JP7358638B2 - 車線推定装置および車線推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両走行時の車線を推定する車線推定装置および車線推定方法に関する。

この種の装置として、従来、予め登録された複数の車線それぞれの路面プロファイルと、車両走行時に測定された路面プロファイルとを比較して、複数の車線についての路面プロファイルの類似度をそれぞれ算出し、類似度が高い車線を、車両走行時の車線として推定するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１６－４５０６３号公報

しかしながら、車両が走行する車線内の幅方向のタイヤの位置などは、車両毎に異なる場合がある。このため、上記特許文献１記載の装置のように、路面プロファイルの類似度に基づいて車線を推定するようにしたのでは、車両走行時の車線を精度よく推定することが困難である。

本発明の一態様である車線推定装置は、測位衛星から送信された信号を受信して車両の位置を測位する測位センサにより得られた位置情報を取得する位置情報取得部と、測位センサによる測位の精度情報を取得する精度情報取得部と、車両が走行する路面の路面プロファイルに応じて変化する検出器の検出値の情報を含む車両の走行情報を取得する走行情報取得部と、道路の車線情報と路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報を取得する道路地図情報取得部と、位置情報取得部により取得された位置情報と、精度情報取得部により取得された精度情報と、走行情報取得部により取得された走行情報と、道路地図情報取得部により取得された道路地図情報とに基づいて、車両が走行する走行車線を特定する走行車線特定部と、を備える。走行車線特定部は、精度情報取得部により取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上であるか否かを判定するとともに、測位の精度が所定値以上であると判定されると、位置情報取得部により取得された位置情報と道路地図情報取得部により取得された道路地図情報とに基づいて走行車線を特定し、その後、測位の精度が所定値未満と判定されると、走行情報取得部により取得された走行情報と道路地図情報取得部により取得された道路地図情報に含まれる路面プロファイルの情報とに基づいて、測位の精度が所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定する。精度情報取得部により取得された精度情報は、精度低下率の情報である。

本発明の他の態様である車線推定方法は、測位衛星から送信された信号を受信して車両の位置を測位する測位センサにより得られた位置情報を取得するステップと、測位センサによる測位の精度情報を取得するステップと、車両が走行する路面の路面プロファイルに応じて変化する検出器の検出値の情報を含む車両の走行情報を取得するステップと、道路の車線情報と路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報を取得するステップと、取得された位置情報と精度情報と走行情報と道路地図情報とに基づいて、車両が走行する走行車線を特定するステップとを、コンピュータにより実行することを含む。走行車線を特定するステップは、取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上であるか否かを判定するとともに、測位の精度が所定値以上であると判定されると、取得された位置情報と道路地図情報とに基づいて走行車線を特定し、その後、測位の精度が所定値未満と判定されると、取得された走行情報と道路地図情報に含まれる路面プロファイルの情報とに基づいて、測位の精度が所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定することを含む。精度情報は、精度低下率の情報である。

本発明によれば、車両が走行中の走行車線を精度よく推定することができる。

複数の車線が存在する道路の一例を模式的に示す図。 本発明の実施形態に係る車線推定装置を含む車線推定システムの全体構成を示す図。 図２のサーバ装置で得られる路面プロファイルの一例を示す図。 本発明の実施形態に係る車線推定装置の機能的構成を示すブロック図。 図４のコントローラで実行される処理の一例を示すフローチャート。

以下、図１～図５を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る車線推定装置は、複数の走行車線が存在する道路を車両が走行する場合において、車両が走行中の走行車線を推定するように構成される。走行車線が推定されると、車線毎の渋滞の予測、路面の凹凸状態を示す路面プロファイルの作成、故障車が停車している位置の推定、および逆走車の推定等を容易に実現することができる。

走行車線の推定は、例えばＧＰＳ(Global Positioning System)などの測位用の人工衛
星（測位衛星）からの信号を、車両に搭載されたＧＰＳ受信機（ＧＰＳセンサ）などの測位センサによって受信して車両の位置を測定し、測定された車両の位置と、地図情報に含まれる車線の位置とを比較することで行うことができる。すなわち、測位センサを用いて車両の位置を測定する場合の測位精度が、車線の位置を特定できる程度の精度であれば、測位センサを用いて車線の位置を精度よく推定することができる。

しかし、高層ビルが林立するビル街やトンネル内等においては、測位の精度が低下するため、測位センサを用いて車線の位置を精度よく推定することが困難である。図１は、複数の車線（例えば第１車線Ｒ１，第２車線Ｒ２）が存在する道路の一例を三次元マップとして模式的に示す図である。図中の矢印Ａは、車両１の走行軌跡である。

図１の領域ＡＲは、高層ビルが林立するビル街であり、高層ビルによって囲まれたビル街（領域ＡＲ）の道路を走行する場合の測位精度は低い。したがって、図示のように領域ＡＲ内で車両１が第１車線Ｒ１から第２車線Ｒ２へ車線変更した場合に、測位センサによって車線変更が行われた地点および車線変更後の車線を精度よく推定することができないおそれがある。この点を考慮し、本実施形態は、以下のように車線推定装置を構成する。

図２は、本発明の実施形態に係る車線推定装置を含む車線推定システムの全体構成を示す図である。図２に示すように、車線推定システムは、車両１に搭載された車載装置１００と、ネットワーク２００を介して車載装置１００と通信可能なサーバ装置３とを有する。車両１は、例えばドライバが手動で運転する手動運転車両である。

車載装置１００は、測位衛星２から送信された測位用の信号を受信する測位センサ１０と、ネットワーク２００を介してサーバ装置３と通信する通信ユニット１１とを有する。測位衛星２は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星などの人工衛星であり、測位センサ１０が受信した測位衛星２からの測位情報を利用して、車両１の現在位置（緯度、経度、高度）を算出することができる。

ネットワーク２００には、インターネット網や携帯電話網等に代表される公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域ごとに設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。サーバ装置３は、例えば単一のサーバとして、あるいは機能ごとに別々のサーバから構成される分散サーバとして構成される。クラウドサーバと呼ばれるクラウド環境に作られた分散型の仮想サーバとしてサーバ装置３を構成することもできる。

サーバ装置３は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ、およびその他の周辺回路を有する演算処理装置を含んで構成され、機能的構成として、通信部３１と、路面プロファイル生成部３２と、記憶部３３とを有する。

通信部３１は、ネットワーク２００を介し車載装置１００と無線通信可能に構成され、車両１の位置情報と、車両１の走行情報とを、車両１の通信ユニット１１を介してそれぞれ取得する。位置情報は、車両１の測位センサ１０が受信した信号によって算出された車両１の現在位置を示す情報である。走行情報は、車両１に搭載された各種センサにより取得された車両１の走行状態を示す情報である。走行情報には、車両１の左右方向の加速度（横加速度）を検出する加速度センサ（横加速度センサ）による検出値の情報が含まれる。通信部３１は、走行車線の推定の対象である車両（対象車両）１だけでなく、対象車両以外の複数の車両１の位置情報と走行情報とを常時取得する。

路面プロファイル生成部３２は、通信部３１を介して取得された対象車両以外の複数の車両１の位置情報と走行情報とに基づいて、路面性状を示す路面プロファイルを生成する。図３は、路面プロファイルの一例を示す図である。図中の横軸は、走行車線に沿った車両１の進行方向の位置、つまり道のりであり、縦軸は、路面の凹凸の量（深さまたは高さ）、つまり路面粗さである。一般に、路面の凹凸の量が大きいほど車両１の横加速度は大きい。したがって、路面性状と横加速度とは所定の相関関係を有する。路面プロファイル生成部３２は、この所定の相関関係を用いて、横加速度から道路上の車両位置に対応する路面の凹凸量を算出し、図３に示すように車両１の進行方向における路面プロファイルを生成する。

同一車線を異なる車両１が走行する場合に、路面上のタイヤの位置が異なることにより、各車両１の横加速度センサにより検出された路面プロファイルが異なることがある。この場合、路面プロファイル生成部３２は、例えば各車両１の横加速度センサにより検出されたそれぞれの路面プロファイルを平均化して、各路面の代表的な路面プロファイルを生成する。

路面プロファイル生成部３２は、路面性状の測定用の専用車両を走行させることにより得られたデータから、路面プロファイルを生成することもできる。例えばレーザプロファイラを搭載した専用車両を走行させ、そのときの測定データを、専用車両の位置データとともに取得することで、横加速度センサを用いることなく路面プロファイルを生成することもできる。

記憶部３３は、路面プロファイル生成部３２により路面プロファイルが生成されるときに用いられる路面性状と横加速度との間の所定の相関関係を記憶するとともに、道路地図情報を記憶する。道路地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率など）の情報、道路の勾配の情報、交差点や分岐点の位置情報、車線数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報が含まれる。車線毎の位置情報とは、車線の中央位置や車線位置の境界の情報などである。さらに道路地図情報には、路面プロファイル生成部３２により生成された道路の各位置での路面プロファイル（図３）の情報が含まれる。

記憶部３３に記憶される道路地図情報のうち、路面プロファイルの情報は、路面プロファイル生成部３２により路面プロファイルが生成される度に更新される。他の道路地図情報は、所定周期で、あるいは任意のタイミングで更新される。なお、本実施形態では、車両１の走行車線を推定する場合、車両１の走行位置における路面プロファイル（参照用路面プロファイル）が既に記憶部３３に記憶されているものとして扱う。

図４は、本実施形態に係る車線推定装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。車線推定装置１０１は、図２の車載装置１００の一部を構成する。図４に示すように、車線推定装置１０１は、測位センサ１０と、通信ユニット１１と、センサ群１３と、スイッチ群１４と、コントローラ２０とを備える。測位センサ１０と通信ユニット１１とセンサ群１３とスイッチ群１４とは、それぞれコントローラ２０に通信可能に接続される。

センサ群１３は、車両１の走行状態を検出する複数のセンサの総称である。センサ群１３には、車両１の左右方向の加速度を検出する横加速度センサ１３１が含まれる。スイッチ群１４は、車両１の走行状態を検出する複数のスイッチの総称である。スイッチ群１４には、ドライバによる方向指示器の操作を検出するウインカースイッチ１４１が含まれる。なお、方向指示器とは、車両１の右左折や進路変更の際に、その方向を周囲に示すための装置であり、ウインカーレバーなどにより構成される。

コントローラ２０は、ＣＰＵ等の演算部と、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶部と、その他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される電子制御ユニットである。コントローラ２０の演算部は、機能的構成として、情報取得部２１と、走行車線特定部２５とを有する。情報取得部２１は、位置情報取得部２１１と、精度情報取得部２１２と、走行情報取得部２１３と、道路地図情報取得部２１４とを有する。コントローラ２０の記憶部には、サーバ装置３の記憶部３３と同様、路面プロファイルが生成されるときに用いられる路面性状と横加速度との間の所定の相関関係や、各種判定を行う場合の閾値などが記憶される。

位置情報取得部２１１は、測位センサ１０により検出された車両１の現在の位置情報を取得する。精度情報取得部２１２は、測位センサ１０による測位の精度情報を取得する。測位の精度は、天空における測位衛星２の配置によって影響を受け、主に精度低下率ＤＯＰ（Dilution of Precision）によって表すことができる。すなわち、精度低下率が大きいほど、測位の精度が低下する。精度低下率の情報は、例えば測位センサ１０により取得することができる。精度情報取得部２１２は、測位センサ１０を介して精度情報（精度低下率の情報）を取得する。

走行情報取得部２１３は、センサ群１３とスイッチ群１４とにより検出された各種検出値を含む車両１の走行情報を取得する。道路地図情報取得部２１４は、通信ユニット１１を介してサーバ装置３から道路地図情報を取得する。より詳しくは、道路地図情報取得部２１４は、測位センサ１０により検出された車両１の現在位置における道路の車線情報と、各車線の路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報を取得する。

走行車線特定部２５は、位置情報取得部２１１により取得された車両１の現在の位置情報と、精度情報取得部２１２により取得された測位センサ１０による測位の精度情報と、走行情報取得部２１３により取得された車両１の走行情報と、道路地図情報取得部２１４により取得された車両１の走行中の道路の道路地図情報とに基づいて、車両１が走行する走行車線を特定する。

具体的には、まず、測位の精度が所定値以上であるか否か、換言するとＤＯＰが所定値α１以下であるか否かを判定する。これは、車両１が走行中の道路に複数の車線が存在するときに、測位センサ１０により検出された車両の位置情報を用いて車線を精度よく特定できるか否か、すなわち、車線を精度よく特定できる程度に測位の精度が保たれているか否かの判定であり、この要件を満たすように予め所定値α１が設定される。走行車線特定部２５は、ＤＯＰが所定値α１以下であると判定すると、測位センサ１０により検出された位置情報と道路地図情報に含まれる車線位置とに基づいて、車両１の走行車線を特定する。

一方、測位の精度が所定値未満、すなわちＤＯＰが所定値α１より大きいと判定されると、横加速度センサ１３１の検出値と道路地図情報に含まれる路面プロファイルの情報とに基づいて、走行車線を特定する。すなわち、この場合には、測位センサ１０の検出値により走行車線を精度よく特定することは困難であるため、ＤＯＰが所定値α１以下のときに特定された走行車線を基準車線とし、横加速度センサ１３１の検出値を用いて基準車線からの車線変更の有無を判定することにより現在の走行車線を特定する。

具体的には、予め記憶された路面性状と横加速度との相関関係を用いて、横加速度センサ１３１により検出された横加速度から路面の凹凸量を算出する。なお、車両１が旋回走行中等で車両１に横加速度が生じている場合には、その分を補正して、横加速度センサ１３１の検出値から路面の凹凸量を算出する。そして、車両１の進行方向に沿った路面の凹凸量の変化を表す路面プロファイル、すなわち路面プロファイルの実測値である実測路面プロファイルと、道路地図情報に含まれる車線毎の路面プロファイル、すなわち参照用路面プロファイルとを比較し、基準車線からの車線変更の有無を判定する。例えば実測路面プロファイルと参照用路面プロファイルとの類似性を表す一致度が所定値以上の状態から所定値未満の状態になったときに、基準車線から隣の車線への車線変更があったと判定し、これにより現在の走行車線を特定する。なお、一致度は相関係数等を用いて算出することができる。一致度を類似度と呼ぶこともある。

走行車線特定部２５は、車線変更があったと判定したときに、各車線の参照用路面プロファイルと実測プロファイルとをそれぞれ比較し、それらの一致度に応じて走行車線を特定するようにしてもよい。例えば一致度が最も高い車線を、現在の走行車線として特定するようにしてもよい。

走行車線特定部２５は、ＤＯＰが所定値α１より大きいと判定されると、さらにウインカースイッチ１４１からの信号に基づいて基準車線からの車線変更の有無を判定する。すなわち、車線変更時には一般に方向指示器が操作されるため、ウインカースイッチ１４１からの信号に基づいて車両１の左右への車線変更を判定する。例えば車両１が片側３車線（第１車線、第２車線、第３車線）の中央（第２車線）を走行しているとき、実測路面プロファイルと参照用路面プロファイルとの比較により車線変更の有無が判定されても、左右いずれの車線（第１車線、第３車線）に車線変更されたかを即座に判定できない場合がある。

この点、ウインカースイッチ１４１は、車両１を右側および左側の車線へ車線変更する際の方向指示器の操作を、例えば別々のスイッチによりそれぞれ検出する。これにより、ウインカースイッチ１４１からの信号に基づいて、車線変更の有無だけでなく、車両１が左右いずれの車線に車線変更されたかを容易に判定できる。

車両１が車線変更した場合に実測路面プロファイルと参照用路面プロファイルの一致度が所定値未満とならないことがある。このような場合であっても、ウインカースイッチ１４１からの信号を用いることで、車線変更の有無を良好に判定できる。なお、車線変更時に常に方向指示器が操作されるとは限らない、あるいは方向指示器が誤って操作される可能性がある点を考慮すると、ウインカースイッチ１４１からの信号は、車線変更の判定において補助的に用いることが好ましい。

図５は、予め定められたプログラムに従いコントローラ２０（ＣＰＵ）で実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、車両走行時に実行され、所定周期で繰り返される。まず、ステップＳ１で、測位センサ１０により検出された車両１の現在の位置情報と、測位センサ１０により得られた測位の精度情報と、センサ群１３とスイッチ群１４からの信号による車両１の走行情報と、通信ユニット１１を介して得られた走行中の道路の道路地図情報とを取得する。

次いで、ステップＳ２で、測位の精度情報に含まれるＤＯＰが所定値α１以下であるか否かを判定する。ステップＳ２で肯定されるとステップＳ３に進み、測位センサ１０により検出された車両１の現在位置と道路地図データとに基づいて、道路地図上の走行車線を推定する。この走行車線は、基準車線としてコントローラ２０の記憶部に記憶される。

次いで、ステップＳ４で、横加速度センサ１３１の検出値に基づいて実測路面プロファイルを求めるとともに、実測路面プロファイルと参照用路面プロファイルとの一致度（路面プロファイルの一致度）を算出し、これを基準値として記憶部に記憶する。すなわち、路面プロファイルの一致度は路面状態により異なることがあるため、基準値を走行位置に拘わらず一律に設定するのではなく、走行位置に応じて基準値を算出する。基準値は、車両走行に伴い随時更新され、記憶部には最新の基準値が記憶される。

ステップＳ２で否定されるとステップＳ５に進み、ステップＳ４と同様にして、路面プロファイルの一致度を算出する。つまり、実測路面プロファイルと参照用路面プロファイルとの一致度を算出する。次いで、ステップＳ６で、ステップＳ５で算出した路面プロファイルの一致度が所定値未満か否かを判定する。この場合の所定値は、ステップＳ４で記憶された基準値に基づいて設定される。例えば基準値が所定値に、あるいは基準値に所定の係数を乗算した値が所定値に設定される。これにより車両１の走行位置に応じて所定値が設定されるようになるため、路面状態を考慮して良好な車線変更の判定を行うことができる。なお、基準値は、車線変更の判定の基準となる一致度（類似度）であり、基準値を基準類似度と呼ぶことがある。所定値を、基準値を考慮せずに設定してもよい。

ステップＳ６で肯定されるとステップＳ７に進み、基準車線からの車線変更ありとして車両１の現在の走行車線を推定する。例えば、図１に示すように走行車線が第１車線Ｒ１と第２車線Ｒ２とからなり、第１車線Ｒ１を基準車線として走行しているとき、車両１が領域ＡＲ内に進入すると、ＤＯＰが所定値α１未満と判定される。このとき、路面プロファイルの一致度が所定値未満と判定されると、車線変更ありとして走行車線を第２車線Ｒ２と推定する。車線変更ありと判定された後に測定された実測路面プロファイルと第２車線Ｒ２の参照用路面プロファイルとの一致度を算出し、一致度に基づいて車線が第２車線Ｒ２であるか否かを判定し、これにより走行車線を推定するようにしてもよい。

ステップＳ６で否定されるとステップＳ８に進み、ウインカースイッチ１４１からの信号に基づいて方向指示器が操作されたか否かを判定する。ステップＳ８で肯定されるとステップＳ７に進み、車線変更ありとして走行車線を推定する。これにより、路面プロファイルの一致度が所定値以上のときに車線変更があった場合に、その車線変更があったことを良好に判定することができ、走行車線を精度よく推定することができる。ステップＳ８で否定されるとステップＳ９に進み、車線変更なしとして走行車線を推定する。

本実施形態に係る車線推定装置１０１による動作をまとめると以下のようになる。図１に示すように、領域ＡＲに至る前の区間Ｓｅｃ１では、測位センサ１０により検出された車両１の位置に基づいて車両１の走行車線が特定される（ステップＳ３）。その後、車両１が領域ＡＲ内に進入すると、領域ＡＲに進入する直前の区間Ｓｅｃ１内の走行車線（第１車線Ｒ１）を基準車線として、横加速度センサ１３１からの信号に基づき車両１の基準車線からの車線変更の有無が判定される（ステップＳ６）。

このとき、車線変更ありと判定されると、走行車線が第２車線Ｒ２と推定される（ステップＳ７）。車線変更の有無は、ウインカースイッチ１４１からの信号によっても判定される（ステップＳ８）。車両１が領域ＡＲから出て区間Ｓｅｃ２での走行を開始すると、再び、測位センサ１０により検出された車両１の位置に基づいて車両１の走行車線が特定される（ステップＳ３）。

本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）車線推定装置１０１は、測位衛星２から送信された信号を受信して車両１を測位する測位センサ１０により得られた車両１の現在位置の位置情報を取得する位置情報取得部２１１と、測位センサ１０による測位の精度情報を取得する精度情報取得部２１２と、車両１が走行する路面の路面プロファイルに応じて変化する横加速度センサ１３１のセンサ値の情報を含む車両１の走行情報を取得する走行情報取得部２１３と、道路の車線情報と路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報を取得する道路地図情報取得部２１４と、位置情報取得部２１１により取得された位置情報と、精度情報取得部２１２により取得された精度情報と、走行情報取得部２１３により取得された走行情報と、道路地図情報取得部２１４により取得された道路地図情報とに基づいて、車両１が走行する走行車線を特定する走行車線特定部２５と、を備える（図４）。走行車線特定部２５は、精度情報取得部２１２により取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上であるか否か、すなわちＤＯＰが所定値α１以下であるか否かを判定するとともに、測位の精度が所定値以上であると判定されると、位置情報取得部２１１により取得された位置情報と道路地図情報取得部２１４により取得された道路地図情報とに基づいて走行車線を特定する。その後、測位の精度が所定値未満、すなわちＤＯＰが所定値α１より大きいと判定されると、走行車線特定部２５は、走行情報取得部２１３により取得された走行情報と道路地図情報取得部２１４により取得された道路地図情報に含まれる路面プロファイルの情報とに基づいて、測位の精度が所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定する（図５）。

このように本実施形態では、主に測位衛星２からの信号に基づいて走行車線を推定するため、路面プロファイルに基づいて走行車線を推定する場合よりも誤差が小さく、走行車線を精度よく推定することができる。測位精度が低下すると、路面プロファイルに基づいて測位精度が低下する前の基準車線からの車線変更の有無を判定する。換言すると、路面プロファイルの情報は車線変更の判定に用いるだけであり、誤差の小さい測位センサ１０の検出値を主たる情報として走行車線を推定する。これにより、車両１が複数の車線のいずれを走行しているかを良好に推定することができる。すなわち、高層ビルが林立する領域ＡＲ（図１）だけでなく、トンネル内等、測位センサ１０による測位の精度が低下する種々の場所において、精度不足を補って精度よく走行車線を推定することができる。

（２）走行情報取得部２１３により取得される走行情報には、さらに方向指示器の操作情報、すなわちウインカースイッチ１４１からの信号が含まれる（図４）。走行車線特定部２５は、精度情報取得部２１２により取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上（ＤＯＰが所定値α１以下）であると判定された後、測位の精度が所定値未満と判定されると、ウインカースイッチ１４１からの信号に基づいて走行車線を特定する（図５）。このように車線変更時に操作される方向指示器の操作情報を用いることで、より精度よく走行車線を推定することができる。

（３）精度情報取得部２１２により取得された精度情報は、精度低下率ＤＯＰの情報である。このように客観的な情報として広く知られている精度低下率を精度情報として用いることで、高精度の車線推定装置１０１を容易かつ安価に構成することができ、車線推定装置１０１が普及しやすい。

（４）本実施形態の車線推定装置１０１は、車線推定方法として用いることもできる。車線推定方法においては、測位衛星２から送信された信号を受信して車両１を測位する測位センサ１０により得られた車両１の現在位置の位置情報と、測位センサ１０による測位の精度情報と、車両１が走行する路面の路面プロファイルに応じて変化する横加速度センサ１３１のセンサ値の情報を含む車両１の走行情報と、道路の車線情報と路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報と、をそれぞれ取得するステップ（ステップＳ１）と、取得された位置情報と精度情報と走行情報と道路地図情報とに基づいて、車両１が走行する走行車線を特定するステップ（ステップＳ４、ステップＳ７、ステップＳ９）とを、コンピュータ（コントローラ２０）により実行することを含む（図５）。そして、走行車線を特定するステップは、取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上（ＤＯＰが所定値α１以下）であるか否かを判定するとともに、測位の精度が所定値以上であると判定されると、取得された位置情報と道路地図情報とに基づいて走行車線を特定し（ステップＳ４）、その後、測位の精度が所定値未満と判定されると、取得された走行情報と道路地図情報に含まれる路面プロファイルの情報とに基づいて、測位の精度が所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定することを含む（ステップＳ７）。これにより、車両１が走行中の車線を精度よく推定することができる。

なお、上記実施形態では、測位衛星から送信された信号を受信して測位センサ１０により車両位置が測位されるようにしたが、この衛星測位による手法と慣性航法による手法とに基づいて、車両位置を求めるようにしてもよい。上記実施形態では、精度情報取得部２１２が測位センサ１０による精度情報としてＤＯＰの情報を取得するようにしたが、精度情報取得部が他の測位の精度情報を取得するようにしてもよい。衛星測位による手法と慣性航法による手法とに基づいて車両位置を求める場合には、衛星測位により得られる位置データと慣性航法により得られる位置データとを比較して精度情報を取得するようにしてもよい。

上記実施形態では、走行情報取得部２１３が横加速度センサ１３１の検出値（センサ値）の情報を含む車両１の走行情報を取得するようにしたが、路面プロファイルに応じて変化する他の検出器の検出値の情報を含む走行情報を取得するようにしてもよい。例えばロール角やロールレートを検出するセンサの検出値や、上下方向の車両の振動を検出するセンサの検出値の情報を含む走行情報を、走行情報取得部が取得するようにしてもよい。上記実施形態では、方向指示器の操作情報に基づいて車線変更の有無を判定するようにしたが、他のセンサやスイッチからの信号に基づいてこれを判定するようにしてもよい。例えば操舵角を検出するセンサからの信号を走行情報として車線変更の有無を判定するようにしてもよい。

上記実施形態では、走行情報取得部２１３により取得された走行情報（横加速度の情報）と、道路地図情報取得部２１４により取得された道路地図情報に含まれる路面プロファイル情報（参照用路面プロファイルの情報）とに基づいて、測位の精度が所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定するようにした。すなわち、走行情報により求められる実測路面プロファイルとこの実測路面プロファイルに対応する参照用プロファイルとの類似度（第１類似度）に基づいて走行車線を特定するようにした。これに加え、予め記憶された車線毎の位置情報、例えば片側２車線の所定道路における車線毎の位置情報と、当該道路を車両が走行するときに測位センサにより得られた位置情報との類似度（第２類似度）に基づいて走行車線を特定するようにしてもよい。予め記憶された車線毎の位置情報とは、予め車両が当該車線を走行したときに測位センサ１０により得られた位置情報であり、この情報は道路地図情報取得部２１４が取得する道路地図情報に含まれる。

この場合、例えば第１類似度を横軸、第２類似度を縦軸とした第１車線についてのマップに、走行車線が第１車線であると判別する領域（第１領域）と第２車線であると判別する領域（第２領域）とを予め設定し、マップを用いて走行車線を判定するようにしてもよい。例えば、第１類似度が第１所定値以下かつ第２類似度が第２所定値以下の第２領域のときに、走行車線が第２車線であると判定し、第１類似度が第１所定値より大きくかつ第２類似度が第２所定値より大きい第１領域のときに、走行車線が第１車線であると判定するようにしてもよい。なお、第１類似度が第１所定値より大きいが第２類似度が第２所定値より小さい領域（例えば第２類似度が０近傍の領域）、および第２類似度が第２所定値より大きいが第１類似度が第１所定値より小さい領域（例えば第１類似度が０近傍の領域）は、走行車線の判定を行わないようにしてもよい。

上記実施形態では、車線推定装置１０１を車両１に搭載したが、車線推定装置１０１の機能の一部または全部をサーバ装置３に設けるようにしてもよい。上記実施形態では、車線推定装置１０１を手動運転車両に適用したが、本発明の車線推定装置１０１は自動運転車両に適用することもできる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ 車両、２ 測位衛星、１０ 測位センサ、１１ 通信ユニット、２０ コントローラ、２１ 情報取得部、２５ 走行車線特定部、１０１ 車線推定装置、１３１ 横加速度センサ、１４１ ウインカースイッチ、２１１ 位置情報取得部、２１２ 精度情報取得部、２１３ 走行情報取得部、２１４ 道路地図情報取得部

Claims (6)

1. 測位衛星から送信された信号を受信して車両の位置を測位する測位センサにより得られた位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記測位センサによる測位の精度情報を取得する精度情報取得部と、
   前記車両が走行する路面の路面プロファイルに応じて変化する検出器の検出値の情報を含む前記車両の走行情報を取得する走行情報取得部と、
   道路の車線情報と前記路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報を取得する道路地図情報取得部と、
   前記位置情報取得部により取得された位置情報と、前記精度情報取得部により取得された精度情報と、前記走行情報取得部により取得された走行情報と、前記道路地図情報取得部により取得された道路地図情報とに基づいて、前記車両が走行する走行車線を特定する走行車線特定部と、を備え、
   前記走行車線特定部は、前記精度情報取得部により取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上であるか否かを判定するとともに、測位の精度が前記所定値以上であると判定されると、前記位置情報取得部により取得された位置情報と前記道路地図情報取得部により取得された道路地図情報とに基づいて走行車線を特定し、その後、測位の精度が前記所定値未満と判定されると、前記走行情報取得部により取得された走行情報と前記道路地図情報取得部により取得された道路地図情報に含まれる前記路面プロファイルの情報とに基づいて、測位の精度が前記所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定し、
   前記精度情報取得部により取得された精度情報は、精度低下率の情報であることを特徴とする車線推定装置。
2. 請求項１に記載の車線推定装置において、
   前記走行情報取得部により取得される走行情報には、さらに方向指示器の操作情報が含まれ、
   前記走行車線特定部は、前記精度情報取得部により取得された精度情報に基づいて測位の精度が前記所定値以上であると判定された後、測位の精度が前記所定値未満と判定されると、前記方向指示器の操作情報に基づいて走行車線を特定することを特徴とする車線推定装置。
3. 請求項１または２に記載の車線推定装置において、
   前記道路地図情報に含まれる前記路面プロファイルは、参照用路面プロファイルであり、
   前記走行車線特定部は、前記精度情報取得部により取得された精度情報に基づいて前記測位の精度が前記所定値以上であると判定された後、測位の精度が前記所定値未満と判定されると、前記走行情報取得部により取得された走行情報に基づいて、前記車両が走行する路面の路面プロファイルの実測値である実測路面プロファイルを算出するとともに、前記参照用路面プロファイルと前記実測路面プロファイルとの類似度を算出し、前記類似度が所定値以上の状態から前記所定値未満の状態に変化すると、車線変更があったと判定することを特徴とする車線推定装置。
4. 請求項３に記載の車線推定装置において、
   前記類似度は、第１類似度であり、
   前記走行車線特定部は、さらに前記位置情報取得部により取得された位置情報と前記道路地図情報取得部により取得された道路地図情報に含まれる位置情報との類似度である第２類似度を算出し、前記第１類似度と前記第２類似度とに基づいて、前記走行車線を特定することを特徴とする車線推定装置。
5. 請求項３または４に記載の車線推定装置において、
   前記走行車線特定部は、前記精度情報取得部により取得された精度情報に基づいて前記測位の精度が前記所定値以上であると判定されると、前記参照用路面プロファイルと前記実測路面プロファイルとの類似度である基準類似度を算出し、この基準類似度に基づいて前記所定値が設定されることを特徴とする車線推定装置。
6. 測位衛星から送信された信号を受信して車両の位置を測位する測位センサにより得られた位置情報を取得するステップと、
   前記測位センサによる測位の精度情報を取得するステップと、
   前記車両が走行する路面の路面プロファイルに応じて変化する検出器の検出値の情報を含む前記車両の走行情報を取得するステップと、
   道路の車線情報と前記路面プロファイルの情報とを含む道路地図情報を取得するステップと、
   取得された位置情報と精度情報と走行情報と道路地図情報とに基づいて、前記車両が走行する走行車線を特定するステップとを、コンピュータにより実行することを含み、
   前記走行車線を特定するステップは、取得された精度情報に基づいて測位の精度が所定値以上であるか否かを判定するとともに、測位の精度が前記所定値以上であると判定されると、取得された位置情報と道路地図情報とに基づいて走行車線を特定し、その後、測位の精度が前記所定値未満と判定されると、取得された走行情報と道路地図情報に含まれる前記路面プロファイルの情報とに基づいて、測位の精度が前記所定値以上であると判定されたときに特定された走行車線からの車線変更の有無を判定し、判定結果に応じて走行車線を特定することを含み、
   前記精度情報は、精度低下率の情報であることを特徴とする車線推定方法。

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