JP7563263B2 - 走路推定方法及び走路推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、走路推定方法及び走路推定装置に関する。

従来より、自車両が交差点を走行する際に走行予定の走路を認識する発明が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載された発明は撮像画像内において処理領域を設定し、設定された処理領域内において走行予定の走路を認識する。

特開２０１９－７０８９５号公報

しかしながら、特許文献１に記載された発明は、交差点出口より先の白線を認識する発明であるため、交差点の規模が大きく白線がない区間が長い場合では、交差点出口より先の情報が少なく、交差点内の走路を認識することができないおそれがある。

本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、自車両が走行する走路形状を推定することが可能な走路推定方法及び走路推定装置を提供することである。

本発明の一態様に係る走路推定方法は、地図上の自車両の位置を推定し、車線形状モデルと道路の概形状との乖離度合い、及び車線形状モデルと交差点区間における右折経路または左折経路の曲率との乖離度合いを算出し、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、それぞれの乖離度合いに設定された重みの値を乗算し、これらを加算した統合乖離度合いが所定値以下となるような車線形状モデルを推定し、推定された車線形状モデルに基づいて走路形状を推定する。

本発明によれば、自車両が走行する走路形状を推定することが可能となる。

図１は、本発明の実施形態に係る走路推定装置１の構成図である。 図２は、交差点区間を説明する図である。 図３は、車線形状モデルを説明する図である。 図４は、曲率の検出結果と車線形状モデルとの乖離度合いを説明する図である。 図５は、車線区分線の検出結果と車線形状モデルとの乖離度合いを説明する図である。 図６は、道路の概形状の検出結果と車線形状モデルとの乖離度合いを説明する図である。 図７は、道路の構造物の配列の検出結果と車線形状モデルとの乖離度合いを説明する図である。 図８は、他車両の移動軌跡の検出結果と車線形状モデルとの乖離度合いを説明する図である。 図９は、走路推定装置１の一動作例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

図１を参照して走路推定装置１の構成例を説明する。走路推定装置１は自動運転機能を有する車両に搭載されてもよく、自動運転機能を有しない車両に搭載されてもよい。また、走路推定装置１は自動運転と手動運転とを切り替えることが可能な車両に搭載されてもよい。また、自動運転機能は操舵制御、制動力制御、駆動力制御などの車両制御機能のうちの一部の機能のみを自動的に制御して運転者の運転を支援する運転支援機能であってもよい。本実施形態では走路推定装置１は自動運転機能を有する車両に搭載されるものとして説明する。

図１に示すように、走路推定装置１は、ＧＮＳＳ受信機１０と、センサ１１と、地図データベース１２と、コントローラ２０と、各種のアクチュエータ１３を備える。各種のアクチュエータ１３には例えばステアリングアクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータなどが含まれる

ＧＮＳＳ受信機１０は人工衛星からの電波を受信することにより、地上における自車両の位置情報を検出する。なお検出する際にカルマンフィルタが用いられてもよい。ＧＮＳＳ受信機１０が検出する自車両の位置情報には、緯度情報、及び経度情報が含まれる。なお自車両の位置情報を検出する方法はＧＮＳＳ受信機１０に限定されない。例えばオドメトリと呼ばれる方法を用いて位置を推定してもよい。オドメトリとは、自車両の回転角、回転角速度に応じて自車両の移動量及びと移動方向を求めることにより、自車両の位置を推定する方法である。ＧＮＳＳ受信機１０は検出した位置情報をコントローラ２０に出力する。

センサ１１は自車両の周囲に存在する物体（歩行者、自転車、二輪車、他車両など）、及び自車両の周囲の情報（区画線、信号機、標識、横断歩道、交差点など）を検出するために用いられる。センサ１１にはカメラ、ライダ、レーダ、レーザレンジファインダ、ソナーなどが含まれる。センサ１１は検出した情報をコントローラ２０に出力する。

地図データベース１２はカーナビゲーション装置などに記憶されているデータベースであって、道路情報、施設情報など経路案内に必要となる地図情報が記憶されている。本実施形態における地図データベース１２は高精度な情報を有していない。高精度な情報とは、例えばセンチメートル単位の精度を持つ、車線単位の情報である。しかしながら本実施形態に係る地図データベース１２はそのような高精度な情報を有していない。地図データベース１２が有する情報は、例えば、ノード及びリンクから構成される道路の概形状に関する情報である。

コントローラ２０は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータには、走路推定装置１として機能させるためのコンピュータプログラムがインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは走路推定装置１が備える複数の情報処理回路として機能する。なおここでは、ソフトウェアによって走路推定装置１が備える複数の情報処理回路を実現する例を示すが、もちろん以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して情報処理回路を構成することも可能である。また複数の情報処理回路を個別のハードウェアにより構成してもよい。コントローラ２０は、複数の情報処理回路の一例として、自車位置推定部２１と、曲率推定部２２と、車線区分線検出部２３、構造物検出部２４と、物体検出追跡部２５と、区間設定部２６と、重み設定部２７と、モデルパラメータ推定部２８と、走路形状推定部２９とを備える。

自車位置推定部２１はＧＮＳＳ受信機１０から取得した情報に基づいて地図データベース１２上における自車両の位置を推定する。また自車位置推定部２１は取得した自車両の位置に基づいて自車両周囲の道路の概形状を取得する。

曲率推定部２２は交差点区間において、自車両が走行する予定の右折経路または左折経路の曲率を推定する。自車両の走行予定経路が右折か左折かについては、予めユーザがナビゲーション装置で設定した目的地までのルート情報の進行方向から取得すればよい。曲率の推定方法の一例として、交差点区間における自車両の進入する入口点と出口点、及び道路の概形状から算出した局所的な直線に接するような円の半径から求めればよい（図４の半径ｒ参照）。入口点と出口点について、交差点区間を求め、自車両が交差点区間に進入した時の位置と道路の概形状およびルートから入口点と出口点を算出してもよい。円の半径を求める場合、直進と右左折の道路の概形状の交点から所定値オフセットした位置に入口点及び出口点と設定し、さらに入口点の横位置は自車両が交差点区間に進入した時の位置に基づいて設定すればよい。またはカメラ、ライダなどを用いて停止線、横断歩道を検出し、交差点入口付近の停止線を入口点としてもよい。同様に交差点出口付近の横断歩道または交差点出口付近の対向車線上停止線から出口点を設定してもよい。

車線区分線検出部２３はセンサ１１から取得した情報を用いて自車両の周囲の車線区分線を検出する。車線区分線とは片側２車線以上の道路において複数の車線を区切るために用いられる線であり、車線境界線、区画線ともよばれる。

構造物検出部２４はセンサ１１から取得した情報を用いて自車両の周囲の構造物の配列を検出する。本実施形態において構造物とは縁石、中央分離帯、路側帯などの道路境界に関するものをいう。

物体検出追跡部２５はセンサ１１から取得した情報を用いて自車両の前方を走行する他車両（先行車両）を検出し、追跡する。また物体検出追跡部２５は他車両の移動軌跡を取得する。追跡方法の一例としてパーティクルフィルタなどのフィルタリング方法が挙げられるが、この方法に限定されず周知の方法を用いて追跡可能である。

区間設定部２６は、地図データベース１２上の道路に交差点区間を設定する。本実施形態において交差点区間とは所定の大きさを有する概念として区間であり、地図データベース１２上の道路に設定される。交差点区間を設定する場合、例えば地図データベース１２上に交差点、あるいは交差点に設置された信号機の情報が格納されていればその場所を交差点区間として設定すればよい。また、地図データベース１２上における道路の概形状が交差する点を中心として、所定の倍率で拡大を行い交差点区間を設定してもよい。なお、交差点区間を設定する際、区間設定部２６は先に案内経路上に走路推定範囲を設定し、その範囲内において交差点区間を設定する。案内経路とはユーザによって入力された目的地までの経路をいう。

ここで図２を参照して交差点区間について説明する。本実施形態において交差点区間とは図２に示す符号３０で囲まれた領域を意味する。つまり本実施形態において交差点区間とは交差点のすべてを含む領域である。「交差点のすべて」の定義の一例は、図２に示すように停止線と横断歩道との間に線を引いた場合、その線の内側と定義される。ただしこの定義はあくまで一例であり、別の定義としては横断歩道上に線を引きその線の内側と定義されてもよい。

重み設定部２７は、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進か右折または左折かに応じて重みを設定する。

モデルパラメータ推定部２８は、予め設定された車線形状モデルのパラメータを推定する。車線形状モデルにおいて形状は、例えば３次関数で表現される。具体的にはｆ（ｘ）＝ａｘ^３＋ｂｘ^２＋ｃｘで表現される。ただしこれは一例であり車線形状モデルはこれ以外の関数で表現されてもよい。ここで図３を参照して車線形状モデルについて説明する。車線形状モデルは、図３に示すように区間（区間設定部２６によって設定された区間）における車線（Ｌ_１、Ｌ_２、Ｌ_３、Ｌ_４）のスタート点（Ｖ_１、Ｖ_２、Ｖ_３、Ｖ_４、Ｖ_９、Ｖ_１０）、ゴール点（Ｖ_５、Ｖ_６、Ｖ_７、Ｖ_８、Ｖ_１１）、及び形状（f_１、f_２、f_３、f_４、f_５）で構成される。スタート点及びゴール点は局所的な座標系で表現される。また区間中のゴール点は、道路進行方向の次の区間のスタート点として表現される。各点Ｖ_ｉがパラメータとして、その座標値ｘ_ｓ，ｙ_ｓと形状パラメータａ，ｂ，ｃ及びゴール点の座標値ｘ_ｅ，ｙ_ｅを有しているとすると、センサ１１から取得した情報を用いてそれらのパラメータが推定される。なおｘ_ｓとｘ_ｅについては設定された区間のスタートとゴールに対応した初期値あるいは固定値としてもよい。また３次関数はｆ（ｘ）＝ａｘ^３＋ｂｘ^２＋ｃｘ＋ｄで表現されてもよい。この場合パラメータｄはｙ座標となる。ｘ座標はリンクの座標系をオフセットすれば求めることができる。また車線数については、地図データベース１２、車線区分線の検出結果から取得してもよい。あるいは車線数をパラメータとして設定しておき、１車線（自車線）以上の複数の車線数を初期値としてセンサ１１から取得した情報を用いて車線形状モデルと合わせて推定してもよい。

パラメータの推定方法について図４～８を参照して説明する。図４では入力データは交差点区間の曲率である。図４に示す符号５０は交差点区間の右折経路の曲率の検出結果である。なお図４では右折経路の曲率、及び左折経路の曲率が示されているが、ここでは右折経路の曲率について説明し、左折経路の曲率の説明は省略する。もちろん左折時にも右折時と同じ制御が適用可能である。交差点区間の曲率の検出結果に基づいてパラメータ（具体的にはｘ_ｓ，ｙ_ｓ，ａ，ｂ，ｃ，ｘ_ｅ，ｙ_ｅであり、以下では単にパラメータと記載する）が推定され、車線形状モデル（車線形状モデルを用いて推定された車線区分線）が生成される。生成された車線形状モデルは符号４０で示される。符号５０と符号４０との差を、本実施形態では乖離度合いと呼ぶ。この乖離度合いが小さいほど、精度よく走路形状が推定されたことになる。符号５０と符号４０との乖離度合いをＣ_ｃとした場合、Ｃ_ｃは式１で表現される。

ここでＥ_C（Ｐ_ｍ，ｐ_C）は最近傍点間のノルムである。

図５では入力データは車線区分線検出部２３によって検出された車線区分線である。図５に示す符号４１は車線区分線の検出結果である。車線区分線の検出結果に基づいてパラメータ（具体的にはｘ_ｓ，ｙ_ｓ，ａ，ｂ，ｃ，ｘ_ｅ，ｙ_ｅであり、以下では単にパラメータと記載する）が推定され、車線形状モデル（車線形状モデルを用いて推定された車線区分線）が生成される。生成された車線形状モデルは符号４０で示される。符号４１と符号４０との差を、本実施形態では乖離度合いと呼ぶ。この乖離度合いが小さいほど、精度よく走路形状が推定されたことになる。符号４１と符号４０との乖離度合いをＣ_ＲＰとした場合、Ｃ_ＲＰは式２で表現される。

ここでＥ_ＲＰ（Ｐ_ｍ，ｐ_ｄ）は最近傍点間のノルムである。

図６では入力データは道路の概形状である。図６に示す符号４２は道路の概形状を地図データベース１２から取得し，各スタート点に概形状を生成した結果である。道路の概形状の生成結果に基づいてパラメータが推定され、車線形状モデルが生成される。生成された車線形状モデルは符号４０で示される。符号４３と符号４０との乖離度合いをＣ_ＳＤとした場合、Ｃ_ＳＤは式３で表現される。なおここで、道路の概形状とは、通常、道路幅方向中心に沿った線分として地図データベース１２に記憶された、ノード点を接続するリンクの形状であり、図６における符号４２はリンク形状をスタート点（Ｖ_１、Ｖ_２、Ｖ_３、Ｖ_４）に合わせてオフセットした線分である。

ここでＥ_ＳＤ（Ｐ_ｍ，ｐ_s）は最近傍点間のノルムである。

図７では入力データは道路の構造物の配列（縁石、中央分離帯などの配列）である。すなわち図7に示す通り、道路に沿って配列した構造物の配列（線分で示すことができる配列）であり、以下では単に道路の構造物、あるいは構造物と記載する場合がある。図７に示す符号４３は道路の構造物の配列の検出結果である。道路の構造物の配列の検出結果に基づいてパラメータが推定され、車線形状モデルが生成される。生成された車線形状モデルは符号４０で示される。符号４３と符号４０との乖離度合いをＣ_ＲＦとした場合、Ｃ_ＲＦは式４で表現される。

ここでＥ_ＲＦ（Ｐ_ｍ，ｐ_f）は最近傍点間のノルムである。

図８では入力データは他車両の移動軌跡である。図８に示す符号４５は他車両の移動軌跡の検出結果である。他車両の移動軌跡を他車両の車幅あるいは予め定められた車線幅に基づいて符号４５を車線幅方向にオフセットして符号４４の点群が算出される。他車両の移動軌跡の検出結果に基づいてパラメータが推定され、車線形状モデルが生成される。生成された車線形状モデルは符号４０で示される。符号４４と符号４０との乖離度合いをＣ_ＴＬとした場合、Ｃ_ＴＬは式５で表現される。

ここでＥ_ＴＬ（Ｐ_ｍ，ｐ_tｌ）は最近傍点間のノルムである。

モデルパラメータ推定部２８は、これらの乖離度合いを最小化するようにパラメータを最適化する。乖離度合いについて各乖離度合いの総和を計算すればよいが、この際に重み設定部２７によって設定された重みの値を用いる。各乖離度合いの総和をＣとした場合、統合乖離度合いＣは式６で表現される

λ_１，λ_２，λ_３，λ_４，λ_５は重み設定部２７によって設定される重みの値である。

λ_１，λ_２，λ_３，λ_４，λ_５の設定の一例について説明する。設定の考え方として、情報の信頼度あるいは重要度が高ければ重みの値を大きくする。例えば交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合は、一般的に直線的であるため道路の概形状を重視するとして、λ_１を０．９５，λ_２を０．０５とする。道路の概形状を重視する中でも、Ｙ字直進など曲率要素の重みを大きくした方が精度の高い走路を推定できるということを学習などで予め把握している場合には、λ_１を０．８，λ_２を０．２などλ_２の値を大きくすればよい。また、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合は、一般的に曲線的であるため、曲率を重視するとして、λ_２を０．９，λ_１を０．１とする。また、曲率推定によって得た曲率値が大きめの傾向にあることが予め把握している場合には、右左折時の直線部分を表現するように道路の概形状の重みの値を大きくし、λ_２を０．７，λ_１を０．３とすればよい。

他車両の移動軌跡を取得している場合には上記に加え、直進、右左折ともに走路形状を特定する際に有用な情報である。よって交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合は、λ_３を０．７，λ_１を０．２５，λ_２を０．０５とする．または地図データベース１２から取得する道路の概形状の精度が高いということを予め把握している場合には、重みの関係性を維持した上で道路の概形状の重みの値を大きくし、λ_３を０．５，λ_１を０．４５，λ_２を０．０５としてもよい。交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合は、λ_３を０．７，λ_２を０．２，λ_１を０．１とする。直進と同じく曲率推定の信頼性が高い場合であれば、λ_３を０．５，λ_２を０．４，λ_１を０．１としてもよい。

交差点区間の構造物は、交差点区間の入口及び出口を考慮した走路形状の特定に有用である。一方で、交差点区間における構造物は道路の境界に該当する縁石、中央分離帯であり、交差点内部の形状は道路の概形状の方が有用な情報である。以上より、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合は、λ_３を０．６，λ_１を０．２，λ_４を０．１５，λ_２を０．０５とする。交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合は、λ_３を０．５，λ_２を０．２５，λ_１を０．１５，λ_４を０．１とする。

交差点区間には車線区分線がない、もしくは横断歩道に起因した誤検出の可能性がある。しかしながら、交差点区間には誘導線が存在する可能性もあるため、車線区分線の重みを小さい値として取り入れることによって、誘導線などの車線区分線も考慮することができる。したがって交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合は、λ_３を０．６，λ_１を０．２５，λ_５を０．１，λ_２を０．０５とする。また、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合は、λ_３を０．５，λ_２を０．３５，λ_１を０．１，λ_５を０．０５とする。また、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合は、λ_３を０．４，λ_１を０．３，λ_４を０．１５，λ_５を０．１，λ_２を０．０５としてもよい。交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合は、λ_３を０．４，λ_２を０．３，λ_１を０．１５，λ_４を０．１，λ_５を０．０５としてもよい。なお、扱いやすさから重みは０～１の値に設定したがこれに限定されない。

モデルパラメータ推定部２８はこのように設定された重みの値を用いて統合乖離度合いＣが最小化となるようにパラメータを推定する。なお最小化する手法は周知であるため詳細な説明は省略する。最小化する手法として例えば最小２乗法が挙げられる。なお必ずしも最小化となるようにパラメータを推定する必要はない。所定値以下となるようにパラメータを推定できれば足りる。所定値は実験、シミュレーションを通じて求めることができる。

走路形状推定部２９は、走路推定範囲の各区間におけるモデルパラメータ推定結果に基づいて走路形状を推定する。走路形状推定部２９は区間ごとに所定の離散間隔で走路形状を推定し、推定した走路形状に沿って走行するようにアクチュエータ１３を制御する。

次に、図９のフローチャートを参照して、走路推定装置１の一動作例を説明する。

ステップＳ１０１において、コントローラ２０は地図データベース１２から地図情報を取得する。処理はステップＳ１０３に進み、自車位置推定部２１はＧＮＳＳ受信機１０から取得した情報に基づいて地図データベース１２上における自車両の位置を推定する。処理はステップＳ１０５に進み、曲率推定部２２は交差点区間において自車両が走行する予定の右折経路または左折経路の曲率を推定する。処理はステップＳ１０７に進み、区間設定部２６は案内経路上に走路推定範囲を設定する。処理はステップＳ１０９に進み、区間設定部２６は走路推定範囲において、交差点区間を設定する。処理はステップＳ１１１に進み、コントローラ２０は自車両が走行している場所が交差点区間か否かを取得する。

自車両が走行している場所が交差点区間である場合（ステップＳ１１３でＹＥＳ）、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進か右折または左折か判断される。交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合（ステップＳ１１５でＹＥＳ）、処理はステップＳ１１７に進み重み設定部２７は曲率の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。一方で交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合（ステップＳ１１５でＮＯ）、処理はステップＳ１１９に進み重み設定部２７は道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。自車両が走行している場所が交差点区間でない場合（ステップＳ１１３でＮＯ）、処理はステップＳ１２３に進む。

ステップＳ１２１において、モデルパラメータ推定部２８はそれぞれの乖離度合いに設定された重みの値を乗算し、これらを加算した統合乖離度合いが最小化となるようにパラメータを推定する。処理はステップＳ１２３に進み、コントローラ２０は案内経路上の次の区間を取得する。区間が推定範囲内である場合（ステップＳ１２５でＹＥＳ）、処理はステップＳ１１３に戻る。一方、区間が推定範囲内でない場合（ステップＳ１２５でＮＯ）、処理はステップＳ１２７に進み走路形状推定部２９はステップＳ１２１で推定されたモデルパラメータを用いて走路形状を推定する。

（作用効果）
以上説明したように、本実施形態に係る走路推定装置１の走路推定方法によれば、以下の作用効果が得られる。

走路推定装置１はノードを接続する道路の概形状が格納された地図データベース１２と、予め設定された車線形状モデルに基づいて自車両が走行する走路形状を推定するコントローラ２０とを備える。コントローラ２０は、地図上の自車両の位置を推定し、車線形状モデルと道路の概形状との乖離度合い、及び車線形状モデルと交差点区間における右折経路または左折経路の曲率との乖離度合いを算出する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０はそれぞれの乖離度合いに設定された重みの値を乗算し、これらを加算した統合乖離度合いが所定値以下となるような車線形状モデルを推定し、推定された車線形状モデルに基づいて走路形状を推定する。交差点区間を直進する場合においては、一般的に直線的であるため道路の概形状が走路形状に近い。一方、交差点区間を右左折する場合においては曲線的であるため、交差する２本の道路の概形状の組み合わせよりも、曲率から計算した形状の方が走路形状に近い。そこで交差点区間を直進する場合では曲率よりも道路の概形状の重みを大きくし、交差点区間を右左折する場合では道路の概形状よりも曲率の重みを大きくした。これによりそれぞれで優位な情報に重み付けを行うことができ、走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は、自車両の進行方向と同じ方向に走行する他車両の移動軌跡を取得し、車線形状モデルと他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、曲率の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。車線区分線がない、または車線区分線の検出結果の信頼性が低い交差点区間において、他車両の移動軌跡は重要な情報である。したがって、直進と右左折の両方において道路の概形状と曲率よりも他車両の移動軌跡の重みを大きくすることにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は、車線形状モデルと他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出する際に、自車両の進行方向と交差する方向から交差点区間に進入し、かつ自車両と同じ進行方向における交差点区間の出口に進行した他車両の移動軌跡を除外して算出する。
これにより将来自車両が走行する予定の経路をすでに走行した他車両の移動軌跡のみを乖離度合いの算出に利用することができる。言い換えれば、自車両に先行する他車両の移動軌跡を乖離度合いの算出に利用するということであり、先行車両が通った移動軌跡は走路の信頼性が高いことから精度よく走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は、自車両の周囲の道路境界に関する構造物の配列を検出し、車線形状モデルと構造物の配列との乖離度合いを算出する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。構造物は縁石、中央分離帯などであり、交差点区間の入口点と出口点、走行可能領域を示す情報である。部分的な情報であるため、交差点区間の道路の概形状よりも構造物の配列の重みは小さいが、重み付けして考慮することにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、曲率の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。他車両の移動軌跡の要素を加えることにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は、自車両の周囲の車線区分線を検出し、車線形状モデルと車線区分線との乖離度合いを算出する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。交差点区間においては車線区分線がない、あるいは横断歩道などに起因した車線区分線の誤検出の可能性もある。しかしながら交差点区間において誘導線がある場合には車線区分線の情報は有用である。そこで道路の概形状よりも小さい重みで車線区分線を取り入れることにより、道路の概形状の整合性が高い中でも車線区分線にも合う走路形状が推定される。したがって、車線区分線が道路の概形状と合わないような道路形状を棄却することができ、さらに誘導線など車線区分線が正しい形状と思われる際にはこれを用いることにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。なお直進においては一般的に直線的であるため、曲率よりも車線区分線の重みを大きくすることにより誘導線を考慮することができる。

またコントローラ２０は、交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、曲率の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。他車両の移動軌跡の要素を加えることにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。構造物及び車線区分線の要素を加えることにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。

またコントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が直進である場合において、曲率の乖離度合いに係る重みの値より車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。コントローラ２０は交差点区間を走行する際の自車両の進行方向が右折または左折である場合において、車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、曲率の乖離度合いに係る重みの値より他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する。他車両の移動軌跡の要素を加えることにより精度よく走路形状を推定することが可能となる。

上述の実施形態に記載される各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や回路部品等の装置を含む。

また、上述した実施形態においては右折経路または左折経路の曲率、道路の概形状、車線区分線、構造物、及び他車両の移動軌跡を考慮する例を示した。しかしながら、少なくとも右折経路または左折経路の曲率及び道路の概形状のみを考慮し、車線形状モデルと右折経路または左折経路の曲率との乖離度合い（Ｃ_ｃ）と、車線形状モデルと道路の概形状との乖離度合い（Ｃ_ＳＤ）と、に基づいてパラメータを推定してもよい。すなわち、車線形状モデルと右折経路または左折経路の曲率との乖離度合い（Ｃ_ｃ）、及び車線形状モデルと道路の概形状との乖離度合い（Ｃ_ＳＤ）のみを用いて、自車両の進行方向が直進であるか、右折または左折であるかに応じて各乖離度合いに乗算する重み付け係数（λ_１，λ_２）を設定し、設定した重み付け係数を乗算した乖離度合いを加算して統合乖離度合いＣを算出（Ｃ＝λ_１Ｃ_ＳＤ＋λ_２Ｃ_ｃ）し、統合乖離度合いＣが所定値以下となるようにパラメータを推定してもよい。ただし、上述した実施形態のように、車線形状モデルと右折経路または左折経路の曲率及び道路の概形状との乖離度合いに加えて、車線形状モデルと構造物の配列との乖離度合い（Ｃ_ＲＦ）、車線形状モデルと他車両の移動軌跡との乖離度合い（Ｃ_ＴＬ）、車線形状モデルと車線区分線との乖離度合い（Ｃ_ＲＰ）を考慮して統合乖離度合いＣを算出することにより、より精度の高いパラメータ推定が可能となる。

１ 走路推定装置、１０ ＧＮＳＳ受信機、１１ センサ、１２ 地図データベース、１３ アクチュエータ、２０ コントローラ、２１ 自車位置推定部、２２ 曲率推定部、２３ 車線区分線検出部、２４ 構造物検出部、２５ 物体検出追跡部、２６ 区間設定部、２７ 設定部、２８ モデルパラメータ推定部、２９ 走路形状推定部

Claims (10)

1. ノードを接続する道路の概形状が格納された地図データベースと、予め設定された車線形状モデルに基づいて自車両が走行する走路形状を推定するコントローラとを備える走路推定装置の走路推定方法であって、
   前記コントローラは、
   地図上の自車両の位置を推定し、
   前記車線形状モデルと前記道路の概形状との乖離度合い、及び前記車線形状モデルと交差点区間における右折経路または左折経路の曲率との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   それぞれの乖離度合いに設定された重みの値を乗算し、これらを加算した統合乖離度合いが所定値以下となるような車線形状モデルを推定し、
   推定された前記車線形状モデルに基づいて走路形状を推定する
   ことを特徴とする走路推定方法。
2. 前記コントローラは、
   前記自車両の進行方向と同じ方向に走行する他車両の移動軌跡を取得し、
   前記車線形状モデルと前記他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走路推定方法。
3. 前記コントローラは、
   前記車線形状モデルと前記他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出する際に、前記自車両の進行方向と交差する方向から前記交差点区間に進入し、かつ前記自車両と同じ進行方向における前記交差点区間の出口に進行した他車両の移動軌跡を除外して算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の走路推定方法。
4. 前記コントローラは、
   前記自車両の周囲の道路境界に関する構造物の配列を検出し、
   前記車線形状モデルと前記構造物の配列との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走路推定方法。
5. 前記コントローラは、
   前記自車両の進行方向と同じ方向に走行する他車両の移動軌跡を取得し、
   前記車線形状モデルと前記他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の走路推定方法。
6. 前記コントローラは、
   前記自車両の周囲の車線区分線を検出し、
   前記車線形状モデルと前記車線区分線との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走路推定方法。
7. 前記コントローラは、
   前記自車両の進行方向と同じ方向に走行する他車両の移動軌跡を取得し、
   前記車線形状モデルと前記他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の走路推定方法。
8. 前記コントローラは、
   前記自車両の周囲の道路境界に関する構造物の配列を検出し、
   前記自車両の周囲の車線区分線を検出し、
   前記車線形状モデルと前記構造物の配列との乖離度合い、及び前記車線形状モデルと前記車線区分線との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走路推定方法。
9. 前記コントローラは、
   前記自車両の進行方向と同じ方向に走行する他車両の移動軌跡を取得し、
   前記車線形状モデルと前記他車両の移動軌跡との乖離度合いを算出し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
   前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記車線区分線の乖離度合いに係る重みの値より前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるよう、かつ、前記構造物の配列の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように、かつ、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記他車両の移動軌跡の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の走路推定方法。
10. ノードを接続する道路の概形状が格納された地図データベースと、
    予め設定された車線形状モデルに基づいて自車両が走行する走路形状を推定するコントローラと、を備え、
    前記コントローラは、
    地図上の自車両の位置を推定し、
    前記車線形状モデルと前記道路の概形状との乖離度合い、及び前記車線形状モデルと交差点区間における右折経路または左折経路の曲率との乖離度合いを算出し、
    前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が直進である場合において、前記曲率の乖離度合いに係る重みの値より前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
    前記交差点区間を走行する際の前記自車両の進行方向が右折または左折である場合において、前記道路の概形状の乖離度合いに係る重みの値より前記曲率の乖離度合いに係る重みの値が大きくなるように重みの値を設定し、
    それぞれの乖離度合いに設定された重みの値を乗算し、これらを加算した統合乖離度合いが所定値以下となるような車線形状モデルを推定し、
    推定された前記車線形状モデルに基づいて走路形状を推定する
    ことを特徴とする走路推定装置。

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