JP6658868B2 - 走路検出方法及び走路検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、走路検出方法及び走路検出装置に関するものである。

従来から、路面の画像から走行レーンを検出する装置が知られている（特許文献１）。特許文献１では、先ず、路面座標に逆投影された複数のエッジ点に対して、水平方向のエッジヒストグラムを作成する。そして、エッジヒストグラムのピーク位置を求め、ピーク位置に寄与するエッジ群を１つのグループとして抽出することで、レーンマーカーを検出する。

特開２００５−１０００００号公報

しかし、車両が車線変更を行った場合には、車両に対するレーンマーカーの位置が、車線変更前に対して、車線変更以降で車両の横移動量だけ、ずれてしまう。このため、同じレーンマーカーに属するエッジ群を正しく抽出できなくなる。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、車線変更に伴う車両と走路特徴点間の距離の変化の影響を受けずに走路を検出できる走路検出方法及び走路検出装置を提供することである。

本発明の一態様は、車両に搭載された物標検出センサで検出された複数の走路特徴点に基づいて走路境界を検出する走路検出方法であって、車両の車線変更を検出した場合には、車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点を、車線変更による車両の車幅方向の移動量に基づいて補正し、補正された車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点、及び車線変更が完了した後に検出して蓄積された複数の走路特徴点を使って、車両の車線変更が完了した後に、走路境界を検出する。

本発明の一態様によれば、車線変更に伴う車両と走路特徴点間の距離の変化の影響を受けずに走路を検出することができる。

図１は、第１実施形態に係わる走路検出装置１の構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示した走路検出装置１を用いた走路検出方法の一例を示すフローチャートである。 図３Ａは、車両５１が緩やかな右カーブの２車線道路のうち左側の車線を走行している様子を示す俯瞰図である。 図３Ｂ（ａ）は、図３Ａの第一の周辺地図から生成される第二の周辺地図の一例を示す俯瞰図であり、図３Ｂ（ｂ）は、図３Ｂ（ａ）の第二の周辺地図から生成されるヒストグラムの一例を示すグラフである。 図４Ａは、緩やかな右カーブの２車線道路において、車両５１が走行する車線を、右側の車線から左側の車線へ変更する、いわゆる、車線変更を行っている様子を示す俯瞰図である。 図４Ｂは、図４Ａの第一の周辺地図から生成される第二の周辺地図の一例を示す俯瞰図である。 図４Ｃ（ａ）は、図４Ｂの第二の周辺地図から、車線変更完了時刻（Ｔｃ）以前に検出された走路特徴点ＦＰを削除した第三の地図を示し、図４Ｃ（ｂ）は、第三の地図から生成されるヒストグラムの一例を示すグラフである。 図５は、第２実施形態に係わる走路検出装置１を用いた走路検出方法の一例を示すフローチャートである。 図６Ａは、図４Ａの第一の周辺地図から生成される第二の周辺地図の一例を示す俯瞰図である。 図６Ｂ（ａ）は、図６Ａの第二の周辺地図から、車線変更が開始する前に検出された走路特徴点ＦＰのｙ座標に含まれる車線変更量（ＯＦ）をオフセットした第三の地図を示し、図６Ｂ（ｂ）は、第三の地図から生成されるヒストグラムの一例を示すグラフである。

（第１実施形態）
次に、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。

図１を参照して、第１実施形態に係わる走路検出装置１の全体構成を説明する。走路検出装置１は、車両に搭載されたセンサが検出した路面上の走路特徴点から、車両が走行する走路の境界を検出する。走路検出装置１は、車両に搭載された物標検出センサ１１と、車両の移動速度及び車両のヨーレイトに基づいて車両の移動量を検出する移動量検出センサ１０と、物標検出センサ１１が検出した複数の走路特徴点及び移動量検出センサ１０が検出した車両の移動量に基づいて、走路境界を検出する走路検出回路１２とを備える。

物標検出センサ１１は、車両周囲の路面に標示された白線（レーンマーカーを含む）を検出する。物標検出センサ１１は、車両に取り付けられたカメラ３４と、カメラ３４が撮像したデジタル画像から白線を含む路面標示を検出する画像処理回路３５とを備える。検出された路面標示は、その位置を示す複数の走路特徴点からなる特徴点群として表現される。画像処理回路３５は、走路特徴点として、例えば、画像の明るさが鋭敏に或いは不連続に変化している箇所（輝度エッジ）を検出すればよい。カメラ３４は、その撮像方向を車両前方に向けて車両に固定され、広い画角を撮像できる広角レンズを備えている。よって、カメラ３４は、車両が車線変更を行っている途中で、車両が跨ぐ白線（レーンマーカー）も検出することができる。

移動量検出センサ１０は、車輪速センサ３１と、ヨーレイトセンサ３２と、移動量検出回路３３とを備える。車輪速センサ３１は車両が備える車輪の回転速度を検出する。ヨーレイトセンサ３２は、車両のヨーレイトを検出する。移動量検出回路３３は、車輪の回転速度及び車両のヨーレイトから、所定時間における車両の移動量を検出する。車両の移動量は、例えば、車両の移動方向及び移動距離を含む。

走路検出回路１２は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータを走路検出回路１２として機能させるためのコンピュータプログラム（走路検出プログラム）を、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータは、走路検出回路１２として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって走路検出回路１２を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、走路検出回路１２を構成することも可能である。また、走路検出回路１２に含まれる複数の回路（２１、２４、２５）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、走路検出回路１２のみならず、画像処理回路３５及び移動量検出回路３３の各々も、同様にして、ソフトウェア或いは専用のハードウェアとして実現可能である。更に、走路検出回路１２は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。

走路検出回路１２は、周辺地図生成回路２１と、車線変更検出回路２５と、走路境界推定回路２４とを含む。周辺地図生成回路２１は、車両に搭載された物標検出センサ１１で検出された複数の走路特徴点を、車両の移動量に基づいて蓄積する。具体的に、周辺地図生成回路２１は、物標検出センサ１１で検出された特徴点群の履歴を、特徴点群を検出した時刻間の車両の移動量に基づいてつなぎ合わせた、特徴点群からなる車両周囲の地図（第一の周辺地図）を生成する。換言すれば、周辺地図生成回路２１は、異なる時刻に観測された走路特徴点を、車両の移動量を考慮してつなぎ合わせる。これにより、走路特徴点の検出履歴を蓄積して、第一の周辺地図を生成する。

具体的に、カメラ３４は、所定時間毎に車両周囲の路面を撮像する。移動量検出センサ１０は、この所定時間における車両の移動方向及び移動距離を検出する。周辺地図生成回路２１は、走路特徴点の位置を車両の移動方向の逆方向へ車両の移動距離だけ移動させる。周辺地図生成回路２１は、これを繰り返しながら、異なる時刻に観測された複数の走路特徴点を車両の移動量を考慮して、つなぎ合わせることにより、複数の走路特徴点の検出履歴を蓄積して第一の周辺地図を生成する。

車線変更検出回路２５は、カメラ３４が撮像する車両前方の路面の画像から、車線変更を検出する。具体的には、カメラ３４の撮像方向は車両に対して固定されているため、画像上のレーンマーカーの位置から、車両がレーンマーカーを跨ぐか否かを判断することができる。車線変更検出回路２５は、車両がレーンマーカーを跨ぐと判断した場合、車線変更を検出する。現に跨いでいる状態において車線変更を検出してもよいし、跨ぐことは予想された時点で車線変更を検出してもよい。もちろん、車線変更検出回路２５は、カメラ３４の画像のみならず、その他の情報に基づいて車線変更を判断してもよい。例えば、地図上の車両の位置と方向指示器の動作状態との組合せや、操舵角或いは転舵角と方向指示器の動作状態との組合せから、車線変更を判断してもよい。更に、後述するように、第二の周辺地図における走路特徴点ＦＰの連続性から判断してもよい。

図３Ａに示すように、車両５１が緩やかな右カーブの２車線道路のうち左側の車線を走行している。図３Ａには、この２車線道路を定義する３つの走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）を示している。周辺地図生成回路２１が生成する第一の周辺地図は、３つの走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）に沿って検出された特徴点群（図示せず）を含む。なお、実施形態において、車両５１の位置を原点とし、車両５１の進行方向をｘ軸、車両５１の車幅方向をｙ軸とする平面座標を用いる。

走路境界推定回路２４は、蓄積された複数の走路特徴点、即ち第一の周辺地図に基づいて走路境界を検出する。具体的に、先ず、第一の周辺地図に含まれる複数の走路特徴点の連続性を判定する。そして、走路境界推定回路２４は、走路特徴点間の連続性に基づいて、走路境界を検出する。以下、走路境界推定回路２４の処理動作を詳細に説明する。

走路境界推定回路２４は、複数の走路特徴点の連続性を、車幅方向（ｙ軸方向）の座標の度数により判定する。例えば、走路境界推定回路２４は、車両５１の位置を原点とし、車両５１の車幅方向をｙ軸とし、ｙ軸に直交する軸を時間軸（ｔ軸）とし、車両５１の移動量を考慮せず、第二の周辺地図を作成する。走路境界推定回路２４は、図３Ｂ（ａ）に示すように、図３Ａに示す第一の周辺地図に含まれる複数の走路特徴点ＦＰを、その検出時刻（ｔ）及び車幅方向の位置（ｙ座標）に基づいて第二の周辺地図上にプロットする。

図３Ａに示すように走路に沿って車両５１が走行していれば、図３Ｂ（ａ）の第二の周辺地図に示すように、時間軸（ｔ軸）に対して、車両５１の移動量を考慮していないので、走路特徴点ＦＰの車幅方向の位置（ｙ座標）はほぼ一定である。このため、道路形状（緩やかな右カーブ）に係わらず、走路特徴点ＦＰはｔ軸に平行な直線に沿ったプロットとなる。

走路境界推定回路２４は、第二の周辺地図上の走路特徴点ＦＰを、図３Ｂ（ｂ）に示すように、ｙ軸に沿った一次元のヒストグラムに投票する。走路境界推定回路２４は、ヒストグラムから複数の走路特徴点の連続性を判定することができる。

走路境界推定回路２４は、ヒストグラムのピーク（ｙ座標）を検出し、ピーク毎に第二の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより走路境界点群を抽出する。例えば、ヒストグラムに投票した走路特徴点ＦＰの各々を最も近いピークに属させることによりグルーピングすることができる。なお、第二の周辺地図上で走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより、第一の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをグルーピングするよりも、容易に走路特徴点ＦＰをグルーピングすることができる。グルーピングされた複数の走路特徴点ＦＰは１つの走路境界点群を構成する。このように、走路境界推定回路２４は、走路特徴点ＦＰの車幅方向の位置（ｙ座標）の度数に基づいて走路特徴点ＦＰ間の連続性を判定することができる。また、ヒストグラムを用いたグルーピングを行うことにより、走路境界推定回路２４は、平行する複数の走路境界点群を同時に抽出することができる。或いは、走路境界推定回路２４は、ヒストグラムを用いる代わりに、走路特徴点ＦＰを既知の方法用いて曲線で近似することで、境界点群に対して複数の曲線をあてはめることができる。そして、走路境界推定回路２４は、あてはめた複数の曲線が平行線であるか否かを判断することができる。

次に、走路境界推定回路２４は、抽出した走路境界点群の各々から各走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の形状を推定する。具体的に、走路境界推定回路２４は、第一の周辺地図にて、各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめることにより、各走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の形状を推定する。道路モデル関数は、例えば、三次関数（ｙ＝ａｘ^３＋ｂｘ^２＋ｃｘ＋ｄ）である。この場合、走路境界推定回路２４は、係数ａ、ｂ、ｃ及びｄを算出する。ここで、最小二乗法による関数あてはめを用いてもよいが、より安定性を求める場合にはＲＡＮＳＡＣ（Random sample consensus）等のロバスト推定を用いてもよい。

このように、図３Ａに示すように走路に沿って車両５１が走行していれば、道路の形状に係わらず、ヒストグラムのピーク（ｙ座標）を用いて、容易に走路境界点群を抽出することができる。

これに対して、図４Ａに示すように、車両５１が車線変更を行った場合には、図３Ａ及び図３Ｂを参照して説明した方法では、正確に走路境界点群を抽出することが難しい場合がある。

図４Ａは、緩やかな右カーブの２車線道路において、車両５１が走行する車線を、右側の車線から左側の車線へ変更する、いわゆる、車線変更を行っている様子を示す俯瞰図である。この場合、周辺地図生成回路２１が生成する第一の周辺地図は、図３Ａと同様にして、３つの走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）に沿って検出された特徴点群（図示せず）を含む。しかし、図３Ａとは異なり、車線変更を行っている期間において、車両５１に対する走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の横位置（ｙ座標）が変化する。

このため、図４Ｂに示すように、第二の周辺地図は、図３Ｂ（ａ）とは異なる。具体的には、第二の周辺地図では、車両５１の移動量を考慮していないので、車線変更が開始してから完了するまでの期間（車線変更を行っている期間）において走路特徴点ＦＰのｙ座標が変化する。そして、車線変更が開始する前に検出した走路特徴点ＦＰのｙ座標と、車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰのｙ座標との間にズレが生じる。従って、図４Ｂに示す第二の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをｙ軸に沿った一次元のヒストグラムに投票しても、図３Ｂ（ｂ）と同様なピークとはならなくなる。よって、ピークを基準として走路境界点群を正確に抽出することが困難になる。

そこで、走路境界推定回路２４は、車線変更が完了した後に検出された走路特徴点間の連続性に基づいて走路境界を推定する。具体的には、図４Ｃ（ａ）に示すように、図４Ｂの第二の周辺地図から、車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）以前に検出された走路特徴点ＦＰを削除した第三の周辺地図を生成する。そして、走路境界推定回路２４は、図４Ｃ（ｂ）に示すように、第三の周辺地図から生成されるヒストグラムのピーク（ｙ座標）を用いて、走路境界点群を抽出する。車線変更が完了した後に検出された走路特徴点のＦＰのｙ座標はほぼ一定であるため、図３Ｂと同様にして、ヒストグラムのピーク（ｙ座標）を用いて、容易に走路境界点群を抽出することができる。

その後、前述したように、走路境界推定回路２４は、第一の周辺地図にて、各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめることにより、各走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の形状を推定する。

なお、走路境界推定回路２４は、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）を設定する。例えば、車線変更を行っている期間の長さを５秒と予め設定し、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻から所定時間（２．５秒）が経過した時刻を車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）として設定すればよい。車線変更を行っている期間及び所定時間は、地図情報に含まれる車線幅や車両の速度に応じて調整可能である。

次に、図２のフローチャートを参照して、車両５１が車線変更を行った場合における、図１に示した走路検出装置１を用いた走路検出方法の一例を説明する。ここでは、図１に示した走路検出装置１のうち走路検出回路１２の動作手順を説明する。図２に示す処理は所定周期で繰り返し実行される。

先ずステップＳ０１において、車線変更検出回路２５は、カメラ３４が撮像する車両前方の路面の画像から、車線変更を検出する。そして、車線変更中フラグを立てる。具体的には、走路特徴点ＦＰのｙ座標に基づいて車線変更を検出する。走路特徴点ＦＰのｙ座標の符号（＋／−）が反転した場合に、車線変更を検出すればよい。ステップＳ０２に進み、走路境界推定回路２４は、車線変更を検出した時点での車両の速度から車線変更が完了する地点を設定する。具体的には、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）を設定する。例えば、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻から２．５秒後を、車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）として設定する。なお、厳密な車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）の推定する必要はなく、車線変更を行っている期間の長さを、十分長く設定しておいても良い。第一の周辺地図での走路境界の形状推定への影響を抑制することができれば良く、その他、簡易な方法により十分な精度の車線変更完了時刻（Ｔｃ）を推定可能である。

ステップＳ０３に進み、走路境界推定回路２４は、車線変更中フラグが立っているか否かを判断する。車線変更中フラグが立っている場合（Ｓ０３でＹＥＳ）、車線変更中である、つまり車線変更が開始したが、完了していないと判断して、ステップＳ０４に進む。一方、車線変更中フラグが立っていない場合（Ｓ０３でＮＯ）、車線変更中ではないと判断して、ステップＳ０５に進む。

車線変更中において走路特徴点ＦＰのｙ座標は変化し、車線変更が開始する前に検出した走路特徴点ＦＰのｙ座標と、車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰのｙ座標との間にズレが生じる。そこで、ステップＳ０４において、走路境界推定回路２４は、図４Ｂの第二の周辺地図から、車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）以前に検出された走路特徴点ＦＰを削除した第三の周辺地図（図４Ｃ（ａ））を生成する。ここで、現在の時刻が車線変更完了時刻（Ｔｃ）を過ぎた場合は、車線変更中フラグを下す。その後、ステップＳ０５へ進む。

ステップＳ０５において、走路境界推定回路２４は、第三の周辺地図上の走路特徴点ＦＰを、図４Ｃ（ｂ）に示すように、ｙ軸に沿った一次元のヒストグラムに投票する。なお、フラグが立っていない場合、第二の周辺地図を用いて、ヒストグラムを作成する。

ステップＳ０６に進み、走路境界推定回路２４は、ヒストグラムから複数の走路特徴点の連続性を判定する。具体的には、ヒストグラムのピーク（ｙ座標）を検出し、ピーク毎に第三の周辺地図上の走路特徴点ＦＰをグルーピングすることにより走路境界点群を抽出する。

ステップＳ０７に進み、走路境界推定回路２４は、第一の周辺地図にて、抽出した各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめることにより、各走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の形状を推定する。

以上説明したように、第１の実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

走路境界推定回路２４は、車両５１の車線変更を検出した場合には、車線変更量（オフセット量）に考慮して、車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰに対する車線変更が完了する前に検出した走路特徴点ＦＰの連続性を判定し、走路特徴点ＦＰ間の連続性に基づいて走路境界を検出する。車線変更に伴う車幅方向への移動量（車線変更量）に応じて車線変更前後の走路特徴点ＦＰ間の連続性を考慮する。第１実施形態では、“車線変更が完了する前に検出された走路特徴点ＦＰを無視する”という考慮をして、走路特徴点ＦＰ間の連続性を判定する。このため、車線変更に伴う車両５１と走路特徴点ＦＰ間の距離の変化の影響を受けずに、走路を検出できる。

走路境界推定回路２４は、車線変更が完了した後に検出された走路特徴点ＦＰ間の連続性に基づいて走路境界を推定する。このため、車線変更による車両の車幅方向への移動量（車線変更量）を正確に推定できなかった場合にも、車線変更完了前の走路特徴点ＦＰの横位置（ｙ座標）の変化の影響は除いて、走路境界の推定を行うことができる。

走路境界推定回路２４は、走路特徴点の車幅方向の位置の度数に基づいて走路特徴点間の連続性を判定する。走路境界推定回路２４は、周囲地図上の走路特徴点を車両の車幅方向のｙ軸に対して累積した一次元のヒストグラムとして表現する。そして、車線境界をヒストグラム上のピークとしてとらえることができ、車線境界ごとに車線形状を容易に推定できる。

走路境界推定回路２４は、車両５１の車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が開始してから完了するまでの期間を設定する。第１実施形態では、車両５１の車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が完了する時刻を設定する。これにより、車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰを正確に特定することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態に係わる走路境界推定回路２４は、車線変更が開始する前に検出した走路特徴点ＦＰの車幅方向の位置（ｙ座標）を車線変更量で補正する。そして、補正後の走路特徴点間の連続性に基づいて走路境界を推定する。具体的に、走路境界推定回路２４は、補正後の走路特徴点ＦＰ’と車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰとを組み合わせて、走路境界を検出する。なお、走路境界推定回路２４は、車線変更が開始してから完了するまでに検出した走路特徴点ＦＰを、第１実施形態と同様にして、排除する。走路検出装置１のブロック構成は、図１と同じであり、図示及び説明を省略する。

図６Ａは、図４Ｂと同様に、図４Ａに示す第一の周辺地図から生成された第二の周辺地図を示す。走路境界推定回路２４は、車両５１が車線変更を行った場合、第一の周辺地図から図６Ａに示す第二の周辺地図を生成する。そして、図６Ｂ（ａ）に示すように、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）以前に検出された走路特徴点ＦＰのｙ座標を、車線変更量（ＯＦ）と同じ量だけ車線変更方向とは逆方向に移動する。これにより、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）以前に検出された走路特徴点ＦＰのｙ座標に含まれる車線変更量（ＯＦ）をオフセットすることができる。

更に、図６Ａの第二の周辺地図から、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）から車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）までに検出された走路特徴点ＦＰを削除する。このように、走路境界推定回路２４は、図６Ａの第二の周辺地図から図６Ｂ（ａ）に示す第四の周辺地図を生成する。

なお、オフセット量（車線変更量）は、１車線分の車線幅であり、あらかじめ平均的な車線幅から設定しておくことができる。なお、走路境界推定回路２４は、走路特徴点をグルーピングするためにオフセット処理を行う。このため、実際の車線幅とオフセット量（車線変更量）の間に多少の誤差は許容される。したがって、オフセット量（車線変更量）はあらかじめ決定しておくことができる。

そして、走路境界推定回路２４は、図６Ｂ（ｂ）に示すように、第四の周辺地図から生成されるヒストグラムのピーク（ｙ座標）を用いて、走路境界点群を抽出する。図６Ｂ（ａ）に示すように、補正後の走路特徴点ＦＰ’のｙ座標は、車線変更が完了した後に検出された走路特徴点ＦＰのｙ座標とほぼ一致する。このため、図３Ｂと同様にして、ヒストグラムのピーク（ｙ座標）を用いて、容易に走路境界点群を抽出することができる。

その後、前述したように、走路境界推定回路２４は、各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめることにより、各走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の形状を推定する。

なお、走路境界推定回路２４は、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）を設定する。例えば、車線変更を行っている期間の長さを５秒と予め設定し、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻よりも所定時間（２．５秒）前の時刻を車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）として設定すればよい。車線変更を行っている期間及び所定時間は、地図情報に含まれる車線幅や車両の速度に応じて調整可能である。

次に、図５のフローチャートを参照して、車両５１が車線変更を行った場合における走路検出装置１を用いた走路検出方法の他の例を説明する。ここでは、図１に示した走路検出装置１のうち走路検出回路１２の動作手順を説明する。図５に示す処理は所定周期で繰り返し実行される。

図５のフローチャートでは、図２のステップＳ０２の代わりに、ステップＳ１０を実行し、図２のステップＳ０４の代わりに、ステップＳ１１及びＳ１２を実行する。その他のステップＳ０１、Ｓ０３、Ｓ０５〜Ｓ０７は、図２と共通するため、説明を省略する。

ステップＳ１０において、走路境界推定回路２４は、車線変更を検出した時点での車両の速度から、車線変更が開始した地点及び車線変更が完了した地点をそれぞれ設定する。具体的には、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）及び車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）を設定する。例えば、走路境界推定回路２４は、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻よりも２．５秒前の時刻を車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）として設定する。そして、車線変更検出回路２５が車線変更を検出した時刻から２．５秒後を、車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）として設定する。なお、厳密な車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）の推定する必要はなく、車線変更を行っている期間の長さを、十分長く設定しておいても良い。第一の周辺地図での走路境界の形状推定への影響を抑制することができれば良く、その他、簡易な方法により十分な精度の車線変更開始時刻（Ｔｓ）を推定可能である。

車線変更中フラグが立っている場合（Ｓ０３でＹＥＳ）、ステップＳ１１に進む。車線変更中において走路特徴点ＦＰのｙ座標は変化し、車線変更が開始する前に検出した走路特徴点ＦＰのｙ座標と、車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰのｙ座標との間にズレが生じる。

そこで、ステップＳ１１において、走路境界推定回路２４は、図６Ａの第二の周辺地図から、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）から車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）までの間に検出された走路特徴点ＦＰを削除する。ここで、現在の時刻が車線変更完了時刻（Ｔｃ）を過ぎた場合は、車線変更中フラグを下す。

ステップＳ１２に進み、更に、走路境界推定回路２４は、図６Ｂ（ａ）に示すように、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）以前に検出された走路特徴点ＦＰのｙ座標を、車線変更量（ＯＦ）と同じ量だけ逆方向に移動する。これにより、車線変更が開始した時刻（Ｔｓ）以前に検出された走路特徴点ＦＰのｙ座標に含まれる車線変更量（ＯＦ）をオフセットすることができる。

ステップＳ０５に進み、走路境界推定回路２４は、図６Ｂ（ａ）に示す補正後の走路特徴点ＦＰ’及び車線変更が完了した時刻（Ｔｃ）の後に検出された走路特徴点ＦＰを、図６Ｂ（ｂ）に示すように、ｙ軸に沿った一次元のヒストグラムに投票する。

ステップＳ０６に進み、走路境界推定回路２４は、図６Ｂ（ｂ）に示すヒストグラムのピーク（ｙ座標）を検出し、ピーク毎に第四の周辺地図上の走路特徴点（ＦＰ、ＦＰ’）をグルーピングすることにより走路境界点群を抽出する。ステップＳ０７に進み、走路境界推定回路２４は、第一の周辺地図にて、抽出した各走路境界点群に対して、道路モデル関数で表現される曲線をあてはめることにより、各走路境界（ＳＫａ、ＳＫｂ、ＳＫｃ）の形状を推定する。

以上説明したように、第２の実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

走路境界推定回路２４は、車両５１の車線変更を検出した場合には、車線変更量（オフセット量）に考慮して、車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰに対する車線変更が完了する前に検出した走路特徴点ＦＰの連続性を判定し、走路特徴点ＦＰ間の連続性に基づいて走路境界を検出する。車線変更に伴う車幅方向への移動量（車線変更量）に応じて車線変更前後の走路特徴点ＦＰ間の連続性を考慮する。第２実施形態では、“車線変更が開始してから完了するまでの間に検出された走路特徴点ＦＰを無視し、且つ車線変更が開始する前に検出された走路特徴点ＦＰの位置はオフセット量を考慮して移動させる”という考慮をして、走路特徴点ＦＰ間の連続性を判定する。このため、車線変更に伴う車両５１と走路特徴点ＦＰ間の距離の変化の影響を受けずに、走路を検出できる。

車線変更によって、車両と走路特徴点間の距離は車両の車幅方向への移動量（ＯＦ）分だけ変化してしまう。そこで、車両と走路特徴点間の距離を、車両の車幅方向への移動量（ＯＦ）分だけ補正する。これにより、車線変更に伴う検出距離の変化を相殺できるので、車線変更の有無にかかわらず走路特徴点が連続的に分布し、走路境界の推定が容易になる。

走路境界推定回路２４は、車両５１の車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が開始してから完了するまでの期間を設定する。第２実施形態では、車両５１の車線変更を検出した時刻に基づいて、車線変更が開始する時刻（Ｔｓ）車線変更が完了する時刻（Ｔｃ）をそれぞれ設定する。これにより、車線変更が開始する前に検出した走路特徴点ＦＰ、及び車線変更が完了した後に検出した走路特徴点ＦＰを正確に特定することができる。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

実施形態では、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１を備えるスタンドアローン型の走路検出装置１を例示したが、走路検出装置は、無線通信網を介したコンピュータネットワークを用いたクライアントサーバモデルとしても実現可能である。この場合、例えば、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１を備える車両５１（クライアント）はコンピュータネットワークを介して走路検出装置（サーバ）に接続する。これにより、図１に示す走路検出回路１２を備えるサーバを、コンピュータネットワークを介して、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１に接続することができる。この場合、走路検出装置は、主に走路検出回路１２（サーバ）により構成され、移動量検出センサ１０及び物標検出センサ１１は走路検出装置に含まれない。

以上、実施例に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。

１ 走路検出装置
１０ 移動量検出センサ
１１ 物標検出センサ
１２ 走路検出回路
２４ 走路境界推定回路
２５ 車線変更検出回路
５１ 車両
ＦＰ、ＦＰ’ 走路特徴点
ＯＦ 車線変更量（オフセット量）

Claims (8)

1. 車両に搭載された物標検出センサで検出された複数の走路特徴点を、前記車両の移動量に基づいて蓄積し、前記蓄積された複数の走路特徴点に基づいて走路境界を検出する走路検出回路を用いた走路検出方法であって、
   前記走路検出回路は、
   前記車両の車線変更を検出した場合には、前記車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点を、前記車線変更による前記車両の車幅方向の移動量に基づいて補正し、
   前記補正された車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点、及び前記車線変更が完了した後に検出して蓄積された複数の走路特徴点を使って、前記車両の車線変更が完了した後に、前記走路境界を検出する
   ことを特徴とする走路検出方法。
2. 前記走路検出回路は、
   前記車両の車幅方向の位置に基づいて、前記蓄積された複数の走路特徴点をグルーピングし、
   前記グルーピングによって抽出された複数の走路特徴点に基づいて、走路境界を検出し、
   車線変更を検出した場合には、前記蓄積された複数の走路特徴点のうち、前記補正された車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点、及び前記車線変更が完了した後に検出して蓄積された複数の走路特徴点をグルーピングし、
   前記グルーピングによって抽出された複数の走路特徴点に基づいて、前記車両の車線変更が完了した後に、前記走路境界を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走路検出方法。
3. 前記走路検出回路は、
   前記車線変更が開始する前に検出した前記走路特徴点の車幅方向の位置を、前記車線変更による前記車両の車幅方向の移動量と同じ量だけ車線変更方向とは逆方向に移動させて使う
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の走路検出方法。
4. 前記走路検出回路は、前記車線変更が開始してから完了するまでに検出された前記走路特徴点を使わないことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の走路検出方法。
5. 前記走路検出回路は、車両の車線変更を検出した時刻に基づいて、前記車線変更が開始した時刻及び前記車線変更が完了した時刻を設定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の走路検出方法。
6. 車両に搭載された物標検出センサで検出された複数の走路特徴点を、前記車両の移動量に基づいて蓄積する周辺地図生成回路と、
   前記蓄積された複数の走路特徴点に基づいて走路境界を検出する走路境界推定回路と
   を備える走路検出装置であって、
   前記走路境界推定回路は、
   前記車両の車線変更を検出した場合には、前記車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点を、前記車線変更による前記車両の車幅方向の移動量に基づいて補正し、
   前記補正された車線変更が開始する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点、及び前記車線変更が完了した後に検出して蓄積された前記走路特徴点を使って、前記車両の車線変更が完了した後に、前記走路境界を検出する
   ことを特徴とする走路検出装置。
7. 車両に搭載された物標検出センサで検出された複数の走路特徴点を、前記車両の移動量に基づいて蓄積し、前記蓄積された複数の走路特徴点に基づいて走路境界を検出する走路検出回路を用いた走路検出方法であって、
   前記走路検出回路は、前記車両の車線変更を検出した場合には、前記車線変更が完了する前に検出して蓄積された複数の走路特徴点を無視し、
   前記車線変更が完了した後に検出して蓄積された複数の走路特徴点を使って、前記車両の車線変更が完了した後に、前記走路境界を検出する
   ことを特徴とする走路検出方法。
8. 前記走路検出回路は、
   前記車両の車幅方向の位置に基づいて、前記蓄積された複数の走路特徴点をグルーピングし、
   前記グルーピングによって抽出された複数の走路特徴点に基づいて、走路境界を検出し、
   車線変更を検出した場合には、前記蓄積された複数の走路特徴点のうち、前記車線変更が完了した後に検出して蓄積された複数の走路特徴点をグルーピングし、
   前記グルーピングによって抽出された複数の走路特徴点に基づいて、前記車両の車線変更が完了した後に、前記走路境界を検出する
   ことを特徴とする請求項７に記載の走路検出方法。

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