JP2016201051A - 車両情報処理装置、及び車両情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の車線を有する道路を同一方向に走行する複数の車両間の相対位置関係を検出するための車両情報処理装置を提供する。【解決手段】第１の車両について計測された位置情報及び速度情報の少なくともいずれかと、複数の車両に含まれる第２の車両について計測された位置情報及び速度情報の少なくともいずれかを取得するように構成された車両走行情報取得部と、取得された第１車両走行情報と第２車両走行情報とを逐次比較して、第１の車両と第２の車両とが同一車線を走行している場合には発生し得ない事象が発生していると判定した場合、第１の車両と第２の車両との間に、第１の車両と第２の車両とが異なる車線を走行している状態を示す属性情報である相反性が成立していると判定するように構成された車両走行情報処理部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、車両情報処理装置、及び車両情報処理プログラムに関する。

車車間通信により取得した他車両の緯度・経度や速度等の走行情報に基づいて、自車両
と該他車両との相対関係を推測し、運転支援や車両の走行を自動制御するシステムが知ら
れている。しかし、車車間通信で送信される緯度・経度は、一般的にＧＮＳＳ（Global N
avigation Satellite System）の測位によるもので、数１０メートル程度の測位誤差が発
生し得るため、自車両と他車両の相対関係を正確に推定することは困難である。

それに対し、特許文献１では、自車両と他車両の速度パターンの類似性を算出し、類似
性がある閾値よりも高い場合に、当該他車両が自車両と同一車線を走行していると判定す
る装置が提案されている。

特開２０１３−８４１２６号公報

しかし、上記特許文献１では、速度パターンの類似性に依存して同一車線かどうかを判
定しているため、例えば、異なる車線で同様な速度パターンを持つ車両が存在していた場
合、誤って同一車線と判断してしまうという問題がある。

以上を踏まえ、本発明では、複数の車両における走行車線の関係性をより高精度に判定
することが可能な車両情報処理装置、及び車両情報処理プログラムを提供することを目的
とする。

上記の目的を達成するための本発明の一つの態様は、複数の車線を有する道路を同一方
向に走行する複数の車両間の相対位置関係を検出するための車両情報処理装置であって、
前記複数の車両に含まれる第１の車両について計測された位置情報及び速度情報の少なく
ともいずれかを含む第１車両走行情報と、前記複数の車両に含まれる第２の車両について
計測された位置情報及び速度情報の少なくともいずれかを含む第２車両走行情報とを取得
するように構成された車両走行情報取得部と、前記車両走行情報取得部で取得された前記
第１車両走行情報と前記第２車両走行情報とを逐次比較して、前記第１の車両と前記第２
の車両とが同一車線を走行している場合には発生し得ない事象が発生していると判定した
場合、前記第１の車両と前記第２の車両との間に、当該第１の車両と当該第２の車両とが
異なる車線を走行している状態を示す属性情報である相反性が成立していると判定するよ
うに構成された車両走行情報処理部とを備えることを特徴とする。

上記の目的を達成するための本発明の他の態様は、複数の車線を有する道路を同一方向
に走行する複数の車両間の相対位置関係を検出するための車両情報処理プログラムであっ
て、プロセッサとメモリとを有するコンピュータに、前記複数の車両に含まれる第１の車
両について計測された位置情報及び速度情報の少なくともいずれかを含む第１車両走行情
報と、前記複数の車両に含まれる第２の車両について計測された位置情報及び速度情報の
少なくともいずれかを含む第２車両走行情報とを取得するステップと、前記車両走行情報
取得部で取得された前記第１車両走行情報と前記第２車両走行情報とを逐次比較して、前
記第１の車両と前記第２の車両とが同一車線を走行している場合には発生し得ない事象が
発生していると判定した場合、前記第１の車両と前記第２の車両との間に、当該第１の車
両と当該第２の車両とが異なる車線を走行している状態を示す属性情報である相反性が成
立していると判定するステップとを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、複数の車両における走行車線の関係性をより高精度に判定することが
できる。

図１は、本発明の第１実施形態による車両周辺認識システム１の構成の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、本発明の第１実施形態における車両の走行道路環境の一例の説明図である。 図３は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０が保持する車両走行データ群１２２のデータ構造の一例の説明図である。 図４は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０が保持する車両間相対関係データ群１２３のデータ構造の一例の説明図である。 図５は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０が保持する車両グループデータ群１２４のデータ構造の一例の説明図である。 図６は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０において実行される車両周辺認識処理５００の処理フロー例の説明図である。 図７は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０において実行される車両間相対関係リフレッシュ処理６００の処理フロー例の説明図である。 図８は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０において実行される車両間相反性判定処理７００の処理フロー例の説明図である。 図９は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０における２車両の前後関係を用いた相反関係の判定手段を説明するための具体的なシーンの一例の説明図である。 図１０は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０における２車両の左右関係を用いた相反関係の判定手段を説明するための具体的なシーンの一例の説明図である。 図１１は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０において実行される車両間相対関係判定処理８００の処理フロー例の説明図である。 図１２は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０における車両間相対関係判定処理８００を説明するための具体的なシーンの一例の説明図である。 図１３は、本発明の第１実施形態の車両周辺認識装置１０が出力する車両周辺認識情報メッセージ９００のフォーマットの一例の説明図である。 図１４は、本発明の第２実施形態による車両周辺認識システム１の構成の他の例を示す機能ブロック図である。 図１５は、本発明の第２実施形態の車両周辺認識装置１０において実行される車両周辺認識処理５００の処理フロー例の説明図である。 図１６は、本発明の第２実施形態の車両周辺認識装置１０において実行される車両グループ車線位置判定処理１０００の処理フロー例の説明図である。 図１７は、本発明の第２実施形態の車両周辺認識装置１０における車両グループ車線位置判定処理１０００を説明するための具体的なシーンの一例の説明図である。

以下，図面を参照して，本発明の実施形態について説明する。
第１実施形態
図１は、本発明の第１実施形態による車両周辺認識システム１（車両情報処理装置）の
構成の一例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る車両周辺
認識システム１は、車両２に搭載され、車両２の周辺における走行道路や周辺車両等の障
害物の状況を認識するためのシステムであり、車両周辺認識装置１０（車両情報処理装置
）、運転支援装置２０、無線通信部３０、自車位置測位装置４０、外界センサ群５０、車
両センサ群６０、アクチュエータ群７０、車載用ＨＭＩ（Human Machine Interface）装
置８０、等を含んで構成される。なお、車両２は、従来の自動車の他、電気自動車、燃料
電池車等の種々の地上走行可能な車両をすべて含む。

車両周辺認識装置１０は、例えば、車両２に搭載されたＥＣＵ（Electronic Control U
nit）等であり、処理部と、記憶部１２０と、通信部１３０と、を有する。なお、車両周
辺認識装置１０の形態に特に制限はなく、例えば、運転支援装置２０や外界センサ群５０
の装置に統合されていてもよいし、車両２のユーザが車両ネットワークに接続したスマー
トフォン等の外部装置でもよい。

処理部は、例えば、ＣＰＵ１００（Central Processing Unit：中央演算処理装置）及
びＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリなどを含んで構成され、記憶部１２０に
格納されている所定の動作プログラムを実行することで、車両周辺認識装置１０の機能を
実現する処理を行う。

記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（R
ead Only Memory）などの記憶装置を含んで構成され、処理部が実行するプログラム、及
び本システムの実現に必要なデータ群などを格納している。本実施形態では、特に、車両
２の車両周辺認識に関する処理に必要な各種情報（周辺道路地図、無線通信部３０の受信
情報、自車位置測位情報、外界認識情報、車両センサ情報等）を取得する関連情報取得部
１０１（車両走行情報取得部），前記関連情報取得部１０１で取得した外界情報に基づい
て車両２周辺の状況を認識するための情報を生成する車両周辺認識情報生成部１０２、自
車両及び無線通信部３０等を介して取得された他車両の情報に基づいて車両間の相反性を
判定する車両間相反性判定部１０３（車両走行情報処理部）、前記判定された車両間の相
反性等を用いて車両間の相対関係を判定する車両間相対関係判定部１０４、前記車両周辺
認識情報生成部１０２が生成した車両周辺認識情報を他の装置に対して出力する車両周辺
認識情報出力部１０５、等のプログラム、及び、周辺道路地図データ群１２１、車両走行
データ群１２２、車両間相対関係データ群１２３、車両グループデータ群１２４、等が記
憶部１２０に格納される。

車両周辺認識装置１０の周辺道路地図データ群１２１は，自車の走行道路の判定や走行
道路に関する属性情報（車線数等）の認識のために必要な車両２周辺の道路に関するデジ
タル道路地図データの集合体であり、例えば、道路のネットワーク構造、属性（道路の種
別，制限速度，車線数、通行可能方向等）、形状（道路の形状，交差点の形状等），等の
情報が含まれる。なお、この周辺道路地図データ群１２１の管理方法としては、車両周辺
認識装置１０に予め全体の地図データを格納していても良いし、ナビゲーション装置のよ
うな地図データを有する他装置から受信するように構成されていても良いし、無線通信部
３０を経由して車両２の外部から受信するように構成されていても良い。

車両周辺認識装置１０の車両走行データ群１２２は、車両２あるいは他車両の走行情報
に関するデータの集合体である。走行情報とは、例えば、当該車両の緯度、経度、走行道
路等の位置情報や、速度や進行方位、加速度、ヨーレート等の移動情報、ウィンカーやア
クセル開度等の制御情報、等が含まれる。車両２の場合は、自車位置測位装置４０や車両
センサ群６０等から各種情報が取得される。一方、他車両の場合は、無線通信部３０を介
して直接的（例えば、車車間通信等）あるいは間接的な（例えば、センタ経由の通信等）
通信手段により各種情報が取得される。

車両周辺認識装置１０の車両間相対関係データ群１２３は、車両２あるいは他車両との
間の相対関係に関するデータの集合体である。本実施形態における車両間の相対関係とは
、同一車線を走行しているかどうかを意味する。本実施形態では、同一車線を走行してい
る関係にある車両間の相対関係を「共通」、互いに異なる車線を走行している関係にある
車両間の相対関係を「相反」と表現する。

車両周辺認識装置１０の車両グループデータ群１２４は、車両２及び複数の他車両にお
ける車両グループに関するデータの集合体である。車両グループとは、同様な相対関係に
ある車両群を関連付けしたものであり、例えば、同一車線を走行していると判定された車
両群が同一グループとして関連付けられる。

通信部１３０は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）又はＣＡＮ（Controller Are
a Network）等の通信規格に準拠したネットワークカード等を含んで構成され、車両２に
搭載された他の装置と各種プロトコルに基づきデータの送受信を行う。なお、通信部１３
０と車両２に搭載された他の装置との間の接続形態は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔのような有線接
続に限定されることはなく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ＬＡＮ（Local Area
Network）などの近距離無線接続であってもよい。

運転支援装置２０は、例えば、車両２の先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Advanced D
river Assistance Systems）を実現するためのＥＣＵであり、燃費性能や安全性、利便性
を高めることを目的として、車両周辺認識装置１０から出力される車両周辺認識情報に基
づいて、例えば、アクチュエータ群７０に指示を出して車両２の加減速や操舵を自動で制
御したり、車載用ＨＭＩ装置８０を介してドライバに情報提供や警告を出力したりする。

無線通信部３０は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の長距離無線通信規格
、あるいは無線ＬＡＮ、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）等の近距離
無線通信規格に準拠したネットワークカード等を有し、例えば、１台又は複数台の車両の
走行を支援するセンタ３、１台又は複数台の道路上に設置される路側機（図示省略）、１
台又は複数台の他車両に搭載された無線通信部３０、１台又は複数台の人等が保有する通
信端末（図示省略）、等の少なくともいずれかとデータ通信が可能となるように構成され
る。

自車位置測位装置４０は、車両２の地理的な位置を測位し、その情報を提供する装置で
あり、例えば、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信装置が相当する。自車位置測位
装置４０は、単純にＧＮＳＳ衛星から受信する電波に基づいた測位結果を提供するように
構成されていても良いし、車両２の移動速度及び進行方位角等、外界センサ群５０や車両
センサ群６０から取得可能な情報を活用して位置補間及び誤差補正を行うように構成され
ていても良い。また、自車位置測位装置４０が取得する車両２の位置を示す情報は、典型
的には、緯度及び経度のような所定の地理座標系の値であるが、車両２が走行している道
路を特定するために使用できる情報であれば、上記以外の情報であってもよい。例えば、
車両２の位置を示す情報は、車両２が走行している道路及びその道路上の位置を示す情報
であってもよい。

外界センサ群５０は，車両２周辺の一定範囲の障害物（他車両、自転車、歩行者、落下
物等）や特徴物（道路標識、白線、ランドマーク等）を認識することができるセンサ群で
あり、例えば、カメラ装置、レーダ、レーザーレーダ、ソナー等が該当する。外界センサ
群５０は、検出した車両２周辺の障害物や特徴物の情報（例えば、車両２からの相対距離
と相対角度等）を車載ネットワーク上に出力しており、車両周辺認識装置１０は車載ネッ
トワークを通じて前記出力結果を取得できるように構成されている。なお、本実施形態で
は、外界センサ群５０で障害物や特徴物を検出する処理を実施する構成になっているが、
外界センサ群５０が未処理のままデータを出力し、車両周辺認識装置１０等の他装置で検
出処理を行っても良い。

車両センサ群６０は、車両２の各種部品の状態（例えば走行速度、操舵角、アクセルの
操作量、ブレーキの操作量等）を検出している装置群であり、例えば、ＣＡＮ等の車載ネ
ットワーク上に、検出した状態量を定期的に出力している。車両周辺認識装置１０を含む
車載ネットワークに接続された装置は、各種部品の状態量を取得することが可能となるよ
うに構成されている。

アクチュエータ群７０は、車両２の動きを決定する操舵、ブレーキ、アクセル等の制御
要素を制御する装置群であり、運転者によるハンドル、ブレーキペダル、アクセルペダル
等の操作情報や運転支援装置２０から出力される目標制御値に基づいて、車両２の動きを
制御するように構成されている。

車載用ＨＭＩ装置８０は、例えば、車両２に搭載されたディスプレイ装置等であり、車
両周辺認識装置１０から出力される車両周辺認識情報や、運転支援装置２０から出力され
る運転支援に関する情報を、音声や画面を通じてドライバに通知するように構成されてい
る。

センタ３は、例えば、１台又は複数台の車両２の情報を収集・管理し、車両２の走行を
支援する情報を提供するサーバの集合体である。１台又は複数台の車両２とは、例えば、
ＬＴＥ等の長距離無線通信規格、あるいは無線ＬＡＮ、ＤＳＲＣ等の近距離無線通信規格
を通じて通信可能なように構成されている。

図２は、本実施形態における用語やデータの内容を説明するために用いる、車両の走行
道路環境の一例である。
本実施形態において、道路は道路区間の集合体として扱われる。道路区間とは、例えば
、道なりに沿った道路において車線構成が同一である区間を表す。そのため、車線数が変
更される時点で、道路区間が切り替わることを意味する。また、車線が存在する双方向道
路の場合は、各進行方向に対して道路区間が割り当てられるものとする。
各道路区間は、道路区間ＩＤと呼ばれる識別子を持つ。図２では、道路区間の例として
道路区間ＩＤ６０００〜６００２を示してある。以下、道路区間ＩＤの値を、その道路区
間ＩＤによって識別される道路区間の参照符号としても用いる。例えば、道路区間ＩＤ６
０００によって識別される道路区間を単に道路区間６０００とも記載する。

道路区間は、１つ以上の車線を有する。各車線は、車線ＩＤと呼ばれる識別子を持ち、
該当道路区間の外側からｎ番目の車線の車線ＩＤを、「道路区間ＩＤ−ｎ」という形式で
表現するものとする。例えば、図２において、道路区間６０００は２つの車線を有してい
るが、それぞれの車線ＩＤは外側から６０００−１、６０００−２と表される。

図２の走行道路環境例では、車両５０００（自車両）、５１００が道路区間６０００の
車線６０００−１を、車両５１５０、５２００が道路区間６０００の車線６０００−２を
、車両５２５０が道路区間６００１−１を、車両５３００が道路区間６００１−２を、そ
れぞれ走行している様子を表している。

次に、本実施形態の車両周辺認識装置１０において利用されるデータ群について説明す
る。本実施形態のデータ群は、テーブル形式で記憶部１２０に保持されている。まず、車
両周辺認識装置１０の車両走行データ群１２２のデータ構造の一例を、図３を用いて説明
する。車両走行データ群１２２は、各車両の走行状態に関する情報を包括的に格納してい
る。

車両ＩＤ２０１は、当該データエントリに関連する車両の識別子である。車両ＩＤは、
車両相互間で識別可能であれば、例えば、業界で規定されている車両識別番号でも良いし
、車車間通信等に用いる一時的に生成される車両識別のためのＩＤでも良い。

時刻２０２は、当該データエントリにおける符号２０３〜２０９で特定されるデータの
対象時刻、あるいはデータの取得時刻を表す。位置情報２０３及び位置誤差情報２０４は
、時刻２０２において測位された位置情報（緯度・経度）及びその誤差情報を示す。位置
誤差情報２０４は、例えば、誤差の標準偏差を示す誤差楕円に関する長径、短径、長径の
傾き（北を０°として時計回りに見た回転角度）で表現される。

速度２０５、方位２０６、ウィンカー２０７は、それぞれ車両ＩＤ２０１で特定される
車両２の車速、進行方位、ウィンカーの状態を示す。なお、ウィンカーの他、ハザードラ
ンプなど、車両２の挙動推定に役立つ他の灯火機器の状態を格納するようにしてもよい。
走行道路区間ＩＤ２０８、車線ＩＤ２０９は、車両ＩＤ２０１が走行している走行道路
区間及び車線の識別子である。走行道路区間ＩＤ及び車線ＩＤは、必ずしも特定できると
は限らず、特定できない場合は無効値「Ｎ／Ａ」が格納される。

本実施形態では、各車両のデータは時系列データとして管理される。例えば、所定のデ
ータ数あるいは所定時間の分だけデータを保持し、ある程度過去のデータを参照できるよ
うに構成されている。

次に、車両周辺認識装置１０の車両間相対関係データ群１２３のデータ構造の一例を、
図４を用いて説明する。車両間相対関係データ群１２３は、特定の車両２と他の車両との
間の相対的位置関係に関する情報を包括的に格納している。

車両ＩＤ３０１は、図３の車両ＩＤ２０１と同様で、当該データエントリに関連する車
両を特定するための識別子である。
車両グループＩＤ３０２は、当該車両が属する車両グループの識別子である。
対象車両ＩＤ３０３は、当該車両（車両ＩＤ３０１）と符号３０４〜３０７に示す相対
関係にある車両の識別子である。
前後関係３０４は、対象車両ＩＤ３０３に相当する車両と、車両ＩＤ３０１に相当する
車両との、道路の進行方向に対する前後関係を表す。具体的には、対象車両ＩＤ３０３に
相当する車両が、車両ＩＤ３０１に相当する車両に対して前方にいるか後方にいるかを示
す値が格納される。どちらとも判定できない場合は、無効値「Ｎ／Ａ」が格納される。

左右関係３０５は、対象車両ＩＤ３０３に相当する車両と、車両ＩＤ３０１に相当する
車両との、道路の進行方向に対する左右関係を表す。対象車両ＩＤ３０３に相当する車両
が、進行方向に関して車両ＩＤ３０１に相当する車両よりも左側の車線に位置すると判定
できる場合は、「左方」、逆の場合は「右方」という値が格納される。どちらとも判定で
きない場合は、無効値「Ｎ／Ａ」が格納される。
相対関係３０６は、対象車両ＩＤ３０３に相当する車両と、車両ＩＤ３０１に相当する
車両が、相反関係にあるか共通関係にあるかの判定状況を表す。お互いに相反関係にある
場合は、「相反」、共通の関係にある場合は「共通」、どちらとも判定できない場合は無
効値「Ｎ／Ａ」が格納される。
相対関係最終判定時刻３０７は、相対関係３０６に格納されている判定結果を最後に導
出した時刻を示す。

次に、車両周辺認識装置１０の車両グループデータ群１２４のデータ構造の一例を、図
５を用いて説明する。車両グループデータ群１２４は、車両周辺認識装置１０が取得して
いる車両グループに関する属性情報を包括的に格納している。
車両グループＩＤ４０１は、共通関係にあると判定された車両群を意味する車両グルー
プの識別子である。
対象道路区間ＩＤ４０２及び車線ＩＤ４０３は、当該車両グループに属する車両群が走
行している道路区間及び車線の識別子である。判定不可の場合は、無効値「Ｎ／Ａ」が格
納される。

相反車両グループＩＤ群４０４は、車両グループＩＤ４０１に相当する車両グループと
相反関係にあると判定された車両グループの識別子のリストである。例えば、１行目の車
両グループＩＤが１の車両グループにおける相反車両グループは、車両グループＩＤが２
の車両グループであることを意味している。
対象車両ＩＤ群４０５は、車両グループＩＤ４０１に相当する車両グループに属する車
両群の識別子のリストである。

続いて，車両周辺認識システム１の動作について説明する。本実施形態における車両周
辺認識システム１の車両周辺認識装置１０は、主要な処理として、車両２の無線通信部３
０を介して取得された自車周辺の他車両の走行データに基づいて、車両２と他車両の相対
関係を把握し、その相対関係に関する情報を外部に出力する車両周辺認識処理を実行する
。

本実施形態の車両周辺認識システム１において実行される車両周辺認識処理のフロー５
００の例を図６に示す。
車両２のエンジン始動、電源投入等により車両周辺認識装置１０が起動し、本処理を開
始すると（ステップ５００、以下「ステップ」を「Ｓ」と略記する。）、車両周辺認識装
置１０の車両周辺認識情報生成部１０２は、まず、所定時間待機後（Ｓ５０１）、車両周
辺認識処理に必要な各種情報を取得する（Ｓ５０２）。ここでの所定時間待機とは，車両
周辺認識情報の生成のトリガーがかかるまでの時間を待機することである。同トリガーは
、一定時間毎に実施されるようにタイマーでかけても良いし、車両周辺認識情報の更新の
必要性を検知してオンデマンドにかけても良い。Ｓ５０２で特定する各種情報とは、車両
周辺認識情報を生成するのに必要となる、車両２の位置測位情報やセンサ情報等の自車情
報や、無線通信部３０及び外界センサ群５０等から得られる他車両等の（移動）障害物に
関する情報、自車周辺の道路環境情報等であり、記憶部１２０の周辺道路地図データ群１
２１及び車両走行データ群１２２から取得される。なお、周辺道路地図データ群１２１や
車両走行データ群１２２は、車両周辺認識装置１０の関連情報取得部１０１によって車両
ネットワーク等を介して適切なタイミングで外部装置等から最新のデータが取得され、更
新されているものとする。

次にＳ５０３で、車両周辺認識装置１０の車両周辺認識情報生成部１０２は、Ｓ５０２
で取得した位置測位情報及び自車周辺の道路環境情報等を用いて、自車両及び他車両が走
行している道路区間を決定する。具体的には、ナビゲーション装置等で用いられているマ
ップマッチング等の手法を用いる。各車両が走行している道路区間が決定されると、車両
走行データ群１２２における該当車両のデータエントリにおける走行道路区間ＩＤ２０８
に決定された道路区間のＩＤが格納される。

続いて、Ｓ５０４で、車両周辺認識装置１０の車両間相対関係判定部１０４は、前サイ
クルで決定した車両相対関係の情報の有効性を確認し、無効情報を消去する車両間相対関
係リフレッシュ処理を実行する。

車両間相対関係リフレッシュ処理の具体例として、図７に車両間相対関係リフレッシュ
処理フロー６００の一例を示す。
まず、車両周辺認識装置１０の車両間相対関係判定部１０４は、Ｓ６００で処理を開始
すると、Ｓ６０１で車両間相対関係データ群１２３に格納されている各車両に関する相対
関係データエントリ群を取得する。ここで相対関係データを取得した対象の車両の集合を
Ｖとする。なお、この車両集合Ｖには、自車周辺の他車両に加えて、自車両も含まれる。
次に、Ｓ６０２において現在時刻を取得しておく。この時刻情報は、以降のステップで
所定のタイムスタンプからの経過時間を算出するために用いられる。
Ｓ６０３に進み、車両間相対関係判定部１０４は、車両集合Ｖの中に未チェックの（Ｓ
６０４以降の処理を実行していない）車両ｖが存在するかをチェックする。もしも存在し
ない場合は（Ｓ６０３でＮｏ）、本処理を終了する（Ｓ６１１）。もしも未チェックの車
両ｖがあれば（Ｓ６０３でＹｅｓ）、Ｓ６０４に進む。

Ｓ６０４では、車両ｖのデータエントリの最終確認時刻と現在時刻とを比較して、所定
時間（Ｔ１）以上経過していないかを確認する。ここで、車両ｖのデータエントリの最終
確認時刻は、例えば、車両走行データ群１２２の車両ｖに相当する最新データエントリの
時刻２０２に相当する。最終確認時刻からＴ１以上経過していた場合（Ｓ６０４でＮｏ）
、しばらく該当車両のデータを受信していないことを意味しているので、Ｓ６０７に進み
、車両間相対関係をリセットする。一方、Ｔ１未満だった場合は（Ｓ６０４でＹｅｓ）、
Ｓ６０５に進み車線離脱判定処理を行う。

Ｓ６０５の車線離脱判定処理とは、車両がそれまで走行していた車線を離脱したかどう
かを判定する処理である。なお、ここでの車線離脱の判定とは、必ずしも正確に車線の離
脱を判定する必要はなく、車線の離脱の疑いがあるかどうかを判定するものである。具体
的には、例えば、当該車両がそれまでとは異なる道路区間に移動したことを検出すること
により判定する。異なる道路区間への移動は、右左折により道なりの道路から外れた、あ
るいは、走行道路の車線数が変化したということを意味する。そのため、それまでの走行
車線から離脱した疑いが高いと言える。また、例えば、車車間通信等により取得できるウ
ィンカー情報を参照し、ウィンカーが点灯していることを検出することにより車線離脱の
可能性を判定しても良い。

Ｓ６０５の車線離脱判定処理の結果、車線離脱の疑いがある場合（Ｓ６０６でＹｅｓ）
は、Ｓ６０７に進み、当該車両ｖに関する車両間相対関係データを全てリセット（削除）
した後、Ｓ６０３に戻り、別の未チェックの車両ｖに処理対象を移行する。ここで、当該
車両ｖに関する車両間相対関係データとは、車両間相対関係データ群１２３における、車
両ＩＤ３０１が車両ｖに相当するデータエントリ及び対象車両ＩＤ３０３が車両ｖに相当
するデータエントリが該当する。

なお、Ｓ６０５の車線離脱判定処理において、車線を離脱した先の車両グループが明ら
かである場合は、すべての車両間相対関係データをリセットする必要はなく、当該車両ｖ
のデータエントリの車両グループＩＤ３０２に、車線を離脱した先の車両グループＩＤを
設定してもよい。例えば、車線数が２の道路区間上で車線変更を検出した場合は、それま
での車両グループと相反する車両グループに移動することは明らかなので、相反する車両
グループの車両グループＩＤを設定しても良い。

Ｓ６０６に戻り、車線離脱の疑いがない場合は（Ｓ６０６でＮｏ）、Ｓ６０８に進む。
これまでのＳ６０４〜Ｓ６０７で車両ｖに関する情報が有効であることが確かめられてい
るので、次に車両ｖにおける他の車両との相対関係情報が有効かどうかを確認する。車両
ｖに関する未チェックの相対関係エントリ（ｒｅｎｔｒｙ）がない場合は（Ｓ６０８でＮ
ｏ）、Ｓ６０３に戻り、次の車両ｖに処理を移行する。一方、存在する場合は（Ｓ６０８
でＹｅｓ）、Ｓ６０９でｒｅｎｔｒｙの相対関係最終判定時刻３０７と現在時刻を比較し
て所定時間（Ｔ２）以上経過していないかどうかを確認する。Ｔ２以上経過している場合
は（Ｓ６０９でＮｏ）、ｒｅｎｔｒｙに関する相対関係（車両間相対関係データ群１２３
の３０３〜３０７）をリセット（削除）し（Ｓ６１０）、Ｓ６０８に戻る。一方、Ｔ２未
満の場合は（Ｓ６０９でＹｅｓ）、何もせずにＳ６０８に戻る。
以上の車両間相対関係リフレッシュ処理により、車両間の相対関係が所定時間以上確認
されていない、相対関係が変化したリスクが高いと判定された場合は、車両間相対関係デ
ータ群１２３から該当エントリがリセット（削除）される。これにより、車線変更等によ
り車両間相対関係が変化することによる相反性の誤判断を抑制することができる。

ここで、図６の処理フローに戻る。車両間相対関係リフレッシュ処理（Ｓ５０４）が完
了すると、車両周辺認識装置１０の車両間相反性判定部１０３は車両間の相反性を抽出す
る車両間相反性判定処理（Ｓ５０５）を実行する。
車両間相反性判定処理の具体例として、図８に車両間相反性判定処理フロー７００の一
例を示す。

まず、車両周辺認識装置１０の車両間相反性判定部１０３は、Ｓ７００で処理を開始す
ると、Ｓ７０１で車両走行データ群１２２に格納されている車両群に関する走行データを
取得する。ここで走行データを取得した車両群の集合を改めてＶとし、ｎ個の要素（車両
ｖ１、…、ｖｎ）が含まれているとする。なお、この車両集合Ｖには、自車周辺の他車両
に加えて、自車両も含まれるものとする。ｎ個の要素の中から任意の２車両の組合せにつ
いて、相反性があるかどうかの判定処理（Ｓ７０３〜Ｓ７０６）を行う。なお、Ｓ７０２
、Ｓ７０８〜Ｓ７１２は、任意の２車両の組合せに対してＳ７０３〜Ｓ７０６を実行する
ための、パラメータｋ，ｍを利用した形式的処理（Ｓ７０２では、まず車両ｖ１、ｖ２を
対象として選択し、以下車両の組合せを順次変更していく。）であるため、説明は割愛す
る。

車両集合Ｖに含まれる任意の２車両ｖｋ及びｖｍに対して、まず同一道路区間を走行し
ているかどうかを確認する（Ｓ７０３）。走行している道路区間が異なる場合は（Ｓ７０
３でＮｏ）、両者に関係性はないため、Ｓ７０８に進み、次の２車両の組合せに処理を移
行する。
一方、走行している道路区間が同一の場合は（Ｓ７０３でＹｅｓ）、例えば、Ｓ７０４
〜Ｓ７０６等の判定手段を用いて、車両ｖｋと車両ｖｍの相反性を判定する。まず、Ｓ７
０４に進み、車両ｖｋと車両ｖｍの前後関係が入れ替わったかどうかを確認する。２車両
の前後関係が入れ替わったということは、車両ｖｋと車両ｖｍが同一車線を走行していな
い、即ち「相反」関係にあることを意味する。そのため、前後関係の入れ替わりを検出し
た場合は（Ｓ７０４でＹｅｓ）、車両ｖｋと車両ｖｍの相対関係に「相反」と設定し（Ｓ
７０６）、相対関係最終判定時刻３０７を更新する（Ｓ７０７）。

ここで、図９の具体例を用いて２車両の前後関係を用いた相反関係の判定手段を説明す
る。
上段の図は、ある時点（時刻ｔ０）での車両５０００と車両５２００の位置情報（車両
走行データ群１２２の位置情報２０３に相当）及び位置誤差情報（車両走行データ群１２
２の位置誤差情報２０４に相当）を表している。なお、ここでの誤差楕円とは、例えば、
誤差分散の標準偏差σに対して２σや３σのように、当該車両が確実に存在すると統計的
に判断できる位置範囲を示しているものとする。この時点では、双方の誤差楕円が重なっ
ていないため、車両５０００と車両５２００の前後関係を明確に分離することができる。
そのため、車両５２００が車両５０００の後方に位置すると判定することができ、車両間
相対関係データ群１２３の当該データエントリの前後関係３０４には「後方」が設定され
る。

一方、中段の図の時刻ｔ１（＞ｔ０）における各車両の位置関係を見ると、車両５２０
０が車両５０００の前方にあることがわかる。ところが、それぞれの誤差楕円が重なって
いるため、車両周辺認識装置１０の車両間相反性判定部１０３は、車両５２００が車両５
０００の前方に位置していると判定することはできない。そのため、車両間相対関係デー
タ群１２３の対応する前後関係３０４は「後方」のまま維持される。

最後に、下段の図の時刻ｔ２（＞ｔ１）における各車両の位置関係を見ると、誤差楕円
が重ならない形で車両５２００が車両５０００の前方に位置している。そのため、前後関
係３０４には「前方」が設定される。ここで、これまで前後関係３０４が「後方」だった
ものが「前方」に変化したため、位置関係が前後で入れ替わったことを意味する。すなわ
ち、車両５０００と車両５２００は別車線を走行していた（相反関係にある）ということ
がわかり、車両間相対関係データ群１２３の相対関係３０６には「相反」が設定される。
なお、上述の説明では、前後関係を切り分けるためのマージンとして誤差楕円情報を用
いたが、誤差楕円情報を入手できない場合は所定の閾値を設けて対応しても良い。

図８のフローに戻り、Ｓ７０４で相反性の判定ができなかった場合は（Ｓ７０４でＮｏ
）、Ｓ７０５に進む。Ｓ７０５の相反関係判定手段は、車両ｖｋと車両ｖｍの左右関係に
より相反性を判定する。原理としては、前後関係の判定方法と同様で、左右方向に対して
誤差楕円が重ならない形で２つの車両が位置している場合に、左右関係を切り分けること
ができる。車線数が少ない場合は異なる車線間の距離が短いため左右関係を判定するのは
困難だが、車線数が多い場合は最左車線と最右車線で十分距離があるため左右関係の判定
が可能となる場合がある。

ここで、図１０に示す具体例を用いて車両の左右関係による相反関係の判定手段を説明
する。図１０の上段の図は、時刻ｔ０と時刻ｔ１（＞ｔ０）での車両５０００と車両５２
００の位置情報及び誤差楕円（それぞれ誤差楕円５００１及び５２０１）を図示している
。また、車両５０００と車両５２００の誤差楕円の領域を時系列上につなげていった仮想
的な領域を誤差楕円履歴領域５００２と５２０２として示している。
２車両の左右関係は、左右方向に対して誤差楕円が重ならない箇所が存在するときに判
定することが可能である。つまり、誤差楕円履歴領域５００２と５２０２が重複しない箇
所が存在するかどうかを判定する問題に帰着される。

下段の図は、道路区間軸に沿ってそれぞれの誤差楕円履歴領域間の距離５１０２をグラ
フ化したものである。領域の重複がない場合の距離は正値、領域の重複がある場合は負値
を取るものとする。このグラフの例では、誤差楕円履歴領域間の距離５１０２が所定区間
で正値を取っている。判定のためのマージンをεとすると、値がεを超える５１０３の存
在を確認した時点で車両５０００と車両５２００の左右関係を判定することが可能であり
、例えば、車両間相対関係データ群１２３において車両５０００に対する車両５２００の
左右関係３０５には「左方」が設定される。また、左右関係が決定されたということは走
行している車線が異なることを意味するので、車両間相反性判定部１０３によりにより該
当する相対関係３０６には「相反」が直ちに設定され（Ｓ７０６）、相対時刻最終判定時
刻３０７が更新される（Ｓ７０７）。一方で、Ｓ７０５で左右関係を判定できなかった場
合は（Ｓ７０５でＮｏ）、Ｓ７０８に進み、次の２車両の組合せに処理を移行する。
すべての車両の組合せに対して確認が終わると、Ｓ７１１においてｋ＝ｎが成立し、本
処理が終了する（Ｓ７１３）。

以上の処理により、相反関係にある２車両の組合せが抽出され、車両間相対関係データ
群３０６に設定される。なお、車両間相反性判定処理の具体例として、２車両の位置の前
後関係及び左右関係に基づいて相反性を判定する方式を説明したが、その他の相反性判定
方式を組み込んでも良い。例えば、近傍に位置する車両ｖｋと車両ｖｍに対して速度パタ
ーンの比較をすることによって相反性を判定しても良い。近傍に位置するかどうかは、例
えば、２車両の相対距離が所定値以内であるときに近傍に位置すると判定する。近傍の２
つの車両が同一車線を走行している場合、前方車両の加減速に合せるようにして後方車両
は走行する必要がある。それに対し、近傍を走行しているにも関わらず、車両ｖｋと車両
ｖｍの速度パターンに大きな相違がある場合は、相反性があると判定することも可能であ
る。また、ブレーキやアクセルの情報等、各車両の制御情報を比較することによって、走
行パターンの相反性を判断することも可能である。

ここで、図６の処理フローに戻る。車両間相反性判定処理（Ｓ５０５）が完了すると、
車両周辺認識装置１０の車両間相対関係判定部１０４は、前記判定した車両間の相反性と
車線数による制約条件に基づいて車両間の相対関係を判定していく車両間相対関係判定処
理（Ｓ５０６）を実行する。
車両間相対関係判定処理の具体例として、図１１に車両間相対関係判定処理フロー８０
０の一例を示す。

車両周辺認識装置１０の車両間相対関係判定部１０４は、Ｓ８００で処理を開始すると
、まず、車両間相対関係データ群１２３を参照し、車両間相対関係情報を取得する（Ｓ８
０１）。その情報の中に車両グループＩＤ３０２が非設定（Ｎ／Ａ）の車両ｖが存在しな
い場合は（Ｓ８０２でＮｏ）、Ｓ８０８に進む。一方で車両グループＩＤ３０２が非設定
（Ｎ／Ａ）の車両ｖが存在した場合は（Ｓ８０２でＹｅｓ）、全ての該当車両に対して、
Ｓ８０３〜Ｓ８０７の処理を実行し、車両グループＩＤを付与する。

まず、車両間相対関係判定部１０４は、Ｓ８０３で、該当車両ｖが走行する道路区間の
車線数ｎを取得する。なお、車両ｖの走行道路区間の車線数ｎは、例えば、車両ｖに関す
る車両走行データ群１２２の走行道路区間ＩＤ２０８を参照することにより車両ｖの走行
道路区間ＩＤを特定し、さらにその走行道路区間ＩＤを用いて周辺道路地図データ群１２
１を参照することで、取得することができる。

次に、車両間相対関係判定部１０４は、Ｓ８０４で車線数ｎが１であるかどうかを確認
する。もしも、車線数が１だった場合は（Ｓ８０４でＹｅｓ）、当該車両ｖがその車線を
走行していることが自ずと定まるため、車両ｖの車両グループＩＤ３０２に当該走行道路
区間における車両グループＩＤを設定する。そこで、Ｓ８０５で当該走行道路区間におけ
る車両グループＩＤが既に付与されているかどうかを、例えば、車両グループデータ群１
２４における対象道路区間ＩＤ４０２が当該走行道路区間ＩＤであるデータエントリが存
在するかどうかにより確認する。もしも付与済だった場合は（Ｓ８０５でＹｅｓ）、該当
するデータエントリの車両グループＩＤ４０１と同一のＩＤを、車両ｖの車両グループＩ
Ｄ３０２に設定する（Ｓ８０６）。一方、車線数が２以上である場合（Ｓ８０４でＮｏ）
、あるいは車線数が１でも当該走行道路区間における車両グループＩＤがまだ付与されて
いない場合は（Ｓ８０５でＮｏ）、車両ｖの車両グループＩＤ３０２に新しい車両グルー
プＩＤを設定する（Ｓ８０７）。

全ての車両に対して車両グループＩＤが設定されると（Ｓ８０２でＮｏ）、次に重複す
る車両グループＩＤを統合する処理（Ｓ８０８〜Ｓ８１１）を実行する。そのために、車
両間相対関係判定部１０４は、Ｓ８０８で、まず車両間相対関係データ群１２３の相対関
係３０６を用いて、各車両グループＩＤに対して相反する車両グループＩＤを特定し、車
両グループデータ群１２４の相反車両グループ群４０４に設定する。具体的には、車両間
相対関係データ群１２３の相対関係３０６が「相反」であるデータエントリを参照するこ
とにより、車両グループＩＤ３０２と、対象車両ＩＤ３０３で示す車両に付与されている
車両グループＩＤ３０２が相反する車両グループＩＤのペアであることを特定することが
可能である。対象車両ＩＤ３０３で示す車両に付与されている車両グループＩＤ３０２は
、車両ＩＤ３０１が当該対象車両ＩＤ３０３と一致するデータエントリの車両グループＩ
Ｄ３０２を参照することにより特定することができる。なお、ｍ（ｍは１以上の整数）個
以上の該当する車両間の相対関係が存在した場合に限り、車両グループ間の相対関係を判
定するようにしても良い。ｍの数を大きく設定することにより、車両グループ間の相対関
係の判定精度をより高めることが可能となる。

次に、Ｓ８０９で、互いに相反関係にある車両グループｎ個（ｇ１、…、ｇｎ）の組合
せ（ＣＧ）の集合（ＣＧＧ）を特定する。なお、ｎは車線数である。まず、車両グループ
ｎ個が互いに相反関係にあるとは、全てのｇｋ（ｋ＝１、…、ｎ）において他の車両グル
ープｎ−１個と相反関係があることを意味している。例えば、車線数が２のときは、相反
関係を持つｇ１とｇ２がそのまま「互いに相反関係にある車両グループｎ個の組合せ（Ｃ
Ｇ）」に該当する。また、例えば、車線数が３のときは、３個の車両グループ（ｇ１、ｇ
２、ｇ３）において、ｇ１とｇ２、ｇ２とｇ３、ｇ３とｇ１がそれぞれ相反関係にあるこ
とを意味する。このような「互いに相反関係にある車両グループｎ個の組合せ（ＣＧ）」
は、複数個存在する（ＣＧ１、…、ＣＧｍ）可能性があり、その組合せ（ＣＧ）の集合を
ＣＧＧとする。

続いて、Ｓ８１０で、ＣＧＧの中からｎ−１個の車両グループが共通するＣＧの組合せ
（ＣＧ１、ＣＧ２）を抽出する。該当するＣＧ１とＣＧ２が存在した場合は（Ｓ８１０で
Ｙｅｓ）、ＣＧ１とＣＧ２で共通していない車両グループ（ｇａ及びｇｂ、但しｇａ∈Ｃ
Ｇ１、ｇｂ∈ＣＧ２）を統合する（Ｓ８１１）。例えば、車両グループｇｂを車両グルー
プｇａに統合する場合は、車両間相対関係データ群１２３及び車両グループデータ群１２
４においてｇｂの車両グループＩＤに相当する部分を、全てｇａの車両グループＩＤに置
き換えることになる。また、車両グループｇｂの情報は、車両グループｇａの情報として
扱うことができるため、例えば、車両グループデータ群１２４の４０３〜４０５は集合和
を取ることにより統合される。

当該車両グループの統合処理が完了すると、Ｓ８０９に戻り、再度同様の処理を行う。
これは、車両グループの統合により、互いに相反関係にある車両グループｎ個の組合せが
新たに生成される可能性があるためである。そして、最終的にＳ８１０でｎ−１個の車両
グループを共通するＣＧの組合せが見つからなくなると（Ｓ８１０でＮｏ）、本処理を終
了する（Ｓ８１２）。

ここで、図１２の具体例を用いて車両間相対関係判定処理フロー８００により車両グル
ープが構築されていく様子を説明する。
初期状態では、車両グループ情報が構築されていないものとする。シーン６０２１で、
車両６００１〜６００４が検出されると、いずれも車両グループＩＤが未設定、かつ車線
数ｎ＝３であるため、Ｓ８０７を経由することで、各車両に対して新しい車両グループＩ
Ｄが付与される（それぞれ１〜４）。一方、各車両の相対関係は明確ではないため、処理
フロー８００の後半の車両グループ統合の処理では何も発生しない。この時点での車両グ
ループ情報は、テーブル６０１１に示されるようになる。

続いて、シーン６０２２に移行すると、前後関係が変化している車両６００１と車両６
００２〜６００４との相反関係が特定される。その相反関係を用いて、Ｓ８０８で車両グ
ループ間の相反関係を特定すると、テーブル６０１２に示されるようになる。この時点で
は、Ｓ８０９において、互いに相反関係にある車両グループ３個の組合せは存在しないの
で、車両グループは統合されることなく処理を終了する。

さらに、シーン６０２３に移行すると、車両６００４が後方に下がり、車両６００２及
び車両６００３と前後関係が変化するため、車両６００４が車両６００２及び車両６００
３と相反関係にあることが特定される。これにより、Ｓ８０８において、テーブル６０１
３に示されるように車両グループの相反関係が更新される。ここで、車両グループ集合（
１、２、４）及び車両グループ集合（１，３，４）は、互いに相反関係にある車両グルー
プ３個の組合せＣＧに該当し、Ｓ８０９でＣＧＧ＝｛（１，２，４）、（１，３，４）｝
と求まる。そして、（１，２，４）と（１，３，４）は、２個の共通する車両グループ１
と４を有するため、Ｓ８１０の条件が満たされ、Ｓ８１１で双方の車両グループで共通し
ない車両グループ２と３を統合する。例えば、車両グループ３を車両グループ２に統合す
ると、テーブル６０１４に示されるような車両グループ関係が構築される。すなわち、こ
れは車両６００２と車両６００３が同一車線を走行していることを意味する。車両６００
２と車両６００３の走行車線の関係性は直接的には判明していないにも関わらず、他の車
両間の相反性と車線数の制約を用いることで、間接的に両者の走行車線の関係性の判定を
可能としている。

また、さらにシーン６０２４では、新たに車両６００５が後方から処理対象となってい
る道路区間に入ってきている。車両６００５は、初めは属する車両グループを特定できな
いため、やはりＳ８０７で新しい車両グループＩＤ（例えば５）が付与される。シーン６
０２４では、車両６００２と車両６００４との前後関係が入れ替わっているため、車両６
００５は、車両６００２と車両６００４と相反関係にある。つまり、Ｓ８０８で、車両６
００５の車両グループ５は、車両６００２の車両グループ２と、車両６００４の車両グル
ープ４と相反関係にあることがわかる。また、車両グループ２と車両グループ４も相反関
係にあるため、ステップ８０９では、既存の（１，２，４）と共に（２，４，５）もＣＧ
Ｇの要素となる。そして、先と同様にして、Ｓ８１１にて車両グループ１と５が統合され
、テーブル６０１５に示されるような車両グループ関係になる。すなわち、車両６００５
は、車両６００２及び車両６００４との相反関係しか判定していないにも関わらず、車両
６００１と同一車線を走行しており、車両６００３とは異なる車線を走行していることが
判明したことを意味している。このように、過去に定まった車両間の関係性も活用するこ
とにより、新たに車両が出現した場合でも、限られた相対関係から即座に他の車両との相
対関係を導出することが可能である。また、シーン６０２４では、車両６００１は前方に
進んでしまっており、車両６００１と車両６００５の関係性を直接的に推定することが困
難な状況である。このように、本実施形態では、直接的には相対関係を推定不可能な離れ
た車両間に対しても、車両グループ間の関係性を用いることで、相対関係を芋づる式に判
定していくことが可能である。

再び図６の処理フローに戻る。車両間相対関係判定処理（Ｓ５０６）が完了すると、車
両周辺認識装置１０の車両周辺認識情報出力部１０５は、上述の処理により決定した車両
周辺認識情報を外部に出力する（Ｓ５０７）。
図１３は、本実施形態の車両周辺認識装置１０が送信する車両周辺認識情報メッセージ
のフォーマット９００の一例の説明図である。ただし、通信プロトコルに関するヘッダ情
報等の図示は割愛した。

車両周辺認識情報メッセージには、自車周辺の所定数の他車両の情報が含まれる。車両
数９０１は、本メッセージに含まれる他車両情報の数を表す。各他車両の走行情報には、
例えば、車両ＩＤ９０３、位置関連情報９０４、移動情報９０５、制御情報９０６、等が
含まれる。位置関連情報９０４とは、当該他車両の位置あるいは当該他車両と自車両の位
置関係に関する情報であり、例えば、車両走行データ群１２２の位置情報２０３（緯度・
経度）、位置誤差情報２０４や、走行道路区間ＩＤ２０８，自車両との相対距離、車両間
相対関係データ群１２３の前後関係３０４等が該当する。移動情報９０５とは、当該他車
両の移動に関する情報であり、例えば、速度２０５、方位２０６、ヨーレート、加速度等
が該当する。制御情報９０６とは、当該他車両の制御に関する情報であり、例えば、ウィ
ンカー２０７やブレーキ、アクセル開度等が該当する。
本実施形態では、例えば、自車両と同一の車線を走行している他車両の情報を出力対象
とする。これにより、例えば、運転支援装置２０は、車両周辺認識装置１０から受信した
同一車線における他車両情報から、前方の他車両との相対関係（前後関係、相対距離等）
や挙動（加減速等）を把握することができ、最適な速度制御を行うことが可能である。な
お、車両周辺認識情報メッセージに含まれる各種情報は、上の例に限定されることなく、
車両周辺認識システム１のセンタ３等で自車両を含む多数の車両の情報を収集することに
より、広域的なトラフィック制御等に利用するといった様々な用途が考えられる。

再び図６の処理フローに戻る。車両周辺認識情報出力処理Ｓ５０７が終了すると、車両
周辺認識情報生成部１０２は、車両周辺認識処理の終了指示が入力されているか判定し、
終了指示があると判定した場合（Ｓ５０８でＹｅｓ）、処理を終了する（Ｓ５０９）。こ
の終了指示は、車両周辺認識装置１０の電源切断、車両２の主電源断等が該当する。終了
指示がないと判定した場合（Ｓ５０８でＮｏ）、再びＳ５０１に戻り、上述したような一
連の処理を繰り返し実行する。車両間相対関係データ群１２３や車両グループデータ群１
２４は、次の処理サイクルでも保持されており、過去に決定した車両間相対関係に関する
データは蓄積されていく。これにより、たとえ１回の処理サイクルで車両間相対関係を十
分決定できなかったとしても、無線通信部３０から新しく取得される情報が追加されるこ
とによって、時間経過と共に、車両間相対関係が決定されていく効果を持つ。また、過去
の蓄積データ量が多いほど、新規に現れた車両との相対関係を決定可能な基点が多くなる
ため、ひとたび車両間の相対関係に関する情報が十分構築されると、新規に車両が現れて
も比較的迅速に車両間の相対関係を決定できることが期待できる。

以上のように，本実施形態によれば、車両２の車両周辺認識装置１０は、車車間通信等
により得られた複数の他車両に関する位置情報や自車両の位置情報を用いて、２つの車両
の前後関係が入れ替わったかどうかを判定することで、車両間の相反性、即ち該当する２
車両が異なる車線を走行していることを決定している。また、２つの車両の左右関係を判
定することで、該当する２車両が異なる車線を走行していることを決定している。これら
は、位置の測位誤差を考慮した上で前後関係及び左右関係を統計学的に決定できるため、
車両間の走行車線の関係性に関する誤判断を抑制することが可能である。

また、本実施形態によれば、上述のように判定した車両間の相反性の組合せと、当該道
路区間の車線数に基づく制約論理により、未判定の複数車両間の走行車線の関係性も導出
することが可能である。例えば、２車線の道路区間において、車両Ａと車両Ｂ、車両Ｂと
車両Ｃがそれぞれ相反性を有する場合、その制約論理から車両Ａと車両Ｃが同一車線を走
行していることを判定できる。このように、誤判断が発生しにくい車両間の相反性のみを
用いて、より高精度に車両間の走行車線の関係性（同一車線か異なる車線か）を判定する
ことが可能である。

また、本実施形態によれば、２車両間のみで判定した車両間の相反性の組合せだけでな
く、当該道路区間の車線数に基づく制約論理により新たに判明した車両間の走行車線の関
係性をさらに用いて、他の未判定の車両間の走行車線の関係性をさらに芋づる式に判定し
ていくことが可能である。これにより、同一道路区間において、車両間の相反性・類似性
を直接判定できないほど離れた２車両間に対しても、車両間の走行車線の関係性を判定す
ることが可能である。

第２実施形態
第１実施形態では車両周辺認識装置１０は、車両間の走行車線の関係性を判定する構成
になっていた。第２実施形態では、第１実施形態の車両周辺認識装置１０が、さらに各車
両の走行車線を判定する手段を有する構成について説明する。

図１４は、第２実施形態における車両周辺認識システム１の構成の一例を示す機能ブロ
ック図である。大枠の機器構成としては第１実施形態と変わらないが、第１実施形態と異
なるのは、記憶部１２０がさらに車両グループ車線位置判定部１０６を有する点である。
その他の機能構成については、第１実施形態と同等である。

本実施形態の車両周辺認識システム１の車両周辺認識装置１０において実行される車両
周辺認識処理のフロー５５０の一例を図１５に示す。本処理フローは、第１実施形態の車
両周辺認識処理フロー５００と同等であり、異なるのは、Ｓ５０３とＳ５０４の間に各車
両の車線位置を決定する処理（Ｓ５１０）が、Ｓ５０６とＳ５０７の間に車両グループ車
線位置判定処理（Ｓ５１１）が、新たに追加されている点である。その他のステップにつ
いては、第１実施形態と同等であるため、新たに追加されたＳ５１０とＳ５１１について
説明する。

Ｓ５１０では、車両周辺認識装置１０の車両グループ車線位置判定部１０６は、主に車
両単体の情報を用いて、可能な限りにおいて当該車両の走行車線を判定する。例えば、自
車両に関する走行車線は、外界センサ群５０で検出した両脇の車線境界線の種別（破線、
実線、二本線等）や色と、周辺道路地図データ群１２１から取得可能な当該道路区間の車
線境界線情報を照合することにより、特定することも可能である。

また、車両走行データ群１２２の挙動を解析することにより、当該車両が走行中あるい
は走行していた車線を判定することも可能である。例えば、ある車両が異なる道路区間に
移動した際（例えば、走行道路区間ＩＤ２０８の時系列変化で検出）、ウィンカー（灯火
）が点滅（ウィンカー２０７）という状態であり（灯火状態）かつ進行方位（方位２０６
）がウィンカーの方向に旋回していたことが確認できれば、当該車両が左折あるいは右折
したと判定することができる（車両挙動推定部）。即ち、当該車両が前の道路区間の走行
中は、それぞれ左折可能な車線あるいは右折可能な車線に位置していたと判定することが
できる（車両挙動可能車線特定部）。周辺道路地図データ群１２１を参照することで、左
折可能な車線あるいは右折可能な車線を特定することが可能なので、もしも該当する車線
が１つしか存在しなかった場合は、前の道路区間の走行車線を判定することができる。つ
まり、当該車両が前の道路区間において属していた車両グループＩＤの走行車線を判定す
ることができ、車両グループデータ群１２４の当該車両グループＩＤの車線ＩＤ４０３を
更新することが可能である。

また、当該車両の両ウィンカーが点滅中で、停止したことを確認した場合、車両グルー
プ車線位置判定部１０６は、当該車両が路肩等に一時停止したと推定することができる。
路肩への一時停止が可能なのは、最も外側の（日本では左）車線であるため、当該車両が
その車線を走行していたと判定することができる。
このように、車両の挙動の判定と、その挙動が可能な車線という道路属性上の制約条件
に基づいて、車両の走行中あるいは走行していた車線を判定することが可能である。

車両単体の情報を用いて当該車両の走行車線を判定するＳ５１０に対して、Ｓ５１１の
車両グループ車線位置判定処理では、車両グループ全体の情報を用いて当該車両グループ
の走行車線を判定する。
車両間グループ車線位置判定処理の具体例として、図１６に車両間グループ車線位置判
定処理フロー１０００の一例を示す。

車両周辺認識装置１０の車両グループ車線位置判定部１０６は、Ｓ１０００で処理を開
始すると、まず車両グループデータ群１２４を参照し、車両グループ集合Ｇを取得する（
Ｓ１００１）。車両グループ集合Ｇが空集合（φ）だった場合は（Ｓ１００２でＹｅｓ）
、処理を終了する。車両グループ集合Ｇが空集合でない場合は（Ｓ１００２でＮｏ）、Ｓ
１０１２に進み、各車両グループの車線位置情報を更新する。具体的には、当該車両グル
ープに属する車両に該当する車両走行データ群１２２の車線ＩＤ２０９を参照し、特定さ
れている車線ＩＤがあれば当該車両グループの車線ＩＤ４０３に設定する。これにより、
車両グループ内で一つの車両の車線位置を特定できれば、車両グループ内のすべての車両
の車線位置を特定することができる。なお、ｋ個の（ｋ＞１）構成車両が同一の車線ＩＤ
を指定しない限り、車両グループの車線ＩＤを決定しないようにすることも可能である。
ｋを増やすことにより、より精度高く車線ＩＤを判定することができる。

次に、車両グループ集合Ｇの中から互いに相反関係にある車両グループｎ個の組合せの
集合（ＣＧＧ）を特定する（Ｓ１００３）。
続いて、車両グループ車線位置判定部１０６は、集合ＣＧＧの中から、車線位置が未決
定の車両グループを含む車両グループｎ個の組合せ（ＣＧ）が存在するかどうかを確認す
る。もしも存在しない場合は（Ｓ１００４でＮｏ）は、処理を終了する。もしも条件を満
たすＣＧが存在した場合は（Ｓ１００４でＹｅｓ）、Ｓ１００５に進む。当該ＣＧで車線
位置が未決定の車両グループ数が１つの場合は（Ｓ１００５でＹｅｓ）、制約論理により
未割当の車線位置（車線ＩＤ）が未決定の車両グループの車線位置であることが自ずと特
定されるため、そのように設定する（Ｓ１００７）。そして、集合ＣＧＧから当該ＣＧを
除いた上で（Ｓ１０１１）、Ｓ１００４に戻り、条件を満たす別のＣＧについて同様の処
理を行う。

Ｓ１００５において、未決定の車両グループ数が２つ以上だった場合は（Ｓ１００５で
Ｎｏ）、Ｓ１００６に進む。当該ＣＧの車両グループのいずれかの構成車両数（車両グル
ープデータ群１２４の対象車両ＩＤ群４０５の数に相当）がｍ以下（ｍは０以上の整数値
）だった場合は（Ｓ１００６でＮｏ）、Ｓ１０１１に進み、当該ＣＧに関する処理を終了
する。もしも、全ての構成車両数がｍよりも多かった場合は（Ｓ１００６でＹｅｓ）、Ｓ
１００８に進み、各車両グループに対して構成車両群の道路区間の中心線からのオフセッ
ト値の統計量を算出する。ここで、ｍはオフセット値の統計量としての有意性を出すため
のパラメータであり、ｍの値を大きくするほどオフセット値の統計量の分散が縮小され有
意差が向上するのに対し、それだけ他車両の情報を必要とするため、判定可能な環境の成
立し易さは低下する。ｍの値は、このような統計量の有意差と判定のし易さとのトレード
オフで決定すればよい。オフセット値は、例えば、当該構成車両群の位置情報（緯度・経
度）と道路区間の中心線の位置情報に基づいて、道路区間の中心線に対して最も近い点ま
での距離として算出される。もしも、互いのオフセット値に統計学的に有意差がある場合
は（Ｓ１００９でＹｅｓ）、そのオフセット値の大小により各車両グループの左右関係を
判定できるため、それに応じて各車両グループの車線位置を設定し（Ｓ１０１０）、Ｓ１
０１１に進む。互いのオフセット値に有意差を判定できない場合は（Ｓ１００９でＮｏ）
、何もせずにＳ１０１１に進み、当該ＣＧに関する処理を終了する。

図１７を用いて、車両グループ車線位置判定処理におけるＳ１００８〜Ｓ１０１０の処
理を説明する。
図１７の上段の図は、車両走行データ群１２２における所定の道路区間における車両（
車両１１０１−１〜３、車両１１０２−１〜３、車両１１０３−１〜３）の位置情報２０
３、及び車両グループ１１０１〜１１０３を図示したものである。車両グループ車線位置
判定処理のＳ１００８で算出する構成車両群の道路区間の中心線からのオフセット値とは
、例えば、車両１１０３−３のオフセット値１１０３−３が示すように、道路区間中心線
１１１０からのズレの長さである。なお、このオフセット値は、道路区間の車線に対して
垂直方向における各車両の位置関係を比較するための値であり、道路区間中心線は飽くま
で基準点の一例に過ぎない。

図１７の下段の表は、オフセット値の統計量の具体例を示している。オフセットデータ
列１１２１は、各車両グループの構成車両群のオフセット値のデータ列である。平均値１
１２２は、前記オフセットデータ列１１２１の平均値である。分散値（標準偏差）は、前
記オフセットデータ列１１２１の分散値（標準偏差）である。各車両の位置情報はそれぞ
れ誤差によるばらつきがあるため、単体のデータだけではどの車線を走行しているか判定
することは難しい。例えば、車両１１０１−３と車両１１０２−２は、異なる車両グルー
プ（異なる車線を走行）であるにも関わらず１．５ｍの差しかない。ところが、本実施形
態では、同一車線を走行しているという車両グループ内の関係性を活用して、グループ内
での統計量（平均値や分散値）という形で判定可能であるため、誤差によるばらつきの影
響を低減することができる。図１７の例では、各車線に３車両しか存在しないが、車両数
が多いほど分散値が縮小していき、より精度良く各車両グループの車線位置を判定するこ
とができる。

仮にＳ１１０９で各車両グループ間に有意差があると判定した場合、オフセット値の大
きさの順番に、左側からの車線ＩＤを割り当てる。例えば、「車両グループ１１０１＞車
両グループ１１０２＞車両グループ１１０３」であることが特定できた場合、車両グルー
プ１１０１〜１１０３には、それぞれ車線６１００−１〜３が割り当てられることになる
。

図１６に戻ると、車両グループ車線位置判定処理のＳ１００４〜Ｓ１０１０の一連の処
理が終了すると、Ｓ１０１１で当該ＣＧが集合ＣＧＧから取り除かれ、再度一連の処理を
繰り返し実行するように構成されている。やがて、集合ＣＧＧから、Ｓ１００４の条件を
満たすＣＧがなくなると、本処理を終了する（Ｓ１０１２）。

以上のように，本実施形態によれば、車両２の車両周辺認識装置１０は、車両の進行方
位等の移動情報やウィンカー等の制御情報を活用して右左折等の車両挙動を推定し、該当
する道路区間における車線における車両挙動の制約条件と組み合わせて、当該車両の走行
していた車線を特定することが可能である。

また、本実施形態によれば、上述のような所定の手段を用いて所定の車両の車線位置を
特定することにより、第１実施形態と同様にして特定した車両間の共通性（車両グループ
）と組み合わせて、同一の車両グループ内のすべての車両の車線位置を特定することがで
きる。

また、本実施形態によれば、車両２の車両周辺認識装置１０は、第１実施形態と同様に
して特定した車両間の共通性（車両グループ）を活用し、同一車線を走行している車両群
の位置情報の統計量を比較することで、車両単体の位置情報に含まれる誤差の影響を抑制
し、より精度良く各車両グループの車線位置を判定することが可能である。

また、車両グループ毎の統計量に基づいて車線位置を特定する方式は、車両周辺認識処
理フロー５５０の車両間相対関係判定処理（Ｓ５０６）にも応用することが可能である。
例えば、車両間相対関係判定処理の一例である図１１の車両間相対関係判定処理フロー８
００におけるＳ８０８〜８１１は、同一車線に対して異なる車両グループＩＤが割り当て
られている車両グループ群を統合していく処理になるが、その処理に活用することも可能
である。車両グループＡと車両グループＢのオフセット値が、統計的に同じ母集団による
ものと判定することができれば、車両グループＡと車両グループＢを統合することが可能
である。

なお、以上で説明した実施形態は一例であり、本発明はこれらに限られない。すなわち
、本発明は様々な応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。例
えば、上記実施形態では、車両周辺認識装置１０の各処理を、プロセッサとＲＡＭを用い
て、所定の動作プログラムを実行することで実現しているが、必要に応じて独自のハード
ウェアで実現することも可能である。また、上記の実施形態では、車両周辺認識装置、運
転支援装置、無線通信部、自車位置測位装置、外界センサ群、車両センサ群、アクチュエ
ータ群、車載用ＨＭＩ装置を個別の装置として記載しているが、必要に応じて任意のいず
れか２つ以上を組合せて実現することも可能である。

例えば、上記実施形態では、車両間の相対関係を決定する処理を車両周辺認識装置１０
で実行することで実現しているが、車両２と通信可能に構成されているセンタ３や路側機
（非表示）上で実行し、決定された車両間の相対関係に関する情報を無線通信で各車両２
に提供することで、同様の機能を実現しても良い。

上記の各処理が、プロセッサが所定の動作プログラムを実行することで実現される場合
、各処理を実現する動作プログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メ
モリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶デバイス、また
は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体
に格納することができる。

また、図面には、実施形態を説明するために必要と考えられる制御線及び情報線を示し
ており、必ずしも、本発明が適用された実際の製品に含まれる全ての制御線及び情報線を
示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて
もよい。

１：車両周辺認識システム
２：車両
３：センタ
１０：車両周辺認識装置
２０：運転支援装置
３０：無線通信部
４０：自車位置測位装置
５０：外界センサ群
６０：車両センサ群
７０：アクチュエータ群
８０：車載用ＨＭＩ装置
１００：ＣＰＵ（車両周辺認識装置１０の）
１０１：関連情報取得部
１０２：車両周辺認識情報生成部
１０３：車両間相反性判定部
１０４：車両間相対関係判定部
１０５：車両周辺認識情報出力部
１０６：車両グループ車線位置判定部
１２０：記憶部（車両周辺認識装置１０の）
１２１：周辺道路地図データ群
１２２：車両走行データ群
１２３：車両間相対関係データ群
１２４：車両グループデータ群
１３０：通信部（車両周辺認識装置１０の）

Claims (12)

1. 複数の車線を有する道路を同一方向に走行する複数の車両間の相対位置関係を検出する
   ための車両情報処理装置であって、
   前記複数の車両に含まれる第１の車両について計測された位置情報及び速度情報の少な
   くともいずれかを含む第１車両走行情報と、前記複数の車両に含まれる第２の車両につい
   て計測された位置情報及び速度情報の少なくともいずれかを含む第２車両走行情報とを取
   得するように構成された車両走行情報取得部と、
   前記車両走行情報取得部で取得された前記第１車両走行情報と前記第２車両走行情報と
   を逐次比較して、前記第１の車両と前記第２の車両とが同一車線を走行している場合には
   発生し得ない事象が発生していると判定した場合、前記第１の車両と前記第２の車両との
   間に、当該第１の車両と当該第２の車両とが異なる車線を走行している状態を示す属性情
   報である相反性が成立していると判定するように構成された車両走行情報処理部と、
   を備える、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
2. 請求項１に記載の車両情報処理装置であって、
   前記車両走行情報処理部は、前記第１の車両の位置情報と前記第２の車両の位置情報と
   を逐次比較して、前記第１の車両と前記第２の車両の前後関係が変化したことを検出した
   場合、前記第１の車両と前記第２の車両との間に相反性が成立していると判定する、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
3. 請求項１に記載の車両情報処理装置であって、
   前記複数の車両が走行している道路の前記車線数を取得するように構成された車線数特
   定部と、
   前記車両走行情報処理部が前記相反性を有していると判定した２車両の複数の組合せ、
   各々複数の車両を含む車両グループの複数の組合せ、又は車両と車両グループとの複数の
   組合せについて、前記車両又は前記車両グループに含まれる車両相互間に存在している相
   反性を対照し、前記取得した車線数が互いに相反性を有する車両又は車両グループの組合
   せ数の最大値であることを制約条件として適用し、同一の車両又は車両グループとの間に
   相反性を有する車両又は車両グループが複数存在すると判定した場合、当該複数の車両又
   は車両グループを一の車両グループに統合する車両間相対関係判定部と、
   を備えることを特徴とする車両情報処理装置。
4. 請求項３に記載の車両情報処理装置であって、
   前記取得した車線数を制約条件として、前記車両間相対関係判定部は、前記車両走行情
   報処理部により相反性を有すると判定された車両又は車両グループの複数の組合せを相互
   に比較し、前記制約条件のもとで、すでに相反性があると判定された車両又は車両グルー
   プの組合せのいずれとも異なる車線を走行している、又はすでに相反性があると判定され
   た車両又は車両グループの組合せのいずれかと同一の車線を走行していると判定する、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
5. 請求項３に記載の車両情報処理装置であって、
   前記取得した車線数が２である場合、前記車両間相対関係判定部は、前記複数の車両の
   うち、第１の車両と第２の車両との間に相反性があると判定し、前記第２の車両と第３の
   車両との間に相反性がないと判定した場合、前記第１の車両と前記第３の車両との間に相
   反性があると判定する、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
6. 請求項３に記載の車両周辺認識装置であって、
   前記取得した車線数が２である場合、前記車両間相対関係判定部は、前記複数の車両の
   うち、第１の車両と第２の車両、第３の車両と第４の車両との間に相反性があると判定し
   ており、第２の車両と第３の車両との間に相反性がないと判定した場合、前記第１の車両
   と前記第４の車両が同一の車線を走行していると判定する、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
7. 請求項３に記載の車両情報処理装置であって、さらに、
   前記複数の車両のうち、第１の車両に対して現在もしくは過去の走行車線位置を判定す
   るように構成された車線位置判定部を備え、
   前記判定された前記第１の車両の走行車線位置と、前記第１の車両に関する他の車両の
   走行車線の相対的位置関係とに基いて、前記取得した車線数を制約条件として、前記他の
   車両の走行車線位置を判定する、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
8. 請求項７に記載の車両情報処理装置であって、
   前記車両走行情報取得部は、前記複数の車両の灯火の点灯状態に関する情報である灯火
   状態情報をさらに取得し、
   前記車線位置判定部は、
   前記第１の車両から取得した灯火状態情報に基づき前記第１の車両の挙動を推定するよ
   うに構成された車両挙動推定部と、
   前記第１の車両が存在する道路区間において、前記推定した車両挙動が可能な車線を特
   定するように構成された車両挙動可能車線特定部と、
   を備え、
   前記車両挙動可能車線特定部は、前記特定した車線が１つのみであると判定した場合、
   前記第１の車両の走行車線位置を前記特定した車線であると判定する、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
9. 請求項３に記載の車両情報処理装置であって、
   前記車両間相対関係判定部により同一車線を走行していると判定された複数の車両から
   なる前記車両グループを複数含む車両グループ群において、相反性があると判定されてい
   る第１の車両グループ及び第２の車両グループを取得し、第１の車両グループを構成して
   いる車両の当該道路区間における車線横断方向の位置と、第２の車両グループを構成して
   いる車両の当該道路区間における車線横断方向の位置とを比較することにより、第１の車
   両グループと第２の車両グループの走行車線の左右関係を判定するように構成された車両
   グループ間車線位置関係判定部を備えている、
   ことを特徴とする車両情報処理装置。
10. 請求項９に記載の車両情報処理装置であって、
    前記各車両グループの当該道路区間における車線横断方向の位置として、当該車両グル
    ープを構成する各車両の車線横断方向の位置に関する統計量が使用される、
    ことを特徴とする車両情報処理装置。
11. 請求項９又は１０に記載の車両情報処理装置であって、さらに、
    前記車両グループ間車線位置関係判定部が判定した前記車両グループ間の車線位置関係
    の組合せを互いに比較し、前記取得した車線数を車両グループ数の上限値である制約条件
    として、当該車両グループの走行車線位置を特定するように構成されている、
    ことを特徴とする車両情報処理装置。
12. 複数の車線を有する道路を同一方向に走行する複数の車両間の相対位置関係を検出する
    ための車両情報処理プログラムであって、プロセッサとメモリとを有するコンピュータに
    、
    前記複数の車両に含まれる第１の車両について計測された位置情報及び速度情報の少な
    くともいずれかを含む第１車両走行情報と、前記複数の車両に含まれる第２の車両につい
    て計測された位置情報及び速度情報の少なくともいずれかを含む第２車両走行情報とを取
    得するステップと、
    前記車両走行情報取得部で取得された前記第１車両走行情報と前記第２車両走行情報と
    を逐次比較して、前記第１の車両と前記第２の車両とが同一車線を走行している場合には
    発生し得ない事象が発生していると判定した場合、前記第１の車両と前記第２の車両との
    間に、当該第１の車両と当該第２の車両とが異なる車線を走行している状態を示す属性情
    報である相反性が成立していると判定するステップと、
    を実行させることを特徴とする車両情報処理プログラム。

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