JP7486556B2 - 区画線認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両が走行する道路の区画線を認識する区画線認識装置に関する。

この種の装置として、ライダから照射するレーザ光の照射角度を、高さ方向と平行する第１軸および水平方向と平行する第２軸を中心にそれぞれ変化させてスキャンを行い、各検出点の位置情報に基づいて道路端の縁石を検出する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２０２０－１４９０７９号公報

上記装置では、スキャンにより取得される検出点が多く、各検出点に基づいた位置情報を取得するための処理の負担が大きい。

本発明の一態様である区画線認識装置は、自車両の周囲に電磁波を照射して周囲の外界状況を時系列に検出する車載検出器と、車載検出器で検出された情報に基づいて、自車両が走行する道路の路面情報を取得する路面情報取得部と、を備える区画線認識装置であって、路面情報取得部は、道路上の異なる位置でそれぞれ、自車両から所定距離離れた道路上の第１領域の区画線を示す情報を認識する認識部と、認識部で認識した区画線を示す情報を、自車両の進行方向および走行速度に基づいてマッピングするマッピング部と、を含む。路面情報取得部は、さらに、自車両の走行速度に基づいて所定距離を算出し、自車両から進行方向に所定距離離れた道路上で道路と交差するとともに、走行速度に基づく奥行幅を有して道路幅方向に長い帯状領域を、第１領域として画定する画定部を含む。

本発明によれば、処理負荷を低減しつつ、区画線を精度よく認識できる。

車両が道路を走行する様子を示す図。 図１Ａの地点の点群データの一例を示す図。 車両制御装置の要部構成を概略的に示すブロック図。 ライダの検出領域を説明する図。 ライダの検出領域を説明する図。 図３Ｂの視点で見た検出領域を抜粋した図。 図４Ａの第１領域を二次元マップ上に示した図。 ライダの投光角度を説明する模式図。 第２領域および第３領域を説明する図。 図２のコントローラのＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャート。 図６のＳ１０の処理を説明するフローチャート。 図６のＳ２０の処理を説明するフローチャート。 図６のＳ３０の処理を説明するフローチャート。

以下に、図面を参照して発明の実施の形態について説明する。
発明の実施の形態に係る区画線認識装置は、自動運転機能を有する車両、すなわち自動運転車両に適用することができる。なお、本実施の形態に係る区画線認識装置が適用される車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。自車両は、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードでの走行だけでなく、ドライバの運転操作による手動運転モードでの走行も可能である。

自動運転車両は、自動運転モードでの走行（以下、自動走行または自律走行と呼ぶ）時、カメラやライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）等の車載検出器の検出データに基づき自車両の周囲の外界状況を認識する。自動運転車両は、その認識結果に基づいて、現時点から所定時間先の走行軌道（目標軌道）を生成し、目標軌道に沿って自車両が走行するように走行用アクチュエータを制御する。

図１Ａは、自動運転車両である自車両１０１が道路ＲＤを走行する様子を示す図である。図１Ｂは、自車両１０１に搭載されたライダにより得られた検出データ（計測点）の一例を示す図である。ライダによる計測点は、照射したレーザが物体の表面のある１点で反射して返ってくる点情報である。具体的な点情報としては、レーザ源から点までの距離、反射して返ってきたレーザの強度、点に位置する物体の相対速度、などである。また、図１Ｂに示すような複数の計測点で構成されたデータを、点群データと呼ぶ。図１Ｂには、図１Ａの地点に対応する点群データが示されている。自車両１０１は、図１Ｂに示すような点群データに基づいて車両周囲の外界状況、より具体的には道路構造および物体等（区画線を含む）を認識し、その認識結果に基づいて目標軌道を生成する。

ところで、車両周囲の外界状況を十分に認識する方法として、ライダ等の車載検出器から照射する電磁波の照射点の数を増やす（換言すると、電磁波の照射点密度を高めて点群データの密度を高くする）ことが考えられる。照射点をターゲット(Target)と呼んでもよい。一方で、照射点の数を増やすと、車載検出器を制御するための処理負荷が増えたり、車載検出器により得られる検出データ（点群データ）の容量が増大して点群データに対する処理負荷が増えたりするおそれがある。特に、図１Ｂに示すように、道路脇に物体（樹木の他、人や建物等）が多く存在する状況では、点群データの容量がさらに増大する。また、このような問題に対処しようとすると、レーザの数を増やす、などのように、装置の規模を増大させるおそれがある。そのため、これらの点を考慮して、実施の形態では以下のように区画線認識装置を構成する。

＜概要＞
実施の形態に係る区画線認識装置は、道路ＲＤを走行する自車両１０１のライダ５から自車両１０１の進行方向に照射光（電磁波の一種）を間欠的に照射し、道路ＲＤ上の異なる位置で離散的に点群データを取得する。ライダ５から照射する照射光の照射範囲は、前回の照射光に基づいてライダ５で取得された点群データと、今回の照射光に基づいてライダ５で取得される点群データとが、道路ＲＤの進行方向に切れ目なくつながるように、進行方向と交差する道路幅方向に長い帯状にする。
より具体的には、自車両１０１から自車両１０１の車速（走行速度）に基づく所定距離（後述する奥行距離に対応）離れた道路ＲＤ上の位置に、上述した道路幅方向に長い帯状の第１領域を照射範囲として設定するとともに、この第１領域に対して所定の照射点密度を設定する。そして、第１領域以外の他の領域に対する照射点密度を第１領域に対する照射点密度よりも低く設定する、または、他の領域に対する照射を止める等により、ライダ５から照射される照射点の総数を抑制する。つまり、点群データに基づいて認識する物体等（区画線を含む）の位置（自車両１０１からの距離）や大きさの認識精度を低下させることなく、ライダ５の照射点の数を低減することが可能になる。
このような区画線認識装置について、さらに詳細に説明する。

＜車両制御装置の構成＞
図２は、区画線認識装置を含む車両制御装置１００の要部構成を示すブロック図である。この車両制御装置１００は、コントローラ１０と、通信ユニット１と、測位ユニット２と、内部センサ群３と、カメラ４と、ライダ５と、走行用のアクチュエータＡＣとを有する。また、車両制御装置１００は、車両制御装置１００の一部を構成する区画線認識装置としての外界認識装置５０を有する。外界認識装置５０は、カメラ４やライダ５等の車載検出器の検出データに基づいて、車両周囲の外界状況（区画線を含む）を認識する。

通信ユニット１は、インターネット網や携帯電話網等に代表される無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報、走行履歴情報および交通情報等を定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。ネットワークには、公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域毎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。取得した地図情報は、記憶部１２に出力され、地図情報が更新される。測位ユニット（ＧＮＳＳユニット）２は、測位衛星から送信された測位用の信号を受信する測位センサを有する。測位衛星は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星等の人工衛星である。測位ユニット２は、測位センサが受信した測位情報を利用して、自車両１０１の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する。

内部センサ群３は、自車両１０１の走行状態を検出する複数のセンサ（内部センサ）の総称である。例えば内部センサ群３には、自車両１０１の車速を検出する車速センサ、自車両１０１の前後方向の加速度および左右方向の加速度（横加速度）をそれぞれ検出する加速度センサ、走行駆動源の回転数を検出する回転数センサ、自車両１０１の重心の鉛直軸回りの回転角速度を検出するヨーレートセンサ等が含まれる。手動運転モードでのドライバの運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングホイールの操作等を検出するセンサも内部センサ群３に含まれる。

カメラ４は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有して自車両１０１の周辺（前方、後方および側方）を撮像する。ライダ５は、自車両１０１の全方位の照射光に対する散乱光を受信して自車両１０１から周辺の物体までの距離、物体の位置、形状等を測定する。

アクチュエータＡＣは、自車両１０１の走行を制御するための走行用アクチュエータである。走行駆動源がエンジンである場合、アクチュエータＡＣには、エンジンのスロットルバルブの開度（スロットル開度）を調整するスロットル用アクチュエータが含まれる。走行駆動源が走行モータである場合、走行モータがアクチュエータＡＣに含まれる。自車両１０１の制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータと転舵装置を駆動する転舵用アクチュエータもアクチュエータＡＣに含まれる。

コントローラ１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。より具体的には、コントローラ１０は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算部１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部１２と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しない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。なお、エンジン制御用ＥＣＵ、走行モータ制御用ＥＣＵ、制動装置用ＥＣＵ等、機能の異なる複数のＥＣＵを別々に設けることができるが、図２では、便宜上、これらＥＣＵの集合としてコントローラ１０が示される。

記憶部１２には、高精度の詳細な地図情報（高精度地図情報と呼ぶ）が記憶される。高精度地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率等）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（走行レーン）数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報（車線の中央位置や車線位置の境界線の情報）、地図上の目印としてのランドマーク（信号機、標識、建物等）の位置情報、路面の凹凸等の路面プロファイルの情報が含まれる。また、記憶部１２には、後述する二次元マップ情報の他、各種制御のプログラム、プログラムで用いられる閾値等の情報、ライダ５等の車載検出器に対する設定情報（後述する照射点情報等）も記憶される。

演算部１１は、機能的構成として、認識部１１１と、画定部１１２と、設定部１１３と、マッピング部１１４と、走行制御部１１５とを有する。なお、図２に示すように、認識部１１１、画定部１１２、設定部１１３、およびマッピング部１１４は、区画線認識装置としての外界認識装置５０に含まれる。外界認識装置５０は、上述したように、カメラ４やライダ５等の車載検出器の検出データに基づいて車両周囲の外界状況（区画線を含む）を認識する。外界認識装置５０に含まれる認識部１１１、画定部１１２、設定部１１３、およびマッピング部１１４の詳細については後述する。

走行制御部１１５は、自動運転モードにおいて、外界認識装置５０で認識された車両周囲の外界状況に基づいて目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って自車両１０１が走行するようにアクチュエータＡＣを制御する。なお、手動運転モードでは、走行制御部１１５は、内部センサ群３により取得されたドライバからの走行指令（ステアリング操作等）に応じてアクチュエータＡＣを制御する。

＜ライダによる検出領域＞
区画線認識装置としての外界認識装置５０は、ライダ５に対して検出領域を設定する。図３Ａおよび図３Ｂは、進行方向の道路ＲＤ上の立体物等を検出する場合のライダ５の検出領域を説明する図である。実施の形態では、路面の凹凸、段差、うねり等を含む路面形状と、道路ＲＤ上に位置する立体物（道路ＲＤに関連する設備等（信号機、標識、溝、壁、柵、ガードレール等））と、道路ＲＤ上の物体（他車両および路面の障害物を含む）と、路面に設けられた区画線と、を含めて立体物等と呼ぶ。区画線は、白線（黄色等の色違いの線を含む）、縁石線、道路鋲等を含むものとし、レーンマーク(Lane mark)と呼んでもよい。また、立体物等のうちあらかじめ検出対象として設定されたものを検出対象と呼ぶ。ライダ５は、照射光に対する散乱光を受信するので、照射光の照射範囲として設定された第１領域が検出領域となる。つまり、実施の形態の第１領域は、照射範囲であり検出領域である。
図３Ａに示す領域ＲＳは、自車両１０１が図１Ａの道路ＲＤを走行中に、後述する認識部１１１により認識された道路セグメントである。実施の形態では、道路ＲＤの境界線ＲＬ、ＲＢで挟まれた道路ＲＤに対応する領域を道路セグメントと呼ぶ。

図３Ａに示す検出領域ＢＸは、自車両１０１から所定の奥行距離離れた道路ＲＤ上の地点に照射範囲として設定される第１領域に対応する。図３Ａの矢印線の長さは、奥行距離Ｌを表す。矢印線で示されるように、実施の形態では、ライダ５の設置位置から検出領域ＢＸの下辺中央までの距離を奥行距離と呼ぶことにする。奥行距離は、自車両１０１の車速に基づいて所定の長さに設定する。
検出領域ＢＸは、自動運転モードでの走行時に注視されるべき領域を含むように設定される。一例として、検出領域ＢＸの道路幅方向の中心位置が、道路セグメントの道路幅方向の中心位置に重なるように設定してもよい。また、検出領域ＢＸの横幅（道路幅方向の長さ）は、奥行距離Ｌにおける道路幅よりも長くなるように設定する。さらにまた、検出領域ＢＸの奥行幅（検出領域ＢＸを構成する帯状領域の上下方向の幅）は、自車両１０１の車速に基づいて所定の長さに設定する。

図３Ｂは、自車両１０１から異なる奥行距離の道路ＲＤ上に設定される検出領域ＢＸ、検出領域ＢＸ１、および検出領域ＢＸ２を模式的に示す図である。検出領域ＢＸ、ＢＸ１、ＢＸ２と三つの領域を例示したのは、その可変性を説明するためである。また、図４Ａは、図３Ｂの視点で見た検出領域ＢＸ、検出領域ＢＸ１および検出領域ＢＸ２を抜粋した図である。検出領域ＢＸは、自車両１０１からの奥行距離が、例えばＬ＝１８０ｍの地点の道路ＲＤ上に設定された第１領域に対応する。検出領域ＢＸ１は、自車両１０１からの奥行距離が、例えばＬ１＝１００ｍの地点の道路ＲＤ上に設定された第１領域に対応する。検出領域ＢＸ２は、自車両１０１からの奥行距離が、例えばＬ２＝１０ｍの道路ＲＤ上に地点に設定された第１領域に対応する。

実施の形態では、外界認識装置５０が第１領域を自車両１０１の走行速度に基づいて設定するものとする。自車両１０１の走行速度が速くなるほど制動距離は長くなるため、衝突を回避するためにはより奥行距離を長くして遠くの物体を認識する必要がある。そのため、自車両１０１の走行速度に応じて、検出領域ＢＸの位置を変動する機能を有する。例えば、自車両１０１が停止している場合は、奥行距離がＬ２＝１０ｍの地点の道路ＲＤ上に第１領域としての検出領域ＢＸ２を設定する。また、自車両１０１が車速１００ｋｍ/ｈで走行している場合は、奥行距離がＬ１＝１００ｍの地点の道路ＲＤ上に第１領域としての検出領域ＢＸ１を設定する。さらに、自車両１０１が車速１８０ｋｍ/ｈで走行している場合は、奥行距離がＬ＝１８０ｍの地点の道路ＲＤ上に第１領域としての検出領域ＢＸを設定する。

図３Ｂおよび図４Ａに示すように、ライダ５の視点から見ると、自車両１０１からの奥行距離が遠い検出領域ＢＸほど、その大きさが小さくなる。ただし、奥行距離が長くなるに伴って道路幅が広くなるような状況においては、奥行距離が長くなるに伴って第１領域が大きくなることがある。

＜検出領域の広さ＞
図４Ｂは、図４Ａの各検出領域を二次元マップ上に示した図である。図４Ｂにおいて、ライダ５の視点から見てより小さな検出領域ほど、二次元マップ上で表すと面積がより広い。この理由は、自車両１０１からの奥行距離Ｌが遠い検出領域ＢＸほど、奥行幅Ｄを広く設定するからである。より詳しく説明すると、実施の形態では自車両１０１の車速が速いほど奥行距離が遠い位置に第１領域としての検出領域ＢＸを設定する点は上述した通りである。車速が速いとライダ５の測定インターバルにおける自車両１０１の移動距離が長くなることから、点群データに空白区間が生じないように（換言すると、進行方向に切れ目が生じないように）、第１領域としての検出領域ＢＸの奥行幅を広げることによって一測定当たりの点群データの取得区間を広げている。

＜照射光の投光角度＞
図５Ａは、ライダ５の投光角度θ₀（水平方向に対する照射光の角度）を説明する模式図である。外界認識装置５０は、投光角度θ₀を変化させることにより、照射光の照射方向を上下に変化させて、照射光が照射される道路ＲＤ上の奥行距離を調整する。
図５Ａにおいて、奥行距離Ｌ２が１０ｍの地点の道路ＲＤ上に照射光が照射される場合は入射角θ₂で路面が照射される。また、奥行距離Ｌ１が１００ｍの地点の道路ＲＤ上に照射光が照射される場合は入射角θ₁で路面が照射される。さらに、奥行距離Ｌが１８０ｍの地点の道路ＲＤ上に照射光が照射される場合は入射角θで路面が照射される。

一般に、進行方向の道路勾配がゼロの場合は、投光角度θ₀と、路面における照射光の入射角とが一致する。このときの奥行距離Ｌは、次式（１）により算出される。
Ｌ＝１／tanθ₀×Ｈ …（１）
ただし、符号Ｈは路面の高さを表す。

外界認識装置５０は、奥行距離を長くしたい場合に投光角度θ₀を小さくし、奥行距離を短くしたい場合に投光角度θ₀を大きくする。例えば、奥行距離が７０ｍの地点に照射光が照射されている状態から奥行距離を１００ｍに変更する場合、外界認識装置５０は、投光角度θ₀を現在よりも小さくして奥行距離が１００ｍの地点に照射光が照射されるようにする。また、例えば道路ＲＤが下り勾配等の場合で照射光が道路ＲＤ上に照射されていない場合は、外界認識装置５０は、投光角度θ₀を現在よりも大きくして照射光が道路ＲＤ上に照射されるようにする。

＜照射光の照射点数＞
外界認識装置５０は、上記のように設定した検出領域ＢＸ１内に、ライダ５の照射光を照射する照射点を算出する。より具体的には、外界認識装置５０は、あらかじめ指定された検出対象の最小サイズ（例えば縦、横ともに１５ｃｍ）と、奥行距離（例えばＬ１（１００ｍ））と、に基づいて算出される角度分解能に応じて照射点を算出する。この場合の角度分解能は、後述する格子点の上下方向（垂直方向と呼んでもよい）および左右方向（道路幅方向と呼んでもよい）にそれぞれ０．０５度が必要である。なお、１５ｃｍよりも小さなサイズの検出対象を検出する場合、および、Ｌ１（１００ｍ）よりも長い奥行距離に検出領域を設定する場合には、検出領域内の照射点数を増やして角度分解能を上げてもよい。
外界認識装置５０は、例えば、検出領域ＢＸ１内に格子状に配列した照射点を算出し、格子点の上下方向および左右方向の間隔を角度分解能に対応させる。上下方向の角度分解能を上げる場合は、検出領域ＢＸ１を角度分解能に基づく数で上下方向に分割し、上下方向の格子間隔を狭くして照射点の数を増やす。反対に、上下方向の角度分解能を下げる場合は、検出領域ＢＸ１を角度分解能に基づく数で上下方向に分割し、上下方向の格子間隔を広くして照射点の数を減らす。左右方向についても同様とする。
外界認識装置５０は、角度分解能に応じて算出した照射点の位置を示す情報（以下、照射点情報と呼ぶ）を生成し、自車両１０１の現在の走行位置を示す位置情報に対応付けて記憶部１２に記憶する。

外界認識装置５０は、自車両１０１が自動運転モードで走行しているとき、自車両１０１の現在の走行位置に対応する照射点情報を記憶部１２から読み出して、その照射点情報に従ってライダ５の照射点を検出領域内に設定する。これにより、ライダ５からの照射光は、設定された照射点に向けて照射される。
なお、ライダ５の照射光は、ラスタ走査方式で照射されてもよいし、検出領域内に格子状に配列した照射点にのみ照射光が照射されるように断続的に照射光が照射されてもよいし、その他の態様で照射されてもよいものとする。

＜外界認識装置の構成＞
区画線認識装置としての外界認識装置５０の詳細について説明する。
上述したように、外界認識装置５０は、認識部１１１、画定部１１２、設定部１１３、およびマッピング部１１４と、ライダ５を含む。
＜認識部＞
認識部１１１は、カメラ４で撮像された画像情報またはライダ５で測定された検出データに基づいて、自車両１０１が走行する道路ＲＤの進行方向の道路構造と、進行方向の道路ＲＤ上の検出対象とを認識する。道路構造は、例えば直線路、カーブ路、分岐路、トンネルの出入口等をいう。
また、認識部１１１は、例えば平坦な路面を示すデータに対して輝度フィルタリング処理等を施すことによって区画線を検知する。この場合において、認識部１１１は、輝度が所定の閾値を超えている路面の高さが、超えていない路面の高さと略同じである場合に、区画線であると判定する。

後述する画定部１１２で第２領域および第３領域が画定され、後述する設定部１１３からライダ５へ、第１領域としての検出領域ＢＸ１に加えて第２領域としての検出領域ＢＹ１および第３領域としての検出領域ＢＺ１が設定される場合、ライダ５から検出領域ＢＸ１に加えて検出領域ＢＹ１および検出領域ＢＺ１にも照射光が照射される。
認識部１１１は、ライダ５により検出領域ＢＸ１において検出される時系列の検出データ（計測点）を用いて３次元の点群データを生成するとともに、ライダ５により検出領域ＢＹ１および検出領域ＢＺ１においてそれぞれ検出される時系列の検出データ（計測点）を用いて３次元の点群データを生成する。
なお、ライダ５から検出領域ＢＸ１のみに照射光を照射して検出データを取得する場合には、検出領域ＢＹ１および検出領域ＢＺ１おける３次元の点群データの生成は不要である。

＜道路構造の認識＞
認識部１１１による道路構造の認識について、さらに詳しく説明する。認識部１１１は、検出領域ＢＸ１に基づいて生成した点群データに含まれる、進行方向である前方の道路ＲＤの縁石、壁、溝、ガードレールまたは区画線を道路ＲＤの境界線ＲＬ、ＲＢとして認識する。その上で、境界線ＲＬ、ＲＢで示される進行方向の道路構造を認識する。上述したように、区画線は白線（色違いの線を含む）、縁石線、道路鋲等を含み、これら区画線による標示によって道路ＲＤの走行レーンが規定される。実施の形態では、上記標示によって規定される道路ＲＤの境界線ＲＬ、ＲＢに対応する線を、区画線と呼ぶ。

認識部１１１は、境界線ＲＬ、ＲＢで挟まれた領域について、道路ＲＤに対応する領域（上記道路セグメント）として認識する。なお、道路セグメントの認識方法はこれに限らず、他の方法により認識してもよい。
また、認識部１１１は、検出領域ＢＸ１に基づいて生成した点群データに含まれる、進行方向である前方の道路セグメントにおける道路ＲＤの立体物等のうち、例えば１５ｃｍを超える凹凸、段差、うねり等の路面形状と、例えば縦横１５ｃｍを超える物体とを検出対象として認識する。

＜検出対象の認識＞
認識部１１１による検出対象の認識について、さらに詳しく説明する。後述する画定部１１２で第２領域および第３領域が画定され、検出領域ＢＸ１に加えて、第２領域に対応する検出領域ＢＹ１および第３領域に対応する検出領域ＢＺ１にもライダ５から照射光が照射される場合、認識部１１１は、検出領域ＢＹ１および検出領域ＢＺ１に基づいて生成した点群データに含まれる、進行方向である前方の道路セグメントにおける道路ＲＤの立体物等のうち、例えば１００ｃｍ程度の路面形状と、例えば縦横１００ｃｍ程度の物体とを検出対象として認識する。
なお、ライダ５により検出領域ＢＸ１のみに照射光を照射して検出データを取得する場合には、認識部１１１は、検出領域ＢＸ１に基づいて生成した点群データに基づいて、進行方向前方の道路セグメントにおける道路ＲＤの路面形状と検出対象とを認識してよい。

＜画定部＞
画定部１１２は、ライダ５が照射光を照射する照射範囲として、上述した第１領域を画定する。より具体的には、画定部１１２は、図４Ｂに例示するように自車両１０１から進行方向に所定距離（例えば奥行距離Ｌ１）離れた道路ＲＤ上の位置に所定の奥行幅Ｄ１を有する帯状の第１領域を画定する。
上述したように、画定部１１２は、自車両１０１の現在位置から第１領域までの奥行距離Ｌ１と、第１領域の奥行幅（第１領域を構成する帯状領域の幅）Ｄ１とを、内部センサ群３の車速センサにより検出された自車両１０１の車速に基づいて算出する。自車両１０１の現在位置から第１領域までの奥行距離Ｌ２と第１領域の奥行幅Ｄ２、および、自車両１０１の現在位置から第１領域までの奥行距離Ｌと第１領域の奥行幅Ｄについても同様である。
このように構成したので、道路ＲＤ上を移動する自車両１０１からライダ５が第１領域に対応する検出領域ＢＸ１へ照射光を間欠的に照射した場合に、前回の照射光に基づいてライダ５で検出された点群データと、今回の照射光に基づいてライダ５で検出される点群データとが、進行方向に切れ目なくつながるように第１領域を画定することが可能になる。これにより、進行方向に切れ目のないライダ５の検出データを取得することが可能になる。

画定部１１２は、第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）を構成する帯状領域の道路幅方向の長さＷ１を、認識部１１１で認識した道路構造に基づいて算出する。画定部１１２は、奥行距離Ｌ１の地点における道路ＲＤの道路幅よりも十分に長くするように、長さＷ１を算出する。奥行距離Ｌ２の地点における長さＷ２、および、奥行距離Ｌの地点における長さＷについても同様である。
このように構成することにより、ライダ５の検出データに道路ＲＤの左右端（境界線ＲＬ、ＲＢ）が含まれるようになる。

また、画定部１１２は、図５Ｂに例示するように、検出領域ＢＸ１に対応する第１領域よりも自車両１０１に近い（換言すると、自車両１０１からの距離が奥行距離Ｌ１よりも短い）道路ＲＤ上の第２領域と、第１領域よりも自車両１０１から遠い（換言すると、自車両１０１からの距離が、奥行距離Ｌ１＋奥行幅Ｄ１よりも長い）道路ＲＤ上の第３領域とを画定してもよい。

＜設定部＞
設定部１１３は、画定部１１２で画定された第１領域に基づいて、ライダ５に対して第１領域に対応する検出領域ＢＸ１を設定する。上述したように、実施の形態では、検出領域ＢＸ１が照射光の照射範囲に対応する。
また、設定部１１３は、画定部１１２で第２領域および第３領域が画定された場合には、第２領域および第３領域に基づいて、ライダ５に対して第２領域に対応する検出領域ＢＹ１および第３領域に対応する検出領域ＢＺ１をそれぞれ設定する。実施の形態では、検出領域ＢＹ１およびＢＺ１も照射光の照射範囲に対応する。

＜異なる角度分解能＞
設定部１１３は、ライダ５に対して必要とされる測定の角度分解能に基づいて、上述した第１領域に対応する検出領域ＢＸ１内の照射点数（換言すると、照射点密度）を算出し設定する。上述したように、検出領域ＢＸ１内に格子状に配列した照射点を算出し、格子点の上下方向および左右方向の間隔を角度分解能に対応させる。
また、設定部１１３は、ライダ５に対して第２領域に対応する検出領域ＢＹ１および第３領域に対応する検出領域ＢＺ１をそれぞれ設定した場合には、検出領域ＢＸ１に対しては第１分解能用の照射点数を、検出領域ＢＹ１および検出領域ＢＺ１に対しては第１分解能よりも低密度の第２分解能用の照射点数を、それぞれ算出し設定する。第１分解能は、例えば、奥行距離Ｌ１が１００ｍの地点の道路ＲＤ上の１５ｃｍを超える立体物等を検出するのに必要な照射点数に対応する。第２分解能は、例えば、奥行距離Ｌ１が１００ｍの地点の道路ＲＤ上の１００ｃｍを超える立体物等を検出するのに必要な照射点数に対応する。

＜マッピング部＞
マッピング部１１４は、ライダ５でリアルタイムに測定された時系列の点群データに基づいて検出した検出対象の位置（区画線の位置を含む）を示すデータを、例えば図４Ｂと同様の二次元マップ上にマッピング(mapping)して一続きとなる位置データを生成する。
より具体的には、マッピング部１１４は、記憶部１２に記憶されている二次元マップ上の全ての立体物等（区画線を除く）の位置情報を取得し、自車両１０１の移動速度と移動方向（例えば方位角）から上記立体物等の相対位置を自車両１０１の位置を中心に座標変換して算出する。マッピング部１１４は、後述する本測定（ステップＳ３１０）により点群データがライダ５で取得される毎に、取得された点群データに基づく立体物等の相対位置を自車両１０１の位置を中心に座標変換して二次元マップ上に記録する。
また、マッピング部１１４は、記憶部１２に記憶されている二次元マップ上の全ての区画線の位置情報を取得し、自車両１０１の移動速度と移動方向から上記区画線の相対位置を自車両１０１の位置を中心に座標変換して算出する。マッピング部１１４は、後述する本測定（ステップＳ３１０）により点群データが取得される毎に、取得された点群データに基づく区画線の相対位置を自車両１０１の位置を中心に座標変換して二次元マップ上に記録する。

＜フローチャートの説明＞
図６は、あらかじめ定められたプログラムに従い図２のコントローラ１０の演算部１１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図６のフローチャートに示す処理は、例えば、自車両１０１が自動運転モードで走行中に所定周期毎に繰り返される。

まず、ステップＳ１０において、演算部１１は、ライダ５による照射光の垂直方向の照射範囲を設定する。より具体的には、道路ＲＤ上の所定の奥行距離Ｌ１（例えば１００ｍ）の地点に、道路幅方向に長い帯状の照射光が照射されるように、投光角度θ₀を変更することによって照射光の照射範囲を垂直方向に調整し、ステップＳ２０へ進む。
ステップＳ１０により照射光の照射範囲を垂直方向に調整するので、道路ＲＤの路面の高さＨや勾配によって照射光が照射される奥行距離が変化する場合でも、後述するステップＳ３０の本測定の前に照射光の照射範囲を垂直方向に修正しておくことが可能になる。ステップＳ１０の処理の詳細については図７を参照して後述する。

ステップＳ２０において、演算部１１は、ライダ５による照射光の水平方向（道路幅方向）の照射範囲を設定する。より具体的には、帯状の照射範囲の道路幅方向の長さＷ１を、道路ＲＤ上の所定の奥行距離Ｌ１（例えば１００ｍ）の地点の道路幅よりも長くして照射光が左右の道路端に照射されるように調整し、ステップＳ３０へ進む。
ステップＳ２０により照射光の照射範囲を道路幅方向に調整するので、道路ＲＤのカーブによって照射光の照射範囲から道路ＲＤの左右端（境界線ＲＬ、ＲＢ）が外れる場合でも、後述するステップＳ３０の本測定の前に照射光の照射範囲を道路幅方向に修正しておくことが可能になる。ステップＳ２０の処理の詳細については図８を参照して後述する。

ステップＳ３０において、演算部１１は、ライダ５で取得される点群データに基づいて、路面の区画線を示す路面情報を測定する。より具体的には、あらかじめ定めた検出対象としての白線（黄色等の色違いの線を含む）、縁石線、道路鋲等を検出し、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ３０の処理の詳細については図９を参照して後述する。

ステップＳ４０において、演算部１１は、ステップＳ３０で測定した点群データに基づく区画線の相対位置を二次元マップ上にマッピングすることにより、二次元状に一続きとなる位置データを生成してステップＳ５０へ進む。
より具体的には、後述する本測定（ステップＳ３１０）により点群データがライダ５で取得される毎に、演算部１１のマッピング部１１４が、取得された点群データに基づく区画線の相対位置を自車両１０１の位置を中心に座標変換して二次元マップ上に記録する。

ステップＳ５０において、演算部１１は、処理を終了するか否かを判定する。演算部１１は、自車両１０１が自動運転モードでの走行を継続中の場合は、ステップＳ５０を否定判定してステップＳ１０へ戻り、上述した処理を繰り返す。ステップＳ１０へ戻ることにより、自車両１０１の走行中に点群データに基づく立体物等の測定が周期的に繰り返し行われることとなる。一方、演算部１１は、自車両１０１が自動運転モードでの走行を終了した場合は、ステップＳ５０を肯定判定して図６による処理を終了する。

図７は、演算部１１が実行するステップＳ１０（図６）の処理の詳細を説明するフローチャートである。
ステップＳ１１０において、演算部１１は、ライダ５により検出された検出データを用いて、３次元の点群データを取得してステップＳ１２０へ進む。ステップＳ１１０で点群データを取得するために行うライダ５の測定は、第１予備測定と呼んでもよい。第１予備測定は、ライダ５の照射光が奥行距離Ｌ１（例えば１００ｍ）の地点の道路ＲＤ上の検出領域ＢＸ１（第１領域に対応）を照射しているか否かを判定するためのものである。

ステップＳ１２０において、演算部１１は、分離処理を行ってステップＳ１３０へ進む。より具体的には、公知の手法を用いる等により、ステップＳ１１０で生成された点群データから道路ＲＤ上の立体物等のデータを検出して分離し、平坦な路面を示す点群データを得る。立体物等には、道路ＲＤの左右端に設けられた、例えば縁石、壁、溝、ガードレール等の他、走行中の二輪車等の他車両が含まれている。

ステップＳ１３０において、演算部１１は、ステップＳ１２０で得た点群データに路面データがあるか否かを判定する。一例として、演算部１１は点群データから、高さデータのヒストグラムを計算し、ピークトップを持つ山の全点数が所定の閾値以上の場合に路面データがあると判定する。また、演算部１１は、ピークトップを持つ山の位置に基づいて路面の高さＨを取得する。路面データの有無の判定および路面の高さＨの取得は、他の手法を用いてもよい。
演算部１１は、路面データがある（換言すると、道路幅方向にノイズレベルよりも高い値の平坦なデータが存在する）場合に、ステップＳ１３０を肯定判定してステップＳ１４０へ進む。演算部１１は、路面データがない（換言すると、ノイズレベルのデータのみが存在する）場合に、ステップＳ１３０を否定判定してステップＳ１７０へ進む。

ステップＳ１７０へ進む場合は、上述した下り勾配等により照射光が道路ＲＤ上に照射されていない場合である。ステップＳ１７０において、演算部１１は、ライダ５へ投光角度θ₀を現在よりも大きくする指示を送り、照射光が道路ＲＤ上に照射されるようにしてステップＳ１１０へ戻り、上述した処理を繰り返す。

ステップＳ１４０へ進む場合は、照射光が道路ＲＤ上に照射されたことによりライダ５で散乱光が受信されている場合である。ステップＳ１４０において、演算部１１は、ステップＳ１２０で得た点群データに基づいて、上述したように路面の高さＨを算出してステップＳ１５０へ進む。

ステップＳ１５０において、演算部１１は、ステップＳ１４０で算出した路面の高さＨと、ライダ５に設定されている投光角度θ₀とを上式（１）に代入して奥行距離を算出してステップＳ１６０へ進む。

ステップＳ１６０において、演算部１１は、ライダ５による照射光の照射範囲を垂直方向（奥行方向と呼んでもよい）に調整して図７による処理を終了する。より具体的には、ライダ５に対して次回照射用に設定する照射範囲について、投光角度θ₀を変化させることにより、奥行距離Ｌ１（例えば１００ｍ）の地点の検出領域ＢＸ１（第１領域に対応）に照射光が照射されるようにする。

図８は、演算部１１が実行するステップＳ２０（図６）の処理の詳細を説明するフローチャートである。
ステップＳ２１０において、演算部１１は、ライダ５により検出された検出データを用いて、３次元の点群データを取得してステップＳ２２０へ進む。ステップＳ２１０で点群データを取得するために行うライダ５の測定は、第２予備測定と呼んでもよい。第２予備測定は、ライダ５の照射範囲に、奥行距離Ｌ１（例えば１００ｍ）の地点の道路ＲＤ上の道路端が含まれているか否かを判定するためのものである。

ステップＳ２２０において、演算部１１は、分離処理を行ってステップＳ２３０へ進む。より具体的には、公知の手法を用いる等により、ステップＳ２１０で生成された点群データから道路ＲＤ上の立体物等のデータを検出して路面データから分離することにより、立体物等を示す点群データを得る。立体物等には、上述した縁石、壁、溝、ガードレール等の他、走行中の二輪車等の他車両が含まれている。

ステップＳ２３０において、演算部１１は、分離された点群データに立体物等を示すデータがあるか否かを判定する。演算部１１は、立体物等を示すデータがある場合にステップＳ２３０を肯定判定してステップＳ２４０へ進む。演算部１１は、立体物等を示すデータがない（換言すると、進行方向と交差する道路幅方向に平坦な路面データのみが存在する）場合に、ステップＳ２３０を否定判定してステップＳ２５０へ進む。

ステップＳ２４０において、演算部１１は、立体物等を示す点群データに基づいて道路端を示すデータを抽出してステップＳ２５０へ進む。一例として、自車両１０１の進行方向と略平行な、縁石、壁、溝、ガードレール等を示すデータを抽出する一方で、進行方向と交差する道路幅方向の立体物等を示すデータについては抽出しない。

ステップＳ２５０において、演算部１１は、ライダ５による照射光の照射範囲を水平方向（道路幅方向）に調整して図８による処理を終了する。具体的には、ライダ５に対して次回照射用に設定する照射範囲について、検出領域ＢＸ１（第１領域に対応）の道路幅方向の長さＷ１を、奥行距離Ｌ１の地点における道路ＲＤの道路幅よりも長くするように設定することにより、奥行距離Ｌ１の地点の道路ＲＤの左右端（境界線ＲＬ、ＲＢ）が次回の照射範囲に含まれるようにする。
例えば、ステップＳ２４０で左右端の一方を示すデータが抽出されていない場合、現在設定されている検出領域ＢＸ１（第１領域に対応）の道路幅方向の両端位置および長さＷ１に基づき、次回照射用の検出領域ＢＸ１の道路幅方向の両端のうち上記データが抽出されていない方の端位置を、所定量拡大するように設定する。

また、立体物等を示すデータが存在せずステップＳ２３０を否定判定した場合（例えば、進行方向と交差する道路幅方向に平坦な路面データのみが存在し、道路ＲＤの左右端を示すデータが存在しない）場合、演算部１１はステップＳ２５０において、現在設定されている検出領域ＢＸ１（第１領域に対応）の道路幅方向の両端位置および長さＷ１に基づき、次回照射用の検出領域ＢＸ１の長さＷ１を、現在設定されている検出領域ＢＸ１の両端位置から左右両側へそれぞれ所定の倍率で拡大するように設定する。

なお、ステップＳ２５０において設定する検出領域ＢＸ１（第１領域に対応）の道路幅方向の長さＷ１は、時系列連続性を担保するために、状態空間モデル、カルマンフィルタ等のフィルタリング処理を行ってもよい。検出領域ＢＸ１の道路幅方向の位置（左端、右端の位置）は、測位ユニット２で測位した位置情報と、記憶部１２に記憶されている高精度地図情報とに基づいて設定してもよい。

図９は、演算部１１が実行するステップＳ３０（図６）の処理の詳細を説明するフローチャートである。
ステップＳ３１０において、演算部１１は、ライダ５により検出された検出データを用いて、３次元の点群データを取得してステップＳ３２０へ進む。ステップＳ３１０で点群データを取得するために行うライダ５の測定は、本測定と呼んでもよい。本測定は、あらかじめ定めた検出対象として、区画線とともに所定の立体物等をライダ５で検出するためのものである。

ステップＳ３２０において、演算部１１は、分離処理を行ってステップＳ３３０へ進む。より具体的には、公知の手法を用いる等により、ステップＳ３１０で生成された点群データから道路ＲＤ上の立体物等のデータを検出して分離することにより、平坦な路面を示す点群データを残す。立体物等は、例えば１５ｃｍを超える縁石、壁、溝、ガードレール等の他、走行中の二輪車等の他車両を含む。

ステップＳ３３０において、演算部１１は、ステップＳ３２０で分離された点群データに基づいて路面の高さ分布を取得してステップＳ３４０へ進む。一例として、演算部１１は点群データから、高さデータのヒストグラムを計算し、ピークトップを持つ山の全点数の平均値を算出する。または、ピークトップが位置する値(高さデータの値)を算出する。
この算出値は、区画線を含む路面全体の路面の高さＨを表す。路面の高さ分布の取得は、他の手法を用いてもよい。

ステップＳ３４０において、演算部１１は、ステップＳ３２０で分離された点群データに対して、輝度フィルタ処理を行って輝度が所定の閾値以下のデータを除去する。路面のうち区画線に相当しない部分の輝度は、上記閾値以下に収まるという考え方に基づく。上記閾値は、固定値を用いても良い。または、検出領域BXが位置する奥行距離に応じて可変する閾値を設定しても良い。これは、路面の反射強度においても、また白線の反射強度においても、距離が遠くなるほど強度が低下していく傾向を持つため、閾値を距離に応じて可変にすることで路面と白線の分離精度がより向上するためである。演算部１１は、上記閾値を超えた（換言すると、区画線の可能性がある）路面データを残すとステップＳ３５０へ進む。

ステップＳ３５０において、演算部１１は、ステップＳ３４０で残った点群データに基づいて路面の高さ分布を取得してステップＳ３６０へ進む。一例として、演算部１１は点群データから、高さデータのヒストグラムを計算し、ピークトップを持つ山の全点数の平均値を算出する。または、ピークトップが位置する値(高さデータの値)を算出する。

ステップＳ３６０において、演算部１１は、ステップＳ３３０で算出した路面（路面全体）の高さと、ステップＳ３５０で算出した路面（輝度が閾値を超えている路面）の高さとを比較してステップＳ３７０へ進む。

ステップＳ３７０において、演算部１１は、ステップＳ３６０の比較結果に基づいて区画線があるか否かを判定する。例えば、演算部１１は、路面全体の山のデータの平均値と輝度が閾値を超えている部分に対応する山のデータの平均値との差の絶対値が所定の判定閾値よりも小さい場合にステップＳ３７０を肯定判定し、図９による処理を終了して図６のステップＳ４０へ進む。
演算部１１は、路面全体の山のデータの平均値と輝度が閾値を超えている部分に対応する山のデータの平均値との差の絶対値が所定の判定閾値よりも大きい場合に、ステップＳ３７０を否定判定してステップＳ３１０へ戻る。ステップＳ３７０を否定判定する場合は、ステップＳ３４０で残った高輝度部分の点群データが路面上のデータであるとはいえない（例えば、高輝度部分が立体物上に存在する）場合である。また、別の判定閾値の例として、路面全体の高さデータの山のピークトップの位置する値と、輝度が閾値を超えている部分に対応する高さデータの山のピークトップの位置する値との差の絶対値が所定の判定閾値よりも小さい場合に肯定判定とし、判定閾値よりも大きい場合に否定判定、としても良い。

以上説明した実施の形態によれば、以下のような作用効果を奏する。
（１）区画線認識装置としての外界認識装置５０は、自車両１０１の周囲に電磁波としての照射光を照射して周囲の外界状況を時系列に検出する車載検出器としてのライダ５と、ライダ５で検出された情報に基づいて、自車両１０１が走行する道路ＲＤの路面情報を取得する路面情報取得部としての演算部１１と、を備える。演算部１１は、道路ＲＤ上の異なる位置でそれぞれ、自車両１０１から所定距離離れた道路ＲＤ上の第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）の区画線を示す情報を認識する認識部１１１と、認識部１１１で認識した区画線を示す情報を、自車両１０１の進行方向および走行速度に基づいてマッピングするマッピング部１１４と、を含む。
演算部１１が道路ＲＤ上の第１領域について路面情報を取得するように構成したので、道路ＲＤの路面全域の路面情報を一度に取得する場合と比べて、ライダ５が照射光を照射する照射点の数を低減することが可能になる。また、演算部１１を構成する認識部１１１で認識した情報を、マッピング部１１４が自車両１０１の進行方向および走行速度に基づいてマッピングするので、自車両１０１の走行を実質的なスキャニング走行とみなすことが可能となる。これにより、第１領域が道路ＲＤの進行方向の路面全域をカバーしていなくても、道路ＲＤの路面全域についての路面情報を網羅することが可能となる。
以上により、区画線認識装置としての外界認識装置５０が検出対象とする区画線の位置や幅の認識精度を低下させることなく、ライダ５の照射点数を低減できる。照射点数の低減は、演算部１１の処理負荷の低減にもつながる。
例えば逆光または天候等に起因してカメラ４の撮像環境が悪化する場合において、ライダ５で取得された点群データに基づいて道路ＲＤの区画線を精度よく認識することは、極めて有益である。

（２）上記（１）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、認識部１１１はさらに、道路ＲＤ上の異なる位置でそれぞれ、第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）よりも自車両１０１に近い道路ＲＤ上の第２領域（検出領域ＢＹ１に対応）および第１領域よりも自車両１０１から遠い道路ＲＤ上の第３領域（検出領域ＢＺ１に対応）の、あらかじめ定めた検出対象を示す情報を認識する。
このように構成したので、演算部１１が道路ＲＤ上の第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）のみで路面情報を取得する場合と比べて、路面情報を取得する範囲を道路ＲＤの進行方向に拡張することが可能になる。この場合でも、道路ＲＤの路面全域の路面情報を一度に取得する場合と比べて、ライダ５が照射光を照射する照射点の数を低減することができる。
さらに、例えば飛来物が突然に自車両１０１の進路上で検出領域ＢＸ１から外れた位置に落下した場面において、検出領域ＢＹ１またはＢＺ１に落下した場合には、これを認識することが可能になる。

（３）上記（２）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、認識部１１１は、第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）に対して第１分解能で検出対象を示す情報を認識し、第２および第３領域（検出領域ＢＹ１およびＢＺ１に対応）に対して第１分解能よりも低い第２分解能で検出対象を示す情報を認識する。
このように構成したので、例えば、第１領域ではより高い認識精度を確保しつつ、第２および第３領域では第１領域と比べて認識精度を下げて、ライダ５が照射光を照射する照射点の数を適切に低減することが可能になる。

（４）上記（１）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、演算部１１はさらに、自車両１０１の車速に基づいて所定距離を算出し、自車両１０１から進行方向に所定距離離れた道路ＲＤ上で道路ＲＤと交差するとともに、車速に基づく奥行幅を有して道路幅方向に長い帯状領域を、第１領域として画定する画定部１１２を含む。
このように構成したので、画定部１１２は、照射光が道路ＲＤの左右の道路端に照射されるように第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）を画定することが可能になる。画定部１１２はさらに、道路ＲＤ上を移動する自車両１０１からライダ５が第１領域に対応する検出領域ＢＸ１へ照射光を間欠的に照射する場合に、前回の照射光に基づいて演算部１１で取得される路面情報と、今回の照射光に基づいて演算部１１で取得される路面情報とが、進行方向に切れ目なくつながるように第１領域を画定することが可能になる。

（５）上記（４）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、演算部１１はさらに、ライダ５に対し、少なくとも第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）の路面で散乱した照射光が検出されるように照射光の照射方向を設定する設定部１１３を含む。
このように構成したので、例えば、道路ＲＤの路面の高さＨや勾配によって照射光が照射される奥行距離が変化する場合は、照射光の照射範囲を修正することが可能になる。また、道路ＲＤのカーブによって照射光の照射範囲から道路ＲＤの左右端（境界線ＲＬ、ＲＢ）が外れる場合も、照射光の照射範囲を修正することが可能になる。

（６）上記（５）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、認識部１１１はさらに、ライダ５の本測定前の予備測定で検出された情報に基づいて自車両１０１の進行方向の路面データを認識し、設定部１１３は、所定距離と路面データとに基づいて、道路ＲＤ上の第１領域へ照射光を照射するための垂直方向および道路幅方向の照射範囲を設定する。
このように構成したので、本測定の前に照射光の照射範囲を垂直方向および道路幅方向に修正しておくことが可能になる。

（７）上記（６）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、設定部１１３は、第１分解能としての角度分解能に基づき第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）を道路幅方向に分割して得られる各格子点の位置に、ライダ５の照射位置を対応付ける。
このように構成したので、検出領域ＢＸ１内にライダ５が照射光を照射する道路幅方向の照射点の数を、適切に低減することが可能になる。

（８）上記（７）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、設定部１１３は、第１分解能としての角度分解能に基づき第１領域（検出領域ＢＸ１に対応）を垂直方向にさらに分割して得られる各格子点の位置に、ライダ５の照射位置を対応付ける。
このように構成したので、検出領域ＢＸ１内にライダ５が照射光を照射する垂直方向の照射点の数を、適切に低減することが可能になる。

（９）上記（８）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、設定部１１３は、第２分解能としての角度分解能に基づき第２および第３領域（検出領域ＢＹ１およびＢＺ１に対応）を道路幅方向に分割して得られる各格子点の位置に、ライダ５の照射位置を対応付ける。
このように構成したので、検出領域ＢＹ１およびＢＺ１内にライダ５が照射光を照射する道路幅方向の照射点の数を、適切に低減することが可能になる。

（１０）上記（９）の区画線認識装置（外界認識装置５０）において、設定部１１３は、第２分解能としての角度分解能に基づき第２および第３領域（検出領域ＢＹ１およびＢＺ１に対応）を垂直方向にさらに分割して得られる各格子点の位置に、ライダ５の照射位置を対応付ける。
このように構成したので、検出領域ＢＹ１およびＢＺ１内にライダ５が照射光を照射する垂直方向の照射点の数を、適切に低減することが可能になる。

上記実施の形態は、種々の形態に変形することができる。以下、変形例について説明する。
（変形例１）
マッピング部１１４は、ライダ５が道路ＲＤ上の異なる位置で取得した時系列の点群データに基づいて検出した路面の高さＨを示すデータを、一次元マップ上にマッピングして一続きとなる路面勾配データを生成してもよい。
より具体的には、マッピング部１１４は、自車両１０１の移動速度と移動方向（例えば方位角）から、各測定時における道路ＲＤ上の奥行距離Ｌ１の地点の相対位置を自車両１０１の位置を中心に座標変換して算出する。マッピング部１１４は、本測定（ステップＳ３１０）により点群データがライダ５で取得される毎に、取得された点群データに基づく奥行距離Ｌ１の地点の路面の高さＨを、上記一次元マップ上に記録する。一次元マップの情報は、記憶部１２に記憶させてもよい。

（変形例２）
自車両１０１から離れた遠方の路面においてライダ５による照射光の反射強度が弱く、十分な強さの反射光を検出できない場合がある。このような、路面による反射強度が検出可能なぎりぎりのレベルまで低下するときの奥行距離を、最大路面検出距離Ｌ´と呼ぶことにする。

変形例２において、自車両１０１の車速から計算される検出領域ＢＸまでの奥行距離Ｌが、最大路面検出距離Ｌ´を超えてしまう場合（例えば奥行距離がＬ＝１５０ｍのところ、最大路面検出距離Ｌ´＝１１０ｍである場合）は、最大路面検出距離Ｌ´の地点での高さから所定の奥行距離Ｌの地点での高さを推定し、その時の検出領域ＢＸを設定する。また、最大路面検出距離Ｌ´の地点の検出領域ＢＸ´も同時に設定する。
なお、検出領域ＢＸ´の奥行幅を広げて検出領域ＢＸ´と検出領域ＢＸとをひとつながりの検出領域としてもよい。
変形例２によれば、遠方であることに起因して路面そのものの検出が困難な状況でも、反射光のレベルが路面の反射光よりも高い路面の凹凸、立体物等を検出することが可能になる。

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、上述した実施の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。上記実施の形態と変形例の一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 通信ユニット、２ 測位ユニット、３ 内部センサ群、４ カメラ、５ ライダ、１０ コントローラ、１１ 演算部、１２ 記憶部、１１１ 認識部、１１２ 画定部、１１３ 設定部、５０ 外界認識装置、１００ 車両制御装置、１０１ 自車両、１１４ マッピング部、１１５ 走行制御部、ＡＣ アクチュエータ

Claims (10)

1. 自車両の周囲に電磁波を照射して周囲の外界状況を時系列に検出する車載検出器と、前記車載検出器で検出された情報に基づいて、前記自車両が走行する道路の路面情報を取得する路面情報取得部と、を備える区画線認識装置であって、
   前記路面情報取得部は、
   前記道路上の異なる位置でそれぞれ、前記自車両から所定距離離れた前記道路上の第１領域の区画線を示す情報を認識する認識部と、
   前記認識部で認識した前記区画線を示す情報を、前記自車両の進行方向および走行速度に基づいてマッピングするマッピング部と、を含み、
   前記路面情報取得部は、さらに、前記自車両の前記走行速度に基づいて前記所定距離を算出し、前記自車両から進行方向に前記所定距離離れた前記道路上で前記道路と交差するとともに、前記走行速度に基づく奥行幅を有して道路幅方向に長い帯状領域を、前記第１領域として画定する画定部を含むことを特徴とする区画線認識装置。
2. 請求項１に記載の区画線認識装置において、
   前記認識部はさらに、前記道路上の異なる位置でそれぞれ、前記第１領域よりも前記自車両に近い前記道路上の第２領域および前記第１領域よりも前記自車両から遠い前記道路上の第３領域の、あらかじめ定めた検出対象を示す情報を認識することを特徴とする区画線認識装置。
3. 請求項２に記載の区画線認識装置において、
   前記認識部は、前記第１領域に対して第１分解能で前記区画線を示す情報を認識し、前記第２および第３領域に対して前記第１分解能よりも低い第２分解能で前記検出対象を示す情報を認識することを特徴とする区画線認識装置。
4. 請求項１に記載の区画線認識装置において、
   前記路面情報取得部はさらに、前記車載検出器に対し、少なくとも前記第１領域の路面で散乱した電磁波が検出されるように前記電磁波の照射方向を設定する設定部を含むことを特徴とする区画線認識装置。
5. 請求項４に記載の区画線認識装置において、
   前記認識部はさらに、前記車載検出器の本測定前の予備測定で検出された情報に基づいて前記自車両の進行方向の路面データを認識し、
   前記設定部は、前記所定距離と前記路面データとに基づいて、前記道路上の前記第１領域へ前記電磁波を照射するための垂直方向および前記道路幅方向の照射範囲を設定することを特徴とする区画線認識装置。
6. 請求項５に記載の区画線認識装置において、
   前記認識部はさらに、前記道路上の異なる位置でそれぞれ、前記第１領域よりも前記自車両に近い前記道路上の第２領域および前記第１領域よりも前記自車両から遠い前記道路上の第３領域の、あらかじめ定めた検出対象を示す情報を認識し、
   前記認識部は、前記第１領域に対して第１分解能で前記区画線を示す情報を認識し、前記第２および第３領域に対して前記第１分解能よりも低い第２分解能で前記検出対象を示す情報を認識し、
   前記設定部は、前記第１分解能に基づき前記第１領域を前記道路幅方向に分割して得られる各格子点の位置に、前記車載検出器の照射位置を対応付けることを特徴とする区画線認識装置。
7. 請求項６に記載の区画線認識装置において、
   前記設定部は、前記第１分解能に基づき前記第１領域を垂直方向にさらに分割して得られる各格子点の位置に、前記車載検出器の照射位置を対応付けることを特徴とする区画線認識装置。
8. 請求項７に記載の区画線認識装置において、
   前記設定部は、前記第２分解能に基づき前記第２および第３領域を前記道路幅方向に分割して得られる各格子点の位置に、前記車載検出器の照射位置を対応付けることを特徴とする区画線認識装置。
9. 請求項８に記載の区画線認識装置において、
   前記設定部は、前記第２分解能に基づき前記第２および第３領域を垂直方向にさらに分割して得られる各格子点の位置に、前記車載検出器の照射位置を対応付けることを特徴とする区画線認識装置。
10. 請求項１から９のいずれか一項に記載の区画線認識装置において、
    前記車載検出器は、ライダであることを特徴とする区画線認識装置。

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