JP2003058997A - 走行路環境検出装置 - Google Patents
走行路環境検出装置Info
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- JP2003058997A JP2003058997A JP2001242804A JP2001242804A JP2003058997A JP 2003058997 A JP2003058997 A JP 2003058997A JP 2001242804 A JP2001242804 A JP 2001242804A JP 2001242804 A JP2001242804 A JP 2001242804A JP 2003058997 A JP2003058997 A JP 2003058997A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】検出された物体が路側リフレクタのような路側
構造物であることを検出し、その場合にはそれらの位置
情報を変更する。 【解決手段】検出された複数の物体からなる物体群の近
似直線を求め、レーンマーカー等から走行路の曲率、自
車両の将来の移動軌跡と比較して、その物体群が路側構
造物である可能性を算出すると共に、検出された物体の
画像情報を予め記憶されたパターンが像と比較して路側
構造物である可能性を算出し、それらの可能性が高く、
自車両が、その検出物体群に向けて走行しているときに
は、自車両の将来の移動軌跡と物体群近似直線との交点
を当該物体群の位置情報とし、そうでないときには物体
群の中心位置を当該物体群の位置情報とする。制動力を
制御する場合、自車両が、その検出物体群に向けて走行
しているほど、速度を低減する制動力を優先し、そうで
ないときには車線を逸脱しない制動力を優先する。
構造物であることを検出し、その場合にはそれらの位置
情報を変更する。 【解決手段】検出された複数の物体からなる物体群の近
似直線を求め、レーンマーカー等から走行路の曲率、自
車両の将来の移動軌跡と比較して、その物体群が路側構
造物である可能性を算出すると共に、検出された物体の
画像情報を予め記憶されたパターンが像と比較して路側
構造物である可能性を算出し、それらの可能性が高く、
自車両が、その検出物体群に向けて走行しているときに
は、自車両の将来の移動軌跡と物体群近似直線との交点
を当該物体群の位置情報とし、そうでないときには物体
群の中心位置を当該物体群の位置情報とする。制動力を
制御する場合、自車両が、その検出物体群に向けて走行
しているほど、速度を低減する制動力を優先し、そうで
ないときには車線を逸脱しない制動力を優先する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、自車両周辺の走
行路環境を検出する走行路環境検出装置に関し、特に検
出された自車両周辺の物体が路側構造物であるか否かを
判定するのに好適なものである。
行路環境を検出する走行路環境検出装置に関し、特に検
出された自車両周辺の物体が路側構造物であるか否かを
判定するのに好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】このような走行路環境検出装置として
は、例えば特開２０００−５６０１９号公報に記載され
るものがある。この走行路環境検出装置は、レーザレー
ダの照射範囲を複数の領域に区切り、各領域の受信強度
から物体の存在を判定するものであり、各検出領域の受
信強度を加算した値と加算しない値との比較を行い、そ
の比較結果に基づいて、路側リフレクタを含む場合に
は、受信強度を加算しない検出領域の距離で補正を行う
ことにより、路側リフレクタと先行車両とを区別できる
ようにしている。
は、例えば特開２０００−５６０１９号公報に記載され
るものがある。この走行路環境検出装置は、レーザレー
ダの照射範囲を複数の領域に区切り、各領域の受信強度
から物体の存在を判定するものであり、各検出領域の受
信強度を加算した値と加算しない値との比較を行い、そ
の比較結果に基づいて、路側リフレクタを含む場合に
は、受信強度を加算しない検出領域の距離で補正を行う
ことにより、路側リフレクタと先行車両とを区別できる
ようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、前記路側リ
フレクタのように、形状が小さく、反射強度の強い物体
は横方向（車両幅方向）の位置を精度よく検出すること
が困難である。その原因は、車両のように一つの物体の
両側端部の二つのリフレクタの中心座標の平均化によっ
て精度を向上することができないこと、形状が小さいた
めにレーザレーダ等のスキャニングの間隔に埋もれる場
合があること、反射波が比較的乱れて戻るために実際の
形状以上の大きさを持つ物体として誤検出する場合があ
ることなどが挙げられる。従って、前記従来の走行路環
境検出装置では、先行車両と路側構造体とを区別して検
出することはできても、路側構造体自体の横位置を精度
よく検出することは困難である。
フレクタのように、形状が小さく、反射強度の強い物体
は横方向（車両幅方向）の位置を精度よく検出すること
が困難である。その原因は、車両のように一つの物体の
両側端部の二つのリフレクタの中心座標の平均化によっ
て精度を向上することができないこと、形状が小さいた
めにレーザレーダ等のスキャニングの間隔に埋もれる場
合があること、反射波が比較的乱れて戻るために実際の
形状以上の大きさを持つ物体として誤検出する場合があ
ることなどが挙げられる。従って、前記従来の走行路環
境検出装置では、先行車両と路側構造体とを区別して検
出することはできても、路側構造体自体の横位置を精度
よく検出することは困難である。
【０００４】本発明は、上記諸問題を解決するために開
発されたものであり、路側リフレクタのような路側構造
体の位置を精度よく検出することができる走行路環境検
出装置を提供することを目的とするものである。
発されたものであり、路側リフレクタのような路側構造
体の位置を精度よく検出することができる走行路環境検
出装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のうち請求項１に係る走行路環境検出装置
は、自車両の走行状態を検出する自車両走行状態検出手
段と、自車両周辺の物体を検出する物体検出手段と、前
記物体検出手段で検出された物体が路側構造物である可
能性を算出する路側構造物可能性算出手段と、前記路側
構造物可能性算出手段で算出された路側構造物である可
能性が高いときに、前記自車両走行状態検出手段で検出
された自車両の走行状態に応じて、当該路側構造物であ
る可能性が高い物体の位置情報を変更する路側構造物位
置情報変更手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。
に、本発明のうち請求項１に係る走行路環境検出装置
は、自車両の走行状態を検出する自車両走行状態検出手
段と、自車両周辺の物体を検出する物体検出手段と、前
記物体検出手段で検出された物体が路側構造物である可
能性を算出する路側構造物可能性算出手段と、前記路側
構造物可能性算出手段で算出された路側構造物である可
能性が高いときに、前記自車両走行状態検出手段で検出
された自車両の走行状態に応じて、当該路側構造物であ
る可能性が高い物体の位置情報を変更する路側構造物位
置情報変更手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。
【０００６】本発明の路側構造物とは、例えば路側リフ
レクタのように、路側に沿って連続的に配設されている
ものを想定している。例えば路側構造物が路側リフレク
タである場合、複数の路側リフレクタを群として捉えて
走行路の路側とすることができるので、その路側と自車
両の走行状態との関係から、路側構造物である可能性が
高い物体の位置情報を適切に変更して、後段の制御系や
認識系に出力するようにした。
レクタのように、路側に沿って連続的に配設されている
ものを想定している。例えば路側構造物が路側リフレク
タである場合、複数の路側リフレクタを群として捉えて
走行路の路側とすることができるので、その路側と自車
両の走行状態との関係から、路側構造物である可能性が
高い物体の位置情報を適切に変更して、後段の制御系や
認識系に出力するようにした。
【０００７】また、本発明のうち請求項２に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１の発明において、自車両
進行方向の走行路の曲率を検出する走行路曲率検出手段
と、前記物体検出手段で検出された複数の物体がなす自
車両進行方向への曲線の状態を検出する物体群曲線状態
検出手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段は、
前記走行路曲率検出手段で検出された走行路の曲率及び
前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体が
なす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物で
ある可能性を算出することを特徴とするものである。
環境検出装置は、前記請求項１の発明において、自車両
進行方向の走行路の曲率を検出する走行路曲率検出手段
と、前記物体検出手段で検出された複数の物体がなす自
車両進行方向への曲線の状態を検出する物体群曲線状態
検出手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段は、
前記走行路曲率検出手段で検出された走行路の曲率及び
前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体が
なす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物で
ある可能性を算出することを特徴とするものである。
【０００８】また、本発明のうち請求項３に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１又は２の発明において、
自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行方向算出
手段と、前記物体検出手段で検出された複数の物体がな
す自車両進行方向への曲線の状態を検出する物体群曲線
状態検出手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段
は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の
将来の進行方向及び前記物体群曲線状態検出手段で検出
された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの
物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴と
するものである。
環境検出装置は、前記請求項１又は２の発明において、
自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行方向算出
手段と、前記物体検出手段で検出された複数の物体がな
す自車両進行方向への曲線の状態を検出する物体群曲線
状態検出手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段
は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の
将来の進行方向及び前記物体群曲線状態検出手段で検出
された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの
物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴と
するものである。
【０００９】また、本発明のうち請求項４に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１乃至３の何れかの発明に
おいて、自車両周辺の走行路環境を撮像する走行路環境
撮像手段と、路側構造物の形態を記憶する路側構造物形
態記憶手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段
は、前記走行路環境撮像手段で撮像された走行路環境の
中から抽出された前記物体検出手段で検出された物体の
形態と前記路側構造物形態記憶手段で記憶されている路
側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路側構
造物である可能性を算出することを特徴とするものであ
る。
環境検出装置は、前記請求項１乃至３の何れかの発明に
おいて、自車両周辺の走行路環境を撮像する走行路環境
撮像手段と、路側構造物の形態を記憶する路側構造物形
態記憶手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段
は、前記走行路環境撮像手段で撮像された走行路環境の
中から抽出された前記物体検出手段で検出された物体の
形態と前記路側構造物形態記憶手段で記憶されている路
側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路側構
造物である可能性を算出することを特徴とするものであ
る。
【００１０】また、本発明のうち請求項５に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１乃至４の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物位置情
報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が
所定値以上であるときに、当該自車両の将来の進行方向
と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の
位置情報とすることを特徴とするものである。
環境検出装置は、前記請求項１乃至４の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物位置情
報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が
所定値以上であるときに、当該自車両の将来の進行方向
と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の
位置情報とすることを特徴とするものである。
【００１１】また、本発明のうち請求項６に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１乃至５の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物位置情
報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が
所定値未満か、若しくはその角度が得られないときに、
それら複数の物体からなる物体群の中心位置を当該物体
群の位置情報とすることを特徴とするものである。
環境検出装置は、前記請求項１乃至５の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物位置情
報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が
所定値未満か、若しくはその角度が得られないときに、
それら複数の物体からなる物体群の中心位置を当該物体
群の位置情報とすることを特徴とするものである。
【００１２】また、本発明のうち請求項７に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１乃至６の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物位置情
報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車両
が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より小
さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体
がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とす
ることを特徴とするものである。
環境検出装置は、前記請求項１乃至６の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物位置情
報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車両
が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より小
さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体
がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とす
ることを特徴とするものである。
【００１３】また、本発明のうち請求項８に係る走行路
環境検出装置は、前記請求項１乃至７の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段と、前記物体検出手段で検出され
た物体に接触するときの自車両の速度を低減するための
制動力及び自車両が走行している車線を逸脱しないため
の制動力を制御する制動力制御手段とを備え、前記制動
力制御手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が
小さいほど、自車両が走行している車線を逸脱しないた
めの制動力の割合を大きくすることを特徴とするもので
ある。
環境検出装置は、前記請求項１乃至７の何れかの発明に
おいて、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行
方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の
物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物
体群曲線状態検出手段と、前記物体検出手段で検出され
た物体に接触するときの自車両の速度を低減するための
制動力及び自車両が走行している車線を逸脱しないため
の制動力を制御する制動力制御手段とを備え、前記制動
力制御手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出され
た自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対検出手
段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が
小さいほど、自車両が走行している車線を逸脱しないた
めの制動力の割合を大きくすることを特徴とするもので
ある。
【００１４】
【発明の効果】而して、本発明のうち請求項１に係る走
行路環境検出装置によれば、検出された物体が路側構造
物である可能性を算出し、その可能性が高いときに、自
車両の走行状態に応じて、当該路側構造物である可能性
が高い物体の位置情報を変更する構成としたため、例え
ば当該路側構造物である可能性が高い複数の物体群と自
車両とが接触するような場合には、自車両の将来の進行
方向と物体との接触点を物体の位置情報とするといった
ように、その物体の位置情報を用いた適切な制御や認識
を可能とすることができ、その分だけ、路側リフレクタ
などの路側構造物の位置精度を向上することができる。
行路環境検出装置によれば、検出された物体が路側構造
物である可能性を算出し、その可能性が高いときに、自
車両の走行状態に応じて、当該路側構造物である可能性
が高い物体の位置情報を変更する構成としたため、例え
ば当該路側構造物である可能性が高い複数の物体群と自
車両とが接触するような場合には、自車両の将来の進行
方向と物体との接触点を物体の位置情報とするといった
ように、その物体の位置情報を用いた適切な制御や認識
を可能とすることができ、その分だけ、路側リフレクタ
などの路側構造物の位置精度を向上することができる。
【００１５】また、本発明のうち請求項２に係る走行路
環境検出装置によれば、検出された走行路の曲率及び検
出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれら
の物体が路側構造物である可能性を算出する構成とした
ため、複数の物体がなす曲線の状態が検出された走行路
の曲率に合致又はほぼ合致していれば、例えばそれらの
物体は、路側リフレクタのように路側に沿って連続的に
配設された路側構造物であると判定することができるの
で、物体が路側構造物である可能性を正確に算出するこ
とが可能となる。
環境検出装置によれば、検出された走行路の曲率及び検
出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれら
の物体が路側構造物である可能性を算出する構成とした
ため、複数の物体がなす曲線の状態が検出された走行路
の曲率に合致又はほぼ合致していれば、例えばそれらの
物体は、路側リフレクタのように路側に沿って連続的に
配設された路側構造物であると判定することができるの
で、物体が路側構造物である可能性を正確に算出するこ
とが可能となる。
【００１６】また、本発明のうち請求項３に係る走行路
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向及び検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づ
いてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出する
構成としたため、複数の物体がなす曲線の状態が算出さ
れた自車両の将来の進行方向に合致又はほぼ合致してい
れば、例えばそれらの物体は、路側リフレクタのように
路側に沿って連続的に配設された路側構造物であると判
定することができるので、物体が路側構造物である可能
性を正確に算出することが可能となる。
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向及び検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づ
いてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出する
構成としたため、複数の物体がなす曲線の状態が算出さ
れた自車両の将来の進行方向に合致又はほぼ合致してい
れば、例えばそれらの物体は、路側リフレクタのように
路側に沿って連続的に配設された路側構造物であると判
定することができるので、物体が路側構造物である可能
性を正確に算出することが可能となる。
【００１７】また、本発明のうち請求項４に係る走行路
環境検出装置によれば、撮像された走行路環境の中から
抽出された物体の形態と記憶されている路側構造物の形
態との類似性に基づいて当該物体が路側構造物である可
能性を算出する構成としたため、例えばパターンマッチ
ング等による形態の類似性に基づいて、物体が路側構造
物である可能性を正確に算出することが可能となる。
環境検出装置によれば、撮像された走行路環境の中から
抽出された物体の形態と記憶されている路側構造物の形
態との類似性に基づいて当該物体が路側構造物である可
能性を算出する構成としたため、例えばパターンマッチ
ング等による形態の類似性に基づいて、物体が路側構造
物である可能性を正確に算出することが可能となる。
【００１８】また、本発明のうち請求項５に係る走行路
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向と複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値以
上であるとき、即ち自車両がそれらの物体群に向かって
進行すると考えられるときに、当該自車両の将来の進行
方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体
群の位置情報とする構成としたため、それらの物体群が
路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設され
たものであるときに、自車両が走行路の路側に接触する
位置或いはそれを超えて逸脱する位置を精度よく検出す
ることが可能となる。
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向と複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値以
上であるとき、即ち自車両がそれらの物体群に向かって
進行すると考えられるときに、当該自車両の将来の進行
方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体
群の位置情報とする構成としたため、それらの物体群が
路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設され
たものであるときに、自車両が走行路の路側に接触する
位置或いはそれを超えて逸脱する位置を精度よく検出す
ることが可能となる。
【００１９】また、本発明のうち請求項６に係る走行路
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向と検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度
が所定値未満か、若しくはその角度が得られないとき、
即ち自車両がそれらの物体群に向かって進行していない
と考えられるときに、それら複数の物体からなる物体群
の中心位置を当該物体群の位置情報とする構成としたた
め、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿
って連続的に配設されたものであるときに、自車両走行
路の路側の全体的な横位置を精度よく検出することが可
能となる。
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向と検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度
が所定値未満か、若しくはその角度が得られないとき、
即ち自車両がそれらの物体群に向かって進行していない
と考えられるときに、それら複数の物体からなる物体群
の中心位置を当該物体群の位置情報とする構成としたた
め、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿
って連続的に配設されたものであるときに、自車両走行
路の路側の全体的な横位置を精度よく検出することが可
能となる。
【００２０】また、本発明のうち請求項７に係る走行路
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向と検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車
両が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より
小さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物
体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報と
する構成としたため、それらの物体群が路側リフレクタ
のように路側に沿って連続的に配設されたものであると
きに、自車両が走行路の路側に接触する位置或いはそれ
を超えて逸脱する可能性があるときに、その位置を精度
よく検出することが可能となる。
環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行
方向と検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車
両が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より
小さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物
体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報と
する構成としたため、それらの物体群が路側リフレクタ
のように路側に沿って連続的に配設されたものであると
きに、自車両が走行路の路側に接触する位置或いはそれ
を超えて逸脱する可能性があるときに、その位置を精度
よく検出することが可能となる。
【００２１】また、本発明のうち請求項８に係る走行路
環境検出装置によれば、検出された物体に接触するとき
の自車両の速度を低減するための制動力及び自車両が走
行している車線を逸脱しないための制動力を制御可能と
し、算出された自車両の将来の進行方向と検出された複
数の物体がなす曲線との平面視角度が小さいほど、自車
両が走行している車線を逸脱しないための制動力の割合
を大きくする構成としたため、自車両が路側構造物と考
えられる物体群に向かって進行していないときには走行
車線を逸脱しないように制動力を制御し、自車両が路側
構造物と考えられる物体群に向かって進行しているとき
には物体に接触するときの自車両の速度を低減するよう
に制動力を制御することが可能となる。
環境検出装置によれば、検出された物体に接触するとき
の自車両の速度を低減するための制動力及び自車両が走
行している車線を逸脱しないための制動力を制御可能と
し、算出された自車両の将来の進行方向と検出された複
数の物体がなす曲線との平面視角度が小さいほど、自車
両が走行している車線を逸脱しないための制動力の割合
を大きくする構成としたため、自車両が路側構造物と考
えられる物体群に向かって進行していないときには走行
車線を逸脱しないように制動力を制御し、自車両が路側
構造物と考えられる物体群に向かって進行しているとき
には物体に接触するときの自車両の速度を低減するよう
に制動力を制御することが可能となる。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図１は本発明の走行路環境検出装
置を適用した先行車両追従走行装置付き車両の一実施形
態を示すシステム構成図である。外界認識装置１には、
スキャニング式レーザレーダ２で走査した結果から、自
車両前方の物体を抽出するレーダ処理装置３が接続され
ている。このレーダ処理装置３は、検出された一つ或い
は複数の物体に対して自車両を原点とする二次元座標
値、即ち検出物体の位置を算出する機能が付加されてい
る。
に基づいて説明する。図１は本発明の走行路環境検出装
置を適用した先行車両追従走行装置付き車両の一実施形
態を示すシステム構成図である。外界認識装置１には、
スキャニング式レーザレーダ２で走査した結果から、自
車両前方の物体を抽出するレーダ処理装置３が接続され
ている。このレーダ処理装置３は、検出された一つ或い
は複数の物体に対して自車両を原点とする二次元座標
値、即ち検出物体の位置を算出する機能が付加されてい
る。
【００２３】また、前記外界認識装置１には、ＣＣＤカ
メラ４で撮像された自車両前方の画像から自車両の走行
レーンを検出する画像処理装置５が接続されている。前
記ＣＣＤカメラ４は、自車両前方の状況を広角且つ高速
に把握できるプログレッシブスキャン式のものであり、
また前記画像処理装置５は、前記レーダ処理装置３で検
出された物体の形態と、予め記憶されている路側リフレ
クタ等の路側構造物の形態とをパターンマッチングによ
って比較し、その物体が路側構造物である可能性を算出
する機能が付加されている。
メラ４で撮像された自車両前方の画像から自車両の走行
レーンを検出する画像処理装置５が接続されている。前
記ＣＣＤカメラ４は、自車両前方の状況を広角且つ高速
に把握できるプログレッシブスキャン式のものであり、
また前記画像処理装置５は、前記レーダ処理装置３で検
出された物体の形態と、予め記憶されている路側リフレ
クタ等の路側構造物の形態とをパターンマッチングによ
って比較し、その物体が路側構造物である可能性を算出
する機能が付加されている。
【００２４】更に、前記外界認識装置１には、自車両の
走行状態を検出するための車速センサ６及び操舵角セン
サ７が接続されている。前記車速センサ６は、従動輪で
ある後輪の回転速度から自車両の走行速度Ｖを検出する
ものである。また、前記操舵角センサ７は、ステアリン
グホイールの操舵角δを検出するものである。なお、こ
の車両には、図示しないエンジン回転センサ、トルクコ
ンバータのトルク比を検出するトルク比センサ（回転数
比センサ）、自動変速比の変速比を検出するギヤ比セン
サ（変速機コントローラ）等が備えられている。
走行状態を検出するための車速センサ６及び操舵角セン
サ７が接続されている。前記車速センサ６は、従動輪で
ある後輪の回転速度から自車両の走行速度Ｖを検出する
ものである。また、前記操舵角センサ７は、ステアリン
グホイールの操舵角δを検出するものである。なお、こ
の車両には、図示しないエンジン回転センサ、トルクコ
ンバータのトルク比を検出するトルク比センサ（回転数
比センサ）、自動変速比の変速比を検出するギヤ比セン
サ（変速機コントローラ）等が備えられている。
【００２５】そして、前記外界認識装置１では、例えば
後述する演算処理から、前記検出物体が路側リフレクタ
等の路側構造物であるか否かを判定し、それが路側構造
物であると判定された場合には、自動ブレーキ制御装置
８が、当該路側構造物に接触しないようにするか、若し
くは接触するときの速度を低減するための制動力を算出
し、その制動力に応じて負圧ブレーキブースタ９を作動
し、各車輪に制動力を付与して路側構造物との接触を回
避したり、或いは接触時の速度を低減したりする。ま
た、外界認識装置１で、前記障害物候補が障害物ではな
く、自車両と同等の速度で走行する先行車両であると判
断された場合には、図示されない先行車両追従走行制御
装置に判断結果を出力し、当該先行車両追従走行制御装
置は、エンジンの出力と各車輪への制動力とを制御して
先行車両に追従走行する制御を行う。なお、前記外界認
識装置１内の記憶装置には、例えば図７ｂに示すような
路側リフレクタ等の路側構造物の形態がパターンとして
記憶されている。
後述する演算処理から、前記検出物体が路側リフレクタ
等の路側構造物であるか否かを判定し、それが路側構造
物であると判定された場合には、自動ブレーキ制御装置
８が、当該路側構造物に接触しないようにするか、若し
くは接触するときの速度を低減するための制動力を算出
し、その制動力に応じて負圧ブレーキブースタ９を作動
し、各車輪に制動力を付与して路側構造物との接触を回
避したり、或いは接触時の速度を低減したりする。ま
た、外界認識装置１で、前記障害物候補が障害物ではな
く、自車両と同等の速度で走行する先行車両であると判
断された場合には、図示されない先行車両追従走行制御
装置に判断結果を出力し、当該先行車両追従走行制御装
置は、エンジンの出力と各車輪への制動力とを制御して
先行車両に追従走行する制御を行う。なお、前記外界認
識装置１内の記憶装置には、例えば図７ｂに示すような
路側リフレクタ等の路側構造物の形態がパターンとして
記憶されている。
【００２６】前記外界認識装置１、レーダ処理装置３、
画像処理装置５、自動ブレーキ制御装置８等は、夫々マ
イクロコンピュータとその周辺機器、並びに各アクチュ
エータを駆動するための駆動回路等を備えており、互い
に通信回路を介して情報を送受信できるようになってい
る。次に、前記自動ブレーキ制御装置８で行われる後述
の障害物検出のための演算処理の原理について説明す
る。まず、自車両と検出物体との相対速度が検出された
ときに自車両と当該検出物体とが接触する接触可能性の
算出原理について説明する。
画像処理装置５、自動ブレーキ制御装置８等は、夫々マ
イクロコンピュータとその周辺機器、並びに各アクチュ
エータを駆動するための駆動回路等を備えており、互い
に通信回路を介して情報を送受信できるようになってい
る。次に、前記自動ブレーキ制御装置８で行われる後述
の障害物検出のための演算処理の原理について説明す
る。まず、自車両と検出物体との相対速度が検出された
ときに自車両と当該検出物体とが接触する接触可能性の
算出原理について説明する。
【００２７】例えば図２ａに示すように、自車両の前端
中央部を原点とする二次元直交座標において、障害物候
補の相対位置及び相対速度が検出されたら、その相対速
度ベクトルの横軸、即ち図中のＸ軸切片Ｘ０を算出す
る。自車両の幅がＷ０であるとき、前記相対速度ベクト
ルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０
／２以下であるときに、障害物候補と自車両とが接触す
る可能性が高い。そこで、例えば図２ｂに示すように、
前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が
“０”であるときの接触可能性を“１．０（＝１００
％）”とし、当該相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値
｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２のときの接触可能
性を“０．８（＝８０％）”とし、それより相対速度ベ
クトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が大きいときには接
触可能性が大きく減少するような接触可能性算出マップ
を設定し、実際に検出される障害物候補の相対位置及び
相対速度から接触可能性を算出設定する。なお、この実
施形態では、接触可能性が“０．８（＝８０％）”であ
るときに障害物と判定する。
中央部を原点とする二次元直交座標において、障害物候
補の相対位置及び相対速度が検出されたら、その相対速
度ベクトルの横軸、即ち図中のＸ軸切片Ｘ０を算出す
る。自車両の幅がＷ０であるとき、前記相対速度ベクト
ルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０
／２以下であるときに、障害物候補と自車両とが接触す
る可能性が高い。そこで、例えば図２ｂに示すように、
前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が
“０”であるときの接触可能性を“１．０（＝１００
％）”とし、当該相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値
｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２のときの接触可能
性を“０．８（＝８０％）”とし、それより相対速度ベ
クトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が大きいときには接
触可能性が大きく減少するような接触可能性算出マップ
を設定し、実際に検出される障害物候補の相対位置及び
相対速度から接触可能性を算出設定する。なお、この実
施形態では、接触可能性が“０．８（＝８０％）”であ
るときに障害物と判定する。
【００２８】次に、前記外界認識装置１で行われる検出
物体の位置情報変更の原理について説明する。例えば、
前記レーダ処理装置３や画像処理装置５で検出された物
体が、自車両周辺の車両や落下物であるときには、その
位置情報を変更する必要はない。しかし、検出された物
体が、路側リフレクタのような路側構造物であるときに
は、その存在位置情報を変更した方が、後段の制御系の
制御、或いは認識系の認識に有効な場合が多い。
物体の位置情報変更の原理について説明する。例えば、
前記レーダ処理装置３や画像処理装置５で検出された物
体が、自車両周辺の車両や落下物であるときには、その
位置情報を変更する必要はない。しかし、検出された物
体が、路側リフレクタのような路側構造物であるときに
は、その存在位置情報を変更した方が、後段の制御系の
制御、或いは認識系の認識に有効な場合が多い。
【００２９】前述のように路側リフレクタのような路側
構造物は、その形状が非常に小さく、また反射強度が強
いために、検出された位置情報、特に横方向の位置情報
精度が低い。しかし、路側リフレクタのような路側構造
物は、図３ａに示すように、複数個連続して、且つ路側
に沿って存在する場合が多い。図３ｂは、図３ａの様子
をレーザレーダでスキャニングして、そのスキャニング
範囲内に存在する物体を検出したものである。ここで、
制御システムとしては必要な場合にのみ、物体の正確な
位置情報が得られればよく、全てを検出できる必要はな
いという条件を考慮し、通常は複数の路側構造物をまと
めてグルーピングし、その物体群の中心位置に対して前
述の障害物判定を行えばよい。一方、自車両の現在の走
行状態とその履歴から、将来、路側構造物群との接触の
可能性がある場合などには、当該路側構造物群と自車両
の将来の進行方向との交点を物体群の位置とすれば、前
述の障害物判定で確実に障害物と判定することができ
る。
構造物は、その形状が非常に小さく、また反射強度が強
いために、検出された位置情報、特に横方向の位置情報
精度が低い。しかし、路側リフレクタのような路側構造
物は、図３ａに示すように、複数個連続して、且つ路側
に沿って存在する場合が多い。図３ｂは、図３ａの様子
をレーザレーダでスキャニングして、そのスキャニング
範囲内に存在する物体を検出したものである。ここで、
制御システムとしては必要な場合にのみ、物体の正確な
位置情報が得られればよく、全てを検出できる必要はな
いという条件を考慮し、通常は複数の路側構造物をまと
めてグルーピングし、その物体群の中心位置に対して前
述の障害物判定を行えばよい。一方、自車両の現在の走
行状態とその履歴から、将来、路側構造物群との接触の
可能性がある場合などには、当該路側構造物群と自車両
の将来の進行方向との交点を物体群の位置とすれば、前
述の障害物判定で確実に障害物と判定することができ
る。
【００３０】次に、前述のようにして検出された物体群
が路側構造物群である可能性を算出する原理について説
明する。この路側構造物群可能性算出原理は二つに大別
される。一つは、前述のように路側リフレクタのような
路側構造物が路側に沿って連続的に配設されている、即
ちそれら路側構造物のなす曲線の状態は走行路の曲率と
合致又はほぼ合致していることに着目したものであり、
もう一つは画像情報として捉えた路側構造物の形態が予
め記憶されている路側構造物の形態に類似しているか否
かの判定、所謂パターンマッチングを行うものである。
更に、前者に用いる走行路の曲率は、例えば白線などの
レーンマーカーから検出するものと、将来の自車両の進
行方向から推定するものが適用できる。
が路側構造物群である可能性を算出する原理について説
明する。この路側構造物群可能性算出原理は二つに大別
される。一つは、前述のように路側リフレクタのような
路側構造物が路側に沿って連続的に配設されている、即
ちそれら路側構造物のなす曲線の状態は走行路の曲率と
合致又はほぼ合致していることに着目したものであり、
もう一つは画像情報として捉えた路側構造物の形態が予
め記憶されている路側構造物の形態に類似しているか否
かの判定、所謂パターンマッチングを行うものである。
更に、前者に用いる走行路の曲率は、例えば白線などの
レーンマーカーから検出するものと、将来の自車両の進
行方向から推定するものが適用できる。
【００３１】まず、本実施形態では、図４に示すよう
に、検出された物体群の平面視近似直線を求め、その傾
き（平面視傾斜角度）Ａi と切片Ｂi とを算出する。対
象となる検出物体は、個々の距離が２０ｍ以内に接近し
て存在するもの、及び等間隔又はほぼ等間隔に存在する
ものとした。そして、前記画像処理装置５でレーンマー
カー等から走行路の曲率が求められたときには、その走
行路曲率とこの検出物体群近似直線とを比較し、その類
似性から路側構造物の可能性を算出する。なお、図４中
の座標ｘ(0),ｙ(0) 、座標ｘ(1),ｙ(1) 、座標ｘ(2),ｙ
(2) は、前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直
交座標における各検出物体のｘ，ｙ座標である。
に、検出された物体群の平面視近似直線を求め、その傾
き（平面視傾斜角度）Ａi と切片Ｂi とを算出する。対
象となる検出物体は、個々の距離が２０ｍ以内に接近し
て存在するもの、及び等間隔又はほぼ等間隔に存在する
ものとした。そして、前記画像処理装置５でレーンマー
カー等から走行路の曲率が求められたときには、その走
行路曲率とこの検出物体群近似直線とを比較し、その類
似性から路側構造物の可能性を算出する。なお、図４中
の座標ｘ(0),ｙ(0) 、座標ｘ(1),ｙ(1) 、座標ｘ(2),ｙ
(2) は、前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直
交座標における各検出物体のｘ，ｙ座標である。
【００３２】一方、自車両の将来の進行方向は以下のよ
うにして算出する。操舵角速度と加速度が一定であると
いう仮定の下に、車速Ｖ及び操舵角δを用いて、下記２
式に示す二輪モデルの並進・回転運動の合成から自車両
の将来の移動軌跡を推定する。
うにして算出する。操舵角速度と加速度が一定であると
いう仮定の下に、車速Ｖ及び操舵角δを用いて、下記２
式に示す二輪モデルの並進・回転運動の合成から自車両
の将来の移動軌跡を推定する。
【００３３】
【数１】
【００３４】ここで、式中、ψ' はヨーレートを、βは
スリップ角を、ｍは自車両の質量を、Ｋｆ，Ｋｒは夫々
前後輪のコーナリングパワーを、ｌｆ，ｌｒは夫々自車
両重心から前輪軸までの距離及び重心から後輪軸までの
距離を、Ｉは車両中心旋回慣性を、ｓはラプラス演算子
を示している。一方、図５に示すような前記自車両の前
端中央部を原点とする二次元直交座標における自車両の
推定軌跡を下記３式で表す。
スリップ角を、ｍは自車両の質量を、Ｋｆ，Ｋｒは夫々
前後輪のコーナリングパワーを、ｌｆ，ｌｒは夫々自車
両重心から前輪軸までの距離及び重心から後輪軸までの
距離を、Ｉは車両中心旋回慣性を、ｓはラプラス演算子
を示している。一方、図５に示すような前記自車両の前
端中央部を原点とする二次元直交座標における自車両の
推定軌跡を下記３式で表す。
【００３５】
【数２】
【００３６】ここで、式中、ｋはサンプリング番号、Δ
ｔは例えば０．１秒程度に設定されたサンプリング時間
であり、β(k),δ(k) は、夫々、前記２式のラプラス領
域から逆変換して求めたスリップ角とヨーレートであ
る。従って、例えば３秒先の将来（ｋ＝１〜３０）ま
で、前記２式及び３式の演算ループを回すことで、自車
両の移動軌跡を推定することができ、更に３式のＸ，Ｙ
の値から最小二乗法により自車両移動軌跡の傾き（平面
視傾斜角度）ＡV を求めることができる。なお、簡単の
ため、自車両移動軌跡を直線で近似する。
ｔは例えば０．１秒程度に設定されたサンプリング時間
であり、β(k),δ(k) は、夫々、前記２式のラプラス領
域から逆変換して求めたスリップ角とヨーレートであ
る。従って、例えば３秒先の将来（ｋ＝１〜３０）ま
で、前記２式及び３式の演算ループを回すことで、自車
両の移動軌跡を推定することができ、更に３式のＸ，Ｙ
の値から最小二乗法により自車両移動軌跡の傾き（平面
視傾斜角度）ＡV を求めることができる。なお、簡単の
ため、自車両移動軌跡を直線で近似する。
【００３７】このようにして得られた自車両の将来の進
行方向、即ち将来の移動軌跡は、走行路の曲率に沿って
いるという前提から、この移動軌跡と前記検出物体群近
似直線とを比較し、両者の類似性から路側構造物の可能
性を算出する。一方、図６に示すように、前記検出物体
が路側構造物である可能性が高いときに、前記自車両の
将来の移動軌跡と当該検出物体群近似直線とのなす平面
視角度ＡC が、例えば３０°以上であるときには、自車
両は路側構造物側に向けて走行していると考えられるか
ら、それら路側構造物群が配設されている走行路の路側
に接触する、或いはそれを超えて逸脱する可能性が高
い。そのような場合には、前述のように、自車両の将来
の移動軌跡と検出物体群近似直線との交点（ｘC ，
ｙC ）を求め、その交点座標を検出物体群の位置情報と
する。同様の理由により、前記自車両の将来の移動軌跡
と検出物体群近似直線との交点（ｘC ，ｙC ）に自車両
が到達する時間ｔC ＝（ｘC 2 ＋ｙC 2 ）1/2 が、例え
ば３秒以下であるときにも、当該交点座標を検出物体群
の位置情報とする。これら以外であるときには、前述の
ように検出物体軍の中心位置を位置情報とする。
行方向、即ち将来の移動軌跡は、走行路の曲率に沿って
いるという前提から、この移動軌跡と前記検出物体群近
似直線とを比較し、両者の類似性から路側構造物の可能
性を算出する。一方、図６に示すように、前記検出物体
が路側構造物である可能性が高いときに、前記自車両の
将来の移動軌跡と当該検出物体群近似直線とのなす平面
視角度ＡC が、例えば３０°以上であるときには、自車
両は路側構造物側に向けて走行していると考えられるか
ら、それら路側構造物群が配設されている走行路の路側
に接触する、或いはそれを超えて逸脱する可能性が高
い。そのような場合には、前述のように、自車両の将来
の移動軌跡と検出物体群近似直線との交点（ｘC ，
ｙC ）を求め、その交点座標を検出物体群の位置情報と
する。同様の理由により、前記自車両の将来の移動軌跡
と検出物体群近似直線との交点（ｘC ，ｙC ）に自車両
が到達する時間ｔC ＝（ｘC 2 ＋ｙC 2 ）1/2 が、例え
ば３秒以下であるときにも、当該交点座標を検出物体群
の位置情報とする。これら以外であるときには、前述の
ように検出物体軍の中心位置を位置情報とする。
【００３８】一方、前記パターンマッチングは、以下の
ようにして行う。まず、図７ａに示すように、検出した
物体の前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直交
座標における位置座標を、下記４式に従って、前記ＣＣ
Ｄカメラ４で撮像した画像上の座標に変換し、レーダで
検出した物体の位置におけるカメラ撮像画像上の画像領
域ｐ1 を抽出する。
ようにして行う。まず、図７ａに示すように、検出した
物体の前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直交
座標における位置座標を、下記４式に従って、前記ＣＣ
Ｄカメラ４で撮像した画像上の座標に変換し、レーダで
検出した物体の位置におけるカメラ撮像画像上の画像領
域ｐ1 を抽出する。
【００３９】
【数３】
【００４０】ここで、式中、pix-v,pix-u は画像上の縦
・横方向の座標であり、pix-w,pix-h は抽出した画像領
域の幅と高さを示す。また、ｆはＣＣＤカメラ４のレン
ズから受光面までの距離を画素換算した値であり、Ｈは
カメラ取付け高さ、ｘ，ｙは、夫々、レーダで検出した
物体との横方向・縦方向の距離を示し、ｗ，ｈは、夫
々、例えば二次元スキャニング式レーザレーダで検出し
た物体の横幅と高さを示している。
・横方向の座標であり、pix-w,pix-h は抽出した画像領
域の幅と高さを示す。また、ｆはＣＣＤカメラ４のレン
ズから受光面までの距離を画素換算した値であり、Ｈは
カメラ取付け高さ、ｘ，ｙは、夫々、レーダで検出した
物体との横方向・縦方向の距離を示し、ｗ，ｈは、夫
々、例えば二次元スキャニング式レーザレーダで検出し
た物体の横幅と高さを示している。
【００４１】次に、図７ｂに示すように、前記抽出した
画像領域ｐ1 に対し、最も類似していると考えられる路
側リフレクタなどの路側構造物の像ｐ2 を選出し、例え
ば図７ｃに示すように、両者の像の最も左上方にあるエ
ッジを注目点とし、その注目点を、像の左隅部を原点と
する極座標（ｒ1 ，θ1 ）、（ｒ2 ，θ2 ）で表し、図
７ｄに示すように、それらをベクトルとして重ね合わせ
た後、その合成ベクトルの余弦値から類似性を判定す
る。なお、この実施形態では、抽出画像ｐ1 の四隅につ
いて同様に判定を行い、それらの合計を４で割って正規
化する。
画像領域ｐ1 に対し、最も類似していると考えられる路
側リフレクタなどの路側構造物の像ｐ2 を選出し、例え
ば図７ｃに示すように、両者の像の最も左上方にあるエ
ッジを注目点とし、その注目点を、像の左隅部を原点と
する極座標（ｒ1 ，θ1 ）、（ｒ2 ，θ2 ）で表し、図
７ｄに示すように、それらをベクトルとして重ね合わせ
た後、その合成ベクトルの余弦値から類似性を判定す
る。なお、この実施形態では、抽出画像ｐ1 の四隅につ
いて同様に判定を行い、それらの合計を４で割って正規
化する。
【００４２】次に、前述した原理に従って、検出物体の
位置情報を算出出力する演算処理について、図８のフロ
ーチャートを用いて説明する。この演算処理は、所定の
サンプリング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ
割込処理される。なお、このフローチャートでは、特に
通信のためのステップを設けていないが、例えばフロー
チャート中で得られた情報は随時記憶装置に記憶される
し、必要な情報は随時記憶装置から読出される。
位置情報を算出出力する演算処理について、図８のフロ
ーチャートを用いて説明する。この演算処理は、所定の
サンプリング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ
割込処理される。なお、このフローチャートでは、特に
通信のためのステップを設けていないが、例えばフロー
チャート中で得られた情報は随時記憶装置に記憶される
し、必要な情報は随時記憶装置から読出される。
【００４３】この演算処理のステップＳ１では、前記車
速センサ６で検出された自車速度Ｖ SP、操舵角センサ７
で検出された操舵角θを読込み、自車速度ＶSPを時間微
分して自車加速度ｄＶSP／ｄｔを算出すると共に、読込
んだ操舵角θを下記１式で示す疑似微分器で微分して操
舵角速度ｄθ／ｄｔを算出する。 Ｇ（Ｚ）＝（ｃＺ2 −ｃ）／（Ｚ2 −ａＺ＋ｂ） ……… (1) 但し、式中、Ｚは時間進み演算子、ａ、ｂ、ｃは夫々正
数である。
速センサ６で検出された自車速度Ｖ SP、操舵角センサ７
で検出された操舵角θを読込み、自車速度ＶSPを時間微
分して自車加速度ｄＶSP／ｄｔを算出すると共に、読込
んだ操舵角θを下記１式で示す疑似微分器で微分して操
舵角速度ｄθ／ｄｔを算出する。 Ｇ（Ｚ）＝（ｃＺ2 −ｃ）／（Ｚ2 −ａＺ＋ｂ） ……… (1) 但し、式中、Ｚは時間進み演算子、ａ、ｂ、ｃは夫々正
数である。
【００４４】次にステップＳ２に移行して、前述のよう
に二輪モデルを用いて、自車両の進行方向の移動軌跡を
算出し、その平面視傾斜角度ＡV を求める。次にステッ
プＳ３に移行して、例えばこの演算処理が行われる１０
回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装
置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的
にはレーザレーダの処理装置３）の測距結果から検出物
体を抽出し、自車両に対する検出物体の相対位置を前記
自車両を原点とする二次元直交座標における（ｘ、ｙ）
座標として読込む。なお、検出物体をロストしたときや
新たに捕捉したときのように、測距状況に変化が生じる
と、入出力変数の全ての過去値を現在の測距値にセット
し直すように構成されている。
に二輪モデルを用いて、自車両の進行方向の移動軌跡を
算出し、その平面視傾斜角度ＡV を求める。次にステッ
プＳ３に移行して、例えばこの演算処理が行われる１０
回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装
置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的
にはレーザレーダの処理装置３）の測距結果から検出物
体を抽出し、自車両に対する検出物体の相対位置を前記
自車両を原点とする二次元直交座標における（ｘ、ｙ）
座標として読込む。なお、検出物体をロストしたときや
新たに捕捉したときのように、測距状況に変化が生じる
と、入出力変数の全ての過去値を現在の測距値にセット
し直すように構成されている。
【００４５】次にステップＳ４に移行して、例えばこの
演算処理が行われる５回に一度、つまり５０msec. 毎
（画像処理装置５の処理周期に相当）に前記ＣＣＤカメ
ラ４（実質的には画像処理装置５）の撮像画像から自車
両走行レーンのレーンマーカー（図では白線）を検出
し、走行車線の曲率ｒ等の形状を検出する。なお、これ
と共に、例えば特開平１１−２９６６６０号公報に記載
されるように、走行車線に対する自車両のヨー角、走行
車線中央からの自車両の横位置等を算出するようにして
もよい。
演算処理が行われる５回に一度、つまり５０msec. 毎
（画像処理装置５の処理周期に相当）に前記ＣＣＤカメ
ラ４（実質的には画像処理装置５）の撮像画像から自車
両走行レーンのレーンマーカー（図では白線）を検出
し、走行車線の曲率ｒ等の形状を検出する。なお、これ
と共に、例えば特開平１１−２９６６６０号公報に記載
されるように、走行車線に対する自車両のヨー角、走行
車線中央からの自車両の横位置等を算出するようにして
もよい。
【００４６】次にステップＳ５に移行して、前述のよう
に検出物体群の近似直線を求め、その平面視傾斜角度Ａ
i と自車両正面軸への切片Ｂi を算出する。次にステッ
プＳ６に移行して、前記ステップＳ４で検出した走行車
線の曲率ｒと前記ステップＳ５で算出した検出物体群の
近似直線の平面視傾斜角度Ａi とから、下記５式に従っ
て、検出された物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ
1 を算出する。
に検出物体群の近似直線を求め、その平面視傾斜角度Ａ
i と自車両正面軸への切片Ｂi を算出する。次にステッ
プＳ６に移行して、前記ステップＳ４で検出した走行車
線の曲率ｒと前記ステップＳ５で算出した検出物体群の
近似直線の平面視傾斜角度Ａi とから、下記５式に従っ
て、検出された物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ
1 を算出する。
【００４７】
Ｐ1 ＝ｆ2 （ｆ1 （ｒ）ー｜Ａi ｜） ……… (5)
ここで、式中のｆ1 は、図９に示すように、走行車線の
曲率ｒを、前記自車両を原点とする二次元直交座標にお
ける傾き、即ち平面視傾斜角度に変換する関数であり、
曲線路ほど大きな値となる。また、式中のｆ2 は、図１
０に示すように、前記関数ｆ1 によって変換された走行
車線の平面視傾斜角度と前記検出物体群近似直線の平面
視傾斜角度Ａi とが近しい（差が小さい）ときに大きな
値を出力する関数である。従って、算出される可能性Ｐ
1 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほ
ど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いこ
とを示している。
曲率ｒを、前記自車両を原点とする二次元直交座標にお
ける傾き、即ち平面視傾斜角度に変換する関数であり、
曲線路ほど大きな値となる。また、式中のｆ2 は、図１
０に示すように、前記関数ｆ1 によって変換された走行
車線の平面視傾斜角度と前記検出物体群近似直線の平面
視傾斜角度Ａi とが近しい（差が小さい）ときに大きな
値を出力する関数である。従って、算出される可能性Ｐ
1 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほ
ど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いこ
とを示している。
【００４８】次にステップＳ７に移行して、前記ステッ
プＳ２で算出した自車両の将来の進行方向の移動軌跡の
平面視傾斜角度ＡV と前記ステップＳ５で算出した検出
物体群の近似直線の平面視傾斜角度Ａi とから、下記６
式に従って、検出された物体（群）が路側構造物である
可能性Ｐ2 を算出する。 Ｐ2 ＝ｆ2 （｜ＡV ｜ー｜Ａi ｜） ……… (6) ここで、式中のｆ2 は、前述と同様に、自車両の移動軌
跡の平面視傾斜角度Ａ V と前記検出物体群近似直線の平
面視傾斜角度Ａi とが近しい（差が小さい）ときに大き
な値を出力する関数である。従って、算出される可能性
Ｐ2 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほ
ど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いこ
とを示している。
プＳ２で算出した自車両の将来の進行方向の移動軌跡の
平面視傾斜角度ＡV と前記ステップＳ５で算出した検出
物体群の近似直線の平面視傾斜角度Ａi とから、下記６
式に従って、検出された物体（群）が路側構造物である
可能性Ｐ2 を算出する。 Ｐ2 ＝ｆ2 （｜ＡV ｜ー｜Ａi ｜） ……… (6) ここで、式中のｆ2 は、前述と同様に、自車両の移動軌
跡の平面視傾斜角度Ａ V と前記検出物体群近似直線の平
面視傾斜角度Ａi とが近しい（差が小さい）ときに大き
な値を出力する関数である。従って、算出される可能性
Ｐ2 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほ
ど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いこ
とを示している。
【００４９】次にステップＳ８に移行して、前述のよう
に、検出物体（群）のあるカメラ画像上の領域ｐ1 を抽
出し、その領域の画像と予め記憶した路側構造物の画像
パターンｐ2 との比較から、下記７式に従って、検出さ
れた物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ3 を算出す
る。 Ｐ3 ＝ｆ5 （ｒ1 ーｒ2 ）・cos(｜θ1 ーθ2 ｜） ……… (7) ここで、式中のｆ5 は、図１１に示すように、抽出され
たカメラ画像領域ｐ 1の特徴点と予め記憶された路側構
造物の画像ｐ2 の特徴点とが近しい（差が小さい）とき
に大きな値を出力する関数である。従って、算出される
可能性Ｐ3 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大
きいほど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が
高いことを示している。
に、検出物体（群）のあるカメラ画像上の領域ｐ1 を抽
出し、その領域の画像と予め記憶した路側構造物の画像
パターンｐ2 との比較から、下記７式に従って、検出さ
れた物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ3 を算出す
る。 Ｐ3 ＝ｆ5 （ｒ1 ーｒ2 ）・cos(｜θ1 ーθ2 ｜） ……… (7) ここで、式中のｆ5 は、図１１に示すように、抽出され
たカメラ画像領域ｐ 1の特徴点と予め記憶された路側構
造物の画像ｐ2 の特徴点とが近しい（差が小さい）とき
に大きな値を出力する関数である。従って、算出される
可能性Ｐ3 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大
きいほど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が
高いことを示している。
【００５０】次にステップＳ９に移行して、前記ステッ
プＳ６で算出した路側構造物可能性Ｐ1 が０．７以上で
あるか、或いは前記ステップＳ７で算出した路側構造物
可能性Ｐ2 が０．７５以上であるか、或いは前記ステッ
プＳ８で算出した路側構造物可能性Ｐ3 が０．９以上で
ある場合に検出した物体群が路側構造物である可能性が
高いとしてステップＳ１０に移行し、そうでない場合に
ステップＳ１１に移行する。
プＳ６で算出した路側構造物可能性Ｐ1 が０．７以上で
あるか、或いは前記ステップＳ７で算出した路側構造物
可能性Ｐ2 が０．７５以上であるか、或いは前記ステッ
プＳ８で算出した路側構造物可能性Ｐ3 が０．９以上で
ある場合に検出した物体群が路側構造物である可能性が
高いとしてステップＳ１０に移行し、そうでない場合に
ステップＳ１１に移行する。
【００５１】前記ステップＳ１０では、前記ステップＳ
２で二輪モデルを用いて算出した自車両の移動軌跡と前
記ステップＳ５で算出した検出物体群の近似直線との交
点を求め、その交点が自車両の移動軌跡上にあるとき
に、当該移動軌跡と検出物体群の近似直線とのなす角度
（平面視）ＡC を求めると共に、接触可能性フラグｆAc
を“１”にセットし、そうでないときには接触可能性フ
ラグｆAcは“０”にリセットしてからステップＳ１２に
移行する。
２で二輪モデルを用いて算出した自車両の移動軌跡と前
記ステップＳ５で算出した検出物体群の近似直線との交
点を求め、その交点が自車両の移動軌跡上にあるとき
に、当該移動軌跡と検出物体群の近似直線とのなす角度
（平面視）ＡC を求めると共に、接触可能性フラグｆAc
を“１”にセットし、そうでないときには接触可能性フ
ラグｆAcは“０”にリセットしてからステップＳ１２に
移行する。
【００５２】前記ステップＳ１２では、前記接触可能性
フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ前述のよ
うに前記ステップＳ１０で算出した自車両移動軌跡と検
出物体群近似直線との平面交差角度の絶対値｜ＡC ｜が
３０°以上であるか否かを判定し、当該接触可能性フラ
グｆAcが“１”のセット状態であり、且つ当該平面交差
角度の絶対値｜ＡC ｜が３０°以上である場合にはステ
ップＳ１３に移行し、そうでない場合にはステップＳ１
４に移行する。
フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ前述のよ
うに前記ステップＳ１０で算出した自車両移動軌跡と検
出物体群近似直線との平面交差角度の絶対値｜ＡC ｜が
３０°以上であるか否かを判定し、当該接触可能性フラ
グｆAcが“１”のセット状態であり、且つ当該平面交差
角度の絶対値｜ＡC ｜が３０°以上である場合にはステ
ップＳ１３に移行し、そうでない場合にはステップＳ１
４に移行する。
【００５３】前記ステップＳ１４では、前記接触可能性
フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ前述のよ
うに前記自車両の将来の移動軌跡と検出物体群近似直線
との交点（ｘC ，ｙC ）に自車両が到達する時間ｔC ＝
（ｘC 2 ＋ｙC 2 ）1/2 が３秒以下であるか否かを判定
し、当該接触可能性フラグｆAcが“１”のセット状態で
あり、且つ当該交点（ｘC ，ｙC ）に自車両が到達する
時間ｔC が３秒以下である場合には前記ステップＳ１３
に移行し、そうでない場合にはステップＳ１５に移行す
る。
フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ前述のよ
うに前記自車両の将来の移動軌跡と検出物体群近似直線
との交点（ｘC ，ｙC ）に自車両が到達する時間ｔC ＝
（ｘC 2 ＋ｙC 2 ）1/2 が３秒以下であるか否かを判定
し、当該接触可能性フラグｆAcが“１”のセット状態で
あり、且つ当該交点（ｘC ，ｙC ）に自車両が到達する
時間ｔC が３秒以下である場合には前記ステップＳ１３
に移行し、そうでない場合にはステップＳ１５に移行す
る。
【００５４】前記ステップＳ１３では、前述のように前
記ステップＳ１０で求めた前記自車両の将来の移動軌跡
と検出物体群近似直線との交点座標を検出物体（群）の
位置情報として後段に出力してからステップＳ１６に移
行する。一方、前記ステップＳ１５では、前述のように
前記ステップＳ５で求めた検出物体群の近似直線の中心
座標を検出物体（群）の位置情報として後段に出力して
から前記ステップＳ１６に移行する。
記ステップＳ１０で求めた前記自車両の将来の移動軌跡
と検出物体群近似直線との交点座標を検出物体（群）の
位置情報として後段に出力してからステップＳ１６に移
行する。一方、前記ステップＳ１５では、前述のように
前記ステップＳ５で求めた検出物体群の近似直線の中心
座標を検出物体（群）の位置情報として後段に出力して
から前記ステップＳ１６に移行する。
【００５５】これに対し、前記ステップＳ１１では、前
記ステップＳ３で求めた検出物体座標を検出物体の位置
情報として後段に出力してから前記ステップＳ１６に移
行する。そして、前記ステップＳ１６では、使用した種
々の過去値を更新してからメインプログラムに復帰す
る。
記ステップＳ３で求めた検出物体座標を検出物体の位置
情報として後段に出力してから前記ステップＳ１６に移
行する。そして、前記ステップＳ１６では、使用した種
々の過去値を更新してからメインプログラムに復帰す
る。
【００５６】次に、前述した原理に従って、ブレーキア
クチュエータ、即ち負圧ブレーキブースタ９への指令値
を算出出力する演算処理について、図１２のフローチャ
ートを用いて説明する。この演算処理も、所定のサンプ
リング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込処
理される。なお、このフローチャートでは、特に通信の
ためのステップを設けていないが、例えばフローチャー
ト中で得られた情報は随時記憶装置に記憶されるし、必
要な情報は随時記憶装置から読出される。
クチュエータ、即ち負圧ブレーキブースタ９への指令値
を算出出力する演算処理について、図１２のフローチャ
ートを用いて説明する。この演算処理も、所定のサンプ
リング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込処
理される。なお、このフローチャートでは、特に通信の
ためのステップを設けていないが、例えばフローチャー
ト中で得られた情報は随時記憶装置に記憶されるし、必
要な情報は随時記憶装置から読出される。
【００５７】この演算処理では、まずステップＳ２１
で、前記エンジン回転数、トルク比、ギヤ比といった自
車両状態量の検出を行うと共に、前記図８の演算処理で
算出出力された物体の相対位置情報を読込む。次にステ
ップＳ２２に移行して、前記ステップＳ２１で読込んだ
検出物体の相対位置情報から相対速度ベクトルＶr を算
出し、前述のようにして障害物可能性を算出する。な
お、相対速度ベクトルの算出は、前記１式のディジタル
フィルタの係数をレーザレーダスキャニング周期毎に設
計し直した疑似微分器から求めることができる。
で、前記エンジン回転数、トルク比、ギヤ比といった自
車両状態量の検出を行うと共に、前記図８の演算処理で
算出出力された物体の相対位置情報を読込む。次にステ
ップＳ２２に移行して、前記ステップＳ２１で読込んだ
検出物体の相対位置情報から相対速度ベクトルＶr を算
出し、前述のようにして障害物可能性を算出する。な
お、相対速度ベクトルの算出は、前記１式のディジタル
フィルタの係数をレーザレーダスキャニング周期毎に設
計し直した疑似微分器から求めることができる。
【００５８】次にステップＳ２３に移行して、前記ステ
ップＳ２２で算出した障害物可能性から、前述のように
障害物が存在するか否かの判定を行い、障害物が存在す
る場合にはステップＳ２４に移行し、そうでない場合に
はステップＳ２９に移行する。前記ステップＳ２４で
は、前記接触可能性フラグＦAcが“１”のセット状態で
あり、且つ前記ステップＳ２３で障害物であると判定さ
れた物体が、前記図８の演算処理で路側構造物であると
判定されたものであるか否かを判定し、当該接触可能性
フラグＦAcが“１”のセット状態であり、且つ障害物で
あると判定された物体が路側構造物である場合にはステ
ップＳ２５に移行し、そうでない場合にはステップＳ２
６に移行する。
ップＳ２２で算出した障害物可能性から、前述のように
障害物が存在するか否かの判定を行い、障害物が存在す
る場合にはステップＳ２４に移行し、そうでない場合に
はステップＳ２９に移行する。前記ステップＳ２４で
は、前記接触可能性フラグＦAcが“１”のセット状態で
あり、且つ前記ステップＳ２３で障害物であると判定さ
れた物体が、前記図８の演算処理で路側構造物であると
判定されたものであるか否かを判定し、当該接触可能性
フラグＦAcが“１”のセット状態であり、且つ障害物で
あると判定された物体が路側構造物である場合にはステ
ップＳ２５に移行し、そうでない場合にはステップＳ２
６に移行する。
【００５９】前記ステップＳ２５では、下記８式に従っ
て速度低減ゲインＫを算出してからステップＳ２７に移
行する。 Ｋ＝ｆ3 （ＡC ） ……… (8) ここで、式中のｆ3 は、図１３に示すように、前記図８
の演算処理のステップＳ１０で算出した自車両移動軌跡
と検出物体群近似直線との平面交差角度の絶対値｜ＡC
｜が大きいほど、つまり自車両が路側構造物に向かって
いるほど、大きな値を出力する関数である。
て速度低減ゲインＫを算出してからステップＳ２７に移
行する。 Ｋ＝ｆ3 （ＡC ） ……… (8) ここで、式中のｆ3 は、図１３に示すように、前記図８
の演算処理のステップＳ１０で算出した自車両移動軌跡
と検出物体群近似直線との平面交差角度の絶対値｜ＡC
｜が大きいほど、つまり自車両が路側構造物に向かって
いるほど、大きな値を出力する関数である。
【００６０】また、前記ステップＳ２６では、前記速度
低減ゲインＫを“０”としてから前記ステップＳ２７に
移行する。前記ステップＳ２７では、路側構造物側に向
かって自車両が走行し、走行車線の路側に接触したり、
或いは路側を超えて逸脱したりするときの速度を低減す
るための速度低減用制動力を発生する制動流体圧（図で
はブレーキ圧）と、走行車線を逸脱しないようにするた
めの車線逸脱防止用制動力を発生するブレーキ圧とを算
出してからステップＳ２８に移行する。具体的には、ま
ず下記９式に従って目標減速度αCAを算出し、それを達
成するためのブレーキトルクＴbrk を下記１０式に従っ
て、そのブレーキトルクＴbrk を発生するためのブレー
キ圧ＰCAを下記１１式に従って算出する。
低減ゲインＫを“０”としてから前記ステップＳ２７に
移行する。前記ステップＳ２７では、路側構造物側に向
かって自車両が走行し、走行車線の路側に接触したり、
或いは路側を超えて逸脱したりするときの速度を低減す
るための速度低減用制動力を発生する制動流体圧（図で
はブレーキ圧）と、走行車線を逸脱しないようにするた
めの車線逸脱防止用制動力を発生するブレーキ圧とを算
出してからステップＳ２８に移行する。具体的には、ま
ず下記９式に従って目標減速度αCAを算出し、それを達
成するためのブレーキトルクＴbrk を下記１０式に従っ
て、そのブレーキトルクＴbrk を発生するためのブレー
キ圧ＰCAを下記１１式に従って算出する。
【００６１】
【数４】
【００６２】ここで、式中のＶp は検出物体速度、Ｌは
検出物体までの距離、Ｌt は目標車間距離、ＴW は駆動
軸トルク、Ｒt はトルク比、Ｒatはギヤ比、Ｒdef はデ
ィファレンシャルギヤのギヤ比、Ｎe はエンジン回転
数、Ｔe はエンジン回転数Ｎeで決まるエンジンブレー
キトルク、Ｊe はエンジンイナーシャ、ｍは自車両質
量、ＲW は車輪転がり動半径、Ｓb はブレーキシリンダ
面積、Ｒb はブレーキロータ半径、μb はブレーキパッ
ド摩擦係数であり、ブレーキ圧は四輪に均等に分配され
るものとする。また、制動制御開始タイミングは、下記
１２式で表れる検出物体接触までの時間が３秒以下にな
ったときである。
検出物体までの距離、Ｌt は目標車間距離、ＴW は駆動
軸トルク、Ｒt はトルク比、Ｒatはギヤ比、Ｒdef はデ
ィファレンシャルギヤのギヤ比、Ｎe はエンジン回転
数、Ｔe はエンジン回転数Ｎeで決まるエンジンブレー
キトルク、Ｊe はエンジンイナーシャ、ｍは自車両質
量、ＲW は車輪転がり動半径、Ｓb はブレーキシリンダ
面積、Ｒb はブレーキロータ半径、μb はブレーキパッ
ド摩擦係数であり、ブレーキ圧は四輪に均等に分配され
るものとする。また、制動制御開始タイミングは、下記
１２式で表れる検出物体接触までの時間が３秒以下にな
ったときである。
【００６３】
【数５】
【００６４】次に下記１３式に従って車線逸脱防止用ブ
レーキ圧ＰLDを算出する。
レーキ圧ＰLDを算出する。
【００６５】
【数６】
【００６６】ここで、式中、ｙV は前記図８の演算処理
のステップＳ４で算出した走行車線中央に対する自車両
横変位、ψは走行車線に対するヨー角、Ｔp は運転者が
見ている前方注視点までの距離で、例えば４０ｍとす
る。また、ｒは走行車線曲率、ｋは正のゲイン係数、ｆ
4 は図１４に示す関数であり、算出される車線逸脱防止
用ブレーキ圧ＰLDは、正値のときに右輪にだけ作用する
ブレーキ圧、負値のときに左輪にだけ作用するブレーキ
圧となり、ブレーキ圧を方輪にのみかけることにより自
車両の進路を変更し、車線逸脱を防止するものである。
のステップＳ４で算出した走行車線中央に対する自車両
横変位、ψは走行車線に対するヨー角、Ｔp は運転者が
見ている前方注視点までの距離で、例えば４０ｍとす
る。また、ｒは走行車線曲率、ｋは正のゲイン係数、ｆ
4 は図１４に示す関数であり、算出される車線逸脱防止
用ブレーキ圧ＰLDは、正値のときに右輪にだけ作用する
ブレーキ圧、負値のときに左輪にだけ作用するブレーキ
圧となり、ブレーキ圧を方輪にのみかけることにより自
車両の進路を変更し、車線逸脱を防止するものである。
【００６７】前記ステップＳ２８では、下記１４式に従
って、前記ステップＳ２５又はステップＳ２６で設定し
た速度低減ゲインＫを用いて部歴アクチュエータへの指
令値、即ちブレーキ圧Ｐbrk を算出出力してから前記ス
テップＳ２９に移行する。
って、前記ステップＳ２５又はステップＳ２６で設定し
た速度低減ゲインＫを用いて部歴アクチュエータへの指
令値、即ちブレーキ圧Ｐbrk を算出出力してから前記ス
テップＳ２９に移行する。
【００６８】
【数７】
【００６９】ここで、速度低減ゲインＫが大きい、即ち
自車両が路側構造物に向かっているときほど、速度を低
減するための速度低減用ブレーキ圧が優先され、Ｋが小
さく、自車両が路側構造物に向かっていないときには車
線逸脱防止用ブレーキ圧が優先される。このように、本
実施形態の走行路環境検出装置によれば、検出された物
体群をグループ化し、その検出物体群が路側構造物であ
る可能性を算出し、その可能性が高いときに、自車両の
走行状態に応じて、それらの物体群の位置情報を変更す
るようにしたため、路側構造物である可能性が高い物体
群と自車両とが接触するような場合には、自車両の将来
の移動軌跡と物体群近似直線との交点、即ち自車両の将
来の進行方向と物体との接触点を物体の位置情報とする
といったように、その物体の位置情報を用いた適切な制
御や認識を可能とすることができ、その分だけ、路側リ
フレクタなどの路側構造物の位置精度を向上することが
できる。
自車両が路側構造物に向かっているときほど、速度を低
減するための速度低減用ブレーキ圧が優先され、Ｋが小
さく、自車両が路側構造物に向かっていないときには車
線逸脱防止用ブレーキ圧が優先される。このように、本
実施形態の走行路環境検出装置によれば、検出された物
体群をグループ化し、その検出物体群が路側構造物であ
る可能性を算出し、その可能性が高いときに、自車両の
走行状態に応じて、それらの物体群の位置情報を変更す
るようにしたため、路側構造物である可能性が高い物体
群と自車両とが接触するような場合には、自車両の将来
の移動軌跡と物体群近似直線との交点、即ち自車両の将
来の進行方向と物体との接触点を物体の位置情報とする
といったように、その物体の位置情報を用いた適切な制
御や認識を可能とすることができ、その分だけ、路側リ
フレクタなどの路側構造物の位置精度を向上することが
できる。
【００７０】また、検出された走行路の曲率及び検出さ
れた物体群近似曲線（直線を含む）の状態に基づいてそ
れらの物体が路側構造物である可能性を算出するとか、
算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）及び検
出された物体群近似曲線の状態に基づいてそれらの物体
が路側構造物である可能性を算出するとか、撮像された
走行路環境の中から抽出された物体の形態と記憶されて
いる路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が
路側構造物である可能性を算出するようにしたため、物
体が路側構造物である可能性を正確に算出することが可
能となる。
れた物体群近似曲線（直線を含む）の状態に基づいてそ
れらの物体が路側構造物である可能性を算出するとか、
算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）及び検
出された物体群近似曲線の状態に基づいてそれらの物体
が路側構造物である可能性を算出するとか、撮像された
走行路環境の中から抽出された物体の形態と記憶されて
いる路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が
路側構造物である可能性を算出するようにしたため、物
体が路側構造物である可能性を正確に算出することが可
能となる。
【００７１】また、算出された自車両の将来の移動軌跡
（進行方向）と物体群近似曲線（直線を含む）との平面
視角度が所定値以上であるとき、即ち自車両がそれらの
物体群に向かって進行すると考えられるときや、算出さ
れた自車両の将来の移動軌跡（進行方向）と検出された
物体群近似曲線との交点に自車両が到達するまでの時間
が所定値より小さいときに、当該自車両の将来の移動軌
跡と物体群近似曲線との交点を、それらの物体群の位置
情報とするようにしたため、それらの物体群が路側リフ
レクタのように路側に沿って連続的に配設されたもので
あるときに、自車両が走行路の路側に接触する位置或い
はそれを超えて逸脱する位置を精度よく検出することが
可能となる。
（進行方向）と物体群近似曲線（直線を含む）との平面
視角度が所定値以上であるとき、即ち自車両がそれらの
物体群に向かって進行すると考えられるときや、算出さ
れた自車両の将来の移動軌跡（進行方向）と検出された
物体群近似曲線との交点に自車両が到達するまでの時間
が所定値より小さいときに、当該自車両の将来の移動軌
跡と物体群近似曲線との交点を、それらの物体群の位置
情報とするようにしたため、それらの物体群が路側リフ
レクタのように路側に沿って連続的に配設されたもので
あるときに、自車両が走行路の路側に接触する位置或い
はそれを超えて逸脱する位置を精度よく検出することが
可能となる。
【００７２】また、算出された自車両の将来の移動軌跡
（進行方向）と検出された物体群近似曲線（直線を含
む）との平面視角度が所定値未満か、若しくはその角度
が得られないとき、即ち自車両がそれらの物体群に向か
って進行していないと考えられるときに、物体群の中心
位置を当該物体群の位置情報とする構成としたため、そ
れらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連
続的に配設されたものであるときに、自車両走行路の路
側の全体的な横位置を精度よく検出することが可能とな
る。
（進行方向）と検出された物体群近似曲線（直線を含
む）との平面視角度が所定値未満か、若しくはその角度
が得られないとき、即ち自車両がそれらの物体群に向か
って進行していないと考えられるときに、物体群の中心
位置を当該物体群の位置情報とする構成としたため、そ
れらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連
続的に配設されたものであるときに、自車両走行路の路
側の全体的な横位置を精度よく検出することが可能とな
る。
【００７３】また、算出された自車両の将来の移動軌跡
（進行方向）と検出された物体群近似曲線（直線を含
む）との平面視角度が小さいほど、自車両が走行してい
る車線を逸脱しないための制動力の割合を大きくするよ
うにしたため、自車両が路側構造物と考えられる物体群
に向かって進行していないときには走行車線を逸脱しな
いように制動力を制御し、自車両が路側構造物と考えら
れる物体群に向かって進行しているときには物体に接触
するときの自車両の速度を低減するように制動力を制御
することが可能となる。
（進行方向）と検出された物体群近似曲線（直線を含
む）との平面視角度が小さいほど、自車両が走行してい
る車線を逸脱しないための制動力の割合を大きくするよ
うにしたため、自車両が路側構造物と考えられる物体群
に向かって進行していないときには走行車線を逸脱しな
いように制動力を制御し、自車両が路側構造物と考えら
れる物体群に向かって進行しているときには物体に接触
するときの自車両の速度を低減するように制動力を制御
することが可能となる。
【００７４】以上より、前記車速センサ６、操舵角セン
サ７、図８の演算処理のステップＳ１が本発明の自車両
状態検出手段を構成し、以下同様に、前記レーザレーダ
２、レーダ処理装置３、図８の演算処理のステップＳ３
が物体検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステッ
プＳ６〜ステップＳ８が路側構造物可能性算出手段を構
成し、前記図８の演算処理のステップＳ９〜ステップＳ
１５が路側構造物位置情報変更手段を構成し、前記図８
の演算処理のステップＳ４が走行路曲率検出手段を構成
し、前記図８の演算処理のステップＳ５が物体群曲線状
体検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ
２が自車両進行方向算出手段を構成し、前記ＣＣＤカメ
ラ４、画像処理装置５、図８の演算処理のステップＳ４
が走行路環境撮像手段を構成し、前記外界認識装置１内
の記憶装置が路側構造物形態記憶手段を構成し、前記図
１２の演算処理が制動力制御手段を構成している。
サ７、図８の演算処理のステップＳ１が本発明の自車両
状態検出手段を構成し、以下同様に、前記レーザレーダ
２、レーダ処理装置３、図８の演算処理のステップＳ３
が物体検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステッ
プＳ６〜ステップＳ８が路側構造物可能性算出手段を構
成し、前記図８の演算処理のステップＳ９〜ステップＳ
１５が路側構造物位置情報変更手段を構成し、前記図８
の演算処理のステップＳ４が走行路曲率検出手段を構成
し、前記図８の演算処理のステップＳ５が物体群曲線状
体検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ
２が自車両進行方向算出手段を構成し、前記ＣＣＤカメ
ラ４、画像処理装置５、図８の演算処理のステップＳ４
が走行路環境撮像手段を構成し、前記外界認識装置１内
の記憶装置が路側構造物形態記憶手段を構成し、前記図
１２の演算処理が制動力制御手段を構成している。
【００７５】なお、前記実施形態では、夫々の演算処理
装置にマイクロコンピュータを用いたが、これに代えて
各種の論理回路を用いることも可能である。
装置にマイクロコンピュータを用いたが、これに代えて
各種の論理回路を用いることも可能である。
【図１】本発明の障害物検出装置を備えた先行車両追従
走行制御付き車両の一例を示す車両構成図である。
走行制御付き車両の一例を示す車両構成図である。
【図２】障害物検出に必要な障害物候補相対速度ベクト
ルとその接触可能性の説明図である。
ルとその接触可能性の説明図である。
【図３】路側リフレクタの検出結果の説明図である。
【図４】検出物体群の近似直線の説明図である。
【図５】自車両の将来の移動軌跡の説明図である。
【図６】検出物体群の近似直線と自車両の将来の移動軌
跡の説明図である。
跡の説明図である。
【図７】パターンマッチングの説明図である。
【図８】図１の外界認識装置で行われる演算処理のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図９】図８の演算処理で用いられる制御マップであ
る。
る。
【図１０】図８の演算処理で用いられる制御マップであ
る。
る。
【図１１】図８の演算処理で用いられる制御マップであ
る。
る。
【図１２】図１の自動ブレーキ制御装置で行われる演算
処理のフローチャートである。
処理のフローチャートである。
【図１３】図１２の演算処理で用いられる制御マップで
ある。
ある。
【図１４】図１２の演算処理で用いられる制御マップで
ある。
ある。
１は外界認識装置
２はレーザレーダ
３はレーザレーダ処理装置
４はＣＣＤカメラ
５は画像処理装置
６は車速センサ
７は操舵角センサ
８は自動ブレーキ制御装置
９は負圧ブレーキブースタ
Claims (8)
- 【請求項１】 自車両の走行状態を検出する自車両走行
状態検出手段と、自車両周辺の物体を検出する物体検出
手段と、前記物体検出手段で検出された物体が路側構造
物である可能性を算出する路側構造物可能性算出手段
と、前記路側構造物可能性算出手段で算出された路側構
造物である可能性が高いときに、前記自車両走行状態検
出手段で検出された自車両の走行状態に応じて、当該路
側構造物である可能性が高い物体の位置情報を変更する
路側構造物位置情報変更手段とを備えたことを特徴とす
る走行路環境検出装置。 - 【請求項２】 自車両進行方向の走行路の曲率を検出す
る走行路曲率検出手段と、前記物体検出手段で検出され
た複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検
出する物体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造
物可能性算出手段は、前記走行路曲率検出手段で検出さ
れた走行路の曲率及び前記物体群曲線状態検出手段で検
出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれら
の物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴
とする請求項１に記載の走行路環境検出装置。 - 【請求項３】 自車両の将来の進行方向を算出する自車
両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された
複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出
する物体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物
可能性算出手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出
された自車両の将来の進行方向及び前記物体群曲線状態
検出手段で検出された複数の物体がなす曲線の状態に基
づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出す
ることを特徴とする請求項１又は２に記載の走行路環境
検出装置。 - 【請求項４】 自車両周辺の走行路環境を撮像する走行
路環境撮像手段と、路側構造物の形態を記憶する路側構
造物形態記憶手段とを備え、前記路側構造物可能性算出
手段は、前記走行路環境撮像手段で撮像された走行路環
境の中から抽出された前記物体検出手段で検出された物
体の形態と前記路側構造物形態記憶手段で記憶されてい
る路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路
側構造物である可能性を算出することを特徴とする請求
項１乃至３の何れかに記載の走行路環境検出装置。 - 【請求項５】 自車両の将来の進行方向を算出する自車
両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された
複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出
する物体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物
位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算
出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態
検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視
角度が所定値以上であるときに、当該自車両の将来の進
行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物
体群の位置情報とすることを特徴とする請求項１乃至４
の何れかに記載の走行路環境検出装置。 - 【請求項６】 自車両の将来の進行方向を算出する自車
両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された
複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出
する物体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物
位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算
出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対
検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視
角度が所定値未満か、若しくはその角度が得られないと
きに、それら複数の物体からなる物体群の中心位置を当
該物体群の位置情報とすることを特徴とする請求項１乃
至５の何れかに記載の走行路環境検出装置。 - 【請求項７】 自車両の将来の進行方向を算出する自車
両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された
複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出
する物体群曲線状態検出手段とを備え、前記路側構造物
位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算
出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対
検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との交点に
自車両が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値
より小さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数
の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情
報とすることを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記
載の走行路環境検出装置。 - 【請求項８】 自車両の将来の進行方向を算出する自車
両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された
複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出
する物体群曲線状態検出手段と、前記物体検出手段で検
出された物体に接触するときの自車両の速度を低減する
ための制動力及び自車両が走行している車線を逸脱しな
いための制動力を制御する制動力制御手段とを備え、前
記制動力制御手段は、前記自車両進行方向算出手段で算
出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状対
検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視
角度が小さいほど、自車両が走行している車線を逸脱し
ないための制動力の割合を大きくすることを特徴とする
請求項１乃至７の何れかに記載の走行路環境検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001242804A JP4843880B2 (ja) | 2001-08-09 | 2001-08-09 | 走行路環境検出装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001242804A JP4843880B2 (ja) | 2001-08-09 | 2001-08-09 | 走行路環境検出装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003058997A true JP2003058997A (ja) | 2003-02-28 |
| JP4843880B2 JP4843880B2 (ja) | 2011-12-21 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP2004138479A (ja) * | 2002-10-17 | 2004-05-13 | Honda Motor Co Ltd | 車両の物体検知装置 |
| JP2005030935A (ja) * | 2003-07-07 | 2005-02-03 | Honda Motor Co Ltd | 車両の物体検知装置 |
| JP2005067426A (ja) * | 2003-08-26 | 2005-03-17 | Daihatsu Motor Co Ltd | 衝突回避装置 |
| JP2005096710A (ja) * | 2003-09-26 | 2005-04-14 | Nissan Motor Co Ltd | 車線逸脱防止装置 |
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| JP2013140515A (ja) * | 2012-01-05 | 2013-07-18 | Toyota Central R&D Labs Inc | 立体物検出装置及びプログラム |
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| CN112319465A (zh) * | 2020-11-28 | 2021-02-05 | 景德镇学院 | 一种智能驾驶环境感知分析系统 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101782362B1 (ko) | 2015-12-14 | 2017-10-13 | 현대자동차주식회사 | 차량, 및 그 제어방법 |
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| JPH07270536A (ja) * | 1994-03-31 | 1995-10-20 | Omron Corp | 対象判別装置および方法，ならびに対象判別装置を搭載した車両 |
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| JP2001114081A (ja) * | 1999-08-09 | 2001-04-24 | Toyota Motor Corp | 操縦安定性制御装置 |
-
2001
- 2001-08-09 JP JP2001242804A patent/JP4843880B2/ja not_active Expired - Fee Related
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