JP3427815B2 - 先行車選択方法及び装置、記録媒体 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自車の前方を走行
する車両（先行車）を選択するための技術に関する。

【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し、その中から自車に
とっての先行車を選択する装置が考えられている。この
ようにして選択された先行車は、その先行車に対して警
報を発生する装置や、先行車と所定の車間を保持するよ
うに車速を制御する装置などに適用される。

【０００３】この種の装置では、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。この例として、
特開平８−２７９０９９号に開示された技術がある。こ
こでは、簡単に先行車を見失ったり、先行車以外のもの
を誤って先行車と認識しないように、先行車の確からし
さを表すパラメータという概念を用いている。しかしな
がら、自車が直線を走行していて、前方が既にカーブに
入っている場合には、先行車を誤ってしまうおそれがあ
る。この問題を考えた場合、道路形状をダイレクトに認
識する技術が必要になる。

【０００４】これには特開平５−２８８８４７号に開示
されるのように、路側に設けられたデリニエータから道
路形状を認識する方法がある。画像センサなどの追加が
ないので、コストアップにならなくてよいが、デリニエ
ータが設置されていなかったり、前方の車両などの死角
でデリニエータを検出できない場合には、道路形状を認
識できないという問題がある。

【０００５】また、遠方までデリニエータが検出できて
いる場合は先行車判定の信頼度が高いが、近距離のデリ
ニエータにしか検出できていないときやデリニエータ以
外の看板、標識などを検出しているときには、先行車判
定の信頼度が低いという問題もある。

【０００６】そこで、本発明は、道路形状が認識できな
くても適切な先行車選択ができると共に、道路形状が認
識できればより精度の高い先行車選択を実現できる技術
を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の先行車選
択方法は、自車の旋回状態と自車速とに基づいて演算し
た自車走行路の曲率と物体の相対位置とに基づいて、物
体が自車と同一車線上にいる確率である自車線確率を算
出し、その算出した自車線確率に次のような補正を施し
てから、先行車を選択する。すなわち、物体までの距離
及び車幅方向の角度に基づき、車両前方の道路形状を認
識し、その認識された道路形状及びその認識程度に基づ
き、物体が自車と同一車線上にいる可能性を判定する。
そして、その判定結果に基づいて自車線確率を補正する
ための補正値を算出し、その補正値によって自車線確率
を補正するのである。

【０００８】上述したように、ヨーレートセンサやステ
アリングセンサなどによって検出した自車の旋回状態か
ら算出したカーブ曲率に基づく自車線確率は、例えば自
車が直線を走行していて、前方が既にカーブに入ってい
る場合などには先行車の誤判定につながる。そこで、こ
のような自車線確率の算出とは別に、道路形状をダイレ
クトに認識した結果に基づいて独自に判定を行う。そし
て判定結果に基づいて補正値を得る。

【０００９】このような補正を行うことによって、次の
ような効果が得られる。つまり、ステアリングセンサか
ら得た操舵角などの「車両旋回状態」を用いて推定した
走行路のカーブは、あくまで現在までに検出した自車の
旋回状態に基づいて推定したものであり、精度をさらに
向上させたいという課題がある。そこで、本発明では、
実際に前方道路に沿って設けられたデリニエータなどの
反射体を検出して道路形状を認識し、補正に用いた。特
開平５−２８８８４７号では、デリニエータなどの反射
体を検出して道路形状を認識しているが、これだけだと
検出できない場合には全く対応できない。そこで、基本
的には自車が備えるステアリングセンサなどから得た操
舵角などのデータに基づいてカーブを推定して、最低限
の精度の自車線確率を確保した上で、デリニエータなど
の反射体を検出できた場合には、それに基づいて認識し
た道路形状を用いて補正することで、総合的に先行車選
択の精度を向上させることができるのである。

【００１０】一方、請求項２に示す発明は、請求項１に
示した先行車選択方法を実現するための装置としての一
例であり、この先行車選択装置においても、上述と同様
の効果を発揮できる。基本的には、補正をすることで精
度向上が期待できるのであるが、どれだけ補正するかは
道路形状の認識の程度によっても変わってくる。例え
ば、道路形状認識手段によって認識された道路形状によ
っては自車線上の車両か他車線上の車両かを判断できな
い、または前記道路形状認識手段によって道路形状を認
識できないため、先行車判定が正しくできないと車線同
一判定手段が判定した場合、補正値を０にすることが考
えられる（請求項３）。この場合は、補正することで精
度を低下させてしまう可能性があるので補正しないよう
にする。

【００１１】また、車線同一判定手段によって道路形状
が先行車候補となる物体よりも近距離までしか認識でき
ていないと判定された場合には、補正値算出手段は、補
正値の絶対値を相対的に小さくすることが好ましい（請
求項４）。なお、「相対的に」とは、物体位置まである
いはそれよりも遠くまで道路形状を認識できている場合
よりも小さくするという意味である。近距離までしか認
識できていない場合には、物体と自車位置とを結ぶ円
（弧）を想定して判定している。したがって、そのよう
な推定要素が存在することを鑑みれば、補正値を相対的
に小さくすることが好ましいのである。

【００１２】一方、このように車線同一判定手段によっ
て道路形状が先行車候補となる物体よりも近距離までし
か認識できていないと判定された場合には、補正値算出
手段が、認識できている距離に応じて補正値の絶対値を
相対的に小さくするようにしてもよい（請求項５）。

【００１３】また、先行車候補となる物体が道路の端部
近傍に存在する場合には、補正値を負の方向に相対的に
大きくすることが考えられる（請求項６）。物体が道路
端近傍に存在するということは、路側物である可能性が
高く、逆に言えば先行車である確率が低いことを意味し
ている。そのため、補正値を負の方向へ大きくすること
で、たとえ旋回状態に基づいて得た自車線確率が高かっ
たとしても、補正することで確率を下げることができ、
誤選択を防止できる。例えば、上述した「自車が直線を
走行していて、前方が既にカーブに入っている」ような
場合には、このような対処が特に有効となる。

【００１４】なお、道路形状が先行車候補となる物体よ
りも近距離までしか認識できていない場合には、請求項
７に示すように、先行車候補となる物体の位置と道路形
状を認識する際に用いた各物体の位置との関係を総合的
に加味して同一車線上にいる可能性を判定してもよい。

【００１５】また、道路形状に基づいて物体が自車と同
一車線上にいる可能性を判定する際には、認識された道
路形状の道路の左右いずれかの端部を基準として判定し
てもよいが、両端をそれぞれ基準として、物体が自車と
同一車線上にいる可能性を判定するようにしてもよい。
左右端をそれぞれ基準とすることで、より精度のよい先
行車選択ができると考えられるからである。但し、左右
端に対する認識度合いが異なっており、それぞれ基準と
した場合の同一車線上にいる可能性に違いが生じる場合
も想定される。したがって、その場合には、道路形状の
認識程度に基づいて優先度も判定し、左右端をそれぞれ
基準とした場合の優先度が高い方の判定結果に基づいて
補正値を算出すればよい（請求項８）。具体的には、道
路左端は物体以遠まで道路形状を認識できているが、道
路右端は物体よりも近距離までしか道路形状を認識でき
ていない場合には、道路左端による判定結果の優先度を
高くする。こうすれば、道路左端側を基準とした補正値
によって補正された自車線確率に基づいて先行車選択が
行われ、精度向上に有効である。

【００１６】なお、この優先度に関しては、例えば先行
車候補となる物体よりも道路形状が近距離までしか認識
できていない場合に優先度を相対的に低く判定したり
（請求項９）、あるいは先行車候補となる物体が道路の
端部近傍に存在する場合に優先度を相対的に高く判定す
ることが考えられる（請求項１０）。このような優先度
の高低を付ける理由は、上述した補正値に大小を付ける
理由と同様である。

【００１７】また、この優先度に関しても請求項７と同
様の考え方を適用しても良い。すなわち、先行車候補と
なる物体の位置と道路形状を認識する際に用いた各物体
の位置との関係を総合的に加味して優先度を判定するの
である（請求項１１）。このようにすることで、道路形
状全体を加味した優先度の判定が行える。

【００１８】なお、車線同一判定手段は、例えば、その
候補物体の相対速度ベクトルを接線ベクトルとし、自車
の車幅方向の線上に中心が存在する円を求め、その円を
加味して上述の各判定を行うことが考えられる。例え
ば、請求項７の場合に適用すれば、先行車候補となる物
体の相対速度ベクトルを接線ベクトルとし、自車の車幅
方向の線上に中心が存在する円を求め、その円と道路形
状を認識する際に用いた各物体の位置との関係を総合的
に加味して同一車線上にいる可能性を判定することとな
る。また、請求項８に適用すれば、上述と同様の円
（弧）を求め、その円と道路形状と認識する際に用いた
各物体の位置との関係を総合的に加味して優先度を判定
することができる。例えば道路形状と認識する際に５個
の物体を用いたのであれば、その５個と円（弧）との位
置関係を勘案するのである。例えば全ての位置において
肯定的な判定がされた場合には、補正値を相対的に大き
くし、全ての位置で肯定的な判定がなされなかった場合
には、補正値を相対的に小さくする、といったこともで
きる。このようにすることで、道路形状全体を加味した
判定（同一車線上にいる判定や優先度の判定）が行え
る。

【００１９】なお、請求項１２に示すように、先行車選
択装置のカーブ曲率演算手段、物体認識手段、自車線確
率算出手段、先行車選択手段、道路形状認識手段、車線
同一判定手段、補正値算出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、ＦＤ、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Ｒ
ＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いても良
い。

【００２０】

【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。

【００２１】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。

【００２２】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。

【００２３】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。

【００２４】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。

【００２５】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。

【００２６】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、極座標−直交座標間の座標変換ブロ
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、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。

【００２７】物体認識ブロック４３では、直交座標に変
換された計測データに基づいて、物体の中心位置（Ｘ，
Ｚ）、大きさ（Ｗ，Ｄ）を求めると共に、中心位置
（Ｘ，Ｚ）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）を求め
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。このようなデータを持つ物体のモデルを
「物標モデル」と呼ぶこととする。

【００２８】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、直交座標に変換された
計測データと、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。

【００２９】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。

【００３０】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。その結果を、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。

【００３１】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。

【００３２】続くＳ２０００では、極→直交座標変換ブ
ロック４１において距離・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に基づ
いて物体認識ブロック４３にて物体認識を行う。この物
体認識の内容は上述した通りである。ここで認識された
物体は、物標あるいは物標モデルと呼ぶこととする。

【００３３】Ｓ３０００では、ヨーレートセンサ２８か
ら得られたヨーレートあるいはステアリングセンサ２７
から得られたステアリング操舵角に基づいて、推定Ｒ
（自車進行曲線のカーブ半径）を算出する。ここでは、
ステアリング操舵角から推定Ｒを算出することにする。
以下のように求める。 推定Ｒ＝定数÷操舵角 なお、操舵角から推定Ｒ（カーブ半径）を求めるための
定数については、当業者において一般的に知られている
ものであるので、詳細な説明は省略する。

【００３４】Ｓ４０００では、Ｓ２０００で認識した物
標の自車線確率瞬時値を算出する。自車線確率とは、物
標が自車と同一レーンを走行している車両である確から
しさを表すパラメータである。自車線確率瞬時値とは、
その瞬間の検出データに基づいて算出された値である。

【００３５】まず、物体認識処理（Ｓ２０００）にて得
られたすべての物標の位置を、直線路走行時の位置に換
算する。もともとの物標の中心位置を（Ｘｏ，Ｚｏ）、
Ｘ軸方向の幅をＷｏとしたとき、次の変換式により、直
線路変換位置（Ｘ，Ｚ，Ｗ）が得られる（図３参照）. Ｘ ← Ｘｏ−Ｚｏ＾２／２Ｒ …［式１］ Ｚ ← Ｚｏ …［式２］ Ｗ ← Ｗｏ …［式３］ Ｒ：推定Ｒのこと 右カーブ：符号正 左カーブ：符号負 なお、式１中の「＾」は「＾」の前の数値を「＾」の後
の数値の回数、累乗することを意味する。本明細書の他
の部分でも同じである。ここでは、円の方程式は、｜Ｘ
｜≪｜Ｒ｜，Ｚという仮定のもとで、近似した。また、
距離・角度測定器５が車両中心から離れたところに取り
付けられている場合には、車両中心が原点になるように
Ｘ座標を補正するものとする。すなわち、ここでは実質
的にはＸ座標のみ変換している。

【００３６】このように直進路に変換して得られた中心
位置（Ｘ，Ｚ）を、図４に示す自車線確率マップ上に配
置して、各物体の瞬時自車線確率、すなわち、その時点
で自車線に存在する確率を求める。確率として存在する
のは、操舵角から求めたカーブ曲率半径Ｒと実際のカー
ブ曲率半径との間に誤差が存在するからであり、その誤
差を考慮した制御をするために、ここで各物体の瞬時自
車線確率を求める。

【００３７】図４において、横軸はＸ軸、すなわち自車
の左右方向であり、縦軸はＺ軸、すなわち自車の前方を
示している。本実施形態では、左右５ｍ、前方１００ｍ
までの領域を示している。ここで領域は、領域ａ（自車
線確率８０％）、領域ｂ（自車線確率６０％）、領域ｃ
（自車線確率３０％）、領域ｄ（自車線確率１００
％）、それ以外の領域（自車線確率０％）に別れてい
る。この領域の設定は、実測により定めたものである。
特に、領域ｄは自車直前への割込も考慮することにより
設定された領域である。

【００３８】領域ａ，ｂ，ｃ，ｄを区切る境界線Ｌａ、
Ｌｂ，Ｌｃ，Ｌｄは、例えば次の式４〜７で与えられる
ものである。なお、境界線Ｌａ′、Ｌｂ′，Ｌｃ′，Ｌ
ｄ′は、それぞれ境界線Ｌａ、Ｌｂ，Ｌｃ，ＬｄとはＹ
軸で対称の関係にある。 Ｌａ： X=0.7+(1.75-0.7)・(Z/100)＾２ …［式４］ Ｌｂ： X=0.7+( 3.5-0.7)・(Z/100)＾２ …［式５］ Ｌｃ： X=1.0+( 5.0-1.0)・(Z/100)＾２ …［式６］ Ｌｄ： X=1.5・(1-Z/60) …［式７］ これを一般式で表すと次式８〜１１のようになる。 Ｌａ： X=A1+B1・(Z/C1)＾２ …［式８］ Ｌｂ： X=A2+B2・(Z/C2)＾２ …［式９］ Ｌｃ： X=A3+B3・(Z/C3)＾２ …［式１０］ Ｌｄ： X=A4・(B4-Z/C4) …［式１１］ この式８〜１１から一般的には、次の式１２〜１４を満
足させるように領域を設定する。実際の数値の決定は、
実験にて決定する。 Ａ１≦Ａ２≦Ａ３＜Ａ４ …［式１２］ Ｂ１≦Ｂ２≦Ｂ３ および Ｂ４＝１ …［式１３］ Ｃ１＝Ｃ２＝Ｃ３ （Ｃ４に制約無し） …［式１４］ なお、図４の境界線Ｌａ、Ｌｂ，Ｌｃ，Ｌａ′、Ｌ
ｂ′，Ｌｃ′は、計算処理速度の点から、放物線として
いるが、処理速度が許すならば、円弧にて表す方が良
い。境界線Ｌｄ，Ｌｄ′についても処理速度が許すなら
ば外側に膨らんだ放物線または円弧にて表す方が良い。

【００３９】次に、各物標の直線路換算位置を図４の自
車線確率マップと照合する。下記要領で、マップと照合
することで、自車線確率瞬時値Ｐ0 が得られる。 領域ｄを少しでも有する物体 → Ｐ0＝１００％ 領域ａ内に中心が存在する物体 → Ｐ0＝ ８０％ 領域ｂ内に中心が存在する物体 → Ｐ0＝ ６０％ 領域ｃ内に中心が存在する物体 → Ｐ0＝ ３０％ 上記〜を全て満たさない物体 → Ｐ0＝ ０％ Ｓ５０００では、路側に設けられているデリニエータら
しい物標データに基づいて、道路形状を認識する。

【００４０】まず最初に、横幅Ｗが１ｍ未満の認識種別
が停止物体である物標を抽出する。これにより、車両、
案内標識、看板などを、ほとんど除去できる。抽出され
た停止物標ごとに、Ｘ軸と交わる点を予測する。この予
測Ｘ軸交点を算出する上で、物標の中心を通り、相対速
度ベクトルを接線ベクトルとする円を求める。円の中心
がＸ軸上にあると仮定すると、その円はＸ軸と直交する
こととなるため、半径Ｒは一意に決まる。実際には、次
のような近似計算をしている。

【００４１】｜Ｘ｜≪｜Ｒ｜，Ｚという仮定のもとで、
円を放物線近似すると、物標の中心を通り、Ｘ軸に直交
する円の方程式は、 Ｘ ＝ Ｘｏ＋（Ｚ−Ｚｏ）＾２／２Ｒ …［式１５］ となる。また、物標の相対速度ベクトルが円の接線ベク
トルであることより、式１５は、 ｄＸ／ｄＺ ＝ Ｖｘ／Ｖｚ …［式１６］ と表すことができる。これら２式より、半径Ｒは、 Ｒ ＝（Ｚ−Ｚｏ）・Ｖｚ／Ｖｘ と表すことができる（図５（ａ）参照）。そして、Ｚ＝
０ のとき、 Ｘ＝Ｘｏ−Ｚｏ・Ｖｘ／２Ｖｚ となるため、予測Ｘ軸交点は、以下のように求められ
る。 予測Ｘ軸交点 ＝ Ｘｏ−Ｚｏ・Ｖｘ／２Ｖｚ このようにして全ての停止物標の予測Ｘ軸交点が算出で
きたら、符号が負と正に分けて、おのおの次の統計処理
をする。まず、全停止物標の予測Ｘ軸交点を単純平均
し、それを仮平均値とする。次に、仮平均から２ｍ以上
離れているデータは全て排除し、残ったデータで再度平
均する。ここで排除されたデータは、道路形状認識に
は、使用しないものとする。

【００４２】このような処理を施す理由は次の通りであ
る。デリニエータ以外に、例えば上方の看板などが除去
できずに混入しているときには、誤った道路形状を認識
することとなる。そこで、このような平均化処理をする
ことで、デリニエータの存在すべき位置から大きく外れ
たものを排除することができるので、精度よく道路形状
を認識することができる。

【００４３】そして、図５（ｂ）に示すように、道路の
左右それぞれについて、残った停止物標を補間して結ぶ
ことで、道路端を認識する。ここで、道路端とＸ軸との
交点については、道路左端、右端それぞれ、構成物標の
中から最も近い距離（Ｚ小）のものを選び、その物標の
予測Ｘ軸交点を道路端とＸ軸との交点として使用する。
認識した道路端は、道路端座標テーブルにセットされ
る。道路端座標テーブルは、道路左端用と右端用とがあ
り、距離５ｍごとに道路端のＸ座標値が格納される。距
離範囲は０ｍ〜１５０ｍである。道路端を構成する物標
の距離を、端数を落とすことで５ｍ単位に丸めて、該当
するテーブルにデータをセットしていく。該当データが
ないテーブルは、空きのままとする。

【００４４】Ｓ６０００では、Ｓ５０００で認識した道
路形状に基づいて、各物標が自車と同一レーン上の車両
かどうかを判定し、その結果に応じて「自車線確率瞬時
値の補正値」を算出する。最初に、各物標ごとに、自車
と同一レーン上の車両かどうかの基本判定を行う。基本
判定は、次の３つから成る。

【００４５】［基本判定１］この判定は、物標よりも遠
くまで道路端が認識できているときの判定であり、道路
左側、右側、それぞれ判定する。 （ａ）道路左側 図６（ａ）にて、 Ｚ＿ＭＡＸ≧Ｚｏ且つ｜ΔＸZ=Zo−ΔＸZ=0｜＜１．２
ｍのとき ◆基本判定１（Ｌ）結果 ← １ Ｚ＿ＭＡＸ≧Ｚｏ且つ｜ΔＸZ=Zo−ΔＸZ=0｜≧ ２．０
ｍのとき ◆基本判定１（Ｌ）結果 ← −１ それ以外のとき ◆基本判定１（Ｌ）結果 ← ０ （ｂ）道路右側 道路左側と同様で、 Ｚ＿ＭＡＸ≧Ｚｏ且つ｜ΔＸZ=Zo−ΔＸZ=0｜＜１．２
ｍのとき ◆基本判定１（Ｒ）結果 ← １ Ｚ＿ＭＡＸ≧Ｚｏ且つ｜ΔＸZ=Zo−ΔＸZ=0｜≧２．０
ｍのとき ◆基本判定１（Ｒ）結果 ← −１ それ以外のとき ◆基本判定１（Ｒ）結果 ← ０ このような基本判定１の結果が「１」のときは、ほぼ確
実に自車線上の先行車と判断でき、「−１」のときは、
ほぼ確実に他車線の車両あるいは路側物と判断できる。
また、「０」は、いずれかに判定するのが困難あるいは
道路端が認識できない場合である。

【００４６】［基本判定２］この判定は、物標の位置ま
では道路端が認識できていないときの判定であり、道路
左側、右側、それぞれ判定する。 （ａ）道路左側 図６（ｂ）にて、 ｜ΔＸZ=Z#MAX−ΔＸZ=0｜＜１．２ｍ・（Z#MAX/Zo）＾
２ または ｜ΔＸZ=Z#MAX−ΔＸZ=0｜＜０．３ｍのとき ◆基本判定２（Ｌ）結果 ← １ ｜ΔＸZ=Z#MAX−ΔＸZ=0｜≧２．０ｍ・（Z#MAX/Zo）＾
２ 且つ ｜ΔＸZ=Z#MAX−ΔＸZ=0｜≧０．３ｍのとき ◆基本判定２（Ｌ）結果 ← −１ それ以外のとき ◆基本判定２（Ｌ）結果 ← ０ ここで、Ｚ＿ＭＡＸ＞Ｚｏ／２のとき ◇基本判定２（Ｌ）信頼度 ← １（高） Ｚ＿ＭＡＸ≦Ｚｏ／２のとき ◇基本判定２（Ｌ）信頼度 ← −１（低） （ｂ）道路右側 道路左側と同様の方法で、基本判定２（Ｒ）結果及び基
本判定２（Ｒ）信頼度を算出する。

【００４７】なお、図６（ｂ）中の自車−物標カーブ
は、物標と原点の間をＸ軸に直交する円弧で結んだ曲線
である。円の方程式は、｜Ｘ｜≪｜Ｒ｜，Ｚという仮定
のもとで、下記の式で放物線近似するものとする。 Ｘ＝Ｚ＾２／Ｒ （Ｒ：半径） なお、図６（ｂ）からも判るように、認識最遠点（距離
Ｚ＿ＭＡＸ）からＸ軸に平行な方向における自車−物標
カーブまでの距離（ΔＸZ=Z#MAX） を判定に用いてい
る。放物線近似したため、上述した基本判定１の場合の
判定値１．２ｍ，２．０ｍに対して（Z#MAX/Zo）＾２を
掛けてある。

【００４８】このような基本判定２の結果が「１」のと
きは、自車線上の先行車の可能性が高いと判断でき、
「−１」のときは、他車線の車両あるいは路側物の可能
性が高いと判断できる。また、基本判定２信頼度によっ
て、その判定の信頼度を２段階で表す。判定結果又は判
定信頼度が「０」の場合は、いずれかに判定するのが困
難あるいは道路端が認識できない場合である。

【００４９】［基本判定３］この判定は、Ｚ＝Ｚｏ、Ｚ
＿ＭＡＸ以外での距離での判定であり、道路左側、右
側、それぞれ判定する。 （ａ）道路左側 次に示す２種類の判定を行う。

【００５０】［判定３ａ］図７（ａ）にて、ｉ・ｄＺ≦
Ｚｏ（ｄＺ＝５ｍ）を満たす全ての正数ｉについて、Ｚ
＿ＭＡＸ→ｉ・ｄＺとして、基本判定２（Ｌ）結果＝１
と同じ判定を実施する。

【００５１】全てのｉに対して、基本判定２（Ｌ）＝１
の条件を満たすとき、 ◆基本判定３ａ（Ｌ）結果 ← １ 条件を満たさないｉが１つ以上あるときは、 ◆基本判定３ａ（Ｌ）結果 ← −１ 判定すべきｉが１つも存在しないとき ◆基本判定３ａ（Ｌ）結果 ← ０ ［判定３ｂ］図７（ａ）にて、ｉ・ｄＺ≦Ｚｏ（ｄＺ＝
５ｍ）を満たす全ての正数ｉについて、Ｚ＿ＭＡＸ→ｉ
・ｄＺとして、基本判定２（Ｌ）結果＝−１と同じ判定
を実施する。

【００５２】全てのｉに対して、基本判定２（Ｌ）＝−
１ の条件を満たすとき、 ◆基本判定３ｂ（Ｌ）結果 ← １ 条件を満たさないｉが１つ以上あるときは、 ◆基本判定３ｂ（Ｌ）結果 ← −１ 判定すべきｉが１つも存在しないとき ◆基本判定３ｂ（Ｌ）結果 ← ０ （ｂ）道路右側 道路左側と同様の方法で、基本判定３ａ（Ｒ）結果及び
基本判定３ｂ（Ｒ）結果を算出する。

【００５３】このような基本判定３ａの結果が「１」の
ときは、どの距離の道路端データを使っても自車線上の
先行車と判断でき、「−１」のときは、距離によっては
自車線上の先行車とは決めつけられない場合である。ま
た基本判定３ａの結果が「０」のときは、物標よりも近
距離に道路端座標データがない場合である。

【００５４】一方、基本判定３ｂの結果が「１」のとき
は、どの距離の道路端データを使っても他車線の車両あ
るいは路側物と判断でき。「−１」のときは、距離によ
っては他車線の車両あるいは路側物と決めつけられない
場合である。また基本判定３ｂの結果が「０」のとき
は、物標よりも近距離に道路端座標データがない場合で
ある。

【００５５】以上の３つの基本判定の結果に基づき、下
記の６種類の分類に従って、自車線確率瞬時値の補正値
を算出する。複数の条件を満たす場合は、優先度が高い
瞬時値を採用するものとする。 ［第１分類］物標よりも遠くまで道路端が認識できてい
て、自車線上の先行車と判断できるとき 道路左側については、 基本判定１（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）＝
１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ４０％ 優先度：５ 基本判定１（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３a（Ｌ）＝
−１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ０％ 優先度：３ 基本判定１（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）＝
０ ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ４０％ 優先度：２ 道路右側については、道路左側と同様の方法で、補正
値を算出する。

【００５６】［第２分類］物標よりも遠くまで道路端が
認識できていて、他車線の車両あるいは路側物と判断で
きるとき 道路左側については、 基本判定１（Ｌ）結果＝−１のとき、基本判定３ａ
（Ｌ）＝１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← −４０％ 優先度：５ 基本判定１（Ｌ）結果＝−１のとき、基本判定３a
（Ｌ）＝−１ ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ０％ 優先度：３ 基本判定１（Ｌ）結果＝−１のとき、基本判定３ａ
（Ｌ）＝０ ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← −４０％ 優先度：２ 道路右側については、道路左側と同様の方法で、補正
値を算出する。

【００５７】［第３分類］物標の位置までは道路端が認
識できていなくて、自車線上の先行車と判断できるとき 道路左側については、 基本判定２（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）＝
１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ４０％ 優先度：１ 基本判定２（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３a（Ｌ）＝
−１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ０％ 優先度：１ 基本判定２（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）＝
０、且つ基本判定２（Ｌ）信頼度＝１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ４０％ 優先度：１ 基本判定２（Ｌ）結果＝１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）＝
０、且つ基本判定２（Ｌ）信頼度＝−１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ２０％ 優先度：１ 道路右側については、道路左側と同様の方法で、補正
値を算出する。

【００５８】［第４分類］物標の位置までは道路端が認
識できていなくて、他車線の車両あるいは路側物と判断
できるとき 道路左側については、 基本判定２（Ｌ）結果＝−１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）
＝１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← −４０％ 優先度：１ 基本判定２（Ｌ）結果＝−１、且つ基本判定３a（Ｌ）
＝−１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← ０％ 優先度：１ 基本判定２（Ｌ）結果＝−１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）
＝０、且つ基本判定２（Ｌ）信頼度＝１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← −４０％ 優先度：１ 基本判定２（Ｌ）結果＝−１、且つ基本判定３ａ（Ｌ）
＝０、且つ基本判定２（Ｌ）信頼度＝−１ならば 自車線確率瞬時値補正値 ← −２０％ 優先度：１ 道路右側については、道路左側と同様の方法で、補正
値を算出する。

【００５９】［第５分類］道路左端、道路右端とも認識
されていないなどで、上記第１〜４分類までの条件を一
つも満たさないとき 自車線確率瞬時値補正値 ← ０％ 優先度：０ ［第６分類］ 道路端上の路側物と判定された物標 図７（ｂ）で示す領域、すなわち認識した道路端（左端
及び右端）から左右それぞれに０．５ｍの領域に中心が
ある物標は、路側物と判定し、以下のような補正値及び
優先度を設定する。

【００６０】自車線確率瞬時値補正値 ← −７０％
優先度：６ 以上のように、認識した道路形状に応じた自車線確率瞬
時値の補正値を算出したが、概略的には次のように算出
結果となっている。 道路形状から先行車を正しく判定するのが困難なとき
には、補正をしない（第５分類参照）。この場合は、補
正することで精度を低下させてしまう可能性があるので
補正しないようにした。

【００６１】道路形状が近い距離しか認識できていな
い場合には、（遠くまで認識できている場合に比べて）
補正値を小さめにする（基本判定２の結果が加味されて
いる内容を参照）。近距離までしか認識できていない場
合には、物体と自車位置とを結ぶ円（弧）を想定して判
定している。したがって、そのような推定要素が存在す
ることを鑑みれば、補正値を相対的に小さくすることが
好ましい。

【００６２】道路端上の路側物と判定されれば、補正
値を大きめにする（第６分類参照）。なお、道路端上の
路側物と判定したのであるから、自車線上以外に存在す
る可能性が高いため、−７０％という負方向の大きな補
正値にした。そのため、自車線確率瞬時値が高かったと
しても、補正することで確率を下げることができ、誤選
択を防止できる。例えば、「自車が直線を走行してい
て、前方が既にカーブに入っている」ような場合には、
このような対処が特に有効となる。

【００６３】また、優先度は次のように用いる。本実施
形態では、左右の道路端のいずれを基準としても判定で
きる。但し、左右端に対する認識度合いが異なってお
り、それぞれ基準とした場合の同一車線上にいる可能性
に違いが生じる場合も想定される。したがって、その場
合には、優先度が高い方の判定結果に基づいて補正値を
算出する。上述例であれば、物体以遠まで道路形状を認
識できている場合の第１分類及び第２分類においては、
優先度が５，３，２であるが、物体よりも近距離までし
か道路形状を認識できていない場合の第３分類及び第４
分類においては、優先度が１であるため、第１，２分類
による判定結果の方が優先されることとなる。

【００６４】なお、基本判定３の結果を基本判定１ある
いは２と組み合わせて上記分類をしている。このように
すれば、道路形状と認識する際に用いた各物体の位置も
総合的に加味して優先度を判定することとなるため、道
路形状全体を加味した優先度の判定が行える。

【００６５】図２の説明に戻り、Ｓ７０００では、自車
線確率を算出する。まず、各物標ごとに、Ｓ４０００で
算出した自車線確率瞬時値にＳ６０００で算出した補正
値を加算する。このとき、上限１００％、下限０％でリ
ミット処理する。次に、下式を用いて、フィルタ処理を
する。ここで、αは距離Ｚに依存するパラメータであ
り、図８のマップを用いて求める。自車線確率の初期値
は、０％とする。 自車線確率←自車線確率前回値×α＋自車線確率瞬時値
×（１−α） 続くＳ８０００では、先行車を判定する。Ｓ７０００で
算出した自車線確率が５０％以上の物標の中で、距離Ｚ
が最小のものを先行車と判断する。先行車と判断した物
標の距離や相対速度に従って、先行車との車間を一定に
保つように制御したり、先行車に衝突の危険があるとき
に警報を鳴らしたりする。

【００６６】なお、本実施形態においては、ステアリン
グセンサ２７及び操舵角演算ブロック４９、ヨーレート
センサ２８及びヨーレート演算ブロック５１の少なくと
も１組が旋回検出手段に相当し、カーブ半径算出ブロッ
ク６３がカーブ曲率演算手段に相当する。また、距離・
角度測定器５がレーダ手段に相当し、極・直交座標変換
ブロック４１、物体認識ブロック４３が物体認識手段に
相当する。また、先行車判定ブロック５３が自車線確率
算出手段、先行車選択手段、車線同一判定手段及び補正
値算出手段に相当し、道路形状認識ブロック４５が道路
形状認識手段に相当する。

【００６７】続いて、本実施形態による効果を説明す
る。本実施形態における先行車選択は、まず、従来通
り、操舵角やヨーレートに基づいて得た自車の旋回状態
と自車速とに基づいて自車走行路のカーブ半径を算出し
（図２のＳ３０００）、その走行路上に認識物標が存在
する確率である自車線確率瞬時値を算出する（Ｓ４００
０）。但し、それをそのまま用いるのではなく、次のよ
うな補正を施す。つまり、デリニエータなどに基づいて
道路形状を認識し（Ｓ５０００）、その道路形状に基づ
いて自車線確率瞬時値を補正する（Ｓ６０００）。そし
て、その補正された自車線確率瞬時値を用いて所定のフ
ィルタ処理などを施して自車線確率を算出し（Ｓ７００
０）、その自車線確率に基づいて先行車を選択する（Ｓ
８０００）のである。

【００６８】このように、基本的には自車が備えるステ
アリングセンサ２７から得た操舵角などのデータに基づ
いてカーブを推定して、最低限の精度の自車線確率を確
保した上で、デリニエータなどの反射体を検出できた場
合には、それに基づいて認識した道路形状を用いて補正
することで、総合的に先行車選択の精度を向上させるこ
とができる。

【００６９】また、道路形状の認識程度に補正値の大小
や優先度を変えているので、より適切な補正ができ、結
果として、より精度の高い先行車選択ができる。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。

【００７０】（１）例えば、上記実施形態では、道路の
左右端を基準とする判定を行い、その判定結果が異なっ
た場合には優先度が高い方を採用したが、左右の道路端
のいずれか一方のみを基準とする判定でも実現は可能で
ある。しかしながら、常に安定して道路端を認識できる
とは限らないので、上記実施形態のように左右両方の道
路端の形状をダイレクトに認識するようにした方が好ま
しい。

【００７１】（２）上記実施形態において、補正値や優
先度に具体的な数値を挙げたが、これはあくまで一例で
あり、数値は適宜変更可能である。 （３）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
波でＦＭＣＷレーダ又はドップラーレーダなどを用いた
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】 先行車選択処理の概要を示す説明図である。

【図３】 各物標位置を直線路走行時の位置に変換する
際の説明図である。

【図４】 自車線確率マップの説明図である。

【図５】 （ａ）は予測Ｘ軸交点の説明図であり、
（ｂ）は道路端認識の説明図である。

【図６】 （ａ）は物標以遠まで道路端が認識できてい
る場合の判定手法の説明図であり、（ｂ）は物標より近
距離までしか道路端が認識できていない場合の判定手法
の説明図である。

【図７】 （ａ）は道路端認識に用いた各物標の位置と
自車−物標カーブとの距離を用いる場合の判定手法の説
明図であり、（ｂ）は道路端近傍の領域の説明図であ
る。

【図８】 自車線確率を求めるためのパラメータαのマ
ップの説明図である。

【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…極・直交座標変換ブロック ４３…物体認識
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 13/60 Ｇ０１Ｓ 13/60 Ｃ 13/93 13/93 Ｚ (56)参考文献 特開 平８−279099（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−134179（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−239436（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−288847（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G08G 1/16 B60K 31/00 B62D 6/00 G01S 7/295 G01S 13/42 G01S 13/60 G01S 13/93 B62D 101:00 B62D 113:00 B62D 137:00

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】認識対象の物体の自車に対する相対位置を
   求め、自車の旋回状態と自車速とに基づいて演算した自
   車走行路の曲率と前記物体の相対位置とに基づいて、前
   記物体が自車と同一車線上にいる確率である自車線確率
   を算出し、その算出した自車線確率に基づいて先行車を
   選択する先行車選択方法において、 物体までの距離及び車幅方向の角度に基づき、車両前方
   の道路形状を認識し、 その認識された道路形状及びその認識程度に基づき、前
   記物体が自車と同一車線上にいる可能性を判定し、 その判定結果に基づいて前記自車線確率を補正するため
   の補正値を算出し、 前記自車線確率を前記補正値にて補正し、その補正後の
   自車線確率に基づいて先行車を選択することを特徴とす
   る先行車選択方法。
2. 【請求項２】自車の旋回状態を検出する旋回検出手段
   と、 該旋回検出手段にて検出された自車の旋回状態と自車速
   とに基づいて、走行路の曲率を演算するカーブ曲率演算
   手段と、 車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を照射し、その
   反射波に基づいて反射物体までの距離と前記車幅方向の
   角度とを検出するレーダ手段と、 該レーダ手段による検出結果である距離及び前記車幅方
   向の角度に基づき、前記物体の相対位置を求める物体認
   識手段と、 前記カーブ曲率演算手段によって求められた前記自車走
   行路の曲率と前記物体認識手段によって算出された前記
   物体の相対位置とに基づいて、前記物体が自車と同一車
   線上にいる確率を求める自車線確率算出手段と、 前記自車線確率算出手段によって求められた確率に基づ
   いて先行車を選択する先行車選択手段と、 を備えた先行車選択装置において、 前記物体認識手段は、前記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かという認識種別を判定可
   能であり、 さらに、 前記物体認識手段によって得られた物体の相対位置及び
   認識種別を用いて道路形状を認識するために有効な停止
   物体データを抽出し、その抽出したデータに基づいて道
   路形状を認識する道路形状認識手段と、 該道路形状認識手段によって認識された道路形状及びそ
   の認識程度に基づき、前記物体が自車と同一車線上にい
   る可能性を判定する車線同一判定手段と、 該車線同一判定手段による判定結果に基づいて前記自車
   線確率を補正するための補正値を算出する補正値算出手
   段とを備え、 前記自車線確率算出手段にて算出された自車線確率を前
   記補正値算出手段にて算出された補正値にて補正し、前
   記先行車選択手段は、その補正後の自車線確率に基づい
   て先行車を選択することを特徴とする先行車選択装置。
3. 【請求項３】請求項２に記載の先行車選択装置におい
   て、前記道路形状認識手段によって 認識された道路形状によ
   っては自車線上の車両か他車線上の車両かを判断できな
   い、または前記道路形状認識手段によって道路形状を認
   識できないため、先行車判定が正しくできないと前記車
   線同一判定手段が判定した場合には、前記補正値算出手
   段は、前記補正値を０にすることを特徴とする先行車選
   択装置。
4. 【請求項４】請求項２又は３に記載の先行車選択装置に
   おいて、 前記車線同一判定手段によって道路形状が先行車候補と
   なる物体よりも近距離までしか認識できていないと判定
   された場合には、前記補正値算出手段は、前記補正値の
   絶対値を相対的に小さくすることを特徴とする先行車選
   択装置。
5. 【請求項５】請求項２又は３に記載の先行車選択装置に
   おいて、 前記車線同一判定手段によって道路形状が先行車候補と
   なる物体よりも近距離までしか認識できていないと判定
   された場合には、前記補正値算出手段は、認識できてい
   る距離に応じて、前記補正値の絶対値を相対的に小さく
   することを特徴とする先行車選択装置。
6. 【請求項６】請求項２〜５のいずれか記載の先行車選択
   装置において、 先行車候補となる物体が道路の端部近傍に存在すると前
   記車線同一判定手段が判定した場合には、前記補正値算
   出手段は、前記補正値を負の方向に相対的に大きくする
   ことを特徴とする先行車選択装置。
7. 【請求項７】請求項２〜６のいずれか記載の先行車選択
   装置において、 前記車線同一判定手段は、先行車候補となる物体の位置
   と前記道路形状を認識する際に用いた各物体の位置との
   関係を総合的に加味して前記同一車線上にいる可能性を
   判定することを特徴とする先行車選択装置。
8. 【請求項８】請求項２〜７のいずれか記載の先行車選択
   装置において、 前記車線同一判定手段は、前記道路形状認識手段によっ
   て認識された道路形状の道路の左右端をそれぞれ基準と
   して、前記物体が自車と同一車線上にいる可能性を判定
   すると共に、その認識程度に基づいて優先度も判定し、 前記補正値算出手段は、前記道路の左右端をそれぞれ基
   準とした場合の優先度が高い方の判定結果に基づいて前
   記補正値を算出することを特徴とする先行車選択装置。
9. 【請求項９】請求項８記載の先行車選択装置において、 前記車線同一判定手段は、先行車候補となる物体よりも
   道路形状が近距離までしか認識できていないと判定した
   場合には、前記優先度を相対的に低いと判定することを
   特徴とする先行車選択装置。
10. 【請求項１０】請求項８又は９記載の先行車選択装置に
    おいて、 前記車線同一判定手段は、先行車候補となる物体が道路
    の端部近傍に存在すると判定した場合には、前記優先度
    を相対的に高いと判定することを特徴とする先行車選択
    装置。
11. 【請求項１１】請求項８〜１０のいずれか記載の先行車
    選択装置において、 前記車線同一判定手段は、先行車候補となる物体の位置
    と前記道路形状を認識する際に用いた各物体の位置との
    関係を総合的に加味して前記優先度を判定することを特
    徴とする先行車選択装置。
12. 【請求項１２】請求項２〜１１のいずれか記載の先行車
    選択装置のカーブ曲率演算手段、物体認識手段、自車線
    確率算出手段、先行車選択手段、道路形状認識手段、車
    線同一判定手段、補正値算出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。