JP2019159462A - 走行支援装置の走行支援方法及び走行支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両のセンサで検出した道路構造データと地図上における車線境界データとを正確に統合する。【解決手段】ルート設定部３は、地図上において、車両の目的地までに走行する予定の車線を示すルートＲＴを設定する。統合道路構造データ生成部６は、車両で検出した道路構造データを、ルートＲＴを用いて地図座標系に変換し、地図座標系に変換した道路構造データと、地図上における車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成する。走行支援部７は、統合道路構造データを用いて、車両の走行を支援する。【選択図】図１

Description

本発明は、走行支援装置の走行支援方法及び走行支援装置に関するものである。

従来においては、白線を認識できない場合に、道路地図情報（地図）から自車線の道路形状を含む車線情報を取得し、また自車両に備えたセンサにより先行車両の移動軌跡を取得し、地図からの車線情報とセンサで取得した移動軌跡より、自車両前方の移動可能領域を推定する技術が開示されている。

特開２０１７−０１６４０３号公報

しかしながら、上記技術では、ＧＰＳを用いて求めた自車両の位置を基に、地図における車線の構造と車両で検出した移動軌跡を統合するため、求めた自車両の位置に誤差がある場合、地図上における車線の構造と自車両のセンサで検出した移動軌跡とを正確な位置で統合できないという問題がある。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、自車両のセンサで検出した道路構造データと地図上における車線境界データとを正確に統合できる走行支援方法及び走行支援装置を提供することである。

本発明の一態様に係わる走行支援方法は、地図上において、車両の目的地までに走行する予定の車線を示すルートを設定し、車両で検出した道路構造データを、ルートを用いて地図座標系に変換する。そして、地図座標系に変換した道路構造データと車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成する。そして、統合道路構造データを用いて、車両の走行を支援する。

本発明によれば、自車両のセンサで検出した道路構造データと地図上における車線境界データとを正確に統合できる。

図１は、第１実施例における走行支援装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 図２は、第１実施例における走行支援方法のフローチャートである。 図３は、地図の一部とルートＲＴの例を示す図である。 図４は、実際に走行した実ルートＴと検出データの例を示す図である。 図５は、自車両１００が４車線の道路を走行する様子を示す図である。 図６は、地図において設定したルートＲＴと走行軌跡Ｐの例を示す図である。 図７は、地図において統合道路構造データを生成する様子を示す図である。 図８は、自車両１００が停止線ＳＴの手前で停車する様子を示す図である。 図９は、第２実施例における走行支援装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 図１０は、ステップＳ１に代えて第２実施例で行う処理を示すフローチャートである。 図１１は、第１自車両位置Ｐ１と第２自車両位置Ｐ２の例を示す図である。 図１２は、自車両１００が旋回する様子を示す図である。 図１３は、旋回量Ｓと旋回状態と自車両位置の関係を示す図である。 図１４は、摩擦係数μと旋回状態と自車両位置の関係を示す図である。 図１５は、経過時間Ｔと旋回量Ｓと自車両位置の関係を示す図である。 図１６は、経過時間Ｔと摩擦係数μと自車両位置の関係を示す図である。 図１７Ａは、第１自車両位置Ｐ１を用いて検出した車線境界線Ｄ１１、Ｄ１２を示す図である。 図１７Ｂは、第２自車両位置Ｐ２を用いて検出した車線境界線Ｄ２１、Ｄ２２を示す図である。 図１７Ｃは、車線境界線Ｄ１１、Ｄ１２と実際の車線境界線Ｄ３１、Ｄ３２を示す図である。 図１８Ａは、車線数が２以上の道路を自車両１００が走行する様子を示す図である。 図１８Ｂは、自車両１００と認識した車線境界線Ｄ４１、Ｄ４２を示す図である。 図１９は、自車両１００が車線Ｌ４１を走行し、車線Ｌ４１に対向する車線Ｌ４２を他車両１２０が走行する様子を示す図である。 図２０は、自車両１００が車線Ｌ５１を走行し、同方向の車線Ｌ５２を他車両１２０が走行する様子を示す図である。

図面を参照して、実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

（第１実施例）
図１は、第１実施例における走行支援装置の概略構成を示す。走行支援装置は、車両（以下、自車両という）に搭載され、地図データベース１、自車両位置推定部２、ルート設定部３、対象車線特定部４、道路構造データ取得部５、統合道路構造データ生成部６及び走行支援部７を備える。

走行支援装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータには、走行支援装置として機能させるためのコンピュータプログラム（走行支援プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、走行支援装置が備える複数の情報処理回路（２〜７）として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって走行支援装置が備える複数の情報処理回路（２〜７）を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（２〜７）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（２〜７）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（２〜７）は、自車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。

地図データベース１は、道路上の車線境界データを有する地図を記憶しているマイクロコンピュータのメモリである。車線境界データは、車線とその周囲との境界を示す座標データを含んでいる。境界は、２つの車線の境界にある白や黄色の連続線や破線など（車線境界線）、車線と歩道の境界に設けられたガードレールや縁石、路側帯などである。また、車線境界データは、車線境界線の色、線種などを示す属性データを含む。

また、地図は、車線の幅、車線における車両の進行方向などの情報（車線の属性）を含んでいる。また、地図は、車両が停止すべき位置を示す停止線、交差点の信号機、交差点や道路脇の標識の座標データを記憶している。

地図は、例えば、ＨＤマップ（High Definition Map）と称されるものである。この場合、地図データは、車両のセンサを用いて走行中に得た画像などから生成したものであり、必ずしも正確ではない。例えば、異なる車両で得た画像などから生成されることもあり、これも正確でない一因となっている。

よって、正確でない地図の車線に走行軌跡を設定し、走行軌跡に沿って車両が走行するように制御した場合、自車両が実際の車線を逸脱して走行する可能性がある。

そのため、実際の車線の位置を示すデータ（後述の統合道路構造データ）を生成し、統合道路構造データを用いて、自車両の走行を支援することが好ましい。これにより、車線の逸脱を防止できる。
また、統合道路構造データは、地図上に生成してもよい。これにより、地図を正確なものに更新することができる。例えば、地図において不連続になってしまった車線境界を連続にし、連続性を補償することができる。

自車両位置推定部２は、走行軌跡モデルとＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム：全地球測位システム）のいずれか一方により自車両の位置（以下、自車両位置という）を推定する（算出する）。そして、時間経過に伴い、自車両位置の推定を繰り返し、最新の自車両位置で古い自車両位置を更新する。走行軌跡モデルによる自車両位置の推定方法は、オドメトリによる自己位置推定として知られている。自車両位置は、誤差を含み、地図における自車両の位置とは必ずしも一致しない。

ルート設定部３は、地図における自車両の位置から目的地までに走行する予定の道路を算出し、算出した道路から、自車両が走行する予定の車線を算出し、地図において、算出した車線をルートＲＴとして設定する。

対象車線特定部４は、地図に設定したルートＲＴから、自車両位置に基づき、自車両が現在走行する車線（以下、対象車線という）を特定する。
道路構造データ取得部５は、自車両に搭載したセンサであり、車両の周囲の道路構造データを取得する。道路構造データ取得部５はレーザレーダやミリ波レーダ、カメラなどで構成することができる。

統合道路構造データ生成部６は、自車両で検出した道路構造データを、ルートＲＴを用いて地図座標系に変換し、地図座標系に変換した道路構造データと、地図上における車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成する。統合道路構造データは、地図とは別に生成してもよいし、地図において生成してもよい。

走行支援部７は、統合道路構造データを用いて、自車両の走行を支援する。例えば、統合道路構造データを用いて、自車両の走行軌跡を算出し、走行軌跡に沿って走行するように、自車両を制御する。

図２は、第１実施例における走行支援方法のフローチャートである。

（ステップＳ１）まず、自車両位置推定部２が自車両位置を推定（算出）する。
（ステップＳ３）次に、ルート設定部３が、地図における自車両の位置から目的地までに走行する予定の道路を算出する。
（ステップＳ５）次に、ルート設定部３が、算出した道路から、自車両が目的地までに走行する予定の車線を算出し、地図において、算出した車線をルートＲＴとして設定する。

図３は、地図の一部を示している。ルートＲＴは、地図において設定したルートＲＴである。自車両は、このルートＲＴに沿って走行することになる。まず自車両は、片側２車線の道路Ｒ１の右車線を交差点Ｋ１に向かって走行し、交差点Ｋ１を右折する。続いて、片側１車線の道路Ｒ２を走行し、交差点Ｋ２を左折する。続いて自車両は、片側２車線の道路Ｒ３の左車線を走行し、右車線に車線変更する。続いて自車両は、交差点Ｋ３を右折し、片側２車線の道路Ｒ４の左車線を走行する。ルートＲＴには、交差点Ｋ４や道路Ｒ５や道路Ｒ６は含まれない。

また、前述のように、地図は必ずしも正確ではないので、道路Ｒ７のように不連続となる道路や車線が含まれる可能性がある。すなわち、道路Ｒ７などでは車線境界線の連続性が補償されていない。

図２に戻り、説明を続ける。
（ステップＳ７）対象車線特定部４は、地図において設定したルートＲＴから、自車両位置に基づき、自車両が現在走行する対象車線を特定し、対象車線の車線境界データを地図から取得する。自車両の走行に伴い自車両位置は更新されるので、ここでは最新の自車両位置を使用する。そして、自車両位置から地図における自車両の位置を求め、ルートＲＴから自車両の位置の車線を選択し、これを対象車線とする。そして、対象車線の車線境界データを地図から取得する。

（ステップＳ９）次に、道路構造データ取得部５（センサ）が、自車両の周囲の構造を検出する。例えば、自車両に搭載されたカメラにより自車両の周囲を撮影する。または、レーザレーダやミリ波レーダを自車両の周囲の構造物に照射する。

（ステップＳ１１）次に、道路構造データ取得部５は、ステップＳ９の検出結果に基づき、自車両の周囲の道路構造データを取得する。道路構造データには、自車両の進行方向及びその反対方向（以下、前後方向と総称する）の道路構造データと、自車両の進行方向に向かって右及び左方向（以下、左右方向と総称する）の道路構造データとがある。前後方向、左右方向とも自車両の外側の方向である。具体的には、道路構造データ取得部５は、周囲の構造物について、自車両位置を原点とした相対座標系の座標データ（道路構造データ）を算出する。

自車両の左右方向の道路構造データには、自車両の左右方向にある車線境界の座標データ、すなわち車線境界情報が含まれる。車線境界情報は、車線境界線、道路と歩道の境界に設けられたガードレールや縁石、路側帯などの座標データである。また、左右方向の道路構造データには、車線境界線の色などの属性情報が含まれる。

自車両の前後方向の道路構造データには、自車両の前後方向にある、車両が停止すべき位置を示す停止線、交差点の信号機などの座標データが含まれる。

（ステップＳ１３）次に、道路構造データ取得部５が、ルートＲＴを用いて、相対座標系で算出された道路構造データを、地図で使用される地図座標系の道路構造データに変換する。ここでは、道路構造データより、車線内の自車両の走行位置を特定し、走行位置とルートＲＴを用いて、道路構造データを地図座標系の道路構造データに変換する。道路構造データ取得部５は自車両位置を基準として車線境界線の座標データすなわち道路構造データを取得するので、車線内の自車両の走行位置を特定したことになる。

そして、ルートＲＴにおける自車両の位置と走行位置が同じとして、道路構造データを地図座標系の道路構造データに変換する。よって、走行位置とルートＲＴを用いて、道路構造データを地図座標系の道路構造データに変換したことになる。また、道路構造データ取得部５は、同様に、道路構造データに含まれる車線境界情報を地図座標系の車線境界情報に変換する。

図４において、実際に走行したルート（実ルートＴという）を示す。また、図４は、道路構造データを便宜的に構造（車線境界線など）に変換して示す。図４に示すように、ルートＴに含まれる道路Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、交差点Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３については道路構造データが得られる。一方、ルートＴに含まれない、図３の交差点Ｋ４や道路Ｒ５や道路Ｒ６については道路構造データが得られない。

図２に戻り、説明を続ける。
（ステップＳ１５）次に、統合道路構造データ生成部６が、道路構造データと車線境界データを統合すべきタイミングであるか否かを判定する。この判定については、後で説明する。統合すべきタイミングでないと判定した場合（ＮＯ）、ステップＳ７に戻る。

（ステップＳ１７）統合道路構造データ生成部６は、統合すべきタイミングであると判定した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、ステップＳ１３で得た道路構造データと、ステップＳ７で得た車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成する。統合道路構造データは、地図とは別に生成してもよいし、地図において生成してもよい。道路構造データと車線境界データとを統合する具体例として、地図において統合道路構造データを生成する場合は、道路構造データに対応する位置の車線境界データを道路構造データに置き換えて統合道路構造データを生成することができる。また、地図に統合道路構造データを生成する場合は、地図が記憶する車線の属性（車線の幅など）を道路構造データに基づいて更新することが好ましい。

（ステップＳ１９）次に、走行支援部７が、統合道路構造データを用いて、自車両の走行を支援し、処理を終える。
例えば、走行支援部７は、統合道路構造データを用いて、自車両の走行軌跡を算出し、走行軌跡に沿って走行するように、自車両を制御する。走行支援部７は、自車両のアクセル、ブレーキ及びステアリングを制御することで、自車両を走行軌跡に沿って走行させる。

ここで、道路構造データと車線境界データとの間に所定の乖離がある場合について説明する。例えば、道路構造データと車線境界データとで位置の乖離が所定値(例えば５０ｃｍ)以上であれば乖離があると判断する。また、代表点の乖離、中心点の乖離、またはそれぞれの点の乖離の平均値が所定値以上であれば、乖離があると判断してもよい。

乖離がある場合、道路構造データが示す車線と車線境界データが示す車線が相違している可能性がある。よって、これらを統合すると、統合道路構造データの正確性が低下する可能性がある。この統合道路構造データを用いて、自車両の走行支援を行うと、車線の逸脱などの可能性が高まる。

道路構造データは実際に検出して得たものなので、車線境界データより正確性が高いと推定できる。よって、走行支援部７は、道路構造データと車線境界データとの間に所定の乖離がある場合、統合道路構造データでなく、道路構造データを用いて、上記のように、自車両の走行を支援する。これにより、車線の逸脱などを防止することができる。

さて、地図上において統合道路構造データを生成することで、地図の正確性を高めることができる。これにより、地図に自車両の位置を示した場合、自車両が実際とは異なる位置に示される可能性が低くなる。すなわち、地図に示される自車両の位置の精度を高めることができる。

また、自車両が図３の道路Ｒ７のように不連続な道路や車線を走行し、地図上において統合道路構造データを生成することで、道路Ｒ３のように連続な道路や車線にすることができる。すなわち、車線境界線の連続性を補償することができる。

（比較例）
ここで、比較例として、ルートＲＴが道路レベルのルートＲＴであった場合を挙げ、第１実施例と比較する。

図５に示すように、自車両１００が一方通行の４車線の道路を走行しているとする。比較例の場合、道路を構成する車線Ｌ１〜Ｌ４を区別できないため、実際には自車両１００は車線Ｌ２を走行しているのに、地図では自車両１００は別の車線を走行していることになる可能性が高い。車線数が多いほど、このような車線の誤認の可能性は高まる。

一方、第１実施例では、自車両１００の目的地までに走行する予定の対象車線を特定できるので、別の車線を走行していることとなる可能性を低くできる。車線数が多くても、その中の１つ（対象車線）を特定できるので、車線数によらず、車線の誤認の可能性を低くできる。

図６に示すように、実際は直線の道路なのに、地図が不正確なことからクランク状になっている道路Ｒ１３にルートＲＴを設定すると、ルートＲＴが曲がってしまう。そこで、実際は直線の道路Ｒ１２に対し、走行軌跡Ｐを設定し、走行軌跡Ｐに沿って自車両を走行させることで、直線の道路Ｒ１２で自車両を真っ直ぐ走行させることができる。

このように、自車両の周囲の道路構造データと道路上の車線境界データを統合して統合道路構造データを生成し、統合道路構造データを用いて、車両の走行軌跡を算出し、走行軌跡に沿って走行するように、自車両を制御することで、実際の走行状況に沿った適切な走行軌跡を算出でき、安定した走行支援を実行できる。

以上のように、第１実施例によれば、地図上において、自車両の目的地までに走行する予定の車線を示すルートＲＴを設定し（Ｓ５）、自車両のセンサで検出した道路構造データを、ルートＲＴを用いて地図座標系に変換する（Ｓ１３）。そして、地図座標系に変換した道路構造データと、地図上における車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成し（Ｓ１７）、統合道路構造データを用いて、自車両の走行を支援する（Ｓ１９）。
自車両は、設定されたルートＲＴに沿って走行することが予定される。特に、自車両が、車両の走行制御の内、少なくとも操舵の制御を自律的に行う自動運転走行を行っている場合は、設定されたルートＲＴに沿って走行することが予定される。ルートＲＴに沿って走行する自車両のセンサで検出した道路構造データを、ルートＲＴを用いて地図座標系に変換する。これにより、自車両のセンサで検出した道路構造データと地図上における車線境界データとを正確に統合することができる。すなわち、ＨＤマップと実際の道路構造との誤差を小さくすることができる。

一般的にセンサで道路構造のデータを検出する場合、近距離のデータしか検出できないが、高精度に道路構造を検出できる。一方、地図のデータは、誤差を含むことがあるが、自車両から離れた位置の道路構造を地図から検出できる。これらを統合することにより、一長一短を補った統合データ（統合道路構造データ）を生成することができる。したがって、走行軌跡を算出した際に、自車両から近距離の位置では高精度に、また離れた位置までの走行計画を立てることができる。換言すれば、自車両周辺の道路構造データと自車両遠方の車線境界データの間を跨ぐ走行軌跡を算出することができる。

ちなみに、自車両から離れた位置では、自車両から近距離の位置よりも走行するまでの時間に多少余裕があるため、近距離の位置の位置精度に比べ、求められる精度は低い。精度は低くても自車両から離れた位置までの走行計画を立てることで、離れた位置までを見据えた走行計画を立てることができ、自車両の挙動の急変など、乗員に与える違和感を抑制することができる。

また、センサ（５）により自車両の周囲の車線境界情報を含む道路構造データを取得し（Ｓ１１）、道路構造データより、車線内の走行位置を特定し、走行位置とルートＲＴを用いて、道路構造データ（車線境界情報を含む）を地図座標系に変換する（Ｓ１３）。よって、また、統合道路構造データにおける車線境界情報が正確となり、車線境界線の連続性を補償することができる。

また、統合道路構造データを用いて、自車両の走行軌跡を算出し、走行軌跡に沿って走行するように、自車両を制御する（Ｓ１９）。これにより、上記のように、自車両から近距離の位置では高精度に、また離れた位置までの走行計画を立て、走行計画に沿って自車両を走行させることができる。

また、道路構造データに対応する位置の車線境界データを道路構造データに置き換えて統合道路構造データを生成する（Ｓ１７）ことで、地図の正確性を高めることができる。また、地図における車線境界線の連続性を補償することができる。

（第１実施例における実施態様）
ここで、第１実施例における実施態様について説明する。

（実施態様Ａ１）
実施態様Ａ１としては、自車両の前後方向より左右方向を優先して統合道路構造データを生成する。例えば、自車両の左右方向だけで道路構造データと車線境界データを統合し統合道路構造データを生成する。例えば、前後方向の統合道路構造データは、所定の条件を満たした場合にのみ生成する。例えば、左右方向の統合道路構造データを生成する条件を、前後方向の統合道路構造データを生成する条件より緩くする。

第１実施例は、走行する予定の対象車線を特定できることにより効果が得られるので、自車両の左右方向の道路構造データに車線境界情報（車線境界線などの座標データ）を含ませている。

一方、自車両の前後方向の道路構造データには停止線のデータが含まれる。停止線は、車線境界線などに比べ、走行中において検出できる可能性が低い。つまり、停止線は、自車両が１０ｍ程度より近づかなければ検出できないことがある。

停止線などに比べ、車線境界線などは、走行中において検出できる可能性が高い。つまり、車線境界線などは、車線を走行中、常に自車両の左右方向に存在する。よって、自車両の左右方向の道路構造データを用いた統合道路構造データの生成を優先することで、統合道路構造データや地図の正確性をより高めることができる。また、自車両の左右方向を優先することで、車線境界線の連続性を補償することができる。

また、優先的に左右方向の統合道路構造データを地図において生成することで、結果的に、自車両の前後方向についても地図の正確性を高めることができる。具体的には、自車両がルートＲＴに沿って走行している途中で、左右何れか方向に旋回することにより自車両のヨー角（旋回角）が約９０度変化する。これにより、旋回前の自車両の左右方向及び前後方向は、旋回後の自車両の前後方向及び左右方向へ変化する。この為、旋回の前後を通じて左右方向の統合道路構造データを地図において作成することにより、左右方向のみならず前後方向についても、地図の正確性を高めることができる。

図７に示すように、地図において道路Ｒ１１の位置は、道路Ｒ１１を走行する車両の左側にずれているとする。しかし、地図において左右方向の統合道路構造データを生成することで、道路Ｒ１１が、正確な位置の道路Ｒ１１１に更新される。これにより、道路Ｒ１１１に交差する道路Ｒ１２が交差点に接続する位置が正しくなる。すなわち、道路Ｒ１２を走行する車両の前後方向において地図の正確性を高めることができる。

（実施態様Ａ２）
実施態様Ａ２としては、自車両の左右方向の道路構造データを取得したか否かを判定し、自車両の左右方向の道路構造データを取得した場合に、地図座標系に変換した道路構造データと、地図上における車線境界データとを統合する。つまり、自車両の左右方向の道路構造データを取得してない場合は、統合道路構造データを生成しない。これにより、統合道路構造データの生成に要する処理負荷を軽減できる。

（実施態様Ａ３）
実施態様Ａ３としては、ルートＲＴ上に自車両の前後方向の統合道路構造データを生成する位置を設定し、自車両が、設定した位置に到達した場合に、前後方向の統合道路構造データを生成する。例えば、自車両が停止線の手前、１０ｍ前に到達したら、統合道路構造データを生成する。また、停止の３秒前などで到達としてもよく、その他の到達判定方法で到達を判定してもよい。
例えば、ルートＲＴに予め停止線などの位置を設定する。そして、地図を読み込み、予め設定した停止線などの位置に自車両が到達した場合に、車両の前後方向の統合道路構造データを生成する。

図８に示すように、例えば、自車両１００が停止線ＳＴの手前で停車したときに、停止線ＳＴについて自車両１００の前後方向の道路構造データを取得し、自車両１００の前後方向の統合道路構造データを生成する。これにより、走行中、常に停止線ＳＴを検出しなくてよく、必要最小限の処理により、地図における停止線ＳＴの位置などを正しく修正することができる。なお、前後方向について統合道路構造データを生成する位置は、停止線以外にも、右左折の手前の位置（横断歩道などの位置）としてもよい。

（実施態様Ａ４）
実施態様Ａ４としては、自車両の車速が所定値以上の場合に、自車両の左右方向の統合道路構造データを生成し、自車両の車速が所定値未満の場合に、自車両の左右方向と前後方向の統合道路構造データを生成する。なお、車速が所定値以上の場合に、左右方向の統合道路構造データを生成し、車速が所定値未満の場合には、統合道路構造データの生成について特に定めなくてもよい。

自車両の左右方向にある車線境界線などは、自車両との距離が車両の進行方向の位置によって異なることは少ない。つまり、自車両が走行しても車線変更しない限り、車線境界線などとの距離はほぼ同じである。よって、車速が比較的速くても車線境界線などは検出できる。

一方、前後方向にある停止線などは、自車両との距離が車両の進行方向の位置によって異なることが多い。つまり、自車両が走行すると車両と停止線などの間の距離が大きく変化するので、車速が速いときは停止線などは検出しにくい。

よって、上記のように、車速が所定値以上の場合に左右方向の統合道路構造データを生成し、所定値未満の場合に左右方向と前後方向の統合道路構造データを生成するのが好ましい。これにより、統合道路構造データの正確性をより高めることができる。

（実施態様Ａ５）
実施態様Ａ５では、ルート設定部３が、目的地までの車線変更の回数が最少となるようにルートＲＴを設定する。例えば、走行軌跡モデル（オドメトリ）により自車両位置を推定する場合、自車両が旋回している場合よりも自車両が直進している場合の方が自車両位置が正確となる。よって、車線の変更回数が少ないと、自車両が直進する時間が増え、自車両位置が正確となる。例えば、自車両位置が不正確だと、統合道路構造データの正確性が低下する。そこで、変更回数を最少とすることで、自車両位置が正確になり、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

（実施態様Ａ６）
実施態様Ａ６では、ルート設定部３が、目的地まで走行する予定の道路に、複数の車線の道路が含まれる場合は、高速側の車線より低速側の車線を選択してルートＲＴを設定する。例えば、ＧＰＳにより自車両位置を推定する場合、ＧＰＳ信号は、一定の間隔で送信されるので、車速が高速となる高速側の車線では、ＧＰＳ信号を受信する受信地点の間隔が長くなる。つまり、正しい自車両位置が得られる地点が少なくなり、統合道路構造データの正確性を高めることが難しい。一方、車速が低速となる低速側の車線では、ＧＰＳ信号を受信する受信地点の間隔が短くなる。つまり、正しい自車両位置が得られる地点が多くなり、統合道路構造データの正確性を高めることができる。すなわち、低速側の車線を優先してルートＲＴを設定することで、結果として、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、実施態様Ａ４で述べたように、低速時では、自車両の前後方向と左右方向のどちらの統合道路構造データも生成できるので、低速側の車線を優先することで、統合道路構造データの正確性をより高めることができる

（ステップＳ１５について）
ここで、ステップＳ１５について説明する。以下の説明において、ステップＳ７に戻るか、ステップＳ１７に進むかを判定するための複数の判定基準を示す。いずれか１つを実行してもよいし、複数の判定基準を組み合わせてもよい。

（判定基準Ｂ１）
ステップＳ１５では、地図に記憶される交差点を自車両が走行している場合は、ステップＳ７に戻り、交差点を自車両が走行していない場合は、ステップＳ１７に進む。よって、交差点を自車両が走行しているときは、統合道路構造データを生成しない。

交差点では、正確な統合道路構造データを得るのに適した構造物（車線境界線など）がないことが多いので、統合道路構造データを生成すると、統合道路構造データの正確性が低下する可能性がある。よって、交差点では統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データにおける正確性の低下を防止できる。交差点を走行しているか否かは、地図と地図に設定したルートＲＴから判定してもよいし、道路構造データから判定してもよい。また、交差点では統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データの生成に要する処理負荷とシステムのリソースを低減できる。

（判定基準Ｂ２）
ステップＳ１５では、地図に記憶される車線を自車両が走行していない場合は、ステップＳ７に戻り、地図に記憶される車線を自車両が走行している場合は、ステップＳ１７に進む。よって、地図に記憶される車線を自車両が走行していないときは、統合道路構造データを生成しない。

車線以外で車両が走行可能な場所として、空き地などがあるが、空き地などでは、交差点と同様に、正確な統合道路構造データを得るのに適した構造物が少ないので、統合道路構造データを生成しない。よって、統合道路構造データにおける正確性の低下を防止できる。空き地などを走行しているか否かは、地図と地図に設定したルートＲＴから判定してもよいし、道路構造データから判定してもよい。また、統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データの生成に要する処理負荷とシステムのリソースを低減できる。

（判定基準Ｂ３）
ステップＳ１５では、自車両が車線を変更している場合は、ステップＳ７に戻り、車線を変更していない場合は、ステップＳ１７に進む。よって、車線を変更しているときは、統合道路構造データを生成しない。

例えば、地図に設定したルートＲＴに車線変更の位置を記憶させ、車線変更の位置では、統合道路構造データを生成しない。なお、実際には、車線変更の位置では車線変更できず、車線変更のタイミングが遅れることがあるが、遅れたタイミングで行う車線変更の際にも、統合道路構造データを生成しない。または、自動運転中の車線変更の際にも、統合道路構造データを生成しない。

実施態様Ａ５で述べたように、車線を変更し自車両が旋回している場合よりも、車線を変更せず自車両が直進している場合の方が自車両位置は正確となる。よって、車線を変更している場合は、統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データにおける正確性の低下を防止できる。車線を変更しているか否かは、地図と地図に設定したルートＲＴから判定してもよいし、道路構造データから判定してもよい。また、統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データの生成に要する処理負荷とシステムのリソースを低減できる。

（判定基準Ｂ４）
ステップＳ１５では、自車両が自動運転中であり、自車両の運転者がオーバーライドを行っている場合は、ステップＳ７に戻り、そうでない場合は、ステップＳ１７に進む。よって、自動運転中の自車両の運転者がオーバーライドを行っている場合は、統合道路構造データを生成しない。

オーバーライドとは、自動運転中に運転者がアクセル、ブレーキ又はステアリングの操作を行うことである。自動運転中のオーバーライドは、自車両位置に誤差が生じる要因となることがある。よって、オーバーライド中は統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データにおける正確性の低下を防止できる。自動運転中のオーバーライドの有無は、自動運転の制御で使用する様々なフラグなどから判定できる。また、統合道路構造データを生成しないことで、統合道路構造データの生成に要する処理負荷とシステムのリソースを低減できる。

（第２実施例）
次に、第２実施例について説明する。ここでは、第１実施例との違いを主に説明し、同一又は類似の内容については重複となるので説明を省略する。

図９に示すように、第２実施例の走行支援装置は、第１実施例の走行支援装置に対し、自車両位置評価部８を加えたものである。また、自車両位置推定部２は、走行軌跡モデルを用いて自車両位置（第２自車両位置）を推定でき、また、ＧＰＳにより自車両位置（第１自車両位置）を推定できるようになっている。

自車両位置評価部８は、自車両の旋回状態（詳細は後述する）が所定の条件を満たすか否かを判定する。旋回状態が条件を満たす場合、走行軌跡モデルを用いて推定した自車両位置（第２自車両位置）の方が、ＧＰＳにより推定した自車両位置（第１自車両位置）より精度が高いと判定する。一方、旋回状態が条件を満たさない場合、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置の方が、走行軌跡モデルを用いて推定した第２自車両位置より精度が高いと判定する。

図１０は、図２のステップＳ１に代えて第２実施例で行う処理を示すフローチャートであり、この処理が終わると、図２のステップＳ３以降の処理が実行される。

（ステップＳ２１、Ｓ２３）まず、自車両位置推定部２は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信し、ＧＰＳ信号による自車両の位置を重視して、自車両位置を推定（算出）する。例えば、ＧＰＳ信号による自車両の位置を自車両位置とする。以下、この自車両位置を第１自車両位置Ｐ１という。

（ステップＳ２５）また、自車両位置推定部２は、走行軌跡モデルを用いて自車両の位置を求め、この位置を重視して、自車両位置を推定する。例えば、走行軌跡モデルを用いて求めた自車両の位置を自車両位置とする。以下、この自車両位置を第２自車両位置Ｐ２という。

なお、自車両位置推定部２は、第１実施例と同様に、時間経過に伴い、第１自車両位置Ｐ１と第２自車両位置Ｐ２の推定を繰り返し、最新の自車両位置で古い自車両位置を更新する。

（ステップＳ２７）次に、自車両位置評価部８が、自車両の旋回状態が所定の条件を満たすか否かを判定する。ステップＳ２７の判定については後述する。

（ステップＳ２９）旋回状態が条件を満たす場合、自車両位置評価部８は、走行軌跡モデルを用いて推定した第２自車両位置Ｐ２の方が、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１より精度が高いと判定し、第２自車両位置Ｐ２を選択し、処理を終える。

（ステップＳ３１）一方、旋回状態が条件を満たさない場合、自車両位置評価部８は、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１の方が、走行軌跡モデルを用いて推定した第２自車両位置Ｐ２より精度が高いと判定し、第１自車両位置Ｐ１を選択し、処理を終える。

この処理を終えると、図２のステップＳ３に進むが、自車両位置としては、ステップＳ２９又はステップＳ３１で選択した自車両位置（第１自車両位置Ｐ１又は第２自車両位置Ｐ２）を使用する。
つまり、ステップＳ１３では、選択した自車両位置を基準に、道路構造データを地図座標系に変換し、ステップＳ１７では、選択した自車両位置を基準に変換した道路構造データにより統合道路構造データを生成する。

（第１自車両位置Ｐ１と第２自車両位置Ｐ２の説明）
ここで、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１と走行軌跡モデルを用いて推定した第２自車両位置Ｐ２について説明する。

図１１に示すように、第１自車両位置Ｐ１は、自車両の走行に従い、変化していく。第２自車両位置Ｐ２も同様に、自車両の走行に従い、変化していく。第１自車両位置Ｐ１と第２自車両位置Ｐ２は誤差を含むので、図１１に示すように必ずしも一致しない。

例えば、ＧＰＳによる測位の状態が良く、第１自車両位置Ｐ１の精度が高い場合であっても、路面の摩擦係数が低く、自車両がスリップすることで、第２自車両位置Ｐ２の精度は低くなり、第１自車両位置Ｐ１と第２自車両位置Ｐ２は相違する。

図１２に示すように、自車両１００がスリップすると、自車両の重心点１０１付近を中心として自車両１００が旋回する。よって、スリップの程度に応じて、自車両１００が旋回する状態（旋回状態という）が変化する。

図１０のステップＳ２７では、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い場合は、自車両の旋回状態に応じて、ステップＳ２９又はＳ３１に進む。測位の状態は、例えば、ＧＰＳ信号の受信レベルに基づき判定することができる。

（ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い場合）
ステップＳ２７では、例えば、旋回状態として自車両の旋回量Ｓを用いる。
図１３に示すように、旋回量Ｓが所定の旋回量閾値Ｓｔｈ以下（Ｓ≦Ｓｔｈ）の場合は、旋回状態が条件を満たすこととする。よって、この場合、走行軌跡モデルにより推定した第２自車両位置Ｐ２が選択される。逆に、旋回量Ｓが旋回量閾値Ｓｔｈより大きい（Ｓ＞Ｓｔｈ）場合は、旋回状態が条件を満たさないこととする。よって、この場合、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１が選択される。

また、ステップＳ２７では、例えば、旋回状態として自車両が走行する路面の摩擦係数μを用いることもできる。図１４に示すように、摩擦係数μが所定の摩擦係数閾値μｔｈより大きい（μ＞μｔｈ）場合は、旋回状態が条件を満たすこととする。よって、この場合、走行軌跡モデルにより推定した第２自車両位置Ｐ２が選択される。逆に、摩擦係数μが摩擦係数閾値μｔｈ以下（μ≦μｔｈ）の場合は、旋回状態が条件を満たさないこととする。よって、この場合、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１が選択される。

例えば、摩擦係数μは、自車両のアンチロックブレーキシステムの動作の有無を示すフラグ、自車両の滑りを制御するシステムの動作の有無を示すフラグ、自車両のトラクションを制御するシステムの動作の有無を示すフラグ、自車両のワイパーが動作しているか否か、自車両のカメラによる路面の認識結果、自車両でない他車から得たプローブ情報のいずれか１つ以上を用いて、推定することが可能である。

（ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪い場合）
一方、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪い場合は、ステップＳ２９に進む。よって、この場合、走行軌跡モデルにより推定した第２自車両位置Ｐ２が選択される。

なお、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪い場合であっても、図１５に示すように、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い時刻からの経過時間Ｔが所定の経過時間閾値Ｔｔｈ以下（Ｔ≦Ｔｔｈ）、且つ、旋回量Ｓが旋回量閾値Ｓｔｈより大きい（Ｓ＞Ｓｔｈ）場合は、例外的に、ステップＳ３１に進む。よって、この場合、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１が選択される。

すなわち、経過時間Ｔが経過時間閾値Ｔｔｈ以下（Ｔ≦Ｔｔｈ）の場合は、第１自車両位置Ｐ１の精度は極端に低くはない。一方、旋回量Ｓが旋回量閾値Ｓｔｈより大きい（Ｓ＞Ｓｔｈ）場合は、第２自車両位置Ｐ２の精度は比較的低いので、精度が比較的高い第１自車両位置Ｐ１を選択する。

また、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪い場合であっても、図１６に示すように、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い時刻からの経過時間Ｔが所定の経過時間閾値Ｔｔｈ以下（Ｔ≦Ｔｔｈ）、且つ、摩擦係数μが摩擦係数μｔｈ以下（μ≦μｔｈ）の場合は、例外的に、ステップＳ３１に進む。よって、この場合、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１が選択される。

すなわち、経過時間Ｔが経過時間閾値Ｔｔｈ以下の場合は、第１自車両位置Ｐ１の精度は極端に低くはない。一方、摩擦係数μが摩擦係数μｔｈ以下の場合は、第２自車両位置Ｐ２の精度は比較的低いので、精度が比較的高い第１自車両位置Ｐ１を選択する。よって、精度が比較的高いＧＰＳにより推定した第１自車両位置Ｐ１を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

図１７Ａに示すように、第２実施例では、精度が高い第１自車両位置Ｐ１を用いて、車線境界線Ｄ１１、Ｄ１２を検出した場合、車線境界線Ｄ１１、Ｄ１２の位置の精度は高くなる。

一方、図１７Ｂに示すように、精度が低い第２自車両位置Ｐ２を用いて、車線境界線Ｄ２１、Ｄ２２を検出した場合、車線境界線Ｄ２１、Ｄ２２の位置の精度も低くなってしまう。

第２実施例では、精度が低い第２自車両位置Ｐ２を用いず、精度が高い第１自車両位置Ｐ１を用いるので、図１７Ｃに示すように、車線境界線Ｄ１１、Ｄ１２の位置は、実際の車線境界線Ｄ３１、Ｄ３２に非常に近くなる。よって、ステップＳ１７で統合道路構造データを生成することで、精度が低い第２自車両位置Ｐ２を用いる場合よりも、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

逆に、第２自車両位置Ｐ２の方が精度が高い場合は、第２自車両位置Ｐ２を用いるので、車線境界線Ｄ２１、Ｄ２２の位置が、実際の車線境界線Ｄ１、Ｄ２に非常に近くなる。よって、精度が低い第１自車両位置Ｐ１を用いる場合よりも、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、第１自車両位置Ｐ１または第２自車両位置Ｐ２を選択した時には、自車両の位置に対応づけて、第１自車両位置Ｐ１または第２自車両位置Ｐ２のどちらを選択したかを記憶する。そして、その位置で再び自車両位置を検出する場合は、記憶した方の自車両位置を検出する。よって、自車両の旋回状態の判定が不要であり、統合道路構造データの生成に要する処理負荷とシステムのリソースを低減できる。

（ステップＳ１５について）
ここで、第２実施例におけるステップＳ１５について説明する。以下の説明において、ステップＳ７に戻るか、ステップＳ１７に進むかの判断について複数の判定基準を示す。いずれか１つを実行してもよいし、複数の判定基準を組み合わせてもよい

（判定基準Ｃ１）
ステップＳ１５では、自車両位置の精度に基づいて、ステップＳ１７において統合道路構造データを生成するタイミングか否かを決定する。生成するタイミングでない場合は、ステップＳ７に戻り、生成するタイミングである場合は、ステップＳ１７に進む。

例えば、自車両位置の精度が所定の精度より高い場合は統合道路構造データを生成し、一方自車両位置の精度が所定の精度以下場合は生成しないこととする。よって、精度の低い自車両位置を用いることに起因して統合道路構造データの正確性が低下するのを防止できる。

（判定基準Ｃ２）
ステップＳ１５では、道路構造データ取得部５が取得した道路構造データに含まれる車線境界線情報の認識精度に基づいて、統合道路構造データを生成するタイミングか否かを決定する。生成するタイミングでない場合は、ステップＳ７に戻り、生成するタイミングである場合は、ステップＳ１７に進む。

例えば、カメラなどを用いて車線境界線を検出する場合、晴天の昼間で視界が良く、認識精度が所定の精度より高くなる場合が多く、この場合は統合道路構造データを生成する。一方、雨天や夜間で視界が悪く、認識精度が所定の精度以下の場合が多く、この場合は統合道路構造データを生成しないこととする。よって、認識精度の低い車線境界線を用いることに起因して統合道路構造データの正確性が低下するのを防止できる。

（判定基準Ｃ３）
また、自車両位置の精度が所定の精度以下の場合、車両が走行する道路の車線数に基づいて、統合道路構造データを生成するか否かを決定することもできる。例えば、地図に車線数を記憶し、地図から車線数を取得する。

図１８Ａに示すように、自車両１００が、車線数が２以上の道路を走行している場合、自車両が車線境界線を認識すると、図１８Ｂに示すように、自車両１００に最も近い両側の車線境界線Ｄ４１、Ｄ４２だけ認識される場合がある。よって、車線境界線Ｄ４１、Ｄ４２が、図１８Ａにおける実際の車線境界線Ｄ４１、Ｄ４２、Ｄ４３のどれかを特定できない。すなわち、車線境界線だけでは、自車両がどの車線を走行しているかは正確に分からず、車線を誤認する可能性があるので、統合道路構造データを生成しない。すなわち生成するタイミングでないとして、ステップＳ７に戻る。例えば、車線を誤認すると、統合道路構造データの正確性が低下する可能性がある。

一方、車線数が１の場合は、自車両はその唯一の車線を走行していることになるので、統合道路構造データを生成する。すなわち生成するタイミングであるとして、ステップＳ１７に進む。よって、車線の誤認に起因して統合道路構造データの正確性が低下するのを防止できる。

（判定基準Ｃ４、Ｃ５）
また、自車両位置の精度が所定の精度以下の場合、車線と車線境界線の属性（属性データ）に基づいて、統合道路構造データを生成するか否かを決定することもできる。

（判定基準Ｃ４）
例えば、図１９に示すように、自車両１００が走行する道路Ｒ１５が、互いに対向する２車線（Ｌ４１、Ｌ４２）の道路であるとする。自車両１００は、車線Ｌ４１を走行し、車線Ｌ４１に対向する車線Ｌ４２を他車両１２０が走行している。なお、車線Ｌ４１、Ｌ４２における車両の進行方向（車線の属性）は地図から取得することができる。
自車両１００は、実質的に１車線（Ｌ４１）の道路を走行していることになるので、車線境界線の属性（色や線種）によらず、自車両１００で検出した道路（車線Ｌ４１）についての道路構造データと、地図における、２車線のうちの自車両の進行方向と同じ方向の車線（車線Ｌ４１）についての車線境界データを統合して統合道路構造データを生成する。すなわち、このような条件が満たされれば、ステップＳ１７へ進み、満たされなければ、ステップＳ７に戻る。なお、自車両の進行方向は、自車両位置の時間経過に応じた推移から求めることができる。

よって、自車両位置の精度が所定の精度以下の場合であっても、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

（判定基準Ｃ５）
また、図２０に示すように、自車両１００が走行する道路Ｒ１６が、同方向の複数の車線（Ｌ５１、Ｌ５２）を有する道路であるとする。自車両１００は、車線Ｌ５１を走行し、他車両１２０は、車線Ｌ５２を走行している。なお、車線Ｌ５１、Ｌ５２における車両の進行方向（車線の属性）は地図から取得することができる。自車両１００が同方向の複数の車線（Ｌ５１、Ｌ５２）を有する道路を走行していることは、地図と自車両位置から判定することができる。自車両の進行方向は、自車両位置の時間経過に応じた推移から求めることができる。

図２０の場合、車線境界線の属性と自車両の進行方向に基づいて、統合道路構造データを生成する。例えば、車線Ｌ５１、Ｌ５２の境界にある車線境界線Ｄ５１の色（属性）は、車線Ｌ５１の左の車線境界線Ｄ５２の色（属性）とは異なり、車線Ｌ５２の右の車線境界線Ｄ５３の色（属性）とも異なることがある。この場合、自車両の進行方向と車線境界線の色（属性データ）に基づいて、自車両１００で検出した道路（車線Ｌ５１）についての道路構造データと、地図における車線Ｌ５１についての車線境界データを統合して統合道路構造データを生成する。なぜなら、左右の車線境界線の色が異なるので、車線Ｌ５１を車線Ｌ５２であると誤認する可能性が低いからである。すなわち、このような条件が満たされれば、ステップＳ１７へ進み、満たされなければ、ステップＳ７に戻る。

よって、自車両位置の精度が所定の精度以下の場合であっても、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

以上のように、第２実施例によれば、走行軌跡モデルを用いて車両の位置を推定し、ＧＰＳにより車両の位置を推定し、２つの車両の位置のうちの精度が高い方の車両の位置を選択し、選択した車両の位置を基準に、道路構造データを地図座標系に変換し、統合道路構造データを生成する。よって、精度が高い方の車両の位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

自車両位置に誤差がある場合、先行車両の位置を正確に検出することができない、つまり、一車線分ずれて地図と統合してしまうことが起きてしまい、実際の道路に沿った正確な制御を実行することができない。そこで、第２実施例では、上記のように、精度が高い方の車両の位置を選択することで、統合道路構造データの正確性を高めることができるので、実際の道路に沿った正確な制御を実行できるようになる。

また、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い場合は、第１自車両位置Ｐ１と第２自車両位置Ｐ２のどちらが正確かは、状況によって変わるので、車両の旋回状態に応じて、一方の車両の位置を選択することで、精度が高い方の車両の位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように旋回状態として車両の旋回量を用いることで、旋回量から精度の高い位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように旋回量が所定の旋回量閾値以下（Ｒ≦Ｓｔｈ）の場合は、走行軌跡モデルにより推定した第２自車両位置を選択し、旋回量が所定の旋回量閾値より大きい（Ｓ＞Ｓｔｈ）場合は、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置を選択することで、旋回量から精度の高い位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように旋回状態として車両が走行する路面の摩擦係数を用いることで、摩擦係数から精度の高い位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように摩擦係数が所定の摩擦係数閾値より大きい（μ＞μｔｈ）場合は、走行軌跡モデルにより推定した第２自車両位置を選択し、摩擦係数が所定の摩擦係数閾値以下（μ≦μｔｈ）の場合は、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置を選択することで、摩擦係数から精度の高い位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように前記車両のアンチロックブレーキシステムの動作の有無を示すフラグ、車両の滑りを制御するシステムの動作の有無を示すフラグ、車両のトラクションを制御するシステムの動作の有無を示すフラグ、車両のワイパーが動作しているか否か、車両のカメラによる路面の認識結果、車両でない他車から得たプローブ情報のいずれか１つ以上を用いて、摩擦係数を推定することで、これらの車両情報から推定した摩擦係数から精度の高い位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪く、且つ、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い時刻からの経過時間が所定の経過時間閾値以下（Ｔ≦Ｔｔｈ）、且つ、車両の旋回量が所定の旋回量閾値より大きい（Ｓ＞Ｓｔｈ）場合は、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置を選択する。よって、精度が高いＧＰＳにより推定した第１自車両位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

また、上記のように、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪く、且つ、ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い時刻からの経過時間が所定の経過時間閾値以下（Ｔ≦Ｔｔｈ）、且つ、車両が走行する路面の摩擦係数が所定の摩擦係数閾値以下（μ≦μｔｈ）の場合は、ＧＰＳにより推定した第１自車両位置を選択する。よって、精度が高いＧＰＳにより推定した第１自車両位置を選択でき、統合道路構造データの正確性を高めることができる。

なお、本実施の形態では、自車両に走行支援装置を搭載した。しかし、自車両に通信可能なサーバ装置又は自車両でない他車両に自車両に走行支援装置を搭載し、必要な情報と指示はサーバ装置又は他車両と自車両の間の通信により送受信することで、同様の自車両に走行支援方法を遠隔的に行ってもよい。サーバ装置と自車両の間の通信は無線通信又は路車間通信により実行可能である。他車両と自車両の間の通信は所謂車車間通信により実行可能である。

以上、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

１ 地図データベース（メモリ）
２ 自車両位置推定部
３ ルート設定部
４ 対象車線特定部
５ 道路構造データ取得部
６ 統合道路構造データ生成部
７ 走行支援部
８ 自車両位置評価部
１００ 自車両（車両）
１０１ 重心点
１２０ 他車両
Ｄ１１、Ｄ１２、Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ３１、Ｄ３２、Ｄ４１、Ｄ４２、Ｄ４３、Ｄ５１、Ｄ５２、Ｄ５３ 車線境界線
Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３ 交差点
Ｌ１〜Ｌ４、Ｌ４１、Ｌ４２、Ｌ５１、Ｌ５２
Ｐ 走行軌跡
Ｐ１ 第１自車両位置
Ｐ２ 第２自車両位置
Ｔ 実際に走行した実ルート
ＲＴ 地図において設定するルート
Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６、Ｒ７、Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ１３、Ｒ１５、Ｒ１６、Ｒ１１１ 道路
Ｓ 旋回量
Ｓｔｈ 旋回量閾値
Ｔ 経過時間
Ｔｔｈ 経過時間閾値
μ 摩擦係数
μｔｈ 摩擦係数閾値

Claims (35)

1. 車両の周囲の道路構造データを取得するセンサと、道路上の車線境界データを有する地図を記憶したメモリとを備え、前記センサで取得した道路構造データと前記地図上における前記車線境界データとを用いて、前記車両の走行を支援する走行支援装置の走行支援方法であって、
   前記地図上において、前記車両の目的地までに走行する予定の車線を示すルートを設定し、
   前記車両で検出した道路構造データを、前記ルートを用いて地図座標系に変換し、
   前記地図座標系に変換した前記道路構造データと、前記地図上における前記車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成し、
   前記統合道路構造データを用いて、前記車両の走行を支援する
   ことを特徴とする走行支援方法。
2. 車両の周囲の道路構造データを取得するセンサと、道路上の車線境界データを有する地図を記憶したメモリとを備え、前記センサで取得した道路構造データと前記地図上における前記車線境界データとを用いて、前記車両の走行を支援する走行支援装置の走行支援方法であって、
   前記地図上において、前記車両の目的地までに走行する予定の車線を示すルートを設定し、
   前記地図上に設定したルートの位置を基準として、前記道路構造データと、前記地図上における前記車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成し、
   前記統合道路構造データを用いて、前記車両の走行を支援する
   ことを特徴とする走行支援方法。
3. 前記地図上に設定したルート上の車線内の車両の走行位置を検出し、
   前記車両の走行位置を基準として、前記道路構造データと、前記地図上における前記車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成する
   ことを特徴とする請求項２に記載の走行支援方法。
4. 前記センサにより車両の周囲の車線境界情報を含む前記道路構造データを取得し、前記道路構造データより、前記車線内の走行位置を特定し、
   前記走行位置と前記ルートを用いて、前記道路構造データを地図座標系に変換する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
5. 前記統合道路構造データを用いて、前記車両の走行軌跡を算出し、
   前記走行軌跡に沿って走行するように、前記車両を制御する
   ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の走行支援方法。
6. 前記道路構造データに対応する位置の前記車線境界データを、前記道路構造データに置き換えて、前記統合道路構造データを生成する
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の走行支援方法。
7. 前記車両の前後方向より前記車両の左右方向を優先して前記統合道路構造データを生成する
   ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の走行支援方法。
8. 前記車両の左右方向の道路構造データを取得したか否かを判定し、
   前記車両の左右方向の道路構造データを取得した場合に、前記地図座標系に変換した前記道路構造データと、前記地図上における前記車線境界データとを統合する
   ことを特徴とする請求項１、４乃至７の何れか一項に記載の走行支援方法。
9. 前記ルート上に前記車両の前後方向の統合道路構造データを生成する位置を設定し、
   前記位置に到達した場合に、前記車両の前後方向の統合道路構造データを生成する
   ことを特徴とする請求項１、４乃至８の何れか一項に記載の走行支援方法。
10. 前記車両の車速が所定値以上の場合に、前記車両の左右方向の前記統合道路構造データを生成し、
    前記車両の車速が所定値未満の場合に、前記車両の左右方向と前後方向の前記統合道路構造データを生成する
    ことを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載の走行支援方法。
11. 前記目的地までの車線変更の回数が最少となるように前記ルートを設定する
    ことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか一項に記載の走行支援方法。
12. 前記目的地までに走行する予定の道路に、複数車線の道路が含まれる場合は、高速側の車線より低速側の車線を選択して前記ルートを設定する
    ことを特徴とする請求項１乃至１１の何れか一項に記載の走行支援方法。
13. 前記車両で検出した道路構造データと、前記地図上における前記車線境界データとの間に所定の乖離がある場合は、前記地図上における前記道路構造データに基づいて、前記車両の走行を支援する
    ことを特徴とする請求項１乃至１２の何れか一項に記載の走行支援方法。
14. 前記地図に記憶される交差点を前記車両が走行しているときは前記統合道路構造データを生成しない
    ことを特徴とする請求項１乃至１３の何れか一項に記載の走行支援方法。
15. 前記地図に記憶される車線を前記車両が走行していないときは前記統合道路構造データを生成しない
    ことを特徴とする請求項１乃至１４の何れか一項に記載の走行支援方法。
16. 前記車両が車線を変更しているときは前記統合道路構造データを生成しない
    ことを特徴とする請求項１乃至１５の何れか一項に記載の走行支援方法。
17. 自動運転中の前記車両の運転者がオーバーライドを行っているときは前記統合道路構造データを生成しない
    ことを特徴とする請求項１乃至１６の何れか一項に記載の走行支援方法。
18. ＧＰＳにより前記車両の位置である第１自車両位置を推定し、
    走行軌跡モデルを用いて前記車両の位置である第２自車両位置を推定し、
    前記第１自車両位置及び前記第２自車両位置のうちの精度が高い方の前記車両の位置を選択し、
    選択した前記車両の位置を基準に、前記道路構造データを地図座標系に変換し、前記統合道路構造データを生成する
    ことを特徴とする請求項１、４乃至１７の何れか一項に記載の走行支援方法。
19. 前記ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態より良い場合は、前記車両の旋回状態に応じて、前記第１自車両位置及び前記第２自車両位置のいずれか一方の前記車両の位置を選択する
    ことを特徴とする請求項１８記載の走行支援方法。
20. 前記旋回状態として前記車両の旋回量を用いる
    ことを特徴とする請求項１９記載の走行支援方法。
21. 前記旋回量が所定の旋回量閾値以下の場合は、前記第２自車両位置を選択し、前記旋回量が前記旋回量閾値より大きい場合は、前記第１自車両位置を選択する
    ことを特徴とする請求項２０記載の走行支援方法。
22. 前記旋回状態として前記車両が走行する路面の摩擦係数を用いる
    ことを特徴とする請求項１９記載の走行支援方法。
23. 前記摩擦係数が所定の摩擦係数閾値より大きい場合は、前記第２自車両位置を選択し、前記摩擦係数が前記摩擦係数閾値以下の場合は、前記第１自車両位置を選択する
    ことを特徴とする請求項２２記載の走行支援方法。
24. 前記車両のアンチロックブレーキシステムの動作の有無を示すフラグ、前記車両の滑りを制御するシステムの動作の有無を示すフラグ、前記車両のトラクションを制御するシステムの動作の有無を示すフラグ、前記車両のワイパーが動作しているか否か、前記車両のカメラによる路面の認識結果、前記車両でない他車から得たプローブ情報のいずれか１つ以上を用いて、前記摩擦係数を推定する
    ことを特徴とする請求項２２又は２３記載の走行支援方法。
25. 前記ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪く、且つ、前記ＧＰＳによる測位の状態が前記所定の状態より良い時刻からの経過時間が所定の経過時間閾値以下、且つ、前記車両の旋回量が所定の旋回量閾値より大きい場合は、前記第１自車両位置を選択する
    ことを特徴とする請求項２１記載の走行支援方法。
26. 前記ＧＰＳによる測位の状態が所定の状態と同じ又は悪く、且つ、前記ＧＰＳによる測位の状態が前記所定の状態より良い時刻からの経過時間が所定の経過時間閾値以下、且つ、前記車両が走行する路面の摩擦係数が所定の摩擦係数閾値以下の場合は、前記第１自車両位置を選択する
    ことを特徴とする請求項２３記載の走行支援方法。
27. 前記第１自車両位置と前記第２自車両位置のどちらを選択したかを前記車両の位置に対応づけて記憶する
    ことを特徴とする請求項１８乃至２６の何れか一項に記載の走行支援方法。
28. 推定した前記車両の位置の精度又は前記道路構造データに含まれる車線境界情報の認識精度に基づいて、前記統合道路構造データを生成するか否かを決定する
    ことを特徴とする請求項１８乃至２７の何れか一項に記載の走行支援方法。
29. 前記認識精度が所定の精度以下のときは前記統合道路構造データを生成しない
    ことを特徴とする請求項２８記載の走行支援方法。
30. 前記車両の位置の精度が所定の精度以下の場合、前記車両が走行する道路の車線数に基づいて、前記統合道路構造データを生成するか否かを決定する
    ことを特徴とする請求項２８記載の走行支援方法。
31. 前記車線数が１である場合、前記統合道路構造データを生成する
    ことを特徴とする請求項３０記載の走行支援方法。
32. 前記車両の位置の精度が所定の精度以下の場合、前記車線と車線境界線の属性に基づいて、前記統合道路構造データを生成するか否かを決定する
    ことを特徴とする請求項２８記載の走行支援方法。
33. 前記車両が走行する道路が、互いに対向する２車線の道路である場合、前記車線境界線の属性によらず、前記道路構造データと前記２車線のうちの前記車両の進行方向と同じ方向の車線の前記車線境界データを統合して前記統合道路構造データを生成する
    ことを特徴とする請求項３２記載の走行支援方法。
34. 前記車両が走行する道路が、同方向の複数の車線を有する道路である場合、前記車線境界線の属性と前記車両の進行方向に基づいて、前記統合道路構造データを生成する
    ことを特徴とする請求項３２記載の走行支援方法。
35. 車両の周囲の道路構造データを取得するセンサと、道路上の車線境界データを有する地図を記憶したメモリとを備え、前記センサで取得した道路構造データと前記地図上における前記車線境界データとを用いて、前記車両の走行を支援する走行支援装置であって、
    前記地図上において、前記車両の目的地までに走行する予定の車線を示すルートを設定するルート設定部と、
    前記車両で検出した道路構造データを、前記ルートを用いて地図座標系に変換し、前記地図座標系に変換した前記道路構造データと、前記地図上における前記車線境界データとを統合して統合道路構造データを生成する統合道路構造データ生成部と、
    前記統合道路構造データを用いて、前記車両の走行を支援する走行支援部と
    を備えることを特徴とする走行支援装置。

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