JP6529463B2 - 道路構造化装置、道路構造化方法、及び道路構造化プログラム - Google Patents

Description

本発明は、道路構造化装置、道路構造化方法、及び道路構造化プログラムに係り、特に、入力された３次元点群による道路面構造化装置、道路構造化方法、及び道路構造化プログラムに関する。

コンピュータビジョンの分野において、車載カメラにより計測された２次元画像を入力として、区画線（白線）の検出の研究が活発に行われてきた。しかし、カメラ画像では日照条件に強く影響されてしまう。特にトンネル等の入り口や出口のように照明（日光）が急激に変化する場合等は、その傾向が著しい。また、道路面の色と類似した歩道との境界（段差）の検出が原理的に難しいという問題から、ステレオ画像により得られるデプス画像や、高精度に奥行が推定可能なレーザー計測機器が利用されるようになった。

特に近年では、モバイルマッピングシステム（ＭＭＳ）と呼ばれるカメラやレーザースキャナを車に搭載したシステムが注目されている。ＭＭＳは、ＧＰＳ（Global Positioning System：全地球測位システム）やＩＭＳ(慣性計測装置)を用いて道路周辺の地物（電柱や街灯のような柱、ガードレール、標識、及び信号等の物体）の表面を３次元の座標情報として記録できる。この技術を利用して、道路周辺の地物自動検出による、道路周辺構造物のインフラ設備や地面の保守・保全業務のコスト削減が期待されている。

非特許文献１では、Ｌｉｄａｒ（レーザー計測）によって得られた３次元点群における反射強度を用いて、車線境界として区画線を検出している。事前に区画線の幅を設定し、区間内と外部との反射強度の差分値を指標とし、区画線境界の候補を検出している。さらに、検出した境界線候補をトラッキングすることにより、車線境界線として検出を行っている。

非特許文献２では、レーザー計測された３次元点群について、ある領域内に含まれる点群における高さ（ｚ値）の分布のピークの差分値を指標として、道路の段差境界を検出している。地面に垂直な段差部分の垂直面上の点群は、地面等の水平面に比べて相対的に点数が少ないため、地面と歩道等の２つの水平面の差分情報を検出に用いている。境界の位置を検出したあとは、Ｈｏｕｇｈ変換により直線として認識をしている。投票処理により区画線を直線として検出できるため、破線の区画線でも同一の区画線として検出が可能である。

非特許文献３では、カメラで計測した画像から線分形状の特徴（linear feature）を抽出し、そのライン情報の距離と方向、さらにテクスチャ等の情報の類似度を指標として、区画線等の連結を行っている。連結後、セグメント（Lane Line Segment）について、ある注目位置の前後の特定の範囲で、特徴量が変化しているかどうかを調べ、分割位置を検出している。これにより、破線の区画線と実線の区画線等の種類の異なるセグメント（ＬＬＳ）を識別している。

赤松駿一、冨澤哲雄、"LIDARを用いた車線境界線の検出と予測"、2A-H05、日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2014 花田吏、崎賢一" MMS点群データの密度に依存しない道路図化情報取得手法"、 地理情報システム学会講演論文集、21巻、D2-2、2012 WANG Cheng, T.Hassan, N.El-Sheimy, M.Lavigne,"Automatic road vector extraction for mobile mapping systems", Int Arch Photogramm Remote Sens 37 (Part B3b), 515-521

非特許文献１では、注目点とその周辺の点群の反射強度の差分値の閾値処理により、区画線境界を検出していたが、かすれた区画線では区画線とアスファルトの反射強度の差分値が小さくなり検出漏れが生じやすい。閾値を下げれば検出漏れは抑えられるが、誤検出が大量に発生する問題がある。特に、走行量が多い道路等では、かすれている白線が多いため、検出精度が低くなりやすい。また、区画線の幅を考慮してエッジの強さ（境界線度合い）を計算するため、区画線の幅の種類が増えるほど、計算量が増加するという課題もある。

非特許文献２では、推定した境界点を用いて、Ｈｏｕｇｈ変換により境界線（区画線や段差境界線）を検出している。しかし、Ｈｏｕｇｈ変換では投票処理をしているため、同じ形状が長い距離に続いているような箇所、例えば直進している走行レーンにおける区画線の検出精度は高いが、Ｓ字カーブの道路等の曲率変化が大きい箇所では、検出精度が低下しやすい。

また、段差を検出するときに、特定の区間の２つの点群のＺ値の領域のピークを検出しているが、高速道路のように道路の端が壁と接しているときは、壁側の領域の点群の高さの値の分布はピークが立ちづらいという問題がある。なぜなら、壁面表面上の点群のＺ値は小さい値から大きな値まで幅広く一様に分布している、つまり特定のＺ値に存在していないためである。

非特許文献３では、検出した線分（エッジ）の方向および左右のテクスチャの類似度を考慮して、区画線や道路端点の境界を連結することで、境界線を検出しているため、破線区画線を連結できる利点はあるが、交差点をまたいで区画線を連結してしまう欠点もある。区画線は非常に長いものという仮定をおいているため、導流帯（いわゆる、ゼブラゾーン、以下、「ゼブラゾーン」という）のように短い白線が記載された領域を検出することはできない。

また、非特許文献３を、ＭＭＳで計測した点群に適用した場合、道路と壁との境界線を検出も可能であるが、道路と計測した並走車との境界線も誤検出しやすいという課題がある。なぜなら、壁との境界であっても車との境界のＬｉｎｅａｒ特徴は類似しているためであり、また並走車との境界線は壁との境界線の方向も類似しているため、壁との境界線が誤って検出した車との境界線と連結される課題がある。

本発明は上記問題点を考慮してなされたものであり、かすれた区画線やゼブラゾーンが存在する場合や、並走車によるオクルージョンの点群欠損が生じている状況でも、精度よく道路の走行レーン区画を検出することができる道路構造化装置、道路構造化方法、及び道路構造化プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の道路構造化装置は、物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群に含まれる３次元点の各々について、平面度及び法線方向を算出し、前記３次元点群に対して、前記３次元点の法線方向の類似度を用いたクラスタリングを行い、３次元点群クラスタの法線方向及び平面度に基づいて、地面及び壁面を検出し、地面及び壁面の境界情報を検出する地面及び壁面検出部と、前記３次元点の各々について、仮境界線方向による分離度及び仮境界線曲線による分離度を算出して境界点であるか否かを判定し、接線方向の類似度及び曲率の大きさの類似度に基づいて前記境界点を連結し、前記連結された境界点に基づいて、走行領域規定線を検出する走行領域検出部と、前記走行領域規定線に基づいて、道路の走行レーン区間を検出し、前記検出された走行レーン区間に基づいて、分岐点又は交差点を検出する車道構造化処理部と、を備える。

また、本発明の道路構造化装置の前記走行領域検出部は、前記境界点を連結して得られる境界線候補クラスタの接線方向に存在する、類似する境界線候補クラスタの出現頻度を指標として、ゼブラゾーンおよび横断歩道を検出し、前記境界線候補クラスタから、特定の範囲内に含まれる曲率方向の変動率を指標として、オクルージョン領域による段差境界を検出してもよい。

また、本発明の道路構造化装置は、前記３次元点が、ＧＰＳを搭載した車両に搭載された計測器により計測され、前記ＧＰＳにより得られた前記車両の走行軌跡情報を補正する走行軌跡補正部をさらに備え、前記走行領域検出部は、前記走行軌跡補正部によって補正された前記車両の走行軌跡情報と、前記連結された境界点とに基づいて、前記走行領域規定線を検出してもよい。

また、本発明の道路構造化装置の前記走行軌跡補正部は、前記ＧＰＳの時刻情報を特定の時間で分割した際に、各分割された時刻毎に検出した最密度点の密度の値に基づいて設定される閾値を用いて検出した、前記最密度点の近傍の点群を細線化処理して得られた細線化曲線に、前記ＧＰＳにより得られた前記車両の走行軌跡情報を近づけることにより、前記車両の走行軌跡情報を補正してもよい。なお、ＧＰＳにより得られた前記車両の走行軌跡情報は、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）処理により最密度点の近傍の点群を細線化処理して得られた細線化曲線に近づけることが好ましい。

また、本発明の道路構造化装置の前記走行領域検出部は、注目点について、前記注目点から特定の距離に含まれる点群である周辺点群から、仮境界線方向をサンプリングにより決定し、前記仮境界線方向の各々について、前記周辺点群に含まれる３次元点の反射強度及びＺ値に基づいて、前記仮境界線方向の分離度を算出し、前記算出された分離度が閾値以上である場合、前記注目点が境界点であると判定し、前記注目点が境界点であると判定された場合、前記分離度が最大となる仮境界線方向に対して、曲率を考慮した２次以上の多項式曲線で表現される方向の各々について、前記周辺点群に含まれる３次元点の反射強度及び高さを示すＺ値に基づいて、前記多項式曲線で表現される方向の分離度を算出し、前記分離度が最大となる曲率であると決定してもよい。

また、上記目的を達成するために、本発明の道路構造化方法は、地面及び壁面検出部が、物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群に含まれる３次元点の各々について、平面度及び法線方向を算出し、前記３次元点群に対して、前記３次元点の法線方向の類似度を用いたクラスタリングを行い、３次元点群クラスタの法線方向及び平面度に基づいて、地面及び壁面を検出し、地面及び壁面の境界情報を検出するステップと、走行領域検出部が、仮境界線方向による分離度及び仮境界線曲線による分離度を算出して境界点を判定し、接線方向及び曲率の大きさの類似度に基づいて前記境界点を連結し、前記連結された境界点に基づいて、走行領域規定線を検出するステップと、車道構造化処理部が、前記走行領域規定線に基づいて、道路の走行レーン区間を検出し、前記検出された走行レーン区間に基づいて、分岐点又は交差点を検出するステップと、を含む。

また、上記目的を達成するために、本発明の道路構造化プログラムは、コンピュータを、本発明の道路構造化装置の各部として機能させるためのものである。

本発明によれば、かすれた区画線やゼブラゾーンが存在する場合や、並走車によるオクルージョンの点群欠損が生じている状況でも、精度よく道路の走行レーンを検出することができる、という効果が得られる。

本実施形態の道路構造化装置による高速道路の道路構造化例を表すイメージ図である。 本実施形態の道路構造化装置の概略構成の一例を示す構成図である。 本実施形態の道路構造化装置の車道構造化部により実行される道路構造化処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の地面及び壁面検出部により実行される地面壁面検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 地面点群クラスタと壁面点群クラスタの地面付近の代表点群とについて水平面から視た点群例を説明するための説明図である。 地面点群クラスタと壁面点群クラスタの境界点を説明するための説明図である。 本実施形態の走行軌跡補正部により実行される走行軌跡補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の走行領域検出部により実行される走行可能領域検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 地面壁面検出処理において実行される境界度合算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 仮境界線方向による分離度計算について説明するための説明図である。 曲率も考慮した場合の分離経度計算について説明するための説明図である。 幾何関係による２次曲線パラメータの算出について説明するための説明図である。 曲率も考慮した場合の分離経度ηの計算について説明するための説明図である。 並走車によるオクルーションの除去について説明するための説明図である。 破線の区間線境界線の認識について説明するための説明図である。 本実施形態の車道構造化処理部により実行される車道構造化処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態のその他の道路構造化装置の概略構成を示す構成図である。 図１７に示した道路構造化装置の車道構造化部により実行される道路構造化処理の流れの一例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の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態は本発明を限定するものではない。

［発明の概要］
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。

本発明では、区画線および段差境界について、狭いスケールの解析処理によって検出した境界（点位置）における、その境界の接線方向と境界点位置の近さ、さらに曲率の大きさの類似度を考慮して連結を行い、境界線候補クラスタを生成する。この境界線候補クラスタの種類を広いスケールでの解析処理により認識し、その種類が同一のもののみを、再度連結することで高精度に境界線を検出することができる。ここで、狭いスケールの解析処理とは、高だか数メートルの範囲に存在する点群を用いた処理を意味し、広いスケールとは数十メートルに存在する地物や点群や点群から抽出された物理情報を考慮した処理を意味する。

具体的には、まず直線区間での境界線、カーブのような曲率の大きな区間での境界線、実線と破線の区画線境界線、及び段差境界線を検出する。本発明では、破線の区画線は短いため、まずは境界線候補クラスタとして、一つ一つ独立して検出する。

次に、短い境界線について、その境界線の曲率方向（２次関数）の延長上に、類似形状の境界線候補クラスタが繰り返し存在しているか判定を行うことで、破線区画線の境界線であると認識する。カーブのような区間であっても、道路に沿って、数十メートルの範囲に破線の区画線は存在するため、検出が可能である。

また、横断歩道については、道路の実線の区画線や段差境界と平行な走行方向（段差境界の存在する方向）と垂直な方向に、数メートルの短い区間に繰り返しパターンとして存在しており、ゼブラゾーンについては、道路に沿った方向ではあるが、境界の方向が段差方向と平行でなくて斜めな状況で、複数の短い境界線クラスタが存在しており、広いスケールにおける同一境界線候補クラスタの出現数を指標とすることで、道路ペイントの領域を検出可能としている。

並走車等によるオクルージョンが生じた場所については、各曲率の大きな境界線候補クラスタについて、近傍の直線の段差境界もしくは区画線境界を延長することにより連結可能か調べることで、オクルージョン境界であると判定をすることにより、段差境界であると誤検出することを防ぐ。

非特許文献３でも、境界線の接線方向の類似性の項目を重視し、かつスケールを大きくすることで、上記と同じ効果を得られる。しかしながら、非特許文献３を用いてオクルージョン境界により分断された区画線を繋ぐようにパラメータを調整した場合には、誤って交差点をまたいで区画線を連結することや、分岐路で誤った区画線同士を連結すること、つまり誤検出を生じる可能性がある。これに対して、本発明では、離れた位置の境界線を連結することは、オクルージョン境界を検出してオクルージョン境界をまたぐ境界線同士を連結する場合と、短い境界線が繰り返し生じている領域の境界線クラスタを連結する場合とだけである。これにより、非特許文献３のように単純にスケールのパラメータを広く設定すると生じるような誤検出を抑制しつつ、離れた位置に存在する境界線を連結可能とする。

［実施形態の概説］
本実施形態の道路構造化装置は、物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群を入力として、区画線および道路の端点として段差境界である走行領域規定線を検出することにより、道路を構造化することを目的とするものである。具体的には、本実施形態の道路構造化装置は、道路上での車の走行可能領域を認識し、さらには道路を走行レーン区間（走行レーンの存在する区間）、カーブ区間、さらには交差点やＴ字路等のメタ情報を付与する。

本実施形態における３次元情報とは、緯度、経度、及び海抜（高さ）情報でもよいし、ユーザーが設定した特定の位置を原点とした３次元ユークリッド座標系でも極座標系でもよい。以下の例では、ユーザーが設定した原点における３次元ユークリッド座標系（各方向をＸ，Ｙ，Ｚ座標とする）を想定する。各座標の単位はメートル（ｍ）やセンチメートル（ｃｍ）、及びミリメートル（ｍｍ）で表現するが、他の単位でもよい。以下の説明において距離の単位が記載されていない場合は、単位はメートル（ｍ）とする。また、Ｚ値とはＺ座標の値を意味し、高さ情報を意味する。

３次元点とは、各点に上記の３次元座標に、その点群が撮影された時刻や、レーザーの反射強度や赤・青・緑等の色情報等が付与されている点である。３次元点に付与される情報に制限はないが、少なくとも位置情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ座標）と時刻が付与されたものであり、３次元点群とはその３次元点が２点以上集まった集合である。また、本実施形態において、ユークリッド座標系のＺ軸の方向は鉛直（高さ）方向を意味し、Ｘ軸とＹ軸の張る二次元平面は水平面を意味する。

ここで、本実施形態における重要な用語の説明を記載する。点群を「クラスタリング」するとは、設定した指標をもとに、同一の物体や異なる物体の接する部分（境界）に属する点であると判定して統合する処理を意味し、その結果を「クラスタ」と定義する。点群をクラスタリングした結果は、点群集合そのもの、もしくは、そのクラスタ化された点群の３次元位置をベクタ形式で表現した情報でもよい。本実施形態では、境界位置と判定された点群をクラスタリングするために、境界線候補クラスタ、もしくは境界線クラスタと表現する。また、ベクタ形式とは、各点をどのように連結したかというリンク情報を位置情報に付与した形式とする。例えば、地図データフォーマットであるシェープファイル形式がその一例である。

本実施形態において、「境界線」とは物理的には、道路上にペイントされた区画線の境界線（エッジ）および道路と中央分離帯もしくは壁との境界線を意味する。

走行領域規定線である区画線は、区画線領域のペアとして認識される。ゼブラゾーンにおいては、最も外側の境界線を、ゼブラゾーンにおける境界線とする。

「走行可能領域」とは、物理的に車が安全に走行できる領域とし、道路面における段差境界に挟まれた領域であり、図１に例示したように、各種レーン（走行レーン、進入レーン等）とスペースと走行領域規定線により構成されるとする。図１には、高速道路の道路構造化をイメージしたイメージ図が示されている。図１に示した例では、道路端の段差境界の間が走行可能領域であり、走行可能領域には、走行レーン及び進入レーンとスペースとを分ける一組の実線からなる区画線、及び走行レーンと進入レーンとを分ける破線の区画線がペイントされている。

［実施形態］
次に、本実施形態の道路構造化装置の構成について説明する。

図２に示すように、本実施形態の道路構造化装置１０は、記憶部１２及び車道構造化部１４を備える。また、道路構造化装置１０には、被写体計測部１及び入力部２が接続されている。

被写体計測部１は、物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群を計測するものであり、３次元点群を計測する装置は、レーザースキャナ、レーザーレンジファインダ、超音波センサ、マイクロソフト社のＫｉｎｅｃｔ（登録商標）のような赤外線センサ、または超音波センサ等、被写体とセンサとの距離を測定可能な装置である。例えば、レーザースキャナをＧＰＳが搭載された車の上等に搭載し、移動しながら計測することで、屋外の環境の地物を被写体とし、例えば、ガードレール、道路地面、ケーブル、及び建物等であり、これら被写体表面の３次元位置を計測するシステムである。本実施形態では、被写体計測部１として、車上にＧＰＳとレーザースキャナとが搭載されているＭＭＳ（Mobile Mapping System）を想定している。なお、被写体計測部１は、ステレオカメラにより取得した奥行き情報から求めた３次元点群を出力するものであってもよい。

入力部２は、マウスやキーボード等のユーザーインターフェースであり、道路構造化装置１０で使用するパラメータを入力するものである。また、パラメータを記憶したＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の外部記憶媒体でもよく、記憶部１２にパラメータを出力する。入力部２が出力するパラメータとしては、例えば、後述する各処理に用いられるパラメータが挙げられる。

道路構造化装置１０の記憶部１２は、３次元点群記憶部２０、演算処理パラメータ記憶部２２、及び車道構造化情報記憶部２４を含む。３次元点群記憶部２０は、被写体計測部１から取得した３次元点群情報を記憶し、記憶した３次元点群情報を車道構造化部１４に出力する。演算処理パラメータ記憶部２２は、入力部２から取得した演算パラメータ（以下、単に「パラメータ」という）の値を記憶し、記憶したパラメータの値を車道構造化部１４に出力する。

車道構造化情報記憶部２４は、車道構造化部１４から出力される車道構造化情報を記憶する。記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のハードウェアによる記憶装置である。

車道構造化部１４は、地面及び壁面検出部３０、走行軌跡補正部３２、走行領域検出部３４、及び車道構造化処理部３６を備える。また、走行領域検出部３４は、境界線度合算出処理部４０、境界線連結処理部４２、及び走行領域規定線検出処理部４４を備える。

地面及び壁面検出部３０は、入力された３次元点群、及びパラメータに基づいて、道路における地面及び壁面を検出し、地面及び壁面の境界情報を検出し、地面と判定された３次元点群、地面及び壁面の境界情報（位置、曲率、及び折線方向）を走行軌跡補正部３２へ出力する。

走行軌跡補正部３２は、地面及び壁面検出部３０から入力された、３次元点群、地面及び壁面の境界情報、及び記憶部１２から入力されるＧＰＳによる走行軌跡情報に基づいて、走行軌跡情報を補正し、補正した走行軌跡情報、及び走行軌跡補正部３２から入力された３次元点群、地面及び壁面の境界情報を走行領域検出部３４へ出力する。

走行領域検出部３４は、走行軌跡補正部３２から入力された走行軌跡情報、３次元点群、及び地面及び壁面の境界情報に基づいて、走行領域規定線を検出し、検出した走行領域規定線及び３次元点群を車道構造化処理部３６へ出力する。

車道構造化処理部３６は、走行領域検出部３４から入力された３次元点群及び走行領域規定線に基づいて、走行レーンを構造化し、構造化情報（本実施形態では、走行レーン区間、走行レーン区間毎の車道属性情報、分岐点情報、補助規定線等）を記憶部１２へ出力する。

なお、本実施形態の道路構造化装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する道路構造化処理を実行するための道路構造化プログラムや各種データを記憶したＲＯＭと（Read Only Memory）、を含むコンピュータで構成することが出来る。本実施形態のＣＰＵが道路構造化プログラムを実行することにより、車道構造化部１４が有する各部として機能する。

次に、本実施形態の道路構造化装置１０（車道構造化部１４）の動作について説明する。

図３は、本実施形態の道路構造化装置１０の車道構造化部１４において実行される道路構造化処理全体の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１で地面及び壁面検出部３０は、図４に示した地面壁面検出処理を実行し、入力された３次元点群について、平面度合いが大きい（曲率が小さい）点からクラスタリングをし、各点群クラスタについて、道路面（地面）もしくは壁面との判定処理を行い、地面と判定された点群番号と壁面と、地面及び壁面の境界情報とを走行軌跡補正部３２（ステップＳ２）へ出力する。

入力点群を区別する番号をｉとすると、各３次元点の３次元位置を、下記（１）式で表現する。

ただし、[ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ］は、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸の座標成分を意味し、右上の添え字の記号「Ｔ」は転置を意味する。また、後述する数式において用いた記号「・」は、数値の掛け算もしくはベクトル間の内積を意味し、記号「×」はベクトルの外積、及び記号「←」は変数に値を代入することを意味する。

まず、図４に示すように、ステップＳ１−１で地面及び壁面検出部３０は、入力された３次元点群のすべてについて、法線方向、平面度、及び密度を算出する。注目点ｐ_ｉについて、半径ｒ以内の距離を局所領域と定義し、この局所領域内部の点をｐ_ｊ（ｊ∈１，２，３，…，Ｎ_ｊ）、局所領域内の点群の総数を

と表記する。

半径ｒ以内の距離に含まれる点は、下記（２）式を満たす点として求められる。

ただし、記号「｜｜ ｜｜」はベクトルの２ノルムを意味する。このとき注目点ｐ_ｉの密度Ｄｅｎｓｅ（ｐ_ｉ）は、下記（３）式により求まる。

平注目点ｐ_ｉの平面度の算出は、下記（４）式に示す局所領域内の点群の平面近似誤差Ｄ_{ｐｌａｎｅ}により行われる。平面度は、平面近似誤差の逆数として求まる。

ただし、

は注目点ｐ_ｉの局所領域の点群の重心位置であり、ｎ_ｉは局所領域の点群を平面近似したときの法線方向である。注目点ｐ_ｉの法線方向ｎ_ｉは、共分散行列Ｐを固有値分解したときの第３固有値（一番小さい固有値）に対応する固有ベクトルが法線ベクトルである。共分散行列Ｐは、下記（５）式により求まる。

次に、ステップＳ１−２において、地面及び壁面検出部３０は、法線方向の類似度を用いて点群クラスタリングを行う。本実施形態においては、平面度の大きな点から順番にシードとして、法線方向の類似度を用いてRegion Growing法（領域成長法）によりクラスタリングを行って、点群クラスタを得る。Region Growing法とは、コンピュータビジョンの分野で広く利用されているアルゴリズムであり、条件を満たす点を事前に決めた指標で優先度付けし、当該優先度の高い点から順番にクラスタリングする。本発明においては、平面度の大きな点群から順番にシード点とし、法線方向がΔθ_ｎである点をクラスタリングする。

次に、ステップＳ１−３において、地面及び壁面検出部３０は、地面および壁面判定を行う。

地面及び壁面検出部３０は、点群クラスタについて、法線方向の平均値がＺ軸方向との方向差分が±Δθ度であり、かつ最も大きな点群クラスタについて地面と判定する。次に、法線方向の平均値がＺ軸方向との方向差分が±Δθ度であり、かつ該当する点群クラスタの重心のＺ値と最も大きな点群クラスタの最近傍点のＺ値との差分がΔＺ［ｍ］以内で、かつ水平面に点群を射影したときの面積がSground［ｍ^２］のときに地面と判定する。ただし、最近傍点とは、最も大きな点群クラスタ（地面）に属する３次元点の中で、かつ注目する点群クラスタとの３次元距離が最も近い点を意味する。

また、地面及び壁面検出部３０は、法線方向の平均値が水平面と±Δθ度以内であり、かつ点群クラスタをｄ_{ｒｅｓａｍｐ}［ｍ］間隔でリサンプリングした代表点について、全ての代表点について半径ｄ_{ｒｅｓａｍｐ}の距離内の点群の平面近似精度が閾値ＴＨ_{ｐｌａｎｅ}以下で、かつリサンプリングされた代表点間の最も離れた距離がDmax以上の点群クラスタのものを壁面点群クラスタと判定する。

なお、ステップＳ１において、局所領域を定義するための半径ｒ、リサンプリング距離ｄ_{ｒｅｓａｍｐ}、及び法線の角度差分の閾値は実験的に決めるパラメータであり、本実施形態においてはｒ＝０．２［ｍ］、ｄ_{ｒｅｓａｍｐ}＝１．０［ｍ］、ＴＨ_{ｐｌａｎｅ}＝０．０５［ｍ］、Ｓ_{ａｒｏｕｎｄ}＝５［ｍ^２］、Ｄ_ｍａｘ＝１［ｍ^２］、Δθ_ｎ＝２０［度］、及びΔθ＝１５［度］とした。

次に、ステップＳ１−４で地面及び壁面検出部３０は、地面と壁面との交線上の３次元点群を境界点として検出する。ここで、交線上の３次元点群とは、図５に例示するように地面点群クラスタから最も近い壁面点群クラスタの代表点からＺ軸方向にｒ［ｍ］以内に存在する壁面点群クラスタの代表点について、その代表点に対する最近傍点を代表点の位置における平面近似した際の平面に射影したときの３次元位置を境界点とする。図６に例示するように、平面近似は上記（５）式で求めた各代表点の第三固有ベクトルの張る平面であり、各代表点に対する最近傍点（地面点群）を各代表点の法線の張る平面に射影すれば求まる。
後述するステップＳ３の前に壁面と地面との境界を見つける理由は、対向車等によるオクルージョンの影響や地面側溝のくぼみにより、地面点群クラスタと壁面との間に水平面での距離が離れてしまったときに、ステップＳ３の処理では地面点群を注目点として扱うために、正しい境界位置が検出されないためである。
ステップＳ１の最後に、地面と判定された３次元点群（点群クラスタ）と各点の密度、地面及び壁面の境界情報（３次元位置）を走行軌跡補正部３２に出力する。これにより、ステップＳ１を終了する。

次に、ステップＳ２において、走行軌跡補正部３２は、３次元点群と各点の密度、地面の点群番号、ＧＰＳによる車両走行軌跡を入力とし、図７に示した走行軌跡補正処理を実行して、補正された走行軌跡情報を出力する。

走行軌跡補正部３２は、点群を区別する番号をｉとし、注目点ｐ_ｉから半径Ｒ以内に含まれる点群を周辺点群ｐ_ｊ（ｊ∈１，２，３，．．，Ｎ_ｊ ^（Ｒ））、この周辺点群の総数をＮ_ｊ ^（Ｒ）とし、この周辺点群を用いて走行軌跡を補正する。ただし、半径Ｒは演算処理パラメータ記憶部２２に記憶されているパラメータであり、本実施形態ではＲ＝０．４［ｍ］とした。

ステップＳ２−１で走行軌跡補正部３２は、高密度点群の細線化処理を実行する。走行軌跡補正部３２は、ＧＰＳの記録時間から±ΔＴ時間以内の点群について、点群の密度の中で最も高い密度の値を最密度値として算出する。走行軌跡補正部３２は、算出した最密度値に係数γ（０＜α＜１）を乗じて得られた閾値以上の密度を有する点からなる点群を、高密度点群と決定し、高密度点群の細線化処理を実行して細線化曲線を算出する。ここで、γは実験的に決めるパラメータであり、本実施形態ではγ＝０．５とした。

次のステップＳ２−２で走行軌跡補正部３２は、走行軌跡の変換を実行して、補正された走行軌跡情報を走行領域検出部３４へ出力する。走行軌跡補正部３２は、ＩＣＰアルゴリズムに従って、入力された走行軌跡を、移動及び回転を用いて細線化曲線の位置に合わせることにより、走行軌跡を補正し、補正された走行軌跡情報を走行領域検出部３４へ出力する。

次に、ステップＳ３において、走行領域検出部３４は、図８に示した走行可能領域検出処理を実行する。

まず、ステップＳ３−１で境界線度合算出処理部４０が図９に示した境界線度合算出処理により、入力された地面点群クラスタの注目点の各々について、境界点であるか否かを判定すると共に、境界線の接線方向および曲率の大きさを推定する。壁面点群クラスタと地面点群との境界点について境界との判定処理である後述するＳ３−１−３では無条件で境界と判定するため処理としては不要だが、接線方向と曲率算出のために同様の処理を行う。

ステップＳ３−１には、大きくは２段階のステップが存在し、まず矩形領域（２つの領域を持つ）の最大分離度を出力する境界線方向を決定し、次に決定した境界線方向に曲率を考慮した多項式関数による境界領域（２つの領域を持つ）を設定して最大分離度を出力する曲率の値を算出する。

ステップＳ３−１−１において、境界線度合算出処理部４０は、サンプリングによって仮境界線方向を算出し、次に分離度を算出する。

まず、境界線度合算出処理部４０は、図１０に示すように、仮境界線方向を算出する。図１０は地面の点群を真上から（Ｚ軸正の方向から）見た図である。注目代表点群ｐ_ｉの周辺点群ｐ_ｊ（ｊ∈１，２，３，．．．，Ｎ_ｊ ^（Ｒ））からランダムに（規則性なく）選択した２つのサンプリング点の番号をｊ１、ｊ２と表記すると、ステップＳ３−１−１の繰り返し処理Ｌｏｏｐ回目の仮境界線方向ｍ^{（Ｌｏｏｐ）}は下記（６）式により求まる。

なお、右上の添え字（Ｌｏｏｐ）は、繰り返し処理の回数の変数Ｌｏｏｐを意味する。

ここで、ランダムにサンプリング点を選択する方法に限定はない。例えば、下記（７）式により、周辺点群の番号Ｎｏを選択できる。

ただし、ｒａｎｄ（）は乱数を発生する関数である。例えば、メルセンヌ・ツイスタという擬似乱数生成器を用いればよい。関数ｍｏｄ（ｘ，ｙ）は、実数ｘを整数ｙで割り算したときの余りを出力する関数とする。サンプリング点の数が２つの場合、上記の関数ｍｏｄを用いて、番号を２回出力すればよい。

次に、境界線度合算出処理部４０は、仮境界線方向による分離度を算出する。図１０に示すように、注目点を原点として仮境界線方向をｙ軸、仮境界線方向と注目点位置の法線方向の外積の方向を仮境界軸ｘ軸と設定する。この仮境界軸の正と負の方向の向きはどちらでもよく、境界線方向ｙ軸および注目点の法線方向と直交していればよいとする。また、物理的には、境界線方向ｙ軸は区画線のエッジの接線方向を意味する。

図１０に示すように、幅が２・ｗ［ｍ］、接線方向に長さ２・Ｒ［ｍ］の矩形領域を設定し、仮境界軸の正の側をＰ＋、負の側をＰ−の領域と定義すると、正側と負側の領域内に含まれる局所領域内の点群の反射強度と高さ（ｚ座標）により、それぞれ、下記（８）式により算出される分離度η_{ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ}、η_凸と勾配方向を出力する。

ただし、Ｐ_ｉは入力値（反射強度もしくは高さ）であり、
は正側と負側の領域の入力値の平均値とし、
は矩形領域内部の平均値である。ｎ_＋、ｎ₋は正側と負側の点群の総数である。正側と負側の判定は、注目点から矩形領域内部の点群の相対ベクトルと境界軸方向のベクトルの内積の値が正であれば正側、負であれば負側であると判定できる。勾配方向は
において、
の場合は、境界軸ｘ軸の正の方向を出力し、それ以外の場合は境界軸ｘ軸の正の方向にマイナス１を乗じた方向、つまりｘ軸の負の方向を勾配方向として出力する。

ここで、ｎ_＋、ｎ₋の合計値が閾値ＴＨ_{ｎｕｍａｌｌ}よりも少ない場合は、出力結果の信頼性が少ないと判断し、分離度の値は０を出力する。ｎ_＋及びｎ₋のいずれか一方が、相対的に数が少ない場合は、道路端に側溝等の窪みが存在すると考えて、段差境界が生じていると判定する。下記（９）式を満たす場合、境界線度合算出処理部４０は、凹段差境界が存在すると判定し、その場合に分離度は１−ｎ₋／ｎ_＋及び１−ｎ_＋／ｎ₋のうちの大きい値の方を分離度η_凹として出力する。

勾配方向は、ｎ₋＞ｎ_＋のとき境界軸方向ｘ軸の正の方向を出力し、それ以外は境界軸方向ｘ軸の負の方向を出力する。矩形領域の幅ｗおよび長さＲ、閾値ＴＨ_ｎｕｍと閾値ＴＨ_{ｎｕｍａｌｌ}は実験的に決めるパラメータであり、本実施形態ではｗ＝０．１［ｍ］、Ｒ＝０．４［ｍ］、閾値ＴＨ_ｎｕｍ＝０．００１、及び閾値ＴＨ_{ｎｕｍａｌｌ}＝３［点］とした。仮境界線方向に関わらず、矩形領域内に点群が入るように、局所領域の半径は

とした。

次のステップＳ３−１−２で境界線度合算出処理部４０は、上記ステップＳ３−１−１をＫ回繰り返したか否かを判定する。境界線度合算出処理部４０は、仮境界線方向による分離度算出を反射強度および高さそれぞれについてＫ回処理をするまで、上記ステップＳ３−１−１の処理を繰り返す。Ｋは実験的に決定するパラメータであり、本実施形態ではＫ＝２００[回]とした。ステップＳ３−１−２において否定判定となった場合は、上記ステップＳ３−１−１に戻り、肯定判定となった場合は、ステップＳ３−１−３へ移行する。

ステップＳ３−１−３で境界線度合算出処理部４０は、境界点判定を実行する。境界線度合算出処理部４０は、Ｋ回ループ処理後の最大分離度ηについて、閾値ＴＨ_ηよりも値が大きくて、かつ勾配量が勾配閾値ＴＨ_{ｇｒａｄｉｅｎｔ}より大きい場合のみ、注目点が境界点であると判定する。注目点が境界点でないと判定された場合には、ステップＳ３−１−４以降の処理については実行しない。

次のステップＳ３−１−４で境界線度合算出処理部４０は、仮境界曲線による分離度算出処理を実行する。境界線度合算出処理部４０は、図１１に示すように、上記ステップＳ３−１−１と同様に、サンプリングによって仮境界線方向に対する２次曲線（円弧の曲線パラメータ）を求める。図１２に示すように、幾何的な関係から、サンプリング点と注目点を通る２次曲線パラメータは求まる。

ここで、Ｒ_ｍは曲率半径であり、

はサンプリングした点と境界軸方向（ｘ軸）に沿った距離、
はサンプリングした点と注目点の境界線方向に沿った距離、βは三角形ＡＢＨの角度Ｂの角度であり、上記（１０）式の連立方程式から求まる。ただし、本実施形態では、境界線度合算出処理部４０は、サンプリングした結果求めた曲率半径が０．５［ｍ］よりも小さい場合はノイズとして無視して、再度サンプリングを行う。

次に、図１３に示すように、求めた２次曲線よりも境界軸方向の正側と負側に２つの領域を設定する。矩形領域（図１０参照）の幅と長さと同様に、正と負の領域の境界軸方向に沿った長さはそれぞれｗとし、ｙ軸に沿った方向の長さはＲとし、ステップＳ３−１−１同様に、上記（８）式を用いて分離度を計算する。

本実施形態ではＷ＝０．１［ｍ］、Ｒ＝０．４［ｍ］、閾値ＴＨ_ｎｕｍ＝０．００１、閾値ＴＨ_{ｎｕｍａｌｌ}＝３［点］とした。また、仮境界線方向に関わらず、矩形領域内に点群が入るように、局所領域の半径は

の１．５倍とした。

次に、ステップＳ３−１−５で境界線度合算出処理部４０は、上記ステップＳ３−１−４をＫ回繰り返したか否かを判定する。否定判定となった場合は、上記ステップＳ３−１−４に戻り、肯定判定となった場合は、ステップＳ３−１−６へ移行する。

ステップＳ３−１−６で境界線度合算出処理部４０は、境界線情報の算出を行う。境界線度合算出処理部４０は、ステップＳ３−１−４をＫ回ループ処理後の最大分離度ηにおける多項式曲線を真の境界形状と判定する。

本実施形態においては、２次曲線を用いたので、求めた最大分離度での曲率半径Ｒ_ｍの逆数が曲率となる。

最後に極大値であるか判定を行う。注目点における半径ｒ_{ｌｏｃａｌ}の範囲内の点群について最大分離度を比較し、半径ｒ_{ｌｏｃａｌ}以内の点の最大分離度全てよりも大きい場合のみ、極大値であると判定し、境界点情報として出力する。半径ｒ_{ｌｏｃａｌ}以内の点と比較して、全ての点よりも最大分離度が大きくない場合は、極大値でないと判定し、境界情報は出力しない。つまり、その注目点を境界点とした以降の処理は実行しない。本実施形態では、ｒ_{ｌｏｃａｌ}＝０．０５［ｍ］とした。

次のステップＳ３−２で境界線連結処理部４２は、境界点の連結処理を実行することにより、境界点を連結し、境界線候補クラスタを生成する。

境界線連結処理部４２は、段差境界（段差凹境界、段差凸境界）及び区画線境界それぞれについて、近傍半径ｒ_ｃ（＝０．３［ｍ］）に存在する境界点についてRegion Growingにより連結処理を行う。本ステップでは、条件を満たす点（境界点）をある指標で優先度づけし、その優先度の高い点から順番に連結処理を行う。

境界線連結処理部４２は、代表曲率半径が大きい境界線候補クラスタについて優先して（順番に）、下記の４つの連結条件を満たすものを連結し、連結された境界線候補クラスタを走行領域規定線検出処理部４４へ出力する。

第１の条件は、勾配方向が同じもの、すなわち、境界軸方向のベクトルの内積が正になる場合である。

第２の条件は、クラスタ化された境界候補点群について、各クラスタ化された境界点の曲率半径の平均値を代表曲率半径とすることである。なお、初期においては各境界点の曲率半径が代表曲率半径と等しい。

第３の条件は、代表曲率半径の大きい方の差分値が代表曲率値に係数αを掛けた値ΔＲ［ｍ］以内の場合である。本実施形態では、α＝０．３とした。例えば、代表曲率半径５００［ｍ］の境界候補点群クラスタについて、その点群に属している境界点は、別の境界候補点群クラスタに属する半径ｒ_ｃ以内の点と連結する。

第４の条件は、接線方向の成す角度が±Δθの場合である。本実施形態では、Δθ＝１５［度］とした。

なお、境界線連結処理部４２は、上記連結条件を満たし、連結を実行した際には、境界点の曲率半径の平均値を計算し、代表曲率半径の値を更新する。

次のステップＳ３−３では、走行領域規定線検出処理部４４は、入力された境界線候補クラスタについて、境界線であるかどうかを判定し、検出した境界線のペア（境界線の組み合わせ）により、走行領域規定線として認識する。

まず、走行領域規定線検出処理部４４は、連結された境界線候補クラスタについて、長さにより閾値処理を行い、閾値ＴＨ＿ｌｅｎｇｔｈよりも長い場合には、境界線クラスタとして認識する。本実施形態では、閾値ＴＨ＿ｌｅｎｇｔｈ＝１０［ｍ］とした。

次に、走行領域規定線検出処理部４４は、破線区画線やゼブラゾーン等の短い線分、またオクルージョン境界の除去処理を行う。

段差境界について、走行領域規定線検出処理部４４は、図１４に示すように、並走車等によるオクルージョン境界を検出し補助曲線を生成することにより、オクルージョンの影響を除去する。

走行領域規定線検出処理部４４は、段差境界線において、周辺の区画線境界と大きく異なる曲率半径を多く含み、かつ、境界線の端点を延長した際に、連結可能な境界線が存在する場合、当該段差境界線をオクルージョン境界と判定する。

ここで、周辺の区画線境界とは、注目する境界線の境界点から半径Ｒ_{ｍｉｄｄｌｅ}以内に含まれる境界線全てを意味する。走行領域規定線検出処理部４４は、注目する境界線について、その境界線に含まれる境界点の曲率半径が、周辺の区画線境界の代表曲率半径との差分がΔＲ_{ｃｕｒｖｅ}よりも大きい場合、周辺の区画線境界と大きく異なると判定する。

そして、走行領域規定線検出処理部４４は、大きく異なる境界点の割合がΔｒａｔｉｏ以上のものを、オクルージョン境界と判定する。

オクルージョン境界が存在する場合、端点が連結可能な境界線については、補助曲線を媒介として、以降は一本の境界線として扱う。

ここで、実験的に決めるパラメータについて、本実施形態では、周辺距離Ｒ_{ｍｉｄｄｌｅ}＝１．０［ｍ］、ΔＲ_{ｃｕｒｖｅ}＝５０［ｍ］、Δｒａｔｉｏ＝０．３とした。

なお、区画線境界については、オクルージョンの判定を行わない。

また、走行領域規定線検出処理部４４は、区画線境界について、同一の境界線候補クラスタをRegionGrowingにより連結する。この際、最も長い境界線候補クラスタから優先して（順番に）処理する。

走行領域規定線検出処理部４４は、注目した境界線候補クラスタについて、その境界線候補クラスタの代表曲率半径の円弧上（種類が直線形状の場合は、直線上）について、距離Ｌ_Ｎ［ｍ］以内の範囲で、類似した境界線候補クラスタがＮｃ個以上存在しているか判定する。なお、この際の類似度の指標は、境界線候補クラスタの長さの差分値が、ΔＬ_{ｃｌｕｓｔｅｒ} ［ｍ］以下、境界線方向の成す角度がΔθ、及び法線勾配方向が同一方向（境界軸方向の内積が正）としている。

次に、走行領域規定線検出処理部４４は、連結した境界線候補クラスタを境界線候補クラスタ群とすると、各境界線候補クラスタ群について、連結したクラスタの数が、Ｎｃｌｕｓｔｅｒ以上である場合、破線区画線境界線として認識する。例えば、図１５に示した場合では、円弧上に同一の境界線候補クラスタが存在する場合、境界線候補クラスタ群Ａを破線区画線境界線として認識する。また、直線上に同一の境界線候補クラスタが存在する場合、境界線候補クラスタ群Ｂを破線区画線境界線として認識する。また、特定の方向にＮ個以上の同一の境界線候補クラスタが存在しない場合、境界線候補クラスタ群Ｃは、破線区画線境界線として認識しない。

走行軌跡曲線がある場合は、各破線区画線境界線について、走行軌跡曲線と平行する境界線方向の割合が多い場合、破線区画線境界と認識する。各破線区画線境界線について、走行軌跡曲線に対して斜めの境界線方向の割合が多い場合、ゼブラゾーンの区画境界線と認識する。各破線区画線境界線について、走行軌跡曲線と垂直な向きの境界線方向の割合が多い場合、横断歩道と認識する。

一方、走行軌跡曲線がない場合は、各破線区画線境界線について、最も近傍にある段差境界と「平行」する境界線方向の割合が多い場合、破線区画線境界と認識する。なお、「平行」とは、略平行も含み、予め定められた平行とみなせる状態であればよい。

各破線区画線境界線について、最も近傍にある段差境界に対して「斜め」の境界線方向の割合が多い場合、ゼブラゾーンの区画境界線と認識する。各破線区画線境界線について、最も近傍にある段差境界と「垂直」な向きの境界線方向の割合が多い場合、横断歩道と認識する。ただし、境界線方向の成す角度について、Δθ以下の場合は、平行と判定する。境界線方向の成す角度が、Δθより大きく、９０度−境界線方向の成す角度Δθの場合斜めと判定する。また、境界線方向の成す角度が上記条件を満たさない場合は垂直と判定する。

次に、走行領域規定線検出処理部４４は、区画線境界線の検出を行う。走行領域規定線検出処理部４４は、各区画線境界に属する各境界点から、距離が０．５ｃｍ以内に、同一種類で勾配方向が逆である接線方向が平行した境界点が、Ｎｌｉｎｅ＿ｐａｉｒ以上含むような勾配方向が逆（境界軸方向の内積が負）である、同一種類の境界線が存在する場合に、この境界線をペアとなる区画線境界線と判定し、注目区画線境界とペアとなる区画線境界をあわせて区画線と認識する。

走行領域規定線検出処理部４４は、ゼブラゾーンを形成する、繰り返し出現する境界線近傍の区画線境界について、ゼブラゾーン構成境界線を挟む（交差しないで外側に存在する）区画線境界線ペア（勾配方向が逆向き）とする。ただし、区画線境界線ペアに挟まれた領域内にゼブラゾーン境界線を内包する場合、外側に存在すると判定する。また、走行領域規定線検出処理部４４は、走行軌跡曲線（もしくは段差境界）に平行な境界線について、最も距離の近い境界線ペアをゼブラゾーン区画線境界として判定する。

ここで、実験的に決めるパラメータについて、本実施形態では、距離Ｌ_Ｎ＝２０［ｍ］、距離ΔＬ_{ｃｌｕｓｔｅｒ}＝０．５［ｍ］、Δθ＝１５［度］、Ｎｃ＝３[回]、Ｎｃｌｕｓｔｅｒ＝１０[回]、Ｎｌｉｎｅ＿ｐａｉｒ＝２０[点] とした。

次のステップＳ４で車道構造化処理部３６は、図１６に示した、車道構造化処理を実行し、上記ステップＳ３により検出された走行領域規定線（区画線および段差境界）を用いて、道路の構造化処理を行う。

ステップＳ４−１で車道構造化処理部３６は、同一走行レーン構造化処理を実行する。

車道構造化処理部３６は、走行領域規定線のペアについて、一定の曲率の領域ごとに走行レーン区間と認識する。車道構造化処理部３６は、検出された段差境界線もしくは区画線のペアの存在を確認し、次に、そのペアの特徴から走行レーン及びスペースのいずれであるかの判定を行う。なお、走行区間としては、直線レーン区間、カーブレーン区間、及びその他のレーン区間の３種類のうちのいずれかに分類する。

車道構造化処理部３６は、被写体計測部１の計測時間に応じて、走行レーンの種類を分類する。本実施形態では、ＭＭＳのレーザーの周波数（Ｈｚ）の時間毎に上記３種類の走行区間に分類する。

車道構造化処理部３６は、各区間において、段差境界ペアの検出を行う。車道構造化処理部３６は、平行に存在する段差境界のうち、走行軌跡を挟むように存在して、かつ最も境界点の平均距離が近いものを、段差境界とし、それ以外の段差境界を除去する。

なお、走行軌跡情報が無い場合は、最も平均距離の近い段差境界ペアのみを残し、それ以外の段差境界を除去する。ただし、段差境界ペアが存在しない区間は、その他のレーン区間と設定する。

また、車道構造化処理部３６は、段差境界ペアに含まれる区画線について、距離が１ｍ以上で、かつ、平行に存在する区画線のうち平均距離が最も近いものを１番目のペアと判定する。次に、車道構造化処理部３６は、２番目に平均距離が近いものについて、１番目のペアと逆方向に存在する場合にペアと判定する。

また、車道構造化処理部３６は、段差境界に対して、平行で平均距離が最も近い区画線もしくはゼブラゾーン境界線をペアとし、その間の領域を、その他のスペースと判定する。

また、車道構造化処理部３６は、区画線のペアの総数について、注目区間の走行レーン数とする。ここで、その他のスペースを構成する、走行レーン数には、段差境界と区画線のペア数は含めない。ただし、各区間において、区画線が１つしか存在しない場合は、走行レーン数を２とし、区画線の数が０の場合は、走行レーン数を１とする。

さらに、車道構造化処理部３６は、注目区間から前後Ｌｌａｎｅ［ｍ］の区間内について、ペアと認識された全ての区画線および段差境界線の代表曲率半径の平均値が、閾値ＴＨ＿ｃｕｒｖｅ以下の場合、直線レーン区間であると判定する。また、代表曲率半径の平均値が、閾値ＴＨ＿ｃｕｒｖｅ以下より大きい場合はカーブ区間と認識する。また、直進レーン区間と判定された場合は、各ペア境界線について、注目する区間に含まれる境界点の境界線方向の平均値を、区間方向として算出する。

なお、本ステップにおいて用いる実験的に決めるパラメータは、パラメータ Ｌｌａｎｅ＝５［ｍ］、ＴＨ＿ｃｕｒｖｅ＝５０［ｍ］とした。

次に、ステップＳ４−２で車道構造化処理部３６は、直線走行レーン区間の方向ベクトルについて、各走行区間の境界線から半径Ｌｌａｎｅ［ｍ］以内に存在する直進レーン区間について、注目区間が直進レーン区間の場合、隣接する直進レーン区間の区間方向との成す角度が、閾値ＨＴ＿Ａｎｇｌｅ＿ｌａｎｅ以上の場合に、分岐点であると判定する。また、注目区間が直進レーン区間の場合、隣接する２つ以上の直進レーン区間の区間方向の成す角度が、閾値ＨＴ＿Ａｎｇｌｅ＿ｌａｎｅ以上の場合に、交差点であると判定する。

実験的に決めるパラメータについて、本実施形態では、ＨＴ＿Ａｎｇｌｅ＿ｌａｎｅ＝３０[度]とした。

車道構造化処理部３６は、このようにして走行レーンを構造化して得られた構造化情報（本実施形態では、走行レーン区間、走行レーン区間毎の車道属性情報、分岐点情報、補助規定線等）を記憶部１２へ出力する。本ステップの終了により、車道構造化部１４は、図３に示した道路構造化処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態の道路構造化装置１０によれば、地面及び壁面検出部が物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群に含まれる３次元点の各々について、平面度及び法線方向を算出し、３次元点群に対して、３次元点の法線方向の類似度を用いたクラスタリングを行い、３次元点群クラスタの法線方向及び平面度に基づいて、地面及び壁面を検出し、地面及び壁面の境界情報を検出する。また、走行領域検出部が、３次元点の各々について、仮境界線方向による分離度及び仮境界線曲線による分離度を算出して境界点であるか否かを判定し、接線方向の類似度及び曲率の大きさの類似度に基づいて境界点を連結し、連結された境界点に基づいて、走行領域規定線を検出する。さらに、車道構造化処理部が、走行領域規定線に基づいて、道路の走行レーン区間を検出し、検出された走行レーン区間に基づいて、分岐点又は交差点を検出する。

これにより、本実施形態の道路構造化装置１０によれば、かすれた区画線やゼブラゾーンが存在する場合や、並走車によるオクルージョンの点群欠損が生じている状況でも、精度よく道路の走行レーン区画を検出することができる、という効果が得られる。

本実施形態の道路構造化装置１０によれば、３次元点群を入力として、道路面の区画線と段差境界線を検出すること、さらに交差点やＴ字路等の分岐位置と、道路ペイントによる特殊用途の領域等を検出することができる。特に、本実施形態の道路構造化装置１０は、部分的な区画線のかすれが生じている道路や、区画線の幅が一律に決定されていない道路でも有効である。

なお、本実施形態の道路構造化装置１０は、図１７に示すように、走行軌跡補正部３２を備えていなくてもよい。この場合の道路構造化装置１０における地面及び壁面検出部３０は、上述したステップＳ１−１において算出していた、３次元点の密度の算出を行わなくてよい。また、地面及び壁面検出部３０から走行領域検出部３４へ３次元点群、壁面との境界情報（位置、曲率、及び折線方向）が出力される。また、図１７に示した道路構造化装置１０の場合、車道構造化部１４が実行する道路構造化処理は、ステップＳ２が設けられておらず、ステップＳ１からステップＳ３へ移行する点で、図１８に示すように、走行軌跡補正部３２を備える場合の道路構造化処理（図３参照）場合と異なっている。なお、この場合、ステップＳ４以降の処理においては、補正していない（ＧＰＳから得られたままの）走行軌跡を用いるか、走行軌跡を用いないとするかは任意である。

なお、本実施形態は一例であり、具体的な構成は本実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれ、状況に応じて変更可能であることは言うまでもない。

１０ 道路構造化装置
１２ 記憶部
１４ 車道構造化部
３０ 地面及び壁面検出部
３２ 走行軌跡補正部
３４ 走行領域検出部
３６ 車道構造化処理部
４０ 境界線度合算出処理部
４２ 境界線連結処理部
４４ 走行領域規定線検出処理部

Claims (7)

1. 物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群に含まれる３次元点の各々について、平面度及び法線方向を算出し、前記３次元点群に対して、前記３次元点の法線方向の類似度を用いたクラスタリングを行い、３次元点群クラスタの法線方向及び平面度に基づいて、地面及び壁面を検出し、地面及び壁面の境界情報を検出する地面及び壁面検出部と、
   前記３次元点の各々について、仮境界線方向による分離度及び仮境界線曲線による分離度を算出して境界点であるか否かを判定し、接線方向の類似度及び曲率の大きさの類似度に基づいて前記境界点を連結し、前記連結された境界点に基づいて、走行領域規定線を検出する走行領域検出部と、
   前記走行領域規定線に基づいて、道路の走行レーン区間を検出し、前記検出された走行レーン区間に基づいて、分岐点又は交差点を検出する車道構造化処理部と、
   を備えた道路構造化装置。
2. 前記走行領域検出部は、前記境界点を連結して得られる境界線候補クラスタの接線方向に存在する、類似する境界線候補クラスタの出現頻度を指標として、ゼブラゾーンおよび横断歩道を検出し、前記境界線候補クラスタから、特定の範囲内に含まれる曲率方向の変動率を指標として、オクルージョン領域による段差境界を検出する、
   請求項１に記載の道路構造化装置。
3. 前記３次元点は、ＧＰＳを搭載した車両に搭載された計測器により計測され、
   前記ＧＰＳにより得られた前記車両の走行軌跡情報を補正する走行軌跡補正部をさらに備え、
   前記走行領域検出部は、前記走行軌跡補正部によって補正された前記車両の走行軌跡情報と、前記連結された境界点とに基づいて、前記走行領域規定線を検出する
   請求項１または請求項２に記載の道路構造化装置。
4. 前記走行軌跡補正部は、前記ＧＰＳの時刻情報を特定の時間で分割した際に、各分割された時刻毎に検出した最密度点の密度の値に基づいて設定される閾値を用いて検出した、前記最密度点の近傍の点群を細線化処理して得られた細線化曲線に、前記ＧＰＳにより得られた前記車両の走行軌跡情報を近づけることにより、前記車両の走行軌跡情報を補正する、
   請求項３に記載の道路構造化装置。
5. 前記走行領域検出部は、注目点について、前記注目点から特定の距離に含まれる点群である周辺点群から、仮境界線方向をサンプリングにより決定し、
   前記仮境界線方向の各々について、前記周辺点群に含まれる３次元点の反射強度及びＺ値に基づいて、前記仮境界線方向の分離度を算出し、前記算出された分離度が閾値以上である場合、前記注目点が境界点であると判定し、
   前記注目点が境界点であると判定された場合、前記分離度が最大となる仮境界線方向に対して、曲率を考慮した２次以上の多項式曲線で表現される方向の各々について、前記周辺点群に含まれる３次元点の反射強度及び高さを示すＺ値に基づいて、前記多項式曲線で表現される方向の分離度を算出し、前記分離度が最大となる曲率であると決定する請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の道路構造化装置。
6. 地面及び壁面検出部が、物体の表面上の位置を表す３次元点の集合である３次元点群に含まれる３次元点の各々について、平面度及び法線方向を算出し、前記３次元点群に対して、前記３次元点の法線方向の類似度を用いたクラスタリングを行い、３次元点群クラスタの法線方向及び平面度に基づいて、地面及び壁面を検出し、地面及び壁面の境界情報を検出するステップと、
   走行領域検出部が、仮境界線方向による分離度及び仮境界線曲線による分離度を算出して境界点を判定し、接線方向及び曲率の大きさの類似度に基づいて前記境界点を連結し、前記連結された境界点に基づいて、走行領域規定線を検出するステップと、
   車道構造化処理部が、前記走行領域規定線に基づいて、道路の走行レーン区間を検出し、前記検出された走行レーン区間に基づいて、分岐点又は交差点を検出するステップと、
   を含む道路構造化方法。
7. コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の道路構造化装置の各部として機能させるための道路構造化プログラム。