JP2022150929A - 軸ずれ推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車載センサの軸ずれを精度よく推定することが可能な軸ずれ推定装置を提供する。【解決手段】路面認識部５０は、車両１に設置されたライダ１７により路面３０を認識する。推定部５２は、車両１に搭載されたライダ１７の軸ずれ量を推定する。平面作成部５１は、路面認識部５０の認識結果から路面３０の仮想平面３０Ａを作成する。推定部５２は、ライダ１７の基準平面１７Ａに対する仮想平面３０Ａの傾きに基づいて、ライダ１７の軸ずれ量を推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、軸ずれ推定装置に関する。

従来、車両が走行する車線（白線）の検出結果に基づいて、車載センサの軸ずれを検出する技術が知られている。

特許文献１には、車載レーダと車載カメラによる画像とを併用して車外環境を認識し、運転者の運転操作を支援する車両用運転支援装置において、車載カメラで撮像した車両進行方向の画像から道路上の左右車線を認識し、この左右車線の撮像画像平面における近似直線の交点を画像平面内水平線位置として該画像平面内水平線位置の変化から車両の姿勢角を推定し、その姿勢角に基づいて、車載レーダの上下方向のビーム放射角度を調整するためのアクチュエータを制御する車両用運転支援装置が記載されている。

特許文献２には、車両に搭載され前方に存在する前方物体の位置を計測する位置計測装置を備え、同じ方向の画像を撮像し、画像データに基づく白線の検出により車両が直進状態であると判断したときに、停止物体の移動ベクトルを物体位置データから算出しかつ移動ベクトルから位置計測装置の軸ずれを計測する車載センサの軸ずれ計測装置が記載されている。

特許文献３には、同一軸で車両に搭載された車載カメラ及び障害物検知用センサの軸方向と、車両の進行方向とのズレ角を補正する車両用外界センシング装置であって、車載カメラで車両の進行方向が撮影された撮影画像から、道路に描かれた少なくとも２本の車線を認識し、車両が直進中であるか否かを判定し、車両が直進中の場合、認識した少なくとも２本の車線からズレ角を算出し、算出したズレ角で、撮影画像から認識された障害物の位置と、障害物検知用センサで検知された障害物の位置とを補正する車両用外界センシング装置が記載されている。

特許文献４には、車両に搭載されるライダの軸ずれを検出する車両搭載用ライダの軸ずれ検出装置であって、車両の車室の内部に配設されたカメラが取得した撮像情報から第一の白線を検出し、車両の車室の外部に配設されたライダが取得した点情報から第二の白線を検出しライダのカメラに対する軸ずれ角度を推定する際に、第一の白線の検出結果と、第二の白線の検出結果を所定角度でライダの車両への取り付け位置を中心に回転させた回転後検出結果と、の比較結果が所定条件を満たした場合に、その所定角度を、ライダのカメラに対する軸ずれ角度であると推定する、車両搭載用ライダの軸ずれ検出装置が記載されている。

特開２００３－３０７５６１号公報 特開２００４－１９８１５９号公報 特開２０１４－２２８９４３号公報 特開２０２０－１４３９６９号公報

白線（車線）の検出結果に基づいて車載センサの軸ずれを検出する従来の技術では、左右の白線の一方が検知できない場合や、検知した白線が直線でない場合や、車両が直進していない場合などに車載センサの軸ずれを精度よく推定することができない。

本発明は、車載センサの軸ずれを精度よく推定することが可能な軸ずれ推定装置を提供することを目的とする。

本発明は、車両に設置されたレーザレーダにより路面を認識する路面認識部と、
前記車両に搭載された車載センサの軸ずれ量を推定する推定部とを備える、前記車載センサの軸ずれ推定装置において、
前記路面認識部の認識結果から前記路面の仮想平面を作成する平面作成部を備え、
前記推定部は、前記レーザレーダの基準平面に対する前記仮想平面の傾きに基づいて、前記軸ずれ量を推定する、
軸ずれ推定装置である。

本発明の軸ずれ推定装置によれば、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

本発明の軸ずれ推定装置を適用した車両１の一例を示す図である。 図１に示すライダの走査範囲の一例を示す図である。 軸ずれ推定部５５による処理の一例を示すフローチャートである。 軸ずれ推定部５５による路面上の３つの点の検出の一例を示す図である。 軸ずれが生じていない状態のライダ１７の一例を示す図である。 ライダ１７の軸ずれが生じていない状態における仮想平面の作成の一例を示す図である。 軸ずれが生じている状態のライダ１７の一例を示す図である。 ライダ１７の軸ずれが生じている状態における仮想平面の作成の一例を示す図である。 推定部５２によるライダ１７の軸ずれの推定の一例を示す図である。 軸ずれ推定部５５による路面上の点の連続した検出の一例を示す図である。 軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の更新の一例を示す図である。 軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の更新処理の一例を示すフローチャートである。 軸ずれ推定部５５による複数の仮想平面に基づく軸ずれ量の推定の一例を示す図である。 ライダ１７の軸ずれがない場合における仮想平面３０Ａ～３０Ｃの一例を示す図である。 ライダ１７の軸ずれがある場合における仮想平面３０Ａ～３０Ｃの一例を示す図である。 軸ずれ推定部５５による複数の仮想平面に基づく軸ずれ量の推定処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の軸ずれ推定装置の一実施形態について、図面を参照して説明する。以下では、説明の便宜上、車体の中心を原点とし、前後（車長）方向をＸ軸、左右（車幅）方向をＹ軸、上下方向をＺ軸と定める。更に、Ｘ軸又はＹ軸方向を水平軸方向、Ｚ軸方向を垂直軸方向と適宜記載する。

Ｘ軸を軸線とする回転方向がロール方向に、Ｙ軸を軸線とする回転方向がピッチ方向に、Ｚ軸を軸線とする回転方向がヨー方向にそれぞれ対応し、Ｘ軸がロール軸、Ｙ軸がピッチ軸、及び、Ｚ軸がヨー軸にそれぞれ対応する。

＜本発明の軸ずれ推定装置を適用した車両１＞
図１は、本発明の軸ずれ推定装置を適用した車両１の一例を示す図である。図２は、ミリ波レーダの走査範囲の一例を示す図である。図１に示すように、車両１は、推進装置３、ブレーキ装置４、ステアリング装置５、外界センサ６、車両センサ７、ナビゲーション装置８、運転操作子９、及び制御装置１０を含む車両制御システム１４を備えている。車両制御システム１４の各構成は、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の通信手段によって信号伝達可能に互いに接続されている。

推進装置３は車両１に駆動力を付与する装置であり、例えば動力源及び変速機を含む。動力源はガソリンエンジンやディーゼルエンジン等の内燃機関及び電動機の少なくとも一方を有する。本実施形態では、推進装置３は自動変速機と、自動変速機のシフトポジション（シフト位置）を変更するシフトアクチュエータとを含む。ブレーキ装置４は車両１に制動力を付与する装置であり、例えばブレーキロータにパッドを押し付けるブレーキキャリパと、ブレーキキャリパに油圧を供給する電動シリンダとを含む。ブレーキ装置４はワイヤケーブルによって車輪の回転を規制する電動のパーキングブレーキ装置を含んでもよい。ステアリング装置５は車輪の舵角を変えるための装置であり、例えば車輪を転舵するラックアンドピニオン機構と、ラックアンドピニオン機構を駆動する電動モータとを有する。推進装置３、ブレーキ装置４、及びステアリング装置５は、制御装置１０によって制御される。

外界センサ６は車両１の周辺からの電磁波や音波等を捉えて、車外の物体等を検出し、車両１の周辺情報を取得する装置（外界取得装置）である。外界センサ６は車外カメラ１６と、ライダ１７とを含んでいる。

車外カメラ１６は例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラであって、車外カメラ１６は光軸が車両１の正面方向、すなわち前方となるように車両１（より具体的には、ルームミラー）に取り付けられ、車両１の前方（Ｘ軸方向）を撮像する。

ライダ１７は、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）であり、車両１に設置されたレーザレーダの一例である。また、ライダ１７は、軸ずれの推定対象の車載センサの一例である。図２に示すように、ライダ１７は光軸Ａを中心として、車外に向かって電磁波（送信波）を送信しながら、周囲の物体からの反射波を受信し、車両１の周囲を走査（スキャン）する。これにより、ライダ１７は測距データを取得し、車両１の周辺の物体の位置を検出する。測距データには、ライダ１７から見た物体が存在する方向と、ライダ１７とその物体との距離とが含まれる。ライダ１７から送信される電磁波は、紫外線、可視光線、近赤外線等のいずれの波長の電磁波であってもよい。

ライダ１７は車両１前部の所定の位置に取り付けられている。車両１への搭載時（工場出荷時）には、ライダ１７の光軸Ａは前方に設定され、その走査範囲（スキャン範囲）は、光軸Ａを中心として、Ｚ軸（ヨー軸）回りに所定の角度θｚ内であり、かつ、Ｙ軸（ピッチ軸）回りに所定の角度θｙ内に設定されている。

車両センサ７は、車両１の速度を検出する車速センサ１８を含む。車両センサ７は車速センサ１８の他、車両１の加速度を検出する加速度センサ、車両１の垂直軸（Ｚ軸）回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、車両１の向きを検出する方位センサ等を含んでいてもよい。

ナビゲーション装置８は車両１の現在位置を取得し、目的地への経路案内等を行う装置であり、ＧＰＳ受信部２０、及び地図記憶部２１を有する。ＧＰＳ受信部２０は人工衛星（測位衛星）から受信した信号に基づいて車両１の位置（緯度や経度）を特定する。地図記憶部２１は、フラッシュメモリやハードディスク等の公知の記憶装置によって構成され、地図情報を記憶している。

運転操作子９は車室内に設けられ、車両１を制御するためにユーザが行う入力操作を受け付ける。運転操作子９は、ステアリングホイール２２、アクセルペダル２３、ブレーキペダル２４（制動操作子）、及び、シフトレバー２５を含む。

制御装置１０は、ＣＰＵ等のプロセッサ、不揮発性メモリ（ＲＯＭ）、及び、揮発性メモリ（ＲＡＭ）等を含む電子制御装置（ＥＣＵ）である。制御装置１０はプロセッサでプログラムに沿った演算処理を実行することで、各種の車両制御を実行する。また、本発明の軸ずれ推定装置としての処理は、制御装置１０のプロセッサにより実行される。制御装置１０は１つのハードウェアとして構成されていてもよく、複数のハードウェアからなるユニットとして構成されていてもよい。また、制御装置１０の各機能部の少なくとも一部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等のハードウェアによって実現されてもよく、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。

制御装置１０は、車外カメラ１６によって取得された画像や、ライダ１７によって取得された測距データに基づいて、少なくとも車両１の周辺に存在する物体を避けるように、推進装置３やブレーキ装置４、ステアリング装置５を制御する。例えば、制御装置１０は、車両１の周辺に存在する物体を避けつつ、運転者の運転支援を行う支援処理や、車両１を自律走行させる自律走行処理を行い、車両１を制御することができる。

このような車両１の制御を行うため、制御装置１０は、外界認識部４１、自車位置特定部４２、行動計画部４３、及び、走行制御部４４を含む。

外界認識部４１は、外界センサ６を適宜制御し、外界センサ６から検出結果を取得する。外界認識部４１は外界センサ６の検出結果に基づいて、車両１の周辺に存在する例えば、歩行者や車両１などの物標を認識する。外界認識部４１はライダ１７によって取得された測距データに基づいて、車両１を基準とする物標の位置を取得する。また、外界認識部４１は、車外カメラ１６によって取得された画像やライダ１７によって取得された測距データ等を含む外界センサ６の検出結果に基づいて物標の大きさを取得し、機械学習等の公知の方法を用いて、外界センサ６の検出結果から物標の種別（例えば、物標がパイロンや街灯である等）を判定する。

自車位置特定部４２は、ナビゲーション装置８のＧＰＳ受信部２０からの信号に基づいて、車両１の位置を検出する。また、自車位置特定部４２はＧＰＳ受信部２０からの信号に加えて、車両センサ７から車速やヨーレートを取得し、いわゆる慣性航法を用いて車両１の位置及び姿勢を特定してもよい。

走行制御部４４は、行動計画部４３からの走行制御の指示に従って、推進装置３、ブレーキ装置４、及びステアリング装置５を制御し、車両１を走行させる。より具体的には、走行制御部４４は、行動計画部４３から車両１が走行すべき軌跡を指示された場合には、外界認識部４１によって取得された車両１の周辺に位置する物標の位置や大きさに基づいて、それらを避けるように、推進装置３、ブレーキ装置４、及びステアリング装置５を制御しつつ、車両１を可能な限り軌跡に沿うように走行させる。

行動計画部４３は、前方を走行する車両に追従する追従走行処理や、自動運転から手
動運転への切替時に運転者が運転操作を引き継ぐことができない場合、車両１を安全に停止させる退避処理（いわゆる、ミニマム・リスク・マヌーバー（ＭＲＭ）を行うための処理）を実行する。行動計画部４３は各処理において車両１が走行すべき軌跡を算出して、その軌跡に沿って車両１を走行させるべく、走行制御部４４に指示を出力する。

但し、行動計画部４３は、車両１の走行が開始された後、好ましくは追従走行処理や、退避処理等の処理を行っている場合を除き、適宜、外界認識部４１にライダ１７の軸ずれ推定を指示する。外界認識部４１は軸ずれ推定において、ライダ１７の軸ずれ量を取得し、行動計画部４３が実行可能な処理を制限すべき軸ずれがあると判定したときには、制限信号を行動計画部４３に出力する。

制限信号が入力されると、行動計画部４３は、実行可能な処理を制限する。例えば、制限信号が入力されると、行動計画部４３は、追従走行処理の実行を禁止するが、退避処理の実行を可能とする。一方、制限信号が入力されていないときは、行動計画部４３は、追従走行処理、及び退避処理を実行可能とする。

外界認識部４１は、ライダ１７の軸ずれ推定を行う軸ずれ推定部５５を備える。軸ずれ推定部５５は、本発明の軸ずれ推定装置の一例であり、路面認識部５０、平面作成部５１、及び、推定部５２を含む。路面認識部５０は、ライダ１７によって取得された測距データに基づいて、車両１が走行する路面を認識する。

平面作成部５１は、路面認識部５０の認識結果から路面の仮想平面を作成する。路面の仮想平面とは、路面と位置及び方向が概ね一致する、外界認識部４１において認識される３次元の外界空間における平面である。

推定部５２は、ライダ１７の基準平面に対する、平面作成部５１によって作成された仮想平面の傾きに基づいて、ライダ１７の軸ずれ量を推定する。ライダ１７の基準平面は、ライダ１７の測距の基準平面である。ライダ１７は、この基準平面が所定の方向（例えば水平方向）となるように車両１に設置される。

推定部５２は、上記の軸ずれ推定によってライダ１７の軸ずれ量を取得し、行動計画部４３が実行可能な処理を制限すべき程度に軸ずれがあることを示す制限信号を行動計画部４３に出力する。

次に、このように構成した車両１の動作について説明する。車両１の走行開始時や走行中に適宜、行動計画部４３は外界認識部４１にライダ１７の軸ずれ推定の開始を指示する。外界認識部４１の推定部５２はその指示を受けて、軸ずれ推定処理を実行し、大きな軸ずれがあると推定した場合には、制限信号を行動計画部４３に出力する。換言すれば、制御装置１０は、ライダ１７（車載センサ）の軸ずれ推定を行う軸ずれ推定装置として機能するとともに、その推定結果に基づいて自ら車両制御を行う。

＜軸ずれ推定部５５による処理＞
図３は、軸ずれ推定部５５による処理の一例を示すフローチャートである。制御装置１０の軸ずれ推定部５５は、例えば図３に示す処理を実行する。図３に示す処理は、例えば、車両１のエンジンスタート時等に行われてもよいし、車両１の走行中に繰り返し行われてもよい。

まず、軸ずれ推定部５５は、路面認識部５０により、ライダ１７の測距結果から、車両１が走行する路面を認識する（ステップＳ３１）。次に、軸ずれ推定部５５は、平面作成部５１により、ステップＳ３１によって認識した路面上の３点以上の点を検出する（ステップＳ３２）。車両１が走行する路面や、路面上の３点以上の点の検出については後述する（図４等参照）。

次に、軸ずれ推定部５５は、平面作成部５１により、ステップＳ３２によって検出した３点以上の点に基づく仮想平面を作成する（ステップＳ３３）。次に、軸ずれ推定部５５は、ライダ１７の基準平面に対する、ステップＳ３２によって作成した仮想平面の傾きを算出する（ステップＳ３４）。次に、軸ずれ推定部５５は、推定部５２により、ステップＳ３４によって算出した傾きに基づいて、ライダ１７の軸ずれ量を推定し（ステップＳ３５）、一連の処理を終了する。なお、ステップＳ３５において、軸ずれ推定部５５は、今回のステップＳ３４によって算出した傾きに基づいて推定したライダ１７の軸ずれ量と、過去のステップＳ３４によって算出した傾きに基づいて推定したライダ１７の軸ずれ量と、を含む、複数の軸ずれ量の平均（加重平均を含む）を算出してもよい。仮想平面の作成や傾きに基づく軸ずれ量の推定については後述する（図５～図９参照）。

＜軸ずれ推定部５５による路面上の３つの点の検出＞
図４は、軸ずれ推定部５５による路面上の３つの点の検出の一例を示す図である。路面３０は、車両１が走行する片側２車線の道路の路面である。道路標示３０ａは、レーンマーク等の白色の道路標示であり、反射強度が高い高輝度反射帯である。また、道路標示３０ａは、白色の道路標示に限らず、黄色や青色など他の色の道路標示であってもよい。軸ずれ推定部５５の路面認識部５０は、ライダ１７の測距結果から路面３０を認識する。

軸ずれ推定部５５の平面作成部５１は、路面認識部５０によって認識された路面３０上の３つ以上の点を検出する。例えば、平面作成部５１は、ライダ１７によるセンシングデータに含まれる反射強度の情報を用いて、路面３０の各点における、反射強度が所定値以上である３つ以上の点を検出する。図４の例では、路面３０における高輝度反射帯である道路標示３０ａの点３１～３３が検出されている。

ここでは、路面３０のうち車両１が位置している部分と、路面３０のうち点３１～３３を含む部分とが平行である場合について説明する。

＜軸ずれが生じていない状態のライダ１７＞
図５は、軸ずれが生じていない状態のライダ１７の一例を示す図である。図６は、ライダ１７の軸ずれが生じていない状態における仮想平面の作成の一例を示す図である。ライダ１７（Ｘ）は、車両１の前方（Ｘ軸方向）から見たライダ１７である。ライダ１７（Ｙ）は、車両１の側方（Ｙ軸方向）から見たライダ１７である。基準平面１７Ａは、上述したライダ１７の測距の基準平面である。

図５に示すように、ライダ１７は、軸ずれが生じていない状態において、基準平面１７Ａが車両１の水平方向（ＸＹ平面）と平行になるように、すなわち車両１の垂直方向（Ｚ軸方向）と直交するように車両１に設置される。

図６に示す仮想平面３０Ａは、平面作成部５１が作成する路面３０の仮想平面である。平面作成部５１は、検出した点３１～３３を含む仮想平面３０Ａを作成する。ここで、ライダ１７からの測距データにより認識される空間を、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸からなるｘｙｚ空間とする。仮想平面３０Ａは、ｘ軸及びｙ軸を含むｘｙ平面である。

図６に示すように、ライダ１７の軸ずれが生じていない状態においては、仮想平面３０Ａは基準平面１７Ａと一致する。

＜軸ずれが生じている状態のライダ１７＞
図７は、軸ずれが生じている状態のライダ１７の一例を示す図である。図８は、ライダ１７の軸ずれが生じている状態における仮想平面の作成の一例を示す図である。この例では、ライダ１７においてロール方向の軸ずれ及びピッチ方向の軸ずれが生じている。

図７のライダ１７（Ｘ）に示すように、ライダ１７においてロール方向の軸ずれが生じると、ＹＺ平面において、基準平面１７Ａが車両１の水平方向（ＸＹ平面）に対して傾く。このＹＺ平面における傾き量を軸ずれ量θ_Ｒｏｌｌとする。

また、図７のライダ１７（Ｙ）に示すように、ライダ１７においてピッチ方向の軸ずれが生じると、ＸＺ平面において、基準平面１７Ａが車両１の水平方向（ＸＹ平面）に対して傾く。このＸＺ平面における傾き量を軸ずれ量θ_{Ｐｉｔｃｈ}とする。

図８に示すように、ライダ１７の軸ずれが生じている状態においては、点３１～３３を含む仮想平面３０Ａは基準平面１７Ａに対して傾く。

＜推定部５２によるライダ１７の軸ずれの推定＞
図９は、推定部５２によるライダ１７の軸ずれの推定の一例を示す図である。図９においては、図８の例のようにライダ１７においてロール方向の軸ずれ及びピッチ方向の軸ずれが生じている例について説明する。

ｘｙｚ空間における仮想平面３０Ａは、例えばａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０として表すことができる。すなわち、平面作成部５１による仮想平面３０Ａの作成は、ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０によって表される仮想平面３０Ａが３つの点３１～３３を通るように係数ａ，ｂ，ｃ，ｄを算出することである。

基準平面１７Ａと直交するベクトルｎ_０は、下記（１）式のように表すことができる。仮想平面３０Ａと直交するベクトルｎ_１は、下記（２）式のように表すことができる。

（１）式及び（２）式のベクトルをｙｚ平面とｘｚ平面に分解して考える。（１）式に示したベクトルｎ_０は、ｙｚ平面においては下記（３）式のベクトルｎ_ｙｚ０のように表すことができる。（２）式に示したベクトルｎ_１は、ｙｚ平面においては下記（４）式のベクトルｎ_ｙｚ１のように表すことができる。（１）式に示したベクトルｎ_０は、ｘｚ平面においては下記（５）式のベクトルｎ_ｘｚ０のように表すことができる。（２）式に示したベクトルｎ_１は、ｘｚ平面においては下記（６）式のベクトルｎ_ｘｚ１のように表すことができる。

ロール方向の軸ずれ量θ_Ｒｏｌｌは、（３）式に示したベクトルｎ_ｙｚ０と（４）式に示したベクトルｎ_ｙｚ１との内積を用いて下記（７）式のように算出することができる。ピッチ方向の軸ずれ量θ_{Ｐｉｔｃｈ}は、（５）式に示したベクトルｎ_ｘｚ０と（６）式に示したベクトルｎ_ｘｚ１との内積を用いて下記（８）式のように算出することができる。

推定部５２は、上記の軸ずれ量θ_Ｒｏｌｌ，θ_{Ｐｉｔｃｈ}の少なくともいずれかを、ライダ１７の軸ずれ量の推定値として算出する。又は、推定部５２は、上記の軸ずれ量θ_Ｒｏｌｌ，θ_{Ｐｉｔｃｈ}の合計や平均を、ライダ１７の軸ずれ量の推定値として算出してもよい。

このように、軸ずれ推定部５５は、車両１に設置されたライダ１７により路面３０を認識し、その認識結果から路面３０の仮想平面３０Ａを作成し、ライダ１７の基準平面１７Ａに対する仮想平面３０Ａの傾きに基づいて、車両１に搭載されたライダ１７の軸ずれ量を推定する。

これにより、路面３０の左右の白線が検知できなかったり、路面３０の白線が直線でなかったり、車両１が直進していなかったりしていても、路面３０のうち車両１が位置している部分と路面３０のうち仮想平面３０Ａを作成した部分とが平行であれば、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。

また、仮想平面３０Ａを作成するための路面３０上の点として、反射強度が所定値以上の点（例えば点３１～３３）を検出することで、例えば車両１から遠い点であっても、路面３０上の点の検出精度を向上させることができる。このため、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。

＜軸ずれ推定部５５による路面上の点の連続した検出＞
図１０は、軸ずれ推定部５５による路面上の点の連続した検出の一例を示す図である。図１０に示す走査軌跡１７Ｂは、ライダ１７による走査の軌跡である。上記のように、平面作成部５１は、路面３０の各点における反射強度が所定値以上である３つ以上の点を検出する。したがって、路面３０における白線等の道路標示３０ａ上の点が検出される。図１０の例では点６１～７６が検出される。

路面３０上の点を４つ以上検出可能な場合に、平面作成部５１は、路面３０の仮想平面を複数作成することができる。例えば、平面作成部５１は、点６１～６３を含む仮想平面、点６４～６６を含む仮想平面、点６７～６９を含む仮想平面…を作成することができる。又は、平面作成部５１は、仮想平面間で点を重複させて、点６１～６３を含む仮想平面、点６２～６４を含む仮想平面、点６３～６５を含む仮想平面…を作成してもよい。

このような場合に、推定部５２は、例えば車両１からの距離が最も近い仮想平面に基づいて軸ずれ量を推定する。図１０に示す例では、ライダ１７は、点６１～６３を含む仮想平面に基づいて軸ずれ量を推定する。これにより、路面３０のうち車両１が位置している部分と路面３０のうち仮想平面を作成した部分との角度差がより生じにくい状態で仮想平面を作成することができる。このため、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。

又は、平面作成部５１が上記のように路面３０の仮想平面を複数作成し、推定部５２は、複数の仮想平面のそれぞれから推定した軸ずれ量の平均を、ライダ１７の軸ずれ量として算出してもよい。これにより、路面３０に凹凸があったり、車両１の振動やライダ１７の精度に起因するライダ１７の測距結果にばらつきがあったりしても、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。

また、この軸ずれ量の平均を、車両１に近い仮想平面から推定した軸ずれ量ほど高い加重を設定した加重平均としてもよい。これにより、路面３０の凹凸やライダ１７の測距結果にばらつきによる影響を抑制しつつ、路面３０のうち車両１が位置している部分との角度差が生じにくい仮想平面を重視して軸ずれ量を推定し、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。

＜軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の更新＞
図１１は、軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の更新の一例を示す図である。図１１において、横軸は車両１の走行距離を示し、縦軸は推定部５２が基準平面１７Ａに対する仮想平面３０Ａの傾きに基づいて推定した軸ずれ量（例えば軸ずれ量θ_Ｒｏｌｌ又は軸ずれ量θ_{Ｐｉｔｃｈ}）を示している。

軸ずれ推定部５５は、車両１の走行中に、例えば図３に示した処理を連続して繰り返し実行する。軸ずれ量推移１１１は、軸ずれ推定部５５の推定部５２が仮想平面３０Ａに基づいて推定した軸ずれ量の、車両１の走行距離に応じた変化である。

推定部５２は、軸ずれ量推移１１１に基づいて、所定の条件を満たした場合に軸ずれ量の推定結果を更新する。軸ずれ量の推定結果の更新とは、推定部５２による軸ずれ量の推定結果を用いた処理に、新たな軸ずれ量の推定結果を反映させることである。推定部５２による軸ずれ量の推定結果を用いた処理とは、例えば、軸ずれ量が大きい場合に行動計画部４３が実行可能な処理を制限する処理である。具体的には、推定部５２は、所定の条件を満たした場合に、そのときの軸ずれ量が閾値以上であるか否かを判断し、軸ずれ量が閾値以上である場合に行動計画部４３へ制限信号を出力する。

所定の条件は、車両１の所定距離ｄ以上の走行における、基準平面１７Ａに対する仮想平面３０Ａの傾きに基づく軸ずれ量の変動量が閾値以下であることである。軸ずれ量の変動量とは、例えば軸ずれ量の最小値と軸ずれ量の最大値との差の大きさ（軸ずれ量の変動幅）である。

図１１の例では、推定部５２は、走行距離ｐ１の時点で、軸ずれ量の変動量がほぼ０である状態で車両１が走行した距離が所定距離ｄに達したため、軸ずれ量の推定結果を更新する。具体的には、推定部５２は、走行距離ｐ１の時点で、この時点で推測した軸ずれ量が閾値以上であるか否かを判断し、軸ずれ量が閾値以上である場合に行動計画部４３へ制限信号を出力する。

また、推定部５２は、走行距離ｐ２（＞ｐ１）の時点で、軸ずれ量の変動量がほぼ０である状態で車両１が走行した距離が所定距離ｄに達したため、軸ずれ量の推定結果を更新する。具体的には、推定部５２は、走行距離ｐ２の時点で、この時点で推測した軸ずれ量が閾値以上であるか否かを判断し、軸ずれ量が閾値以上である場合に行動計画部４３へ制限信号を出力する。

また、推定部５２は、走行距離ｐ１の時点と走行距離ｐ２の時点との間の期間においては、軸ずれ量の推定結果を更新しない。すなわち、推定部５２は、この期間において推定した軸ずれ量が閾値以上であっても、行動計画部４３へ制限信号を出力しない。これにより、車両１が走行中の路面３０の傾斜の変化により、路面３０のうち車両１が位置している部分と路面３０のうち仮想平面が作成される部分とが一時的に平行でなくなっても、行動計画部４３が実行可能な処理を制限しないようにすることができる。

＜軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の更新処理＞
図１２は、軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の更新処理の一例を示すフローチャートである。軸ずれ推定部５５は、例えば図１２に示す処理を実行する。

まず、軸ずれ推定部５５は、ライダ１７の軸ずれ量を推定する（ステップＳ１２１）。ステップＳ１２１による軸ずれ量の推定は、例えば図３に示した処理によって行われる。次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１２１によって推定した軸ずれ量を基準値として設定する（ステップＳ１２２）。

次に、軸ずれ推定部５５は、所定時間だけ待機する（ステップＳ１２３）。次に、軸ずれ推定部５５は、ライダ１７の軸ずれ量を再度推定する（ステップＳ１２４）。ステップＳ１２４による軸ずれ量の推定は、例えば図３に示した処理によって行われる。

次に、軸ずれ推定部５５は、ライダ１７の軸ずれ量の変動量として、ステップＳ１２４によって推定した軸ずれ量と、現在設定している基準値と、の差の大きさが閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１２５）。この閾値は、一例としては０．０２°程度の値とすることができる。推定した軸ずれ量と基準値との差の大きさが閾値以下でない場合（ステップＳ１２５：Ｎｏ）は、ライダ１７の軸ずれ量の変動量が大きい状況であるため、ステップＳ１２１へ戻る。

ステップＳ１２５において、推定した軸ずれ量と基準値との差の大きさが閾値以下である場合（ステップＳ１２５：Ｙｅｓ）は、ライダ１７の軸ずれ量の変動量が小さい状況であるため、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１２３の待機中に走行した距離により走行距離を更新する（ステップＳ１２６）。ここでいう走行距離は、軸ずれ量の変動量が小さい状態で車両１が継続して走行した距離であり、図１２の処理の開始時は０に設定される。ステップＳ１２６において、軸ずれ推定部５５は、現在の走行距離に、ステップＳ１２３の待機中に走行した距離を加算する処理を行うことにより走行距離を更新する。

次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１２６によって更新した走行距離が所定距離（所定距離ｄ）以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２７）。更新した走行距離が所定距離以上である場合（ステップＳ１２７：Ｙｅｓ）は、軸ずれ量の変動量が小さい状態で車両１が所定距離以上走行したという状況である。この場合、軸ずれ推定部５５は、推定した現在の軸ずれ量の推定結果に基づいて、軸ずれ量が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２８）。この閾値は、行動計画部４３が実行可能な、軸ずれ推定部５５による軸ずれ量の推定結果に基づく処理を制限すべきか否かの基準となる軸ずれ量の値である。

ステップＳ１２８において、軸ずれ量が閾値以上でない場合（ステップＳ１２８：Ｎｏ）は、軸ずれ推定部５５は、一連の処理を終了する。軸ずれ量が閾値以上である場合（ステップＳ１２８：Ｙｅｓ）は、軸ずれ推定部５５は、行動計画部４３が実行可能な処理を制限すべき程度に軸ずれがあることを示す制限信号を行動計画部４３に出力し（ステップＳ１２９）、一連の処理を終了する。

ステップＳ１２７において、更新した走行距離が所定距離以上でない場合（ステップＳ１２７：Ｎｏ）は、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１２４によって推定した軸ずれ量を新たな基準値として設定し（ステップＳ１３０）、ステップＳ１２３へ戻る。

図１１，図１２において説明したように、軸ずれ推定部５５は、所定の条件を満たした場合に軸ずれ量の推定結果を更新する。所定の条件は、車両１の所定距離以上の走行において、ライダ１７の基準平面１７Ａに対する仮想平面３０Ａの傾きに基づく軸ずれ量の変動量が閾値以下であることである。

軸ずれ量の変動量が閾値以下の状態で車両１が所定距離以上走行した場合、その間、路面３０のうち車両１が走行した部分や仮想平面が作成された部分の傾きがほぼ一定であったことを意味する。したがって、この場合に軸ずれ量の推定結果を更新することで、路面３０のうち車両１が位置している部分と路面３０のうち仮想平面を作成する部分とが平行でない状態では軸ずれ量の推定結果を更新しないようにし、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。また、路面３０の状態や振動等に起因する一時的の軸ずれ量の変動を、軸ずれ量の推定結果に基づく処理に影響させないようにすることができる。

軸ずれ量の推定結果に基づく処理として、軸ずれ量が閾値以上の場合に行動計画部４３が実行可能な処理を制限する処理について説明したが、これに限らない。例えば、軸ずれ量の推定結果に基づく処理は、ライダ１７により得られる測距データの補正であってもよい。例えば、外界認識部４１は、軸ずれ推定部５５によって推定された軸ずれ量に基づいて、ライダ１７により得られる測距データを補正し、補正した測距データに基づいて外界認識の処理を実行してもよい。

＜軸ずれ推定部５５による複数の仮想平面に基づく軸ずれ量の推定＞
図１３は、軸ずれ推定部５５による複数の仮想平面に基づく軸ずれ量の推定の一例を示す図である。

ある時刻ｔ０において、平面作成部５１は、路面３０における車両１の前方の点３１～３３を含む仮想平面３０Ａと、路面３０における車両１のさらに前方の点３４～３６を含む仮想平面３０Ｂと、を作成する。

次に、路面３０のうち仮想平面３０Ａに対応する部分に車両１が進んだ時刻ｔ０＋ｔ１において、平面作成部５１は、路面３０のうち仮想平面３０Ｂに対応する部分の点３７～３９を含む仮想平面３０Ｃを作成する。すなわち、仮想平面３０Ｃは、路面３０のうち仮想平面３０Ｂと同じ部分の仮想平面を、仮想平面３０Ｂの作成時とはとなる位置からの測距データに基づいて作成したものである。点３７～３９は、点３４～３６と同じ３点であってもよいし、点３４～３６と異なる３点であってもよい。

＜ライダ１７の軸ずれがない場合における仮想平面３０Ａ～３０Ｃ＞
図１４は、ライダ１７の軸ずれがない場合における仮想平面３０Ａ～３０Ｃの一例を示す図である。ライダ１７の軸ずれがない場合、図１３に示した仮想平面３０Ａ～３０Ｃは、例えば図１４に示すものになる。

時刻ｔ０に作成された仮想平面３０Ａの基準平面１７Ａに対する傾きと、時刻ｔ０に作成された仮想平面３０Ｂの基準平面１７Ａに対する傾きと、は共にθ０となっている。これは、ライダ１７の軸ずれの有無に関わらず、路面３０のうち仮想平面３０Ａに対応する部分と路面３０のうち仮想平面３０Ｂに対応する部分とが平行であることを意味する。

ただし、仮想平面３０Ａ，３０Ｂのみでは、ライダ１７に軸ずれが生じているのか、路面３０のうち時刻ｔ０に車両１が位置している部分と路面３０のうち仮想平面３０Ａ，３０Ｂが対応する部分とが平行でないのか、あるいはこれらが複合的に発生しているのかを判別することはできない。

図１４に示す例では、時刻ｔ０＋ｔ１において作成された仮想平面３０Ｃの基準平面１７Ａに対する傾きが０になっている。これは、路面３０のうち仮想平面３０Ａの部分からの測距に基づいて、路面３０のうち仮想平面３０Ｂ（仮想平面３０Ｃ）に対応する部分の傾斜を正しく検出できていることを意味する。

すなわち、この場合、路面３０のうち時刻ｔ０に車両１が位置している部分と、路面３０のうち仮想平面３０Ａ，３０Ｂが対応する部分と、の間にθ０の角度があり、ライダ１７に軸ずれは生じていないと判定することができる。

＜ライダ１７の軸ずれがある場合における仮想平面３０Ａ～３０Ｃ＞
図１５は、ライダ１７の軸ずれがある場合における仮想平面３０Ａ～３０Ｃの一例を示す図である。ライダ１７の軸ずれがある場合、図１３に示した仮想平面３０Ａ，３０Ｂは、例えば図１５に示すものになる。

図１５に示す例では、時刻ｔ０＋ｔ１において作成された仮想平面３０Ｃの基準平面１７Ａに対する傾きがθ１になっている。これは、路面３０のうち仮想平面３０Ａの部分からの測距に基づいて、路面３０のうち仮想平面３０Ｂ（仮想平面３０Ｃ）に対応する部分の傾斜の検出がθ１ずれていることを意味する。

すなわち、この場合、路面３０のうち時刻ｔ０に車両１が位置している部分と、路面３０のうち仮想平面３０Ａ，３０Ｂが対応する部分と、の間にθ１の角度があり、ライダ１７にθ１の軸ずれが生じていると判定することができる。なお、この場合、路面３０のうち時刻ｔ０に車両１が位置している部分と、路面３０のうち仮想平面３０Ａ，３０Ｂが対応する部分と、の間の角度はθ０－θ１である。

＜軸ずれ推定部５５による仮想平面３０Ａ～３０Ｃに基づく軸ずれの推定処理＞
図１６は、軸ずれ推定部５５による複数の仮想平面に基づく軸ずれ量の推定処理の一例を示すフローチャートである。軸ずれ推定部５５は、図３に示した処理に代えて図１６に示す処理を実行してもよい。

図１６に示すステップＳ１６１，Ｓ１６２は、図３に示したステップＳ３１，Ｓ３２と同様である。ただし、ステップＳ１６２において、軸ずれ推定部５５は、２つの仮想平面を作成可能なように路面３０上の４つ以上の点を検出する。図１３の例では路面３０上の６つの点３１～３６が検出されている。

次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６２によって検出した複数の点から第１仮想平面及び第２仮想平面を作成する（ステップＳ１６３）。第１仮想平面は、路面３０のうち車両１の前方の部分の仮想平面であり、例えば図１３の例では仮想平面３０Ａである。第２仮想平面は、路面３０のうち車両１から見て第１仮想平面よりも前方の部分の仮想平面であり、例えば図１３の例では仮想平面３０Ｂである。

次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６３によって作成した第１仮想平面及び第２仮想平面（各仮想平面）の角度差が閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１６４）。この閾値は、ほぼ平行とみなせる２つの仮想平面の間の角度である。各仮想平面の角度差が閾値以下でない場合（ステップＳ１６４：Ｎｏ）は、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６１へ戻る。

ステップＳ１６４において、各仮想平面の角度差が閾値以下である場合（ステップＳ１６４：Ｙｅｓ）は、軸ずれ推定部５５は、車両１が、路面３０のうち第１仮想平面に対応する位置に移動するまで待機する（ステップＳ１６５）。

次に、軸ずれ推定部５５は、ライダ１７の測距結果から路面３０を認識する（ステップＳ１６６）。次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６６によって認識した路面３０のうち第２仮想平面に対応する部分の３つの点を検出する（ステップＳ１６７）。次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６７によって検出した３つの点を含む第３仮想平面を作成する（ステップＳ１６８）。第３仮想平面は、路面３０のうち第２仮想平面に対応する部分の仮想平面であり、図１３の例では仮想平面３０Ｃである。

次に、軸ずれ推定部５５は、ライダ１７の基準平面に対する、ステップＳ１６８によって作成した第３仮想平面の傾きを算出する（ステップＳ１６９）。次に、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６９によって算出した傾きに基づいて、ライダ１７の軸ずれ量を推定し（ステップＳ１７０）、一連の処理を終了する。

図１３～図１６に示したように、軸ずれ推定部５５は、あるタイミング（例えば時刻ｔ０）における路面３０の認識結果から、路面３０の第１仮想平面（例えば仮想平面３０Ａ）と、第１仮想平面との角度差が閾値以下であり路面３０のうち車両１に対して第１仮想平面より遠方の第２仮想平面（例えば仮想平面３０Ｂ）と、を作成する。そして、軸ずれ推定部５５は、車両１が路面３０のうち第１仮想平面に対応する部分に存在するタイミング（例えば時刻ｔ０＋ｔ１）で作成した第３仮想平面（例えば仮想平面３０Ｃ）に基づいて軸ずれ量を推定する。

すなわち、軸ずれ推定部５５は、路面３０のうち互いに平行な第１領域及び第２領域（仮想平面３０Ａ，３０Ｂに対応する各部分）を路面３０の認識結果から検出し、車両１がその第１領域に移動したら、その第１領域から認識した第２領域の仮想平面に基づいて軸ずれ量を推定する。これにより、路面３０のうち車両１が位置している部分と路面３０のうち仮想平面を作成する部分とが平行となるため、ライダ１７の軸ずれを精度よく推定することができる。

なお、ステップＳ１６４について、第１仮想平面及び第２仮想平面の角度差が閾値以下であるか否かを判断する処理について説明したが、軸ずれ推定部５５は、ステップＳ１６４において、基準平面１７Ａに対する角度に対する、第１仮想平面及び第２仮想平面の角度差の割合が閾値以下であるか否かを判断する処理としてもよい。基準平面１７Ａに対する角度とは、例えば、基準平面１７Ａに対する第１仮想平面（仮想平面３０Ａ）の角度であってもよいし、基準平面１７Ａに対する第２仮想平面（仮想平面３０Ｂ）の角度であってもよいし、基準平面１７Ａに対する第１仮想平面（仮想平面３０Ａ）の角度と基準平面１７Ａに対する第２仮想平面（仮想平面３０Ｂ）の角度との平均であってもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、適宜、変形、改良、等が可能である。

例えば、ライダ１７の認識結果を用いてライダ１７の軸ずれを推定する場合について説明したが、ライダ１７の認識結果を用いて車両１に搭載された他の車載センサの軸ずれを推定してもよい。例えば、車外カメラ１６がライダ１７と同じ部分に取り付けられている等により、車外カメラ１６においてライダ１７と同様の軸ずれが生じる場合、推定部５２は、上記の軸ずれ量θ_Ｒｏｌｌ，θ_{Ｐｉｔｃｈ}を、車外カメラ１６の軸ずれ量として推定してもよい。

また、路面３０上の３つの点（例えば点３１～３３）を検出し、その３つの点を含む仮想平面３０Ａを作成する構成について説明したが、路面３０上の４つ以上の点を検出し、その４つ以上の点に基づく仮想平面３０Ａを作成する構成としてもよい。４つ以上の点に基づく仮想平面３０Ａの作成には、例えばＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）などのロバスト推定によって行うことができる。

本発明の軸ずれ推定装置としての処理を制御装置１０のプロセッサにより実行する構成について説明したが、本発明の軸ずれ推定装置としての処理を軸ずれの推定対象の車載センサ（ライダ１７や車外カメラ１６）のプロセッサにより実行する構成としてもよい。

また、本明細書には少なくとも以下の事項が記載されている。なお、括弧内には、上記した実施形態において対応する構成要素等を示しているが、これに限定されるものではない。

（１） 車両（車両１）に設置されたレーザレーダ（ライダ１７）により路面（路面３０）を認識する路面認識部（路面認識部５０）と、
前記車両に搭載された車載センサ（ライダ１７、車外カメラ１６）の軸ずれ量を推定する推定部（推定部５２）とを備える、前記車載センサの軸ずれ推定装置（軸ずれ推定部５５）において、
前記路面認識部の認識結果から前記路面の仮想平面（仮想平面３０Ａ）を作成する平面作成部（平面作成部５１）を備え、
前記推定部は、前記レーザレーダの基準平面に対する前記仮想平面の傾きに基づいて、前記軸ずれ量を推定する、
軸ずれ推定装置。

（１）によれば、路面の左右の白線が検知できなかったり、路面の白線が直線でなかったり、車両が直進していなかったりしていても、路面のうち車両が位置している部分と路面３０のうち仮想平面を作成した部分とが平行であれば、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

（２） （１）に記載の軸ずれ推定装置において、
前記平面作成部は、前記路面上の３つ以上の点（点３１～３９，６１～７６）を検出し、前記３つ以上の点に基づく前記仮想平面を作成する、
軸ずれ推定装置。

（２）によれば、路面と平行な仮想平面を作成することができる。

（３） （２）に記載の軸ずれ推定装置において、
前記３つ以上の点は、前記路面上の反射強度が所定値以上の点である、
軸ずれ推定装置。

（３）によれば、路面上の点の検出精度を向上させることができる。

（４） （１）～（３）のいずれかに記載の軸ずれ推定装置において、
前記推定部は、前記平面作成部において前記仮想平面が複数作成される場合に、前記車両からの距離が最も近い前記仮想平面に基づいて前記軸ずれ量を推定する、
軸ずれ推定装置。

（４）によれば、路面のうち車両が位置している部分と路面のうち仮想平面を作成した部分との角度差がより生じにくい状態で仮想平面を作成することができる。このため、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

（５） （１）～（３）のいずれかに記載の軸ずれ推定装置において、
前記推定部は、前記平面作成部において前記仮想平面が複数作成される場合に、前記仮想平面のそれぞれから推定した前記軸ずれ量の平均を算出する、
軸ずれ推定装置。

（５）によれば、路面に凹凸があったり、車両の振動やレーザレーダの精度に起因するレーザレーダの測距結果にばらつきがあったりしても、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

（６） （５）に記載の軸ずれ推定装置において、
前記平均は、前記車両に近い前記仮想平面から推定した前記軸ずれ量ほど高い加重を設定した加重平均である、
軸ずれ推定装置。

（６）によれば、路面の凹凸やレーザレーダの測距結果にばらつきによる影響を抑制しつつ、路面のうち車両が位置している部分との角度差が生じにくい仮想平面を重視して車載センサの軸ずれ量を推定し、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

（７） （１）～（６）のいずれかに記載の軸ずれ推定装置において、
前記推定部は、所定の条件を満たした場合に前記軸ずれ量の推定結果を更新し、
前記所定の条件は、前記車両の所定距離以上の走行において前記傾きに基づく前記軸ずれ量の変動量が閾値以下であることである、
軸ずれ推定装置。

（７）によれば、路面のうち車両が走行した部分や仮想平面が作成された部分の傾きがほぼ一定であった場合に軸ずれ量の推定結果を更新できるため、路面のうち車両が位置している部分と路面のうち仮想平面が作成された部分とが平行でない状態では軸ずれ量の推定結果を更新しないようにし、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

（８） （１）～（３）のいずれかに記載の軸ずれ推定装置において、
前記平面作成部は、あるタイミングにおける前記認識結果から、前記路面の第１仮想平面（仮想平面３０Ａ）と、前記第１仮想平面との角度差が閾値以下であり前記路面のうち前記車両に対して前記第１仮想平面より遠方の部分の第２仮想平面（仮想平面３０Ｂ）と、を作成し、
前記推定部は、前記路面のうち前記第１仮想平面に対応する部分に前記車両が存在するタイミングで作成した第３仮想平面（仮想平面３０Ｃ）に基づいて前記軸ずれ量を推定する、
軸ずれ推定装置。

（８）によれば、路面のうち車両が位置している部分と路面のうち第３仮想平面を作成する部分とが平行となるため、車載センサの軸ずれを精度よく推定することができる。

（９） （８）に記載の軸ずれ推定装置であって、
前記第３仮想平面は、前記路面のうち前記第２仮想平面に対応する部分の仮想平面である、
軸ずれ推定装置。

（１０） （８）又は（９）に記載の軸ずれ推定装置であって、
前記推定部は、前記基準平面に対する前記第３仮想平面の傾きに基づいて前記軸ずれ量を推定する、
軸ずれ推定装置。

１ 車両
１７ ライダ（レーザレーダ）
３０ 路面
３０Ａ～３０Ｃ 仮想平面
５０ 路面認識部
５１ 平面作成部
５２ 推定部
５５ 軸ずれ推定部（推定装置）

Claims (10)

1. 車両に設置されたレーザレーダにより路面を認識する路面認識部と、
   前記車両に搭載された車載センサの軸ずれ量を推定する推定部とを備える、前記車載センサの軸ずれ推定装置において、
   前記路面認識部の認識結果から前記路面の仮想平面を作成する平面作成部を備え、
   前記推定部は、前記レーザレーダの基準平面に対する前記仮想平面の傾きに基づいて、前記軸ずれ量を推定する、
   軸ずれ推定装置。
2. 請求項１に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記平面作成部は、前記路面上の３つ以上の点を検出し、前記３つ以上の点に基づく前記仮想平面を作成する、
   軸ずれ推定装置。
3. 請求項２に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記３つ以上の点は、前記路面上の反射強度が所定値以上の点である、
   軸ずれ推定装置。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記推定部は、前記平面作成部において前記仮想平面が複数作成される場合に、前記車両からの距離が最も近い前記仮想平面に基づいて前記軸ずれ量を推定する、
   軸ずれ推定装置。
5. 請求項１～３のいずれか１項に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記推定部は、前記平面作成部において前記仮想平面が複数作成される場合に、前記仮想平面のそれぞれから推定した前記軸ずれ量の平均を算出する、
   軸ずれ推定装置。
6. 請求項５に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記平均は、前記車両に近い前記仮想平面から推定した前記軸ずれ量ほど高い加重を設定した加重平均である、
   軸ずれ推定装置。
7. 請求項１～６のいずれか１項に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記推定部は、所定の条件を満たした場合に前記軸ずれ量の推定結果を更新し、
   前記所定の条件は、前記車両の所定距離以上の走行において前記傾きに基づく前記軸ずれ量の変動量が閾値以下であることである、
   軸ずれ推定装置。
8. 請求項１～３のいずれか１項に記載の軸ずれ推定装置において、
   前記平面作成部は、あるタイミングにおける前記認識結果から、前記路面の第１仮想平面と、前記第１仮想平面との角度差が閾値以下であり前記路面のうち前記車両に対して前記第１仮想平面より遠方の部分の第２仮想平面と、を作成し、
   前記推定部は、前記路面のうち前記第１仮想平面に対応する部分に前記車両が存在するタイミングで作成した第３仮想平面に基づいて前記軸ずれ量を推定する、
   軸ずれ推定装置。
9. 請求項８に記載の軸ずれ推定装置であって、
   前記第３仮想平面は、前記路面のうち前記第２仮想平面に対応する部分の仮想平面である、
   軸ずれ推定装置。
10. 請求項８又は９に記載の軸ずれ推定装置であって、
    前記推定部は、前記基準平面に対する前記第３仮想平面の傾きに基づいて前記軸ずれ量を推定する、
    軸ずれ推定装置。

Images