JP2014106147A - 交差点検出方法および交差点検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】 交差点の開始位置を精度よく検出する。
【解決手段】 交差点検出方法では、移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データとを取得し、第１位置情報および第２位置情報に基づいて、交差点から所定距離以内の地点で取得された車載データを選択し、選択した車載データの第１データに交差点の特徴が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された車載データを特定し、特定した車載データに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、車載データの探索方向を車載データの記録時間方向と逆行する時間方向に決定し、判定対象の車載データを探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の車載データに交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定し、交差点開始位置の車載データを特定する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、交差点検出方法および交差点検出システムに関する。

運輸安全マネジメントの普及に伴い、ドライバの運転行動を評価・分析して交通事故の低減を目指す取り込みが行われている。例えば、交差点近傍でのドライバの運転行動（安全確認の有無、操舵、速度変化等）が評価される。この評価では、自車の位置が交差点近傍であることを検知する必要がある。例えば、ＧＰＳ等の測位装置から得られる自車の位置と交差点位置のデータベースとを比較することにより、自車の位置が交差点近傍であることを検知する方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

また、車載カメラで走行中に撮影した自車周辺の映像を解析し、交差点の特徴を探索することにより、交差点を検出する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。例えば、交差点の特徴として、走行路や交差路の白線等の路面標示、交差点周辺の遮蔽物のエッジ等が使用される。あるいは、車載レーダ等で自車周辺の物体分布状況を検知し、交差点の特徴点を探索する方法が提案されている（例えば、特許文献３参照。）。

特開２００６−１７８６８４号公報 特開２００４−１０２８２７号公報 特開２００７−３４９２０号公報

ＧＰＳ等の測位装置から得られる自車の位置は、衛星捕捉、電波状況等が悪化した場合、測位誤差が大きくなる。このため、ＧＰＳ等の測位装置のみ使用する方法では、測位精度を担保することが困難であり、交差点を正しく検出できないおそれがある。また、ＧＰＳ等の測位装置から得られる自車の位置は、交差点入り口等のピンポイントの位置特定には精度不足である。また、路面標示等の交差点の特徴を探索する方法では、路面標示等のない路地交差点には対応できない。

１つの側面では、本発明の目的は、交差点の開始位置を精度よく検出することである。

本発明の一形態では、交差点検出方法は、移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データとを取得し、第１位置情報および第２位置情報に基づいて、交差点から所定距離以内の地点で取得された車載データを選択し、選択した車載データの第１データに交差点の特徴が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された車載データを特定し、特定した車載データに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、車載データの探索方向を車載データの記録時間方向と逆行する時間方向に決定し、探索範囲に含まれる車載データから判定対象の車載データを探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の車載データに交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定し、交差点開始位置に対応する特徴が出現した車載データから交差点開始位置の車載データを特定することを特徴とする。

交差点の開始位置を精度よく検出できる。

一実施形態における交差点検出システムの例を示している。 図１に示した交差点検出システムの動作の一例を示している。 車載データの間引きの一例を示している。 路面標示の一例を示している。 交差点内の車載データの特定方法の一例を示している。 交差点内の車載データの特定方法の別の例を示している。 交差点内の車載データの特定方法の別の例を示している。 探索範囲の決定方法の一例を示している。 探索範囲の決定方法の別の例を示している。 交差点の開始位置の特徴を複数段階で規定したときの各特徴の一例を示している。 別の実施形態における交差点検出システムの一例を示している。 特有データの選択の一例を示している。 図１１に示した交差点判定部の処理の一例を示している。 図１１に示した交差点検出システム１２の動作の一例を示している。

以下、実施形態を図面を用いて説明する。

図１は、一実施形態における交差点検出システム１０の例を示している。交差点検出システム１０は、例えば、ドライバの運転行動を評価・分析するために、走行中に蓄積されたデータを解析する際に使用される。例えば、交差点検出システム１０は、評価対象の移動体が交差点入り口を通過するタイミングを、地図データＤＭＡＰと車載データＤＣＡＲの群とを用いて検出する。以下、車載データＤＣＡＲの群を車載データ群ＤＣＡＲとも称する。また、移動体を車両とも称し、評価対象や解析対象の移動体（車両）を自車とも称する。

地図データＤＭＡＰは、例えば、解析対象の車両の走行路近傍に評価対象の交差点が存在するか否かを推定するために参照される地図情報である。例えば、地図データＤＭＡＰは、評価対象の交差点の位置情報、交差種別、交差道路情報等を有している。交差種別は、例えば、十字路、Ｔ字路等の交差点の種類を示す情報である。例えば、交差種別は、自車の走行路に対して交差する道路（以下、交差路とも称する）の数を算出する際に使用される。交差道路情報は、例えば、交差路の幅、道路形状等の情報である。例えば、交差道路情報は、交差路の幅や角度等を算出する際に使用される。

地図データＤＭＡＰは、交差点の位置、交差種別、道路幅等を示す道路属性情報を有する一般的なデジタル道路地図でもよいし、予め準備した評価対象の交差点群の位置データリストでもよい。なお、交差点検出システム１０は、交差種別、交差道路情報が省かれた地図データＤＭＡＰを使用してもよい。

車載データＤＣＡＲは、例えば、自車に搭載した装置（以下、車載装置とも称する）で走行中に取得したデータである。例えば、車載データＤＣＡＲは、ＧＰＳ等の測位装置から得られる自車の位置情報、カメラで撮影した自車周辺の画像データ等を有している。なお、車載データＤＣＡＲは、車両速度（走行速度）の情報を有してもよい。また、車載データＤＣＡＲは、車載レーダ等により得られる自車周辺の物体分布状況を示すデータを、自車周辺の画像データの代わりに有してもよい。あるいは、車載データＤＣＡＲは、物体分布状況を示すデータと自車周辺の画像データとの両方を有してもよい。すなわち、車載データＤＣＡＲは、移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データ（画像データや車載レーダ等のデータ）と移動体の位置を示す第１位置情報とを含んでいる。

例えば、車載データＤＣＡＲは、記録媒体等に記録されている。なお、車載データＤＣＡＲは、運転評価時に交差点検出システム１０で参照できれば、車載装置に内蔵されたメモリ等に記憶されてもよい。車載データＤＣＡＲは、車載装置の任意の条件に基づいて取得される。例えば、車載データＤＣＡＲは、走行中に継続して取得されてもよいし、特定のイベントが発生したときのみ取得されてもよい。

なお、走行中に継続して取得される車載データＤＣＡＲは、特定のイベント時のみ取得される車載データＤＣＡＲに比べて、長時間のデータが記録されている。このため、交差点検出システム１０は、走行中に継続して取得される車載データＤＣＡＲを用いる方が、特定のイベント時のみ取得される車載データＤＣＡＲを用いる場合に比べて、交差点近傍のデータを長めに調査でき、交差点入り口を高精度に検出できる。

交差点検出システム１０は、例えば、対象データ判定部２０、交差点判定部３０、探索位置決定部４０および境界検出部５０を有している。

対象データ判定部２０は、地図データＤＭＡＰと車載データＤＣＡＲに含まれる自車の位置情報とを用いて、自車の位置が評価対象の交差点近傍か否かを判定する。例えば、対象データ判定部２０は、車載データＤＣＡＲの位置情報（自車の位置を示す情報）と地図データＤＭＡＰの交差点の位置情報とを比較し、車載データＤＣＡＲが交差点近傍で取得されたか否かを判定する。これにより、交差点判定部３０で処理される車載データＤＣＡＲが選択される。交差点近傍は、例えば、交差点から所定距離以内の地点である。

すなわち、対象データ判定部２０は、移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データＤＣＡＲと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データＤＭＡＰとを受ける。そして、対象データ判定部２０は、第１位置情報および第２位置情報に基づいて、交差点から所定距離以内の地点で取得された車載データＤＣＡＲを選択する。

なお、車載データＤＣＡＲの処理順番は、任意の順番でよい。また、対象データ判定部２０は、交差点近傍か否かの判定処理を全ての車載データＤＣＡＲに対して実行してもよいし、交差点近傍か否かの判定処理を任意に選択した車載データＤＣＡＲに対して実行してもよい。例えば、対象データ判定部２０は、図３に示すように、任意の距離間隔で車載データＤＣＡＲを間引いて判定処理の対象データを選択してもよい。

交差点判定部３０は、対象データ判定部２０で交差点近傍のデータであると判定された車載データＤＣＡＲが交差点内で取得されたデータか否かを判定する。例えば、交差点判定部３０は、対象データ判定部２０で交差点近傍のデータであると判定された車載データＤＣＡＲに対して、交差点内で観測される交差点特徴物（交差点の特徴）が存在するか否かを判定する。

例えば、車載データＤＣＡＲに自車周辺の画像データが含まれている場合、交差点判定部３０は、車載データＤＣＡＲの画像データに対して、交差点内で観測される交差点特徴物の画像特徴量を検出するための画像処理を実行する。画像特徴量を検出するための画像処理は、例えば、エッジ抽出、特徴点抽出、オプティカルフロー算出、パターンマッチング、学習等の既存の処理でよい。また、交差点内で観測される交差点特徴物は、例えば、信号機、各種標識、交差点内の通行方向や導流帯等を示す路面標示、スクランブル交差点の交差する横断歩道の路面標示、自車線および対向車線のそれぞれの停止線等である。

例えば、交差点判定部３０は、交差点特徴物が信号機や各種標識の場合、画像処理で検出した画像特徴量（形状、輝度、色情報等）が示す交差点特徴物（画像上の信号機や各種標識）の大きさが閾値以上のとき、交差点内で撮影された画像データであると判定する。交差点内で撮影された画像データを含む車載データＤＣＡＲは、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲである。これにより、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲが特定される。

また、例えば、交差点特徴物が路面標示の場合、交差点判定部３０は、路面標示に使用される規定の標示パターン（例えば、図４に示す標示パターン）を自車近傍の路面画像から検出したとき、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲと判定する。また、例えば、交差点特徴物が停止線の場合、交差点判定部３０は、図５に示すように、自車近傍の路面画像から検出される自車線および対向車線のそれぞれの停止線を用いて、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する。

なお、交差点判定部３０は、交差点内で観測される交差点特徴物を検出する代わりに、交差点外で観測される交差点特徴物を検出してもよい。例えば、交差点判定部３０は、対象データ判定部２０で交差点近傍のデータであると判定された車載データＤＣＡＲに対して、交差点外で観測される交差点特徴物が存在するか否かを判定してもよい。交差点外で観測される交差点特徴物は、例えば、一時停止等の標識、自車の走行路に沿った白線や中央線、駐停車禁止線、路側線、中央分離帯、歩道、路側帯、ガードレール等である。

また、交差点判定部３０は、空き空間が存在するか否かを判定することにより、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲを特定してもよい。例えば、交差点判定部３０は、所定の大きさとほぼ同じ大きさの空き空間（遮蔽物の存在しない空間）が交差路方向に存在するか否かを判定する。

あるいは、交差点判定部３０は、例えば、交差点内の交差点特徴物の画像特徴量が存在するか否かを判定するとともに、所定の大きさとほぼ同じ大きさの空き空間（遮蔽物の存在しない空間）が交差路方向に存在するか否かを判定する。そして、交差点判定部３０は、交差点内の交差点特徴物の存在と所定の大きさとほぼ同じ大きさの空き空間の存在とが検出された車載データＤＣＡＲを、交差点内の車載データＤＣＡＲと判定する。

例えば、交差点判定部３０は、車載データＤＣＡＲに含まれる画像データの任意画素のオプティカルフローの変化に基づいて、カメラから側方物体までの距離変化等を推定する。そして、交差点判定部３０は、カメラから側方物体までの距離変化等に基づいて、各車載データＤＣＡＲの記録時刻における自車の左右側方の距離分布を推定する。これにより、交差点判定部３０は、自車の左右側方に連続した空き空間（遮蔽物が存在しない空間）が存在するか否かを判定できる。

所定の大きさとほぼ同じ大きさの空き空間か否かは、例えば、地図データＤＭＡＰに含まれる交差種別、交差道路情報等に基づいて判定される。また、交差点判定部３０は、交差種別、交差道路情報等に基づいて、画像内での交差点特徴物を探索する部分や方向を限定してもよい。例えば、交差点判定部３０は、右側のみに交差路が存在するＴ字路の交差点では、自車の左右側方ではなく、右側方のみで交差点特徴物を探索してもよい。このように、交差点判定部３０は、交差種別、交差道路情報等を用いることにより、住宅の駐車場や空き地等を交差点と誤認識することを防止できる。すなわち、この実施形態では、交差点の誤認識を低減できる。

また、交差点判定部３０は、画像データの代わりに、レーザセンサやミリ波センサ等の車載レーダにより取得されたデータ（例えば、自車と自車周辺の物体との距離を示す測距結果）を使用して交差点の交差点特徴物を検出してもよい。例えば、交差点判定部３０は、車載レーダ等により取得されたデータに基づいて、信号や交差点内の標識等の大きさや形を検出してもよい。あるいは、交差点判定部３０は、車載レーダ等により取得されたデータに基づいて、自車から側方物体までの距離等を推定してもよい。そして、交差点判定部３０は、自車から側方物体までの距離変化等に基づいて、各車載データＤＣＡＲの記録時刻における自車の左右側方の距離分布を推定してもよい。

ここで、例えば、交差点内の車載データＤＣＡＲの検出精度は、複数の交差点特徴物を確認することにより、向上する。したがって、交差点判定部３０は、複数の交差点特徴物を確認してもよい。また、交差点判定部３０は、各交差点特徴物の検出コストを推定し、コストの低い交差点特徴物で車載データ群ＤＣＡＲを絞り込んでから、コストの高い交差点特徴物を検出してもよい。

なお、車載データＤＣＡＲの処理順番は、任意の順番でよい。また、交差点判定部３０は、交差点内か否かの判定処理を全ての車載データＤＣＡＲに対して実行してもよいし、交差点内か否かの判定処理を任意に選択した車載データＤＣＡＲに対して実行してもよい。例えば、交差点判定部３０は、対象データ判定部２０での間引き方法と同様の方法で車載データＤＣＡＲを間引いてもよい。

このように、交差点判定部３０は、対象データ判定部２０で選択された車載データＤＣＡＲの第１データ（画像データや車載レーダ等のデータ）に交差点の特徴が存在するか否かを判定する。そして、交差点判定部３０は、判定結果に基づいて、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲを特定する。

探索位置決定部４０は、交差点判定部３０で交差点内のデータであると判定された車載データＤＣＡＲに基づいて、交差点の開始位置（入り口）を検出する際の探索方向および探索範囲の開始データ（最初に探索される車載データＤＣＡＲ）を決定する。例えば、探索位置決定部４０は、車載データＤＣＡＲの記録時間方向と逆行する時間方向（以下、逆行時間方向とも称する）を、車載データＤＣＡＲの探索方向に決定する。

また、探索位置決定部４０は、例えば、交差点判定部３０で交差点内のデータであると判定された車載データＤＣＡＲを最初の探索データに決定する。なお、例えば、探索位置決定部４０は、交差点判定部３０で交差点内のデータであると判定された車載データＤＣＡＲの近傍の車載データＤＣＡＲを、最初の探索データに決定してもよい。例えば、探索位置決定部４０は、交差点判定部３０で交差点内のデータであると判定された車載データＤＣＡＲより十分小さい時刻だけ前（例えば、１つ前）に記録した車載データＤＣＡＲを、最初の探索データに決定してもよい。

このように、探索位置決定部４０は、交差点判定部３０で特定された車載データＤＣＡＲに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、車載データＤＣＡＲの探索方向を車載データＤＣＡＲの記録時間方向と逆行する時間方向に決定する。

さらに、探索位置決定部４０は、図８や図９に示すように、交差点の開始位置（入り口）を検出する際の探索範囲の終了データ（探索範囲の終了位置の車載データＤＣＡＲ）を決定してもよい。例えば、探索位置決定部４０は、開始データの車載データＤＣＡＲの記録地点（記録位置）から各車載データＤＣＡＲの記録地点までの走行距離を、最初に探索される車載データＤＣＡＲ（探索範囲の開始データ）から自車の進行方向と逆方向（逆行時間方向）に順次計算する。そして、探索位置決定部４０は、走行距離が予め決定した閾値距離を最初に越えた車載データＤＣＡＲを、車載データＤＣＡＲ郡の探索範囲の終了位置と決定する。以下、自車の進行方向を走行方向とも称する。

境界検出部５０は、探索位置決定部４０で決定した探索範囲に含まれる車載データＤＣＡＲから判定対象の車載データＤＣＡＲを探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の車載データＤＣＡＲに交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定する。そして、境界検出部５０は、交差点開始位置に対応する特徴が出現した車載データＤＣＡＲから交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを特定する。

すなわち、境界検出部５０は、探索位置決定部４０で決定した探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを特定する。例えば、境界検出部５０は、探索位置決定部４０で決定した探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから車載データＤＣＡＲを探索方向（逆行時間方向）で順次選択し、自車走行路の側方に遮蔽物が出現するか否かを車載データＤＣＡＲ毎に判定する。そして、境界検出部５０は、遮蔽物が最初に出現した車載データＤＣＡＲに基づいて、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを特定する。例えば、境界検出部５０は、遮蔽物が最初に出現した車載データＤＣＡＲを、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲと判定する。

遮蔽物の出現判定は、例えば、交差点判定部３０と同様の処理により実行される。例えば、境界検出部５０は、車載データＤＣＡＲの画像データに基づいて画像内の輝度変化を算出し、遮蔽物の存在を検出する。あるいは、境界検出部５０は、車載データＤＣＡＲに基づいて算出される距離分布（高さ変化）を用いて、遮蔽物の存在を検出する。距離分布は、例えば、車載レーダ等により取得された測距結果や画像のオプティカルフロー等に基づいて算出される。

また、境界検出部５０は、検出対象の遮蔽物の大きさを規定してもよい。例えば、境界検出部５０は、検出対象の遮蔽物を、規定距離幅以上で、かつ、地表からの規定高さ以上の遮蔽物に限定してもよい。具体的には、境界検出部５０は、画像データが使用される場合、画像上の遮蔽物の大きさや形、画像上の遮蔽物の位置、遮蔽物の検出持続時間等を規定してもよい。

例えば、境界検出部５０は、幅および高さが３０ｃｍ以上の物体（遮蔽物）を連続する５つ以上の車載データＤＣＡＲで検出し、かつ、検出した物体の形状および位置が予め設定された大きさ以下の変化であるとき、検出した物体を遮蔽物と判定してもよい。これにより、境界検出部５０は、歩行者等の移動体、小さな路上のゴミ等を除いて、検出対象の遮蔽物を検出できる。なお、境界検出部５０は、検出対象の遮蔽物を規定する代わりに検出対象から除外する物体等の特徴を規定して、検出対象の遮蔽物の出現を判定してもよい。また、境界検出部５０は、図１０に示すように、遮蔽物の特徴を複数段階で規定してもよい。

このように、交差点検出システム１０は、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する。そして、交差点検出システム１０は、特定した交差点内の車載データＤＣＡＲの記録地点（記録位置）を起点として、時間を逆行する方向に規定距離だけ離れた地点までを探索範囲に決定する。これにより、交差点検出システム１０は、探索範囲に含まれる車載データ群ＤＣＡＲに限定して、遮蔽物が現れるタイミングを探索できる。この結果、交差点検出システム１０は、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを精度よく検出できる。例えば、交差点検出システム１０は、遮蔽物が最初に出現した車載データＤＣＡＲを、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲに特定する。

図２は、図１に示した交差点検出システム１０の動作の一例を示している。図２の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、交差点検出プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図２の動作を実行させてもよい。すなわち、交差点検出システム１０は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、交差点検出システム１０は、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクドライブ等の揮発性、不揮発性の記憶媒体のハードウエア資源と、記憶媒体内で保持されているソフトウエア資源とが協働することで実現されてもよい。

図２の動作では、交差点検出システム１０は、例えば、対象データ判定部２０、交差点判定部３０、探索位置決定部４０および境界検出部５０の順に、車載データＤＣＡＲを１つずつ処理して受け渡している。なお、交差点検出システム１０は、処理部（対象データ判定部２０、交差点判定部３０、探索位置決定部４０および境界検出部５０）毎に、複数の車載データＤＣＡＲを処理してもよい。

処理Ｐ１００では、対象データ判定部２０は、評価対象の車載データ群ＤＣＡＲに未処理の車載データＤＣＡＲが存在するか否かを判定する。未処理の車載データＤＣＡＲが存在するとき（処理Ｐ１００のＹｅｓ）、対象データ判定部２０の動作は、処理Ｐ２００に移る。一方、未処理の車載データＤＣＡＲが存在しないとき（処理Ｐ１００のＮｏ）、交差点検出システム１０の動作は終了する。

処理Ｐ２００では、対象データ判定部２０は、評価対象の車載データ群ＤＣＡＲから未処理の車載データＤＣＡＲを選択する。

処理Ｐ３００では、対象データ判定部２０は、処理Ｐ２００で選択した車載データＤＣＡＲの記録地点近傍に交差点が存在するか否かを判定する。例えば、対象データ判定部２０は、処理Ｐ２００で選択した車載データＤＣＡＲの位置情報と地図データＤＭＡＰの交差点の位置情報とを比較し、車載データＤＣＡＲが交差点近傍で取得されたか否かを判定する。

車載データＤＣＡＲの記録地点近傍に交差点が存在するとき（処理Ｐ３００のＹｅｓ）、対象データ判定部２０の動作は、処理Ｐ４００に移る。一方、車載データＤＣＡＲの記録地点近傍に交差点が存在しないとき（処理Ｐ３００のＮｏ）、対象データ判定部２０の動作は、処理Ｐ１００に戻る。例えば、自車が高速道路を走行中の場合や自車の周辺に評価対象の交差点が存在しない場合、対象データ判定部２０の動作は、処理Ｐ１００に戻る。

処理Ｐ４００では、対象データ判定部２０は、車載データＤＣＡＲの記録地点近傍の交差点の交差点情報、交差道路情報等を、地図データＤＭＡＰから取得する。なお、対象データ判定部２０は、交差点情報、交差道路情報等が地図データＤＭＡＰに含まれていない場合、交差点情報、交差道路情報等を取得しなくてもよい。

処理Ｐ５００では、交差点判定部３０は、処理Ｐ３００で記録地点が交差点近傍であると判定された車載データＤＣＡＲに対して、記録地点が交差点内か否かを判定する。例えば、交差点判定部３０は、交差点内で観測される交差点特徴物が車載データＤＣＡＲの画像データ等に存在するか否かを判定する。あるいは、交差点判定部３０は、交差点外で観測される交差点特徴物が車載データＤＣＡＲの画像データ等に存在するか否かを判定する。なお、例えば、交差点検出システム１０は、交差点外で観測される交差点特徴物を使用する場合、図７等に示すように、記録地点が交差点内か否かが確定するまで車載データＤＣＡＲを走行方向に順次探索してもよい。

車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内のとき（処理Ｐ５００のＹｅｓ）、交差点検出システム１０の動作は、処理Ｐ６００に移る。一方、車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内でないとき（処理Ｐ５００のＮｏ）、交差点検出システム１０の動作は、処理Ｐ１００に戻る。

処理Ｐ６００では、探索位置決定部４０は、処理Ｐ５００で記録地点が交差点内であると判定された車載データＤＣＡＲに基づいて、交差点の開始位置（入り口）を検出する際の探索方向および探索範囲の開始データ（最初に探索される車載データＤＣＡＲ）を決定する。例えば、探索方向は、走行方向に逆行する方向に決定される。また、例えば、探索範囲の開始データは、処理Ｐ５００で記録地点が交差点内であると判定された車載データＤＣＡＲに決定される。また、図２の動作では、探索位置決定部４０は、探索範囲の終了データとなる車載データＤＣＡＲも決定する。

処理Ｐ７００では、境界検出部５０は、最初の探索対象の車載データＤＣＡＲ（処理Ｐ６００で決定した探索範囲の開始データ）を選択する。

処理Ｐ８００では、境界検出部５０は、探索対象の車載データＤＣＡＲ（処理Ｐ７００や処理Ｐ８０４で選択された車載データＤＣＡＲ）に交差点境界が存在するか否かを判定する。例えば、境界検出部５０は、処理Ｐ７００や処理Ｐ８０４で選択した車載データＤＣＡＲに基づいて、遮蔽物が出現するか否かを判定する。車載データＤＣＡＲに交差点境界が存在するとき（処理Ｐ８００のＹｅｓ）、境界検出部５０の動作は、処理Ｐ９００に移る。一方、車載データＤＣＡＲに交差点境界が存在しないとき（処理Ｐ８００のＮｏ）、境界検出部５０の動作は、処理Ｐ８０２に移る。

処理Ｐ８０２では、境界検出部５０は、探索対象の車載データＤＣＡＲが存在するか否かを判定する。例えば、境界検出部５０は、処理Ｐ６００で決定した終了データの車載データＤＣＡＲまで探索処理が終了したか否かを判定する。探索対象の車載データＤＣＡＲが存在するとき（処理Ｐ８０２のＹｅｓ）、境界検出部５０の動作は、処理Ｐ８０４に移る。一方、探索対象の車載データＤＣＡＲが存在しないとき（処理Ｐ８０２のＮｏ）、交差点検出システム１０の動作は、処理Ｐ１００に戻る。

処理Ｐ８０４では、境界検出部５０は、次の探索対象の車載データＤＣＡＲを選択する。そして、境界検出部５０は、処理Ｐ８００を実行する。これにより、処理Ｐ８００は、交差点境界が検出されるまで繰り返される。したがって、探索範囲に交差点境界が存在しない場合、例えば、探索範囲の全ての車載データＤＣＡＲに対して、処理Ｐ８００が実行される。

処理Ｐ９００では、境界検出部５０は、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを特定する。例えば、境界検出部５０は、遮蔽物が最初に出現した車載データＤＣＡＲを、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲと判定する。なお、交差点検出システム１０の動作は、この例に限定されない。例えば、処理Ｐ３００や処理Ｐ５００の対象となる車載データＤＣＡＲは、間引かれてもよい。

図３は、車載データＤＣＡＲの間引きの一例を示している。なお、図３では、各車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐが走行方向に向かって一列に並ぶ場合を示している。図３の網掛けの丸印は、処理対象の車載データＤＣＡＲを示し、図３の白い丸印は、間引き対象の車載データＤＣＡＲを示している。交差点判定部３０が車載データＤＣＡＲを間引くときの動作は、対象データ判定部２０が車載データＤＣＡＲを間引くときの動作と同様である。したがって、図３では、対象データ判定部２０が車載データＤＣＡＲを間引くときの動作を説明する。

図の記録時刻Ｔおよび記録地点Ｐの括弧内の符号（英数字等）は、互いに対応している。例えば、時刻Ｔ（ｍ）は、地点Ｐ（ｍ）の車載データＤＣＡＲの記録時刻に対応している。地点Ｐ（ｍ）は、例えば、対象データ判定部２０で前回処理された車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐを示している。なお、対象データ判定部２０の処理開始時では、最初に処理される車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐが地点Ｐ（ｍ）に対応する。また、例えば、時刻Ｔ（ｍ＋１）は、地点Ｐ（ｍ＋１）の車載データＤＣＡＲの記録時刻に対応している。

図３の例では、地点Ｐ（ｍ）から地点Ｐ（ｍ＋１）までの走行距離Ｌ（ｍ，ｍ＋１）は、規定値Ｌｔｈを超えていない。また、地点Ｐ（ｍ）から地点Ｐ（ｎ−１）までの走行距離Ｌ（ｍ，ｎ−１）は、規定値Ｌｔｈを超えていない。そして、地点Ｐ（ｍ）から地点Ｐ（ｎ）までの走行距離Ｌ（ｍ，ｎ）は、規定値Ｌｔｈ以上である。

例えば、対象データ判定部２０は、地点Ｐ（ｍ）からの走行距離Ｌが規定値Ｌｔｈを初めて超えた地点Ｐ（ｎ）の車載データＤＣＡＲを、次に処理する車載データＤＣＡＲとして選択する。すなわち、地点Ｐ（ｍ）と地点Ｐ（ｎ）との間の地点Ｐ（地点Ｐ（ｍ＋１）〜地点Ｐ（ｎ−１））の車載データＤＣＡは、対象データ判定部２０の処理の対象外として間引きされる。

地点Ｐ（ｍ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌは、地点Ｐ（ｊ）と地点Ｐ（ｊ＋１）との間の走行速度Ｖ（ｊ，ｊ＋１）を用いて、式（１）で表される。時刻Ｔ（ｊ）、Ｔ（ｊ＋１）は、地点Ｐ（ｊ）、Ｐ（ｊ＋１）の車載データＤＣＡＲの記録時刻である。図３の例では、ｊは、ｍからｎ−１までである。

Ｌ＝Σ（Ｖ（ｊ，ｊ＋１）×（Ｔ（ｊ＋１）−Ｔ（ｊ））） ・・・（１）
このように、自車の走行速度Ｖで車載データＤＣＡＲが間引かれる場合、車両が停止またはほぼ停止している状態で記録された変化の少ない車載データＤＣＡＲに対する処理コストを抑制できる。したがって、この実施形態では、対象データ判定部２０で処理する車載データＤＣＡＲを間引くことにより、対象データ判定部２０による判定を低い処理コストで実行できる。同様に、この実施形態では、交差点判定部３０で処理する車載データＤＣＡＲを間引くことにより、交差点判定部３０による判定を低い処理コストで実行できる。

なお、交差点検出システム１０は、地点Ｐ（ｍ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報に基づいて算出してもよい。

図４は、路面標示の一例を示している。例えば、交差点内移動方向を示す路面標示、スクランブル交差点の路面標示、交差点内を示す路面標示、発光式道路鋲等の路面標示が存在する。なお、発光式道路鋲の発光部分ＥＰは、任意形状である。交差点判定部３０は、例えば、交差点内移動方向を示す路面標示、スクランブル交差点の路面標示、交差点内を示す路面標示、発光式道路鋲の少なくとも１つを、交差点内で観測される交差点特徴物として検出することにより、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定できる。

図５は、交差点内の車載データＤＣＡＲの特定方法の一例を示している。なお、図５は、自車線の停止線ＳＬａおよび対向車線の停止線ＳＬｂに基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する方法の一例を示している。図５の例では、自車線の停止線ＳＬａは、車両ＭＯＢＪが地点Ｐ（ｉ）に位置するときの車載データＤＣＡＲから検出される。また、対向車線の停止線ＳＬｂは、車両ＭＯＢＪが地点Ｐ（ｋ）に位置するときの車載データＤＣＡＲから検出される。

例えば、交差点判定部３０は、自車線の停止線ＳＬａおよび対向車線の停止線ＳＬｂがそれぞれ検出された地点Ｐ（ｉ）、Ｐ（ｋ）の車載データＤＣＡＲを選択する。なお、図５の例では、交差点判定部３０は、自車線の停止線ＳＬａを検出した車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐ（ｉ）から規定距離ＬＲ以上通過した地点の車載データ群ＤＣＡＲを対象にして、対向車線の停止線ＳＬｂを検出する。

そして、交差点判定部３０は、自車線の停止線ＳＬａが検出された車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｉ）と対向車線の停止線ＳＬｂが検出された車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｋ）との中間の時刻Ｔｓを算出する。時刻Ｔｓに相当する車載データＤＣＡＲは、交差点内の車載データＤＣＡＲに対応している。例えば、交差点判定部３０は、時刻Ｔｓに近い記録時刻の車載データＤＣＡＲを、交差点内の車載データＤＣＡＲとして特定する。

時刻Ｔ（ｉ）から時刻Ｔｓまでの時間ＴＭ１は、時刻Ｔｓから時刻Ｔ（ｉ）までの時間ＴＭ１とほぼ同じである。例えば、時刻Ｔ（ｉ）と時刻Ｔ（ｋ）との中間の時刻Ｔｓは、式（２）により算出される。

Ｔｓ＝（Ｔ（ｉ）＋Ｔ（ｋ））／２ ・・・（２）
なお、時刻Ｔ（ｋ）は、地点Ｐ（ｉ）から規定距離ＬＲ離れた地点Ｐ（ｊ）の車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｊ）以降の時刻である。規定距離ＬＲは任意距離である。例えば、規定距離ＬＲは、一般的な車両の横幅に基づいた長さに規定されてもよいし、一般的な道路の横幅に基づいた長さに規定されてもよい。あるいは、交差点検出システム１０は、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報を用いて、交差点の道路幅等に応じた長さに、規定距離ＬＲを規定してもよい。

ここで、地点Ｐ（ｉ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌは、例えば、上述した式（１）を用いて算出される。あるいは、交差点検出システム１０は、地点Ｐ（ｉ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報に基づいて算出してもよい。このように、交差点判定部３０は、自車線の停止線ＳＬａおよび対向車線の停止線ＳＬｂに基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定できる。

図６は、交差点内の車載データＤＣＡＲの特定方法の別の例を示している。なお、図６は、交差点外で観測される交差点特徴物ＣＬに基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する方法の一例を示している。図６の例では、地点Ｐ（ｉ）の車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｉ）より前の記録時刻の車載データＤＣＡＲでは、自車の走行路に沿った中央線ＣＬが検出されている。そして、記録時刻Ｔ（ｉ）の車載データＤＣＡＲで、中央線ＣＬが検出されなくなる。すなわち、中央線ＣＬは、車両ＭＯＢＪが地点Ｐ（ｉ）に位置するときの車載データＤＣＡＲで検出されなくなる。

例えば、交差点判定部３０は、中央線ＣＬ（交差点外の交差点特徴物）が検出できなくなった車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐ（ｉ）から規定距離ＬＲ２離れた地点Ｐ（ｊ）に近い地点の車載データＤＣＡＲを、交差点内の車載データＤＣＡＲとして特定する。図６の例では、交差点判定部３０は、中央線ＣＬが検出できなくなった車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐ（ｉ）から規定距離ＬＲ２離れた地点Ｐ（ｊ）の車載データＤＣＡＲを、交差点内の車載データＤＣＡＲとして特定する。規定距離ＬＲ２は任意距離である。例えば、規定距離ＬＲ２は、一般的な車両の横幅以上に規定される。

地点Ｐ（ｉ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌは、例えば、上述した式（１）を用いて算出される。あるいは、交差点検出システム１０は、地点Ｐ（ｉ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報に基づいて算出してもよい。このように、交差点判定部３０は、中央線ＣＬ（交差点外の交差点特徴物）に基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定できる。

図７は、交差点内の車載データＤＣＡＲの特定方法の別の例を示している。なお、図７は、交差点外で観測される交差点特徴物ＣＬに基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する方法の別の例を示している。図７の例では、地点Ｐ（ｉ）の車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｉ）より前の記録時刻の車載データＤＣＡＲでは、自車の走行路に沿った中央線ＣＬが検出されている。そして、記録時刻Ｔ（ｉ）の車載データＤＣＡＲで、中央線ＣＬが検出されなくなる。すなわち、中央線ＣＬは、車両ＭＯＢＪが地点Ｐ（ｉ）に位置するときの車載データＤＣＡＲで検出されなくなる。また、記録時刻Ｔ（ｉ）から記録時刻Ｔ（ｋ）までの車載データＤＣＡＲでは、中央線ＣＬは、検出されない。そして、記録時刻Ｔ（ｋ）の車載データＤＣＡＲで、中央線ＣＬが検出される。すなわち、中央線ＣＬは、車両ＭＯＢＪが地点Ｐ（ｋ）に位置するときの車載データＤＣＡＲで再度検出される。

例えば、交差点判定部３０は、中央線ＣＬ（交差点外の交差点特徴物）が検出できなくなった地点Ｐ（ｉ）の車載データＤＣＡＲと、中央線ＣＬが再度検出された地点Ｐ（ｋ）の車載データＤＣＡＲとを選択する。なお、図７の例では、交差点判定部３０は、中央線ＣＬが検出できなくなった地点Ｐ（ｉ）から規定距離ＬＲ２以上通過した地点の車載データ群ＤＣＡＲを対象にして、中央線ＣＬを検出する。

そして、交差点判定部３０は、中央線ＣＬが検出できなくなった車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｉ）と中央線ＣＬが再度検出された車載データＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｋ）との中間の時刻Ｔｓを算出する。時刻Ｔｓに相当する車載データＤＣＡＲは、交差点内の車載データＤＣＡＲに対応している。例えば、交差点判定部３０は、時刻Ｔｓに近い記録時刻の車載データＤＣＡＲを、交差点内の車載データＤＣＡＲとして特定する。

時刻Ｔ（ｉ）から時刻Ｔｓまでの時間ＴＭ２は、時刻Ｔｓから時刻Ｔ（ｉ）までの時間ＴＭ２とほぼ同じである。例えば、時刻Ｔ（ｉ）と時刻Ｔ（ｋ）との中間の時刻Ｔｓは、上述した式（２）により算出される。

なお、時刻Ｔ（ｋ）は、地点Ｐ（ｉ）から規定距離ＬＲ３離れた地点Ｐ（ｊ）の車載データ群ＤＣＡＲの記録時刻Ｔ（ｊ）以降の時刻である。規定距離ＬＲ３は任意距離である。例えば、規定距離ＬＲ３は、一般的な車両の縦幅に基づいた長さに規定されてもよいし、一般的な車両の横幅の２倍とほぼ同じ長さに規定されてもよい。あるいは、交差点検出システム１０は、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報を用いて、交差点の道路幅等に応じた長さに、規定距離ＬＲ３を規定してもよい。

ここで、地点Ｐ（ｉ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌは、例えば、上述した式（１）を用いて算出される。あるいは、交差点検出システム１０は、地点Ｐ（ｉ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報に基づいて算出してもよい。このように、交差点判定部３０は、中央線ＣＬ（交差点外の交差点特徴物）に基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定できる。

ここで、自車の走行路に沿った中央線ＣＬを検出するシステムは、中央線ＣＬに対する自車の走行位置変化から異常運転を判定する目的等で、車両に搭載されることも多い。このため、中央線ＣＬに基づいて交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する場合、交差点検出システム１０は、既存の技術を流用できる。

図８は、探索範囲の決定方法の一例を示している。なお、図８は、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報を用いて探索範囲の終了データを決定する方法の一例を示している。図８の横軸は経度を示し、図８の縦軸は緯度を示している。また、図８の黒い丸印は、探索開始位置の車載データＤＣＡＲを示し、図８の網掛けの丸印は、探索終了位置の車載データＤＣＡＲを示している。

探索位置決定部４０は、例えば、探索開始位置の車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐ（ｎ）から閾値距離Ｌｓｅだけ遡った地点Ｐの車載データＤＣＡＲを、探索範囲の終了データ（探索終了位置の車載データＤＣＡＲ）に決定する。探索位置決定部４０は、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報を用いて、地点Ｐ（ｎ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを算出する。例えば、地点Ｐ（ｎ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌは、各位置（地点）の差分の絶対値により算出される。

なお、探索位置決定部４０は、地点Ｐ（ｎ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを、地点Ｐ（ｎ）から逆行時間方向（地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｍ）に向かう方向）で順次算出する。例えば、地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｍ＋１）までの走行距離Ｌ（ｍ＋１，ｎ）は、地点Ｐ（ｎ）と地点Ｐ（ｍ＋１）との差分の絶対値により算出され、閾値距離Ｌｓｅを超えていない。また、地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｍ）までの走行距離Ｌ（ｍ，ｎ）は、地点Ｐ（ｎ）と地点Ｐ（ｍ）との差分の絶対値により算出され、閾値距離Ｌｓｅ以上である。

そして、探索位置決定部４０は、走行距離Ｌが閾値距離Ｌｓｅを最初に越えた車載データＤＣＡＲ（図８では、地点Ｐ（ｍ）の車載データＤＣＡＲ）を、探索範囲の終了データに決定する。

閾値距離Ｌｓｅは任意距離である。例えば、交差点検出システム１０は、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報を用いて、交差点の道路幅等に応じた長さに、閾値距離Ｌｓｅを規定してもよい。例えば、閾値距離Ｌｓｅは、交差路の道路幅の約１．５倍に規定されてもよい。あるいは、交差点検出システム１０は、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報を用いずに、閾値距離Ｌｓｅを規定してもよい。例えば、交差点検出システム１０は、最大片道３車線の道路を想定して、一般的な道路幅の約６倍に閾値距離Ｌｓｅを規定してもよい。

このように、探索位置決定部４０は、交差点に関する情報に基づいて閾値距離Ｌｓｅを算出し、探索範囲の開始位置（探索開始位置）と閾値距離Ｌｓｅとに基づいて探索範囲の終点（探索終了位置）を決定する。交差点に関する情報は、例えば、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報であり、対象データ判定部２０により地図データＤＭＡＰから取得される。

図９は、探索範囲の決定方法の別の例を示している。なお、図９は、車載データＤＣＡＲに含まれる車両速度の情報を用いて探索範囲の終了データを決定する方法の一例を示している。図９の黒い丸印は、探索開始位置の車載データＤＣＡＲを示し、図９の網掛けの丸印は、探索終了位置の車載データＤＣＡＲを示している。

探索位置決定部４０は、例えば、探索開始位置の車載データＤＣＡＲの記録地点Ｐ（ｎ）から閾値距離Ｌｓｅだけ遡った地点Ｐの車載データＤＣＡＲを、探索範囲の終了データ（探索終了位置の車載データＤＣＡＲ）に決定する。探索位置決定部４０は、車載データＤＣＡＲに含まれる車両速度（走行速度）の情報を用いて、地点Ｐ（ｎ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを算出する。例えば、地点Ｐ（ｎ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌは、上述した式（１）を用いて算出される。

なお、探索位置決定部４０は、地点Ｐ（ｎ）から各地点Ｐまでの走行距離Ｌを、地点Ｐ（ｎ）から逆行時間方向（地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｍ）に向かう方向）で順次算出する。例えば、地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｎ−１）までの走行距離Ｌ（ｎ−１，ｎ）は、閾値距離Ｌｓｅを超えていない。また、地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｍ＋１）までの走行距離Ｌ（ｍ＋１，ｎ）は、閾値距離Ｌｓｅを超えていない。そして、地点Ｐ（ｎ）から地点Ｐ（ｍ）までの走行距離Ｌ（ｍ，ｎ）は、閾値距離Ｌｓｅ以上である。

例えば、探索位置決定部４０は、走行距離Ｌが閾値距離Ｌｓｅを最初に越えた車載データＤＣＡＲ（図８では、地点Ｐ（ｍ）の車載データＤＣＡＲ）を、探索範囲の終了データに決定する。この方法では、ＧＰＳ等の測位装置から得られる自車の位置が電波状況等の影響で正しく測位できない場合でも、走行距離Ｌを精度よく算出できる。

閾値距離Ｌｓｅは任意距離である。例えば、交差点検出システム１０は、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報を用いて、交差点の道路幅等に応じた長さに、閾値距離Ｌｓｅを規定してもよい。例えば、閾値距離Ｌｓｅは、交差路の道路幅の約１．５倍に規定されてもよい。あるいは、交差点検出システム１０は、地図データＤＭＡＰに含まれる道路属性情報を用いずに、閾値距離Ｌｓｅを規定してもよい。例えば、交差点検出システム１０は、最大片道３車線の道路を想定して、一般的な道路幅の約６倍に閾値距離Ｌｓｅを規定してもよい。

なお、交差点検出システム１０は、任意の方法で推定した走行速度を利用して走行距離を算出してもよい。例えば、交差点検出システム１０は、車載データＤＣＡＲに含まれる画像データを画像解析し、自車の周辺物体の特徴点の変化（オプティカルフロー等）を算出する。そして、交差点検出システム１０は、自車の周辺物体の特徴点の変化から自車の運動状態（並行移動、回転等の自車の運動）を推定し、推定結果に基づいて走行速度を算出してもよい。

図１０は、交差点の開始位置の特徴を複数段階で規定したときの各特徴の一例を示している。なお、図１０では、第４段階の特徴を２通り示している。図１０の第１段階、第２段階および第４段階の特徴２は、横から見た交差点開始位置Ｐｓの概要を示している。また、図１０の第３段階および第４段階の特徴１は、上から見た交差点開始位置Ｐｓの概要を示している。

第１段階では、境界検出部５０は、例えば、高さＨＩＧ１以上の物体ＳＯＢＪ１（遮蔽物ＳＯＢＪ１）を探索する。そして、境界検出部５０は、物体ＳＯＢＪ１が最初に出現した車載データＤＣＡＲに基づいて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定する。例えば、高さＨＩＧ１は、約３０ｃｍと規定される。なお、高さＨＩＧ１は、３０ｃｍに限定されない。また、検出条件として、物体ＳＯＢＪ１の最小幅が追加されてもよい。

第２段階では、境界検出部５０は、例えば、高さＨＩＧ２以上の物体ＳＯＢＪ２（遮蔽物ＳＯＢＪ２）を探索する。そして、境界検出部５０は、物体ＳＯＢＪ２が最初に出現した車載データＤＣＡＲに基づいて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定する。高さＨＩＧ２は、高さＨＩＧ１より低い。例えば、高さＨＩＧ２は、約５ｃｍと規定される。なお、高さＨＩＧ２は、５ｃｍに限定されない。

第３段階では、境界検出部５０は、例えば、物体（遮蔽物）の高さに拘わらず、交差路ＡＲＡ１０に対する輝度変化が閾値以上の領域ＡＲＡ１２（遮蔽物ＡＲＡ１２）を探索する。例えば、境界検出部５０は、交差点内の路面部分ＡＲＡ１０（交差路ＡＲＡ１０）に対する輝度変化が２０％以上の領域ＡＲＡ１２のエッジを、交差点開始位置Ｐｓと判定する。すなわち、境界検出部５０は、交差点内の路面部分ＡＲＡ１０（交差路ＡＲＡ１０）の輝度より２０％以上変化した部分（エッジ）を、交差点開始位置Ｐｓと判定する。なお、輝度変化の閾値は、２０％に限定されない。また、検出条件として、輝度変化が発生する部分のエッジの長さが規定されてもよい。

第４段階の特徴１では、境界検出部５０は、例えば、輝度変化の閾値に拘わらず、交差路ＡＲＡ２０周辺で輝度変化が最大の部分ＡＲＡ２２（遮蔽物ＡＲＡ２２）を探索する。図１０の例では、領域ＡＲＡ２０と領域ＡＲＡ２２との境界での輝度変化は、領域ＡＲＡ２２と領域ＡＲＡ２４との境界での輝度変化より大きい。この場合、境界検出部５０は、領域ＡＲＡ２０と領域ＡＲＡ２２との境界を、交差点開始位置Ｐｓと判定する。なお、第４段階では、例えば、輝度変化の閾値を第３段階での輝度変化の閾値より小さくし、第３段階と同様の方法で交差点開始位置Ｐｓを特定してもよい。

第４段階の特徴２では、境界検出部５０は、例えば、交差路ＡＲＡ１０の高さ（路面の位置）より閾値ＨＩＧ３以上低くなる部分を探索する。例えば、境界検出部５０は、交差路ＡＲＡ１０の高さ（路面の位置）より５ｃｍ以上低くなる部分を、交差点開始位置Ｐｓと判定する。なお、閾値ＨＩＧ３は、５ｃｍに限定されない。また、閾値ＨＩＧ３は、周辺の領域に対する交差点内の路面の高さ等を基準にした相対値（例えば、５％）で規定されてもよい。

境界検出部５０は、例えば、第１段階から第４段階の順に、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲの検出を段階的に実行する。例えば、境界検出部５０は、探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを検出する処理を、第１段階の規定に基づいて実行する。そして、境界検出部５０は、第１段階で規定した特徴（例えば、高さＨＩＧ１以上の遮蔽物）を検出した場合、検出結果に基づいて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定する。

また、第１段階で規定した特徴を探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから検出できない場合、境界検出部５０は、探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを検出する処理を、第２段階の規定に基づいて実行する。そして、境界検出部５０は、第２段階で規定した特徴（例えば、高さＨＩＧ２以上の遮蔽物）を検出した場合、検出結果に基づいて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定する。

第２段階で規定した特徴を探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから検出できない場合、境界検出部５０は、探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを検出する処理を、第３段階の規定に基づいて実行する。そして、境界検出部５０は、第３段階で規定した特徴（例えば、輝度変化の大きい部分）を検出した場合、検出結果に基づいて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定する。

第３段階で規定した特徴を探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから検出できない場合、境界検出部５０は、探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲから交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを検出する処理を、第４段階の規定に基づいて実行する。そして、境界検出部５０は、第４段階で規定した特徴を検出した場合、検出結果に基づいて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定する。

このように、境界検出部５０は、判定対象の車載データＤＣＡＲに対して、交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を、異なる判定基準の複数段階で実行する。例えば、境界検出部５０は、検出規定を徐々に緩くして複数段階で検出処理を実行する。これにより、境界検出部５０は、処理コストの増加を抑制しつつ、遮蔽物等の交差点開始位置Ｐｓの検出感度を高くできる。このため、例えば、境界検出部５０は、交差点入り口（交差点開始位置Ｐｓ）に隣接して空き空間が存在する場合でも、処理コストの増加を抑制しつつ、交差点入り口（交差点開始位置Ｐｓ）を検出できる。

また、境界検出部５０は、複数段階での判定結果に基づいて、交差点開始位置の周辺の状況を区分してもよい。すなわち、境界検出部５０は、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを特定したときの検出規定の段階に基づいて、交差点近傍の状況を区分してもよい。例えば、第１段階の規定での検出は、交差点入り口に見通しを悪化させる何らかの遮蔽物（建物や壁など）が存在することを意味する。また、第２段階の規定での検出は、交差点入り口に隣接して歩道等の空き空間が存在することを意味する。そして、第３段階および第４段階の規定での検出は、交差点入り口に隣接して道路と同等の高さの空き地などの空き空間が存在することを意味する。

交差点近傍の状況の区分は、例えば、交差点入り口近傍での見通しがよい交差点（遮蔽物のない交差点）か否かを示す情報として、交差点運転評価時の周辺確認時間の長さ、徐行速度等を決定する際に活用される。あるいは、交差点近傍の状況の区分は、例えば、運転に注意すべき交差点を特定する際に活用される。

このように、この実施形態では、探索対象の車載データ群ＤＣＡＲが探索位置決定部４０で決定された探索範囲に絞り込まれるため、処理コストの増加を抑制しつつ、遮蔽物等の交差点開始位置Ｐｓの検出処理を、検出感度を徐々に高くして多段階で実行できる。

例えば、境界検出部５０は、処理コストの増加を抑制しつつ、縁石等の遮蔽物の検出を想定した検出感度より高い検出感度で、遮蔽物等の交差点開始位置Ｐｓの検出処理を実行できる。これにより、例えば、境界検出部５０は、交差点入り口に隣接して空き空間が存在する場合でも、処理コストの増加を抑制しつつ、縁石等の検出を想定した検出処理では外乱として検出対象外となるような微小な物体の特徴変化（高さ変化、輝度変化等）を検出できる。

なお、境界検出部５０は、探索対象の車載データＤＣＡＲを間引いてもよい。ここで、例えば、車載データＤＣＡＲの微小な変化に基づいて遮蔽物が検出される場合、車載データＤＣＡＲの間引き頻度（検出間隔）が交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲの検出精度に影響する。このため、境界検出部５０は、各段階での必要度に応じて、探索対象の車載データＤＣＡＲの間引き頻度を変更してもよい。

例えば、境界検出部５０は、多段階の最後の段階にいくほど微小な特徴を検出する必要があるため、多段階の最後の段階にいくほど車載データＤＣＡＲの間引き頻度を小さくしてもよい。この場合、車載データＤＣＡＲを一定間隔で間引く場合に比べて、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲの検出精度に与える影響を小さくできる。このように、境界検出部５０は、探索範囲に含まれる車載データＤＣＡＲから判定対象の車載データＤＣＡＲを複数段階の各段階に応じて間引いて選択してもよい。

また、境界検出部５０は、各段階での検出結果に拘わらず、全ての段階の検出処理を探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲに対して実行してもよい。この場合、境界検出部５０は、各段階での検出状況を参照し、交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを任意の選択ルールに従って特定してもよい。例えば、境界検出部５０は、最も大きい遮蔽物を検出した車載データＤＣＡＲを選択してもよい。この選択ルールは、例えば、最も目立つ遮蔽物の現れるタイミングを交差点入り口とする場合に使用される。

また、境界検出部５０は、検出した遮蔽物の大きさに拘わらず自車の左右側方で同時に遮蔽物を検出した車載データＤＣＡＲを選択してもよい。この選択ルールは、例えば、交差路との境界が左右側方で同時に現れることを前提として交差点入り口を特定する場合に使用される。あるいは、境界検出部５０は、検出した遮蔽物の大きさに拘わらず、逆行時間方向（走行方向の逆方向）で遮蔽物が最初に検出された車載データＤＣＡＲを選択してもよい。

すなわち、境界検出部５０は、判定対象の車載データＤＣＡＲに対して、交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を複数段階の全ての段階で実行してもよい。そして、境界検出部５０は、複数段階の少なくとも１つの段階で交差点開始位置に対応する特徴が出現すると判定された車載データＤＣＡＲから、交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを予め規定された選択ルールに基づいて特定してもよい。このように、境界検出部５０は、全ての段階の検出処理を探索範囲の車載データ群ＤＣＡＲに対して実行した後に交差点開始位置Ｐｓの車載データＤＣＡＲを選択ルールに基づいて選択することにより、複雑な交差点入り口や細かい特徴変化に対応できる。

なお、検出処理の段数は、４段階に限定されない。例えば、検出処理の段数は、３段階以下でもよいし、５段階以上でもよい。また、第４段階の特徴の規定は、２つに限定されない。例えば、第４段階の特徴の規定は、１つでもよい。

以上、この実施形態では、交差点検出システム１０は、例えば、対象データ判定部２０、交差点判定部３０、探索位置決定部４０および境界検出部５０を有している。例えば、対象データ判定部２０は、車載データＤＣＡＲに含まれる位置情報および地図データＤＭＡＰに含まれる交差点の位置情報に基づいて、交差点から所定距離以内の地点で取得された車載データＤＣＡＲを選択する。

交差点判定部３０は、例えば、対象データ判定部２０で選択された車載データＤＣＡＲの第１データ（画像データや車載レーダ等のデータ）に交差点の特徴が存在するか否かを判定して、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲを特定する。また、例えば、探索位置決定部４０は、交差点判定部３０で特定された車載データＤＣＡＲに基づいて探索範囲を決定する。

境界検出部５０は、探索位置決定部４０で決定した探索範囲で、判定対象の車載データＤＣＡＲに交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定する。そして、境界検出部５０は、交差点開始位置に対応する特徴が出現した車載データＤＣＡＲから交差点開始位置の車載データＤＣＡＲを特定する。このように、この実施形態では、境界検出部５０による探索範囲を交差点近傍に限定できる。これにより、この実施形態では、交差点の誤認識を低減するとともに、交差点の開始位置を精度よく検出できる。

例えば、交差点に隣接する空き空間（空き地等）と交差点入り口との境界が曖昧な場合、感度を上げた検出を実行することにより、空き空間と交差点入り口との境界を検出できる。この場合、評価対象の全ての車載データＤＣＡＲに対して感度を上げた検出を実行する方法では、処理コストが増加する。また、評価対象の全ての車載データＤＣＡＲに対して感度を上げた検出を実行する方法では、交差点と関係ない場所で微小な物体の特徴変化を検出し、交差点入り口と誤検出するおそれがある。

これに対し、この実施形態では、感度を上げた検出の対象領域を交差点近傍に限定できる。このため、この実施形態では、評価対象の全ての車載データＤＣＡＲに対して感度を上げた検出を実行する方法に比べて、処理コストおよび交差点の開始位置の誤認識を低減できる。すなわち、この実施形態では、処理コストの増加を抑制しつつ、交差点の開始位置の誤認識を低減でき、交差点の開始位置を精度よく検出できる。

図１１は、別の実施形態における交差点検出システム１２の一例を示している。この実施形態の交差点検出システム１２では、図１−図１０で説明した交差点検出システム１０に、特有データ選択部２２が追加されている。また、交差点検出システム１２は、図１に示した交差点判定部３０の代わりに、交差点判定部３０Ａを有している。交差点検出システム１２のその他の構成は、図１−図１０で説明した交差点検出システム１０と同様である。図１−図１０で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。

例えば、交差点検出システム１２は、評価対象の移動体が交差点入り口を通過するタイミングを、地図データＤＭＡＰと車載データ群ＤＣＡＲと各交差点特有の特徴を示すデータＤＰＥＣの群とを用いて検出する。以下、交差点特有の特徴を示すデータＤＰＥＣを特有データＤＰＥＣとも称する。また、特有データＤＰＥＣの群を特有データ群ＤＰＥＣとも称する。

特有データＤＰＥＣは、例えば、一般的な交差点の交差点特徴物を用いる方法で交差点内の車載データＤＣＡＲが検出されない場合、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定するために使用される。例えば、特有データＤＰＥＣは、交差点内から観測される特有物体、その特有物体に関する位置情報を有している。特有データＤＰＥＣに含まれる位置情報は、例えば、交差点の任意地点から特有物体への方向および距離を算出可能な情報である。

例えば、位置情報は、交差点の任意地点が交差点中心の場合、交差点中心から特有物体までの距離および方向を示す情報でもよいし、交差点中心および特有物体の位置を示す任意の座標系での座標でもよい。なお、交差点の任意地点は、交差点中心に限定されない。例えば、交差点の任意地点は、交差種別、交差道路情報等に基づいて決定された位置でもよい。あるいは、交差点の任意地点は、特有物体の観測が最も容易な位置でもよい。

また、位置情報は、交差点の任意地点と特有物体の位置との関係を示す情報に加えて、特有物体を観測できる交差点内の範囲を示す情報を有してもよい。なお、交差点の任意地点として、交差点内の全ての点を代表するような点が指定されている場合、交差点内の車載データＤＣＡＲを検出する際の精度は向上する。例えば、実際の交差点形状を内包する形状であり、かつ、その形状の特徴となるように交差点の任意地点が指定されている場合、交差点内の車載データＤＣＡＲを検出する際の精度は向上する。

特有データＤＰＥＣに含まれる特有物体は、例えば、交差点近傍での交差点外からは観測されず、交差点内からのみ観測される物体でもよい。あるいは、特有物体は、交差点内および交差点外の両方から観測される物体でもよい。なお、交差点検出システム１２は、交差点内からのみ観測される特有物体を使用する場合、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する処理を簡易にできる。

交差点内から観測される特有物体は、例えば、交差点に特有な交差点内の標識、陸橋、歩道橋等の物体、交差点から離れた沿道上の物体等である。例えば、交差点から離れた沿道上に目立つ四角い看板がある場合、看板の形状、大きさ、色等を示す特有物体と、交差点内の任意の位置（例えば、交差点中心）から看板までの距離、高さおよび方向を示す位置情報とが、特有データＤＰＥＣに含まれる。

このように、特有データＤＰＥＣは、例えば、交差点内から観測される特有物体の形状、大きさ、色の少なくとも１つに関する情報と、交差点の任意地点から前記特有物体への方向、距離、高さの少なくとも１つに関する情報とを有している。

なお、交差点内および交差点外の両方から観測される特有物体では、位置情報は、例えば、交差点入り口および出口での特有物体との距離、方向および高さを示す情報を有している。この情報により、交差点の入り口および出口から特有物体が観測された場合の特有物体の見かけの大きさ等（例えば、交差点の入り口や出口で撮影された画像上の特有物体の見かけの大きさ）が推定される。

例えば、交差点検出システム１２は、対象データ判定部２０、特有データ選択部２２、交差点判定部３０Ａ、探索位置決定部４０および境界検出部５０を有している。特有データ選択部２２は、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する際に使用される特有データＤＰＥＣを、特有データ群ＤＰＥＣから選択する。例えば、特有データ選択部２２は、対象データ判定部２０で車載データＤＣＡＲの記録地点近傍と判定した交差点に関する特有データＤＰＥＣを、特有データ群ＤＰＥＣから選択する。

すなわち、特有データ選択部２２は、交差点に特有な特有物体を示す特有データＤＰＥＣを受け、対象データ判定部２０で選択された車載データＤＣＡＲの取得地点（記録地点）から所定距離以内に存在する交差点に関する特有データＤＰＥＣを選択する。この際、特有データ選択部２２は、移動体の進行方向に基づいて、特有データＤＰＥＣを選択してもよい。すなわち、特有データ選択部２２は、選択する特有データＤＰＥＣを走行方向に基づいて限定してもよい。

交差点判定部３０Ａは、対象データ判定部２０で交差点近傍のデータであると判定された車載データＤＣＡＲが交差点内で取得されたデータか否かを、特有データ選択部２２で選択した特有データＤＰＥＣに基づいて判定する。例えば、交差点判定部３０Ａは、対象データ判定部２０で選択された車載データＤＣＡＲの第１データ（画像データや車載レーダ等のデータ）に特有物体が存在するか否かを判定する。そして、交差点判定部３０Ａは、判定結果に基づいて、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲを特定する。

なお、交差点判定部３０Ａは、交差点内で観測される交差点特徴物として特有データＤＰＥＣを用いることを除いて、図１−図１０で説明した交差点判定部３０と同様である。また、交差点判定部３０Ａは、特有データＤＰＥＣを参照しない判定方法（交差点判定部３０の判定方法）と特有データＤＰＥＣを参照する判定方法とを併用してもよい。

図１２は、特有データＤＰＥＣの選択の一例を示している。図１２の特有物体ＰＥＣ１、ＰＥＣ２、ＰＥＣ３は、図１２に示した交差点に関する特有データＤＰＥＣの特有物体を示している。また、図１２の二重丸の位置ＣＲ１０、ＣＲ１２、ＣＲ１４、ＣＲ１６は、走行路と交差路とが重なる領域の角を示している。例えば、各位置ＣＲから各特有物体ＰＥＣへの方向および距離を示す位置情報が、特有データＤＰＥＣに含まれる。

特有データ選択部２２は、自車ＭＯＢＪの進行方向（走行方向）に対して交差点より手前に存在する走行路沿いの特有物体ＰＥＣを、交差点判定部３０Ａでの判定で使用する特有物体ＰＥＣから機械的に除外してもよい。例えば、交差点検出システム１２は、走行路沿いの特有物体ＰＥＣ１、ＰＥＣ２と交差路沿いの特有物体ＰＥＣ３とが存在する場合、自車ＭＯＢＪの走行方向では交差点内から観測できない特有物体ＰＥＣ２を、交差点判定部３０Ａでの判定で使用する特有物体ＰＥＣから除外する。

また、特有データ選択部２２は、交差点内の各任意地点ＣＲと各特有物体ＰＥＣとのベクトルＶを算出し、ベクトルＶと自車ＭＯＢＪの走行方向ベクトルＪとのなす角に基づいて、除外する特有物体ＰＥＣ２を決定してもよい。例えば、特有データ選択部２２は、ベクトルＶと走行方向ベクトルＪとのなす角が９０度以上の場合、その交差点内の地点ＣＲから特有物体ＰＥＣは観測できないと判定する。そして、特有データ選択部２２は、交差点内の全ての任意地点ＣＲで観測できないと判定した特有物体ＰＥＣを、判定に使用される特有物体から除外してもよい。

図１２の例では、特有データ選択部２２は、交差点の角の地点ＣＲ１０から特有物体ＰＥＣ１、ＰＥＣ２、ＰＥＣ３へのベクトルＶ１０、Ｖ２０、Ｖ３０と、走行方向ベクトルＪとのなす角α１０、α２０、α３０が９０度以上か否かを判定する。この結果、特有物体ＰＥＣ２は、地点ＣＲ１０から観測できない特有物体ＰＥＣと判定される。特有データ選択部２２は、地点ＣＲ１０以外の地点ＣＲ１２、ＣＲ１４、ＣＲ１６に関しても、地点ＣＲ１０と同様な判定処理を実行する。

図１３は、図１１に示した交差点判定部３０Ａの処理の一例を示している。なお、図１３は、特有物体ＰＥＣの大きさ、位置および方向を用いて探索用の見かけデータの数値範囲を算出する処理の一例を示している。図１３は、上から見た特有物体ＰＥＣ３と位置ＣＲ１０、ＣＲ１２との関係を示している。図１３の位置ＣＲ１２、ＣＲ１０は、交差点の入り口および出口の特有物体ＰＥＣ３側の位置（走行路と交差路とが重なる領域の特有物体ＰＥＣ３側の角）を示している。また、特有物体ＰＥＣ３は、大きさＬ３（直径Ｌ３）の円である。図１３の例では、車載データＤＣＡＲは、車両側方約１４５度を撮影するカメラにより取得される。なお、特有物体ＰＥＣ３等を撮影するカメラの角度や方向は、任意でよい。

交差点判定部３０Ａは、例えば、位置ＣＲ１０、ＣＲ１２および特有物体ＰＥＣ３に基づいて、探索画角領域β３を算出する。例えば、交差点判定部３０Ａは、各位置ＣＲ１０、ＣＲ１２から特有物体ＰＥＣ３を見たときの画像内の画角β３０、β３２を、各位置ＣＲ１０、ＣＲ１２から特有物体ＰＥＣ３への位置ベクトルＶ３０、Ｖ３２を中心とする幅Ｌ３の画角領域として算出する（図１３の左側の図）。そして、交差点判定部３０Ａは、位置ＣＲ１０、ＣＲ１２でのそれぞれの画像撮影領域を重ね合わせ、各画角領域を内包する領域を探索画角領域β３として算出する（図１３の右側の図）。探索画角領域β３は、特有物体ＰＥＣ３が撮影される可能性のある交差点内の場所に対応する。

なお、交差点判定部３０Ａは、交差点内で特有物体ＰＥＣ３が実際に撮影される場合、特有物体ＰＥＣ３がどのくらいの大きさに撮影されるかを推定する。例えば、探索画角領域β３内で撮影される特有物体ＰＥＣ３の大きさＬ３’の範囲（探索用の見かけデータの数値範囲）は、式（３）で表される。

（ｋ１×Ｍｉｎ（β３０，β３２）＋ｔ１）≦Ｌ３’≦（ｋ２×Ｍａｘ（β３０，β３２）＋ｔ２） ・・・（３）
式（３）のＭｉｎ（β３０，β３２）は、例えば、位置ＣＲ１０、ＣＲ１２で撮影された特有物体ＰＥＣ３のうち、見かけの大きさが小さい方の特有物体ＰＥＣ３の大きさである。また、Ｍａｘ（β３０，β３２）は、例えば、位置ＣＲ１０、ＣＲ１２で撮影された特有物体ＰＥＣ３のうち、見かけの大きさが大きい方の特有物体ＰＥＣ３の大きさである。ｋ１、ｋ２、ｔ１、ｔ２は、大きさＬ３’の範囲を調整するための値であり、ｋ１とｋ２は０以外の任意の値、ｔ１とｔ２は０を含む任意の値として設定する。例えば、ｋ１を１．１、ｋ２を０．９、ｔ１＝＋０．１、ｔ２＝−０．１、などとして、ｋ１とｔ１は大きさＬ３’の下限をより大きくするように、ｋ２とｔ２は上限をより小さくするように設定して、より交差点内のデータを厳密に取得できるようにしてもよい。

交差点判定部３０Ａは、例えば、交差点近傍の車載データＤＣＡＲの各側方画像の探索画角領域β３内に、式（３）を満たす大きさＬ３’の特有物体ＰＥＣ３が出現するかを判定する。そして、交差点判定部３０Ａは、式（３）を満たす大きさＬ３’の特有物体ＰＥＣ３が出現した車載データＤＣＡＲを、交差点内の車載データＤＣＡＲと判定する。

なお、交差点判定部３０Ａは、例えば、特有物体ＰＥＣ３の高さの占める画角領域を算出し、高さに関する探索用の見かけデータを高さの占める画角領域に基づいて算出してもよい。また、交差点判定部３０Ａは、画像データの代わりに、車載レーダ等により取得されたデータを使用して、画角等を算出してもよい。

このように、交差点判定部３０Ａは、特有データ選択部２２で選択された特有データＤＰＥＣの特有物体ＰＥＣが交差点内および交差点外の両方で観測される場合、交差点内で観測される特有物体ＰＥＣの見かけの数値（例えば、大きさＬ３’）を、特有物体ＰＥＣの大きさ、位置および方向に基づいて推定する。そして、交差点判定部３０Ａは、対象データ判定部２０で選択された車載データＤＣＡＲの第１データ（画像データや車載レーダ等のデータ）と見かけの数値とに基づいて、交差点内で取得された車載データＤＣＡＲを特定する。見かけの数値は、例えば、車載データＤＣＡＲの第１データにおける特有物体ＰＥＣの画角、位置、大きさのいずれかである。

図１４は、図１１に示した交差点検出システム１２の動作の一例を示している。図１４の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、交差点検出プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図１４の動作を実行させてもよい。すなわち、交差点検出システム１２は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。

図１４の動作では、図２に示した動作に、処理Ｐ５０２、Ｐ５０４、Ｐ５０６、Ｐ５０８が追加されている。図１４のその他の動作は、図２に示した動作と同様である。図２で説明した処理と同様の処理については、詳細な説明を省略する。

例えば、処理Ｐ５０２は、車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内でないとき（処理Ｐ５００のＮｏ）、実行される。なお、車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内のときには（処理Ｐ５００のＹｅｓ）、処理Ｐ６００が実行される。

処理Ｐ５０２では、特有データ選択部２２は、評価対象の交差点（処理Ｐ３００で判定された交差点）に関する特有データＤＰＥＣが特有データ群ＤＰＥＣに存在するか否かを判定する。評価対象の交差点に関する特有データＤＰＥＣが特有データ群ＤＰＥＣに存在しないとき（処理Ｐ５０２のＮｏ）、交差点検出システム１２の動作は、処理Ｐ１００に戻る。一方、評価対象の交差点に関する特有データＤＰＥＣが特有データ群ＤＰＥＣに存在するとき（処理Ｐ５０２のＹｅｓ）、交差点検出システム１２の動作は、処理Ｐ５０４に移る。

処理Ｐ５０４では、特有データ選択部２２は、評価対象の交差点（処理Ｐ３００で判定された交差点）に関する特有データＤＰＥＣを特有データ群ＤＰＥＣから取得する。

処理Ｐ５０６では、交差点判定部３０Ａは、処理Ｐ５０４で取得された特有データＤＰＥＣに基づいて、探索用の見かけデータの数値範囲を算出する。例えば、交差点判定部３０Ａは、評価対象の交差点に関する特有物体ＰＥＣの大きさ、位置および方向を用いて探索用の見かけデータの数値範囲を算出する。

処理Ｐ５０８では、交差点判定部３０Ａは、処理Ｐ３００で記録地点が交差点近傍であると判定された車載データＤＣＡＲに対して、記録地点が交差点内か否かを判定する。例えば、交差点判定部３０Ａは、探索用の見かけデータの数値範囲内の特有物体ＰＥＣが車載データＤＣＡＲに出現しているか否かを判定する。なお、特有物体ＰＥＣは、処理Ｐ５０４で取得された特有データＤＰＥＣに含まれている特有物体ＰＥＣである。また、探索用の見かけデータの数値範囲は、処理Ｐ５０６で算出された数値範囲である。

交差点判定部３０Ａは、探索用の見かけデータの数値範囲内の特有物体ＰＥＣを車載データＤＣＡＲから検出した場合、車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内であると判定する。車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内のとき（処理Ｐ５０８のＹｅｓ）、交差点検出システム１２の動作は、処理Ｐ６００に移る。一方、車載データＤＣＡＲの記録地点が交差点内でないとき（処理Ｐ５０８のＮｏ）、交差点検出システム１２の動作は、処理Ｐ１００に戻る。

このように、交差点検出システム１２は、一般的な交差点の交差点特徴物を用いる判定処理（処理Ｐ５００）で交差点内の車載データＤＣＡＲが検出されない場合、特有データＤＰＥＣに含まれている特有物体ＰＥＣを用いて、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定する。

なお、交差点検出システム１２の動作は、この例に限定されない。例えば、処理Ｐ５０２は、処理Ｐ５００の前に実行されてもよい。この場合、処理Ｐ５００は、例えば、特有データＤＰＥＣが存在しないときに（処理Ｐ５０２のＮｏ）、実行されてもよい。また、例えば、処理Ｐ５０８で参照される特有物体が交差点内からのみ観測される場合、処理Ｐ５０６は、省かれてもよい。

以上、この実施形態においても、図１−図１０で説明した実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、この実施形態では、処理コストの増加を抑制しつつ、交差点の誤認識を低減でき、交差点の開始位置を精度よく検出できる。さらに、この実施形態では、交差点検出システム１２は、特有データ選択部２２を有している。例えば、特有データ選択部２２は、交差点に特有な特有物体を示す特有データＤＰＥＣを受け、対象データ判定部２０で選択された車載データＤＣＡＲの取得地点（記録地点）から所定距離以内に存在する交差点に関する特有データＤＰＥＣを選択する。

これにより、この実施形態では、交差点内の車載データＤＣＡＲを検出する際に各交差点特有の特有物体ＰＥＣも利用することができる。このため、この実施形態では、特徴の少ない路地交差点においても、交差点内の車載データＤＣＡＲを特定できる。したがって、この実施形態では、特徴の少ない路地交差点においても、交差点の開始位置を精度よく検出できる。

以上の実施形態において説明した発明を整理して、付記として開示する。
（付記１）
移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データとを取得し、前記第１位置情報および前記第２位置情報に基づいて、前記交差点から所定距離以内の地点で取得された前記車載データを選択し、
選択した前記車載データの前記第１データに交差点の特徴が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定し、
特定した前記車載データに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、前記車載データの探索方向を前記車載データの記録時間方向と逆行する時間方向に決定し、
前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の前記車載データに前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定し、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現した前記車載データから前記交差点開始位置の前記車載データを特定すること
を特徴とする交差点検出方法。
（付記２）
前記交差点の特徴が交差点内で観測される特徴の場合、前記交差点の特徴が存在する前記車載データを、交差点内で取得された前記車載データと特定すること
を特徴とする付記１記載の交差点検出方法。
（付記３）
前記交差点の特徴が交差点外で観測される特徴の場合、前記交差点の特徴が存在する前記車載データに基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
を特徴とする付記１記載の交差点検出方法。
（付記４）
前記交差点から前記所定距離以内の地点で取得された前記車載データを選択する選択処理および交差点内で取得された前記車載データを特定する特定処理の少なくとも一方では、前記車載データを所定の距離間隔に基づいて間引いて処理すること
を特徴とする付記１記載の交差点検出方法。
（付記５）
前記交差点に関する情報を前記地図データから取得し、
前記交差点に関する情報に基づいて閾値距離を算出し、前記探索範囲の前記開始位置と前記閾値距離とに基づいて前記探索範囲の終点を決定すること
を特徴とする付記１記載の交差点検出方法。
（付記６）
判定対象の前記車載データに対して、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を、異なる判定基準の複数段階で実行すること
を特徴とする付記１記載の交差点検出方法。
（付記７）
判定対象の前記車載データに対して、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を前記複数段階の全ての段階で実行し、前記複数段階の少なくとも１つの前記段階で前記交差点開始位置に対応する特徴が出現すると判定された前記車載データから、前記交差点開始位置の前記車載データを予め規定された選択ルールに基づいて特定すること
を特徴とする付記６記載の交差点検出方法。
（付記８）
前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記複数段階の各段階に応じて間引いて選択すること
を特徴とする付記６記載の交差点検出方法。
（付記９）
前記複数段階での判定結果に基づいて、前記交差点開始位置の周辺の状況を区分すること
を特徴とする付記６記載の交差点検出方法。
（付記１０）
前記交差点に特有な特有物体を示す特有データを取得し、前記車載データの取得地点から前記所定距離以内に存在する前記交差点に関する前記特有データを選択し、
前記車載データの前記第１データに前記特有物体が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
を特徴とする付記１記載の交差点検出方法。
（付記１１）
前記特有データは、交差点内から観測される前記特有物体の形状、大きさ、色の少なくとも１つに関する情報と、交差点の任意地点から前記特有物体への方向、距離、高さの少なくとも１つに関する情報とを有していること
を特徴とする付記１０記載の交差点検出方法。
（付記１２）
参照する前記特有データの前記特有物体が交差点内および交差点外の両方で観測される場合、交差点内で観測される前記特有物体の見かけの数値を、前記特有物体の大きさ、位置および方向に基づいて推定し、前記車載データの前記第１データと前記見かけの数値とに基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定し、
前記見かけの数値は、前記車載データの前記第１データにおける前記特有物体の画角、位置、大きさのいずれかであること
を特徴とする付記１０記載の交差点検出方法。
（付記１３）
前記車載データの取得地点から前記所定距離以内に存在する前記交差点に関する前記特有データを選択する際、前記移動体の進行方向に基づいて、前記特有データを選択すること
を特徴とする付記１０記載の交差点検出方法。
（付記１４）
移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データとを受け、前記第１位置情報および前記第２位置情報に基づいて、前記交差点から所定距離以内の地点で取得された前記車載データを選択する選択部と、
前記選択部で選択された前記車載データの前記第１データに交差点の特徴が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定する特定部と、
前記特定部で特定された前記車載データに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、前記車載データの探索方向を前記車載データの記録時間方向と逆行する時間方向に決定する探索位置決定部と、
前記探索位置決定部で決定した前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の前記車載データに交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定し、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現した前記車載データから前記交差点開始位置の前記車載データを特定する検出部と
を備えていることを特徴とする交差点検出システム。
（付記１５）
前記特定部は、前記交差点の特徴が交差点内で観測される特徴の場合、前記交差点の特徴が存在する前記車載データを、交差点内で取得された前記車載データと特定すること
を特徴とする付記１４記載の交差点検出システム。
（付記１６）
前記特定部は、前記交差点の特徴が交差点外で観測される特徴の場合、前記交差点の特徴が存在する前記車載データに基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
を特徴とする付記１４記載の交差点検出システム。
（付記１７）
前記選択部および前記特定部の少なくとも一方は、前記車載データを所定の距離間隔に基づいて間引いて処理すること
を特徴とする付記１４記載の交差点検出システム。
（付記１８）
前記選択部は、前記交差点に関する情報を前記地図データから取得し、
前記探索位置決定部は、前記交差点に関する情報に基づいて閾値距離を算出し、前記探索範囲の前記開始位置と前記閾値距離とに基づいて前記探索範囲の終点を決定すること
を特徴とする付記１４記載の交差点検出システム。
（付記１９）
前記検出部は、判定対象の前記車載データに対して、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を、異なる判定基準の複数段階で実行すること
を特徴とする付記１４記載の交差点検出システム。
（付記２０）
前記検出部は、判定対象の前記車載データに対して、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を前記複数段階の全ての段階で実行し、前記複数段階の少なくとも１つの前記段階で前記交差点開始位置に対応する特徴が出現すると判定された前記車載データから、前記交差点開始位置の前記車載データを予め規定された選択ルールに基づいて特定すること
を特徴とする付記１９記載の交差点検出システム。
（付記２１）
前記検出部は、前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記複数段階の各段階に応じて間引いて選択すること
を特徴とする付記１９記載の交差点検出システム。
（付記２２）
前記検出部は、前記複数段階での判定結果に基づいて、前記交差点開始位置の周辺の状況を区分すること
を特徴とする付記１９記載の交差点検出システム。
（付記２３）
前記交差点に特有な特有物体を示す特有データを受け、前記選択部で選択された前記車載データの取得地点から前記所定距離以内に存在する前記交差点に関する前記特有データを選択する特有データ選択部を備え、
前記特定部は、前記選択部で選択された前記車載データの前記第１データに前記特有物体が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
を特徴とする付記１４記載の交差点検出システム。
（付記２４）
前記特有データは、交差点内から観測される前記特有物体の形状、大きさ、色の少なくとも１つに関する情報と、交差点の任意地点から前記特有物体への方向、距離、高さの少なくとも１つに関する情報とを有していること
を特徴とする付記２３記載の交差点検出システム。
（付記２５）
前記特定部は、前記特有データ選択部で選択された前記特有データの前記特有物体が交差点内および交差点外の両方で観測される場合、交差点内で観測される前記特有物体の見かけの数値を、前記特有物体の大きさ、位置および方向に基づいて推定し、前記選択部で選択された前記車載データの前記第１データと前記見かけの数値とに基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定し、
前記見かけの数値は、前記車載データの前記第１データにおける前記特有物体の画角、位置、大きさのいずれかであること
を特徴とする付記２３記載の交差点検出システム。
（付記２６）
前記特有データ選択部は、前記移動体の進行方向に基づいて、前記特有データを選択すること
を特徴とする付記２３記載の交差点検出システム。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。

１０、１２‥交差点検出システム；２０‥対象データ判定部；２２‥特有データ選択部；３０、３０Ａ‥交差点判定部；４０‥探索位置決定部；５０‥境界検出部

Claims (15)

1. 移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データとを取得し、前記第１位置情報および前記第２位置情報に基づいて、前記交差点から所定距離以内の地点で取得された前記車載データを選択し、
   選択した前記車載データの前記第１データに交差点の特徴が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定し、
   特定した前記車載データに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、前記車載データの探索方向を前記車載データの記録時間方向と逆行する時間方向に決定し、
   前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の前記車載データに前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定し、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現した前記車載データから前記交差点開始位置の前記車載データを特定すること
   を特徴とする交差点検出方法。
2. 前記交差点の特徴が交差点内で観測される特徴の場合、前記交差点の特徴が存在する前記車載データを、交差点内で取得された前記車載データと特定すること
   を特徴とする請求項１記載の交差点検出方法。
3. 前記交差点の特徴が交差点外で観測される特徴の場合、前記交差点の特徴が存在する前記車載データに基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
   を特徴とする請求項１記載の交差点検出方法。
4. 前記交差点から前記所定距離以内の地点で取得された前記車載データを選択する選択処理および交差点内で取得された前記車載データを特定する特定処理の少なくとも一方では、前記車載データを所定の距離間隔に基づいて間引いて処理すること
   を特徴とする請求項１記載の交差点検出方法。
5. 前記交差点に関する情報を前記地図データから取得し、
   前記交差点に関する情報に基づいて閾値距離を算出し、前記探索範囲の前記開始位置と前記閾値距離とに基づいて前記探索範囲の終点を決定すること
   を特徴とする請求項１記載の交差点検出方法。
6. 判定対象の前記車載データに対して、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を、異なる判定基準の複数段階で実行すること
   を特徴とする請求項１記載の交差点検出方法。
7. 判定対象の前記車載データに対して、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かの判定を前記複数段階の全ての段階で実行し、前記複数段階の少なくとも１つの前記段階で前記交差点開始位置に対応する特徴が出現すると判定された前記車載データから、前記交差点開始位置の前記車載データを予め規定された選択ルールに基づいて特定すること
   を特徴とする請求項６記載の交差点検出方法。
8. 前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記複数段階の各段階に応じて間引いて選択すること
   を特徴とする請求項６記載の交差点検出方法。
9. 前記複数段階での判定結果に基づいて、前記交差点開始位置の周辺の状況を区分すること
   を特徴とする請求項６記載の交差点検出方法。
10. 前記交差点に特有な特有物体を示す特有データを取得し、前記車載データの取得地点から前記所定距離以内に存在する前記交差点に関する前記特有データを選択し、
    前記車載データの前記第１データに前記特有物体が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
    を特徴とする請求項１記載の交差点検出方法。
11. 前記特有データは、交差点内から観測される前記特有物体の形状、大きさ、色の少なくとも１つに関する情報と、交差点の任意地点から前記特有物体への方向、距離、高さの少なくとも１つに関する情報とを有していること
    を特徴とする請求項１０記載の交差点検出方法。
12. 参照する前記特有データの前記特有物体が交差点内および交差点外の両方で観測される場合、交差点内で観測される前記特有物体の見かけの数値を、前記特有物体の大きさ、位置および方向に基づいて推定し、前記車載データの前記第１データと前記見かけの数値とに基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定し、
    前記見かけの数値は、前記車載データの前記第１データにおける前記特有物体の画角、位置、大きさのいずれかであること
    を特徴とする請求項１０記載の交差点検出方法。
13. 前記車載データの取得地点から前記所定距離以内に存在する前記交差点に関する前記特有データを選択する際、前記移動体の進行方向に基づいて、前記特有データを選択すること
    を特徴とする請求項１０記載の交差点検出方法。
14. 移動体周辺の状態を調査する際に使用される第１データと移動体の位置を示す第１位置情報とを含む車載データと、交差点の位置を示す第２位置情報を含む地図データとを受け、前記第１位置情報および前記第２位置情報に基づいて、前記交差点から所定距離以内の地点で取得された前記車載データを選択する選択部と、
    前記選択部で選択された前記車載データの前記第１データに交差点の特徴が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定する特定部と、
    前記特定部で特定された前記車載データに基づいて探索範囲の開始位置を決定し、前記車載データの探索方向を前記車載データの記録時間方向と逆行する時間方向に決定する探索位置決定部と、
    前記探索位置決定部で決定した前記探索範囲に含まれる前記車載データから判定対象の前記車載データを前記探索方向にしたがって順次選択し、判定対象の前記車載データに交差点開始位置に対応する特徴が出現するか否かを判定し、前記交差点開始位置に対応する特徴が出現した前記車載データから前記交差点開始位置の前記車載データを特定する検出部と
    を備えていることを特徴とする交差点検出システム。
15. 前記交差点に特有な特有物体を示す特有データを受け、前記選択部で選択された前記車載データの取得地点から前記所定距離以内に存在する前記交差点に関する前記特有データを選択する特有データ選択部を備え、
    前記特定部は、前記選択部で選択された前記車載データの前記第１データに前記特有物体が存在するか否かを判定し、判定結果に基づいて、交差点内で取得された前記車載データを特定すること
    を特徴とする請求項１４記載の交差点検出システム。