JP6766234B2 - 予測装置、画像認識装置、および予測システム - Google Patents

Description

本発明は、道路の特徴箇所を認識する技術に関する。

近年、車載カメラの撮影画像から白線等の道路の特徴箇所を認識する画像認識装置が種々開発されている。画像認識装置は、特徴箇所の認識結果に基づき、車両の状態に応じた適切な制御処理を行う先進運転支援システム（ＡＤＡＳ、Advanced driver-assistance systems）に利用される。先進運転支援システムでは、制御処理として、例えば、白線が認識できなくなった場合、車両が道路を跨いでいると判定して、運転者に警告を出力することが考えられる。

この種の先進運転支援システムに利用可能な構成として、例えば、特許文献１には、車載カメラの画像と地図情報とを用いて三次元道路形状を推定することによって、白線や道路端の道路形状を精度良く推定することが可能な道路形状推定装置が開示されている。

例えば、特許文献２には、自車両が地図データに登録されていない道路を走行中であっても、白線を認識した場合には新規の道路を走行していると判断する地図データ自動更新システムが開示されている。

特開２００１−３３１７８７号公報 特開２００３−１２１１６１号公報

ところで、道路の勾配によっては、車載カメラで道路の特徴箇所を映すことができない場合がある。例えば、車両が上がり坂の終点に差しかかった場合、または、下り坂の始点に差しかかった場合、車両の水平面に対する傾き角度と、車両前方の道路における勾配の角度とが大きく乖離するため、車載カメラに前方の道路が映らない虞がある。車載カメラに前方の道路が映っていない場合、画像認識装置は道路の特徴箇所を認識できない虞がある。

特徴箇所を認識できない場合、画像認識装置は、例えばより高精度な認識を試みたり、再度認識処理を試みたりといった例外的処理を実行する可能性がある。しかしながら、前述のように、そもそも撮影画像に道路および特徴箇所がほとんど映っていないため、上述の例外的処理は無駄な処理となる。

また、画像認識装置は、本来は前方に道路および特徴箇所が存在するにも関わらず、特徴箇所を認識できなかったという誤った結果を出力する虞がある。そのため、結果の出力先で、誤った処理制御が行われる可能性がある。例えば、ＡＤＡＳは前述の誤った結果を受けて「道路でない所を車が通行している」と誤判定し、不要な警告を発する虞がある。

本発明の一態様は、上述の問題点を鑑みたものであり、前方の道路で特徴箇所が認識不可能になることを予測することを目的とする。

本発明の一態様に係る予測装置は、道路上での車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置取得部を備える。予測装置は、勾配情報取得部と、予測部と、通知部と、を備える。勾配情報取得部は、勾配情報を取得する。勾配情報は、前記位置情報に基づいて車両の前方に設定された所定領域における道路の勾配を示す。予測部は、所定領域に車両が位置するときに、特徴認識装置が特徴箇所を認識することが可能か否か、勾配情報取得部が取得した勾配情報を用いて予測する。ここで、特徴認識装置とは、車両に搭載されたカメラによって撮影された画像に映る前記道路の特徴箇所を認識する装置である。通知部は、予測部が予測した予測結果を他の装置に通知する。そして、予測部は、所定領域に設定された第１位置での道路の勾配を示す第１勾配値に比べて、所定領域内において第１位置よりも車両の前方に設定された第２位置での道路の勾配を示す第２勾配値が小さく、かつ、第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量が、所定の閾値、若しくは所定の閾値よりも大きいと判定した場合、特徴認識装置において特徴箇所の認識が不可能になると予測する。

本発明の一態様に係る予測装置において、勾配情報は、道路を走行した車両の位置を示す位置情報と、前記位置での車両の傾き角度を示す傾き情報とを対応付けて記録した走行ログから特定される。

本発明の一態様に係る予測装置は、前記変化量に基づいて、特徴認識装置が特徴箇所を認識した認識結果の信頼性を表す信頼係数を算出する係数算出部をさらに備える。

本発明の一態様に係る画像認識装置は、予測装置と、特徴認識装置と、を含む。特徴認識装置は、予測装置の通知部から特徴箇所の認識が不可能になると通知された場合、特徴箇所を認識する処理を一時的に停止する。

本発明の一態様に係る画像認識装置は、予測装置と、特徴認識装置と、を含む。特徴認識装置は、特徴箇所を認識した認識結果を、運転支援装置へ認識結果を送信する認識結果送信部を備える。運転支援装置とは、車両の運転を支援する装置である。特徴認識装置が通知部から特徴箇所の認識が不可能になると通知された場合、認識結果送信部は、運転支援装置への認識結果の送信を一時的に停止する。

本発明の一態様に係る予測システムは、第１車両に搭載されたカメラによって撮影された画像に映る道路の特徴箇所を認識する特徴認識装置を含む予測システムである。予測システムは、走行ログ収集部と、勾配情報特定部と、位置取得部と、予測部と、を含む。走行ログ収集部は、道路を走行した第２車両の位置を示す位置情報と、この位置での第２車両の傾き角度を示す傾き情報とを対応付けて記録した走行ログを収集する。勾配情報特定部は、走行ログから、道路の勾配を示す勾配情報を特定する。位置取得部は、第１車両の現在位置を示す位置情報を取得する。予測部は、位置取得部が取得した位置情報に基づいて第１車両の前方に設定された所定領域に第１車両が位置するときに、特徴認識装置が特徴箇所を認識することが可能か否か、勾配情報を用いて予測する。予測部は、第１勾配値に比べて第２勾配値が小さく、かつ、第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量が、所定の閾値、若しくは前記所定の閾値よりも大きいと判定した場合、特徴認識装置による特徴箇所の認識が不可能になると予測する。第１勾配値は、所定領域に設定された第１位置での道路の勾配を示す。第２勾配値は、所定領域において第１位置よりも第１車両の前方に設定された第２位置での前記道路の勾配を示す。

本発明の一態様によれば、前方の道路で特徴箇所が認識不可能になることを予測することができる。

実施形態１に係る予測システムの要部構成を示すブロック図である。 予測システムが適用された道路標示認識装置を搭載した車両が、ある道路を走行した際の、道路標示認識装置の特徴認識のＯＮまたはＯＦＦと、カメラの画像の例とを示す図である。 予測システムが適用された道路標示認識装置を搭載した車両が、ある道路を走行した際の、道路標示認識装置の特徴認識のＯＮまたはＯＦＦと、カメラの画像の例とを示す図である。 予測システムが適用された道路標示認識装置を搭載した車両が、ある道路を走行した際の、道路標示認識装置の特徴認識のＯＮまたはＯＦＦと、カメラの画像の例とを示す図である。 走行ログのデータ構造の一例を示す図である。 走行ログデータベースのデータ構造の一例を示す図である。 予測システムの処理の流れを示すフローチャートである。 車両と、道路と、所定領域と、勾配情報の生成元となる走行ログそれぞれが示す位置との対応関係の一例を図示したものである。 予測装置が実行する、特徴認識可否予測の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態２に係る予測システムの要部構成を示すブロック図である。 実施形態３に係る予測システムの要部構成を示すブロック図である。 実施形態３に係る予測システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０のステップ３００〜ステップ３０３の処理による走行ログの抽出過程を模式的に示した図である。 図１０のステップ３００〜ステップ３０３の処理による走行ログの抽出過程を模式的に示した図である。 図１０のステップ３００〜ステップ３０３の処理による走行ログの抽出過程を模式的に示した図である。 実施形態３に係る予測システムの処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。 車両が、道路のカーブ部分を走行した際の、カメラの画像の一例を示す図である。 形状地図情報に基づく特徴認識可否予測の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態５に係る予測システムの要部構成を示すブロック図である。 実施形態６に係る予測システムの要部構成を示すブロック図である。

〔実施形態１〕
以下、本発明の第１の実施形態に係る予測システム１００を、図１〜図７に基づいて詳細に説明する。予測システム１００は、車両９００が道路を走行しているにも関わらず、カメラ８の画像から道路の特徴箇所の認識が不可能になる場合を予測する。

なお、本実施形態および以降の実施形態において「認識が不可能になる場合」とは、道路の特徴箇所が完全に認識できなくなる場合だけでなく、認識不良を起こすようになる場合も含む。道路の特徴箇所は、画像認識で認識可能な特徴であればよく、その種類は特に限定されない。例えば、道路の特徴箇所とは、道路上に記載された区画線または指示標示である。また例えば、道路の特徴箇所とは、道路上または道路の近傍に設置された標識、ポール、またはコーンである。

本実施形態では予測システム１００の一例として、道路標示認識装置３２において道路の特徴箇所の認識が不可能になることを予測する予測システム１００について説明する。ここで、道路標示認識装置３２とは、カメラ８の画像から道路の特徴箇所を認識する装置である。本実施形態では一例として、道路標示認識装置３２が、道路の区画線である車道外側線および車道中央線、ならびに、道路の指示標示である停止線を認識する場合について説明する。また、以降、道路標示認識装置３２において道路の特徴箇所を認識することを、「特徴認識」とも称する。

≪動作概要≫
まず、本実施形態に係る予測システム１００を適用することによって実現される、道路標示認識装置３２の動作の一例を簡単に説明する。図２Ａは、本実施形態に係る予測システム１００が適用された道路標示認識装置３２を搭載した車両９００が、ある道路Ｒ１を走行した際の、道路標示認識装置３２の特徴認識のＯＮまたはＯＦＦと、カメラ８の画像の例とを示す図である。

図２Ａは、車両９００が道路Ｒ１を走行する際に通過する地点Ｐ１〜地点Ｐ６と、各地点を通過する際の道路標示認識装置３２の特徴認識のＯＮまたはＯＦＦとを示す。図２Ａでは、車両の進行方向を矢印Ａ１で例示している。また、図２Ａでは、地点Ｐ１〜地点Ｐ６それぞれにおいて道路標示認識装置３２による区画線および指示標示の認識動作がＯＮであるかＯＦＦであるかを、吹き出しに記載している。

図２Ｂは、図２Ａにおける地点Ｐ１、地点Ｐ３、地点Ｐ５、若しくは地点Ｐ６でのカメラ８の画像を例示している。また、図２Ｃは、図２Ａにおける地点Ｐ２若しくは地点Ｐ４でのカメラ８の画像を例示している。

図２Ｂおよび図２Ｃでは、道路Ｒ１の中央に破線の区画線として車道中央線Ｌ１が図示されている。車道中央線Ｌ１は、破線だけでなく実線でもよい。車道中央線Ｌ１は、白色に着色されている場合だけでなく、黄色に着色されていてもよい。また、図２Ｂおよび図２Ｃでは、道路の両端に実線の区画線として、車道外側線Ｌ２が図示されている。車道外側線Ｌ２は、破線だけでなく実線でもよい。車道外側線Ｌ２は、白色に着色されている場合だけでなく、黄色に着色されていてもよい。

図２Ａに示す上り坂および下り坂を含む道路Ｒ１を、車両９００が矢印Ａ１の方向に、すなわち地点Ｐ１から地点Ｐ６の順に走行したとする。この場合、地点Ｐ１、地点Ｐ３、地点Ｐ５、および地点Ｐ６では、図２Ｂに示すように、車両９００の前方の比較的遠くまでの道路Ｒ１、車道中央線Ｌ１、および車道外側線Ｌ２が、カメラ８に映る。一方、地点Ｐ２のような上り坂の終点、および地点Ｐ４のような下り坂の始点では、図２Ｃに示すように、車両９００の前方の道路Ｒ１、車道中央線Ｌ１、および車道外側線Ｌ２は、カメラ８にほとんど映らない。地点Ｐ２および地点Ｐ４では、車両９００の傾き角度、すなわち、カメラ８の撮影方向と、車両９００の前方の道路Ｒ１の勾配の角度とが大きく異なるからである。

上り坂の終点および下り坂の始点は、道路Ｒ１の勾配の変化から特定することができる。具体的には、終点および始点の直後の勾配の角度は、終点および始点の直前の道路Ｒ１の勾配の角度に比べて小さい。また、勾配の角度の変化度合いが大きいほど、上り坂または下り坂は急な坂であるといえる。

本実施形態に係る予測システム１００は、車両９００の現在位置の前方の所定領域内の第１位置での道路の勾配を示す第１勾配値と、所定領域内の第１位置よりも車両９００から離れた位置である第２位置での道路の勾配を示す第２勾配値とを比較して、特徴認識が不可能になるか否かを予測する。具体的には、予測システム１００は、第１勾配値よりも第２勾配値が小さく、かつ、第１勾配値と第２勾配値との間の変化量が、所定の閾値である、若しくは所定の閾値よりも大きい場合、特徴認識が不可能になると予測する。

なお、所定領域は、カメラ８の取付け位置および画角、道路標示認識装置３２の性能、ならびに、車両９００の車種および車速等に応じて適宜決定されてよい。また、所定の閾値についても、カメラ８の取付け位置および画角、道路標示認識装置３２の性能、ならびに、車両９００の車種および車速等に応じて適宜決定されてよい。

そして、予測システム１００は、特徴認識が不可能になるという予測結果を、道路標示認識装置３２に通知する。本実施形態に係る道路標示認識装置３２は、通知を受けると、特徴認識を一時的に停止する。

これにより、予測システム１００は、車両９００の前方に、地点Ｐ２または地点Ｐ４のような上り坂の終点、または下り坂の始点が存在することを予測することができる。さらに、予測システム１００は、車両９００が、特徴認識が不可能になる地点に到達する前に、道路標示認識装置３２に特徴認識が不可能になることを予め通知することができる。これにより、道路標示認識装置３２は、車両９００が地点Ｐ２および地点Ｐ４を通過する際に、特徴認識を一時的にＯＦＦにすることができる。

なお、道路標示認識装置３２において一時的にＯＦＦにした特徴認識を再開させるタイミングは、特に限定されない。例えば、予測システム１００は、特徴認識が可能であるという予測結果を得た際に、道路標示認識装置３２に予測結果を通知してもよい。そして、道路標示認識装置３２は、特徴認識がＯＦＦの状態で特徴認識が可能であるとの予測結果を通知された場合、特徴認識をＯＮにしてもよい。また、道路標示認識装置３２は、車両９００が地点Ｐ４を通過後に所定の距離を走行した場合、若しくは地点Ｐ４を通過してから所定の時間が経過した場合に、特徴認識をＯＮにしてもよい。

以上の処理により、本実施形態に係る道路標示認識装置３２は、図２Ａに示すように、車両９００が上り坂の終点、および下り坂の始点を走行するとき、すなわち、道路が特徴認識不可能な地形である場合は特徴認識をＯＦＦにして、道路が特徴認識可能な地形である場合は特徴認識をＯＮにすることができる。したがって、本実施形態に係る道路標示認識装置３２は、そもそもカメラ８に道路が映っていない時に、無駄な特徴認識を行わないようにすることができる。よって、自装置の処理負荷を減少させることができる。

≪要部構成≫
次に、本実施形態に係る予測システム１００、および予測システム１００を用いた運転支援を実現するための、装置の要部構成を説明する。図１は、本実施形態に係る予測システム１００の要部構成を示すブロック図である。なお、図１では、予測システム１００が予測する際に使用する装置と、予測結果を受けて動作する装置も併せて図示している。また、図１中の実線の矢印、実線の両矢印及び破線の両矢印は、データの流れを例示している。

（予測システム１００を構成する装置）
予測システム１００は、車両９００に搭載されたナビゲーション装置１および予測装置３１と、車両９００の外部に設置されたサーバ２とが共働することによって実現される。以下では、ナビゲーション装置１を、ナビ装置１ともいう。

本実施形態におけるナビ装置１は、情報を処理する情報処理装置として機能する。ナビ装置１は、各種センサからの情報と地図情報とに基づいて、車両９００の現在位置を特定する機能と、後述する走行ログを生成する機能と、走行ログをサーバ２に送信する機能と、予測装置３１からの要求に応じて地図情報を抽出および送信する機能と、を有する。なお、ナビ装置１は車両９００のナビゲーションを行う機能を有していてもよい。

本実施形態におけるサーバ２は、ナビ装置１が生成した走行ログを収集して蓄積する機能を有する。言い換えれば、サーバ２は、走行ログの情報を管理する管理装置として機能する。また、サーバ２は、収集した走行ログから道路の勾配を示す勾配情報を生成する機能を有する。また、サーバ２は、生成した勾配情報を送信する機能を有する。

なお、図１では、サーバ２と、１台の車両９００に搭載されたナビ装置１および画像認識装置３との関係を示している。しかしながら、サーバ２は複数のナビ装置１から走行ログを収集することが望ましい。また、サーバ２は、複数の画像認識装置３の要求に応じて、勾配情報を生成および送信することが望ましい。

本実施形態における予測装置３１は、ナビ装置１から取得する車両９００の現在位置と、車両９００の進行方向を示す方向情報と、サーバ２から取得する勾配情報とに基づいて、画像認識装置３において特徴認識が不可能になるか否かを予測する装置である。本実施形態では、予測装置３１は、道路標示認識装置３２とともに画像認識装置３を構成する１ユニットである。

（予測システム１００の周辺装置）
車両９００は、ユーザによって運転される第１車両である。車両９００は、図１に示す通り、ＧＰＳ受信機４、傾きセンサ５、ナビ装置１、カメラ８、画像認識装置３、運転支援装置６、および表示装置７を含む。

ＧＰＳ受信機４は、人工衛星から送信されるＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信する。ＧＰＳ信号には、車両９００の現在位置の経度および緯度を示す情報が含まれている。ＧＰＳ受信機４は、経度および緯度を示す情報をＧＰＳ情報としてナビ装置１に送信する。言い換えれば、ＧＰＳ受信機４は、人工衛星から送信される信号から、位置を測位する衛星測位システムに利用される。

傾きセンサ５は、車両９００の傾きを検出するセンサである。傾きセンサ５は、少なくとも鉛直方向に対する車両９００の傾きを検出する。また、傾きセンサ５は検出結果から、少なくとも車両９００の鉛直方向への傾き角度を特定する。なお、傾きセンサ５は、鉛直方向だけでなく、互いに直行するＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の３軸に対する車両９００の傾き角度を特定してもよい。以降、特に付記しない限り、「車両９００の傾き」とは、車両９００の鉛直方向への傾きを意味することとする。傾きセンサ５は傾き角度を示す情報を傾き情報としてナビ装置１に送信する。なお、傾きセンサ５は、単一のセンサであってもよいし、複数のセンサから成るセンサ群であってもよい。

例えば、傾きセンサ５は、加速度センサであってもよい。加速度センサは、基準軸に対する加速度を検知することができる。傾きセンサ５としての加速度センサは、基準軸に対する加速度と、車両９００にかかる重力とから、車両９００の鉛直方向への傾き度合いを検出することができる。

なお、傾きセンサ５を加速度センサ単体で実現する場合、基準軸は鉛直方向に完全に平行な軸ではなく、水平方向に傾いた軸であることが望ましい。後述する方向特定部１２Ｂにおいて、傾き情報から車両９００の進行方向も特定するためである。

また例えば、傾きセンサ５は、加速度センサと２軸ジャイロセンサから成るセンサ群であってもよい。２軸ジャイロセンサは、所定の時間間隔で２軸の基準軸に対する車両９００の角度変化を検出するセンサである。傾きセンサ５は、例えば、２軸ジャイロセンサによって、水平面に平行なＸ軸と、水平面に平行でＸ軸と直交するＹ軸とに対する車両９００の角度変化を検出し、加速度センサで車両９００の鉛直方向、すなわちＺ軸方向への傾きを検出することができる。これにより、加速度センサ単体で車両９００の傾き度合いを検出する場合に比べて、より正確に傾き度合いを検出することができる。

また例えば、傾きセンサ５は、３軸ジャイロセンサであってもよい。３軸ジャイロセンサは、所定の時間間隔で３軸の基準軸に対する車両９００の角度変化を検出するセンサである。傾きセンサ５は、例えば、３軸ジャイロセンサによって、Ｘ軸と、Ｙ軸と、Ｚ軸とに対する車両９００の角度変化を検出することができる。これにより、加速度センサで車両９００の傾き度合いを検出する場合に比べて、より正確に傾き度合いを検出することができる。

カメラ８は、車両９００に搭載された車載カメラである。カメラ８は、車両９００の前方を撮影する。カメラ８は撮影画像を画像認識装置３の道路標示認識装置３２に送信する。カメラ８の種類は特に限定されないが、例えば、夜間でも撮影可能な赤外線カメラをカメラ８として好適に用いることができる。

画像認識装置３は、カメラ８の画像から特徴認識を行うための装置である。画像認識装置３は、前述の予測装置３１と、特徴認識を実行する道路標示認識装置３２とから成る。

道路標示認識装置３２は、カメラ８の画像から特徴認識を行う特徴認識装置である。道路標示認識装置３２の特徴認識の方法は、特に限定されない。道路標示認識装置３２は、認識結果送信部３２Ａを含む。認識結果送信部３２Ａは道路標示認識装置３２における特徴認識の結果を運転支援装置６に通知する。本実施形態では、道路標示認識装置３２は、予測装置３１から特徴認識が不可能になるという予測結果を通知された場合、特徴認識を一時的に停止する。また、道路標示認識装置３２は、特徴認識を停止している状態で、予測装置３１から特徴認識が可能であるという予測結果を通知された場合、特徴認識を再開してもよい。

これにより、道路標示認識装置３２は、車両９００が道路を走行しているにも関わらず、道路の特徴箇所が認識不可能になるような場合でも、無駄な例外処理を行うことが無い。よって、予測システム１００は、道路標示認識装置３２の処理負荷を減少させることができる。

なお、道路標示認識装置３２は特徴認識により区画線および指示標示が認識できた場合、区画線および指示標示の種類および位置を特定してもよい。例えば、道路標示認識装置３２は、道路端の車道外側線と、道路中央の車道中央線と、停止線とを区別して認識してもよい。また、道路標示認識装置３２は、運転支援装置６に特徴認識の結果を通知する際に、区画線および指示標示の種類および位置を併せて通知してもよい。

運転支援装置６は、画像認識装置３の認識結果に応じて、車両９００の運転を支援する装置である。運転支援装置６の運転支援の内容は特に限定されない。運転支援装置６は、１つの装置であってもよいし、複数の装置で構成されるシステムであってもよい。より具体的には、運転支援装置６は、先進運転支援システムであってもよい。

運転支援装置６は、道路標示認識装置３２から通知された特徴認識の結果に応じて、車両９００に搭載された各種装置を制御する。例えば、運転支援装置６は、道路標示認識装置３２から区画線および指示標示が認識できたこと、ならびに、区画線および指示標示の種類および位置を通知された場合、区画線および指示標示の種類および位置に応じて車両９００の運転制御を行ってもよい。具体的には、運転支援装置６は、道路端の区画線および指示標示、センターラインの区画線および指示標示、または停止線の区画線および指示標示が認識された場合、車両９００が区画線および指示標示を跨がないようにハンドルまたはブレーキ等の動作を制御してもよい。

また、運転支援装置６は、道路標示認識装置３２から区画線および指示標示が認識できなかったことを通知された場合、運転者であるユーザに対して、光、音、画像等で警告を発してもよい。本実施形態では、区画線および指示標示が認識できなかったことを通知された場合、運転支援装置６は表示装置７に警告画面を表示させることとする。

表示装置７は、運転支援装置６の指示に従って警告画面を表示する装置である。なお、表示装置７はナビ装置１のディスプレイであってもよい。また、車両９００は表示装置７の代わりに、または表示装置７とともに、運転支援装置６からの警告を出力するスピーカまたはランプ等を備えていてもよい。

（ナビ装置１の詳細な構成）
本実施形態に係るナビ装置１は、上述した各機能を実現するために、ナビ記憶部１３と、ナビ制御部１２と、ナビ通信部１１と、を含んでいる。なお、ナビ装置１は車両９００のナビゲーションを行うための構成を有していてもよい。しかしながら、ナビゲーションを行うための構成は、本実施形態において必須の構成ではない。

ナビ記憶部１３は、ナビ装置１で実行する各種処理に必要な情報を記憶する。例えば、ナビ記憶部１３は、地図情報１３Ａを記憶している。

地図情報１３Ａは少なくとも、道路の形状を示す情報を含んでいる。また、地図情報１３Ａは、各道路のリンクおよびノードを一意に特定するための識別子を含んでいることが望ましい。ここで、リンクとは、ノードとノードとを結ぶ仮想的な線分である。また、ノードとは、交差点等、地図上の所定の地点を示す。すなわち、リンクとは、あるノードからあるノードまでの道路を示す。また、地図情報１３Ａは、各道路の曲率半径を示す情報を含んでいてもよい。

地図情報１３Ａは、例えば、サーバ２または他のサーバからダウンロードされ更新されるデータである。地図情報１３Ａは、例えば、予め地図情報が記憶された記録媒体を介して、ナビ記憶部１３に記憶されるデータであってもよい。また、地図情報１３Ａの更新タイミングは特に限定されない。例えばナビ装置１は、１日１回、定期的にサーバ２または他のサーバから最新の地図情報１３Ａをダウンロードしてもよい。また例えば、ナビ装置１はユーザが手動で地図情報１３Ａのアップデートを指示する操作を行った時に、サーバ２または他のサーバから最新の地図情報１３Ａをダウンロードしてもよい。また、ナビ装置１は、最新の地図情報１３Ａの全データをダウンロードするのではなく、ナビ記憶部１３が記憶している地図情報１３Ａと、最新の地図情報１３Ａとの差分データをダウンロードし、ナビ記憶部１３に記憶している地図情報１３Ａに差分データを適用させてもよい。

ナビ制御部１２は、現在位置特定部１２Ａと、方向特定部１２Ｂと、走行ログ生成部１２Ｃと、を含む。また、ナビ制御部１２は、画像認識装置３の予測装置３１に地図情報を供給する地図情報送信部として機能してもよい。また、ナビ制御部１２は、地図情報１３Ａの更新を行う機能を有していてもよい。

現在位置特定部１２Ａは、車両９００の現在位置を特定する。現在位置特定部１２ＡはＧＰＳ受信機４からＧＰＳ情報を受信すると、地図情報１３Ａを読み出して、ＧＰＳ情報についてマップマッチングを実行する。マップマッチングにより、ＧＰＳ情報から、車両９００の地図上でのより正確な現在位置を特定することができる。以降の説明では、マップマッチングにより特定された位置を示す情報を、位置情報と称する。なお、マップマッチングの詳細な手法は特に限定されない。現在位置特定部１２Ａは、特定した位置、すなわち現在位置を示す位置情報を、画像認識装置３の予測装置３１に送信する。

方向特定部１２Ｂは、傾き情報から車両９００の進行方向を特定する。ナビ制御部１２は特定した車両９００の進行方向を示す方向情報を、予測装置３１に送信する。

走行ログ生成部１２Ｃは、現在位置の位置情報と、傾き情報が示す車両９００の傾き角度とを用いて走行ログを生成する。走行ログとは、道路上での位置を示す位置情報と、その位置を車両が走行したときの車両の傾き角度とを対応付けて記録したデータである。車両９００の傾き角度は、車両９００の居る地点の道路の勾配と略一致するといえる。そのため、後述する勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログから道路の勾配を示す勾配情報を生成することができる。

なお、走行ログ生成部１２Ｃは、自己の制御クロック等に基づいて走行ログの生成時刻を計時し、時刻を走行ログに含めてもよい。また、走行ログ生成部１２Ｃは、車両９００を一意に特定するための識別子（例えば、車両ＩＤ）を走行ログに含めてもよい。また、走行ログ生成部１２Ｃは、地図情報１３Ａを参照して、現在位置が属するリンクまたはノードを一意に特定するための識別子を特定し、識別子を走行ログに含めてもよい。走行ログ生成部１２Ｃは生成した走行ログを、ナビ通信部１１を介してサーバ２に送信する。

（走行ログのデータ構造）
図３は、走行ログのデータ構造の一例を示す図である。図３の例では、走行ログは「時刻」と、「車両ＩＤ」と、「リンクＩＤ」と、「位置」と、「傾き」との６項目から成る。なお、「時刻」と、「車両ＩＤ」と、「リンクＩＤ」とは必須の項目ではない。また、走行ログのデータ構造に、リンクＩＤに加え、ノードＩＤを追加してもよい。

「位置」の項目には、現在位置特定部１２Ａが特定した現在位置の位置情報が格納される。図３に示す例では、車両９００が走行した位置の緯度および経度の値が格納されている。「傾き」の項目には、傾きセンサ５が特定した車両９００の傾き角度が格納される。

「時刻」の項目には、走行ログの生成時刻を示す情報が格納される。「車両ＩＤ」の項目には、車両９００を一意に特定するための識別子が格納される。「リンクＩＤ」の項目には、「位置」の項目で示される位置が属するリンクを一意に特定するための識別子であるリンクＩＤが格納される。リンクＩＤは、走行ログ生成部１２Ｃが現在位置と地図情報１３Ａとを参照して特定することができる。

ナビ通信部１１は、ナビ装置１とサーバ２との無線通信を行う。例えば、ナビ通信部１１はサーバ２から地図情報１３Ａを受信して、ナビ制御部１２に送信する。また例えば、ナビ通信部１１はナビ制御部１２の走行ログ生成部１２Ｃが生成した走行ログを、サーバ２に送信する。なお、ナビ通信部１１とサーバ２との間の通信形式は特に限定されない。ナビ通信部１１は、ナビ装置１とサーバ２との無線通信を行うのであれば、ナビ装置１に内蔵された部材であってもよいし、ナビ装置１に外付けされた部材であってもよい。

（サーバ２の詳細な構成）
サーバ２は、前述の各種機能を実現するために、サーバ制御部２１と、サーバ記憶部２２と、サーバ通信部２３とを含む。

サーバ記憶部２２は、サーバ２で実行する各種処理に必要な情報を記憶する。サーバ記憶部２２は少なくとも、走行ログＤＢ２２Ａを記憶する走行ログ記憶部として機能する。以下では、走行ログデータベース２２Ａを走行ログＤＢ（Data Base）ともいう。走行ログＤＢ２２Ａは、走行ログの収集対象となる第２車両の走行ログを蓄積したデータベースである。なお、第２車両には第１車両である車両９００も含まれる。

（走行ログＤＢ）
図４は、走行ログＤＢ２２Ａのデータ構造の一例を示す図である。走行ログＤＢ２２Ａの１レコードは、１つの走行ログを示す。走行ログＤＢ２２Ａには、図３で示した走行ログの各項目が含まれている。したがって、走行ログＤＢ２２Ａは、リンクＩＤと位置情報とが対応付けられた走行履歴情報のデータベースにもなり得る。また、走行ログＤＢ２２Ａは、車両の傾き角度と、位置情報とが対応付いた傾き情報のデータベースにもなり得る。また、走行ログＤＢ２２Ａは、走行ログの収集対象となった第２車両の車両ＩＤ等、第２車両に関する情報を示す車種情報のデータベースにもなり得る。サーバ２は、複数の車両９００から、すなわち、複数のナビ装置１から走行ログを受信し、走行ログを蓄積管理する。望ましくは、サーバ２は、大量のナビ装置１から走行ログを収集し、ビッグデータとしての走行ログＤＢ２２Ａを保有していることが望ましい。

なお、サーバ記憶部２２は、ナビ装置１に送信するための地図情報１３Ａを記憶していてもよい。サーバ記憶部２２が記憶する地図情報１３Ａは、地図更新システム等の他のシステムによって、または事業者によって、最新のデータに更新される。

サーバ制御部２１は、走行ログ収集部２１Ａと、走行ログ抽出部２１Ｂと、勾配情報生成部２１Ｃと、を含む。

走行ログ収集部２１Ａは、１台以上の第２車両から走行ログを収集する。走行ログ収集部２１Ａは収集した走行ログを、サーバ記憶部２２に走行ログＤＢ２２Ａの一部として記憶させる。

走行ログ抽出部２１Ｂは、サーバ制御部２１が予測装置３１から勾配情報の送信要求を受信した場合、要求が示す条件に合致する走行ログを抽出する。例えば、走行ログ抽出部２１Ｂは、走行ログＤＢ２２Ａに記憶されている走行ログのうち、位置情報が、車両９００の現在位置の前方の所定領域内の位置を示している走行ログを抽出する。これにより、サーバ２に蓄積されたビッグデータである走行ログＤＢ２２Ａから、予測装置３１においてこれから特徴認識の可否を予測しようとしている領域について記録された走行ログを抽出することができる。走行ログ抽出部２１Ｂは抽出した走行ログを勾配情報生成部２１Ｃに送る。

勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログから勾配情報を生成する。勾配情報生成部２１Ｃは、生成した勾配情報を、サーバ通信部２３を介して画像認識装置３の予測装置３１に送信する。勾配情報生成部２１Ｃが走行ログから勾配情報を生成する方法は、特に限定されない。

また、勾配情報のデータ形式は特に限定されない。しかしながら、勾配情報は、抽出された走行ログが示す傾き角度、または複数の走行ログの傾き角度から算出される２次的な傾き角度が、道路上でどの位置にあるのかを特定可能なデータであることが望ましい。

走行ログはマップマッチング後の、道路上での位置を示す位置情報を含んでいる。また、走行ログは、位置情報が示す位置での車両の傾き角度を含んでいる。したがって、勾配情報生成部２１Ｃは、抽出された複数の走行ログの位置を比較することで、各走行ログの道路上での位置関係を特定することができる。また、勾配情報生成部２１Ｃは、サーバ制御部２１がナビ装置１から車両９００の現在位置を取得している場合、現在位置と各走行ログが示す位置とから、各走行ログの、車両９００からの距離を特定することができる。所定領域は車両９００の前方の領域であるため、車両９００からの距離が遠い走行ログほど、車両９００の先の道の道路勾配を示す走行ログであるといえる。

例えば、勾配情報生成部２１Ｃは、各走行ログを、各走行ログが示す位置情報に基づいて分類することで、勾配情報を生成してもよい。具体的には、勾配情報生成部２１Ｃは、各走行ログを、各走行ログの位置情報が示す地図上の位置に応じて、所定領域よりも小さい細分領域に区画分けしてもよい。そして、勾配情報生成部２１Ｃは、各細分領域の識別子または各細分領域内のある１点の位置情報と、各細分領域に分類された走行ログが示す傾き角度の平均値または中央値とを対応付けたデータを勾配情報として生成してもよい。

また、この場合、勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログ抽出部２１Ｂが抽出した走行ログのみ勾配情報に加工するのではなく、予め、走行ログＤＢ２２Ａに記憶されている全走行ログについての勾配情報を生成して、サーバ記憶部２２に記憶させておいてもよい。そして、走行ログ抽出部２１Ｂは、サーバ記憶部２２に記憶された勾配情報の中から、予測装置３１から要求された条件に合致する勾配情報を抽出して、サーバ通信部２３を介して予測装置３１に送信してもよい。

例えば、勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログ抽出部２１Ｂが抽出した走行ログそれぞれが示す位置と車両９００の現在位置から、各走行ログの車両９００からの距離を特定してもよい。そして、勾配情報生成部２１Ｃは、各走行ログを、車両９００からの距離の順に並べたデータを勾配情報として生成してもよい。

また例えば、勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログ抽出部２１Ｂが抽出した走行ログそれぞれが示す位置と、傾き角度とを解析することで、所定領域内の道路の３次元形状をメッシュ化したデータを生成してもよい。

また例えば、勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログ抽出部２１Ｂが抽出した走行ログ自体を勾配情報として画像認識装置３に送信してもよい。走行ログ抽出部２１Ｂが抽出した走行ログには、走行ログが示す位置における道路の勾配と略一致する角度である、傾き角度が含まれているからである。この場合、勾配情報生成部２１Ｃは、勾配情報を生成するのではなく、走行ログＤＢ２２Ａに保存されている走行ログから、勾配情報として予測装置３１に送信する勾配情報を特定する勾配情報特定部として機能する。

なお、本実施形態では一例として、走行ログ収集部２１Ａが、各第２車両から収集された走行ログをそのままの形式で走行ログＤＢ２２Ａに格納する例について説明する。しかしながら、走行ログは、加工されてから走行ログＤＢ２２Ａに記録されてもよい。

例えば、走行ログ収集部２１Ａは、第２車両から収集した走行ログを、サーバ記憶部２２または他の記憶装置に一旦格納しておき、走行ログがある程度蓄積した段階で、勾配情報生成部２１Ｃに送信してもよい。そして、勾配情報生成部２１Ｃは、サーバ記憶部２２または他の記憶装置に一旦格納された複数の走行ログを加工して勾配情報を生成してもよい。

例えば、勾配情報生成部２１Ｃは、各走行ログを、各走行ログが示す位置情報に基づいて分類してもよい。具体的には、勾配情報生成部２１Ｃは、各走行ログを、各走行ログの位置情報が示す道路上の位置に応じて区画分けしてもよい。以降、この区画分けされた道路上の領域を「細分領域」と称する。そして、勾配情報生成部２１Ｃは、各細分領域の識別子または各細分領域内の代表点の位置情報を、各細分領域に分類された走行ログが示す傾き角度の平均値に対応付けたデータを生成してもよい。そして、勾配情報生成部２１Ｃは、生成した加工データを、走行ログＤＢ２２Ａの１レコードとしてサーバ記憶部２２に記憶させてもよい。この場合、走行ログＤＢ２２Ａには、「時刻」および「車両ＩＤ」の項目は含まれない。また、「位置」の項目には、各細分領域の識別子または代表点の位置情報が記録される。

このように、予測装置３１からの要求に応じて抽出された走行ログではなく、収集済みの走行ログを用いて予め勾配情報を作成しておく場合、走行ログ抽出部２１Ｂは走行ログを抽出しなくてよい。例えば、走行ログ抽出部２１Ｂは、予測装置３１から受信した要求をそのまま勾配情報生成部２１Ｃに伝えてもよい。そして、勾配情報生成部２１Ｃは、該要求条件に合致する勾配情報を、予測装置３１に送信してもよい。

サーバ通信部２３は、サーバ２とナビ装置１および画像認識装置３との無線通信を行う管理装置通信部として機能する。例えば、サーバ通信部２３は、ナビ装置１から走行ログを受信して、サーバ制御部２１に送信する。また例えば、サーバ通信部２３はサーバ制御部２１の勾配情報生成部２１Ｃが生成した勾配情報を、画像認識装置３に送信する。なお、サーバ２とナビ装置１および画像認識装置３の間の通信形式は特に限定されない。サーバ通信部２３は、サーバ２とナビ装置１および画像認識装置３との間の無線通信を行うのであれば、サーバ２に内蔵された部材であってもよいし、サーバ２に外付けされた部材であってもよい。

（予測装置３１の詳細な構成）
予測装置３１は、車両９００が道路を走行しているにも関わらず、特徴認識が不可能になる場合を予測する装置である。予測装置３１は、位置取得部３１Ａと、領域決定部３１Ｂと、勾配情報取得部３１Ｃと、予測部３１Ｄと、通知部３１Ｅとを含む。

位置取得部３１Ａは、ナビ装置１から、車両９００の現在位置を取得する。位置取得部３１Ａは取得した現在位置を、領域決定部３１Ｂおよび予測部３１Ｄに伝える。方向情報取得部３１Ｆは、車両９００の進行方向を示す方向情報を取得する。方向情報取得部３１Ｆは、取得した方向情報を領域決定部３１Ｂに送る。なお、方向情報取得部３１Ｆは、取得した方向情報を予測部３１Ｄにも送ってもよい。

勾配情報取得部３１Ｃは、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域についての、勾配情報をサーバ２に要求し取得する。より具体的には、勾配情報取得部３１Ｃは、位置情報が、前記所定領域内の地点を示す走行ログについての勾配情報を送信するよう、サーバ２に要求する。これにより、サーバ２から、特徴認識可否予測を行う所定領域についての勾配情報を取得することができる。勾配情報取得部３１Ｃは、取得した勾配情報を予測部３１Ｄに送る。

領域決定部３１Ｂは、位置取得部３１Ａから受信した現在位置と、方向情報取得部３１Ｆから受信した方向情報とに基づき、勾配情報を取得する対象となる地図上の領域を決定する。領域決定部３１Ｂは、車両９００の現在位置の前方の所定領域を、勾配情報を取得する対象の領域として決定する。領域決定部３１Ｂは、車両９００の現在位置を基準として、現在位置から方向情報が示す進行方向に所定距離離れた、所定の大きさの領域を所定領域として決定する。所定領域は、勾配情報取得部３１Ｃが取得する勾配情報の要求条件となる。領域決定部３１Ｂは、決定した所定領域を勾配情報取得部３１Ｃおよび予測部３１Ｄに伝える。

予測部３１Ｄは、位置取得部３１Ａが取得した車両９００の現在位置と、勾配情報取得部３１Ｃが取得した勾配情報とから、所定領域の道路において、道路標示認識装置３２における特徴認識の可否を予測する。予測部３１Ｄにおける予測方法は、勾配情報取得部３１Ｃが取得する勾配情報のデータ形式に応じて適宜定められてよい。

例えば、勾配情報が、各細分領域の識別子または各細分領域内のある１点の位置情報と、各細分領域に分類された走行ログが示す傾き角度の平均値または中央値とを対応付けたデータである場合、予測部３１Ｄは、以下の処理手順で、特徴認識の可否を予測する。すなわち、予測部３１Ｄは、車両９００の現在位置の前方の所定領域内のある細分領域の位置を、第１位置と捉え、第１位置での道路の勾配の平均値または中央値を第１勾配値と捉える。そして、予測部３１Ｄは、第１位置よりも車両９００から離れた位置にある細分領域の位置を第２位置と捉え、第２位置での道路の勾配を平均値または中央値を第２勾配値と捉える。予測部３１Ｄは、第１勾配値と第２勾配値とを比較して、特徴認識が不可能になるか否かを予測する。具体的には、予測部３１Ｄは、第１勾配値よりも第２勾配値が小さく、かつ、第１勾配値と第２勾配値との間の変化量が、所定の閾値である、若しくは所定の閾値よりも大きい場合、特徴認識が不可能になると予測する。予測部３１Ｄは、第１勾配値と第２勾配値との比較判定処理を、第１位置および第２位置とみなせる細分領域の組み合わせの位置情報の数だけ実行する。

また例えば、勾配情報が、各走行ログを、車両９００からの距離の順に並べたデータである場合、予測部３１Ｄは、以下の処理手順で、特徴認識の可否を予測する。すなわち、予測部３１Ｄは、前後の並び順である走行ログの間の傾き角度の差を算出してもよい。

より詳しくは、予測部３１Ｄは、ある第１位置を示す走行ログの傾き角度を第１勾配値と捉え、その走行ログの次の並び順、すなわち、車両９００の現在位置からの距離が、第１位置を示す走行ログの次に近い走行ログの位置を第２位置と捉え、第２位置の走行ログの傾き角度を第２勾配値と捉えてもよい。そして、予測部３１Ｄは、第１勾配値よりも第２勾配値が小さく、かつ、第１勾配値と第２勾配値との変化量が、所定の閾値である、若しくは所定の閾値よりも大きい場合、特徴認識が不可能になると予測する。予測部３１Ｄは、第１勾配値と第２勾配値との比較判定処理を、第１位置および第２位置とみなせる走行ログの位置情報の組み合わせの数だけ実行する。

また例えば、勾配情報が、所定領域の道路の３次元形状をメッシュ化したデータである場合、予測部３１Ｄはある第１メッシュと、車両９００の現在位置からの距離が第１メッシュよりも遠く、かつ第１メッシュと隣り合う第２メッシュとの勾配の変化量を特定する。この場合、第１メッシュの位置が第１位置、第２メッシュの位置が第２位置に相当する。

そして、予測部３１Ｄは、勾配の変化量が所定の閾値である、若しくは、所定の閾値よりも大きいか否か判定する。勾配の変化量が所定の閾値である、若しくは、所定の閾値よりも大きい場合、予測部３１Ｄはさらに、第１メッシュにおける勾配の角度の値である第１勾配値と、第２メッシュにおける勾配の角度の値である第２勾配値とを比較する。

第１勾配値よりも第２勾配値の方が小さい場合、予測部３１Ｄは、道路標示認識装置３２において特徴認識が不可能になると判定する。一方、勾配の変化量が所定の閾値よりも小さい場合、第１勾配値と第２勾配値が等しい場合、または、第１勾配値よりも第２勾配値の方が大きい場合、予測部３１Ｄは、道路標示認識装置３２において特徴認識が可能であると判定する。

なお、本実施形態に係る第１位置および第２位置は、その位置さえ特定できるのであれば、ある１点の位置であってもよいし、所定の面積を有する領域であってもよい。

また、上述した第１勾配値および第２勾配値を含む、本実施形態における勾配の値は、正負いずれの値もとり得る。例えば、ある地点が上り坂の途中である場合、その地点の勾配の値は正の数で示す角度の値となる。一方、ある地点が下り坂の途中である場合、その地点は負の数で示す角度の値となる。

（予測処理の変形例）
なお、勾配情報取得部３１Ｃが、勾配情報として走行ログ自体を受信する場合、予測部３１Ｄは、以下のように走行ログを処理することで、特徴認識の可否を予測してもよい。

例えば、予測部３１Ｄは、走行ログ群が示す位置および高さから、所定領域の道路の３次元形状を特定してもよい。そして、予測部３１Ｄは、３次元形状から、道路の勾配が所定の閾値以上減少するか否かを特定してもよい。ここで、「道路の勾配が所定の閾値以上減少する」とは、例えば、道路のある第１位置における第１勾配値よりも、第１位置よりも車両９００から遠い第２位置の第２勾配値が小さく、かつ、第１勾配値と第２勾配値との間の変化量が所定の閾値、若しくは所定の閾値よりも大きいことを示す。

また例えば、予測部３１Ｄは、走行ログ群を車両９００の現在位置からの距離に応じて並べ、前後の走行ログの間の傾き角度の差を算出してもよい。より詳しくは、予測部３１Ｄは、ある第１位置の走行ログの傾き角度から、第２位置の走行ログの傾き角度を差し引いてもよい。ここでの第２位置とは、現在位置からの距離に応じて走行ログを並べた際に、現在位置からの距離が、第１位置の次に近い位置である。この場合、予測部３１Ｄは、傾き角度が所定の閾値以上減少する場合は、所定領域において画像認識不可能になると予測する。また、予測部３１Ｄは、傾き角度の減少量が所定の閾値未満である、または傾き角度が減少しない場合は、所定領域において画像認識可能であると予測する。

なお、車両９００の現在位置からの距離に応じて並べた走行ログ群を、距離の大きさに応じて複数のクラスタに分類し、各クラスタにおける傾き値の平均または中央値から、次に距離が大きいクラスタにおける傾き値の平均または中央値を差し引くことで、傾き角度の減少量を算出してもよい。予測部３１Ｄは、予測結果を通知部３１Ｅに送る。

通知部３１Ｅは、予測部３１Ｄの予測結果を道路標示認識装置３２に通知する。なお、通知部３１Ｅは予測結果をナビ装置１、サーバ２、運転支援装置６等に通知してもよい。

（装置構成の変形例）
サーバ２は、ナビ装置１の機能の一部または全部を実行してもよい。例えば、サーバ２のサーバ制御部２１は、現在位置を取得する現在位置取得部として機能してもよい。また、サーバ制御部２１は、傾き情報を取得する傾き情報取得部として機能してもよい。また、サーバ制御部２１は、走行ログを生成する走行ログ生成部として機能してもよい。また、サーバ制御部２１は、予測装置３１へ、車両９００の現在位置を送信する現在位置送信部として機能してもよい。

また、予測装置３１は、ナビ装置１またはサーバ２に搭載されていてもよい。予測装置３１をサーバ２に搭載することで、サーバ２は予測装置３１と無線通信をする必要が無くなり、ナビ装置１とのみ無線通信することとなる。したがって、サーバ２の無線通信のデータ送信量、およびデータ送信頻度を少なくすることができる。

また、予測システム１００が複数の車両９００から成る場合、各車両９００に予測装置３１を搭載せずとも、サーバ２で予測装置３１の各種機能を統括して実行することができる。したがって、車両９００の製造コストを低下させることができる。

≪処理の流れ≫
最後に、予測システム１００の処理の流れを図５〜図７を用いて説明する。図５は、予測システム１００の処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートでは、ステップをＳとも称する。

Ｓ１０１において、ナビ装置１の現在位置特定部１２Ａは、所定の時間間隔で取得するＧＰＳ情報と、地図情報１３Ａとを用いて、マップマッチングを実行する。これにより、車両９００の現在位置が特定される。Ｓ１０２において、方向特定部１２Ｂは、傾きセンサ５から傾き情報を取得する。Ｓ１０３において、方向特定部１２Ｂは、傾き情報から車両９００の進行方向を特定する。Ｓ１０４において、現在位置特定部１２Ａは、特定した現在位置を示す位置情報および方向情報を予測装置３１に送信する。Ｓ１０５において、予測装置３１の位置取得部３１Ａは、位置情報および方向情報を受信する。

Ｓ１０６において、走行ログ生成部１２Ｃは、現在位置の位置情報と、傾き情報とを用いて、車両９００の走行ログを生成する。Ｓ１０７において、走行ログ生成部１２Ｃは作成した走行ログを、ナビ通信部１１を介してサーバ２に送信する。

Ｓ１０８において、サーバ２の走行ログ収集部２１Ａは、ナビ装置１からの走行ログを受信する。Ｓ１０９において、走行ログ収集部２１Ａは、受信した走行ログを、走行ログＤＢ２２Ａの１レコードとしてナビ制御部１２に記憶させる。

以上の処理は、ＧＰＳ受信機４および傾きセンサ５が情報を取得する度に行われてよい。具体的には、ＧＰＳ受信機４および傾きセンサ５は、例えば１秒〜１０秒程度の時間間隔で測定を行い、測定結果をナビ制御部１２に送信してもよい。また、走行ログ生成部１２Ｃは、例えば１秒〜１０秒程度の時間間隔で走行ログを生成して、サーバ２に送信してよい。また、走行ログ生成部１２Ｃは、生成した走行ログを都度サーバ２に送信するのではなく、例えば、１時間に１回、所定のタイミングでまとめてサーバ２に送信してもよい。

また、走行ログ生成部１２Ｃは、ナビ装置１のナビ通信部１１とサーバ２のサーバ通信部２３との間で通信不良が起こった場合、生成した送信ログを保持しておくか、ナビ記憶部１３に一時的に記憶させてもよい。そして、走行ログ生成部１２Ｃは、ナビ通信部１１とサーバ通信部２３とが通信可能な状態になったときに、通信不良の間に生成していた走行ログを、まとめてサーバ２に送信してもよい。

Ｓ１１０において、予測装置３１の領域決定部３１Ｂは、Ｓ１０５で受信した現在位置を基準として、勾配情報の要求条件となる所定領域を決定する。Ｓ１１１において、勾配情報取得部３１Ｃは、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域についての勾配情報を、サーバ２に要求する。

Ｓ１１２において、サーバ制御部２１の走行ログ抽出部２１Ｂは要求を受信する。Ｓ１１３において、走行ログ抽出部２１Ｂは、要求が示す条件に合致する走行ログ、すなわち、所定領域内の位置を示す走行ログを走行ログＤＢ２２Ａから抽出する。Ｓ１１４において、勾配情報生成部２１Ｃは、走行ログ抽出部２１Ｂが抽出した走行ログから勾配情報を生成する。Ｓ１１５において、勾配情報生成部２１Ｃは、生成した勾配情報を予測装置３１に送信する。Ｓ１１６において、予測装置３１の勾配情報取得部３１Ｃは勾配情報を取得し、予測部３１Ｄに送る。

なお、Ｓ１１７に示すように、予測装置３１はナビ装置１に対し、地図情報１３Ａを要求してもよい。Ｓ１１８に示すように、ナビ制御部１２は要求を受信してもよい。Ｓ１１９に示すように、ナビ制御部１２は地図情報１３Ａを予測装置３１に送信してもよい。なお、予測装置３１は全地図情報ではなく、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域の分の地図情報をナビ装置１に要求し、所定領域の分の地図情報のみを取得してもよい。

（所定領域と走行ログ）
図６は、車両９００と、道路Ｒ２と、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域αと、勾配情報取得部３１Ｃが取得した勾配情報の生成元となる走行ログそれぞれが示す位置である地点Ｐ７〜地点Ｐ１０との対応関係の一例を図示したものである。なお、図６についても、図２Ａと同様に、車両９００の進行方向を矢印Ａ２で示している。

領域決定部３１Ｂが所定領域αを決定すると、勾配情報取得部３１Ｃは、所定領域αについての勾配情報をサーバ２に要求する。サーバ２の走行ログ抽出部２１Ｂは、要求に応じて、所定領域α内の位置を示す走行ログを抽出する。勾配情報生成部２１Ｃは、抽出された走行ログから、所定領域αについての勾配情報を作成し、サーバ通信部２３を介して予測装置３１に送信する。これにより、勾配情報には、道路Ｒ２のうち、車両９００の前方の所定領域αに含まれる道路についての、道路勾配を示す情報が含まれることになる。なお、図示の例では、所定領域αは車両９００から離れた位置にあるが、所定領域αは、車両９００の現在位置を含む領域であってもよい。

（特徴認識可否予測）
Ｓ１２１において、予測部３１Ｄは、勾配情報取得部３１Ｃが取得した勾配情報を用いて、特徴認識可否予測を実行する。図７は、予測装置３１が実行する、特徴認識可否予測の処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、勾配情報取得部３１Ｃが勾配情報として走行ログ自体を取得していた場合、予測部３１Ｄは、各走行ログの傾き角度から、所定領域の道路の３次元形状を特定してから、Ｓ２０１以降の処理を実行する。

Ｓ２０１において、予測部３１Ｄは、所定領域内の第１位置での道路の勾配を示す第１勾配値よりも、所定領域内の第１位置よりも車両９００から離れた位置である第２位置での道路の勾配を示す第２勾配値が小さいか否かを判定する。なお、Ｓ２０１における第１位置および第２位置は、上述した勾配情報のデータ形式に応じて適宜設定される。また、予測部３１Ｄは、Ｓ２０１の判定を、第１位置および第２位置の組み合わせ、すなわち第１勾配値と第２勾配値の組み合わせの数だけ実行する。

Ｓ２０１においてＮＯの場合、すなわち、全ての第１位置および第２位置の組み合わせで、第１勾配値よりも第２勾配値の方が大きい、若しくは第１勾配値と第２勾配値の値が等しい場合、予測部３１Ｄは、Ｓ２０３において、特徴認識が可能であると予測する。一方、Ｓ２０１においてＹＥＳの場合、すなわち、いずれかの第１位置および第２位置の組み合わせで、第１勾配値よりも第２勾配値の方が小さい場合、予測部３１Ｄは、Ｓ２０２の処理を実行する。すなわち、Ｓ２０２において、予測部３１Ｄは、第１勾配値と第２勾配値との変化量が、所定の閾値である、または所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。なお、予測部３１Ｄは、Ｓ２０２の判定についても、第１位置および第２位置の組み合わせの数だけ実行する。

Ｓ２０２においてＮＯの場合、すなわち、全ての第１位置および第２位置の組み合わせで、第１勾配値と第２勾配値との変化量が閾値よりも小さい場合、予測部３１Ｄは、Ｓ２０３において、特徴認識が可能であると予測する。一方、Ｓ２０２においてＹＥＳの場合、すなわち、いずれかの第１位置および第２位置の組み合わせで、第１勾配値と第２勾配値との変化量が、所定の閾値である、または所定の閾値よりも大きい場合、予測部３１Ｄは、Ｓ２０４において、特徴認識が不可能になると予測する。予測部３１Ｄは、予測結果を通知部３１Ｅに伝える。

Ｓ１２２において、通知部３１Ｅは、予測結果を道路標示認識装置３２に通知する。なお、通知部３１Ｅは、予測部３１Ｄが、特徴認識が不可能になると予測した場合のみ、道路標示認識装置３２に予測結果を通知することとしてもよい。

なお、Ｓ１０１〜Ｓ１０９までの処理と、Ｓ１１０以降の処理とは連続して行われなくてもよい。例えば、予測装置３１はＳ１０５で現在位置の位置情報を受信する度にＳ１１０以降の処理を行ってもよいし、Ｓ１０５で位置情報を受信しておき、所定の時間間隔で、Ｓ１１０以降の処理を実行してもよい。

なお、図５の処理において、Ｓ１１７〜Ｓ１２０の処理は必須ではない。予測装置３１は、領域決定部３１Ｂにおける所定領域の決定、または予測部３１Ｄにおける特徴認識可否予測において地図情報１３Ａを用いない場合は、地図情報を取得しなくてよい。

車両９００が上り坂の終点、または下り坂の始点に差しかかった場合、車両の水平面に対する傾き角度と、車両前方の道路における勾配の角度とが大きく乖離するため、車載カメラに前方の道路が映らない虞がある。車載カメラに前方の道路が映っていない場合、道路標示認識装置３２は、特徴認識できない虞がある。

上り坂の終点および下り坂の始点の存在は、道路の勾配の変化から特定することができる。具体的には、終点および始点の直後の勾配の角度は、終点および始点の直前の道路の勾配の角度に比べて小さい。また、終点および始点の直後の勾配の角度と、終点および始点の直前の道路の勾配の角度との変化量が多いほど、上り坂または下り坂は急な坂であるといえる。

予測システム１００によれば、予測装置３１は、第１勾配値よりも第２勾配値が小さい場合、かつ、第１勾配値と第２勾配値との変化量が、所定の閾値である、若しくは所定の閾値よりも大きい場合、特徴認識が不可能になると予測する。すなわち、終点または始点があり、上り坂または下り坂が、所定の閾値で設定される勾配以上の急勾配である場合、特徴認識が不可能になると予測する。したがって、予測装置３１は、車両９００の前方の道路で特徴認識が不可能になることを予測することができる。

また、予測システム１００は、走行ログを用いて道路の特徴認識が不可能になることを予測することができる。換言すると、予測システム１００は、過去に車両９００または他の車両が所定領域を走行したときの、実際の車両の傾き、すなわち道の勾配に応じて特徴認識が不可能になることを予測することができる。したがって、予測システム１００は、予測精度を向上させることができる。

例えば、予測システム１００は、地図情報から、車両９００の前方の道路勾配を特定できなくとも、走行ログに基づく勾配情報を用いて車両９００の前方の道路勾配を特定することができる。そのため、地図情報にまだ反映されていない、新しく作られた道路についても道路の勾配を特定することができる。したがって、本実施形態に係る予測システム１００によれば、車両９００が新しい道路を走行しているときでも、特徴認識の可否を予測することができる。

〔実施形態２〕
なお、予測装置３１は、予測装置３１がナビ装置１から取得する種々の情報を用いて所定領域を決定してもよい。例えば、予測装置３１は、カメラ８の取付け位置および画角を示すカメラ情報、車両９００の車種を示す車種情報、および車両９００の車速を示す車速情報のうち少なくとも１つを取得してもよい。また、領域決定部３１Ｂは、カメラ情報、車種情報、車速情報、および、道路標示認識装置３２の特徴認識アルゴリズムの少なくとも１つに応じて、所定領域を決定してもよい。以下、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、説明の便宜上、前述の実施形態で説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。これは、以降の実施形態についても同様である。

図８は、本実施形態に係る予測システム２００の要部構成を示すブロック図である。予測システム２００は、車速取得部３１Ｇを含む点で、実施形態１に係る予測システム１００と異なる。また、予測システム２００における予測部３１Ｄは、タイミング特定部３１Ｈを含んでいてもよい。本実施形態に係る車両９００は、車速測定センサ９を含む点で、実施形態１に係る車両９００と異なる。

車速測定センサ９は、所定の時間間隔で車両９００の車速を測定する。車速測定センサ９は、測定した車速を示す車速情報をナビ制御部１２に送信する。ナビ制御部１２は、車速測定センサ９から車速情報を受信すると、車速情報を予測装置３１の車速取得部３１Ｇに送る。

車速取得部３１Ｇは、ナビ制御部１２から車速情報を取得して領域決定部３１Ｂに送る。なお、車速取得部３１Ｇは、ナビ制御部１２から車速情報を取得する度に、車速情報を領域決定部３１Ｂに送信してもよい、若しくは、車速取得部３１Ｇは、領域決定部３１Ｂにおいて、図５のＳ１１０に示した所定領域の決定のための処理が実行される直前に、領域決定部３１Ｂからの要求を受けて、最後に受信した車速情報、すなわち最新の車速情報を領域決定部３１Ｂに送ってもよい。

領域決定部３１Ｂは、現在位置と、方向情報と、車速情報とに応じて所定領域を決定する。例えば、領域決定部３１Ｂは、所定領域を、車速情報が示す車速が速いほど車両９００の現在位置から遠い位置に決定する。

予測装置３１は、ある地点において道路の特徴箇所が認識不可能になることを、道路標示認識装置３２が実際にその地点についての特徴認識を開始する前に予測する必要がある。本実施形態に係る予測システム２００によれば、特徴認識可否予測を行う対象となる所定領域は、車両９００の車速が速いほど現在位置から遠い位置に定められる。これにより、予測装置３１は、車両９００が特徴認識可否予測の前に所定領域を通り過ぎてしまうことを防ぐことができる。

（変形例）
なお、予測部３１Ｄは、特徴認識が不可能になると予測した場合、タイミング特定部３１Ｈにおいて、車速情報から、車両９００の所定領域への到達タイミングを特定してもよい。ここで、到達タイミングとは、例えば、到達時刻、または到達までにかかる所要時間である。この場合、車速取得部３１Ｇは、取得した車速を領域決定部３１Ｂと、予測部３１Ｄとに送る。予測部３１Ｄは、タイミング特定部３１Ｈにおいて、９００の現在位置と、車速情報が示す車両９００の車速と、領域決定部３１Ｂの決定した所定領域の位置とに応じて、車両９００が所定領域に到達するまでにかかる所要時間を算出する。なお、到達タイミングとして、到達時刻を特定する場合、タイミング特定部３１Ｈは、予測装置３１の制御クロック等を参照して、現在時刻を特定し、現在時刻に、算出した所要時間を足した時刻を、到達時刻として特定してもよい。予測部３１Ｄは所要時間または到達時間を通知部３１Ｅに伝える。通知部３１Ｅは、予測部３１Ｄの予測結果と、所要時間または到達時間を道路標示認識装置３２に送信する。

これにより、本実施形態に係る予測システム２００は、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になるタイミングを特定することができる。したがって、道路標示認識装置３２における特徴認識のＯＮ動作およびＯＦＦ動作を、より正確に実行させることができる。

〔実施形態３〕
予測システム１００または２００において、予測装置３１は、勾配情報として走行ログ自体を取得する場合、取得した勾配情報をさらに絞り込んでから特徴認識可否予測を実行してもよい。以下、本発明の第３の実施形態について説明する。

図９は、実施形態３に係る予測システム３００の要部構成を示すブロック図である。予測システム３００は、地図情報送信部１２Ｄと、地図情報取得部３１Ｉとを含む点で、予測システム１００および予測システム２００と異なる。また、予測システム３００における勾配情報取得部３１Ｃは、リンク特定部３１Ｊを含む。

地図情報送信部１２Ｄは、ナビ記憶部１３の地図情報１３Ａの少なくとも一部を抽出して、予測装置３１の地図情報取得部３１Ｉに送る。地図情報取得部３１Ｉは、地図情報送信部１２Ｄから地図情報１３Ａを取得する。地図情報取得部３１Ｉは、取得した地図情報を、勾配情報取得部３１Ｃに送る。勾配情報取得部３１Ｃの処理については、図１０を用いて説明する。

予測システム３００では、地図情報取得部３１Ｉは、ナビ装置１の地図情報送信部１２Ｄから領域地図情報を取得する。「領域地図情報」とは、地図情報１３Ａのうち、少なくとも、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域についての道路の形状を示す情報であって、各道路のリンクを一意に特定するための識別子を含んでいる情報である。

また、予測システム３００では、ナビ装置１の走行ログ生成部１２Ｃは、各道路のリンクを一意に特定するための識別子を必ず含む走行ログを生成し、サーバ２の走行ログ収集部２１Ａは走行ログを収集および蓄積する。

（処理の流れ）
図１０は、本実施形態に係る予測システム３００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図１０において、図５と同じステップ番号を付したステップの処理は、図５の同番号のステップと同じであるため、ここでは説明を繰り返さない。図１０に示すフローチャートは、Ｓ１１７およびＳ１２０の処理の代わりにＳ３００およびＳ３０１の処理を実行する点と、Ｓ３０２〜Ｓ３０３の処理を実行する点で、図５のフローチャートと異なる。

Ｓ３００において、地図情報取得部３１Ｉは、ナビ装置１に領域地図情報を要求する。ナビ制御部１２の地図情報送信部１２Ｄは、要求に応じた領域地図情報を、地図情報１３Ａから抽出して予測装置３１に送る。Ｓ３０１において、勾配情報取得部３１Ｃは、地図情報取得部３１Ｉから領域地図情報を取得する。

Ｓ３０２において、勾配情報取得部３１Ｃのリンク特定部３１Ｊは、車両９００の現在位置および領域地図情報に基づいて、現在リンクと、関連リンクとを特定する。現在リンクとは、車両９００が走行中の道路のリンクである。また、関連リンクとは、現在リンクとノードで繋がっており、現在リンクから分岐しているリンクである。リンク特定部３１Ｊは、方向情報取得部３１Ｆが取得した方向情報を参照し、車両９００の前方で分岐するリンクを関連リンクとして特定してもよい。

Ｓ３０３において、勾配情報取得部３１Ｃは、取得した走行ログから、特定した現在リンク、または関連リンクについての勾配情報を抽出する。より具体的には、勾配情報取得部３１Ｃは、受信した走行ログから、現在リンクおよび関連リンクのいずれかを示す識別子に対応付けられている走行ログを抽出する。Ｓ１２１において、予測部３１Ｄは、勾配情報取得部３１Ｃにより抽出された走行ログを用いて特徴認識可否予測を実行する。以降の処理の流れは、実施形態１の処理の流れと同様である。

図１１Ａ〜図１１Ｃは、図１０のＳ３００〜Ｓ３０３の処理による走行ログの抽出過程を模式的に示した図である。図１１Ａ〜図１１Ｃでは、車両９００と、道路Ｒ３〜道路Ｒ５と、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域αと、走行ログそれぞれが示す位置を黒点で図示している。また、図１１Ａ〜図１１Ｃでは、車両９００の進行方向を矢印Ａ３で示している。

図１１Ａは、走行ログ抽出部２１Ｂによる、サーバ２での走行ログの抽出の前の状態を示している。勾配情報取得部３１Ｃは、領域決定部３１Ｂが決定した所定領域αについての走行ログをサーバ２に要求する、走行ログ抽出部２１Ｂは要求条件に合致する、地点Ｐ１１〜地点Ｐ１８を示す走行ログを走行ログＤＢ２２Ａから抽出して、勾配情報取得部３１Ｃに送信する。

図１１Ｂは、勾配情報取得部３１Ｃがサーバ２から取得した走行ログから、予測部３１Ｄが特徴認識可否予測に用いる走行ログをさらに抽出する場面を示している。また、図１１Ｃは、予測部３１Ｄが特徴認識可否予測に用いる走行ログを示している。前述のように、勾配情報取得部３１Ｃは、現在リンクおよび関連リンクについての走行ログを走行ログ群から抽出する。これにより、図１１Ｂに示すように、車両９００が走行中の道路と、道路の前方で分岐している道路以外についての走行ログを特徴認識可否予測の対象から外すことができる。例えば、所定領域αには含まれているが、車両９００の後方で繋がっている道路Ｒ３の地点Ｐ１１および地点Ｐ１２についての走行ログ、または、車両９００の走行中の道路Ｒ４と繋がっていない道路についての走行ログを、予測対象から外すことができる。また、車両９００の前方における道路Ｒ４の分岐先である道路Ｒ５についての走行ログ、すなわち地点Ｐ１５および地点Ｐ１６についての走行ログは、特徴認識可否予測の対象とすることができる。よって、予測部３１Ｄは、特徴認識可否予測の精度を向上させることができる。

図９〜図１１Ｃでは、勾配情報取得部３１Ｃが走行ログ群をさらに絞り込む例について説明した。しかしながら、予測装置３１は、ナビ装置１から先に領域地図情報を取得しておき、領域地図情報から現在リンクと、関連リンクとを特定してもよい。

（処理の変形例）
図１２は、本実施形態に係る予測システム３００の処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。図１２において、図５と同じステップ番号を付したステップの処理は、図５の同番号のステップと同じであるため、ここでは説明を繰り返さない。

図１２に示すフローチャートは、Ｓ４００〜Ｓ４０４の処理を実行する点で、図５および図９のフローチャートと異なる。

Ｓ１０５において、予測装置３１は、現在位置の位置情報および方向情報を受信する。Ｓ４００において、地図情報取得部３１Ｉは、ナビ装置１の地図情報送信部１２Ｄに領域地図情報を要求する。Ｓ４０１において、地図情報取得部３１Ｉは、領域地図情報を取得する。地図情報取得部３１Ｉは、取得した領域地図情報を勾配情報取得部３１Ｃに伝える。Ｓ４０２において、勾配情報取得部３１Ｃのリンク特定部３１Ｊは、車両９００の現在位置と、領域地図情報とに基づいて、現在リンクと、関連リンクとを特定する。Ｓ４０３において、勾配情報取得部３１Ｃは、領域決定部３１Ｂから伝えられた所定領域内を示す走行ログであって、かつ、リンク特定部３１Ｊが特定した現在リンクまたは関連リンクについての走行ログをサーバ２に要求する。Ｓ４０６において、サーバ２の走行ログ抽出部２１Ｂは、要求が指定する条件に応じた走行ログを抽出する。勾配情報生成部２１Ｃは抽出された走行ログから勾配情報を生成し、予測装置３１に送信する。Ｓ４０４において、勾配情報取得部３１Ｃは、サーバ２から勾配情報を取得する。Ｓ１２１において、予測部３１Ｄは、勾配情報取得部３１Ｃが取得した勾配情報を用いて、特徴認識可否予測を実行する。以降の処理の流れは、図５に示した処理の流れと同様である。

図１２に示す処理によれば、勾配情報取得部３１Ｃがサーバ２に走行ログを要求する時点で、車両９００が走行中の道路と、道路の前方で分岐している道路以外についての走行ログを除外することができる。

例えば市街地では、狭い領域に多数の道路が存在していたり、道路と道路が立体的に交差していたりする可能性がある。本実施形態に係る処理によれば、予測システム３００は、走行中の道路および走行中の道路と前方で繋がっている道路についての走行ログを用いて、予測を行うことができる。これにより、予測システム３００は、所定領域内に複数の道路が存在する場合であっても、特徴認識が不可能になるか否かを正確に予測することができる。

また、予測システム３００は、車両９００の前方に分岐がある場合、分岐先の道路についての走行ログも用いて予測処理を行う。そのため、予測対象となる所定領域内に道路の分岐が存在する場合でも、各分岐先で特徴認識が不可能になるか否かを予測することができる。

〔実施形態４〕
予測システム３００において、予測装置３１の予測部３１Ｄは、道路の形状が所定の形状であるか否かに応じて、道路標示認識装置３２における特徴認識が不可能になるか否かを予測してもよい。以下、本発明の第４の実施形態について説明する。

車両９００が特定の形状の道路を走行する場合、形状によっては、カメラ８の画像に、前方の道路が映りづらくなる場合がある。例えば、車両９００がカーブを走行する場合、カーブの曲率半径によっては、カメラ８に前方の道路が映りづらくなる場合がある。また、丁字路および交差点等は、***の道路と形状が異なるため、車両９００が丁字路および交差点等を走行する場合、カメラ８に前方の道路が映りづらく、特徴認識が困難、または不可能になることがある。

図１３は、車両９００が、道路Ｒ６のカーブ部分を走行した際の、カメラ８の画像の一例を示す図である。例えばカーブの内径の方に、ビル等の建造物Ｓ１が有る場合、道路Ｒ６の曲率半径が小さい、すなわち、急カーブであればあるほど、道路Ｒ６の前方が建造物Ｓ１の影となり、カメラ８に映りづらくなる。本実施形態に係る予測システムは、このような場合にも、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測する。

図１４は、形状地図情報に基づく特徴認識可否予測の流れの一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態に係る予測システムの要部構成は、予測システム３００の要部構成と同様である。以下、図９を参照しつつ、本実施形態に係る予測システムについて説明する。本実施形態において、地図情報取得部３１Ｉは、ナビ装置１の地図情報送信部１２Ｄから形状地図情報を取得し、予測部３１Ｄに送る。ここで、形状地図情報とは、領域地図情報が有する情報に加え、各道路のノードを示す情報と、各道路の曲率半径を示す情報とが含まれたデータである。本実施形態において、領域決定部３１Ｂは、決定した所定領域を予測部３１Ｄに通知する。

Ｓ５０１において、予測部３１Ｄは、形状地図情報を受信するとこれを参照し、領域決定部３１Ｂから通知された所定領域内に、ノードが存在するか否かを判定する。Ｓ５０１でＹＥＳの場合、すなわちノードが存在する場合、Ｓ５０４において、予測部３１Ｄは道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測する。一方、Ｓ５０１でＮＯの場合、すなわちノードが存在しない場合、Ｓ５０２において、予測部３１Ｄはさらに、地図情報１３Ａが示す所定領域内に、道路の曲率半径が所定値と等しい、または所定値よりも小さくなる地点があるか否かを判定する。Ｓ５０２でＹＥＳの場合、すなわち曲率半径が所定値以下になる地点がある場合、予測部３１Ｄは、Ｓ５０４において、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測する。一方、Ｓ５０２でＮＯの場合、すなわち、曲率半径が所定値以下になる地点が無い場合、予測部３１Ｄは、Ｓ５０３において、道路標示認識装置３２による特徴認識が可能であると予測する。

以上の処理によれば、予測部３１Ｄは、特徴認識の予測対象である所定領域にノードが含まれている場合、道路の特徴箇所が認識不可能になると予測することができる。これにより、前述の丁字路および交差点等、道路の分岐点では、特徴認識が不可能になると予測することができる。また、予測部３１Ｄは、所定領域における道路のカーブの湾曲がある程度大きい場合に、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測することができる。これにより、急カーブで、特徴認識が不可能になると予測することができる。

なお、本実施形態に係る予測装置３１は、Ｓ５０１またはＳ５０２のいずれか一方のみの処理を行ってもよい。また、本実施形態に係る予測装置３１は、図７に示した特徴認識可否予測と、図１４に示した特徴認識可否予測との両方を組み合わせて行ってもよい。具体的には、図７のＳ２０１およびＳ２０２の両方がＹＥＳの場合、ならびに、図１４のＳ５０１およびＳ５０２のいずれかでＹＥＳの場合、予測部３１Ｄは、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測してもよい。また、図７のＳ２０１およびＳ２０２のいずれか一方がＮＯの場合、ならびに、図１４のＳ５０１およびＳ５０２の両方でＮＯの場合、道路標示認識装置３２による特徴認識が可能であると予測してもよい。

〔変形例〕
上述の各実施形態では、道路標示認識装置３２は、予測装置３１の通知部３１Ｅから特徴認識が不可能になる旨を通知された場合、画像認識に係る処理を一時的に停止した。しかしながら、道路標示認識装置３２は、通知を受けた際に、画像認識自体は停止しないが、運転支援装置６への画像認識の結果の送信を、一時的に停止することとしてもよい。

これにより、運転支援装置６において、単にカメラ８に道路が映っていないために画像認識がなされなかった事を、例えば車両９００が道路外を走行している、等と誤認識することを防ぐことができる。したがって、運転支援装置６における誤動作を防止できる。

なお、上述の各実施形態に係る地図情報１３Ａには、道路の勾配を示す勾配情報が含まれていてもよい。なお、地図情報１３Ａに含まれる勾配情報は、リンク毎、またはノード毎に記録された標高等ではなく、例えば数ｍ間隔での、道路の勾配を記録した情報であることが望ましい。

地図情報１３Ａが前述の勾配情報を含む場合、予測装置３１の位置取得部３１Ａは、勾配情報取得部としても機能する。この場合、予測装置３１は勾配情報取得部３１Ｃを備えていなくてもよい。

具体的には、位置取得部３１Ａは、現在位置および、少なくとも所定領域についての地図情報１３Ａを、ナビ装置１から取得する。また、方向情報取得部３１Ｆは、方向情報を取得する。位置取得部３１Ａおよび方向情報取得部３１Ｆは取得した各種情報を予測部３１Ｄに送信する。予測部３１Ｄは、地図情報１３Ａを参照し、所定領域において道路の勾配が所定の閾値以上減少するか否かを判定する。以降の処理は、各実施形態に記載の予測部３１Ｄと同様である。

これにより、予測装置３１は、サーバ２から勾配情報を取得しなくとも、道路標示認識装置３２における特徴認識の可否を予測することができる。したがって、予測装置３１は、現在位置および方向情報を受信してから、特徴認識可否予測の結果を出すまでにかかる時間を短縮することができる。また、予測装置３１は、サーバ２との間で通信不良が発生した場合でも、特徴認識可否予測を実行することができる。また、予測装置３１は、サーバ２との通信が不可能になった場合でも、特徴認識可否予測を実行することができる。

なお、予測装置３１は、走行ログから生成された勾配情報と、地図情報１３Ａに含まれる勾配情報とのどちらを特徴認識可否予測に使用するか、状況に応じて選択してもよい。以下、走行ログから生成された勾配情報を第１勾配情報、地図情報１３Ａに含まれる勾配情報を第２勾配情報と称する。

例えば、予測装置３１が所定領域についての第２勾配情報を取得可能な場合、予測部３１Ｄは第２勾配情報を用いて特徴認識可否予測を行ってもよい。車両９００が、地図情報１３Ａに反映されている道路上を走行中である場合は、第２勾配情報が取得可能であるため、予測装置３１はサーバ２との通信を行う必要がない。したがって、予測装置３１は現在位置および方向情報を受信してから、特徴認識可否予測の結果を出すまでにかかる時間を短縮することができる。

一方、所定領域についての第２勾配情報を取得不可能な場合は、勾配情報取得部３１Ｃにおいて第１勾配情報を取得してもよい。そして、予測部３１Ｄは第１勾配情報を用いて特徴認識可否予測を行ってもよい。これにより、予測装置３１は、例えば、車両９００が地図情報１３Ａに反映されていない道路を走行する場合でも、第１勾配情報を用いて特徴認識可否予測を行うことができる。

なお、予測装置３１は、第１勾配情報と、第２勾配情報とを併用して、特徴認識可否予測を実行してもよい。第１勾配情報と、第２勾配情報との併用方法は特に限定されない。例えば、予測装置３１は、まず特徴認識可否予測の結果を出すまでにかかる時間が短い第２勾配情報を用いて特徴認識可否予測を実行してもよい。そして、予測装置３１は、特徴認識が不可能になるという予測結果を得た場合、改めて、第２勾配情報よりも精度の高い第１勾配情報を用いて、特徴認識可否予測を実行してもよい。第１勾配情報は、日々増加する走行ログを用いて作成されるため、第２勾配情報に比べて精度が高い情報といえる。そのため、第１勾配情報を用いて特徴認識可否予測を実行することで、より精度の高い予測結果を得ることができる。第１勾配情報を用いた特徴認識可否予測の結果でも特徴認識が不可能になると予測された場合、通知部３１Ｅは、予測結果を道路標示認識装置３２に伝える。

〔実施形態５〕
以下、本発明の第５の実施形態について説明する。図１５は、実施形態５に係る予測システム５００の要部構成を示すブロック図である。本実施形態の予測システム５００は、信頼係数を算出するように構成される。予測システム５００は、この点が上記実施形態１に係る予測システム１００と異なる。信頼係数は、道路標示認識装置３２による特徴認識の結果の信頼性を示す係数である。以下、図１５において、実施形態１と同様の構成には同じ符号を付して説明を省略する。

本実施形態において、信頼係数は、係数算出部５３１Ｇで算出される。係数算出部５３１Ｇは、予測部５３１Ｄに備わる。予測装置５３１は、予測部５３１Ｄが係数算出部５３１Ｇを有する構成が、実施形態１の予測装置３１と異なる。また、車両５０２は、各パーツの作動状況を検出する作動状況検出部５０１を備える構成が、実施形態１の車両９００と異なる。

係数算出部５３１Ｇは、予測部５３１Ｄが特徴認識可否予測に用いた情報を利用して、信頼係数を算出する。具体的に、係数算出部５３１Ｇは、道路標示認識装置３２による道路の特徴認識が可能であると予測部５３１Ｄが予測した場合、信頼係数の値を１００にする。また係数算出部５３１Ｇは、道路標示認識装置３２による道路の特徴認識が不可能になると予測部５３１Ｄが予測した場合、第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量が大きくなるほど信頼係数が小さい値となるように、信頼係数を算出する。そして、係数算出部５３１Ｇは、前記勾配の変化量が、カメラ８に道路が全く映らないと予測されるほど大きい場合、信頼係数の値を０にする。

通知部３１Ｅは、予測部５３１Ｄが予測した予測結果とともに、係数算出部５３１Ｇが算出した信頼係数を道路標示認識装置３２に通知する。道路標示認識装置３２は、特徴認識の結果とともに、信頼係数を運転支援装置５０６に通知する。

ここで、本実施形態において、運転支援装置５０６は、独自のアルゴリズムを用いて車両５０２の動作を判定する。車両５０２の動作は、２以上の判定材料から複合的に判定される。判定材料としては、道路標示認識装置３２から通知された特徴認識の結果、および、作動状況検出部５０１によって検出される車両５０２の各パーツの作動状況等が挙げられる。なお、運転支援装置５０６が判定する車両５０２の動作としては、片側に２以上の車線が形成された道路における車両５０２の車線変更等が挙げられる。また、車両５０２の各パーツの作動状況としては、ハンドルの切り替え状況や、タイヤの回転状況等が挙げられる。

運転支援装置５０６は、信頼係数の値が小さくなるほど、道路標示認識装置３２による特徴認識の結果を利用する比率を他の判定材料よりも下げて、車両５０２の動作の判定を行う。すなわち、図２Ｂに示すように、車両５０２の前方の比較的遠くの道路Ｒ１までカメラ８に映ると予測される場合、係数算出部５３１Ｇによって算出される信頼係数の値は１００となる。そして、運転支援装置５０６は、道路標示認識装置３２による特徴認識の結果を、他の判定材料と比べて高い比率で、車両５０２の動作の判定に用いる。

一方、図２Ｃに示すように、カメラ８に映る道路Ｒ１の距離が短いと予測される場合、係数算出部５３１Ｇによって算出される信頼係数の値は例えば３０となる。そして、運転支援装置５０６は、道路標示認識装置３２による特徴認識の結果を、他の判定材料に対して３０％の低い比率で、車両５０２の動作の判定に用いる。また、運転支援装置５０６は、信頼係数の値が０の場合、道路標示認識装置３２による特徴認識の結果を車両５０２の動作の判定に用いないように構成される。

上記のように、予測装置５３１は、第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量に基づいて、道路標示認識装置３２が道路の特徴箇所を認識した認識結果の信頼性を表す信頼係数を算出する係数算出部５３１Ｇをさらに備える。

上記実施形態１において、道路標示認識装置３２は、特徴認識が不可能になると予測部３１Ｄによって予測されると、動作を一時的に停止する。これに対して、本実施形態では、道路標示認識装置３２は、特徴認識が不可能になると予測部６３１Ｄによって予測された場合でも、動作を継続できる。これは、車両５０２の動作の判定に信頼係数が利用されることで、道路がほとんど映っていない画像を用いた道路標示認識装置３２による特徴認識の結果によって、運転支援装置５０６が誤った判定を行う可能性が低いためである。したがって、運転支援装置５０６は、上り坂の終点または下り坂の始点を車両５０２が通過するときでも、判定材料をできるだけ減らすことなく、車両５０２の動作を判定できる。

〔変形例〕
上述の実施形態５において、道路標示認識装置３２は、カメラ８に道路が全く映らないと予測されるタイミングで、道路標示認識装置３２による特徴認識を一時的に停止させる構成であってもよい。

また、係数算出部５３１Ｇは、道路標示認識装置３２による道路の特徴認識が不可能になると予測部５３１Ｄが予測した場合にのみ、信頼係数を算出する構成であってもよい。さらに係数算出部５３１Ｇは、道路標示認識装置３２による道路の特徴認識が不可能になると予測部５３１Ｄが予測し、かつ第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量が所定の閾値よりも大きい場合にのみ、信頼係数を算出する構成であってもよい。

さらに、係数算出部５３１Ｇは、予測装置５３１に含まれる構成に限定されず、道路標示認識装置３２に含まれる構成であってもよい。

〔実施形態６〕
以下、本発明の第６の実施形態について説明する。図１６は、実施形態６に係る予測システム６００の要部構成を示すブロック図である。本実施形態の予測システム６００は、予測部６３１Ｄの予測結果に応じて、車両６０２に搭載されているカメラ８の撮影方向を自動的に調整できるように構成される。予測システム６００は、この点が上記実施形態１に係る予測システム１００と異なる。以下、図１６において、実施形態１と同様の構成には同じ符号を付して説明を省略する。

予測部６３１Ｄは、調整情報算出部６３１Ｇを備える。予測装置６３１は、予測部６３１Ｄが調整情報算出部６３１Ｇを有する構成が、実施形態１の予測装置３１と異なる。調整情報算出部６３１Ｇは、カメラ８の撮影方向の調整に関する調整情報を生成する。調整情報は、カメラ８の撮影方向の変更後の向きと、カメラ８の撮影方向を変更する程度を表す調整量とを示す。

調整情報算出部６３１Ｇは、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測部６３１Ｄが予測した場合に、調整情報を生成する。調整情報は、予測部６３１Ｄが特徴認識可否予測に用いた情報を用いて生成される。具体的に、調整情報算出部６３１Ｇは、第１勾配値よりも第２勾配値が小さく、かつ、第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量が所定の閾値よりも大きい場合、下方向を示す調整情報を生成する。また調整情報算出部６３１Ｇは、第１位置から第２位置にかけての勾配の変化量が大きくなるほど、調整量が大きい値となるように調整情報を生成する。

また実施形態４のように、予測部６３１Ｄが、所定領域でのノードの有無や、道路の曲率半径に基づいて特徴認識可否予測を行う構成の場合、調整情報算出部６３１Ｇは、右方向または左方向を示す調整情報を生成する。この調整情報が示す方向は、道路の湾曲方向と一致する方向となる。また調整情報算出部６３１Ｇは、道路の曲率半径が小さくなるほど、調整量が大きい値となるように調整情報を生成する。

通知部３１Ｅは、調整情報算出部６３１Ｇが生成した調整情報を道路標示認識装置３２に通知する。道路標示認識装置３２は、この通知を受けると、調整情報をカメラ８に送信する。

本実施形態において、車両６０２は、カメラ８の撮影方向を変更する方向調整部６０８を備える。方向調整部６０８は、道路標示認識装置３２から受信した調整情報に基づいて、カメラ８の撮影方向を変更する。本実施形態において、方向調整部６０８はカメラ８に備わる。

このような本実施形態の予測システム６００では、道路標示認識装置３２による特徴認識が不可能になると予測された位置を車両６０２が通過するときに、カメラ８の撮影方向を調整して、比較的遠くの道路までカメラ８に映すことができる。そのため、上り坂の終点または下り坂の始点を車両６０２が通過するとき、および、急カーブを車両６０２が通過するときでも、道路標示認識装置３２による特徴箇所の認識を継続できる。

〔変形例〕
上述の実施形態６において、予測システム６００は、荷物等を積載したことによる車両６０２の傾き角度も考慮して、特徴箇所認識可否予測を行うとともに、調整情報の生成を行う構成であってもよい。

荷物等を積載している状態での車両６０２の傾き角度は、車両６０２が水平な位置にあるときに傾きセンサ５によって検出される。予測部６３１Ｄは、傾きセンサ５が検出した車両６０２の傾き角度に応じて、勾配情報取得部３１Ｃが取得した勾配情報を調整する。具体的に、予測部６３１Ｄは、車両６０２の後ろ側が荷物等の荷重で車両６０２の前側よりも下がっている場合、勾配情報が示す道路の勾配値を、車両６０２の傾き分だけ大きくなるように調整する。予測部６３１Ｄは、このように調整された勾配情報を用いて特徴認識可否予測を行う。また調整情報算出部６３１Ｇは、調整された勾配情報を用いて、調整情報の生成を行う。

なお、上記のように荷物等を積載したことによる車両６０２の傾き角度を考慮する構成は、上記実施形態１〜５に適用されてもよい。

〔ソフトウェアによる実現例〕
ナビ装置１、サーバ２、および画像認識装置３の制御ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、ナビ装置１、サーバ２、および画像認識装置３は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、コンピュータにおいて、プロセッサがプログラムを記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、プログラムは、プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体を介してコンピュータに供給されてもよい。任意の伝送媒体は、例えば、通信ネットワーク、若しくは放送波が挙げられる。なお、本発明の一態様は、プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１ ナビゲーション装置
１１ ナビ通信部
１２ ナビ制御部
１２Ａ 現在位置特定部
１２Ｂ 方向特定部
１２Ｃ 走行ログ生成部
１２Ｄ 地図情報送信部
１３Ａ 地図情報
２ サーバ
２１ サーバ制御部
２１Ａ 走行ログ収集部
２１Ｂ 走行ログ抽出部
２１Ｃ 勾配情報生成部
２２ サーバ記憶部
２２Ａ 走行ログデータベース
２３ サーバ通信部
３ 画像認識装置
３１、５３１、６３１ 予測装置
３１Ａ 位置取得部
３１Ｂ 領域決定部
３１Ｃ 勾配情報取得部
３１Ｄ、５３１Ｄ、６３１Ｄ 予測部
３１Ｅ 通知部
３１Ｆ 方向情報取得部
３１Ｇ 車速取得部
３１Ｈ タイミング特定部
３１Ｊ リンク特定部
３２ 道路標示認識装置
３２Ａ 認識結果送信部
６ 運転支援装置
８ カメラ
９ 車速測定センサ
１００、２００、３００、５００、６００ 予測システム
５３１Ｇ 係数算出部
５０２、６０２、９００ 車両

Claims (6)

1. 道路上での車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置取得部と、
   前記位置情報に基づいて前記車両の前方に設定された所定領域における前記道路の勾配を示す勾配情報を取得する勾配情報取得部と、
   前記車両に搭載されたカメラによって撮影された画像に映る前記道路の特徴箇所を認識する特徴認識装置が、前記所定領域に前記車両が位置するときに、前記特徴箇所を認識することが可能か否か、前記勾配情報取得部が取得した前記勾配情報を用いて予測する予測部と、
   前記予測部が予測した予測結果を他の装置に通知する通知部と、を備え、
   前記予測部は、
   前記所定領域に設定された第１位置での前記道路の勾配を示す第１勾配値に比べて、前記所定領域において前記第１位置よりも前記車両の前方に設定された第２位置での前記道路の勾配を示す第２勾配値が小さく、かつ、前記第１位置から前記第２位置にかけての勾配の変化量が、所定の閾値、若しくは前記所定の閾値よりも大きいと判定した場合、前記特徴認識装置による前記特徴箇所の認識が不可能になると予測することを特徴とする予測装置。
2. 前記勾配情報は、前記道路を走行した車両の位置を示す位置情報と、前記位置での前記車両の傾き角度を示す傾き情報とを対応付けて記録した走行ログから特定されることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
3. 前記変化量に基づいて、前記特徴認識装置が前記特徴箇所を認識した認識結果の信頼性を表す信頼係数を算出する係数算出部をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の予測装置。
4. 請求項１または２に記載の予測装置と、
   前記特徴認識装置と、を含み、
   前記特徴認識装置は、前記通知部から前記特徴箇所の認識が不可能になると通知された場合、前記特徴箇所を認識する処理を一時的に停止することを特徴とする画像認識装置。
5. 請求項１または２に記載の予測装置と、
   前記特徴認識装置と、を含み、
   前記特徴認識装置は、前記特徴箇所を認識した認識結果を、前記車両の運転を支援する運転支援装置へ送信する認識結果送信部を備え、
   前記認識結果送信部は、前記通知部から前記特徴箇所の認識が不可能になると通知された場合、前記運転支援装置への前記認識結果の送信を一時的に停止することを特徴とする画像認識装置。
6. 第１車両に搭載されたカメラによって撮影された画像に映る道路の特徴箇所を認識する特徴認識装置を含む予測システムであって、
   前記道路を走行した第２車両の位置を示す位置情報と、前記位置での前記第２車両の傾き角度を示す傾き情報とを対応付けて記録した走行ログを収集する走行ログ収集部と、
   前記走行ログから、前記道路の勾配を示す勾配情報を特定する勾配情報特定部と、
   前記第１車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置取得部と、
   前記位置取得部が取得した前記位置情報に基づいて前記第１車両の前方に設定された所定領域に前記第１車両が位置するときに、前記特徴認識装置が前記特徴箇所を認識することが可能か否か、前記勾配情報を用いて予測する予測部と、を含み、
   前記予測部は、前記所定領域に設定された第１位置での前記道路の勾配を示す第１勾配値に比べて、前記所定領域において前記第１位置よりも前記第１車両の前方に設定された第２位置での前記道路の勾配を示す第２勾配値が小さく、かつ、前記第１位置から前記第２位置にかけての勾配の変化量が、所定の閾値、若しくは前記所定の閾値よりも大きいと判定した場合、前記特徴認識装置による前記特徴箇所の認識が不可能になると予測することを特徴とする予測システム。

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