JP6889005B2 - 道路パラメータ推定装置 - Google Patents

Description

本開示は道路パラメータ推定装置に関する。

従来、以下のような道路パラメータ推定装置が知られている。まず、車載カメラを用いて、車両の前方を表す画像を取得する。次に、取得した画像においてエッジ点を抽出する。次に、抽出したエッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する。このような道路パラメータ推定装置は特許文献１に開示されている。

特開２０１１−２８６５９号公報

車両の前方に勾配の変化が存在することがある。その場合、道路パラメータを正しく推定することが困難になる。例えば、実際には走行区画線は直線であるのに、勾配の変化の影響により、その走行区画線を曲線であると推定してしまうことがある。

本開示は、道路パラメータの推定に対する道路の勾配の変化の影響を低減する道路パラメータ推定装置を提供する。

本開示の一態様は、車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、前記フィルタにおけるモデルを設定するモデル設定ユニット（１５）と、を備え、前記モデル設定ユニットは、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、直線の道路を想定したモデルを設定するように構成された道路パラメータ推定装置（１）である。

本開示の一態様である道路パラメータ推定装置によれば、道路パラメータの推定に対する道路の勾配の変化による影響を低減することができる。
本開示の別の態様は、車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、前記道路パラメータ推定ユニットが使用する前記エッジ点の範囲を、前記車両に近い範囲に制限するエッジ点制限ユニット（１９）と、を備える道路パラメータ推定装置（１）である。

本開示の別の態様である道路パラメータ推定装置によれば、道路パラメータの推定に対する道路の勾配の変化による影響を低減することができる。
本開示の別の態様は、車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記道路パラメータ推定ユニットが使用する前記エッジ点の範囲を、前記車両の左右において同じ範囲に揃えるエッジ点制限ユニット（１９）と、を備える道路パラメータ推定装置（１）である。

本開示の別の態様である道路パラメータ推定装置によれば、道路パラメータの推定に対する道路の勾配の変化による影響を低減することができる。
本開示の別の態様は、車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、走行区画線を推定する走行区画線推定ユニット（２１）と、前記走行区画線推定ユニットが推定した前記走行区画線の曲率、ヨー角、及びオフセットのうち、少なくとも１以上を用いて、前記走行区画線が分岐線である尤度を算出する尤度算出ユニット（２３）と、前記尤度算出ユニットが算出した前記尤度が予め設定された閾値を超える場合は、前記走行区画線が分岐線であると判断する分岐線判断ユニット（２５）と、前記道路パラメータ推定ユニットが使用する前記エッジ点の範囲から、前記分岐線判断ユニットにより分岐線であると判断された前記走行区画線を構成するエッジ点を除くエッジ点除外ユニット（２７）と、勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、前記閾値を大きく設定する閾値設定ユニット（２９）と、を備える道路パラメータ推定装置（１）である。

本開示の別の態様である道路パラメータ推定装置によれば、車両の前方に勾配の変化があるとき、実際には分岐線ではない走行区画線を分岐線であると判断してしまうことを抑制できる。その結果、車両の前方に勾配の変化があるときでも、道路パラメータを正確に推定することができる。

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、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

道路パラメータ推定装置１の構成を表すブロック図である。 道路パラメータ推定装置１の機能的構成を表すブロック図である。 道路パラメータ推定装置１が実行する処理を表すフローチャートである。 勾配変化を検出する方法を表す説明図である。 エッジ点の範囲を制限する方法を表す説明図である。 分岐線であるか否かを判断する方法を表す説明図である。 勾配変化を検出する方法を表す説明図である。 勾配変化を検出する方法を表す説明図である。 勾配変化を検出する方法を表す説明図である。 エッジ点の範囲を制限する方法を表す説明図である。

本開示の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１実施形態＞
１．道路パラメータ推定装置１の構成
道路パラメータ推定装置１の構成を図１、図２に基づき説明する。道路パラメータ推定装置１は車両に搭載される車載装置である。以下では、道路パラメータ推定装置１を搭載する車両を自車両とする。

道路パラメータ推定装置１は、ＣＰＵ３と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ５とする）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。道路パラメータ推定装置１の各種機能は、ＣＰＵ３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５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、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、道路パラメータ推定装置１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。

道路パラメータ推定装置１は、ＣＰＵ３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２に示すように、画像取得ユニット７と、エッジ点抽出ユニット９と、道路パラメータ推定ユニット１１と、勾配検出ユニット１３と、モデル設定ユニット１５と、応答性設定ユニット１７と、エッジ点制限ユニット１９と、走行区画線推定ユニット２１と、尤度算出ユニット２３と、分岐線判断ユニット２５と、エッジ点除外ユニット２７と、閾値設定ユニット２９と、出力ユニット３１と、を備える。

道路パラメータ推定装置１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。

図１に示すように、自車両は、道路パラメータ推定装置１に加えて、カメラ３３、周辺センサ３５、自車状態量センサ３７、ナビゲーションシステム３９、地図情報記憶部４１、及び運転支援装置４３を備える。

カメラ３３は自車両の前方を撮影し、画像を作成する。その画像は自車両の前方を表す。カメラ３３の位置及び角度は自車両に対し常に一定である。周辺センサ３５は自車両の周辺に存在する物標を検出する。物標として、例えば、他の車両、歩行者、地物等が挙げられる。周辺センサ３５は、路面形状も検出可能である。自車状態量センサ３７は自車両の状態量を検出する。自車両の状態量として、例えば、速度、加速度、ヨーレート等が挙げられる。

ナビゲーションシステム３９は、ＧＰＳを利用して自車両の位置を取得する。地図情報記憶部４１は地図情報を記憶している。地図情報には、任意の位置における勾配の情報が含まれる。運転支援装置４３は、道路パラメータ推定装置１が推定した道路パラメータを用いて公知の運転支援を行う。運転支援として、例えば、レーンキープアシスト等が挙げられる。

２．道路パラメータ推定装置１が実行する処理
道路パラメータ推定装置１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を図３〜図６に基づき説明する。

図３のステップ１では、画像取得ユニット７が、カメラ３３を用いて、自車両の前方を表す画像を取得する。
ステップ２では、エッジ点抽出ユニット９が、前記ステップ１で取得した画像においてエッジ点を抽出する。エッジ点とは、輝度変化が所定の閾値より大きい部分の画素である。

ステップ３では、前記ステップ２で抽出したエッジ点のうち、自車両が走行中の車線を区画する走行区画線（以下では自車区画線とする）に起因するエッジ点である可能性が高いエッジ点を選択する。

具体的には以下のようにする。前記ステップ２で抽出したエッジ点に基づき、ハフ変換等の方法を用いて、走行区画線候補を推定する。自車両を基準とする走行区画線候補の相対位置、及び走行区画線候補の方向等に基づき、推定した走行区画線候補のうち、自車区画線である可能性が高い走行区画線候補を選択する。そして、選択した走行区画線候補を構成するエッジ点を選択する。

ステップ４では、勾配検出ユニット１３が、自車両の前方における勾配の変化（以下では単に勾配変化と呼ぶこともある）を検出する処理を実行する。その処理を図４に基づき説明する。なお、勾配とは、道路の走行方向における勾配である。勾配には、登り勾配と、下り勾配とが含まれる。勾配変化は、自車両の位置における勾配に比べて、自車両の前方における勾配が変化することを意味する。

勾配変化の態様として、例えば、自車両の位置では勾配がなく、自車両の前方に登り勾配又は下り勾配が存在する態様が挙げられる。また、勾配変化の態様として、例えば、自車両の位置に登り勾配があり、自車両の前方に、角度の一層大きな登り勾配、勾配のない区間、又は、下り勾配が存在する態様が挙げられる。また、勾配変化の態様として、例えば、自車両の位置に下り勾配があり、自車両の前方に、角度の一層大きな下り勾配、勾配のない区間、又は、上り勾配が存在する態様が挙げられる。

勾配検出ユニット１３は、カメラ３３を用いて画像４５を取得する。勾配検出ユニット１３は、画像４５において、第１消失点４７を推定する。第１消失点４７は、左右１対の自車区画線４９の交点である。

メモリ５には、第２消失点５１の位置が予め記憶されている。第２消失点５１は、自車両が水平且つ平坦な道路を走行しているときの消失点である。なお、長距離走行を行う場合等に、第２消失点５１の位置を学習により変化させてもよい。

勾配検出ユニット１３は、第１消失点４７と、第２消失点５１との上下方向における位置関係を継続的に検出する。
ステップ５では、勾配検出ユニット１３が、前記ステップ４で検出した、第１消失点４７と、第２消失点５１との上下方向における位置関係に基づき、勾配変化の有無を判断する。

すなわち、第１消失点４７が、第２消失点５１に対し、継続的に上方に位置する場合、又は、継続的に下方に位置する場合は、勾配変化があると判断する。一方、第１消失点４７と第２消失点５１とが一致している場合は、勾配変化がないと判断する。また、第１消失点４７が第２消失点５１の上方から下方へ、又は、下方から上方へ短周期で移動を繰り返す場合にも、勾配変化がないと判断する。なお、この場合は、自車両にピッチングが生じている場合である。勾配変化があると判断した場合はステップ６に進み、勾配変化がないと判断した場合はステップ１０に進む。

ステップ６では、モデル設定ユニット１５が、第１モデルを設定する。第１モデルは、後述するステップ１７において、エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定するときに使用されるモデルである。第１モデルは、後述する第２モデルに比べて、直線の道路を想定したモデルである。

ステップ７では、応答性設定ユニット１７が、フィルタの応答性を、後述するステップ１１で設定する応答性よりも遅くする。フィルタの応答性とは、後述するステップ１７において、道路パラメータを推定するために用いられるフィルタの応答性である。フィルタの応答性が遅いほど、新たに推定した道路パラメータにおける、過去に推定した道路パラメータの影響が大きくなり、道路パラメータが変化しにくくなる。

ステップ８では、エッジ点制限ユニット１９が、後述するステップ１７の処理で使用するエッジ点の範囲を制限する。この処理を図５に基づき説明する。図５は鳥瞰図である。Ｌ１、Ｌ２は自車両５３の進行方向Ｆにおける位置である。Ｌ１、Ｌ２は自車両５３の前方にある。Ｌ１は、自車両５３から見て、Ｌ２よりも近い。

エッジ点制限ユニット１９は、前記ステップ３で選択したエッジ点のうち、Ｌ１よりも自車両に近い範囲にあるエッジ点を、後述するステップ１７の処理で使用する。
なお、前記ステップ５で否定判断され、本ステップ８を実行しない場合は、前記ステップ３で選択したエッジ点のうち、Ｌ２よりも自車両に近い範囲にあるエッジ点を、後述するステップ１７の処理で使用する。

よって、エッジ点制限ユニット１９は、勾配変化を検出した場合は、勾配変化を検出しなかった場合に比べて、後述するステップ１７の処理で使用するエッジ点の範囲を、自車両に近い範囲に制限する。

図３に戻り、ステップ９では、閾値設定ユニット２９が、第１閾値を設定する。第１閾値は、後述するステップ１５の処理で使用される。第１閾値は、後述する第２閾値より大きい。

前記ステップ５で否定判断した場合はステップ１０に進む。ステップ１０では、モデル設定ユニット１５が、第２モデルを設定する。第２モデルは、後述するステップ１７において、エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定するときに使用されるモデルである。

ステップ１１では、応答性設定ユニット１７が、フィルタの応答性を通常の値とする。通常の応答性は、前記ステップ７で設定する応答性よりも早い。
ステップ１２では、閾値設定ユニット２９が、第２閾値を設定する。第２閾値は、後述するステップ１５の処理で使用される。第２閾値は、前記第１閾値より小さい。

ステップ１３では、走行区画線推定ユニット２１が、エッジ点に基づき、自車区画線を推定する。使用するエッジ点は、前記ステップ３で選択したエッジ点である。また、前記ステップ８の処理を実行した場合は、前記ステップ３で選択したエッジ点のうち、Ｌ１よりも自車両に近い範囲にあるエッジ点である。

ステップ１４では、前記ステップ１３で推定した自車区画線が分岐線である尤度を尤度算出ユニット２３が算出する。この尤度は、自車区画線の曲率、ヨー角、及びオフセットのうち、少なくとも１以上を用いて算出される。ヨー角とは、図６に示す、自車両５３の進行方向Ｆと、自車区画線４９の長手方向とが成す角度である。図６は鳥瞰図である。オフセットとは、自車両５３と、自車区画線４９との、道路幅方向での距離である。

図３に戻り、ステップ１５では、前記ステップ１４で算出した尤度が、閾値を超えるか否かを分岐線判断ユニット２５が判断する。この閾値は、前記ステップ９の処理を実行した場合は第１閾値であり、前記ステップ１２の処理を実行した場合は第２閾値である。

尤度が閾値を超える場合は、前記ステップ１３で推定した自車区画線は分岐線であると判断し、ステップ１６に進む。尤度が閾値以下である場合は、前記ステップ１３で推定した自車区画線は分岐線ではないと判断し、ステップ１７に進む。

ステップ１６では、エッジ点除外ユニット２７が、前記ステップ１５で分岐線と判断した自車区画線上にあるエッジ点を、後述するステップ１７の処理で使用するエッジ点から除外する。

ステップ１７では、道路パラメータ推定ユニット１１が、エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する。使用するエッジ点は、基本的には、前記ステップ３で選択したエッジ点である。ただし、前記ステップ８の処理を実行した場合は、前記ステップ３で選択したエッジ点のうち、Ｌ１よりも自車両に近い範囲にあるエッジ点である。また、前記ステップ１６の処理を実行した場合は、分岐線上にあるエッジ点は除外される。

フィルタにおけるモデルは、前記ステップ６の処理を実行した場合は第１モデルであり、前記ステップ１０の処理を実行した場合は第２モデルである。
フィルタの応答性は、前記ステップ７の処理を実行した場合は遅く、前記ステップ１１の処理を実行した場合は通常の応答性である。

ステップ１８では、出力ユニット３１が、前記ステップ１７で推定した道路パラメータを運転支援装置４３に出力する。
３．道路パラメータ推定装置１が奏する効果
（１Ａ）道路パラメータ推定装置１は、勾配変化を検出した場合は、勾配変化を検出しなかった場合に比べて、直線の道路を想定した第１モデルを設定する。そのため、道路パラメータの推定に対する勾配変化の影響を低減することができる。

（１Ｂ）道路パラメータ推定装置１は、勾配変化を検出した場合は、勾配変化を検出しなかった場合に比べて、フィルタの応答性を遅くする。そのため、道路パラメータの推定に対する勾配変化の影響を低減することができる。

（１Ｃ）勾配変化が存在する場合、自車両から遠いエッジ点を用いて道路パラメータを推定すると、道路パラメータが勾配変化の影響を受け易い。道路パラメータ推定装置１は、勾配変化を検出した場合は、勾配変化を検出しなかった場合に比べて、道路パラメータの推定に使用するエッジ点の範囲を、自車両に近い範囲に制限する。そのため、道路パラメータの推定に対する勾配変化の影響を低減することができる。

（１Ｄ）道路パラメータ推定装置１は、勾配変化を検出した場合は、勾配変化を検出しなかった場合に比べて、自車区画線が分岐線であるか否かの判断に用いる閾値を大きく設定する。そのため、勾配変化があるとき、実際には分岐線ではない自車区画線を分岐線であると判断してしまうことを抑制できる。その結果、勾配変化があるときでも、道路パラメータを正確に推定することができる。

（１Ｅ）道路パラメータ推定装置１は、第１消失点４７と、第２消失点５１との上下方向における位置関係に基づき、勾配変化を検出する。そのため、勾配変化を容易且つ正確に検出できる。
＜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。

（１）前記ステップ６においてモデルを設定するとき、左右両方の自車区画線を認識できている場合は、第１モデルＡを設定し、一方のみの自車区画線を認識できている場合は、第１モデルＢを設定してもよい。第１モデルＢは、第１モデルＡよりもさらに、直線の道路を想定したモデルである。第１モデルＡは、第２モデルよりも、直線の道路を想定したモデルである。

上記のようにモデルを設定することで、勾配変化が存在し、一方のみの自車区画線を認識できている場合において、道路パラメータの推定に対する勾配変化の影響を一層低減することができる。

（２）勾配検出ユニット１３は、勾配変化の有無の判断に加えて、勾配変化の程度を推定してもよい。この場合、勾配検出ユニット１３は、勾配程度推定ユニットにも対応する。前記ステップ７において、推定した勾配変化の程度が大きいほど、応答性を遅くするようにしてもよい。この場合、勾配変化の程度に応じて適切な応答性を設定することができる。

（３）前記ステップ８において、以下のようにしてエッジ点を制限してもよい。図１０は鳥瞰図である。図１０に示すように、一方の自車区画線４９では、Ｍ１の位置までエッジ点を抽出することができ、他方の自車区画線４９では、Ｍ２の位置までエッジ点を抽出することができたとする。Ｍ１、Ｍ２は自車両５３の進行方向Ｆにおける位置である。Ｍ１、Ｍ２は自車両５３の前方にある。Ｍ１は、自車両５３から見て、Ｍ２よりも近い。

エッジ点制限ユニット１９は、左右の自車区画線４９のどちらにおいても、ステップ１７の処理で使用するエッジ点を、Ｍ１よりも自車両に近い範囲に制限する。すなわち、エッジ点制限ユニット１９は、ステップ１７の処理で使用するエッジ点の範囲を、自車両の左右において同じ範囲に揃える。

仮に、左右のうち一方においてＭ１とＭ２との間に位置するエッジ点を用いて道路パラメータを推定すると、勾配変化の影響を受け易い。上記のとおり、左右のどちらにおいても、ステップ１７の処理で使用するエッジ点を、Ｍ１よりも自車両に近い範囲に制限することにより、道路パラメータの推定に対する勾配変化の影響を低減することができる。

（４）前記ステップ４、５において勾配変化の有無を判断する方法は他の方法であってもよい。例えば、先行車と自車区画線との道路幅方向における位置関係の変化に基づいて勾配変化の有無を判断してもよい。

図７に示すように、自車区画線４９が画像上で分岐線のように見えることがある。図７は、カメラ３３の画像を鳥瞰図に変換した画像を表す。先行車５５と一方の自車区画線４９との距離をｄ１とし、先行車５５と他方の自車区画線４９との距離をｄ２とする。ｄ１とｄ２との合計をｄｓとする。自車区画線４９が実際に分岐線である場合は、ｄｓは時間の経過とともに増加する。一方、自車区画線４９は実際には分岐線でなく、勾配変化のためにあたかも分岐線のように見えている場合は、ｄｓは時間が経過しても一定である。

このことを利用して、勾配検出ユニット１３は、画像上で分岐線のように見える自車区画線４９が存在し、且つ、ｄｓが一定である場合に、勾配変化があると判断する。この判断方法によれば、勾配変化の有無を容易且つ正確に判断できる。

（５）前記ステップ４、５において勾配変化の有無を判断する方法は他の方法であってもよい。例えば、先行車の軌跡と自車区画線との位置関係に基づき、勾配変化の有無を判断してもよい。

図８に示すように、自車区画線４９が画像上で分岐線のように見えることがある。図８は、カメラ３３の画像を鳥瞰図に変換した画像を表す。先行車５５の軌跡を５７とする。自車区画線４９が実際に分岐線である場合は、軌跡５７は、いずれか一方の自車区画線４９に沿って延びる。一方、自車区画線４９は実際には分岐線でなく、勾配変化のためにあたかも分岐線のように見えている場合は、軌跡５７は、左右の自車区画線４９の中央に位置する。

このことを利用して、勾配検出ユニット１３は、画像上で分岐線のように見える自車区画線４９が存在し、且つ、軌跡５７が左右の自車区画線４９の中央に位置する場合は、勾配変化があると判断する。この判断方法によれば、勾配変化の有無を容易且つ正確に判断できる。

（６）前記ステップ４、５において勾配変化の有無を判断する方法は他の方法であってもよい。例えば、左右１対の自車区画線の曲率の組み合わせに基づき、勾配変化の有無を判断してもよい。

勾配変化がある場合、図９に示すように、左右１対の自車区画線４９の画像上での見かけの曲率は、左右で逆になる。図９は、カメラ３３の画像を鳥瞰図に変換した画像を表す。例えば、図９に示すように、右側の自車区画線４９は右方向に曲がり、左側の自車区画線４９は左方向に曲がる。

このことを利用して、勾配検出ユニット１３は、左右１対の自車区画線４９の画像上での見かけの曲率が左右で逆であれば、勾配変化があると判断する。この判断方法によれば、勾配変化の有無を容易且つ正確に判断できる。

（７）前記ステップ４、５において勾配変化の有無を判断する方法は他の方法であってもよい。例えば、勾配の情報を記録した地図情報に基づき、勾配変化の有無を判断してもよい。例えば、勾配検出ユニット１３は、ナビゲーションシステム３９を用いて自車両の位置を取得する。次に、勾配検出ユニット１３は、自車両の位置と、その前方の位置における勾配を地図情報記憶部４１から読み出す。次に、勾配検出ユニット１３は、自車両の位置における勾配と、前方の位置における勾配とを対比して、勾配変化の有無を判断する。この判断方法によれば、勾配変化の有無を容易且つ正確に判断できる。

（８）前記ステップ４、５において勾配変化の有無を判断する方法は他の方法であってもよい。例えば、勾配検出ユニット１３は、周辺センサ３５を用いて、自車両の前方における路面形状を取得する。勾配検出ユニット１３は、路面形状に基づき、勾配変化の有無を判断する。この判断方法によれば、勾配変化の有無を容易且つ正確に判断できる。

（９）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。

（１０）上述した道路パラメータ推定装置の他、当該道路パラメータ推定装置を構成要素とするシステム、当該道路パラメータ推定装置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、道路パラメータ推定方法等、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…道路パラメータ推定装置、７…画像取得ユニット、９…エッジ点抽出ユニット、１１…道路パラメータ推定ユニット、１３…勾配検出ユニット、１５…モデル設定ユニット、１７…応答性設定ユニット、１９…エッジ点制限ユニット、２１…走行区画線推定ユニット、２３…尤度算出ユニット、２５…分岐線判断ユニット、２７…エッジ点除外ユニット、２９…閾値設定ユニット

Claims (9)

1. 車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、
   前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、
   前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、
   前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、
   前記フィルタにおけるモデルを設定するモデル設定ユニット（１５）と、
   を備え、
   前記モデル設定ユニットは、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、直線の道路を想定したモデルを設定するように構成され、
   前記モデル設定ユニットは、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出し、左右のうち一方のみの走行区画線を認識できている場合は、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出し、左右両方の走行区画線を認識できている場合に比べて、直線の道路をさらに想定したモデルを設定するように構成された道路パラメータ推定装置（１）。
2. 車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、
   前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、
   前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、
   前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、
   前記フィルタにおけるモデルを設定するモデル設定ユニット（１５）と、
   前記フィルタの応答性を設定する応答性設定ユニット（１７）と、
   を備え、
   前記モデル設定ユニットは、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、直線の道路を想定したモデルを設定するように構成され、
   前記応答性設定ユニットは、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、前記応答性を遅くするように構成された道路パラメータ推定装置（１）。
3. 請求項２に記載の道路パラメータ推定装置であって、
   前記勾配の変化の程度を推定する勾配程度推定ユニット（１３）をさらに備え、
   前記応答性設定ユニットは、前記勾配程度推定ユニットが推定した前記勾配の変化の程度が大きいほど、前記応答性を遅くするように構成された道路パラメータ推定装置。
4. 車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、
   前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、
   前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、
   前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、
   前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記道路パラメータ推定ユニットが使用する前記エッジ点の範囲を、前記車両の左右において同じ範囲に揃えるエッジ点制限ユニット（１９）と、
   を備える道路パラメータ推定装置（１）。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の道路パラメータ推定装置であって、
   前記勾配検出ユニットは、前記画像において、左右１対の走行区画線の交点である第１消失点（４７）が、前記車両が水平且つ平坦な道路を走行しているときの第２消失点（５１）に対し、継続的に上方又は下方に位置する場合、前記勾配の変化があると判断するように構成された道路パラメータ推定装置。
6. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の道路パラメータ推定装置であって、
   前記勾配検出ユニットは、路面形状を検出可能なセンサ（３５）を用いて前記勾配の変化を検出するように構成された道路パラメータ推定装置。
7. 車両の前方を表す画像を取得する画像取得ユニット（７）と、
   前記画像取得ユニットが取得した前記画像においてエッジ点を抽出するエッジ点抽出ユニット（９）と、
   前記エッジ点抽出ユニットが抽出した前記エッジ点に基づき、フィルタを用いて道路パラメータを推定する道路パラメータ推定ユニット（１１）と、
   前記車両の前方における勾配の変化を検出する勾配検出ユニット（１３）と、
   前記フィルタにおけるモデルを設定するモデル設定ユニット（１５）と、
   を備え、
   前記モデル設定ユニットは、前記勾配検出ユニットが前記勾配の変化を検出した場合は、前記勾配の変化を検出しなかった場合に比べて、直線の道路を想定したモデルを設定するように構成され、
   前記勾配検出ユニットは、（ａ）先行車と走行区画線との道路幅方向における位置関係の変化、又は、（ｂ）先行車の軌跡と走行区画線との位置関係に基づき、前記勾配の変化を検出するように構成された道路パラメータ推定装置（１）。
8. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の道路パラメータ推定装置であって、
   前記勾配検出ユニットは、左右1対の走行区画線の曲率の組み合わせに基づき、前記勾配の変化を検出するように構成された道路パラメータ推定装置。
9. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の道路パラメータ推定装置であって、
   前記勾配検出ユニットは、勾配の情報を記録した地図情報に基づき、前記勾配の変化を検出するように構成された道路パラメータ推定装置。

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