JP2009271766A - 自動車用障害物検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両走行中に障害物との衝突の可能性が高いと予想される場所で検知領域を変更して積極的に障害物を検知する自動車用障害物検知装置を提供する。
【解決手段】自車３０１、８０１、９０１の予測進路３１０と、自車３０１周辺に存在する横断歩道８０３や狭隘道路９０３等の特定の道路構成物に応じて障害物検知領域３０２、８０４、９０４を設定し、その障害物検知領域３０２、８０４、９０４内の障害物８０７、８０８、９１０を検知する。これにより、障害物８０７、８０８、９１０との衝突の可能性が高いと予想される横断歩道８０３や狭隘道路９０３等に応じた障害物検知領域８０４、９０４を設定することができ、路上の死角を低減し、障害物８０７、８０８、９１０に対する検知性能を向上することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、自動車の障害物を検知するための障害物検知領域を設定し、その設定された障害物検知領域内の障害物を検知する自動車用障害物検知装置に関する。

交通事故による死傷者数の低減に向けて、近年、研究開発が進められているプリクラッシュ・セーフティ・システムやＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）といった自動車の予防安全技術において、レーダやカメラなどの外界認識装置およびカーナビゲーション装置を利用した認識技術が必要となる。例えば、上記のＡＣＣの場合、レーダを利用して前方車両の相対速度や相対距離を検出し、前車との適切な車間距離を維持するように自車の速度を制御する。

従来、レーダやカメラ等の外界認識装置を利用して障害物を検知する場合、その検知領域はレーダやカメラなど各センサの検知範囲そのものであることが多い。また、各センサは車両の定位置に取り付けられているため、カーブや起伏などの道路形状や、路上障害物を回避する際のドライバのハンドル操作に応じて車両姿勢が変化することにより、各センサの検知方向が周囲の環境に応じて絶えず変化する。

例えば、特許文献１に記載の車両用障害物検知装置では、ナビゲーション装置に記憶される道路幅やカーブ、起伏の情報と、赤外線カメラで検知した路上の人的障害物（歩行者）までの距離とに応じて、赤外線カメラ画像上の人的障害物検知領域を調整する。カメラ画像上で人的障害物（歩行者）の検知領域を三分割し、人的障害物との距離に応じて、各検知領域と当該検知領域内の検出サイズを設定する方法が開示されている。

特開平９−３２６０９６号公報

しかしながら、特許文献１に記載されている車両用障害物検知装置は、運転者がハンドルを操作して車両の進行方向（姿勢）が変化した場合には人的障害物（歩行者）がカメラ画像から外れるため、前記人的障害物までの距離が検出できず、カメラ画像上の検知領域および検出サイズを調整することが困難である。また、前記人的障害物が事故の危険に晒されやすい横断歩道や狭隘道路に対応していない。

本発明は、上記の課題に対して着目したものであり、その目的は、自動車の予測進路に応じて障害物検知領域を設定し、障害物との衝突の可能性が高いと予想される場所では、その障害物検知領域を変更して、より積極的に障害物を検知することができる自動車用障害物検知装置を提供する。

本発明の自動車用障害物検知装置は、自車の予測進路と自車周辺の特定の道路構成物に応じて障害物検知領域を設定する検知領域設定手段を備える。

本発明によれば、自車周辺の特定の道路構成物に基づき、障害物との衝突の可能性が高いと予想される場所では、路上の死角を低減し、歩行者などの障害物に対する検知性能を向上することができる。

また、従来の障害物検知領域の死角に存在する障害物を検知可能とし、自動車の進路上に進入する障害物に対する検知遅れなどを防止し、対象となる障害物に対して安全な車両制御を可能にする。また、道路に対応した障害物検知領域を設定することにより、装置等の処理負荷を低減することを可能にする。

以下、本発明の一実施形態について図を用いて説明する。

図１は、本実施の形態における自動車用障害物検知装置の機能を説明するブロック図である。図１に示すブロック図の処理内容は、自動車（以下、自車）に搭載される障害物検知装置のコンピュータにプログラミングされ、予め定められた周期で繰り返し実行される。

本発明の自動車用障害物検知装置は、上記プログラムの実行により、コンピュータの内部機能として、障害物検知部（障害物検知手段）１０と、予測進路演算部２０と、道路構成情報取得部（道路構成情報取得手段）１０７と、道路構成判定部（判定手段）１１２と、検知領域設定部（検知領域設定手段）３０が具現化される。

障害物検知部１０は、レーダ１２１及びカメラ装置１２２からなる外界認識装置よりレーダ検知情報と画像情報を取得し、これらレーダ検知情報と画像情報に基づいて、障害物検知領域内の障害物を検知する処理を行う。障害物検知部１０は、レーダ検知情報取得部（レーダ検知情報取得手段）１０１、画像情報取得部（画像情報取得手段）１０２、第１の障害物検知部（第１の障害物検知手段）１０３、第２の障害物検知部（第２の障害物検知手段）１０６とからなる。

レーダ検知情報取得部１０１は、レーダ１２１で検知した障害物に関するレーダ検知情報を取得する。画像情報取得部１０２は、カメラ装置１２２で撮影した障害物に関する画像情報を取得する。

第１の障害物検知部１０３は、レーダ検知情報取得部１０１で取得したレーダ検知情報に基づいて自車と障害物との相対距離（位置）、相対速度、障害物の幅（大きさ）等の情報を含む障害物情報を検出する。

第２の障害物検知部１０６は、第１の障害物検知部１０３で検出した障害物情報と、画像情報取得部１０２で取得した画像情報とに基づいて、検知領域設定部３０で設定された障害物検知領域内に存在する障害物を検知する。障害物検知部１０による障害物の検知結果は、警報部（警報手段）１１０と制動制御部（制動制御手段）１１１に出力される。

レーダ１２１とフロントカメラ１２３は、自車の車両前部に取り付けられている。レーダ１２１は、レーザー光を使用するレーザレーダの他に、ミリ波を使用するミリ波レーダや赤外線を使用する赤外線レーダでもよい。また、フロントカメラ１２３は、１つのカメラから構成される単眼カメラの他に、２つのカメラから構成されるステレオカメラを利用してもよく、単眼カメラもしくはステレオカメラを複数台利用しても良い。

画像情報取得部１０２が取得する「障害物に関する画像情報」とは、障害物の外形・輪郭などのエッジ情報や歩行者の服装と背景との濃淡の情報等である。障害物は、歩行者、自転車、自車以外の自動車（走行車両、停止車両を含む）、路側物（電柱、ガードレール、標識、街路樹など）の少なくとも一つ以上であり、これ以外にも、自車の走行に障害となるすべてのものが含まれる。

予測進路演算部２０は、自車のステア角（操舵角）と車速に基づいて、自車の予測進路を演算する処理を行う。予測進路演算部２０は、車両情報取得部１０８と進路演算部１０９とを有する。車両情報取得部１０８は、ステア角検出センサ１３２によって検出したステア角α[rad]の情報と、車速センサ１３３によって検出した車速Ｖｙ[m/s]の情報を取得する。

進路演算部１０９は、車両情報取得部１０８によって取得した自車のステア角α[rad]の情報と、車速センサ１３３によって検出した自車の車速Ｖｙ[m/s]の情報とに基づいて、自車の予測進路（旋回半径Ｒ）を演算する（図３（ｂ）を参照）。

予測進路演算部２０による自車の予測進路の演算結果は、予測進路情報として検知領域設定部３０に出力される。なお、自車の予測進路を演算するために車両情報取得部１０８で取得したステア角α[rad]や車速Ｖｙ[m/s]の他に、自車のヨーレートおよびヨー角、加速度等を利用してもよい。また、進路演算部１０９で演算した予測進路を、自車に搭載したカーナビゲーション装置１３１のモニター画面に表示してもよい。

道路構成情報取得部１０７は、カーナビゲーション装置１３１に記憶される地図情報と、カメラ装置１２２により撮影した道路標識や路上標示物等の自車の周囲の画像情報との少なくとも一つ以上を用いて、横断歩道や狭隘道路等の特定の道路構成物についての情報である道路構成情報を取得する。ここで、「特定の道路構成物」とは、障害物との衝突の可能性が高いと予想される場所に存在するもの、あるいは場所そのものであり、横断歩道や狭隘道路の他に、交差点やスクールゾーン等が例として挙げられる。

道路構成情報には、横断歩道や狭隘道路の情報が含まれており、例えば、横断歩道の場合には、横断歩道の位置、自車と横断歩道との相対距離、相対速度、横断歩道の横幅Ｄ’_１および長さＷ’ _１の寸法形状等の情報を有しており、さらに信号機の設置情報及び点灯状態の情報を含んでいてもよい。

また、狭隘道路の場合には、狭隘道路の位置、自車と狭隘道路との相対距離、相対速度、狭隘道路の横幅の情報を有しており、さらに狭隘道路の長さ（距離）や制限速度等の情報を含んでいてもよい。なお、狭隘道路とは、一車線で且つ車道の横幅が予め設定された規定範囲内である道路と定義する。

カーナビゲーション装置１３１の地図情報を記憶する記憶媒体としては、コンピュータが読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ハードディスク等がある。また、カーナビゲーション装置１３１の地図情報は、記憶媒体の他に所定の情報センタから通信手段により入手しても良い。道路構成情報取得部１０７によって取得された道路構成情報は、道路構成判定部１１２に出力される。

横断歩道の情報は、カメラ装置１２２のフロントカメラ１２３やリヤカメラ１２４によって路面を撮影し、路面に標示された中抜き菱形の道路標示（前方に横断歩道又は自転車横断帯があることを示す道路標示）を認識することによって取得してもよい。道路判定部１１２は、道路構成情報取得部１０７で取得した道路構成情報に基づいて、横断歩道や狭隘道路等の特定の道路構成物が存在するか否かを判定する。

検知領域設定部３０は、自車の予測進路と自車周辺の特定の道路構成物に応じて障害物検知領域を設定する処理を行う。障害物検知領域は、自車の車幅以上の横幅を有する警報制御対象領域と、警報制御対象領域の車幅方向外側にそれぞれ車幅の半分以上の横幅を有する側方領域によって構成される。検知領域設定手段３０は、第１の障害物検知領域を設定する第１の検知領域設定部（第１の検知領域設定手段）１０４と、第２の障害物検知領域を設定する第２の検知領域設定部（第２の検知領域設定手段）１０５とを備えている。

第１の検知領域設定部１０４は、予測進路演算部２０で演算した自車の予測進路に応じて第１の障害物検知領域を設定する。第１の障害物検知領域は、レーダ１２１の検知範囲と、フロントカメラ１２３の検知範囲と、自車の車幅に基づいてその大きさが設定され、自車の予測進路上に重なる形状とされる。

第２の検知領域設定部１０５は、第１の障害物検知領域内に、横断歩道や狭隘道路等の特定の道路構成物が存在する場合に、第１の障害物検知領域を、その特定の道路構成物に応じて変形させた第２の障害物検知領域を設定する。

警報部１１０は、検知領域設定部３０で設定された警報制御対象領域内で障害物検知部１０が障害物を検知した場合に、自車と障害物との相対距離及び相対速度に基づいて算出されるＴＴＣ（衝突予測時間）[sec]に応じて、障害物が自車の予測進路上に存在することを運転者や同乗者に対して所定の警報で報知する。

警報は、「ピピピ・・・」などのビープ音の他に、音声メッセージ等の聴覚的な警報や、カーナビゲーション装置１３１のモニター画面、インストゥルメントパネル、ヘッドアップディスプレイ上（いずれも図示せず）に警報表示を表示させ、あるいは光を点滅させる等の視覚的な警報、さらには、振動発生装置によってハンドルや座席を振動させる体感的な警報であってもよい。

制動制御部１１１は、検知領域設定部３０で設定した警報制御対象領域内で障害物を検知した場合に、自車と障害物とのＴＴＣ[sec]に応じて自車を減速させる制動制御を実行する。なお、制動制御の他に、運転者のハンドル操作（ステアリング）を支援する回避制御を行ってもよい。

次に、カメラ装置１２２のフロントカメラ１２３を用いて障害物を検知する場合の障害物検知領域と、その表示の一実施例について図２を用いて説明する。図２は、フロントカメラ１２３で自車前方を撮影した画像と、障害物検知領域２０８をカーナビゲーション装置１３１のモニター画面２０１に表示した場合の実施例を示す。

モニター画面２０１には、左右に歩道２０３がある道路２０２の画像と、実線で囲まれた障害物検知領域２０８と、障害物検知領域２０８内にて点線で囲まれた警報制御対象領域２０９と、障害物検知領域２０８内で警報制御対象領域２０９の左右に形成された側方領域２１０が表示されている。

なお、障害物検知領域２０８、警報制御対象領域２０９、側方領域２１０は、モニター画面２０１に表示しなくてもよく、また、運転手および同乗者による表示のＯＮ・ＯＦＦ操作が可能であってもよい。

警報制御対象領域２０９の横幅２１３は、自車の車幅と等価であり、側方領域２１０の横幅２１４は、車幅の半分の大きさに設定されている。これらの横幅２１３、２１４は、レーダ１２１の最大検知範囲（水平照射角度）およびフロントカメラ１２３の検知範囲（画角）以内の領域であれば、適宜調整することができる。

図２において、警報制御対象領域２０９内に存在する歩行者２０５と、側方領域２１０内に存在する歩行者２０６は、障害物検知部１０による検知対象となり、障害物検知領域２０８の外側に存在する歩行者２０７は検知対象外となる。

自車が横断歩道２０４に差し掛かり、横断歩道２０４のほぼ中央に位置する歩行者２０５が警報制御対象領域２０９内に存在する場合に、歩行者２０５に対する自車のＴＴＣに応じて、警報ライン２１１と減速制動ライン２１２が設定される。

そして、警報ライン２１１に歩行者２０５が達した場合に、運転者および同乗者に対する警報が発生し、さらに歩行者２０５が減速制動ライン２１２まで達した場合に、警報制御および制動制御が実行される。なお、歩行者２０６は、障害物検知領域２０８内で検知されているが、側方領域２１０内であり、警報制御対象領域２０９の外側であるので、警報制御等の対象とはならない。

以上説明したように、自車前方に障害物検知領域２０８を設定することにより、障害物検知領域２０８内の障害物を検知し、さらに警報制御対象領域２０９内で障害物を検知した場合は所定の警報制御及び制動制御が実行される。

次に、自車の予測進路に応じて第１の障害物検知領域３０２が設定される場合について図３を用いて説明する。図３は、第１の検知領域設定部１０４によって設定された第１の障害物検知領域３０２を示す概略図である。図３（ａ）は、自車の予測進路が直進（ステア角α≒０）である場合、図３（ｂ）は、自車の予測進路が左カーブ（旋回半径Ｒ）である場合を示す概略図である。

車両３０１は車速Ｖｙで道路を走行している。レーダ１２１は、車両３０１のフロントバンパーより内側に取り付けられており、フロントカメラ１２３は、車両３０１のルームミラー（バックミラー）付近に取り付けられている。

第１の障害物検知領域３０２は、警報制御対象領域３０４と左右の側方領域３０３とからなり、車両３０１の前方に設定されている。第１の障害物検知領域３０２の前後幅Ｌｎは、レーダ１２１もしくはフロントカメラ１２３が障害物を検知できる検知距離に基づいて設定され、その最大検知距離は、歩行者、車両、路側物など検知する対象物に応じて変化する。

第１の障害物検知領域３０２の横幅Ｗｎは、警報制御対象領域３０４の横幅Ｗ^ＡＲｎに、左右の側方領域３０３の横幅Ｗ^ＡＴｎをそれぞれ加えたものであり、警報制御対象領域３０４の横幅Ｗ^ＡＲｎは、車両３０１の横幅Ｗｃと等価に設定され、側方領域３０３の横幅Ｗ^ＡＴｎは、警報制御対象領域３０４の横幅Ｗ^ＡＲｎの半分の大きさに設定されている。ただし、警報制御対象領域３０４の横幅Ｗ^ＡＲｎと側方領域３０３の横幅Ｗ^ＡＴｎは、任意に調整することができる。

警報ライン３０８および減速制動ライン３０９は、自車と警報制御対象領域３０４内に存在する最も自車に近い障害物とのＴＴＣに応じて、警報制御対象領域３０４内に設定される。本実施の形態では、警報ライン３０８は、ＴＴＣ＝2.0〜3.0[sec]に設定され、減速制動ライン３０９は、ＴＴＣ＝1.0〜2.0[sec]に設定されている。そして、警報制御対象領域３０４内の障害物が警報ライン３０８に到達すると警報が発生し、更に減速制動ライン３０９まで到達すると、警報および制動制御が実行される。

図３（ａ）に示す符号Ｄｎは、自車から横断歩道や狭隘道路等の特定の道路構成物までの相対距離[m]、Ｄ’ｎは特定の道路構成物の前後幅[m]（奥行き・距離）、Ｗ’ｎは特定の道路構成物の横幅[m]、Ｌｎは第１の障害物検知領域３０２の前後方向の長さ[m]（検知距離）、Ｗｎは第１の障害物検知領域３０２の横幅[m]である。

第１の障害物検知領域３０２は、自車のステア角αと車速Ｖｙとから演算される予測進路に応じて設定される。例えば、車両走行中に運転者がハンドルを左まわりに操作した場合（ステア角α≠０）、図３（ｂ）に示すように、予測進路演算部２０で自車の予測進路３１０（旋回半径Ｒ）が演算され、その予測進路３１０に応じて、第１の障害物検知領域３０２が左方向にカーブするように設定される。また、図示していないが、運転者がハンドルを右まわりに操作した場合には、第１の障害物検知領域３０２は、右方向にカーブするように設定される。

次に、障害物検知部１０の処理内容について図４を用いて説明する。図４は、障害物検知領域内の障害物を検知する障害物検知部１０の処理内容を説明するフローチャートである。

処理４０１において、レーダ１２１で障害物を検知して得られるレーダ検知情報を読み込み、処理４０２へ進む。レーダ検知情報には、自車と障害物との相対距離Ｄｒ[m]、相対速度Ｖｒ[m/s]、障害物の幅Ｗｒ[m]等が含まれている。

次に、処理４０２においてフロントカメラ１２３で撮影した自車周囲の道路および障害物などの画像情報を読み込み、処理４０３へ進む。処理４０３では、レーダ１２３で検知した障害物が歩行者、自車以外の自動車、路側物のいずれであるかを判定する。

ここでは、処理４０１で取得したレーダ検知情報の相対距離Ｄｒ[m]、相対速度Ｖｒ[m/s]、障害物の幅Ｗｒ[m]と、予め設定されている相対速度Ｖｒのしきい値Ｖｔｈおよび障害物幅Ｗｒのしきい値Ｗｔｈとを用いて、以下の式（１）−１〜３を用いて判定する。

Ｖｘｒ ＜ Ｖｘｔｈ （１）−１
Ｖｙｒ ＜ Ｖｙｔｈ （１）−２
Ｗｒ ＜ Ｗｔｈ （１）−３

式（１）−１は、自車と障害物との前後方向（Ｘ軸方向）の相対速度に基づき判定し、この式が成立する場合は、障害物は停止物又は低速物と判定される。式（１）−２は、自車と障害物との横方向（Ｙ軸方向）の相対速度に基づき判定し、この式が成立する場合には、障害物は歩行者又は停止物と判定される。式（１）−３は、障害物の幅に基づき判定し、この式が成立する場合には、障害物は歩行者又は路側物と判断される。

次に、処理４０４において、検知領域設定部３０で設定した障害物検知領域を読み込む。障害物検知領域は、初期設定として、警報制御対象領域の横幅Ｗ^ＡＲｎが自車の車幅Ｗｃに設定され、自車を中心に左右対称とされ、左右の側方領域の横幅Ｗ^ＡＴｎがそれぞれ警報制御対象領域の横幅Ｗ^ＡＲｎの半分の大きさに設定される（例えば図３（ａ）を参照）。そして、自車の予測進路に応じて第１の障害物検知領域が設定される（例えば図３（ｂ）を参照）。

そして、第１の障害物検知領域内に、横断歩道や狭隘道路等の特定の道路構成物が存在する場合には、第１の障害物検知領域を特定の道路構成物の形状に応じて変形させた第２の障害物検知領域が設定される（例えば、図８及び図９を参照）。

障害物検知部１０は、第１の障害物検知領域のみが設定されている場合には、第１の障害物検知領域内の障害物を検知し、第２の障害物検知領域が設定されている場合には、第２の障害物検知領域内の障害物を検知する。

次に、処理４０５において、処理４０４にて読み込んだ障害物検知領域内の障害物に対して、処理４０２にて読み込んだ画像情報を用いて、公知のパターンマッチング処理を行う。パターンマッチングは、予め所定の障害物に関するテンプレートを少なくとも１つ以上用意し、フロントカメラ１２３の画像情報として取得した障害物検知領域内の障害物と所定のテンプレートとを比較し、そのエッジ情報から障害物検知領域内の障害物を特定する方法である。なお、所定のテンプレートとは、例えば、歩行者のテンプレートや車両のテンプレート、路側物のテンプレートである。

以上説明したように、障害物検知部１０では、レーダ１２１で検知する障害物のレーダ検知情報と、フロントカメラ１２３で撮影した画像情報とに応じて、障害物検知領域内の障害物を検知することができる。

次に、検知領域設定部３０の処理内容について図５を用いて説明する。図５は、検知領域設定部３０の処理内容を説明するフローチャートである。

処理５０１において、カーナビゲーション装置１３１の地図情報に含まれている道路構成情報、およびカメラ装置１２２で標識および路上表示物などを撮影して検知した道路構成情報を取得して処理５０２へ進み、処理５０２において、予測進路演算部２０で演算した自車の予測進路を取得して処理５０３へ進む。

処理５０３において、レーダ検知範囲と、カメラ検知範囲と、自車幅Ｗｃと、自車の予測進路に応じて第１の障害物検知領域を設定する処理を行う。第１の障害物検知領域は、以下の式（２）、（３）、及び、処理５０２で取得した自車の予測進路に基づいて設定される。

前後幅：
Ｌｎ＝Ｌ_０＝Ｌｒｄ（もしくはＬｃａ） ・・・（２）
水平幅：
Ｗｎ＝Ｗ_０＝Ｗ^ＡＲｎ＋Ｗ^ＡＴｎ×２
＝Ｗｃ＋（Ｗｃ／２）×２＝２Ｗｃ ・・・（３）
（ただし、Ｗ^ＡＴｎ＝Ｗ^ＡＲｎ／２）

ここで、Ｌｒｄ[m]はレーダ検知距離、Ｌｃａ[m]はカメラ検知距離、Ｌ_０[m]は初期設定の障害物検知領域の奥行き（前後方向の長さ）、Ｗ_０[m]は初期設定の障害物検知領域の横幅を示す。

次に、処理５０４において、処理５０１にて取得した道路構成情報に基づいて、道路認識フラグｆＳＴＲＴＲＧｎ＝１の判定を行う。処理５０４の判定条件が成立した場合は、第１の障害物検知領域内に横断歩道や狭隘道路等の特定の道路構成物があると判断して、処理５０５へ進む。一方、処理５０４の判定条件が不成立の場合（ＮＯ）は、第１の障害物検知領域内に特定の道路構成物が存在しないと判断して処理を終了する。

処理５０５において、特定の道路構成物の形状に対応した第２の障害物検知領域を設定する処理を行う。第２の障害物検知領域は、上記した式（２）および式（３）に基づいて設定した第１の障害物検知領域を、以下の式（４）〜（６）に基づいて、特定の道路構成物の形状に対応するように変形させたものである。添字ｎは、ｎ＝１は横断歩道（交差点含む）、ｎ＝２は狭隘道路（スクールゾーン含む）を示す。

前後幅：
Ｌｎ＝Ｌ^Ｆｎ＋Ｌ^Ｂｎ（Ｌｎ≦Ｌｒｄ もしくは Ｌｃａ）・・・（４）−１
Ｌ^Ｂｎ＝（Ｗ_０／Ｗ’ｎ）×（Ｌ_０−Ｌ^Ｆｎ） ・・・（４）−２
水平幅：
(i)０＜Ｙ＜Ｄｎ：
Ｗ^Ｆｎ≦Ｗ_０（＝２Ｗｃ） ・・・（５）−１
Ｗ^ＡＲｎ＝Ｗ^Ｆｎ／２（ただし、Ｗ^ＡＲｎ≧Ｗｃ） ・・・（５）−２
(ii)Ｄｎ≧Ｙ：
Ｗ^Ｂｎ＝Ｗ^Ｒｎ＋Ｗ^Ｌｎ（ただし、Ｗ_０≦Ｗ^ＡＲｎ≦Ｗ’ｎ）
＝Ｄｎ×（Ｖ^Ｒｘｎ／Ｖｙｎ）＋Ｄｎ×（Ｖ^Ｌｘｎ／Ｖｙｎ）
・・・（５）−３
Ｗ^ＡＲｎ＝Ｗ^Ｂｎ／２（ただし、Ｗ^ＡＲｎ≧Ｗｃ） ・・・（５）−４
｜Ｖ^Ｒ，Ｌｘｎ｜＝｜（Ｖｙｎ×Ｗ’ｎ／Ｄｎ）×σ｜ ・・・（６）

上記した式（４）−２は、特定の道路構成物が狭隘道路である場合に対応し、式（５）−２、式（６）は、特定の道路構成物が横断歩道である場合に対応した式である。

ここで、Ｌ^Ｆｎ[m]は自車から特定の道路構成物までの障害物検知領域の長さ、Ｌ^Ｂｎ[m]は特定の道路構成物に対する障害物検知領域の長さ、Ｗ^Ｆｎ[m]は自車から特定の道路構成物までの間における障害物検知領域の横幅、Ｗ^Ｂｎ[m]は特定の道路構成物に対する障害物検知領域の横幅、Ｖｙｎ[m/s]は自車と特定の道路構成物との相対速度（≒車速Ｖｙ）、Ｗ^Ｒｎは特定の道路構成物に対する障害物検知領域の自車を中心とした右側の幅、Ｗ^Ｌｎは特定の道路構成物に対する障害物検知領域の自車を中心とした左側の幅を示す。

また、Ｖ^Ｒｘｎ[m/s]およびＶ^Ｌｘｎ[m/s]はそれぞれ右側および左側から自車の予測進路上に進行する障害物の横方向相対速度しきい値であり、式（６）で演算される。式（６）のσは補正係数であり、自車の横方向の相対位置で決まる（各記号については図８及び図９を参照）。

以上説明したように、検知領域設定部３０では、自車の予測進路に応じて第１の障害物検知領域が設定され、第１の障害物検知領域内に特定の道路構成物が存在する場合には、第１の障害物検知領域を特定の道路構成物の形状に応じて変形させた第２の障害物検知領域が設定される。

次に、道路構成情報取得部１０７の処理内容について図６を用いて説明する。図６は、道路構成情報取得部１０７の処理内容を説明するフローチャートである。

処理６０１において、カーナビゲーション装置１３１の記憶媒体に記憶された地図情報から特定の道路構成物の情報である道路構成情報を取得し、処理６０２へ進む。

処理６０２において、カーナビゲーション装置１３１のジャイロなどを含む自律航法装置などで演算される経度と緯度の自車位置情報を読み込み、処理６０３へ進む。なお、自車位置情報はＧＰＳ（Global Positioning System）から受信してもよい。処理６０３において、フロントカメラ１２３もしくはリアカメラ１２４で自車周辺の道路を撮影した画像情報を取得し、処理６０４へ進む。

処理６０４において、処理６０３にて読み込んだ画像情報から、道路標識や道路標示等を認識することにより、道路構成情報及び路面の白線の有無に関する白線情報を取得し、処理６０５へ進む。ここで、白線とは、路面に標示されて道路を車道と歩道に区画する白線をいう。なお、画像情報から認識する対象として、道路標識、道路標示、路面の白線の他に、停止車両の有無や信号機などを検知してもよい。

処理６０５において、処理６０４にて取得した道路構成情報及び白線情報を、カーナビゲーション装置１３１の地図情報に記憶・更新し、処理６０６へ進む。処理６０６では、道路構成情報に基づき、第１の障害物検知領域内に特定の道路構成物が存在するか否かの判定を行う。なお、本実施の形態では、狭隘道路であるか否かは、以下の式（７）によって判定される。

３．０[m] ＜ Ｗ’_２ ＜ ５．５[m] ・・・（７）

上記式（７）において、Ｗ’ _２は道路幅である。予測進路の道路幅が上記式（７）の条件を具備する場合には、狭隘道路と判定する。

処理６０６の判定条件が成立している（ＹＥＳ）場合は、第１の障害物検知領域内に特定の道路構成物が存在していると判定して処理６０７へ進み、処理６０７において特定の道路構成物に対応した道路認識フラグｆＳＴＲＴＲＧｎをセット（ｆＳＴＲＴＲＧｎ＝１）して処理６０９へ進む。一方、処理６０６の判定条件が不成立（ＮＯ）の場合は、第１の障害物検知領域内に特定の道路構成物が存在しないと判断して処理６０８へ進み、処理６０８において道路認識フラグｆＳＴＲＴＲＧｎをクリア（ｆＳＴＲＴＲＧｎ＝０）して処理６０９へ進む。

次に、処理６０９において、処理６０４にて取得した白線の情報に基づいて、路面の白線を検知しているか否かを判定する。処理６０９の判定条件が成立している場合（ＹＥＳ）は、自車が路面の白線を認識していると判断して処理６１０へ進み、処理６１０において白線検知フラグｆＣＭＲＤＴＬをセット（ｆＣＭＲＤＴＬ＝１）して処理を終了する。

一方、処理６０９の判定条件が不成立の場合（ＮＯ）は、自車が路面の白線を認識していないと判断して処理６１１へ進み、処理６１１において白線検知フラグｆＣＭＲＤＴＬをクリア（ｆＣＭＲＤＴＬ＝０）して処理を終了する。

なお、処理６１０にて白線検知フラグｆＣＭＲＤＴＬがセットされた場合には、事前に処理６０７にて所定の道路認識フラグｆＳＴＲＴＲＧｎがセットされている場合でも、路面の白線に合わせた障害物検知領域の設定（図１０（ａ）を参照）を優先する。

以上説明したように、道路構成情報取得部１０７は、カーナビゲーション装置１３１の地図情報、もしくはフロントカメラ１２３やリヤカメラ１２４で撮影した画像情報から道路構成情報や白線情報を取得することができる。

次に、予測進路演算部２０の処理内容について図７を用いて説明する。図７は、予測進路演算部２０の処理内容を説明するフローチャートである。

処理７０１において、自車のステア角αおよび車速Ｖｙ等のパラメータを読み込み、処理７０２に進む。処理７０２においてステア角αとステアリング比ｇから、式（８）を用いて操舵角δを算出する。

δ＝α／ｇ ・・・（８）

次に、処理７０３において、操舵角δと車速Ｖｙから式（９）を用いて自車の旋回半径Ｒ[m]を演算する。

Ｒ＝（１＋ＡＶｙ^２）×Ｈ／δ ・・・（９）

式（９）において、Ａはスタビリティファクタ[s²/m²]と呼ばれるものであり、Ｈ[m]は自車のホイールベースである。以上説明したように、予測進路演算部２０では、ステア角αおよび車速Ｖｙから自車の旋回半径Ｒを演算することができる。

次に、道路構成情報取得部１０７で横断歩道の道路構成情報を取得した場合の第２の障害物検知領域８０４の設定について図８を用いて説明する。図８は、車道８０１を走行する車両８０２が、歩行者８０７、８０８が横断する横断歩道８０３にさしかかる場合の第２の障害物検知領域８０４を示した概略図である。

第２の障害物検知領域８０４は、警報制御対象領域８０５とその両側の側方領域８０６からなり、横断歩道８０３の形状に応じた形状を有している。車両８０２が相対速度Ｖｙ_１で横断歩道８０３に接近する場合に、横断歩道の道路構成情報に基づき、第１の障害物検知領域内に横断歩道８０３が存在することを事前に認識し、第２の障害物検知領域８０４及び警報制御対象領域８０５を、上記式（４）〜（６）に基づいた以下の式（１０）〜（１２）によって演算し、横断歩道８０３の形状に対応した第２の障害物検知領域８０４および警報制御対象領域８０５を設定する。

前後幅：
Ｌ_１ ＝ Ｌ^Ｆ _１ ＋ Ｌ^Ｂ _１（Ｌ_１≦ＬｒｄもしくはＬｃａ） ・・・（１０）
ただし、Ｌ^Ｆ _１ ＝ Ｄ_１、Ｌ^Ｂ _１＝ Ｄ’ _１
水平幅 ：
(i)０≦Ｙ＜Ｄ_１
Ｗ^Ｆ _１＝Ｗ_０（＝２Ｗｃ） ・・・（１１）−１
Ｗ^ＡＲ _１ ＝ Ｗ_１／２（ただし、Ｗ^ＡＲ _１≧Ｗｃ） ・・・（１１）−２
(ii)Ｄ_１≦Ｙ
Ｗ^Ｂ _１＝Ｗ^Ｒ _１＋Ｗ^Ｌ _１（ただし、Ｗ_０≦Ｗ_１≦Ｗ’ _１）
＝Ｄ_１×（Ｖ^Ｒｘ_１／Ｖｙ_１）＋Ｄ_１×（Ｖ^Ｌｘ_１／Ｖｙ_１）
・・・（１１）−３
Ｗ^ＡＲ _１＝Ｗ_１／２（ただし、ＷＡＲ１≧Ｗｃ） ・・・（１１）−４
｜Ｖ^Ｒ，Ｌｘ_１｜＝｜（Ｖｙ_１・Ｗ’ _１／Ｄ_１）×σ｜ ・・・（１２）

ここで、Ｄ’ _１[m]は横断歩道８０３の奥行き（前後方向の長さ）、Ｗ’ _１[m]は横断歩道８０３の横幅（水平方向）、Ｗｃ[m]は車両８０２の横幅、Ｌ^Ｆ _１[m]は車両８０２から横断歩道８０３までの障害物検知領域８０４の長さ、Ｌ^Ｂ _１[m]は横断歩道８０３における障害物検知領域８０４の長さ、Ｗ^Ｆ _１[m]は車両８０２から横断歩道８０３までの距離Ｄ_１間における障害物検知領域８０４の横幅、Ｗ^Ｂ _１[m]は横断歩道８０３における障害物検知領域８０４の横幅を示す。

なお、横断歩道８０３の位置や形状等の道路構成情報を取得する方法は、カーナビゲーション装置１３１の地図情報の他に、車両８０２に取り付けたフロントカメラ１２３で横断歩道８０３を撮影して取得してもよく、またはリアカメラ１２４を用いて、横断歩道８０３があることを示す中抜き菱形の道路標示８０９を検知して取得してもよい。

本実施例の場合、式（１０）〜（１２）で演算した第２の障害物検知領域８０４は、第１の障害物検知領域の一部である太い破線（以下、破線）で示す領域８１０の部分が、同じく破線で示す横断歩道８０３上の両側の領域８１１および８１２へと置き換わった状態でもある。

つまり、横断歩道８０３より遠方の領域８１０は検知対象とせず、その分、手前側の横断歩道８０３上の破線で示す領域８１１、８１２の分を検知領域とすることにより、第１の障害物検知領域では検知対象でない歩行者８０８を検知することが可能である。なお、第２の障害物検知領域８０４内で検知した歩行者８０８が、第２の障害物検知領域８０４から外れた場合でも、トラッキング処理により継続して検知することも可能である。

車両８０２が横断歩道８０３に接近して、横断歩道８０３上の障害物に対するＴＴＣ[sec]（＝Ｄ_１／Ｖｙ_１）が小さくなるに従い、横断歩道８０３上の側方領域８１１、８１２は上記式（１２）に従って互いに接近する方向に縮小し、横断歩道８０３上の障害物検知領域８０４の左右幅Ｗ^Ｂ _１はＷ_０に収束する。そして、横断歩道８０３上の側方領域８１１，８１２の収縮に応じて、横断歩道８０３から遠方に領域８１０の部分が伸張する。

警報ライン８１３と減速制動ライン８１４は、警報制御対象領域８０５内に歩行者８０７等の障害物が存在する場合に、当該障害物に対するＴＴＣ[sec]に応じて設定され、歩行者８０７が警報ライン８１３に到達すると運転者に対する警報が発生し、更に減速制動ライン８１４に到達すると警報および制動制御が実行される。

以上に説明したように、自車に取り付けたカーナビゲーション装置１３１もしくはカメラ装置１２２によって横断歩道８０３の道路構成情報を取得することにより、第２の障害物検知領域８０４を横断歩道８０３の形状に適応した形状に変形させることができ、第１の障害物検知領域内では、領域外とされる横断歩道８０３上の歩行者８０８を検知することが可能となる。

次に、道路構成情報取得部１０７で狭隘道路の道路構成情報を取得した場合の第２の障害物検知領域９０４の設定について図９を用いて説明する。図９は、車両９０２が道路９０１から幅Ｗ’_２の狭隘道路９０３に進入する場合に設定される第２の障害物検知領域９０４を示した概略図である。

検知領域設定部３０は、相対速度Ｖｙ２で走行する車両９０２が道路９０１から狭隘道路９０３に進入する場合、車両９０２に搭載するカーナビゲーション装置１３１の地図情報から狭隘道路９０３の道路構成情報を取得し、車両９０２から距離Ｄ_２前方に狭隘道路９０３が存在することを認識し、第２の障害物検知領域９０４を以下の式（１３）、式（１４）に基づいて演算する。狭隘道路９０３の道路構成情報には、狭隘道路９０３の道路幅Ｗ’_２や奥行きＤ’_２、車両９０２から狭隘道路９０３までの距離Ｄ_２ の他に、狭隘道路９０３の制限速度の情報なども含まれている。

なお、狭隘道路の道路構成情報の取得は、カーナビゲーション装置１３１の地図情報の他に、フロントカメラ１２３もしくはリアカメラ１２４で道路標識や道路標示等を撮影し、画像処理することにより取得してもよい。

前後幅：
Ｌ_２＝Ｌ^Ｆ _２＋Ｌ^Ｂ _２（Ｌ_２≦Ｌｒｄ もしくはＬｃａ） ・・・（１３）−１
ただし、Ｌ^Ｂ _２＝（Ｗ_０／Ｗ’ _２ ）×（Ｌ_０−Ｌ^Ｆ _２） ・・・（１３）−２
水平幅 ：
( i ) ０ ≦ Ｙ ＜ Ｄ_２
Ｗ^Ｆ _２ ＝ Ｗ_０（＝２Ｗｃ） ・・・（１４）−１
Ｗ^ＡＲ _２ ＝ Ｗ_２／２ （ただし、Ｗ^ＡＲ _２≧Ｗｃ） ・・・（１４）−２
( ii ) Ｄ_２≦ Ｙ
Ｗ^Ｂ _２ ＝ Ｗ’ _２ （ただし、Ｗｃ ≦ Ｗ^Ｂ _２ ≦ Ｗ’ _２ ） ・・・（１４）−３
Ｗ^ＡＲ _２ ＝ Ｗ_２／２ （ただし、Ｗ^ＡＲ _２≧Ｗｃ） ・・・（１４）−４

ここで、Ｄ’ _２[m]は狭隘道路９０３の奥行き（距離）、Ｗ’ _２[m] は狭隘道路９０３の道路幅、Ｗｃ[m]は車両９０２の横幅、Ｌ^Ｆ _２[m]は車両９０２から狭隘道路９０３までの第２の障害物検知領域９０４の長さ、Ｌ^Ｂ _２[m]は狭隘道路９０３における障害物検知領域９０４の長さ、Ｗ^Ｆ _２[m]は車両９０２から狭隘道路９０３までの距離Ｄ_２間における第２の障害物検知領域９０４の横幅、Ｗ^Ｂ _２[m]は狭隘道路９０３における第２の障害物検知領域９０４の横幅を示す。ただし、上記式（２）および式（３）より、Ｗ_０＝２Ｗｃ、Ｌ_０＝ＬｒｄもしくはＬｃａである。

上記式（１３）、式（１４）により、狭隘道路９０３の道路幅に合わせて第２の障害物検知領域９０４を設定することで、第１の障害物検知領域では検知できない歩行者９１０を障害物検知領域９０４内で検知することが可能である。また、障害物検知領域９０４内で検知した歩行者９１０はトラッキング処理により継続して検知することも可能であり、不意な飛び出しにも対応して警報制御や制動制御が可能となっている。

なお、第２の障害物検知領域９０４の幅Ｗ^Ｂ _２および長さＬ^Ｂ _２については、狭隘道路９０３における制限速度もしくは車速Ｖｙ_２（＝Ｖｙ）に基づいたパターン値を設定してもよい（検知領域のテーブルを作成）。例えば、制限速度が高い場合や車速が速い場合には、障害物検知領域９０４の大きさを大きくするパターン値を設定し、制限速度が低い場合や車速が遅い場合には、障害物検知領域９０４の大きさを小さくするパターン値を設定することにより、歩行者９１０の飛び出し等に適切に対応することができる。

警報ライン９０７と減速制動ライン９０８は、警報制御対象領域９０５内に歩行者等の障害物が存在する場合に、当該障害物と車両９０２とのＴＴＣ[sec]に応じて設定され、障害物が警報ライン９０７に到達すると運転者に対する警報が発生し、更に警報ライン９０８に到達すると警報および制動制御などが行われる。なお、本実施例で狭隘道路９０３とは、道路幅規定により道路幅がおおよそ３ｍ〜５．５ｍの１車線道路を示す。

以上説明したように、自車に取り付けたカーナビゲーション装置１３１もしくはカメラ装置１２２によって狭隘道路の道路構成情報を取得することにより、第２の障害物検知領域９０４を狭隘道路９０３の道路幅および制限速度に応じて設定することが可能であり、第１の障害物検知領域では、検知領域から外れていた歩行者９１０を検知することが可能となる。

次に、路面の白線の有無に応じて障害物検知領域を設定する場合の実施例について図１０を用いて説明する。図１０は、車両１０２０のハンドルを左まわりに操作した場合に設定される検知領域を示す図である。

図１０（a）は、車道１００１と両側の歩道１００３とが路面に標示された白線１００２で仕切られて区画された道路を車両１０２０が走行している場合の障害物検知領域１００５を示し、図１０（b）は、車道１０１０に白線が標示されていない道路を車両１０２０が走行している場合の障害物検知領域１０１０を示す概略図である。

検知領域設定部３０は、道路構成情報取得部１０７により取得した白線情報に基づき、自車１０２０が走行する道路の路面に白線１００２が標示されているか否かを判定し、白線１００２が標示されていると判定した場合に、白線情報と自車１０２０の予測進路に基づいて障害物検知領域１００５を設定する。

具体的には、図１０（a）に示すように、車両１０２０が車速Ｖｙで車道１００１を走行している場合、道路構成情報取得部１０７でセットされた白線検知フラグfＣＭＲＤＴＬ＝１に基づいて、路面に白線１００２があることを認識し、以下の式（１５）、式（１６）に基づいて車道１００１に合わせた障害物検知領域１００５を設定する。

前後幅：
Ｌ_３＝（Ｗ_０／Ｗ’ _３）×Ｌ_０ （Ｌ_３≦Ｌｒｄ もしくはＬｃａ）・・・（１５）
水平幅 ：
Ｗ_３＝Ｗ’ _３ ・・・（１６）−１
Ｗ^ＡＲ _３＝Ｗ_３／２ （ただし、Ｗ^ＡＲ _３≧Ｗｃ） ・・・（１６）−２

ここで、Ｌ_３[m]は障害物検知領域１００５の長さ、Ｗ_３[m]は障害物検知領域１００５の横幅、Ｗ^ＡＲ _３[m]は警報制御対象領域１００７の横幅、Ｗ’ _３[m]は車道１００１の幅である。なお、式（２）および式（３）より、Ｗ_０＝２Ｗｃ、Ｌ_０＝ＬｒｄもしくはＬｃａである。

路面の白線１００２を検知するカメラは、車両１０２０のルームミラー（バックミラー）付近に取り付けられたフロントカメラ１２３の他に、後部に取り付けたリアカメラ１２４を利用してもよい。また、カーナビゲーション装置１３１の地図情報から道路幅Ｗ’ _３[m]の情報を取得してもよい。

図１０（a）は運転手が少しハンドルを左に切っている状態であり、車両１０２０は車道１００１に対してやや左側に向いている。このような場合、通常、障害物検知領域１００５は、予測進路演算部２０で演算される自車の予測進路（旋回半径Ｒ）に応じて、図３（ｂ）に示したように左にカーブする形状とされる。

しかし、路面の白線が検知されて白線検知フラグfＣＭＲＤＴＬ＝１がセットされている場合は、障害物検知領域１００５は、式（１５）、式（１６）に基づいて設定され、予測進路に応じた図３で示すような検知領域の変化はなく、横幅Ｗ_３は車道１００１の道路幅Ｗ’ _３と等価とされる。そして、障害物検知領域１００５の前方端部１０１５が、車両１０２０の向きに応じて左側に向くように多少変化する。

このように路面に白線がある場合には、車道１００１の幅に合わせて障害物検知領域１００５を設定することにより、予測進路に基づく障害物検知領域の変化によって生じる死角を低減し、安全性を向上することができる。また、白線検知フラグfＣＭＲＤＴＬ＝１の場合には、白線の外側である歩道１００３や路端１００４などの領域は検知対象としないので、装置の処理負荷を低減することができる。

一方、図１０（b）に示すように、白線の標示がなく、横断歩道もなく、狭隘道路でもない車道１０１０を車速Ｖｙで走行している場合は、第１の検知領域設定部１０４で設定された第１の障害物検知領域１０１０内について障害物の検知が行われる。かかる状態で、運転手が車両１０２０のハンドルを少し左に切った場合、第１の検知領域設定部１０４では、予測進路演算部２０で演算した自車の予測進路（旋回半径Ｒ）１０１４に応じて、第１の障害物検知領域１０１０を左側にカーブさせる処理を行う。

第１の障害物検知領域１０１０が自車の予測進路１０１４に応じて変化する際に、変化後の第１の障害物検知領域１０１０が、一般的に障害物が存在しないような路端１００４と重なる場合、路端１００４上には第１の障害物検知領域１０１０を設定しない。従って、装置の余分な処理負荷を低減することができる。

警報ライン１００８及び減速制動ライン１００９は、警報制御対象領域１００７、１０１３内で障害物を検知した場合に、車両１０２０と検知した障害物とのＴＴＣ[sec]に応じて設定され、障害物と車両１０２０との相対距離が警報ライン１００８の距離と等価になった場合に、運転者に対する警報が行われる。さらに、障害物と車両１０２０との相対距離が減速制動ライン１００９の距離と等価になった場合には、運転者に対する警報および車両１０２０の制動制御が行われる。

以上説明したように、路面の白線１００２を検知した場合には、車道１００１の道路幅Ｗ’ _３に合わせて障害物検知領域１００５の横幅Ｗ_３を設定して、障害物検知領域の死角を低減し、安全性を向上することができる。

次に、検知領域設定部３０にて設定される警報制御対象領域内で障害物を検知した場合に、ＴＴＣに応じて警報および制動制御を行う場合について図１１を用いて説明する。

図１１は、車両１１０２と歩行者１１０３とのＴＴＣ[sec]および相対距離Ｄｒ[m]との関係を表すグラフ図である。グラフ内に示される線の傾きは、相対速度Ｖｒの逆数（１／Ｖｒ）を表しており、線１１０５は相対速度Ｖｒ＝２０ｋｍ/ｈ、線１１０６は相対速度Ｖｒ＝４０ｋｍ/ｈ、線１１０７は相対速度Ｖｒ＝６０ｋｍ/ｈの場合を示している。

例えば、道路１１０１を走行中の車両１１０２が、相対速度Ｖｒ＝４０ｋｍ/ｈでＡ地点を通過し、レーダ１２１とフロントカメラ１２３を用いて地点Ｅにいる歩行者１１０３を検知している。そして、車両１１０２が車速４０ｋｍ/ｈで地点Ｂ（相対距離Ｄｒ≒３３ｍ）に到達すると、予め設定したＴＴＣ＝３．０[sec]に応じて運転者に対して警報音が発生する（１１０８）。

さらに、車両１１０２が車速を落とさずに車速４０ｋｍ/ｈで地点Ｃ（Ｄｒ≒１５ｍ）に到達すると、同様にＴＴＣ＝１．４[sec]に応じて警報音と共にブレーキが作動し（１１０９）、自動的に減速して地点Ｄで停止、もしくは徐行する。

なお、警報については、予め設定したＴＴＣと車両１１０２と歩行者１１０３との相対速度Ｖｒにより、警報が発生する地点（相対距離）は変化する。例えば、車両１１０２が車速６０ｋｍ/ｈで走行する場合、ＴＴＣ＝３．０[sec]で作動する警報は歩行者１１０３より５０ｍ手前の地点である。

また、車両１１０２が車速４０ｋｍ/ｈで走行しており、地点Ｂにて警報が発生した後に、運転者が減速動作を行い車速２０ｋｍ/ｈまで減速した場合は、地点Ｃ’の到達時に警報および減速制御が作動する。以上説明したように、車両１１０２と障害物１１０３とのＴＴＣに応じて警報および減速制御を行うことにより、障害物との衝突を回避することが可能となる。

次に、カーナビゲーション装置１３１のモニター画面１２０１に表示する警報について図１２を用いて説明する。図１２は、自車１２０２が一般道を走行中に前方に歩行者を検知した場合に、モニター画面１２０１に表示した警報の一実施例である。

カーナビゲーション装置１３１のモニター画面１２０１には、車両１２０２が街中の道路１２０３を走行している場合の自車位置および周辺の地図情報が表示される。なお、道路１２０３は国道、都道府県道、市町村道である。

車両１２０２が道路１２０３を走行中に、車両１２０２に取り付けたレーダ１２１とフロントカメラ１２３で前方の障害物を検知し、車両１２０２と障害物とのＴＴＣ[sec]が所定の値になった場合に、モニター画面１２０１の運転席側半分に警報表示１２０４が表示される。

歩行者を検知した場合は、歩行者表示１０２５が警報表示１２０４の中央に表示され、運転者に対する注意喚起のメッセージ１２０６および歩行者までの距離が数字１２０７とメーター表示１２０８で示される。メーター表示１２０８は、車両１２０２が歩行者（障害物）に近づくにつれ、バーの長さが右から左へ減少して短くなっていくことにより視認性を高めている。

なお、警報表示１２０４および障害物表示１２０５、注意喚起のメッセージ１２０６、障害物までの距離を示す数字１２０７とメータ表示１２０８は点滅させてもよく、車両１２０２と障害物とのＴＴＣ[sec]に応じて点滅周期を変えても良い。

また、歩行者以外の障害物としては、走行車両および停止車両、電柱やガードレールなどの路側物などでもよく、警報表示１２０４の中央位置に各障害物に対応した表示１２０５がなされる。警報の表示箇所については、モニター画面１２０１の他に、インストゥルメントパネルやヘッドアップディスプレイ上に表示してもよい。

以上説明したように、警報音だけでなく、モニター画面１２０１等に警報表示を表示し、運転者及び同乗者に視覚的に報知することにより、障害物との衝突事故を未然に防ぐことが可能となる。

上記した本発明の自動車用障害物検知装置によれば、車両走行中に障害物との衝突の可能性が高いと予想される横断歩道や狭隘道路では、障害物検知領域を変更して積極的に障害物を検知するので、路上の死角を低減し、歩行者などの障害物に対する検知性能を向上することができる。また、第１の障害物検知領域の死角に存在する障害物を検知可能とし、自車の進路上に進入する障害物に対する検知遅れなどを防止し、対象となる障害物に対して安全な車両制御を可能にすることができる。そして、白線の外側である歩道や路端などの領域は検知対象とせず、道路に対応した障害物検知領域を設定しているので、装置の処理負荷を低減することができる。

本発明は、上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

本発明の一実施形態におけるブロック図。 フロントカメラにおける障害物検知領域の一実施例を示す図。 予測進路に応じた障害物検知領域の一実施例を示す図。 障害物検知処理のフローチャート。 障害物検知領域設定処理のフローチャート。 道路構成情報取得処理のフローチャート。 予測進路演算処理のフローチャート。 横断歩道に応じた障害物検知領域の一実施例を示す図。 狭隘道路に応じた障害物検知領域の一実施例を示す図。 白線の有無や路端に応じた障害物検知領域の一実施例を示す図。 警報および制動制御の一実施例を示す図。 歩行者を検知した場合の警報表示の一実施例を示す図。

符号の説明

１０ 障害物検知部（障害物検知手段）
２０ 予測進路演算部
３０ 検知領域設定部（検知領域設定手段）
１０１ レーダ検知情報取得部（レーダ検知情報取得手段）
１０２ 画像情報取得部（画像情報取得手段）
１０３ 第１の障害物検知部（第１の障害物検知手段）
１０４ 第１の検知領域設定部（第１の検知領域設定手段）
１０５ 第２の検知領域設定部（第２の検知領域設定手段）
１０６ 第２の障害物検知部（第２の障害物検知手段）
１０７ 道路構成情報取得部（道路構成情報取得手段）
１０８ 車両情報取得部
１１０ 警報部（警報手段）
１１１ 制動制御部（制動制御手段）
１２１ レーダ
１３１ カーナビゲーション装置
１２２ カメラ装置
１２３ フロントカメラ
１２４ リヤカメラ
２０８、３０２、８０４、９０４、１００５ 障害物検知領域
２０９、３０４、８０５、９０５、１００７ 警報制御対象領域
２１１、３０８、８１３、９０７、１００８ 警報ライン
２１２、３０９、８１４、９０８、１００９ 減速制動ライン
１２０１ モニター画面

Claims (14)

1. 障害物検知領域内の障害物を検知する自動車用障害物検知装置において、
   自車の予測進路と自車周辺の特定の道路構成物に応じて前記障害物検知領域を設定する検知領域設定手段を備えることを特徴とする自動車用障害物検知装置。
2. 自車周辺の特定の道路構成物の情報である道路構成情報を取得する道路構成情報取得手段を有し、
   前記検知領域設定手段は、前記自車の予測進路と、前記道路構成情報取得手段から取得した前記道路構成情報を用いて前記検知領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の自動車用障害物検知装置。
3. 前記道路構成情報取得手段は、
   前記自車に搭載されたカーナビゲーション装置が有する地図情報と、前記自車に搭載されたカメラで撮影した画像情報の少なくとも一方から、前記道路構成情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の自動車用障害物検知装置。
4. 前記道路構成情報取得手段は、前記自車に搭載されたカーナビゲーション装置が有する地図情報と、前記自車に搭載されたカメラで撮影した画像情報の少なくとも一方から、路面に標示されて道路を車道と歩道に区画する白線の白線情報を取得し、
   前記検知領域設定手段は、前記道路構成情報取得手段により取得した前記白線情報に基づき、自車が走行する道路の路面に前記白線が標示されているか否かを判定し、前記白線が標示されていると判定した場合に、前記白線情報と前記自車の予測進路に基づいて前記障害物検知領域を設定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の自動車用障害物検知装置。
5. 前記特定の道路構成物は、横断歩道であり、
   前記道路構成情報には、前記自車と前記横断歩道との相対距離と、相対速度と、前記横断歩道の寸法形状の情報が含まれることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の自動車用障害物検知装置。
6. 前記特定の道路構成物は、一車線で且つ車道の横幅が予め設定された規定範囲内である狭隘道路であり、
   前記道路構成情報には、前記自車と前記狭隘道路との相対距離と、相対速度と、前記狭隘道路の横幅の情報が含まれることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の自動車用障害物検知装置。
7. 前記検知領域設定手段は、
   前記自車の予測進路に応じて第１の障害物検知領域を設定する第１の検知領域設定手段と、
   前記第１の障害物検知領域内に前記特定の道路構成物が存在する場合に、前記第１の障害物検知領域を前記特定の道路構成物に応じて変形させた第２の障害物検知領域を設定する第２の検知領域設定手段を有することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の自動車用障害物検知装置。
8. 前記自車に搭載されたレーダによって検知したレーダ検知情報を取得するレーダ検知情報取得手段と、
   前記自車に搭載されたカメラで撮影した画像情報を取得する画像情報取得手段と、
   前記レーダ検知情報取得手段により取得した前記レーダ検知情報に基づいて前記障害物と前記自車との相対距離を含む障害物情報を検知する第１の障害物検知手段と、
   該第１の障害物検知手段により検知した障害物情報と、前記画像情報取得手段により取得した画像情報とに基づいて、前記障害物を検知する第２の障害物検知手段と、
   を有することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の自動車用障害物検知装置。
9. 前記障害物は、歩行者、走行車両、停止車両、路側物の少なくとも一つ以上であり、
   前記障害物情報には、前記自動車と前記障害物との相対距離と、相対速度と、前記障害物の寸法形状の情報が含まれることを特徴とする請求項８に記載の自動車用障害物検知装置。
10. 前記検知領域設定手段は、前記障害物検知領域内に自車の車幅以上の横幅を有する警報制御対象領域を設定することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の自動車用障害物検知装置。
11. 前記障害物検知手段によって前記警報制御対象領域内で前記障害物が検知された場合に、前記自車と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて算出される衝突予測時間に応じて、前記障害物が前記自車の予測進路上に存在することを運転者に報知する警報手段を有することを特徴とする請求項１０に記載の自動車用障害物検知装置。
12. 前記警報手段は、警報音と音声の少なくとも一つ以上を用いて前記運転者に報知することを特徴とする請求項１１に記載の自動車用障害物検知装置。
13. 前記警報手段は、前記カーナビゲーション装置のモニター画面に、警報表示を表示させて前記運転者に報知することを特徴とする請求項１１に記載の自動車用障害物検知装置。
14. 前記障害物検知手段によって前記警報制御対象領域内で前記障害物が検知された場合に、前記自車と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて算出される衝突予測時間に応じて、前記自車を減速させる制動制御を実行する制動制御手段を有することを特徴とする請求項１１から請求項１３のいずれか一項に記載の自動車用障害物検知装置。

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