JP2009202673A - 運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】操舵フィーリングが悪化する事態の発生を防止した運転支援装置を提供すること。
【解決手段】車両に搭載され、自車両が車線を逸脱して走行することを防止する運転支援装置において、画像認識処理により得た白線認識結果（ヨー角、曲率、オフセット）と、車両情報から推定した推定白線認識結果とを比較して、画像認識処理による白線認識の精度を判定し、この精度が許容範囲内でないと判定されたときには、推定白線認識結果を用いて白線認識結果を補正し、上記精度が上記許容範囲内であると判定されたときには白線認識結果に基づいて、上記精度が上記許容範囲内でないと判定されたときには補正された白線認識結果に基づいて、操舵アシストトルクを発生させる。
【選択図】図２

Description

本発明は、概して、車両に搭載され、自車両が車線を逸脱して走行することを防止する運転支援装置に係り、特に、操舵フィーリングが悪化する事態の発生を防止した運転支援装置に関する。

従来、車両に搭載され、自車両が車線を逸脱して走行することを防止する装置が知られている（例えば、特許文献１〜３参照）。

特許文献１には、「走行路に沿って車両を走行させる操舵アシストトルクを演算するとき・・・離間した遠い位置の情報ではなく、車両位置付近の精度の高い情報に基づいて得たパラメータに基づいて操舵アシストトルクＴＬＫを算出すると共に、ヨーレートを用いずに操舵アシストトルクＴＬＫを算出する」「車両用操舵制御装置」が開示されている（要約書参照）。

特許文献２には、「自車両が走行するレーン画像を取得して、画像処理によって走行レーンを認識し、認識結果から走行レーンの曲率またはカーブ半径を求める」際に、「判定した道路曲率またはカーブ半径の時間変化量を制限値以下に制限し・・・この制限値は、道路曲率が小さいとき、または、カーブ半径が大きいときほど小さくなるように設定され」た「道路パラメータ算出装置」が開示されている（段落番号０００８参照）。

特許文献３には、「走行区分の誤検出（・・・画像認識時の誤認識等）があった場合でも、その時間変化率を抑制してガード」し、「この時間変化率を車速に応じて大きく設定」し、「低速域ではガード値を小さくして誤警報の発生を抑制」し、「高速領域では許容する時間変化率を大きくして、不具合の発生を抑制」する「車両逸脱判定装置」が開示されている（発明の名称及び段落番号００１１参照）。
特開２００１−０１０５１８号公報 特開２００５−３４６３０４号公報 特開２００６−３３１２１９号公報

上記特許文献１〜３記載の従来装置によれば、白線認識処理において車両挙動が十分に考慮されておらず、誤認識を精度良く防止できないおそれがある。

白線位置が誤認識されると、不必要な操舵アシストトルクが発生し、操舵フィーリングを悪化させる可能性がある。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、操舵フィーリングが悪化する事態の発生を防止した運転支援装置を提供することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、車両に搭載され、自車両が車線を逸脱して走行することを防止する運転支援装置であって、画像認識処理により得た白線認識結果と、車両情報から推定した推定白線認識結果とを比較して、画像認識処理による白線認識の精度を判定する判定手段と、この判定手段により該精度が許容範囲内でないと判定されたときには、上記推定白線認識結果を用いて上記白線認識結果を補正する補正手段と、上記判定手段により上記精度が上記許容範囲内であると判定されたときには上記白線認識結果に基づいて、上記判定手段により上記精度が上記許容範囲内でないと判定されたときには上記補正手段により補正された上記白線認識結果に基づいて、操舵アシストトルクを発生させるアシストトルク付与手段とを有する運転支援装置である。

上記一態様において、上記白線認識結果は、例えば、ヨー角値、曲率値、及び、オフセット値から成り、上記推定白線認識結果は、例えば、推定ヨー角値、推定曲率値、及び、推定オフセット値から成る。

この場合、上記補正手段は、Ａ）上記ヨー角値が第一の所定の範囲（例えば、上記推定ヨー角値から第一の所定のガード値を引いた値を下限とし、上記推定ヨー角値に上記第一の所定のガード値を加えた値を上限とする範囲）より大きいときには該第一の所定の範囲の上限値に補正するとともに、上記第一の所定の範囲より小さいときには該第一の所定の範囲の下限値に補正し、Ｂ）上記曲率値が第二の所定の範囲（例えば、上記推定曲率値から所定の遅延量と第二の所定のガード値とを引いた値を下限とし、上記推定曲率値に上記所定の遅延量と上記第二の所定のガード値とを加えた値を上限とする範囲）より大きいときには該第二の所定の範囲の上限値に補正するとともに、上記第二の所定の範囲より小さいときには該第二の所定の範囲の下限値に補正し、Ｃ）上記オフセット値が第三の所定の範囲（例えば、上記推定オフセット値から第三の所定のガード値を引いた値を下限とし、上記推定オフセット値に上記第三の所定のガード値を加えた値を上限とする範囲）より大きいときには該第三の所定の範囲の上限値に補正するとともに、上記第三の所定の範囲より小さいときには該第三の所定の範囲の下限値に補正する。

上記一態様によれば、白線認識処理において、画像認識処理により得られた認識結果の精度が比較的悪い場合であっても車両挙動に基づいて補正されるため、不必要な操舵アシストトルクが発生して操舵フィーリングが悪化することを防止することができる。

本発明によれば、操舵フィーリングが悪化する事態の発生を防止した運転支援装置を提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。なお、画像処理により白線を認識する手法や、所望の操舵アシストトルクを発生させる機構等については当業者には既知であるため、詳しい説明を省略する。

図１は、本発明の一実施例に係る運転支援装置１００の概略構成図である。

運転支援装置１００は、自車両前方の車線（レーン）の境界線である白線を撮像するように設けられたカメラ１０１を有する。カメラ１０１は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラや、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。

運転支援装置１００は、更に、車両情報を検出する手段として、自車両の車速を検出する車速センサ１０２と、自車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ１０３と、自車両の加速度を検出する加速度センサ１０４と、自車両のステアリングハンドルの操舵角の大きさを検出する舵角センサ１０５と、を有する。

運転支援装置１００は、更に、後に詳述するような各種の演算を実行して、自車両が車線を維持するために（車両を逸脱しないようにするために）図示しないステアリングハンドルに付与すべき操舵アシストトルクの向き及び大きさを算出するＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ；電子制御装置）１０６を有する。

運転支援装置１００は、更に、ＥＣＵ１０６から指示された向き及び大きさの操舵アシストトルクを図示しないステアリングハンドルに発生させるアクチュエータ１０７を有する。

図２は、本実施例に係る運転支援装置１００による操舵アシストトルク発生処理の流れを概略的に示すフローチャートである。

まず、ＥＣＵ１０６は、カメラ１０１により撮像された画像に対して画像処理解析を施すことによって、自車両前方の白線を認識する（Ｓ２０１）。

次いで、ＥＣＵ１０６は、車速センサ１０２、ヨーレートセンサ１０３、加速度センサ１０４、及び、舵角センサ１０５の各出力から把握した自車両の車両情報に基づいて、カメラ１０１の出力に基づいた白線認識結果を推定する（Ｓ２０２）。

次いで、ＥＣＵ１０６は、車両情報に基づいて算出された推定白線認識結果を基準として、カメラ１０１の出力に基づいて得られた白線認識結果が十分な精度であるか否かを判定する（Ｓ２０３）。

例えばカメラ１０１に基づく白線認識結果が車両情報に基づく推定白線認識結果から大きく乖離している場合など、カメラ１０１に基づく白線認識結果の精度が許容範囲を超えていると判断されたとき（Ｓ２０３の「ＮＯ」）、ＥＣＵ１０６は、車両情報に基づいて算出された推定白線認識結果を用いて、カメラ１０１の出力に基づいて得られた白線認識結果を許容できる範囲内に補正する。

このようにしてカメラ１０１の出力に基づいて得られた白線認識結果を必要に応じて補正した上で、ＥＣＵ１０６は、その白線認識結果に基づいてステアリングハンドルに付与すべき操舵アシストトルクの向き及び大きさを算出し（Ｓ２０５）、その生成をアクチュエータ１０７に指示する（Ｓ２０６）。

以上、ＥＣＵ１０６による操舵アシストトルク発生処理の流れを概略的に説明した。本実施例において、実際には、白線認識処理は、図３に示すように、ヨー角θと、カーブ半径Ｒの逆数である曲率Ｃと、オフセットＤという３つのパラメータにより行われる。そして、図２のＳ２０１〜Ｓ２０５の処理も実際にはこれら３つのパラメータについて実行される。すなわち、必要に応じて行われる補正は、パラメータ単位で行われる。以下、ヨー角θ、曲率Ｃ、及び、オフセットＤのそれぞれの精度判定及び補正処理について図４〜７を参照して説明する。

図４は、本実施例に係る運転支援装置１００によるヨー角値θの補正処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ＥＣＵ１０６は、カメラ１０１の出力に基づいて、ヨー角θ_ｃａｐを認識する（Ｓ４０１）。

次いで、ＥＣＵ１０６は、車両情報から推定ヨー角θ_ｅｓｔを算出する（Ｓ４０２）。具体的には、
θ_ｅｓｔ＝θ_{ｏｕｔ＿ｐｒｅ}＋γ・ｔ_{ｓａｍｐｌｉｎｇ} ・・・式（１）
として推定ヨー角θ_ｅｓｔを算出する。ここで、θ_{ｏｕｔ＿ｐｒｅ}は前回のヨー角出力値、γはヨーレートセンサ１０３により検出されたヨーレート、ｔ_{ｓａｍｐｌｉｎｇ}は白線認識出力の更新周期である。

このようにしてカメラ１０１の出力に基づいて認識されたヨー角θ_ｃａｐと車両情報から算出された推定ヨー角θ_ｅｓｔとが求まると、次いで、ＥＣＵ１０６は、θ_ｃａｐがθ_ｅｓｔ＋θ_ｉｎｃよりも大きいか否かを判定する（Ｓ４０３）。ここで、θ_ｉｎｃは、ヨー角θに関するガード値である。

θ_ｃａｐがθ_ｅｓｔ＋θ_ｉｎｃよりも大きい場合（Ｓ４０３の「ＹＥＳ」）、ＥＣＵ１０６は、θ_ｃａｐの時間変化率が大きすぎるため、θ_ｃａｐの精度が許容できない程に良好でないと判断して、θ_ｃａｐをそのまま出力せず、ヨー角出力値θ_ｏｕｔをθ_ｅｓｔ＋θ_ｉｎｃ、すなわち許容できる範囲の上限値、にまで制限する（Ｓ４０５）。

他方、θ_ｃａｐがθ_ｅｓｔ＋θ_ｉｎｃ以下である場合（Ｓ４０３の「ＮＯ」）、次いで、ＥＣＵ１０６は、θ_ｃａｐがθ_ｅｓｔ−θ_ｉｎｃよりも小さいか否かを判定する（Ｓ４０４）。

θ_ｃａｐがθ_ｅｓｔ−θ_ｉｎｃよりも小さい場合（Ｓ４０４の「ＹＥＳ」）、ＥＣＵ１０６は、θ_ｃａｐの時間変化率が小さすぎるため、θ_ｃａｐの精度が許容できない程に良好でないと判断して、θ_ｃａｐをそのまま出力せず、ヨー角出力値θ_ｏｕｔをθ_ｅｓｔ−θ_ｉｎｃ、すなわち許容できる範囲の下限値、にまで制限する（Ｓ４０７）。

他方、θ_ｃａｐとθ_ｅｓｔとの差分の絶対値がガード値θ_ｉｎｃ以下のとき（Ｓ４０４の「ＮＯ」）、ＥＣＵ１０６は、θ_ｃａｐの時間変化率が適切であり、θ_ｃａｐの精度が良好であると判断して、θ_ｃａｐをそのままヨー角出力値θ_ｏｕｔとして採用する（Ｓ４０６）。

このようにして、認識されたヨー角θ_ｃａｐの時間変化率にガードを掛けて制限した上で、精度の良いヨー角θ_ｏｕｔを出力する（Ｓ４０８）。

図５は、本実施例に係る運転支援装置１００による曲率値Ｃの補正処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ＥＣＵ１０６は、カメラ１０１の出力に基づいて、曲率Ｃ_ｃａｐを認識する（Ｓ５０１）。

次いで、ＥＣＵ１０６は、車両情報から推定曲率Ｃ_ｅｓｔを算出する（Ｓ５０２）。具体的には、
Ｃ_ｅｓｔ＝γ／Ｖ ・・・式（２）
として推定曲率Ｃ_ｅｓｔを算出する。ここで、Ｖは車速センサ１０２により検出された車速である。

このようにしてカメラ１０１の出力に基づいて認識された曲率Ｃ_ｃａｐと車両情報から算出された推定曲率Ｃ_ｅｓｔとが求まると、次いで、ＥＣＵ１０６は、Ｃ_ｃａｐがＣ_ｅｓｔ＋Ｃ_{ｄｅｌａｙ}＋Ｃ_ｉｎｃよりも大きいか否かを判定する（Ｓ５０３）。ここで、Ｃ_ｉｎｃは、曲率Ｃに関するガード値である。

また、車両状態から曲率を推定すると、図６に示すように、カメラ１０１により認識した白線の曲率に対して時間的な遅れが生じる。この遅れを補正するための係数がＣ_{ｄｅｌａｙ}であり、
Ｃ_{ｄｅｌａｙ}＝（ｌ／Ｖ）・ｄγ ・・・式（３）
である。ここで、ｌは白線認識距離、ｄγはヨー角加速度である。ｄγは精度が低い場合には定数で置き換えてもよい。

Ｃ_ｃａｐがＣ_ｅｓｔ＋Ｃ_{ｄｅｌａｙ}＋Ｃ_ｉｎｃよりも大きい場合（Ｓ５０３の「ＹＥＳ」）、ＥＣＵ１０６は、Ｃ_ｃａｐの時間変化率が大きすぎるため、Ｃ_ｃａｐの精度が許容できない程に良好でないと判断して、Ｃ_ｃａｐをそのまま出力せず、曲率出力値Ｃ_ｏｕｔをＣ_ｅｓｔ＋Ｃ_{ｄｅｌａｙ}＋Ｃ_ｉｎｃ、すなわち許容できる範囲の上限値、にまで制限する（Ｓ５０５）。

他方、Ｃ_ｃａｐがＣ_ｅｓｔ＋Ｃ_{ｄｅｌａｙ}＋Ｃ_ｉｎｃ以下である場合（Ｓ５０３の「ＮＯ」）、次いで、ＥＣＵ１０６は、Ｃ_ｃａｐがＣ_ｅｓｔ−Ｃ_{ｄｅｌａｙ}−Ｃ_ｉｎｃよりも小さいか否かを判定する（Ｓ５０４）。

Ｃ_ｃａｐがＣ_ｅｓｔ−Ｃ_{ｄｅｌａｙ}−Ｃ_ｉｎｃよりも小さい場合（Ｓ５０４の「ＹＥＳ」）、ＥＣＵ１０６は、Ｃ_ｃａｐの時間変化率が小さすぎるため、Ｃ_ｃａｐの精度が許容できない程に良好でないと判断して、Ｃ_ｃａｐをそのまま出力せず、曲率出力値Ｃ_ｏｕｔをＣ_ｅｓｔ−Ｃ_{ｄｅｌａｙ}−Ｃ_ｉｎｃ、すなわち許容できる範囲の下限値、にまで制限する（Ｓ５０７）。

他方、Ｃ_ｃａｐとＣ_ｅｓｔとの差分の絶対値がガード値Ｃ_ｉｎｃ＋遅延補正係数Ｃ_{ｄｅｌａｙ}以下のとき（Ｓ５０４の「ＮＯ」）、ＥＣＵ１０６は、Ｃ_ｃａｐの時間変化率が適切であり、Ｃ_ｃａｐの精度が良好であると判断して、Ｃ_ｃａｐをそのまま曲率出力値Ｃ_ｏｕｔとして採用する（Ｓ５０６）。

このようにして、認識された曲率Ｃ_ｃａｐの時間変化率にガードを掛けて制限した上で、精度の良い曲率Ｃ_ｏｕｔを出力する（Ｓ５０８）。

図７は、本実施例に係る運転支援装置１００によるオフセット値Ｄの補正処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ＥＣＵ１０６は、カメラ１０１の出力に基づいて、オフセットＤ_ｃａｐを認識する（Ｓ７０１）。

次いで、ＥＣＵ１０６は、車両情報から推定オフセットＤ_ｅｓｔを算出する（Ｓ７０２）。具体的には、

として推定オフセットＤ_ｅｓｔを算出する。ここで、Ｄ_{ｏｕｔ＿ｐｒｅ}は前回のオフセット出力値、Ｃ_{ｏｕｔ＿ｐｒｅ}は前回の曲率出力値、βは車両スリップ角である。βは精度が低い場合には無視してもよい。

このようにしてカメラ１０１の出力に基づいて認識されたオフセットＤ_ｃａｐと車両情報から算出された推定オフセットＤ_ｅｓｔとが求まると、次いで、ＥＣＵ１０６は、Ｄ_ｃａｐがＤ_ｅｓｔ＋Ｄ_ｉｎｃよりも大きいか否かを判定する（Ｓ７０３）。ここで、Ｄ_ｉｎｃは、オフセットＤに関するガード値である。

Ｄ_ｃａｐがＤ_ｅｓｔ＋Ｄ_ｉｎｃよりも大きい場合（Ｓ７０３の「ＹＥＳ」）、ＥＣＵ１０６は、Ｄ_ｃａｐの時間変化率が大きすぎるため、Ｄ_ｃａｐの精度が許容できない程に良好でないと判断して、Ｄ_ｃａｐをそのまま出力せず、オフセット出力値Ｄ_ｏｕｔをＤ_ｅｓｔ＋Ｄ_ｉｎｃ、すなわち許容できる範囲の上限値、にまで制限する（Ｓ７０５）。

他方、Ｄ_ｃａｐがＤ_ｅｓｔ＋Ｄ_ｉｎｃ以下である場合（Ｓ７０３の「ＮＯ」）、次いで、ＥＣＵ１０６は、Ｄ_ｃａｐがＤ_ｅｓｔ−Ｄ_ｉｎｃよりも小さいか否かを判定する（Ｓ７０４）。

Ｄ_ｃａｐがＤ_ｅｓｔ−Ｄ_ｉｎｃよりも小さい場合（Ｓ７０４の「ＹＥＳ」）、ＥＣＵ１０６は、Ｄ_ｃａｐの時間変化率が小さすぎるため、Ｄ_ｃａｐの精度が許容できない程に良好でないと判断して、Ｄ_ｃａｐをそのまま出力せず、オフセット出力値Ｄ_ｏｕｔをＤ_ｅｓｔ−Ｄ_ｉｎｃ、すなわち許容できる範囲の下限値、にまで制限する（Ｓ７０７）。

他方、Ｄ_ｃａｐとＤ_ｅｓｔとの差分の絶対値がガード値Ｄ_ｉｎｃ以下のとき（Ｓ７０４の「ＮＯ」）、ＥＣＵ１０６は、Ｄ_ｃａｐの時間変化率が適切であり、Ｄ_ｃａｐの精度が良好であると判断して、Ｄ_ｃａｐをそのままオフセット出力値Ｄ_ｏｕｔとして採用する（Ｓ７０６）。

このようにして、認識されたオフセットＤ_ｃａｐの時間変化率にガードを掛けて制限した上で、精度の良いオフセットＤ_ｏｕｔを出力する（Ｓ７０８）。

このようにして、ヨー角出力値θ_ｏｕｔ、曲率出力値Ｃ_ｏｕｔ、及び、オフセット出力値Ｄ_ｏｕｔが求められると、ＥＣＵ１０６はこれらパラメータから制御目標横Ｇを算出し、付与すべき操舵アシストトルクの向き及び大きさを算出をする。

ヨー角出力値θ_ｏｕｔ、曲率出力値Ｃ_ｏｕｔ、及び、オフセット出力値Ｄ_ｏｕｔから制御目標横Ｇを算出する計算は、例えば、

のようなフィードバック構造により求められる。

このように、本実施例によれば、カメラ出力による白線認識結果と車両情報から推定された推定白線認識結果の間に一定以上の差が存在する場合には、カメラ出力による認識結果にガードを設けて変化率制限を施した上で操舵アシストトルクの算出に用いるため、車両情報を考慮しない場合に比べて白線認識結果の精度を向上させ、よって操舵フィーリングが悪化することを防止することができる。

なお、上記一実施例において、式（５）を用いて制御目標横Ｇを算出するとき、ヨー角について補正が行われなかった（すなわち、θ_ｏｕｔ＝θ_ｃａｐ）ときにはフィードバックゲインＫ_ｆｂ１を、曲率について補正が行われなかった（すなわち、Ｃ_ｏｕｔ＝Ｃ_ｃａｐ）ときにはフィードフォワードゲインＫ_ｆｆを、オフセットについて補正が行われなかった（すなわち、Ｄ_ｏｕｔ＝Ｄ_ｃａｐ）ときにはフィードバックゲインＫ_ｆｂ２を、それぞれ小さくするようにすると、誤った制御出力がされることをより確実に防ぐことができる。

また、上記一実施例において、白線認識結果補正処理により、図８に示すように、制御目標横Ｇから制御目標ステアリングトルクを算出するマップがステアリングの切り増しと切り戻しでジャンプし、ステアリングギアの摩擦により操舵フィーリングが悪化する可能性がある。そこで、上記一実施例においては、ヨー角θ、曲率Ｃ、又は、オフセットＤのいずれかにおいて補正が行われた場合には（すなわち、θ_ｏｕｔ≠θ_ｃａｐ、又は、Ｃ_ｏｕｔ≠Ｃ_ｃａｐ、又は、Ｄ_ｏｕｔ≠Ｄ_ｃａｐ）、図示したようなジャンプを禁止し、同じマップが使われるようにすることが好ましい。これにより、操舵アシストトルクの大きさが急変することをより確実に回避できる。

さらに、上記一実施例において、白線認識結果補正処理により、ヨー角θ、曲率Ｃ、及び、オフセットＤのすべてにおいて補正が行われる状態（すなわち、θ_ｏｕｔ≠θ_ｃａｐ、且つ、Ｃ_ｏｕｔ≠Ｃ_ｃａｐ、且つ、Ｄ_ｏｕｔ≠Ｄ_ｃａｐ）が一定時間以上継続したときには、ヨー角θ、曲率Ｃ、及び、オフセットＤのすべてにおいて補正が行われない状態（すなわち、θ_ｏｕｔ＝θ_ｃａｐ、且つ、Ｃ_ｏｕｔ＝Ｃ_ｃａｐ、且つ、Ｄ_ｏｕｔ＝Ｄ_ｃａｐ）が一定時間以上継続するまで制御を一時的に中断することが好ましい。

本発明は、車線逸脱防止（レーンキープアシスト）を図るあらゆる車両に適用可能である。対象車両の動力源種類、燃料種類、外観デザイン、重量、サイズ、走行性能等はいずれも不問である。

本発明の一実施例に係る運転支援装置の概略構成図である。 本発明の一実施例に係る運転支援装置による操舵アシストトルク発生処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 本発明の一実施例に係る運転支援装置が白線認識に用いるパラメータを説明する図である。 本発明の一実施例に係る運転支援装置によるヨー角値補正処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の一実施例に係る運転支援装置による曲率値補正処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の一実施例に係る運転支援装置が曲率値補正処理において用いる遅延項を説明するグラフである。 本発明の一実施例に係る運転支援装置によるオフセット値補正処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の一実施例に係る運転支援装置により操舵アシストトルク生成に用いられるマップを説明する図である。

符号の説明

１００ 運転支援装置
１０１ カメラ
１０２ 車速センサ
１０３ ヨーレートセンサ
１０４ 加速度センサ
１０５ 舵角センサ
１０６ ＥＣＵ
１０７ アクチュエータ

Claims (5)

1. 車両に搭載され、自車両が車線を逸脱して走行することを防止する運転支援装置であって、
   画像認識処理により得た白線認識結果と、車両情報から推定した推定白線認識結果とを比較して、画像認識処理による白線認識の精度を判定する判定手段と、
   前記判定手段により前記精度が許容範囲内でないと判定されたときには、前記推定白線認識結果を用いて前記白線認識結果を補正する補正手段と、
   前記判定手段により前記精度が前記許容範囲内であると判定されたときには前記白線認識結果に基づいて、前記判定手段により前記精度が前記許容範囲内でないと判定されたときには前記補正手段により補正された前記白線認識結果に基づいて、操舵アシストトルクを発生させるアシストトルク付与手段と、を有する
   ことを特徴とする運転支援装置。
2. 請求項１記載の運転支援装置であって、
   前記白線認識結果は、ヨー角値、曲率値、及び、オフセット値から成り、
   前記推定白線認識結果は、推定ヨー角値、推定曲率値、及び、推定オフセット値から成り、
   前記補正手段は、
   前記ヨー角値が第一の所定の範囲より大きいときには該第一の所定の範囲の上限値に補正するとともに、前記第一の所定の範囲より小さいときには該第一の所定の範囲の下限値に補正し、
   前記曲率値が第二の所定の範囲より大きいときには該第二の所定の範囲の上限値に補正するとともに、前記第二の所定の範囲より小さいときには該第二の所定の範囲の下限値に補正し、
   前記オフセット値が第三の所定の範囲より大きいときには該第三の所定の範囲の上限値に補正するとともに、前記第三の所定の範囲より小さいときには該第三の所定の範囲の下限値に補正する、
   ことを特徴とする運転支援装置。
3. 請求項２記載の運転支援装置であって、
   前記第一の所定の範囲は、前記推定ヨー角値から第一の所定のガード値を引いた値を下限とし、前記推定ヨー角値に前記第一の所定のガード値を加えた値を上限とする、
   ことを特徴とする運転支援装置。
4. 請求項２記載の運転支援装置であって、
   前記第二の所定の範囲は、前記推定曲率値から所定の遅延量と第二の所定のガード値とを引いた値を下限とし、前記推定曲率値に前記所定の遅延量と前記第二の所定のガード値とを加えた値を上限とする、
   ことを特徴とする運転支援装置。
5. 請求項２記載の運転支援装置であって、
   前記第三の所定の範囲は、前記推定オフセット値から第三の所定のガード値を引いた値を下限とし、前記推定オフセット値に前記第三の所定のガード値を加えた値を上限とする、
   ことを特徴とする運転支援装置。

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