自車の走行レーンを特定する方法
【課題】車載カメラによる従来の画像認識方式の場合のように道路環境の整備状況に依存することがない、まったく新しい方式で、実際の運転支援に有用な情報として活用できる自車走行レーン特定を行う。
【解決手段】自車の周辺の所定範囲内に存在する近隣車を検出する検出処理と、検出した近隣車の動きを分析し、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する分析処理と、自車の右側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの右側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断するとともに、自車の左側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの左側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断する判断処理とを行う。
【解決手段】自車の周辺の所定範囲内に存在する近隣車を検出する検出処理と、検出した近隣車の動きを分析し、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する分析処理と、自車の右側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの右側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断するとともに、自車の左側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの左側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断する判断処理とを行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、自動車に搭載される運転支援システムの技術分野に関連するもので、とくに、同方向の複数の走行レーンのある道路（片側二車線以上の道路）において自車が走行しているレーンを電子システムにより自動的に特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように、自動車に搭載した電子システムにより自車が走行中のレーンを自動的に特定することは運転支援システムにとってきわめて有用な情報となり、その情報を運転支援のためにいろいろに活用することができる。自車の走行レーンを特定する技術および走行レーン情報を運転支援に活用する技術については、以下に例示するように数多くの発明が生みだされている。
【０００３】
（１）特開平７−１０５４８７号公報「走行レーン認識装置」
（２）特開２００５−１００００１号公報「路面走行レーン検出装置」
（３）特開２００７−１５５３４９号公報「経路案内システム及び経路案内方法」
（４）特開２００８−２５０９０４号公報「車線区分線検出装置、走行車線維持装置、車線区分認識方法」
（５）特開２００９−２８６２７４号公報「車両用運転支援装置」
（６）特開２０１０−３０４８４号公報「運転支援装置、運転支援方法および運転支援プログラム」
（７）特開２０１０−３３１７３号公報「車両運転支援装置」
【０００４】
これらの文献に詳しく記載されているように、ほとんどの公知技術においては、車載カメラにより道路環境を撮影して画像処理を行い、レーンを区分する白線やその他の標識物を認識して自車走行レーンを割り出している。この方式では、標識物（車線区分線やマーカー等）がない場合や、前方や後方に大型トラックが走行している場合、夜間や天候不良により標識物の認識が困難な場合、期待どおりに走行レーンを特定することができなくなることは明白である。
【０００５】
また、論文「関本義秀，田中洋一，水上博，柴田尚規，山田晴利，車線レベルの位置特定に向けたセンサとインフラの協調に関する基礎的検討，交通工学，Vol.45，No.3，pp.50-60，2010．」においては、車線レベルの安定的な位置特定に向けたセンサとインフラデータの組み合わせによる精度についての詳しい研究報告がなされている。
【０００６】
この研究において、位置特定手法は基本的にはＧＰＳ測位によって得られた位置データをジャイロセンサや車速センサで補正した後、インフラデータで補正して、アプリケーションに受け渡す形をとっている。インフラデータとしては、インフラ側（道路側）にセンサを設置し，通信が確立された時にそこの位置情報を取得できるレーンマーカーやＲＦＩＤタグ、車載カメラを用いて標識や画像を抽出しその位置情報を取得するもの、あるいは直接個別の標識物は抽出できないが、レーン形状等のマッチングを行い、位置情報を補正している。
【０００７】
上記の論文では、ＲＦＩＤタグを用いる際は、ＧＰＳや３軸ジャイロ、車速パルス、マップマッチングを組み合わせないと精度の向上が望めず、これらのセンサの情報を全て統合した場合でも、精度的に課題が残ると報告されている。
【０００８】
また、特開２００９−２９０６８０号公報「無線通信装置及び車車間通信システム」の段落００３１〜００３３、段落００６６〜００７２においては、ＧＰＳを利用した位置検出器により自車位置データを逐次取得し、自車位置データと地図データとを照らし合わせることで道路上のどのレーンに自車が位置しているかを認識する技術について記載されている。
【０００９】
ＧＰＳによる自車位置データと地図データとを照らし合わせて自車走行レーンを割り出す上記公報の方式は、車載カメラで撮影した道路環境の画像分析により走行車線を割り出す方式と比べ、道路環境の整備状況に依存しないという点で評価できるものの、上記の論文にて評価されているように実用的な精度は望めない。
【発明の開示】
【００１０】
この発明の核心とするところは、車載カメラによる画像認識方式の場合のように道路環境の整備状況に依存することがない、まったく新しい方式で、実際の運転支援に有用な情報として活用できる自車走行レーン特定を行う点にある。
【００１１】
この発明に係る自車走行レーン特定方法は、基本的に、自車の周辺の所定範囲内に存在する近隣車を検出する検出処理と、検出した近隣車の動きを分析し、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する分析処理と、自車の右側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの右側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断するとともに、自車の左側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの左側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断する判断処理とを行うことを特徴とする。
【００１２】
この発明において望ましくは、上記の方法において、分析処理は、自車と並走車の走行経路間隔の大小を分析し、判断処理は、分析した走行経路間隔の大小に基づいて、自車走行レーンと並走車走行レーンの間に他の走行レーンが存在するか否かを判断する方法を採用する。
【００１３】
また、この発明において望ましくは、上記の方法において、自車位置データを出力する位置検出手段と、自車位置データに基づいて道路地図データ上の自車位置を特定する手段を備え、判断処理による判断結果と、道路地図データ上の自車位置近辺の走行レーン区分情報とを照らし合わせ、道路地図データにおける自車走行レーンを特定するマッピング処理を行う方法を採用する。
【００１４】
この発明において、検出処理および分析処理を行うために、たとえば、自車位置データを逐次出力する自車位置検出手段と、車車間通信により周辺の他車と通信して他車位置データを逐次取得する他車位置検出手段を備え、これら手段から得た自車位置データおよび他車位置データに基づいて検出処理および分析処理を行うようにすることができる。
【００１５】
また、この発明において、検出処理および分析処理を行うために、たとえば、周辺の状況を撮影する車載カメラと、車載カメラの出力を処理して他車およびその動きを認識し、その認識情報に基づいて検出処理および分析処理を行うようにすることができる。
【００１６】
この発明の方法によれば、走行レーンを区別する白線やその他の標識物の整備状況にまったく依存することがなく、自車の周辺を走行する他車との関係において自車走行レーンを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】この発明の一実施例を示すシステム構成図である。
【実施例】
【００１８】
＝＝＝第１実施例＝＝＝
第１実施例は、前述した検出処理および分析処理を行うために、自車位置データを逐次出力する自車位置検出手段と、車車間通信により周辺の他車と通信して他車位置データを逐次取得する他車位置検出手段を備えた実施例である。
【００１９】
第１実施例における車載システムの概略構成を図１に示している。自車位置検出装置１は、周知のように、ＧＰＳ受信機・地磁気センサ・ジャイロセンサ・車速センサなどを備え、自車の現在位置データを逐次生成してコンピューター３に供給する。他車位置検出装置２は、周知の車車間通信装置により周辺の他車と通信し、他車が送信する他車位置データを逐次受信し、周辺に存在する複数の車両別の他車位置データをコンピューター３に供給する。なお、自車は、車車間通信装置により自車位置データを逐次他車に送信することができる。
【００２０】
コンピューター３は、自車位置データと、周辺の所定範囲内に存在して同方向に走行する各車両別の近隣車位置データに基づいて、以下の情報処理を行う。
【００２１】
まず自車位置データの時系列の変化に基づいて、自車の走行軌跡と、それを少し延長した予測経路を求める。同様に、各車両別に、近隣車位置データの時系列の変化に基づいて、近隣車の走行軌跡と、それを少し延長した予測経路を求める。
【００２２】
つぎに、求めた自車の走行軌跡・予測経路と、各車両別に求めた他車の走行軌跡・予測経路とを個別に対比し、自車の走行軌跡・予測経路と同一と見なせる走行軌跡・予測経路の近隣車を処理対象から除き、自車の走行軌跡・予測経路と異なると判定した走行軌跡・予測経路の近隣車を抽出する。つまり、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する。
【００２３】
また、並走車と弁別した近隣車に関し、自車の走行軌跡・予測経路と並走車の走行軌跡・予測経路との間隔について、所定のしきい値と比較することにより、間隔小または間隔大のいずれに属するかを分類する。
【００２４】
以上の情報処理を経て、以下の判断を下す。
（１）自車の右側に間隔小の並走車を弁別した場合、自車走行レーンのすぐ右隣に走行レーンが存在する。
（２）自車の右側に間隔大の並走車を弁別した場合、自車の走行レーンのすぐ右隣に走行レーンが存在するとともに、その右隣に別の走行レーンが存在する。
（３）自車の左側に間隔小の並走車を弁別した場合、自車走行レーンのすぐ左隣に走行レーンが存在する。
（４）自車の左側に間隔大の並走車を弁別した場合、自車の走行レーンのすぐ左隣に走行レーンが存在するとともに、その左隣に別の走行レーンが存在する。
【００２５】
さらに、コンピューター３は、地図データベース４を利用し、上記の判断結果に基づいて道路地図データ上で自車走行レーンを具体的に特定する。地図データベース４は、カーナビゲーションシステムにおいて周知のものである。コンピューター３は、自車位置データに基づいて地図データベース４を検索し、自車が走行している道路の走行レーン区分情報（走行中の道路が何車線の道路なのかを示す情報）に基づいて走行中の道路が何車線の道路なのかを調べる（ここでは反対車線は無視する）。
【００２６】
走行中の道路が二車線の道路であったとする。この場合において、上記（１）のように判断したのであれば、自車は二車線のうちの左側レーンを走行していると特定でき、上記（３）のように判断したのであれば、自車は右側レーンを走行していると特定できる。
【００２７】
走行中の道路が三車線の道路であった場合、上記（２）のように判断したのであれば、自車は一番左のレーンを走行していると特定でき、上記（１）かつ（３）のように判断したのであれば、自車は中央のレーンを走行していると特定でき、上記（４）のように判断したのであれば、自車は一番右のレーンを走行していると特定できる。
【００２８】
この実施例においては、上記したとおり、地図データベース４から走行中の道路が何車線の道路なのかという情報（走行レーン区分情報）を利用し、これと上記の判断結果とを組み合わせて自車走行レーンを特定している。そのため、前記した特開２００９−２９０６８０号公報「無線通信手段及び車車間通信システム」の発明のように、地図データ上におけるＧＰＳによる自車位置データが指示している個所から自車走行レーンを割り出す方式に比べ、はるかに正確に自車走行レーンを特定することができる。
【００２９】
コンピューター３は、カーナビゲーションシステムを含む運転支援システムのコンピューターであり、上記の処理により特定した自車走行レーンの情報に基づいて、周知の各種運転支援処理を行うものである。
【００３０】
＝＝＝第２実施例＝＝＝
第２実施例は、周辺の状況を撮影する車載カメラと、車載カメラの出力を処理して他車およびその動きを認識し、その認識情報に基づいて検出処理および分析処理を行う実施例である。車載カメラは、車両の右側を広く撮影するカメラと、車両の左側を広く撮影するカメラの両方を含んでいる。
【００３１】
車載カメラの映像の中から自車の周辺の所定範囲内に存在して同方向に走行する近隣車の姿を抽出するとともに、その近隣車が自車の走行経路上から外れて並走する並走車なのか自車の走行経路上の先行車あるいは後続車なのかを弁別する画像処理をコンピューターにより行う。また、第１実施例と同様に、自車と並走車の間隔について間隔小なのか間隔大なのかを画像処理により分類する。なお、車載カメラに周知のミリ波センサを並設し、このセンサ出力を併用して間隔小・間隔大の分類を行うことが望ましい。
【００３２】
以上のようにして、右側および左側の並走車を弁別するとともに自車との間隔の大小区分を判定したならば、このあとの処理は第１実施例と同じなので説明を省略する。
【００３３】
＝＝＝反対車線の利用＝＝＝
ここまでの説明では反対車線を走行する近隣車の情報の利用については触れなかった。第１実施例および第２実施例のいずれにおいても、上記の処理と同様にして、反対車線を自車と反対方向に走行する逆走車を弁別することができるし、自車の走行経路と逆走車の走行経路の間隔について間隔小・間隔大を区別することができる。この情報を利用し、反対車線のすぐ隣のレーンを自車が走行しているのか、反対車線の隣の隣のレーンを自車が走行しているのかを判断することができる。この判断結果も加えて、上記の実施例と同様に、地図データベース４から得る走行中の道路の車線数情報（走行レーン区分情報）を組み合わせることで、きわめて正確に自車走行レーンを特定することができる。
【００３４】
＝＝＝片側四車線以上の道路について＝＝＝
自車と並走車あるいは逆走車の間隔について、間隔小・間隔大の二段階に区分するのではなく、間隔小・間隔中・間隔大の三段階に区分したり、さらに四段階以上に区分することで、片側四車線以上の道路についてもこの発明の技術的思想を適用できることは、ここまでの説明で当業者には明らかであろう。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、自動車に搭載される運転支援システムの技術分野に関連するもので、とくに、同方向の複数の走行レーンのある道路（片側二車線以上の道路）において自車が走行しているレーンを電子システムにより自動的に特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように、自動車に搭載した電子システムにより自車が走行中のレーンを自動的に特定することは運転支援システムにとってきわめて有用な情報となり、その情報を運転支援のためにいろいろに活用することができる。自車の走行レーンを特定する技術および走行レーン情報を運転支援に活用する技術については、以下に例示するように数多くの発明が生みだされている。
【０００３】
（１）特開平７−１０５４８７号公報「走行レーン認識装置」
（２）特開２００５−１００００１号公報「路面走行レーン検出装置」
（３）特開２００７−１５５３４９号公報「経路案内システム及び経路案内方法」
（４）特開２００８−２５０９０４号公報「車線区分線検出装置、走行車線維持装置、車線区分認識方法」
（５）特開２００９−２８６２７４号公報「車両用運転支援装置」
（６）特開２０１０−３０４８４号公報「運転支援装置、運転支援方法および運転支援プログラム」
（７）特開２０１０−３３１７３号公報「車両運転支援装置」
【０００４】
これらの文献に詳しく記載されているように、ほとんどの公知技術においては、車載カメラにより道路環境を撮影して画像処理を行い、レーンを区分する白線やその他の標識物を認識して自車走行レーンを割り出している。この方式では、標識物（車線区分線やマーカー等）がない場合や、前方や後方に大型トラックが走行している場合、夜間や天候不良により標識物の認識が困難な場合、期待どおりに走行レーンを特定することができなくなることは明白である。
【０００５】
また、論文「関本義秀，田中洋一，水上博，柴田尚規，山田晴利，車線レベルの位置特定に向けたセンサとインフラの協調に関する基礎的検討，交通工学，Vol.45，No.3，pp.50-60，2010．」においては、車線レベルの安定的な位置特定に向けたセンサとインフラデータの組み合わせによる精度についての詳しい研究報告がなされている。
【０００６】
この研究において、位置特定手法は基本的にはＧＰＳ測位によって得られた位置データをジャイロセンサや車速センサで補正した後、インフラデータで補正して、アプリケーションに受け渡す形をとっている。インフラデータとしては、インフラ側（道路側）にセンサを設置し，通信が確立された時にそこの位置情報を取得できるレーンマーカーやＲＦＩＤタグ、車載カメラを用いて標識や画像を抽出しその位置情報を取得するもの、あるいは直接個別の標識物は抽出できないが、レーン形状等のマッチングを行い、位置情報を補正している。
【０００７】
上記の論文では、ＲＦＩＤタグを用いる際は、ＧＰＳや３軸ジャイロ、車速パルス、マップマッチングを組み合わせないと精度の向上が望めず、これらのセンサの情報を全て統合した場合でも、精度的に課題が残ると報告されている。
【０００８】
また、特開２００９−２９０６８０号公報「無線通信装置及び車車間通信システム」の段落００３１〜００３３、段落００６６〜００７２においては、ＧＰＳを利用した位置検出器により自車位置データを逐次取得し、自車位置データと地図データとを照らし合わせることで道路上のどのレーンに自車が位置しているかを認識する技術について記載されている。
【０００９】
ＧＰＳによる自車位置データと地図データとを照らし合わせて自車走行レーンを割り出す上記公報の方式は、車載カメラで撮影した道路環境の画像分析により走行車線を割り出す方式と比べ、道路環境の整備状況に依存しないという点で評価できるものの、上記の論文にて評価されているように実用的な精度は望めない。
【発明の開示】
【００１０】
この発明の核心とするところは、車載カメラによる画像認識方式の場合のように道路環境の整備状況に依存することがない、まったく新しい方式で、実際の運転支援に有用な情報として活用できる自車走行レーン特定を行う点にある。
【００１１】
この発明に係る自車走行レーン特定方法は、基本的に、自車の周辺の所定範囲内に存在する近隣車を検出する検出処理と、検出した近隣車の動きを分析し、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する分析処理と、自車の右側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの右側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断するとともに、自車の左側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの左側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断する判断処理とを行うことを特徴とする。
【００１２】
この発明において望ましくは、上記の方法において、分析処理は、自車と並走車の走行経路間隔の大小を分析し、判断処理は、分析した走行経路間隔の大小に基づいて、自車走行レーンと並走車走行レーンの間に他の走行レーンが存在するか否かを判断する方法を採用する。
【００１３】
また、この発明において望ましくは、上記の方法において、自車位置データを出力する位置検出手段と、自車位置データに基づいて道路地図データ上の自車位置を特定する手段を備え、判断処理による判断結果と、道路地図データ上の自車位置近辺の走行レーン区分情報とを照らし合わせ、道路地図データにおける自車走行レーンを特定するマッピング処理を行う方法を採用する。
【００１４】
この発明において、検出処理および分析処理を行うために、たとえば、自車位置データを逐次出力する自車位置検出手段と、車車間通信により周辺の他車と通信して他車位置データを逐次取得する他車位置検出手段を備え、これら手段から得た自車位置データおよび他車位置データに基づいて検出処理および分析処理を行うようにすることができる。
【００１５】
また、この発明において、検出処理および分析処理を行うために、たとえば、周辺の状況を撮影する車載カメラと、車載カメラの出力を処理して他車およびその動きを認識し、その認識情報に基づいて検出処理および分析処理を行うようにすることができる。
【００１６】
この発明の方法によれば、走行レーンを区別する白線やその他の標識物の整備状況にまったく依存することがなく、自車の周辺を走行する他車との関係において自車走行レーンを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】この発明の一実施例を示すシステム構成図である。
【実施例】
【００１８】
＝＝＝第１実施例＝＝＝
第１実施例は、前述した検出処理および分析処理を行うために、自車位置データを逐次出力する自車位置検出手段と、車車間通信により周辺の他車と通信して他車位置データを逐次取得する他車位置検出手段を備えた実施例である。
【００１９】
第１実施例における車載システムの概略構成を図１に示している。自車位置検出装置１は、周知のように、ＧＰＳ受信機・地磁気センサ・ジャイロセンサ・車速センサなどを備え、自車の現在位置データを逐次生成してコンピューター３に供給する。他車位置検出装置２は、周知の車車間通信装置により周辺の他車と通信し、他車が送信する他車位置データを逐次受信し、周辺に存在する複数の車両別の他車位置データをコンピューター３に供給する。なお、自車は、車車間通信装置により自車位置データを逐次他車に送信することができる。
【００２０】
コンピューター３は、自車位置データと、周辺の所定範囲内に存在して同方向に走行する各車両別の近隣車位置データに基づいて、以下の情報処理を行う。
【００２１】
まず自車位置データの時系列の変化に基づいて、自車の走行軌跡と、それを少し延長した予測経路を求める。同様に、各車両別に、近隣車位置データの時系列の変化に基づいて、近隣車の走行軌跡と、それを少し延長した予測経路を求める。
【００２２】
つぎに、求めた自車の走行軌跡・予測経路と、各車両別に求めた他車の走行軌跡・予測経路とを個別に対比し、自車の走行軌跡・予測経路と同一と見なせる走行軌跡・予測経路の近隣車を処理対象から除き、自車の走行軌跡・予測経路と異なると判定した走行軌跡・予測経路の近隣車を抽出する。つまり、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する。
【００２３】
また、並走車と弁別した近隣車に関し、自車の走行軌跡・予測経路と並走車の走行軌跡・予測経路との間隔について、所定のしきい値と比較することにより、間隔小または間隔大のいずれに属するかを分類する。
【００２４】
以上の情報処理を経て、以下の判断を下す。
（１）自車の右側に間隔小の並走車を弁別した場合、自車走行レーンのすぐ右隣に走行レーンが存在する。
（２）自車の右側に間隔大の並走車を弁別した場合、自車の走行レーンのすぐ右隣に走行レーンが存在するとともに、その右隣に別の走行レーンが存在する。
（３）自車の左側に間隔小の並走車を弁別した場合、自車走行レーンのすぐ左隣に走行レーンが存在する。
（４）自車の左側に間隔大の並走車を弁別した場合、自車の走行レーンのすぐ左隣に走行レーンが存在するとともに、その左隣に別の走行レーンが存在する。
【００２５】
さらに、コンピューター３は、地図データベース４を利用し、上記の判断結果に基づいて道路地図データ上で自車走行レーンを具体的に特定する。地図データベース４は、カーナビゲーションシステムにおいて周知のものである。コンピューター３は、自車位置データに基づいて地図データベース４を検索し、自車が走行している道路の走行レーン区分情報（走行中の道路が何車線の道路なのかを示す情報）に基づいて走行中の道路が何車線の道路なのかを調べる（ここでは反対車線は無視する）。
【００２６】
走行中の道路が二車線の道路であったとする。この場合において、上記（１）のように判断したのであれば、自車は二車線のうちの左側レーンを走行していると特定でき、上記（３）のように判断したのであれば、自車は右側レーンを走行していると特定できる。
【００２７】
走行中の道路が三車線の道路であった場合、上記（２）のように判断したのであれば、自車は一番左のレーンを走行していると特定でき、上記（１）かつ（３）のように判断したのであれば、自車は中央のレーンを走行していると特定でき、上記（４）のように判断したのであれば、自車は一番右のレーンを走行していると特定できる。
【００２８】
この実施例においては、上記したとおり、地図データベース４から走行中の道路が何車線の道路なのかという情報（走行レーン区分情報）を利用し、これと上記の判断結果とを組み合わせて自車走行レーンを特定している。そのため、前記した特開２００９−２９０６８０号公報「無線通信手段及び車車間通信システム」の発明のように、地図データ上におけるＧＰＳによる自車位置データが指示している個所から自車走行レーンを割り出す方式に比べ、はるかに正確に自車走行レーンを特定することができる。
【００２９】
コンピューター３は、カーナビゲーションシステムを含む運転支援システムのコンピューターであり、上記の処理により特定した自車走行レーンの情報に基づいて、周知の各種運転支援処理を行うものである。
【００３０】
＝＝＝第２実施例＝＝＝
第２実施例は、周辺の状況を撮影する車載カメラと、車載カメラの出力を処理して他車およびその動きを認識し、その認識情報に基づいて検出処理および分析処理を行う実施例である。車載カメラは、車両の右側を広く撮影するカメラと、車両の左側を広く撮影するカメラの両方を含んでいる。
【００３１】
車載カメラの映像の中から自車の周辺の所定範囲内に存在して同方向に走行する近隣車の姿を抽出するとともに、その近隣車が自車の走行経路上から外れて並走する並走車なのか自車の走行経路上の先行車あるいは後続車なのかを弁別する画像処理をコンピューターにより行う。また、第１実施例と同様に、自車と並走車の間隔について間隔小なのか間隔大なのかを画像処理により分類する。なお、車載カメラに周知のミリ波センサを並設し、このセンサ出力を併用して間隔小・間隔大の分類を行うことが望ましい。
【００３２】
以上のようにして、右側および左側の並走車を弁別するとともに自車との間隔の大小区分を判定したならば、このあとの処理は第１実施例と同じなので説明を省略する。
【００３３】
＝＝＝反対車線の利用＝＝＝
ここまでの説明では反対車線を走行する近隣車の情報の利用については触れなかった。第１実施例および第２実施例のいずれにおいても、上記の処理と同様にして、反対車線を自車と反対方向に走行する逆走車を弁別することができるし、自車の走行経路と逆走車の走行経路の間隔について間隔小・間隔大を区別することができる。この情報を利用し、反対車線のすぐ隣のレーンを自車が走行しているのか、反対車線の隣の隣のレーンを自車が走行しているのかを判断することができる。この判断結果も加えて、上記の実施例と同様に、地図データベース４から得る走行中の道路の車線数情報（走行レーン区分情報）を組み合わせることで、きわめて正確に自車走行レーンを特定することができる。
【００３４】
＝＝＝片側四車線以上の道路について＝＝＝
自車と並走車あるいは逆走車の間隔について、間隔小・間隔大の二段階に区分するのではなく、間隔小・間隔中・間隔大の三段階に区分したり、さらに四段階以上に区分することで、片側四車線以上の道路についてもこの発明の技術的思想を適用できることは、ここまでの説明で当業者には明らかであろう。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の周辺の所定範囲内に存在する近隣車を検出する検出処理と、
検出した近隣車の動きを分析し、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する分析処理と、
自車の右側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの右側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断するとともに、自車の左側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの左側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断する判断処理と
を行う自車走行レーン特定方法。
【請求項２】
分析処理は、自車と並走車の走行経路間隔の大小を分析し、
判断処理は、分析した走行経路間隔の大小に基づいて、自車走行レーンと並走車走行レーンの間に他の走行レーンが存在するか否かを判断する
請求項１に記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項３】
自車位置データを出力する位置検出手段と、自車位置データに基づいて道路地図データ上の自車位置を特定する手段を備え、
判断処理による判断結果と、道路地図データ上の自車位置近辺の走行レーン区分情報とを照らし合わせ、道路地図データにおける自車走行レーンを特定するマッピング処理を行う
請求項１または２に記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項４】
自車位置データを逐次出力する自車位置検出手段と、車車間通信により周辺の他車と通信して他車位置データを逐次取得する他車位置検出手段を備え、自車位置データおよび他車位置データに基づいて検出処理および分析処理を行う
請求項１〜３のいずれかに記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項５】
周辺の状況を撮影する車載カメラと、車載カメラの出力を処理して他車およびその動きを認識し、その認識情報に基づいて検出処理および分析処理を行う
請求項１〜３のいずれかに記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項１】
自車の周辺の所定範囲内に存在する近隣車を検出する検出処理と、
検出した近隣車の動きを分析し、近隣車の中から、自車の走行経路上から外れて並走する並走車を弁別する分析処理と、
自車の右側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの右側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断するとともに、自車の左側にて並走車を弁別した際に自車走行レーンの左側に進行方向が同じ別のレーンが存在すると判断する判断処理と
を行う自車走行レーン特定方法。
【請求項２】
分析処理は、自車と並走車の走行経路間隔の大小を分析し、
判断処理は、分析した走行経路間隔の大小に基づいて、自車走行レーンと並走車走行レーンの間に他の走行レーンが存在するか否かを判断する
請求項１に記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項３】
自車位置データを出力する位置検出手段と、自車位置データに基づいて道路地図データ上の自車位置を特定する手段を備え、
判断処理による判断結果と、道路地図データ上の自車位置近辺の走行レーン区分情報とを照らし合わせ、道路地図データにおける自車走行レーンを特定するマッピング処理を行う
請求項１または２に記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項４】
自車位置データを逐次出力する自車位置検出手段と、車車間通信により周辺の他車と通信して他車位置データを逐次取得する他車位置検出手段を備え、自車位置データおよび他車位置データに基づいて検出処理および分析処理を行う
請求項１〜３のいずれかに記載の自車走行レーン特定方法。
【請求項５】
周辺の状況を撮影する車載カメラと、車載カメラの出力を処理して他車およびその動きを認識し、その認識情報に基づいて検出処理および分析処理を行う
請求項１〜３のいずれかに記載の自車走行レーン特定方法。
【図１】
【公開番号】特開２０１２−８９０８７（Ｐ２０１２−８９０８７Ａ）
【公開日】平成２４年５月１０日（２０１２．５．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２３７７６６（Ｐ２０１０−２３７７６６）
【出願日】平成２２年１０月２２日（２０１０．１０．２２）
【出願人】（５９７０５２３３０）株式会社 東京建設コンサルタント (8)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年５月１０日（２０１２．５．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１０月２２日（２０１０．１０．２２）
【出願人】（５９７０５２３３０）株式会社 東京建設コンサルタント (8)
【Ｆターム（参考）】
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