JP6269566B2 - 誤認識判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、誤認識判定装置に関する。

従来、例えば特開２００３−１８２４７４号公報に記載されるように、複数のセンサを用いて車両制御を行う装置が知られている。この装置は、車両に搭載された複数のセンサを備え、単一のセンサではなく、複数のセンサでそれぞれ検出された入力データに基づいて車両制御を実行する。

特開２００３−１８２４７４号公報

しかしながら、複数の種類のセンサの入力データを用いて車両の走行制御に用いられる複数の走行パラメータをそれぞれ算出したとしても、車両の走行状況によっては複数の種類のセンサから算出された走行パラメータも同様に誤認識が生じる場合がある。例えば、カメラを用いた画像センサ、レーダセンサおよびＧＰＳセンサからの入力データを用いて走行パラメータを算出する場合、車両がトンネル内を走行しており、トンネル出口付近の逆光により白線認識が行えず、ＧＰＳ受信信号を受信できないとき、画像センサの入力データに基づいて走行パラメータとＧＰＳセンサの入力データに基づく走行パラメータが同様に誤認識されるおそれがある。

そこで、本技術分野において、入力データに基づいて算出された複数の走行パラメータを含むパラメータ群に誤認識があるか否かを的確に判定することができる誤認識判定装置の開発が望まれている。

すなわち、本発明の一側面における誤認識判定装置は、車両の運転制御に用いられる少なくとも三つの同種類の第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータを算出し、前記第一の走行パラメータを第一の入力データに基づいて算出し、前記第二の走行パラメータを第二の入力データに基づいて算出し、前記第三の走行パラメータを第三の入力データに基づいて算出する走行パラメータ算出部と、前記第一の走行パラメータと前記第二の走行パラメータの差分である第一差分、前記第一の走行パラメータと前記第三の走行パラメータの差分である第二差分、および、前記第二の走行パラメータと前記第三の走行パラメータの差分である第三差分を少なくとも算出する差分算出部と、前記車両の走行状況における前記第一の入力データと前記第二の入力データとの直交性が高いほど第一の重み付け係数を大きくし、前記走行状況における前記第一の入力データと前記第三の入力データとの直交性が高いほど第二の重み付け係数を大きくし、前記走行状況における前記第二の入力データと前記第三の入力データとの直交性が高いほど第三の重み付け係数を大きくして、前記第一の重み付け係数、前記第二の重み付け係数および前記第三の重み付け係数を少なくとも設定する重み付け設定部と、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値、および、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値の大きさに基づいて、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、および、前記第三の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する判定部とを備えて構成される。この誤認識判定装置によれば、車両の走行状況における異なる入力データの直交性が高いほど重み付け係数を大きく設定し、それらの入力データのそれぞれに基づく走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値を用いて、複数の走行パラメータにおいて誤認識があるか否かを判定する。このため、車両の走行状況によって異なる入力データが同様に誤認識されにくいことを考慮して重み付け係数を設定することができる。これにより、走行パラメータの誤認識の判定を的確に行うことができる。

また、本発明の一側面における誤認識判定装置において、前記重み付け設定部は、前記車両の運転制御中に、前記車両の運転者が手動運転切替操作を行った場合、前記運転者が手動運転切替操作を行わなかった場合と比べ前記判定部において前記誤認識と判定されるように、前記運転者が手動運転切替操作を行ったときの前記走行状況における前記第一の重み付け係数、前記第二の重み付け係数、前記第三の重み付け係数のうち少なくとも一つを設定してもよい。この場合、車両の運転制御中に手動運転切替操作が行われた場合、手動運転切替操作が行われなかった場合と比べ判定部において誤認識と判定されるように第一の重み付け係数、第二の重み付け係数、第三の重み付け係数のうち少なくとも一つを設定する。このため、手動運転切替操作が行われ、運転制御が運転者の意思に沿わないおそれが高い場合に、判定部において走行パラメータ群が誤認識されていると判定されやすくすることができる。従って、走行状況に応じて走行パラメータの誤認識の判定をより的確に行うことができる。

また、本発明の一側面における誤認識判定装置において、前記判定部は、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値と、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値と、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値との和が予め設定された閾値未満でない場合に、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、および、前記第三の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があると判定してもよい。この場合、第一差分に第一の重み付け係数を乗じた値と、第二差分に第二の重み付け係数を乗じた値と、第三差分に第三の重み付け係数を乗じた値との和が予め設定された閾値未満である場合に、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ、および、第三の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があると判定することができる。

また、本発明の一側面における誤認識判定装置において、前記走行パラメータ算出部は、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ及び前記第三の走行パラメータと同種類の第四の走行パラメータを第四の入力データに基づいて算出し、前記差分算出部は、前記第一差分、前記第二差分、前記第三差分、前記第一の走行パラメータと前記第四の走行パラメータの差分である第四差分、前記第二の走行パラメータと前記第四の走行パラメータの差分である第五差分、および、前記第三の走行パラメータと前記第四の走行パラメータの差分である第六差分を少なくとも算出し、前記重み付け設定部は、前記第一の重み付け係数、前記第二の重み付け係数、前記第三の重み付け係数、前記走行状況における前記第一の入力データと前記第四の入力データとの直交性が高いほど大きく設定される第四の重み付け係数、前記走行状況における前記第二の入力データと前記第四の入力データとの直交性が高いほど大きく設定される第五の重み付け係数、および、前記走行状況における前記第三の入力データと前記第四の入力データとの直交性が高いほど大きく設定される第六の重み付け係数を少なくとも設定し、前記判定部は、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値、前記第四差分に前記第四の重み付け係数を乗じた値、前記第五差分に前記第五の重み付け係数を乗じた値、および、前記第六差分に前記第六の重み付け係数を乗じた値の大きさに基づいて、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、前記第三の走行パラメータ、及び前記第四の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定してもよい。

さらに、本発明の一側面における誤認識判定装置において、前記判定部は、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値と、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値と、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値と、前記第四差分に前記第四の重み付け係数を乗じた値と、前記第五差分に前記第五の重み付け係数を乗じた値と、前記第六差分に前記第六の重み付け係数を乗じた値との和が予め設定された閾値未満である場合に、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、前記第三の走行パラメータ、および、前記第四の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があると判定してもよい。

本発明によれば、入力データに基づいて算出された複数の走行パラメータを含むパラメータ群に誤認識があるか否かを的確に判定することができる。

本発明の一実施形態に係る誤認識判定装置の構成概要を示すブロック図である。 運転制御に用いられる走行パラメータを誤認識しやすい走行シーンの説明図である。 運転制御に用いられる走行パラメータを誤認識しやすい走行シーンの説明図である。 運転制御に用いられる走行パラメータを誤認識しやすい走行シーンの説明図である。 運転制御に用いられる走行パラメータを誤認識しやすい走行シーンの説明図である。 図１の誤認識判定装置における誤認識判定処理を示すフローチャートである。 図１の誤認識判定装置における重み付け係数調整処理を示すフローチャートである。 運転制御として行われる操舵制御処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明の一実施形態に係る誤認識判定装置１の構成概要図である。

図１に示されるように、本発明の実施形態に係る誤認識判定装置１は、車両に搭載され、車両の運転制御に用いられる走行パラメータの誤認識を判定する装置である。走行パラメータは、車両に搭載されるセンサの検出データ等により得られる入力データに基づいて算出される走行に関するパラメータである。例えば、走行パラメータは、車両の走行環境又は走行状態を示すパラメータであって、具体的には、走行路（車線）の曲率、曲率変化率、車両のヨー角、オフセット、ヨーレート、車線幅、車線数、周辺車両との距離や相対速度などが該当する。入力データとしては、例えば、車線のレーンマーカの検出データ、先行車の位置データもしくは移動軌跡データ、自車両の位置データ、地図データなどが該当する。

この誤認識判定装置１は、例えば、自動運転制御が行える車両に搭載される。すなわち、車両の乗員が関与することなく走行路に沿って自動で走行する車両に搭載される。ここで、自動運転とは、車両を走行路に沿って自動で走行させることを意味し、例えば、車両の運転者が運転操作をすることなく、予め設定された目的地に向かって自動で車両を走行させることが含まれる。自動運転制御は必ずしも車両の全ての運転制御を自動で行う必要はなく、運転者が運転操作の主体とならない走行であれば、自動運転に含まれる。具体的には、レーントレースコントロールなどによる操舵制御は自動運転制御に該当する。

また、誤認識判定装置１は、制御システム主体で車両の運転制御可能な車両であれば、自動運転制御装置に限らず適用可能であり、運転支援制御を行う車両に適用してもよい。なお、本実施形態では自動運転制御可能な車両に搭載する場合を例に挙げて説明する。

誤認識判定装置１は、ＥＣＵ［Electronic Control Unit］１０として構成される。ＥＣＵ１０は、走行パラメータの誤認識判定制御を行う電子制御ユニットであり、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]を含むコンピュータを主体として構成されている。また、このＥＣＵ１０は、車両の運転制御を行う電子制御ユニットしても機能する。ＥＣＵ１０の詳細については、後述する。

ＥＣＵ１０には、外部センサ２、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信部３、内部センサ４、地図データベース５、ナビゲーションシステム６、ＨＭＩ［Human Machine Interface］７及びアクチュエータ８がそれぞれ接続されている。

外部センサ２は、車両の周辺情報である外部状況を検出する検出機器である。外部センサ２は、カメラ、レーダー［Radar］、及びライダー［LIDER：Laser Imaging Detection and Ranging］のうち少なくとも一つを含む。カメラ、レーダー及びライダーを含む外部センサ２は、車両の走行環境又は走行状態に関する入力データを取得するための入力データ取得部として機能する。この入力データに基づいて車両の走行パラメータが算出される。

外部センサ２のカメラは、車両の外部状況を撮像する撮像機器である。このカメラは、車両が走行する車線の左右に設けられるレーンマーカを検出する検出部として機能し、レーンマーカを撮像した画像データをＥＣＵ１０へ送信する。レーンマーカは、例えば車線の路面の左右にそれぞれ設けられる車線の区画線であり、白線、黄色線又はその他の色の線であってもよい。また、レーンマーカは、実線、破線のいずれであってもよいし、単線、複合線のいずれであってもよい。カメラの画像データに基づいて車線のレーンマーカが認識され、車線に対する車両の横位置、すなわちオフセットを走行パラメータとして認識することができる。また、車線のレーンマーカが認識されることにより、車両のヨー角、車線の曲率及び曲率変化率を走行パラメータとして認識することができる。

カメラは、例えば、車両のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。カメラは、先行車や障害物を含む周囲物体及び周囲車両を検出する物体検出部として用いることができる。

レーダーは、電波（例えばミリ波）を利用して車両の外部の障害物又は先行車を含む車両周囲の他車両を検出する。レーダーは、電波を車両の周囲に送信し、障害物又は他車両で反射された電波を受信することで障害物等を検出する。レーダーは、検出した障害物情報をＥＣＵ１０へ送信する。レーダーの検出情報に基づいて先行車の位置データ又は移動軌跡データが入力データとして認識される。なお、レーダーとカメラを用いてセンサーフュージョンを行う場合には、電波の受信情報をＥＣＵ１０へ送信することが好ましい。この場合、レーダーの検出情報とカメラの画像情報を用いて先行車の移動軌跡を認識することができる。

ライダーは、光を利用して車両の外部の障害物又は先行車を含む車両周囲の他車両を検出する。ライダーは、光を車両の周囲に送信し、障害物等で反射された光を受信することで反射点までの距離を計測し、障害物等を検出する。ライダーは、検出した物体情報をＥＣＵ１０へ送信する。ライダーの検出情報に基づいて先行車の位置データ又は移動軌跡データが入力データとして認識される。なお、ライダーとカメラを用いてセンサーフュージョンを行う場合には、反射光の受信情報をＥＣＵ１０へ送信することが好ましい。この場合、ライダーの検出情報とカメラの画像情報を用いて先行車の移動軌跡を認識することができる。カメラ、ライダー及びレーダーは、必ずしも重複して備えない場合もある。

ＧＰＳ受信部３は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部３は、測定した車両の位置情報をＥＣＵ１０へ送信する。なお、ＧＰＳ受信部３に代えて、車両の緯度及び経度が特定できる他の手段を用いてもよい。また、車両の方位を測定する機能を持たせることは、センサの測定結果と後述する地図情報との照合のために好ましい。

内部センサ４は、自車両である車両の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ４は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサのうち少なくとも一つを含む。車速センサは、車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、車両の車輪又は車輪と一体に回転し又は同期して回転するドライブシャフト等の部材に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）をＥＣＵ１０に送信する。

加速度センサは、車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、車両の加速度情報をＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した車両のヨーレート情報を入力データとしてＥＣＵ１０へ送信する。ヨーレートセンサは、車両の走行パラメータの一つであるヨー角を検出するための情報取得部として機能する。

また、内部センサ４として、操舵角センサ及び操舵トルクセンサを備えていてもよい。操舵角センサは、車両のハンドルの操舵角を検出する検出器である。この操舵角センサは、検出した操舵角情報を入力データとしてＥＣＵ１０へ送信する。操舵角センサは、車両の走行パラメータの一つであるヨー角を検出するための情報取得部として機能する。操舵トルクセンサは、車両のハンドルの操舵トルクを検出する検出器である。この操舵トルクセンサは、検出した操舵トルク情報を入力データとしてＥＣＵ１０へ送信する。操舵トルクセンサは、車両の走行パラメータの一つであるヨー角を検出するための情報取得部として機能する。

地図データベース５は、地図情報を備えたデータベースである。地図データベースは、例えば、車両に搭載されたＨＤＤ［Hard disk drive］内に形成されている。地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報（例えば曲率、曲率変化率、車線幅、車線数等）、交差点及び分岐点の位置情報が含まれる。さらに、建物や壁等の遮蔽構造物の位置情報、ＳＬＡＭ［Simultaneous Localization and Mapping］技術を使用するために、地図情報に外部センサ２の出力信号を含ませることが好ましい。なお、地図データベースは、車両と通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。

ナビゲーションシステム６は、車両の運転者によって設定された目的地まで、車両の運転者に対して案内を行う装置である。ナビゲーションシステム６は、ＧＰＳ受信部３の測定した車両の位置情報と地図データベース５の地図情報とに基づいて、車両の走行するルートを算出する。ルートは、複数車線の区間において好適な車線を特定したものであってもよい。ナビゲーションシステム６は、例えば、車両の位置から目的地に至るまでの目標ルートを演算し、ディスプレイの表示及びスピーカの音声出力により運転者に対して目標ルートの報知を行う。ナビゲーションシステム６は、例えば、車両の目標ルートの情報をＥＣＵ１０へ送信する。なお、ナビゲーションシステム６は、車両と通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。

このナビゲーションシステム６は、車両位置データと、その車両位置における走行路の地図データを入力データとしてＥＣＵ１０に送信可能である。このナビゲーションシステム６は、車線の曲率、曲率変化率等の情報を取得するための情報取得部として機能する。

通信部９は、車両の外部との通信を行うための通信機器であり、例えば他車両との通信を行う車々間通信器、インフラ通信を行う路車間通信器、または人との通信（例えば、人が携帯する端末機器との通信）を行う通信器が用いられる。この通信部９は、他車両の位置情報又は車速情報、歩行者の位置情報又は移動情報などを取得可能であり、取得した情報を入力データとしてＥＣＵ１０に送信する。この通信部９は、車両の走行パラメータである車線の曲率、曲率変化率を取得するための情報取得部として機能する。また、通信部９は、ＥＣＵ１０で算出される走行パラメータを車両外部へ送信し、クラウドコンピューティングの走行パラメータ情報として外部へ提供してもよい。

ＨＭＩ７は、車両の乗員（運転者を含む）と誤認識判定装置１と間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。ＨＭＩ７は、例えば、乗員に画像情報を表示するためのディスプレイパネル、音声出力のためのスピーカ、及び乗員が入力操作を行うための操作ボタン又はタッチパネル等を備えている。例えば、ＨＭＩ７は、乗員により自動運転制御の作動もしくは停止に係る入力操作が行われると、ＥＣＵ１０に信号を出力して自動運転制御を開始もしくは停止させる。ＨＭＩ７は、自動運転制御を終了する目的地に到達する場合、乗員に目的地到達を通知する。ＨＭＩ７は、無線で接続された携帯情報端末を利用して、乗員に対する情報の出力を行ってもよく、携帯情報端末を利用して乗員による入力操作を受け付けてもよい。

アクチュエータ８は、車両の自動運転制御を実行する装置である。アクチュエータ８は、スロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。スロットルアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量（スロットル開度）を制御し、車両の駆動力を制御する。なお、車両がハイブリッド車又は電気自動車である場合には、スロットルアクチュエータを含まず、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。

ブレーキアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、車両の車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動を、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、車両の操舵トルクを制御する。

なお、上述した外部センサ２、ＧＰＳ受信部３、内部センサ４、地図データベース、ナビゲーションシステム６及び通信部９は、車両の運転制御に用いられる入力データ及び走行パラメータを演算するための情報を取得する情報取得部として機能する機器であるが、運転制御の内容によっては、外部センサ２、ＧＰＳ受信機３、内部センサ４、地図データベース、ナビゲーションシステム６及び通信部９のうち一部の設置を省略する場合もある。

ＥＣＵ１０は、外部状況認識部１１、車両位置認識部１２、走行状態認識部１３、走行計画生成部１４、走行制御部１５、誤認識判定装置１を備えている。

外部状況認識部１１は、外部センサ２の検出結果（例えばカメラの撮像情報、レーダーの障害物情報、ライダーの障害物情報等）又は地図データの情報に基づいて、車両の外部状況を認識する。外部状況は、例えば、道路の車線幅、道路の形状（例えば車線の曲率、曲率変化率、外部センサ２の見通し推定に有効な路面の勾配変化、うねり、道路の交差、分岐及び合流等）、車両の周辺の他車両の状況（例えば先行車の位置、先行車の車速、先行車の移動軌跡等）、車両の周辺の障害物の状況（例えば、固定障害物と移動障害物を区別する情報、車両に対する障害物の位置、車両に対する障害物の移動方向、車両に対する障害物の相対速度等）を含む。また、外部センサ２の検出結果と地図情報とを照合することにより、ＧＰＳ受信部３等で取得される車両の位置及び方向の精度を補ってもよい。

外部状況認識部１１は、走行パラメータを算出するための走行パラメータ算出部として機能させてもよい。例えば、外部状況認識部１１は、走行パラメータである車線の曲率、曲率変化率を算出する。具体的には、外部状況認識部１１は、カメラの画像情報を入力し、その画像情報からレーンマーカを認識し、そのレーンマーカの形状に基づいて車両前方における車線ないし走行路の曲率及び曲率変化率を算出する。この場合、レーンマーカの認識データもしくは検出データは入力データとなる。また、外部状況認識部１１は、カメラの画像情報及びレーダーもしくはライダーの検出情報に基づいて先行車の移動軌跡を認識し、その先行車の移動軌跡に基づいて車両前方における車線ないし走行路の曲率及び曲率変化率を演算する。この場合、先行車の移動軌跡データは入力データとなる。また、外部状況認識部１１は、ナビゲーションシステム６の地図データに基づいて車両前方における車線ないし走行路の曲率及び曲率変化率を演算する。この場合、現在の車両位置データおよび地図データは入力データとなる。

外部状況認識部１１は、車両の走行シーンを認識する走行シーン認識部として機能する。例えば、外部状況認識部１１は、車両の走行シーンとして、分岐点で先行車の存在によりレーンマーカの検出が困難となる走行シーン、トンネル出口付近での走行シーン、先行車の横を大型車が走行するような走行シーン、所定以上の大きさの建物に囲まれる市街地での走行シーンなどの車両の走行シーンを認識する。走行シーンは、車両の走行状況であって、車両の走行環境状況ないし走行環境状態として認識されるものである。走行シーンの認識手法は、レーダー検出により周囲の他車両の状況や地図情報によって走行シーンを特定して認識すればよい。特に、同種の走行パラメータが同時に誤認識される走行シーンを予め設定し、現在の走行シーンがそのような走行シーンに該当するかどうかを判断してもよい。また、地図データに関連付けて走行シーンのデータを予め記録しておいてもよい。

車両位置認識部１２は、ＧＰＳ受信部３で受信した車両の位置情報、及び地図データベース５の地図情報に基づいて、地図上における車両の位置（以下、「車両位置」という）を認識する。また、車両位置認識部１２は、ナビゲーションシステム６で用いられる車両位置をそのナビゲーションシステム６から取得して認識してもよい。車両位置認識部１２は、道路等の外部に設置されたセンサで車両の車両位置が測定され得る場合、このセンサから通信によって車両位置を取得してもよい。また、車両位置認識部１２は、外部センサ２のカメラの撮像情報に基づいて、車線内における車両の位置を認識する。

この車両位置認識部１２は、走行パラメータを算出するための走行パラメータ算出部として機能させてもよい。例えば、車両位置認識部１２は、走行パラメータである車線における車両の横位置、すなわちオフセットを演算する。具体的には、車両位置認識部１２は、カメラの画像情報からレーンマーカを認識し、そのレーンマーカに基づいて車両のオフセットを演算する。また、車両位置認識部１２は、地図データ及びＧＰＳ受信部３で受信した車両の位置情報に基づいて車両のオフセットを演算してもよい。

走行状態認識部１３は、内部センサ４の検出結果（例えば車速センサの車速情報、加速度センサの加速度情報、ヨーレートセンサのヨーレート情報、操舵角センサの操舵角情報、操舵トルクセンサの操舵トルク情報等）に基づいて、自車両である車両の走行状態を認識する。車両の走行状態には、例えば、車速、加速度、ヨーレート、ヨー角が含まれる。

この走行状態認識部１３は、走行パラメータを算出するための走行パラメータ算出部として機能させてもよい。例えば、走行状態認識部１３は、走行パラメータである車両のヨー角を演算する。具体的には、走行状態認識部１３は、カメラの画像情報からレーンマーカ等を認識し、そのレーンマーカ等に基づいて車両のヨー角を演算する。また、走行状態認識部１３は、地図データ及びＧＰＳ受信部３で受信した車両の位置情報の時間変化に基づいて車両のヨー角を演算してもよい。また、走行状態認識部１３は、ヨーレートセンサのヨーレート情報に基づいて車両のヨー角を演算してもよい。また、走行状態認識部１３は、操舵角センサ又は操舵トルクセンサの検出情報に基づいて車両のヨー角を演算してもよい。

走行計画生成部１４は、例えば、ナビゲーションシステム６で演算された目標ルート、車両位置認識部１２で認識された車両位置、及び、外部状況認識部１１で認識された車両の外部状況（車両位置、方位を含む）に基づいて、車両の目標走行経路を生成する。目標走行経路は、目標ルートにおいて車両が進む軌跡である。走行計画生成部１４は、目標ルート上において車両が安全、法令順守、走行効率等の基準に照らして好適に走行するように経路を生成する。このとき、走行計画生成部１４は、車両の周辺の障害物の状況に基づき、障害物との接触を回避するように車両の経路を生成する。

なお、ここで言う目標ルートには、特許５３８２２１８号公報（ＷＯ２０１１／１５８３４７号公報）に記載された「運転支援装置」、又は、特開２０１１−１６２１３２号公報に記載された「自動運転装置」における道なり走行ルートように、目的地の設定が運転者から明示的に行われていない際に、外部状況や地図情報に基づき自動的に生成される走行ルートも含まれる。

走行計画生成部１４は、生成した経路に応じた走行計画を生成する。すなわち、走行計画生成部１４は、車両の周辺情報である外部状況と地図データベース５の地図情報とに少なくとも基づいて、予め設定された目標ルートに沿った走行計画を生成する。走行計画生成部１４は、好ましくは、生成する走行計画を、車両の進路を車両に固定された座標系での目標位置ｐと各目標点での速度ｖとの二つの要素からなる組、すなわち配位座標（ｐ、ｖ）を複数持つものとして出力する。ここで、それぞれの目標位置ｐは、少なくとも車両に固定された座標系でのｘ座標、ｙ座標の位置もしくはそれと等価な情報を有する。なお、走行計画は、車両の挙動を記すものであれば特に限定されるものではない。走行計画は、例えば速度ｖの代わりに目標時刻ｔを用いてもよいし、目標時刻ｔとその時点での車両の方位とを付加したものでもよい。

また、通常、走行計画は、概ね現在時刻から数秒先の将来のデータで充分であるが、交差点の右折、車両の追い越し等の状況によっては数十秒のデータが必要となるので、走行計画の配位座標の数は可変、かつ配位座標間の距離も可変とすることが好ましい。さらに、配位座標をつなぐ曲線をスプライン関数等で近似し、当該曲線のパラメータを走行計画としてもよい。走行計画の生成としては、車両の挙動を記すことができるものであれば、任意の公知方法を用いることができる。

走行計画は、目標ルートに沿った進路を車両が走行する際における、車両の車速、加減速度及び操舵トルク等の推移を示すデータとしてもよい。走行計画は、車両の速度パターン、加減速度パターン及び操舵パターンを含んでいてもよい。ここでの走行計画生成部１４は、旅行時間（車両が目的地に到着するまでに要される所要時間）が最も小さくなるように、走行計画を生成してもよい。

ちなみに、速度パターンとは、例えば、進路上に所定間隔（例えば１ｍ）で設定された目標制御位置に対して、目標制御位置ごとに時間に関連付けられて設定された目標車速からなるデータである。加減速度パターンとは、例えば、進路上に所定間隔（例えば１ｍ）で設定された目標制御位置に対して、目標制御位置ごとに時間に関連付けられて設定された目標加減速度からなるデータである。操舵パターンとは、例えば、進路上に所定間隔（例えば１ｍ）で設定された目標制御位置に対して、目標制御位置ごとに時間に関連付けられて設定された目標操舵トルクからなるデータである。

具体的な走行計画の生成の一例を説明する。走行計画生成部１４は、走行パラメータである車線の曲率、曲率変化率、車両の横位置、ヨー角に基づいて目標舵角を演算する。車線の曲率及び曲率変化率は、外部状況認識部１１により認識された情報を用いればよい。車両の横位置は、車両位置認識部１２より認識された情報を用いればよい。車両のヨー角は、走行状態認識部１３により認識された情報を用いればよい。そして、走行計画生成部１４は、車両の目標舵角を実現するために目標操舵トルクを演算する。演算された目標操舵トルクは、走行計画生成部１４から走行制御部１５へ出力される。

走行制御部１５は、走行計画生成部１４で生成した走行計画に基づいて車両の走行を自動で制御する。走行制御部１５は、走行計画に応じた制御信号をアクチュエータ８に出力する。これにより、走行制御部１５は、走行計画に沿って車両が自動走行するように、車両の走行を制御する。

誤認識判定装置１は、走行パラメータ算出部１６、差分算出部１７、重み付け設定部１８および判定部１９を備えている。

走行パラメータ算出部１６は、入力データに基づいて走行パラメータを算出し、少なくとも三つの同種類の走行パラメータを算出する。例えば、走行パラメータ算出部１６は、カメラの画像情報から取得されるレーンマーカの認識データを第一の入力データとし、この第一の入力データに基づいて走行路の曲率を第一の走行パラメータとして算出する。また、走行パラメータ算出部１６は、カメラの画像情報から取得される先行車の移動軌跡の認識データを第二の入力データとし、この第二の入力データに基づいて走行路の曲率を第二の走行パラメータとして算出する。また、走行パラメータ算出部１６は、ナビゲーションシステム６の車両位置情報及び地図データを第三の入力データとし、この第三の入力データに基づいて走行路の曲率を第三の走行パラメータとして算出する。このように走行パラメータ算出部１６は、異なる第一の入力データ、第二の入力データ及び第三の入力データに基づいて同じ種類の走行パラメータを複数算出する。

なお、走行パラメータ算出部１６は、三つ以上の入力データに基づいて三つ以上の同じ種類の走行パラメータを算出してもよい。例えば、走行パラメータ算出部１６は、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータに加え、第四の入力データに基づいて第四の走行パラメータを算出してもよい。また、走行パラメータ算出部１６は、曲率変化率、車両のヨー角、オフセットなど曲率以外の走行パラメータを算出してもよい。また、走行パラメータ算出部１６は、上述した外部状況認識部１１、車両位置認識部１２、走行状態認識部１３を走行パラメータ算出部として機能させた場合、その設置を省略することもある。

差分算出部１７は、走行パラメータ算出部１６により算出される複数の走行パラメータのうち異なる走行パラメータ同士の差分値を算出する。例えば、走行パラメータ算出部１６により算出される第一の走行パラメータと第二の走行パラメータの差分である第一差分、第一の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第二差分、および、第二の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第三差分を少なくとも算出する。走行パラメータの差分は、例えば、一方の走行パラメータから他方の走行パラメータを減じて絶対値をとることにより算出される。また、差分算出部１７は、四つ以上の走行パラメータについて、互いに異なる走行パラメータ同士の差分を算出してもよい。例えば、四つの第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ、第三の走行パラメータ及び第四の走行パラメータが算出されている場合、差分算出部１７は、第一差分、第二差分、第三差分、第一の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第四差分、第二の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第五差分、および、第三の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第六差分を算出する。

重み付け設定部１８は、車両の走行状況における入力データと入力データの直交性に応じて重み付け係数を設定する。例えば、三つの第一の入力データ、第二の入力データ及び第三の入力データがある場合、車両の走行シーンにおける第一の入力データと第二の入力データとの直交性に応じた第一の重み付け係数、走行シーンにおける第一の入力データと第三の入力データとの直交性に応じた第二の重み付け係数、および、走行状況における第二の入力データと第三の入力データとの直交性に応じた第三の重み付け係数が少なくとも設定される。第一の重み付け係数は、第一の入力データに基づく第一の走行パラメータと第二の入力データに基づく第二の走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数である。第二の重み付け係数は、第一の入力データに基づく第一の走行パラメータと第三の入力データに基づく第三の走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数である。第三の重み付け係数は、第二の入力データに基づく第二の走行パラメータと第三の入力データに基づく第三の走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数である。車両の走行シーンは、例えば、上述した外部状況認識部１１により認識される走行シーンを用いることができる。

重み付け設定部１８は、入力データが四つ以上ある場合、互いに異なる入力データの間の直交性に応じて重み付け係数を設定する。例えば、四つの入力データがある場合、すなわち、第一の入力データ、第二の入力データ、第三の入力データ及び第四の入力データがある場合、車両の走行シーンにおける第一の入力データと第二の入力データとの直交性に応じた第一の重み付け係数、走行シーンにおける第一の入力データと第三の入力データとの直交性に応じた第二の重み付け係数、走行状況における第二の入力データと第三の入力データとの直交性に応じた第三の重み付け係数、走行状況における第一の入力データと第四の入力データとの直交性に応じた第四の重み付け係数、走行状況における第二の入力データと第四の入力データとの直交性に応じた第五の重み付け係数、および、走行状況における第三の入力データと第四の入力データとの直交性に応じた第六の重み付け係数を少なくとも設定する。

重み付け設定部１８は、車両の走行シーンにおける入力データ同士の直交性が高いほど、重み付け係数を大きく設定する。すなわち、三つの第一の入力データ、第二の入力データ及び第三の入力データがある場合、車両の走行状況における第一の入力データと第二の入力データとの直交性が高いほど第一の重み付け係数を大きく設定し、走行状況における第一の入力データと第三の入力データとの直交性が高いほど第二の重み付け係数を大きく設定し、走行状況における第二の入力データと第三の入力データとの直交性が高いほど第三の重み付け係数を大きく設定する。例えば、車両の走行シーンにおける第一の入力データと第二の入力データの直交性が第一の入力データと第三の入力データとの直交性より高い場合、第一の重み付け係数は第二の重み付け係数より大きく設定される。

ここで、入力データの直交性は、複数の入力データが同時に誤認識又は誤検出されにくい性質を意味する。つまり、直交性が高いとは、複数の入力データが同時に誤認識又は誤検出する可能性が低いことを意味する。このため、直交性の高い入力データに基づく走行パラメータ同士の差分に乗じられる重み付け係数を大きく設定することにより、差分に重み付け係数を乗じた値を大きくすることができ、そのような値に基づく走行パラメータの誤認識判定が的確に行える。

重み付け係数の設定について、詳述する。車両の走行シーンに応じて誤認識されやすい入力データ及び走行パラメータが異なるため、走行シーンに応じて重み付け係数が設定される。

例えば、図２に示すように、自車両７０の走行シーンが走行路の分岐時の走行である場合、先行車７１の影で直進方向のレーンマーカ７２が認識できず、かつ、先行車９１が車線から逸脱しており先行車の軌跡が不適切に認識されてしまう。つまり、カメラの画像情報によるレーンマーカ認識データとレーダーの検出情報による先行車の軌跡データが同時に誤認識されることとなる。一方、ＧＰＳセンサによる車両位置データは誤認識されず車両位置データを参酌した地図データに基づく走行路の曲率は適正に認識できる。このため、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性は、レーンマーカ認識データと地図データの直交性及び先行車の軌跡データと地図データの直交性に比べて、低いものとなる。言い換えれば、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと地図データの直交性及び先行車の軌跡データと地図データの直交性は、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性に比べて、高いものとなる。従って、レーンマーカ認識データに基づく曲率と地図データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数及び先行車の軌跡データに基づく曲率と地図データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数は、レーンマーカ認識データに基づく曲率と先行車の軌跡データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数と比べて、大きく設定される。

図３に示すように、車両の走行シーンがトンネル出口７３の付近の走行である場合、逆光でレーンマーカの検出が難しく、ＧＰＳ信号が受信できず適正な地図データが取得できない。つまり、カメラの画像情報によるレーンマーカ認識データと地図データが同時に誤認識されるおそれがある。一方、レーダーによる先行車の軌跡データは適切に取得できる。このため、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと地図データの直交性は、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性及び地図データと先行車の軌跡データの直交性に比べて、低いものとなる。言い換えれば、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性及び地図データと先行車の軌跡データの直交性は、レーンマーカ認識データと地図データの直交性と比べて、高いものとなる。従って、レーンマーカ認識データに基づく曲率と先行車の軌跡データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数及び地図データに基づく曲率と先行車の軌跡データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数は、レーンマーカ認識データに基づく曲率と地図データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数と比べて、大きく設定される。

図４に示すように、車両の走行シーンが市街地の走行である場合、建物に遮蔽されＧＰＳ信号が受信しにくく、ビルの影７４によりレーンマーカ７２が検出しにくくなる。つまり、カメラの画像情報によるレーンマーカ認識データと地図データが同時に誤認識されるおそれがある。一方、レーダーによる先行車の軌跡データは適切に取得できる。このため、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと地図データの直交性は、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性及び地図データと先行車の軌跡データの直交性に比べて、低いものとなる。言い換えれば、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性及び地図データと先行車の軌跡データの直交性は、レーンマーカ認識データと地図データの直交性と比べて、高いものとなる。従って、レーンマーカ認識データに基づく曲率と先行車の軌跡データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数及び地図データに基づく曲率と先行車の軌跡データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数は、レーンマーカ認識データに基づく曲率と地図データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数と比べて、大きく設定される。

図５に示すように、大型車７５の横を走行する先行車７１の後方を走行するような走行シーンの場合、大型車７５の影７６によりレーンマーカ７２が検出しにくく、先行車７１が車線の端に寄って走行して先行車の軌跡が不適切なものとなる。つまり、カメラの画像情報によるレーンマーカ認識データとレーダーの検出情報による先行車の軌跡データが同時に誤認識されることとなる。一方、ＧＰＳセンサによる車両位置データは誤認識されず車両位置データを参酌した地図データは適正に認識できる。このため、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性は、レーンマーカ認識データと地図データの直交性及び先行車の軌跡データと地図データの直交性に比べて、低いものとなる。言い換えれば、この走行シーンにおいては、レーンマーカ認識データと地図データの直交性及び先行車の軌跡データと地図データの直交性は、レーンマーカ認識データと先行車の軌跡データの直交性に比べて、高いものとなる。従って、レーンマーカ認識データに基づく曲率と地図データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数及び先行車の軌跡データに基づく曲率と地図データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数は、レーンマーカ認識データに基づく曲率と先行車の軌跡データに基づく曲率の差分に乗じられる重み付け係数と比べて、大きく設定される。

また、その他の走行シーンにおいても、複数の入力データを同時に誤認識する走行シーンについては、その走行シーンに対応して入力データ同士の直交性が高いほどその入力データに基づく走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数を大きく設定してもよい。なお、走行パラメータとして曲率を例に挙げて説明したが、その他の走行パラメータについても走行シーンに対応して入力データ同士の直交性が高いほどその入力データに基づく走行パラメータ同士の差分に乗じられる重み付け係数を大きく設定してもよい。

図１において、重み付け設定部１８は、車両の運転制御中に、運転者が手動運転切替操作を行った場合、運転者が手動運転切替操作を行わなかった場合と比べ後述する判定部において誤認識と判定されるように、運転者が手動運転切替操作を行ったときの走行状況における重み付け係数を再設定する。すなわち、重み付け設定部１８は、自動運転が手動運転に切り替えられた場合に重み付け係数を調整し、更新し又は学習する機能を有している。運転者の手動運転切替操作としては、例えば、運転制御中における運転者のハンドル等の手動運転操作、または手動運転切替ボタンの操作などが該当する。車両の運転制御中に運転者が手動運転切替操作を行った場合、運転制御が不適切であった可能性が高く、この場合に重み付け係数の調整が行われる。例えば、運転制御において、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータが用いられる場合、互いの走行パラメータ同士の差分に乗じられる重み付け係数は、第一の重み付け係数、第二の重み付け係数及び第三の重み付け係数が用いられる。この場合、第一の重み付け係数、第二の重み付け係数及び第三の重み付け係数の少なくとも一つが調整される。

具体的に説明すると、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータのうち同様な値となる二つの走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数を小さくするように調整する。また、その調整に代えて又はその調整に加えて、同様な値となる二つの走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数以外の重み付け係数を大きくするように調整してもよい。また、一番外れた値となった走行パラメータについての差分に乗じられている重み付け係数を大きくするように調整してもよい。このような調整を行うことにより、走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値を大きい値とすることができ、その値の大きさにより走行パラメータの誤認識を判定する場合にその誤認識判定をより的確に行えることとなる。

判定部１９は、走行パラメータ同士の差分に重み付け係数を乗じた値を用いて、走行パラメータに誤認識があるか否かを判定する。すなわち、走行パラメータ同士の差分に重み付け係数を乗じた値を用いて、複数の走行パラメータを含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する。例えば、同じ種類の走行パラメータとして第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータが算出されている場合、第一の走行パラメータと第二の走行パラメータの差分である第一差分に第一の重み付け係数を乗じた値、第一の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第二差分に第二の重み付け係数を乗じた値、第二の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第三差分に第三の重み付け係数を乗じた値を用いて、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータを含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する。また、同じ種類の走行パラメータとして第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ、第三の走行パラメータ及び第四の走行パラメータが算出されている場合、第一の走行パラメータと第二の走行パラメータの差分である第一差分に第一の重み付け係数を乗じた値、第一の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第二差分に第二の重み付け係数を乗じた値、第二の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第三差分に第三の重み付け係数を乗じた値、第一の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第四差分に第四の重み付け係数を乗じた値、第二の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第五差分に第五の重み付け係数を乗じた値、第三の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第六差分に第六の重み付け係数を乗じた値を用いて、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ、第三の走行パラメータ及び第四の走行パラメータを含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する。

同じ種類の走行パタメータとして走行路の曲率が複数算出された場合を例に挙げて、走行パラメータの誤認識判定を具体的に説明する。

カメラの撮像情報によるレーンマーカ認識データに基づく曲率をｃ１、カメラの画像情報及びレーダーの検出情報による先行車の移動軌跡データに基づく曲率をｃ２、ナビゲーションシステム６の地図データに基づく曲率をｃ３とし、重み付け係数をｋ１、ｋ２、ｋ３とした場合、次の式（１）が成立するか否かによって曲率の適否、すなわち曲率の誤認識が判定される。

Ｔｈ＞ｋ１・｜ｃ１−ｃ２｜＋ｋ２・｜ｃ２−ｃ３｜＋ｋ３・｜ｃ３−ｃ１｜…（１）

つまり、曲率ｃ１と曲率ｃ２の差分に重み付け係数ｋ１を乗じ、曲率ｃ２と曲率ｃ３の差分に重み付け係数ｋ２を乗じ、曲率ｃ３と曲率ｃ１の差分に重み付け係数ｋ３を乗じて加算することで、評価値を算出する。そして、この評価値が閾値Ｔｈより小さいか否かによって曲率ｃ１、ｃ２、ｃ３の適否が判定される。

走行パラメータ及び重み付け係数を含む評価値が閾値Ｔｈ未満であり、式（１）が成立する場合には、曲率ｃ１、ｃ２、ｃ３が適正な値であると判定される。一方、評価値が閾値Ｔｈ未満でなく、式（１）が成立しない場合には、曲率ｃ１、ｃ２、ｃ３のパラメータ群が適正でなく、誤認識であると判定される。閾値Ｔｈは、予めＥＣＵ１０に設定されるものを用いればよい。式（１）では、曲率同士の差に絶対値をとった値が用いられているが、異なる曲率の差を二乗してルートをとった値、例えば（（ｃ１−ｃ２）^２）^１／２を用いてもよい。なお、式（１）では、重み付け係数ｋ１、ｋ２、ｋ３および閾値Ｔｈを正の値として設定しているが、これらを負の値として設定してもよい。つまり、入力データの直交性が高いほど重み付け係数のマイナスを大きく設定する場合である。この場合、式（１）の不等号を逆にし、評価値が閾値Ｔｈより大きい否かによって曲率ｃ１、ｃ２、ｃ３の適否が判定される。

重み付け係数は、上述したように、車両の走行シーンに対応した入力データ同士の直交性に応じて設定される。例えば、車両の走行シーンに対応して入力データ同士の直交性が高いほど、その入力データに基づく走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数が大きく設定される。

例えば、式（１）において、走行シーンにおいてレーンマーカ認識データと先行車の移動軌跡データの直交性が低く（レーンマーカ認識データと先行車の移動軌跡データが同時に誤認識されやすい）、レーンマーカ認識データと地図データの直交性が高く（レーンマーカ認識データと地図データが同時に誤認識されにくい）、先行車の移動軌跡データと地図データの直交性が高い（先行車の移動軌跡データと地図データが同時に誤認識されにくい）場合、重み付け係数ｋ１に比べ重み付け係数ｋ２、ｋ３が大きく設定される。この場合、レーンマーカ認識データ及び先行車の移動軌跡データが同様に誤認識したとき、｜ｃ１−ｃ２｜の値が小さくなり、式（１）において誤認識であると判定されにくくなるが、｜ｃ２−ｃ３｜と｜ｃ３−ｃ１｜の値が大きくなり、かつ、これらの値に乗じられるｋ２、ｋ３が大きい値となっていることから、ｋ２・｜ｃ２−ｃ３｜とｋ３・｜ｃ３−ｃ１｜の値が大きくなり、式（１）において誤認識であると判定されることとなる。これにより、複数の入力データが同時に誤認識された場合でも、的確に走行パラメータ群の誤認識を判別することができる。

なお、走行パラメータの誤認識判定は、走行パラメータ同士の差分に重み付け係数を乗じた値を用いて走行パラメータの誤認識を判定するものであれば、上述した式（１）以外の式を用いて行ってもよい。また、上述した式（１）は、走行パラメータが三つの場合に適用したものであるが、四つ以上の走行パラメータがある場合に適用してもよい。例えば、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ、第三の走行パラメータ及び第四の走行パラメータがある場合、第一の走行パラメータと第二の走行パラメータの差分である第一差分に第一の重み付け係数を乗じた値と、第一の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第二差分に第二の重み付け係数を乗じた値と、第二の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第三差分に第三の重み付け係数を乗じた値と、第一の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第四差分に第四の重み付け係数を乗じた値と、第二の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第五差分に第五の重み付け係数を乗じた値と、第三の走行パラメータと第四の走行パラメータの差分である第六差分に第六の重み付け係数を乗じた値との和が予め設定された閾値未満でない場合に、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ、第三の走行パラメータ、および、前記第四の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があると判定してもよい。

上述した外部状況認識部１１、車両位置認識部１２、走行状態認識部１３、走行計画生成部１４、走行制御部１５、走行パラメータ算出部１６、差分算出部１７、重み付け設定部１８及び判定部１９は、ＥＣＵ１０にそれぞれの機能を実現するソフトウェア又はプログラムを導入することにより構成すればよい。また、それらの一部又は全部をそれぞれ個別の電子制御ユニットにより構成してもよい。

次に、本実施形態に係る誤認識判定装置１の動作について説明する。

図６は、本実施形態に係る誤認識判定装置１における誤認識判定処理を示すフローチャートである。誤認識判定処理は、例えば、自動運転制御を実行している際に行われ、自動運転制御の開始とともに開始される。また、この誤認識判定処理は、例えばＥＣＵ１０により行われ、所定の周期で繰り返して実行される。

まず、図６のステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１０」という。それ以外のステップＳについても同様とする。）に示すように、センサ情報の読み込み処理が行われる。この処理は、外部センサ２、ＧＰＳ受信部３、内部センサ４、ナビゲーションシステム６の情報を読み込む処理である。例えば、外部センサ２のセンサ情報としてカメラの撮像情報又は画像情報、レーダーの検出情報が読み込まれる。また、内部センサ４のセンサ情報として、自車両である車両の車速情報、操舵角情報、操舵トルク情報等が読み込まれる。また、ナビゲーションシステム６の情報として、車両の位置情報、車両が走行する走行路の車線情報等が読み込まれる。

そして、Ｓ１２に処理が移行し、走行パラメータの算出処理が行われる。この算出処理は、自動運転制御に用いられる走行パラメータを入力データに基づいて算出する処理である。例えば、走行パラメータとして、走行路の曲率、曲率変化率、車両のヨー角、オフセットが演算される。

曲率は、カメラの画像情報からレーンマーカを認識し、レーンマーカの認識データに基づいて演算される。また、曲率は、カメラの画像情報及びレーダーの検出情報から先行車の移動軌跡を認識し、その先行車の移動軌跡データに基づいて演算される。また、曲率は、地図情報及び車両位置情報により現在の車両の走行位置を認識し、その走行位置における道路データに基づいて演算される。このように、各種の情報取得源による異なる入力データに基づいて複数の曲率が同じ種類の走行パラメータとして算出される。

曲率変化率は、カメラの画像情報からレーンマーカを認識し、レーンマーカの認識データに基づいて演算される。また、曲率変化率は、カメラの画像情報及びレーダーの検出情報から先行車の移動軌跡を認識し、その先行車の移動軌跡データに基づいて演算される。また、曲率変化率は、地図情報及び車両位置情報に基づいて現在の車両の走行位置を認識し、その走行位置における道路データに基づいて演算される。このように、各種の情報取得源による異なる入力データに基づいて複数の曲率変化率が同じ種類の走行パラメータとして算出される。

ヨー角は、カメラの画像情報からレーンマーカ等を認識し、レーンマーカ等の認識データに基づいて演算される。また、ヨー角は、ヨーレートセンサの検出情報に基づいて演算される。また、ヨー角は、操舵角センサ又は操舵トルクセンサの検出情報に基づいて演算される。さらに、ヨー角は、地図情報及び車両位置情報に基づく車両の移動軌跡により演算してもよい。このように、各種の情報取得源による異なる入力データに基づいて複数のヨー角が同じ種類の走行パラメータとして算出される。

オフセットは、カメラの画像情報からレーンマーカを認識し、レーンマーカの認識データに基づいて演算される。また、オフセットは、地図情報及び車両位置情報に基づいて車両の移動軌跡を認識し、その移動軌跡データに基づいて演算される。このように、各種の情報取得源による異なる入力データに基づいて複数のオフセットが同じ種類の走行パラメータとして算出される。

そして、Ｓ１４に処理が移行し、差分算出処理が行われる。差分算出処理は、異なる入力データから得られた同じ種類の走行パラメータ同士の差分を算出する処理である。例えば、走行パラメータが走行路の曲率であって、レーンマーカの認識データに基づく曲率である第一の走行パラメータ、先行車の移動軌跡データに基づく曲率である第二の走行パラメータ、地図データに基づく曲率である第三の走行パラメータが算出されている場合、第一の走行パラメータと第二の走行パラメータの差分である第一差分、第一の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第二差分、および、第二の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第三差分が算出される。

そして、Ｓ１６に処理が移行し、走行シーン認識処理が行われる。走行シーン認識処理は、車両の走行シーンを認識する処理である。例えば、走行シーン認識処理では、現在の車両の走行シーンがどのような走行シーンであるのかを地図情報及び車両位置情報、外部センサ２の検出情報などに基づいて認識し、その現在の走行シーンが予め設定される特定の走行シーンに該当するか否かを判定する。特定の走行シーンに該当しない場合には通常の走行シーンであるとして認識すればよい。予め設定される特定の走行シーンは複数の走行パラメータを算出するための複数の入力データが同時に誤認識しやすい走行シーンであり、通常の走行シーンは複数の入力データが同時に誤認識しやすくない走行シーンである。例えば、走行パラメータが車線の曲率の場合、予め設定される特定の走行シーンとしては、走行路の分岐点付近の走行シーン（図２参照）、トンネル出口付近の走行シーン（図３参照）、市街地での走行シーン（図４参照）、先行車が大型車の横を走行している走行シーン（図５参照）などが該当する。

そして、Ｓ１８に処理が移行し、重み付け設定処理が行われる。重み付け設定処理は、車両の走行状況における入力データと入力データの直交性に応じて重み付け係数を設定する処理である。例えば、三つの第一の入力データ、第二の入力データ及び第三の入力データがある場合、車両の走行シーンにおける第一の入力データと第二の入力データとの直交性に応じた第一の重み付け係数、走行シーンにおける第一の入力データと第三の入力データとの直交性に応じた第二の重み付け係数、および、走行状況における第二の入力データと第三の入力データとの直交性に応じた第三の重み付け係数が設定される。第一の重み付け係数は、第一の入力データに基づく第一の走行パラメータと第二の入力データに基づく第二の走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数である。第二の重み付け係数は、第一の入力データに基づく第一の走行パラメータと第三の入力データに基づく第三の走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数である。第三の重み付け係数は、第二の入力データに基づく第二の走行パラメータと第三の入力データに基づく第三の走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数である。

重み付け設定処理において、車両の走行シーンにおける入力データ同士の直交性が高いほど、重み付け係数が大きく設定される。例えば、三つの第一の入力データ、第二の入力データ及び第三の入力データがある場合、車両の走行シーンにおける第一の入力データと第二の入力データの直交性が第一の入力データと第三の入力データとの直交性より高い場合、第一の重み付け係数は第二の重み付け係数より大きく設定される。また、車両の走行シーンが通常の走行シーン（複数の入力データ又は走行パラメータが同様に誤認識されない走行シーン）である場合には、入力データ同士の直交性がほぼ変わらないため、各重み付け係数について同じ値のものを用いればよい。

そして、Ｓ２０に処理が移行し、走行パタメータに誤認識がないかどうかが判定される。この判定処理は、曲率などの同じ種類の複数の走行パラメータ、すなわちパラメータ群に誤認識がないかどうかを判定する処理である。判定処理は、例えば、同じ種類の走行パラメータである第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータについて判定する場合、第一の走行パラメータと第二の走行パラメータの差分である第一差分に第一の重み付け係数を乗じた値、第一の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第二差分に第二の重み付け係数を乗じた値、および、第二の走行パラメータと第三の走行パラメータの差分である第三差分に第三の重み付け係数を乗じた値を用いて、パラメータ群に誤認識があるか否かを判定する。各重み付け係数は、車両の走行シーンに応じた係数が用いられる。

具体的には、上述した式（１）を用いて、第一差分に第一の重み付け係数を乗じた値と第二差分に第二の重み付け係数を乗じた値と第三差分に第三の重み付け係数を乗じた値との和を算出し、その和の値が予め設定された閾値未満であるか否かによってパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する。すなわち、走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値の和が閾値未満である場合にはパラメータ群に誤認識がないと判定し、走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値の和が閾値未満でない場合にはパラメータ群に誤認識があると判定する。

なお、式（１）において、閾値未満か否かで判定しているが、閾値以下であるか否かで判定してもよい。また、式（１）以外の判定式を用いて誤認識の判定を行ってもよい。さらに、同じ種類の走行パラメータが四つ以上ある場合には、走行パラメータの数に応じて差分に重み付け係数を乗じた値を増やし、走行パラメータの数に応じた閾値を設定すればよい。式（１）は曲率の誤認識について判定するものであるが、その他の走行パラメータについても同様な形式で設定した式を用いて誤認識判定すればよい。

Ｓ２０にて走行パタメータのパラメータ群に誤認識がないと判定された場合、制御継続処理が行われる（Ｓ２２）。この制御継続処理は、車両の制御を継続させる処理である。例えば、制御継続のフラグを立てるなどの処理が行われる。これにより、現在実行されている車両制御、例えば自動運転制御は継続して実行される。

一方、Ｓ２０にて走行パタメータのパラメータ群に誤認識があると判定された場合、制御中止処理が行われる（Ｓ２４）。この制御中止処理は、車両の制御を中止する処理である。例えば、制御中止のフラグを立てるなどの処理が行われる。これにより、現在実行されている車両制御、例えば自動運転制御が中止される。また、走行パラメータの前回値を用いて制御を継続した後に中止してもよい。また、制御において誤認識を生じるおそれがあることを車両の乗員に報知してもよい。それに加えて、ハンドルを持つように報知してもよいし、想定される車両の軌跡を表示してもよい。また、制御量の最上限に達するまで時間を予測し、それに応じてＨＭＩ７の出力を変更し、注意喚起又は警告を行ってもよい。Ｓ２２、Ｓ２４の処理を終えたら、一連の制御処理を終了する。

なお、図６の一連の走行制御処理において、制御結果に影響を及ぼさなければ、制御処理の一部の実行を省略してもよいし、制御処理の順番を入れ替えてもよいし、他の制御処理を追加してもよい。

以上のように、図６の誤認識判定処理によれば、車両の走行シーン（走行状況）における異なる入力データの直交性に応じて重み付け係数を設定し、それらの入力データのそれぞれに基づく走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値を用いて、複数の走行パラメータにおいて誤認識があるか否かを判定する。このため、車両の走行シーンによって異なる走行パラメータが同様に誤認識しにくいことを考慮することで、走行パラメータの誤認識の判定を的確に行うことができる。

また、車両の走行シーンにおいて入力データ同士の直交性が高いほど重み付け係数を大きく設定し、その重み付け係数を用いて走行パラメータの誤認識を判定している。このため、車両の走行シーンに対応して、より的確に走行パラメータの誤認識を判定することができる。

図７は、本実施形態に係る誤認識判定装置１における重み付け調整処理を示すフローチャートである。重み付け調整処理は、走行パラメータの誤認識判定に用いられる重み付け係数を更新又は学習するための処理である。この重み付け調整処理は、例えば、自動運転制御を実行している際又は自動運転制御の終了後に行われる。また、この重み付け調整処理は、例えばＥＣＵ１０により行われ、自動運転制御中に所定の周期で繰り返して実行してもよいし、自動運転制御の終了時にその制御中のデータに基づいて実行してもよい。

まず、図７のＳ３０に示すように、車両の運転制御中に手動運転切替操作が行われたか否かが判定される。この判定処理は、車両の運転制御中において、車両の乗員により手動運転切替操作が行われた否かを判定する処理である。例えば、車両の運転制御中において、運転者によりハンドル操作などの手動運転操作により自動運転制御が中止され手動運転に切り替えられたか否かが判定される。手動運転切替操作は、ハンドル操作などの手動運転操作のほか、手動運転切替ボタンの操作などであってもよい。

Ｓ３０にて車両の運転制御中に手動運転切替操作が行われていないと判定された場合、制御処理を終了する。この場合には、重み付け係数の調整ないし再設定は行われない。一方、Ｓ３０にて車両の運転制御中に手動運転切替操作が行われたと判定された場合、重み付け係数の調整処理が行われる（Ｓ３２）。この調整処理は、走行パラメータを用いた車両の制御がより適切に行われるように重み付け係数を更新して学習を行う処理である。手動運転切替操作が行われなかった場合と比べ走行パラメータのパラメータ群が誤認識されていると判定されるように、重み付け係数が再設定される。例えば、運転制御において、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータが用いられる場合、互いの走行パラメータ同士の差分に乗じられる重み付け係数は、第一の重み付け係数、第二の重み付け係数及び第三の重み付け係数が用いられる。この場合、第一の重み付け係数、第二の重み付け係数及び第三の重み付け係数の少なくとも一つが調整される。

具体的には、第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータのうち同様な値となる二つの走行パラメータの差分に乗じられる重み付け係数が小さくなるように調整し、それ以外の重み付け係数を大きくなるように調整する。また、一番外れた値となった走行パラメータについての差分に乗じられている重み付け係数を大きくするように調整してもよい。このような調整を行うことにより、走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値を大きい値とすることができ、その値の大きさにより走行パラメータの誤認識を判定するにあたり、その誤認識判定をより的確に行えることとなる。Ｓ３２の処理を終えたら、一連の制御処理を終了する。

以上のように、図７の重み付け調整処理によれば、車両の運転制御中に手動運転切替操作が行われたと判定された場合、走行パラメータが誤認識していると判定されやすくなるように重み付け係数を調整する。このため、走行パラメータの誤認識がより的確に判定されることとなり、走行パラメータの誤認識判定の精度向上が図れる。

図８は、本実施形態に係る誤認識判定装置１を搭載した車両における操舵制御処理を示すフローチャートである。操舵制御処理は、車両の操舵制御を行う処理であり、車両の自動運転制御の一環として行われる処理である。この操舵制御処理は、例えば自動運転制御の開始とともに開始される。また、操舵制御処理は、例えばＥＣＵ１０により行われ、所定の周期で繰り返して実行される。

まず、図８のＳ４０に示すように、センサ情報の読み込み処理が行われる。この処理は、外部センサ２、ＧＰＳ受信部３、内部センサ４、ナビゲーションシステム６の情報を読み込む処理である。例えば、外部センサ２のセンサ情報としてカメラの撮像情報又は画像情報、レーダーの検出情報が読み込まれる。また、内部センサ４のセンサ情報として、自車両である車両の車速情報、操舵角情報、操舵トルク情報等が読み込まれる。また、ナビゲーションシステム６の情報として、車両の位置情報、車両が走行する走行路の車線情報等が読み込まれる。

そして、Ｓ４２に処理が移行し、走行パラメータの演算処理が行われる。この演算処理は、自動運転制御に用いられる走行パラメータを演算する処理である。例えば、走行パラメータとして、走行路の曲率、曲率変化率、車両のヨー角、オフセットが演算される。この演算処理は、図６のＳ１２の演算処理と同様に行うことができる。ここで演算された走行パラメータのうち誤認識していないと判定された走行パラメータが操舵制御に用いられる。走行パラメータの誤認識判定は、図６の誤認識判定処理により行われる。

そして、Ｓ４４に処理が移行し、目標舵角の演算処理が行われる。この演算処理は、車両の目標操舵角を演算する処理である。例えば、走行パラメータである走行路の曲率、曲率変化率、車両のヨー角、オフセットに基づいて目標舵角が演算される。そして、Ｓ４６に処理が移行し、目標操舵トルクの演算処理が行われる。この演算処理は、車両の目標舵角を実現するための操舵トルクを目標操舵トルクとして演算する処理である。Ｓ４４、４６の演算の仕方は、公知の手法を用いることができる。

そして、Ｓ４８に処理が移行し、操舵制御処理が行われる。操舵制御処理は、車両の操舵制御を行う処理であり、例えば演算された目標操舵トルクの情報を制御信号としてＥＣＵ１０からアクチュエータ８に出力する。これにより、目標操舵トルクに応じた車両の操舵動作が行われる。Ｓ４８の処理を終えたら、図８の一連の制御処理を終了する。

このような図８の操舵制御処理によれば、曲率などの走行パタメータを用いた車両の操舵制御処理が行える。なお、この操舵制御処理は、車両の制御処理の一例を示すものであり、走行パラメータを用いた車両の制御であれば、他の車両制御処理に適用してもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る誤認識判定装置１によれば、車両の走行状況における異なる入力データの直交性に応じて重み付け係数を設定し、それらの入力データに基づく走行パラメータの差分に重み付け係数を乗じた値を用いて、走行パラメータの誤認識について判定する。このため、車両の走行状況によって異なる入力データが同様に誤認識されにくいことを考慮して重み付け係数を設定することができる。これにより、走行パラメータの誤認識の判定を的確に行うことができる。

また、誤認識判定装置１において、車両の走行シーンにおいて入力データ同士の直交性が高いほど重み付け係数を大きく設定し、その重み付け係数を用いて走行パラメータの誤認識を判定している。このため、車両の走行シーンに対応して、より的確に走行パラメータの誤認識を判定することができる。つまり、走行シーンによって複数のセンサ等が同時に誤検出又は誤認識してしまっても、それらの不適切な認識を的確に判定することができる。

また、誤認識判定装置１によれば、車両の運転制御中に手動運転切替操作が行われた場合、手動運転切替操作が行われなかった場合と比べ判定部において誤認識と判定されるように第一の重み付け係数、第二の重み付け係数、第三の重み付け係数のうち少なくとも一つを調整ないし再設定する。このため、手動運転切替操作が行われ運転制御が運転者の意思に沿わないおそれが高い場合に、判定部において走行パラメータ群が誤認識されていると判定されやすくすることができる。従って、走行状況に応じて走行パラメータの誤認識の判定をより的確に行うことができ、走行パラメータの誤認識判定の精度向上が図れる。

なお、上述した実施形態は、本発明に係る誤認識判定装置の一実施形態を説明したものであり、本発明に係る誤認識判定装置は上記実施形態に記載されたものに限定されない。本発明に係る誤認識判定装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように上記実施形態に係る誤認識判定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。

１…誤認識判定装置、２…外部センサ、３…ＧＰＳ受信部、４…内部センサ、５…地図データベース、６…ナビゲーションシステム、７…ＨＭＩ、８…アクチュエータ、１０…ＥＣＵ、１１…外部状況認識部、１２…車両位置認識部、１３…走行状態認識部、１４…走行計画生成部、１５…走行制御部、１６…走行パラメータ算出部、１７…差分算出部、１８…重み付け設定部、１９…判定部。

Claims (5)

1. 車両の運転制御に用いられる少なくとも三つの同種類の第一の走行パラメータ、第二の走行パラメータ及び第三の走行パラメータを算出し、前記第一の走行パラメータを第一の入力データに基づいて算出し、前記第二の走行パラメータを第二の入力データに基づいて算出し、前記第三の走行パラメータを第三の入力データに基づいて算出する走行パラメータ算出部と、
   前記第一の走行パラメータと前記第二の走行パラメータの差分である第一差分、前記第一の走行パラメータと前記第三の走行パラメータの差分である第二差分、および、前記第二の走行パラメータと前記第三の走行パラメータの差分である第三差分を少なくとも算出する差分算出部と、
   前記車両の走行状況における前記第一の入力データと前記第二の入力データとの直交性が高いほど第一の重み付け係数を大きくし、前記走行状況における前記第一の入力データと前記第三の入力データとの直交性が高いほど第二の重み付け係数を大きくし、前記走行状況における前記第二の入力データと前記第三の入力データとの直交性が高いほど第三の重み付け係数を大きくして、前記第一の重み付け係数、前記第二の重み付け係数および前記第三の重み付け係数を少なくとも設定する重み付け設定部と、
   前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値、および、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値の大きさに基づいて、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、および、前記第三の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する判定部と、
   を備える誤認識判定装置。
2. 前記重み付け設定部は、前記車両の運転制御中に、前記車両の運転者が手動運転切替操作を行った場合、前記運転者が手動運転切替操作を行わなかった場合と比べ前記判定部において前記誤認識と判定されるように、前記運転者が手動運転切替操作を行ったときの前記走行状況における前記第一の重み付け係数、前記第二の重み付け係数、前記第三の重み付け係数のうち少なくとも一つを設定する、請求項１に記載の誤認識判定装置。
3. 前記判定部は、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値と、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値と、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値との和が予め設定された閾値未満でない場合に、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、および、前記第三の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があると判定する、請求項１又は２に記載の誤認識判定装置。
4. 前記走行パラメータ算出部は、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ及び前記第三の走行パラメータと同種類の第四の走行パラメータを第四の入力データに基づいて算出し、
   前記差分算出部は、前記第一差分、前記第二差分、前記第三差分、前記第一の走行パラメータと前記第四の走行パラメータの差分である第四差分、前記第二の走行パラメータと前記第四の走行パラメータの差分である第五差分、および、前記第三の走行パラメータと前記第四の走行パラメータの差分である第六差分を少なくとも算出し、
   前記重み付け設定部は、前記第一の重み付け係数、前記第二の重み付け係数、前記第三の重み付け係数、前記走行状況における前記第一の入力データと前記第四の入力データの直交性が高いほど大きく設定される第四の重み付け係数、前記走行状況における前記第二の入力データと前記第四の入力データの直交性が高いほど大きく設定される第五の重み付け係数、および、前記走行状況における前記第三の入力データと前記第四の入力データの直交性が高いほど大きく設定される第六の重み付け係数を少なくとも設定し、
   前記判定部は、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値、前記第四差分に前記第四の重み付け係数を乗じた値、前記第五差分に前記第五の重み付け係数を乗じた値、および、前記第六差分に前記第六の重み付け係数を乗じた値の大きさに基づいて、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、前記第三の走行パラメータ、及び前記第四の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があるか否かを判定する、
   請求項１又は２に記載の誤認識判定装置。
5. 前記判定部は、前記第一差分に前記第一の重み付け係数を乗じた値と、前記第二差分に前記第二の重み付け係数を乗じた値と、前記第三差分に前記第三の重み付け係数を乗じた値と、前記第四差分に前記第四の重み付け係数を乗じた値と、前記第五差分に前記第五の重み付け係数を乗じた値と、前記第六差分に前記第六の重み付け係数を乗じた値との和が予め設定された閾値未満でない場合に、前記第一の走行パラメータ、前記第二の走行パラメータ、前記第三の走行パラメータ、および、前記第四の走行パラメータを少なくとも含むパラメータ群に誤認識があると判定する、請求項４に記載の誤認識判定装置。

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