JP2016148935A - 走行軌跡選定装置、走行軌跡選定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】走行軌跡をより適切に選定可能な技術を提供する。
【解決手段】走行軌跡選定装置は、例えば、自車両から候補軌跡までの横方向距離に関するしきい値を用いて、候補軌跡の中からしきい値範囲内にある候補軌跡を選択し（図５Ａ参照）、選択した候補軌跡を持つ候補車両の中から、自車両との距離が最小である候補車両を抽出する（図５Ｂ参照）。こうして抽出した候補車両の走行軌跡を選択し、選択した走行軌跡に関する情報をＥＣＵへ出力する。また例えば、自車両との距離に関するしきい値を用いて、候補軌跡の中からしきい値距離範囲内にある候補車両を抽出し、抽出した候補車両の走行軌跡の中から、横方向距離が最小である走行軌跡を選択してＥＣＵへ出力する。これにより、例えば隣接車両の走行軌跡を誤って選択してしまうことを抑制でき、自車両との挙動が異なる車両の走行軌跡を選定候補から除外できる蓋然性を高めることもできる。
【選択図】図５

Description

本発明は、運転支援システムによって車両を走行させるための走行軌跡を選定する技術に関する。

従来、周知のアダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）等の運転支援システムによって車両を走行させるための走行軌跡を選定する技術が知られている。例えば、ヨーレートセンサ及び車速センサの出力に基づいて自車両の走行軌跡を推定し、推定された走行軌跡上に検出された他車両を追従対象と判定する技術が提案されている（特許文献１参照）。

特開２００９−１２７０４号公報

しかしながら、上記提案の技術では、図７に示すように、例えば、自車両が直進しており、隣接車線の他車両（以下「隣接車両」という。）が自車両前方においてカーブ走行している場合、誤って、隣接車両を追従対象と判定してしまう可能性が考えられるという問題があった。

本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、走行軌跡をより適切に選定可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の走行軌跡選定装置は、請求項１に記載のように、他車両検出手段と、軌跡生成手段と、第１の軌跡選択手段と、第２の軌跡選択手段と、情報出力手段と、を備える。他車両検出手段は、自車両前方の他車両を検出する手段である。軌跡生成手段は、他車両検出手段により検出された１ないし複数の他車両のそれぞれについて、各他車両の走行軌跡を生成する手段である。

本発明の構成において、第１の軌跡選択手段は、軌跡生成手段により選択された走行軌跡の中から、自車両の横方向距離が所定の第１判定条件を満たす走行軌跡を選択する。第２の軌跡選択手段は、軌跡生成手段により選択された走行軌跡を持つ他車両の中から、自車両との距離が所定の第２判定条件を満たす他車両を抽出し、抽出した他車両の走行軌跡を選択する。こうして第１及び第２の軌跡選択手段を経て選択された走行軌跡に関する情報は、情報出力手段によって出力される。

なお、上記第１判定条件および第２判定条件のうち、一方の判定条件は距離が所定のしきい値以下であることを要するしきい値条件であり、他方の判定条件は距離が最小であることを要する距離最小条件である。また、上記第１の軌跡選択手段および第２の軌跡選択手段のうち、一方の軌跡選択手段は、他方の軌跡選択手段により選択されたしきい値条件を満たす走行軌跡または他車両の走行軌跡の中から、距離最小条件を満たす走行軌跡または他車両の走行軌跡を選択する。

このような構成によれば、例えば、自車両前方の他車両（以下「前方車両」という。）の走行軌跡の中から、自車両の横方向に対して自車両との距離（横方向距離）がしきい値範囲内にある走行軌跡が選択され得るため、例えば隣接車両や割込車両の走行軌跡を誤って選択することを抑制可能になる。

次に、選定候補として残った走行軌跡の中から、自車両の位置に対して最も近い前方車両の走行軌跡が選択され、こうして選択された１つの走行軌跡が出力され得るため、自車両の挙動と近いものに基づく走行軌跡を有する前方車両の走行軌跡を選定することが可能となる。これにより、例えば割込車両等、自車両との挙動が異なる車両の走行軌跡を選定候補から除外できる蓋然性が更に高まることになる。

また例えば、前方車両の走行軌跡の中から、自車両の位置に対してしきい値距離範囲内に位置する程度に近い前方車両の走行軌跡が選択され、こうして選定候補として残った走行軌跡の中から、横方向距離が最小である走行軌跡が選択され得るため、同様に隣接車両の誤選択等を抑制可能になる。

したがって、本発明によれば、走行軌跡をより適切に選定することができる。また、請求項９に記載の走行軌跡選定方法によれば、上記同様の理由により、これと同じ効果を得ることができる。

なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

走行軌跡選定装置１の構成を示すブロック図である。 走行軌跡選定処理のフローチャートの一例である。 自車線確率マップの説明図である。 図４（Ａ）は候補車両の説明図、図４（Ｂ）は候補軌跡の説明図である。 走行軌跡選定処理の補足説明図であり、図５（Ａ）はＳ１３０の補足説明図、図５（Ｂ）はＳ１４０の補足説明図である。 しきい値変更処理のフローチャートである。 従来の問題点に関する説明図である。 走行軌跡選定処理のフローチャートの別例である。

以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す走行軌跡選定装置１は、レーダセンサ２と、カメラユニット４と、演算ユニット１０と、を備える。

走行軌跡選定装置１は、車両に設置され、設置された車両（以下「自車両」という。）に搭載されている１ないし複数の電子制御ユニット（ＥＣＵ）等と通信可能に接続される。これらの１ないし複数のＥＣＵはそれぞれ、走行軌跡選定装置１から車両制御用情報の一つとして走行軌跡に関する情報（以下「軌跡情報」という。）を、車内のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等を通じて受け取り、受け取った軌跡情報を、高度運転支援システム（ＡＤＡＳ）の各種機能を実現するための車両制御処理に利用する。こうして、走行軌跡選定装置１と、１ないし複数のＥＣＵと、によってＡＤＡＳの少なくとも一部が構成される。

ＡＤＡＳの機能としては、例えば、全車速追従機能付クルーズコントロール（以下「全車速ＡＣＣ」という。）や、レーントレースコントロール（ＬＴＣ）等がある。全車速ＡＣＣにおいては、ＥＣＵは、走行軌跡選定装置１から受け取った軌跡情報を基に、追従対象となる先行車の判定等を行う。ＬＴＣにおいては、ＥＣＵは、走行軌跡選定装置１から受け取った軌跡情報を基に、最適な目標走行ラインの決定等を行う。なお、全車速ＡＣＣ及びＬＴＣについては公知のため、これ以上の説明を省略する。

レーダセンサ２は、例えばミリ波やレーザ光や超音波等に代表されるレーダ波を送信し、送信したレーダ波が物体に反射された反射波を受信するまでの時間に基づいて、物体までの距離を計算するものである。反射波の受信方向により自車両に対する物体の方位（角度）が定まるため、計算した距離と角度とにより物体の位置（自車両に対する相対位置）を特定することができる。

レーダセンサ２は、車両の例えばフロントグリル内に設置され、車両前方に向けてレーダ波を送信する。レーダセンサ２においては、例えば自車両の正面方向を中心に左右方向の所定角度範囲を走査しながらレーダ波を照射する場合、その所定角度範囲が物体検知範囲となる。

例えば、ミリ波レーダでは、三角波で周波数変調した送信波をアンテナから出力し、自車両前方の他車両（前方車両）から反射した反射波をアンテナで受信してミキシングすることでビート信号を取得する。ビート信号は、前方車両までの距離および相対速度に応じて生じる干渉により波形が変化するので、こうした波形から相対距離と相対速度が演算される。また、送信波の照射方向に前方車両が存在すれば反射波が受信されるので、自車両の前方に存在する前方車両の方向を検出することができる。

ただし、レーダセンサ２は、ミリ波等のレーダ波が前方車両のボディのいずれの箇所から反射するかによって反射波の受信方向が異なるため、前方車両の方向に関する検出誤差はカメラユニット４による検出誤差と比べて大きくなるという性質を有する。

カメラユニット４は、カメラセンサ６と、ＦＳＮ生成部８と、を備える。カメラユニット４は、自車両前方を撮像するカメラセンサ６のレンズが風雨等に晒されないように、車室内に設置される。カメラユニット４は、運転者の視界の妨げとならない位置に配置され、例えばフロントウインドシールドにおける上端部との接着により固定される。

カメラセンサ６は、撮像部６Ａと、カメラ車両検出部６Ｂと、車線境界線検出部６Ｃと、を備える。
撮像部６Ａは、例えばＣＭＯＳやＣＣＤ等の周知の撮像素子を有し、車両前方へ向けてやや水平下向きに光軸を有し所定角範囲で広がる領域を撮影する。車両前方から入射した光は撮像素子により光電変換され、蓄積された電荷の電圧として読み出された信号が増幅され、Ａ／Ｄ変換により所定の輝度階調のデジタル画像（以下「前方画像」という。）に変換される。こうした前方画像は、所定のフレームレートで取得される。なお、撮像部６Ａは例えばステレオカメラを構成する等のために２つ以上設けられてもよいし、車両後方や車両側方等を撮影するために別の撮像部６Ａが更に設けられてもよい。

カメラ車両検出部６Ｂ、車線境界線検出部６Ｃ及びＦＳＮ生成部８は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等を含むマイクロコンピュータ（マイコン）の処理により実現される機能的構成要素であり、これらの機能的構成要素の少なくとも一部が共通のマイコンによって構成されてもよいし、それぞれが個別のマイコンによって構成されてもよい。このうち、カメラ車両検出部６Ｂおよび車線境界線検出部６Ｃは、撮像部６Ａにより撮像された前方画像について個別に画像処理を行うことでそれぞれ、前方車両および車線境界線を検出する。

カメラ車両検出部６Ｂは、周知の手法により前方画像の中から車両の形状を検出する。この検出は、例えば、予め登録されている物体モデルを用いたマッチング処理により行われる。物体モデルでは、物体の種類（車両、歩行者、自転車、路側物等）やその物体の特徴（例えば物体が車両の場合、普通車、大型車、小型車等）毎に用意されているため、物体の種類や特徴が特定される。また、その形状や色や輝度等、物体のより詳細な特徴も特定される。

カメラ車両検出部６Ｂは、こうして検出された画像上の前方車両の上下方向の位置および無限遠点（ＦＯＥ）の位置に基づいて、実空間上の路面を２次元平面（自車両の車幅方向を横座標、自車両の車長方向を縦座標）とする前方車両の横座標の位置（以下「横位置」という。）および縦座標の位置（以下「縦位置」という。）を検出する。

ただし、カメラ車両検出部６Ｂにおいては、画像上の前方車両の下端位置が正確に検出されない場合に相対距離の検出精度が下がるため、前方車両の距離に関する検出誤差はレーダセンサ２と比べて大きくなるという性質を有する。

ＦＳＮ生成部８は、レーダセンサ２とカメラ車両検出部６Ｂとがそれぞれ有する別種の検出誤差を補完するために両者の検出結果を結合し、結合された前方車両の位置を示すフュージョン（ＦＳＮ）情報を生成する。ＦＳＮ生成部８は、カメラユニット４、レーダセンサ２および演算ユニット１０のいずれに設けられてもよいし、別途独立的に設けられてもよい。

具体的には、ＦＳＮ生成部８は、例えばレーダセンサ２およびカメラ車両検出部６Ｂによりそれぞれ検出された前方車両の位置が、予め定められた許容誤差範囲内にある場合に、両者が同一の前方車両に関するデータであると認定する。この認定されたデータを用いて、レーダセンサ２により検出された相対距離と、カメラ車両検出部６Ｂにより検出された横位置および縦位置に基づく前方車両の方向と、を基にして前方車両の横位置および縦位置を算出する。

こうして生成されたＦＳＮ情報は、レーダセンサ２単体あるいはカメラ車両検出部６Ｂ単体で検出されたものよりも、物体の位置検出精度が高い情報として、演算ユニット１０及び車線境界線検出部６Ｃへ出力される。また、これとは独立して、レーダセンサ２単体およびカメラ車両検出部６Ｂ単体による検出結果としての位置検出情報もそれぞれ、軌跡生成部１２及び車線境界線検出部６Ｃへ出力される。これらのＦＳＮ情報および各位置検出情報は、それぞれ個別の所定サイクル毎に出力されるように定められている。

なお、カメラ車両検出部６Ｂにより特定された物体の種類および特徴を示す情報（以下「種類特徴情報」という。）についても、位置検出情報とともに、カメラ車両検出部６Ｂから演算ユニット１０及び車線境界線検出部６Ｃへ出力される。種類特徴情報は、色や輝度の情報を除き、公知の手法によりレーダセンサ２においても生成することができるため、レーダセンサ２から演算ユニット１０へ出力されてもよい。

車線境界線検出部６Ｃは、撮像部６Ａにより撮像された前方画像から、自車両が走行している車線（以下「自車線」という。）の車線境界線を検出する。また、カメラ車両検出部６Ｂから出力された位置検出情報および種類特徴情報に基づいて、例えばガードレール等の路側物の位置を特定する。車線境界線検出部６Ｃは、例えば画像データの輝度に基づき、所定のしきい値以上の輝度を有する領域をフレームの底部から上方に向けて探索しエッジを検出する。白線は両端に高周波成分たるエッジを有するので、画像データの輝度値を水平方向に微分すると、白線の両端にピークが得られる。水平方向の輝度の勾配または差分が所定値以上の画素がエッジである。

このエッジを前方画像の上下方向に結ぶと白線部分を推定でき、推定した白線部分について、白線幅のしきい値、線状の形状である等の特徴からマッチング等の手法を適用して白線を決定する。なお、画像データの輝度の重みを例えばＲＧＢ等の画素色毎に可変設定することで、黄色線や青色線等、他の色の車線境界線を白線の場合と同様の方法により決定できる。

こうして決定された白線等の車線境界線が有する複数のエッジを抽出し例えばハフ変換することで、左右の車線境界線のモデル式が得られる。モデル式は、自車両に対する左右各車線境界線の位置を示す（即ち自車線の認識結果を示す）ものであり、その係数には左右の車線境界線の消失点、道路曲率、ヨー角、幅員、オフセット量等の情報も含まれる。こうして得られたモデル式を示す情報（以下「車線境界線情報」という。）は、所定サイクル毎に演算ユニット１０へ出力されるように定められている。

なお、車線境界線情報は、こうして実際に検出された白線等の車線境界線の位置に限らず、例えばガードレール等の路側物の位置を基に推定された車線境界線の位置を含む場合もある。車線境界線の位置推定は、例えば路側物の位置から所定距離だけ自車線側にオフセットさせた位置を、路側物側の車線境界線の位置として求めることで実現可能である。ただし、この場合、車線境界線情報は、実際に検出された白線等の車線境界線の位置よりも情報の精度が低い（即ち自車線の認識レベルが低い）特性を有する。また、こうした認識レベルの低下は、例えば路側物を連続的に検出できなかった場合（断続的に検出した場合）等に顕著となる。よって、車線境界線情報には、例えばその情報生成過程の違い等によって異なる認識レベルを示す情報が含まれる。

演算ユニット１０は、軌跡生成部１２と、横方向距離算出部１４と、メイン制御部１６と、を備える。軌跡生成部１２、横方向距離算出部１４及びメイン制御部１６は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等を含むマイクロコンピュータ（マイコン）の処理により実現される機能的構成要素であり、これらの機能的構成要素の少なくとも一部が共通のマイコンによって構成されてもよいし、それぞれが個別のマイコンによって構成されてもよい。

軌跡生成部１２は、メイン制御部１６からの指令に従い、レーダセンサ２及びカメラユニット４から受け取った位置検出情報またはＦＳＮ情報を基に、前方車両の走行軌跡を生成する。具体的には、軌跡生成部１２は、同一車両について位置検出情報およびＦＳＮ情報の両方を受け取った場合は、ＦＳＮ情報を優先させて、前方車両それぞれの検出位置を履歴情報としてＲＡＭやＲＯＭ等のメモリに記録し、記録された検出位置を前方車両毎に読み出し例えばハフ変換等により各前方車両の走行軌跡を示す近似式を算出する。

こうして算出された近似式を含む情報は、メイン制御部１６により指定された前方車両の識別子（以下「前方車両識別ＩＤ」という。）に対応付けてメモリに記録される。また、メモリには、前方車両識別ＩＤ毎に、位置検出情報およびＦＳＮ情報のうち主としていずれの情報を基に走行軌跡（近似式）が算出されたかを示す情報（以下「算出元情報」という。）も記憶される。算出元情報は、例えばレーダセンサ２の位置検出情報、カメラ車両検出部６Ｂの位置検出情報、およびＦＳＮ情報のうち、いずれの情報が最も多く使用されたかによって表される。これら情報の使用回数には適宜重み付けが行われてもよい。

横方向距離算出部１４は、軌跡生成部１２により生成された候補情報のそれぞれについて、車幅方向（横方向）における自車両から前方車両の走行軌跡までの距離（以下「横方向距離」という。）を算出する。具体的には、例えば自車両の重心位置を基点として横方向に延びる直線と走行軌跡との交点を特定し、特定された交点と上記基点との距離を横方向距離として算出する。こうして算出された横方向距離を含む情報（以下「横方向距離情報」という。）は、前方車両識別ＩＤに対応付けて候補情報とともにメモリに記録される。

メイン制御部１６は、レーダセンサ２及びカメラユニット４から受け取った位置検出情報またはＦＳＮ情報に基づいて、前方車両識別ＩＤを付与する。具体的には、メイン制御部１６は、カメラユニット４あるいはレーダセンサ２から受け取った種類特徴情報を基に、１ないし複数の前方車両のそれぞれを識別し、識別した前方車両毎にそれぞれ、先行車両と対向車両とに区分する。こうして先行車両として区分された前方車両のみに前方車両識別ＩＤが付与され、付与された前方車両識別ＩＤはメモリに記録される。

［１−２．処理］
［１−２−１．走行軌跡選定処理］
次に、メイン制御部１６が実行する走行軌跡選定処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。なお、本処理は、例えば自車速が全車速ＡＣＣやＬＴＣ等の機能毎に定められた下限速度以上である間、所定サイクル毎に繰り返し起動される。

本処理が起動すると、メイン制御部１６は、まず、ステップ（以下単に「Ｓ」と記す。）１１０において、前方車両識別ＩＤを付与したそれぞれの先行車両の位置について自車線確率マップを参照し、自車線確率が高い順に所定の最大個数以内の先行車両を選択する。

自車線確率は、先行車両が自車両と同一車線上に存在する確率である。自車線確率マップは、図３に示す自車両の位置からの方位と距離とに基づく複数のエリア毎に自車線確率が予め定められたものである。自車線確率マップにおいては、自車両の位置から横座標方向および縦座標方向に近づくに従って先行車両の自車線確率が高くなり、自車両の位置から横座標方向および縦座標方向に離れるに従って先行車両の自車線確率が低くなる。この自車線確率マップを適用することで、図４（Ａ）に示す例えば最大６つの先行車両が候補車両として選択される。なお、自車線確率にしきい値を設定し、設定された閾値を下回る自車線確率を有する先行車両を候補車両から除外してもよい。

こうして選択された候補車両に対応する前方車両識別ＩＤは、メイン制御部１６から軌跡生成部１２へ指示される。この指示により、メイン制御部１６により選択された最大個数以内の候補車両のみについて、図４（Ｂ）に示す走行軌跡（以下「候補軌跡」という。）が軌跡生成部１２において生成される。

続くＳ１２０では、次のステップにおいて候補軌跡を選択するためのしきい値を変更する処理（以下「しきい値変更処理」という。）を実施する。しきい値は、自車両から候補軌跡までの横方向距離に関する値である。次のステップであるＳ１３０では、軌跡生成部１２により生成された候補軌跡の中から、横方向距離算出部１４により算出された横方向距離がしきい値以下である候補軌跡を選択する。こうして、最大６つの候補軌跡から図５（Ａ）に示す例えば２つの候補軌跡が第１判定条件（この場合、しきい値条件）を満たすものとして選択される。

続いて、Ｓ１４０では、前のステップであるＳ１３０において選択された候補軌跡を持つ候補車両の中から、自車両との距離が最小である候補車両を抽出し、抽出した候補車両の走行軌跡（候補軌跡）を選択する。こうして、例えば２つの候補軌跡から図５（Ｂ）に示す１つの候補軌跡が第２判定条件（この場合、距離最小条件）を満たすものとして最終的に選択される。なお、自車両との距離を示す尺度として、自車両の進行方向または車長方向（縦方向）における自車両から他車両までの距離（縦方向距離）を用いることができる。

次のＳ１５０では、前のステップであるＳ１４０において選択された候補軌跡に関する情報（軌跡情報）をＥＣＵへ出力し、本処理を終了する。なお、本処理は、終了すると最初のステップであるＳ１１０に戻ることにより、例えば自車速が下限速度以上である間、常時繰り返し実行される。

［１−２−２．しきい値変更処理］
次に、Ｓ１２０においてメイン制御部１６が実行するしきい値変更処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。

本処理が開始すると、メイン制御部１６は、まず、Ｓ２１０において、車線境界線検出部６Ｃにより車線境界線が検出されたか否かを判断する。具体的には、所定の出力タイミング毎に車線境界線検出部６Ｃから車線境界線情報を受け取ったか否かを判断し、車線境界線情報を受け取った場合には車線境界線が検出されたとみなし、車線境界線情報を受け取らなかった場合には車線境界線が検出されなかったとみなす。

車線境界線が検出された場合は、Ｓ２２０において、自車両の走行車線（自車線）の車線幅を基にしきい値を設定する。具体的には、例えば前のステップであるＳ２１０で受け取った車線境界線情報に含まれる幅員等の情報に基づいて自車線の車線幅を特定し、特定した車線幅にオフセット分を加算または減算した（あるいは係数を乗じた）値をしきい値として設定する。そしてＳ２４０へ移行する。なお、ここでは、例えばＳ２１０で受け取った車線境界線情報に含まれる認識レベルに応じて、車線幅に加算するオフセット分あるいは乗じる係数を大きくする等により、自車線の認識レベルが高いほどしきい値が大きい値に可変設定される。

車線境界線が検出されなかった場合は、Ｓ２３０において、自車両の車幅を基にしきい値を設定する。具体的には、例えば予めメモリ等に記憶されている自車両の車幅に関する情報に基づいて、自車両の車幅にオフセット分を加算した（あるいは１以上の係数を乗じた）値をしきい値として設定する。

このようにＳ２１０〜Ｓ２３０では、車線境界線の検出有無に応じてしきい値を変更している。また、車線境界線が検出された場合は、自車線の認識レベルが高いほどしきい値を大きく設定している。

次に、Ｓ２４０では、軌跡生成部１２において、ＦＳＮ生成部８による算出結果（ＦＳＮ情報）を基に候補軌跡が生成されたか否かを判断する。具体的には、例えばＳ１１０で選択した候補車両の前方車両識別ＩＤに基づいて、メモリ内の算出元情報を参照することで、軌跡生成部１２により候補軌跡が生成される際に、ＦＳＮ情報が最も多く使用されたか否かを判断し、ＦＳＮ情報が最も多く使用された場合に、ＦＳＮ情報を基に候補軌跡が生成されたとみなす。なお、ＦＳＮ情報を基に候補軌跡が生成されていない場合は、レーダセンサ２またはカメラ車両検出部６Ｂの位置検出情報を基に候補軌跡が生成されたとみなす。

ＦＳＮ情報を基に候補軌跡が生成された場合は、Ｓ２５０において、しきい値を大きく設定する。具体的には、例えばＳ２２０での車線幅やＳ２３０での車幅に加算するオフセット分（あるいは乗じる係数）を基準値より大きくしたり、Ｓ２２０での車線幅に減算するオフセット分を基準値より小さくしたりする。

位置検出情報を基に候補軌跡が生成された場合は、Ｓ２６０において、しきい値を小さく設定する。具体的には、例えばＳ２２０での車線幅やＳ２３０での車幅に加算するオフセット分（あるいは乗じる係数）を基準値より小さくしたり、Ｓ２２０での車線幅に減算するオフセット分を基準値より大きくしたりする。

このようにＳ２４０〜Ｓ２６０では、候補軌跡の生成過程に応じてしきい値を変更している。つまり、候補車両の検出精度に応じてしきい値を変更し、この検出精度が高いほどしきい値を大きい値に設定し、検出精度が低いほどしきい値を小さい値に設定している。

こうして設定されたしきい値は、走行軌跡選定処理のＳ１３０において、自車両から候補軌跡までの横方向距離の観点で候補軌跡を絞るために使用される。
［１−３．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。

（１ａ）前方車両識別ＩＤを付与したそれぞれの先行車両の位置について、自車線確率マップを参照し、自車線確率が高い順に所定の最大個数以内の先行車両に絞って候補軌跡を生成するため、候補軌跡の生成に係る処理負荷を低減することができる。

（２ａ）自車両から候補軌跡までの横方向距離に関するしきい値を用いて、候補軌跡の中からしきい値範囲内にある候補軌跡が選択されるため、例えば隣接車両の走行軌跡を誤って選択してしまうことを抑制することができる。

（３ａ）同様の理由により、隣接車線から自車線に割り込んできた車両についても、自車線に留まるまでは（ある程度時間が経過するまでは）候補軌跡として選択され難くなるため、一方の隣接車線から自車線を経てすぐに他方の隣接車線に移動する割り逃げ車両の走行軌跡を誤って選択してしまうことも抑制することができる。

（４ａ）更に候補軌跡を持つ候補車両の中から、自車両との距離が最小である候補車両を抽出し、抽出した候補車両の走行軌跡を選択するため、自車両の挙動と近い挙動に基づく候補車両の走行軌跡が選定され、これにより、例えば割り逃げ車両等、自車両との挙動が異なる車両の走行軌跡を選定候補から除外できる蓋然性を高めることができる。従って、走行軌跡をより適切に選定することができる。その結果、全車速ＡＣＣやＬＴＣ等のＡＤＡＳにおいては、制御対象の選択性の向上（制御安定性）が図られ、不用意な動作抑制による燃費向上等が見込まれる。

（５ａ）自車両から候補軌跡までの横方向距離の観点で候補軌跡を絞るために使用されるしきい値について、車線境界線が検出された場合は、自車線の車線幅を基に設定し、車線境界線が検出されなかった場合は、自車両の車幅を基に設定するため、走行環境に応じて最適なしきい値を設定し、そのためのフェールセーフを好適に確保することができる。

（６ａ）自車両から候補軌跡までの横方向距離の観点で候補軌跡を絞るために使用されるしきい値について、ＦＳＮ情報を基に候補軌跡が生成された場合は、位置検出情報を基に候補軌跡が生成された場合よりも大きく設定するため、候補車両の位置（履歴）の検出精度に応じて最適なしきい値を設定することができる。その結果、隣接車両や割り逃げ車両の走行軌跡を選定候補から除外できる蓋然性を更に高めることができる。

（７ａ）自車両から候補軌跡までの横方向距離の観点で候補軌跡を絞るために使用されるしきい値について、自車線の認識レベルが高いほど大きく設定し、自車線の認識レベルが低いほど小さく設定するため、走行環境に応じてより最適なしきい値を設定することができる。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。

前述した第１実施形態では、自車両から候補軌跡までの横方向距離に関するしきい値を用いて、候補軌跡の中からしきい値範囲内にある候補軌跡を選択し（図５Ａ参照）、選択した候補軌跡を持つ候補車両の中から、自車両との距離が最小である候補車両を抽出する（図５Ｂ参照）。こうして抽出した候補車両の走行軌跡を選択し、選択した走行軌跡に関する情報をＥＣＵへ出力していた。これに対し、第２実施形態では、自車両との距離に関するしきい値を用いて、候補軌跡の中からしきい値距離範囲内にある候補車両を抽出し、抽出した候補車両の走行軌跡の中から、横方向距離が最小である走行軌跡を選択してＥＣＵへ出力する点で、第１実施形態と相違する。

［２−２．処理］
次に、第２実施形態のメイン制御部１６が、第１実施形態の走行軌跡選定処理（図２）に代えて実行する走行軌跡選定処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。なお、図８におけるＳ３１０及びＳ３５０の処理は、図２におけるＳ１１０及びＳ１５０の処理と同様であるため、説明を一部簡略化している。

本処理が起動すると、メイン制御部１６は、まず、ステップ（以下単に「Ｓ」と記す。）３１０において、前方車両識別ＩＤを付与したそれぞれの先行車両の位置について自車線確率マップを参照し、自車線確率が高い順に所定の最大個数以内の先行車両を選択する。

次のステップであるＳ３３０では、軌跡生成部１２により生成された候補軌跡を持つ先行車両（候補車両）の中から、自車両との距離（縦方向距離）がしきい値以下である候補車両を抽出し、抽出した候補車両の走行軌跡（候補軌跡）を選択する。こうして第２判定条件（この場合、しきい値条件）を満たす候補車両の走行軌跡（候補軌跡）が選択される。

続いて、Ｓ３４０では、前のステップであるＳ３３０において選択された候補軌跡の中から、横方向距離算出部１４により算出された横方向距離が最小である候補軌跡を選択する。こうして第１判定条件（この場合、距離最小条件）を満たす候補軌跡が選択される。

次のＳ３５０では、前のステップであるＳ３４０において選択された候補軌跡に関する情報（軌跡情報）をＥＣＵへ出力し、本処理を終了する。なお、本処理は、終了すると最初のステップであるＳ３１０に戻ることにより、例えば自車速が下限速度以上である間、常時繰り返し実行される。

［２−３．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）及び（３ａ）に加え、以下の効果が得られる。

（１ｂ）候補軌跡を持つ候補車両の中から、自車両との距離がしきい値範囲内にある候補車両を抽出し、抽出した候補車両の走行軌跡を選択するため、自車両の挙動と近い挙動に基づく候補車両の走行軌跡が選定され、これにより、例えば遠方の先行車両等、自車両との挙動が異なる車両の走行軌跡を選定候補から除外できる蓋然性を高めることができる。

（２ｂ）更に自車両から候補軌跡までの横方向距離が最小である候補軌跡が選択されるため、例えば隣接車両の走行軌跡を誤って選択してしまうことを抑制することができる。従って、走行軌跡をより適切に選定することができる。その結果、全車速ＡＣＣやＬＴＣ等のＡＤＡＳにおいては、制御対象の選択性の向上（制御安定性）が図られ、不用意な動作抑制による燃費向上等が見込まれる。

［３．他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。

（３Ａ）上記第１実施形態では、しきい値の可変設定を、車線境界線の検出有無（自車線の認識レベルを含む）、及び、候補軌跡の算出元情報がＦＳＮ情報であるか否か、の両方に応じて行っているが、これに限定されるものではなく、例えば、いずれか一方のみに応じて行ってもよい。また、しきい値の可変設定を、車線境界線の検出有無のみに応じて行ってもよいし、自車線の認識レベルのみに応じて行ってもよい。

（３Ｂ）上記第１実施形態では、候補軌跡の算出元情報がＦＳＮ情報であるか否かに応じて行うしきい値の可変設定について、候補軌跡の算出元情報がＦＳＮ情報でなければ一律にしきい値を小さくしているが、これに限定されるものではない。例えば、候補軌跡の算出元情報がＦＳＮ情報でない場合に、候補軌跡の算出元情報がレーダセンサ２単体の位置検出情報である場合と、カメラ車両検出部６Ｂ単体の位置検出情報である場合と、で異なるしきい値を設定してもよい。具体的には、例えばレーダセンサ２単体の位置検出情報である場合に、カメラ車両検出部６Ｂ単体の位置検出情報である場合よりもしきい値を小さく設定してもよい。また例えば、候補軌跡の算出元情報の代わりに、車両周囲の環境等といった、レーダセンサ２及びカメラユニット４の少なくとも一方の検出環境の変化を基に、候補車両の位置（履歴）の検出精度を判定し、この判定結果に応じて検出精度が高いほどしきい値を大きく設定してもよい。

（３Ｃ）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（３Ｄ）上述した走行軌跡選定装置１の他、当該走行軌跡選定装置１を構成要素とするシステム、当該走行軌跡選定装置１としてコンピュータを機能させるための１ないし複数のプログラム、このプログラムの少なくとも一部を記録した１ないし複数の媒体、走行軌跡選定方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１…走行軌跡選定装置、２…レーダセンサ、４…カメラユニット、６…カメラセンサ、６Ａ…撮像部、６Ｂ…カメラ車両検出部、６Ｃ…車線境界線検出部、８…ＦＳＮ生成部、１０…演算ユニット、１２…軌跡生成部、１４…横方向距離算出部、１６…メイン制御部。

Claims (9)

1. 自車両前方の他車両を検出する他車両検出手段（２、４）と、
   前記他車両検出手段により検出された１ないし複数の他車両のそれぞれについて、各他車両の走行軌跡を生成する軌跡生成手段（１２）と、
   前記軌跡生成手段により生成された走行軌跡の中から、自車両の横方向距離が所定の第１判定条件を満たす走行軌跡を選択する第１の軌跡選択手段（Ｓ１３０、Ｓ３４０）と、
   前記軌跡生成手段により生成された走行軌跡を持つ他車両の中から、自車両との距離が所定の第２判定条件を満たす他車両を抽出し、抽出した他車両の走行軌跡を選択する第２の軌跡選択手段（Ｓ１４０、Ｓ３３０）と、
   前記第１及び第２の軌跡選択手段を経て選択された走行軌跡に関する情報を出力する情報出力手段（Ｓ１５０、Ｓ３５０）と、
   を備え、
   前記第１判定条件および前記第２判定条件のうち、一方の判定条件は距離が所定のしきい値以下であることを要するしきい値条件であり、他方の判定条件は距離が最小であることを要する距離最小条件であり、
   前記第１の軌跡選択手段（Ｓ１３０、Ｓ３４０）および前記第２の軌跡選択手段（Ｓ１４０、Ｓ３３０）のうち、一方の軌跡選択手段（Ｓ１４０、Ｓ３４０）は、他方の軌跡選択手段（Ｓ１３０、Ｓ３３０）により選択された前記しきい値条件を満たす走行軌跡または他車両の走行軌跡の中から、前記距離最小条件を満たす走行軌跡または他車両の走行軌跡を選択する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定装置（１）。
2. 請求項１に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   前記第１の軌跡選択手段（Ｓ１３０）は、前記軌跡生成手段により生成された走行軌跡の中から、前記第１判定条件を満たす走行軌跡として、自車両の横方向距離が所定のしきい値以下である走行軌跡を選択し、
   前記第２の軌跡選択手段（Ｓ１４０）は、前記第１の軌跡選択手段により選択された走行軌跡を持つ他車両の中から、前記第２判定条件を満たす他車両として、自車両との距離が最小である他車両を抽出し、抽出した他車両の走行軌跡を選択し、
   前記情報出力手段（Ｓ１５０）は、前記第２の軌跡選択手段により選択された走行軌跡に関する情報を出力する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定装置。
3. 請求項２に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   前記第１の軌跡選択手段にて走行軌跡を選択するための前記しきい値を変更するしきい値変更手段（Ｓ１２０）、
   を更に備え、
   前記しきい値変更手段（Ｓ１２０）は、
   前記軌跡生成手段により生成された走行軌跡を持つ他車両を候補車両とし、前記他車両検出手段による前記候補車両の検出精度に応じて、前記検出精度が高いほど前記しきい値を大きく設定する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定装置。
4. 請求項２又は請求項３に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   前記他車両検出手段（２、４）は、
   自車両前方を撮像した画像に基づいて他車両の位置を算出する画像位置算出手段（６ｂ）と、
   自車両前方に送信したレーダ波の反射波に基づいて他車両の位置を算出するレーダ位置算出手段（２）と、
   前記画像位置算出手段および前記レーダ位置算出手段の両方による算出結果に基づいて他車両の位置を算出するＦＳＮ位置算出手段（８）と、
   前記第１の軌跡選択手段にて走行軌跡を選択するための前記しきい値を変更するしきい値変更手段（Ｓ１２０）と、
   を更に備え、
   前記軌跡生成手段（１２）は、前記画像位置算出手段および前記レーダ位置算出手段のうちの少なくとも一方の位置算出手段と、前記ＦＳＮ位置算出手段と、のうちの少なくとも一方による算出結果に基づいて前記走行軌跡を生成し、
   前記しきい値変更手段（Ｓ１２０）は、
   前記軌跡生成手段にて、前記ＦＳＮ位置算出手段による算出結果を基に前記走行軌跡が生成された場合、前記他車両検出手段が備える他の位置算出手段による算出結果を基に前記走行軌跡が生成された場合よりも、前記しきい値を大きく設定する第１のしきい値設定手段（Ｓ２４０−Ｓ２６０）、
   を更に備えることを特徴とする走行軌跡選定装置。
5. 請求項２から請求項４までのいずれか１項に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   自車両前方を撮像した画像に基づいて自車両の走行車線である自車線を認識する車線認識手段（６ｃ）と、
   前記第１の軌跡選択手段にて走行軌跡を選択するための前記しきい値を変更するしきい値変更手段（Ｓ１２０）と、
   を更に備え、
   前記しきい値変更手段（Ｓ１２０）は、
   前記車線認識手段による前記自車線の認識レベルに応じて、前記認識レベルが高いほど前記しきい値を大きく設定する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定装置。
6. 請求項２から請求項５までのいずれか１項に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   自車両前方を撮像した画像に基づいて自車両の走行車線の車線境界線を検出する車線検出手段（６ｃ）と、
   前記第１の軌跡選択手段にて走行軌跡を選択するための前記しきい値を変更するしきい値変更手段（Ｓ１２０）と、
   を更に備え、
   前記しきい値変更手段（Ｓ１２０）は、
   前記車線検出手段により前記車線境界線が検出された場合、前記走行車線の車線幅を基に前記しきい値を設定し、前記車線検出手段により前記車線境界線が検出されなかった場合、自車両の車幅を基に前記しきい値を設定する第２のしきい値設定手段（Ｓ２１０−Ｓ２３０）、
   を更に備えることを特徴とする走行軌跡選定装置。
7. 請求項１に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   前記第２の軌跡選択手段（Ｓ３３０）は、前記軌跡生成手段により生成された走行軌跡を持つ他車両の中から、前記第２判定条件を満たす他車両として、自車両との距離が所定のしきい値以下である他車両を抽出し、抽出した他車両の走行軌跡を選択し、
   前記第１の軌跡選択手段（Ｓ３４０）は、前記第２の軌跡選択手段により選択された走行軌跡の中から、前記第１判定条件を満たす走行軌跡として、自車両の横方向距離が最小である走行軌跡を選択し、
   前記情報出力手段（Ｓ）は、前記第１の軌跡選択手段により選択された走行軌跡に関する情報を出力する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定装置。
8. 請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の走行軌跡選定装置（１）であって、
   前記他車両検出手段により検出された他車両のそれぞれについて、自車両からの方位と距離とに基づくエリア毎に予め定められた他車両が自車両と同一車線上に存在する自車線確率を示す自車線確率マップを適用し、前記自車線確率が高い順に所定の最大個数以内の他車両を選択する他車両選択手段（Ｓ１１０、Ｓ３１０）、
   を更に備え、
   前記軌跡生成手段（１２）は、前記他車両選択手段により選択された他車両のそれぞれについて、各他車両の走行軌跡を生成する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定装置。
9. 自車両前方の他車両を検出する他車両検出工程（２、４）と、
   前記他車両検出工程により検出された１ないし複数の他車両のそれぞれについて、各他車両の走行軌跡を生成する軌跡生成工程（１２）と、
   前記軌跡生成工程により生成された走行軌跡の中から、自車両の横方向距離が所定の第１判定条件を満たす走行軌跡を選択する第１の軌跡選択工程（Ｓ１３０、Ｓ３４０）と、
   前記軌跡生成工程により生成された走行軌跡を持つ他車両の中から、自車両との距離が所定の第２判定条件を満たす他車両を抽出し、抽出した他車両の走行軌跡を選択する第２の軌跡選択工程（Ｓ１４０、Ｓ３３０）と、
   前記第１及び第２の軌跡選択工程を経て選択された走行軌跡に関する情報を出力する情報出力工程（Ｓ１５０、Ｓ３５０）と、
   を備え、
   前記第１判定条件および前記第２判定条件のうち、一方の判定条件は距離が所定のしきい値以下であることを要するしきい値条件であり、他方の判定条件は距離が最小であることを要する距離最小条件であり、
   前記第１の軌跡選択工程（Ｓ１３０、Ｓ３４０）および前記第２の軌跡選択工程（Ｓ１４０、Ｓ３３０）のうち、一方の軌跡選択工程（Ｓ１４０、Ｓ３４０）は、他方の軌跡選択工程（Ｓ１３０、Ｓ３３０）により選択された前記しきい値条件を満たす走行軌跡または他車両の走行軌跡の中から、前記距離最小条件を満たす走行軌跡または他車両の走行軌跡を選択する、
   ことを特徴とする走行軌跡選定方法。

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