JP4020071B2 - 周囲状況表示装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の周囲に存在する障害物の状況を表示する周囲状況表示装置に関する。

自車両の周囲に存在する他車両などの障害物を検出し、その障害物までの距離情報を表示して運転者に注意を促す装置が従来から知られている（たとえば、特許文献１）。このような装置において、１つのカメラで画像を撮像し、その画像上での対象物の位置とカメラの撮像範囲との関係から、対象物までの距離を求めるものがある。

しかし、路面に対するカメラの高さや角度は、自車両のピッチング挙動等によって変化する。そのためにカメラの撮像範囲の変動が生じ、その結果、算出される距離の精度が低下するという問題がある。この問題を解決するため、特許文献２に開示される装置では、間隔が既知である路面上の中央破線の複数の端点について画像上の座標値を求め、その座標値とカメラの焦点距離によって各時点でのカメラの高さや視軸の方向を算出している。これにより、自車両のピッチング挙動によるカメラの撮像範囲の変動を補正し、対象物までの距離算出精度を向上させている。

特開平１１−２８３１９８号公報 特開平７−１２０２５８号公報

特許文献２に開示される装置では、路面上の中央破線の間隔を用いて対象物までの距離算出精度を向上させている。しかし、中央破線が引かれているのは自動車専用道路や高速道路など一部分の道路であって、実際には中央破線がない道路も多くある。このような場合には距離算出精度が低下してしまう。

さらに、自車両から対象物までの距離が離れると、距離の変化量に対する画像上の位置変化量の割合は小さくなっていく。そのため、特許文献２に開示される装置では、距離が離れるほど距離算出の分解能が低下するという問題もある。

本発明による周囲状況表示装置は、自車両の周囲の撮像画像を取得する撮像手段と、撮像手段によって取得された撮像画像に基づいて自車両の周囲の他車両を障害物として検出する障害物検出手段と、撮像画像に基づいて自車両に対する他車両の空間横方位角を求める方位角演算手段と、他車両の走行軌跡を推定し、その推定された走行軌跡と空間横方位角の方向に延在する方向線との交点を、自車両に対する他車両の位置として求めることにより、自車両と他車両との位置関係を算出する位置演算手段と、位置演算手段により算出された位置関係に基づいて自車両の周囲状況を表示する表示手段とを備えるものである。

本発明によれば、撮像手段を用いて取得した自車両周囲の撮像画像に基づいて自車両周囲の他車両を障害物として検出し、さらにその撮像画像に基づいて、自車両に対する他車両の空間横方位角を求める。そして、他車両の走行軌跡を推定し、その推定された走行軌跡と、求められた空間横方位角の方向に延在する方向線との交点を、自車両に対する他車両の位置として求めることにより、自車両と他車両との位置関係を算出することとした。このようにしたので、自車両から他車両までの距離を算出するときに、中央破線がない道路でも精度の高い距離算出が可能であり、さらには、距離が離れても距離算出の分解能を維持することができる。

本発明の一実施形態による周囲状況表示装置の構成を図１に示す。この周囲状況表示装置（以下、本装置という）は車両に搭載されており、その自車両の後方に存在する他車両を検出して、自車両と他車両との位置関係を鳥瞰マップ上に表示するものである。本装置は、カメラ１、車両センサ２、入力画像メモリ３、マイコン４、およびモニタ５を備えている。

カメラ１は自車両後方を撮像するように自車両の後部に設置されており、単眼カメラとして用いられ、撮像した画像を画像信号として画像メモリ３へ出力する。カメラ１にはたとえばＣＣＤカメラ等が用いられる。車両センサ２は、自車両から出力される左右の各車輪の車輪速パルスと、ウィンカーレバーの操作状態とを検出するためのセンサであって、それらの検出結果による信号をマイコン４へ出力する。これにより、マイコン４において自車両の挙動が求められる。画像メモリ３は、カメラ１から入力した画像信号を画像データとして記憶保持するためのフレームメモリである。画像メモリ３に記憶された画像データは、マイコン４の制御により画像フレーム単位でマイコン４に出力される。

マイコン４は、画像メモリ３から画像データを入力し、その画像から障害物として自車両後方に位置する他車両をパターンマッチングを用いて抽出する。このパターンマッチングは、周知のように画像中の輝度、形状等によって対象物の特徴をあらかじめ設定しておき、その特徴に合致する部分を抽出する画像処理方法である。そして、抽出した他車両の画像上の座標位置を求め、それによって他車両の実空間上の空間横方位角（カメラ１の視軸に対する他車両の位置のずれ角）を算出する。こうして、自車両後方に存在する他車両の検出を行う。

マイコン４はまた、前述したように車両センサ２の検出結果により自車両の挙動を求める。このとき、左右の各車輪の車輪速パルス数に基づいて、デッドレコニングにより所定時間ごとの自車両の移動量を算出する。その際の進行方向の変化量は、左右の車輪速パルス数の差によって車軸の傾き量を計算することで求められる。こうして所定時間ごとに算出された移動量を最初の自車位置に順次加えていくことで、自車両の走行軌跡を求める。さらに、車両センサ２によって検出されたウィンカーレバーの操作状態に基づいて、自車両の車線変更の有無を判断する。ウィンカーレバーが左右いずれかのウィンカーを点滅するように運転者によって操作されると、元の車線からそのウィンカーの点滅方向にある車線に自車両が車線変更したものと判断することができる。こうして自車両の走行軌跡と車線変更動作を求めることで、自車両の挙動を求めることができる。

以上説明したようにして自車両の挙動を求めたら、マイコン４はさらに、その挙動に基づいて走行レーンの推定を行う。ここで推定する走行レーンとは、道路上に所定の幅で描かれた道路車線を車両が走行するときの推定軌跡に相当するものであり、これには自車両が走行している道路車線における走行レーンと、それに隣接する道路車線における走行レーンが含まれている。この走行レーンの推定結果と、前述のようにして算出される空間横方位角とに基づいて、他車両の実空間上の位置を算出することができる。なお、その具体的な算出方法については後で説明する。

モニタ５は、マイコン４で算出された他車両の実空間上の位置に基づいて、自車両と他車両の位置関係を自車両上方から見た鳥瞰マップ上に表示する。鳥瞰マップは、自車両を中心にした上空からの視点による映像を模擬したものであって、自車両周囲の状況を画像表示する一形態である。この鳥瞰マップ上に他車両の位置を表すマーカー等を重畳し、車室内に備えられたモニタ５に画像表示することで、自車両と他車両の位置関係を見やすく運転者に報知することができる。

次に、図２を用いて、図１のマイコン４において自車両の挙動に基づいて走行レーンを推定する方法を説明する。図２の点２０−３１は、左右の各車輪の車輪速パルス数により所定時間ごとに求めた自車両１００の実空間上の位置を示している。この点２０−３１は自車両１００の所定時間ごとの走行軌跡を表しており、これらの点をつなぐことによって、符号１０１に示す自車両の走行車線における推定走行レーンが求められる。なお、推定走行レーン１０１は、検出誤差等のばらつきを考慮して点２０−３１を時系列的につないだ線である。

さらに、推定走行レーン１０１から所定間隔だけ離れて並行する線を求め、これを隣接する道路車線における推定走行レーン１０２とする。このときの所定間隔は、道路車線幅に合わせてあらかじめ設定しておくことができる。さらに、ナビゲーション装置の地図データと照合するなどの方法を用いることによって、自車両１００が走行している道路の車線幅を判断し、その判断結果に従って、車線幅に応じて推定走行レーン１０２を求めるときの所定間隔を変えるようにしてもよい。

以上説明したようにして、車輪速パルス数の計測結果より求めた自車両の走行軌跡に基づいて、自車両の推定走行レーンと隣接する推定走行レーンを求めることができる。さらに、ウィンカーレバーの操作状態から自車両の車線変更動作があったと判断した場合には、自車両の推定走行レーンと隣接する推定走行レーンを入れ替えるようにする。このようにすることで、自車両の挙動に基づいて走行レーンの推定を行うことができる。

なお、図２では自車両１００の進行方向（図の左側方向）に向かって右側に隣接している１つの推定走行レーン１０２のみを示しているが、本発明において求める推定走行レーンは図２の内容に限定されない。自車両が走行している車線に対応する推定走行レーンに対して、左右のいずれかまたは両側に隣接する任意数の推定走行レーンを求めることができる。このとき、ナビゲーション装置の地図データと照合するなどの方法を用いることによって、自車両が走行している道路の車線数を判断し、その判断結果に従って、車線数に応じて求める推定走行レーン数を変えるようにしてもよい。

次に、マイコン４において、他車両の画像上の座標位置から実空間上の空間横方位角、すなわちカメラ１の視軸に対する他車両位置のずれ角を算出する方法を、図３を用いて説明する。図３（ａ）には、焦点距離ｆ、撮像素子サイズ（水平方向サイズ）Ｃであるカメラ１を用いて、カメラ１の視軸から水平方向に角度θｘだけ離れた位置にある対象物（他車両）２００を撮像する様子を示している。このときのカメラ１の視野角θは既知であり、焦点距離ｆと撮像素子サイズＣによってその値が決定される。

図３（ｂ）は、図３（ａ）の状態で撮像された画像例を表した図である。この画像４０の横方向の画素数がＰであり、カメラ１の視軸の横位置４１から画素数Ｐｘだけ離れた位置に対象物２００が撮像されているとすると、図中の角度θｘは以下の式（１）によって算出することができる。この角度θｘは、前述した他車両の実空間上の空間横方位角である。
θｘ＝（Ｐｘ／Ｐ）・θ ・・・・・（１）

ここで、図３（ｂ）におけるカメラ１の視軸の横位置４１は画像４０上で固定されており、一般には画像４０の中央に位置している。したがって、カメラ１によって撮像された画像から対象物である他車両２００をパターンマッチングを用いて抽出することにより、上記の式（１）における画素数Ｐｘを求めることができる。この画素数Ｐｘと、既知である視野角θおよび画像４０の横方向の画素数Ｐから、式（１）を用いて空間横方位角θｘを算出できる。このようにして、画像上の座標位置から他車両の実空間上の空間横方位角を算出することができる。

以上説明した走行レーンの推定結果および他車両の空間横方位角の算出結果により、図１のマイコン４において自車両の後方に存在する他車両の実空間上の位置を算出する方法を、図４を用いて説明する。図４において、推定走行レーン１０１および１０２は図２で説明した走行レーンであり、自車両１００に搭載されたカメラ１の視軸方向（符号５０に示す方向）に対する角度θｘは、図３で説明した空間横方位角である。

他車両２００の実空間上の位置（自車両１００を基準とした位置）は、推定走行レーン１０２と、視軸方向５０から空間横方位角θｘだけ離れた符号６０に示す方向との交点として求めることができる。ここで、他車両２００は推定走行レーン１０２に対応する道路車線を走行しているものとする。なお、この算出方法では、他車両が走行している道路車線が推定したどの走行レーンに対応するのかを事前に特定しておく必要があるが、その方法については後で説明する。

本装置は、上記のようにして求められた他車両の実空間上の位置に基づいて、鳥瞰マップ上に他車両の位置を示すマーカー等を重畳してモニタ５に表示することにより、自車両とその後方に存在する他車両との位置関係を運転者に報知する。こうして、自車両の周囲状況の表示を行う。

以上説明したようにして他車両位置を算出することにより、単眼カメラによって撮像された画像に基づいて、他車両までの距離を精度よく求めることができる。その理由を次に説明する。単眼カメラによって撮像された画像では、検出対象の他車両が実空間上を前後方向（自車両に対する遠近方向）に移動すると、その画像上の位置が縦方向に変化する。また、実空間上を左右方向に移動すると、画像上の位置が横方向に変化する。ここで、実空間上の移動量に対する画像上の位置変化量の割合は、一般に前者よりも後者の方が大きく、また距離が離れるほどその差が広がる。

たとえば、６４０×４８０画素、視野角３０°のカメラによって約１００ｍ先にある他車両を撮像したとき、画像の縦方向と横方向における画素ピッチ分の位置変化量が、それぞれ実空間上ではどの程度の移動量に相当するかを比較してみる。すると、画像の縦方向では画素ピッチ分が実空間上の１０ｍ程度の移動量に相当するのに対して、横方向では実空間上の１０ｃｍ程度の移動量に相当する。すなわち、単眼カメラを用いて実空間上の移動量の測定を行う場合、左右方向の移動量のほうが前後方向よりも精度よく測定することができる。

実空間上の自車両から他車両までの距離は、前後方向の移動量として求めることができる。従来は、単眼カメラの撮像画像を用いて他車両までの距離を算出するときに、前後方向の移動量を用いていた。しかし、本装置では、前述したようにカメラの視軸位置からの左右方向の移動量によって空間横方位角を算出し、それを用いて他車両までの距離を算出している。したがって、従来の方法に比べて精度の高い距離算出が可能であり、距離が離れても距離算出の分解能を維持することができる。

図５は、他車両が自車両に等間隔で近づいて来たときに、単眼カメラの撮像画像によって算出した自車両から他車両までの距離の算出結果例を示す図である。横軸は経過時間を表し、縦軸は距離の算出結果を表している。図５（ａ）は、従来のような前後方向の移動量による算出結果例を示しており、図５（ｂ）は、本装置で行っているような左右方向の移動量による算出結果例を示している。図５（ａ）と（ｂ）を比較すると、（ｂ）のほうが算出結果に上下変動が少なく、他車両は自車両に等間隔で近づいて来ていることから、上下変動が少ない（ｂ）の方が算出結果に誤差が小さいことがわかる。このように、本装置は精度よく他車両までの距離を算出できることが、実際の算出結果からも分かる。

次に、他車両までの距離を算出するときに、その他車両が走行している道路車線が推定したどの走行レーンに対応するのかを特定する方法について説明する。上記において説明したように、他車両までの距離を算出するためには、自車両の挙動から推定した走行レーンのいずれかに、その他車両が実際に走行している道路車線を対応づける必要がある。そこで、撮像画像における前後方向の移動量によって、他車両までの距離を大まかに算出する。この大まかな距離は、前述したように精度が低くても構わない。

こうして算出された他車両までの大まかな距離と、図４で説明した空間横方位角とに基づいて、他車両の大まかな位置を算出する。そして、その位置の最も近くを通る走行レーンを、他車両が走行中の道路車線が対応する走行レーンとして特定する。このようにすると、各走行レーンが通る位置は離散的なものであることから、低い精度で算出された他車両までの大まかな距離を用いて、他車両が走行している道路が対応する走行レーンを特定することができる。こうして特定した走行レーンに基づいて、精度の高い距離算出が可能となる。なお、他車両までの大まかな距離を算出するときに、所定時間ごとに算出された距離値に対して統計処理を行うことによって、その精度を向上することもできる。このようにすれば、他車両までの距離の算出をより一層精度高く行うことができる。

以上説明した処理のフローチャートを図６に示す。図６の処理フローは、所定の時間間隔、たとえばカメラ１における撮像のフレーム間隔ごとに、マイコン４により実行されるものである。ステップＳ１００では、画像メモリ３に記録された画像データを読み出す。この画像データには、カメラ１によって撮像された画像の輝度情報が表されている。すなわち、カメラ１によって撮像された画像をステップＳ１００においてマイコン４に取り込む。

ステップＳ１０１では、ステップＳ１００で読み込んだ画像から、パターンマッチングを用いて他車両の特徴を示す部分を抽出する。ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で抽出された部分があった場合、それを自車両後方に存在する他車両として検出する。より具体的に述べると、ステップＳ１０１においては、読み込んだ画像からエッジ抽出した領域ごとにパターンマッチング用の画像パターンとの近似度を算出し、ステップＳ１０２においては、算出された近似度が所定のしきい値を超えている領域を他車両として検出する。こうして、ステップＳ１０１とＳ１０２でパターンマッチングを行うことにより、カメラ１の撮像画像に基づいて自車両後方の他車両を検出する。

ステップＳ１０３では、車両センサ２から車輪速パルス信号を読み込み、そのパルス数をカウントする。このとき、左右の各車輪についてそれぞれにパルス数をカウントする。ステップＳ１０４では、車両センサ２からの出力信号に基づいてウィンカーレバーの操作状態を判断し、自車両において車線変更が行われているか否かを判定する。ウィンカーレバーが操作されていないときは、車線変更が行われていないと判定してステップＳ１０５へ進む。一方、操作されているときは、車線変更中であると判定してステップＳ１０８へ進む。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０３でカウントした車輪速パルス数に基づいて自車両の移動量を算出することにより、前述したようにして自車両の走行軌跡を算出する。ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で算出した走行軌跡によって走行レーンの推定を行う。このとき、前述したように、自車両が走行している道路車線に対応する走行レーンに加えて、並行する隣接走行レーンも合わせて推定する。ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６で推定した走行レーンにより、前回の処理、すなわち図６の処理フローを実行するための所定の処理サイクル前において推定された走行レーンを更新する。

なお、ステップＳ１０４が肯定判定された場合、すなわち自車両が車線変更中であった場合には、ステップＳ１０５−Ｓ１０７が実行されないため、走行レーンの推定が行われない。車線変更が終わると、そこから走行レーンの推定を再開して、次に車線変更するまで引き続き走行レーンを更新していく。このとき、変更後の自車両の走行道路車線に合わせて、自車両に対応する走行レーンとそれに隣接する走行レーンとを入れ替えるようにする。

ステップＳ１０８では、それまでモニタ５に表示していた鳥瞰マップ上に重畳された他車両マーカーをクリアする。この他車両マーカーは、前回の処理のステップＳ１１３において表示されたものである。ステップＳ１０９では、ステップＳ１０２で他車両が検出されていたか否かを判定する。他車両が検出されていた場合はステップＳ１１０へ進み、検出されていなかった場合は図６の処理フローを終了する。

ステップＳ１１０では、ステップＳ１０２で検出された他車両がレーンチェンジ中であるか否かを判定する。この判定は次のようにして行う。はじめに、ステップＳ１００で読み込んだ画像により、前述したようにしてその他車両の大まかな位置を算出する。次に、算出された大まかな位置が、それまでに推定された走行レーンのいずれからも所定距離以上離れているか否かを判定する。そして、所定距離以上離れている場合はレーンチェンジ中であると判定し、離れていない場合はレーンチェンジ中ではないと判定する。こうしてレーンチェンジ中であると判定された場合はステップＳ１１１へ進み、レーンチェンジ中でないと判定された場合はステップＳ１１２へ進む。

なお、ステップＳ１１０でしきい値として判定に用いる所定距離には、あらかじめ適当な値を設定しておくことができる。あるいは、ナビゲーション装置の地図データと照合するなどの方法を用いることによって、自車両が走行している道路の車線幅を判断し、その判断結果に従って所定距離の設定値を変えるようにしてもよい。

ステップＳ１１１では、ステップＳ１１０でレーンチェンジ中であると判定された他車両について、鳥瞰マップ上に表示する位置、すなわち自車両との位置関係の推定を行う。その他車両がレーンチェンジする直前までの画像上の移動速度により、実空間上の自車両との相対速度が求められる。この相対速度と、レーンチェンジ直前までに実行されたステップＳ１１２において算出された実空間上の位置と、さらに画像上の横位置より求められる空間横方位角とに基づいて、自車両との位置関係を推定する。こうして、鳥瞰マップ上の表示位置を推定することができる。

一方、ステップＳ１１２では、ステップＳ１１０でレーンチェンジ中ではないと判定された他車両について、図４で説明したようにして実空間上の位置を算出する。こうして、鳥瞰マップ上の表示位置の算出を行う。なお、ステップＳ１１０において複数の他車両が検出されていた場合は、そのそれぞれについてステップＳ１１０の判定処理を行い、その結果に応じて、各他車両に対してステップＳ１１１またはＳ１１２の処理をそれぞれ実行するようにする。

ステップＳ１１３では、ステップＳ１１１で推定された表示位置と、ステップＳ１１２で算出された表示位置とに基づいて、モニタ５の鳥瞰マップ上に各他車両の位置を示すマーカーを表示する。ステップＳ１１３の実行後は、図６の処理フローを終了する。こうして、自車両とその後方に存在する他車両との位置関係を鳥瞰マップ上に表示し、運転者に周囲状況を報知する。

以上説明した実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）カメラ１を用いて撮像した自車両後方の撮像画像により障害物である他車両を検出し、さらにその撮像画像に基づいて、他車両の空間横方位角を求める。そして、求められた空間横方位角に基づいて、自車両と他車両との位置関係を算出することにより、自車両から他車両までの距離を算出することとした。このようにしたので、中央破線がない道路でも精度の高い距離算出が可能であり、さらには、距離が離れても距離算出の分解能を維持することができる。

（２）他車両が走行している走行レーンを推定し、その推定した走行レーンと空間横方位角の方向に延在する方向線との交点を自車両に対する他車両の位置として、自車両と他車両との位置関係を求めることとした。このようにしたので、自車両と他車両との位置関係を正確に算出することができる。

（３）他車両が走行している走行レーンを自車両の走行軌跡に基づいて推定することとした。このとき、車両センサ２によって検出した自車両の車輪速パルスの数に基づいて、自車両の走行軌跡を求めることとした。このようにしたので、自車両の挙動によって他車両が走行している走行レーンの推定を行うことができる。

（４）自車両が走行している走行レーンと、その走行レーンに所定間隔ごとに並行して隣接する走行レーンとを推定し、それらの走行レーンのいずれかから他車両が走行している走行レーンを特定することとした。このようにしたので、自車両の走行レーンと他車両の走行レーンが異なる場合であっても、他車両の走行レーンを推定することができる。

（５）自車両が走行している走行レーンに所定間隔ごとに並行して隣接する走行レーンを推定するときに、その所定間隔を道路の車線幅に応じて変化することとすれば、道路の車線幅に適した位置に走行レーンを推定することができる。

（６）自車両が走行している走行レーンに隣接する単数または複数の走行レーンを推定するときに、その数を道路の車線数に応じて変化することとすれば、道路の車線数に適した数の走行レーンを推定することができる。

なお、上記の実施形態では、算出した空間横方位角の方向に延びる方向線と推定した走行レーンとの交点を他車両の位置として求めることとしたが、これ以外の方法で空間横方位角を用いて他車両位置を求めることもできる。たとえば、カメラ１の撮像画像上での他車両の大きさに基づいて、自車両から他車両までの相対距離のおおよその範囲を算出し、その相対距離の範囲内にある空間横方位角の方向に延在する方向線上の位置を、他車両が存在する位置範囲として決定する。こうして決定された他車両の位置範囲と、道路上の白線を検出することなどで求めた車線位置情報とを用いれば、他車両の最終的な位置を決定することができる。

上記の実施形態では、障害物検出手段、方位角演算手段および位置演算手段をマイコン４によって実現しているが、これや上記実施形態における他の構成はあくまで一例であって、本発明の特徴が損なわれない限り、各構成要素は上記実施の形態に限定されない。

本発明の一実施形態による周囲状況表示装置の構成を示す図である。 走行レーンを推定する方法を説明するための図である。 空間横方位角を算出する方法を説明するための図であり、（ａ）は対象物である他車両を撮像する様子を示し、（ｂ）は撮像画像例を示している。 他車両の位置を算出する方法を説明するための図である。 自車両から他車両までの距離の算出結果例を示す図であり、（ａ）は前後方向の移動量による算出結果例を示し、（ｂ）は左右方向の移動量による算出結果例を示している。 本発明の一実施形態による周囲状況表示装置において実行されるフローチャートである。

符号の説明

１：カメラ
２：車両センサ
３：入力画像メモリ
４：マイコン
５：モニタ

Claims (6)

1. 自車両の周囲の撮像画像を取得する撮像手段と、
   前記撮像手段によって取得された撮像画像に基づいて前記自車両の周囲の他車両を障害物として検出する障害物検出手段と、
   前記撮像画像に基づいて前記自車両に対する前記他車両の空間横方位角を求める方位角演算手段と、
   前記他車両の走行軌跡を推定し、その推定された走行軌跡と前記空間横方位角の方向に延在する方向線との交点を、前記自車両に対する前記他車両の位置として求めることにより、前記自車両と前記他車両との位置関係を算出する位置演算手段と、
   前記位置演算手段により算出された位置関係に基づいて前記自車両の周囲状況を表示する表示手段とを備えることを特徴とする周囲状況表示装置。
2. 請求項１の周囲状況表示装置において、
   前記位置演算手段は、前記他車両の走行軌跡を前記自車両の走行軌跡に基づいて推定することを特徴とする周囲状況表示装置。
3. 請求項２の周囲状況表示装置において、
   前記自車両の車輪速パルスを検出するパルス検出手段をさらに備え、
   前記パルス検出手段によって検出された車輪速パルスの数に基づいて前記自車両の走行軌跡を求めることを特徴とする周囲状況表示装置。
4. 請求項１〜３のいずれかの周囲状況表示装置において、
   前記位置演算手段は、前記自車両が走行している道路車線における第１の走行軌跡と、前記第１の走行軌跡に所定間隔ごとに並行する単数または複数の第２の走行軌跡とを推定し、前記第１の走行軌跡または前記第２の走行軌跡のいずれかから前記他車両の走行軌跡を特定することにより、前記他車両の走行軌跡を推定することを特徴とする周囲状況表示装置。
5. 請求項４の周囲状況表示装置において、
   前記所定間隔を道路の車線幅に応じて変化することを特徴とする周囲状況表示装置。
6. 請求項４または５の周囲状況表示装置において、
   前記第２の走行軌跡の数を道路の車線数に応じて変化することを特徴とする周囲状況表示装置。

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