JP5433289B2 - 自動走行車両及び道路形状認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、自動走行車両及び道路形状認識装置に関するものである。

従来、ＣＣＤカメラなどの撮像装置によって車両前方を撮影し、取得した画像を処理することで道路の白線を検出し、この白線を用いて自動操舵を実現させる自動走行車両が知られている（例えば、特許文献１参照）。
また、例えば、目標地点までの詳細な経路情報を予め車両に与えておき、走行時においては、自己位置を検出し、検出した自己位置と経路情報とを照会しながら目的地点までの自走を行う自動走行車両が知られている。

特開２００１−２６０９２１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されているような従来の自動走行車両では、白線等の基準線が不可欠なものとなるため、白線等が存在しない道路、例えば、白線が描かれていない狭い道路やオフロード等を走行することができないという問題があった。
また、予め与えられた詳細な走行経路に従って走行する自動走行車両においては、詳細な走行経路を準備する時間を要し、また、この詳細な走行経路なしでは走行が不可能となるという問題があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、走行経路に関する事前の情報を極力必要とせずに、自動走行を行うことのできる自動走行車両及び道路形状認識装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、道路形状を認識する道路形状認識手段と、前記道路形状認識手段によって認識された道路形状を用いて走行経路を作成する走行経路作成手段と、走行経路作成手段によって作成された走行経路に従って自動走行を実現させる車両走行制御手段とを備え、前記道路形状認識手段は、平面座標と高さ情報とを対応付けた複数の座標情報を取得する座標情報取得手段と、複数の前記座標情報の中から高低差が所定値以上である複数の注目座標を抽出する座標抽出手段と、抽出された複数の前記注目座標を統計的に処理することにより道路形状を特定する形状特定手段とを具備する自動走行車両を提供する。

例えば、道路の両側には路肩が設けられていることがよくあり、また、舗装されていない山道などのオフロードなどでも車両が走行する道とその両脇とは高さが異なっていたりすることが多い。従って、本発明は、上述のような道路の両端における高低差に着目し、この高低差に基づいて道路の形状を認識するという技術思想に基づいている。
すなわち、本発明では、道路形状認識手段の座標情報取得手段により車体周辺の高さ情報と平面情報とが関連付けられた座標情報が取得され、この座標情報の中から高低差が所定値以上である複数の注目座標が座標抽出手段により抽出され、この抽出された注目座標が統計的に処理されることで道路形状が特定される。これにより、事前に走行経路等に関する情報が与えられていなくても道路を認識することができ、認識した道路形状に従って自動走行を実現させることが可能となる。
上記高低差が所定値以上の座標情報とは、例えば、高さが既定の閾値であり、かつ、その座標前後で高さの変化率がゼロではない、つまり、高さが変化している座標である。

上記自動走行車両において、前記形状特定手段は、左右の路肩に対してそれぞれ道路形状を円弧としてモデル化するか、または左右の路肩全体に対して道路形状を半径の距離が異なる２重の同心円の円弧としてモデル化し、複数の前記注目座標を用いて道路形状のモデルをフィッティングすることにより、道路形状を特定することとしてもよい。

このように、道路形状を距離が異なる同心円の円弧としてモデル化することにより、容易に道路形状を認識することができる。

上記自動走行車両において、前記座標抽出手段は、複数の前記座標情報を車両から距離が所定の範囲内に位置する座標情報毎にグループ化し、車両の走行方向に伸びる基準線を想定した場合に、該グループ毎に、該基準線に最も近く、かつ、高低差が所定値以上である座標情報を、前記注目座標として該基準線の両側からそれぞれ一つずつ抽出することとしてもよい。

このように注目座標を抽出することで、道路の路肩の可能性が高い座標情報のみを使用して道路形状の特定を行うことが可能となる。また、使用する座標情報を厳選することにより、処理負担を少なくすることが可能となる。

上記自動走行車両は、道路の分岐点又は交差点において、自身が進むべき進入道路を決定するために必要となる情報が格納されている記憶手段と、走行方向にある道路が***か否かを判定する道路形状判定手段と、前記道路形状判定手段によって、道路が***以外であると判定された場合に、前記記憶手段に格納されている情報に基づいていずれかの道路を選択し、選択した道路を前記走行経路作成手段に出力する道路選択手段とを更に備えていても良い。

このような構成によれば、道路形状判定手段によって、***か否かが判定され、***ではないと判断された場合には、どの道に進むべきかが道路選択手段によって選択され、この選択された道路に基づいて、走行経路作成手段により走行経路が作成される。
これにより、交差点等が走行方向に存在していた場合でも、適切な経路を選択することができ、目的地点まで自動走行を続けることが可能となる。
また、記憶手段に、通過することとなる交差点等の情報と選択すべき道路の情報とが格納されていれば、目的地点までの走行を実現することができる。これにより、詳細な経路情報を必要とせず、また、自己位置を推定する等の自己位置推定手段も不要にすることができる。

上記自動走行車両において、前記道路形状判定手段は、前記グループ毎に抽出された２つの注目座標間の距離をそれぞれ算出することにより道路幅を算出し、走行方向における該道路幅の変化に基づいて***か否かを判定することとしてもよい。

このように道路幅に基づいて***か否かを判定するので、簡易な方法により且つ少ない情報に基づいて判定を行うことが可能となる。

上記自動走行車両は、進入可能な道路として複数の選択肢がある交差点等の道路の位置情報と該交差点等における走行経路とが関連付けられて格納されている記憶手段と、現在位置を推定する自己位置推定手段とを備えていてもよく、また、前記走行経路作成手段は、前記自己位置推定手段によって推定された現在位置と前記記憶手段に格納されている交差点等の位置情報との距離が所定の値より小さい場合に、その交差点等に関連付けられている走行経路に基づいて前記走行経路を作成することとしてもよい。

このような構成によれば、交差点等が走行方向に存在していた場合でも、適切な経路を容易に選択することができ、目的地点まで自動走行を続けることが可能となる。

本発明は、移動体に搭載され、道路形状を認識する道路形状認識装置であって、平面座標と高さ情報とを対応付けた複数の座標情報を取得する座標情報取得手段と、複数の前記座標情報の中から高低差が所定値以上である複数の注目座標を抽出する座標抽出手段と、抽出された複数の前記注目座標を統計的に処理することにより道路形状を特定する形状特定手段とを具備する道路形状認識装置を提供する。

本発明によれば、走行経路等の走行経路に関する事前の情報を極力必要とせずに、自動走行を行うことができるという効果を奏する。

本発明の第１の実施形態に係る自動走行車両の概略構成を示したブロック図である。 図１に示した道路形状認識部の概略構成を示したブロック図である。 図２に示した座標情報取得部について説明するための図である。 図２に示した座標情報取得部の測定領域について説明するための図である。 図２に示した座標情報取得部によって取得されるデータについて説明するための図である。 図２に示した注目座標抽出部によって行われる処理内容について説明するための図である。 図２に示した形状特定部によって行われる処理内容について説明するための図である。 車体周辺に障害物が存在する場合における座標情報取得部によって取得される座標情報について説明した図である。 本発明の第２の実施形態に係る自動走行車両の概略構成を示したブロック図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 道路形状判定部による道路判定について説明するための図である。 本発明の第２の実施形態に係る自動走行車両の変形例の概略構成を示したブロック図である。

以下、本発明に係る自動走行車両及び該自動走行車両に搭載される道路形状認識装置の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。

〔第１の実施形態〕
図１は、自動走行車両の概略構成を示したブロック図である。図１に示すように、自動走行車両１は、道路形状を認識する道路形状認識部（道路形状認識手段、道路形状認識装置）１１と、道路形状認識部１１によって認識された道路形状を用いて走行経路を作成する走行経路作成部１２（走行経路作成手段）と、走行経路作成部１２によって作成された走行経路に従って自動走行を実現させる車両走行制御部（車両走行制御手段）１３とを備えている。

道路形状認識装置２は、図２に示すように、平面座標と高さ情報とを対応付けた複数の座標情報を取得する座標情報取得部（座標情報取得手段）２１と、複数の座標情報の中から高低差が所定値以上である複数の注目座標を抽出する注目座標抽出部（座標抽出手段）２２と、抽出された複数の注目座標を統計的に処理することにより道路形状を特定する形状特定部（形状特定手段）２３とを備えている。

座標情報取得部２１として、例えば、レーザレーダ２１ａを採用することができる。レーザレーダ２１ａは、図３に示すように、自動走行車両１の車体上部に設けられており、射出角度がそれぞれ異なるｎ本（ｎは２以上の整数）のレーザビームＬ１〜Ｌｎを射出する。本実施形態では、６４本のレーザビームが射出され、また、最も下方に向けて射出されるレーザビームＬ１の光軸と最も上方に向けて射出されるレーザビームＬｎの光軸とのなす角は約２５度に設定されている。レーザレーダ２１ａが、回転軸Ｐ周りに３６０度回転することにより、図４に示すように、円環状の測定領域が得られる。円環状の各測定領域の半径は異なっており、回転軸Ｐを中心とする同心円状に広がっている。

各レーザビームＬ１、Ｌ２・・・Ｌｎの走行方向に物体があればレーザビームはそこで反射されて戻ってくるので、各レーザビームを射出してから戻ってくるまでの時間を計測することにより、物体までの距離を認識することができる。
これにより、例えば、レーザビーム２１ａの設置位置又は自動走行車両１の任意の基準点を基準とした相対的な平面座標と高さ情報とが関連付けられた複数の座標情報を取得することが可能となる。
上記複数のレーザビームＬ１〜Ｌｎは、同時に射出されてもよいし、１本のレーザビームを走査させてもよい。また、複数本のレーザビームを時系列に分割して射出することとしてもよい。

なお、本実施形態において、図３に示すように、レーザビームＬｎは水平方向よりも多少上部に向けて射出される。つまり、レーザビームＬｎは、路肩等の路面の高さに近い物体を検出するのではなく、むしろ背の高い物体、障害物を検出するために用いられる。本実施形態では、路肩を検出するために使用されるレーザビームは例えば、レーザビームＬ１〜Ｌｍ（ｍはｎよりも小さい整数）までであり、レーザビームＬｍによって検出される半径距離は、例えば、５０ｍ程度に設定されている。従って、以降の道路形状認識においては、レーザビームＬ１〜Ｌｍによって取得された座標情報を対象として処理が進められる。

注目座標抽出部２２は、座標情報取得部２１であるレーザレーダ２１ａによって得られた平面座標と高さ情報とが関連付けられた複数の座標情報を車体（例えば、レーザレーダ２１ａの設置位置）から等距離に位置する座標情報毎にグループ化する。
本実施形態では、レーザレーダ２１ａから射出された各レーザビームＬ１〜Ｌｍによって得られた座標情報をそれぞれ一つのグループとして取り扱う。これにより、ｍ個のグループができることとなる。

ここで、説明を理解し易いように、注目座標抽出部２２によって行われる処理を概念的に説明する。まず、各レーザビームＬ１〜Ｌｍにより得られた座標情報から作成されるグラフの一例を図５に示す。図５の右下段に示されるグラフはレーザビームＬ１により得られた座標情報であり、右上段に示されるグラフはレーザビームＬｍにより得られた座標情報である。これらグラフにおいて、縦軸は高さ、横軸はレーザレーダの平面方向における回転角度を示している。回転角度は、車両の走行方向を基準線０°とし、そこから右回りに回転角度が増加する。

次に、注目座標抽出部２２は、グループ毎、換言すると、各レーザビームによって得られた座標情報毎に、基準線に最も近く、かつ、高低差が所定値以上である座標情報を、注目座標として抽出する。
本実施形態において、上記注目座標は、基準線の両側からそれぞれ一つずつ抽出する。換言すると、図６に示すように、回転角０°から回転角１８０°未満までの領域（以下、この領域を「領域Ａ」という。）において一つの注目座標が、回転角１８０°以上から３６０°未満の領域（以下、この領域を「領域Ｂ」という。）において一つの注目座標が抽出される。

具体的には、注目座標抽出部２２は、高さが既定の閾値Ｈｔｈであり、かつ、その回転角前後（座標前後）で高さの変化率がゼロではない、つまり、高さが変化している平面座標をグループ毎に抽出し、更に、グループ毎に、抽出した平面座標のうち、最も基準線に近い平面座標を領域Ａ及び領域Ｂからそれぞれ抽出する。

この結果、例えば、図６に示すように、レーザビームＬ１によって取得された座標情報のグラフからは点ａ１と点ｂ１とに係る座標情報（ｘｉ１，ｙｉ１）、（ｘｊ１，ｙｊ１）が注目座標として抽出され、レーザビームＬｍによって取得された座標情報のグラフからは点ａｍと点ｂｍとに係る座標情報（ｘｉｍ，ｙｉｍ）、（ｘｊｍ，ｙｊｍ）が注目座標として抽出される。また、レーザビームＬ３〜Ｌｍ−１についても同様に注目座標の抽出が行われる。

このように抽出された注目座標（ｘｉ１，ｙｉ１）、（ｘｊ１，ｙｊ１）、・・・（ｘｉｍ，ｙｉｍ）、（ｘｊｍ，ｙｊｍ）は、形状特定部２３に出力される。
形状特定部２３は、道路形状を半径の距離が異なる同心円の円弧としてモデル化し、注目座標抽出部２２によって抽出された複数の注目座標を用いて道路形状のモデルをフィッティングすることにより、道路形状を特定する。

本実施形態では、モデルのフィッティングに最小二乗法を使用する場合について説明するが、フィッティングの方法については特に限定されず、例えば、最小メジアン法、ＲＡＮＳＡＣ、Ｍ推定法等のロバスト推定手法を用いることで、センサ計測値の誤差に対してロバストなフィッティングが可能である。

以下、具体的に道路形状モデルのフィッティングについて説明する。
まず、図７に示すように、道路形状モデルにおいて、道路幅をＷ、同心円弧の中心を（ａ，ｂ）、同心円弧の中心（ａ，ｂ）から内側の円弧までの半径をｒ１、外側の円弧までの半径をｒ２＝ｒ１＋Ｗとし、注目座標抽出部２２によって抽出された全ての注目座標を考慮した場合に最も誤差の少なくなるｒ１，ｒ２，ａ，ｂを特定することで道路形状モデルのフィッティングを行う。
具体的には、以下の（１）式において、ｅｒｒｏｒの値が最小となるｒ１，ｒ２，ａ，ｂを、最小二乗法を用いて求める。

なお、上記（１）式において、（ｘｉ，ｙｉ）は上述した領域Ａにある注目座標（ｘｉ（１〜ｍ），ｙｉ（１〜ｍ））、（ｘｊ，ｙｊ）は上述した領域Ｂにある注目座標（ｘｊ（１〜ｍ），ｙｊ（１〜ｍ））を示している。そして、誤差が所定値以内となった場合に、フィッティングを終了し、そのときに得られたモデル形状を道路形状としてみなす。

このようにして得られた道路啓上の情報は、図１に示した走行経路作成部１２に与えられる。
走行経路作成部１２は、道路形状認識部１１によって認識された道路上のどの位置に走行経路を設定するかという情報を予め有しており、この情報に基づいて道路上に走行経路を設定する。例えば、道路形状認識部１１によって認識された道路の中心を通るような走行経路であれば、走行経路は以下のように設定される（θは媒介変数で０°から３６０°）。
ｘ＝ａ＋（ｒ１＋Ｗ／２）ｃｏｓθ
ｙ＝ｂ＋（ｒ１＋Ｗ／２）ｓｉｎθ
なお、走行経路を道路上のどの位置に設定するかについては任意に決定可能である。例えば、道路の左端から常に一定の距離はなれた場所に走行経路を作成することも可能である。

走行経路作成部１２によって走行経路が作成されると、作成された走行経路の情報は、車両走行制御部１３に与えられる。これにより、車両走行制御部１３によってオートステアリング等が制御されることにより、走行経路に沿った自動走行が実現される。なお、自動走行については、公知の技術であるので、説明を省略する。

次に、上述した自動走行車両１の作用について説明する。
まず、座標情報取得部２１によってレーザビームＬ１〜Ｌｎが射出されることにより、車両周辺の高さ情報と平面座標とが対応付けられた座標情報が取得され、これらの座標情報が注目座標抽出部２２に与えられる。

注目座標抽出部２２において、各レーザビームＬ１〜Ｌｍによって得られた座標情報の中から、車両の走行方向を基準としたときの右側の領域（領域Ａ）と左側の領域（領域Ｂ）とから高低差が所定値以上であり、かつ、基準線に最も近い座標情報がそれぞれ一つずつ抽出される。これにより、走行方向が道の上にあると想定したときに、その道の両脇の路肩の座標情報が注目座標として抽出される。この注目座標は、各レーザビームＬ１〜Ｌｍによって得られた座標情報の中からそれぞれ２つずつ抽出されるので、論理的には、これら注目座標をうまくつなぎ合わせることにより、道路形状を認定することが可能となる。注目座標抽出部２２によって抽出された注目座標は、道路形状特定部２３に与えられる。

道路形状特定部２３では、注目座標抽出部２２によって得られた抽出座標を用いて道路形状モデルがフィッティングされることにより、道路形状が特定される。
道路形状特定部２３によって特定された道路形状は、走行経路作成部１２に与えられる。走行経路作成部１２では、予め設定されている走行経路の決定に関する情報に基づいて、道路形状認識部１１によって認識された道路上に走行経路が作成される。

走行経路作成部１２によって作成された走行経路は、車両走行制御部１３に与えられる。これにより、車両走行制御部１３によって車両のオートステアリング等が制御されることにより、走行経路に沿った自動走行が実現される。

以上、説明してきたように、本実施形態に係る自動走行車両によれば、道路形状認識部１１において、周辺の３次元情報が得られ、得られた３次元情報から高低差に基づいて道路の路肩と推定できる平面座標が車体の進行方向に向けて所定の間隔で抽出され、抽出された平面座標に基づいて道路形状モデルをフィッティングすることにより、道路認識が行われる。このように、車両の周辺の３次元情報から道路形状認識部１１が道路形状を認識するので、事前に走行経路等に関する情報が与えられていなくても道路を認識して自動走行を実現させることができる。

なお、本実施形態では図５、図６を参照して、路肩が路面に対して突出している場合を想定して説明したが、これに限られず、路面が周りに対して高く盛り上がっており、道路とそれ以外の領域との境にある溝を検出して道路形状を認識することとしてもよい。

なお、本実施形態では、注目座標抽出部２２がグループ毎、換言すると、各レーザビームＬ１〜Ｌｍによって取得された複数の座標情報の中からそれぞれ２つずつ注目座標を抽出することとしたが、この例に限られない。
例えば、注目座標抽出部２２は、座標情報取得部２１によって取得された全ての座標情報の中から高低差が所定値以上である座標情報を注目座標として全て抽出し、これら全ての注目座標を用いて、道路形状特定部２３が道路形状モデルのフィッティングを行うこととしてもよい。この場合、道路の路肩と考えられる注目座標以外の座標情報が含まれることとなるため、フィッティングに使用する情報が増加するが、道路形状の特定に影響の少ない注目座標を排除するような公知のフィルタリング処理等を用いることで、比較的容易に、かつ、高い精度で道路形状を特定することが可能となる。

また、本実施形態では、高さと平面座標とが関連付けられた座標情報を取得するので、この座標情報から障害物、例えば、自動走行車両１が乗り越えることの不可能な高さ以上の物体を検出することができる。例えば、図８に示すように、障害物Ｑが存在していた場合には、その障害物Ｑに照射された全てのレーザビームは略同じ位置において反射されて戻ってくることとなる。このため、障害物Ｑがある場合には、その位置に複数のレーザビームの反射点が密集することとなる。

このようにして、障害物Ｑが検出された場合には、この座標情報については上記道路形状の認定に使用する注目座標から排除することで、道路上に存在する障害物Ｑの影響による道路形状の誤認定を避けることができる。また、このように、道路上に障害物Ｑが存在した場合には、障害物Ｑの座標情報を走行経路作成部１２に与えることとし、走行経路作成部１２が障害物Ｑを避けるように走行経路を作成することとしてもよい。

〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態について、図を用いて説明する。
上述した第１の実施形態では、道路形状が***であることを想定して道路形状のフィッティングを行っていたので、分岐や交差点がある場合には対応することができない。本実施形態では、走行方向の先に道路の分岐や交差点が存在し、複数ある道路の中からいずれかを選択する必要性が生じる場合でも対応することのできる自動走行車両および道路形状認識装置を提案する。

以下、本実施形態に係る自動走行車両および道路形状認識装置について、上述した第１の実施形態と異なる点について主に説明する。

図９に示すように、本実施形態に係る自動走行車両１´は、記憶部１５と、道路形状判定部１６と、道路選択部１７とを更に備えている。

記憶部１５には、車両が進むべき道路を決定するための情報が格納されている。例えば、記憶部１５には、最初の交差点では右に曲がる、次のＴ字路では直進するといったように、走行開始地点から目的地点に到達するまでに自動走行車両１が通過することとなる各交差点等（以下、***以外の道路、換言すると、例えば、複数の道路が交差している交差点、分岐点、Ｔ字路等をまとめて「交差点等」という。）における進行経路が格納されている。

道路形状判定部１６は、道路が***なのかそれとも交差点等なのかを判定する。具体的には、道路形状判定部１６は、道路形状認識部１１が備える座標情報取得部２１によって取得され、注目座標抽出部２２によってグループ毎にそれぞれ２つずつ抽出された注目座標間の距離をそれぞれ算出することで、道路幅Ｄ（図１０参照）を算出する。これにより、図１０に示すように、走行方向に向けて自動走行車両１から所定の距離（本実施形態では約５０ｍ）までの道路幅Ｄが推定される。このとき、例えば、図１０に示すように、道路が一直線の場合には、算出した各道路幅Ｄが略同じ値となり、また、***であるが、道路の一部が広がっていたり狭まっていたりする場合には、図１１又は図１２に示すように一部の道路幅Ｄに多少変化が生ずる。

これに対し、交差点等の場合、図１３〜１６に示すように、道路幅Ｄの変化は、上述した***に比べて大きな値を示すこととなる。なお、図１０〜図１６の各図において、左側図における三角印は領域Ａ（図６参照）において抽出された注目座標であり、十字印は領域Ｂ（図６参照）において抽出された注目座標を示している。

上述のように、***ではない場合には、道路幅Ｄの変化が大きいという特徴に着目し、本実施形態では、道路幅Ｄの標準偏差を求め、この標準偏差が既定の閾値を超えた場合に、***以外の道路であると判断する。なお、上記閾値は、事前に***の場合とそれ以外の道の場合との標準偏差をシミュレーション等によって求め、それらの値から適切に設定すればよい。

道路形状判定部１６は、道路が***であると判断した場合には、その情報を道路形状認識部２に出力する。これにより、上述した第１の実施形態と同様の処理により自動走行が実施される。

これに対し、道路が***以外であると判断した場合には、その旨の情報を道路形状認識部１１及び道路選択部１７に出力する。道路形状認識部１１は、道路形状判定部１６から車両前方の道が***以外である旨の情報を取得すると、上述した道路形状の認識処理を一定期間停止する。道路選択部１７は、道路形状判定部１６から車両前方の道が***以外である旨の情報を取得すると、記憶部１５から当該交差点における情報を読み出し、複数の道路の選択肢の中からいずれかの道路を選択し、選択した道路を走行経路作成部１２に出力する。

具体的には、道路選択部１７は、道路形状判定部１６によって道路が***以外であると判定された回数をカウントしており、そのカウントに対応付けられている進入道路の情報を記憶部１５から取得する。つまり、記憶部１５には、１回目の交差点等では右折する、２回目の交差点等では左折する等のように、その交差点等が走行開始地点から何番目に通過されるのかを示す番号と、その交差点等においてどの方向に進めばよいかが対応付けられて格納されているので、このような情報の中から今回の交差点等に対応する進入道路の情報を取得する。そして、取得した進入道路の情報を走行経路作成部１２に出力する。
走行経路作成部１２は、道路選択部１７から進入道路の情報が入力されると、この進入道路に基づいて走行経路を作成し、これを車両走行制御部１３に出力する。

以上説明したように、本実施形態に係る自動走行車両および道路形状認識装置によれば、***か否か、つまり、進む道路として複数の選択肢があるか否かが道路形状判定部１６によって判定され、***ではないと判断された場合には、どの道に進むべきかが道路選択部１７によって選択され、この選択された道路に基づいて走行経路作成部１２によって走行経路が作成される。
これにより、交差点等が自動走行車両１´の走行方向に存在していた場合でも、適切な経路を選択することができ、目的地点まで自動走行を続けることが可能となる。
また、本実施形態に係る自動走行車両１´によれば、記憶部１５に、通過することとなる交差点等の情報と選択すべき道路の情報とが格納されていれば、目的地点までの走行を実現することができる。これにより、詳細な経路情報を必要とせず、また、自己位置を推定する等の自己位置推定手段も不要にすることができる。

なお、本実施形態においては、道路形状判定部１６により***か否かを判定し、この結果に基づいて走行経路を作成していたが、この例に代えて、図１７に示すように、図９に示した道路形状判定部１６及び道路選択部１７を排除して、自己位置を推定する自己位置推定部１８を設け、また、記憶部１５´に概略経路を格納する構成をとることとしてもよい。ここで、概略経路とは、例えば、所定の距離間隔で設定された経路点位置、交差点位置、交差点形状、交差点進入角度、交差点退出角度とを含む情報である。ここで、経路点位置、交差点位置等の位置情報は、絶対的な位置情報及び相対的な位置情報のいずれでもよい。

このような構成を備える場合には、自己位置推定部３１によって所定の時間間隔で自動走行車両の自己位置（絶対的な位置情報及び相対的な位置情報のいずれでもよい。）を推定し、この情報を走行経路作成部１２に出力する。走行経路作成部１２は、自己位置推定部１８によって推定される位置情報と記憶部１５´に格納されている概略経路の位置情報とを照会し、一致する位置情報がある場合にはその情報を記憶部１５´から取得し、取得した概略経路情報に基づいて走行経路を作成する。これにより、交差点等においても自動走行を行うことが可能となる。

このように、交差点等の位置情報を記憶しておくことで、交差点等の認識および進入道路の選択をより正確に行うことができる。

１、１´ 自動走行車両
１１ 道路形状認識部
１２ 走行経路作成部
１３ 車両走行制御部
１５、１５´ 記憶部
１６ 道路形状判定部
１７ 道路選択部
１８ 自己位置推定部
２１ 座標情報取得部
２１ａ レーザレーダ
２２ 注目座標抽出部
２３ 形状特定部

Claims (7)

1. 道路形状を認識する道路形状認識手段と、
   前記道路形状認識手段によって認識された道路形状を用いて走行経路を作成する走行経路作成手段と、
   走行経路作成手段によって作成された走行経路に従って自動走行を実現させる車両走行制御手段とを備え、
   前記道路形状認識手段は、
   平面座標と高さ情報とを対応付けた複数の座標情報を取得する座標情報取得手段と、
   複数の前記座標情報の中から高低差が所定値以上である複数の注目座標を抽出する座標抽出手段と、
   抽出された複数の前記注目座標を統計的に処理することにより道路形状を特定する形状特定手段とを具備する自動走行車両。
2. 前記形状特定手段は、左右の路肩に対してそれぞれ道路形状を円弧としてモデル化するか、または左右の路肩全体に対して道路形状を半径の距離が異なる２重の同心円の円弧としてモデル化し、複数の前記注目座標を用いて道路形状のモデルをフィッティングすることにより、道路形状を特定する請求項１に記載の自動走行車両。
3. 前記座標抽出手段は、
   複数の前記座標情報を車両から距離が所定の範囲内に位置する座標情報毎にグループ化し、
   車両の走行方向に伸びる基準線を想定した場合に、該グループ毎に、該基準線に最も近く、かつ、高低差が所定値以上である座標情報を、前記注目座標として該基準線の両側からそれぞれ一つずつ抽出する請求項１または請求項２に記載の自動走行車両。
4. 道路の分岐点又は交差点において、自身が進むべき進入道路を決定するために必要となる情報が格納されている記憶手段と、
   走行方向の道路が***か否かを判定する道路形状判定手段と、
   前記道路形状判定手段によって道路が***以外であると判定された場合に、前記記憶手段に格納されている情報に基づいていずれかの道路を選択し、選択した道路を前記走行経路作成手段に出力する道路選択手段とを具備する請求項１から請求項３のいずれかに記載の自動走行車両。
5. 前記道路形状判定手段は、前記グループ毎に抽出された２つの注目座標間の距離をそれぞれ算出することにより道路幅を算出し、走行方向における該道路幅の変化に基づいて***か否かを判定する請求項３に従属する請求項４に記載の自動走行車両。
6. 進入可能な道路として複数の選択肢がある交差点等の道路の位置情報と該交差点等における走行経路とが関連付けられて格納されている記憶手段と、
   現在位置を推定する自己位置推定手段とを備え、
   前記走行経路作成手段は、前記自己位置推定手段によって推定された現在位置と前記記憶手段に格納されている交差点等の位置情報との距離が所定の値より小さい場合に、その交差点等に関連付けられている走行経路に基づいて前記走行経路を作成する請求項１から請求項３のいずれかに記載の自動走行車両。
7. 移動体に搭載され、道路形状を認識する道路形状認識装置であって、
   平面座標と高さ情報とを対応付けた複数の座標情報を取得する座標情報取得手段と、
   複数の前記座標情報の中から高低差が所定値以上である複数の注目座標を抽出する座標抽出手段と、
   抽出された複数の前記注目座標を統計的に処理することにより道路形状を特定する形状特定手段とを具備する道路形状認識装置。

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