JP2019101854A - 軌跡設定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自動運転において危険な状況を回避するための急操舵が発生することを抑制する技術を提供する。【解決手段】Ｓ１９０では、車両が走行する予定経路における経路幅方向の前記車両の位置を表すデータの系列である予定軌跡を設定する。Ｓ２１０〜Ｓ２５０では、予定軌跡が設定された車線の車線幅が予め設定された下限幅未満である場合、予定軌跡を、予め想定される危険への対処行動が容易又は不要となる方向に補正する。【選択図】図３

Description

本開示は、自動運転の走行に用いる軌跡を設定する技術に関する。

下記特許文献１には、自動運転において、車両の周辺情報に基づいて、走行するべき経路を設定する技術が記載されている。

特開２０１５−７２６５０号公報

しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、従来技術には以下の課題が見出された。
即ち、走行経路に沿って走行する際に、車道内における車両の位置を表す軌跡である予定軌跡は、周囲の状況に応じて設定される。特に、自車と同一進行方向の車線に障害物が認識されていない状態では、予定軌跡は、車両が車線の中央を走行するように設定される。 従って、例えば、レーン幅が狭く、かつ大型車とすれ違う場合に、ドライバに対して、対向車と必要以上に接近していると感じさせてしまう可能性があった。

これに対して、対向車を検知して走行経路を補正することも考えられる。しかしながら、悪環境等により対向車を検知するセンサの検出精度が不安定である場合、対向車の検知が遅れると、危険な状況を回避するための急操舵が発生し、ドライバに不安を感じさせてしまう可能性があった。

本開示の１つの局面は、自動運転において危険な状況を回避するための急操舵が発生することを抑制する技術を提供することにある。

本開示の一態様による軌跡設定装置は、設定部（２０：Ｓ１９０）と、補正部（２０：Ｓ２００〜Ｓ２５０）とを備える。
設定部は、車両が走行する予定経路における経路幅方向の前記車両の位置を表すデータの系列である予定軌跡を設定する。補正部は、設定部により予定軌跡が設定された車線の車線幅が予め設定された下限幅未満である場合、予定軌跡を、予め想定される危険への対処行動が容易又は不要となる方向に補正する。

このような構成によれば、予定軌跡に従って自動運転を行う車両において、危険な状況を回避するための急操舵が発生することを抑制することができる。例えば、対向車の出現を想定して、対向車線から遠ざかる方向に、予定軌跡を補正することにより、実際に対向車が出現したときに、対向車の出現に対する対処行動を、余裕を持って実行すること、あるいは対処行動自体を不要とすることができる。その結果、自動運転において急操舵が発生することを抑制できる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

運転支援システム１の構成を示すブロック図である。 パラメータに関する説明図である。 処理部が実行する軌跡設定処理のフローチャートである。 区画線の探索範囲を示す説明図である。 走路境界の探索範囲を示す説明図である。 予定軌跡が補正された場合を例示する説明図である。 予定軌跡が補正されない場合を例示する説明図である。 補正された予定軌跡を例示する説明図である。 補正されない予定軌跡を例示する説明図である。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．構成］
図１に示すように、運転支援システム１は、車両に搭載される運転支援装置２と、運転支援装置２との無線通信が可能なサーバ３とを備える。以下、運転支援装置２が搭載される車両を自車両という。

サーバ３には、学習によって算出された平均的な走行軌跡を表す学習データが、地図データに対応づけて記憶される。走行軌跡は、車両の走行経路において経路幅方向における車両の位置を表すデータの系列である。学習データは、以下のようにして生成される。即ち、車両が道路を走行したときに計測される走行軌跡を複数の車両から取得し、取得した走行軌跡を用いて学習を実行する。但し、ここでは、自車両と同一進行方向に属する道路上の領域に、自車両との相対速度が自車速に近い停止車両や歩行者等の静止相当物が存在しない環境での計測結果が用いられる。

サーバ３は、要求元となる運転支援装置２から、車両の現在位置を表す位置情報及び車両の進行方向を表す方向情報を受信すると、位置情報が示す位置から方向情報が示す方向の所定距離に渡る走行軌跡の学習データを、要求元に対して返信する。

運転支援装置２は、処理部２０を備える。処理部２０は軌跡設定装置に相当する。また、運転支援装置２は、位置検出センサ２１と、環境認識センサ２２と、車内通信部２３と、地図データベース２４と、車外通信部２５と、車両制御部２６とを備えてもよい。

位置検出センサ２１は、自車両の現在位置を特定するための信号を受信して処理部２０に出力するセンサである。例えば、Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（以下、ＧＰＳ）を利用したセンサを用いることができる。これに限らず、車速センサやジャイロスコープなど自律航法に用いるセンサを併用してもよい。

環境認識センサ２２は、図２に示すように、自車両４１前方の認識対象領域４２に存在する様々な物体を検出する。認識対象領域４２には、自車両が走行中の道路のうち、自車両と同一進行方向に属する領域、即ち、自車両が走行中の車線（以下、自車線）と進行方向が同一の別車線及び自車両の進行方向に向かって左側に位置する路肩又は路側帯が少なくとも含まれる。環境認識センサ２２には、認識対象領域４２を撮像した画像（以下、前方画像）を取得するカメラが少なくとも含まれる。カメラは、ステレオカメラでもよいし単眼カメラでもよい。環境認識センサ２２には、カメラの代わりに、又はカメラと併用して、ＬＩＤＡＲ及びミリ波レーダのうち少なくとも一方が含まれてもよい。ＬＩＤＡＲとは、光を照射し、その反射光を受信することで、光を反射した物体の位置等を検出する装置である。

車内通信部２３は、車両に搭載された様々な装置を相互に接続する車載ＬＡＮを介した通信を実行する。ＬＡＮは、ローカルエリアネットワークである。車内通信部２３は、車載ＬＡＮを介して、車両の挙動を検出する様々なセンサからの検出信号を取得する。検出対象となる車両の挙動としては、少なくとも速度が含まれる。

地図データベース２４には、車両が走行可能な道路に関する地図データが記憶される。地図データは、道路の位置及び種類、道路周辺の施設等に関する地図情報と、道路形状等を示す道路情報とを少なくとも有する。道路情報には、直線やカーブなどの道路の延びる方向を示す、道路の曲率、勾配、道路構造物などの情報が含まれる。道路情報には、更に、区画線（即ち、車道中央線、車線境界線、車道外側線等）の位置、走路境界の位置等、車線の数及び位置、各車線の幅（以下、車線幅）を特定するのに必要な情報が含まれる。

車道中央線とは、対向する車線を区切る区画線である。車線境界線とは、同一方向の車線が複数存在する場合に、その車線間を区切る区画線である。車道外側線とは、進行方向において最も左側に位置する区画線である。走路境界とは、路肩又は路側帯の車道外側線側とは反対側の境界である。また、例えば、車道中央線の位置は、位置検出センサ２１で使用される測位座標系で表現され、車線境界線、車道外側線、走路境界の位置は、車道中央線からの距離で表現される。また、図２に示すように、道路情報から抽出される自車線の車線幅をＷＫとする。また、既知の情報である自車両の車幅をＣとする。

車外通信部２５は、サーバ３との無線通信によって、サーバ３に蓄積された学習データを取得する。車外通信部２５は、例えば、携帯電話網、路車間通信施設、専用の無線通信網等を利用してもよい。

車両制御部２６は、処理部２０により設定される予定軌跡に従って、自動運転に係る操舵及び警告等の処理を実行する。予定軌跡とは、自車が走行する予定の走行軌跡である。
処理部２０は、ＣＰＵ２０１と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ２０２）と、を有するマイクロコンピュータを備える。処理部２０の各機能は、ＣＰＵ２０１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ２０２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、処理部２０は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

処理部２０の機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。

［２．処理］
次に、処理部２０が実行する軌跡設定処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。本処理は、運転支援装置２が起動されると、予め設定された周期で繰り返し実行される。

処理部２０は、本処理が起動すると、Ｓ１１０では、位置検出センサ２１からの検出信号に従って現在位置を取得する。
処理部２０は、Ｓ１２０では、環境認識センサ２２から前方画像を取得する。

処理部２０は、Ｓ１３０では、Ｓ１１０で取得した現在位置周辺の地図情報を、地図データベース２４から取得する。地図情報は、図２に示すように、環境認識センサ２２による認識対象領域４２を含む自車両４１の周囲領域４３について取得する。

処理部２０は、Ｓ１４０では、前方画像中の区画線及び走路境界を認識する際に探索の対象となる探索範囲を設定する範囲設定処理を実行する。具体的には、図４及び図５に示すように、Ｓ１１０で取得された現在位置と、地図情報に示された区画線及び走路境界の位置とから、前方画像中における区画線の位置Ｌａ，Ｌｂ及び走路境界の位置Ｌｃを推定し、その推定位置Ｌａ，Ｌｂ，Ｌｃを中心とする予め設定されたマージン幅Ｍの範囲を探索範囲として設定する。マージン幅Ｍは、区画線と走路境界とで異なってもよい。

処理部２０は、Ｓ１５０では、前方画像中の探索範囲内で検出される車道中央線以外の区画線（以下、非中央区画線）及び走路境界の候補を、非中央区画線及び走路境界として認識してよいか否かを判定する際に使用する判定パラメータの許容範囲を設定する基準設定処理を実行する。

基準設定処理では、非中央区画線及び走路境界のいずれも、車道中央線からの距離を判定パラメータとして使用する。具体的には、地図情報から抽出される車道中央線から非中央区画線又は走路境界までの距離をＷｍ、前方画像から抽出される車道中央線から非中央区画線又は走路境界までの距離をＷｓとして、その許容範囲は（１）式に示すように設定される。但し、αは、０＜α＜１を満たす実数である。αは、区画線や走路境界の認識に用いられる環境認識センサ２２の解像度等に応じて適宜設定され、非中央区画線と走路境界とで異なっていてもよい。

なお、Ｓ１４０及びＳ１５０の処理は、探索範囲及び許容範囲の算出に必要な情報が地図情報に含まれていない場合は、省略してもよい。その場合、探索範囲、許容範囲は、予め設定された固定値を用いる。例えば、区画線の探索範囲は画面全体とし、走路境界の探索範囲は車線外側線の左側全体とすることが考えられる。

処理部２０は、Ｓ１６０では、Ｓ１２０で取得した前方画像から区画線を認識する区画線認識処理を実行する。具体的には、処理部２０は、Ｓ１４０で設定された区画線の探査範囲内から区画線の候補である候補線を抽出し、候補線の一つを車線中央線として特定する。車線中央線の特定方法は公知であり、本発明の主要部ではないため、ここでの説明は省略する。次に、前方画像から、車線中央線から車線中央線以外の候補線までの距離Ｗｓを算出し、その距離Ｗｓが（１）式を満たせば、その候補線を区画線として認識する。このとき、抽出された区画線同士の位置関係及び地図情報等に基づいて、区画線の種類、即ち、車線中央線、車線境界線、車線外側線等のいずれであるかも識別する。

処理部２０は、Ｓ１７０では、Ｓ１２０で取得した前方画像から走路境界を認識する境界認識処理を実行する。具体的には、処理部２０は、Ｓ１４０で設定された走路境界の探索範囲内から、走路境界の候補である候補線を抽出する。更に、前方画像から、車線中央線から候補線までの距離Ｗｓを抽出し、その距離Ｗｓが（１）式を満たせば、その候補線を走路境界として認識する。

処理部２０は、Ｓ１８０では、Ｓ１２０で取得した前方画像から物体を認識する物体認識処理を実行する。具体的には、処理部２０は、パターンマッチング等の公知の手法を用いて様々な物体を抽出する。また、環境認識センサ２２に含まれるＬＩＤＡＲやミリ波レーダからの検出信号を利用して、抽出された物体の位置及び物体との相対速度も検出する。そして、車内通信部２３を介して取得した自車速と、抽出された物体の相対速度とに基づき、抽出された物体が、歩行者及び停止車両等の静止相当物であるか否かを識別する。ここでは、自車との相対速度が予め設定された静止閾値未満である物体を静止相当物という。

処理部２０は、Ｓ１９０では、外部から提供される走行経路とＳ１６０〜Ｓ１８０での認識結果とに従って、予定軌跡を設定する。基本的には、自車線の中央を自車が走行するように設定される。但し、同一方向走路内に静止相当物が存在する場合は、それらの静止相当物との間に安全な距離が保持されるように予定軌跡が設定される。なお、同一方向走路とは、自車両の位置を含む車道中央線から走路境界の間の領域である。更に、自車線の左右両側に静止相当物が存在する場合は、両障害物の中間位置を走行するように予定軌跡は設定される。

処理部２０は、Ｓ２００では、Ｓ１６０及びＳ１７０で認識された同一方向走路内に、Ｓ１８０で認識された静止相当物が存在するか否かを判断する。静止相当物が存在すれば、予定軌跡を補正する必要はないものとして、Ｓ２６０に移行する。静止相当物が存在しなければＳ２１０に移行する。なお、静止相当物が存在しない場合、Ｓ１９０において設定される予定軌跡は、通常、自車線の中央に位置する。

処理部２０は、Ｓ２１０では、予定軌跡が設定された車線の車線幅が、予め設定された下限幅未満であるか否かを判断する。車線幅が下限幅以上であれば、予定軌跡を補正する必要はないものとして、Ｓ２６０に移行する。車線幅が下限幅未満であれば、Ｓ２２０に移行する。

処理部２０は、Ｓ２２０では、サーバ３から自車前方の走行経路に関する学習データを取得する。具体的には、Ｓ１１０で取得した現在位置及び進行方向を示した情報要求を、車外通信部２５を介してサーバ３に送信する。サーバ３は、情報要求に示された現在位置及び進行方向に従って、予め設定された範囲内の走行経路についての学習データを返信する。

処理部２０は、Ｓ２３０では、サーバ３から学習データを取得できたか否かを判断する。学習データを取得できた場合はＳ２４０に移行し、学習データを取得できなかった場合はＳ２５０に移行する。

処理部２０は、Ｓ２４０では、Ｓ２２０で取得した学習データを、補正された予定軌跡として設定し、Ｓ２６０に進む。
処理部２０は、Ｓ２５０では、Ｓ１９０で設定された予定軌跡を、（２）式に従って、算出したシフト量Ｓだけ、車線中央線から離れる方向、即ち、走路境界側に接近する方向にシフトさせる補正を行って、Ｓ２６０に進む。

ＷＫは区画線幅、Ｃは車幅、ＷＫｆは基準区画線幅、Ｃｆは基準車幅である。基準区画線幅ＷＫｆは、例えば、道路構造令では、一般国道における１日２万台以上の車両が走行する対象となる種別１種１級の道路幅が最大３．５ｍであるため、これを用いてもよい。基準車幅Ｃｆは、例えば、道路構造令では、一般乗用車とされる小型自動車の車幅が１．７ｍと定義されているため、これを用いてもよい。また、区画線幅ＷＫは、実測値でもよいし地図情報から抽出される値であってもよい。

（２）式は、車道外側線から走路境界側に車両がはみ出すことがないシフト量を上限として、区画線幅Ｓが基準区画線幅Ｓｆより狭いほど、また、車幅Ｃが基準車幅Ｃｆより大きいほど、シフト量を大きくすることを意味する。

処理部２０は、Ｓ２６０では、Ｓ１９０で設定された予定軌跡、又はＳ２４０及びＳ２５０のいずれかで設定される補正された予定軌跡に従って、車両を制御するための指令を生成し、車両制御部２６に出力して本処理を終了する。

なお、本実施形態において、Ｓ１２０が画像取得部、Ｓ１３０が地図情報取得部、Ｓ１４０が範囲設定部、Ｓ１５０が基準設定部、Ｓ１６０〜Ｓ１７０が線認識部、Ｓ１８０が物体認識部、Ｓ１９０が設定部、Ｓ２００〜Ｓ２５０が補正部、Ｓ２２０が学習データ取得部に相当する。

［３．動作］
運転支援システム１では、図６に示すように、車線幅が下限値未満、且つ同一方向走路内に静止相当物が存在しない場合、Ｓ１９０で設定された予定軌跡を、車道中央線から走路境界側にシフトさせる補正を行う。つまり、走行の障害となる歩行者や停止車両が存在しない場合は、対向車の出現に対する対処行動が容易又は不要となるように、予定軌跡を補正する。

また、この場合、サーバ３から学習データを取得できた場合には、学習データを補正された予定軌跡として用いる。つまり、過去に多くのドライバが採用した走行軌跡を予定軌跡として設定する。つまり、道路幅が狭く、多くのドライバが対向車との車間をとるために、自車線の中央より走路境界側にシフトした位置を走行するような走行経路では、処理によってシフト量を求めるまでもなく、補正した予定軌跡と同様の予定軌跡が得られる。

運転支援システム１では、図７に示すように、車線幅が下限幅未満であっても、同一方向走路内に静止相当物４４が存在する場合は、Ｓ１９０で設定された予定軌跡をそのまま使用する。つまり、静止相当物に対する衝突回避等の操舵を低減するため、これらの障害物を考慮して設定された予定軌跡をそのまま使用する。

図８及び図９は、車線幅が下限幅以上である道路から下限幅未満である道路に、自車両が進入する場合の予定軌跡を例示するものである。図８に示すように、静止相当物が存在しない場合には、自車線の中央ではなく、車道中央線（即ち、対向車線）から離れる方向に予定軌跡が補正される。図９に示すように、静止相当物が存在する場合には、車道中央線に接近することになっても、自車線の中央を走行するように予定経路が設定される。

［４．効果］
以上詳述した上記実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）運転支援システム１によれば、予定軌跡が設定された車線の車線幅が下限幅未満である場合に、予定軌跡をより走路境界側にシフトさせる補正を行う。このため、対向車の出現に対する対処行動が容易又は不要となる軌跡で車両を走行させることができる。つまり、急操舵の発生を抑制することができる。

（２）運転支援システム１によれば、静止相当物が存在する場合には、その静止相当物を考慮して設定された予定軌跡をそのまま使用するため、静止相当物に対する安全性を確保することができる。

（３）運転支援システム１によれば、サーバ３に学習データが存在する場合は、これを利用して予定軌跡の補正を行うため、予定軌跡の補正に要する処理負荷を軽減することができる。

（４）運転支援システム１によれば、環境認識センサ２２から得られる情報に従って、予定軌跡の設定や補正に必要となる区画線や走路境界を認識する際に、地図情報を利用して、探索範囲や判定パラメータの許容範囲を設定している。このため、これらの認識処理における処理負荷を軽減できると共に、環境認識センサ２２の検出精度が不安定となる環境下（例えば、雨や霧等）であっても認識精度の低下を抑制することができ、ロバストな認識を実現できる。その結果、予定軌跡の設定及び補正の信頼度を向上させることができる。

［５．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（ａ）上記実施形態では、予定軌跡に対する補正量を、区画線の幅および車幅に応じて変化させているが、これに限定されるものではない。例えば、車道外側線から走路境界までの幅、即ち、路肩又は路側帯の幅に応じて、これらの幅が広いほど補正量が大きくなるように変化させてもよい。

（ｂ）上記実施形態では、車道外側線から走路境界側に車両がはみ出すことがないように、予定軌跡の補正量を制限したが、これに限定されるものではない。例えば、状況に応じて、車道外側線から車両がはみ出すことを許容するように、補正量を設定してもよい。

（ｃ）上記実施形態では、判定パラメータとして、車道中央線から非中央区画線及び走路境界までの距離を用いたが、これに限定されるものではない。判定パラメータとして、例えば、区画線の場合は、区画線の線幅又は区画線幅、走路境界の場合は、車道外側線から走路境界までの幅等を用いてもよい。

（ｄ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（ｅ）上述した軌跡設定装置の他、当該軌跡設定装置を構成要素とするシステム、当該軌跡設定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、軌跡設定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…運転支援システム、２…運転支援装置、３…サーバ、２０…処理部、２１…位置検出センサ、２２…環境認識センサ、２３…車内通信部、２４…地図データベース、２５…車外通信部、２６…車両制御部、４１…自車両、４２…認識対象領域、４３…周囲領域、４４…静止相当物、２０１…ＣＰＵ、２０２…メモリ。

Claims (9)

1. 車両が走行する予定経路における経路幅方向の前記車両の位置を表すデータの系列である予定軌跡を設定する設定部（２０：Ｓ１９０）と、
   前記設定部により前記予定軌跡が設定された車線の車線幅が予め設定された下限幅未満である場合、前記予定軌跡を、予め想定される危険への対処行動が容易又は不要となる方向に補正するように構成された補正部（２０：Ｓ２００〜Ｓ２５０）と、
   を備える軌跡設定装置。
2. 請求項１に記載の軌跡設定装置であって、
   前記対処行動は、対向車を回避する行動であり、
   前記補正部は、前記車両の位置が対向車線との境界線から離れる方向に前記予定軌跡を補正するように構成された
   軌跡設定装置。
3. 請求項２に記載の軌跡設定装置であって、
   前記車両の前方に存在する車道中央線及び車道外側線を含む区画線、並びに車線と路肩又は路側帯とを含んだ走路の境界である走路境界を認識するように構成された線認識部（２０：Ｓ１６０，Ｓ１７０）を更に備え、
   前記補正部は、前記予定経路が設定された車線の車線幅が狭いほど、前記予定軌跡の補正量を大きくするように構成された、
   軌跡設定装置。
4. 請求項３に記載の軌跡設定装置であって、
   前記補正部は、前記車道外側線から前記走路境界側へ前記車両がはみ出すことがないように、前記予定軌跡の補正量を制限するように構成された
   軌跡設定装置。
5. 請求項３又は請求項４に記載の軌跡設定装置であって、
   前記車両の前方に存在する物体であって、前記車両との相対速度が予め設定された静止閾値未満である静止相当物を少なくとも認識するように構成された物体認識部（２０：Ｓ１８０）を更に備え、
   前記補正部は、前記物体認識部により、前記車両が位置する前記車道中央線と前記走路境界との間の領域に前記静止相当物が認識されない場合に前記予定軌跡の補正を行うように構成された
   軌跡設定装置。
6. 請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の軌跡設定装置であって、
   前記車両の前方を撮像した前方画像を取得する画像取得部（２０：Ｓ１２０）と、
   前記車両の前方の地図情報を取得するように構成された地図情報取得部（２０：Ｓ１３０）と、
   前記区画線及び前記走路境界のうち少なくとも一方を検出対象とし、前記地図情報に示された前記検出対象に関する情報に従って、前記前方画像上にて前記検出対象を探索する範囲である探索範囲を設定するように構成された範囲設定部（２０：Ｓ１４０）と、
   前記地図情報に基づき、前記前方画像から抽出される前記検出対象の候補である対象候補が前記検出対象であるか否かを判断する際に用いる判定パラメータの許容範囲を設定するように構成された基準設定部（２０：Ｓ１５０）と、
   を更に備え、
   前記線認識部は、前記前方画像の前記探索範囲内で検出される前記対象候補の前記判定パラメータが、前記基準設定部にて設定された前記許容範囲内にある場合に、前記対象候補を前記検出対象として認識するように構成された、
   軌跡設定装置。
7. 請求項６に記載の軌跡設定装置であって、
   前記検出対象として前記区画線を少なくとも含み、
   前記判定パラメータは、前記前記区画線間の幅である
   軌跡設定装置。
8. 請求項６または請求項７に記載の軌跡設定装置であって、
   前記検出対象として前記走路境界を少なくとも含み、
   前記判定パラメータは、前記区画線と前記走路境界との幅である
   軌跡設定装置。
9. 請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の軌跡設定装置であって、
   実測値に基づいて多数の車両の走行軌跡を学習した結果である学習データを地図と対応づけて蓄積するサーバから、前記設定部にて設定された予定軌跡に対応する前記学習データを取得するように構成された学習データ取得部（２０：Ｓ２２０）を更に備え、
   前記補正部は、前記学習データが存在する場合は、補正された予定軌跡として前記学習データを用いるように構成された、
   軌跡設定装置。