JP2007230267A - 道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両が今後走行する道路形状を精度良く適切に推定することができる道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法を提供すること。
【解決手段】自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置において、自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する前方ミリ波レーダ３と、この自車両と障害物との衝突予測時間に起因する物理量によって決定される進行方向距離閾値ＴＨ_Z以上自車両から離れた範囲を道路形状を推定する推定範囲に設定する推定範囲設定部２１と、前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて道路形状を推定する道路形状推定部２２と、を備える。
【選択図】 図２

Description

この発明は、道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法に関し、更に詳しくは、自車両が走行している道路の自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法に関する。

従来、自車両の走行状態や、自車両進行方向の状態に応じて、運転者への注意喚起や、自車両の走行制御、衝突時の衝撃軽減制御などを行う車両走行支援システムが提案されている。このような車両走行支援システムでは、自車両と衝突する虞のある障害物を検出する障害物検出装置が備えられている。障害物検出装置は、物体位置検出装置で検出された物体から障害物となる物体を検出するものである。物体位置検出装置は、例えばレーザレーダ、ミリ波レーダ、赤外線レーダなどの各種レーダを用いて、自車両進行方向における物体の位置、すなわち物体と自車両との相対位置を検出するものである。

ここで、カーブ路を自車両が走行している場合や、直線路からカーブ路に切り替わる道路の直線路を自車両が走行している場合は、自車両進行方向にカーブ路の路側に設置されたガードレールなどの路側静止構造物が存在することとなる。従って、物体位置検出装置は、この路側静止構造物を構成する静止物体の位置を検出することとなる。車両走行支援システムは、自車両の走行状態を得る手段の１つであるヨーレートセンサを備える。車両走行支援システムは、自車両がカーブ路を走行している場合、このヨーレートセンサにより検出された自車両の自転速度から自車両が走行しているカーブ路の推定Ｒを算出することができる。従って、障害物検出装置は、自車両がカーブ路を走行している場合、この算出された推定Ｒに基づいて、物体位置検出装置により検出された自車両進行方向に存在する物体からこの路側静止構造物を構成する静止物体を障害物であると判定することを回避することができる。

しかしながら、直線路からカーブ路に切り替わる道路の直線路を自車両が走行している場合は、ヨーレートセンサにより検出された自車両の自転速度から算出される推定Ｒは、直線路のものであり、この自車両が直線路のあとに走行するカーブ路の推定Ｒのものではない。従って、障害物検出装置は、物体位置検出装置がこの路側静止構造物を構成する静止物体を検出すると、この静止物体を障害物と判定し、検出する虞がある。障害物検出装置がカーブ路における静止物体を障害物として検出すると、車両走行支援システムは、この検出に基づいて運転者への注意喚起や、自車両の走行制御、衝突時の衝撃軽減制御など行ってしまうという問題があった。そこで、従来では、物体位置検出装置により検出された自車両進行方向に存在する物体から自車両進行方向における道路形状を推定する技術が提案されている。この従来の技術では、検出された道路構造物における複数の検出点（物体）から近似線を算出し、この算出された近似線の近傍に存在する検出点をグルーピングし、これを路側静止構造物（道路構造物）として検出するものである。

特開２００４−２７１５１３号公報

上記特許文献１に示すような従来の技術では、自車両が直線路を走行している場合、物体位置検出装置がカーブ路の路側に設置されたガードレールなどの路側静止構造物を構成する静止物体のみならず、直線路に設置された路側静止構造物を構成する静止物体の位置をも検出することとなる。従って、物体位置検出装置により検出された物体には、カーブ路における静止物体のみならず、直線路における静止物体が含まれる。これにより、算出される近似線は、直線路の静止物体を含んで算出されたものとなるため、実際のカーブ路に対してこの近似線のカーブ路に対応する部分の近似精度が低下するという問題がった。つまり、自車両が今後走行するカーブ路の道路形状の推定が適切に行われないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、カーブ路の道路形状の推定を適切に行うことができる道路形状推定装置、障害物検出置および道路形状推定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、この発明では、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置において、前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する物体検出手段と、前記道路形状を推定する推定範囲を自車両進行方法の所定範囲離れた遠方から設定する推定範囲設定手段と、前記検出された物体のうち、前記設定された推定範囲内の検出点に基づいて前記道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備えることを特徴とする。

また、この発明では、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定方法において、自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する手順と、前記道路形状を推定する推定範囲を自車両進行方法の所定範囲離れた遠方から設定する手順と、前記検出された物体のうち前記設定された推定範囲内の検出点に基づいて前記道路形状を推定する手順と、を含むことを特徴とする。

これらの発明によれば、推定された道路形状は、自車両進行方法の所定範囲離れた遠方から設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて推定される。従って、例えば、自車両進行方向の近傍を除く範囲を推定範囲とすることにより、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、この推定範囲内に含まれる直線路の物体数に対するカーブ路の物体数を増加させることができる。従って、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、カーブ路の道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。

また、この発明では、上記道路形状推定装置において、前記自車両の車速を検出する車速検出手段をさらに備え、前記推定範囲設定手段は、前記検出された車速に応じて前記推定範囲を設定するものであり、当該検出された車速の増加に伴い前記推定範囲を前記自車両進行方向のより遠方から設定することを特徴とする。

この発明によれば、車速検出手段により検出された車速の増加に伴い自車両と自車両進行方向に存在する障害物との衝突予測時間が短くなるが、車速の増加に伴い推定範囲を自車両進行方向のより遠方から設定する。従って、道路形状推定装置は、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、車速に拘わらず、早いタイミングでカーブ路の道路形状を適切に推定することができる。つまり、車速に拘わらず、自車両が衝突予測時間後に障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。これにより、自車両が衝突予測時間後に障害物と衝突する虞のある範囲である自車両進行方向における推定範囲に存在する路側静止構造物が障害物として判定されることを早いタイミングで回避することができる。

また、この発明では、上記道路形状推定装置において、前記自車両の運転者の運転状態を検出する運転状態検出手段をさらに備え、前記推定範囲設定手段は、前記検出された運転状態に応じて前記推定範囲を設定するものであり、当該運転状態の悪化に伴い前記推定範囲を前記自車両進行方向のより遠方から設定することを特徴とする。

この発明によれば、運転状態検出手段により検出された運転者の運転状態の悪化に伴い、例えば脇見運転状態や居眠り運転状態であるなど運転者が自車両進行方向を注視していない場合に、推定範囲を自車両進行方向のより遠方から設定する。つまり、道路形状推定装置は、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かり、運転者による障害物の認識が通常よりも遅れる状態の場合に、さらに早いタイミングでカーブ路の道路形状を適切に推定することができる。つまり、運転者による障害物の認識が通常よりも遅れる状態の場合に、自車両が障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状をさらに早いタイミングで適切に推定することができる。これにより、自車両が衝突する虞のある自車両進行方向における推定範囲にある路側静止構造物を障害物と判定されることをさらに早いタイミングで回避することができる。

また、この発明では、上記道路形状推定装置において、前記物体検出手段を複数備え、前記道路形状推定手段は、前記各物体検出手段によりそれぞれ検出物体のうち、前記推定範囲内で検出された物体に基づいて前記道路形状を推定することを特徴とする。

この発明によれば、推定範囲内には、複数の物体検出手段によりそれぞれ検出された物体が含まれ、１つの物体検出手段のみを備える場合と比較して、この推定範囲にある路側静止物体が多く含まれることとなる。従って、カーブ路の道路形状を精度良く適切に推定することができる。

また、この発明では、自車両進行方向における障害物を検出する障害物検出装置において、前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する物体検出手段と、前記障害物を検出する検出範囲を設定する検出範囲設定手段と、前記検出範囲内の前記検出された物体を障害物として判定する障害物判定手段と、を備え、前記検出範囲設定手段は、上記道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて前記検出範囲を設定することを特徴とする。

この発明によれば、障害物検出装置は、検出範囲を道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて設定、例えば検出範囲を推定された道路形状に基づいて縮小した範囲とし、自車両進行方向に存在する路側静止構造物を検出範囲内から排除する。従って、障害物判定手段は、自車両進行方向に存在する路側静止構造物を障害物と判定し、検出することを回避することができる。

この発明にかかる道路形状推定装置および道路形状推定方法は、道路形状を推定する推定範囲を設定し、この設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて道路形状を推定するので、カーブ路の道路形状の推定を適切に行うことができる。また、障害物検出装置は、障害物を検出する検出範囲を上記道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて設定するので、検出範囲にある路側静止物体を障害物と判定し、検出することを回避することができる。

以下、この発明につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、下記の実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、下記の実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの或いは実質的に同一のものが含まれる。

図１は、車両走行支援システムを備える車両の概略構成例を示す図である。図２は、この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの構成例を示す図である。図１および図２に示すように、車両走行支援システム１は、自車両１００に搭載されるものであり、制御装置２と、物体検出手段である前方ミリ波レーダ３と、顔向き検出装置４と、エアバック装置５と、シートベルト装置６と、ステアリング装置７と、ブレーキ装置８などとにより構成されている。なお、この制御装置２には、ヨーレートセンサ９１、Ｇセンサ９２、車速センサ９３、ブレーキセンサ９４などの各種センサが接続されており、エンジン制御装置９５が接続されている。この車両走行支援システム１は、道路形状推定装置、障害物検出装置を備えるものである。また、上記各種装置は、例えば自車両１００の進行方向における道路形状、先行車両の有無、障害物の有無に応じて自車両１００の走行を制御する自動走行制御、すなわちアダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）制御や、自車両１００と障害物との接触、衝突時における衝撃軽減制御、すなわちプリクラッシュセーフティー（ＰＣＳ）制御を行うのに必要な装置である。

制御装置２は、車両走行支援システム全体の制御を行うものである。この制御装置２は、少なくとも推定範囲設定部２１と、道路形状推定部２２と、検出範囲設定部２３と、障害物判定部２４とを備える。推定範囲設定部２１は、推定範囲設定手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。

この推定範囲設定部２１は、道路形状、この実施例ではカーブ路の推定Ｒを推定する推定範囲を設定するものである。道路形状推定部２２は、道路形状推定手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。この道路形状推定部２２は、物体検出手段である前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、推定範囲設定部２１により設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて道路形状を推定するものである。

また、検出範囲設定部２３は、検出範囲設定手段であり、障害物検出装置の一部を構成するものである。この検出範囲設定部２３は、障害物を検出する検出範囲を設定するものである。障害物判定部２４は、障害物判定手段であり、障害物検出装置の一部を構成するものである。この障害物判定部２４は、物体検出手段である前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、検出範囲設定部２３により設定された検出範囲内で検出された物体を障害物として判定するものである。

この制御装置２には、各種データが入力される。例えば、前方ミリ波レーダ３が検出した物体の位置、顔向き検出装置４が検出した運転者の顔向き、ヨーレートセンサ９１が検出した自車両１００の自転速度、Ｇセンサ９２が検出した自車両１００の加速度、車速センサ９３が検出した自車両の車速、ブレーキセンサ９４が検出した自車両１００を運転する図示しない運転者による制動意志などが入力される。一方、制御装置２は、上記入力された各種データや、図示しない記憶部に記憶されているマップなどに基づいて、上記各種装置に制御信号を出力する。例えば、エアバック装置５がエアバック５２を作動させるエアバック制御信号、シートベルト装置６がシートベルト６３を巻き取るシートベルト制御信号、ステアリング装置７がステアリング７３を操作し、自車両１００を操舵するステアリング制御信号、ブレーキ装置８がブレーキ８３を動作させるブレーキ制御信号などがそれぞれ出力される。

ここで、制御装置２は、図示しない入出力ポート（Ｉ／Ｏ）と、処理部と、記憶部とにより構成されている。図示しない入出力ポートは、上記各種センサおよび上記各種装置と接続されており、各種センサから出力されたデータを制御装置２に入力し、この制御装置２から各種装置に制御信号をそれぞれ出力する物である。図示しない処理部は、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＣＰＵ（Central Processing Unit）などにより構成されている。この処理部は、自車両１００の進行方向における道路形状を推定する道路形状推定方法や、自車両１００の進行方向における障害物を検出する障害物検出方法、ＰＣＳ、ＡＣＣなどに基づくプログラムを例えばＲＡＭにロードして実行することにより、実現させるものである。また、図示しない記憶部は、ＲＯＭ（Read Only Memory）あるいはＲＡＭ、あるいはこれらの組み合わせなどにより構成されている。この実施例では、道路形状推定方法および障害物検出方法を制御装置２により実現させるが、これに限定されるものではなく、この制御装置２とは個別に形成された制御装置により実現しても良い。

前方ミリ波レーダ３は、物体検出手段であり、道路形状推定装置および障害物検出装置の一部を構成するものである。この前方ミリ波レーダ３は、自車両１００の進行方向に存在する物体の位置を検出するものである。この前方ミリ波レーダ３により検出された物体の位置は、制御装置２に出力される。前方ミリ波レーダ３は、例えば自車両１００の前面部の中央部に取り付けられている。この前方ミリ波レーダ３は、例えば遠距離狭角ＤＢＦ方式に近距離降格モノパルス方式を追加した狭角広角切り替え型ミリ波レーザである。ここで、前方ミリ波レーダ３は、ミリ波を利用して物体の位置を検出するレーダである。前方ミリ波レーダ３は、ミリ波を出射、この実施例では自車両１００の前面から進行方向のＭ１の範囲で出射し、自車両１００の進行方向に存在する物体により反射したミリ波を受信するものである。そして、前方ミリ波レーダ３は、出射から受信までの時間を計測することによって、前方ミリ波レーダから物体までの距離、この実施例では自車両１００から進行方向に存在する物体までの距離を算出する。また、前方ミリ波レーダ３は、ドップラー効果を用いることで物体との相対速度を算出することができる。また、前方ミリ波レーダ３は、受信したミリ波のうち最も強く反射して受信されたミリ波の方向を検出し、その方向から自車両１００の進行方向と物体の方向とのなす角度を算出する。従って、前方ミリ波レーダ３により物体の位置が検出された場合は、制御装置２には、その物体までの距離、相対速度、角度が検出された物体の位置データとして入力されることとなる。なお、前方ミリ波レーダ３により、物体に反射したミリ波を受信できた場合に、物体の位置を検出したことになるので、物体に反射したミリ波を受信するごとに１個の物体の位置が得られることとなる。また、この実施例における前方ミリ波レーダ３では、ミリ波を出射、受信、物体までの距離、相対速度、角度を算出する構成としているが、これに限定されるものではない。例えば、前方ミリ波レーダ３では、ミリ波の出射、受信のみを行い、この受信したミリ波に基づく検出値を制御装置２に出力し、この制御装置２において物体までの距離、相対速度、角度を算出しても良い。

顔向き検出装置４は、運転状態検出手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。この顔向き検出装置４は、自車両１００の運転者の運転状態、この実施例では顔向きを検出するものである。この顔向き検出装置４は、顔向きカメラ４１と、顔向き判定装置４２とにより構成されている。顔向きカメラ４１は、自車両１００を運転する運転者の顔を撮像するものである。この顔向きカメラ４１は、自車両１００の図示しない車室内の計器パネル内や、ステアリングコラムカバー上に取り付けられている。この顔向きカメラ４１で撮像された運転者の顔の顔画像データは、顔向き判定装置４２に出力される。顔向き判定装置４２は、上記顔画像データに基づいて、運転者の顔向き、例えば自車両１００の進行方向に対して正面か非正面かを判定するものである。顔向き判定装置４２が判定した運転者の顔向きは、検出された顔向きとして、制御装置２に出力される。なお、顔向きカメラ４１は、近赤外線のストロボ光を運転者に照射してその反射光画像を顔画像データとして顔向き判定装置４２に出力するものであることが好ましい。これにより、顔向き判定装置４２は、図示しない車室内の明るさなどの環境条件に影響を受けずに、撮像された顔画像データから顔向きを判定することができる。

エアバック装置５は、自車両１００と障害物との衝突時に、運転者を含む搭乗者の衝撃を軽減するものである。このエアバック装置５は、エアバック制御装置５１と、エアバック５２とにより構成されている。エアバック制御装置５１は、このエアバック制御装置５１に接続されたエアバック５２の作動を制御するものである。このエアバック制御装置５１は、制御装置２からのエアバック制御信号によって、エアバック５２を作動させる。エアバック５２は、搭乗者と車室内の物、この実施例ではステアリング７３および図示しないダッシュボードとの間に配置されるものである。このエアバック５２は、エアバック制御装置５１により作動すると、瞬時に膨張し、搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制し、衝撃を軽減するものである。

シートベルト装置６は、自車両１００と障害物との衝突時に、運転者を含む搭乗者を座席に拘束し、搭乗者の衝撃を軽減するものである。このシートベルト装置６は、シートベルト制御装置６１と、シートベルト巻取モータ６２と、シートベルト６３とにより構成されている。シートベルト制御装置６１は、このシートベルト制御装置６１に接続されたシートベルト巻取モータ６２の作動を制御するものである。このシートベルト制御装置６１は、制御装置２からのシートベルト制御信号によって、シートベルト巻取モータ６２を作動させる。シートベルト巻取モータ６２は、図示しないバックルに係止されたシートベルト６３を巻き取るものである。シートベルト６３は、搭乗者を座席に保持するものであり、各座席と対になるように配置されている。この実施例では、シートベルト巻取モータ６２により巻き取られることができるのは、運転席および助手席に配置されたシーベルト６３である。このシートベルト６３は、シートベルト制御装置６１によりシートベルト巻取モータ６２が作動すると、巻き取りが開始され、このシートベルト６３により搭乗者が座席に拘束され、この搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制し、衝撃を軽減するものである。

ステアリング装置７は、自車両１００の操舵を行うものである。このステアリング装置７は、ステアリング制御装置７１と、アシストモータ７２と、ステアリング７３とにより構成されている。ステアリング制御装置７１は、操舵系の作動を制御、例えばステアリング制御装置７１に接続されたアシストモータ７２の作動を制御するものである。また、このステアリング制御装置７１は、運転者によるステアリング７３の操作に基づいてこのアシストモータ７２を作動させるものである。また、ステアリング制御装置７１は、制御装置２からのステアリング制御信号によっても、アシストモータ７２を作動させることができる。アシストモータ７２は、ステアリング７３を回転させることで、操舵力を操舵系に付与するものである。ステアリング７３は、図示しない運転席の前方に回転自在に支持されており、運転者により回転され、操舵系に操舵力が付与されるものである。ここで、ステアリング装置７は、運転者がステアリング７３を操作すると、アシストモータ７２がステアリング制御装置７１により作動され、操舵系に操舵力が付与され、運転者による自車両１００の操舵の補助を行う。また、ステアリング装置７は、運転者がステアリング７３を操作しなくても、制御装置２からのステアリング制御信号によって、アシストモータ７２がステアリング制御装置７１により作動され、操舵系に操舵力が付与され、自車両１００の自動操舵を行うことができる。

ブレーキ装置８は、自車両１００の制動を行うものである。このブレーキ装置８は、ブレーキ制御装置８１と、ブレーキアクチュエータ８２と、ブレーキ８３とにより構成されている。ブレーキ制御装置８１は、制動系の作動を制御、例えばブレーキ制御装置８１に接続されたブレーキアクチュエータ８２の作動を制御するものである。また、このブレーキ制御装置８１は、運転者による図示しないブレーキペダルの踏み込み量と自車両１００の走行状態に基づいてブレーキアクチュエータ８２を作動させるものである。また、ブレーキ制御装置８１は、制御装置２からのブレーキ制御信号によっても、ブレーキアクチュエータ８２を作動させることができる。ブレーキアクチュエータ８２は、油圧で作動するブレーキ８３への油の供給を制御するものである。ブレーキ８３は、ブレーキアクチュエータ８２によって制御された油圧に基づいて、自車両１００に制動力を付与するものである。図示しない自車両１００の各車輪と対になるように配置されている。このブレーキ８３は、例えばディスクブレーキあるいはドラムブレーキなどの油圧によって作動する油圧ブレーキである。ここで、ブレーキ装置８は、運転者がブレーキペダルを踏み込むと、ブレーキアクチュエータ８２がブレーキ制御装置８１により作動され、ブレーキ８３に油圧が付与され、運転者による自車両１００の制動の補助を行う。また、ブレーキ装置８は、運転者がブレーキペダルを踏み込まなくても、制御装置２からのブレーキ制御信号によって、ブレーキアクチュエータ８２がブレーキ制御装置８１により作動され、ブレーキ８３に油圧が付与され、自車両１００の制動を行うことができる。

なお、顔向き判定装置４２、エアバック制御装置５１、シートベルト制御装置６１、ステアリング制御装置７１、ブレーキ制御装置８１は、上記制御装置２と同様に、図示しない入出力ポート、処理部、記憶部などにより構成されている。

また、ヨーレートセンサ９１は、自車両１００の自転速度を検出するものである。Ｇセンサ９２は、自車両１００の加速度を検出するものである。車速センサ９３は、車速検出手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。この車速センサ９３は、自車両１００の車速を検出するものである。ブレーキセンサ９４は、図示しない運転者により図示しないブレーキペダルが踏み込まれたか、すなわち運転者に制動意志があるか否かを検出するものである。エンジン制御装置９５は、図示しないエンジンの運転制御や変速機９７の変速制御を行うものである。スロットル９６は、エンジンに吸気される吸入空気量を制御するものである。変速機９７は、エンジンの出力を図示しない各車輪に伝達するものである。この変速機９７は、エンジンと、各車輪との変速比を変更することができる。

次に、この発明にかかる道路形状推定装置を用いた道路形状推定方法について説明する。図３は、この発明にかかる道路形状推定装置の動作フロー図である。図４は、道路形状推定方法の説明図である。図５は、顔向きに基づく係数Ｋと進行方向距離閾値ＴＨ_Zとの関係を示す図である。図６は、算出された近似線Ｃを示す図である。図７は、この発明にかかる障害物検出装置の動作フロー図である。ここで、自車両１００は、図４に示すように、直線路ＳＬの後カーブ路ＣＬとなる道路Ｌの直線路ＳＬを走行しているものとする。また、この自車両１００の進行方向には、例えば先行車両２００などの移動構造物や、左側ガードレール３００および右側ガードレール４００など路側静止構造物が存在するものとする。この左側ガードレール３００は、直線路ＳＬにおける直線路左側ガードレール３１０とカーブ路ＣＬにおけるカーブ路左側ガードレール３２０とにより構成される。また、この右側ガードレール４００は、直線路ＳＬにおける直線路右側ガードレール４１０とカーブ路ＣＬにおけるカーブ路右側ガードレール４２０とにより構成される。

まず、図３に示すように、制御装置２の道路形状推定部２２は、物体が検出されたか否かを判定する（ステップＳＴ１０１）。ここでは、道路形状推定部２２は、前方ミリ波レーダ３により自車両１００の進行方向に存在する物体の位置が検出された否かを判定する。前方ミリ波レーダ３からミリ波が出射され、この出射されたミリ波は、このミリ波照射範囲Ｍ１内に位置する移動構造物や路側静止構造物などの複数の構造物によって反射される。このとき、反射したミリ波を前方ミリ波レーダ３が受信することで、物体、すなわち自車両１００の進行方向に存在する複数の構造物においてミリ波を反射した部分を検出する。つまり、前方ミリ波レーダ３により物体が検出された場合、制御装置２に検出された物体の位置データが出力されるので、道路形状推定部２２は、この制御装置２に入力された物体の位置データを取得できたか否か判定すれば良い。図４における状況では、ミリ波照射範囲Ｍ１内に位置する路側静止構造物である両側ガードレール３００，４００の反射板などや、移動構造物である先行車両２００のテール部がこの検出された物体となる。ここでは、直線路左側ガードレール３１０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体３１１とし、カーブ路左側ガードレール３２０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体３２１とし、直線路右側ガードレール４１０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体４１１とし、カーブ路右側ガードレール４２０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体４２１とする。また、先行車両２００においてミリ波を反射した部分を検出移動物体２０１とする。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、物体が検出されたと判定すると、この検出された物体のうち検出静止物体があるか否かを判定する（ステップＳＴ１０２）。ここでは、道路形状推定部２２は、例えば、検出された物体の位置データの相対速度と、自車両１００の車速とから、検出された物体が静止している物体であるか否かを判定すれば良い。図４における状況では、検出静止物体３１１，３２１，４１１，４２１が検出静止物体となる。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、検出された物体の中から検出静止物体があると判定すると、検出静止物体のうち、隣り合う検出静止物体において、自車両１００の進行方向における距離差ＤＴＨ_Zが所定値ＤＴＨ_Z１以下で、かつ自車両１００の進行方向と直交する方向、すなわち幅方向における距離差ＤＴＨ_Xが所定値ＤＴＨ_X１以下の検出静止物体を選択する（ステップＳＴ１０３）。ここで、この所定進行方向距離差ＤＴＨ_Z１は、両側ガードレール３００，４００にほぼ等間隔に設置される反射板どうしの自車両１００の進行方向における間隔程度にすることが好ましい。また、所定幅方向距離差ＤＴＨ_X１は、両側ガードレール３００，４００にほぼ等間隔に設置される反射板どうしの自車両１００の幅方向における間隔程度にすることが好ましい。図４における状況では、検出静止物体３１１，３２１が一つの集合として選択され、検出静止物体４１１，４２１が１つの集合として選択される。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ１０４）。ここで、所定個数Ｎとは、少なくとも３以上であることが好ましい。図４における状況では、１つの集合である検出静止物体３１１，３２１の総数および一つの集合である４１１，４２１の総数がそれぞれ所定個数Ｎ以上であるか否かを判定する。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であると判定すると、この選択された検出静止物体を接続する（ステップＳＴ１０５）。ここでは、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上である集合における検出静止物体を互いに接続、すなわちグループ化を行い、グループ化された検出静止物体を路側静止構造物における静止物体に対応するものとする。図４における状況では、検出静止物体３１１，３２１を第１検出静止物体群３３０としてグループ化し、および検出静止物体４１１，４２１を第２検出静止物体群４３０としてグループ化する。

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、図３に示すように、自車両１００の車速Ｓ〔ｍ／ｓ〕および運転者の顔向きを取得する（ステップＳＴ１０６）。ここでは、推定範囲設定部２１は、車速センサ９３により検出され、制御装置２に出力された自車両１００の車速Ｓと、顔向き検出装置４により検出され、制御装置２に出力された運転者の顔向き、すなわち運転者の顔向きが正面あるいは非正面のいずれかであるかを取得する。

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、取得した運転者の顔向きに基づいて係数Ｋを決定する（ステップＳＴ１０７）。ここでは、推定範囲設定部２１は、取得した運転者の顔向きと、図示しない記憶部に記憶されている運転者の顔向きと係数Ｋとに基づく係数マップとによって、係数Ｋを決定する。この係数マップでは、図５に示すように、運転者の顔向きが正面の場合の係数Ｋ１よりも、運転者の顔向きが非正面の場合の係数Ｋ２が、運転者の顔向きが非正面の場合に進行方向距離閾値ＴＨ_Zが増加するように大きく設定されている。

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、取得した車速Ｓと決定した係数Ｋとから、進行方向距離閾値ＴＨ_Zを算出する（ステップＳＴ１０８）。この進行方向距離閾値ＴＨ_Zは、自車両１００と自車両１００の進行方向における障害物との衝突予測時間に起因する物理量によって決定される。ここでは、進行方向距離閾値ＴＨ_Zは、取得した車速Ｓに決定した係数Ｋをかけることで算出される。従って、進行方向距離閾値ＴＨ_Zは、取得した車速Ｓの増加に伴い増加する。また、進行方向距離閾値ＴＨ_Zは、運転者の顔向きが非正面の場合に正面の場合と比較して増加する（Ｋ２＞Ｋ１）。つまり、進行方向距離閾値ＴＨ_Zは、運転者の運転状況が悪化に伴い増加する。

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、自車両１００の進行方向の所定範囲離れた遠方から推定範囲Ｐを設定する（ステップＳＴ１０９）。ここでは、自車両１００から進行方向において算出された進行方向距離閾値ＴＨ_Z以上離れた範囲を推定範囲として設定する。つまり、推定範囲設定部２１は、自車両１００の進行方向においてこの自車両１００から進行方向距離閾値ＴＨ_Z未満の範囲、すなわち自車両１００の近傍を除く範囲（自車両１００が障害物と衝突する虞がある範囲）を推定範囲に設定する。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、上記接続した静止検出物体のうち上記設定された推定範囲Ｐ内の検出静止物体から近似線Ｃを算出する（ステップＳＴ１１０）。例えば、図４に示す状況において第１検出静止物体群３３０から近似線Ｃを算出する場合は、図６に示すように、この第１検出物体群３３０の検出静止物体３１１，３２１のうち、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３２１，３１１から近似線Ｃを算出する。また、第２検出静止物体群４３０から近似線Ｃを算出する場合は、この第２検出物体群４３０の検出静止物体４１１，４２１のうち、推定範囲Ｐ内にある検出静止物体４２１，４１１から近似線Ｃを算出する。なお、近似線Ｃの算出方法は、公知の算出方法であるので、ここでは説明を省略する。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、上記算出された近似線Ｃから道路形状、ここでは推定範囲内における道路の推定Ｒを推定する（ステップＳＴ１１１）。つまり、推定道路形状である推定Ｒは、適宜設定された推定範囲Ｐ内の検出された物体、ここでは検出静止物体に基づいて推定される。例えば、図４に示す状況では、推定Ｒは、第１検出静止物体群３３０から算出された近似線Ｃあるいは第２検出静止物体群４３０から算出された近似線Ｃの少なくともいずれか一方に基づいて算出される。なお、算出された近似線Ｃから推定Ｒを算出する算出方法は、公知の算出方法であるので、ここでは説明を省略する。

以上のように、車両走行支援システム１における道路形状推定装置では、前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、設定された推定範囲Ｐ内の検出された物体である検出静止物体に基づいて近似線Ｃを算出し、この算出された近似線Ｃから道路形状である推定Ｒを推定する。従って、図４に示す状況のように、自車両１００が直線路ＳＬを走行中である場合は、この推定範囲Ｐ内に含まれる直線路の物体、すなわち自車両１００から進行方向距離閾値ＴＨ_Zの範囲内の前方ミリ波レーダ３により検出された物体である検出静止物体３１１，４１１の数を減らすことができる。つまり、推定範囲Ｐ内に含まれる直線路の物体数に対して、カーブ路の物体数を増加させることができる。これにより、図６に示すように、推定範囲Ｐ内のみならず自車両１００から進行方向距離閾値ＴＨ_Zの範囲内の検出静止物体３１１，３２１，４１１，４２１から算出された近似線Ｃ１と比較して、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１，３２１，４１１，４２１から算出された近似線Ｃを自車両１００が今後走行するカーブ路ＣＬの道路形状に早いタイミングで近似させることができる。つまり、カーブ路ＣＬの道路形状を早いタイミングで適切に推定することができ、自車両１００が今後走行する道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。

また、この道路形状推定装置では、推定範囲Ｐは、自車両１００の車速Ｓが増加することで進行方向距離閾値ＴＨ_Zが増加する場合に、自車両１００の進行方向のより遠方から設定される。つまり、自車両１００とこの自車両１００の進行方向における障害物との衝突予測時間が短くなってしまう場合に、この推定範囲Ｐを自車両１００の進行方向のより遠方から設定する。従って、道路形状推定装置では、車速Ｓに拘わらず、自車両１００が衝突予測時間後に障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。

また、この道路形状推定装置では、推定範囲Ｐは、運転者の運転状態が悪化する、ここでは顔向きが非正面であることで進行方向距離閾値ＴＨ_Zが増加する場合に、自車両１００の進行方向のより遠方から設定される。つまり、例えば脇見運転状態や居眠り運転状態であるなど運転者が自車両１００の進行方向を注視していない場合に、推定範囲Ｐを自車両１００の進行方向のより遠方から設定する。従って、道路形状推定装置では、運転者による障害物の認識が通常よりも遅れる状態の場合に、自車両１００が障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状をさらに早いタイミングで適切に推定することができる。

次に、この発明にかかる障害物検出装置を用いた障害物検出方法について説明する。図７は、この発明にかかる障害物検出装置の動作フロー図である。まず、制御装置２の障害物判定部２４は、物体が検出されたか否かを判定する（ステップＳＴ２０１）。ここでは、この障害物判定部２４は、前方ミリ波レーダ３により自車両１００の進行方向に存在する物体の位置が検出されたか否かを判定する。前方ミリ波レーダ３により物体の位置が検出された場合、制御装置２に検出された物体の位置データが出力されるので、障害物判定部２４は、この制御装置２に入力された物体の位置データを取得できたか否か判定すれば良い。

次に、制御装置２の検出範囲設定部２３は、上記道路形状推定装置により推定された道路形状である推定Ｒを取得する（ステップＳＴ２０２）。

次に、制御装置２の検出範囲設定部２３は、障害物を検出する検出範囲を設定する（ステップＳＴ２０３）。ここでは、検出範囲設定部２３は、取得された推定Ｒ、すなわち道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて検出範囲を設定する。ここで、検出範囲は、通常自車両１００が現在の走行状態で、予め設定された衝突予測時間後に位置する範囲を基準に設定される。この発明では、この衝突予測時間に基づいた検出範囲をさらにこの道路形状である推定Ｒに基づいて、自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物が検出範囲から排除されるように縮小する。図４に示す状況では、特にカーブ路左側ガードレール３２０が検出範囲から排除されるように検出範囲を設定する。

次に、制御装置２の障害物判定部２４は、上記検出範囲設定部２３により設定された検出範囲内に前方ミリ波レーダ３により検出された物体があるいか否かを判定する（ステップＳＴ２０４）。つまり、障害物判定部２４は、自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物を除いて、前方ミリ波レーダ３により検出された物体があるか否かを判定する。図４に示す状況では、先行車両２００を構成する検出移動物体２０１などが検出される。なお、例えばカーブ路ＣＬ上に落下物が存在する場合、この落下物を構成する検出静止物体なども検出される。

次に、制御装置２の障害物判定部２４は、上記検出された物体があると判定すると、この検出された物体を障害物と判定し、障害物を検出する（ステップＳＴ２０５）。

次に、制御装置２の障害物判定部２４は、障害物が検出されたことに基づいて上記各種装置を制御する（ステップＳＴ２０６）。以下に、障害物が検出された際の各種装置の制御について説明する。

車両走行支援システム１は、ＡＣＣ制御によって、例えば先行車両に対する追従走行を行っている場合は、上記障害物検出装置により検出された障害物の位置（距離、相対速度、角度）データからこの検出された障害物から先行車両を判定する。そして、制御装置２は、この先行車両の位置データと、別途検出され、この制御装置２に入力された道路Ｌの車線情報とに基づいて、先行車両との車間距離を一定距離に維持しながら、先行車両に対して追従走行を行うように、エンジン制御装置９５を介して、スロットル９６や変速機９７を作動させる。つまり、制御装置２は、エンジン制御装置９５を介して、エンジンに吸気される吸入空気量や図示しないエンジンと各車輪との変速比を制御する。

車両走行支援システム１は、上記ＡＣＣ制御を実行している際に、障害物検出装置により検出された障害物の位置（距離、相対速度、角度）データと自車両１００の走行状態から予想される自車両１００の予想進路とから、自車両１００と障害物が接触、衝突する虞があるか否かを判定する。制御装置２は、自車両１００と障害物が接触、衝突する虞があると判定すると、図示しない車室内に取り付けられた表示装置やスピーカーなどを用いて、映像や音声などにより運転者に障害物との接触、衝突を回避する回避行動をするように事前警報を発する。なお、自車両１００の予想進路は、ヨーレートセンサ９１、Ｇセンサ９２、車速センサ９３から検出された自車両１００の自転速度、加速度、車速や、上記道路形状推定装置により推定された道路形状である推定Ｒなどから予測される。

次に、制御装置２は、事前警報を発した後に、運転者による回避行動が行われないと、運転者に障害物があることを体感させる体感警報を発し、回避行動をするようにさらに促す。例えば、シートベルト装置６による運転者へのシートベルト６３による締め付け、あるいはブレーキ装置８による自車両１００の制動により、運転者に障害物があることを体感させる。運転者へのシートベルト６３の締め付けを行う場合は、制御装置２からシートベルト装置６にシートベルト制御信号を出力し、運転者側のシートベルト６３を巻き取るシートベルト巻取モータ６２を作動させ、運転者側のシートベルト６３を巻き取り、運転者を運転者側のシートベルト６３により締め付ける。この締め付けは、運転者を座席に拘束することを目的としたものではなく、運転者が運転者側のシートベルト６３により締め付けられていることを体感できる程度の締め付けである。また、自車両１００に制動力を付与する場合は、制御装置２からブレーキ装置８にブレーキ制御信号を出力し、ブレーキアクチュエータ８２を作動させ、ブレーキ８３の油圧を制御し、自車両１００に制動力を付与する。この自車両１００に付与される制動力は、自車両１００の停止を目的としたものではなく、運転者が自車両１００の減速を体感できる程度の制動力である。

次に、車両走行支援システム１は、上記動作を行った後、運転者による回避行動を行っても、障害物と接触、衝突することを回避できないと判定した場合は、衝撃軽減制御、すなわちプリクラッシュセーフティー（ＰＣＳ）制御を行う。ここでは、制御装置２は、自車両１００と障害物との距離をその障害物と自車両１００との相対速度で除した値である衝突予測時間が、運転者による回避行動をとるのに必要な時間未満となったか否かで判定する。

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うと、まず、自車両１００が障害物に接触、衝突する前に、自車両１００を停止させるためブレーキ装置８により自車両１００に制動力を付与する。自車両１００に制動力を付与する場合は、制御装置２からブレーキ制御装置８１にブレーキ制御信号を出力し、ブレーキアクチュエータ８２を作動させ、ブレーキ８３の油圧を制御し、自車両１００に制動力を付与する。これにより、ブレーキ装置８により介入ブレーキ制御が行われ、衝突時の衝撃が軽減される。この自車両１００に付与される制動力は、上述のように、自車両１００の停止を目的とする制動力である。なお、制御装置２にブレーキセンサ９４により、運転者による制動意志などが入力された場合、制御装置２は、ブレーキ装置８にブレーキ制御信号を出力し、運転者によりブレーキアクチュエータ８２を介してブレーキ８３に付与される油圧よりも大きい油圧がブレーキ８３に付与されるように、ブレーキアクチュエータ８２を制御する。つまり、運転者による制動意志がある場合は、運転者による制動をアシストする。これにより、ブレーキ装置８によりプリクラッシュブレーキアシスト（ＰＢＡ）制御が行われ、衝突時の衝撃が軽減される。

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うことにより、シートベルト装置６が自車両１００が障害物に接触、衝突前に、搭乗者の座席への拘束を行う。搭乗者を座席に拘束する場合は、制御装置２からシートベルト制御装置６１にシートベルト制御信号を出力し、シートベルト巻取モータ６２を作動させ、シートベルト６３の巻き取りを行い、搭乗者を座席に拘束する。これにより、シートベルト装置６により、プリクラッシュシートベルト（ＰＳＢ）制御が行われ、衝突時に搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制することができ、搭乗者の衝撃が軽減される。また、搭乗者は、シートベルト装置６により、座席に拘束されため、自分に危険が迫っていると認識することができ、自車両１００と障害物との接触、衝突に備えることができる。なお、このプリクラッシュシートベルト制御は、搭乗者の不意をついて介入ブレーキ制御が行われることを回避するために、この介入ブレーキ制御が行われる前に行われることとなる。

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うことにより、ステアリング装置７が自車両１００の自動操舵を行う。自車両１００の自動操舵は、自車両１００を操舵することによって、衝突回避あるいは衝突時の衝撃軽減を行えると判定した場合にのみ行われる。自車両１００を自動操舵する場合は、制御装置２からステアリング装置７にステアリング制御信号を出力し、アシストモータ７２を作動させ、操舵系に操舵力を付与し、自車両１００の自動操舵を行う。これにより、ステアリング装置７により自車両１００の自動操舵が行われ、衝突回避あるいは衝突時の衝撃を軽減することができる。

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うことにより、エアバック装置５が自車両１００の障害物に対する衝突方向、衝突時期に基づいて、適切な時期や状態でエアバック５２を作動させる。エアバック５２を作動させる場合は、制御装置２からエアバック制御装置５１にエアバック制御信号を出力し、エアバック５２を作動させる。これにより、エアバック装置５により、エアバック５２が作動し、衝突時に搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制することができ、搭乗者の衝撃が軽減される。

以上のように、車両走行支援システム１が行うＡＣＣ制御やＰＣＳ制御では、障害物検出装置により自車両１００の進行方向に障害物が検出されたことにより、各種装置の制御が行われる。また、ＡＣＣ制御やＰＣＳ制御では、運転者の状態が適切でない場合は、検出範囲を自車両１００のより遠方に設定する。しかしながら、この発明にかかる障害物検出装置では、検出範囲から自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物、図４に示す状況では、特にカーブ路左側ガードレール３２０を除くことができ、障害物検出装置がこの路側静止構造物を障害物として判定し、検出することを早いタイミングで回避することができる。従って、上記各装置がこの障害物検出装置により検出された路側静止構造物（図４では、特にカーブ路左側ガードレール３２０）に基づいて制御されることを早いタイミングで回避することができる。これにより、上記警報や事前警報が頻繁に発せられることが抑制され、運転者の煩わしさを抑制することができる。

なお、上記実施例では、道路形状推定装置は、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３のみを用いたがこの発明はこれに限定されるものではない。自車両１００と、この自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物との間に、先行車両２００が存在する場合は、通常自車両１００の前面部の中央部に取り付けられている前方ミリ波レーダ３が、この先行車両２００におけるテール部などを検出移動物体として検出してしまい、路側静止構造物における反射板などを検出静止物体として検出することができなくなってしまう。例えば、図４に示すような道路Ｌにおいて、先行車両２００が自車両１００と同一車線を走行している場合、前方ミリ波レーダ３は、この先行車両２００におけるテール部などを検出移動物体として検出するが、自車両１００の進行方向においてこの先行車両２００より遠方に存在することとなるカーブ路左側ガードレール３２０における反射板などの検出静止物体を検出することができなくなる。従って、前方ミリ波レーダ３により検出された検出静止物体数が少なくなり、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１，３２１から算出された近似線Ｃを自車両１００が今後走行するカーブ路ＣＬの道路形状に近似させ難くなり、カーブ路ＣＬの道路形状を適切に推定し難くなる虞がある。これにより、自車両１００が今後走行する道路形状を適切に推定し難くなる虞がある。

そこで、道路形状推定装置は、物体検出手段を複数備えていても良い。図８は、車両走行支援システムを備える車両の他の概略構成例を示す図である。図９は、この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの他の構成例を示す図である。図１０は、算出された近似線Ｃを示す図である。なお、図１０において３１１ＦＬは直線路左側ガードレール３１０においてミリ波を反射した部分を前方ミリ波レーダ３が検出した検出静止物体とし、３１１ＦＳＬは直線路左側ガードレール３１０においてミリ波を反射した部分をいずれかの前側方ミリ波レーダ１０が検出した検出静止物体とし、３２１ＦＬはカーブ路左側ガードレール３２０においてミリ波を反射した部分を前方ミリ波レーダ３が検出した検出静止物体とし、３２１ＦＳＬはカーブ路左側ガードレール３２０においてミリ波を反射した部分をいずれかの前側方ミリ波レーダ１０が検出した検出静止物体とする。

図８および図９に示すように、この車両走行用支援システム１’では、前方ミリ波レーダ３とともに、一対の前側方ミリ波レーダ１０，１０をさらに備える。この前側方ミリ波レーダ１０は、自車両１００の幅方向の両側面からこの自車両１００の進行方向にＭ２の範囲でミリ波を出射し、自車両１００の進行方向に存在する物体の位置をそれぞれ検出するものである。前側方ミリ波レーダ１０は、自車両１００の前面部の幅方向における両側面にそれぞれ取り付けられている。前側方ミリ波レーダ１０は、近距離専用広角ミリ波レーダである。この一対の前側方ミリ波レーダ１０の動作は、上記前方ミリ波レーダ３と同様であるのでその説明は省略するが、一対の前側方ミリ波レーダ１０により検出された物体の位置データは、制御装置２に出力される。

次に、この車両走行支援システム１’における道路形状推定装置の道路形状推定方法について説明する。なお、この道路形状推定方法は、図３に示す道路形状推定方法とほぼ同一であり、一部簡略して説明する。まず、道路形状推定部２２は、前方ミリ波レーダ３あるいは前側方ミリ波レーダ１０の少なくともいずれか一方により自車両１００の進行方向に存在する物体の位置が検出されたか否かを判定する（ステップＳＴ１０１）。つまり、前方ミリ波レーダ３のミリ波照射範囲Ｍ１あるいは前側方ミリ波レーダ１０のミリ波照射範囲Ｍ２の少なくともいずれかに一方に位置する移動構造物や路側静止構造物などの複数の構造物によってミリ波が反射され、受信されたか否かを判定する。次に、道路形状推定部２２は、この検出された物体のうち検出静止物体があるか否かを判定する（ステップＳＴ１０２）。ここで、前方ミリ波レーダ３と前側方ミリ波レーダ１０とが自車両１００の異なる位置に取り付けられているため、検出された物体の位置データはそれぞれ取り付けられている位置に基づいたデータとなる。そこで、制御装置２は、前方ミリ波レーダ３および前側方ミリ波レーダ１０が検出した物体の位置データを自車両１００の任意の基準点からの位置データに補正して、融合する。例えば、自車両１００の前方ミリ波レーダ３が取り付けられている位置を基準点とした場合は、前側方ミリ波レーダ１０が検出した物体の位置データをこの基準点からの位置データに補正し、融合する。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、検出静止物体のうち、隣り合う検出静止物体において、自車両１００の進行方向における距離差ＤＴＨ_Zが所定値ＤＴＨ_Z１以下で、かつ自車両１００の進行方向と直交する方向、すなわち幅方向における距離差ＤＴＨ_Xが所定値ＤＴＨ_X１以下の検出静止物体を選択する（ステップＳＴ１０３）。次に、道路形状推定部２２は、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ１０４）。次に、道路形状推定部２２は、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であると判定すると、この選択された検出静止物体を接続する（ステップＳＴ１０５）。これにより、選択された検出静止物体を検出静止物体群としてグループ化する。例えば、図１０に示すように、検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬが１つの集合として選択された場合は、この検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＳＦＬ，３２１ＦＬ，３２１ＳＦＬからなる１つの集合を検出静止物体群３３０’として、グループ化する。

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、自車両１００の車速Ｓ〔ｍ／ｓ〕および運転者の顔向きを取得し（ステップＳＴ１０６）、取得した運転者の顔向きに基づいて係数Ｋを決定し（ステップＳＴ１０７）、取得した車速Ｓと決定した係数Ｋとから、進行方向距離閾値ＴＨ_Zを算出し（ステップＳＴ１０８）、算出された進行方向距離閾値ＴＨ_Zに基づいて推定範囲Ｐを設定する（ステップＳＴ１０９）。

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、上記接続した静止検出物体のうち上記設定された推定範囲Ｐ内の検出静止物体から近似線Ｃを算出する（ステップＳＴ１１０）。例えば、図１０に示すように、検出静止物体群３３０’から近似線Ｃを算出する場合は、この検出静止物体群３３０’の検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬのうち、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬから近似線Ｃを算出する。次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、上記算出された近似線Ｃから道路形状、ここでは推定範囲内における道路の推定Ｒを推定する（ステップＳＴ１１１）。

以上のように、車両走行支援システム１’における道路形状推定装置では、図１０に示すように、前方ミリ波レーダ３あるいは前側方ミリ波レーダ１０の少なくともいずれか一方により検出された物体のうち、設定された推定範囲Ｐ内の検出された物体である検出静止物体に基づいて近似線Ｃを算出し、この算出された近似線Ｃから道路形状である推定Ｒを推定する。従って、自車両１００と、この自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物との間に、先行車両２００が存在する場合は、この推定範囲Ｐ内に、前方ミリ波レーダ３および前側方ミリ波レーダ１０により検出された物体である検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＳＦＬ，３２１ＦＬ，３２１ＳＦＬの数を増やすことができる。これにより、前方ミリ波レーダ３のみにより検出された物体である検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬから算出された近似線Ｃ２と比較して、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３１１ＦＳＬから算出された近似線Ｃを自車両１００が今後走行するカーブ路ＣＬの道路形状に早いタイミングで近似させることができる。つまり、カーブ路ＣＬの道路形状を早いタイミングで精度良く適切に推定することができ、自車両１００が今後走行する道路形状を早いタイミングで精度良く適切に推定することができる。

なお、上記実施例では、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３のみ、この前方ミリ波レーダ３と一対の前側方ミリ波レーダ１０，１０とを用いる場合に説明したが、この発明はこれに限定されるものではない。例えば、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３とＣＣＤカメラなどから構成され画像を撮像し、画像データを制御装置２に出力するステレオカメラとを用いても良い。さらには、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３と一対の前側方ミリ波レーダ１０，１０とステレオカメラとを用いても良い。この場合は、自車両１００の進行方向にミリ波を反射し難い路側静止構造物が存在し、前方ミリ波レーダ３あるいは前側方ミリ波レーダ１０によって、この路側静止構造物を構成する静止物体を検出することができない場合であっても、ステレオカメラによりこの路側静止構造物を構成する静止物体を検出することができる。これにより、路側静止構造物がミリ波を反射し難い静止物体により構成されていても、自車両１００が今後走行する道路形状を早いタイミングで精度良く適切に推定することができる。

以上のように、この発明にかかる道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法は、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置および道路形状推定方法、この道路形状に基づいて検出範囲を設定する障害物検出装置に有用であり、特に、自車両が今後走行する道路形状を適切に推定するのに適している。

車両走行支援システムを備える車両の概略構成例を示す図である。 この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの構成例を示す図である。 この発明にかかる道路形状推定装置の動作フロー図である。 道路形状推定方法の説明図である。 顔向きに基づく係数Ｋと進行方向距離閾値ＴＨ_Zとの関係を示す図である。 算出された近似線Ｃを示す図である。 この発明にかかる障害物検出装置の動作フロー図である。 車両走行支援システムを備える車両の他の概略構成例を示す図である。 この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの他の構成例を示す図である。 算出された近似線Ｃを示す図である。

符号の説明

１，１’ 車両走行支援システム
２ 制御装置
２１ 推定範囲設定部（推定範囲設定手段）
２２ 道路形状推定部（道路形状推定手段）
２３ 検出範囲設定部（検出範囲設定手段）
２４ 障害物判定部（障害物判定手段）
３ 前方ミリ波レーダ（物体検出手段）
４ 顔向き検出装置（運転状態検出手段）
４１ 顔向きカメラ
４２ 顔向き判定装置
５ エアバック装置
５１ エアバック制御装置
５２ エアバック
６ シートベルト装置
６１ シートベルト制御装置
６２ シートベルト巻取モータ
６３ シートベルト
７ ステアリング装置
７１ ステアリング制御装置
７２ アシストモータ
７３ ステアリング
８ ブレーキ装置
８１ ブレーキ制御装置
８２ ブレーキアクチュエータ
８３ ブレーキ
９１ ヨーレートセンサ
９２ Ｇセンサ
９３ 車速センサ
９４ ブレーキセンサ
９５ エンジン制御装置
９６ スロットル
９７ 変速機
１０ 前側方ミリ波レーダ（物体検出手段）
１００ 自車両
２００ 先行車両
３００ 左側ガードレール
３１０ 直線路左側ガードレール
３１１，３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ（検出静止物体）
３２０ カーブ路左側ガードレール
３２１，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬ（検出静止物体）
３３０ 第１検出静止物体群
３３０’ 検出静止物体群
４００ 右側ガードレール
４１０ 直線路右側ガードレール
４１１ 検出静止物体
４２０ カーブ路右側ガードレール
４２１ 検出静止物体
４３０ 第２検出静止物体群
Ｌ 道路
ＳＬ 直線路
ＣＬ カーブ路

Claims (6)

1. 自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置において、
   前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する物体検出手段と、
   前記道路形状を推定する推定範囲を自車両進行方法の所定範囲離れた遠方から設定する推定範囲設定手段と、
   前記検出された物体のうち、前記設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて前記道路形状を推定する道路形状推定手段と、
   を備えることを特徴とする道路形状推定装置。
2. 前記自車両の車速を検出する車速検出手段をさらに備え、
   前記推定範囲設定手段は、前記検出された車速に応じて前記推定範囲を設定するものであり、当該検出された車速の増加に伴い前記推定範囲を前記自車両進行方向のより遠方から設定することを特徴とする請求項１に記載の道路形状推定装置。
3. 前記自車両の運転者の運転状態を検出する運転状態検出手段をさらに備え、
   前記推定範囲設定手段は、前記検出された運転状態に応じて前記推定範囲を設定するものであり、当該運転状態の悪化に伴い前記推定範囲を前記自車両進行方向のより遠方から設定することを特徴とする請求項１または２に記載の道路形状推定装置。
4. 前記物体検出手段を複数備え、
   前記道路形状推定手段は、前記各物体検出手段によりそれぞれ検出された物体のうち、前記推定範囲内で検出された物体に基づいて前記道路形状を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の道路形状推定装置。
5. 自車両進行方向における障害物を検出する障害物検出装置において、
   前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する物体検出手段と、
   前記障害物を検出する検出範囲を設定する検出範囲設定手段と、
   前記検出範囲内の前記検出された物体を障害物として判定する障害物判定手段と、
   を備え、前記検出範囲設定手段は、請求項１〜４のいずれか１つに記載の道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて前記検出範囲を設定することを特徴とする障害物検出装置。
6. 自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定方法において、
   自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する手順と、
   前記道路形状を推定する推定範囲を自車両進行方法の所定範囲離れた遠方から設定する手順と、
   前記検出された物体のうち前記設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて前記道路形状を推定する手順と、
   を含むことを特徴とする道路形状推定方法。

Images