JP2010271750A - 車両走行制御装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】この発明は、先行車の不安定な運転状態を精度良く検出し、運転者に警告し、通常よりも長めの車間距離で追従走行し、先行車を避けて車線変更することで、自車の不安定な挙動を抑制した追従走行が可能な車両走行制御装置を実現することを目的とする。
【解決手段】この発明は、自車が先行車との車間距離を維持した状態で追従走行するよう自車の車両速度を制御する車両走行制御装置において、先行車の車線幅方向における位置である横位置を検出する先行車横位置検出手段と、先行車横位置検出手段により検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析する先行車横位置周波数解析手段と、先行車横位置周波数解析手段により解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車の運転状態を判定する先行車運転状態判定手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】図1
【解決手段】この発明は、自車が先行車との車間距離を維持した状態で追従走行するよう自車の車両速度を制御する車両走行制御装置において、先行車の車線幅方向における位置である横位置を検出する先行車横位置検出手段と、先行車横位置検出手段により検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析する先行車横位置周波数解析手段と、先行車横位置周波数解析手段により解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車の運転状態を判定する先行車運転状態判定手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】図1
Description
この発明は車両走行制御装置に係り、特に、先行車の居眠り運転などを精度良く検出して自車の運転者に警告を発する車両走行制御装置に関する。
近時の車両においては、自車の前方で走行する先行車の走行速度に合わせ、所定の車間距離を維持して追従走行するように、自車の走行速度を自動的に制御する車両走行制御装置(ACC:車間距離制御付きクルーズコントロールシステム)を搭載することで、運転者の運転負担を軽減している。
従来の車両走行制御装置には、先行車の車線内における横位置を計測し、その横位置の変化パターンから居眠りなどの不安定な運転状態を検出し、自車の追従状態を変更するものがある。
しかし、居眠りなどにより先行車が急加速・急減速する場合があり、その様な走行をする先行車に追従して走行するように制御すると、自車の挙動が不安定になり、乗り心地が著しく低下するだけではなく、車両走行制御装置に対する信頼性を損ねてしまう問題がある。
前記特許文献1では、先行車の不安定な運転状態を検出する方法として、先行車の車線内における横位置を計測し、その横位置の変化パターンから、居眠りなどの不安定な運転状態を検出している。
しかし、居眠り運転のパターンは、人によって千差万別であり、この方法では、すべての居眠り運転を検出することが困難であるとの欠点がある。
前記特許文献1では、先行車の不安定な運転状態を検出する方法として、先行車の車線内における横位置を計測し、その横位置の変化パターンから、居眠りなどの不安定な運転状態を検出している。
しかし、居眠り運転のパターンは、人によって千差万別であり、この方法では、すべての居眠り運転を検出することが困難であるとの欠点がある。
この発明は、先行車の不安定な運転状態を精度良く検出して、運転者に警告し、通常よりも長めの車間距離で追従走行し、先行車を避けて車線変更することで、自車の不安定な挙動を抑制した追従走行が可能な車両走行制御装置を実現することを目的とする。
この発明は、自車が先行車との車間距離を維持した状態で追従走行するよう自車の車両速度を制御する車両走行制御装置において、先行車の車線幅方向における位置である横位置を検出する先行車横位置検出手段と、前記先行車横位置検出手段により検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析する先行車横位置周波数解析手段と、前記先行車横位置周波数解析手段により解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車の運転状態を判定する先行車運転状態判定手段とを備えることを特徴とする。
この発明の車両走行制御装置は、先行車の車線内での横位置変動に対して周波数解析を行うことで、先行車の走行状態が居眠り運転であるかどうかを精度良く検出することができる。
この発明は、先行車の走行状態が居眠り運転であるかどうかを精度良く検出するものである。
以下、図面に基づいて、この発明の実施例を説明する。
以下、図面に基づいて、この発明の実施例を説明する。
図1〜図10は、この発明の実施例を示すものである。図1において、1は車両走行制御装置である。車両走行制御装置1は、撮像手段であるカメラ2と距離計測手段であるレーダ3と警報手段であるブザー4と走行制御手段5とを備えている。車両走行制御装置1は、図6(B)に示すように、道路6上の一対の白線7・8で区画される車線9を走行する自車10に搭載され、自車10の前方の先行車11の運転状態に応じて、自車10の車両速度を制御する。
車両走行制御装置1は、道路6上の一対の白線7・8とこの一対の白線7・8で区画される車線9を走行する自車10の前方の先行車11とをカメラ2で撮像するとともに、自車10から先行車11までの距離をレーダ3でミリ波により計測し、カメラ2で撮像した画像及びレーダ3で計測した距離データを走行制御手段5に取り込み、走行制御手段5で自車10が先行車11との車間距離を維持した状態で追従走行するよう自車10の車両速度を制御する。また、車両走行制御装置1は、先行車11の運転状態に関連して、ブザー4で自車10の運転者に警報を出力する。
車両走行制御装置1は、道路6上の一対の白線7・8とこの一対の白線7・8で区画される車線9を走行する自車10の前方の先行車11とをカメラ2で撮像するとともに、自車10から先行車11までの距離をレーダ3でミリ波により計測し、カメラ2で撮像した画像及びレーダ3で計測した距離データを走行制御手段5に取り込み、走行制御手段5で自車10が先行車11との車間距離を維持した状態で追従走行するよう自車10の車両速度を制御する。また、車両走行制御装置1は、先行車11の運転状態に関連して、ブザー4で自車10の運転者に警報を出力する。
この車両走行制御装置1は、図1に示すように、先行車横位置検出手段12と、先行車横位置周波数解析手段13と、先行車運転状態判定手段14とを備えている。
前記先行車横位置検出手段12は、先行車11の車線幅方向における位置である横位置を検出する。前記先行車横位置周波数解析手段13は、先行車横位置検出手段12により検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析する。前記先行車運転状態判定手段14は、先行車横位置周波数解析手段13により解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車11の運転状態を判定する。
また、車両走行制御装置1は、自車10と先行車11との衝突が回避できないと判定された場合に警報する警報手段として前記ブザー4を備え、先行車運転状態判定手段14による判定結果に応じて、ブザー4は警報を出力する時期を通常時よりも早めるよう走行制御手段5で制御される。
前記先行車横位置検出手段12は、先行車11の車線幅方向における位置である横位置を検出する。前記先行車横位置周波数解析手段13は、先行車横位置検出手段12により検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析する。前記先行車運転状態判定手段14は、先行車横位置周波数解析手段13により解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車11の運転状態を判定する。
また、車両走行制御装置1は、自車10と先行車11との衝突が回避できないと判定された場合に警報する警報手段として前記ブザー4を備え、先行車運転状態判定手段14による判定結果に応じて、ブザー4は警報を出力する時期を通常時よりも早めるよう走行制御手段5で制御される。
次に作用を説明する。
車両走行制御装置1は、走行制御手段5によって、図2に示すように、プログラムが開始されると(101)、カメラ2の撮像した画像を入力し(102)、sobelフィルタ処理を行い(103)、道路6の白線7・8の検出処理を行い(104)、レーダ3の計測した距離データを入力し(105)、先行車11があるかを判断する(106)。
車両走行制御装置1は、走行制御手段5によって、図2に示すように、プログラムが開始されると(101)、カメラ2の撮像した画像を入力し(102)、sobelフィルタ処理を行い(103)、道路6の白線7・8の検出処理を行い(104)、レーダ3の計測した距離データを入力し(105)、先行車11があるかを判断する(106)。
前記sobelフィルタ処理(103)においては、座標(x,y)の画素の輝度をf(x,y)とすると、エッジ強度edgeは以下の3つの式(1)、(2)、(3)により求められる。
前記道路6の白線7・8の検出処理(104)は、Hough変換を用いて行う。Hough変換による直線検出方法について、図3を用いて説明する。図3(A)において、P1、P2、P3は、一つの直線上の点であり、座標を(x,y)と表現する。原点0から直線への距離をρ、ρがX軸となす角度をθとすると、以下の関係式(4)が成り立つ。
P1、P2、P3の座標を式(4)に代入して、ρ−θ座標系にプロットすると、図3(B)に示すような3本の曲線が描ける。P1、P2、P3が一つの直線上にあれば、図3(B)に示すような曲線の交点(ρ0,θ0)が求められる。
実際の処理では、Sobelフィルタで検出したエッジ点edgeを式(4)に従って変換し、ρ−θ座標系にプロットし、出現頻度の高い交点を見つける。例えば、交点(ρ0,θ0)を検出した時、対応する直線式は、以下の式(5)、(6)により求められる。
実際の処理では、Sobelフィルタで検出したエッジ点edgeを式(4)に従って変換し、ρ−θ座標系にプロットし、出現頻度の高い交点を見つける。例えば、交点(ρ0,θ0)を検出した時、対応する直線式は、以下の式(5)、(6)により求められる。
前記レーダ3の計測した距離データの入力(105)おいて、入力する距離データには、先行車11への距離、自車10が走行する車線9内に先行車11が存在する確率(自車線確率)等が含まれている。自車線確率が所定の閾値(例50%)より大きい場合、「先行車あり」(前記先行車11があるかの判断(106)がYES)と判定する。一方、自車線確率が所定の閾値(例50%)より小さい場合、「先行車なし」(前記先行車11があるかの判断(106)がNO)と判定する。
前記先行車11があるかの判断(106)において、「先行車なし」でNOの場合は、画像の入力(102)に戻る。前記先行車11があるかの判断(106)において、「先行車あり」によりYESの場合は、水平エッジの抽出処理を行い(107)、先行車11の判定の処理を行う(108)。
前記水平エッジの抽出処理(107)においては、入力した現画像に対して、Prewittフィルタの縦方向フィルタを使用する。座標(x,y)の画素の輝度をf(x,y)とすると、エッジ強度edgeは以下の式により求められる。
前記先行車11の判定の処理(108)においては、図4に示す処理アルゴリズム(時系列的に1画面分)に従って行う。図4において、プログラムが開始されると(201)、水平エッジを抽出する画像を取り込み(202)、レーダ3の計測した距離データ位置での水平エッジ列を抽出し(203)、水平エッジの幅WがW_MINとW_MAXとの間の値であるか(W_MIN<水平エッジ幅<W_MAX)を判断する(204)。
前記水平エッジ列の抽出、水平エッジの幅Wは、以下のように求める。
まず、カメラ座標系である画像上の点から、世界座標系である道路面上の座標を求める方法について、図5を用いて説明する。図5において、画像上のある点p(x,y)が世界座標の道路面上の点P(X,Y,Z)に対応する場合、下記式(8)の射影変換式が成立する。道路面上に想定しているので、Z=Oとなり、P(X,Y,Z)=P(X,Y,0)となる。
まず、カメラ座標系である画像上の点から、世界座標系である道路面上の座標を求める方法について、図5を用いて説明する。図5において、画像上のある点p(x,y)が世界座標の道路面上の点P(X,Y,Z)に対応する場合、下記式(8)の射影変換式が成立する。道路面上に想定しているので、Z=Oとなり、P(X,Y,Z)=P(X,Y,0)となる。
ここで、式(8)において、α,β,γ,u0,v0,m,は、レンズなど撮像系に関係するカメラ2の内部バラメータを表し、r11,r12,r21,r22,r31,r32,Tx,Ty,Tz,は、カメラ2の設置位置、向きなどに関係する外部パラメータを表す。これらのパラメータは、設置したカメラ2に対するキャリブレーションによって求められるため、既知の値であるとして考えられる。
前記式(8)に対して、
とすると、式(10)になる。
従って、P(X,Y)は以下の式(11)によって求められる。
レーダ3による先行車11への距離データから、前記(10)式に従って、前記水平エッジの抽出処理(107)で求められた水平エッジ列画像から先行車11の最後部(図6(A)のy0)を求め、その距離の水平エッジ列を抽出し、水平方向での両端の座標を抽出する。前記(11)式に従って、実世界系での座標を計算して、図6(B)のようなP1(X1,Y1)、P2(X2,Y2)とすると、先行車11の幅Wは、以下のように求められる。
前記判断(204)において、求められたWが、実際の車両幅である、W_MIN=1.4(軽自動車)〜W_MAX=2.5m(貨物車)以外の場合(判断(204)がNO)、自動車でないものとして、その水平エッジ列を除去し、プログラムを終了する(209)。一方、求められたWが、実際の車両幅である、W_MIN=1.4(軽自動車)〜W_MAX=2.5m(貨物車)以内の場合(判断(204)がYES)、前フレームデータがあるかを判断する(205)。
この判断(205)がYESの場合は、前のフレームと相関処理し(206)、相関値がTH1以上であるかを判断する(207)。この判断(207)がYESの場合は、追従する先行車11として判断して保存し(208)、プログラムを終了する(209)。また、前記前フレームデータがあるかの判断(205)がNO場合、相関値がTH1以上であるかの判断(207)がNOの場合は、新規の先行車11として判断して保存し(210)、プログラムを終了する(209)。
前記判断(205)から処理(210)においては、先行車11が他の車線9に変更したり、隣りの車線9から自車10の走行する車線9への割り込みなどが発生したりすると、追従対象の先行車11が変わる場合があることに対応するものである。現フレームの先行車11が、追跡中の車両と同一であるかどうかの判断は、エッジ画像に対する正規相関処理により行う。
図7(A)、図7(B)に示すように、現在の時刻tの画像の水平エッジを検出した位置から、(幅、高)=(wx,wy)のウインドウを設け、時刻t−dtの画像の水平エッジ位置に、同じサイズのウインドウを設ける。ウインドウ内に各画素に対して、以下の正規相開式(13)に従って、相関値rを求める。
ここで、Ii,I(アッパーライン付き)は時刻tにおける画像のウインドウ内の各画素の輝度値、平均値を表し、Ji,J(アッパーライン付き)は、時刻t−dtにおける画像のウインドウ内の各面素の輝度値、平均値を表し、N=wx*wyである。
水平方向にウインドウを移勤しながら、正規化相関処理を行い、TH1=(全体処理数の70%以上が、r*100%値が70%)以上の場合(判断(207)がYES)は、先行車11が同じ車両であると判断して保存し(208)、以下の場合(判断(207)がNO)は、先行車11が異なる車両であると判断して保存し(210)、図1の先行車11の判定の処理(108)を終了する(209)。
前記図1の先行車11の判定の処理(108)に続き、先行車11の横位置の算出を行い(109)、先行車11の横位置変動分の算出を行い(110)、周波数の解析を行い(111)、先行車11が居眠り運転かどうかを判断する(112)。この判断(112)がYESの場合は、ブザー4の吹鳴により警報を出力し(113)、画像の入力(102)に戻る。この判断(112)がNOの場合は、画像の入力(102)に戻る。
前記先行車11の横位置の算出(109)において、道路6の白線7・8の検出処理(104)で検出した道路6の左右の白線7・8の白線式を以下の式(14)、(15)とする。図6(B)の関係図から、先行車11の最後部の中心Pc(Xc,Yc)は、以下の式(14)、(15)により求められる。
前記先行車11の横位置変動分の算出(110)においては、Ycにおける左右白線の座標をそれぞれXl、Xrとすると、横位置(車線中心からのずれ量)を以下の式(16)により算出する。
所定の周期△t(例、50msec)で、図4の処理アルゴリズムによって同一先行車として判断された車両の横位置を保存する(208)と、以下のような式(17)に示す時系列データが得られる。
図8は、正常運転、居眠り運転及び整備不良などの時の横位置の時系列データを示している。1.の正常運転では、横位置のずれ幅が小さく、周期時間が長い。これに対して、2.の運転未熟者やハンドルの整備不良の運転では、横位置のずれ幅が大きく、周期時間か短い。3.の居眠り運転では、横位置のずれ幅が最も大きく、周期時間が1.と2.との間である。
前記周波数の解析(111)においては、式(17)の横位置データ列に対して、離散高速フーリエ変換(FFT)を実行し、周波数系列上のデータに変換する。離散フーリエ変換は、以下の式(18)を用いた。
前記先行車11が居眠り運転かどうかの判断(112)においては、図9より、各運転状態の結果のピーク値(周波数、振幅)を取得して、図10の振幅−周波数平面上にプロットする。居眠り運転や、運転末熟者運転などのデータを多数収集すると、図9の中の「3.居眠り運転ゾーン」、「2.初心者運転ゾーン」に分けることができる。プロットの結果がどのゾーンに属するかを判断することによって、居眠り運転を検出することができる。
前記ブザー4の吹鳴による警報の出力(113)においては、先行車11が居眠り運転であると検出した場合に、自車10の運転者に報知する。また、自車10と先行車11との衝突が回避できないと判定され、先行車11への衝突に対する警告を運転者に出す場合には、下記の表1のように、「先行車居眠り運転」と判断したときに、通常運転時に比べて、一段階早く警告を出すようにする。
なお、表1においては、TTCは、衝突余裕時間(Time To Collision)である。TTCは、TTC算出時における走行状態を自車10が維持して走行した時に、障害物(先行車11)に衝突するまでの時間を示すものであり、自車10がその算出時の走行状態を維持して走行した場合には必ず(100%の確率で)障害物(先行車11)に衝突するという、衝突の確率を表す指標であるともいえる。
このように、この車両走行制御装置1は、先行車11の車線幅方向における横位置を検出し、検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析し、解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車11の運転状態を判定することで、先行車11の走行状態が居眠り運転であるかどうかを精度良く検出することができる。
また、この車両走行制御装置1は、自車10と先行車11との衝突が回避できないと判定された場合に警報する警報手段としてブザー4を備え、先行車運転状態判定手段14による判定結果に応じて、ブザー4は警報を出力する時期を通常時よりも早めることで、先行車11の走行状態が居眠り運転であることを検出した場合に、早目に警告することが可能となる。
また、この車両走行制御装置1は、自車10と先行車11との衝突が回避できないと判定された場合に警報する警報手段としてブザー4を備え、先行車運転状態判定手段14による判定結果に応じて、ブザー4は警報を出力する時期を通常時よりも早めることで、先行車11の走行状態が居眠り運転であることを検出した場合に、早目に警告することが可能となる。
すなわち、この車両走行制御装置1は、画像処理により検出した先行車11の車線9内での横位置変動に対して周波数解析を行うことで、先行車11の走行状態が居眠り運転であるかどうかを精度良く検出することができ、自車10の運転者に警告を出して知らせ、検出状態に応じて自車10の運転者に警告を出すことができる。
これによって、この車両走行制御装置1は、運転者が、先行車11に対して通常よりも長めの車間距離を取ったり、車線変更して他の先行車11に追従走行したりすることにより、より安全で、安定的な追従走行を実現でき、また、システムに対する信頼性を高めることができる。
これによって、この車両走行制御装置1は、運転者が、先行車11に対して通常よりも長めの車間距離を取ったり、車線変更して他の先行車11に追従走行したりすることにより、より安全で、安定的な追従走行を実現でき、また、システムに対する信頼性を高めることができる。
この発明は、画像処理により検出した先行車の車線内での横位置変動に対して周波数解析を行うことで、運転者に警告を行うものであり、車間距離制御付きクルーズコントロールシステムに利用することができる。
1 車両走行制御装置
2 カメラ
3 レーダ
4 ブザー
5 走行制御手段
6 道路
7・8 白線
9 車線
10 自車
11 先行車
12 先行車横位置検出手段
13 先行車横位置周波数解析手段
14 先行車運転状態判定手段
2 カメラ
3 レーダ
4 ブザー
5 走行制御手段
6 道路
7・8 白線
9 車線
10 自車
11 先行車
12 先行車横位置検出手段
13 先行車横位置周波数解析手段
14 先行車運転状態判定手段
Claims (2)
- 自車が先行車との車間距離を維持した状態で追従走行するよう自車の車両速度を制御する車両走行制御装置において、
先行車の車線幅方向における位置である横位置を検出する先行車横位置検出手段と、
前記先行車横位置検出手段により検出された先行車横位置の時系列データを周波数解析する先行車横位置周波数解析手段と、
前記先行車横位置周波数解析手段により解析された先行車横位置の周波数解析結果から先行車の運転状態を判定する先行車運転状態判定手段とを備えることを特徴とする車両走行制御装置。 - 自車と先行車との衝突が回避できないと判定された場合に警報する警報手段を備え、
前記先行車運転状態判定手段による判定結果に応じて、前記警報手段は警報を出力する時期を通常時よりも早めることを特徴とする請求項1に記載の車両走行制御装置。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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