JP2023105692A - 車両の運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】走行路上前方に存在する障害物等を回避する走行制御を、より早いタイミングでより正確に行うことのできる車両の運転支援装置を提供する。【解決手段】車両の周囲環境を認識する周囲環境認識装置１１，３７と、車両の全体的な制御を統括的に行うと共に、周囲環境認識装置により認識された複数の先行車両の挙動分布に基づいて前方の障害物の存在を推定し、障害物の存在が推定された場合には当該障害物の存在する位置及び領域を推定する障害物推定部と、車両が前記推定された障害物を回避して走行するための複数の進行路領域の候補を算出する進行路算出部と、算出された複数の進行路領域から適切な進行路領域を選択し設定する進行路選択部とを有し、設定された進行路領域に沿って車両の走行を制御する走行制御ユニット１４とを具備する。【選択図】図１

Description

この発明は、車載カメラ装置や車載レーダ装置等を用いて取得された周囲環境情報に基づいて運転支援制御を行う車両の運転支援装置に関するものである。

近年、自動車等の車両においては、運転者の運転操作を必要とせずに車両を自動的に走行させる自動運転制御技術の開発が進められている。また、この種の自動運転制御技術を利用して運転者の運転操作を支援するための各種の走行制御を実行し得る運転支援装置が、種々提案されており、一般に実用化されつつある。

従来の運転支援装置においては、車両の周囲環境を認識し周囲情報として取得するための周囲環境認識装置として、例えば、車載カメラ装置や車載レーダ装置等のセンシングデバイスが用いられている。

例えば、上記車載カメラ装置は、画像データを取得し、取得された画像データに基づいて、車両の周囲環境、例えば道路上に標示される区画線等（以下、単に区画線等という）を認識するほか、道路上に存在する各種の立体物（例えば道路端縁石，ガードレール等や歩行者，自転車，他車両等のほか車両の走行を阻害する可能性のある障害物など）等を認識する。

また、上記車載レーダ装置は、車両の周囲に向けて電波を出力し、物体からの反射波を受信し、その受信波を解析することにより、車両の周囲に存在する各種の立体物（同前）等を認識する。

そして、従来の運転支援装置においては、これらのセンシングデバイスを用いて車両の周囲環境を認識しながら走行しているとき、車両の走行している進行路上に、例えば車両の走行を阻害する可能性のある障害物等が認識された場合には、当該障害物等を回避して車両の走行を安全に継続させるという制御技術を有することが知られている。

しかし、このような制御技術のみでは、車両のセンシングデバイスによって障害物等が認識された時点から障害物回避制御を開始することになるので、回避動作を行うための時間的余裕が少ない場合がある。例えば、車両の直前に先行車両が走行している場合、当該先行車両の前方に存在する障害物等は、車両からは認識し難い状況がある。このような場合には、車両の運転支援装置が当該障害物等を認識するタイミングが遅くなる。すると、この場合、当該対象物等を回避するために、例えば急操舵や急制動等の制御が発生する。このような走行制御が行われた場合、運転者に不安感等を与えてしまう可能性がある。

そこで、従来の運転支援装置においては、上述したように、障害物等を直接認識することにより実行される通常の障害物回避制御に加えて、例えば、先行車の挙動に基づいて障害物等の回避を行う制御技術が、例えば、特開２０１８－１７１９５９号公報，特開２０１７－１３６７８号公報等によって、種々提案されている。

上記特開２０１８－１７１９５９号公報等によって開示されている運転支援装置は、先行車両が障害物を回避する行動を早期に検出することによって、車両の障害物回避行動の開始タイミングを早くするというものである。

また、上記特開２０１７－１３６７８号公報等によって開示されている運転支援装置は、先行車両が障害物を回避した際に、その先行車両と同じ走行ルートで車両の障害物回避を行うというものである。

特開２０１８－１７１９５９号公報 特開２０１７－１３６７８号公報

ところが、上記特開２０１８－１７１９５９号公報，上記特開２０１７－１３６７８号公報等によって開示されている従来の運転支援装置においては、障害物等の存在の判断を、車両の直前を走行する一台の先行車両の挙動のみに基づいて行っている。このような制御では、例えば、先行車両が障害物等を回避するための挙動を採っているのか、単に蛇行して走行しているのかの判断がつき難い。したがって、従来の制御では、信頼性の高い判断を常に行うことが困難であるという問題点があった。

本発明は、走行中の車両の進行路上に、当該車両の走行を阻害する可能性のある障害物等が存在しているとき、より早いタイミングで障害物回避制御を開始することができ、かつより正確な障害物回避制御を行うことのできる車両の運転支援装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様の車両の運転支援装置は、車両を走行車線に沿って走行させる車線維持走行制御と、道路上の障害物を回避する走行ルートを設定して当該走行ルートに沿って走行させる障害物回避制御とを少なくとも実行し得る車両の運転支援装置であって、前記車両の周囲環境を認識する周囲環境認識装置と、前記車両の全体的な制御を統括的に行うと共に、前記周囲環境認識装置により認識された複数の先行車両の挙動分布に基づいて前方の障害物の存在を推定し、前記障害物の存在が推定された場合には当該障害物の存在する位置及び領域を推定する障害物推定部と、前記車両が前記推定された障害物を回避して走行するための複数の進行路領域の候補を算出する進行路算出部と、前記算出された複数の進行路領域から適切な進行路領域を選択し設定する進行路選択部と、を有し、設定された進行路領域に沿って前記車両の走行を制御する走行制御ユニットと、を具備する。

本発明によれば、走行中の車両の進行路上に、当該車両の走行を阻害する可能性のある障害物等が存在しているとき、より早いタイミングで障害物回避制御を開始することができ、かつより正確な障害物回避制御を行うことのできる車両の運転支援装置を提供することができる。

本発明の一実施形態の運転支援装置の概略構成を示すブロック構成図、 本発明の一実施形態の運転支援装置を搭載した自車両が、運転支援モードにて道路上を走行している状況の一例を示す概念図、 本発明の一実施形態の運転支援装置を搭載した自車両が、運転支援モードにて道路上を走行している状況の別の一例を示す概念図、 本発明の一実施形態の運転支援装置の作用の流れを示すフローチャート、 図４のステップＳ１６の処理にて算出される複数の進行路候補を概念的に示す図 図４のステップＳ１６の処理にて実行される走行制御中において、周囲環境に基づいて、選択された進行路候補領域の位置調整が行われる際の状況を示す概念図 本発明の一実施形態における進行路候補選択処理（図４のステップＳ１７の処理）についての変形例のサブルーチンを示すフローチャート

以下、図示の実施の形態によって本発明を説明する。以下の説明に用いる各図面は模式的に示すものであり、各構成要素を図面上で認識できる程度の大きさで示すために、各部材の寸法関係や縮尺等を構成要素毎に異ならせて示している場合がある。したがって、本発明は、各図面に記載された各構成要素の数量や各構成要素の形状や各構成要素の大きさの比率や各構成要素の相対的な位置関係等に関して、図示の形態のみに限定されるものではない。

なお、本実施形態の構成及び作用を説明するのに際しては、車両の通行区分を進行方向に向かって左側とする左側通行を基本とした道路システムであるものとして例示している。したがって、右側通行を基本とする道路システムに、本発明の構成を適用するには、左右を入れ替えて考慮すれば容易に応用することができる。

まず、本発明の一実施形態の運転支援装置の概略的な構成を、図１を用いて以下に説明する。図１は、本発明の一実施形態の運転支援装置の概略構成を示すブロック構成図である。図１に示すように、本実施形態の運転支援装置１の基本的な構成は、従来のこの種の運転支援装置と略同様の構成を有する。したがって、以下に示す説明は、本実施形態の運転支援装置１の概略的な説明のみに留める。

本実施形態の運転支援装置１は、当該運転支援装置１を搭載している車両（以下、自車両という）の車室内の前寄り上部中央部分に固定された車載カメラ装置であるカメラユニット１０を有する。

カメラユニット１０は、ステレオカメラ１１と、画像処理ユニット（ＩＰＵ）１２と、画像認識ユニット（画像認識＿ＥＣＵ）１３と、走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４とを有して構成されている。

ステレオカメラ１１は、メインカメラ１１ａと、サブカメラ１１ｂとを有する。メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂは、例えば、自車両の車室内において車幅方向の中央を挟んで左右対称な位置に、前方（進行方向）に向けて配置されている。また、メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂは、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサ等によって構成され、互いに同期された所定の撮像周期にて、車外前方の所定の範囲の領域の周囲環境を異なる視点からの二つの画像を取得してステレオ画像を生成する。

ＩＰＵ１２は、ステレオカメラ１１によって撮像した周囲環境画像データ（自車両の走行中の周囲環境を表す画像データ）に対し所定の画像処理を施し、画像上に表される物体や道路面上に標示される区画線等（以下、単に区画線等という）などの各種対象物のエッジを検出する。これにより、ＩＰＵ１２は、車両周囲の立体物や区画線等を認識する。そして、ＩＰＵ１２は、左右の画像上において対応するエッジの位置ズレ量から距離情報を取得し、距離情報を含む画像情報（距離画像情報）を生成する。

画像認識＿ＥＣＵ１３は、ＩＰＵ１２から受信した距離画像情報などに基づき、自車両が走行する走行路（自車走行路）の左右を区画する区画線の道路曲率〔１／ｍ〕及び左右区画線間の幅（車線幅）を求める。この道路曲率及び車線幅の求め方は種々知られている。例えば、画像認識＿ＥＣＵ１３は、道路曲率を周囲環境情報に基づき輝度差による二値化処理にて、左右の区画線を認識し、最小自乗法による曲線近似式などにて左右区画線の曲率を所定区間毎に求める。さらに、画像認識＿ＥＣＵ１３は、左右両区画線の曲率の差分から車線幅を算出する。

そして、画像認識＿ＥＣＵ１３は、左右区画線の曲率と車線幅とに基づき、車線中央、車線中央から自車両の車幅方向中央までの距離である自車横位置偏差等を算出する。

また、画像認識＿ＥＣＵ１３は、距離画像情報に対して所定のパターンマッチングなどを行い、道路に沿って延在するガードレール、縁石及び周辺車両等の立体物の認識を行う。ここで、画像認識＿ＥＣＵ１３における立体物の認識では、例えば、立体物の種別、立体物の高さ、立体物までの距離、立体物の速度、立体物と自車両との相対速度、立体物同士の相対的な距離（例えば、道路端の縁石等と、その近傍にある区画線等との間の横方向距離など）などの認識が行われる。

これら画像認識＿ＥＣＵ１３において認識された各種情報は、第１の周囲環境情報として走行＿ＥＣＵ１４に出力される。

このように、本実施形態において、画像認識＿ＥＣＵ１３は、ステレオカメラ１１及びＩＰＵ１２と共に、車両周囲の第１の周囲環境を認識する周囲環境認識装置としての機能を実現する。

走行＿ＥＣＵ１４は、運転支援装置１を統括制御するための制御ユニットである。この走行＿ＥＣＵ１４には、各種の制御ユニットとして、コックピット制御ユニット（ＣＰ＿ＥＣＵ）２１、と、エンジン制御ユニット（Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ）２２と、トランスミッション制御ユニット（Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ）２３と、ブレーキ制御ユニット（ＢＫ＿ＥＣＵ）２４と、パワーステアリング制御ユニット（ＰＳ＿ＥＣＵ）２５とがＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内通信回線を介して接続されている。

さらに、走行＿ＥＣＵ１４には、各種のセンサ類として、ロケータユニット３６と、車載レーダ装置３７（左前側方センサ３７ｌｆ，右前側方センサ３７ｒｆ，左後側方センサ３７ｌｒ，右後側方センサ３７ｒｒ），後方センサ３８と、が接続されている。

ＣＰ＿ＥＣＵ２１には、運転席の周辺に配設されたヒューマン・マシーン・インターフェース（ＨＭＩ）３１が接続されている。ＨＭＩ３１は、例えば、各種の運転支援制御の実行を指示するためのスイッチ、運転モードの切り換えを行うためのモード切換スイッチ，運転者の保舵状態を検出するステアリングタッチセンサ，運転者の顔認証や視線等を検出するドライバモニタリングシステム（ＤＭＳ），タッチパネル式のディスプレイ，コンビネーションメータ，スピーカ等を有して構成されている。

ＣＰ＿ＥＣＵ２１は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号を受信すると、先行車等に対する各種警報や運転支援制御の実施状況及び自車両の周囲環境等に関する各種情報等を、ＨＭＩ３１を通じた表示や音声等により、運転者に適宜報知する。また、ＣＰ＿ＥＣＵ２１は、ＨＭＩ３１を通じて運転者により入力された各種運転支援制御に対するオン／オフ操作状態等の各種入力情報を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２の出力側には、電子制御スロットルのスロットルアクチュエータ３２等が接続されている。また、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２の入力側には、図示しないアクセルセンサ等の各種センサ類が接続されている。

Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号或いは各種センサ類からの検出信号等に基づき、スロットルアクチュエータ３２に対する駆動制御を行う。これにより、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２は、エンジンの吸入空気量を調整し、所望のエンジン出力を発生させる。また、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２は、各種センサ類において検出されたアクセル開度等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３の出力側には、油圧制御回路３３が接続されている。また、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３の入力側には、図示しないシフトポジションセンサ等の各種センサ類が接続されている。Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３は、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２において推定されたエンジントルク信号や各種センサ類からの検出信号等に基づき、油圧制御回路３３に対する油圧制御を行う。これにより、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３は、自動変速機に設けられている摩擦係合要素やプーリ等を動作させ、エンジン出力を所望の変速比にて変速する。また、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３は、各種センサ類において検出されたシフトポジション等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

ＢＫ＿ＥＣＵ２４の出力側には、各車輪に設けられているブレーキホイールシリンダに出力するブレーキ液圧を各々調整するためのブレーキアクチュエータ３４が接続されている。また、ＢＫ＿ＥＣＵ２４の入力側には、図示しないブレーキペダルセンサ、ヨーレートセンサ、前後加速度センサ及び車速センサ等の各種センサ類が接続されている。

ＢＫ＿ＥＣＵ２４は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号或いは各種センサ類からの検出信号に基づき、ブレーキアクチュエータ３４に対する駆動制御を行う。これにより、ＢＫ＿ＥＣＵ２４は、自車両に対する強制的な制動制御やヨーレート制御等を行うためのブレーキ力を各車輪に適宜発生させる。また、ＢＫ＿ＥＣＵ２４は、各種センサにおいて検出されたブレーキ操作状態や、ヨーレート，前後加速度，車速（自車速）等の信号を走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

ＰＳ＿ＥＣＵ２５の出力側には、ステアリング機構にモータの回転力による操舵トルクを付与する電動パワステモータ３５が接続されている。また、ＰＳ＿ＥＣＵ２５の入力側には、操舵トルクセンサや舵角センサ等の各種センサ類が接続されている。

ＰＳ＿ＥＣＵ２５は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号或いは各種センサ類からの検出信号に基づき、電動パワステモータ３５に対する駆動制御を行う。これにより、ＰＳ＿ＥＣＵ２５は、ステアリング機構に対する操舵トルクを発生させる。また、ＰＳ＿ＥＣＵ２５は、各種センサ類において検出された操舵トルク及び舵角等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

ロケータユニット３６は、ＧＮＳＳセンサ３６ａと、高精度道路地図データベース（道路地図ＤＢ）３６ｂとを有して構成されている。

ＧＮＳＳセンサ３６ａは、複数の測位衛星から発信される測位信号を受信することにより、自車両の位置（緯度，経度，高度等）を測位する。

道路地図ＤＢ３６ｂは、ＨＤＤ，ＳＳＤなどの大容量記憶媒体であり、高精度な道路地図情報（ダイナミックマップ）が記憶されている。この道路地図ＤＢ３６ｂは、自動運転を行う際に必要とする車線データとして、車線幅データ、車線中央位置座標データ、車線の進行方位角データ、制限速度などを保有している。この車線データは、道路地図上の各車線に、数メートル間隔で格納されている。また、道路地図ＤＢは、各種施設や駐車場等の情報を保有している。道路地図ＤＢ３６ｂは、例えば、走行＿ＥＣＵ１４からの要求信号に基づき、ＧＮＳＳセンサ３６ａにおいて測位された自車位置を基準とする設定範囲の道路地図情報を、第３の周囲環境情報として走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

このように、本実施形態において、道路地図ＤＢ３６ｂは、ＧＮＳＳセンサ３６ａと共に、車両周囲の第３の周囲環境を認識する周囲環境認識装置としての機能を実現する。

左前側方センサ３７ｌｆ，右前側方センサ３７ｒｆ，左後側方センサ３７ｌｒ，右後側方センサ３７ｒｒは、車載レーダ装置３７を構成する複数のセンサであり、例えば、ミリ波レーダによって構成されている。

ここで、各ミリ波レーダは、出力した電波に対し、物体からの反射波を受けて解析することにより、主として歩行者や併走車両等の立体物のほか、道路端（例えば、路肩側の端部）に設けられる構造物等（例えば、縁石，ガードレール，建物等の壁，植栽等の立体物等）を検出する。さらに、各ミリ波レーダは、道路上に存在する立体的な障害物等をも検出する。この場合において、各レーダは、立体物に関する具体的な情報として、立体物の横幅，立体物の代表点の位置（自車両との相対位置，相対距離）及び相対速度等を検出する。

なお、左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆは、例えば、フロントバンパの左右側部にそれぞれ配設されている。左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆは、ステレオカメラ１１の画像では認識することが困難な自車両の左右斜め前方及び側方の領域に存在する立体物を第２の周囲環境情報として検出する。

また、左後側方センサ３７ｌｒ及び右後側方センサ３７ｒｒは、例えば、リアバンパの左右側部にそれぞれ配設されている。左後側方センサ３７ｌｒ及び右後側方センサ３７ｒｒは、左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆでは認識することが困難な自車両の左右斜め側方及び後方の領域に存在する立体物を第２の周囲環境情報として検出する。

このように、本実施形態において、車載レーダ装置３７（前側方センサ３７ｌｆ，右前側方センサ３７ｒｆ，左後側方センサ３７ｌｒ，右後側方センサ３７ｒｒ）は、車両周囲の第２の周囲環境を認識する周囲環境認識装置としての機能を実現する。そして、これらセンサ３７ｌｆ，３７ｒｆ，３７ｌｒ，３７ｒｒの取得情報は、画像認識＿ＥＣＵ１３へと送られる。

後方センサ３８は、例えば、ソナー装置等によって構成されている。この後方センサ３８は、例えば、リアバンパに配設されている。後方センサ３８は、左後側方センサ３７ｌｒ及び右後側方センサ３７ｒｒでは認識することが困難な自車両の後方の領域に存在する立体物を第４の周囲環境情報として検出する。

このように、本実施形態において、後方センサ３８は、車両周囲の第４の周囲環境を認識する周囲環境認識装置としての機能を実現する。

なお、画像認識＿ＥＣＵ１３において認識された第１の周囲環境情報、ロケータユニット３６において認識された第３の周囲環境情報、車載レーダ装置３７（左前側方センサ３７ｌｆ，右前側方センサ３７ｒｆ，左後側方センサ３７ｌｒ，右後側方センサ３７ｒｒ）において認識された第２の周囲環境情報、後方センサ３８において認識された第４の周囲環境情報にそれぞれ含まれる車外の各対象の座標は、何れも、走行＿ＥＣＵ１４において、自車両の中心を原点とする三次元座標系の座標に変換される。

走行＿ＥＣＵ１４には、運転モードとして、手動運転モードと、走行制御のためのモードである第１の走行制御モード及び第２の走行制御モードと、退避モードと、が設定されている。これらの各運転モードは、例えば、ＨＭＩ３１に設けられているモード切換スイッチに対する操作状況等に基づき、走行＿ＥＣＵ１４において選択的に切換可能となっている。

ここで、手動運転モードとは、運転者による保舵を必要とする運転モードであり、例えば、運転者によるステアリング操作、アクセル操作およびブレーキ操作などの運転操作に従って、自車両を走行させる運転モードである。

また、第１の走行制御モードも同様に、運転者による保舵を必要とする運転モードである。すなわち、第１の走行制御モードは、運転者による運転操作を反映しつつ、例えば、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２、ＢＫ＿ＥＣＵ２４、ＰＳ＿ＥＣＵ２５などの制御を通じて、主として、先行車追従制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）と、車線中央維持（ＡＬＫＣ：Active Lane Keep Centering）制御および車線逸脱抑制（Active Lane Keep Bouncing）制御と、を適宜組み合わせて行うことにより、目標走行経路に沿って自車両を走行させる、いわば半自動運転モードであり、或いは運転支援モードと呼ばれる運転モードである。

ここで、先行車追従制御（ＡＣＣ）は、基本的には、画像認識＿ＥＣＵ１３から入力される第１の周囲環境情報に基づいて行われる。すなわち、先行車追従制御（ＡＣＣ）は、例えば、画像認識＿ＥＣＵ１３からの第１の周囲環境情報に含まれる先行車情報等に基づいて行われる。

また、車線中央維持制御および車線逸脱抑制制御は、基本的には、画像認識＿ＥＣＵ１３或いはロケータユニット３６のうちの少なくとも何れか一方から入力される第１、第３の周囲環境情報に基づいて行われる。すなわち、車線中央維持制御および車線逸脱抑制制御は、例えば、画像認識＿ＥＣＵ１３或いはロケータユニット３６からの第３の周囲環境情報に含まれる車線区画線情報等に基づいて行われる。

また、第２の走行制御モードとは、運転者による保舵，アクセル操作，ブレーキ操作を必要とすることなく、例えば、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２，ＢＫ＿ＥＣＵ２４，ＰＳ＿ＥＣＵ２５などの制御を通じて、主として先行車追従制御と、車線中央維持制御，車線逸脱抑制制御とを適宜組み合わせて行うことにより、目標ルート（ルート地図情報）に従って自車両を走行させるいわゆるハンズオフ機能を実現する自動運転モードである。

退避モードは、例えば、第２の走行制御モードによる走行中に、当該モードによる走行が継続不能となり、且つ、運転者に運転操作を引き継ぐことができなかった場合（すなわち、手動運転モード、または、第１の走行制御モードに遷移できなかった場合）に、自車両を路側帯などに自動的に停止させるためのモードである。

また、走行＿ＥＣＵ１４は、上述の各運転モードにおいて、自車両と衝突する可能性の高い自車走行路上の先行車等や落下物等の立体物などの障害物等が認識された場合には、適宜必要に応じて、緊急ブレーキ（ＡＥＢ（Autonomous Emergency Braking）：衝突被害軽減ブレーキ）制御や緊急操舵制御を伴う障害物回避制御を実行する。

なお、ロケータユニット３６，画像認識＿ＥＣＵ１３，走行＿ＥＣＵ１４，ＣＰ＿ＥＣＵ２１，Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２，Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３，ＢＫ＿ＥＣＵ２４，ＰＳ＿ＥＣＵ２５等の全部又は一部は、ハードウエアを含むプロセッサにより構成されている。

ここで、プロセッサは、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ；Central Processing Unit），ＲＡＭ（Random Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）や、不揮発性メモリ（Non-volatile memory），不揮発性記憶装置（Non-volatile storage）等のほか、非一過性の記録媒体（non-transitory computer readable medium）等を備える周知の構成及びその周辺機器等によって構成されている。

ＲＯＭや不揮発性メモリ、不揮発性記憶装置等には、ＣＰＵが実行するソフトウエアプログラムやデータテーブル等の固定データ等が予め記憶されている。そして、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたソフトウエアプログラムを読み出してＲＡＭに展開して実行し、また、当該ソフトウエアプログラムが各種データ等を適宜参照等することによって、上記各構成部や構成ユニット（１３，１４，２１～２５，３６）等の各機能が実現される。

また、プロセッサは、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの半導体チップなどにより構成されていてもよい。また、上記各構成部や構成ユニット（１３，１４，２１～２５，３６）等は電子回路によって構成してもよい。

さらに、ソフトウエアプログラムは、コンピュータプログラム製品として、フレキシブルディスク，ＣＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤ－ＲＯＭ等の可搬型板媒体や、カード型メモリ，ＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置，ＳＳＤ（Solid State Drive）装置等の非一過性の記憶媒体（non-transitory computer readable medium）等に、全体あるいは一部が記録されている形態としてもよい。

このように構成された本実施形態の運転支援装置１の作用について、図２～図６を用いて以下に説明する。

本実施形態の運転支援装置１は、上述したように、いわゆる先行車追従制御（ＡＣＣ）や車線中央維持（ＡＬＫＣ）制御および車線逸脱（ＡＬＫＢ）制御等を実行して、運転者の運転操作を支援する機能を有する。さらに、本実施形態の運転支援装置１は、走行中の道路上に障害物等を認識した場合には、障害物回避制御を実行して運転を支援する機能を有する。

さらに、本実施形態の運転支援装置１は、当該運転支援装置１を搭載した自車両が運転支援モードにて道路上を走行中に、自車両の進行路の前方に障害物等を直接認識し得ない場合であっても、複数の先行車両の挙動を認識することによって、進行路の前方の障害物等の存在の有無や位置，大きさ等（障害物等の存在領域）を推定して、当該障害物等を直接認識するのに先だって障害物回避制御を実行する機能を有する。

例えば、図２，図３は、本実施形態の運転支援装置１を搭載した自車両が、運転支援モードにて道路上を走行している状況を示す概念図である。

まず、図２に示す状況を、簡単に説明する。図２において、符号Ｍは、自車両を示している。そして、この自車両Ｍは、図２に示すように、片側三車線の道路の中央車線を走行しているものとする。

ここで、図２の符号１００は、自車両Ｍが走行中の走行路を示している。走行路１００のうち符号１０１は自車両Ｍが走行中の自車走行車線を示している。符号１０１Ｌは、自車走行車線１０１の左側に隣接する左側車線を示している。符号１０１Ｒは、自車走行車線１０１の右側に隣接する右側車線（いわゆる追越車線）を示している。また、符号１０２Ｌ，１０２Ｒは、自車走行車線１０１の左右区画線をそれぞれ示している。符号１０３は、右側車線１０１Ｒの右側区画線を示している。符号１０４は、左側車線１０１Ｌの左側区画線を示している。

また、図２において符号１１０は、ステレオカメラ１１の撮像範囲（画角）を示している。また、符号１１１Ｌ，１１１Ｒは、車載レーダ装置３７における左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆの走査範囲を示している。

そして、図２において符号１０５（二点鎖線）は、自車走行車線１０１の左右区画線１０２Ｌ，１０２Ｒの略中央を通る仮想線を示している。自車両Ｍは、自車走行車線１０１に沿って通常の車線中央維持（ＡＬＫＣ）制御にて走行するとき、当該中央仮想線１０５に基づいて走行制御される。

この場合において、図２に示すように、自車両Ｍの前方には、複数の先行車両が走行しているものとする。ここで、符号Ｍ１は、自車両Ｍから見て直前を走行する先行車両である（以下、第１先行車両と呼称する）。符号Ｍ２は、第１先行車両Ｍ１の直前を走行する先行車両である（以下、第２先行車両と呼称する）。この第２先行車両Ｍ２は、自車両Ｍから見て前方２台目の先行車両である。符号Ｍ３は、第２先行車両Ｍ２の直前を走行する先行車両である（以下、第３先行車両と呼称する）。この第３先行車両Ｍ３は、自車両Ｍから見て前方３台目の先行車両である。

そして、図２において符号２００は、立体的な落下物等の障害物（以下、障害物等と呼称する）である。この障害物等２００は、自車両Ｍの自車走行車線１０１内に設定された走行ルート上であって、自車両Ｍの前方に存在しており、かつ自車両Ｍの走行を阻害する可能性のある物体であるものとする。

この障害物等２００は、図２に示す状況においては、自車両Ｍの運転支援装置１の周囲環境認識装置（カメラ１１，レーダ３７）を用いて直接認識し得ない位置に存在しているものとする。

ここで、自車両Ｍの運転支援装置１の周囲環境認識装置によって直接認識し得ない位置とは、次のような状況が考えられる。例えば、自車両Ｍの前方に複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）が走行している場合を考えてみる。なお、図２の例示では、複数の先行車両として三台を図示しているのみであるが、さらに前方に先行車両が存在している状況として考えてもよい。

ここで、例えば自車両Ｍと、複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）が同一車線上を通常走行しており、かつ、走行車線上には障害物等が存在していない通常の環境にあるとき、これら全ての車両は、所定の車間距離を維持しつつ、概ね中央仮想線１０５に沿ってほぼ一列で走行している状態になっている。

このような通常の状況にあるときに、自車両Ｍから見て数台先の先行車両の前方に障害物等２００が存在している状況を考えてみる。この場合、自車両Ｍの前方視界は複数の先行車両に遮られている。したがって、自車両Ｍの運転支援装置１からは、当該障害物等２００を直接視認することができない状況にあると考えられる。

そして、このとき、複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）のそれぞれのうち、先頭寄りの先行車両は、やがて当該障害物等２００を認識する。これにより、当該先行車両は通常の中央仮想線１０５に沿う走行ルートから逸脱する走行ルートを採って、当該障害物等２００を回避する走行を行うことになる。

そこで、本実施形態の運転支援装置１においては、自車両Ｍが運転支援モードにて道路上を走行中にあるとき、障害物等２００を直接認識する以前の段階で、複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）の挙動の分布を認識することによって、前方にある障害物等２００の存在の有無や位置，大きさ等（障害物等の存在領域）を推定する。

そして、障害物等２００が存在していることが推定される場合には、当該障害物等２００の存在する推定領域を回避し得る走行ルートを算出し、適宜適切な走行ルートを採って障害物回避制御を開始する。これにより、本実施形態の運転支援装置１は、障害物等２００を直接認識できる状況になる以前の段階で、障害物等２００を回避し得る走行ルートによる走行制御がなされる。したがって、自車両Ｍは、安全かつ確実な障害物回避制御を行うことができる。

そのためには、まず、自車両Ｍに搭載される本実施形態の運転支援装置１は、複数の先行車両の挙動が、障害物等２００を回避する挙動であるか否かを判断する。このような判断は、次のように行われる。例えば、図２に示す状況は、自車両Ｍが図示の位置（片側三車線の中央車線１０１）を走行中に、前方を走行する複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）が存在しており、かつ障害物等２００が存在している状況を示している。そして、このとき、障害物等２００は、複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）によって遮られており、自車両Ｍから当該障害物等２００は、直接認識することができない状況にある。

このとき、第１先行車両Ｍ１と第２先行車両Ｍ２は共に、右側方向指示器ＷＲを点滅標示させた状態で、かつ自車走行車線１０１の中央仮想線１０５から逸脱した走行ルートを走行している。このことは、自車両Ｍの運転支援装置１における周囲環境認識装置（例えばステレオカメラ１１）によって認識することができる。この場合において、自車両Ｍの運転支援装置１は、第１先行車両Ｍ１については、自車両Ｍと第１先行車両Ｍ１との間に遮るものが存在しないので容易に認識することができる。

また、第２先行車両Ｍ２は走行ルートを大きく逸脱した走行ルートを採っている。ここで、図２の符号Ｗ１は、第２先行車両Ｍ２が中央仮想線１０５から横方向右側へ逸脱した際の横位置変化量（ルート逸脱量）を示している。

通常の場合（中央仮想線１０５に沿う走行中）には、第２先行車両Ｍ２は、第１先行車両Ｍ１によって遮られる位置にあるはずである。しかし、図２に示す状況においては、第２先行車両Ｍ２は、中央仮想線１０５からのルート逸脱量Ｗ１が大きいので、当該第２先行車両Ｍ２は、その一部が第１先行車両Ｍ１越しに、自車両Ｍの運転支援装置１から認識することができる状態になると考えられる。

また、自車両Ｍから第２先行車両Ｍ２を見るとき、第１先行車両Ｍ１を間に挟んで見ることになる。この場合、自車両Ｍからは、第１先行車両Ｍ１のリアウインド及びフロントウインド越しに第２先行車両Ｍ２の一部を認識することができる場合もある。さらに、第２先行車両Ｍ２の影が路面上に投影されている場合もあり、この影を、自車両Ｍから認識することができる場合もある。これらのことから、自車両Ｍから第２先行車両Ｍ２の少なくとも一部が認識されるので、その存在を認識することは可能である。

そして、自車両Ｍと、各先行車両（Ｍ１，Ｍ２等）との相対的な位置関係から各先行車両（Ｍ１，Ｍ２等）の横位置変化量（ルート逸脱量Ｗ１）を推定することができる。したがって、各車両の挙動分布（横位置の分布）を算出できる。このような複数の先行車両の認識技術は、従来の運転支援装置による周知の技術を用いればよい。

またさらに、自車両Ｍの運転支援装置１は、第３先行車両Ｍ３を認識し得る場合もある。この場合、図２に示す第３先行車両Ｍ３は、左側方向指示器ＷＬを点滅標示させて、かつ自車走行車線１０１の中央仮想線１０５から逸脱していた走行ルートから自車走行車線１０１へと復帰している途中にあるものとする。このとき、自車両Ｍの運転支援装置１は、第３先行車両Ｍ３の左側面の一部を認識できる場合がある。

したがって、例えば、複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）のうち少なくとも二台の先行車両（例えばＭ１，Ｍ２）が方向指示器の点滅標示を共に行っており、かつ走行車線から所定量だけ逸脱していることが認識された場合には、これら二台の先行車両（Ｍ１，Ｍ２）は、前方の障害物等２００を回避する挙動であると推定できる。

つまり、例えば一台の先行車両のみの挙動だけでは、障害物等２００を回避する挙動であるか、或いは単なる蛇行走行しているのかの判断がつかない。しかし、複数（二台以上）が同様の挙動を示していれば、障害物等２００を回避する挙動である可能性が高いと推定できる。したがって、複数の先行車両の挙動を認識することで、より正確に障害物等２００が存在することを推定できる。

そして、このとき、自車両Ｍの運転支援装置１は、これら複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）のうち少なくとも二台の先行車（Ｍ１，Ｍ２）の挙動分布から、障害物等２００が存在すると思われる推定領域２００ｘを推定する。

なお、図２に示す状況について、さらに詳述する。図２の符号１０５ｂは、第２先行車両Ｍ２の逸脱走行ルート（回避ルート；点線）を示している。そして、第２先行車両Ｍ２が逸脱走行ルート１０５ｂを採るタイミングを符号Ｂで示している。また、図２の符号１０５ｃは、第１先行車両Ｍ１の逸脱走行ルート（回避ルート；長点線）を示している。そして、第１先行車両Ｍ１が逸脱走行ルート１０５ｃを採るタイミングを符号Ｃで示している。

この場合において、第１先行車両Ｍ１は、図２に示す位置にあるとき、自身で直接障害物等２００を認識し得る状況にあると考えられる。しかし、それ以前の状況（不図示）では、第１先行車両Ｍ１は、第２先行車両Ｍ２によって遮られている障害物等２００を直接認識できていないものと考えられる。このことから、第２先行車両Ｍ２が逸脱走行ルート１０５ｂを採った後に初めて第１先行車両Ｍ１は、障害物等２００を認識し得る状況になる。このとき、第１先行車両Ｍ１は、従来の障害物回避制御により、直前を走行する第２先行車両Ｍ２の挙動を認識し、或いは直接障害物等２００を認識し、それらの認識結果に基づいて、障害物等２００を回避するための制御が行われる。

このことは、第１先行車両Ｍ１は、第２先行車両Ｍ２が逸脱走行ルート１０５ｂを採る開始タイミング（Ｂ地点）よりも遅いタイミングのＣ地点を開始タイミングとする逸脱走行ルート１０５ｃを採ることになるものと考えられる。この場合、第１先行車両Ｍ１は、第２先行車両Ｍ２よりも制御開始タイミングが遅くなるので、その分だけ急操舵による対応になる傾向がある。

このような状況を、自車両Ｍと第１先行車両Ｍ１とに当てはめて考えてみると、以下のようになる。即ち、自車両Ｍが第１先行車両Ｍ１の挙動を認識してから所定の逸脱走行ルートを採る場合には、自車両Ｍは、第１先行車両Ｍ１よりも遅いタイミングで障害物回避制御が開始される。また、自車両Ｍが障害物等２００を直接認識してから所定の逸脱走行ルートを採る場合には、自車両Ｍは、第１先行車両Ｍ１よりもさらに遅いタイミングで障害物回避制御が開始される。したがって、この場合、自車両Ｍは、余裕の無い急操舵や、或いは急制動等を余儀なくされる可能性がある。本実施形態の運転支援装置１は、自車両Ｍにおいて、このような余裕のない急挙動を回避するための工夫である。

さらに、複数の先行車両の挙動が、障害物等２００を回避する挙動であるか否かの判断についての、別の状況を図３に例示する。図３に示す状況は、基本的には図２に示す状況と略同様である。しかし、図３に示す状況においては、自車両Ｍの運転支援装置１は、周囲環境を次のように認識しているものとする。

即ち、第２先行車両Ｍ２が右側方向指示器ＷＲを点滅標示させた状態で、かつ自車走行車線１０１の中央仮想線１０５から逸脱した走行ルート１０５ｂ（点線）を走行していることが、自車両Ｍの運転支援装置１によって認識されている。さらに、このとき、自車両Ｍの運転支援装置１は、第１先行車両Ｍ１が制動灯（ブレーキランプ）を点灯させていることを認識している。ここで、図３の符号ＳＴは、第１先行車両Ｍ１の制動灯が点灯している状態を示している。

このような状況を認識した場合にも、本実施形態の運転支援装置１は、二台の先行車両（Ｍ１，Ｍ２）の挙動が、障害物等２００を回避する挙動であると推定する。そして、図３の例示の状況のように、複数の先行車両のうちの何台かの先行車両（特に自車両Ｍの直前の先行車両）の制動灯ＳＴが点灯している状態を認識した場合には、その先行車両（図３における第１先行車両Ｍ１）は障害物等２００を回避するための挙動を採っている可能性が、さらに高いと推定できる。

したがって、上述したように、複数の先行車両の横位置変化量（ルート逸脱量Ｗ１）の分布を推定することに加えて、複数の先行車両の方向指示器の状態（図２参照）や制動灯（図３参照）の状態等を認識することができれば、さらに正確に、複数の先行車両のそれぞれの挙動が、障害物等を回避する挙動であるものと推定できる。

またさらに、図３の状況においても、自車両Ｍの運転支援装置１は、第３先行車両Ｍ３を認識し得る場合もある。この場合においても、図２の状況と同様に、自車両Ｍの運転支援装置１は、第３先行車両Ｍ３の挙動が、障害物等２００を回避する挙動であると推定してもよい。

本実施形態の運転支援装置１においては、複数の先行車両の挙動を認識し、それらの複数の先行車両の挙動が、障害物等を回避するための挙動であるか否かを判断する。そのため、図２，図３の例示では、複数の先行車両として三台の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）を示して説明した。しかし、この例示に限られることはない。本実施形態の運転支援装置１においては、少なくとも２台の先行車両（Ｍ１，Ｍ２）の挙動を認識できれば、その（少なくとも２台の先行車両の）挙動に基づいて、これら（少なくとも２台の先行車両）の挙動が、障害物等２００を回避する挙動であるか否かの判断（推定）を行い得るものとしている。

なお、図２，図３においては、第２先行車両Ｍ２は、右側区画線１０２Ｒを跨いだ状態で走行している例を示している。また、第３先行車両Ｍ３は、自車両Ｍと同一車線に復帰しようとしている例を示している。しかしながら、複数の先行車両の挙動は、これらの例に限られることはない。例えば、第２先行車両Ｍ２や第３先行車両が、自車両Ｍと同一の自車走行車線１０１から逸脱した後に、当該同一車線に隣接する右側車線１０１Ｒ又は左側車線１０１Ｌへと車線変更する場合であっても逸脱判定とすることができる。

また、図２，図３に示す例では、複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）は、いずれも右側車線１０１Ｒ側へ逸脱する例を示している。しかし、図示の例に限られることはない。例えば、図２，図３に示すように、自車両Ｍと複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）の走行路１００が片側三車線であって、いずれの車両も中央車線１０１を走行しているものとすると、複数の先行車両のうちのいずれかは左側車線１０１Ｌ側に逸脱する場合（若しくは左側車線１０１Ｌへの車線変更も含む）であっても、逸脱判定とすることができる。

また、図２，図３に示す例では、自車両Ｍと複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）の走行路１００が片側三車線道路として例示しているが、これに限られることはない。例えば、図２，図３に示す左側の二つの車線（１０１Ｌ，１０１）を、自車両Ｍ及び複数の先行車両（Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３）の走行路とし、図２，図３の右側車線１０１Ｒを対向車線として考えてもよい。

次に、本実施形態の運転支援装置１の作用の流れを、図４のフローチャートを用いて以下に説明する。なお、以下の説明においては、本実施形態の運転支援装置１における障害物回避制御に関する作用のみを特に示し、通常の運転支援装置１において同時並行的に実行されている通常一般的な処理や作用については、その説明は省略する。

まず、本実施形態の運転支援装置１を搭載した自車両Ｍが、図２に示すような道路上を走行しているものとする。そして、このとき、自車両Ｍの運転支援装置１は、第１の走行制御モード（運転支援モード）又は第２の走行制御モード（自動運転モード）に設定されているものとする。つまり、自車両Ｍの運転支援装置１は、先行車追従制御（ＡＣＣ）、車線中央維持（ＡＬＫＣ）制御、車線逸脱抑制（ＡＬＫＢ）制御など、所定の自動運転支援機能を実行しつつ、自車両Ｍの走行制御を行っているものとする。この場合において、運転支援装置１は、さらにハンズオフ機能（第２の走行制御モード）を実行していてもよい。

このような状況下にある自車両Ｍの運転支援装置１は、図４のステップＳ１１において、周囲環境認識装置（カメラ１１や車載レーダ装置３７）を動作させて自車両Ｍの周囲環境情報を取得している。また、運転支援装置１は、取得した周囲環境情報について所定の処理を実行している。そして、これにより、運転支援装置１は、周囲環境（先行車両や道路上の障害物等の有無等）の状況を認識し続けている。

このステップＳ１１の処理にて、運転支援装置１は、前方に障害物等の存在を認識したか否かの確認を行う。ここで、障害物等が認識された場合には、ステップＳ２１の処理に進む。また、障害物等が認識されない場合は、次のステップＳ１２の処理に進む。

障害物等が認識されて、ステップＳ２１の処理に進む場合は、自車両Ｍの運転支援装置１が、自車両Ｍの前方に存在する障害物等を直接認識した場合である。この場合には、認識した障害物等に基づいて行う従来通常の障害物回避制御を実行する。その後、一連の処理を終了したら、元の処理ステップに戻る（リターン）。

一方、ステップＳ１２において、運転支援装置１は、周囲環境認識装置（カメラ１１や車載レーダ装置３７）により取得した周囲環境情報により先行車両が認識されているか否かの確認を行う。ここで、先行車両が認識されていない場合には、上述のステップＳ１１の処理に戻る。また、先行車両が認識された場合には、次のステップＳ１３の処理に進む。

続いて、ステップＳ１３において、運転支援装置１は、上述のステップＳ１２の処理にて認識された先行車両は一台のみか複数台かの確認を行う。ここで、認識された先行車両が一台のみの場合は、ステップＳ２２の処理に進む。また、認識された先行車両が複数台の場合は、次のステップＳ１４の処理に進む。

先行車両が一台認識されたのみの場合に、ステップＳ２２の処理に進むと、このステップＳ２２において、運転支援装置１は、認識された先行車両の挙動に基づいて、通常の障害物回避制御を実行する。その後、一連の処理を終了したら、元の処理ステップに戻る（リターン）。

一方、ステップＳ１４において、運転支援装置１は、認識された複数の先行車両の挙動の分布を算出し、自車両が認識し得ていない障害物等が前方に存在するか否かを推定する。この場合において、運転支援装置１の走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４は、周囲環境認識装置（カメラ１１や車載レーダ装置３７）により認識された複数の先行車両の挙動分布に基づいて前方の障害物等の存在を推定する障害物推定部として機能する。

ここで、複数の先行車両の挙動に基づいて障害物等の有無を推定するには、図２，図３を用いて説明したように、まず、自車両と認識された複数の先行車両との相対位置を求め、各先行車両の横位置変化量（ルート逸脱量）を推定する。これにより、先行車両の横位置分布を算出する。そして、複数の先行車両の横位置変化量（ルート逸脱量）が所定の閾値以上である場合には、各先行車両は、障害物等を回避する挙動を採っていると推定する。なお、この場合において、複数の先行車両のそれぞれの挙動は必ずしも同一である必要は無いことは、上述した通りである。こうして、複数の先行車両が、障害物等を回避する挙動を採っていると推定された場合は、次のステップＳ１５の処理に進む。なお、ステップＳ１４の処理においては、方向指示器の点滅標示や制動灯の点灯が認識された場合には、上記所定の閾値を適宜変化させてもよい。

また、ステップＳ１４の処理にて、複数の先行車両の挙動分布が閾値以内であれば、障害物等が前方に存在しないものと推定できる。この場合は、通常の先行車追従制御（ＡＣＣ）、車線中央維持（ＡＬＫＣ）制御等を続行しつつ、当該ステップＳ１４の処理を繰り返す。

次にステップＳ１５において、運転支援装置１は、複数の先行車両の挙動に基づいて、推定される障害物等の存在する位置（自車両との相対位置や道路上における位置）や大きさ等（障害物等の存在領域）を推定して、当該障害物等の存在する領域を推定する。この場合において、運転支援装置１の走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４は、障害物等の存在が推定された場合に当該障害物等の存在する位置及び大きさ等（障害物等の存在領域）を推定する障害物推定部として機能する。

上述のステップＳ１４の処理にて複数の先行車両の挙動が、障害物等の回避挙動であると推定された場合には、各先行車両の付近に障害物等が存在すると推定できる。したがって、自車両位置と先行車との位置を算出することにより、自車両と障害物等との相対位置が推定できる。

また、自車走行車線の車幅，自車両及び先行車両の車幅，複数の先行車両の横位置変化量（ルート逸脱量）等の各数値データから、障害物等の大きさも推定できる。例えば、複数の先行車両の横位置変化量（ルート逸脱量）が大きい程、障害物等の大きさも大きいと推定できる。なお、自車走行車線の車幅は、左右区画線を認識することにより算出できる。また、自車両の車幅は、自車両の運転支援装置１が予め自車両情報として保有している情報等を参照すればよい。また、先行車両の車幅は、ステレオカメラ１１の画像情報に基づいて算出してもよいし、予め決められた固定値（例えば乗用車の平均的な車幅数値）等を推定値として参照すればよい。そして、これらの推定情報から、当該障害物等の存在している領域を推定できる。

続いて、ステップＳ１６において、運転支援装置１は、推定された障害物等の存在している領域を自車両が回避し得るための複数の進行路候補を算出する。この場合において、運転支援装置１の走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４は進行路算出部として機能する。なお、ここで算出される進行路候補は、必ずしも複数である必要は無く、最も適切と思われる一つの進行路を提示する形態でもよい。

上述のステップＳ１５の処理にて障害物等の位置や領域が推定されると、当該障害物等と自車両との相対位置及び自車両の車速から、自車両から障害物等までの距離や到達時間を推定できる。これにより、自車両が障害物回避制御を開始するタイミングを設定できる。

また、自車両の障害物回避のための進行路候補は、複数の先行車両の軌跡と各先行車両の車幅の推定値（上述と同様に固定値でもよい）や自車両の車幅と、予め設定される所定の安全マージン等に基づいて算出する。なお、この場合において、進行路候補は、想定される走行軌跡を中心として横方向に所定の領域を有する進行路領域として算出する。

ここで、図５は、図４のステップＳ１６の処理にて算出される複数の進行路候補を概念的に示す。図５において、符号１２０（実線）は、自車両Ｍが自車走行車線１０１に沿って走行している際の進行路領域を示している。この進行路領域１２０は、障害物回避制御開始以前の通常の車線中央維持（ＡＬＫＣ）制御時の進行路領域である。

符号１２１（実線）は、図４のステップＳ１６の処理にて算出される複数の進行路候補のうちの第１進行路候補領域を示している。この第１進行路候補領域１２１は、図２の第１先行車両Ｍ１，第２先行車両Ｍ２の挙動分布を認識することにより推測された障害物等２００の推定領域２００ｘに基づいて、自車両Ｍが当該障害物等２００を直接認識する前に、障害物回避制御を行うことができる場合の進行路領域として算出されている。つまり、図２の第１先行車両Ｍ１，第２先行車両Ｍ２等に比べて障害物回避制御の開始タイミングを早めに設定した場合の進行路領域として算出されている。なお、この第１進行路候補領域１２１を通る逸脱走行ルートで障害物回避制御が行われる場合の制御開始地点を符号Ａで示している。

符号１２２（破線）は、図４のステップＳ１６の処理にて算出される複数の進行路候補のうちの第２進行路候補領域を示している。この第２進行路候補領域１２２は、図２の第２先行車両Ｍ２の軌跡（図２の逸脱走行ルート１０５ｂ参照）に略対応する進行路領域としている。なお、このときの第２先行車両Ｍ２の障害物回避制御が開始される地点を符号Ｂで示している。

符号１２３（一点鎖線）は、図４のステップＳ１６の処理にて算出される複数の進行路候補のうちの第３進行路候補領域を示している。この第３進行路候補領域１２３は、図２の第１先行車両Ｍ１の軌跡（図２の逸脱走行ルート１０５ｃ参照）に略対応する進行路領域としている。なお、このときの第１先行車両Ｍ１の障害物回避制御が開始される地点を符号Ｃで示している。

符号１２４（二点鎖線）は、図４のステップＳ１６の処理にて算出される複数の進行路候補のうちの第４進行路候補領域を示している。この第４進行路候補領域１２４は、左側車線１０１Ｌ側に逸脱する場合の走行ルートに略対応する進行路領域である。なお、この第４進行路候補領域１２４を通る逸脱走行ルートで障害物回避制御が行われる場合の制御開始地点はＡ地点と同等である。

これら複数の進行路候補領域（１２１，１２２，１２３，１２４）は、いずれも進行路領域１２０から分岐して連続する進行路領域となっている。また、各進行路候補領域（１２１，１２２，１２３，１２４）は、いずれも障害物等２００の推定領域２００ｘを確実に回避する進行路領域として算出されている。

次に、ステップＳ１７において、運転支援装置１は、上述のステップＳ１６の処理にて算出された複数の進行路候補から適切な進行路領域を選択する。この場合において、運転支援装置１の走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４は進行路選択部として機能する。ここで、適切な進行路は、基本的には右側に逸脱する走行ルートが選択される。

ここで、図５に示す例では、認識された障害物等２００は、自車走行車線１０１の範囲内における左寄り位置に存在するものと推定されている。この状況下においては、自車両Ｍが当該障害物等２００を回避するのに際して、左側に逸脱する走行ルートを採るよりも右側に逸脱する走行ルートを採る方が、横位置変化量が少なくて済むことは明らかである。したがって、図５の例示では、右側への進行路候補（１２１，１２２，１２３）のうちの一つが優先的に選択される。

また、上述したように、自車両Ｍと障害物等２００との相対位置及び自車両Ｍの車速から、自車両Ｍと障害物等２００との距離や、障害物等２００までの到達時間を推定する。そして、推定された距離又は到達時間等の情報に基づいて、制御開始タイミングを設定する。例えば、右側への三つの進行路候補（１２１，１２２，１２３）においては、制御開始タイミングが早い順に、第１進行路候補領域１２１（Ａ地点），第２進行路候補領域１２２（Ｂ地点），第３進行路候補領域１２３（Ｃ地点）となっている。

即ち、図５に示すように、第１進行路候補領域１２１が選択された場合は、制御開始タイミングを最も早いＡ地点とすることができる。第２進行路候補領域１２２が選択された場合は、制御開始タイミングはＡ地点よりも図５の符号Ｄ１だけ遅いＢ地点となる。第３進行路候補領域１２３が選択された場合は、制御開始タイミングはＡ地点よりも図５の符号Ｄだけ遅く、かつＢ地点よりも同図５の符号Ｄ２だけ遅いＣ地点となる。そこで、推定された距離又は到達時間を考慮して適切な制御開始タイミングの進行路が選択される。この場合、障害物等２００までの距離又は到達時間が長いほど、余裕をもって早い制御開始タイミングとすることができ、それにより、緩やかな横移動で回避することができる。

このようにして進行路が選択されると、次のステップＳ１８において、上述のステップＳ１７の処理にて選択された進行路に沿って自車両を走行させる走行制御（障害物回避制御）を開始する。ここで行われる障害物回避制御は、例えば、自動操舵制御，自動制動制御等が含まれる。

ここで、障害物回避制御が開始されると、まず、運転支援装置１は、周囲環境認識装置（ステレオカメラ１１，車載レーダ装置３７）によって周囲状況を確認する。例えば、自車両Ｍの周囲、特に後方或いは側方を走行中の他車両等が存在している場合に、それらの他車両が存在する方向へ逸脱する走行ルートを自車両が採るとすると、自車両が他車両の走行を阻害してしまう可能性が生じる。したがって、自車両が、障害物回避制御を開始して所定の逸脱走行ルートを採る場合には、まず周囲の安全を確認するようにしている。

図６に示す例は、例えば、第１進行路候補領域１２１が選択された場合において、自車両Ｍの周囲に他車両が存在している状況を示している。詳述すると、図６においては、図２で示した状況と同様に、自車両Ｍは、自車走行車線１０１を走行中であり、第１先行車両Ｍ１及び第２先行車両Ｍ２が障害物等２００を回避する走行をしている。そして、このとき、自車両Ｍは、第１先行車両Ｍ１及び第２先行車両Ｍ２の挙動に基づいて障害物等２００の存在を推定し、これにより算出された第１進行路候補領域１２１（図６の点線で示す領域１２１参照）を選択設定しているものとする。このような状況下において、自車両Ｍの運転支援装置１は、障害物回避制御による走行制御を実行しようとしている。

ここで、自車両Ｍの運転支援装置１は、まず、自車走行車線１０１に隣接する右側車線１０１Ｒに自車両Ｍの後方或いは側方を走行中の他車両（以下、周辺他車両という。図６の符号Ｍ４参照）を認識したものとする。

この場合において、周辺他車両Ｍ４は、逸脱走行ルートを走行中の第１先行車両Ｍ１や第２先行車両Ｍ２等を認識することにより、さらに減速する可能性もある（制動灯ＳＴ参照）。

したがって、このような状況下において、自車両Ｍが選択済みの第１進行路候補領域１２１に沿う走行制御を行おうとすると、周辺他車両Ｍ４の走行を阻害してしまう可能性が生じる。

そこで、このような状況となった場合には、自車両Ｍの運転支援装置１は、選択済みの第１進行路候補領域１２１についての位置調整を行う。この場合において、運転支援装置１の走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４は、自車両Ｍの周囲環境に応じて選択された進行路領域についての位置調整を行う進行路調整部として機能する。

例えば、図６に示す例では、自車両Ｍの運転支援装置１は、選択済みの第１進行路候補領域１２１について、図６の矢印Ｓに示す方向（横方向自車両寄り）に所定量だけ横位置を調整して、新たな進行路候補領域１２１ｘ（実線）を設定する。この新たな進行路候補領域１２１ｘは、障害物等２００の推定領域２００ｘを考慮しつつ、右方向への横位置変化量を抑制した進行路領域としている。これにより、自車両Ｍは、障害物等２００を回避しながらも、周辺他車両Ｍ４との干渉を抑止することができるようになる。

なお、図６においては、周辺他車両Ｍ４として、隣接車線において後方或いは側方を走行する他車両を例示しているが、この例に限られることはない。例えば、図６に示す右側車線１０１Ｒを対向車線と考えた場合においては、当該対向車線において前方から向かってくる対向車両が存在する場合としても、同様に考えることができる。

このように、本実施形態の運転支援装置１においては、進行路候補領域を選択した後に、周辺他車両（隣接車線上の後続車両，併走車両，対向車両等）等が認識された場合には、選択済みの進行路候補領域についての位置調整処理を行って、より安全な自車両Ｍの走行を確保している。

このようにステップＳ１８の処理にて、運転支援装置１は、障害物回避制御を行って、障害物等２００を回避する。この過程において、自車両Ｍの運転支援装置１は、推定していた障害物等２００を、直接認識できる状態になる。つまり、自車両Ｍが障害物等２００の位置に近付くと、第１先行車両Ｍ１によって遮られていた障害物等２００は、自車両Ｍの運転支援装置１によって直接認識できる状態になる。この状況になった場合には、運転支援装置１は、直接認識された障害物等２００に対応する通常の走行制御を行う。

こうして、障害物等２００を回避した後は、自車両Ｍを元の自車走行車線１０１へと復帰させる。そして、元の自車走行車線１０１に沿う通常の先行車追従制御（ＡＣＣ）、車線中央維持（ＡＬＫＣ）制御等による走行制御を継続する（リターン）。

以上説明したように上記第１の実施形態によれば、複数の先行車両の挙動を認識するようにしているので、先行車両の挙動が障害物等を回避するための挙動であるのか、又は単に蛇行走行をしているだけであるのかを正確に判断することができる。

また、複数の先行車両の挙動が障害物等を回避する挙動であると判断された場合には、周囲環境認識装置によって直接障害物等を認識し得ない状況であっても、複数の先行車両の挙動分布に基づいて前方に障害物等が存在していることを推定できる。

また、前方に障害物等が存在していることが推定できた場合には、その障害物等の位置，大きさ等（障害物等の存在領域）を、複数の先行車両の挙動分布に基づいて推定することができる。

そして、前方に障害物等の存在が推定され、かつその障害物等の存在領域が推定できた場合には、推定された障害物等を回避するための複数の進行路領域を算出することができる。この場合、自車両と推定された障害物等との相対位置等に応じて、適切な障害物回避制御のための進行路を選択することができる。これにより、複数の先行車両に先んじて余裕をもったタイミングで、早めにかつ確実に、障害物回避制御を開始することができる。

また、複数の先行車両が障害物等を回避するための挙動を行って走行しているとき、これら複数の先行車両が、例えば急操舵や急制動等によって障害物等を回避している状況であっても、自車両は、複数の先行車両の挙動を認識することで、複数の先行車両よりも早いタイミングで、余裕をもって複数の先行車両よりも障害物等の回避行動を開始することができる。

ところで、上述の一実施形態においては、図５に示すように、認識された障害物等２００が自車走行車線１０１の範囲内の左寄り位置に存在するものと推定されている。このため、右側への進行路候補（１２１，１２２，１２３）のうちの一つが優先的に選択される制御処理を例示している（図４のステップＳ１７）。

また、上述の一実施形態では、自車両Ｍが右側の進行路候補を選択した（図４のステップＳ１７）後に、周囲状況を確認している。この場合、右側の隣接車線上に後続車両や併走車両等の周辺他車両（図６の符号Ｍ４参照）が存在していることが認識されると、当該周辺他車両Ｍ４の存在を考慮して、選択済みの右側への進行路候補についての横位置調整を行う制御処理を例示している（図４のステップＳ１８）。

しかし、このような状況においては、進行路候補の横位置調整を不要とする進行路候補が、ほかにあれば、たとえ横位置変化量が多くなったとしても、そちら（横位置調整不要の候補）を選択するような制御処理を行ってもよい。

そこで、図４のステップＳ１７の処理（進行路候補選択処理）については、次に示すような制御処理が考えられる。図７は、上述の一実施形態における進行路候補選択処理（図４のステップＳ１７の処理）についての変形例のサブルーチンを示すフローチャートである。

この変形例では、運転支援装置１は、図７のステップＳ３１の処理において、まず周囲環境認識装置（ステレオカメラ１１，車載レーダ装置３７）によって周囲状況を確認する処理を行っている。

続いて、ステップＳ３２において、運転支援装置１は、上述のステップＳ１６の処理（図４参照）にて算出された複数の進行路候補のうちに右側への進行路候補があるかどうかの確認を行う。ここで、右側への進行路候補がある場合は、次のステップＳ３３の処理に進む。また、右側への進行路候補がない場合は、ステップＳ３５の処理に進む。

ステップＳ３３において、運転支援装置１は、上述のステップＳ３１の処理結果に基づき自車両Ｍの右側隣接車線上に周辺他車両が存在するか否かの確認を行う。ここで、右側に周辺他車両が存在することが確認されている場合は、ステップＳ３４の処理に進む。また、右側に周辺他車両が存在することが確認されていない場合は、ステップＳ３８の処理に進む。

ステップＳ３４において、運転支援装置１は、上述のステップＳ１６の処理（図４参照）にて算出された複数の進行路候補のうちに左側への進行路候補があるかどうかの確認を行う。ここで、左側への進行路候補がある場合は、次のステップＳ３５の処理に進む。また、左側への進行路候補がない場合は、ステップＳ３７の処理に進む。

ステップＳ３５において、運転支援装置１は、上述のステップＳ３１の処理結果に基づき自車両Ｍの左側隣接車線上に周辺他車両が存在するか否かの確認を行う。ここで、左側に周辺他車両が存在することが確認されている場合は、ステップＳ３６の処理に進む。また、左側に周辺他車両が存在することが確認されていない場合は、ステップＳ３９の処理に進む。

ステップＳ３６において、運転支援装置１は、上述のステップＳ１６の処理（図４参照）にて算出された複数の進行路候補のうちに右側への進行路候補があるかどうかの確認を行う。なお、同様の確認は、上述のステップＳ３２の処理にて行っているものであるが、処理の流れとして、上述のステップＳ３２の処理にて、右側に候補がある場合と、右側に候補がない場合のいずれの場合にも、当該ステップＳ３６の処理を経ることから、再度の確認を行うものとしている。ここで、右側への進行路候補がある場合は、次のステップＳ３７の処理に進む。また、右側への進行路候補がない場合は、ステップＳ４０の処理に進む。

ステップＳ３７において、運転支援装置１は、右側への進行路候補を選択し、かつ選択した進行路候補についての調整処理を行う。この調整処理は、上述の一実施形態において説明した図６及び図４のステップＳ１８における処理と同じ処理である。その後、一連の処理を終了し、元の処理に戻る（リターン）。

ステップＳ３８において、運転支援装置１は、右側への進行路候補を選択する。その後、一連の処理を終了し、元の処理に戻る（リターン）。この場合の処理は、上述の一実施形態で説明した図４のステップＳ１７の処理と同様に、右側への進行路候補を優先的に選択する処理と同じ処理である。

ステップＳ３９において、運転支援装置１は、左側への進行路候補を選択する。その後、一連の処理を終了し、元の処理に戻る（リターン）。

ステップＳ４０において、運転支援装置１は、左側への進行路候補を選択し、かつ選択した進行路候補についての調整処理を行う。この調整処理は、上述のステップＳ３７の処理（上述の一実施形態において説明した図６及び図４のステップＳ１８における処理）と略同様の処理である。この場合においては、上述の処理の右側とあるのを左側に置き換えて考えればよい。その後、一連の処理を終了し、元の処理に戻る（リターン）。

このような変形例の制御処理によっても、上述の一実施形態と略同様の効果を得ることができる。本変形例においては、さらに、進行路候補を選択する際には、まず周辺他車両の状況を確認し、認識された周辺他車両の状況に応じて選択を行うようにしたので、より安全に、かつより容易な制御を選択できるようになる。

なお、本実施形態の運転支援装置１においては、自車両の走行中の周囲環境を表す画像データを取得する周囲環境認識装置として、カメラユニット１０に含まれるステレオカメラ１１を例示しているが、この例示に限ることはない。周囲環境認識装置としては、例えば、ステレオカメラ１１に代えて単眼カメラを適用することもできる。また、車両周囲の周囲環境を認識する周囲環境認識装置として、車載レーダ装置３７を例示しているが、この例示に限ることはない。周囲環境認識装置としては、例えば、車載レーダ装置３７に代えてＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等を適用することもできる。

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用を実施することができることは勿論である。さらに、上記実施形態には、種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせによって、種々の発明が抽出され得る。例えば、上記一実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題が解決でき、発明の効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。この発明は、添付のクレームによって限定される以外にはそれの特定の実施態様によって制約されない。

１…運転支援装置
１０…カメラユニット
１１…ステレオカメラ（周囲環境認識装置）
１２…画像処理ユニット（ＩＰＵ）
１３…画像認識ユニット（画像認識＿ＥＣＵ）
１４…走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）
２１…コックピット制御ユニット（ＣＰ＿ＥＣＵ）
２２…エンジン制御ユニット（Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ）
２３…トランスミッション制御ユニット（Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ）
２４…ブレーキ制御ユニット（ＢＫ＿ＥＣＵ）
２５…パワーステアリング制御ユニット（ＰＳ＿ＥＣＵ）
３１…ヒューマン・マシーン・インターフェース（ＨＭＩ）
３２…スロットルアクチュエータ
３３…油圧制御回路
３４…ブレーキアクチュエータ
３５…電動パワステモータ
３６…ロケータユニット
３６ａ…ＧＮＳＳセンサ
３６ｂ…高精度道路地図データベース（道路地図ＤＢ）
３７…車載レーダ装置（周囲環境認識装置）
３７ｌｆ…左前側方センサ
３７ｒｆ…右前側方センサ
３７ｌｒ…左後側方センサ
３７ｒｒ…右後側方センサ
３８…後方センサ
１００…走行路
１０１…自車走行車線（中央車線）
１０１Ｌ…左側車線
１０１Ｒ…右側車線
１０２Ｌ…中央車線の左側区画線
１０２Ｒ…中央車線の右側区画線
１０３…右側車線の右側区画線
１０４…左側車線の左側区画線
１０５…中央仮想線
１０５ｂ…第２先行車両の逸脱走行ルート
１０５ｃ…第１先行車両の逸脱走行ルート
１１０…ステレオカメラの撮像範囲（画角）
１１１Ｌ…左前側方センサの走査範囲
１１１Ｒ…右前側方センサの走査範囲
１２０…進行路領域
１２１…第１進行路候補領域
１２１ｘ…第１進行路候補領域（調整後）
１２２…第２進行路候補領域
１２３…第３進行路候補領域
１２４…第４進行路候補領域
２００…障害物等
２００ｘ…障害物等の推定領域
Ｍ…自車両
Ｍ４…周辺他車両
ＳＴ…制動灯
Ｗ１…ルート逸脱量
ＷＬ…左側方向指示器
ＷＲ…右側方向指示器

Claims (3)

1. 車両を走行車線に沿って走行させる車線維持走行制御と、道路上の障害物を回避する走行ルートを設定して当該走行ルートに沿って走行させる障害物回避制御とを少なくとも実行し得る車両の運転支援装置であって、
   前記車両の周囲環境を認識する周囲環境認識装置と、
   前記車両の全体的な制御を統括的に行うと共に、
   前記周囲環境認識装置により認識された複数の先行車両の挙動分布に基づいて前方の障害物の存在を推定し、前記障害物の存在が推定された場合には当該障害物の存在する位置及び領域を推定する障害物推定部と、
   前記車両が前記推定された障害物を回避して走行するための複数の進行路領域の候補を算出する進行路算出部と、
   前記算出された複数の進行路領域から適切な進行路領域を選択し設定する進行路選択部と、
   を有し、設定された進行路領域に沿って前記車両の走行を制御する走行制御ユニットと、を具備する
   ことを特徴とする車両の運転支援装置。
2. 前記走行制御ユニットは、さらに、前記車両の周囲環境に応じて前記選択された進行路領域についての位置調整を行う進行路調整部を有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両の運転支援装置。
3. 前記周囲環境認識装置は、前記車両周囲の画像データを取得して前記車両の周囲環境を認識する車載カメラ装置と、前記車両の周囲に向けて電波を出力し物体からの反射波を受信して、その受信波を解析することによって前記車両の周囲環境を認識する車載レーダ装置と、を含む
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車両の運転支援装置。

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