JP2015001773A

JP2015001773A - 車線推定装置

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Publication number: JP2015001773A
Application number: JP2013124760A
Authority: JP
Inventors: 琢哉松下; Takuya Matsushita
Original assignee: Bosch Corp
Current assignee: Bosch Corp
Priority date: 2013-06-13
Filing date: 2013-06-13
Publication date: 2015-01-05

Abstract

【課題】車線の推定精度を向上させる。
【解決手段】車線推定装置１００は、車両の周囲に存在する静止物及び移動物を検出するセンサ１１０と、センサ１１０によって検出された静止物の位置に基づいて第１の車線を推定する第１の車線推定部１２２と、センサ１１０によって検出された移動物の軌跡に基づいて第２の車線を推定する第２の車線推定部１２４と、第１の車線推定部１２２によって推定された第１の車線と、第２の車線推定部１２４によって推定された第２の車線と、に基づいて、車両が走行すべき第３の車線を推定する第３の車線推定部１２６と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、車線推定装置に関するものである。

近年、車両が車線（レーン）に沿って走行するのをアシストするために、ＬＫＡＳ（ＬａｎｅＫｅｅｐｉｎｇＡｓｓｉｓｔＳｙｓｔｅｍ：車線維持支援システム）が開発されている。

ＬＫＡＳは、車両が走行すべき車線を検出又は推定し、検出又は推定した車線から車両が逸脱しそうになったら、警報を発報することによってドライバに注意を促したり、車両が車線に沿って走行するようにステアリング操作をアシストしたりする。

ＬＫＡＳにおいては、車両が走行すべき車線を検出又は推定することが必要になる。この点、従来技術では、車両に搭載したレーザセンサを用いて道路の白線やガードレールの位置を計測することによって、道路形状を計測することが知られている。

特開２０１２−２３８２３０号公報

しかしながら、従来技術は、車線の推定精度を向上させることについては考慮されていない。

すなわち、従来技術は、車両に搭載したレーザセンサからレーザ光を照射し、レーザ光の反射波に基づいて道路の白線やガードレールの位置を計測することによって道路形状を計測するものである。

この従来技術では、車両が走行する道路に、白線やガードレールなどのように地表に対して静止している静止物があらかじめ整備されていれば、車線を推定し得る。しかしながら、従来技術では、白線やガードレールなどの静止物が整備されていない道路では、車線を推定することが難しい。

そこで本願発明は、車線の推定精度を向上させることができる車線推定装置を実現することを課題とする。

本願発明の車線推定装置の一形態は、上記課題に鑑みなされたもので、車両の周囲に存在する静止物及び移動物を検出するセンサと、前記センサによって検出された静止物の位置に基づいて第１の車線を推定する第１の車線推定部と、前記センサによって検出された移動物の軌跡に基づいて第２の車線を推定する第２の車線推定部と、前記第１の車線推定部によって推定された第１の車線と、前記第２の車線推定部によって推定された第２の車線と、に基づいて、前記車両が走行すべき第３の車線を推定する第３の車線推定部と、を備えたことを特徴とする。

また、前記第１の車線推定部は、前記第１の車線を推定するとともに、前記センサによって前記静止物が検出された回数に基づいて前記第１の車線の推定精度を求め、前記第２の車線推定部は、前記第２の車線を推定するとともに、前記センサによって前記移動物が検出された回数に基づいて前記第２の車線の推定精度を求め、前記第３の車線推定部は、前記第１の車線の推定精度と前記第２の車線の推定精度に応じて、前記第１の車線推定部によって検出された第１の車線と前記第２の車線推定部によって検出された第２の車線とを統合することによって前記第３の車線を推定する、ことができる。

前記センサは、前記車両の走行方向に向けて照射したレーザ光と該レーザ光の反射光とに基づいて前記静止物及び移動物を検出するレーザセンサ、前記車両の走行方向に向けて照射した電波と該電波の反射波とに基づいて前記静止物及び移動物を検出するレーダセンサ、前記車両の走行方向に向けて照射した超音波と該超音波の反射波とに基づいて前記静止物及び移動物を検出する超音波センサ、及び前記車両の走行方向を撮像した画像に基づいて前記静止物及び移動物を検出するカメラ、の少なくとも１つを含む、ことができる。

また、前記第３の車線推定部によって推定された前記第３の車線と前記車両との相対的な位置関係に基づいて、前記車両のふらつきの有無を検出するふらつき検出部、をさらに備えることができる。

また、前記ふらつき検出部によって前記車両のふらつきが有ると検出された場合に、前記車両の運転者に対して警報を発報する警報出力部、をさらに備えることができる。

また、前記ふらつき検出部によって前記車両のふらつきが有ると検出された場合に、前記第３の車線と自車両との相対距離が小さくなるように、ステアリング操作をアシストするステアリング操作部、をさらに備えることができる。

かかる本願発明によれば、車線の推定精度を向上させることができる車線推定装置を実現することができる。

図１は、本実施形態の車線推定装置の機能ブロックを示す図である。図２は、車線推定装置の第１実施例のフローチャートである。図３は、車線推定装置による車線推定について説明するための図である。図４は、第１の車線推定について説明するための図である。図５は、第２の車線推定について説明するための図である。図６は、第３の車線推定について説明するための図である。図７は、車両のふらつきの有無の検出について説明するための図である。図８は、第１の車線と第２の車線の統合の重み付けについて説明するための図である。図９は、車線推定装置の第２実施例のフローチャートである。

以下、図面を参照して、本願発明の車線推定装置の実施形態について説明する。図１は、本実施形態の車線推定装置の機能ブロックを示す図である。

図１に示すように、車線推定装置１００は、センサ１１０、車線推定部１２０、ふらつき検出部１３０、警報出力部１４０、及びＥＰＳ（ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｔｅｅｒｉｎｇ：ステアリング操作部）１５０を備える。

センサ１１０は、車両の周囲に存在する静止物及び移動物を検出する検出器である。センサ１１０は、例えば、車両の走行方向に向けて照射したレーザ光と、このレーザ光が車両の走行方向に存在する対象物に当たって反射された反射光と、に基づいて静止物及び移動物を検出するレーザセンサである。また、センサ１１０は、例えば、車両の走行方向に向けて照射した電波と、この電波が車両の走行方向に存在する対象物に当たって反射された反射波と、に基づいて静止物及び移動物を検出するレーダセンサであってもよい。また、センサ１１０は、車両の走行方向に向けて照射した超音波と、この超音波が車両の走行方向に存在する対象物に当たって反射された反射波と、に基づいて静止物及び移動物を検出する超音波センサであってもよい。また、センサ１１０は、車両の走行方向を撮像した画像に基づいて静止物及び移動物を検出するカメラであってもよい。また、センサ１１０は、レーザセンサ、レーダセンサ、超音波センサ、及びカメラを適宜組み合わせて使用することもできる。

車線推定部１２０は、第１の車線推定部１２２、第２の車線推定部１２４、及び第３の車線推定部１２６を備える。

第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって検出された静止物の位置に基づいて第１の車線を推定する。例えば、センサ１１０によって、ガードレールや道路の白線などの静止物が複数箇所で検出された場合、第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって検出されたガードレールや道路の白線の複数の検出点を結ぶことによって軌道を生成する。第１の車線推定部１２２は、例えば、自車の左前方の静止物（例えばガードレール）が検出された場合には、この静止物によって生成された軌道を右側に所定距離オフセットさせることによって第１の車線を推定する。また、第１の車線推定部１２２は、例えば、自車の右前方の静止物（例えばガードレール又は道路白線）が検出された場合には、この静止物によって生成された軌道を左側に所定距離オフセットさせることによって第１の車線を推定する。また、第１の車線推定部１２２は、例えば、自車の右前方の静止物（例えばガードレール又は道路白線）及び自社の左前方の静止物（例えばガードレール又は道路白線）が検出された場合には、自車の左前方に生成された軌道と自車の右前方に生成された軌道とを統合（マージ）することによって第１の車線を推定する。

第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって検出された移動物の軌跡に基づいて第２の車線を推定する。例えば、センサ１１０は、所定時間間隔で先行車又は対向車などの移動物を検出する。第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって検出された先行車又は対向車の複数の検出点を結ぶことによって軌跡を生成する。第２の車線推定部１２４は、移動物の検出軌跡が自車から遠ざかる場合は移動物が先行車であると判定し、先行車の検出点の軌跡を第２の車線と推定する。一方、第２の車線推定部１２４は、移動物の検出軌跡が自車に近づく場合は移動物が対向車であると判定し、対向車の検出点の軌跡を左側へ所定距離オフセットさせることによって第２の車線を推定する。また、第２の車線推定部１２４は、先行車及び対向車が検出された場合には、先行車の検出点の軌跡と対向車の検出点の軌跡とを統合（マージ）することによって第２の車線を推定する。

第３の車線推定部１２６は、第１の車線推定部１２２によって推定された第１の車線と、第２の車線推定部１２４によって推定された第２の車線と、に基づいて、車両が走行すべき第３の車線を推定する。例えば、第３の車線推定部１２６は、第１の車線が推定されており、かつ、第２の車線が推定されていない場合には、第１の車線を第３の車線として推定する。また、第３の車線推定部１２６は、第２の車線が推定されており、かつ、第１の車線が推定されていない場合には、第２の車線を第３の車線として推定する。また、第３の車線推定部１２６は、第１の車線が推定されており、かつ、第２の車線が推定されている場合には、第１の車線と第２の車線とを統合（マージ）することによって第３の車線を推定する。

ふらつき検出部１３０は、第３の車線推定部１２６によって推定された第３の車線と自車両との相対的な位置関係に基づいて、車両のふらつきの有無を検出する。例えば、ふらつき検出部１３０は、第３の車線推定部１２６によって推定された第３の車線と自車両との相対距離が所定距離以上離れたら、車両にふらつきが有ると判定し、第３の車線と自車両との相対距離が所定距離未満であれば、車両にふらつきが無いと判定する。

警報出力部１４０は、ふらつき検出部１３０によって車両のふらつきが有ると検出された場合に、車両の運転者に対して警報を発報する。警報出力部１４０は、例えば、ふらつき検出部１３０によって車両のふらつきが有ると検出された場合に、車両内に警告音を出力したりステアリングに振動を付与したりすることによって、車両の運転者に対して警報を発報する。

ＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両のふらつきが有ると検出された場合に、車両が車線に沿って走行するようにステアリング操作をアシストする。ＥＰＳ１５０は、例えば、第３の車線推定部１２６によって推定された第３の車線と自車両との相対距離が小さくなるように、ステアリング操作をアシストする。

（第１実施例）
次に、車線推定装置の第１実施例の動作について説明する。図２は、車線推定装置の第１実施例のフローチャートである。

図２に示すように、まず、車線推定装置１００は、センサ１１０を用いて車両の周辺（走行方向）の静止物及び移動物を検出する（ステップＳ１０１）。

続いて、第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって静止物が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって静止物が検出されていないと判定した場合は（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、ステップＳ１０４へ進む。

一方、第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって静止物が検出されたと判定した場合は（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、検出した静止物に基づいて第１の車線を推定する（ステップＳ１０３）。

ここで、第１の車線の推定について図３を用いて説明する。図３は、車線推定装置による車線推定について説明するための図である。図３は、レーダセンサからレーダ２５０を照射することによって静止物及び移動物を検出する例を示しているが、これには限定されない。また、図４は、第１の車線推定について説明するための図である。

図３に示すように、車両２００（自車両）が走行している道路には、左右にガードレール２３０，２４０が設置されており、中央に白線２６０が描かれているものと仮定する。また、車両２００の前方には先行車２１０が走行しており、さらに、前方からは対向車２２０が接近しているものと仮定する。

この場合、図４に示すように、第１の車線推定部１２２は、レーダセンサから照射されたレーダ２５０に対する反射波が受信されたら、レーダ２５０の伝達時間及びドップラー偏移などに基づいて、車両と検出物との距離、相対速度、及び相対位置などを求める。第１の車線推定部１２２は、自車両と検出物との相対速度が自車両の速度と同等の場合は、検出物が静止物であると判定する。これによって、第１の車線推定部１２２は、ガードレール２３０を複数の検出ポイント２３０−１〜２３０−６で検出する。第１の車線推定部１２２は、複数の検出ポイント２３０−１〜２３０−６を結ぶことによって軌道２３０−７を生成する。

同様に、第１の車線推定部１２２は、ガードレール２４０を複数の検出ポイント２４０−１〜２４０−３で検出する。第１の車線推定部１２２は、複数の検出ポイント２４０−１〜２４０−３を結ぶことによって軌道２４０−４を生成する。

さらに、第１の車線推定部１２２は、道路の白線２６０からは他の道路のアスファルト等に比べて強い反射波が返ってくることを利用して、白線２６０を複数の検出ポイント２６０−１〜２６０−５で検出する。第１の車線推定部１２２は、複数の検出ポイント２６０−１〜２６０−５を結ぶことによって軌道２６０−６を生成する。

そして、第１の車線推定部１２２は、軌道２３０−７と、軌道２４０−４と、軌道２６０−６とを統合（マージ）することによって、第１の車線２３５を推定する。

図２の説明に戻って、次に、第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって移動物が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって移動物が検出されていないと判定した場合は（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、ステップＳ１０６へ進む。

一方、第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって移動物が検出されたと判定した場合は（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、検出した移動物に基づいて第２の車線を推定する（ステップＳ１０５）。

ここで、第２の車線の推定について図５を用いて説明する。図５は、第２の車線推定について説明するための図である。

この場合、図５に示すように、第２の車線推定部１２４は、レーダセンサから照射されたレーダ２５０に対する反射波が受信されたら、レーダ２５０の伝達時間及びドップラー偏移などに基づいて、車両と検出物との距離、相対速度、及び相対位置などを求める。第２の車線推定部１２４は、自車両と検出物との相対速度が自車両の速度と異なる場合は、検出物が移動物であると判定する。具体的には、第２の車線推定部１２４は、移動物が自車両と同様の方向に移動している場合には、移動物が先行車２１０であると判定する。これによって、第２の車線推定部１２４は、先行車２１０を複数の検出ポイント２１０−１〜２１０−３で検出する。第２の車線推定部１２４は、複数の検出ポイント２１０−１〜２１０−３を結ぶことによって軌跡２１０−４を生成する。

また、第２の車線推定部１２４は、移動物が自車両に近づく方に移動している場合には、移動物が対向車２２０であると判定する。これによって、第２の車線推定部１２４は、対向車２２０を複数の検出ポイント２２０−１〜２２０−３で検出する。第２の車線推定部１２４は、複数の検出ポイント２２０−１〜２２０−３を結ぶことによって軌跡２２０−４を生成する。

そして、第２の車線推定部１２４は、軌跡２１０−４と軌跡２２０−４とを統合（マージ）することによって、第２の車線２１５を推定する。

図２の説明に戻って、次に、第３の車線推定部１２６は、推定車線（第１又は第２の車線）が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。第３の車線推定部１２６は、推定車線（第１又は第２の車線）が存在しないと判定したら（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、第３の車線推定部１２６は、推定車線（第１又は第２の車線）が存在すると判定したら（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、第１及び第２の車線の両方が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

第３の車線推定部１２６は、第１及び第２の車線の両方が存在すると判定した場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、第３の車線を推定する（ステップＳ１０８）。

ここで、第３の車線の推定について図６を用いて説明する。図６は、第３の車線推定について説明するための図である。

第３の車線推定部１２６は、図６に示すように、第１及び第２の車線の両方が存在すると判定した場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、第１の車線と第２の車線とをマージすることによって第３の車線２４５を推定する。

次に、ふらつき検出部１３０は、第３の車線２４５に基づいて車両のふらつきの有無を検出する（ステップＳ１０９）。

ここで、車両のふらつきの有無の検出について図７を用いて説明する。図７は、車両のふらつきの有無の検出について説明するための図である。

図７に示すように、ふらつき検出部１３０は、第３の車線２４５と車両２００との相対距離が所定値α以上になったか否かによって、車両のふらつきの有無を検出する。図７の例では、ふらつき検出部１３０は、車両２００が第３の車線２４５に対してα以上離れたことによって、車両２００のふらつきが有りと判定される。

一方、ふらつき検出部１３０は、ステップＳ１０７において、第１の車線２３５，又は第２の車線２１５のうちの一方が存在すると判定された場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、第１又の車線２３５，第２の車線２１５のうち存在する車線に基づいて車両のふらつきの有無を検出する（ステップＳ１１０）。具体的には、ふらつき検出部１３０は、第１の車線２３５又は第２の車線２１５と車両２００との相対距離が所定値α以上になったか否かによって、車両２００のふらつきの有無を検出する。

続いて、警報出力部１４０及びＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両２００のふらつきが有ると検出されたか否かを判定する（ステップＳ１１１）。

警報出力部１４０及びＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両２００のふらつきが無いと検出された場合には（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、警報出力部１４０及びＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両２００のふらつきが有ると検出された場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、車内へ警報を発報するとともに、第３の車線推定部１２６によって推定された第３の車線と自車両との相対距離が小さくなるように、ステアリング操作をアシストする。

第１実施例の車線推定装置は、道路上に設置されたガードレールや道路白線などの静止物、及び、先行車又は対向車などの移動物に基づいて車線を推定する。したがって、第１実施例の車線推定装置によれば、仮にガードレールや道路白線などの静止物が設置されていなくても、先行車又は対向車などの移動物に基づいて車線を推定することができる。その結果、車線の推定精度を向上させることができる。これに加えて、第１実施例の車線推定装置によれば、静止物によって推定される第１の車線と、移動物によって推定される第２の車線と、によって相補的に第３の車線を推定することができるので、車線の推定精度を向上させることができる。

（第２実施例）
次に、車線推定装置の第２実施例について説明する。第２実施例は、第１の車線の推定精度及び第２の車線の推定精度を求め、これらの推定精度に基づいて第３の車線を推定する点が第１実施例と異なる。以下、第１実施例と異なる部分を中心に説明し、第１実施例と同様の部分については説明を省略する。

第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって検出された静止物に基づいて第１の車線を推定するとともに、センサ１１０によって静止物が検出された回数（サンプリング数）に基づいて第１の車線の推定精度を求める。例えば、第１の車線推定部１２２は、あらかじめ設定された所定時間において、静止物が何回検出されたかを計測する。例えば、ガードレールが切れ目なく設置されていたり道路白線が切れ目なく描かれていたりする場合、第１の車線推定部１２２は、静止物を多数回検出し続けることになる。一方、例えばガードレールが途切れ途切れに設置されていたり道路白線が所々消えていたりする場合には、第１の車線推定部１２２によって静止物が検出される回数が少なくなる。例えば、第１の車線推定部１２２は、静止物の検出回数に応じて、第１の車線の推定精度を数値化することができる。

また、第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって検出された移動物に基づいて第２の車線を推定するとともに、センサ１１０によって移動物が検出された回数（サンプリング回数）に基づいて第２の車線の推定精度を求める。例えば、第２の車線推定部１２４は、あらかじめ設定された所定時間において、移動物が何回検出されたかを計測する。例えば、自車両の前を先行車が長時間走行していたり複数台の対向車が連続して走行していたりする場合、第２の車線推定部１２４は、移動物を多数回検出し続けることになる。一方、例えば先行車が途中で曲がったことによって先行車の検出ができなくなったり、対向車が１台走行しただけで途切れたりした場合には、第２の車線推定部１２４によって移動物が検出される回数が少なくなる。例えば、第２の車線推定部１２４は、移動物の検出回数に応じて、第２の車線の推定精度を数値化することができる。

第３の車線推定部１２６は、第１の車線の推定精度と第２の車線の推定精度に応じて、第１の車線推定部１２２によって検出された第１の車線と第２の車線推定部１２４によって検出された第２の車線とを統合することによって第３の車線を推定する。例えば、第３の車線推定部１２６は、第１の車線の推定精度と第２の車線の推定精度に応じて第１の車線と第２の車線に重み付けを行うことによって、推定精度が高いほうの車線が重点的に統合されるようにする。

この点について、図８を用いて説明する。図８は、第１の車線と第２の車線の統合の重み付けについて説明するための図である。

例えば、第１の車線２３５が第２の車線２１５に比べて高い推定精度で推定され、第２の車線２１５が第１の車線２３５に比べて低い推定精度で推定されたと仮定する。ここで、第３の車線推定部１２６は、第１の車線２３５と第２の車線２１５とを重み付けを行わず均等に統合した場合には、図８に示すように第１の車線２３５と第２の車線２１５との略中央に第３の車線２４５´を推定することになる。一方、第３の車線推定部１２６は、第１の車線２３５と第２の車線２１５の推定精度に応じて第１の車線２３５に高い重み付けを与え、第２の車線２１５の重み付けを低くすることによって、図８に示すように、第１の車線２３５に近い位置に第３の車線２４５を推定する。

次に、車線推定装置の第２実施例の動作について説明する。図９は、車線推定装置の第２実施例のフローチャートである。

図９に示すように、まず、車線推定装置１００は、センサ１１０を用いて車両の周辺（走行方向）の静止物及び移動物を検出する（ステップＳ２０１）。

続いて、第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって静止物が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０２）。第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって静止物が検出されていないと判定した場合は（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、ステップＳ２０４へ進む。

一方、第１の車線推定部１２２は、センサ１１０によって静止物が検出されたと判定した場合は（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、検出した静止物に基づいて第１の車線を推定するとともに、第１の車線の推定精度を算出する（ステップＳ２０３）。

次に、第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって移動物が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって移動物が検出されていないと判定した場合は（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、ステップＳ２０６へ進む。

一方、第２の車線推定部１２４は、センサ１１０によって移動物が検出されたと判定した場合は（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、検出した移動物に基づいて第２の車線を推定するとともに第２の車線の推定精度を算出する（ステップＳ２０５）。

次に、第３の車線推定部１２６は、推定車線（第１又は第２の車線）が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。第３の車線推定部１２６は、推定車線（第１又は第２の車線）が存在しないと判定したら（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、第３の車線推定部１２６は、推定車線（第１又は第２の車線）が存在すると判定したら（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、第１及び第２の車線の両方が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

第３の車線推定部１２６は、第１及び第２の車線の両方が存在すると判定した場合（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、第１の車線の推定精度と第２の車線の推定精度に基づいて、第１の車線と第２の車線とをマージすることによって第３の車線を推定する（ステップＳ２０８）。

次に、ふらつき検出部１３０は、第３の車線２４５に基づいて車両のふらつきの有無を検出する（ステップＳ２０９）。例えば、ふらつき検出部１３０は、第３の車線２４５と車両２００との相対距離が所定値α以上になったか否かによって、車両のふらつきの有無を検出する。

一方、ふらつき検出部１３０は、ステップＳ２０７において、第１の車線２３５，又は第２の車線２１５のうちの一方が存在すると判定された場合には（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、第１又の車線２３５，第２の車線２１５のうち存在する車線に基づいて車両のふらつきの有無を検出する（ステップＳ２１０）。具体的には、ふらつき検出部１３０は、第１の車線２３５又は第２の車線２１５と車両２００との相対距離が所定値α以上になったか否かによって、車両２００のふらつきの有無を検出する。

続いて、警報出力部１４０及びＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両２００のふらつきが有ると検出されたか否かを判定する（ステップＳ２１１）。

警報出力部１４０及びＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両２００のふらつきが無いと検出された場合には（ステップＳ２１１，Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、警報出力部１４０及びＥＰＳ１５０は、ふらつき検出部１３０によって車両２００のふらつきが有ると検出された場合には（ステップＳ２１１，Ｙｅｓ）、車内へ警報を発報するとともに、第３の車線推定部１２６によって推定された第３の車線と自車両との相対距離が小さくなるように、ステアリング操作をアシストする。

第２実施例の車線推定装置は、道路上に設置されたガードレールや道路白線などの静止物、及び、先行車又は対向車などの移動物に基づいて車線を推定する。したがって、第２実施例の車線推定装置によれば、仮にガードレールや道路白線などの静止物が設置されていなくても、先行車又は対向車などの移動物に基づいて車線を推定することができる。その結果、車線の推定精度を向上させることができる。これに加えて、第２実施例の車線推定装置によれば、静止物によって推定される第１の車線と、移動物によって推定される第２の車線と、によって相補的に第３の車線を推定することができるので、車線の推定精度を向上させることができる。さらに、第２実施例の車線推定装置によれば、第１の車線の推定精度と第２の車線の推定精度を求め、求めた推定精度に応じて第１の車線と第２の車線とを統合することによって第３の車線を推定するので、車線の推定精度を向上させることができる。

１００車線推定装置
１１０センサ
１２０車線推定部
１２２第１の車線推定部
１２４第２の車線推定部
１２６第３の車線推定部
１３０ふらつき検出部
１４０警報出力部
２００車両
２１０先行車
２１５第２の車線
２２０対向車
２３０，２４０ガードレール
２３５第１の車線
２４５第３の車線
２５０レーダ
２６０白線

Claims

車両の周囲に存在する静止物及び移動物を検出するセンサと、
前記センサによって検出された静止物の位置に基づいて第１の車線を推定する第１の車線推定部と、
前記センサによって検出された移動物の軌跡に基づいて第２の車線を推定する第２の車線推定部と、
前記第１の車線推定部によって推定された第１の車線と、前記第２の車線推定部によって推定された第２の車線と、に基づいて、前記車両が走行すべき第３の車線を推定する第３の車線推定部と、
を備えたことを特徴とする車線推定装置。
請求項１の車線推定装置において、
前記第１の車線推定部は、前記第１の車線を推定するとともに、前記センサによって前記静止物が検出された回数に基づいて前記第１の車線の推定精度を求め、
前記第２の車線推定部は、前記第２の車線を推定するとともに、前記センサによって前記移動物が検出された回数に基づいて前記第２の車線の推定精度を求め、
前記第３の車線推定部は、前記第１の車線の推定精度と前記第２の車線の推定精度に応じて、前記第１の車線推定部によって検出された第１の車線と前記第２の車線推定部によって検出された第２の車線とを統合することによって前記第３の車線を推定する、
ことを特徴とする車線推定装置。
請求項１又は２の車線推定装置において、
前記センサは、前記車両の走行方向に向けて照射したレーザ光と該レーザ光の反射光とに基づいて前記静止物及び移動物を検出するレーザセンサ、前記車両の走行方向に向けて照射した電波と該電波の反射波とに基づいて前記静止物及び移動物を検出するレーダセンサ、前記車両の走行方向に向けて照射した超音波と該超音波の反射波とに基づいて前記静止物及び移動物を検出する超音波センサ、及び前記車両の走行方向を撮像した画像に基づいて前記静止物及び移動物を検出するカメラ、の少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする車線推定装置。
請求項１〜３のいずれか１項の車線推定装置において、
前記第３の車線推定部によって推定された前記第３の車線と前記車両との相対的な位置関係に基づいて、前記車両のふらつきの有無を検出するふらつき検出部、
をさらに備えることを特徴とする車線推定装置。
請求項４の車線推定装置において、
前記ふらつき検出部によって前記車両のふらつきが有ると検出された場合に、前記車両の運転者に対して警報を発報する警報出力部、
をさらに備えることを特徴とする車線推定装置。
請求項４の車線推定装置において、
前記ふらつき検出部によって前記車両のふらつきが有ると検出された場合に、前記第３の車線と自車両との相対距離が小さくなるように、ステアリング操作をアシストするステアリング操作部、
をさらに備えることを特徴とする車線推定装置。