WO2017056249A1 - 走行制御方法および走行制御装置 - Google Patents

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藤田　晋
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Definitions

  • the present invention relates to a travel control method and a travel control device for controlling the travel of a vehicle.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a travel control method capable of appropriately outputting lane boundary information.
  • the present invention detects lane boundary information of lanes around the host vehicle as real boundary line information from the actual environment around the host vehicle, and the lane boundary of the lane included in the real boundary line information and the map information
  • the above-mentioned subject is solved by integrating with the map boundary information which is information of a line, generating integrated boundary information, and outputting the generated integrated boundary information.
  • (A) is a figure for demonstrating the point group of a map boundary line
  • (B) is a figure for demonstrating the point group of a sensor boundary line. It is a figure for demonstrating the shift
  • the travel control device detects lane boundaries such as lane marks, curbs, and guardrails that actually exist around the host vehicle using sensors mounted on the vehicle (host vehicle). Information on lane boundaries of a planned travel route of the vehicle is detected from the map information. Then, the lane boundary detected by the sensor and the lane boundary possessed by the map information are integrated, and the integrated lane boundary information is output.
  • lane boundaries such as lane marks, curbs, and guardrails that actually exist around the host vehicle using sensors mounted on the vehicle (host vehicle).
  • Information on lane boundaries of a planned travel route of the vehicle is detected from the map information. Then, the lane boundary detected by the sensor and the lane boundary possessed by the map information are integrated, and the integrated lane boundary information is output.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a travel control device 100 according to the present embodiment.
  • the travel control device 100 includes a surrounding area detection sensor 110, a vehicle position detection device 120, a map database 130, a presentation device 140, a drive control device 150, and a control device. And 160. These devices are connected by a CAN (Controller Area Network) or another in-vehicle LAN to exchange information with each other.
  • CAN Controller Area Network
  • the surrounding area detection sensor 110 detects an obstacle (such as another vehicle) or a road sign (such as a lane mark or a curb) existing around the host vehicle.
  • a front camera that captures the front of the host vehicle a rear camera that captures the rear of the host vehicle, a side camera that captures the side of the host vehicle, or the like can be used.
  • a laser range finder LRF: Laser Range Finder
  • LRF Laser Range Finder
  • the vehicle position detection device 120 is composed of a GPS unit, a gyro sensor, a vehicle speed sensor, etc., detects radio waves transmitted from a plurality of satellite communications by the GPS unit, and detects position information of a target vehicle (vehicle).
  • the current position of the target vehicle is detected on the basis of the position information of the target vehicle acquired periodically, the angle change information acquired from the gyro sensor, and the vehicle speed acquired from the vehicle speed sensor.
  • the position information of the target vehicle detected by the vehicle position detection device 120 is output to the control device 160.
  • the map database 130 stores map information including road information.
  • the road information includes information on lane boundaries that divide the lanes of the road, information on intersections, stop lines, and pedestrian crossings, information on the shape of the road (for example, whether it is a curve or the like), and information on curvature of the road.
  • the map database 130 stores the road information in association with the position on the map. Thereby, the travel control device 100 refers to the map database 130 to obtain information on lane boundaries, intersections, stop lines, pedestrian crossings, road shapes, and road curvatures at each position on the planned travel route of the vehicle.
  • the lane boundary information if the lane boundary is a lane mark, a curb or a lane mark, the color (for example, white, yellow, etc.) or type (double line, solid line, etc.) of the lane boundary , Dotted lines, etc.) are further included.
  • the color for example, white, yellow, etc.
  • type double line, solid line, etc.
  • the presentation device 140 is, for example, a device such as a display included in a navigation device, a display incorporated in a rearview mirror, a display incorporated in a meter unit, a head-up display projected on a windshield, or a speaker included in an audio device. .
  • Drive control device 150 controls the traveling of the host vehicle. For example, when the host vehicle follows the preceding vehicle, the drive control device 150 operates the driving mechanism to realize the acceleration / deceleration and the vehicle speed such that the inter-vehicle distance between the host vehicle and the preceding vehicle becomes a constant distance. (In the case of an engine car, the operation of an internal combustion engine, in the case of an electric car system, the operation of an electric motor, and in the case of a hybrid car, also the torque distribution between the internal combustion engine and the electric motor) When the host vehicle changes lanes or turns right or left at an intersection, the operation of the steering actuator is controlled to control the operation of the wheels to execute turn control of the host vehicle. In addition, as a traveling control method by the drive control device 150, other known methods can also be used.
  • the drive control device 150 controls the traveling of the own vehicle based on the information of the lane boundary line outputted by the control device 160 described later. For example, the drive control device 150 travels in the lane of the planned travel route by grasping the lane of the planned travel route of the own vehicle based on the information of the lane boundary line output by the control device 160. Thus, the traveling of the host vehicle can be controlled. In addition, the drive control device 150 grasps a position (for example, a right turn lane, an intersection, a crosswalk side, etc.) on the map where the own vehicle travels based on the information of the lane boundary line output by the control device 160. Therefore, it is possible to appropriately determine the behavior of the vehicle (for example, stop, acceleration, right turn, left turn, etc.).
  • a position for example, a right turn lane, an intersection, a crosswalk side, etc.
  • Control device 160 is a ROM (Read Only Memory) storing a program for controlling the traveling of the host vehicle, a CPU (Central Processing Unit) executing a program stored in this ROM, and an accessible storage device. It consists of a functional RAM (Random Access Memory). Note that as an operation circuit, a micro processing unit (MPU), a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA), etc., instead of or in addition to a central processing unit (CPU) Can be used.
  • MPU micro processing unit
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field programmable gate array
  • the control device 160 executes a program stored in the ROM by the CPU to search for a planned traveling route of the host vehicle, and a map boundary detection function for detecting a lane boundary based on the map information. And a sensor boundary detection function of detecting a lane boundary based on the detection result by the surrounding detection sensor 110, a lane boundary detected based on the map information, and a detection based on the detection result of the surrounding detection sensor 110 A boundary integration function that integrates the lane boundaries and the output function that outputs integrated lane boundary information is realized.
  • each function of the control device 160 will be described.
  • the route search function of the control device 160 generates a planned travel route of the own vehicle from the current position of the own vehicle and the destination.
  • the route search function can acquire the position of the host vehicle from the host vehicle position detection device 120 and can acquire the destination input by the driver from an input device (not shown).
  • the route search function can search for a planned travel route using a known method.
  • the map boundary detection function of the controller 160 detects the lane boundary of the lane including the own lane based on the map information stored in the map database 130.
  • a lane boundary is adjacent to a lane, such as a lane mark (a solid, double or broken line drawn with white, orange or yellow on the road to divide the lane), a curb or a guardrail, etc. It is a line which defines the boundary of a lane or a lane and a road shoulder.
  • the map information stored in the map database 130 includes information on the boundary of each lane, and the map boundary detection function refers to the map information to map the lane boundary of the lane including the own lane.
  • the lane boundary detected by the map boundary detection function is not limited to the lane around the host vehicle, and, for example, the lane boundary of the lane in the planned travel route of the host vehicle can also be detected.
  • lane boundaries detected by the map boundary detection function will be described as map boundaries.
  • the sensor boundary detection function of the controller 160 detects the lane boundary of the lane around the host vehicle based on the detection result of the surrounding detection sensor 110. For example, the sensor boundary detection function captures lane marks, curbs, and guardrails present around the host vehicle with a front camera, a side camera, or a rear camera, and analyzes the captured image to analyze the image of the host vehicle. Lane boundaries of surrounding lanes can be detected. In addition, the sensor boundary detection function detects the brightness of the road surface or lane mark around the host vehicle with the laser range finder, or detects the convex part of the curb by distance measurement, so that the lane boundary of the lane around the host vehicle The line can be detected.
  • the range in which a lane mark, a curb, a guardrail, etc. can be detected with high accuracy by the camera is approximately several tens of meters from the camera.
  • a laser range finder can also be used to identify lane marks and curbs.
  • the range in which the lane boundary can be detected by the sensor boundary detection function is, as shown in FIG. 2, a range of several tens of meters from the host vehicle.
  • FIG. 2 is a figure for demonstrating the detection range of the surrounding detection sensor 110. As shown in FIG. Also, in the following, a lane boundary detected by the sensor boundary detection function will be described as a sensor boundary.
  • the map boundary detection function Map boundaries can be detected as map boundaries represented by point clouds.
  • the map boundary detection function can detect each of the left and right map boundaries in the traveling direction of the host vehicle as map boundaries represented by a point group.
  • the map boundary detection function detects the map boundary as a map boundary expressed by a function. Can.
  • the sensor boundary detection function can detect a sensor boundary as a sensor boundary represented by a point group.
  • the sensor boundary detection function can detect each of the left and right sensor boundaries in the traveling direction of the host vehicle as sensor boundary lines represented by a point group.
  • the sensor boundary detection function can also detect a sensor boundary as a function having a particular order. For example, when the sensor boundary detected by the ambient detection sensor 110 is represented by a point group, the sensor boundary detection function fits the sensor boundary with a function having a specific order, The function fitted to the sensor boundary can be detected as a sensor boundary expressed as a function.
  • FIG. 3A is a diagram for explaining a map boundary line expressed by a point group
  • FIG. 3B is a diagram for explaining a sensor boundary line expressed by a point group. is there.
  • the border integration function of the controller 160 integrates the map border detected by the map border detection function and the sensor border detected by the sensor border detection function, and includes the lane in which the vehicle travels. Generate lane boundaries for the lanes.
  • the range in which the sensor boundary detection function can detect the lane boundary (sensor boundary) with high accuracy is the range around the host vehicle, and the lane boundary is the further away from the host vehicle
  • the detection accuracy of (sensor boundary line) is lowered. Therefore, in the present embodiment, the area outside the detection range where the lane boundary can be detected by the sensor boundary detection function is complemented using the lane boundary (map boundary) detected by the map boundary detection function.
  • the detection range of the surrounding detection sensor 110 is superimposed on the position of the own vehicle detected by the own vehicle position detection device 120, and the area outside the sensor boundary line based on the detection result of the surrounding detection sensor 110 is , It shows a state of being supplemented by the map border based on the map information.
  • a map boundary based on map information and a sensor boundary based on the detection result of the surrounding detection sensor 110 Matches and there is no large deviation.
  • the boundary integration function is detected by the surrounding detection sensor 110 so that the sensor boundary detected by the surrounding detection sensor 110 matches the map boundary based on the map information.
  • Sensor boundaries are complemented by map boundaries based on map information.
  • the boundary integration function first determines the degree of coincidence between the sensor boundary detected by the surrounding detection sensor 110 and the map boundary based on the map information by an ICP (Iterative Closest Point) method.
  • ICP Intelligent Closest Point
  • the alignment between “a point group indicating a sensor boundary detected by the surrounding detection sensor 110” and “a point group indicating a map boundary possessed by map information” is performed based on the least squares method. is there.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a method of integrating lane boundaries by the boundary integration function.
  • a white circle indicates a point cloud indicating a map boundary line
  • a gray circle indicates a sensor boundary line.
  • the boundary integration function focuses on a portion of the intersection where the curbs are disposed substantially at right angles to “show the sensor boundary.
  • the alignment between the point cloud and the point cloud indicating the map boundary can be performed. In this way, based on the characteristic part of the road (generally at right angles in the example shown in FIG. 5), the “point group indicating the sensor boundary line” and the “point group indicating the map boundary line” are aligned.
  • the borderline integration function can detect a portion of the map borderline that is highly coincident with the sensor borderline. Then, by performing the alignment in this way, even if the own vehicle has been detected at a position different from the actual position, as shown in FIG. 4, temporarily, due to the detection error of the own vehicle position detection device 120.
  • the host vehicle can obtain an appropriate position on the map, and the lane boundary line of the lane around the host vehicle can be appropriately grasped.
  • the map boundary line and the sensor boundary line may be represented by a point group or may be represented by a function, as shown in FIGS. 3 (A) and 3 (B).
  • ICP in the above-described ICP, although it is possible to collate the map boundary expressed by a point group with the sensor boundary, it is not possible to collate the map boundary expressed by a function with the sensor boundary. Therefore, when map boundaries or sensor boundaries are detected as functions, map boundaries and sensor boundaries expressed as functions are converted into map boundaries and sensor boundaries expressed as point clouds. There is a need. Also, in this case, conversion is performed so that the information of the map boundary and the sensor boundary expressed by the function and the information of the map boundary and the sensor boundary expressed by the point group fall within a predetermined error range.
  • the boundary integration function reduces the distance between the position coordinates of each point of the map boundary and the sensor boundary expressed by the point group as the curvature of the road is larger, and as the curvature of the road is smaller, Increase the distance between the position coordinates of each point of the represented map boundary and sensor boundary.
  • the boundary integration function collates the sensor boundary with the map boundary based on the position of the vehicle or the planned traveling route of the vehicle. For example, the boundary integration function collates a portion of the map boundary near the position of the vehicle detected by the position detection device 120 with the sensor boundary, and if it does not match, the position of the vehicle gradually increases. The part of the map border located at a position far from the point is compared with the sensor border. Alternatively, the boundary integration function collates the map boundary with the sensor boundary along the planned travel route of the host vehicle. Thereby, the map boundary and the sensor boundary can be efficiently collated.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a traveling control process according to the first embodiment.
  • step S101 the current position of the vehicle is detected by the route search function of the control device 160.
  • step S102 the route search function of the control device 160 searches for a planned travel route.
  • the route search function searches for a planned travel route from the current position of the host vehicle to the destination based on the position information of the host vehicle acquired in step S101.
  • the route search function searches for a planned traveling route of the own vehicle based on not only the road on which the own vehicle travels but also the lane in which the own vehicle travels.
  • the route search function can determine the planned travel route of the host vehicle at the lane level by a method using graph search theory such as Dijkstra's algorithm or A * algorithm.
  • the map database 130 stores information of links and nodes for each lane in the map information.
  • the weight according to the traveling distance and the road condition in each lane is preset (for example, the longer the distance, the worse the road condition, the larger the weight of the link).
  • the route search function identifies a lane suitable for the travel route to the destination, and corrects the link weight of the identified lane. For example, if it is necessary to make a right turn to reach a destination, correction may be made to reduce the weight of the link in the right turn lane.
  • the route search function uses a graph search theory such as the Dijkstra method or A * algorithm to determine a lane level route that minimizes the total sum of the link weights of the lane passing from the current position of the host vehicle to the destination. It can be searched as a planned travel route.
  • the map boundary detection function of the control device 160 detects the map boundary.
  • information of lane boundaries of each lane is stored in the map database 130 in association with the position on the map.
  • the map boundary detection function can acquire lane boundary information of the lane on the planned traveling route of the host vehicle, and can grasp that curb B1 exists on the left side in the traveling direction . Then, the map boundary detection function can detect the curb B1 on the left in the direction of travel as the map boundary on the left side in the direction of travel.
  • the map boundary detection function can grasp that the white line A2 exists on the right side in the traveling direction, and can detect the white line A2 on the right side in the traveling direction as a map boundary on the right side in the traveling direction.
  • the map boundary detection function can detect the curb B2 and the white line A1 as a map boundary in front of the planned travel route of the host vehicle.
  • FIG. 7 is a view showing an example of the map boundary line.
  • the map boundary detection function can detect the map boundary A3 on the right side in the traveling direction even in the intersection where the host vehicle turns left.
  • step S104 the sensor boundary detection function of the control device 160 detects the sensor boundary based on the detection result of the surrounding detection sensor 110.
  • the detection range of the sensor boundary line by the surrounding detection sensor 110 is a range within a predetermined distance (for example, several tens of meters) from the host vehicle, that is, a range around the host vehicle.
  • step S105 the map boundary line detected in step S103 and the sensor boundary line detected in step S104 are collated by the boundary line integration function of the control device 160. Then, in the subsequent step S106, it is judged by the boundary integration function whether or not there is a portion that matches the sensor boundary within the map boundary based on the comparison result in step S105. If there is a portion in the map boundary that matches the sensor boundary, the process proceeds to step S107. On the other hand, when there is no portion in the map boundary that matches the sensor boundary, the traveling control process shown in FIG. 6 is ended. For example, in the example illustrated in FIG. 5, since there is a portion in the map boundary that matches the sensor boundary, the process proceeds to step S107.
  • the case of “matching” is not limited to the case where a portion exactly the same as the sensor boundary exists in the map boundary, and the degree of coincidence with the sensor boundary in the map boundary is a predetermined value or more. It also includes the case where a part exists. Further, the predetermined value can be appropriately set by design or the like.
  • step S107 and subsequent steps processing is performed using map boundaries and sensor boundaries represented by point clouds.
  • the map boundary expressed by a point cloud and the sensor boundary expressed by a point cloud are, as shown in FIG. 5, the map boundary and the sensor boundary, and the position of each point on the map boundary and the sensor boundary. It is expressed by coordinates.
  • the map boundary line and the sensor boundary line may be detected as the boundary line expressed by a point group in steps S103 and S104. In some cases, map boundaries and sensor boundaries may be detected as a function with a particular order.
  • the map boundary line and sensor boundary line expressed by the point group are detected in steps S103 and S104, the map boundary line and sensor boundary line expressed by the point group are used as they are, and the step is performed.
  • the process after S107 is performed.
  • the map boundary line expressed by the function and the sensor boundary line are detected in steps S103 and S104, the map boundary line and the sensor boundary line expressed by the function are map boundaries expressed by the point group. Converting into a line and a sensor boundary line, the process after step S107 is performed.
  • the map boundary line expressed by a function and the sensor boundary line are converted to the map boundary line and the sensor boundary line expressed by a point group
  • the map boundary line expressed by a function and the sensor boundary line and point group are expressed It is possible to appropriately change the intervals for detecting the position coordinates of each point on the map boundary expressed as a function and the sensor boundary so that the error between the detected map boundary and the sensor boundary is not more than a predetermined value .
  • the road shape is substantially straight
  • position coordinates of each point of the map boundary and the sensor boundary are detected at equal intervals, and if the shape of the road is not straight, the larger the curvature of the road, the map
  • the distance between the position coordinates of each point of the boundary line and the sensor boundary line can be shortened.
  • the information on the map boundary and the sensor boundary is simplified by detecting the position coordinates of each point of the map boundary and the sensor boundary at equal intervals.
  • the map boundary line and the sensor boundary line can be made more accurate by shortening the distance between the position coordinates of the map boundary line and the sensor boundary line as the curvature of the road increases. Can be detected.
  • the map boundary line and the sensor boundary line are different than when the speed limit of the road or the speed of the host vehicle is less than the predetermined speed.
  • the interval between the position coordinates of the points can be configured to be long. Also in this case, the map boundary and the sensor boundary can be detected with high accuracy in accordance with the traveling state of the host vehicle.
  • the boundary integration function detects a portion of the map boundary that matches the sensor boundary (hereinafter, also referred to as a matching portion). For example, the boundary integration function collates the map boundary with the sensor boundary in a certain range based on the position of the vehicle on the map or the planned travel route of the vehicle, and the sensor boundary is most closely matched with the sensor boundary. Portions of high map boundaries can be detected as matched portions. Further, the boundary integration function may be configured to detect a portion of the map boundary which is first detected and whose degree of coincidence with the sensor boundary is equal to or more than a predetermined value as a coincidence portion.
  • the boundary integration function is a portion of the map boundary which is on the traveling direction side of the own vehicle than the current position of the own vehicle, and the match extracted in step S107.
  • the portion of the map border that continues from the portion is determined as the map integration target portion.
  • FIG. 8 shows an example of the matching part and the map integration target part.
  • the matching portion of the map boundary is indicated by a gray solid line and a gray circle (point cloud)
  • the map target integrated portion of the map boundary is indicated by a black solid line (thick line) and a white circle. Marks (point groups) are shown, and the remaining map boundaries are indicated by black solid lines (thin lines) and black circles (point groups).
  • step S108 the boundary integration function detects points closest to the vehicle among the determined map integration target parts as target points S1 and S2. Then, the boundary integration function stores the position coordinates of the target points S1 and S2 in the RAM of the control device 160. For example, in the example shown in FIG. 9, the boundary integration function detects the target points S1 and S2 closest to the host vehicle, and stores the position coordinates (x1Lm, y1Lm) and (x1Rm, y1Rm) of the target points S1 and S2. Do.
  • step S109 a process of adding the position coordinates of each point of the sensor boundary detected in step S104 to the array is performed by the boundary integration function.
  • the boundary integration function For example, in the present embodiment, an empty array (R_bound [], L_bound []) corresponding to the lane boundary on the right side in the traveling direction and the lane boundary on the left side in the traveling direction is stored in advance in the RAM of the controller 160. . Then, as shown in FIG. 9 and Equations 1 and 2 below, the boundary integration function proceeds in the order from the point closer to the vehicle among the sensor boundaries, the position coordinates of each point of the sensor boundary on the right in the direction of travel, The position coordinates of each point of the sensor boundary on the left side of the direction are respectively added to the corresponding array.
  • position coordinates of seven points (x1L, y1L) to (x7L, x7L) are sequentially added to the array on the left side in the traveling direction from the position coordinates closer to the host vehicle.
  • position coordinates of four points (x1R, y1R) to (x4R, x4R) are added to the array on the right side in the traveling direction in order from position coordinates closer to the host vehicle.
  • R_bound [i] ⁇ (x1R, y1R), (x2R, y2R), ..., (xMR, yMR) ⁇
  • L_bound [i] ⁇ (x1L, y1L), (x2L, y2L), ..., (xNL, yNL) ⁇
  • M is the number of position coordinates of each point of the sensor boundary on the right side of the traveling direction expressed by a point group, and is 4 in the example shown in FIG. The same applies to 3).
  • N is the number of position coordinates of each point of the sensor boundary on the left in the traveling direction represented by a point group, and is 7 in the example shown in FIG. The same applies to 4).
  • the boundary integration function further adds the position coordinates of each point of the map integration target portion determined in step S108 to the array obtained by adding the position coordinates of each point of the sensor boundary in step S109. Specifically, the boundary integration function determines the map integration target portion determined in step S108 in the array (R_bound [i], L_bound [i]) to which the position coordinates of each point of the sensor boundary are added in step S109. The position coordinates of each point of are added in order from the point closer to the vehicle.
  • the array (R_bound [i], L_bound [i]) adds position coordinates of each point of the sensor boundary line in order of proximity from the host vehicle and then adds The position coordinates of each point of the map integration target portion are added in order of proximity to the host vehicle.
  • R_bound [i] ⁇ (x1R, y1R), (x2R, y2R), ..., (xMR, yMR), (x1Rm, y1Rm), (x2Rm, y2Rm), ..., (xORm, yORm) ⁇ ...
  • L_bound [i] ⁇ (x1L, y1L), (x2L, y2L), ..., (xNL, yNL), (x1Lm, y1Lm), (x2Lm, y2Lm), ..., (xPLm, yPLm) ⁇ ...
  • O is the number of position coordinates of the map integration target portion on the right side of the traveling direction expressed by a point group, and is 8 (or more) in the example shown in FIG.
  • N is the number of position coordinates of each point of the map integration target portion on the left in the traveling direction expressed by a point group, and in the example shown in FIG. It becomes.
  • the borderline integration function adds the location coordinates of each point of the sensor borderline in order of proximity from the host vehicle, and then adds the location coordinates of each point of the map integration target portion in order of proximity to the host vehicle.
  • the lane boundary integrated in step S110 will be described as an integrated boundary.
  • step S111 the output function of the control device 160 outputs the information on the integrated boundary generated in step S110.
  • the output function outputs integrated boundary information to the drive control device 150.
  • the drive control device 150 controls the drive of the host vehicle based on the information on the integrated boundary line output in step S111.
  • step S111 when outputting the information on the integrated boundary, the output function of the control device 160 outputs the information on the integrated boundary in the format used by the drive control device 150.
  • the output function is a function having a specific order with respect to the integrated boundary represented by a point group. Fitting, the integrated boundary represented by the point group can be converted into an integrated boundary represented by the function, and the information of the integrated boundary represented by the function can be output to the drive control device 150 .
  • the position coordinates of each point of the integrated boundary are equal
  • the distance between the position coordinates of each point of the integrated boundary can be shortened as the curvature of the road increases.
  • the distance between the position coordinates of each point of the integrated boundary can be determined based on the speed limit of the road and the speed of the host vehicle.
  • the lane boundary around the host vehicle is detected as the sensor boundary based on the detection result of the surrounding detection sensor 110, and the lane boundary of the planned travel route of the host vehicle is determined from the map information. Detect as map boundaries. Then, the map boundary line and the sensor boundary line are collated, and the sensor boundary line and the map boundary line are integrated such that the range outside the sensor boundary line is complemented by the map boundary line. Thereby, even if a detection error occurs in the vehicle position detection device 120, it is possible to determine the action plan and the planned route based on the sensor boundary line actually detected by the surrounding detection sensor 110 around the own vehicle. Since it can, according to the actual driving
  • the surrounding area detection sensor 110 can not detect the lane boundary line with high accuracy in a range distant from the host vehicle by a predetermined distance (for example, several tens of meters) or more.
  • a predetermined distance for example, several tens of meters
  • the traveling of the vehicle is controlled using only the information of the map boundary, if a detection error of the vehicle position detection device 110 occurs, the vehicle travels in a lane different from the lane on which the vehicle actually travels. Under the above conditions, travel control of the host vehicle may be performed, so that travel of the host vehicle may not be properly controlled.
  • the road ahead of the surroundings of the vehicle has any road shape, and the position of the vehicle on the map Since it can not be determined whether the vehicle is traveling, there are cases where it is not possible to control the traveling of the vehicle according to the future traveling environment of the vehicle.
  • the sensor boundary line and the map boundary line are integrated and output, so that the vehicle can appropriately travel according to the actual traveling environment of the vehicle around the vehicle. While being able to control, it is possible to control the traveling of the vehicle appropriately according to the traveling environment in the future.
  • the map boundary line represented by the point group and the sensor boundary line are integrated to generate an integrated boundary line represented by the point group, and the integrated boundary line represented by the point group is output. .
  • the boundary line information represented by the point group is used in action determination and travel control, the information of the integrated boundary line represented by the point group can be used as it is.
  • the integrated boundary represented by the point group is represented by the function. Convert to and output an integrated boundary expressed as a function. As a result, even when an error occurs in part of the detection result of the surrounding detection sensor 110, a smooth integrated boundary can be output.
  • the travel control device 100 according to the second embodiment has the same configuration as the travel control device 100 of the first embodiment, and is the same as the first embodiment except that it operates as described below.
  • the boundary integration function of the control device 160 is detected by the ambient detection sensor 110 based on the curvature of a road, the continuity of curves, etc. when integrating the sensor boundary and the map boundary. Determine the reliability of the sensor boundary. Then, as the reliability of the sensor boundary is higher, the range of the sensor boundary integrated with the map boundary is made wider in the traveling direction of the vehicle, while the lower the reliability of the sensor boundary is, the map boundary and The range of sensor boundaries to be integrated is narrowed in the direction opposite to the traveling direction of the vehicle.
  • the boundary line integration function of the control device 160 identifies the lane number of the lane in which the host vehicle travels based on the detection result of the surrounding area detection sensor 110. For example, as shown in FIG. 10, the borderline integration function assigns lane numbers sequentially from 1 to the center side from the shoulder side of the road. Then, the boundary line integration function causes the own vehicle to travel by determining whether or not there is an adjacent lane adjacent to the lane where the own vehicle travels, and whether the lane where the own vehicle travels is the closest lane to the road end. Identify the lane number that corresponds to the lane. For example, as shown in FIG.
  • the adjacent lane does not exist on the left side in the traveling direction of the lane in which the host vehicle travels, and the adjacent lane exists on the right side in the traveling direction of the lane in which the host vehicle travels.
  • the boundary line integration function can specify the lane number of the lane in which the host vehicle travels as the lane number “1” on the most shoulder side.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a method of specifying the lane number of the lane in which the host vehicle travels.
  • the lane on which the vehicle travels when the vehicle is traveling on one lane on two ways and the curb or guardrail is detected by the surrounding area detection sensor 110, the lane on which the vehicle travels.
  • the lane number can be specified as lane number 1 of the lane on the shoulder side of the two-way one-way lane.
  • the boundary line integration function is not illustrated, the own vehicle is traveling on a straight line of two lanes on one way, and the surrounding area detection sensor 110 separates the central lane between the opposite lane and the lane where the own vehicle travels.
  • the lane number of the lane in which the host vehicle travels can be identified as the lane number 2 of the lane on the center side of the two-way one-way lane.
  • the boundary integration function collates the sensor boundary with the map boundary along the lane of the identified lane number. For example, in the example shown in FIG. 10, since it is specified that the host vehicle is traveling in the lane with lane number "1", the borderline integration function is performed for the lane number of lane number "1" possessed by the map information.
  • the lane boundary is matched with the sensor boundary. Thereby, even if at least one of the detection accuracy of the position of the vehicle by the vehicle position detection device 120, the accuracy of the detection result by the surrounding detection sensor 110, and the accuracy of the map information is low, according to the traveling condition of the vehicle. , Sensor boundaries and map boundaries can be properly integrated.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a traveling control process according to the second embodiment.
  • steps S201 to S204 as in steps S101 to S104 in the first embodiment, the current position of the vehicle is detected (step S201), and a travel planned route from the current position to the destination is searched (step S202). ). Then, the detection of the map boundary is performed from the map information (step S203), and the detection of the sensor boundary is performed based on the detection result of the surrounding detection sensor 110 (step S204).
  • the map boundary detection function is not limited to the lane in which the host vehicle is traveling, but the lane in which the host vehicle can travel (for example, in the example shown in FIG. 10, the lane with lane number 1 in which the host vehicle is traveling and Lane boundaries of the lane number 2 adjacent to it) are detected as map boundaries. That is, in the example shown in FIG. 10, it can be predicted that the host vehicle can turn left at the intersection from the planned travel route of the host vehicle, and it is determined that the host vehicle is traveling in the lane of lane number 1 that can turn left at the intersection. can do.
  • the lane boundary of the lane in which the host vehicle can travel is detected as a map boundary line.
  • step S205 the map boundary line and the sensor boundary line are collated by the boundary line integration function.
  • the position detection accuracy of the vehicle position detection device 120, the detection accuracy of the surrounding detection sensor 110, or the accuracy of the information of the lane boundary possessed by the map information is less than a predetermined value. Even if the map boundaries are moved, shrunk, enlarged, or rotated relative to the sensor boundaries, so that the sensor boundaries and the map boundaries can be properly integrated, the map boundaries and the sensor boundaries Match with.
  • the boundary line integration function determines whether or not there is an adjacent lane adjacent to the lane in which the host vehicle is traveling, and the lane in which the host vehicle is traveling is closest to the roadside.
  • the lane number of the lane in which the host vehicle travels is specified from the presence or absence of the vehicle and the type of the lane boundary of the lane in which the host vehicle travels.
  • the border integration function moves the map border with respect to the sensor border so as to collate the sensor border with the lane border of the lane in which the lane number is specified among the map border, Reduce, enlarge, or rotate.
  • FIG. 12 shows the map boundary line and the sensor boundary line when the position detection accuracy of the own vehicle position detection device 120, the detection accuracy of the surrounding area detection sensor 110, or the information of the lane boundary line possessed by the map information is low. It is a figure for demonstrating.
  • the boundary integration function can detect a portion of the map boundary that matches the sensor boundary by moving, reducing, enlarging, or rotating the map boundary with respect to the sensor boundary.
  • the conditions of moving, shrinking, enlarging, or rotating the map boundary are stored in the RAM of the control device 160.
  • step S206 as in step S106 of the first embodiment, it is determined whether or not there is a portion in the map boundary that matches the sensor boundary, and if there is a portion that matches, the step is performed. The process proceeds to S207, and when there is no matching part, the traveling control process shown in FIG. 11 is ended.
  • step S207 the reliability of the detection result of the surrounding detection sensor 110 is determined by the boundary integration function.
  • the detection of the surrounding detection sensor 110 is performed as compared with the case where the curvature of the road is a curve having a predetermined value or more. The errors tend to be small. Therefore, when the curvature of the road is less than a predetermined value, the boundary integration function determines the reliability of the detection result of the surrounding area detection sensor 110 to be higher than when the curvature of the road is equal to or more than the predetermined value.
  • the boundary line integration function can be configured to determine the reliability of the detection result of the surrounding area detection sensor 110 to be lower as the curvature of the road is larger. Furthermore, when the road is a curve, when two or more curves are continuous, the detection error of the surrounding area detection sensor 110 tends to be larger than when the curves are not continuous. Therefore, the boundary line integration function may be configured to determine the reliability of the detection result of the surrounding area detection sensor 110 to be lower when two or more curves are continuous than when the curves are not continuous. . Furthermore, the boundary line integration function determines the reliability of the detection result of the environment detection sensor 110 to be lower when the curves having different curvatures are continuous as compared with the case where the curves having similar curvatures are continuous. It can also be done.
  • step S208 based on the reliability of the detection result of the surrounding detection sensor 110 determined in step S207 by the boundary integration function, a boundary portion to be integrated with the map boundary among the sensor boundaries (hereinafter, sensor integration target The decision of the part is made.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the correspondence between the reliability of the detection result of the surrounding area detection sensor 110 and the size of the sensor integration target portion (the distance from the host vehicle of the sensor integration target portion).
  • the boundary integration function enlarges the sensor integration target part (the distance from the host vehicle of the sensor integration target part increases) as the reliability of the detection result of the surrounding area detection sensor 110 increases.
  • the boundary integration function makes the sensor integration target portion smaller (shortens the distance from the host vehicle of the sensor integration target portion) as the reliability of the detection result of the surrounding area detection sensor 110 is lower.
  • FIGS. 14 and 15 are diagrams for explaining the method of integrating the sensor integration target portion and the map integration target portion.
  • the boundary integration function deducts a portion of the map boundary which is on the travel direction side of the vehicle relative to the current position of the vehicle and corresponds to the sensor integration target portion detected in step S208. Parts are detected as map integration target parts.
  • the boundary integration function specifies, as target points S1 and S2, points on the map boundary corresponding to a point farthest from the vehicle in the sensor integration target portion.
  • the borderline integration function can detect a portion of the map borderline in the traveling direction side of the subject vehicle (the side away from the subject vehicle) than the target points S1 and S2 as a map integration target part.
  • step S210 the position coordinates of each point of the sensor integration target portion determined in step S208 are stored in advance in the RAM of the control device 160 by the boundary integration function as shown in the following equations (5) and (6) Processing is performed to add to the empty array.
  • R_bound [i] ⁇ (x1R, y1R), (x2R, y2R),..., (XMR, yMR) ⁇
  • L_bound [i] ⁇ (x1L, y1L), (x2L, y2L), ..., (xNL, yNL) ⁇ (6)
  • M is the number of position coordinates of each position of the sensor integration target portion on the right side in the traveling direction represented by a point group, and is 4 in the example shown in FIG.
  • N is the number of position coordinates of each position of the sensor integration target portion on the left in the traveling direction expressed by a point group, and is 7 in the example shown in FIG. In the example, it is 2 (the following equation (8) is also the same).
  • step S211 the position coordinates of each point of the map integration target portion determined in step S209 is the sensor integration target in step S210 by the boundary integration function. It is added to the array which added the position coordinates of each point of the part.
  • R_bound [i] ⁇ (x1R, y1R), (x2R, y2R), ..., (xMR, yMR), (x1Rm, y1Rm), (x2Rm, y2Rm), ..., (xORm, yORm) ⁇ ...
  • L_bound [i] ⁇ (x1L, y1L), (x2L, y2L), ..., (xNL, yNL), (x1Lm, y1Lm), (x2Lm, y2Lm), ..., (xPLm, yPLm) ⁇ ...
  • O is the number of position coordinates of the map integration target portion on the right side of the traveling direction expressed by a point group, and is 8 (or more) in the example shown in FIG. In the example shown in, it is 10 (or more).
  • N is the number of position coordinates of each point of the map integration target portion on the left in the traveling direction expressed by a point group, and is 4 (or more) in the example shown in FIG. , 9 (or more) in the example shown in FIG.
  • the position coordinates of each point of the sensor integration target portion are added in order of proximity from the host vehicle
  • the position coordinates of each point of the map integration target portion are added in order of proximity to the host vehicle.
  • step S212 and S213 as in steps S111 and 112 in the first embodiment, the information on the integrated boundary line generated in step S211 is output, for example, to the drive control device 150 (step S212) and output.
  • Drive control of the host vehicle is performed based on the information of the integrated boundary (step S213).
  • step S206 If it is determined in step S206 that a portion matching the sensor boundary can not be detected within the map boundary, the process proceeds to step S214.
  • the boundary integration function estimates the position of the host vehicle based on the planned traveling route of the host vehicle and the speed of the host vehicle.
  • step S215 the sensor boundary line detected in step S204 is determined to be a lane boundary line detected at the position of the host vehicle estimated in step S214 by the boundary line integration function, and based on this, the map integration target portion It is determined. That is, the boundary integration function is the traveling direction side of the vehicle relative to the current position of the vehicle, and a portion obtained by subtracting the range of the sensor boundary detected at the estimated position of the vehicle from the map boundary. , As the map integration target part.
  • step S210 the entire sensor boundary detected in step S204 is a sensor integration target portion, and the position coordinates of each point of the sensor integration target portion (that is, the entire sensor boundary) are added to the array.
  • step S211 position coordinates of each point of the map integration target portion determined in step S215 are added to the array.
  • step S212 the information on the integrated boundary is output to the drive control device 150, and in step S213, drive control of the vehicle is performed.
  • the reliability of the sensor boundary detected by the surrounding detection sensor 110 is determined based on the curvature of the road, the continuity of the curve, and the like. Then, the higher the reliability of the sensor boundary, the wider the sensor integration target portion integrated with the map boundary in the traveling direction of the vehicle, while the lower the reliability of the sensor boundary, the sensor integration target portion Make it smaller on the opposite side to the traveling direction of the vehicle.
  • the detection accuracy of the surrounding detection sensor 110 is equal to or more than a predetermined value
  • the sensor integration target part based on the detection result of the surrounding detection sensor 110 can be widely used, and according to the actual traveling situation of the own vehicle. In addition, it is possible to output highly accurate integrated border information. Further, even when the detection result of the surrounding area detection sensor 110 is less than the predetermined value, information on the integrated boundary line with high accuracy can be output by limiting the sensor integration target part to the periphery of the host vehicle.
  • the lane in which the host vehicle travels is specified based on the detection result of the surrounding area detection sensor 110, and the sensor boundary is compared with the map boundary along the specified lane. Integrate boundaries with map boundaries. Thus, even if at least one of the detection accuracy of the position of the vehicle by the vehicle position detection device 120, the accuracy of the detection result by the surrounding detection sensor 110, and the accuracy of the map information is low (less than the predetermined determination value) , It is possible to output an integrated boundary line according to the traveling situation of the host vehicle.
  • the traveling control device 100 is an external unit of the traveling control device 100 It is good also as composition which acquires map information from a server which exists in.
  • the information on the lane boundary in the route on which the other vehicle actually travels may be acquired from the other vehicle (or a server that has collected information from the other vehicle) as the information on the lane boundary in the map information. .
  • the detection accuracy of the position of the vehicle by the vehicle position detection device 120, the accuracy of the detection result by the surrounding detection sensor 110, and the accuracy of the map information are equal to or greater than the corresponding predetermined determination values, It can be set as the composition which performs run control processing concerning one embodiment. Similarly, at least one of the detection accuracy of the position of the vehicle by the vehicle position detection device 120, the accuracy of the detection result by the surrounding detection sensor 110, and the accuracy of the map information is less than the corresponding predetermined determination value. In some cases, the traveling control according to the second embodiment described above can be performed.
  • the map boundary and the sensor boundary can be integrated at a more accurate position, so an integrated boundary with high accuracy You can output a line.
  • the detection accuracy of the sensor or the accuracy of the map information is low, the range of the sensor boundary to be integrated with the map boundary is limited, and the lane in which the host vehicle travels is estimated. By integrating lines and map boundaries, it is possible to output integrated boundaries with relatively high accuracy.
  • the sensor integration target portion is determined based on the reliability of the detection result of the surrounding detection sensor 110.
  • the configuration for integrating the determined sensor integration target portion and the map integration target portion is illustrated, the present invention is not limited to this configuration. For example, based on the reliability of the detection result of the surrounding detection sensor 110 It may be determined and a configuration may be made to collate whether there is a portion matching the sensor integration target portion within the map boundary.
  • the lane number of the lane in which the host vehicle is traveling is specified based on the detection result of the surrounding area detection sensor 110, and the map boundary line and the sensor boundary line along the lane of the specified lane number
  • the structure which collates with is illustrated, it is not limited to this, It can be set as the following structures. That is, while identifying the lane number of the lane in which the host vehicle is traveling based on the detection result of the surrounding area detection sensor 110, the host vehicle based on the position information of the host vehicle detected by the host vehicle position detection device 120 and the map information. Identify the lane number of the lane where the vehicle travels.
  • the map boundary and the sensor boundary may be collated along the lane of the lane number.
  • the surrounding detection sensor 110 which concerns on embodiment mentioned above is corresponded to the detector of this invention.

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Abstract

自車両の周囲の実際の環境から、自車両の周囲の車線の車線境界線の情報を実境界線情報として検出する検出器１１０を用いた走行制御方法であって、実境界線情報と、地図情報に含まれる車線の車線境界線の情報である地図境界線情報とを統合して統合境界線情報を生成し、生成した統合境界線情報を出力する制御方法。

Description

走行制御方法および走行制御装置
　本発明は、車両の走行を制御する走行制御方法および走行制御装置に関する。
　従来、交差点での他車両との接近を回避するために、自車両の位置を検出し、検出した自車両の位置に基づいて、地図情報から自車両が走行する道路の車線情報を取得し、自車両が進行する走行車線と進行方向とを特定し、特定した車線および進行方向の情報を他車両に送信する技術が知られている（たとえば、特許文献１）。
特開２０１０－２５９０２１号公報
　しかしながら、従来技術では、自車両が走行する車線を特定する際に自車両の位置を高い精度で検出する必要があるが、車両の位置を高精度で検出するセンサは高価であり、車両の製造コストが増大してしまう要因となっていた。
　本発明が解決しようとする課題は、車線境界線の情報を適切に出力することができる走行制御方法を提供することである。
　本発明は、自車両の周囲の実際の環境から、自車両の周囲の車線の車線境界線の情報を実境界線情報として検出し、実境界線情報と、地図情報に含まれる車線の車線境界線の情報である地図境界線情報とを統合して統合境界線情報を生成し、生成した統合境界線情報を出力することで、上記課題を解決する。
　本発明によれば、車線境界線の情報を適切に出力することができる。
本実施形態に係る走行制御装置の構成を示す構成図である。 周囲検知センサの検知範囲を説明するための図である。 （Ａ）は、地図境界線の点群を説明するため図であり、（Ｂ）は、センサ境界線の点群を説明するための図である。 自車位置検出装置の検出結果に誤差が生じた場合の地図境界線およびセンサ境界線のずれを説明するための図である。 車線境界線の統合方法の一例を説明するための図である。 第１実施形態に係る走行制御処理を示すフローチャートである。 地図境界線の一例を示す図である。 合致部分および地図統合対象部分の一例を示すである。 車線境界線の統合方法の詳細を説明するための図である。 自車両が走行する車線の車線番号の特定方法を説明するための図である。 第２実施形態に係る走行制御処理を示すフローチャートである。 自車位置検出装置の位置検出精度、周囲検知センサの検知精度、あるいは、地図情報が有する車線境界線の情報の精度が低い場合の地図境界線およびセンサ境界線を説明するための図である。 周囲検知センサの検知結果の信頼度と、センサ統合対象部分の大きさとの対応関係の一例を示す図である。 センサ統合対象部分と地図統合対象部分との統合方法を説明するための図である。 センサ統合対象部分と地図統合対象部分との統合方法を説明するための図である。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本実施形態では、車両に搭載される走行制御装置を例示して説明する。
　本実施形態に係る走行制御装置は、車両（自車両）に搭載されたセンサを利用して、自車両の周囲に実際に存在するレーンマーク、縁石、ガードレールなどの車線境界線を検出するとともに、地図情報から、自車両の走行予定経路の車線境界線の情報を検出する。そして、センサにより検出した車線境界線と、地図情報が有する車線境界線とを統合し、統合した車線境界線の情報を出力する。
　≪第１実施形態≫
　図１は、本実施形態に係る走行制御装置１００の構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る走行制御装置１００は、周囲検知センサ１１０と、自車位置検出装置１２０と、地図データベース１３０と、提示装置１４０と、駆動制御装置１５０と、制御装置１６０とを有している。これら装置は、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。
　周囲検知センサ１１０は、自車両の周囲に存在する障害物（他車両など）や道路標識（レーンマークや縁石など）を検出する。周囲検知センサ１１０としては、たとえば、自車両の前方を撮像する前方カメラ、自車両の後方を撮像する後方カメラ、自車両の側方を撮像する側方カメラなどを用いることができる。また、周囲検知センサ１１０として、自車両の周囲の障害物を検出するレーザー距離計（ＬＲＦ：Ｌａｓｅｒ　Ｒａｎｇｅ　Ｆｉｎｄｅｒ）を用いることもできる。なお、周囲検知センサ１１０として、上述した複数のセンサのうち１つのセンサを用いる構成としてもよいし、２種類以上のセンサを組み合わせて用いる構成としてもよい。周囲検知センサ１１０の検出結果は、制御装置１６０に出力される。
　自車位置検出装置１２０は、ＧＰＳユニット、ジャイロセンサ、および車速センサなどから構成されており、ＧＰＳユニットにより複数の衛星通信から送信される電波を検出し、対象車両（自車両）の位置情報を周期的に取得するとともに、取得した対象車両の位置情報と、ジャイロセンサから取得した角度変化情報と、車速センサから取得した車速とに基づいて、対象車両の現在位置を検出する。自車位置検出装置１２０により検出された対象車両の位置情報は、制御装置１６０に出力される。
　地図データベース１３０は、道路情報を含む地図情報を記憶している。道路情報には、道路の車線を区画する車線境界線の情報、交差点、停止線、および横断歩道の情報、道路形状に関する情報（たとえばカーブであるかなど）、道路の曲率に関する情報が含まれる。地図データベース１３０は、これら道路情報を地図上の位置に関連付けて記憶している。これにより、走行制御装置１００は、地図データベース１３０を参照することで、自車両の走行予定経路上の各位置における、車線境界線、交差点、停止線、横断歩道、道路形状、および道路曲率の情報を取得することができる。また、車線境界線の情報には、車線境界線がレーンマークまたは縁石であるか、レーンマークである場合には、車線境界線の色（たとえば白色や黄色など）や種類（二重線、実線、点線など）の情報がさらに含まれている。
　提示装置１４０は、たとえば、ナビゲーション装置が備えるディスプレイ、ルームミラーに組み込まれたディスプレイ、メーター部に組み込まれたディスプレイ、フロントガラスに映し出されるヘッドアップディスプレイ、あるいは、オーディオ装置が備えるスピーカーなどの装置である。
　駆動制御装置１５０は、自車両の走行を制御する。たとえば、駆動制御装置１５０は、自車両が先行車両に追従する場合には、自車両と先行車両との車間距離が一定距離となるように、加減速度および車速を実現するための駆動機構の動作（エンジン自動車にあっては内燃機関の動作、電気自動車系にあっては電動モータ動作を含み、ハイブリッド自動車にあっては内燃機関と電動モータとのトルク配分も含む）およびブレーキ動作を制御する。また、自車両が車線変更を行う場合や、交差点を右折または左折する場合には、ステアリングアクチュエータの動作を制御して、車輪の動作を制御することで、自車両の転回制御を実行する。なお、駆動制御装置１５０による走行制御方法としては、その他の周知の方法を用いることもできる。
　また、駆動制御装置１５０は、後述する制御装置１６０により出力された車線境界線の情報に基づいて、自車両の走行を制御する。たとえば、駆動制御装置１５０は、制御装置１６０により出力された車線境界線の情報に基づいて、自車両の走行予定経路の車線を把握することで、自車両が走行予定経路の車線内を走行するように、自車両の走行を制御することができる。また、駆動制御装置１５０は、制御装置１６０により出力された車線境界線の情報に基づいて、自車両が走行する地図上の位置（たとえば、右折車線、交差点、横断歩道手前など）を把握することで、自車両の行動（たとえば停止、加速、右折、左折など）を適切に決定することができる。
　制御装置１６０は、自車両の走行を制御するためのプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）とから構成される。なお、動作回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）に代えて又はこれとともに、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いることができる。
　制御装置１６０は、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵにより実行することにより、自車両の予定走行経路を探索する経路探索機能と、地図情報に基づいて車線の境界線を検出する地図境界線検出機能と、周囲検知センサ１１０による検知結果に基づいて車線の境界線を検出するセンサ境界線検出機能と、地図情報に基づいて検出された車線境界線と、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づいて検出された車線境界線とを統合する境界線統合機能と、統合した車線境界線の情報を出力する出力機能と、を実現する。以下において、制御装置１６０が備える各機能について説明する。
　制御装置１６０の経路探索機能は、自車両の現在位置および目的地から、自車両の走行予定経路を生成する。たとえば、経路探索機能は、自車位置検出装置１２０から自車両の位置を取得するとともに、図示しない入力装置から、ドライバーが入力した目的地を取得することができる。また、経路探索機能は、公知の方法を用いて、走行予定経路の探索を行うことができる。
　制御装置１６０の地図境界線検出機能は、地図データベース１３０に記憶された地図情報に基づいて、自車線を含む車線の車線境界線を検出する。車線境界線とは、レーンマーク（車線を区画するために道路上に白色、オレンジ、または黄色などで描かれた実線、二重線、破線など）や、縁石やガードレールなど、車線とそれに隣接する車線、あるいは、車線と路肩との境界を定める線である。地図データベース１３０が記憶する地図情報には、各車線の境界線の情報が含まれており、地図境界線検出機能は、地図情報を参照して、自車線を含む車線の車線境界線を地図情報から検出することができる。なお、地図境界線検出機能により検出される車線境界線は、自車両の周囲の車線に限定されず、たとえば、自車両の走行予定経路における車線の車線境界線を検出することもできる。なお、以下においては、地図境界線検出機能により検出された車線境界線を地図境界線として説明する。
　制御装置１６０のセンサ境界線検出機能は、周囲検知センサ１１０による検知結果に基づいて自車両の周囲の車線の車線境界線を検出する。たとえば、センサ境界線検出機能は、自車両の周囲に存在するレーンマーク、縁石、ガードレールを、前方カメラ、側方カメラ、または後方カメラにより撮像し、撮像した画像を分析することで、自車両の周囲の車線の車線境界線を検出することができる。また、センサ境界線検出機能は、レーザー距離計により、自車両の周囲の路面やレーンマークの輝度、あるいは、測距により縁石の凸部を検出することで、自車両の周囲の車線の車線境界線を検出することができる。
　なお、カーブや交差点が多く存在する一般道路では、レーンマークや縁石がある方向を推定することは難しく、また、カメラの解像度にも限度がある。そのため、カメラにより、レーンマーク、縁石、ガードレールなどを高精度に検出できる範囲は、カメラからおおよそ数十メートルの範囲となる。また、レーザー距離計を用いて、レーンマークや縁石を識別することもできる。しかし、この場合も、路面に描かれたレーンマークの輝度を検出するために、レーザー距離計を下向きに設置する必要があり、また、レーザー距離計で縁石の微小な凸部を検出するためには、やはりレーザー距離計を下向きに設置する必要がある。そのため、レーザー距離計を用いた場合も、レーンマークや縁石を高精度に検出できる範囲は、レーザー距離計からおおよそ数十メートルの範囲となる。このように、センサ境界線検出機能で車線境界線を検知可能な範囲は、図２に示すように、自車両から数十メートルの範囲となる。なお、図２は、周囲検知センサ１１０の検知範囲を説明するための図である。また、以下においては、センサ境界線検出機能により検出された車線境界線をセンサ境界線として説明する。
　また、図３（Ａ）に示すように、地図情報が、地図境界線を、地図境界線の各地点の位置座標からなる点群として記憶している場合には、地図境界線検出機能は、地図境界線を、点群で表現された地図境界線として検出することができる。また、地図境界線検出機能は、自車両進行方向の左右それぞれの地図境界線を、それぞれ点群で表現された地図境界線として検出することができる。一方、地図情報が、地図境界線を、特定の次数を有する関数で記憶している場合には、地図境界線検出機能は、地図境界線を、関数で表現された地図境界線として検出することができる。
　同様に、センサ境界線検出機能は、図３（Ｂ）に示すように、センサ境界線を、点群で表現されたセンサ境界線として検出することができる。また、センサ境界線検出機能は、自車両進行方向の左右それぞれのセンサ境界線を、それぞれ点群で表現されたセンサ境界線として検出することができる。また、センサ境界線検出機能は、センサ境界線を、特定の次数を有する関数として検出することもできる。たとえば、センサ境界線検出機能は、周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線が点群で表現されている場合には、当該センサ境界線を、特定の次数を有する関数とフィッティングさせることで、センサ境界線にフィッティングした関数を、関数で表現されたセンサ境界線として検出することができる。なお、図３（Ａ）は、点群で表現された地図境界線を説明するための図であり、図３（Ｂ）は、点群で表現されたセンサ境界線を説明するための図である。
　制御装置１６０の境界線統合機能は、地図境界線検出機能により検出された地図境界線と、センサ境界線検出機能により検出されたセンサ境界線とを統合して、自車両が走行する車線を含む車線の車線境界線を生成する。ここで、図２に示すように、センサ境界線検出機能が車線境界線（センサ境界線）を高精度に検出できる範囲は、自車両の周囲の範囲であり、自車両から離れるほど車線境界線（センサ境界線）の検出精度は低くなる。そこで、本実施形態では、センサ境界線検出機能で車線境界線を検出できる検知範囲の外側の領域については、地図境界線検出機能で検出した車線境界線（地図境界線）を用いて補完する。
　たとえば、図２では、自車位置検出装置１２０により検出された自車両の位置に、周囲検知センサ１１０の検知範囲を重畳し、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づくセンサ境界線の外側の領域を、地図情報に基づく地図境界線で補完した状態を示している。自車位置検出装置１２０により検出された自車両の位置の誤差が小さい場合には、図２に示すように、地図情報に基づく地図境界線と、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づくセンサ境界線とは合致し、大きなずれは生じない。
　一方、自車位置検出装置１２０による自車両の位置の検出誤差により、図４に示すように、自車両の実際の位置（図中、破線で示す。）と、自車位置検出装置１２０の検出結果に基づく自車両の位置（図中、実線で示す。）とに誤差が生じる場合がある。この場合、図４に示すように、地図情報に基づく地図境界線と、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づくセンサ境界線とに大きなずれが生じる。そのため、図４に示すように、センサ境界線検出機能でセンサ境界線を検出できる範囲の外側を、地図境界線検出機能で検出した地図境界線で統合するだけでは、実際の車線境界線に適合した車線境界線を生成することができない場合がある。
　そこで、境界線統合機能は、図２に示すように、周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線と、地図情報に基づく地図境界線とが合致するように、周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線を、地図情報に基づく地図境界線で補完する。たとえば、境界線統合機能は、まず、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　Ｃｌｏｓｅｓｔ　Ｐｏｉｎｔ）の手法により、周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線と、地図情報に基づく地図境界線との合致度を判定する。ＩＣＰとは、「周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線を示す点群」と「地図情報が有する地図境界線を示す点群」との位置合わせを、最小二乗法に基づいて行うものである。
　図５は、境界線統合機能による車線境界線の統合方法の一例を示す図である。図５中、白色で示す丸印は地図境界線を示す点群であり、グレーで示す丸印はセンサ境界線を示す点群である。たとえば図５に示すように、自車両の前方に交差点が存在する場合には、境界線統合機能は、交差点における縁石が略直角に配置されている部分に着目して、「センサ境界線を示す点群」と「地図境界線を示す点群」との位置合わせを行うことができる。このように、道路の特徴部分（図５に示す例では略直角部分）に基づいて、「センサ境界線を示す点群」と「地図境界線を示す点群」との位置合わせを行うことで、境界線統合機能は、地図境界線内において、センサ境界線と合致度の高い部分を検出ことができる。そして、このように位置合わせを行うことで、仮に、図４に示すように、自車位置検出装置１２０の検出誤差により、自車両が実際の位置とは異なる位置で検出されてしまった場合でも、自車両を地図上の適切な位置を求めることができ、自車両の周辺の車線の車線境界線を適切に把握することができる。
　なお、上述したように、地図境界線およびセンサ境界線は、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、点群で表現される場合と、関数で表現される場合とがある。上述したＩＣＰでは、点群により表現された地図境界線とセンサ境界線とを照合することができるが、関数で表現された地図境界線とセンサ境界線とを照合することはできない。そのため、地図境界線またはセンサ境界線が関数で検出されている場合には、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線を、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線に変換する必要がある。またこの場合、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線の情報と、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線の情報とが、所定の誤差範囲内に収まるように、変換を行う必要がある。そのため、境界線統合機能は、道路の曲率が大きいほど、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標の間隔を小さくし、道路の曲率が小さいほど、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標の間隔を長くする。
　また、本実施形態において、境界線統合機能は、自車両の位置、または、自車両の走行予定経路を基準として、センサ境界線と地図境界線とを照合する。たとえば、境界線統合機能は、地図境界線のうち位置検出装置１２０で検出された自車両の位置付近の部分と、センサ境界線とを照合し、合致しない場合には、次第に、自車両の位置から遠い位置の地図境界線の部分とセンサ境界線とを照合していく。あるいは、境界線統合機能は、自車両の走行予定経路に沿って、地図境界線とセンサ境界線とを照合する。これにより、地図境界線とセンサ境界線とを効率よく照合することができる。
　続いて、図６を参照して、第１実施形態に係る走行制御処理について説明する。図６は、第１実施形態に係る走行制御処理を示すフローチャートである。
　ステップＳ１０１では、制御装置１６０の経路探索機能により、自車両の現在位置が検出される。ステップＳ１０２では、制御装置１６０の経路探索機能より、走行予定経路の探索が行われる。たとえば、経路探索機能は、ステップＳ１０１で取得した自車両の位置情報に基づいて、自車両の現在位置から目的地までの走行予定経路を探索する。また、経路探索機能は、自車両が走行する道路だけではなく、自車両が走行する車線に基づいて、自車両の走行予定経路を探索する。たとえば、経路探索機能は、ダイキストラ法やＡ＊アルゴリズムなどのグラフ探索理論を用いた手法により、自車両の走行予定経路を車線レベルで決定することができる。たとえば、本実施形態において、地図データベース１３０は、車線ごとのリンクおよびノードの情報を、地図情報に含めて記憶している。また、リンクには、各車線における走行距離や道路状況などに応じた重みが予め設定されている（たとえば、距離が長いほど、道路状況が悪いほど、リンクの重みは大きくなる）。さらに、経路探索機能は、目的地までの走行経路に適した車線を特定し、特定した車線のリンクの重みを補正する。たとえば、目的地に到達するために右折する必要がある場合には、右折車線のリンクの重みを小さくする補正を行うことができる。そして、経路探索機能は、ダイキストラ法やＡ＊アルゴリズムなどのグラフ探索理論を用いて、自車両の現在位置から目的地までに通る車線のリンクの重みの総和が最も小さくなる車線レベルの経路を、走行予定経路として探索することができる。
　ステップＳ１０３では、制御装置１６０の地図境界線検出機能により、地図境界線の検出が行われる。本実施形態では、地図データベース１３０に、各車線の車線境界線の情報が、地図上の位置に関連付けて記憶されている。たとえば、図７に示す例において、地図境界線検出機能は、自車両の予定走行経路上の車線の車線境界線情報を取得し、進行方向左側に縁石Ｂ１が存在することを把握することができる。そして、地図境界線検出機能は、進行方向左側の縁石Ｂ１を、進行方向左側の地図境界線として検出することができる。また、地図境界線検出機能は、進行方向右側に白線Ａ２が存在することを把握し、進行方向右側の白線Ａ２を、進行方向右側の地図境界線として検出することができる。同様に、図７に示す例において、地図境界線検出機能は、自車両の走行予定経路の前方において、縁石Ｂ２および白線Ａ１を、地図境界線として検出することができる。なお、図７は、地図境界線の一例を示す図である。
　また、実際の交差点においては、交差点内に区画線は存在しない。しかしながら、図７に示すように、地図情報には、交差点内においても仮想的な車線境界線が情報として格納されている。そのため、図７に示す場合において、地図境界線検出機能は、自車両が左折する交差点内においても、進行方向右側の地図境界線Ａ３を検出することができる。
　ステップＳ１０４では、制御装置１６０のセンサ境界線検出機能により、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づいて、センサ境界線の検出が行われる。なお、図２に示すように、周囲検知センサ１１０によるセンサ境界線の検知範囲は、自車両から所定距離（たとえば数十メートル）以内の範囲、すなわち、自車両の周囲の範囲となる。
　ステップＳ１０５では、制御装置１６０の境界線統合機能により、ステップＳ１０３において検出した地図境界線と、ステップＳ１０４で検出したセンサ境界線との照合が行われる。そして、続くステップＳ１０６では、境界線統合機能により、ステップＳ１０５の照合結果に基づいて、地図境界線内に、センサ境界線と合致する部分が存在するか否かの判断が行われる。地図境界線内にセンサ境界線と合致する部分が存在する場合には、ステップＳ１０７に進む。一方、地図境界線内にセンサ境界線と合致する部分が存在しない場合には、図６に示す走行制御処理を終了する。たとえば、図５に示す例では、地図境界線内に、センサ境界線と合致する部分が存在するため、処理はステップＳ１０７に進む。なお、「合致」する場合とは、地図境界線内にセンサ境界線と全く同一の部分が存在する場合に限定されず、地図境界線内にセンサ境界線との合致度が所定値以上となる部分が存在する場合も含まれる。また、当該所定値は、設計などにより適宜設定することができる。
　ステップＳ１０７以降においては、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線を用いて処理が行われる。点群で表現された地図境界線、点群で表現されたセンサ境界線とは、図５に示すように、地図境界線およびセンサ境界線を、地図境界線およびセンサ境界線上の各地点の位置座標により表現したものである。一方、周囲検知センサ１１０、制御装置１６０、地図情報の設計によっては、ステップＳ１０３，Ｓ１０４において、地図境界線およびセンサ境界線を、点群で表現された境界線として検出する場合もあり、また、地図境界線およびセンサ境界線を特定の次数を有する関数として検出する場合もある。
　そのため、ステップＳ１０３，Ｓ１０４において、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線が検出される場合には、そのまま、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線をそのまま用いて、ステップＳ１０７以降の処理を行う。一方、ステップＳ１０３，Ｓ１０４において、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線が検出される場合には、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線を、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線に変換して、ステップＳ１０７以降の処理が行われる。
　なお、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線を点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線に変換する場合、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線と点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線との誤差が所定値以下となるように、関数で表現された地図境界線およびセンサ境界線上における各地点の位置座標を検出する間隔を適宜変更することができる。たとえば、道路形状が略直線であれば、地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標を等間隔で検出し、道路の形状が直線ではない場合には、道路の曲率が大きいほど、地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標の間隔を短くする構成とすることができる。これにより、道路形状が略直線である場合には、地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標を等間隔で検出することで、地図境界線およびセンサ境界線の情報を簡素化することができる。また、道路形状がカーブである場合には、道路の曲率が大きいほど、地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標の間隔を短くすることで、地図境界線およびセンサ境界線を高精度で検出することができる。加えて、道路の制限速度や自車両の速度が所定速度以上である場合は、道路の制限速度や自車両の速度が所定速度未満である場合と比べて、地図境界線およびセンサ境界線の各地点の位置座標の間隔を長くする構成することができる。この場合も、自車両の走行状態に応じて、地図境界線およびセンサ境界線を高精度で検出することができる。
　ステップＳ１０７では、図８に示すように、境界線統合機能により、センサ境界線と合致する地図境界線の部分（以下、合致部分ともいう。）の検出が行われる。たとえば、境界線統合機能は、地図上の自車両の位置または自車両の走行予定経路を基準とした一定範囲において、地図境界線とセンサ境界線とを照合し、センサ境界線と最も合致度が高い地図境界線の部分を合致部分として検出することができる。また、境界線統合機能は、センサ境界線との合致度が所定値以上である、最初に検出された地図境界線の部分を、合致部分として検出する構成としてもよい。
　ステップＳ１０８では、図８に示すように、境界線統合機能により、地図境界線のうち、自車両の現在位置よりも自車両の進行方向側の部分であり、かつ、ステップＳ１０７で抽出された合致部分から連続する地図境界線の部分が地図統合対象部分として決定される。なお、図８は、合致部分および地図統合対象部分の一例を示すである。図８に示す例では、地図境界線のうち合致部分をグレーの実線およびグレーの丸印（点群）で示し、地図境界線のうち地図対象統合部分を黒の実線（太線）および白色の丸印（点群）で示しており、残りの地図境界線の部分を黒の実線（細線）および黒色の丸印（点群）で示している。
　また、ステップＳ１０８において、境界線統合機能は、決定した地図統合対象部分のうち自車両に最も近い地点を対象地点Ｓ１，Ｓ２として検出する。そして、境界線統合機能は、対象地点Ｓ１，Ｓ２の位置座標を、制御装置１６０のＲＡＭに記憶する。たとえば、図９に示す例では、境界線統合機能は、自車両に最も近い対象地点Ｓ１，Ｓ２を検出し、対象地点Ｓ１，Ｓ２の位置座標（ｘ１Ｌｍ，ｙ１Ｌｍ），（ｘ１Ｒｍ，ｙ１Ｒｍ）を記憶する。
　ステップＳ１０９では、境界線統合機能により、ステップＳ１０４で検出されたセンサ境界線の各地点の位置座標を配列に追加する処理が行われる。たとえば、本実施形態では、制御装置１６０のＲＡＭに、進行方向右側の車線境界線および進行方向左側の車線境界線に対応する空の配列（Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［］、Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［］）を予め記憶している。そして、境界線統合機能は、図９および下記式１，２に示すように、センサ境界線のうち自車両に近い地点から順に、進行方向右側のセンサ境界線の各地点の位置座標と、進行方向左側のセンサ境界線の各地点の位置座標とを、対応する配列にそれぞれ追加する。たとえば、図９に示す例では、進行方向左側の配列には、（ｘ１Ｌ，ｙ１Ｌ）～（ｘ７Ｌ，ｘ７Ｌ）の７つの地点の位置座標が、自車両に近い位置座標から順に追加される。また、進行方向右側の配列には、（ｘ１Ｒ，ｙ１Ｒ）～（ｘ４Ｒ，ｘ４Ｒ）の４つの地点の位置座標が、自車両に近い位置座標から順に追加される。
　Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｒ，ｙ１Ｒ），（ｘ２Ｒ,ｙ２Ｒ），・・・，（ｘＭＲ,ｙＭＲ）｝　・・・（１）
　Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｌ，ｙ１Ｌ），（ｘ２Ｌ,ｙ２Ｌ），・・・，（ｘＮＬ,ｙＮＬ）｝　・・・（２）
なお、上記式（１）において、Ｍは、点群で表現された進行方向右側のセンサ境界線の各地点の位置座標の数であり、図９に示す例では、４となる（下記式（３）も同様。）。また、上記式（２）において、Ｎは、点群で表現された進行方向左側のセンサ境界線の各地点の位置座標の数であり、図９に示す例では、７となる（下記式（４）も同様。）。
　ステップＳ１１０では、境界線統合機能により、ステップＳ１０９においてセンサ境界線の各地点の位置座標を追加した配列に、ステップＳ１０８で決定された地図統合対象部分の各地点の位置座標がさらに追加される。具体的には、境界線統合機能は、ステップＳ１０９においてセンサ境界線の各地点の位置座標を追加した配列（Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］，Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］）に、ステップＳ１０８で決定された地図統合対象部分の各地点の位置座標を、自車両から近い地点から順に追加する。
　これにより、配列（Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］，Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］）は、下記式（３），（４）に示すように、センサ境界線の各地点の位置座標を自車両から近い順に追加したものの後に、地図統合対象部分の各地点の位置座標を自車両から近い順に追加したものとなる。
　Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｒ，ｙ１Ｒ），（ｘ２Ｒ,ｙ２Ｒ），・・・，（ｘＭＲ,ｙＭＲ），（ｘ１Ｒｍ，ｙ１Ｒｍ），（ｘ２Ｒｍ,ｙ２Ｒｍ），・・・，（ｘＯＲｍ,ｙＯＲｍ）｝　・・・（３）
　Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｌ，ｙ１Ｌ），（ｘ２Ｌ,ｙ２Ｌ），・・・，（ｘＮＬ,ｙＮＬ），（ｘ１Ｌｍ，ｙ１Ｌｍ），（ｘ２Ｌｍ,ｙ２Ｌｍ），・・・，（ｘＰＬｍ,ｙＰＬｍ）｝　・・・（４）
なお、上記式（３）において、Ｏは、点群で表現された進行方向右側の地図統合対象部分の位置座標の数であり、図９に示す例では、８（またはそれ以上）となる。また、上記式（４）において、Ｎは、点群で表現された進行方向左側の地図統合対象部分の各地点の位置座標の数であり、図９に示す例では、５（またはそれ以上）となる。
　このように、境界線統合機能は、センサ境界線の各地点の位置座標を自車両から近い順に追加した後に、地図統合対象部分の各地点の位置座標を自車両から近い順に追加する。これにより、自車両の現在位置よりも自車両の進行方向側において、センサ境界線と地図境界線とを統合した車線境界線を生成することができる。なお、以下においては、ステップＳ１１０で統合された車線境界線を、統合境界線として説明する。
　ステップＳ１１１では、制御装置１６０の出力機能により、ステップＳ１１０で生成された統合境界線の情報が出力される。たとえば、出力機能は、統合境界線の情報を、駆動制御装置１５０に出力する。これにより、続くステップＳ１１２において、駆動制御装置１５０は、ステップＳ１１１で出力された統合境界線の情報に基づいて、自車両の駆動を制御する。
　なお、ステップＳ１１１において、統合境界線の情報を出力する場合、制御装置１６０の出力機能は、駆動制御装置１５０が利用するフォーマットで、統合境界線の情報を出力する。具体的には、駆動制御装置１５０が関数で表現された統合境界線の情報を利用する場合には、出力機能は、点群で表現された統合境界線に対して、特定の次数を有する関数をフィッティングさせることで、点群で表現された統合境界線を関数で表現された統合境界線に変換し、関数で表現された統合境界線の情報を、駆動制御装置１５０に出力することができる。また、点群で表現された統合境界線の情報を駆動制御装置１５０に出力する場合には、上述したように、道路形状が略直線であれば、統合境界線の各地点の位置座標が等間隔となるように出力し、道路形状が直線ではない場合には、道路の曲率が大きいほど、統合境界線の各地点の位置座標の間隔を短くなるように出力する構成とすることができる。また、道路の制限速度や自車両の速度に基づいて、統合境界線の各地点の位置座標の間隔を決定する構成とすることができる。
　以上のように、第１実施形態では、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づく自車両周囲の車線境界線をセンサ境界線として検出するとともに、地図情報から自車両の走行予定経路の車線境界線を地図境界線として検出する。そして、地図境界線とセンサ境界線とを照合し、センサ境界線の外側の範囲を地図境界線で補完するように、センサ境界線と地図境界線とを統合する。これにより、たとえ車両位置検出装置１２０に検出誤差が生じた場合でも、自車両の周辺においては、周囲検知センサ１１０が実際に検出したセンサ境界線に基づいて行動計画や予定経路を決定することができるため、実際の走行環境に応じて、自車両の走行を適切に制御することができる。一方、周囲検知センサ１１０は、自車両から所定距離（たとえば数十メートル）以上離れた範囲では、車線境界線を高い精度で検出できない。しかしながら、本実施形態では、周囲検知センサ１１０が車線境界線を高精度で検出できない範囲については、地図境界線に基づいて、行動計画や予定経路を決定することができるため、将来の走行環境に応じて、自車両の走行を適切に制御することもできる。
　すなわち、地図境界線の情報のみを用いて自車両の走行を制御する場合、自車位置検出装置１１０の検出誤差が生じた場合には、自車両が実際に走行する車線とは異なる車線を走行している条件で、自車両の走行制御が行われるため、自車両の走行を適切に制御することができない場合がある。一方で、センサ境界線のみを用いて自車両の走行を制御する場合には、自車両の周囲よりも先の道路がどのような道路形状になっていて、自車両が地図上のどの位置を走行しているかを把握できないため、自車両の将来の走行環境に応じて、自車両の走行を制御することができない場合がある。これに対して、本実施形態では、センサ境界線と地図境界線とを統合して出力することで、自車両の周辺においては自車両の実際の走行環境に応じて自車両の走行を適切に制御することができるとともに、将来の走行環境に応じて自車両の走行を適切に制御することができる。
　さらに、本実施形態では、点群で表現された地図境界線およびセンサ境界線を統合して、点群で表現された統合境界線を生成し、点群で表現された統合境界線を出力する。これにより、行動決定や走行制御において、点群で表現された境界線情報が利用される場合には、点群で表現された統合境界線の情報をそのまま用いることができる。また、本実施形態では、点群で表現された統合境界線に対して、特定の次数を有する関数をフィッティングさせることで、点群で表現された統合境界線を関数で表現された統合境界線に変換し、関数で表現された統合境界線を出力する。これにより、周囲検知センサ１１０の検知結果の一部に誤差が生じた場合でも、滑らかな統合境界線を出力することができる。
　≪第２実施形態≫
　続いて、第２実施形態に係る走行制御装置について説明する。第２実施形態に係る走行制御装置１００は、第１実施形態の走行制御装置１００と同様の構成を有し、以下に説明するように動作すること以外は、第１実施形態と同様である。
　第２実施形態に係る制御装置１６０の境界線統合機能は、センサ境界線と地図境界線とを統合する際に、道路の曲率やカーブの連続性などに基づいて、周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線の信頼度を判定する。そして、センサ境界線の信頼度が高いほど、地図境界線と統合するセンサ境界線の範囲を自車両の進行方向側に広くし、一方、センサ境界線の信頼度が低いほど、地図境界線と統合するセンサ境界線の範囲を自車両の進行方向と反対側に狭くする。このように、周囲検知センサ１１０の検出結果の信頼度に基づいて、地図境界線情報と統合するセンサ境界線の範囲を変更することで、周囲検知センサ１１０の検知精度が所定値未満である場合でも、センサ境界線と地図境界線とを適切に統合させることができる。なお、センサ境界線の信頼度に応じた、センサ境界線と地図境界線との統合方法の詳細については後述する。
　また、第２実施形態に係る制御装置１６０の境界線統合機能は、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づいて、自車両が走行する車線の車線番号を特定する。たとえば、境界線統合機能は、図１０に示すように、道路の路肩側から中央側に、車線番号を１から順に割り当てる。そして、境界線統合機能は、自車両が走行する車線に隣接する隣接車線の有無、自車両が走行する車線が道路端に最も近い車線であるかなどを判断することで、自車両が走行する車線に対応する車線番号を特定する。たとえば、図１０に示すように、自車両が走行する車線の進行方向左側に隣接車線が存在しておらず、自車両が走行する車線の進行方向右側に隣接車線が存在していることが、周囲検知センサ１００の検知結果から把握できる場合には、境界線統合機能は、自車両が走行する車線の車線番号を、最も路肩側の車線番号「１」として特定することができる。なお、図１０は、自車両が走行する車線の車線番号の特定方法を説明するための図である。
　また、境界線統合機能は、図１０に示す例において、自車両が片道２車線を走行しており、周囲検知センサ１１０により縁石やガードレールが検出された場合には、自車両が走行する車線の車線番号を、片道２車線のうち路肩側の車線の車線番号１と特定することができる。また、境界線統合機能は、図示していないが、自車両が片道２車線の直線を走行しており、周囲検知センサ１１０により、対向車線と自車両が走行する車線を区画する中央分離帯や黄色のレーンマークなどを検出した場合には、自車両が走行する車線の車線番号を、片道２車線のうち中央側の車線の車線番号２と特定することができる。
　そして、境界線統合機能は、特定した車線番号の車線に沿って、センサ境界線と地図境界線との照合を行う。たとえば、図１０に示す例においては、自車両が車線番号「１」の車線を走行していると特定されているため、境界線統合機能は、地図情報が有する車線番号「１」の車線の車線境界線と、センサ境界線とを照合する。これにより、自車位置検出装置１２０による自車両の位置の検出精度、周囲検知センサ１１０による検知結果の精度、および地図情報の精度のうち少なくとも１つが低い場合でも、自車両の走行状況に応じて、センサ境界線と地図境界線を適切に統合させることができる。
　次に、図１１を参照して、第２実施形態に係る走行制御処理について説明する。図１１は、第２実施形態に係る走行制御処理を示すフローチャートである。
　ステップＳ２０１～Ｓ２０４では、第１実施形態のステップＳ１０１～Ｓ１０４と同様に、自車両の現在位置が検出され（ステップＳ２０１）、現在位置から目的地までの走行予定経路の探索が行われる（ステップＳ２０２）。そして、地図情報から地図境界線の検出が行われ（ステップＳ２０３）、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づいてセンサ境界線の検出が行われる（ステップＳ２０４）。
　ここで、図１０に示す例では、自車両が片道２車線の道路を走行している場面を示している。地図境界線検出機能は、自車両が走行している車線に限定せず、自車両が走行可能な車線（たとえば、図１０に示す例では、自車両が走行している車線番号１の車線およびそれに隣接する車線番号２の車線）の車線境界線を、地図境界線として検出する。すなわち、図１０に示す例では、自車両の走行予定経路から、自車両が交差点を左折することが予測でき、自車両が、交差点を左折可能な車線番号１の車線を走行していると判断することができる。このような場合、車線番号１の車線の車線境界線のみを、地図境界線として検出する方法も考えられる。しかしながら、自車両の前方に低速で走行する他車両が存在し、自車両が当該他車両を追い越すために、自車両が現在走行している車線を外れる場合もある。そのため、第２実施形態では、自車両が走行している車線に限定せず、自車両が走行可能な車線の車線境界線を、地図境界線として検出する。
　ステップＳ２０５では、境界線統合機能により、地図境界線とセンサ境界線との照合が行われる。第２実施形態において、境界線統合機能は、自車位置検出装置１２０の位置検出精度、周囲検知センサ１１０の検知精度、あるいは、地図情報が有する車線境界線の情報の精度が所定値未満である場合でも、センサ境界線と地図境界線とを適切に統合することができるように、センサ境界線に対して、地図境界線を移動、縮小、拡大、または回転し、地図境界線とセンサ境界線との照合を行う。
　具体的には、境界線統合機能は、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づいて、自車両が走行する車線に隣接する隣接車線の有無、自車両が走行する車線が路肩側に最も近い車線であるか否か、あるいは、自車両が走行する車線の車線境界線の種類から、自車両が走行する車線の車線番号を特定する。そして、境界線統合機能は、地図境界線のうち、車線番号が特定された車線の車線境界線と、センサ境界線とを照合するように、センサ境界線に対して、地図境界線を移動、縮小、拡大、または回転させる。
　たとえば、自車位置検出装置１２０の位置検出精度、周囲検知センサ１１０の検知精度、あるいは、地図情報が有する車線境界線の情報の精度が低い場合には、図１２に示すように、地図境界線とセンサ境界線とに誤差が生じる場合がある。図１２に示す場合では、センサ境界線に対して、地図境界線を回転させるとともに、地図境界線を移動させることで、地図境界線の一部とセンサ境界線とを合致させることができる。なお、図１２は、自車位置検出装置１２０の位置検出精度、周囲検知センサ１１０の検知精度、あるいは、地図情報が有する車線境界線の情報の精度が低い場合の地図境界線およびセンサ境界線を説明するための図である。
　また、境界線統合機能は、センサ境界線に対して、地図境界線を移動、縮小、拡大、または回転させることにより、センサ境界線に合致する地図境界線の部分を検出できた場合には、地図境界線を移動、縮小、拡大、または回転させた条件を、制御装置１６０のＲＡＭに記憶する。
　ステップＳ２０６では、第１実施形態のステップＳ１０６と同様に、地図境界線内にセンサ境界線と合致する部分が存在するか否かの判断が行われ、合致する部分が存在する場合には、ステップＳ２０７に進み、合致する部分が存在しない場合には、図１１に示す走行制御処理を終了する。
　ステップＳ２０７では、境界線統合機能により、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度が判定される。ここで、道路の曲率が所定値未満であり、道路の形状が直線または略直線形状である場合には、道路の曲率が所定値以上のカーブである場合と比べて、周囲検知センサ１１０の検知誤差は小さい傾向にある。そのため、境界線統合機能は、道路の曲率が所定値未満である場合には、道路の曲率が所定値以上である場合と比べて、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度を高く判定する。また、境界線統合機能は、道路の曲率が大きいほど、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度を低く判定する構成とすることができる。さらに、道路がカーブである場合において、２以上のカーブが連続している場合には、カーブが連続しない場合と比べて、周囲検知センサ１１０の検知誤差は大きくなる傾向にある。そのため、境界線統合機能は、２以上のカーブが連続している場合には、カーブが連続しない場合と比べて、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度を低く判定する構成とすることもできる。さらに、境界線統合機能は、曲率の異なるカーブが連続している場合には、曲率が同程度のカーブが連続する場合と比べて、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度を低く判定する構成とすることもできる。
　ステップＳ２０８では、境界線統合機能により、ステップＳ２０７で判定した周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度に基づいて、センサ境界線のうち、地図境界線と統合させる境界線部分（以下、センサ統合対象部分という。）の決定が行われる。ここで、図１３は、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度と、センサ統合対象部分の大きさ（センサ統合対象部分の自車両からの距離）との対応関係の一例を示す図である。図１３に示すように、境界線統合機能は、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度が高いほど、センサ統合対象部分を大きく（センサ統合対象部分の自車両から距離を長く）する。反対に、境界線統合機能は、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度が低いほど、センサ統合対象部分を小さく（センサ統合対象部分の自車両からの距離を短く）する。
　たとえば、図１４に示す例では、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度が高いため、センサ統合対象部分として、自車両の位置から、センサ境界線の検知範囲のうち自車両から最も遠い位置までの範囲内にある部分（たとえば、図１４中、グレーで示すセンサ境界線の部分）が、センサ統合対象部分として決定される。すなわち、図１４に示す例では、センサ境界線全体が、センサ統合対象部分として決定される。一方、図１５に示す例では、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度が低いため、センサ境界線のうち、自車両の位置から、自車両に比較的近い地点までの部分（たとえば、図１５中、グレーで示すセンサ境界線の部分）が、センサ統合対象部分として決定される。なお、図１４および図１５は、センサ統合対象部分と地図統合対象部分との統合方法を説明するための図である。
　ステップＳ２０９では、境界線統合機能により、地図境界線のうち、自車両の現在位置よりも自車両の進行方向側であり、かつ、ステップＳ２０８で検出されたセンサ統合対象部分に相当する部分を差し引いた部分が、地図統合対象部分として検出される。たとえば、図１４および図１５に示すように、境界線統合機能は、センサ統合対象部分のうち自車両から最も離れた地点に対応する地図境界線の地点を、対象地点Ｓ１，Ｓ２として特定する。そして、境界線統合機能は、地図境界線のうち、対象地点Ｓ１，Ｓ２よりも自車両の進行方向側（自車両から遠ざかる方向側）の部分を、地図統合対象部分として検出することができる。
　ステップＳ２１０では、境界線統合機能により、下記式（５），（６）に示すように、ステップＳ２０８で決定したセンサ統合対象部分の各地点の位置座標を、制御装置１６０のＲＡＭに予め記憶した空の配列に追加する処理が行われる。
　Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｒ，ｙ１Ｒ），（ｘ２Ｒ,ｙ２Ｒ），・・・，（ｘＭＲ,ｙＭＲ）｝　・・・（５）
　Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｌ，ｙ１Ｌ），（ｘ２Ｌ,ｙ２Ｌ），・・・，（ｘＮＬ,ｙＮＬ）｝　・・・（６）
なお、上記式（５）において、Ｍは、点群で表現された進行方向右側のセンサ統合対象部分の各位置の位置座標の数であり、図１４に示す例では４となり、図１５に示す例では２となる（下記式（７）も同様。）。また、上記式（６）において、Ｎは、点群で表現された進行方向左側のセンサ統合対象部分の各位置の位置座標の数であり、図１４に示す例では７となり、図１５に示す例では２となる（下記式（８）も同様。）。
　また、ステップＳ２１１では、境界線統合機能により、下記式（７），（８）に示すように、ステップＳ２０９で決定された地図統合対象部分の各地点の位置座標が、ステップＳ２１０においてセンサ統合対象部分の各地点の位置座標を追加した配列にさらに追加される。
　Ｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｒ，ｙ１Ｒ），（ｘ２Ｒ,ｙ２Ｒ），・・・，（ｘＭＲ,ｙＭＲ），（ｘ１Ｒｍ，ｙ１Ｒｍ），（ｘ２Ｒｍ,ｙ２Ｒｍ），・・・，（ｘＯＲｍ,ｙＯＲｍ）｝　・・・（７）
　Ｌ＿ｂｏｕｎｄ［ｉ］=｛（ｘ１Ｌ，ｙ１Ｌ），（ｘ２Ｌ,ｙ２Ｌ），・・・，（ｘＮＬ,ｙＮＬ），（ｘ１Ｌｍ，ｙ１Ｌｍ），（ｘ２Ｌｍ,ｙ２Ｌｍ），・・・，（ｘＰＬｍ,ｙＰＬｍ）｝　・・・（８）
なお、上記式（７）において、Ｏは、点群で表現された進行方向右側の地図統合対象部分の位置座標の数であり、図１４に示す例では８（またはそれ以上）となり、図１５に示す例では１０（またはそれ以上）となる。また、上記式（８）において、Ｎは、点群で表現された進行方向左側の地図統合対象部分の各地点の位置座標の数であり、図１４に示す例では４（またはそれ以上）となり、図１５に示す例では９（またはそれ以上）となる。
　このように、第２実施形態では、センサ統合対象部分の各地点の位置座標を自車両から近い順に追加した後に、地図統合対象部分の各地点の位置座標を自車両から近い順に追加する。これにより、自車両の現在位置よりも自車両の進行方向側における、センサ統合対象部分と地図対象統合部分とを統合した統合境界線を生成することができる。
　そして、ステップＳ２１２，Ｓ２１３では、第１実施形態のステップＳ１１１，１１２と同様に、ステップＳ２１１で生成された統合境界線の情報が、たとえば駆動制御装置１５０に出力され（ステップＳ２１２）、出力された統合境界線の情報に基づいて、自車両の駆動制御が行われる（ステップＳ２１３）。
　また、ステップＳ２０６において、地図境界線内にセンサ境界線と合致する部分を検出できない場合には、ステップＳ２１４に進む。このように、地図境界線内にセンサ境界線と合致する部分を検出できない場合には、自車位置検出装置１２０により、自車両の位置が適切に検出できないことが想定される。そこで、ステップＳ２１４では、境界線統合機能により、自車両の走行予定経路と自車両の速度とに基づいて、自車両の位置の推定が行われる。
　ステップＳ２１５では、境界線統合機能により、ステップＳ２０４で検出したセンサ境界線が、ステップＳ２１４において推定した自車両の位置で検出される車線境界線と判断され、これに基づいて、地図統合対象部分が決定される。すなわち、境界線統合機能は、自車両の現在位置よりも自車両の進行方向側であり、かつ、地図境界線から、自車両の推定位置において検出されるセンサ境界線の範囲を差し引いた部分を、地図統合対象部分として決定する。
　そして、ステップＳ２１０では、ステップＳ２０４で検出したセンサ境界線の全体がセンサ統合対象部分とされ、センサ統合対象部分（すなわち、センサ境界線の全体）の各地点の位置座標が配列に追加される。また、ステップＳ２１１では、ステップＳ２１５で決定された地図統合対象部分の各地点の位置座標が配列に追加される。これにより、ステップＳ２１２において、統合境界線の情報が駆動制御装置１５０に出力され、ステップＳ２１３において、自車両の駆動制御が行われる。
　以上のように、第２実施形態では、道路の曲率やカーブの連続性などに基づいて、周囲検知センサ１１０により検出されたセンサ境界線の信頼度を判定する。そして、センサ境界線の信頼度が高いほど、地図境界線と統合するセンサ統合対象部分を自車両の進行方向側に広くし、一方、センサ境界線の信頼度が低いほど、センサ統合対象部分を自車両の進行方向と反対側に小さくする。これにより、周囲検知センサ１１０の検知精度が所定値以上である場合には、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づくセンサ統合対象部分を広く利用することができ、自車両の実際の走行状況に応じた、精度の高い統合境界線の情報を出力することができる。また、周囲検知センサ１１０の検知結果が所定値未満である場合でも、センサ統合対象部分を自車両の周辺に限定することで、精度の高い統合境界線の情報を出力することができる。
　また、第２実施形態では、周囲検知センサ１１０の検出結果に基づいて、自車両が走行する車線を特定し、特定した車線に沿って、センサ境界線と地図境界線との照合を行い、センサ境界線と地図境界線とを統合する。これにより、自車位置検出装置１２０による自車両の位置の検出精度、周囲検知センサ１１０による検知結果の精度、および地図情報の精度のうち少なくとも１つが低い（所定の判定値未満である）場合でも、自車両の走行状況に応じた統合境界線を出力することができる。
　なお、以上に説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
　たとえば、上述した実施形態では、走行制御装置１００が備える地図データベース１３０から地図情報を取得する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、走行制御装置１００は、走行制御装置１００の外部に存在するサーバから地図情報を取得する構成としてもよい。あるいは、他車両が実際に走行した経路における車線境界線の情報を、地図情報が有する車線境界線の情報として、他車両（あるいは当該他車両から情報を収集したサーバ）から取得する構成としてもよい。
　また、自車位置検出装置１２０による自車両の位置の検出精度、周囲検知センサ１１０による検知結果の精度、および地図情報の精度が、それぞれに対応する所定の判定値以上である場合には、第１実施形態に係る走行制御処理を行う構成とすることができる。また同様に、自車位置検出装置１２０による自車両の位置の検出精度、周囲検知センサ１１０による検知結果の精度、および地図情報の精度のうち少なくとも１つが、それぞれに対応する所定の判定値未満である場合には、上述した第２実施形態に係る走行制御を行う構成とすることができる。これにより、走行制御装置１００が備えるセンサの検出精度や地図情報の精度が高い場合には、地図境界線とセンサ境界線とをより正確な位置で統合させることができるため、精度の高い統合境界線を出力することができる。また、センサの検出精度や地図情報の精度が低い場合でも、地図境界線と統合させるセンサ境界線の範囲を限定するとともに、自車両が走行する車線を推定して、推定した車線において、センサ境界線と地図境界線とを統合することで、比較的精度の高い統合境界線を出力することが可能となる。
　また、上述した第２実施形態では、地図境界線内においてセンサ境界線と合致する部分が照合できた場合に、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度に基づいて、センサ統合対象部分を決定し、決定したセンサ統合対象部分と地図統合対象部分とを統合する構成を例示したが、この構成に限定されず、たとえば、周囲検知センサ１１０の検知結果の信頼度に基づいて、センサ統合対象部分を決定し、地図境界線内に、センサ統合対象部分に合致する部分が存在するか照合する構成としてもよい。
　さらに、上述した第２実施形態では、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づいて、自車両が走行する車線の車線番号を特定し、特定した車線番号の車線に沿って地図境界線とセンサ境界線とを照合する構成を例示したが、これに限定されず、以下の構成とすることができる。すなわち、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づいて自車両が走行する車線の車線番号を特定するとともに、自車位置検出装置１２０により検出された自車両の位置情報と地図情報とに基づいて、自車両が走行する車線の車線番号を特定する。そして、周囲検知センサ１１０の検知結果に基づいて特定された車線番号と、自車位置検出装置１２０により検出された自車両の位置情報に基づいて特定された車線番号とが一致する場合に、当該車線番号の車線に沿って、地図境界線とセンサ境界線とを照合する構成とすることができる。
　なお、上述した実施形態に係る周囲検知センサ１１０は本発明の検出器に相当する。
　１００…走行制御装置
　　１１０…周囲検知センサ
　　１２０…自車両位置検出装置
　　１３０…地図データベース
　　１４０…提示装置
　　１５０…駆動制御装置
　　１６０…制御装置

Claims (20)

  1. 　自車両の周囲の実際の環境から、自車両の周囲の車線の車線境界線の情報を実境界線情報として検出する検出器を用いた走行制御方法であって、
    　前記実境界線情報と、地図情報に含まれる車線の車線境界線の情報である地図境界線情報とを統合して統合境界線情報を生成し、生成した前記統合境界線情報を出力する制御方法。
  2. 　請求項１に記載の制御方法であって、
    　前記検出器は、自車両の周囲の実際の環境から、レーンマーク、縁石、およびガードレールのうち少なくとも１つを車線境界線として検出することで、前記実境界線情報を検出する制御方法。
  3. 　請求項１または２に記載の制御方法であって、
    　前記地図境界線情報内において、前記実境界線情報と合致する合致部分を検出し、前記実境界線情報を、前記地図境界線情報のうち前記合致部分を除く部分の情報で補完することで、前記統合境界線情報を生成する制御方法。
  4. 　請求項３に記載の制御方法であって、
    　自車両の位置を基準として、前記実境界線情報と前記地図境界線情報との照合を行うことで、前記合致部分を検出する制御方法。
  5. 　請求項３に記載の制御方法であって、
    　自車両の走行予定経路に沿って、前記実境界線情報と前記地図境界線情報との照合を行うことで、前記合致部分を検出する制御方法。
  6. 　請求項３～５のいずれかに記載の制御方法であって、
    　前記地図境界線情報のうち、前記実境界線情報との合致度が最も高い部分を、前記合致部分として検出する制御方法。
  7. 　請求項６に記載の制御方法であって、
    　自車両の位置の検出精度、前記検出器の検出精度、および前記地図情報の精度が、それぞれに対応する所定の判定値以上である場合に、前記地図境界線情報のうち、前記実境界線情報との合致度が最も高い部分を、前記合致部分として検出する制御方法。
  8. 　請求項１～５のいずれかに記載の制御方法であって、
    　前記検出器により検出された前記実境界線情報の信頼度を判定し、
    　前記実境界線情報の信頼度が所定値以上である場合には、前記実境界線情報の信頼度が前記所定値未満である場合と比べて、前記地図境界線情報と統合する前記実境界線情報の範囲を広くする制御方法。
  9. 　請求項１～５のいずれかに記載の制御方法であって、
    　前記検出器により検出された前記実境界線情報の信頼度を判定し、
    　前記実境界線情報の信頼度が所定値未満である場合には、前記実境界線情報の一部を、前記地図境界線情報と統合させる制御方法。
  10. 　請求項８または９に記載の制御方法であって、
    　前記実境界線情報の信頼度が高いほど、前記地図境界線情報と統合させる前記実境界線情報の範囲を、自車両の進行方向側に大きくする制御方法。
  11. 　請求項８～１０のいずれかに記載の制御方法であって、
    　前記実境界線情報の信頼度が低いほど、前記地図境界線情報と統合させる前記実境界線情報の範囲を、自車両の進行方向と反対側に小さくする制御方法。
  12. 　請求項８～１１のいずれかに記載の制御方法であって、
    　道路の曲率が大きいほど、前記実境界線情報の信頼度を低く判定する制御方法。
  13. 　請求項８～１２のいずれかに記載の制御方法であって、
    　自車両が走行する道路がカーブであり、かつ、カーブが連続している場合には、カーブが連続していない場合と比べて、前記実境界線情報の信頼度を低く判定する制御方法。
  14. 　請求項１～１３のいずれかに記載の制御方法であって、
    　前記検出器の検出結果に基づいて自車両が走行する車線の車線境界線の種類を特定し、前記検出器の検出結果に基づく車線境界線の種類と、前記地図情報が有する車線の車線境界線の種別情報と照合することで、自車両が走行する車線を特定し、自車両が前記特定された車線を走行するものとして、前記実境界線情報と前記地図境界線情報とを統合する制御方法。
  15. 　請求項１～１４のいずれかに記載の制御方法であって、
    　前記実境界線情報および前記地図境界線情報は、それぞれの境界線上の各地点の位置座標を示す点群により表現され、
    　点群により表現された前記実境界線情報および前記地図境界線情報を統合することで、点群により表現された前記統合境界線情報を出力する制御方法。
  16. 　請求項１５に記載の制御方法であって、
    　点群により表現された前記実境界線情報および前記地図境界線情報を示す各地点の位置座標の間隔を略均等とする制御方法。
  17. 　請求項１５に記載の制御方法であって、
    　道路の曲率が大きいほど、前記実境界線情報および前記地図境界線情報を示す各地点の位置座標の間隔を短くし、道路の曲率が小さいほど、前記実境界線情報および前記地図境界線情報を示す各地点の位置座標の間隔を長くする制御方法。
  18. 　請求項１５に記載の制御方法であって、
    　道路の制限速度または自車両の走行速度が速いほど、前記実境界線情報および前記地図境界線情報を示す各地点の位置座標の間隔を長くする制御方法。
  19. 　請求項１５～１８のいずれかに記載の制御方法であって、
    　点群で表現された前記統合境界線情報を、関数で表現された前記統合境界線情報に変換して出力する制御方法。
  20. 　自車両の周囲の実際の環境から、自車両の周囲の車線の車線境界線の情報を実境界線情報として検出する検出器と、自車両の走行を制御する制御部と、を備える走行制御装置であって、
    　前記制御部は、前記実境界線情報と、地図情報に含まれる車線の車線境界線の情報である地図境界線情報とを統合して統合境界線情報を生成し、生成した前記統合境界線情報を出力する走行制御装置。
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