JP3045401B2 - 自動車の前方車道状況を確認する方法 - Google Patents
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D1/00—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle
- B62D1/24—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle not vehicle-mounted
- B62D1/28—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle not vehicle-mounted non-mechanical, e.g. following a line or other known markers
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- G—PHYSICS
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- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
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- G—PHYSICS
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- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
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- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S367/00—Communications, electrical: acoustic wave systems and devices
- Y10S367/909—Collision avoidance
Description
【発明の詳細な説明】 この発明は、請求項１の前段による方法に関する。こ
のような方法は米国特許第5 343 206号明細書により周
知である。
のような方法は米国特許第5 343 206号明細書により周
知である。
走行の安全性や乗り心地を良くするため、自動車には
間隔を自動的に維持する間隔調整部とドライバーに対す
る警報表示器とが装備されている。そのため、車両に間
隔測定用のレーダーおよび画像処理装置を備えることは
周知である。測定値から前方に存在する物体の位置や速
度を求め、速度を自動調整したりドライバーに警報を与
えて安全間隔を維持する。これにより、本来の走行行路
上を先頭になって走る車両に自動的に追従することがで
きる。もっとも、前方にある多数の物体から自動的に間
隔制御するのに重要な物体を常時突き止めることが必要
である。それ故、検出した物体の位置を測定することの
外に、物体が本来の走行行路に存在するか否かを調える
ため、走行路の状況を認識することも必要である。短時
間でも誤った対応が生じると、速度を調整している時、
不要な制動あるいは加速を加える処置を講ずることにな
り、これ等は走行の快適さを著しく制限する。
間隔を自動的に維持する間隔調整部とドライバーに対す
る警報表示器とが装備されている。そのため、車両に間
隔測定用のレーダーおよび画像処理装置を備えることは
周知である。測定値から前方に存在する物体の位置や速
度を求め、速度を自動調整したりドライバーに警報を与
えて安全間隔を維持する。これにより、本来の走行行路
上を先頭になって走る車両に自動的に追従することがで
きる。もっとも、前方にある多数の物体から自動的に間
隔制御するのに重要な物体を常時突き止めることが必要
である。それ故、検出した物体の位置を測定することの
外に、物体が本来の走行行路に存在するか否かを調える
ため、走行路の状況を認識することも必要である。短時
間でも誤った対応が生じると、速度を調整している時、
不要な制動あるいは加速を加える処置を講ずることにな
り、これ等は走行の快適さを著しく制限する。
走行行路が一定の方向を維持している限り、走行行路
を決めるには本来の車両方向を使用してよい。ドイツ特
許第30 34 199号明細書により、曲線路を判別するた
め、車両の操縦角度を評価することが知られている。こ
の方法の難点は、曲線路を前もって表示できない点にあ
る。何故なら、操縦角度が最初に一定のしきい値を越え
る必要があるが、これは車両が曲線路に存在して初めて
そのようになるからである。例えば曲線路に入ったり出
たりする時のように、走行行路の方向が変化する場合、
走行路の状況を予見的に認識することが必要である。米
国特許第4 158 841号明細書に開示されている曲線路を
見つける処置は操縦角度で制御される旋回可能なサーチ
アンテナを利用する。しかし、この解決策は実現するの
に機械的な経費が掛かり、従って高価である。ドイツ特
許第44 18 122号明細書によれば、レーダーセンサ回路
に加えて、曲線路を予見的に認識する画像処理装置が使
用されている。ドイツ特許第22 15 576号明細書にも、
画像処理に基づく方法が開示されている。この方法は、
衝突行路上にある障害物を本来の走行行路上に存在しな
い他の物体と区別する能力に特徴がある。このため、車
両に対して生じる動きを画像の構造から評価する。衝突
行路上に存在しない物体は、画像の構造が横の動きをし
ないで対称に成長する衝突物体の横運動により区別され
る。この装置を用いると、原理的に街路の縁や走行路の
状況を認識することができる。しかし、曲線路走行のこ
の問題は上記の装置で解決できない。何故なら、車両が
曲線路に入った時に初めて認識に必要な横方向の動きを
使用するからである。レーダーシステムに比べて（光学
的にも熱光学的にも）画像処理システムの一般的な難点
は、自然で生じる極端な照明の動特性、霧の時に進入深
さが短いことおよび街路の泥によるセンサ回路が汚れる
恐れのために、センサ回路の経費が大きくなる点にあ
る。
を決めるには本来の車両方向を使用してよい。ドイツ特
許第30 34 199号明細書により、曲線路を判別するた
め、車両の操縦角度を評価することが知られている。こ
の方法の難点は、曲線路を前もって表示できない点にあ
る。何故なら、操縦角度が最初に一定のしきい値を越え
る必要があるが、これは車両が曲線路に存在して初めて
そのようになるからである。例えば曲線路に入ったり出
たりする時のように、走行行路の方向が変化する場合、
走行路の状況を予見的に認識することが必要である。米
国特許第4 158 841号明細書に開示されている曲線路を
見つける処置は操縦角度で制御される旋回可能なサーチ
アンテナを利用する。しかし、この解決策は実現するの
に機械的な経費が掛かり、従って高価である。ドイツ特
許第44 18 122号明細書によれば、レーダーセンサ回路
に加えて、曲線路を予見的に認識する画像処理装置が使
用されている。ドイツ特許第22 15 576号明細書にも、
画像処理に基づく方法が開示されている。この方法は、
衝突行路上にある障害物を本来の走行行路上に存在しな
い他の物体と区別する能力に特徴がある。このため、車
両に対して生じる動きを画像の構造から評価する。衝突
行路上に存在しない物体は、画像の構造が横の動きをし
ないで対称に成長する衝突物体の横運動により区別され
る。この装置を用いると、原理的に街路の縁や走行路の
状況を認識することができる。しかし、曲線路走行のこ
の問題は上記の装置で解決できない。何故なら、車両が
曲線路に入った時に初めて認識に必要な横方向の動きを
使用するからである。レーダーシステムに比べて（光学
的にも熱光学的にも）画像処理システムの一般的な難点
は、自然で生じる極端な照明の動特性、霧の時に進入深
さが短いことおよび街路の泥によるセンサ回路が汚れる
恐れのために、センサ回路の経費が大きくなる点にあ
る。
冒頭に述びた米国特許第5 343 206号明細書は乗物と
走行行路上にある障害物の間の衝突を避ける方法を開示
している。実際の走行路の状況の予測は、ここでは以下
のように行われている。レーダーを用いて40゜の角度内
で前方の状況をセクター状に走査し、反射した全ての目
標を測定した距離と走査角度に応じて地図と見なせる記
憶マトリックスに記入する。次のステップで、地図に記
入した全ての目標に付いて数学的な街路の状況モデルを
等式化して、街路の状況の最適パラメータを求めること
が試されている。この方法は実際に役に立たない。何故
なら、この方法は角度と距離に関して非常に高い分解能
で地図を作成することを含み、この分解能を固定レーダ
ーセンサ回路を用いても角度分解能が制限されているた
め実現できないからである。この方法の他の難点は、反
射物体のために街路の縁を常時認識できるという仮定の
下にある。逆に、検出する目標が走行路の縁に実際に付
属しているか否かは検査されない。走行路の状況の予測
に使用する目標を走行路の縁に付属することに関して誤
って検査することにより、走行路の縁に属していない目
標は走行路の状況に対するパラメータを予測する場合に
許容できない誤差を与える。
走行行路上にある障害物の間の衝突を避ける方法を開示
している。実際の走行路の状況の予測は、ここでは以下
のように行われている。レーダーを用いて40゜の角度内
で前方の状況をセクター状に走査し、反射した全ての目
標を測定した距離と走査角度に応じて地図と見なせる記
憶マトリックスに記入する。次のステップで、地図に記
入した全ての目標に付いて数学的な街路の状況モデルを
等式化して、街路の状況の最適パラメータを求めること
が試されている。この方法は実際に役に立たない。何故
なら、この方法は角度と距離に関して非常に高い分解能
で地図を作成することを含み、この分解能を固定レーダ
ーセンサ回路を用いても角度分解能が制限されているた
め実現できないからである。この方法の他の難点は、反
射物体のために街路の縁を常時認識できるという仮定の
下にある。逆に、検出する目標が走行路の縁に実際に付
属しているか否かは検査されない。走行路の状況の予測
に使用する目標を走行路の縁に付属することに関して誤
って検査することにより、走行路の縁に属していない目
標は走行路の状況に対するパラメータを予測する場合に
許容できない誤差を与える。
この発明の課題は、固定装備されたサーチアンテナを
備えたレーダーセンサ回路を専有的に使用し、付加的な
光学センサ回路を使用することなく、存在位置と速度の
測定データを特別に評価して走行路の状況を予見認識で
きるように冒頭に述べた方法を提供することにある。そ
の場合、既存の車両方向の情報を修正に利用することが
できるべきである。
備えたレーダーセンサ回路を専有的に使用し、付加的な
光学センサ回路を使用することなく、存在位置と速度の
測定データを特別に評価して走行路の状況を予見認識で
きるように冒頭に述べた方法を提供することにある。そ
の場合、既存の車両方向の情報を修正に利用することが
できるべきである。
上記の課題は、この発明により、請求項１の特徴部分
により解決されている。
により解決されている。
この発明による方法の有利な構成と発展は残りの請求
項に開示されている。
項に開示されている。
以下、図面に示す実施例に基づきこの発明を説明す
る。ここに示すのは、 図1,典型的な目標追跡状況（直線、曲線路進入）， 図2,走行路の状況を予見するための原理ブロック回
路、 図3,滑らか走行路でのサーチビームの反射、 図4,走行路の縁でのサーチビームの反射、 図5,サーチビーム内の固定目標、 図6,オーダーフィルターによる演算処理後の走行路の
縁の潜在的な距離、 図7,走行路の縁の濾波装置、 図8,走行路の曲率予測器のブロック回路、 図9,3つの支持点の値から回帰させた直線の例、 図10,曲線分類器で制御される２から３の支持点の値
を選択して回帰させた直線の例、 である。
る。ここに示すのは、 図1,典型的な目標追跡状況（直線、曲線路進入）， 図2,走行路の状況を予見するための原理ブロック回
路、 図3,滑らか走行路でのサーチビームの反射、 図4,走行路の縁でのサーチビームの反射、 図5,サーチビーム内の固定目標、 図6,オーダーフィルターによる演算処理後の走行路の
縁の潜在的な距離、 図7,走行路の縁の濾波装置、 図8,走行路の曲率予測器のブロック回路、 図9,3つの支持点の値から回帰させた直線の例、 図10,曲線分類器で制御される２から３の支持点の値
を選択して回帰させた直線の例、 である。
図２はこの発明の基礎となる走行路の状況を予測する
方法をブロック回路にして示す。走行路縁目標分離器１
により分離された走行路の縁からのレーダー固定目標11
から、車両と観測する走行路の縁の間の実際の距離12を
予測し、走行路曲率予測器４と予測する曲線分類器３に
導入する。曲線分類器は、実際の車両方向を求めるセン
サ回路がある場合、実際の曲線分類６（例えば、直線、
左曲線、等）により連続的に修正される。考えられる曲
線分類の予測は車両の実際の速度９に依存するので、修
正に使用する分類信号７は経過時間回路８を経由して導
入され、経過時間回路の時間の遅れは実際の速度９に常
時合わせてある。従って、曲線分類器３に導入される修
正信号５は、比較点10で行う経過時間回路８の出力端の
遅れて予測された曲線分類７′と実際の曲線分類６との
比較に基づく。予測された曲線分類７′は、走行路曲線
予測器内で実際の走行路縁距離12から前方にある走行路
の状況を再現する基礎モデル（例えば、直線、左曲線、
右曲線）を選択するために使用される。曲線予測器の出
力端には、走行路の状況を記述するのに必要なパラメー
タ（曲率、距離）が出力する。
方法をブロック回路にして示す。走行路縁目標分離器１
により分離された走行路の縁からのレーダー固定目標11
から、車両と観測する走行路の縁の間の実際の距離12を
予測し、走行路曲率予測器４と予測する曲線分類器３に
導入する。曲線分類器は、実際の車両方向を求めるセン
サ回路がある場合、実際の曲線分類６（例えば、直線、
左曲線、等）により連続的に修正される。考えられる曲
線分類の予測は車両の実際の速度９に依存するので、修
正に使用する分類信号７は経過時間回路８を経由して導
入され、経過時間回路の時間の遅れは実際の速度９に常
時合わせてある。従って、曲線分類器３に導入される修
正信号５は、比較点10で行う経過時間回路８の出力端の
遅れて予測された曲線分類７′と実際の曲線分類６との
比較に基づく。予測された曲線分類７′は、走行路曲線
予測器内で実際の走行路縁距離12から前方にある走行路
の状況を再現する基礎モデル（例えば、直線、左曲線、
右曲線）を選択するために使用される。曲線予測器の出
力端には、走行路の状況を記述するのに必要なパラメー
タ（曲率、距離）が出力する。
説明した方法で行う走行路の状況を決定する方法は、
走行路の縁を認識することに基づく。走行路の縁を認識
するためには、走行路が通常平坦で滑らかな被覆物で形
成されているが、走行路の縁が一連の固定障害物（例え
ば、ガードレール、柱、生け垣、縁石、塀等）で形成さ
れているので、著しく粗い表面であると言う認識を利用
する。それ故、規則正しい走行路の表面から観測者へ戻
り反射する信号振幅は、図２に走行路の縁でサーチビー
ムＳの反射Ｒとの比較から明確に分かるように、走行路
の縁から反射する成分より通常非常に小さい。
走行路の縁を認識することに基づく。走行路の縁を認識
するためには、走行路が通常平坦で滑らかな被覆物で形
成されているが、走行路の縁が一連の固定障害物（例え
ば、ガードレール、柱、生け垣、縁石、塀等）で形成さ
れているので、著しく粗い表面であると言う認識を利用
する。それ故、規則正しい走行路の表面から観測者へ戻
り反射する信号振幅は、図２に走行路の縁でサーチビー
ムＳの反射Ｒとの比較から明確に分かるように、走行路
の縁から反射する成分より通常非常に小さい。
走行路の縁の物体は点状の目標（柱、道路標識等）と
して現れ、これ等の目標は周知のターゲット追跡方法
（例えば、S.Blackmann:“MultipleTarget Tracking Wi
th Radar Application"を参照）を用いて認識でき、追
跡できる。もっとも、走行路の縁の物体は直線状に延び
る静的な面状目標としても生じる得る。これ等の目標は
点状の目標のようでなく周知の方法で処理できる。
して現れ、これ等の目標は周知のターゲット追跡方法
（例えば、S.Blackmann:“MultipleTarget Tracking Wi
th Radar Application"を参照）を用いて認識でき、追
跡できる。もっとも、走行路の縁の物体は直線状に延び
る静的な面状目標としても生じる得る。これ等の目標は
点状の目標のようでなく周知の方法で処理できる。
走行路の縁を認識するため、目標の速度と車両の固有
速度を比較して測定された目標から先ず静止目標（固定
目標）を分離する。走行路の縁の位置を決めるのに望ま
しくない固定目標を走行路の表面から除去するため、固
定目標の振幅のしいき値の比較を行う。その結果、走行
路の縁の両側の固定目標のみ、あるいは走行路上の障害
物の固定目標がこの処理過程を通過する。後続する走行
路縁距離フィルターの役目は、車両と走行路の縁の間の
間隔を測定するため、観測角度範囲内で潜在的な走行路
の縁の固定目標から、走行路の縁に最も近いものを選び
出すことにある。街路の縁の変化する状況や走行路上に
ある固定物体のために生じる変動を排除するため、走行
路の縁の間隔測定値を平滑化する種々の処置が必要であ
る。
速度を比較して測定された目標から先ず静止目標（固定
目標）を分離する。走行路の縁の位置を決めるのに望ま
しくない固定目標を走行路の表面から除去するため、固
定目標の振幅のしいき値の比較を行う。その結果、走行
路の縁の両側の固定目標のみ、あるいは走行路上の障害
物の固定目標がこの処理過程を通過する。後続する走行
路縁距離フィルターの役目は、車両と走行路の縁の間の
間隔を測定するため、観測角度範囲内で潜在的な走行路
の縁の固定目標から、走行路の縁に最も近いものを選び
出すことにある。街路の縁の変化する状況や走行路上に
ある固定物体のために生じる変動を排除するため、走行
路の縁の間隔測定値を平滑化する種々の処置が必要であ
る。
図５によれば、各角度範囲（サーチビーム）Ｓ内に見
られる一回の測定サイクルの街路の縁の固定目標ｘは走
行方向ｆに向けて移動する車両Ｆとの最短距離ｄに従っ
て検査される。最短距離ｄの固定目標は、走行路の縁間
隔予測用の初期値と見なされる。数回の測定サイクルの
間に生じる変動を排除するため、オーダーフィルターを
使用する。このオーダーフィルターはオーダー窓の時間
間隔にわたる保持機能を実現するので、この時間間隔内
に生じる変動をより長い距離に抑制する。単純な線形フ
ィルターはこれには適していない。何故なら、この変動
により平均値に強く影響を与える著しい変則値が生じる
からである。統計は正しい距離の値の周りに著しく非対
称に広い値に分布している。これを実現するため、実際
の走行路の縁距離の測定値を記憶器に保管し、この記憶
器は最後のＮ回目のサイクル（Ｎ＞１）の測定を保持す
る。この記憶器内にある測定値は最短距離に従って検査
され、最短距離の測定が出力される。
られる一回の測定サイクルの街路の縁の固定目標ｘは走
行方向ｆに向けて移動する車両Ｆとの最短距離ｄに従っ
て検査される。最短距離ｄの固定目標は、走行路の縁間
隔予測用の初期値と見なされる。数回の測定サイクルの
間に生じる変動を排除するため、オーダーフィルターを
使用する。このオーダーフィルターはオーダー窓の時間
間隔にわたる保持機能を実現するので、この時間間隔内
に生じる変動をより長い距離に抑制する。単純な線形フ
ィルターはこれには適していない。何故なら、この変動
により平均値に強く影響を与える著しい変則値が生じる
からである。統計は正しい距離の値の周りに著しく非対
称に広い値に分布している。これを実現するため、実際
の走行路の縁距離の測定値を記憶器に保管し、この記憶
器は最後のＮ回目のサイクル（Ｎ＞１）の測定を保持す
る。この記憶器内にある測定値は最短距離に従って検査
され、最短距離の測定が出力される。
図６は時間に対して測定された最短距離の固定目標ｘ
を示す。Ｔで時間窓が示してある。実線は濾波された最
短距離を示し、破線は真の走行路の縁の距離を示す。
を示す。Ｔで時間窓が示してある。実線は濾波された最
短距離を示し、破線は真の走行路の縁の距離を示す。
次に、先に説明したオーダーフィルターで濾波した走
行路の縁の距離と測定の予測偏差を更に平滑化するため
モデルに基づくカルマンフィルターに導入する。使用す
るモデルは走行路の縁の変化の動特性に関する先験的な
知識に基づくもので、走行路の縁の距離信号の急激な飛
びを防止する。図７は先に説明したステップを実施する
原理的な配置を示す。符号11は時点ｔ＝t0での走行路の
縁の固定目標を表す。この目標は時点ｔ＝t0に対するオ
ーダーフィルター14に導入される。これから、オーダー
フィルター14はその都度一つの最短距離の固定目標14′
を突き止め、これを記憶器15に保管する。記憶された時
間窓ｔ−Ｔ…ｔからの固定目標15′は、この時間窓用の
オーダーフィルターに与えられる。このオーダーフィル
ターは最短距離の固定目標16′を平滑化するためカルマ
ンフィルター18に与える。カルマンフィルター18の出力
端には、各角度範囲内で予測される走行路の縁距離に関
する実際の信号12が更に処理するために出力する。図７
に示すように、曲線のタイプを適応的に予測するため、
分類器３はカルマンフィルター18の入力端に各角度範囲
に対して存在する走行路縁フィルター２から時間的に連
続する走行路の縁距離12のブロックを受け取る。この分
類器は非線形構造体（ニューロ回路網）で構成され、こ
の構造体は一つまたはそれ以上の層の入力量に重みを付
けて非線形的に組み合わせ、最終的に出力値を形成す
る。この重みは分類器３の特性を決め、望む特性にオン
ラインあるいはオフラインで適応させる。
行路の縁の距離と測定の予測偏差を更に平滑化するため
モデルに基づくカルマンフィルターに導入する。使用す
るモデルは走行路の縁の変化の動特性に関する先験的な
知識に基づくもので、走行路の縁の距離信号の急激な飛
びを防止する。図７は先に説明したステップを実施する
原理的な配置を示す。符号11は時点ｔ＝t0での走行路の
縁の固定目標を表す。この目標は時点ｔ＝t0に対するオ
ーダーフィルター14に導入される。これから、オーダー
フィルター14はその都度一つの最短距離の固定目標14′
を突き止め、これを記憶器15に保管する。記憶された時
間窓ｔ−Ｔ…ｔからの固定目標15′は、この時間窓用の
オーダーフィルターに与えられる。このオーダーフィル
ターは最短距離の固定目標16′を平滑化するためカルマ
ンフィルター18に与える。カルマンフィルター18の出力
端には、各角度範囲内で予測される走行路の縁距離に関
する実際の信号12が更に処理するために出力する。図７
に示すように、曲線のタイプを適応的に予測するため、
分類器３はカルマンフィルター18の入力端に各角度範囲
に対して存在する走行路縁フィルター２から時間的に連
続する走行路の縁距離12のブロックを受け取る。この分
類器は非線形構造体（ニューロ回路網）で構成され、こ
の構造体は一つまたはそれ以上の層の入力量に重みを付
けて非線形的に組み合わせ、最終的に出力値を形成す
る。この重みは分類器３の特性を決め、望む特性にオン
ラインあるいはオフラインで適応させる。
オフライン適応では、実際の運転の前に重みを実例の
状況に基づき適応させる。これ等の適応パラメータは運
転中には「凍結」され、修正されない。この運転モード
は特に、乗物が主に走行方向変換器を持っていなく、再
修正もできない場合に適している。
状況に基づき適応させる。これ等の適応パラメータは運
転中には「凍結」され、修正されない。この運転モード
は特に、乗物が主に走行方向変換器を持っていなく、再
修正もできない場合に適している。
オンライン適応では、乗物の方向センサが存在する場
合、運転中に重みを適応さえる可能性が生じる。これに
は（上で既に説明したように）実際の曲線のタイプ６お
よび実際の車両速度９に合わせた時間的に遅れている予
測される曲線のタイプ７′から修正信号５が比較点10で
形成される。
合、運転中に重みを適応さえる可能性が生じる。これに
は（上で既に説明したように）実際の曲線のタイプ６お
よび実際の車両速度９に合わせた時間的に遅れている予
測される曲線のタイプ７′から修正信号５が比較点10で
形成される。
走行路曲線予測器４はこの発明の方法の最終評価段で
ある。図８によれば、利用できる情報（予測される曲線
のタイプおよび離散的な角度範囲内の実際の走行路の縁
の距離）に基づき、前方にある走行路の状況を記述する
パラメータ（走行の曲率、距離）を出力端に出力する。
予測される曲線のタイプに応じて、実際の走行路の縁の
距離から走行路の状況を再現する。走行路の曲率の予測
は、例えば多項式で行われる。この多項式は走行路の幅
を考慮して、走行路の縁の距離から得られる支持点によ
り最適に設定される。
ある。図８によれば、利用できる情報（予測される曲線
のタイプおよび離散的な角度範囲内の実際の走行路の縁
の距離）に基づき、前方にある走行路の状況を記述する
パラメータ（走行の曲率、距離）を出力端に出力する。
予測される曲線のタイプに応じて、実際の走行路の縁の
距離から走行路の状況を再現する。走行路の曲率の予測
は、例えば多項式で行われる。この多項式は走行路の幅
を考慮して、走行路の縁の距離から得られる支持点によ
り最適に設定される。
走行路の幅に関する仮定なしで済ませるため、走行路
の縁距離と支持値による回帰直線を利用し、多項式が走
行路の幅距離と支持値の平均距離に相当する距離で回帰
直線と同じ傾斜を有するように、多項式のパラメータを
決める。この方法をここでは「傾斜等価法」と呼ぶ。
の縁距離と支持値による回帰直線を利用し、多項式が走
行路の幅距離と支持値の平均距離に相当する距離で回帰
直線と同じ傾斜を有するように、多項式のパラメータを
決める。この方法をここでは「傾斜等価法」と呼ぶ。
図９は、走行路の縁距離の３つの支持点により回帰直
線をどのように決め、傾斜等価法により得られた多項式
がどのように変化するかを例示的に示す。
線をどのように決め、傾斜等価法により得られた多項式
がどのように変化するかを例示的に示す。
図10は、曲線分類器から得られた曲線のタイプ（ここ
では左曲線）に関する情報が支持値を選択する場合に直
線の回帰に対してどのように有利に利用されるかを示
す。左の街路の縁から生じる支持値は左曲線の支持値に
対する単調条件を傷つけるので、更に処理することは行
われない。
では左曲線）に関する情報が支持値を選択する場合に直
線の回帰に対してどのように有利に利用されるかを示
す。左の街路の縁から生じる支持値は左曲線の支持値に
対する単調条件を傷つけるので、更に処理することは行
われない。
物体が走行路上に存在し、障害物となっている例外的
な場合は、上の前提条件が当てはまらない測定値を出力
する。しかし、次に説明する方法では走行路の状況を予
測するため多数の測定値を利用するので、この方法は、
走行上の障害物による個々の測定値に対して強靭であ
る。
な場合は、上の前提条件が当てはまらない測定値を出力
する。しかし、次に説明する方法では走行路の状況を予
測するため多数の測定値を利用するので、この方法は、
走行上の障害物による個々の測定値に対して強靭であ
る。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−101299（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−122432（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−98376（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−33651（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−68856（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−140238（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−138234（ＪＰ，Ａ) 国際公開95／20169（ＷＯ，Ａ１) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95 G08G 1/16
Claims (6)
- 【請求項１】実際の速度（９）を検出し、固定装備され
たアンテナを備えたレーダーセンサ回路により前方にあ
る物体の位置と速度（９）を求め、固定目標（Ｘ）を離
散的な角度範囲（Ｓ）に分離し、この固定目標（Ｘ）の
距離を走行路の縁と自動車（Ｆ）の間の実際の間隔（1
6）として求め、曲線回帰の特徴として使用する、自動
車（Ｆ）に対して先方にある走行路の状況を認識する方
法において、 目標振幅のしきい値比較により、離散的な角度範囲
（Ｓ）内の固定目標から走行路の縁に特有な目標を求
め、 離散的な角度範囲（Ｓ）で走行路の縁と自動車の間の間
隔（16′）を求めるため、連続する多数の測定サイクル
（Ｎ）の離散的な角度範囲（Ｓ）の求めた走行路に特有
な目標から最短距離（ｄ）の目標を濾波するオーダーフ
ィルター（２）を使用し、 離散的な角度範囲（Ｓ）内でそれぞれ求めた目標が曲線
分類器（３）で曲線のタイプ（６）を適応予測するため
の特徴として使用される、 ことを特徴とする方法。 - 【請求項２】走行路の縁と自動車（Ｆ）の間の間隔（1
6′）を平滑化するため、モデルに基づくカルマンフィ
ルター（18）を使用し、このカルマンフィルターのモデ
ルは街路の状況の動特性に関する先験的な知識に基づ
く、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】曲線分類器（３）には修正信号（５）が連
続的に入力し、この修正信号は乗物の実際の曲線のタイ
プ（６）と曲線分類器（３）で予測され、その都度自動
車（Ｆ）の実際の速度（９）に応じて時間遅延された曲
線のタイプ（７′）との比較から得られる、 ことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。 - 【請求項４】曲線分類器（３）はニューロ回路網で形成
されている、 ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の方
法。 - 【請求項５】ニューロ回路網の重みは実例の状況に基づ
きオフライン適応により一度に予め指定される、 ことを特徴とする請求項４に記載の方法。 - 【請求項６】実例の状況に基づき運転前に予め与える重
みはオンライン適応により運転中に修正信号（５）によ
り修正される、 ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
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| DE19620163.2 | 1996-05-08 | ||
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| JPH11509005A JPH11509005A (ja) | 1999-08-03 |
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-
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- 1997-05-07 JP JP9539536A patent/JP3045401B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1997-05-07 DE DE59704311T patent/DE59704311D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1997-05-07 DE DE19720764A patent/DE19720764C2/de not_active Expired - Lifetime
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