JP2017043279A - 車両制御装置、及び走路信頼度判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】推定した走路の信頼度を高精度に判定することが可能な車両制御装置を提供する。
【解決手段】画像に基づいて自車両が走行する車線を区画する区画線の複数のエッジ点を抽出し、区画線の位置を検出する検出部と、車線を特定する走路パラメータを検出された区画線の位置に基づいて所定周期で推定する推定部であって、前回の走路パラメータの推定値と自車両の挙動とに基づいて走路パラメータの予測値を予測するとともに、検出された区画線の位置と走路パラメータの予測値に対応した値との偏差が減少するように、今回の走路パラメータの推定値を推定する推定部と、複数のエッジ点のそれぞれについて、検出された区画線の位置と今回の走路パラメータの推定値又は前記予測値から算出した区画線の位置との差分を算出し、算出した前記差分に応じて、今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定する判定部と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、推定した走路に基づいて車両を制御する車両制御装置、及びその車両制御装置が実行する走路信頼度判定方法に関する。

従来、走路である車線を区画する区画線を認識するとともに、認識した区画線の信頼度を判定する装置が提案されている。例えば、特許文献１に記載の区画線信頼度判定装置は、検出した区画線と自車両との横偏差である区画線偏差を算出するとともに、慣性航法による自車両の現在位置と道路データとに基づいて、慣性航法における横偏差である慣性横偏差を算出している。そして、上記装置は、区画線偏差と慣性横偏差との差分と許容範囲とを比較して、検出された区画線の信頼性を判定している。

特開２０１４−１４４７６４号公報

車線内の走行を維持するように運転支援を実施する場合、自車両の近傍において推定した走路だけでなく、自車両の進行方向の遠方において推定した走路に基づいて運転支援を実施する必要がある。しかしながら、上記装置のように、自車両の横位置の偏差に基づいて走路（区画線）の信頼度を判定すると、自車両の進行方向の遠方における走路（区画線）の認識誤差が信頼度に反映されず、信頼度を高精度に算出することができないおそれがある。ひいては、判定した走路の信頼度に応じた運転支援を実施する際に、支障が出るおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑み、推定した走路の信頼度を高精度に判定することが可能な車両制御装置を提供することを主たる目的とする。

請求項１に記載の発明は、車両制御装置であって、画像に基づいて自車両が走行する車線を区画する区画線の複数のエッジ点を抽出し、前記区画線の位置を検出する検出部と、前記車線を特定する走路パラメータを検出された前記区画線の位置に基づいて所定周期で推定する推定部であって、前回の前記走路パラメータの推定値と前記自車両の挙動とに基づいて前記走路パラメータの予測値を予測するとともに、検出された前記区画線の位置と前記走路パラメータの予測値に対応した値との偏差が減少するように、今回の前記走路パラメータの推定値を推定する推定部と、前記複数のエッジ点のそれぞれについて、検出された前記区画線の位置と前記今回の走路パラメータの推定値又は前記予測値から算出した前記区画線の位置との差分を算出し、算出した前記差分に応じて、前記今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定する判定部と、を備える。

請求項１に記載の発明によれば、画像に基づいて区画線の複数のエッジ点が抽出され、区画線の位置が検出される。そして、前回の走路パラメータの推定値と自車両の挙動とから走路パラメータの予測値が予測され、検出された区画線の位置と予測値に対応した値との偏差が減少するように、今回の走路パラメータの推定値が算出される。このように走路パラメータの推定値を算出することにより、走行環境が安定すると、偏差が収束して走路の推定精度が高くなり、検出された区画線の位置と今回の推定値又は予測値から算出された区画線の位置とは略一致する。しかしながら、走行環境が変化したばかりの過渡的な状況等においては、偏差が比較的大きくて走路の推定精度が低く、検出された区画線の位置と今回の推定値又は予測値から算出された区画線の位置にはずれが生じる。このようなときに、走路パラメータの推定値に基づいて比較的高い度合で運転支援を実施すると支障が出るおそれがあるため、推定した走路の信頼度を高精度に判定する必要がある。そこで、検出された区画線の位置と、今回の推定値又は予測値から算出された区画線の位置との差分から、今回の推定値の信頼度を判定する。その際、区画線を構成する複数のエッジ点のそれぞれについて差分が算出されるため、信頼度には、自車両の近傍から遠方までの走路の推定誤差が反映される。したがって、走路パラメータの推定値の信頼度、すなわち推定した走路の信頼度を高精度に判定することができる。

車両制御装置の構成を示すブロック図。 走路パラメータの推定態様を示す図。 観測値と推定値との差分を示す図。 運転支援を実施する処理手順を示すフローチャート。 観測値と予測値との差分を示す図。

以下、車両制御装置を具現化した各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。各実施形態では、白色の区画線に限らず黄色の区画線等も含めた全ての区画線を白線と称する。なお、以下の各実施形態において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

（第１実施形態）
まず、図１を参照して、本実施形態に係る車両制御装置の構成について説明する。本実施形態に係る車両制御装置は、ＥＣＵ２０から構成されている。ＥＣＵ２０には、ＥＣＵ２０へ検知情報を入力するセンサとしてカメラ装置１０が接続されている。ＥＣＵ２０には、その他に、図１では省略しているが、車速センサやヨーレートセンサ等の各種の車両センサ類も接続されている。また、ＥＣＵ２０には、ＥＣＵ２０から制御指令を出力する装置として、操舵制御装置４０及び警報装置５０が接続されている。

カメラ装置１０は、例えばＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線センサ等の単眼カメラ又はステレオカメラを含む装置である。カメラ装置１０は、例えば自車両のフロントガラスの上端付近で且つ車幅方向の中央付近に取付けられており、自車両の前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を撮影する。そして、カメラ装置１０は、所定周期毎ごとに、撮影した画像をＥＣＵ２０へ送信する。

操舵制御装置４０は、ＥＣＵ２０から送信された制御指令に基づいて、自車両が走路内の走行を維持するように、自車両の操舵制御を実施する装置である。警報装置５０は、自車両の車室内に設置されたスピーカやディスプレイ、ブザーであり、ＥＣＵ２０から送信された制御指令に基づいて、走路逸脱警報を出力する。

ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータである。ＥＵＣ２０は、ＣＰＵがＲＯＭに格納されているプログラムを実行することにより、白線検出部２１、パラメータ推定部２２、信頼度判定部２３、及び支援処理部２４の各機能を実現する。

白線検出部２１（検出部）は、カメラ装置１０により撮影された画像に基づいて、自車両が走行する車線の左右を区画する左右の白線の位置を検出する。具体的には、白線検出部２１は、画像にsobelフィルタ等を適用してエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点にハフ変換等を行って、左右の白線を構成するエッジ点を検出する。そして、白線検出部２１は、白線のエッジ点の画像平面上の座標を算出し、算出した座標を白線の位置とする。検出した白線の位置である座標が、今回の観測値となる。

パラメータ推定部２２（推定部）は、白線検出部２１により検出された白線の位置である観測値に、所定の観測方程式で構成された拡張カルマンフィルタを適用して、車線を特定する走路パラメータを推定する。走路パラメータは、走路の曲率である曲率ρ、自車両の進行方向に対する中心線の傾きであるヨー角φ、走路の幅方向における自車両の位置に対する中心線のずれ量であるオフセットｄである。中心線は、左右の白線で区画される車線の幅方向における中心を通る線である。

具体的には、パラメータ推定部２２は、図２に示すように、前回の走路パラメータの推定値と、自車両の車速及びヨーレート等の挙動とに基づいて、現在の走路パラメータを予測し、走路パラメータの予測値を算出する。そして、パラメータ推定部２２は、走路パラメータの予測値を、画像平面上の座標の予測値に変換する。座標の予測値（予測値に対応した値）は、画像平面上における白線の予測位置となる。さらに、パラメータ推定部２２は、観測値である検出したエッジ点の座標と、算出した座標の予測値と観測値の座標との偏差とに、カルマンゲインで重み付けして合成し、今回の走路パラメータの推定値を算出する。今回の走路パラメータの推定値は、カルマンゲインで調整されて、上記偏差が徐々に減少するように（０に収束するように）推定される。今回の走路パラメータの推定値を算出することにより、走路が推定される。そして、パラメータ推定部２２により算出された走路パラメータの推定値に基づいて、後述する支援処理部２４により運転支援が実施される。

信頼度判定部２３（判定部）は、今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定する。
図３に、検出した白線の位置を丸印で示し、今回の走路パラメータの推定値を画像平面上の座標に変換して算出した白線の位置を三角印で示す。ここで、走路の推定精度が高い場合、すなわち走路パラメータの推定精度が高い場合、観測値である白線の位置と推定値である白線の位置とは略一致する。一方、走路の推定精度が低い場合、観測値である白線の位置と推定値である白線の位置にはずれが生じる。拡張カルマンフィルタを用いる場合、長期的には、上記偏差がカルマンゲインで調整されて減少することにより、観測値である白線の位置と推定値である白線の位置とは略一致するようになる。しかしながら、短期的に上記偏差が大きくなった場合には、直ぐには上記偏差が収束しないため、直ぐには観測値である白線の位置と推定値である白線の位置とが略一致するようにならない。このような場合に、走路パラメータの推定値に基づいて比較的高い度合の運転支援を実施すると支障が出るおそれがある。

そこで、信頼度判定部２３は、白線を構成する複数のエッジ点のそれぞれについて、検出した白線の位置と今回の走路パラメータの推定値から算出した白線の位置との差分を算出する。そして、信頼度判定部２３は、算出した差分に応じて、今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定する。自車両の近傍から遠方までの各エッジ点について差分が算出されるため、判定された信頼度には、自車両の近傍から遠方までの走路の推定誤差が反映される。

具体的には、信頼度判定部２３は、複数のエッジ点のそれぞれについて算出した差分のうちの最大値が大きいほど、３つの走路パラメータの推定値のそれぞれについて、信頼度を低下させる。信頼度は、差分の最大値に応じて、最高値から最小値まで段階的に低下させてもよいし、連続的に低下させてもよい。このようにすれば、自車両の近傍から遠方までの一部分において、走路パラメータの推定精度が比較的低い場合でも、適切に信頼度が低下される。

あるいは、信頼度判定部２３は、複数のエッジ点のそれぞれについて算出した差分の総和が大きいほど、３つの走路パラメータの推定値のそれぞれについて、信頼度を低下させてもよい。このようにすれば、自車両の近傍から遠方まで比較小さい推定誤差が生じている場合でも、適切に信頼度が低下される。

ここで、走路パラメータのうちのヨー角φとオフセットｄは、自車両の近傍において検出された白線に基づいて算出される。これに対して、走路パラメータの曲率ρは、自車両の進行方向における遠方において検出された白線に基づいて算出される。一般に、画像に基づいて白線を検出する場合、自車両の近傍よりも遠方では白線の検出精度が低くなる。そのため、走路パラメータのうち曲率ρのみの推定精度が低下することがある。

よって、信頼度判定部２３は、曲率ρの推定値の推定精度のみが低下する状況下では、曲率ρの推定値の信頼度のみを低下させてもよい。具体的には、信頼度判定部２３は、自車両から所定距離よりも遠方のエッジ点における差分が所定値よりも大きく、且つ自車両から所定距離よりも近方のエッジ点における差分が所定値よりも小さい場合に、曲率ρの推定値の信頼度を低下させる。信頼度判定部２３は、差分の最大値又は差分の総和に応じて、３つの走路パラメータの推定値の信頼度をそれぞれ算出した後、遠方の差分のみが所定値よりも大きい場合に、さらに、曲率ρの推定値の信頼度のみ低下させてもよい。

支援処理部２４は、今回の走路パラメータの推定値に基づいて、自車両の運転支援を実施する。運転支援を実施する際、逸脱警報を実施するよりも操舵制御を実施する方が、運転者の負担を軽減できるが、走路パラメータの推定誤差が大きいときに操舵制御を実施すると、車線内の走行を妨げるおそれがある。よって、支援処理部２４は、走路パラメータの推定値の信頼度に応じて、運転支援の度合を変化させ、運転支援の度合に応じた制御指令を車両制御装置４０又は警報装置５０へ送信する。

例えば、支援処理部２４は、各推定値の信頼度が第１閾値以上の場合には、操舵制御量として、各走路パラメータから自車両の操舵トルクを算出し、算出したトルクに応じた制御指令を車両制御装置４０へ送信して、車両制御を実施する。また、支援処理部２４は、各推定値の信頼度が第１閾値よりも低い場合は、操舵制御を実施せず、警報出力の制御指令を警報装置５０へ送信して、車線逸脱警報を実施する。また、支援処理部２４は、各推定値の信頼度が第１閾値よりも低い第２閾値以下の場合には、運転支援を実施しないようにしてもよい。

ここで、走路パラメータの推定値に基づいて操舵制御を実施する際に、比較的大きな操舵トルクで操舵制御を実施すれば、運転者の負担を軽減できるが、推定値の誤差が大きい場合には、直ぐに自車両が車線を逸脱してしまうおそれがある。よって、支援処理部２４は、今回の走路パラメータの推定値の信頼度に応じて、自車両を制御する操舵トルクの大きさを変化させる。

具体的には、支援処理部２４は、操舵トルク＝曲率ρの推定値×ａ＋（目標オフセット−オフセットｄの推定値）×ｂ＋（目標ヨー角−ヨー角φの推定値）×ｃとして、各走路パラメータと各走路パラメータに対するゲイン（係数）ａ，ｂ，ｃとから、操舵トルクを算出する。標オフセット及び目標ヨー角は、車線の中央を走行させるための目標値である。

例えば、支援処理部２４は、各推定値の信頼度が第１閾値よりも高い第３閾値以上の場合には、それぞれのゲインａ，ｂ，ｃを比較的大きい値の第１ゲインとし、各推定値の信頼度が第３閾値よりも低い場合には、それぞれのゲインａ，ｂ，ｃを比較定小さい値の第２ゲインとする。さらに、支援処理部２４は、信頼度判定部２３により曲率ρの推定値の信頼度のみが、他の走路パラメータよりも低下させられた場合は、曲率ρのゲインａのみを小さくしてもよい。例えば、各推定値の信頼度が第１閾値以上第３閾値未満の場合で、曲率ρの推定値の信頼度が他の推定値の信頼度よりも低い場合は、他のパラメータのゲインを第２ゲインとしつつ、曲率ρのゲインは第２ゲインよりも小さくする。

さらに、支援処理部２４は、操舵トルクを算出する際に用いる走路パラメータの推定値の大きさ及び時系列上の変化量を、制限値に制限してもよい。制限値は走路パラメータごとに設定されている。例えば、曲率ρ０の推定値の制限値がＸであり、算出された曲率ρ０の推定値ＹがＸよりも大きい場合は、支援処理部２４は、操舵トルクを算出する際に用いる曲率ρ０の推定値を制限値のＸとする。また、例えば、曲率ρ０の推定値の変化量の制限値がΔＸであり、前回の曲率ρ０の推定値がＡ、今回の曲率ρ０の推定値がＢで、変化量ΔＹ（＝Ｂ−Ａ）が制限値のΔＸよりも大きい場合、支援処理部２４は、操舵トルクを算出する際に用いる曲率ρ０の推定値を、Ａ＋ΔＸに制限する。すなわち、支援処理部２４は、操舵トルクを算出する際に用いる曲率ρ０の推定値を、ＡからＢに一度に変化させず、Ａ＋ΔＸに制限する。

そして、支援処理部２４は、各推定値の信頼度に応じて、各推定値の大きさ及び変化量の制限値を変化させてもよい。具体的には、支援処理部２４は、各推定値の信頼度が低いほど、各推定値の大きさ及び変化量の制限値を小さくしてもよい。なお、支援処理部２４は、各推定値の大きさ及び変化量のいずれか一方を制限値に制限するだけでもよい。

次に、運転支援を実施する処理手順について、図４のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、ＥＣＵ２０が、所定周期で繰り返し実行する。

まず、カメラ装置１０により撮影された画像を取得する（Ｓ１０）。続いて、取得した画像に基づいて、白線の輪郭線を構成するエッジ点を検出する（Ｓ１１）。続いて、前回の走路パラメータの推定値から、自車両の挙動を考慮して現在の走路パラメータの予測値を算出する（Ｓ１２）。続いて、Ｓ１１で検出したエッジ点の座標すなわち観測値と、Ｓ１２で算出した走路パラメータの予測値とから、今回の走路パラメータの推定値を算出する（Ｓ１３）。

続いて、Ｓ１１で検出したエッジ点の位置と、Ｓ１３で算出した推定値を画像平面上の座標に変換して算出した白線の位置との差分に基づいて、Ｓ１３で算出した推定値の信頼度を算出する（Ｓ１４）。

続いて、Ｓ１３で算出した走路パラメータの推定値、及びＳ１４で算出した推定値の信頼度に基づいて、自車両の操舵制御量を算出する（Ｓ１５）。推定値の信頼度が比較的低い場合は、操舵制御量を０とし、車線逸脱警報を実施する、又は運転支援を実施しない。続いて、Ｓ１５で算出した制御量に応じた制御指令を車両制御装置４０へ送信する（Ｓ１６）。車線逸脱警報を実施する場合は、自車両が車線を逸脱しそうなときに、警報出力の制御指令を警報装置５０へ送信する。以上で本処理を終了する。

以上説明した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。

・検出された白線の位置と、今回の走路パラメータの推定値から算出した白線の位置との差分から、今回の走路パラメータの推定値の信頼度が判定される。その際、白線を構成する複数のエッジ点のそれぞれについて差分が算出されるため、判定された信頼度には、自車両の近傍から遠方までの走路の推定精度が反映される。したがって、推定した走路の信頼度を高精度に判定することができる。

・各エッジ点について算出された差分のうちの最大値に応じて、推定値の信頼度を判定する場合、自車両の近傍から遠方までの一部分において、走路パラメータの推定精度が比較的低い場合でも、適切に信頼度を低下させることができる。

・各エッジ点について算出された差分の総和に応じて、推定値の信頼度を判定する場合、自車両の近傍から遠方まで比較小さい推定誤差が生じている場合でも、適切に信頼度を低下させることができる。

・自車両から遠方における差分だけが所定値よりも大きい場合、走路パラメータのうちの曲率ρの推定値の信頼度が低下させられる。これにより、曲率ρの推定値の推定精度のみが低下する状況下では、曲率ρの推定値の信頼度のみを低下させることができる。

・運転支援の度合が大きいほど、運転者の負担が軽減する。しかしながら、比較的大きい度合で運転支援を実施する場合、走路パラメータの推定値の誤差が大きいと、車線内の走行を妨げるおそれがある。よって、走路パラメータの推定値の信頼度に応じて運転支援の度合を変化させることにより、走路パラメータの推定値の信頼度が高い場合には運転者の負担を軽減しつつ、走路パラメータの推定値の信頼度が低い場合には自車両の車線逸脱を抑制することができる。

・自車両の操舵トルクを算出する際に、走路パラメータのうちの曲率ρの推定値の信頼度が低いほど、曲率ρの推定値に乗算するゲインａが小さくされる。これにより、自車両から遠方のみにおいて推定値の推定誤差が大きい場合には、曲率ρの推定値に乗算するゲインａが小さくされるため、自車両が車線から逸脱することを抑制しつつ、運転支援を継続することができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について、第１実施形態と異なる点を説明する。第２実施形態では、信頼度判定部２３による走路パラメータの推定値の信頼度の判定が、第１実施形態と異なり、信頼度の判定に走路パラメータの予測値を用いる。

図５に、検出した白線の位置を丸印で示し、走路パラメータの予測値を画像平面上の座標に変換して算出した白線の位置を三角印で示す。第１実施形態で述べたように、長期的には、カルマンゲインで調整され、走路パラメータの推定精度が高くなり、観測値である白線の位置と予想値である白線の位置とは略一致する。一方、短期的には、走路パラメータの推定精度が低くなり、観測値である白線の位置と予想値である白線の位置にはずれが生じることがある。

よって、本実施形態では、今回の走路パラメータの推定値から算出した白線の位置の代わりに、走路パラメータの予測値から算出した白線の位置を用いる。そして、信頼度判定部２３は、第１実施形態と同様に、検出した白線の位置と走路パラメータの予測値から算出した白線の位置との差分を算出し、算出した差分に応じて、今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定する。本実施形態では、差分が偏差と同じになる。

本実施形態に係る運転支援を実施する処理手順は、図４のフローチャートに示す第１実施形態に係る運転支援を実施する処理手順と、Ｓ１４以外の処理は同様になる。本実施形態では、Ｓ１４の処理において、Ｓ１１で検出したエッジ点と、Ｓ１２で算出した予測値を画像平面上の座標に変換して算出した白線の位置との差分に基づいて、Ｓ１３で算出した推定値の信頼度を算出する。

以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏する。

（他の実施形態）
・各走路パラメータは、拡張カルマンフィルタ以外の手法により推定してもよい。例えば、検出した白線の位置及び各走路パラメータの予測値を最小二乗フィッティングして、各走路パラメータの推定値を算出してもよい。各走路パラメータの予測値は、算出した推定値に基づき、自車両の挙動を考慮して算出する。

・運転支援として、自車両の操舵制御のみを実施し、逸脱警報制御は実施しなくてもよい。すなわち、走路パラメータの推定値の信頼度が閾値よりも高い場合には操舵制御を実施し、信頼度が閾値以下の場合には運転支援を実施しなくてもよい。この場合、警報装置５０はＥＣＵ２０に接続されていなくてもよい。

・ＥＣＵ２０の各機能は、車両に搭載された処理装置（コンピュータ）であるＥＣＵ２０に限らず、例えば運転者が所持する携帯情報端末等の処理装置で実現してもよい。

１０…カメラ装置、２０…ＥＣＵ、４０…車両制御装置、５０…警報装置。

Claims (7)

1. 画像に基づいて自車両が走行する車線を区画する区画線の複数のエッジ点を抽出し、前記区画線の位置を検出する検出部と、
   前記車線を特定する走路パラメータを検出された前記区画線の位置に基づいて所定周期で推定する推定部であって、前回の前記走路パラメータの推定値と前記自車両の挙動とに基づいて前記走路パラメータの予測値を予測するとともに、検出された前記区画線の位置と前記走路パラメータの予測値に対応した値との偏差が減少するように、今回の前記走路パラメータの推定値を推定する推定部と、
   前記複数のエッジ点のそれぞれについて、検出された前記区画線の位置と前記今回の走路パラメータの推定値又は前記予測値から算出した前記区画線の位置との差分を算出し、算出した前記差分に応じて、前記今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定する判定部と、
   を備える車両制御装置。
2. 前記判定部は、前記複数のエッジ点のそれぞれについて算出した前記差分のうちの最大値に応じて、前記信頼度を判定する請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記判定部は、前記複数のエッジ点のそれぞれについて算出した前記差分の総和に応じて、前記信頼度を判定する請求項１に記載の車両制御装置。
4. 前記判定部は、算出された複数の前記差分のうち、前記自車両から所定距離よりも遠方の前記エッジ点に対する前記差分が所定値よりも大きく、且つ前記所定距離よりも近方の前記エッジ点に対する前記差分が前記所定値よりも小さい場合に、前記走路パラメータのうちの曲率の推定値の信頼度を低下させる請求項２又は３に記載の車両制御装置。
5. 前記今回の走路パラメータの推定値に基づいて、前記自車両の運転支援を実施する支援処理部、を備え、
   前記支援処理部は、前記信頼度に応じて前記運転支援の度合を変化させる請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記走路パラメータは複数のパラメータを含み、
   前記判定部は、算出された複数の前記差分のうち、前記自車両から所定距離よりも遠方の前記エッジ点に対する前記差分が所定値よりも大きく、且つ前記所定距離よりも近方の前記エッジ点に対する前記差分が前記所定値よりも小さい場合に、前記走路パラメータのうちの曲率の信頼度を低下させ、
   前記支援処理部は、前記走路パラメータのそれぞれと、前記走路パラメータのそれぞれに対する係数とに基づいて、前記自車両の操舵制御量を算出するものであり、前記曲率の信頼度が低いほど、前記曲率に乗算する係数を小さくする請求項５に記載の車両制御装置。
7. 車両制御装置（２０）が実行する走路信頼度判定方法であって、
   画像に基づいて自車両が走行する車線を区画する区画線の複数のエッジ点を抽出し、前記区画線の位置を検出するステップと、
   前記車線を特定する走路パラメータを検出された前記区画線の位置に基づいて所定周期で推定するステップであって、前回の前記走路パラメータの推定値と前記自車両の挙動とに基づいて前記走路パラメータの予測値を予測するとともに、検出された前記区画線の位置と前記走路パラメータの予測値に対応した値との偏差が減少するように、今回の前記走路パラメータの推定値を推定するステップと、
   前記複数のエッジ点のそれぞれについて、検出された前記区画線の位置と前記今回の走路パラメータの推定値又は前記予測値から算出した前記区画線の位置との差分を算出し、算出した前記差分に応じて、前記今回の走路パラメータの推定値の信頼度を判定するステップと、
   を備える走路信頼度判定方法。

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