JP2016170563A

JP2016170563A - 道路幅推定装置及び道路幅推定方法

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Publication number: JP2016170563A
Application number: JP2015049106A
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Inventors: 仁吾安達; Jingo Adachi
Original assignee: Denso IT Laboratory Inc
Current assignee: Denso IT Laboratory Inc
Priority date: 2015-03-12
Filing date: 2015-03-12
Publication date: 2016-09-23
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Abstract

【課題】車両などの移動体に搭載されたセンシング機器を用いて得られた観測データ群から、道路幅を推定する。
【解決手段】移動体に搭載されたセンサーによって道路端がセンシングされた観測データ群が分布する仮想空間内に経路推定を行うためのフィルタを配置し、前方周辺の観測データ群を読み取らせながらフィルタを移動させる。フィルタによって読み取られた観測データ群に関して、道路の延伸方向に対して垂直な同一直線上に位置しない道路端のずれ（道路の延伸方向に対するずれ）を考慮するカルマンフィルタ用いて、道路幅の計算を行う。
【選択図】図１１

Description

本発明は、車両などの移動体に搭載されたセンシング機器（レーザー、レーダー、カメラなど）を用いて得られた観測データ群から道路幅を推定する技術に関する。

従来の道路形状推定技術として、例えば、下記の非特許文献１や非特許文献２に開示されている技術が存在する。非特許文献１や非特許文献２には、センシングされた道路端の観測データ群に基づいて、道路形状を推定する手法が開示されている。

センシング機器によって道路がセンシングされると、道路の左右に存在する物体（縁石、ガードレール、壁など）の位置情報を含む観測データ群が得られる。観測データ群は、道路の延伸方向（道路上を走行する車両の進行方向）に沿って、部分的に途切れた線や点の集合として得られる。とりわけ、点の集合としてセンシングされる場合の様子を図１２（ａ）に示す。図１２（ａ）には、記号「＋」によって、センシングされた物体の座標（観測点）が表されている。これらは多くの場合、車両に設置されたカメラやレーザー、レーダーなどのセンシング機器によって、車両の近傍から遠方（５０ｍから１５０ｍ先）までセンシングされる。なお、本明細書では、センシング機器によるセンシングで得られるデータを観測データ、複数の観測データを観測データ群、センシングされた物体及びその位置を観測点と呼ぶ。

道路形状を推定するためには、得られた部分的な観測データをつないで、道路端左右の線として復元しなければならない。その復元した結果の例を図１２（ｂ）に示す。

非特許文献１や非特許文献２に開示されている従来の道路形状推定技術では、センシングされた道路端の観測データ群のうち、どの観測データが道路の左端又は右端に属するかが既知となっており、どちらか片方の集合のみを選別して所定の曲線にフィットさせ、片方の道路端形状を推定する。フィットさせる曲線にはクロソイド曲線や多項式が用いられている。非特許文献１や非特許文献２の開示技術を用いて道路幅の推定を行う場合、左端及び右端の道路端形状をそれぞれ推定した後、これらの道路端間の距離を計算すればよい。

また、下記の特許文献１には、道路に沿って存在する路側物、先行車両、対向車両を検出し、路側物に関する情報から道路幅、先行車両に関する情報から推定した道路幅、及び対向車両に関する情報から推定した道路幅を用いて、先行車両及び対向車両に関する情報に基づいて走行環境として道路幅を推定する技術が開示されている。特許文献１の開示技術によれば、路側物に関する情報から道路幅の推定を行う場合、道路に沿って左側に配置された路側物と、道路に沿って右側に配置された路側物とを検知した場合、車両を横方向の基準として、検出した左右の路側物における横位置の最小値を足し合わせることで道路幅を推定する。

特開２００９−７５６４５号公報（要約書、段落００３１、図３）

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 14, No.2 Feb 1992, "Recursive 3-D road and relative ego-state recognition", Dickmanns, E.D. and Mysliwetz, B.D Sensors 2013, 13, 3270-3298; "Robust Lane Sensing and Departure Warning under Shadows and Occlusions" Rodolfo Tapia-Espinoza and Miguel Torres-Torriti

上述のように、非特許文献１や非特許文献２の開示技術では、センシングされた道路端の観測データが道路の左端又は右端のどちらに属するかが既知である故、道路の左端又は右端のどちらか一方の観測データ群の集合を用いて、片方の道路端形状の推定が可能である。しかしながら、センシングされた道路端の観測データが道路の左端又は右端のどちらに属するか既知ではない場合も考えられる。

例えば、センシングされた観測点がセンサーから遠く離れている場合（例えば１００ｍ以上の長距離の場合）、センシングされた道路端の観測データが、道路の左側の観測データなのか、右側の観測データなのかを区別することが容易ではない場合がある。その状況を図１２（ｃ）に示す。

センシングされた道路端の観測データ群のうち、センサーから近距離に存在する観測点の観測データについては、道路の左端又は右端のどちらに属するかを正確に推定することができる。例えば、図１２（ｃ）に図示されている観測点Ａは、センサーの左手（車両の進行方向に対して左側）から検知されており、道路の左端のものと推定できる。

しかしながら、センシングされた道路端の観測データ群のうち、センサーから遠距離に存在する観測点の観測データは、道路全体の形状に影響されて、道路の左端又は右端のどちらに属するかを正確に推定することができない場合がある。例えば、図１２（ｃ）に示す観測点Ｂは、道路全体が右に曲がっているため、センサーの右手（車両の進行方向に対して右側）から検知される。その結果、実際には観測点Ｂは道路の左端に存在しているにもかかわらず、道路の右端に位置する観測点であると勘違いしてしまう可能性がある。このような誤認識は、観測点がセンサーから遠方であるほど、あるいは観測データにノイズが多く含まれているほど問題となってくる。本明細書では、上記の誤認識に係る問題を「観測データ左右判定問題」と呼ぶ。

「観測データ左右判定問題」が道路幅の推定に大きな影響を及ぼすことは明らかである。道路幅の推定において、例えば道路の左端に存在している観測点を、道路の右端に存在する観測点であると誤認識してしまうと、有益な結果を得ることはできない。非特許文献１や非特許文献２の開示技術、特許文献１の開示技術はいずれも、上記の「観測データ左右判定問題」を解決するものではない。非特許文献１や非特許文献２の開示技術では、観測点が道路の左端又は右端のどちらに属するかが既知であることを前提としており、観測点が道路の左端又は右端のどちらに属するかを判断するものではない。また、特許文献１の開示技術では、道路が直線であることを前提として、観測点が道路の左端又は右端のどちらに属するかを判断しているが、道路が曲がっている場合は考慮されていない。

さらに、特許文献１の開示技術では、道路が曲がっている場合は考慮されていないことから、下記の「左右観測データのずれ」の問題を解決することができない。以下、観測データ群を用いて道路幅の推定を行った場合における「左右観測データのずれ」の問題について説明する。

図１３には、道路の延伸方向に対して垂直な線上に観測点が存在する場合に道路幅を見積もる方法が図示されている。道路の左右両方に存在する観測点を結ぶ直線が、道路の延伸方向を向いた直線（観測点から道路の中心を通る経路曲線に垂直に交わる点において、当該経路曲線に接する接線）に対して垂直になる場合には、道路幅は単純にこれら２つの観測点の間の距離と等しくなる。

しかしながら、図１３のように２つの観測点が同一の垂直な線上に存在することはまれであり、実際には、図１３に示すように２つの観測点が同一の垂直な線上に存在せずにずれた状態になっていることが多い。本明細書では、このずれを「左右観測データのずれ」と呼び、２つの観測点のそれぞれから道路の延伸方向を向いた直線に対して垂直に下ろした点（以下、観測点から下ろした垂線の足と呼ぶ）間の距離ｄによって表す。例えば、距離ｄが０の場合には「左右観測データのずれ」はなく、距離ｄが０より大きい値を取る場合には「左右観測データのずれ」が存在している。

道路幅は、例えば、観測点から道路の延伸方向に対して垂直に下ろした垂線の足と、観測点との距離を利用して推定することが可能である。例えば、図１４の例において、観測点Ａとその垂線の足ａとの距離がＷＡ、観測点Ｂとその垂線の足ｂとの距離がＷＢの場合、道路幅をこれらの距離の和ＷＡ＋ＷＢと推定することができる。特許文献１の開示技術では、道路幅の推定に上記の方法が採用されており、複数の観測点の中から道路の右側に存在する観測点の中から最も内側に存在する点を観測点Ａにするとともに、道路の左側に存在する観測点の中から最も内側に存在する点を観測点Ｂとして、これらの観測点から得られる距離がＷＡ及びＷＢの和を道路幅とみなしている。

この道路幅の推定方法によれば、道路幅が一定の直線形状の道路の場合には、真の道路幅に近い値を得ることができる。しかしながら、道路形状が曲がっている場合や道路幅が変化している場合などにおいては、真の道路幅との誤差が大きくなる。

例えば、図１５に図示されているように道路形状が曲がっている場合には、「左右観測データのずれ」のある２つの観測点Ａ、Ｂを用いて推定される道路幅ＷＡ＋ＷＢと真の道路幅との間に誤差が生じる。「左右観測データのずれ」の距離ｄが大きいほど、あるいは道路の曲がり具合（曲率）が大きいほど、この誤差は大きくなる。

また、例えば、図１６に図示されているように道路幅が変化している場合も同様に、「左右観測データのずれ」のある２つの観測点Ａ、Ｂを用いて推定される道路幅ＷＡ＋ＷＢと真の道路幅との間に誤差が生じる。「左右観測データのずれ」の距離ｄが大きいほど、あるいは道路幅の変化率が大きいほど、この誤差は大きくなる。

本発明は、上記の問題を考慮して、センシングされた観測データが道路の左端又は右端のどちらに属するかをより精度良く推定するとともに、「左右観測データのずれ」を考慮しながら、道路幅をより正確に推定できるようにする道路幅推定装置及び道路幅推定方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明によれば、道路を走行する移動体に設置されたセンシング機器によってセンシングされた観測データ群を用いて、前記道路の道路幅を推定する道路幅推定装置であって、
前記センシングにおける所定の範囲内に存在する観測データ群を取得する観測データ群取得部と、
位置座標及び進行方向をパラメータとして有するフィルタを前記観測データ群が分布する仮想空間に配置し、前記観測データ群取得部によって取得された前記観測データ群を用いて前記道路幅を計算する道路幅計算部と、
前記進行方向計算部で計算された前記フィルタの進行方向に沿って、前記フィルタを前記仮想空間内で移動させるフィルタ移動部とを有し、
前記道路幅計算部が、
前記フィルタの現在の位置を基準として所定の範囲内に存在する前記観測データを選択する選択部と、
前記フィルタの進行方向を基準として、前記道路の右側に位置する観測データと、前記道路の左側に位置する観測データとを選別する左右選別部と、
前記道路の右側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第１の投影点を計算するとともに、前記道路の左側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第２の投影点を計算する投影点計算部と、
暫定的な道路幅として、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第１の投影点との距離と、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第２の投影点との距離との和を計算する暫定道路幅計算部と、
前記投影点計算部によって計算された前記第１及び第２の投影点の間の距離を計算するずれ計算部と、
前記暫定道路幅計算部によって計算された前記暫定的な道路幅ベクトルの方向に対して、前記フィルタの移動前に計算された道路幅とのずれを抑えながらスムージング処理によって前記道路幅を計算するスムージング処理部とを有し、
前記スムージング処理部において前記フィルタの移動前に計算された道路幅と前記暫定的な道路幅とを用いて前記道路幅を計算する際に、前記第１及び第２の投影点の間の距離が大きいほど、前記推定される結果である道路幅への前記暫定的な道路幅による影響を抑えるよう構成されている道路幅推定装置が提供される。

また、上記目的を達成するため、本発明によれば、道路を走行する移動体に設置されたセンシング機器によってセンシングされた観測データ群を用いて、前記道路の道路幅を推定する道路幅推定方法であって、
前記センシングにおける所定の範囲内に存在する観測データ群を取得する観測データ群取得ステップと、
位置座標及び進行方向をパラメータとして有するフィルタを前記観測データ群が分布する仮想空間に配置し、前記観測データ群取得ステップで取得された前記観測データ群を用いて前記道路幅を計算する道路幅計算ステップと、
前記進行方向計算ステップで計算された前記フィルタの進行方向に沿って、前記フィルタを前記仮想空間内で移動させるフィルタ移動ステップとを有し、
前記道路幅計算ステップにおいて、
前記フィルタの現在の位置を基準として所定の範囲内に存在する前記観測データを選択する選択ステップと、
前記フィルタの進行方向を基準として、前記道路の右側に位置する観測データと、前記道路の左側に位置する観測データとを選別する左右選別ステップと、
前記道路の右側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第１の投影点を計算するとともに、前記道路の左側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第２の投影点を計算する投影点計算ステップと、
暫定的な道路幅として、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第１の投影点との距離と、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第２の投影点との距離との和を計算する暫定道路幅計算ステップと、
前記投影点計算ステップで計算された前記第１及び第２の投影点の間の距離を計算するずれ計算部と、
前記暫定道路幅計算ステップで計算された前記暫定的な道路幅ベクトルの方向に対して、前記フィルタの移動前に計算された道路幅とのずれを抑えながらスムージング処理によって前記道路幅を計算するスムージング処理部とを有し、
前記スムージング処理ステップにおいて前記フィルタの移動前に計算された道路幅と前記暫定的な道路幅とを用いて前記道路幅を計算する際に、前記第１及び第２の投影点の間の距離が大きいほど、前記推定される結果である道路幅への前記暫定的な道路幅による影響を抑える道路幅推定方法が提供される。

本発明の道路幅推定装置及び道路幅推定方法は、道路幅をより正確に推定できるようになるという効果を奏する。特に、道路が曲がっている場合や道路幅が変化している場合などにおける道路幅の推定が可能となる

本発明において、観測データ群の分布する空間をスキャンするためのフィルタ（スイーパー）を示す図である。本発明の実施の形態における基本的な処理の一例を示すフローチャートである本発明の実施の形態において、観測データ群の読み取り範囲の一例を示す図である。本発明の実施の形態において、統計的な見積もりに用いられた道路モデルの一例である。図４の道路モデルから得られた道路幅の誤差の頻度の一例（左右観測データのずれが小さい場合）を示すヒストグラムである。図４の道路モデルから得られた角度誤差の頻度の一例を示すヒストグラムである。図４の道路モデルから得られた角度誤差の頻度の一例（左右観測データのずれが大きい場合）を示すヒストグラムである。図５〜７のヒストグラムに示す分布から得られた分散値を示すグラフである。本発明の実施の形態において用いられるカルマンフィルタの計算式の一例である。本発明の実施の形態における道路幅推定処理の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態における道路幅推定装置の構成の一例を示すブロック図である。（ａ）はセンサーによってセンシングされた観測データ群（複数の観測点）の一例を示す図であり、（ｂ）は観測データ群から復元された道路形状の一例を示す図であり、（ｃ）は、従来の技術において観測データ左右判定問題が起こる一例を示す図である。本発明の実施の形態に係る問題点を説明するための図であり、２つの観測点から正確な道路幅が得られる一例を示す図である。本発明の実施の形態に係る問題点を説明するための図であり、左右観測データのずれを示す図である。本発明の実施の形態に係る問題点を説明するための図であり、道路が曲がっている場合に推定される道路幅が誤差を含むことを示す図である。本発明の実施の形態に係る問題点を説明するための図であり、道路幅が変化している場合に推定される道路幅が誤差を含むことを示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。本発明の実施の形態では、センシングされた道路の左端又は右端のどちらかだけの観測データ群を選んで片方の道路端形状を先に推定するという従来技術の手順を行わず、その代わり、センシングされた道路の観測データを随時読み取って、道路の左端又は右端のどちらの観測データであるかを判断しながら道路幅を推定する。本発明によって推定された道路幅を用いて、道路の経路（道路の延伸方向に沿った経路）に対して、当該道路幅の分だけ左右に幅を持たせることによって、道幅のある道路形状を復元することが可能である。また、走行中の車両などにおいてリアルタイムに道路幅を推定することによって、安全な走行路を予測するための情報として、自動運転や自動レーンキープなどに利用することも可能である。

具体的には、本発明では、図１に模式的に示すように、観測データ群の分布する空間（仮想的な空間）をスキャンするためのフィルタ（本明細書では、このフィルタをスイーパー（Sweeper：掃く）と呼ぶ）を設け、当該フィルタを移動させて観測データ群のスキャンを行う。スイーパーは、センシングされた観測データを随時読み取って、観測データが道路の左端又は右端のどちらに属しているかを判断しながら、道路の経路（道路の延伸方向）に沿って移動する。

なお、ここで言うスイーパーは、車両に設置されているセンサーによってセンシングされた観測データ群が分布するスナップショットの空間内を移動して計算処理を行うフィルタである。スイーパーは道路の経路に沿って移動するが、本発明は道路の経路を決定する方法を限定するものではなく、任意の方法（例えば、道路上に描かれている白線や道路に沿って配置された縁石などの情報から、道路の経路を推定する機構を別途設けたり、観測データ群を利用して道路の中央を通る経路を推定する機構を設けたりするなど）を採用することが可能である。

本発明の基本的な処理は、図２のフローチャートに示すように、観測データ群読み取り処理（ステップＳ１１）と、スイーパー計算処理（ステップＳ１２）とを有し、これらの処理を繰り返し行うことによって道路幅を徐々に推定していく。

ステップＳ１１の観測データ群読み取り処理では、スイーパーの現在の位置座標から遠く離れた位置に存在する観測データを無理に読み込まず、スイーパーの現在の位置座標を基準として所定の距離より近い観測データ群（所定の範囲内に存在する観測データ群）のみサンプリングする。これは、遠方に存在する観測点データによって発生し得る「観測データ左右判定問題」を解消することを意図している。例えば図３に示すように、スイーパー前方の一定の範囲（図３の例では、θ＝９０°±５０°、半径＝１０ｍの扇形）内に分布する観測データ群をサンプリングする。

また、ステップＳ１２のスイーパー計算処理では、サンプリングされた観測データ群を用いて道路幅を計算する処理が行われる。具体的には、ステップＳ１２のスイーパーの計算処理では、道路幅が滑らかに変化するよう、推定すべき道路幅に対してカルマンフィルタを用いたスムージングを行う。カルマンフィルタを用いたスムージングは、道路幅の大きな揺れをリアルタイムに抑えることができ、道路幅の計算に用いられる個々の観測点の誤差による飛びを吸収することができる。さらに、「左右観測データのずれ」が大きいほど、道路幅の推定結果が不正確になっていく様子を統計的に見積もり、その見積もり結果を分散値としてカルマンフィルタに取り込むことを提案する。

以下、ある道路形状での、「左右観測データのずれ」が大きくなるほど、見積もった道路幅が真の道路幅といかに異なっていくかを示した統計結果を示す。

図４は、本発明の実施の形態において、「左右観測データのずれ」が道路幅の推定結果に与える影響を調べるために用いた道路形状を示す図である。また、図５〜７は、図４に示す道路の中央から読み取ることができる観測データに関して、上述の単純な道路幅推定方法によって算出された道路幅ＷＡ＋ＷＢと真の道路幅との誤差を計算した結果を示すヒストグラムである。この計算では、道路の中央に位置する多数の点のそれぞれにおいて、道路の中央を挟んで左右の２つの観測点のセットを多数設定し、それぞれのセットにおいて推定した道路幅ＷＡ＋ＷＢと、真の道路幅との誤差を計算している。図５〜７の横軸は、推定された道路幅ＷＡ＋ＷＢと、真の道路幅との誤差の大きさを表しており、図５〜７の縦軸は、誤差の頻度を表している。

図５は、計算において設定した距離ｄのパラメータが０から１．２５の範囲内の場合（「左右観測データのずれ」が小さい場合）、図６は、１．２５から２．５の範囲内の場合、図７は、３．７５から５の範囲内の場合（「左右観測データのずれ」が大きい場合）の誤差分布をそれぞれ表している。

「左右観測データのずれ」が小さい図５のヒストグラムでは、推定された道路幅と真の道路幅との誤差が０に近い場合が多く存在する。すなわち、「左右観測データのずれ」の距離の値ｄが小さい場合（サンプリングされた左右２つの観測点が道路の延伸方向を垂直に横切る同一線上の近くにある場合）ほど、正確に道路幅を推定できることを意味する。

一方、「左右観測データのずれ」が大きい図７のヒストグラムでは、「左右観測データのずれ」の距離の値ｄが大きいため、推定された道路幅と真の道路幅との誤差が大きい場合が分布として多く見られ、必ずしも推定された道路幅が正確ではないことを示している。

この統計的見積もりの結果から、図５〜７のヒストグラムによって表される道路幅推定の誤差分布をガウス関数の半分の形状であると仮定することができ、その分散値の関数ｇ（ｄ）を計算することができる。図８は、道路幅推定の誤差分布の分散値の関数ｇ（ｄ）を示すグラフである。図８の横軸は、「左右観測データのずれ」の距離ｄを表しており、図８の縦軸は分散値を表している。図８に示すように、分散値の関数ｇ（ｄ）は距離ｄが大きくなると分散値も大きくなる傾向を表している。

上述のように、推定された道路幅と真の道路幅との誤差がガウス分布に従うと仮定することが可能であることから、道路幅推定における「左右観測データのずれ」に係る誤差分布の分散値の関数ｇ（ｄ）をカルマンフィルタに取り込むことで、この誤差が最小となるように計算することができる。

具体的なカルマンフィルタ処理の計算例は、例えば図５１に示すとおりである。本発明の実施の形態で用いられるカルマンフィルタでは、状態ｘ_Ｗの変数は、道路幅Ｗのみなので、スカラーカルマンフィルタとなり、単純に予測と更新のステップを経て、状態ｘ_Ｗを更新していく。カルマンフィルタの制御操作はないことから、制御行列Ｆ＝１、観測行列Ｈ＝１と設定できる。また、制御誤差分散Ｑ及び観測誤差Ｒは１と置くことができる。

道路幅推定の誤差の分散値の関数ｇ（ｄ）は、図９に示すカルマンフィルタの計算の４行目の式に以下のように反映されている。
S = H*P*H' + R+ g(d) ・・・（式１）
カルマンフィルタは、ある異なる分散同士が独立である場合には単純に足し合わせることができるという性質（分散の加法性）を有している。上記の新たに設定する式は、この分散の加法性を用いて、観測誤差分散Ｒに、道路幅推定の誤差分布の分散値の関数ｇ（ｄ）の項を並列して加えたものである。

このように、カルマンフィルタの計算の４行目の式にｇ（ｄ）の項を加えることで、「左右観測データのずれ」の距離ｄが小さい場合には分散ｇ（ｄ）が小さくなって、更新の値に大きな影響を及ぼし、一方、「左右観測データのずれ」の距離ｄが大きい場合には分散ｇ（ｄ）が大きくなって信頼性が薄くなり、更新の値に大きな影響を及ぼさないようになる。

次に、本発明の実施の形態における処理について説明する。図１０は、本発明の実施の形態における道路幅推定処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１０のフローチャートに係る処理は、図２のステップＳ１２のスイーパーの計算処理に対応している。

本発明の実施の形態における道路幅の推定処理では、スイーパーが、観測データ群が分布している空間内を移動しながら観測データ群のスキャンを行う。このときスイーパーは、例えば図３に示すような所定の範囲内に存在する観測データ群を読み取り対象とすることで、遠方に存在する観測点データによって発生し得る「観測データ左右判定問題」を防ぐことが可能となる。

スイーパーは、所定の範囲内に存在する観測データ群を手前（スイーパーに近い位置）からスキャンしていき、道路の右側に位置すると推定される観測データをサンプリングして記録する（ステップＳ２１）。また、道路の左側に位置すると推定される観測データも同様にサンプリングして記録する（ステップＳ２２）。なお、スイーパーは、その進行方向の右側に存在する観測データを、道路の右側に位置する観測データと推定し、進行方向の左側に存在する観測データを、道路の左側に位置する観測データと推定することができる。サンプリングされた観測データに道路の左右両方に位置する観測データ（すなわち、左右両方のセットとなる観測データ）がない場合には、左右両方のセットとなる観測データが揃うまで、上記のステップＳ２１及びＳ２２の処理を繰り返し行う（ステップＳ２３）。

一方、サンプリングされた観測データに道路の左右両方に位置する観測データがある場合には、最も新しく観測された道路の左右の観測データから道路幅Ｗを計算する（ステップＳ２４）。この計算では、例えば、観測点から道路の延伸方向に対して垂直に下ろした垂線の足と観測点との距離を利用することが可能である。例えば、図１４の例において、観測点Ａとその垂線の足ａとの距離ＷＡ、観測点Ｂとその垂線の足ｂとの距離ＷＢをそれぞれ計算して、これらの和ＷＡ＋ＷＢを道路幅（暫定的な道路幅）とすることができる。

さらに、最も新しく観測された道路の左右の観測データ同士のずれｄを計算する。この計算では、観測点から道路の延伸方向に対して垂直に下ろした垂線の足の間の距離を求めればよい。例えば、図１４の例では、垂線の足ａと垂線の足ｂとの距離（左右観測データのずれｄ）を計算する（ステップＳ２５）。

そして、ステップＳ２４で計算された道路幅Ｗ幅（暫定的な道路幅）、ステップＳ２５で計算された左右観測データのずれｄを、図９に示すようなカルマンフィルタに入力する（ステップＳ２６）。なお、ステップＳ２４で計算された道路幅Ｗは状態変数ｘ_Ｗに入力され、ステップＳ２５で計算された左右観測データのずれｄは、カルマンフィルタに取り込まれた道路幅推定の誤差の分散値の関数ｇ（ｄ）の計算に用いられる。カルマンフィルタによって処理されると、カルマンフィルタから更新された状態変数（すなわち、更新された道路幅）が出力される。カルマンフィルタから出力される道路幅は、観測データの計測時に含まれる誤差やノイズなどの影響を抑えるようスムージングされたものであり、かつ、左右観測データのずれｄの影響を反映したものである。そして、再びステップＳ２１へ戻り、所定の範囲内に存在するすべての観測データ群に関して、カルマンフィルタを用いた道路幅の計算を繰り返す。所定の範囲内に存在するすべての観測データ群に関して処理が済むと、スイーパーは道路の延伸方向に向かって所定の距離だけ移動して、図１０のフローチャートに係る処理を行うことで、スイーパーを移動させながら道路の経路に沿って少しずつ道路幅を推定することが可能となる。

次に、本発明の実施の形態における道路幅推定装置の構成について説明する。図１１は、本発明の実施の形態における道路幅推定装置の構成の一例を示すブロック図である。図１１に図示されている道路幅推定装置１０は、観測データ群を読み取る観測データ群読み取り部２０、観測データ群読み取り部２０で読み取られた観測データ群に関して、フィルタ（本明細書におけるスイーパー）を用いて道路幅を計算する道路幅推定フィルタ処理部３０を有する。

道路幅推定フィルタ処理部５０は、上述した道路幅の推定処理を行うことが可能である。道路幅推定フィルタ処理部５０によって推定された道路幅は、様々な処理において利用可能である。例えば、道路の延伸方向に沿った経路（例えば、道路上に描かれている白線や道路に沿って配置された縁石などの情報から推定するなど）に、推定された道路幅分だけ左右方向に幅を持たせることによって、道路幅のある道路形状を復元できるようにしてもよい。

観測データ群格納部５０には、移動体（例えば、自動車やオートバイ、自転車などの車両）に搭載されたセンサーによって道路端がセンシングされた観測データ群が格納される。道路幅推定装置１０は、これらの観測データ群の中から、処理対象とする観測データをサンプリングして処理を行う。道路幅推定装置１０は、センサーが搭載された移動体に設置され、移動体の移動に合わせてセンシングを行うセンサーから出力される観測データ群（観測データ群格納部５０に一時的に格納された観測データ群）を読み取って、リアルタイムに道路の形状を復元してもよい。また、移動体にデータ通信機能を設け、センサーから出力される観測データ群を遠隔の道路幅推定装置１０に対して送信してもよい。さらに、移動体の移動時にセンサーから出力される観測データ群を観測データ群格納部５０に蓄積しておき、移動体の移動が終了した後で観測データ群格納部５０を回収して、道路幅推定装置１０に観測データ群を読み取らせてもよい。

図１１では機能ブロックを用いて道路幅推定装置１０の装置構成を表しているが、各機能ブロックに係るプログラムを作成してコンピュータのＣＰＵ（中央集積部：Central Processing Unit）に実行させることで実現されてもよく、各機能ブロックを集積回路によって構成してもよい。また、当該道路幅推定装置１０に接続されている表示装置（ディスプレイなど）や入力装置（マウスやキーボードなど）を用いて、オペレータが各機能に係る設定や各機能における処理タイミングなどを適宜制御できるようにしてもよい。

本発明は、道路幅を推定するための道路幅推定技術に適用可能である。また、移動体に搭載することで、走行中の移動体の前方又は周辺の道路形状の推定が可能となり、移動体を安全に走行させるための技術に適用可能である。

１０道路幅推定装置
２０観測データ群読み取り部
３０道路幅推定フィルタ処理部

Claims

道路を走行する移動体に設置されたセンシング機器によってセンシングされた観測データ群を用いて、前記道路の道路幅を推定する道路幅推定装置であって、
前記センシングにおける所定の範囲内に存在する観測データ群を取得する観測データ群取得部と、
位置座標及び進行方向をパラメータとして有するフィルタを前記観測データ群が分布する仮想空間に配置し、前記観測データ群取得部によって取得された前記観測データ群を用いて前記道路幅を計算する道路幅計算部と、
前記進行方向計算部で計算された前記フィルタの進行方向に沿って、前記フィルタを前記仮想空間内で移動させるフィルタ移動部とを有し、
前記道路幅計算部が、
前記フィルタの現在の位置を基準として所定の範囲内に存在する前記観測データを選択する選択部と、
前記フィルタの進行方向を基準として、前記道路の右側に位置する観測データと、前記道路の左側に位置する観測データとを選別する左右選別部と、
前記道路の右側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第１の投影点を計算するとともに、前記道路の左側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第２の投影点を計算する投影点計算部と、
暫定的な道路幅として、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第１の投影点との距離と、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第２の投影点との距離との和を計算する暫定道路幅計算部と、
前記投影点計算部によって計算された前記第１及び第２の投影点の間の距離を計算するずれ計算部と、
前記暫定道路幅計算部によって計算された前記暫定的な道路幅ベクトルの方向に対して、前記フィルタの移動前に計算された道路幅とのずれを抑えながらスムージング処理によって前記道路幅を計算するスムージング処理部とを有し、
前記スムージング処理部において前記フィルタの移動前に計算された道路幅と前記暫定的な道路幅とを用いて前記道路幅を計算する際に、前記第１及び第２の投影点の間の距離が大きいほど、前記推定される結果である道路幅への前記暫定的な道路幅による影響を抑えるよう構成されている道路幅推定装置。
前記道路幅の正解率の分布の分散を、前記道路の右側及び左側に位置する２つの投影点の間の距離の関数として統計的に求めておき、前記第１及び第２の投影点の間の距離に対応する分散値を前記スムージング処理部による前記道路幅の計算に用いるよう構成されている請求項１に記載の道路幅推定装置。
前記スムージング処理部が、カルマンフィルタを用いてスムージング処理を行うよう構成されている請求項１又は２に記載の道路幅推定装置。
道路を走行する移動体に設置されたセンシング機器によってセンシングされた観測データ群を用いて、前記道路の道路幅を推定する道路幅推定方法であって、
前記センシングにおける所定の範囲内に存在する観測データ群を取得する観測データ群取得ステップと、
位置座標及び進行方向をパラメータとして有するフィルタを前記観測データ群が分布する仮想空間に配置し、前記観測データ群取得ステップで取得された前記観測データ群を用いて前記道路幅を計算する道路幅計算ステップと、
前記進行方向計算ステップで計算された前記フィルタの進行方向に沿って、前記フィルタを前記仮想空間内で移動させるフィルタ移動ステップとを有し、
前記道路幅計算ステップにおいて、
前記フィルタの現在の位置を基準として所定の範囲内に存在する前記観測データを選択する選択ステップと、
前記フィルタの進行方向を基準として、前記道路の右側に位置する観測データと、前記道路の左側に位置する観測データとを選別する左右選別ステップと、
前記道路の右側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第１の投影点を計算するとともに、前記道路の左側に位置する観測データの位置から前記フィルタの進行方向に対して垂直な方向に投影した、前記道路の延伸方向に沿った経路上にある第２の投影点を計算する投影点計算ステップと、
暫定的な道路幅として、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第１の投影点との距離と、前記道路の右側に位置する観測データの位置と前記第２の投影点との距離との和を計算する暫定道路幅計算ステップと、
前記投影点計算ステップで計算された前記第１及び第２の投影点の間の距離を計算するずれ計算部と、
前記暫定道路幅計算ステップで計算された前記暫定的な道路幅ベクトルの方向に対して、前記フィルタの移動前に計算された道路幅とのずれを抑えながらスムージング処理によって前記道路幅を計算するスムージング処理部とを有し、
前記スムージング処理ステップにおいて前記フィルタの移動前に計算された道路幅と前記暫定的な道路幅とを用いて前記道路幅を計算する際に、前記第１及び第２の投影点の間の距離が大きいほど、前記推定される結果である道路幅への前記暫定的な道路幅による影響を抑える道路幅推定方法。
前記道路幅の正解率の分布の分散を、前記道路の右側及び左側に位置する２つの投影点の間の距離の関数として統計的に求めておき、前記第１及び第２の投影点の間の距離に対応する分散値を前記スムージング処理ステップにおける前記道路幅の計算に用いる請求項４に記載の道路幅推定方法。
前記スムージング処理ステップにおいて、カルマンフィルタを用いてスムージング処理を行う請求項４又は５に記載の道路幅推定方法。