JP2015036842A - 走行可否判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両が走行路を走行できるか否かを判定する処理負荷を低減する走行可否判定装置を提供する。【解決手段】走行可否判定装置は、自車両の周囲の物体および道路状況を表わす周囲情報を取得し（Ｓ４００）、周囲情報に基づいて、車線を区画する区画線から自車両が走行する走行路を検出し（Ｓ４０２）、周囲情報に基づいて自車両の周囲に存在する物体を検出する（Ｓ４０４）。走行可否判定装置は、検出された走行路と物体とに基づいて、識別器としてＳＶＭを使用して自車両が走行すると想定される想定経路を一つ以上生成し（Ｓ４０６）、走行路の境界を表わす検出点と物体を表わす検出点とから、想定経路の形状を特徴付ける特徴点を抽出する（Ｓ４０８）。走行可否判定装置は、特徴点と想定経路との距離を算出し（Ｓ４１０）、算出した距離に基づいて自車両が走行路を走行できるか否かを判定する（Ｓ４１２）。【選択図】図９

Description

本発明は、自車両が走行路を走行できるか否かを判定する走行可否判定装置に関する。

自車両の軌跡と自車両の周囲に存在する他物体の軌跡とを予測し、自車両と他物体とが衝突するか否かを判定する技術が公知である（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１に開示された技術によると、まず、自車両と他物体とが交差して衝突するか否かを簡易的に判定し、自車両と他物体とが衝突する可能性がないか低い場合には、簡易判定だけで自車両と他物体との運動の予測を終了する。これに対し、簡易判定により衝突する可能性があると判断すると、さらに詳細に自車両と他物体との運動を予測する。

特開２０１１−２２７５８２号公報

特許文献１においては、簡易判定により衝突する可能性があると判断すると、さらに詳細に自車両と他物体との運動を予測するので、自車両と他物体とが衝突するか否かの判定が、簡易判定と詳細判定との２段階になることがある。その結果、衝突するか否かを判定するための処理時間が長くなり、処理負荷が増加するという問題がある。

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、自車両が走行路を走行できるか否かを判定する処理負荷を低減する走行可否判定装置を提供することを目的とする。

本発明の走行可否判定装置は、周囲情報取得手段と、物体検出手段と、走行路検出手段と、経路生成手段と、特徴点抽出手段と、走行可否判定手段と、を備えている。
周囲情報取得手段は自車両の周囲情報を取得し、物体検出手段は周囲情報取得手段が取得する周囲情報に基づいて自車両の周囲の物体を検出し、走行路検出手段は周囲情報に基づいて自車両が走行する走行路を検出する。

経路生成手段は、物体検出手段が検出する物体と、走行路検出手段が検出する走行路とに基づいて、自車両が走行路において走行すると想定される想定経路を一つ以上生成し、特徴点抽出手段は経路生成手段が生成する想定経路の形状を特徴付ける走行路の境界上および物体上の特徴点を抽出し、走行可否判定手段は特徴点抽出手段が抽出する特徴点と一つ以上の想定経路との距離に基づいて自車両が走行路を走行できるか否かを判定する。

この構成によれば、想定経路の形状を特徴付ける走行路の境界上および物体上の特徴点に着目することにより、特徴点以外の走行路の境界上および物体上の点と想定経路との距離を算出することなく、特徴点と想定経路との距離に基づいて、現時点の道路状況において自車両が走行路を走行できるか否かの走行可否を判定できる。これにより、特徴点と想定経路との距離に基づいて自車両の走行可否を簡単に判定できるので、走行可否を判定するための処理負荷を低減できる。

本実施形態の走行可否判定装置を示す機能ブロック図。 （Ａ）は走行路および物体の検出を説明する模式図、（Ｂ）は想定経路の生成を説明する模式図。 複数の想定経路と特徴点との距離に基づく走行可否を説明する模式図。 特徴点から所定範囲内の想定経路における走行可否を説明する模式図。 想定経路上の点から所定範囲内の特徴点に関する走行可否を説明する模式図。 自車両周囲の安全領域を説明する模式図。 走行可否の判定を説明する模式図。 移動物体を説明する模式図。 走行可否判定処理を示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態を図に基づいて説明する。
図１に示す走行可否判定装置２は、周囲情報取得部１０と、走行路検出部２０と、物体検出部２２と、経路生成部３０と、特徴点抽出部３２とを備えており、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を有するマイクロコンピュータにより主に構成されている。

周囲情報取得部１０は、車両前方の直進方向を中心とする所定角度範囲を検出エリアとする前方センサと、車両左側方の車幅方向を中心とする所定角度範囲を検出エリアとする左側方センサと、車両右側方の所定角度範囲（左側方センサと同様）を検出エリアとする右側方センサとが出力する信号に基づいて、車両周囲の物体および道路状況を表わす周囲情報を取得する。

また、周囲情報取得部１０は、前記センサ群と、車両後方の所定角度範囲を検出エリアとする後方センサとが出力する信号に基づいて、車両周囲の物体および道路状況を表す周囲情報を取得してもよい。

前方センサ、左右の側方センサおよび後方センサは、カメラ等の画像センサ、レーザレーダ、ミリ波レーダ、ソナー等の少なくともいずれかから構成されている。
車両周囲の物体は、車線区画突起物、他車両、歩行者等の他、自車両の走行路を制限する地形や建造物等を含む。周囲情報取得部１０は、個々の物体の情報として、位置、大きさ、高さ、道路に沿った長さ等を取得する。

また、周囲情報取得部１０は、道路状況として、車線境界線、車道中央線、車道外側線等の路面に描かれた道路の区画線の種類と、区画線上の複数の位置座標に基づいて規定される直線、曲線等の道路形状の情報と、道路幅とを取得する。周囲情報取得部１０は、道路状況として、ＧＰＳ装置などの衛星測位装置から取得する自車両の位置（自車位置）と、ナビゲーション装置が有する地図ＤＢとから、自車両の周囲の道路形状および道路幅を取得してもよい。

走行路検出部２０は、図２の（Ａ）に示すように、周囲情報取得部１０が取得する画像データに基づいて、自車両の進行方向に向かって左右両側の道路上に検出する検出点２１０、２１２により車線区画線２０２、２０４を検出する。車線区画線２０２、２０４は自車両が走行する走行路２００の境界を表わす。

物体検出部２２は、図２の（Ａ）に示すように、周囲情報取得部１０が周囲情報として取得するレーダの走査情報またはカメラの画像データに基づいて、自車両の前方に検出する検出点２２２により駐車車両等の物体２２０を検出する。カメラの場合、ステレオカメラのように立体を表わす立体画像データを採用してもよい。

経路生成部３０は、図２の（Ｂ）に示すように、車線区画線２０２を表わす検出点２１０を一つのクラスとし、車線区画線２０４を表わす検出点２１２と物体２２０を表わす検出点２２２とを別のクラスとし、これら検出点２１０、２１２、２２２を自車両の進行方向に向かって左右両側の異なるクラスに分類する識別面２３０を生成する。

経路生成部３０は、例えばサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を識別器とし、識別面２３０によって左右にそれぞれ分類された検出点２１０、２１２、２２２に対し、進行方向に沿って所定範囲の位置をずらしながら、所定範囲内の検出点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い検出点との距離が最大になるように、識別関数を用いて識別面２３０を生成する。この識別面２３０が、自車両が走行すると想定される想定経路２４０となる。

所定範囲内の検出点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い検出点が、後述するように特徴点として抽出される。識別面２３０は特徴点３１０、３１２との距離が最大になるように生成され、その他の検出点２１０、２１２、２２２は識別面２３０の生成に関係しない。そして、識別面２３０が自車両の想定経路２４０になるので、想定経路２４０の形状は特徴点３１０、３１２により特徴付けられる。

特徴点抽出部３２は、経路生成部３０が識別面２３０を生成するときに、識別面２３０によって左右にそれぞれ分類された検出点２１０、２１２、２２２に対し、進行方向に沿って所定範囲をずらしながら、所定範囲内の検出点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い検出点を特徴点３１０、３１２として抽出する。特徴点３１０は検出点２１０側のクラスの特徴点であり、特徴点３１２は検出点２１２、２２２側のクラスの特徴点である。

尚、図２では、車線区画線２０２、２０４から逸脱して走行できないことを想定して車線区画線２０２、２０４上の検出点２１０、２１２から特徴点を抽出した。これに対し、道路において追い越し可能な中央線等のように車線区画線から逸脱して走行できる場合、特徴点抽出部３２は車線区画線上の検出点から特徴点を抽出しなくてもよい。

走行可否判定部４０は、想定経路２４０上の任意の点と特徴点３１０、３１２との距離を算出し、この距離の範囲内で自車両が走行路２００を走行できるか否かの走行可否を判定する。

特徴点３１０、３１２は、進行方向に沿って、所定範囲内の検出点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い点であるから、想定経路２４０と特徴点３１０、３１２との距離を算出することにより、自車両が車線区画線２０２、２０４および物体２２０に接触することなく走行路２００を走行できるか否かを判定できる。特徴点３１０、３１２以外の他の検出点２１０、２１２、２２２と想定経路２４０との距離を算出する必要はない。

図２では、想定経路２４０が一つ生成される例について説明したが、走行路２００の状況によっては想定経路２４０を複数生成してもよい。例えば、図３において、自車両１００から物体２００に向かって、物体２００の左右両側にそれぞれ想定経路２４０ａ、２４０ｂを生成できる。

想定経路２４０ａは、車線区画線２０２を表わす検出点２１０を一つのクラスとし、車線区画線２０４を表す検出点２１２と物体２２０を表わす検出点２２２とを別のクラスとし、これら検出点２１０、２１２、２２２を自車両１００の進行方向に向かって左右両側の異なるクラスに分類する識別面２３０ａを想定経路としたものである。特徴点３１０ａ、３１２ａは、車線区画線２０２と物体２２０との間において最も識別面２３０ａに近い検出点２１０、２２２を抽出したものである。

また、想定経路２４０ｂは、車線区画線２０２を表す検出点２１０と物体２２０を表わす検出点２２２とを一つのクラスとし、車線区画線２０４を表わす検出点２１２を別のクラスとし、これら検出点２１０、２２２、２１２を自車両１００の進行方向に向かって左右両側の異なるクラスに分類する識別面２３０ｂを想定経路としたものである。特徴点３１０ｂ、３１２ｂは、物体２２０と車線区画線２０４との間において最も識別面２３０ｂに近い検出点２２２、２１２を抽出したものである。

そして、右側の実線で示す想定経路２４０ａについて、物体２２０の特徴点３１２ａと走行区画線２０２の特徴点３１０ａとのうち、想定経路２４０ａに近い方の特徴点と想定経路２４０ａとの距離をｄ１とする。図３では、特徴点３１２ａと特徴点３１０ａとのうち特徴点３１２ａの方が想定経路２４０ａに近い例を示している。

また、左側の点線で示す想定経路２４０ｂについて、物体２２０の特徴点３１０ｂと走行区画線２０４の特徴点３１２ｂとのうち、想定経路２４０ｂに近い方の特徴点と想定経路２４０ｂとの距離をｄ２とする。図３では、特徴点３１０ｂと特徴点３１２ｂとのうち特徴点３１０ｂの方が想定経路２４０ｂに近い例を示している。

そして、ｄ１＞ｄ２の場合、右側の実線で示す最適な想定経路２４０ａと物体２２０の特徴点３１２ａとの距離ｄ１に基づいて、自車両１００が走行路２００を走行できるか否かを判定する。

走行路２００に物体２００が複数存在し、３個以上の想定経路２４０が生成できる場合も、想定経路２４０と特徴点との距離を比較し、最大の距離となる最適な想定経路２４０と特徴点との距離に基づいて、自車両１００が走行路２００を走行できるか否かを判定すればよい。

想定経路２４０と特徴点３１０、３１２との距離に基づいて走行可否を判定する場合、例えば、図４に示すように、走行可否判定部４０は、一つの特徴点３１２から所定範囲２４２内の想定経路２４０上の点２４４と特徴点３１２とを結ぶ直線の長さに基づいて、一つの特徴点３１２について走行可否を判定してもよい。

また、図５に示すように、走行可否判定部４０は、想定経路２４０上の任意の点２４６から所定範囲２４８内の特徴点３１２と点２４６とを結ぶ直線の長さに基づいて、点２４６における走行可否を判定してもよい。

走行可否の判定において、走行可否判定部４０は、想定経路２４０を走行するときの自車両１００の向きを考慮することが望ましい。例えば図５において、走行可否判定部４０は、想定経路２４０上の任意の点２４６において想定経路２４０に接線２５０を引き、点２４６から所定範囲２４８内の特徴点３１２について、特徴点３１２から接線２５０に下ろした垂線の長さを特徴点３１２と接線２５０との距離として算出する。

そして、所定範囲２４８内の特徴点３１２と接線２５０との距離に基づいて、自車両１００が物体２２０に接触するか否かを判定することにより、点２４６における自車両１００の走行可否を判定する。所定範囲２４８内の特徴点３１２について一つでも走行できないと判定すると、想定経路２４０の点２４６を自車両１００は走行できないと判定する。

物体２２０上の特徴点だけでなく、点２４６から所定範囲２４８内の車線区画線２０２、２０４上の特徴点についても同様に、点２４６における接線２５０に特徴点から下ろした垂線の長さに基づいて走行可否を判定する。

そして、点２４６から所定範囲２４８内に特徴点が存在しない場合には、走行経路２４０の点２４６を自車両１００は走行できると判定する。
所定範囲２４８内の特徴点３１２から接線２５０に下ろした垂線の長さに基づいて点２４６における走行可否を判定する代わりに、所定範囲２４８内の特徴点３１２と点２４６とを結んだ直線の長さに基づいて走行可否を判定してもよい。

また、図６に示すように、自車両１００の周囲に予め安全マージンとして安全領域１１０を設定してもよい。特徴点３１２と接線２５０との距離に基づいて、安全領域１１０を加えた自車両１００が物体２２０および車線区画線２０２、２０４に接触することなく想定経路２４０を安全に走行できるか否かを判定することにより、自車両１００の走行可否を判定する。このように安全領域１１０を設定することにより、現時点の道路状況において自車両１００は走行路２００を安全に走行できる。

図６の（Ａ）に示す安全領域１１０は、自車両１００の周囲に、左右で同じ幅（αｍ）、前後で同じ幅（βｍ）の安全領域１１０を設定した例である。
図６の（Ｂ）に示す安全領域１１０は、ドライバが取得する視覚情報量に基づいて自車両１００の周囲に安全領域１１０を設定した例である。視覚情報が多いほど物体と接近するときにドライバが感じる恐怖感は大きくなると考えられるので、視覚情報が多い順番に、前方の幅（γｍ）、後方の幅（βｍ）、左右の幅（αｍ）を、γ＞β＞αとなるように設定している。

また、特徴点３１０、３１２と想定経路２４０との距離が所定値よりも小さい場合にだけ、図５で説明した特徴点と想定経路に引いた接線との距離に基づいて自車両の向きを考慮した走行可否の判定処理を実行してもよい。特徴点３１０、３１２と想定経路２４０との距離が所定値よりも小さい場合には、図５で説明した走行可否の判定処理を行わずに走行可能と判断する。これにより、走行可否の判定処理に要する負荷を低減できる。

例えば図７において、物体２２０上の特徴点３１２と想定経路２４０との距離ｄ１、ｄ２は、両方共に所定値ｋよりも大きいので、走行可否判定部４０は、物体２２０に接触することなく自車両が走行路２００を走行できると判定する。

これに対し、物体２６０上の特徴点３１０と想定経路２４０との距離ｄ３は、所定値ｋよりも小さいので、図５で説明した走行可否の判定処理を実行する。
また、特徴点３１０、３１２と想定経路２４０との距離が最も小さい場合にだけ、図５で説明した特徴点と想定経路に引いた接線との距離に基づいて自車両の向きを考慮した走行可否の判定処理を実行してもよい。最も距離が小さい場合においても走行可能と判定されれば、走行可能と判断する。これにより、走行可否の判定処理に要する負荷を低減できる。

例えば、図７において、物体２２０、２６０上の特徴点３１２、３１０と想定経路２４０との距離ｄ１、ｄ２、ｄ３のうちｄ３が最も小さいので、物体２６０と想定経路２４０とについて、図５で説明した走行可否の判定処理を実行する。

尚、物体検出部２２が検出する物体は停止物体に限るものではなく、図８に示すように、歩行者、他車両等の移動物体１２０でもよい。物体検出部２２は、移動物体１２０の位置の変化等から移動物体１２０の移動方向および移動速度を検出する。そして、物体検出部２２は、移動物体１２０の移動方向および移動速度に基づき、所定時間経過後の移動物体１２０の移動領域１３０を推定する。

そして物体検出部２２は、移動物体１２０の移動領域１３０における１個以上の任意の点１３２の位置を、移動物体１２０の位置として検出する。 （走行可否判定処理）
走行可否判定処理の流れについて図９に基づいて説明する。図９に示す走行可否判定処理は走行可否判定装置２により常時実行される。図９において「Ｓ」はステップを表わしている。

周囲情報取得部１０は、カメラの画像データおよびレーダが走査する走査情報等から、自車両の周囲の物体および道路状況を表わす周囲情報を取得する（Ｓ４００）。走行路検出部２０は、Ｓ４００において取得した周囲情報に基づいて、車線を区画する区画線から自車両が走行する走行路を検出し（Ｓ４０２）、物体検出部２２は周囲情報に基づいて自車両の周囲に存在する物体を検出する（Ｓ４０４）。

経路生成部３０は、走行路検出部２０により検出された走行路と、物体検出部２２により検出された物体とに基づいて、識別器を使用して自車両が走行すると想定される想定経路を一つ以上生成する（Ｓ４０６）。

特徴点抽出部３２は、走行路検出部２０により検出された走行路の境界を表わす検出点と、物体検出部２２により検出された物体を表わす検出点とから、想定経路の形状を特徴付ける特徴点を抽出する（Ｓ４０８）。想定経路が複数ある場合には、想定経路毎に特徴点を抽出する。

走行可否判定部４０は、特徴点と想定経路との距離を算出し（Ｓ４１０）、算出した距離に基づいて自車両が想定経路を走行できるか否かを判定する（Ｓ４１２）。これにより、現時点の道路状況において自車両が走行路を安全に走行できるか否かを判定できる。

以上説明したように、特徴点３１０、３１２は、進行方向に沿って所定範囲の位置をずらしながら、所定範囲内の検出点２１０、２１２、２２２のうち識別面２３０に最も近い点を抽出したものであるから、特徴点３１０、３１２以外の他の検出点２１０、２１２、２２２と想定経路２４０との距離を算出することなく、特徴点３１０、３１２と想定経路２４０との距離を算出することにより、少なくとも一つ以上の想定経路２４０を走行できるか否かを判定し、走行路２００を自車両が走行できるか否かを判定できる。

このように、特徴点３１０、３１２以外の他の検出点２１０、２１２、２２２と想定経路２４０との距離を算出する必要がなく、特徴点３１０、３１２と想定経路２４０との距離に基づいて走行可否を簡単に判定できる。これにより、走行可否を判定するための処理負荷を低減できる。

［他の実施形態］
本発明では、識別面を生成する識別器として、ＳＶＭ以外にも、パーセプトロン、ニューラルネットワーク等を用いてもよい。

上記実施形態では、ＧＰＳ装置などの衛星測位装置から自車位置を取得したが、周囲情報取得部１０が取得する周囲情報として、例えば実際の建物、横断歩道、信号等の情報と地図ＤＢが示す情報とを照合して自車位置を取得してもよい。

また、上記実施形態の走行可否判定装置を、車速、操舵角、制動力等を自動的に制御し、物体との衝突を避けて走行路を走行する走行支援装置に適用してもよい。この場合、上記実施形態の走行可否判定装置で走行可能と判定された想定経路が、自車両が走行路を走行するときの走行経路となる。

上記実施形態の走行可否判定装置を走行支援装置に適用して複数の物体を回避する走行経路を得る場合、走行可能と判定された想定経路に対し、物体との距離、走行距離または操舵積算量等による評価関数を用いて走行経路を選択してもよい。

このように、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の実施形態に適用可能である。

２：走行可否判定装置、１０：周囲情報取得部（周囲情報取得手段）、２０：走行路検出部（走行路検出手段）、２２：物体検出部（物体検出手段）、３０：経路生成部（経路生成手段）、３２：特徴点抽出部（特徴点抽出手段）、４０：走行可否判定部（走行可否判定手段）、２００：走行路、２０２、２０４：車線区画線（走行路の境界）、２１０、２１２：検出点、２２０、２６０：物体、２２２：検出点、２３０：識別面、２４０：想定経路、２５０：接線、３１０、３１２：特徴点

Claims (13)

1. 自車両の周囲情報を取得する周囲情報取得手段（１０、Ｓ４００）と、
   前記周囲情報取得手段が取得する前記周囲情報に基づいて前記自車両の周囲の物体を検出する物体検出手段（２２、Ｓ４０４）と、
   前記周囲情報に基づいて前記自車両が走行する走行路を検出する走行路検出手段（２０、Ｓ４０２）と、
   前記物体検出手段が検出する前記物体と、前記走行路検出手段が検出する前記走行路とに基づいて、前記自車両が前記走行路において走行すると想定される想定経路を一つ以上生成する経路生成手段（３０、Ｓ４０６）と、
   前記経路生成手段が生成する前記想定経路の形状を特徴付ける前記走行路の境界上および前記物体上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段（３２、Ｓ４０８）と、
   前記特徴点抽出手段が抽出する前記特徴点と前記特徴点により形状を特徴付けられる前記想定経路との距離に基づいて前記自車両が前記走行路を走行できるか否かの走行可否を判定する走行可否判定手段（４０、Ｓ４１０、Ｓ４１２）と、
   を備えることを特徴とする走行可否判定装置（２）。
2. 前記経路生成手段は、前記走行路検出手段により検出された前記走行路の境界を表わす検出点と前記物体検出手段により検出された前記物体を表わす検出点とに基づいて前記想定経路を生成することを特徴とする請求項１に記載の走行可否判定装置。
3. 前記経路生成手段は、前記自車両の進行方向に向かって前記検出点を左右に分類する識別面であって、前記走行路に沿って、所定範囲内の前記検出点のうち前記識別面に最も近い前記検出点との距離が最大になるように前記識別面を生成し、この識別面を前記想定経路とすることを特徴とする請求項２に記載の走行可否判定装置。
4. 前記経路生成手段は、前記自車両の進行方向に向かって前記検出点を左右に分類する識別関数を用いた識別器により前記識別面を生成することを特徴とする請求項３に記載の走行可否判定装置。
5. 前記特徴点抽出手段は、前記走行路に沿って、所定範囲内の前記検出点と前記想定経路との距離を算出し、所定範囲内の前記検出点のうち前記想定経路に最も近い前記検出点を前記特徴点として抽出することを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
6. 前記特徴点抽出手段は、所定範囲内の前記検出点のうち、前記想定経路に最も近い前記検出点を識別関数を用いた識別器により前記特徴点として抽出することを特徴とする請求項５に記載の走行可否判定装置。
7. 前記特徴点抽出手段は、前記走行路の境界から逸脱して前記自車両が走行できないとき、前記走行路検出手段により検出された前記走行路の境界を表わす検出点から前記特徴点を抽出することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
8. 前記走行可否判定手段は、前記想定経路上の任意の点において前記特徴点との距離に基づいて前記走行可否を判定することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
9. 前記走行可否判定手段は、前記想定経路上の任意の点において、前記特徴点との距離と前記自車両の向きとに基づいて前記走行可否を判定することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
10. 前記走行可否判定手段は、前記想定経路上の任意の点において前記想定経路に接線を引き、前記接線と前記特徴点との距離に基づいて前記走行可否を判定することを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
11. 前記走行可否判定手段は、前記自車両の周囲に安全マージンとして安全領域を設定し、前記特徴点と前記想定経路との距離に基づいて、前記安全領域を含んだ前記自車両が前記走行路を走行できるか否かを判定することを特徴とする請求項１から１０のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
12. 前記走行可否判定手段は、前記想定経路上の任意の点における前記走行可否を判定する場合、前記任意の点から所定範囲内の前記特徴点と前記想定経路との距離に基づいて前記走行可否を判定することを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。
13. 前記走行可否判定手段は、任意の前記特徴点に対する前記走行可否を判定する場合、任意の前記特徴点と、この特徴点から所定範囲内の前記想定経路上の点との距離に基づいて前記走行可否を判定することを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の走行可否判定装置。

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