JP2017220056A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車線の認識を良好に行うことができる技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置２１は、区画線取得部３０、第１取得部３１、位置検出部３２、抽出部３３、第２取得部３４を備える。区画線取得部３０は、撮像装置１１により撮像された撮像画像に基づいて区画線を取得する。第１取得部３１は、取得された区画線に基づいて、第１車線情報を取得する。位置検出部３２は、車両の周囲に存在する立体物の位置を検出する。抽出部３３は、位置検出部３２により検出された立体物の位置のうち、区画線取得部３０により取得された区画線に沿って並んで存在する位置である複数の特定位置を抽出する。第２取得部３４は、複数の特定位置に基づいて、第２車線情報を取得する。
【選択図】図１

Description

本発明は、車線を認識する技術に関する。

道路における車両が走行する車線を、センサを用いて認識する技術が知られている。例えば、特許文献１では、白線を認識とともに、道路に沿って配置された特徴物を認識し、白線が認識できない場合には、特徴物に基づいて車線を認識する技術が提案されている。

特開平７−１９８８２号公報

しかしながら、特徴物に基づき車線を認識する場合は、白線に基づき車線を認識する場合と比較して精度が低いという問題があった。
本開示は、車線の認識を良好に行うことができる技術を提供する。

本開示の第１の態様は、車両に搭載して用いられる情報処理装置（２１）であって、区画線取得部（３０）と、第１取得部（３１）と、位置検出部（３２）と、抽出部（３３）と、第２取得部（３４）と、を備える。

区画線取得部は、車両の周囲を撮像する撮像装置（１１）により撮像された撮像画像に基づいて区画線を取得する。第１取得部は、少なくとも上記区画線取得部により取得された区画線に基づいて、車線に関する情報である第１車線情報を取得する。位置検出部は、車両の周囲に存在する１つ以上の立体物の位置を検出する。抽出部は、上記位置検出部により検出された１つ以上の立体物の位置のうち、上記区画線取得部により取得された区画線に沿って並んで存在する位置である複数の特定位置を抽出する。第２取得部は、少なくとも上記抽出部により抽出された複数の特定位置に基づいて、車線に関する情報である第２車線情報を取得する。

このような構成によれば、２種類の情報を取得することにより、例えば一方の精度が低い場合に他方の情報を用いて必要な情報を補完することができる。また、上述した第２車線情報は、区画線に基づいて抽出される立体物を用いて取得される情報であるため、検出された立体物を無作為に用いる場合と比較して、高い精度で車線を認識することができる。

なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

車載システムの構成を示すブロック図である。 レーン情報出力処理のフローチャートである。 第１車線情報に含まれるパラメータを説明する図である。 立体物情報出力処理のフローチャートである。 測距点の検出結果から、移動体が除去されたグリッドマップを生成し、さらに区画線に沿ったグリッド点を抽出したグリッドマップを生成する方法を説明する図である。 グリッド点から最も距離が近い測距点を選択して、区画線に沿った測距点のみを示す検出結果を生成する方法を説明する図である。 第２車線情報に含まれるパラメータを説明する図である。 表示装置の表示画面の例を示す図である。 第２車線情報取得処理のフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、発明を実施するための形態を説明する。
［１．実施形態］
［１−１．構成］
車載システム１は自動車等の車両に搭載されて用いられるシステムであって、図１に示すように、撮像装置１１、レーザーレーダ１３、ナビゲーションシステム１５、表示装置１７、自動操舵装置１９、情報処理装置２１、などを備えている。

車載システム１は、当該車載システム１が搭載される車両である自車両の走行する道路における車線を検出し、その情報を表示装置１７及び自動操舵装置１９によって利用するシステムである。

撮像装置１１は、車両の周囲、特に前方を撮像する撮像装置であって、例えば公知のＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサなどを備える装置である。撮像装置１１は、所定の時間間隔（一例として１／１５ｓ）で車両前方を撮像し、撮像画像を情報処理装置２１に出力する。

レーザーレーダ１３は、レーザー光を照射すると共にそのレーザー光の反射波を受信する装置である。レーザーレーダ１３の出力信号（反射波の検出信号）は情報処理装置２１に出力される。

ナビゲーションシステム１５は、ＧＰＳ用の人工衛星からの信号を受信して情報処理装置２１の位置を特定し、特定される現在位置と、地図データベース１５ｂに格納される地図データと、に基づいて、経路案内処理を実行する。

経路案内処理は、地図データに基づいて車両の現在位置からユーザの入力操作により設定された目的地までの誘導経路の探索し、現在位置と目的地経路との関係を考慮して目的地までの経路を表示装置１７に表示させて走行案内を行う処理である。自動的に最適な経路を設定する手法として、ダイクストラ法によるコスト計算等の手法が知られている。なおナビゲーションシステム１５の処理は、ＣＰＵ１５ａが実行する。

上述した地図データベース１５ｂは、道路データ、各道路の車線情報のデータ、交差点や踏切等の位置データ、施設の分類及び位置情報、及び地図表示に必要な各種データを含む地図データ有している。

表示装置１７は、画像を表示する液晶ディスプレイなどの表示手段であって、ナビゲーションシステム１５や情報処理装置２１から入力される信号に従って画像を表示することにより自車両の搭乗者に情報を提示する。

自動操舵装置１９は、少なくとも、車両の操舵を実行する装置である。この自動操舵装置１９は、情報処理装置２１から車線に関する情報を取得するとともに、ナビゲーションシステム１５から走行予定の経路を取得して、操舵の制御を行う。なお、自動操舵のみでなく、走行速度制御や制動制御なども実行するように構成されていてもよい。表示装置１７及び自動操舵装置１９が、処理実行装置に相当する。

情報処理装置２１は、レーザーレーダ１３の検出信号と、撮像装置１１にて撮像された撮像画像と、に基づいて車線を検出すると共に、表示装置１７を制御して車線の情報を示す画像を表示させ、また、自動操舵装置１９に車線に関する情報を出力して自動操舵を実行させる。

情報処理装置２１は、ＣＰＵ２２と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ２３）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。情報処理装置２１の各種機能は、ＣＰＵ２２が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ２３が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、情報処理装置２１を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。

情報処理装置２１は、ＣＰＵ２２がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、図１に示すように、区画線取得部３０と、第１取得部３１と、位置検出部３２と、抽出部３３と、第２取得部３４と、出力部３５と、判定部３６と、選択部３７と、を備える。また第２取得部３４は、特定線取得部４１と、パラメータ取得部４２と、差分取得部４３と、加算部４４と、を備える。

情報処理装置２１を構成するこれらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。

［１−２．処理］
情報処理装置２１のＣＰＵ２２は、レーン情報出力処理、立体物情報取得処理、第２車線情報取得処理、を実行する。

情報処理装置２１のＣＰＵ２２が実行するレーン情報出力処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。このレーン情報出力処理は、情報処理装置２１の起動中、繰り返し実行される。

Ｓ１では、ＣＰＵ２２は、第１車線情報を取得する。第１車線情報とは、少なくとも区画線に基づいて算出される、車線に関する情報である。なお、ここでいう車線とは、区画線により区切られている車両の進路として定められた道筋であり、車両が走行可能な走行領域を意味する。車線は、走行中の車線のみを対象としてもよいし、進行方向の車線を含むものとしたり、反対車線を含むものとしたりしてもよい。第１車線情報は、少なくとも区画線に基づき算出されるものであれば、区画線以外の情報も参照して算出されていてもよい。なお以下の説明において、区画線とは、白線などの車線を規定する区画線を意味する。

第１車線情報は、車線に関する情報として、図３に示されるように、オフセット、ヨー角、区画線１０１の曲率、レーン幅、のパラメータを含む。
上記オフセットは、区画線１０１を基準とする車両の位置、より厳密には車両に搭載された撮像装置１１の位置を表すパラメータであって、本実施形態では、撮像装置１１から、車両の左右の区画線１０１の中央までの距離である。上記ヨー角は、水平方向に関する、車両を基準とした区画線１０１の角度である。例えば、進行方向である前方を基準としたときの区画線の傾斜角度をヨー角とすることができる。レーン幅は、車両の左右に存在する区画線１０１の間隔である。

なお、第１車線情報は上述したパラメータに限定されず、これら以外のパラメータが含まれていてもよいし、これらのパラメータの一部又は全部を含んでいなくともよい。
第１車線情報は、公知の技術により取得できる。例えば、まず、撮像装置１１により撮像された撮像画像から、区画線のエッジを抽出してハフ変換することで区画線を取得する。そして、取得した区画線から上述した各パラメータを取得して、カルマンフィルタをかけることで追跡を行う。なお、区画線の検出手法は上述した手法に限定されず、区画線を検出する公知の様々な手法と一部又は全部を置き換えてもよい。上述したエッジとは、撮像画像上の特徴点であり、例えば画像の輝度が鋭敏に変化している箇所である。

このＳ１の処理が、上述した区画線取得部３０及び第１取得部３１の処理である。
Ｓ２では、ＣＰＵ２２は、立体物情報取得処理を実行する。情報処理装置２１のＣＰＵ２２が実行する立体物情報取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ１１では、ＣＰＵ２２は、立体物の位置を検出する。ここでは、レーザーレーダ１３を用いて、車両の周囲の立体物の位置を検出する。図５に示されるように、車両前方に存在する立体物の２次元情報の検出結果１２２には、立体物の位置を示す複数の測距点１１１が、立体物の位置に応じて検出される。

ここでいう立体物とは、路面から高さを有する物体を指す。つまり、道路又はその周辺に設置された又は存在するもの、道路の段差、などが含まれるが、区画線などの高さをほとんど有さないものは含まれない。このＳ１１の処理が、上述した位置検出部３２の処理である。

Ｓ１２では、ＣＰＵ２２は、Ｓ１１にて検出された立体物の位置の中から、グリッドマップを用いて、移動しない立体物である非移動体の位置を抽出する。Ｓ１１にて検出された測距点１１１には、人・車・縁石・ガードレール等の様々な情報が混在している。図５の検出結果１２２の例では、先行車１１３、草１１５、樹木１１７、目的とする路側物１１９、などの測距点１１１が含まれる。

立体物のうち、車線の認識に用いる立体物を、以下では路側物とも記載する。路側物は、車線に沿って長さを有する、又は車線に沿って並ぶ立体物であって、例えば、ガードレール・斜面・壁面・縁石・ラバーポール・側溝などが挙げられる。

路側物１１９以外のノイズとなる立体物の測距点１１１を除去するため、公知技術であるグリッドマップの技術を用いて、少なくとも検出された測距点１１１を非移動体であるものに限定する。図５に示されるように、車両の前方を格子状に分解し、検出結果１２２の測距点１１１に基づくグリッド点１２１が示されるグリッドマップ１２３が生成され、グリッドの占有率から、測距点１１１が移動体によるものか非移動体によるものかが判別される。グリッドマップ１２３では、先行車１１３の測距点に対応するグリッド点１２１が除去される。

Ｓ１３では、ＣＰＵ２２は、Ｓ１２にて残された非移動体のグリッド点１２１の中から、区画線取得部３０により取得された区画線に沿って存在する複数のグリッド点１２１を抽出する。路側物は車線に対して平行であると想定されるものであることから、非移動体のグリッド点１２１の並びに基づき、区画線の形状にフィッティングするグリッド点１２１を抽出する。区画線に沿って存在するグリッド点１２１を抽出する際に、区画線そのものを基準としなくともよい。例えば並行する区画線の中央を通過する線を基準としてもよい。このＳ１３の結果、図５に示されるように、グリッドマップ１２４には、線状に並ぶグリッド点１２１が残される。

Ｓ１４では、ＣＰＵ２２は、Ｓ１３にて抽出されたグリッド点１２１を測距点に復元する。上述したＳ１３にて得られたグリッド点は、図６に示される、グリッドマップ１２４の部分的な拡大図１２５から明らかなように、グリッドマップを構成するグリッドのサイズが測距点１１１の分解能より大きい。そこで、路側物に対応するグリッド点１２１の中心位置１２１ａから最も距離が小さい測距点１１１を、路側物の測距点とする。このようにグリッドマップから測距点へ情報に復元をすることで、図６に示される検出結果１２６のように、検出された路側物の位置をグリッドよりも詳細な測距点１１１にて表すことができる。

ここで取得される測距点１１１の位置が、特定位置に相当する。またＳ１３及びＳ１４の処理が、上述した抽出部３３の処理である。
Ｓ１５では、ＣＰＵ２２は、Ｓ１３及びＳ１４の処理にて抽出された測距点１１１に基づいて、図７に示されるように、測距点１１１を通過する仮想的な線である特定線１３１を取得する。また、その特定線１３１に基づいて、オフセット、ヨー角、特定線１３１の曲率、レーン幅、を取得する。これらのパラメータは、上述した第１車線情報に含まれるパラメータそれぞれに対応するパラメータであって、第１車線情報では区画線に基づき取得されていたパラメータを、区画線に変えて上述した特定線１３１を用いることにより取得される。なお、このパラメータも第１車線情報のパラメータと同様に、カルマンフィルタをかけることで追跡が行われる。ここで取得されたパラメータを、以降、特定パラメータとも記載する。このＳ１５の処理が、上述した特定線取得部４１及びパラメータ取得部４２の処理である。

このＳ１５の後、レーン情報出力処理のＳ３に戻る。
説明を図２に戻る。Ｓ３では、ＣＰＵ２２は、相対距離を算出する。ここでいう相対距離とは、Ｓ１にて取得した区画線１０１と、Ｓ１５にて取得した特定線１３１と、の距離であって、車両を基準として左右方向の距離である。ここでは、車両の左側の区画線１０１と車両の左側の特定線１３１との相対距離と、車両の右側の区画線１０１と車両の右側の特定線１３１との相対距離と、の両方が取得される。

またこのＳ３では、ＣＰＵ２２は、第１車線情報に含まれるパラメータと、Ｓ１５にて取得した特定パラメータと、の差分を取得する。この処理が、上述した差分取得部４３の処理である。

Ｓ４では、ＣＰＵ２２は、Ｓ１にて取得した第１車線情報が異常であるか否かを判断する。具体的には、（ｉ）区画線認識の信頼度が低い場合、（ｉｉ）過去の所定期間における第１車線情報を基準として比較して、新たに取得した第１車線情報に含まれるパラメータのいずれか１つ以上が急激に変化した場合、（ｉｉｉ）過去の所定期間における相対距離と比較して、Ｓ３にて取得した相対距離が急激に変化した場合、などが挙げられる。

上記（ｉ）は、例えば、過去のデータから区画線が存在すると想定される位置に沿って検出されるエッジの数が所定の閾値以下である場合や、ハフ変換の投票数が所定の閾値以下である場合、などが挙げられる。なお、上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）以外の条件を満たしたときに異常であると判定する構成であってもよい。

このＳ４において、Ｓ１にて取得した第１車線情報が異常であると判断されれば、処理がＳ７に移行する。一方、Ｓ１にて取得した第１車線情報が異常であると判断されなければ、処理がＳ５に移行する。

このＳ４の処理が、上述した判定部３６の処理である。
Ｓ５では、ＣＰＵ２２は、Ｓ３にて算出した相対距離及び差分をメモリ２３に保存する。メモリ２３には、相対距離及び差分が履歴として残されるため、メモリ２３を参照することで過去の所定期間分の相対距離及び差分をチェックすることができる。

Ｓ６では、ＣＰＵ２２は、Ｓ１にて取得した第１車線情報を表示装置１７及び自動操舵装置１９に出力する。表示装置１７は、図８に示されるように、表示画面１４１に、検出した区画線１４３を車両の外部の映像に重畳して表示する。また、自動操舵装置１９は、取得した第１車線情報に基づいて、自動操舵を実行する。このＳ６処理が、上述した出力部３５の処理である。

Ｓ７では、ＣＰＵ２２は、第２車線情報取得処理を実行する。情報処理装置２１のＣＰＵ２２が実行する第２車線情報取得処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。この処理は、図２のＳ７にて実行される。

Ｓ２１では、ＣＰＵ２２は、左側の相対距離の変動量をチェックする。ここでは、過去の所定期間、言い換えると、過去の所定回数の履歴分について、左側の相対距離の変化を取得する。

Ｓ２２では、ＣＰＵ２２は、上述した相対距離が急激に変化したか否か、即ちＳ３にて取得した相対距離が、過去の所定期間の平均値と比較して所定の閾値以上変化したか否かを判定する。相対距離が急激に変化したと判定されれば、処理がＳ２６に移行する。一方、相対位置が急激に変化したと判定されなければ、処理がＳ２３に移行する。

Ｓ２３では、ＣＰＵ２２は、左側の相対距離について、過去の所定期間分の相対距離の平均値と、その期間において取得された相対距離の瞬時値それぞれと、の差である誤差をチェックする。

Ｓ２４では、ＣＰＵ２２は、上述した誤差が所定値以上である状態が連続して発生しているか否かを判定する。所定値以上の誤差が連続して発生していると判定されれば、処理がＳ２６に移行する。一方、所定値以上の誤差が連続して発生していると判定されていなければ、処理がＳ２５に移行する。なお、このＳ２４の判断基準は、連続して発生しているか否かに限定されず、様々な基準とすることができる。例えば、所定期間内に所定値以上の誤差が発生した割合や、過去の所定期間における相対距離の分散が所定値以上に大きいか否か、などに基づいて判断することができる。

Ｓ２５では、ＣＰＵ２２は、上述した所定期間における左側の相対距離の情報を、比較対象として設定する。
Ｓ２６では、ＣＰＵ２２は、右側の相対距離の変動量をチェックする。ここでは、過去の所定期間の、右側の相対距離の変化をチェックする。

Ｓ２７では、ＣＰＵ２２は、上述した相対距離が急激に変化したか否かを判定する。相対距離が急激に変化したと判定されれば、処理がＳ３１に移行する。一方、相対距離が急激に変化したと判定されなければ、処理がＳ２８に移行する。

Ｓ２８では、ＣＰＵ２２は、右側の相対距離について、Ｓ２３と同様に、過去の所定期間分の相対距離の平均値と、その期間において取得された相対距離の瞬時値それぞれと、の差である誤差をチェックする。

Ｓ２９では、ＣＰＵ２２は、上述した誤差が所定値以上である状態が連続して発生しているか否かを判定する。所定値以上の誤差が連続して発生していると判定されれば、処理がＳ３１に移行する。一方、所定値以上の誤差が連続して発生していると判定されていなければ、処理がＳ３０に移行する。

Ｓ３０では、ＣＰＵ２２は、上述した所定フレーム分の右側の相対距離の情報を、比較対象として設定する。
Ｓ３１では、ＣＰＵ２２は、Ｓ２５及びＳ３０にて比較対象として設定された左右の所定期間分の相対距離につき、変動量が少ない方を選択する。なお、Ｓ２５及びＳ３０のいずれか一方が比較対象として設定されていなければ、設定された側が選択される。いずれも比較対象として設定されていなければ、いずれも選択されない。このＳ３１の処理が、上述した選択部３７の処理である。

Ｓ３２では、ＣＰＵ２２は、出力される第２車線情報の内容を決定する。ここでは、まず、Ｓ５にて保存した、過去の所定期間の差分を取得し、Ｓ３１にて相対距離が小さいと選択された側の特定パラメータに対して、上述した差分を加算する。この差分が加算されたパラメータを、以降、加算パラメータとも記載する。

加算パラメータは、新たに取得された特定パラメータに、過去に取得された特定パラメータと第１車線情報のパラメータとの間の差分が加算されたパラメータであって、第１車線情報のパラメータとして推定されるパラメータである。この加算パラメータが、第２車線情報となる。このＳ３２の処理が、上述した第２取得部３４の処理である。

このＳ３２の後、処理がレーン情報出力処理のＳ８に戻る。
説明を図２に戻る。Ｓ８では、ＣＰＵ２２は、Ｓ３２にて取得した第２車線情報を、Ｓ６と同様に出力する。その後、本処理を終了する。このＳ８の処理が、上述した出力部３５の処理である。表示装置１７及び自動操舵装置１９は、第２車線情報を取得したときには、第１車線情報を受信したときと同様に処理を行う。

［１−３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１ａ）本実施形態の車載システム１では、情報処理装置２１が、区画線に基づいて算出される第１車線情報と、立体物に基づいて算出される第２車線情報と、を取得する。第２車線情報は、区画線に沿って配置される立体物である路側物に基づいて算出されるため、車線との関連性の低い立体物の影響を低減でき、第２車線情報の正確さ、即ち車線を示すパラメータの精度を向上させることができる。

（１ｂ）第２車線情報は、路側物に基づいて生成された特定線のパラメータと、第１車線情報に含まれるパラメータと、の差分であって、その時点より過去に取得されたものを、新たに取得した特定線に加算することで算出される。よって、第２車線情報に含まれるパラメータは、第１車線情報に含まれるパラメータと同じ対象を示すパラメータとなっている。そのため、表示装置１７に出力される画像を生成する場合や、自動操舵装置１９が自動操舵を実行する場合に、第１車線情報が出力された場合と同様の処理を行うことができる。

（１ｃ）情報処理装置２１は、車両の左右それぞれについて区画線と特定線との間の相対距離を算出し、その相対距離の変化が小さい方の特定線を利用して第２車線情報を取得する。道路上の路側物は、車両が進行すると配置されなくなったり、区画線からの距離が変化するように位置が変化したりすることがあるが、情報処理装置２１は、そのような影響が小さい側の特定線を用いて制御を行うため、いずれか一方の路側物の変化に伴う影響を抑制することができる。

（１ｄ）情報処理装置２１は、第１車線情報が異常であると判定された場合に、第２車線情報を外部に出力する。よって、路面の状況に応じて適切な情報を表示装置１７や自動操舵装置１９に出力することができる。

［２．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（２ａ）上記実施形態では、第２車線情報に含まれるパラメータが、第１車線情報に含まれるパラメータと同じ対象を示すパラメータである構成を例示したが、異なるパラメータであってもよい。その場合、第１車線情報のパラメータと、特定線から算出されたパラメータと、の差分を取る必要も無くなる。同じ対象を示すパラメータでなくとも、パラメータの取得元の要素が異なる複数のパラメータを持つことで、一方の精度が低い場合に他方を利用することができる。

（２ｂ）上記実施形態では、所定期間分の相対距離に基づいて、車両の左右のいずれに位置する特定線に基づく特定パラメータを利用するかが選択される構成を例示した。しかしながら、相対距離以外の情報に基づいて利用する特定パラメータを決定してもよい。例えば、区画線から近い方の特定線に基づく特定パラメータ、車両から近い方の特定線に基づく特定パラメータ、などを利用する構成としてもよい。また、利用する特定パラメータを限定せず、左右の両方を用いる構成としてもよい。

（２ｃ）上記実施形態では、Ｓ１２において、グリッドマップを用いて非移動体を抽出する構成を例示したが、このＳ１２処理を行わない構成であってもよい。その場合、Ｓ１３の処理を、測距点１１１に基づいて実行する構成とすることができる。

（２ｄ）Ｓ６及びＳ８において第１車線情報又は第２車線情報が出力される装置は、表示装置１７及び自動操舵装置１９に限定されず、様々な装置に出力することができる。
（２ｅ）上記実施形態では、第１車線情報及び第２車線情報のいずれか一方が出力される構成を例示したが、両方が出力される構成であってもよい。

（２ｆ）上記実施形態では、相対距離として、車両の左側の区画線１０１と車両の左側の特定線１３１との相対距離と、車両の右側の区画線１０１と車両の右側の特定線１３１との相対距離と、が取得される構成を例示したが、基準となる区画線は、左右のいずれか一方でもよい。例えば、左側の区画線１０１と左側の特定線１３１との相対距離と、左側の区画線１０１と右側の特定線１３１との相対距離と、を取得する構成とすることができる。

（２ｇ）表示装置１７及び自動操舵装置１９は、第１車線情報が入力された場合と、第２車線情報が入力された場合と、で異なる処理を実行するように構成されていてもよい。例えば、図８に示す表示画面１４１において、区画線１４３は、第２車線情報が入力されたときにのみ表示される構成であってもよいし、反対に、第１車線情報が入力されたときにのみ表示される構成であってもよい。

（２ｈ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（２ｉ）上述した情報処理装置２１の他、当該情報処理装置２１を構成要素とするシステム、当該情報処理装置２１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、情報出力方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１…車載システム、１１…撮像装置、２１…情報処理装置、３０…区画線取得部、３１…第１取得部、３２…位置検出部、３３…抽出部、３４…第２取得部

Claims (6)

1. 車両に搭載して用いられる情報処理装置（２１）であって、
   前記車両の周囲を撮像する撮像装置（１１）により撮像された撮像画像に基づいて区画線を取得するように構成された区画線取得部（３０）と、
   少なくとも前記区画線取得部により取得された前記区画線に基づいて、車線に関する情報である第１車線情報を取得するように構成された第１取得部（３１）と、
   前記車両の周囲に存在する１つ以上の立体物の位置を検出するように構成された位置検出部（３２）と、
   前記位置検出部により検出された前記１つ以上の立体物の位置のうち、前記区画線取得部により取得された前記区画線に沿って並んで存在する位置である複数の特定位置を抽出するように構成された抽出部（３３）と、
   少なくとも前記抽出部により抽出された前記複数の特定位置に基づいて、前記車線に関する情報である第２車線情報を取得するように構成された第２取得部（３４）と、を備える、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記第１車線情報は、前記区画線に基づいて取得される１つ以上のパラメータを含むものであり、
   前記第２取得部は、
   前記抽出部により抽出された前記複数の特定位置に基づいて、前記複数の特定位置を通過する仮想的な線である特定線を取得するように構成された特定線取得部（４１）と、
   前記第１車線情報に含まれる前記１つ以上のパラメータそれぞれに対応するパラメータであって、前記区画線に変えて前記特定線に基づいて取得されるパラメータである１つ以上の特定パラメータを取得するように構成されたパラメータ取得部（４２）と、
   前記第１車線情報に含まれる前記１つ以上のパラメータと、該１つ以上のパラメータと対応する前記特定パラメータと、の差分を取得するように構成された差分取得部（４３）と、
   前記特定線に基づいて取得される前記１つ以上の特定パラメータに対して前記差分を加算したパラメータである１つ以上の加算パラメータを取得するように構成された加算部（４４）と、を備え、
   前記第２車線情報は、前記加算パラメータを含む、情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   さらに、前記区画線取得部により取得された前記区画線と、前記車両の左側に存在する前記特定線と、の間の距離の変動量、及び、前記区画線取得部により取得された前記区画線と、前記車両の右側に存在する前記特定線と、の間の距離の変動量、を比較して、前記変動量が小さい方を選択するように構成された選択部（３７）を備え、
   前記第２取得部は、前記選択部により選択された前記変動量が小さい側の前記特定線を用いて、前記加算パラメータを取得する、情報処理装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記第１車線情報は、前記区画線を基準とする前記車両の位置、前記区画線の曲率、前記車両を基準とした前記区画線のヨー角、前記車両の左右に存在する前記区画線の間隔、のうちのいずれか１つ以上のパラメータを含むものである、情報処理装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   さらに、前記第１車線情報及び前記第２車線情報の少なくともいずれか一方に基づき所定の処理を実行するように構成された処理実行装置に対して、前記第１車線情報及び前記第２車線情報の少なくともいずれか一方を出力するように構成された出力部（３５）と、
   前記第１取得部により取得される前記第１車線情報が、異常であるか否かを判定するように構成された判定部（３６）と、を備え、
   前記出力部は、前記判定部により前記第１車線情報が異常であると判定されている場合には、少なくとも前記第２車線情報を前記処理実行装置に出力する、情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置であって、
   前記判定部は、前記区画線の認識の信頼度、前記第１車線情報の変動量、及び、前記区画線取得部により取得された前記区画線と前記特定位置との間の距離の変動量、のうちの少なくともいずれか１つに基づいて、前記第１車線情報が異常であるか否かを判定するように構成されている、情報処理装置。