特許 7607470 移動体監視装置、移動体監視方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-19

(45)【発行日】2024-12-27

(54)【発明の名称】移動体監視装置、移動体監視方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20241220BHJP

   G06V 20/58 20220101ALI20241220BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 D

G06V20/58

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2021026001

(22)【出願日】2021-02-22

(65)【公開番号】P2022127809

(43)【公開日】2022-09-01

【審査請求日】2023-11-28

(73)【特許権者】

【識別番号】000005326

【氏名又は名称】本田技研工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100165179

【弁理士】

【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡

(74)【代理人】

【識別番号】100126664

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 慎吾

(74)【代理人】

【識別番号】100154852

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 太一

(74)【代理人】

【識別番号】100194087

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 伸一

(72)【発明者】

【氏名】市野川 順平

【審査官】貞光 大樹

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１０－７８３８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－９９８８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－１２３１９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－９１４１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－９１４２２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００ － １／１６

Ｂ６０Ｗ １０／００ － １０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００ － ６０／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００ － ２１／３６

Ｇ０６Ｔ ７／００ － ７／９０

Ｇ０６Ｖ １０／００ － ２０／９０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得する取得部と、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記判定する際に、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用する、
移動体監視装置。

【請求項2】

前記判定部は、前記速度が第１閾値以上である場合、前記オフセット情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記速度が第１閾値未満である場合、前記姿勢情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定する、
請求項１記載の移動体監視装置。

【請求項3】

移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得する取得部と、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記判定する際に、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用する、
移動体監視装置。

【請求項4】

前記判定部は、前記車間距離が第２閾値以上である場合、前記オフセット情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記車間距離が第２閾値未満である場合、前記姿勢情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定する、
請求項３記載の移動体監視装置。

【請求項5】

前記取得部は、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報を更に取得し、
前記判定部は、前記判定する際に、前記速度が高い程、または前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用する、
請求項１記載の移動体監視装置。

【請求項6】

前記判定部は、前記速度が第１閾値以上であり且つ前記車間距離が第２閾値以上である場合、前記オフセット情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記速度が第１閾値未満である場合、または前記車間距離が第２閾値未満である場合、前記姿勢情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定する、
請求項５記載の移動体監視装置。

【請求項7】

前記取得部は、前記移動体のいる場所の天候を表す天候情報を更に取得し、
前記判定部は、前記判定する際に、前記天候が悪天候である場合、前記天候が悪天候ではない場合よりも、前記オフセット情報を優先的に利用する際の優先度合いを低めることにより、前記オフセット情報に対する前記姿勢情報の利用度合いを高める、
請求項１から６のうちいずれか１項記載の移動体監視装置。

【請求項8】

前記取得部は、前記移動体のいる道路の曲率に関する曲率情報を更に取得し、
前記判定部は、前記判定する際に、前記曲率が第３閾値以上である場合、前記曲率が第３閾値未満である場合よりも、前記オフセット情報を優先的に利用する際の優先度合いを高めることにより、前記姿勢情報に対する前記オフセット情報の利用度合いを高める、
請求項１から７のうちいずれか１項記載の移動体監視装置。

【請求項9】

前記取得部は、前記道路区画線の認識精度に関する精度情報を更に取得し、
前記判定部は、前記判定する際に、前記認識精度が第４閾値未満である場合、前記認識精度が第４閾値以上である場合よりも、前記オフセット情報を優先的に利用する際の優先度合いを低めることにより、前記オフセット情報に対する前記姿勢情報の利用度合いを高める、
請求項１から８のうちいずれか１項記載の移動体監視装置。

【請求項10】

前記移動体から離れた場所に設置され、
前記取得部は、前記移動体に搭載された通信装置との間で行われる通信を介して、前記各情報を取得する、
請求項１から９のうちいずれか１項記載の移動体監視装置。

【請求項11】

前記移動体に搭載され、
前記取得部は、移動体内通信によって前記各情報を取得する、
請求項１から９のうちいずれか１項記載の移動体監視装置。

【請求項12】

コンピュータが、
移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得し、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定し、
前記判定する際に、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用する、
移動体監視方法。

【請求項13】

コンピュータに、
移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得させ、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定させ、
前記判定させる際に、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用させる、
プログラム。

【請求項14】

コンピュータが、
移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得し、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定し、
前記判定する際に、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用する、
移動体監視方法。

【請求項15】

コンピュータに、
移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得させ、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定させ、
前記判定させる際に、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用させる、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、移動体監視装置、移動体監視方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、片側複数車線道路を走行している自車の走行車線を判定する車線判定装置であって、道路を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された画像から区画線を認識する区画線認識手段と、区画線認識手段により認識された区画線から撮像手段までの距離を繰り返し算出して自車の軌跡を算出する第一の軌跡算出手段と、自律航法に基づいて自車の軌跡を算出する第二の軌跡算出手段と、第一の軌跡算出手段により算出された第一の軌跡及び第二の軌跡算出手段により算出された第二の軌跡に基づいて自車の軌跡を算出する第三の軌跡算出手段と、第三の軌跡算出手段により算出された第三の軌跡に基づいて自車の走行している車線を判定する走行車線判定手段と、を備える車線判定装置が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第４８３２４８９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

実際の交通場面では、交通状況によって道路区画線を正確に認識できない場合が生じ得る。上記従来の技術では、そのような場合において車線変更の有無を正確に判定することができない場合がある。

【0005】

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より正確に車線変更の有無を判定することが可能な移動体監視装置、移動体監視方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

この発明に係る移動体監視装置、移動体監視方法、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監視装置は、移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得する取得部と、前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0007】

（２）：上記（１）の態様において、前記判定部は、前記速度が第１閾値以上である場合、前記オフセット情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記速度が第１閾値未満である場合、前記姿勢情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0008】

（３）：本発明の他の態様に係る移動体監視装置は、移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得する取得部と、前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0009】

（４）：上記（３）の態様において、前記判定部は、前記車間距離が第２閾値以上である場合、前記オフセット情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記車間距離が第２閾値未満である場合、前記姿勢情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0010】

（５）：上記（１）の態様において、前記取得部は、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報を更に取得し、前記判定部は、前記速度が高い程、また前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0011】

（６）：上記（５）の態様において、前記判定部は、前記速度が第１閾値以上であり且つ前記車間距離が第２閾値以上である場合、前記オフセット情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記速度が第１閾値未満である場合、または前記車間距離が第２閾値未満である場合、前記姿勢情報に基づいて前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0012】

（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、前記取得部は、前記移動体のいる場所の天候を表す天候情報を更に取得し、前記判定部は、前記天候が悪天候である場合、前記天候が悪天候ではない場合よりも前記姿勢情報の利用度合いを高めて、前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0013】

（８）：上記（１）から（７）のいずれかの態様において、前記取得部は、前記移動体のいる道路の曲率に関する曲率情報を更に取得し、前記判定部は、前記曲率が第３閾値以上である場合、前記曲率が第３閾値未満である場合よりも前記オフセット情報の利用度合いを高めて、前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0014】

（９）：上記（１）から（８）のいずれかの態様において、前記取得部は、前記道路区画線の認識精度に関する精度情報を更に取得し、前記判定部は、前記認識精度が第４閾値未満である場合、前記認識精度が第４閾値以上である場合よりも前記姿勢情報の利用度合いを高めて、前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0015】

（１０）：上記（１）から（９）のいずれかの態様において、前記移動体から離れた場所に設置され、前記取得部は、前記移動体に搭載された通信装置との間で行われる通信を介して、前記各情報を取得するものである。

【0016】

（１１）：上記（１）から（９）のいずれかの態様において、前記移動体に搭載され、前記取得部は、移動体内通信によって前記各情報を取得するものである。

【0017】

（１２）：本発明の他の態様に係る移動体監視方法は、コンピュータが、移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得し、前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記判定する際に、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0018】

（１３）：本発明の他の態様に係るプログラムは、コンピュータに、移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得させ、前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定させ、前記判定させる際に、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定させるものである。

【0019】

（１４）：本発明の他の態様に係る移動体監視方法は、コンピュータが、移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得し、前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定し、前記判定する際に、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定するものである。

【0020】

（１５）：本発明の他の態様に係るプログラムは、コンピュータに、移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得させ、前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定させ、前記判定させる際に、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定させるものである。

【発明の効果】

【0021】

（１）～（１５）の態様によれば、より正確に車線変更の有無を判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】各実施形態に係る移動体監視装置１００の使用環境の一例を示す図である。

【図2】対象車両Ｍの構成の一例を示す図である。

【図3】移動体監視装置１００の構成の一例を示す図である。

【図4】対象車両Ｍの速度が低い場合のカメラ１０の撮像画像の一例を示す図である。

【図5】対象車両Ｍの速度が高い場合のカメラ１０の撮像画像の一例を示す図である。

【図6】第１実施形態の移動体監視装置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。

【図7】第２実施形態の移動体監視装置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。

【図8】第３実施形態の移動体監視装置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。

【図9】第２実施形態に係る移動体監視装置１００Ａの構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、図面を参照し、本発明の移動体監視装置、移動体監視方法、およびプログラムの実施形態について説明する。本発明における移動体とは、四輪車両や二輪車両、マイクロモビリティ、ロボット等である。以下の説明において移動体は四輪車両であるものとする。

【0024】

［全体構成］
図１は、各実施形態に係る移動体監視装置１００の使用環境の一例を示す図である。移動体監視装置１００は、対象車両から離れた場所に設置され、対象車両と通信する。図１では、対象車両Ｍ（１）と対象車両Ｍ（２）の２台の対象車両を示しており、対象車両Ｍ（１）が認識する（後述）道路区画線をＣＬ－１、ＣＬ－２で示している。図中の矢印は各車両の進行方向を示している。このように、移動体監視装置１００は、同時に複数台が存在しうる対象車両から情報を取得し、対象車両が車線変更したか否かを判定する。以下、いずれの対象車両あるいは前走車両であるかを区別しない場合、括弧以下の符号を省略して「対象車両Ｍ」、「前走車両ｍＡ」のように表記する。対象車両Ｍは「移動体」の一例であり、前走車両ｍＡは「前走移動体」の一例である。前走車両ｍＡは、対象車両Ｍと同じ車線上で対象車両Ｍの直前に居る車両であり、「直前」とは、間に他の車両が存在しないことを意味する。対象車両Ｍは、無線通信によってネットワークＮＷにアクセスし、移動体監視装置１００と通信する。ネットワークＮＷは、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）などを含む。移動体監視装置１００の判定結果は、地図の作成に用いられたり、車線ごとの交通量の監視に用いられたりするが、この点について制約は無く、移動体監視装置１００の判定結果が如何なる用途に用いられてもよい。

【0025】

＜第１実施形態＞
［対象車両］
図２は、対象車両Ｍの構成の一例を示す図である。対象車両Ｍは、手動運転車両であってもよいし、自動運転車両であってもよい。対象車両Ｍには、例えば、カメラ１０と、画像認識装置１２と、車両センサ２０と、レーダ装置３０と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機４０と、通信装置５０とが搭載される。

【0026】

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、対象車両Ｍの前方を撮像可能な任意の場所、例えば、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、周期的に繰り返し対象車両Ｍの前方を撮像する。

【0027】

画像認識装置１２は、カメラの撮像画像に基づき、撮像画像における道路区画線の位置を認識する。そして、撮像画像平面における位置と、上空から見た想定平面における位置との変換処理などを経て、対象車両Ｍの代表点と道路区画線との距離を導出する。対象車両Ｍの代表点とは、重心、前端部中心、前端部の左右端、後輪軸中心など、任意に定義される。通常、道路区画線は車両の左右に二つ存在するため、画像認識装置は、それぞれの道路区画線との距離を導出してもよい。画像認識装置１２は、道路区画線の認識処理における認識精度（尤度、信頼度）を自ら導出し、認識精度を表す精度情報を出力してもよい。画像認識装置１２は、自動運転制御などの車両制御を行う制御装置の一機能であってもよい。画像認識装置１２の処理の詳細については種々の手法が公知となっているため説明を省略する。

【0028】

車両センサ２０は、対象Ｍの鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、対象車両の基準面（水平面を想定した面）に対する姿勢を検出する方位センサ、速度を検出する速度センサ、加速度を検出する加速度センサなどを含む。

【0029】

レーダ装置３０は、対象車両Ｍの前方にミリ波など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３０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。レーダ装置３０は、前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離を検出して出力する。車間距離を検出して出力する機能は、カメラ１０および画像認識装置１２によって実現されてもよい。

【0030】

ＧＰＳ受信機４０は、ＧＰＳ衛星から受信した信号に基づいて、対象車両Ｍの位置を特定する。ＧＰＳ受信機４０に代えて他の種類のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機が対象車両Ｍに搭載されてもよい。

【0031】

通信装置５０は、（１）画像認識装置１２により導出された道路区画線との距離を表すオフセット情報および道路区画線の認識に関する精度情報、（２）ヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報、（３）速度センサにより検出された速度を表す速度情報、（４）対象車両Ｍの位置情報などを上記各構成から取得し、取得した情報をネットワークＮＷを介して移動体監視装置１００に送信する。通信装置５０は、上記各構成から各種制御装置を介して情報を取得してもよい。

【0032】

［移動体監視装置］
図３は、移動体監視装置１００の構成の一例を示す図である。移動体監視装置１００は、例えば、通信部１１０と、取得部１２０と、判定部１３０と、記憶部１５０とを備える。判定部１３０は、第１判定部１３２と、第２判定部１３４とを備える。取得部１２０と判定部１３０のそれぞれは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など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。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）などのハードウェア（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ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（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などの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。記憶部１５０には、例えば地図情報１５２が格納されている。地図情報１５２は、道路をノードとリンクの形式で表現し、更に車線情報、曲率情報、勾配情報などがリンクに付随して記述されたものである。

【0033】

通信部１１０は、ネットワークＮＷにアクセスするためのネットワークカードなどの通信インターフェースである。

【0034】

取得部１２０は、通信部１１０を介して対象車両Ｍから各種情報を取得し、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのワーキングメモリに格納する。また、取得部１２０は、天候情報を配信しているサーバ（不図示）から対象車両Ｍの位置における天候情報を取得してもよい。天候情報は、対象車両Ｍに設けられた雨量センサや照度センサの検出値を対象車両Ｍから受信することで取得されてもよい。取得部１２０は、地図情報１５２を参照し、対象車両Ｍの位置における道路の曲率を取得してもよい。

【0035】

判定部１３０は、オフセット情報と姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。判定部１３０は、以下に説明するように、対象車両Ｍの速度が高い程、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定し、対象車両Ｍの速度が低い程、姿勢情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。

【0036】

例えば、判定部１３０は、対象車両Ｍの速度ＶＭが第１閾値Ｔｈ１以上である場合、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定する。このとき、第１判定部１３２が判定を行う。第１判定部１３２は、例えば、対象車両Ｍと道路区画線との距離ＤＬ（二つの距離があるが、小さい方を採用するものとする）がゼロに近づいてマイナスになった（あるいは車線の切り替わりに伴って左右反対側の距離ＤＬとしてゼロ近辺の値が取得された）場合に、対象車両Ｍが車線変更を行ったと判定する。

【0037】

判定部１３０は、対象車両Ｍの速度ＶＭが第１閾値Ｔｈ１未満である場合、姿勢情報に基づいて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。このとき、第２判定部１３４が判定を行う。ここでは、姿勢情報は角速度（ヨーレート）であるものとする。第２判定部１３４は、例えば、対象車両Ｍの角速度の累積値から求められる、直進走行軌跡（角速度が略ゼロであった区間の走行軌跡をいう）に対する方位角を時系列に求め、方位角と速度から対象車両Ｍの道路幅方向の移動量を求め、道路幅方向の移動量が、例えば一般的な車線幅（例えば４［ｍ］程度に設定される）の１／２を超えた場合に、対象車両Ｍが車線変更を行ったと判定する。姿勢情報が方位角の情報である場合、その方位角を直接的に使用すればよい。第１閾値Ｔｈ１は、例えば３０［ｋｍ／ｈ］程度の値である。この数値はあくまで例示であり、本発明の権利範囲を限定するものでは無い。

【0038】

なお、判定部１３０は、例えば、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量と、オフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量（例えば一般的な車線幅の１／２から距離ＤＬを差し引いて求められる）との加重和を求め、加重和が一般的な車線幅の１／２を超えた場合に、対象車両Ｍが車線変更したと判定するようにしてもよい。その場合、姿勢情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例として、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を大きくし、オフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を小さくすることが挙げられる。その逆に、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例として、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を小さくし、オフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を大きくすることが挙げられる。

【0039】

道路区画線が十分な精度で認識されているのであれば、距離ＤＬに基づいて車線変更の有無を判定した方が正確であり、信頼度の高い判定結果を得ることができる。しかしながら、対象車両Ｍの速度が低い場合、交通量が多いことが推定され、従って前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離ＤＡＭが短くなっていることが推定され、更に対象車両Ｍの前方に他車線から他車両が割り込んで来る頻度も高くなっている。この結果、カメラ１０の画角の大部分に前走車両ｍＡが映りこむため道路区画線が十分に撮像されない可能性が高くなる。図４は、対象車両Ｍの速度が低い場合のカメラ１０の撮像画像の一例を示す図である。図示するように、特に左側の道路区画線が十分に認識できない状態となっている。これに対して、対象車両Ｍの速度が高い場合には、道路区画線が十分に認識できる可能性が高い。図５は、対象車両Ｍの速度が高い場合のカメラ１０の撮像画像の一例を示す図である。実施形態の判定部１３０では、対象車両Ｍの速度ＶＭが第１閾値Ｔｈ１以上である場合にオフセット情報に基づいて車線変更の有無を判定し、そうでない場合に姿勢情報に基づいて車線変更の有無を判定することで、いずれの場合でも判定精度の低下を抑制することができる。

【0040】

判定部１３０は、天候情報の示す天候が悪天候である場合、姿勢情報を優先的に利用して、或いは天候が悪天候で無い場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。悪天候とは、雨天、降雪などである。例えば、判定部１３０は、天候情報の示す天候が悪天候である場合、第１閾値Ｔｈ１を、より大きい値に変更することで、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、道路区画線の認識精度が低下する悪天候時に、姿勢情報を優先的に利用して（すなわち、天候が悪天候で無い場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて）判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。姿勢情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例として、前述したように、例えば加重和に基づいて判定を行うことを前提に、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を天候が悪天候で無い場合の係数よりも大きくし、これに代えて或いはこれに追加してオフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を天候が悪天候で無い場合の係数よりも小さくすることが挙げられる。また、加重和に基づいて判定を行うことを前提に、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数をオフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数よりも大きくすることが挙げられる。

【0041】

判定部１３０は、対象車両Ｍのいる道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上である場合、オフセット情報を優先的に利用して、或いは曲率が第３閾値Ｔｈ３未満である場合よりもオフセット情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。例えば、判定部１３０は、対象車両Ｍのいる道路の曲率が第３閾値以上である場合、第１閾値Ｔｈ１を、より小さい値に変更することで、姿勢情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、対象車両Ｍの姿勢に基づく判定が難しくなるカーブ路においては、オフセット情報を優先的に利用して（すなわち、道路の曲率が所定値未満である場合よりもオフセット情報の利用度合いを高めて）判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。オフセット情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例として、前述したように、例えば加重和に基づいて判定を行うことを前提に、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３未満である場合の係数よりも小さくし、これに代えて或いはこれに追加してオフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３未満である場合の係数よりも大きくすることが挙げられる。また、加重和に基づいて判定を行うことを前提に、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数をオフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数よりも小さくすることが挙げられる。

【0042】

判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満である場合、姿勢情報を優先的に利用して、或いは認識精度が第４閾値Ｔｈ４以上である場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。例えば、判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満である場合、第１閾値Ｔｈ１を、より大きい値に変更することで、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、道路区画線の認識精度が低下している場合に、姿勢情報を優先的に利用して（すなわち、認識精度が所定値以上である場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて）判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。姿勢情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例として、前述したように、例えば加重和に基づいて判定を行うことを前提に、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を認識精度が第４閾値Ｔｈ４以上の場合の係数よりも大きくし、これに代えて或いはこれに追加してオフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数を認識精度が第４閾値Ｔｈ４以上の場合の係数よりも小さくすることが挙げられる。また、加重和に基づいて判定を行うことを前提に、姿勢情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数をオフセット情報に基づく対象車両Ｍの横移動量に乗算する係数よりも大きくすることが挙げられる。

【0043】

図６は、第１実施形態の移動体監視装置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。本フローチャートの処理は、例えば、所定周期で繰り返し実行される。

【0044】

まず、判定部１３０が、第１閾値Ｔｈ１をデフォルト値に設定する（ステップＳ１００）。次に、取得部１２０が、対象車両Ｍから各種情報を取得する（ステップＳ１０２）。

【0045】

次に、判定部１３０が、天候情報の示す天候が悪天候であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。天候情報の示す天候が悪天候であると判定した場合、判定部１３０は、第１閾値Ｔｈ１を、より大きい値に変更する（ステップＳ１０６）。

【0046】

次に、判定部１３０は、対象車両Ｍの居る道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。対象車両Ｍの居る道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上であると判定した場合、判定部１３０は、第１閾値Ｔｈ１を、より小さい値に変更する（ステップＳ１１０）。

【0047】

次に、判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満であると判定した場合、判定部１３０は、第１閾値Ｔｈ１を、より大きい値に変更する（ステップＳ１１４）。

【0048】

次に、判定部１３０は、対象車両Ｍの速度が第１閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１６）。対象車両Ｍの速度が第１閾値Ｔｈ１以上であると判定した場合、第１判定部１３２が、オフセット情報に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１６において否定的な判定結果が得られた場合、第２判定部１３４が、姿勢情報に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップＳ１２０）。

【0049】

以上説明した第１実施形態によれば、対象車両Ｍに搭載されたカメラ１０の撮像画像に基づき認識された対象車両Ｍと道路区画線との距離を表すオフセット情報と、対象車両Ｍに搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、対象車両Ｍの速度を表す速度情報とを取得する取得部１２０と、オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する判定部１３０と、を備え、判定部１３０は、対象車両Ｍの速度が高い程、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定するため、より正確に車線変更の有無を判定することができる。

【0050】

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態において、対象車両Ｍの通信装置５０は、（１）画像認識装置１２により導出された道路区画線との距離を表すオフセット情報および道路区画線の認識に関する精度情報、（２）ヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報、（３）前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離を表す車間距離情報、（４）対象車両Ｍの位置情報などを上記各構成から取得し、取得した情報をネットワークＮＷを介して移動体監視装置１００に送信する。通信装置５０は、上記各構成から各種制御装置を介して情報を取得してもよい。

【0051】

第２実施形態において、判定部１３０は、オフセット情報と姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。判定部１３０は、以下に説明するように、前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離が長い程、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定し、前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離が短い程、姿勢情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。

【0052】

例えば、判定部１３０は、前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離ＤＡＭが第２閾値Ｔｈ２以上である場合、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定する。このとき、第１判定部１３２が判定を行う。第１判定部１３２は、例えば、対象車両Ｍと道路区画線との距離ＤＬ（二つの距離があるが、小さい方を採用するものとする）がゼロに近づいてマイナスになった（あるいは車線の切り替わりに伴って左右反対側の距離ＤＬとしてゼロ近辺の値が取得された）場合に、対象車両Ｍが車線変更を行ったと判定する。

【0053】

判定部１３０は、前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離ＤＡＭが第２閾値Ｔｈ２未満である場合、姿勢情報に基づいて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。このとき、第２判定部１３４が判定を行う。ここでは、姿勢情報は角速度（ヨーレート）であるものとする。第２判定部１３４は、例えば、対象車両Ｍの角速度の累積値から求められる、直進走行軌跡（角速度が略ゼロであった区間の走行軌跡をいう）に対する方位角を時系列に求め、方位角と速度から対象車両Ｍの道路幅方向の移動量を求め、道路幅方向の移動量が、例えば一般的な車線幅（例えば４［ｍ］程度に設定される）の１／２を超えた場合に、対象車両Ｍが車線変更を行ったと判定する。姿勢情報が方位角の情報である場合、その方位角を直接的に使用すればよい。第２閾値Ｔｈ２は、例えば１０［ｍ］程度の値である。この数値はあくまで例示であり、本発明の権利範囲を限定するものでは無い。

【0054】

上記の処理の趣旨に関しては、第１実施形態で説明した通りである。

【0055】

判定部１３０は、天候情報の示す天候が悪天候である場合、姿勢情報を優先的に利用して、或いは天候が悪天候で無い場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。悪天候とは、雨天、降雪などである。例えば、判定部１３０は、天候情報の示す天候が悪天候である場合、第２閾値Ｔｈ２を、より大きい値に変更することで、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、道路区画線の認識精度が低下する悪天候時に、姿勢情報を優先的に利用して判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。姿勢情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例については第１実施形態と同様である。

【0056】

判定部１３０は、対象車両Ｍのいる道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上である場合、オフセット情報を優先的に利用して、或いは曲率が第３閾値Ｔｈ３未満である場合よりもオフセット情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。例えば、判定部１３０は、対象車両Ｍのいる道路の曲率が第３閾値以上である場合、第２閾値Ｔｈ２を、より小さい値に変更することで、姿勢情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、対象車両Ｍの姿勢に基づく判定が難しくなるカーブ路においては、オフセット情報を優先的に利用して判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。オフセット情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例については第１実施形態と同様である。

【0057】

判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満である場合、姿勢情報を優先的に利用して、或いは認識精度が第４閾値Ｔｈ４以上である場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。例えば、判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満である場合、第２閾値Ｔｈ２を、より大きい値に変更することで、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、道路区画線の認識精度が低下している場合に、姿勢情報を優先的に利用して判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。姿勢情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例については第１実施形態と同様である。

【0058】

図７は、第２実施形態の移動体監視装置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。本フローチャートの処理は、例えば、所定周期で繰り返し実行される。

【0059】

まず、判定部１３０が、第２閾値Ｔｈ２をデフォルト値に設定する（ステップＳ２００）。次に、取得部１２０が、対象車両Ｍから各種情報を取得する（ステップＳ２０２）。

【0060】

次に、判定部１３０が、天候情報の示す天候が悪天候であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。天候情報の示す天候が悪天候であると判定した場合、判定部１３０は、第２閾値Ｔｈ２を、より大きい値に変更する（ステップＳ２０６）。

【0061】

次に、判定部１３０は、対象車両Ｍの居る道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。対象車両Ｍの居る道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上であると判定した場合、判定部１３０は、第２閾値Ｔｈ２を、より小さい値に変更する（ステップＳ２１０）。

【0062】

次に、判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満であるか否かを判定する（ステップＳ２１２）。精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満であると判定した場合、判定部１３０は、第２閾値Ｔｈ２を、より大きい値に変更する（ステップＳ２１４）。

【0063】

次に、判定部１３０は、前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離ＤＡＭが第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１６）。

【0064】

ステップＳ２１６において肯定的な判定結果が得られた場合、第１判定部１３２が、オフセット情報に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップＳ２１８）。ステップＳ２１６において否定的な判定結果が得られた場合、第２判定部１３４が、姿勢情報に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップＳ２２０）。

【0065】

以上説明した第２実施形態によれば、対象車両Ｍに搭載されたカメラ１０の撮像画像に基づき認識された対象車両Ｍと道路区画線との距離を表すオフセット情報と、対象車両Ｍに搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、対象車両Ｍと同じ車線において対象車両Ｍの直前を走行する前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離を表す車間距離情報とを取得する取得部１２０と、オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する判定部１３０と、を備え、判定部１３０は、前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離が長い程、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定するため、より正確に車線変更の有無を判定することができる。

【0066】

＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第３実施形態において、対象車両Ｍの通信装置５０は、（１）画像認識装置１２により導出された道路区画線との距離を表すオフセット情報および道路区画線の認識に関する精度情報、（２）ヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報、（３）速度センサにより検出された速度を表す速度情報、（４）前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離を表す車間距離情報、（５）対象車両Ｍの位置情報などを上記各構成から取得し、取得した情報をネットワークＮＷを介して移動体監視装置１００に送信する。通信装置５０は、上記各構成から各種制御装置を介して情報を取得してもよい。

【0067】

第３実施形態において、判定部１３０は、オフセット情報と姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。判定部１３０は、以下に説明するように、対象車両Ｍの速度が高い程、また前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離が長い程、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定し、対象車両Ｍの速度が低い程、また前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離が短い程、姿勢情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。

【0068】

例えば、判定部１３０は、対象車両Ｍの速度ＶＭが第１閾値Ｔｈ１以上であり且つ前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離ＤＡＭが第２閾値Ｔｈ２以上である場合、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定する。このとき、第１判定部１３２が判定を行う。第１判定部１３２は、例えば、対象車両Ｍと道路区画線との距離ＤＬ（二つの距離があるが、小さい方を採用するものとする）がゼロに近づいてマイナスになった（あるいは車線の切り替わりに伴って左右反対側の距離ＤＬとしてゼロ近辺の値が取得された）場合に、対象車両Ｍが車線変更を行ったと判定する。

【0069】

判定部１３０は、対象車両Ｍの速度ＶＭが第１閾値Ｔｈ１未満である場合、または前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離ＤＡＭが第２閾値Ｔｈ２未満である場合、姿勢情報に基づいて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する。このとき、第２判定部１３４が判定を行う。ここでは、姿勢情報は角速度（ヨーレート）であるものとする。第２判定部１３４は、例えば、対象車両Ｍの角速度の累積値から求められる、直進走行軌跡（角速度が略ゼロであった区間の走行軌跡をいう）に対する方位角を時系列に求め、方位角と速度から対象車両Ｍの道路幅方向の移動量を求め、道路幅方向の移動量が、例えば一般的な車線幅（例えば４［ｍ］程度に設定される）の１／２を超えた場合に、対象車両Ｍが車線変更を行ったと判定する。姿勢情報が方位角の情報である場合、その方位角を直接的に使用すればよい。第１閾値Ｔｈ１は、例えば３０［ｋｍ／ｈ］程度の値であり、第２閾値Ｔｈ２は、例えば１０［ｍ］程度の値である。これらの数値はあくまで例示であり、本発明の権利範囲を限定するものでは無い。

【0070】

上記の処理の趣旨については、第１実施形態で説明した通りである。

【0071】

判定部１３０は、天候情報の示す天候が悪天候である場合、姿勢情報を優先的に利用して、或いは天候が悪天候で無い場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。悪天候とは、雨天、降雪などである。例えば、判定部１３０は、天候情報の示す天候が悪天候である場合、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２のうち一方または双方を、より大きい値に変更することで、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、道路区画線の認識精度が低下する悪天候時に、姿勢情報を優先的に利用して判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。姿勢情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例については第１実施形態と同様である。

【0072】

判定部１３０は、対象車両Ｍのいる道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上である場合、オフセット情報を優先的に利用して、或いは曲率が第３閾値Ｔｈ３未満である場合よりもオフセット情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。例えば、判定部１３０は、対象車両Ｍのいる道路の曲率が第３閾値以上である場合、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２のうち一方または双方を、より小さい値に変更することで、姿勢情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、対象車両Ｍの姿勢に基づく判定が難しくなるカーブ路においては、オフセット情報を優先的に利用して判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。オフセット情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例については第１実施形態と同様である。

【0073】

判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満である場合、姿勢情報を優先的に利用して、或いは認識精度が第４閾値Ｔｈ４以上である場合よりも姿勢情報の利用度合いを高めて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定してもよい。例えば、判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満である場合、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２のうち一方または双方を、より大きい値に変更することで、オフセット情報に基づいて移動体が車線変更したか否かを判定しにくくする。これによって、道路区画線の認識精度が低下している場合に、姿勢情報を優先的に利用して判定を行うことになり、判定精度の低下を抑制することができる。姿勢情報の利用度合いを高めて対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定することの他の例については第１実施形態と同様である。

【0074】

図８は、第３実施形態の移動体監視装置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。本フローチャートの処理は、例えば、所定周期で繰り返し実行される。

【0075】

まず、判定部１３０が、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２をデフォルト値に設定する（ステップＳ３００）。次に、取得部１２０が、対象車両Ｍから各種情報を取得する（ステップＳ３０２）。

【0076】

次に、判定部１３０が、天候情報の示す天候が悪天候であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。天候情報の示す天候が悪天候であると判定した場合、判定部１３０は、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２のうち一方または双方を、より大きい値に変更する（ステップＳ３０６）。

【0077】

次に、判定部１３０は、対象車両Ｍの居る道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０８）。対象車両Ｍの居る道路の曲率が第３閾値Ｔｈ３以上であると判定した場合、判定部１３０は、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２のうち一方または双方を、より小さい値に変更する（ステップＳ３１０）。

【0078】

次に、判定部１３０は、精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満であるか否かを判定する（ステップＳ３１２）。精度情報の示す認識精度が第４閾値Ｔｈ４未満であると判定した場合、判定部１３０は、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２のうち一方または双方を、より大きい値に変更する（ステップＳ３１４）。

【0079】

次に、判定部１３０は、対象車両Ｍの速度が第１閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１６）。対象車両Ｍの速度が第１閾値Ｔｈ１以上であると判定した場合、判定部１３０は、前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離ＤＡＭが第２閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１８）。

【0080】

ステップＳ３１６とＳ３１８の双方において肯定的な判定結果が得られた場合、第１判定部１３２が、オフセット情報に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３１６とＳ３１８の少なくともいずれかにおいて否定的な判定結果が得られた場合、第２判定部１３４が、姿勢情報に基づいて車線変更の有無を判定する（ステップＳ３２２）。

【0081】

以上説明した第３実施形態によれば、対象車両Ｍに搭載されたカメラ１０の撮像画像に基づき認識された対象車両Ｍと道路区画線との距離を表すオフセット情報と、対象車両Ｍに搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、対象車両Ｍの速度を表す速度情報と、対象車両Ｍと同じ車線において対象車両Ｍの直前を走行する前走車両ｍＡと対象車両Ｍとの車間距離を表す車間距離情報とを取得する取得部１２０と、オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定する判定部１３０と、を備え、判定部１３０は、対象車両Ｍの速度が高い程、また前走車両ｍＡと対象車両Ｍの車間距離が長い程、オフセット情報を優先的に利用して対象車両Ｍが車線変更したか否かを判定するため、より正確に車線変更の有無を判定することができる。

【0082】

＜第４実施形態＞
以下、第４実施形態について説明する。第１～第３実施形態では、移動体監視装置１００は、対象車両Ｍから離れた場所に設置され、対象車両Ｍに搭載された通信装置５０との間で行われる通信を介して、オフセット情報、姿勢情報、速度情報、車間距離情報その他の情報を取得するものとした。これに対し、第２実施形態では、移動体監視装置１００Ａは、対象車両Ｍに搭載され、車両内通信によってオフセット情報、姿勢情報、速度情報、車間距離情報、その他の情報を取得する。

【0083】

図９は、第４実施形態に係る移動体監視装置１００Ａの構成の一例を示す図である。移動体監視装置１００Ａは、対象車両Ｍに搭載され、通信部１１０Ａは車両内ネットワークに接続するための通信インターフェース（例えばＣＡＮトランシーバなど）である。天候情報に関して、移動体監視装置１００Ａは、例えば、対象車両Ｍの通信装置（第１実施形態における通信装置５０のような構成）を用いて、天候情報を配信しているサーバ（不図示）から対象車両Ｍの位置における天候情報を取得してもよいし、対象車両Ｍに設けられた雨量センサや照度センサの検出値に基づいて推定してよい。道路の曲率に関して、自身が保持する地図情報１５２を参照して取得してもよいし、カメラ１０の撮像画像における道路区画線の分布（曲がり度合い）に基づいて算出してもよい。第４実施形態に係る移動体監視装置１００Ａの各構成要素は、第１～第３実施形態のいずれかと同様の処理を行う。

【0084】

第４実施形態に係る移動体監視装置１００Ａによる判定結果は、例えば、対象車両Ｍに搭載された運転支援装置や自動運転制御装置に提供され、自動車線変更の完了を判定するために用いられてよい。また、移動体監視装置１００Ａによる判定結果がネットワークＮＷを介してクラウドサーバに送信され、第１実施形態と同様に地図の作成や車線ごとの交通量の監視に用いられてもよい。

【0085】

以上説明した第４実施形態によれば、第１～第３実施形態と同様の効果を奏することができる。

【0086】

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、
移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体の速度を表す速度情報とを取得し、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定し、
前記判定する際に、前記速度が高い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定する、
ように構成されている、移動体監視装置。

【0087】

上記説明した実施形態は、以下のように表現することもできる。
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、
移動体に搭載されたカメラの撮像画像に基づき認識された前記移動体と道路区画線との距離を表すオフセット情報と、前記移動体に搭載されたヨーレートセンサまたは方位センサの検出値に基づく姿勢情報と、前記移動体と同じ車線において前記移動体の直前を走行する前走移動体と前記移動体との車間距離を表す車間距離情報とを取得し、
前記オフセット情報と前記姿勢情報とのうち少なくとも一方に基づいて、前記移動体が車線変更したか否かを判定し、
前記判定する際に、前記車間距離が長い程、前記オフセット情報を優先的に利用して前記移動体が車線変更したか否かを判定する、
ように構成されている、移動体監視装置。

【0088】

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。

【符号の説明】

【0089】

１０ カメラ
１２ 画像認識装置
２０ 車両センサ
３０ レーダ装置
４０ ＧＰＳ受信機
５０ 通信装置
１００、１００Ａ 移動体監視装置
１１０、１１０Ａ 通信部
１２０ 取得部
１３０ 判定部
１３２ 第１判定部
１３４ 第２判定部
１５０ 記憶部
１５２ 地図情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】