JP2020060936A

JP2020060936A - 道路形状認識装置

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Publication number: JP2020060936A
Application number: JP2018191643A
Authority: JP
Inventors: 昌也岡田; Masaya Okada; 巧植松; Takumi Uematsu
Original assignee: Denso Corp; Soken Inc
Current assignee: Denso Corp; Soken Inc
Priority date: 2018-10-10
Filing date: 2018-10-10
Publication date: 2020-04-16
Anticipated expiration: 2038-10-10
Also published as: JP7144271B2

Abstract

【課題】道路モデルを適切に更新できる技術を提供する。【解決手段】自動運転制御システム１００において、周辺センサ１２０を有する車両１０搭載の道路形状認識装置は、周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部と、周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部と、点列における車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部と、周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部と、を備える。道路モデル算出部は、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを新たに算出した道路モデルに更新し、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、過去に算出した道路モデルの更新をしない。【選択図】図１

Description

本開示は、道路形状認識装置に関する。

道路形状認識装置として、カメラで認識した道路の区画線のエッジ点から道路形状を線で表す道路モデルを算出して随時更新するものが知られている（特許文献１）。

特開２００２−１０９６９５号公報

しかし、先行車両等の障害物によって車両遠方の区画線が認識出来ない場合、車両近傍の区画線のエッジ点のみを用いて道路モデルの算出を行うため、車両遠方における道路モデルが適切に算出できないおそれがある。そのため、道路モデルを適切に更新できる技術が望まれていた。

本開示は、上述の課題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。

本開示の第１の形態によれば、周辺センサ（１２０）を有する車両（１０）に搭載される道路形状認識装置（１１０）が提供される。道路形状認識装置は、前記周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部（１１１）と、前記周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部（１１２）と、前記車両から、前記点列における前記車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部（１１３）と、前記周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部（１１４）と、前記道路モデルを出力する出力部（１１５）と、を備え、前記道路モデル算出部は、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを新たに算出した前記道路モデルに更新し、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、過去に算出した道路モデルの更新をしない。

本開示の第２の形態によれば、周辺センサと自車状況センサ（１２６）とを有する車両に搭載される道路形状認識装置が提供される。道路形状認識装置は、前記周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部と、前記周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部と、前記車両から、前記点列における前記車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部と、前記周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部と、前記道路モデルを出力する出力部と、を備え、前記道路モデル算出部は、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを前記道路モデルに更新し、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、前記自車状況センサによって検出した少なくとも前記車両の速度とヨーレートとを用いて過去に算出した道路モデルを補正する。

本開示の第３の形態によれば、周辺センサと自車状況センサとを有する車両に搭載される道路形状認識装置が提供される。道路形状認識装置は、前記周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部と、前記周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部と、前記車両から、前記点列における前記車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部と、前記周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部と、前記道路モデルを出力する出力部と、を備え、前記道路モデル算出部は、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを前記道路モデルに更新し、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合であって、かつ、前記自車状況センサによって検出した前記車両の速度が予め定めた速度より遅い場合に、過去に算出した道路モデルの更新をせず、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合であって、かつ、前記自車状況センサによって検出した前記車両の速度が予め定めた速度以上の場合に、前記自車状況センサによって検出した少なくとも前記車両の速度とヨーレートとを用いて過去に算出した道路モデルを補正する。

これらの形態の道路形状認識装置によれば、道路モデル算出部は、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを周辺情報を用いて算出した道路モデルに更新するため、道路モデルを適切に更新できる。

自動運転システムの構成を示す概要図である。道路形状認識処理を表わすフローチャートである。点列の一例を示す図である。点列の他の例を示す図である。道路モデルの例を示す図である。第２実施形態における道路形状認識処理を表わすフローチャートである。過去の道路モデルを保持した比較例を示す図である。道路モデルを補正した例を示す図である。第３実施形態における道路形状認識処理を表わすフローチャートである。点列の他の例を示す図である。点列の更に他の例を示す図である。

Ａ．第１実施形態：
図１に示すように、車両１０は、自動運転制御システム１００を備える。本実施形態において、自動運転制御システム１００は、車両１０の自動運転を実行する。運転手が手動で運転してもよい。本実施形態において、自動運転制御システム１００は、道路形状認識装置１１０と、周辺センサ１２０と、自車状況センサ１２６と、運転制御部２１０と、駆動力制御ＥＣＵ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）２２０と、制動力制御ＥＣＵ２３０と、操舵制御ＥＣＵ２４０と、を備える。道路形状認識装置１１０と、運転制御部２１０と、駆動力制御ＥＣＵ２２０と、制動力制御ＥＣＵ２３０と、操舵制御ＥＣＵ２４０とは、車載ネットワーク２５０を介して接続される。

道路形状認識装置１１０は、周辺環境認識部１１１と、点列推定部１１２と、認識距離決定部１１３と、道路モデル算出部１１４と、出力部１１５と、を備える。道路形状認識装置１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭにより構成されたマイクロコンピュータ等からなり、予めインストールされたプログラムをマイクロコンピュータが実行することによって、これらの各部の機能を実現する。ただし、これらの各部の機能の一部又は全部をハードウェア回路で実現してもよい。

周辺環境認識部１１１は、周辺センサ１２０の検出信号を用いて周辺情報を認識する。より具体的には、周辺環境認識部１１１は、周辺センサ１２０によって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する。点列推定部１１２は、認識情報を用いて車両１０の走行路線の道路形状を点で表す点列を推定する。認識距離決定部１１３は、車両１０から、点列推定部１１２が推定した点列における車両１０から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する。道路モデル算出部１１４は、周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する。道路モデル算出部１１４は、例えば、カルマンフィルタや最小二乗法を用いて道路モデルを算出する。出力部１１５は、道路モデル算出部１１４が算出した道路モデルを、車載ネットワーク２５０を通じて運転制御部２１０等に出力する。

周辺センサ１２０は、カメラ１２２と周辺物体センサ１２４とを備える。カメラ１２２は、自車両の周囲を撮像して画像を取得する。周辺物体センサ１２４は、自車両の周囲の状況を検出する。周辺物体センサ１２４として、例えば、レーザーレーダー、ミリ波レーダー、超音波センサ等の反射波を利用した物体センサが挙げられる。本実施形態において、周辺環境認識部１１１は、カメラ１２２が撮像した画像および周辺物体センサ１２４の検出結果から、走行している道路の左右の区画線の存在とその位置や、路側物の存在とその位置、他車両の存在、位置、大きさ、距離、進行方向、速度、ヨー角速度、等を検出する。周辺環境認識部１１１は、他車両との車車間通信によってこれらの情報の一部または全部を検出しても良い。

自車状況センサ１２６は、車両センサとヨーレートセンサとを備える。自車状況センサ１２６は、車両１０の状況として、車両１０の速度（以下、「車速」ともいう）やヨーレートを検出する。

運転制御部２１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭにより構成されたマイクロコンピュータ等からなり、予めインストールされたプログラムをマイクロコンピュータが実行することによって、自動運転機能を実現する。運転制御部２１０は、例えば、道路モデル算出部１１４が算出した道路モデルを用いて駆動力制御ＥＣＵ２２０および制動力制御ＥＣＵ２３０、操舵制御ＥＣＵ２４０を制御する。

駆動力制御ＥＣＵ２２０は、エンジンなど車両の駆動力を発生するアクチュエータを制御する電子制御装置である。運転者が手動で運転を行う場合、駆動力制御ＥＣＵ２２０は、アクセルペダルの操作量に応じてエンジンや電気モータである動力源を制御する。一方、自動運転を行う場合、駆動力制御ＥＣＵ２２０は、運転制御部２１０で演算された要求駆動力に応じて動力源を制御する。

制動力制御ＥＣＵ２３０は、車両の制動力を発生するブレーキアクチュエータを制御する電子制御装置である。運転者が手動で運転を行う場合、制動力制御ＥＣＵ２３０は、ブレーキペダルの操作量に応じてブレーキアクチュエータを制御する。一方、自動運転を行う場合、制動力制御ＥＣＵ２３０は、運転制御部２１０で演算された要求制動力に応じてブレーキアクチュエータを制御する。

操舵制御ＥＣＵ２４０は、車両の操舵トルクを発生するモータを制御する電子制御装置である。運転者が手動で運転を行う場合、操舵制御ＥＣＵ２４０は、ステアリングハンドルの操作に応じてモータを制御して、ステアリング操作に対するアシストトルクを発生させる。これにより、運転者が少量の力でステアリングを操作でき、車両の操舵を実現する。一方、自動運転を行う場合、操舵制御ＥＣＵ２４０は、運転制御部２１０で演算された要求操舵角に応じてモータを制御することで操舵を行う。

図２に示す道路形状認識処理は、道路モデル算出部１１４が車両１０の走行路線の道路モデルを決定する一連の処理である。この処理は車両１０の走行中、道路形状認識装置１１０により繰り返し実行される処理であり、例えば、１００ｍｓ毎に繰り返し実行される処理である。

まず、点列推定部１１２は、ステップＳ１００で、周辺情報を取得する。より具体的には、カメラ１２２が撮影した車両１０の周辺画像や、周辺物体センサ１２４が検出した車両１０の周辺状況から、周辺情報を取得する。

次に、点列推定部１１２は、ステップＳ１１０において、ステップＳ１００により取得した周辺情報を用いて、道路形状を点で表す点列を推定する。より具体的には、周辺センサ１２０によって検出した道路の区画線の形状や路側物の形状、他車両の移動履歴を用いて点列の座標位置を推定する。本実施形態において、点列推定部１１２は、道路の区画線の形状から点列を推定する。

続いて、認識距離決定部１１３は、ステップＳ１２０において、ステップＳ１１０で推定した点列における車両１０から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する。

図３および図４に示すように、点列推定部１１２がステップＳ１１０（図２）で推定した点列は×で表される。図３において、点列における車両１０から最も遠い地点は地点Ｐ１であり、認識距離は距離Ｄ１である。図４に示すように、例えば、先行車両２０の車線変更によって道路の区画線の一部が検出できなくなる場合、点列における車両１０から最も遠い地点は地点Ｐ２であり、認識距離は距離Ｄ１より短い距離Ｄ２である。

続いて、道路モデル算出部１１４は、ステップＳ１３０（図２）において、ステップＳ１２０で決定した認識距離と過去に決定した認識距離との差（以下、「判定距離」という）が予め定めた閾値距離以下か否か判定する。「判定距離」とは、過去に決定した認識距離がステップＳ１２０で決定した認識距離よりも長い場合をプラスとし、過去に決定した認識距離がステップＳ１２０で決定した認識距離よりも短い場合をマイナスとしている。閾値距離は、予め実験的に定めることができる。判定距離が閾値距離以下の場合、ステップＳ１４０に進み、道路モデル算出部１１４は、図５に示すような道路モデルＭ１を算出して、過去に算出した道路モデルを更新する。一方、判定距離が閾値距離よりも長い場合、つまり、認識距離が過去に決定した認識距離よりも閾値距離分より短い場合、ステップＳ１４５（図２）に進み、道路モデル算出部１１４は過去に算出した道路モデルを更新せずに保持し、ステップＳ１５０の処理に進む。「過去に算出した道路モデル」とは、前回の道路形状認識処理においてステップＳ１４０で算出した道路モデルまたはステップＳ１４５で保持した道路モデルである。つまり、本実施形態において、道路モデル算出部１１４は、判定距離が閾値距離より長くなるまで、過去に算出した道路モデルを保持する。

認識距離決定部１１３は、ステップＳ１５０において、過去に決定した認識距離を更新する。より具体的には、認識距離決定部１１３は、過去に決定した認識距離から車両１０の移動距離を減算する。車両１０の移動距離は、例えば、次の式（１）または（２）を用いて求めることができる。

Ｄ＝ｖ × ＣＴ …（１）
Ｄ＝ｖ × ＣＴ＋１／２ × ａ × ＣＴ２ …（２）
ここでＤは車両１０の移動距離であり、ｖは車両１０の速度である。また、ＣＴは道路形状認識処理を繰り返す周期（秒）であり、ａは車両１０の加速度である。

以上で説明した本実施形態の道路形状認識装置１１０によれば、道路モデル算出部１１４は、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを周辺情報を用いて、新たに算出した道路モデルＭ１に更新し、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、過去に算出した道路モデルの更新をしない。具体的には、例えば、先行車の移動によって道路の区画線の一部が検出できず、車両遠方の周辺情報が取得できない場合には過去に算出した道路モデルを更新せず、道路の区画線が検出でき、車両遠方の周辺情報が取得できた場合にのみ過去に算出した道路モデルを新たに算出した道路モデルに更新するため、道路モデルを適切に更新できる。

また、認識距離決定部１１３は、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、過去に決定した認識距離を車両の移動距離を減算した値に更新するため、次回の道路形状認識処理で判定距離と閾値距離との関係を精度良く判断することができるため、より道路モデルを適切に更新できる。なお、この処理（図２、ステップＳ１５０）は省略してもよい。

Ｂ．第２実施形態：
図６に示す第２実施形態の道路形状認識処理は、ステップＳ１４５をステップＳ１４７に換えた点が第１実施形態と異なり、他の工程は第１実施形態と同じである。第２実施形態の自動運転制御システムの構成は、第１実施形態の自動運転制御システムの構成と同一であるため、自動運転制御システムの構成の説明は省略する。

第２実施形態では、道路モデル算出部１１４は、ステップＳ１４７において、過去に算出した道路モデルを補正する。より具体的には、道路モデル算出部１１４は、過去に算出した道路モデルを、自車状況センサ１２６が検出した少なくとも車速とヨーレートとを用いて補正する。図７は、過去に算出した道路モデルＭ２を破線で示し、過去に算出した道路モデルを保持した道路モデルＭ３を実線で示す。図８は、過去に算出した道路モデルＭ２を破線で示し、補正した道路モデルＭ４を実線で示す。単に過去に算出した道路モデルを保持すると、例えば、図７に示すように、道路モデルＭ２と同じ関数で表される道路モデルの始点を、道路モデルＭ２を算出した際の車両１０の位置における車両１０の先端中央を示す座標（Ｘ，Ｙ）から現在の車両１０の位置における車両１０の先端中央を示す座標（Ｘ３，Ｙ３）にずらした関数で表される道路モデルＭ３となる。車速とヨーレートとを用いて補正を行うと、図８に示すように、車両１０の移動を考慮して補正した道路モデルＭ４になり、道路モデルＭ３と比べて、より道路形状に即した道路モデルになる。より具体的には、例えば、道路モデル算出部１１４は、車速とヨーレートとを用いて、車両１０の道路形状認識処理を行う１周期あたりの平行移動量と回転移動量とを求め、道路モデルＭ２に平行移動と回転移動とを適用することで、道路モデルＭ４を算出する。

以上で説明した本実施形態の道路形状認識装置１１０によれば、道路モデル算出部１１４は、認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、過去に算出した道路モデルＭ２を自車状況センサ１２６が検出した車両１０の速度とヨーレートとを用いて補正する。そのため、例えば、先行車の移動によって道路の区画線の一部が検出できず、車両遠方の周辺情報が取得できない場合であっても、過去に算出した道路モデルを車両１０の移動を反映して補正するので、道路モデルをより適切に更新できる。

Ｃ．第３実施形態：
図９に示す第３実施形態の道路形状認識処理は、判定距離が閾値距離よりも長い場合に、車両１０の速度に応じて過去に算出した道路モデルを保持するか否かを判定する点が第１実施形態と異なり、他の工程は第１実施形態および第２実施形態と同じである。第３実施形態の自動運転制御システムの構成は、第１実施形態の自動運転制御システムの構成と同一であるため、自動運転制御システムの構成の説明は省略する。

第３実施形態では、ステップＳ１３０で判定距離が閾値距離よりも長いと判定された場合、道路モデル算出部１１４は、ステップＳ１４３において、車速が予め定められた閾値速度より遅いか否か判定する。この閾値速度は、予め実験的に定めることができ、低速（例えば５〜１０ｋｍ／ｈ）である。車速が閾値速度より遅い場合、道路モデル算出部１１４はステップＳ１４５に進み、過去の道路モデルを保持する。一方、車速が閾値速度以上の場合、道路モデル算出部１１４は、ステップＳ１４７に進み、第２実施形態と同様に過去の道路モデルを補正する。

以上で説明した本実施形態の道路形状認識装置１１０によれば、判定距離が閾値距離以下と判定された場合であって、かつ、車両１０の速度が閾値速度以上の場合に過去の道路モデルを補正する。車両１０が低速で走行している場合、ヨーレートの変化量が小さいため、周辺センサ１２０がノイズか否か判定できなくなるおそれがある。そのため、車両１０の速度が閾値速度より遅い場合には過去の道路モデルを補正せずに保持するため、道路モデルをより適切に更新できる。

Ｄ．その他の実施形態：
上述した実施形態において、道路モデル算出部１１４は、周辺情報を用いて道路モデルを算出している。この代わりに、道路モデル算出部１１４は、周辺情報だけでなく、他車両との車車間通信によって取得した他車両が算出した道路モデルを用いて道路モデルを算出してもよい。

また、上述した実施形態において、点列推定部１１２は、道路の区画線の形状から点列を推定している。この代わりに、点列推定部１１２は、道路の区画線の形状だけでなく、例えば、図１０に示すように、道路の区画線の形状と壁やガードレール等の路側物３０の形状とを組み合わせて推定してもよく、図１１に示すように道路の区画線の形状と他車両２０の移動履歴２１とを組み合わせて推定してもよい。路側物３０の形状や他車両２０の移動履歴２１は、道路の区画線よりも遠方を認識しやすいため、道路の区画線の形状と組み合わせて用いることで、遠方まで高精度な道路モデルを算出できる。なお、先行車両２０の移動履歴２１や路側物３０は、道路の区画線の形状に比べて認識率が低くなる傾向があるが、一時的に路側物３０の形状や他車両２０の移動履歴２１が認識できなくなった場合でも、過去に算出した道路モデルを保持・補正するため、遠方まで高精度な道路モデルを算出できる。

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、上述した課題を解決するために、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。

１０車両、２０先行車両、２１移動履歴、３０路側物、１００自動運転制御システム、１１０道路形状認識装置、１１１周辺環境認識部、１１２点列推定部、１１３認識距離決定部、１１４道路モデル算出部、１１５出力部、１２０周辺センサ、１２２カメラ、１２４周辺物体センサ、１２６自車状況センサ、２１０運転制御部、２２０駆動力制御ＥＣＵ、２３０制動力制御ＥＣＵ、２４０操舵制御ＥＣＵ、２５０車載ネットワーク

Claims

周辺センサ（１２０）を有する車両（１０）に搭載される道路形状認識装置（１１０）であって、
前記周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部（１１１）と、
前記周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部（１１２）と、
前記車両から、前記点列における前記車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部（１１３）と、
前記周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部（１１４）と、
前記道路モデルを出力する出力部（１１５）と、を備え、
前記道路モデル算出部は、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを新たに算出した前記道路モデルに更新し、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、過去に算出した道路モデルの更新をしない、道路形状認識装置。
周辺センサと自車状況センサ（１２６）とを有する車両に搭載される道路形状認識装置であって、
前記周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部と、
前記周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部と、
前記車両から、前記点列における前記車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部と、
前記周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部と、
前記道路モデルを出力する出力部と、を備え、
前記道路モデル算出部は、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを前記道路モデルに更新し、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、前記自車状況センサによって検出した少なくとも前記車両の速度とヨーレートとを用いて過去に算出した道路モデルを補正する、道路形状認識装置。
周辺センサと自車状況センサとを有する車両に搭載される道路形状認識装置であって、
前記周辺センサによって検出した道路の区画線の形状と、路側物の形状と、他車両の移動履歴との少なくとも一つ以上を周辺情報として認識する周辺環境認識部と、
前記周辺情報を用いて道路形状を点で表す点列を推定する点列推定部と、
前記車両から、前記点列における前記車両から最も遠い地点までの距離を認識距離として決定する認識距離決定部と、
前記周辺情報を用いて道路形状を線で表す道路モデルを算出する道路モデル算出部と、
前記道路モデルを出力する出力部と、を備え、
前記道路モデル算出部は、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離以下の場合に、過去に算出した道路モデルを前記道路モデルに更新し、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合であって、かつ、前記自車状況センサによって検出した前記車両の速度が予め定めた速度より遅い場合に、過去に算出した道路モデルの更新をせず、
前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合であって、かつ、前記自車状況センサによって検出した前記車両の速度が予め定めた速度以上の場合に、前記自車状況センサによって検出した少なくとも前記車両の速度とヨーレートとを用いて過去に算出した道路モデルを補正する、道路形状認識装置。
請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の道路形状認識装置であって、
前記認識距離決定部は、前記認識距離と過去に決定した認識距離との差が予め定めた閾値距離よりも長い場合に、更に、過去に決定した認識距離から前記車両の移動距離を減算した値に前記認識距離を更新する、道路形状認識装置。