JP7640444B2 - 移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムに関する。

近年、車両の走行を自動的に制御する自動運転に関する研究が進められている。これに関連して、車両の周囲の状況を検出するセンサにより認識された車両の周囲のレーンと、車両の位置および姿勢に基づいて地図データから取得した車両の周囲のレーンとに基づいて、レーンの配置を調整する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１８－５５４１４号公報

しかしながら、車両の周囲の状況を検出するセンサによる認識の不安定さにより、認識中の区画線の近傍に区画線に類似した形状の線が認識された場合に、その線を自車両の走行レーンを区画する区画線と誤認識する可能性があった。

本発明の態様は、このような事情を考慮してなされたものであり、自車両が走行する走行レーンを区画する区画線をより正確に認識することができる移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る移動体制御装置は、撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識する区画線候補認識部と、過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線よりも前記移動体からみて外側に少なくとも一以上の仮想線を設定する仮想線設定部と、前記区画線候補認識部により認識された区画線候補と、前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索する区画線探索部と、を備える移動体制御装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記仮想線設定部は、前記移動体の現在の走行レーンを含む道路の境界が存在すると予測される位置に前記仮想線を設定するものである。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記仮想線設定部は、過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線から所定距離だけ離れた位置に仮想線を設定するものである。

（４）：上記（１）～（３）のうち何れか一つの態様において、前記区画線探索部は、前記区画線候補のうち、前記過去に前記走行レーンを区画する区画線と最も近い区画線候補を前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線として決定するものである。

（５）：上記（１）～（４）のうち何れか一つの態様において、前記区画線探索部は、前記区画線候補のうち、前記仮想線との距離が所定距離以内にある区画線候補を前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線として決定しないものである。

（６）：上記（１）～（４）のうち何れか一つの態様において、前記区画線探索部は、前記区画線候補のうち、前記仮想線との距離が所定距離以内にある区画線候補を前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線以外の境界線として認識するものである。

（７）：上記（１）～（６）のうち何れか一つの態様において、前記区画線探索部により決定された前記移動体の走行レーンを区画する区画線に沿って前記移動体が走行するように、前記移動体の速度または操舵のうち一方または双方を制御する運転制御部を更に備えるものである。

（８）：この発明の一態様に係る運転支援方法は、移動体制御装置のコンピュータが、撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識し、過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線よりも前記移動体からみて外側に少なくとも一以上の仮想線を設定し、認識した前記区画線の候補と、設定した前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索する、移動体制御方法である。

（９）：この発明の一態様に係るプログラムは、移動体制御装置のコンピュータに、撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識させ、過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線よりも前記移動体からみて外側に少なくとも一以上の仮想線を設定させ、認識された前記区画線の候補と、設定された前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索させる、プログラムである。

上記（１）～（９）の態様によれば、自車両が走行する走行レーンを区画する区画線をより正確に認識することができる。

実施形態に係る移動体制御装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 仮想線設定部１３２の機能について説明するための図である。 区画線探索部１３８の機能の一例について説明するための図である。 区画線候補ＬＣ１と仮想線ＶＬ１との距離の導出について説明するための図である。 実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。移動体制御装置は、移動体の移動制御を行う装置である。移動体とは、三輪または四輪等の車両、二輪車両、マイクロモビリティ等を含み、例えば人（乗員）が搭乗し、走行レーン等の走行レーンが存在する路面等を移動可能なあらゆる移動体を含んでよい。以下の説明では、移動体は四輪車両であるものとし、「自車両Ｍ」と称する。また、以下において、自車両Ｍは、主に自動運転車両であるものとして説明する。自動運転とは、例えば、自動的に自車両Ｍの操舵または速度のうち、一方または双方を制御する運転制御を実行することである。自車両Ｍの運転制御には、例えば、自車両Ｍが走行する自車線（走行レーン）を自車両Ｍが逸脱することなく走行する運転支援制御であるＬＫＡＳ（Lane Keeping Assistance System）が含まれる。また、運転制御には、ＡＬＣ（Auto Lane Changing）やＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）といった種々の運転支援制御が含まれてよい。また自動運転車両は、乗員（運転者）の手動運転によって運転が制御されることがあってもよい。または、自車両Ｍの駆動源は、例えば、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る移動体制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。カメラ１０は、「撮像部」の一例である。自動運転制御装置１００は、「移動体制御装置」の一例である。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

物体認識装置１６は、カメラ１０によって撮像された自車両Ｍの前方状況を表す画像を解析し、必要な情報を抽出する。そして、物体認識装置１６は、カメラ１０およびレーダ装置１２の検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識し、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。本発明においてレーダ装置１２は省略されてよく、その場合、物体認識装置１６は、画像を解析する機能のみ有してもよい。また、センサフュージョン処理を行わず、レーダ装置１２の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してもよい。また、物体認識装置１６の機能は、自動運転制御装置１００（より具体的には後述する認識部１３０）に含まれてもよい。この場合、車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）等を利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、ＨＭＩ制御部１７０の制御により自車両Ｍの乗員に対して各種情報を出力する。また、ＨＭＩ３０は、乗員による入力操作を受け付ける受付部として機能してもよい。ＨＭＩ３０は、例えば、表示装置と、スピーカ、マイク、ブザー、キー、インジケータランプ等が含まれる。表示装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置等である。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。また、車両センサ４０には、自車両Ｍの位置を取得する位置センサが含まれてよい。位置センサは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置から位置情報（経度・緯度情報）を取得するセンサである。また、位置センサは、ナビゲーション装置５０のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１を用いて位置情報を取得するセンサであってもよい。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備える。ナビゲーション装置５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。例えば、推奨車線決定部６１は、現在走行している車線または近い将来走行する道路が複数車線である場合に、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。また、推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界（例えば道路区画線、路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール）の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報（道路種別）、道路の車線数、分岐、合流の有無、法定速度（制限速度、最高速度、最低速度）、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、その他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力される。

次に、自動運転制御装置１００の説明に先立って、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、ステアリング装置２２０について説明する。走行駆動力出力装置２００は、自車両Ｍが走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、自動運転制御装置１００（具体的には後述する第２制御部１６０）から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０のステアリングホイール８２から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

次に、自動運転制御装置１００について説明する。自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１７０と、記憶部１８０とを備える。第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１７０とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。行動計画生成部１４０と第２制御部１６０とを合わせたものが「運転制御部」の一例である。

記憶部１８０は、上記の各種記憶装置、或いはＳＳＤ（Solid State Drive）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read OＮＬy Memory）、ＲＯＭ（Read OＮＬy Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現されてもよい。記憶部１８０には、例えば、画像情報１８２、区画線情報１８４、本実施形態における各種処理を実行するために必要な情報、プログラム、その他の各種情報等が格納される。画像情報１８２は、カメラ１０により撮像された自車両Ｍの周辺画像（少なくとも自車両Ｍの進行方向を含む画像）の情報である。以下、カメラ１０により撮像された画像を「カメラ画像」と称する。また、画像情報１８２には、カメラ１０による撮像時間と撮影時の自車両Ｍの位置、方向とが、カメラ画像に対応付けられていてもよい。画像情報１８２には、所定時間前（所定画像フレーム前）のカメラ画像が格納される。この場合の所定時間は、固定時間でもよく、自車両Ｍの速度や道路形状に応じた可変時間でもよい。以下、所定時間前のカメラ画像を、「過去のカメラ画像」と称する。過去のカメラ画像は「第２画像」の一例である。区画線情報１８４は、所定時間前に認識部１３０により認識された道路上のレーンを区画する道路区画線（以下、単に「区画線」と称する）の情報である。区画線情報１８４には、例えば、過去のカメラ画像の解析結果から得らえた自車両Ｍが走行するレーン（以下、「自車レーン」と称する）の位置情報が含まれてよい。この場合、記憶部１８０には、過去のカメラ画像における自車レーンを区画する区画線が保持される。また、記憶部１８０には、地図情報（第１地図情報５４、第２地図情報６２）が格納されていてもよい。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

認識部１３０は、カメラ１０およびレーダ装置１２から物体認識装置１６を介して入力された情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体（例えば、他車両、その他の障害物）の位置（相対位置）、および速度（相対速度）、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心等）を原点とした絶対座標（自車中心座標系）上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体が他車両等の移動体である場合には、他車両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。

また、認識部１３０は、例えば、少なくともカメラ１０から入力された情報に基づいて、自車レーンを認識する。具体的には、認識部１３０は、例えば、仮想線設定部１３２と、点群取得部１３４と、区画線候補認識部１３６と、区画線探索部１３８とを備える。各機能によって自車レーンを区画する区画線や自車レーン自体、または区画線以外の境界線（例えば、道路境界線）等を認識する。それぞれの機能の詳細については後述する。

また、認識部１３０は、仮想線設定部１３２、点群取得部１３４、区画線候補認識部１３６、および区画線探索部１３８の機能によって自車レーンを認識することに加えて（または代えて）、第２地図情報６２から得られる区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の区画線のパターンとを比較することで、自車レーンを区画する区画線や自車レーン自体を認識してもよい。また、認識部１３０は、区画線に限らず、路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール等を含む走路境界（道路境界）を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、道路標識、その他の道路事象を認識する。また、認識部１３０は、自車レーンに隣接する隣接車線や自車レーンに対向する対向車線を認識してもよい。隣接車線は、例えば、自車レーン走行車線と同一方向に進行可能な車線である。

また、認識部１３０は、自車レーンを認識した場合に、自車レーンに対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識してもよい。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点のレーン中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向のレーン中央を連ねた線に対してなす角度を、自車レーンに対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、自車レーンのいずれかの側端部（例えば、区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置等を、走行レーンに対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。ここで、自車両Ｍの基準点とは、自車両Ｍの中心でもよく、重心でもよい。また、基準点とは、自車両Ｍの端部（前端部、後端部）でもよく、自車両Ｍが備える複数の車輪うちの一つが存在する位置であってもよい。

行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、車両Ｍの周辺状況に対応できるように、認識部１３０による認識結果等に基づいて車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。また、行動計画生成部１４０は、車両Ｍの予め設定速度が決められている場合に、走行可能な範囲内で車両Ｍの速度が設定速度となるような目標軌道を生成してもよい。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベント（機能）を設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベント等がある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。また、行動計画生成部１４０は、車両Ｍの運転制御や所定のイベント等を実行する場合には、後述する車両Ｍの運転モードに応じて運転制御やイベントの実行を乗員に提案（リコメンド）し、その提案が承認された場合に対応する目標軌道を生成してもよい。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

ＨＭＩ制御部１７０は、ＨＭＩ３０により、自車両Ｍの乗員（運転者）に所定の情報を通知する。所定の情報には、例えば、運転支援情報が含まれる。例えば、ＨＭＩ制御部１７０は、上述した所定の情報を含む画像を生成し、生成した画像をＨＭＩ３０の表示装置に表示させてもよく、所定の情報を示す音声を生成し、生成した音声をＨＭＩ３０のスピーカから出力させてもよい。また、ＨＭＩ制御部１７０は、例えば、ＨＭＩ３０により受け付けられた情報を通信装置２０、ナビゲーション装置５０、第１制御部１２０等に出力してもよい。

［仮想線設定部、点群取得部、区画線候補認識部、および区画線探索部］
以下、仮想線設定部１３２と、点群取得部１３４、区画線候補認識部１３６、および区画線探索部１３８の機能の詳細について説明する。仮想線設定部１３２は、記憶部１８０に記憶された区画線情報１８４に含まれる過去に自車両Ｍの走行レーンを区画する区画線であると認識された区画線の位置を基準として仮想線を設定する。図３は、仮想線設定部１３２の機能について説明するための図である。図３の例において、自車両Ｍは、速度ＶＭでＸ軸方向に進行しているものとする。また、区画線ＬＬ、ＬＲは、区画線探索部１３８により過去のカメラ画像（第２画像）に基づいて自車両Ｍの走行レーンＬ１を区画する区画線として決定された区画線である。

例えば、自車両Ｍが走行する走行レーン（以下、自車レーンと称する）を含む道路には、自車レーンを区画する区画線の他に、自車レーンと同一方向に進行可能な他のレーンや対向車両が走行する対向車線を区画するための区画線や、路肩、縁石、歩道等が存在する。これらは、自車レーンに沿って延伸していることが多いため、画像解析によって抽出された線分が自車レーンの区画線として認識される場合がある。そこで、仮想線設定部１３２は、過去の区画線の位置を基準として、自車レーン以外のレーンを区画する区画線や、カメラ画像から路肩や縁石、歩道等の道路境界のエッジ部分等によって線形または非線形の線分が抽出されると予測される位置に仮想線を設定する。例えば、仮想線設定部１３２は、過去のカメラ画像から認識された自車レーンの区画線を基準として、自車両Ｍからみて区画線よりも外側（遠方）に所定距離だけ離れた位置に一以上の仮想線を設定する。複数の仮想線を設定する場合には、所定間隔で設定してもよい。

上記所定距離は、例えば、固定距離でもよく、車両センサ４０から得られる自車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報（第１地図情報５４、第２地図情報６２）を参照し、自車両Ｍの周囲の道路情報を取得して、自車レーン以外の区画線や路肩等の道路境界線が存在する位置に対応付けた距離でもよい。また、上記所定距離は、自車レーンＬ１のレーン幅と同様の長さにしてもよい。これにより、対向車線や隣接車線を区画する区画線が存在する可能性の高い位置に仮想線を設定することができる。また、仮想線の数については、固定数でもよく、道路形状（例えば、地図情報から得られる自車両Ｍが走行する道路の車線数や歩道の有無等）によって可変に設定されてもよい。また、自車レーンＬ１の左右の区画線ＬＬ、ＬＲのそれぞれに対して異なる数の仮想線が設定されてもよい。

図３の例では、自車レーンＬ１を区画する左側の区画線ＬＬを基準として、自車両Ｍからみて区画線ＬＬよりも距離Ｄ１だけ離れた位置に仮想線ＶＬ１が設定され、更に距離Ｄ１より長い距離Ｄ２だけ離れた位置に仮想線ＶＬ２が設定されている。また、図３の例では、自車レーンＬ１を区画する右側の区画線ＬＲを基準として、自車両Ｍからみて区画線ＬＲよりも距離Ｄ３だけ離れた位置に仮想線ＶＬ１が設定されている。

点群取得部１３４は、カメラ１０から現在のカメラ画像（自車両Ｍの前方状況を表す画像）を取得し、取得したカメラ画像に含まれる物体の点群を取得する。現在のカメラ画像は、「第１画像」の一例である。例えば、点群取得部１３４は、カメラ画像（第１画像）に対して、既存の画像解析処理によりエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点のうち所定間隔以内の点をまとめて物体の点群として取得する。このとき取得される点群は、例えば、カメラ画像を、自車両Ｍを上からみた二次元座標系（俯瞰座標系）に画像変換した画像において定義される点群である。この場合の二次元座標の基準位置（原点）は、例えば、自車両Ｍの代表点である。なお、点群取得部１３４は、カメラ１０から取得したカメラ画像を記憶部１８０の画像情報１８２として格納してもよい。

区画線候補認識部１３６は、点群取得部１３４により取得された点群のうち、同一方向（許容角度範囲を含む）に所定の距離以内の間隔で配列されている点群から点列を形成し、形成された点列と、予め決められた点列パターンとを比較して区画線の候補を認識する。例えば、区画線候補認識部１３６は、点列が線形で所定距離以上延伸している場合または非線形ではあるが所定の曲率で所定距離以上延伸している場合に、その点列を区画線候補として認識する。

また、区画線候補認識部１３６は、例えば点群データを入力とし、点群データに対応した区画線の候補を出力とするように学習したＤＮＮ（deep neural network）などの学習済みモデルに、点群取得部１３４により取得された点群データを入力することによって、現時点における区画線の候補を取得する。また、区画線候補認識部１３６は、カメラ画像を入力とし、画像に対応した区画線の候補を出力とするように学習したＤＮＮ等の学習済モデルに、カメラ画像を入力することによって、現時点における区画線の候補を取得してもよい。この場合には、点群取得部１３４は認識部１３０から省略されてよい。上述の学習済みモデルは、記憶部１８０に記憶されていてもよく、通信装置２０を介した通信によって、外部装置から取得してもよい。

区画線探索部１３８は、区画線候補認識部１３６により認識された区画線候補のうち、自車レーンを区画する区画線を決定する。図４は、区画線探索部１３８の機能の一例について説明するための図である。図４の例では、過去（所定時間前）のカメラ画像（第２画像）から認識された自車レーンＬ１の左右の区画線ＬＬ、ＬＲ（過去の区画線）と、仮想線設定部１３２により設定された仮想線ＶＬ１～ＶＬ３と、現在のカメラ画像（第１画像）に基づき区画線候補認識部１３６により認識された区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３が示されている。なお、区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３を取得した第２画像は、過去のカメラ画像であり、区画線候補認識部１３６により区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３を認識した第１画像とは、撮影時期が異なる。そのため、区画線探索部１３８は、第１画像と第２画像とを、自車両Ｍを上から見た二次元画像に変換し、それぞれの画像を自車両Ｍの位置を基準とした二次元座標系（自車中心座標系）に重ね合わせて、図４に示すような区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３と、区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３との位置関係を取得する。また、区画線探索部１３８は、カメラ１０により第１画像が撮影されてから第２画像が撮影されるまでの自車両Ｍの移動量や移動方向、または道路形状のうち一方または双方に基づいて、区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３の位置や形状、または、第２画像から取得した区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３の位置や形状を補正してもよい。

例えば、自車両Ｍが過去のカメラ画像の撮影時から旋回走行している場合、区画線探索部１３８は、現在のカメラ画像（第１画像）と過去のカメラ画像（第２画像）とにおいて、自車両の向き（移動方向）が同一になるように位置付け、その向きに対応させて第２画像から得られた区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３の位置を補正する。また、自車両Ｍが過去のカメラ画像の撮影時から道路の傾斜角度や曲率が変化している場合には、傾斜角度や曲率に応じて区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３の位置を補正する。これにより、区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３と、区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３との位置関係をより正確に取得することができる。

区画線探索部１３８は、図４に示す区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３と、区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３との位置関係から、区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３のそれぞれから最も近い線（（例えば、最近傍の区画線または仮想線）を探索する。「最も近い」とは、例えば、距離が最も近いことである。また、距離に加えて（または代えて）、自車両の進行方向を基準としたときの線の傾きや、所定区間における線の形状、線の太さ、線の色、線種等が最も近いことのうち少なくとも一つが含まれてもよい。以下では、一例として区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３の各線のうち、区画線候補ＬＣ１から最も近い線を探索する例について説明する。

例えば、区画線探索部１３８は、自車両Ｍの位置（例えば、代表点）から第１所定距離に存在する区画線候補ＬＣ１上の基準点ＰＬＣ１と、自車両Ｍの位置を基準とした所定位置に存在する区画線ＬＬ、ＬＲ上の基準点ＰＬＬ、ＰＬＲ、および仮想線ＶＬ１～ＶＬ３上のそれぞれの基準点ＰＶ１～ＰＶ３との間の区間を切り出し、切り出した区間における距離を導出する。第１所定距離は、例えば、カメラ情報（カメラ１０のパラメータ情報）に基づいて決定される値である。パラメータ情報には、例えば、画角や撮影可能距離（限界距離）等が含まれる。例えば、カメラ情報に基づいて少なくとも撮影可能距離を超えない範囲に基準点ＰＬＣ１を設定することで、認識誤差を抑制してより正確な線の比較を行うことができる。また、第１所定距離は、例えば、カメラ画像によって道路幅方向に存在する所定位置ＰＬＬ、ＰＬＲ、および仮想線ＶＬ１～ＶＬ３が存在すると認識される最長距離（自車両Ｍから最も遠い位置）でもよく、固定距離（第１固定距離）でもよい。また、基準点ＰＬＬ、ＰＬＲ、ＰＶ１～ＰＶ３は、例えば、自車両Ｍの代表点（例えば、自車両の先端部）の横位置方向に対応する点であるが、他の点を基準にしてもよい。以下では、区画線候補ＬＣ１と仮想線ＶＬ１との切り出し区間における距離の導出について説明するが、区画線候補ＬＣ１と、区画線ＬＬ、ＬＲ、および仮想線ＶＬ２、ＶＬ３のそれぞれとの距離の導出についても同様の処理が行われる。

図５は、区画線候補ＬＣ１と仮想線ＶＬ１との距離の導出について説明するための図である。図５の例において、区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ１の基準点ＰＬＣ１を探索始点として、区画線候補ＬＣ１上に、基準点ＰＬＣ１から仮想線ＶＬ１の基準点ＰＶ１が存在する方向に所定間隔△Ｉごとにずらした各点を所定数設定し、設定した各点から、画像の横方向（Ｙ軸方向）に延ばした線（または区画線候補ＬＣ１の延伸方向に対して鉛直方向に延ばした線）が仮想線ＶＬ１と接した地点までのそれぞれの距離を導出する。所定間隔△Ｉは、例えば予め決められた固定間隔でもよく、車両センサ４０により検出された自車両Ｍの速度、道路形状等に基づく可変間隔でもよい。また、所定数は、例えば、予め決められた固定間隔でもよく、自車両Ｍの速度、道路形状等に基づく可変数でもよい。図５の例では、４つの探索点ＰＯ１～ＰＯ４が設定されている。区画線探索部１３８は、基準点ＰＬＣ１および探索点ＰＯ１～ＰＯ４の各点から画像の横位置方向における仮想線ＶＬ１との差に基づいて各点における距離を導出する。なお、図５の例では、基準点ＰＬＣ１の横方向に仮想線ＶＬ１が存在しないため、この点からの距離は導出されず、探索点ＰＯ１～ＰＯ４に対応する距離Ｄ１１～Ｄ１４が導出されている。そして、区画線探索部１３８は、各距離Ｄ１１～Ｄ１４に基づいて、仮想線ＶＬ１と区画線候補ＬＣ１との距離を導出する。距離は、例えば、各距離Ｄ１１～Ｄ１４の二乗平均値に求めることで導出される。また、距離は、距離Ｄ１１～Ｄ１４の加算値や平均値、または所定の関数に距離Ｄ１１～Ｄ１４の値を代入することで導出されてもよい。また、距離は、自車両Ｍを上から見た図に変換された画像（自車中心座標系画像）上の距離でもよく、カメラ画像の撮影情報に基づいて調整された実際の距離でもよい。

区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ１に対し、他の仮想線ＶＬ２、ＶＬ３および区画線ＬＬ、ＬＲに対しても距離を導出する。そして、区画線探索部１３８は、最も近い区画線を導出する。例えば、区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ１の最も近くに存在する線が、過去の区画線ＬＬまたはＬＲである場合、区画線候補ＬＣ１は自車レーンＬ１の区画線と決定する。また、区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ１の最も近くに存在する線が仮想線ＶＬ１～ＶＬ３である場合、区画線候補ＬＣ１は、自車レーンＬ１を区画する区画線ではない（または区画線候補ＬＣ１が走行レーンを区画する区画線以外の境界線である）と決定してもよい。走行レーンＬ１の区画線ではない区画線候補を決定することで、より正確に現在の自車レーンの区画線を抽出することができる。

また、区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ１が走行レーンを区画する区画線以外の境界線であることを決定した場合には、その区画線候補ＬＣ１が区画線候補認識部１３６で認識されている間は、自車レーンＬ１の区画線を探索する処理から除外してもよい。これにより、自車レーンＬ１の区画線を決定するための処理負荷を軽減することができる。

また、区画線探索部１３８は、区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３のうち、区画線候補ＬＣ１と最も近い線との距離が閾値以上である場合、その線を区画線として決定しないようにしてもよい。この場合、区画線探索部１３８は、過去に探索された過去の自車レーンの区画線を現在の自車レーンを区画する区画線として継続して利用する。これにより、自車両Ｍの周辺環境や路面に描画された区画線の状態により、カメラ画像から一時的に区画線候補が認識できなかった場合であっても、過去（例えば、直前）の探索結果である走行レーンの区画線の位置に基づいて、ＬＫＡＳ等の運転支援を継続することができる。また、区画線探索部１３８は、過去の区画線ＬＬ、ＬＲのうち、何れか一方が区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３から探索できなかった場合、探索された他方の区画線の位置情報のみを出力してもよい。これにより、探索結果として得られた一方の区画線の情報に基づいて、自車両Ｍを走行させることができる。

図４の例において、区画線候補ＬＣ１に最も近い線は仮想線ＶＬ１であり、区画線候補ＬＣ２に最も近い線は区画線ＬＲであり、区画線候補ＬＣ３に最も近い線は仮想線ＶＬ３である。したがって、区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ２を走行レーンＬ１の進行方向に対して右側の区画線ＬＲであると決定し、区画線候補ＬＣ１、ＬＣ３は、走行レーンＬ１の区画線ではないと決定する。

なお、上述の例において、区画線探索部１３８は、区画線候補ＬＣ１の基準点ＰＬＣ１から基準点ＰＶ１側（言い換えると自車両Ｍの手前側）に向かって所定間隔で距離を導出するための各点を設定したが、基準点ＰＶ１を始点として基準点ＰＬＣ１に向かって仮想線ＶＬ１上に所定間隔△Ｉで所定数の各点を設定してもよい。また、区画線探索部１３８は、基準点ＰＬＣ１から所定数の点が抽出できるように所定間隔△Ｉを設定してもよい。

また、区画線探索部１３８は、区画線候補の横方向に区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３が存在しない場合、または区画線ＬＬ、ＬＲおよび仮想線ＶＬ１～ＶＬ３の長さが短い場合に、区画線候補ＬＣ１～ＬＣ３または、区画線ＬＬ、ＬＲ、仮想線ＶＬ１～ＶＬ３を延伸方向に延ばして所定数の探索点による距離が導出できるようにしてもよい。所定数の探索点を設定することで、１点のみの距離ではなく、所定区間における形状も含めた線同士の近さをより正確に導出することができる。

区画線探索部１３８は、今回の探索によって得られた自車レーンの区画線に関する情報（例えば、自車両Ｍの位置を基準とした区画線の位置情報等）や区画線によって区画される自車レーン自体の情報を、記憶部１８０の区画線情報１８４に格納し、次回の自車レーンを区画する区画線の探索時に利用する。

認識部１３０は、区画線探索部１３８により決定された走行レーンの区画線情報を含む認識結果を行動計画生成部１４０に出力する。行動計画生成部１４０は、認識結果に基づいて、自車両Ｍがナビゲーション装置５０によって設定された目的地に向かって走行するように、自車両Ｍの目標軌道を生成し、生成した目標軌道に沿って自車両Ｍが走行するように運転制御を実行する。

［処理フロー］
図６は、実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下では、自動運転制御装置１００により実行される処理のうち、主に自車両Ｍの走行レーンを区画する区画線を探索し、探索結果として得られた区画線等の情報に基づいて自車両Ｍの運転制御を実行する処理を中心として説明する。図６の処理は、自車両Ｍに対する運転制御が実行中の間、所定間隔で繰り返し実行されてよい。

図６の例において、仮想線設定部１３２は、記憶部１８０等から過去の区画線の情報を取得し（ステップＳ１００）、取得した情報に基づいて過去の区画線の位置を基準とした一以上の仮想線を設定する（ステップＳ１０２）。

次に、点群取得部１３４は、カメラ１０により撮像された現在の自車両Ｍの前方を含むカメラ画像を取得し（ステップＳ１０４）、取得したカメラ画像に対して自車両Ｍを上から見た画像に変換する（ステップＳ１０６）。次に、点群取得部１３４は、座標変換した画像を解析し、点群データを取得する（ステップＳ１０８）。次に、区画線候補認識部１３６は、点群取得部１３４により取得された点群データに基づいて、自車レーンを区画する区画線の候補を認識する（ステックＳ１１０）。

次に、区画線探索部１３８は、過去の区画線および仮想線と、区画線候補との距離を導出する（ステップＳ１１２）。次に、区画線探索部１３８は、過去の区画線との距離が閾値未満の区画線候補が存在するか否かを判定する（ステップＳ１１４）。過去の区画線との距離が閾値未満の区画線候補が存在すると判定した場合、区画線探索部１３８は、その区画線候補を現在の自車レーンを区画する区画線に決定する（ステップＳ１１６）。

また、ステップＳ１１４の処理において、過去の区画線との距離が閾値未満の区画線候補が存在しないと判定した場合、区画線探索部１３８は、過去の区画線との距離が閾値未満の仮想線が存在するか否かを判定する（ステップＳ１１８）。過去の区画線との距離が閾値未満の仮想線が存在すると判定した場合、区画線探索部１３８は、その区画線候補を現在の自車レーンを区画する区画線ではないと認識する（ステップＳ１２０）。

ステップＳ１２０の処理後、またはステップＳ１１８の処理において、過去の区画線との距離が閾値未満の仮想線が存在しないと判定した場合、区画線探索部１３８は、過去に認識された区画線の情報を継続して使用し、過去の区画線を現在の自車レーンを区画する区画線に決定する（ステップＳ１２２）。

ステップＳ１１６またはステップＳ１２２の処理後、区画線探索部１３８は、決定した区画線に関する情報を記憶部１８０に記憶する（ステップＳ１２４）。なお、ステップ１２４の処理では、自車レーンを区画する区画線ではないと認識された区画線候補に関する情報を記憶してもよい。

次に、行動計画生成部１４０は、決定した区画線によって区画された自車レーンに沿って自車レーンの中央を自車両Ｍが走行するための目標軌道を生成する（ステップＳ１２６）。次に、第２制御部１６０は、目標軌道に沿って自車両Ｍが走行するように、速度または操舵のうち一方または双方を制御する運転制御を実行する（ステップＳ１２８）。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。

＜変形例＞
上述した車両システム１には、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）が設けられていてもよい。ＬＩＤＡＲは、自車両Ｍの周辺に光（或いは光に近い波長の電磁波）を照射し、散乱光を測定する。ＬＩＤＡＲは、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ＬＩＤＡＲは、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。例えば、物体認識装置１６は、カメラ１０およびレーダ装置１２に加えて、ＬＩＤＥＲからの入力を受け付けて、それぞれからの入力された情報に基づくセンサフュージョン処理の結果から、周辺の物体（区画線を含む）を認識してもよい。

また、上述の実施形態において、ナビゲーション装置５０による目的地が設定されておらず、運転者の操作によって自車両Ｍが走行している場合には、上述した区画線探索部１３８によって、探索された自車レーンの区画線の情報を用いて、自車両Ｍの操舵および速度のうち一部の運転を支援する運転制御が行われてもよい。

また、区画線探索部１３８は、過去の区画線および仮想線から区画線候補に最も近い線を探索する場合に、例えば、既存のマッチングアルゴリズムを用いて最も近い（例えば、最も合致度合が高い）線を導出してもよい。また、区画線情報１８４には、仮想線設定部１３２で設定された仮想線の情報が過去の区画線の情報に対応付けられて格納されてもよい。また、区画線探索部１３８において探索時に使用される過去の区画線（前回探索した区画線）に関する情報は、区画線情報１８４に代えて、画像情報１８２に格納された画像から取得してもよい。

上述した実施形態によれば、自動運転制御装置（移動体制御装置の一例）において、カメラ（撮像部の一例）により撮像された自車両（移動体の一例）Ｍの周辺を含む画像から自車両Ｍが走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識する区画線候補認識部１３６と、過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線よりも自車両Ｍからみて外側に少なくとも一以上の仮想線を設定する仮想線設定部１３２と、区画線候補認識部１３６により認識された区画線候補と、一以上の仮想線とに基づいて、自車両Ｍの現在の走行レーンを区画する区画線を探索する区画線探索部１３８と、を備えることにより、自車両が走行する走行レーンを区画する区画線をより正確に認識することができる。

具体的には、上述した実施形態によれば、自車レーンの区画線の外側に自車レーン以外の線分が存在すると仮定して区画線を探索することで、自車レーンの区画線以外の区画線を自車レーンの区画線と誤認識することを抑制することができる。また、上述した実施形態によれば、自車レーンを区画する区画線以外の道路境界も把握することができる。本実施形態の探索処理で得られた自車両Ｍの左右の区画線に基づいて自車両Ｍを走行させる、または運転支援を行うことで、ロバスト性がより高い運転制御を実行することができる。また、上述した実施形態によれば、仮想線の数を増やすことで、広い探索範囲で境界線を探索することできるため、自車両Ｍが走行する道路の車線数判定等にも応用することができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識し、
過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線よりも前記移動体からみて外側に少なくとも一以上の仮想線を設定し、
認識した前記区画線候補と、設定した前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索する、
ように構成されている、移動体制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…仮想線設定部、１３４…点群取得部、１３６…区画線候補認識部、１３８…区画線探索部、１４０…行動計画生成部、１６０…第２制御部、１６２…取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、１７０…ＨＭＩ制御部、１８０…記憶部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置

Claims (9)

1. 撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識する区画線候補認識部と、
   過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線を基準として、前記走行レーン以外の領域において線形または非線形の線分が抽出されると予測される位置に少なくとも一以上の仮想線を設定する仮想線設定部と、
   前記区画線候補認識部により認識された区画線候補と、前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索する区画線探索部と、
   を備える移動体制御装置。
2. 前記仮想線設定部は、前記移動体の現在の走行レーンを含む道路の境界が存在すると予測される位置に前記仮想線を設定する、
   請求項１に記載の移動体制御装置。
3. 前記仮想線設定部は、過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線から所定距離だけ離れた位置に仮想線を設定する、
   請求項１または２に記載の移動体制御装置。
4. 前記区画線探索部は、前記区画線候補のうち、前記過去に前記走行レーンを区画する区画線と最も近い区画線候補を前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線として決定する、
   請求項１から３のうち何れか１項に記載の移動体制御装置。
5. 前記区画線探索部は、前記区画線候補のうち、前記仮想線との距離が所定距離以内にある区画線候補を前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線として決定しない、
   請求項１から４のうち何れか１項に記載の移動体制御装置。
6. 前記区画線探索部は、前記区画線候補のうち、前記仮想線との距離が所定距離以内にある区画線候補を前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線以外の境界線として認識する、
   請求項１から４のうち何れか１項に記載の移動体制御装置。
7. 前記区画線探索部により決定された前記移動体の走行レーンを区画する区画線に沿って前記移動体が走行するように、前記移動体の速度または操舵のうち一方または双方を制御する運転制御部を更に備える、
   請求項１から６のうち何れか１項に記載の移動体制御装置。
8. 移動体制御装置のコンピュータが、
   撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識し、
   過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線を基準として、前記走行レーン以外の領域において線形または非線形の線分が抽出されると予測される位置に少なくとも一以上の仮想線を設定し、
   認識した前記区画線の候補と、設定した前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索する、
   移動体制御方法。
9. 移動体制御装置のコンピュータに、
   撮像部により撮像された移動体の周辺を含む画像から前記移動体が走行する走行レーンを区画する区画線の候補を認識させ、
   過去に前記走行レーンを区画する区画線として認識された区画線を基準として、前記走行レーン以外の領域において線形または非線形の線分が抽出されると予測される位置に少なくとも一以上の仮想線を設定させ、
   認識された前記区画線の候補と、設定された前記一以上の仮想線とに基づいて、前記移動体の現在の走行レーンを区画する区画線を探索させる、
   プログラム。

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