JP2019070895A - 走路認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両の走行予定の走路の形状や自車両の走行状況に応じて、処理領域を適切に設定する。【解決手段】車両に搭載され、車両の走行予定の走路を認識する走路認識装置（１００、１００ａ）であって、車両に搭載された撮像装置（２１）により繰り返し得られる撮像画像を取得する撮像画像取得部（１０１）と、走行予定の走路の走路形状を示す情報である形状情報を、走路認識装置とは異なる装置（２００）から取得する形状情報取得部（１０３）と、取得された形状情報に基づいて、撮像画像内において処理領域（Ａｒ１、Ａｒ２、Ａｒ２ａ、Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂ、Ａｒ３ｃ）を設定する処理領域設定部（１０４）と、設定された処理領域内において、走行予定の走路を認識する遠方走路認識部（１０５）と、を備える、走路認識装置。【選択図】図１

Description

本開示は、走路認識装置に関する。

車両の自動運転では、自車両の走行する走路、例えば、道路であれば自車両の走行レーンを認識することが求められる。走路の認識は、例えば、カメラ等の撮像装置により得られる撮像画像において走路の区画線である白線を検出し、かかる白線に基づき実行される。自車両の走路が認識されると、走路上における障害物の検出およびブレーキの自動操作や、車線逸脱の推定といった自動運転に必要な動作が実行され得る。そこで、より安定した自動運転の実現のために、現在位置の近傍から遠方までの走路の形状を高精度に認識する技術が望まれる。特許文献１には、近傍の走路形状に基づいて遠方の走路形状を認識する技術が開示されている。具体的には、撮像画像において、先ず近傍の走路における白線を検出して近傍の走路形状を認識し、次に撮像画像における遠方領域（一般的には撮像画像の上方領域）において、遠方において白線が存在すると予想される領域（以下、「処理領域」と呼ぶ）を、認識した近傍の走路形状に基づき絞り込み、処理領域内において白線を検出し、検出された白線に基づき遠方の走路形状を認識する。

特開２０１３―１９６３４１号公報

特許文献１に記載の技術は、自車両の走行予定の走路の形状が直線である場合や、交差点を直進する場合を前提としており、走行予定の走路の形状が所定の方向に曲がっている場合や、交差点を右折、あるいは、左折する場合に関して十分な工夫がなされていないのが実情である。このため、処理領域を適切に設定できず、走路形状を誤認識するおそれがある。また、一般に、交差点内には白線が存在しないため、交差点に近づくにつれて近傍の走路形状は認識しづらい、あるいは、認識できないことが起こり得る。その結果、処理領域を精度よく絞り込むことができず、遠方の走路形状を認識できないという問題が生じる。そこで、自車両の走行予定の走路の形状や自車両の走行状況に応じて、処理領域を適切に設定可能な技術が望まれている。

本開示は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。

本開示の一実施形態によれば、車両に搭載され、前記車両の走行予定の走路を認識する走路認識装置（１００、１００ａ）が提供される。この走路認識装置は；前記車両に搭載された撮像装置（２１）により繰り返し得られる撮像画像を取得する撮像画像取得部（１０１）と；前記走行予定の走路の走路形状を示す情報である形状情報を、前記走路認識装置とは異なる装置（２００）から取得する形状情報取得部（１０３）と；取得された前記形状情報に基づいて、前記撮像画像内において処理領域（Ａｒ１、Ａｒ２、Ａｒ２ａ、Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂ、Ａｒ３ｃ）を設定する処理領域設定部（１０４）と；設定された前記処理領域内において、前記走行予定の走路を認識する遠方走路認識部（１０５）と；を備える。

この形態の走路認識装置によれば、車両に搭載された撮像装置により繰り返し得られる撮像画像を取得する撮像画像取得部と、走行予定の走路の走路形状を示す情報である形状情報を走路認識装置とは異なる装置から取得する形状情報取得部と、取得された形状情報に基づいて、撮像画像内において処理領域を設定する処理領域設定部と、設定された処理領域内において、走行予定の走路を認識する遠方走路認識部と、を備えるので、自車両の走行予定の走路の形状が直線である場合や所定の方向に曲がっている場合等の自車両の走行予定の走路の形状に応じて、処理領域を適切に設定でき、走行予定の走路を精度よく認識できる。

本開示は、走路認識装置以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、走路認識装置を備える車両、走路認識方法、走路を認識するためのコンピュータプログラム、かかるコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体等の形態で実現することができる。

本開示の一実施形態としての走路認識装置の概略構成を示すブロック図。 走路認識処理の処理手順を示すフローチャート。 近傍走路形状算出処理の処理手順を示すフローチャート。 撮像画像の一例を模式的に示す説明図。 処理領域設定処理の処理手順を示すフローチャート。 走行中の走路および走行予定走路の様子の一例を模式的に示す説明図。 撮像画像の一例を模式的に示す説明図。 走行中の走路および走行予定走路の様子の一例を模式的に示す説明図。 撮像画像の一例を模式的に示す説明図。 走行中の走路および走行予定走路の様子の一例を模式的に示す説明図。 遠方走路認識処理の処理手順を示すフローチャート。 目標通過点設定処理の処理手順を示すフローチャート。 第２実施形態における走路認識装置の概略構成を示すブロック図。 第２実施形態における処理領域設定処理の処理手順を示すフローチャート。 走行中の走路および走行予定走路の一例を模式的に示す説明図。 撮像画像の一例を模式的に示す説明図。 他の実施形態１における第３処理領域の一例を模式的に示す説明図。 他の実施形態２における第３処理領域の一例を模式的に示す説明図。 他の実施形態３における第３処理領域の一例を模式的に示す説明図。

Ａ．第１実施形態：
Ａ１．装置構成：
図１に示す本実施形態の走路認識装置１００は、図示しない車両に搭載され、かかる車両の走路を認識する。なお、本実施形態において、走路認識装置１００が搭載された車両を、「自車両」とも呼ぶ。自車両は、自動運転可能な車両である。自車両は、自動運転と手動運転（運転者による運転）とを切り替えて実行する車両と、これらの２種類の運転のうちの自動運転のみを実行する車両とのいずれであってもよい。走路認識装置１００は、図示しないＣＰＵおよびメモリを備えたＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。走路認識装置１００は、同様に車両に搭載された撮像部２１、ヨーレートセンサ２２、操舵角センサ２３、ミリ波レーダ２４および車両制御部３１に、それぞれ電気的に接続されている。また、走路認識装置１００は、車両に搭載されているナビゲーション装置２００と無線接続されている。

撮像部２１は、自車両の車室内における車両前方に配置されており、水平方向に並ぶ２つのカメラ（いわゆるステレオカメラ）により構成されている。各カメラは、集光するレンズおよび受光素子を備え、自車両の前方を撮像して撮像画像を得る。撮像部２１は、自車両のイグニッションがオンすると、撮像画像の取得を繰り返し実行する。なお、撮像部２１は、請求項における撮像装置の下位概念に相当する。

ヨーレートセンサ２２は、自車両のヨーレート（回転角速度）を検出する。ヨーレートセンサ２２は、自車両のイグニッションがオンすると、ヨーレートの検出を繰り返し実行する。

操舵角センサ２３は、自車両のステアリングの操舵角を検出する。操舵角センサ２３は、自車両のイグニッションがオンすると、操舵角の検出を繰り返し実行する。

ミリ波レーダ２４は、ミリ波帯の電波を用いて、自車両の前方の物体（先行車両、対向車両、交差する道路上の車両、歩行者、ガードレール、マンホール、信号機等）の存否、かかる物体と自車両との距離、物体の位置、物体の大きさおよび物体の自車両に対する相対速度を検出する。なお、物体は、より正確には、複数の検出点（物標）として検出される。したがって、例えば、単一の物体に対して複数の物標が検出され得る。ミリ波レーダ２４は、自車両のイグニッションがオンすると、ミリ波電波の照射およびその反射波の受信と、物体の検出等とを繰り返し実行する。

車両制御部３１は、車両の動きを制御する。車両制御部３１としては、例えば、内燃機関や電動モータなどの駆動機構の動作を制御するＥＣＵ、電子制御ブレーキシステム（ＥＣＢ）、車両の操舵角を制御するＥＣＵなどの複数のＥＣＵからなる。

ナビゲーション装置２００は、車両に搭載され、経路探索および経路案内を行うカーナビゲーション装置である。ナビゲーション装置２００は、走路認識装置１００とは異なる装置であり、車両に搭載されている図示しない無線通信部を介してナビゲーション装置２００と走路認識装置１００との間でＷｉ−Ｆｉ（登録商標）による無線通信を行う。ナビゲーション装置２００は、図示しない地図サーバーと通信を行うことにより、地図情報を取得する。かかる地図情報には、地図データ２０１、交差点の位置２０２、交差点の形状２０３、車線数２０４および車線幅２０５が含まれる。また、地図データ２０１には、道路をリンクとノードとで表したネットワークデータや、道路や建物といった地物などを描画するためのポリゴンデータなどが含まれる。ナビゲーション装置２００は、後述の形状情報取得部１０３からの要求に応じて、取得された地図データ２０１、交差点の位置２０２、交差点の形状２０３、車線数２０４および車線幅２０５の各情報を形状情報取得部１０３に送信する。

ナビゲーション装置２００は、ＧＮＳＳ受信機２１０を備える。ＧＮＳＳ受信機２１０は、ナビゲーション装置２００の現在位置を取得する。具体的には、ＧＮＳＳ受信機２１０は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を構成する人工衛星から受信した航法信号に基づいて、ナビゲーション装置２００（自車両）の現在位置（経度・緯度）を測位する。

走路認識装置１００が備えるＣＰＵがメモリに記憶されている制御プログラムを実行することにより、走路認識装置１００は、撮像画像取得部１０１、近傍形状算出部１０２、形状情報取得部１０３、処理領域設定部１０４、遠方走路認識部１０５および目標通過点設定部１０６として機能する。

撮像画像取得部１０１は、撮像部２１により繰り返し得られる撮像画像を取得する。取得された撮像画像は、後述する走路認識処理において自車両の走行予定走路を認識する際に利用される。

近傍形状算出部１０２は、後述する近傍走路形状算出処理を実行することにより、撮像画像取得部１０１により取得される各撮像画像に基づき、自車両の走行予定走路のうちの自車両の近傍の走路の走路形状（以下、「近傍走路形状」と呼ぶ）を繰り返し算出する。本実施形態において、「自車両の近傍」とは、撮像部２１よりも進行方向前方の領域のうち、自車両から所定の距離以内の領域を意味する。所定の距離は、７ｍ（メートル）である。なお、７ｍに限らず、任意の距離としてもよい。

本実施形態において、「走路形状」とは、走路の幅と、走路の幅方向の両端の位置と、走路の曲率（曲率半径）とで規定される。したがって、「近傍走路形状を算出する」とは、自車両の走行する走路であって自車両の近傍の走路（以下、「近傍走路」と呼ぶ）の走路の幅と、近傍走路の幅方向の両端の位置と、近傍走路の曲率（曲率半径）と、をそれぞれ算出することを意味する。

形状情報取得部１０３は、自車両の走行予定走路の走路形状を示す情報（以下、「形状情報」と呼ぶ）をナビゲーション装置２００から取得する。本実施形態において、「形状情報」には、走行予定走路の走路形状の他、走行予定の交差点の位置、走行予定の交差点の形状、走行予定走路の車線数および走行予定走路の車線幅が含まれる。取得された形状情報は、後述する処理領域を設定する際に利用される。

処理領域設定部１０４は、後述する処理領域設定処理を実行することにより、取得された形状情報に基づいて、各撮像画像内において処理領域を設定する。本実施形態において、「処理領域」とは、撮像画像における走行予定走路の走路形状を算出するための処理の対象となる領域を意味する。より具体的には、処理領域とは、走行予定走路の走路形状を算出する（特定する）際に、走行予定走路の区画線のエッジ点を抽出する対象領域として絞り込まれる領域を意味する。換言すると、区画線のエッジ点を抽出して走行予定走路の走路形状を算出する処理の対象となる領域を意味する。

遠方走路認識部１０５は、後述する遠方走路認識処理を実行することにより、自車両の走行予定の走路であって遠方の走路の形状（以下、「遠方走路形状」と呼ぶ）を繰り返し算出して、自車両の走行予定走路を認識する。詳細な手順は後述するが、概略を説明すると、遠方走路認識部１０５は、処理領域設定部１０４により設定された処理領域内において遠方走路形状を算出する。「遠方走路形状を算出する」とは、自車両の走行予定の走路であって遠方の走路（以下、「遠方走路」と呼ぶ）の幅と、遠方走路の幅方向の両端の位置と、遠方走路の曲率（曲率半径）と、をそれぞれ算出することを意味する。

目標通過点設定部１０６は、後述する目標通過点設定処理を実行することにより、自車両が目標とする通過点を設定する。この目標通過点は、自車両が自動運転する際に目標とする通過点として利用される。基本的に目標通過点は、近傍走路形状に基づき設定されるが、近傍走路形状の算出精度が低くなる場合には、例外的に遠方走路形状に基づき設定される。このようにしているのは、基本的に近傍走路形状の算出精度は、遠方走路形状の算出精度よりも高いためである。

Ａ２．走路認識処理：
図２に示す走路認識処理は、自車両の自動運転が開始されると定期的に繰り返し実行される。自動運転の開始は、車両の乗員が車両に搭載された自動運転開始を指示するボタンを押下することにより開始できる。なお、かかるボタンは、車両のインストルメントパネルや、シフトノブ近傍や、ハンドルなどの運転席近傍の場所に設けられた物理的なボタンの他、ディスプレイに表示されたメニュー画面上のソフトウエアボタンであってもよい。ディスプレイとしては、インストルメントパネルに限らず、ナビゲーション装置２００の表示画面や、スマートフォンの表示画面であってもよい。また、車両の鍵等の車両の操作機器を利用してもよい。近傍形状算出部１０２は、近傍走路形状算出処理を実行する（ステップＳ１０５）。

Ａ２−１．近傍走路形状算出処理：
図３に示す近傍走路形状算出処理が開始されると、撮像画像取得部１０１は、撮像部２１により繰り返し得られる撮像画像を取得する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５の実行後、近傍形状算出部１０２は、取得された撮像画像における近傍走路のエッジ、より具体的には、近傍走路を区画する区画線のエッジを抽出する（ステップＳ２１０）。近傍形状算出部１０２は、抽出されたエッジを周知のハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換して直線を検出し（ステップＳ２１５）、抽出された直線のうちから区画線（白線）候補の直線を算出する（ステップＳ２２０）。具体的には、検出された直線のうちから、ハフ変換の投票数の多いものを白線候補として算出する。

図４に示すように、撮像画像Ｆ１には、自車両の走路である車線Ｌｎ１と対向車線Ｌｎ２とが写っている。撮像画像Ｆ１の上方側に位置する遠方走路が含まれる領域（以下、「遠方走路領域」と呼ぶ）Ａｆ１と、撮像画像Ｆ１の下方側に位置する近傍走路が含まれる領域（以下、「近傍走路領域」と呼ぶ）Ａｎ１とのうち、近傍走路領域Ａｎ１において車線Ｌｎ１の区画線Ｌｌ１、Ｌｒ１のエッジが抽出され、それぞれの区画線Ｌｌ１、Ｌｒ１を表す直線が白線候補として算出される。

図３に示すように、近傍形状算出部１０２は、白線候補の絞り込みを行う（ステップＳ２２５）。具体的には、撮像画像における白線候補の周囲の路面に対する、白線候補のコントラストの比率が所定の閾値よりも高いものや、白線候補部分の輝度とその周囲の輝度との差が所定の閾値以上に大きいものに白線候補を限定する。他にも、線の太さ、総延長距離など、様々な特徴を考慮して絞り込んでもよい。そして、車両の中心から左右方向に最も近い１つの白線候補を選択する。

近傍形状算出部１０２は、ステップＳ２２５において白線候補が絞り込まれたか否かを判定し（ステップＳ２３０）、絞り込まれていない、すなわち、白線候補が無いと判定された場合（ステップＳ２３０：ＮＯ）、近傍走路形状算出処理（ステップＳ１０５）は終了し、図５に示す後述の処理領域設定処理（ステップＳ１１０）が実行される。

上述のステップＳ２３０において、白線候補があると判定された場合（ステップＳ２３０：ＹＥＳ）、近傍形状算出部１０２は、ステップＳ２２５において絞り込まれた白線候補を構成するエッジ点を平面座標に変換する（ステップＳ２３５）。「平面座標」とは、路面を平面と仮定したときの座標である。ステップＳ２３５では事前にキャリブレーションで求めた撮像部２１を構成するカメラの位置・姿勢の情報を基に撮像画像上のエッジ点を座標変換する。

近傍形状算出部１０２は、ステップＳ２３５で算出した平面座標から近傍走路形状を算出する（ステップＳ２４０）。上述のように、近傍走路形状は、近傍走路についての走路の幅と、走路の幅方向の両端の位置と、走路の曲率（曲率半径）とを意味する。これらの各パラメータの算出方法は、例えば、特開２０１３−１９６３４１号公報に記載の方法など、周知の方法を採用してもよい。ステップＳ２４０の実行後、近傍形状算出部１０２は、ステップＳ２４０で算出された近傍走路形状を、遠方走路認識部１０５および目標通過点設定部１０６に出力する（ステップＳ２４５）。ステップＳ２４５の実行後、近傍走路形状算出処理（ステップＳ１０５）は終了し、図５に示す後述の処理領域設定処理（ステップＳ１１０）が実行される。

Ａ２−２．処理領域設定処理：
図５に示す処理領域設定処理が開始されると、形状情報取得部１０３は、ナビゲーション装置２００から上述の形状情報を取得する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５の実行後、処理領域設定部１０４は、取得された形状情報の示す走行予定走路の走路形状が、カーブであるか又は走行中の走路に対して交わる形状であるか否かを判定する（ステップＳ３１０）。本実施形態において、「走行予定走路の走路形状がカーブである」とは、走行予定走路の曲率（曲率半径）がゼロでないことを意味する。また、「走行予定走路の走路形状が走行中の走路に対して交わる形状である」とは、走行予定走路の曲率（曲率半径）がゼロであり、走行予定走路と走行中の走路とが交わる（交差する）ことを意味する。２つの走路が「交わる」あるいは「交差する」とは、２つの走路が相互に繋がって交わる状態と、一方の走路を延長した場合に他方の走路に交わる状態と、それぞれの走路を延長した場合に交わる状態と、のいずれかの状態であることを意味する。

走行予定走路の走路形状が、カーブでない、かつ、走行中の走路に対して交わる形状でないと判定された場合（ステップＳ３１０：ＮＯ）、処理領域設定部１０４は、処理領域を第１処理領域に設定する（ステップＳ３１５）。

図６では、自車両３００の走行中の走路Ｌｎ１および走行予定走路Ｌｎ３を上空から見た様子を模式的に示している。また、図６では、ステップＳ３１５において設定された第１処理領域Ａｒ１も模式的に図示している。なお、図４にも第１処理領域Ａｒ１が表わされている。図６に示すように、自車両３００は、破線矢印で示すように、車線Ｌｎ１を交差点ＣＲに向かって走行中であり、実線矢印で示すように、交差点ＣＲを直進して横断歩道Ｐｄ２を通過した後、車線Ｌｎ３を走行予定である。車線Ｌｎ１には、区画線Ｌｌ１およびＬｒ１に加えて、交差点ＣＲの手前に、停止線Ｌｔ１と、横断歩道Ｐｄ１とが設けられている。車線Ｌｎ３には、区画線Ｌｌ２およびＬｒ２が設けられている。区画線Ｌｌ２およびＬｒ２は、それぞれ、交差点ＣＲを挟んで、区画線Ｌｌ１およびＬｒ１の延長線上に設けられている。交差点ＣＲ内には区画線は設けられていない。自車両３００の走行予定走路である車線Ｌｎ３の走路形状は、カーブではなく、また、自車両３００の走行中の走路である車線Ｌｎ１に対して交わる形状ではない。

以下、図７を用いて第１処理領域Ａｒ１の設定方法を説明する。図７に示す撮像画像Ｆ２は、自車両３００が図６に示す位置（交差点ＣＲの手前の位置）で停車している際に得られた画像の一例である。撮像画像Ｆ２には、近傍走路領域Ａｎ２の下端（手前側）に、区画線Ｌｌ１、停止線Ｌｔ１および横断歩道Ｐｄ１が写っている。遠方走路領域Ａｆ２には、交差点ＣＲを挟んで存在する横断歩道Ｐｄ２と、区画線Ｌｌ２およびＬｒ２とが写っている。

第１処理領域Ａｒ１は、以下の手順で設定される。まず、区画線Ｌｌ２の中心線Ｌｌ２ｃにおいて、遠方走路領域Ａｆ２の最も手前側の点Ｐｌ２と、消失点Ｐ０から予め定められた距離ｄ１だけ手前の点Ｐｌ２１と、を定める。なお、上述のように、区画線Ｌｌ２は区画線Ｌｌ１の延長線上に設けられているので、中心線Ｌｌ２ｃは区画線Ｌｌ１の中心線でもある。したがって、点Ｐｌ２および点Ｐｌ２１は、区画線Ｌｌ１を利用して定めてもよい。消失点Ｐ０は、２つの区画線Ｌｌ２、Ｌｒ２が交差する点として求める。次に、定められた点Ｐｌ２について、点Ｐｌ２から水平方向かつ区画線Ｌｌ２の外側（左側）に予め定められた距離ｄ２だけずれた点Ｐ２を求める。距離ｄ２は、予め実験により算出される。

同様に、区画線Ｌｒ２の中心線Ｌｒ２ｃにおいて、遠方走路領域Ａｆ２の最も手前側の点Ｐｒ２を定める。このとき、中心線Ｌｒ２ｃを手前側（交差点ＣＲ側）に延長させて、延長させた中心線Ｌｒ２ｃ上において点Ｐｌ２と対応する位置に点Ｐｒ２を定める。なお、上述のように、区画線Ｌｒ２は区画線Ｌｒ１の延長線上に設けられているので、中心線Ｌｒ２ｃは区画線Ｌｒ１の中心線でもある。したがって、点Ｐｒ２は、区画線Ｌｒ１を利用して定めてもよい。区画線Ｌｒ２の中心線Ｌｒ２ｃにおいて、消失点Ｐ０から予め定められた距離ｄ１だけ手前の点Ｐｒ２１を定める。次に、定められた点Ｐｒ２について、点Ｐｒ２から水平方向かつ区画線Ｌｒ２の外側（右側）に予め定められた距離ｄ２だけずれた点Ｐ３を求める。

次に、定められた２つの点Ｐ２、Ｐ３を結び、水平方向に平行な辺（長辺）ｅ１を定める。定められた辺ｅ１と平行であり、定められた２つの点Ｐｌ２１、Ｐｒ２１を通る辺（長辺）ｅ２を定める。次に、定められた点Ｐ２と定められた辺ｅ２の一方の端点とを結び、鉛直方向に平行な辺（短辺）ｅ３を定める。同様に、定められた点Ｐ３と定められた辺ｅ２の他方の端点とを結び、鉛直方向に平行な辺（短辺）ｅ４を定める。こうして定められた２つの短辺ｅ３、ｅ４および２つの長辺ｅ１、ｅ２で囲まれる領域を、第１処理領域Ａｒ１として設定する。

図５に示すように、上述のステップＳ３１０において、走行予定走路の走路形状がカーブである又は走行中の走路に対して交わる形状であると判定された場合（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、処理領域設定部１０４は、走行予定走路の走路形状がカーブであるか否かを判定する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３２０では、上述のステップＳ３１０と同様に、走行予定走路の曲率（曲率半径）がゼロであるか否かを判定することにより、走路形状がカーブであるか否かを判定する。走行予定走路の走路形状がカーブであると判定された場合（ステップＳ３２０：ＹＥＳ）、処理領域設定部１０４は、処理領域を第２処理領域に設定する（ステップＳ３３０）。

図８では、図６と同様に、自車両３００の走行中の走路Ｌｎ１および走行予定走路Ｌｎ３を上空から見た様子を模式的に示している。また、図８では、ステップＳ３３０において設定された第２処理領域Ａｒ２も模式的に図示している。図８に示す例は、図６に示す例と同様に、自車両３００は、破線矢印で示すように、車線Ｌｎ１を交差点ＣＲに向かって走行中であり、実線矢印で示すように、交差点ＣＲを直進して横断歩道Ｐｄ２を通過した後、車線Ｌｎ３を走行予定である。図６に示す例とは異なり、図８に示す例は、自車両３００の走行予定走路である車線Ｌｎ３は、右方向にカーブしている。このため、区画線Ｌｌ２、Ｌｒ２も右方向にカーブしている。

以下、図９を用いて第２処理領域Ａｒ２の設定方法を説明する。図９に示す撮像画像Ｆ３は、自車両３００が図８に示す位置（交差点ＣＲの手前の位置）で停車している際に得られた画像の一例である。撮像画像Ｆ３には、近傍走路領域Ａｎ３の下端（手前側）に、区画線Ｌｌ１、停止線Ｌｔ１および横断歩道Ｐｄ１が写っている。遠方走路領域Ａｆ３には、交差点ＣＲを挟んで存在する横断歩道Ｐｄ２と、区画線Ｌｌ２およびＬｒ２とが写っている。

第２処理領域Ａｒ２は、以下の手順で設定される。上述した第１処理領域Ａｒ１の設定手順と同様の手順により、点Ｐｌ２、点Ｐｒ２および消失点Ｐ０が定められ、定められた点Ｐｌ２から点Ｐ２が求められる。次に、定められた点Ｐｒ２について、点Ｐｒ２から水平方向かつ区画線Ｌｒ２の外側（右側）に予め定められた距離ｄ３だけずれた点Ｐ４を求める。距離ｄ３は、距離ｄ２よりも長く、車線Ｌｎ３の曲率（曲率半径）に応じて定められる。距離ｄ３は、予め実験により算出され、走路認識装置１００の図示しないメモリ内のマップに曲率半径と対応づけて格納されている。

また、距離ｄ２および距離ｄ３の長さは、走行予定走路のカーブの方向に応じて変化する。具体的には、走行予定走路が左側へカーブしている場合、距離ｄ２が距離ｄ３に比べて長く、走行予定走路が右側へカーブしている場合、距離ｄ３が距離ｄ２に比べて長い。

次に、定められた２つの点Ｐ２、Ｐ４を結び、水平方向に平行な辺（長辺）ｅ５を定める。定められた辺ｅ５と平行であり、定められた消失点Ｐ０を通る辺（長辺）ｅ６を定める。次に、定められた点Ｐ２と定められた辺ｅ６の一方の端点とを鉛直方向に沿って結んで辺（短辺）ｅ７を定める。同様に、定められた点Ｐ４と定められた辺ｅ６の他方の端点とを鉛直方向に沿って結んで辺（短辺）ｅ８を定める。こうして定められた２つの短辺ｅ７、ｅ８および２つの長辺ｅ５、ｅ６で囲まれる領域を、第２処理領域Ａｒ２として設定する。かかる第２処理領域Ａｒ２は、第１処理領域Ａｒ１よりも大きい。

このように、走行予定走路の走路形状が、カーブである場合または走行中の走路に対して交わる形状である場合に、第１処理領域Ａｒ１に比べてより大きな領域を第２処理領域Ａｒ２として設定するのは、走行予定走路の走路形状がカーブである場合や、走行中の走路に対して交わる形状である場合には、遠方の白線は撮像画像のより広い範囲に存在するからである。そして、より大きな領域を処理領域に設定することにより、遠方走路形状の算出精度の向上を図るためである。

図５に示すように、上述のステップＳ３２０において、走行予定走路の走路形状はカーブでないと判定された場合（ステップＳ３２０：ＮＯ）、処理領域設定部１０４は、処理領域の基準点をオフセットする（ステップＳ３２５）。処理領域の基準点のオフセット方法については、図１０を用いて後述する。ステップＳ３２５の実行後、上述のステップＳ３３０が実行される。

図１０では、図６および図８と同様に、自車両３００の走行中の走路Ｌｎ１および走行予定走路Ｌｎ４を上空から見た様子を模式的に示している。また、図１０では、図８に示す第２処理領域Ａｒ２および上述のステップＳ３２５が実行された場合における第２処理領域Ａｒ２ａも模式的に図示している。図１０に示すように、自車両３００は、破線矢印で示すように、車線Ｌｎ１を交差点ＣＲに向かって走行中であり、実線矢印で示すように、交差点ＣＲの先の三叉路を左方向へ走行して、車線Ｌｎ４を走行予定である。走行予定走路である車線Ｌｎ４の形状は、走行中の走路である車線Ｌｎ１に対して交わる形状である。また、車線Ｌｎ４には、区画線Ｌｌ３およびＬｒ３が設けられている。

上述のステップＳ３２５において、処理領域の基準点のオフセットは以下の手順で実行される。第２処理領域Ａｒ２の点Ｐ２を基準点として、かかる基準点を予め定められた距離ｄ４だけ水平方向の左側の位置にオフセットして点Ｐ５を定める。かかる距離ｄ４は、予め実験により算出される。距離ｄ４は、例えば、走行予定走路である車線Ｌｎ４と、走行中の走路である車線Ｌｎ１との間の角度に基づいて定められてもよい。例えば、かかる角度が大きい程、距離ｄ４が大きくなるように定められてもよい。第２処理領域Ａｒ２の点Ｐ４についても同様に、距離ｄ４だけ左側の位置にオフセットする。したがって、第２処理領域Ａｒ２ａは、第２処理領域Ａｒ２を距離ｄ４だけ左側にオフセットした位置に設定される。なお、走行予定走路が右方向に延びている場合には、第２処理領域Ａｒ２は、距離ｄ４だけ右側の位置にオフセットされる。

図５に示すように、ステップＳ３１５の実行後、または、ステップＳ３３０の実行後、処理領域設定処理（ステップＳ１１０）は終了し、図１１に示す後述の遠方走路認識処理（ステップＳ１１５）が実行される。

Ａ２−３．遠方走路認識処理：
図１１に示す遠方走路認識処理が開始されると、遠方走路認識部１０５は、上述の処理領域設定処理において設定された処理領域内において、走行予定走路を区画するエッジを抽出する（ステップＳ４０５）。その後に実行されるハフ変換（ステップＳ４１０）、白線候補算出（ステップＳ４１５）、候補絞り込み（ステップＳ４２０）、候補の有無の判定（ステップＳ４２５）、エッジ点平面変換（ステップＳ４３０）は、いずれも上述の近傍走路形状算出処理のステップＳ２１０〜Ｓ２３５と同じであるので、詳細な説明を省略する。なお、ステップＳ４２５において白線候補がないと判定された場合（ステップＳ４２５：ＮＯ）、遠方走路認識処理（ステップＳ１１５）は終了し、図１２に示す後述の目標通過点設定処理（ステップＳ１２０）が実行される。

図１１に示すように、上述のステップＳ４３０の実行後、遠方走路認識部１０５は、ステップＳ４３０で算出した平面座標から、遠方走路形状を算出する（ステップＳ４３５）。かかる算出方法は、上述の近傍走路形状算出処理のステップＳ２４０と同様であるので、詳細な説明は省略する。ステップＳ４３５の実行後、遠方走路認識部１０５は、ステップＳ４３５で算出された遠方走路形状を、目標通過点設定部１０６に出力する（ステップＳ４４０）。ステップＳ４４０の実行後、遠方走路認識処理（ステップＳ１１５）は終了し、図１２に示す後述の目標通過点設定処理（ステップＳ１２０）が実行される。

Ａ２−４．目標通過点設定処理：
図１２に示す目標通過点設定処理が開始されると、目標通過点設定部１０６は、所定の時刻に近傍走路形状の入力があるか否かを判定する（ステップＳ５０５）。上述のように、近傍走路形状算出処理は定期的に実行され、ステップＳ２４５が実行される場合には、定期的に近傍走路形状が目標通過点設定部１０６に入力される。他方、近傍走路形状が算出されない場合には、所定時刻に近傍走路形状は目標通過点設定部１０６に入力されない。

近傍走路形状の入力があると判定された場合（ステップＳ５０５：ＹＥＳ）、目標通過点設定部１０６は、近傍走路形状に基づき目標通過点を設定する（ステップＳ５１０）。具体的には、目標通過点設定部１０６は、近傍走路領域における近傍走路の中央点を目標通過点として設定する。例えば、図４の例では、車線Ｌｎ１の両端の区画線Ｌｌ１、Ｌｒ１の水平方向の中央であり、かつ、近傍走路領域Ａｎ１における奥行方向の中央の点ＰＴ１が目標通過点として設定される。

図１２に示すように、上述のステップＳ５０５において、近傍走路形状の入力がないと判定された場合（ステップＳ５０５：ＮＯ）、目標通過点設定部１０６は、遠方走路形状の入力があるか否かを判定する（ステップＳ５１５）。図１１に示すように、上述のステップＳ４４０が実行された場合には、遠方走路形状が目標通過点設定部１０６に入力される。これに対して、ステップＳ４４０が実行されない場合、すなわち、処理領域内において白線候補がない場合（ステップＳ４２５：ＮＯ）、遠方走路形状は目標通過点設定部１０６に入力されない。

図１２に示すように、遠方走路形状の入力があると判定された場合（ステップＳ５１５：ＹＥＳ）、目標通過点設定部１０６は、遠方走路形状に基づき目標通過点を設定する（ステップＳ５２０）。具体的には、目標通過点設定部１０６は、遠方走路領域における遠方走路の水平方向の中央であって、最も手前側の点を目標通過点として設定する。例えば、図７の例では、区画線Ｌｌ２、Ｌｒ２の水平方向に沿った中央であって、遠方走路領域Ａｆ２における最も手前側の点ＰＴ２が、目標通過点として設定される。

図１２に示すように、ステップＳ５１０の実行後、または、ステップＳ５２０の実行後、または、ステップＳ５１５において遠方走路形状の入力がないと判定された場合（ステップＳ５１５：ＮＯ）、目標通過点設定処理（ステップＳ１２０）は終了し、図２に示すように、再びステップＳ１０５が実行される。

以上の構成を有する第１実施形態における走路認識装置１００によれば、自車両３００に搭載された撮像部２１により繰り返し得られる撮像画像を取得する撮像画像取得部１０１と、走行予定の走路の走路形状を示す情報である形状情報を走路認識装置１００とは異なる装置であるナビゲーション装置２００から取得する形状情報取得部１０３と、取得された形状情報に基づいて、撮像画像内において処理領域を設定する処理領域設定部１０４と、設定された処理領域内において、走行予定の走路を認識する遠方走路認識部と、を備えるので、自車両３００の走行予定の走路の形状が直線である場合や所定の方向に曲がっている場合等の自車両３００の走行予定の走路の形状に応じて、処理領域を適切に設定でき、走行予定の走路を精度よく認識できる。

また、処理領域設定部１０４は、取得された形状情報が示す走行予定の走路の走路形状が、カーブである場合、または、自車両３００が走行中の走路に対して交わる形状である場合に、取得された形状情報が示す走行予定の走路の走路形状が直線である場合に設定される第１処理領域Ａｒ１に比べて、大きな領域を第２処理領域Ａｒ２に設定するので、走行予定の走路をより広く含む領域を第２処理領域として設定できるので、走行予定の走路を精度よく認識できる。

加えて、処理領域設定部１０４は、取得された形状情報が示す走行予定の走路の走路形状が直線である場合に、算出された近傍走路形状である区画線Ｌｌ１およびＬｒ１に基づいて、第１処理領域Ａｒ１を設定するので、処理領域を精度よく設定できる。

Ｂ．第２実施形態：
Ｂ１．装置構成：
図１３に示す第２実施形態における走路認識装置１００ａは、撮像部２１の搭載位置と、ＬＩＤＡＲ２５、ソナー２６およびＧＮＳＳ受信機２７と電気的に接続されている点と、走行状況特定部１０７、特徴情報取得部１０８および地図情報取得部１０９として機能する点と、において、図１に示す第１実施形態における走路認識装置１００と異なる。第２実施形態における走路認識装置１００ａのその他の構成は、第１実施形態の走路認識装置１００と同じであるので、同一の構成要素には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

撮像部２１は、自車両３００に複数搭載されている。撮像部２１は、自車両３００の車室内における車両前方に搭載されているカメラに加えて、自車両３００のサイドミラーの下に搭載されているカメラや、自車両３００の車室外における車両前方に搭載されている魚眼カメラにより構成されている。

ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２５は、自車両３００の周囲にレーザを照射して、自車両３００の周囲の物体（先行車両、対向車両、交差する道路上の車両、歩行者、ガードレール、マンホール、信号機等）の有無、かかる物体と自車両３００との距離、物体の位置、物体の大きさを検出する。ＬＩＤＡＲ２５は、自車両３００のイグニッションがオンすると、レーザの照射およびその反射波の受信と、物体の検出等とを繰り返し実行する。

ソナー２６は、超音波を用いた公知の方法により、自車両３００の周囲の物体（先行車両、対向車両、交差する道路上の車両、歩行者、ガードレール、マンホール、信号機等）との距離、かかる物体の位置および相対速度を検出する。

ＧＮＳＳ受信機２７は、上述のＧＮＳＳ受信機２１０と同様であるため、その詳細な説明は省略する。

走行状況特定部１０７は、自車両３００の走行状況を特定する。本実施形態において、「走行状況」とは、例えば、停車中、交差点を直進中、左折中、右折中、これから車線変更を行おうとしている状況等の自車両３００の状況を意味する。走行状況特定部１０７は、撮像部２１により得られた撮像画像における道路にペイントされた標識の種類、ヨーレートセンサ２２から得られるヨーレートの変化、操舵角センサ２３から得られるステアリングホイール舵角の変化および自車両３００が搭載する方向指示装置（ウィンカ）の動作状態を示す情報等に基づいて、走行状況を特定する。

特徴情報取得部１０８は、走行予定走路の走路特徴を示す情報（以下、「特徴情報」と呼ぶ）を取得する。本実施形態において、「走路特徴」とは、停止線、横断歩道、交差点における車道外側線（区画線）、ガードレール、標識等の走行予定走路およびその周囲に設けられた物標および立体構造物を意味する。特徴情報取得部１０８は、撮像部２１により得られた撮像画像や、ミリ波レーダ２４、ＬＩＤＡＲ２５およびソナー２６の検出結果から物標および立体構造物を検出することにより、特徴情報を取得する。

地図情報取得部１０９は、ナビゲーション装置２００から地図情報を取得する。取得された地図情報は、地図上における自車両３００の位置を特定する際および特定された自車両３００の位置から走行予定走路の走路形状を取得する際に利用される。

Ｂ２．走路認識処理：
第２実施形態における処理領域設定処理は、図１４に示すように、ステップＳ６０５〜Ｓ６３０を追加して実行する点において、図５に示す第１実施形態における処理領域設定処理と異なる。第２実施形態の処理領域設定処理におけるその他の手順は、第１実施形態の処理領域設定処理と同じであるので、同一の手順には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。なお、第２実施形態の近傍走路形状算出処理、遠方走路認識処理および目標通過点設定処理は、第１実施形態と同じである。

第２実施形態における処理領域設定処理の概要を説明する。第１実施形態では、自車両３００が交差点ＣＲを直進する場合に第１処理領域Ａｒ１または第２処理領域Ａｒ２、Ａｒ２ａに処理領域を設定していた。これに対して、第２実施形態では、交差点ＣＲを右折または左折する場合に第１処理領域Ａｒ１および第２処理領域Ａｒ２、Ａｒ２ａとは異なる位置に処理領域を設定する。このとき、処理領域設定部１０４は、形状情報に加えて、特徴情報に基づいて、処理領域を設定する。以下、詳細に説明する。

図１４に示すように、走行状況特定部１０７は、走行状況を特定する（ステップＳ６０５）。ステップＳ６０５の実行後、走行状況特定部１０７は、特定された走行状況が右折または左折であるか否かを判定する（ステップＳ６１０）。具体的には、走行状況特定部１０７は、自車両３００が搭載する方向指示装置（ウィンカ）の動作状態が右折または左折を示す状態である場合、特定された走行状況が右折または左折であると判定する。特定された走行状況が右折または左折でないと判定された場合（ステップＳ６１０：ＮＯ）、上述のステップＳ３０５〜Ｓ３３０が実行される。

他方、上述のステップＳ６１０において、特定された走行状況が右折または左折であると判定された場合（ステップＳ６１０：ＹＥＳ）、特徴情報取得部１０８は、特徴情報の取得に利用するセンサを切り替える（ステップＳ６１５）。具体的には、特徴情報取得部１０８は、各センサ２１〜２６のうち、撮像部２１の撮像範囲に比べて自車両３００が右折後または左折後の領域に対してより広い領域を検出可能なセンサに切り替える。具体的には、特定された走行状況が右折である場合、特徴情報取得部１０８は、自車両３００の右側に搭載されているセンサに切り替えて、右折後の領域の特徴情報を取得する。同様に、特定された走行状況が左折である場合、特徴情報取得部１０８は、自車両３００の左側に搭載されているセンサに切り替えて、左折後の領域の特徴情報を取得する。このようにするのは、車両前方の車室内に搭載されている撮像部２１の撮像範囲内に右折後または左折後の領域が含まれない場合があり、走行予定走路の特徴情報を精度よく取得できないおそれがあるからである。

ステップＳ６１５の実行後、特徴情報取得部１０８は、特徴情報を取得する（ステップＳ６２０）。具体的には、特徴情報取得部１０８は、ステップＳ６１５において切り替えられた各センサ２１〜２６により得られた各検出結果を利用して、右折後または左折後の走行予定走路における物標や、立体構造物等の走路特徴を示す情報を取得する。

ステップＳ６２０の実行後、処理領域設定部１０４は、自車両３００の位置を特定する（ステップＳ６２５）。具体的には、まず、地図情報取得部１０９は、ナビゲーション装置２００から地図情報を取得する。処理領域設定部１０４は、取得した特徴情報を利用して、地図情報の示す地図上における自車両３００の位置を特定する。ステップＳ６２５を実行するのは、ナビゲーション装置２００の地図上における自車両３００の進行方向の現在位置は、自車両３００の進行方向と交差する方向の現在位置に比べて、ずれが生じやすいためである。したがって、ステップＳ６２５が実行されることにより、ナビゲーション装置２００の地図上における自車両３００の現在位置と、実際の自車両３００の現在位置とを略一致させることができ、ステップＳ６２５の実行後に取得される形状情報の精度を高くできる。

ステップＳ６２５の実行後、上述のステップＳ３０５が実行されて形状情報が取得された後、処理領域設定部１０４は、処理領域を第３処理領域に設定する（ステップＳ６３０）。

図１５では、図６、図８および図１０と同様に、自車両３００の走行中の走路Ｌｎ１および走行予定走路Ｌｎ５を上空から見た様子を模式的に示している。また、図１５では、ステップＳ６３０において設定された第３処理領域Ａｒ３も模式的に図示している。図１５に示すように、自車両３００は、破線矢印で示すように、車線Ｌｎ１を交差点ＣＲに向かって走行中であり、実線矢印で示すように、交差点ＣＲを左折して横断歩道Ｐｄ３を通過した後、車線Ｌｎ５を走行する予定である。車線Ｌｎ５には、区画線Ｌｌ５およびＬｒ５が設けられている。交差点ＣＲには、交差点ＣＲの形状に沿って区画線（車道外側線）Ｌｃ１およびＬｃ２が設けられている。区画線Ｌｃ１の一端は、区画線Ｌｌ１に接し、区画線Ｌｃ１の他端は、区画線Ｌｌ５に接している。また、各区画線Ｌｃ１およびＬｃ２の外側（交差点ＣＲの外側）には、それぞれ、ガードレールＧｄ１、Ｇｄ２が設けられている。

第３処理領域Ａｒ３は、交差点ＣＲの略中央から進行方向（左折方向）に所定の距離だけ離れ、区画線Ｌｃ１が含まれる領域として設定されている。図６と図１５とを比較して理解できるように、第３処理領域Ａｒ３は、第１処理領域Ａｒ１とは異なる位置に設定されている。以下、図１６を用いて第３処理領域Ａｒ３の設定方法を説明する。

図１６に示す撮像画像Ｆ４は、自車両３００が図１５に示す位置（交差点ＣＲの手前の位置）で停車している際に得られた画像の一例である。撮像画像Ｆ４には、近傍走路領域Ａｎ４の下端（手前側）に、停止線Ｌｔ１、区画線Ｌｌ１、Ｌｃ１およびＬｌ５、横断歩道Ｐｄ１およびガードレールＧｄ１が写っている。遠方走路領域Ａｆ４には、横断歩道Ｐｄ３、ガードレールＧｄ２、区画線Ｌｃ２および交差点ＣＲを挟んで存在する横断歩道Ｐｄ２が写っている。

第３処理領域Ａｒ３は、以下の手順で設定される。まず、交差点ＣＲの中心点である点Ｐ６を定める。定められた点Ｐ６から手前側に予め定められた距離ｄ５だけずれた点Ｐ８を求める。距離ｄ５は、図１５に示す車線Ｌｎ５の車線幅に等しい。かかる車線幅は、形状情報の車線幅２０５から取得できる。図１６に示すように、点Ｐ８から水平方向かつ区画線Ｌｌ１側（左側）の点であって、撮像部２１の撮像範囲の幅方向の中心点である点Ｐ９を定める。次に、定められた点Ｐ９から鉛直下方に予め定められた距離ｄ６だけずれた点Ｐ７を求める。距離ｄ６は、予め実験により算出される。定められた点Ｐ７から水平方向かつ区画線Ｌｌ１の中心線Ｌｌ１ｃ上の点である点Ｐ１０を定める。次に、定められたＰ１０から水平方向かつ区画線Ｌｌ１の外側（左側）に予め定められた距離ｄ２だけずれた点Ｐ１１を求める。

定められた２つの点Ｐ７、Ｐ９を鉛直方向に沿って結んだ辺（短辺）ｅ１０を定める。また、定められた点Ｐ７、点Ｐ１１を水平方向に沿って結んだ辺（長辺）ｅ９を定める。次に、定められた辺ｅ１０と平行であり、定められた点Ｐ１１と、点Ｐ１１の鉛直上方の点とを通る辺（短辺）ｅ１２を定める。また、定められた辺ｅ９と平行であり、定められた点Ｐ９と、辺ｅ１２の端点のうち点Ｐ１１とは異なる端点とを通る辺（長辺）ｅ１１を定める。こうして定められた２つの短辺ｅ１０、ｅ１２および２つの長辺ｅ９、ｅ１１で囲まれる領域を、第３処理領域Ａｒ３として設定する。

図１４に示すように、ステップＳ６３０の実行後、または、ステップＳ３３０の実行後、処理領域設定処理は終了する。

以上の構成を有する第２実施形態における走路認識装置１００ａによれば、第１実施形態と同様な効果を奏する。加えて、自車両３００の走行状況を特定する走行状況特定部１０７を、さらに備え、処理領域設定部１０４は、特定された走行状況が右折または左折である場合に、取得された形状情報が示す走行予定の走路形状が直線である場合に設定される第１処理領域Ａｒ１とは異なる位置に、第３処理領域Ａｒ３を設定するので、自車両３００の走行状況に応じて、処理領域を適切に設定でき、走行予定の走路を精度よく認識できる。

また、自車両３００の走行状況を特定する走行状況特定部１０７を、さらに備え、処理領域設定部１０４は、特定された走行状況が右折または左折である場合に、自車両３００が右折後または左折後の走路の少なくとも一部を含む領域と、自車両３００が走行中の走路である車線Ｌｎ１の少なくとも一部の領域と、を含む領域に、第３処理領域Ａｒ３を設定するので、自車両３００が走行予定の走路をより広く含む領域を処理領域として設定でき、走行予定の走路を精度よく認識できる。

加えて、走行予定の走路の走路特徴を示す情報である特徴情報であって、停止線Ｌｔ１と、横断歩道Ｐｄ３と、ガードレールＧｄ１と、交差点ＣＲにおける車道外側線Ｌｃ１と、のうちの少なくとも一つを示す情報を、自車両３００に搭載された複数のセンサ２１、２２、２３、２４、２５、２６から取得する特徴情報取得部１０８を、さらに備え、処理領域設定部１０４は、取得された特徴情報が示す走行予定の走路の走路特徴と、取得された形状情報が示す走行予定の走路の走路形状と、に基づいて、処理領域を設定するので、形状情報にのみ基づいて処理領域を設定する構成に比べて、処理領域を精度よく設定できる。

また、ナビゲーション装置２００に格納されている地図情報を取得する地図情報取得部１０９を、さらに備え、形状情報取得部１０３は、取得された特徴情報が示す走行予定の走路の走路特徴を利用して、地図情報に示す地図上での自車両３００の位置を特定し、特定された自車両３００の位置と、取得された地図情報と、を利用して、形状情報を取得するので、地図上の自車両３００の位置と、実際の自車両３００の位置とが異なっている場合であっても、精度よく形状情報を取得できる。したがって、取得された形状情報に基づいて、処理領域を精度よく設定できる。

加えて、特徴情報取得部１０８は、特定された走行状況が右折または左折である場合に、複数のセンサ２１、２２、２３、２４、２５、２６のうち、自車両３００の室内における車両前方に搭載されている撮像部２１の撮像範囲に比べて自車両３００が右折後または左折後の領域に対してより広い領域を検出可能なセンサに切り替えて、特徴情報を取得するので、自車両３００の室内における車両前方に搭載されている撮像部２１により得られた撮像画像のみを利用して特徴情報を取得する構成に比べて、右折後または左折後の領域に対してより広い領域の走路特徴を検出でき、特徴情報を精度よく取得できる。

Ｃ．他の実施形態：
Ｃ１．他の実施形態１：
上記第２実施形態において、第３処理領域Ａｒ３は、第１処理領域Ａｒ１とは異なる位置に設定されていたが、設定される位置および大きさは、図１６に示す例に限定されない。第３処理領域は、走行予定の走路の走路形状が直線である場合に設定される第１処理領域とは異なる位置に設定され、また、自車両３００が左折後の走路である車線Ｌｎ５の少なくとも一部を含む領域と、自車両３００が走行中の走路である車線Ｌｎ１の少なくとも一部を含む領域と、を含む領域に設定されていればよい。以下、図１７、図１８および図１９を用いて説明する。

図１７に示す撮像画像Ｆ４ａは、図１６に示す撮像画像Ｆ４と同じであるので、同一の構成要素には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。なお、図１７では、図示の便宜上、第３処理領域Ａｒ３ａを設定する際に定められる各点のうち交差点ＣＲの中心点Ｐ６を除く各点および各辺の符号の図示を省略している。図１６と図１７とを比較して理解できるように、他の実施形態１における第３処理領域Ａｒ３ａは、第３処理領域Ａｒ３に比べて大きく、交差点ＣＲおよび左折後の領域をより広く含む領域として設定されている。具体的には、第３処理領域Ａｒ３ａの長辺（水平方向に沿った辺）は、第３処理領域Ａｒ３の長辺に比べて長く、撮像画像Ｆ４ａの左端から車線Ｌｎ１の略中央までの長さに定められている。また、第３処理領域Ａｒ３ａの短辺（鉛直方向に沿った辺）の鉛直上方側の端点は、交差点ＣＲの中心点Ｐ６の水平方向に定められている。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ２．他の実施形態２：
図１８に示す撮像画像Ｆ４ｂは、図１６に示す撮像画像Ｆ４と同じであるので、同一の構成要素には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。なお、図１８では、図１７と同様、図示の便宜上、第３処理領域Ａｒ３ｂを設定する際に定められる各点のうち交差点ＣＲの中心点Ｐ６を除く各点および各辺の符号の図示を省略している。図１６と図１８とを比較して理解できるように、他の実施形態２における第３処理領域Ａｒ３ｂは、第３処理領域Ａｒ３に比べて大きく、図１７に示す第３処理領域Ａｒ３ａと同様に、交差点ＣＲおよび左折後の領域をより広く含む領域として設定されている。具体的には、第３処理領域Ａｒ３ｂの短辺（鉛直方向に沿った辺）が、交差点ＣＲの先の横断歩道Ｐｄ２を含む長さに定められていることにより、交差点ＣＲおよび左折後の領域がより広く含まれている。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ３．他の実施形態３：
図１９に示す撮像画像Ｆ４ｃは、図１６に示す撮像画像Ｆ４と同じであるので、同一の構成要素には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。なお、図１９では、図１７および図１８と同様、図示の便宜上、第３処理領域Ａｒ３ｃを設定する際に定められる各点のうち交差点ＣＲの中心点Ｐ６を除く各点および各辺の符号の図示を省略している。図１６と図１９とを比較して理解できるように、他の実施形態３における第３処理領域Ａｒ３ｃは、第３処理領域Ａｒ３に比べて大きく、交差点ＣＲおよび左折後の領域をより広く含む領域として設定されている。具体的には、第３処理領域Ａｒ３ｃの長辺（水平方向に沿った辺）の長さは、図１７に示す第３処理領域Ａｒ３ａの長辺と同じ長さである。第３処理領域Ａｒ３ｂの短辺（鉛直方向に沿った辺）の長さは、図１８に示す第３処理領域Ａｒ３ｂの短辺と同じ長さである。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ４．他の実施形態４：
上記各実施形態において、ナビゲーション装置２００は、カーナビゲーション装置であったが、本開示はこれに限定されない。例えば、カーナビゲーション装置の簡易版であるドライブロケーター、車両に持ち込み可能なスマートフォン、携帯電話機、タブレット機器などの携帯型の情報端末、パーソナルコンピュータ等の形状情報を取得可能な他の任意の装置であってもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ５．他の実施形態５：
上記各実施形態において、ナビゲーション装置２００から形状情報を取得していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、路車間通信を利用して、走行中の走路の周囲に設置された信号機、路側機およびスマホ基地局等のインフラ設備から形状情報を取得してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ６．他の実施形態６：
上記第２実施形態において、特定された走行状況が右折または左折である場合に、特徴情報の取得に利用するセンサを切り替えていたが、センサを切り替えなくてもよい。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ７．他の実施形態７：
上記第２実施形態において、特定された走行状況が右折または左折である場合に、走路特徴と走路形状とに基づいて処理領域を設定していたが、走路形状にのみ基づいて処理領域を設定してもよい。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ８．他の実施形態８：
上記第１実施形態において、走行予定走路の走路形状が、カーブでない場合かつ走行中の走路に対して交わる形状でない場合、換言すると、走行予定走路の走路形状が直線である場合に、算出された近傍走路形状に基づいて第１処理領域Ａｒ１を設定していたが、ナビゲーション装置２００から取得された形状情報に基づいて処理領域を設定してもよい。このような構成においても、上記第１実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ９．他の実施形態９：
上記第２実施形態において、特徴情報は、停止線、横断歩道、交差点における車道外側線、ガードレール、標識等の走行予定走路およびその周囲に設けられた物標を示す情報であったが、これらの物標のうちの少なくとも一つの特徴を示す情報であってもよい。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ１０．他の実施形態１０：
上記第２実施形態において、取得した特徴情報を利用して自車両３００の位置を特定していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、予めＧＮＳＳの測位結果を取得することにより自車両３００の現在位置の見当をつけておき、その後、取得した特徴情報を利用して自車両３００のより正確な位置を特定してもよい。また、例えば、自車両３００の位置の特定を省略してもよい。このような構成においても、上記第２実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ１１．他の実施形態１１：
上記第１実施形態において、走行予定走路の走路形状が、カーブである場合および走行中の走路に対して交わる形状である場合に、処理領域を第２処理領域に設定していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、走路形状がカーブである場合にのみ処理領域を第２処理領域に設定してもよい。また、例えば、走路形状が走行中の走路に対して交わる形状である場合にのみ処理領域を第２処理領域に設定してもよい。すなわち、一般には、走行予定の走路の走路形状が、カーブである場合と、走行中の走路に対して交わる形状である場合と、のうちの少なくとも一方の場合に、処理領域を第２処理領域に設定する構成において、上記第１実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ１２．他の実施形態１２：
上記各実施形態において、近傍走路形状算出処理（ステップＳ１０５）を実行していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、近傍走路形状算出処理を省略してもよい。この構成では、常にナビゲーション装置２００から形状情報を取得することにより、処理領域を設定し、走行予定走路の走路形状を認識してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ１３．他の実施形態１３：
上記各実施形態において、ナビゲーション装置２００は、ＧＮＳＳを利用して現在位置を取得していたが、ＧＮＳＳに代えて、ＧＬＯＮＡＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）や、ＧａｌｉｌｅｏなどのＧＮＳＳ以外の他の衛星測位システム（Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）を利用して現在位置を取得してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。

Ｃ１４．他の実施形態１４：
上記第２実施形態、他の実施形態１、２および３において、第３処理領域Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂおよびＡｒ３ｃは、第１処理領域Ａｒ１に比べて大きな領域として設定されていたが、本開示はこれに限定されない。例えば、第３処理領域と第１処理領域Ａｒ１とが、互いに同じ大きさの領域として設定されていてもよい。また、例えば、第３処理領域は、第１処理領域Ａｒ１に比べて小さな領域として設定されてもよい。このような構成においても、上記第２実施形態、他の実施形態１、２および３と同様な効果を奏する。

Ｃ１５．他の実施形態１５：
上記第２実施形態、他の実施形態１、２および３において、自車両３００が左折する場合に第１処理領域Ａｒ１とは異なる位置に第３処理領域Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂおよびＡｒ３ｃを設定していたが、本開示はこれに限定されない。例えば、自車両３００が右折する場合に、第１処理領域Ａｒ１と異なる位置に第３処理領域Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂおよびＡｒ３ｃを設定してもよい。かかる第３処理領域Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂおよびＡｒ３ｃは、自車両３００が右折後の走路の少なくとも一部を含む領域と、自車両３００が走行中の走路の少なくとも一部を含む領域と、を含む領域に設定されてもよい。このような構成においても、上記第２実施形態、他の実施形態１、２および３と同様な効果を奏する。

Ｃ１６．他の実施形態１６：
各実施形態において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、第１実施形態においては、撮像画像取得部１０１、近傍形状算出部１０２、形状情報取得部１０３、処理領域設定部１０４、遠方走路認識部１０５、目標通過点設定部１０６のうちの少なくとも１つの機能部を、集積回路、ディスクリート回路、またはそれらの回路を組み合わせたモジュールにより実現してもよい。また、本開示の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装置も含んでいる。すなわち、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、データパケットを一時的ではなく固定可能な任意の記録媒体を含む広い意味を有している。

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

２１…撮像部、１００…走路認識装置、１００ａ…走路認識装置、１０１…撮像画像取得部、１０３…形状情報取得部、１０４…処理領域設定部、１０５…遠方走路認識部、２００…ナビゲーション装置、Ａｒ１…第１処理領域、Ａｒ２…第２処理領域、Ａｒ２ａ…第２処理領域、Ａｒ３…第３処理領域、Ａｒ３ａ…第３処理領域、Ａｒ３ｂ…第３処理領域、Ａｒ３ｃ…第３処理領域

Claims (8)

1. 車両に搭載され、前記車両の走行予定の走路を認識する走路認識装置（１００、１００ａ）であって、
   前記車両に搭載された撮像装置（２１）により繰り返し得られる撮像画像を取得する撮像画像取得部（１０１）と、
   前記走行予定の走路の走路形状を示す情報である形状情報を、前記走路認識装置とは異なる装置（２００）から取得する形状情報取得部（１０３）と、
   取得された前記形状情報に基づいて、前記撮像画像内において処理領域（Ａｒ１、Ａｒ２、Ａｒ２ａ、Ａｒ３、Ａｒ３ａ、Ａｒ３ｂ、Ａｒ３ｃ）を設定する処理領域設定部（１０４）と、
   設定された前記処理領域内において、前記走行予定の走路を認識する遠方走路認識部（１０５）と、
   を備える、
   走路認識装置。
2. 請求項１に記載の走路認識装置であって、
   前記処理領域設定部は、
   取得された前記形状情報が示す前記走行予定の走路の走路形状が、カーブである場合と、前記車両が走行中の走路に対して交わる形状である場合と、のうちの少なくとも一方の場合に、取得された前記形状情報が示す前記走行予定の走路の走路形状が直線である場合に設定される前記処理領域に比べて、大きな領域を前記処理領域（Ａｒ２）に設定する、
   走路認識装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の走路認識装置であって、
   前記撮像画像に基づいて、前記走行予定の走路のうちの前記車両の近傍の走路の走路形状である近傍走路形状を算出する近傍形状算出部（１０２）を、さらに備え、
   前記処理領域設定部は、
   取得された前記形状情報が示す前記走行予定の走路のうち、前記近傍の走路を除いた走路の走路形状が直線である場合に、算出された前記近傍走路形状に基づいて、前記処理領域を設定する、
   走路認識装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の走路認識装置であって、
   前記車両の走行状況を特定する走行状況特定部（１０７）を、さらに備え、
   前記処理領域設定部は、
   特定された前記走行状況が右折または左折である場合に、取得された前記形状情報が示す前記走行予定の走路の走路形状が直線である場合に設定される前記処理領域とは異なる位置に、前記処理領域を設定する、
   走路認識装置。
5. 請求項４に記載の走路認識装置であって、
   前記処理領域設定部は、
   前記車両が右折後または左折後の走路の少なくとも一部を含む領域と、前記車両が走行中の走路の少なくとも一部を含む領域と、を含む領域に、前記処理領域を設定する、
   走路認識装置。
6. 請求項４または請求項５に記載の走路認識装置であって、
   前記走行予定の走路の走路特徴を示す情報である特徴情報であって、停止線と、横断歩道と、ガードレールと、交差点における車道外側線と、のうちの少なくとも一つを示す情報を、前記車両に搭載された複数のセンサ（２１、２２、２３、２４、２５、２６）から取得する特徴情報取得部（１０８）を、さらに備え、
   前記処理領域設定部は、
   取得された前記特徴情報が示す前記走行予定の走路の走路特徴と、取得された前記形状情報が示す前記走行予定の走路の走路形状と、に基づいて、前記処理領域を設定する、
   走路認識装置。
7. 請求項６に記載の走路認識装置であって、
   前記異なる装置に格納されている地図情報を取得する地図情報取得部（１０９）を、さらに備え、
   前記形状情報取得部は、
   取得された前記特徴情報が示す前記走行予定の走路の走路特徴を利用して、地図情報の示す地図上での前記車両の位置を特定し、特定された前記車両の位置と、取得された前記地図情報と、を利用して、前記形状情報を取得する、
   走路認識装置。
8. 請求項６または請求項７に記載の走路認識装置であって、
   前記撮像装置は、前記車両の室内における車両前方に搭載されており、
   前記特徴情報取得部は、
   特定された前記走行状況が右折または左折である場合に、前記複数のセンサのうち、前記撮像装置の撮像範囲に比べて前記車両が右折後または左折後の領域に対してより広い領域を検出可能なセンサに切り替えて、前記特徴情報を取得する、
   走路認識装置。

Images