CN107924625A - 车道识别装置以及车道识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的在于提供一种车道识别装置及车道识别方法，能准确地识别本车正在行驶中的车道及车道内的本车的位置。本发明的车道识别装置包括：计算本车的当前位置的本车位置计算部；基于由本车位置计算部检测出的本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将道路构造物或平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内在与本车的行进方向垂直的方向上的位置的行驶车道推定部；以及基于由行驶车道推定部得出的推定的结果，判断本车正在行驶中的车道以及该车道内的位置的行驶车道最终判断部。

Description

车道识别装置以及车道识别方法
技术领域
本发明涉及对本车正在行驶中的车道以及车道内的本车的位置进行识别的车道识别装置以及车道识别方法。
背景技术
以往，为了判断本车正在行驶中的车道，公开有如下技术，即：利用搭载于车辆的摄像头等来识别白线(车道边界线)，并应用于车道偏离警报系统(LDWS：Lane DepartureWarning System)或车道保持辅助系统(LKAS：Lane Keeping Assist System)。上述车道偏离警示系统或车道保持辅助系统作为减轻驾驶员的驾驶负担的系统非常有用。此外，在应用于车载导航装置的情况下，通过检测本车正行驶在多根车道内的哪根车道中，从而能以车道为单位实现路线导航。
然而，上述系统中，在能准确识别白线的状况下可以非常有效地进行动作，但在因气象条件或历年老化而导致白线模糊不清等导致无法识别白线的情况下，存在无法对驾驶员提供足够的功能的问题。
作为上述问题的对策，以往，以道路上存在侧壁为前提，提出了如下技术，即：使用激光雷达检测本车到侧壁的距离，并检测本车所在的车道的位置或前方的障碍物，从而推定车道内的本车的位置，并避开障碍物。(例如，参照专利文献1)。
此外，公开了如下技术，即：使用设置于车辆的周边环境检测装置对护栏、栅栏、侧壁、路牙、行人、自行车或其他车辆等不可行驶区域进行检测，并基于该不可行驶区域的不连续情况求出由周边环境检测装置得出的检测结果的可靠度，来决定行驶路线(例如，参照专利文献2)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利特开平10－31799号公报
专利文献2：国际公开第2012/081096号
发明内容
发明所要解决的技术问题
专利文献1、2中，利用激光雷达或周边环境装置来检测本车的周边从而探索可行驶区域，在无法识别白线的情况下仅利用由激光雷达或周边环境装置得出的检测结果。然而，专利文献1、2中，在白线与侧壁等道路构造物之间的关系发生了变化的情况下，存在如下问题，即：无法检测车道内的本车位置，产生无法进行足够的驾驶辅助的状况。
本发明是为了解决上述问题而完成的，其目的在于提供一种车道识别装置以及车道识别方法，能够准确地识别本车正在行驶中的车道以及车道内的本车的位置。
解决技术问题所采用的技术方案
为了解决上述问题，本发明所涉及的车道识别装置包括：本车位置计算部，该本车位置计算部计算本车的当前位置；行驶车道推定部，该行驶车道推定部基于由本车位置计算部计算出的本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将道路构造物或平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及在该车道内与本车的行进方向垂直的方向上的位置；以及行驶车道最终判断部，该行驶车道最终判断部基于由行驶车道推定部得出的推定结果，判断本车正在行驶中的车道以及该车道内的位置。
此外，本发明所涉及的车道识别方法计算本车的当前位置，基于所检测出的本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将道路构造物或平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及在该车道内与本车的行进方向垂直的方向上的位置，并基于推定结果，判断本车正在行驶中的车道以及该车道内的位置。
发明效果
根据本发明，车道识别装置包括：本车位置计算部，该本车位置计算部计算本车的当前位置；行驶车道推定部，该行驶车道推定部基于由本车位置计算部计算出的本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将道路构造物或平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及在该车道内与本车的行进方向垂直的方向上的位置；以及行驶车道最终判断部，该行驶车道最终判断部基于由行驶车道推定部得出的推定结果，判断本车正在行驶中的车道以及该车道内的位置，因此能准确地识别本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的位置。
此外，车道识别方法计算本车的当前位置，基于所检测出的本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将道路构造物或平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及在该车道内与本车的行进方向垂直的方向上的位置，并基于推定结果，判断本车正在行驶中的车道以及该车道内的位置，因此能准确地识别本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的位置。
本发明的目的、特征、形态以及优点通过以下详细的说明和附图会变得更为明了。
附图说明
图1是示出本发明实施方式1所涉及的车道识别装置的结构的一个示例的框图。
图2是用于说明本发明实施方式1所涉及的白线的图。
图3是示出存储于本发明实施方式1所涉及的道路结构DB的道路信息的一个示例的图。
图4是示出本发明实施方式1所涉及的车道识别装置的硬件结构的一个示例的框图。
图5是示出本发明实施方式1所涉及的车道识别装置的动作的一个示例的流程图。
图6是用于说明本发明实施方式1所涉及的本车所在车道的推定的图。
图7是用于说明本发明实施方式1所涉及的车道内的本车的侧方位置的图。
图8是示出本发明实施方式1所涉及的行驶车道最终判断部的动作的一个示例的流程图。
图9是用于说明本发明实施方式1所涉及的变形例7的图。
图10是用于说明本发明实施方式1所涉及的变形例7的图。
图11是示出本发明实施方式2所涉及的车道识别装置的结构的一个示例的框图。
图12是示出本发明实施方式2所涉及的车道识别装置的动作的一个示例的流程图。
图13是示出本发明实施方式2所涉及的行驶车道最终判断部的动作的一个示例的流程图。
图14是示出本发明实施方式3所涉及的车道识别装置的结构的一个示例的框图。
图15是示出本发明实施方式3所涉及的车道识别装置的动作的一个示例的流程图。
图16是示出本发明实施方式3所涉及的行驶车道最终判断部的动作的一个示例的流程图。
图17是示出本发明实施方式4所涉及的车道识别装置的结构的一个示例的框图。
图18是示出本发明实施方式4所涉及的车道识别装置的动作的一个示例的流程图。
图19是示出本发明实施方式4所涉及的可靠度计算用参数的一个示例的图。
图20是示出本发明实施方式4所涉及的可靠度计算用参数的决定方法的一个示例的图。
图21是示出本发明实施方式4所涉及的可靠度计算用参数的决定方法的一个示例的图。
图22是示出本发明实施方式4所涉及的行驶车道最终判断部的动作的一个示例的流程图。
图23是示出本发明实施方式所涉及的车道识别系统的结构的一个示例的框图。
具体实施方式
以下，基于附图对于本发明的实施方式进行说明。
＜实施方式1＞
首先，对于本发明实施方式1所涉及的车道识别装置的结构进行说明。
图1是示出本实施方式1所涉及的车道识别装置1的结构的一个示例的框图。
如图1所示，车道识别装置1包括本车位置计算部2、周边环境对应行驶车道推定部3、行驶车道最终判断部4、以及信息输出部5。
本车位置计算部2计算本车的当前位置。具体而言，本车位置计算部2基于传感器信号、以及从地图DB6获取到的地图信息，计算本车当前的绝对位置(以下，也称为本车位置)。此外，本车位置计算部2从地图DB6获取本车所在道路的属性。此处，传感器信号是从设置于本车的GNSS(Global Navigation System：全球导航系统)、车速传感器、加速度传感器分别输出的信号(GNSS信号、车速脉冲、加速度传感器信号)的总称。另外，在GNSS及各传感器的检测精度较高并且存储于地图DB6的地图信息的精度较高的情况下，能确定本车所在的车道。在GNSS及各传感器的检测精度较高的情况下，本车位置计算部2也可以仅根据传感器信号来计算本车位置。本车位置计算部2也可以接收由行驶车道最终判断部4作出的最终判断结果的反馈。
地图DB6存储包含道路链路、道路节点、道路形状、道路属性(道路种类、车道宽度、车道数)在内的道路信息。另外，图1中，地图DB6设置在车道识别装置1的外部，但也可以设置在车道识别装置1的内部。
例如，如图2所示，在单侧两车道的道路上示出车道外侧线、车道边界线、以及车道中央线。上述各线也被称为所谓的白线，由各线构成车道。
周边环境对应行驶车道推定部3(道路结构关系行驶车道推定部)基于由本车位置计算部2计算出的本车位置、由周边环境检测装置7得出的检测结果、以及存储于道路结构DB8的道路信息，推定本车正在行驶中的车道、以及在该车道内与本车的行进方向垂直方向上的位置(以下，也称为侧方位置)(将在后文详述)。
周边环境检测装置7(周边环境检测部)设置于本车，对包含存在于本车周边的立体的构造物(以下，也称为道路构造物)在内的物体是否存在、以及该物体与本车之间的距离或相对的位置进行检测。此处，作为周边环境检测装置7，可以举出激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、双目摄像头等测距装置。另外，图1中，周边环境检测装置7设置在车道识别装置1的外部，但也可以设置在车道识别装置1的内部。
道路结构DB8(道路结构存储部)将能由周边环境检测装置7检测出的存在于道路周边的道路构造物与车道对应起来进行存储。此处，作为道路构造物，可以举出侧壁、护栏、标识、路灯以及反射板等。道路结构DB8例如由硬盘(HDD：Hard Disk Drive：硬盘驱动器)或半导体存储器等存储装置来构成。另外，图1中，道路结构DB8设置在车道识别装置1的外部，但也可以设置在车道识别装置1的内部。
图3是示出存储于道路结构DB8的道路信息的一个示例的图。
如图3所示，假设为例如存在单侧三车道、人行道、侧壁以及中央带的道路。该情况下，道路结构DB8例如存储车道外侧线与人行道的距离、人行道的高度、车道外侧线与侧壁的距离、侧壁的高度、车道外侧线与隔离带的距离、隔离带的高度、车道数、各车道的车道宽度，以作为道路信息。即，道路结构DB8存储将道路构造物与车道(图3的示例中为车道外侧线)对应后的道路信息。此外，道路信息与位置信息相对应。
行驶车道最终判断部4基于由周边环境对应行驶车道推定部3得出的推定结果，对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行最终判断(将在后文详述)。
信息输出部5(输出部)将由行驶车道最终判断部4最终判断出的本车正在行驶中的车道的信息、以及该车道内的本车的侧方位置的信息输出至外部装置(图1的示例中，为驾驶员辅助装置)。
驾驶员辅助装置9是LKAS、LDWS、或者以车道为单位进行路线导航等的导航系统。
图4是示出车道识别装置1的硬件结构的一个示例的框图。
车道识别装置1中的本车位置计算部2、周边环境对应行驶车道推定部3、行驶车道最终判断部4、以及信息输出部5的各功能由处理电路来实现。即，车道识别装置1具备处理电路，该处理电路的作用如下：计算本车位置，基于本车位置、由周边环境检测装置7得出的检测结果、以及存储于道路结构DB8的道路信息，来推定本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置，对本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置进行最终判断，并输出本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置。处理电路是执行存储在存储器11中的程序的处理器10(也被称为中央处理装置、处理装置、运算装置、微处理器、微机、DSP(Digital Signal Processor：数字信号处理器))。
车道识别装置1中的本车位置计算部2、周边环境对应行驶车道推定部3、行驶车道最终判断部4、以及信息输出部5的各功能通过软件、固件、或软件和固件的组合来实现。软件或固件以程序的形式来表述，并储存于存储器11。处理电路读取存储于存储器11的程序并执行，从而实现各部分的功能。即，车道识别装置1具备用于存储程序的存储器11，该程序最终执行如下步骤，即：计算本车位置的步骤；基于本车位置、由周边环境检测装置7得出的检测结果、以及存储于道路结构DB8的道路信息，来推定本车正在行驶中的车道和该车道内的本车的侧方位置的步骤；对本车正在行驶中的车道和该车道内的本车的侧方位置进行最终判断的步骤；以及输出本车正在行驶中的车道和该车道内的本车的侧方位置的步骤。此外，上述程序也可以使计算机执行本车位置计算部2、周边环境对应行驶车道推定部3、行驶车道最终判断部4、以及信息输出部5的步骤或方法。此处，存储器例如可以是RAM(RandomAccess Memory：随机存取存储器)、ROM(Read Only Memory：只读存储器)、闪存、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory：可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(Electrical ly Erasable Programmable Read Only Memory：电可擦可编程只读存储器)等非易失性或易失性的半导体存储器、以及磁盘、软盘、光盘、压缩磁盘、小型磁盘、DVD(Digital Versatile Disc：数字通用盘)等。
接着，对车道识别装置1的动作进行说明。
图5是示出车道识别装置1的动作的一个示例的流程图。另外，为了便于说明，设为以预先确定的时间间隔周期性地进行图5的动作。然而，也可以不以固定周期进行该处理，而是本车的车速越快，将该处理间隔缩得越短，道路的曲度越大，将该处理间隔缩得越短。此外，也可以根据周边有无其他车辆或周边其他车辆的配置等、以及行驶环境或状态，来缩短该处理间隔。例如，在车载导航装置中，在进行车道引导的时刻之前可以高频度地进行该处理。
在步骤S11中，本车位置计算部2计算当前的本车位置。例如，本车位置计算部2计算本车位置的坐标P1(x，y)。
在步骤S12中，周边环境对应行驶车道推定部3基于本车位置、由周边环境检测装置7得出的检测结果、以及道路信息，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。具体而言，周边环境对应行驶车道推定部3从道路结构DB8获取与由本车位置计算部2计算出的本车位置的坐标P1(x，y)相对应的道路信息。例如，如图6所示，在坐标P1(x，y)的地点处的道路为单侧两车道并且具有侧壁的情况下，周边环境对应行驶车道推定部3从道路结构DB8获取包含车道数N(图6的示例中N＝2)、车道n的车道宽度Ln、有无障碍物(图6的示例中有障碍物)、障碍物与车道外侧线之间的距离Lw在内的道路信息。此外，周边环境检测装置7搜索存在于坐标P1(x，y)处的本车周边的物体，并检测本车与侧壁之间的距离Dw。周边环境对应行驶车道推定部3获取由周边环境检测装置7检测出的距离Dw(本车周边信息)。
周边环境检测装置7基于d＝Dw－Lw，计算车道外侧线的中心与本车的中心之间的距离d(车道内的本车的侧方位置)。
车道n在两车道的情况下，在满足“0＜d≤L1”时成为“车道n＝1”，在满足“L1＜d≤L1+L2”时成为“车道n＝2”。另外，在满足“d＜0”或“d＞L1+L2”的情况下，本车超出了车道。
车辆正在行驶中的车道左侧的白线与本车的中心之间的距离dn在“n＝1”的情况下成为“d1＝d”，在“n＝2”的情况下成为“d2＝d－L1”。
此处，对车道数N为“N＞1”时的本车正在行驶中的车道n进行计算的通式由下式(1)来表示，满足式(1)的值n(N＞n＞1)成为本车正在行驶中的车道。
【数学式1】
此时，在满足下式(2)的情况下，本车超出了车道。
【数学式2】
d≤0或
对车道数N为“N＞1”时的本车正在行驶中的车道左侧的白线与本车的中心之间的距离dn进行计算的通式由下式(3)来表示。
【数学式3】
对车道宽度均为L1时的本车正在行驶中的车道进行计算的通式由下式(4)来表示，满足式(4)的值n(N＞n＞1)成为本车正在行驶中的车道。
(n－1)·L1＜d≤n·L1···(4)
此时，在满足“d≤0、d＞N·L1”的情况下，本车超出了车道。
车道宽度均为L1时的本车正在行驶中的车道左侧的白线与本车的中心之间的距离dn由下式(5)来表示。
dn＝d－(n－1)·L1···(5)
根据上述内容，周边环境对应行驶车道推定部3能计算本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。
另外，例如如图7所示，在本车行驶在车道L1中的情况下，本车的侧方位置表现为位于本车的行进方向左侧的车道外侧线的中心与本车的中心之间的距离d。然而，侧方位置根据将起点设在何处而可以进行各种定义。例如，也可以定义为车道中央线的中心与本车的中心之间的距离、或车道边界线的中心与本车的中心之间的距离等。另外，通常将每根车道的车道宽度设计为相同，因此在图7中通常为“L1＝L2”。
另外，如图7所示，若将本车的车宽设为Da、将本车的左端与左侧车道(图7的示例中为车道外侧线)的中心之间的距离设为DL、并将本车的右侧与右侧车道(图7的示例中为车道边界线)之间的距离设为DR，则下式(6)、(7)所示的关系成立。
DL＝d－Da/2···(6)
DR＝L1－(d+Da/2)···(7)
例如，在LKAS中，控制本车的行驶，以使得DL及DR在一定距离以下。此外，在LDWS中，在DL或DR在一定距离以下并且本车正朝向车道偏离方向的情况下，发出车道偏离警报。
返回图5，在步骤S13中，行驶车道最终判断部4对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行最终判断。
在步骤S14中，信息输出部5将本车正在行驶中的车道的信息、以及该车道内的本车的侧方位置的信息输出至驾驶员辅助装置9。
图8是示出行驶车道最终判断部4的动作的一个示例的流程图。另外，图8示出了图5的步骤S13中的处理的详细情况。
在步骤S21中，行驶车道最终判断部4判断周边环境对应行驶车道推定部3是否对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行了推定。在周边环境对应行驶车道推定部3对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行了推定的情况下，转移至步骤S22。另一方面，在周边环境对应行驶车道推定部3没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况下，转移至步骤S23。作为周边环境对应行驶车道推定部3没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况，例如可以举出周边环境检测装置7无法检测道路构造物的情况。
在步骤S22中，行驶车道最终判断部4将由周边环境对应行驶车道推定部3推定出的本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置设为最终判断结果。
在步骤S23中，周边环境对应行驶车道推定部3基于存储于地图DB6的道路形状(道路信息)、以及由传感器信号获取到的本车的移动方向(与本车的行为有关的信息)，利用航迹推算来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。然后，行驶车道最终判断部4将由周边环境对应行驶车道推定部3得出的推定结果设为最终判断结果。
例如，在步骤S21中，在“是”的判断结果持续的状况下得出“否”的判断结果的情况下，周边环境对应行驶车道推定部3以过去的步骤S21中为“是”的判断结果中最新的判定结果时本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置为起点，进行航迹推算。
根据上述内容，车道识别装置1能准确地识别本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置。
＜变形例＞
接着，对车道识别装置1的变形例(变形例1～11)进行说明。
＜变形例1＞
图5的步骤S14中，对于信息输出部5将本车正在行驶中的车道的信息、以及该车道内的本车的侧方位置的信息输出至驾驶员辅助装置9的情况进行了说明，然而并不限于此，也可以仅将本车正在行驶中的车道的信息输出至驾驶员辅助装置9。
例如，在驾驶员辅助装置9是以车道为单位进行路线引导的导航装置的情况下，该导航装置只要有本车正在行驶中的车道的信息就足够了。因此，该情况下，信息输出部5可以仅将本车正在行驶中的车道的信息输出至驾驶员辅助装置9。即，信息输出部5可以输出驾驶员辅助装置9所需的信息。
＜变形例2＞
图8中，对以下情况进行了说明，即：在周边环境对应行驶车道推定部3没有推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置的情况下，行驶车道最终判断部4基于存储于地图DB6的道路形状、以及由传感器信号获取到的本车的移动方向，利用航迹推算来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置，然而并不限于此。
例如，在周边环境对应行驶车道推定部3没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况下，行驶车道最终判定部4可以判断为“无法检测本车位置”。此时，信息输出部5可以将表示“无法检测本车位置”意思的信息输出至驾驶员辅助装置9。若驾驶员辅助装置9从信息输出部5接收到表示“无法检测本车位置”意思的信息，则可以将例如“中断驾驶辅助”这样的内容通知给驾驶员。
根据上述内容，可以在驾驶员辅助装置9一侧选择恰当的驾驶辅助的方法。
＜变形例3＞
除了本车正在行驶中的车道的信息、以及该车道内的本车的侧方位置的信息，信息输出部5也可以将本车的绝对位置的信息、或本车前方的道路形状的信息等输出至驾驶员辅助装置9。此处，本车的绝对位置的信息是由本车位置计算部2计算出的本车位置的信息，本车前方的道路形状的信息是基于本车位置计算部2计算出的本车位置而从地图DB6获取到的道路形状的信息。
根据上述内容，由于能向驾驶员辅助装置9提供多方面的信息，因此驾驶员辅助装置9能进行高度的驾驶辅助。例如，驾驶员辅助装置9能根据弯道或道路坡度，进行高度的半自动行驶的控制。此外，驾驶员辅助装置9能显示对驾驶员有用的信息(例如，“前方有弯道”等)。
＜变形例4＞
周边环境检测装置7也可以从道路结构DB8获取与由本车位置计算部2计算出的本车位置相对应的道路信息。通过采用上述结构，周边环境检测装置7能知道在由本车位置计算部2计算出的本车位置处要进行检测的道路构造物或其特征，因此能提高道路构造物的检测精度。
＜变形例5＞
如上所述，道路结构DB8存储车道外侧线与人行道的距离、人行道的高度、车道外侧线与侧壁的距离、侧壁的高度、车道外侧线与隔离带的距离、隔离带的高度等，以作为道路信息。由此，道路结构DB8不仅存储侧壁等连续且较高的道路构造物的信息，还存储人行道等连续且较低的道路构造物的信息，因此能掌握道路构造物的详细情况。此外，在本车设置有多个不同方式的周边环境检测装置7的情况下，能够选择适合于特定的道路构造物的检测的周边环境检测装置7。例如，能够在侧壁等较大的道路构造物的检测时选择超声波传感器，在需要分辨率的道路构造物的检测时选择激光雷达，并在稍微广角的道路构造物的检测时选择毫米波雷达。
＜变形例6＞
道路结构DB8也可以存储护栏或反射板等以一定间隔重复设置的道路构造物的设置模式及设置范围的信息。此处，设置模式的信息是指例如示出以几m间隔来设置道路构造物的信息，设置范围的信息是指示出设置了道路构造物的范围的信息。周边环境对应行驶车道推定部3基于道路构造物的设置模式及设置范围的信息，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。
在周边环境检测装置7检测以一定间隔重复设置的道路构造物时，道路构造物的检测周期根据本车的速度不同而不同。因此，通过核对根据道路构造物的设置模式和本车的车速所假设的周边环境检测装置7的检测周期、将以一定间隔重复设置的道路构造物的间隔除以本车的速度而求出的理论检测周期、以及周边环境检测装置7的实际的检测周期，从而道路构造物的检测精度得以提高。
＜变形例7＞
道路结构DB8也可以存储预想为周边环境检测装置7基于道路构造物的材质、形状、或色彩进行检测的检测信号的强弱或检测信号的检测模式的信息，以作为感测参考信息。例如，在周边环境检测装置7是激光雷达的情况下，通过照射光并检测该光的反射从而感测周边，由于光的反射的强弱根据道路构造物的材质的不同而不同，因此成为道路构造物的位置信息的参考。
另外，在周边环境检测装置7为毫米波雷达时的电波的反射、或对于周边环境检测装置7为超声波传感器时的声波也相同。
此外，由周边环境检测装置7进行检测的检测信号的强弱或检测信号的检测模式根据天气或时刻的不同而不同，因此道路结构DB8也可以存储与天气或时刻相对应的感测参考信息。
例如，如图9所示，在点B、C处侧壁的有无发生变化，因此本车与侧壁的距离在点B、C处发生较大变化。即，由周边环境检测装置7得出的检测结果在点B、C处发生较大变化。由此，参照由周边环境检测装置7得出的检测结果发生较大变化的点(图9的示例中为点B、C)、以及存储于道路结构DB8的道路信息来校正本车位置，从而能提高本车位置的精度。因此，本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置的精度得以提高。
此外，例如如图10所示，在因侧壁A与侧壁B的材质不同而导致反射率不同的情况下，虽然在点B处本车与侧壁的距离没有发生变化，但从侧壁A、B反射而来的光的受光量发生变化。通过参照该发生了变化的点(图10的示例中为点B)、以及存储于道路结构DB8的道路信息来校正本车位置，从而能提高本车位置的精度。因此，本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置的精度得以提高。
＜变形例8＞
本车也可以设置有多个周边环境检测装置7。在1个周边环境检测装置7中道路构造物的检测精度变差的状况下，可以用多个周边环境检测装置7来检测道路构造物。例如，超声波传感器在强风的状况下检测精度变差，激光雷达在起雾的状况下检测精度变差，但在上述情况下也可以用其他周边环境检测装置7来进行检测，从而提高道路构造物的检测精度。
＜变形例9＞
周边环境对应行驶车道推定部3也可以在周边环境检测装置7检测到存在于本车周边的移动体或障碍物、并因该移动体或障碍物的存在而导致无法检测出道路构造物的情况下，判断为“无法检测”。另外，行驶车道最终判断部4也可以进行“无法检测”的判断，并将表示“无法检测”意思的信息输出至驾驶员辅助装置9。
此外，周边环境对应行驶车道推定部3也可以在周边环境检测装置7断续地检测到道路构造物的状况下，基于由周边环境检测装置7得出的过去的检测结果的时间序列信息、本车的行为信息、以及存储于道路结构DB8的道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。
＜变形例10＞
道路结构DB8也可以对地图DB6中所存储的地图数据进行存储。即，也可以将道路结构DB8与地图DB6构成为一体。
＜实施方式2＞
首先，对于本发明实施方式2所涉及的车道识别装置的结构进行说明。
图11是示出本实施方式2所涉及的车道识别装置12的结构的一个示例的框图。
如图11所示，车道识别装置12的特征在于包括道路标识对应行驶车道推定部13。其它结构及基本的动作与实施方式1相同，因此，这里省略说明。
道路标识对应行驶车道推定部13(平面图案关系行驶车道推定部)基于由图像识别装置14得出的识别结果，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。
图像识别装置14(图像识别部)基于设置于本车的摄像头所拍摄到的视频，利用图像处理来识别道路上的白线。优选将摄像头设置为能在本车的前方的道路上进行拍摄，但也可以利用后方视频来识别白线。此外，也可以使用前方视频和后方视频这两者来识别白线。通过对前方及后方进行识别，从而能防止因其他车辆的存在或白线模糊不清部位的多少等的影响而导致的检测精度变差。另外，图11中，图像识别装置14设置在车道识别装置12的外部，但也可以设置在车道识别装置12的内部。
车道识别装置12中的道路标识对应行驶车道推定部13的功能由处理电路实现。即，车道识别装置12具备处理电路，该处理电路的作用在于，基于由图像识别装置14得出的识别结果，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。处理电路是执行存储器11中所存储的程序的处理器10(参照图4)。
车道识别装置12中的道路标识对应行驶车道推定部13的功能通过软件、固件、或软件和固件的组合来实现。软件或固件以程序的形式来表述，并储存于存储器11。处理电路读取存储于存储器11的程序并执行，从而实现各部分的功能。即，车道识别装置12具备用于存储程序的存储器11，该程序最终执行基于由图像识别装置14得出的识别结果来推定本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置的步骤。此外，该程序也可以使计算机执行道路标识对应行驶车道推定部13的步骤或方法。此处，存储器例如指RAM、闪存、EPROM、EEPROM等非易失性或易失性的半导体存储器、以及磁盘、软盘、光盘、压缩磁盘、小型磁盘、DVD等。
接着，对车道识别装置12的动作进行说明。
图12是示出车道识别装置12的动作的一个示例的流程图。此外，图12的步骤S31、步骤S33以及步骤S35与图5的步骤S11、步骤S12以及步骤S14相对应，因此，这里省略说明。
在步骤S32中，道路标识对应行驶车道推定部13基于由图像识别装置14得出的白线的识别结果，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。此时，图像识别装置14识别本车前方的道路上存在的白线，并将该识别结果(本车周边信息)输出至道路标识对应行驶车道推定部13。
在步骤S34中，行驶车道最终判断部4对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行最终判断。
图13是示出行驶车道最终判断部4的动作的一个示例的流程图。另外，图13示出了图12的步骤S34中的处理的详细情况。此外，图13的步骤S43～步骤S45与图8的步骤S21～步骤23相同，因此，这里省略说明。
在步骤S41中，行驶车道最终判断部4判断道路标识对应行驶车道推定部13是否基于图像识别装置14所识别出的白线对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行了推定。在道路标识对应行驶车道推定部13对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行了推定的情况下，转移至步骤S42。另一方面，在道路标识对应行驶车道推定部13没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况下，转移至步骤S43。作为道路标识对应行驶车道推定部13没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况，例如可以举出图像识别装置14无法识别白线的情况。
在步骤S42中，行驶车道最终判断部4将由道路标识对应行驶车道推定部13推定出的本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置设为最终判断结果。
根据上述内容，与实施方式1所涉及的车道识别装置1相比，车道识别装置12能更准确地识别本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置。
＜变形例＞
接着，对车道识别装置12的变形例(变形例1)进行说明。
＜变形例1＞
本车也可以设置有前照灯等对本车的周边进行照明的照明装置。车道识别装置12通过控制照明装置，从而能提高图像识别装置14所进行的图像识别的精度。
另外，照明装置可以是近红外照明装置。此外，照明装置也可以以图像识别装置14的识别精度得到最大提升的波长来进行照射。
＜实施方式3＞
首先，对于本发明实施方式3所涉及的车道识别装置的结构进行说明。
图14是示出本实施方式3所涉及的车道识别装置15的结构的一个示例的框图。
如图14所示，车道识别装置15的道路标识对应行驶车道推定部13的特征在于，使用存储于道路标识DB16的道路标识，来推定本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置。其它结构及基本的动作与实施方式2相同，因此，这里省略说明。
道路标识DB16(平面图案存储部)将标示在道路上的以文字、数字、记号或线条来表示交通规则等的道路标识(平面图案)与车道对应地进行存储。作为道路标识，例如可以举出白线、最高速度、禁止停车、人行横道、禁止变道、安全岛等。道路标识DB16例如由硬盘或半导体存储器等存储装置构成。另外，图14中，道路标识DB16设置在车道识别装置15的外部，但也可以设置在车道识别装置15的内部。
接着，对车道识别装置15的动作进行说明。
图15是示出车道识别装置15的动作的一个示例的流程图。另外，图15的步骤S51、步骤S53、步骤S55与图12的步骤S31、步骤S33、步骤S35相对应，因此，这里省略说明。
在步骤S52中，道路标识对应行驶车道推定部13基于本车位置、由图像识别装置14得出的识别结果、以及从道路标识DB16获取到的道路标识，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。具体而言，道路标识对应行驶车道推定部13从道路标识DB16获取与由本车位置计算部2计算出的本车位置相对应的道路标识(道路信息)。此外，图像识别装置14识别由本车位置计算部2计算出的本车位置处的道路标识，并将识别结果(本车周边信息)输出至道路标识对应行驶车道推定部13。然后，道路标识对应行驶车道推定部13参照由图像识别装置14得出的识别结果、以及从道路标识DB16获取到的道路标识，推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。
在步骤S54中，行驶车道最终判断部4对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行最终判断。
图16是示出行驶车道最终判断部4的动作的一个示例的流程图。另外，图16示出了图15的步骤S54中的处理的详细情况。此外，图16的步骤S62～步骤S65与图13的步骤S42～步骤45相同，因此，这里省略说明。
在步骤S61中，行驶车道最终判断部4判断道路标识对应行驶车道推定部13是否基于图像识别装置14所识别出的道路标识对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行了推定。在道路标识对应行驶车道推定部13对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行了推定的情况下，转移至步骤S62。另一方面，在道路标识对应行驶车道推定部13没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况下，转移至步骤S63。作为道路标识对应行驶车道推定部13没有对本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置进行推定的情况，例如可以举出图像识别装置14无法识别道路标识的情况。
根据上述内容，与实施方式2所涉及的车道识别装置12相比，车道识别装置15能更准确地识别本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置。此外，由于可以利用图像识别装置14识别本车与道路标识的距离，因此也能提高本车行进方向上的位置的精度。
＜变形例＞
接着，对车道识别装置15的变形例(变形例1～4)进行说明。
＜变形例1＞
本车也可以设置有前照灯等对本车的周边进行照明的照明装置。车道识别装置15通过控制照明装置，从而能提高图像识别装置14所进行的图像识别的精度。
另外，照明装置也可以是近红外照明装置。此外，照明装置也可以以图像识别装置14的识别精度得到最大提升的波长来进行照射。
＜变形例2＞
周边环境对应行驶车道推定部3也可以在周边环境检测装置7或图像识别装置14检测到存在于本车周边的移动体或障碍物，并因该移动体或障碍物的存在而导致无法检测道路构造物或识别道路标识的情况下，判断为“无法检测”或“无法识别”。另外，行驶车道最终判断部4也可以进行“无法检测”或“无法识别”的判断，并将表示“无法检测”或“无法识别”意思的信息输出至驾驶员辅助装置9。
此外，道路标识对应行驶车道推定部13也可以在图像识别装置14断续地识别出道路标识的状况下，基于由图像识别装置14得出的过去的识别结果的时间序列信息、本车的行为信息、以及存储于道路结构DB8的道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。
＜变形例3＞
图像识别装置14也可以从道路标识DB14获取与由本车位置计算部2计算出的本车位置相对应的道路标识。通过采用上述结构，图像识别装置14能知道在由本车位置计算部2计算出的本车位置处要进行识别的道路标识或其特征，因此能提高道路标识的识别精度。
＜变形例4＞
道路标识DB16也可以对地图DB6中所存储的地图数据进行存储。即，可以将道路标识DB16与地图DB6构成为一体。此外，也可以将地图DB6、道路结构DB8、以及道路标识DB16构成为一体。
＜实施方式4＞
首先，对于本发明实施方式4所涉及的车道识别装置的结构进行说明。
图17是示出本实施方式4所涉及的车道识别装置17的结构的一个示例的框图。
如图17所示，车道识别装置17的特征在于包括第1可靠度存储部18以及第2可靠度存储部19。其它结构及基本的动作与实施方式3相同，因此，这里省略说明。
第1可靠度存储部18例如由硬盘或半导体存储器等存储装置构成，并对由周边环境对应行驶车道推定部3计算出的第1可靠度进行存储。第1可靠度将在后文中阐述。
第2可靠度存储部19例如由硬盘或半导体存储器等存储装置构成，并对由道路标识对应行驶车道推定部13计算出的第2可靠度进行存储。第2可靠度将在后文中阐述。
接着，对车道识别装置17的动作进行说明。
图18是示出车道识别装置17的动作的一个示例的流程图。另外，图18的步骤S71与图15的步骤S51相对应，因此，这里省略说明。
在步骤S72中，道路标识对应行驶车道推定部13进行与图15的步骤S52相同的处理，从而推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。此外，道路标识对应行驶车道推定部13计算第2可靠度。由道路标识对应行驶车道推定部13计算出的第2可靠度被存储在第2可靠度存储部19中。
在步骤S73中，周边环境对应行驶车道推定部3进行与图15的步骤S53相同的处理，来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内的本车的侧方位置。此外，周边环境对应行驶车道推定部3计算第1可靠度。由周边环境对应行驶车道推定部3计算出的第1可靠度被存储在第1可靠度存储部18中。
在步骤S74中，行驶车道最终判断部4基于由道路标识对应行驶车道推定部13推定出的本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置(以下，也称为第2推定值D2)、由周边环境对应行驶车道推定部3推定出的本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置(以下，也称为第1推定值D1)、存储于第1可靠度存储器18的第1可靠度(以下，也称为第1可靠度P1)、存储于第2可靠度存储器19的第2可靠度(以下，也称为第2可靠度P2)、以及过去利用航迹推算推定出的本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置(以下，也称为推定值履历D3)，来对本车正在行驶中的车道、该车道内的本车的侧方位置、以及可靠度进行最终判断。
在步骤S75中，信息输出部5将本车正在行驶中的车道、该车道内的本车的侧方位置、以及可靠度输出至驾驶员辅助装置9。
此处，对计算可靠度时所使用的参数进行说明。
图19是示出计算可靠度时所使用的参数的一个示例的图
在图19中，参数P1e是从周边环境检测装置7输出的参数，示出了由周边环境检测装置7得出的检测结果的可靠度。
参数P1d是存储于道路结构DB8的参数，示出了周边环境检测装置7检测道路构造物时的可靠度(检测容易性)。例如，在某一地点处的道路构造物的数量较少的情况下，参数P1d的值变小。此外，道路构造物越多，则参数P1d的值变得越大。此外，检测的可靠度也根据道路构造物的大小而变化。例如，对于侧壁等平面且较大的道路构造物，检测的可靠性较高，对于较小且较低的道路构造物，检测的可靠性变低。
参数P2e是从图像识别装置14输出的参数，示出了由图像识别装置14得出的识别结果的可靠度。
参数P2d是存储于道路标识DB16的参数，示出了图像识别装置14识别道路标识时的可靠度(识别容易性)。例如，在白线模糊不清的情况下，参数P2d的值变小。另外，白线模糊不清等道路标识状态的信息利用通信从外部获取。
参数DIS1d是从周边环境检测装置7输出的参数，是示出因存在于本车周边的其他移动体或障碍物等妨碍了周边环境检测装置7所进行的检测而导致检测的可靠度降低的情况的值。例如，如图20、21所示，周边环境检测装置7能在不受到其他移动体或障碍物等的影响的情况下对周边环境进行检测的比例(频度)越高，则参数DIS1d的值变得越小。此外，周边环境中能进行检测的道路构造物越多，则参数DIS1d的值变得越小。换言之，在由周边环境检测装置7所得出的道路构造物的检测精度为较差状态的情况下，该状态越差，则参数DIS1d的值变得越大。
参数DIS2d是从图像识别装置14输出的参数，是示出因存在于本车周边的其他移动体或障碍物、或天气等妨碍了图像识别装置14所进行的识别而导致识别的可靠度降低的情况的值。例如，与图20、21相同，图像识别装置14能在不受到其他移动体或障碍物、或天气等的影响的情况下对道路标识进行识别的比例越高，则参数DIS2d的值变得越小。换言之，在由图像识别装置14所得出的道路标识的识别精度为较差状态的情况下，该状态越差，则参数DIS2d的值变得越大。
另外，图19中，对参数P2e的最大值比参数P1e的最大值要大的情况进行了说明，但并不限于此。例如，也可以将参数P1e与参数P2e的最大值设为相同。
这里，对于可靠度的计算进行说明。
周边环境对应行驶车道推定部3例如使用下式(8)来计算第1可靠度P1。
P1＝MAX{(P1e×P1d－DIS1d),0}···(8)
此外，道路标识对应行驶车道推定部13例如使用下式(9)来计算第2可靠度P2。
P2＝MAX{(P2e×P2d－DIS2d),0}···(9)
接着，对行驶车道最终判断部4的动作进行说明。
图22是示出行驶车道最终判断部4的动作的一个示例的流程图。
在步骤S81中，行驶车道最终判断部4判断第1可靠度P1或第2可靠度P2中的一方是否为高可靠度。具体而言，行驶车道最终判断部4判断是否满足MAX(P1,P2)≥Pth_h。此处，Pth_h表示高可靠度的阈值，可靠度的值大于该阈值表示可以无条件信赖。在满足MAX(P1,P2)≥Pth_h的情况下，转移至步骤S82。另一方面，在不满足MAX(P1,P2)≥Pth_h的情况下，转移至步骤S83。
在步骤S82中，行驶车道最终判断部4采用第1可靠度P1与第2可靠度P2中的可靠度的值较大的一方、以及推定值，来作为最终判断。行驶车道最终判断部4中，在满足MAX(P1,P2)≥Pth_h的情况下，若P1＞P2则D＝D1且取P1的值，若P1≤P2则D＝D2且取P2的值。此处，D表示最终判断结果。
在步骤S83中，行驶车道最终判断部4判断第1可靠度P1或第2可靠度P2中的一方是否为中可靠度。具体而言，行驶车道最终判断部4判断是否满足Pth_h＞MAX(P1,P2)≥Pth_1。此处，Pth_1表示可靠度极限的阈值，可靠度的值小于该阈值表示无法信赖。在满足Pth_h＞MAX(P1,P2)≥Pth_1的情况下，转移至步骤S84。另一方面，在不满足Pth_h＞MAX(P1,P2)≥Pth_1的情况下，转移至步骤S89。
在步骤S84中，行驶车道最终判断部4采用第1可靠度P1与第2可靠度P2中的可靠度的值较大的一方、以及推定值，来作为最终判断。
在步骤S85中，对第1推定值D1及第2推定值D2、与推定值履历D3进行比较。在第1推定值D1、第2推定值D2以及第3推定值D3相同的情况下，转移至步骤S86。在第1推定值D1或第2推定值D2中的一方与推定值履历D3相同的情况下，转移至步骤S87。在第1推定值D1与第2推定值D2相同的情况下，转移至步骤S88。在其他情况下，结束处理。
在步骤S86中，行驶车道最终判断部4将可靠度修正为高可靠度。
在步骤S87中，行驶车道最终判断部4将推定值修正为推定值履历D3，并将可靠度稍微提高。
在步骤S88中，行驶车道最终判断部4将可靠度稍微提高。
若对上述步骤S84～步骤S88的动作进行总结，则在满足Pth_h＞MAX(P1,P2)≥Pth_1的情况下，若P1＞P2则D＝D1且取P1的值，若P1≤P2则D＝D2且取P2的值。其中，若D1、D2及D3相同，则取Pth_h的值(步骤S86)。若D1或D2与D3相同，则D＝D3且成为MAX(P1,P2)×α1＜Pth_h(步骤S87)。若D1与D2相同则成为MAX(P1,P2)×α2＜Pth_h(步骤S88)。
在步骤S89中，行驶车道最终判断部4将推定值履历D3设为推定值，并将第1可靠度P1与第2可靠度P2中的值较小的一方设为可靠度。具体而言，在满足MAX(P1,P2)＜Pth_1的情况下，D＝D3且取Min(P1,P2)。
根据上述内容，车道识别装置17通过使用可靠度，从而能准确地识别本车正在行驶中的车道以及该车道内的本车的侧方位置。
另外，以上对与实施方式3所涉及的车道识别装置15结构相同的情况进行了说明，然而对于实施方式1所涉及的车道识别装置1以及实施方式2所涉及的车道识别装置12也能适用上述可靠度。
以上对使用多个参数来计算可靠度的情况进行了说明，然而可靠度的计算中所使用的参数也可以为1个。
以上对使用了多个可靠度的情况进行了说明，然而可靠度也可以为1个。
＜变形例＞
接着，对车道识别装置17的变形例(变形例1～3)进行说明。
＜变形例1＞
图19中，示出了第1可靠度P1与第2可靠度P2的最大值为1以上的各参数，但并不限于此。例如，也可以将参数P1e与参数P2e的值设定为0～1，该情况下，将参数DIS1d与DIS2d的值设定为0～1。
图19中，以系数形式来表现参数P1d及参数P2d，但也可以如下式(10)、(11)所示，设定为表示可靠度P1及可靠度P2的最大值的常数。
P1＝MAX[MIN{(P1e－DIS1d),P1d},0]···(10)
P2＝MAX[MIN{(P2e－DIS2d),P2d},0]···(11)
图19中，以系数形式来表现参数P1d及参数P2d，但也可以如下式(12)、(13)所示，将参数P1e与参数P1d的中间值设为第1可靠度P1，将参数P2e与参数P2d的中间值设为第2可靠度P2。
P1＝MAX[{(P1e－DIS1d)+P1d}/2,0]···(12)
P2＝MAX[{(P2e－DIS2d)+P2d}/2,0]···(13)
如下式(14)、(15)或下式(16)、(17)所示，也可以相比于参数P1e而更重视参数P2e。
P1＝MAX[{(P1e－DIS1d)+2·P1d}/3,0]···(14)
P2＝MAX[{2·(P2e－DIS2d)+P2d}/3,0]···(15)
P1＝MAX[MIN{(P1e－DIS1d),P1d},0]···(16)
P2＝MAX[{(P2e－DIS2d)+P2d}/2,0]···(17)
对于上述式(8)～(17)，可以根据周边环境检测装置7及图像识别装置14的性能或种类来设定恰当的公式。同样地，对于图19所示的各参数的值，也可以根据周边环境检测装置7及图像识别装置14的性能或种类来设定恰当的值。
＜变形例2＞
图22中，对周边环境检测装置7及图像识别装置14的可靠度相同的情况进行了说明，但并不限于此。例如，也可以优先考虑图像识别装置14的结果。
具体而言，在MIN(P1,P2)≥Pth_h的情况下、即第1可靠度P1及第2可靠度P2两者均为高可靠度的情况下，D＝D2且取P2的值。
在MAX(P1,P2)≥Pth_h且MIN(P1,P2)＜Pth_h的情况下、即第1可靠度P1或第2可靠度P2中的一方为高可靠度的情况下，若P1＞P2则D＝D1且取P1的值，若P1≤P2则D＝D2且取P2的值。
在Pth_h＞MAX(P1,P2)≥Pth_1的情况下、即第1可靠度P1及第2可靠度P2两者均为中可靠度的情况下，D＝P2且取P2的值。其中，在第2推定值D2及推定值履历D3相同的情况下，D＝D2且成为P2×α1＜Pth_h。
在MAX(P1,P2)≥Pth_1且MIN(P1,P2)＜Pth_h的情况下、即第1可靠度P1或第2可靠度P2中的一方为中可靠度的情况下，若P1＞P2则D＝D1且取P1的值，若P1≤P2则D＝D2且取P2的值。
在MAX(P1,P2)＜Pth_1的情况下、即第1可靠度P1及第2可靠度P2两者均为低可靠度的情况下，D＝D3且取P2的值。
＜变形例3＞
本车也可以设置多个周边环境检测装置7。在1个周边环境检测装置7中道路构造物的检测精度变差的状况下，可以用多个周边环境检测装置7来检测道路构造物。此时，可以采用在由周边环境检测装置7得出的各检测结果的可靠度中可靠度最高的检测结果。
此外，也可以将与各个周边环境检测装置7相对应的检测精度的信息预先存储于道路结构DB8，并作为由周边环境检测装置7得出的检测结果的可靠度而采用。
以上所说明的车道识别装置不仅可适用于车载用导航装置、即车载导航装置，还可适用于能搭载于车辆的PND(Portable Navigation Device：便携式导航装置)及移动通信终端(例如移动电话、智能手机和平板终端等)、以及适当地与服务器等进行组合而构筑为系统的导航装置或导航装置以外的装置。该情况下，车道识别装置的各功能或各构成要素分散为构筑上述系统的各功能来进行配置。
具体而言，作为一个示例，能将车道识别装置的功能配置于服务器。例如，如图23所示，通过在车辆侧设置周边环境检测装置7及驾驶员辅助装置9，并在服务器20中设置本车位置计算部2、周边环境对应行驶车道推定部3、行驶车道最终判断部4以及信息输出部5，从而能构筑车道识别系统。另外，地图DB6及道路结构DB8可以设置在车辆侧或服务器20中的一方，也可以与车辆及服务器20独立地设置。服务器20中所具备的各构成要素也可适当地分散配置于服务器20和车辆侧。对于图11、14、17所示的各车道识别装置也相同。
即使在采用上述结构的情况下，也可得到与上述实施方式相同的效果。
此外，也可将执行上述实施方式中的动作的软件(车道识别方法)组装到例如服务器、移动通信终端。
具体而言，作为一个示例，上述车道识别方法计算本车的当前位置，基于所检测出的本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将道路构造物或平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定本车正在行驶中的车道、以及该车道内在与本车的行进方向垂直的方向上的位置，并基于推定的结果，判断本车正在行驶中的车道以及该车道内的位置。
根据上述内容，通过将执行上述实施方式中的动作的软件组装到服务器或移动通信终端并使其动作，从而可得到与上述实施方式相同的效果。
另外，本发明在其发明范围内可对实施方式进行适当变形、省略。
本发明详细地进行了说明，但上述说明在所有形态中都只是例示，本发明并不局限于此。未例示的无数的变形例被解释为可设想到而未脱离本发明的范围。
标号说明
1车道识别装置、2本车位置计算部、3周边环境对应行驶车道推定部、4行驶车道最终判断部、5信息输出部、6地图DB、7周边环境检测装置、8道路结构DB、9驾驶员辅助装置、10处理器、11存储器、12车道识别装置、13道路标识对应行驶车道推定部、14图像识别装置、15车道识别装置、16道路标识DB、17车道识别装置、18第1可靠度存储部、19第2可靠度存储部、20服务器。

Claims (21)

1.一种车道识别装置，其特征在于，包括：
本车位置计算部，该本车位置计算部计算本车的当前位置；
行驶车道推定部，该行驶车道推定部基于由所述本车位置计算部计算出的所述本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与所述本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将所述道路构造物或所述平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定所述本车正在行驶中的车道、以及该车道内在与所述本车的行进方向垂直的方向上的位置；以及
行驶车道最终判断部，该行驶车道最终判断部基于由所述行驶车道推定部得出的推定结果，判断所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
2.如权利要求1所述的车道识别装置，其特征在于，
所述行驶车道推定部包含道路结构关系行驶车道推定部，该道路结构关系行驶车道推定部基于所述本车的当前位置、表示所述道路构造物与所述本车之间的位置关系的所述本车周边信息、以及将所述道路构造物与道路的车道之间的位置关系对应起来的所述道路信息，来推定所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置，
所述道路结构关系行驶车道推定部从外部的道路结构存储部获取所述道路信息，该外部的道路结构存储部存储将所述道路构造物与构成所述车道的线对应起来的所述道路信息，并从外部的周边环境检测部获取所述本车周边信息，该外部的周边环境检测部检测包含存在于所述本车周边的所述道路构造物在内的物体。
3.如权利要求2所述的车道识别装置，其特征在于，
所述本车周边信息包含所述道路构造物与所述本车的距离，
所述道路结构关系行驶车道推定部基于所述本车的当前位置、所述距离、以及所述道路构造物和构成所述车道的线相关联的所述道路信息，来推定所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
4.如权利要求2所述的车道识别装置，其特征在于，
所述本车周边信息包含构成所述车道的线或道路标识，以作为所述平面图案，
所述行驶车道推定部包含平面图案关系行驶车道推定部，该平面图案关系行驶车道推定部基于所述本车的当前位置、以及构成所述车道的线或所述道路标识，来推定所述本车正在行驶中的车道或该车道内的所述位置，
所述行驶车道最终判断部基于由所述道路结构关系行驶车道推定部及所述平面图案关系行驶车道推定部得出的推定结果，判断所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置，
所述平面图案关系行驶车道推定部从利用图像处理来识别所述平面图案的外部的图像识别部获取所述本车周边信息。
5.如权利要求4所述的车道识别装置，其特征在于，
所述平面图案关系行驶车道推定部从外部的平面图案存储部获取所述道路信息，该外部的平面图案存储部存储将所述平面图案与构成所述车道的线对应起来的所述道路信息。
6.如权利要求2所述的车道识别装置，其特征在于，
所述道路构造物包含人行道、侧壁以及隔离带中的至少1个，
所述道路信息包含从车道外侧线到所述人行道的距离、所述人行道的高度、从所述车道外侧线到所述侧壁的距离、所述侧壁的高度、从所述车道外侧线到所述隔离带的距离、以及所述隔离带的高度中的至少1个。
7.如权利要求2所述的车道识别装置，其特征在于，
所述道路信息包含以一定间隔重复设置的所述道路构造物的设置模式以及设置范围。
8.如权利要求2所述的车道识别装置，其特征在于，
所述道路信息包含预想为所述周边环境检测部基于所述道路构造物的材质、形状或色彩进行检测的感测参考信息。
9.如权利要求8所述的车道识别装置，其特征在于，
所述感测参考信息是由所述周边环境检测部进行检测的检测信号的强弱或检测信号的检测模式。
10.如权利要求4所述的车道识别装置，其特征在于，
还包括对所述本车的周边进行照明的照明装置，
在由所述图像识别部得出的所述平面图案的识别精度下降的情况下，利用所述照明装置对所述本车的周边进行照明。
11.如权利要求2所述的车道识别装置，其特征在于，
在所述周边环境检测部无法检测所述道路构造物的情况下，
所述道路结构关系行驶车道推定部基于所述道路信息、以及与所述本车的行为有关的信息，推定所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
12.如权利要求4所述的车道识别装置，其特征在于，
在所述图像识别部无法识别所述平面图案的情况下，
所述平面图案关系行驶车道推定部基于所述道路信息、以及与所述本车的行为有关的信息，推定所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
13.如权利要求4所述的车道识别装置，其特征在于，
所述行驶车道最终判断部基于由所述道路结构关系行驶车道推定部得出的推定结果的可靠度即第1可靠度、以及由所述平面图案关系行驶车道推定部得出的推定结果的可靠度即第2可靠度中的至少一方，来判断所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
14.如权利要求13所述的车道识别装置，其特征在于，
所述道路信息包含所述周边环境检测部检测所述道路构造物时的检测容易性，以作为计算所述第1可靠度时的参数。
15.如权利要求13所述的车道识别装置，其特征在于，
所述道路信息包含所述图像识别部识别所述平面图案时的识别容易性，以作为计算所述第2可靠度时的参数。
16.如权利要求14所述的车道识别装置，其特征在于，
所述周边环境检测部检测所述道路构造物以外的所述物体的频度越高，则所述道路结构关系行驶车道推定部越是降低所述第1可靠度。
17.如权利要求14所述的车道识别装置，其特征在于，
在由所述周边环境检测部得出的所述道路构造物的检测精度为较差状态的情况下，该状态越差，则所述道路结构关系行驶车道推定部越是降低所述第1可靠度。
18.如权利要求15所述的车道识别装置，其特征在于，
在由所述图像识别部得出的所述平面图案的识别精度为较差状态的情况下，该状态越差，则所述平面图案关系行驶车道推定部越是降低所述第2可靠度。
19.如权利要求1所述的车道识别装置，其特征在于，
还包括输出部，该输出部输出由所述行驶车道最终判断部判断出的所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
20.一种车道识别方法，其特征在于，
计算本车的当前位置，
基于所述计算出的所述本车的当前位置、表示与道路关联存在的立体构造物即道路构造物或能够进行平面目视确认的平面图案与所述本车之间的位置关系的本车周边信息、以及将所述道路构造物或所述平面图案与道路的车道之间的位置关系对应起来的信息即道路信息，来推定所述本车正在行驶中的车道、以及该车道内在与所述本车的行进方向垂直的方向上的位置，
基于所述推定的结果，判断所述本车正在行驶中的车道以及该车道内的所述位置。
21.如权利要求20所述的车道识别方法，其特征在于，
所述推定包含基于所述本车的当前位置、表示所述道路构造物与所述本车之间的位置关系的所述本车周边信息、以及将所述道路构造物与道路的车道之间的位置关系对应起来的所述道路信息进行的推定，
在所述推定时，从外部的道路结构存储部获取所述道路信息，该外部的道路结构存储部存储将所述道路构造物与构成所述车道的线对应起来的所述道路信息，并从外部的周边环境检测部获取所述本车周边信息，该外部的周边环境检测部检测包含存在于所述本车周边的所述道路构造物在内的物体。
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