JP6193819B2 - 走行区画線認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行区画線認識装置に関する。

従来、カメラを用いて自車両前方の画像を取得し、その画像から走行区画線を認識する走行区画線認識装置が知られている。この走行区画線認識装置は、画像における輝度変化に基づきエッジを抽出し、そのエッジを通る近似曲線を走行区画線として認識する。

特許文献１には、自車両が走行中の走行レーンにおいて、最初に近距離側の走行区画線を確定し、その近距離側の走行区画線を遠距離側に外挿して、遠距離側における走行区画線を認識する技術が開示されている。

特開平１０−３００４９４号公報

特許文献１記載の技術は、限られた走行区画線にしか適用できない。本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、上述した課題を解決できる走行区画線認識装置を提供することを目的とする。

本発明の走行区画線認識装置は、自車両の周囲の画像を取得する画像取得ユニットと、画像から走行区画線候補を抽出する走行区画線候補抽出ユニットと、走行区画線候補の確信度を算出する確信度算出ユニットと、確信度が所定の閾値以上である走行区画線候補を走行区画線として認識する走行区画線認識ユニットとを備える。

また、本発明の走行区画線認識装置は、走行区画線候補の中から、確信度が所定の閾値以上である一部を選択する選択ユニットと、自車両が走行中の道路における走行レーンの数、及び走行レーンの幅を含む走行レーン情報を取得する走行レーン情報取得ユニットと、画像と走行レーン情報とを照合し、走行レーン情報で規定される数の走行レーンのうち、自車両が走行中の走行レーンを特定する走行レーン特定ユニットと、（ａ）走行レーン特定ユニットで特定した走行レーンに自車両があり、且つ（ｂ）選択ユニットで選択した走行区画線候補がいずれかの走行区画線であるという条件の下で、走行レーン情報に基づき走行区画線の位置を推定する走行区画線位置推定ユニットとを備える。

さらに、本発明の走行区画線認識装置において、確信度算出ユニットは、走行区画線候補の位置と、走行区画線位置推定ユニットで推定した位置との距離が所定範囲内である場合、それ以外の場合よりも、その走行区画線候補の確信度を高くする。

本発明の走行区画線認識装置は、自車両が走行中の走行レーン以外の走行レーンを構成する走行区画線も精度よく認識することができる。

走行区画線認識装置１の構成を表すブロック図である。 走行区画線認識装置１が実行する処理を表すフローチャートである。 画像２０１において抽出した走行区画線候補２０３、２０５、２０７、２０９、２１１、２１３を表す説明図である。 図４Ａは走行レーン２１５が中央に位置する画像２０１を表す説明図であり、図４Ｂは走行レーン２１７が中央に位置する画像２０１を表す説明図であり、図４Ｃは走行レーン２１９が中央に位置する画像２０１を表す説明図である。 図５Ａは、自車両１０１が走行レーン２１５にあるという特定結果を表す説明図であり、図５Ｂは、自車両１０１が走行レーン２１７にあるという特定結果を表す説明図であり、図５Ｃは、自車両１０１が走行レーン２１９にあるという特定結果を表す説明図である。 図６Ａは走行区画線の推定位置を表す説明図であり、図６Ｂは画像２０１における、走行区画線の推定位置を表す説明図である。 図７Ａは立体物２２３、２２５を含む画像２０１を表す説明図であり、図７Ｂは走行レーン情報に含まれる、立体物２２３、２２５の情報を表す説明図である。 図８Ａは破線の態様の走行区画線２２７、２３１、及び連続した線の態様の走行区画線２２９、２３３を含む画像２０１を表す説明図であり、図８Ｂは走行レーン情報に含まれる、走行区画線２２７、２２９、２３１、２３３の態様に関する情報を表す説明図である。

以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
＜第１の実施形態＞
１．走行区画線認識装置１の構成
走行区画線認識装置１の構成を図１に基づき説明する。走行区画線認識装置１は車両に搭載される装置である。以下では、走行区画線認識装置１を搭載する車両を自車両１０１とする。

走行区画線認識装置１は、周知のコンピュータに後述する処理を実行するプログラムをインストールしたものである。走行区画線認識装置１は、機能的に、画像取得ユニット３、走行区画線候補抽出ユニット５、確信度算出ユニット７、走行区画線認識ユニット９、選択ユニット１１、走行レーン情報取得ユニット１３、走行レーン特定ユニット１５、走行区画線位置推定ユニット１７、及び類似度判断ユニット１９を備える。各ユニットが実行する処理は後述する。

なお、自車両１０１は、走行区画線認識装置１に加えて、カメラ１０３、ＧＰＳ１０５、通信ユニット１０７、記憶ユニット１０９、及び警報／車両制御部１１１を備える。カメラ１０３は自車両１０１の前方を撮影し、自車両１０１の前方を表す画像を作成する。その画像には、少なくとも、自車両１０１の前方における道路が含まれる。自車両１０１の前方を撮影した画像は、自車両の周囲の画像の一例である。

ＧＰＳ１０５は自車両１０１の位置情報を取得する。通信ユニット１０７は、他の車両や路側のインフラ等との間で通信を行う。記憶ユニット１０９は、周知のＨＤＤ（ハードディスクドライブ）から成り、後述する走行レーン情報、画像パターン等、走行区画線認識装置１の処理に用いられる情報を記憶する。

警報／車両制御部１１１は、走行区画線認識装置１が認識した走行区画線を用いて、周知の警報処理、及び車両制御処理を実行する。例えば、自車両１０１が走行区画線に接近し、走行レーンから逸脱する危険がある場合、警報処理を行う。また、上記の危険がある場合、自動操舵等の車両制御処理を実行する。

また、警報／車両制御部１１１は、走行区画線認識装置１が認識した走行区画線を用いて、自車両１０１が走行中の走行レーンに隣接する走行レーン（以下、隣接走行レーンとする）の位置を特定し、その隣接走行レーンに存在する他の車両、障害物等を検出する。そして、警報／車両制御部１１１は、自車両１０１が隣接走行レーンに車線変更をしようとするとき、その隣接走行レーンに他の車両や障害物があれば、警報処理を行う。

２．走行区画線認識装置１が実行する処理
走行区画線認識装置１が実行する処理を図２〜図６に基づき説明する。図２のステップ１では、画像取得ユニット３が、カメラ１０３を用いて、自車両１０１の前方を撮影し、画像を取得する。

ステップ２では、走行区画線候補抽出ユニット５が、前記ステップ１で取得した画像から走行区画線候補を周知の方法で抽出する。具体的には、以下のように行う。まず、前記ステップ１で取得した画像において、水平方向の走査線を設定する。次に、その走査線上に位置する各画素における輝度の微分値を算出し、さらにその微分値の絶対値をとる。走査線上の各画素のうち、微分値の絶対値が所定のエッジ閾値を超える部分を、エッジとして抽出する。

上記の処理を、画像において複数設定する走査線のそれぞれについて行う。その結果、自車両１０１の進行方向に沿って、複数のエッジが抽出される。抽出された複数のエッジを通る曲線をフィッティングにより算出する。この算出した曲線を走行区画線候補とする。

例えば、図３に示すように、前記ステップ１で取得した画像２０１において、走行区画線候補２０３、２０５、２０７、２０９、２１１、２１３を抽出する。
図２に戻り、ステップ３では、確信度算出ユニット７が、前記ステップ２で抽出した走行区画線候補の確信度を算出する。前記ステップ２で複数の走行区画線候補を抽出した場合はそれぞれの走行区画線候補について確信度を算出する。確信度は、走行区画線候補が実際に走行区画線である確からしさを表す指標である。確信度の算出は、具体的には以下のように行う。

まず、走行区画線候補の抽出に用いたエッジ（前記ステップ２参照）における輝度の微分値の絶対値に応じて、第１の確信度要素の値を決める。この第１の確信度要素の値は、エッジにおける輝度の微分値の絶対値が大きい（すなわち、走行区画線候補と周囲とのコントラストの差が大きい）ほど、大きい値となる。輝度の微分値の絶対値と第１の確信度要素の値との関係は、予め決められている。

次に、走行区画線候補の長さに応じて、第２の確信度要素の値を決める。この第２の確信度要素の値は、走行区画線候補が長いほど、大きい値となる。走行区画線候補の長さと第２の確信度要素の値との関係は、予め決められている。

最後に、第１の確信度要素と第２の確信度要素とを乗算して、確信度を算出する。
ステップ４では、選択ユニット１１が、前記ステップ２で抽出した走行区画線候補の中から、前記ステップ３で算出した確信度が所定の閾値以上である一部を選択する。以下では、選択した走行区画線候補を選択候補と呼ぶこともある。選択候補の数は適宜設定でき、単数であってもよいし、複数であってもよい。

ステップ５では、走行レーン情報取得ユニット１３が、記憶ユニット１０９から走行レーン情報を取得する。走行レーン情報は、場所ごとに、以下の事項を規定する情報である。

・走行レーンの数。
・各走行レーンの幅。
・走行区画線の態様（連続した線であるのか、破線であるのか等）。

・道路内又はその周囲に存在する立体物（例えば、側壁、中央分離帯、路肩部、街灯、標識、看板、建築物等）の種類と位置。
走行レーン情報取得ユニット１３は、ＧＰＳ１０５を用いて自車両１０１の位置を特定し、その特定した位置に対応する走行レーン情報を記憶ユニット１０９から取得する。

ステップ６では、走行レーン特定ユニット１５が、前記ステップ１で取得した画像と、前記ステップ５で取得した走行レーン情報とを照合する。そして、その照合結果に基づき、走行レーン情報で規定される数の走行レーンのうち、自車両１０１が走行中の走行レーンを特定する。

例えば、前記ステップ１で取得した画像２０１が図４Ａに示すものであり、走行レーン情報で規定される走行レーンの数が３であったとする。図４Ａに示す画像２０１には、自車両１０１から見て中央の走行レーン２１５と、その両側の走行レーン２１７、２１９とが存在する。なお、走行レーン２１５、２１７、２１９は、自車両１０１の近傍において認識された走行区画線２２１で挟まれた領域として抽出できる。

上記の画像２０１と、走行レーン情報（特に走行レーンの数が３であるという情報）とを照合すると、図５Ａに示すように、自車両１０１が走行中の走行レーンは、３つの走行レーン２１５、２１７、２１９のうち、中央の走行レーン２１５であると特定できる。

また、例えば、前記ステップ１で取得した画像２０１が図４Ｂに示すものであり、走行レーン情報で規定される走行レーンの数が３であったとする。図４Ｂに示す画像２０１には、自車両１０１から見て中央の走行レーン２１７と、その右側の２つの走行レーン２１５、２１９とが存在する。

上記の画像２０１と、走行レーン情報（特に走行レーンの数が３であるという情報）とを照合すると、図５Ｂに示すように、自車両１０１が走行中の走行レーンは、３つの走行レーン２１５、２１７、２１９のうち、左側の走行レーン２１７であると特定できる。

また、例えば、前記ステップ１で取得した画像２０１が図４Ｃに示すものであり、走行レーン情報で規定される走行レーンの数が３であったとする。図４Ｃに示す画像２０１には、自車両１０１から見て中央の走行レーン２１９と、その左側の２つの走行レーン２１７、２１５とが存在する。

上記の画像２０１と、走行レーン情報（特に走行レーンの数が３であるという情報）とを照合すると、図５Ｃに示すように、自車両１０１が走行中の走行レーンは、３つの走行レーン２１５、２１７、２１９のうち、右側の走行レーン２１９であると特定できる。

また、走行レーン情報で規定する走行レーンの数が３以外の場合でも、上と同様にして、自車両１０１が走行中の走行レーンを特定できる。
図２に戻り、ステップ７では、走行区画線位置推定ユニット１７が、前記ステップ５で取得した走行レーン情報に基づき、走行区画線の位置を推定する。具体的には、以下のようにする。

まず、走行区画線の位置を推定するための前提条件を、次のように定める。
（１）走行レーン情報で規定する数の走行レーンが存在する。
（２）自車両１０１は、走行レーン情報で規定する数の走行レーンのうち、前記ステップ６で特定した走行レーンにある。

（３）前記ステップ４で選択した選択候補は、いずれかの走行区画線と重なる。
（４）各走行レーンの幅は、走行レーン情報で規定される値である。
（５）各走行区画線の態様は、走行レーン情報で規定される態様である。

以上の（１）〜（５）の条件を全て満たすように、走行区画線の位置を推定する。図６Ａに、走行区画線の位置を推定した事例を示す。この事例は、走行レーン情報で規定する走行レーンの数が３であり、前記ステップ６で特定した走行レーンが中央の走行レーン２１５であり、前記ステップ４で選択した選択候補が走行区画線候補２０９であり、各走行レーンの幅がＷ（既知の値）であり、走行区画線の態様がすべて実線である事例である。

図６Ａに示す事例では、３つの走行レーン２１５、２１７、２１９が存在し、自車両１０１は中央の走行レーン２１５に存在するので、２本の走行区画線２２１が自車両１０１より右にあり、２本の走行区画線２２１が自車両１０１より左にある。また、走行レーン２１５、２１７、２１９の幅はいずれもＷであるから、４本の走行区画線２２１間の相対的な位置関係は一定である。また、４本の走行区画線２２１のうち、選択候補（走行区画線候補２０９）に最も近いものが、その選択候補と重なるように、４本の走行区画線２２１の位置は調整される。すなわち、４本の走行区画線２２１のうち、右から２番目の走行区画線２２１が選択候補と重なるように、４本の走行区画線２２１の位置は調整される。

以上の結果として、４本の走行区画線２２１の位置は、上記（１）〜（５）の条件の下で一義的に決まる。図６Ｂは、画像２０１において、図６Ａの事例にて推定した走行区画線２２１を表す。

図６Ａの事例以外においても、同様に、上記（１）〜（５）の条件の下で、走行区画線の位置は一義的に決まる。
図２に戻り、ステップ８では、確信度算出ユニット７により、以下の処理を実行する。まず、前記ステップ２で抽出した走行区画線候補の位置が、前記ステップ７で推定した走行区画線のいずれかの位置と、所定範囲内であるか否かを判断する。前記ステップ２で複数の走行区画線候補を抽出した場合は、それぞれの走行区画線候補について上記の判断を行う。

ある走行区画線候補において、所定範囲内であれば、その走行区画線候補の確信度を、前記ステップ３で算出した値から、所定量高くする。なお、所定範囲外であれば、確信度はそのままとする。

例えば、図６Ａ、図６Ｂに示す事例において、走行区画線候補２０３、２０５、２０９、２１３の位置は、推定された走行区画線２２１の位置と近いため、走行区画線候補２０３、２０５、２０９、２１３の確信度は所定量高くする。一方、走行区画線候補２０７、２１１の位置は、推定された走行区画線２２１の位置とは遠いため、走行区画線候補２０７、２１１の確信度はそのままとする。

図２に戻り、ステップ９では、類似度判断ユニット１９が、前記ステップ２で抽出した走行区画線候補と、画像パターンとを対比し、それらの類似度を判断する。画像パターンとは、道路内又はその周囲に存在する、走行区画線以外の事物（例えば、道路に描かれた速度表示や横断歩道、立体物（例えば、側壁、中央分離帯、路肩部、街灯、標識、看板、建築物等）の輪郭線等）を表す画像パターンである。画像パターンは予め記憶ユニット１０９に記憶されている。

類似度とは類似の程度を表す数値であり、数値の値が大きいほど、類似の程度が著しい。類似度は、周知の画像認識の方法により求めることができる。
ステップ１０では、前記ステップ９で算出した類似度が所定の閾値以上である場合（すなわち、走行区画線候補が、画像パターンに対応する事物である可能性が高い場合）、その走行区画線候補の確信度を、前記ステップ３で算出した値（前記ステップ８で補正している場合は補正後の値）から、所定量低くする。一方、類似度が閾値より低い場合は確信度をそのままとする。

ステップ１１では、前記ステップ２で抽出した走行区画線候補の中で、前記ステップ３、８、１０で算出又は補正した確信度が所定の閾値以上であるものを、走行区画線として認識する。

ステップ１２では、前記ステップ１０で認識した走行区画線の情報（走行区画線位置、曲率等）を警報／車両制御部１１１に出力する。
３．走行区画線認識装置１が奏する効果
（１Ａ）走行区画線認識装置１は、走行レーン情報を用い、走行区画線である可能性が高い走行区画線候補の確信度を高くすることができる。そのことにより、従来は認識することが困難であった走行区画線（例えば、隣接走行レーンにおける走行区画線であって、特に遠方の部分）の認識率を高めることができる。

（１Ｂ）走行区画線認識装置１は、隣接走行レーンの走行区画線を精度よく認識することができる。この隣接走行レーンにおける走行区画線の認識結果を用いれば、隣接走行レーンに存在する他の車両や障害物等を容易に検出することができる。その結果、自車両は隣接走行レーンへ安全に車線変更を行うことができる。

（１Ｃ）走行区画線認識装置１は、走行区画線以外の事物を表す画像パターンと類似度が高い走行区画線候補の確信度を低くする。そのことにより、実際には走行区画線ではない事物を走行区画線であると誤認識してしまうことを抑制できる。
＜第２の実施形態＞
１．走行区画線認識装置１の構成及び実行する処理
第２の実施形態における構成、及び実行する処理は基本的には前記第１の実施形態と同様であるため、共通する点については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

本実施形態では、走行レーン情報で規定される数の走行レーンのうち、自車両が走行中の走行レーンを特定する処理（図２のステップ６参照）を、以下のようにする。
走行レーン特定ユニット１５は、前記ステップ１で取得した画像において、立体物を認識する。立体物の認識には周知の画像認識技術を用いることができる。立体物としては、例えば、側壁、中央分離帯、路肩部、街灯、標識、看板、建築物等が挙げられる。

次に、走行レーン特定ユニット１５は、画像における立体物の位置に基づき、自車両を基準とする立体物の位置を取得する。例えば、図７Ａに示す事例では、画像２０１の中央に関してほぼ左右対称となる位置に立体物（側壁）２２３、２２５が認識されているので、立体物２２３、２２５は、自車両１０１に関してほぼ左右対称となる位置にある。

次に、走行レーン特定ユニット１５は、走行レーン情報から、立体物の位置情報を読み取る。例えば、図７Ａに示す事例において、走行レーン情報に、図７Ｂに示すように、立体物の位置情報が記憶されていたとする。この立体物の位置情報は、中央の走行レーン２１５に関して左右対称となる位置に、立体物２２３、２２５が存在するという情報である。

次に、画像から取得した、自車両を基準とする立体物の位置と、走行レーン情報に含まれる立体物の位置情報とを照合して、自車両１０１が走行中の走行レーンを特定する。
例えば、図７Ａ、図７Ｂに示す事例の場合、画像２０１からは、自車両１０１に関してほぼ左右対称となる位置に立体物２２３、２２５が認識され、また、走行レーン情報からは、中央の走行レーン２１５に関して左右対称となる位置に立体物２２３、２２５が存在することが読み取れるから、これらを照合すると、自車両１０１が走行中の走行レーンは走行レーン２１５であると特定できる。

なお、画像２０１において認識する立体物の位置や数が上記の事例とは異なる場合であっても、同様に、自車両１０１が走行中の走行レーンを特定することができる。
２．走行区画線認識装置１が奏する効果
本実施形態の走行区画線認識装置１は、前記第１の実施形態の効果（１Ａ）〜（１Ｃ）に加え、以下の効果を奏する。

（２Ａ）本実施形態によれば、画像における立体物の認識結果を用いて自車両が走行中の走行レーンを特定する。そのため、自車両が走行中の走行レーンを一層正確に特定できる。
＜第３の実施形態＞
１．走行区画線認識装置１の構成及び実行する処理
第３の実施形態における構成、及び実行する処理は基本的には前記第１の実施形態と同様であるため、共通する点については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

本実施形態では、走行レーン情報で規定される数の走行レーンのうち、自車両が走行中の走行レーンを特定する処理（図２のステップ６参照）を、以下のように行う。
走行レーン特定ユニット１５は、前記ステップ１で取得した画像において、走行区画線の態様（例えば、連続した線であるか、破線であるか等）を認識する。走行区画線の態様の認識には周知の画像認識技術を用いることができる。

次に、走行レーン特定ユニット１５は、自車両を基準として、左右どちら側に、どのような態様の走行区画線が配置されているのか（以下では、これを走行区画線の配置パターンとする）を特定する。例えば、図８Ａに示す事例では、自車両から右方向に進むにつれて、最初に破線の走行区画線２２７が存在し、次に連続線の走行区画線２２９が存在する。また、自車両から左方向に進むにつれて、最初に破線の走行区画線２３１が存在し、次に連続線の走行区画線２３３が存在する。

次に、走行レーン特定ユニット１５は、走行レーン情報から、走行区画線の態様の情報を読み取る。例えば、図８Ａに示す事例において、走行レーン情報に、図８Ｂに示すように、走行区画線の態様の情報が記憶されていたとする。この走行区画線の態様の情報では、中央の走行レーン２１５から右方向に進むにつれて、最初に破線の走行区画線２２７が存在し、次に連続線の走行区画線２２９が存在する。また、この走行区画線の態様の情報では、中央の走行レーン２１５から左方向に進むにつれて、最初に破線の走行区画線２３１が存在し、次に連続線の走行区画線２３３が存在する。

次に、画像から取得した、走行区画線の配置パターンと、走行レーン情報に含まれる走行区画線の態様の情報とを照合して、自車両１０１が走行中の走行レーンを特定する。
例えば、図８Ａ、図８Ｂに示す事例の場合、照合結果から、自車両１０１が走行中の走行レーンは走行レーン２１５であると特定できる。

なお、画像２０１において認識する走行区画線の配置パターンが上記の事例とは異なる場合であっても、同様に、自車両１０１が走行中の走行レーンを特定することができる。
２．走行区画線認識装置１が奏する効果
本実施形態の走行区画線認識装置１は、前記第１の実施形態の効果（１Ａ）〜（１Ｃ）に加え、以下の効果を奏する。

（３Ａ）本実施形態によれば、画像における走行区画線の態様を用いて自車両が走行中の走行レーンを特定する。そのため、自車両が走行中の走行レーンを一層正確に特定できる。
＜その他の実施形態＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。

（１）前記第２の実施形態において、ミリ波センサを用いて立体物の位置（自車両から立体物までの距離及び自車両を基準とする立体物の方位）を取得してもよい。
（２）前記実施形態において、走行レーン情報は、通信ユニット１０７を用いて外部（例えば他の車両、路側のインフラ等）から取得してもよい。

（３）前記実施形態において、記憶ユニット１０９は、走行区画線認識装置１の一部であってもよい。また、記憶ユニット１０９は路上構造物や他車との通信によって取得された情報を一時的に保存するものでもよい。
（４）前記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、前記各実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、前記各実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、前記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、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技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
（５）走行区画線認識装置の他、当該走行区画線認識装置を構成要素とするシステム、当該走行区画線認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、走行区画線認識方法等、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１…走行区画線認識装置、３…画像取得ユニット、５…走行区画線候補抽出ユニット、７…確信度算出ユニット、９…走行区画線認識ユニット、１１…選択ユニット、１３…走行レーン情報取得ユニット、１５…走行レーン特定ユニット、１７…走行区画線位置推定ユニット、１９…類似度判断ユニット、１０１…自車両、１０３…カメラ、１０５…ＧＰＳ、１０７…通信ユニット、１０９…記憶ユニット、１１１…警報／車両制御部、２０１…画像、２０３、２０５、２０７、２０９、２１１、２１３…走行区画線候補、２１５、２１７、２１９…走行レーン、２２３、２２５…立体物、２２７、２２９、２３１、２３３…走行区画線

Claims (4)

1. 自車両（１０１）の周囲の画像（２０１）を取得する画像取得ユニット（３）と、
   前記画像から走行区画線候補を抽出する走行区画線候補抽出ユニット（５）と、
   前記走行区画線候補の確信度を算出する確信度算出ユニット（７）と、
   前記確信度が所定の閾値以上である前記走行区画線候補を走行区画線として認識する走行区画線認識ユニット（９）と、
   を備える走行区画線認識装置（１）であって、
   前記走行区画線候補の中から、前記確信度が所定の閾値以上である一部を選択する選択ユニット（１１）と、
   自車両が走行中の道路における走行レーンの数、及び前記走行レーンの幅を含む走行レーン情報を取得する走行レーン情報取得ユニット（１３）と、
   前記画像と、前記走行レーン情報とを照合し、前記走行レーン情報で規定される数の走行レーンのうち、自車両が走行中の走行レーンを特定する走行レーン特定ユニット（１５）と、
   （ａ）前記走行レーン特定ユニットで特定した走行レーンに自車両があり、且つ（ｂ）前記選択ユニットで選択した前記走行区画線候補がいずれかの走行区画線であるという条件の下で、前記走行レーン情報に基づき走行区画線の位置を推定する走行区画線位置推定ユニット（１７）と、
   を備え、
   前記確信度算出ユニットは、前記走行区画線候補の位置と、前記走行区画線位置推定ユニットで推定した位置との距離が所定範囲内である場合、それ以外の場合よりも、その走行区画線候補の確信度を高くすることを特徴とする走行区画線認識装置。
2. 請求項１に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記走行レーン情報は、道路内又はその周囲に存在する立体物の位置情報を含み、
   前記走行レーン特定ユニットは、前記画像から、自車両を基準とする前記立体物の位置を取得し、その位置と、前記走行レーン情報に含まれる立体物の位置情報とに基づき、自車両が走行中の走行レーンを特定することを特徴とする走行区画線認識装置。
3. 請求項２に記載の走行区画線認識装置であって、
   前記立体物は、側壁、中央分離帯、路肩部、標識、看板、街灯及び建築物からなる群から選択される１以上であることを特徴とする走行区画線認識装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行区画線認識装置であって、
   走行区画線以外の事物の画像パターンを予め記憶している記憶ユニット（１０９）と、
   前記走行区画線候補と前記画像パターンとの類似度を判断する類似度判断ユニット（１９）と、
   を備え、
   前記確信度算出ユニットは、前記走行区画線候補と前記画像パターンとの前記類似度が高いほど、その走行区画線候補の前記確信度を低くすることを特徴とする走行区画線認識装置。

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