(57)【要約】【課題】車両の走行環境の評価として、より実態に即した評価を行うことのできる走行環境評価システムを提供する。【解決手段】走りやすさ分類部２３０は、画像取得部１１０を通じて取得された車両前方の画像データを解析することにより当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定し、当該特定した要因に基づき車両の走りやすさを示す走行環境の評価値として画像データの正解ラベルをテーブル演算により求める。そして、この正解ラベルの演算にあたり、上記取得された画像データに車両の走行を阻害する障害物が含まれるとき、自車線幅及び物標距離を評価項目として含めて正解ラベルの演算を行う。【選択図】図３
2017187939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走りやすさを示す走行環境の評価を行う走行環境評価システムであって、
車両前方の画像データを取得する画像取得部と、
前記画像取得部を通じて取得された画像データを解析することにより当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定し、当該特定した要因に基づく車両の走りやすさを示す走行環境を定量的に評価するにあたり、前記取得された画像データに車両の走行を阻害する障害物が含まれるとき、車両が走行中の車線の幅、及び車両と障害物との距離の少なくとも一方を評価項目として含めて前記走行環境の定量的な評価を行う走行環境評価部とを備える
ことを特徴とする走行環境評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走りやすさを示す走行環境を評価する走行環境評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の走行環境評価システムとしては、例えば特許文献１に記載のシステムが知られている。このシステムでは、複数の車両からそれら車両の走行時に収集した画像データを解析することにより所定の地点ごとの道路環境、交通状況、及び気象状況を特定し、それら特定した道路環境、交通状況、及び気象状況のそれぞれに規定された項目に基づき各地点ごとに走行環境を定量的に評価している。これにより、一つの目的地までの経路として複数の経路が探索されたとき、それら経路上にある各地点の評価結果の提示を通じて運転者による経路の選定を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開２０１４／１６７７０１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、駐車車両や歩行者等といった障害物が車両前方に存在する場合、その障害物は車両の走りやすさに大きく影響することもあればそれほど影響しないこともある。しかしながら、上記文献に記載のシステムでは、こうした障害物による車両走行への影響の大小まで考慮することなく、障害物の種類によって走行環境を定量評価するに留まっている。このため、その評価結果が必ずしも運転者が感じる走りやすさあるいは走りにくさと一致するとは限らず、評価された走行環境が実態から乖離したものともなりかねない。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両の走行環境の評価として、より実態に即した評価を行うことのできる走行環境評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する走行環境評価システムは、車両の走りやすさを示す走行環境の評価を行う走行環境評価システムであって、車両前方の画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部を通じて取得された画像データを解析することにより当該画像データに含まれる走りにくさの要因を特定し、当該特定した要因に基づく車両の走りやすさを示す走行環境を定量的に評価するにあたり、前記取得された画像データに車両の走行を阻害する障害物が含まれるとき、車両が走行中の車線の幅、及び車両と障害物との距離の少なくとも一方を評価項目として含めて前記走行環境の定量的な評価を行う走行環境評価部とを備える。
【０００７】
走行環境の評価にあたり、車両前方の画像データに障害物が含まれていたとしても、その障害物は車両の走りやすさに大きく影響することもあればそれほど影響しないこともある。そして、障害物が車両の走行に大きく影響するようなときには障害物の存在を考慮し、逆に障害物が車両の走行にさほど影響しないようなときには障害物の存在を無視した方が走行環境の評価の結果が運転者の感じる走りやすさあるいは走りにくさといった感覚に一致しやすくなる。この点上記構成では、車両前方に障害物が存在する場合、単に障害物の種類だけでなく、車両が走行中の車線の幅や車両と障害物との距離といった障害物からの影響の度合いに関する内容まで含めて走行環境を定量的に評価するようにしている。すなわち、車両が走行中の車線の幅や車両と障害物との距離が障害物を回避する上で余裕があるときには、車両の走行が障害物による影響を受けにくいものとして、障害物の存在を無視して走行環境を定量的に評価することができる。また逆に、車両が走行中の車線の幅や車両と障害物との距離が障害物を回避する上で余裕がないときには、車両の走行が障害物による影響を受けやすいものとして、障害物の存在を考慮して走行環境を定量的に評価することができる。これにより、それら評価の結果が運転者の感覚により近づくようになり、ひいては、より実態に即した走行環境の評価を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】走行環境評価システムの一実施の形態の概要を各種データの流れに基づいて示す機能ブロック図。
【図２】同実施の形態の走行環境評価システムが実行する走行環境評価処理の概要を各種データの流れに基づいて示す機能ブロック図。
【図３】同実施の形態の走行環境評価システムについてその構成例を示すブロック図。
【図４】走行環境評価処理の一種として正解ラベリング処理に用いる評価項目を説明するための図。
【図５】図４に示した評価項目を用いた正解ラベリング処理に用いられる演算テーブルの一例を示す図。
【図６】同実施の形態の走行環境評価システムが実行する正解ラベリング処理の処理手順を示すフローチャート。
【図７】同実施の形態の走行環境評価システムが実行する正解ラベリング処理の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
はじめに、図１を参照して、走行環境評価システムの概要について説明する。
図１に示すように、この走行環境評価システムは、車両の走行時に収集される画像データを無線通信を通じて複数の車両の走行情報を管理する管理センターへ転送（データアップロード）する。そして、管理センターは、こうして転送された画像データを解析して車両の走りやすさを示す走行環境を評価し、その評価の結果を必要に応じて車両に配信（データダウンロード）する。
【００１０】
具体的には、画像データの転送（データアップロード）に際し、車両１００はまず、例えば車載カメラ等の画像取得部１１０を通じて車両前方の画像データを取得する。また、車両１００は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）１２１を通じて車両のその都度の位置データを取得する。そして、車両１００は、ＧＰＳ１２１から取得した位置データを基に地図データベースＤＢ１を参照して割り出した道路リンクＩＤと関連付けして画像データを収集するとともに、それら収集したデータを管理センター２００へ転送する。
【００１１】
一方、図２に示すように、管理センター２００は、車両１００から受信した画像データに基づく走行環境の評価に際してまず、複数の車両から道路画像データベースＤＢ２に事前に収集した画像データを解析することにより、車両の走りやすさを複数のクラスにラベリングする正解ラベリング処理を行う（ステップ１）。続いて、管理センター２００は、正解ラベリング処理の対象となった画像データを道路画像データベースＤＢ２から読み出して当該画像データから特徴ベクトルを抽出する。なお、特徴ベクトルとしては、例えば画像全体から求まる特徴ベクトルの一種であるＧＩＳＴ特徴量等を採用することができる。そして、管理センター２００は、こうして抽出した特徴ベクトルと正解ラベリング処理による処理結果（正解ラベル）とに基づき、車両から新たな画像データが入力されたときに車両の走りやすさを複数のクラスの中から分類するための分類条件を学習する（ステップ２）。そして、管理センター２００は、こうして学習した分類条件を用いて車両１００から新たに受信した画像データの特徴ベクトルを入力として車両の走行地点に対応する走りやすさを分類する（ステップ３）。ここで本実施の形態では、こうした分類手法の一例としてＳＶＭ（サポートベクトルマシン）を採用している。また、管理センター２００は、走りやすさの分類結果を車両の走行地点に対応する道路リンクＩＤと関連付けして走りやすさデータベースＤＢ３に格納する。
【００１２】
そして、図１に示すように、管理センター２００は、車両１００の運転者がナビゲーションシステムを通じて車両の目的地を設定したときには、出発地から目的地までの経路を、ＧＰＳ１２１を通じて特定される位置データを基に判定される車両１００の現在地の情報とともに受信する。また、管理センター２００は、これら受信した情報に基づき、車両１００の出発地から目的地までの経路上、及び車両１００の現在地周辺の道路リンクを地図データベースＤＢ４を参照して割り出す。そして、管理センター２００は、その割り出した道路リンクＩＤに対応する走りやすさの分類結果を走りやすさデータベースＤＢ３から抽出し、走りやすさの分類結果が走りにくい傾向にあるとされる地点を探索する。
【００１３】
また、車両１００へのデータ配信（データダウンロード）に際し、管理センター２００は、上述した探索により走りにくい傾向にあるとされた地点の走りやすさの分類結果を対応する道路リンクＩＤとともに車両１００に送信する。また、車両１００は、こうして受信した走りやすさの分類結果を道路リンクＩＤとともに記憶領域ＤＢ５に格納する。その後、車両１００は、運転者から走りやすさの分類結果を要求する操作がなされたときには、地図データベースＤＢ１を参照して所望とされる道路リンクＩＤを割り出し、その割り出した道路リンクＩＤに対応する走りやすさの分類結果を記憶領域ＤＢ５から読み出してナビゲーションシステムを通じて運転者に表示する。
【００１４】
次に、本実施の形態の走行環境評価システムの構成について説明する。
図３に示すように、車両１００は、当該車両１００の経路案内を行うナビゲーションシステム１２０を備えている。ナビゲーションシステム１２０は、ＧＰＳ１２１を通じて特定される車両１００の現在地から入力部１２２を通じて入力操作される目的地までの最適経路を探索する経路探索部１２３を有している。経路探索部１２３は、各道路区間におけるリンクコストを参照しつつダイクストラ法等を用いて、地図データベースＤＢ１に登録された地図データ上における最適経路を探索する。そして、ナビゲーションシステム１２０は、経路探索部１２３が探索した最適経路に関する案内を、画像処理部１２４による表示部１２５への案内画面の表示を通じて行う。
【００１５】
また、車両１００は、車載カメラ等を通じて当該車両の前方の画像データを取得する画像取得部１１０を有している。そして、画像取得部１１０を通じて取得された画像データは、例えばＣＡＮ（コントローラ・エリア・ネットワーク）等の車内ネットワークを介して記録管理部１３０に転送される。記録管理部１３０は、画像取得部１１０から画像データが転送されたとき、その時点でＧＰＳ１２１を通じて取得された車両の位置データに基づき地図データベースＤＢ１を参照して画像の撮影地点に対応する道路リンクＩＤを割り出す。そして、記録管理部１３０は、こうして割り出した道路リンクＩＤと関連付けして上記転送された画像データを記憶領域ＤＢ５に格納する。こうして記憶領域ＤＢ５に格納された画像データは、その撮影地点の情報とともに記録管理部１３０により読み出されて車載通信機１４０から管理センター２００に転送される。
【００１６】
一方、管理センター２００は、車両１００からセンター通信機２１０を通じて受信した画像データを画像管理部２２０に転送する。画像管理部２２０は、上記転送された画像データを当該画像データに関連付けられた道路リンクＩＤとともに道路画像データベースＤＢ２に格納する。こうして道路画像データベースＤＢ２に格納された画像データは走りやすさ分類部２３０により読み出されて、先の図２に例示した各地点ごとの走りやすさの分類に用いられる。なお、走りやすさの分類に際して、他とは撮影条件が大きく外れた画像データについてはノイズデータとして対象から除外した方がその分類精度を向上する上で好ましい。
【００１７】
図４に示すように、この走りやすさの分類ではまず、走りやすさ分類部２３０の正解ラベル演算部２３１が、画像データに含まれる走りにくさの要因の一例として以下の（ａ）〜（ｆ）に示す評価項目を用いて正解ラベリング処理を行う。
【００１８】
（ａ）障害物のはみ出し割合
（ｂ）自車線幅
（ｃ）障害物の位置
（ｄ）障害物の種類
（ｅ）物標距離
（ｆ）クリアランス
ここで、（ａ）に示す障害物のはみ出し割合とは、（ｂ）に示す自車線幅（自車両が走行中の車線の幅）において障害物が占める割合を意味している。また、（ｃ）に示す障害物の位置とは、自車線内における障害物の位置を意味しており、例えば障害物が自車線内の左側寄り、中央寄り、右側寄りの何れに該当するかを示している。また、（ｄ）に示す障害物の種類は、障害物が例えば路上駐車、歩行者、自転車等、予め用意された種類群のうちの何れに該当するかを意味している。また、（ｅ）に示す物標距離とは、自車両と障害物との前後方向の距離を意味している。また、（ｆ）に示すクリアランスとは、（ｂ）に示した自車線幅から障害物の幅を除いた自車線内の残り幅を意味している。
【００１９】
そして、図５は、上記（ａ）〜（ｆ）に示す評価項目を用いた正解ラベリング処理に用いられる演算テーブルの一例を示している。同図に示す例では、上記（ａ）に示した障害物のはみ出し割合に基づく既存の分類条件に加え、３つの「真因」を更に考慮して正解ラベリング処理を行うようにしている。
【００２０】
ここで、正解ラベリング処理に際して最初に考慮される「真因１」は、道路自体に起因する走りにくさを表しており、自車線幅が広い場合には障害物の有無に応じて車両の走りにくさが変化する一方で、自車線幅が狭い場合には障害物の有無に関わらずとても走りにくい傾向となることを意味している。そして本実施の形態では、こうした「真因１」の対策として、自車線幅が狭いときには（同図に示す例では、入力する画像データのサイズを１２８０ｐｘ（ピクセル）×７２０ｐｘとしたとき、自車線幅に当たる画像データの画素数が４００ｐｘ未満のときには）、障害物の有無に関わらず車両が「とても走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを図５のテーブルから求める。
【００２１】
また、上記「真因１」に続いて考慮される「真因２」は、障害物からの影響範囲を考慮した走りにくさを表しており、自車線幅が広い場合には障害物が反対側車線のみであるときには走りにくさに影響しない一方で、自車線幅が狭い場合には障害物が「走行車線側／反対車線側」のどちらにあるときも走りにくさに影響することを意味している。そして本実施の形態では、こうした「真因２」の対策として、自車線幅が広く（同図に示す例では、画像データの画素数が１２００ｐｘ以上であり）、且つ、障害物の位置が右側（反対側車線）のみであるときには、障害物が車両の走りにくさに影響せず車両が「走りやすい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを図５のテーブルから求める。
【００２２】
また、上記「真因２」は、障害物までの距離が近い場合には障害物が走りにくさに影響する一方で、障害物までの距離が遠い場合には障害物が走りにくさに影響しないことも併せて意味している。そして本実施の形態では、こうした「真因２」の対策として、物標距離が大きいときには（同図に示す例では、画像データの画素数が３００ｐｘ以上のときには）、これも障害物が車両の走りにくさに影響せず車両が「走りやすい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを図５のテーブルから求める。
【００２３】
また、上記「真因２」に続いて考慮される既存の分類条件では、障害物のはみ出し割合が考慮されており、障害物のはみ出し割合が大きくなるに連れて車両の走りにくさが増大する傾向をもって画像データの正解ラベルを求める。具体的には、障害物のはみ出し割合が「０％」、すなわち障害物が存在しないときには、車両が「走りやすい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを求める。また、障害物のはみ出し割合が「２０％未満」であるときには、車両が「少し走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを求める。また、障害物のはみ出し割合が「２０％以上５０％未満」であるときには、車両が「走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを求める。また、障害物のはみ出し割合が「５０％以上」であるときには、車両が「とても走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを求める。
【００２４】
また、上記既存の分類条件を経て考慮される「真因３」は、障害物の回避のしやすさを考慮した走りにくさを表しており、自車線のクリアランスが広い場合には障害物の種類によっては障害物を回避しやすい（走りやすくなる）傾向にある一方で、自車線のクリアランスが狭い場合には障害物を回避できないため障害物の存在によって想定通りに走りにくい傾向にあることを意味している。そして本実施の形態では、こうした「真因３」の対策として、自車線のクリアランスや障害物の種類を考慮して上記既存の分類条件による正解ラベルの演算結果を修正する。具体的には、上記既存の分類において車両が「少し走りにくい」状況にあると判定されたとしても、自車線のクリアランスが広く（同図に示す例では、画像データの画素数が４００ｐｘ以上であり）、且つ、障害物の種類が駐車車両であるときには、車両が「走りやすい」状況にあるものとして正解ラベルの演算結果を修正する。これは、自車線のクリアランスが広く、且つ、障害物が駐車車両であるときには、他の障害物と比較して自車両が余裕をもって障害物を回避できると考えられるためである。また、同じく「真因３」の対策として、上記既存の分類条件において車両が「走りにくい」状況にあると判定されたとしても、自車線のクリアランスが広く（同図に示す例では、画像データの画素数が４００ｐｘ以上であり）、且つ、障害物の種類が歩行者以外であるときには、車両が「少し走りにくい」状況にあるものとして正解ラベルの演算結果を修正する。これは、自車線のクリアランスが広く、且つ、障害物の種類が歩行者以外であるときには、障害物の種類が歩行者であるときと比較して、車両の運転操作の安全を期する必要性が相対的に低いと考えられるためである。また、同じく「真因３」の対策として、上記既存の分類において車両の走行地点が「とても走りにくい」状況にあると判定されたとしても、自車線のクリアランスが広いときには（同図に示す例では、画像データの画素数が４００ｐｘ以上のときには）、障害物の存在に起因して車両が「とても走りにくい」状況にあるとまではいえないことから正解ラベルの演算結果を修正する。
【００２５】
そして、図３に示すように、走りやすさ分類部２３０は、上述した正解ラベル演算部２３１による正解ラベルの演算結果を学習用データベースＤＢ６に格納する。また、走りやすさ分類部２３０は、正解ラベルの演算元となった画像データから特徴抽出部２３２により抽出した画像データの特徴ベクトルの情報を正解ラベルの演算結果と関連付けして学習用データベースＤＢ６に格納する。そして、走りやすさ分類部２３０は、こうして正解ラベルの情報に関連付けられた画像データの特徴ベクトルの情報に基づき、当該特徴ベクトルを入力として正解レベルを分類するときに用いる分類条件を分類条件生成部２３３を通じて生成する。また、走りやすさ分類部２３０は、こうして生成した分類条件を分類条件生成部２３３から分類判定部２３４に送り、車両１００から新たに受信した画像データに基づき車両１００のその都度の走行地点における走りやすさを分類するときに用いる。また、走りやすさ分類部２３０は、分類判定部２３４による走りやすさの分類結果を、車両１００のその都度の走行地点に対応する道路リンクＩＤの情報と関連付けして走りやすさデータベースＤＢ３に格納する。
【００２６】
その後、車両１００は、運転者がナビゲーションシステム１２０を通じて車両１００の目的地を設定したときには、該ナビゲーションシステム１２０により探索される車両の出発地から目的地までの経路上、及び車両１００の現在地周辺に対応する走りやすさの分類結果を管理センター２００から受信する。そして、記録管理部１３０は、こうして管理センター２００から受信した走りやすさの分類結果を記憶領域ＤＢ５に格納する。
【００２７】
また、記録管理部１３０は、車両１００の運転者から走りやすさの分類結果の表示がナビゲーションシステム１２０の入力部１２２を通じて要求されたときには、所望とされる走りやすさの分類結果を記憶領域ＤＢ５から読み出して画像処理部１２４に出力する。画像処理部１２４は、こうして入力された走りやすさの分類結果を、例えば「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」の４段階にランク付けして表示部１２５を通じて運転者に表示する。
【００２８】
次に、上記実施の形態の走行環境評価システムが走行環境評価処理の一種として実行する正解ラベリング処理について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、走行環境評価システムは、道路画像データベースＤＢ２に画像データが格納されるごとに、図５に示した演算テーブルに基づく正解ラベリング処理を実行する。
【００２９】
図６に示すように、この正解ラベリング処理ではまず、走りやすさ分類部２３０は、上記「真因１」の対策として、自車線幅が狭い（４００ｐｘ未満）か否かを判定する（ステップＳ１０）。そして、走りやすさ分類部２３０は、自車線幅が狭いと判定したときには（ステップＳ１０＝ＹＥＳ）、車両が「とても走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ１１）。一方、走りやすさ分類部２３０は、自車線幅が狭くはないと判定したときには（ステップＳ１０＝ＮＯ）、上記「真因２」の対策として、自車線幅が広く（１２００ｐｘ以上であり）且つ障害物の位置が右側（反対側車線）のみであるか、若しくは、障害物までの距離が遠い（３００ｐｘ以上）か否かを判定する（ステップＳ１２）。そして、走りやすさ分類部２３０は、上記ステップＳ１２の判定結果が肯定判定であるときには（ステップＳ１２＝ＹＥＳ）、画像データに含まれる障害物を正解ラベルの評価対象から除外する（ステップＳ１３）。
【００３０】
続いて、図７に示すように、走りやすさ分類部２３０は、画像データ内に障害物が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１４）。そして、走りやすさ分類部２３０は、画像データ内に障害物が含まれると判定したときには（ステップＳ１４＝ＹＥＳ）、障害物のはみ出し割合が「５０％以上」であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。また、走りやすさ分類部２３０は、障害物のはみ出し割合が「５０％以上」であると判定したときには（ステップＳ１５＝ＹＥＳ）、上記「真因３」の対策として、自車線のクリアランスが広い（４００ｐｘ以上）か否かを判定する（ステップＳ１６）。そして、走りやすさ分類部２３０は、自車線のクリアランスが広いと判定したときには（ステップＳ１６＝ＹＥＳ）、車両が「走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ１７）。一方、走りやすさ分類部２３０は、自車線のクリアランスが広くはないと判定したときには（ステップＳ１６＝ＮＯ）、車両が「とても走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（図６のステップＳ１１）。また、走りやすさ分類部２３０は、障害物のはみ出し割合が「５０％未満」であると判定したときには（ステップＳ１５＝ＮＯ）、当該はみ出し割合が「２０％以上」であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。そして、走りやすさ分類部２３０は、ステップＳ１８において障害物のはみ出し割合が「２０％以上」であると判定したときには（ステップＳ１８＝ＹＥＳ）、すなわち障害物のはみ出し割合が「２０％以上５０％未満」であると判定したときには、上記「真因３」の対策として、自車線のクリアランスが広く（４００ｐｘ以上）且つ障害物の種類が歩行者以外であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。そして、走りやすさ分類部２３０は、上記ステップＳ１９の判定結果が肯定判定であるときには（ステップＳ１９＝ＹＥＳ）、車両が「少し走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ２０）。一方、走りやすさ分類部２３０は、上記ステップＳ１９の判定結果が否定判定であるときには（ステップＳ１９＝ＮＯ）、車両が「走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ１７）。また、走りやすさ分類部２３０は、ステップＳ１８において障害物のはみ出し割合が「２０％未満」であると判定したときには（ステップＳ１８＝ＮＯ）、上記「真因３」の対策として、自車線のクリアランスが広く（４００ｐｘ以上であり）且つ障害物が駐車車両であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。そして、走りやすさ分類部２３０は、上記ステップＳ２１の判定結果が肯定判定であるときには（ステップＳ２１＝ＹＥＳ）、車両が「走りやすい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ２０）。一方、走りやすさ分類部２３０は、上記ステップＳ２１の判定結果が否定判定であるときには（ステップＳ２１＝ＮＯ）、車両が「少し走りにくい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ２０）。また、走りやすさ分類部２３０は、先のステップＳ１４において画像データ内に障害物が含まれないと判定したときには（ステップＳ１４＝ＮＯ），すなわち画像データ自体に障害物が含まれないか、或いは先のステップＳ１３の処理により障害物が正解ラベルの評価対象から除外されたときには、車両が「走りやすい」状況にあるものとして画像データの正解ラベルを演算する（ステップＳ２２）。
【００３１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）走りやすさ分類部２３０は、自車線幅及び物標距離といった障害物からの影響範囲に関する評価項目まで含めて走行環境を評価するようにしている。そして、走りやすさ分類部２３０は、自車線幅や物標距離が障害物を回避する上で余裕があるときには、車両の走行が障害物による影響を受けにくいものとして、障害物の存在を無視して画像データの正解ラベルをテーブル演算するようにしている。また逆に、走りやすさ分類部２３０は、自車線幅や物標距離が障害物を回避する上で余裕がないときには、車両の走行が障害物による影響を受けやすいものとして、障害物の存在を考慮して画像データの正解ラベルをテーブル演算するようにしている。これにより、それら正解ラベルの演算結果が運転者の感覚により近づくようになる。そして、こうした正解ラベルの演算結果を用いて車両の走りやすさの分類に用いる分類条件を生成することにより、より実態に即した車両の走りやすさの分類を行うことが可能となる。
【００３２】
（２）走りやすさ分類部２３０は、自車線幅が狭いと判定したときには（４００ｐｘ未満のときには）、障害物の有無に関わらず車両が「とても走りにくい」状況にあるものとして、画像データの正解ラベルをテーブル演算するようにしている。すなわち、走りやすさ分類部２３０は、障害物のはみ出し割合に基づく既存の分類に先立ち、自車線幅に基づき画像データの正解ラベルのテーブル演算を事前に行い、自車線幅が狭いと判定したときには既存の分類を行うまでもなく画像データの正解ラベルをテーブル演算するようにしている。なお、障害物のはみ出し割合の演算は、自車線幅の演算に加えて画像データからの障害物の抽出やその範囲の特定等、種々の演算処理を必要とする点でその処理負荷が相対的に高い傾向にある。したがって、上述のように、自車線幅に基づく事前の処理を通じて既存の分類の実行頻度を低減することにより、画像データの正解ラベルの演算に要する処理負荷を低減することが可能となる。
【００３３】
（３）走りやすさ分類部２３０は、自車線幅が広く（１２００ｐｘ以上であり）且つ障害物の位置が右側（反対側車線）のみであるとき、若しくは、物標距離が大きいときには（３００ｐｘ以上のときには）、障害物を正解ラベルの評価の対象から除外するようにしている。すなわち、走りやすさ分類部２３０は、障害物のはみ出し割合に基づく既存の分類に先立ち、自車線幅や物標距離に基づき障害物が車両の走行に影響を及ぼすか否かを事前に判定し、影響が及ばないと判定したときには既存の分類を経ることなく画像データの正解ラベルをテーブル演算するようにしている。したがって、これによっても、相対的に処理負荷が高い既存の分類の実行頻度が低減されることとなり、画像データの正解ラベルの演算に要する処理負荷を低減することが可能となる。
【００３４】
（４）走りやすさ分類部２３０は、自車線のクリアランスが広いときには（４００ｐｘ以上のときには）、障害物の種類によっては障害物を回避しやすい（走りやすくなる）傾向にあるものとして、障害物の種類に応じて上記既存の分類に基づく正解ラベルの演算結果を修正するようにしている。これにより、より一層実態に即した正解ラベルの演算を行うことが可能となる。
【００３５】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、管理センター２００が走りやすさの分類を行う場合を例に挙げて説明した。これに代えて、こうした走りやすさの分類機能を車両１００が有し、管理センター２００が事前学習により演算した走りやすさの分類条件を車両１００に配信するようにしてもよい。そして、当該配信された分類条件を用いて車両１００がその都度取得する画像データを解析するようにしてもよい。また、走りやすさの分類条件の演算についても車両１００が行うようにしてもよい。この場合、複数の車両により撮影された画像データを演算主体となる車両に収集するとき、それら画像データは管理センター２００を経由して取得されるようにしてもよいし、管理センター２００を経由することなく例えば車車間通信や路車間通信等を通じて取得されるようにしてもよい。
【００３６】
・上記実施の形態においては、走りやすさの分類として、画像全体の傾向を俯瞰的にとらえて走りやすさを定量化するＧＩＳＴ特徴量を画像データの特徴ベクトルとして用いた場合を例に挙げて説明した。これに代えて、事前に正解ラベルが演算された画像データを教師データとして用い、走りやすさの分類に適した特徴ベクトルをコンピュータにより自律的に設定させる深層学習（ディープラーニング）の手法を用いるようにしてもよい。
【００３７】
・上記実施の形態においては、図５に例示した演算テーブルを用いたテーブル演算により画像データの正解ラベルを求めるようにした。これに代えて、マップ演算や関数演算等により画像データの正解ラベルを求めるようにしてもよい。
【００３８】
・上記実施の形態においては、自車線幅及び物標距離を評価項目として含めて正解ラベルの演算を行う場合を例に挙げて説明した。これに代えて、自車線幅及び物標距離の何れか一方のみを正解ラベルを演算するときの評価項目として含めるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００３９】
１００…車両、１１０…画像取得部、１２０…ナビゲーションシステム、１２１…ＧＰＳ、１２２…入力部、１２３…経路探索部、１２４…画像処理部、１２５…表示部、１３０…記録管理部、１４０…車載通信機、２００…管理センター、２１０…センター通信機、２２０…画像管理部、２３０…走りやすさ分類部、２３１…正解ラベル演算部、２３２…特徴抽出部、２３３…分類条件生成部、２３４…分類判定部、ＤＢ１…地図データベース、ＤＢ２…道路画像データベース、ＤＢ３…走りやすさデータベース、ＤＢ４…地図データベース、ＤＢ５…記憶領域。
【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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