JP3427809B2 - 車両用道路形状認識方法及び装置、記録媒体 - Google Patents

車両用道路形状認識方法及び装置、記録媒体

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車幅方向の所定角
度範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて
車両周囲の道路形状を認識する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来よ
り、車両周囲の所定角度に渡り、例えば光波，ミリ波な
どの送信波を照射し、その反射波を検出することによっ
て、上記車両周囲の障害物を認識する車両用障害物認識
装置が考えられている。この種の装置としては、例え
ば、先行車両などの障害物を検出して警報を発生する装
置や、先行車両と所定の車間距離を保持するように車速
を制御する装置などに適用され、制御対象の先行車両な
どの障害物を認識するものが考えられている。
【０００３】この車両用障害物検出装置では、認識した
障害物の中から自車の前を走行する先行車を特定する必
要があり、これには、例えばステアリング操舵角センサ
やヨーレートセンサなどを用いるのが一般的である。し
かし、例えば自車が道路の直線部分を走行しているが、
その道路は前方でカーブしており、且つ先行車が既にそ
のカーブ部分に入っていると、先行車を誤って特定して
しまうおそれがある。このような、先行車誤認識の問題
を鑑みて、路側物から道路形状を認識する方法が考えら
れている。
【０００４】この方法としては、例えば特開平５−１５
９１９９号に開示されているように、送信波の走査角度
の変化に対して距離変化が単調変化している場合に、曲
線路を認識する手法である。しかしこの方法の場合は、
路側物が道路の左右のいずれに設定しているものかをき
ちんと識別しているわけではないので、距離が単調変化
という条件だけでは、誤って道路形状を認識してしまう
可能性が高くなる。この問題を解決するための技術とし
て特開平８−２４９５９８号に開示された方法がある。
しかし、この方法は時間的な位置の変化から左右の区別
を判定しているので、初めて検出した路側物については
左右判定ができないという問題がある。さらに、位置の
変化に基づくため、変化量が少ない場合、例えば自車が
停止状態に近い場合も左右判定が困難である。特に、カ
ーブの内側部分は、相対速度の自車幅方向成分の符号が
反転するので、判定を誤りやすい。また、ステアリング
を切り足したり戻したりしている時にも相対速度の自車
幅方向成分の符号が反転する可能性が高く、やはり左右
判定を誤り易い。
【０００５】そこで、本発明は、路側物の時間的な位置
変化が判らなくても、良好に道路形状を認識できる道路
形状認識装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の道路形状
認識方法によれば、車幅方向の所定角度範囲内に渡り送
信波を照射し、その反射波に基づいて車両周囲の道路形
状を認識するにあたり、次のように認識を行う。つま
り、反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含
む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得すると
共に、反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速
に基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定す
る。そして、この認識種別の判定結果に基づいて、道路
形状を認識するために有効な前記物体単位データを抽出
し、左角度方向から右角度方向及び右角度方向から左角
度方向の両方向についてそれぞれ、接続条件として距離
が単調増加であるデータ同士をグルーピングして路側物
群のデータを形成し、さらに、前記両方向の路側物群デ
ータにおける最遠データ同士が重複する場合には、その
最遠データを除外して、最終的な路側物群データを形成
する。そして、その形成された路側物群のデータに基づ
き道路端を認識するのである。
【０００７】これは、直線路の場合には、その道路の左
右の路側物群は、自車に近い位置からそれぞれ順番に遠
ざかるように配置されているため、左角度方向から右角
度方向へ見ていった場合に、距離が単調増加であるデー
タ同士をグルーピングすれば、それは道路の左端の形状
を示すこととなる。同様に、右角度方向から左角度方向
へ見ていった場合に、距離が単調増加であるデータ同士
をグルーピングすれば、それは道路の右端の形状を示す
こととなる。また、曲線路であっても、前方でＵターン
しているような特殊な場合を除き、やはり距離が単調増
加という接続条件でグルーピングすることで、道路形状
の認識が可能となる。
【０００８】但し、この場合には、道路の左端あるいは
右端のいずれか一方しか認識しない場合もあるため、本
発明では、左角度方向から右角度方向及び右角度方向か
ら左角度方向の両方向についてそれぞれ路側物群のデー
タを形成し、その両方向の路側物群のデータに基づき道
路端を認識するため、より良好な道路形状の認識が可能
となる。つまり、道路幅が一定であれば、左右いずれか
の道路端の形状が判れば、反対側の道路端形状も自ずと
判るため、道路全体の形状認識ができるが、車線数など
の違いから道路幅が一定でない場合も多いため、このよ
うに左右両方の道路端の形状を認識するようにした方が
現実的である。また、路側物群データを形成する際、そ
の最も遠い位置にあるデータ（以下、最遠データと称
す。）に関しては、グルーピングに際して用いる接続条
件として「距離が単調増加」という点を考慮したとして
も、まだ反対側の道路端に位置する路側物のデータを誤
ってグルーピングしてしまう可能性がある。特にカーブ
度合いによっては、距離が単調増加であり且つデータ間
距離も近くなる可能性がある。本発明では、その場合の
対処として、両方向の路側物群データにおける最遠デー
タ同士が重複する場合には、その最遠データを除外して
最終的な路側物群データを形成するようにした。これ
は、重複する場合にはその最遠データがいずれの側にで
も属する可能性があるということなので、誤判定をなる
べく回避するためそのようなデータは使用しないことと
した。したがって、本発明方法によれば、路側物の時間
的な位置変化が判らなくても、道路端の左右の区別もで
き、良好に道路形状を認識できる。
【０００９】一方、請求項２記載の道路形状認識方法
は、請求項１記載の道路形状認識方法に対して、路側物
群データを形成する手法が一部異なっている。具体的に
は、認識種別の判定結果に基づいて、道路形状を認識す
るために有効な前記物体単位データを抽出し、左角度方
向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向の両方
向についてそれぞれ、接続条件として距離が単調増加で
あるデータ同士をグルーピングして路側物群のデータを
形成するところまでは同じであるが、最終的な路側物群
データを形成する点が異なる。つまり、一方向の路側物
群データにおける最遠データが他方向の路側物群データ
にも該当する場合には、その最遠データを除外して、最
終的な路側物群データを形成するのである。つまり、こ
の場合も、その最遠データはいずれの側のデータとして
も属する可能性があるということなので、誤判定をなる
べく回避するためそのようなデータは使用しないことと
した。 一方、請求項３に示す発明は、請求項１に示した
道路形状認識方法を実現するための装置としての一例で
あり、また、請求項４に示す発明は、請求項２に示した
道路形状認識方法を実現するための装置としての一例で
ある。これら道路形状認識装置においても、上述したも
のと同様の効果を発揮できる。
【００１０】ところで、グルーピングに際して用いる接
続条件としては、上述の「距離が単調増加」という点
に、データ間距離が所定の近接状態であるとみなせるこ
とを加重条件とすることが考えられる（請求項５）。こ
れは、特にカーブしている道路を考えた場合、例えばカ
ーブ内側の道路端に配置された路側物を順番にグルーピ
ングしているつもりでも、そのカーブ内側の路側物の内
で最も遠くまで認識したものよりも、カーブ外側の路側
物でさらに遠い位置に存在するものも考えられるため、
誤ってそのカーブ外側の路側物をグルーピングしてしま
う可能性があることを考慮したものである。道路左右の
いずれか同じ側に存在する路側物であれば、その中心間
距離がある程度近いと考えられるため、その中心間距離
が所定の近接状態である場合に限定してグルーピングす
ることで、上述した反対側の路側物や、あるいは同じ側
にあっても路側物以外のものを誤ってグルーピングして
しまうことを防止する点で有効である。なお、データ間
距離としては例えばデータの中心間の距離を採用するこ
とが考えられるが、中心以外の代表点同士の距離であっ
てもよい。
【００１１】また、道路端の認識にあたっては、どのよ
うな路側物群データを用いるかも考慮すべきであり、例
えば、路側物群のデータが３つ以上の物体単位データに
て構成されている場合に限って用いることが考えられる
（請求項６）。これは、３つ以上のデータがないと実質
的には形状の特定が難しいので、使用可能なデータに制
限を設けたものである。したがって、路側物群データの
形成においては１個の物体単位データしかなくても路側
物群データとしておき、道路形状を認識する段階におい
て使用対象から除外することとなる。
【００１２】一方、このように３つ以上の物体単位デー
タにて構成された路側物群データのままであっても道路
形状の認識は可能であるが、それら路側物群データの間
を補間することで道路端を認識することも好ましい（請
求項７）。つまり、道路の形状を連続的に認識していれ
ば、自車前方の道路上における先行車の有無などの判定
などに用いる際、便利だからである。
【００１３】この観点からすれば、上述した３つ以上の
物体単位データにて構成された路側物群データ間の補間
結果を利用し、自車の車幅方向軸との交点までの間も補
間することによって、自車位置近傍からの道路端を認識
してもよい（請求項８）。なお、このように補間するこ
とで道路端を認識する際には、例えば線分の集合して認
識したり、滑らかな曲線として認識することが考えられ
る。
【００１４】また、物体認識に際しては、点単位に対応
する前記距離及び角度を表す点単位データの内、走査方
向の位置及び前記距離が近接するもの同士を一体化して
セグメントデータとし、このセグメントデータを物体単
位データとすることが考えられる（請求項９）。点単位
データのままであると道路形状認識に用いるデータ量が
多くなるので、このようにセグメント化することが好ま
しい。また、実際にも１つの物体には複数の点単位デー
タが対応することが多いので、このように物体単位のデ
ータにしておくことが良好な道路形状認識の点でも有益
である。
【００１５】一方、良好な道路形状を認識するに際して
は、その認識に必要な路側物に関するデータのみ物体単
位データとして用いることが好ましい。したがって、例
えば道路形状認識に際しては余計な看板や車両のデータ
を用いないようにするため、請求項１０に示した及び
の条件を満たすデータは排除することが考えられる。
このような条件にて有効データを抽出することで、道路
形状認識の精度がより向上する。なお、の条件の「物
体の形状が所定条件の範囲外」としては、例えば物体の
横幅が所定値以上であるとか、物体の縦横比が所定値未
満であるといったことが考えられる。
【００１６】
【００１７】
【００１８】
【００１９】
【００２０】
【００２１】
【００２２】なお、請求項１２に示すように、車両用道
路形状認識装置の認識手段をコンピュータシステムにて
実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起
動するプログラムとして備えることができる。このよう
なプログラムの場合、例えば、フロッピーディスク、光
磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じ
てコンピュータシステムにロードして起動することによ
り用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップ
ＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前
記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバッ
クアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用
いても良い。
【００２３】
【発明の実施の形態】次に、本発明が適用された車両制
御装置１について、図面と共に説明する。この車両制御
装置１は、自動車に搭載され、警報すべき領域に障害物
が所定の状況で存在する場合に警報を出力したり、前車
（先行車両）に合わせて車速を制御したりする装置であ
る。
【００２４】図１は、そのシステムブロック図である。
車両制御装置１はコンピュータ３を中心に構成されてい
る。コンピュータ３はマイクロコンピュータを主な構成
として入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）および各種の
駆動回路や検出回路を備えている。これらのハード構成
は一般的なものであるので詳細な説明は省略する。
【００２５】コンピュータ３は、車両用障害物検出装置
としての距離・角度測定器５、車速センサ７、ブレーキ
スイッチ９、スロットル開度センサ１１から各々所定の
検出データを入力している。またコンピュータ３は、警
報音発生器１３、距離表示器１５、センサ異常表示器１
７、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および
自動変速機制御器２３に所定の駆動信号を出力してい
る。
【００２６】更にコンピュータ３は、警報音量を設定す
る警報音量設定器２４、後述の警報判定処理における感
度を設定する警報感度設定器２５、クルーズコントロー
ルスイッチ２６、図示しないステアリングホイールの操
作量を検出するステアリングセンサ２７及びヨーレート
センサ２８を備えている。またコンピュータ３は、電源
スイッチ２９を備え、その「オン」により、所定の処理
を開始する。
【００２７】ここで、距離・角度測定器５は、送受信部
５ａおよび距離・角度演算部５ｂを備え、送受信部５ａ
からは所定の光軸（中心軸）を中心にして車両前方へレ
ーザ光を車幅方向の所定角度の範囲で不連続に掃引照射
（スキャン）して出力し、かつ反射光を検出すると共
に、距離・角度演算部５ｂにて反射光を捉えるまでの時
間に基づき、前方の物体までの距離ｒを検出する装置で
ある。なお、レーザ光を用いるものの他に、ミリ波等の
電波や超音波等を用いるものであってもよいし、走査方
法についても、送信部をスキャンさせるものに限られる
ものではなく、例えば受信部をスキャンするものであっ
てもよい。
【００２８】コンピュータ３は、このように構成されて
いることにより、障害物が所定の警報領域に所定時間存
在した場合等に警報する警報判定処理を実施している。
障害物としては、自車の前方を走行する前車やまたは停
止している前車あるいは路側にある物体（ガードレール
や支柱物体等）等が該当する。また、コンピュータ３
は、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および
自動変速機制御器２３に駆動信号を出力することによ
り、前車の状況に合わせて車速を制御する、いわゆる車
間制御も同時に実施している。
【００２９】続いてコンピュータ３の内部構成について
制御ブロックとして説明する。距離・角度測定器５の距
離・角度演算部５ｂから出力された距離ｒとスキャン角
度θとのデータは、データのグルーピングブロック４１
に送られ、レーザレーダ中心を原点（０，０）とし、車
幅方向をＸ軸、車両前方方向をＺ軸とするＸＺ直交座標
に変換された後、その変換後のデータをグルーピングし
てセグメントを形成する。このセグメント化の様子は後
述する。なお、データのグルーピングブロック４１にて
セグメント化された物体単位のデータは、物体認識ブロ
ック４３及び道路形状認識ブロック４５へ出力される。
【００３０】物体認識ブロック４３では、上記データの
グルーピングブロック４１から出力された上記物体の中
心位置の時間的変化に基づいて、自車位置を基準とする
前車等の障害物の相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）が求められ
る。さらに物体認識ブロック４３では、車速センサ７の
検出値に基づいて車速演算ブロック４７から出力される
車速（自車速）Ｖと上記求められた相対速度（Ｖｘ，Ｖ
ｚ）とから物体が停止物体であるか移動物体であるかの
認識種別が求められ、この認識種別と物体の中心位置と
に基づいて自車両の走行に影響する物体が選択され、そ
の距離が距離表示器１５により表示される。なお、物体
の大きさを示す（Ｗ，Ｄ）は、それぞれ（横幅，奥行
き）である。
【００３１】この物体認識ブロック４３にて求めたデー
タが異常な範囲の値がどうかがセンサ異常検出ブロック
４４にて検出され、異常な範囲の値である場合には、セ
ンサ異常表示器１７にその旨の表示がなされる。一方、
道路形状認識ブロック４５では、グルーピングブロック
４１から出力された上記物体の中心位置のデータと、物
体認識ブロック４３にて求めたデータとに基づいて道路
形状の認識を行う。この道路形状の認識処理の詳細は後
述する。なお、道路形状認識ブロック４５にて得られた
データは先行車判定ブロック５３へ出力される。
【００３２】また、ステアリングセンサ２７からの信号
に基づいて操舵角演算ブロック４９にて操舵角が求めら
れ、ヨーレートセンサ２８からの信号に基づいてヨーレ
ート演算ブロック５１にてヨーレートが演算される。カ
ーブ半径（曲率半径）算出ブロック６３では、車速演算
ブロック４７からの車速と操舵角演算ブロック４９から
の操舵角とヨーレート演算ブロック５１からのヨーレー
トとに基づいて、カーブ半径（曲率半径）Ｒを算出す
る。先行車判定ブロック５３では、このカーブ半径Ｒお
よび物体認識ブロック４３にて求められた認識種別、中
心位置座標（Ｘ，Ｚ）、物体の大きさ（Ｗ，Ｄ）、相対
速度（Ｖｘ，Ｖｚ）及び道路形状認識ブロック４５にて
得られた道路形状データに基づいて先行車を選択し、そ
の先行車に対する距離Ｚおよび相対速度Ｖｚを求める。
【００３３】そして、車間制御部及び警報判定部ブロッ
ク５５が、この先行車との距離Ｚ、相対速度Ｖｚ、自車
速Ｖｎ、先行車加速度、物体中心位置、物体幅、認識種
別、クルーズコントロールスイッチ２６の設定状態およ
びブレーキスイッチ９の踏み込み状態、スロットル開度
センサ１１からの開度および警報感度設定器２５による
感度設定値に基づいて、警報判定ならば警報するか否か
を判定し、クルーズ判定ならば車速制御の内容を決定す
る。その結果、警報が必要ならば、警報発生信号を警報
音発生器１３に出力する。また、クルーズ判定ならば、
自動変速機制御器２３、ブレーキ駆動器１９およびスロ
ットル駆動器２１に制御信号を出力して、必要な制御を
実施する。そして、これらの制御実行時には、距離表示
器１５に対して必要な表示信号を出力して、状況をドラ
イバーに告知している。
【００３４】次に、以上のように構成される車両制御装
置１において実行される道路形状の認識にかかる動作に
ついて、図２のフローチャートに従って説明する。図２
の最初のステップであるＳ１０００では、距離・角度計
測データの読み込みを行う。この処理は距離・角度測定
器５にて実行されるのであるが、１スキャン分の距離・
角度計測データを取り込む。このスキャン周期は１００
ｍｓｅｃとし、１００ｍｓｅｃ毎にデータを取り込むこ
ととする。
【００３５】続くＳ２０００では、データのセグメント
化を行う。このセグメント化はデータのグルーピングブ
ロック４１にて実行されるのであるが、上述したよう
に、距離・角度計測データを極座標系からＸＺ直交座標
系に変換し、その変換後のデータをグルーピングしてセ
グメントを形成する。
【００３６】この様子を図３（ａ）に示す。本実施形態
では、点認識されたデータ同士のＸ軸方向の距離△Ｘが
０．２ｍ以下、Ｚ軸方向の距離△Ｚが２ｍ以下という２
条件を共に満たす場合に、その点集合を一体化してセグ
メントデータを求める。このセグメントデータは、一体
化された点集合を含むような大きさに設定された、Ｘ軸
及びＺ軸に平行な２辺を持つ長方形の領域であり、中心
座標（Ｘ，Ｚ）と大きさを示すための２辺のデータ
（Ｗ，Ｄ）をデータ内容とする。なお、この領域の左右
両端の座標もデータとして持っておく。
【００３７】続くＳ３０００では物体認識を行う。この
物体認識は物体認識ブロック４３で実行され、その内容
は上述した通りである。続くＳ４０００以降の処理は、
道路形状認識ブロック４５にて実行される処理であり、
Ｓ４０００では、Ｓ２０００で得られたセグメントの中
心位置を極座標に変換して角度順にソートする。
【００３８】続くＳ５０００では、Ｓ４０００で得た角
度に基づいて、左角度方向から右角度方向へと、条件に
合うセグメントをグルーピングし、路側物群（左）を形
成する。この様子を図３（ｂ）も参照しながら説明す
る。本実施形態では、道路形状の認識を路側に設置され
たデリニエータに基づいて行うため、まず、例えば余計
な看板や車両などのデリニエータ以外のセグメントデー
タを排除するために、次の，いずれか一方の排除条
件でも満たすセグメントを看板や車両などと判断して排
除する。
【００３９】横幅Ｗが大のセグメント 排除条件：横幅Ｗ≧１．２ｍ且つ縦横比Ｄ／Ｗ＜５ 認識種別が移動物体の近傍のセグメント 排除条件：中心間距離がΔＸ≦２ｍ，ΔＺ≦２ｍ 次に、この排除条件を用いて排除した後に残ったセグメ
ントに対して、左角度方向から右角度方向へと、距離Ｚ
が単調増加で且つ次の接続条件を満たすものを、満たす
セグメントが存在する間、順に接続してグルーピング
し、路側物群（左）を形成する。
【００４０】 接続条件：中心間距離がΔＸ≦３．５ｍ，ΔＺ≦５５ｍ そして、距離が減少した場合、あるいは距離は単調増加
であっても上記接続条件を満たさない場合には、別の新
たな路側物群（左）を形成していく。なお、ここでは、
構成セグメントが１つの場合であっても路側物群（左）
とするが、道路端の認識に際しては、構成セグメントが
３つ以上の路側物群（左）のみを使用する。したがっ
て、図３（ｂ）に示す状況であれば、上記，の排除
条件にて排除した後に残ったデータをグルーピングした
結果、No.1〜No.４の路側物群（左）が得られたが、構
成セグメントが３つ以上の路側物群（左）はNo.1の場合
だけであるので、この路側物群（左）No.1を道路端認識
に用いる。
【００４１】続くＳ５１００では、路側物群（左）（こ
の場合は当然であるが路側物群（左）No.1を意味する）
を構成するセグメントの中で、距離Ｚが最も大きい、つ
まり最遠セグメントについては、それが道路の左側のも
のか右側のものかを判断する。この判断の詳細は後述す
るが、道路右側のものであると判断した場合には、路側
物群（左）から除外する。構成セグメント数が３つ以上
の路側物群（左）で、道路右側のセグメントが混じって
いる例を図４（ａ）に示す。この図からも判るように、
左角度方向から右角度方向へと距離が単調増加の間グル
ーピングしていくときには、最遠セグメントだけ本当に
道路の左側か否かを判断すれば、ほとんどの場合は問題
ない。最遠セグメントの一つ手前のセグメント（以下
「第２最遠セグメント」と称す。）も右側である状況が
ほとんど想定できないからである。
【００４２】そこで、この最遠セグメントについて、次
のような判断を行う。図４（ｂ）に示すように、まず、
最遠セグメントを除いた残りの構成セグメントを滑らか
な曲線で結び、この曲線近傍に最遠セグメントが存在す
るか否かで判断する。曲線は、ここでは距離Ｚが最も小
さい「最近セグメント」と第２最遠セグメントの２点を
通り、Ｘ軸に直交する円を求める。Ｘ軸に直交するため
円の中心がＸ軸上に存在し、円周上の２点が判っている
ので、円の方程式を導くことができる。
【００４３】そして、その円と最遠セグメントのＸ軸方
向への距離ΔＸが１．５ｍ未満であれば道路左側のセグ
メントであると判断して路側物群（左）に含めたままに
し、逆に距離ΔＸが１．５以上の場合には、道路右側の
セグメントであると判断して路側物群（左）から除外す
る。なお、最遠セグメントと円との最も近い距離、すな
わち、最遠セグメントから円に下した垂線の長さで判断
してもよいが、現実的には、上述したようにＸ軸方向へ
の距離ΔＸのみ考えれば特段問題はない。
【００４４】続くＳ６０００，Ｓ６１００では、Ｓ５０
００，Ｓ５１００にて実行した内容を、左右逆にして実
行する。つまり、Ｓ６０００では、Ｓ４０００で得た角
度に基づいて、右角度方向から左角度方向へと条件に合
うセグメントをグルーピングして路側物群（右）を形成
する。余計な看板などを排除する条件は左の場合と同じ
である。そして、排除した後に残ったセグメントに対し
て、右角度方向から左角度方向へと、距離Ｚが単調増加
で且つ接続条件を満たすものを順に接続してグルーピン
グし、路側物群（右）を形成する。接続条件も左の場合
と同じであり、また構成セグメントが３つ以上の路側物
群（右）のものだけを道路端認識に用いる点も同じであ
る。
【００４５】また、Ｓ６１００では、路側物群（右）中
の最遠セグメントについては、左の場合と同様の手法
で、道路の左側のものか右側のものかを判断し、左側の
セグメントであれば路側物群（右）から除外する。この
ようにして、路側物群（左）と路側物群（右）とが得ら
れたら、続くＳ７０００では、路側物群（左）における
最遠セグメントと路側物群（右）における最遠セグメン
トが同じ場合、つまり、図５（ａ）に示すように、１つ
の最遠セグメントが路側物群（左）にも属し、路側物群
（右）にも属するという競合状態にある場合には、図５
（ｂ）に示すように、その最遠セグメントは排除する。
もちろん、重複していない場合にはこのような処理は行
わない。
【００４６】そして、Ｓ７１００では、構成セグメント
が３つ以上の路側物群（左）と路側物群（右）とに基づ
いて、道路の左右端をそれぞれ認識する。なお、本実施
形態においては、図６に示すように、各路側物群の構成
セグメント間を補間することで道路左右端を線分の集合
として認識する。さらに、路側物群データ間の補間結果
を利用し、Ｘ軸との交点を算出し、この交点までの間も
補間することによって、自車位置近傍からの道路形状を
線分の集合として認識するようにしている。
【００４７】なお、本実施形態においては、距離・角度
測定器５がレーダ手段に相当し、コンピュータ３のデー
タのグルーピングブロック４１、物体認識ブロック４３
及び道路形状認識ブロック４５が認識手段に相当する。
但し、その内のデータのグルーピングブロック４１及び
物体認識ブロック４３が物体認識手段に相当し、道路形
状認識ブロック４５が有効データ抽出手段、路側物群デ
ータ形成手段、道路端認識手段に相当する。
【００４８】以上説明したように、本実施形態の車両制
御装置１では、その道路形状認識処理において、道路形
状を認識するために有効な物体単位データを用い、左角
度方向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向に
ついて、「距離が単調増加」及び「中心間距離が所定の
近接状態であるとみなせる」という条件にてグルーピン
グし、路側物群（左）及び路側物群（右）を形成して道
路端を認識する。道路の左右の路側物群は、自車に近い
位置からそれぞれ順番に遠ざかるように配置されている
ため、直線路・曲線路を含め、左角度方向から右角度方
向へ順番に上述の条件でグルーピングすれば、それは道
路の左端の形状を反映したものとなり、同様に、右角度
方向から左角度方向へ見ていった場合にもやはり道路右
端の形状を反映したものとなる。したがって、本実施形
態によれば、道路形状認識に有効な路側物（デリニエー
タ）の時間的な位置変化が判らなくても、道路端の左右
の区別もでき、良好に道路形状を認識できる。
【００４９】また、道路端の認識にあたっては、路側物
群のデータが３つ以上の物体単位データにて構成されて
いる場合に限って用いるようにしたため、より正確な道
路端認識ができる。さらに、路側物群を構成するセグメ
ント間を補間することで道路端を線分の集合として認識
しているため、この認識結果を用いて先行車有無の判定
などを実行する際、その判定が容易になる。
【００５０】また、最遠セグメントについては、他のセ
グメントと違って、反対側の路側物群に属するデータで
ある可能性があるため、まず、Ｓ５１００，Ｓ６１００
にて疑わしいものを排除して、誤認識を回避するように
している。但し、このような判定をしたとしても、カー
ブ度合いによってはまだ誤ってグルーピングしてしまう
可能性もある。つまり、左角度方向から右角度方向及び
右角度方向から左角度方向の両方向について路側物群の
データを形成した場合、その両方向の路側物群データに
おける最遠データ同士が重複することも考えられるから
である。そこでＳ７０００では、の重複した最遠セグメ
ントを除外している。重複する場合にはその最遠データ
がいずれの側にでも属する可能性があるということなの
で、誤判定をなるべく回避するためである。
【００５１】そして、このように良好に認識された道路
形状を用いて先行車を判定し、車間制御や車間警報を行
うので、これらの制御が良好に実施されることとなる。
なお、本発明はこのような実施形態に何等限定されるも
のではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種
々なる形態で実施し得る。
【００５２】（１）例えば、上記実施形態では、Ｓ７０
００にて両路側物群に属する最遠セグメントについては
除外したが、その重複した最遠セグメントについて、左
右両方向の路側物群データのいずれにより属する可能性
が高いかを判定し属する可能性が高い側の路側物群デー
タに含めてもよい。このようにすれば、重複した最遠デ
ータもできるだけ生かすことができる。なお、判定に際
しては、例えばＳ５１００，Ｓ６１００での手法を援用
してもよい。すなわち、最遠セグメントの位置と、両路
側物群に対応する各円とのＸ軸方向への距離ΔＸの大小
を判定し、距離ΔＸが小さい方に含めるといったことで
ある。なお、例えば両方の円の間には不感帯を設け、そ
の不感帯を超えて近い方の路側物群に含めるようにして
もよい。
【００５３】（２）上記実施形態あるいは上記（１）の
内容は、最遠データをなるべく生かそうという観点から
の対処であったが、誤判定をなるべく回避するという観
点であれば、Ｓ５１００，Ｓ６１００において最遠セグ
メントを無条件に除外することも考えられる。このよう
にすれば、その最遠データを用いることによる誤判定は
確実に回避できる。
【００５４】（３）上記実施形態では、路側物群を構成
するセグメント間を補間することで道路端を線分の集合
として認識しているが、補間の方法としてはこれに限ら
れることはなく、例えばセグメント間を曲線によって補
間し、道路端を滑らかな曲線として認識してもよい。
【００５５】（４）上記実施例形態では「レーダ手段」
としてレーザ光を用いた距離・角度測定器５を採用した
が、ミリ波等を用いてもよいことは既に述べた。そし
て、例えばミリ波のＦＭＣＷレーダやドップラーレーダ
を用いた場合には、反射波（受信波）から先行車までの
距離情報と先行車の相対速度情報が一度に得られるた
め、レーザ光を用いた場合のように、距離情報に基づい
て相対速度を算出するという過程は不要となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明が適用された車両制御装置の構成を示
すブロック図である。
【図２】 道路形状認識処理の概要を示す説明図であ
る。
【図３】 （ａ）は計測データのセグメント化の内容を
示す説明図であり、（ｂ）はセグメントデータのグルー
ピング化の内容を示す説明図である。
【図４】 路側物群（左）における最遠セグメントへの
対処を示す説明図である。
【図５】 路側物群（左）と路側物群（右）の最遠セグ
メントが重複する場合の対処を示す説明図である。
【図６】 道路端を線分の集合として認識する内容を示
す説明図である。
【符号の説明】
１…車両制御装置 ３…コンピュー
タ ５…距離・角度測定器 ５ａ…送受信部 ５ｂ…距離・角度演算部 ７…車速セン
サ ９…ブレーキスイッチ １１…スロットル
開度センサ １３…警報音発生器 １５…距離表示
器 １７…センサ異常表示器 １９…ブレーキ
駆動器 ２１…スロットル駆動器 ２３…自動変速
機制御器 ２４…警報音量設定器 ２５…警報感度
設定器 ２６…クルーズコントロールスイッチ ２７…ステアリ
ングセンサ ２８…ヨーレートセンサ ２９…電源スイ
ッチ ４１…データのグルーピングブロック ４３…物体認識
ブロック ４４…センサ異常検出ブロック ４５…道路形状
認識ブロック ４７…車速演算ブロック ４９…操舵角演
算ブロック ５１…ヨーレート演算ブロック ５３…先行車判
定ブロック ５５…車間制御部及び警報判定部ブロック ６３…カーブ半径算出ブロック
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｚ 17/93 17/88 Ａ (56)参考文献 特開 平10−154300（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−239436（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−144198（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−352229（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08G 1/16 B60R 21/00 624 B60R 21/00 628 G01S 13/34 G01S 13/93 G01S 17/93

Claims (12)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を
    照射し、その反射波に基づいて車両周囲の道路形状を認
    識する車両用道路形状認識方法であって、 前記反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含
    む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得し、 前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に
    基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定し、 この認識種別の判定結果に基づいて、道路形状を認識す
    るために有効な前記物体単位データを抽出し、左角度方
    向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向の両方
    向についてそれぞれ、接続条件として距離が単調増加で
    あるデータ同士をグルーピングして路側物群のデータを
    形成し、さらに、前記両方向の路側物群データにおける
    最遠データ同士が重複する場合には、その最遠データを
    除外して、最終的な路側物群データを形成し、その形成
    された路側物群のデータに基づき道路端を認識すること
    を特徴とする車両用道路形状認識方法。
  2. 【請求項２】車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を
    照射し、その反射波に基づいて車両周囲の道路形状を認
    識する車両用道路形状認識方法であって、 前記反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含
    む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得し、 前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に
    基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定し、 この認識種別の判定結果に基づいて、道路形状を認識す
    るために有効な前記物体単位データを抽出し、左角度方
    向から右角度方向及び右角度方向から左角度方向の両方
    向についてそれぞれ、接続条件として距離が単調増加で
    あるデータ同士をグルーピングして路側物群のデータを
    形成し、さらに、前記一方向の路側物群データにおける
    最遠データが他方向の路側物群データにも該当する場合
    には、その最遠データを除外して、最終的な路側物群デ
    ータを形成し、その形成された路 側物群のデータに基づ
    き道路端を認識すること を特徴とする車両用道路形状認
    識方法。
  3. 【請求項３】車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を
    照射し、その反射波に基づいて物体を検出するレーダ手
    段と、 該レーダ手段による検出結果に基づき、車両前方の道路
    形状を認識する認識手段とを備えた車両用道路形状認識
    装置であって、 前記レーダ手段は、前記反射波に基づいて、少なくとも
    物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に
    対応して取得し、 前記認識手段は、 前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に
    基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定する
    物体認識手段と、 該物体認識手段による認識結果に基づき、道路形状を認
    識するために有効な前記物体単位データを抽出する有効
    データ抽出手段と、 該有効データ抽出手段にて抽出された物体単位データを
    用い、左角度方向から右角度方向及び右角度方向から左
    角度方向の両方向についてそれぞれ、少なくとも距離が
    単調増加であるという接続条件を満たすデータ同士をグ
    ルーピングし、路側物群のデータを形成する路側物群デ
    ータ形成手段と、 該路側物群データ形成手段にて形成された前記両方向の
    路側物群のデータに基づき道路端を認識する道路端認識
    手段とを備え、 さらに、前記路側物群データ形成手段は、前記両方向の
    路側物群データにおける最遠データ同士が重複する場合
    には、その最遠データを除外して、最終的な路側物群デ
    ータを形成する ことを特徴とする車両用道路形状認識装
    置。
  4. 【請求項４】車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を
    照射し、その反射波に基づいて物体を検出するレーダ手
    段と、 該レーダ手段による検出結果に基づき、車両前方の道路
    形状を認識する認識手段とを備えた車両用道路形状認識
    装置であって、 前記レーダ手段は、前記反射波に基づいて、少なくとも
    物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に
    対応して取得し、 前記認識手段は、 前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に
    基づいて移動物体か停止物体という認識種別を判定する
    物体認識手段と、 該物体認識手段による認識結果に基づき、道路形状を認
    識するために有効な前記物体単位データを抽出する有効
    データ抽出手段と、 該有効データ抽出手段にて抽出された物体単位データを
    用い、左角度方向から右角度方向及び右角度方向から左
    角度方向の両方向についてそれぞれ、少なくとも距離が
    単調増加であるという接続条件を満たすデータ同士をグ
    ルーピングし、路側物群のデータを形成する路側物群デ
    ータ形成手段と、 該路側物群データ形成手段にて形成された前記両方向の
    路側物群のデータに基づき道路端を認識する道路端認識
    手段とを備え、 さらに、前記路側物群データ形成手段は、前記一方向の
    路側物群データにおける最遠データが他方向の路側物群
    データにも該当する場合には、その最遠データを除外し
    て、最終的な路側物群データを形成する ことを特徴とす
    る車両用道路形状認識装置。
  5. 【請求項５】請求項３又は４に記載の車両用道路形状認
    識装置において、 前記路側物群データ形成手段が前記グルーピングに際し
    て用いる接続条件は、前記距離が単調増加であり、且つ
    データ間距離が所定の近接状態であるとみなせることを
    特徴とする車両用道路形状認識装置。
  6. 【請求項６】請求項３〜５のいずれか記載の車両用道路
    形状認識装置において、 前記道路端認識手段は、前記路側物群データ形成手段に
    て形成された路側物群のデータが、３つ以上の物体単位
    データにて構成されている場合に限って、当該路側物群
    のデータに基づき道路端を認識することを特徴とする車
    両用道路形状認識装置。
  7. 【請求項７】請求項６記載の車両用道路形状認識装置に
    おいて、 前記道路端認識手段は、前記３つ以上の物体単位データ
    にて構成された路側物群データ間を補間することで、前
    記道路端を認識することを特徴とする車両用道路形状認
    識装置。
  8. 【請求項８】請求項７記載の車両用道路形状認識装置に
    おいて、 前記道路端認識手段は、前記３つ以上の物体単位データ
    にて構成された路側物群データ間の補間結果を利用し、
    自車の車幅方向軸との交点までの間も補間することによ
    って、自車位置近傍からの道路端を認識することを特徴
    とする車両用道路形状認識装置。
  9. 【請求項９】請求項３〜８のいずれか記載の車両用道路
    形状認識装置において、 前記物体認識手段は、 点単位に対応する前記距離及び角度を表す点単位データ
    の内、前記走査方向の位置及び前記距離が近接するもの
    同士を一体化してセグメントデータとし、このセグメン
    トデータを前記物体単位データとすることを特徴とする
    車両用道路形状認識装置。
  10. 【請求項１０】請求項３〜９のいずれか記載の車両用道
    路形状認識装置において、 前記有効データ抽出手段は、以下の条件を満たすデータ
    を排除することによって、残ったデータを、前記道路形
    状を認識するために有効な物体単位データとして抽出す
    ることを特徴とする車両用道路形状認識装置。物体の
    形状が所定条件の範囲外移動物体の近傍に位置する
  11. 【請求項１１】請求項３〜１０のいずれか記載の車両用
    道路形状認識装置において、 前記路側物群データ形成手段は、 前記接続条件を満たすデータ同士をグルーピングした
    際、グループ内における最遠のデータについて、グルー
    プ内の他のデータとの位置関係に基づき同じ側のデータ
    群に属するか否かを判定し、属する場合のみ路側物群デ
    ータに含めることを特徴とする車両用道路形状認識装
    置。
  12. 【請求項１２】請求項３〜１１のいずれか記載の車両用
    道路形状認識装置の認識手段としてコンピュータシステ
    ムを機能させるためのプログラムを記録したコンピュー
    タ読み取り可能な記録媒体。
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