JP7562497B2 - 道路情報処理システム - Google Patents

Description

本発明は、道路情報処理システムに関する。

従来、路面異常に遭遇した車両がとるであろうと想定される特定挙動に基づく異常条件が満たされているか否かを、車両から取得した車両の挙動情報に基づいて判定することにより、路面の状態を推定する路面状態推定装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
また、駐車中の車両の周辺の画像に基づいて、駐車中の車両の右側面から道路の右側境界までの距離を算出することにより、無余地駐車であることを認識して、車両の運転者に無余地駐車であることを報知する無余地駐車抑止装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０２０－１３５３７号公報 特許第６１７２０２０号公報

上記特許文献１の装置は、路面の状態を推定するものであるため、無余地駐車を行っている車両等の路上の障害物の情報を取得することができない、という不都合がある。また、上記特許文献２の装置は、装置が搭載された車両の無余地駐車の認識と運転者に対する注意喚起を行うものである。そのため、得られる情報が特定車両の無余地駐車という極めて限定的なものとなり、広範囲のエリアを対象として、無余地駐車車両等の道路上の障害物の情報を取得することができない、という不都合がある。
本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、広範囲のエリアにおける道路上の障害物の情報を取得することができる道路情報処理システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための第１態様として、車線逸脱抑制機能を備えた車両から送信される、前記車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理が実行された時点及び前記車線逸脱抑制処理が実行された地点を示す車線逸脱抑制情報を、受信して取得する車線逸脱抑制情報取得部と、前記車両から送信される、前記車両に備えられたセンサ類により検出された前記車両の挙動を示す車両挙動情報を、受信して取得する車両挙動情報取得部と、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報に基づいて、前記車線逸脱抑制機能による警報が出力された際の前記車両の自車線からの逸脱度合を認識する車線逸脱度合認識部と、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報から認識した、前記車線逸脱抑制処理が実行された期間における、前記車両が走行中の道路の幅方向の前記車両の挙動である道路幅方向挙動に基づいて、前記車線逸脱抑制処理が実行された地点に存在する道路幅方向の障害物を認識し、前記車線逸脱度合認識部により認識された前記逸脱度合に基づいて、前記道路幅方向の前記障害物のサイズを推定する障害物認識部と、を備える道路情報処理システムが挙げられる。

上記道路情報処理システムにおいて、前記障害物認識部は、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報から認識した、前記車線逸脱抑制処理が実行された期間のうちの前記車線逸脱抑制処理が開始された時点から所定時間内における前記道路幅方向挙動に基づいて、前記障害物を認識する構成としてもよい。

上記道路情報処理システムにおいて、前記障害物認識部は、前記道路幅方向挙動から認識される前記車両が自車線に復帰する挙動の有無、又は前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点に基づいて、前記障害物が存在するか否かを判定する構成としてもよい。

上記道路情報処理システムにおいて、前記障害物認識部は、前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識されなかった場合、又は前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点までの前記車線逸脱抑制処理の開始からの経過時間が所定時間以上である場合に、前記障害物が存在すると判定する構成としてもよい。

上記道路情報システムにおいて、前記障害物認識部は、前記障害物を認識した地点が店舗周辺である場合、前記障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定する構成としてもよい。

上記道路情報処理システムにおいて、前記障害物認識部は、複数の前記車両についての前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報に基づいて、同一地点に存在する前記障害物が複数回継続して認識される時間に基づいて、前記障害物の種別を推定する構成としてもよい。

上記道路情報処理システムにおいて、前記障害物認識部は、前記障害物を認識した時点が土日である場合は、前記障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定し、前記障害物を認識した時点が夜間である場合は、前記障害物の種別が道路工事であると推定する構成としてもよい。

上記道路情報処理システムによれば、広範囲のエリアにおける道路上の障害物の情報を取得することができる。

図１は、道路情報処理システムの構成図である。 図２は、道路上の障害物の情報を取得する処理のフローチャートである。 図３は、自車線からの逸脱度合に基づいて、障害物のサイズを推定する処理の説明図である。

［１．道路情報処理システムの構成］
図１を参照して、本実施形態の道路情報処理システム１の構成について説明する。道路情報処理システム１は、プロセッサ１０、メモリ２０、通信部３０等を備えたコンピュータシステムである。

道路情報処理システム１は、通信部３０により、通信ネットワーク１００を介して、道路管理サーバー１１０、及びエリアＡｒ内の道路を走行する車両５０との間で通信を行う。エリアＡｒは、道路情報処理システム１との通信が可能なエリアである。車両５０は、前方を撮影するカメラ５１、車両５０の挙動を検出するためのセンサ類５２、車両５０の運転者に対する警報を出力する警報装置５３、及び車両５０の作動を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）５５を備えている。

ＥＣＵ５５は、カメラ５１による車両５０の前方の撮影画像から道路の区分線９２，９３，９４を認識して、車両５０が自車線９０から対向車線９１に逸脱することを監視し、逸脱抑制処理を実行する車線逸脱抑制機能を備えている。ＥＣＵ５５は、車両５０が自車線９０から逸脱したことを検知したときに、車線逸脱抑制処理として、警報装置５３から警報を出力して運転者に注意を促す処理を実行する。警報装置５３は、ディスプレイ、スピーカー等であり、警報として、ディスプレイへの警報表示、スピーカーからの注意喚起音等を出力する。

ＥＣＵ５５は、車線逸脱抑制機能により警報を出力したときに、警報を出力した際の状況を示す車線逸脱抑制情報ｄｖｉを道路情報処理システムに送信する。車線逸脱抑制情報ｄｖｉには、警報を出力した時点（期間）、警報を出力した地点等の情報が含まれる。

車両５０の挙動を検出するためのセンサ類５２には、車両５０の現在位置を検出するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）センサ、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ（角速度センサ）、操舵角センサ等が含まれる。ＥＣＵ５５は、車線逸脱抑制機能により警報を出力した際にセンサ類５２により検出された車両５０の挙動状況を示す車両挙動情報ｂｈｉを、道路情報処理システム１に送信する。

道路情報処理システム１のプロセッサ１０は、メモリ２０に保存された制御用プログラムを読み込んで実行することにより、車線逸脱抑制情報取得部１１、車両挙動情報取得部１２、車線逸脱度合認識部１３、及び障害物認識部１４として機能する。

車線逸脱抑制情報取得部１１は、車両５０から送信される車線逸脱抑制情報ｄｖｉを、通信部３０により受信して取得する。車両挙動情報取得部１２は、車両５０から送信される車両挙動情報ｂｈｉを、通信部３０により受信して取得する。車線逸脱度合認識部１３は、車線逸脱抑制情報ｄｖｉ及び車両挙動情報ｂｈｉに基づいて、車線逸脱抑制機能による警報が出力された際の車両５０の自車線９０からの逸脱度合を認識する。

障害物認識部１４は、車線逸脱抑制情報ｄｖｉと車両挙動情報ｂｈｉに基づいて、車両５０において車線逸脱抑制機能による警報が出力された際の車両５０の挙動を認識することにより、路上に存在する障害物を認識する。障害物は、例えば、駐車車両、工事箇所等である。図１では、自車線９０の右側（対向車線側）に通行可能な余地を残さずに駐車している無余地駐車車両６０を例示している。

近年、車両５０と同様の車線逸脱抑制機能を備えた車両が普及しており、道路情報処理システム１には、エリアＡｒ内の道路を走行するこれらの車両から、車線逸脱抑制情報ｄｖｉ及び車線挙動情報ｂｈｉが送信される。道路情報処理システム１は、これらの車両から送信される車線逸脱抑制情報ｄｖｉ及び車線挙動情報ｂｈｉに基づいて、広範囲のエリアＡｒ内の道路上に存在する障害物を認識することができる。

［２．障害物の情報取得処理］
図２に示したフローチャートに従って、図１に示した状況で、道路情報処理システム１により実行される路上の障害物の情報取得処理について説明する。道路情報処理システム１は、車両５０が走行している道路に存在する障害物を認識する。

図２のステップＳ１で、車線逸脱抑制情報取得部１１は、モニタ対象である車両５０（以下、対象車両５０と称する）から送信される車線逸脱抑制情報ｄｖｉを、通信部３０により受信して取得する。続くステップＳ２で、車両挙動情報取得部１２は、対象車両５０から送信される車両挙動情報ｂｈｉを、通信部３０により受信して取得する。

続くステップＳ３で、障害物認識部１４は、車線逸脱抑制情報ｄｖｉから、対象車両５０において車線逸脱抑制機能により警報が出力された期間を認識する。次のステップＳ４で、障害物認識部１４は、車両挙動情報ｂｈｉから、車線逸脱抑制機能による警報が出力された期間における、対象車両５０の道路幅の方向Ｄｒ（図１参照）の挙動（道路幅方向挙動）を認識する。障害物認識部１４は、車両挙動情報ｂｈｉに含まれる対象車両５０のセンサ類５２による角速度、加速度，操舵角等の検出情報に基づいて、道路幅方向挙動を認識する。

次のステップＳ５で、障害物認識部１４は、道路幅方向挙動から、対象車両５０が自車線９０に復帰する挙動が認識されるか否かを判断する。そして、障害物認識部１４は、自車線９０に復帰する挙動が認識されたときはステップＳ２０に処理を進め、自車線９０に復帰する挙動が認識されなかったときにはステップＳ６に処理を進める。

ステップＳ２０で、障害物認識部１４は、車線逸脱抑制機能による警報の出力が開始された時点から、対象車両５０が自車線９０に復帰する挙動が生じた時点までの経過時間が、所定時間以上であるか否かを判断する。そして、障害物認識部１４は、経過時間が所定時間以上であるときはステップＳ６に処理を進め、経過時間が所定時間未満であるときにはステップＳ２１に処理を進める。ステップＳ２１で、障害物認識部１４は、路上の障害物なしと判定して、ステップＳ１１に処理を進める。

ステップＳ６で、障害物認識部１４は、路上の障害物ありと判定する。次のステップＳ７で、車線逸脱度合認識部１３は、車両挙動情報ｂｈｉから認識した道路幅挙動を参照して、対象車両５０が自車線９０から逸脱した度合を認識する。図３は、対象車両５０の自車線９０に、小型の無余地駐車車両６１と大型の無余地駐車車両６２が、障害物として存在している状況を例示している。

図３に示したように、対象車両５０が自車線９０から逸脱する度合（ここでは逸脱量）は、小型の無余地駐車車両６１を回避して走行する際の逸脱量ｄ１よりも、大型の無余地駐車車両６２を回避して走行する際の逸脱量ｄ２の方が多くなる。また、地図データ２２から認識される自車線９０の幅Ｗが広いほど、対象車両５０が自車線９０から逸脱する度合が少なくなる。そこで、続くステップＳ８で、障害物認識部１４は、車線逸脱度合認識部１３により認識された対象車両５０の自車線９０からの逸脱度合が大きいほど、また、自車線９０の幅Ｗが広いほど、障害物のサイズが大きいと推定する。

なお、自車線９０の幅Ｗと対象車両５０の自車線９０からの逸脱量ｄ１，ｄ２を、カメラ５１（図１参照）の撮影画像から認識してもよい。この場合は、例えば、車両挙動情報ｂｈｉに、車線逸脱抑制機能による警報が出力された際のカメラ５１の撮影画像を含めて、車両５０から道路情報処理システムに送信する。

続くステップＳ９で、障害物認識部１４は、以下の種別推定条件により、障害物の種別を推定する。
（推定条件１）障害物認識部１４は、車線逸脱抑制機能により警報が出力された地点の属性（地図データ２２から認識される）に基づいて、障害物の種別を推定する。例えば、車線逸脱抑制機能により警報が出力された地点の属性が店舗周辺である場合、障害物認識部１４は、障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定する。

（推定条件２）障害物認識部１４は、複数の車両から送信された車線逸脱抑制情報ｄｖｉ及び車両挙動情報ｂｈｉに基づいて、同一地点に存在する障害物が複数回継続して認識される時間に基づいて、障害物の種別を推定する。例えば、同一地点に存在する障害物が複数回継続して認識される時間が、短時間閾値（例えば１時間）以下であった場合、障害物認識部１４は、障害物の種別は路肩の駐車車両であると推定する。また、同一地点に存在する障害物が複数回継続して認識される時間が、長時間閾値（例えば数時間）以上であった場合、障害物認識部１４は、障害物の種別は、道路工事であると推定する。

（推定条件３）障害物認識部１４は、障害物を認識した時点（車線逸脱抑制機能による警報が出力された時点）に基づいて障害物の種別を推定する。例えば、障害物を認識した時点が土日であれば、障害物の種別が路肩の駐車車両であると推定する。また、障害物を認識した時点が夜間である場合、障害物認識部１４は、障害物の種別が道路工事であると推定する。

次のステップＳ１０で、障害物認識部１４は、認識した障害物の情報を、通信部３０により道路管理サーバー１１０に送信する。障害物の情報には、障害物を認識した時点、障害物が存在する地点、障害物のサイズ、障害物の種別等が含まれる。さらに、障害物認識部１４が、障害物の認識状況（認識頻度、継続して認識される期間の長さ等）に基づいて、無余地駐車車両が多発している地点を通行注意地点として判定し、通行注意地点の情報を、障害物の情報に含めて道路管理サーバー１１０に送信するようにしてもよい。

無余地駐車車両が多発する原因として、駐車車両以外に、店舗の駐車場への入場待ちのために停車している車両も考えられる。この場合も、通行車両は、道路の区画線を越えないと進行することができず、区画線をはみ出して自車線から逸脱する必要がある地点であることから、障害物認識部１４は、通行注意地点として判定する。

また、見通しのよいカーブにおいては、障害物の回避する目的とは無関係に、運転者による意図的な操作による自車線からの逸脱が生じ易いと想定される。そこで、道路の曲率が大きい区間においては、通行注意地点の判定閾値を予め高く設定し、これにより、このような区間において、障害物認識部１４が、実際には障害物が存在しないにもかかわらず、逸脱の頻繁な発生により障害物が存在すると誤って認識することを抑制してもよい。

道路管理サーバー１１０は、障害物の情報に基づいて、例えば、無余地駐車車両が多発している地点の道路を改善が必要な道路と定義して、今後の道路整備に活用する。また、道路管理サーバー１１０により、無余地駐車車両が多発している通行注意地点に向かう可能性がある車両に、通行注意地点の情報を送信するようにしてもよい。さらに、運転者の要望に応じて、通行注意地点を回避するルートを案内する情報を送信してもよい。

［３．他の実施形態］
上記実施形態では、道路情報処理システム１を、通信ネットワーク１００に接続されたコンピュータシステムにより構成した例を説明した。他の実施形態として、道路情報処理システムを、車両５０に搭載されたＥＣＵ５５により構成してもよい。この場合は、車両５０で認識された障害物の情報を、車両５０から、通信ネットワーク１００を介して道路管理サーバー１１０に送信する態様となる。

上記実施形態では、車線逸脱度合認識部１３を備えて、図２のステップＳ７～Ｓ８の処理によって障害物のサイズを推定したが、車線逸脱度合認識部１３を省略した構成としてもよい。

上記実施形態では、図２のステップＳ９の処理により、障害物の種別を推定したが、障害物の推定については省略した構成としてもよい。

上記実施形態では、車両５０が備えた車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理として、警報装置５３から警報を出力する処理を例示した。車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理には、警報の出力の他に、車両５０のステアリングの操舵角を、車両５０が自車線９０に戻る方向に制御する処理、車両５０のステアリングを振動させて、運転者に注意を促す処理等が含まれる。

上記実施形態において、障害物認識部１４が、車両挙動情報ｂｈｉに含まれる操舵角センサの検出情報に基づいて操舵角速度を算出することにより、以下の処理を行うようにしてもよい。操舵角速度は、操舵角センサにより検出される操舵角の単位時間あたりの変化量である。
処理１…操舵角速度の大きさに基づいて障害物の有無を認識する。すなわち、操舵角速度が所定速度よりも大きいときには、障害物を回避するための操作ではないと判断して、障害物有無の判定対象から除外してもよい。
処理２…操舵角速度の大きさに基づいて障害物の種類を判定する。すなわち、操舵角速度が所定速度よりも大きいときには、急な飛び出しのような予見しづらく瞬間的に発生した障害物があったものと推定してもよい。また、操舵角速度が所定速度よりも小さいときには、駐車車両や工事区間のような離れたところから目視できるような固定的な障害物があったものと推定してもよい。

なお、図１は、本願発明の理解を容易にするために、道路情報処理システム１の構成を、主な処理内容により区分して示した概略図であり、道路情報処理システム１の構成を、他の区分によって構成してもよい。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアユニットにより実行されてもよいし、複数のハードウェアユニットにより実行されてもよい。また、図２に示したフローチャートによる各構成要素の処理は、１つのプログラムにより実行されてもよいし、複数のプログラムにより実行されてもよい。

［４．上記実施形態によりサポートされる構成］
上記実施形態は、以下の構成をサポートする。
（構成１）車線逸脱抑制機能を備えた車両において、前記車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理が実行された時点及び前記車線逸脱抑制処理が実行された地点を示す車線逸脱抑制情報を取得する車線逸脱抑制情報取得部と、前記車両の挙動を示す車両挙動情報を取得する車両挙動情報取得部と、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報に基づいて、前記車線逸脱抑制処理が実行された地点に存在する障害物を認識する障害物認識部と、を備える道路情報処理システム。
構成１の道路情報処理システムによれば、任意の道路を走行する車両の車線逸脱抑制情報と車両挙動情報とに基づいて、広範囲のエリアにおける道路上の障害物の情報を取得することができる。

（構成２）前記障害物認識部は、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報から認識した、前記車線逸脱抑制処理が実行された期間における、前記車両が走行中の道路の幅方向の前記車両の挙動である道路幅方向挙動に基づいて、前記障害物を認識する構成１に記載の道路情報処理システム。
構成２の道路情報処理システムによれば、車両が自車線から逸脱して、車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理が実行されている期間における、自車線からの逸脱及び自車線への復帰の方向である道路幅方向の車両の挙動に基づいて、道路上の障害物を認識することができる。

（構成３）前記障害物認識部は、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報から認識した、前記車線逸脱抑制処理が実行された期間のうちの前記車線逸脱抑制処理が開始された時点から所定時間内における前記道路幅方向挙動に基づいて、前記障害物を認識する構成２に記載の道路情報処理システム。
構成３の道路情報処理システムによれば、車両が自車線から逸脱して、車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理が開始された時点から所定時間内の車両の道路幅方向の挙動により、車両の自車線への迅速な復帰を妨げる障害物の存在を推定することができる。

（構成４）前記障害物認識部は、前記道路幅方向挙動から認識される前記車両が自車線に復帰する挙動の有無、又は前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点に基づいて、前記障害物が存在するか否かを判定する構成２又は構成３に記載の道路情報処理システム。
構成４の道路情報処理システムによれば、車両が自車線に復帰する挙動の有無、又は車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点により、車両が自車線に復帰することを妨げる障害物が存在するか否かを推定することができる。

（構成５）前記障害物認識部は、前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識されなかった場合、又は前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点までの前記車線逸脱抑制処理の開始からの経過時間が所定時間以上である場合に、前記障害物が存在すると判定する構成４に記載の道路情報処理システム。
構成５の道路情報処理システムによれば、車両が自車線に復帰する挙動が認識されなかった場合、又は車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点までの車線逸脱抑制処理の開始からの経過時間が所定時間以上である場合に、車両が自車線に復帰することを妨げる障害物が存在すると推定することができる。

（構成６）前記車両が自車線から逸脱した度合を認識する車線逸脱度合認識部を備え、前記障害物認識部は、前記車線逸脱抑制処理が実行された際に車線逸脱度合認識部により認識された前記車両が自車線から逸脱した度合に基づいて、前記障害物のサイズを推定する構成１から構成５のうちいずれか一つの構成に記載の道路情報処理システム。
構成６の道路情報処理システムによれば、路上の障害物のサイズが大きいほど、車両が自車線から逸脱する度合が大きくなると推定される。そのため、車線逸脱抑制処理が実行された際の車両の自車線からの逸脱の度合に基づいて、障害物のサイズを推定することができる。

（構成７）前記障害物認識部は、前記障害物を認識した地点の属性に基づいて、前記障害物の種別を推定する構成１から構成６のうちいずれか一つの構成に記載の道路情報処理システム。
構成７の道路情報処理システムによれば、例えば、障害物が認識された地点が店舗の周辺である場合に、障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定することができる。

（構成８）記障害物認識部は、複数の前記車両についての前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報に基づいて、同一地点に存在する前記障害物が複数回継続して認識される時間に基づいて、前記障害物の種別を推定する構成１から構成７のうちいずれか一つの構成に記載の道路情報処理システム。
構成８の道路情報処理システムによれば、例えば、同一地点に存在する障害物が複数回認識される時間が短時間である場合は、障害物の種別が路肩に駐車した車両であると推定することができ、また、長時間である場合は、障害物の種別が道路工事であると推定することができる。

（構成９）前記障害物認識部は、前記障害物を認識した時点に基づいて、前記障害物の種別を推定する構成１から構成８のうちいずれか一つの構成に記載の道路情報処理システム。
構成９の道路情報処理システムによれば、例えば、障害物が認識された時点が土日である場合は、障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定することができ、また、障害物が認識された時点が夜間である場合は、障害物の種別が道路工事であると推定することができる。

１…道路情報処理システム、１０…プロセッサ、１１…車線逸脱抑制情報取得部、１２…車両挙動情報取得部、１３…車線逸脱度合認識部、１４…障害物認識部、２０…メモリ、２１…制御用プログラム、２２…地図データ、５０…車両（自車両）、５１…カメラ、５２…スピーカー、５３…センサ類、５５…ＥＣＵ、６０，６１，６２…駐車車両、９０…自車線、９２…対向車線、９１，９２，９３…道路の区分線。

Claims (7)

1. 車線逸脱抑制機能を備えた車両から送信される、前記車線逸脱抑制機能による車線逸脱抑制処理が実行された時点及び前記車線逸脱抑制処理が実行された地点を示す車線逸脱抑制情報を、受信して取得する車線逸脱抑制情報取得部と、
   前記車両から送信される、前記車両に備えられたセンサ類により検出された前記車両の挙動を示す車両挙動情報を、受信して取得する車両挙動情報取得部と、
   前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報に基づいて、前記車線逸脱抑制機能による警報が出力された際の前記車両の自車線からの逸脱度合を認識する車線逸脱度合認識部と、
   前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報から認識した、前記車線逸脱抑制処理が実行された期間における、前記車両が走行中の道路の幅方向の前記車両の挙動である道路幅方向挙動に基づいて、前記車線逸脱抑制処理が実行された地点に存在する道路幅方向の障害物を認識し、前記車線逸脱度合認識部により認識された前記逸脱度合に基づいて、前記道路幅方向の前記障害物のサイズを推定する障害物認識部と、
   を備える道路情報処理システム。
2. 前記障害物認識部は、前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報から認識した、前記車線逸脱抑制処理が実行された期間のうちの前記車線逸脱抑制処理が開始された時点から所定時間内における前記道路幅方向挙動に基づいて、前記障害物を認識する
   請求項１に記載の道路情報処理システム。
3. 前記障害物認識部は、前記道路幅方向挙動から認識される前記車両が自車線に復帰する挙動の有無、又は前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点に基づいて、前記障害物が存在するか否かを判定する
   請求項１又は請求項２に記載の道路情報処理システム。
4. 前記障害物認識部は、前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識されなかった場合、又は前記道路幅方向挙動から前記車両が自車線に復帰する挙動が認識された時点までの前記車線逸脱抑制処理の開始からの経過時間が所定時間以上である場合に、前記障害物が存在すると判定する
   請求項３に記載の道路情報処理システム。
5. 前記障害物認識部は、前記障害物を認識した地点が店舗周辺である場合、前記障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定する
   請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の道路情報処理システム。
6. 前記障害物認識部は、複数の前記車両についての前記車線逸脱抑制情報及び前記車両挙動情報に基づいて、同一地点に存在する前記障害物が複数回継続して認識される時間に基づいて、前記障害物の種別を推定する
   請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載の道路情報処理システム。
7. 前記障害物認識部は、前記障害物を認識した時点が土日である場合は、前記障害物の種別が路肩に駐車している車両であると推定し、前記障害物を認識した時点が夜間である場合は、前記障害物の種別が道路工事であると推定する
   請求項１から請求項６のうちいずれか１項に記載の道路情報処理システム。

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