JP5892129B2 - 道路形状認識方法、道路形状認識装置、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、車両が走行中の道路形状を認識する技術に関する。

従来、車両前方または側方の所定角度に渡り、例えば光波、ミリ波などの送信波を照射し、その反射波を受信することによって検出した路側物の位置に基づいて、車両が走行中の道路形状を認識する道路形状認識装置が知られている（例えば、特許文献１〜３参照）。

特許第３４１７３７５号公報 特開２０１２−２４２９３４号公報 特開２０１２−２４２９３５号公報

しかしながら、従来の道路形状認識装置では、例えばガードレールや植込みなどの構造物である分離帯や塀やブロック等のように、連続的に路側物の位置を検出可能なシーンにおいては、道路形状を認識することが可能であるが、例えば街路樹やビル建物等のように、不連続的に路側物の位置を検出するシーンにおいては、認識精度が極端に低下してしまうという問題があった。また、そもそも土手等のように路側物が存在しないシーンにおいては、道路形状を認識することができない。

これに対し、カメラを用いた周知の白線検出技術を用いて、道路形状を認識することも考えられるが、例えば白線が消えかかっているシーンにおいては、認識精度が極端に低下してしまい、そもそも白線が存在しないシーンにおいては、道路形状を認識することができない。

本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、レーダおよびカメラを用いた道路形状認識において、その認識精度を向上させるための技術の提供を目的とする。

上記目的を達成するためになされた本発明の道路形状認識方法は、第１の認識工程と、第２の認識工程と、道路形状特定工程と、を備える。
第１の認識工程は、車載レーダによる検出情報に基づいて検出された路側物の位置から、車両に対する左右それぞれの路端形状を認識する。

第２の認識工程は、車載カメラによる撮像画像に基づいて検出された車線境界線（例えば白線等）の位置から、車両に対する左右それぞれの車線境界線の形状である車線形状を認識する。

そして、道路形状特定工程は、第１の認識工程により認識した路端形状と第２の認識工程により認識した車線形状とを左右毎に比較し、その比較結果に基づいて道路形状（車両が走行中の道路形状）を特定する。

このような構成では、車載レーダと車載カメラとの両方の検出に基づく認識結果を用い、また車両に対する左右両方の認識結果を用いて、車両が走行中の道路形状を特定するため、車載レーダおよび車載カメラのそれぞれが異なる不得手なシーンにおいて、一方の認識結果を他方の認識結果が補完可能となり、また左右一方の認識結果を他方の認識結果が補完可能となる。

したがって、本発明の道路形状認識方法によれば、車載レーダと車載カメラとの両方の検出に基づく認識結果を比較し、また車両に対する左右両方の認識結果を比較して、その比較結果に基づき好適に道路形状を特定することができ、その結果、認識精度を向上させることができる。

また、本発明の道路形状認識装置は、車両に搭載され、第１の認識手段（前述の第１の認識工程に相当）と、第２の認識手段（前述の第２の認識工程に相当）と、道路形状特定手段と、を備える。

そして、道路形状特定手段は、第１の認識手段により認識した路端形状と第２の認識手段により認識した車線形状との一致度が高いか否かを左右毎に判定し、その判定結果に応じた異なる方法により道路形状を特定する。

このような構成では、前述と同様の理由により、車載レーダおよび車載カメラのそれぞれが異なる不得手なシーンにおいて、一方の認識結果を他方の認識結果が補完可能となり、また左右一方の認識結果を他方の認識結果が補完可能となる。

したがって、本発明の道路形状認識装置によれば、車載レーダと車載カメラとの両方の検出に基づく認識結果に対する一致度を判定し、また車両に対する左右両方の認識結果に対する一致度を判定して、その判定結果に基づき好適に道路形状を特定することができ、その結果、認識精度を向上させることができる。

また、本発明は、プログラムとして市場に流通させることができる。具体的には、コンピュータを、上記の第１の認識手段、第２の認識手段および道路形状特定手段として機能させるためのプログラムである。

このプログラムは、１ないし複数のコンピュータに組み込まれることにより、本発明の道路形状認識装置によって奏する効果と同等の効果を得ることができる。なお、本発明のプログラムは、記録装置としてコンピュータに組み込まれるＲＯＭやフラッシュメモリ等に記憶され、これらＲＯＭやフラッシュメモリ等からコンピュータにロードされて用いられてもよいし、ネットワークを介してコンピュータにロードされて用いられてもよい。

また、上記のプログラムは、コンピュータにて読み取り可能なあらゆる形態の記録装置（記録媒体）に記録されて用いられてもよい。この記録媒体としては、例えば、持ち運び可能な半導体メモリ（例えばＵＳＢメモリやメモリカード（登録商標））等が含まれる。

（ａ）は、道路形状認識装置１の構成を例示するブロック図であり、（ｂ）は、車両制御システム１０の構成を例示するブロック図である。 道路形状認識装置１の制御部５が実行する道路形状特定処理の内容を例示するフローチャートである。 車載レーダ２による検出情報だけに基づいて道路形状（路端形状）を特定しにくいシーンを例示する説明図である。 路端形状と車線形状とが同一範囲内とならないシーンを例示する説明図である。 推定Ｒの補正方法を説明するためのイメージ図である。 分割領域を説明するためのイメージ図である。 道路形状認識装置１の制御部５が実行する領域設定処理の内容を例示するフローチャートである。

＜第１実施形態＞
以下に、本発明の第１実施形態を図面と共に説明する。
なお、本発明は、下記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、下記の実施形態の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略した態様も本発明の実施形態である。また、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される発明の本質を逸脱しない限度において考え得るあらゆる態様も本発明の実施形態である。また、下記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。

＜道路形状認識装置の構成＞
図１（ａ）に示す道路形状認識装置１は、車両に搭載され、自車両（道路形状認識装置１が搭載された車両）が走行中の道路形状を認識する装置であって、車載レーダ２と、車載カメラ３と、記憶部４と、制御部５と、走行状態センサ６と、を備える。

本実施形態の車載レーダ２は、ミリ波を利用して物標を検出するためのミリ波レーダであって、自車両の前側における中央（先端位置）に取り付けられている。このミリ波レーダは、ミリ波を水平面内でスキャンしながら自車両から前方および側方に向けて送信し、反射してきたミリ波を受信することによって得られる送受信データを、レーダ信号（本実施形態では、ミリ波の受信強度を示す情報を含む）として制御部５へ送信する。なお、車載レーダ２としては、このようなミリ波レーダに限らず、周知のレーザレーダや超音波レーダ等を用いることもできる。また、車載レーダ２の設置数は、１台であってもよいし複数台であってもよい。

本実施形態の車載カメラ３は、１台のＣＣＤカメラからなる単眼カメラであり、自車両の前側における中央に取り付けられている。この単眼カメラは、ＣＣＤカメラで撮像した画像のデータを、画像信号（本実施形態では、各画素の輝度を示す情報を含む）として制御部５へ送信する。なお、車載カメラ３としては、このような単眼カメラに限らず、周知のステレオカメラ等を用いることもできる。また、車載カメラ３の設置数は、１台であってもよいし複数台であってもよい。

記憶部４は、各種データやプログラム等を記憶する不揮発性メモリである。
制御部５は、道路形状認識装置１を統括制御する電子制御装置であって、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備える。また、制御部５は、機能的構成として、左右形状認識部２１，３１と、信頼度判定部２２，３２と、道路形状特定部５０と、を備える。制御部５のＣＰＵは、ＲＯＭまたは記憶部４に記憶されているプログラムに基づいて、ＲＡＭをワークエリアとして用い、左右形状認識部２１，３１、信頼度判定部２２，３２および道路形状特定部５０としての機能を実現するための各種処理を実行する。また、制御部５は、ＣＰＵのマスタクロックに基づく一定時間毎に、車載レーダ２からのレーダ信号および車載カメラ３からの画像信号を取り入れる。

走行状態センサ６は、自車両の走行状態を検出する複数のセンサによって構成される。複数のセンサとしては、例えば自車両の速度（車速）を検出する車速センサや、自車両の加速度を検出する加速度センサ、自車両の操舵角を検出する操舵角センサ、自車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサなどが用いられる。

車載レーダ２に接続された左右形状認識部２１は、まず、車載レーダ２から送信されるレーダ信号（車載レーダ２による検出情報）に基づいて、物標を検出する。具体的には、この左右形状認識部２１は、レーダ信号に基づいて、まず、自車両から物標までの直線距離と、その物標の水平方向位置（角度位置）と、を算出（特定）する。

そして、左右形状認識部２１は、これらの算出値に基づき、自車両に対する物標の位置座標を検出点として算出（特定）する。続いて、左右形状認識部２１は、その物標の検出点の連続性、自車両に対する位置、時系列的変化などに基づき、その物標が路側物であるか否かを判定する。なお、左右形状認識部２１は、自車両に対する左右それぞれについて、この路側物の判定を行い、これら左右毎に路側物の構成要素（走行道路に面した側の位置座標）として検出できた検出点の数を示す情報（以下「路側物検出数情報」という）を信頼度判定部２２へ受け渡す。

そして、左右形状認識部２１は、その物標を路側物として検出できた場合に、その路側物の位置に基づいて、自車両の走行道路における道路端の形状としての路端形状を認識する。左右形状認識部２１は、自車両に対する左右それぞれについて、この路端形状の認識を行い、左右両方の路端形状を認識できた場合は、これら左右毎に路端形状を示す情報（以下「路端形状情報」という）を道路形状特定部５０へ受け渡す。なお、左右形状認識部２１は、左右両方の路端形状を認識できなかった場合は、認識できなかった方（一方または両方）を特定する情報（以下「路端未認識情報」という）を道路形状特定部５０へ受け渡す。また、本実施形態の路端形状情報は、前述の路側物検出数情報における個々の検出点（位置座標）の集合を示す情報である。

車載レーダ２に接続された信頼度判定部２２は、車載レーダ２からのレーダ信号および左右形状認識部２１からの路側物検出数情報に基づき、左右形状認識部２１による路端形状の認識結果に対する信頼度（以下「第１の信頼度」という）を判定する。信頼度判定部２２は、自車両に対する左右それぞれについて、この第１の信頼度の判定を行い、これら左右毎に第１の信頼度を示す情報（以下「第１の信頼度情報」という）を道路形状特定部５０へ受け渡す。

この第１の信頼度は、例えば、路側物検出数情報で示される検出点の数が多いほど、第１の信頼度が高く設定され、レーダ信号で示されるミリ波の受信強度が大きいほど、第１の信頼度が高く設定される。逆に、上記検出点の数が少ないほど、第１の信頼度が低く設定され、上記受信強度が小さいほど、第１の信頼度が低く設定される。

一方、車載カメラ３に接続された左右形状認識部３１は、まず、車載カメラ３から送信される画像信号（車載カメラ３による撮像画像）に基づいて、撮像画像における水平ライン毎にエッジ点を検出する。具体的には、この左右形状認識部２１は、画像信号に基づいて、まず、撮像画像における水平ライン毎に、有効画素値が所定の閾値以上のレベル差を伴って変化する点をエッジ点として抽出し、自車両からエッジ点までの直線距離と、そのエッジ点の水平方向位置（角度位置）と、を算出（特定）する。

そして、左右形状認識部３１は、これらの算出値に基づき、自車両に対するエッジ点の位置座標を検出点として算出（特定）する。続いて、左右形状認識部２１は、そのエッジ点の検出点の連続性、自車両に対する位置、時系列的変化などに基づき、そのエッジ点が車線境界線（例えば白線等）であるか否かを判定する。なお、左右形状認識部２１は、自車両に対する左右それぞれについて、この車線境界線の判定を行い、これら左右毎に車線境界線の構成要素（走行道路側における複数のエッジ点の位置座標）として検出できた検出点の数を示す情報（以下「エッジ検出数情報」という）を信頼度判定部３２へ受け渡す。

そして、左右形状認識部３１は、複数のエッジ点を車線境界線として検出できた場合に、これらエッジ点の位置に基づいて、自車両の走行道路を規定する車線境界線の形状としての車線形状を認識する。左右形状認識部３１は、自車両に対する左右それぞれについて、この車線形状の認識を行い、左右両方の車線形状を認識できた場合は、これら左右毎に車線形状を示す情報（以下「車線形状情報」という）を道路形状特定部５０へ受け渡す。なお、左右形状認識部３１は、左右両方の車線形状を認識できなかった場合は、認識できなかった方（一方または両方）を特定する情報（以下「車線未認識情報」という）を道路形状特定部５０へ受け渡す。

また、本実施形態の車線形状情報は、前述のエッジ検出数情報における個々の検出点（エッジ点の位置座標）の集合を示す情報である。詳細には、本実施形態の車線形状情報は、例えば、左右一方において、車線境界線が１本ではなく、複数存在する場合や、ゼブラゾーンのように所定の領域内に複数の白線等が斜め方向に配置されている場合等は、走行道路に最も近い内側の白線等を車線境界線とし、その車線境界線におけるさらに内側のエッジ点の位置座標の集合を示す情報である。

車載カメラ３に接続された信頼度判定部３２は、車載カメラ３からの画像信号および左右形状認識部３１からのエッジ検出数情報に基づき、左右形状認識部３１による車線形状の認識結果に対する信頼度（以下「第２の信頼度」という）を判定する。信頼度判定部３２は、自車両に対する左右それぞれについて、この第２の信頼度の判定を行い、これら左右毎に第２の信頼度を示す情報（以下「第２の信頼度情報」という）を道路形状特定部５０へ受け渡す。

この第２の信頼度は、例えば、エッジ検出数情報で示される検出点の数が多いほど、第２の信頼度が高く設定され、画像信号で示される各画素の輝度のレベル差（コントラスト）が大きいほど、第１の信頼度が高く設定される。逆に、上記検出点の数が少ないほど、第１の信頼度が低く設定され、上記コントラストが小さいほど、第１の信頼度が低く設定される。

＜道路形状特定処理＞
次に、制御部５が道路形状特定部５０としての機能を実現するために実行する処理（以下「道路形状特定処理」という）について、図２のフローチャートを用いて説明する。なお、図２に示す処理は、所定サイクルで繰り返し実行される。以下、道路形状特定処理を実行する制御部５を道路形状特定部５０と称して説明する。

本処理が開始されると、Ｓ１１０では、道路形状特定部５０は、車載レーダ２および車載カメラ３（以下「両センサ２，３」とも言う）にそれぞれ接続された左右形状認識部２１，３１による認識結果を取得する。具体的には、左右形状認識部２１から路端形状情報および路端未認識情報の少なくとも一つの情報を受け取り、左右形状認識部３１から車線形状情報および車線未認識情報の少なくとも一つの情報を受け取る。

続くＳ１２０では、道路形状特定部５０は、両センサ２，３にそれぞれ接続された信頼度判定部２２，３２による判定結果を取得する。具体的には、信頼度判定部２２から左右両方の路端形状の認識結果に関する第１の信頼度情報を受け取り、信頼度判定部３２から左右両方の車線形状の認識結果に関する第２の信頼度情報を受け取る。

そして、Ｓ１３０では、道路形状特定部５０は、Ｓ１１０において左右形状認識部２１，３１から受け取った情報に路端未認識情報および車線未認識情報のいずれもが含まれていないことを条件に、路端形状情報で示される路端形状と、車線形状情報で示される車線形状とが同一形状として許容できる範囲内（以下「同一範囲内」という）であるか否かを、左右それぞれについて個別に判断する。

具体的には、自車両に対して、左の路端形状と左の車線形状とが同一範囲内であり、且つ、右の路端形状と右の車線形状とが同一範囲内であると判断した場合には、Ｓ１４０に移行し、それ以外の場合には、Ｓ１６０に移行する。本実施形態では、左右両方について、それぞれ路端形状を規定する複数の検出点（路側物）と、車線形状を規定する複数の検出点（車線境界線）との位置座標Ｘ（水平方向（車幅方向）の位置座標）を、位置座標Ｙ（走行方向（車長方向）の位置座標）が同一のもの同士比較し、例えば両者の差分値について、複数の異なる位置座標Ｙ間で変動幅が所定の基準幅よりも小さい場合には、両者の形状が同一範囲内である（一致度が高い）と判断し、上記変動幅が上記基準幅よりも大きい場合には、両者の形状が同一範囲内でない（一致度が低い）と判断する。

Ｓ１４０では、道路形状特定部５０は、Ｓ１２０において信頼度判定部２２，３２から受け取った情報（第１の信頼度情報、第２の信頼度情報）で示される信頼度（第１の信頼度、第２の信頼度）を用い、左の路端形状と左の車線形状とを加重平均した左側形状と、右の路端形状と右の車線形状とを加重平均した右側形状とを特定する（つまり、左右両方の境界形状を特定する）。

本実施形態では、左の路端形状の認識結果に対する第１の信頼度と、左の車線形状の認識結果に対する第２の信頼度とを比較し、これらの信頼度の大きさに基づく重み付けをそれぞれ位置座標Ｙが同一の位置座標Ｘに加えて、両者を平均した位置座標Ｘ（位置座標Ｙはそのまま）によって、新たな左側形状を特定する。また、右の路端形状の認識結果に対する第１の信頼度と、右の車線形状の認識結果に対する第２の信頼度とを用いて、同様の方法によって新たな右側形状を特定する。

そして、続くＳ１５０では、道路形状特定部５０は、Ｓ１４０において特定した左側形状と右側形状との平均形状を、自車両が走行中の道路形状として特定し、Ｓ１１０に戻る。本実施形態では、左側形状と右側形状とのそれぞれ位置座標Ｙが同一の位置座標Ｘについて、両者を平均した位置座標Ｘ（位置座標Ｙはそのまま）によって、道路形状を特定する。

このように、Ｓ１４０〜Ｓ１５０では、道路形状特定部５０は、左側の路端形状と車線形状との加重平均による平均形状を左側形状、右側の路端形状と車線形状との加重平均による平均形状を右側形状とし、これら左側形状と右側形状との平均形状を道路形状として特定しているが、これに限定されずに各種の方法が採用され得る。

例えば、道路形状特定部５０は、左側の路端形状および車線形状の少なくとも一方を左側形状、右側の路端形状および車線形状の少なくとも一方を右側形状としてもよい。この場合、例えば、左右それぞれについて第１の信頼度と第２の信頼度とを比較し、路端形状および車線形状のうち、その信頼度の高い方をそれぞれ左側形状および右側形状として特定してもよい。

また例えば、道路形状特定部５０は、第１の信頼度と第２の信頼度との総和を左右毎に算出して、その算出結果に基づく重み付けをそれぞれに加えた左側形状と右側形状との平均形状を道路形状として特定してもよい。

一方、Ｓ１６０では、道路形状特定部５０は、左の路端形状と左の車線形状とが同一範囲内であり、且つ、右の路端形状と右の車線形状とが同一範囲内でない、又は、左の路端形状と左の車線形状とが同一範囲内でなく、右の路端形状と右の車線形状とが同一範囲内であるというように、左右一方の形状が同一範囲内であるか否かを判断する。そして、このように左右一方の形状が同一範囲内である（一致度が高い）と判断した場合には、Ｓ１７０に移行し、左右いずれの形状も同一範囲内でない（一致度が低い）と判断した場合には、Ｓ１１０に戻る。なお、ここでの判断方法は、既述のとおりであるため、説明を省略する。

Ｓ１７０では、道路形状特定部５０は、Ｓ１２０において信頼度判定部２２，３２から受け取った情報（第１の信頼度情報、第２の信頼度情報）で示される信頼度（第１の信頼度、第２の信頼度）を用い、Ｓ１６０において同一範囲内である方の路端形状と車線形状とを、加重平均した同一側形状を特定する。なお、ここでは、これに限定されずに、例えば、Ｓ１６０において同一範囲内である方の路端形状および車線形状の少なくとも一方の形状、あるいは両者を単純平均した形状を、同一側形状として特定してもよい。

続くＳ１８０では、道路形状特定部５０は、Ｓ１１０において左右形状認識部２１，３１から受け取った情報に、路端未認識情報および車線未認識情報の少なくとも一方が含まれているか否かを判断する。つまり、Ｓ１６０において同一範囲内でない方の路端形状および車線形状の少なくとも一方が左右形状認識部２１，３１によって認識できなかったかどうかを判断する。そして、このように少なくとも一方が認識できなかった場合には、Ｓ２１０に移行し、両方とも認識できた場合には、Ｓ１９０に移行する。

Ｓ１９０では、道路形状特定部５０は、Ｓ１６０において同一範囲内でない方の路端形状および車線形状を非同一側形状とし、この非同一側形状としての路端形状および車線形状のそれぞれについて、Ｓ１７０において特定した同一側形状と相関性を比較する。なお、ここでの相関性とは、例えば向き（方向）の同一性や形状の類似性（但し、一致度ほど厳格でない）等によって表される。

続くＳ２００では、道路形状特定部５０は、Ｓ１９０における比較結果に基づいて、非同一側形状としての路端形状および車線形状のうち、相関性が高い方を相関形状として特定し、Ｓ２４０に移行する。なお、この場合に移行するＳ２４０では、Ｓ１７０において特定した同一側形状の方が信頼性は高いため、相関形状よりもこの同一側形状の方に大きい重み付けを加えて、左右両方の形状を加重平均することにより道路形状を特定し、Ｓ１１０に戻る。

一方、Ｓ１６０において同一範囲内でない方の路端形状および車線形状の少なくとも一方が認識できなかった場合に移行するＳ２１０では、これら路端形状および車線形状のうち一方だけが認識できなかったかどうかを判断する。そして、このように一方だけが認識できなかった場合には、Ｓ２３０に移行し、両方とも認識できなかった場合には、Ｓ２２０に移行する。

Ｓ２２０では、Ｓ１７０において特定した同一側形状を道路形状として特定し、Ｓ１１０に戻る。
Ｓ２３０では、Ｓ２１０において認識できた方の結果を非同一側形状として採用（特定）し、Ｓ２４０に移行する。なお、この場合に移行するＳ２４０においても、Ｓ１７０において特定した同一側形状の方が信頼性は高いため、非同一側形状よりもこの同一側形状の方に大きい重み付けを加えて、左右両方の形状を加重平均することにより道路形状を特定し、Ｓ１１０に戻る。

＜効果＞
以上説明したように、道路形状認識装置１では、車載レーダ２に接続された左右形状認識部２１が、車載レーダ２による検出情報に基づいて検出された路側物の位置から、自車両に対する左右それぞれの路端形状を認識する。また、車載カメラ３に接続された左右形状認識部３１が、車載カメラ３による撮像画像に基づいて検出された車線境界線（例えば白線等）の位置から、自車両に対する左右それぞれの車線境界線の形状である車線形状を認識する。

そして、道路形状特定部５０が、左右形状認識部２１により認識した路端形状と左右形状認識部３１により認識した車線形状とを左右毎に比較し（詳しくは、一致度が高いか否かを左右毎に判定し）、その比較結果（詳しくは、判定結果）に基づいて道路形状（車両が走行中の道路形状）を特定する。

このような構成では、車載レーダ２と車載カメラ３との両方の検出に基づく認識結果を用い、また自車両に対する左右両方の認識結果を用いて、自車両が走行中の道路形状を特定するため、車載レーダ２および車載カメラ３のそれぞれが異なる不得手なシーンにおいて、一方の認識結果を他方の認識結果が補完可能となり、また左右一方の認識結果を他方の認識結果が補完可能となる。

したがって、道路形状認識装置１によれば、車載レーダ２と車載カメラ３との両方の検出に基づく認識結果を比較し（詳細には、一致度に基づく判定を行い）、また車両に対する左右両方の認識結果を比較して（詳細には、一致度に基づく判定を行って）、その結果に基づき好適に道路形状を特定することができ、その結果、認識精度を向上させることができる。

なお、車載レーダ２が不得手なシーンとしては、例えば、自車両の隣接車線を他車両が走行しているシーン（図３（ａ）参照）や、土手等のように路側物が存在しないシーン（図３（ｂ）参照）や、街路樹やビル建物等のように、不連続的に路側物の位置を検出するシーン等が挙げられる。また、車載カメラ３が不得手なシーンとしては、例えば、白線等が消えかかっているシーンや、そもそも白線等が存在しないシーン、夜間や曇りや雨等、暗いなかで自車両が走行するシーン等が挙げられる。

また、道路形状特定部５０は、一致度が左右の少なくとも一方において高いと判定した場合に限り、道路形状を特定することで、一致度が左右の両方において低いと判定した場合には、道路形状を特定しないため、認識精度の低下を容易に抑制することができる。

また、道路形状特定部５０は、一致度が左右の両方において高いと判定した場合、左側の路端形状および車線形状の少なくとも一方あるいは両者の平均形状を左側形状、右側の路端形状および車線形状の少なくとも一方あるいは両者の平均形状を右側形状とし、これら左側形状と右側形状との平均形状を道路形状として特定する。このようにすることで、車載レーダ２と車載カメラ３とのそれぞれの検出に基づく認識結果に対する誤差が分散されるため、道路形状の認識精度を向上させることができる。

また、道路形状認識装置１では、車載レーダ２に接続された信頼度判定部２２が、車載レーダ２の検出情報に基づいて左右形状認識部２１による路端形状の認識結果に対する第１の信頼度を左右毎に判定する。また、車載カメラ３に接続された信頼度判定部３２が、車載カメラ３の検出情報に基づいて左右形状認識部３１による車線形状の認識結果に対する第２の信頼度を左右毎に判定する。

そして、道路形状特定部５０は、第１の信頼度と第２の信頼度とに基づく重み付けを左右それぞれに加えた路端形状および車線形状を、左側形状および右側形状として特定する。つまり、左右それぞれに対する車載レーダ２および車載カメラ３の検出に係る信頼度に基づいて、左右それぞれの形状に重み付けを行うことにより、加重平均した形状をそれぞれ左側形状および右側形状とし、これら左側形状および右側形状の平均形状を道路形状として特定する。このように信頼度を反映させることで、道路形状の認識精度をより向上させることができる。

また、道路形状特定部５０は、一致度が左右の一方だけにおいて高いと判定した場合、その一方を同一側形状、他方を非同一側形状とし、非同一側形状としての路端形状および車線形状のうち、同一側形状との相関性が高い方を相関形状として、同一側形状と相関形状との平均形状を道路形状として特定する。

つまり、左側形状および右側形状のうち、一致度が高い方が同一側形状となり、一致度が低い方である非同一側形状のうち、この同一側形状と相関性が高い方が相関形状となり、これら同一側形状と相関形状とを平均した形状を道路形状として特定する。このように、非同一側形状のうち、同一側形状と相関性が低い方の形状を反映させないことで、道路形状の認識精度の低下を好適に抑制することができる。

なお、例えば図４に示すように、自車両の前方で走行道路が分岐するようなシーンにおいて、右側の路端形状と車線形状とが一致度の高い方（同一範囲内）である同一側形状となり、左側の路端形状と車線形状とが同一範囲内でない非同一側形状となる。また、この場合、非同一側形状のうち、左側の車線形状（自車に近い方の左側の白線形状）が、右側の同一側形状との相関性が高い相関形状となる。

また、道路形状特定部５０は、相関形状よりも同一側形状に重み付けを加えた同一側形状と相関形状との平均形状を道路形状として特定する。つまり、非同一側形状（相関形状）よりも同一側形状の方が信頼度は高いので、同一側形状に大きな重み付けを行うことにより、加重平均した形状を道路形状として特定する。このように信頼度を反映させることによっても、道路形状の認識精度をより向上させることができる。

また、道路形状特定部５０は、左右形状認識部２１，３１のうち一方だけが非同一形状を認識できた場合、その認識できた方の非同一側形状を相関形状に準用する。つまり、車載レーダ２および車載カメラ３のうち一方だけが左右いずれか一方において不得手なシーンの場合に、認識できた方の検出に基づく認識結果としての非同一側形状と、両方が認識できた方の検出結果に基づく認識結果としての同一側形状とを平均した形状を、道路形状として特定する。このようにすることで、道路形状の認識精度の低下、および道路形状認識の機会の減少を抑制することができる。さらに、非同一側形状よりも同一側形状に大きな重み付けを行うことにより、加重平均した形状を道路形状として特定することもできる。

また、道路形状特定部５０は、左右形状認識部２１，３１の両方が非同一側形状を特定できなかった場合、同一側形状を道路形状として特定する。つまり、車載レーダ２および車載カメラ３の両方が左右いずれか一方において不得手なシーンの場合に、両方が認識できて一致度が高い左右一方の検出に基づく認識結果としての同一側形状を道路形状として特定する。このようにすることでも、道路形状の認識精度の低下、および道路形状認識の機会の減少を抑制することができる。

＜適用例＞
次に、道路形状認識装置１の適用例について説明する。
図１（ｂ）に示す車両制御システム１０は、道路形状認識装置１を含む衝突防止ＥＣＵ１１と、ブレーキＥＣＵ１２と、エンジンＥＣＵ１３と、を備えている。これらＥＣＵ（Electronic Control Unitの略）１１〜１３は、車載ＬＡＮ１５を介して互いに通信可能に構成されており、各種情報や制御指令等を送受信し合うことで、例えば各々に接続されたセンサ類の検出情報を共有したり、他のＥＣＵと協調した車両制御を実現したりできる。

ブレーキＥＣＵ１２は、自車両の制動を制御する電子制御装置であって、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備える。具体的には、ブレーキＥＣＵ１２は、ブレーキ液圧回路に設けられた増圧制御弁および減圧制御弁を開閉するアクチュエータであるブレーキＡＣＴを、ブレーキペダルの踏込量を検出するセンサの検出値に応じて制御する。また、ブレーキＥＣＵ１２は、衝突防止ＥＣＵ１１からの指示に従い、自車両の制動力を増加減させるようにブレーキＡＣＴを制御する。

エンジンＥＣＵ１３は、エンジンの始動／停止、燃料噴射量、点火時期等を制御する電子制御装置であって、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える。具体的には、エンジンＥＣＵ１３は、吸気管に設けられたスロットルを開閉するアクチュエータであるスロットルＡＣＴを、アクセルペダルの踏込量を検出するセンサの検出値に応じて制御する。また、エンジンＥＣＵ１３は、衝突防止ＥＣＵ１１からの指示に従い、内燃機関の駆動力を増加減させるようにスロットルＡＣＴを制御する。

衝突防止ＥＣＵ１１は、いわゆるプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）としての機能を実現するための制御を行う電子制御装置であって、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える。具体的には、衝突防止ＥＣＵ１１は、車載レーダ２による検出情報と、車載カメラ３による撮像画像とに基づいて、自車両の前方に存在する注意物標（他車両や歩行者、障害物等）を認識し、その注意物標と自車両との相対位置および相対速度ベクトルから、自車両と注意物標との衝突可能性や衝突余裕時間（ＴＴＣ；Time To Collision）を算出する。そして、衝突可能性が高くなると、ＴＴＣが短くなるにつれて、運転者に対する警報を出力し、エンジンＥＣＵ１３への内燃機関の駆動力を減少させる指示を行い、また、ブレーキＥＣＵ１２へ自車両の制動力を増加させる指示を行う。

本実施形態では、衝突防止ＥＣＵ１１は、少なくとも道路形状認識装置１による認識結果に基づいて、自車両が走行中の道路形状が直線または直線に準じる形状（以下「直線形状」という）であると判定した場合、非直線形状であると判定した場合と比較して、制御のタイミングを早くする。これは、自車両が直線形状の道路を走行している場合、車両前方の注意物標が遠くに位置すると、例えば路側物等の静止物を注意物標として誤認識する可能性が比較的低く、その注意物標に対する認識精度が比較的高いためである。

これに対し、自車両が非直線形状の道路（カーブ）を走行している場合、車両前方の注意物標が遠くに位置すると、例えば路側物等の静止物を注意物標として誤認識する可能性が比較的高く、その注意物標に対する認識精度が比較的低くなる。このため、衝突防止ＥＣＵ１１は、少なくとも道路形状認識装置１による認識結果に基づいて、自車両が走行中の道路形状が非直線形状であると判定した場合、直線形状であると判定した場合と比較して、制御のタイミングを遅くする。なお、制御のタイミングとしては、衝突可能性やＴＴＣの算出開始タイミングや、エンジンＥＣＵ１３やエンジンＥＣＵ１３への指示タイミング等が挙げられる。

また、衝突防止ＥＣＵ１１は、衝突可能性やＴＴＣを算出する際に、自車両の走行予測軌跡を求める。具体的には、衝突防止ＥＣＵ１１は、走行状態センサ６による検出値に基づいて、自車両が現在の操舵角やヨーレートを維持し、且つ、現在の車速を継続すると仮定した場合に、自車両の速度ベクトルを曲率（本実施形態では曲率半径）で表すことで推定し、その推定結果（以下「推定Ｒ」という）を、自車両の走行予測軌跡として用いる。

本実施形態では、衝突防止ＥＣＵ１１は、道路形状認識装置１により認識された道路形状を用いて、この推定Ｒを補正することとしている。具体的には、図５に示すように、推定Ｒで示される自車両の進行方向が、道路形状認識装置１により認識された道路形状に沿うように補正する。これは、走行状態センサ６による検出値に基づいて推定Ｒ（補正前）が求められるためであり、例えば車両運転者のハンドル操作が短期間に変動する回数が多いと、そのハンドル操作に基づく操舵角に応じて推定Ｒ（補正前）が実際の走行予測軌跡を反映しない場合があるためである。

また本実施形態では、衝突防止ＥＣＵ１１は、このように補正した推定Ｒを用いて、自車両が走行中の道路形状を特定することもできる。具体的には、衝突防止ＥＣＵ１１は、補正後の推定Ｒが所定の第１基準値よりも大きい場合は、道路形状が直線形状であると判定し、制御タイミングを早くし、補正後の推定Ｒが所定の第２基準値よりも小さい場合は、道路形状が非直線形状（比較的大きいカーブ）であると判定し、制御タイミングを遅くしてもよい。

また本実施形態では、衝突防止ＥＣＵ１１は、注意物標の速度ベクトルに基づいて、注意物標が自車両の前方を横断していると判断し、このような横断物標に対するＴＴＣがゼロになるタイミングで、自車両の車幅に基づく閾値領域内に横断物標が位置することになるかどうかを判定する。そして、横断物標が閾値領域内に位置することになると判定した場合に、衝突可能性が高いと判断する。

この場合、衝突防止ＥＣＵ１１は、少なくとも道路形状認識装置１による認識結果に基づいて、道路形状が直線形状である（補正後の推定Ｒが大きい）と判定した場合、閾値領域を大きくすることによって、制御のタイミングを早くし、道路形状が非直線形状である（補正後の推定Ｒが小さい）と判定した場合、閾値領域を小さくすることによって、制御のタイミングを遅くしてもよい。

＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

前述した第１実施形態では、左右形状認識部２１が、路端形状情報として、路側物の検出点（位置座標）の集合を示す情報を、道路形状特定部５０へ受け渡し、左右形状認識部３１が、車線形状情報として、車線境界線の検出点（位置座標）の集合を示す情報を、道路形状特定部５０へ受け渡していた。

そして、道路形状特定部５０は、路端形状情報で示される位置座標と、車線形状情報で示される位置座標とを、自車両の走行方向の距離に対応する個々の検出点で比較し、全ての検出点での比較結果に基づいて、路端形状と車線形状との一致度等を判定していた。

これに対し、第２実施形態では、図６に示すように、自車両の走行方向において、例えば自車両から近い順に近距離、中距離、遠距離というように、予め自車両の走行方向の距離（以下、単に「距離」ともいう）に応じて、複数の分割領域を設定する。

具体的には、第２実施形態では、左右形状認識部２１，３１の少なくとも一方が、このような分割領域の大きさ（距離）を設定する。そして、左右形状認識部２１，３１の少なくとも一方（本実施形態では両方）が、検出対象（路側物、車線境界線）の検出点（位置座標）に基づいて、上記設定の分割領域毎の曲率を算出（近似）し、その算出結果をそれぞれ路端形状情報および車線形状情報として道路形状特定部５０へ受け渡す。

そして、道路形状特定部５０は、路端形状情報で示される曲率と、車線形状情報で示される曲率とを、自車両の走行方向の距離に対応する個々の分割領域で比較し、全ての分割領域での比較結果に基づいて、路端形状と車線形状との一致度等を判定する。

つまり、第２実施形態は、左右形状認識部２１，３１が、複数の分割領域の曲率によってそれぞれ路端形状および車線形状（これらを「境界形状」と総称する）を認識する点で、第１実施形態と大きく異なる。

なお、第２実施形態では、道路形状特定部５０は、認識結果として道路形状を示す情報を左右形状認識部２１，３１へ受け渡し、信頼度判定部２２，３２は、判定結果としての第１の信頼度情報および第２の信頼度情報を左右形状認識部２１，３１へ受け渡す。

＜領域設定処理＞
以下、制御部５が、左右形状認識部２１，３１の少なくとも一方としての機能を実現するために行う処理のうち、分割領域の大きさ（距離）を可変設定する領域設定処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、図７に示す処理は、所定サイクルで繰り返し実行される。以下、領域設定処理を実行する制御部５を左右形状認識部２３１と称して説明する。

本処理が開始されると、Ｓ３１０では、左右形状認識部２３１は、少なくとも道路形状特定部５０による処理結果に基づいて、道路形状が直線形状である（補正後の推定Ｒが大きい）か否かを判断する。そして、道路形状が直線形状であると判断した場合には、自車両が直進中であるとみなして、Ｓ３２０に移行し、道路形状が直線形状でないと判断した場合には、Ｓ３３０に移行する。

Ｓ３２０では、左右形状認識部２３１は、全ての分割領域の大きさ（距離）を可変設定するために予め用意されたカウンタの値（カウント値）を、上記距離を拡大するために加算し、Ｓ３５０に移行する。

Ｓ３３０では、左右形状認識部２３１は、少なくとも道路形状特定部５０による処理結果に基づいて、道路形状が非直線形状である（補正後の推定Ｒが小さい）か否かを判断する。そして、道路形状が非直線形状であると判定した場合には、自車両がカーブ走行中であるとみなして、Ｓ３４０に移行し、道路形状が直線形状でも非直線形状でもないと判断した場合には、車両がなだらかな道路を走行中であるとみなして、Ｓ３５０に移行する。

Ｓ３４０では、左右形状認識部２３１は、上記カウント値を、上記距離を縮小するために減算し、Ｓ３５０に移行する。
Ｓ３５０では、左右形状認識部２３１は、信頼度判定部２２，３２による判定結果に基づいて、道路形状特定部５０による道路形状の特定結果に対する信頼度が高いか否かを判断する。そして、この信頼度が高いと判断した場合には、Ｓ３６０に移行し、この信頼度が低いと判断した場合には、Ｓ３７０に移行する。なお、ここでの信頼度は、例えば第１の信頼度と第２の信頼度との総和等によって表すことができる。

Ｓ３６０では、左右形状認識部２３１は、上記カウント値を、上記距離を拡大するために加算し、Ｓ３８０に移行する。Ｓ３７０では、左右形状認識部２３１は、上記カウント値を、上記距離を縮小するために減算し、Ｓ３５０に移行する。

そして、Ｓ３８０では、左右形状認識部２３１は、Ｓ３１０〜Ｓ３７０の処理によって加減算したカウント値に基づいて、このカウント値が大きいほど、全ての分割領域の大きさ（距離）が拡大し、このカウント値が小さいほど、全ての分割領域の大きさ（距離）が縮小するように、分割領域における距離を可変設定し、Ｓ３１０に戻る。

＜効果＞
以上説明したように、第２実施形態では、左右形状認識部２３１は、検出対象の位置を車両の走行方向において予め設定された分割領域毎に検出（抽出）し、その抽出位置に基づいて分割領域毎の曲率を算出して、その算出結果に基づき複数の曲率よって境界形状を認識する。

このように複数の曲率によって境界形状を認識することで、検出位置の各座標によって境界形状を認識する場合と比較して、境界形状を単純化できる分、道路形状特定部５０の処理負担を軽減することができる。

また、左右形状認識部２３１は、道路形状特定部５０により特定された道路形状に応じて、分割領域における車両の走行方向の距離を可変設定する。
このように道路形状特定部５０により特定された道路形状をフィードバックさせて、分割領域（距離）を可変設定することにより、各分割領域における曲率の算出精度を向上させることができる。

また、左右形状認識部２３１は、道路形状が直線または直線に準じる形状（以下「直線形状」という）である場合、分割領域（距離）を拡大させ、道路形状が非直線形状である場合、分割領域（距離）を縮小させる。

このように分割領域（距離）を可変設定することにより、道路形状が直線形状である場合、複数の曲率によって道路形状を遠くの位置まで特定することができ、道路形状が非直線形状である場合、複数の曲率によって道路形状を近くの位置までしか特定できないものの、道路形状の認識精度の低下を好適に抑制することができる。

また、左右形状認識部２３１は、道路形状の特定結果に対する信頼度に応じて、分割領域における車両の走行方向の距離を可変設定する。具体的には、左右形状認識部２３１は、この信頼度が高い場合、分割領域（距離）を拡大させ、この信頼度が低い場合、分割領域（距離）を縮小させる。

このように分割領域（距離）を可変設定することにより、道路形状の特定結果に対する信頼度が高い場合、複数の曲率によって道路形状を遠くの位置まで特定することができ、道路形状の特定結果に対する信頼度が低い場合、複数の曲率によって道路形状を近くの位置までしか特定できないものの、道路形状の認識精度の低下を好適に抑制することができる。

＜他の実施形態＞
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、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。

例えば、上記実施形態の車両制御システム１０では、道路形状認識装置１による認識結果を利用する電子制御装置として、衝突防止ＥＣＵ１１を例に説明したが、これに限らず、道路形状認識装置１は、周知のオートクルーズコントロールシステムやレーンキーピングシステム等としての機能を実現するための制御を行う他の電子制御装置にも適用することができる。

１…道路形状認識装置、２…車載レーダ、３…車載カメラ、４…記憶部、５…制御部、６…走行状態センサ、１０…車両制御システム、１１…衝突防止ＥＣＵ、１２…ブレーキＥＣＵ、１３…エンジンＥＣＵ、１５…車載ＬＡＮ、２１，３１，２３１…左右形状認識部、２２，３２…信頼度判定部、５０…道路形状特定部。

Claims (14)

1. 車両が走行中の道路形状を認識する道路形状認識方法であって、
   車載レーダ（２）による検出情報に基づいて検出された路側物の位置から、前記車両に対する左右それぞれの路端形状を認識する第１の認識工程（２１）と、
   車載カメラ（３）による撮像画像に基づいて検出された車線境界線の位置から、前記車両に対する左右それぞれの車線境界線の形状である車線形状を認識する第２の認識工程（３１）と、
   前記第１の認識工程により認識した路端形状と前記第２の認識工程により認識した車線形状との一致度が高いか否かを前記左右毎に判定し、その判定結果に応じた異なる方法により前記道路形状を特定する道路形状特定工程（５０）と、
   を備えることを特徴とする道路形状認識方法。
2. 車両に搭載され、該車両が走行中の道路形状を認識する道路形状認識装置（１）であって、
   車載レーダ（２）による検出情報に基づいて検出された路側物の位置から、前記車両に対する左右それぞれの路端形状を認識する第１の認識手段（２１，５）と、
   車載カメラ（３）による撮像画像に基づいて検出された車線境界線の位置から、前記車両に対する左右それぞれの車線境界線の形状である車線形状を認識する第２の認識手段（３１，５）と、
   前記第１の認識手段により認識した路端形状と前記第２の認識手段により認識した車線形状との一致度が高いか否かを前記左右毎に判定し、その判定結果に応じた異なる方法により前記道路形状を特定する道路形状特定手段（５０，５）と、
   を備えることを特徴とする道路形状認識装置。
3. 前記道路形状特定手段は、前記一致度が前記左右の少なくとも一方において高いと判定した場合に限り、前記道路形状を特定することを特徴とする請求項２に記載の道路形状認識装置。
4. 前記道路形状特定手段は、前記一致度が前記左右の両方において高いと判定した場合、左側の前記路端形状および前記車線形状の少なくとも一方あるいは両者の平均形状を左側形状、右側の前記路端形状および前記車線形状の少なくとも一方あるいは両者の平均形状を右側形状とし、該左側形状と該右側形状との平均形状を前記道路形状として特定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の道路形状認識装置。
5. 前記検出情報に基づいて前記第１の認識手段による前記路端形状の認識結果に対する第１の信頼度を前記左右毎に判定する第１の信頼度判定手段（２２，５）と、
   前記撮像画像に基づいて前記第２の認識手段による前記車線形状の認識結果に対する第２の信頼度を前記左右毎に判定する第２の信頼度判定手段（３２，５）と、
   を備え、
   前記道路形状特定手段は、前記第１の信頼度と前記第２の信頼度とに基づく重み付けを左右それぞれに加えた前記路端形状および前記車線形状の平均形状を、前記左側形状および前記右側形状として特定することを特徴とする請求項４に記載の道路形状認識装置。
6. 前記道路形状特定手段は、前記一致度が前記左右の一方だけにおいて高いと判定した場合、該一方を同一側形状、他方を非同一側形状とし、該非同一側形状としての前記路端形状および前記車線形状のうち、前記同一側形状との相関性が高い方を相関形状として、前記同一側形状と前記相関形状との平均形状を前記道路形状として特定することを特徴とする請求項２ないし請求項５のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
7. 前記道路形状特定手段は、前記相関形状よりも前記同一側形状に大きい重み付けを加えた前記同一側形状と前記相関形状との平均形状を前記道路形状として特定することを特徴とする請求項６に記載の道路形状認識装置。
8. 前記道路形状特定手段は、前記第１の認識手段および前記第２の認識手段のうち一方だけが前記非同一側形状を認識できた場合、その認識できた方の前記非同一側形状を前記相関形状に準用することを特徴とする請求項６または請求項７に記載の道路形状認識装置。
9. 前記道路形状特定手段は、前記第１の認識手段および前記第２の認識手段の両方が前記非同一側形状を認識できなかった場合、前記同一側形状を前記道路形状として特定することを特徴とする請求項６ないし請求項８のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
10. 前記第１の認識手段および前記第２の認識手段の少なくとも一方を認識手段（２３１，５）、該認識手段によって認識される前記路端形状および前記車線形状の少なくとも一方を境界形状とし、
    前記認識手段は、検出対象の位置を前記車両の走行方向において予め設定された分割領域毎に検出し、その検出位置に基づいて前記分割領域毎の曲率を算出して、その算出結果に基づき複数の前記曲率によって前記境界形状を認識することを特徴とする請求項２ないし請求項９のいずれか１項に記載の道路形状認識装置。
11. 前記認識手段は、前記道路形状特定手段により特定された道路形状に応じて、前記分割領域における前記車両の走行方向の距離を可変設定することを特徴とする請求項１０に記載の道路形状認識装置。
12. 前記認識手段は、前記道路形状が直線または直線に準じる形状である場合、前記距離を拡大させ、前記道路形状が非直線形状である場合、前記距離を縮小させることを特徴とする請求項１１に記載の道路形状認識装置。
13. コンピュータを、請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の前記第１の認識手段、前記第２の認識手段および前記道路形状特定手段として機能させるためのプログラム。
14. コンピュータを、請求項２ないし請求項１２のいずれか１項に記載の前記第１の認識手段、前記第２の認識手段および前記道路形状特定手段として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。