JP7252001B2 - 認識装置及び認識方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両の走行区画線ペアを認識する認識装置及び認識方法に関する。

車載カメラによる撮像画像を用いて、自車両の走行車線の区画線を認識する技術が知られている。特許文献１には、撮像画像から抽出された区画線候補が自車両の走行区画線である確信度を算出し、確信度に基づいて区画線候補から走行区画線を選択する装置が記載されている。確信度は、選択された区画線候補の車線幅を学習して得られた学習値を用いて算出される。

特開２０１６－１６２３２３号公報

特許文献１の技術では、車線幅を学習して得られた車線幅を表す学習値を、車線の直線部から曲線部への移行が判定された場合に広げ、曲線部から直線部への移行が判定された場合に狭めることで、直線部が曲線部よりも車線幅が狭いことによる、走行区画線の誤認識を抑制している。しかしながら、特許文献１では、車両の進行方向において車線が分岐する場合における走行区画線の認識については考慮されていなかった。発明者らは、車両の走行車線と分岐車線との接続終了地点近辺において、路面にペイントされる区画線が不連続になる場合があること、及び、区画線の認識精度が低下するおそれがあることを見出した。

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

本開示の第１の形態によれば、車両（１０、１０ａ）の走行車線（ＬＮ１）を区画する走行区画線ペアを認識する認識装置（１０５、１０５ａ）が提供される。この認識装置は、前記車両に搭載されたカメラ（１３０）により撮影された画像を用いて、区画線候補（ＬＣ１～ＬＣ５、ＬＣ１１～ＬＣ１６）を複数抽出する候補抽出部（１１１）と、前記車両の前方であって前記車両の車幅方向に並ぶ一対の前記区画線候補を前記走行区画線ペアの候補である走行区画線ペア候補として抽出し、前記走行区画線ペア候補の車線幅と、過去に認識された前記走行区画線ペアの車線幅により学習された学習車線幅（Ｗｓ）と、を用いて、前記走行区画線ペア候補が前記走行区画線ペアであることの信頼度を算出し、前記信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たす前記走行区画線ペア候補を、前記走行区画線ペアとして選択する選択実行部（１１２）と、前記選択実行部により選択された前記走行区画線ペアの車線幅を学習することにより前記学習車線幅を算出する学習部（１１４）と、前記カメラにより撮影された画像に表れるシーンが、前記車両の走行車線（ＬＮ１）と分岐車線（ＬＮ２）との接続終了地点（Ａ１）である第１シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１１３）と、を備え、前記学習部は、前記第１シーンである場合には、前記第１シーンでない場合に比べて前記走行区画線ペアの車線幅の学習結果への反映の程度を低下させる。

この形態によれば、走行車線と分岐車線との接続終了地点において、区画線が車幅方向に広がったり、不連続になったりする場合があっても、車線幅が誤学習されることを抑制することができる。そのため、適切な学習車線幅を用いて走行区画線ペアが選択されるので、走行区画線ペアの認識精度を向上させることができる。

本開示の第２の形態によれば、車両（１０、１０ａ）の走行車線（ＬＮ１）を区画する走行区画線ペアを認識する認識装置（１０５、１０５ａ）が提供される。この認識装置は、前記車両に搭載されたカメラ（１３０）により撮影された画像を用いて、区画線候補（ＬＣ１～ＬＣ５、ＬＣ１１～ＬＣ１６）を複数抽出する候補抽出部（１１１）と、前記車両の前方であって前記車両の車幅方向に並ぶ一対の前記区画線候補を前記走行区画線ペアの候補である走行区画線ペア候補として抽出し、前記走行区画線ペア候補の車線幅と、過去に認識された前記走行区画線ペアの車線幅により学習された学習車線幅（Ｗｓ）と、を用いて、前記走行区画線ペア候補が前記走行区画線ペアであることの信頼度を算出し、前記信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たす前記走行区画線ペア候補を、前記走行区画線ペアとして選択する選択実行部（１１２）と、前記選択実行部により選択された前記走行区画線ペアの車線幅を学習することにより前記学習車線幅を算出する学習部（１１４）と、前記カメラにより撮影された画像に表れるシーンが、前記車両の走行車線と分岐車線（ＬＮ２）との接続終了地点（Ａ１）である第１シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１１３）と、を備え、前記シーン判定部は、前記車両の前方であって前記車幅方向における一方側に、予め定められた第３条件を満たす前記区画線候補が抽出されている場合に、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであると判定し、前記第３条件は、前記車両の前方に向けて互いに離れる２本の前記区画線候補である第１ペア（ＬＣ３、ＬＣ４）が抽出されており、前記第１ペアよりも前方であって前記車幅方向における他方側に、前記第１ペアと離間した前記区画線候補である離間区画線候補（ＬＣ５）が更に抽出されていることを含み、前記選択実行部は、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであり、かつ、前記離間区画線候補が更に抽出されている場合には、前記離間区画線候補と、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補（ＬＣ１）と、を含む前記走行区画線ペア候補（ＬＣ１、ＬＣ５）についての前記基準を、他の前記走行区画線ペア候補の前記基準よりも緩和する。

この形態によれば、走行車線と分岐車線の接続終了地点において車線幅が広がった走行区画線ペアが認識されていても、車線幅が適切な走行区画線ペア候補が走行区画線ペアとして選択される可能性を高めることができる。そのため、車線幅が適切な走行区画線ペアが早期に認識される可能性を高めることができるので、認識装置における走行区画線ペアの認識精度を向上させることができる。

本開示は、認識装置以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、走行区画線ペアを認識する方法、かかる方法を実現するためのコンピュータプログラム、かかるコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体等の形態で実現することができる。

認識装置を備える車両の概略構成図。 走行区画線ペアの認識処理を示す工程図。 抽出される区画線候補のイメージ図。 第１シーンを説明するための図。 第１実施形態における車線幅学習の工程図。 第１形状が表れない場合における第１シーン判定を説明するための図。 接続終了地点に表れる第１ペアと離間区画線候補とを示すイメージ図。 第３実施形態における車線幅学習の工程図。 接続終了地点において選択される走行区画線ペアを説明するための図。 第５実施形態における走行区画線ペア選択処理を説明するための図。 第５実施形態における走行区画線ペア選択処理を示す工程図。 第６実施形態における認識装置を備える車両の概略構成図。 区画線が認識されていることを報知するイメージ図。 区画線が認識されていないことを報知するイメージ図。

Ａ．第１実施形態
図１に示すように、本開示の一実施形態としての車両１０は、自動運転制御システム１００を備える。本実施形態において、自動運転制御システム１００は、認識装置１０５と、カメラ１３０と、検出装置１３２と、運転制御部２１０と、駆動力制御ＥＣＵ２２０（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）駆動力制御ＥＣＵ２２０と、制動力制御ＥＣＵ２３０と、操舵制御ＥＣＵ２４０と、を備える。認識装置１０５と、運転制御部２１０と、駆動力制御ＥＣＵ２２０と、制動力制御ＥＣＵ２３０と、操舵制御ＥＣＵ２４０とは、車載ネットワーク２６０を介して接続される。車両１０を「自車両」とも呼ぶ。本実施形態において、自動運転制御システム１００は、車両１０の自動運転を実行する。車両１０は、運転手が手動で運転してもよい。

車両１０に搭載されるカメラ１３０は、予め設定された時間間隔で、車両１０の少なくとも進行方向周辺の画像を、繰り返し撮影する。本実施形態では、カメラ１３０は、車両１０の前方、側方及び後方に向けて設置され、前方、側方及び後方の撮像画像を取得する。側方とは、車両１０の車幅方向である。後方とは、車両１０の後方正面に加え、右後方及び左後方を含む。カメラ１３０として、単眼カメラが用いられてもよい。また、２以上のカメラによって構成されるステレオカメラやマルチカメラが用いられてもよい。カメラ１３０により撮影される画像には、車両１０の進行方向の路面が含まれる。

検出装置１３２は、車両１０の周辺を監視するセンサ群、車両１０の走行状態を監視するセンサ群や、Ｖ２Ｘ（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）を用いた情報通信装置を含む。車両１０の周辺を監視するセンサ群として、例えば、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ又はＬａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、超音波センサ等の反射波を利用した物体センサが挙げられる。車両１０の走行状態を監視するセンサ群として、例えば、車速センサ、加速度センサ、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ、ヨーレートセンサが挙げられる。車速センサは、車両１０の速度を検出する。加速度センサは、車両１０の加速度を検出する。ヨーレートセンサは、車両１０の回転角速度を検出する。ＧＮＳＳセンサは、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサにより構成され、ＧＰＳを構成する航法衛星から受信する電波に基づき、車両１０の現在位置を検出する。Ｖ２Ｘを用いた情報通信装置は、高度道路交通システム（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ）との無線通信と、他の車両との車間通信と、道路設備に設置された路側無線機との路車間通信とを実行することで、車両１０の状況や周囲の状況に関する情報を、他車両等と交換することができる。検出装置１３２の有する各センサには、各センサの検出結果を処理するＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）が備えられている。検出装置１３２は、上記の種々の情報を検出可能である。検出装置１３２の検出結果は、車両１０の運転制御に用いられる。

認識装置１０５は、車両１０の走行車線を区画する一対の区画線である、走行区画線ペアを認識する。認識装置１０５は、認識結果に基づいて車両１０が走行する道路の形状を推定し、運転制御部２１０等へ出力可能な装置である。認識装置１０５は、候補抽出部１１１と、選択実行部１１２と、シーン判定部１１３と、学習部１１４とを備える。認識装置１０５は、ＣＰＵ１１０とメモリ１２０と図示しないインターフェースとを備える１つ以上のコンピュータとして構成されている。ＣＰＵ１１０は、メモリ１２０に記憶されたプログラムＰ１を展開して実行することにより、上記の各部の機能を実現する。ただし、これら各部の機能の一部又は全部はハードウェア回路で実現されてもよい。

候補抽出部１１１は、カメラ１３０により撮影された画像を用いて、複数の区画ペイントを抽出する。区画ペイントとは、路面上に、例えば白色や黄色でペイントされた、区画線を構成するための図形である。候補抽出部１１１は、区画ペイントを接続して線分とし、当該線分を区画線候補として抽出する。区画線候補は、後述する走行区画線ペア候補を構成する。

選択実行部１１２は、候補抽出部１１１により抽出された複数の区画線候補から、複数の走行区画線ペア候補を抽出する。走行区画線ペア候補とは、車両１０の進行方向の前方において車幅方向に並ぶ、一対の区画線候補である。走行区画線ペア候補は、車両１０の車幅方向における、一方側の区画線候補と他方側の区画線候補とからなる。以下、走行区画線ペア候補を、単に、「ペア候補」とも呼ぶ。

選択実行部１１２は、ペア候補間の距離を、ペア候補の車線幅として算出する。選択実行部１１２は、ペア候補の車線幅と学習車線幅とを用いて、ペア候補が走行区画線ペアであることの信頼度を算出する。学習車線幅は、認識装置１０５により過去に認識された走行区画線ペアの車線幅の学習値である。ペア候補の車線幅と信頼度との関係は、ペア候補の車線幅が学習車線幅に近いほど信頼度が高くなるように、予め定められている。信頼度は、ペア候補の車線幅に加えて、ペア候補のコントラスト、長さ等を用いて算出されてもよい。

選択実行部１１２は、複数のペア候補のうち、信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たすペア候補を、走行区画線ペアとして選択する。本実施形態では、予め定められた基準が満たされた場合に、第１条件が満たされる。予め定められた基準は、複数のペア候補のうち信頼度が最も高いペア候補であることを含む。現在認識されている走行区画線ペア（現在認識線とも呼ぶ）は、学習車線幅を用いて選択、認識されているため、現在認識線に連続するペア候補の車線幅は、学習車線幅に最も近く、信頼度が最も高いと考えられる。したがって、区画線が連続している箇所では、選択実行部１１２により、現在認識線に連続するペア候補が、走行区画線ペアとして選択され得る。本実施形態において、上記予め定められた基準は、ペア候補の信頼度が最も高い状態が、予め定められた第１期間以上継続していることを含む。なお、上記予め定められた基準は、ペア候補の信頼度が最も高い状態が、予め定められた第１期間に対応する、第１距離以上継続していることを含んでもよい。例えば、路面の汚れ等により、学習車線幅により近いペア候補が、一時的に抽出されることも考えられる。しかし、信頼度が最も高い状態が予め定められた第１期間以上継続していない場合には、学習車線幅により近いペア候補であっても、走行区画線ペアとして選択されない。本実施形態では、上記予め定められた基準を用いて走行区画線ペアが選択されるので、現在認識線と接続されない走行区画線ペアが、認識装置１０５により認識されることが抑制され得る。また、認識装置１０５により認識される走行区画線ペアの車線幅が、比較的短い期間で変更されることが抑制され得る。

選択実行部１１２により選択されたペア候補は、ＣＰＵ１１０により走行区画線ペアとして認識される。ＣＰＵ１１０は、選択されたペア候補に、メモリ１２０に記憶された道路形状モデルやカルマンフィルタ等の公知のフィルタ等とを適用することで、車両１０の走行中の道路形状を推定し、運転制御部２１０等へ出力する。

シーン判定部１１３は、カメラ１３０により撮影された画像に表れるシーンが、第１シーンであるか否かを判定する。第１シーンについては後述する。

学習部１１４は、選択実行部１１２により選択されたペア候補、すなわち、認識の対象である走行区画線ペアの車線幅を学習して、学習車線幅を算出し、更新する。学習の初期における学習車線幅は、予めメモリ１２０に記憶された、一般的な走行車線の車線幅であってもよい。学習部１１４は、カメラ１３０により撮影された画像に表れるシーンが第１シーンである場合には、第１シーンでない場合に比べて、走行区画線ペアの車線幅の学習結果への反映の程度を、低下させる。

図２を用いて、認識装置１０５により実行される走行区画線ペアの認識処理について説明する。認識処理は、例えば、車両１０の始動スイッチがオンされた場合に開始され、繰り返し実行される処理である。認識処理が開始されると、認識装置１０５は、カメラ１３０により撮影された画像を繰り返し取得する。

ステップＳ１０では、候補抽出部１１１は、カメラ１３０により撮影された画像に所定の画像処理を行うことにより、複数の区画ペイントを抽出する。本実施形態では、候補抽出部１１１は、画像に公知のエッジ処理を行うことにより、画像における、輝度値が閾値以上上昇するアップエッジ点と輝度値が閾値以上下降するダウンエッジ点とを抽出する。候補抽出部１１１は、抽出したダウンエッジ点とアップエッジ点とを用い、複数の区画ペイントを抽出する。

ステップＳ２０では、候補抽出部１１１は、抽出した区画ペイントを接続し、区画線候補を抽出する。図３に示すように、ステップＳ２０では、例えば、路面上の区画ペイント４０、４１から特定される区画線候補ＬＣ１１、ＬＣ１２、ＬＣ１４、ＬＣ１５や、路側物３０から特定される区画線候補ＬＣ１６や、路面の汚れＣｔから特定される区画線候補ＬＣ１３が抽出される。以降では、車幅方向における車両１０の右側を「一方側」とし、車幅方向における車両１０の左側を「他方側」として、認識処理について説明する。

ステップＳ３０では、シーン判定部１１３は、カメラ１３０により撮影された画像に表れるシーンが、第１シーンであるか否かを判定する。図４は、第１シーンを説明するためのイメージ図である。図４に示す車線ＬＮ１は、車両１０の他方側の区画ペイント４０と、一方側の区画ペイント４０、４１、４２とで区画される車線である。車線ＬＮ２は、車両１０の一方側の区画ペイント４０、４３と、区画ペイント４０、４３よりも更に一方側の区画ペイント４４とで区画される。車線ＬＮ２は、進行方向における車両１０の後方側において、車線ＬＮ１から分岐した分岐車線である。なお、分岐の開始位置については、図示は省略されている。区画ペイント４１の進行方向に沿った距離は、例えば、５０ｍ以上である。

シーン判定部１１３は、図４に示すように、車両１０の走行する車線ＬＮ１と、分岐車線ＬＮ２との接続終了地点Ａ１が画像に表れる場合に、第１シーンであると判定する。接続終了地点Ａ１は、車両１０の前方であって車両１０の一方側に表れる地点である。図４に示すように、接続終了地点Ａ１では、区画ペイント４１が一方側に広がることで車線幅が広がったり、区画ペイント４１、４２が不連続になったりする場合がある。

シーン判定部１１３は、車両１０の前方であって車両１０の一方側に、予め定められた第１形状を構成することを含む第２条件を満たす区画ペイントが抽出された場合に、画像に表れるシーンが第１シーンであると判定する。第２条件は、カメラ１３０により撮影された画像に、接続終了地点Ａ１に含まれる地点Ａ２が表れる場合、満たされ得る条件である。第１形状は、区画ペイントが車両１０の前方に向けて互いに離れ、かつ、車両１０に近い側で接続する形状である。第１形状は、いわゆるアルファベットの「Ｖ」字に相当する形状である。シーン判定部１１３は、予めメモリ１２０に記憶された、接続終了地点Ａ１における地点Ａ２の区画ペイントの形状や当該形状を表す関数と、抽出された区画ペイントとを用いて、抽出された区画ペイントが第１形状を構成するか否かを判定する。第２条件は、抽出された区画ペイントが、予め定められたコントラストを有することや、予め定められた長さを有することを含んでもよい。図４に示す区画ペイント４１、４３は、車両１０の前方に向けて互いに離れ、かつ、車両１０に近い側で接続している。区画ペイント４１、４３は、いわゆる「Ｖ」字形状を構成している。このような区画ペイント４１、４３が抽出された場合、シーン判定部１１３は、画像に表れるシーンが第１シーンであると判定する。

なお、シーン判定部１１３は、区画ペイントが第２条件を満たすことを、区画ペイントを接続して得られる区画線候補を用いて判定してもよい。例えば、シーン判定部１１３は、車両１０の前方であって車両１０の一方側に、予め定められた第１形状を構成することを含む第２条件を満たす２本の区画線候補が抽出されているか否かを判定する。シーン判定部１１３は、第２条件を満たす２本の区画線候補が抽出されている場合に、画像に表れるシーンが第１シーンであると判定する。この場合における第１形状は、２本の区画線候補が、車両１０の進行方向に向けて互いに離れ、かつ、車両１０に近い側で接続する形状である。「２本の区画線候補が車両に近い側で接続する」とは、２本の区画線候補が完全に接続していることに加え、予め定められた距離以内に存在することを含む。第２条件は、更に、２本の区画線候補が、予め定められたコントラストを有することや、予め定められた長さを有することを含んでもよい。図４には、候補抽出部１１１により抽出された複数の区画線候補の一部である、区画線候補ＬＣ１、ＬＣ２、ＬＣ３、ＬＣ４が示されている。区画線候補ＬＣ３、ＬＣ４は、車両１０の進行方向前方であって、車幅方向の一方側に存在し、車両１０の進行方向に向けて互いに離れている。区画線候補ＬＣ３、ＬＣ４は、いわゆる「Ｖ」形状を構成している。このような場合には、シーン判定部１１３は画像に表れるシーンが第１シーンであると判定可能である。

ステップＳ４０では、選択実行部１１２は、信頼度を算出して走行区画線ペアを選択する、走行区画線ペア選択処理を実行する。まず、選択実行部１１２は、候補抽出部１１１により抽出された複数の区画線候補から、複数のペア候補を抽出する。選択実行部１１２は、ペア候補の車線幅と学習車線幅とを用いて、ペア候補ごとに信頼度を算出する。図４に示す車線幅Ｗ１は、車両１０の一方側の区画線候補ＬＣ２に連続する区画線候補ＬＣ３と、車両１０の他方側の区画線候補ＬＣ１と、からなるペア候補ＬＣ１、ＬＣ３の車線幅である。車線幅Ｗ２は、区画線候補ＬＣ３よりも一方側の区画線候補ＬＣ４と、車両１０の他方側の区画線候補ＬＣ１と、からなるペア候補ＬＣ１、ＬＣ４の車線幅である。図４には更に、学習車線幅Ｗｓが示されている。ペア候補ＬＣ１、ＬＣ３の車線幅Ｗ１は、ペア候補ＬＣ１、ＬＣ４の車線幅Ｗ２よりも学習車線幅Ｗｓに近い。そのため、図４に示す例では、ペア候補ＬＣ１、ＬＣ３の信頼度が最も高くなる。

次に、選択実行部１１２は、複数のペア候補のうち、信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たすペア候補を、走行区画線ペアとして選択する。図４に示す例では、信頼度が最も高いペア候補は、ペア候補ＬＣ１、ＬＣ３である。図４に示す例では、走行区画線ペアＬＣ１、ＬＣ２に連続した線分であり、信頼度が最も高いペア候補ＬＣ１、ＬＣ３が、走行区画線ペアとして選択、決定される。

ステップＳ６０では、学習部１１４は、選択実行部１１２により選択されたペア候補の車線幅を学習する。学習部１１４は、ステップＳ３０において第１シーンであると判定された場合には、第１シーンでないと判定された場合に比べて、選択されたペア候補の車線幅の学習結果への反映の程度を低下させる。

図５に示すように、本実施形態の車線幅学習処理では、学習部１１４は、ステップＳ６１において、シーン判定部１１３により第１シーンであると判定されているか否かを取得する。第１シーンであると判定されている場合には、学習部１１４は、ステップＳ６２において、車線幅学習の重み付けを、第１シーンでない場合に比べて低下させる。第１シーンでない場合における車線幅学習の重み付けは、予め定められ、メモリ１２０に記憶されている。

ステップＳ６３では、学習部１１４は、ステップＳ４０（図２）で選択されたペア候補の車線幅を学習する。ステップＳ６１が肯定判定された場合には、学習部１１４は、ステップＳ６２で低下させた重み付けを用いて、車線幅を学習する。ステップＳ６１が否定判定された場合には、学習部１１４は、予め定められた重み付けを用いて、車線幅を学習する。時定数を低下させたり、ローパスフィルタを用いた学習を行ってもよい。

図２に戻り、ステップＳ７０では、ＣＰＵ１１０は、選択実行部１１２により選択されたペア候補を、走行区画線ペアとして認識する。ＣＰＵ１１０は、認識結果と、メモリに記憶された道路形状モデルや公知のフィルタ等と、前回認識された走行区画線ペアと、に基づいて、車両１０の走行中の道路形状を推定し、運転制御部２１０等へ出力する。以上のようにして、認識装置１０５による走行区画線ペアの認識処理が実行される。なお、認識処理の各ステップは、適宜入れ替え可能である。例えば、ステップＳ３０とステップＳ４０との順は入れ替えられてもよいし、ステップＳ６０とステップＳ７０との順は入れ替えられてもよい。

この形態によれば、学習部１１４は、カメラ１３０により撮影された画像に表れるシーンが第１シーンである場合には、第１シーンでない場合に比べて、走行区画線ペアの車線幅の学習結果への反映の程度を低下させる。そのため、走行車線ＬＮ１と分岐車線ＬＮ２との接続終了地点Ａ１において、区画線が車幅方向に広がったり、不連続になったりする場合があっても、車線幅が誤学習されることを抑制することができる。したがって、適切な学習車線幅を用いて、走行区画線ペアを認識することができるので、走行区画線ペアの認識精度を向上させることができる。

この形態によれば、カメラ１３０により撮影された画像に表れるシーンが第１シーンである場合、学習部１１４は、選択実行部１１２により選択された走行区画線ペアの車線幅の学習に対する重み付けを、第１シーンでない場合に比べて低下させることで、車線幅の誤学習を抑制することができる。

この形態によれば、シーン判定部１１３は、接続終了地点Ａ１に表れる特徴的な第１形状を用いて、第１シーンであるか否かを判定することができる。

Ｂ．第２実施形態
以降の説明では、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。図６及び図７を用いて、本実施形態における第１シーン判定処理（図２、ステップＳ３０参照）について説明する。図６に示すように、シーン判定部１１３は、障害物Ｏｂ等により、Ｖ字形状を示す区画ペイントが画像に表れない場合であっても、接続終了地点Ａ１に含まれる地点Ａ３が画像に表れる場合に、第１シーンであると判定する。地点Ａ３は、車両１０の進行方向に向けて互いに離れる２つの区画ペイント４１、４３が存在する地点である。地点Ａ３は、更に、進行方向において分断され、車幅方向における位置が異なる区画ペイント４１、４２が存在する地点である。図７は、カメラ１３０により撮影された、地点Ａ３が表れる画像Ｇの例である。

本実施形態において、シーン判定部１１３は、Ｖ字形状を構成する区画ペイントが抽出されない場合であっても、車両１０の前方であって車幅方向における一方側に、予め定められた第３条件を満たす区画線候補が抽出されている場合に、第１シーンであると判定する。第３条件は、カメラ１３０により撮影された画像に地点Ａ３が表れる場合に、満たされ得る。第３条件は、車両１０の進行方向に互いに離れる２本の区画線候補である第１ペアが抽出されており、かつ、車両１０の車幅方向における一方側であって、かつ、第１ペアよりも他方側に、第１ペアと離間した区画線候補が、更に抽出されていることを含む。以降、第１ペアと離間した区画線候補を「離間区画線候補」とも呼ぶ。第１ペアと離間区画線候補との車幅方向に沿った最短距離は、予め定められた距離であり、例えば０．５ｍから１０ｍの距離のいずれかの範囲の距離であってもよい。第３条件は、更に、第１ペアと離間区画線候補とが、予め定められたコントラストを有することや、予め定められた長さを有することを含んでもよい。

図６に示す例では、区画線候補ＬＣ３、ＬＣ４は、車両１０の進行方向前方であって、車両１０の一方側に存在し、車両１０の進行方向に向けて互いに離れている。区画線候補ＬＣ３、ＬＣ４は、第１ペアに相当する。また、車両１０の車幅方向における一方側であって、第１ペアＬＣ３、ＬＣ４よりも他方側に、離間区画線候補ＬＣ５が抽出されている。このような場合には、シーン判定部１１３は、画像に表れるシーンが第１シーンであると判定する。本実施形態における認識装置１０５及び認識処理のその他の構成は、第１実施形態と同様であるため説明を省略する。

この形態によれば、シーン判定部１１３は、障害物Ｏｂ等によりいわゆる「Ｖ」字形状が表れない場合であっても、第１シーンであると判定することができるので、車線幅の誤学習をより抑制することができる。

Ｃ．第３実施形態
第３実施形態における認識処理では、車線幅を学習する工程（図２、ステップＳ６０）が第１実施形態と異なる。本実施形態では、図８に示すように、学習部１１４は、ステップＳ６１が肯定された場合には、ステップＳ６２ａにおいて、選択された走行区画線ペアの車線幅を学習しない。学習部１１４は、ステップＳ６１が否定された場合には、ステップＳ６３ａにおいて、選択された走行区画線ペアの車線幅を学習する。認識装置１０５の構成及び認識処理のその他の工程は、上述の実施形態と同様であるため説明を省略する。

この形態によれば、学習部１１４は、第１シーンである場合には、選択実行部１１２により選択された走行区画線ペアの車線幅を学習しないので、車線幅の誤学習をより抑制することができる。そのため、走行区画線ペアの認識精度をより向上させることができる。

Ｄ．第４実施形態
上記実施形態では、選択実行部１１２は、走行区画線ペア選択処理（図２、ステップＳ４０参照）において、複数のペア候補のうち、信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たすペア候補を、走行区画線ペアとして選択した。そして、上記実施形態では、予め定められた基準が満たされた場合に、第１条件が満たされていた。これに対し、第３実施形態では、第１条件は、区画線候補が、第１シーンを構成する区画線候補でないことを含む。すなわち、本実施形態では、選択実行部１１２は、第１シーンを構成する区画線候補を含むペア候補を、走行区画線ペアとして選択しない。本実施形態では、選択実行部１１２は、車両１０の他方側における区画線候補を学習車線幅Ｗｓに相当する距離だけ一方側にオフセットした線分と、車両１０の他方側における区画線候補と、からなるペア候補を、走行区画線ペアとして選択する。

図９に示す例では、区画線候補ＬＣ３は第１シーンを構成する区画線候補である。そのため、選択実行部１１２は、ペア候補ＬＣ１、ＬＣ３を、走行区画線ペアとして選択しない。選択実行部１１２は、シーン判定部１１３により第１シーンであると判定された場合には、車両１０の他方側に抽出された区画線候補ＬＣ１と、区画線候補ＬＣ１から、学習車線幅Ｗｓに相当する距離を車両１０の一方側に移動させた線分ＬＣｘと、を走行区画線ペアとして選択する。ＣＰＵ１１０は、区画線候補ＬＣ１と線分ＬＣｘとを走行区画線ペアとして認識する。認識装置１０５の構成と、及び認識処理のその他の工程は、第１実施形態と同様であるため説明を省略する。

この形態によれば、走行車線ＬＮ１と分岐車線ＬＮ２との接続終了地点Ａ１において、認識装置１０５により認識される走行区画線ペアの車線幅が広がることを抑制することができる。

Ｅ．第５実施形態
図１０及び図１１を用いて、第５実施形態の認識処理について説明する。第５実施形態では、図１０に示すように、離間区画線候補ＬＣ５が抽出されている場合には、選択実行部１１２は、離間区画線候補ＬＣ５と、車両１０の他方側に抽出された区画線候補ＬＣ１と、を含むペア候補ＬＣ１、ＬＣ５を、早期に選択するように、選択のロジックを変更する。選択実行部１１２は、離間区画線候補ＬＣ５と、車両１０の他方側に抽出された区画線候補ＬＣ１と、を含むペア候補ＬＣ１、ＬＣ５については、走行区画線ペアを選択するための予め定められた基準を、他のペア候補よりも緩和する。

走行区画線ペア選択処理（図２、ステップＳ４０参照）において、選択実行部１１２は、図１１に示すように、ステップＳ４１ｂにおいて、抽出された走行区画線ペア候補の信頼度を算出する。

ステップＳ４２ｂでは、選択実行部１１２は、シーン判定部１１３により画像に表れるシーンが第１シーンであると判定されており、かつ、候補抽出部１１１により離間区画線候補ＬＣ５が抽出されているか否かを判定する。ステップＳ４２ｂが肯定判定される場合には、選択実行部１１２は、ステップ４３ｂにおいて、離間区画線候補ＬＣ５を含む走行区画線ペア候補については、選択に用いられる基準を緩和する。本実施形態では、選択実行部１１２は、離間区画線候補ＬＣ５を含むペア候補ＬＣ１、ＬＣ５については、信頼度が最も高い状態が第２期間継続した場合に、走行区画線ペアとして選択する。第２期間は、他のペア候補が走行区画線ペアとして選択されるための予め定められた第１期間よりも、短い期間である。

ステップＳ４４ｂでは、選択実行部１１２は、信頼度が予め定められた基準を満たすペア候補を走行区画線ペアとして選択する。ステップＳ４２ｂが肯定判定された場合、選択実行部１１２は、離間区画線候補ＬＣ５を含むペア候補ＬＣ１、ＬＣ５については、ペア候補ＬＣ１、ＬＣ５の信頼度が最も高い状態が予め定められた第２期間以上継続した場合に、走行区画線ペアとして選択する。ステップＳ４２ｂが否定判定された場合には、選択実行部１１２は、第１実施形態と同様に、信頼度が最も高い状態が、予め定められた第１期間以上継続したペア候補を、走行区画線ペアとして選択する。本実施形態における認識装置１０５の構成及びその他の認識処理については、第１実施形態と同様であるため説明を省略する。

この形態によれば、図１０に示す接続終了地点Ａ１において車線幅が広がった走行区画線ペアＬＣ１、ＬＣ３が認識されていても、車線幅が適切な走行区画線ペア候補ＬＣ１、ＬＣ５が走行区画線ペアとして選択される可能性を高めることができる。そのため、車線幅が適切な走行区画線ペアＬＣ１、ＬＣ５が早期に認識される可能性を高めることができるので、認識装置１０５における走行区画線ペアの認識精度を向上させることができる。

この形態によれば、図１０に示す接続終了地点Ａ１において、走行区画線ペアＬＣ１、ＬＣ３が認識されており、候補抽出部１１１により離間区画線候補ＬＣ５が抽出された場合には、ペア候補ＬＣ１、ＬＣ５については、信頼度が最も高い状態が予め定められた第１期間よりも短い第２期間継続した場合に、走行区画線ペアとして選択される。そのため、車線幅が適切な走行区画線ペアＬＣ１、ＬＣ５を早期に認識することができる。したがって、認識装置における走行区画線ペアの認識精度を向上させることができる。

第６実施形態において、選択実行部１１２は、離間区画線候補ＬＣ５を含むペア候補ＬＣ１、ＬＣ５については、他のペア候補よりも信頼度を高くすることで、選択に用いられる基準を緩和してもよい。例えば、選択実行部１１２は、離間区画線候補ＬＣ５を含む走行区画線ペア候補ＬＣ１、ＬＣ５の信頼度に、１より大きい係数を乗じてもよい。

第６実施形態において、学習部１１４は、画像に表れるシーンが第１シーンであっても、選択された走行区画線ペアの車線幅の学習結果への反映の程度を低下させなくともよい。この形態によれば、車線幅が適切な走行区画線ペア候補ＬＣ１、ＬＣ５が走行区画線ペアとして選択される可能性が高まるので、認識装置１０５における走行区画線ペアの認識精度を向上させることができる。

Ｆ．第６実施形態
図１２に示す第６実施形態における車両１０ａは、自動運転制御システム１００ａを備える。自動運転制御システム１００ａの備える認識装置１０５ａは、ＣＰＵ１１０ａとメモリ１２０ａと、を備える。ＣＰＵ１１０ａは、メモリ１２０ａに記憶されたプログラムＰ１ａを展開して実行することにより、候補抽出部１１１、選択実行部１１２、シーン判定部１１３、学習部１１４、報知制御部１１５として機能する。認識装置１０５ａは、車載ネットワーク２６０を介して報知装置２５０と接続されている。

報知装置２５０は、車両１０ａのユーザに情報を報知するための装置である。本実施形態において、報知装置２５０は、ユーザと車両１０との間で情報のやりとりを行う装置であり、液晶パネルや、レバー、ボタン等を備える。本実施形態において、報知装置２５０は、いわゆるＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）である。報知制御部１１５は、液晶パネルに情報の表示を行ったり、ボタン、レバーやタッチ操作を受け付ける液晶パネルを介してユーザの操作を受け付けたりする。

報知制御部１１５は、シーン判定部１１３の判定の結果と、選択実行部１１２による選択の結果、つまり、認識装置１０５による認識結果と、を取得する。報知制御部１１５は、シーン判定部１１３により第１シーンであると判定されていない場合には、例えば、図１３に示すように、報知装置２５０に、走行区画線ペアＫ１、Ｋ２が認識されていることを報知させる。当該表示により、車両１０ａのドライバは、車両１０ａの両側において区画線が正常に認識されていることを知ることができる。

報知制御部１１５は、第１シーンであると判定された場合には、車両１０の一方側の区画線Ｋ２が認識されていないことを報知装置２５０に報知させる。本実施形態では、報知制御部１１５は、図１４に示すように、報知装置２５０に、車両１０の他方側の区画線Ｋ１のみを表示させる。また、図１４に示すように、報知制御部１１５は、車両１０の一方側の区画線Ｋ２が認識されていないメッセージｍ１を報知装置２５０に表示させてもよい。なお、報知装置２５０は、スピーカーであってもよく、報知制御部１１５は、車両１０の一方側の区画線Ｋ２が認識されていないことを、音声により報知させてもよい。本実施形態における認識装置１０５ａのその他の構成及び認識処理は、上述の実施形態と同様であるため説明を省略する。

この形態によれば、車両１０ａのドライバに、車両１０ａの片側の区画線が認識されていないことを知らせることができる。そのため、認識された区画線を用いて車両１０ａの走行制御がされている場合等に、走行に対するドライバの注意を喚起することができる。

Ｇ．他の実施形態
上記実施形態では、車両１０の一方側を、車両１０の進行方向に対する右側とし、車両１０の他方側を、車両１０の進行方向に対する左側とし、車両１０の右側に接続終了地点Ａ１が存在する例について説明した。これに対し、車両１０の進行方向に対する右側が他方側であってもよく、車両１０の進行方向に対する左側が他方側であってもよい。接続終了地点Ａ１は、車両１０の左側に存在してもよい。

上記実施形態において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。例えば、認識装置１０５、１０５ａのうちの少なくとも１つの機能部を、集積回路、ディスクリート回路、又はそれらの回路を組み合わせたモジュールにより実現してもよい。また、本開示の機能の一部又は全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ－ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装置も含んでいる。すなわち、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、データパケットを一時的ではなく固定可能な任意の記録媒体を含む広い意味を有している。

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

１０、１０ａ 車両、１０５、１０５ａ 認識装置、１１１ 候補抽出部、１１２ 選択実行部、１１３ シーン判定部、１１４ 学習部、１３０ カメラ、Ａ１ 接続終了地点、ＬＣ１～ＬＣ１６ 区画線候補、ＬＮ１、ＬＮ２ 車線、Ｗ１、Ｗ２ 車線幅、Ｗｓ 学習車線幅

Claims (6)

1. 車両（１０、１０ａ）の走行車線（ＬＮ１）を区画する走行区画線ペアを認識する認識装置（１０５、１０５ａ）であって、
   前記車両に搭載されたカメラ（１３０）により撮影された画像を用いて、区画線候補（ＬＣ１～ＬＣ５、ＬＣ１１～ＬＣ１６）を複数抽出する候補抽出部（１１１）と、
   前記車両の前方であって前記車両の車幅方向に並ぶ一対の前記区画線候補を前記走行区画線ペアの候補である走行区画線ペア候補として抽出し、前記走行区画線ペア候補の車線幅（Ｗ１、Ｗ２）と、過去に認識された前記走行区画線ペアの車線幅により学習された学習車線幅（Ｗｓ）と、を用いて、前記走行区画線ペア候補が前記走行区画線ペアであることの信頼度を算出し、前記信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たす前記走行区画線ペア候補を、前記走行区画線ペアとして選択する選択実行部（１１２）と、
   前記選択実行部により選択された前記走行区画線ペアの車線幅を学習することにより前記学習車線幅を算出する学習部（１１４）と、
   前記カメラにより撮影された画像に表れるシーンが、前記車両の走行車線（ＬＮ１）と分岐車線（ＬＮ２）との接続終了地点（Ａ１）である第１シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１１３）と、を備え、
   前記学習部は、前記第１シーンである場合には、前記第１シーンでない場合に比べて前記走行区画線ペアの車線幅の学習結果への反映の程度を低下させ、
   前記第１条件は、前記走行区画線ペア候補に含まれる前記区画線候補が、前記第１シーンを構成する前記区画線候補でないことを含み、
   前記選択実行部は、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンである場合には、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補（ＬＣ１）と、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補を前記車両の前記車幅方向における一方側に前記学習車線幅に相当する距離移動させた線分（ＬＣｘ）と、からなる前記走行区画線ペア候補（ＬＣ１、ＬＣｘ）を、前記走行区画線ペアとして選択する、認識装置。
2. 車両（１０、１０ａ）の走行車線（ＬＮ１）を区画する走行区画線ペアを認識する認識装置（１０５、１０５ａ）であって、
   前記車両に搭載されたカメラ（１３０）により撮影された画像を用いて、区画線候補（ＬＣ１～ＬＣ５、ＬＣ１１～ＬＣ１６）を複数抽出する候補抽出部（１１１）と、
   前記車両の前方であって前記車両の車幅方向に並ぶ一対の前記区画線候補を前記走行区画線ペアの候補である走行区画線ペア候補として抽出し、前記走行区画線ペア候補の車線幅（Ｗ１、Ｗ２）と、過去に認識された前記走行区画線ペアの車線幅により学習された学習車線幅（Ｗｓ）と、を用いて、前記走行区画線ペア候補が前記走行区画線ペアであることの信頼度を算出し、前記信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たす前記走行区画線ペア候補を、前記走行区画線ペアとして選択する選択実行部（１１２）と、
   前記選択実行部により選択された前記走行区画線ペアの車線幅を学習することにより前記学習車線幅を算出する学習部（１１４）と、
   前記カメラにより撮影された画像に表れるシーンが、前記車両の走行車線（ＬＮ１）と分岐車線（ＬＮ２）との接続終了地点（Ａ１）である第１シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１１３）と、を備え、
   前記学習部は、前記第１シーンである場合には、前記第１シーンでない場合に比べて前記走行区画線ペアの車線幅の学習結果への反映の程度を低下させ、
   前記シーン判定部は、前記車両の前方であって前記車幅方向における一方側に、予め定められた第３条件を満たす前記区画線候補が抽出されている場合に、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであると判定し、
   前記第３条件は、前記車両の前方に向けて互いに離れる２本の前記区画線候補である第１ペア（ＬＣ３、ＬＣ４）が抽出されており、前記第１ペアよりも前方であって前記車幅方向における他方側に、前記第１ペアと離間した前記区画線候補である離間区画線候補（ＬＣ５）が更に抽出されていることを含み、
   前記選択実行部は、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであり、かつ、前記離間区画線候補が更に抽出されている場合には、前記離間区画線候補と、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補（ＬＣ１）と、を含む前記走行区画線ペア候補（ＬＣ１、ＬＣ５）についての前記基準を、他の前記走行区画線ペア候補（ＬＣ１、ＬＣ３）の前記基準よりも緩和する、認識装置。
3. 請求項２に記載の認識装置であって、
   前記基準は、前記走行区画線ペア候補の前記信頼度が、予め定められた第１期間、他の前記走行区画線ペア候補よりも高いことを含み、
   前記選択実行部は、前記離間区画線候補と、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補と、を含む前記走行区画線ペア候補については、前記第１期間を短くすることで、前記基準を緩和する、認識装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の認識装置であって、
   前記画像に表れるシーンが前記第１シーンである場合に、前記車両の前記車幅方向における一方側の区画線が認識されていないことを、前記車両の備える報知装置（２５０）に報知させる報知制御部（１１５）を更に備える、認識装置。
5. 車両（１０、１０ａ）の走行車線（ＬＮ１）を区画する走行区画線ペアを認識する認識装置（１０５、１０５ａ）であって、
   前記車両に搭載されたカメラ（１３０）により撮影された画像を用いて、区画線候補（ＬＣ１～ＬＣ５、ＬＣ１１～ＬＣ１６）を複数抽出する候補抽出部（１１１）と、
   前記車両の前方であって前記車両の車幅方向に並ぶ一対の前記区画線候補を前記走行区画線ペアの候補である走行区画線ペア候補として抽出し、前記走行区画線ペア候補の車線幅（Ｗ１、Ｗ２）と、過去に認識された前記走行区画線ペアの車線幅により学習された学習車線幅（Ｗｓ）と、を用いて、前記走行区画線ペア候補が前記走行区画線ペアであることの信頼度を算出し、前記信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たす前記走行区画線ペア候補を、前記走行区画線ペアとして選択する選択実行部（１１２）と、
   前記選択実行部により選択された前記走行区画線ペアの車線幅を学習することにより前記学習車線幅を算出する学習部（１１４）と、
   前記カメラにより撮影された画像に表れるシーンが、前記車両の走行車線と分岐車線（ＬＮ２）との接続終了地点（Ａ１）である第１シーンであるか否かを判定するシーン判定部（１１３）と、を備え、
   前記シーン判定部は、
   前記車両の前方であって前記車幅方向における一方側に、予め定められた第３条件を満たす前記区画線候補が抽出されている場合に、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであると判定し、
   前記第３条件は、前記車両の前方に向けて互いに離れる２本の前記区画線候補である第１ペア（ＬＣ３、ＬＣ４）が抽出されており、前記第１ペアよりも前方であって前記車幅方向における他方側に、前記第１ペアと離間した前記区画線候補である離間区画線候補（ＬＣ５）が更に抽出されていることを含み、
   前記選択実行部は、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであり、かつ、前記離間区画線候補が更に抽出されている場合には、前記離間区画線候補と、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補（ＬＣ１）と、を含む前記走行区画線ペア候補（ＬＣ１、ＬＣ５）についての前記基準を、他の前記走行区画線ペア候補の前記基準よりも緩和する、
   認識装置。
6. 車両（１０、１０ａ）の走行車線（ＬＮ１）を区画する走行区画線ペアを認識する方法であって、
   認識装置が、車両に搭載されたカメラ（１３０）により撮影された画像を用いて、区画線候補（ＬＣ１～ＬＣ５、ＬＣ１１～ＬＣ１６）を複数抽出する工程と（Ｓ２０）、
   前記認識装置が、前記車両の前方であって前記車両の車幅方向に並ぶ一対の前記区画線候補を前記走行区画線ペアの候補である走行区画線ペア候補として抽出し、前記走行区画線ペア候補の車線幅と、過去に認識された前記走行区画線ペアの車線幅により学習された学習車線幅（Ｗｓ）と、を用いて、前記走行区画線ペア候補が前記走行区画線ペアであることの信頼度を算出し、前記信頼度が予め定められた基準を満たすことを含む第１条件を満たす前記走行区画線ペアを、前記走行区画線ペアとして選択する工程と（Ｓ４０）、
   前記認識装置が、選択された前記走行区画線ペアの車線幅を学習することにより前記学習車線幅を算出する工程と（Ｓ６０）、
   前記認識装置が、前記カメラにより撮影された画像に表れるシーンが、前記車両の走行車線と分岐車線（ＬＮ２）との接続終了地点（Ａ１）である第１シーンであるか否かを判定する工程と（Ｓ３０）、を備え、
   前記判定する工程では、
   前記認識装置が、前記車両の前方であって前記車幅方向における一方側に、予め定められた第３条件を満たす前記区画線候補が抽出されている場合に、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであると判定し、
   前記第３条件は、前記車両の前方に向けて互いに離れる２本の前記区画線候補である第１ペア（ＬＣ３、ＬＣ４）が抽出されており、前記第１ペアよりも前方であって前記車幅方向における他方側に、前記第１ペアと離間した前記区画線候補である離間区画線候補（ＬＣ５）が更に抽出されていることを含み、
   前記選択する工程では、前記画像に表れるシーンが前記第１シーンであり、かつ、前記離間区画線候補が更に抽出されている場合には、前記認識装置が、前記離間区画線候補と、前記車両の前記車幅方向における他方側に抽出された前記区画線候補と、を含む前記走行区画線ペア候補（ＬＣ１、ＬＣ５）についての前記基準を、他の前記走行区画線ペア候補の前記基準よりも緩和する、方法。

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