JPWO2012104918A1 - 道路形状推定装置 - Google Patents

Abstract

道路形状を正確に推定可能とする道路形状推定装置を提供する。自車両に搭載され、当該自車両が走行する道路の形状を推定する道路形状推定装置であって、自車両の前方を走行する他車両の進行方向の変化を示す進行方向情報を算出する進行方向情報算出部と、自車両周囲の物体の位置情報を検出する物体検出部と、進行方向情報および物体検出部により検出された路側静止物の位置情報に基づいて自車両が走行する道路の形状を推定する道路形状推定部とを備えることを特徴とする、道路形状推定装置。

Description

本発明は、道路形状推定装置に関し、より特定的には、車両に搭載され、当該車両が走行している道路の形状を推定する道路形状推定装置に関する。

従来、車両が走行する道路の形状を推定し、当該道路形状に応じて車両の操舵を制御したり、車両の衝突の危険を報知したりする車載システムが開発されている。上記のような車載システムでは、適切に車両を制御するために道路の形状を正確に推定する必要がある。このような道路の形状を推定するための装置が、例えば、特許文献１に開示されている。

特許文献１に開示される車両用道路形状認識装置は、ガードレール等の路側静止物の位置および形状を、電波レーダーから得られる複数の検出点に基づいて検出する。具体的には、車両用道路形状認識装置は、電波レーダーにより得られた複数の検出点のうち近接する検出点同士から成る検出点グループを抽出し、当該検出点グループをガードレール等の路側静止物として検出する。一般的に、ガードレール等の路側静止物は、車両が走行する道路に沿って配置され、当該道路と相似した形状を成している。したがって、車両用道路形状認識装置は、上記のようにして検出したガードレール等の路側静止物を表す検出点グループの形状に基づいて道路形状を推定算出することができる。

特許文献１のような車両用道路形状認識装置では、単純に一定方位内で所定の距離範囲内に存在する検出点同士を接続してグループ化している。このような単純な処理では、カーブ等においてガードレールが湾曲している場合に、検出点のグループが示す形状がガードレールの形状とは乖離したものとなるおそれがあった。

そこで、本願発明者は、特許文献２に示すような検出点をグループ化する方法を発明した。具体的には、特許文献２に示す道路形状推定装置は、接続元となる検出点を中心に矩形状の接続範囲を設定する。そして、道路形状推定装置は、接続範囲内の検出点を接続先として、接続元の検出点と接続先の検出点とを線分により接続する。道路形状推定装置は、このような接続処理を繰り返すことによって道路形状を示す接続線を算出する。なお、道路形状推定装置は、接続範囲を設定する際、前回検出点を結んだ線分の示す角度（方位）に応じて接続範囲を回転して設定する。このように接続範囲を回転させることによって、カーブ等において湾曲するガードレールに沿って検出点を連続的に接続した接続線を得ることができる。

特開２００７−１６１１６２号公報 ＰＣＴ／ＪＰ２０１０／００６４８９

しかしながら、上記従来の道路形状推定装置では、道路形状に沿った接続線を正確に算出することができない場合があった。

例えば、図２１に示すように、ガードレール等の路側静止物が断続的に配置されている状況を想定する。なお、図２１は、従来の技術によって道路形状が良好に推定できない状況を例示する図である。図２１において、検出点は丸印で表される。なお、検出点Ｐｓ２、Ｐｔ２、Ｐｖ２、Ｐｗ２は道路に沿って存在するガードレール４０１を示す検出点である。検出点Ｐｕは、道路側端から見てガードレール４０１より遠方に離れて存在する家屋６００を示す検出点である。このような状況で、上記特許文献２に係る方法で検出点が接続される場合、検出点Ｐｔ２を基準として設定される接続範囲Ａｔ２は、検出点Ｐｓ２とＰｔ２とを結んだ線分Ｑｓ２の示す方位に応じて設定される。この際、図２１に示すように走路に沿わない方向へ接続範囲Ａｔ２が回転される場合があった。その結果、ガードレール４０１を示す検出点Ｐｔ２と、家屋６００を示す検出点Ｐｕ２とが線分Ｑｔ２により接続される場合があった。すなわち、接続線が道路形状に沿わない形状で算出されるおそれがあった。さらに、線分Ｑｔ２の示す方位に応じて検出点Ｐｕ２を基準として接続範囲Ａｕ２が設定された場合、接続範囲Ａｕ２の内部にガードレール４０１を示す検出点が存在しなくなり、接続線が途切れてしまう場合があった。このように、従来の技術では、検出点を適切に接続することができず、道路の形状を正確に推定することが困難となる場合があった。

本発明は上記の課題を鑑みて成されたものであり、道路形状を正確に推定可能とする道路形状推定装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本願は以下の構成を採用した。すなわち、本発明の第１の局面は、自車両に搭載され、当該自車両が走行する道路の形状を推定する道路形状推定装置であって、自車両の前方を走行する他車両の進行方向の変化を示す進行方向情報を算出する進行方向情報算出部と、自車両周囲の物体の位置情報を検出する物体検出部と、進行方向情報および物体検出部により検出された路側静止物の位置情報に基づいて自車両が走行する道路の形状を推定する道路形状推定部とを備えることを特徴とする、道路形状推定装置である。

第２の局面は、第１の局面において、物体検出部は、自車両周囲の路側静止物の位置情報を複数の静止物検出点として検出し、道路形状推定部は、複数の静止物検出点を進行方向情報に基づいて順次接続することによって接続線を形成し、当該接続線に基づいて道路の形状を推定することを特徴とする。

第３の局面は、第２の局面において、道路形状推定部は、接続元となる静止物検出点を基準として接続範囲を設定する接続範囲設定部と、接続範囲内に存在する静止物検出点を接続先として選択し、当該接続先となる静止物検出点と接続元となる静止物検出点とを線分により接続して接続線を形成する線分接続部とを含み、接続範囲設定部は、進行方向情報に応じて接続範囲を回転させて設定することを特徴とする。

第４の局面は、第２および３何れか１つの局面において、物体検出部は、他車両の存在位置を他車両検出点として静止物検出点とは区別して検出し、進行方向情報算出部は、他車両検出点に基づいて当該他車両の走行軌跡を算出する軌跡算出部と、他車両の走行軌跡を、折曲点において折曲する折曲直線に近似する軌跡近似部とを含み、道路形状推定部は、折曲直線を構成する直線が示す方向を進行方向情報として用いて静止物検出点を接続することを特徴とする。

第５の局面は、第４の局面において、折曲近似直線は、折曲点を基準として自車両近傍側に存在する近傍軌跡直線と、折曲点を基準として自車両遠方側に存在する遠方軌跡直線とから成り、道路形状推定部は、（Ａ）自車両から見て折曲点より近傍に存在する静止物検出点を接続する場合、近傍軌跡線が示す方向を進行方向情報として用い、（Ｂ）自車両から見て折曲点より遠方に存在する静止物検出点を接続する場合、第遠方軌跡線が示す方向を進行方向情報として用いることを特徴とする。

第６の局面は、第４および５何れか１つの局面において、軌跡近似部は、他車両検出点の位置を示す座標について最小二乗法を用いることによって近傍軌跡線および遠方軌跡線を算出することを特徴とする。

第７の局面は、第４から６何れか１つの局面において、道路形状推定部は、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いか否か判定し、（Ｃ）他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いと判定した場合、進行方向情報に基づいて接続線を形成し、（Ｄ）他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと判定した場合、進行方向情報を用いることなく接続線を形成することを特徴とする。

第８の局面は、第７の局面において、道路形状推定部は、近傍軌跡線と遠方軌跡線とが成す角度が所定の角度閾値未満である場合、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いと判定し、近傍軌跡線と遠方軌跡線とが成す角度が所定の角度閾値以上である場合、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと判定することを特徴とする。

第９の局面は、第８の局面において、道路形状推定部は、角度閾値を他車両の絶対速度が大きい程、小さな値に設定することを特徴とする。

第１０の局面は、第７から９の何れか１つの局面において、道路形状推定部は、他車両検出点が予め定められた時間内に更新されている場合、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いと判定し、他車両検出点が予め定められた時間内に更新されていない場合、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと判定することを特徴とする。

第１の局面によれば、自車両が走行する道路の形状を正確に推定することができる。自車両前方を走行する他車両の走行方向は、自車両が走行する道路に沿って変化すると考えられる。したがって、自車両前方を走行する他車両の走行方向に基づいて道路形状を推定することによって、自車両が走行する道路の形状を従来に比して正確に推定することができる。

第２の局面によれば、検出点を順次接続する処理によって、比較的少ない処理量で道路の形状を推定することができる。

第３の局面によれば、接続範囲を他車両の走行方向に応じて回転させる簡単な処理で、道路の形状を正確に推定することができる。

第４の局面によれば、他車両の進行方向の変化を示す情報を簡単な処理で容易且つ正確に算出することができる。

第５の局面によれば、接続する静止物検出点の位置に応じて、適切な他車両の進行方向の情報を選択することができる。したがって、より正確に道路の形状を推定することができる。

第６の局面によれば、最小二乗法を用いて他車両の軌跡を直線近似することによって、他車両の進行方向を示す直線を尤もらしいものとして算出することができる。

第７の局面によれば、より精度良く道路形状を推定することができる。自車の道路に沿わない他車両の進行方向情報を用いた場合、道路形状を正確に推定できない可能性がある。したがって、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高い場合にのみ、他車両の進行方向情報を用いて道路形状を推定することによって、より精度良く道路形状を推定することができる。

第８の局面によれば、簡単な処理で他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いか否か判定することができる。他車両の進行方向が極端に変化した場合には、他車両が道なりに進行していない可能性が高い。したがって、軌跡線を成す折れ線の角度が比較的大きい場合には、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと容易に判定することができる。

第９の局面によれば、より正確に他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いか否か判定することができる。他車両が比較的高速に移動している場合には、大きく進行方向が変化する操作が行われる可能性は低いと考えられる。すなわち、他車両が高速走行中にも拘わらず大きく進行方向が変化している場合には、正常な走行が行われていない可能性がある。したがって、他車両が高速走行中にも拘わらず大きく進行方向が変化している場合には、他車両の進行方向情報を用いることなく道路形状を推定することによって、より正確に道路形状を推定することができる。

第１０の局面によれば、簡単な処理で他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いか否か判定することができる。他車両の検出点が所定時間内に更新されていない場合、算出される先行車の軌跡情報が正確でないと考えられる。すなわち、走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと考えられる。したがって、他車両の検出点が更新されていない場合には、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと容易に判定することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る道路形状推定装置１の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、レーダー装置１１が検出した検出点の一例を示す図である。 図３は、ＥＣＵ１２の機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、ＥＣＵ１２の各機能部が実行する処理の詳細を示すフローチャートの一例である。 図５は、軌跡算出部１２２が実行する前方車両軌跡算出処理の詳細を示すフローチャートの一例である。 図６は、先行車２００の走行軌跡が折曲直線に近似される様子を示す図である。 図７は、軌跡近似部１２３が実行する軌跡近似処理の詳細を示すフローチャートの一例である。 図８は、軌跡近似部１２３が実行する瞬時変曲点算出処理の詳細を示すフローチャートの一例である。 図９は、他車両検出点が瞬時変曲点候補として選定される領域を示す図である。 図１０は、瞬時変曲点の算出に用いられるパラメータを示す図である。 図１１は、図１０に示された先行車検出点から瞬時変曲点が算出される様子を示す図である。 図１２は、軌跡近似部１２３が実行する変曲点算出処理の詳細を示すフローチャートの一例である。 図１３は、角度閾値φｔｈを算出するための関数を表すグラフの一例である。 図１４は、接続範囲設定部１３２が実行する接続範囲設定処理の詳細を示すフローチャートの一例である。 図１５は、接続範囲が設定される様子を示す図である。 図１６は、接続範囲の縦寸法Ｌｙを算出するための関数を表すグラフの一例である。 図１７は、接続範囲の横寸法Ｌｘを算出するための関数を表すグラフの一例である。 図１８は、係数εを算出するための関数を表すグラフの一例である。 図１９は、係数γを算出するための関数を表すグラフの一例である。 図２０は、本発明に係る道路形状推定装置１によって道路形状が良好に推定される状況を例示する図である。 図２１は、従来の技術によって道路形状が良好に推定できない状況を例示する図である。

以下、本発明の実施形態に係る道路形状推定装置１について説明する。本発明に係る道路形状推定装置１は、自車両１００に搭載され、自車両１００が走行する道路の形状を推定する装置である。なお、以下では自車両１００が走行する道路を自車走行道路と称する。

先ず、図１を参照して道路形状推定装置１のハードウェア構成について説明する。なお、図１は、本発明の実施形態に係る道路形状推定装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、道路形状推定装置１は、レーダー装置１１、およびＥＣＵ１２を備える。また、ＥＣＵ１２は、自車両１００に搭載される車両制御装置５０と電気的に接続される。

レーダー装置１１は、例えば、図２に示すように自車両１００の周囲に存在する物体の位置を複数の検出点として検出する装置である。すなわち、レーダー装置１１は、請求の範囲に記載の物体検出部に対応する。なお、図２は、レーダー装置１１が検出した検出点の一例を示す図である。本実施形態においては、レーダー装置１１は、自車両１００の前端に搭載され、自車両１００の前方に存在する物体を検出する。レーダー装置１１は、典型的にはミリ波長帯の電磁波を送受信するＦＭ−ＣＷ方式のレーダー装置である。レーダー装置１１は、例えば、電磁波等の検出波信号を自車両１００の前方に照射する。そして、物体に反射された当該検出波信号の反射波に基づいて当該反射点の位置を検出点として検出する。レーダー装置１１は、図２に示すように、自車両１００を平面視した状態で、自車両１００を原点とし、自車両１００の進行方向を示す軸線をＹ軸、当該Ｙ軸と水平面上で垂直に交差する軸線をＸ軸としたＸＹ座標系で検出点の位置情報を取得する。なお、以下では検出点のＸ座標をＰｘ、Ｙ座標をＰｙと標記する。

また、レーダー装置１１は、各検出点が路側静止物、先行車、および対向車の何れかを示すものであるか判別する。なお、レーダー装置１１は、従来周知の手法を用いて各検出点が静止物、先行車、または対向車の何れを示すものであるか判別して構わない。そして、レーダー装置１１は、各検出点が路側静止物、先行車、および対向車の何れを示すものであるかを表すフラグデータとともに検出点の位置情報（ＸＹ座標）をＥＣＵ１２へ送信する。なお、以下では、路側静止物を表す検出点を静止物検出点、先行車を表す検出点を先行車検出点、対向車を表す検出点を対向車検出点と称する。また、先行車検出点および対向車検出点を総称して他車両検出点と称する。なお、図２においては、路側静止物であるガードレール３００を示す静止物検出点ＰａからＰｄが示されている。また、図２においては現在の先行車２００の位置を示す先行車検出点Ｐ６、および過去の先行車２００の位置を示す先行車検出点Ｐ１からＰ５が示されている。

ＥＣＵ１２は、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）などの情報処理装置、メモリなどの記憶装置、およびインターフェース回路などを備える電子制御装置である。ＥＣＵ１２は、車両制御装置５０と電気的に接続される。

以下、図３を参照して、ＥＣＵ１２の機能構成について説明する。図３は、ＥＣＵ１２の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、ＥＣＵ１２は、機能的に、進行方向情報算出部１２１、および道路形状推定部１３１を備える。進行方向情報算出部１２１は、軌跡算出部１２２、および軌跡近似部１２３を含む。また、道路形状推定部１３１は、接続範囲設定部１３２、および線分接続部１３３を含む。ＥＣＵ１２は、例えば、ＥＣＵ１２が備えるメモリ等に予め格納された制御プログラムをＣＰＵに実行させることによって、進行方向情報算出部１２１、軌跡算出部１２２、軌跡近似部１２３、道路形状推定部１３１、接続範囲設定部１３２、および線分接続部１３３として動作する。

進行方向情報算出部１２１は、自車両１００の前方を走行する他車両（先行車および対向車）の進行方向の変化を示す進行方向情報を算出する機能部である。軌跡算出部１２２は、他車両の走行軌跡を算出する機能部である。軌跡近似部１２３は、他車両の走行軌跡を、変曲点において折曲する折曲直線に近似する機能部である。

道路形状推定部１３１は、進行方向情報およびレーダー装置１１により検出された路側静止物の位置情報に基づいて自車両が走行する道路の形状を推定する機能部である。接続範囲設定部１３２は、接続元となる静止物検出点を基準として接続範囲を設定する機能部である。なお、接続範囲設定部１３２は、折曲直線を構成する直線が示す方向に応じて前記接続範囲を回転させて設定する。線分接続部１３３は、接続範囲内に存在する静止物検出点を接続先として選択し、当該接続先となる静止物検出点と接続元となる静止物検出点とを線分により接続して接続線を形成する機能部である。道路形状推定部１３１は、接続線の形状に基づいて自車走行道路の形状を推定する。

図１の説明に戻り、車両制御装置５０は、例えば、ブレーキ制御装置、ステアリング制御装置、および警報装置等の制御装置である。ブレーキ制御装置、ステアリング制御装置、および警報装置は、ＥＣＵ１２から取得した自車走行道路の形状に応じて、各々、自車両１００が自車走行道路を逸脱しないように自車両１００の進行方向や走行速度を制御したり、当該逸脱を予測して自車両１００のドライバーへ警報を発したりする。ＥＣＵ１２が自車走行道路の形状を正しく検出することによって、車両制御装置５０は、適切な車両制御を実行することができる。

次いで、図４を参照して、ＥＣＵ１２が実行する処理について説明する。図４は、ＥＣＵ１２の各機能部が実行する処理の詳細を示すフローチャートの一例である。ＥＣＵ１２は、例えば、自車両１００のＩＧ電源がオン状態に設定された場合に図４のフローチャートの処理を開始する。ＥＣＵ１２は、図４のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ１の処理を実行する。なお、ＥＣＵ１２は、以下に示すステップＳ１からステップＳ１１までの一連の処理を１サイクルとして繰り返し実行する。

ステップＳ１において、進行方向情報算出部１２１は、レーダー装置１１から他車両検出点の情報を取得する。また、道路形状推定部１３１は、レーダー装置１１から静止物検出点の情報を取得する。進行方向情報算出部１２１および道路形状推定部１３１は、ステップＳ１の処理を完了すると、処理をステップＳ２へ進める。

ステップＳ２において、軌跡算出部１２２は、前方車両軌跡算出処理を実行する。前方車両軌跡算出処理は、自車両１００の前方を走行する先行車および対向車の走行軌跡を算出する処理である。以下、図５を参照して、前方車両軌跡算出処理について説明する。なお、図５は、軌跡算出部１２２が実行する前方車両軌跡算出処理の詳細を示すフローチャートの一例である。軌跡算出部１２２は、図５のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ２１の処理を実行する。

ステップＳ２１において、軌跡算出部１２２は、先行車を検出したか否か判定する。具体的には、レーダー装置１１から先行車検出点についての位置情報を受信しているか否か判定する。軌跡算出部１２２は、レーダー装置１１から先行車検出点についての位置情報を受信している場合、先行車を検出したと判定し、処理をステップＳ２２へ進める。一方、軌跡算出部１２２は、先行車を検出していないと判定した場合、処理をステップＳ２３へ進める。

ステップＳ２２において、軌跡算出部１２２は、先行車軌跡を算出する。具体的には、先ず、軌跡算出部１２２は、現時点の先行車検出点の位置をＥＣＵ１２の記憶装置に記憶させる。そして、軌跡算出部１２２は、過去にＥＣＵ１２の記憶装置に記憶された過去の先行車検出点の位置情報とともに、現時点の先行車検出点の位置を図２に示すようにＸＹ座標系にマッピングする。軌跡算出部１２２は、マッピングした先行車検出点を時系列順に線分で接続することによって先行車の軌跡線を算出する。軌跡算出部１２２は、ステップＳ２２の処理を完了すると、処理をステップＳ２３へ進める。

ステップＳ２３において、軌跡算出部１２２は、対向車を検出したか否か判定する。具体的には、レーダー装置１１から対向車検出点についての位置情報を受信しているか否か判定する。軌跡算出部１２２は、レーダー装置１１から対向車検出点についての位置情報を受信している場合、対向車を検出したと判定し、処理をステップＳ２４へ進める。一方、軌跡算出部１２２は、対向車を検出していないと判定した場合、処理を図４のステップＳ３へ進める。

ステップＳ２４において、軌跡算出部１２２は対向車軌跡を算出する。具体的には、先ず、軌跡算出部１２２は、現時点の対向車検出点の位置をＥＣＵ１２の記憶装置に記憶させる。そして、過去にＥＣＵ１２の記憶装置に記憶された過去の対向車検出点の位置情報とともに、現時点の対向車検出点の位置を図２のようなＸＹ座標系にマッピングする。軌跡算出部１２２は、マッピングした対向車検出点を時系列順に線分で接続することによって対向車の軌跡線を算出する。軌跡算出部１２２は、ステップＳ２４の処理を完了すると、処理を図４のステップＳ３へ進める。

ステップＳ３において、軌跡近似部１２３は、軌跡近似処理を実行する。軌跡近似処理は、上述の前方車両軌跡算出処理において算出した他車両の走行軌跡を、折曲直線に近似する処理である。折曲直線は、図６に示すように、折極点ＨＰにおいて折れ曲がった直線である。なお、図６は、先行車２００の走行軌跡が折曲直線に近似される様子を示す図である。以下、図７を参照して軌跡近似処理の詳細について説明する。図７は、軌跡近似部１２３が実行する軌跡近似処理の詳細を示すフローチャートの一例である。軌跡近似部１２３は、図７のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ３１の処理を実行する。なお、軌跡近似部１２３は、先行車および対向車の双方が検出されている場合、先行車の軌跡、および対向車の軌跡の各々について以下に示す軌跡近似処理を実行する。

ステップＳ３１において、軌跡近似部１２３は、瞬時変曲点算出処理を実行する。瞬時変曲点算出処理は、瞬時変曲点を算出する処理である。瞬時変曲点とは、現時点における他車両の軌跡を示す他車両検出点のうち、折曲点の最も近くに存在するであろう検出点である。瞬時変曲点は、図４の処理の１サイクル毎に算出される。以下、図８を参照して、瞬時変曲点算出処理について説明する。なお、図８は、軌跡近似部１２３が実行する瞬時変曲点算出処理の詳細を示すフローチャートの一例である。軌跡近似部１２３は、図８のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ３１１の処理を実行する。

ステップＳ３１１において、軌跡近似部１２３は、上述前方車両軌跡算出処理においてマッピングされた他車両検出点のうち１つを選択する。以下、本ステップにおいて選択された他車両検出点を選択車両検出点と称する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３１１の処理を完了すると、処理をステップＳ３１２へ進める。

ステップＳ３１２において、軌跡近似部１２３は、選択車両検出点がＸ軸上で軌跡開始点と軌跡終端点との間に存在するか否か判定する。軌跡開始点は、最も古く検出された他車両検出点である。軌跡終端点は、最も新しく検出された他車両検出点である。軌跡近似部１２３は、選択車両検出点がＸ軸上で軌跡開始点と軌跡終端点との間に存在すると判定した場合、処理をステップＳ３１３へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、他車両検出点がＸ軸上で軌跡開始点と軌跡終端点との間に存在しないと判定した場合、処理をステップＳ３１５へ進める。

ステップＳ３１３において、軌跡近似部１２３は、選択車両検出点がＹ軸上で軌跡開始点と軌跡終端点との間に存在するか否か判定する。軌跡近似部１２３は、他車両検出点がＹ軸上で軌跡開始点と軌跡終端点との間に存在すると判定した場合、処理をステップＳ３１４へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、他車両検出点がＹ軸上で軌跡開始点と軌跡終端点との間に存在しないと判定した場合、処理をステップＳ３１５へ進める。

ステップＳ３１４において、軌跡近似部１２３は、選択車両検出点を瞬時変曲点候補に選定する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３１４の処理を完了すると、処理をステップＳ３１６へ進める。

ステップＳ３１５において、軌跡近似部１２３は、選択車両検出点を瞬時変曲点候補から除外する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３１５の処理を完了すると、処理をステップＳ３１６へ進める。

ステップＳ３１６において、軌跡近似部１２３は、全ての他車両検出点を選択したか否か判定する。軌跡近似部１２３は、全ての他車両検出点を選択したと判定した場合、処理をステップＳ３１７へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、未だ選択していない他車両検出点があると判定した場合、処理をステップＳ３１１へ戻す。

上記ステップＳ３１２からステップＳ３１６の処理によれば、図９において斜線で示す領域内に存在する他車両検出点が瞬時変曲点候補に選定され、当該領域外に存在する他車両検出点は瞬時変曲点候補から除外される。なお、図９は、他車両検出点が瞬時変曲点候補として選定される領域を示す図である。上記ステップＳ３１２からステップＳ３１５の処理によれば、後述ステップＳ３１７の処理において瞬時変曲点となり得ないノイズのような他車両検出点情報を演算対象から除外することができる。したがって、軌跡近似部１２３は、正確且つ少ない処理量で短時間に瞬時変曲点を算出することができる。

ステップＳ３１７において、軌跡近似部１２３は、瞬時変曲点候補に基づいて瞬時変曲点を算出する。以下、図１０を参照して瞬時変曲点を算出する方法について説明する。なお、図１０は、瞬時変曲点の算出に用いられるパラメータを示す図である。

具体的には、先ず、軌跡近似部１２３は、瞬時変曲点候補のうち、軌跡開始点および軌跡終端点を除く任意の１点を仮瞬時変曲点として設定する。図９においては、瞬時変曲点候補Ｐ１からＰ６のうち、Ｐ２が仮瞬時変曲点として設定された場合を例示する。次いで、軌跡近似部１２３は、軌跡開始点Ｐ１と仮瞬時変曲点Ｐ２とを直線で結び第１基準線ＬＡ#tempを設定する。また、軌跡近似部１２３は、軌跡終端点Ｐ６と仮瞬時変曲点Ｐ２とを直線で結び第２基準線ＬＢ#tempを設定する。そして、軌跡近似部１２３は、軌跡開始点Ｐ１、軌跡終端点Ｐ６、および仮瞬時変曲点Ｐ２を除く瞬時変曲点候補各々から、第１基準線ＬＡ#tempまたは第２基準線ＬＢ#tempのうち近い方へ垂線を引く。図１０においては、瞬時変曲点候補Ｐ３から垂線Ｖ３が、瞬時変曲点候補Ｐ４から垂線Ｖ４が、瞬時変曲点候補Ｐ５から垂線Ｖ５が、各々、第１基準線ＬＡ#tempまで引かれる。軌跡近似部１２３は、このようにして引かれた垂線の長さの総和を垂線総和ΣＶとして算出し、当該ΣＶをＥＣＵ１２の記憶装置に記憶する。軌跡近似部１２３は、以上のような処理を軌跡開始点および軌跡終端点を除く全ての瞬時変曲点候補について実行し、各瞬時変曲点について垂線総和ΣＶを算出する。そして、軌跡近似部１２３は、垂線総和ΣＶが最も小さな値となった瞬時変曲点候補を、瞬時変曲点として算出する。軌跡近似部１２３は、算出した瞬時変曲点の位置をＥＣＵ１２の記憶装置に記憶する。

なお、図１０のように先行車２００の軌跡が算出されていた場合、最終的に図１１に示すように先行車検出点Ｐ４が瞬時変曲点として設定される。図１１は、図１０に示された先行車検出点から瞬時変曲点が算出される様子を示す図である。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３１７の処理を完了すると、処理を図７のステップＳ３２へ進める。

ステップＳ３２において、軌跡近似部１２３は、変曲点算出処理を実行する。変曲点算出処理は、瞬時変曲点および過去の変曲点に基づいて現時点の変曲点を算出する処理である。以下、図１２を参照して、変曲点算出処理について説明する。なお、図１２は、軌跡近似部１２３が実行する変曲点算出処理の詳細を示すフローチャートの一例である。軌跡近似部１２３は、図１２のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ３２１の処理を実行する。

ステップＳ３２１において、軌跡近似部１２３は、図４に示す処理の前回のサイクルにおいて変曲点が算出されているか否か判定する。具体的には、ＥＣＵ１２の記憶装置に変曲点を示すデータが記憶されているか否か判定する。軌跡近似部１２３は、記憶装置に変曲点を示すデータが記憶されている場合、変曲点が算出されていると判定し、処理をステップＳ３２２へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、前回の変曲点を示すデータが記憶されていない場合、変曲点が算出されていないと判定し、処理をステップＳ３２６へ進める。

ステップＳ３２２において、軌跡近似部１２３は、前回の変曲点は今回の軌跡線の一部であるか否か判定する。軌跡近似部１２３は、前回の変曲点が今回の軌跡線の一部であると判定した場合、処理をステップＳ３２３へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、前回の変曲点は今回の軌跡線の一部でないと判定した場合、処理をステップＳ３２５へ進める。

ステップＳ３２３において、軌跡近似部１２３は、変曲点が軌跡線の開始点または終端点であるか否か判定する。軌跡近似部１２３は、変曲点が開始点または終端点であると判定した場合、処理をステップＳ３３０へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、変曲点は開始点または終端点でないと判定した場合、処理をステップＳ３２４へ進める。

ステップＳ３２４において、軌跡近似部１２３は、前回のサイクルで算出された変曲点を今回のサイクルの変曲点として設定する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３２４の処理を完了すると、処理を図７のステップＳ３３へ進める。

ステップＳ３２５において、軌跡近似部１２３は、ＥＣＵ１２の記憶装置に記憶されている変曲点のデータを初期化する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３２５の処理を完了すると、処理をステップＳ３２６へ進める。

ステップＳ３２６において軌跡近似部１２３は、今回サイクルの瞬時変曲点が前回の瞬時変曲点と同一であるか否か判定する。軌跡近似部１２３は、今回サイクルの瞬時変曲点が前回の瞬時変曲点と同一であると判定した場合、処理をステップＳ３２８へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、今回サイクルの瞬時変曲点が前回の瞬時変曲点と同一でないと判定した場合、処理をステップＳ３２７へ進める。

ステップＳ３２７において、軌跡近似部１２３は、カウンタＮをリセットする。カウンタＮは、瞬時変曲点が継続的に算出されていることを示す値である。軌跡近似部１２３は、ＥＣＵ１２の記憶装置に記憶されたカウンタＮの値を初期値（例えば、ゼロ）に設定する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３２７の処理を完了すると、処理をステップＳ３２８へ進める。

ステップＳ３２８において、軌跡近似部１２３は、カウンタＮを予め定められた値（例えば、１）だけカウントアップする。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３２８の処理を完了すると、処理をステップＳ３２９へ進める。

ステップＳ３２９において、軌跡近似部１２３は、カウンタＮがカウンタ閾値Ｎｔｈ以上か否か判定する。カウンタ閾値Ｎｔｈは、ＥＣＵ１２の記憶装置に予め記憶された定数値（例えば、４）である。軌跡近似部１２３は、カウンタＮがカウンタ閾値Ｎｔｈ以上であると判定した場合、処理をステップＳ３３０へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、カウンタＮがカウンタ閾値Ｎｔｈ未満であると判定した場合、処理を図７のステップＳ３３へ進める。

ステップＳ３３０において、軌跡近似部１２３は、瞬時変曲点を今回のサイクルの変曲点として設定する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３３０の処理を完了すると、処理を図７のステップＳ３３へ進める。

上記変曲点算出処理によれば、過去に算出された変曲点が現在の軌跡線の一部となっている場合、当該過去の変曲点の位置が現在の変曲点の位置として継続的に保持される。また、過去に変曲点が算出されていない場合には、継続的に同一の瞬時変曲点が検出された場合に、当該瞬時変曲点が変曲点として設定される。このような処理によって変曲点の位置が毎サイクル大きく変動することを防ぐことができるため、安定した走路形状の認識結果を得ることができる。

ステップＳ３３において、軌跡近似部１２３は、最小二乗法を用いて折曲前軌跡直線ＬＡおよび折曲後軌跡直線ＬＢを算出する。折曲前軌跡直線ＬＡは、折曲直線を構成する直線のうち変曲点を基準として自車両１００の近傍側に存在する直線である（図６参照）。折曲後軌跡直線ＬＢは、折曲直線を構成する直線のうち折曲点を基準として自車両１００の遠方側に存在する直線である（図６参照）。

軌跡近似部１２３は、軌跡開始点から変曲点までの軌跡線を構成する他車両検出点を直線近似することによって折曲前軌跡直線ＬＡを算出する。具体的には、図６のようなＸＹ座標系において折曲前軌跡直線ＬＡを表す式を数式１とした場合、数式１に示されるパラメータＡ、Ｂは最小二乗法に基づいて数式２および数式３で表される。なお、Ｎは軌跡開始点から変曲点までの軌跡線を構成する他車両検出点の総数である。
（数１）
ｙ＝Ａｘ＋Ｂ

なお、添え字のｋは各検出点を示すものとする。同様に、軌跡近似部１２３は、変曲点から軌跡終端点までの軌跡線を構成する他車両検出点を直線近似することによって折曲前軌跡直線ＬＢを算出する。具体的には、軌跡近似部１２３は、変曲点から軌跡終端点までの軌跡線を構成する他車両検出点について上記数式１から数式３を適用することによって折曲前軌跡直線ＬＢを算出する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３３の処理を完了すると、処理をステップＳ３４へ進める。

上記ステップＳ３３の処理によれば、最小二乗法を用いて他車両の軌跡を直線近似することによって、他車両の進行方向を示す直線を尤もらしいものとして算出することができる。

ステップＳ３４において、軌跡近似部１２３は、近傍直線角αおよび遠方直線角βを算出する。近傍直線角αは、折曲前軌跡直線ＬＡとＹ軸とが成す角度である（図６参照）。遠方直線角βは、折曲後軌跡直線ＬＢとＹ軸とが成す角度である（図６参照）。具体的には、軌跡近似部１２３は上述ステップＳ３３の処理において求めた折曲前軌跡直線ＬＡおよび折曲後軌跡直線ＬＢの式に基づいて近傍直線角αおよび遠方直線角βを算出する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３４の処理を完了すると、処理をステップＳ３５へ進める。

ステップＳ３５において、軌跡近似部１２３は、角度差φを算出する。角度差φは近傍直線角αおよび遠方直線角βの差分値であり、数式４により算出される。
（数４）
φ＝｜α−β｜
軌跡近似部１２３は、ステップＳ３５の処理を完了すると、処理をステップＳ３６へ進める。

ステップＳ３６において、軌跡近似部１２３は、角度閾値φｔｈを算出する。角度閾値φｔｈは、折曲点を算出するか否かを判定するための閾値である。具体的には、軌跡近似部１２３は、他車両の絶対速度、および図１３のように予め定められた関数に基づいて、角度閾値φｔｈを算出する。なお、図１３は、角度閾値φｔｈを算出するための関数を表すグラフの一例である。図１３において、横軸は他車両の絶対速度を、縦軸は角度閾値φｔｈを示す。なお、軌跡近似部１２３は、他車両が先行車であるか、対向車であるかに応じて、異なる関数を用いることがより好ましい。より詳細には、軌跡近似部１２３は、他車両が先行車である場合、他車両が対向車である場合に比べて、低速域において角度閾値φｔｈの値が大きくなるよう算出することが好ましい。ステップＳ３６の処理を完了すると、軌跡近似部１２３は、処理をステップＳ３７へ進める。

ステップＳ３７において、軌跡近似部１２３は、角度差φが角度閾値φｔｈ未満か否か判定する。軌跡近似部１２３は、角度差φが角度閾値φｔｈ未満であると判定した場合、処理をステップＳ３８へ進める。一方、軌跡近似部１２３は、角度差φが角度閾値φｔｈ以上であると判定した場合、処理をステップＳ３９へ進める。

ステップＳ３８において、軌跡近似部１２３は、折曲前直線ＬＡと折曲後直線ＬＢとの交点を折曲点として算出する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３８の処理を完了すると、処理を図４のステップＳ４へ進める。

ステップＳ３９において、軌跡近似部１２３は、ＥＣＵ１２に記憶されている折曲点のデータを初期化する。軌跡近似部１２３は、ステップＳ３８の処理を完了すると、処理を図４のステップＳ４へ進める。

上記ステップＳ３４からステップＳ３９の処理によれば、角度差φが極端に大きな値である場合には折曲点が算出されない。角度差φが極端に大きな値である場合には、他車両が例えば右左折するなどして道なりに進んでいない可能性が高いと考えられる。したがって、このような場合は折曲点を算出せず、後述の処理において他車両の進行情報を用いないようにすることで、精度良く自車走行道路の形状を認識することができる。

また、他車両がどの程度の速度で走行しているかに応じて角度閾値φｔｈを変更することによって、より精度良く道路形状を推定することができる。具体的には、他車両が比較的高速に移動している場合には、大きく進行方向が変化する操作が行われる可能性は低いと考えられる。すなわち、他車両が高速走行中にも拘わらず大きく進行方向が変化している場合には、正常な走行が行われていない可能性がある。したがって、他車両が高速走行中にも拘わらず大きく進行方向が変化している場合には、折曲点を算出せず、他車両の進行方向情報を用いることなく道路形状を推定することによって、より正確に道路形状を推定することができる。

ステップＳ４において、道路形状推定部１３１は、接続開始点を算出する。道路形状推定部１３１は、例えば、自車両１００にＹ軸方向に最も近い位置に存在する静止物検出点を接続開始点として算出する。なお、道路形状推定部１３１は、従来周知の任意の手法を用いて接続開始点を算出して良い。より好ましくは、道路形状推定部１３１は、ＰＣＴ／ＪＰ２０１０／００６４８９に記載の方法などを用いて接続開始点を算出すると良い。道路形状推定部１３１は、ステップＳ１の処理を完了すると、処理をステップＳ５へ進める。

ステップＳ５において、道路形状推定部１３１は、接続開始点を接続元に設定する。道路形状推定部１３１は、ステップＳ５の処理を完了すると、処理をステップＳ６へ進める。

ステップＳ６において、接続範囲設定部１３２は、接続範囲設定処理を実行する。接続範囲設定処理は、接続範囲を設定する処理である。以下、図１４を参照して、接続範囲設定部１３２が実行する接続範囲設定処理について説明する。図１４は、接続範囲設定部１３２が実行する接続範囲設定処理の詳細を示すフローチャートの一例である。接続範囲設定部１３２は、図１０のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ６１の処理を実行する。

ステップＳ６１において、接続範囲設定部１３２は、接続範囲の寸法を算出する。図１５に示す通り、接続範囲は例えば、接続元を基準として設定される矩形領域である。図１５は、接続範囲が設定される様子を示す図である。

接続範囲設定部１３２は、自車両１００から接続元である検出点までの距離が長いほど、接続範囲の縦寸法Ｌｙが大きくなるよう縦寸法Ｌｙを算出する。より詳細には、接続範囲設定部１３２は、接続元のＹ座標ｐｙおよび図１６のように予め定められた関数に基づいて縦寸法Ｌｙを算出する。なお、図１６は、接続範囲の縦寸法Ｌｙを算出するための関数を表すグラフの一例である。図１６において横軸は接続元である検出点のＹ座標ｐｙを示し、縦軸は縦寸法Ｌｙを示す。

同様に、接続範囲設定部１３２は、自車両１００から接続元である検出点までの距離が長いほど、横寸法Ｌｘが大きくなるよう横寸法Ｌｘを算出する。より詳細には、接続範囲設定部１３２は、接続元のＹ座標ｐｙおよび図１７のように予め定められた関数に基づいて横寸法Ｌｘを算出する。なお、図１７は、接続範囲の横寸法Ｌｘを算出するための関数を表すグラフの一例である。図１７において横軸は接続元である検出点のＹ座標ｐｙを示し、縦軸は縦寸法Ｌｘを示す。接続範囲設定部１３２は、ステップＳ６１の処理を完了すると、処理をステップＳ６２へ進める。

ステップＳ６２において、接続範囲設定部１３２は、変曲点が存在するか否か判定する。具体的には、変曲点を示すデータがＥＣＵ１２の記憶装置に記憶されているか否か判定する。接続範囲設定部１３２は、変曲点が存在すると判定した場合、処理をステップＳ６３へ進める。一方、接続範囲設定部１３２は、変曲点が存在しないと判定した場合、処理をステップＳ７２へ進める。

ステップＳ６３において、接続範囲設定部１３２は、他車両軌跡が過去Ｔ時間内に更新されたか否か判定する。接続範囲設定部１３２は、例えば、上述前方車両軌跡算出処理において算出した軌跡線を構成する他車両検出点の位置および個数がＴ時間以内に変動したか否かに応じて軌跡が更新されたか否かを判定する。接続範囲設定部１３２は、車両軌跡が過去Ｔ時間内に更新されたと判定した場合、処理をステップＳ６４へ進める。一方、接続範囲設定部１３２は、車両軌跡が過去Ｔ時間内に更新されていないと判定した場合、処理をステップＳ７２へ進める。

ステップＳ６４において、接続範囲設定部１３２は、上述ステップＳ２１と同様にして先行車を検出しているか否か判定する。接続範囲設定部１３２は、先行車を検出していると判定した場合、処理をステップＳ６５へ進める。一方、接続範囲設定部１３２は、先行車を検出していないと判定した場合、処理をステップＳ６８へ進める。

ステップＳ６５において、接続範囲設定部１３２は、接続元が変曲点を基準として自車両１００の近傍側に存在するか否か判定する。接続範囲設定部１３２は、接続元が変曲点を基準として自車両１００の近傍側に存在すると判定した場合、処理をステップＳ６６へ進める。一方、接続範囲設定部１３２は、接続元が変曲点を基準として自車両１００の遠方側に存在すると判定した場合、処理をステップＳ６７へ進める。

ステップＳ６６において、接続範囲設定部１３２は、先行車の近傍軌跡線角αに基づいて接続範囲回転角θを算出する。接続範囲回転角θは、接続範囲を回転する際に用いる回転量である。接続範囲設定部１３２は、接続元に接続された線分が示す方向に応じて接続範囲回転角θを算出する。例えば、図１５において検出点Ｐｃを接続元とし、接続範囲としてＡｃを設定する際に、接続範囲回転角θとしてθｃを算出する場合を想定する。

検出点Ｐｃは、後述ステップＳ９の処理によって線分Ｑｂを介して検出点Ｐｂと予め接続されている。先ず、接続範囲設定部１３２は、検出点Ｐｃの座標（ｃｘ，ｃｙ）、検出点Ｐｂの座標（ｂｘ，ｂｙ）、および数式５に基づいて、線分ＱｂとＹ軸とが成す角度ωｂｃを算出する。
（数５）
ωｂｃ＝arctan｛（ｃｘ−ｂｘ）／（ｃｙ−ｂｙ）｝
次いで、前回、検出点Ｐｂを基準として接続範囲Ａｂを設定する際に計算された接続範囲回転角θをθｂとすると、接続範囲設定部１３２は、ωｂｃ、θｂ、および数式６に基づいてψを算出する。
（数６）
ψ＝ωｂｃ×ε＋（１−ε）×θｂ
なお、数式２における係数εは、０以上１以下の係数である。接続範囲設定部１３２は、接続元に至るまでに接続された検出点の数（以下、接続階層数Ｊと称する）が多いほど、係数εの値を小さな値として算出する。より具体的には、接続範囲設定部１３２は、接続階層数Ｊ、および図１８に示す関数に基づいて係数εの値を算出する。図１８は、係数εを算出するための関数を表すグラフの一例である。図１８において横軸は接続元のＹ座標ｐｙを示し、縦軸は縦寸法Ｌｙを示す。なお、接続元が開始点である場合、接続範囲設定部１３２は、接続範囲回転角θ（上記の例におけるθｂ）の値を０として算出する。
次いで、接続範囲設定部１３２は、上記で求めたψ、近傍軌跡線角α、および数式７に基づいて接続範囲回転角θを算出する。
（数７）
θ＝ψ×γ＋（１−γ）×α
なお、接続範囲設定部１３２は、数式７の係数γを図１９に示す関数に基づいて算出する。なお、図１９は、係数γを算出するための関数を表すグラフの一例である。図１９において、縦軸は係数γを表し、横軸は検出点距離ΔＰｙを表す。検出点距離ΔＰｙは、接続元から接続元先までのＹ軸方向の距離を表す（図１５参照）。接続範囲設定部１３２は、ステップＳ６６の処理を完了すると、処理をステップＳ７３へ進める。

ステップＳ６７において、接続範囲設定部１３２は、先行車の遠方軌跡線角βに基づいて接続範囲回転角θを算出する。具体的には、上記ステップＳ６６と同様にしてψを算出した後、数式７の代わりに数式８を用いて接続範囲回転角θを算出する。
（数８）
θ＝ψ×γ＋（１−γ）×β
接続範囲設定部１３２は、ステップＳ６７の処理を完了すると、処理をステップＳ７３へ進める。

ステップＳ６８において、接続範囲設定部１３２は、上述ステップＳ２３と同様にして対向車を検出しているか否か判定する。接続範囲設定部１３２は、対向車を検出していると判定した場合、処理をステップＳ６９へ進める。一方、接続範囲設定部１３２は、対向車を検出していないと判定した場合、処理をステップＳ７２へ進める。

ステップＳ６９において、接続範囲設定部１３２は、接続元が変曲点を基準として自車両１００の近傍側に存在するか否か判定する。接続範囲設定部１３２は、接続元が変曲点を基準として自車両１００の近傍側に存在すると判定した場合、処理をステップＳ７０へ進める。一方、接続範囲設定部１３２は、接続元が変曲点を基準として自車両１００の遠方側に存在すると判定した場合、処理をステップＳ７１へ進める。

ステップＳ７０において、接続範囲設定部１３２は、対向車の近傍軌跡線角αに基づいて接続範囲回転角θを算出する。具体的には、接続範囲設定部１３２は、ステップＳ６６の処理において先行車の近傍軌跡線角αに代えて、対向車の近傍軌跡線角αを用いて接続範囲回転角θを算出する。接続範囲設定部１３２は、ステップＳ７０の処理を完了すると、処理をステップＳ７３へ進める。

ステップＳ７１において、接続範囲設定部１３２は、対向車の遠方軌跡線角βに基づいて接続範囲回転角θを算出する。具体的には、接続範囲設定部１３２は、ステップＳ６７の処理において先行車の遠方軌跡線角βに代えて、対向車の遠方軌跡線角βを用いて接続範囲回転角θを算出する。接続範囲設定部１３２は、ステップＳ７１の処理を完了すると、処理をステップＳ７３へ進める。

ステップＳ７２において、接続範囲設定部１３２は、軌跡線角を用いることなく接続範囲回転角θを算出する。具体的には、係数γの値を１に設定した上で、上述ステップＳ６６およびステップＳ６７にて説明した方法と同様にして接続範囲回転角θを算出する。接続範囲設定部１３２は、ステップＳ７２の処理を完了すると、処理をステップＳ７３へ進める。

ステップＳ７３において、接続範囲設定部１３２は、接続範囲を設定する。接続範囲設定部１３２は、ステップＳ７３の処理を完了すると、処理を図４のステップＳ７へ進める。

上記の通り、接続範囲設定処理によれば、接続元となる検出点が図６の領域ＲＡに存在する場合には近傍軌跡線角αに基づいて接続範囲回転角θが算出される。また、接続元となる検出点が図６の領域ＲＢに存在する場合には近傍軌跡線角βに基づいて接続範囲回転角θが算出される。また、先行車と対向車の双方の進行方向情報が検出されている場合には、先行車の進行方向情報が優先的に用いられる。

このような接続範囲設定処理によれば、前回の接続線が示す方向、および他車両の進行方向の双方を考慮して接続範囲を適切に設定することができる。また、折曲点が算出されていない場合や、他車両の軌跡が所定時間内に更新されていない場合、近傍軌跡線角αおよび遠方軌跡線角βを用いることなく、接続範囲が設定される。すなわち、他車両の走行軌跡が自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低い場合には、他車両の進行方向に関する情報を用いることなく、自車走行道路の形状が推定される。故に、精度良く自車走行道路の形状を推定することができる。

図４の説明に戻り、ステップＳ７において、線分接続部１３３は、接続範囲内に検出点が存在するか否か判定する。線分接続部１３３は、接続範囲内に検出点が存在すると判定した場合、処理をステップＳ８へ進める。一方、線分接続部１３３は、接続範囲内に検出点が存在しないと判定した場合、処理をステップＳ１１へ進める。

ステップＳ８において、線分接続部１３３は、接続範囲内に存在する検出点のうち接続元までの距離が最も短い検出点を接続先として選択する。線分接続部１３３は、ステップＳ８の処理を完了すると、処理をステップＳ９へ進める。

ステップＳ９において、線分接続部１３３は、接続元と接続先とを線分で接続する。なお、線分接続部１３３は、接続元と接続先とを曲線で接続しても構わない。ＥＣＵ１２は、ステップＳ９の処理を完了すると、処理をステップＳ１０へ進める。

ステップＳ１０において、線分接続部１３３は、ステップＳ８において接続された接続先を新たな接続元に設定する。線分接続部１３３は、ステップＳ９の処理を完了すると、処理をステップＳ６へ戻す。

上記の通りステップＳ６からステップＳ１０の処理によれば、他車両の進行方向の変化に応じて接続範囲を適切に設定することができるので、自車走行道路がカーブしている場合や、ガードレール等の路側静止物が断続的に配置されている場合など、様々な状況において好適に自車走行道路に沿った接続線を得ることができる。すなわち、従来に比してより正確に道路形状を推定することができる。また、静止物検出点を順次接続するという簡単な処理によって、比較的少ない処理量で道路の形状を推定することができる。

ステップＳ１１において、ＥＣＵ１２は、自車両１００のＩＧ電源がオフに設定されたか否か判定する。ＥＣＵ１２は、自車両１００のＩＧ電源がオフに設定されたと判定した場合、図４のフローチャートの処理を終了する。一方、ＥＣＵ１２は、自車両１００のＩＧ電源がオン状態に維持されていると判定した場合、処理をステップＳ１へ戻し、上述した各ステップの処理を繰り返し実施する。

上記に説明した道路形状推定装置１によって良好に自車走行道路の形状が推定される様子について、図２０を参照して説明する。なお、図２０は、本発明に係る道路形状推定装置１によって道路形状が良好に推定される状況を例示する図である。図２０では、先行車２００に追従して自車両１００が緩やかなカーブを走行している。なお、自車走行道路にはガードレール４００がカーブに沿うよう断続的に配置されている。

道路形状推定装置１は、先ず、先行車２００の進行方向の変化を示す情報を先行車検出点Ｐ１１からＰ１４に基づいて算出する（上述ステップＳ１からステップＳ４）。次いで、先行車２００の進行方向情報に応じてガードレール４００を示す静止物検出点を接続していく（上述ステップＳ５からステップＳ１１）。ここで、道路形状推定装置１は、静止物検出点Ｐｔ１を基準として接続範囲Ａｔ１を設定する際に、事前に算出した先行車２００の進行方向に応じて当該接続範囲Ａｔ１を回転させる（上述ステップＳ６）。このように、道路形状推定装置１は、前回接続された線分Ｑｓ１が示す方向だけでなく、先行車２００の進行方向を考慮して当該接続範囲Ａｔ１を回転する。そのため、例えば図２０のようにガードレール４００が途切れた箇所においても、道路形状推定装置１は、適切に接続範囲を設定し、実際の道路形状に沿った接続線を形成することができる。

以上に示した通り、本発明の実施形態に係る道路形状推定装置１によれば、他車両の走行方向の変化に応じて自車走行道路の形状を正確に算出することができる。

なお、上記実施形態では、道路形状推定装置１が他車両の進行方向情報に応じて接続範囲を回転する例について説明したが、道路形状推定装置１は、進行方向情報に応じて道路形状を推定可能であれば上記処理を種々の態様に変形して行って構わない。例えば、道路形状推定装置１は、進行方向情報に応じて接続範囲の大きさを変更しても構わない。

なお、上記実施形態では道路形状推定装置１が先行車の走行軌跡を用いて道路形状を推定する例について説明したが、本発明は、先行車のさらに先を走行している先先行車の走行軌跡を用いて道路形状を推定するよう適用しても構わない。

本発明に係る道路形状推定装置は、道路形状を正確に推定可能とする道路形状推定装置などとして有用である。

１ 道路形状推定装置
１１ レーダー装置
１２ ＥＣＵ
５０ 車両制御装置
１２１ 進行方向情報算出部
１２２ 軌跡算出部
１２３ 軌跡近似部
１３１ 道路形状推定部
１３２ 接続範囲設定部
１３３ 線分接続部
１００ 自車両
２００ 先行車
３００、４００ ガードレール
６００ 家屋

次いで、図４を参照して、ＥＣＵ１２が実行する処理について説明する。図４は、ＥＣＵ１２の各機能部が実行する処理の詳細を示すフローチャートの一例である。ＥＣＵ１２は、例えば、自車両１００のＩＧ電源がオン状態に設定された場合に図４のフローチャートの処理を開始する。ＥＣＵ１２は、図４のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ１の処理を実行する。なお、ＥＣＵ１２は、以下に示すステップＳ１からステップＳ１２までの一連の処理を１サイクルとして繰り返し実行する。

ステップＳ６において、接続範囲設定部１３２は、接続範囲設定処理を実行する。接続範囲設定処理は、接続範囲を設定する処理である。以下、図１４を参照して、接続範囲設定部１３２が実行する接続範囲設定処理について説明する。図１４は、接続範囲設定部１３２が実行する接続範囲設定処理の詳細を示すフローチャートの一例である。接続範囲設定部１３２は、図１４のフローチャートの処理を開始すると、先ず、ステップＳ６１の処理を実行する。

ステップＳ１１において、ＥＣＵ１２は、接続線を走路形状として出力し、その後、ステップＳ１２において、ＥＣＵ１２は、自車両１００のＩＧ電源がオフに設定されたか否か判定する。ＥＣＵ１２は、自車両１００のＩＧ電源がオフに設定されたと判定した場合、図４のフローチャートの処理を終了する。一方、ＥＣＵ１２は、自車両１００のＩＧ電源がオン状態に維持されていると判定した場合、処理をステップＳ１へ戻し、上述した各ステップの処理を繰り返し実施する。

Claims (10)

1. 自車両に搭載され、当該自車両が走行する道路の形状を推定する道路形状推定装置であって、
   前記自車両の前方を走行する他車両の進行方向の変化を示す進行方向情報を算出する進行方向情報算出部と、
   前記自車両周囲の物体の位置情報を検出する物体検出部と、
   前記進行方向情報および前記物体検出部により検出された路側静止物の位置情報に基づいて前記自車両が走行する道路の形状を推定する道路形状推定部とを備えることを特徴とする、道路形状推定装置。
2. 前記物体検出部は、前記自車両周囲の路側静止物の位置情報を複数の静止物検出点として検出し、
   前記道路形状推定部は、
   前記複数の静止物検出点を前記進行方向情報に基づいて順次接続することによって接続線を形成し、当該接続線に基づいて前記道路の形状を推定することを特徴とする、請求項１に記載の道路形状推定装置。
3. 前記道路形状推定部は、
   接続元となる前記静止物検出点を基準として接続範囲を設定する接続範囲設定部と、
   前記接続範囲内に存在する前記静止物検出点を接続先として選択し、当該接続先となる静止物検出点と前記接続元となる静止物検出点とを線分により接続して接続線を形成する線分接続部とを含み、
   前記接続範囲設定部は、前記進行方向情報に応じて前記接続範囲を回転させて設定することを特徴とする、請求項２に記載の道路形状推定装置。
4. 前記物体検出部は、前記他車両の存在位置を他車両検出点として前記静止物検出点とは区別して検出し、
   前記進行方向情報算出部は、
   前記他車両検出点に基づいて当該他車両の走行軌跡を算出する軌跡算出部と、
   前記他車両の走行軌跡を、折曲点において折曲する折曲直線に近似する軌跡近似部とを含み、
   前記道路形状推定部は、前記折曲直線を構成する直線が示す方向を前記進行方向情報として用いて前記静止物検出点を接続することを特徴とする、請求項２および３の何れか１項に記載の道路形状推定装置。
5. 前記折曲近似直線は、前記折曲点を基準として前記自車両近傍側に存在する近傍軌跡直線と、前記折曲点を基準として前記自車両遠方側に存在する遠方軌跡直線とから成り、
   前記道路形状推定部は、（Ａ）前記自車両から見て前記折曲点より近傍に存在する前記静止物検出点を接続する場合、前記近傍軌跡線が示す方向を前記進行方向情報として用い、（Ｂ）前記自車両から見て前記折曲点より遠方に存在する前記静止物検出点を接続する場合、前記第遠方軌跡線が示す方向を前記進行方向情報として用いることを特徴とする、請求項４に記載の道路形状推定装置。
6. 前記軌跡近似部は、前記他車両検出点の位置を示す座標について最小二乗法を用いることによって前記近傍軌跡線および前記遠方軌跡線を算出することを特徴とする、請求項４および５の何れか１項に記載の道路形状推定装置。
7. 前記道路形状推定部は、前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いか否か判定し、（Ｃ）前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いと判定した場合、前記進行方向情報に基づいて前記接続線を形成し、（Ｄ）前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと判定した場合、前記進行方向情報を用いることなく前記接続線を形成することを特徴とする、請求項４から６の何れか１項に記載の道路形状推定装置。
8. 前記道路形状推定部は、前記近傍軌跡線と前記遠方軌跡線とが成す角度が所定の角度閾値未満である場合、前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いと判定し、前記近傍軌跡線と前記遠方軌跡線とが成す角度が所定の角度閾値以上である場合、前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと判定することを特徴とする、請求項７に記載の道路形状推定装置。
9. 前記道路形状推定部は、前記角度閾値を前記他車両の絶対速度が大きい程、小さな値に設定することを特徴とする、請求項８に記載の道路形状推定装置。
10. 前記道路形状推定部は、前記他車両検出点が予め定められた時間内に更新されている場合、前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が高いと判定し、前記他車両検出点が予め定められた時間内に更新されていない場合、前記他車両の走行軌跡が前記自車両が走行する道路に沿ったものである可能性が低いと判定することを特徴とする、請求項７から９の何れか１項に記載の道路形状推定装置。

Images