JP7679758B2 - 道路種別推定装置及び道路種別推定方法 - Google Patents

Description

本開示は、道路の種別を推定する装置及び方法に関する。

特開２０１７－０４９２０６号公報は、車両が現在走行している道路（以下、「現在走行中の道路」とも称す。）が高速道路であるか否か判定する高速道路判定装置を開示する。この従来の装置は、既設の高速道路に繋がる新規開通の高速道路が一般道路であると誤って判定してしまうことを回避するために、車両の現在位置データ、地図データ、車両の走行データ等に基づいて、現在走行中の道路が高速道路であるか否かを判定する。

特開２０１７－０４９２０６号公報

上記従来の装置は、車両が高速道路を走行し続けているか否かを判定するものである。つまり、上記従来の装置は、車両が高速道路上に存在することについての判定結果を得た後に、上述した現在位置データ等に基づいた走行継続判定を行っている。ところが、この走行継続判定の前提となる存在確認判定をどのような情報に基づいて行ったのかについて、上記公報は明らかにしていない。

ここで、存在確認判定は、例えば、現在位置データと地図データを組み合わせることで行うことが可能である。しかしながら、現在位置データと地図データのどちらか一方が欠けている場合は、この判定を行うこと自体が困難になる。

特に、地図データについては、日本国のように詳細なデータが存在し、これが日々蓄積されている国家もあれば、そうでない国家もある。そのため、地図データのデータ量が不十分な国家では、地図データに基づいた存在確認判定の精度が低いと言わざるを得ない。従って、このような国家に適用された場合においても、現在走行中の道路が高速道路であるか否かの判定を可能とする技術の開発が望まれている。

本開示の１つの目的は、地図データを用いることなく、車両が現在走行している道路が高速道路であるか否かを判定することのできる技術を提供することにある。

第１の観点は、車両が走行している道路の種別を推定する装置であり、次の特徴を有する。
前記装置は、データベースと、メモリと、プロセッサとを備える。前記データベースには、自動車専用道路の道路標識とその道路標識が有する情報との組み合わせからなる標識データが格納されている。前記メモリには、前記車両の周囲の画像データと、前記車両の位置データとが格納されている。前記プロセッサは、前記画像データに基づいて前記車両の周囲の物標を認識する認識処理と、前記車両が走行している道路の種別を推定する処理とを行う。
前記プロセッサは、前記推定処理において、
前記位置データに基づいた前記データベースの参照により、前記車両が走行している国家に対応する標識データを抽出し、
前記認識処理において前記車両の周囲に道路標識が認識された場合、前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とを比較し、
前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とが一致する場合、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する。

第２の観点は、第１の観点において更に次の特徴を有する。
前記プロセッサは、前記推定処理において、
前記認識された道路標識が複数種類の道路標識を含む場合、前記複数種類の道路標識が示す各情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報とを比較し、
前記認識された道路標識が示す各情報に、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報と少なくとも一致する情報が含まれる場合、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する。

第３の観点は、第１又は２の観点において更に次の特徴を有する。
前記データベースに格納される前記自動車専用道路の道路標識が有する情報が、自動車専用道路における制限車速の情報、自動車専用道路に設けられる案内看板の色の情報、及び、自動車専用道路上に描かれる区画線の構造の情報を含む。

第４の観点は、車両が走行している道路の種別を推定する方法であり、次の特徴を有する。
前記方法は、
前記車両の周囲の画像データと、前記車両の位置データとを取得するステップと、
前記画像データに基づいて前記車両の周囲の物標を認識するステップと、
前記位置データと、自動車専用道路の道路標識とその道路標識が有する情報との組み合わせからなる標識データが格納されたデータベースとを用いて、前記車両が走行している国家に対応する標識データを抽出するステップと、
前記物標認識ステップにおいて前記車両の周囲に道路標識が認識された場合、前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とを比較するステップと、
前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とが一致する場合、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定するステップと、
を備える。

第５の観点は、第４の観点において更に次の特徴を有する。
前記物標認識ステップにおいて前記車両の周囲に複数種類の道路標識が認識された場合、前記比較ステップにおいて、前記複数種類の道路標識が示す各情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報とを比較し、
前記認識された道路標識が示す各情報に、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報と少なくとも一致する情報が含まれる場合、前記推定ステップにおいて、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する。

第６の観点は、第４又は５の観点において更に次の特徴を有する。
前記データベースに格納される前記自動車専用道路の道路標識が有する情報が、自動車専用道路における制限車速の情報、自動車専用道路に設けられる案内看板の色の情報、及び、自動車専用道路上に描かれる区画線の構造の情報を含む。

第１又は４の観点によれば、車両の周囲の画像データに基づいて当該車両の周囲の物標を認識する処理と、車両が走行している道路の種別を推定する処理が行われる。この推定処理では、認識処理において認識された道路標識が示す情報と、位置データに基づいたデータベースの参照によって抽出された標識データであって、車両が走行している国家に対応する標識データに含まれる道路標識が有する情報とが比較される。そして、前者の情報と後者の情報が一致する場合、車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定される。即ち、第１又は４の観点によれば、地図データを用いることなく、車両が現在走行している道路が自動車専用道路であるか否かを判定することが可能となる。

第２又は５の観点によれば、認識処理において認識された道路標識が種類複数の道路標識を含む場合においても、車両が現在走行している道路が自動車専用道路であるか否かを判定することが可能となる。

第３又は６の観点によれば、自動車専用道路における制限車速の情報、自動車専用道路に設けられる案内看板の色の情報、又は、自動車専用道路上に描かれる区画線の構造の情報に基づいて、車両が現在走行している道路が自動車専用道路であるか否かを判定することが可能となる。

本発明の実施形態に係る道路種別の推定装置の構成例を示すブロック図である。 標識データベースに格納される標識データの構成例を説明する図である。 情報処理装置（プロセッサ）により行われる道路種別推定処理の流れを説明するフローチャートである。 情報処理装置（プロセッサ）により行われる道路種別推定処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態に係る道路種別の推定装置及び推定方法について説明する。尚、実施形態に係る推定方法は、推定装置において行われるコンピュータ処理により実現される。また、各図において、同一又は相当する部分には同一符号を付してその説明を簡略化し又は省略する。

１．道路種別の推定装置の構成例
実施形態に係る推定装置は、二輪車、四輪車などの車両に搭載される。図１は、実施形態に係る推定装置の構成例を示すブロック図である。図１に示される例では、推定装置１が、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ１１と、カメラ１２と、標識データベース（標識ＤＢ）１３と、情報処理装置１４と、を備えている。

ＧＰＳセンサ１１は、公知のＧＰＳ受信機から構成される。ＧＰＳセンサ１１は、例えば、図示しないＧＰＳ衛星からの情報を受信して、実施形態に係る推定装置が搭載された車両（以下、「対象車両」とも称す。）の現在位置（緯度及び経度）を算出する。ＧＰＳセンサ１１は、現在位置データＰＯＳを情報処理装置１４に送信する。ＧＰＳセンサ１１は、現在位置の履歴に基づいて対象車両の方位を算出して、このデータを現在位置データＰＯＳに追加してもよい。

カメラ１２は、対象車両の外部の状況を撮像する。カメラ１２は、対象車両の前方中央の状況を撮像するカメラを少なくとも含んでいる。カメラ１２は、対象車両の前方右撮像用のカメラ、対象車両の前方左撮像用のカメラ、対象車両の後方撮像用、対象車両の右側方及び右後方撮像用のカメラ、対象車両の左側方及び左後方用のカメラを更に含んでいてもよい。カメラ１２は、撮像した画像データＩＭＧを情報処理装置１４に送信する。

標識ＤＢ１３は、対象車両が有する記憶装置内に形成されている。標識ＤＢ１３には、道路標識と、その道路標識が有する情報とが組み合わされた標識データが格納されている。道路標識には、自動車専用道路（例えば、高速道路）に設けられる道路標識と、自動車専用道路以外の道路（例えば、一般道路）に設けられる道路標識とが含まれる。本明細書では、前者のデータを「標識データＨＷＹ」とも称す。

図２は、標識データＨＷＹの構成例を説明する図である。図２に示される例では、標識データＨＷＹがテーブル形式で構成されており、ここには、道路標識が有する情報が国家Ｎ（ｋ）ごとに格納されている。尚、Ａ国、Ｂ国、・・・、Ｘ国は国家（ｋ）の一例であり、ＮＤ国は、現在位置データＰＯＳに基づいた特定が困難な国家として事前に設定されたものである。図２には、自動車専用道路における制限車速、自動車専用道路上に描かれる白線（区画線）の構造の情報、及び、自動車専用道路に設置される案内看板の色が、道路標識の例として挙げられている。

制限車速は、各国家の交通法規により設定されるものであり、典型的には上限車速である。制限車速は、自動車専用道路における推奨車速でもよい。白線の構造と案内看板の色も、各国家の交通法規により設定されるものである。白線の構造としては、白線が破線で描かれる場合の１区画の長さ、隣り合う２区画の間隔などが例示される。尚、図２に示される例では、これらの特徴の少なくとも１つを含む白線パターンとして、白線の構造の情報が設定されている。案内看板の色としては、青及び緑が例示される。

情報処理装置１４は、各種処理を行うコンピュータである。情報処理装置１４は、例えば、少なくとも１つのプロセッサ１５と、少なくとも１つのメモリ１６を備えている。プロセッサ１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。メモリ１６は、ＤＤＲメモリなどの揮発性のメモリであり、プロセッサ１５が使用する各種プログラムの展開及び各種データの一時保存を行う。メモリ１６に格納される各種データには、ＧＰＳセンサ１１から受信した現在位置データＰＯＳと、カメラ１２から受信した画像データＩＭＧとが含まれる。

プロセッサ１５は、コンピュータプログラムである物標認識処理用のソフトウェアを実行する。プロセッサ１５は、また、道路種別推定処理用のソフトウェアを実行する。これらのソフトウェアは、メモリ１６に格納され、又は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されている。プロセッサ１５がこれらのソフトウェアを実行することにより、情報処理装置１４による物標認識処理や、道路種別推定処理が行われる。

物標認識処理は、対象車両の周囲の物標を認識する処理である。物標認識処理は、画像データＩＭＧに基づいて行われる。画像データＩＭＧ等のカメラ画像に基づいた物標認識の手法については機械学習等の公知の手法が適用される。物標認識処理によれば、対象車両の周囲に存在する静的物標及び動的物標が認識される。静的物標としては、対象車両が現在走行している車線を区画する線（つまり、白線）、ガードレール、建物が例示される。動的物標としては、歩行者、自転車、オートバイ及び自動車が例示される。物標認識処理により認識された物標の情報は、道路種別推定処理に用いられる。

道路種別推定処理は、対象車両が走行している道路の種別を推定する処理である。道路種別推定処理は、物標認識処理により認識された物標の情報と、標識データＨＭＹと、に基づいて行われる。この道路種別推定処理の処理例について、図３及び４を参照しながら説明する。

２．道路種別推定処理
図３及び４は、情報処理装置１４（プロセッサ１５）により行われる道路種別推定処理の流れを説明するフローチャートである。図３及び４に示されるルーチンは、所定の制御周期で繰り返し実行される。

図３に示されるルーチンでは、まず、現在位置データＰＯＳが取得される（ステップＳ１１）。既に説明したように、現在位置データＰＯＳは、ＧＰＳセンサ１１により取得される対象車両の緯度及び経度データである。

ステップＳ１１の処理に続いて、対象車両が走行している国家Ｎ（ｋ）（ｋは、Ａ～Ｚ又はＮＤ）が推定される（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の処理は、ステップＳ１１において取得された現在位置データＰＯＳに基づいて行われる。国家Ｎ（ｋ）の範囲は、国境を表す緯度及び経度データに基づいて特定することができる。そのため、例えば、ある国家Ｎ（ｋ）の範囲内に現在位置データＰＯＳが位置していれば、対象車両が走行している国家Ｎ（ｋ）を特定することができる。

ステップＳ１２の処理に続いて、標識ＤＢ１３から標識データＨＷＹ（ｋ）が抽出される（ステップＳ１３）。標識データＨＷＹ（ｋ）は、ステップＳ１２において推定された国家Ｎ（ｋ）に対応する標識データＨＷＹである。

図４に示されるルーチンでは、まず、物標認識処理により認識された物標の情報が取得される（ステップＳ２１）。既に説明したように、物標認識処理は、対象車両の周囲の物標を認識する処理である。

ステップＳ２１の処理に続いて、認識された物標の情報に、道路標識の情報が含まれるか否かが判定される（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の処理では、高速道路、一般道路等の道路の種別に関係なく、道路標識の情報がステップＳ２１の処理において取得されたか否かが判定される。取得情報に道路標識の情報が含まれる場合、ステップＳ２３の処理に進む。そうでない場合は、今回の処理が終了する。

ステップＳ２３の処理では、ステップＳ２１の処理において取得された道路標識が有する情報と、図３のステップＳ１３において抽出された標識データＨＷＹ（ｋ）に含まれる道路標識が示す情報とが比較される。そして、これらの情報が一致するか否かが判定される。

ここで、ステップＳ２１の処理において取得された道路標識が有する情報が「制限車速」の情報の場合を考える。この場合は、例えば、取得された制限車速の値と、標識データＨＷＹ（ｋ）に含まれる制限車速の値とが比較される。そして、前者の値が後者の値以上の場合、これらの情報が一致すると判定される。

次に、ステップＳ２１の処理において取得された道路標識が有する情報が「白線の構造」の情報の場合を考える。この場合は、例えば、取得された白線の構造のパターンと、標識データＨＷＹ（ｋ）に含まれる白線パターンとが比較される。そして、前者と後者の一致度合いが閾値以上の場合、これらのパターンが一致すると判定される。

ステップＳ２１の処理において取得された道路標識が有する情報が「案内看板の色」の情報の場合は、例えば、取得された案内看板を示す画像領域の色相Ｈ、彩度Ｓ及び明度Ｖの平均値（ＨＳＶ平均値）に基づいて当該画像領域の色が推定される。そして、推定された画像領域の色が、標識データＨＷＹ（ｋ）に含まれる看板色と一致するか否かが判定される。

ステップＳ２３の処理は、ステップＳ２１の処理において、「制限車速」、「白線の構造」及び「案内看板の色」のうちの何れか１つの情報が得られていれば、この取得情報と、これに対応する標識データＨＷＹ（ｋ）に含まれる情報とが比較される。複数種類の道路標識の情報（例えば、「制限車速」及び「案内看板の色」の情報）が得られている場合は、各道路標識の情報について比較判定が行われる。

ステップＳ２３の判定結果が肯定的な場合は、対象車両が現在走行している道路が自動車専用道路であると判定される（ステップＳ２４）。そうでない場合は、対象車両が現在走行している道路が自動車専用道路以外の道路であると判定される（ステップＳ２５）。尚、ステップＳ２１の処理において複数種類の道路標識の情報が得られている場合は、少なくとも一方の道路標識について肯定的な判定結果が得られていれば、対象車両が現在走行している道路が自動車専用道路であると判定される（ステップＳ２４）。

３．効果
以上説明した実施形態によれば、現在位置データＰＯＳ、標識データＨＭＹ及び画像データＩＭＧを用いた道路種別推定処理が行われる。そのため、地図データを用いることなく、対象車両が現在走行している道路が自動車専用道路であるか否を判定することが可能となる。従って、地図データのデータ量が不十分な国家においても、道路の種別を推定することが可能となる。地図データを用いた道路種別の推定が行われている場合には、この推定結果を補完することも可能となる。

また、実施形態によれば、ＧＰＳセンサ１１を除いた外部通信装置の車載を省略することができる。従って、中央サーバ等のデータ提供装置と通信するインフラの整備が不十分な国家又は地域においても、道路の種別を推定することが可能となる。外部通信装置が車載されている場合であっても、この外部通信装置による通信に頼ることなく、道路の種別を推定することが可能となる。

１ 道路種別推定装置
１１ ＧＰＳセンサ
１２ カメラ
１３ 標識データベース
１４ 情報処理装置
１５ プロセッサ
１６ メモリ
ＰＯＳ 現在位置データ
ＩＭＧ 画像データ
ＳＩＧ 標識データ

Claims (4)

1. 車両が走行している道路の種別を推定する装置であって、
   自動車専用道路の道路標識とその道路標識が有する情報との組み合わせからなる標識データが格納されたデータベースと、
   前記車両の周囲の画像データと、前記車両の位置データとが格納されるメモリと、
   前記画像データに基づいて前記車両の周囲の物標を認識する認識処理と、前記車両が走行している道路の種別を推定する推定処理とを行うプロセッサと、
   を備え、
   前記データベースに格納される前記自動車専用道路の道路標識が有する情報が、自動車専用道路における制限車速の情報、自動車専用道路に設けられる案内看板の色の情報、及び、自動車専用道路上に描かれる区画線の構造の情報を含み、
   前記プロセッサは、前記推定処理において、
   前記位置データに基づいた前記データベースの参照により、前記車両が走行している国家に対応する標識データを抽出し、
   前記認識処理において前記車両の周囲に道路標識が認識された場合、前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とを比較し、
   前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とが一致する場合、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する
   ことを特徴とする道路種別推定装置。
2. 請求項１に記載の装置であって、
   前記プロセッサは、前記推定処理において、
   前記認識された道路標識が複数種類の道路標識を含む場合、前記複数種類の道路標識が示す各情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報とを比較し、
   前記認識された道路標識が示す各情報に、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報と少なくとも一致する情報が含まれる場合、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する
   ことを特徴とする道路種別推定装置。
3. 車両が走行している道路の種別を推定する方法であって、
   前記車両の周囲の画像データと、前記車両の位置データとを取得するステップと、
   前記画像データに基づいて前記車両の周囲の物標を認識する物標認識ステップと、
   前記位置データと、自動車専用道路の道路標識とその道路標識が有する情報との組み合わせからなる標識データが格納されたデータベースとを用いて、前記車両が走行している国家に対応する標識データを抽出するステップであって、前記データベースに格納される前記自動車専用道路の道路標識が有する情報が、自動車専用道路における制限車速の情報、自動車専用道路に設けられる案内看板の色の情報、及び、自動車専用道路上に描かれる区画線の構造の情報を含むステップと、
   前記物標認識ステップにおいて前記車両の周囲に道路標識が認識された場合、前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とを比較する比較ステップと、
   前記認識された道路標識が示す情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する情報とが一致する場合、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する推定ステップと、
   をコンピュータに行わせることを特徴とする道路種別推定方法。
4. 請求項３に記載の方法であって、
   前記物標認識ステップにおいて前記車両の周囲に複数種類の道路標識が認識された場合、前記比較ステップにおいて、前記複数種類の道路標識が示す各情報と、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報とを比較し、
   前記認識された道路標識が示す各情報に、前記抽出された標識データに含まれる道路標識が有する各情報と少なくとも一致する情報が含まれる場合、前記推定ステップにおいて、前記車両が走行している道路が自動車専用道路であると推定する
   ことを特徴とする道路種別推定方法。

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