JP7203938B1 - 推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の挙動を容易な構成で精度良く推定すること。【解決手段】実施形態に係る推定装置の制御部は、車両から撮影した画像における信号機の位置を示す第１の位置情報を基に、空間における高さが一定の仮想的な平面に車両の位置を投影した位置を示す第２の位置情報を算出し、第２の位置情報の時間経過による変化を基に、車両の挙動を推定する。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の挙動を推定する技術に関する。

従来、各種センサから得られる情報を用いて、車両の挙動を推定する技術が知られている。推定された車両の挙動は、例えば信号無視の判定に用いられる。

例えば、車両情報（ハンドル舵角、車輪速パルス等）及びＧＰＳ（Global Positioning System）等のカメラ以外のセンサから得られる情報を利用して車両の挙動を推定する技術が知られている。

また、例えば、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像における特定の物体の位置を、ディープラーニング等の機械学習手法により矩形領域として抽出し、当該矩形領域のカメラ画像における位置の変化を基に車両の挙動を推定する技術が知られている。

特開２０２１－７３１２７号公報

しかしながら、従来の技術では、車両の挙動を容易な構成で精度良く推定することが難しいという問題がある。

例えば、カメラ以外のセンサから得られる情報を利用した推定の精度を高めるためには、構成が複雑になり、実施のための製品に対する制約が厳しくなってしまう。

また、旋回動作における自車両の挙動に対するカメラ画像上の左右方向のダイナミクスは大きくなる傾向がある。このため、カメラによって撮影された画像を利用する推定方法では、特に車線変更と交差点における右左折を見分けることが難しい。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、車両の挙動を容易な構成で精度良く推定することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る推定装置は、車両から撮影した画像における信号機の位置を示す第１の位置情報を基に、空間における信号機の位置を示す第２の位置情報を算出し、第２の位置情報の時間経過による変化を基に、車両の挙動を推定する。

本発明によれば、車両の挙動を容易な構成で精度良く推定することができる。

図１は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す機能ブロック図である。 図２は、推定装置の処理の流れを説明する図である。 図３は、位置情報の算出方法を説明する図である。 図４は、直進及び方向転換の判定方法を説明する図である。 図５は、旋回の判定方法を説明する図である。 図６は、信頼度が低い状況の例を示す図である。 図７は、信頼度が高い状況の例を示す図である。 図８は、期間継続フラグについて説明する図である。 図９は、特定位置通過フラグについて説明する図である。 図１０は、交差判定について説明する図である。 図１１は、実施形態に係る推定装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する推定装置、推定方法及び推定プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態により本発明が限定されるものではない。

まず、図１を用いて、実施形態に係る推定装置の構成を説明する。図１は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す機能ブロック図である。

推定装置１０は車両に搭載されるドライブレコーダ等の車載装置であるものとする。なお、推定装置１０の一部又は全部の機能は、車両のＥＣＵ（Electronic Control Unit）、又は車両とデータ通信が可能に接続されたサーバ等により実現されてもよい。

図１に示すように、推定装置１０はカメラ２０と接続されている。カメラ２０は、車両に搭載され、車両の前方の画像を撮影する。

推定装置１０は、カメラ２０によって撮影された画像を基に、車両の挙動を推定する。推定装置１０は、推定した挙動をユーザ又は他の装置に対して出力してもよい。

また、推定装置１０は、推定した車両の挙動を基に、車両が信号を無視しているか否かを判定する。なお、車両が信号を無視していることは、例えば信号機（交通信号機）が停止を指示している際に、車両が停止せずに進行していることを意味する。

図１に示すように、推定装置１０は、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。

通信部１１は、ネットワークを介して、他の装置との間でデータ通信を行う。例えば、通信部１１はＮＩＣ（Network Interface Card）である。

入力部１２は、データの入力を受け付けるためのインタフェースである。例えば、入力部１２はボタン及びタッチパネル等の入力装置と接続される。

また、入力部１２はカメラ２０と接続され、カメラ２０によって撮影された画像（静止画像及び動画像）の入力を受け付ける。

出力部１３は、データを出力するためのインタフェースである。出力部１３は、例えば、ディスプレイ及びスピーカ等の出力装置と接続される。

推定装置１０の制御部１５及び記憶部１４は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、入出力ポート等を有するコンピュータや各種の回路により実現される。

コンピュータのＣＰＵは、例えばＲＯＭ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、制御部１５の画像処理部１５１、位置算出部１５２、挙動推定部１５３及び信号無視判定部１５４として機能する。

また、記憶部１４は、ＲＡＭやフラッシュメモリに対応する。ＲＡＭやフラッシュメモリは、音響情報５３１、パラメータ情報１４１及び軌跡情報１４２を記憶することができる。

なお、推定装置１０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

パラメータ情報１４１は、車両を推定するための処理で使用されるパラメータである。パラメータ情報１４１に含まれるパラメータの詳細は後述する。

軌跡情報１４２は、算出された車両の位置情報を時刻と対応付けた情報である。例えば、軌跡情報１４２に含まれる位置情報を時系列でトレースすることで、車両の軌跡（車両が移動した軌跡）を取得することができる。

図２を用いて、制御部１５の各部の処理内容を説明する。以降の説明における画像処理部１５１、位置算出部１５２、挙動推定部１５３及び信号無視判定部１５４による処理の主体は、制御部１５と言い換えることができる。図２は、推定装置の処理の流れを説明する図である。

図２に示すように、画像処理部１５１は、画像に写る信号機の位置を示す矩形領域を抽出する（ステップＳ１１）。

例えば、画像処理部１５１は、ＹＯＬＯ等のディープラーニングの手法によって得られる、信号機のスコアが一定値以上であるバウンディングボックスを矩形領域として抽出する。

位置算出部１５２は、車両の軌跡を算出する（ステップＳ１２）。まず、位置算出部１５２は、各時刻の車両の位置を算出し、算出した位置を軌跡情報１４２として記憶部１４に格納する。

また、ここではカメラ２０は動画像を撮影するものとする。その際、画像処理部１５１は、動画像の各フレームから矩形領域を抽出する。そして、位置算出部１５２は、各フレームについて車両の位置情報を算出する。

図３を用いて、位置算出部１５２による位置情報の算出方法を説明する。図３は、位置情報の算出方法を説明する図である。

位置算出部１５２は、車両Ｖから撮影した画像２０１における信号機の位置を示す矩形領域２１１を基に、空間における高さが一定の仮想的な平面（以下、仮想平面）に車両の位置を投影した位置を示す仮想車両位置を算出する。

なお、矩形領域２１１（又は距離算出点２２１）は、第１の位置情報の一例である。また、仮想車両位置は第２の位置情報の一例である。

まず、位置算出部１５２は、鉛直方向の軸を含む互いに直交する３つの軸で表される座標系において、鉛直方向の軸の座標値を固定することで得られる仮想的な平面（以下、仮想平面）における信号機の座標を、ワールド座標として算出する。

図３に示すように、空間における位置は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の座標値によって表される。ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸は互いに直交する。ｚ軸は、鉛直方向の軸である。ｙ軸は、図３における車両Ｖの進行方向と平行である。ｘ軸は、ｚ軸及びｙ軸と直交する。

ここで、矩形領域２１１の中心を距離算出点２２１とする。位置算出部１５２は、カメラパラメータを用いて画像２０１における距離算出点２２１の２次元の座標（カメラ座標）を、３次元のワールド座標に変換する。

カメラパラメータには、カメラ内部パラメータ及びカメラ外部パラメータが含まれる。

カメラ内部パラメータには、ドットピッチ、焦点距離、ディストーション（仰角像高ＴＢＬ）等が含まれる。

カメラ外部パラメータには、カメラ２０の撮影位置のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の座標値、及びカメラ２０の姿勢を表す値（ＰＡＮ，ＲＯＬＬ，ＴＩＬＴ）が含まれる。

また、カメラパラメータとは別のパラメータとして、位置算出部１５２は、あらかじめ指定された信号機の路面からの高さを参照する。信号機の高さは、例えば５ｍから５．５ｍの範囲において指定される。

なお、カメラパラメータ及び信号機の高さは、パラメータ情報として記憶部１４に格納されていてもよい。

ここで、あらかじめ指定された信号機の高さが５ｍであるものとする。この場合、仮想平面は、ｚ軸の座標値を５ｍに固定した場合のｘｙ平面である。

これより、仮想平面は、鉛直方向の軸を含む互いに直交する３つの軸で表される座標系において、鉛直方向の軸の座標値を固定することで得られる仮想的な平面ということができる。

また、この後説明する挙動を推定する処理においては、仮想平面に投影された車両の挙動が推定される。これにより、２次元であるカメラ画像上の変化を、３次元の実空間に則した仮想平面での変化に変換することで、実挙動に近い物理量を使って、車両の挙動の推定をより柔軟で正確に行うことができる。

位置算出部１５２は、算出した仮想車両位置を、時刻と対応付けて軌跡情報１４２として記憶部１４に格納する。仮想車両位置は、ｘｙ平面上の座標、又はｘｙｚ空間上の座標（ただしｚ軸の座標値は固定値）によって表される。

前述の通り、時刻ごとの仮想車両位置をトレースすることで、車両の軌跡を取得することができる。このため、図２に示すように、位置算出部１５２は、車両の軌跡を算出していることになる（ステップＳ１２）。

挙動推定部１５３は、仮想車両位置の時間経過による変化を基に、車両の挙動を推定する（ステップＳ１３）。ここでは、挙動推定部１５３は、車両の移動量の推定、直進判定、及び旋回判定を行う。

（車両の移動量推定）
まず、図４を用いて、車両の移動量の推定について説明する。図４は、直進及び方向転換の判定方法を説明する図である。

ここで、図４以降の図面におけるＶ´は、仮想平面に投影された車両を表すものとする。また、以降の説明では、車両は、仮想平面における車両Ｖ´を意味するものとする。

挙動推定部１５３は、仮想平面上において、車両が一定の距離（例えば２ｍ）を移動するごとに、車両の移動ベクトルを算出し、当該移動ベクトルから車両の旋回角度と並進ベクトルを算出する。

具体的には、挙動推定部１５３は、移動ベクトルに垂直に交わる直線と車輪後輪軸との交点を旋回中心位置として算出する。

続いて、挙動推定部１５３は、旋回中心位置と移動ベクトルの各両端点（開始点、終了点）を結ぶ２本の直線とのなす角を旋回角度として算出する。

そして、挙動推定部１５３は、移動ベクトルの開始点に対して車両を中心に旋回角度で回転した点を新しい開始点とした回転補正後の移動ベクトルを算出する。

さらに、挙動推定部１５３は、旋回角度の反対周り（正負を反転）を車両の旋回角度として算出し、回転補正後の移動ベクトルを１８０°回転させたベクトルを車両の並進ベクトルとして算出する。

ここで、移動ベクトルの算出を一定の移動量（例えば２ｍ）ごとに実施する理由は、移動量が極端に小さい場合に、旋回中心位置の算出精度が著しく劣化し、安定した車両旋回角度と並進ベクトルが得られない可能性があるためである。

このように、挙動推定部１５３は、車両の移動量を、一定の移動量ごとの並進ベクトルの集合として表現することができる。

次に、挙動推定部１５３は、仮想的な平面における、仮想車両位置の時間経過による変化を基に、車両が直進しているか否か（直進判定）、及び車両が旋回しているか否か（旋回判定）を判定する。

挙動推定部１５３は、カメラ画像のみで高精度な車両の挙動推定を実現できるので、信号無視判定システムとしての拡張性（後付け容易性等）を向上させることができる。

（直進判定）
まず、直進判定について説明する。具体的には、挙動推定部１５３は、車両が直進しているか、又は車両が直進せずに方向転換をしているか、を判定する。

挙動推定部１５３は、車両が一定の距離を移動するたびに、車両の位置から特定される点に対する車両の旋回角度を算出し、旋回角度を基に車両が直進しているか否かを判定する。

このように、仮想平面における旋回角度を利用することで、容易に直進判定を行うことができる。

挙動推定部１５３は、前述の移動ベクトルについてｚ軸の正の方向から見たｘ軸の正負方向（左右方向）への角度（旋回角度）を算出し、当該角度を閾値と比較することで、車両が直進しているか方向転換しているかを判定する。

なお、挙動推定部１５３は、回転補正前（車両を中心とした信号の動き：ダイナミクス大）と回転補正後（実際の車両としての動き：ダイナミクス小）のいずれの移動ベクトルを使用してもよい。

ここでは、挙動推定部１５３は、回転補正前の移動ベクトルを使用するものとする。挙動推定部１５３は、角度によって直進判定の結果を表す変数の値を更新する。

角度が－１０°から１０°である場合、挙動推定部１５３は、変数の値を、直進を表す値（例えば「１」）に更新する。

角度が－１００°から－１０°、又は１０°から１００°である場合、挙動推定部１５３は、変数の値を、方向転換を表す値（例えば「０」）に更新する。

角度が－１００°以下、又は１００°以上である場合、挙動推定部１５３は、変数の値を更新しない。

また、挙動推定部１５３は、一定回数連続して同じ判定が続いた場合に変数を更新するようにしてもよい。例えば、挙動推定部１５３は、例えば２回連続直進と判定した場合に変数の値を「１」に更新する。

（旋回判定）
図５を用いて、旋回判定について説明する。図５は、旋回の判定方法を説明する図である。

挙動推定部１５３は、直進判定において、変数の値が「１」（直進）から「０」（方向転換）に更新されたタイミングを旋回開始時と仮定して、旋回開始時より後の判定時において旋回判定を行う。

旋回開始時は第１の時刻の一例である。判定時は第２の時刻の一例である。

挙動推定部１５３は、図５に示す条件１、条件２、条件３が満たされた場合、車両が旋回していると判定する。

挙動推定部１５３は、車両が方向転換を開始した旋回開始時の後の判定時における車両の進行方向と車両から見た信号機の方向との相違度合い（図５の視線方向の相対値
）が閾値を超えている場合に、条件１が満たされると判定する。

また、挙動推定部１５３は、旋回開始時と判定時との間の車両の進行方向の相違度合い（図５の旋回角度の相違度合い）が閾値を超えている場合に、条件２が満たされると判定する。

また、挙動推定部１５３は、旋回開始時から判定時までの、旋回開始時における車両の進行方向と垂直な方向（ｘ軸の正の方向）への車両の移動量が閾値を超えている場合に、条件３が満たされると判定する。

このように、挙動推定部１５３は、複数の条件を利用した旋回判定を行うことで、車両の挙動に対してより柔軟で正確な判定が行えるようになるため、車線変更時の挙動と交差点の右左折時の挙動を区別することができる。

信号無視判定部１５４は、推定する処理によって推定された車両の挙動、及び信号機の発光状態を基に、車両が信号を無視しているか否かを判定する。

信号無視判定部１５４は、車両の挙動の推定結果を利用して、高精度な信号無視判定を行うことができる。

図２に示すように、信号無視判定部１５４は、ディープラーニング等の機械学習手法により算出済みの信号発光状態（青、黄、赤等）と、挙動推定部１５３による推定結果（直進又は旋回）より交差点の直進時、及び右左折時の赤信号無視を判定する。

ただし、信号無視の判定結果の信頼度は、状況により変動する。そこで、信号無視判定部１５４は、信号無視の判定結果の信頼度を算出する。

例えば、信号無視判定部１５４は、信号無視判定部１５４は、車両が旋回している場合は、車両が直進している場合と比べて前記車両が信号を無視しているか否かの判定結果の信頼度を低く決定する。

信号無視判定部１５４は、挙動推定部１５３による推定の結果から、車両が直進しているか旋回しているかを判定することができる。

図６は、信頼度が低い状況の例を示す図である。また、図７は、信頼度が高い状況の例を示す図である。

図６のように、車両が右左折のために旋回している場合であって、信号機付近の道路沿いに建物がある場合、車両が建物の敷地に進入しようとしているのか交差点を右折しようとしているのかを判別することは難しい。そのため、このような場合の信号無視判定の信頼度は低くなる。

例えば、車両が、目の前に赤信号（矢印なし）がある状態で右左折して施設に入った場合に、信号無視判定部１５４は、赤信号無視という誤った判定をしてしまうことが考えられる。

一方、図７のように、車両が直進している場合、画像２０１における上部領域（信号が抜けていく領域）において赤信号であれば、当該車両は信号無視をしている可能性が高く、信号無視判定の信頼度は高くなる。

このように、信号無視判定部１５４は、判定結果に信頼度を付与することで、警告の柔軟性を向上させることができる。

例えば、信号無視判定部１５４は、信頼度が低い場合の判定結果についてはデータセンタへの通知のみを行い、信頼度が高い判定結果についてはデータセンタへの通知と合わせて、エッジ側（車載装置側）でアラートを出してもよい。

（フラグによる信頼度決定）
信号無視判定部１５４は、期間継続フラグと特定位置通過フラグが立っている場合に、信頼度が高いと決定してもよい。

信号無視判定部１５４は、信号機が赤色に発光していることが画像解析により検知された期間を基に、車両が信号を無視しているか否かの判定結果の信頼度を決定する。

このように、一定期間にわたる画像解析結果を利用することで、より有用な信頼度を決定することができる。

このとき、信号無視判定部１５４は、信号機が赤色に発光していることが画像解析により検知された期間に関する条件が満たされた場合に期間継続フラグを立てる。

図８は、期間継続フラグについて説明する図である。図８に示すように、信号無視判定部１５４は、画像解析により信号機が赤に発光していることが最初に検知されたタイミングを初回確定とし、赤確定情報のバッファリングを開始する。

そして、バッファが要求期間（例えば、１秒）の長さの分だけ溜まると、信号無視判定部１５４は、その後は判定処理を実施するたびにバッファ内（要求期間内）における赤確定確率（０．０～１．０）を算出し、赤確定確率の蓄積が閾値以上、かつ要求期間の開始点と終了点の両方で赤確定している場合に期間継続フラグを立てる。

図８の例では、信号無視判定部１５４は、時刻ｔ＿４から時刻ｔ＿６の期間について期間継続フラグを立てる。一方、信号無視判定部１５４は、時刻ｔ＿２から時刻ｔ＿５の期間については期間継続フラグを立てない。

信号無視判定部１５４は、距離算出点２２１の時間経過による変化を基に、車両が信号を無視しているか否かの判定結果の信頼度を決定する。

このように、距離算出点２２１の時間経過による変化を利用することで、より有用な信頼度を決定することができる。

このとき、信号無視判定部１５４は、距離算出点２２１が境界線又は境界点との位置関係に関する条件が満たされた場合に特定位置通過フラグを立てる。

図９は、特定位置通過フラグについて説明する図である。画像２０１の特定位置（上部のフレームアウトする範囲）において、横方向の境界線が定義されている。

境界線分は、複数の境界点間の線分をつなぎ合わせたものである。パラメータとしては境界点の座標が設定される。

図１０は、交差判定について説明する図である。図１０に示すように、距離算出点２２１が算出され、トラッキングが確立された信号機に関して、ある時刻の距離算出点２２１が点Ｃであり、その前の時刻の距離算出点２２１が点Ｐであるとする。

信号無視判定部１５４は、線分ＣＰについて交差判定を行う。信号無視判定部１５４は、直進状態であることを判定するために、線分ＣＰと境界線分とのなす角度（交差角度：鋭角側の角度）を算出する。

そして、信号無視判定部１５４は、線分ＣＰがいずれかの境界線分と交差し、かつ交差角度が閾値より大きい場合に、期間継続フラグを立てる。

図１１を用いて、推定装置１０の処理の流れを説明する。図１１は、実施形態に係る推定装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。

まず、推定装置１０の制御部１５は、カメラによって撮影された画像の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。例えば、画像は、車両の前方を撮影したものである。

次に、制御部１５は、画像における信号機の位置を示す矩形領域を抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、矩形領域は、ディープラーニングの手法によって抽出されるバウンディングボックスである。

制御部１５は、信号機の高さを含むパラメータを用いて、矩形領域の位置をワールド座標に変換する（ステップＳ１０３）。信号機の高さはあらかじめ指定されているものとする。

制御部１５は、ワールド座標から仮想平面における仮想車両位置を算出（ステップＳ１０４）。仮想平面は、空間において高さが信号機の高さで固定された平面である。

制御部１５は、仮想車両位置から車両の軌跡を算出する（ステップＳ１０５）。例えば、車両の軌跡は、時系列の仮想車両位置から算出される。

車両の移動量が一定値を越えていない場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）、制御部１５は、ステップＳ１０１に戻り処理を繰り返す。

車両の移動量が一定値を越えた場合（ステップＳ１０６、Ｙｅｓ）、制御部１５は、移動量を初期化する（ステップＳ１０７）。例えば、移動量は０に初期化され、次の移動量が加算されていく。

そして、制御部１５は、車両の直進及び方向転換を判定（ステップＳ１０８）。制御部１５は、車両の軌跡及び車両と信号機の位置関係に基づいて判定を行う。

方向転換と判定した場合（ステップＳ１０９、Ｙｅｓ）、制御部１５は、車両の旋回を判定する（ステップＳ１１０）。これは、例えば車両が右左折を行っている場合である。

方向転換と判定しなかった場合（ステップＳ１０９、Ｎｏ）、制御部１５はステップＳ１１１へ進む。これは、例えば車両が直進を続けている場合である。

制御部１５は、各判定結果と信号機の発光状態を基に車両が信号無視をしているか否かを判定（ステップＳ１１１）。このとき、制御部１５は、判定結果の信頼度をさらに決定することができる。

そして、制御部１５は、信号無視の判定結果の通知処理を行う（ステップＳ１１２）。制御部１５は、信頼度に応じて通知先を変更してもよい。

上述してきたように、実施形態に係る推定装置１０の制御部１５は、車両から撮影した画像における信号機の位置を示す第１の位置情報を基に、空間における高さが一定の仮想的な平面に車両の位置を投影した位置を示す第２の位置情報を算出し、第２の位置情報の時間経過による変化を基に、車両の挙動を推定する。

このように、画像上の信号挙動を３次元の仮想空間上の軌跡として捉えることで、車両の挙動推定の精度を向上させることができる。これにより、車両の挙動を容易な構成で精度良く推定することができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細及び代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲及びその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神又は範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１０ 推定装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 記憶部
１５ 制御部
２０ カメラ
１４１ パラメータ情報
１４２ 軌跡情報
１５１ 画像処理部
１５２ 位置算出部
１５３ 挙動推定部
１５４ 信号無視判定部
２０１ 画像
２１１ 矩形領域
２２１ 距離算出点

Claims (10)

1. 車両から撮影した画像における信号機の位置を示す第１の位置情報を基に、空間における高さが一定の仮想的な平面に前記車両の位置を投影した位置を示す第２の位置情報を算出し、
   前記第２の位置情報の時間経過による変化を基に、前記車両の挙動を推定する
   処理を実行する制御部を有する推定装置。
2. 前記制御部は、
   前記推定する処理において、前記第２の位置情報の時間経過による変化を基に、前記車両が直進しているか否か、及び前記車両が旋回しているか否かを判定する、請求項１に記載の推定装置。
3. 前記制御部は、
   前記推定する処理において、前記車両が一定の距離を移動するたびに、前記車両の位置から特定される点に対する前記車両の旋回角度を算出し、前記旋回角度を基に前記車両が直進しているか否かを判定する、請求項２に記載の推定装置。
4. 前記制御部は、
   前記推定する処理において、前記車両が方向転換を開始した第１の時刻の後の第２の時刻における前記車両の進行方向と前記車両から見た前記信号機の方向との相違度合いと、前記第１の時刻と前記第２の時刻との間の前記車両の進行方向の相違度合いと、前記第１の時刻から前記第２の時刻までの、前記第１の時刻における前記車両の進行方向と垂直な方向への前記車両の移動量と、を基に、前記車両が旋回しているか否かを判定する、請求項２に記載の推定装置。
5. 前記制御部は、
   前記推定する処理によって推定された前記車両の挙動、及び前記信号機の発光状態を基に、前記車両が信号を無視しているか否かを判定する、
   処理をさらに実行する請求項１から４のいずれか１項に記載の推定装置。
6. 前記車両が旋回している場合は、前記車両が直進している場合と比べて前記車両が信号を無視しているか否かの判定結果の信頼度を低く決定する処理をさらに実行する請求項５に記載の推定装置。
7. 前記信号機が赤色に発光していることが画像解析により検知された期間を基に、前記車両が信号を無視しているか否かの判定結果の信頼度を決定する処理をさらに実行する請求項５に記載の推定装置。
8. 前記第１の位置情報が示す位置の時間経過による変化を基に、前記車両が信号を無視しているか否かの判定結果の信頼度を決定する処理をさらに実行する請求項５に記載の推定装置。
9. 車両から撮影した画像における信号機の位置を示す第１の位置情報を基に、空間における高さがあらかじめ指定された信号機の高さと等しい仮想的な平面に前記車両の位置を投影した位置を示す第２の位置情報を算出し、
   前記第２の位置情報の時間経過による変化を基に、前記車両が直進しているか否か、及び前記車両が旋回しているか否かを推定する
   処理をコンピュータが実行する推定方法。
10. 車両から撮影した画像における信号機の位置を示す第１の位置情報を基に、空間における高さが一定の仮想的な平面に前記車両の位置を投影した位置を示す第２の位置情報を算出し、
    前記第２の位置情報の時間経過による変化を基に、前記車両の挙動を推定する
    処理をコンピュータに実行させる推定プログラム。

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