JP6854141B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、道路環境を認識して車両の自動走行を制御する車両制御装置に関する。

自動運転で走行可能な車両は周囲の道路環境を認識しつつ加減速、操舵、制動等の制御を行う。例えば、カメラで撮影した画像情報やナビゲーション装置で保存される地図情報に基づいてレーンや停止線等の道路環境を認識する。

特許文献１には、道路データ（地図情報）から推定される道路形状と撮影手段（カメラ）が撮影した画像（画像情報）から推定される道路形状のいずれかを、各道路形状の信頼性に基づいて選択する装置が開示される。特許文献２には、カメラの撮影結果（画像情報）に基づいて走行レーンの認識精度が低くなる場合に、地図データ（地図情報）に基づいて仮想的な走行レーンを生成する装置が開示される。

特開２００１−２９１１９７号公報（請求項１） 特開２０１５−００５１３２号公報（段落［００４１］、［００４２］）

特許文献１、２の装置は画像情報と地図情報のいずれかを用いて道路環境を認識する。このように、種類の異なる複数の認識処理を行う場合、画像情報に基づく認識処理と地図情報に基づく認識処理との切り替えを適切なタイミングで行うことは難しい。切り替えのタイミングを誤ると、道路環境の認識精度が低くなる可能性がある。

本発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、種類の異なる複数の認識処理を行う場合であっても、道路環境を認識できる車両制御装置を提供することを目的とする。

本発明は、道路環境を認識して車両走行の少なくとも一部をドライバによらない自動走行を制御する車両制御装置であって、入力情報に基づいて前記道路環境を認識する種類の異なる複数の認識部と、車両内外の状態を示す状態情報に基づいて個々の前記認識部の認識結果に対する重み付け係数を設定する重み付け係数設定部と、複数の前記認識結果と前記認識結果に対する前記重み付け係数とを用いて統合道路環境を推定する道路環境推定部とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、車両内外の状態を示す状態情報に基づいて個々の認識部の認識結果に対する重み付け係数を設定し、複数の認識結果と各認識結果に対応する重み付け係数とを用いて統合道路環境を推定する。このように、重み付け係数を変更し、変更した重み付け係数を用いて各認識結果を統合して得られた統合道路環境を最終的な認識結果とすることにより、ある認識処理から他の認識処理へ瞬時に切り替える処理が不要となる。このため、認識処理の切り替えの際に道路環境の認識精度が低くなるという事象が発生しなくなり、道路環境を常に認識できるようになる。

車両制御装置は、前記状態情報に基づいて複数の前記認識部の信頼度を個別に判定する信頼度判定部を備え、前記道路環境は、レーン情報であり、前記認識部の１つは、カメラで撮影される画像情報に基づいて前記レーン情報を認識する画像情報認識部であり、前記重み付け係数設定部は、前記画像情報認識部の前記信頼度が低くなるに伴って前記画像情報認識部の認識結果に対する前記重み付け係数を変更するようにしてもよい。上記構成によれば、重み付け係数を適宜変更するため、レーン情報（統合道路環境）を精度よく認識することができる。

前記画像情報認識部の前記信頼度が低くなる前記状態は、前記車両が交差点を走行する状況であってもよい。上記構成によれば、レーンマークが存在しない交差点でカメラの画像情報に基づく認識結果の重み付け係数を変更するため、統合結果としてのレーン情報の推定精度を高くすることができる。

前記画像情報認識部は、前記信頼度が低くなる前記状態で、過去の前記画像情報を用いて仮想レーンを生成してもよい。上記構成によれば、レーンマークが存在しない状況でも仮想レーンを生成するため、画像情報に基づく認識結果を出力することができる。従って、統合結果としてのレーン情報の推定精度を高くすることができる。

前記画像情報認識部は、前記信頼度が低くなる前記状態で、前記画像情報に基づいて認識可能な前記レーン情報を用いて仮想レーンを生成してもよい。上記構成によれば、レーンマークが存在しない状況でも仮想レーンを生成するため、画像情報に基づく認識結果を出力することができる。従って、統合結果としてのレーン情報の推定精度を高くすることができる。

前記認識部の１つは、地図情報に基づいて前記レーン情報を認識する地図情報認識部であり、前記道路環境推定部は、前記画像情報認識部の認識結果に対する前記重み付け係数と、前記地図情報認識部の認識結果に対する前記重み付け係数と、前記画像情報認識部が前記画像情報に基づいて認識する前記レーン情報と、前記地図情報認識部が前記地図情報に基づいて認識する前記レーン情報とに基づいて、前記統合道路環境としての前記レーン情報を推定するようにしてもよい。上記構成によれば、カメラで撮影される画像情報に基づいて認識されるレーン情報と、地図情報に基づいて認識されるレーン情報と、個々の認識部の信頼度に応じたレーン情報が推定されるため、適切なレーン情報を取得することができる。

車両制御装置は、前記状態に基づいて複数の前記認識部の信頼度を個別に判定する信頼度判定部を備え、前記道路環境は、停止線情報であり、前記認識部の１つは、カメラで撮影される画像情報に基づいて前記停止線情報を認識する画像情報認識部であり、前記重み付け係数設定部は、前記画像情報認識部の前記信頼度が低くなるに伴って前記画像情報認識部の認識結果に対する前記重み付け係数を変更するようにしてもよい。上記構成によれば、重み付け係数を適宜変更するため、停止線情報（統合道路環境）を精度よく認識することができる。

前記状態情報には前記認識部による前記道路環境の認識タイミングに関する情報が含まれており、前記信頼度判定部は、任意の前記認識部の最近の前記認識タイミングが他の前記認識部の最近の前記認識タイミングよりも前記信頼度の判定タイミングに近い場合に、任意の前記認識部の前記信頼度を他の前記認識部の前記信頼度よりも高くしてもよい。上記構成によれば、相対的に認識結果が新しい認識部の信頼度を高くするため、統合結果としての停止線情報（統合道路環境）の精度を高くすることができる。

本発明によれば、認識処理の切り替えの際に道路環境の認識精度が低くなるという事象が発生しなくなり、道路環境を認識できるようになる。

図１は情報提供システムの構成図である。 図２は第１実施形態に係る車両制御装置を備えた車両の構成図である。 図３は第１実施形態で使用されるレーン認識部の機能ブロック図である。 図４は第１実施形態の状況及び交差点周辺での信頼度の説明図である。 図５は各種タイミングと信頼度の説明図である。 図６は第１実施形態で行われる処理のフローチャートである。 図７は第２実施形態に係る車両制御装置を備えた車両の構成図である。 図８は第２実施形態で使用される停止線認識部の機能ブロック図である。 図９は第２実施形態の状況説明図である。 図１０は第２実施形態で行われる処理のフローチャートである。

以下、本発明に係る車両制御装置について、好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して詳細に説明する。

［１ 情報提供システム１０］
図１を用いて各実施形態で使用される情報提供システム１０の構成について説明する。情報提供システム１０は、情報提供サーバ１２と、複数の自動運転車両１６（以下「車両１６」ともいう。）と、路側機１８と、放送局２０を含む。

情報提供サーバ１２は、車両１６に対して路側機１８と放送局２０の少なくとも一方を介して、渋滞情報、道路の規制情報、気象情報（各地の天気情報及び天気予報情報を含む）、交通信号情報等を提供する。図１において情報提供サーバ１２は１つのみ示されているが、提供する情報に応じて複数の情報提供サーバ１２が設けられていてもよい。路側機１８は道路に沿って設けられる。放送局２０は各地域に設けられる。

［２ 第１実施形態］
第１実施形態は、車両１６が走行するレーン９２（図４参照）を道路環境とするものであり、レーン９２を複数のモジュールで認識し、認識された各レーン情報を統合して統合レーン情報を推定するものである。

［２−１ 車両１６の構成］
図２を用いて第１実施形態に係る車両１６及び車両制御装置２６の構成について説明する。本明細書において、自動運転というのは、車両１６の走行制御を全て自動で行う「完全自動運転」のみならず、車両１６の走行制御を部分的に自動で行う「部分自動運転」や「運転支援」も含む概念である。本明細書では、駆動力制御、制動制御、操舵制御のそれぞれを自動制御と手動制御の間で切り替えが可能な車両１６を想定する。車両１６は、自動運転を実行するための構成として、外界情報取得装置２２と、車両センサ２４と、車両制御装置２６と、駆動力装置２８と、操舵装置３０と、制動装置３２と、報知装置３４を有する。

外界情報取得装置２２は、１又は複数のカメラ３８と、複数のレーダ４０と、複数のＬＩＤＡＲ４２と、ナビゲーション装置４４と、通信部４６を有する。カメラ３８は車両１６の前方を撮影する。レーダ４０は車両１６の周囲に電磁波を照射すると共に電磁波照射に対する反射波を検出する。ＬＩＤＡＲ４２は車両１６の周囲にレーザを照射すると共にレーザ照射に対する散乱光を検出する。なお、カメラ３８により撮影される画像情報とレーダ４０により取得される検出情報とを融合するフュージョンセンサを用いることも可能である。

ナビゲーション装置４４は、記憶部４４ａに保存される地図情報を参照しつつ、衛星測位装置や車両センサ２４等の検出情報を用いて車両１６の現在位置を測定し、その現在位置からユーザが指定した目的地までの走行経路を生成する。ナビゲーション装置４４は、ユーザインタフェースとして、操作スイッチ（タッチパネルを含む）、ディスプレイ及びスピーカを有し、生成された走行経路を表示すると共に、走行経路を音声案内する。

通信部４６は、複数の通信装置を有する。第１通信装置４６ａは、放送局２０から送信される広域の渋滞情報、気象情報等を受信可能である。第２通信装置４６ｂは、路側機１８から送信される渋滞情報、規制情報、交通信号情報等を受信可能である。第３通信装置４６ｃは、他の車両１６に設けられる第３通信装置４６ｃとの間で各種情報を送受信可能である。

車両センサ２４は、車両１６の各種挙動を検出する複数のセンサを有する。例えば、車両１６の速度（車速）を検出する速度（車速）センサ、加減速度を検出する加速度センサ、横Ｇを検出する横Ｇセンサ、車両１６の垂直軸周りの角速度を検出するヨーレートセンサ、車両１６の向きを検出する方位センサ、車両１６の勾配を検出する勾配センサ等を有する。また、車両センサ２４は、各操作デバイス（アクセルペダル、ステアリングホイール、ブレーキペダル、シフトレバー、方向指示レバー等）の操作の有無、操作量、操作位置を検出する操作検出センサを含む。例えば、アクセル踏込（開度）量を検出するアクセルペダルセンサ、ステアリングホイールの操作量（操舵角）を検出する舵角センサ、操舵トルクを検出するトルクセンサ、ブレーキ踏込量を検出するブレーキペダルセンサ、シフト位置を検出するシフトセンサ等を有する。

車両制御装置２６は、１又は複数のＥＣＵにより構成され、ＣＰＵ５０と記憶装置５２とクロック５４等を有する。本実施形態では、ＣＰＵ５０が記憶装置５２に記憶されているプログラムを実行することにより、後述する各機能実現部６０、６２、６４、６６、６８、７０が実現される。なお、集積回路等からなるハードウエアにより各機能実現部６０、６２、６４、６６、６８、７０を実現することもできる。各機能実現部６０、６２、６４、６６、６８、７０については下記［２−２］にて説明する。

駆動力装置２８は、駆動力ＥＣＵと、エンジン及び／又は駆動モータ等の車両１６の駆動源を有する。駆動力装置２８は、車両制御部６６から出力される制御指令に従って車両１６が走行するための走行駆動力（トルク）を生成し、トランスミッションを介し、あるいは直接車輪に伝達する。

操舵装置３０は、ＥＰＳ（電動パワーステアリングシステム）ＥＣＵと、ＥＰＳ装置を有する。操舵装置３０は、車両制御部６６から出力される制御指令に従って車輪（操舵輪）の向きを変更する。

制動装置３２は、例えば、油圧式ブレーキを併用する電動サーボブレーキであって、ブレーキＥＣＵと、ブレーキアクチュエータを有する。制動装置３２は、車両制御部６６から出力される制御指令に従って車輪を制動する。

報知装置３４は、報知ＥＣＵと、表示装置及び／又は音響装置を有する。報知装置３４は、報知制御部６８から出力される報知指令に従って手動運転の要求、警告、案内等を報知する。

［２−２ 各機能実現部６０、６２、６４、６６、６８、７０］
図２及び図３を用いて車両制御装置２６の各機能実現部６０、６２、６４、６６、６８、７０について説明する。外界認識部６０は、外界情報取得装置２２により取得される各種情報に基づいて車両１６の周辺の道路環境｛道路構造物、レーン９２（レーンマーク９０）、停止線２００（図９参照）、信号機、標識等｝及び交通参加者（他車両、歩行者、障害物等）を認識する。第１実施形態に係る外界認識部６０は、レーン認識部７２とその他認識部７４に分けられる。

図３で示すように、レーン認識部７２は、画像情報認識部８０と、地図情報認識部８２と、信頼度判定部８４と、重み付け係数設定部８６と、レーン情報推定部８８を有する。画像情報認識部８０は、カメラ３８で撮影される画像情報に基づいてレーン情報を認識する。例えば、ハフ変換等のエッジ抽出を行い、レーンマーク９０の有無及びそれらの位置を認識し、車両１６が走行するレーン９２を認識する。以下では、画像情報認識部８０を「認識部８０」ともいう。地図情報認識部８２は、ナビゲーション装置４４の記憶部４４ａに保存される地図情報に基づいてレーン情報を認識する。ナビゲーション装置４４は車両１６の走行位置を測定している。地図情報認識部８２は、その走行位置よりも前方のレーン９２のノードを地図情報から取得し、車両１６が走行するレーン９２を認識する。以下では、地図情報認識部８２を「認識部８２」ともいう。なお、本明細書では、レーンマーク９０の位置情報やノードの位置情報等、レーン９２の位置を特定できる情報を総称してレーン情報という。

信頼度判定部８４は、画像情報認識部８０の信頼度Ｒ１１及び地図情報認識部８２の信頼度Ｒ１２を車両１６の内外の状態に基づいて判定する。認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２は車両１６の内外の状態が変化するに伴い変化する。本明細書では、車両１６の内外の状態のうち、認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２と相関する状態を示す情報を状態情報という。状態情報の具体例は下記［２−３］で説明する。信頼度判定部８４は、１種類又は複数種類の状態情報を所定規則に基づいて数値化して状態パラメータＰ１を求める。そして、状態パラメータＰ１と信頼度Ｒ１１、Ｒ１２とを関連付けるマップ（テーブル）Ｍ１を使用して信頼度Ｒ１１、Ｒ１２を判定する。マップＭ１及び数値化の所定規則は記憶装置５２に保存される。

重み付け係数設定部８６は、画像情報認識部８０の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１及び地図情報認識部８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１２を、信頼度Ｒ１１、Ｒ１２に基づいて設定する。重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を設定する具体的な方法については下記［２−４］で説明する。

レーン情報推定部８８は、画像情報認識部８０及び地図情報認識部８２の認識結果と重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を用いて統合レーン情報（統合道路環境）を推定する。統合レーン情報というのは、画像情報認識部８０が画像情報に基づいて認識するレーン情報と、地図情報認識部８２が地図情報に基づいて認識するレーン情報を、重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２に応じて統合したものである。統合レーン情報を推定する具体的な方法については下記［２−４］で説明する。

図２に戻り外界認識部６０の説明を続ける。その他認識部７４は、カメラ３８の画像情報、レーダ４０の検出情報、ＬＩＤＡＲ４２の検出情報、ナビゲーション装置４４の地図情報、通信部４６の通信情報の少なくとも１つに基づいてレーン９２以外の外界情報の位置や挙動を認識する。

自車位置認識部６２は、ナビゲーション装置４４により測定される車両１６の位置情報に基づいて車両１６の現在位置と姿勢を認識する。これとは別に、ナビゲーション装置４４を用いずに、衛星測位装置や車両センサ２４等の検出情報を用いて車両１６の現在位置を測定し、車両１６の現在位置と姿勢を認識することも可能である。

軌道生成部６４は、ナビゲーション装置４４により生成された走行経路に沿って車両１６を走行させるために、外界認識部６０の認識結果と自車位置認識部６２の認識結果に基づいて車両１６の目標走行軌道と目標速度を生成する。

車両制御部６６は、駆動力装置２８と操舵装置３０と制動装置３２に対して制御指令を出力する。車両制御部６６は、自動運転の際に、軌道生成部６４で生成された目標走行軌道に沿って目標速度で車両１６を走行させるように制御指令を出力し、手動運転の際に、車両センサ２４（操作検出センサ）の検出結果に基づいて制御指令を出力する。

報知制御部６８は、ドライバに対する報知が必要な場合、例えば自動運転を停止する場合に、報知装置３４に対して報知指令を出力する。

自動運転制御部７０は、自動運転を統括制御する。自動運転制御部７０は、ドライバが行う自動運転スイッチの操作に応じて自動運転を開始させるか、又は、停止させる。また、自動運転制御部７０は、自動運転中に車両センサ２４によりいずれかの操作デバイスの手動操作が検出された場合に自動運転を停止させる。

［２−３ 状態情報と信頼度との関係］
上述したように、信頼度判定部８４は、車両１６の内外の状態を示す１又は複数の状態情報に基づいて認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２を判定する。状態情報の具体例としては、例えば、交差点９４（図４参照）に関する情報、走行路の曲率を示す情報、走行地域の天候を示す情報、現時点の時刻を示す情報、レーン情報（道路環境を示す情報）の鮮度を示す情報等が挙げられる。

交差点９４に関する情報というのは、車両１６から所定距離内に交差点９４があるか否か、車両１６から交差点９４までの距離、交差点９４の大きさ等を示す情報である。交差点９４に関する情報はナビゲーション装置４４の地図情報から取得できる。図４で示すように、交差点９４にはレーンマーク９０が存在しない。この場合、画像情報認識部８０は仮想レーン９２´を生成する。これは信頼度Ｒ１１が低い状況であることを意味する。信頼度Ｒ１１は、交差点９４がある場合、すなわち仮想レーン９２´が生成されている場合に低い。また、信頼度Ｒ１１は、車両１６と交差点９４との距離が短くなるほど低くなり、距離が長くなるほど高くなる。また、信頼度Ｒ１１は、交差点９４が大きくなるほど低くなり、交差点９４が小さくなるほど高くなる。一方、信頼度Ｒ１２は、信頼度Ｒ１１と相反する。信頼度Ｒ１２は、交差点９４がある場合、すなわち仮想レーン９２´が生成されている場合に高い。すなわち、信頼度Ｒ１２は、車両１６と交差点９４との距離が短くなるほど高くなり、距離が長くなるほど低くなる。また、信頼度Ｒ１２は、交差点９４が大きくなるほど高くなり、交差点９４が小さくなるほど低くなる。

走行路の曲率を示す情報はナビゲーション装置４４の地図情報から取得でき、走行路をカメラ３８で撮影できる場合は画像情報からも取得できる。信頼度Ｒ１１は、曲率が小さくなるほど低くなり、曲率が大きくなるほど高くなる。一方、信頼度Ｒ１２は、曲率が小さくなるほど高くなり、曲率が大きくなるほど低くなる。

走行地域の天候を示す情報は情報提供サーバ１２が放送局２０又は路側機１８を介して送信する気象情報から取得できる。信頼度Ｒ１１は、天候が雨（雪）に近いほど低くなり、天候が晴れに近いほど高くなる。一方、信頼度Ｒ１２は、天候が雨（雪）に近いほど高くなり、天候が晴れに近いほど低くなる。

現時点の時刻を示す情報はクロック５４から取得できる。信頼度Ｒ１１は、時刻が夜間に近いほど低くなり、時刻が昼間に近いほど高くなる。一方、信頼度Ｒ１２は、時刻が夜間に近いほど高くなり、時刻が昼間に近いほど低くなる。

図５を用いてレーン情報（道路環境を示す情報）の鮮度について説明する。レーン情報の鮮度というのは、画像情報認識部８０により認識されるレーン情報と地図情報認識部８２により認識されるレーン情報のどちらが新しいかを示す情報である。レーン情報の鮮度は、画像情報認識部８０によるレーン情報の認識タイミング１１０及び地図情報認識部８２によるレーン情報の認識タイミング１１２から判別される。画像情報認識部８０によるレーン情報の認識周期Ｔ１と地図情報認識部８２によるレーン情報の認識周期Ｔ２は相違する。このため、認識タイミング１１０と認識タイミング１１２にはズレが生ずる。信頼度判定部８４による信頼度Ｒ１１、Ｒ１２の判定タイミング１１４から遡って最も近いタイミングで認識処理を行った認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２は相対的に高い。信頼度Ｒ１１は、認識タイミング１１０と判定タイミング１１４との時間差が、認識タイミング１１２と判定タイミング１１４との時間差よりも大きい場合に低く、小さい場合に高い。一方、信頼度Ｒ１２は、認識タイミング１１０と判定タイミング１１４との時間差が、認識タイミング１１２と判定タイミング１１４との時間差よりも大きい場合に高く、小さい場合に低い。

［２−４ 重み付け係数の設定方法及び統合レーン情報の推定方法］
重み付け係数設定部８６及びレーン情報推定部８８は、下記方法１又は方法２のいずれかにより重み付け係数を設定し、統合レーン情報を推定する。なお、以下の説明にある「認識部８０、８２の認識結果」の一例としては、基準方向（例えば車両１６の進行方向）に対するレーン９２（レーンマーク９０）の延在方向の角度が挙げられる。

［２−４−１ 方法１］
重み付け係数設定部８６は、認識部８０、８２の認識結果のうち、信頼度が相対的に高い認識部８０、８２の認識結果に対する重み付け係数（Ｃ１１又はＣ１２）を基準値１とする。また、信頼度が相対的に低い認識部８０、８２の認識結果に対する重み付け係数（Ｃ１１又はＣ１２）を、認識部８０、８２の認識結果及び信頼度Ｒ１１、Ｒ１２を用いる所定の変換式又はマップから算出する。例えば、認識部８０の信頼度Ｒ１１が認識部８２の信頼度Ｒ１２よりも高い場合、重み付け係数設定部８６は、（重み付け係数Ｃ１２×認識部８２の認識結果）が（重み付け係数Ｃ１１×認識部８０の認識結果）に近づき、且つ、超えないような重み付け係数Ｃ１２を算出する。信頼度Ｒ１２が低いほど（重み付け係数Ｃ１２×認識部８２の認識結果）が（重み付け係数Ｃ１１×認識部８０の認識結果）に近づくように、重み付け係数Ｃ１２は設定される。同様に、認識部８２の信頼度Ｒ１２が認識部８０の信頼度Ｒ１１よりも高い場合、重み付け係数設定部８６は、（重み付け係数Ｃ１１×認識部８０の認識結果）が（重み付け係数Ｃ１２×認識部８２の認識結果）に近づき、且つ、超えないような重み付け係数Ｃ１１を算出する。信頼度Ｒ１１が低いほど（重み付け係数Ｃ１１×認識部８０の認識結果）が（重み付け係数Ｃ１２×認識部８２の認識結果）に近づくように、重み付け係数Ｃ１１は設定される。

レーン情報推定部８８は、（重み付け係数Ｃ１１×認識部８０の認識結果）と（重み付け係数Ｃ１２×認識部８２の認識結果）とを足し合わせ、合計値を認識部８０、８２の数（ここでは２）で除算し、その演算結果を統合レーン情報とする。

［２−４−２ 方法２］
重み付け係数設定部８６は、重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２の合計値が１となるように、重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を算出する。この際、重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２の割合を信頼度Ｒ１１、Ｒ１２の割合と等しくする。すなわち、Ｃ１１＋Ｃ１２＝１、且つ、Ｒ１１：Ｒ１２＝Ｃ１１：Ｃ１２の両式から重み付け係数Ｃ１１及びＣ１２を算出する。

レーン情報推定部８８は、（重み付け係数Ｃ１１×認識部８０の認識結果）と（重み付け係数Ｃ１２×認識部８２の認識結果）とを足し合わせ、その演算結果を統合レーン情報とする。なお、方法１の演算と異なり、方法２の演算では認識部８０、８２の数での除算は行わない。

［２−４−３ その他方法］
重み付け係数設定部８６は、上記方法１、２以外の方法で重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を算出することも可能である。要するに、信頼度Ｒ１１、Ｒ１２が相対的に高い認識部８０、８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を他の重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２より重くするような処理であれば、どのような処理を用いてもよい。

［２−５ 第１実施形態で実行される処理］
図６を用いて第１実施形態の処理について説明する。以下で説明する一連の処理は、外界認識部６０が主体となり、所定時間毎に繰り返し実行される。以下で説明する一連の処理は、所定のタイミングで開始される。例えば、その他認識部７４が、車両１６の前方に交差点９４を認識した場合に開始される。また、他のタイミングで開始されてもよい。

ステップＳ１において、自動運転中か否かが判定される。自動運転による走行制御が行われている場合（ステップＳ１：ＹＥＳ）、処理はステップＳ２に移行する。一方、自動運転による走行制御が行われていない場合（ステップＳ１：ＮＯ）、ステップＳ２以降の処理は実行されずに処理は一旦終了する。

ステップＳ２において、画像情報認識部８０は、カメラ３８で撮影された最新の画像情報に基づいてレーン情報を認識する。また、地図情報認識部８２はナビゲーション装置４４の記憶部４４ａに保存される地図情報に基づいて現在走行位置の前方のレーン情報を認識する。

図４で示すように、画像情報認識部８０はレーンマーク９０の認識精度が低くなる場合に、仮想レーン９２´を生成する。仮想レーン９２´は、認識可能な一部のレーンマーク９０を使用して直線補間又は曲線補間を行うことにより生成することができる。例えば、交差点９４にはレーンマーク９０が存在しない。画像情報認識部８０は、走行予定経路に基づいて交差点９４からの退出路９８を特定する。そして、交差点９４への進入路９６の出口９６ｏ付近に認識できるレーンマーク９０と退出路９８の入口９８ｉ付近に認識できるレーンマーク９０を使用して直線補間又は曲線補間を行い、仮想レーンマーク９０´及び仮想レーン９２´を生成する。

画像情報認識部８０は、交差点９４への進入路９６の出口９６ｏ及び交差点９４からの退出路９８の入口９８ｉのレーンマーク９０を使用するのではなく、単にその時点で認識できるレーンマーク９０をその形状に従って車両１６の前方に延ばし、仮想レーンマーク９０´を生成してもよい。

画像情報認識部８０は、過去に取得した画像情報を用いて仮想レーンマーク９０´を生成してもよい。記憶装置５２には、現時点よりも一定時間前、又は、現位置よりも一定距離前のレーンマーク９０の位置情報が逐次記憶される。画像情報認識部８０は、その位置情報を使用し、過去のレーンマーク９０をその形状に従って車両１６の前方に延ばし、仮想レーンマーク９０´を生成してもよい。記憶装置５２には、過去のレーンマーク９０の位置情報の代わりにレーンマーク９０の向きの情報が記憶されていてもよい。その場合、画像情報認識部８０は、過去のレーンマーク９０をその向きに延ばし、仮想レーンマーク９０´を生成する。

また、画像情報認識部８０は、第３通信装置４６ｃを介して他の車両１６から最新の画像情報又は現時点よりも一定時間前の画像情報を取得し、取得した情報を用いて仮想レーンマーク９０´を生成してもよい。また、図示しない通信装置を介して外部のサーバに蓄積される走行位置の画像情報を取得し、取得した情報を用いて仮想レーンマーク９０´を生成してもよい。この場合、各車両１６は、通信装置を介して外部のサーバから画像情報を受信し、通信装置を介して外部のサーバにカメラ３８で撮影した画像情報を送信する。

ステップＳ３において、信頼度判定部８４は、状態パラメータＰ１を求める。上述したように、信頼度判定部８４は、１又は複数の状態情報を取得し、所定規則に基づいて状態パラメータＰ１を求める。

ステップＳ４において、信頼度判定部８４は、状態パラメータＰ１とマップＭ１に基づいて画像情報認識部８０の信頼度Ｒ１１及び地図情報認識部８２の信頼度Ｒ１２を判定する。一例として、信頼度Ｒ１１、Ｒ１２の判定処理を、交差点９４に関する情報に対応する状態パラメータＰ１に基づいて行う場合を想定する。図４で示すように、交差点９４にはレーンマーク９０が存在しないため、仮想レーン９２´が設定される。これは信頼度Ｒ１１が低い状況であることを意味する。対して、信頼度Ｒ１２は、交差点９４に近くなるほど高くなり、交差点９４から遠ざかるほど低くなる。

ステップＳ４の別の例として、信頼度Ｒ１１、Ｒ１２をレーン情報の鮮度に対応する状態パラメータＰ１に基づいて判定した場合を想定する。図５で示すように、画像情報認識部８０の認識結果が地図情報認識部８２の認識結果よりも新しい場合、信頼度Ｒ１１は高くなり、信頼度Ｒ１２は低くなる。一方、地図情報認識部８２の認識結果が画像情報認識部８０の認識結果よりも新しい場合、信頼度Ｒ１２は高くなり、信頼度Ｒ１１は低くなる。

ステップＳ５において、重み付け係数設定部８６は、上記［２−４］で説明した方法１又は方法２により、信頼度Ｒ１１、Ｒ１２に応じた重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を設定する。また、ステップＳ６において、レーン情報推定部８８は、上記［２−４］で説明した方法１又は方法２により、統合レーン情報を推定する。

［２−６ 第１実施形態のまとめ］
第１実施形態に係る車両制御装置２６は、レーン情報を認識して車両走行の少なくとも一部をドライバによらない自動走行を制御するものに関する。この車両制御装置２６は、入力情報に基づいてレーン情報を認識する種類の異なる認識部８０、８２と、車両１６の内外の状態を示す状態情報に基づいて個々の認識部８０、８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を設定する重み付け係数設定部８６と、複数の認識結果と認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２とを用いて統合道路環境としてのレーン情報を推定するレーン情報推定部８８（道路環境推定部）とを備える。

第１実施形態によれば、状態情報に基づいて個々の認識部８０、８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を設定し、複数の認識結果と各認識結果に対応する重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２とを用いて統合道路環境としてのレーン情報を推定する。このように、重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を変更し、変更した重み付け係数Ｃ１１、Ｃ１２を用いて各認識結果を統合して得られたレーン情報を最終的な認識結果とすることにより、ある認識処理から他の認識処理へ瞬時に切り替える処理が不要となる。このため、認識処理の切り替えの際にレーン情報の認識精度が低くなるという事象が発生しなくなり、レーン情報を常に認識できるようになる。

車両制御装置２６は、状態情報に基づいて複数の認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２を個別に判定する信頼度判定部８４を備える。認識部８０、８２の１つは、カメラ３８で撮影される画像情報に基づいてレーン情報を認識する画像情報認識部８０である。重み付け係数設定部８６は、画像情報認識部８０の信頼度Ｒ１１が低くなるに伴って画像情報認識部８０の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１を変更する。上記構成によれば、重み付け係数Ｃ１２を適宜変更するため、レーン情報（統合道路環境）を精度よく認識することができる。

画像情報認識部８０の信頼度Ｒ１１が低くなる状態は、車両１６が交差点９４を走行する状況である。上記構成によれば、レーンマーク９０が存在しない交差点９４でカメラ３８の画像情報に基づく認識結果の重み付け係数Ｃ１１を変更するため、統合結果としてのレーン情報の推定精度を高くすることができる。

画像情報認識部８０は、信頼度Ｒ１１が低くなる状態で、過去の画像情報を用いて仮想レーン９２´を生成する。上記構成によれば、レーンマーク９０が存在しない状況でも仮想レーン９２´を生成するため、画像情報に基づく認識結果を出力することができる。従って、統合結果としてのレーン情報の推定精度を高くすることができる。

画像情報認識部８０は、信頼度Ｒ１１が低くなる状態で、画像情報に基づいて認識可能なレーン情報を用いて仮想レーン９２´を生成する。上記構成によれば、レーンマーク９０が存在しない状況でも仮想レーン９２´を生成するため、画像情報に基づく認識結果を出力することができる。従って、統合結果としてのレーン情報の推定精度を高くすることができる。

認識部８０、８２の１つは、地図情報に基づいてレーン情報を認識する地図情報認識部８２である。レーン情報推定部８８は、画像情報認識部８０の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１１と、地図情報認識部８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ１２と、画像情報認識部８０が画像情報に基づいて認識するレーン情報と、地図情報認識部８２が地図情報に基づいて認識するレーン情報とに基づいて、統合道路環境としてのレーン情報を推定する。

上記構成によれば、カメラ３８で撮影される画像情報に基づいて認識されるレーン情報と、地図情報に基づいて認識されるレーン情報と、個々の認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２に応じた統合道路環境としてのレーン情報が推定されるため、適切なレーン情報を取得することができる。

状態情報には認識部８０、８２による道路環境の認識タイミングに関する情報が含まれる。信頼度判定部８４は、任意の認識部８０、８２の最近の認識タイミングが他の認識部８０、８２の最近の認識タイミングよりも信頼度Ｒ１１、Ｒ１２の判定タイミングに近い場合に、任意の認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２を他の認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２よりも高くする。上記構成によれば、相対的に認識結果が新しい認識部８０、８２の信頼度Ｒ１１、Ｒ１２を高くするため、統合道路環境としてのレーン情報の精度を高くすることができる。

［３ 第２実施形態］
第２実施形態は、停止線を道路環境とするものであり、停止線２００を複数のモジュールで認識し、認識された各停止線情報を統合して統合停止線情報を推定するものである。

［３−１ 車両１６Ａの構成］
図７を用いて車両１６Ａの構成について説明する。車両１６Ａの構成は、図２で示す車両１６の構成と多くの点で共通する。このため、共通する構成には同一の符号を付し、その説明を省略する。車両１６Ａは車両制御装置２６Ａを有し、車両制御装置２６ＡはＣＰＵ５０Ａを有する。ＣＰＵ５０Ａが記憶装置５２Ａに記憶されているプログラムを実行することにより、外界認識部１６０が実現される。

［３−２ 外界認識部１６０］
図７及び図８を用いて外界認識部１６０について説明する。外界認識部１６０は、外界情報取得装置２２により取得される各種情報に基づいて車両１６Ａの周辺の道路環境｛道路構造物、レーン９２（レーンマーク９０）、停止線２００、信号機、標識等｝及び交通参加者（他車両、歩行者、障害物等）を認識する。第２実施形態に係る外界認識部１６０は、停止線認識部１７２とその他認識部１７４に分けられる。

図８で示すように、停止線認識部１７２は、第１画像情報認識部１８０と、第２画像情報認識部１８２と、地図情報認識部１８３と、信頼度判定部１８４と、重み付け係数設定部１８６と、停止線情報推定部１８８を有する。第１画像情報認識部１８０は、カメラ３８で撮影される画像情報に基づいてテクスチャ抽出を行い、停止線２００の有無及びその位置を認識する。以下では、第１画像情報認識部１８０を「認識部１８０」ともいう。第２画像情報認識部１８２は、カメラ３８で撮影される画像情報に基づいてハフ変換等のエッジ抽出を行い、停止線２００の有無及びその位置を認識する。以下では、第２画像情報認識部１８２を「認識部１８２」ともいう。地図情報認識部１８３は、ナビゲーション装置４４の記憶部４４ａに保存される地図情報に基づいて停止線２００の有無及びその位置を認識する。ナビゲーション装置４４は車両１６Ａの走行位置を測定している。地図情報認識部１８３は、その走行位置よりも前方所定距離内に存在する停止線２００の情報を地図情報から取得し、停止線２００の有無及び位置を認識する。以下では、地図情報認識部１８３を「認識部１８３」ともいう。

信頼度判定部１８４は、第１画像情報認識部１８０の信頼度Ｒ２１、第２画像情報認識部１８２の信頼度Ｒ２２及び地図情報認識部１８３の信頼度Ｒ２３を車両１６Ａの内外の状態に基づいて判定する。認識部１８０、１８２、１８３の信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３は車両１６Ａの内外の状態が変化するに伴い変化する。認識部１８０、１８２、１８３の信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３と相関する状態を示す状態情報としては、例えば、車両１６Ａから停止線２００までの距離に関する情報、走行路の曲率を示す情報、走行地域の天候を示す情報、現時点の時刻を示す情報、停止線情報（道路環境を示す情報）の鮮度を示す情報等が挙げられる。信頼度判定部８４は、１種類又は複数種類の状態情報を所定規則に基づいて数値化して状態パラメータＰ２を求める。そして、状態パラメータＰ２と信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３とを関連付けるマップ（テーブル）Ｍ２を使用して信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３を判定する。マップＭ２及び数値化の所定規則は記憶装置５２Ａに保存される。

重み付け係数設定部１８６は、第１画像情報認識部１８０の認識結果に対する重み付け係数Ｃ２１と、第２画像情報認識部１８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ２２と、地図情報認識部１８３の認識結果に対する重み付け係数Ｃ２３を、信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３に基づいて設定する。重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を設定する具体的な方法としては、上記［２−４］で説明した方法１、２又はその他方法を用いることができる。

停止線情報推定部１８８は、第１画像情報認識部１８０、第２画像情報認識部１８２及び地図情報認識部１８３の認識結果と重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を用いて統合停止線情報（統合道路環境）を推定する。統合停止線情報というのは、第１画像情報認識部１８０が画像情報のテクスチャ抽出により認識する停止線情報と、第２画像情報認識部１８２が画像情報のエッジ抽出により認識する停止線情報と、地図情報認識部１８３が地図情報に基づいて認識する停止線情報を、重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３に応じて統合したものである。

図７に戻り外界認識部１６０の説明を続ける。その他認識部１７４は、カメラ３８の画像情報、レーダ４０の検出情報、ＬＩＤＡＲ４２の検出情報、ナビゲーション装置４４の地図情報、通信部４６の通信情報の少なくとも１つに基づいて停止線２００以外の外界情報の位置や挙動を認識する。

［３−３ 第２実施形態で実行される処理］
図１０を用いて第２実施形態の処理について説明する。以下で説明する一連の処理は、外界認識部６０Ａが主体となり、所定時間毎に繰り返し実行される。

ステップＳ１１において、自動運転中か否かが判定される。自動運転による走行制御が行われている場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１２に移行する。一方、自動運転による走行制御が行われていない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、ステップＳ１２以降の処理は実行されずに処理は一旦終了する。

ステップＳ１２において、第１画像情報認識部１８０は、カメラ３８で撮影された最新の画像情報に基づいてテクスチャ抽出を行い、停止線情報を認識する。第２画像情報認識部１８２は、カメラ３８で撮影された最新の画像情報に基づいてエッジ抽出を行い、停止線情報を認識する。また、地図情報認識部１８３はナビゲーション装置４４の記憶部４４ａに保存される地図情報に基づいて現在走行位置の前方の停止線情報を認識する。

ステップＳ１３において、停止線２００の有無が判定される。ステップＳ１２で行われる認識の結果、車両１６Ａの前方所定範囲内に停止線２００がある場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１４に移行する。一方、車両１６Ａの前方所定範囲内に停止線２００がない場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、ステップＳ１４以降の処理は実行されずに処理は一旦終了する。

ステップＳ１４において、停止線２００での停止の要否が判定される。その他認識部１７４は、地図情報に基づいて停止線２００の属性（一時停止箇所か否か）を認識する。更に、通信部４６を介して情報提供サーバ１２から取得した情報に基づいて停止線２００における信号機の有無及び信号機の指示を認識する。そして、車両１６Ａが停止線２００に到達した時に停止する必要があるか否かを判定する。停止の必要がある場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１５に移行する。一方、停止の必要がない場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、ステップＳ１５以降の処理は実行されずに処理は一旦終了する。

ステップＳ１５において、信頼度判定部１８４は、状態パラメータＰ２を求める。上述したように、信頼度判定部１８４は、１又は複数の状態情報を取得し、所定規則に基づいて状態パラメータＰ２を求める。

ステップＳ１６において、信頼度判定部１８４は、状態パラメータＰ２とマップＭ２に基づいて第１画像情報認識部１８０の信頼度Ｒ２１を判定する。また、状態パラメータＰ２とマップＭ２に基づいて第２画像情報認識部１８２の信頼度Ｒ２２を判定する。また、状態パラメータＰ３とマップＭ２に基づいて地図情報認識部１８３の信頼度Ｒ２３を判定する。一例として、信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３の判定処理を、車両１６Ａから停止線２００までの距離に関する情報に対応する状態パラメータＰ２に基づいて行う場合を想定する。図９で示すように、第１画像情報認識部１８０の信頼度Ｒ２１は、停止線２００から近距離（Ｌ２未満）の範囲で相対的に高く、停止線２００からの距離がＬ２よりも長くなるほど低くなる。また、第２画像情報認識部１８２の信頼度Ｒ２２は、停止線２００から中距離（Ｌ２以上、Ｌ１未満）の範囲で相対的に高く、停止線２００からの距離がＬ２よりも短くなるほど、又は、停止線２００からの距離がＬ１よりも長くなるほど低くなる。また、地図情報認識部１８３の信頼度Ｒ２３は、停止線２００から長距離（Ｌ１以上）の範囲で相対的に高く、停止線２００からの距離がＬ１よりも短くなるほど低くなる。

ステップＳ１７において、重み付け係数設定部１８６は、上記［２−４］で説明した方法１、２又はその他方法により、信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３に応じた重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を設定する。また、ステップＳ１８において、停止線情報推定部１８８は、上記［２−４］で説明した方法１、２又はその他方法により、統合停止線情報を推定する。

［３−４ 第２実施形態のまとめ］
第２実施形態に係る車両制御装置２６Ａは、停止線情報を認識して車両走行の少なくとも一部をドライバによらない自動走行を制御するものに関する。この車両制御装置２６Ａは、入力情報に基づいて停止線情報を認識する種類の異なる認識部１８０、１８２、１８３と、車両１６Ａの内外の状態を示す状態情報に基づいて個々の認識部１８０、１８２、１８３の認識結果に対する重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を設定する重み付け係数設定部１８６と、複数の認識結果と認識結果に対する重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３とを用いて統合道路環境としての停止線２００を推定する停止線情報推定部１８８（道路環境推定部）を備える。

第２実施形態によれば、状態情報に基づいて個々の認識部１８０、１８２、１８３の認識結果、すなわち停止線情報に対する重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を設定し、複数の認識結果と各認識結果に対応する重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３とを用いて統合道路環境としての停止線情報を推定する。このように、重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を変更し、変更した重み付け係数Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を用いて各認識結果を統合して得られた停止線情報を最終的な認識結果とすることにより、複数の認識処理を明確に切り替える処理が不要となる。このため、認識処理の切り替えの際に停止線情報の認識精度が低くなるという事象が発生しなくなり、停止線情報を認識できるようになる。

車両制御装置２６は、状態に基づいて複数の認識部１８０、１８２、１８３の信頼度Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３を個別に判定する信頼度判定部１８４を備える。認識部１８０、１８２、１８３の１つは、カメラ３８で撮影される画像情報に基づいて停止線情報を認識する第１画像情報認識部１８０又は第２画像情報認識部１８２である。重み付け係数設定部１８６は、第１画像情報認識部１８０の信頼度Ｒ２１が低くなるに伴って第１画像情報認識部１８０の認識結果に対する重み付け係数Ｃ２１を変更する。また、第２画像情報認識部１８２の信頼度Ｒ２２が低くなるに伴って第２画像情報認識部１８２の認識結果に対する重み付け係数Ｃ２２を変更する。上記構成によれば、重み付け係数を適宜変更するため、停止線情報（統合道路環境）を精度よく認識することができる。

なお、本発明に係る車両制御装置は、上述の実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはもちろんである。

１６、１６Ａ…車両 ２６、２６Ａ…車両制御装置
３８…カメラ ８０…画像情報認識部（認識部）
８２、１８３…地図情報認識部（認識部）
８４…信頼度判定部 ８６、１８６…重み付け係数設定部
８８…レーン情報推定部（道路環境推定部）
９０…レーンマーク ９０´…仮想レーンマーク
９２´…仮想レーン ９４…交差点
１８０…第１画像情報認識部（認識部）
１８２…第２画像情報認識部（認識部）
１８８…停止線情報推定部（道路環境推定部）
２００…停止線

Claims (6)

1. 道路環境を認識して車両走行の少なくとも一部をドライバによらない自動走行を制御する車両制御装置であって、
   入力情報に基づいて前記道路環境を認識する種類の異なる複数の認識部と、
   車両内外の状態を示す状態情報に基づいて個々の前記認識部の認識結果に対する重み付け係数を設定する重み付け係数設定部と、
   複数の前記認識結果と前記認識結果に対する前記重み付け係数とを用いて統合道路環境を推定する道路環境推定部と、
   前記状態情報に基づいて複数の前記認識部の信頼度を個別に判定する信頼度判定部と、を備え、
   前記道路環境は、レーン情報であり、
   前記認識部の１つは、カメラで撮影される画像情報に基づいて前記レーン情報を認識する画像情報認識部であり、
   前記重み付け係数設定部は、前記画像情報認識部の前記信頼度が低くなるに伴って前記画像情報認識部の前記認識結果に対する前記重み付け係数を変更し、
   前記状態情報には前記認識部による前記道路環境の認識タイミングに関する情報が含まれており、
   前記信頼度判定部は、任意の前記認識部の最近の前記認識タイミングが他の前記認識部の最近の前記認識タイミングよりも前記信頼度の判定タイミングに近い場合に、任意の前記認識部の前記信頼度を他の前記認識部の前記信頼度よりも高くする
   ことを特徴とする車両制御装置。
2. 請求項１に記載の車両制御装置において、
   前記画像情報認識部の前記信頼度が低くなる前記状態は、前記車両が交差点を走行する状況である
   ことを特徴とする車両制御装置。
3. 請求項１又は２に記載の車両制御装置において、
   前記画像情報認識部は、前記信頼度が低くなる前記状態で、過去の前記画像情報を用いて仮想レーンを生成する
   ことを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項１又は２に記載の車両制御装置において、
   前記画像情報認識部は、前記信頼度が低くなる前記状態で、前記画像情報に基づいて認識可能な前記レーン情報を用いて仮想レーンを生成する
   ことを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両制御装置において、
   前記認識部の１つは、地図情報に基づいて前記レーン情報を認識する地図情報認識部であり、
   前記道路環境推定部は、前記画像情報認識部の認識結果に対する前記重み付け係数と、前記地図情報認識部の認識結果に対する前記重み付け係数と、前記画像情報認識部が前記画像情報に基づいて認識する前記レーン情報と、前記地図情報認識部が前記地図情報に基づいて認識する前記レーン情報とに基づいて、前記統合道路環境としての前記レーン情報を推定する
   ことを特徴とする車両制御装置。
6. 道路環境を認識して車両走行の少なくとも一部をドライバによらない自動走行を制御する車両制御装置であって、
   入力情報に基づいて前記道路環境を認識する種類の異なる複数の認識部と、
   車両内外の状態を示す状態情報に基づいて個々の前記認識部の認識結果に対する重み付け係数を設定する重み付け係数設定部と、
   複数の前記認識結果と前記認識結果に対する前記重み付け係数とを用いて統合道路環境を推定する道路環境推定部と、
   前記状態に基づいて複数の前記認識部の信頼度を個別に判定する信頼度判定部を備え、
   前記道路環境は、停止線情報であり、
   前記認識部の１つは、カメラで撮影される画像情報に基づいて前記停止線情報を認識する画像情報認識部であり、
   前記重み付け係数設定部は、前記画像情報認識部の前記信頼度が低くなるに伴って前記画像情報認識部の前記認識結果に対する前記重み付け係数を変更し、
   前記状態情報には前記認識部による前記道路環境の認識タイミングに関する情報が含まれており、
   前記信頼度判定部は、任意の前記認識部の最近の前記認識タイミングが他の前記認識部の最近の前記認識タイミングよりも前記信頼度の判定タイミングに近い場合に、任意の前記認識部の前記信頼度を他の前記認識部の前記信頼度よりも高くする
   ことを特徴とする車両制御装置。

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