WO2020170745A1

WO2020170745A1 - 走行路認識装置

Info

Publication number: WO2020170745A1
Application number: PCT/JP2020/003317
Authority: WO
Inventors: 待井　君吉; 健人緒方; 範安長谷島; 黒田　昌芳; 昂亮坂田
Original assignee: Hitachi Automotive Systems Ltd
Current assignee: Astemo Ltd
Priority date: 2019-02-21
Filing date: 2020-01-30
Publication date: 2020-08-27
Anticipated expiration: 2021-08-21
Also published as: CN113424240B; CN113424240A; US12479442B2; JP2020134367A; JP7257814B2; US20220126836A1

Abstract

自車両が走行する走行路の走行路端を的確に認識することができる走行路認識装置を得ること。本発明の走行路認識装置は、自車両３０１が走行する走行路の走行路端を認識する走行路認識装置であって、自車両３０１から走行路に向かってレーザを照射するレーザレーダ１０１と、レーザレーダ１０１により得られる点群の座標値に基づいて、走行路の横断勾配を求める路面判定部２０３と、路面判定部２０３により求めた走行路の横断勾配において勾配角度が変化する変化点を求め、変化点の座標値に基づいて走行路の横断方向両側のうちの少なくとも一方の走行路端の座標値を求める道路端判定部２０４とを有する。

Description

走行路認識装置

　本発明は、車両走行環境における走行可能領域を認識する走行路装置に関する。

　本技術分野の背景技術として、特許文献１には、車両周辺を撮像する撮像手段を備え、該撮像手段の撮像画像を解析することにより道路区画線を認識する道路区画線認識装置であって、道路に敷設された第１物標の位置を特定する第１物標位置特定手段を備え、前記第１物標、及び前記第１物標とは異なる第２物標により区画されている道路において、前記撮像手段の撮像画像における前記第２物標の位置に基づいて道路区画線を認識する際には、前記第１物標位置特定手段により特定された前記第１物標の位置に相当する前記撮像手段の撮像画像上の位置の、手前側及び／又は奥側に、前記第２物標を認識するための第２物標認識用画像解析領域を設定することを特徴とする道路区画線認識装置の技術が開示されている。

特開２００８-１６５６１０号公報

　自動運転車両による自動運転においては、車線変更・車線維持に適用可能な高精度な車線認識が要求されている。特許文献１には、カメラを用いた区画線認識装置が開示されており、この認識結果を使うことにより、車線維持、車線変更等の運転支援機能を実現することが可能になる旨の記載がある。

　しかし、認識手段としてカメラを用いた場合、カメラによる認識性能が周辺の明るさや天候等の環境に依存して大きく変化するという弱点がある。環境によっては自車両が走行する走行路の走行路端を的確に認識することができずに自車両の自動運転制御に影響を与えるおそれがある。

　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、自車両が走行する走行路の走行路端を的確に認識することができる走行路認識装置を提供することである。

　上記課題を解決する本発明の走行路認識装置は、自車両が走行する走行路の走行路端を認識する走行路認識装置であって、前記自車両から前記走行路に向かってレーザを照射するレーザレーダと、該レーザレーダにより得られる点群の座標値に基づいて、前記走行路の横断勾配を求める路面判定部と、該路面判定部により求めた前記走行路の横断勾配において勾配角度が変化する変化点を求め、該変化点の座標値に基づいて前記走行路の横断方向両側のうちの少なくとも一方の走行路端の座標値を求める道路端判定部と、を有することを特徴とする。

　本発明によれば、自車両が走行する走行路の走行路端を的確に認識することができる。したがって、自動運転車両の安全な運行が可能になる。本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施形態に係る走行路認識装置のハードウエアの構成例を示す図。本発明の実施形態に係る走行路認識装置のソフトウエアの構成例を示す図。本実施形態において使用する座標系の例を説明する図。本発明の実施形態に係る走行路認識装置の全体処理のフローチャート。点群データの座標値を更新する処理のフローチャート。横断勾配の変化点から走行路端を求める処理のフローチャート。点群データと横断勾配の例を示すｙｚ平面図。区画線を用いる場合の走行路認識装置のソフトウェアの構成例を示す図。区画線を求める処理のフローチャート。点群の探索方法を説明するフローチャート。点群の探索範囲と横断勾配の一例を示すｙｚ平面図。路面ペイントの特徴点候補を求める処理のフローチャート。特徴点候補を抽出する範囲の一例を示すｙｚ平面図。横断勾配の変化点と反射強度との関係の一例を説明する図。区画線特徴点を用いて区画線を認識する処理を説明する図。点群データのデータ構造を説明する図。Ｈｏｕｇｈ変換で用いる投票空間とそのデータ構造を説明する図。本発明の実施形態に係る走行路認識装置において地図データを使用する場合のソフトウェアの構成例を示す図。地図データを用いた場合の走行路認識装置の処理のフローチャート。

　次に、本発明の走行路認識装置が適用される実施形態の走行路認識装置について説明する。
　本実施形態の走行路認識装置は、自車両が走行する走行路の走行路端を認識するものであり、自動運転を行う自車両に搭載されている。走行路認識装置によって認識された走行路端の情報は、自車両の車両制御ユニットに供給され、自動運転の制御に使用される。

　図１は、本発明の実施形態に係る走行路認識装置のハードウェアの構成例を示す図である。

　本実施形態の走行路認識装置１００は、車両周辺を監視するためのレーザレーダ１０１と、地図情報等を記憶するための記憶装置１０３と、ＣＰＵ１０４と、メモリ１０５を備えている。本実施形態では、走行路認識装置１００は、レーザレーダ１０１も構成に含む場合を例に説明するが、レーザレーダ１０１を含まずに、レーザレーダ１０１からデータを取得する構成とすることもできる。

　レーザレーダ１０１は、自車両に搭載されて、自車両からレーザを照射し、反射波を利用してデータを取得する構成を有しており、例えばＬｉＤＡＲが用いられる。レーザレーダ１０１は、複数のレーザを垂直方向にレイヤ状に重ね、それを回転させながら照射し、その反射波を用いて、レーザが反射された位置の３次元座標や反射強度等のデータを得る。このデータを一般に点群データと呼ぶ。

　レーザレーダ１０１は、自車両から離間する方向に所定間隔をおいて複数のレイヤごとに点群データを取得する。レーザレーダ１０１は、カメラとは異なり、周辺の明るさに依存せずに点群データを得ることが可能であり、昼夜関係なく物体を検知することが可能になる。レーザレーダ１０１により得られた点群データは、ＣＰＵ１０４からメモリ１０５に送られ、例えば図１６に示す点群データのデータ構造を持つバッファに格納される。レーザレーダ１０１は、自車両からレイヤ状にレーザを照射し、それぞれのレイヤにおいて複数の点群データを取得することができる。

　ＣＰＵ１０４は、レーザレーダ１０１で得られた点群データを処理し、その過程で必要となるデータや処理結果をメモリ１０５に記憶させる。そして、処理結果の情報をＣＡＮ＿Ｉ／Ｆ１０６からＣＡＮバス１０７に流し、ＣＡＮバス１０７を通じて車両制御ユニット１０２に送る処理を行わせる。車両制御ユニット１０２は、車両の進行方向や速度を制御するものであり、これは、ＣＰＵ１０４による走行路認識処理の処理結果を取り込むことにより実現される。また、ＣＰＵ１０４は、車両制御ユニット１０２にて作成・格納される車両の進行方向や速度等のデッドレコニング情報を、ＣＡＮ＿Ｉ／Ｆ１０６を通じて取得することも可能とする。

　図２は、本発明の実施形態に係る走行路認識装置のソフトウェアの構成例を示す図である。

　走行路認識装置１００は、点群格納部２０１、点群ＤＢ２０２、路面判定部２０３、および、道路端判定部２０４を有する。点群格納部２０１、点群ＤＢ２０２、路面判定部２０３、および、道路端判定部２０４は、ＣＰＵ１０４等のハードウェアにおいて走行路認識用のソフトウェアが実行されることにより、ＣＰＵ１０４の内部機能として具現化される。

　点群格納部２０１は、レーザレーダ１０１で取得された点群データを点群ＤＢ２０２に格納する。路面判定部２０３は、点群ＤＢ２０２に格納された点群データを用いて走行路の横断勾配を求める。走行路の横断勾配とは、自車両が走行する走行路の横断方向の勾配、つまり、走行路の予め設定されている走行方向に直交する方向である路幅方向の勾配である。一般的に、道路等の走行路の路面には、排水性を向上させるために、横断方向に沿って緩やかな傾斜が付けられている。この傾斜が走行路の横断勾配であり、点群データを用いて路面判定部２０３によって求められる。

　道路端判定部２０４は、走行路の横断勾配において勾配角度が変化する変化点を求め、変化点の座標値に基づいて、走行路の横断方向両側のうちの少なくとも一方の走行路端の座標値を求める。ここで走行路の横断方向両側の走行路端の座標値が得られた場合、横断方向両側の走行路端の間が、自車両が走行可能な走行路となる。走行路端の概念には、例えば走行路の横断勾配の変化点、縁石や路肩等の構造物、および区画線の少なくとも一つが含まれる。道路端判定部２０４による判定方法については後述する。

　図３は、本実施形態において使用する座標系の例を説明する図である。
　本実施形態では、自車両３０１の位置を原点とした座標系を使用しており、自車両３０１の進行方向をx軸、x軸に垂直な方向であって車幅方向に沿う方向をy軸、路面と垂直な方向をz軸とする。尚、y軸は、自車両３０１の進行方向に向かって右から左へ向かう方向を正とする。

　図４は、本発明の実施形態に係る走行路認識装置の全体処理のフローチャートである。
　まず、ステップＳ４０１で、レーザレーダ１０１から点群データを取得し、ステップＳ４０２では、取得した点群データを点群ＤＢ２０２に格納する。次に、ステップＳ４０３で、既存の点群データの座標値を更新する。ステップＳ４０２において点群ＤＢ２０２に格納される点群データは、自車両３０１の位置を原点とした座標系であるため、既存の点群データの座標値についても、移動後の自車両３０１の位置を中心したものに直す必要がある。これについては、図５を用いて後述する。これらの処理が終わってから、ステップＳ４０４で各レイヤにおける点群データを処理し、各レイヤにおける走行路端を求める。
ステップＳ４０４の処理に関しても、以降で述べる。

　図５は、ステップＳ４０３の、点群データの座標値を更新する処理のフローチャートである。
　まず、ステップＳ５０１で、デッドレコニングの情報を得る。デッドレコニングは、自車の進行方向と走行距離によって自車位置を求める処理である。デッドレコニングの情報は、ＣＡＮ１０７からＣＡＮ＿Ｉ／Ｆ１０６を通じてＣＰＵ１０４に提供される。ステップＳ５０１では、前回の自車位置を計測した時点からの走行距離と進行方向の差分を得る。

　次に、ステップＳ５０２で、得られたデータレコニングのデータを用いて回転行列と平行移動行列を求める。そして、点群ＤＢ２０２の既存データのすべてに対してこれらの行列を適用し、座標変換する。ステップＳ５０３では、点群データから座標値の情報を得て、ステップＳ５０４で座標値が所定範囲か否かを判定する。具体的には、例えば、前回の自車位置を基準に半径６０ｍ以内といった範囲をあらかじめ決めておく。座標値が所定範囲内であれば、ステップＳ５０５へ進み、ステップＳ５０２で求めた行列を適用して座標値を変換する。所定範囲外であればステップＳ５０６へ進み、当該の座標値を点群ＤＢ２０２から消去する。このように所定範囲外の座標値を点群ＤＢ２０２から消去することで、点群ＤＢ２０２に記憶するデータ量を節約することが可能になる。また、直近に得られた点群データだけを参照できるようにすることで、自車の現在地周辺の点群データだけを用いるようにする。

　図６は、ステップＳ４０４において走行路端を求める処理のフローの一例であり、走行路の横断勾配の変化点から走行路端を求める処理のフローチャートである。
　走行路端を求める処理は、道路端判定部２０４において行われる。走行路端を求める処理では、図６のフローに示すように、まず、レイヤ数の分のループに入る。そして、その中で、更に点群データ数の分のループに入る。ステップＳ６０１で点群データのｚ座標が所定範囲か否かを判定する。これは、点群の位置が路面上か否かを大まかに判断するものであり、所定範囲については、路面上のデータであると予測される範囲を事前に決めておく。

　所定範囲内であればステップＳ６０２に進み、Ｈｏｕｇｈ変換を実行する。Ｈｏｕｇｈ変換で用いる投票空間は、例えば図１７に示す構成を有する。図１７は、Ｈｏｕｇｈ変換で用いる投票空間とそのデータ構造を説明する図である。なお、Ｈｏｕｇｈ変換は処理コストが高いため、所望の処理時間に収まるよう、予め、投票する角度範囲を絞り込んだり、角度の刻み値を設定したりする必要がある。ここではその詳細は割愛する。

　次に、ステップＳ６０３に進み、ｚ座標が所定範囲内である点群の点群データである座標値をバッファに格納する。このバッファは、走行路の路面上の点群データを格納するためのバッファである。

　すべての座標点について上記の処理を終えたら、Ｈｏｕｇｈ変換で得られた線分の数の分のループに入る。Ｈｏｕｇｈ変換で線分を得るには、投票数の閾値を予め決めたり、当該の線分に投票された点の密度を判定したりする。この判定がステップＳ６０４である。

　投票数や点の密度が条件を満たしていれば、ステップＳ６０５に進み、当該の線分情報をバッファに格納する。このバッファは、線分情報を格納するためのものであり、例えば図１７のセル情報１７００と同様のデータ構造を持つ。すべての線分に対する処理を終了したら、バッファに格納された線分同士の交点を求める。この交点が走行路の横断勾配の変化点に相当し、走行路端となる。

　この処理をすべてのレイヤについて実行すれば、交点７２１、７２２（図７参照）がレイヤ数分だけ求められることになる。これをつなぎ合わせることで最終的に走行路端を求めることが可能になる。尚、これを時系列で保存しておくことで、より密度が高い走行路端のデータを得ることが可能である。

　また、道路端判定部２０４では、点群の座標値に基づいて、走行路の路面と走行路の少なくとも一方の走行路端に設置された構造物とを検知し、走行路の路面と構造物との間における高さの変化点の座標値を求め、変化点の座標値に基づいて走行路端の位置を求める処理を行う。この処理により、走行路の路面と走行路端に設置された構造物との間を検知し、走行路端とすることができる。

　図７を用い、図６の処理について更に説明する。図７は、点群データと横断勾配の例を示すｙｚ平面図であり、ステップＳ６０１で、Ｚ座標が所定範囲と判定された点群７０３を、ｙｚ平面上に表した例である。点群７０３の点群データに対し、ステップＳ６０５までの処理によって得られたのが、線分７１１、７１２、７１３である。

　線分７１１は、自車両３０１の左側方に配置されている縁石等の構造物によって得られた線分である。線分７１２は、自車レーン（走行路）の路面によって得られた線分である。線分７１３は対向レーンの路面によって得られた線分である。交点７２１は、走行路の路面と構造物との間における高さの変化点となり、交点７２２は、走行路の横断勾配において勾配角度が変化する変化点となる。交点７２１、７２２は、走行路の横断方向両側の走行路端の座標値を示すものであり、交点７２１と７２２との間は自車両が走行可能な幅となる。したがって、自車両が走行可能な最低限の走行路が認識できる。

　通常、道路は雨水等を排水するため、走行路の横断方向一方側の走行路端から走行路の横断方向他方側の走行路端に向かって緩やかに下る傾斜を有している。例えば、片側一車線道路においては、自車レーンと対向レーンとの間の道路中央から道路端に向かって移行するにしたがって漸次高さが低くなるように、１°程度の傾斜が付けられている。この傾斜をレーザレーダ１０１で検知することで、自車レーンと対向レーンを判断することが可能である。図７の例では、線分７１２が自車レーン、線分７１３が対向レーンとなる。そして、線分７１２と７１３の交点７２２が道路中央となる。

　次に、走行路端を求める他の処理の例について説明する。図６では、走行路の横断勾配の変化点から走行路端を求める処理の一例について説明したが、さらに精度よく走行路端を求めるために、区画線の判断を加えることができる。区画線には、例えば自車レーンと対向レーンとの間の車線境界線（いわゆるセンターライン）や、自車レーンを間に介して車線境界線と反対側に位置する車道外側線が含まれる。

　図８は、区画線を用いる場合の走行路認識装置のソフトウェアの構成例を示す図である。道路端判定部２０４は、図８に示すように、区画線を用いた場合の処理モジュールとして、道路端算出部８０１と、特徴点候補抽出部８０２と、特徴点判定部８０３と、区画線認識部８０４とを備えている。

　道路端算出部８０１は、走行路の横断勾配とその変化点を求め、変化点の座標位置に基づいて走行路端を求める。特徴点候補抽出部８０２は、レーザを路面上に照射して得られる点群データの座標値と反射強度に基づき、区画線を構成する特徴点候補を求める。特徴点候補抽出部８０２は、レーザレーダ１０１により得られる点群データの中から反射強度が閾値よりも高い点群データを、路面に表示された区画線の特徴点候補として抽出する処理を行う。特徴点判定部８０３は、道路端算出部８０１で求めた走行路端の座標値に基づいて特徴点候補の中から区画線の特徴点を求める。

　例えば、特徴点判定部８０３は、特徴点候補抽出部８０２によって得られた特徴点候補の中から道路端算出部８０１で得られた走行路端の近傍に存在する特徴点候補に絞り込み、その絞り込まれた特徴点候補を特徴点として決定する。この絞り込みにより、例えば走行路の中央位置に存在する矢印などの路面ペイントを走行路端の候補から除外することができる。区画線認識部８０４は、特徴点判定部８０３で得られた特徴点を用いて区画線を認識し、その区画線を走行路端とする処理を行う。

　次に、道路端判定部２０４の処理について説明する。

　図９は、走行路端となる区画線を求める処理のフローチャートであり、ステップＳ４０４の処理に相当する。路面に区画線が存在する場合は、区画線の位置を走行路端とすることが望ましい。そして、路面に区画線が存在しない場合は、図６の処理で求めた交点７２１、７２２を走行路端とすることができる。

　まず、ステップＳ９０１にて、走行路の横断勾配を求める。この処理については、図１２、図１３を用いて改めて後述する。

　その後、レイヤ数の分のループに入り、ステップＳ９０２にて路面ペイントの特徴点候補を抽出する。路面ペイントには反射材が混ぜられており、レーザレーダ１０１でレーザを照射した場合に、高い反射強度を得ることが可能である。この高い反射強度を用いて特徴点候補を抽出する。これは、図１２を用いて改めて後述する。

　次にステップＳ９０３にて、ステップＳ９０２で抽出した特徴点候補を、交点７２１、７２２の近傍に絞り込む。近傍というのは、交点７２１、７２２よりも自車に近い側へマージンをとり、予め設定された所定範囲内を意味する。

　レイヤ数のループを抜け、ステップＳ９０４でＨｏｕｇｈ変換を用いて線分を抽出する。これは、ステップＳ９０３で得られた特徴点候補に対する処理である。尚、Ｈｏｕｇｈ変換は処理の一例であり、線分を抽出するアルゴリズムはこれに限らない。

　図１０は、ステップＳ９０１における横断勾配を求める処理フローであり、点群の探索方法を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ１００１で、レイヤ１のｚ軸方向の探索座標範囲（探索ｚ座標範囲）を±１０ｃｍに設定する。ここで、レイヤの番号は自車両３０１に近い側から遠く離れる側に向かって昇順するように設定されており、レイヤ１は自車両３０１に一番近いレイヤになる。また、ステップＳ１００２にて、全レイヤのｙ軸方向の探索座標範囲（探索ｙ座標範囲）を±１.５ｍに設定する。これは、自車の横に１.５ｍずつということになり、自車レーンの幅に相当する。尚、この値は１.５ｍに限らず、状況に応じて任意に設定してよい。

　次に、レイヤ数のループに入り、各レイヤにおける走行路の横断勾配を求める。レイヤ数のループでは、レイヤ数が小さい方から大きい方に順番に処理が行われる。まず、ステップＳ１００３で、当該レイヤにて抽出された点群の数（座標点数）をチェックする。点群の数が１以下の場合（ＮＯ）は、走行路の横断勾配を計算できないので、当該レイヤにおける処理は実行しない。点群の数が２以上あれば、走行路の横断勾配を計算すべく、ステップＳ１００４以降に進む。

　ステップＳ１００４では、探索ｙｚ座標範囲に含まれる点群の点群データをバッファに格納する。これは、各レイヤにおいて検知した点群をすべて探索することで実施可能である。バッファは、図１６のようなデータ構造を持っているが、点群ＤＢ２０２とは別のメモリ領域を確保するのが好適である。

　次にステップＳ１００５にて、ｙｚ平面上で最小二乗法を実行し、ｚ＝ａｙ＋ｂのパラメータを保存する。具体的にはａとｂの値である。これは、レイヤ数の分だけ保持することになる。次に、ステップＳ１００６にて、次のレイヤの探索ｙｚ座標範囲をｂを基準に設定する。本実施形態では、ｂ±１０cmに設定する。これは、上り坂や下り坂の場合に対応するためである。つまり、好適な探索ｙｚ座標範囲は、レイヤによって異なるため、ｂを基準にして次のレイヤの探索ｙｚ座標範囲を設定するステップＳ１００６の処理が必要となる。尚、ｂに対するマージンの値については、状況に応じて任意に設定することが可能であり、１０cmに限らない。

　図１０の処理について、図１１を参照しながら更に述べる。図１１は、あるレイヤにおけるｙｚ平面の例であり、点群の探索座標範囲と横断勾配の一例を示すｙｚ平面図である。１１０１は点群であり、エリア１１０２は、ｙが±１.５m、ｚが±１０cmに設定された探索ｙｚ座標範囲の領域である。ステップＳ１００４では、前記エリア１１０２に存在する点群１１０１を求め、ステップＳ１００５では、エリア１１０２に存在する点群１１０１から近似直線１１０３を求める。これによって、特徴点候補の近似直線を算出することが可能になる。

　図１２は、路面ペイントの特徴点候補を求める処理のフローチャートである。図１２に示す処理は、ステップＳ９０２の処理に相当する。ステップＳ９０２は、各レイヤについての処理であり、図１２も同様である。まず、ステップＳ１２０１で、レイヤの路面上の点群の数（座標点数）をチェックする。路面点数が１以下ならば、走行路の横断勾配が計算できていないはずなので、以降の処理は実行しない。

　走行路の横断勾配が計算できている場合は、当該レイヤの点群の数（座標点数）の分のループに入る。ステップＳ１２０２では、点群が所定のｚ座標の範囲に入っているか否かを判定する。ここでは、走行路の横断勾配に基づいて特徴点候補を走行路端から所定範囲に絞り込む処理を行う。具体的には、ステップＳ１２０５で求めた当該レイヤにおけるａとｂの値を用いて、ｚ座標がａｙ＋ｂ±５ｃｍの範囲に入っているかを判定する。ａｙ＋ｂというのは、当該レイヤにおける路面の横断勾配の方程式である。本実施形態では、この路面の横断勾配の方程式に対して上下に５ｃｍのマージンを考慮することで、路面上か否かを判定している。尚、マージンの５cmについては、任意に設定することが可能であり、この値に限らない。

　このマージンの範囲に入っていれば路面上の点であるとみなし、ステップＳ１２０３に進む。ステップＳ１２０３では、当該座標点における反射強度を判定する。前述したように、路面ペイントには反射材が含まれているため、レーザレーダ１０１から照射されたレーザが当たれば、周囲の路面よりも高い反射強度が得られる。ステップＳ１２０３では、その反射強度が閾値よりも高いか否かを判定する。閾値よりも高ければ路面ペイントであるとみなし、ステップＳ１２０４にてバッファに格納する。閾値については、路面と路面ペイントのいずれであるかが区別できる値であれば任意に設定してよい。

　図１２の処理について、図１３を参照しながら更に述べる。図１３は、図１１で示したものと同一のｙｚ平面である。ステップＳ１２０２においては、各ｙ座標における近似直線１１０３のｚ座標の値ａｙ＋ｂに対して、±５ｃｍの領域を設定することでエリア１３０１を定義する。このエリア１３０１に入っており、かつ、ステップＳ１２０３にて、反射強度が閾値より高い点群が特徴点として認識されることになる。

　次に、ステップＳ９０３の処理に関して、図１４、図１５を用いて更に説明する。図１４は、反射強度と勾配変化の関係の一例を示す図である。図１４上は点群のｙｚ平面における位置を示し、図１４下は点群のｙ座標と反射強度の関係を示す。

　この関係図において、交点７２１のｙ座標近傍に、反射強度が閾値より高い点群１４０１が出現している。また、交点７２２の近傍にも同様に、反射強度が閾値より高い点群１４０２が出現している。したがって、これらの点群１４０１、１４０２が区画線の特徴点候補となり、これらが本当に区画線か否かを判定する必要がある。

　これについては、各交点７２１、７２２からｙ方向に沿って自車に近い側に予め設定された距離（本実施形態では１０ｃｍ）のマージン１４１０をとり、そこから更に自車に近い側に予め設定された幅範囲（本実施形態では３０ｃｍの幅範囲）１４１１に、反射強度が閾値より高い点群が入っているか否かを判定する。そして、反射強度が閾値より高い点群が幅範囲１４１１に入っていれば当該の点群が区画線を構成するとみなし、幅範囲１４１１に入っていなければ区画線ではないとする。図１４の例では、反射強度が閾値より高い点群１４０１は幅範囲１４１１に入っておらず、区画線ではないと判断され、反射強度が閾値より高い点群１４０２は幅範囲１４１１に入っており、区画線を構成するとみなされる。尚、上記のマージン１４１０の値は、状況に応じて任意に設定してよく、これらの値に限らない。

　上記のように、勾配変化点と反射強度の関係を判定することで、構造物と路面ペイントが区別できることになる。そして、路面ペイントの場合は白線の可能性が高いので、区画線認識の処理を実行する。これはステップＳ９０４の処理に相当する。

　図１５は、区画線特徴点を用いて区画線を認識する処理を説明する図である。
　図１５上は、レイヤごとの点群のｙ座標と反射強度の関係を示し、図１５下は、図１５上において反射強度が閾値より高い点群１４０２を全レイヤについてｘｙ平面に展開した図である。

　区画線と判定された点群１４０２は３次元座標を有しているが、区画線の認識の際は路面上の点として扱うため、ｘｙ座標だけを用いる。この様子が図１５下の図になる。尚、図１５下で扱う点群は、その時点で全レイヤにて得られた最新の特徴点と、過去に取得された特徴点である。こうすることによって、データが疎なレーザレーダであっても、区画線認識に必要となる量の特徴点を扱うことが可能になる。そして、これら特徴点に対してステップＳ９０４の処理を施すことで線分１５０１が得られ、これを走行路の走行路端とする。

　図１６は、点群ＤＢ２０２のデータ構造を示す。データはレイヤ情報１６００の羅列であり、レイヤごとにレイヤ情報１６００を持つ。レイヤ情報１６００は、レイヤ番号１６０１、点数１６０２、点群情報１６１０を含んでいる。点群情報１６１０は、点数１６０２の分の羅列である。

　点群情報１６１０は、ｘ座標１６１１、ｙ座標１６１２、ｚ座標１６１３、反射強度１６１４を含んでいる。ｘ座標１６１１、ｙ座標１６１２、ｚ座標１６１３は、図３の座標系にしたがう。

　図１７は、Ｈｏｕｇｈ変換で用いる投票空間とそのデータ構造を示す。投票空間１７５０は、線の抽出に必要な分のρθセル１７５１を保持している。セル１７５１はセル情報１７００を保持している。

　セル情報１７００は、投票数１７０１、端点１座標１７１０、端点２座標１７２０、投票点群１７３０から構成されている。投票点群１７３０は、投票数１７０１の分の羅列である。端点１座標１７１０はｘ座標１７１１、ｙ座標１７１２を保持する。同様に端点２座標１７２０はｘ座標１７２１、ｙ座標１７２２を保持し、投票点群１７３０は、ｘ座標１７３１、ｙ座標１７３２を保持する。

　次に、自動運転で使用する高精度地図を用いることで、走行路端認識の要否を判断する実施例について説明する。

　図１８は、ソフトウェア構成の例を示す。これは、図２の構成に地図データ１８０１を追加したものである。地図データ１８０１は、自動運転による経路誘導を可能とする高精度地図を保持する。これは、例えばISOの国際標準である地図フォーマットの一種であるGDF（Geographic Data Files）の形態で保持されることが好適である。

　図１９は、地図データ１８０１を用いた場合の処理フローである。これは、自車位置が交差点か通常の直進路かを判定し、直進路の場合にのみ、走行路認識を実行するものである。ここでは、地図データ１８０１がGDF５.０フォーマットで格納されていることを前提に説明する。

　まず、ステップＳ１９０１で自車位置を得る。自車両の位置は、GNSS（Global Navigation Satellite System）やデッドレコニングなどにより取得する。次に、ステップＳ１９０２でマップマッチングを実行する。これによって、ステップＳ１９０１で得られた自車位置の、地図データ１８０１上における位置がわかる。

　地図データ１８０１上での自車位置がわかったら、ステップＳ１９０３で、地図データ１８０１における自車位置のFeatureを得る。GDF５.０フォーマットでは、地図上のオブジェクトはすべてFeatureと呼ばれている。道路にはRoad、交差点にはIntersectionなどのようにFeatureが定義されている。したがって、これを判定することによって自車の走行位置の属性がわかる。

　そこで、ステップＳ１９０４でFeatureを判定する。FeatureがIntersectionであれば、自車位置が交差点であると判断し、何もせずに終了する。FeatureがRoadであれば、自車位置が直進路上であると判断し、ステップＳ４０４（図４参照）に進み、走行路端を求める処理を実行する。したがって、自車両３０１が直進路を走行中にのみ走行路端を求める処理を行うことができ、交差点では走行路端を求める処理を省略することができる。したがって、装置の演算負担を軽減し、より低いスペックの構成で実現することができる。

　本実施形態の走行路認識装置は、レーザレーダ１０１により得られる点群データに基づいて走行路の横断勾配を求めて、勾配の角度が変化する変化点の座標値に基づいて走行路端の座標値を求めている。本実施形態の走行路認識装置によれば、自車両が走行している走行路の走行路端を的確に認識することができ、自動運転車両の安全な運行が可能になる。

　従来のカメラでは、構造物のように人の目で見ても明らかに形状がわかる対象物であれば大きさを認識することは可能であるが、道路の横断勾配等、一見して平坦な面の小さな勾配を認識することはほぼ不可能である。また、カメラは、認識性能が周辺の明るさや天候に依存して大きく変化するという弱点がある。

　これに対し、本実施形態の走行路認識装置では、レーザレーダを用いることで、従来のカメラでは認識することができなかった走行路の横断勾配を求め、横断勾配から走行路端の座標値を求めている。したがって、従来のカメラのように周辺の明るさや天候に依存せずに、検出対象の３次元座標および反射強度を容易に計測可能であり、よりロバストな認識性能が期待できる。

　また、本実施形態の走行路認識装置は、反射強度を用いて路面ペイントを認識し、変化点の位置との関係から、その路面ペイントが区画線であるか否かを判定している。路面上の道路標示や区画線を認識する場合、これらは同じ塗料を用いて描かれているため、反射強度だけでは区画線と路面標示との区別がつかず、車両等の区画線以外の物体との区別もつきにくい。かすれ等によって区画線を検知できない場合もあり、そのときは道路端を認識することが困難となる。

　これに対し、本実施形態の走行路認識装置では、反射強度と変化点との位置関係に基づいて区画線と路面標示の区別をすることができ、走行路端の誤検知の防止が可能になる。
また、ペイントのかすれ等によって区画線を検知できないなどの不検知時においても、走行路端を認識し、自動運転における走行路を正確に把握でき、車両の路外逸脱という状況を免れることができる。

　尚、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

　また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

　以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１０１　レーザレーダ、２０１　点群格納部、２０２　点群ＤＢ、２０３　路面判定部、２０４　道路端判定部、８０１　道路端算出部、８０２　特徴点候補抽出部、８０３　特徴点判定部、８０４　区画線認識部

Claims

　自車両が走行する走行路の走行路端を認識する走行路認識装置であって、
　前記自車両から前記走行路に向かってレーザを照射するレーザレーダと、
　該レーザレーダにより得られる点群の座標値に基づいて、前記走行路の横断勾配を求める路面判定部と、
　該路面判定部により求めた前記走行路の横断勾配において勾配角度が変化する変化点を求め、該変化点の座標値に基づいて前記走行路の横断方向両側のうちの少なくとも一方の走行路端の座標値を求める道路端判定部と、
　を有することを特徴とする走行路認識装置。
　前記道路端判定部は、前記点群の座標値に基づいて、前記走行路の路面と前記走行路の少なくとも一方の走行路端に設置された構造物とを検知し、前記走行路の路面と前記構造物との間における高さの変化点の座標値を求め、該変化点の座標値に基づいて前記走行路端の位置を求めることを特徴とする請求項１に記載の走行路認識装置。
　前記レーザレーダにより得られる点群の中から反射強度が閾値よりも高い点群を、前記走行路に表示された区画線の特徴点候補として抽出する特徴点候補抽出部と、
　前記走行路端の座標値に基づいて前記特徴点候補の中から前記区画線の特徴点を求める特徴点判定部と、
　該特徴点判定部により求めた前記特徴点に基づいて前記区画線を認識する区画線認識部と、
　を有することを特徴とする請求項１に記載の走行路認識装置。
　前記特徴点判定部は、前記走行路の横断勾配に基づいて前記特徴点候補を所定範囲に絞り込むことで前記特徴点候補の中から前記区画線の特徴点を求めることを特徴とする請求項３に記載の走行路認識装置。
　前記自車両が走行している領域に関する地図情報を有し、
　前記路面判定部は、前記地図情報を用いて前記自車両が走行している走行路が直進路と交差点のいずれであるかを判定し、
　前記道路端判定部は、前記路面判定部により前記直進路であると判定された場合に前記走行路端の座標値を求める処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の走行路認識装置。
　前記レーザレーダは、前記自車両から離間する方向に所定間隔をおいて複数のレイヤごとに点群のデータを取得し、
　前記路面判定部は、前記複数のレイヤごとに前記点群を探索する探索座標範囲を設定し、該探索座標範囲内に存在する点群を用いて前記走行路の横断勾配を求めることを特徴とする請求項１に記載の走行路認識装置。