WO2020209363A1 - 道路種別判定装置および運転支援装置 - Google Patents

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WO2020209363A1
WO2020209363A1 PCT/JP2020/016135 JP2020016135W WO2020209363A1 WO 2020209363 A1 WO2020209363 A1 WO 2020209363A1 JP 2020016135 W JP2020016135 W JP 2020016135W WO 2020209363 A1 WO2020209363 A1 WO 2020209363A1
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WO
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road
likelihood
vehicle
type
scene
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PCT/JP2020/016135
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English (en)
French (fr)
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隆敏 土佐
近藤　隆幸
信 田中
佑太 池澤
一広 森本
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株式会社デンソー
トヨタ自動車株式会社
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    • B60W2554/4045—Intention, e.g. lane change or imminent movement

Definitions

  • the present disclosure relates to a road type determination device that determines the type of road on which the vehicle travels, and a driving support device that provides driving support for the vehicle based on the type of road determined by the road type determination device.
  • Patent Document 1 The technology for determining whether the road on which the vehicle travels is an expressway or a general road is known.
  • Patent Document 1 it is possible to determine whether a traveling road is a general road or an expressway based on the size of a traffic light recognized from two image data acquired from two cameras. Are listed.
  • a driving support device capable of executing a lane change system (Lane Change System: LCS) that automatically changes lanes of a vehicle is known.
  • LCS Lane Change System
  • Patent Document 1 describes that a general road and an expressway are distinguished, but does not describe that a general road and a private road are distinguished. Further, in the technique of Patent Document 1, if the traffic light cannot be detected, the type of road cannot be determined.
  • the road type determination device includes an image information acquisition unit that acquires image information of an image of a travel path on which a vehicle travels, and a scene determination unit that determines a travel scene of the travel path based on the image information.
  • a general road likelihood calculation unit that calculates a general road likelihood indicating that the type of the vehicle's travel path is a general road based on the travel scene, and a type of the vehicle's travel path based on the travel scene.
  • the private road likelihood calculation unit that calculates the private road likelihood indicating that is a motorway, and the general road likelihood and the private road likelihood, the type of the traveling path of the vehicle. It is provided with a type determination unit for determining.
  • the scene determination unit determines the traveling scene of the vehicle's travel path based on the image information acquired by the image information acquisition unit. Further, the general road likelihood calculation unit and the private road likelihood calculation unit calculate the general road likelihood and the private road likelihood, respectively, based on the determined driving scene. Then, the type determination unit determines the type of the road based on the general road likelihood and the private road likelihood. Since the road type can be determined based on the general road likelihood and the private road likelihood calculated based on the driving scene, the type of the road on which the vehicle travels can be determined more reliably.
  • the present disclosure also provides a driving support device that executes vehicle driving support based on the type of the vehicle's driving path determined by the above-mentioned road type determination device.
  • This driving support device allows the execution of driving support for automatically changing the lane of the vehicle when it is determined that the driving path of the vehicle is a motorway, and the driving path of the vehicle is a motorway. If it is not determined to be present, the execution of driving support for automatically changing the lane of the vehicle is prohibited.
  • the driving support device when the road type judgment device determines that the driving path of the vehicle is a private road, the execution of LCS that automatically changes lanes is permitted as driving support. , If it is not determined to be a private road, the execution of LCS is prohibited.
  • the road type determination device can determine whether to permit or prohibit the execution of LCS based on the road type determined more reliably. As a result, for example, in a vehicle traveling on a general road, it is possible to more reliably avoid the accidental execution of LCS.
  • FIG. 1 is a schematic view of a vehicle equipped with an ECU that functions as a road type determination device and a driving support device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart of the road type determination process according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of the driving support process according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of scene determination for a private road and a general road.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram of the road type determination process according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart of the road type determination process according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic view of a vehicle equipped with an ECU that functions as a road type determination device and a driving support device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart of the road type determination process according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of the driving support process according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of scene determination for
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the form of the white line.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram of the road type determination process according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart of the road type determination process according to the third embodiment.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram of the road type determination process according to the third embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating object recognition in a private road.
  • FIG. 11B is a diagram illustrating object recognition on a general road.
  • FIG. 12 is a flowchart of the road type determination process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart of the road type determination process according to the fifth embodiment.
  • FIG. 14 is a conceptual diagram of the road type determination process according to the fifth embodiment.
  • FIG. 1 shows a vehicle control system 10 mounted on a vehicle.
  • the vehicle control system 10 includes an image pickup device 12, an ECU 20, and a control target 60.
  • the ECU 20 functions as a road type determination device for determining the type of the road on which the vehicle travels, that is, the type of the travel path, and also provides vehicle driving support based on the type of the vehicle's travel path determined by the road type determination device. It functions as a driving support device to execute.
  • the image pickup device 12 may be a monocular camera such as a CCD camera, a CMOS image sensor, or a near-infrared camera, or may be a stereo camera. Only one image pickup device 12 may be installed in the vehicle, or a plurality of image pickup devices 12 may be installed.
  • the image pickup device 12 is attached to, for example, a predetermined height at the center of the vehicle width direction, and captures an image of a region extending in a predetermined angle range toward the front of the vehicle from a bird's-eye view.
  • the image pickup apparatus 12 extracts feature points indicating the presence of an object in the captured image. As an example, an edge point is extracted based on the brightness information of the captured image, and a Hough transform is performed on the extracted edge point.
  • the image pickup device 12 sequentially outputs the captured images to be sequentially captured to the ECU 20 as sensing information.
  • the ECU 20 is mainly composed of a microcomputer including a CPU, ROM, RAM, backup RAM, I / O, etc. (none of which is shown), and executes various control programs stored in the ROM. Each function explained in the book can be realized.
  • the ECU 20 includes a road type determination unit 21 and a driving support unit 22.
  • the road type determination unit 21 determines the type of the travel path of the vehicle.
  • the road type determination unit 21 includes an image information acquisition unit 23, an image recognition unit 30, a scene determination unit 35, a likelihood calculation unit 40, a type determination unit 45, and a road type state management unit 46. ..
  • the image information acquisition unit 23 acquires image information obtained by imaging the surroundings of the vehicle from the image pickup device 12.
  • the image recognition unit 30 performs image recognition on the image information acquired by the image information acquisition unit 23.
  • the image recognition unit 30 includes a landmark (Landmark; LM) recognition unit 31, a white line recognition unit 32, and an object recognition unit 33.
  • the image recognition unit 30 is present around the vehicle, for example, by acquiring the image information acquired by the image information acquisition unit 23 and based on the image information and the dictionary information for identifying the object prepared in advance. Identify the object and determine its type. The image recognition unit 30 determines the type of the object by collating the image information and the dictionary information by pattern matching. Further, the image recognition unit 30 acquires the position information (including the width of the object) of the object in the traveling direction of the vehicle and the lateral direction substantially orthogonal to the traveling direction of the vehicle based on the image information and the dictionary information.
  • the dictionary information for identification is individually prepared according to the type of an object such as a landmark, a white line, or another object, and is stored in advance in the ECU 20.
  • the LM recognition unit 31 refers to the landmark identification dictionary (LM identification dictionary) and recognizes the landmark information related to the landmark. Specifically, as landmark information, the presence or absence of landmarks in image information is recognized, and the type, position, size, etc. of the landmarks are recognized.
  • the landmark means a geographical feature that serves as a boundary marker or a mark of a road of a different type, and specifically, a road sign, a signal, an intersection, etc. indicating the entrance of a private road can be exemplified.
  • the white line recognition unit 32 extracts and connects the edge points of the lane marker paint to recognize the white line information regarding the white line on the traveling path of the vehicle. Specifically, as the white line information, the presence or absence of the white line in the image information is recognized, and the form (specifically, the type, position, width, length, curvature, color, etc. of the white line) is recognized. Further, the ECU 20 may store an identification dictionary (road surface marking identification dictionary) for road markings such as regulation markings and instruction markings, and the white line recognition unit 32 is configured to be able to recognize information on the road markings. It may have been.
  • the road marking identification dictionary contains information on the style and installation method of road markings, which are determined based on the instructions for road markings, lane markings and road markings.
  • the object recognition unit 33 refers to an identification dictionary (object identification dictionary) for an object that does not correspond to a landmark among the objects around the vehicle, and recognizes the object information about the object around the vehicle. Specifically, as the object information, the type, position, size, moving speed, moving direction, etc. of the object in the image information are recognized. Specifically, the object recognition unit 33 uses a median strip, a soundproof wall, a guardrail, a signboard, a tree, a road structure such as a building, a moving body such as an automobile, a motorcycle, a bicycle, or a pedestrian as a landmark. Recognize as an object that does not apply.
  • an identification dictionary object identification dictionary
  • the scene determination unit 35 determines the traveling scene of the vehicle based on a predetermined algorithm from the result of the image recognition by the image recognition unit 30. As an example, when the object recognition unit 33 recognizes a traffic light, a pedestrian, or a parked vehicle while the vehicle is traveling in a vehicle speed range of 60 km / h or less, it is determined to be an intersection scene. Further, when the object recognition unit 33 continuously detects the rubber pole (lane separation mark) after passing the self-propelled road start sign recognized by the LM recognition unit 31, it is determined that the scene is a provisional service scene. Examples of other scene determinations include lane increase / decrease, merging / branching, tollhouse / service area (SA), and provisional service.
  • SA tollhouse / service area
  • the likelihood calculation unit 40 calculates the likelihood of the road type of the vehicle's travel path based on the vehicle's travel scene determined by the scene determination unit 35.
  • the likelihood calculation unit 40 includes a general road likelihood calculation unit 41, a ramp way (RW) likelihood calculation unit 42, and a private road likelihood calculation unit 43.
  • the likelihood is a plausibility, and the likelihood of each road type is calculated as the probability that a scene determined by the scene determination unit 35 can be obtained under the condition that the traveling path of the vehicle is the road type. it can.
  • the general road likelihood calculation unit 41 calculates the general road likelihood Fg indicating that the type of the vehicle's travel path is a general road based on the driving scene. For example, “intersections with traffic lights”, “ring roads (runner bouts)", “connecting to prohibited roads”, “passing prohibited sections”, “roads with narrow lanes”, “face-to-face roads”, “parked vehicles on the street” When a scene determination result such as "exists” is obtained, the calculated value of the general road likelihood Fg becomes large.
  • the RW likelihood calculation unit 42 calculates the RW likelihood Fr indicating that the travel path of the vehicle is a ramp way based on the travel scene.
  • the rampway generally means a ramp, but in the present specification, it means a rampway provided between a general road and a private road and connecting them. For example, when a scene judgment result such as "the white lines on both sides of the vehicle are solid lines" or "the traveling path of the vehicle is a sharp curve (for example, a curve of less than R100)" is obtained, the RW likelihood is obtained. The calculated value of Fr becomes large.
  • the private road likelihood calculation unit 43 calculates the private road likelihood Fm indicating that the type of the vehicle's travel path is a private road based on the driving scene. For example, “passed the road sign of the private road”, “there is a service area”, “crossed the white line when joining the private road”, “the white line for the private road is marked on the road surface”. When a scene determination result such as "" is obtained, the calculated value of the self-propelled road likelihood Fm becomes large.
  • the type determination unit 45 determines the road type of the vehicle's travel path based on the likelihood Fg, Fr, and Fm calculated by the likelihood calculation unit 40.
  • the type determination unit 45 is preferably configured to determine the road type based on the general road likelihood Fg and the private road likelihood Fm, and is also based on the RW likelihood Fr. It may be configured to determine the road type.
  • the type determination unit 45 may be configured so as to be able to determine at least whether or not the type of the road is "self-propelled road”. If there is no such case, it may be configured so that it can be determined whether it corresponds to "general road", “ramp way", or "unknown”.
  • the type determination unit 45 has a predetermined first threshold value A1 and a second threshold value A2 set for the self-propelled road likelihood Fm, and a predetermined third threshold value B1 and a fourth threshold value set for the general road likelihood Fg. It may be configured to determine the road type based on the comparison with the predetermined fifth threshold value C1 and the sixth threshold value C2 set for the threshold value B2 and the rampway likelihood Fr.
  • the first threshold value A1 is set as a lower limit value to be satisfied by the self-propelled road likelihood Fm in order to be determined to be self-propelled road, and the second threshold value A2 is self-propelled because it is determined not to be self-propelled road.
  • the road likelihood Fm is set as the upper limit to be satisfied.
  • the third threshold value B1 is set as a lower limit value to be satisfied by the general road likelihood Fg to be determined to be a general road
  • the fourth threshold value B2 is set to a general road likelihood Fg to be determined not to be a general road. Is set as the upper limit to be satisfied.
  • the fifth threshold C1 is set as a lower limit value to be satisfied by the RW likelihood Fr to be determined to be a rampway
  • the sixth threshold C2 is satisfied by the RW likelihood Fr to be determined not to be a rampway. It is set as the upper limit of power.
  • the type determination unit 45 may determine that "it is a private road” when Fm ⁇ A1 and "not a private road” when Fm ⁇ A2. Further, when Fg ⁇ B1, it may be determined that the road is “general road”, and when Fg ⁇ B2, it may be determined that the road is not “general road”. Further, when Fr ⁇ C1, it may be determined that the vehicle is a rampway, and when Fr ⁇ C2, it may be determined that the vehicle is not a rampway. Further, for example, in the type determination unit 45, when the likelihood of a certain road type is high and the likelihood of another road type is low, the road type having a high likelihood is the road type of the vehicle's travel path. May be determined.
  • each threshold value is set so that A1 ⁇ A2, B1 ⁇ B2, and C1 ⁇ C2, and A1 and A2, B1 and B2, and C1 and C2 may be unified as the same value, respectively.
  • the type determination unit 45 may further determine the road type on the condition that the magnitudes of the likelihoods Fg, Fr, and Fm satisfy a predetermined condition for a predetermined time or longer. For example, when the time Tm in which Fm ⁇ A1 is equal to or longer than the predetermined time Tth, it may be determined that the traveling path of the vehicle is a private road. For the likelihoods Fg and Fr, the same temporal conditions as Tm ⁇ Tth may be set. By setting the time condition, the determination accuracy of the road type can be further improved.
  • the type determination unit 45 may prioritize or complementarily use the image recognition results of the LM recognition unit 31, the white line recognition unit 32, and the object recognition unit 33.
  • the conditions for determining the road type are preferably changed as appropriate depending on whether the scene determination is executed based on the landmark information, the white line information, or the object information.
  • the type determination unit 45 can determine the road type by presuming that when the likelihood of either one of the likelihoods Fg and Fm becomes large, the other becomes smaller.
  • the type determination unit 45 is configured to preferentially use landmark information when discriminating between a "general road” and a "self-employed road”. Further, the type determination unit 45 cannot use the landmark information when discriminating between the "general road” and the "self-employed road", and when using the white line information or the object information, the "general road” , It is preferable that it is configured to distinguish between "self-propelled road” and "unknown”. By adding the type of "unknown”, it is possible to suppress erroneous judgment when it is determined as "general road” or "self-employed road”.
  • the type determination unit 45 is configured to preferentially use the landmark information and the white line information when discriminating between the "general road”, the "self-propelled road", and the "ramp way". Is preferable.
  • the road type state management unit 46 acquires and manages the road type of the vehicle's travel path determined by the type determination unit 45.
  • the type determination unit 45 may be configured to read out the road type managed by the road type state management unit 46 and use it in the road type determination process.
  • the driving support unit 22 executes the driving support of the vehicle based on the type of the traveling path of the vehicle determined by the road type determination unit 21.
  • driving support for example, a control command signal for controlling the control target 60 is output.
  • the driving support unit 22 has various driving support functions (at least LCS functions).
  • the driving support unit 22 includes an ACC unit 51, an LKA unit 52, an LCS unit 53, and a PCS unit 54, so that the vehicle can be driven according to a traveling plan or the like. It is configured to enable automatic driving and automatic parking.
  • the ACC unit 51 has an ACC (Adaptive Cruise Control) function, and by adjusting the driving force and the braking force, it automatically controls the traveling speed of the vehicle so as to maintain the target inter-vehicle distance with the preceding vehicle.
  • the LKA unit 52 has an LKA (Lane Keeping Assist) function and generates a steering force in a direction that prevents the vehicle from approaching the traveling lane, so that the vehicle is automatically maintained in the traveling lane.
  • the LCS unit 53 has an LCS (Lane Change System) function and automatically executes a lane change for moving a vehicle to an adjacent lane.
  • the PCS unit 54 has a PCS (Pre-Crash Safety) function, determines whether or not an object located around the vehicle has a collision with the vehicle, and automatically avoids the collision with the object. Alternatively, control is performed to reduce collision damage.
  • the driving support unit 22 allows the LCS unit 53 to automatically change lanes when the road type determination unit 21 determines that the driving path of the vehicle is a private road. Further, the driving support unit 22 executes driving support for automatically changing the lane of the vehicle by the LCS unit 53 when the road type determination unit 21 does not determine that the traveling path of the vehicle is a private road. Ban. Specifically, the road type managed by the road type state management unit 46 is read out, and the LCS unit 53 determines permission or prohibition of changing the lane.
  • the control target 60 includes a drive device, a braking device, a steering device, an alarm device, and a display device.
  • the control target 60 is configured to operate based on a control command from the ECU 20 and to operate according to an operation input of the driver.
  • the driver's operation input may be input to the control target 60 as a control command signal to the ECU 20 after being appropriately processed by the ECU 20.
  • the ECU 20 has a function of automatically controlling a driving device, a braking device, a steering device, and the like according to, for example, a vehicle traveling plan and a vehicle state, or for collision avoidance and lane change.
  • the scene is determined based on the landmark information recognized by the LM recognition unit 31, the likelihood Fm of the private road and the likelihood Fg of the general road are calculated, and the road type is "self-propelled road".
  • the road type determination process and the driving support process executed by the ECU 20 will be described by exemplifying the case of determining which of the "general roads”.
  • FIG. 2 shows a flowchart showing a road type determination process executed by the ECU 20.
  • FIG. 3 shows a flowchart showing the driving support process executed by the ECU 20. The processes shown in FIGS. 2 and 3 are repeatedly executed at a predetermined cycle when the vehicle is driven.
  • step S101 the image information obtained by imaging the surroundings of the vehicle is acquired from the image pickup device 12.
  • step S102 the acquired image information is image-recognized to recognize the landmark information.
  • step S103 it is determined whether or not the landmark is recognized. If the landmark is recognized, the process proceeds to step S104. If the landmark is not recognized, the process proceeds to step S113, and the process ends without updating the road type.
  • step S104 the scene determination data corresponding to the landmark information is acquired. For example, as shown in FIG. 4, when a road sign indicating a private road is recognized as a landmark, scene determination data including a "road sign of the private road” is acquired. Further, for example, when the "traffic light” and the "intersection" are recognized as landmarks, the scene determination data including the "traffic light” and the "intersection” is acquired.
  • step S105 the scene determination is executed based on the scene determination data. For example, as shown in Fig. 4, “passed the road sign of the private road (starting sign of the private road)", “intersection with a traffic light”, “connect to a prohibited road”, “passing prohibited section”, “general” It is determined that the scene is such as "I recognized a sign characteristic of the road.” Examples of signs characteristic of general roads include low-speed speed limit signs, no-entry signs, and railroad crossing signs.
  • the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg are calculated based on the scene determination result. For example, when the likelihoods Fm and Fg are calculated based on the scene of "passing the road sign of the private road" shown in the left column of FIG. 4, the calculated value of the private road likelihood Fm becomes large. , The calculated value of the general road likelihood Fg becomes smaller. Further, for example, when the likelihoods Fm and Fg are calculated based on a scene such as "an intersection with a traffic light" shown in the right column of FIG. 4, the calculated value of the self-propelled road likelihood Fm becomes small and is generally used. The calculated value of the road likelihood Fg becomes large. Since the illustrated landmarks are geographical features that serve as boundary markers or landmarks for roads of different types, when the likelihoods Fm and Fg are calculated based on the landmark information, the likelihood of one of them becomes large. On the other hand, the likelihood of the other becomes smaller.
  • step S107 it is determined whether or not the self-propelled road likelihood Fm is equal to or higher than a predetermined first threshold value A1. If Fm ⁇ A1, the process proceeds to step S108. If Fm ⁇ A1, the process proceeds to step S111.
  • step S108 it is determined whether or not the general road likelihood Fg is less than a predetermined fourth threshold value B2. If Fg ⁇ B2, the process proceeds to step S109. If Fg ⁇ B2, the process proceeds to step S111.
  • step S109 If an affirmative judgment is made in steps S107 and S108 and the process proceeds to step S109, it is determined that the road type is "self-propelled road”. After that, the process proceeds to step S110, the road type is updated to "self-propelled road", and then the process ends.
  • step S111 If a negative determination is made in step S107 or step S108 and the process proceeds to step S111, it is determined that the road type is "general road”. After that, the process proceeds to step S112, the road type is updated to "general road”, and the process is completed.
  • FIG. 3 shows a flowchart showing the driving support process executed by the ECU 20. The process shown in FIG. 3 is repeatedly executed at a predetermined cycle when the vehicle is driven.
  • step S201 the road type determined by the process shown in FIG. 2 and managed by the ECU 20 is acquired.
  • step S202 it is determined whether or not the road type is "self-propelled road”. If it is a "self-propelled road”, the process proceeds to step S203 and the execution of LCS is permitted. That is, it is permitted to execute driving support that automatically executes a lane change that moves a vehicle to an adjacent lane. If it is not a "self-propelled road”, the process proceeds to step S204, and the execution of LCS is prohibited. After that, the process ends.
  • the ECU 20 when the ECU 20 recognizes the landmark, the ECU 20 executes a scene determination based on the landmark information to determine the road type and stores the road type. To update.
  • the road type is determined using the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg.
  • condition R1-1 for determining that the road is a private road with Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 as AND conditions, the possibility of erroneously determining the road as a private road can be reduced. .. Therefore, it is possible to appropriately determine the permission / prohibition of the LCS, and it is possible to reliably prevent the LCS from being erroneously executed in the vehicle traveling on the general road.
  • the likelihoods Fm and Fg are calculated based on the landmark information, when the set value of the first threshold value A1 is set sufficiently large, Fg ⁇ B2 when Fm ⁇ A1.
  • the condition R1-1 is substantially satisfied by satisfying Fm ⁇ A1, and it is determined that the road type is “self-propelled road”.
  • the condition R1-2 is satisfied by satisfying Fm ⁇ A2, and the road type is determined to be "general road”. Even if the condition R1-1 is configured to satisfy only Fm ⁇ A1 and the condition R1-2 is configured to satisfy only Fm ⁇ A2, the road type can be appropriately determined.
  • each unit of the white line recognition unit 32, the object recognition unit 33, and the RW likelihood calculation unit 42 in the ECU 20 is not an indispensable configuration.
  • the scene is determined based on the landmark information recognized by the LM recognition unit 31 and the white line information recognized by the white line recognition unit 32, and the private road likelihood Fm and the general road likelihood are determined.
  • Fg and RW likelihood Fr are calculated to determine whether the road type is “self-propelled road”, “ramp way”, or “general road”.
  • FIG. 6 shows a flowchart showing the road type determination process executed by the ECU 20. The process shown in FIG. 6 is repeatedly executed at a predetermined cycle when the vehicle is driven.
  • step S301 the image information obtained by imaging the surroundings of the vehicle is acquired from the image pickup device 12.
  • step S302 image recognition is performed on the acquired image information, and landmarks and white lines are recognized.
  • landmarks and white lines are recognized.
  • the color, type, size, position, etc. are also recognized as landmark information.
  • the white line is recognized, the form of the white line is also recognized as white line information.
  • the width, length, curvature, color, solid line or broken line, and in the case of a broken line, the interval between the broken lines, etc. are also recognized.
  • the length, width, and interval of the white line for example, as shown in FIG.
  • the length along the traveling direction of the white line 70 is the length L
  • the length in the direction perpendicular to the traveling direction is the width W
  • the white line 70 is the distance D from the white line 71 adjacent to the white line 70 along the traveling direction.
  • step S304 scene determination data corresponding to landmark information or white line information is acquired.
  • scene determination data including a "road sign of the private road" is acquired.
  • shape of the white line is characteristic of switching between private roads, general roads, and rampways. Acquire the scene judgment data corresponding to the recognized white line form.
  • step S305 the scene determination is executed based on the scene determination data. For example, “passing the road sign of the private road and crossing the white line for merging from the rampway to the private road”, “the white lines on both sides of the vehicle are solid lines with large curvature”, “intersection with a traffic light” It is determined that the scene is such as.
  • step S306 the private road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr are calculated based on the scene determination result. For example, when the likelihoods Fm, Fg, and Fr are calculated based on the scene of "passing the road sign of the private road", the calculated values of the private road likelihood Fm and the RW likelihood Fr become large. , The calculated value of the general road likelihood Fg becomes smaller. In addition, when calculating the likelihood Fm, Fg, Fr based on the scene that "the white lines on both sides of the vehicle are solid lines with a large curvature" after passing the road sign of the private road, the RW likelihood Fr The calculated value of is larger, and the calculated value of the self-propelled road likelihood Fm is smaller.
  • the likelihood Fm, Fg, Fr when calculating the likelihood Fm, Fg, Fr based on the scene of "crossing the white line for merging from the rampway to the private road" after passing the road sign of the private road, The calculated value of the self-propelled road likelihood Fm becomes larger, and the calculated value of the RW likelihood Fr becomes smaller.
  • the calculated value of the general road likelihood Fg remains small. Further, for example, as shown in FIG. 4, based on scenes such as "intersection with a traffic light”, “connecting with a prohibited road”, “passing prohibited section”, and "recognizing a road sign characteristic of a general road”. Therefore, when the likelihoods Fm, Fg, and Fr are calculated, the calculated value of the general road likelihood Fg becomes large.
  • the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr are the self-propelled road determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C2).
  • the process proceeds to S308, and if the condition is not satisfied, the process proceeds to S311.
  • S308 it is determined whether or not the condition of Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C2 is satisfied. If the condition is satisfied, the process proceeds to step S310, and it is determined that the road type is "self-propelled road". After that, the process proceeds to step S315. If the condition in S308 is not satisfied, the process proceeds to step S309.
  • step S309 it is determined whether or not the duration Tm in which the condition that the condition Fm ⁇ A1 is satisfied is continued is equal to or greater than a predetermined threshold value Tth. If Tm ⁇ Tth, the process proceeds to step S310, and it is determined that the road type is “self-propelled road”. If Tm ⁇ Tth, the process proceeds to step S311.
  • step S311 whether the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr each satisfy the rampway determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C1). Judge whether or not. When all three conditions of Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C1 are satisfied, the process proceeds to step S312, and it is determined that the road type is “rampway”. After that, the process proceeds to step S315. If any one of the three conditions Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C1 is not satisfied, the process proceeds to step S313.
  • the process proceeds to step S313.
  • step S313 whether the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr each satisfy the general road determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 and Fr ⁇ C2). Judge whether or not. When all three conditions of Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B1 and Fr ⁇ C2 are satisfied, the process proceeds to step S314, and it is determined that the road type is "general road”. After that, the process proceeds to step S315. If any one of the three conditions Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B1, and Fr ⁇ C2 is not satisfied, the process proceeds to step S316.
  • the general road determination conditions in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 and Fr ⁇ C2
  • step S315 the road type is updated based on the road type determined in steps S310, S312, and S314, and the process ends.
  • step S316 the process ends without updating the road type.
  • the ECU 20 when the ECU 20 recognizes a landmark or a white line, the ECU 20 executes a scene determination to determine the road type and updates the stored road type.
  • the state of the "general road” shifts to the state of the "rampway” by satisfying the condition R2-1 (Fr ⁇ C1 and Fg ⁇ B2). To do. Further, the state of "self-propelled road” shifts to the state of "rampway” by satisfying the condition R2-4 (Fr ⁇ C1 and Fm ⁇ A2).
  • the road type is determined to be one of "self-propelled road”, “general road”, and “ramp way” using the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr. Therefore, it is possible to provide driving support such as vehicle speed control necessary for entering the private road from the rampway according to the road type.
  • step S309 even when the self-propelled road determination conditions (Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C2) are not satisfied, the duration Tm in which the state of Fm ⁇ A1 is continued is If it is equal to or higher than the predetermined threshold value Tth, it is determined that the player is "self-employed.”
  • Tth the predetermined threshold value
  • step S311 the condition: Fr ⁇ C1 and the condition: Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 are sequentially determined as in steps S307 and S308, and the condition: as in step S309. A determination may be made to compare the duration of the continuation of the condition of Fr ⁇ C1 with the threshold value. Further, in the general road determination shown in step S313, the condition: Fg ⁇ B1 and the condition: Fm ⁇ A2 and Fr ⁇ C2 are sequentially determined as in steps S307 and S308, and the condition: as in step S309. A determination may be made to compare the duration of the continuation of the condition that the condition Fg ⁇ B1 is satisfied with the threshold value.
  • the object recognition unit 33 in the ECU 20 is not an indispensable configuration. Further, also in other embodiments, the temporal condition as shown in step S309 can be used as a condition for determining the road type to improve the determination accuracy of the road type.
  • FIG. 9 shows a flowchart showing the road type determination process executed by the ECU 20. The process shown in FIG. 9 is repeatedly executed at a predetermined cycle when the vehicle is driven.
  • step S401 image information obtained by imaging the surroundings of the vehicle is acquired from the image pickup device 12.
  • step S402 image recognition is performed on the acquired image information, and the presence / absence of a white line and its form are recognized as white line information.
  • step S404 the scene determination data corresponding to the white line information is acquired.
  • step S405 the scene determination is executed based on the scene determination data. For example, it is determined that the scene is "running on a road with a narrow lane", “running on a two-way road”, “running on a road marked with a white line on a private road”, or the like. Based on the length L, width W, and interval D of the white line included in the white line information, it is possible to determine whether the white line is for a private road or a general road.
  • the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg are calculated based on the scene determination result. For example, when calculating the likelihood Fm and Fg based on a scene such as "driving on a road with a narrow lane width" or “driving on a two-way road", the calculated value of the private road likelihood Fm is The value becomes smaller and the calculated value of the general road likelihood Fg becomes larger. Further, for example, when the likelihoods Fm and Fg are calculated based on the scene of "driving on the road marked with the white line of the private road", the calculated value of the private road likelihood Fm becomes large. The calculated value of the general road likelihood Fg becomes small.
  • step S407 it is determined whether or not the self-propelled road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the self-propelled road determination conditions (Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 in the present embodiment), respectively.
  • the process proceeds to step S409, and it is determined that the road type is “self-propelled road”. Then, the process proceeds to step S418. If at least one of the two conditions Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 is not satisfied, the process proceeds to step S411.
  • step S411 it is determined whether or not the self-propelled road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the general road determination conditions (Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 in the present embodiment), respectively.
  • the process proceeds to step S412, and it is determined that the road type is "general road”. Then, the process proceeds to step S418. If at least one of the two conditions Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 is not satisfied, the process proceeds to step S413.
  • step S413 it is determined whether or not the self-propelled road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the first unknown condition (in this embodiment, A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1), respectively. To do. When both of the two conditions A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1 are satisfied, the process proceeds to step S414, and it is determined that the road type is “unknown”. Then, the process proceeds to step S418. If at least one of the two conditions A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1 is not satisfied, the process proceeds to step S415.
  • the first unknown condition in this embodiment, A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1
  • step S415 it is determined whether or not the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the second unknown condition (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2), respectively.
  • the process proceeds to step S414, and it is determined that the road type is "unknown”. Then, the process proceeds to step S418. If at least one of the two conditions Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 is not satisfied, the process proceeds to step S416, and it is determined that the condition is unknown.
  • step S416 corresponds to the case where the determination result is more ambiguous than the case where "unknown” is determined in step S414. Therefore, if it is determined to be "unknown” in step S416, the vehicle may proceed to step S418 after that as shown in FIG. 9, or as in step S113 of FIG. 2 according to the first embodiment, the road. You may not update the type.
  • step S418 the road type is updated based on the road type determined in steps S409, S421, S414, and S416, and the process ends.
  • the ECU 20 executes a scene determination based on the white line information, determines the road type, and updates the stored road type.
  • the road type is determined using the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg. Specifically, as shown in FIG. 10, when the condition R3-2 (Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2) set as the AND condition is satisfied, the road type is determined to be “self-propelled road”. Further, when the condition R3-3 (Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1) set as the AND condition is satisfied, the road type is determined to be "general road”. Then, when the condition R3-1 or the condition R3-4 is satisfied, that is, when neither the condition R3-2 nor the condition R3-3 is satisfied, the road type is determined to be "unknown".
  • the white line information recognized by the white line recognition unit 32 is used, if the conditions R3-2 and R3-3 set as AND conditions are satisfied, it is determined as "self-propelled road” and "general road", respectively. To do. If neither of the conditions R3-2 and R3-3 is satisfied, it is determined that the road type is "unknown". As a result, the determination accuracy of the road type can be ensured, and the possibility of erroneously determining the "private road” and the possibility of erroneously determining the "general road” can be reduced. Therefore, it is possible to appropriately determine the permission / prohibition of the LCS, and it is possible to reliably prevent the LCS from being erroneously executed in the vehicle traveling on the general road.
  • each unit of the LM recognition unit 31, the object recognition unit 33, and the RW likelihood calculation unit 42 in the ECU 20 is not an indispensable configuration.
  • the scene is determined based on the object information around the vehicle recognized by the object recognition unit 33, the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg are calculated, and the road type is "self". An example of determining whether the road is "special road”, “general road”, or "unknown” will be described.
  • the object recognition unit 33 recognizes the type, size, position, movement direction, movement speed, and the like of an object other than the object recognized as a landmark by the LM recognition unit 31 as object information.
  • the scene is related to the private road.
  • FIG. 11B when a bicycle 80, a pedestrian 81, a parked vehicle 82 on the road, or the like is recognized as an object, it can be determined that the scene is related to a general road.
  • FIG. 12 shows a flowchart showing the road type determination process executed by the ECU 20. The process shown in FIG. 12 is repeatedly executed at a predetermined cycle when the vehicle is driven.
  • step S501 the image information obtained by imaging the surroundings of the vehicle is acquired from the image pickup device 12.
  • step S502 the acquired image information is image-recognized to recognize the object information.
  • step S503 it is determined whether or not an object that does not correspond to a landmark (an object stored in the object identification dictionary) is recognized around the vehicle. If such an object is recognized, the process proceeds to step S504. If it is not recognized, the process ends.
  • a landmark an object stored in the object identification dictionary
  • step S504 the scene determination data corresponding to the object information is acquired.
  • scene determination data including a median strip, a soundproof wall, a bicycle, a parked vehicle on the road, a pedestrian, and the like is acquired.
  • step S505 the scene determination is executed based on the scene determination data. For example, it is determined that the scene is "driving in the lane between the noise barrier and the median strip", “driving on the road on which the bicycle is traveling”, “driving on the road where the parked vehicle is present", and the like. ..
  • the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg are calculated based on the scene determination result. For example, when calculating the likelihood Fm and Fg based on the scene of "driving in the lane between the noise barrier and the median strip at a high speed range of 80 km / h or more", the private road likelihood Fm The calculated value of is large, and the calculated value of the general road likelihood Fg is small. Calculate the private road likelihood Fm. Further, for example, when the likelihoods Fm and Fg are calculated based on the scene of "driving on the road on which the bicycle travels", the calculated value of the private road likelihood Fm becomes small, and the general road likelihood Fg The calculated value of is large.
  • step S507 it is determined whether or not the self-propelled road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the self-propelled road determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2), respectively.
  • the process proceeds to step S509, and it is determined that the road type is “self-propelled road”. Then, the process proceeds to step S518. If at least one of the two conditions Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 is not satisfied, the process proceeds to step S511.
  • step S511 it is determined whether or not the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the general road determination conditions (Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 in the present embodiment), respectively.
  • the process proceeds to step S512, and it is determined that the road type is "general road”. Then, the process proceeds to step S518. If at least one of the two conditions Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 is not satisfied, the process proceeds to step S513.
  • step S513 it is determined whether or not the self-propelled road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the first unknown condition (A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1 in the present embodiment), respectively. To do. When both of the two conditions A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1 are satisfied, the process proceeds to step S514, and it is determined that the road type is “unknown”. Then, the process proceeds to step S518. If at least one of the two conditions A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1 is not satisfied, the process proceeds to step S515.
  • step S515 it is determined whether or not the private road likelihood Fm and the general road likelihood Fg satisfy the second unknown condition (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2), respectively.
  • the process proceeds to step S514, and it is determined that the road type is "unknown”. Then, the process proceeds to step S518. If at least one of the two conditions Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 is not satisfied, the process proceeds to step S516, and it is determined that the condition is unknown.
  • the case where "unknown" is determined in step S516 corresponds to the case where the determination result is more ambiguous than the case where "unknown” is determined in step S514. Therefore, if it is determined to be "unknown” in step S516, the vehicle may proceed to step S518 after that, as shown in FIG. 12, or as in step S113 of FIG. 2 according to the first embodiment, the road. You may not update the type.
  • step S518 the road type is updated based on the road type determined in steps S509, S512, S514, and S516, and the process ends.
  • the ECU 20 executes a scene determination based on the object information, determines the road type, and updates the stored road type.
  • the road types are "self-propelled road” and "general road", respectively, when the conditions R3-2 and R3-3 set as AND conditions are satisfied. ". If neither of the conditions R3-2 and R3-3 is satisfied, it is determined that the road type is "unknown". As a result, the determination accuracy of the road type can be ensured, and the possibility of erroneously determining the "private road” and the possibility of erroneously determining the "general road” can be reduced. Therefore, it is possible to appropriately determine the permission / prohibition of the LCS, and it is possible to reliably prevent the LCS from being erroneously executed in the vehicle traveling on the general road.
  • each unit of the LM recognition unit 31, the white line recognition unit 32, and the RW likelihood calculation unit 42 in the ECU 20 is not an indispensable configuration.
  • the scene is based on the landmark information recognized by the LM recognition unit 31, the white line information recognized by the white line recognition unit 32, and the object information around the vehicle recognized by the object recognition unit 33.
  • the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr are calculated, and the road type is any of "self-propelled road", “general road”, “rampway”, and "unknown”. The case of determining whether or not the above is an example will be described.
  • FIG. 13 shows a flowchart showing the road type determination process executed by the ECU 20. The process shown in FIG. 13 is repeatedly executed at a predetermined cycle when the vehicle is driven.
  • step S601 the image information obtained by imaging the surroundings of the vehicle is acquired from the image pickup device 12.
  • step S602 image recognition is performed on the acquired image information, and landmark information, white line information, and object information are recognized.
  • step S604 the scene determination data corresponding to the landmark information, the white line information, and the object information is acquired.
  • step S605 the scene determination is executed based on the scene determination data. For example, as explained in the first to fourth embodiments, “passed the road sign of the private road”, “passed the road sign of the private road, and a white line for merging from the rampway to the private road”. "Crossed”, “Intersection with traffic lights”, “Connected to prohibited roads”, “No overtaking sections”, “Recognized signs characteristic of general roads”, “Lane between soundproof wall and median strip” It is determined that the scene is "running on the road”, “running on the road on which the bicycle runs", or the like.
  • the scene determination may be executed by complementarily using the landmark information, the white line information, and the object information, or the scene determination may be executed by giving priority to the landmark information to the white line information or the object information.
  • step S606 the private road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr are calculated based on the scene determination result. Since the magnitudes of the likelihoods Fm, Fg, and Fr calculated based on each scene are the same as those in the first to fourth embodiments, the description thereof will be omitted.
  • step S607 the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr each satisfy the self-propelled road determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C2). Judge whether or not. When all three conditions of Fm ⁇ A1, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C2 are satisfied, the process proceeds to step S610, and it is determined that the road type is “self-propelled road”. Then, the process proceeds to step S619. If any one of the three conditions Fm ⁇ A1, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C2 is not satisfied, the process proceeds to step S608.
  • step S608 whether the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr each satisfy the rampway determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C1). Judge whether or not. When all three conditions of Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C1 are satisfied, the process proceeds to step S611, and it is determined that the road type is “rampway”. Then, the process proceeds to step S619. If any one of the three conditions Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C1 is not satisfied, the process proceeds to step S612.
  • step S612 whether the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr each satisfy the general road determination conditions (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B1 and Fr ⁇ C2). Judge whether or not. When all three conditions of Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B1 and Fr ⁇ C2 are satisfied, the process proceeds to step S617, and it is determined that the road type is "general road”. Then, the process proceeds to step S619. If any one of the three conditions Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B1, and Fr ⁇ C2 is not satisfied, the process proceeds to step S613.
  • step S413 the private road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr are the first unknown conditions (in the present embodiment, A2 ⁇ Fm ⁇ A1 and B2 ⁇ Fg ⁇ B1 and C2 ⁇ , respectively. It is determined whether or not Fr ⁇ C1) is satisfied. When all three conditions of A2 ⁇ Fm ⁇ A1, B2 ⁇ Fg ⁇ B1, and C2 ⁇ Fr ⁇ C1 are satisfied, the process proceeds to step S615, and it is determined that the road type is “unknown”. Then, the process proceeds to step S619. If any one of the three conditions A2 ⁇ Fm ⁇ A1, B2 ⁇ Fg ⁇ B1, and C2 ⁇ Fr ⁇ C1 is not satisfied, the process proceeds to step S614.
  • step S614 the self-propelled road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr each satisfy the second unknown condition (in this embodiment, Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C2).
  • the process proceeds to step S615, and it is determined that the road type is "unknown”. Then, the process proceeds to step S619. If any one of the three conditions Fm ⁇ A2, Fg ⁇ B2, and Fr ⁇ C2 is not satisfied, the process proceeds to step S618, and it is determined that the condition is unknown.
  • step S618 corresponds to the case where the determination result is more ambiguous than the case where "unknown” is determined in step S615. Therefore, if it is determined to be "unknown” in step S618, the process may proceed to step S619 after that, as shown in FIG. 13, or as in step S113 of FIG. 2 according to the first embodiment, the road. You may not update the type.
  • step S619 the road type is updated based on the road type determined in steps S610, S615, S617, and S618, and the process ends.
  • the ECU 20 recognizes the landmark information recognized by the LM recognition unit 31, the white line information recognized by the white line recognition unit 32, and the object recognition unit 33.
  • the scene determination is executed based on the object information around the vehicle, the road type is determined, and the stored road type is updated.
  • the road type is determined using the private road likelihood Fm, the general road likelihood Fg, and the RW likelihood Fr. As shown by the solid line in FIG. 14, when the road type is changed between “general road”, “ramp way”, and “private road”, the condition R4-2 (Fm ⁇ A1 and Fr ⁇ C2) If the above conditions are met, the road will be changed from “Rampway” to "Private Road”. Further, when the condition R4-4 (Fg ⁇ B1 and Fr ⁇ C2) is satisfied, the “ramp way” is changed to the “general road”.
  • condition R4-6 Fm ⁇ A2 or Fg ⁇ B1 or Fr ⁇ C2
  • condition R4-8 Fm ⁇ A2 or Fg ⁇ B1 or Fr
  • the OR condition is set. If ⁇ C1) holds, the road type is determined to be “unknown”. Then, when the condition R4-5 (Fg ⁇ B1 and Fm ⁇ A2 and Fr ⁇ C2) set as the AND condition is satisfied, the road type is changed from “unknown” to “general road”. Further, when the condition R4-7 (Fm ⁇ A1 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C2) set as the AND condition is satisfied, the road type is changed from “unknown” to “self-propelled road”.
  • the ECU 20 includes a road type determination unit 21 including an image information acquisition unit 23, an image recognition unit 30, a scene determination unit 35, a likelihood calculation unit 40, and a type determination unit 45.
  • the image information acquisition unit 23 acquires image information obtained by capturing an image of the travel path on which the vehicle travels.
  • the image recognition unit 30 determines the traveling scene of the vehicle's travel path based on the image recognition result of the image information.
  • the general road likelihood calculation unit 41 calculates the general road likelihood Fg indicating that the type of the traveling path of the vehicle is a general road based on the traveling scene.
  • the private road likelihood calculation unit 43 calculates the private road likelihood Fm indicating that the type of the traveling path of the vehicle is a private road, based on the traveling scene.
  • the type determination unit 45 determines the type of the traveling path of the vehicle based on the general road likelihood Fg and the private road likelihood Fm. Since the road type can be determined based on the general road likelihood Fg and the private road likelihood Fm calculated based on the driving scene, the type of the road on which the vehicle travels can be determined more reliably.
  • the ECU 20 further includes an RW likelihood calculation unit 42 that calculates the RW likelihood Fr indicating that the travel path of the vehicle is a ramp way according to the travel scene. As a result, it can be determined that the road type is "ramp way” in addition to "general road” and "private road”.
  • the type determination unit 45 determines the type of the vehicle's travel path as either a "general road” or a "motorway” based on the general road likelihood Fg and the private road likelihood Fm. It may be configured in.
  • the type determination unit 45 sets the type of the vehicle's travel path as "general road”, “motorway”, or "unknown”. It may be configured to determine whether or not.
  • the type determination unit 45 sets the type of the vehicle's travel path to "general road” and "motorway”. And "ramp way” may be determined.
  • the type determination unit 45 sets the type of the vehicle's travel path to "general road” and "motorway”. , "Rampway”, and "Unknown” may be determined.
  • the type determination unit 45 is configured to determine the road type based on comparison with predetermined threshold values set for each of the general road likelihood Fg, the private road likelihood Fm, and the rampway likelihood Fr. You may be. For example, the type determination unit 45 may determine that the road type having a high likelihood is the road type of the traveling path of the vehicle. Specifically, for example, when the likelihood Fm of the private road is equal to or higher than the predetermined first threshold value A1, it may be determined that the traveling path of the vehicle is the private road. Further, for example, in the type determination unit 45, when the likelihood of a certain road type is high and the likelihood of another road type is low, the road type having a high likelihood is the road type of the vehicle's travel path. May be determined.
  • the vehicle travel path is self-propelled. It may be determined that it is a dedicated road. Further, for example, the self-likelihood likelihood Fm is equal to or higher than the predetermined first threshold value A1, the general road likelihood Fg is less than the predetermined fourth threshold value B2, and the RW likelihood Fr is less than the predetermined sixth threshold value C2. In some cases, it may be determined that the vehicle's travel path is a private road.
  • the image recognition unit 30 is preferably configured to include at least one of a landmark recognition unit 31, a white line recognition unit 32, and an object recognition unit 33.
  • the scene determination unit 35 is preferably configured to determine a traveling scene based on at least one of landmark information, white line information, and object information. That is, it is preferable that the scene determination in the scene determination unit 35 is executed by prioritizing or complementarily using the landmark information, the white line information, and the object information of the object that does not correspond to the landmark.
  • the ECU 20 includes a driving support unit 22 that executes vehicle driving support based on the type of the traveling path of the vehicle determined by the road type determining unit 21.
  • the driving support unit 22 includes an LCS unit 53 that executes driving support for automatically changing the lane of the vehicle, and when it is determined that the traveling path of the vehicle is a private road, the LCS unit 53 executes the lane change. It is preferably configured to be acceptable. Further, if it is not determined that the traveling path of the vehicle is a private road, the LCS unit 53 may be configured to prohibit the execution of the lane change.
  • the road type determination unit 21 can determine whether to allow or prohibit the execution of the lane change by the LCS unit 53 based on the road type determined more reliably. As a result, for example, in a vehicle traveling on a general road, it is possible to reliably avoid executing LCS by mistake.
  • the vehicle may be equipped with a sensor other than the image pickup device 12.
  • sensors such as a radar sensor, a vehicle speed sensor, a yaw rate sensor, a steering angle sensor, an acceleration sensor, and a gyro sensor may be mounted.
  • the ECU 20 may be configured to acquire detection information of sensors other than the above-mentioned imaging device 12 and to be used for determination processing in the road type determination unit 21 and driving support in the driving support unit 22.
  • the driving support unit 22 may be configured to change the driving support processing in the ACC unit 51, the LKA unit 52, and the PCS unit 54 depending on the road type determined by the road type determination unit 21. Further, the driving support unit 22 may have a function related to driving support not shown in FIG. 1, and provides driving support for them based on the road type determined by the road type determination unit 21. It may be configured to change such processing.
  • the relationship between the likelihood Fm, Fg, Fr, the driving scene, the landmark information, the white line information, and the object information which is illustrated and explained in this specification, is only an example, and is applicable to the laws and environment of each country. It can be adjusted as appropriate.
  • a road sign indicating the exit of a private road or a road sign indicating the entrance or exit of a highway may be set as a landmark.
  • the determination process in which a plurality of conditions are set for the magnitudes of the likelihoods Fm, Fg, and Fr may determine a part or all of the plurality of conditions separately.
  • Good For example, with respect to the three conditions of Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2 and Fr ⁇ C1 shown in step S311 of FIG. 6, the condition of Fm ⁇ A2, the condition of Fg ⁇ B2, and the condition of Fr ⁇ C1 are separately determined.
  • a flowchart may be configured, or the determination may be divided into a determination for the condition Fr ⁇ C1 and a determination for the condition Fm ⁇ A2 and Fg ⁇ B2.

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Abstract

道路種別判定装置（２０）は、車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得部（２３）と、前記画像情報に基づいて前記走行路の走行シーンを判定するシーン判定部（３５）と、前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路の種別が一般道であることを示す一般道尤度を算出する一般道尤度算出部（４１）と、前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路の種別が自動車専用道路であることを示す自専道尤度を算出する自専道尤度算出部（４３）と、前記一般道尤度と前記自専道尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を判定する種別判定部（４５）と、を備える。

Description

道路種別判定装置および運転支援装置 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１９年４月１２日に出願された日本出願番号２０１９－０７６６４３号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本開示は、車両が走行する道路の種別を判定する道路種別判定装置、および、この道路種別判定装置により判定された道路の種別に基づいて車両の運転支援を行う運転支援装置に関する。
　車両が走行する道路が高速道路であるか一般道であるかを判定する技術が知られている。特許文献１には、２つのカメラから取得した２つの画像データから認識される信号機の大きさに基づいて、走行中の道路が一般道であるか高速道路であるかの道路判定を行うことが記載されている。
特開２０１４－２１５６９８
　車両を自動で車線変更させるレーンチェンジシステム（Ｌａｎｅ　Ｃｈａｎｇｅ　Ｓｙｓｔｅｍ：ＬＣＳ）を実行可能な運転支援装置が知られている。歩行者や自転車等が存在する一般道では、車線変更の際に、車両の死角に存在する歩行者や自転車等との衝突の危険性がある。このため、一般道ではＬＣＳによる支援を禁止し、自動車専用道路（本明細書では、略称である「自専道」と記載することがある）においてのみ、ＬＣＳによる支援を許容する技術が求められている。
　特許文献１には、一般道と高速道路とを区別することは記載されているが、一般道と自専道とを区別することは記載されていない。また、特許文献１の技術では、信号機が検出できない場合には、道路の種別を判定することができない。
　上記に鑑み、本開示は、車両の走行する道路の種別をより確実に判定できる道路種別判定装置に関する技術を提供することを目的とする。
　本開示が提供する道路種別判定装置は、車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得部と、前記画像情報に基づいて前記走行路の走行シーンを判定するシーン判定部と、前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路の種別が一般道であることを示す一般道尤度を算出する一般道尤度算出部と、前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路の種別が自動車専用道路であることを示す自専道尤度を算出する自専道尤度算出部と、前記一般道尤度と前記自専道尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を判定する種別判定部と、を備える。
　本開示に係る道路種別判定装置によれば、画像情報取得部により取得された画像情報に基づいて、シーン判定部は、車両の走行路の走行シーンを判定する。さらに、判定された走行シーンに基づいて、一般道尤度算出部および自専道尤度算出部は、それぞれ、一般道尤度および自専道尤度を算出する。そして、種別判定部は、一般道尤度と自専道尤度とに基づいて、道路の種別を判定する。走行シーンに基づいて算出された一般道尤度と自専道尤度とに基づいて、道路種別を判定できるため、車両の走行する道路の種別をより確実に判定できる。
　本開示は、また、上記の道路種別判定装置により判定された車両の走行路の種別に基づいて、車両の運転支援を実行する運転支援装置を提供する。この運転支援装置は、前記車両の走行路が自動車専用道路であると判定された場合に、前記車両を自動で車線変更させる運転支援の実行を許容し、前記車両の走行路が自動車専用道路であると判定されなかった場合には、前記車両を自動で車線変更させる運転支援の実行を禁止する。
　本開示に係る運転支援装置によれば、道路種別判定装置によって車両の走行路が自専道であると判定さられた場合には、運転支援として、自動で車線変更させるＬＣＳの実行を許可し、自専道であると判定されなかった場合には、ＬＣＳの実行を禁止する。本開示に係る道路種別判定装置によって、より確実に判定された道路種別に基づいて、ＬＣＳの実行を許可するか禁止するかを決定できる。その結果、例えば、一般道を走行中の車両において、誤ってＬＣＳが実行されることをより確実に回避することができる。
　本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。その図面は、
図１は、実施形態に係る道路種別判定装置および運転支援装置として機能するＥＣＵが搭載された車両の概要図であり、 図２は、第１実施形態に係る道路種別判定処理のフローチャートであり、 図３は、第１実施形態に係る運転支援処理のフローチャートであり、 図４は、自専道と一般道についてのシーン判定例を示す図であり、 図５は、第１実施形態に係る道路種別判定処理の概念図であり、 図６は、第２実施形態に係る道路種別判定処理のフローチャートであり、 図７は、白線の形態について説明する図であり、 図８は、第２実施形態に係る道路種別判定処理の概念図であり、 図９は、第３実施形態に係る道路種別判定処理のフローチャートであり、 図１０は、第３実施形態に係る道路種別判定処理の概念図であり、 図１１は、図１１（ａ）は、自専道における物体認識を例示する図。図１１（ｂ）は、一般道における物体認識を例示する図であり、 図１２は、第４実施形態に係る道路種別判定処理のフローチャートであり、 図１３は、第５実施形態に係る道路種別判定処理のフローチャートであり、 図１４は、第５実施形態に係る道路種別判定処理の概念図である。
　（第１実施形態）
　図１に、車両に搭載された車両制御システム１０を示す。車両制御システム１０は、撮像装置１２と、ＥＣＵ２０と、制御対象６０とを含む。ＥＣＵ２０は、車両が走行する道路、すなわち、走行路の種別を判定する道路種別判定装置として機能するとともに、道路種別判定装置により判定された車両の走行路の種別に基づいて、車両の運転支援を実行する運転支援装置として機能する。
　撮像装置１２は、例えばＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等の単眼カメラであってもよいし、ステレオカメラであってもよい。撮像装置１２は、車両に１つのみ設置されていてもよいし、複数設置されていてもよい。撮像装置１２は、例えば、車両の車幅方向中央の所定高さに取り付けられており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を俯瞰視点から撮像する。撮像装置１２は、撮像した画像における、物体の存在を示す特徴点を抽出する。一例として、撮像した画像の輝度情報に基づきエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点に対してハフ変換を行う。ハフ変換では、エッジ点が複数個連続して並ぶ直線上の点や、直線どうしが直交する点が特徴点として抽出される。撮像装置１２は、逐次撮像する撮像画像をセンシング情報としてＥＣＵ２０へ逐次出力する。
　ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、バックアップＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等（いずれも図示せず）よりなるマイクロコンピュータを主体として構成され、ＲＯＭに記憶された各種の制御プログラムを実行することで、本明細書で説明する各機能を実現することができる。
　ＥＣＵ２０は、道路種別判定部２１と、運転支援部２２とを備えている。道路種別判定部２１は、車両の走行路の種別を判定する。道路種別判定部２１は、画像情報取得部２３と、画像認識部３０と、シーン判定部３５と、尤度算出部４０と、種別判定部４５と、道路種別状態管理部４６とを備えている。
　画像情報取得部２３は、撮像装置１２から、車両の周囲を撮像することにより得られた画像情報を取得する。画像認識部３０は、画像情報取得部２３が取得した画像情報について画像認識を行う。画像認識部３０は、ランドマーク（Ｌａｎｄｍａｒｋ；ＬＭ）認識部３１、白線認識部３２、物体認識部３３を備えている。
　画像認識部３０は、例えば、画像情報取得部２３が取得した画像情報を取得し、その画像情報と、予め用意された対象物の識別用の辞書情報とに基づいて、車両の周囲に存在する対象物を特定し、その種類を判定する。画像認識部３０は、画像情報と辞書情報とをパターンマッチングにより照合することで、物体の種類を判定する。また、画像認識部３０は、画像情報と辞書情報とに基づいて、車両の進行方向およびこれに略直交する横方向の対象物の位置情報（対象物の横幅等を含む）を取得する。識別用の辞書情報は、ランドマーク、白線、その他の物体等の対象物の種類に応じて個別に用意され、ＥＣＵ２０に予め記憶されている。
　ＬＭ認識部３１は、ランドマークについての識別用辞書（ＬＭ識別辞書）を参照して、ランドマークに関するランドマーク情報を認識する。具体的には、ランドマーク情報として、画像情報におけるランドマークの有無を認識するとともに、その種別、位置、大きさ等を認識する。ランドマークとは、種別が相違する道路の境界標または目印となる地理上の特徴物を意味し、具体的には、自専道の入口を示す道路標識、信号、交差点等を例示できる。
　白線認識部３２は、レーンマーカペイントのエッジ点を抽出・接続して、車両の走行路上の白線に関する白線情報を認識する。具体的には、白線情報として、画像情報における白線の有無を認識するとともに、その形態（具体的には、白線の種別、位置、幅、長さ、曲率、色等）を認識する。さらには、ＥＣＵ２０には、規制標示や指示標示等の路面標示についての識別用辞書（路面標示識別辞書）が記憶されていてもよく、白線認識部３２は、路面標示に関する情報を認識可能に構成されていてもよい。路面標示識別辞書には、道路標識、区画線及び道路標示に関する命令に基づいて定められた路面標示の様式や設置方法に関する情報が含まれている。
　物体認識部３３は、車両の周囲における物体のうち、ランドマークに該当しない物体についての識別用辞書（物体識別辞書）を参照して、車両の周囲の物体に関する物体情報を認識する。具体的には、物体情報として、画像情報における物体の種別、位置、大きさ、移動速度、移動方向等を認識する。物体認識部３３は、具体的には、中央分離帯、防音壁、ガードレール、看板、樹木、建物等の路上構造物、自動車、自動二輪車、自転車、歩行者等の移動体等を、ランドマークに該当しない物体として認識する。
　シーン判定部３５は、画像認識部３０による画像認識の結果から、所定のアルゴリズムに基づいて車両の走行シーンを判定する。一例として、車両が６０ｋｍ／ｈ以下の車速域で走行中に物体認識部３３で信号機・歩行者・駐車車両を認識している場合、交差点シーンであると判定する。また、ＬＭ認識部３１で認識した自専道開始標識を通過後に、物体認識部３３が連続的にラバーポール（車線分離標）を検出した場合、暫定供用シーンであると判定する。他のシーン判定の例として、車線増加・減少、合流・分岐、料金所・サービスエリア（ＳＡ）、暫定供用などが考えられる。
　尤度算出部４０は、シーン判定部３５により判定された車両の走行シーンに基づいて、車両の走行路の道路種別に関する尤度を算出する。尤度算出部４０は、一般道尤度算出部４１と、ランプウェイ（Ｒａｍｐ　Ｗａｙ；ＲＷ）尤度算出部４２と、自専道尤度算出部４３とを備えている。尤度とは、もっともらしさであり、各道路種別の尤度は、それぞれ、車両の走行路がその道路種別であるという条件下で、シーン判定部３５により判定されたシーンが得られる確率として算出できる。
　一般道尤度算出部４１は、走行シーンに基づいて、車両の走行路の種別が一般道であることを示す一般道尤度Ｆｇを算出する。例えば、「信号機のある交差点」、「環状交差点（ランナバウト）」、「通行禁止である道路と接続」、「追い越し禁止区間」「車線幅が狭い道路」、「対面通行道路」、「路上駐車車両が存在する」等のシーン判定結果が得られた場合には、一般道尤度Ｆｇの算出値は大きくなる。
　ＲＷ尤度算出部４２は、走行シーンに基づいて、車両の走行路がランプウェイであることを示すＲＷ尤度Ｆｒを算出する。ランプウェイとは、一般に、傾斜路を意味するが、本明細書では、一般道と自専道との間に設けられ、それらを接続するランプウェイを意味する。例えば、「車両の両側の白線が実線である」、「車両の走行路が急カーブ（例えば、Ｒ１００未満程度のカーブ）である」等のシーン判定結果が得られた場合には、ＲＷ尤度Ｆｒの算出値が大きくなる。
　自専道尤度算出部４３は、走行シーンに基づいて、車両の走行路の種別が自専道であることを示す自専道尤度Ｆｍを算出する。例えば、「自専道の道路標識を通過した」、「サービスエリアが存在」、「自専道へ合流する際の白線を超えた」、「路面に自専道用の白線が標示されている」等のシーン判定結果が得られた場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値が大きくなる。
　種別判定部４５は、尤度算出部４０によって算出された尤度Ｆｇ，Ｆｒ，Ｆｍに基づいて、車両の走行路の道路種別を判定する。道路種別の判定に際して、種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇおよび自専道尤度Ｆｍに基づいて道路種別を判定するように構成されていることが好ましく、ＲＷ尤度Ｆｒにも基づいて道路種別を判定するように構成されていてもよい。後述する運転支援処理において利用するために、種別判定部４５は、少なくとも、道路の種別が「自専道」であるか否かを判定可能に構成されていればよく、「自専道」ではない場合について、さらに、「一般道」、「ランプウェイ」、「不明」のいずれに該当するかを判定可能に構成されていてもよい。
　種別判定部４５は、自専道尤度Ｆｍに対して設定された所定の第１閾値Ａ１および第２閾値Ａ２、一般道尤度Ｆｇに対して設定された所定の第３閾値Ｂ１および第４閾値Ｂ２、ランプウェイ尤度Ｆｒに対して設定された所定の第５閾値Ｃ１および第６閾値Ｃ２、との比較に基づいて、道路種別を判定するように構成されていてもよい。第１閾値Ａ１は、自専道であると判定されるために自専道尤度Ｆｍが満たすべき下限値として設定され、第２閾値Ａ２は、自専道でないと判定されるために自専道尤度Ｆｍが満たすべき上限値として設定される。第３閾値Ｂ１は、一般道であると判定されるために一般道尤度Ｆｇが満たすべき下限値として設定され、第４閾値Ｂ２は、一般道でないと判定されるために一般道尤度Ｆｇが満たすべき上限値として設定される。第５閾値Ｃ１は、ランプウェイであると判定されるためにＲＷ尤度Ｆｒが満たすべき下限値として設定され、第６閾値Ｃ２は、ランプウェイでないと判定されるためにＲＷ尤度Ｆｒが満たすべき上限値として設定される。
　例えば、種別判定部４５は、Ｆｍ≧Ａ１である場合には「自専道である」と判定してＦｍ≦Ａ２の場合には「自専道でない」と判定してもよい。また、Ｆｇ≧Ｂ１である場合には「一般道である」と判定してＦｇ≦Ｂ２である場合には「一般道でない」と判定してもよい。また、Ｆｒ≧Ｃ１である場合には「ランプウェイである」と判定してＦｒ≦Ｃ２である場合には「ランプウェイでない」と判定してもよい。また、例えば、種別判定部４５は、ある道路種別の尤度が大きく、かつ、他の道路種別の尤度が小さい場合に、尤度の大きい道路種別が、車両の走行路の道路種別であると判定してもよい。具体的には、Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２である場合に、車両の走行路は自専道であると判定してもよい。なお、各閾値は、Ａ１≧Ａ２、Ｂ１≧Ｂ２、Ｃ１≧Ｃ２となるように設定され、Ａ１とＡ２、Ｂ１とＢ２、Ｃ１とＣ２についてはそれぞれ、同値として一元化しても良いこととする。
　種別判定部４５は、さらに、尤度Ｆｇ，Ｆｒ，Ｆｍの大きさが所定の条件を満たす状態が所定時間以上であることを条件として、道路種別を判定してもよい。例えば、Ｆｍ≧Ａ１である時間Ｔｍが所定時間Ｔｔｈ以上である場合に、車両の走行路は自専道であると判定してもよい。尤度Ｆｇ，Ｆｒについても、Ｔｍ≧Ｔｔｈと同様の時間的条件を設定してもよい。時間的条件を設定することによって、道路種別の判定精度をより向上させることができる。
　種別判定部４５は、ＬＭ認識部３１、白線認識部３２、物体認識部３３の各部による画像認識結果を用いるに際して、優先順位をつけてもよいし、相補的に利用してもよい。道路種別を判定する際の条件は、ランドマーク情報、白線情報、物体情報のいずれに基づいてシーン判定を実行するかによって、適宜変更することが好ましい。
　ランドマーク情報を用いて道路種別を判定する場合には、一般道尤度Ｆｇの算出値が大きくなる場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値が小さくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値が小さくなる場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値が大きくなるという相関関係があるようにしてもよい。その場合、種別判定部４５は、尤度Ｆｇ，Ｆｍのいずれか一方の尤度が大きくなった場合には、他方は小さくなったものと推定して、道路種別を判定することができる。
　これに対し、白線情報や、物体情報を用いて道路種別を判定する場合には、上記のような尤度Ｆｇ，Ｆｍの大きさの相関関係は必ずしも得られない。このため、種別判定部４５は、「一般道」と、「自専道」とを判別するに際しては、ランドマーク情報を優先的に用いるように構成されていることが好ましい。また、種別判定部４５は、「一般道」と、「自専道」とを判別するに際して、ランドマーク情報を用いることができず、白線情報または物体情報を用いる場合には、「一般道」、「自専道」、「不明」とに判別するように構成されていることが好ましい。「不明」という種別を追加することにより、「一般道」または「自専道」と判定される際の誤判定を抑制させることができる。
　「ランプウェイ」の判別については、その構造的な特徴から、白線情報に基づいて比較的精度よく判定することができる。「車両の両側の白線が実線である」、「車両の走行路が急カーブ（例えば、Ｒ１００未満程度のカーブ）である」等のシーンは、白線情報に基づいて判定できる。このようなシーンでは、ランプウェイ尤度Ｆｒの算出値は大きくなり、自専道尤度Ｆｍおよび一般道尤度Ｆｇの算出値は小さくなる。このため、種別判定部４５は、「一般道」と、「自専道」と、「ランプウェイ」とを判別するに際しては、ランドマーク情報および白線情報を優先的に用いるように構成されていることが好ましい。
　道路種別状態管理部４６は、種別判定部４５により判定された車両の走行路の道路種別を取得し、管理する。種別判定部４５は、道路種別状態管理部４６において管理された道路種別を読み出して、道路種別の判定処理において利用可能に構成されていてもよい。
　運転支援部２２は、運転支援部２２は、道路種別判定部２１により判定された車両の走行路の種別に基づいて、車両の運転支援を実行する。運転支援として、例えば、制御対象６０を制御するための制御指令信号を出力する。
　運転支援部２２は、各種の運転支援機能（少なくともＬＣＳ機能）を有しており、一例としてＡＣＣ部５１、ＬＫＡ部５２、ＬＣＳ部５３、ＰＣＳ部５４を備えることにより、走行計画等に従って車両の自動運転および自動駐車を実行可能に構成されている。
　ＡＣＣ部５１は、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｃｒｕｉｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）機能を有し、駆動力及び制動力を調整することで、自動で先行車両との目標車間距離を維持するように車両の走行速度を制御する。ＬＫＡ部５２は、ＬＫＡ（Ｌａｎｅ　Ｋｅｅｐｉｎｇ　Ａｓｓｉｓｔ）機能を有し、走行区画線への接近を阻む方向への操舵力を発生させることで、自動で走行中の車線を維持して車両を走行させる。ＬＣＳ部５３は、ＬＣＳ（Ｌａｎｅ　Ｃｈａｎｇｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）機能を有し、隣接車線へと車両を移動させる車線変更を自動で実行する。ＰＣＳ部５４は、ＰＣＳ（Ｐｒｅ－Ｃｒａｓｈ　Ｓａｆｅｔｙ）機能を有し、車両の周囲に位置する物体に対して、車両に対する衝突の有無を判定し、自動で、その物体との衝突を回避すべく、若しくは衝突被害を軽減すべく制御を行う。
　運転支援部２２は、道路種別判定部２１により、車両の走行路が自専道であると判定された場合に、ＬＣＳ部５３による車両を自動で車線変更させる運転支援の実行を許容する。また、運転支援部２２は、道路種別判定部２１により、車両の走行路が自専道であると判定されなかった場合には、ＬＣＳ部５３による車両を自動で車線変更させる運転支援の実行を禁止する。具体的は、道路種別状態管理部４６に管理された道路種別を読み出し、ＬＣＳ部５３による自動車線変更の許可または禁止を決定する。
　制御対象６０は、駆動装置と、制動装置と、操舵装置と、警報装置と、表示装置とを備えている。制御対象６０は、ＥＣＵ２０からの制御指令に基づいて作動するともに、運転者の操作入力によって作動するように構成されている。なお、運転者の操作入力は、ＥＣＵ２０によって適宜処理された後に、ＥＣＵ２０への制御指令信号として制御対象６０に入力されてもよい。ＥＣＵ２０は、例えば、車両の走行計画や車両状態に応じて、または、衝突回避や車線変更のために、駆動装置、制動装置、操舵装置等を自動で制御する機能を有している。
　第１実施形態では、ＬＭ認識部３１により認識されるランドマーク情報に基づいてシーン判定を行って、自専道尤度Ｆｍおよび一般道尤度Ｆｇを算出し、道路種別が「自専道」「一般道」のいずれであるかを判定する場合を例示して、ＥＣＵ２０が実行する道路種別判定処理および運転支援処理について説明する。図２に、ＥＣＵ２０が実行する道路種別判定処理を示すフローチャートを示す。また、図３に、ＥＣＵ２０が実行する運転支援処理を示すフローチャートを示す。図２，３に示す処理は、車両の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。
　ステップＳ１０１では、撮像装置１２から、車両の周囲を撮像することにより得られた画像情報を取得する。続くステップＳ１０２では、取得した画像情報について、画像認識を行い、ランドマーク情報を認識する。
　ステップＳ１０３では、ランドマークが認識された否かを判定する。ランドマークが認識された場合には、ステップＳ１０４に進む。ランドマークが認識されなかった場合には、ステップＳ１１３に進み、道路種別を更新することなく、処理を終了する。
　ステップＳ１０４では、ランドマーク情報に対応するシーン判定データを取得する。例えば、図４に示すように、ランドマークとして自専道を示す道路標識を認識した場合には、「自専道の道路標識」を含むシーン判定データを取得する。また、例えば、ランドマークとして、「信号機」および「交差点」を認識した場合には、「信号機」および「交差点」を含むシーン判定データを取得する。
　ステップＳ１０５では、シーン判定データに基づいて、シーン判定を実行する。例えば、図４に示すように「自専道の道路標識（自専道開始標識）を通過した」、「信号機のある交差点」、「通行禁止道路と接続」、「追い越し禁止区間」、「一般道に特徴的な標識を認識した」等のシーンであると判定する。一般道に特徴的な標識としては、低速の速度制限標識、進入禁止の標識、踏切を示す標識等を例示できる。
　ステップＳ１０６では、シーン判定結果に基づいて、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇとを算出する。例えば、図４の左欄に示す「自専道の道路標識を通過した」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値は大きくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は小さくなる。また、例えば、図４の右欄に示す「信号機のある交差点」等のシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値は小さくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は大きくなる。例示したランドマークは、種別が相違する道路の境界標または目印となる地理上の特徴物であるため、ランドマーク情報に基づいて尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出すると、一方の尤度が大きくなる場合には、他方の尤度は小さくなる。
　ステップＳ１０７では、自専道尤度Ｆｍが所定の第１閾値Ａ１以上であるか否かを判定する。Ｆｍ≧Ａ１である場合には、ステップＳ１０８に進む。Ｆｍ＜Ａ１である場合には、ステップＳ１１１に進む。
　ステップＳ１０８では、一般道尤度Ｆｇが所定の第４閾値Ｂ２未満であるか否かを判定する。Ｆｇ＜Ｂ２である場合には、ステップＳ１０９に進む。Ｆｇ≧Ｂ２である場合には、ステップＳ１１１に進む。
　ステップＳ１０７およびステップＳ１０８において肯定判定が成され、ステップＳ１０９に進んだ場合には、道路種別は「自専道」であると判定する。その後、ステップＳ１１０に進み、道路種別を「自専道」に更新した後に、処理を終了する。
　ステップＳ１０７またはステップＳ１０８において否定判定が成され、ステップＳ１１１に進んだ場合には、道路種別は「一般道」であると判定する。その後、ステップＳ１１２に進み、道路種別を「一般道」に更新し、処理を終了する。
　なお、ランドマーク情報に基づいて尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出すると、一方の尤度が大きくなる場合には、他方の尤度は小さくなる。このため、第１閾値Ａ１の設定値が十分に大きい場合には、Ｆｍ≧Ａ１である場合にはＦｇ＜Ｂ２となることが明らかであるため、ステップＳ１０８の処理は必ずしも必要な処理ではない。
　図３に、ＥＣＵ２０が実行する運転支援処理を示すフローチャートを示す。図３に示す処理は、車両の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。
　ステップＳ２０１では、図２に示す処理によって判定され、ＥＣＵ２０において管理されている道路種別を取得する。
　ステップＳ２０２では、道路種別が「自専道」であるか否かを判定する。「自専道」である場合には、ステップＳ２０３に進み、ＬＣＳの実行を許可する。すなわち、隣接車線へと車両を移動させる車線変更を自動で実行する運転支援を実行することを許可する。「自専道」ではない場合には、ステップＳ２０４に進み、ＬＣＳの実行を禁止する。その後、処理を終了する。
　上記のとおり、第１実施形態に係る道路種別判定処理では、ＥＣＵ２０は、ランドマークを認識した場合に、ランドマーク情報に基づいてシーン判定を実行して道路種別を判定し、記憶された道路種別を更新する。道路種別は、自専道尤度Ｆｍおよび一般道尤度Ｆｇを用いて判定される。
　具体的には、図５に示すように、Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２（条件Ｒ１－１）を満たす場合に、道路種別は「自専道」であると判定する。また、自専道であると判定するための条件Ｒ１－１を、Ｆｍ≧Ａ１とＦｇ＜Ｂ２とをＡＮＤ条件として設定することにより、誤って「自専道」と判定する可能性を低減できる。このため、適切にＬＣＳの許可／禁止を判定でき、一般道を走行中の車両において、誤ってＬＣＳが実行されることを確実に回避することができる。
　また、ランドマーク情報に基づいて尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出するため、第１閾値Ａ１の設定値を十分に大きく設定する場合には、Ｆｍ≧Ａ１である場合にはＦｇ＜Ｂ２となる。このような場合には、実質的には、条件Ｒ１－１は、Ｆｍ≧Ａ１を満たすことにより充足され、道路種別は「自専道」であると判定される。また、条件Ｒ１－２は、Ｆｍ＜Ａ２を満たすことにより充足され、道路種別は「一般道」であると判定される。条件Ｒ１－１をＦｍ≧Ａ１を満たすことのみとし、条件Ｒ１－２をＦｍ＜Ａ２を満たすことのみとするように構成しても、適切に道路種別を判定することができる。
　なお、図２に示す道路種別判定処理を実行する場合には、ＥＣＵ２０における白線認識部３２、物体認識部３３、ＲＷ尤度算出部４２の各部は必須の構成ではない。
　（第２実施形態）
　第２実施形態では、ＬＭ認識部３１により認識されるランドマーク情報と、白線認識部３２により認識される白線情報とに基づいてシーン判定を行って、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、およびＲＷ尤度Ｆｒを算出し、道路種別が「自専道」、「ランプウェイ」、「一般道」のいずれであるかを判定する場合を例示して説明する。図６に、ＥＣＵ２０が実行する道路種別判定処理を示すフローチャートを示す。図６に示す処理は、車両の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。
　ステップＳ３０１では、撮像装置１２から、車両の周囲を撮像することにより得られた画像情報を取得する。ステップＳ３０２に進む。ステップＳ３０２では、取得した画像情報について、画像認識を行い、ランドマークと、白線とを認識する。ランドマークを認識した場合には、色、種別、大きさ、位置等についても併せて、ランドマーク情報として認識する。白線を認識した場合には、白線の形態についても併せて白線情報として認識する。具体的には、幅、長さ、曲率、色、実線か破線か、破線の場合には、破線の間隔、等を併せて認識する。なお、白線の長さ、幅、間隔は、例えば、図７に示すように、白線７０の走行方向に沿う長さを長さＬ、走行方向に垂直な方向の長さを幅Ｗ、白線７０と、走行方向に沿って白線７０に隣接する白線７１との間隔Ｄによって定義できる。その後、ステップＳ３０４に進む。
　ステップＳ３０４では、ランドマーク情報または白線情報に対応するシーン判定データを取得する。例えば、図４に示すように、ランドマークとして自専道を示す道路標識を認識した場合には、「自専道の道路標識」を含むシーン判定データを取得する。また、白線の形態は、自専道、一般道、ランプウェイの切り替わりにおいて特徴を有している。認識した白線の形態に対応するシーン判定データを取得する。
　ステップＳ３０５では、シーン判定データに基づいて、シーン判定を実行する。例えば、「自専道の道路標識を通過し、ランプウェイから自専道への合流用の白線を超えた」、「車両の両側の白線が曲率の大きい実線である」、「信号機のある交差点」等のシーンであると判定する。
　ステップＳ３０６では、シーン判定結果に基づいて、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇと、ＲＷ尤度Ｆｒを算出する。例えば、「自専道の道路標識を通過した」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒを算出する場合には、自専道尤度ＦｍおよびＲＷ尤度Ｆｒの算出値は大きくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は小さくなる。加えて、自専道の道路標識を通過後に「車両の両側の白線が曲率の大きい実線である」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒを算出する場合には、ＲＷ尤度Ｆｒの算出値はより大きくなり、自専道尤度Ｆｍの算出値は小さくなる。さらに加えて、自専道の道路標識を通過後に「ランプウェイから自専道への合流用の白線を超えた」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値はより大きくなり、ＲＷ尤度Ｆｒの算出値は小さくなる。一般道尤度Ｆｇの算出値は小さいままとなる。また、例えば、図４に示すように、「信号機のある交差点」、「通行禁止道路と接続」、「追い越し禁止区間」、「一般道に特徴的な道路標識等を認識」等のシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒを算出する場合には、一般道尤度Ｆｇの算出値は大きくなる。
　ステップＳ３０７、Ｓ３０８では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、自専道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすか否かを判定する。まず、Ｓ３０７では、Ｆｍ≧Ａ１という条件を満たすか否かを判定する。条件を満たす場合にはＳ３０８に進み、条件を満たさない場合にはＳ３１１に進む。Ｓ３０８では、Ｆｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２という条件を満たすか否かを判定する。条件を満たす場合には、ステップＳ３１０に進み、道路種別は「自専道」であると判定する。その後、ステップＳ３１５に進む。Ｓ３０８における条件を満たさない場合には、ステップＳ３０９に進む。
　ステップＳ３０９では、Ｆｍ≧Ａ１という条件が満たされた状態が継続された継続時間Ｔｍが、所定の閾値Ｔｔｈ以上であるか否かを判定する。Ｔｍ≧Ｔｔｈである場合には、ステップＳ３１０に進み、道路種別は「自専道」であると判定する。Ｔｍ＜Ｔｔｈである場合には、ステップＳ３１１に進む。
　ステップＳ３１１では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、ランプウェイ判定条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ≧Ｃ１）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ≧Ｃ１の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ３１２に進み、道路種別は「ランプウェイ」であると判定する。その後、ステップＳ３１５に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ≧Ｃ１の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ３１３に進む。
　ステップＳ３１３では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、一般道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ≧Ｂ１かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ３１４に進み、道路種別は「一般道」であると判定する。その後、ステップＳ３１５に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ３１６に進む。
　ステップＳ３１５では、ステップＳ３１０，Ｓ３１２，Ｓ３１４において判定された道路種別に基づいて、道路種別を更新し、処理を終了する。ステップＳ３１６では、道路種別を更新することなく、処理を終了する。
　上記のとおり、第２実施形態に係る道路種別判定処理では、ＥＣＵ２０は、ランドマークまたは白線を認識した場合に、シーン判定を実行して道路種別を判定し、記憶された道路種別を更新する。
　ランドマーク情報として自専道を示す道路標識の有無を認識できるため、一般道と、ランプウェイまたは自専道とを精度よく判別することができる。さらには、白線情報として白線の形態を認識できるため、ランプウェイと、自専道とを精度よく判別することができる。このため、実質的には、例えば図８に示すように、「一般道」の状態からは、条件Ｒ２－１（Ｆｒ≧Ｃ１かつＦｇ＜Ｂ２）を満たすことにより「ランプウェイ」の状態に移行する。また、「自専道」の状態からは、条件Ｒ２－４（Ｆｒ≧Ｃ１かつＦｍ＜Ａ２）を満たすことにより「ランプウェイ」の状態に移行する。また、「ランプウェイ」の状態からは、条件Ｒ２－２（Ｆｍ≧Ａ１かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすことにより「自専道」の状態に移行し、条件Ｒ２－３（Ｆｇ≧Ｂ１かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすことにより「一般道」の状態に移行する。図８に示す条件Ｒ２－１～Ｒ２－４に示すように、図６のステップＳ３０７、Ｓ３０８，Ｓ３１１，Ｓ３１３のうちの一部の条件により道路種別を判定するように構成しても、的確に道路種別を判定することができる。
　また、道路種別は、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒを用いて、「自専道」、「一般道」、「ランプウェイ」のいずれかに判定される。このため、道路種別に応じたランプウェイから自専道に進入するために必要な車速制御等の運転支援を実行することができる。
　また、ステップＳ３０９に示すように、自専道判定条件（Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２）を満たさなかった場合であっても、Ｆｍ≧Ａ１という状態が継続された継続時間Ｔｍが、所定の閾値Ｔｔｈ以上である場合には、「自専道」であると判定する。これにより、例えば、一般道とラインプウェイ、自専道との境界が不明瞭な道路形状や白線形状である場合でも、道路種別の判定結果を前回値に保持させたまま固着させることなく自専道と判定することが可能となる。なお、ステップＳ３１１に示すランプウェイ判定においても、ステップＳ３０７，Ｓ３０８と同様に、条件：Ｆｒ≧Ｃ１と、条件：Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２の判定を順次行い、ステップＳ３０９と同様に、条件：Ｆｒ≧Ｃ１という条件が満たされた状態が継続された継続時間について閾値と比較する判定を行ってもよい。また、ステップＳ３１３に示す一般道判定においても、ステップＳ３０７，Ｓ３０８と同様に、条件：Ｆｇ≧Ｂ１と、条件：Ｆｍ＜Ａ２かつＦｒ＜Ｃ２の判定を順次行い、ステップＳ３０９と同様に、条件：Ｆｇ≧Ｂ１という条件が満たされた状態が継続された継続時間について閾値と比較する判定を行ってもよい。
　なお、図６に示す道路種別判定処理を実行する場合には、ＥＣＵ２０における物体認識部３３は必須の構成ではない。また、他の実施形態においても、ステップＳ３０９に示すような時間的な条件を、道路種別を判定する際の条件として用いて、道路種別の判定精度を向上させるようにすることができる。
　（第３実施形態）
　第３実施形態では、白線認識部３２により認識される白線情報に基づいてシーン判定を行って、自専道尤度Ｆｍおよび一般道尤度Ｆｇを算出し、道路種別が「自専道」「一般道」「不明」のいずれであるかを判定する場合を例示して説明する。図９に、ＥＣＵ２０が実行する道路種別判定処理を示すフローチャートを示す。図９に示す処理は、車両の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。
　ステップＳ４０１では、撮像装置１２から、車両の周囲を撮像することにより得られた画像情報を取得する。続くステップＳ４０２では、取得した画像情報について、画像認識を行い、白線の有無や、その形態を白線情報として認識する。
　ステップＳ４０４では、白線情報に対応するシーン判定データを取得する。ステップＳ４０５では、シーン判定データに基づいて、シーン判定を実行する。例えば、「車線幅が狭い道路を走行中」、「対面通行道路を走行中」、「自専道の白線が標示された道路を走行中」等のシーンであると判定する。白線情報に含まれる、白線の長さＬ，幅Ｗ、間隔Ｄに基づいて、その白線が自専道のものであるか、一般道のものであるかを判別することができる。
　ステップＳ４０６では、シーン判定結果に基づいて、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇとを算出する。例えば、「車線幅が狭い道路を走行中」、「対面通行道路を走行中」等のシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値は小さくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は大きくなる。また、例えば、「自専道の白線が標示された道路を走行中」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値は大きくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は小さくなる。
　ステップＳ４０７では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、自専道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ≧Ａ１、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ４０９に進み、道路種別は「自専道」であると判定する。その後、ステップＳ４１８に進む。Ｆｍ≧Ａ１、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ４１１に進む。
　ステップＳ４１１では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、一般道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ≧Ｂ１）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ４１２に進み、道路種別は「一般道」であると判定する。その後、ステップＳ４１８に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ４１３に進む。
　ステップＳ４１３では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、第１の不明条件（本実施形態では、Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１かつＢ２≦Ｆｇ＜Ｂ１）を満たすか否かを判定する。Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１、Ｂ２≦Ｆｇ＜Ｂ１の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ４１４に進み、道路種別は「不明」であると判定する。その後、ステップＳ４１８に進む。Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１、Ｂ２≦Ｆｇ＜Ｂ１の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ４１５に進む。
　ステップＳ４１５では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、第２の不明条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ４１４に進み、道路種別は「不明」であると判定する。その後、ステップＳ４１８に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ４１６に進み、不明と判定する。ステップＳ４１６において「不明」と判定された場合には、ステップＳ４１４において「不明」と判定された場合よりも特に判定結果が曖昧な場合に該当する。このため、ステップＳ４１６において「不明」と判定された場合には、図９に示すように、その後、ステップＳ４１８に進んでもよいし、第１実施形態に係る図２のステップＳ１１３のように、道路種別を更新しないようにしてもよい。
　ステップＳ４１８では、ステップＳ４０９，Ｓ４１２，Ｓ４１４，Ｓ４１６において判定された道路種別に基づいて、道路種別を更新し、処理を終了する。
　上記のとおり、第３実施形態に係る道路種別判定処理では、ＥＣＵ２０は、白線情報に基づいてシーン判定を実行して、道路種別を判定し、記憶された道路種別を更新する。
　道路種別は、自専道尤度Ｆｍおよび一般道尤度Ｆｇを用いて判定される。具体的には、図１０に示すように、ＡＮＤ条件として設定される条件Ｒ３－２（Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２）を満たす場合に、道路種別は「自専道」であると判定する。また、ＡＮＤ条件として設定される条件Ｒ３－３（Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ≧Ｂ１）を満たす場合に、道路種別は「一般道」であると判定する。そして、条件Ｒ３－１または条件Ｒ３－４に該当する場合、すなわち、条件Ｒ３－２と条件Ｒ３－３のいずれも満たされない場合に、道路種別は「不明」であると判定する。
　白線認識部３２により認識される白線情報を用いる場合には、ＡＮＤ条件として設定される条件Ｒ３－２、Ｒ３－３が満たされた場合に、それぞれ「自専道」、「一般道」と判定する。また、条件Ｒ３－２、Ｒ３－３のいずれも満たされない場合には、道路種別は「不明」であると判定する。これによって、道路種別の判定精度を確保することができ、誤って「自専道」と判定する可能性、および、誤って「一般道」と判定する可能性を低減できる。このため、適切にＬＣＳの許可／禁止を判定でき、一般道を走行中の車両において、誤ってＬＣＳが実行されることを確実に回避することができる。
　なお、図９に示す道路種別判定処理を実行する場合には、ＥＣＵ２０におけるＬＭ認識部３１、物体認識部３３、ＲＷ尤度算出部４２の各部は必須の構成ではない。
　（第４実施形態）
　第４実施形態では、物体認識部３３により認識される車両の周囲の物体情報に基づいてシーン判定を行って、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇを算出し、道路種別が「自専道」「一般道」「不明」のいずれであるかを判定する場合を例示して説明する。
　物体認識部３３は、ＬＭ認識部３１においてランドマークとして認識される対象物を除く物体について、その種別、大きさ、位置、移動方向、移動速度等を物体情報として認識する。
　例えば、図１１（ａ）に示すように、物体として、中央分離帯７２や、防音壁７３を認識した場合には、自専道に関わるシーンであると判定できる。また、図１１（ｂ）に示すように、物体として、自転車８０、歩行者８１、路上の駐車車両８２等を認識した場合には、一般道に関わるシーンであると判定できる。
　図１２に、ＥＣＵ２０が実行する道路種別判定処理を示すフローチャートを示す。図１２に示す処理は、車両の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。
　ステップＳ５０１では、撮像装置１２から、車両の周囲を撮像することにより得られた画像情報を取得する。続くステップＳ５０２では、取得した画像情報について、画像認識を行い、物体情報を認識する。
　ステップＳ５０３では、車両の周囲に、ランドマークに該当しない物体（物体識別辞書に記憶された物体）が認識された否かを判定する。そのような物体が認識された場合には、ステップＳ５０４に進む。認識されなかった場合には、処理を終了する。
　ステップＳ５０４では、物体情報に対応するシーン判定データを取得する。例えば、図１１（ａ）に示すように、中央分離帯、防音壁、自転車、路上の駐車車両、歩行者等を含むシーン判定データを取得する。
　ステップＳ５０５では、シーン判定データに基づいて、シーン判定を実行する。例えば、「防音壁と中央分離帯との間の車線を走行中」、「自転車が走行する道路を走行中」、「路上駐車車両が存在する道路を走行中」等のシーンであると判定する。
　ステップＳ５０６では、シーン判定結果に基づいて、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇとを算出する。例えば、「防音壁と中央分離帯との間の車線を８０ｋｍ／ｈ以上の高速域で走行中」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値は大きくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は小さくなる。自専道尤度Ｆｍを算出する。また、例えば、「自転車が走行する道路を走行中」というシーンに基づいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇを算出する場合には、自専道尤度Ｆｍの算出値は小さくなり、一般道尤度Ｆｇの算出値は大きくなる。
　ステップＳ５０７では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、自専道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ≧Ａ１、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ５０９に進み、道路種別は「自専道」であると判定する。その後、ステップＳ５１８に進む。Ｆｍ≧Ａ１、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ５１１に進む。
　ステップＳ５１１では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、一般道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ≧Ｂ１）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ５１２に進み、道路種別は「一般道」であると判定する。その後、ステップＳ５１８に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ５１３に進む。
　ステップＳ５１３では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、第１の不明条件（本実施形態では、Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１かつＢ２≦Ｆｇ＜Ｂ１）を満たすか否かを判定する。Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１、Ｂ２≦Ｆｇ＜Ｂ１の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ５１４に進み、道路種別は「不明」であると判定する。その後、ステップＳ５１８に進む。Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１、Ｂ２≦Ｆｇ＜Ｂ１の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ５１５に進む。
　ステップＳ５１５では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇが、それぞれ、第２の不明条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件を双方とも満たす場合には、ステップＳ５１４に進み、道路種別は「不明」であると判定する。その後、ステップＳ５１８に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２の２条件のうち、少なくともいずれか１条件を満たさない場合には、ステップＳ５１６に進み、不明と判定する。ステップＳ５１６において「不明」と判定された場合には、ステップＳ５１４において「不明」と判定された場合よりも特に判定結果が曖昧な場合に該当する。このため、ステップＳ５１６において「不明」と判定された場合には、図１２に示すように、その後、ステップＳ５１８に進んでもよいし、第１実施形態に係る図２のステップＳ１１３のように、道路種別を更新しないようにしてもよい。
　ステップＳ５１８では、ステップＳ５０９，Ｓ５１２，Ｓ５１４，Ｓ５１６において判定された道路種別に基づいて、道路種別を更新し、処理を終了する。
　上記のとおり、第４実施形態に係る道路種別判定処理では、ＥＣＵ２０は、物体情報に基づいてシーン判定を実行して、道路種別を判定し、記憶された道路種別を更新する。
　第３実施形態と同様に、道路種別は、図１０に示すように、ＡＮＤ条件として設定される条件Ｒ３－２、Ｒ３－３が満たされた場合に、それぞれ「自専道」、「一般道」と判定する。また、条件Ｒ３－２、Ｒ３－３のいずれも満たされない場合には、道路種別は「不明」であると判定する。これによって、道路種別の判定精度を確保することができ、誤って「自専道」と判定する可能性、および、誤って「一般道」と判定する可能性を低減できる。このため、適切にＬＣＳの許可／禁止を判定でき、一般道を走行中の車両において、誤ってＬＣＳが実行されることを確実に回避することができる。
　なお、図１２に示す道路種別判定処理を実行する場合には、ＥＣＵ２０におけるＬＭ認識部３１、白線認識部３２、ＲＷ尤度算出部４２の各部は必須の構成ではない。
　（第５実施形態）
　第５実施形態では、ＬＭ認識部３１により認識されるランドマーク情報と、白線認識部３２により認識される白線情報と、物体認識部３３により認識される車両の周囲の物体情報とに基づいてシーン判定を行って、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇと、ＲＷ尤度Ｆｒとを算出し、道路種別が「自専道」「一般道」「ランプウェイ」「不明」のいずれであるかを判定する場合を例示して説明する。図１３に、ＥＣＵ２０が実行する道路種別判定処理を示すフローチャートを示す。図１３に示す処理は、車両の運転時に所定の周期で繰り返し実行される。
　ステップＳ６０１では、撮像装置１２から、車両の周囲を撮像することにより得られた画像情報を取得する。続くステップＳ６０２では、取得した画像情報について、画像認識を行い、ランドマーク情報、白線情報、物体情報を認識する。その後、ステップＳ６０４では、ランドマーク情報、白線情報、物体情報に対応するシーン判定データを取得する。
　ステップＳ６０５では、シーン判定データに基づいて、シーン判定を実行する。例えば、第１～第４実施形態で説明したように「自専道の道路標識を通過した」、「自専道の道路標識を通過し、ランプウェイから自専道への合流用の白線を超えた」、「信号機のある交差点」、「通行禁止道路と接続」、「追い越し禁止区間」、「一般道に特徴的な標識を認識した」、「防音壁と中央分離帯との間の車線を走行中」、「自転車が走行する道路を走行中」等のシーンであると判定する。ランドマーク情報、白線情報、物体情報を相補的に用いて、シーン判定を実行してもよいし、ランドマーク情報を、白線情報または物体情報に優先させて、シーン判定を実行してもよい。
　ステップＳ６０６では、シーン判定結果に基づいて、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇと、ＲＷ尤度Ｆｒとを算出する。各シーンに基づいて算出される尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒの大きさについては、第１～第４実施形態と同様であるため、説明を省略する。
　ステップＳ６０７では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、自専道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ≧Ａ１、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ６１０に進み、道路種別は「自専道」であると判定する。その後、ステップＳ６１９に進む。Ｆｍ≧Ａ１、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ６０８に進む。
　ステップＳ６０８では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、ランプウェイ判定条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ≧Ｃ１）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ≧Ｃ１の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ６１１に進み、道路種別は「ランプウェイ」であると判定する。その後、ステップＳ６１９に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ≧Ｃ１の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ６１２に進む。
　ステップＳ６１２では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、一般道判定条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ≧Ｂ１かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ６１７に進み、道路種別は「一般道」であると判定する。その後、ステップＳ６１９に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ≧Ｂ１、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ６１３に進む。
　ステップＳ４１３では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、第１の不明条件（本実施形態では、Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１かつＢ２≦Ｆｇ＜Ｂ１かつＣ２≦Ｆｒ＜Ｃ１）を満たすか否かを判定する。Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１、Ｂ２≦Ｆｇ＜Ｂ１、Ｃ２≦Ｆｒ＜Ｃ１の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ６１５に進み、道路種別は「不明」であると判定する。その後、ステップＳ６１９に進む。Ａ２≦Ｆｍ＜Ａ１、Ｂ２≦Ｆｇ＜Ｂ１、Ｃ２≦Ｆｒ＜Ｃ１の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ６１４に進む。
　ステップＳ６１４では、自専道尤度Ｆｍ、一般道尤度Ｆｇ、ＲＷ尤度Ｆｒが、それぞれ、第２の不明条件（本実施形態では、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２）を満たすか否かを判定する。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件の全てを満たす場合には、ステップＳ６１５に進み、道路種別は「不明」であると判定する。その後、ステップＳ６１９に進む。Ｆｍ＜Ａ２、Ｆｇ＜Ｂ２、Ｆｒ＜Ｃ２の３条件のうち、いずれか１条件でも満たされない条件がある場合には、ステップＳ６１８に進み、不明と判定する。ステップＳ６１８において「不明」と判定された場合には、ステップＳ６１５において「不明」と判定された場合よりも特に判定結果が曖昧な場合に該当する。このため、ステップＳ６１８において「不明」と判定された場合には、図１３に示すように、その後、ステップＳ６１９に進んでもよいし、第１実施形態に係る図２のステップＳ１１３のように、道路種別を更新しないようにしてもよい。
　ステップＳ６１９では、ステップＳ６１０，Ｓ６１５，Ｓ６１７，Ｓ６１８において判定された道路種別に基づいて、道路種別を更新し、処理を終了する。
　上記のとおり、第５実施形態に係る道路種別判定処理では、ＥＣＵ２０は、ＬＭ認識部３１により認識されるランドマーク情報と、白線認識部３２により認識される白線情報と、物体認識部３３により認識される車両の周囲の物体情報とに基づいてシーン判定を実行して、道路種別を判定し、記憶された道路種別を更新する。
　道路種別は、自専道尤度Ｆｍと、一般道尤度Ｆｇと、ＲＷ尤度Ｆｒとを用いて判定される。図１４に実線で示すように、道路種別が「一般道」、「ランプウェイ」、「自専道」の間で変更される場合には、条件Ｒ４－２（Ｆｍ≧Ａ１かつＦｒ＜Ｃ２）を満たした場合に、「ランプウェイ」から「自専道」に変更される。また、条件Ｒ４－４（Ｆｇ≧Ｂ１かつＦｒ＜Ｃ２）を満たした場合に、「ランプウェイ」から「一般道」に変更される。また、条件Ｒ４－１（Ｆｒ≧Ｃ１かつＦｇ＜Ｂ２）、Ｒ４－３（Ｆｒ≧Ｃ１かつＦｍ＜Ａ２）を満たした場合に、「一般道」または「自専道」から「ランプウェイ」に道路種別が変更される。
　また、図１４に破線で示すように、ＯＲ条件として設定される、条件Ｒ４－６（Ｆｍ≧Ａ２またはＦｇ＜Ｂ１またはＦｒ≧Ｃ２）または条件Ｒ４－８（Ｆｍ＜Ａ２またはＦｇ≧Ｂ１またはＦｒ≧Ｃ１）が成立する場合には、道路種別は「不明」と判定される。そして、ＡＮＤ条件として設定される条件Ｒ４－５（Ｆｇ≧Ｂ１かつＦｍ＜Ａ２かつＦｒ＜Ｃ２）を満たす場合に「不明」から「一般道」に道路種別が変更される。また、ＡＮＤ条件として設定される条件Ｒ４－７（Ｆｍ≧Ａ１かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ＜Ｃ２）を満たす場合に「不明」から「自専道」に道路種別が変更される。
　これにより、車両の走行路が、「自専道」「ランプウェイ」「一般道」であることをより精度よく判定することができ、誤って「自専道」と判定する可能性、誤って「一般道」と判定する可能性に加えて、誤って「ランプウェイ」と判定する可能性を低減できる。このため、それぞれの道路種別に応じた運転支援を適切に実行することが可能となる。また、適切にＬＣＳの許可／禁止を判定でき、一般道を走行中の車両において、誤ってＬＣＳが実行されることを確実に回避することができる。
　上記の各実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。
　ＥＣＵ２０は、画像情報取得部２３と、画像認識部３０と、シーン判定部３５と、尤度算出部４０と、種別判定部４５と、を含む道路種別判定部２１を備える。画像情報取得部２３は、車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する。画像認識部３０は、シーン判定部３５は、画像情報についての画像認識結果に基づいて、車両の走行路の走行シーンを判定する。一般道尤度算出部４１は、走行シーンに基づいて、車両の走行路の種別が一般道であることを示す一般道尤度Ｆｇを算出する。自専道尤度算出部４３は、走行シーンに基づいて、車両の走行路の種別が自専道であることを示す自専道尤度Ｆｍを算出する。種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇと自専道尤度Ｆｍとに基づいて、車両の走行路の種別を判定する。走行シーンに基づいて算出された一般道尤度Ｆｇと自専道尤度Ｆｍとに基づいて、道路種別を判定できるため、車両の走行する道路の種別をより確実に判定できる。
　ＥＣＵ２０は、さらに、走行シーンに応じて車両の走行路がランプウェイであることを示すＲＷ尤度Ｆｒを算出するＲＷ尤度算出部４２を備える。これにより、道路種別が「一般道」「自専道」であることに加えて、「ランプウェイ」であることを判定することができる。
　種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇと自専道尤度Ｆｍとに基づいて、車両の走行路の種別を、「一般道」と、「自動車専用道路」とのいずれかに判定するように構成されていてもよい。
　種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇと自専道尤度Ｆｍとに基づいて、車両の走行路の種別を、「一般道」と、「自動車専用道路」と、「不明」とのいずれかに判定するように構成されていてもよい。
　種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇと、自専道尤度Ｆｍと、ランプウェイ尤度Ｆｒとに基づいて、車両の走行路の種別を、「一般道」と、「自動車専用道路」と、「ランプウェイ」とのいずれかに判定するように構成されていてもよい。
　種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇと、自専道尤度Ｆｍと、ランプウェイ尤度Ｆｒとに基づいて、車両の走行路の種別を、「一般道」と、「自動車専用道路」と、「ランプウェイ」と、「不明」と、のいずれかに判定するように構成されていてもよい。
　種別判定部４５は、一般道尤度Ｆｇ、自専道尤度Ｆｍ、ランプウェイ尤度Ｆｒに対してそれぞれ設定された所定の閾値との比較に基づいて、道路種別を判定するように構成されていてもよい。例えば、種別判定部４５は、尤度が大きい道路種別が、車両の走行路の道路種別であると判定してもよい。具体的には、例えば、自専道尤度Ｆｍが所定の第１閾値Ａ１以上である場合に、車両の走行路は自専道であると判定してもよい。また、例えば、種別判定部４５は、ある道路種別の尤度が大きく、かつ、他の道路種別の尤度が小さい場合に、尤度の大きい道路種別が、車両の走行路の道路種別であると判定してもよい。具体的には、例えば、自専道尤度Ｆｍが所定の第１閾値Ａ１以上であり、かつ、一般道尤度Ｆｇが所定の第４閾値Ｂ２未満である場合に、車両の走行路は自専道であると判定してもよい。また、例えば、自専道尤度Ｆｍが所定の第１閾値Ａ１以上であり、一般道尤度Ｆｇが所定の第４閾値Ｂ２未満であり、ＲＷ尤度Ｆｒが所定の第６閾値Ｃ２未満である場合に、車両の走行路は自専道であると判定してもよい。
　画像認識部３０は、ランドマーク認識部３１と、白線認識部３２と、物体認識部３３のうちの少なくともいずれか１つを備えるように構成されることが好ましい。そして、シーン判定部３５は、ランドマーク情報、白線情報、物体情報のうちの少なくともいずれか１つに基づいて、走行シーンを判定するように構成されることが好ましい。すなわち、ランドマーク情報、白線情報、ランドマークに該当しない物体の物体情報を、優先順位をつけて、もしくは、相補的に用いることにより、シーン判定部３５におけるシーン判定が実行されることが好ましい。
　さらに、ＥＣＵ２０は、道路種別判定部２１により判定された車両の走行路の種別に基づいて、車両の運転支援を実行する運転支援部２２を備えている。運転支援部２２は、車両を自動で車線変更させる運転支援を実行するＬＣＳ部５３を備え、車両の走行路が自専道であると判定された場合に、ＬＣＳ部５３による車線変更の実行を許容するように構成されていることが好ましい。さらには、車両の走行路が自専道であると判定されなかった場合には、ＬＣＳ部５３による車線変更の実行を禁止するように構成されていてもよい。道路種別判定部２１によって、より確実に判定された道路種別に基づいて、ＬＣＳ部５３による車線変更の実行を許可するか禁止するかを決定できる。その結果、例えば、一般道を走行中の車両において、誤ってＬＣＳが実行されることを確実に回避することができる。
　なお、車両には、撮像装置１２以外のセンサが搭載されていてもよい。例えば、レーダセンサ、車速センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ等のセンサが搭載されていてもよい。また、ＥＣＵ２０は、上述の撮像装置１２以外のセンサ類の検出情報を取得し、道路種別判定部２１における判定処理や、運転支援部２２における運転支援に利用可能に構成されていてもよい。
　また、運転支援部２２は、道路種別判定部２１によって判定された道路種別によって、ＡＣＣ部５１、ＬＫＡ部５２、ＰＣＳ部５４における運転支援処理を変更するように構成されていてもよい。さらには、運転支援部２２は、図１には示されていない運転支援に係る機能を有していてもよく、道路種別判定部２１によって判定された道路種別に基づいて、それらの運転支援に係る処理を変更するように構成されていてもよい。
　また、本明細書において例示して説明した、尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒと、走行シーンと、ランドマーク情報、白線情報、物体情報との関係は、一例に過ぎず、各国の法規や環境に応じて、適宜調整することができる。例えば、自専道の出口を示す道路標識や、ハイウェイの入口または出口を示す道路標識をランドマークとして設定してもよい。
　また、各実施形態に係るフローチャートにおいて、尤度Ｆｍ，Ｆｇ，Ｆｒの大きさに対して複数の条件を設定した判定処理は、複数の条件の一部または全部を別個に判定するようにしてもよい。例えば、図６のステップＳ３１１に示す、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２かつＦｒ≧Ｃ１という３条件について、Ｆｍ＜Ａ２という条件、Ｆｇ＜Ｂ２という条件、Ｆｒ≧Ｃ１という条件について別個に判定するようにフローチャートを構成してもよいし、Ｆｒ≧Ｃ１という条件についての判定と、Ｆｍ＜Ａ２かつＦｇ＜Ｂ２という条件についての判定に分けてもよい。
　本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

Claims (12)

  1. 　車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得部（２３）と、
    　前記画像情報に基づいて前記走行路の走行シーンを判定するシーン判定部（３５）と、
    　前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路の種別が一般道であることを示す一般道尤度を算出する一般道尤度算出部（４１）と、
    　前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路の種別が自動車専用道路であることを示す自専道尤度を算出する自専道尤度算出部（４３）と、
    　前記一般道尤度と前記自専道尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を判定する種別判定部（４５）と、を備える道路種別判定装置（２０）。
  2. 　前記種別判定部は、前記一般道尤度と前記自専道尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を、一般道と、自動車専用道路とのいずれかに判定する請求項１に記載の道路種別判定装置。
  3. 　前記種別判定部は、前記一般道尤度と前記自専道尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を、一般道と、自動車専用道路と、不明とのいずれかに判定する請求項１に記載の道路種別判定装置。
  4. 　前記走行シーンに基づいて前記車両の走行路がランプウェイであることを示すランプウェイ尤度を算出するランプウェイ尤度算出部（４２）をさらに備える請求項１～３のいずれかに記載の道路種別判定装置。
  5. 　前記種別判定部は、前記一般道尤度と前記自専道尤度と前記ランプウェイ尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を、一般道と、自動車専用道路と、ランプウェイとのいずれかに判定する請求項４に記載の道路種別判定装置。
  6. 　前記種別判定部は、前記一般道尤度と前記自専道尤度と前記ランプウェイ尤度とに基づいて、前記車両の走行路の種別を、一般道と、自動車専用道路と、ランプウェイと、不明と、のいずれかに判定する請求項４に記載の道路種別判定装置。
  7. 　前記種別判定部は、前記自専道尤度が所定の第１閾値以上である場合に、前記車両の走行路は自動車専用道路であると判定する請求項１～６のいずれかに記載の道路種別判定装置。
  8. 　前記種別判定部は、前記自専道尤度が所定の第１閾値以上である時間が所定時間以上である場合に、前記車両の走行路は自動車専用道路であると判定する請求項７に記載の道路種別判定装置。
  9. 　前記画像情報から、種別が相違する道路の境界標または目印となる地理上の特徴物として設定されるランドマークを認識するランドマーク認識部（３１）を備え、
    　前記シーン判定部は、前記ランドマーク認識部によって認識されたランドマークに関するランドマーク情報に基づいて、前記走行シーンを判定する請求項１～８のいずれかに記載の道路種別判定装置。
  10. 　前記画像情報から前記車両の走行路上の白線を認識する白線認識部（３２）を備え、
    　前記シーン判定部は、前記白線認識部によって認識された白線に関する白線情報に基づいて、前記走行シーンを判定する請求項１～９のいずれかに記載の道路種別判定装置。
  11. 　前記画像情報から前記車両の周囲の物体を認識する物体認識部（３３）をさらに備え、
    　前記シーン判定部は、前記物体認識部によって認識された物体に関する物体情報に基づいて、前記走行シーンを判定する請求項１～１０のいずれかに記載の道路種別判定装置。
  12. 　請求項１～１１のいずれかに記載の道路種別判定装置により判定された前記車両の走行路の種別に基づいて、前記車両の運転支援を実行する運転支援装置（２０）であって、
    　前記車両の走行路が自動車専用道路であると判定された場合に、前記車両を自動で車線変更させる運転支援の実行を許容し、
    　前記車両の走行路が自動車専用道路であると判定されなかった場合には、前記車両を自動で車線変更させる運転支援の実行を禁止する、運転支援装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2602498A (en) * 2021-01-05 2022-07-06 Nissan Motor Mfg Uk Limited Vehicle control system

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10751470B2 (en) 2014-02-10 2020-08-25 E3D A.C.A.L Ltd Semi disposable auto injector
JP2020201714A (ja) * 2019-06-10 2020-12-17 日本電気株式会社 走行管理装置、走行管理方法、プログラム
US20230166766A1 (en) * 2021-12-01 2023-06-01 International Business Machines Corporation Hybrid challenger model through peer-peer reinforcement for autonomous vehicles
JP7378533B1 (ja) 2022-05-18 2023-11-13 三菱電機株式会社 自車走行道路種別判定システム
CN117314538B (zh) * 2023-11-27 2024-05-10 长威信息科技发展股份有限公司 一种高速公路救援服务车辆的服务计费方法和系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001124570A (ja) * 1999-10-25 2001-05-11 Denso Corp 車両用位置標定装置及び記録媒体
JP2014130010A (ja) * 2012-12-27 2014-07-10 Yupiteru Corp システム及びプログラム

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002062149A (ja) * 2000-08-23 2002-02-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車載用位置算出装置
JP2005283219A (ja) * 2004-03-29 2005-10-13 Clarion Co Ltd 車両走行道路判定方法、車両走行道路判定装置およびナビゲーションシステム
JP4225242B2 (ja) * 2004-05-18 2009-02-18 トヨタ自動車株式会社 走行路認識装置
JP4687392B2 (ja) 2005-10-31 2011-05-25 トヨタ自動車株式会社 沿道情報の確度を判断して自動操舵制御を行う車輌
WO2008062721A1 (fr) * 2006-11-20 2008-05-29 Aisin Aw Co., Ltd. Procédé et dispositif pour juger de l'état de déplacement d'un véhicule
JP4981601B2 (ja) * 2007-09-21 2012-07-25 クラリオン株式会社 自車位置演算装置、自車位置演算方法、および、自車位置演算プログラム
JP5154286B2 (ja) * 2008-04-07 2013-02-27 矢崎エナジーシステム株式会社 運行支援装置
JP2011033494A (ja) * 2009-08-03 2011-02-17 Nissan Motor Co Ltd 分岐路進入判断装置及び分岐路進入判断方法
JP5960506B2 (ja) * 2012-05-25 2016-08-02 株式会社デンソー 交差点認識装置及び道路種別認識装置
JP2013250694A (ja) * 2012-05-31 2013-12-12 Ricoh Co Ltd 画像処理装置
JP2015069289A (ja) * 2013-09-27 2015-04-13 日産自動車株式会社 車線認識装置
JP6354659B2 (ja) * 2015-05-19 2018-07-11 株式会社デンソー 走行支援装置
JP6209232B2 (ja) * 2016-02-19 2017-10-04 本田技研工業株式会社 車線変更支援装置
CN106696961B (zh) * 2016-12-09 2018-11-20 重庆长安汽车股份有限公司 高速公路自动驾驶上下匝道控制系统及方法
US11173910B2 (en) * 2018-04-11 2021-11-16 Hyundai Motor Company Lane change controller for vehicle system including the same, and method thereof

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001124570A (ja) * 1999-10-25 2001-05-11 Denso Corp 車両用位置標定装置及び記録媒体
JP2014130010A (ja) * 2012-12-27 2014-07-10 Yupiteru Corp システム及びプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2602498A (en) * 2021-01-05 2022-07-06 Nissan Motor Mfg Uk Limited Vehicle control system
GB2602498B (en) * 2021-01-05 2023-09-13 Nissan Motor Mfg Uk Limited Vehicle control system

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