JP2013246640A - 交差点認識装置及び道路種別認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より正確に交差点の認識や走行路の種別の認識を行うことができる装置を提供する。
【解決手段】車載カメラ１０で取得した自車両５周辺の画像から、自車両５周辺の車線境界線、路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線を抽出し、抽出した複数の道路標示等の自車両５に対する位置に基づいて、交差点を認識する。そして、認識した交差点が、距離計３０で取得した自車両５の所定の走行距離内に所定の数以上ある場合に、自車両５走行中の道路の種別が市街地にある道路であると認識し、所定の数未満の場合には、道路の種別が市街地以外にある道路であると認識する。さらに、自車両５の速度を取得する速度計２０を備え、速度計２０で取得した自車両５の速度が、所定の速度以上の場合に、自車両５が走行している道路の種別が自動車専用道であると認識するようにした道路種別認識装置１。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両前方の交差点及び車両の走行路の種別を認識することができる交差点認識装置及び道路種別認識装置に関する。

従来、車載カメラで取得した画像から、画像処理により自車両の左右の白線及び横断歩道を抽出し、抽出した左右の白線や横断歩道の有無から交差点や分岐合流点を検知する技術がある（例えば特許文献１参照）。

特開２０１０−２１１７０１号公報

ところが、上記技術では、交差点や分岐点の認識の信頼度を高めるために、左右の白線の有無と横断歩道の有無により交差点判別を行っているが、左右の白線及び横断歩道の有無の情報だけでは、正確に交差点の認識や分岐合流点の検知を行うことができない場合があるという問題がある。

本発明は、こうした問題に鑑みなされたもので、より正確に交差点の認識や走行路の種別の認識を行うことができる装置を提供することを目的とする。

この欄においては、発明に対する理解を容易にするため、必要に応じて「発明を実施するための形態」欄において用いた符号を付すが、この符号によって請求の範囲を限定することを意味するものではない。

上記「発明が解決しようとする課題」において述べた問題を解決するためになされた発明は、画像取得手段（１０）、抽出手段（４０）及び認識手段（５０）を備えた交差点認識装置（１）である。

画像取得手段（１０）は、自車両（５）周辺の画像を取得する手段であり、抽出手段（４０）は、画像取得手段（１０）で取得した自車両（５）周辺の画像から、自車両（５）周辺の車線境界線、路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線を抽出する。

認識手段（５０）は、抽出手段（４０）で抽出した車線境界線、路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線の自車両（５）に対する位置に基づいて、交差点を認識する。
このような交差点認識装置（１）によれば、自車両（５）が走行している道路に存在する交差点を、より正確に認識することができる。以下その理由を説明する。

交差点の近傍では、車両の走行レーンを示すための車線境界線、車線境界線の内側に車線変更の禁止を示すための破線、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道などの道路標示又は区画線が路面上に描かれている。

したがって、車両走行中に交差点に近づいていくと、それらの道路標示又は区画線が順次現れることになる。
よって、画像取得手段（１０）で自車両（５）周辺の画像を取得し、取得した画像から自車両（５）周辺の車線境界線や路面に描かれている複数の道路標示又は区画線を抽出し、抽出した車線境界線及び複数の道路標示又は区画線の自車両（５）自車両（５）に対する位置に基づいて、つまり、車線境界線や複数の道路標示又は区画線が、自車両（５）に対してどの位置にあるかに基づいて、交差点を認識する。

すると、単に、車線境界線や横断歩道の有無により交差点の認識を行う場合に比べ、車両走行中に次々に車両周辺に現れる複数の道路標示又は区画線とそれらの自車両（５）に対する位置に基づいて交差点を認識しているので、より正確に交差点の認識できることとなる。

ところで、実際には、交差点近傍の道路上には、種々の道路標示又は区画線が描かれている。そこで、抽出手段（４０）で抽出する道路標示又は区画線としては、請求項２に記載のように、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道、自転車横断歩道、車線境界線内側の破線、行き先地域名及び路面の色を抽出すると、一般的な道路における道路標示又は区画線を抽出することとなるので、正確に交差点を認識することができる。

さらに、請求項３に記載のように、抽出手段（４０）では、道路標示又は区画線に加え、歩道橋、自車両（５）に対して横向きの車両（６）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を歩行する歩行者及び自転車（８）を抽出し、認識手段（５０）では、道路標示に加え、抽出手段（４０）で抽出した歩道橋、自車両（５）に対して横向きの車両（６）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を歩行する歩行者又は自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を進行中の自転車（８）の自車両（５）に対する位置に基づいて、交差点を認識するとよい。

このようにすると、交差点における自車両（５）の進行方向の道路標示又は区画線のみならず、進行方向に交差する道路を走行している車両や横断歩道（７）上の歩行者や自転車（９）をも考慮して交差点認識を行うので、より正確に交差点認識ができる。

ところで、自車両（５）交差点を通過した場合には、交差点近傍の道路標示や歩道橋などがなくなるので、それらが抽出されなくなる。
そこで、請求項４に記載のように、認識手段（５０）は、道路標示又は区画線、歩道橋、自車両（５）に対して横向きの車両（６）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）又は自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を進行中の自転車（８）の自車両（５）に対する位置が所定の順で短くなった後に、それらが何れも認識できなくなった場合に交差点であると認識するようにするとよい。

このようにすると、交差点を通過したことを認識することができるので、より正確に交差点を認識することができる。
その際、請求項５に記載のように、抽出手段（４０）において抽出した道路標示、歩道橋、自車両（５）に対して横向きの車両（６）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）又は自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を進行中の自転車（８）の自車両（５）のいずれかの抽出数に基づいて、認識手段（５０）における交差点である旨の認識の信頼度を決定する信頼度決定手段（５０）を備えるようにするとよい。

このようにすると、例えば、抽出した道路標示又は区画線の数が多ければ、交差点である可能性が高いため、信頼度を高くすればよいし、抽出した道路標示又は区画線の数が少なければ、交差点でない場所で道路標示又は区画線（例えば、道路の直進・左右転回の矢印）が描かれている場合などの可能性があるため、信頼度を低くすることができる。

また、請求項６に記載のように、認識手段（５０）は、一旦交差点を認識した後、道路標示、歩道橋、自車両（５）に対して横向きの車両（６）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）又は自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を進行中の自転車（８）の自車両（５）を何れも認識できなくなった場合に交差点を抜けたと認識するようにすると、交差点であると認識した信頼度をより高めることができる。

さらに、請求項７に記載のように、抽出手段（４０）において抽出した道路標示、歩道橋、自車両（５）に対して横向きの車両（６）、自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）又は自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道（７）を進行中の自転車（８）の自車両（５）のいずれかの抽出数に基づいて、認識手段（５０）における交差点を抜けた旨の認識の信頼度を決定するようにすると、請求項５に記載の交差点認識装置（１）と同様に、認識の信頼度を高めることができる。

ところで、交差点近傍において、画像から道路標示又は区画線などを抽出する場合、自車両（５）の速度によって、抽出精度が異なる。つまり、一般的には、自車速度が大きい場合は、自車速度が小さい場合に比べ、抽出精度が劣化する。

そこで、請求項８に記載のように、自車両（５）の速度を取得する速度取得手段（２０）を備え、信頼度決定手段（５０）は、速度取得手段（２０）により取得した自車両（５）の速度によって、決定した信頼度に重み付けをするようにするとよい。

このようにすると、例えば、自車両（５）の速度が大きい場合には、信頼度が低くなるように重み付けを行い、自車両（５）の速度が小さい場合には、信頼度が高くなるように重み付けをすれば、信頼度を高くすることができる。

また、車両の位置が交差点に近いことが分かっていれば、交差点認識の信頼度を向上させることができる。そこで、請求項９に記載のように、自車両（５）の位置を取得する位置取得手段（６０）を備え、信頼度決定手段（５０）は、認識手段（５０）で認識した交差点に対する、位置取得手段（６０）により取得した自車両（５）の位置に基づいて、決定した信頼度に重み付けをするようにしても、信頼度を高くすることができる。

ところで、自車両（５）が走行している道路が市街地にある道路であるか市街地以外に道路であるかは、交差点の数によって認識することができる。つまり、市街地の道路では、市街地以外の道路に比べ交差点の数が多い。

したがって、請求項１０に記載の発明のように、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の交差点認識装置（１）と、交差点認識装置（１）により認識した交差点が、自車両（５）の走行中の一定距離内に所定の数以上の場合に、自車両（５）が走行中の道路の種別が市街地にある道路であると認識し、所定の数未満に場合には、道路の種別が市街地以外にある道路であると認識する道路認識手段（５０）と、を備えたことを特徴とする道路種別認識装置（１）によれば、正確に認識された交差点の数によって市街地の道路であるか市街地以外の道路であるかを正確に認識することができる。

また、道路種別の認識を行う場合、請求項１１に記載のように、交差点認識装置（１）により認識した交差点の数に応じて、道路認識手段（５０）で認識した市街地にある道路であるとする道路種別の信頼度を決定する種別信頼度決定手段（５０）を備えるようにするとよい。

つまり、前述のように市街地では交差点の数が多いため、認識した交差点の数に応じて、例えば、交差点の数が多ければ、市街地の道路であると認識した道路種別の信頼度を高くし、交差点の数が少なくなるに従って信頼度を低下させていけば、道路種別の認識の信頼度を高めることができる。

また、自車両（５）自動車専用道を走行している場合、自車両（５）の速度は所定の速度以上になると考えられる。そこで、請求項１２に記載のように、自車両（５）の速度を取得する速度取得手段（２０）を備え、道路認識手段（５０）は、速度取得手段（２０）で取得した自車両（５）の速度が、所定の速度以上の場合に、自車両（５）が走行している道路の種別が自動車専用道であると認識するようにすると、道路種別として、容易に自動車専用道を識別することができる。

なお、「自動車専用道」には、高速道路が含まれるものとする。
また、自動車専用道における自車両（５）速度が大きければ大きいほど（ただし、制限速度内において）一般道と自動車専用道との識別が容易になる。つまり、自動車専用道と識別したときの信頼度が大きくなる。

したがって、速度取得手段（２０）により取得した自車両（５）の速度に応じて、道路認識手段（５０）で認識した自動車専用道であるとする道路種別の信頼度を決定する種別信頼度決定手段（５０）を備えているようにすると、道路種別の認識の信頼度を高くすることができる。

道路種別認識装置の概略の構成を示すブロック図である。 道路種別認識処理の流れを示すフローチャートである。 道路種別認識処理のサブルーチンである交差点認識処理の流れを示すフローチャートである。 交差点認識処理にて認識する交差点の模式図である。 第２実施形態における道路種別認識装置の概略の構成を示すブロック図である。 第３実施形態における交差点認識処理の流れのうち、第２実施形態の流れを示すフローチャートに対する追加分を示すフローチャートである。

以下、本発明が適用された実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
［第１実施形態］
本発明が適用された道路種別認識装置１は、図１に示すように、車載カメラ１０、速度計２０、距離計３０、画像抽出部４０及び画像認識部５０を備えている。

車載カメラ１０は、自車両５（図４参照）周辺の画像を取得するカメラであり、自車両５の前方、後方及び側面の画像を取得することができる構造となっている。
速度計２０は、自車両５の速度を取得する装置であり、距離計３０は、自車両５の走行距離を取得する装置である。

画像抽出部４０は、画像処理用のプロセッサであり、車載カメラ１０で取得した自車両５周辺の画像から、自車両５周辺の車線境界線、路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線を抽出する。

画像抽出部４０で抽出する道路標示又は区画線としては、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道、自転車横断歩道、車線境界線内側の破線、行き先地域名及び路面の色などである。

また、道路標示又は区画線に加え、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者及び自転車８をも抽出する。

画像認識部５０は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｏなどを備え、画像抽出部４０で抽出した車線境界線、路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線の自車両５に対する位置に基づいて、交差点を認識すするとともに、自車両５が走行している道路の種別を認識する。

なお、画像認識部５０における道路種別の認識のための処理（道路種別認識処理）及び交差点の認識のための処理（交差点認識処理）については、詳細を後述する。
（道路種別認識処理の説明）
次に、図２に基づいて道路種別認識処理について説明する。道路種別認識処理は道路種別認識装置１の電源オンとともに処理が開始され、図２に示すように、Ｓ１００において、図示しないＣＰＵが初期設定を行う。

この初期設定では、図示しないＣＰＵが、図示しないＲＡＭに格納される自車速度、走行距離を０にセットする。
続くＳ１０５では、図示しないＩ／Ｏを介して、速度計２０から自車両５の速度（自車速度）を取得し、続くＳ１１０において、交差点認識を行う。この交差点認識処理については詳細を後述する。

続くＳ１１５では、距離計３０から自車両５の走行距離を取得し、続くＳ１２０では、Ｓ１１５において取得した走行距離が所定の値未満であるか否かを判定する。そして、走行距離が所定の値未満であると判定した場合（Ｓ１２０：Ｙｅｓ）、処理をＳ１０５へ戻し、道路種別認識処理を繰り返す。逆に、走行距離が所定の値以上であると判定した場合（Ｓ１２０：Ｎｏ）、処理をＳ１２５へ移行する。

Ｓ１２５では、Ｓ１１０において認識した交差点の数が所定の数以上であるか否かを判定する。そして、認識した交差点の数が所定以上の数であると判定した場合（Ｓ１２５：Ｙｅｓ）、処理をＳ１３０へ移行し、所定未満の数であると判定した場合（Ｓ１２５：Ｎｏ）、処理をＳ１４０へ移行する。

Ｓ１３０では、自車両５が走行中の道路種別を市街地の道路と認識し、続くＳ１３５では、Ｓ１１０において認識した交差点の数に応じて市街地の道路であると認識した信頼度を決定する。

通常、市街地では交差点の数が多く、市街地以外では、市街地に比べて交差点の数が少なくなるため、市街地の数に応じて、市街地の道路であると認識した信頼度を決定するのである。

例えば、１［ｋｍ］以内の交差点の数が１０個以上であれば、市街地の道路である信頼度を９０％以上とし、９〜７個であれば７０％とし、６〜４個であれば５０％とし、３個以下であれば５０％未満であるとする。

一方、Ｓ１４０では、自車両５が走行中の道路種別を市街地以外の道路と認識した後、処理をＳ１４５へ移行する。
Ｓ１４５では、Ｓ１０５において取得した自車速度が所定の速度以上であるか否かを判定する。そして、自車速度が所定の速度以上であると判定した場合（Ｓ１４５：Ｙｅｓ）、処理をＳ１５０へ移行し、所定の速度未満であると判定した場合（Ｓ１４５：Ｎｏ）、処理をＳ１６０へ移行する。

Ｓ１５０では、自車両５が走行中の道路種別を自動車専用道であると認識し、続くＳ１５５では、自車速度に応じて自動車専用道であると認識した信頼度を決定する。
通常、自車両５が自動車専用道を走行している場合には、所定の走行距離において自車速度が一般道を走行する場合に比べて大きくなる。したがって、自車速度に応じて、自動車専用道であると認識した信頼度を決定するのである。

例えば、自車速度が８０［ｋｍ／ｈ］以上であれば、信頼度を９０％とし、８０〜６０［ｋｍ／ｈ］であれば、７０％とし、６０〜４０［ｋｍ／ｈ］であれば、５０％とし、４０［ｋｍ／ｈ］未満であれば、５０％未満とする。

一方、Ｓ１６０では、自車両５が走行中の道路種別を市街地以外の一般道、例えば、山道、郊外道路などと認識した後、処理をＳ１６５へ移行する。
Ｓ１６５では、走行距離と自車速度を０にリセットした後、処理をＳ１０５に戻して、道路種別認識処理を繰り返す。

なお、道路種別認識処理は、道路種別認識装置１の電源オフとともに処理が終了される。
（交差点認識処理の説明）
次に、図３及び図４に基づいて、道路種別認識処理のサブルーチンである交差点認識処理について説明する。

交差点認識処理では、Ｓ２００において、図示しないＣＰＵが、画像抽出部４０で抽出した複数の道路標示等を取得する。
画像抽出部４０から取得する道路標示又は区画線としては、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道、自転車横断歩道、車線境界線内側の破線などである。

続くＳ２０５では、Ｓ２００において取得した複数の道路標示や区画線から交差点を認識する。
つまり、交差点の近傍では、図４に示すように、車両の走行レーンを示すための車線境界線、車線境界線の内側に車線変更の禁止を示すための破線などの区画線、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道などの道路標示が路面上に描かれている。

また、路面には、直線車線や右折車線を区別するために路面の色を赤や青に塗り分けたり（図４中「Ａ」、「Ｂ」で示す領域）、図示していない「行き先地域名」を描く場合もある。

したがって、車両５が走行中に交差点に近づいていくと、それらの道路標示や区画線の自車両５に対する位置に基づいて、つまり、車線境界線や複数の道路標示又は区画線が、自車両５に対してどの位置にあるかに基づいて、交差点を認識できる。

ここで、「自車両５に対してどの位置にあるかに基づいて、交差点を認識」について説明する。
道路に、複数の道路標示が描かれていれば、自車両５が交差点に近づいていくと、それらが順番に自車両５に近づいては通り過ぎていき、車線境界線や破線などの区画線は、自車両５の側面に存在することになる。

換言すれば、自車両５の周辺画像から抽出した複数の道路標示や区画線が自車両５に対してどの位置にあるか、例えば、前方、後方、側方、遠い、近いなどによって交差点であることを認識できる。

続くＳ２１０では、交差点を認識できたか否かを判定し、交差点を認識できたと判定した場合（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、処理をＳ２１５へ移行し、認識できないと判定した場合（Ｓ２１０：Ｎｏ）、処理をＳ２５５へ移行する。

Ｓ２１５では、道路標示に加え、画像抽出部４０から、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８を取得する。

ここで、「自車両５に対して横向きの車両６」とは、例えば、自車両５の前方を横切るように走行している車両を意味している。
また、「自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７」とは、交差点において自車両５の側方にある横断歩道、つまり、自車両５が横切らない横断歩道を意味している。

続くＳ２２０では、Ｓ２１５において取得した車両、歩行者等の自車両５に対する位置に基づいて交差点を認識する。
交差点近傍では、前述の道路標示に加え、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８などが現れる。

そこで、車両周囲の画像からそれらを抽出して取得し、道路標示と同様に、それらが自車両５に対してどの位置にあるか、例えば、前方、公報、側方、遠い、近いまどによって交差点であることを認識できる。

続くＳ２２５では、交差点を認識できたか否かを判定し、交差点を認識できたと判定した場合（Ｓ２２５：Ｙｅｓ）、処理をＳ２３０へ移行し、認識できないと判定した場合（Ｓ２２５：Ｎｏ）、処理をＳ２５５へ移行する。

Ｓ２３０では、Ｓ２００と同様に、画像抽出部４０で抽出した複数の道路標示等を取得し、続くＳ２３５では、Ｓ２１５と同様に、画像抽出部４０から、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８を取得する。

続くＳ２４０では、Ｓ２３０において取得した道路標示等及びＳ２３５において取得した歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８の自車両５に対する位置が所定の順で短くなった後に、それらが何れも認識できなくなった場合に交差点であると認識する。

ここで、「自車両５に対する位置が所定の位置で短くなった」とは、例えば、自車両５が交差点に近くことにより、道路標示や歩道橋等が自車両５に近づくことにより、距離が短くなることを意味している。

このように、交差点があり、自車両５が交差点に近づくと、道路標示や歩道橋等が一旦近づき、交差点を通過すると、それらが遠ざかるため、その何れもが認識できなくなる。つまり、道路標示や歩道橋等が一旦近づき、その日、その何れもが認識できなくなった場合に交差点であると認識するのである。

Ｓ２４５では、Ｓ２００において取得した道路標示等及びＳ２１５において取得した歩道橋等の数及びそれらの自車両５からの位置に基づいて、交差点であるとの認識の信頼度を決定する。

例えば、歩道橋を認識した場合であっても、それが１個のみである場合には直線道路にある歩道橋である場合がある。また、交差点ではなく、道路の分岐点に走行方向を示す矢印の道路標示がある場合がある。

したがって、認識した道路標示や歩道橋等の数が多ければ信頼度を高くし、数が少なければ信頼度を低くするようにする。
続くＳ２５０では、交差点を認識できたか否かを判定し、交差点を認識できたと判定した場合（Ｓ２５０：Ｙｅｓ）、処理を終了して、処理をメインルーチンへ戻し、認識できないと判定した場合（Ｓ２５０：Ｎｏ）、処理をＳ２５５へ移行する。

Ｓ２５５では、交差点を認識できなかったとして、処理を終了し、処理をメインルーチンへ戻す。
（道路種別認識装置１の特徴）
以上に説明した道路種別認識装置１では、自車両５が走行している道路に存在する交差点を、より正確に認識することができる。なぜなら、交差点の近傍では、車両の走行レーンを示すための車線境界線、車線境界線の内側に車線変更の禁止を示すための破線、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道などの道路標示又は区画線が路面上に描かれている。

したがって、車両走行中に交差点に近づいていくと、それらの道路標示又は区画線が順次現れることになる。
よって、車載カメラ１０で自車両５周辺の画像を取得し、取得した画像から自車両５周辺の車線境界線や路面に描かれている複数の道路標示又は区画線を抽出すし、抽出した車線境界線及び複数の道路標示又は区画線の自車両５に対する位置に基づいて、つまり、車線境界線や複数の道路標示又は区画線が、自車両５に対してどの位置にあるかに基づいて、交差点を認識する。

すると、単に、車線境界線や横断歩道の有無により交差点の認識を行う場合に比べ、車両走行中に次々に車両周辺に現れる複数の道路標示又は区画線とそれらの自車両５に対する位置に基づいて交差点を認識しているので、より正確に交差点の認識できることとなる。

実際には、交差点近傍の道路上には、種々の道路標示又は区画線が描かれている。そこで、画像抽出部４０で抽出する道路標示又は区画線としては、横断歩道の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道、自転車横断歩道、車線境界線内側の破線を抽出すると、一般的な道路における道路標示又は区画線を抽出することとなるので、正確に交差点を認識することができる。

さらに、画像抽出部４０では、道路標示又は区画線に加え、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者及び自転車８を抽出し、画像認識部５０では、道路標示に加え、画像抽出部４０で抽出した歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者又は自車両（５）の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８の自車両５に対する位置に基づいて、交差点を認識している。

したがって、交差点における自車両５の進行方向の道路標示又は区画線のみならず、進行方向に交差する道路を走行している車両や横断歩道上の歩行者や自転車９をも考慮して交差点認識を行うので、より正確に交差点認識ができる。

また、自車両５が交差点を通過した場合には、交差点近傍の道路標示や歩道橋などがなくなるので、それらが抽出されなくなるが、画像認識部５０では、道路標示又は区画線、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８の自車両５に対する位置が所定の順で短くなった後に、それらが何れも認識できなくなった場合に交差点であると認識している。

したがって、交差点を通過したことを認識することができるので、より正確に交差点を認識することができる。
その際、抽出した道路標示又は区画線の数が多ければ、交差点である可能性が高いため、信頼度を高くすればよいし、抽出した道路標示又は区画線の数が少なければ、交差点でない場所で道路標示又は区画線（例えば、道路の直進・左右転回の矢印）が描かれている場合などの可能性があるため、信頼度を低くすることができる。

ところで、交差点近傍において、画像から道路標示又は区画線などを抽出する場合、自車両５の速度によって、抽出精度が異なる。つまり、一般的には、自車速度が大きい場合は、自車速度が小さい場合に比べ、抽出精度が劣化する。

そこで、自車両５の速度を取得する速度計２０を備え、画像認識部５０では、速度計２０により取得した自車両５の速度によって、決定した信頼度に重み付けをするようにしている。

つまり、自車両５の速度が大きい場合には、信頼度が低くなるように重み付けを行い、自車両５の速度が小さい場合には、信頼度が高くなるように重み付けをしているので、信頼度を高くすることができる。

ところで、自車両５が走行している道路が市街地にある道路であるか市街地以外に道路であるかは、交差点の数によって認識することができる。つまり、市街地の道路では、市街地以外の道路に比べ交差点の数が多い。

したがって、認識した交差点が、自車両５の走行中の一定距離内に所定の数以上の場合に、自車両５が走行中の道路の種別が市街地にある道路であると認識し、所定の数未満に場合には、道路の種別が市街地以外にある道路であると認識するようにしているので、正確に認識された交差点の数によって市街地の道路であるか市街地以外の道路であるかを正確に認識することができる。

また、道路種別の認識を行う場合、認識した交差点の数に応じて、市街地にある道路であるとする道路種別の信頼度を決定している。
つまり、前述のように市街地では交差点の数が多いため、認識した交差点の数に応じて、例えば、交差点の数が多ければ、市街地の道路であると認識した道路種別の信頼度を高くし、交差点の数が少なくなるに従って信頼度を低下させているので、道路種別の認識の信頼度を高めることができる。

また、自車両５が自動車専用道を走行している場合、自車両５の速度は所定の速度以上になると考えられる。そこで、自車両５の速度を取得する速度計２０を備え、速度計２０で取得した自車両５の速度が、所定の速度以上の場合に、自車両５が走行している道路の種別が自動車専用道であると認識するようにしているので、道路種別として、容易に自動車専用道を識別することができる。

なお、「自動車専用道」には、高速道路が含まれるものとする。
また、自動車専用道における自車両５速度が大きければ大きいほど（ただし、制限速度内において）一般道と自動車専用道との識別が容易になる。つまり、自動車専用道と識別したときの信頼度が大きくなる。

したがって、速度計２０により取得した自車両５の速度に応じて、認識した自動車専用道であるとする道路種別の信頼度を決定しているので、道路種別の認識の信頼度を高くすることができる。
［第２実施形態］
次に、図５に基づいて、第２実施形態における道路種別認識装置２について説明する。第２実施形態では、第１実施形態において、サブルーチンである交差点認識処理において、道路標示等及び歩道橋等の数に基づいて交差点の認識の信頼度に重みを付ける代わりに、自車両５の位置により交差点の認識の信頼度の重みを付けるようにしている。

つまり、第２実施形態における道路種別認識装置２は、図５に示すように、ＧＰＳ受信機６０を備えている。ＧＰＳ受信機６０は、ＧＰＳ衛星からの測位情報を取得し、取得した測位情報により自車両５の現在位置を取得する装置である。また、画像認識部５０のＲＯＭには、道路地図が格納されている。

そして、第１実施形態の図３のフローチャートのステップＳ２４５において、ＧＰＳ受信機６０から自車両５の現在位置を取得し、取得した現在位置が道路地図において、交差点に近いほど信頼度を高くし、遠くなるほど信頼度を低くする。

このように、車両の位置が交差点に近いことが分かっていれば、交差点認識の信頼度を向上させることができため、道路種別認識装置２では、それを利用して、一旦決定した信頼度に重み付けをするようにして、信頼度を高くすることができる。
［第３実施形態］
次に、図６に基づいて第３実施形態について説明する。第３実施形態では、図３に示す第１実施形態の交差点認識処理のＳ２５０において、交差点を認識できたと判定した場合（Ｓ２５０：Ｙｅｓ）、処理をメインルーチンに戻す代わりに、図６に示すように、処理をＳ２６０へ移行する。

Ｓ２６０では、Ｓ２００（図３参照）と同様に、画像抽出部４０で抽出した複数の道路標示等を取得する。その際、取得した標識等の数も取得しておく。
続くＳ２６５では、Ｓ２１５（図３参照）と同様に、道路標示に加え、画像抽出部４０から、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を歩行する歩行者又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８を取得する。その際、歩行者や自転車８等の数も取得しておく。

Ｓ２７０では、Ｓ２６０において取得した道路標示やＳ２６５において取得した車両、歩行者等を認識できたか否かを判定する。そして、それらが認識できないと判定された場合（Ｓ２７０：Ｎｏ）、処理をＳ２７５へ移行し、認識できたと判定した場合（Ｓ２７０：Ｎｏ）、処理をＳ２８０へ移行する。

Ｓ２７５では、Ｓ２４５（図３参照）において決定した信頼度を、更に向上させる。このとき、Ｓ２６０及びＳ２６５で取得した道路標示、歩行者あるいは自転車８の数等が多いほど信頼度を更に向上させる。

なお、第３実施形態においても、第２実施形態と同様に、自車両５の位置により交差点の認識の信頼度の重みを付けるようにしてもよい。
つまり、図５に示すように、ＧＰＳ受信機６０を備え、画像認識部５０のＲＯＭには、道路地図が格納する。そして、第１実施形態の図３のフローチャートのステップＳ２４５において、ＧＰＳ受信機６０から自車両５の現在位置を取得し、取得した現在位置が道路地図において、交差点に近いほど信頼度を高くし、遠くなるほど信頼度を低くしてもよい。

このような道路種別認識装置２では、一旦交差点を認識した後、道路標示、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８の自車両５を何れも認識できなくなった場合に交差点を抜けたと認識するようにしているので、交差点であると認識した信頼度をより高めることができる。

さらに、道路標示、歩道橋、自車両５に対して横向きの車両６、自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７又は自車両５の進行方向と同じ向きの横断歩道７を進行中の自転車８の自車両５のいずれかの抽出数に基づいて、交差点を抜けた旨の認識の信頼度を決定するようしているので、認識の信頼度を高めることができる。

また、ＧＰＳ受信機６０を備え、認識した交差点に対する、ＧＰＳ受信機６０により取得した自車両５の位置に基づいて、決定した信頼度に重み付けをするようにしているので、信頼度を高くすることができる。
［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、本実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。

例えば、交差点近傍の道路標示や区画線などの位置は、特に固定されたものでなくともよく、例えば、地域などの違いによって、描かれている位置や順番が異なる場合があるため、記憶装置などに記憶しておき、読み出すようにしておけばよい。

また、道路表示や区画線などは、本実施形態に記載されたものに限られず、交差点近傍に描かれているものであれば、本実施形態に記載された技術によって同じように扱うことができる。

１，２… 道路種別認識装置 ５… 自車両 ６… 車両 ７… 横断歩道 ８，９… 自転車 １０… 車載カメラ ２０… 速度計 ３０… 距離計 ４０… 画像抽出部 ５０… 画像認識部 ６０… ＧＰＳ受信機。

Claims (13)

1. 自車両（５）周辺の画像を取得する画像取得手段（１０）と、
   前記画像取得手段で取得した前記自車両周辺の画像から、前記自車両周辺の車線境界線、路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線を抽出する抽出手段（４０）と、
   前記抽出手段で抽出した前記車線境界線、前記路面上に描かれている複数の道路標示又は区画線の前記自車両に対する位置に基づいて、交差点を認識する認識手段（５０）と、
   を備えたことを特徴とする交差点認識装置（１）。
2. 請求項１に記載の交差点認識装置において、
   前記抽出手段は、
   道路標示又は区画線として、横断歩道（７）の存在を示す菱形マーク、直進・左右転回の矢印、停止線、「止まれ」マーク、横断歩道、自転車横断歩道、車線境界線内側の破線、行き先地域名及び路面の色を抽出することを特徴とする交差点認識装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の交差点認識装置において、
   前記抽出手段は、
   前記道路標示又は区画線に加え、歩道橋、前記自車両に対して横向きの車両（６）、前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道、前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を歩行する歩行者及び自転車（８）を抽出し、
   前記認識手段は、
   前記道路標示に加え、前記抽出手段で抽出した前記歩道橋、前記自車両に対して横向きの車両、自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道、自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を歩行する歩行者又は前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を進行中の自転車の前記自車両に対する位置に基づいて、交差点を認識することを特徴とする交差点認識装置。
4. 請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の交差点認識装置において、
   前記認識手段は、
   前記道路標示又は区画線、前記歩道橋、前記自車両に対して横向きの車両、自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道又は前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を進行中の自転車の前記自車両に対する位置が所定の順で短くなった後に、それらが何れも認識できなくなった場合に交差点であると認識することを特徴とする交差点認識装置。
5. 請求項４に記載の交差点認識装置において、
   前記抽出手段において抽出した前記道路標示、前記歩道橋、前記自車両に対して横向きの車両、自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道又は前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を進行中の自転車の前記自車両のいずれかの抽出数に基づいて、前記認識手段における交差点である旨の認識の信頼度を決定する信頼度決定手段を備えたことを特徴とする交差点認識装置。
6. 請求項４に記載の交差点認識装置において、
   認識手段は、
   一旦交差点を認識した後、道路標示、歩道橋、自車両に対して横向きの車両、自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道又は自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を進行中の自転車の自車両を何れも認識できなくなった場合に交差点を抜けたと認識し、交差点認識の信頼度を高めることを特徴とする交差点認識装置。
7. 請求項６に記載の交差点認識装置において、
   前記抽出手段において抽出した前記道路標示、前記歩道橋、前記自車両に対して横向きの車両、前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道又は前記自車両の進行方向と同じ向きの横断歩道を進行中の自転車の前記自車両のいずれかの抽出数に基づいて、前記認識手段における交差点を抜けた旨の認識の信頼度を決定する信頼度決定手段を備えたことを特徴とする交差点認識装置。
8. 請求項５又は請求項７に記載の交差点認識装置において、
   前記自車両の速度を取得する速度取得手段（２０）を備え、
   前記信頼度決定手段は、
   前記速度取得手段により取得した前記自車両の速度によって、前記決定した信頼度に重み付けをすることを特徴とする交差点認識装置。
9. 請求項５又は請求項７に記載の交差点認識装置において、
   前記自車両の位置を取得する位置取得手段（６０）を備え、
   前記信頼度決定手段は、
   前記認識手段で認識した交差点に対する、前記位置取得手段により取得した前記自車両の位置に基づいて、前記決定した信頼度に重み付けをすることを特徴とする交差点認識装置。
10. 請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の交差点認識装置と、
    前記自車両の走行距離を取得する距離取得手段（３０）と、
    前記交差点認識装置により認識した交差点が、前記距離取得手段で取得した前記自車両の所定の走行距離内に所定の数以上ある場合に、前記自車両が走行中の道路の種別が市街地にある道路であると認識し、所定の数未満の場合には、道路の種別が市街地以外にある道路であると認識する道路認識手段（５０）と、
    を備えたことを特徴とする道路種別認識装置。
11. 請求項１０に記載の道路種別認識装置において、
    前記交差点認識装置により認識した交差点の数に応じて、前記道路認識手段で認識した市街地にある道路であるとする道路種別の信頼度を決定する種別信頼度決定手段を備えていることを特徴とする道路種別認識装置。
12. 請求項１０又は請求項１１に記載の道路種別認識装置において、
    前記自車両の速度を取得する速度取得手段を備え、
    前記道路認識手段は、
    前記速度取得手段で取得した前記自車両の速度が、所定の速度以上の場合に、前記自車両が走行している道路の種別が自動車専用道であると認識することを特徴とする道路種別認識装置。
13. 請求項１２に記載の道路種別認識装置において、
    前記速度取得手段により取得した前記自車両の速度に応じて、前記道路認識手段で認識した自動車専用道であるとする道路種別の信頼度を決定する種別信頼度決定手段を備えていることを特徴とする道路種別認識装置。