JP6434743B2 - 走路端部推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、走路端部推定装置に関する。

従来、走路端部推定装置に関する技術として、例えば下記特許文献１に記載された路側物検出装置が知られている。特許文献１に記載された路側物検出装置は、複数の撮影画像を解析して、自車両近傍の領域における撮影対象の高さ変化を検出し、当該高さ変化が検出された位置を路側物の特徴点に決定する。そして、この特徴点を道路モデルに従って自車両から遠方側の領域に外挿し、外挿によって得られる仮想線に基づいて遠方側の領域における路側物の探索範囲を設定することで、遠方側の領域における路側物を検出する。

特開２０１４−２６０８号公報

上記従来技術では、前述のように路側物の段差（高さ変化）が検出された位置に基づき走路の端部を検出する。しかし、例えば逆光等の外乱光がある状況下ではノイズ等により路側物の段差が検出しにくくなり、走路の端部を精度よく推定できないおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、走路の端部を精度よく推定することができる走路端部推定装置を提供することを課題とする。

本発明に係る走路端部推定装置は、車両の周囲における複数の測定点の位置情報を検出する検出部と、検出部で検出した複数の測定点の位置情報に基づいて、車両が走行する走路の車幅方向における走路端部候補点を複数の測定点から抽出する第１抽出部と、第１抽出部で抽出した走路端部候補点に係る位置情報に基づいて、走路端部位置を推定する第１推定部と、を備え、第１抽出部は、車両から周囲を見たときにおいて車幅方向に沿う直線上に存在する一群の測定点のうち位置情報が車両の進行方向に関して連続性を有する測定点を、走路端部候補点として抽出する。

この走路端部推定装置では、第１抽出部により、車両から周囲を見たときにおいて車幅方向に沿う直線上に存在する一群の測定点のうち位置情報が車両の進行方向に関して連続性を有する測定点を、走路端部候補点として抽出する。そして、当該走路端部候補点に係る位置情報に基づいて、走路端部位置を推定する。これにより、一群の測定点の中で走路の端部における測定点の位置情報が進行方向に連続性を有することを利用し、例えばノイズ等により検出しにくい路側物の段差位置に基づくことなく、走路の端部を精度よく推定することが可能となる。

上記作用効果を好適に奏する構成として、具体的には、第１抽出部は、一群の測定点について、隣接する２つの測定点を含む直線の延在方向と車両の進行方向とのなす角度が所定角度よりも小さい場合、車両の進行方向に関して連続性を有するとして、当該測定点を走路端部候補点として抽出する構成が挙げられる。

上記作用効果を好適に奏する構成として、具体的には、第１推定部は、第１抽出部で抽出した走路端部候補点の位置の頻度分布に基づいて、走路端部候補点の最頻位置を算出し、当該最頻位置を走路端部位置として推定する構成が挙げられる。

このとき、検出部は、複数の測定点の輝度情報を更に検出し、検出部で検出した位置情報及び輝度情報に基づいて、走路に沿って設けられている構造物の候補点を抽出する第２抽出部と、第２抽出部で抽出した構造物の候補点の位置に基づいて、走路の曲率を少なくとも推定する第２推定部と、を更に備え、第１推定部は、第２推定部で推定した走路の曲率に少なくとも基づいて、走路における走路端部候補点それぞれの位置での車幅方向のオフセット成分を算出し、当該オフセット成分で走路端部候補点それぞれの車幅方向の位置を補正してもよい。この場合、走路における車幅方向のオフセット成分の影響を、走路端部候補点それぞれの車幅方向の位置から除外でき、走路端部候補点の位置の頻度分布における最頻位置を顕著化することができる。

本発明によれば、走路の端部を精度よく推定することが可能となる。

実施形態に係る走路端部推定装置を有する運転支援システムを示す概略ブロック図である。 （ａ）は、レーザセンサによって検出される一群の測定点を説明する概略平面図である。（ｂ）は、車両から車両進行方向を見たときにおける一群の測定点を説明する概略図である。 （ａ）は、隣接する２つの測定点における車両の進行方向の連続性を説明する図である。（ｂ）は、隣接する２つの測定点における車両の進行方向の連続性を説明する別の図である。 （ａ）は、走路に沿って設けられている構造物の候補位置を示す図である。（ｂ）は、抽出した構造物の候補位置に走路モデルをフィッティングする例を示す図である。 （ａ）は、オフセット成分で補正する前の走路端部候補点の位置の例を示す図である。（ｂ）は、オフセット成分で補正した後の走路端部候補点の位置の例を示す図である。（ｃ）は、最頻位置の走路端部候補点の高さ平均値に基づいて、壁候補点と縁石候補点とを分離する例を示す図である。 実施形態に係る走路端部推定装置の処理の例を示すフローチャートである。 オフセット成分を算出する処理の例を示すフローチャートである。 走路端部位置を推定する処理の例を示すフローチャートである。

以下、本発明の一側面に係る好適な実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。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、実施形態に係る走路端部推定装置を有する運転支援システムを示す概略ブロック図である。図２（ａ）は、レーザセンサによって検出される一群の測定点を説明する概略平面図である。図２（ｂ）は、車両から車両進行方向を見たときにおける一群の測定点を説明する概略図である。図２〜５において、方向ｘは車両Ｖの車幅方向、方向ｙは車両Ｖの上方向、方向ｚは車両Ｖの進行方向に対応する。なお、方向ｘ、方向ｙ及び方向ｚは、説明のための便宜的なものである。

図１及び図２（ａ）に示すように、本実施形態に係る走路端部推定装置１は、車両Ｖに搭載され、車両Ｖが走行する走路Ｒの端部の位置（以下、「走路端部位置」ともいう）ｘｌ、ｘｒを推定する。適用される車両Ｖとしては、例えばバスやトラック等の商用車が挙げられる。なお、車両Ｖは、特に限定されるものではなく、例えば大型車両や中型車両、普通乗用車、小型車両又は軽車両等の何れであってもよい。

走路端部推定装置１は運転支援システム１００の一部を構成し、運転支援システム１００は走路端部推定装置１で推定した走路端部位置ｘｌ、ｘｒを用いて車両Ｖの運転支援を実施する。そこで、以下の説明では、走路端部推定装置１の構成を運転支援システム１００の構成と共に説明する。

運転支援システム１００は、車両Ｖのドライバに異常が生じた場合、例えば、走路端部推定装置１で推定した走路端部位置ｘｌ、ｘｒに基づいて、車両Ｖのドライバに警報を発すると共に、車両Ｖを操舵し停車させる。運転支援システム１００は、レーザセンサ（検出部）２と、ドライバ異常検知部３と、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０と、支援実施部２０と、を備えている。レーザセンサ２は、例えばレーザ光を利用して検出対象に関する情報を検出するセンサである。レーザセンサ２は、車両Ｖの所定の箇所に取り付けられている。所定の箇所としては、例えば車両Ｖの前端側の中央部が挙げられる（図２（ａ）参照）。レーザセンサ２は、ＥＣＵ１０と電気的に接続されており、検出した情報をＥＣＵ１０に出力する。

図２（ａ）に示すように、レーザセンサ２は、車両Ｖの周囲において、例えばレーザ光を放射状に、車幅方向の一端側から他端側へ走査するように出射し、出射したレーザ光の反射光を受光する。これにより、レーザセンサ２は、車両Ｖの周囲における複数の測定点の位置情報及び輝度情報を検出する。ここでのレーザセンサ２は、例えば、車両Ｖから一定距離前方におけるスキャンラインＳＬ上の、走路Ｒ、縁石Ｃ及びガードレールＷにおける一群の測定点ｐの位置情報及び輝度情報を検出する。

図２（ｂ）に示すように、スキャンラインＳＬは、車両Ｖから周囲（例えば進行方向）を見たときには、車幅方向に沿う直線ＶＬとして延びる。直線ＶＬに沿って、レーザセンサ２が車幅方向の一端側から他端側へスキャンすることで、縁石Ｃにおいて車両Ｖの進行方向に沿う側面ＣＳ、及びガードレールＷにおいて車両Ｖの進行方向に沿う側面ＷＳ（以下、単に「側面ＣＳ」及び「側面ＷＳ」ともいう）に、レーザセンサ２のレーザ光が当たる。よって、レーザセンサ２は、側面ＣＳ及び側面ＷＳに存在する測定点ｐｓの位置情報及び輝度情報を検出することができる。側面ＣＳ及び側面ＷＳに存在する測定点ｐｓは、その位置情報が車両Ｖの車幅方向には略同一であると共に、車両Ｖの進行方向に沿って並ぶという特徴（車両Ｖの進行方向に関する連続性）を有する。このことから、本実施形態では、後述するように一群の測定点ｐのうち測定点ｐｓを抽出することで、車両Ｖの進行方向に沿う走路Ｒの端部の候補を抽出する。

ドライバ異常検知部３は、車両Ｖのドライバの異常を検知するためのものである。ドライバ異常検知部３は、例えば車内カメラ及び心拍数計測器等を含み、車両Ｖのドライバの顔向き及び心拍数等に基づいてドライバの異常を検知する。ドライバ異常検知部３は、ＥＣＵ１０と電気的に接続されており、検出したドライバの異常に係る情報をＥＣＵ１０に出力する。

ＥＣＵ１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read OnlyMemory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含むコンピュータにより構成されている。ＥＣＵ１０は、支援実施部２０に電気的に接続されており、車両Ｖの運転を支援するための制御に係る信号を支援実施部２０に出力する。ＥＣＵ１０は、その機能的構成として、第１抽出部１１と、第１推定部１２と、第２抽出部１３と、第２推定部１４と、制御部１５とを含んでいる。まず、第１抽出部１１、第１推定部１２、第２抽出部１３、第２推定部１４、及び制御部１５の機能について概説し、詳細については、走路端部推定装置１の処理の説明と共に後述する。

第１抽出部１１は、レーザセンサ２で検出した測定点の位置情報に基づいて、車両Ｖが走行する走路Ｒの車幅方向における走路端部候補点Ｎを一群の測定点ｐから抽出する。第１抽出部１１は、抽出した走路端部候補点Ｎから、例えば縁石Ｃ又はガードレールＷではないと考えられる測定点（ノイズ）を除去する。第１抽出部１１は、ノイズを除去した走路端部候補点Ｎの位置に係る情報を第１推定部１２に出力する。

第１推定部１２は、第１抽出部で抽出した走路端部候補点Ｎに係る位置情報に基づいて、走路端部位置ｘｌ、ｘｒを推定する。第１推定部１２は、例えば第２推定部１４により算出されたオフセット成分Δｘｆ（後述）で、第１抽出部１１から入力された走路端部候補点Ｎの位置を補正し、補正後の走路端部候補点Ｎの位置に基づいて、走路端部位置ｘｌ、ｘｒを推定する。第１推定部１２は、推定した走路端部位置ｘｌ、ｘｒに係る情報を制御部１５に出力する。

第２抽出部１３及び第２推定部１４は、オフセット成分Δｘｆを算出するための機能を有する。第２抽出部１３は、レーザセンサ２で検出した位置情報及び輝度情報に基づいて、走路Ｒに沿って設けられている構造物Ｄの候補点ＤＮを抽出する。構造物Ｄとしては、例えば走路Ｒに沿って設けられている視線誘導標（デリニエータ）が挙げられる（図４参照）。

第２抽出部１３は、抽出した構造物Ｄの候補点ＤＮから、例えば先行車両のランプ部と考えられる測定点（ノイズ）を除去する。第２抽出部１３は、ノイズを除去した構造物Ｄの候補点ＤＮについて、例えば、時刻ｔでの候補点ＤＮと、時刻ｔ−１での構造物Ｄの候補点ＤＮとの対応付けを行い、対応付かない候補点ＤＮをノイズであるとして除去する。第２抽出部１３は、ノイズを除去した構造物Ｄの候補点ＤＮの位置（候補位置）に係る情報を第２推定部１４に出力する。

第２推定部１４は、第２抽出部１３で抽出した構造物Ｄの候補点ＤＮの位置に走路モデルＲＭをフィッティングする。これにより、第２推定部１４は、走路モデルＲＭの曲率変化率ｃ_１、走路モデルＲＭの曲率ｃ_０、及び車両Ｖのヨー角φを推定する。第２推定部１４は、例えば曲率ｃ_０及びヨー角φに基づいて、走路Ｒの車幅方向のオフセット成分Δｘｆを算出する。第２推定部１４は、算出したオフセット成分Δｘｆに係る情報を第１推定部１２に出力する。

制御部１５は、第１推定部１２で推定した走路端部位置ｘｌ、ｘｒに係る情報と、ドライバ異常検知部３で検知したドライバの異常に係る情報と、に基づいて支援実施部２０を制御する。支援実施部２０は、操舵部２１と、制動部２２と、警報部２３とを含んでいる。操舵部２１、制動部２２及び警報部２３としては、例えば、ステアリングアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ及び警報用スピーカ等がそれぞれ挙げられる。上記において、ＥＣＵ１０の機能的構成の一部は、走路端部推定装置１を構成している。すなわち、走路端部推定装置１は、上述のレーザセンサ２と、第１抽出部１１と、第１推定部１２と、第２抽出部１３と、第２推定部１４とによって構成されている。

次に、図３〜８を参照しつつ、走路端部推定装置１の処理について詳説する。図６は、実施形態に係る走路端部推定装置の処理の例を示すフローチャートである。図７は、オフセット成分を算出する処理の例を示すフローチャートである。図８は、走路端部位置を推定する処理の例を示すフローチャートである。

図６に示すように、まず、レーザセンサ２により一群の測定点ｐの位置情報及び輝度情報が検出される（Ｓ１）。上記Ｓ１では、車両Ｖの車幅方向、車両Ｖの上下方向、及び車両Ｖの進行方向に沿う方向の位置に関する情報が位置情報として検出される。車両Ｖの車幅方向、車両Ｖの上下方向、及び車両Ｖの進行方向に沿う方向の位置に関する情報は、例えば方向ｘ、方向ｙ及び方向ｚ（図２（ａ）参照）を座標軸とする座標系の座標情報である。また、上記Ｓ１では、レーザセンサ２によるレーザ光の反射強度が輝度情報として検出される。

続いて、第１抽出部１１により一群の測定点ｐから走路端部候補点Ｎが抽出される（Ｓ２）。上記Ｓ２では、車両Ｖの進行方向に沿って延びる側面ＣＳ及び側面ＷＳに存在し、且つ車両Ｖの進行方向に関しての連続性を有する測定点ｐｓが、走路端部候補点Ｎとして抽出される。図３（ａ）は、隣接する２つの測定点における車両の進行方向の連続性を説明する図である。図３（ｂ）は、隣接する２つの測定点における車両の進行方向の連続性を説明する別の図である。

具体的には、図３（ａ）に示すように、上記Ｓ２では、第１抽出部１１により、一群の測定点ｐにおける隣接する２つの測定点ｐｎ，ｐｎ＋１を含む直線の延在方向と車両Ｖの進行方向とのなす角度θ（絶対値）が算出される。例えば角度θが所定角度よりも大きい場合、測定点ｐｎ，ｐｎ＋１が車両Ｖの進行方向に沿って延びる側面ＣＳ及び側面ＷＳに存在していないと考えられる。よって、上記Ｓ２では、上記角度θが所定角度よりも小さい場合、車両Ｖの進行方向に関しての連続性を有すると判断され、第１抽出部１１により当該測定点ｐｎ，ｐｎ＋１（測定点ｐｓ）が走路端部候補点Ｎとして抽出される。所定角度としては、例えばπ／８ラジアンとされてもよい。

また、上記Ｓ２では、第１抽出部１１により、一群の測定点ｐにおける隣接する２つの測定点ｐｎ，ｐｎ＋１の間の距離Ｌが算出される。例えば距離Ｌが距離ΔＬよりも小さい場合、同一の測定点を別々の測定点ｐｎ，ｐｎ＋１と誤認識していると考えられる。よって、上記Ｓ２では、上記距離Ｌが距離ΔＬよりも大きい場合、車両Ｖの進行方向に関しての連続性を有すると判断され、第１抽出部１１により当該測定点ｐｎ，ｐｎ＋１（測定点ｐｓ）が走路端部候補点Ｎとして抽出される。距離ΔＬとしては、例えば下記式（１）に示すような距離とされてもよい。
ΔＬ ＝ ｛（ｘｐ^２＋ｚｐ^２）／ｘｐ｝・ｔａｎΔθ …（１）
但し、 ｘｐ：測定点ｐｎ，ｐｎ＋１の中点のｘ座標値
ｚｐ：測定点ｐｎ，ｐｎ＋１の中点のｚ座標値
Δθ：レーザセンサ２の車幅方向分解能

また、上記Ｓ２では、図３（ｂ）に示すように、第１抽出部１１により、一群の測定点ｐにおける隣接する２つの測定点ｐｎ，ｐｎ＋１の間の高低差ｄｙ（絶対値）が算出される。例えば高低差ｄｙが大きい場合、測定点ｐｎ，ｐｎ＋１の両方が、同一の側面ＣＳ又は同一の側面ＷＳに存在していない（段差がある）と考えられる。よって、上記Ｓ２では、上記高低差ｄｙが所定高低差よりも小さい場合、車両Ｖの進行方向に関しての連続性を有すると判断され、第１抽出部１１により当該測定点ｐｎ，ｐｎ＋１（測定点ｐｓ）が走路端部候補点Ｎとして抽出される。所定高低差としては、例えば縁石Ｃの高さの０．２５ｍとされてもよい。

続いて、第１抽出部１１により走路端部候補点Ｎからノイズが除去される（Ｓ３）。上記Ｓ３では、例えば、ガードレールＷに相当する所定高さ（例えば１．２ｍ）よりも、走路Ｒからの高さが大きい測定点ｐｎは、ノイズとして走路端部候補点Ｎから除去される。また例えば、車両Ｖの近傍ではレーザセンサ２のレーザ光の反射強度が小さくなるため、所定距離（例えば５ｍ）よりも、車両Ｖからの距離が小さい測定点ｐｎは、ノイズとして走路端部候補点Ｎから除去される。また例えば、通常、側面ＣＳ及び側面ＷＳは連続面であり、測定点ｐｎ，ｐｎ＋１での輝度情報も連続となると考えられるため、測定点ｐｎ，ｐｎ＋１の反射強度の差が設定値以上となる測定点ｐｎ，ｐｎ＋１は、ノイズとして走路端部候補点Ｎから除去される。また例えば、反射強度が設定値より小さい測定点ｐｎは、ノイズとして走路端部候補点Ｎから除去される。

続いて、走路Ｒにおける走路端部候補点Ｎそれぞれの位置での車幅方向のオフセット成分Δｘｆが算出される（Ｓ４）。オフセット成分Δｘｆの算出としては、具体的には、図７に例示する処理が実施される。図７は、オフセット成分を算出する処理の例を示すフローチャートである。図７に示すように、第２抽出部１３により、走路Ｒに沿って設けられている構造物Ｄの候補点ＤＮが抽出される（Ｓ１１）。上記Ｓ１１では、第２抽出部１３により、例えば局所的に輝度が高くなる測定点ｐの位置が、構造物Ｄの候補点ＤＮとして抽出される。具体的には、上記Ｓ１１では、例えば一群の測定点ｐについて１次元ラプラシアンオペレータ等により輝度の高低が強調され、設定閾値以上の輝度となる測定点の位置が、第２抽出部１３により構造物Ｄの候補点ＤＮとして抽出される。

続いて、第２抽出部１３により構造物Ｄの候補点ＤＮからノイズが除去される（Ｓ１２）。上記Ｓ１２では、例えば、同一スキャンラインＳＬにおいて候補点ＤＮが複数ある場合、候補点ＤＮ同士の距離が車幅程度（例えば１．４ｍ〜２．５ｍ）で且つ、車両Ｖからの距離が略同一となる候補点ＤＮについては、車両Ｖの先行車両のテールランプ部を誤抽出している（ノイズ）として、除去される。

続いて、第２抽出部１３により構造物Ｄの候補点ＤＮの対応付けが行われる（Ｓ１３）。図４（ａ）は、走路に沿って設けられている構造物の候補位置を示す図である。図４（ａ）に示すように、上記Ｓ１３では、例えば候補点ＤＮの位置が走路Ｒに対して変わらないと仮定され、時刻ｔにおける候補点ＤＮと、時刻ｔ−１における候補点ＤＮとが、既知のＲＡＮＳＡＣ法等により対応付けられる。具体的には、例えば、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間における車両Ｖの移動量Δｘ、移動量Δｚ及び回転量ΔφがＲＡＮＳＡＣ法等により推定される。そして、これら移動量Δｘ、移動量Δｚ及び回転量Δφが設定閾値の範囲内にあれば対応付けができたとされ、これら移動量Δｘ、移動量Δｚ、及び回転量Δφが設定閾値の範囲内になければ対応付かないとされる。上記Ｓ１３では、対応付けの結果、対応付かない候補点ＤＮはノイズとみなされて除かれる。

続いて、第２推定部１４により構造物Ｄの候補点ＤＮに走路モデルＲＭがフィッティングされる（Ｓ１４）。図４（ｂ）は、抽出した構造物の候補位置に走路モデルをフィッティングする例を示す図である。図４（ｂ）に示すように、上記Ｓ１４では、候補点ＤＮに走路モデルＲＭがフィッティングされる。例えば、走路Ｒが高速道路の場合、走路Ｒは直線と円弧とクロソイドから構成されることから、下記式（２）に示すように３次関数で走路モデルＲＭを近似表現することができる。上記Ｓ１４では、例えば候補点ＤＮの位置を観測値として、既知の拡張カルマンフィルタにより、曲率変化率ｃ_１、曲率ｃ_０、及びヨー角φが推定される。
ｘ ＝ ｃ_１ｚ^３／６＋ｃ_０ｚ^２／２＋φｚ＋ｘｅ…（２）
但し、 ｃ_１：曲率変化率
ｃ_０：曲率
φ ：ヨー角
ｘｅ：走路端部位置（ｘｌ又はｘｒ）

続いて、第２推定部１４により走路Ｒの車幅方向のオフセット成分Δｘｆが算出される（Ｓ１５）。オフセット成分Δｘｆは、例えば車両Ｖの進行方向に対する走路Ｒの曲がり具合によって生じる車幅方向のずれ量であり、走路端部候補点Ｎそれぞれの位置に応じて算出される。上記Ｓ１５では、第２推定部１４で推定した走路Ｒの曲率ｃ_０に少なくとも基づいて、走路Ｒにおける走路端部候補点Ｎそれぞれの位置での車幅方向のオフセット成分Δｘｆが算出される。ここでは、例えば曲率ｃ_０及びヨー角φに基づいてオフセット成分Δｘｆが算出される。その後、図６のＳ５へ移行される。

続いて、第１推定部１２により、オフセット成分Δｘｆが算出できたか否かが判定される（Ｓ５）。上記Ｓ５でオフセット成分Δｘｆが算出できなかったと判定された場合、走路端部候補点Ｎの位置がオフセット成分Δｘｆで補正されることなく、後述のＳ７へ移行される。一方、上記Ｓ５でオフセット成分Δｘｆが算出できたと判定された場合、第１推定部１２により走路端部候補点Ｎの位置がオフセット成分Δｘｆで補正される（Ｓ６）。

上記Ｓ６では、例えば、複数の走路端部候補点Ｎの各位置がオフセット成分Δｘｆで補正される。具体的には、走路端部候補点Ｎの各位置は、車両Ｖの進行方向に対する走路Ｒの曲がり具合によって車幅方向にずれているところ（図５（ａ）参照）、上記Ｓ１５で算出されたオフセット成分Δｘｆで走路端部候補点Ｎの各位置が補正されることで、走路端部候補点Ｎそれぞれの位置での車幅方向のオフセット成分Δｘｆの影響が除外される（図５（ｂ）参照）。

なお、図５（ａ）及び図５（ｂ）において、走路端部候補点Ｎには、縁石候補点ＣＮ及び壁候補点ＷＮが含まれる。縁石候補点ＣＮ及び壁候補点ＷＮは、その高さ範囲に応じて分けられる。縁石候補点ＣＮとしては、例えば高さ範囲が０．１ｍ以上０．３ｍ未満とされ、壁候補点ＷＮとしては、例えば高さ範囲が０．３ｍ以上１．２ｍ未満とされる。

続いて、第１推定部１２により走路端部位置ｘｌ、ｘｒが推定される（Ｓ７）。走路端部位置ｘｌ、ｘｒの推定では、走路端部候補点Ｎの最頻位置ｘｍが走路端部位置ｘｌ、ｘｒとして推定される。具体的には、図８に例示する処理が実施される。図８は、走路端部位置を推定する処理の例を示すフローチャートである。

図８に示すように、走路端部候補点Ｎの位置の車幅方向についての頻度分布Ｈが生成され（Ｓ２１）、車幅方向における走路端部候補点Ｎの最頻位置ｘｍが算出される（Ｓ２２）。そして、最頻位置ｘｍにおける走路端部候補点Ｎの高さ平均値が算出され（Ｓ２３）、高さ平均値に基づいて壁候補点ＷＮと縁石候補点ＣＮとが分離される（Ｓ２４）。上記Ｓ２１〜Ｓ２４により、例えば図５（ｃ）に示すように、頻度分布ＨＣにおける最頻位置ｘｃｌ及び最頻位置ｘｃｒが縁石候補点ＣＮの位置として算出され、頻度分布ＨＷにおける最頻位置ｘｗｌ及び最頻位置ｘｗｒが壁候補点ＷＮの位置として算出される。

続いて、壁候補点ＷＮが存在するか否かが判定される（Ｓ２５）。上記Ｓ２５で壁候補点ＷＮが存在すると判定される場合、壁候補点ＷＮの位置ｘｗｌ、ｘｗｒが走路端部位置ｘｌ、ｘｒとされる（Ｓ２６）。その後、壁候補点ＷＮの走路幅方向内側に縁石候補点ＣＮがあるか否かが判定される（Ｓ２７）。上記Ｓ２７で縁石候補点ＣＮがないと判定される場合、そのまま処理が終了される。一方、上記Ｓ２７で縁石候補点ＣＮがあると判定される場合、縁石候補点ＣＮの位置ｘｃｌ、ｘｃｒが走路端部位置ｘｌ、ｘｒとされ（Ｓ２８）、その後に処理が終了される。他方、上記Ｓ２５で壁候補点ＷＮが存在しないと判定される場合、上記Ｓ２８へ移行され、その後に処理が終了される。

以上、本実施形態に係る走路端部推定装置１では、第１抽出部１１により、車幅方向に沿う直線ＶＬ上に存在する一群の測定点ｐのうち位置情報が車両Ｖの進行方向（ｚ方向）に関して連続性を有する測定点ｐｓが、走路端部候補点Ｎとして抽出される。そして、当該走路端部候補点Ｎに係る位置情報に基づき走路Ｒの端部（走路端部位置ｘｌ、ｘｒ）が推定される。一群の測定点ｐにおいて、走路Ｒの端部における測定点ｐｓが側面ＣＳ及び側面ＷＳに位置するところ、その位置情報が車両Ｖの進行方向に連続性を有することから、一群の測定点ｐの中で走路Ｒの端部における測定点の位置情報が進行方向に連続性を有することを利用し、例えばノイズ等により検出しにくい路側物の段差位置に基づくことなく、走路Ｒの端部を精度よく推定することが可能となる。

また、本実施形態では、第１推定部１２により、第１抽出部１１で抽出した走路端部候補点Ｎの位置の頻度分布Ｈ（頻度分布ＨＣ及び頻度分布ＨＷ）に基づいて、走路端部候補点Ｎの最頻位置ｘｍ（ｘｃｌ、ｘｃｒ、ｘｗｌ、及びｘｗｒ）が算出され、当該最頻位置ｘｍが走路端部位置ｘｌ、ｘｒとして推定される。このとき、本実施形態では、第２推定部１４により、走路Ｒの曲率ｃ_０が推定され、当該曲率ｃ_０に少なくとも基づいて、走路Ｒにおけるそれぞれの走路端部候補点Ｎそれぞれの位置での車幅方向のオフセット成分Δｘｆが算出される。そして、第１推定部１２により、当該オフセット成分Δｘｆで走路端部候補点Ｎそれぞれの車幅方向の位置が補正される。これにより、走路Ｒにおけるオフセット成分Δｘｆの影響が、走路端部候補点Ｎそれぞれの車幅方向の位置から除外されるため、走路端部候補点Ｎの位置の頻度分布Ｈにおける最頻位置ｘｍを顕著化することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用してもよい。

例えば、上記実施形態において、検出部としてレーザセンサ２を利用したが、検出部としては、位置情報及び輝度情報を検出可能な撮像装置（例えばステレオカメラ）を利用してもよい。このような撮像装置では、車両Ｖの周囲（例えば進行方向）において、位置情報及び輝度情報を含む画像が撮像される。そして、撮像された画像上において車幅方向に沿って延びる仮想直線が設定され、この仮想直線上において複数の仮想測定点が一群の測定点ｐとして設定され、当該一群の測定点ｐの位置情報及び輝度情報が検出される。この場合、仮想直線が図２（ｂ）における直線ＶＬに相当することとなり、側面ＣＳ及び側面ＷＳに存在する測定点ｐｓの位置情報及び輝度情報を、複数の仮想直線でなる一群の測定点ｐの位置情報及び輝度情報から検出することができる。

上記実施形態では、走路Ｒの左右両方の走路端部位置ｘｌ、ｘｒを検出したが、例えば走路端部位置ｘｌ、ｘｒのいずれか一方のみを検出してもよい。また、車両Ｖの進行方向に関しての連続性を説明する例（図３の例）では、一群の測定点ｐにおける隣接する２つの測定点ｐｎ，ｐｎ＋１を対象としたが、例えば、対象となる測定点は、隣接しない２つの測定点であってもよい。

１…走路端部推定装置、２…レーザセンサ（検出部）、１１…第１抽出部、１２…第１推定部、１３…第２抽出部、１４…第２推定部、Ｒ…走路、ｐ…一群の測定点、Ｄ…構造物、ＤＮ…構造物の候補点、θ…隣接する２つの測定点を含む直線の延在方向と車両の進行方向とのなす角度、Ｎ…走路端部候補点、ｃ_０…曲率、Δｘｆ…オフセット成分、Ｈ…頻度分布、ｘｍ…最頻位置、ｘｌ、ｘｒ…走路端部位置、Ｖ…車両、ＶＬ…車両から見たときに車幅方向に沿う直線。

Claims (7)

1. 車両の周囲における複数の測定点の位置情報及び輝度情報を検出する検出部と、
   前記検出部で検出した複数の前記測定点の前記位置情報及び前記輝度情報に基づいて、前記車両が走行する走路の車幅方向における走路端部候補点を複数の前記測定点から抽出する第１抽出部と、
   前記第１抽出部で抽出した前記走路端部候補点に係る前記位置情報に基づいて、走路端部位置を推定する第１推定部と、を備え、
   前記第１抽出部は、
   前記車両から前記周囲を見たときにおいて車幅方向に沿う直線上に存在する一群の前記測定点のうち前記位置情報が前記車両の進行方向に関して連続性を有する前記測定点を、前記走路端部候補点として抽出し、
   抽出した前記走路端部候補点のうち２つの前記測定点での反射強度の差が設定値以上となる前記測定点を、前記走路端部候補点から除去する、走路端部推定装置。
2. 車両の周囲における複数の測定点の位置情報を検出する検出部と、
   前記検出部で検出した複数の前記測定点の前記位置情報に基づいて、前記車両が走行する走路の車幅方向における走路端部候補点を複数の前記測定点から抽出する第１抽出部と、
   前記第１抽出部で抽出した前記走路端部候補点に係る前記位置情報に基づいて、走路端部位置を推定する第１推定部と、を備え、
   前記第１抽出部は、
   前記車両から前記周囲を見たときにおいて車幅方向に沿う直線上に存在する一群の前記測定点のうち前記位置情報が前記車両の進行方向に関して連続性を有する前記測定点を、前記走路端部候補点として抽出し、
   前記一群の前記測定点について、前記一群の前記測定点における２つの前記測定点の間の距離が所定距離よりも大きい場合、前記車両の進行方向に関して連続性を有するとして、当該測定点を前記走路端部候補点として抽出する、走路端部推定装置。
3. 前記第１抽出部は、
   前記一群の前記測定点について、隣接する２つの前記測定点を含む直線の延在方向と前記車両の進行方向とのなす角度が所定角度よりも小さい場合、前記車両の進行方向に関して連続性を有するとして、当該測定点を前記走路端部候補点として抽出する、請求項１又は２に記載の走路端部推定装置。
4. 前記第１推定部は、
   前記第１抽出部で抽出した前記走路端部候補点の位置の車幅方向についての頻度分布に基づいて、前記走路端部候補点の最頻位置を算出し、当該最頻位置を前記走路端部位置として推定する、請求項１〜３の何れか一項に記載の走路端部推定装置。
5. 車両の周囲における複数の測定点の位置情報を検出する検出部と、
   前記検出部で検出した複数の前記測定点の前記位置情報に基づいて、前記車両が走行する走路の車幅方向における走路端部候補点を複数の前記測定点から抽出する第１抽出部と、
   前記第１抽出部で抽出した前記走路端部候補点に係る前記位置情報に基づいて、走路端部位置を推定する第１推定部と、を備え、
   前記第１抽出部は、
   前記車両から前記周囲を見たときにおいて車幅方向に沿う直線上に存在する一群の前記測定点のうち前記位置情報が前記車両の進行方向に関して連続性を有する前記測定点を、前記走路端部候補点として抽出し、
   前記第１推定部は、
   前記第１抽出部で抽出した前記走路端部候補点の位置の頻度分布に基づいて、前記走路端部候補点の最頻位置を算出し、当該最頻位置を前記走路端部位置として推定し、
   前記検出部は、複数の前記測定点の輝度情報を更に検出し、
   前記検出部で検出した前記位置情報及び前記輝度情報に基づいて、前記走路に沿って設けられている構造物の候補点を抽出する第２抽出部と、
   前記第２抽出部で抽出した前記構造物の候補点の位置に基づいて、前記走路の曲率を少なくとも推定する第２推定部と、を更に備え、
   前記第１推定部は、
   前記第２推定部で推定した前記走路の曲率に少なくとも基づいて、前記走路における前記走路端部候補点それぞれの位置での車幅方向のオフセット成分を算出し、当該オフセット成分で前記走路端部候補点それぞれの車幅方向の位置を補正する、走路端部推定装置。
6. 前記第１抽出部は、
   前記一群の前記測定点について、隣接する２つの前記測定点を含む直線の延在方向と前記車両の進行方向とのなす角度が所定角度よりも小さい場合、前記車両の進行方向に関して連続性を有するとして、当該測定点を前記走路端部候補点として抽出する、請求項５に記載の走路端部推定装置。
7. 前記構造物は、視線誘導標である、請求項５又は６に記載の走路端部推定装置。

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