JP2016218649A - 走行支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】白線認識の信頼度を適切に判定して、車線の逸脱を防止する走行支援装置を提供する。
【解決手段】車載カメラ１０により撮影された自車両５０の前方画像に基づいて、自車両５０が走行する車線の区画線候補を検出する検出手段と、検出された区画線候補の区画線らしさを判定する判定手段と、判定された区画線らしさに基づいて、検出された区画線候補から選択した区画線候補を区画線として認識する認識手段と、判定された区画線らしさが第１閾値よりも高い区画線候補が、自車両５０の同じ側に複数存在する場合に、認識結果の信頼度を第２閾値よりも低下させる低減手段と、を備え、信頼度が第２閾値よりも高い場合には、認識結果を用いて、自車両５０の支援度合が比較的高い第１走行支援を実施し、信頼度が第２閾値よりも低い場合には、認識結果を用いて、自車両５０の支援度合が比較的低い第２走行支援、又は、認識結果を用いない第３走行支援を実施する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、車両の走行を支援する走行支援装置に関する。

従来、車線を区画する白線を認識し、認識結果を用いて車両の走行支援を行う装置がある。このような装置には、認識結果の信頼度を考慮するものがある。例えば、特許文献１に記載の道路パラメータ検出装置は、車両前方の画像データから白線に対応する道路パラメータ候補を複数取得し、取得した道路パラメータ候補の確率分布状態に基づいて道路パラメータを求め、求めた道路パラメータを走行支援装置等に出力している。そして、上記検出装置は、道路パラメータ候補の確率分布の分散値が大きいほど、道路パラメータの信頼度を低く判定するとともに、分散値が閾値を超えた場合には、白線がロストしたと判定している。

特開２００７−１１４９０号公報

上記検出装置では、分散値が閾値未満となる場合において、確率の高い道路パラメータ候補が複数ある場合には、誤った道路パラメータ候補を道路パラメータとして選択するおそれがあるにも関わらず、信頼度が高く判定される。誤った道路パラメータ候補を選択したにも関わらず信頼度が高い場合、誤った道路パラメータに基づいて車両制御が行われ、車両が車線を逸脱するおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑み、白線認識の信頼度を適切に判定して、車線の逸脱を防止する走行支援装置を提供することを主たる目的とする。

本発明は、上記課題を解決するため、走行支援装置であって、車載カメラにより撮影された自車両の前方画像に基づいて、前記自車両が走行する車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記区画線候補の前記区画線らしさを判定する判定手段と、前記判定手段により判定された前記区画線らしさに基づいて、前記検出手段により検出された前記区画線候補から選択した前記区画線候補を前記区画線として認識する認識手段と、前記検出手段により検出された前記区画線候補であって、前記判定手段により判定された前記区画線らしさが第１閾値よりも高い前記区画線候補が、前記自車両の左右両側のうちの同じ側に複数存在する場合に、前記認識手段による認識結果の信頼度を第２閾値よりも低くする低減手段と、を備え、前記信頼度が前記第２閾値よりも高い場合には、前記認識結果を用いて、前記自車両の支援度合が比較的高い第１走行支援を実施し、前記信頼度が前記第２閾値よりも低い場合には、前記認識結果を用いて、前記自車両の支援度合が比較的低い第２走行支援を実施する、又は、前記認識手段による認識結果を用いない第３走行支援を実施する。

本発明によれば、自車両の前方画像に基づいて、自車両が走行する車線を区画する区画線の候補である区画線候補が検出され、検出された区画線候補の区画線らしさが算出される。そして、区画線らしさに基づいて、検出された区画線候補から選択された区画線候補が区画線として認識される。ただし、区画線らしさが第１閾値よりも高い区画線候補が、自車両の左右両側のうちの同じ側に複数存在する場合には、誤った区画線候補を選択して認識しているおそれがある。よって、この場合には、認識結果の信頼度が第２閾値よりも低減させられる。これにより、区画線の認識結果について、適切な信頼度を判定できる。

ここで、ドライバの運転負担を減らすためには、高い制御力で自車両を制御することが望ましい。しかしながら、高い制御力で自車両を制御する場合、認識結果が誤っていると、直ぐに自車両が車線を逸脱してしまう。そこで、信頼度が第２閾値よりも高い場合には、認識結果を用いて、自車両の支援度合が比較的高い第１走行支援が実施される。これにより、信頼度が第２閾値よりも高い場合には、信頼度が第２閾値よりも低い場合よりも、ドライバの運転負担を低減することができる。一方、信頼度が第２閾値よりも低い場合には、認識結果を用いて、自車両の支援度合が比較的低い第２走行支援が実施される。これにより、認識結果が誤っていても、すぐに自車両が車線を逸脱することがないので、ドライバが進行方向を修正することができる。あるいは、信頼度が第２閾値よりも低い場合には、認識結果を用いない第３走行支援が実施されるため、認識結果が誤っていても、車線の逸脱を防止できる。したがって、走行区画線の認識結果の信頼度を適切に判定して、信頼度に応じた走行支援を行うことにより、車線の逸脱を防止することができる。

車載カメラの車両の搭載位置を示す図。 第１実施形態に係る走行支援装置の概略構成を示すブロック図。 認識誤差の許容値を示す図。 白線の誤候補と正候補を示す図。 白線の誤候補と正候補を示す図。 認識結果の信頼度を低下させる白線らしさの閾値を示す図。 走行支援を行う処理手順を示すフローチャート。 第２実施形態に係る走行支援装置の概略構成を示すブロック図。

以下、走行支援装置を具現化した各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。各実施形態に係る走行支援装置は、車両に搭載された車載装置であり、車両の走行を支援する装置である。なお、以下の各実施形態において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

（第１実施形態）
まず、本実施形態に係る走行支援装置の概略構成について、図１及び２を参照して説明する。本実施形態に係る走行支援装置は、白線認識装置２０、車両制御装置３０及び警報装置４０から構成される。本実施形態に係る走行支援装置は、車載カメラ１０により撮影された自車両５０の前方画像から白線を認識し、認識結果を用いて自車両５０の走行を支援する。

車載カメラ１０は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線センサ等で構成された単眼カメラ、又はステレオカメラである。車載カメラ１０は、自車両５０の周辺環境を撮影し、撮影した画像の画像情報を白線認識装置２０へ逐次送信する。車載カメラ１０は、図１に示すように、自車両５０の例えばフロントガラス上端付近に設置されており、撮像軸を中心に自車両５０の前方に向かって所定角度の範囲で広がる領域を撮影する。

車両制御装置３０は、操舵制御装置、ブレーキ制御装置、及びエンジン制御装置等である。操舵制御装置は、白線認識装置２０から受信した目標操舵角に基づいて、自車両５０の操舵制御を実施する。ブレーキ制御装置は、白線認識装置２０から受信した目標ブレーキ力に基づいて、自車両５０のブレーキ制御を実施する。エンジン制御装置は、白線認識装置２０から受信したエンジンの目標出力に基づいて、自車両５０のエンジン制御を実施する。警報装置４０は、ディスプレイやスピーカ等のＨＭＩ（ヒューマンマシンインターフェース）であり、白線認識装置２０から逸脱信号を受信すると、逸脱警報を出力する。

白線認識装置２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータであり、自車両５０が走行する車線を区画する白線（区画線）を認識する装置である。白線認識装置２０は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されているプログラムを実行することにより、白線候補検出部２１、白線らしさ判定部２２、認識部２３、信頼度判定部２４、第１走行支援部２５、及び第２走行支援部２６の各機能を実現する。なお、本実施形態では、白色の区画線に限らず黄色の区画線等も含めた全ての区画線を白線と称する。

白線候補検出部２１（検出手段）は、車載カメラ１０から受信した画像情報から、自車両５０が走行する車線を区画する白線の候補である白線候補を検出する。詳しくは、白線候補検出部２１は、画像情報にsobelフィルタ等を適用して、輝度が大きく変化する点であるエッジ点を抽出する。そして、白線候補検出部２１は、抽出したエッジ点にハフ変換等を適用して、白線候補を検出する。

白線らしさ判定部２２（判定手段）は、白線候補検出部２１により検出された白線候補の白線らしさを判定する。詳しくは、白線らしさ判定部２２は、白線候補が白線の要素を備える度合に応じて、白線候補の白線である確率を表す尤度を算出する。白線の要素としては、幅一貫性等が挙げられる。

幅一貫性は、車線の幅方向における自車両５０の中心から白線までの距離の一貫性である。白線らしさ判定部２２は、幅一貫性が高いほど、白線候補が白線である可能性が高いとして、尤度を高く算出する。

認識部２３（認識手段）は、白線らしさ判定部２２により判定された白線らしさに基づいて、白線候補検出部２１により検出された白線候補から選択した白線候補を、白線として認識する。詳しくは、認識部２３は、自車両５０の左右両側のそれぞれにおいて、白線らしさ判定部２２により算出された尤度が５０％以上で、且つ、尤度が最大の白線候補を選択し、選択した白線候補を白線として認識する。すなわち、認識部２３は、選択した白線候補から、道路パラメータを算出する。道路パラメータは、例えば、車線位置である。

ただし、自車両５０の同じ側において、白線らしさが比較的高い白線候補が複数存在する場合、本来の認識すべき白線に対応する正白線候補だけでなく、認識すべき白線とは異なるものに対応する誤白線候補の白線らしさも比較的高くなっている。このような場合には、誤白線候補の尤度の方が正白線候補の尤度よりも高くなり、誤白線候補の尤度が５０％以上で且つ最大となるおそれがある。すなわち、自車両５０の片側において、白線らしさが比較的高い白線候補が複数存在する場合、白線らしさが比較的高い白線候補が１つしか存在しない場合よりも、誤白線候補を選択して、誤白線候補を白線と認識するおそれが高い。

よって、信頼度判定部２４（低減手段）は、白線らしさ判定部２２により判定された白線らしさが閾値Ｐ１（第１閾値）よりも高い区画線候補が、自車両５０の左右両側のうちの同じ側に複数存在する場合には、認識部２３による認識結果の信頼度を閾値Ｐ２（第２閾値）よりも低くする。なお、誤白線候補として検出されるものは、複合線の外側の白線、路側帯、路面のひび割れを修復したコールタール、タイヤ痕、ポール、路面の影等である。

第１走行支援部２５は、認識部２３により算出された道路パラメータに基づいて、自車両５０の支援度合が比較的高い第１走行支援を実施するための目標操舵角、目標ブレーキ力、及び目標出力を算出し、これらの目標値を車両制御装置３０へ送信する。第１走行支援は、比較的高いトルクすなわち比較的高い操舵力により、車線の中央を走行するように自車両５０を制御する車両制御である。第１走行支援としては、例えばＬＴＣ（レーントレースコントロール）が挙げられる。

第２走行支援部２６は、認識部２３により算出された道路パラメータに基づいて、自車両５０の支援度合が比較的低い第２走行支援を実施するための目標操舵角を算出し、算出した目標操舵角を車両制御装置３０へ送信する。また、第２走行支援部２６は、車線の逸脱が予想される時に、逸脱信号を警報装置４０へ送信する。第２走行支援は、比較的低いトルクすなわち比較的低い操舵力により、車線を維持するように、ドライバのステアリング操作をアシストする車両制御である。第２走行支援としては、例えばＬＫＡ（レーンキーピングアシスト）が挙げられる。

第１走行支援を実施する場合、第２走行支援を実施する場合よりも高いトルクで自車両５０を制御するため、第２走行支援を実施する場合よりもドライバの運転負担を軽減できる。その一方で、第１走行支援を実施する場合、比較的高いトルクで自車両５０を制御するため、認識部２３による認識結果が誤っていると、直ぐに自車両５０が車線を逸脱してしまうおそれが高い。これに対して、第２走行支援を実施する場合は、比較的低いトルクで自車両５０を制御するため、認識部２３による認識結果が誤っていても、直ぐに自車両５０が車線を逸脱してしまうおそれが低く、逸脱前にドライバが自車両５０の進行方向を修正することができる。

よって、信頼度判定部２４により判定された認識結果の信頼度が、閾値Ｐ２以上の場合は、第１走行支援部２５による第１走行支援を実施し、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低い場合は、第２走行支援部２６による第２走行支援を実施する。

ただし、第１走行支援は、白線として認識した白線候補と本来の白線との車線の幅方向における誤差がわずかであっても、直ちに自車両５０を車線から逸脱させるものではない。図３に示すように、第１走行支援は、白線として認識した白線候補と本来の白線との車線の幅方向における誤差が、許容値Ｍａ未満であれば、自車両５０を車線から逸脱させずに、車線内で走行させることができる。許容値Ｍａは、数十ｃｍ程度である。

そこで、図４及び図５に示すように、信頼度判定部２４は、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補が、自車両５０の同じ側に複数存在し、且つ、車線の幅方向において、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補同士の間隔Ｄａが、許容値Ｍａよも大きい場合に、認識結果の信頼度を閾値Ｐ２よりも低くする。

例えば、自車両５０の同じ側に、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補が３つ存在する場合には、信頼度判定部２４は次のようにする。信頼度判定部２４は、少なくとも１つの白線候補同士の間隔Ｄａが許容値Ｍａよりも大きい場合に、認識結果の信頼度を閾値Ｐ２よりも低くし、最も大きい白線候補同士の間隔Ｄａが許容値Ｍａ以下の場合に、認識結果の信頼度を閾値Ｐ２以上にする。すなわち、信頼度判定部２４は、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補であれば、誤白線候補を白線として認識したとしても、第１走行支援により自車両５０を車線内で走行させることができる場合には、認識結果の信頼度を閾値Ｐ２よりも低くしない。これにより、自車両５０の車線逸脱を防止できる範囲で、第１走行支援を実施する機会を増加させることができる。

次に、閾値Ｐ１の設定について図６を参照して説明する。正白線が途中からかすれているような場合には、正白線に対応する正白線候補の尤度は、時間の経過とともに低下して、５０％未満になることがある。また、誤白線１が複合線の外側の白線や路側帯等の連続して出現するものである場合、誤白線１に対応する誤白線候補の尤度は、時間の経過とともに上昇して、５０％以上になることがある。これは、時間の経過とともに、白線の曲率変化や車線幅の変化によって、自車両５０と誤白線候補との位置関係が変化し、幅一貫性に関する尤度が大きくなること等に起因する。また、誤白線２が突発的なノイズ線である場合、誤白線２に対応する誤白線候補の尤度は、時間に関わらず比較的低い値となり、５０％以上となることはない。

ここで、閾値Ｐ１を、ノイズ線に対応する誤白線候補の尤度よりも低い値Ａにしてしまうと、尤度が５０％以上となる可能性がない誤白線候補まで、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補の数に含まれてしまう。そのため、第１走行支援を実施する機会を不必要に減らしてしまうことになる。

一方、閾値Ｐ１を５０％弱の高い値Ｂとすると、正白線に対応する正白線候補の尤度と、誤白線１に対応する誤白線候補の尤度とが、同時に閾値Ｐ１よりも高くなることがなくなってしまう。すなわち、誤白線１に対応する誤白線候補の尤度が５０％以上となったときに、尤度が閾値Ｐ１よりも高い白線候補が、誤白線１に対応する誤白線候補だけになり、誤白線候補を白線として認識した認識結果の信頼度が、閾値Ｐ２よりも低くされなくなる。

よって、閾値Ｐ１は、尤度が５０％以上となる可能性がない誤白線候補の尤度よりも高い値で、且つ、尤度が５０％以上となる可能性がある誤白線候補及び正白線候補の尤度が、同時に超えるタイミングがあるような適切な値に設定する。図６に示す閾値Ｐ１は、適切に設定した値であり、誤白線１に対応する誤白線候補の尤度が５０％を超えたときに、誤白線１に対応する誤白線候補及び正白線に対応する正白線候補の尤度が閾値Ｐ１よりも高くなっている。そのため、誤白線候補を白線として認識した認識結果の信頼度は、閾値Ｐ２よりも低くされる。

次に、走行支援を行う処理手順について、図７のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、白線認識装置２０が、車載カメラ１０から画像情報を取得する都度実施する。

まず、取得した画像情報からエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点から白線候補を検出する（Ｓ１０）。続いて、Ｓ１０で検出した白線候補の白線らしさを判定する（Ｓ１１）。詳しくは、白線候補が白線の要素を備える度合に応じて、白線らしさを表す尤度を算出する。

続いて、自車両５０の左右両側のそれぞれにおいて、Ｓ１１で判定した白線らしさが５０％以上で、且つ最も白線らしさが高い白線候補を、白線として認識する。

続いて、自車両５０の左右両側のそれぞれにおいて、Ｓ１１で判定した白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補が１つか否か判定する（Ｓ１３）。白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補が複数存在する場合は（Ｓ１３：ＮＯ）、Ｓ１２における白線認識の信頼度を閾値Ｐ２よりも低くする。一方、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補が１つの場合は（Ｓ１３：ＹＥＳ）、Ｓ１２における白線認識の信頼度を閾値Ｐ２以上にする。

続いて、白線認識の信頼度に応じた走行支援を選択する（Ｓ１６）。すなわち、信頼度がＰ２以上の場合には、第１走行支援を選択し、信頼度がＰ２よりも低い場合には、第２走行支援を選択する。そして、選択した走行支援に応じた目標操舵角等の目標値を算出し、算出した目標値を車両制御装置３０、又は車両制御装置３０及び警報装置４０へ送信する。以上で本処理を終了する。

以上説明した本実施形態によれば、以下の効果を奏する。

・白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補が、自車両５０の左右両側のうちの同じ側に複数存在する場合には、誤った区画線候補を選択して認識するおそれがある。よって、この場合には、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低くされる。これにより、白線の認識結果について、適切な信頼度を判定できる。

・白線の認識結果の信頼度が閾値Ｐ２以上の場合には、認識結果を用いて、比較的高いトルクによる第１走行支援が実施される。よって、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２以上の場合には、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低い場合よりも、ドライバの運転負担を低減することができる。一方、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低い場合には、認識結果を用いて、比較的低いトルクによる第２走行支援が実施される。これにより、認識結果が誤っていても、直ちに自車両５０が車線を逸脱することがないので、ドライバが進行方向を修正することができる。したがって、白線の認識結果の信頼度を適切に判定して、認識結果の信頼度に応じた走行支援を行うことにより、車線の逸脱を防止することができる。

・第１走行支援は、車線の幅方向における認識誤差が、許容値Ｍａ未満であれば、自車両５０を車線内で走行させることができる。そのため、白線らしさが閾値Ｐ１よりも高い白線候補のどれを白線として認識しても、第１走行支援により自車両５０を車線内で走行させることができる場合には、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低くされない。これにより、第１走行支援を実施する機会を不必要に減らして、ドライバの負担を増加させることがない。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る走行支援装置について、第１実施形態と異なる点を、図８を参照して説明する。第２実施形態に係る走行支援装置は、白線認識装置２０及び車両制御装置３０から構成される。第２実施形態に係る白線認識装置２０は、第２走行支援部２６の代わりに、軌跡生成部２７及び第３走行支援部２８の機能を備える。

軌跡生成部２７（生成手段）は、車載カメラ１０から受信した画像情報から検出した先行車両の情報、及びミリ波レーダ１１から受信した先行車両の測距データ（方位及び距離）に基づいて、先行車両の位置を所定周期で算出し、算出した他車両の位置を時系列で記憶する。先行車両の位置は、進行方向の縦位置及び車線の幅方向の横位置からなる。軌跡生成部２７は、時系列で記憶した先行車両の位置を繋いで、先行車両の走行軌跡を生成する。

ミリ波レーダ１１は、電磁波である送信波を送信し、送信波が物体に反射して戻ってきた反射波を受信することで、物体を検出するセンサである。ミリ波レーダ１１は、自車両５０の前端部に設置されており、基準軸を中心に自車両５０の前方に向かって所定角度の範囲内を、走査するように送信波を送信する。そして、ミリ波レーダ１１は、先行車両が存在する方位、先行車両までの距離及び自車両５０に対する先行車両の相対速度に関する情報を含む測距データを作成し、作成した測距データを白線認識装置２０へ送信する。なお、ミリ波レーダ１１の代わりに、レーザーレーダや超音波センサを用いてもよいし、車載カメラ１０の画像情報のみを用いて、先行車両の走行軌跡を生成してもよい。

第３走行支援部２８は、認識部２３による白線の認識結果を用いない第３走行支援を実施する。第３走行支援は、先行車両と自車両５０との車間距離を保持して、軌跡生成部２７により生成された先行車両の走行軌跡に、比較的低いトルクで自車両５０を追従させる車両制御である。第３走行支援部２８は、先行車両の走行軌跡に自車両５０を追従させるための目標操舵角、目標ブレーキ力、及びエンジンの目標出力を算出し、算出したこれらの目標値を車両制御装置３０へ送信する。

そして、信頼度判定部２４により判定された認識結果の信頼度が、閾値Ｐ２以上の場合は、第１走行支援部２５による第１走行支援を実施し、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低い場合は、第３走行支援部２８による第３走行支援を実施する。すなわち、本実施形態では、図７のフローチャートのＳ１６の処理において、信頼度がＰ２以上の場合には、第１走行支援を選択し、信頼度がＰ２よりも低い場合には、第３走行支援を選択する。

以上説明した第２実施形態によれば、白線の認識結果の信頼度が閾値Ｐ２以上の場合には、認識結果を用いて、比較的高いトルクによる第１走行支援が実施され、ドライバの運転負担を低減することができる。一方、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低い場合には、認識結果を用いない第３走行支援が実施されるため、認識結果が誤っていても、車線の逸脱を防止できる。したがって、白線の認識結果の信頼度を適切に判定して、認識結果の信頼度に応じた走行支援を行うことにより、車線の逸脱を防止することができる。

（他の実施形態）
・各実施形態において、白線認識装置２０は環境センサ類１２により取得された自車両５０の走行に関する環境状況に応じて、閾値Ｐ１を変化させてもよい。環境センサ類１２（状況取得手段）は、降雨を検出するレインセンサ、現在位置と現在時間を受信するＧＰＳ受信機、ナビゲーションシステムの地図情報等である。取得した環境状況が、降雨時、降雪時、山道等の白線を認識する際に外乱が多い状況の場合には、閾値Ｐ１を比較的小さな値に設定する。これにより、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２よりも低く判定されやすくする。一方、取得した環境状況が高速道路等の外乱が少ない状況の場合には、閾値Ｐ１を比較的大きな値に設定にして、認識結果の信頼度が閾値Ｐ２以上に判定されやすくする。このようにすると、自車両５０の走行に関する環境状況を加味して、認識結果の信頼度を適切に判定することができる。

・第１実施形態において、第２走行支援部２６は、車線の逸脱が予想される時に、逸脱信号を警報装置４０へ出力するだけでもよい。また、第１実施形態において、第２走行支援部２６は、白線の認識結果を用いた支援を何も実施しなくてもよい、すなわち、自車両の支援度合をゼロにしてもよい。

・他の方法で白線の認識結果の信頼度を判定し、他の方法で判定した信頼度と、各実施形態において判定した信頼度とを統合して、認識結果の信頼度を算出してもよい。

・第３走行支援は、白線の認識結果を利用しない走行支援であれば、先行車両の走行軌跡を用いた車両制御以外の車両制御を実施してもよい。

１０…車載カメラ、２０…白線認識装置、３０…車両制御装置、４０…警報装置、５０…自車両。

Claims (4)

1. 車載カメラ（１０）により撮影された自車両（５０）の前方画像に基づいて、前記自車両が走行する車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記区画線候補の前記区画線らしさを判定する判定手段と、
   前記判定手段により判定された前記区画線らしさに基づいて、前記検出手段により検出された前記区画線候補から選択した前記区画線候補を前記区画線として認識する認識手段と、
   前記検出手段により検出された前記区画線候補であって、前記判定手段により判定された前記区画線らしさが第１閾値よりも高い前記区画線候補が、前記自車両の左右両側のうちの同じ側に複数存在する場合に、前記認識手段による認識結果の信頼度を第２閾値よりも低くする低減手段と、を備え、
   前記信頼度が前記第２閾値よりも高い場合には、前記認識結果を用いて、前記自車両の支援度合が比較的高い第１走行支援を実施し、
   前記信頼度が前記第２閾値よりも低い場合には、前記認識結果を用いて、前記自車両の支援度合が比較的低い第２走行支援を実施する、又は、前記認識手段による認識結果を用いない第３走行支援を実施することを特徴とする走行支援装置。
2. 前記第１走行支援は、前記認識手段により前記区画線として認識した前記区画線候補と本来の前記区画線との前記車線の幅方向における誤差が許容値未満であれば、前記自車両を前記車線内で走行させるものであり、
   前記低減手段は、前記区画線らしさが前記第１閾値よりも高い前記区画線候補が、前記車両の左右両側のうちの同じ側に複数存在し、且つ、前記車線の幅方向において、前記区画線らしさが前記第１閾値よりも高い前記区画線候補同士の間隔が前記許容値よりも大きい場合に、前記信頼度を前記第２閾値よりも低くする請求項１に記載の走行支援装置。
3. 前記自車両の走行に関する環境状況を取得する状況取得手段を備え、
   前記状況取得手段により取得された前記環境状況に応じて、前記第１閾値を変化させる請求項１又は２に記載の走行支援装置。
4. 前記自車両が走行する車線の前方を走行する先行車両の走行軌跡を生成する生成手段を備え、
   前記第３走行支援は、前記自車両を、前記生成手段により生成された前記走行軌跡に追従させる制御である請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行支援装置。

Images