JP4878870B2 - Road shape estimation device, obstacle detection device, and road shape estimation method - Google Patents

Road shape estimation device, obstacle detection device, and road shape estimation method Download PDF

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Description

この発明は、道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法に関し、更に詳しくは、自車両が走行している道路の自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法に関する。   The present invention relates to a road shape estimation device, an obstacle detection device, and a road shape estimation method, and more specifically, a road shape estimation device and an obstacle for estimating a road shape in a traveling direction of a host vehicle on which the host vehicle is traveling. The present invention relates to a detection apparatus and a road shape estimation method.

従来、自車両の走行状態や、自車両進行方向の状態に応じて、運転者への注意喚起や、自車両の走行制御、衝突時の衝撃軽減制御などを行う車両走行支援システムが提案されている。このような車両走行支援システムでは、自車両と衝突する虞のある障害物を検出する障害物検出装置が備えられている。障害物検出装置は、物体位置検出装置で検出された物体から障害物となる物体を検出するものである。物体位置検出装置は、例えばレーザレーダ、ミリ波レーダ、赤外線レーダなどの各種レーダを用いて、自車両進行方向における物体の位置、すなわち物体と自車両との相対位置を検出するものである。   Conventionally, a vehicle driving support system has been proposed that performs alerting to the driver, driving control of the own vehicle, impact mitigation control at the time of collision, etc. according to the driving state of the own vehicle and the state of the own vehicle traveling direction. Yes. Such a vehicle travel support system includes an obstacle detection device that detects an obstacle that may collide with the host vehicle. The obstacle detection device detects an object that becomes an obstacle from the objects detected by the object position detection device. The object position detection device detects the position of the object in the traveling direction of the host vehicle, that is, the relative position between the object and the host vehicle, using various radars such as a laser radar, a millimeter wave radar, and an infrared radar.

ここで、カーブ路を自車両が走行している場合や、直線路からカーブ路に切り替わる道路の直線路を自車両が走行している場合は、自車両進行方向にカーブ路の路側に設置されたガードレールなどの路側静止構造物が存在することとなる。従って、物体位置検出装置は、この路側静止構造物を構成する静止物体の位置を検出することとなる。車両走行支援システムは、自車両の走行状態を得る手段の１つであるヨーレートセンサを備える。車両走行支援システムは、自車両がカーブ路を走行している場合、このヨーレートセンサにより検出された自車両の自転速度から自車両が走行しているカーブ路の推定Ｒを算出することができる。従って、障害物検出装置は、自車両がカーブ路を走行している場合、この算出された推定Ｒに基づいて、物体位置検出装置により検出された自車両進行方向に存在する物体からこの路側静止構造物を構成する静止物体を障害物であると判定することを回避することができる。   Here, when the vehicle is traveling on a curved road, or when the vehicle is traveling on a straight road of a road that switches from a straight road to a curved road, the vehicle is installed on the road side of the curved road in the traveling direction of the vehicle. There will be roadside stationary structures such as guardrails. Therefore, the object position detection device detects the position of the stationary object constituting the roadside stationary structure. The vehicle travel support system includes a yaw rate sensor that is one of means for obtaining a travel state of the host vehicle. When the host vehicle is traveling on a curved road, the vehicle travel support system can calculate an estimated R of the curved road on which the host vehicle is traveling from the rotation speed of the host vehicle detected by the yaw rate sensor. Therefore, when the host vehicle is traveling on a curved road, the obstacle detection device, based on the calculated estimated R, detects the roadside stationary from the object present in the traveling direction of the host vehicle detected by the object position detection device. It can be avoided that the stationary object constituting the structure is determined to be an obstacle.

しかしながら、直線路からカーブ路に切り替わる道路の直線路を自車両が走行している場合は、ヨーレートセンサにより検出された自車両の自転速度から算出される推定Ｒは、直線路のものであり、この自車両が直線路のあとに走行するカーブ路の推定Ｒのものではない。従って、障害物検出装置は、物体位置検出装置がこの路側静止構造物を構成する静止物体を検出すると、この静止物体を障害物と判定し、検出する虞がある。障害物検出装置がカーブ路における静止物体を障害物として検出すると、車両走行支援システムは、この検出に基づいて運転者への注意喚起や、自車両の走行制御、衝突時の衝撃軽減制御など行ってしまうという問題があった。そこで、従来では、物体位置検出装置により検出された自車両進行方向に存在する物体から自車両進行方向における道路形状を推定する技術が提案されている。この従来の技術では、検出された道路構造物における複数の検出点（物体）から近似線を算出し、この算出された近似線の近傍に存在する検出点をグルーピングし、これを路側静止構造物（道路構造物）として検出するものである。   However, when the host vehicle is traveling on a straight road of a road that switches from a straight road to a curved road, the estimated R calculated from the rotation speed of the host vehicle detected by the yaw rate sensor is that of the straight road. This is not the estimated R of the curved road on which the host vehicle travels after the straight road. Therefore, when the object position detection device detects a stationary object constituting the roadside stationary structure, the obstacle detection device may determine and detect the stationary object as an obstacle. When the obstacle detection device detects a stationary object on a curved road as an obstacle, the vehicle driving support system performs alerting to the driver, driving control of the host vehicle, impact reduction control at the time of collision, etc. based on this detection. There was a problem that. Therefore, conventionally, a technique for estimating a road shape in the traveling direction of the host vehicle from an object existing in the traveling direction of the host vehicle detected by the object position detection device has been proposed. In this conventional technique, an approximate line is calculated from a plurality of detection points (objects) in the detected road structure, detection points existing in the vicinity of the calculated approximate line are grouped, and the roadside stationary structure is grouped. It is detected as (road structure).

特開２００４−２７１５１３号公報JP 2004-271513 A

上記特許文献１に示すような従来の技術では、自車両が直線路を走行している場合、物体位置検出装置がカーブ路の路側に設置されたガードレールなどの路側静止構造物を構成する静止物体のみならず、直線路に設置された路側静止構造物を構成する静止物体の位置をも検出することとなる。従って、物体位置検出装置により検出された物体には、カーブ路における静止物体のみならず、直線路における静止物体が含まれる。これにより、算出される近似線は、直線路の静止物体を含んで算出されたものとなるため、実際のカーブ路に対してこの近似線のカーブ路に対応する部分の近似精度が低下するという問題がった。つまり、自車両が今後走行するカーブ路の道路形状の推定が適切に行われないという問題があった。   In the conventional technology as shown in Patent Document 1, when the host vehicle is traveling on a straight road, a stationary object that constitutes a roadside stationary structure such as a guardrail in which the object position detection device is installed on the roadside of the curved road In addition, the position of a stationary object constituting the roadside stationary structure installed on the straight road is also detected. Therefore, the objects detected by the object position detection device include not only stationary objects on curved roads but also stationary objects on straight roads. As a result, the calculated approximate line is calculated including a stationary object on a straight road, so that the approximation accuracy of the portion corresponding to the curved road of the approximate line is reduced with respect to the actual curved road. There was a problem. That is, there is a problem that the road shape of the curved road on which the host vehicle will travel in the future cannot be appropriately estimated.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、カーブ路の道路形状の推定を適切に行うことができる道路形状推定装置、障害物検出置および道路形状推定方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a road shape estimation device, an obstacle detection device, and a road shape estimation method capable of appropriately estimating the road shape of a curved road. To do.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、この発明では、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置において、前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダと、前記道路形状を推定する推定範囲を、前記自車両から前記自車両進行方向において算出された進行方向距離閾値以上離れた遠方の範囲に設定する推定範囲設定手段と、前記検出された物体のうち、前記設定された推定範囲内の検出点に基づいて前記道路形状を推定する道路形状推定手段と、を備え、前記道路形状推定手段は、前記設定された推定範囲内の前記検出された物体の位置に基づいて、前記カーブ路の推定Ｒを推定することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, according to the present invention, in the road shape estimation device for estimating the road shape in the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle approaches a curved road from the straight road , a radar for detecting the position of an object present in the vehicle traveling direction, sets the estimated range for estimating the road shape, the range of the distant to the remote from the vehicle the vehicle traveling direction traveling direction distance threshold or more calculated in Estimated range setting means, and road shape estimation means for estimating the road shape based on detection points within the set estimated range among the detected objects , the road shape estimation means, The estimated R of the curved road is estimated based on the position of the detected object within the set estimation range .

また、この発明では、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定方法において、レーダにより前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する手順と、前記道路形状を推定する推定範囲を、前記自車両から前記自車両進行方向において算出された進行方向距離閾値以上離れた遠方の範囲に設定する手順と、前記検出された物体のうち前記設定された推定範囲内の検出された物体の位置に基づいて前記カーブ路の推定Ｒを推定する手順と、を含むことを特徴とする。 Further, according to the present invention, in the road shape estimation method for estimating the road shape in the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle approaches a curved road from the straight road , the position of the object existing in the traveling direction of the own vehicle is detected by a radar. a step of detecting, the estimation range for estimating the road shape, the a step of setting the distant range apart the host vehicle traveling direction traveling direction distance threshold or calculated in the vehicle, the detected object And a step of estimating the estimated R of the curved road based on the position of the detected object within the set estimation range.

これらの発明によれば、推定された道路形状は、自車両から自車両進行方向において算出された進行方向距離閾値以上離れた遠方の範囲に設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて推定される。従って、自車両進行方向の近傍を除く範囲を推定範囲とすることにより、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、この推定範囲内に含まれる直線路の物体数に対するカーブ路の物体数を増加させることができる。従って、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、カーブ路の道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。 According to these inventions, the estimated road shape is based on a detected object within an estimated range set in a far range that is more than a traveling direction distance threshold calculated in the traveling direction of the host vehicle from the host vehicle. Presumed. Therefore , by setting the range excluding the vicinity of the traveling direction of the host vehicle as the estimated range, when the host vehicle approaches the curved road from the straight road, the number of objects on the curved road with respect to the number of objects on the straight road included in the estimated range. The number can be increased. Therefore, when the host vehicle approaches a curved road from a straight road, the road shape of the curved road can be appropriately estimated at an early timing.

また、この発明では、上記道路形状推定装置において、前記自車両の車速を検出する車速検出手段をさらに備え、前記推定範囲設定手段は、前記検出された車速に応じて前記推定範囲を設定するものであり、当該検出された車速の増加に伴い前記推定範囲を前記自車両進行方向のより遠方から設定することを特徴とする。   In the present invention, the road shape estimation device further includes vehicle speed detection means for detecting the vehicle speed of the host vehicle, and the estimation range setting means sets the estimation range according to the detected vehicle speed. The estimated range is set from a further distance in the traveling direction of the host vehicle as the detected vehicle speed increases.

この発明によれば、車速検出手段により検出された車速の増加に伴い自車両と自車両進行方向に存在する障害物との衝突予測時間が短くなるが、車速の増加に伴い推定範囲を自車両進行方向のより遠方から設定する。従って、道路形状推定装置は、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、車速に拘わらず、早いタイミングでカーブ路の道路形状を適切に推定することができる。つまり、車速に拘わらず、自車両が衝突予測時間後に障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。これにより、自車両が衝突予測時間後に障害物と衝突する虞のある範囲である自車両進行方向における推定範囲に存在する路側静止構造物が障害物として判定されることを早いタイミングで回避することができる。   According to the present invention, as the vehicle speed detected by the vehicle speed detecting means increases, the collision prediction time between the host vehicle and the obstacle present in the traveling direction of the host vehicle is shortened. Set from farther in the direction of travel. Therefore, the road shape estimation device can appropriately estimate the road shape of the curved road at an early timing regardless of the vehicle speed when the host vehicle approaches the curved road from the straight road. That is, regardless of the vehicle speed, the road shape of the curved road in a range where the host vehicle may collide with the obstacle after the collision prediction time can be appropriately estimated at an early timing. Thereby, it is avoided at an early timing that the roadside stationary structure existing in the estimated range in the traveling direction of the own vehicle which is a range in which the own vehicle may collide with the obstacle after the predicted collision time is determined as the obstacle. Can do.

また、この発明では、上記道路形状推定装置において、前記自車両の運転者の顔向きを検出する運転状態検出手段をさらに備え、前記推定範囲設定手段は、前記検出された運転者の顔向きに応じて前記推定範囲を設定することを特徴とする。 According to the present invention, the road shape estimation device further includes a driving state detection unit that detects a face direction of the driver of the host vehicle, and the estimation range setting unit sets the detected face direction of the driver. depending characterized and Turkey set the estimated range.

この発明によれば、運転状態検出手段により検出された運転者の顔向きに応じて、例えば脇見運転状態や居眠り運転状態であるなど運転者が自車両進行方向を注視していない場合に、推定範囲を自車両進行方向のより遠方から設定する。つまり、道路形状推定装置は、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かり、運転者による障害物の認識が通常よりも遅れる状態の場合に、さらに早いタイミングでカーブ路の道路形状を適切に推定することができる。つまり、運転者による障害物の認識が通常よりも遅れる状態の場合に、自車両が障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状をさらに早いタイミングで適切に推定することができる。これにより、自車両が衝突する虞のある自車両進行方向における推定範囲にある路側静止構造物を障害物と判定されることをさらに早いタイミングで回避することができる。 According to the present invention, in accordance with the driver's face direction detected by the driving state detection means, for example, when the driver is not gazing at the traveling direction of the host vehicle, such as in a side-by-side driving state or a dozing driving state. Set the range further from the direction of travel. In other words, the road shape estimation device appropriately estimates the road shape of the curved road at an earlier timing when the own vehicle approaches the curved road from the straight road and the driver's recognition of the obstacle is delayed than usual. be able to. That is, when the driver's recognition of the obstacle is delayed more than usual, the road shape of the curved road in the range where the host vehicle may collide with the obstacle can be estimated appropriately at an earlier timing. Thereby, it can be avoided at an earlier timing that the roadside stationary structure in the estimated range in the traveling direction of the host vehicle in which the host vehicle may collide is determined as an obstacle.

また、この発明では、上記道路形状推定装置において、前記レーダを複数備え、前記道路形状推定手段は、前記各レーダによりそれぞれ検出された物体のうち、前記推定範囲内で検出された物体の位置に基づいて前記カーブ路の推定Ｒを推定することを特徴とする。 Further, according to the present invention, the road shape estimation apparatus includes a plurality of the radars, and the road shape estimation means is located at a position of an object detected within the estimation range among objects detected by the radars. The estimation R of the curved road is estimated based on the above.

この発明によれば、推定範囲内には、複数の物体検出手段によりそれぞれ検出された物体が含まれ、１つの物体検出手段のみを備える場合と比較して、この推定範囲にある路側静止物体が多く含まれることとなる。従って、カーブ路の道路形状を精度良く適切に推定することができる。   According to the present invention, the estimated range includes objects detected by the plurality of object detecting means, and the roadside stationary object in the estimated range is compared with the case where only one object detecting means is provided. Many will be included. Therefore, the road shape of the curved road can be estimated appropriately with high accuracy.

また、この発明では、自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、自車両進行方向における障害物を検出する障害物検出装置において、前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダと、前記障害物を検出する検出範囲を設定する検出範囲設定手段と、前記検出範囲内の前記検出された物体を障害物として判定する障害物判定手段と、を備え、前記検出範囲設定手段は、上記道路形状推定装置により推定された前記カーブ路の推定Ｒに基づいて前記検出範囲を設定することを特徴とする。 Further, according to the present invention, when the host vehicle approaches a curved road from a straight road, the obstacle detection device for detecting an obstacle in the host vehicle traveling direction detects the position of an object existing in the host vehicle traveling direction. A radar ; a detection range setting means for setting a detection range for detecting the obstacle; and an obstacle determination means for determining the detected object in the detection range as an obstacle. Is characterized in that the detection range is set based on the estimation R of the curved road estimated by the road shape estimation device.

この発明によれば、障害物検出装置は、検出範囲を道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて設定、例えば検出範囲を推定された道路形状に基づいて縮小した範囲とし、自車両進行方向に存在する路側静止構造物を検出範囲内から排除する。従って、障害物判定手段は、自車両進行方向に存在する路側静止構造物を障害物と判定し、検出することを回避することができる。   According to this invention, the obstacle detection device sets the detection range based on the road shape estimated by the road shape estimation device, for example, sets the detection range as a reduced range based on the estimated road shape, The roadside stationary structure existing in the direction is excluded from the detection range. Therefore, the obstacle determination means can avoid detecting and detecting a roadside stationary structure existing in the traveling direction of the host vehicle as an obstacle.

この発明にかかる道路形状推定装置および道路形状推定方法は、道路形状を推定する推定範囲を設定し、この設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて道路形状を推定するので、カーブ路の道路形状の推定を適切に行うことができる。また、障害物検出装置は、障害物を検出する検出範囲を上記道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて設定するので、検出範囲にある路側静止物体を障害物と判定し、検出することを回避することができる。   Since the road shape estimation device and the road shape estimation method according to the present invention set an estimation range for estimating the road shape and estimate the road shape based on the detected object within the set estimation range, the curved road It is possible to appropriately estimate the road shape. Further, the obstacle detection device sets a detection range for detecting the obstacle based on the road shape estimated by the road shape estimation device, and therefore determines and detects a roadside stationary object in the detection range as an obstacle. You can avoid that.

以下、この発明につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、下記の実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、下記の実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの或いは実質的に同一のものが含まれる。   Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, this invention is not limited by the following Example. In addition, constituent elements in the following embodiments include those that can be easily assumed by those skilled in the art or those that are substantially the same.

図１は、車両走行支援システムを備える車両の概略構成例を示す図である。図２は、この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの構成例を示す図である。図１および図２に示すように、車両走行支援システム１は、自車両１００に搭載されるものであり、制御装置２と、物体検出手段である前方ミリ波レーダ３と、顔向き検出装置４と、エアバック装置５と、シートベルト装置６と、ステアリング装置７と、ブレーキ装置８などとにより構成されている。なお、この制御装置２には、ヨーレートセンサ９１、Ｇセンサ９２、車速センサ９３、ブレーキセンサ９４などの各種センサが接続されており、エンジン制御装置９５が接続されている。この車両走行支援システム１は、道路形状推定装置、障害物検出装置を備えるものである。また、上記各種装置は、例えば自車両１００の進行方向における道路形状、先行車両の有無、障害物の有無に応じて自車両１００の走行を制御する自動走行制御、すなわちアダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）制御や、自車両１００と障害物との接触、衝突時における衝撃軽減制御、すなわちプリクラッシュセーフティー（ＰＣＳ）制御を行うのに必要な装置である。   FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration example of a vehicle including a vehicle travel support system. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a vehicle travel support system including a road shape estimation device and an obstacle detection device according to the present invention. As shown in FIGS. 1 and 2, the vehicle travel support system 1 is mounted on the host vehicle 100, and includes a control device 2, a forward millimeter wave radar 3 that is an object detection means, and a face direction detection device 4. And an air bag device 5, a seat belt device 6, a steering device 7, a brake device 8, and the like. Various sensors such as a yaw rate sensor 91, a G sensor 92, a vehicle speed sensor 93, and a brake sensor 94 are connected to the control device 2, and an engine control device 95 is connected. The vehicle travel support system 1 includes a road shape estimation device and an obstacle detection device. The various devices described above are, for example, automatic travel control that controls the travel of the host vehicle 100 according to the road shape in the traveling direction of the host vehicle 100, the presence or absence of a preceding vehicle, the presence or absence of an obstacle, that is, adaptive cruise control (ACC) control. In addition, it is a device necessary for performing contact reduction between the own vehicle 100 and an obstacle, impact reduction control at the time of collision, that is, pre-crash safety (PCS) control.

制御装置２は、車両走行支援システム全体の制御を行うものである。この制御装置２は、少なくとも推定範囲設定部２１と、道路形状推定部２２と、検出範囲設定部２３と、障害物判定部２４とを備える。推定範囲設定部２１は、推定範囲設定手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。   The control device 2 controls the entire vehicle travel support system. The control device 2 includes at least an estimation range setting unit 21, a road shape estimation unit 22, a detection range setting unit 23, and an obstacle determination unit 24. The estimated range setting unit 21 is an estimated range setting unit and constitutes a part of the road shape estimation device.

この推定範囲設定部２１は、道路形状、この実施例ではカーブ路の推定Ｒを推定する推定範囲を設定するものである。道路形状推定部２２は、道路形状推定手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。この道路形状推定部２２は、物体検出手段である前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、推定範囲設定部２１により設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて道路形状を推定するものである。   The estimated range setting unit 21 sets an estimated range for estimating the estimated R of the road shape, in this embodiment, the curved road. The road shape estimation unit 22 is a road shape estimation unit and constitutes a part of the road shape estimation device. The road shape estimation unit 22 estimates the road shape based on the detected object within the estimation range set by the estimation range setting unit 21 among the objects detected by the forward millimeter wave radar 3 serving as the object detection means. To do.

また、検出範囲設定部２３は、検出範囲設定手段であり、障害物検出装置の一部を構成するものである。この検出範囲設定部２３は、障害物を検出する検出範囲を設定するものである。障害物判定部２４は、障害物判定手段であり、障害物検出装置の一部を構成するものである。この障害物判定部２４は、物体検出手段である前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、検出範囲設定部２３により設定された検出範囲内で検出された物体を障害物として判定するものである。   Moreover, the detection range setting part 23 is a detection range setting means, and comprises a part of obstacle detection apparatus. The detection range setting unit 23 sets a detection range for detecting an obstacle. The obstacle determination unit 24 is an obstacle determination means and constitutes a part of the obstacle detection device. The obstacle determination unit 24 determines an object detected within the detection range set by the detection range setting unit 23 as an obstacle among the objects detected by the forward millimeter wave radar 3 serving as an object detection unit. It is.

この制御装置２には、各種データが入力される。例えば、前方ミリ波レーダ３が検出した物体の位置、顔向き検出装置４が検出した運転者の顔向き、ヨーレートセンサ９１が検出した自車両１００の自転速度、Ｇセンサ９２が検出した自車両１００の加速度、車速センサ９３が検出した自車両の車速、ブレーキセンサ９４が検出した自車両１００を運転する図示しない運転者による制動意志などが入力される。一方、制御装置２は、上記入力された各種データや、図示しない記憶部に記憶されているマップなどに基づいて、上記各種装置に制御信号を出力する。例えば、エアバック装置５がエアバック５２を作動させるエアバック制御信号、シートベルト装置６がシートベルト６３を巻き取るシートベルト制御信号、ステアリング装置７がステアリング７３を操作し、自車両１００を操舵するステアリング制御信号、ブレーキ装置８がブレーキ８３を動作させるブレーキ制御信号などがそれぞれ出力される。   Various data are input to the control device 2. For example, the position of the object detected by the front millimeter wave radar 3, the driver's face direction detected by the face direction detection device 4, the rotation speed of the host vehicle 100 detected by the yaw rate sensor 91, and the host vehicle 100 detected by the G sensor 92. , The vehicle speed of the host vehicle detected by the vehicle speed sensor 93, the braking intention of the driver (not shown) driving the host vehicle 100 detected by the brake sensor 94, and the like. On the other hand, the control device 2 outputs a control signal to the various devices based on the various types of input data and a map stored in a storage unit (not shown). For example, the airbag device 5 operates the airbag 52, the seat belt device 6 winds up the seat belt 63, the steering device 7 operates the steering 73, and steers the host vehicle 100. A steering control signal, a brake control signal for causing the brake device 8 to operate the brake 83, and the like are output.

ここで、制御装置２は、図示しない入出力ポート（Ｉ／Ｏ）と、処理部と、記憶部とにより構成されている。図示しない入出力ポートは、上記各種センサおよび上記各種装置と接続されており、各種センサから出力されたデータを制御装置２に入力し、この制御装置２から各種装置に制御信号をそれぞれ出力する物である。図示しない処理部は、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＣＰＵ（Central Processing Unit）などにより構成されている。この処理部は、自車両１００の進行方向における道路形状を推定する道路形状推定方法や、自車両１００の進行方向における障害物を検出する障害物検出方法、ＰＣＳ、ＡＣＣなどに基づくプログラムを例えばＲＡＭにロードして実行することにより、実現させるものである。また、図示しない記憶部は、ＲＯＭ（Read Only Memory）あるいはＲＡＭ、あるいはこれらの組み合わせなどにより構成されている。この実施例では、道路形状推定方法および障害物検出方法を制御装置２により実現させるが、これに限定されるものではなく、この制御装置２とは個別に形成された制御装置により実現しても良い。   Here, the control device 2 includes an input / output port (I / O) (not shown), a processing unit, and a storage unit. An input / output port (not shown) is connected to the various sensors and the various devices, and inputs data output from the various sensors to the control device 2 and outputs control signals from the control device 2 to the various devices. It is. A processing unit (not shown) includes a RAM (Random Access Memory) and a CPU (Central Processing Unit). This processing unit stores a program based on a road shape estimation method for estimating the road shape in the traveling direction of the host vehicle 100, an obstacle detection method for detecting an obstacle in the traveling direction of the host vehicle 100, PCS, ACC, etc. It can be realized by loading and executing. In addition, a storage unit (not shown) is configured by a ROM (Read Only Memory), a RAM, or a combination thereof. In this embodiment, the road shape estimation method and the obstacle detection method are realized by the control device 2. However, the present invention is not limited to this, and may be realized by a control device formed separately from the control device 2. good.

前方ミリ波レーダ３は、道路形状推定装置および障害物検出装置の一部を構成するものである。この前方ミリ波レーダ３は、自車両１００の進行方向に存在する物体の位置を検出するものである。この前方ミリ波レーダ３により検出された物体の位置は、制御装置２に出力される。前方ミリ波レーダ３は、例えば自車両１００の前面部の中央部に取り付けられている。この前方ミリ波レーダ３は、例えば遠距離狭角ＤＢＦ方式に近距離降格モノパルス方式を追加した狭角広角切り替え型ミリ波レーザである。ここで、前方ミリ波レーダ３は、ミリ波を利用して物体の位置を検出するレーダである。前方ミリ波レーダ３は、ミリ波を出射、この実施例では自車両１００の前面から進行方向のＭ１の範囲で出射し、自車両１００の進行方向に存在する物体により反射したミリ波を受信するものである。そして、前方ミリ波レーダ３は、出射から受信までの時間を計測することによって、前方ミリ波レーダから物体までの距離、この実施例では自車両１００から進行方向に存在する物体までの距離を算出する。また、前方ミリ波レーダ３は、ドップラー効果を用いることで物体との相対速度を算出することができる。また、前方ミリ波レーダ３は、受信したミリ波のうち最も強く反射して受信されたミリ波の方向を検出し、その方向から自車両１００の進行方向と物体の方向とのなす角度を算出する。従って、前方ミリ波レーダ３により物体の位置が検出された場合は、制御装置２には、その物体までの距離、相対速度、角度が検出された物体の位置データとして入力されることとなる。なお、前方ミリ波レーダ３により、物体に反射したミリ波を受信できた場合に、物体の位置を検出したことになるので、物体に反射したミリ波を受信するごとに１個の物体の位置が得られることとなる。また、この実施例における前方ミリ波レーダ３では、ミリ波を出射、受信、物体までの距離、相対速度、角度を算出する構成としているが、これに限定されるものではない。例えば、前方ミリ波レーダ３では、ミリ波の出射、受信のみを行い、この受信したミリ波に基づく検出値を制御装置２に出力し、この制御装置２において物体までの距離、相対速度、角度を算出しても良い。 Front millimeter-wave radar 3, constitutes a part of a road shape estimating device and obstacle detection device. The front millimeter wave radar 3 detects the position of an object existing in the traveling direction of the host vehicle 100. The position of the object detected by the front millimeter wave radar 3 is output to the control device 2. The forward millimeter wave radar 3 is attached to, for example, the central portion of the front portion of the host vehicle 100. The forward millimeter wave radar 3 is a narrow-angle wide-angle switching type millimeter-wave laser in which, for example, a short-distance degrading monopulse system is added to a long-distance narrow-angle DBF system. Here, the forward millimeter wave radar 3 is a radar that detects the position of an object using millimeter waves. The forward millimeter wave radar 3 emits millimeter waves, and in this embodiment, emits millimeter waves from the front surface of the host vehicle 100 in a range of M1 in the traveling direction, and receives millimeter waves reflected by an object existing in the traveling direction of the host vehicle 100. Is. The forward millimeter wave radar 3 calculates the distance from the forward millimeter wave radar to the object, in this embodiment, the distance from the own vehicle 100 to the object existing in the traveling direction, by measuring the time from emission to reception. To do. Further, the forward millimeter wave radar 3 can calculate the relative velocity with respect to the object by using the Doppler effect. Further, the forward millimeter wave radar 3 detects the direction of the millimeter wave that is received with the strongest reflection among the received millimeter waves, and calculates the angle formed by the traveling direction of the host vehicle 100 and the direction of the object from that direction. To do. Accordingly, when the position of the object is detected by the forward millimeter wave radar 3, the distance to the object, the relative speed, and the angle are input to the control device 2 as the position data of the detected object. When the millimeter wave reflected by the object can be received by the front millimeter wave radar 3, the position of the object is detected. Therefore, each time the millimeter wave reflected by the object is received, the position of one object is detected. Will be obtained. In addition, the front millimeter wave radar 3 in this embodiment is configured to emit, receive, and calculate the distance to the object, the relative speed, and the angle, but is not limited thereto. For example, the forward millimeter wave radar 3 only emits and receives millimeter waves, and outputs a detection value based on the received millimeter waves to the control device 2. In the control device 2, the distance to the object, relative speed, angle May be calculated.

顔向き検出装置４は、運転状態検出手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。この顔向き検出装置４は、自車両１００の運転者の運転状態、この実施例では顔向きを検出するものである。この顔向き検出装置４は、顔向きカメラ４１と、顔向き判定装置４２とにより構成されている。顔向きカメラ４１は、自車両１００を運転する運転者の顔を撮像するものである。この顔向きカメラ４１は、自車両１００の図示しない車室内の計器パネル内や、ステアリングコラムカバー上に取り付けられている。この顔向きカメラ４１で撮像された運転者の顔の顔画像データは、顔向き判定装置４２に出力される。顔向き判定装置４２は、上記顔画像データに基づいて、運転者の顔向き、例えば自車両１００の進行方向に対して正面か非正面かを判定するものである。顔向き判定装置４２が判定した運転者の顔向きは、検出された顔向きとして、制御装置２に出力される。なお、顔向きカメラ４１は、近赤外線のストロボ光を運転者に照射してその反射光画像を顔画像データとして顔向き判定装置４２に出力するものであることが好ましい。これにより、顔向き判定装置４２は、図示しない車室内の明るさなどの環境条件に影響を受けずに、撮像された顔画像データから顔向きを判定することができる。   The face orientation detection device 4 is a driving state detection means and constitutes a part of the road shape estimation device. The face orientation detection device 4 detects the driving state of the driver of the host vehicle 100, that is, the face orientation in this embodiment. The face orientation detection device 4 includes a face orientation camera 41 and a face orientation determination device 42. The face-facing camera 41 images the face of the driver who drives the host vehicle 100. The face-facing camera 41 is attached in an instrument panel (not shown) of the host vehicle 100 or on a steering column cover. The face image data of the driver's face captured by the face orientation camera 41 is output to the face orientation determination device 42. The face orientation determination device 42 determines whether the driver is facing the driver, for example, the front direction or the non-front direction with respect to the traveling direction of the host vehicle 100 based on the face image data. The driver's face orientation determined by the face orientation determination device 42 is output to the control device 2 as the detected face orientation. The face-facing camera 41 is preferably one that irradiates the driver with near-infrared strobe light and outputs the reflected light image as face image data to the face-direction determining device 42. As a result, the face orientation determination device 42 can determine the face orientation from the captured face image data without being affected by environmental conditions such as the brightness of the passenger compartment (not shown).

エアバック装置５は、自車両１００と障害物との衝突時に、運転者を含む搭乗者の衝撃を軽減するものである。このエアバック装置５は、エアバック制御装置５１と、エアバック５２とにより構成されている。エアバック制御装置５１は、このエアバック制御装置５１に接続されたエアバック５２の作動を制御するものである。このエアバック制御装置５１は、制御装置２からのエアバック制御信号によって、エアバック５２を作動させる。エアバック５２は、搭乗者と車室内の物、この実施例ではステアリング７３および図示しないダッシュボードとの間に配置されるものである。このエアバック５２は、エアバック制御装置５１により作動すると、瞬時に膨張し、搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制し、衝撃を軽減するものである。   The airbag device 5 reduces the impact of passengers including the driver when the host vehicle 100 collides with an obstacle. The airbag device 5 includes an airbag control device 51 and an airbag 52. The airbag control device 51 controls the operation of the airbag 52 connected to the airbag control device 51. The airbag control device 51 operates the airbag 52 in response to an airbag control signal from the control device 2. The airbag 52 is disposed between a passenger and an object in the passenger compartment, in this embodiment, the steering 73 and a dashboard (not shown). When the airbag 52 is actuated by the airbag control device 51, the airbag 52 is instantly inflated to prevent the passenger from colliding with an object in the passenger compartment, thereby reducing the impact.

シートベルト装置６は、自車両１００と障害物との衝突時に、運転者を含む搭乗者を座席に拘束し、搭乗者の衝撃を軽減するものである。このシートベルト装置６は、シートベルト制御装置６１と、シートベルト巻取モータ６２と、シートベルト６３とにより構成されている。シートベルト制御装置６１は、このシートベルト制御装置６１に接続されたシートベルト巻取モータ６２の作動を制御するものである。このシートベルト制御装置６１は、制御装置２からのシートベルト制御信号によって、シートベルト巻取モータ６２を作動させる。シートベルト巻取モータ６２は、図示しないバックルに係止されたシートベルト６３を巻き取るものである。シートベルト６３は、搭乗者を座席に保持するものであり、各座席と対になるように配置されている。この実施例では、シートベルト巻取モータ６２により巻き取られることができるのは、運転席および助手席に配置されたシーベルト６３である。このシートベルト６３は、シートベルト制御装置６１によりシートベルト巻取モータ６２が作動すると、巻き取りが開始され、このシートベルト６３により搭乗者が座席に拘束され、この搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制し、衝撃を軽減するものである。   The seat belt device 6 restrains the passenger including the driver to the seat at the time of collision between the host vehicle 100 and the obstacle, thereby reducing the impact of the passenger. The seat belt device 6 includes a seat belt control device 61, a seat belt take-up motor 62, and a seat belt 63. The seat belt control device 61 controls the operation of the seat belt winding motor 62 connected to the seat belt control device 61. The seat belt control device 61 operates the seat belt winding motor 62 in response to a seat belt control signal from the control device 2. The seat belt take-up motor 62 takes up the seat belt 63 locked to a buckle (not shown). The seat belt 63 holds the passenger on the seat, and is disposed so as to be paired with each seat. In this embodiment, a seat belt 63 that can be taken up by the seat belt take-up motor 62 is a seat belt 63 disposed in the driver's seat and the passenger seat. When the seat belt winding motor 62 is actuated by the seat belt control device 61, the seat belt 63 starts to wind, and the seat belt 63 restrains the occupant to the seat. The impact is suppressed and the impact is reduced.

ステアリング装置７は、自車両１００の操舵を行うものである。このステアリング装置７は、ステアリング制御装置７１と、アシストモータ７２と、ステアリング７３とにより構成されている。ステアリング制御装置７１は、操舵系の作動を制御、例えばステアリング制御装置７１に接続されたアシストモータ７２の作動を制御するものである。また、このステアリング制御装置７１は、運転者によるステアリング７３の操作に基づいてこのアシストモータ７２を作動させるものである。また、ステアリング制御装置７１は、制御装置２からのステアリング制御信号によっても、アシストモータ７２を作動させることができる。アシストモータ７２は、ステアリング７３を回転させることで、操舵力を操舵系に付与するものである。ステアリング７３は、図示しない運転席の前方に回転自在に支持されており、運転者により回転され、操舵系に操舵力が付与されるものである。ここで、ステアリング装置７は、運転者がステアリング７３を操作すると、アシストモータ７２がステアリング制御装置７１により作動され、操舵系に操舵力が付与され、運転者による自車両１００の操舵の補助を行う。また、ステアリング装置７は、運転者がステアリング７３を操作しなくても、制御装置２からのステアリング制御信号によって、アシストモータ７２がステアリング制御装置７１により作動され、操舵系に操舵力が付与され、自車両１００の自動操舵を行うことができる。   The steering device 7 steers the host vehicle 100. The steering device 7 includes a steering control device 71, an assist motor 72, and a steering 73. The steering control device 71 controls the operation of the steering system, for example, controls the operation of the assist motor 72 connected to the steering control device 71. The steering control device 71 operates the assist motor 72 based on the operation of the steering 73 by the driver. Further, the steering control device 71 can also operate the assist motor 72 by a steering control signal from the control device 2. The assist motor 72 applies steering force to the steering system by rotating the steering 73. The steering 73 is rotatably supported in front of a driver seat (not shown), and is rotated by the driver to apply a steering force to the steering system. Here, in the steering device 7, when the driver operates the steering 73, the assist motor 72 is operated by the steering control device 71, a steering force is applied to the steering system, and the driver assists the steering of the host vehicle 100. . Further, in the steering device 7, even if the driver does not operate the steering 73, the assist motor 72 is actuated by the steering control device 71 by the steering control signal from the control device 2, and a steering force is applied to the steering system. The own vehicle 100 can be automatically steered.

ブレーキ装置８は、自車両１００の制動を行うものである。このブレーキ装置８は、ブレーキ制御装置８１と、ブレーキアクチュエータ８２と、ブレーキ８３とにより構成されている。ブレーキ制御装置８１は、制動系の作動を制御、例えばブレーキ制御装置８１に接続されたブレーキアクチュエータ８２の作動を制御するものである。また、このブレーキ制御装置８１は、運転者による図示しないブレーキペダルの踏み込み量と自車両１００の走行状態に基づいてブレーキアクチュエータ８２を作動させるものである。また、ブレーキ制御装置８１は、制御装置２からのブレーキ制御信号によっても、ブレーキアクチュエータ８２を作動させることができる。ブレーキアクチュエータ８２は、油圧で作動するブレーキ８３への油の供給を制御するものである。ブレーキ８３は、ブレーキアクチュエータ８２によって制御された油圧に基づいて、自車両１００に制動力を付与するものである。図示しない自車両１００の各車輪と対になるように配置されている。このブレーキ８３は、例えばディスクブレーキあるいはドラムブレーキなどの油圧によって作動する油圧ブレーキである。ここで、ブレーキ装置８は、運転者がブレーキペダルを踏み込むと、ブレーキアクチュエータ８２がブレーキ制御装置８１により作動され、ブレーキ８３に油圧が付与され、運転者による自車両１００の制動の補助を行う。また、ブレーキ装置８は、運転者がブレーキペダルを踏み込まなくても、制御装置２からのブレーキ制御信号によって、ブレーキアクチュエータ８２がブレーキ制御装置８１により作動され、ブレーキ８３に油圧が付与され、自車両１００の制動を行うことができる。   The brake device 8 performs braking of the host vehicle 100. The brake device 8 includes a brake control device 81, a brake actuator 82, and a brake 83. The brake control device 81 controls the operation of the braking system, for example, controls the operation of the brake actuator 82 connected to the brake control device 81. The brake control device 81 operates the brake actuator 82 based on the amount of depression of a brake pedal (not shown) by the driver and the running state of the host vehicle 100. The brake control device 81 can also operate the brake actuator 82 in response to a brake control signal from the control device 2. The brake actuator 82 controls the supply of oil to the brake 83 that is hydraulically operated. The brake 83 applies a braking force to the host vehicle 100 based on the hydraulic pressure controlled by the brake actuator 82. It arrange | positions so that it may pair with each wheel of the own vehicle 100 which is not shown in figure. The brake 83 is a hydraulic brake that is operated by a hydraulic pressure such as a disc brake or a drum brake. Here, in the brake device 8, when the driver depresses the brake pedal, the brake actuator 82 is operated by the brake control device 81, the hydraulic pressure is applied to the brake 83, and the driver assists the braking of the host vehicle 100. In the brake device 8, even if the driver does not depress the brake pedal, the brake actuator 82 is operated by the brake control device 81 by the brake control signal from the control device 2, and the hydraulic pressure is applied to the brake 83. 100 braking can be performed.

なお、顔向き判定装置４２、エアバック制御装置５１、シートベルト制御装置６１、ステアリング制御装置７１、ブレーキ制御装置８１は、上記制御装置２と同様に、図示しない入出力ポート、処理部、記憶部などにより構成されている。   The face orientation determination device 42, the air bag control device 51, the seat belt control device 61, the steering control device 71, and the brake control device 81 are similar to the control device 2, in an input / output port, a processing unit, and a storage unit (not shown) Etc.

また、ヨーレートセンサ９１は、自車両１００の自転速度を検出するものである。Ｇセンサ９２は、自車両１００の加速度を検出するものである。車速センサ９３は、車速検出手段であり、道路形状推定装置の一部を構成するものである。この車速センサ９３は、自車両１００の車速を検出するものである。ブレーキセンサ９４は、図示しない運転者により図示しないブレーキペダルが踏み込まれたか、すなわち運転者に制動意志があるか否かを検出するものである。エンジン制御装置９５は、図示しないエンジンの運転制御や変速機９７の変速制御を行うものである。スロットル９６は、エンジンに吸気される吸入空気量を制御するものである。変速機９７は、エンジンの出力を図示しない各車輪に伝達するものである。この変速機９７は、エンジンと、各車輪との変速比を変更することができる。   The yaw rate sensor 91 detects the rotation speed of the host vehicle 100. The G sensor 92 detects the acceleration of the host vehicle 100. The vehicle speed sensor 93 is vehicle speed detection means and constitutes a part of the road shape estimation device. The vehicle speed sensor 93 detects the vehicle speed of the host vehicle 100. The brake sensor 94 detects whether or not a brake pedal (not shown) is depressed by a driver (not shown), that is, whether or not the driver has a braking intention. The engine control device 95 performs operation control of an engine (not shown) and shift control of the transmission 97. The throttle 96 controls the amount of intake air taken into the engine. The transmission 97 transmits the output of the engine to each wheel (not shown). The transmission 97 can change the gear ratio between the engine and each wheel.

次に、この発明にかかる道路形状推定装置を用いた道路形状推定方法について説明する。図３は、この発明にかかる道路形状推定装置の動作フロー図である。図４は、道路形状推定方法の説明図である。図５は、顔向きに基づく係数Ｋと進行方向距離閾値ＴＨZとの関係を示す図である。図６は、算出された近似線Ｃを示す図である。図７は、この発明にかかる障害物検出装置の動作フロー図である。ここで、自車両１００は、図４に示すように、直線路ＳＬの後カーブ路ＣＬとなる道路Ｌの直線路ＳＬを走行しているものとする。また、この自車両１００の進行方向には、例えば先行車両２００などの移動構造物や、左側ガードレール３００および右側ガードレール４００など路側静止構造物が存在するものとする。この左側ガードレール３００は、直線路ＳＬにおける直線路左側ガードレール３１０とカーブ路ＣＬにおけるカーブ路左側ガードレール３２０とにより構成される。また、この右側ガードレール４００は、直線路ＳＬにおける直線路右側ガードレール４１０とカーブ路ＣＬにおけるカーブ路右側ガードレール４２０とにより構成される。 Next, a road shape estimation method using the road shape estimation apparatus according to the present invention will be described. FIG. 3 is an operation flowchart of the road shape estimation apparatus according to the present invention. FIG. 4 is an explanatory diagram of a road shape estimation method. FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the coefficient K based on the face direction and the traveling direction distance threshold TH Z. FIG. 6 is a diagram showing the calculated approximate line C. As shown in FIG. FIG. 7 is an operation flowchart of the obstacle detection apparatus according to the present invention. Here, as shown in FIG. 4, it is assumed that the host vehicle 100 is traveling on the straight road SL of the road L that becomes the rear curve road CL of the straight road SL. In the traveling direction of the host vehicle 100, for example, a moving structure such as the preceding vehicle 200 and a roadside stationary structure such as the left guard rail 300 and the right guard rail 400 are present. The left guard rail 300 includes a straight road left guard rail 310 on the straight road SL and a curved road left guard rail 320 on the curved road CL. The right guard rail 400 includes a straight road right guard rail 410 on the straight road SL and a curved road right guard rail 420 on the curved road CL.

まず、図３に示すように、制御装置２の道路形状推定部２２は、物体が検出されたか否かを判定する（ステップＳＴ１０１）。ここでは、道路形状推定部２２は、前方ミリ波レーダ３により自車両１００の進行方向に存在する物体の位置が検出されたか否かを判定する。前方ミリ波レーダ３からミリ波が出射され、この出射されたミリ波は、このミリ波照射範囲Ｍ１内に位置する移動構造物や路側静止構造物などの複数の構造物によって反射される。このとき、反射したミリ波を前方ミリ波レーダ３が受信することで、物体、すなわち自車両１００の進行方向に存在する複数の構造物においてミリ波を反射した部分を検出する。つまり、前方ミリ波レーダ３により物体が検出された場合、制御装置２に検出された物体の位置データが出力されるので、道路形状推定部２２は、この制御装置２に入力された物体の位置データを取得できたか否か判定すれば良い。図４における状況では、ミリ波照射範囲Ｍ１内に位置する路側静止構造物である両側ガードレール３００，４００の反射板などや、移動構造物である先行車両２００のテール部がこの検出された物体となる。ここでは、直線路左側ガードレール３１０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体３１１とし、カーブ路左側ガードレール３２０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体３２１とし、直線路右側ガードレール４１０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体４１１とし、カーブ路右側ガードレール４２０においてミリ波を反射した部分を検出静止物体４２１とする。また、先行車両２００においてミリ波を反射した部分を検出移動物体２０１とする。 First, as shown in FIG. 3, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 determines whether or not an object is detected (step ST101). Here, the road shape estimation unit 22 determines whether the position of the object present in the traveling direction of the vehicle 100 is detected by the front millimeter wave radar 3. A millimeter wave is emitted from the front millimeter wave radar 3, and the emitted millimeter wave is reflected by a plurality of structures such as a moving structure and a roadside stationary structure located in the millimeter wave irradiation range M1. At this time, when the reflected millimeter wave is received by the forward millimeter wave radar 3, an object, that is, a portion where the millimeter wave is reflected in a plurality of structures existing in the traveling direction of the host vehicle 100 is detected. That is, when an object is detected by the front millimeter wave radar 3, the position data of the detected object is output to the control device 2, so that the road shape estimation unit 22 detects the position of the object input to the control device 2. What is necessary is just to determine whether data were able to be acquired. In the situation shown in FIG. 4, the reflectors of the both-side guard rails 300 and 400, which are roadside stationary structures located within the millimeter wave irradiation range M1, and the tail portion of the preceding vehicle 200, which is a moving structure, are the detected objects. Become. Here, the portion of the straight road left guard rail 310 that reflects the millimeter wave is the detected stationary object 311, the portion of the curved road left guard rail 320 that reflects the millimeter wave is the detected stationary object 321, and the straight road right guard rail 410 receives the millimeter wave. The reflected portion is defined as a detection stationary object 411, and the portion of the curved road right guard rail 420 that reflects the millimeter wave is defined as a detection stationary object 421. In addition, a portion where the millimeter wave is reflected in the preceding vehicle 200 is set as a detection moving object 201.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、物体が検出されたと判定すると、この検出された物体のうち検出静止物体があるか否かを判定する（ステップＳＴ１０２）。ここでは、道路形状推定部２２は、例えば、検出された物体の位置データの相対速度と、自車両１００の車速とから、検出された物体が静止している物体であるか否かを判定すれば良い。図４における状況では、検出静止物体３１１，３２１，４１１，４２１が検出静止物体となる。   Next, as shown in FIG. 3, when the road shape estimation unit 22 of the control device 2 determines that an object is detected, the road shape estimation unit 22 determines whether or not there is a detected stationary object among the detected objects (step ST102). ). Here, for example, the road shape estimation unit 22 determines whether the detected object is a stationary object from the relative speed of the detected position data of the object and the vehicle speed of the host vehicle 100. It ’s fine. In the situation in FIG. 4, the detected stationary objects 311, 321, 411, 421 are detected stationary objects.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、検出された物体の中から検出静止物体があると判定すると、検出静止物体のうち、隣り合う検出静止物体において、自車両１００の進行方向における距離差ＤＴＨZが所定値ＤＴＨZ１以下で、かつ自車両１００の進行方向と直交する方向、すなわち幅方向における距離差ＤＴＨXが所定値ＤＴＨX１以下の検出静止物体を選択する（ステップＳＴ１０３）。ここで、この所定進行方向距離差ＤＴＨZ１は、両側ガードレール３００，４００にほぼ等間隔に設置される反射板どうしの自車両１００の進行方向における間隔程度にすることが好ましい。また、所定幅方向距離差ＤＴＨX１は、両側ガードレール３００，４００にほぼ等間隔に設置される反射板どうしの自車両１００の幅方向における間隔程度にすることが好ましい。図４における状況では、検出静止物体３１１，３２１が一つの集合として選択され、検出静止物体４１１，４２１が１つの集合として選択される。 Next, as shown in FIG. 3, when the road shape estimation unit 22 of the control device 2 determines that there is a detected stationary object among the detected objects, among the detected stationary objects, Detected stillness in which the distance difference DTH Z in the traveling direction of the host vehicle 100 is equal to or less than a predetermined value DTH Z 1 and the distance difference DTH X in the direction orthogonal to the traveling direction of the host vehicle 100, that is, in the width direction is equal to or smaller than the predetermined value DTH X 1 An object is selected (step ST103). Here, the predetermined travel direction distance difference DTH Z 1 is preferably about the distance in the travel direction of the host vehicle 100 between the reflectors installed on the guard rails 300 and 400 on both sides at approximately equal intervals. Further, the predetermined width direction distance difference DTH X 1 is preferably about the distance in the width direction of the host vehicle 100 between the reflectors installed on the guard rails 300 and 400 on both sides at substantially equal intervals. In the situation in FIG. 4, the detected stationary objects 311 and 321 are selected as one set, and the detected stationary objects 411 and 421 are selected as one set.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ１０４）。ここで、所定個数Ｎとは、少なくとも３以上であることが好ましい。図４における状況では、１つの集合である検出静止物体３１１，３２１の総数および一つの集合である４１１，４２１の総数がそれぞれ所定個数Ｎ以上であるか否かを判定する。   Next, as shown in FIG. 3, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 determines whether or not the selected number of detected stationary objects is equal to or greater than a predetermined number N (step ST104). Here, the predetermined number N is preferably at least 3 or more. In the situation in FIG. 4, it is determined whether or not the total number of detected stationary objects 311 and 321 as one set and the total number of 411 and 421 as one set are each equal to or greater than a predetermined number N.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であると判定すると、この選択された検出静止物体を接続する（ステップＳＴ１０５）。ここでは、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上である集合における検出静止物体を互いに接続、すなわちグループ化を行い、グループ化された検出静止物体を路側静止構造物における静止物体に対応するものとする。図４における状況では、検出静止物体３１１，３２１を第１検出静止物体群３３０としてグループ化し、および検出静止物体４１１，４２１を第２検出静止物体群４３０としてグループ化する。   Next, when the road shape estimation unit 22 of the control device 2 determines that the number of selected detected stationary objects is equal to or greater than a predetermined number N as shown in FIG. 3, the selected detected stationary objects are connected ( Step ST105). Here, the detected stationary objects in the set in which the number of selected stationary stationary objects is equal to or greater than the predetermined number N are connected to each other, that is, grouped, and the grouped detected stationary objects correspond to the stationary objects in the roadside stationary structure. Shall. In the situation in FIG. 4, the detected stationary objects 311 and 321 are grouped as a first detected stationary object group 330, and the detected stationary objects 411 and 421 are grouped as a second detected stationary object group 430.

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、図３に示すように、自車両１００の車速Ｓ〔ｍ／ｓ〕および運転者の顔向きを取得する（ステップＳＴ１０６）。ここでは、推定範囲設定部２１は、車速センサ９３により検出され、制御装置２に出力された自車両１００の車速Ｓと、顔向き検出装置４により検出され、制御装置２に出力された運転者の顔向き、すなわち運転者の顔向きが正面あるいは非正面のいずれかであるかを取得する。   Next, as shown in FIG. 3, the estimation range setting unit 21 of the control device 2 acquires the vehicle speed S [m / s] and the driver's face direction of the host vehicle 100 (step ST106). Here, the estimated range setting unit 21 is detected by the vehicle speed sensor 93 and output to the control device 2, and the driver detected by the face direction detection device 4 and output to the control device 2. Whether the driver's face direction, that is, the driver's face direction, is front or non-front.

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、取得した運転者の顔向きに基づいて係数Ｋを決定する（ステップＳＴ１０７）。ここでは、推定範囲設定部２１は、取得した運転者の顔向きと、図示しない記憶部に記憶されている運転者の顔向きと係数Ｋとに基づく係数マップとによって、係数Ｋを決定する。この係数マップでは、図５に示すように、運転者の顔向きが正面の場合の係数Ｋ１よりも、運転者の顔向きが非正面の場合の係数Ｋ２が、運転者の顔向きが非正面の場合に進行方向距離閾値ＴＨZが増加するように大きく設定されている。 Next, the estimated range setting unit 21 of the control device 2 determines the coefficient K based on the acquired driver's face orientation (step ST107). Here, the estimation range setting unit 21 determines the coefficient K based on the acquired driver's face orientation and a coefficient map based on the driver's face orientation and the coefficient K stored in a storage unit (not shown). In this coefficient map, as shown in FIG. 5, the coefficient K2 when the driver's face is non-front is greater than the coefficient K1 when the driver's face is front, and the driver's face is non-front. traveling direction distance threshold TH Z is set large so as to increase in the case of.

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、取得した車速Ｓと決定した係数Ｋとから、進行方向距離閾値ＴＨZを算出する（ステップＳＴ１０８）。この進行方向距離閾値ＴＨZは、自車両１００と自車両１００の進行方向における障害物との衝突予測時間に起因する物理量によって決定される。ここでは、進行方向距離閾値ＴＨZは、取得した車速Ｓに決定した係数Ｋをかけることで算出される。従って、進行方向距離閾値ＴＨZは、取得した車速Ｓの増加に伴い増加する。また、進行方向距離閾値ＴＨZは、運転者の顔向きが非正面の場合に正面の場合と比較して増加する（Ｋ２＞Ｋ１）。つまり、進行方向距離閾値ＴＨZは、運転者の運転状況が悪化に伴い増加する。 Next, the estimated range setting unit 21 of the control device 2 calculates a travel direction distance threshold TH Z from the acquired vehicle speed S and the determined coefficient K (step ST108). This traveling direction distance threshold TH Z is determined by a physical quantity resulting from a predicted collision time between the host vehicle 100 and an obstacle in the traveling direction of the host vehicle 100. Here, the traveling direction distance threshold TH Z is calculated by multiplying the acquired vehicle speed S by the determined coefficient K. Therefore, the traveling direction distance threshold TH Z increases as the acquired vehicle speed S increases. Further, the traveling direction distance threshold TH Z increases when the driver's face direction is non-frontal compared to the frontal case (K2> K1). That is, the traveling direction distance threshold TH Z increases as the driving condition of the driver deteriorates.

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、自車両１００の進行方向の所定範囲離れた遠方から推定範囲Ｐを設定する（ステップＳＴ１０９）。ここでは、自車両１００から進行方向において算出された進行方向距離閾値ＴＨZ以上離れた範囲を推定範囲として設定する。つまり、推定範囲設定部２１は、自車両１００の進行方向においてこの自車両１００から進行方向距離閾値ＴＨZ未満の範囲、すなわち自車両１００の近傍を除く範囲（自車両１００が障害物と衝突する虞がある範囲）を推定範囲に設定する。 Next, the estimated range setting unit 21 of the control device 2 sets the estimated range P from a distance away from the predetermined range in the traveling direction of the host vehicle 100 (step ST109). Here, to set the traveling direction distance threshold TH Z more distant range calculated in the traveling direction from the vehicle 100 as an estimated range. That is, the estimated range setting unit 21 is a range that is less than the traveling direction distance threshold TH Z from the own vehicle 100 in the traveling direction of the own vehicle 100, that is, a range that excludes the vicinity of the own vehicle 100 (the own vehicle 100 collides with an obstacle. Set the possible range) to the estimated range.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、上記接続した静止検出物体のうち上記設定された推定範囲Ｐ内の検出静止物体から近似線Ｃを算出する（ステップＳＴ１１０）。例えば、図４に示す状況において第１検出静止物体群３３０から近似線Ｃを算出する場合は、図６に示すように、この第１検出物体群３３０の検出静止物体３１１，３２１のうち、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３２１，３１１から近似線Ｃを算出する。また、第２検出静止物体群４３０から近似線Ｃを算出する場合は、この第２検出物体群４３０の検出静止物体４１１，４２１のうち、推定範囲Ｐ内にある検出静止物体４２１，４１１から近似線Ｃを算出する。なお、近似線Ｃの算出方法は、公知の算出方法であるので、ここでは説明を省略する。   Next, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 calculates an approximate line C from the detected stationary object within the set estimation range P among the connected stationary detection objects (step ST110). For example, when the approximate line C is calculated from the first detected stationary object group 330 in the situation shown in FIG. 4, as shown in FIG. 6, out of the detected stationary objects 311 and 321 of the first detected object group 330, the estimated line C is estimated. An approximate line C is calculated from the detected stationary objects 321 and 311 within the range P. In addition, when calculating the approximate line C from the second detected stationary object group 430, the approximated line C is approximated from the detected stationary objects 421 and 411 within the estimated range P among the detected stationary objects 411 and 421 of the second detected object group 430. Line C is calculated. In addition, since the calculation method of the approximate line C is a well-known calculation method, description is abbreviate | omitted here.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、上記算出された近似線Ｃから道路形状、ここでは推定範囲内における道路の推定Ｒを推定する（ステップＳＴ１１１）。つまり、推定道路形状である推定Ｒは、適宜設定された推定範囲Ｐ内の検出された物体、ここでは検出静止物体に基づいて推定される。例えば、図４に示す状況では、推定Ｒは、第１検出静止物体群３３０から算出された近似線Ｃあるいは第２検出静止物体群４３０から算出された近似線Ｃの少なくともいずれか一方に基づいて算出される。なお、算出された近似線Ｃから推定Ｒを算出する算出方法は、公知の算出方法であるので、ここでは説明を省略する。   Next, as shown in FIG. 3, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 estimates the road shape, here the estimated R of the road within the estimated range, from the calculated approximate line C (step ST111). That is, the estimated R, which is the estimated road shape, is estimated based on the detected object within the estimation range P set as appropriate, here the detected stationary object. For example, in the situation shown in FIG. 4, the estimated R is based on at least one of the approximate line C calculated from the first detected stationary object group 330 and the approximate line C calculated from the second detected stationary object group 430. Calculated. Note that the calculation method for calculating the estimated R from the calculated approximate line C is a known calculation method, and thus description thereof is omitted here.

以上のように、車両走行支援システム１における道路形状推定装置では、前方ミリ波レーダ３により検出された物体のうち、設定された推定範囲Ｐ内の検出された物体である検出静止物体に基づいて近似線Ｃを算出し、この算出された近似線Ｃから道路形状である推定Ｒを推定する。従って、図４に示す状況のように、自車両１００が直線路ＳＬを走行中である場合は、この推定範囲Ｐ内に含まれる直線路の物体、すなわち自車両１００から進行方向距離閾値ＴＨZの範囲内の前方ミリ波レーダ３により検出された物体である検出静止物体３１１，４１１の数を減らすことができる。つまり、推定範囲Ｐ内に含まれる直線路の物体数に対して、カーブ路の物体数を増加させることができる。これにより、図６に示すように、推定範囲Ｐ内のみならず自車両１００から進行方向距離閾値ＴＨZの範囲内の検出静止物体３１１，３２１，４１１，４２１から算出された近似線Ｃ１と比較して、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１，３２１，４１１，４２１から算出された近似線Ｃを自車両１００が今後走行するカーブ路ＣＬの道路形状に早いタイミングで近似させることができる。つまり、カーブ路ＣＬの道路形状を早いタイミングで適切に推定することができ、自車両１００が今後走行する道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。 As described above, the road shape estimation apparatus in the vehicle travel support system 1 is based on the detected stationary object that is the detected object within the set estimation range P among the objects detected by the forward millimeter wave radar 3. An approximate line C is calculated, and an estimated R that is a road shape is estimated from the calculated approximate line C. Therefore, when the host vehicle 100 is traveling on the straight road SL as in the situation shown in FIG. 4, the travel direction distance threshold TH Z from the object on the straight road included in the estimated range P, that is, the host vehicle 100. It is possible to reduce the number of detected stationary objects 311 and 411 that are objects detected by the forward millimeter wave radar 3 within the range of. That is, the number of objects on the curved road can be increased with respect to the number of objects on the straight road included in the estimation range P. Thus, as shown in FIG. 6, not only within the estimation range P from the vehicle 100 to the traveling direction distance threshold TH Z approximate line C1 calculated from the detected stationary object 311,321,411,421 within the scope of the comparison Thus, the approximate line C calculated from the detected stationary objects 311, 321, 411, 421 within the estimated range P can be approximated at an early timing to the road shape of the curved road CL on which the host vehicle 100 will travel in the future. That is, the road shape of the curved road CL can be appropriately estimated at an early timing, and the road shape on which the host vehicle 100 will travel in the future can be appropriately estimated at an early timing.

また、この道路形状推定装置では、推定範囲Ｐは、自車両１００の車速Ｓが増加することで進行方向距離閾値ＴＨZが増加する場合に、自車両１００の進行方向のより遠方から設定される。つまり、自車両１００とこの自車両１００の進行方向における障害物との衝突予測時間が短くなってしまう場合に、この推定範囲Ｐを自車両１００の進行方向のより遠方から設定する。従って、道路形状推定装置では、車速Ｓに拘わらず、自車両１００が衝突予測時間後に障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状を早いタイミングで適切に推定することができる。 Further, in this road shape estimation device, the estimation range P is set from a further distance in the traveling direction of the host vehicle 100 when the traveling direction distance threshold TH Z increases as the vehicle speed S of the host vehicle 100 increases. . That is, when the collision prediction time between the host vehicle 100 and the obstacle in the traveling direction of the host vehicle 100 is shortened, the estimation range P is set from a position farther in the traveling direction of the host vehicle 100. Therefore, in the road shape estimation device, regardless of the vehicle speed S, the road shape of a curved road in a range where the host vehicle 100 may collide with an obstacle after the collision prediction time can be estimated appropriately at an early timing.

また、この道路形状推定装置では、推定範囲Ｐは、運転者の運転状態が悪化する、ここでは顔向きが非正面であることで進行方向距離閾値ＴＨZが増加する場合に、自車両１００の進行方向のより遠方から設定される。つまり、例えば脇見運転状態や居眠り運転状態であるなど運転者が自車両１００の進行方向を注視していない場合に、推定範囲Ｐを自車両１００の進行方向のより遠方から設定する。従って、道路形状推定装置では、運転者による障害物の認識が通常よりも遅れる状態の場合に、自車両１００が障害物と衝突する虞のある範囲のカーブ路の道路形状をさらに早いタイミングで適切に推定することができる。 Further, in this road shape estimation apparatus, the estimation range P is determined when the driving state of the driver is deteriorated. Here, when the traveling direction distance threshold TH Z is increased because the face direction is non-frontal, It is set from farther in the direction of travel. That is, for example, when the driver is not paying attention to the traveling direction of the host vehicle 100 such as in a side-by-side driving state or a snoozing driving state, the estimated range P is set from a further distance in the traveling direction of the host vehicle 100. Therefore, in the road shape estimation device, when the driver's recognition of the obstacle is delayed more than usual, the road shape of the curved road in the range where the own vehicle 100 may collide with the obstacle is appropriately set at an earlier timing. Can be estimated.

次に、この発明にかかる障害物検出装置を用いた障害物検出方法について説明する。図７は、この発明にかかる障害物検出装置の動作フロー図である。まず、制御装置２の障害物判定部２４は、物体が検出されたか否かを判定する（ステップＳＴ２０１）。ここでは、この障害物判定部２４は、前方ミリ波レーダ３により自車両１００の進行方向に存在する物体の位置が検出されたか否かを判定する。前方ミリ波レーダ３により物体の位置が検出された場合、制御装置２に検出された物体の位置データが出力されるので、障害物判定部２４は、この制御装置２に入力された物体の位置データを取得できたか否か判定すれば良い。   Next, an obstacle detection method using the obstacle detection apparatus according to the present invention will be described. FIG. 7 is an operation flowchart of the obstacle detection apparatus according to the present invention. First, the obstacle determination unit 24 of the control device 2 determines whether or not an object has been detected (step ST201). Here, the obstacle determination unit 24 determines whether or not the front millimeter-wave radar 3 has detected the position of an object that exists in the traveling direction of the host vehicle 100. When the position of the object is detected by the front millimeter wave radar 3, the position data of the detected object is output to the control device 2, so that the obstacle determination unit 24 detects the position of the object input to the control device 2. What is necessary is just to determine whether data were able to be acquired.

次に、制御装置２の検出範囲設定部２３は、上記道路形状推定装置により推定された道路形状である推定Ｒを取得する（ステップＳＴ２０２）。   Next, the detection range setting unit 23 of the control device 2 acquires the estimated R that is the road shape estimated by the road shape estimation device (step ST202).

次に、制御装置２の検出範囲設定部２３は、障害物を検出する検出範囲を設定する（ステップＳＴ２０３）。ここでは、検出範囲設定部２３は、取得された推定Ｒ、すなわち道路形状推定装置により推定された道路形状に基づいて検出範囲を設定する。ここで、検出範囲は、通常自車両１００が現在の走行状態で、予め設定された衝突予測時間後に位置する範囲を基準に設定される。この発明では、この衝突予測時間に基づいた検出範囲をさらにこの道路形状である推定Ｒに基づいて、自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物が検出範囲から排除されるように縮小する。図４に示す状況では、特にカーブ路左側ガードレール３２０が検出範囲から排除されるように検出範囲を設定する。   Next, the detection range setting unit 23 of the control device 2 sets a detection range for detecting an obstacle (step ST203). Here, the detection range setting unit 23 sets the detection range based on the acquired estimation R, that is, the road shape estimated by the road shape estimation device. Here, the detection range is normally set based on a range in which the host vehicle 100 is positioned after the preset collision prediction time in the current traveling state. In the present invention, the detection range based on the predicted collision time is further reduced based on the estimated R which is the road shape so that the roadside stationary structure existing in the traveling direction of the host vehicle 100 is excluded from the detection range. . In the situation shown in FIG. 4, the detection range is set so that the left guard rail 320 on the curved road is excluded from the detection range.

次に、制御装置２の障害物判定部２４は、上記検出範囲設定部２３により設定された検出範囲内に前方ミリ波レーダ３により検出された物体があるいか否かを判定する（ステップＳＴ２０４）。つまり、障害物判定部２４は、自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物を除いて、前方ミリ波レーダ３により検出された物体があるか否かを判定する。図４に示す状況では、先行車両２００を構成する検出移動物体２０１などが検出される。なお、例えばカーブ路ＣＬ上に落下物が存在する場合、この落下物を構成する検出静止物体なども検出される。   Next, the obstacle determination unit 24 of the control device 2 determines whether or not there is an object detected by the forward millimeter wave radar 3 within the detection range set by the detection range setting unit 23 (step ST204). . That is, the obstacle determination unit 24 determines whether or not there is an object detected by the forward millimeter wave radar 3 except for a roadside stationary structure existing in the traveling direction of the host vehicle 100. In the situation shown in FIG. 4, the detection moving object 201 etc. which comprise the preceding vehicle 200 are detected. For example, when a falling object exists on the curved road CL, a detected stationary object that constitutes the falling object is also detected.

次に、制御装置２の障害物判定部２４は、上記検出された物体があると判定すると、この検出された物体を障害物と判定し、障害物を検出する（ステップＳＴ２０５）。   Next, when the obstacle determination unit 24 of the control device 2 determines that there is the detected object, it determines that the detected object is an obstacle and detects the obstacle (step ST205).

次に、制御装置２の障害物判定部２４は、障害物が検出されたことに基づいて上記各種装置を制御する（ステップＳＴ２０６）。以下に、障害物が検出された際の各種装置の制御について説明する。   Next, the obstacle determination unit 24 of the control device 2 controls the various devices based on the detected obstacle (step ST206). Hereinafter, control of various devices when an obstacle is detected will be described.

車両走行支援システム１は、ＡＣＣ制御によって、例えば先行車両に対する追従走行を行っている場合は、上記障害物検出装置により検出された障害物の位置（距離、相対速度、角度）データからこの検出された障害物から先行車両を判定する。そして、制御装置２は、この先行車両の位置データと、別途検出され、この制御装置２に入力された道路Ｌの車線情報とに基づいて、先行車両との車間距離を一定距離に維持しながら、先行車両に対して追従走行を行うように、エンジン制御装置９５を介して、スロットル９６や変速機９７を作動させる。つまり、制御装置２は、エンジン制御装置９５を介して、エンジンに吸気される吸入空気量や図示しないエンジンと各車輪との変速比を制御する。   When the vehicle running support system 1 is performing a follow-up running with respect to the preceding vehicle by ACC control, for example, this is detected from the obstacle position (distance, relative speed, angle) data detected by the obstacle detection device. The preceding vehicle is determined from the obstacle. Then, the control device 2 maintains the inter-vehicle distance to the preceding vehicle at a constant distance based on the position data of the preceding vehicle and the lane information of the road L that is separately detected and input to the control device 2. Then, the throttle 96 and the transmission 97 are operated via the engine control device 95 so as to follow the preceding vehicle. That is, the control device 2 controls the intake air amount sucked into the engine and the gear ratio between the engine and each wheel (not shown) via the engine control device 95.

車両走行支援システム１は、上記ＡＣＣ制御を実行している際に、障害物検出装置により検出された障害物の位置（距離、相対速度、角度）データと自車両１００の走行状態から予想される自車両１００の予想進路とから、自車両１００と障害物が接触、衝突する虞があるか否かを判定する。制御装置２は、自車両１００と障害物が接触、衝突する虞があると判定すると、図示しない車室内に取り付けられた表示装置やスピーカーなどを用いて、映像や音声などにより運転者に障害物との接触、衝突を回避する回避行動をするように事前警報を発する。なお、自車両１００の予想進路は、ヨーレートセンサ９１、Ｇセンサ９２、車速センサ９３から検出された自車両１００の自転速度、加速度、車速や、上記道路形状推定装置により推定された道路形状である推定Ｒなどから予測される。   The vehicle travel support system 1 is predicted from the position (distance, relative speed, angle) data of the obstacle detected by the obstacle detection device and the running state of the host vehicle 100 when executing the ACC control. From the predicted course of the host vehicle 100, it is determined whether or not there is a possibility that the host vehicle 100 and the obstacle may contact and collide. If the control device 2 determines that there is a risk of the vehicle 100 and the obstacle coming into contact with or colliding with each other, the control device 2 uses a display device, a speaker, or the like attached in the vehicle interior (not shown) to the driver through an image or sound. A prior warning is issued to avoid avoidance of contact and collision. The predicted course of the host vehicle 100 is the rotation speed, acceleration, and vehicle speed of the host vehicle 100 detected from the yaw rate sensor 91, the G sensor 92, and the vehicle speed sensor 93, and the road shape estimated by the road shape estimation device. Predicted from estimated R and the like.

次に、制御装置２は、事前警報を発した後に、運転者による回避行動が行われないと、運転者に障害物があることを体感させる体感警報を発し、回避行動をするようにさらに促す。例えば、シートベルト装置６による運転者へのシートベルト６３による締め付け、あるいはブレーキ装置８による自車両１００の制動により、運転者に障害物があることを体感させる。運転者へのシートベルト６３の締め付けを行う場合は、制御装置２からシートベルト装置６にシートベルト制御信号を出力し、運転者側のシートベルト６３を巻き取るシートベルト巻取モータ６２を作動させ、運転者側のシートベルト６３を巻き取り、運転者を運転者側のシートベルト６３により締め付ける。この締め付けは、運転者を座席に拘束することを目的としたものではなく、運転者が運転者側のシートベルト６３により締め付けられていることを体感できる程度の締め付けである。また、自車両１００に制動力を付与する場合は、制御装置２からブレーキ装置８にブレーキ制御信号を出力し、ブレーキアクチュエータ８２を作動させ、ブレーキ８３の油圧を制御し、自車両１００に制動力を付与する。この自車両１００に付与される制動力は、自車両１００の停止を目的としたものではなく、運転者が自車両１００の減速を体感できる程度の制動力である。   Next, if the avoidance action by the driver is not performed after issuing the prior warning, the control device 2 issues a sensation alarm that makes the driver feel that there is an obstacle, and further encourages the driver to perform the avoidance action. . For example, by tightening the driver with the seat belt 63 with the seat belt device 6 or braking the host vehicle 100 with the brake device 8, the driver feels that there is an obstacle. When the seat belt 63 is tightened to the driver, the control device 2 outputs a seat belt control signal to the seat belt device 6 to operate the seat belt winding motor 62 that winds the driver's side seat belt 63. Then, the seat belt 63 on the driver side is wound up, and the driver is fastened by the seat belt 63 on the driver side. This tightening is not intended to restrain the driver to the seat, but is tightened to such an extent that the driver can feel that the driver is tightened by the seat belt 63 on the driver side. In addition, when braking force is applied to the host vehicle 100, a brake control signal is output from the control device 2 to the brake device 8, the brake actuator 82 is operated, the hydraulic pressure of the brake 83 is controlled, and the braking force is applied to the host vehicle 100. Is granted. The braking force applied to the host vehicle 100 is not intended to stop the host vehicle 100, but is a braking force that allows the driver to experience the deceleration of the host vehicle 100.

次に、車両走行支援システム１は、上記動作を行った後、運転者による回避行動を行っても、障害物と接触、衝突することを回避できないと判定した場合は、衝撃軽減制御、すなわちプリクラッシュセーフティー（ＰＣＳ）制御を行う。ここでは、制御装置２は、自車両１００と障害物との距離をその障害物と自車両１００との相対速度で除した値である衝突予測時間が、運転者による回避行動をとるのに必要な時間未満となったか否かで判定する。   Next, if the vehicle travel support system 1 determines that it is not possible to avoid contact with or colliding with an obstacle even if the driver performs an avoidance action after performing the above-described operation, impact reduction control, that is, pre-control is performed. Perform crash safety (PCS) control. Here, the control device 2 is required for the collision prediction time, which is a value obtained by dividing the distance between the own vehicle 100 and the obstacle by the relative speed between the obstacle and the own vehicle 100, to take the avoidance action by the driver. Judgment is made based on whether or not it is less than a certain time.

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うと、まず、自車両１００が障害物に接触、衝突する前に、自車両１００を停止させるためブレーキ装置８により自車両１００に制動力を付与する。自車両１００に制動力を付与する場合は、制御装置２からブレーキ制御装置８１にブレーキ制御信号を出力し、ブレーキアクチュエータ８２を作動させ、ブレーキ８３の油圧を制御し、自車両１００に制動力を付与する。これにより、ブレーキ装置８により介入ブレーキ制御が行われ、衝突時の衝撃が軽減される。この自車両１００に付与される制動力は、上述のように、自車両１００の停止を目的とする制動力である。なお、制御装置２にブレーキセンサ９４により、運転者による制動意志などが入力された場合、制御装置２は、ブレーキ装置８にブレーキ制御信号を出力し、運転者によりブレーキアクチュエータ８２を介してブレーキ８３に付与される油圧よりも大きい油圧がブレーキ８３に付与されるように、ブレーキアクチュエータ８２を制御する。つまり、運転者による制動意志がある場合は、運転者による制動をアシストする。これにより、ブレーキ装置８によりプリクラッシュブレーキアシスト（ＰＢＡ）制御が行われ、衝突時の衝撃が軽減される。   When the vehicle travel support system 1 performs the PCS control, first, the braking device 8 applies a braking force to the host vehicle 100 to stop the host vehicle 100 before the host vehicle 100 contacts or collides with an obstacle. When applying braking force to the host vehicle 100, a brake control signal is output from the control device 2 to the brake control device 81, the brake actuator 82 is operated, the hydraulic pressure of the brake 83 is controlled, and braking force is applied to the host vehicle 100. Give. Thereby, intervention brake control is performed by the brake device 8, and the impact at the time of a collision is reduced. The braking force applied to the host vehicle 100 is a braking force for the purpose of stopping the host vehicle 100 as described above. In addition, when a braking intention by the driver is input to the control device 2 by the brake sensor 94, the control device 2 outputs a brake control signal to the brake device 8, and the brake 83 via the brake actuator 82 by the driver. The brake actuator 82 is controlled so that a hydraulic pressure greater than the hydraulic pressure applied to the brake 83 is applied to the brake 83. That is, when there is a braking intention by the driver, the driver assists braking. Thereby, the pre-crash brake assist (PBA) control is performed by the brake device 8, and the impact at the time of the collision is reduced.

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うことにより、シートベルト装置６が自車両１００が障害物に接触、衝突前に、搭乗者の座席への拘束を行う。搭乗者を座席に拘束する場合は、制御装置２からシートベルト制御装置６１にシートベルト制御信号を出力し、シートベルト巻取モータ６２を作動させ、シートベルト６３の巻き取りを行い、搭乗者を座席に拘束する。これにより、シートベルト装置６により、プリクラッシュシートベルト（ＰＳＢ）制御が行われ、衝突時に搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制することができ、搭乗者の衝撃が軽減される。また、搭乗者は、シートベルト装置６により、座席に拘束されるため、自分に危険が迫っていると認識することができ、自車両１００と障害物との接触、衝突に備えることができる。なお、このプリクラッシュシートベルト制御は、搭乗者の不意をついて介入ブレーキ制御が行われることを回避するために、この介入ブレーキ制御が行われる前に行われることとなる。 The vehicle driving support system 1 performs PCS control so that the seat belt device 6 restrains the passenger's seat before the vehicle 100 comes into contact with the obstacle and collides. When restraining the passenger in the seat, the control device 2 outputs a seat belt control signal to the seat belt control device 61, operates the seat belt winding motor 62, winds the seat belt 63, and Restrain to the seat. Thereby, the pre-crash seat belt (PSB) control is performed by the seat belt device 6, and it is possible to suppress the passenger from colliding with an object in the passenger compartment at the time of the collision, and the passenger's impact is reduced. Moreover, the rider, the seat belt apparatus 6, since that will be constrained in the seat, his to be able to recognize the imminent danger, contact between the vehicle 100 and the obstacle can be provided to the collision. The pre-crash seat belt control is performed before the intervention brake control is performed in order to avoid the intervention brake control from being performed unexpectedly by the passenger.

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うことにより、ステアリング装置７が自車両１００の自動操舵を行う。自車両１００の自動操舵は、自車両１００を操舵することによって、衝突回避あるいは衝突時の衝撃軽減を行えると判定した場合にのみ行われる。自車両１００を自動操舵する場合は、制御装置２からステアリング装置７にステアリング制御信号を出力し、アシストモータ７２を作動させ、操舵系に操舵力を付与し、自車両１００の自動操舵を行う。これにより、ステアリング装置７により自車両１００の自動操舵が行われ、衝突回避あるいは衝突時の衝撃を軽減することができる。   In the vehicle travel support system 1, the steering device 7 performs automatic steering of the host vehicle 100 by performing PCS control. The automatic steering of the host vehicle 100 is performed only when it is determined that the collision can be avoided or the impact can be reduced by steering the host vehicle 100. When the host vehicle 100 is automatically steered, a steering control signal is output from the control device 2 to the steering device 7, the assist motor 72 is operated, a steering force is applied to the steering system, and the host vehicle 100 is automatically steered. As a result, automatic steering of the host vehicle 100 is performed by the steering device 7, and collision avoidance or impact during collision can be reduced.

車両走行支援システム１は、ＰＣＳ制御を行うことにより、エアバック装置５が自車両１００の障害物に対する衝突方向、衝突時期に基づいて、適切な時期や状態でエアバック５２を作動させる。エアバック５２を作動させる場合は、制御装置２からエアバック制御装置５１にエアバック制御信号を出力し、エアバック５２を作動させる。これにより、エアバック装置５により、エアバック５２が作動し、衝突時に搭乗者が車室内の物と衝突することを抑制することができ、搭乗者の衝撃が軽減される。   The vehicle travel support system 1 performs the PCS control so that the airbag device 5 operates the airbag 52 at an appropriate timing and state based on the collision direction and the collision timing of the host vehicle 100 against the obstacle. When the air bag 52 is operated, an air bag control signal is output from the control device 2 to the air bag control device 51 to operate the air bag 52. As a result, the airbag device 5 is operated by the airbag device 5, and it is possible to prevent the passenger from colliding with an object in the passenger compartment at the time of the collision, and the impact of the passenger is reduced.

以上のように、車両走行支援システム１が行うＡＣＣ制御やＰＣＳ制御では、障害物検出装置により自車両１００の進行方向に障害物が検出されたことにより、各種装置の制御が行われる。また、ＡＣＣ制御やＰＣＳ制御では、運転者の状態が適切でない場合は、検出範囲を自車両１００のより遠方に設定する。しかしながら、この発明にかかる障害物検出装置では、検出範囲から自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物、図４に示す状況では、特にカーブ路左側ガードレール３２０を除くことができ、障害物検出装置がこの路側静止構造物を障害物として判定し、検出することを早いタイミングで回避することができる。従って、上記各装置がこの障害物検出装置により検出された路側静止構造物（図４では、特にカーブ路左側ガードレール３２０）に基づいて制御されることを早いタイミングで回避することができる。これにより、上記警報や事前警報が頻繁に発せられることが抑制され、運転者の煩わしさを抑制することができる。   As described above, in the ACC control and the PCS control performed by the vehicle travel support system 1, various devices are controlled when the obstacle is detected in the traveling direction of the host vehicle 100 by the obstacle detection device. Further, in the ACC control and the PCS control, when the driver's state is not appropriate, the detection range is set farther from the own vehicle 100. However, in the obstacle detection device according to the present invention, the roadside stationary structure existing in the traveling direction of the host vehicle 100 from the detection range, in the situation shown in FIG. It can be avoided at an early timing that the detection device determines and detects the roadside stationary structure as an obstacle. Therefore, it is possible to avoid the above-described devices from being controlled based on the roadside stationary structure (in particular, the curved road left guard rail 320 in FIG. 4) detected by the obstacle detection device at an early timing. Thereby, it is suppressed that the said warning and a prior warning are frequently issued, and a driver | operator's troublesomeness can be suppressed.

なお、上記実施例では、道路形状推定装置は、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３のみを用いたがこの発明はこれに限定されるものではない。自車両１００と、この自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物との間に、先行車両２００が存在する場合は、通常自車両１００の前面部の中央部に取り付けられている前方ミリ波レーダ３が、この先行車両２００におけるテール部などを検出移動物体として検出してしまい、路側静止構造物における反射板などを検出静止物体として検出することができなくなってしまう。例えば、図４に示すような道路Ｌにおいて、先行車両２００が自車両１００と同一車線を走行している場合、前方ミリ波レーダ３は、この先行車両２００におけるテール部などを検出移動物体として検出するが、自車両１００の進行方向においてこの先行車両２００より遠方に存在することとなるカーブ路左側ガードレール３２０における反射板などの検出静止物体を検出することができなくなる。従って、前方ミリ波レーダ３により検出された検出静止物体数が少なくなり、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１，３２１から算出された近似線Ｃを自車両１００が今後走行するカーブ路ＣＬの道路形状に近似させ難くなり、カーブ路ＣＬの道路形状を適切に推定し難くなる虞がある。これにより、自車両１００が今後走行する道路形状を適切に推定し難くなる虞がある。   In the above embodiment, the road shape estimation apparatus uses only the forward millimeter wave radar 3 as the object detection means, but the present invention is not limited to this. When the preceding vehicle 200 exists between the host vehicle 100 and the roadside stationary structure existing in the traveling direction of the host vehicle 100, the front millimeter mounted on the central portion of the front portion of the host vehicle 100 is usually provided. The wave radar 3 detects the tail portion or the like in the preceding vehicle 200 as a detection moving object, and cannot detect the reflection plate or the like in the roadside stationary structure as a detection stationary object. For example, when the preceding vehicle 200 is traveling on the same lane as the host vehicle 100 on the road L as shown in FIG. 4, the front millimeter wave radar 3 detects the tail portion of the preceding vehicle 200 as a detected moving object. However, it becomes impossible to detect a detected stationary object such as a reflecting plate on the left guard rail 320 on the curved road that will be located farther than the preceding vehicle 200 in the traveling direction of the host vehicle 100. Accordingly, the number of detected stationary objects detected by the forward millimeter wave radar 3 is reduced, and the road of the curved road CL where the vehicle 100 will travel in the future on the approximate line C calculated from the detected stationary objects 311 and 321 within the estimated range P. It may be difficult to approximate the shape, and it may be difficult to appropriately estimate the road shape of the curved road CL. As a result, it may be difficult to appropriately estimate the road shape on which the vehicle 100 will travel in the future.

そこで、道路形状推定装置は、物体検出手段を複数備えていても良い。図８は、車両走行支援システムを備える車両の他の概略構成例を示す図である。図９は、この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの他の構成例を示す図である。図１０は、算出された近似線Ｃを示す図である。なお、図１０において３１１ＦＬは直線路左側ガードレール３１０においてミリ波を反射した部分を前方ミリ波レーダ３が検出した検出静止物体とし、３１１ＦＳＬは直線路左側ガードレール３１０においてミリ波を反射した部分をいずれかの前側方ミリ波レーダ１０が検出した検出静止物体とし、３２１ＦＬはカーブ路左側ガードレール３２０においてミリ波を反射した部分を前方ミリ波レーダ３が検出した検出静止物体とし、３２１ＦＳＬはカーブ路左側ガードレール３２０においてミリ波を反射した部分をいずれかの前側方ミリ波レーダ１０が検出した検出静止物体とする。   Therefore, the road shape estimation apparatus may include a plurality of object detection means. FIG. 8 is a diagram illustrating another schematic configuration example of a vehicle including the vehicle travel support system. FIG. 9 is a diagram showing another configuration example of the vehicle travel support system including the road shape estimation device and the obstacle detection device according to the present invention. FIG. 10 is a diagram showing the calculated approximate line C. As shown in FIG. In FIG. 10, 311FL is a detected stationary object detected by the forward millimeter-wave radar 3 where the millimeter wave is reflected on the straight road left side guard rail 310, and 311FSL is any part where the millimeter wave is reflected on the straight road left side guard rail 310. The front stationary millimeter wave radar 10 detects a stationary object detected by the front millimeter wave radar 3 321FL, and a portion of the curved road left guard rail 320 that reflects the millimeter wave is detected by the front millimeter wave radar 3, and 321FSL indicates a curved road left guard rail 320. The part where the millimeter wave is reflected at is a detected stationary object detected by any of the front side millimeter wave radars 10.

図８および図９に示すように、この車両走行用支援システム１’では、前方ミリ波レーダ３とともに、一対の前側方ミリ波レーダ１０，１０をさらに備える。この前側方ミリ波レーダ１０は、自車両１００の幅方向の両側面からこの自車両１００の進行方向にＭ２の範囲でミリ波を出射し、自車両１００の進行方向に存在する物体の位置をそれぞれ検出するものである。前側方ミリ波レーダ１０は、自車両１００の前面部の幅方向における両側面にそれぞれ取り付けられている。前側方ミリ波レーダ１０は、近距離専用広角ミリ波レーダである。この一対の前側方ミリ波レーダ１０の動作は、上記前方ミリ波レーダ３と同様であるのでその説明は省略するが、一対の前側方ミリ波レーダ１０により検出された物体の位置データは、制御装置２に出力される。   As shown in FIGS. 8 and 9, this vehicle travel support system 1 ′ further includes a pair of front side millimeter wave radars 10 and 10 together with the front millimeter wave radar 3. The front side millimeter wave radar 10 emits millimeter waves in the range of M2 in the traveling direction of the host vehicle 100 from both side surfaces in the width direction of the host vehicle 100, and determines the position of an object existing in the traveling direction of the host vehicle 100. Each one is to be detected. The front side millimeter wave radar 10 is attached to both side surfaces in the width direction of the front portion of the host vehicle 100. The front side millimeter-wave radar 10 is a short-range dedicated wide-angle millimeter-wave radar. Since the operation of the pair of front side millimeter wave radars 10 is the same as that of the front millimeter wave radar 3, the description thereof is omitted. However, the position data of the object detected by the pair of front side millimeter wave radars 10 is controlled. It is output to the device 2.

次に、この車両走行支援システム１’における道路形状推定装置の道路形状推定方法について説明する。なお、この道路形状推定方法は、図３に示す道路形状推定方法とほぼ同一であり、一部簡略して説明する。まず、道路形状推定部２２は、前方ミリ波レーダ３あるいは前側方ミリ波レーダ１０の少なくともいずれか一方により自車両１００の進行方向に存在する物体の位置が検出されたか否かを判定する（ステップＳＴ１０１）。つまり、前方ミリ波レーダ３のミリ波照射範囲Ｍ１あるいは前側方ミリ波レーダ１０のミリ波照射範囲Ｍ２の少なくともいずれかに一方に位置する移動構造物や路側静止構造物などの複数の構造物によってミリ波が反射され、受信されたか否かを判定する。次に、道路形状推定部２２は、この検出された物体のうち検出静止物体があるか否かを判定する（ステップＳＴ１０２）。ここで、前方ミリ波レーダ３と前側方ミリ波レーダ１０とが自車両１００の異なる位置に取り付けられているため、検出された物体の位置データはそれぞれ取り付けられている位置に基づいたデータとなる。そこで、制御装置２は、前方ミリ波レーダ３および前側方ミリ波レーダ１０が検出した物体の位置データを自車両１００の任意の基準点からの位置データに補正して、融合する。例えば、自車両１００の前方ミリ波レーダ３が取り付けられている位置を基準点とした場合は、前側方ミリ波レーダ１０が検出した物体の位置データをこの基準点からの位置データに補正し、融合する。   Next, a road shape estimation method of the road shape estimation device in the vehicle travel support system 1 'will be described. Note that this road shape estimation method is substantially the same as the road shape estimation method shown in FIG. First, the road shape estimation unit 22 determines whether or not the position of an object existing in the traveling direction of the host vehicle 100 has been detected by at least one of the front millimeter wave radar 3 and the front side millimeter wave radar 10 (step) ST101). That is, by a plurality of structures such as a moving structure and a roadside stationary structure located at least one of the millimeter wave irradiation range M1 of the front millimeter wave radar 3 and the millimeter wave irradiation range M2 of the front side millimeter wave radar 10. It is determined whether the millimeter wave has been reflected and received. Next, the road shape estimation unit 22 determines whether or not there is a detected stationary object among the detected objects (step ST102). Here, since the front millimeter wave radar 3 and the front side millimeter wave radar 10 are attached to different positions of the host vehicle 100, the position data of the detected object is data based on the attached positions. . Therefore, the control device 2 corrects and merges the position data of the object detected by the front millimeter wave radar 3 and the front side millimeter wave radar 10 into position data from an arbitrary reference point of the host vehicle 100. For example, when the position where the front millimeter wave radar 3 of the own vehicle 100 is attached is used as a reference point, the position data of the object detected by the front side millimeter wave radar 10 is corrected to the position data from this reference point, To merge.

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、検出静止物体のうち、隣り合う検出静止物体において、自車両１００の進行方向における距離差ＤＴＨZが所定値ＤＴＨZ１以下で、かつ自車両１００の進行方向と直交する方向、すなわち幅方向における距離差ＤＴＨXが所定値ＤＴＨX１以下の検出静止物体を選択する（ステップＳＴ１０３）。次に、道路形状推定部２２は、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ１０４）。次に、道路形状推定部２２は、選択された検出静止物体数が所定個数Ｎ以上であると判定すると、この選択された検出静止物体を接続する（ステップＳＴ１０５）。これにより、選択された検出静止物体を検出静止物体群としてグループ化する。例えば、図１０に示すように、検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬが１つの集合として選択された場合は、この検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＳＦＬ，３２１ＦＬ，３２１ＳＦＬからなる１つの集合を検出静止物体群３３０’として、グループ化する。 Next, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 determines that the distance difference DTH Z in the traveling direction of the host vehicle 100 is equal to or less than the predetermined value DTH Z 1 in the adjacent detected stationary objects among the detected stationary objects. A detected stationary object in which the distance difference DTH X in the direction orthogonal to the traveling direction of 100, that is, the width direction is equal to or less than a predetermined value DTH X 1 is selected (step ST103). Next, the road shape estimation unit 22 determines whether or not the selected number of detected stationary objects is a predetermined number N or more (step ST104). Next, when the road shape estimation unit 22 determines that the selected number of detected stationary objects is equal to or greater than the predetermined number N, the road shape estimating unit 22 connects the selected detected stationary objects (step ST105). As a result, the selected detected stationary objects are grouped as a detected stationary object group. For example, as shown in FIG. 10, when the detected stationary objects 311FL, 311FSL, 321FL, and 321FSL are selected as one set, the detected stationary object 311FL, 311SFL, 321FL, 321SFL is detected as one set. Grouped as a group 330 ′.

次に、制御装置２の推定範囲設定部２１は、自車両１００の車速Ｓ〔ｍ／ｓ〕および運転者の顔向きを取得し（ステップＳＴ１０６）、取得した運転者の顔向きに基づいて係数Ｋを決定し（ステップＳＴ１０７）、取得した車速Ｓと決定した係数Ｋとから、進行方向距離閾値ＴＨZを算出し（ステップＳＴ１０８）、算出された進行方向距離閾値ＴＨZに基づいて推定範囲Ｐを設定する（ステップＳＴ１０９）。 Next, the estimated range setting unit 21 of the control device 2 acquires the vehicle speed S [m / s] of the host vehicle 100 and the driver's face direction (step ST106), and the coefficient is based on the acquired driver's face direction. K is determined (step ST107), a travel direction distance threshold TH Z is calculated from the acquired vehicle speed S and the determined coefficient K (step ST108), and the estimated range P is calculated based on the calculated travel direction distance threshold TH Z. Is set (step ST109).

次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、上記接続した静止検出物体のうち上記設定された推定範囲Ｐ内の検出静止物体から近似線Ｃを算出する（ステップＳＴ１１０）。例えば、図１０に示すように、検出静止物体群３３０’から近似線Ｃを算出する場合は、この検出静止物体群３３０’の検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬのうち、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬから近似線Ｃを算出する。次に、制御装置２の道路形状推定部２２は、図３に示すように、上記算出された近似線Ｃから道路形状、ここでは推定範囲内における道路の推定Ｒを推定する（ステップＳＴ１１１）。   Next, as shown in FIG. 3, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 calculates an approximate line C from the detected stationary object within the set estimation range P among the connected stationary detection objects (step S <b> 3). ST110). For example, as shown in FIG. 10, when the approximate line C is calculated from the detected stationary object group 330 ′, among the detected stationary objects 311FL, 311FSL, 321FL, and 321FSL of the detected stationary object group 330 ′, The approximate line C is calculated from the detected stationary objects 311FL, 311FSL, 321FL, and 321FSL. Next, as shown in FIG. 3, the road shape estimation unit 22 of the control device 2 estimates the road shape, here the estimated R of the road within the estimated range, from the calculated approximate line C (step ST111).

以上のように、車両走行支援システム１’における道路形状推定装置では、図１０に示すように、前方ミリ波レーダ３あるいは前側方ミリ波レーダ１０の少なくともいずれか一方により検出された物体のうち、設定された推定範囲Ｐ内の検出された物体である検出静止物体に基づいて近似線Ｃを算出し、この算出された近似線Ｃから道路形状である推定Ｒを推定する。従って、自車両１００と、この自車両１００の進行方向に存在する路側静止構造物との間に、先行車両２００が存在する場合は、この推定範囲Ｐ内に、前方ミリ波レーダ３および前側方ミリ波レーダ１０により検出された物体である検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＳＦＬ，３２１ＦＬ，３２１ＳＦＬの数を増やすことができる。これにより、前方ミリ波レーダ３のみにより検出された物体である検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬから算出された近似線Ｃ２と比較して、推定範囲Ｐ内の検出静止物体３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ，３２１ＦＬ，３１１ＦＳＬから算出された近似線Ｃを自車両１００が今後走行するカーブ路ＣＬの道路形状に早いタイミングで近似させることができる。つまり、カーブ路ＣＬの道路形状を早いタイミングで精度良く適切に推定することができ、自車両１００が今後走行する道路形状を早いタイミングで精度良く適切に推定することができる。   As described above, in the road shape estimation device in the vehicle travel support system 1 ′, as shown in FIG. 10, among the objects detected by at least one of the front millimeter wave radar 3 or the front side millimeter wave radar 10, An approximate line C is calculated based on a detected stationary object that is a detected object within the set estimation range P, and an estimated R that is a road shape is estimated from the calculated approximate line C. Therefore, when the preceding vehicle 200 exists between the own vehicle 100 and the roadside stationary structure existing in the traveling direction of the own vehicle 100, the front millimeter wave radar 3 and the front sideways are within the estimated range P. The number of detected stationary objects 311FL, 311SFL, 321FL, and 321SFL that are objects detected by the millimeter wave radar 10 can be increased. Thereby, compared with the approximate line C2 calculated from the detected stationary objects 311FL and 311FSL which are objects detected only by the forward millimeter wave radar 3, the detected stationary objects 311FL, 311FSL, 321FL and 311FSL within the estimated range P are compared. The calculated approximate line C can be approximated at an early timing to the road shape of the curved road CL on which the host vehicle 100 will travel in the future. That is, the road shape of the curved road CL can be estimated appropriately with high accuracy at an early timing, and the road shape on which the host vehicle 100 will travel in the future can be estimated with high accuracy at an early timing.

なお、上記実施例では、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３のみ、この前方ミリ波レーダ３と一対の前側方ミリ波レーダ１０，１０とを用いる場合に説明したが、この発明はこれに限定されるものではない。例えば、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３とＣＣＤカメラなどから構成され画像を撮像し、画像データを制御装置２に出力するステレオカメラとを用いても良い。さらには、物体検出手段として、前方ミリ波レーダ３と一対の前側方ミリ波レーダ１０，１０とステレオカメラとを用いても良い。この場合は、自車両１００の進行方向にミリ波を反射し難い路側静止構造物が存在し、前方ミリ波レーダ３あるいは前側方ミリ波レーダ１０によって、この路側静止構造物を構成する静止物体を検出することができない場合であっても、ステレオカメラによりこの路側静止構造物を構成する静止物体を検出することができる。これにより、路側静止構造物がミリ波を反射し難い静止物体により構成されていても、自車両１００が今後走行する道路形状を早いタイミングで精度良く適切に推定することができる。   In the above embodiment, only the front millimeter wave radar 3 is used as the object detection means, and the front millimeter wave radar 3 and the pair of front side millimeter wave radars 10 and 10 are used. It is not limited. For example, as the object detection means, a stereo camera configured by the front millimeter wave radar 3 and a CCD camera, which captures an image and outputs the image data to the control device 2 may be used. Further, as the object detecting means, the front millimeter wave radar 3, a pair of front side millimeter wave radars 10, 10, and a stereo camera may be used. In this case, there is a roadside stationary structure that hardly reflects millimeter waves in the traveling direction of the host vehicle 100, and the stationary object that constitutes the roadside stationary structure is detected by the front millimeter wave radar 3 or the front side millimeter wave radar 10. Even if it cannot be detected, the stationary object constituting the roadside stationary structure can be detected by the stereo camera. Thereby, even if the roadside stationary structure is composed of a stationary object that hardly reflects millimeter waves, the road shape on which the host vehicle 100 will travel in the future can be estimated appropriately with high accuracy.

以上のように、この発明にかかる道路形状推定装置、障害物検出装置および道路形状推定方法は、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置および道路形状推定方法、この道路形状に基づいて検出範囲を設定する障害物検出装置に有用であり、特に、自車両が今後走行する道路形状を適切に推定するのに適している。   As described above, the road shape estimation device, the obstacle detection device, and the road shape estimation method according to the present invention are based on the road shape estimation device, the road shape estimation method, and the road shape estimation method for estimating the road shape in the traveling direction of the host vehicle. This is useful for an obstacle detection device that sets a detection range, and is particularly suitable for appropriately estimating a road shape on which the host vehicle will travel in the future.

車両走行支援システムを備える車両の概略構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of schematic structure of a vehicle provided with a vehicle travel assistance system. この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a vehicle travel assistance system provided with the road shape estimation apparatus and obstacle detection apparatus concerning this invention. この発明にかかる道路形状推定装置の動作フロー図である。It is an operation | movement flowchart of the road shape estimation apparatus concerning this invention. 道路形状推定方法の説明図である。It is explanatory drawing of the road shape estimation method. 顔向きに基づく係数Ｋと進行方向距離閾値ＴＨZとの関係を示す図である。It is a diagram showing the relationship between the coefficient K based on the face direction to the traveling direction distance threshold TH Z. 算出された近似線Ｃを示す図である。It is a figure which shows the calculated approximate line C. この発明にかかる障害物検出装置の動作フロー図である。It is an operation | movement flowchart of the obstruction detection apparatus concerning this invention. 車両走行支援システムを備える車両の他の概略構成例を示す図である。It is a figure which shows the other schematic structural example of a vehicle provided with a vehicle travel assistance system. この発明にかかる道路形状推定装置および障害物検出装置を備える車両走行支援システムの他の構成例を示す図である。It is a figure which shows the other structural example of a vehicle travel assistance system provided with the road shape estimation apparatus and obstacle detection apparatus concerning this invention. 算出された近似線Ｃを示す図である。It is a figure which shows the calculated approximate line C.

符号の説明Explanation of symbols

１，１’ 車両走行支援システム
２ 制御装置
２１ 推定範囲設定部（推定範囲設定手段）
２２ 道路形状推定部（道路形状推定手段）
２３ 検出範囲設定部（検出範囲設定手段）
２４ 障害物判定部（障害物判定手段）
３ 前方ミリ波レーダ（物体検出手段）
４ 顔向き検出装置（運転状態検出手段）
４１ 顔向きカメラ
４２ 顔向き判定装置
５ エアバック装置
５１ エアバック制御装置
５２ エアバック
６ シートベルト装置
６１ シートベルト制御装置
６２ シートベルト巻取モータ
６３ シートベルト
７ ステアリング装置
７１ ステアリング制御装置
７２ アシストモータ
７３ ステアリング
８ ブレーキ装置
８１ ブレーキ制御装置
８２ ブレーキアクチュエータ
８３ ブレーキ
９１ ヨーレートセンサ
９２ Ｇセンサ
９３ 車速センサ
９４ ブレーキセンサ
９５ エンジン制御装置
９６ スロットル
９７ 変速機
１０ 前側方ミリ波レーダ（物体検出手段）
１００ 自車両
２００ 先行車両
３００ 左側ガードレール
３１０ 直線路左側ガードレール
３１１，３１１ＦＬ，３１１ＦＳＬ（検出静止物体）
３２０ カーブ路左側ガードレール
３２１，３２１ＦＬ，３２１ＦＳＬ（検出静止物体）
３３０ 第１検出静止物体群
３３０’ 検出静止物体群
４００ 右側ガードレール
４１０ 直線路右側ガードレール
４１１ 検出静止物体
４２０ カーブ路右側ガードレール
４２１ 検出静止物体
４３０ 第２検出静止物体群
Ｌ 道路
ＳＬ 直線路
ＣＬ カーブ路 1, 1 'Vehicle travel support system 2 Control device 21 Estimated range setting section (estimated range setting means)
22 Road shape estimation unit (road shape estimation means)
23 Detection range setting unit (detection range setting means)
24 Obstacle determination unit (obstacle determination means)
3 Forward millimeter wave radar (object detection means)
4 Face orientation detection device (driving condition detection means)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 41 Face direction camera 42 Face direction determination apparatus 5 Air bag apparatus 51 Air bag control apparatus 52 Air bag 6 Seat belt apparatus 61 Seat belt control apparatus 62 Seat belt winding motor 63 Seat belt 7 Steering apparatus 71 Steering control apparatus 72 Assist motor 73 Steering 8 Brake device 81 Brake control device 82 Brake actuator 83 Brake 91 Yaw rate sensor 92 G sensor 93 Vehicle speed sensor 94 Brake sensor 95 Engine control device 96 Throttle 97 Transmission 10 Front side millimeter wave radar (object detection means)
100 own vehicle 200 preceding vehicle 300 left guard rail 310 straight road left guard rail 311, 311 FL, 311 FSL (detected stationary object)
320 Curved road left side guardrail 321, 321FL, 321FSL (Detection stationary object)
330 First detection stationary object group 330 ′ Detection stationary object group 400 Right guard rail 410 Straight road right guard rail 411 Detection stationary object 420 Curved road right guard rail 421 Detection stationary object 430 Second detection stationary object group L Road SL Straight road CL Curved road

Claims (6)

自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定装置において、
前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダと、
前記道路形状を推定する推定範囲を、前記自車両から前記自車両進行方向において算出された進行方向距離閾値以上離れた遠方の範囲に設定する推定範囲設定手段と、
前記検出された物体のうち、前記設定された推定範囲内の検出された物体に基づいて前記道路形状を推定する道路形状推定手段と、
を備え、
前記道路形状推定手段は、前記設定された推定範囲内の前記検出された物体の位置に基づいて、前記カーブ路の推定Ｒを推定する
ことを特徴とする道路形状推定装置。 In the road shape estimation device for estimating the road shape in the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle approaches a curved road from a straight road ,
A radar for detecting a position of an object existing in the traveling direction of the host vehicle;
The estimation range for estimating the road shape, and the estimated range setting means the setting the distant range apart the host vehicle traveling direction traveling direction distance threshold or calculated in the vehicle,
Road shape estimation means for estimating the road shape based on a detected object within the set estimation range among the detected objects;
Equipped with a,
The road shape estimation unit estimates the R of the curved road based on the position of the detected object within the set estimation range . 前記自車両の車速を検出する車速検出手段をさらに備え、
前記推定範囲設定手段は、前記検出された車速に応じて前記推定範囲を設定するものであり、当該検出された車速の増加に伴い前記推定範囲を前記自車両進行方向のより遠方から設定することを特徴とする請求項１に記載の道路形状推定装置。 Vehicle speed detecting means for detecting the vehicle speed of the host vehicle,
The estimated range setting means sets the estimated range according to the detected vehicle speed, and sets the estimated range further from the traveling direction of the host vehicle with the increase in the detected vehicle speed. The road shape estimation apparatus according to claim 1. 前記自車両の運転者の顔向きを検出する運転状態検出手段をさらに備え、
前記推定範囲設定手段は、前記検出された運転者の顔向きに応じて前記推定範囲を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の道路形状推定装置。 The vehicle further comprises driving state detection means for detecting the face direction of the driver of the host vehicle,
The road shape estimation apparatus according to claim 1, wherein the estimation range setting unit sets the estimation range according to the detected driver's face orientation. 前記レーダを複数備え、
前記道路形状推定手段は、前記各レーダによりそれぞれ検出された物体のうち、前記推定範囲内で検出された物体の位置に基づいて前記カーブ路の推定Ｒを推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の道路形状推定装置。 A plurality of radars ;
2. The road shape estimation unit estimates the estimated R of the curved road based on the position of an object detected within the estimation range among the objects detected by the radars. The road shape estimation apparatus according to any one of? 自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、自車両進行方向における障害物を検出する障害物検出装置において、
前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダと、
前記障害物を検出する検出範囲を設定する検出範囲設定手段と、
前記検出範囲内の前記検出された物体を障害物として判定する障害物判定手段と、
を備え、前記検出範囲設定手段は、請求項１〜４のいずれか１つに記載の道路形状推定装置により推定された前記カーブ路の推定Ｒに基づいて前記検出範囲を設定することを特徴とする障害物検出装置。 In the obstacle detection device for detecting an obstacle in the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle approaches a curved road from a straight road ,
A radar for detecting a position of an object existing in the traveling direction of the host vehicle;
Detection range setting means for setting a detection range for detecting the obstacle;
Obstacle determination means for determining the detected object within the detection range as an obstacle;
The detection range setting means sets the detection range based on the estimation R of the curved road estimated by the road shape estimation device according to any one of claims 1 to 4. Obstacle detection device. 自車両が直線路からカーブ路に差し掛かる場合に、自車両進行方向における道路形状を推定する道路形状推定方法において、
レーダにより前記自車両進行方向に存在する物体の位置を検出する手順と、
前記道路形状を推定する推定範囲を、前記自車両から前記自車両進行方向において算出された進行方向距離閾値以上離れた遠方の範囲に設定する手順と、
前記検出された物体のうち前記設定された推定範囲内の検出された物体の位置に基づいて前記カーブ路の推定Ｒを推定する手順と、
を含むことを特徴とする道路形状推定方法。 In the road shape estimation method for estimating the road shape in the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle approaches a curved road from a straight road ,
A procedure for detecting the position of an object existing in the traveling direction of the host vehicle by a radar ;
A step of the estimation range for estimating the road shape, setting the distant range apart the host vehicle traveling direction traveling direction distance threshold or calculated in the vehicle,
A step of estimating an estimated R of the curved road based on a position of the detected object within the set estimation range among the detected objects;
The road shape estimation method characterized by including.
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