JP3867505B2 - 障害物検出装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自車両周辺の障害物候補を検出し、その障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
このような障害物検出装置としては、例えば特開２０００−６２５５５号公報に記載されるものがある。この障害物検出装置は、自車両周辺に検出した障害物候補と自車両との接触可能性を算出し、接触する可能性が所定時間以上続くと、その障害物候補は自車両にとって障害物であると判断するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記従来の障害物検出装置では、レーダにより障害物候補の検出を行っている。ここで、レーダの特性上、自車両と障害物候補との相対位置が近く、自車両と障害物候補との相対速度が大きい場合、障害物候補からの反射波の一部を検出できず、レーダによる障害物候補の検出精度が低下する場合がある。しかしながら、前記従来の障害物検出装置では、このような自車両と障害物候補との相対位置や相対速度による障害物候補の検出精度の低下を考慮せず、障害物候補の検出結果を基に算出した接触可能性が所定時間以上続くと一義的に障害物候補を障害物であると判断するため、自車両と障害物候補との相対位置が近く、自車両と障害物候補との相対速度が大きい場合、障害物候補を障害物であると判断する際の精度が低下する恐れがある。
【０００４】
本発明は、上記課題を解決するため、過去から将来に亘って算出した障害物候補と自車両との接触の可能性に対し、重視する期間と度合い、走行状態、操作状態等に応じて接触可能性を補正することにより、自車両と障害物候補との相対位置、相対速度による障害物候補の検出精度の低下を補償し、より正確に障害物判断ができる障害物検出装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１に係る障害物検出装置は、自車両周辺の障害物候補を検出する障害物候補検出手段と、自車両の走行状態並びに乗員の操作状態を検出する自車両状態検出手段と、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補と自車両との相対速度ベクトルから現時点での接触可能性として現在の接触可能性を算出すると共に、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて自車両の運動を予測し、現時点から所定時間後での接触可能性として将来の接触可能性を算出する接触可能性算出手段と、前記接触可能性算出手段で算出された自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び将来の接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定する重視期間設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定する重視度合い設定手段と、前記重視期間設定手段で設定された重視期間の各接触可能性に対し、前記重視度合い設定手段で設定された重視度合いを重みとする加重平均から、前記障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
また、本発明のうち請求項２に係る障害物検出装置は、自車両周辺の障害物候補を検出する障害物候補検出手段と、自車両の走行状態並びに乗員の操作状態を検出する自車両状態検出手段と、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補と自車両との相対速度ベクトルから現時点での接触可能性として現在の接触可能性を算出すると共に、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて自車両の運動を予測し、現時点から所定時間後での接触可能性として将来の接触可能性を算出する接触可能性算出手段と、前記接触可能性算出手段で算出された自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び将来の接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定する重視期間設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定する重視度合い設定手段と、前記重視期間設定手段で設定された接触可能性の重視期間からローパスフィルタの特性を設定するための係数を設定するローパスフィルタ係数設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記ローパスフィルタ係数設定手段で設定された係数を用いてローパスフィルタ処理を施し、その処理結果に対して前記重視度合い設定手段で設定された重視度合いを乗じて、前記障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
また、本発明のうち請求項３に係る障害物検出装置は、前記請求項１又は２の発明において、前記自車両状態検出手段は自車両の走行速度を検出する自車速度検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記自車速度検出手段で検出された自車両の走行速度の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明のうち請求項４に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至３の発明において、前記自車両状態検出手段は操舵角を検出する操舵角検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記操舵角検出手段で検出された操舵角の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明のうち請求項５に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至４の発明において、前記自車両状態検出手段は操舵角を検出する操舵角検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記操舵角検出手段で検出された操舵角が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項６に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至５の発明において、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、当該障害物候補の移動速度を算出する障害物候補移動速度算出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補移動速度算出手段で算出された障害物候補の移動速度が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明のうち請求項７に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至６の発明において、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、重視期間を過去側に広げることを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項８に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至７の発明において、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補検出手段が障害物候補を検出した直後は、重視期間を現在から将来側のみに設定することを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明のうち請求項９に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至８の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の信頼度を算出し、その信頼度が小さいほど、各接触可能性を重視する度合いの上限値を小さく設定することを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項１０に係る障害物検出装置は、前記請求項９の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、前記信頼度を小さく算出することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明のうち請求項１１に係る障害物検出装置は、前記請求項９又は１０の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段が複数のセンサで障害物候補を検出したとき、夫々のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、前記信頼度を小さく算出することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明のうち請求項１２に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至１１の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記接触可能性算出手段で算出された将来の接触可能性に対し、将来ほど、各接触可能性に対する重視度合いの上限値を小さく設定することを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項１３に係る障害物検出装置は、前記請求項２乃至１２の発明において、前記ローパスフィルタ係数設定手段は、前記重視期間設定手段で設定された接触可能性の重視期間が将来側に広がるほど、将来の接触可能性を重視し、且つ過去側に広がるほど、過去の接触可能性を重視するようにローパスフィルタの係数を設定することを特徴とするものである。
【００１４】
【発明の効果】
而して、本発明のうち請求項１に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び過去の接触可能性及び将来の接触可能性を算出すると共に、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定し、且つ検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定し、その設定された重視期間の接触可能性に対し、設定された重視度合いを重みとする加重平均から、障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する構成としたため、自車両の走行状態、乗員の操作状態、障害物候補の検出状況に応じて、接触可能性を評価することが可能となり、正確で且つ高速な障害物判断が可能となる。
【００１５】
また、本発明のうち請求項２に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び過去の接触可能性及び将来の接触可能性を算出すると共に、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定し、且つ検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定し、その設定された接触可能性の重視期間からローパスフィルタの特性を設定するための係数を設定し、このローパスフィルタ係数を用いて各接触可能性にローパスフィルタ処理を施し、その処理結果に対して設定された重視度合いを乗じて、障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する構成としたため、自車両の走行状態、乗員の操作状態、障害物候補の検出状況に応じて、接触可能性を評価することが可能となり、正確で且つ高速な障害物判断が可能となると共に、重視期間を記憶するメモリを省略して装置の簡略化が図れる。
【００１６】
また、本発明のうち請求項３に係る障害物検出装置によれば、検出された自車両の走行速度の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、自車両の加減速時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
また、本発明のうち請求項４に係る障害物検出装置によれば、検出された操舵角の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、自車両のレーンチェンジ時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
【００１７】
また、本発明のうち請求項５に係る障害物検出装置によれば、検出された操舵角が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、自車両の回転走行時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
また、本発明のうち請求項６に係る障害物検出装置によれば、算出された障害物候補の移動速度が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、障害物候補が高速走行しているときのように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
【００１８】
また、本発明のうち請求項７に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、重視期間を過去側に広げる構成としたため、確実に障害物候補を検出していた過去の実績から接触可能性を評価することができる。
また、本発明のうち請求項８に係る障害物検出装置によれば、障害物候補を検出した直後は、重視期間を現在から将来のみに設定する構成としたため、障害物候補を検出していなかった過去を無視し、現在から将来に亘って長く接触可能性を評価することができる。
【００１９】
また、本発明のうち請求項９に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補の信頼度を算出し、その信頼度が小さいほど、各接触可能性を重視する度合いの上限値を小さく設定する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況の接触可能性を適切に評価するようにすることができる。
また、本発明のうち請求項１０に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、信頼度を小さく算出する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
【００２０】
また、本発明のうち請求項１１に係る障害物検出装置によれば、複数のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、信頼度を小さく算出する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
また、本発明のうち請求項１２に係る障害物検出装置によれば、将来ほど、各接触可能性に対する重視度合いの上限値を小さく設定する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
【００２１】
また、本発明のうち請求項１３に係る障害物検出装置によれば、設定された接触可能性の重視期間が将来側に広がるほど、将来の接触可能性を重視し、且つ過去側に広がるほど、過去の接触可能性を重視するようにローパスフィルタの係数を設定する構成としたため、重視期間のメモリを省略して構成を簡略化することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明の障害物検出装置を適用した先行車両追従走行装置付き車両の第１実施形態を示すシステム構成図である。外界認識装置１には、スキャニング式レーザレーダ２で走査した結果から、自車両前方の障害物候補を抽出するレーダ処理装置３が接続されている。このレーダ処理装置３は、検出された一つ或いは複数の障害物候補に対して自車両を原点とする二次元座標値、即ち障害物候補の位置を算出する機能が付加されている。
【００２３】
また、前記外界認識装置１には、ＣＣＤカメラ４で撮像された自車両前方の画像から自車両の走行レーンを検出する画像処理装置５が接続されている。前記ＣＣＤカメラ４は、自車両前方の状況を広角且つ高速に把握できるプログレッシブスキャン式のものであり、また前記画像処理装置５は、前記レーダ処理装置３で検出された障害物候補の位置が、自車両走行レーンの内側にあるのか外側にあるのかを判定する機能が付加されている。
【００２４】
更に、前記外界認識装置１には、自車両の走行状態を検出するための車速センサ６及び操舵角センサ７が接続されている。前記車速センサ６は、従動輪である後輪の回転速度から自車両の走行速度ＶSPを検出するものである。また、前記操舵角センサ７は、ステアリングホイールの操舵角θを検出するものである。
そして、前記外界認識装置１では、例えば後述する演算処理から、前記障害物候補が自車両にとって障害物であるか否かを判断し、それが障害物であると判断された場合には自動ブレーキ制御装置８に指令を出力する。自動ブレーキ制御装置８は、負圧ブレーキブースタ９を作動し、各車輪に制動力を付与して障害物との接触を回避する。また、外界認識装置１で、前記障害物候補が障害物ではなく、自車両と同等の速度で走行する先行車両であると判断された場合には、図示されない先行車両追従走行制御装置に判断結果を出力し、当該先行車両追従走行制御装置は、エンジンの出力と各車輪への制動力とを制御して先行車両に追従走行する制御を行う。
【００２５】
前記外界認識装置１、レーダ処理装置３、画像処理装置５、自動ブレーキ制御装置８等は、夫々マイクロコンピュータとその周辺機器、並びに各アクチュエータを駆動するための駆動回路等を備えており、互いに通信回路を介して情報を送受信できるようになっている。
次に、前記外界認識装置１で行われる後述の障害物検出のための演算処理の原理について説明する。まず、自車両と障害物候補との相対速度が検出されたときに自車両と障害物候補とが接触する接触可能性の算出原理について説明する。
【００２６】
例えば図２ａに示すように、自車両の前端中央部を原点とする二次元直交座標において、障害物候補の相対位置及び相対速度が検出されたら、その相対速度ベクトルの横軸、即ち図中のＸ軸切片Ｘ０を算出する。自車両の幅がＷ０であるとき、前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２以下であるときに、障害物候補と自車両とが接触する可能性が高い。そこで、例えば図２ｂに示すように、前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が“０”であるときの接触可能性を“１．０（＝１００％）”とし、当該相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２のときの接触可能性を“０．８（＝８０％）”とし、それより相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が大きいときには接触可能性が大きく減少するような接触可能性算出マップを設定し、実際に検出される障害物候補の相対位置及び相対速度から接触可能性を算出設定する。なお、自車両の運動状態並びに障害物候補の運動状態が予測されるときには、将来に亘る自車両と障害物候補の相対位置及び相対速度の変化を予測することが可能である。従って、そのような場合に将来の接触可能性を算出するときには、その予測する将来の時点での相対位置及び相対速度を用いて、夫々、接触可能性を算出する必要がある。
【００２７】
そこで、本実施形態では、接触可能性を予測する予測時間Ｔの間、将来の自車両の操舵角は現在の操舵角速度で変化し、将来の自車速度は現在の加速度で変化し、将来の障害物候補位置は現在の障害物候補移動速度で変化するという仮定に基づき、現在の接触可能性ｆ0 と、０．５秒先までの将来の接触可能性ｆ1 〜ｆ50を算出する。具体的には、現在の自車両における操舵角速度、操舵角、加速度、速度から自車両の運動を予測して、今後の自車並進速度（障害物候補に向かう速度）及び回転速度を算出し、障害物候補移動速度を積分した値を前記自車並進速度及び回転速度で補正して障害物候補の相対位置を求め、その相対位置を微分して相対速度を算出し、当該障害物候補の相対位置及び相対速度から将来の接触可能性を算出する。
【００２８】
このようにして算出した接触可能性を時間軸上に並べると図３ａのようになる。図中の過去の接触可能性ｐ1 、ｐ2 、ｐ3 …は、現在の接触可能性ｆ0 を夫々サンプリング周期毎に過去値に更新したものである。そして、図３ｂに示すように、これらの複数の接触可能性ｐ1 〜ｐ50、ｆ0 、ｆ1 〜ｆ50に対して重み付けを行い、その重みと各接触可能性から障害物候補が障害物であるか否かを判断する。重み付けには、接触可能性を重視する期間（図では重視する範囲）と重視する度合いとがある。
【００２９】
接触可能性を重視する期間は、主として自車両周辺状況がどの程度変化し易いか、に応じて設定される。例えば自車両周辺状況が変化し難い状況では、過去の接触可能性を重視する、つまり重視期間を過去側に広げる。これにより、自車両が定常走行しているときや、障害物候補を検出してからの経過時間が長いときには、過去の接触可能性を重視する保守的な重み付けがなされるので、接触可能性算出に誤りが生じるような場合でも頑強な障害物判断が可能となる。これに対し、自車両周辺状況が変化し易い状況では、将来の接触可能性を重視する、つまり重視期間を将来側に広げる。これにより、障害物候補が急に出現したようなときには、過去の接触可能性にとらわれず、将来の接触可能性を重視して速やかな障害物判断が可能となる。
【００３０】
一方、接触可能性を重視する度合いは、主としてセンシング機能状況、つまり接触可能性算出に必要な情報の収集がどの程度正常に機能しているか、に応じて設定される。例えば或るサンプリング時点でセンシング機能状況が正常であるときには、その時点での重視度合いを“１（＝１００％）”とし、センシング機能状況が正常でないときには、その時点での重視度合いを“１（＝１００％）”より小さな値に設定する。
【００３１】
なお、検出された障害物候補が複数であるときには、全ての障害物候補について同様に過去から将来に亘る接触可能性を算出し、その全てに重み付けを行うことを原則とする。
次に、前記外界認識装置１で行われる障害物検出の演算処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。この演算処理は、所定のサンプリング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込処理される。なお、このフローチャートでは、特に通信のためのステップを設けていないが、例えばフローチャート中で得られた情報は随時記憶装置に記憶されるし、必要な情報は随時記憶装置から読出される。
【００３２】
この演算処理のステップＳ１では、前記車速センサ６で検出された自車速度ＶSP、操舵角センサ７で検出された操舵角θを読込み、自車速度ＶSPを時間微分して自車加速度ｄＶSP／ｄｔを算出する。
次にステップＳ２に移行して、前記ステップＳ１で読込んだ操舵角θを下記１式で示す疑似微分器で微分して操舵角速度ｄθ／ｄｔを算出する。
【００３３】
Ｇ（Ｚ）＝（ｃＺ2 −ｃ）／（Ｚ2 −ａＺ＋ｂ） ……… (1)
但し、式中、Ｚは時間進み演算子、ａ、ｂ、ｃは夫々正数である。
次にステップＳ８に移行して、例えばこの演算処理が行われる１０回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的にはレーザレーダの処理装置３）から障害物候補の位置（前記図２の二次元直交座標における（ｘ、ｙ）座標）を読込む。なお、障害物候補をロストしたときや新たに捕捉したときのように、測距状況に変化が生じると、入出力変数の全ての過去値を現在の測距値にセットし直すように構成されている。
【００３４】
次にステップＳ９に移行して、前記ステップＳ３で読込んだ障害物候補の位置座標を、前記１式で示す疑似微分器で微分して相対速度（ベクトル）Ｖｒを算出する。
次にステップＳ１０に移行して、前記ステップＳ１で読込んだ自車速度ＶSPと前記ステップＳ９で算出した相対速度Ｖｒとの和から障害物候補の移動速度Ｖob j を算出する。
【００３５】
次にステップＳ１１に移行して、前述したように将来の自車両の操舵角は前記ステップＳ２で算出した現在の操舵角速度で変化し、将来の自車速度は前記ステップＳ２で算出した現在の加速度で変化し、将来の障害物候補の位置は前記ステップＳ１０で算出した現在の障害物候補移動速度で変化する、という仮定に基づき、現在の接触可能性ｆ0 と、０．５秒先までの将来の接触可能性ｆ1 〜ｆ50を算出する。この実施形態では、サンプリング周期ΔＴが１０msec. であるため、予測する将来の接触可能性数ｎ＝５０個である。また、将来の接触可能性ｆn は、前述のように自車両の運動を予測して、今後の自車並進速度（障害物候補に向かう速度）及び回転速度を算出し、障害物候補移動速度を積分した値を前記自車並進速度及び回転速度で補正して障害物候補の相対位置を求め、その相対位置を微分して相対速度を算出し、当該障害物候補の相対位置及び相対速度から将来の接触可能性を算出する。
【００３６】
次にステップＳ１２に移行して、以下のようにして、前記ステップＳ１１で算出した現在の接触可能性ｆ0 、将来の接触可能性ｆ1 〜ｆ50及びメモリに記憶されている過去５０サンプリング分の接触可能性ｐ1 〜ｐ50の夫々に対して重みを設定し、更新する。なお、過去を重視する重みを過去重視重みｔ1 とし、将来を重視する重みを将来重視重みｔ2 とし、これらの重みは全て検出した障害物候補の数だけ存在する。まず、障害物候補が新たに検出された場合には過去重視重みｔ1 を“０”とし、将来重視重みｔ2 を“１”とする。また、自車両の状態、例えば操舵角及び自車速度の変化の大きさに応じて将来を重視する。具体的には、図５に示すように前記ステップＳ２で算出した操舵角速度ｄθ／ｄｔを横軸とし、ステップＳ１で算出した自車加速度ｄＶSP／ｄｔをパラメータとし、操舵角速度ｄθ／ｄｔが大きいほど、且つ自車加速度ｄＶSP／ｄｔが大きいほど大きくなる関数ｇ1 に従って将来重視重みｔ2 を増大し且つ過去重視重みｔ1 を減少する増減値ｇ1 （ｄθ／ｄｔ、ｄＶSP／ｄｔ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 に加算すると共に過去重視重みｔ1 から減算して新たな将来重視重みｔ2 及び過去重視重みｔ1 を算出設定する。
【００３７】
また、自車両の状態、例えば操舵角の大きさに応じて将来を重視する。具体的には、図６に示すように前記ステップＳ１で読込んだ操舵角θを横軸とし、操舵角θが大きいほど大きくなる関数ｇ2 に従って将来重視重みｔ2 を増大し且つ過去重視重みｔ1 を減少する増減値ｇ2 （θ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 に加算すると共に過去重視重みｔ1 から減算して新たな将来重視重みｔ2 及び過去重視重みｔ1 を算出設定する。また、自車両の状態、例えば操舵角が小さい場合には将来を重視しない。具体的には図７に示すように前記ステップＳ１で読込んだ操舵角θを横軸とし、操舵角θが小さい領域では“１”であり、その領域以外ではほぼ“０”となる関数ｇ3 に従って将来重視重み増減値ｇ3 （θ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 から減算して新たな将来重視重みｔ2 を算出設定する。
【００３８】
また、障害物候補検出からの長さに応じて過去を重視する。具体的には、始めて障害物候補を検出してからの経過時間が所定時間以上になったら、現在の過去重視重みｔ1 に“０．８”を加算して新たな過去重視重みを算出設定する。また、障害物候補の状態、例えば障害物候補移動速度の大きさに応じて将来を重視する。具体的には、図８に示すように前記ステップＳ１０で算出した障害物候補移動速度Ｖobj が大きいほど少しずつ大きくなる関数ｇ4 に従って将来重視重み増減値ｇ4 （Ｖobj ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 に加算して新たな将来重視重みｔ2 を算出設定する。
【００３９】
次にステップＳ１３に移行して、下記２式に従って判断度ｄを算出する。
【００４０】
【数１】
【００４１】
式中、ｉｎｔは引数の整数部分のみを返す関数である。また、ｐn は過去の接触可能性、ｆn は将来の接触可能性（ｆ0 は現在の接触可能性）であり、ｐn ∈［ｐ1 ，ｐ50］、ｆn ∈［ｆ0 ，ｆ50］である。また、ｗｐn は、過去の接触可能性ｐn に対する重視の度合いを示す重み（ｗｐ1 〜ｗｐ50）であり、ｗｆn は、将来の接触可能性ｆn に対する重視の度合いを示す重み（ｗｆ0 〜ｗｆ50）であり、本実施形態では、ｗｐn ＝ｗｆn ＝１として扱う。
【００４２】
次にステップＳ１４に移行して、前記ステップＳ１３で算出した判断度ｄが“０．８”以上であるときに、その障害物候補を障害物であると判断する。なお、この実施形態では、その障害物の判断度ｄが“０．７”以下となるまで障害物判断を保持する。つまり、ヒステリシスを設けて判断が揺らがないようにしている。
【００４３】
次にステップＳ１５に移行して、前記ステップＳ１４で判断された障害物のうち、接触までの時間が最も短い障害物までの距離、相対速度等の情報を、後段の制御系、ここでは自動ブレーキ制御装置８に出力する。
次にステップＳ１６に移行して、前記過去の接触可能性ｐ1 〜ｐ50を一つずつ過去に更新すると共に、現在の接触可能性ｆ0 を過去の接触可能性ｐ1 に更新してからメインプログラムに復帰する。
【００４４】
このように本実施形態の障害物検出装置では、操舵角速度ｄθ／ｄｔ、自車加速度ｄＶSP／ｄｔ、操舵角θ、障害物候補の移動速度Ｖobj 、障害物候補が検出されてからの時間に応じて、接触可能性ｆn 、ｐn を重視する範囲を将来側に広げたり過去側に広げたりするようにしたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価が可能となり、正確で且つ高速な障害物判断が可能となる。
【００４５】
また、本実施形態の障害物検出装置では、自車加速度ｄＶSP／ｄｔが大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくし且つ過去重視重みｔ1 を小さくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、自車両の加減速時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４６】
また、本実施形態の障害物検出装置では、操舵角速度ｄθ／ｄｔが大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくし且つ過去重視重みｔ1 を小さくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、自車両のレーンチェンジ時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４７】
また、本実施形態の障害物検出装置では、操舵角θが大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくし且つ過去重視重みｔ1 を小さくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、自車両の回転走行時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４８】
また、本実施形態の障害物検出装置では、障害物候補の移動速度Ｖobj が大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、障害物候補が高速走行しているときのように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４９】
また、本実施形態の障害物検出装置では、障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、過去重視重みｔ1 を大きくすることにより、接触可能性ｐn の重視期間を過去側に広げるようにしたため、確実に障害物候補を検出していた過去の実績から接触可能性を評価することができる。
また、本実施形態の障害物検出装置では、障害物候補を検出した直後は、将来重視重みｔ2 を“１”とし且つ過去重視重みｔ1 を“０”とすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を現在から将来のみに設定する構成としたため、障害物候補を検出していなかった過去を無視し、現在から将来に亘っての接触可能性を評価することができる。
【００５０】
以上より、前記レーザレーダ２、レーダ処理装置３、図４の演算処理のステップＳ８、ステップＳ９が障害物候補検出手段を構成し、以下同様に、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図４の演算処理のステップＳ１が自車両状態検出手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１１が接触可能性算出手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１２が重視期間設定手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１３が重視度合い設定手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１３、ステップＳ１４が障害物検出手段を構成し、前記車速センサ６及び図４の演算処理のステップＳ１が自車速度検出手段を構成し、前記操舵角センサ７及び図４の演算処理のステップＳ１が操舵角検出手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１０が障害物候補移動速度算出手段を構成している。
【００５１】
次に、本発明の障害物検出装置の第２実施形態について説明する。図９は、本実施形態の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行装置付き車両のシステム構成図である。この実施形態では、前記第１実施形態の車両構成に加えて、自車両前方の障害物候補を検出するためのセンサとしてミリ波レーダ１１と、当該ミリ波レーダ１１の出力信号から自車両前方の障害物候補の位置及び自車両と障害物候補との相対速度を検出するミリ波レーダ処理装置１２とを備えている。前記ミリ波レーダ処理装置１２は外界認識装置１に接続されており、周知のようにミリ波のドップラー効果によって自車両と障害物候補との相対速度を直接検出することができる。また、この実施形態では、前記ＣＣＤカメラ４が二個並列に設けられていて、所謂ステレオカメラが構成されており、前記画像処理装置５では、二つのＣＣＤカメラ４で撮像した自車両前方画像から障害物候補の相対位置を抽出することができる。つまり、この実施形態では、自車両と障害物候補との相対位置や相対速度を検出するために、検出原理の異なる三つのセンサが障害物候補検出手段として備えられていることになる。ちなみに、レーザレーダの障害物候補検出範囲は自車両前方５〜１００ｍ程度、検出角度は±６°であるが、雨や霧等の天候に弱い。また、ミリ波レーダの障害物候補検出範囲は自車両前方１〜６０ｍ程度、検出角度は±８°であり、天候条件などに左右されにくい。また、ステレオカメラの障害物候補検出範囲は自車両前方５〜４０ｍ程度、検出角度は±２０°であるが、逆光条件で検出精度が低下する。
【００５２】
そして、この実施形態では、前記外界認識装置１で行われる障害物判断のための演算処理が前記第１実施形態の図４のものから図９のものに変更されている。図９の演算処理には図４の演算処理と同等のステップもあり、同等のステップには同等の符号を付して説明を省略する。図９の演算処理では、前記図５の演算処理のステップＳ８、ステップＳ９に代えてステップＳ３〜ステップＳ７が追加されており、前記図５の演算処理のステップＳ１３がステップＳ１３’に変更されている点を除き、その他のステップは全て同じである。
【００５３】
前記ステップＳ３では、前記図４の演算処理のステップＳ８と同様に、例えばこの演算処理が行われる１０回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的にはレーザレーダの処理装置３）から障害物候補の相対位置を読込み、前記１式の疑似微分器で相対速度（ベクトル）Ｖｒを算出する。
【００５４】
次にステップＳ４に移行して、例えばこの演算処理が行われる５回に一度、つまり５０msec. 毎（ミリ波レーダ処理装置１２の処理周期に相当）に前記ミリ波レーダ１１（実質的にはミリ波レーダの処理装置１２）から障害物候補の相対位置及び自車両と障害物候補との相対速度Ｖｒを読込む。
次にステップＳ５に移行して、例えばこの演算処理が行われる２回に一度、つまり２０msec. 毎（画像処理装置５の処理周期に相当）に前記ＣＣＤカメラ４（実質的には画像処理装置５）から障害物候補の相対位置を読込み、前記１式の疑似微分器で相対速度（ベクトル）Ｖｒを算出する。
【００５５】
次にステップＳ６に移行して、前述したような各センサの特性から、レーザレーダ、ミリ波レーダ、ステレオカメラの相対位置・相対速度情報のうち、障害物候補検出領域、天候条件などに応じて、最適な障害物候補相対位置・相対速度を設定する。具体的には、最も条件に適合するセンサからの障害物候補相対位置・相対速度を選出する。
【００５６】
次にステップＳ７に移行して、前記ステップＳ６で設定した障害物候補相対位置・相対速度が急変する度合い、及び各センサからの障害物候補相対位置の差から信頼度を算出し、その信頼度に応じて、前記現在の接触可能性に対する重みの度合いｗｆ0 の上限値を設定する。具体的には、まずレーダレーダ２による障害物候補までの相対位置（距離）ＤL 、ミリ波レーダ１１による障害物候補までの相対位置（距離）ＤM 、ステレオＣＣＤカメラ４による障害物候補までの相対位置（距離）ＤS を用い、下記３式に従って相対位置誤差ΔＤを算出する。
【００５７】
ΔＤ＝ｇ6 （ＤL −ＤM ）＋ｇ6 （ＤM −ＤS ）＋ｇ6 （ＤS −ＤL ）……… (3)
但し、式中の関数ｇ6 は引数の絶対値を返すものであるが、何れかのセンサが障害物候補を検出していない場合には“０”を返す。そして、このように相対位置誤差ΔＤが算出されたら、図１１に示すように当該相対位置誤差ΔＤが大きいほど大きく設定される関数ｇ7 に従って相対位置誤差補正係数ＫΔＤを算出する。更に、前記ステップＳ６で設定された障害物候補相対位置（距離）と、前回のサンプリング周期に用いられた障害物候補相対位置（距離）との差分値の絶対値を急変度αとして算出する。そして、この急変度αを横軸とし、前記相対位置誤差補正係数ＫΔＤをパラメータとし、急変度αが大きくなるほど、また相対位置誤差補正係数ＫΔＤが大きくなるほど、“１”より小さく設定される図１２に示す関数ｇ8 に従って現在の接触可能性ｆ0 に対する重み度合いｗｆ0 の上限値ｗｆ0-lmt を設定する。このようにして設定された現在の接触可能性ｆ0 に対する重み度合いｗｆ0 の上限値ｗｆ0-lmt は、前記ステップＳ１６の現在の接触可能性ｆ0 の更新と共に一つずつ過去の接触可能性重み度合い上限値ｗｐn に更新される。
【００５８】
また、前記ステップＳ１３’では、図１３に示すように、将来ほど、小さくなる将来の接触可能性重み度合い上限値ｗｆn-lmt を設定すると共に、前記ステップＳ７で算出された現在の接触可能性重み度合い上限値ｗｆ0-lmt 及びメモリに記憶されている過去の接触可能性重み度合い上限値ｗｐn を用いて、前記２式による判断度ｄの算出を行う。
【００５９】
このように、本実施形態の障害物検出装置では、前記第１実施形態に加えて、障害物候補の信頼度は、前記急変度αの逆数や相対位置誤差補正係数ＫΔＤの逆数として求められるので、それら急変度αや相対位置誤差補正係数ＫΔＤが大きいほど、つまり信頼度が小さいほど、現在の接触可能性ｆ0 を重視する度合いの上限値ｗｆ0-lmt を小さく設定するようにしたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況の接触可能性を適切に評価するようにすることができる。
【００６０】
また、本実施形態の障害物検出装置では、検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、急変度αを大きくして信頼度を小さく算出するようにしたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
また、本実施形態の障害物検出装置によれば、複数のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、相対位置誤差補正係数ＫΔＤを大きくして信頼度を小さく算出する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
【００６１】
なお、前記現在の接触可能性ｆ0 を重視する度合いの上限値ｗｆ0-lmt が所定値以下であるときには、将来の接触可能性算出の信頼度が低いので、当該将来の接触可能性ｆn を重視する度合いの上限値を全て“０”としてもよい。
以上より、前記レーザレーダ２、レーザレーダ処理装置３、ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、ミリ波レーダ１１、ミリ波レーダ処理装置１２、図１０の演算処理のステップＳ３〜ステップＳ５が障害物候補検出手段を構成し、以下同様に、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図１０の演算処理のステップＳ１が自車両状態検出手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１１が接触可能性算出手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１２が重視期間設定手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１３’が重視度合い設定手段を構成し、図１０の演算処理のステップＳ１３’、ステップＳ１４が障害物検出手段を構成し、前記車速センサ６及び図１０の演算処理のステップＳ１が自車速度検出手段を構成し、前記操舵角センサ７及び図１０の演算処理のステップＳ１が操舵角検出手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１０が障害物候補移動速度算出手段を構成している。
【００６２】
次に、本発明の障害物検出装置の第３実施形態について説明する。本実施形態における車両のシステム構成は、前記第２実施形態の図９に示すものと同等である。
そして、この実施形態では、前記外界認識装置１で行われる障害物候補停止判断のための演算処理が前記第２実施形態の図１０のものから図１４のものに変更されている。図８の演算処理には図５の演算処理と同等のステップもあり、同等のステップには同等の符号を付して説明を省略する。この図１４の演算処理では、前記図１０の演算処理のステップＳ７がステップＳ７’に、同ステップＳ１３’がステップＳ１３”に変更されている点を除き、他のステップは図１０のものと同等である。
【００６３】
前記ステップＳ７’では、前記ステップＳ６で設定した障害物候補相対位置・相対速度が急変する度合い、及び各センサからの障害物候補相対位置の差から信頼度を算出し、その信頼度に応じて、センサ機能判断用重みｗｓを設定する。具体的には、まずレーダレーダ２による障害物候補までの相対位置（距離）ＤL 、ミリ波レーダ１１による障害物候補までの相対位置（距離）ＤM 、ステレオＣＣＤカメラ４による障害物候補までの相対位置（距離）ＤS を用い、前記３式に従って相対位置誤差ΔＤを算出する。この相対位置誤差ΔＤを用い、前記図１１に示す関数ｇ7 に従って相対位置誤差補正係数ＫΔＤを算出する。更に、前記ステップＳ６で設定された障害物候補相対位置（距離）と、前回のサンプリング周期に用いられた障害物候補相対位置（距離）との差分値の絶対値を前記急変度αとして算出し、この急変度αを横軸とし、前記相対位置誤差補正係数ＫΔＤをパラメータとする前記図１２の関数ｇ8 に従ってセンサ機能判断用重みｗｓを設定する。即ち、前記第２実施形態の現在の接触可能性ｆ0 を重視する度合いの上限値ｗｆ0-lmt に対し、センサからの情報が如何に信頼できるかという重みである。なお、このようにして設定されたセンサ機能判断用重みｗｓは、後述するステップＳ１６’で現在の接触可能性ｆ0 の更新と共に一つずつ過去の接触可能性重み度合い上限値ｗｐ1 に更新される。
【００６４】
そして、前記ステップＳ１３”では、以下のようにしてローパスフィルタの特性を決定する過去重視係数ｗｐ及び将来重視係数ｗｆを設定すると共に、サンプリング周期毎に下記３式に示すローパスフィルタ処理を行い、判断度ｄを算出する。まず、前記ステップＳ１１で算出した現在の接触可能性ｆ0 を過去の判断度の前回値ｄ11の初期値とする。一方、前記ステップ１６で更新された過去の接触可能性ｐn （ｎ＝１〜５０）に対し、そのサンプリング数ｎを“１”ずつインクリメントしながら、当該サンプリング数ｎを横軸とし、前記ステップＳ１２で算出設定した過去重視重みｔ1 をパラメータとする図１５に示す関数ｇ9 に従って前回の過去重視係数ｗｐ-1を算出設定する。この関数ｇ9 は、前記サンプリング数ｎが大きいほど、つまり過去ほど、また過去重視重みｔ1 が小さいほど、前回の過去重視係数ｗｐ-1を“１”に近づけて大きく設定するものである。そして、この前回の過去重視係数ｗｐ-1を“１”から減じて過去重視係数ｗｐを算出し、前記前回の過去重視係数ｗｐ-1を前記過去の判断度の前回値ｄ11に乗じた値と、前記過去重視係数ｗｐを前記過去の接触可能性ｐn に乗じた値との加算値から過去の判断度ｄ1 を算出する。次に、前記過去の判断度ｄ1 を将来の判断度の前回値ｄ21の初期値とする。そして、前記ステップＳ１１で算出された将来の接触可能性ｆn （ｎ＝１〜５０）に対し、そのサンプリング数ｎを“１”ずつインクリメントしながら、当該サンプリング数ｎを横軸とし、前記ステップＳ１２で算出設定した将来重視重みｔ2 をパラメータとする図１６に示す関数ｇ10に従って前回の将来重視係数ｗｆ-1を算出設定する。この関数ｇ10は、前記サンプリング数ｎが大きいほど、つまり将来ほど、また将来重視重みｔ2 が小さいほど、前回の将来重視係数ｗｆ-1を“１”に近づけて大きく設定するものである。但し、将来重視重みｔ2 が所定値より大きくなると、前回の将来重視係数ｗｆ-1は小さくなるように構成されている。そして、この前回の将来重視係数ｗｆ-1を“１”から減じて将来重視係数ｗｆを算出し、前記前回の将来重視係数ｗｆ-1を前記将来の判断度の前回値ｄ21に乗じた値と、前記将来重視係数ｗｆを前記将来の接触可能性ｆn に乗じた値との加算値から将来の判断度ｄ2 を算出する。そして、この将来の判断度ｄ2 に前記ステップＳ７’で算出設定したセンサ機能判断用重みｗｓを乗じて判断度ｄを算出する。
【００６５】
【数２】
【００６６】
この演算処理は、前記図１５の制御マップより、過去重視重みｔ1 が大きいほど前回の過去重視係数ｗｐ-1が小さく設定されるため、相対的に過去重視係数ｗｐは大きくなり、それを過去の接触可能性ｐn に乗じ、前記前回の過去重視係数ｗｐ-1を過去の判断度の前回値ｄ11に乗じ、それらの加算値から過去の判断度ｄ1 を算出する。つまり、過去を重視すべきであるときにはその配分比率が大きくなるローパスフィルタが構成される。同様に、前記図１６の制御マップにより、将来重視重みｔ2 が大きいほど前回の将来重視係数ｗｆ-1が小さく設定されるため、相対的に将来重視係数ｗｆは大きくなり、それを将来の接触可能性ｆn に乗じ、前記前回の将来重視係数ｗｆ-1を将来の判断度の前回値ｄ21に乗じ、それらの加算値から将来の判断度ｄ2 を算出する。つまり、ここでも、将来を重視すべきであるときにはその配分比率が大きくなるローパスフィルタが構成される。そのため、本実施形態では、前記第１実施形態及び第２実施形態の効果に加え、重視期間のメモリを省略することが可能となり、その分だけ構成を簡略化することができる。
【００６７】
以上より、前記レーザレーダ２、レーザレーダ処理装置３、ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、ミリ波レーダ１１、ミリ波レーダ処理装置１２、図１４の演算処理のステップＳ３〜ステップＳ５が障害物候補検出手段を構成し、以下同様に、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図１４の演算処理のステップＳ１が自車両状態検出手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１１が接触可能性算出手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１２が重視期間設定手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１３”が重視度合い設定手段を構成し、図１４の演算処理のステップＳ１３”がローパスフィルタ係数設定手段を構成し、図１４の演算処理のステップＳ１３”、ステップＳ１４が障害物検出手段を構成し、前記車速センサ６及び図１４の演算処理のステップＳ１が自車速度検出手段を構成し、前記操舵角センサ７及び図１４の演算処理のステップＳ１が操舵角検出手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１０が障害物候補移動速度算出手段を構成している。
【００６８】
なお、前記実施形態では、夫々の演算処理装置にマイクロコンピュータを用いたが、これに代えて各種の論理回路を用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行制御付き車両の一例を示す車両構成図である。
【図２】障害物検出に必要な障害物候補相対速度ベクトルとその接触可能性の説明図である。
【図３】過去から将来への接触可能性と、その重視の仕方の説明図である。
【図４】図１の外界認識装置で行われる障害物検出のための演算処理の第１実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図６】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図７】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図８】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図９】本発明の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行制御付き車両の他例を示す車両構成図である。
【図１０】図９の外界認識装置で行われる障害物検出のための演算処理の第２実施形態を示すフローチャートである。
【図１１】図１０の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１２】図１０の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１３】図１０の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１４】図９の外界認識装置で行われる障害物検出のための演算処理の第３実施形態を示すフローチャートである。
【図１５】図１４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１６】図１４の演算処理で用いられる制御マップである。
【符号の説明】
１は外界認識装置
２はレーザレーダ
３はレーザレーダ処理装置
４はＣＣＤカメラ
５は画像処理装置
６は車速センサ
７は操舵角センサ
８は自動ブレーキ制御装置
９は負圧ブレーキブースタ
１１はミリ波レーダ
１２はミリ波レーダ処理装置
【発明の属する技術分野】
この発明は、自車両周辺の障害物候補を検出し、その障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
このような障害物検出装置としては、例えば特開２０００−６２５５５号公報に記載されるものがある。この障害物検出装置は、自車両周辺に検出した障害物候補と自車両との接触可能性を算出し、接触する可能性が所定時間以上続くと、その障害物候補は自車両にとって障害物であると判断するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記従来の障害物検出装置では、レーダにより障害物候補の検出を行っている。ここで、レーダの特性上、自車両と障害物候補との相対位置が近く、自車両と障害物候補との相対速度が大きい場合、障害物候補からの反射波の一部を検出できず、レーダによる障害物候補の検出精度が低下する場合がある。しかしながら、前記従来の障害物検出装置では、このような自車両と障害物候補との相対位置や相対速度による障害物候補の検出精度の低下を考慮せず、障害物候補の検出結果を基に算出した接触可能性が所定時間以上続くと一義的に障害物候補を障害物であると判断するため、自車両と障害物候補との相対位置が近く、自車両と障害物候補との相対速度が大きい場合、障害物候補を障害物であると判断する際の精度が低下する恐れがある。
【０００４】
本発明は、上記課題を解決するため、過去から将来に亘って算出した障害物候補と自車両との接触の可能性に対し、重視する期間と度合い、走行状態、操作状態等に応じて接触可能性を補正することにより、自車両と障害物候補との相対位置、相対速度による障害物候補の検出精度の低下を補償し、より正確に障害物判断ができる障害物検出装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１に係る障害物検出装置は、自車両周辺の障害物候補を検出する障害物候補検出手段と、自車両の走行状態並びに乗員の操作状態を検出する自車両状態検出手段と、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補と自車両との相対速度ベクトルから現時点での接触可能性として現在の接触可能性を算出すると共に、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて自車両の運動を予測し、現時点から所定時間後での接触可能性として将来の接触可能性を算出する接触可能性算出手段と、前記接触可能性算出手段で算出された自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び将来の接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定する重視期間設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定する重視度合い設定手段と、前記重視期間設定手段で設定された重視期間の各接触可能性に対し、前記重視度合い設定手段で設定された重視度合いを重みとする加重平均から、前記障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
また、本発明のうち請求項２に係る障害物検出装置は、自車両周辺の障害物候補を検出する障害物候補検出手段と、自車両の走行状態並びに乗員の操作状態を検出する自車両状態検出手段と、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補と自車両との相対速度ベクトルから現時点での接触可能性として現在の接触可能性を算出すると共に、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて自車両の運動を予測し、現時点から所定時間後での接触可能性として将来の接触可能性を算出する接触可能性算出手段と、前記接触可能性算出手段で算出された自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び将来の接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定する重視期間設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定する重視度合い設定手段と、前記重視期間設定手段で設定された接触可能性の重視期間からローパスフィルタの特性を設定するための係数を設定するローパスフィルタ係数設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記ローパスフィルタ係数設定手段で設定された係数を用いてローパスフィルタ処理を施し、その処理結果に対して前記重視度合い設定手段で設定された重視度合いを乗じて、前記障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
また、本発明のうち請求項３に係る障害物検出装置は、前記請求項１又は２の発明において、前記自車両状態検出手段は自車両の走行速度を検出する自車速度検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記自車速度検出手段で検出された自車両の走行速度の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明のうち請求項４に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至３の発明において、前記自車両状態検出手段は操舵角を検出する操舵角検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記操舵角検出手段で検出された操舵角の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明のうち請求項５に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至４の発明において、前記自車両状態検出手段は操舵角を検出する操舵角検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記操舵角検出手段で検出された操舵角が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項６に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至５の発明において、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、当該障害物候補の移動速度を算出する障害物候補移動速度算出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補移動速度算出手段で算出された障害物候補の移動速度が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明のうち請求項７に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至６の発明において、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、重視期間を過去側に広げることを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項８に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至７の発明において、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補検出手段が障害物候補を検出した直後は、重視期間を現在から将来側のみに設定することを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明のうち請求項９に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至８の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の信頼度を算出し、その信頼度が小さいほど、各接触可能性を重視する度合いの上限値を小さく設定することを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項１０に係る障害物検出装置は、前記請求項９の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、前記信頼度を小さく算出することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明のうち請求項１１に係る障害物検出装置は、前記請求項９又は１０の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段が複数のセンサで障害物候補を検出したとき、夫々のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、前記信頼度を小さく算出することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明のうち請求項１２に係る障害物検出装置は、前記請求項１乃至１１の発明において、前記重視度合い設定手段は、前記接触可能性算出手段で算出された将来の接触可能性に対し、将来ほど、各接触可能性に対する重視度合いの上限値を小さく設定することを特徴とするものである。
また、本発明のうち請求項１３に係る障害物検出装置は、前記請求項２乃至１２の発明において、前記ローパスフィルタ係数設定手段は、前記重視期間設定手段で設定された接触可能性の重視期間が将来側に広がるほど、将来の接触可能性を重視し、且つ過去側に広がるほど、過去の接触可能性を重視するようにローパスフィルタの係数を設定することを特徴とするものである。
【００１４】
【発明の効果】
而して、本発明のうち請求項１に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び過去の接触可能性及び将来の接触可能性を算出すると共に、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定し、且つ検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定し、その設定された重視期間の接触可能性に対し、設定された重視度合いを重みとする加重平均から、障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する構成としたため、自車両の走行状態、乗員の操作状態、障害物候補の検出状況に応じて、接触可能性を評価することが可能となり、正確で且つ高速な障害物判断が可能となる。
【００１５】
また、本発明のうち請求項２に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び過去の接触可能性及び将来の接触可能性を算出すると共に、検出された障害物候補及び自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定し、且つ検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定し、その設定された接触可能性の重視期間からローパスフィルタの特性を設定するための係数を設定し、このローパスフィルタ係数を用いて各接触可能性にローパスフィルタ処理を施し、その処理結果に対して設定された重視度合いを乗じて、障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する構成としたため、自車両の走行状態、乗員の操作状態、障害物候補の検出状況に応じて、接触可能性を評価することが可能となり、正確で且つ高速な障害物判断が可能となると共に、重視期間を記憶するメモリを省略して装置の簡略化が図れる。
【００１６】
また、本発明のうち請求項３に係る障害物検出装置によれば、検出された自車両の走行速度の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、自車両の加減速時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
また、本発明のうち請求項４に係る障害物検出装置によれば、検出された操舵角の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、自車両のレーンチェンジ時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
【００１７】
また、本発明のうち請求項５に係る障害物検出装置によれば、検出された操舵角が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、自車両の回転走行時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
また、本発明のうち請求項６に係る障害物検出装置によれば、算出された障害物候補の移動速度が大きいほど、重視期間を将来側に広げる構成としたため、障害物候補が高速走行しているときのように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じて接触可能性を評価することができる。
【００１８】
また、本発明のうち請求項７に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、重視期間を過去側に広げる構成としたため、確実に障害物候補を検出していた過去の実績から接触可能性を評価することができる。
また、本発明のうち請求項８に係る障害物検出装置によれば、障害物候補を検出した直後は、重視期間を現在から将来のみに設定する構成としたため、障害物候補を検出していなかった過去を無視し、現在から将来に亘って長く接触可能性を評価することができる。
【００１９】
また、本発明のうち請求項９に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補の信頼度を算出し、その信頼度が小さいほど、各接触可能性を重視する度合いの上限値を小さく設定する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況の接触可能性を適切に評価するようにすることができる。
また、本発明のうち請求項１０に係る障害物検出装置によれば、検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、信頼度を小さく算出する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
【００２０】
また、本発明のうち請求項１１に係る障害物検出装置によれば、複数のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、信頼度を小さく算出する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
また、本発明のうち請求項１２に係る障害物検出装置によれば、将来ほど、各接触可能性に対する重視度合いの上限値を小さく設定する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
【００２１】
また、本発明のうち請求項１３に係る障害物検出装置によれば、設定された接触可能性の重視期間が将来側に広がるほど、将来の接触可能性を重視し、且つ過去側に広がるほど、過去の接触可能性を重視するようにローパスフィルタの係数を設定する構成としたため、重視期間のメモリを省略して構成を簡略化することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明の障害物検出装置を適用した先行車両追従走行装置付き車両の第１実施形態を示すシステム構成図である。外界認識装置１には、スキャニング式レーザレーダ２で走査した結果から、自車両前方の障害物候補を抽出するレーダ処理装置３が接続されている。このレーダ処理装置３は、検出された一つ或いは複数の障害物候補に対して自車両を原点とする二次元座標値、即ち障害物候補の位置を算出する機能が付加されている。
【００２３】
また、前記外界認識装置１には、ＣＣＤカメラ４で撮像された自車両前方の画像から自車両の走行レーンを検出する画像処理装置５が接続されている。前記ＣＣＤカメラ４は、自車両前方の状況を広角且つ高速に把握できるプログレッシブスキャン式のものであり、また前記画像処理装置５は、前記レーダ処理装置３で検出された障害物候補の位置が、自車両走行レーンの内側にあるのか外側にあるのかを判定する機能が付加されている。
【００２４】
更に、前記外界認識装置１には、自車両の走行状態を検出するための車速センサ６及び操舵角センサ７が接続されている。前記車速センサ６は、従動輪である後輪の回転速度から自車両の走行速度ＶSPを検出するものである。また、前記操舵角センサ７は、ステアリングホイールの操舵角θを検出するものである。
そして、前記外界認識装置１では、例えば後述する演算処理から、前記障害物候補が自車両にとって障害物であるか否かを判断し、それが障害物であると判断された場合には自動ブレーキ制御装置８に指令を出力する。自動ブレーキ制御装置８は、負圧ブレーキブースタ９を作動し、各車輪に制動力を付与して障害物との接触を回避する。また、外界認識装置１で、前記障害物候補が障害物ではなく、自車両と同等の速度で走行する先行車両であると判断された場合には、図示されない先行車両追従走行制御装置に判断結果を出力し、当該先行車両追従走行制御装置は、エンジンの出力と各車輪への制動力とを制御して先行車両に追従走行する制御を行う。
【００２５】
前記外界認識装置１、レーダ処理装置３、画像処理装置５、自動ブレーキ制御装置８等は、夫々マイクロコンピュータとその周辺機器、並びに各アクチュエータを駆動するための駆動回路等を備えており、互いに通信回路を介して情報を送受信できるようになっている。
次に、前記外界認識装置１で行われる後述の障害物検出のための演算処理の原理について説明する。まず、自車両と障害物候補との相対速度が検出されたときに自車両と障害物候補とが接触する接触可能性の算出原理について説明する。
【００２６】
例えば図２ａに示すように、自車両の前端中央部を原点とする二次元直交座標において、障害物候補の相対位置及び相対速度が検出されたら、その相対速度ベクトルの横軸、即ち図中のＸ軸切片Ｘ０を算出する。自車両の幅がＷ０であるとき、前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２以下であるときに、障害物候補と自車両とが接触する可能性が高い。そこで、例えば図２ｂに示すように、前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が“０”であるときの接触可能性を“１．０（＝１００％）”とし、当該相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２のときの接触可能性を“０．８（＝８０％）”とし、それより相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が大きいときには接触可能性が大きく減少するような接触可能性算出マップを設定し、実際に検出される障害物候補の相対位置及び相対速度から接触可能性を算出設定する。なお、自車両の運動状態並びに障害物候補の運動状態が予測されるときには、将来に亘る自車両と障害物候補の相対位置及び相対速度の変化を予測することが可能である。従って、そのような場合に将来の接触可能性を算出するときには、その予測する将来の時点での相対位置及び相対速度を用いて、夫々、接触可能性を算出する必要がある。
【００２７】
そこで、本実施形態では、接触可能性を予測する予測時間Ｔの間、将来の自車両の操舵角は現在の操舵角速度で変化し、将来の自車速度は現在の加速度で変化し、将来の障害物候補位置は現在の障害物候補移動速度で変化するという仮定に基づき、現在の接触可能性ｆ0 と、０．５秒先までの将来の接触可能性ｆ1 〜ｆ50を算出する。具体的には、現在の自車両における操舵角速度、操舵角、加速度、速度から自車両の運動を予測して、今後の自車並進速度（障害物候補に向かう速度）及び回転速度を算出し、障害物候補移動速度を積分した値を前記自車並進速度及び回転速度で補正して障害物候補の相対位置を求め、その相対位置を微分して相対速度を算出し、当該障害物候補の相対位置及び相対速度から将来の接触可能性を算出する。
【００２８】
このようにして算出した接触可能性を時間軸上に並べると図３ａのようになる。図中の過去の接触可能性ｐ1 、ｐ2 、ｐ3 …は、現在の接触可能性ｆ0 を夫々サンプリング周期毎に過去値に更新したものである。そして、図３ｂに示すように、これらの複数の接触可能性ｐ1 〜ｐ50、ｆ0 、ｆ1 〜ｆ50に対して重み付けを行い、その重みと各接触可能性から障害物候補が障害物であるか否かを判断する。重み付けには、接触可能性を重視する期間（図では重視する範囲）と重視する度合いとがある。
【００２９】
接触可能性を重視する期間は、主として自車両周辺状況がどの程度変化し易いか、に応じて設定される。例えば自車両周辺状況が変化し難い状況では、過去の接触可能性を重視する、つまり重視期間を過去側に広げる。これにより、自車両が定常走行しているときや、障害物候補を検出してからの経過時間が長いときには、過去の接触可能性を重視する保守的な重み付けがなされるので、接触可能性算出に誤りが生じるような場合でも頑強な障害物判断が可能となる。これに対し、自車両周辺状況が変化し易い状況では、将来の接触可能性を重視する、つまり重視期間を将来側に広げる。これにより、障害物候補が急に出現したようなときには、過去の接触可能性にとらわれず、将来の接触可能性を重視して速やかな障害物判断が可能となる。
【００３０】
一方、接触可能性を重視する度合いは、主としてセンシング機能状況、つまり接触可能性算出に必要な情報の収集がどの程度正常に機能しているか、に応じて設定される。例えば或るサンプリング時点でセンシング機能状況が正常であるときには、その時点での重視度合いを“１（＝１００％）”とし、センシング機能状況が正常でないときには、その時点での重視度合いを“１（＝１００％）”より小さな値に設定する。
【００３１】
なお、検出された障害物候補が複数であるときには、全ての障害物候補について同様に過去から将来に亘る接触可能性を算出し、その全てに重み付けを行うことを原則とする。
次に、前記外界認識装置１で行われる障害物検出の演算処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。この演算処理は、所定のサンプリング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込処理される。なお、このフローチャートでは、特に通信のためのステップを設けていないが、例えばフローチャート中で得られた情報は随時記憶装置に記憶されるし、必要な情報は随時記憶装置から読出される。
【００３２】
この演算処理のステップＳ１では、前記車速センサ６で検出された自車速度ＶSP、操舵角センサ７で検出された操舵角θを読込み、自車速度ＶSPを時間微分して自車加速度ｄＶSP／ｄｔを算出する。
次にステップＳ２に移行して、前記ステップＳ１で読込んだ操舵角θを下記１式で示す疑似微分器で微分して操舵角速度ｄθ／ｄｔを算出する。
【００３３】
Ｇ（Ｚ）＝（ｃＺ2 −ｃ）／（Ｚ2 −ａＺ＋ｂ） ……… (1)
但し、式中、Ｚは時間進み演算子、ａ、ｂ、ｃは夫々正数である。
次にステップＳ８に移行して、例えばこの演算処理が行われる１０回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的にはレーザレーダの処理装置３）から障害物候補の位置（前記図２の二次元直交座標における（ｘ、ｙ）座標）を読込む。なお、障害物候補をロストしたときや新たに捕捉したときのように、測距状況に変化が生じると、入出力変数の全ての過去値を現在の測距値にセットし直すように構成されている。
【００３４】
次にステップＳ９に移行して、前記ステップＳ３で読込んだ障害物候補の位置座標を、前記１式で示す疑似微分器で微分して相対速度（ベクトル）Ｖｒを算出する。
次にステップＳ１０に移行して、前記ステップＳ１で読込んだ自車速度ＶSPと前記ステップＳ９で算出した相対速度Ｖｒとの和から障害物候補の移動速度Ｖob j を算出する。
【００３５】
次にステップＳ１１に移行して、前述したように将来の自車両の操舵角は前記ステップＳ２で算出した現在の操舵角速度で変化し、将来の自車速度は前記ステップＳ２で算出した現在の加速度で変化し、将来の障害物候補の位置は前記ステップＳ１０で算出した現在の障害物候補移動速度で変化する、という仮定に基づき、現在の接触可能性ｆ0 と、０．５秒先までの将来の接触可能性ｆ1 〜ｆ50を算出する。この実施形態では、サンプリング周期ΔＴが１０msec. であるため、予測する将来の接触可能性数ｎ＝５０個である。また、将来の接触可能性ｆn は、前述のように自車両の運動を予測して、今後の自車並進速度（障害物候補に向かう速度）及び回転速度を算出し、障害物候補移動速度を積分した値を前記自車並進速度及び回転速度で補正して障害物候補の相対位置を求め、その相対位置を微分して相対速度を算出し、当該障害物候補の相対位置及び相対速度から将来の接触可能性を算出する。
【００３６】
次にステップＳ１２に移行して、以下のようにして、前記ステップＳ１１で算出した現在の接触可能性ｆ0 、将来の接触可能性ｆ1 〜ｆ50及びメモリに記憶されている過去５０サンプリング分の接触可能性ｐ1 〜ｐ50の夫々に対して重みを設定し、更新する。なお、過去を重視する重みを過去重視重みｔ1 とし、将来を重視する重みを将来重視重みｔ2 とし、これらの重みは全て検出した障害物候補の数だけ存在する。まず、障害物候補が新たに検出された場合には過去重視重みｔ1 を“０”とし、将来重視重みｔ2 を“１”とする。また、自車両の状態、例えば操舵角及び自車速度の変化の大きさに応じて将来を重視する。具体的には、図５に示すように前記ステップＳ２で算出した操舵角速度ｄθ／ｄｔを横軸とし、ステップＳ１で算出した自車加速度ｄＶSP／ｄｔをパラメータとし、操舵角速度ｄθ／ｄｔが大きいほど、且つ自車加速度ｄＶSP／ｄｔが大きいほど大きくなる関数ｇ1 に従って将来重視重みｔ2 を増大し且つ過去重視重みｔ1 を減少する増減値ｇ1 （ｄθ／ｄｔ、ｄＶSP／ｄｔ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 に加算すると共に過去重視重みｔ1 から減算して新たな将来重視重みｔ2 及び過去重視重みｔ1 を算出設定する。
【００３７】
また、自車両の状態、例えば操舵角の大きさに応じて将来を重視する。具体的には、図６に示すように前記ステップＳ１で読込んだ操舵角θを横軸とし、操舵角θが大きいほど大きくなる関数ｇ2 に従って将来重視重みｔ2 を増大し且つ過去重視重みｔ1 を減少する増減値ｇ2 （θ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 に加算すると共に過去重視重みｔ1 から減算して新たな将来重視重みｔ2 及び過去重視重みｔ1 を算出設定する。また、自車両の状態、例えば操舵角が小さい場合には将来を重視しない。具体的には図７に示すように前記ステップＳ１で読込んだ操舵角θを横軸とし、操舵角θが小さい領域では“１”であり、その領域以外ではほぼ“０”となる関数ｇ3 に従って将来重視重み増減値ｇ3 （θ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 から減算して新たな将来重視重みｔ2 を算出設定する。
【００３８】
また、障害物候補検出からの長さに応じて過去を重視する。具体的には、始めて障害物候補を検出してからの経過時間が所定時間以上になったら、現在の過去重視重みｔ1 に“０．８”を加算して新たな過去重視重みを算出設定する。また、障害物候補の状態、例えば障害物候補移動速度の大きさに応じて将来を重視する。具体的には、図８に示すように前記ステップＳ１０で算出した障害物候補移動速度Ｖobj が大きいほど少しずつ大きくなる関数ｇ4 に従って将来重視重み増減値ｇ4 （Ｖobj ）を算出し、それを現在の将来重視重みｔ2 に加算して新たな将来重視重みｔ2 を算出設定する。
【００３９】
次にステップＳ１３に移行して、下記２式に従って判断度ｄを算出する。
【００４０】
【数１】
式中、ｉｎｔは引数の整数部分のみを返す関数である。また、ｐn は過去の接触可能性、ｆn は将来の接触可能性（ｆ0 は現在の接触可能性）であり、ｐn ∈［ｐ1 ，ｐ50］、ｆn ∈［ｆ0 ，ｆ50］である。また、ｗｐn は、過去の接触可能性ｐn に対する重視の度合いを示す重み（ｗｐ1 〜ｗｐ50）であり、ｗｆn は、将来の接触可能性ｆn に対する重視の度合いを示す重み（ｗｆ0 〜ｗｆ50）であり、本実施形態では、ｗｐn ＝ｗｆn ＝１として扱う。
【００４２】
次にステップＳ１４に移行して、前記ステップＳ１３で算出した判断度ｄが“０．８”以上であるときに、その障害物候補を障害物であると判断する。なお、この実施形態では、その障害物の判断度ｄが“０．７”以下となるまで障害物判断を保持する。つまり、ヒステリシスを設けて判断が揺らがないようにしている。
【００４３】
次にステップＳ１５に移行して、前記ステップＳ１４で判断された障害物のうち、接触までの時間が最も短い障害物までの距離、相対速度等の情報を、後段の制御系、ここでは自動ブレーキ制御装置８に出力する。
次にステップＳ１６に移行して、前記過去の接触可能性ｐ1 〜ｐ50を一つずつ過去に更新すると共に、現在の接触可能性ｆ0 を過去の接触可能性ｐ1 に更新してからメインプログラムに復帰する。
【００４４】
このように本実施形態の障害物検出装置では、操舵角速度ｄθ／ｄｔ、自車加速度ｄＶSP／ｄｔ、操舵角θ、障害物候補の移動速度Ｖobj 、障害物候補が検出されてからの時間に応じて、接触可能性ｆn 、ｐn を重視する範囲を将来側に広げたり過去側に広げたりするようにしたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価が可能となり、正確で且つ高速な障害物判断が可能となる。
【００４５】
また、本実施形態の障害物検出装置では、自車加速度ｄＶSP／ｄｔが大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくし且つ過去重視重みｔ1 を小さくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、自車両の加減速時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４６】
また、本実施形態の障害物検出装置では、操舵角速度ｄθ／ｄｔが大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくし且つ過去重視重みｔ1 を小さくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、自車両のレーンチェンジ時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４７】
また、本実施形態の障害物検出装置では、操舵角θが大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくし且つ過去重視重みｔ1 を小さくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、自車両の回転走行時のように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４８】
また、本実施形態の障害物検出装置では、障害物候補の移動速度Ｖobj が大きいほど、将来重視重みｔ2 を大きくすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を将来側に広げるようにしたため、障害物候補が高速走行しているときのように障害物候補との相対的な状態が変化し易い期間に応じた接触可能性の評価ができる。
【００４９】
また、本実施形態の障害物検出装置では、障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、過去重視重みｔ1 を大きくすることにより、接触可能性ｐn の重視期間を過去側に広げるようにしたため、確実に障害物候補を検出していた過去の実績から接触可能性を評価することができる。
また、本実施形態の障害物検出装置では、障害物候補を検出した直後は、将来重視重みｔ2 を“１”とし且つ過去重視重みｔ1 を“０”とすることにより、接触可能性ｆn の重視期間を現在から将来のみに設定する構成としたため、障害物候補を検出していなかった過去を無視し、現在から将来に亘っての接触可能性を評価することができる。
【００５０】
以上より、前記レーザレーダ２、レーダ処理装置３、図４の演算処理のステップＳ８、ステップＳ９が障害物候補検出手段を構成し、以下同様に、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図４の演算処理のステップＳ１が自車両状態検出手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１１が接触可能性算出手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１２が重視期間設定手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１３が重視度合い設定手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１３、ステップＳ１４が障害物検出手段を構成し、前記車速センサ６及び図４の演算処理のステップＳ１が自車速度検出手段を構成し、前記操舵角センサ７及び図４の演算処理のステップＳ１が操舵角検出手段を構成し、前記図４の演算処理のステップＳ１０が障害物候補移動速度算出手段を構成している。
【００５１】
次に、本発明の障害物検出装置の第２実施形態について説明する。図９は、本実施形態の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行装置付き車両のシステム構成図である。この実施形態では、前記第１実施形態の車両構成に加えて、自車両前方の障害物候補を検出するためのセンサとしてミリ波レーダ１１と、当該ミリ波レーダ１１の出力信号から自車両前方の障害物候補の位置及び自車両と障害物候補との相対速度を検出するミリ波レーダ処理装置１２とを備えている。前記ミリ波レーダ処理装置１２は外界認識装置１に接続されており、周知のようにミリ波のドップラー効果によって自車両と障害物候補との相対速度を直接検出することができる。また、この実施形態では、前記ＣＣＤカメラ４が二個並列に設けられていて、所謂ステレオカメラが構成されており、前記画像処理装置５では、二つのＣＣＤカメラ４で撮像した自車両前方画像から障害物候補の相対位置を抽出することができる。つまり、この実施形態では、自車両と障害物候補との相対位置や相対速度を検出するために、検出原理の異なる三つのセンサが障害物候補検出手段として備えられていることになる。ちなみに、レーザレーダの障害物候補検出範囲は自車両前方５〜１００ｍ程度、検出角度は±６°であるが、雨や霧等の天候に弱い。また、ミリ波レーダの障害物候補検出範囲は自車両前方１〜６０ｍ程度、検出角度は±８°であり、天候条件などに左右されにくい。また、ステレオカメラの障害物候補検出範囲は自車両前方５〜４０ｍ程度、検出角度は±２０°であるが、逆光条件で検出精度が低下する。
【００５２】
そして、この実施形態では、前記外界認識装置１で行われる障害物判断のための演算処理が前記第１実施形態の図４のものから図９のものに変更されている。図９の演算処理には図４の演算処理と同等のステップもあり、同等のステップには同等の符号を付して説明を省略する。図９の演算処理では、前記図５の演算処理のステップＳ８、ステップＳ９に代えてステップＳ３〜ステップＳ７が追加されており、前記図５の演算処理のステップＳ１３がステップＳ１３’に変更されている点を除き、その他のステップは全て同じである。
【００５３】
前記ステップＳ３では、前記図４の演算処理のステップＳ８と同様に、例えばこの演算処理が行われる１０回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的にはレーザレーダの処理装置３）から障害物候補の相対位置を読込み、前記１式の疑似微分器で相対速度（ベクトル）Ｖｒを算出する。
【００５４】
次にステップＳ４に移行して、例えばこの演算処理が行われる５回に一度、つまり５０msec. 毎（ミリ波レーダ処理装置１２の処理周期に相当）に前記ミリ波レーダ１１（実質的にはミリ波レーダの処理装置１２）から障害物候補の相対位置及び自車両と障害物候補との相対速度Ｖｒを読込む。
次にステップＳ５に移行して、例えばこの演算処理が行われる２回に一度、つまり２０msec. 毎（画像処理装置５の処理周期に相当）に前記ＣＣＤカメラ４（実質的には画像処理装置５）から障害物候補の相対位置を読込み、前記１式の疑似微分器で相対速度（ベクトル）Ｖｒを算出する。
【００５５】
次にステップＳ６に移行して、前述したような各センサの特性から、レーザレーダ、ミリ波レーダ、ステレオカメラの相対位置・相対速度情報のうち、障害物候補検出領域、天候条件などに応じて、最適な障害物候補相対位置・相対速度を設定する。具体的には、最も条件に適合するセンサからの障害物候補相対位置・相対速度を選出する。
【００５６】
次にステップＳ７に移行して、前記ステップＳ６で設定した障害物候補相対位置・相対速度が急変する度合い、及び各センサからの障害物候補相対位置の差から信頼度を算出し、その信頼度に応じて、前記現在の接触可能性に対する重みの度合いｗｆ0 の上限値を設定する。具体的には、まずレーダレーダ２による障害物候補までの相対位置（距離）ＤL 、ミリ波レーダ１１による障害物候補までの相対位置（距離）ＤM 、ステレオＣＣＤカメラ４による障害物候補までの相対位置（距離）ＤS を用い、下記３式に従って相対位置誤差ΔＤを算出する。
【００５７】
ΔＤ＝ｇ6 （ＤL −ＤM ）＋ｇ6 （ＤM −ＤS ）＋ｇ6 （ＤS −ＤL ）……… (3)
但し、式中の関数ｇ6 は引数の絶対値を返すものであるが、何れかのセンサが障害物候補を検出していない場合には“０”を返す。そして、このように相対位置誤差ΔＤが算出されたら、図１１に示すように当該相対位置誤差ΔＤが大きいほど大きく設定される関数ｇ7 に従って相対位置誤差補正係数ＫΔＤを算出する。更に、前記ステップＳ６で設定された障害物候補相対位置（距離）と、前回のサンプリング周期に用いられた障害物候補相対位置（距離）との差分値の絶対値を急変度αとして算出する。そして、この急変度αを横軸とし、前記相対位置誤差補正係数ＫΔＤをパラメータとし、急変度αが大きくなるほど、また相対位置誤差補正係数ＫΔＤが大きくなるほど、“１”より小さく設定される図１２に示す関数ｇ8 に従って現在の接触可能性ｆ0 に対する重み度合いｗｆ0 の上限値ｗｆ0-lmt を設定する。このようにして設定された現在の接触可能性ｆ0 に対する重み度合いｗｆ0 の上限値ｗｆ0-lmt は、前記ステップＳ１６の現在の接触可能性ｆ0 の更新と共に一つずつ過去の接触可能性重み度合い上限値ｗｐn に更新される。
【００５８】
また、前記ステップＳ１３’では、図１３に示すように、将来ほど、小さくなる将来の接触可能性重み度合い上限値ｗｆn-lmt を設定すると共に、前記ステップＳ７で算出された現在の接触可能性重み度合い上限値ｗｆ0-lmt 及びメモリに記憶されている過去の接触可能性重み度合い上限値ｗｐn を用いて、前記２式による判断度ｄの算出を行う。
【００５９】
このように、本実施形態の障害物検出装置では、前記第１実施形態に加えて、障害物候補の信頼度は、前記急変度αの逆数や相対位置誤差補正係数ＫΔＤの逆数として求められるので、それら急変度αや相対位置誤差補正係数ＫΔＤが大きいほど、つまり信頼度が小さいほど、現在の接触可能性ｆ0 を重視する度合いの上限値ｗｆ0-lmt を小さく設定するようにしたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況の接触可能性を適切に評価するようにすることができる。
【００６０】
また、本実施形態の障害物検出装置では、検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、急変度αを大きくして信頼度を小さく算出するようにしたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
また、本実施形態の障害物検出装置によれば、複数のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、相対位置誤差補正係数ＫΔＤを大きくして信頼度を小さく算出する構成としたため、障害物候補との相対的な状態が変化し易い状況での接触可能性を適切に評価することができる。
【００６１】
なお、前記現在の接触可能性ｆ0 を重視する度合いの上限値ｗｆ0-lmt が所定値以下であるときには、将来の接触可能性算出の信頼度が低いので、当該将来の接触可能性ｆn を重視する度合いの上限値を全て“０”としてもよい。
以上より、前記レーザレーダ２、レーザレーダ処理装置３、ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、ミリ波レーダ１１、ミリ波レーダ処理装置１２、図１０の演算処理のステップＳ３〜ステップＳ５が障害物候補検出手段を構成し、以下同様に、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図１０の演算処理のステップＳ１が自車両状態検出手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１１が接触可能性算出手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１２が重視期間設定手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１３’が重視度合い設定手段を構成し、図１０の演算処理のステップＳ１３’、ステップＳ１４が障害物検出手段を構成し、前記車速センサ６及び図１０の演算処理のステップＳ１が自車速度検出手段を構成し、前記操舵角センサ７及び図１０の演算処理のステップＳ１が操舵角検出手段を構成し、前記図１０の演算処理のステップＳ１０が障害物候補移動速度算出手段を構成している。
【００６２】
次に、本発明の障害物検出装置の第３実施形態について説明する。本実施形態における車両のシステム構成は、前記第２実施形態の図９に示すものと同等である。
そして、この実施形態では、前記外界認識装置１で行われる障害物候補停止判断のための演算処理が前記第２実施形態の図１０のものから図１４のものに変更されている。図８の演算処理には図５の演算処理と同等のステップもあり、同等のステップには同等の符号を付して説明を省略する。この図１４の演算処理では、前記図１０の演算処理のステップＳ７がステップＳ７’に、同ステップＳ１３’がステップＳ１３”に変更されている点を除き、他のステップは図１０のものと同等である。
【００６３】
前記ステップＳ７’では、前記ステップＳ６で設定した障害物候補相対位置・相対速度が急変する度合い、及び各センサからの障害物候補相対位置の差から信頼度を算出し、その信頼度に応じて、センサ機能判断用重みｗｓを設定する。具体的には、まずレーダレーダ２による障害物候補までの相対位置（距離）ＤL 、ミリ波レーダ１１による障害物候補までの相対位置（距離）ＤM 、ステレオＣＣＤカメラ４による障害物候補までの相対位置（距離）ＤS を用い、前記３式に従って相対位置誤差ΔＤを算出する。この相対位置誤差ΔＤを用い、前記図１１に示す関数ｇ7 に従って相対位置誤差補正係数ＫΔＤを算出する。更に、前記ステップＳ６で設定された障害物候補相対位置（距離）と、前回のサンプリング周期に用いられた障害物候補相対位置（距離）との差分値の絶対値を前記急変度αとして算出し、この急変度αを横軸とし、前記相対位置誤差補正係数ＫΔＤをパラメータとする前記図１２の関数ｇ8 に従ってセンサ機能判断用重みｗｓを設定する。即ち、前記第２実施形態の現在の接触可能性ｆ0 を重視する度合いの上限値ｗｆ0-lmt に対し、センサからの情報が如何に信頼できるかという重みである。なお、このようにして設定されたセンサ機能判断用重みｗｓは、後述するステップＳ１６’で現在の接触可能性ｆ0 の更新と共に一つずつ過去の接触可能性重み度合い上限値ｗｐ1 に更新される。
【００６４】
そして、前記ステップＳ１３”では、以下のようにしてローパスフィルタの特性を決定する過去重視係数ｗｐ及び将来重視係数ｗｆを設定すると共に、サンプリング周期毎に下記３式に示すローパスフィルタ処理を行い、判断度ｄを算出する。まず、前記ステップＳ１１で算出した現在の接触可能性ｆ0 を過去の判断度の前回値ｄ11の初期値とする。一方、前記ステップ１６で更新された過去の接触可能性ｐn （ｎ＝１〜５０）に対し、そのサンプリング数ｎを“１”ずつインクリメントしながら、当該サンプリング数ｎを横軸とし、前記ステップＳ１２で算出設定した過去重視重みｔ1 をパラメータとする図１５に示す関数ｇ9 に従って前回の過去重視係数ｗｐ-1を算出設定する。この関数ｇ9 は、前記サンプリング数ｎが大きいほど、つまり過去ほど、また過去重視重みｔ1 が小さいほど、前回の過去重視係数ｗｐ-1を“１”に近づけて大きく設定するものである。そして、この前回の過去重視係数ｗｐ-1を“１”から減じて過去重視係数ｗｐを算出し、前記前回の過去重視係数ｗｐ-1を前記過去の判断度の前回値ｄ11に乗じた値と、前記過去重視係数ｗｐを前記過去の接触可能性ｐn に乗じた値との加算値から過去の判断度ｄ1 を算出する。次に、前記過去の判断度ｄ1 を将来の判断度の前回値ｄ21の初期値とする。そして、前記ステップＳ１１で算出された将来の接触可能性ｆn （ｎ＝１〜５０）に対し、そのサンプリング数ｎを“１”ずつインクリメントしながら、当該サンプリング数ｎを横軸とし、前記ステップＳ１２で算出設定した将来重視重みｔ2 をパラメータとする図１６に示す関数ｇ10に従って前回の将来重視係数ｗｆ-1を算出設定する。この関数ｇ10は、前記サンプリング数ｎが大きいほど、つまり将来ほど、また将来重視重みｔ2 が小さいほど、前回の将来重視係数ｗｆ-1を“１”に近づけて大きく設定するものである。但し、将来重視重みｔ2 が所定値より大きくなると、前回の将来重視係数ｗｆ-1は小さくなるように構成されている。そして、この前回の将来重視係数ｗｆ-1を“１”から減じて将来重視係数ｗｆを算出し、前記前回の将来重視係数ｗｆ-1を前記将来の判断度の前回値ｄ21に乗じた値と、前記将来重視係数ｗｆを前記将来の接触可能性ｆn に乗じた値との加算値から将来の判断度ｄ2 を算出する。そして、この将来の判断度ｄ2 に前記ステップＳ７’で算出設定したセンサ機能判断用重みｗｓを乗じて判断度ｄを算出する。
【００６５】
【数２】
この演算処理は、前記図１５の制御マップより、過去重視重みｔ1 が大きいほど前回の過去重視係数ｗｐ-1が小さく設定されるため、相対的に過去重視係数ｗｐは大きくなり、それを過去の接触可能性ｐn に乗じ、前記前回の過去重視係数ｗｐ-1を過去の判断度の前回値ｄ11に乗じ、それらの加算値から過去の判断度ｄ1 を算出する。つまり、過去を重視すべきであるときにはその配分比率が大きくなるローパスフィルタが構成される。同様に、前記図１６の制御マップにより、将来重視重みｔ2 が大きいほど前回の将来重視係数ｗｆ-1が小さく設定されるため、相対的に将来重視係数ｗｆは大きくなり、それを将来の接触可能性ｆn に乗じ、前記前回の将来重視係数ｗｆ-1を将来の判断度の前回値ｄ21に乗じ、それらの加算値から将来の判断度ｄ2 を算出する。つまり、ここでも、将来を重視すべきであるときにはその配分比率が大きくなるローパスフィルタが構成される。そのため、本実施形態では、前記第１実施形態及び第２実施形態の効果に加え、重視期間のメモリを省略することが可能となり、その分だけ構成を簡略化することができる。
【００６７】
以上より、前記レーザレーダ２、レーザレーダ処理装置３、ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、ミリ波レーダ１１、ミリ波レーダ処理装置１２、図１４の演算処理のステップＳ３〜ステップＳ５が障害物候補検出手段を構成し、以下同様に、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図１４の演算処理のステップＳ１が自車両状態検出手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１１が接触可能性算出手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１２が重視期間設定手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１３”が重視度合い設定手段を構成し、図１４の演算処理のステップＳ１３”がローパスフィルタ係数設定手段を構成し、図１４の演算処理のステップＳ１３”、ステップＳ１４が障害物検出手段を構成し、前記車速センサ６及び図１４の演算処理のステップＳ１が自車速度検出手段を構成し、前記操舵角センサ７及び図１４の演算処理のステップＳ１が操舵角検出手段を構成し、前記図１４の演算処理のステップＳ１０が障害物候補移動速度算出手段を構成している。
【００６８】
なお、前記実施形態では、夫々の演算処理装置にマイクロコンピュータを用いたが、これに代えて各種の論理回路を用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行制御付き車両の一例を示す車両構成図である。
【図２】障害物検出に必要な障害物候補相対速度ベクトルとその接触可能性の説明図である。
【図３】過去から将来への接触可能性と、その重視の仕方の説明図である。
【図４】図１の外界認識装置で行われる障害物検出のための演算処理の第１実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図６】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図７】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図８】図４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図９】本発明の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行制御付き車両の他例を示す車両構成図である。
【図１０】図９の外界認識装置で行われる障害物検出のための演算処理の第２実施形態を示すフローチャートである。
【図１１】図１０の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１２】図１０の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１３】図１０の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１４】図９の外界認識装置で行われる障害物検出のための演算処理の第３実施形態を示すフローチャートである。
【図１５】図１４の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１６】図１４の演算処理で用いられる制御マップである。
【符号の説明】
１は外界認識装置
２はレーザレーダ
３はレーザレーダ処理装置
４はＣＣＤカメラ
５は画像処理装置
６は車速センサ
７は操舵角センサ
８は自動ブレーキ制御装置
９は負圧ブレーキブースタ
１１はミリ波レーダ
１２はミリ波レーダ処理装置
Claims (13)
- 自車両周辺の障害物候補を検出する障害物候補検出手段と、自車両の走行状態並びに乗員の操作状態を検出する自車両状態検出手段と、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補と自車両との相対速度ベクトルから現時点での接触可能性として現在の接触可能性を算出すると共に、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて自車両の運動を予測し、現時点から所定時間後での接触可能性として将来の接触可能性を算出する接触可能性算出手段と、前記接触可能性算出手段で算出された自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び将来の接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定する重視期間設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定する重視度合い設定手段と、前記重視期間設定手段で設定された重視期間の各接触可能性に対し、前記重視度合い設定手段で設定された重視度合いを重みとする加重平均から、前記障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出手段とを備えたことを特徴とする障害物検出装置。
- 自車両周辺の障害物候補を検出する障害物候補検出手段と、自車両の走行状態並びに乗員の操作状態を検出する自車両状態検出手段と、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補と自車両との相対速度ベクトルから現時点での接触可能性として現在の接触可能性を算出すると共に、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて自車両の運動を予測し、現時点から所定時間後での接触可能性として将来の接触可能性を算出する接触可能性算出手段と、前記接触可能性算出手段で算出された自車両と障害物候補との現在の接触可能性及び将来の接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、それらの接触可能性を重視する期間を設定する重視期間設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補に基づいて、各接触可能性を重視する度合いを設定する重視度合い設定手段と、前記重視期間設定手段で設定された接触可能性の重視期間からローパスフィルタの特性を設定するための係数を設定するローパスフィルタ係数設定手段と、前記接触可能性算出手段で算出された各接触可能性及び過去に算出された現在の接触可能性からなる過去の接触可能性に対し、前記ローパスフィルタ係数設定手段で設定された係数を用いてローパスフィルタ処理を施し、その処理結果に対して前記重視度合い設定手段で設定された重視度合いを乗じて、前記障害物候補が自車両にとって障害物となることを検出する障害物検出手段とを備えたことを特徴とする障害物検出装置。
- 前記自車両状態検出手段は自車両の走行速度を検出する自車速度検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記自車速度検出手段で検出された自車両の走行速度の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とする請求項１又は２に記載の障害物検出装置。
- 前記自車両状態検出手段は操舵角を検出する操舵角検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記操舵角検出手段で検出された操舵角の時間に対する変化率が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記自車両状態検出手段は操舵角を検出する操舵角検出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記操舵角検出手段で検出された操舵角が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補及び自車両状態検出手段で検出された自車両の走行状態並びに乗員の操作状態に基づいて、当該障害物候補の移動速度を算出する障害物候補移動速度算出手段を備え、前記重視期間設定手段は、前記障害物候補移動速度算出手段で算出された障害物候補の移動速度が大きいほど、重視期間を将来側に広げることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記重視期間設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の検出からの経過時間が長いほど、重視期間を過去側に広げることを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記重視期間設定手段は、前記障害物候補検出手段が障害物候補を検出した直後は、重視期間を現在から将来側のみに設定することを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の信頼度を算出し、その信頼度が小さいほど、各接触可能性を重視する度合いの上限値を小さく設定することを特徴とする請求項１乃至８の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段で検出された障害物候補の位置変化が大きいほど、前記信頼度を小さく算出することを特徴とする請求項９に記載の障害物検出装置。
- 前記重視度合い設定手段は、前記障害物候補検出手段が複数のセンサで障害物候補を検出したとき、夫々のセンサで検出された障害物候補の位置の差が大きいほど、前記信頼度を小さく算出することを特徴とする請求項９又は１０に記載の障害物検出装置。
- 前記重視度合い設定手段は、前記接触可能性算出手段で算出された将来の接触可能性に対し、将来ほど、各接触可能性に対する重視度合いの上限値を小さく設定することを特徴とする請求項１乃至１１の何れかに記載の障害物検出装置。
- 前記ローパスフィルタ係数設定手段は、前記重視期間設定手段で設定された接触可能性の重視期間が将来側に広がるほど、将来の接触可能性を重視し、且つ過去側に広がるほど、過去の接触可能性を重視するようにローパスフィルタの係数を設定することを特徴とする請求項２乃至１２の何れかに記載の障害物検出装置。
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