JP7412598B2 - 逆走判定装置および逆走判定方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両が逆走しているか否かを判定する逆走判定装置に関するものである。

高齢社会の進行と相まって、交通法規で定められた道路または車線の進行方向（以下「正規進行方向」という）に逆らうように運転者が車両を走行させる、いわゆる車両の逆走が社会問題となっており、車両の逆走を検出する技術が種々提案されている。例えば、下記の特許文献１には、車両が走行中の道路の幅の半分以下の旋回半径で方向転換することが検出された場合に、車両が逆走する可能性が高いと判定する逆走判定システムが提案されている。また、下記の特許文献２には、車両の進行方向が走行中の車線の正規進行方向に対して逆向きであることが検出された場合に、車両が逆走状態であると判断して、運転者にその旨を報知する運転支援装置が提案されている。

特開２０１９－１９４７５６号公報 特開２００８－００３８０１号公報

特許文献１，２の技術では、車両が逆走しているか否かの判断に用いられる、車両が走行中の道路の幅の情報や、車両が走行中の車線の正規進行方向の情報などは、ＧＰＳ（Global Positioning System）などを用いた衛星測位で測定した車両の位置と地図情報とを照合することで取得される。そのため、逆走判定の精度は、衛星測位の精度に大きく依存し、例えばマルチパス誤差により衛星測位の精度が低下しやすい都市部などで逆走判定の精度が低下するおそれがある。

本開示は以上のような課題を解決するためになされたものであり、車両が逆走しているか否かを安定して高精度に判定することが可能な逆走判定装置を提供することを目的とする。

本開示に係る逆走判定装置は、自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成する道路情報生成部と、周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路における自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出する走行状態情報算出部と、道路情報および走行状態情報に基づいて自車両の逆走可能性を算出し、逆走可能性の値に基づいて自車両が逆走しているか否かを判定する逆走判定部と、を備え、前記逆走判定部は、前記道路情報に含まれる各車線の位置と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置とから前記自車両が走行中の車線を判断し、前記道路情報に含まれる前記自車両が走行中の車線の正規進行方向と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の進行方向との差に基づいて前記逆走可能性を算出する。

本開示によれば、自車両の逆走可能性の算出精度が、衛星測位の精度や地図情報の精度に依存しないため、自車両が逆走しているか否かを安定して高精度に判定することが可能である。

本開示の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１に係る逆走判定装置の構成を示す図である。 周辺監視センサが認識する情報を説明するための図である。 道路情報生成部が生成する道路情報を説明するための図である。 実施の形態１に係る逆走判定装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１における逆走可能性の算出処理を示すフローチャートである。 実施の形態１の変形例に係る逆走判定装置の構成を示す図である。 実施の形態２における逆走可能性の算出処理を示すフローチャートである。 実施の形態２の変形例に係る逆走判定装置の構成を示す図である。 実施の形態３に係る逆走判定装置の構成を示す図である。 逆走判定装置のハードウェア構成例を示す図である。 逆走判定装置のハードウェア構成例を示す図である。

＜実施の形態１＞
図１は、実施の形態１に係る逆走判定装置１０の構成を示す図である。実施の形態１では、逆走判定装置１０は車両に搭載されているものとし、以下、逆走判定装置１０が搭載された車両を「自車両」という。ただし、逆走判定装置１０は自車両に常設される必要はなく、例えば携帯電話やスマートフォン、ＰＮＤ（Portable Navigation Device）など、車両に持ち込み可能な携帯型の装置上に実現されていてもよい。また、逆走判定装置１０の一部が、自車両の外部に設置され逆走判定装置１０と通信可能なサーバ上に実現されていてもよい。

図１のように、逆走判定装置１０は、自車両に搭載された周辺監視センサ２１に接続されている。周辺監視センサ２１は、例えば、自車両の周辺の地物の位置や形状を検出するセンサであり、例えば、カメラやＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）と呼ばれるレーザー照射機、もしくはそれらの組み合わせによって構成される。なお、周辺監視センサ２１が検出する地物の位置は、自車両に対する相対位置であり、自車両からの距離や方向の情報が含まれる。また、周辺監視センサ２１が検出する地物は、他車両や障害物（ガードレール、縁石、側溝など）のような立体的なものだけでなく、路面に描かれた路面標示（車線区画線、進行方向標示など）や路肩のような平面的なものも含まれる。

図１のように、逆走判定装置１０は、道路情報生成部１１および走行状態情報算出部１２、逆走判定部１３を備えている。

道路情報生成部１１は、自車両の周辺監視センサ２１が取得した情報である周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路の情報である道路情報を生成する。道路情報には、少なくとも、自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報が含まれる。

ここで、周辺監視センサ２１としてのカメラにより図２のような自車両前方の画像が撮影され、道路情報生成部１１により図３のような道路情報が生成されるものと仮定し、道路情報の生成手法を説明する。例えば、道路情報における車線（図３のＬ１～Ｌ４）の情報は、平行する２本の車線区画線５１の間の領域を抽出することによって生成できる。車線の正規進行方向（図３のＤ１～Ｄ４）の情報は、当該車線の路面に描かれた進行方向標示５２（矢印型の路面標示）や、当該車線を走行している他車両５３の進行方向に基づいて生成することができる。

道路情報生成部１１は、道路の中央線としての車線区画線５１の種類（例えば、追い越しのためのはみ出し通行禁止を表す区画線）もしくは中央分離帯の存在などから、明らかに自車両が対面通行の道路を走行中であると認識できる場合には、その認識結果を用いて各車線の正規進行方向を判断してもよい。すなわち、道路情報生成部１１は、車線の位置が中央線または中央分離帯よりも左側か右側かによって、各車線の正規進行方向を判断してもよい。

道路情報には、さらに、道路の幅や、車線の数、車線の幅、車線の中心線の位置の情報などが含まれていてもよい。例えば、車線の幅（図３のＷ１～Ｗ４）は、車線を挟む２本の車線区画線５１の間の最短距離として定義できる。車線の中心線（図３のＣ１～Ｃ４）は、車線を挟む２本の車線区画線５１からの距離が等しい点の集合として定義できる。車線の数は、検出された車線の中心線の本数として定義できる。ここで、本実施の形態では、自車両が走行中の道路の幅（図３のＷＷ１）は、正規進行方向が同じ車線をまとめた範囲の幅（図３のＷ１＋Ｗ２）として定義する。つまり、自車両が走行中の道路の幅（図３のＷＷ１）には、対向車線の幅（図３のＷ３，Ｗ４）は含まれない。

道路情報生成部１１は、道路情報の生成を一定周期（例えば３０ｆｐｓ）で繰り返し、新たに生成した道路情報で過去に生成した道路情報を更新、もしくは、新たに生成した道路情報を過去に生成した道路情報に追加する。また、更新または追加が行われてから一定時間（例えば５秒）経過した道路情報は、更新または追加された時刻が古いものから消去される。

走行状態情報算出部１２は、周辺監視センサ２１から取得した周辺情報に基づき、自車両の走行状態の情報である走行状態情報を算出する。走行状態情報には、少なくとも、自車両が走行中の道路における自車両の位置および自車両の進行方向の情報が含まれる。例えば、走行状態情報算出部１２は、自車両が停止したときの位置および進行方向を自車両の初期位置および初期進行方向として取得し、自車両が走行している間、周辺情報から抽出される特徴点の位置の変化に基づき、自車両の位置の変化量および進行方向の変化量を一定周期で算出し、それを自車両の初期位置および初期進行方向に積算することで、自車両の現在の位置と進行方向を算出する。

逆走判定部１３は、道路情報生成部１１が生成した道路情報と、走行状態情報算出部１２が算出した自車両の走行状態情報とに基づいて、自車両の逆走可能性Ｐ１を算出する。また、逆走判定部１３は、算出した逆走可能性Ｐ１の値に基づいて、自車両が逆走しているか否かを判定し、その判定結果を出力する。車両の「逆走」とは、車両が道路または車線の正規進行方向に逆らって走行するこという。また、以下の説明において、車両が正規進行方向に沿って走行することを「順走」ということもある。

逆走判定部１３は、道路情報に含まれる各車線の位置と走行状態情報に含まれる自車両の位置とから自車両が走行中の車線を判断することで、走行状態情報が表す自車両の位置を道路情報が表す車線上にマッピングする。先に述べたように、道路情報には、少なくとも、自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報が含まれていればよいが、さらに、各車線の幅および中心線の位置の情報などが含まれていてもよい。その場合、逆走判定部１３が、各車線の幅および中心線の位置の情報などを加味して自車両が走行中の車線を判断することで、自車両が走行中の車線の判断精度（つまりマッピングの精度）を向上させることができる。

また、逆走判定部１３は、道路情報に含まれる当該車線の正規進行方向と走行状態情報に含まれる自車両の進行方向との差（以下「方位差Ｙ」という）を算出し、方位差Ｙに基づいて逆走可能性Ｐ１を算出する。

本実施の形態において、逆走判定部１３は、方位差Ｙが９０度未満のときは、逆走可能性Ｐ１を０と算出する。また、逆走判定部１３は、方位差Ｙが９０度のとき、すなわち、自車両の進行方向が正規進行方向に直交しているときの逆走可能性Ｐ１を０．５とする。そして、方位差Ｙが９０度より大きい場合は、方位差Ｙが１８０度すなわち自車両が走行中の進行方向と正規進行方向とが正反対のときに逆走可能性Ｐ１が１．０になるように、方位差Ｙが大きくなるほど逆走可能性Ｐ１を増加させる。なお、方位差Ｙが１８０度のときに逆走可能性Ｐ１が１．０になるという条件を満たせば、方位差Ｙが９０度より大きいときにおける、方位差Ｙの増加量に対する逆走可能性Ｐ１の増加量の割合は、固定値であっても、方位差Ｙに応じて変動する値であってもよい。

逆走可能性Ｐ１の算出方法はこれに限られず、例えば、逆走判定部１３が、自車両が走行中の車線の正規進行方向のベクトルと自車両の進行方向のベクトルとの内積に基づいて、逆走可能性Ｐ１を算出してもよい。

また、逆走判定部１３は、算出した逆走可能性Ｐ１の値が、予め定められた閾値（例えば０．７）を超えた場合に、自車両が逆走していると判定する。自車両が逆走しているか否かの判定結果は、逆走判定装置１０から出力され、例えば、自車両が逆走していると判定されたときに運転者に警告する警告装置や、自車両が逆走していると判定されたときに自車両を安全な場所に停止させる運転支援装置などで利用される。

ところで、逆走可能性Ｐ１は、自車両が走行中の車線の正規進行方向と自車両の進行方向との差である方位差Ｙに基づいて算出されるため、自車両が走行中の車線の正規進行方向の信頼度を、逆走可能性Ｐ１の信頼度Ｎ１と見なすことができる。本実施の形態では、道路情報生成部１１が、自車両が走行中の車線において向きを認識できた進行方向標示の数と進行方向を認識できた他車両の数との和を、自車両が走行中の車線の正規進行方向の信頼度、すなわち逆走可能性Ｐ１の信頼度Ｎ１と見なすことができる。

このように、実施の形態１に係る逆走判定装置１０によれば、衛星測位や地図情報が用いられることなく、自車両の逆走可能性Ｐ１が算出される。よって、逆走可能性Ｐ１の算出精度が、衛星測位の精度や地図情報の精度に依存せず、自車両が逆走しているか否かを安定して高精度に判定することが可能である。

図４は、実施の形態１に係る逆走判定装置１０の動作を示すフローチャートである。以下、図４を参照しつつ、逆走判定装置１０の動作を説明する。

逆走判定装置１０が動作を開始すると、まず、道路情報生成部１１が、自車両の周辺監視センサ２１から取得した周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路の情報である道路情報を生成する（ステップＳ１０１）。道路情報には、少なくとも、自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報が含まれる。

次に、走行状態情報算出部１２が、周辺情報に基づき、自車両の走行状態の情報である走行状態情報を算出する（ステップＳ１０２）。走行状態情報には、少なくとも、自車両が走行中の道路における自車両の位置および自車両の進行方向の情報が含まれる。

続いて、逆走判定部１３が、道路情報生成部１１が生成した道路情報と、走行状態情報算出部１２が算出した自車両の走行状態情報とに基づいて、自車両の逆走可能性Ｐ１を算出する（ステップＳ１０３）。

ステップＳ１０３では、逆走判定部１３により、図５に示す処理が行われる。すなわち、逆走判定部１３は、道路情報に含まれる各車線の位置と走行状態情報に含まれる自車両の位置とから自車両が走行中の車線を判断し、当該車線の正規進行方向と自車両の進行方向との方位差Ｙを算出する（ステップＳ２０１）。このとき、方位差Ｙが９０度以上であれば（ステップＳ２０２でＹＥＳ）、逆走判定部１３は、方位差Ｙに基づいて逆走可能性Ｐ１を算出する（ステップＳ２０３）。一方、方位差Ｙが９０度未満であれば（ステップＳ２０２でＮＯ）、逆走判定部１３は、逆走可能性Ｐ１を０と算出する（ステップＳ２０４）。

図４に戻り、逆走判定部１３は、ステップＳ１０３で算出された逆走可能性Ｐ１の値が、予め定められた閾値（例えば０．７）以下か否かを確認する（ステップＳ１０４）。逆走可能性Ｐ１の値が閾値以下であれば（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、逆走判定部１３は、自車両が順走していると判定する（ステップＳ１０５）。また、逆走可能性Ｐ１の値が閾値よりも大きければ（ステップＳ１０４でＮＯ）、逆走判定部１３は、自車両が逆走していると判定する（ステップＳ１０６）。

逆走判定部１３による判定結果は外部へ出力され（ステップＳ１０７）、その後、ステップＳ１０１へ戻る。逆走判定装置１０は以上の動作を繰り返し実行する。

［変形例１］
図６は、実施の形態１に係る逆走判定装置１０の変形例を示す図である。図６の構成は、図１に対し、逆走判定装置１０の外部に車両挙動センサ２２を接続させ、逆走判定装置１０内に挙動情報取得部１４を設けたものである。

車両挙動センサ２２は、自車両の挙動を検出するためのセンサであり、例えば、速度センサ、加速度センサ、方位センサなどである。挙動情報取得部１４は、車両挙動センサ２２が取得した自車両の挙動の情報である挙動情報を取得する。

本変形例では、走行状態情報算出部１２は、周辺監視センサ２１が取得した周辺情報から自車両の位置の変化量および進行方向の変化量を算出できない場合（自車両の現在の位置および進行方向を周辺情報から算出できない場合）に、挙動情報取得部１４が取得した挙動情報から自車両の位置の変化量および進行方向の変化量を算出することで、自車両の現在の位置および進行方向を算出する。

また、逆走判定部１３は、周辺監視センサ２１が取得した周辺情報から自車両の位置の変化量および進行方向の変化量を算出できる場合でも、それらの情報を補正する目的で、挙動情報取得部１４が取得した挙動情報を用いてもよい。

本変形例によれば、周辺監視センサ２１が取得した周辺情報から自車両の位置の変化量および進行方向の変化量を算出できない場合でも、走行状態情報算出部１２が、自車両の現在の位置および進行方向を算出できるため、逆走判定部１３は自車両の逆走可能性の算出を継続して行うことができる。

＜実施の形態２＞
実施の形態２では、逆走判定部１３が、衛星測位や地図情報を用いない別の方法により、車両の逆走可能性Ｐ２を算出する例を示す。実施の形態２に係る逆走判定装置１０の構成および基本動作は、図１および図４と同じであるため、ここでは逆走判定部１３が逆走可能性Ｐ２を算出する方法のみを説明する。

例えば、自車両が最も対向車線寄りの車線から対向車線側へ旋回して、進行方向が逆になった場合、その旋回は対向車線への正常なＵターンと考えられる。しかし、自車両が最も対向車線寄りでない車線から旋回して進行方向が逆になった場合や、自車両が対向車線とは逆側へ旋回して進行方向が逆になった場合には、自車両が逆走する可能性が高いと考えられる。

そこで実施の形態２の逆走判定部１３は、自車両が旋回する前に走行していた車線と、自車両の旋回方向および旋回半径と、自車両が旋回を開始してからの進行方向の変化量（以下、単に「進行方向の変化量」という）とに基づいて、逆走可能性Ｐ２を算出する。自車両の旋回方向および旋回半径は、走行状態情報算出部１２が算出する走行状態情報に含まれる自車両の位置および進行方向に基づいて算出可能である。

具体的には、逆走判定部１３は、自車両が対向車線とは逆側へ旋回した場合、または、自車両が最も対向車線寄りでない車線から旋回した場合に該当し、且つ、自車両の旋回半径が予め定められた閾値以下である場合には、自車両が逆走する可能性があると判断し、自車両の進行方向の変化量に応じて逆走可能性Ｐ２を算出する。

本実施の形態では、旋回半径の閾値を、自車両が走行中の道路の幅の半分とする。ただし、当該閾値の設定方法は任意の方法でよく、例えば、自車両の旋回方向側にあり、その正規進行方向が自車両の走行中の車線と同じ車線のうち自車両から最も遠い車線と、自車両が走行中の車線との間の距離の半分を、旋回半径の閾値としてもよい。

また、逆走可能性Ｐ２は、一定角度θ（例えば１２０度～１８０度の固定値）に対する自車両の進行方向の変化量の割合と定義する。例えば、一定角度θを１８０度とすると、自車両が進行方向の変化量が９０度のとき、逆走可能性Ｐ２は０．５となる。あるいは、逆走可能性Ｐ２は、自車両が旋回を開始した時点の旋回半径Ｒから算出される自車両が一定角度θだけ旋回するために必要な走行距離（２πＲ・θ／３６０）に対する、自車両が旋回を開始してからの走行距離の割合と定義してもよい。

実施の形態２の逆走判定装置１０では、図４に示した動作フローのステップＳ１０３において、逆走判定部１３が図７に示す処理を行う。

まず、逆走判定部１３は、走行状態情報算出部１２が算出した走行状態情報に含まれる自車両の位置および進行方向に基づいて、自車両の旋回方向および旋回半径を算出する（ステップＳ３０１）。このとき、自車両の旋回方向が対向車線とは逆側の方向であり（ステップＳ３０２でＮＯ）、且つ、自車両の旋回半径が予め定められた閾値（自車両が走行中の道路の幅の半分）以下であれば（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、逆走判定部１３は、自車両が逆走する可能性があると判断し、自車両の進行方向の変化量に基づいて逆走可能性Ｐ２を算出する（ステップＳ３０４）。

また、自車両の旋回方向が対向車線側の方向であっても（ステップＳ３０２でＹＥＳ）、自車両が旋回する前に最も対向車線寄りの車線を走行していなければ（ステップＳ３０６でＮＯ）、その場合も、逆走判定部１３は、自車両が逆走する可能性があると判断し、自車両の進行方向の変化量に基づいて逆走可能性Ｐ２を算出する（ステップＳ３０４）。

しかし、自車両の旋回方向が対向車線側の方向であり（ステップＳ３０２でＹＥＳ）、且つ、自車両が旋回する前に最も対向車線寄りの車線を走行していれば（ステップＳ３０６でＹＥＳ）、逆走判定部１３は、自車両が正常なＵターンを行ったと判断し、逆走可能性Ｐ２を０と算出する（ステップＳ３０５）。

ところで、逆走可能性Ｐ２は、自車両の旋回半径が道路の幅の半分以下かどうかに基づいて算出されるため、道路幅の信頼度は、逆走可能性Ｐ２の信頼度Ｎ２と見なすことができる。本実施の形態では、道路情報生成部１１において道路縁が検出されたか否かを示す道路縁検出係数を、道路幅の信頼度Ｎ２と見なす。道路縁検出係数は、道路情報生成部１１が自車両の走行中の道路の道路縁を検出したときに１、道路縁を検出しなかったとき（もともと道路縁を示す路肩などが存在しない場合など）に０．５の値をとるものとする。

実施の形態２に係る逆走判定装置１０によれば、衛星測位や地図情報が用いられることなく、自車両の逆走可能性Ｐ２が算出される。よって、逆走可能性Ｐ２の算出精度が、衛星測位の精度や地図情報の精度に依存せず、自車両が逆走しているか否かを安定して高精度に判定することが可能である。

［変形例１］
図８は、実施の形態２に係る逆走判定装置１０の変形例を示す図である。図８の構成は、図１に対し、図６と同様に、逆走判定装置１０の外部に車両挙動センサ２２を接続させ、逆走判定装置１０内に挙動情報取得部１４を設けたものである。ただし、図６とは異なり、車両挙動センサ２２が取得した挙動情報は、逆走判定部１３に提供される。

車両挙動センサ２２は、自車両の挙動を検出するためのセンサであり、例えば、速度センサ、加速度センサ、方位センサなどである。挙動情報取得部１４は、車両挙動センサ２２が取得した自車両の挙動の情報である挙動情報を取得する。

本変形例では、逆走判定部１３は、走行状態情報から自車両の旋回方向および旋回半径を算出できない場合には、挙動情報取得部１４が取得した挙動情報から自車両の旋回方向および旋回半径を算出する。同様に、逆走判定部１３は、走行状態情報から自車両の進行方向の変化量を算出できない場合には、挙動情報取得部１４が取得した挙動情報から自車両の進行方向の変化量を算出する。

また、逆走判定部１３は、走行状態情報から自車両の旋回方向および旋回半径ならびに自車両の進行方向の変化量を算出できている場合でも、それらの情報を補正する目的で、挙動情報取得部１４が取得した挙動情報を用いてもよい。

本変形例によれば、走行状態情報から自車両の旋回方向および旋回半径を算出できない場合でも、逆走判定部１３は、それらを挙動情報から算出することができるため、自車両の逆走可能性の算出を継続して行うことができる。

［変形例２］
実施の形態１と実施の形態２とは組み合わせ可能である。例えば、逆走判定部１３が、第１の逆走可能性として実施の形態１の逆走可能性Ｐ１を算出し、第２の逆走可能性として実施の形態２の逆走可能性Ｐ２を算出し、第１の逆走可能性Ｐ１と第２の逆走可能性Ｐ２との加重平均を、最終的な自車両の逆走可能性Ｐｒ１として算出してもよい。

また、加重平均における第１の逆走可能性Ｐ１および第２の逆走可能性Ｐ２の重み付けは、第１の逆走可能性Ｐ１の信頼度Ｎ１および第２の逆走可能性Ｐ２の信頼度Ｎ２に基づいて設定するとよい。具体的には、逆走判定部１３は、自車両の逆走可能性Ｐｒ１を、第１の逆走可能性Ｐ１およびその信頼度Ｎ１と、第２の逆走可能性Ｐ２およびその信頼度Ｎ２とに基づいて、次の式（１）を用いて算出するとよい。
Ｐｒ１＝Ｐ１×Ｎ１／（Ｎ１＋Ｎ２）＋Ｐ２×Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２） ・・・（１）

本変形例によれば、車両の逆走可能性の算出精度をより高く保つことができる。

＜実施の形態３＞
図９は、実施の形態３に係る逆走判定装置１０の構成を示す図である。図９の構成は、図１に対し、逆走判定装置１０の外部に衛星測位部２３および地図情報記憶部２４を接続させ、逆走判定装置１０内に位置情報取得部１５および地図情報取得部１６を設けたものである。

衛星測位部２３は、ＧＰＳなどを用いた衛星測位によって自車両の位置（絶対位置）を測定する手段である。地図情報記憶部２４は、地図情報を記憶した記憶媒体である。地図情報記憶部２４に記憶された地図情報には、道路上の各車線の位置（または車線区画線の位置）および各車線の正規進行方向の情報が含まれている。地図情報記憶部２４は自車両の外部に設置され、通信により逆走判定装置１０に地図情報を提供するサーバでもよい。

位置情報取得部１５は、衛星測位部２３が衛星測位で測定した自車両の位置と、その衛星測位の精度の情報を取得する。衛星測位の精度の情報としては、例えばＤＯＰ（Dilution Of Precision）がある。ＤＯＰは、衛星の配置状態を指標化したものであり、その値が小さいほど測位精度が高い傾向を示す。地図情報取得部１６は、地図情報記憶部２４から自車両の位置周辺の地図情報を取得する。

実施の形態３において、逆走判定部１３は、衛星測位の精度が予め定められた閾値以下のとき（例えばＤＯＰが３以上のとき）には、実施の形態１と同様の方法で自車両の逆走可能性Ｐ１を算出し、衛星測位の精度が閾値よりも高いとき（例えばＤＯＰが３未満のとき）には、位置情報取得部１５が取得した自車両の位置と地図情報取得部１６が取得した地図情報とに基づいて自車両の逆走可能性Ｐ３を算出する。そして、逆走判定部１３は、算出した逆走可能性Ｐ１またはＰ３の値に基づいて自車両が逆走しているか否かを判定する。

ただし、自車両が走行していると周囲の影響で衛星測位の精度が不安定になりやすいため、逆走判定部１３は、衛星測位の精度が閾値よりも高い状態が一定時間（例えば１０秒）以上継続したことを条件に、位置情報取得部１５が取得した自車両の位置と地図情報取得部１６が取得した地図情報とに基づいて自車両の逆走可能性Ｐ３を算出するようにしてもよい。

位置情報取得部１５が取得した自車両の位置（絶対位置）と地図情報取得部１６が取得した地図情報とに基づいて自車両の逆走可能性Ｐ３を算出する方法は、基本的に実施の形態１の逆走可能性Ｐ１と同じ方法でよい。すなわち、逆走判定部１３は、地図情報に含まれる各車線の位置と自車両の絶対位置とから自車両が走行中の車線を判断することで、自車両の位置を地図情報が表す車線上にマッピングする。そして、逆走判定部１３は、地図情報に含まれる当該車線の正規進行方向と自車両の位置変化から分かる自車両の進行方向との差（方位差Ｙ）を算出し、その方位差Ｙに基づいて逆走可能性Ｐ３を算出する。

実施の形態１の逆走可能性Ｐ１と同様に、逆走可能性Ｐ３も、方位差Ｙが９０度未満のときは０、方位差Ｙが９０度のときは０．５、方位差Ｙが９０度より大きいときは方位差Ｙが大きくなるほど大きくなり、方位差Ｙが１８０度のときに１．０となるように算出されるとよい。

実施の形態３によれば、逆走判定装置１０は、衛星測位の精度が高いときは衛星測位で測定した自車両の位置と地図情報とに基づき自車両の逆走可能性Ｐ３を算出し、衛星測位の精度が低いときは周辺監視センサ２１が取得した情報に基づいて自車両の逆走可能性Ｐ１を算出することができるため、逆走可能性の判定精度を高く保つことができる。また、実施の形態３は、実施の形態１の変形例１にも適用可能であることは明らかである。

［変形例１］
実施の形態３は、実施の形態２にも適用可能である。すなわち、逆走判定部１３は、衛星測位の精度が予め定められた閾値以下のときには、実施の形態２と同様の方法で自車両の逆走可能性Ｐ２を算出し、衛星測位の精度が閾値よりも高いときには、位置情報取得部１５が取得した自車両の位置の変化から自車両の進行方向および旋回半径を算出し、自車両が旋回する前に走行していた車線と自車両の旋回半径と自車両の進行方向の変化量とに基づいて逆走可能性Ｐ４を算出してもよい。

この場合、逆走可能性Ｐ４の算出方法は、実施の形態２の逆走可能性Ｐ２の算出方法と同様でよい。すなわち、逆走可能性Ｐ４は、一定角度θ（例えば１２０度～１８０度の固定値）に対する自車両の進行方向の変化量の割合と定義される。

実施の形態３は、実施の形態２の変形例１にも適用可能であることは明らかである。

［変形例２］
実施の形態３は、実施の形態１と実施の形態２との組み合わせ（実施の形態２の変形例２）にも適用可能である。すなわち、逆走判定部１３は、衛星測位の精度が予め定められた閾値以下のときには、上記の式（１）を用いて逆走可能性Ｐｒ１を算出し、衛星測位の精度が閾値よりも高いときには、第１の逆走可能性として上記の逆走可能性Ｐ３を算出するとともに、第２の逆走可能性として上記の逆走可能性Ｐ４を算出し、第１の逆走可能性Ｐ３と第２の逆走可能性Ｐ４との加重平均を、最終的な自車両の逆走可能性Ｐｒ２として算出してもよい。

加重平均における第１の逆走可能性Ｐ３および第２の逆走可能性Ｐ４の重み付けは、第１の逆走可能性Ｐ３の信頼度Ｎ３および第２の逆走可能性Ｐ４の信頼度Ｎ４に基づいて設定するとよい。具体的には、逆走判定部１３は、自車両の逆走可能性Ｐｒ２を、第１の逆走可能性Ｐ３およびその信頼度Ｎ３と、第２の逆走可能性Ｐ４およびその信頼度Ｎ４とに基づいて、次の式（２）を用いて算出するとよい。
Ｐｒ２＝Ｐ３×Ｎ３／（Ｎ３＋Ｎ４）＋Ｐ４×Ｎ４／（Ｎ３＋Ｎ４） ・・・（２）

なお、各車線の正規進行方向および道路幅の情報は、地図情報から取得できるため、自車両が走行中の車線の正規進行方向の信頼度に相当する信頼度Ｎ３、ならびに、道路幅の信頼度に相当する信頼度Ｎ４は、それぞれ１でよい。

本変形例によれば、車両の逆走可能性の算出精度をより高く保つことができる。

＜ハードウェア構成例＞
図１０および図１１は、それぞれ逆走判定装置１０のハードウェア構成の例を示す図である。図１に示した逆走判定装置１０の構成要素の各機能は、例えば図１０に示す処理回路４０により実現される。すなわち、逆走判定装置１０は、自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成し、周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路における自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出し、道路情報および走行状態情報に基づいて自車両の逆走可能性を算出し、逆走可能性の値に基づいて自車両が逆走しているか否かを判定するための処理回路４０を備える。処理回路４０は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサ（中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）とも呼ばれる）を用いて構成されていてもよい。

処理回路４０が専用のハードウェアである場合、処理回路４０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。逆走判定装置１０の構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されてもよいし、それらの機能がまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。

図１１は、処理回路４０がプログラムを実行するプロセッサ４１を用いて構成されている場合における逆走判定装置１０のハードウェア構成の例を示している。この場合、逆走判定装置１０の構成要素の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせ）により実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ４２に格納される。プロセッサ４１は、メモリ４２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り、各部の機能を実現する。すなわち、逆走判定装置１０は、プロセッサ４１により実行されるときに、自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成する処理と、周辺情報に基づき、自車両が走行中の道路における自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出する処理と、道路情報および走行状態情報に基づいて自車両の逆走可能性を算出し、逆走可能性の値に基づいて自車両が逆走しているか否かを判定する処理と、が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ４２を備える。換言すれば、このプログラムは、逆走判定装置１０の構成要素の動作の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

ここで、メモリ４２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。

以上、逆走判定装置１０の構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、逆走判定装置１０の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路４０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ４１としての処理回路４０がメモリ４２に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。

以上のように、逆走判定装置１０は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

なお、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

上記した説明は、すべての態様において、例示であって、例示されていない無数の変形例が想定され得るものと解される。

１０ 逆走判定装置、１１ 道路情報生成部、１２ 走行状態情報算出部、１３ 逆走判定部、１４ 挙動情報取得部、１５ 位置情報取得部、１６ 地図情報取得部、２１ 周辺監視センサ、２２ 車両挙動センサ、２３ 衛星測位部、２４ 地図情報記憶部、４０ 処理回路、４１ プロセッサ、４２ メモリ。

Claims (15)

1. 自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成する道路情報生成部と、
   前記周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路における前記自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出する走行状態情報算出部と、
   前記道路情報および前記走行状態情報に基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定する逆走判定部と、
   を備え、
   前記逆走判定部は、前記道路情報に含まれる各車線の位置と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置とから前記自車両が走行中の車線を判断し、前記道路情報に含まれる前記自車両が走行中の車線の正規進行方向と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の進行方向との差に基づいて前記逆走可能性を算出する、
   逆走判定装置。
2. 前記走行状態情報算出部は、前記周辺情報から前記自車両の位置および進行方向を算出できない場合には、前記自車両の車両挙動センサが取得した情報である挙動情報から前記自車両の位置および進行方向を算出する、
   請求項１に記載の逆走判定装置。
3. 自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成する道路情報生成部と、
   前記周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路における前記自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出する走行状態情報算出部と、
   前記道路情報および前記走行状態情報に基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定する逆走判定部と、
   を備え、
   前記逆走判定部は、前記道路情報に含まれる各車線の位置と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置とから前記自車両が走行中の車線を判断し、前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置および進行方向から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出し、対向車線のある道路において、前記自車両が対向車線とは逆側へ旋回した場合、または、前記自車両が最も対向車線寄りでない車線から旋回し、且つ、前記自車両の旋回半径が予め定められた閾値以下である場合に、前記自車両が逆走する可能性があると判断し、前記自車両が旋回を開始してからの前記自車両の進行方向の変化量に基づいて前記逆走可能性を算出する、
   逆走判定装置。
4. 前記逆走判定部は、前記走行状態情報から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出できない場合には、前記自車両の車両挙動センサが取得した情報である挙動情報から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出する、
   請求項３に記載の逆走判定装置。
5. 前記逆走判定部は、前記走行状態情報から前記自車両の進行方向の変化量を算出できない場合には、前記自車両の車両挙動センサが取得した情報である挙動情報から前記自車両の進行方向の変化量を算出する、
   請求項３に記載の逆走判定装置。
6. 自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成する道路情報生成部と、
   前記周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路における前記自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出する走行状態情報算出部と、
   前記道路情報および前記走行状態情報に基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定する逆走判定部と、
   を備え、
   前記逆走判定部は、前記自車両が走行中の車線の正規進行方向と前記自車両の進行方向との差に基づいて第１の逆走可能性を算出し、前記走行状態情報から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出し、前記自車両が旋回する前に走行していた車線と前記自車両の旋回方向および旋回半径と前記自車両の進行方向の変化量とに基づいて第２の逆走可能性を算出し、前記第１の逆走可能性と前記第２の逆走可能性との加重平均を前記逆走可能性として算出する、
   逆走判定装置。
7. 前記加重平均における前記第１の逆走可能性および前記第２の逆走可能性の重み付けは、前記第１の逆走可能性の信頼度および前記第２の逆走可能性の信頼度に基づいて設定される、
   請求項６に記載の逆走判定装置。
8. 前記逆走判定部は、前記走行状態情報から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出できない場合には、前記自車両の車両挙動センサが取得した情報である挙動情報から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出する、
   請求項６に記載の逆走判定装置。
9. 前記逆走判定部は、前記走行状態情報から前記自車両の進行方向の変化量を算出できない場合には、前記自車両の車両挙動センサが取得した情報である挙動情報から前記自車両の進行方向の変化量を算出する、
   請求項６に記載の逆走判定装置。
10. 衛星測位で測定された前記自車両の位置および前記衛星測位の精度の情報を取得する位置情報取得部と、
    地図情報を取得する地図情報取得部と、
    をさらに備え、
    前記衛星測位の精度が予め定められた閾値より高い場合には、前記逆走判定部は、前記衛星測位で測定された前記自車両の位置と前記地図情報とに基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定する、
    請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の逆走判定装置。
11. 前記逆走判定部は、前記逆走可能性が予め定められた閾値を超えると前記自車両が逆走していると判定する、
    請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の逆走判定装置。
12. 前記道路情報には、さらに、各車線の幅および中心線の位置の情報が含まれる、
    請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の逆走判定装置。
13. 逆走判定装置の道路情報生成部が、自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成し、
    前記逆走判定装置の走行状態情報算出部が、前記周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路における前記自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出し、
    前記逆走判定装置の逆走判定部が、前記道路情報および前記走行状態情報に基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定し、
    前記逆走判定部は、前記道路情報に含まれる各車線の位置と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置とから前記自車両が走行中の車線を判断し、前記道路情報に含まれる前記自車両が走行中の車線の正規進行方向と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の進行方向との差に基づいて前記逆走可能性を算出する、
    逆走判定方法。
14. 逆走判定装置の道路情報生成部が、自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成し、
    前記逆走判定装置の走行状態情報算出部が、前記周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路における前記自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出し、
    前記逆走判定装置の逆走判定部が、前記道路情報および前記走行状態情報に基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定し、
    前記逆走判定部は、前記道路情報に含まれる各車線の位置と前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置とから前記自車両が走行中の車線を判断し、前記走行状態情報に含まれる前記自車両の位置および進行方向から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出し、対向車線のある道路において、前記自車両が対向車線とは逆側へ旋回した場合、または、前記自車両が最も対向車線寄りでない車線から旋回し、且つ、前記自車両の旋回半径が予め定められた閾値以下である場合に、前記自車両が逆走する可能性があると判断し、前記自車両が旋回を開始してからの前記自車両の進行方向の変化量に基づいて前記逆走可能性を算出する、
    逆走判定方法。
15. 逆走判定装置の道路情報生成部が、自車両の周辺監視センサが取得した周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路の各車線の位置および正規進行方向の情報を含む道路情報を生成し、
    前記逆走判定装置の走行状態情報算出部が、前記周辺情報に基づき、前記自車両が走行中の道路における前記自車両の位置および進行方向の情報を含む走行状態情報を算出し、
    前記逆走判定装置の逆走判定部が、前記道路情報および前記走行状態情報に基づいて前記自車両の逆走可能性を算出し、前記逆走可能性の値に基づいて前記自車両が逆走しているか否かを判定し、
    前記逆走判定部は、前記自車両が走行中の車線の正規進行方向と前記自車両の進行方向との差に基づいて第１の逆走可能性を算出し、前記走行状態情報から前記自車両の旋回方向および旋回半径を算出し、前記自車両が旋回する前に走行していた車線と前記自車両の旋回方向および旋回半径と前記自車両の進行方向の変化量とに基づいて第２の逆走可能性を算出し、前記第１の逆走可能性と前記第２の逆走可能性との加重平均を前記逆走可能性として算出する、
    逆走判定方法。

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