JP3822770B2

JP3822770B2 - 車両用前方監視装置

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Publication number: JP3822770B2
Application number: JP35108899A
Authority: JP
Inventors: 剛史西脇; 茂一岡村; 稔西田
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1999-12-10
Filing date: 1999-12-10
Publication date: 2006-09-20
Anticipated expiration: 2019-12-10
Also published as: JP2001167396A; US6265991B1

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、道路の形状を認識して自車両の前方に存在する車両や障害物の位置を検出する車両用前方監視装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
車間距離制御などのために自車両前方の道路状況を監視する車両用前方監視装置としては従来より、電磁波や超音波を使用したレーダ方式や、ＣＣＤカメラなどを使用した光学方式などがよく知られており、これらの技術は多数開示されている。光学式前方監視装置は撮影用のカメラを車両の前部に取り付け、撮像された画像を処理することにより車線を区分する白線などを抽出し、演算により道路が直線であるか曲線であるかを知り、また、曲線の場合にはその曲率を検知するものであり、前方の道路状況を的確に知ることができる。
【０００３】
また、レーダ方式によるものでは電磁波、または、超音波を放射し、車両前方からの反射波をもとに自車両に対する障害物の相対的な動きや位置を検出して自車両の走行車線前方に存在する障害物であるかどうかを判定し、道路の形状については自車両に搭載された車速センサとヨーレートセンサとの出力をもとに道路の曲率を算出し、レーダでとらえた障害物の位置を補正して自車両の走行車線上にあるかどうかを判断するように構成されていた。例えば、ヨーレートセンサから得られたヨーレートがω（ｒａｄ／ｓ）であり、車速がＶｓ（ｍ／ｓ）であれば曲率ρをρ＝ω／Ｖｓとして得るものであった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の車両用前方監視装置において前方道路の曲線状態を知る場合、光学方式では曲線道路にさしかかる前に検出が可能であるが、カメラや画像処理装置を必要として高価な装置にならざるを得ず、車線区分の白線がない場合などには道路形状を認識することができないものである。また、レーダ方式の場合には上記のようにヨーレートを検出して道路形状を判断するので、自車両が走行している部分の曲率は知ることができるが、曲線部に進入しなければ曲率が検出できないため、前方の道路形状を知ることができず、曲線道路手前の直線道路を走行中に前方曲線路の路肩に設置されたデリニエータなどの道路構造物を検出した場合には、先行車両と誤認して警報を発したり、不必要な減速制御を行うなど、認識精度に欠けるものであった。
【０００５】
車間距離警報装置や車間距離制御装置などに使用される車両用前方監視装置においては自車両前方の道路曲率を安価な装置で知る必要があり、上記のレーダ方式の欠点を改善するために提案されているのが特開平６−６８３９８号公報と特開平８−２４９５９８号公報である。これらの公報に開示されている技術は、レーダ装置により検出された前方障害物の内、ガードレールに沿って設けられたデリニエータの自車両に対する相対位置や、複数の先行車両に設けられたリフレクタの自車両に対する相対位置に基づき、または、これらの横方向変位に基づき、あるいは、相対位置と横方向変位とに基づき道路形状を推定するものである。この手法によれば光学式手段を付加することなくレーダ方式のみで前方の曲線道路を認識することができるが、検出した前方障害物が道路構造物であるのか否かの判断や、曲線道路の左右のいずれの側に存在するものであるかといった判断や、相対速度の算出などに複雑な演算処理を必要とするものであった。
【０００６】
この発明は、このような従来方式の課題を解決するためになされたもので、光学式手段を付加することなく、レーダ方式のみで、より単純な演算により前方道路の形状を確実に認識することが可能な車両用前方監視装置を得ることを目的とするものである。
【０００７】
この発明に係わる車両用前方監視装置は、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と自車両に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に複数の物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段と、この距離測定手段が計測した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段と、この道路曲率推定手段が推定した道路曲率と上記検出物体位置データとにより前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段とを備えたものである。
【０００８】
また、自車速を計測する速度計測手段と、ヨーレートを計測するヨーレート計測手段、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段と、この距離測定手段が計測した過去の物体位置データを前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により自車の現在位置を原点とする座標に変換して記憶する検出物体情報記憶手段と、この検出物体情報記憶手段が記憶する過去の物体位置データと前記距離測定手段による最新の物体位置データとの比較により停止物体を判定する停止判定手段と、この停止判定手段が停止と判定した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段と、この道路曲率推定手段の推定した道路の曲率と上記検出物体位置データとにより前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
さらに、自車速を計測する速度計測手段、ヨーレートを計測するヨーレート計測手段と、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段と、この距離測定手段が計測した過去の物体位置データを前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により自車の現在位置を原点とする座標に変換して記憶する検出物体情報記憶手段と、この検出物体情報記憶手段が記憶する過去の物体位置データと前記距離測定手段による最新の物体位置データとの比較により停止物体を判定する停止判定手段と、この停止判定手段が停止状態でないと判定した移動物体の物体位置データを前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により変換して記憶する移動物体情報記憶手段と、前記停止判定手段が停止状態と判定した最新の物体位置データと前記停止判定手段が停止状態でないと判定した最新の物体位置データと前記移動物体情報記憶手段の過去の物体位置データとを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段と、この道路曲率推定手段の推定した道路の曲率により前方車両が自車両と同一の車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
さらにまた、自車速を計測する速度計測手段と、ヨーレートを計測するヨーレート計測手段、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段と、この距離測定手段が計測した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する第一の道路曲率推定手段と、前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により道路の曲率を推定し、この推定結果により前記第一の道路曲率推定手段がハフ変換する領域を限定する第二の道路曲率推定手段と、前記第一の道路曲率推定手段が推定した道路の曲率により前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
また、自車速を検出する車速検出手段と、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段と、この距離測定手段が計測した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段と、この道路曲率推定手段が推定した道路の曲率により前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段を備え、前記車速検出手段が検出した車速に応じて前記道路曲率推定手段が推定する道路曲率の範囲と分解能とが変更されることを特徴とするものである。
【００１２】
さらに、検出した物体位置データの自車両位置を原点とする座標を（ｘｉ、ｙｉ）とし、道路の曲率をρ、検出した物体の自車両中心からの横ずれ量をｄｉとするとき、道路曲率推定手段が
（ｘｉ−１／ρ）²＋ｙｉ²＝（１／ρ−ｄｉ）²
の関係式を用いてハフ変換するようにしたものである。
【００１３】
さらにまた、自車線判定手段は上記道路曲率推定手段が推定した道路曲率と上記検出物体位置データとにより検出した各物体の自車両中心線からの横ずれ量 d を計算し、これが所定値より小さいときに前方車両が自車両と同一車線に存在すると判定するようにしたものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図、図２、ないし、図５は、その動作内容を説明する説明図である。図１において、１は距離測定手段で、例えば、近赤外線を自車両周辺の複数方向に放射し、その反射光を検出して自車両周辺に存在する複数の物体までの距離と自車両に対する横方向位置とを検出するものであり、車両の幅方向をｘ軸とし、進行方向をｙ軸とする座標上に複数の検出物体位置（ｘｉ、ｙｉ）を計測して出力し、例えば、スキャンレーザレーダなどにより構成される。２は距離測定手段１が検出した物体位置データを基に前方道路の曲率を演算して推定する道路曲率推定手段、３は距離測定手段１の出力と道路曲率推定手段２の出力とを受けて検出された物体が自車の走行車線内にあるかどうかを判定する自車線判定手段、４は、例えばＲＳ２３２Ｃなど、シリアル通信にて検出物体の位置データや自車線判定の判定結果を出力する出力手段であり、道路曲率推定手段２と、自車線判定手段３と、出力手段４とはマイクロコンピュータを内蔵したコントロールユニットに含まれる機能として構成される。
【００１６】
道路曲率推定手段２は次のようにして道路の曲率を演算するものである。図２の（ａ）に示すような曲率ρを持つ円形の道路を仮定すると、円周上の点は
（ｘ−１／ρ）²＋ｙ²＝（１／ρ）² ・・・・（１）
の式にて表される。また、図２の（ｂ）のように中心位置が等しく半径がＡだけ異なる円の円周上の点は、
（ｘ−１／ρ）²＋ｙ²＝（１／ρ−Ａ）² ・・・・（２）
式にて示される。従って、図２の（Ｃ）に示すような道路上の物体、デリニエータ５や他車両６および７は上記の距離Ａの異なる同心円上にあると考えることができるので、自車両８の位置を原点として次のように推定することができる。
【００１７】
自車両８に対し、車両の幅方向をｘ方向、進行方向をｙ方向とする座標上にて自車両中心からの横ずれ量をｄとすると道路上で検出される各物体の位置は、
（ｘ−１／ρ）²＋ｙ²＝（１／ρ−ｄ）² ・・・・（３）
として表され、図２の（ｄ）に示されるような各円周上にあると考えることができる。この実施の形態における道路曲率推定手段２では、検出された物体の位置を図３の（ａ）に示されるようなｘ、ｙ座標に置き換え、図３の（ｂ）に示すように横ずれ量ｄと曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより道路の曲率ρを推定するようにしたもので、その推定には上記の（３）式を変形し、
ρ＝２・（ｘ−ｄ）／（ｘ²＋ｙ²−ｄ²）・・・・（４）
として演算するものである。
【００１８】
具体的には、道路曲率推定手段２では検出した各物体のデータ（ｘｉ、ｙｉ）をハフ変換するための自車両中心からの横ずれ量ｄと道路の曲率ρとの平面（ｄーρ平面）を設定し、これを図４に示すようにｄの方向にＮｄ個に分割し、ρの方向にＮρ個に分割してｄーρ平面をＮｄ×Ｎρのメッシュに分割し、それぞれのメッシュに対応した記憶配列Ｍｐｑ（ｐ＝１〜Ｎｄ、ｑ＝１〜Ｎρ）を設定する。ここで、ＮｄとＮρとの値は次の式にて求められる。
Ｎｄ＝（ｄｍａｘ−ｄｍｉｎ）／Δｄ・・・・（５）
Ｎρ＝（ρｍａｘ−ρｍｉｎ）／Δρ ・・・・（６）
ここに、ｄｍａｘは自車両中心線からの横ずれ量の最大値、ｄｍｉｎは自車両中心線からの横ずれ量の最小値、Δｄは自車両中心線からの横ずれ量の分解能であり、ρｍａｘは道路曲率の最大値、ρｍｉｎは道路曲率の最小値、Δρは道路曲率の分解能である。ｄ、ρそれぞれの最大値と最小値は道路構造例などを参考にして実際にある道路の曲率や道路幅などをもとにして設定され、分解能は推定に使用可能なメモリ領域と演算速度をもとに決定される。
【００１９】
処理内容を図５のＰＡＤ図（問題分析図）を用いて説明する。この処理では検出した全物体のそれぞれの位置データ（ｘｉ、ｙｉ）について次の演算を行うものである。ここで、ｉ＝１〜Ｎｂｊであり、Ｎｂｊは検出した物体の数である。
まず、図５のステップ１０１では次の（７）式を用いて上記した記憶配列Ｍｐｑのｐに対するｄｐの値を求める。
ｄｐ＝ｄｍｉｎ＋ｐ・Δｄ・・・・（７）
続いてステップ１０２ではこのｄｐの値と位置データ（ｘｉ、ｙｉ）とから上記の（４）式を用いてρｔｍｐの値を式（８）により計算する。
ρｔｍｐ＝２・（ｘｉ−ｄｐ）／（ｘｉ^２＋ｙｉ^２−ｄｐ^２）・・・（８）
ステップ１０３では計算されたρｔｍｐの値に対応する配列番号ｑを
ｑ＝（ρｔｍｐ−ρｍｉｎ）／Δρ ・・・・（９）
として求め、ｑの値が１〜Ｎρの範囲にあればステップ１０４にてＭｐｑの値をインクリメントする。すべての検出物体について演算が終了した後、ステップ１０５にてＭｐｑの中で最も大きな値を持つ配列要素を検索し、その配列要素の配列番号ｑｍを求め、ステップ１０６にてこのｑｍにより、
ρｅｓｔ＝ρｍｉｎ＋ｑｍ・Δρ ・・・・（１０）
として道路曲率ρｅｓｔを求める。
【００２０】
自車線判定手段３は検出物体の位置データ（ｘｉ、ｙｉ）と道路曲率推定手段２が求めた道路の曲率ρとにより、検出した各物体の自車両中心線からの横ずれ量ｄを演算する。この演算は上記の（３）式を変形した式
ｄ±＝１／ρ±√（（ｘｉ−１／ρ）²＋ｙｉ²）・・・・（１１）
ただし、ｄはｄ＋とｄ−の内の絶対値の小さい方、として求められ、この横ずれ量ｄが所定値ｄｔｈより小さい場合には自車線内にあると判定する。また、出力手段４は予め決められた通信仕様に従って、検出した物体の数と、検出した各物体までの距離と、自車両に対する横位置と、自車線内に存在するかどうかの判定結果とをシリアル通信にて出力する。
【００２１】
このように、この発明の実施の形態１の車両用前方監視装置によれば、距離測定手段１による自車両前方の各物体の配列情報により道路形状を演算するので、曲線道路の入口などにおいてより高精度の道路の曲率が推定でき、前方車両が自車両の走行車線内に存在するかどうかの判定も高精度化することができ、また、以前に検出した物体と今回検出した物体との対応から相対速度を求めるように展開することも可能である。さらに、検出された物体が自車両中心に対し左方にあるか右方にあるかという複雑な処理をすることなく、簡単な処理で道路の曲率を推定することができるものである。なお、上記では横ずれ量ｄの値を変えてρｔｍｐを求めて記憶配列の値を変えたが、道路曲率ρの値を変えてｄｔｍｐを求め、記憶配列の値を変えることもでき、同様の効果を得ることができる。
【００２２】
実施の形態２．
図６は、この発明の実施の形態２の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図、図７、ないし、図１０は、その動作内容を説明する説明図である。図６において１は実施の形態１と同様の距離測定手段であり、９は距離測定手段１が出力した物体位置データの内、後述する停止判定手段１０が停止と判断した物体位置データをもとに前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段である。３は実施の形態１と同様の自車線判定手段、４は実施の形態１と同様の出力手段である。１１は自車速を検出する車速センサ、１２は自車のヨーレートを検出するヨーレートセンサであり、１３は距離測定手段１が過去に検出した各物体の物体位置データを記憶する検出物体情報記憶手段である。１０は検出物体情報記憶手段１３に記憶された過去の物体位置データと、車速センサ１１の出力、および、ヨーレートセンサ１２の出力を用いて今回検出した物体が停止状態にあるかどうかを判定する停止判定手段であり、これらの内、道路曲率推定手段９と、自車線判定手段３と、出力手段４と、停止判定手段１０と、検出物体情報記憶手段１３とはマイクロコンピュータを内蔵したコントロールユニットに含まれる機能として構成される。
【００２３】
この実施の形態の道路曲率推定手段９は、停止判定手段１０により停止と判定された検出物体の物体位置データを入力データとするものであり、図７に示すように路肩に設けられたデリニエータ５などの物体位置データを入力してハフ変換に使用し、車両６、および、７などの移動物体についてはハフ変換に使用しないように構成される以外は実施の形態１で説明した道路曲率推定手段２と同じである。また、出力手段４は停止判定手段１０による停止判定結果を含めて出力する点以外は実施の形態１の出力手段４と同様である。
【００２４】
検出物体情報記憶手段１３は距離測定手段１が過去に検出した各物体の物体位置データを記憶し、後述する停止判定手段１０の処理を簡単にするために、検出時点からの自車両の移動距離や進行方向により、過去の検出位置を現時点での自車両位置を原点とする座標位置に変換して記憶する。図８はこの座標位置変換の内容を説明するもので、前回の検出時点から時間Δｔ（ｓｅｃ）後の現時点まで曲率半径Ｒで移動したときの進行方向の変化をθとすると、Δｔ前に検出した位置（ｘｏｌｄ、ｙｏｌｄ）は次の式により現在位置（ｘｎｅｗ、ｙｎｅｗ）に変換される。
【数１】

【００２５】
そして、自車速Ｖｓ（ｍ／ｓ）とヨーレートω（ｒａｄ／ｓ）を用いると移動距離ｄＬと進行方向の変化θは
ｄＬ＝Ｖｓ・Δｔ＝Ｒ・θ ・・・・（１３）
θ＝ω・Δｔ・・・・（１４）
として表され、θが微少であると仮定すれば式（１２）は、
【数２】

のように変形される。検出物体情報記憶手段１３は処理周期ごとに前回までに記憶しているそれぞれの物体位置データを式（１５）にて変換して記憶すると共に、最新の検出物体位置データはそのまま記憶する。
【００２６】
このように、検出物体情報記憶手段１３は式（１５）を用いて過去の検出物体を常に自車の現在位置を原点とする座標に変換して記憶するので、停止物体であれば前回の物体位置と今回の物体位置とが重なることになり、停止判定手段１０はこの重なりが所定の回数に達した場合にその物体が停止していると判断する。具体的には停止判定手段１０は、物体位置データのｘーｙ平面をｘ方向にはＮｘ個に分割し、ｙ方向にはＮｙ分割して図９に示すようなＮｘ×Ｎｙ個のメッシュに分割し、それぞれのメッシュに対応する記憶配列Ｍ´ｐｑ（ｐ＝１〜Ｎｘ、ｑ＝１〜Ｎｙ）を設定する。
【００２７】
ここで、Ｎｘ、Ｎｙは、次の式にて求められる。
Ｎｘ＝（ｘｍａｘ−ｘｍｉｎ）／Δｘ・・・・（１６）
Ｎｙ＝（ｙｍａｘ−ｙｍｉｎ）／Δｙ・・・・（１７）
ここに、ｘｍａｘはｘの最大値、ｘｍｉｎはｘの最小値、Δｘはｘの分解能、ｙｍａｘはｙ最大値、ｙｍｉｎはｙの最小値、Δｙはｙの分解能である。これらのｘの最大値や最小値は、道路構造例などを参考にして実際にある道路の曲率や道路幅などをもとにして設定され、ｙの最大値は距離測定手段１の最大検出距離、ｙの最小値は０と設定される。また、ｘ、ｙの分解能は距離測定手段１の測定精度をもとに決定される。
【００２８】
実際の処理について図１０のＰＡＤ図により説明する。この処理は検出物体情報記憶手段１３が記憶している過去に検出した全物体のそれぞれの物体位置データ（ｘｉｊ、ｙｉｊ）について次の演算を行うものである。ここで、ｉ＝１〜Ｎｂｊ、ｊ＝１〜Ｎｏｌｄであり、Ｎｂｊは検出した物体の数、Ｎｏｌｄは記憶している過去のデータ数である。まず、ステップ２０１では各物体位置データから（１８）、（１９）の式により対応する配列番号ｐｑを求める。
ｐ＝（ｘｉｊ−ｘｍｉｎ）／Δｘ・・・・（１８）
ｑ＝（ｙｉｊ−ｙｍｉｎ）／Δｙ・・・・（１９）
この結果、１≦ｐ≦Ｎｘ、１≦ｑ≦Ｎｙであれば、ステップ２０２にて記憶配列Ｍ´ｐｑの値をインクリメントする。ステップ２０３では最新の検出物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）のそれぞれについて、式（１８）（１９）によりｐ、ｑを求め、ステップ２０４と２０５とでこのｐ、ｑで表される記憶配列Ｍ´ｐｑの値が所定値Ｍｔｈ以上の場合にはその検出物体は停止しているものと判定する。そして、この停止物体の物体位置データをもとに実施の形態１と同様に道路の曲率が推定され、前方車両の位置が判定される。
【００２９】
このように、この発明の実施の形態２の車両用前方監視装置によれば、従来装置のように過去に検出した物体と今回検出した物体とを対応させ、その時間内における移動量から相対速度を求める複雑な処理を行うことなく、検出物体が静止しているかどうかを判定し、道路上の静止物体の情報から道路の曲率を推定するので簡単な処理により高精度で道路形状を知ることができるものである。なお、上記の説明では単位時間における進行方向の変化θをヨーレートセンサ１２にて求めるようにしたが、ハンドル角センサを設け、ハンドル角と車速と車両に関するパラメータとを用いて次のようにしてヨーレートを求めることもできる。
ω＝Ｖｓ・Ｋ・δ／（１＋Ａ・Ｖｓ²）／Ｌｗｂ・・・（２０）
ここに、Ｋはハンドル角をｒａｄ単位の実舵角に変換する係数、δはハンドル角（ｒａｄ）、Ａは車両のスタビリティファクタ、Ｌｗｂは車両のホイールベースである。
【００３０】
実施の形態３．
図１１は、この発明の実施の形態３の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図、図１２は、その動作内容を説明する説明図である。図１１において、１は実施の形態１と同様の距離測定手段、１１は自車速を検出する車速センサ、１２は自車のヨーレートを検出するヨーレートセンサである。１３は検出物体情報記憶手段、１０は停止判定手段、３は自車線判定手段、４は出力手段であり、これらは実施の形態１、および、実施の形態２で説明したものと同様のものである。１５は停止判定手段１０が停止状態にないと判定した物体、すなわち、移動物体の位置情報を記憶する移動物体情報記憶手段、１４は距離測定手段１が検出した物体位置データの内、停止判定手段１０が停止状態と判定した最新の停止物体位置データ、および、停止判定手段１０が停止状態にないと判定した最新の移動物体位置データと、移動物体情報記憶手段１５に記憶された過去の移動物体位置データとをもとに前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段である。
【００３１】
この実施の形態の車両用前方監視装置においては、移動物体情報記憶手段１５は停止判定手段１０が停止状態にないと判定した検出物体の過去の物体位置データを、実施の形態２にて説明した式（１２）、ないし、（１５）により現時点での自車両位置を原点とする座標位置に変換して記憶する。そして、この変換は処理周期ごとに行われると共に、最新のデータはそのまま記憶する。道路曲率推定手段１４は停止判定手段１０から停止と判定された最新の停止物体位置と、停止状態にないと判定された検出物体の最新の移動物体位置と、移動物体情報記憶手段１５に記憶された過去の移動物体位置との各物体位置データが入力され、実施の形態１にて説明した処理により道路の曲率が推定され、自車線判定手段により前方車両の位置が判定される。
【００３２】
すなわち、図１２に示すように、移動しない物体としての、例えば、路肩に設置されたデリニエータ５などの道路構造物と、前方を走行する車両６、および、７などの位置情報をもとに道路形状を推定するものであり、例えば、デリニエータ５などの道路構造物のない道路を走行するときにも、その道路上を走行する前方車両６および７の位置情報により道路の曲率が推定できるものである。
【００３３】
実施の形態４．
図１３は、この発明の実施の形態４の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図、図１４と図１５は、この実施の形態の動作内容を説明する説明図である。この実施の形態は図１３に示すように、実施の形態１の車両用前方監視装置と比べ、距離測定手段１が検出した物体位置をもとに前方道路の曲率を演算して推定する第一の道路曲率推定手段１６と、車速センサ１１とヨーレートセンサ１２との出力により道路の曲率を演算して推定する第二の道路曲率推定手段１７とを備えるようにしたもので、第一の道路曲率推定手段１６が実施の形態１にて説明した式（４）を用い、距離測定手段１が検出した各物体位置（ｘ、ｙ）を、自車両中心線からの横ずれ量ｄと道路曲率ρを軸とする座標上にハフ変換して道路曲率を推定すると共に、第二の道路曲率推定手段１７が自車速度とヨーレートとにより道路曲率を推定し、この第二の道路曲率推定手段１７の出力により第一の道路曲率推定手段１６がハフ変換する領域を限定するようにしたものである。
【００３４】
この実施の形態においても検出した物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）は、ハフ変換するために、自車両中心線からの横ずれ量ｄと道路曲率ρとの平面であるｄーρ平面がｄ方向にはＮｄ個、ρ方向にはＮρ個に分割され、図１４に示すようにＮｄ×Ｎρのメッシュに分割される。そして、それぞれのメッシュに対応した記憶配列Ｍｐｑ（ｐ＝１〜Ｎｄ、ｑ＝１〜Ｎρ）が設定され、ＮｄとＮρは実施の形態１と同様に次の式にて求められる。
Ｎｄ＝（ｄｍａｘ−ｄｍｉｎ）／Δｄ・・・・（２１）
Ｎρ＝（ρｍａｘ−ρｍｉｎ）／Δρ ・・・・（２２）
ここに、ｄｍａｘは自車両中心線からの横ずれ量の最大値、ｄｍｉｎは最小値、Δｄは自車両中心線からの横ずれ量の分解能、ρｍａｘは道路曲率の最大値、ρｍｉｎは最小値、Δρは道路曲率の分解能である。横ずれ量ｄの最大値と最小値とは道路構造例などを参考に実際にある道路の曲率や道路幅などをもとにして設定され、曲率ρの最大値と最小値とは第二の道路曲率推定手段１７により求められた道路曲率を中心として道路曲率の時間当たりの最大変化量をもとに設定される。また、各分解能は推定に使用可能なメモリ領域と演算速度をもとに決定される。このように構成することにより、道路曲率の時間変化率から実際にあり得ない道路曲率の範囲は処理範囲から削除される。
【００３５】
実際の処理方法について図１５に示すＰＡＤ図を用いて説明する。この実施の形態の処理では今回検出した全物体の検出位置データ（ｘｉ、ｙｉ）について次のような演算を行うものである。ただし、ｉ＝１〜Ｎｂｊであり、Ｎｂｊは検出した物体の数である。まず、ステップ３０１では式（２３）により上記の記憶配列Ｍｐｑのｐに対するｄｐの値を求める。
ｄｐ＝ｄｍｉｎ＋ｐ・Δｄ・・・・（２３）
次にステップ３０２でこのｄｐの値と検出物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）とから式（２４）にてρｔｍｐの値を求める。
ρｔｍｐ＝２・（ｘｉ−ｄｐ）／（ｘｉ²＋ｙｉ²−ｄｐ²）・・（２４）
【００３６】
次に、ステップ３０３ではこのρｔｍｐに対応する配列番号ｑを次式（２５）により求める。
ｑ＝（ρｔｍｐ−ρｍｉｎ）／Δρ ・・・・（２５）
ステップ３０４では式（２５）で求めたｑの値が１からＮρの範囲内にあれば記憶配列Ｍｐｑの値をインクリメントする。すべての検出物体についてこの演算が終了したらステップ３０５にてＭｐｑの中で最も大きい値を持つ配列要素を検索し、その配列要素のｑｍを求める。最後にステップ３０６にてこのｑｍから次式により道路曲率を求める。
ρｅｓｔ＝ρｍｉｎ＋ｑｍ・Δρ ・・・・（２６）
【００３７】
以上のように、この実施の形態の車両用前方監視装置によれば、ヨーレートセンサ１２の出力から推定した道路曲率をもとにハフ変換する領域を限定できるので必要とするメモリ量の削減が可能となり、処理量が減少するので処理時間の短縮が可能になるものである。なお、第二の道路曲率推定手段１７に入力されるヨーレートは、実施の形態２の場合と同様にヨーレートセンサ１２に代わりハンドル角センサを設け、ハンドル角と車速と車両に関するパラメータとを用いて次の式により道路曲率ρを求めることができる。
ρ＝（１＋Ａ・Ｖｓ²）・Ｌｗｂ／（Ｋ・δ）・・・・（２７）
ここに、Ｖｓは自車速度（ｍ／ｓ）、Ｋはハンドル角をｒａｄ単位の実舵角に変換する係数、δはハンドル角、Ａはスタビリティファクタ、Ｌｗｂは車両のホイールベース（ｍ）である。
【００３８】
実施の形態５．
図１６は、この発明の実施の形態５の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図、図１７は、この実施の形態の動作内容を説明する説明図であり、この実施の形態は実施の形態１に対して車速センサ１１を設け、道路曲率推定手段１８の入力として距離測定手段１の他に車速センサ１１を追加したものである。この実施の形態においては、道路曲率推定手段１８が図１７に示すＰＡＤ図に従ってハフ変換を行い道路の曲率を演算するが、この演算範囲と分解能とを車速に応じて変更するようにしたものである。
【００３９】
道路曲率推定手段１８は実施の形態１にて説明した式（４）を用い、距離測定手段１が検出した各物体位置データをハフ変換して道路曲率を推定する。図１７において、ステップ４０１ではハフ変換における道路曲率ρの範囲、すなわち、ρの最大値と最小値と分解能とを設定する。例えば、表１に示すように自車速度が８０ｋｍ／ｈ以上のときにはそれぞれを、ρｍｉｎ＝−１／２３０（／ｍ）、ρｍａｘ＝１／２３０（／ｍ）、Δρ＝１／２０００（／ｍ）として設定すると共に、記憶配列の分割数Ｎρを、
Ｎρ＝（ρｍａｘ−ρｍｉｎ）／Δρ ・・・・（２８）
として求める。なお、この表１に示す値は道路構造例の曲線半径の規定に基づくものであり、自車両中心線からの横ずれ量ｄの最大値ｄｍａｘと最小値ｄｍｉｎと分解能Δｄと分割数Ｎｄとは実施の形態１と同様に予め設定しておく。
【００４０】
ステップ４０２では次式（２９）を用いてｐ（ｐ＝１〜Ｎｄ）に対するｄｐの値を求める。
ｄｐ＝ｄｍｉｎ＋ｐ・Δｄ・・・・（２９）
続いてステップ４０３ではこのｄｐの値と検出物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）とから次の式を用いてρｔｍｐの値を計算する。
ρｔｍｐ＝２・（ｘｉ−ｄｐ）／（ｘｉ²＋ｙｉ²−ｄｐ²）（３０）
ステップ４０４ではこのρｔｍｐの値に対応する配列番号ｑを次式（３１）により求める。
ｑ＝（ρｔｍｐ−ρｍｉｎ）／Δρ ・・・・（３１）
ステップ４０５ではこのｑの値が１からＮρの範囲内にあれば記憶配列Ｍｐｑの値をインクリメントする。すべての検出物体についてこの演算が終了すればステップ４０６でＭｐｑの中で最も大きな値を持つ配列要素を検索し、その配列要素の配列番号ｑｍを求める。最後にステップ４０７においてこのｑｍから次式により推定した道路曲率ρｅｓｔを求める。
ρｅｓｔ＝ρｍｉｎ＋ｑｍ・Δρ ・・・・（３２）
【００４１】
以上のようにこの発明の実施の形態５の車両用前方監視装置によれば、自車速度が低くなるに従い、ハフ変換における道路曲率ρの範囲と分解能とを拡大するので、高速時においては道路構造上あり得ない道路曲線の範囲まで処理することがなく、処理時間の短縮ができると共に、低速時にはより大きな道路曲率まで適切な分解能で推定することができるものである。
【００４２】
【発明の効果】
以上に説明したようにこの発明の車両用前方監視装置によれば、自車両前方の道路構築物や車両などの位置をレーダなどの測距手段により検知し、各物体の配列情報をハフ変換して道路の形状を演算するようにしたので、曲線道路にさしかかる以前に簡単な処理で前方道路の曲率を推定することができ、前方車両が自車両の走行車線内に存在するかどうかの判定も高精度化することができる。また、以前に検出した物体と今回検出した物体との対応から静止物体を選定し、静止物体の配列によりハフ変換するようにしたので高精度に道路形状の推定することができ、静止物体のない場合には車両などの移動物体にてハフ変換するようにしたので道路の条件を問わずに道路形状を推定することができる。さらに、道路形状を推定するとき、車速やヨーレートによる演算の限定を行うようにしたので、記憶容量の低減や処理の高速化が可能となり、安価で優れた性能を有する車両用前方監視装置を得ることができるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１の動作説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１のハフ変換を説明する説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１の動作説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１の動作を説明するＰＡＤ図である。
【図６】この発明の実施の形態２の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態２の動作説明図である。
【図８】この発明の実施の形態２の動作説明図である。
【図９】この発明の実施の形態２の動作説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態２の動作を説明するＰＡＤ図である。
【図１１】この発明の実施の形態３の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】この発明の実施の形態３の動作説明図である。
【図１３】この発明の実施の形態４の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】この発明の実施の形態４の動作説明図である。
【図１５】この発明の実施の形態４の動作を説明するＰＡＤ図である。
【図１６】この発明の実施の形態５の車両用前方監視装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】この発明の実施の形態５の動作を説明するＰＡＤ図である。
【符号の説明】
１距離測定手段、２、９、１４、１８道路曲率推定手段、
３自車線判定手段、４出力手段、５道路構造物、６、７前方車両、
８自車両、１０停止判定手段、１１車速センサ、
１２ヨーレートセンサ、１３検出物体情報記憶手段、
１５移動物体情報記憶手段、１６第一道路曲率推定手段、
１７第二道路曲率推定手段。

Claims

複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と自車両に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に複数の物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段、この距離測定手段が計測した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量dと道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段、この道路曲率推定手段が推定した道路曲率と上記検出物体位置データとにより前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段を備えたことを特徴とする車両用前方監視装置。
自車速を計測する速度計測手段、ヨーレートを計測するヨーレート計測手段、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段、この距離測定手段が計測した過去の物体位置データを前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により自車の現在位置を原点とする座標に変換して記憶する検出物体情報記憶手段、この検出物体情報記憶手段が記憶する過去の物体位置データと前記距離測定手段による最新の物体位置データとの比較により停止物体を判定する停止判定手段、この停止判定手段が停止と判定した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段、この道路曲率推定手段の推定した道路の曲率と上記検出物体位置データとにより前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段を備えたことを特徴とする車両用前方監視装置。
自車速を計測する速度計測手段、ヨーレートを計測するヨーレート計測手段、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段、この距離測定手段が計測した過去の物体位置データを前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により自車の現在位置を原点とする座標に変換して記憶する検出物体情報記憶手段、この検出物体情報記憶手段が記憶する過去の物体位置データと前記距離測定手段による最新の物体位置データとの比較により停止物体を判定する停止判定手段、この停止判定手段が停止状態でないと判定した移動物体の物体位置データを前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により変換して記憶する移動物体情報記憶手段、前記停止判定手段が停止状態と判定した最新の物体位置データと、前記停止判定手段が停止状態でないと判定した最新の物体位置データと、前記移動物体情報記憶手段の過去の物体位置データとを自車両中心線からの横ずれ量 d と道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段、この道路曲率推定手段の推定した道路の曲率により前方車両が自車両と同一の車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段を備えたことを特徴とする車両用前方監視装置。
自車速を計測する速度計測手段、ヨーレートを計測するヨーレート計測手段、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段、この距離測定手段が計測した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量dと道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する第一の道路曲率推定手段、前記速度計測手段と前記ヨーレート計測手段との出力により道路の曲率を推定し、この推定結果により前記第一の道路曲率推定手段がハフ変換する領域を限定する第二の道路曲率推定手段、前記第一の道路曲率推定手段が推定した道路の曲率により前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段を備えたことを特徴とする車両用前方監視装置。
自車速を検出する車速検出手段、複数の方向に電磁波などを放射し、自車両周辺の複数の物体までの距離と進行方向に対する横方向位置とを検知して進行方向（ｙｉ）と進行方向に対する横方向（ｘｉ）との座標上に物体位置データ（ｘｉ、ｙｉ）を計測する距離測定手段、この距離測定手段が計測した物体位置データを自車両中心線からの横ずれ量dと道路の曲率ρとを軸とする座標上にハフ変換することにより前方道路の曲率を推定する道路曲率推定手段、この道路曲率推定手段が推定した道路の曲率により前方車両が自車両と同一車線に存在することの有無を判定する自車線判定手段を備え、前記車速検出手段が検出した車速に応じて前記道路曲率推定手段が推定する道路曲率の範囲と分解能とが変更されることを特徴とする車両用前方監視装置。
検出した物体位置データの自車両位置を原点とする座標を（ｘｉ、ｙｉ）とし、道路の曲率をρ、検出した物体の自車両中心からの横ずれ量をｄｉとするとき、道路曲率推定手段が
（ｘｉ−１／ρ）^２＋ｙｉ^２＝（１／ρ−ｄｉ）^２
の関係式を用いてハフ変換することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の車両用前方監視装置。
自車線判定手段は上記道路曲率推定手段が推定した道路曲率と上記検出物体位置データとにより検出した各物体の自車両中心線からの横ずれ量dを計算し、これが所定値より小さいときに前方車両が自車両と同一車線に存在すると判定するようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の車両用前方監視装置。