JP2022148395A - 運転支援方法及び運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車線を推定し、道路の車線単位の情報を含まない地図データ（ＳＤ－ＭＡＰ：Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｍａｐ）に車線に関する情報を追加することができる運転支援方法及び運転支援装置を提供する。【解決手段】走行支援装置は、車両の地図データ上の複数の位置を特定する座標取得部（１０、２０）と、道路推定部３０ａとを備える。道路推定部３０ａは、複数の位置各々に最も近接するリンクを特定し、複数の位置各々と、リンクとの距離を集計したヒストグラムを生成する。道路推定部３０ａは、リンクからヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定し、推定した車線に関する情報を地図データに追加する。【選択図】図１

Description

本発明は、運転支援方法及び運転支援装置に関する。

従来から、道路の車線単位の情報を含む高精度地図データ（ＨＤ－ＭＡＰ：Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍａｐ）を用いて、車両の運転を支援する運転支援方法が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載された運転支援方法は、高精度地図データに含まれる車線の数に基づいて、車両が走行することを推奨する推奨車線の候補を複数出力するとともに、推奨車線の候補ごとに車両が走行することを推奨する程度を表す優先度を出力する。これにより、車両が最も優先度の高い推奨車線を走行することができないような突発的事象が発生した場合であっても、継続して自動運転を行うことができる。

国際公開第２０１９／１９８４８１号

しかしながら、特許文献１に開示された運転支援方法は、高精度地図データに含まれる車線単位の情報に基づくものであり、高精度地図データが生成されていない道路では利用することができない。さらに、高精度地図データの更新にはコストがかかるため、工事などによる車線の数の変化に応じて高精度地図を更新することが難しい。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、車線を推定し、道路の車線単位の情報を含まない地図データ（ＳＤ－ＭＡＰ：Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｍａｐ）に車線に関する情報を追加することができる運転支援方法及び運転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運転支援方法は、車両が走行する道路を複数のノードとノード間を接続するリンクとによる線で表した地図データを用いて、車両の運転を支援する運転支援方法である。当該運転支援方法は、車両の地図データ上の複数の位置を特定し、複数の位置に最も近接するリンクを特定する。複数の位置と、リンクとの距離を集計したヒストグラムを生成し、リンクからヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定し、推定した車線に関する情報を地図データに追加する。

本発明によれば、車線を推定し、道路の車線単位の情報を含まない地図データに車線に関する情報を追加することができる。

図１は、第１実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。 図２Ａは、第１実施形態に係る運転支援装置が複数の位置とリンクとの距離を計測する処理を示す模式図である。 図２Ｂは、第１実施形態に係る運転支援装置が複数の位置とリンクとの距離を集計して生成したヒストグラムを示す図である。 図２Ｃは、第１実施形態に係る運転支援装置が車線境界を推定する処理を示す概念図である。 図２Ｄは、第１実施形態に係る運転支援装置が推定した車線境界を示す模式図である。 図３は、第１実施形態に係る運転支援装置が車線を推定する処理を示す概念図である。 図４Ａは、第１実施形態に係る運転支援装置が車線を推定し、推定した車線に関する情報に基づいて車両の運転を支援する処理を示すフローチャートである。 図４Ｂは、第１実施形態に係る運転支援装置が車線を推定する処理の詳細を示すフローチャートである。 図５は、第２実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。

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実施形態）
［運転支援装置の構成］
図１を参照して、第１実施形態に係る運転支援装置の構成を説明する。当該運転支援装置は、車線を推定し、推定した車線に関する情報を道路の車線単位の情報を含まない地図データ（ＳＤ－ＭＡＰ：Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｍａｐ）に追加し、推定した車線に関する情報を用いて車両の運転を支援する。

第１実施形態に係る運転支援装置は、車両１に搭載され、自車位置取得部１０、物体検出部２０、制御部３０、記憶部４０を備える。

自車位置取得部１０及び物体検出部２０は、車両１及び車両１の周囲を走行する他車両（以後、「車両」と呼ぶ）の位置を取得する座標取得部（１０、２０）である。座標取得部（１０、２０）は、取得した車両の位置を、制御部３０及び記憶部４０へ転送する。

自車位置取得部１０は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）信号を受信する受信装置を備え、車両１の地球座標における位置（絶対位置）及び姿勢（絶対姿勢）を計測する。更に、自車位置取得部１０は、オドメトリやデッドレコニングを行う演算処理回路を備える。具体的には、演算処理回路は、車両１の各車輪の車輪速を検出する車輪速センサ、操舵輪の転舵角を検出する舵角センサから取得した情報に基づいて、所定の基準点に対する車両１の相対位置、相対姿勢、及び速度を計測する。

自車位置取得部１０は、ＧＰＳ信号の受信状態が悪化した場合でも、演算処理回路が計測した所定の基準点に対する車両１の相対位置及び相対姿勢から、車両１の絶対位置及び絶対姿勢を継続して計測することができる。

物体検出部２０は、車両に搭載されたレーザレーダやミリ波レーダ、カメラ、ライダ（ＬｉＤＥＲ：Light Detection and Ranging）など、車両１の周囲における物体を検出する複数の異なる種類の物体検出センサを備える。

物体検出部２０は、二輪車及び車両を含む移動物体、及び、路面標識、道路標識、縁石、ガードレール、壁、停車車両など車道上又は車道の周囲にある静止物体を検出することができる。例えば、物体検出部２０は、移動物体又は静止物体の車両１に対する位置（相対位置）、姿勢、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートを検出する。物体検出部２０は、車両１が走行する車道及び車道の周辺の物体を、所定の周期で連続的に検出する。なお、物体検出部２０で検出された物体の位置は車両１に対する位置（相対位置）であるが、自車位置取得部１０で検出した車両１の絶対位置と合わせれば、物体検出部２０で検出された物体の絶対位置を検出することが可能である。

物体検出部２０は、複数の物体検出センサから得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。具体的には、既知のセンサーフュージョン技術を用いることにより、各々のセンサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を得ることができる。

制御部３０は、座標取得部（自車位置取得部１０、物体検出部２０の総称）から現在の車両の絶対位置を取得する。更に、制御部３０は、記憶部４０から過去に計測された自車両あるいは他車両で構成された複数の車両の位置、あるいは過去に異なるタイミングで複数回計測された自車両あるいは他車両の位置としての、車両の複数の絶対位置、及び、道路の車線単位の情報を含まない地図データ（以後、「地図データ」と呼ぶ）を取得する。制御部３０は、車両の複数の絶対位置と、地図データに基づいて車線を推定する。制御部３０は、推定した車線に関する情報を地図データに追加し、更新した地図データを記憶部４０に転送する。制御部３０は、記憶部４０に記憶された車線に関する情報が追加された地図データを用いて、車両の運転を支援する。なおここで、道路とは単一車線あるいは走行方向が共通する複数車線を含んだ車両の走行領域を意味し、道路単位の情報とは地図上で道路の延伸方向に沿って設定されるノードやノード間を接続するリンクを含んだ道路毎の情報である。また、車線とは道路上をレーンマーカーやポール等で形成された車線区画線によって一つあるいは複数に区画した走行領域を意味し、車線単位の情報とは地図上で車線区画線の位置や形状、あるいは車線区画線で区画された車線の位置や形状を含んだ車線毎の情報である。

制御部３０は、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ及びＲＯＭなどのメモリ（記憶部）、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、運転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、運転支援装置が備える複数の情報処理回路（３０ａ、３６）として機能する。なお、本実施形態では、ソフトウェアによって運転支援装置が備える複数の情報処理回路（３０ａ、３６）を実現する例を示すが、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、情報処理回路を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路を個別のハードウェアにより構成してもよい。

記憶部４０は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）及びＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）を含む情報記憶装置で構成される。記憶部４０は、予め地図データを記憶し、制御部３０から車線に関する情報が追加された地図データを受信した場合、地図データを車線に関する情報が追加された地図データに更新する。更に、記憶部４０は、座標取得部（１０、２０）から転送された車両の絶対位置を記憶する。なお、本実施形態では、記憶部４０が地図データ及び車両の複数の絶対位置を記憶するが、制御部３０が備えるメモリがこれらデータを記憶できる場合、記憶部４０を用いる必要はない。

ここで、記憶部４０に予め記憶されている地図データについて具体的に説明する。

地図データは、道路の車線単位の情報を含まず、車両が走行する道路を複数のノードとノード間を接続するリンクとによる線で表現する。当該地図データは、主にカーナビゲーションシステムに用いられる。

ノードは、交差点、他道路との結節点、曲がり角、行き止まりなど、道路の特徴点を表す。地図データには、ノードに関する情報であるノード番号、絶対位置、標高、接続リンク本数、接続ノード番号、交差点名称等の情報が、各々のノードに関連付けて記憶されている。

リンクは、ノード間を接続する道路区間、及び、道路の形状を示す。地図データには、リンクに関する情報であるリンク番号（起終点ノードの番号）、リンクの各地点における絶対位置、道路種別、路線番号等の情報が、各々のリンクに関連付けて記憶されている。

次に、制御部３０が備える複数の情報処理回路について具体的に説明する。

制御部３０は、道路推定部３０ａと、車両制御部３６を備える。

道路推定部３０ａは、車両の地図データ上の複数の絶対位置（以後、「複数の位置」とも呼ぶ）を特定し、複数の位置各々に最も近接するリンクを特定する。道路推定部３０ａは、複数の位置と、複数の位置各々に最も近接するリンクとの距離を集計したヒストグラムを生成し、車線を推定する。道路推定部３０ａは、推定した車線に関する情報を地図データに追加する。なお、上述のとおり複数の位置とは、過去に複数の車両のそれぞれに関して計測した位置であっても良いし、あるいは異なるタイミングで複数回計測した単一車両の位置であっても良い。

道路推定部３０ａは、マップマッチング部３１、距離算出部３２、ヒストグラム生成部３３、車線推定部３４、地図データ更新部３５を備える。

マップマッチング部３１は、車両の地図データ上の複数の位置を特定し、複数の位置各々に最も近接するリンクを特定する。具体的には、マップマッチング部３１は、座標取得部（１０、２０）及び記憶部４０から車両の複数の絶対位置を取得し、既知のマップマッチング技術を用いることにより、地図データ上の複数の位置、及び、複数の位置各々に最も近接するリンクを特定する。

更に、マップマッチング部３１は、車両の地図データ上の複数の位置の周囲に存在する交差点の停止線の位置を特定する。

先ず、マップマッチング部３１は、車両の地図データ上の複数の位置の周囲に存在する交差点を特定する。具体的には、マップマッチング部３１は、車両の地図データ上の複数の位置の周囲に存在するノードを抽出し、抽出したノードの接続リンク本数を地図データから取得する。マップマッチング部３１は、抽出されたノードうち、接続リンク本数が３本以上となっているノードを交差点と判断する。

次に、マップマッチング部３１は、物体検出部２０によって検出された車両の周囲に存在する停止線の絶対位置を取得し、地図データ上の交差点の停止線の位置を特定する。具体的には、マップマッチング部３１は、交差点と特定されたノードの位置に最も近接する停止線を交差点の停止線と判断することで、地図データ上の交差点の停止線の位置を特定することができる。

距離算出部３２は、車両の地図データ上の複数の位置各々と、複数の位置各々に最も近接するリンクとの最短距離（以後、「車両リンク間距離」と呼ぶ）を算出する。具体的には、複数の位置各々から複数の位置各々に最も近接するリンクまでの垂線の距離を算出し、算出した各々の距離を車両リンク間距離とする。距離算出部３２は、車両の進行方向から見て、最も近接するリンクの右側に存在する車両の車両リンク間距離はマイナス符号を付して算出し、最も近接するリンクの左側に存在する車両の車両リンク間距離はプラス符号を付して算出する。

ヒストグラム生成部３３は、車両リンク間距離を集計したヒストグラムを生成する。具体的には、ヒストグラム生成部３３は、車両リンク間距離を集計する集計領域を設定し、集計領域毎に車両リンク間距離を集計する。集計領域は、以下条件に応じて設定されるリンク方向の距離と、リンクと直交する方向の距離であって、車両リンク間距離の最小値（マイナス）と最大値（プラス）の絶対値の和によって特定される。

先ず、ヒストグラム生成部３３は、車両リンク間距離を集計する集計領域を設定する。具体的には、ヒストグラム生成部３３は、交差点の停止線から内側において、車両リンク間距離を集計する。すなわち、交差点の停止線から次の交差点の停止線までの領域を集計領域として設定する。

また、ヒストグラム生成部３３は、リンクの曲率が所定の曲率以上である場合、又は、リンクの距離が所定の距離以上である場合、リンクを分割し、分割したリンクに対応する領域毎に車両リンク間距離を集計する。

所定の曲率、及び、所定の距離は、予め実験又はシミュレーションを実施して決定する。具体的には、所定の曲率、及び、所定の距離は、複数の曲率の異なるリンク及び複数の距離が異なるリンクにおいて、車両リンク間距離を変化させて車線を推定し、推定した車線と実際の車線との誤差に基づいて決定すればよい。より具体的には、推定した車線と実際の車線との誤差が、運転支援に与える影響を許容できる範囲内で、所定の曲率、及び、所定の距離を設定すればよい。

ヒストグラム生成部３３は、車両が車線変更時は、車両リンク間距離の集計を禁止する。具体的には、ヒストグラム生成部３３は、車両１の方向指示器のスイッチ状態を取得し、方向指示器のスイッチがＯＮ時は、車両１が車線変更時であると判断する。また、ヒストグラム生成部３３は、物体検出部２０から車両１の周囲を走行する他車両が車線変更をしているか否かの情報を取得し、車両１の周囲を走行する他車両が車線変更をしているか否かを判断する。具体的には、物体検出部２０は、既知の画像解析技術を用いることにより、車両１の周囲を撮像した撮像画像から他車両の方向指示器の点滅状態を検知することができ、車両１の周囲を走行する他車両の車線変更の有無を判断することができる。これにより、ヒストグラム生成部３３は、車両の車線変更の有無を判断することができる。

次に、ヒストグラム生成部３３は、集計領域毎に車両リンク間距離を集計し、ヒストグラムを生成する。具体的には、ヒストグラム生成部３３は、集計領域内で算出された車両リンク間距離を対応する集計区間（階級）に分類し、集計区間毎の車両リンク間距離の頻度（度数）を算出する。これにより、ヒストグラムが生成される。階級は、複数の位置の各々に最も近接するリンクを基準位置として、所定の区間距離毎に設定される。所定の区間距離は、例えば５０ｃｍである。

ヒストグラム生成部３３は、ヒストグラムのピークの検出、及び、ヒストグラムの分散の算出を行う。具体的には、ヒストグラム生成部３３は、度数が集計された階級のうち、隣接する階級の中で最も高い度数が集計された階級をピークとして特定する。また、ヒストグラム生成部３３は、度数が集計された階級のうち、隣接する階級を１つのデータとし、データ毎の各階級における偏差の二乗の平均値を分散として算出する。

車線推定部３４は、集計区間毎に車線及び車線境界を推定する。具体的には、車線推定部３４は、ヒストグラムピークが所定の度数以上であり、かつ、ヒストグラムの分散が所定の分散以下の場合、車線及び車線境界が存在すると推定する。

所定の度数は、例えば１０である。また、所定の分散は、予め実験又はシミュレーションを実施して決定する。具体的には、所定の分散は、複数の異なる集計領域において、車両リンク間距離を変化させて車線を推定し、推定した車線と実際の車線との誤差が運転支援に与える影響を考慮して決定すればよい。より具体的には、推定した車線と実際の車線との誤差が、運転支援に与える影響を許容できる範囲内で、所定の度数を設定すればよい。

車線推定部３４は、ヒストグラムピークが所定の度数以上であり、かつ、ヒストグラムの分散が所定の分散以下の場合、最も近接するリンクからヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定する。

車線推定部３４は、最も近接するリンクの道路種別を地図データから取得し、リンクの道路種別に基づいて所定の範囲を決定する。地図データには、リンクの道路種別として、高速自動車国道、都市高速道路、一般国道、主要地方道、一般都道府県道、その他などが登録されている。また、道路構造の一般的技術的基準を定めた政令である道路構造令により、道路種別毎に車線の幅員が決定されている。すなわち、道路構造令に基づいて、予め道路種別毎の車線の幅員に応じた所定の範囲を記憶しておくことにより、車線推定部３４は、最も近接するリンクの道路種別に応じて所定の範囲を設定することができる。所定の範囲は、例えば、道路構造令により決定される道路種別毎の車線の幅員の±３０ｃｍの範囲とする。

車線推定部３４は、ヒストグラムピークが所定の度数以上であり、かつ、ヒストグラムの分散が所定の分散以下の場合、最も近接するリンクからヒストグラムの隣接するピーク間の中心に対応する距離だけ離れた地図データ上の位置に車線境界が存在すると推定する。更に、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第１所定距離以上であり、かつ、第２所定距離未満である場合、車線境界が存在すると推定する。車線推定部３４は、前記した所定の範囲の設定と同様に、最も近接するリンクの道路種別を地図データから取得し、リンクの道路種別に基づいて第１所定値及び第２所定値を設定する。第１所定値は、例えば、道路構造令により決定される道路種別毎の車線の幅員－３０ｃｍとする。第２所定値は、例えば、道路構造令により決定される道路種別毎の車線の幅員の＋３０ｃｍとする。

車線推定部３４は、推定した車線及び車線境界に加え、推定した車線及び車線境界の数から道路の車線の数を推定する。

地図データ更新部３５は、車線推定部３４が推定した車線に関する情報を地図データに追加し、地図データを更新する。具体的には、地図データ更新部３５は、推定した車線の数、車線の位置、及び、車線境界の位置を地図データに追加し、記憶部４０に転送する。

車両制御部３６は、車線に関する情報が追加された地図データに基づいて車両の運転を支援する。具体的には、車両制御部３６は、設定された走行ルートを走行する際に、走行ルート上における、交差点での右左折、及び、高速道路のジャンクションでの進入経路などを考慮し、走行ルートを走行するのに最も適している車線をユーザインターフェイスに表示することで車両の運転を支援する。又は、車両制御部３６は、車線及び車線境界の位置に基づいて、車両が車線の中心を走行するようにステアリングユニットを制御し、車輪を操舵することで車両の運転を支援する。

次に、図２Ａ、図２Ｂを参照して、道路推定部３０ａがヒストグラムを生成する処理を模式的に説明する。

先ず、図２Ａを参照して、車両リンク間距離を算出する処理について説明する。

図２Ａは、距離算出部３２が複数の位置各々とリンクとの距離を計測する処理を示す模式図である。図２Ａは、３車線（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）の道路（Ｒ１、Ｒ２）を示しており、道路の進行方向はＸ方向である。地図データ上において、ノード（ｎ１、ｎ２、ｎ３）及びリンク（ｌ１、ｌ２）は、車線Ｌ２に沿うように設定されている。道路（Ｒ１、Ｒ２）は、ノードｎ２を境に路線番号が異なっており、ノードｎ２は、他道路（Ｒ１、Ｒ２）との結節点を示している。車両Ａは車線Ｌ１、車両ＢはＬ２、車両ＣはＬ３を走行している。図２Ａでは、車両Ｂを車両１とし、集計領域は道路Ｒ１及び道路Ｒ２の全区間とする。

マップマッチング部３１は、車両（Ａ、Ｂ、Ｃ）の地図データ上の複数の位置（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）を特定する。そして、マップマッチング部３１は、複数の位置（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）各々に最も近接するリンクを特定する。マップマッチング部３１は、車両Ａの複数の位置ｐ１及び車両Ｂの複数の位置ｐ２に最も近接するリンクｌ１と、車両Ｃの複数の位置ｐ３に最も近接するリンクｌ１及びリンクｌ２を特定する。

距離算出部３２は、車両リンク間距離（ｄ１、ｄ２、ｄ３）を算出する。具体的には、複数の位置（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）各々と、複数の位置（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）各々に最も近接するリンク（ｌ１、ｌ２）との距離を算出する。

次に、図２Ｂを参照してヒストグラムを生成する処理について説明する。

図２Ｂは、ヒストグラム生成部３３によって生成されたヒストグラムを示している。ヒストグラム生成部３３は、車両リンク間距離（ｄ１、ｄ２、ｄ３）を対応する集計区間に分類し、集計区間毎の車両リンク間距離の頻度（度数）を算出する。集計区間は、所定の区間距離（ｄｒ）毎に分割された区間である。

算出された車両リンク間距離（ｄ１、ｄ２、ｄ３）は、集計領域において最も高い度数の階級に分類される距離であり、ヒストグラムのピーク（ｐ１、ｐ２、ｐ３）の階級に分類される。

次に、図２Ｃ、図２Ｄを参照して、道路推定部３０ａが車線境界を推定する処理について模式的に説明する。

図２Ｃは、車線推定部３４が車線境界を推定する処理を示す概念図である。車線推定部３４は隣接するピークを特定する。図２Ｃにおいて、隣接するピークは、ｐ１とｐ２、ｐ２とｐ３である。車線推定部３４は、最も近接するリンク（ｌ１、ｌ２）からヒストグラムの隣接するピーク（ｐ１とｐ２、ｐ２とｐ３）間の中心（ｂ２、ｂ３）に対応する距離（ｄｂ２、ｄｂ３）だけ離れた地図データ上の位置に車線境界（ｂ２、ｂ３）が存在すると推定する。

更に、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク間（ｐ１とｐ２、ｐ２とｐ３）に対応する距離（ｄ４、ｄ５）が、第１所定距離以上であり、かつ、第２所定距離未満である場合、車線境界が存在すると推定する。

なお、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク（ｐ１とｐ２、ｐ２とｐ３）間に対応する距離（ｄ４、ｄ５）が、第１所定距離以上であり、かつ、第２所定距離未満である場合、距離ｄ４、距離ｄ５に基づいて、ピークが隣接していない方向の車線境界を算出することができる。具体的には、車線推定部３４は、最も近接するリンクからヒストグラムの隣接するピーク間（ｐ１とｐ２、ｐ２とｐ３）に対応する距離（ｄ４、ｄ５）の２倍の距離（ｄｂ１、ｄｂ４）だけ離れた地図データ上の位置に車線境界（ｂ１、ｂ４）が存在すると推定することができる。

推定された車線境界（ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４）及び最も近接するリンク（ｌ１、ｌ２）から車線境界までの距離（ｄｂ１、ｄｂ２、ｄｂ３、ｄｂ４）は、地図データ上において、図２Ｄに示す位置関係となる。

次に、図３を参照して、車線推定部３４が車線を推定する処理について説明する。車線推定部３４は、最も近接するリンクｌからヒストグラムのピークｐ４に対応する距離ｄ６だけ離れた地図データ上の位置から所定の範囲（ｐ４Ｌ、ｐ４Ｒ）に車線が存在すると推定する。

［運転支援方法］
次に、図４Ａを参照して、図１に示す運転支援装置の処理の一例を説明する。図４Ａのフローチャートに示す運転支援装置の動作は、車両１のイグニッションスイッチ又はパワースイッチＯＮとなると同時に開始され、イグニッションスイッチ又はパワースイッチがＯＦＦとなった時点で処理を終了する。

ステップＳ１０において、制御部３０は、記憶部４０から地図データを取得する。

ステップＳ２０に進み、マップマッチング部３１は、座標取得部（１０、２０）及び記憶部４０から車両の複数の絶対位置を取得し、地図データ上の複数の位置を特定する。

ステップＳ３０に進み、マップマッチング部３１は、複数の位置各々に最も近接するリンクを特定する。

ステップＳ４０に進み、距離算出部３２は、車両の地図データ上の複数の位置各々と、複数の位置各々に最も近接するリンクとの距離（車両リンク間距離）を算出する。

ステップＳ５０に進み、ヒストグラム生成部３３は、車両リンク間距離を集計する集計領域を設定する。具体的には、ヒストグラム生成部３３は、交差点の停止線の位置を特定し、交差点の停止線から内側（交差点外）に存在する複数の位置を抽出する。

ステップＳ６０に進み、ヒストグラム生成部３３は、車線変更をしている車両を特定し、車両変更している車両の車両変更時の位置を除外する。

ステップＳ７０に進み、ヒストグラム生成部３３は、集計領域毎に車両リンク間距離を集計し、ヒストグラムを生成する。

ステップＳ８０に進み、ヒストグラム生成部３３は、ヒストグラムのピークの検出、及び、ヒストグラムの分散を算出する。

ステップＳ９０に進み、車線推定部３４は、車線及び車線境界を推定する。

ステップＳ１００に進み、地図データ更新部３５は、車線推定部３４が推定した車線に関する情報を地図データに追加し、地図データを更新する。

ステップＳ１１０に進み、車両制御部３６は、車線に関する情報が追加された地図データに基づいて車両の運転を支援する。

次に、図４Ｂを参照して、図４Ａに示すステップＳ９０内の処理の一例を説明する。

ステップＳ９１において、車線推定部３４は、ヒストグラムピークが所定の度数以上であると判断した場合（ステップＳ９１でＹＥＳ）、処理はステップＳ９２に進む。

ステップＳ９１において、車線推定部３４は、ヒストグラムピークが所定の度数以上でないと判断した場合（ステップＳ９１でＮＯ）、処理を終了する。

ステップＳ９２において、車線推定部３４は、ヒストグラムの分散が所定の分散以下であると判断した場合（ステップＳ９２でＹＥＳ）、処理はステップＳ９３に進む。

ステップＳ９２において、車線推定部３４は、ヒストグラムの分散が所定の分散以下でないと判断した場合（ステップＳ９２でＮＯ）処理を終了する。

ステップＳ９３において、車線推定部３４は、ヒストグラムのピークが複数検出されていると判断した場合（ステップＳ９３でＹＥＳ）、処理はステップＳ９４に進む。

ステップＳ９３において、車線推定部３４は、ヒストグラムのピークが複数検出されていないと判断した場合（ステップＳ９３でＮＯ）、処理はステップＳ９７に進む。

ステップＳ９４において、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第１所定距離以上であると判断した場合（ステップＳ９４でＹＥＳ）、処理はステップＳ９５に進む。

ステップＳ９４において、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第１所定距離未満であると判断した場合（ステップＳ９４でＮＯ）、処理を終了する。

ステップＳ９５において、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第２所定距離以上であると判断した場合（ステップＳ９５でＮＯ）、処理を終了する。

ステップＳ９５において、車線推定部３４は、ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第２所定距離未満であると判断した場合（ステップＳ９５でＹＥＳ）、処理はステップＳ９６に進む。

ステップＳ９６において、車線推定部３４は、最も近接するリンクからヒストグラムの隣接するピーク間の中心に対応する距離だけ離れた地図データ上の位置に車線境界が存在すると推定する。

ステップＳ９７において、車線推定部３４は、最も近接するリンクからヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定する。

［作用効果］
以上、説明したように、第１実施形態によれば以下作用効果が得られる。

運転支援装置は、車両の地図データ上の複数の位置を特定し、複数の位置各々に最も近接するリンクを特定する。これにより、運転支援装置は、車両の地図データ上の複数の位置と、複数の位置各々に最も近接するリンクとの距離を算出することができ、算出された距離を集計してヒストグラムを生成することができる。

運転支援装置は、複数の位置各々と、リンクとの距離を集計したヒストグラムを生成し、リンクからヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定する。運転支援装置は、ヒストグラムのピークを検出することにより、延べ回数で最も多くの車両が走行した位置を特定することができ、延べ回数で最も多くの車両が走行した位置は、車線の中心位置であると推定することができる。そのため、車線の中心位置から所定の範囲に車線が存在すると推定することができ、車線の推定精度をより高めることができる。

運転支援装置は、推定した車線に関する情報を地図データに追加する。これにより、道路の車線単位の情報を含まない地図データに、車線に関する情報を追加することができ、車線情報を用いて、運転支援を行うことができる。

運転支援装置は、リンクからヒストグラムの隣接するピーク間の中心に対応する距離だけ離れた地図データ上の位置に車線境界が存在すると推定し、推定した車線境界の位置を地図データに追加する。運転支援装置は、リンクからヒストグラムの隣接するピーク間の中心に対応する距離だけ離れた地図データ上の位置を車線境界と推定することで、隣接する車線の境界位置を推定することができ、隣接する車線の境界位置を地図データに追加することができる。

運転支援装置は、ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第１所定距離以上であり、かつ、第２所定距離未満である場合、車線境界が存在すると推定する。これにより、隣接する車線の中心間の距離が適切であるか否かを判断することができ、隣接する車線の中心間の距離が適切である場合に車線境界を設定することができる。すなわち、不適切な車線境界の設定を防止することができる。

運転支援装置は、地図データから交差点を特定し、交差点の停止線から内側において、複数の位置各々と、リンクとの距離を集計する。交差点を通過後に車線の数が変化する場合、交差点を通過後に進入する車線が不明瞭となり、車両によって交差点を通過後に進入する車線が異なる場合がある。そのため、運転支援装置は、交差点の停止線から外側（交差点内）の車両リンク間距離の集計を行わないことにより、車線の推定を誤る可能性がある交差点内のデータを排除し、車線の推定精度をより高めることができる。

運転支援装置は、ヒストグラムのピークが所定の度数以上となった場合、車線が存在すると推定する。これにより、集計されたデータの数が少なく、ノイズの影響を受けやすい状況で車線の存在を推定することを防止することができ、車線の推定精度をより高めることができる。

運転支援装置は、ヒストグラムの分散が所定の分散以下の場合、車線が存在すると推定する。これにより、集計されたデータのばらつきが大きい状態で車線の存在を推定することを防止することができ、車線の推定精度をより高めることができる。

運転支援装置は、車両が車線変更時は、複数の位置各々と、リンクとの距離の集計を禁止する。これにより、車両が車線を跨ぐ際のデータを排除し、車両が車線内を走行している時のデータのみを集計することができ、車線の推定精度をより高めることができる。

運転支援装置は、方向指示器のスイッチがＯＮ時を車線変更時と判断することにより、車両が車線変更をしているタイミングを適切に判断することができる。

（第２実施形態）
［運転支援装置の構成］
図５を参照して、第２実施形態に係る運転支援装置の構成を説明する。第１実施形態との相違点は、車両１が送受信部３７を備え、更に、サーバ２を備える点である。サーバ２は、ヒストグラム生成部３３、車線推定部３４、地図データ更新部３５を備える。よって、当該相違点についてのみ説明し、その他共通する構成については説明を省略する。

送受信部３７は、距離算出部３２が算出した車両リンク間距離をサーバ２へと送信し、サーバ２により更新された地図データを受信する。

サーバ２は、複数の車両から車両リンク間距離を受信し、地図データを更新する。サーバ２は、地図データを受信可能な複数の車両へ更新した地図データを送信する。なお、サーバ２が備える、ヒストグラム生成部３３、車線推定部３４、地図データ更新部３５の処理は、第１実施形態と同じである。

［作用効果］
以上、説明したように、第２実施形態によれば以下作用効果が得られる。

運転支援装置は、サーバ２が複数の車両から車両リンク間距離を受信することで、より多くのデータに基づいて車線及び車線境界を推定することができる。これにより、より精度良く車線及び車線境界を推定することができ、地図データをより早く更新することができる。

上記のように、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。

１ 車両
１０ 自車位置取得部（座標取得部）
２０ 物体検出部（座標取得部）
３０ 制御部
３０ａ 道路推定部
３１ マップマッチング部
３２ 距離算出部
３３ ヒストグラム生成部
３４ 車線推定部
３６ 車両制御部
４０ 記憶部

Claims (9)

1. 車両が走行する道路を複数のノードとノード間を接続するリンクとで表した地図データを用いて、車両の走行を支援する運転支援方法であって、
   車両の地図データ上の複数の位置を特定し、
   前記複数の位置各々に最も近接するリンクを特定し、
   前記複数の位置各々と、前記リンクとの距離を集計したヒストグラムを生成し、
   前記リンクから前記ヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた前記地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定し、
   推定した前記車線に関する情報を前記地図データに追加する
   ことを特徴とする運転支援方法。
2. 前記リンクから前記ヒストグラムの隣接するピーク間の中心に対応する距離だけ離れた前記地図データ上の位置に車線境界が存在すると推定し、推定した前記車線境界の位置を前記地図データに追加する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
3. 前記ヒストグラムの隣接するピーク間に対応する距離が、第１所定距離以上であり、かつ、第２所定距離未満である場合、前記車線境界が存在すると推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の運転支援方法。
4. 前記地図データから交差点を特定し、交差点の停止線から内側において、前記複数の位置と、前記リンクとの距離を集計する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
5. 前記ヒストグラムのピークが所定の度数以上となった場合、前記車線が存在すると推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
6. 前記ヒストグラムの分散が所定の分散以下の場合、前記車線が存在すると推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
7. 車両が車線変更時は、前記複数の位置と、前記リンクとの距離の集計を禁止する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
8. 前記車線変更時は、方向指示器のスイッチがＯＮ時とする
   ことを特徴とする請求項７に記載の運転支援方法。
9. 車両が走行する道路を複数のノードとノード間を接続するリンクとで表した地図データを用いて、車両の走行を支援する運転支援装置であって、
   車両の地図データ上の複数の位置を特定する座標取得部と、
   道路推定部と、を備え、
   道路推定部は、
   前記複数の位置各々に最も近接するリンクを特定し、前記複数の位置各々と、前記リンクとの距離を集計したヒストグラムを生成し、前記リンクから前記ヒストグラムのピークに対応する距離だけ離れた前記地図データ上の位置から所定の範囲に車線が存在すると推定し、推定した前記車線に関する情報を前記地図データに追加する
   ことを特徴とする運転支援装置。

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