JP2017130871A - 車両用画像生成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】走行困難性に関わる環境を画像から把握することに要する時間を短縮可能とする車両用画像生成装置を提供する。【解決手段】走行困難性の程度を高める環境を含む表示画像の視野角、および、表示画像における中心領域を撮影画像に対して決定する領域決定部４５Ｂとを備え、この領域決定部４５Ｂは、指数処理部４４の出力する数値が所定値以上となる低困難状況である場合に、表示画像の中心を消失点とし、かつ、表示画像の視野角を撮影画像の視野角よりも狭い狭角とする一方、数値化部の出力する数値が所定値未満となる高困難状況である場合に、表示画像の視野角を広角とする条件に、走行困難性の程度を広域で変える環境があることを含み、表示画像の視野角を狭角とする条件に、走行困難性の程度を広域で変える環境がないことを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、走行困難性の程度を高める環境を表示するための画像を生成する車両用画像生成装置に関する。

道路上の各地点における走行困難性の程度を数値化し、その数値化された値に基づき経路の案内を行うシステムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。走行困難性の程度を高める環境をシステムの利用者に把握させるうえでは、上記数値化された値の他に、道路上の各地点での撮影により取得された画像を用い、交差点の有無や駐車中の車両など、走行困難性の程度を高める環境を別途表示画像として提供することも検討されている。

特開２０１３−０６９１３５号公報

一方、道路上の各地点での撮影により取得された画像は、通常、建物や街路樹などの風景を示す画像のなかに、それの一部として、走行困難性の程度を高める環境を画像として含む。また、走行困難性の程度を高める環境とは、走行路に含まれる交差点のような静的な環境要素や、走行路に含まれる駐車中の車両のような動的な環境要素など、多種多様の環境要素を含む。そのため、道路上の各地点での撮影により取得された画像を表示画像として用いるとしても、走行困難性の程度を高める環境を表示画像のなかから利用者が把握するまでには、多大な時間を要してしまう。
本発明は、走行困難性に関わる環境を表示画像から把握することに要する時間を短縮可能とする車両用画像生成装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための画像表示装置は、車両周辺地点での走行困難性の程度を前記車両周辺地点での撮影画像を用いて数値化する数値化部と、前記車両周辺地点での撮影画像における道路の消失点を特定する消失点特定部と、前記車両周辺地点における走行困難性の程度を広域で変える環境の有無に関する走行環境情報を取得すると共に、前記数値化部が出力する数値と前記走行環境情報とを用いて、前記走行困難性の程度を高める環境を含む表示画像における視野角、および、前記表示画像における中心領域を前記撮影画像に対して決定する決定部とを備える。そして、前記決定部は、前記数値化部の出力する数値が所定値以上となる低困難状況である場合に、前記表示画像の中心を前記消失点とし、かつ、前記表示画像の視野角を前記撮影画像の視野角よりも狭い狭角とし、前記数値化部の出力する数値が所定値未満となる高困難状況である場合に、前記表示画像の視野角を広角とする条件に、前記走行困難性の程度を広域で変える環境があることを含み、前記表示画像の視野角を狭角とする条件に、前記走行困難性の程度を広域で変える環境がないことを含む。

走行困難性の程度が低い低困難状況である場合とは、例えば、道路の状況、交通の状況、および、気象の状況などが、車両の走行操作に変化を強いることが少ない場合である。こうした場合、道路に沿った車両の運転操作は容易であり、車両の運転者は、走行路における消失点の付近を重点的に観測する。上記車両用画像生成装置によれば、このように走行困難性の程度が低い場合に、消失点を中心とした狭い視野角での表示画像が生成される。そのため、運転操作に必要とされる環境に適した表示画像を提供することが可能となる。

一方、走行困難性の程度が高い高困難状況である場合とは、例えば、車両周辺地点に交差点が含まれる場合である。交差点で右折する運転操作には、自車の右折するタイミングの判断に、直進する他車両の有無、横断歩道をわたる歩行者の有無、左折する他車両の有無などの各種の確認が求められる。また、走行困難性の程度が高い高困難状況である場合とは、例えば、車両周辺地点に車両の渋滞が含まれる場合である。渋滞に含まれる車両での運転操作には、前方車両における停車のタイミング、車線を変える他車両の有無、交通流を大きく変える環境の有無などの各種の確認が求められる。さらに、走行困難性の程度が高い高困難状況である場合のなかには、例えば、車両周辺地点の道路上に障害物が位置する場合も含まれ、また、車両周辺地点の道路上に駐車中の車両が位置する場合も含まれる。

ここで、上記車両用画像生成装置によれば、走行困難性の程度が高い場合のなかで、交差点や渋滞などが車両周辺地点に含まれる場合には、すなわち、走行困難性の程度を広域で変える環境がある場合には、広い視野角での表示画像が生成される。そのため、交差点や渋滞などが車両周辺地点に含まれることを把握させることに適した表示画像を提供することが可能である。そして、走行困難性の程度が高い場合のなかで、交差点や渋滞が車両周辺地点に含まれない場合には、すなわち、走行困難性の程度を広域で変える環境がない場合には、狭い視野角での表示画像が生成される。そのため、走行困難性の程度を高める環境として停車中の車両や障害物が存在することを把握させることに適した表示画像を提供することが可能である。結果として、走行困難性の程度を高める環境を表示画像から把握することに要する時間を短縮させることが可能となる。

車両用画像生成装置の一実施形態における装置構成を示すブロック図。 道路の分類と静的困難性の配点との関係の一例を示す図。 規制速度の分類と静的困難性の配点との関係の一例を示す図。 車両周辺の各領域と動的困難性の配点との関係の一例を示す図。 画像生成処理における処理の流れを示すフローチャート。 走行困難性指数の算出処理における処理の流れを示すフローチャート。 消失点の算出処理における処理の流れを示すフローチャート。 トリミング選択処理における処理の流れを示すフローチャート。 消失点を中心としたトリミングによる画像生成の一例を示す透視投影図。 走行困難性指数に基づくトリミングによる画像生成の一例を示す透視投影図。 （ａ）第１トリミング画像の生成される過程を説明するための透視投影図、（ｂ）第２トリミング画像の生成される過程を説明するための透視投影図。

図１から図１１を参照して車両用画像生成装置の一実施の形態を説明する。なお、本実施の形態では、車両が車両用画像生成装置を搭載する例について説明する。

図１が示すように、管理センター１０は、センター管理部１１、センター情報処理部１２、および、センター通信処理部１３を備える。センター管理部１１は、センター通信処理部１３が行う各種情報の送信に関わる処理や、各種情報の受信に関わる処理を管理する。また、センター管理部１１は、センター情報処理部１２が行う各種情報の登録に関わる処理や、各種情報の更新に関わる処理を管理する。

センター通信処理部１３は、管理センター１０に登録されている道路地図情報１２Ａを複数の車両２０に送信するための処理を行う。センター通信処理部１３は、共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄの送信を、各車両２０にリクエストするための処理を行う。また、センター通信処理部１３は、共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを、各車両２０から受信するための処理を行う。センター通信処理部１３は、共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄが相互に関連付けられた状態で、これら全ての情報を各車両２０へ送信するための処理を行う。共用画像１２Ｂは、車両２０が走行した環境である走行環境を表示するための表示画像の一例である。

センター情報処理部１２は、道路地図情報１２Ａを更新するための処理を行う。道路地図情報１２Ａは、地図を表示するための情報、経路を探索するための情報、および、交差点の名称や道路の各種名称を表示するための情報などを含む。道路地図情報１２Ａは、交差点や分岐点などの交通要素であるノードと、ノードと他のノードとを結ぶリンクとによって道路網を表現する情報である。提供区間情報１２Ｄは、提供区間を識別するための情報であって、例えば、リンクを識別するための情報であるリンク番号である。提供区間は、道路地図情報１２Ａが表現する道路網のなかの区切られた区間であって、車両２０の周辺地点である車両周辺地点を含む区間である。提供区間情報１２Ｄは、提供区間おける走行環境を、その提供区間に対応付けた状態で、経路の案内画面などに表示するための情報である。提供区間における走行環境の表示は、その提供区間に関連付けられた共用画像１２Ｂを用いて行われる。

センター情報処理部１２は、センター通信処理部１３が受信する各種情報を、管理センター１０が有する記憶部に登録するための処理を行う。センター情報処理部１２が登録する情報は、各車両２０から送信される共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを含む。センター情報処理部１２は、これら共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを更新するための処理を行う。共用画像１２Ｂは、提供区間における走行環境を、各画素の輝度値として含むデータである。提供区間における走行環境とは、提供区間における静的な走行環境と、動的な走行環境とを含む。提供区間における走行困難性の程度とは、提供区間における静的な走行環境と、動的な走行環境とによって定められ、提供区間において車両２０が走行しにくい度合いである。

静的な走行環境とは、提供区間に固有の環境であって、かつ、日時によって変わることが少ない環境である。静的な走行環境は、静的な環境要素から構成される。静的な環境要素は、例えば、道路の分類、車線数の分類、車線幅員の分類、規制速度の分類、歩道設置状況の分類、路肩設置状況の分類、道路勾配の分類などに属する。道路の分類に属する環境要素は、例えば、高速道路、国道、都道府県道、林道などである。車線数の分類に属する環境要素は、例えば、片側５車線、片側４車線、片側１車線、両側１車線などである。車線幅員の分類に属する環境要素は、例えば、車線の幅員が広いこと、および、車線の幅員が狭いことである。規制速度の分類に属する環境要素は、例えば、規制速度が９０ｋｍ／ｈ以上１００ｋｍ／ｈ未満であること、規制速度が４０ｋｍ／ｈ以上５０ｋｍ／ｈ未満であることなどである。歩道設置状況の分類に属する環境要素は、例えば、歩道の有無、および、歩道の幅を示す各数値範囲である。路肩設置状況の分類に属する環境要素は、例えば、路肩の幅を示す各数値範囲である。これらの他、静的な環境要素は、交差点の有無、分岐点の有無、車線規制箇所の有無などを含む。

これに対して、動的な走行環境とは、提供区間に固有の環境であって、かつ、日時などによって変わることが多い環境である。動的な走行環境は、動的な環境要素から構成される。動的な環境要素は、道路の状況を構成し、例えば、路面上における積雪の有無や、路面上における凍結の有無などを含む。また、動的な走行要素は、交通の状況を構成し、例えば、車両周辺における他車両の台数、車両周辺における自転車の台数、車両周辺における歩行者の数、障害物の数、道路工事の有無、渋滞の有無、大型車両や路線バスが走行する比率などを含む。また、動的な環境要素は、気象の状況を構成し、例えば、逆光、豪雨、吹雪、および、濃霧などによる視程の大小、また、強風、路面上の積雪、路面の凍結などの運転操作に影響を与える要因の有無などを含む。車両の走行環境は、これら静的な走行環境と、動的な走行環境との双方によって構成される。

車両２０は、画像取得部２１、車載通信処理部２２、および、車両用画像生成装置を備えるナビゲーションシステム３０を備える。
画像取得部２１は、車両２０の前景を撮影する車載カメラ、車載カメラを駆動する駆動装置、および、その駆動装置の駆動を制御する制御装置を備える。画像取得部２１が取得する撮影画像とは、車載カメラが撮影した前景を画素ごとの輝度として示すデータである。画像取得部２１は、前景画像を取得するための処理を繰り返し、取得された前景画像をナビゲーションシステム３０に転送する。

車載通信処理部２２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されたマイクロコンピュータと、広域無線通信用の周波数帯での通信の処理を行う処理回路とを備える。車載通信処理部２２は、管理センター１０や道路交通情報センターとの広域無線通信の処理を行う。道路情報交通情報センターは、渋滞、道路の工事、事故などに関する情報である道路交通情報や、走行区間の天候や地震速報などに関する情報である気象情報の配信を管理する。車載通信処理部２２は、ナビゲーションシステム３０が接続された車載ネットワークに接続される。車載通信処理部２２は、ナビゲーションシステム３０が送信する各種情報を受信するための処理を繰り返す。ナビゲーションシステム３０が送信する情報は、ナビゲーションシステム３０が生成した共用画像１２Ｂ、それに関連付けられたランク情報１２Ｃ、および、提供区間を識別するための提供区間情報１２Ｄを含む。車載通信処理部２２は、これらナビゲーションシステム３０が生成した共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを管理センター１０に送信するための処理を行う。車載通信処理部２２は、道路交通情報センターとの通信を通じ、道路交通情報や気象情報を取得し、取得された道路交通情報や気象情報をナビゲーションシステム３０に送信する。

ナビゲーションシステム３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されたマイクロコンピュータを備え、ナビゲーション管理部３１、位置情報処理部３２、経路探索処理部３３、案内処理部３４、情報記憶部３５、および、提供情報処理部４０として機能する。

ナビゲーション管理部３１は、位置情報処理部３２が行う車両の位置に関する情報の処理を管理する。また、ナビゲーション管理部３１は、経路探索処理部３３が行う経路の探索、および、案内処理部３４が行う案内画面の表示を管理する。また、ナビゲーション管理部３１は、情報記憶部３５が行う各種情報の書き込みに関わる処理や、各種情報の読み出しに関わる処理を管理する。さらに、ナビゲーション管理部３１は、提供情報処理部４０が生成した共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを、情報記憶部３５に記憶させる処理を繰り返す。そして、ナビゲーション管理部３１は、予め規定されたアップロード条件が成立するとき、情報記憶部３５に蓄積された共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄの送信を、車載通信処理部２２の通信を通じて行う。また、ナビゲーション管理部３１は、アップロードが行われた後、車載通信処理部２２の通信を通じて、管理センター１０から送信されるリクエストに応じ、これら共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄの生成の継続、もしくは、停止を提供情報処理部４０に行わせる。

位置情報処理部３２は、車両２０の位置を示す情報である位置情報を生成するための処理を繰り返す。位置情報処理部３２は、例えば、車両２０のグローバル座標を示すＧＰＳ衛星信号をＧＰＳで受信し、受信されたＧＰＳ衛星信号に基づき、位置情報を生成する。位置情報処理部３２は、生成された位置情報の入力を、経路探索処理部３３、案内処理部３４、および、提供情報処理部４０に対して繰り返す。

経路探索処理部３３は、位置情報処理部３２から入力される位置情報と、情報記憶部３５が記憶する道路地図情報１２Ａとに基づき、車両２０の位置から目的地に至るまでの経路を探索する。経路探索処理部３３は、探索された経路を構成するための各リンク番号と、それに対応する提供区間とを特定し、特定された提供区間を識別するための提供区間情報１２Ｄに関連付けられたランク情報１２Ｃを、情報記憶部３５から取得する。経路探索処理部３３は、取得されたランク情報１２Ｃのなかで所定のランクよりも走行困難性が高い提供区間を特定し、特定された提供区間を識別するための提供区間情報１２Ｄに関連付けられた共用画像１２Ｂを、情報記憶部３５から抽出し、これらの情報を案内処理部３４に入力する。

案内処理部３４は、経路探索処理部３３から入力されるリンク番号、ランク情報１２Ｃ、提供区間情報１２Ｄ、および、共用画像１２Ｂを用い、その経路における走行環境を経路と共に表示する。案内処理部３４は、例えば、提供区間情報１２Ｄによって識別される提供区間に、ランク情報１２Ｃによって識別されるランクと、共用画像１２Ｂを用いた走行環境とを表示する。なお、案内処理部３４が表示に用いる共用画像１２Ｂは、情報記憶部３５から抽出された共用画像１２Ｂであって、管理センター１０から受信された共用画像１２Ｂである。

情報記憶部３５は、道路地図記憶部３５１、学習情報記憶部３５２、提供情報記憶部３５３、および、変換情報記憶部３５４を備える。道路地図記憶部３５１は、管理センター１０から受信された道路地図情報１２Ａを記憶する。学習情報記憶部３５２は、走行困難性指数を算出するための識別モデルや教師データなどを記憶する。提供情報記憶部３５３は、管理センター１０から受信された共用画像１２Ｂと、それに関連付けられたランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを記憶する。また、提供情報記憶部３５３は、提供情報処理部４０が生成した共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを記憶する。変換情報記憶部３５４は、走行困難性指数を算出するための変換情報などを記憶する。

道路地図記憶部３５１が記憶する道路地図情報１２Ａは、走行困難性の程度が評価される提供区間ごとに、そこに含まれる静的な環境要素を識別するための情報を含む。道路地図情報１２Ａは、例えば、道路の分類、車線数の分類、車線幅員の分類、規制速度の分類、歩道設置状況の分類、路肩設置状況の分類、道路勾配の分類など、これらに属する各種の静的な環境要素を識別するための情報を含む。

学習情報記憶部３５２は、画像取得部２１によって取得された撮影画像に対して、それに含まれる環境要素を識別するための３つの識別モデルを記憶している。各モデルによって識別される環境要素は、走行困難性の程度が評価される提供区間ごとに、日時によって変化しやすい動的な環境要素を含む。３つの識別モデルのそれぞれは、例えば、駐車中の車両の台数、駐車中の自転車の台数、歩行者の数、障害物の数、視程の大小、路面上の積雪、路面の凍結など、これら動的な環境要素が撮影画像に含まれるか否かを識別するためのモデルである。３つの識別モデルのそれぞれは、環境要素の識別に用いられる画像の領域が相互に異なり、全体識別モデル３５２Ａ、第１識別モデル３５２Ｂ、および、第２識別モデル３５２Ｃから構成される。

全体識別モデル３５２Ａは、撮影画像のほぼ全体を識別領域とする識別モデルである。全体識別モデル３５２Ａは、撮影画像に含まれる環境要素を識別するためのモデルであり、３つの識別モデルのなかで、視野角を最も広角とする画像をそれの識別領域とする。全体識別モデル３５２Ａの識別領域の大きさは、例えば、１２８０×７２０ピクセルである。

第１識別モデル３５２Ｂは、第１トリミング画像の全体を識別領域とする識別モデルである。第１識別モデル３５２Ｂは、第１トリミング画像に含まれる環境要素を識別するためのモデルであり、全体識別モデル３５２Ａよりも視野角を狭角とする第１トリミング画像の全体を、それの識別領域とする。第１トリミング画像は、撮影画像から切り出される画像である。第１トリミング画像が切り出される領域は、撮影画像によって表現される矩形の表示画面３４Ａのなかで、上方に区画される矩形画面３４１Ｔ、下方に区画される矩形画面、左方に区画される矩形画面３４１Ｌ、および、右方に区画される矩形画面に相当する。また、第１トリミング画像が切り出される領域は、撮影画像が表現する矩形の表示画面３４Ａのなかで、中央に区画される矩形画面や、道路の消失点を中心として区画される矩形画面に相当する。第１トリミング画像のなかで、上述した上下左右に区画される４種類の矩形画面に対応する各第１トリミング画像は、第１方向トリミング画像である。これに対して、第１トリミング画像のなかで、中央に区画される矩形画面に対応する第１トリミング画像や、道路の消失点を中心として区画される矩形画面に対応する第１トリミング画像は、第１中央トリミング画像である。これら６種類の第１トリミング画像が切り出される領域の大きさは、例えば、９６０×５４０ピクセルである。

第２識別モデル３５２Ｃは、第２トリミング画像の全体を識別領域とする識別モデルである。第２識別モデル３５２Ｃは、第２トリミング画像に含まれる環境要素を識別するためのモデルであり、第１トリミング画像よりもさらに視野角を狭角とする第２トリミング画像の全体を、それの識別領域とする。第２トリミング画像は、４種類の第１方向トリミング画像のいずれか１つから切り出される画像である。第２トリミング画像が切り出される領域は、第１方向トリミング画像が表現する矩形画面のなかで、中央に区画される矩形画面に相当する。例えば、上方に区画される矩形画面３４１Ｔを第１方向トリミング画像とする場合、第２トリミング画像が切り出される領域は、上方に区画された矩形画面３４１Ｔのなかの中央に区画される矩形画面３４２Ｔに相当する。第２トリミング画像が切り出される領域の大きさは、例えば、６４０×３６０ピクセルである。

学習情報記憶部３５２が記憶する教師データは、複数の画像用教師データを含む。各画像用教師データは、それに固有の道路の状況、交通の状況、および、気象の状況のもとで撮影された前景画像から生成されたデータである。すなわち、画像用教師データは、例えば、駐車中である１台の車両が存在しているもとで撮影された複数の前景画像や、そこから切り出された画像、また、路面が凍結しているもとで撮影された複数の前景画像や、そこから切り出された画像など、出力される走行環境が既知である複数の入力画像を含むデータである。各画像用教師データは、道路の状況を構成する各環境要素に対応する特徴ベクトル、交通の状況を構成する各環境要素に対応する特徴ベクトル、および、気象の状況を構成する各環境要素に対応する特徴ベクトルを含む。特徴ベクトルには、例えば、ＧＩＳＴ特徴量、ＳＩＦＴ特徴量、ＨＯＧ特徴量が用いられる。各画像用教師データは、全体識別モデル３５２Ａ、第１識別モデル３５２Ｂ、および、第２識別モデル３５２Ｃに対して、モデルごとに記憶されている。

変換情報記憶部３５４が記憶する変換情報は、道路の構造、道路の状況、交通の状況、および、気象の状況のそれぞれを構成する各環境要素に対して、走行環境を数値化するための配点である静的困難性配点を定めるための情報である。変換情報は、静的な各環境要素に対して静的困難性配点を対応付けるための情報を含み、かつ、動的な各環境要素、すなわち、動的な各環境要素を識別するための特徴ベクトルに対して動的困難性配点を対応付けるための情報である。

例えば、図２が示すように、変換情報は、静的な走行環境における車線数の分類において、静的な環境要素の一例である「片側５車線」の道路に対しては、静的困難性配点として「１００」を対応付けるための情報である。また、変換情報は、「片側４車線」の道路に対しては、静的困難性配点として、「片側５車線」よりも低い「９０」を対応づけるための情報である。また、変換情報は、静的な走行環境における車線幅員の分類において、車線の幅員が狭い場合と車線の幅員が広い場合との間で、相互に異なる静的困難性配点を対応付けるための情報である。変換情報は、例えば、「片側１車線」の道路であって、かつ、車線の幅員が「広い」道路に対しては、静的困難性配点として「６０」を対応付ける一方、「片側１車線」であり、かつ、車線の幅員が「狭い」道路に対しては、それよりも低い静的困難性配点として「４０」を対応付けるための情報である。

例えば、図３が示すように、変換情報は、静的な走行環境における規制速度の分類において、静的な環境要素の一例である「９０ｋｍ／ｈ以上１００ｋｍ／ｍ未満」の道路に対しては、静的困難性配点として「１０」を対応付けるための情報である。また、変換情報は、「４０ｋｍ／ｈ以上５０ｋｍ／ｈ未満」の道路に対しては、静的困難性配点として、「９０ｋｍ／ｈ以上１００ｋｍ／ｍ未満」よりも低い「０」を対応づけるための情報である。

例えば、図４が示すように、変換情報は、動的な走行環境における交通の状況として、動的な環境要素の一例である「自車両の前方領域に位置する自転車」に対しては、自転車１台あたりの動的困難性配点として「５」を対応付けるための情報である。また、変換情報は、動的な環境要素の一例である「自車両の前方領域に位置する他車両」に対しては、３台以上の他車両に対して動的困難性配点として「５」を対応付けるための情報である。また、変換情報は、動的な環境要素の一例である「自車領域に位置する他車両」に対しては、前方領域よりも自車両に近い自車両直前の領域に、他車両が位置するものと定め、１台以上の他車両に対して動的困難性配点として「１０」を対応付けるための情報である。

図１に戻り、提供情報処理部４０は、共用画像１２Ｂやランク情報１２Ｃなどの各種情報を生成し、共用画像１２Ｂやランク情報１２Ｃに提供区間情報１２Ｄを関連付けるための処理を行う。提供情報処理部４０は、情報生成管理部４１、静的環境認識部４２、動的環境認識部４３、数値化部の一例である指数処理部４４、および、決定部の一例である処理画像設定部４５を備える。情報生成管理部４１は、静的環境認識部４２が行う静的点数Ｐ１を算出するための処理を管理すると共に、動的環境認識部４３が行う動的点数Ｐ２を算出するための処理を管理する。また、情報生成管理部４１は、指数処理部４４が行う走行性困難指数（＝Ｐ１−Ｐ２）を算出するための処理を管理すると共に、処理画像設定部４５が行う処理である処理対象となる画像を設定するための処理を管理する。そして、情報生成管理部４１は、共用画像１２Ｂ、ランク情報１２Ｃ、および、提供区間情報１２Ｄを、提供区間ごとに生成するための処理を管理する。

静的環境認識部４２は、静的な走行環境を提供区間ごとに認識する。すなわち、静的環境認識部４２は、情報記憶部３５から道路地図情報１２Ａを読み出し、読み出された道路地図情報１２Ａと、車両２０の位置を示す位置情報とに基づき、車両２０が位置する提供区間に含まれる静的な環境要素を特定する。静的環境認識部４２は、特定された静的な環境要素から、走行困難性の程度を変える静的な環境要素を抽出する。静的環境認識部４２は、情報記憶部３５から変換情報を読み出し、抽出された静的な環境要素と変換情報とに基づき、その提供区間における静的な各環境要素を数値化する。そして、静的環境認識部４２は、静的な各環境要素に対する配点の合計を静的点数Ｐ１として算出する。静的環境認識部４２は、算出された静的点数Ｐ１を指数処理部４４に出力すると共に、抽出された静的な環境要素を識別するための情報を処理画像設定部４５に出力する。

動的環境認識部４３は、特徴量算出部４３Ａ、動的点数算出部４３Ｂ、尤度算出部４３Ｃ、および、消失点特定部の一例である消失点算出部４３Ｄを備える。動的環境認識部４３は、動的な環境要素を提供区間ごとに認識する。動的環境認識部４３は、認識された動的な環境要素に基づき、動的点数Ｐ２を算出する。動的環境認識部４３は、算出された動的点数Ｐ２を指数処理部４４に出力すると共に、認識された動的な環境要素を識別するための情報を処理画像設定部４５に出力する。

特徴量算出部４３Ａは、動的な走行環境の特徴を示す特徴ベクトルを処理対象となる画像から算出する。例えば、特徴量算出部４３Ａは、交通の状況を示す各環境要素に対応した特徴ベクトルを処理画像から算出し、また、気象の状況を示す各環境要素に対応する特徴ベクトルを処理画像から算出する。処理画像は、処理画像設定部４５から特徴量算出部４３Ａに入力される。処理画像設定部４５から特徴量算出部４３Ａに入力される処理画像は、撮影画像から生成される画像であって、画像取得部２１が取得した撮影画像、第１トリミング画像、および、第２トリミング画像のそれぞれである。特徴量算出部４３Ａは、算出された特徴ベクトルを動的点数算出部４３Ｂに入力する。

動的点数算出部４３Ｂは、特徴量算出部４３Ａから入力された特徴ベクトルに基づき、処理画像のなかに動的な環境要素が含まれるか否かを、動的な環境要素ごとに識別する。動的点数算出部４３Ｂは、動的な環境要素の識別に、教師あり学習アルゴリズムの一例である教師ありサポートベクターマシンを用いる。例えば、処理画像が撮影画像である場合、動的点数算出部４３Ｂは、まず、全体識別モデル３５２Ａとそれに関連付けられた画像用教師データとを、情報記憶部３５から読み出す。そして、動的点数算出部４３Ｂは、読み出された全体識別モデル３５２Ａと画像用教師データとを用い、その画像用教師データに含まれる環境要素の特徴ベクトルと、撮影画像から算出された特徴ベクトルとの近似度の判定に基づき、その環境要素が撮影画像に含まれるか否かを識別する。

また、例えば、処理対象となる画像が第１トリミング画像である場合、動的点数算出部４３Ｂは、まず、第１識別モデル３５２Ｂとそれに関連付けられた画像用教師データとを、情報記憶部３５から読み出す。動的点数算出部４３Ｂは、読み出された第１識別モデル３５２Ｂと画像用教師データとを用い、その画像用教師データに含まれる環境要素の特徴ベクトルと、第１トリミング画像から算出された特徴ベクトルとの近似度の判定に基づき、その環境要素が第１トリミング画像に含まれるか否かを識別する。また、例えば、処理対象となる画像が第２トリミング画像である場合、動的点数算出部４３Ｂは、まず、第２識別モデル３５２Ｃとそれに関連付けられた画像用教師データとを情報記憶部３５から読み出す。動的点数算出部４３Ｂは、読み出された第２識別モデル３５２Ｃと画像用教師データとを用い、その画像用教師データに含まれる環境要素の特徴ベクトルと、第２トリミング画像から算出された特徴ベクトルとの近似度の判定に基づき、その環境要素が第２トリミング画像に含まれるか否かを識別する。

動的点数算出部４３Ｂは、それによる識別の結果を学習情報記憶部３５２に蓄積する処理を繰り返す。すなわち、動的点数算出部４３Ｂは、処理画像に含まれると認識された動的な環境要素と、それの判定の対象となった特徴ベクトルとが関連付けられた状態で、これらの情報を学習情報記憶部３５２に蓄積する処理を繰り返す。学習情報記憶部３５２に蓄積された識別の結果は、動的点数算出部４３Ｂによる次回の識別にフィードバックされ、画像用供教師データと共に、次回の識別に用いられる。また、動的点数算出部４３Ｂは、情報記憶部３５から変換情報を読み出し、認識された動的な環境要素と、読み出された変換情報とに基づき、その提供区間における動的な各環境要素を数値化する。そして、動的点数算出部４３Ｂは、静的な各環境要素に対する配点の合計を、動的点数Ｐ２として算出する。

消失点算出部４３Ｄは、撮影画像からエッジ線分を抽出するエッジ処理を、所定数の撮影画像のそれぞれに対して行う。撮影画像に含まれる路面の境界は、例えば、道路の側端における段差や、道路の側端におけるバリアなどの物理的な境界であり、撮影画像におけるエッジ線分に含まれる。消失点算出部４３Ｄは、抽出された複数のエッジ線分におけるエッジ線分同士の交点の位置を特定する処理を、複数の撮影画像のそれぞれに行う。また、消失点算出部４３Ｄは、撮影画像を複数の領域に分割し、各領域に含まれる交点の数を算出する処理を、複数の撮影画像のそれぞれに行う。そして、消失点算出部４３Ｄは、領域に含まれる交点の数が所定値を超える領域に対して、それが道路の消失点を含む領域であると判定する処理を、複数の撮影画像のそれぞれに行う。消失点算出部４３Ｄは、道路の消失点を含む領域と判定された領域の位置を識別するための情報を、処理画像設定部４５に出力する。

尤度算出部４３Ｃは、動的点数算出部４３Ｂによって認識された動的な各環境要素に対して、それの尤もらしさの程度である尤度を算出する。尤度算出部４３Ｃが尤度を算出する対象は、処理画像設定部４５から特徴量算出部４３Ａに入力される処理画像であって、その候補は、画像取得部２１が取得した撮影画像、第１トリミング画像、および、第２トリミング画像のそれぞれである。尤度算出部４３Ｃが用いる尤度関数は、撮影画像、第１トリミング画像、第２トリミング画像のそれぞれで共通する。尤度算出部４３Ｃが尤度の算出に用いるデータは、特徴量算出部４３Ａが算出した特徴ベクトル、学習情報記憶部３５２に記憶された画像用学習データ、および、学習情報記憶部３５２に蓄積された識別の結果である。尤度算出部４３Ｃは、算出された尤度を処理画像に関連付けた状態で、その尤度を処理画像設定部４５に出力する。

例えば、処理画像設定部４５から特徴量算出部４３Ａに撮影画像が入力され、動的な環境要素である障害物が撮影画像に含まれると動的点数算出部４３Ｂが認識した場合、尤度算出部４３Ｃは、障害物が撮影画像に含まれる尤もらしさの程度を算出する。この際、尤度算出部４３Ｃは、特徴量算出部４３Ａが撮影画像から算出した特徴ベクトル、全体識別モデル３５２Ａで用いられる画像用学習データ、および、学習情報記憶部３５２に蓄積された識別の結果を用いて、その尤度を全体尤度として算出する。

また、例えば、撮影画像から各第１トリミング画像が切り出され、各第１トリミング画像が処理画像設定部４５から特徴量算出部４３Ａに入力される場合、尤度算出部４３Ｃは、第１トリミング画像に障害物が含まれる尤もらしさの程度を、各第１トリミング画像に対して算出する。この際、尤度算出部４３Ｃは、特徴量算出部４３Ａが各第１トリミング画像から算出した特徴ベクトル、第１識別モデル３５２Ｂで用いられる画像用学習データ、および、学習情報記憶部３５２に蓄積された識別の結果を用いて、その尤度を第１尤度として算出する。

指数処理部４４は、走行困難性の程度を数値化する処理を提供区間ごとに行う。走行困難性の程度を数値化する処理は、静的環境認識部４２が入力する静的点数Ｐ１から、動的環境認識部４３が入力する動的点数Ｐ２を減算し、その提供区間での走行困難性の程度を示す走行困難性指数として減算の結果を出力する。指数処理部４４は、算出された走行困難性指数から走行困難性の程度のランクを算出する。走行困難性の程度のランクは、例えば、走行しやすい状況である低困難状況に対応する複数のランクと、走行しにくい状況である高困難状況に対応する複数のランクとから構成される。指数処理部４４は、提供区間における走行困難性指数に基づき、これらのランクのいずれか１つを算出する。すなわち、指数処理部４４は、走行困難性指数が所定値以上である場合、その走行困難性指数が算出された提供区間に、走行しやすい状況を示すランク（例えば、Ａランク，Ｂランク）のいずれか１つを算出する。また、指数処理部４４は、走行困難性指数が所定値未満である場合、その走行困難性指数が算出された提供区間に、走行しにくい状況を示すランク（例えば、Ｃランク，Ｄランク，Ｅランク）のいずれか１つを算出する。そして、指数処理部４４は、算出された走行困難性の程度のランクを処理画像設定部４５に出力する。

処理画像設定部４５は、トリミング処理部４５Ａと、領域決定部４５Ｂとを備える。トリミング処理部４５Ａは、撮影画像から各第１トリミング画像を切り出す処理と、第１方向トリミング画像から第２トリミング画像を切り出す処理とを行う。領域決定部４５Ｂは、トリミング処理部４５Ａが切り出す領域を決定するための処理を行うと共に、共用画像１２Ｂとして送信される画像の領域を、撮影画像のなかから決定するための処理とを行う。処理画像設定部４５は、画像取得部２１が取得した撮影画像、トリミング処理部４５Ａが生成した各第１トリミング画像、および、第２トリミング画像のそれぞれを、動的環境認識部４３に入力するための処理を行う。

領域決定部４５Ｂは、領域決定部４５Ｂに入力される各種情報に基づき、撮影画像のなかから共用画像１２Ｂの領域を決定するための処理を、提供区間ごとに行う。すなわち、領域決定部４５Ｂには、提供区間における道路交通情報や気象情報が、車載通信処理部２２の通信を通じて入力される。また、領域決定部４５Ｂには、提供区間におけるランク、静的な環境要素を識別するための情報、動的な環境要素を識別するための情報、全体尤度、各第１尤度、および、道路の消失点を含む領域を識別するための情報が、静的環境認識部４２、動的環境認識部４３、および、指数処理部４４から入力される。そして、領域決定部４５Ｂは、これら各種情報に基づき、共用画像１２Ｂとして送信される画像を、撮影画像、第１トリミング画像、および、第２トリミング画像のなかから決定するための処理を行う。

詳述すると、領域決定部４５Ｂは、提供区間に対して算出されたランクが、走行しやすい状況を示すランクであるか、走行しにくい状況を示すランクであるかを判定する。提供区間に対して算出されたランクが、走行しやすい状況を示すランクであると判定された場合、領域決定部４５Ｂは、道路の消失点を含む領域を中心とした第１中央トリミング画像をトリミング処理部４５Ａに切り出させ、その提供区間における共用画像１２Ｂを第１中央トリミング画像に決定する。

一方、提供区間に対して算出されたランクが、走行しにくい状況を示すランクであると判定された場合、領域決定部４５Ｂは、走行困難性の程度を広域で変える環境を識別するための情報が、入力される各種情報のなかに含まれるか否かを判定する。走行困難性の程度を広域で変える環境とは、渋滞や交差点、また、逆光、豪雨、吹雪、および、濃霧などによって提供区間における視程が小さいことなどである。すなわち、走行困難性の程度を広域で変える環境とは、走行困難性の程度を変える環境要素のなかで、撮影画像における垂直方向の視野角、および、撮影画像における水平方向の視野角のほぼ全体にわたる環境要素から構成される。

そして、走行困難性の程度を広域で変える環境を識別するための情報が含まれると判定された場合、領域決定部４５Ｂは、その提供区間における共用画像１２Ｂを、撮影画像に決定する。これに対して、走行困難性の程度を広域で変える環境を識別するための情報が含まれないと判定された場合、領域決定部４５Ｂは、処理画像に基づき算出されたランクと、その処理画像から切り出されたトリミング画像に基づき算出されたランクとが、相互に同じであるか否かを判定する。そして、これら２つの画像のそれぞれを用いて算出されたランクが、相互に異なると判定された場合、領域決定部４５Ｂは、その提供区間における共用画像１２Ｂの候補を、処理画像に決定する。他方、これら２つの画像のそれぞれを用いて算出されたランクが、相互に同じであると判定された場合、領域決定部４５Ｂは、その提供区間における共用画像１２Ｂの候補を、処理画像から切り出されたトリミング画像に決定する。

次に、ナビゲーションシステム３０が行う画像生成処理での各処理の流れを説明する。なお、以下では、走行困難性の程度を広域で変える環境が、渋滞、および、交差点である例を説明すると共に、処理の過程で生成される各トリミング画像を、図９から図１１を参照して説明する。

図５が示すように、ナビゲーションシステム３０が行う画像生成処理において、まず、提供情報処理部４０の備える処理画像設定部４５は、画像取得部２１が取得した撮影画像を処理画像として設定する。提供情報処理部４０は、処理画像などの各種情報に基づき、提供区間における走行困難性指数を算出すると共に、走行困難性の程度のランクを算出する処理を行う（ステップＳ１０）。次いで、提供情報処理部４０の備える領域決定部４５Ｂは、提供区間におけるランクが、走行しやすい状況を示すランクであるか否かを判定する処理を行う（ステップＳ２０）。提供区間におけるランクが走行しやすい状況を示すランクである場合、提供情報処理部４０の備える動的環境認識部４３は、撮影画像に含まれる道路における消失点の位置を算出する処理を行う（ステップＳ３０）。次いで、提供情報処理部４０の備える領域決定部４５Ｂは、算出された消失点の位置を中心とする第１中央トリミング画像を生成し、共用画像１２Ｂをその第１中央トリミング画像に決定する（ステップＳ４０）。これに対して、提供区間におけるランクが走行しにくい状況を示すランクである場合、提供情報処理部４０の備える領域決定部４５Ｂは、提供区間における共用画像１２Ｂを、撮影画像、第１トリミング画像、および、第２トリミング画像のなかから選択する処理を行う（ステップＳ５０）。なお、画像を選択する処理には、各第１方向トリミング画像を処理画像に設定し、その処理画像に基づく走行困難性指数を算出する処理が含まれる。

図６が示すように、ナビゲーションシステム３０が行う走行困難性指数の算出処理では、まず、静的環境認識部４２が、道路地図情報１２Ａや位置情報に基づき、提供区間における静的点数Ｐ１を算出するための処理を行う（ステップＳ１１）。また、処理画像設定部４５は、動的環境認識部４３で処理される処理画像を、画像取得部２１が取得した撮影画像、撮影画像から切り出されたトリミング画像のいずれかに設定する（ステップＳ１２）。次いで、動的環境認識部４３は、処理画像のなかに含まれる動的な環境要素を認識するための処理を行う（ステップＳ１３）。次いで、動的点数算出部４３Ｂは、情報記憶部３５が記憶する変換情報を読み出し、認識された動的な環境要素のそれぞれに対して、動的困難性配点を算出すると共に（ステップＳ１４）、動的困難性配点の合計を動的点数Ｐ２として算出する（ステップＳ１５）。そして、指数処理部４４は、静的点数Ｐ１から動的点数Ｐ２を減算することによって、処理画像に基づく走行困難性指数を算出する（ステップＳ１６）。

図７が示すように、ナビゲーションシステム３０が行う消失点の算出処理では、処理画像設定部４５が、所定枚数の連続する撮影画像を処理画像に設定する。そして、消失点算出部４３Ｄは、処理画像に対する以下の処理を繰り返す。まず、消失点算出部４３Ｄは、処理画像として設定された今回の撮影画像に対して、エッジ線分を検出する処理を行う（ステップＳ３１）。次いで、消失点算出部４３Ｄは、エッジ線分同士の交点の位置を特定すると共に、処理画像に分割された領域ごとに、その領域に位置する交点の数を算出する処理を行う。次いで、消失点算出部４３Ｄは、前回までの検出を含めて、各領域に位置する交点の数を更新するための処理を行う（ステップＳ３２）。次いで、消失点算出部４３Ｄは、領域に位置する交点の数が閾値以上である領域の位置を、道路における消失点の位置であると判定する（ステップＳ３３）。そして、消失点算出部４３Ｄは、道路における消失点の位置を更新する処理を行い、これらの処理を所定枚数の撮影画像それぞれに対して行うことによって、道路における消失点の位置を算出する（ステップＳ３４）。消失点算出部４３Ｄで算出された道路における消失点の位置は、上述したように、第１中央トリミング画像の中心の位置として用いられる。

例えば、提供区間におけるランクが走行しやすい状況を示すランクである場合、動的環境認識部４３は、撮影画像に含まれる道路における消失点Ｐの位置を算出する。そして、処理画像設定部４５は、図９が示すように、その消失点Ｐを中心とした矩形画面に相当する領域の第１中央トリミング画像を、撮影画像から切り出し、提供区間における共用画像１２Ｂをその第１中央トリミング画像に決定する。ここで、走行困難性の程度が低い低困難状況である場合とは、例えば、道路の状況、交通の状況、および、気象の状況などが、車両の走行操作に変化を強いることが少ない場合である。こうした場合、道路に沿った車両２０の運転操作は容易であり、車両２０の運転者は、走行路における消失点Ｐの付近を重点的に観測する。そのため、道路の消失点を中心とした狭い視野角での共用画像１２Ｂが生成されることによって、走行環境に適した画像を提供することが可能となる。

図８が示すように、ナビゲーションシステム３０が行う画像選択処理において、提供情報処理部４０は、まず、車載通信処理部２２の通信を通じて道路交通情報を取得し、また、位置情報処理部３２が行う処理を通じて位置情報を取得する（ステップＳ５１）。次いで、提供情報処理部４０は、情報記憶部３５から道路地図情報１２Ａを読み出すと共に、道路地図情報１２Ａと位置情報とに基づき、車両２０の位置を含む提供区間を特定し、その提供区間に交差点が含まれるか否かを判断する。また、提供情報処理部４０は、道路交通情報と位置情報とに基づき、その提供区間に渋滞が含まれるか否かを判断する（ステップＳ５２）。そして、提供区間に交差点がある場合、また、提供区間に渋滞がある場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）、提供情報処理部４０は、車載通信処理部２２の通信を通じ、提供区間で取得された撮影画像を共用画像１２Ｂとして管理センター１０に送信する（ステップＳ５３）。

ここで、渋滞が提供区間に含まれる走行環境や、交差点が提供区間に含まれる走行環境は、各種の運転操作におけるタイミングの判断に、様々な確認が求められる環境であって、走行困難性の程度が高い高困難状況である。しかも、走行困難性の程度が高い高困難状況のなかでも、交差点や渋滞などは、車両２０の運転者がそれの全体像を観測することによって存在を把握する環境要素である。そのため、第１トリミング画像や第２トリミング画像よりも広い視野角で共用画像１２Ｂが生成されることによって、交差点や渋滞などが提供区間に含まれることを把握させることに適した画像を提供することが可能である。

一方、提供区間に交差点が含まれず、かつ、その提供区間に渋滞が含まれない場合（ステップＳ５２でＮＯ）、提供情報処理部４０の備える領域決定部４５Ｂは、撮影画像から４つの第１方向トリミング画像を切り出す処理を、トリミング処理部４５Ａに行わせる（ステップＳ５４）。次いで、動的環境認識部４３は、処理画像に設定された撮影画像から特徴ベクトルを算出すると共に、撮影画像に含まれる動的な環境要素を認識する。また、動的環境認識部４３は、処理画像に設定された各第１方向トリミング画像から特徴ベクトルを算出すると共に、各第１方向トリミング画像に含まれる動的な環境要素を認識する。そして、指数処理部４４は、各処理画像に対する走行困難性指数、および、走行困難性の程度のランクを算出すると共に、撮影画像に対する全体尤度、および、各第１方向トリミング画像に対する第１尤度を算出する（ステップＳ５５）。

次いで、領域決定部４５Ｂは、撮像画像に基づく走行困難性の程度のランクである全体ランクと、第１方向トリミング画像に基づく走行困難性の程度のランクである方向ランクとが、相互に同じであるか否かを、第１方向トリミング画像ごとに判断する（ステップＳ５６）。領域決定部４５Ｂは、４つの方向ランクのなかに全体ランクと同じランクが存在すると判断した場合（ステップＳ５６でＹＥＳ）、４つの第１方向トリミング画像のなかから、１つのトリミング対象を選択する処理を行う。この際、領域決定部４５Ｂは、全体ランクと同じランクの方向ランクを特定し、特定された方向ランクが得られた第１方向トリミング画像のなかで、最も高い第１尤度が得られた第１方向トリミング画像を、トリミング対象として選択する（ステップＳ５７Ａ）。一方、領域決定部４５Ｂは、４つの方向ランクのなかに全体ランクと同じランクが存在しないと判断した場合（ステップＳ５６でＮＯ）、撮影画像をトリミング対象に選択する（ステップＳ５７Ｂ）。

次いで、領域決定部４５Ｂは、トリミング対象から中央画像を切り出す処理をトリミング処理部４５Ａに行わせる（ステップＳ５８）。例えば、トリミング対象が第１方向トリミング画像である場合、領域決定部４５Ｂは、その第１方向トリミング画像から第２トリミング画像を切り出し、その第２トリミング画像を中央画像とする。また、例えば、トリミング対象が撮影画像である場合、領域決定部４５Ｂは、撮影画像から第１中央トリミング画像を切り出し、その第１中央トリミング画像を中央画像とする。次いで、処理画像設定部４５は、処理画像を中央画像に設定し、動的環境認識部４３は、中央画像から特徴ベクトルを算出すると共に、中央画像に含まれる動的な環境要素を認識する。そして、指数処理部４４は、中央画像に対する走行困難性指数、および、その走行困難性の程度のランクである中央ランクを算出する（ステップＳ５９）。次いで、領域決定部４５Ｂは、トリミング対象から得られた走行困難性の程度のランクである対象ランクと、算出された中央ランクとが、相互に同じであるか否かを判断する（ステップＳ６０）。そして、対象ランクと中央ランクとが相互に同じである場合、領域決定部４５Ｂは、共用画像１２Ｂを中央画像に決定する（ステップＳ６１Ａ）。一方、領域決定部４５Ｂは、対象ランクと中央ランクとが相互に異なる場合、共用画像１２Ｂをトリミング対象に決定する（ステップＳ６１Ｂ）。

例えば、図１０が示すように、撮影画像のなかに障害物Ｓとして駐車中の車両が認識される場合、提供情報処理部４０は、撮影画像によって表現される矩形の表示画面３４Ａのなかで、上下左右の矩形画面３４１Ｔ，３４１Ｂ，３４１Ｌ，３４１Ｒに相当する領域を、撮影画像から、各第１方向トリミング画像として切り出す。また、提供情報処理部４０は、切り出された各第１方向トリミング画像を用い、走行困難性指数、および、第１尤度を算出する。また、提供情報処理部４０は、全体ランクと同じランクの方向ランクが、下側の矩形画面３４１Ｂ、および、左側の矩形画面３４１Ｌに対応する第１方向トリミング画像で得られることを判断する。そして、提供情報処理部４０は、最も高い第１尤度が、左側の矩形画面３４１Ｌに対応する第１方向トリミング画像で得られることに基づき、その第１方向トリミング画像をトリミング対象に選択する。

次いで、提供情報処理部４０は、トリミング対象から第２トリミング画像を中央画像として切り出し、中央画像を用いた走行困難性指数、および、中央ランクを算出する。この際、第１方向トリミング画像から切り出された中央画像では、障害物Ｓを認識できるに足る情報が含まれないなどのため、第１ランクである対象ランクと、中央ランクとが異なり、結果として、提供情報処理部４０は、共用画像１２Ｂを、トリミング対象である第１方向トリミング画像に決定する。

また、例えば、図１１（ａ）が示すように、撮影画像のなかに障害物Ｓとして駐車中の車両が認識される場合、ここでも、提供情報処理部４０は、左側の矩形画面３４１Ｌに対応する第１方向トリミング画像をトリミング対象に選択する。そして、図１１（ｂ）が示すように、提供情報処理部４０は、左側の矩形画面３４１Ｌのなかの中央に区画される領域３４２に相当する領域を、第１方向トリミング画像から中央画像として切り出す。また、提供情報処理部４０は、中央画像を用いた走行困難性指数、および、中央ランクを算出する。この際、第１方向トリミング画像から切り出された中央画像は、動的環境認識部４３が障害物Ｓを認識できるに足る情報を含み、第１ランクである対象ランクと、中央ランクとが等しくなる結果、提供情報処理部４０は、共用画像１２Ｂを、中央画像である第２トリミング画像に決定する。
以上、上記実施の形態によれば、以下に列挙する効果が得られる。

（１）走行困難性の程度が低い低困難状況である場合に、消失点Ｐを中心とした狭い視野角での共用画像１２Ｂが生成される。そのため、運転操作に必要とされる環境に適した表示画像を提供することが可能となる。

（２）走行困難性の程度を広域で変える環境が提供区間に含まれる場合には、広い視野角での共用画像１２Ｂが生成される。そのため、交差点や渋滞などが提供区間に含まれることを把握させることに適した表示画像を提供することが可能である。

（３）走行困難性の程度を広域で変える環境が提供区間に含まれない場合には、狭い視野角での共用画像１２Ｂが生成される。そのため、走行困難性の程度を高める環境を表示画像から把握することに要する時間を短縮させることが可能となる。

上記実施の形態は、以下のように変更して実施することもできる。
・領域決定部４５Ｂは、処理画像に基づき算出されたランクと、その処理画像から切り出されたトリミング画像に基づき算出されたランクとが同じであると判定された場合に、その提供区間における共用画像１２Ｂの候補を、トリミング画像に決定する。これを変更して、例えば、領域決定部４５Ｂは、上記２つの画像のそれぞれを用いて算出された走行困難性指数の差分が、所定範囲内であると判定された場合に、その提供区間における共用画像１２Ｂの候補を、トリミング画像に決定してもよい。
また、領域決定部４５Ｂは、上記２つの画像のそれぞれを用いて算出されたランクの双方が、走りにくい状況を示すランクであると判定された場合に、その提供区間における共用画像１２Ｂの候補を、トリミング画像に決定してもよい。この際、領域決定部４５Ｂは、例えば、共用画像１２Ｂの候補であるトリミング対象を、第１方向トリミング画像とする条件として、全体尤度に対する第１尤度の割合が所定範囲内であることを加えてもよい。こうした構成であれば、２つの画像のそれぞれを用いて算出されたランクが、相互に異なるランクである場合であっても、走行困難性の程度を高める環境を表示画面から把握することに要する時間を短縮させることが可能である。

・管理センター１０は、車両２０が備える学習情報記憶部３５２、および、提供情報処理部４０を備えてもよい。この際、管理センター１０が備えるセンター通信処理部１３は、各車両２０から、その車両２０で取得された撮影画像と、その車両２０で生成された提供区間情報１２Ｄとを関連付けられた状態で、これらの情報を取得する。そして、管理センター１０が備える提供情報処理部４０は、管理センター１０が備える学習情報記憶部３５２から各種情報を読み出し、走行困難性指数を算出するための処理、および、共用画像１２Ｂを生成するための処理などの各種の処理を行う。こうした構成であれば、学習情報記憶部３５２や提供情報処理部４０を各車両２０から割愛することも可能である。また、管理センター１０が備える学習情報記憶部３５２に蓄積される識別の結果は、複数の車両２０からの撮影画像に対する識別の結果である。そのため、撮影画像に含まれる動的な環境要素を認識するための処理において、その識別の結果に対する精度を高めることも可能である。

・車両２０は、その車両２０における車両情報の取得を繰り返す車両情報取得部を備え、静的環境認識部４２や動的環境認識部４３は、この車両情報取得部が取得した車両情報を、走行環境を識別するための情報の一部として用いてもよい。車両情報は、例えば、ワイパーの操作、ステアリングの操作、アクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作などの操作量を示す情報である。この際、静的環境認識部４２や動的環境認識部４３は、各操作量が単位時間当たりに大きく変わるほど、提供区間において運転操作の急な変更が求められる、すなわち、提供区間において走行困難性の程度を高める環境が含まれると認識してもよい。

・走行困難性の程度を広域で変える環境を識別するための情報として提供情報処理部４０が用いる情報は、道路交通情報、気象情報、および、道路地図情報１２Ａの少なくとも１つであってもよく、例えば、渋滞を識別するための情報のみであってもよいし、交差点を識別するための情報のみであってもよい。また、走行困難性の程度を広域で変える環境を識別するための情報として提供情報処理部４０が用いる情報は、道路交通情報、気象情報、および、道路地図情報１２Ａに限らず、例えば、動的環境認識部４３で認識された路面上の積雪などの動的な環境要素であってもよい。すなわち、第１トリミング画像や第２トリミング画像を撮影画像から切り出すための処理は、静的な走行環境のなかに、走行困難性の程度を広域で変える環境が含まれることのみに基づき、行われてもよい。あるいは、第１トリミング画像や第２トリミング画像を撮影画像から切り出すための処理は、動的な走行環境のなかに、走行困難性の程度を広域で変える環境が含まれることのみに基づき、行われてもよい。

・動的点数算出部４３Ｂは、予め準備された各環境要素のテンプレートと、環境要素が識別される対象となる画像とのマッチングによるテンプレートマッチングによって、その対象となる画像のなかに環境要素が含まれるか否かを識別してもよい。要は、車両周辺地点での走行困難性の程度を、車両周辺地点での撮影画像を用いて数値化することが可能な構成であればよい。

・動的環境認識部４３は、特徴量算出部４３Ａによって算出された特徴量に基づき、例えば、道路にはみ出した電柱や、道路にはみ出した建物を識別してもよい。この際、静的環境認識部４２は、動的環境認識部４３によって識別された結果、すなわち、道路にはみ出した電柱の有無や、道路にはみ出した建物の有無を静的環境認識部４２に出力し、静的環境認識部４２は、それが行う静的点数Ｐ１の算出に、道路にはみ出した電柱の有無や、道路にはみ出した建物の有無を反映させてもよい。言い換えれば、動的環境認識部４３が認識する環境要素のなかに、静的な環境要素が含まれてもよく、指数処理部４４による走行困難性指数の算出においては、その静的な環境要素の配点が、静的点数Ｐ１に反映されてもよい。

・提供情報処理部が生成する画像は、提供区間情報１２Ｄに関連付けられる構成に限らず、例えば、交差点や分岐点などの位置情報に関連付けられる構成であってもよい。こうした構成であれば、提供情報処理部が生成した画像に含まれる走行環境の所在を、より高い精度で利用者に把握させることが可能ともなる。

・提供情報処理部４０によって領域が決定される画像は、管理センター１０が管理する共用画像１２Ｂに限らず、車車通信によって他車両と共用される共用画像１２Ｂであってもよいし、さらに、他車両とは共用されず、自車両の表示のみに用いられる画像であってもよい。なお、提供情報処理部４０によって領域が決定される画像が、自車両の表示のみに用いられる画像である場合には、提供情報処理部４０によって生成された画像は、案内処理部３４が行う案内の処理に用いられる。

・視野角を広角とする表示画像は、撮影画像そのものでなくともよく、撮影画像から切り出された画像や、撮影画像に各種の画像処理が施された画像であってもよく、この際、第１トリミング画像や第２トリミング画像は、撮影画像の視野角をさらに狭くした画像であればよい。

Ｐ１…静的点数、Ｐ２…動的点数、１０…管理センター、１１…センター管理部、１２…センター情報処理部、１２Ａ…道路地図情報、１２Ｂ…共用画像、１２Ｃ…ランク情報、１２Ｄ…提供区間情報、１３…センター通信処理部、２０…車両、２１…画像取得部、２２…車載通信処理部、３０…ナビゲーションシステム、３１…ナビゲーション管理部、３２…位置情報処理部、３３…経路探索処理部、３４…案内処理部、３４Ａ…表示画面、３５…情報記憶部、４０…提供情報処理部、４１…情報生成管理部、４２…静的環境認識部、４３…動的環境認識部、４３Ａ…特徴量算出部、４３Ｂ…動的点数算出部、４３Ｃ…尤度算出部、４３Ｄ…消失点算出部、４４…指数処理部、４５…処理画像設定部、４５Ａ…トリミング処理部、４５Ｂ…領域決定部、３５１…道路地図記憶部、３４１Ｌ，３４１Ｔ，３４２Ｔ…矩形画面、３５２…学習情報記憶部、３５２Ａ…全体識別モデル、３５２Ｂ…第１識別モデル、３５２Ｃ…第２識別モデル、３５３…提供情報記憶部、３５４…変換情報記憶部。

Claims (1)

1. 車両周辺地点での走行困難性の程度を前記車両周辺地点での撮影画像を用いて数値化する数値化部と、
   前記車両周辺地点での撮影画像における道路の消失点を特定する消失点特定部と、
   前記車両周辺地点における走行困難性の程度を広域で変える環境の有無に関する走行環境情報を取得すると共に、前記数値化部が出力する数値と前記走行環境情報とを用いて、前記走行困難性の程度を高める環境を含む表示画像の視野角、および、前記表示画像における中心領域を前記撮影画像に対して決定する決定部とを備え、
   前記決定部は、
   前記数値化部の出力する数値が所定値以上となる低困難状況である場合に、前記表示画像の中心を前記消失点とし、かつ、前記表示画像の視野角を前記撮影画像の視野角よりも狭い狭角とし、
   前記数値化部の出力する数値が所定値未満となる高困難状況である場合に、前記表示画像の視野角を広角とする条件に、前記走行困難性の程度を広域で変える環境があることを含み、前記表示画像の視野角を狭角とする条件に、前記走行困難性の程度を広域で変える環境がないことを含む
   車両用画像生成装置。