JP6469220B2 - 走行車線判別装置および走行車線判別方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両が走行している車線である走行車線を判別する走行車線判別装置および走行車線判別方法に関する。

車両が走行している車線である走行車線を判別する技術は、カーナビゲーション装置およびロケータなどにおいて、車両の現在位置を特定する場合に用いられる。たとえば、カメラおよびレーザレーダなどを含むセンサを用いて、車両の走行車線および縁石などの周辺の環境を認識することによって、車両の現在位置が特定される。

車両の走行車線を判別する技術は、たとえば、特許文献１，２に開示される。特許文献１，２に開示される技術では、カメラで撮像された画像の画像情報と、地図を表す地図情報とに基づいて、車両の走行車線が判別される。

具体的には、特許文献１に開示される走行車線認識装置は、地図情報と、リアカメラで撮像された画像の画像情報とを用いて、画像情報から検出された白線が破線であるか、または実線であるかを判断することによって、走行車線が道路の右端か、左端かを推定するように構成される。

また、特許文献２に開示される走行車線判別装置は、地図と、カメラで撮像された画像とから、予め定義された白線パターンの情報に基づいて、画像から検出される白線パターンが、予め定義された白線パターンに一致するか否かを判断することによって、走行車線を判定するように構成される。

特開２００８−２７６６４２号公報 特開２００５−００４４４２号公報

前述の特許文献１，２に開示される技術では、リアルタイムで撮像された画像から検出された白線の情報が用いられる。白線が精度良く検出される状況では問題ないが、実際の道路では、カメラの精度および白線の濃さなどによって、白線が常に検出されるわけではない。白線が検出されない場合、前述の特許文献１，２に開示される技術では、走行車線を正確に特定することができないおそれがある。

したがって特許文献１，２に開示される技術では、車両の走行車線を安定して判別することができないという問題がある。

本発明の目的は、車両の走行車線を安定して判別することができる走行車線判別装置および走行車線判別方法を提供することである。

本発明の走行車線判別装置は、道路を構成する車線のうち、車両が走行している車線である走行車線を判別する走行車線判別装置であって、道路を含む地図に関する地図情報を記憶する地図情報記憶部と、車両の現在位置に関する現在位置情報を取得する現在位置取得部と、道路を区画する白線に関する白線情報を取得する白線情報取得部と、白線情報を記憶する白線情報記憶部と、地図情報、現在位置情報および白線情報に基づいて、車両が走行している走行車線を推定する走行車線推定部とを備え、走行車線推定部は、白線の線種に基づいて求められる、道路を構成する各車線が走行車線である確率と、車両の現在位置に隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各車線が走行車線である確率と、前回に推定した各車線が走行車線である確率とに基づいて、各車線を車両が走行している総合的な確率を算出し、総合的な確率が最も大きい車線を走行車線であると推定することを特徴とする。

本発明の走行車線判別方法は、道路を構成する車線のうち、車両が走行している車線である走行車線を判別する走行車線判別装置における走行車線判別方法であって、走行車線判別装置の現在位置取得部が、車両の現在位置に関する現在位置情報を取得し、走行車線判別装置の白線情報取得部が、道路を区画する白線に関する白線情報を取得し、走行車線判別装置の走行車線推定部が、道路を含む地図に関する地図情報、現在位置情報および白線情報に基づいて、車両が走行している走行車線を推定し、走行車線推定部が走行車線を推定するときには、白線の線種に基づいて求められる、道路を構成する各車線が走行車線である確率と、車両の現在位置に隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各車線が走行車線である確率と、前回に推定した各車線が走行車線である確率とに基づいて、各車線を車両が走行している総合的な確率を算出し、総合的な確率が最も大きい車線を走行車線であると推定することを特徴とする。

本発明の走行車線判別装置によれば、走行車線推定部によって、白線の線種に基づいて求められる各車線が走行車線である確率と、隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各車線が走行車線である確率と、走行車線を以前に推定したときに車両が走行していた車線に基づいて求められる各車線が走行車線である確率とに基づいて、走行車線が推定される。これによって、走行車線を精度良く推定することができる。また、白線の検出精度が比較的低い場合には、前述の走行車線である確率のうち、いずれかを用いて走行車線を推定することができるので、ロバスト性が比較的高い推定を行うことができる。したがって、車両の走行車線を安定して判別することができる。

本発明の走行車線判別装置によれば、白線の線種に基づいて求められる各車線が走行車線である確率と、隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各車線が走行車線である確率と、走行車線を以前に推定したときに車両が走行していた車線に基づいて求められる各車線が走行車線である確率とに基づいて、走行車線が推定される。これによって、走行車線を精度良く推定することができる。また、白線の検出精度が比較的低い場合には、前述の走行車線である確率のうち、いずれかを用いて走行車線を推定することができるので、ロバスト性が比較的高い推定を行うことができる。したがって、車両の走行車線を安定して判別することができる。

本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

本発明の第１の実施の形態における走行車線判別装置１の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における走行車線判別装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。 白線情報取得部１３による白線情報の取得可能範囲３０の一例を示す図である。 車両の位置と白線との関係の一例を示す図である。 車両の位置と白線との関係の他の例を示す図である。 車線の横断が発生する場合の車両の位置と白線との関係の一例を示す図である。 白線の検出位置の一例を示す図である。 車線の横断によって変化した白線の検出位置の一例を示す図である。 白線の検出位置の時間変化を示すグラフである。 ２車線の道路における走行車線確率リストの一例を示す図である。 ３車線の道路における走行車線確率リストの一例を示す図である。 ４車線の道路における走行車線確率リストの一例を示す図である。 走行車線推定部１４で用いられる走行車線確率リストの他の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における車線変更判断処理に関する処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における走行車線推定処理に関する処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における走行車線推定処理に関する処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における異常な白線情報の識別処理に関する処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における走行車線判別装置２の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態の走行車線判別装置２における位置特定処理に関する処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態における走行車線判別装置３の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態の走行車線判別装置３における誤差補正処理に関する処理手順を示すフローチャートである。

＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明の第１の実施の形態における走行車線判別装置１の構成を示すブロック図である。本実施の形態の走行車線判別装置１は、車両、たとえば自動車に搭載可能に構成される。本実施の形態では、走行車線判別装置１は、経路を案内するナビゲーション機能を有するナビゲーション装置によって実現される。本発明の他の実施の形態である走行車線判別方法は、本実施の形態の走行車線判別装置１によって実行される。

走行車線判別装置１は、地図データベース１１、現在位置取得部１２、白線情報取得部１３、走行車線推定部１４、走行車線監視部１５、白線情報記憶部１６および走行車線決定部１７を備えて構成される。

地図データベース１１は、たとえばハードディスクドライブ（Hard Disk Drive；略称：ＨＤＤ）装置、または半導体メモリなどの記憶装置によって実現される。地図データベース１１は、地図に関する地図情報を記憶する。地図データベース１１は、地図情報記憶部に相当する。

地図情報は、予め定められた縮尺に対応する複数の地図が階層化されて構成されている。地図情報は、道路に関する情報である道路情報、道路を構成する車線に関する情報である車線情報、および車線を構成する構成線に関する情報である構成線情報を含む。

道路情報は、たとえば、道路の形状、道路の緯度および経度、道路の曲率、道路の勾配、道路の識別子、道路の車線数、道路の線種、ならびに、一般道路、高速道路および優先道路などの道路の属性に関する情報を含む。

車線情報は、たとえば、道路を構成する車線の識別子、車線の緯度および経度、ならびに中央線に関する情報を含む。

構成線情報は、車線を構成する各線の識別子、車線を構成する各線の緯度および経度、ならびに車線を構成する各線の線種および曲率に関する情報を含む。道路情報は、道路毎に管理される。車線情報および構成線情報は、車線毎に管理される。

地図情報は、ナビゲーション、運転支援、自動運転などに利用される。地図情報は、通信経由で更新されてもよいし、白線情報取得部１３によって取得される白線情報から生成されてもよい。

本実施の形態では、地図データベース１１は、走行車線判別装置１の内部に設けられているが、走行車線判別装置１の外部に設けられてもよい。たとえば、地図データベース１１は、走行車線判別装置１が搭載される車両の外部、たとえば車両の外部のサーバ装置に設けられてもよい。この場合、走行車線判別装置１は、車両の外部に設けられた地図データベースから、通信によって、地図情報の全部または一部を取得するように構成される。具体的には、走行車線判別装置１は、たとえば、車両の外部のサーバ装置に備えられる地図データベースから、インターネットなどの通信網を介して地図情報を取得するように構成される。

現在位置取得部１２は、走行車線判別装置１が搭載される車両の現在位置を表す現在位置情報を取得する。現在位置情報は、たとえば、走行中の道路を表す道路リンク、現在位置の緯度および経度、地図情報に基づく地図上の道路の識別情報である道路識別子、車線の識別情報である車線識別子、道路の属性、ならびに地図の現在位置を含む矩形領域などのいずれか１つまたは複数によって表される。

現在位置取得部１２は、たとえば、全地球測位システム（Global Positioning System；略称：ＧＰＳ）センサ、ジャイロセンサ、車速センサおよび加速度センサによって構成される。

現在位置取得部１２は、ＧＰＳセンサ、ジャイロセンサ、車速センサおよび加速度センサによって検出される情報を用いて、地図データベース１１から読み出した地図情報に基づく地図とのマップマッチングを行うことによって、現在位置を表す現在位置情報を生成する。

現在位置取得部１２は、走行車線判別装置１の外部に設けられたハードウェアから、インターネットなどの通信網を介して現在位置情報を取得するように構成されてもよい。現在位置取得部１２は、取得した現在位置情報を走行車線推定部１４に与える。

白線情報取得部１３は、車両の進行方向前方の領域を撮像可能に設けられるフロントカメラ、車両の進行方向後方の領域を撮像可能に設けられるリアカメラ、およびレーザレーダなどのセンサによって構成される。

白線情報取得部１３は、フロントカメラおよびリアカメラを用いて、前述の領域を撮像することによって、前述の領域内の道路に描かれている白線に関する白線情報を取得する。ここで、白線とは、道路を区画する区画線をいい、車道中央線、車線境界線および車道外側線を含む。また白線は、白色以外の線、たとえば黄色線を含む。

白線情報は、実線、破線、二重線および黄色線などの白線の線種を表す情報、ならびに白線の形状を表す情報を含む。白線の形状を表す情報は、たとえば、白線を関数で表現した情報である。白線情報は、白線の品質を表す情報を含んでもよい。また白線情報は、その白線情報を信頼できるものとして使用可能な白線の長さを表す情報を含んでもよい。

白線情報取得部１３は、車両から検出可能な範囲の全ての白線に関する白線情報を取得する。具体的には、白線情報取得部１３は、たとえば後述する図７に示すように、車両の進行方向前方に向かって走行車線の左側の白線（以下「左側白線」という）および右側の白線（以下「右側白線」という）、ならびに走行車線に隣接する車線（以下「隣接車線」という）の左側白線および右側白線などに関する白線情報を取得する。

本実施の形態では、白線情報取得部１３は、フロントカメラおよびリアカメラは、前述の領域を撮像することによって、白線情報に加えて、前述の領域内の道路、障害物および道路標識に関する情報を取得する。白線情報は、走行車線判別装置１の外部に設けられたハードウェアから、インターネットなどの通信網を介して取得するように構成されてもよい。白線情報取得部１３は、取得した白線情報を走行車線推定部１４および走行車線監視部１５に与える。

走行車線推定部１４は、地図データベース１１から読み出した地図情報、現在位置取得部１２から与えられる現在位置情報、および白線情報取得部１３から与えられる白線情報から、走行車線を推定する。

具体的には、走行車線推定部１４は、現在位置取得部１２から与えられる現在位置情報から、走行道路の識別子を取得する。走行車線推定部１４は、地図データベース１１から読み出した地図情報から、走行中の道路の車線数を表す車線数情報および線種を表す線種情報を取得する。

走行車線推定部１４は、白線情報取得部１３から与えられる白線情報から、白線の線種および白線の位置を表す情報を取得する。走行車線推定部１４は、取得した白線の位置を表す情報から、走行車線および隣接車線の幅員（以下「車線幅」という場合がある）を算出する。

走行車線推定部１４は、白線の線種に基づいて求められる各車線の走行車線確率、隣接車線の存在の有無に基づいて求められる各車線の走行車線確率、および以前に走行車線を推定したときに走行していた車線に基づいて求められる各車線の走行車線確率から、車両が現在走行している走行車線を確率的に推定する。走行車線推定部１４は、各車線の走行車線確率から、走行車線確率が最も大きい車線を走行車線であると推定する。ここで、「走行車線確率」とは、各車線が、車両が現在走行している走行車線である確率をいう。

本実施の形態では、走行車線推定部１４は、ベイズ推定を利用して、走行車線を推定する。走行車線推定部１４による走行車線の推定方法は、これに限定されるものではなく、本発明の他の実施の形態では、最尤推定などの他の方法を利用して、走行車線を推定してもよい。走行車線推定部１４は、推定した走行車線を表す推定車線情報を推定結果として走行車線監視部１５に与える。

走行車線監視部１５は、白線情報取得部１３から与えられる白線情報を、白線情報記憶部１６に記憶する。走行車線監視部１５は、車両の車線変更を監視することによって、車両の走行車線を監視する。走行車線監視部１５は、車線変更が行われたと判断すると、白線情報記憶部１６に記憶される走行車線の番号を更新する。

具体的には、走行車線監視部１５は、白線情報取得部１３から与えられる白線情報を継続的に監視して、白線情報取得部１３から与えられる白線情報と、白線情報記憶部１６に記憶されている白線情報とに基づいて、車線変更が行われたか否かを判断する。

より詳細には、走行車線監視部１５は、左側白線の検出位置と右側白線の検出位置とが変化したか否かを判断することによって、車両が車線を横断したか否かを検出する。走行車線監視部１５は、車両が車線を横断したか否かの検出結果に基づいて、車線変更が行われたか否かを判断する。走行車線監視部１５は、車線変更が行われたか否かの判断結果、および更新された走行車線の番号を走行車線決定部１７に与える。

白線情報記憶部１６は、白線情報取得部１３によって取得された白線情報を記憶する。白線情報記憶部１６は、過去に取得された白線情報を記憶する。すなわち、白線情報記憶部１６は、半導体メモリなどの記憶装置によって実現される。白線情報記憶部１６は、予め定める時間（以下「規定時間」という場合がある）内に白線情報取得部１３によって取得された白線情報である履歴情報を記憶する。

白線情報記憶部１６は、白線の形状、白線の線種および白線の品質を表す情報を含む白線情報と、白線情報を取得した時間を表す情報とを記憶する。白線情報記憶部１６は、これらに加えて、左側白線および右側白線などから処理して得られる情報を記憶してもよい。

走行車線決定部１７は、走行車線推定部１４から推定車線情報が与えられると、与えられた推定車線情報に基づいて、走行車線推定部１４で走行車線であると推定された車線を、走行車線であると決定する。

走行車線決定部１７は、走行車線推定部１４から与えられる推定車線情報に基づいて走行車線を決定した後は、走行車線監視部１５から与えられる判断結果に基づいて、走行車線を決定する。走行車線決定部１７は、走行車線監視部１５から与えられる判断結果が、車線変更が行われたことを示す場合、走行車線監視部１５から与えられる更新された走行車線の番号に基づいて、該当する番号の車線を走行車線と決定する。

走行車線推定部１４による推定結果と、走行車線監視部１５による判断結果とが異なる場合には、走行車線決定部１７は、走行車線推定部１４によって求められる走行車線確率が予め定める閾値を超えたときに、走行車線推定部１４の推定結果を優先して利用する。走行車線推定部１４によって求められる走行車線確率が予め定める閾値未満であるときには、走行車線決定部１７は、走行車線監視部１５による判断結果を優先して利用する。

図２は、本発明の第１の実施の形態における走行車線判別装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。走行車線判別装置１は、図２に示すように、少なくとも処理回路２１、メモリ２２および入出力インタフェース２３を含んで構成される。

前述の図１に示す地図データベース１１、現在位置取得部１２、白線情報取得部１３および白線情報記憶部１６は、入出力インタフェース２３に接続される。図１では、地図データベース１１、現在位置取得部１２、白線情報取得部１３および白線情報記憶部１６が、走行車線判別装置１の内部に配設される構成としたが、これらのハードウェアが走行車線判別装置１に外付けされる構成にしてもよい。

走行車線判別装置１における走行車線推定部１４、走行車線監視部１５および走行車線決定部１７の各機能は、処理回路２１によって実現される。すなわち、走行車線判別装置１は、走行車線推定部１４によって走行車線を推定し、走行車線監視部１５によって走行車線を監視し、走行車線決定部１７によって走行車線を決定するための処理回路２１を備える。処理回路２１は、メモリ２２に記憶されるプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）である。

走行車線推定部１４、走行車線監視部１５および走行車線決定部１７の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２２に記憶される。

処理回路２１は、メモリ２２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、走行車線推定部１４、走行車線監視部１５および走行車線決定部１７の各部の機能を実現する。すなわち、走行車線判別装置１は、処理回路２１によって実行されるときに、走行車線推定部１４によって走行車線を推定するステップと、走行車線監視部１５によって走行車線を監視するステップと、走行車線決定部１７によって走行車線を決定するステップとが結果的に実行されることになるプログラムを記憶するためのメモリ２２を備える。

また、これらのプログラムは、走行車線推定部１４、走行車線監視部１５および走行車線決定部１７が行う処理の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

ここで、メモリ２２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ならびに磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、およびＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などが該当する。

図３〜図９を用いて、本実施の形態の走行車線判別装置１による走行車線の判別動作について、具体的に説明する。図３は、白線情報取得部１３による白線情報の取得可能範囲３０の一例を示す図である。図３では、車両３１の進行方向前方側における白線情報の取得可能範囲３０を、白線情報取得部１３を構成するフロントカメラの視野角θで表している。フロントカメラは、道路の車線幅などに応じて視野角θを任意に設定可能に構成される。

白線情報取得部１３は、取得可能範囲３０内に存在する白線に関する白線情報を取得することができる。具体的には、白線情報取得部１３は、図３に示すように、車両３１の進行方向前方に向かって左側の実線の白線３２およびその右隣りの破線の白線３４と、車両３１の進行方向前方に向かって右側の実線の白線３３およびその左隣りの破線の白線３５とに関する白線情報を取得することができる。

白線情報の取得可能範囲３０は、フロントカメラの視野角θに限定されず、他のパラメータによって表されてもよい。たとえば、白線情報の取得可能範囲３０は、白線情報取得部１３を構成するリアカメラの視野角によって表されてもよいし、白線情報取得部１３を構成するセンサの検出可能範囲によって表されてもよいし、これらを足し合わせた範囲として表されてもよい。

図４は、車両の位置と白線との関係の一例を示す図である。図４では、３車線の道路で、各車線を車両４１〜４３が走行している場合を示す。ここで、車両４１〜４３の進行方向を図４の紙面に向かって上方向とする、また、図４に示す３車線の道路を構成する３つの車線を、車両４１〜４３の進行方向に向かって左側から順に、第１車線、第２車線、第３車線とする。また、各車線を区画する４つの白線を、車両４１〜４３の進行方向に向かって左側から順に、第１白線３２、第２白線３４、第３白線３５、第４白線３３とする。このとき、車道外側線である第１白線３２および第４白線３３は、実線の白線で構成される。車線境界線である第２白線３４および第３白線３５は、破線の白線で構成される。

第１車線を走行する、記号「Ａ」で示される車両４１の場合、左側白線は、実線の第１白線３２となり、右側白線は、破線の第２白線３４となる。第２車線を走行する、記号「Ｂ」で示される車両４２の場合、左側白線は、破線の第２白線３４となり、右側白線は、破線の第３白線３５となる。第３車線を走行する、記号「Ｃ」で示される車両４３の場合、左側白線は、破線の第３白線３５となり、右側白線は、実線の第４白線３３となる。

このように、車線境界線となる白線３４，３５が破線で構成される場合には、車両４１〜４３が走行している車線に応じて、左側白線および右側白線の線種が変化する。したがって、走行車線決定部１７は、車線と、左側白線および右側白線の線種との関係を用いることによって、走行車線を特定することができる。

図５は、車両の位置と白線との関係の他の例を示す図である。図５では、車線境界線となる白線３６，３７が実線で構成される場合を示す。図５においても、３車線の道路で、各車線を車両４４〜４６が走行しているものとする。

また、車両４４〜４６の進行方向を図５の紙面に向かって上方向とする、また、図５に示す３車線の道路を構成する３つの車線を、車両４４〜４６の進行方向に向かって左側から順に、第１車線、第２車線、第３車線とする。また、各車線を区画する４つの白線を、車両４４〜４６の進行方向に向かって左側から順に、第１白線３２、第２白線３６、第３白線３７、第４白線３３とする。

図５に示す例において、車道外側線である第１白線３２および第４白線３３は、前述の図４に示す場合と同様に、実線の白線で構成される。車線境界線である第２白線３６および第３白線３７は、図５に示す例では、破線の白線で構成される。

図５に示す例では、第１車線を走行する、記号「Ｄ」で示される車両４４の場合、左側白線および右側白線は、いずれも、実線の白線３２，３６となる。第２車線を走行する、記号「Ｅ」で示される車両４５の場合も同様に、左側白線および右側白線は、いずれも、実線の白線３６，３７となる。第３車線を走行する、記号「Ｆ」で示される車両４５の場合も同様に、左側白線および右側白線は、いずれも、実線の白線３７，３３となる。

このように、車線境界線となる白線３６，３７が実線で構成される場合には、いずれの車線でも、左側白線および右側白線の線種が同一となる。したがって、走行車線決定部１７は、車線と、左側白線および右側白線の線種との関係を用いても走行車線を特定することができない。この場合には、後述する他の方法を併用することによって、走行車線を特定することができる。

図６は、車線の横断が発生する場合の車両の位置と白線との関係の一例を示す図である。図６では、図４に示す３車線の道路と同様の道路が途中から分岐する場合に発生する車両の横断の一例を示す。

第１車線を走行する、記号「Ａ」で示される車両３１ａが、第１車線から、進行方向左側に分岐した車線に車線変更を行う場合を考える。記号「Ａ」で示される車両３１ａの位置では、左側白線は、実線の第１白線３２であり、右側白線は、破線の第２白線３４である。車線変更の途中段階の位置である、記号「Ｂ」で示される車両３１ｂの位置では、左側白線は、第１車線から分岐した車線を区画する実線の白線５１となる。また、記号「Ｂ」で示される車両３１ｂの位置では、第１白線３２から延び、第１車線から分岐した車線と第１車線とを区画する破線の白線５２を横断する状態となり、その白線５２上に車両３１ｂが位置するようになる。

車両がさらに進行し、車線変更が完了した段階の位置である、記号「Ｃ」で示される車両３１ｃの位置では、左側白線および右側白線は、いずれも、第１車線から分岐した車線を区画する実線の白線５１となる。

このように、第１車線から、進行方向左側に分岐した車線に車線変更する場合には、左側白線の横断が発生し、左側白線および右側白線の検出位置が変化する。したがって、走行車線監視部１５は、左側白線および右側白線の変化を監視することによって、車線変更の有無を判断することができる。

また、第２車線を走行する、記号「Ｄ」で示される車両３１ｄが、右車線である第３車線に車線変更を行う場合を考える。記号「Ｄ」で示される車両３１ｄの位置では、左側白線および右側白線は、いずれも、破線の白線３４，３５である。車線変更の途中段階の位置である、記号「Ｅ」で示される車両３１ｅの位置では、右側白線は、右車線である第３車線を区画する実線の白線３３となる。また、記号「Ｅ」で示される車両３１ｅの位置では、第２車線と第３車線とを区画する破線の白線３５を横断する状態となり、その白線３５上に車両３１ｅが位置するようになる。

車両がさらに進行し、車線変更が完了した段階の位置である、記号「Ｆ」で示される車両３１ｆの位置では、左側白線は、第３車線を区画する破線の白線３５となり、右側白線は、第３車線を区画する実線の白線３３となる。

このように、第２車線から、右車線である第３車線に車線変更する場合には、右側白線の横断が発生し、左側白線および右側白線の線種が変化する。したがって、走行車線監視部１５は、左側白線および右側白線の変化を監視することによって、車線変更の有無を判断することができる。

図７は、白線の検出位置の一例を示す図である。白線情報取得部１３によって取得される白線情報は、車両３１の中央の位置を原点として、進行方向前方をＹ軸方向の正方向とし、進行方向に向かって右方をＸ軸方向の正方向として表される。

図７に示すように、車両３１が、３車線で構成される道路の中央の第２車線を走行している場合、走行車線である第２車線を区画する２つの白線３４，３５のうち、進行方向に向かって左側の左側白線である第２白線３４は、位置ｐＬで検出される。進行方向に向かって右側の右側白線である第３白線３５は、位置ｐＲで検出される。

第２車線の左側に隣接する第１車線を区画する第１白線３２は、第２白線３４の検出位置ｐＬよりもさらに左側の位置ｐＬＬで検出される。第２車線の右側に隣接する第３車線を区画する第４車線３３は、第３白線３５の検出位置ｐＲよりもさらに右側の位置ｐＲＲで検出される。

図８は、車線の横断によって変化した白線の検出位置の一例を示す図である。図７に示す車両３１と同様に、記号「Ｄ」で示される車両３１ｄが第２車線を走行している状態から、右車線である第３車線に車線変更を行い、記号「Ｆ」で示される車両３１ｆの位置まで移動する場合を考える。この場合、車両３１の左側白線の検出位置ｐＬ、右側白線の検出位置ｐＲ、左側の隣接車線の左側白線の検出位置ｐＬＬ、右側の隣接車線の右側白線の検出位置ｐＲＲが変化する。

したがって、走行車線監視部１５は、走行車線を区画する左側白線および右側白線の検出位置ｐＬ，ｐＲ、ならびに隣接車線を区画する左側白線および右側白線の検出位置ｐＬＬ，ｐＲＲの時間変化を監視することによって、車線の変更を検出することができる。

図９は、白線の検出位置の時間変化を示すグラフである。図９において、横軸は時間Ｔ［×０．１ｓｅｃ］を示し、縦軸は、時刻ｔにおける白線の検出位置から、時刻ｔ−１における白線の検出位置を差引いた差分である位置変化量Δ（ｔ）［ｍ］を示す。図９では、車両の進行方向に向かって左側の左側白線の位置変化量Δ（ｔ）を参照符号「６１」で示される線で表し、車両の進行方向に向かって右側の右側白線の位置変化量Δ（ｔ）を参照符号「６２」で示される線で表す。

図９に示すように、参照符号「６３」および「６４」で示される位置では、左側白線の位置変化量６１および右側白線の位置変化量６２のいずれも、マイナスの値となっている。図７に示すように、左側白線の位置ｐＬおよび右側白線の位置ｐＲは、進行方向Ｙに向かって右側をＸ軸の正方向としているので、位置変化量Δ（ｔ）がマイナスであることは、左側白線の位置ｐＬおよび右側白線の位置ｐＲが、左方向に変化したことを意味する。したがって、参照符号「６３」および「６４」で示される位置では、左車線への車線変更が行われたことが判る。

また、参照符号「６５」および「６６」で示される位置では、左側白線の位置変化量６１および右側白線の位置変化量６２のいずれも、プラスの値となっている。図７に示すように、左側白線の位置ｐＬおよび右側白線の位置ｐＲは、進行方向Ｙに向かって右側をＸ軸の正方向としているので、位置変化量Δ（ｔ）がプラスであることは、左側白線の位置ｐＬおよび右側白線の位置ｐＲが、右方向に変化したことを意味する。したがって、参照符号「６５」および「６６」で示される位置では、右車線への車線変更が行われたことが判る。

図１０〜図１２は、走行車線推定部１４で用いられる走行車線確率リストの一例を示す図である。図１０は、２車線の道路における走行車線確率リストの一例を示す図である。図１１は、３車線の道路における走行車線確率リストの一例を示す図である。図１２は、４車線の道路における走行車線確率リストの一例を示す図である。走行車線確率リストは、走行車線を推定するためのテーブルであり、左側白線の線種および右側白線の線種に応じた各車線の走行車線確率を車線数毎に求めたものである。図１０〜図１２では、左側白線および右側白線の線種毎に、道路を構成する各車線の走行車線確率を示す。

図１０では、２つの車線を、車両の進行方向に向かって左側から順に、第１車線、第２車線とする。図１０の各欄において、第１車線の走行車線確率Ｐω１、第２車線の走行車線確率Ｐω２を、「（Ｐω１，Ｐω２）」として表す。

図１１では、３つの車線を、車両の進行方向に向かって左側から順に、第１車線、第２車線、第３車線とする。図１１の各欄において、第１車線の走行車線確率Ｐω１、第２車線の走行車線確率Ｐω２、第３車線の走行車線確率Ｐω３を、「（Ｐω１，Ｐω２，Ｐω３）」として表す。

図１２では、４つの車線を、車両の進行方向に向かって左側から順に、第１車線、第２車線、第３車線、第４車線とする。図１２の各欄において、第１車線の走行車線確率Ｐω１、第２車線の走行車線確率Ｐω２、第３車線の走行車線確率Ｐω３、第４車線の走行車線確率Ｐω４を、「（Ｐω１，Ｐω２，Ｐω３，Ｐω４）」として表す。

走行車線推定部１４は、たとえば図１０〜図１２に示す走行車線確率リストを用いることによって、走行車線を推定することができる。走行車線確率リストは、地図データベース１１に記憶される。走行車線確率は、本実施の形態では、予め定義されるが、これに限定されない。たとえば、走行車線推定部１４が学習することによって、地図データベース１１に記憶される走行車線確率を更新してもよいし、外部の装置が通信経由で、地図データベース１１に記憶される走行車線確率を更新してもよい。

図１３は、走行車線推定部１４で用いられる走行車線確率リストの他の例を示す図である。図１３では、隣接車線の存在の有無に基づいて求められる各車線の走行車線確率の一例を示す。図１３では、２車線、３車線、４車線の場合の走行車線確率をそれぞれ示す。図１３では、左車線の車線幅を記号「ＷＬ」で示し、右車線の車線幅を記号「ＷＲ」で示し、予め定める車線幅である規定幅を記号「Ｗ０」で示す。

たとえば、左車線の車線幅ＷＬが規定幅Ｗ０よりも極めて小さく（ＷＬ＜＜Ｗ０）、右車線の車線幅ＷＲが規定幅Ｗ０と略等しい（ＷＲ≒Ｗ０）場合を考える。この場合、車線数が３、すなわち３車線のときは、走行車線の左側に車線が存在せず、走行車線の右側に車線が存在すると考えられる。したがって、各車線の走行車線確率は、たとえば図１３に示すように、確率Ｐｂ＝（０．５，０．３，０．２）に設定される。すなわち、第１車線の走行車線確率Ｐｂ１は０．５、第２車線の走行車線確率Ｐｂ２は０．３、第３車線の走行車線確率Ｐｂ３は０．２と設定される。

左車線の車線幅ＷＬが規定幅Ｗ０よりも極めて小さく（ＷＬ＜＜Ｗ０）、右車線の車線幅ＷＲが規定幅Ｗ０よりも極めて小さい（ＷＲ＜＜Ｗ０）場合、左車線の車線幅ＷＬが規定幅Ｗ０と略等しく（ＷＬ≒Ｗ０）、右車線の車線幅ＷＲが規定幅Ｗ０よりも極めて小さい（ＷＲ＜＜Ｗ０）場合、および左車線の車線幅ＷＬが規定幅Ｗ０と略等しく（ＷＬ≒Ｗ０）、右車線の車線幅ＷＲが規定幅Ｗ０と略等しい（ＷＲ≒Ｗ０）場合には、それぞれ、図１３に示すように各車線の走行車線確率が設定される。

走行車線推定部１４は、たとえば図１３に示す走行車線確率リストを用いることによって、走行車線を推定することができる。走行車線確率リストは、地図データベース１１に記憶される。走行車線確率は、本実施の形態では予め定義されたものであるが、学習して更新してもよいし、通信経由で更新されてもよい。

図１４は、本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における車線変更判断処理に関する処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すフローチャートの各処理は、白線情報取得部１３および走行車線監視部１５によって実行される。図１４に示すフローチャートは、走行車線判別装置１の電源が投入されると開始されるか、または予め定める周期毎に開始され、ステップａ１に移行する。

ステップａ１において、白線情報取得部１３は、白線情報を取得する。ステップａ１の処理が終了すると、ステップａ２に移行する。

ステップａ２において、走行車線監視部１５は、ステップａ１で取得された白線情報から車線幅を算出する。ステップａ２の処理が終了すると、ステップａ３に移行する。

ステップａ３において、走行車線監視部１５は、ステップａ１で取得された白線情報およびステップａ２で算出された車線幅を表す車線幅情報を白線情報記憶部１６に記憶する。ステップａ３の処理が終了すると、ステップａ４に移行する。

ステップａ４において、走行車線監視部１５は、異常な白線情報を識別する。ステップａ４の処理の詳細については後述する。ステップａ４の処理が終了すると、ステップａ５に移行する。

ステップａ５において、走行車線監視部１５は、左側白線を横断したか否かを判断する。左側白線を横断したと判断された場合は、ステップａ６に移行し、左側白線を横断していないと判断された場合は、ステップａ７に移行する。

ステップａ６において、走行車線監視部１５は、左車線に移動したと判断する。ステップａ６の処理が終了すると、ステップａ１０に移行する。

ステップａ７において、走行車線監視部１５は、右側白線を横断したか否かを判断する。右側白線を横断したと判断された場合は、ステップａ８に移行し、右側白線を横断していないと判断された場合は、ステップａ９に移行する。

ステップａ８において、走行車線監視部１５は、右車線に移動したと判断する。ステップａ８の処理が終了すると、ステップａ１０に移行する。

ステップａ９において、走行車線監視部１５は、車線変更をしていないと判断する。ステップａ９の処理が終了すると、ステップａ１０に移行する。

ステップａ１０において、走行車線監視部１５は、ステップａ６、ステップａ８またはステップａ９における判断結果を走行車線決定部１７に通知する。ステップａ１０の処理が終了すると、図１４の全ての処理手順を終了する。

ステップａ６〜ステップａ９の白線の横断および車線変更の有無の判断は、具体的には、以下のようにして行われる。

ステップａ６では、左側白線の時系列データから、左側白線を横断したか否かを判断する。左側白線の位置ｐＬは、通常走行時は車線幅Ｗ０の半分程度ずれて検出される。車両の中央がゼロ地点になるので、車両の中央部が白線を横断すると、検出される白線の位置は変化する。

右車線に移動した場合、右側に見えていた白線が、左側に見えるようになり、右隣りの車線の右側に見えていた白線が、車両の右側に見えるようになる。左車線に移動した場合、右側に見えていた白線が、右隣線に見えるようになり、左側に見えていた線が右側に見えるようになる。これによって、車線変更の有無を判断し、また車線変更した方向を判断することができる。

時刻ｔ−１における左側白線の検出位置Ｘ＝ｐＬ（ｔ−１）と、時刻ｔにおける左側白線の検出位置Ｘ＝ｐＬ（ｔ）との差分である位置変化量Δ（ｔ）は、以下の式（１）のように表わすことができる。

位置変化量Δ（ｔ）が、予め定める車線幅である規定幅Ｗ０±許容誤差αの範囲内であれば、車線変更と判定し、範囲外の場合には、検知誤差の範囲として車線変更として扱わない。また、規定幅Ｗ０±αのαに対して、２α、３αなどとして、以下の式（２）〜式（５）のように横断確率Ｐ＿ｌｅｆｔとして算出してもよい。

これらは左右の白線で同時に起こるとは限らないので、予め定める時間内で判断する。白線の品質情報に基づいて、算出した確率の重み付けを行って、走行車線を推定する。ステップａ５およびステップａ６において、左右の線が両方とも横断と判断できた場合には、車線変更と判定する。確率で算出している場合には、Ｐ＿ｌｅｆｔとＰ＿ｒｉｇｈｔとの積が予め定める閾値を超えた場合に車線変更と判定する。

図１５および図１６は、本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における走行車線推定処理に関する処理手順を示すフローチャートである。図１５および図１６に示すフローチャートの各処理は、現在位置取得部１２、白線情報取得部１３および走行車線推定部１４によって実行される。図１５および図１６に示すフローチャートは、走行車線判別装置１の電源が投入されると開始されるか、または予め定める周期毎に開始され、ステップｂ１に移行する。

ステップｂ１において、現在位置取得部１２は、現在位置情報を取得する。ステップｂ１の処理が終了すると、ステップｂ２に移行する。

ステップｂ２において、走行車線推定部１４は、道路リンクが変化したか否かを判断する。道路リンクが変化したと判断された場合は、ステップｂ３に移行し、道路リンクが変化していないと判断された場合は、ステップｂ５に移行する。

ステップｂ３において、走行車線推定部１４は、変化した道路リンクの車線数情報の取得動作を行う。ステップｂ３の処理が終了すると、ステップｂ４に移行する。

ステップｂ４において、走行車線推定部１４は、車線数情報が取得できたか否かを判断する。車線数情報が取得できたと判断された場合は、ステップｂ５に移行し、車線数情報が取得できていないと判断された場合は、ステップｂ７に移行する。

ステップｂ５において、白線情報取得部１３は、白線情報を取得する。ステップｂ５の処理が終了すると、ステップｂ６に移行する。

ステップｂ６において、走行車線推定部１４は、ステップｂ５で取得した白線情報から車線幅を算出する。ステップｂ６の処理が終了すると、図１６のステップｂ１０に移行する。

ステップｂ７において、白線情報取得部１３は、白線情報を取得する。ステップｂ７の処理が終了すると、ステップｂ８に移行する。

ステップｂ８において、走行車線推定部１４は、ステップｂ７で取得した白線情報から車線幅を算出する。ステップｂ８の処理が終了すると、ステップｂ９に移行する。

ステップｂ９において、走行車線推定部１４は、変化した道路リンクの車線数を推定する。ステップｂ９の処理が終了すると、図１６のステップｂ１０に移行する。

図１６のステップｂ１０において、走行車線推定部１４は、左側白線および右側白線の線種から各車線の走行車線確率を求める。ステップｂ１０の処理が終了すると、ステップｂ１１に移行する。

ステップｂ１１において、走行車線推定部１４は、隣接車線の車線幅から各車線の走行車線確率を求める。ステップｂ１１の処理が終了すると、ステップｂ１２に移行する。

ステップｂ１２において、走行車線推定部１４は、各車線の走行車線確率から走行車線を推定する。ステップｂ１２の処理が終了すると、ステップｂ１３に移行する。

ステップｂ１３において、走行車線推定部１４は、推定結果を走行車線決定部１７に通知する。ステップｂ１３の処理が終了すると、図１５および図１６の全ての処理手順を終了する。

ステップｂ１２における走行車線の推定は、具体的には、以下のようにして行われる。ステップｂ１０およびステップｂ１１で算出された走行車線確率を用いて、直前まで走行していた走行車線への確率重み付けを行い、総合的に走行車線の推定を行う。本実施の形態では、ベイズ推定によって、確率的に走行車線を判断する。

尤度Ｐ（Ｘ｜Ｈｋ）は、左側白線および右側白線の線種一致確率Ｐ１（Ｘ）と、左右の車線の有無に応じた車線数一致確率Ｐ２（Ｘ）と、前回決定した走行車線および車線変更から予想される走行車線確率Ｐ３（Ｘ）とを合成することによって、以下の式（６）に示すように算出する。

式（６）において、αは、カメラ検知データの信頼度、異常値の有無、高精度地図の有無などによって動的に変更するパラメータであり、βは、履歴への重み付けパラメータである。

事前確率Ｐ（Ｈｋ）は、デフォルト値としては各車線で一様分布に設定し、２回目以降は事後確率で算出したＰ（Ｈｋ｜Ｘ）を設定する。デフォルト値は、車線数に対して一様分布とするので、３車線の道路の場合の事前確率は、以下の式（７）に示すようになる。

現在のカメラから予測される走行車線が発生した場合（事象Ｘ）における、走行車線（事象Ｈｋ、ｋ＝１，２，３，・・・，ｎ（ｎは車線数））の事後確率Ｐ（Ｈｋ｜Ｘ）は、事象Ｘの尤度Ｐ（Ｘ｜Ｈｋ）および事前確率Ｐ（Ｈｋ）から、以下の式（８）に示すベイズ推定の公式を用いて、事後確率Ｐ（Ｈｋ｜Ｘ）を算出する。

事後確率Ｐ（Ｈｋ｜Ｘ）が最大のｋを走行レーンＬｎ（ｔ）と判断し、確率が閾値を上回った時点で当該車線を走行と特定し、走行車線監視部１５の処理を開始する。

走行車線監視部１５は、車線変更が発生したと判断した場合、事後確率Ｐ（Ｈｋ｜Ｘ）および尤度Ｐ（Ｘ｜Ｈｋ）をリセット、すなわち式（８）の変数ｉを０（ｉ＝０）にすることによって、新たに現在の観測値に基づいた走行車線の事後確率Ｐ（Ｈｋ｜Ｘ）を算出する。

また、走行車線監視部１５は、以下の（１）〜（７）の場合にも、事後確率Ｐ（Ｈｋ｜Ｘ）および尤度Ｐ（Ｘ｜Ｈｋ）をリセットする。
（１）車線変更
（２）右左折
（３）分合流およびジャンクションへの進入時
（４）車線数増減時
（５）車線数が未知から既知になった場合
（６）車線数が既知から未知になった場合
（７）道路と道路外との切替時

走行道路の車線数が変化した場合、車線番号の割当が変更されるので、走行中の車線番号も更新する。たとえば、左側に１車線増加した場合は、走行車線番号は１つ増加し、右側に１車線増加した場合は、走行車線はそのままとする。

図１７は、本発明の第１の実施の形態の走行車線判別装置１における異常な白線情報の識別処理に関する処理手順を示すフローチャートである。図１７に示すフローチャートの各処理は、走行車線監視部１５によって実行される。図１７に示すフローチャートは、走行車線判別装置１の電源が投入されると開始されるか、または予め定める周期毎に開始され、ステップｃ１に移行する。

ステップｃ１において、走行車線監視部１５は、車線幅と規定幅との差分が許容範囲を超えるか否かを判断する。車線幅と規定幅との差分が許容範囲を超えると判断された場合は、ステップｃ６に移行し、車線幅と規定幅との差分が許容範囲を超えないと判断された場合は、ステップｃ２に移行する。

ステップｃ２において、走行車線監視部１５は、白線情報から得られる各情報について、規定時間内の平均値を算出する。ステップｃ２の処理が終了すると、ステップｃ３に移行する。

ステップｃ３において、走行車線監視部１５は、いずれかの情報で、平均値と取得値との差分が許容範囲を超えるか否かを判断する。いずれかの情報で、平均値と取得値との差分が許容範囲を超えると判断された場合は、ステップｃ６に移行し、いずれかの情報で、平均値と取得値との差分が許容範囲を超えないと判断された場合は、ステップｃ４に移行する。

ステップｃ４において、走行車線監視部１５は、今回の取得値と前回の取得値との差分が許容範囲を超えるか否かを判断する。今回の取得値と前回の取得値との差分が許容範囲を超えると判断された場合は、ステップｃ６に移行し、今回の取得値と前回の取得値との差分が許容範囲を超えないと判断された場合は、ステップｃ５に移行する。

ステップｃ５において、走行車線監視部１５は、今回の取得値が初期設定値と同一か否かを判断する。今回の取得値が初期設定値と同一であると判断された場合は、ステップｃ６に移行し、今回の取得値が初期設定値と同一でないと判断された場合は、図１７の全ての処理手順を終了する。

ステップｃ６において、走行車線監視部１５は、異常な白線情報であると判断する。ステップｃ６の処理が終了すると、ステップｃ７に移行する。

ステップｃ７において、走行車線監視部１５は、ステップｃ６で異常と判断した白線情報の使用不可設定を行う。ステップｃ７の処理が終了すると、図１７の全ての処理手順を終了する。

以上のように本実施の形態によれば、走行車線推定部１４によって、白線の線種に基づいて求められる各車線の走行車線確率と、隣接車線の存在の有無に基づいて求められる各車線の走行車線確率と、以前に走行車線を推定したときに走行していた車線に基づいて求められる各車線の走行車線確率とに基づいて、走行車線が推定される。これによって、走行車線を精度良く推定することができる。また、白線の検出精度が比較的低い場合には、前述の走行車線確率のうち、いずれかの走行車線確率を用いて走行車線を推定することができるので、ロバスト性が比較的高い推定を行うことができる。したがって、車両の走行車線を安定して判別することができる。

また本実施の形態では、走行車線推定部１４は、地図情報から車線数情報を取得できない場合、隣接車線の存在の有無に基づいて求められる各車線の走行車線確率と、車両の車線変更の回数とに基づいて、車線数を推定し、推定した車線数に基づいて、走行車線を推定する。これによって、地図情報から車線数情報を取得できない場合でも、走行車線を推定することができる。

また本実施の形態では、白線情報取得部１３によって同一の白線情報が連続して取得された場合、走行車線推定部１４は、隣接車線の存在の有無に基づいて求められる各車線の走行車線確率と、走行車線を以前に推定したときに車両が走行していた車線に基づいて求められる各車線の走行車線確率とに基づいて、走行車線を推定する。すなわち、走行車線推定部１４は、白線情報取得部１３によって同一の白線情報が連続して取得された場合、一時的な異常状態であると予測して、白線情報取得部１３によって取得された白線情報に基づく走行車線確率を用いずに、走行車線を推定する。これによって、走行車線をさらに精度良く推定することができる。

また本実施の形態では、走行車線推定部１４は、走行車線を推定した後に、異なる車線の走行車線確率が、予め定める閾値を超えた場合、走行車線を、前述の異なる車線に更新する。これによって、走行車線をさらに精度良く推定することができる。

また本実施の形態では、走行車線推定部１４は、白線情報取得部１３によって取得される白線情報の時間変化から、白線が横断されたと判断された場合、走行車線を新たに推定する。これによって、走行車線の推定精度を高めることができる。また走行車線の推定精度を維持することができる。

また本実施の形態では、走行車線推定部１４は、白線情報から予測される各車線の車線幅、白線の線種、および周辺の車両に関する情報に基づいて、隣接車線の存在の有無を予測し、予測結果に基づいて、隣接車線の存在の有無に基づいて求められる各車線の走行車線確率を求める。これによって、走行車線の推定精度を高めることができる。

また本実施の形態では、走行車線推定部１４は、白線情報から取得される車線変更回数が、地図情報から得られる車線の数よりも多い場合、地図情報が誤っていると判断して、走行車線を推定する。これによって、地図情報が誤っている場合でも、走行車線を精度良く推定することができる。

＜第２の実施の形態＞
図１８は、本発明の第２の実施の形態における走行車線判別装置２の構成を示すブロック図である。本実施の形態の走行車線判別装置２は、第１の実施の形態の走行車線判別装置１と同一の構成を含んでいるので、同一の構成については同一の参照符号を付して、共通する説明を省略する。

本実施の形態の走行車線判別装置２は、第１の実施の形態と同様に、車両、たとえば自動車に搭載可能に構成される。また本実施の形態の走行車線判別装置２は、経路を案内するナビゲーション機能を有するナビゲーション装置によって実現される。本発明の他の実施の形態である走行車線判別方法は、本実施の形態の走行車線判別装置２によって実行される。

走行車線判別装置２は、第１の実施の形態の走行車線判別装置１の構成に、さらに移動量特定部７１およびマップマッチング部７２を備えて構成される。すなわち、走行車線判別装置２は、地図データベース１１、現在位置取得部１２、白線情報取得部１３、走行車線推定部１４、走行車線監視部１５、白線情報記憶部１６、走行車線決定部１７、移動量特定部７１およびマップマッチング部７２を備えて構成される。

移動量特定部７１は、たとえば、ジャイロセンサ、車速センサ、加速度センサおよび磁気センサによって構成される。移動量特定部７１は、自立航法またはデッドレコニングと呼ばれる方法を用いて、ジャイロセンサ、車速センサ、加速度センサおよび磁気センサによって検出される情報に基づいて、車両の移動量を算出する。具体的には、移動量特定部７１は、車両の移動量として、車両が移動した距離および方向を算出する。

移動量特定部７１は、算出した車両の移動量、たとえば車両が移動した距離および方向を表す移動量情報をマップマッチング部７２に与える。移動量特定部７１は、カメラおよびレーザレーダなどから、車両が移動した距離および方向などの車両の移動量を算出してもよい。

マップマッチング部７２は、走行車線決定部１７から与えられる走行車線を表す走行車線情報と、移動量特定部７１から与えられる移動量情報とに基づいて、地図情報に基づく地図における車両の位置を特定する。具体的には、マップマッチング部７２は、車両が、地図データベース１１から読み出した地図情報に含まれる地図上のいずれの道路のいずれの車線のいずれの地点に存在するかを特定する。

本実施の形態における走行車線判別装置２のハードウェア構成は、図２に示す走行車線判別装置１のハードウェア構成と同様であるので、図示および共通する説明を省略する。走行車線判別装置２は、図２に示す走行車線判別装置１と同様に、少なくとも処理回路、メモリおよび入出力インタフェースを含んで構成される。

走行車線判別装置２における移動量特定部７１およびマップマッチング部７２の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、走行車線判別装置２は、移動量特定部７１によって車両の移動量を特定し、マップマッチング部７２によって、走行車線情報と移動量情報とに基づいて、地図情報に基づく地図における車両の位置を特定するための処理回路を備える。

走行車線判別装置２における移動量特定部７１およびマップマッチング部７２の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリに記憶される。

処理回路は、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、移動量特定部７１およびマップマッチング部７２の各部の機能を実現する。すなわち、走行車線判別装置２は、処理回路によって実行されるときに、移動量特定部７１によって車両の移動量を特定するステップと、マップマッチング部７２によって、走行車線情報と移動量情報とに基づいて、地図情報に基づく地図における車両の位置を特定するステップとが結果的に実行されることになるプログラムを記憶するためのメモリを備える。

また、このプログラムは、走行車線判別装置２における移動量特定部７１およびマップマッチング部７２が行う処理の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

図１９は、本発明の第２の実施の形態の走行車線判別装置２における位置特定処理に関する処理手順を示すフローチャートである。図１９に示すフローチャートの各処理は、マップマッチング部７２によって実行される。図１９に示すフローチャートは、走行車線判別装置２の電源が投入されると開始されるか、または予め定める周期毎に開始され、ステップｄ１に移行する。

ステップｄ１において、マップマッチング部７２は、走行車線決定部１７から走行車線情報を取得する。ステップｄ１の処理が終了すると、ステップｄ２に移行する。

ステップｄ２において、マップマッチング部７２は、移動量特定部７１から移動量情報を取得する。ステップｄ２の処理が終了すると、ステップｄ３に移行する。

ステップｄ３において、マップマッチング部７２は、地図データベース１１から地図情報を取得する。ステップｄ３の処理が終了すると、ステップｄ４に移行する。

ステップｄ４において、マップマッチング部７２は、ステップｄ１で取得した走行車線情報、ステップｄ２で取得した移動量情報およびステップｄ３で取得した地図情報から、車両の移動位置を特定する。ステップｄ４の処理が終了すると、図１９の全ての処理手順を終了する。

以上のように本実施の形態によれば、走行車線決定部１７によって走行車線を決定した後、マップマッチング部７２によって、車両の移動量を加味して、地図上に車両がマッピングされる。これによって、車両の現在位置を比較的高い精度で特定することができる。

＜第３の実施の形態＞
図２０は、本発明の第３の実施の形態における走行車線判別装置３の構成を示すブロック図である。本実施の形態の走行車線判別装置３は、第１の実施の形態の走行車線判別装置１、および第２の実施の形態の走行車線判別装置２と同一の構成を含んでいるので、同一の構成については同一の参照符号を付して、共通する説明を省略する。

本実施の形態の走行車線判別装置３は、第１および第２の実施の形態と同様に、車両、たとえば自動車に搭載可能に構成される。また本実施の形態の走行車線判別装置３は、経路を案内するナビゲーション機能を有するナビゲーション装置によって実現される。本発明の他の実施の形態である走行車線判別方法は、本実施の形態の走行車線判別装置３によって実行される。

走行車線判別装置３は、第２の実施の形態の走行車線判別装置２の構成に、さらに地物情報取得部８１、道路形状情報取得部８２および道路関連情報記憶部８３を備えて構成される。すなわち、走行車線判別装置３は、地図データベース１１、現在位置取得部１２、白線情報取得部１３、走行車線推定部１４、走行車線監視部１５、白線情報記憶部１６、走行車線決定部１７、移動量特定部７１、マップマッチング部７２、地物情報取得部８１、道路形状情報取得部８２および道路関連情報記憶部８３を備えて構成される。

地物情報取得部８１は、車両の進行方向前方を撮像可能に設けられるフロントカメラ、車両の進行方向後方を撮像可能に設けられるリアカメラ、およびレーザレーダなどのセンサによって構成される。地物情報取得部８１は、走行している道路の標識、一時停止線、横断歩道、ガードレールなどの道路上に設置されている地物に関する地物情報を取得する。地物情報取得部８１は、取得した地物情報を道路関連情報記憶部８３に記憶する。

道路形状情報取得部８２は、ジャイロセンサ、傾斜センサ、レーザレーダおよびカメラなどのセンサによって構成される。道路形状情報取得部８２は、走行している道路の縦断勾配（以下「傾斜」という場合がある）を表す情報、走行している道路の横断勾配（以下「カント・バンク」という場合がある）を表す情報、および走行している道路のカーブ曲率を表す情報を含む道路形状情報を取得する。道路形状情報取得部８２は、車両の傾きおよび方位を考慮して、道路形状情報を取得する。道路形状情報取得部８２は、取得した道路形状情報を道路関連情報記憶部８３に記憶する。

道路関連情報記憶部８３は、半導体メモリなどの記憶装置によって実現される。道路関連情報記憶部８３は、地物情報取得部８１から与えられる地物情報、および道路形状情報取得部８２から与えられる道路形状情報を記憶する。道路関連情報記憶部８３は、予め定める時間（以下「規定時間」という場合がある）内に地物情報取得部８１によって取得された地物情報、および道路形状情報取得部８２によって取得された道路形状情報を記憶する。

本実施の形態における走行車線判別装置３のハードウェア構成は、図２に示す走行車線判別装置１のハードウェア構成と同様であるので、図示および共通する説明を省略する。走行車線判別装置３は、図２に示す走行車線判別装置１と同様に、少なくとも処理回路、メモリおよび入出力インタフェースを含んで構成される。

走行車線判別装置３における地物情報取得部８１および道路形状情報取得部８２の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、走行車線判別装置３は、地物情報取得部８１によって地物情報を取得し、道路形状情報取得部８２によって道路形状情報を取得するための処理回路を備える。

走行車線判別装置３における地物情報取得部８１および道路形状情報取得部８２の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリに記憶される。

処理回路は、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、地物情報取得部８１および道路形状情報取得部８２の各部の機能を実現する。すなわち、走行車線判別装置３は、処理回路によって実行されるときに、地物情報取得部８１によって地物情報を取得するステップと、道路形状情報取得部８２によって道路形状情報を取得するステップとが結果的に実行されることになるプログラムを記憶するためのメモリを備える。

また、このプログラムは、走行車線判別装置３における地物情報取得部８１および道路形状情報取得部８２が行う処理の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

図２１は、本発明の第３の実施の形態の走行車線判別装置３における誤差補正処理に関する処理手順を示すフローチャートである。図２１に示すフローチャートの各処理は、マップマッチング部７２によって実行される。図２１に示すフローチャートは、走行車線判別装置３の電源が投入されると開始されるか、または予め定める周期毎に開始され、ステップｅ１に移行する。

ステップｅ１において、マップマッチング部７２は、道路関連情報記憶部８３から道路形状情報を取得する。ステップｅ１の処理が終了すると、ステップｅ２に移行する。

ステップｅ２において、マップマッチング部７２は、道路関連情報記憶部８３から地物情報を取得する。ステップｅ２の処理が終了すると、ステップｅ３に移行する。

ステップｅ３において、マップマッチング部７２は、地図データベース１１から地図情報を取得する。ステップｅ３の処理が終了すると、ステップｅ４に移行する。

ステップｅ４において、マップマッチング部７２は、ステップｅ１で取得した道路形状情報、ステップｅ２で取得した地物情報およびステップｅ３で取得した地図情報から、検出された道路形状および地物と、地図情報に基づく道路形状および地物との位置関係および相関関係を求める。ステップｅ４の処理が終了すると、ステップｅ５に移行する。

ステップｅ５において、マップマッチング部７２は、ステップｅ４で求めた、検出された道路形状および地物と、地図情報に基づく道路形状および地物との位置関係および相関関係から、車両の現在位置として検出された位置の誤差を算出する。ステップ３５の処理が終了すると、ステップｅ６に移行する。

ステップｅ６において、マップマッチング部７２は、ステップｅ５で算出した誤差に基づいて、車両の現在位置を補正する。ステップｅ６の処理が終了すると、図２１の全ての処理手順を終了する。

以上のように本実施の形態によれば、センサなどで構成される道路形状情報取得部８２によって取得される勾配および曲率などの道路形状と、地図情報に基づく道路の勾配および曲率などの道路形状との相関関係、およびセンサなどで構成される地物情報取得部８１によって取得される地物の位置と、地図情報に基づく地物の位置との関係に基づいて、マップマッチング部７２によって、車両の走行方向に対する車両の位置の誤差が補正される。これによって、車両の現在位置を比較的高い精度で特定することができる。

以上に述べた各実施の形態の走行車線判別装置１〜３は、車両に搭載可能なナビゲーション装置だけでなく、通信端末装置、およびサーバ装置などを適宜に組み合わせたシステムにも適用することができる。通信端末装置は、たとえばサーバ装置と通信を行う機能を有するＰＮＤ（Portable Navigation Device）および携帯通信装置である。携帯通信装置は、たとえば携帯電話機、スマートフォンおよびタブレット型端末装置である。

前述のようにナビゲーション装置と通信端末装置とサーバ装置とを適宜に組み合わせてシステムが構築される場合、各実施の形態の走行車線判別装置１〜３の各構成要素は、前記システムを構築する各装置に分散して配置されてもよいし、いずれかの装置に集中して配置されてもよい。

このように各実施の形態の走行車線判別装置１〜３の各構成要素が、前記システムを構築する各装置に分散して配置される場合、いずれかの装置に集中して配置される場合のいずれであっても、前述の各実施の形態と同様の効果を得ることができる。

前述の各実施の形態およびその変形例は、本発明の例示に過ぎず、本発明の範囲内において、各実施の形態およびその変形例を自由に組合せることができる。また、各実施の形態およびその変形例の任意の構成要素を適宜、変更または省略することができる。

本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、本発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、本発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

１，２，３ 走行車線判別装置、１１ 地図データベース、１２ 現在位置取得部、１３ 白線情報取得部、１４ 走行車線推定部、１５ 走行車線監視部、１６ 白線情報記憶部、１７ 走行車線決定部、２１ 処理回路、２２ メモリ、２３ 入出力インタフェース、３１，３１ａ，３１ｂ，３１ｃ，３１ｄ，３１ｅ，３１ｆ，４１，４２，４３，４４，４５，４６ 車両、７１ 移動量特定部、７２ マップマッチング部、８１ 地物情報取得部、８２ 道路形状情報取得部、８３ 道路関連情報記憶部。

Claims (10)

1. 道路を構成する車線のうち、車両が走行している車線である走行車線を判別する走行車線判別装置であって、
   前記道路を含む地図に関する地図情報を記憶する地図情報記憶部と、
   前記車両の現在位置に関する現在位置情報を取得する現在位置取得部と、
   前記道路を区画する白線に関する白線情報を取得する白線情報取得部と、
   前記白線情報を記憶する白線情報記憶部と、
   前記地図情報、前記現在位置情報および前記白線情報に基づいて、前記車両が走行している走行車線を推定する走行車線推定部とを備え、
   前記走行車線推定部は、
   前記白線の線種に基づいて求められる、前記道路を構成する各車線が前記走行車線である確率と、前記車両の現在位置に隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各前記車線が前記走行車線である確率と、前回に推定した各前記車線が前記走行車線である確率とに基づいて、各前記車線を前記車両が走行している総合的な確率を算出し、前記総合的な確率が最も大きい車線を前記走行車線であると推定することを特徴とする走行車線判別装置。
2. 前記走行車線推定部は、前記地図情報から前記車線の数を表す車線数情報を取得できない場合、前記隣接する車線の存在の有無に基づいて、前記車線の数を推定し、推定した前記車線の数に基づいて、前記走行車線を推定することを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
3. 前記白線情報取得部によって同一の前記白線情報が連続して取得された場合、前記走行車線推定部は、前記走行車線に隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各前記車線が前記走行車線である確率と、前記走行車線を前回に推定した各前記車線が前記走行車線である確率とに基づいて、前記走行車線を推定することを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
4. 前記走行車線推定部は、前記走行車線を推定した後に、前記走行車線として推定した車線と異なる車線が前記走行車線である確率が、予め定める閾値を超えた場合、前記走行車線を前記異なる車線に更新することを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
5. 前記走行車線推定部は、前記白線情報取得部によって取得される前記白線情報の時間変化から、前記白線が横断されたと判断された場合、前記走行車線を新たに推定することを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
6. 前記走行車線推定部は、前記白線情報から予測される各前記車線の車線幅、前記白線の線種、および前記車両の周辺の車両に関する情報に基づいて、前記隣接する車線の存在の有無を予測し、予測結果に基づいて、前記走行車線に隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各前記車線が前記走行車線である確率を求めることを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
7. 前記走行車線推定部は、前記白線情報から取得される、前記車両が走行する車線を変更した回数が、前記地図情報から得られる前記車線の数よりも多い場合、前記地図情報が誤っていると判断して、前記走行車線を推定することを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
8. 前記走行車線推定部によって推定された前記走行車線を監視する走行車線監視部と、
   前記走行車線推定部による推定結果、および前記走行車線監視部による監視結果に基づいて、前記走行車線を決定する走行車線決定部と、
   前記車両の移動量を特定する移動量特定部と、
   前記走行車線決定部によって決定された前記走行車線を表す走行車線情報と、前記移動量特定部によって特定された前記移動量を表す移動量情報とに基づいて、前記地図情報に基づく地図における前記車両の位置を特定するマップマッチング部とをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の走行車線判別装置。
9. 前記道路の形状に関する道路形状情報を取得する道路形状情報取得部と、
   前記道路上に設置されている地物に関する地物情報を取得する地物情報取得部とをさらに備え、
   前記マップマッチング部は、前記道路形状情報取得部によって取得される前記道路形状情報に基づく前記道路の形状と、前記地図情報に基づく前記道路の形状との相関関係、および前記地物情報取得部によって取得される前記地物情報に基づく前記地物の位置と、前記地図情報に基づく前記地物の位置との関係に基づいて、前記車両の走行方向に対する前記車両の位置の誤差を補正することを特徴とする請求項８に記載の走行車線判別装置。
10. 道路を構成する車線のうち、車両が走行している車線である走行車線を判別する走行車線判別装置における走行車線判別方法であって、
    前記走行車線判別装置の現在位置取得部が、前記車両の現在位置に関する現在位置情報を取得し、
    前記走行車線判別装置の白線情報取得部が、前記道路を区画する白線に関する白線情報を取得し、
    前記走行車線判別装置の走行車線推定部が、前記道路を含む地図に関する地図情報、前記現在位置情報および前記白線情報に基づいて、前記車両が走行している走行車線を推定し、
    前記走行車線推定部が前記走行車線を推定するときには、
    前記白線の線種に基づいて求められる、前記道路を構成する各車線が前記走行車線である確率と、前記車両の現在位置に隣接する車線の存在の有無に基づいて求められる各前記車線が前記走行車線である確率と、前回に推定した各前記車線が前記走行車線である確率とに基づいて、各前記車線を前記車両が走行している総合的な確率を算出し、前記総合的な確率が最も大きい車線を前記走行車線であると推定することを特徴とする走行車線判別方法。