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WO2020008221A1 - 走行支援方法及び走行支援装置 - Google Patents

走行支援方法及び走行支援装置 Download PDF

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Publication number
WO2020008221A1
WO2020008221A1 PCT/IB2018/000830 IB2018000830W WO2020008221A1 WO 2020008221 A1 WO2020008221 A1 WO 2020008221A1 IB 2018000830 W IB2018000830 W IB 2018000830W WO 2020008221 A1 WO2020008221 A1 WO 2020008221A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
lane boundary
lane
vehicle
driving support
integrated
Prior art date
Application number
PCT/IB2018/000830
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
忠久 宮川
Original Assignee
日産自動車株式会社
ルノー エス．ア．エス．
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日産自動車株式会社, ルノー エス．ア．エス． filed Critical 日産自動車株式会社
Priority to JP2020528523A priority Critical patent/JP6973964B2/ja
Priority to US17/256,265 priority patent/US12123740B2/en
Priority to KR1020217003411A priority patent/KR102611507B1/ko
Priority to PCT/IB2018/000830 priority patent/WO2020008221A1/ja
Priority to CN201880095345.6A priority patent/CN112673230B/zh
Priority to EP18925560.7A priority patent/EP3819594B1/en
Publication of WO2020008221A1 publication Critical patent/WO2020008221A1/ja

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    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
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    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram

Definitions

  • the present invention relates to a driving support method and a driving support device.
  • Patent Document 1 describes a technique for determining a mismatch between observation information of the real world acquired by a sensor and a map serving as a reference for the surrounding environment.
  • Patent Literature 1 does not consider a road shape in a range in which observation information and a map are matched. For this reason, when the road shape within the range to be matched is only a straight line or a curve having a constant curvature and there is no feature in the road shape, the matching may be shifted.
  • the object of the present invention is to provide a driving support method and a driving support device that can appropriately perform matching between road shape information in map data and road shape information detected by a sensor.
  • a lane boundary existing around a vehicle is detected by a sensor, a self-position of the vehicle is calculated, and a coordinate system of the detected lane boundary is stored in a storage device based on the self-position.
  • the driving support method for converting the coordinate data into the same coordinate system as the converted map data and integrating the lane boundary shape information included in the map data and the converted lane boundary lines to generate integrated data the lane boundary line
  • the integration range when integrating the shape information and the lane boundary line obtained by converting the coordinate system is generated by associating the shape information with the lane boundary line whose coordinate system has been converted so as to include at least the determined integrated range.
  • a driving support method and a driving support device that can appropriately perform matching between road shape information in map data and road shape information detected by a sensor.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of a matching process.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of a matching result.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of determining an integration range. It is explanatory drawing of an example of the calculation process of the angle of a lane traveling direction. It is explanatory drawing of an example of the calculation process of the angle of a lane traveling direction. It is a graph which shows the distribution of the angle of the lane traveling direction.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of determining an integration range.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of determining an integration range.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of determining an integration range.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a process of determining an integration range.
  • a driving support device 1 can be mounted on a vehicle (hereinafter, a vehicle on which the driving support device according to the embodiment of the present invention is mounted is referred to as “own vehicle”).
  • a driving support device 1 includes a storage device 2, a global positioning system (GPS) receiver (GPS sensor) 3, a vehicle sensor 4, a surrounding sensor 5, a processing circuit 6, A display 7, a vehicle control device 8 and an actuator 9 are provided.
  • the processing circuit 6, and the storage device 2, the GPS receiver 3, the vehicle sensor 4, the surrounding sensor 5, the display 7, and the vehicle control device 8 transmit and receive data and signals by wire or wireless such as a controller area network (CAN) bus. It is possible.
  • CAN controller area network
  • the storage device 2 may be, for example, a semiconductor storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, or the like.
  • the storage device 2 may be built in the processing circuit 6.
  • the storage device 2 includes a map storage unit 10 that stores map data.
  • the point data acquired by the surrounding sensor 5 is integrated with the map data stored in the map storage unit 10 by the driving support device 1 according to the embodiment of the present invention.
  • the map data stored in the map storage unit 10 may be, for example, high-accuracy map data (hereinafter, simply referred to as “high-accuracy map”).
  • High-precision maps are suitable as maps for automatic driving.
  • the high-accuracy map is higher-accuracy map data than map data for navigation (hereinafter, simply referred to as “navi map”), and includes more detailed lane-by-lane information than road-by-road information.
  • the high-precision map includes, as the lane information, lane node information indicating a reference point on a lane reference line (for example, a center line in the lane) and lane link information indicating a lane section between lane nodes. including.
  • the information of the lane node includes the identification number of the lane node, the position coordinates, the number of connected lane links, and the identification number of the connected lane link.
  • the lane link information includes information such as the lane link identification number, lane type, lane width, lane shape, lane boundary line type, lane boundary line shape, and lane reference line shape.
  • the high-precision map further includes the type and position coordinates of features such as traffic lights, stop lines, signs, buildings, telephone poles, curbs, and pedestrian crossings existing on or near the lane, and lane nodes corresponding to the location coordinates of the features.
  • Information of the feature such as the identification number of the lane link and the identification number of the lane link. Since the high-precision map includes node and link information in lane units, it is possible to specify the lane in which the host vehicle travels on the traveling route.
  • the high-precision map has coordinates capable of expressing positions in the lane extension direction and the width direction.
  • the high-precision map has coordinates (for example, longitude, latitude, and altitude) that can represent a position in a three-dimensional space, and lanes and the above-mentioned features can be described as shapes in the three-dimensional space.
  • a high-accuracy map may have point cloud data of constituent points (boundary points) constituting a lane boundary.
  • the map data integrated with the vehicle boundary data acquired by the surrounding sensor 5 by the driving support device 1 is not necessarily a high-accuracy map, but includes a map including point cloud data of constituent points constituting the lane boundary. Any data is acceptable.
  • the database of the map data is managed by a server different from the driving support device 1, the difference data of the updated map data is obtained through, for example, a telematics service, and the update of the map data stored in the map storage unit 10 is performed. May go.
  • the map data may be acquired by a telematics service such as vehicle-to-vehicle communication or road-to-vehicle communication in accordance with the position where the vehicle is traveling. By using the telematics service, the vehicle does not need to have map data with a large data capacity, and the memory capacity can be reduced.
  • updated map data can be obtained, so that actual traveling conditions such as a change in road structure and the presence or absence of a construction site can be accurately grasped.
  • map data created based on data collected from a plurality of other vehicles other than the own vehicle so that accurate information can be grasped.
  • the GPS receiver 3 receives radio waves from a plurality of navigation satellites, acquires the current position of the own vehicle (own position), and outputs the obtained current position of the own vehicle to the processing circuit 6.
  • a global positioning system (GNSS) receiver other than the GPS receiver 3 may be provided.
  • the vehicle sensor 4 is a sensor that detects the current position and the running state (behavior) of the own vehicle.
  • the vehicle sensor 4 may be, for example, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, and a yaw rate sensor, but the type and number of the vehicle sensors 4 are not limited thereto.
  • the vehicle speed sensor may detect the vehicle speed based on the wheel speed of the host vehicle and output the detected vehicle speed to the processing circuit 6.
  • the acceleration sensor may detect acceleration in the front-rear direction and the vehicle width direction of the own vehicle, and use the detected acceleration as the processing circuit 6.
  • the gyro sensor may detect the angular velocity of the own vehicle and output the detected angular velocity to the processing circuit 6.
  • the yaw rate sensor may detect a rotation angular velocity (yaw rate) around a vertical axis passing through the center of gravity of the vehicle, and output the detected yaw rate to the processing circuit 6.
  • the surrounding sensor 5 is a sensor that detects the surrounding environment (surrounding situation) of the vehicle.
  • the surrounding sensor 5 may be, for example, a camera, a radar, a communication device, or the like, but the type and number of the surrounding sensors 5 are not limited thereto.
  • the camera used as the surrounding sensor 5 may be, for example, a CCD camera or the like.
  • the camera may be a monocular camera or a stereo camera.
  • the camera captures an image of the surrounding environment of the own vehicle, and from the captured image, a relative position between the own vehicle and an object such as another vehicle, a pedestrian or a bicycle, a distance between the object and the own vehicle, a lane boundary on a road (white line). It detects road structures such as roads and curbs as data of the surrounding environment of the vehicle, and outputs the detected data of the surrounding environment to the processing circuit 6.
  • the radar used as the surrounding sensor 5 may be, for example, a millimeter-wave radar, an ultrasonic radar, a laser lane difinder (LRF), or the like.
  • the radar detects the relative position of the object and the own vehicle, the distance between the object and the own vehicle, the relative speed of the object and the own vehicle as data of the surrounding environment of the own vehicle, and processes the detected data of the surrounding environment. Output to the circuit 6.
  • the communication device used as the surrounding sensor 5 performs the vehicle-to-vehicle communication with another vehicle, the road-to-vehicle communication with the roadside device, or the communication with the traffic information center, etc.
  • the data of the surrounding environment of the vehicle may be received, and the received data of the surrounding environment may be output to the processing circuit 6.
  • each of the GPS receiver 3, the vehicle sensor 4, and the surrounding sensor 5 can be used as a sensor capable of detecting an actual (real) road structure around the own vehicle.
  • the processing circuit 6 is a controller such as an electronic control unit (ECU) that performs an arithmetic and logic operation of a process necessary for assisting the traveling of the vehicle.
  • the processing circuit 6 may include, for example, a processor, a storage device, and an input / output I / F.
  • the processor may be an arithmetic logic unit (ALU), a control circuit (control unit), a central processing unit (CPU) including various registers, or the like, or a microprocessor equivalent thereto.
  • the storage device built in or external to the processing circuit 6 may be a semiconductor memory, a disk medium, or the like, and may include a storage medium such as a register, a cache memory, and a ROM and a RAM used as a main storage device. .
  • the processor of the processing circuit 6 executes information processing by the driving support device 1 described below by executing a program stored in the storage device in advance.
  • the processing circuit 6 may output guidance information based on the map data stored in the map storage unit 10 from an information presenting device such as the display 7 or another speaker and present it to the occupant.
  • the processing circuit 6 may implement driving support of the own vehicle.
  • the driving support may be fully automatic driving in which the own vehicle is automatically driven without involvement of an occupant (for example, a driver), or driving assistance that controls at least one of driving, braking, and steering. Is also good. That is, in this specification, the driving support includes a case where all the control of driving, braking, and steering of the own vehicle is executed without involving the occupant, and at least one control of the driving, braking, and steering of the own vehicle is executed. Includes cases where
  • the processing circuit 6 When performing the driving support, the processing circuit 6 generates a driving route for driving the own vehicle based on the map data stored in the map storage unit 10.
  • the traveling route includes a traveling locus in lanes in addition to a traveling route in road units from the current position of the own vehicle to the destination.
  • the travel locus may also include a travel control profile such as a speed profile.
  • the processing circuit 6 specifies the position of the own vehicle on the map data, and generates a travel route (travel locus) so as to be drawn in a lane based on the position of the own vehicle.
  • the travel route (travel locus) may be generated so as to pass through the center in the lane, for example.
  • the processing circuit 6 When generating the traveling route, the processing circuit 6 refers to the map data stored in the map storage unit 10, but can also obtain the position information of the surrounding environment with high accuracy from the surrounding sensor 5. Therefore, it is desirable to create not only map data but also integrated data in which map data and data of the surrounding environment from the surrounding sensor 5 are integrated, and generate a traveling route using the integrated data.
  • the processing circuit 6 outputs the generated traveling route to the vehicle control device 8.
  • the vehicle control device 8 is an ECU that controls traveling of the own vehicle.
  • the vehicle control device 8 includes a processor and peripheral components such as a storage device.
  • the processor may be, for example, a CPU or an equivalent microprocessor.
  • the storage device may include any of a semiconductor storage device, a magnetic storage device, and an optical storage device.
  • the storage device may include a register, a cache memory, and a memory such as a ROM and a RAM used as a main storage device.
  • the vehicle control device 8 may be realized by a functional logic circuit set in a general-purpose semiconductor integrated circuit.
  • the vehicle control device 8 may include a programmable logic device (PLD) such as a field programmable gate array (FPGA).
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • the vehicle control device 8 calculates the control amount of the actuator 9 so that the own vehicle travels on the traveling route generated by the processing circuit 6.
  • the vehicle control device 8 transmits the calculated control amount to the actuator 9.
  • the actuator 9 controls traveling of the own vehicle according to a control signal from the vehicle control device 8.
  • the actuator 9 may be, for example, a drive actuator, a brake actuator, and a steering actuator.
  • the drive actuator may be, for example, an electronically controlled throttle valve, and controls the accelerator opening of the host vehicle based on a control signal from the vehicle control device 8.
  • the brake actuator may be, for example, a hydraulic circuit, and controls a braking operation of the brake of the host vehicle based on a control signal from the vehicle control device 8.
  • the steering actuator controls the steering of the own vehicle based on a control signal from the vehicle control device 8.
  • the map data includes position coordinates of a plurality of constituent points P1 constituting one lane boundary line L1 defining the lane L0 in which the vehicle 100 travels, and the other lane boundary defining the lane L0.
  • the position coordinates of a plurality of constituent points P2 constituting the line L2 are stored.
  • the surrounding sensor 5 detects a real-world lane boundary corresponding to the lane boundary L1 by detecting a real-world lane boundary corresponding to the lane boundary L1 or L2 while the host vehicle 100 is traveling.
  • the position coordinates of the plurality of detection points p1 and the position coordinates of the plurality of detection points p2 when the lane boundary line in the real world corresponding to the lane boundary line L2 is detected are detected. 2, the traveling direction D0 of the vehicle 100 and the traveling direction D1 of the lane L0 are indicated by arrows.
  • matching points P1 and P2 which are shape information of the lane boundary lines L1 and L2 of the map data, and detection points p1 and p2 detected by the surrounding sensor 5 are matched.
  • the integrated data is generated by associating with (collation).
  • the lane L0 within the integrated range A1 has only a straight road shape and has no characteristic road shape, there is no data binding force in the traveling direction D1 of the lane L0, and matching is performed in the traveling direction D1 of the lane L0. Misalignment occurs.
  • the constituent points P1 and P2 of the map data are corrected so as to reduce the error from the detection points p1 and p2.
  • the lane boundary lines L3 and L4 formed by the corrected constituent points P3 and P4 are changed to the real world lane boundary lines. L5 and L6 may deviate.
  • the driving support device 1 determines an appropriate integration range at the time of generating integrated data including matching in consideration of the feature in the road shape, suppresses a deviation in matching, It is possible to generate appropriate integrated data.
  • the processing circuit 6 of the driving support device 1 includes a self-position calculation unit 11, a boundary line recognition unit 12, an integration range determination unit 13, a matching unit 14, And a logical block such as a travel route calculation unit 16 as functional or physical hardware resources.
  • the self-position calculation unit 11, the boundary line recognition unit 12, the integration range determination unit 13, the matching unit 14, the integration unit 15, and the travel route calculation unit 16 may be physical logic circuits such as PLDs such as FPGAs. Alternatively, a functional logic circuit which is equivalently set in a general-purpose semiconductor integrated circuit by processing by software may be used.
  • the self-position calculating unit 11, the boundary line recognizing unit 12, the integrated range determining unit 13, the matching unit 14, the integrating unit 15, and the traveling route calculating unit 16 may be realized by a single piece of hardware. Hardware may be used.
  • the self-position calculating unit 11, the boundary line recognizing unit 12, the integrated range determining unit 13, the matching unit 14, the integrating unit 15, and the traveling route calculating unit 16 are realized by a car navigation system such as an in-vehicle infotainment (IVI) system.
  • the vehicle control device 8 may be realized by a driving support system such as an advanced driving support system (ADAS).
  • ADAS advanced driving support system
  • the self-position calculation unit 11 acquires the history (point sequence) of the own position of the own vehicle from the GPS receiver 3, the road-to-vehicle communication, the vehicle-to-vehicle communication, or the like.
  • the own position calculation unit 11 may convert the coordinate system of the own position of the own vehicle in the real world into the same coordinate system as the map data, and calculate the own position of the own vehicle on the map data. For example, the position coordinates of the own position of the own vehicle in the real world obtained from the GPS receiver 3 are converted into the position coordinates of the map coordinate system.
  • the self-position calculating unit 11 calculates the moving amount and moving direction of the own vehicle from vehicle information (odometry information) such as the wheel speed and the yaw rate of the own vehicle detected by the vehicle sensor 4, that is, the self-position is calculated by odometry.
  • vehicle information odometry information
  • a history may be calculated.
  • the self-position calculating unit 11 may calculate the traveling locus of the own vehicle by approximating the points constituting the history of the own position with a curve.
  • the boundary recognition unit 12 recognizes the lane boundary based on the data of the surrounding environment detected by the surrounding sensor 5.
  • the boundary line recognition unit 12 recognizes a lane marker such as a white line as a lane boundary line.
  • the type of the lane boundary is not particularly limited, and may be any target that is included as a lane boundary in the map data.
  • the boundary line recognition unit 12 may recognize structures such as gutters, curbs, guardrails, and columns as lane boundary lines.
  • the boundary line recognition unit 12 converts the coordinate system of the recognized lane boundary line into the same coordinate system as the map data based on the self-position calculated by the self-position calculation unit 11.
  • the boundary line recognizing unit 12 detects a detection point of a lane boundary line which is a local coordinate system whose origin is the own position based on the own position of the own vehicle from the GPS receiver 3 acquired by the own position calculating unit 11, for example. Convert the coordinate system to a map coordinate system based on the map data.
  • the format is not limited to the map coordinate system as long as the format allows alignment, and may be converted to, for example, a relative coordinate system.
  • the map data includes the position coordinates of a plurality of constituent points P11, P12, P13, P14, and P15 forming one lane boundary line L7 that divides the lane L9 where the vehicle 100 travels, and the other.
  • the position coordinates of a plurality of constituent points P31, P32, P33, P34 and P35 constituting the lane boundary line L8 are stored.
  • the broken lines indicating the lane boundary lines L7 and L8 are obtained by interpolating the constituent points P11 to P15 and P31 to P35 with respective curves.
  • the X direction is a direction in which the east direction in the east-west direction of the map coordinate system is a positive direction
  • the Y direction is a direction in which the north direction of the north-south direction of the map coordinate system is positive.
  • the lane boundary line L7 is connected to a portion (straight portion) L71 extending in the traveling direction D2 of the lane L9 and to the straight portion L71, and is connected to a left curve portion (curved portion) L72 and a curved portion L72. It has a portion (linear portion) L73 extending in the traveling direction D3 of the lane L9 in a direction orthogonal to the direction D2.
  • the lane boundary line L8 is connected to a portion (linear portion) L81 extending in the traveling direction D2 and a linear portion L81, and is connected to a portion (curved portion) L82 that is a left curve and a curved portion L82, and is connected to the traveling direction D2.
  • the surrounding sensor 5 detects a lane boundary in the real world corresponding to the lane boundary L7, L8 while the vehicle 100 is traveling.
  • the boundary line recognition unit 12 recognizes a real world lane boundary line corresponding to the lane boundary lines L7 and L8 from the detection result of the surrounding sensor 5 and detects a real world lane boundary line corresponding to the lane boundary line L7.
  • the position coordinates of the plurality of detection points p11 to p19 and the position coordinates of the plurality of detection points p21 to p29 when the real-world lane boundary corresponding to the lane boundary L8 is detected are calculated.
  • FIG. 4 illustrates a case where a real-world lane boundary corresponding to a pair of lane boundaries L7 and L8 is recognized.
  • FIG. 4 shows detection points p11 to p19 and p21 to p29 behind the host vehicle 100.
  • the lane boundary lines L7 and L8 are detected in front and side of the host vehicle 100.
  • a detection point may be acquired.
  • the integration range determination unit 13 determines an integration range (matching range) when integrating the lane boundary shape information included in the map data with the lane boundary information detected by the surrounding sensor 5. For example, the integrated range determining unit 13 determines the integrated range such that the lane boundary includes a plurality of portions having different curvatures or radii of curvature.
  • the radius of curvature can be obtained, for example, by approximating the curved portion of the lane boundary line to an arc, and the curvature can be obtained as the reciprocal of the radius of curvature.
  • Each of the plurality of portions may be a straight line portion or a curved portion. That is, the plurality of portions may be a combination of two or more curved portions having different curvatures, or a combination of a straight portion and a curved portion.
  • the integrated range determination unit 13 may determine the integrated range to include the two parts L71 and L72 of the lane boundary line L7, or may determine the integrated range to include the two parts L72 and L73. Is also good. Alternatively, the integrated range determination unit 13 may determine the integrated range to include the three portions L71, L72, and L73 of the lane boundary line L7.
  • the integrated range determination unit 13 may determine the integrated range such that the lane boundary includes a plurality of straight line portions having different directions. Further, the integration range determination unit 13 sets the integration range so as to include a plurality of straight line portions whose angles (angle differences) are equal to or larger than a predetermined threshold (eg, 30 °) and equal to or smaller than a predetermined threshold (eg, 90 °). You may decide. In other words, the integrated range determining unit 13 determines the integrated range such that the lane boundary includes a plurality of straight line portions having different angles with respect to a predetermined direction (for example, the X direction in FIG. 4). Good. For example, as shown in FIG. 4, the integrated range determining unit 13 may determine the integrated range to include two straight line portions L71 and L73 having directions orthogonal to each other on the lane boundary line L7.
  • a predetermined threshold eg, 30 °
  • a predetermined threshold eg, 90 °
  • the integrated range determination unit 13 specifies, from the point cloud data of the constituent points constituting the lane boundary of the map data, constituent points corresponding to the respective detection points at which the surrounding sensor 5 has detected the lane boundary.
  • the constituent points may be constituent points stored in the map data or virtual constituent points set on the curve by interpolating between the constituent points stored in the map data with a curve.
  • the integrated range determination unit 13 evaluates the angle between the predetermined direction and the traveling direction of the lane at each of the specified constituent points.
  • the traveling direction of the lane can be obtained from the attitude of the host vehicle, link information included in the map data, and the like.
  • the integrated range determining unit 13 determines the integrated range so that the variation in the angle evaluated at each configuration point is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • a difference value between the data of the angle evaluated at each constituent point and its average value may be obtained, and the difference values may be squared and averaged to obtain the variance.
  • the integrated range determination unit 13 After specifying the constituent points corresponding to the respective detection points at which the lane boundary has been detected by the surrounding sensor 5, the integrated range determination unit 13 interpolates between the respective constituent points with a curve and calculates the nearest point on the curve for each detected point. A side point may be calculated. Then, the integration range determination unit 13 evaluates the angle between the predetermined direction and the traveling direction of the lane at each of the nearest points, and integrates such that the variation in the angles evaluated at each of the nearest points is equal to or greater than a predetermined threshold. The range may be determined.
  • the integrated range determination unit 13 determines the constituent points of the map data corresponding to the detection points p11 to p19 and p21 to p29 at which the surrounding sensor 5 has detected the lane boundary, by using the detection points p11 to p19. , P21 to p29 within a predetermined distance threshold. As a result, the integration range determination unit 13 specifies the constituent points P11, P15, P31, and P35 corresponding to the detection points p13, p17, p23, and p27.
  • the integration range determination unit 13 interpolates between the constituent points P11 to P15 including the constituent points P11 and P15 with the curve L7, and interpolates between the constituent points P31 to P35 including the constituent points P31 and P35 with the curve L8. Further, the integration range determination unit 13 hypothesizes the nearest points P21 to P27 on the curve L7 corresponding to the detection points p11, p12, p14, p15, p16, p17, p18, and p19 for which the corresponding constituent points are not specified. The nearest neighbor points P41 to P47 on the curve L8 corresponding to the detection points p21, p22, p24, p25, p26, p27, p28, p29 are calculated as virtual constituent points.
  • the position coordinates of the detection points p11 to p19, p21 to p29, the constituent points P11 to P15, P31 to 35, and the nearest points P21 to 27, P41 to 47, and the detection points p11 to p19, p21 to p29 and the constituent points Information corresponding to P11 to P15, P31 to P35 and the nearest points P21 to P27 is stored in the map storage unit 10 or the like of the storage device 2 and can be used as appropriate when expanding the integration range. is there.
  • the integration range determination unit 13 sets an initial value of the integration range, and determines whether or not the variation (variance) of the angles evaluated at each of the constituent points and the nearest point in the integration range is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the integration range determination unit 13 determines the integration range by expanding the integration range until the angle becomes greater than or equal to the predetermined threshold. For example, as shown in FIG. 4, when the integration range A1 is determined so that the lane boundary line L7 includes only the straight line portion L71 and the lane boundary line L8 includes only the straight line portion L81, the integration is performed as shown in FIG.
  • the angle variation d1 at each of the constituent points P11 and P12 and the nearest points P21 to P24 within the range A1 is small.
  • the integration range determination unit 13 determines that the angle variation d1 is less than a predetermined threshold.
  • the integrated range determination unit 13 sets the lane boundary L7 to include three portions L71, L72, and L73, and the lane boundary L8 to include the three portions L81, L82, and L83.
  • the integration range A1 is expanded.
  • the angle variation d2 of each of the constituent points P11 to P15 and the nearest points P21 to P27 within the enlarged integrated range A1 increases, for example, as shown in FIG.
  • the integrated range determination unit 13 determines that the variation in the angle is equal to or greater than the predetermined threshold, and determines the integrated range A1 shown in FIG.
  • the integrated range A1 is determined behind the host vehicle 100. However, the integrated range may be determined in a region including up to the front of the host vehicle 100.
  • the integrated range determination unit 13 may evaluate the angle between the predetermined direction and the traveling direction of the lane at each detection point. . Then, the integration range determination unit 13 may determine the integration range such that the variation (variance) of the angle evaluated at each detection point is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the matching unit 14 matches the shape information of the lane boundary line included in the map data with the information of the lane boundary line detected by the surrounding sensor 5 so as to include at least the integrated range determined by the integrated range determining unit 13 ( Collation).
  • a known method such as ICP (Iterative @ Closest @ Point) can be adopted.
  • “matching” associates the constituent points of the shape information of the lane boundary included in the map data with the detection points at which the lane boundary detected by the surrounding sensor 5 is detected (in other words, detection A combination of a point and a constituent point corresponding to the detected point is determined).
  • the matching unit 14 outputs association information (matching result) in which the detected points are associated with the constituent points.
  • the matching unit 14 compares the constituent points P11, P15 and the nearest points P21 to P27 of the lane boundary line L7 included in the map data with the detection points p11 to p17 detected by the surrounding sensor 5. Correspond. Further, the matching unit 14 associates the constituent points P31, P35 and the nearest points P41 to P47 of the lane boundary line L8 included in the map data with the detection points p21 to p27 detected by the surrounding sensor 5.
  • the integration unit 15 Based on the matching result by the matching unit 14, the integration unit 15 detects the lane boundary information detected by the surrounding sensor 5 and converted into the same coordinate system as the map data, and the lane boundary shape information included in the map data. To generate integrated data.
  • integrated means that the detection points detected by the surrounding sensor 5 are associated with the detection points detected by the surrounding sensor 5 and the constituent points of the map data, which are combined by matching. And the data of the constituent points of the map data.
  • the integrated data can be used, for example, to generate a travel plan.
  • the generated integrated data is stored in the map storage unit 10 of the storage device 2 or another storage device.
  • the integration unit 15 integrates the information of the lane boundary detected by the surrounding sensor 5 and the shape information of the lane boundary included in the map data as they are, the position coordinates of the detection point detected by the surrounding sensor 5, and Integrated data including the detected points and the position coordinates of the constituent points included in the map data associated with the detected points may be generated.
  • the integration unit 15 corrects the lane boundary shape information included in the map data based on the matching result by the matching unit 14, and corrects the lane boundary shape information and the lane detected by the surrounding sensor 5.
  • the information on the boundary line may be generated as integrated data.
  • the integration unit 15 converts the map data into map data such that the position error between the constituent points of the lane boundary line included in the map data and the detection points detected by the surrounding sensor 5 is minimized.
  • the position coordinates of the constituent points of the included lane boundary may be optimized. For example, the integration unit 15 calculates the sum of squares of the difference (error) between the constituent points of the lane boundary line included in the map data and the detection points detected by the surrounding sensor 5, and minimizes the calculated sum. You may.
  • the integrating unit 15 minimizes an error between the entire point cloud data of the detection points detected by the surrounding sensor 5 in the integrated area and the entire point cloud data of the constituent points of the lane boundary included in the map data in the integrated area.
  • the data detected by the surrounding sensor 5 and the map data may be integrated.
  • the integrating unit 15 moves the position coordinates of the constituent points P11 and P15 and the nearest points P21 to P27 of the lane boundary line L7 included in the map data shown in FIG. By calculating the minimum movement amount, the constituent points P11, P15 and the nearest points P21 to P27 of the lane boundary line L7 included in the map data and the detection points p11 to p17 detected by the surrounding sensor 5 are determined. Align. Then, the integration unit 15 corrects (updates) the position coordinates of the constituent points included in the map data stored in the map storage unit 10 so as to move by the movement amount M. The integration unit 15 may correct all the constituent points included in the map data, or may correct only the constituent points within a predetermined range around the own vehicle.
  • the integrated range determination unit 13 may repeatedly determine the integrated range at a predetermined cycle every time the vehicle moves. Further, the matching unit 14 may repeatedly match the detection points and the constituent points in the integrated range determined by the integrated range determining unit 13 at a predetermined cycle every time the vehicle moves.
  • the integration unit 15 may execute an integration process such as repeatedly correcting map data using the matching result of the matching unit 14.
  • the traveling route calculation unit 16 generates a traveling route for driving the own vehicle based on the integrated data generated by the integration unit 15.
  • the traveling route calculation unit 16 outputs the generated traveling route to the vehicle control device 8.
  • step S1 the self-position calculation unit 11 calculates the self-position of the own vehicle from the GPS receiver 3 or the like.
  • the boundary recognition unit 12 detects a lane boundary existing around the host vehicle based on the data of the surrounding environment detected by the surrounding sensor 5.
  • the integrated range determining unit 13 converts the coordinate system of the lane boundary detected by the boundary recognition unit 12 into the same coordinate system as the map data.
  • step S ⁇ b> 4 the integrated range determination unit 13 compares the lane boundary shape information included in the map data stored in the map storage unit 10 of the storage device 2 with the lane boundary line information detected by the surrounding sensor 5. Determine the scope of integration when integrating. For example, the integrated range determining unit 13 determines the integrated range such that the lane boundary includes at least one of a plurality of portions having different curvatures and a plurality of straight portions having different directions.
  • step S41 the integrated range determination unit 13 calculates the nearest point on the lane boundary line on the map data for each detection point at which the lane boundary line is detected.
  • step S42 the integrated range determination unit 13 calculates the angle of the traveling direction of the lane with respect to the predetermined direction at each nearest point.
  • step S43 the integration range determination unit 13 determines whether the variation (variance) of the angle at each nearest point in the integration range is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • step S44 a process of expanding the integration range to the side opposite to the traveling direction of the vehicle is performed, and the process returns to step S43.
  • step S43 the integration range determination unit 13 determines the integration range, and completes the integration range determination process in step S4.
  • step S5 the matching unit 14 detects the road shape information included in the map data and the surrounding sensor 5 so as to include at least the integrated range determined by the integrated range determining unit 13, The data is matched with the road shape information that has been coordinate-transformed to the same coordinate system.
  • step S ⁇ b> 6 based on the matching result by the matching unit 14, the integrating unit 15 determines the road shape information included in the map data and the road shape detected by the surrounding sensor 5 and coordinate-transformed to the same coordinate system as the map data. Generates integrated data by integrating the information of The integration unit 15 stores the generated integrated data in the map storage unit 10.
  • step S ⁇ b> 7 the traveling route calculation unit 16 generates a traveling route for driving the own vehicle based on the integrated data generated by the integrating unit 15.
  • step S ⁇ b> 8 the vehicle control device 8 drives the actuator 9 so that the own vehicle travels on the travel route generated by the travel route calculation unit 16 and performs vehicle control of the own vehicle.
  • step S9 the processing circuit 6 determines whether or not the ignition switch (IGN) of the host vehicle has been turned off. If it is determined that the ignition switch has been turned off, the process ends. On the other hand, if it is determined that the ignition switch is not off, the process returns to step S1.
  • IGN ignition switch
  • the integrated range determination when generating the integrated data by integrating the lane boundary shape information included in the map data and the lane boundary line information detected by the surrounding sensor 5, the integrated range determination is performed.
  • the unit 13 determines the integration range such that the lane boundaries include different curvatures or directions.
  • the lane boundary shape information included in the map data and the lane boundary information detected by the surrounding sensor 5 are associated and integrated to generate integrated data so as to include at least the determined integrated range. .
  • the integration range can be appropriately determined so that the road shape of the lane within the integration range has a characteristic. Therefore, the accuracy of matching between the lane boundary shape information included in the map data and the lane boundary line information detected by the surrounding sensor 5 can be improved, and matching can be appropriately performed. Therefore, the shape information of the lane boundary line included in the map data and the information of the lane boundary line detected by the surrounding sensor 5 are appropriately associated with each other, and after being accurately aligned as necessary, the integrated data is Properly generated.
  • the integrated range determination unit 13 determines the integrated range such that the lane boundary includes a plurality of straight line portions having different angles with respect to the predetermined direction. As a result, it is possible to improve the matching deviation in the traveling direction of the lane due to the matching using only the straight lane, and to improve the accuracy of the matching.
  • the integration range determination unit 13 calculates constituent points corresponding to the respective detection points, evaluates the angle between the predetermined direction and the traveling direction of the lane at each constituent point, and evaluates the variation (variance) of the evaluated angles. ) Is determined to be equal to or greater than a predetermined threshold. As a result, it is possible to improve the matching deviation in the traveling direction of the lane due to the matching using only the straight lane, and to improve the accuracy of the matching.
  • the integration range determining unit 13 calculates constituent points corresponding to the respective detection points, interpolates between the respective constituent points with a curve, and calculates the nearest point on the curve for each of the detected points. Then, the integrated range determination unit 13 evaluates the angle between the predetermined direction and the traveling direction of the lane at each nearest point, and determines the integrated range so that the variation in the angle is equal to or larger than a predetermined threshold. Thereby, the traveling direction of the lane at the nearest point can be accurately calculated.
  • the integration range determination unit 13 evaluates the angle between the predetermined direction and the traveling direction of the lane at each detection point, and determines the integration range so that the variation (variance) of the evaluated angle is equal to or larger than a predetermined threshold. decide. Accordingly, for example, when the detection points can be continuously detected, the variation (dispersion) of the traveling direction of the lane at the detection point can be evaluated, and the matching of the traveling direction of the lane by matching only on a straight road can be performed. And the matching accuracy can be improved.
  • the integrated range determining unit 13 repeatedly determines the integrated range
  • the matching unit 14 repeatedly performs the detection point and the constituent point within the integrated range determined by the integrated range determining unit 13.
  • the matching is performed, and the integrating unit 15 repeatedly corrects the map data using the matching result.
  • the correction of the map data is performed in advance using the previous matching result, so that when determining the integration range, it is necessary to accurately detect the constituent points corresponding to the respective detection points. Can be.
  • the integration unit 15 generates integrated data so as to include a region in the traveling direction of the host vehicle ahead of the integrated range outside the integrated range.
  • integrated data can be generated in advance not only in the integrated range where the matching is performed by the matching unit 14 but also in an area where the host vehicle is not traveling.
  • the driving support device 1 is applicable to various road shapes. For example, as shown in FIG. 12, consider a case where the lane L9 has a road shape that bends at a right angle.
  • the lane boundary line L7 has a linear portion L71 extending in the traveling direction D2, and a linear portion L72 connected to the linear portion L71 and extending in the traveling direction D3 perpendicular to the traveling direction D2.
  • the lane boundary line L8 has a linear portion L81 extending in the traveling direction D2, and a linear portion L82 connected to the linear portion L81 and extending in the traveling direction D3 perpendicular to the traveling direction D2.
  • the integrated range determining unit 13 determines the integrated range A1 so as to include the two straight line portions L71 and L72 of the lane boundary line L7 and the two straight line portions L81 and L82 of the lane boundary line L8.
  • the integrated range determining unit 13 may determine the integrated range A1 based on only one of the lane boundary lines L7 and L8.
  • the self-position calculation unit 11 sequentially samples the self-position along the traveling locus of the own vehicle, and for example, as shown in FIG. 13, the self-positions P51 to P56 when the surrounding sensor 5 can detect the lane boundary. Calculate the point sequence.
  • the integrated range determination unit 13 evaluates the traveling direction of the own vehicle 100 at each of the self positions P51 to P56 calculated by the self position calculation unit 11. For example, the integrated range determination unit 13 may use the attitude of the own vehicle 100 acquired by the GPS receiver 3 as the traveling direction of the own vehicle 100. Alternatively, the integration range determination unit 13 interpolates the history (point sequence) of the own positions P51 to P56 with the curve L10 and obtains the tangent of the curve L10 at each of the own positions P51 to P56, thereby changing the traveling direction of the own vehicle 100. It may be calculated.
  • the integrated range determination unit 13 determines the information on the lane to which the host vehicle 100 belongs. May be used to calculate the traveling direction of the host vehicle 100.
  • the integration range determination unit 13 determines the integration range such that the variation (variance) in the traveling direction of the vehicle 100 at each of the self-positions P51 to P56 is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the own position when the lane boundary is detected is calculated, the traveling direction of the own vehicle at the own position is evaluated, and the variation in the traveling direction of the own vehicle is determined.
  • the integration range is determined so as to be equal to or more than the threshold value.
  • the traveling direction of the own vehicle can be easily calculated.
  • the traveling direction of the own vehicle can be accurately calculated.
  • the traveling direction of the own vehicle can be accurately calculated.
  • the integration range determination unit 13 specifies constituent points corresponding to each detection point detected by the surrounding sensor 5 from constituent points forming the shape information of the lane boundary line included in the map data, and The curvature or radius of curvature of the lane is evaluated at the constituent points. For example, by calculating the radius of a circumscribed circle between the position coordinates of the target constituent point and the position coordinates of two constituent points adjacent to the target constituent point, the curvature radius of the lane at the target constituent point is calculated. can do.
  • the integration range is determined so that the variation in the curvature or radius of curvature of the lane at each component point is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the integrated range determination unit 13 specifies constituent points corresponding to the respective detection points detected by the surrounding sensor 5 from constituent points forming the shape information of the lane boundary line included in the map data, and A curve may be interpolated between the constituent points, and the nearest point on the curve for each detection point may be calculated. Further, the integrated range determination unit 13 evaluates the curvature or radius of curvature of the lane at each of the calculated nearest points, for example, the position coordinates of the target nearest point and the two nearest neighbors of the target nearest point. The curvature or radius of curvature of the lane at the target nearest point can be calculated based on the position coordinates of the adjacent point. The integrated range determination unit 13 may determine the integrated range such that the variation in the curvature or radius of curvature of the lane at each nearest point is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the integration range determination unit 13 determines the lane boundary line L7 based on the position coordinates of the nearest point P22, the constituent point P11, and the nearest point P23 of the lane boundary line L7 at the constituent point P11.
  • the curvature of the straight line portion L71 of L7 is calculated as the curvature of the lane L9.
  • the integration range determination unit 13 calculates the curvature of the curved portion L72 of the lane boundary line L7 based on the position coordinates of the configuration points P12, P13, and P14 of the lane boundary line L7 at the configuration point P13 of the lane boundary line L7. It is calculated as the curvature of L9.
  • the curvature or radius of curvature of the lane is evaluated at each component point corresponding to each detection point at which the lane boundary line is detected, and the curvature or radius of curvature of the lane ( (Integration range) is determined so that (variance) is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the curvature or radius of curvature of the lane is determined so that (variance) is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • a curve is interpolated between the respective constituent points corresponding to the respective detection points at which the lane boundary lines have been detected, the nearest point on the curve for each detection point is calculated, and the curvature or radius of curvature of the lane is evaluated at each nearest point.
  • the integration range is determined so that the variation in the curvature or radius of curvature of the lane is equal to or greater than a predetermined threshold. Thereby, the curvature or the radius of curvature of the lane can be accurately calculated.
  • the integration range determination unit 13 determines the integration range based on the curvature or radius of curvature of the traveling locus of the host vehicle when determining the integration range. .
  • the self-position calculation unit 11 sequentially samples the self-position along the traveling locus of the own vehicle, and for example, as shown in FIG. 13, the self-positions P51 to P56 when the surrounding sensor 5 can detect the lane boundary. Calculate the point sequence.
  • the integrated range determination unit 13 evaluates the curvature or radius of curvature of the traveling locus of the vehicle at each of the calculated own positions.
  • the integrated range determination unit 13 may calculate the curvature or the radius of curvature of the traveling locus of the own vehicle by interpolating the point sequence of the own position with a curve.
  • the integrated range determination unit 13 uses the information on the lane to which the own vehicle belongs to The curvature or radius of curvature of the traveling locus may be calculated.
  • the integrated range determination unit 13 determines the integrated range so that the variation in the curvature or radius of curvature of the travel locus of the vehicle at each position is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the own position when the lane boundary is detected is sequentially calculated, the curvature of the running locus of the own vehicle is evaluated at each self position, and the running locus of the own vehicle is evaluated.
  • the integration range is determined so that the variation in the curvature is equal to or larger than a predetermined threshold.
  • the curvature or radius of curvature of the traveling locus is calculated based on the yaw rate detected by the yaw rate sensor which is the surrounding sensor 5 mounted on the own vehicle, so that the curvature or radius of curvature of the traveling locus of the own vehicle can be easily calculated. it can.
  • the curvature or the radius of curvature of the traveling locus of the own vehicle can be accurately calculated.
  • the GPS receiver 3 or the yaw rate sensor is calculated by calculating the curvature or radius of curvature of the traveling locus using the information on the lane to which the vehicle belongs, which is included in the map data. It is possible to accurately calculate the curvature or the radius of curvature of the traveling locus of the own vehicle without receiving the variation in the accuracy of the vehicle.
  • the integrated range determination unit 13 initially sets the integrated range, and in the set integrated range, any one of a plurality of portions having lane boundary lines having different curvatures and a plurality of straight line portions having different directions from each other. If not included, the integration range is expanded in the opposite direction (rearward) of the traveling direction of the host vehicle. At this time, the integration range determination unit 13 thins out detection points or self-positions within the integration range.
  • the thinning interval can be set as appropriate, and may be, for example, every other point or every plural points, at every predetermined distance, or at irregular intervals. The thinned detection points or self-positions are not used at the time of matching by the matching unit 14, and matching is performed using the remaining detection points or self-positions.
  • the integration range determination unit 13 may change the interval at which the detection points or the self-positions are thinned out according to the curvature of the lane on the map data. For example, the integrated range determination unit 13 thins out the detection points or self-positions because it is assumed that the larger the curvature of the lane (in other words, the smaller the radius of curvature of the lane), the fewer the features of the road shape. Increase the interval and perform fine sampling. Conversely, the smaller the curvature of the lane (in other words, the larger the radius of curvature of the lane), the smaller the intervals at which the detection points or self-positions are thinned out, and sampling is performed roughly.
  • the integrated range determination unit 13 may change the intervals at which the detection points or the self-positions are thinned out according to the length of the lane on the map data. For example, since it is assumed that the longer the lane, the greater the number of portions having a smaller road shape, the integrated range determination unit 13 reduces the intervals at which the detection points or self-positions are thinned, and performs coarse sampling. Conversely, the shorter the lane is, the finer the sampling is made by reducing the interval at which the detection point or the self-position is thinned.
  • the lane boundary lines L7 and L8 each include only one straight line portion L71 and L81.
  • the range A1 is expanded.
  • the detection points p12, p14, p16, and p18 are thinned out every other detection points p11 to p19 corresponding to the lane boundary line L7.
  • the detection points p21 to p29 corresponding to the lane boundary L8 can be thinned out in the same manner as the detection points p11 to p19 corresponding to the lane boundary L7.
  • the fourth modification of the embodiment of the present invention when expanding the integration range, by thinning out the detection points or the self-positions in the integration range, the efficiency of the processing at the time of matching is increased, and the calculation load is reduced. Can be reduced.
  • the thinning interval is increased and coarse sampling is performed. Is performed, the calculation load can be efficiently reduced without lowering the matching accuracy.
  • the accuracy of matching can be improved by reducing the thinning interval and performing finer sampling.
  • the detection point or the interval for thinning out the self-position in accordance with the length of the lane on the map data for example, a long straight lane with less features in the road shape is sampled more coarsely.
  • the calculation load can be efficiently reduced without lowering the matching accuracy.
  • the range in which the integrating unit 15 generates the integrated data by integrating the lane boundary shape information included in the map data and the information on the lane boundary detected by the surrounding sensor 5 is limited to the integrated range. Not done.
  • the integrating unit 15 may integrate the shape information of the lane boundary included in the map data and the information of the lane boundary detected by the surrounding sensor 5 in a range including an area outside the integrated range. For example, as illustrated in FIG. 14, the integration unit 15 may generate the integrated data in a range A3 that includes a region in the traveling direction of the vehicle 100 ahead of the integrated range A1 outside the integrated range A1. Accordingly, integrated data can be generated in advance even for an area where the vehicle 100 has not yet traveled and the detection point has not been detected.
  • the integrating unit 15 may integrate all of the lane boundary shape information included in the map data within the integrated range and all of the lane boundary information detected by the surrounding sensor 5. Alternatively, the integration unit 15 may integrate part of the lane boundary shape information included in the map data within the integration range and all of the lane boundary line information detected by the surrounding sensor 5. Conversely, the integration unit 15 may integrate all of the lane boundary shape information included in the map data within the integration range and a part of the lane boundary information detected by the surrounding sensor 5.
  • SYMBOLS 1 Driving assistance device, 2 ... Storage device, 3 ... Earth positioning system receiver, 4 ... Vehicle sensor, 5 ... Surrounding sensor, 6 ... Processing circuit, 7 ... Display, 8 ... Vehicle control device, 9 ... Actuator, 10 ... Map storage unit, 11 self-position calculation unit, 12 boundary line recognition unit, 13 integrated range determination unit, 14 matching unit, 15 integration unit, 16 travel route calculation unit, 100 own vehicle

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Abstract

センサにより車両の周囲に存在する車線境界線を検出し（Ｓ２）、車両の自己位置を算出し（Ｓ１）、自己位置に基づき、検出した車線境界線の座標系を、記憶装置に記憶された地図データと同じ座標系に変換し（Ｓ３）、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、座標系を変換した車線境界線とを統合して統合データを生成する（Ｓ４～６）走行支援方法において、車線境界線が、互いに異なる曲率を有する複数の部分、及び互いに異なる方向を有する複数の直線部分の少なくとも一方を含むように、形状情報と、座標系を変換した車線境界線とを統合する際の統合範囲を決定し（Ｓ４）、決定した統合範囲を少なくとも含むように、形状情報と、座標系を変換した車線境界線とを対応付けて統合データを生成する（Ｓ５,　Ｓ６）。

Description

走行支援方法及び走行支援装置
　本発明は、走行支援方法及び走行支援装置に関する。
　特許文献１には、センサによって取得された実世界の観測情報と、周囲環境のリファレンスとなる地図との間の不整合を判定する技術が記載されている。
特開２０１７−１８１８７０号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術では、観測情報と地図とのマッチングを行う範囲の道路形状が考慮されていない。このため、マッチングを行う範囲内の道路形状が直線又は一定の曲率を有するカーブのみであって道路形状に特徴が無い場合、マッチングのずれが生じる場合がある。
　本発明は、地図データの道路の形状情報と、センサにより検出された道路の形状情報とのマッチングを適切に行うことができる走行支援方法及び走行支援装置を提供することを目的とする。
　本発明の一態様では、センサにより車両の周囲に存在する車線境界線を検出し、車両の自己位置を算出し、自己位置に基づき、検出した車線境界線の座標系を、記憶装置に記憶された地図データと同じ座標系に変換し、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、座標系を変換した車線境界線とを統合して統合データを生成する走行支援方法において、車線境界線が、互いに異なる曲率を有する複数の部分、及び互いに異なる方向を有する複数の直線部分の少なくとも一方を含むように、形状情報と、座標系を変換した車線境界線とを統合する際の統合範囲を決定し、決定した統合範囲を少なくとも含むように、形状情報と、座標系を変換した車線境界線とを対応付けて統合データを生成する。
　本発明の一態様によれば、地図データの道路の形状情報と、センサにより検出された道路の形状情報とのマッチングを適切に行うことができる走行支援方法及び走行支援装置を提供することができる。
　なお、本発明の目的及び利点は、特許請求の範囲に示した要素及びその組合せを用いて具現化され達成される。前述の一般的な記述及び以下の詳細な記述の両方は、単なる例示及び説明であり、特許請求の範囲のように本発明を限定するものでないと解するべきである。
本発明の実施形態に係る走行支援装置の一例の概略構成例を示す図である。 マッチング処理の一例の説明図である マッチング結果の一例の説明図である。 統合範囲の決定処理の一例を示す説明図である。 車線進行方向の角度の算出処理の一例の説明図である。 車線進行方向の角度の算出処理の一例の説明図である。 車線進行方向の角度の分布を示すグラフである。 統合範囲の決定処理の一例を示す説明図である。 車線進行方向の角度の分布を示すグラフである。 本発明の実施形態に係る走行支援方法の一例のフローチャートである。 統合範囲の決定処理の一例のフローチャートである。 統合範囲の決定処理の一例を示す説明図である。 統合範囲の決定処理の一例を示す説明図である。 統合範囲の決定処理の一例を示す説明図である。
　以下において、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を貼付している。
　（走行支援装置）
　本発明の実施形態に係る走行支援装置は、車両に搭載可能である（以下、本発明の実施形態に係る走行支援装置が搭載された車両を「自車両」という）。図１に示すように、本発明の実施形態に係る走行支援装置１は、記憶装置２、地球測位システム（ＧＰＳ）受信機（ＧＰＳセンサ）３、車両センサ４、周囲センサ５、処理回路６、ディスプレイ７、車両制御装置８及びアクチュエータ９を備える。処理回路６と、記憶装置２、ＧＰＳ受信機３、車両センサ４、周囲センサ５、ディスプレイ７及び車両制御装置８とは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バス等の有線又は無線でデータや信号を送受信可能である。
　記憶装置２は、例えば、半導体記憶装置、磁気記憶装置又は光学記憶装置等であってよい。記憶装置２は、処理回路６に内蔵されていてもよい。記憶装置２は、地図データを記憶する地図記憶部１０を備える。地図記憶部１０に記憶されている地図データには、本発明の実施形態に係る走行支援装置１によって、周囲センサ５により取得した点データが統合される。地図記憶部１０に記憶されている地図データは、例えば高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という）であってよい。
　高精度地図は自動運転用の地図として好適である。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という）よりも高精度の地図データであり、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。例えば、高精度地図は車線単位の情報として、車線基準線（例えば車線内の中央の線）上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線の形状、車線境界線の種類、車線境界線の形状、車線基準線の形状等の情報を含む。
　高精度地図は更に、車線上又はその近傍に存在する信号機、停止線、標識、建物、電柱、縁石、横断歩道等の地物の種類及び位置座標と、地物の位置座標に対応する車線ノードの識別番号及び車線リンクの識別番号等の、地物の情報を含む。高精度地図は、車線単位のノード及びリンク情報を含むため、走行経路において自車両が走行する車線を特定可能である。高精度地図は、車線の延伸方向及び幅方向における位置を表現可能な座標を有する。高精度地図は、３次元空間における位置を表現可能な座標（例えば経度、緯度及び高度）を有し、車線や上記地物は３次元空間における形状として記述され得る。
　例えば、高精度地図は、車線境界線を構成する構成点（境界点）の点群データを有してよい。なお、走行支援装置１によって周囲センサ５により取得した車両境界線のデータと統合される地図データは、必ずしも高精度地図でなくてよく、車線境界線を構成する構成点の点群データを含む地図データであればよい。
　なお、走行支援装置１とは別のサーバで地図データのデータベースを管理し、更新された地図データの差分データを、例えばテレマティクスサービスを通じて取得し、地図記憶部１０に記憶された地図データの更新を行ってもよい。また、地図データを自車両が走行している位置に合わせて、車車間通信や路車間通信等のテレマティクスサービスにより取得するようにしてもよい。テレマティクスサービスを用いることにより、自車両では、データ容量が大きい地図データを有しておく必要がなく、メモリの容量の抑制することができる。また、テレマティクスサービスを用いることにより、更新された地図データを取得できるため、道路構造の変化、工事現場の有無等、実際の走行状況を正確に把握できる。更に、テレマティクスサービスを用いることにより、自車両以外の複数の他車両から集められたデータに基づき作成された地図データを用いることができるため、正確な情報を把握できる。
　ＧＰＳ受信機３は、複数の航法衛星から電波を受信して自車両の現在位置（自己位置）を取得し、取得した自車両の現在位置を処理回路６に出力する。なお、ＧＰＳ受信機３以外の他の全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を有していてもよい。
　車両センサ４は、自車両の現在位置及び走行状態（挙動）等を検出するセンサである。車両センサ４は、例えば車速センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ及びヨーレートセンサであってよいが、車両センサ４の種類及び個数はこれに限定されない。車速センサは、自車両の車輪速に基づき車速を検出し、検出された車速を処理回路６に出力してよい。加速度センサは、自車両の前後方向及び車幅方向等の加速度を検出し、検出された加速度を処理回路６にしてよい。ジャイロセンサは、自車両の角速度を検出し、検出された角速度を処理回路６に出力してよい。例えば、ヨーレートセンサは、自車両の重心点を通る鉛直軸まわりの回転角速度（ヨーレート）を検出し、検出されたヨーレートを処理回路６に出力してよい。
　周囲センサ５は、自車両の周囲環境（周囲状況）を検出するセンサである。周囲センサ５は、例えばカメラ、レーダ及び通信機等であってよいが、周囲センサ５の種類や個数はこれに限定されない。周囲センサ５として使用されるカメラは、例えばＣＣＤカメラ等であってよい。カメラは単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラは、自車両の周囲環境を撮像し、撮像画像から他車両、歩行者又は自転車等の物体と自車両との相対位置、物体と自車両との距離、道路上の車線境界線（白線）や縁石等の道路構造等を自車両の周囲環境のデータとして検出し、検出された周囲環境のデータを処理回路６に出力する。
　周囲センサ５として使用されるレーダは、例えばミリ波レーダや超音波レーダ、レーザ車線ジファインダ（ＬＲＦ）等であってよい。レーダは、物体と自車両との相対位置、物体と自車両との距離、物体と自車両との相対速度等を自車両の周囲環境のデータとして検出し、検出された周囲環境のデータを処理回路６に出力する。
　周囲センサ５として使用される通信機は、他車両との車車間通信、路側機との路車間通信、又は交通情報センタ等との通信等を行うことにより、自車両の自己位置を含む、自車両の周囲環境のデータを受信し、受信した周囲環境のデータを処理回路６に出力してよい。本明細書においては、ＧＰＳ受信機３、車両センサ４、周囲センサ５のそれぞれを、自車両の周囲の実際（現実）の道路構造等を検出可能なセンサとして使用できる。
　処理回路６は、自車両の走行支援に必要な処理の算術論理演算を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ）等のコントローラである。例えば処理回路６は、例えば、プロセッサ、記憶装置及び入出力Ｉ／Ｆを備えてもよい。プロセッサは、算術論理演算装置（ＡＬＵ）、制御回路（制御装置）、各種レジスタ等を含む中央演算処理装置（ＣＰＵ）等や、これと等価なマイクロプロセッサであってよい。処理回路６に内蔵又は外付けされる記憶装置は、半導体メモリやディスクメディア等であってよく、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶媒体を含んでいてもよい。例えば、処理回路６のプロセッサは、記憶装置に予め記憶されたプログラムを実行することにより、以下に説明する走行支援装置１による情報処理を実行する。
　例えば、処理回路６は、地図記憶部１０に記憶されている地図データに基づく案内情報をディスプレイ７や他のスピーカ等の情報提示装置から出力して、乗員に対して提示してよい。また、例えば処理回路６は、自車両の走行支援を実施してよい。例えば走行支援は、乗員（例えば運転者）が関与せずに自動的に自車両が運転する完全自動運転であってもよく、駆動、制動、操舵の少なくとも一つを制御する運転支援であってもよい。すなわち、本明細書において走行支援は、乗員が関与せずに自車両の駆動、制動及び操舵の全ての制御を実行する場合を含み、自車両の駆動、制動及び操舵の少なくとも１つの制御を実行する場合も含む。
　走行支援を実施する際に、処理回路６は、地図記憶部１０に記憶されている地図データに基づき自車両を走行させる走行経路を生成する。走行経路には、自車両の現在地から目的地までの道路単位の走行経路の他に、車線単位の走行軌跡も含む。走行軌跡は、速度プロファイル等の走行制御プロファイルも含んでいてもよい。例えば、処理回路６は、地図データ上の自車両の位置を特定し、自車両の位置を基準にして、車線内に引かれるように走行経路（走行軌跡）を生成する。走行経路（走行軌跡）は、例えば車線内の中央を通るように生成されてもよい。
　走行経路を生成する際に、処理回路６は、地図記憶部１０に記憶されている地図データを参照するが、周囲センサ５からも高精度の周囲環境の位置情報を取得できる。したがって、地図データだけでなく、地図データと周囲センサ５からの周囲環境のデータとを統合した統合データを作成し、統合データを用いて走行経路を生成することが望ましい。処理回路６は、生成した走行経路を車両制御装置８へ出力する。
　車両制御装置８は、自車両の走行制御を行うＥＣＵである。車両制御装置８は、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵや、これと等価なマイクロプロセッサであってよい。記憶装置は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを含んでよい。なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路で車両制御装置８を実現してもよい。例えば、車両制御装置８はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）等を有していてもよい。
　車両制御装置８は、処理回路６が生成した走行経路を自車両が走行するようにアクチュエータ９の制御量を算出する。車両制御装置８は、算出した制御量をアクチュエータ９へ送信する。アクチュエータ９は、車両制御装置８からの制御信号に応じて自車両の走行を制御する。アクチュエータ９は、例えば駆動アクチュエータ、ブレーキアクチュエータ及びステアリングアクチュエータであってよい。駆動アクチュエータは、例えば電子制御スロットルバルブであってよく、車両制御装置８からの制御信号に基づき自車両のアクセル開度を制御する。ブレーキアクチュエータは、例えば油圧回路であってよく、車両制御装置８からの制御信号に基づき自車両のブレーキの制動動作を制御する。ステアリングアクチュエータは、車両制御装置８からの制御信号に基づき自車両のステアリングを制御する。
　ここで、図２及び図３を参照して、本発明の実施形態に係る走行支援装置１が有効となる走行シーンを説明する。図２に示すように、地図データは、自車両１００が走行する車線Ｌ０を区画する一方の車線境界線Ｌ１を構成する複数の構成点Ｐ１の位置座標と、車線Ｌ０を区画する他方の車線境界線Ｌ２を構成する複数の構成点Ｐ２の位置座標を記憶する。周囲センサ５は、自車両１００の走行中に車線境界線Ｌ１，Ｌ２に相当する実世界の車線境界線を検出することにより、車線境界線Ｌ１に相当する実世界の車線境界線を検出したときの複数の検出点ｐ１の位置座標と、車線境界線Ｌ２に相当する実世界の車線境界線を検出したときの複数の検出点ｐ２の位置座標とを検出する。図２において、自車両１００の進行方向Ｄ０、車線Ｌ０の進行方向Ｄ１をそれぞれ矢印で示している。
　ここで、一定の統合範囲（マッチング範囲）Ａ１において、地図データの車線境界線Ｌ１，Ｌ２の形状情報である構成点Ｐ１，Ｐ２と、周囲センサ５により検出された検出点ｐ１，ｐ２とをマッチング（照合）により対応付けて、統合データを生成することを考える。この場合、統合範囲Ａ１内の車線Ｌ０は道路形状が一直線のみであり、道路形状に特徴がないため、車線Ｌ０の進行方向Ｄ１においてデータの拘束力が無く、車線Ｌ０の進行方向Ｄ１においてマッチングにずれが生じる。このため、例えば検出点ｐ１，ｐ２との誤差を小さくするように地図データの構成点Ｐ１，Ｐ２を補正したとする。この場合、図３に示すように、道路形状が直線からカーブに変化した後の範囲Ａ２において、補正後の構成点Ｐ３，Ｐ４で構成する車線境界線Ｌ３、Ｌ４が、実世界の車線境界線Ｌ５，Ｌ６とずれる場合がある。
　また、道路形状が一直線の場合も同様に、一定の曲率のカーブのみの場合も道路形状に特徴がないため、車線の進行方向においてマッチングにずれが生じる。これに対して、本発明の実施形態に係る走行支援装置１は、道路形状に特徴を考慮してマッチングを含む統合データ生成時の適切な統合範囲を決定し、マッチングのずれを抑制して、適切な統合データを生成可能とするものである。
　図１に示すように、本発明の実施形態に係る走行支援装置１の処理回路６は、自己位置算出部１１、境界線認識部１２と、統合範囲決定部１３と、マッチング部１４と、統合部１５と、走行経路演算部１６等の論理ブロックを機能的若しくは物理的なハードウェア資源として備える。自己位置算出部１１、境界線認識部１２、統合範囲決定部１３、マッチング部１４、統合部１５、及び走行経路演算部１６は、ＦＰＧＡ等のＰＬＤ等の物理的な論理回路であってもよく、汎用の半導体集積回路中にソフトウェアによる処理で等価的に設定される機能的な論理回路でもよい。
　また、自己位置算出部１１、境界線認識部１２、統合範囲決定部１３、マッチング部１４、統合部１５、及び走行経路演算部１６は、単一のハードウェアで実現されてもよく、それぞれ別個のハードウェアで実現されてもよい。例えば、自己位置算出部１１、境界線認識部１２、統合範囲決定部１３、マッチング部１４、統合部１５及び走行経路演算部１６を、車載インフォテイメント（ＩＶＩ）システム等のカーナビゲーションシステムで実現してもよく、車両制御装置８を、先進走行支援システム（ＡＤＡＳ）等の走行支援システムで実現してもよい。
　自己位置算出部１１は、ＧＰＳ受信機３や路車間通信又は車車間通信等から自車両の自己位置の履歴（点列）を取得する。自己位置算出部１１は、実世界の自車両の自己位置の座標系を、地図データと同じ座標系に変換し、地図データ上の自車両の自己位置を算出してもよい。例えば、ＧＰＳ受信機３から得られる実世界の自車両の自己位置の位置座標を地図座標系の位置座標に変換する。自己位置算出部１１は、車両センサ４により検出された自車両の車輪速及びヨーレート等の車両情報（オドメトリ情報）から自車両の移動量及び移動方向を算出すること、即ちオドメトリにより、自己位置の履歴を算出してもよい。自己位置算出部１１は、自己位置の履歴を構成する点を曲線近似することにより自車両の走行軌跡を算出してもよい。
　境界線認識部１２は、周囲センサ５が検出した周囲環境のデータに基づき、車線境界線を認識する。境界線認識部１２は、例えば白線等の車線マーカを車線境界線として認識する。なお、車線境界線の種類は特に限定されず、地図データに車線境界線として含まれている物標であればよい。例えば、境界線認識部１２は、側溝、縁石、ガードレール、柱等の構造物を車線境界線として認識してもよい。
　更に、境界線認識部１２は、自己位置算出部１１により算出された自己位置に基づき、認識した車線境界線の座標系を、地図データと同じ座標系に変換する。境界線認識部１２は、例えば自己位置算出部１１により取得された、ＧＰＳ受信機３からの自車両の自己位置に基づき、自己位置を原点とするローカル座標系である車線境界線の検出点の座標系を、地図データが準拠する地図座標系へ変換する。なお、位置合わせができるフォーマットであれば、地図座標系でなくともよく、例えば相対座標系に変換してもよい。
　例えば図４に示すように、地図データは、自車両１００が走行する車線Ｌ９を区切る一方の車線境界線Ｌ７を構成する複数の構成点Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４，Ｐ１５の位置座標と、他方の車線境界線Ｌ８を構成する複数の構成点Ｐ３１，Ｐ３２，Ｐ３３，Ｐ３４，Ｐ３５の位置座標を記憶する。車線境界線Ｌ７，Ｌ８を示す破線は、構成点Ｐ１１~Ｐ１５，Ｐ３１~Ｐ３５をそれぞれ曲線で補間して求められたものとする。図４において、Ｘ方向を地図座標系の東西方向の東向きを正とする方向とし、Ｙ方向を地図座標系の南北方向の北向きを正とする方向とする。
　車線境界線Ｌ７は、車線Ｌ９の進行方向Ｄ２に延伸する部分（直線部分）Ｌ７１と、直線部分Ｌ７１に接続し、左カーブである部分（曲線部分）Ｌ７２と、曲線部分Ｌ７２に接続し、進行方向Ｄ２と直交する方向の車線Ｌ９の進行方向Ｄ３に延伸する部分（直線部分）Ｌ７３を有する。車線境界線Ｌ８は、進行方向Ｄ２に延伸する部分（直線部分）Ｌ８１と、直線部分Ｌ８１に接続し、左カーブである部分（曲線部分）Ｌ８２と、曲線部分Ｌ８２に接続し、進行方向Ｄ２と直交する方向の進行方向Ｄ３に延伸する部分（直線部分）Ｌ８３を有する。
　周囲センサ５は、自車両１００が走行中に車線境界線Ｌ７，Ｌ８に相当する実世界の車線境界線を検出する。境界線認識部１２は、周囲センサ５による検出結果から車線境界線Ｌ７，Ｌ８に相当する実世界の車線境界線を認識し、車線境界線Ｌ７に相当する実世界の車線境界線を検出したときの複数の検出点ｐ１１~ｐ１９の位置座標と、車線境界線Ｌ８に相当する実世界の車線境界線を検出したときの複数の検出点ｐ２１~ｐ２９の位置座標とを算出する。なお、図４では、一対の車線境界線Ｌ７，Ｌ８に相当する実世界の車線境界線を認識する場合を例示するが、車線境界線Ｌ７，Ｌ８のいずれか一方に相当する実世界の車線境界線のみを認識してもよい。また、図４では自車両１００の後方の検出点ｐ１１~ｐ１９，ｐ２１~ｐ２９を示すが、自車両１００が走行中に、自車両１００の前方及び側方で車線境界線Ｌ７，Ｌ８を検出し、検出点を取得してもよい。
　統合範囲決定部１３は、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを統合する際の統合範囲（マッチング範囲）を決定する。例えば、統合範囲決定部１３は、車線境界線が互いに異なる曲率又は曲率半径を有する複数の部分を含むように統合範囲を決定する。曲率半径は、例えば、車線境界線の曲線部分を円弧に近似して求めることができ、曲率は、曲率半径の逆数として求めることができる。複数の部分のそれぞれは、直線部分であってもよく、曲線部分であってもよい。即ち、複数の部分は、２つ以上の互いに異なる曲率を有する曲線部分の組み合わせであってもよく、直線部分と曲線部分との組み合わせであってもよい。
　例えば図４に示すように、車線境界線Ｌ７の直線部分７１，Ｌ７３の曲率は０であり、曲線部分７２の曲率とは異なる。このため、統合範囲決定部１３は、車線境界線Ｌ７の２つの部分Ｌ７１，Ｌ７２を含むように統合範囲を決定してもよく、２つの部分Ｌ７２，Ｌ７３を含むように統合範囲を決定してもよい。或いは、統合範囲決定部１３は、車線境界線Ｌ７の３つの部分Ｌ７１，Ｌ７２，Ｌ７３を含むように統合範囲を決定してもよい。
　統合範囲決定部１３は、車線境界線が互いに異なる方向を有する複数の直線部分を含むように統合範囲を決定してもよい。更に、統合範囲決定部１３は、互いになす角度（角度差）が所定の閾値（例えば３０°）以上、且つ所定の閾値（例えば９０°）以下である複数の直線部分を含むように統合範囲を決定してもよい。換言すれば、統合範囲決定部１３は、車線境界線が、所定の方向（例えば図４のＸ方向）に対して互いに異なる角度を有する複数の直線部分を含むように統合範囲を決定してもよい。例えば図４に示すように、統合範囲決定部１３は、車線境界線Ｌ７の互いに直交する方向を有する２つの直線部分Ｌ７１，Ｌ７３を含むように統合範囲を決定してもよい。
　例えば、統合範囲決定部１３は、地図データの車線境界線を構成する構成点の点群データから、周囲センサ５により車線境界線を検出した各検出点に対応する構成点をそれぞれ特定する。構成点は、地図データに記憶された構成点でもよく、地図データに記憶された構成点間を曲線で補間してその曲線上に設定した仮想的な構成点でもよい。統合範囲決定部１３は、特定された各構成点において、所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価する。車線の進行方向は、自車両の姿勢や地図データに含まれるリンク情報等から求めることができる。統合範囲決定部１３は、各構成点で評価した角度のばらつきが所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。角度のばらつきとしては、例えば各構成点で評価した角度のデータとその平均値との差分値を求め、差分値をそれぞれ２乗し、平均を取ることにより分散を求めてもよい。
　また、統合範囲決定部１３は、周囲センサ５により車線境界線を検出した各検出点に対応する構成点を特定した後、各構成点間を曲線で補間し、各検出点に対する曲線上の最近傍点を算出してもよい。そして、統合範囲決定部１３が、各最近傍点において、所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価し、各最近傍点で評価した角度のばらつきが所定の閾値以上となるように統合範囲を決定してもよい。
　例えば図４に示すように、統合範囲決定部１３は、周囲センサ５により車線境界線を検出した各検出点ｐ１１~ｐ１９，ｐ２１~ｐ２９に対応する地図データの構成点を各検出点ｐ１１~ｐ１９，ｐ２１~ｐ２９から所定の距離閾値内でそれぞれ探索する。この結果、統合範囲決定部１３は、検出点ｐ１３，ｐ１７，ｐ２３，ｐ２７に対応する構成点Ｐ１１，Ｐ１５，Ｐ３１，Ｐ３５を特定する。
　更に、統合範囲決定部１３は、構成点Ｐ１１，Ｐ１５を含む構成点Ｐ１１~Ｐ１５間を曲線Ｌ７で補間すると共に、構成点Ｐ３１，Ｐ３５を含む構成点Ｐ３１~Ｐ３５間を曲線Ｌ８で補間する。更に、統合範囲決定部１３は、対応する構成点が特定されていない各検出点ｐ１１，ｐ１２，ｐ１４，ｐ１５，ｐ１６，ｐ１７，ｐ１８，ｐ１９に対応する曲線Ｌ７上の最近傍点Ｐ２１~Ｐ２７を仮想的な構成点として算出すると共に、検出点ｐ２１，ｐ２２，ｐ２４，ｐ２５，ｐ２６，ｐ２７，ｐ２８，ｐ２９に対応する曲線Ｌ８上の最近傍点Ｐ４１~Ｐ４７を仮想的な構成点として算出する。
　各検出点ｐ１１~ｐ１９，ｐ２１~ｐ２９、各構成点Ｐ１１~Ｐ１５，Ｐ３１~３５及び最近傍点Ｐ２１~２７，Ｐ４１~４７の位置座標や、各検出点ｐ１１~ｐ１９，ｐ２１~ｐ２９と各構成点Ｐ１１~Ｐ１５，Ｐ３１~３５及び最近傍点Ｐ２１~２７，Ｐ４１~４７とを対応付けた情報は、記憶装置２の地図記憶部１０等に記憶され、統合範囲を拡大する際等に適宜使用可能である。
　更に、統合範囲決定部１３は、各構成点Ｐ１１~Ｐ１５及び最近傍点Ｐ２１~２７において、所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価する。例えば図５に示すように、構成点Ｐ１１において、Ｘ方向を０°とし、自車両の進行方向Ｄ２がＸ方向に対して反時計回りに測った角度θ１＝１８０°を算出する。一方、図６に示すように、構成点Ｐ１５において、自車両の進行方向Ｄ３がＸ方向に対して反時計回りに測った角度θ１＝９０°を算出する。各構成点Ｐ１２~Ｐ１４及び最近傍点Ｐ２１~２７においても同様にして角度を算出する。なお、各構成点Ｐ３１~Ｐ３５及び最近傍点Ｐ４１~４７においても同様にして角度を算出する。
　更に、統合範囲決定部１３は、統合範囲の初期値を設定し、統合範囲内の各構成点及び最近傍点で評価した角度のばらつき（分散）が所定の閾値以上か否かを判定する。統合範囲決定部１３は、角度のばらつき（分散）が所定の閾値未満の場合には、所定の閾値以上となるまで統合範囲を拡大していくことで、統合範囲を決定する。例えば図４に示すように、車線境界線Ｌ７が直線部分Ｌ７１のみを含み、且つ車線境界線Ｌ８が直線部分Ｌ８１のみを含むように統合範囲Ａ１を決定した場合、図７に示すように、統合範囲Ａ１内の各構成点Ｐ１１，Ｐ１２及び最近傍点Ｐ２１~Ｐ２４での角度のばらつきｄ１が僅かである。統合範囲決定部１３は、角度のばらつきｄ１が所定の閾値未満と判定する。
　このため、統合範囲決定部１３は、図８に示すように、車線境界線Ｌ７が３つの部分Ｌ７１，Ｌ７２，Ｌ７３を含み、車線境界線Ｌ８が３つの部分Ｌ８１，Ｌ８２，Ｌ８３を含むように統合範囲Ａ１を拡大する。この結果、拡大した統合範囲Ａ１内の各構成点Ｐ１１~Ｐ１５及び最近傍点Ｐ２１~２７の角度のばらつきｄ２は、例えば図９に示すように大きくなる。統合範囲決定部１３は、角度のばらつきが所定の閾値以上と判定し、図８に示した統合範囲Ａ１で決定する。なお、図８では、統合範囲Ａ１を自車両１００の後方で決定しているが、自車両１００の前方まで含む領域で統合範囲を決定してもよい。
　なお、統合範囲決定部１３は、例えば周囲センサ５により検出点を連続して検出可能な場合には、各検出点において所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価してもよい。そして、統合範囲決定部１３は、各検出点で評価した角度のばらつき（分散）が所定の閾値以上となるように統合範囲を決定してもよい。
　マッチング部１４は、統合範囲決定部１３により決定した統合範囲を少なくとも含むように、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とをマッチング（照合）する。マッチングには、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｃｌｏｓｅｓｔ　Ｐｏｉｎｔ）等の公知の手法を採用可能である。本明細書において「マッチング」とは、地図データに含まれる車線境界線の形状情報の構成点と、周囲センサ５により検出された車線境界線を検出した検出点とを対応付ける（換言すれば、検出点と、この検出点に対応する構成点との組合せを決定する）ことを意味する。マッチング部１４は、検出点と構成点とを対応付けた対応付け情報（マッチング結果）を出力する。
　マッチング部１４は、例えば図８に示すように、地図データに含まれる車線境界線Ｌ７の構成点Ｐ１１，Ｐ１５及び最近傍点Ｐ２１~２７と、周囲センサ５により検出された検出点ｐ１１~ｐ１７とを対応付ける。更に、マッチング部１４は、地図データに含まれる車線境界線Ｌ８の構成点Ｐ３１，Ｐ３５及び最近傍点Ｐ４１~４７と、周囲センサ５により検出された検出点ｐ２１~ｐ２７とを対応付ける。
　統合部１５は、マッチング部１４によるマッチング結果に基づき、周囲センサ５により検出され、地図データと同じ座標系へ変換された車線境界線の情報と、地図データに含まれる車線境界線の形状情報とを統合することにより、統合データを生成する。本明細書において「統合する」とは、マッチングによって組み合わされた、周囲センサ５により検出された検出点と地図データの構成点とが対応付けられた状態で、周囲センサ５により検出された検出点のデータと、地図データの構成点のデータとを結合する処理を意味する。統合データは、例えば走行計画を生成するために使用することができる。生成された統合データは記憶装置２の地図記憶部１０又はその他の記憶装置に記憶に記憶される。
　統合部１５は、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報と、地図データに含まれる車線境界線の形状情報とをそのまま統合し、周囲センサ５により検出された検出点の位置座標と、この検出点と対応付けられた地図データに含まれる構成点の位置座標とを含む統合データを生成してもよい。或いは、統合部１５は、マッチング部１４によるマッチング結果に基づき、地図データに含まれる車線境界線の形状情報を補正し、補正後の車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを統合データとして生成してもよい。
　統合部１５は、マッチングにより対応付けられた、地図データに含まれる車線境界線の構成点と、周囲センサ５により検出された検出点との間の位置誤差が最小になるように、地図データに含まれる車線境界線の構成点の位置座標を最適化してもよい。例えば、統合部１５は、地図データに含まれる車線境界線の構成点と、周囲センサ５により検出された検出点との差分（誤差）の２乗の総和を算出し、算出した総和を最小化してもよい。統合部１５は、統合範囲内の周囲センサ５により検出された検出点の点群データ全体と、統合範囲内の地図データに含まれる車線境界線の構成点の点群データ全体との誤差が最小となるように、周囲センサ５により検出されたデータと地図データと統合してもよい。
　統合部１５は、例えば図８に示した地図データに含まれる車線境界線Ｌ７の構成点Ｐ１１，Ｐ１５及び最近傍点Ｐ２１~２７の位置座標を同じ方向及び同じ距離だけ移動させて位置誤差の合計が最小となるような移動量を算出することにより、地図データに含まれる車線境界線Ｌ７の構成点Ｐ１１，Ｐ１５及び最近傍点Ｐ２１~２７と、周囲センサ５により検出された検出点ｐ１１~ｐ１７とを位置合わせする。そして、統合部１５は、地図記憶部１０に記憶されている地図データに含まれている構成点の位置座標を、移動量Ｍだけ移動するように修正（更新）する。統合部１５は、地図データに含まれている構成点の全てを修正してもよく、自車両周囲の所定の範囲内の構成点のみを修正してもよい。
　統合範囲決定部１３は、自車両が移動する毎に所定の周期で、統合範囲を繰り返し決定してもよい。更に、マッチング部１４は、自車両が移動する毎に所定の周期で、統合範囲決定部１３により決定された統合範囲で検出点と構成点とを繰り返しマッチングしてもよい。統合部１５は、マッチング部１４によるマッチング結果を用いて、地図データを繰り返し補正する等の統合処理を実行してもよい。
　走行経路演算部１６は、統合部１５により生成された統合データに基づき、自車両を走行させる走行経路を生成する。走行経路演算部１６は、生成した走行経路を車両制御装置８へ出力する。
　（走行支援方法）
　次に、図１０のフローチャートを参照しながら、本発明の実施形態に係る走行支援装置１の動作（走行支援方法）の一例を説明する。
　ステップＳ１において、自己位置算出部１１は、ＧＰＳ受信機３等から自車両の自己位置を算出する。ステップＳ２において、境界線認識部１２は、周囲センサ５が検出した周囲環境のデータに基づき、自車両の周囲に存在する車線境界線を検出する。ステップＳ３において、統合範囲決定部１３は、境界線認識部１２により検出された車線境界線の座標系を地図データと同じ座標系へ変換する。
　ステップＳ４において、統合範囲決定部１３は、記憶装置２の地図記憶部１０に記憶された地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを統合する際の統合範囲を決定する。例えば、統合範囲決定部１３は、車線境界線が互いに異なる曲率を有する複数の部分、及び互いに異なる方向を有する複数の直線部分の少なくとも一方を含むように統合範囲を決定する。
　ステップＳ４の統合範囲の決定処理の一例を図１１のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４１において、統合範囲決定部１３は、車線境界線を検出した各検出点に対して、地図データ上の車線境界線上の最近傍点を算出する。ステップＳ４２において、統合範囲決定部１３は、各最近傍点において、所定の方向に対する車線の進行方向の角度を算出する。ステップＳ４３において、統合範囲決定部１３は、統合範囲内の各最近傍点での角度のばらつき（分散）が所定の閾値以上か否かを判定する。角度のばらつき（分散）が所定の閾値未満と判定された場合、ステップＳ４４に移行し、車両の進行方向とは反対側に統合範囲を拡大する処理を行い、ステップＳ４３に戻る。一方、ステップＳ４３において、角度のばらつき（分散）が所定の閾値以上と判定された場合、統合範囲決定部１３は、統合範囲を決定して、ステップＳ４の統合範囲の決定処理を完了する。
　図１０に戻り、ステップＳ５において、マッチング部１４は、統合範囲決定部１３により決定された統合範囲を少なくとも含むように、地図データに含まれる道路形状の情報と、周囲センサ５により検出され、地図データと同じ座標系へ座標変換された道路形状の情報とをマッチングする。ステップＳ６において、統合部１５は、マッチング部１４によるマッチング結果に基づき、統地図データに含まれる道路形状の情報と、周囲センサ５により検出され、地図データと同じ座標系へ座標変換された道路形状の情報とを統合することで統合データを生成する。統合部１５は、生成した統合データを地図記憶部１０に記憶する。
　ステップＳ７において、走行経路演算部１６は、統合部１５により生成された統合データに基づき、自車両を走行させる走行経路を生成する。ステップＳ８において、車両制御装置８は、走行経路演算部１６により生成された走行経路を自車両が走行するようにアクチュエータ９を駆動して自車両の車両制御を実施する。
　ステップＳ９において、処理回路６は、自車両のイグニッションスイッチ（ＩＧＮ）がオフになったか否かを判断する。イグニッションスイッチがオフになったと判断された場合に処理は終了する。一方、イグニッションスイッチがオフでないと判断された場合に処理はステップＳ１へ戻る。
　（実施形態の効果）
　本発明の実施形態によれば、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを統合して統合データを生成する際に、統合範囲決定部１３が、車線境界線が互いに異なる曲率又は方向を含むように統合範囲を決定する。そして、決定した統合範囲を少なくとも含むように、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを対応付けて統合して統合データを生成する。
　これにより、統合範囲内の車線の道路形状が特徴を有するように統合範囲を適切に決定することができる。このため、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とのマッチングの精度を向上させ、マッチングを適切に行うことができる。したがって、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを適切に対応付けて、必要に応じて正確に位置合わせしたうえで、統合データを適切に生成することができる。
　更に、統合範囲決定部１３が、車線境界線が所定の方向に対して互いに異なる角度を有する複数の直線部分を含むように統合範囲を決定する。これにより、一直線の車線のみでのマッチングによる車線の進行方向のマッチングのずれを改善し、マッチングの精度を向上させることができる。
　更に、統合範囲決定部１３が、各検出点に対応する構成点をそれぞれ算出し、各構成点において所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価し、評価した角度のばらつき（分散）が所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、一直線の車線のみでのマッチングによる車線の進行方向のマッチングのずれを改善し、マッチングの精度を向上させることができる。
　更に、統合範囲決定部１３が、各検出点に対応する構成点をそれぞれ算出し、各構成点間を曲線で補間し、各検出点に対する曲線上の最近傍点を算出する。そして、統合範囲決定部１３が、各最近傍点において所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価し、角度のばらつきが所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、最近傍点において車線の進行方向を正確に算出することができる。
　更に、統合範囲決定部１３が、各検出点において所定の方向と車線の進行方向とがなす角度をそれぞれ評価し、評価した角度のばらつき（分散）が所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、例えば検出点が連続して検出可能な場合には、検出点における車線の進行方向のばらつき（分散）を評価することによっても、一直線の道路のみでのマッチングによる車線の進行方向のマッチングのずれを改善し、マッチング精度を向上させることができる。
　更に、自車両が移動する毎に、統合範囲決定部１３が、統合範囲を繰り返し決定し、マッチング部１４が、統合範囲決定部１３により決定された統合範囲内で検出点と構成点とを繰り返しマッチングし、統合部１５が、マッチング結果を用いて、地図データを繰り返し補正する。これにより、マッチングを行う際には前回のマッチング結果を用いて地図データの補正が予め行われているため、統合範囲を決定する際に、各検出点に対応する構成点を正確に検出することができる。
　更に、統合部１５が、統合範囲外の統合範囲よりも自車両の進行方向の前方の領域を含むように統合データを生成する。これにより、マッチング部１４によりマッチングを行った統合範囲内だけでなく、自車両が走行していない領域でも事前に統合データを生成することができる。
　なお、本発明の実施形態に係る走行支援装置１は、種々の道路形状に対して適用可能である。例えば図１２に示すように、車線Ｌ９が直角に曲がる道路形状の場合を考える。車線境界線Ｌ７は、進行方向Ｄ２に延伸する直線部分Ｌ７１と、直線部分Ｌ７１に接続し、進行方向Ｄ２と直交する方向の進行方向Ｄ３に延伸する直線部分Ｌ７２を有する。車線境界線Ｌ８は、進行方向Ｄ２に延伸する直線部分Ｌ８１と、直線部分Ｌ８１に接続し、進行方向Ｄ２と直交する方向の進行方向Ｄ３に延伸する直線部分Ｌ８２を有する。
　車線境界線Ｌ７の直線部分Ｌ７１，Ｌ７２は、互いに曲率は０であるが、互いに異なる方向を有する。また、車線境界線Ｌ８の直線部分Ｌ８１，Ｌ８２は、互いに曲率は０であるが、互いに異なる方向を有する。このため、統合範囲決定部１３は、車線境界線Ｌ７の２つの直線部分Ｌ７１，Ｌ７２及び車線境界線Ｌ８の２つの直線部分Ｌ８１，Ｌ８２を含むように統合範囲Ａ１を決定する。なお、統合範囲決定部１３が統合範囲Ａ１を決定する際には、車線境界線Ｌ７，Ｌ８のいずれかの情報にのみ基づき統合範囲Ａ１を決定してもよい。
　（第１変形例）
　本発明の実施形態の第１の変形例として、統合範囲決定部１３が統合範囲を決定する際に、自車両の進行方向のばらつきに基づき統合範囲を決定する場合を説明する。
　自己位置算出部１１は、自車両の走行軌跡に沿って自己位置のサンプリングを順次行い、例えば図１３に示すように、周囲センサ５が車線境界線を検出できたときの自己位置Ｐ５１~Ｐ５６の点列を算出する。
　統合範囲決定部１３は、自己位置算出部１１により算出された各自己位置Ｐ５１~Ｐ５６において、自車両１００の進行方向を評価する。例えば、統合範囲決定部１３は、ＧＰＳ受信機３により取得される自車両１００の姿勢を自車両１００の進行方向として使用してもよい。或いは、統合範囲決定部１３は、自己位置Ｐ５１~Ｐ５６の履歴（点列）を曲線Ｌ１０で補間し、各自己位置Ｐ５１~Ｐ５６において曲線Ｌ１０の接線を求めることにより、自車両１００の進行方向を算出してもよい。或いは、統合範囲決定部１３は、地図データのリンク情報等に、車線の形状や種類等の、自車両１００が属する車線の情報が含まれている場合には、自車両１００が属する車線の情報を用いて、自車両１００の進行方向を算出してもよい。
　統合範囲決定部１３は、各自己位置Ｐ５１~Ｐ５６における自車両１００の進行方向のばらつき（分散）が所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。
　本発明の実施形態の第１の変形例によれば、車線境界線を検出したときの自己位置を算出し、自己位置における自車両の進行方向を評価し、自車両の進行方向のばらつきが所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、車線境界線を検出した検出点よりも少ない点数の自己位置の情報を参照することができるので、より少ない計算負荷で、マッチングのずれを改善することができる。
　更に、ＧＰＳ受信機３を用いて自車両の進行方向を検出することにより、自車両の進行方向を容易に算出できる。
　更に、自車両の自己位置を曲線で補間し、曲線の接線を求めることにより、自車両の進行方向を算出することにより、自車両の進行方向を精度良く算出することができる。
　更に、ＧＰＳ受信機３を使用せずに、地図データに含まれる自車両が属する車線の情報を用いて、自車両の進行方向を算出することにより、ＧＰＳ受信機３の精度の変動を受けずに、自車両の進行方向を正確に算出することができる。
　（第２変形例）
　本発明の実施形態の第２の変形例として、統合範囲決定部１３が統合範囲を決定する際に、車線の曲率のばらつきに基づき統合範囲を決定する場合を説明する。
　例えば、統合範囲決定部１３は、地図データに含まれる車線境界線の形状情報を構成する構成点から、周囲センサ５により検出された各検出点に対応する構成点を特定し、特定された各構成点において車線の曲率又は曲率半径を評価する。例えば、対象とする構成点の位置座標と、対象とする構成点に隣接する２つの構成点の位置座標との外接円の半径を求めることにより、対象とする構成点における車線の曲率半径を算出することができる。各構成点での車線の曲率又は曲率半径のばらつきが所定の閾値以上となるように、統合範囲を決定する。
　或いは、統合範囲決定部１３は、地図データに含まれる車線境界線の形状情報を構成する構成点から、周囲センサ５により検出された各検出点に対応する構成点を特定し、特定された各構成点間を曲線で補間し、各検出点に対する曲線上の最近傍点を算出してもよい。更に、統合範囲決定部１３は、算出された各最近傍点において、車線の曲率又は曲率半径を評価し、例えば、対象とする最近傍点の位置座標と、対象とする最近傍点に隣接する２つの最近傍点の位置座標とに基づき、対象とする最近傍点における車線の曲率又は曲率半径を算出することができる。統合範囲決定部１３は、各最近傍点での車線の曲率又は曲率半径のばらつきが所定の閾値以上となるように、統合範囲を決定してもよい。
　例えば図８に示すように、統合範囲決定部１３は、車線境界線Ｌ７の構成点Ｐ１１において、車線境界線Ｌ７の最近傍点Ｐ２２、構成点Ｐ１１及び最近傍点Ｐ２３の位置座標に基づき、車線境界線Ｌ７の直線部分Ｌ７１の曲率を、車線Ｌ９の曲率として算出する。また、統合範囲決定部１３は、車線境界線Ｌ７の構成点Ｐ１３において、車線境界線Ｌ７の構成点Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４の位置座標に基づき、車線境界線Ｌ７の曲線部分Ｌ７２の曲率を、車線Ｌ９の曲率として算出する。
　本発明の実施形態の第２の変形例によれば、車線境界線を検出した各検出点に対応する各構成点において車線の曲率又は曲率半径を評価し、車線の曲率又は曲率半径のばらつき（分散）が所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、車線の曲率又は曲率半径のばらつき（分散）を評価するため、一定の曲率又は曲率半径のカーブのみでマッチングを行うことによる、車線進行方向のマッチングのずれを改善し、マッチング精度を向上させることができる。
　更に、車線境界線を検出した各検出点に対応する各構成点間を曲線で補間し、各検出点に対する曲線上の最近傍点を算出し、各最近傍点において車線の曲率又は曲率半径を評価し、車線の曲率又は曲率半径のばらつきが所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、車線の曲率又は曲率半径を正確に算出することができる。
　（第３変形例）
　本発明の実施形態の第３の変形例として、統合範囲決定部１３が統合範囲を決定する際に、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径のばらつきに基づき統合範囲を決定する場合を説明する。
　自己位置算出部１１は、自車両の走行軌跡に沿って自己位置のサンプリングを順次行い、例えば図１３に示すように、周囲センサ５が車線境界線を検出できたときの自己位置Ｐ５１~Ｐ５６の点列を算出する。
　統合範囲決定部１３は、算出された各自己位置において自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を評価する。自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径は、自車両に搭載された周囲センサ５であるヨーレートセンサにより検出されるヨーレートに基づき算出してもよい。例えば、自車両の車速をＶ［ｍ／ｓ］、自車両の走行軌跡の曲率半径をＲ［ｍ］、自車両のヨーレートをＹ［ｒａｄ／ｓ］として、Ｒ＝Ｖ／Ｙの関係式を用いて曲率半径を算出可能である。
　統合範囲決定部１３は、自己位置の点列を曲線で補間することにより、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を算出してもよい。統合範囲決定部１３は、地図データのリンク情報等に含まれる車線の情報に、車線の種類又は形状の情報が含まれている場合には、自車両が属する車線の情報を用いて、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を算出してもよい。
　統合範囲決定部１３は、各自己位置での自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径のばらつきが所定の閾値以上となるように、統合範囲を決定する。
　本発明の実施形態の第３の変形例によれば、車線境界線を検出したときの自己位置を順次算出し、各自己位置において自車両の走行軌跡の曲率を評価し、自車両の走行軌跡の曲率のばらつきが所定の閾値以上となるように統合範囲を決定する。これにより、検出点よりも少ない点数の自己位置の情報を参照するため、より少ない計算負荷で、マッチングのずれを改善することができる。
　更に、自車両に搭載された周囲センサ５であるヨーレートセンサにより検出されるヨーレートに基づき、走行軌跡の曲率又は曲率半径を算出することにより、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を容易に算出できる。
　更に、自己位置の点列を曲線で補間することにより、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を算出することにより、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を精度良く算出することができる。
　更に、ＧＰＳ受信機３又はヨーレートセンサを使用せずに、地図データに含まれる自車両が属する車線の情報を用いて走行軌跡の曲率又は曲率半径を算出することにより、ＧＰＳ受信機３又はヨーレートセンサの精度の変動を受けずに、自車両の走行軌跡の曲率又は曲率半径を正確に算出することができる。
　（第４変形例）
　本発明の実施形態の第４の変形例として、統合範囲決定部１３が統合範囲を拡大する際に、統合範囲内の検出点又は自己位置を間引く場合を説明する。
　例えば、統合範囲決定部１３は、統合範囲を初期設定し、設定した統合範囲において、車線境界線が互いに異なる曲率を有する複数の部分、及び互いに異なる方向を有する複数の直線部分のうちのいずれも含まない場合、自車両の進行方向の逆方向（後方）に統合範囲を拡大していく。この際、統合範囲決定部１３は、統合範囲内の検出点又は自己位置を間引く。間引く間隔は適宜設定可能であり、例えば１点おき又は複数点おきであってもよく、所定の距離毎であってもよく、不規則な間隔であってもよい。間引かれた検出点又は自己位置については、マッチング部１４によるマッチングの際に不使用とし、残存した検出点又は自己位置を使用してマッチングを行う。
　統合範囲決定部１３は、地図データ上の車線の曲率に応じて、検出点又は自己位置を間引く間隔を変化させてもよい。例えば、統合範囲決定部１３は、車線の曲率が大きいほど（換言すれば、車線の曲率半径が小さいほど）、道路形状の特徴は少なくなることが想定されるため、検出点又は自己位置を間引く間隔を大きくし、細かくサンプリングを行う。逆に、車線の曲率が小さいほど（換言すれば、車線の曲率半径が大きいほど）、検出点又は自己位置を間引く間隔を小さくし、粗くサンプリングを行う。
　或いは、統合範囲決定部１３は、地図データ上の車線の長さに応じて、検出点又は自己位置を間引く間隔を変化させてもよい。例えば、統合範囲決定部１３は、車線が長いほど、道路形状が少ない部分が多いことが想定されるため、検出点又は自己位置を間引く間隔を小さくし、粗くサンプリングを行う。逆に、車線が短いほど、検出点又は自己位置を間引く間隔を小さくすることで、細かくサンプリングを行う。
　例えば図４に示すように、初期設定した統合範囲Ａ１において、車線境界線Ｌ７，Ｌ８がそれぞれ１つの直線部分Ｌ７１，Ｌ８１しか含まないため、自車両１００の進行方向の逆方向（後方）に統合範囲Ａ１を拡大していく。そして、図８に示すように統合範囲Ａ１を拡大した際に、車線境界線Ｌ７に対応する検出点ｐ１１~１９のうち、１点おきに検出点ｐ１２，ｐ１４，ｐ１６，ｐ１８を間引く。車線境界線Ｌ８に対応する検出点ｐ２１~ｐ２９についても、車線境界線Ｌ７に対応する検出点ｐ１１~１９と同様に間引くことができる。
　本発明の実施形態の第４の変形例によれば、統合範囲を拡大する際に、統合範囲内の検出点又は自己位置を間引くことにより、マッチングの際の処理の効率を高め、計算負荷を低減することができる。
　更に、地図データ上の車線の曲率に応じて、検出点又は自己位置を間引く間隔を変化させることにより、例えば道路形状の特徴が少ない、長い直線の車線については、間引く間隔を大きくし、粗くサンプリングを行うことで、マッチング精度を低下させずに、効率的に計算負荷を低減することができる。一方、道路形状の特徴が大きい、曲率の大きいカーブについては、間引く間隔を小さくして、より細かくサンプリングを行うことで、マッチングの精度を向上させることができる。
　更に、地図データ上の車線の長さに応じて、検出点又は自己位置を間引く間隔を変化させることにより、例えば道路形状に特徴の少ない、長い直線の車線については、より粗くサンプリングを行うことで、マッチング精度を低下させずに、効率的に計算負荷を低減させることができる。
　（その他の実施形態）
　上記のように、本発明は実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替の実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
　例えば、統合部１５が、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを統合して統合データを生成する範囲は、統合範囲内に限定されない。統合部１５は、統合範囲外の領域を含む範囲において、地図データに含まれる車線境界線の形状情報と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報とを統合してもよい。例えば図１４に示すように、統合部１５が、統合範囲Ａ１外の統合範囲Ａ１よりも自車両１００の進行方向の前方の領域も含む範囲Ａ３において、統合データを生成してもよい。これにより、自車両１００が走行前であり検出点が未検出の領域についても事前に統合データを生成することができる。
　また、統合部１５は、統合範囲内の地図データに含まれる車線境界線の形状情報の全部と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報の全部とを統合してもよい。或いは、統合部１５は、統合範囲内の地図データに含まれる車線境界線の形状情報の一部と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報の全部とを統合してもよい。逆に、統合部１５は、統合範囲内の地図データに含まれる車線境界線の形状情報の全部と、周囲センサ５により検出された車線境界線の情報の一部とを統合してもよい。
　ここに記載されている全ての例及び条件的な用語は、読者が、本発明と技術の進展のために発明者により与えられる概念とを理解する際の助けとなるように、教育的な目的を意図したものであり、具体的に記載されている上記の例及び条件、並びに本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する本明細書における例の構成に限定されることなく解釈されるべきものである。本発明の実施例は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であると解すべきである。
　１…走行支援装置、２…記憶装置、３…地球測位システム受信機、４…車両センサ、５…周囲センサ、６…処理回路、７…ディスプレイ、８…車両制御装置、９…アクチュエータ、１０…地図記憶部、１１…自己位置算出部、１２…境界線認識部、１３…統合範囲決定部、１４…マッチング部、１５…統合部、１６…走行経路演算部、１００…自車両

Claims (21)

  1. 　センサにより車両の周囲に存在する車線境界線を検出し、
    　前記車両の自己位置を算出し、
    　前記自己位置に基づき、前記検出した車線境界線の座標系を、記憶装置に記憶された地図データと同じ座標系に変換し、
    　前記地図データに含まれる前記車線境界線の形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを統合して統合データを生成する走行支援方法において、
    　前記車線境界線が、互いに異なる曲率を有する複数の部分、及び互いに異なる方向を有する複数の直線部分の少なくとも一方を含むように、前記形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを統合する際の統合範囲を決定し、
    　前記決定した統合範囲を少なくとも含むように、前記形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを対応付けて前記統合データを生成する
    　ことを特徴とする走行支援方法。
  2. 　前記複数の直線部分が、所定の方向に対して互いに異なる角度を有することを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
  3. 　前記車線境界線を検出した各検出点に対応する、前記形状情報を構成する構成点を特定し、
    　前記特定された各構成点において、前記所定の方向と、前記車線境界線で区画される車線の進行方向とがなす角度を評価し、
    　前記角度のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の走行支援方法。
  4. 　前記車線境界線を検出した各検出点に対応する、前記形状情報を構成する構成点を特定し、
    　前記特定された各構成点間を曲線で補間し、
    　前記各検出点に対する前記曲線上の最近傍点を算出し、
    　前記算出された各最近傍点において、前記所定の方向と、前記車線境界線で区画される車線の進行方向とがなす角度を評価し、
    　前記角度のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の走行支援方法。
  5. 　前記車線境界線を検出した各検出点において、前記所定の方向と、前記車線境界線で区画される車線の進行方向とがなす角度を評価し、
    　前記角度のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の走行支援方法。
  6. 　前記車線境界線を検出したときの前記自己位置の点列を算出し、
    　前記算出された各自己位置において前記車両の進行方向を評価し、
    　前記車両の進行方向のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項１又は２に記載の走行支援方法。
  7. 　前記車両に搭載された地球測位システム受信機により前記車両の進行方向を検出することを特徴とする請求項６に記載の走行支援方法。
  8. 　前記算出された各自己位置間を曲線で補間し、
    　前記曲線の接線を求めることにより、前記車両の進行方向を算出する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の走行支援方法。
  9. 　前記地図データに含まれる前記車両が属する車線の情報を用いて、前記車両の進行方向を算出することを特徴とする請求項６に記載の走行支援方法。
  10. 　前記車線境界線を検出した各検出点に対応する、前記形状情報を構成する構成点を特定し、
    　前記特定された各構成点において、前記車線境界線で区画される車線の曲率を評価し、
    　前記車線の曲率のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
  11. 　前記車線境界線を検出した各検出点に対応する、前記形状情報を構成する構成点を特定し、
    　前記特定された各構成点間を曲線で補間し、
    　前記各検出点に対する前記曲線上の最近傍点を算出し、
    　前記算出された各最近傍点において、前記車線境界線で区画される車線の曲率を評価し、
    　前記車線の曲率のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
  12. 　前記車線境界線を検出したときの前記自己位置の点列を算出し、
    　前記算出された各自己位置において前記車両の走行軌跡の曲率を評価し、
    　前記走行軌跡の曲率のばらつきが所定の閾値以上となるように、前記統合範囲を決定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
  13. 　前記車両に搭載されたヨーレートセンサにより検出されるヨーレートに基づき、前記走行軌跡の曲率を算出することを特徴とする請求項１２に記載の走行支援方法。
  14. 　前記自己位置の点列を曲線で補間することにより、前記走行軌跡の曲率を算出することを特徴とする請求項１２に記載の走行支援方法。
  15. 　前記地図データに含まれる前記車両が属する車線の情報を用いて前記走行軌跡の曲率を算出することを特徴とする請求項１２に記載の走行支援方法。
  16. 　前記車両が移動する毎に、前記形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを対応付け、
    　前記対応付けた結果を用いて、前記地図データを繰り返し補正する
    　ことを特徴とする請求項１~１５のいずれか１項に記載の走行支援方法。
  17. 　前記統合範囲を拡大する際に、前記統合範囲内の前記車線境界線を検出した各検出点、又は前記車線境界線を検出したときに算出された前記自己位置を間引くことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
  18. 　前記統合範囲内の前記車線境界線で区画される車線の曲率に応じて、前記間引く間隔を変化させることを特徴とする請求項１７に記載の走行支援方法。
  19. 　前記統合範囲内の前記車線境界線で区画される車線の長さに応じて、前記間引く間隔を変化させることを特徴とする請求項１７又は１８に記載の走行支援方法。
  20. 　前記決定した統合範囲外の前記車両の進行方向の前方の領域を含むように、前記統合データを生成することを特徴とする請求項１~１９のいずれか１項に記載の走行支援方法。
  21. 　車両の周囲に存在する車線境界線を検出するセンサと、
    　地図データを記憶する記憶装置と、
    　前記車両の自己位置を算出し、前記自己位置に基づき、前記検出した車線境界線の座標系を、前記地図データと同じ座標系に変換し、前記地図データに含まれる前記車線境界線の形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを統合して統合データを生成するコントローラとを備え、
    　前記コントローラが、前記車線境界線が、互いに異なる曲率を有する複数の部分、及び互いに異なる方向を有する複数の直線部分の少なくとも一方を含むように、前記形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを統合する際の統合範囲を決定し、前記決定した統合範囲を少なくとも含むように、前記形状情報と、前記座標系を変換した車線境界線とを対応付けて前記統合データを生成することを特徴とする走行支援装置。
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