JP5034985B2 - パラメータ推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、パラメータ推定装置に係り、特に、カメラ等により撮像された画像から道路の車線幅や、車線内での車両の横位置、道路に対する車両のヨー角、ピッチ角、道路形状等のパラメータを推定するパラメータ推定装置に関する。

従来から、車両に搭載されたカメラによって車両の前方や後方を撮像し、撮像された画像からパラメータを推定する技術が各種提案されている。

例えば、特許文献１には、撮像された画像に道路の消失点が含まれる場合に当該消失点の座標に基づいて道路に対するヨー角の観測値を求め、撮像された画像に消失点が含まれない場合に車両の進行方位に関する情報を使って前回の処理で求められたヨー角の変化を予測して新しいヨー角の予測値を求め、これらの観測値と予測値とを利用して、現在のヨー角を推定する技術が開示されている。
特開平６−２６６８２８号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術では、観測値の有無により観測値と予測値の使い分けを行うが、撮像された画像から推定されるパラメータの種類は固定であり、他の道路パラメータが推定可能な道路状況であっても、他のパラメータについて推定されない、という問題点があった。

すなわち、例えば、撮像された画像に道路の白線が含まれており、車線幅など他のパラメータが推定可能な道路状況であっても、ヨー角しか推定されず、取得できるパラメータは同じである。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、特徴点の検出状況に応じてより多くのパラメータを安定かつ精度良く推定することができるパラメータ推定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、車両の前方、後方の一方あるいは両方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段による撮像によって得られた画像に含まれる特徴点に基づいて、道路上の線の特徴点を検出する特徴点検出手段と、前記特徴点検出手段による特徴点の検出結果に基づいて、道路パラメータ、及び道路に対する車両パラメータを含む複数種類のパラメータの各々について、予め定められた当該パラメータの推定に必要な道路上の線が検出された当該パラメータを、推定対象とする前記パラメータとして指定する指定手段と、以前に推定された前記複数種類のパラメータを一時的に記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記以前に推定された前記複数種類のパラメータに基づいて現時刻の前記複数種類のパラメータを予測する予測手段と、前記指定手段により推定対象とされた前記パラメータについて、前記特徴点検出手段により検出された特徴点に関する情報と前記予測手段により予測された前記パラメータに基づいて現時刻の前記パラメータを推定する推定手段と、現時刻の前記パラメータの推定結果として、前記推定対象とされた前記パラメータについては前記推定手段による推定結果を選択し、推定対象とされなかった前記パラメータについては前記予測手段による予測結果を選択する選択手段と、を備えている。

請求項１記載の発明では、撮像手段による撮像によって得られた画像に含まれる特徴点に基づいて、道路上の線の特徴点が検出される。

また、本発明では、記憶手段により、以前に推定された複数種類のパラメータが一時的に記憶されており、予測手段により、記憶手段に記憶された以前に推定された複数種類のパラメータに基づいて現時刻の複数種類のパラメータが予測される。

そして、本発明では、指定手段により、特徴点検出手段による特徴点の検出結果に基づいて、道路パラメータ、及び道路に対する車両パラメータを含む複数種類のパラメータの各々について、予め定められた当該パラメータの推定に必要な道路上の線が検出された当該パラメータを、推定対象とするパラメータとして指定され、推定手段により、指定手段により推定対象とされたパラメータについて、特徴点検出手段により検出された特徴点に関する情報と予測手段により予測されたパラメータに基づいて現時刻のパラメータが推定され、選択手段により、現時刻のパラメータの推定結果として、推定対象とされたパラメータについては推定手段による推定結果が選択され、推定対象とされなかったパラメータについては予測手段による予測結果が選択される。

このように、請求項１記載の発明によれば、特徴点の検出状況に応じて推定対象とするパラメータを指定して、推定対象とされたパラメータについて検出された特徴点に関する情報と予測された当該パラメータに基づいて現時刻のパラメータを推定するので、特徴点の検出状況に応じて多くのパラメータを精度良く推定することができる。

また、推定対象とされなかったパラメータについては以前に推定された各パラメータに基づいて現時刻の各パラメータを予測するので、特徴点の検出状況に応じて多くのパラメータを安定して推定することができる。

なお、本発明は、請求項２記載の発明のように、前記車両の車速及び操舵角を含む車両運動に関する情報を検出する運動情報検出手段をさらに備え、前記予測手段が、前記記憶手段に記憶された前記以前に推定された各パラメータと前記運動情報検出手段により検出された車両運動に関する情報とに基づいて現時刻の各パラメータを予測してもよい。

なお、本発明は、請求項３記載の発明のように、前記パラメータを、道路の車線幅、車線内での前記車両の横位置、道路に対する前記車両のヨー角、ピッチ角、道路形状としてもよい。

以上説明したように、本発明によれば、特徴点の検出状況に応じてより多くのパラメータを安定かつ精度良く推定することができる、という優れた効果を有する。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、以下では、本発明を、車両に搭載され、ドライバの運転支援を行うドライバ支援装置に適用した場合を例として説明する。

［第１の実施の形態］

図１には、本実施の形態に係るドライバ支援装置１０の概略構成が示されている。

同図に示すように、ドライバ支援装置１０は、所定の検出対象領域を連続的に撮像するカメラ１２と、各種情報を表示するディスプレイ１４と、カメラ１２による撮像により得られた画像に基づいて各種の警告を行う装置本体２０と、を含んで構成されている。

なお、本実施の形態に係るカメラ１２は、車両の前方グリルまたはバンパなどの車両の前方側に取り付けられており、車両の前方を撮像する。

図１に示すように、装置本体２０は、ドライバ支援装置１０全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）２２と、ＣＰＵ２２による各種処理プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２４と、後述するパラメータ推定処理プログラムを含む各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２６と、各種情報を記憶するＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）２８と、カメラ１２の撮影動作を制御するカメラ制御部３０と、ディスプレイ１４への画面やメッセージなどの各種情報の表示を制御する表示制御部３２と、運転者へ警告を行うためのスピーカ３４と、を備えている。

ＣＰＵ２２、ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２６、ＨＤＤ２８、カメラ制御部３０、表示制御部３２、及びスピーカ３４は、システムバスＢＵＳを介して相互に接続されている。

従って、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２６、及びＨＤＤ２８に対するアクセスと、カメラ制御部３０を介してカメラ１２の撮影動作の制御と、表示制御部３２を介したディスプレイ１４に対する各種情報の表示の制御と、スピーカ３４からの音声の出力の制御と、を各々行うことができる。

本実施の形態に係るドライバ支援装置１０は、カメラ１２による撮影によって得られた画像からパラメータとして道路の車線幅や、車線内での車両の横位置、道路に対する車両のヨー角、ピッチ角、道路形状の推定を行っており、推定されたパラメータに基づいてドライバに対して警告等を行うことによりドライバの運転支援を行うものとされている。

図２（Ａ）〜（Ｃ）には、本実施の形態に係るドライバ支援装置１０においてパラメータとして推定を行う道路の車線幅や、車線内での車両の横位置、道路に対する車両のヨー角、ピッチ角、道路形状が模式的に示されている。

図３には、本実施の形態に係るドライバ支援装置１０の機能的な構成を示す機能ブロック図が示されている。

同図に示されるように、ドライバ支援装置１０は、特徴点検出部５０と、推定演算部５２と、警告表示制御部６０と、を備えている。

カメラ制御部３０は、特徴点検出部５０と接続されており、カメラ１２による撮影によって得られた画像を示す画像データを順次出力する。

特徴点検出部５０は、推定演算部５２と接続されており、カメラ制御部３０から画像データが順次入力される。

特徴点検出部５０は、カメラ制御部３０から画像データが入力されると、当該画像データにより示される画像から、推定を行うパラメータ毎に、当該パラメータの推定に必要な特徴点が含まれるか検索し、特徴点が含まれる場合に当該特徴点を検出する。

例えば、パラメータとして車線幅や車両の横位置、道路形状を推定するには、画像データにより示される画像から道路の白線を検出する必要があり、また、パラメータとして車両のヨー角、ピッチ角を推定するには、画像データにより示される画像から道路の白線や路側構造線の少なくとも一方を検出する必要がある。

このため、本実施の形態に係る特徴点検出部５０は、当該画像データにより示される画像に対して微分フィルタ（例えば、ソーベルフィルタ）などを用いてエッジ検出を行って当該画像に含まれる物体のエッジ点を特定し、直線状に連続的に並ぶエッジ点の形状や幅、色などを判別することにより、当該画像に道路の路側構造線や白線が含まれるか検索しており、路側構造線や白線の少なくとも一方が含まれる場合に、路側構造線や白線のエッジ点を検出する。

特徴点検出部５０は、検出したエッジ点の画像内での位置を示す情報を特徴点に関する情報として推定演算部５２へ出力する。

本実施の形態に係る推定演算部５２は、カルマンフィルタやパーティクルフィルタ等を用いた最適処理手法によって各パラメータを推定するものとされており、図３に示されるように、推定パラメータ切替部５４と、道路パラメータ推定部５６と、道路パラメータ予測部５８と、を備えている。

推定パラメータ切替部５４は、特徴点検出部５０、及び道路パラメータ推定部５６と接続されており、特徴点検出部５０から特徴点に関する情報が入力される。

推定パラメータ切替部５４は、特徴点検出部５０から入力される情報から推定可能なパラメータを特定し、推定対象とするパラメータを指示する指示情報を出力することにより、推定対象とするパラメータを切替えている。

本実施の形態では、例えば、図４に示すように、道路の白線が２本検出されている場合はパラメータとして車線幅や車両の横位置、道路の曲率などの道路形状、車両のヨー角、ピッチ角を推定対象と指定する。また、道路の右側の白線が検出され、道路の路側構造線が検出されている場合はパラメータとして車両の横位置や、道路形状、車両のヨー角、ピッチ角を推定対象と指定する。また、道路の路側構造線が複数検出されている場合はパラメータとして車両の横位置や、車両のヨー角、ピッチ角を推定対象と指定する。また、道路の路側構造線が１本検出されている場合はパラメータとして車両の横位置や、車両のピッチ角を推定対象と指定する。

道路パラメータ推定部５６は、道路パラメータ予測部５８、警告表示制御部６０、及びＲＡＭ２４と接続されており、特徴点検出部５０から検出された特徴点に関する情報が入力され、推定パラメータ切替部５４から指示情報が入力され、道路パラメータ予測部５８から後述する各パラメータの予測結果を示す情報が入力される。

道路パラメータ推定部５６は、指示情報により推定対象とされたパラメータについて、特徴点検出部５０により検出された特徴点に関する情報と道路パラメータ予測部５８により予測された当該パラメータに基づいて現時刻のパラメータを推定する。本実施の形態では、車線幅や車両の横位置、道路形状については、白線のエッジ点から推定を行い、車両のヨー角やピッチ角については、白線又は路側構造線のエッジ点から推定を行う。

そして、道路パラメータ推定部５６は、現時刻の各パラメータの推定結果として、推定対象とされたパラメータについては本道路パラメータ推定部５６による推定結果を選択し、推定対象とされなかったパラメータについては道路パラメータ予測部５８による予測結果を選択して、選択した各パラメータを示す情報を警告表示制御部６０及びＲＡＭ２４へ出力する。

ＲＡＭ２４は、この出力された各パラメータを一時的に記憶する。

道路パラメータ予測部５８は、ＲＡＭ２４と接続されている。

道路パラメータ予測部５８は、ＲＡＭ２４に記憶された、以前に推定された各パラメータに基づいて現時刻の各パラメータを予測しており、各パラメータの予測結果を示す情報を道路パラメータ推定部５６へ出力する。

警告表示制御部６０は、ディスプレイ１４、及びスピーカ３４と接続されており、道路パラメータ推定部５６から推定された現時刻の各パラメータを示す情報が入力される。

警告表示制御部６０は、入力される情報により示される現時刻のパラメータに基づいて車両の走行状況を判定しており、例えば、車線内での車両の横位置が所定の閾値以下となった場合にディスプレイ１４に警告メッセージを表示してドライバに対して警告を発生させるものとされている。なお、この際、スピーカ３４から警告音や警告メッセージ等を出力するものとしもよい。

ところで、以上のように構成されたドライバ支援装置１０の各構成要素（特徴点検出部５０、推定演算部５２（推定パラメータ切替部５４、道路パラメータ推定部５６、道路パラメータ予測部５８）及び警告表示制御部６０）による処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現することができる。但し、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現することもできることは言うまでもない。

以下では、本実施の形態に係るドライバ支援装置１０が、パラメータ推定処理プログラムを実行することにより上記各構成要素による処理を実現するものとされている場合について説明する。この場合、当該パラメータ推定処理プログラムをＲＯＭ２６やＨＤＤ２８に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等を適用することができる。

次に、図５を参照して、本実施の形態に係るドライバ支援装置１０の作用を説明する。なお、図５は、ＣＰＵ２２により実行されるパラメータ推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。当該パラメータ推定処理プログラムは、例えば、ドライバ支援装置１０が搭載された車両のエンジンスイッチがオンされるなどによって図示しない車両制御装置から処理開始の指示信号が受信されるとＣＰＵ２２により実行される。

同図のステップ１００では、カメラ制御部３０からの画像データの入力待ちを行う。

次のステップ１０２では、入力された画像データにより示される画像の濃度値の変化に基づいてエッジ検出を行い、当該画像に含まれる物体のエッジを特定する。

次のステップ１０４では、直線状に連続的に並ぶエッジ点の形状や幅、色などを判別することにより、特定したエッジ点から路側構造線や白線のエッジ点を検出する。

これにより、例えば、撮像によって得られた画像が図６（Ａ）に示すようにな画像の場合、白線のエッジ点が検出され、撮像によって得られた画像が図６（Ｂ）に示すようにな画像の場合、道路の路側構造線のエッジ点が検出される。

次のステップ１０６では、上記ステップ１０４において検出された検出結果に基づいて推定対象とするパラメータを特定する。

すなわち、例えば、撮像によって得られた画像が図６（Ａ）に示すようにな画像の場合は、車線幅や車両の横位置、道路形状、車両のヨー角、ピッチ角を推定対象と特定し、撮像によって得られた画像が図６（Ｂ）に示すようにな画像の場合は、車両のヨー角、ピッチ角を推定対象と特定する。

次のステップ１０８では、ＲＡＭ２４に記憶された、以前に推定された各パラメータに基づいて現時刻のパラメータを予測する。

例えば、ＲＡＭ２４に記憶された以前に推定された車両の横位置の経時的な変化や車両のヨー角の変化から車両の横方向に対する移動速度を求め、現時刻の車両の横位置を予測する。なお、車線幅などの経時的な変化が乏しいパラメータや、ピッチ角、ヨー角などの経時的な変化を予測できないパラメータについては、ＲＡＭ２４に記憶されたパラメータをそのまま予測される現時刻のパラメータとして用いる。

次のステップ１１０では、上記ステップ１０６において推定対象と特定されたパラメータについて、上記ステップ１０４において検出された検出結果と上記ステップ１１０において予測された予測結果に基づいて、現時刻のパラメータを推定する。

ここで、各パラメータの推定方法の一例を説明する。

例えば、道路面が、カメラ１２の直下を原点として、カメラ１２の光軸との垂直方向になす角（ピッチ角）をφとする、図９（Ａ）に示すようなＸ−Ｚ平面（Ｚは進行方向、Ｘは進行方向に対する直交方向）であるものと仮定し、車線幅をＷ、車線の中央の位置をｅ、カメラ１２の光軸と車線の水平方向のなす角（ヨー角）をθ、道路の曲率をｃとすると、車両進行方向ｚでの白線による車線の左右の境界ｘは、以下の（１）式により近似できる。
ｘ＝０．５×ｋ×Ｗ＋ｅ＋θ×ｚ＋０．５×ｃ×ｚ^２・・・（１）

ここで、車線の右側の境界を求める場合はｋ＝１とし、車線の左側の境界を求める場合はｋ＝−１とする。
この車線の境界上の点（ｘ，ｚ）は、カメラ１２の高さやピッチ角φと、カメラ１２の撮像素子の解像度や焦点距離を用いて、図９（Ｂ）に示すように、カメラ１２による撮像によって得られた画像内での座標（所謂、カメラ座標）（ｕ，ｖ）に変換することができる。

よって、カメラ１２による撮像によって得られた画像内で２本の白線が検出された場合は、画像内での当該白線のエッジ点の座標（ｕ，ｖ）から車線幅Ｗや車線の中央の位置ｃに対する車両の横位置、道路の曲率ｃを求めることができる。

また、ヨー角については、撮像された画像内の道路の両側に路側構造線や白線が含まれれば、当該路側構造線や白線のエッジ点を結ぶ直線（あるいは曲線）より求められる消失点の画像内での位置からヨー角を求めることができる。

さらに、ピッチ角については、撮像された画像内に路側構造線や白線が含まれれば、当該路側構造線や白線のエッジ点を結ぶ直線（あるいは曲線）の画像内での位置からピッチ角を求めることができる。

本ステップ１１０では、推定対象と特定されたパラメータについて、カメラ１２による撮像によって得られた画像内での特徴点の座標から当該パラメータを求める。そして、求めたパラメータを上記ステップ１１０による当該パラメータの予測結果と比較して誤差を求め、求めたパラメータを当該誤差の大きさに応じて補正することにより、現時刻のパラメータを推定する。

次のステップ１１２では、現時刻の各パラメータの推定結果として、上記ステップ１１０において推定されたパラメータについては推定結果を選択し、推定されなかったパラメータについては上記ステップ１１０において予測された予測結果を選択する。

次のステップ１１４では、上記ステップ１１２において選択された各パラメータをＲＡＭ２４に記憶させる。

次のステップ１１６では、上記ステップ１１２において選択された各パラメータに基づいて車両の走行状況を判定し、例えば、車両の横位置が所定の閾値以下となった場合、ドライバに対して警告を行う。

次にステップ１２０では、例えば、車両のエンジンスイッチがオフされるなどによって図示しない車両制御装置から処理終了の指示信号が入力したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ１００へ移行する一方、肯定判定となった場合は本パラメータ推定処理プログラムの処理が処理終了となる。

図７には、本実施の形態のように白線と路側構造線の検出状況に応じて推定対象とするパラメータを動的に切り替えて各パラメータを推定する場合（「本実施の形態（動的切り替えによる推定」と記載。）と、路側構造線のみで各パラメータを推定する場合（「路側構造線のみによる推定」と記載。）と、２本の白線（車線両側の白線）のみで各パラメータを推定する場合（「両側白線のみによる推定」と記載。）の、路側構造線と車線両側の白線の検出状況に応じた各パラメータの推定状況の比較結果の一例が示されている。

同図に示すように、本実施の形態によれば、路側構造線と車線両側の白線が共に検出できる場合（「路側構造線あり、白線あり」と記載。）は、車線幅や、車両の横位置、車両のヨー角、ピッチ角、道路形状を予測値と画像からの検出値に基づいて推定し、更新することができる。一方、路側構造線のみで各パラメータを推定する場合、車線幅や、車両の横位置、道路形状を推定することができない。

また、本実施の形態によれば、車線両側の白線はなくなり、路側構造線のみが検出できる場合（「路側構造線あり、白線なし」と記載。）は、車線幅、車両の横位置、道路形状が予測値となるが、車両のヨー角、ピッチ角を予測値と画像からの検出値に基づいて推定し、更新することができる。一方、２本の白線のみで各パラメータを推定する場合、車両のヨー角、ピッチ角も予測値となってしまう。

以上のように、本実施の形態によれば、特徴点の検出状況に応じて推定対象とするパラメータを切替えて、推定対象とされたパラメータについて検出された特徴点に関する情報と予測された当該パラメータに基づいて現時刻のパラメータを推定するので、特徴点の検出状況に応じて多くのパラメータを精度良く推定することができる。

また、推定対象とされなかったパラメータについてはＲＡＭ２４に記憶された以前に推定された各パラメータに基づいて現時刻の各パラメータを予測するので、特徴点の検出状況に応じて多くのパラメータを安定して推定することができる。

［第２の実施の形態］

第２の実施の形態に係るドライバ支援装置１０の電気系の要部構成は、上記第１の実施の形態（図１参照）と同一であるため、説明を省略する。

図８には、本実施の形態に係るドライバ支援装置１０の機能的な構成を示す機能ブロック図が示されている。なお、同図における図３と同一の処理部分には図３と同一の符号を付して、その説明を省略する。

本実施の形態に係るドライバ支援装置１０は、車両の車速及び操舵角を含む車両運動に関する情報を検出する運動情報検出部７０をさらに備えている。

運動情報検出部７０は、道路パラメータ予測部５８と接続されており、検出した車速や操舵角などの車両運動に関する情報を出力する。

道路パラメータ予測部５８は、ＲＡＭ２４、及び運動情報検出部７０と接続されており、運動情報検出部７０から車両運動に関する情報が入力される。

道路パラメータ予測部５８は、ＲＡＭ２４に記憶された以前に推定された各パラメータと車両運動に関する情報により示される車両の車速や操舵角に基づいて現時刻の各パラメータを予測する。

以上のように、本実施の形態によれば、実際の車両の車速及び操舵角を加味して現時刻の各パラメータを予測するので、予測精度が向上する。

なお、上記各実施の形態では、パラメータとして道路の車線幅や、車線内での車両の横位置、道路に対する車両のヨー角、ピッチ角、道路形状の推定を行う場合について説明したが、パラメータはこれに限定されるもではない。
また、上記各実施の形態では、車両の前方を撮像する場合について説明したが、これに限定されるもではなく、例えば、車両の後方、あるいは車両の前方、後方の両方を撮像して得られた画像から各パラメータを推定するようにしてもよい。

その他、上記各実施の形態で説明したドライバ支援装置１０の電気系の要部構成（図１参照。）、及びドライバ支援装置１０の機能的な構成（図３、及び図８参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、上記各実施の形態で説明したパラメータ推定処理プログラム（図５参照。）の処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

実施の形態に係るドライバ支援装置の電気系の要部構成を示すブロック図である。 実施の形態において推定を行うパラメータを模式的に示した図である。 第１の実施の形態に係るドライバ支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る検出された特徴点と推定対象とされるパラメータの関係を示す模式図である。 第１の実施の形態に係るパラメータ推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 撮像によって得られた画像の一例を示す図である。 本実施の形態の効果の説明に供する図である。 第２の実施の形態に係るドライバ支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。 道路面上の座標位置と当該道路面を撮像した画像内での座標位置の対応関係を示す図である。

符号の説明

１０ ドライバ支援装置
１２ カメラ（撮像手段）
２４ ＲＡＭ（記憶手段）
５０ 特徴点検出部（特徴点検出手段）
５２ 推定演算部（推定手段）
５４ 推定パラメータ切替部（切替手段）
５６ 道路パラメータ推定部（推定手段、選択手段）
５８ 道路パラメータ予測部（予測手段）
７０ 運動情報検出部（運動情報検出手段）

Claims (3)

1. 車両の前方、後方の一方あるいは両方を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段による撮像によって得られた画像に含まれる特徴点に基づいて、道路上の線の特徴点を検出する特徴点検出手段と、
   前記特徴点検出手段による特徴点の検出結果に基づいて、道路パラメータ、及び道路に対する車両パラメータを含む複数種類のパラメータの各々について、予め定められた当該パラメータの推定に必要な道路上の線が検出された当該パラメータを、推定対象とする前記パラメータとして指定する指定手段と、
   以前に推定された前記複数種類のパラメータを一時的に記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記以前に推定された前記複数種類のパラメータに基づいて現時刻の前記複数種類のパラメータを予測する予測手段と、
   前記指定手段により推定対象とされた前記パラメータについて、前記特徴点検出手段により検出された特徴点に関する情報と前記予測手段により予測された前記パラメータに基づいて現時刻の前記パラメータを推定する推定手段と、
   現時刻の前記パラメータの推定結果として、前記推定対象とされた前記パラメータについては前記推定手段による推定結果を選択し、推定対象とされなかった前記パラメータについては前記予測手段による予測結果を選択する選択手段と、
   を備えたパラメータ推定装置。
2. 前記車両の車速及び操舵角を含む車両運動に関する情報を検出する運動情報検出手段をさらに備え、
   前記予測手段は、前記記憶手段に記憶された前記以前に推定された前記パラメータと前記運動情報検出手段により検出された車両運動に関する情報とに基づいて現時刻の前記パラメータを予測する
   請求項１記載のパラメータ推定装置。
3. 前記パラメータを、道路の車線幅、車線内での前記車両の横位置、道路に対する前記車両のヨー角、ピッチ角、道路形状とする
   請求項１又は請求項２記載のパラメータ推定装置。