認識範囲から遠方になるほど、その乖離幅は大きくなる。そのため、本実施形態では、第１距離Ｄ１に加えて第２距離Ｄ２を設け、第２距離Ｄ２以遠については、白線の形状を直線として推定しているため、実際の白線の形状と推定された白線の形状との乖離を抑制することができる。
【００３４】
・本実施形態では、第２距離Ｄ２以遠の白線形状を直線として推定しているため、第２距離Ｄ２以遠の白線形状を算出する上での、道路形状認識装置２０の処理負荷を抑制することができる。
【００３５】
＜第３実施形態＞
本実施形態に係る道路形状認識装置２０は、全体構成は第２実施形態と共通しており、白線推定部２２が実行する処理が一部異なっている。
【００３６】
本実施形態では、白線認識部２１が認識した白線形状に基づいて、認識距離Ｄｒｅｃを決定する。この認識距離Ｄｒｅｃは、認識範囲内の白線の長さとして求められる。
【００３７】
認識距離Ｄｒｅｃが変化する状況について、図７及び図８を用いて説明する。図７（ａ）は、前方車両が存在せず、且つ、一定の照度がある場合に撮像される道路を示しており、図７（ｂ）は、前方車両が存在し、前方車両により白線の一部が隠蔽される場合に撮像される道路を示しており、図７（ｃ）は、夜間であり、車両４０のヘッドライトにより道路を照射しているものの、撮像される道路の範囲が照射領域内に制限される場合を示している。図８（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、図７（ａ）〜（ｃ）の場合における、認識距離Ｄｒｅｃを示している。図７（ｂ）では白線の一部が前方車両により隠蔽されており、図７（ｃ）では照射領域内の白線のみが認識可能となっている。そのため、図８（ｂ）及び図８（ｃ）で示す認識距離Ｄｒｅｃは、図８（ａ）で示す認識距離Ｄｒｅｃと比較して短くなっている。すなわち、様々な条件により、撮像された道路画像から認識される白線の長さは変化する。
【００３８】
ところで、上記第１実施形態で記載したように、認識範囲内の白線に対して三次曲線で近似を行い、その３次曲線を用いて第１距離Ｄ１までの白線を推定している。このとき、認識距離Ｄｒｅｃが短いほど、白線形状に対する三次曲線の近似の際の誤差が大きくなる。一方、近似の際に誤差が生じている場合、第１距離Ｄ１が遠方であるほど、その誤差の影響による実際の白線との乖離が大きくなる。第１距離Ｄ１以遠の曲率が一定の曲線についても、第１距離Ｄ１における曲率を用いるため、同様に乖離が大きくなる。そこで、本実施形態では、認識距離Ｄｒｅｃを用いて、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２を可変に設定する。
【００３９】
図９に、認識距離Ｄｒｅｃと、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２との関係を示す。ここでは、車両４０から認識距離Ｄｒｅｃ離間した地点を、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２のゼロ点と定義している。すなわち、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２がゼロである場合、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２は、車両４０から認識距離Ｄｒｅｃだけ離間した位置に設定される。第１距離Ｄ１は、認識距離Ｄｒｅｃの第１閾値Ｄｔｓｄ１（＞０）においてゼロであり、認識距離Ｄｒｅｃに比例して増加する関数である。また、第２距離Ｄ２は、第１閾値Ｄｔｓｄ１よりも小さい値である第２閾値Ｄｔｓｄ２（＞０）においてゼロであり、認識距離Ｄｒｅｃに比例して増加する関数である。すなわち、認識距離Ｄｒｅｃが長いほど、曲率変化率が一定である曲線により近似される範囲が大きくなる。
【００４０】
なお、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２のゼロ点を、車両４０から認識距離Ｄｒｅｃ離間した地点として定義したが、車両４０の位置を第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２のゼロ点としてもよい。この場合には、認識距離Ｄｒｅｃが第１閾値Ｄｔｓｄ１以下である場合には、第１距離Ｄ１は認識距離Ｄｒｅｃと等しい値に設定されればよく、認識距離Ｄｒｅｃが第２閾値Ｄｔｓｄ２以下である場合には、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２は認識距離Ｄｒｅｃと等しい値に設定されればよい。また、認識距離Ｄｒｅｃが第１閾値Ｄｔｓｄ１以下である場合には、第１距離Ｄ１が設定されないものとしてもよく、認識距離Ｄｒｅｃが第２閾値Ｄｔｓｄ２以下である場合には、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２が設定されないものとしてもよい。
【００４１】
認識距離Ｄｒｅｃが第１閾値Ｄｔｓｄ１よりも大きい場合には、認識範囲以遠において、第１距離Ｄ１までは、曲率変化率が一定であると推定される第１区間αとなる。第１距離Ｄ１から第２距離Ｄ２までは、曲率が一定であると推定される第２区間βとなる。加えて、第２距離Ｄ２以遠は、直線であると推定される第３区間γとなる。
【００４２】
一方、認識距離Ｄｒｅｃが第１閾値Ｄｔｓｄ１よりも小さく、且つ、第２閾値Ｄｔｓｄ２よりも大きい場合には、第１距離Ｄ１は用いられず、認識範囲以遠において、第２距離Ｄ２までは、曲率が一定であると推定される第２区間βとなり、第２距離Ｄ２以遠は、直線であると推定される第３区間γとなる。このとき、第２区間βにおける白線形状を推定するための曲率が一定の曲線は、例えば、認識範囲内の白線を二次曲線で近似する、若しくは、認識範囲内における曲率を算出することにより、求められる。
【００４３】
加えて、認識距離Ｄｒｅｃが第２閾値Ｄｔｓｄ２よりも小さい場合とは、認識された白線が短く、曲線として近似することが困難な場合である。そのため、認識距離Ｄｒｅｃが第２閾値Ｄｔｓｄ２よりも小さい場合には、認識範囲以遠を、直線として推定する第３区間γとする。
【００４４】
図１０は、認識距離Ｄｒｅｃが第１閾値Ｄｔｓｄ１よりも小さく、且つ、第２閾値Ｄｔｓｄ２よりも大きい場合に推定される、白線形状を示している。この場合、曲率変化率が一定である第１区間αは設けられず、認識範囲外であり且つ第２距離Ｄ２までが曲率が一定である第２区間βとなり、第２距離Ｄ２以遠は白線が直線であるとされる第３区間γとなる。
【００４５】
なお、本実施形態では、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２を用いる第２実施形態を変形して、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２が認識距離Ｄｒｅｃに応じて変化するものとした。しかしながら、第１実施形態のごとく、第２距離Ｄ２を用いず、第１距離Ｄ１までは曲率変化率が一定である第１区間αとし、第１距離Ｄ１以遠を曲率が一定である第２区間βとするものについても同様に適用できる。
【００４６】
上記構成により、本実施形態に係る道路形状認識装置２０は以下の効果を奏する。
【００４７】
・認識範囲が小さいほど、白線形状を３次曲線で近似する際の誤差が大きくなる。そして、その誤差は、認識範囲外の白線形状を推定する際に、遠方になるほど、実際の白線形状との乖離が大きくなる。本実施形態では、認識範囲内における白線の長さを認識距離Ｄｒｅｃとして求め、認識距離Ｄｒｅｃが短いほど第１距離Ｄ１を短く設定し、認識距離Ｄｒｅｃが長いほど第１距離Ｄ１を長く設定している。そのため、認識距離Ｄｒｅｃが長く、白線形状を３次曲線で近似した際の誤差が小さい場合には、より遠方まで曲率変化率が一定である曲線として推定することができる。一方、認識距離Ｄｒｅｃが短く、白線形状を３次曲線で近似した際の誤差が大きい場合には、曲率変化率が一定である曲線として推定する区間を短くすることができる。
【００４８】
＜変形例＞
・上記第３実施形態では、認識距離Ｄｒｅｃに応じて第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２が変化するものとしたが、認識距離Ｄｒｅｃ以外を用いて第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させてもよい。高速道路、自動車専用道路、幹線道路等は、カーブ区間にクロソイドパラメータが用いられている場合が多い。そのため、第１距離Ｄ１を遠方に設定し、認識範囲内の白線形状に近似する３次曲線により認識範囲外の白線形状を推定しても、実際の形状との乖離は小さくなる。一方、市街地や山間部では、カーブ区間にクロソイドパラメータが用いられていない場合も多い。そのため、道路の曲率は多様に変化し、認識範囲内の白線形状を用いて認識範囲外の白線形状を推定する場合に、その乖離が大きくなる。そこで、以下の（ａ）〜（ｄ）に示す条件（第１条件）を用いて道路の種類を判別し、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させてもよい。なお、以下の（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ同時に用いることができ、また、上記第３実施形態と同時に用いることもできる。
【００４９】
（ａ）道路形状認識装置２０が、車両４０が備えるセンサから車速を取得し、車速に基づいて第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させる。この場合、例えば、車両４０の平均車速を取得する。車速が大きければ、高速道路、自動車専用道路、幹線道路等を走行している可能性が高く、車速が小さければ、市街地や山間部を走行している可能性が高い。そのため、車速に比例するように、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させる。
【００５０】
（ｂ）道路形状認識装置２０の白線認識部２１が、認識した一対の白線形状に基づいて、白線間の距離（道路の幅）を算出する。そして、算出された距離に基づいて第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させる。一般的に、高速道路、自動車専用道路、幹線道路等は道路幅が大きく、市街地や山間部は道路幅が小さい。そのため、道路幅に比例するように、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させる。
【００５１】
（ｃ）道路形状認識装置２０が地図情報及び車両４０の現在の位置を取得し、取得した地図情報と車両４０の位置とに応じて第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させる。例えば、車両４０が高速道路、自動車専用道路、幹線道路等を走行している場合には、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を大きくし、車両４０が市街地や山間部を走行している場合には、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を小さく、若しくは、ゼロとすればよい。地図情報は、車両４０が備えるナビゲーション装置等から取得して使用すればよいが、これに限られることはなく、例えば、道路形状認識装置２０がメモリ内に地図情報を格納していてもよく、ナビゲーション装置とメモリを共有し、共有のメモリから地図情報を読み出すものとしてもよい。なお、この場合には、道路形状認識装置２０は地図情報取得手段及び車両位置取得手段としても機能する。
【００５２】
（ｄ）道路形状認識装置２０が車両４０の過去の走行履歴及び車両４０の現在の位置を取得し、取得した走行履歴と車両４０の現在の位置とに応じて第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を変化させる。このとき、走行履歴は、高速道路、自動車専用道路、幹線道路等を走行していると判断される履歴や、市街地、山間部等を走行していると判断される履歴等に区別されている。そして、車両４０の現在の位置が高速道路、自動車専用道路、幹線道路等を走行している場合には、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を大きくし、車両４０が市街地や山間部を走行している場合には、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を小さく、若しくは、ゼロとすればよい。なお、この場合には、道路形状認識装置２０は走行履歴取得手段及び車両位置取得手段としても機能する。
【００５３】
・上記各実施形態では、推定する距離について上限を設け、上限以遠の白線については推定しないものとしてもよい。
【００５４】
・上記各実施形態では、第１距離Ｄ１及び／又は第２距離Ｄ２を車両４０の進行方向に定めたが、図１１に示すように、道路の延びる方向に定められてもよい。
【００５５】
・上記各実施形態では、白線を認識することにより道路形状を求めるものとしたが、白線以外の走行区画線を認識して道路形状を求めるものとしてもよい。また、ガードレールや中央分離帯など、道路に沿って設けられる道路上の構造物を認識して道路形状を求めるものとしてもよい。
【００５６】
・上記各実施形態では、車載カメラ１０により道路画像を取得するものとしたが、レーザセンサ等を用いて道路画像を取得するものとしてもよい。
【００５７】
・上記第３実施形態では、認識距離Ｄｒｅｃに基づいて第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２を求める際に、比例定数を同じものとしているが、異なっていてもよい。
【００５８】
・上記第３実施形態では、認識距離Ｄｒｅｃに、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２が比例するものとしたが、段階的に変化するものとしてもよい。上記各変形例についても、第１距離Ｄ１及び第２距離Ｄ２が段階的に変化するものとしてもよい。
【００５９】
・上記各実施形態では、カーブの曲率が増加するものを示したが、カーブの出口等の、曲率が減少する場合においても同様に実施することができる。すなわち、曲率が一定の変化率で減少し、徐々に直線に近づくものとする。この場合には、第１距離Ｄ１以前に曲率がゼロとなった場合には、その地点以遠を直線として推定する。
【００６０】
ところで、山間部の道路では、Ｓ字カーブが多く設けられている。そのため、山間部の道路では、曲率がゼロとなるまで曲率変化率が一定の曲線とし、さらに、曲率がゼロとなった以降も、第１距離Ｄ１まで曲率変化率が一定の曲線としてもよい。この処理についても、上記（ａ）〜（ｄ）の変形例に準ずる条件（第２条件）を用いて、山間部を走行しているか否かの判断を行うことができる。例えば、上記（ａ）の変形例を用いて、車両４０の速度が所定値よりも小さい場合に、山間部を走行していると判断するものとしてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１０…車載カメラ、２０…道路形状認識装置、２１…白線認識部、２２…白線推定部、４０…車両、Ｄ１…第１距離、Ｄ２…第２距離、Ｄｒｅｃ…認識距離。
【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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