JP2011214914A - 前方環境認識装置、およびそれを備えた車両誘導システム - Google Patents

Abstract

【課題】ゲート手前に車両が並んでいる場合であっても、自車両前方の物標情報を検出して、ゲートを認識することが可能な前方環境認識装置、およびそれを備えた車両誘導システムを提供する。
【解決手段】検出された物標Ｐの情報に基づいて、物標Ｐの平面分布形状Ｈを算出する。前方環境認識装置１は、平面分布形状Ｈから、自車両側へ突出する山型分布形状Ｙ_１〜Ｙ_３を判別し、判別された山型分布形状Ｙ_１〜Ｙ_３に対応する位置に障害物Ｃ_１〜Ｃ_３が存在するゲートＧ_１〜Ｇ_３が有ると認識する。これにより、ゲートＧ_１〜Ｇ_３の手前に他車両Ｃ_１〜Ｃ_３などの障害物が存在する場合であっても、自車両前方の物標Ｐの情報を検出して、ゲートＧ_１〜Ｇ_３を認識することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、自車両前方の物標の情報を検出し、自車両の前方環境を認識する前方環境認識装置、およびそれを備えた車両誘導システムに関する。

このような分野の技術として、自車両の進行方向前方に料金所が存在するか否かを判定することが可能な前方環境認識装置が知られている。特許文献１に記載の前方環境認識装置は、レーザ光を反射した複数の反射点を検出し、検出された複数の反射点のうち互いに近接した反射点が同一物体上の点であると予測することで、前方物体を検出している。この前方環境認識装置では、検出された前方物体に含まれる反射点の数を測定し、当該反射点の数量が基準値より大きい場合には、当該前方物体を料金所であると判定している。

また、特許文献２に記載のナビゲーション装置は、推奨経路を案内する上で最も好ましい、料金所におけるゲート位置を選択し、選択したゲート位置まで自車両を誘導している。

特開２００４−６９３２８号公報 特開２００９−３１２０５号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、料金所の手前に車両が並んでいるような場合には、車両が邪魔になってしまうため、料金所を検出することができないという問題があった。

本発明は、このような課題を解決するために成されたものであり、ゲートの手前に車両が並んでいる場合であっても、自車両前方の物標の情報を検出して、ゲートを認識することが可能な前方環境認識装置、およびそれを備えた車両誘導システムを提供することを目的とする。

本発明による前方環境認識装置は、自車両前方の物標の情報を検出し、検出された物標の情報に基づいて、前方環境を認識する前方環境認識装置において、検出された物標の情報に基づいて、物標の平面分布形状を算出する平面分布形状算出手段と、平面分布形状算出手段によって算出された平面分布形状に基づいて、ゲートの有無を判定するゲート判定手段と、を備え、ゲート判定手段は、平面分布形状から、自車両側へ突出する山型分布形状を判別し、判別された山型分布形状に対応する位置に障害物が存在し当該障害物の前方にゲートが存在すると認識することを特徴としている。

このような前方環境認識装置では、検出された物標の情報に基づいて、物標の平面分布形状を算出する。前方環境認識装置は、平面分布形状から、自車両側へ突出する山型分布形状を判別し、判別された山型分布形状に対応する位置に障害物が存在するゲートが有ると認識することが可能である。これにより、ゲートの手前に他車両などの障害物が存在する場合であっても、自車両前方の物標の情報を検出して、ゲートを認識することができる。

また、ゲート判定手段は、隣接する山型分布形状の間に形成された谷型形状を判別し、判別された谷型形状に対応する位置に、ゲート構造物が存在していると認識することが好ましい。これにより、ゲート間に存在するゲート構造物を認識することができる。ゲート構造物としては、「ＥＴＣ」、「一般」などの表示する表示板を支持するポール、料金収集作業を行う作業員が存在する建屋などが挙げられる。

また、ゲート判定手段は、山型分布形状から車線数量分横方向に離れた位置で、自車両と反対側へ凹む谷底形状が検出された場合に、当該谷底形状に対応する位置に障害物が存在しない他のゲートが存在すると認識することが好適である。

また、ゲート判定手段は、山型分布形状における単位時間当たりの形状の変化率に基づいて、ゲートの種別を判定するゲート種別判定手段を有し、ゲート種別判定手段は、変化率が判定基準値より大きい場合には、ＥＴＣゲートが存在すると判定し、変化率が判定基準値より小さい場合には、一般ゲートが存在すると判定する構成としてもよい。

また、本発明による車両誘導システムは、前方環境認識装置を備え、ゲート判定手段によって認識されたゲートを通過するように自車両を誘導することを特徴としている。

このような前方環境認識装置では、検出された物標の情報に基づいて、物標の平面分布形状を算出する。前方環境認識装置は、平面分布形状から、自車両側へ突出する山型分布形状を判別し、判別された山型分布形状に対応する位置に障害物が存在するゲートが有ると認識することが可能である。これにより、ゲートの手前に他車両などの障害物が存在する場合であっても、自車両前方の物標の情報を検出して、ゲートを認識することができる。また、認識されたゲートを通過するように自車両を誘導することができる。

さらに、複数のゲートのうち、自車両の車線変更量が最小となるゲートを選択し、選択されたゲートを通過するように自車両を誘導する構成としてもよい。

本発明の前方環境認識装置、およびそれを備えた車両誘導システムによれば、ゲートの手前に車両が並んでいる場合であっても、自車両前方の物標の情報を検出してゲートを認識することができる。

本発明の第１実施形態に係る前方環境認識装置のブロック構成図である。 料金ゲートおよび料金ゲート直前の車両群を示す概略平面図である。 ＥＣＵで実行されるゲート位置認識処理の手順を示すフローチャートである。 ＥＣＵで実行されるゲート種別判定処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る前方環境認識装置を備えた車両誘導システムである。 ＥＣＵで実行される目標通過ゲート選択処理の手順を示すフローチャートである。 料金ゲートおよび料金ゲート直前の車両群を示す概略平面図である。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において同様の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する場合がある。

［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態に係る前方環境認識装置のブロック構成図である。前方環境認識装置１は、車両に搭載され、自車両の前方環境を認識するものである。前方環境認識装置１は、自車両前方の物標の情報を検出するミリ波レーダ２、およびミリ波レーダと電気的に接続された電子制御ユニット（以下、「ＥＣＵ」という。）３を備えている。

ミリ波レーダ２は、ミリ波を利用して前方の物体を検出するレーダである。ミリ波レーダ２は、自動車の前面側の中央に取り付けられている。ミリ波レーダ２では、ミリ波を自車両から前方に向けて出射し、物体で反射したミリ波を受信する。ミリ波レーダ２は、反射したミリ波を検出することで、自車両前方の物標の情報を検出する。ミリ波レーダ２は、検出された物標の情報をＥＣＵ３に出力する。物標の情報には、ミリ波が反射した点（センサ認識物標点Ｐ、図２参照）の位置情報が含まれている。

ＥＣＵ３は、演算処理を行うＣＰＵ、記憶部となるＲＯＭおよびＲＡＭ、入力信号回路、出力通信回路、電源回路などにより構成されている。ＥＣＵ３は、検出された物標の情報に基づいて、物標の平面分布形状Ｈ（図２参照）を算出する平面分布算出部３１、およびゲート判定部３２によって算出された平面分布形状Ｈに基づいて、ゲートＧ_１〜Ｇ_３の有無を判定するゲート判定部３２を有する。なお、ゲートＧ_１〜Ｇ_３を区別する必要がないときは、ゲートＧと記す。同様に、車両Ｃ_１〜Ｃ_４を区別する必要がないときは、車両Ｃと記し、山型分布形状Ｙ_１〜Ｙ_３を区別する必要がないときは、山型分布形状Ｙと記す。

平面分布算出部３１は、ミリ波レーダ２を介してセンサ認識物標点Ｐの位置情報を取得して、平面分布形状Ｈを作成する。図２に示すように、例えば、高速道路などの料金所のゲートＧに車両Ｃが並んでいる場合には、これらの車両Ｃで反射したセンサ認識物標点Ｐが認識され、山型分布形状Ｙを含む平面分布形状Ｈが形成される。また、ゲートＧに他車両Ｃが存在しない場合には、車両Ｃから反射するセンサ認識物標点Ｐが検出されないため、山型分布形状Ｙが形成されず、谷底形状が形成される。

平面分布算出部３１は、例えば、センサ認識物標点Ｐの分布状態を示す平面図を作成し、自車両側に分布するセンサ認識物標点Ｐを囲むように曲線を作成して平面分布形状Ｈを作成する。また、料金所手前に形成される山型分布形状Ｙは、車両の存在を示すものであるため、平面分布算出部３１は、平面分布形状Ｈの作成に際し、ゲートＧと車両Ｃの横幅（約３ｍ）との位置関係を反映させる。また、料金所の通過待ちの車列の長さを判定することが主な目的であるため、平面分布形状Ｈの作成に際し、移動体（ゲートを通過する車両等）を反映させないようにする。

また、料金所では、隣接する走行レーン間にゲート構造物Ｋが存在し車両が走行できない場所がある。これにより、隣接する走行レーン間では、車両Ｃからのセンサ認識物標点Ｐが検出されないため、山型分布形状Ｙに挟まれた谷型形状Ｖ_１２，Ｖ_２３が形成される。走行レーン間に存在するゲート構造物Ｋとは、例えば、「ＥＴＣ」、「一般」などの表示板を支持するためのポールなどである。また、ゲート構造物Ｋとしては、料金収集作業を行う作業者が存在する建屋などがある。

ゲート判定部３２は、平面分布算出部３１によって算出された平面分布形状Ｈから山型分布形状Ｙを判別する。ゲート判定部３２は、平面分布形状Ｈを分析し、自車両側へ突出する形状を山型分布形状Ｙとして認識する。ゲート判定部３２は、山型分布形状Ｙに対応する位置に障害物が存在し、この障害物の前方にゲートＧが有ると認識する。

また、ゲート判定部３２は、平面分布形状Ｈを分析し谷型形状Ｖ_１２，Ｖ_２３を認識する。ゲート判定部３２は、山型分布形状Ｙに対応する位置に、ゲート構造物Ｋが有ると認識する。

また、ゲート判定部３２は、山型分布形状Ｙから車線数量分、横方向に離れた位置で、車線方向において自車両と反対側へ凹む谷底形状が検出された場合に、当該谷底形状に対応する位置に他車両（障害物）が存在しないゲートが存在すると認識する。ゲート判定部３２は、例えば、ナビ情報に基づいて、料金所における車線数量、車線幅に関する情報を取得することができる。

次に、図３のフローチャートを参照して、前方環境認識装置１における動作について説明する。図３は、ＥＣＵで実行されるゲート位置認識処理の手順を示すフローチャートである。まず、ＥＣＵ３は、ミリ波レーダ２から出力されたセンサ認識物標点Ｐの位置情報を入力する（ステップＳ１）。次に、ＥＣＵ３は、センサ認識物標点Ｐの位置情報に基づいて、平面分布形状Ｈを作成する。

続いて、ＥＣＵ３は、平面分布形状Ｈから山型分布形状Ｙを判別したか否かを判定する。山型分布形状Ｙを判別した場合には、ステップＳ４に進み、山型分布形状Ｙを認識しない場合には、ここでの処理を終了する。

ステップＳ４では、ＥＣＵ３は、山型分布形状Ｙに対応する位置に、車両Ｃが存在し、これらの車両Ｃの前方にゲートＧが有ると認識し、処理を終了する。

このような前方環境認識装置１によれば、検出されたセンサ認識物標点Ｐに基づいて、物標の平面分布形状Ｈを算出し、この平面分布形状Ｈから、自車両側（走行レーンの後方側）へ突出する山型分布形状Ｙを判別することができる。また、前方環境認識装置１は、判別された山型分布形状Ｙに対応する位置に他車両Ｃが存在するゲートＧが有ると認識することが可能であるため、ゲートＧの手前に他車両Ｃなどの障害物が存在する場合であっても、自車両前方の物標の情報（センサ認識物標点Ｐ）を検出して、ゲートＧを認識することができる。

また、前方環境認識装置１によれば、前方認識カメラを用いずにミリ波レーダ２のみで、車両等のノイズを分離して、料金所の正確な位置を認識することができる。また、車両Ｃなどの障害物に着目してゲートＧの位置を認識することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る前方環境認識装置１について説明する。第２実施形態に係る前方環境認識装置１の装置構成は、第１実施形態の前方環境認識装置１と同じである。第２実施形態の前方環境認識装置１のゲート判定部３２では、料金所のＥＴＣゲートＧ_２，Ｇ_３と一般ゲートＧ_１とを判別する機能を備えている。ゲート判定部３２は、山型分布形状Ｙの単位時間当たりの形状の変化率に基づいて、ゲートＧの種別を判定する本発明のゲート種別判定手段に相当する。

ゲート判定部３２は、平面分布算出部３１によって算出された平面分布形状Ｈの変化率を算出し、ゲートＧの種別を判定する。一般的に、ＥＴＣゲートＧ_２，Ｇ_３を通過する車両Ｃ_２〜Ｃ_４は、ＥＴＣゲートＧ_２，Ｇ_３ではない一般ゲートＧ_１を通過する車両Ｃ_１と比較して高速で移動する。そのため、ＥＴＣゲートＧ_２，Ｇ_３の手前に形成される山型分布形状Ｙ_２，Ｙ_３の形状の変化率Ｑ_２，Ｑ_３は、一般ゲートＧ_１の手前に形成される山型分布形状Ｙ_１の形状の変化率Ｑ_１よりも大きくなる。

ゲート判定部３２は、山型分布形状Ｙの変化率Ｑが判定基準値Ｑ_ｔｈより大きい場合には、当該山型分布形状Ｙ_２，Ｙ_３に相当するゲートＧ_２，Ｇ_３は、ＥＴＣゲートであると判定し、山型分布形状Ｙ_１の変化率Ｑ_１が判定基準値Ｑ_ｔｈよりも小さい場合には、当該山型分布形状Ｙ_１に相当するゲートＧ_１は、一般ゲートであると判定する。

例えば、ＥＴＣゲートＧ_２，Ｇ_３を通過する車両Ｃ_２〜Ｃ_４は、１５ｋｍ／ｈ以上で走行し、一般ゲートＧ_１を通過する車両Ｃ_１は、１５ｋｍ／ｈ未満で走行する。また、山型分布形状Ｙからある閾値以上離れて存在する高速移動物体は、ゲート種別を判定するための対象から除外する。例えば、山型分布形状Ｙ_１から所定距離離れて位置で走行する車両Ｃ_５は、対象から除外される。

次に、図４のフローチャートを参照して、前方環境認識装置１における動作について説明する。図４は、ＥＣＵで実行されるゲート種別判定処理の手順を示すフローチャートである。ゲート種別判定処理は、ゲート位置認識処理が実行されて山型分布形状Ｙが判別された後に行われる。ゲート種別判定処理では、山型分布形状Ｙの形状の変化率Ｑを算出する（ステップＳ１１）。例えば、山型分布形状Ｙの頂点の位置の単位時間当たりの進行方向の最大移動量を変化率として算出する。

次に、ＥＣＵ３は、算出された変化率Ｑが判定基準値Ｑ_ｔｈよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１２）。変化率Ｑが判定基準値Ｑ_ｔｈよりも大きい場合には、ステップＳ１３に進み、変化率Ｑが判定基準値Ｑ_ｔｈよりも小さい場合には、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１３では、山型分布形状Ｙに相当するゲートは、ＥＴＣゲートであると判別し、ステップＳ１４では、山型分布形状Ｙに相当するゲートは、一般ゲートであると判定する。続く、ステップＳ１５では、ＥＣＵ３は、判別されたゲート位置、およびゲート種別を記憶部に格納する。

このように構成された前方環境認識装置１によれば、カメラ等を用いずに、ミリ波レーダ２によって取得された情報に基づいて、ゲート位置、およびゲート種別を認識することができる。前方環境認識装置１によって、ＥＴＣゲートと一般ゲートと識別することができるので、ＥＴＣ搭載車であるか否かに応じて、適切なゲートを選択し誘導することができる。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る前方環境認識装置を備えた車両誘導システムについて説明する。図５は、本発明の第３実施形態に係る前方環境認識装置を備えた車両誘導システムである。図５に示す車両誘導システム１０は、前方環境認識装置１、およびナビゲーション装置５０を備えている。前方環境認識装置１は、上記の実施形態の前方環境認識装置１と同じである。

ナビゲーション装置５０は、自車両の現在位置を取得して、目的地までの経路案内を行うものであり、自車両の現在位置を検出するＧＰＳ５１、およびこのナビゲーション装置全体の制御を司るナビゲーションＥＣＵ（以下、「ナビＥＣＵ」という。）６０を有する。ナビＥＣＵ６０は、前方環境認識装置１のＥＣＵ３と相互にデータ交換可能な構成とされている。

ＧＰＳ（Global Positioning System）５１は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、自車両の現在位置を検出する。検出された自車両の現在位置に関する情報は、ナビＥＣＵ６０に送信される。

ナビＥＣＵ６０は、演算処理を行うＣＰＵ、記憶部となるＲＯＭ及びＲＡＭ、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などにより構成されている。ナビＥＣＵ６０は、走行履歴判定部６１、誘導経路設定部６２、および地図ＤＢ６３を有する。

走行履歴判定部６１は、自車両の走行履歴を認識し、認識した走行履歴に関する情報（以下、「走行履歴情報」という。）を記憶部に格納する。走行履歴判定部６１は、記憶部に格納された情報を参照して、自車両の走行履歴を判定する。

走行履歴判定部６１は、例えば、高速道路などの自動車専用道路を走行した場合に、自車両の走行履歴として認識し、認識した走行履歴情報を記憶部に格納する。例えば、高速道路へ進入するための入口ゲートを通過した場合には、自動車専用道路を走行したとの走行履歴情報を記憶する。

また、走行履歴判定部６１は、自動車専用道路の本線から退出路へ移動した場合に、自車両の走行履歴として認識し、認識した走行履歴情報を記憶部に格納する。例えば、車速が基準速度より低下し、所定の操舵が行われた場合には、退出路へ移動したとの走行履歴情報を記憶する。なお、退出路を走行するための運転支援制御が実行された場合に、退出路へ移動したとの走行履歴情報を記憶してもよい。

誘導経路設定部６２は、設定された目的地までの誘導経路を探索し、経路誘導を行うものである。本実施形態の誘導経路設定部６２では、前方環境認識装置１からゲート位置、ゲート種別に関する情報を取得して、所定のゲートを通過するように誘導経路を設定することができる。

地図ＤＢ６３は、地図情報を記憶するデータベースである。また、地図ＤＢ６３は、自車両の走行履歴情報、ゲート位置に関する情報、およびゲート種別に関する情報など、各種必要な情報を記憶する。

次に、図６のフローチャートを参照して、車両誘導システム１０における動作について説明する。図６は、ＥＣＵで実行される目標通過ゲート選択処理の手順を示すフローチャートである。前方環境認識装置１のＥＣＵ３は、ナビゲーション装置５０から出力された情報を取得する。ＥＣＵ３は、自動車専用道の走行履歴が有るか否かを判定する（ステップＳ２１）。自車両が自動車専用道を走行したという走行履歴が有る場合には、ステップＳ２２に進み、自動車専用道を走行したという走行履歴がない場合には、ここでの処理を終了する。

ステップＳ２２では、ＥＣＵ３は、退出路への進入履歴が有るか否かを判定する。自車両が自動車専用道の本線から退出路へ移動した場合には、退出路への進入履歴があると判定し、ステップＳ２３へ進む。自車両が本線を走行中である場合には、退出路への進入履歴がないと判定し、ここでの処理を終了する。

ステップＳ２３では、ＥＣＵ３は、ナビゲーション装置５０の地図ＤＢ６３（ナビ情報）から料金所のゲート位置情報を取得したか否かを判定する。例えば、ナビ情報を参照し、自車両の現在地から距離が２００ｍ未満の範囲内に料金所のゲートＧが存在すると認識した場合には、ゲート位置情報を取得したと判定し、ステップＳ２４に進み、一方、ゲート位置情報を取得したと判定しない場合には、ここでの処理を終了する。

ステップＳ２４では、ＥＣＵ３は、ミリ波レーダ２を用いたゲート位置認識処理を実行する。ＥＣＵ３は、図３に示す処理（ステップＳ１〜Ｓ４）を実行し、センサ認識物標点Ｐに基づいて平面分布形状Ｈを作成し、平面分布形状Ｈから山型分布形状Ｙを認識する。ＥＣＵ３は、山型分布形状Ｙに対応する位置に、ゲートＧが存在すると認識し、ゲート位置を算出する。

続くステップＳ２５では、ＥＣＵ３は、ステップＳ２４で認識された複数のゲートから目標通過ゲートを選択する。ナビゲーション装置５０では、前方環境認識装置１によって選択された目標通過ゲートの位置情報を取得して、当該ゲートを通過するように経路案内を行う。

このような車両誘導システム１０によれば、ナビゲーション装置５０からの走行履歴情報に基づいて、料金所が有るか否かを予測したのちに、ミリ波レーダ２を用いたゲート位置認識処理を実行しているため、料金所を誤認識する可能性を低減することができる。ナビ情報を用いて料金所の存在を予め推測することで、例えば、橋、トンネル、看板など、走行車線を横切る物体を料金所として誤認識するおそれが低減される。

［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態に係る車両誘導システムについて説明する。第４実施形態に係る車両誘導システム１０の装置構成は、第３実施形態の車両誘導システム１０と同じである。第４実施形態のゲート判定部３２では、認識された複数のゲートＧから目標通過ゲートを選択する際の優先順位として、ゲートにおける混雑度よりも、車線変更移動量を重視している。すなわち、ゲート判定部３２は、車線変更の移動量が少なくなるゲートを優先的に選択する機能を有する。

図７は、料金ゲートおよび料金ゲート直前の車両群を示す概略平面図である。ここでは、ＥＴＣ搭載車両である自車両Ｃ_０が、複数のゲート候補Ｇから通過目標ゲートを選択する場合について説明する。前方環境認識装置１は、図３に示す処理を行い、複数のゲートＧの位置を算出する。さらに前方環境認識装置１は、図４に示す処理を行い、ゲート種別を識別する。

次に、前方環境認識装置１のゲート判定部３２では、自車両Ｃ_０の現在位置からゲート候補Ｇ_２，Ｇ_３までの横方向（路幅方向）の移動量を演算し、横方向の移動量が最も少なくなるゲートを目標通過ゲートとして設定する。

例えば、図７に示す状態では、自車両Ｃ_０は、ゲートＧ_３を通過するより、ゲートＧ_２を通過した方が、横方向の移動量が少なくなる。このような状態では、ゲート判定部３２は、横方向の移動量が少なくなるゲートＧ_２を目標通過ゲートとして設定する。

また、ゲート判定部３２は、横方向の移動量が等しい場合には、ゲートＧの混雑度を考慮して、混雑度の低いゲートＧを目標通過ゲートとして設定する。そして、ナビゲーション装置５０は、ゲート判定部３２で設定された目標通過ゲートを通過するように経路案内を実施する。

なお、ゲートＧの混雑度を判定する場合には、山型分布形状Ｙにおける山の高さ（車線方向の長さ）に基づいて判定することができる。山の高さが低い方が、山の高さが高い方よりもゲートの混雑度が低いと判定する。山型分布形状Ｙにおける山の高さとは、車線方向の長さである。また、自車両から山型分布形状Ｙのピーク（凸形状）の位置までの長さに基づいて、ゲートＧの混雑度を判定してもよい。例えば、自車両からピークまでの車線方向の長さが短いほど、ゲートの混雑度が高いと判定する。

このような第４実施形態に係る車両誘導システム１０では、横方向の移動量が少なくなるゲートを通過するように、経路案内することが可能である。これにより、ゲート手前での車線変更の回数を減らすことができ、自車両が他車両と接触するおそれを低減することができる。また、横方向の移動量が等しい場合には、ゲートの混雑度を考慮して、目標通過ゲートＧを設定することで、ゲートを通過するまでの経過時間が短くなるように、車両誘導を行うことができる。

［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態に係る車両誘導システムについて説明する。第５実施形態に係る車両誘導システム１０の装置構成は、第４実施形態の車両誘導システムと同じである。第５実施形態に係るゲート判定部３２では、認識された複数のゲートＧから目標通過ゲートを選択する際の優先順位として、ゲートにおける混雑度よりも、車線変更移動量を重視している。例えば、本実施形態のゲート判定部３２では、料金所を通過した後の進路を考慮して、目標通過ゲートを設定することが可能である。

ここでは、図７を参照して、料金所を通過した後の誘導経路が道路Ｒ_２を通る経路である場合について説明する。図７に示すように、料金所を通過した後には、左側へ湾曲する道路Ｒ_１と、右側へ湾曲する道路Ｒ_２とが分岐する分岐路が形成されている。

ゲート判定部３２は、ナビゲーション装置５０からナビ情報を取得して、ゲートＧを通過した後の進行方向を認識する。ゲート判定部３２は、自車位置Ｃ_０とゲート通過後の分岐点における進路Ｒ_２の車線中心とを、地図データ上で結び（例えば、直線Ｓ_２）、その直線Ｓ_２上のゲートＧ_３を優先的に目標通過ゲートとして設定する。または、横方向において、直線Ｓ_２と自車両Ｃ_０との間で、直線Ｓ_２に近い側のゲートから順に混雑度の低いゲートを目標通過ゲートとして選択してもよい。

このように、本実施形態の車両誘導システム１０では、ナビゲーション装置５０から経路案内情報を取得し、ゲート通過後の進行方向を考慮してゲートを選択することができるため、ゲート通過後の横方向の移動量が最小とすることができる。これにより、車線を横切るような進路変更を防止するとともに、燃費が最適となるような案内経路を選択することが可能となる。例えば、ゲートＧ_２を通過した後に、道路Ｒ_２へ進行する場合には、直線Ｓ_１に沿って直進し、ゲートＧ_２を通過した後に、直線Ｓ_３に沿って、車線変更をする必要がある。しかしながら、車両誘導システム１０では、ゲート通過後の進路を考慮して、道路Ｒ_２に近いゲートＧ_２が選択されるため、ゲート通過後の横方向の移動量を減らすことができるため、他車両との接触のおそれを低減することができる。

以上、本発明をその実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。また、上記実施形態では、谷型形状Ｖ_１２，Ｖ_２３を判別し、判別された谷型形状に対応する位置にゲート構造物が存在していると認識する構成としているが、谷型形状を判別、識別しない構成でもよい。要は、センサ認識物標点Ｐに基づいて、平面分布形状Ｈを作成し、平面分布形状Ｈから山型分布形状Ｙを判別してゲートＧの有無を判別可能であればよい。

また、上記実施形態の前方環境認識装置１では、前方認識を行うためのカメラを備えていない構成としているが、前方認識用のレーダの他にカメラを備える構成としてもよい。また、ミリ波レーダ２に代えて、その他の検出手段によって、センサ認識物標点Ｐを検出し、検出されたセンサ認識物標点Ｐに基づいて、平面分布形状Ｈを算出してもよい。

１…前方環境認識装置、２…ミリ波レーダ、３…ＥＣＵ、３１…平面分布算出部（平面分布形状算出手段）、３２…ゲート判定部（ゲート判定手段）、１０…車両誘導システム、５０…ナビゲーション装置、５１…ＧＰＳ、６０…ナビＥＣＵ、６１…走行履歴判定部、６２…誘導経路設定部、６３…地図ＤＢ、Ｃ_０…自車両、Ｃ、Ｃ_１〜Ｃ_４…車両、Ｇ，Ｇ_１〜Ｇ_３…ゲート、Ｈ…平面分布形状、Ｋ…ゲート構造物、Ｐ…センサ認識物標点、Ｒ…道路、Ｙ，Ｙ_１〜Ｙ_３…山型分布形状、Ｖ_１２，Ｖ_２３…谷型形状。

Claims (6)

1. 自車両前方の物標の情報を検出し、検出された物標の情報に基づいて、前方環境を認識する前方環境認識装置において、
   検出された物標の情報に基づいて、物標の平面分布形状を算出する平面分布形状算出手段と、
   前記平面分布形状算出手段によって算出された平面分布形状に基づいて、ゲートの有無を判定するゲート判定手段と、を備え、
   前記ゲート判定手段は、
   前記平面分布形状から、自車両側へ突出する山型分布形状を判別し、判別された山型分布形状に対応する位置に障害物が存在し当該障害物の前方に前記ゲートが存在すると認識することを特徴とする前方環境認識装置。
2. 前記ゲート判定手段は、
   隣接する前記山型分布形状の間に形成された谷型形状を判別し、判別された谷型形状に対応する位置に、ゲート構造物が存在していると認識することを特徴とする請求項１記載の前方環境認識装置。
3. 前記ゲート判定手段は、
   前記山型分布形状から車線数量分横方向に離れた位置で、自車両と反対側へ凹む谷底形状が検出された場合に、当該谷底形状に対応する位置に障害物が存在しない他のゲートが存在すると認識することを特徴とする請求項１または２記載の前方環境認識装置。
4. 前記ゲート判定手段は、
   前記山型分布形状における単位時間当たりの形状の変化率に基づいて、ゲートの種別を判定するゲート種別判定手段を有し、
   前記ゲート種別判定手段は、
   前記変化率が判定基準値より大きい場合には、ＥＴＣゲートが存在すると判定し、
   前記変化率が判定基準値より小さい場合には、一般ゲートが存在すると判定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の前方環境認識装置。
5. 請求項１〜４の何れか一項に記載の前方環境認識装置を備え、
   前記ゲート判定手段によって認識された前記ゲートを通過するように自車両を誘導することを特徴とする車両誘導システム。
6. 複数の前記ゲートのうち、自車両の車線変更量が最小となるゲートを選択し、選択されたゲートを通過するように自車両を誘導することを特徴とする請求項５記載の車両誘導システム。

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