JP5135062B2 - 道路形状学習装置 - Google Patents

Description

この発明は、道路形状学習装置に関するものであり、特に、運転者の減速意思が有る場合に減速支援するブレーキアシスト制御装置を備えた車両の道路形状学習装置に関するものである。

従来、走行中の自車両の前方にカーブ等の道路形状が認識され、この道路形状に対する運転者の減速意思があった場合にブレーキ出力を増加して減速支援を行う減速支援装置が知られている。
この種の減速支援装置においては、減速支援の精度を向上するために予め記憶されている道路データに基づいて認識されたカーブ形状の学習処理として、実際に車両が走行しているときに検出された車両状態（車両速度、ヨーレートおよび横加速度等）に基づいてカーブの形状を算出し、この算出結果に基づいて認識されたカーブ形状を補正して記憶させるものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この減速支援装置の場合、道路データの情報を実際の走行により算出したカーブの形状に基づいて補正するため、次回同一カーブを通過する際には、補正された道路形状に基づいて減速支援制御を行うことが可能となる。
特開２００６−１３７２６２号公報

しかしながら、上述の減速支援装置における道路形状の学習処理は、その学習処理の精度が車両状態の計測精度に依存するため、例えば、計測時の車両の走行条件が悪く車両状態が正しく計測されない場合などに、適切な道路形状の学習処理が行えない虞があるという課題がある。

この発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、走行中の車両状態に基づいて適切な学習を行うことができる道路形状学習装置を提供するものである。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載した発明は、道路データを記憶する記憶手段（例えば、実施の形態における道路データ記憶部１１）と、自車両の位置を検出する自車位置検出手段（例えば、実施の形態における自車位置検出部１２）と、自車両の車両状態を検出する車両状態検出手段（例えば、実施の形態における車両状態検出部１３）と、前記記憶手段が記憶した道路データに基づき自車両の進行方向に存在するカーブの形状を認識するカーブ認識手段（例えば、実施の形態におけるカーブ認識部１４）と、自車両のカーブの通過状態に基づきカーブの実形状を推定する推定手段（例えば、実施の形態における道路形状推定部１５）と、該推定手段にて推定されたカーブの推定形状と前記カーブ認識手段にて認識されたカーブの認識形状とが相違するときに前記推定形状と前記認識形状とが同等となるように前記道路データを修正する修正手段（例えば、実施の形態における修正部２８）とを備える道路形状学習装置において、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態か否か判定するとともに、カーブ形状を推定するのに適した状態ではないと判定した場合に、前記修正手段による前記道路データの修正を禁止する道路データ修正禁止判定手段（例えば、実施の形態における道路形状比較部２７）と、車両に搭載された撮像手段（例えば、実施の形態におけるレーン認識部２０）と、前記撮像手段により取得された道路の画像から自車両が走行している車線を認識する車線認識手段（例えば、実施の形態におけるレーン状態検出部２２ａ）と、該車線認識手段の出力に基づいて自車両の車線内走行位置を取得する走行位置取得手段（例えば、実施の形態におけるレーン内走行状態検出部２２ｂ）とを備え、前記道路データ修正禁止判定手段は、前記走行位置取得手段により得られた自車両の車線内走行位置に基づいて、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態か否か判定することを特徴とする。

請求項２に記載した発明は、請求項１に記載の発明において、制動時に車輪のロックを防ぐアンチロックブレーキ装置の作動状態を検出するアンチロックブレーキ作動検出手段（例えば、実施の形態におけるＡＢＳ作動検出部２３ｂ）又は、旋回時におけるアンダーステアやオーバーステアを防止する横滑り防止装置の作動を検出する横滑り防止作動検出手段（例えば、実施の形態におけるＶＳＡ作動検出部２３ａ）のうち少なくとも一方を備え、前記道路データ修正禁止判定手段は、前記アンチロックブレーキ装置もしくは前記横滑り防止装置の作動が検出された場合に、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態では無いと判定する。

請求項３に記載した発明は、請求項１又は２に記載の発明において、前記車両状態検出手段は自車両のヨーレートもしくは横加速度の少なくとも何れか一つを検出可能であり、前記道路データ修正禁止判定手段は、前記車両状態検出手段により検出されたヨーレート又は横加速度が所定値以上の場合に、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態では無いと判定することを特徴とする。

請求項４に記載した発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の発明において、前記車両状態検出手段は、自車両の走行速度を検出可能であり、前記道路データ修正禁止判定手段は、前記車両状態検出手段により検出された走行速度が予め定められた最低車速以下の場合に、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態では無いと判定することを特徴とする。

請求項１に記載した発明によれば、自車両のカーブの通過状態が、カーブ形状を推定するのに適していない場合に、修正手段による道路データの修正を禁止することで、不適切な自車両の通過状態に基づいて道路データが修正されるのを防止することができるため、例えば、この道路データに基づいて行われる車両制御の精度を向上させることができる効果がある。

さらに、撮像手段により取得された道路の画像から自車両が走行している車線を認識するとともに自車両の車線内走行位置を取得し、この車線内走行位置に基づいて自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適しているか否かを判定することができるため、例えば、走行車線内から自車両が外れてカーブ形状が正確に検出できない場合に道路データの修正を禁止して、学習精度の低下を防止することができる効果がある。

請求項２に記載した発明によれば、請求項１の効果に加え、車輪のロックや横滑りが生じる車両状態にあってアンチロックブレーキ装置や横滑り防止装置の作動が検出された場合、すなわち正確な車両状態の検出ができない虞がある場合に、道路データの修正を禁止して、学習精度の低下を防止することができる効果がある。

請求項３に記載した発明によれば、請求項１又は２の効果に加え、自車両がカーブを通過する際にヨーレート又は横加速度が適正な範囲に無く、適正な車両状態でカーブを通過していないと推定される場合に、道路データの修正を禁止して、学習精度の低下を防止することができる効果がある。

請求項４に記載した発明によれば、請求項１乃至３の何れかの効果に加え、自車両の走行速度を車両状態検出手段により検出して、走行速度が予め定められた最低車速以下である場合、例えば、渋滞中などで少しずつしか進まない状態であることが検出された場合、渋滞により操舵角が頻繁に変更されたり、横加速度やヨーレートの値が小さすぎて正確な検出ができない虞がある場合に、修正手段による道路データの修正を禁止して、学習精度の低下を防止することができる効果がある。

次に、この発明の実施の形態における道路形状学習装置について図面を参照しながら説明する。
図１は、この実施の形態における道路形状学習装置の構成を備える車両の走行安全装置１０を示している。この走行安全装置１０は、例えば、道路データ記憶部（記憶手段）１１と、自車位置検出部（自車位置検出手段）１２と、車両状態検出部（車両状態検出手段）１３と、カーブ認識部（カーブ認識手段）１４と、道路形状推定部（推定手段）１５と、適正車両状態設定部１６と、比較部１７と、作動判断部１８と、安全装置１９とを備えている。
さらに走行安全装置１０は、レーン認識部（撮像手段）２０と、第１カーブ通過状態検出部２２と、第２カーブ通過状態検出部２３と、第３カーブ通過状態検出部２４と、マッチング状態監視部２５と、絶対位置推定手段２６と、道路形状比較部２７と、修正部２８とを備えて構成されている。

道路データ記憶部１１は、道路に係るノード情報およびカーブ情報を道路データとして記憶しており、ノード情報は、例えば道路形状を把握するための座標点のデータであり、カーブ情報は、例えばリンク（つまり、各ノード間を結ぶ線）上に設定されたカーブの開始点および終了点に加えて、カーブの曲率に係る情報（例えば、カーブの曲率や半径Ｒおよび極性）と、カーブの深さに係る情報（例えば、カーブの通過に要する旋回角θやカーブの長さ等）とから構成されている。

自車位置検出部１２は、絶対位置推定手段２６により推定される自車両の絶対位置と道路データ記憶部１１から取得した道路データとに基づいてマップマッチングを行い、後述する車両状態検出部１３から出力される検出信号に基づく自律航法の算出処理によって自車両の現在位置を算出する。さらに自車位置検出部１２は、取得した自車両の現在位置と道路データ記憶部１１から取得した道路データとに基づいてマップマッチングを行い、自律航法による位置推定の結果を補正する
絶対位置推定手段２６は、人工衛星を利用して車両の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）信号や、例えば適宜の基地局を利用してＧＰＳ信号の誤差を補正して測位精度を向上させるためのＤ（Differential）ＧＰＳ信号等の測位信号に基づいて自車両の絶対位置を推定し、推定結果を自車位置検出部１２へ出力する。
マッチング状態監視部２５は、道路データ記憶部１１から取得した道路データと自車位置検出部１２から取得した自車両の現在位置と、車両状態検出部１３から出力される検出信号に基づく自律航法の算出結果に基づいて、例えば、ナビゲーション装置の誘導ルートまたは予測ルートと現在の走行路との一致状態を監視し、この監視結果を道路形状比較部２７へ出力する。ここで、誘導ルートおよび予測ルートが現在の走行路と一致している状態とは、自車両の現在位置が地図道路上で認識できている状態である。

車両状態検出部１３は、例えば、自車両の現在速度を検出する車速センサや車輪速センサなどからなる車速検出部１３ａを備えている。さらに車両状態検出部１３は、水平面内での自車両の向きや鉛直方向に対する傾斜角度（例えば、自車両の前後方向軸の鉛直方向に対する傾斜角度や車両重心の上下方向軸回りの回転角であるヨー角等）および傾斜角度の変化量（例えば、ヨーレート等）を検出するジャイロセンサやヨーレートセンサと、操舵角（運転者が入力した操舵角度の方向と大きさ）や操舵角に応じた実舵角（転舵角）を検出する舵角センサと、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサと、自車両の横加速度（横Ｇ）を検出する横加速度センサ等からなる旋回状態検出部１３ｂを備えている。この車両状態検出部１３は、車速検出部１３ａおよび旋回状態検出部１３ｂにより検出された各検出信号を自車位置検出部１２、比較部１７、道路形状推定部１５へ出力する。

カーブ認識部１４は、道路データ記憶部１１に記憶された道路データを取得し、この道路データに基づいて、自車両の現在位置から進行方向前方の所定範囲の道路上に存在するカーブを認識する。例えばカーブ認識部１４は、ノード情報つまり道路形状を把握するための座標点と、各ノード間を結ぶ線であるリンク情報とに基づいて既存道路データ上に存在するカーブの形状（以下、認識カーブ形状と称す）を認識する。
さらに、カーブ認識部１４は、道路データ記憶部１１から取得した道路データに含まれるカーブ情報に基づき、例えば、図５に示すように、既存道路データ上に存在する認識カーブ形状における開始点の座標（Ｘ０，Ｙ０）、終了点の座標（Ｘ１，Ｙ１）および形状（例えば、カーブの半径Ｒや曲率、旋回角θやカーブの長さやカーブの深さ等）を検出して、適正車両状態設定部１６と道路形状比較部２７へ出力する。

道路形状推定部１５は、車両状態検出部１３から取得した、例えば、自車速度、水平面内での自車両の向き、鉛直方向に対する傾斜角度および傾斜角度の変化量、操舵角、実舵角および横加速度などの検出信号に基づいて、例えば、図６に示すように、カーブ半径Ｒ１およびカーブ旋回角θ１を算出するとともに、自車両の横加速度、自車位置（走行軌跡データ）に基づいてカーブの開始点および終了点を検出し、実際に自車両が走行したカーブ（以下、単に実測カーブと称す）の道路形状（以下、単に実測カーブ形状と称す）を推定してその推定結果を道路形状比較部２７へ出力する。

適正車両状態設定部１６は、カーブ認識部１４により認識された認識カーブ形状に基づいて、認識カーブを適正に通過する際に許容される横加速度（適正横加速度）を算出する適正横加速度設定部１６ａと、自車両が認識カーブ形状を適正に通過可能な車両の速度（適正通過速度）を算出する適正車両速度設定部１６ｂとを備えて構成され、これら適正横加速度設定部１６ａおよび適正車両速度設定部１６ｂにより算出された適正横加速度と適正通過速度とを比較部１７へ出力する。
また、適正車両状態設定部１６は、認識カーブ形状に基づいて自車両の現在の車速から適正通過速度まで適正に減速する際に要する距離（適正カーブ距離）を算出する。

比較部１７は、車両状態検出部１３により検出された現在の自車両の車両状態（車速、横加速度等）と、適正車両状態設定部１６により設定された適正車両状態（適正車両速度、適正横加速度等）とを比較する。そして比較部１７は、これら比較結果を作動判断部１８に出力する。

安全装置１９は、警報部２９とブレーキ制御部３０とを備えて構成されている。
ブレーキ制御部３０は、作動判断部１８からの制御信号に基づいてブレーキ装置（図示略）によるブレーキアシスト制御を実行するものであり、ブレーキ入力値検出部３１と、ブレーキ出力値検出部３２と、ブレーキ加圧量制御部３３とを備えて構成されている。

ブレーキ入力値検出部３１は、マスターシリンダの液圧を検出する圧力センサや、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキペダルセンサなどを備え、例えば、マスターシリンダで発生するマスターシリンダ圧ＭＰやブレーキペダルの操作量をブレーキ入力値として検出する。
ブレーキ出力値検出部３２は、例えば、ブレーキホイールシリンダの液圧を検出する圧力センサ等を備え、ブレーキホイールシリンダで発生するブレーキホイールシリンダ圧ＷＣをブレーキ出力値として検出する。

ブレーキ加圧量制御部３３は、適正車両状態設定部で設定される適正カーブ距離と適正通過速度と自車速度とに基づいて認識カーブに対する必要減速度を求め、この必要減速度を得るためのブレーキホイールシリンダ圧ＷＣを算出する。
さらに、ブレーキ加圧量制御部３３は、検出されたマスターシリンダ圧ＭＰと必要減速度とに基づいて、ブレーキアシスト量ΔＰを算出する。
ブレーキ制御部３０は、作動判断部１８によりブレーキアシスト制御命令が出力されると、ブレーキ加圧量制御部３３で算出されたブレーキアシスト量ΔＰをブレーキ入力値に対して加算したブレーキ出力値が得られるようにブレーキホイールシリンダの液圧を調整可能な圧力調整器（図示略）を制御する

作動判断部１８は、比較部１７による比較結果に基づいて、安全装置１９を作動開始させるか否かを判断する。作動判断部１８は、例えば、比較部１７により現在の自車両の車速が適正通過速度よりも高い状態等のように自車両が適正車両状態にないと判定された場合であって、且つ、運転者のブレーキペダル踏み込み（ブレーキ操作）が検出された場合には、警報制御部（図示略）を介して警報部２９を作動させて運転者の注意を喚起したり、ブレーキ制御部３０を介してブレーキ装置（図示略）によるブレーキアシストを実行させて、自動的に自車両の減速支援を行う。

レーン認識部２０は、車載カメラにより車両前方を撮像して白線などにより区画された走行レーンを画像認識して、この認識結果を第１カーブ通過状態検出部２２に出力する。

第１カーブ通過状態検出部２２は、レーン状態検出部２２ａとレーン内走行状態検出部２２ｂとを備えて構成されている。
レーン状態検出部２２ａは、レーン認識部２０で認識された走行レーンに対する自車両の相対位置を検出する。
レーン内走行状態検出部２２ｂは、レーン状態検出部２２ａの検出結果に基づいて、例えば、自車両が走行レーンを外れて走行しているなど、走行レーンに対する自車両の走行状態（以下、単にレーン内走行状態と称す）を検出する。
そして、第１カーブ通過状態検出部２２は、レーン内走行状態検出部２２ｂによるレーン内走行状態の検出結果を道路形状比較部２７に出力する。

第２カーブ通過状態検出部２３は、ＶＳＡ作動検出部２３ａとＡＢＳ作動検出部２３ｂとを備えて構成されている。
ＶＳＡ作動検出部２３ａは、各車輪に作用する制動力を個別に最適制御することで車両の横滑りなどを防止するいわゆる車両挙動安定化システム；ＶＳＡ（Vehicle Stability Assist）の作動の有無を検出するものである。
ＡＢＳ作動検出部２３ｂは、車輪のロック傾向を監視して何れかの車輪がロックしていると判定された場合にモジュレータ（図示略）を駆動して液圧を断続的に減圧することでブレーキ装置による制動力を制限し車輪のロックを防止する、いわゆるＡＢＳ（Antilock Brake System）の作動の有無を検出するものである。
そして、第２カーブ通過状態検出部２３は、ＶＳＡ作動検出部２３ａとＡＢＳ作動検出部２３ｂとの検出結果を道路形状比較部２７に出力する。

第３カーブ通過状態検出部２４は、横加速度検出部２４ａと、ブレーキ液圧検出部２４ｂと、舵角速度検出部２４ｃとを備えて構成されている。
横加速度検出部２４ａは、道路形状を適正に推定することが可能な横加速度の最大値である所定の横加速度αを超える最大横加速度の有無を旋回状態検出部１３ｂの検出結果に基づいて検出する。また、横加速度検出部２４ａは、ブレーキ液圧検出部２４ｂおよび舵角速度検出部２４ｃの検出結果に基づいて、横加速度に基づいて道路形状を適正に推定できない状態であることを検出する。

ブレーキ液圧検出部２４ｂは、道路形状がカーブである場合にブレーキ装置の液圧を検出する。このブレーキ液圧検出部２４ｂにより、例えば、ブレーキ操作が全く行われていない状態でカーブに進入するラフな運転方法であることすなわち、道路形状を適正に推定可能な横加速度が得られない虞がある状態であることが検出できる。

舵角速度検出部２４ｃは、道路形状がカーブである場合に舵角速度（運転者による操舵速度）を検出する。この舵角速度検出部２４ｃにより、例えば、急ハンドルなどのラフな運転方法であることすなわち、道路形状を適正に推定可能な横加速度が得られない状態であることが検出できる。
そして、第３カーブ通過状態検出部２４は、横加速度検出部２４ａと、ブレーキ液圧検出部２４ｂと、舵角速度検出部２４ｃとの検出結果を道路形状比較部２７に出力する。

道路形状比較部２７は、カーブ認識部１４により認識された認識カーブの道路形状と、道路形状推定部１５により推定された道路形状とを比較してその比較結果を修正部２８に出力する。また、道路形状比較部２７は、マッチング状態監視部２５の監視結果と、第１カーブ通過状態検出部２２、第２カーブ通過状態検出部２３および、第３カーブ通過状態検出部２４から取得した検出結果とに基づいて、修正部２８への比較結果の出力を禁止する。

修正部２８は、道路形状比較部２７より取得した比較結果に基づいて、認識カーブ形状すなわち道路データ記憶部１１に記憶されている既存道路データを、道路形状推定部１５により推定された実測カーブ形状に基づいて修正するものである。修正部２８は、例えば、図７に示すように、既存道路データの認識カーブの開始点座標（Ｘ０，Ｙ０）を実測カーブ上の開始点座標（Ｘ２，Ｙ２）へ変更（修正）し、認識カーブの終了点座標（Ｘ１，Ｙ１）を実測カーブ上の終了点座標（Ｘ３，Ｙ３）へ修正変更し、さらに、認識カーブのカーブ半径Ｒ０を実測カーブのカーブ半径Ｒ１へ、カーブ旋回角θ０をカーブ旋回角θ１へ修正（変更）する。なお、修正部２８の修正対象となる道路データは、ノード情報もしくはカーブ情報のうち何れか一方でもよい。図５〜図７において、実測カーブの方が認識カーブよりもカーブ半径およびカーブ旋回角が大きい場合を一例に説明したが、認識カーブよりも実測カーブの方がカーブ半径およびカーブ旋回角が小さい場合も同様に修正変更が行われる。また、認識カーブが道路データ記憶部１１に記憶されていない場合には、実測カーブに基づいて新たな認識カーブが追加される。

次に、上述した構成を備える車両の走行安全装置１０の動作、特に道路形状学習条件の判定処理について図２のフローチャートを参照して説明する。
まず、ステップＳ１０１において、前方道路データの読み込みを行う。
次に、ステップＳ１０２に進み、自車位置・自車速度およびヨーレートの読み込みを行う。
次に、ステップＳ１０３に進み、自車位置が道路データ上を走行（ナビＯＮルート）していると判断され、且つ、マップマッチング（マッチング）が正常に行われていると判断される状態か否かを判定する。

ステップＳ１０３における判定結果が「ＮＯ」（ナビＯＦＦルート又はマッチング異常）である場合は、ステップＳ１１２に進み、道路形状の学習条件を不成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。なお、ナビＯＦＦルートとは、自車位置が道路データ外（例えば、山、河川、畑など）を走行していると判断される状態である。また、マッチング異常とは、自車両が本来走行している道路以外の隣接した道路を走行していると判断される状態であり、その一例としては、実際は高速道路を走行しているのに、高速道路に平行な一般道路を走行していると判断される状態などがある。

ステップＳ１０３における判定結果が「ＹＥＳ」（ナビＯＮルートかつマッチング正常）である場合は、ステップＳ１０４に進み、後述する道路形状推定処理を行う。

次に、ステップＳ１０５に進み、レーン認識があるか否かを判定する。
ステップＳ１０５における判定結果が「ＮＯ」（レーン認識なし）である場合は、ステップＳ１０７に進み、レーン無し道路又は積雪路であると認識してステップＳ１０８に進む。
一方、ステップＳ１０５の判定結果が「ＹＥＳ」（レーン認識あり）である場合は、ステップＳ１０６に進み、カーブ通過中のレーン逸脱すなわち、自車両が走行レーンから外れていないか否かを判定する。

ステップＳ１０６における判定結果が「ＮＯ」（カーブ通過中レーン逸脱あり）である場合は、ステップＳ１１２に進み、道路形状の学習条件を不成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１０６における判定結果が「ＹＥＳ」（カーブ通過中レーン逸脱なし）である場合は、ステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８において、ＡＢＳの作動があるか否かを判定する。
ステップＳ１０８における判定結果が「ＹＥＳ」（ＡＢＳ作動）である場合は、ステップＳ１１２に進み、道路形状の学習条件を不成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１０８における判定結果が「ＮＯ」（ＡＢＳ作動していない）である場合は、ステップＳ１０９に進みＶＳＡの作動があるか否かを判定する。

ステップＳ１０９における判定結果が「ＹＥＳ」（ＶＳＡ作動）である場合は、ステップＳ１１２に進み、道路形状の学習条件を不成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１０９における判定結果が「ＮＯ」（ＶＳＡ作動していない）である場合は、ステップＳ１１０に進み、カーブ中に検出された最大横加速度（横Ｇ）が所定の横加速度αを超えているか否かを判定する。

ステップＳ１１０における判定結果が「ＹＥＳ」（最大横Ｇ＞α）である場合は、ステップＳ１１２に進み、道路形状の学習条件を不成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１１０における判定結果が「ＮＯ」（最大横Ｇ≦α）である場合は、ステップＳ１１１に進み、カーブ中で検出される最大ヨーレートが、道路形状を適正に推定することが可能なヨーレートの最大値である所定のヨーレートβを超えるか否かを判定する。

ステップＳ１１１における判定結果が「ＹＥＳ」（最大ヨーレート＞β）である場合は、ステップＳ１１２に進み、道路形状の学習条件を不成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ１１１における判定結果が「ＮＯ」（最大ヨーレート≦β）である場合は、ステップＳ１１３に進み、道路形状の学習条件を成立として本ルーチンの実行を一旦終了する。

次に、ステップＳ１０４の道路形状推定処理について図３のフローチャートを参照して説明する。
まず、ステップＳ２０１において、自車両の前方の道路データ上に認識カーブがあるか否かを判定する。
ステップＳ２０１における判定結果が「ＮＯ」（認識カーブなし）である場合は、ステップＳ２０１の処理を繰り返す。
ステップＳ２０１における判定結果が「ＹＥＳ」（認識カーブあり）である場合は、ステップＳ２０２に進み、道路データに基づき認識カーブの開始点に到達したか否かを判定する。

ステップＳ２０２における判定結果が「ＮＯ」（認識カーブ開始点未到達）である場合は、ステップＳ２０２の処理を繰り返す。
ステップＳ２０２における判定結果が「ＹＥＳ」（認識カーブ開始点到達）である場合は、ステップＳ２０３に進み、実測カーブの開始点に到達したか、もしくは実測カーブの開始点を既に通過しているか否かを判定する。ここで、実測カーブの開始点は、例えば、車両状態検出部１３で検出される横加速度が実測カーブ開始点を検出するための所定の閾値を超えた地点とすることができる。

ステップＳ２０３における判定結果が「ＮＯ」（実測カーブ開始点に未到達）である場合は、ステップＳ２０２に戻り上述した処理を繰り返す。
ステップＳ２０３における判定結果が「ＹＥＳ」（実測カーブ開始点に到達もしくは実測カーブ開始点を既に通過）である場合は、ステップＳ２０４に進み、実測カーブの形状を推定する。

次に、ステップＳ２０５に進み、自車位置が道路データ上を走行している（ナビＯＮルート中）と判断される状態か否かを判定する。
ステップＳ２０５における判定結果が「ＮＯ」（ナビＯＦＦルート）である場合は、自車位置が道路データ外（例えば、山、河川、畑など）を走行していると判断される状態であり道路形状を推定する必要がないので、本ルーチンの実行を終了してメインルーチンに戻る。
ステップＳ２０５における判定結果が「ＹＥＳ」（ナビＯＮルート）である場合は、ステップＳ２０６に進み、認識カーブを通過したか否かすなわち、認識カーブの終了点に到達したか否かを判定する。

ステップＳ２０６における判定結果が「ＮＯ」（認識カーブ未通過）である場合は、ステップＳ２０６の処理を繰り返す。
ステップＳ２０６における判定結果が「ＹＥＳ」（認識カーブ通過）である場合は、ステップＳ２０７に進み、実測カーブの終了点に到達したか否かを判定する。ここで、実測カーブの終了点は、例えば、車両状態検出部１３で検出される横加速度が実測カーブ終了点を検出するための所定の閾値を下回った地点とすることができる。

ステップＳ２０７における判定結果が「ＮＯ」（実測カーブ終了点未到達）である場合は、ステップＳ２０６に戻り上述した処理を繰り返す。
ステップＳ２０７における判定結果が「ＹＥＳ」（実測カーブ終了点到達）である場合は、ステップＳ２０８に進み、実測カーブの形状を算出して本ルーチンの実行を終了してメインルーチンに戻る。

次に、図４のフローチャートを参照して道路形状学習処理について説明する。
まず、ステップＳ３０１において、自車位置が道路データ上を走行している（ナビＯＮルート）と判断され、且つ、マップマッチング（マッチング）が正常に行われていると判断される状態か否かを判定する。
ステップＳ３０１における判定結果が「ＮＯ」（ナビＯＦＦルート又はマッチング異常）である場合は、ステップＳ３１１に進み、道路形状学習不可として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３０１における判定結果が「ＹＥＳ」（ナビＯＮルートかつマッチング正常）である場合は、ステップＳ３０２に進み、車速・ヨーレート等に基づいて実測カーブの形状を推定する。

次に、ステップＳ３０３に進み道路データ上に前方カーブが認識されたか否かを判定する。
ステップＳ３０３における判定結果が「ＹＥＳ」（前方カーブ認識）である場合は、ステップＳ３０４に進み、実測カーブの開始点（入口）が認識されたか否かを判定する。
ステップＳ３０４における判定結果が「ＮＯ」（入口認識されない）である場合は、ステップＳ３１１に進み、学習不要として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３０４における判定結果が「ＹＥＳ」（入口認識）である場合は、ステップＳ３０５に進み、ナビＯＮルートかつマッチング正常が継続されているか否かを判定する。

ステップＳ３０５における判定結果が「ＮＯ」（継続していない）である場合は、ステップＳ３１１に進み、道路形状学習不可として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３０５における判定結果が「ＹＥＳ」（継続している）である場合は、ステップＳ３０６に進み、実測カーブの旋回方向（極性）と認識カーブの旋回方向（極性）とが一致しているか否かを判定する。

ステップＳ３０６における判定結果が「ＮＯ」（一致していない）である場合は、ステップＳ３１１に進み、道路形状学習不可として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３０６における判定結果が「ＹＥＳ」（一致している）である場合は、ステップＳ３０７に進み、実測カーブの終了点（出口）を通過したか否かを判定する。

ステップＳ３０７における判定結果が「ＮＯ」（出口未通過）である場合は、ステップＳ３０５に戻り上述の処理を繰り返す。
ステップＳ３０７における判定結果が「ＹＥＳ」（出口通過）である場合は、ステップＳ３０８に進み、実測カーブの代表的な半径Ｒを算出する。ここで、代表的な半径Ｒとしては、実測カーブの開始点と終了点とが存在するとともに実測カーブに近似する円弧の半径を用いることができる。

次に、ステップＳ３０９に進み、認識カーブの半径Ｒと実測カーブの代表的な半径Ｒとが相違するか否かを判定する。
ステップＳ３０９における判定結果が「ＮＯ」（相違しない）である場合は、ステップＳ３１１に進み、学習不要として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３０９における判定結果が「ＹＥＳ」（相違する）である場合は、ステップＳ３１０に進み、道路データにおける認識カーブ形状を修正変更して本ルーチンを一旦終了する。

一方、ステップＳ３０３における判定結果が「ＮＯ」（前方カーブ未認識）である場合は、ステップＳ３２０に進み、実測カーブの開始点（入口）が認識されたか否かを判定する。
ステップＳ３２０における判定結果が「ＮＯ」（入口認識されない）である場合は、本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３２０における判定結果が「ＹＥＳ」（入口認識）である場合は、ステップＳ３２１に進み、ナビＯＮルートかつマッチング正常が継続されているか否かを判定する。

ステップＳ３２１における判定結果が「ＮＯ」（ナビＯＦＦルート又はマッチング異常）である場合は、ステップＳ３２６に進み、道路形状学習不可として本ルーチンの実行を一旦終了する。
ステップＳ３２１における判定結果が「ＹＥＳ」（ナビＯＮルートかつマッチング正常）である場合は、ステップＳ３２２に進み、実測カーブの終了点（出口）を通過したか否かを判定する。

ステップＳ３２２における判定結果が「ＮＯ」（実測カーブ出口未通過）である場合は、ステップＳ３２１に戻り上述の処理を繰り返す。
ステップＳ３２２における判定結果が「ＹＥＳ」（実測カーブ出口通過）である場合は、ステップＳ３２３に進み、実測カーブの代表的な半径Ｒを算出する。
次に、ステップＳ３２４に進み、道路データ上のカーブ開始点および終了点の座標を算出する。
次に、ステップＳ３２５に進み、ステップＳ３２４で算出した道路データ上のカーブ開始点および終了点の座標に基づいて道路データ記憶部１１に認識カーブの追加修正を行い、本ルーチンの実行を一旦終了する。

したがって、上述した実施の形態によれば、自車両の通過状態が、カーブ形状を推定するのに適したカーブの通過状態ではない場合に、修正部２８による既存道路データの修正変更を禁止することで、不適切な自車両の通過状態に基づいて既存道路データが修正されるのを防止することができるため、例えば、この既存道路データに基づいて行われる車両制御の精度を向上させることができる。

また、レーン認識部２０により取得された道路の画像から自車両が走行している車線（走行レーン）を認識して自車両のレーン内走行状態を検出し、このレーン内走行状態に基づいて自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適しているか否かを判定することができるため、レーン内から自車両が外れてカーブ形状が正確に検出できない場合に既存道路データの修正を禁止して、学習精度の低下を防止することができる。

さらに、ＡＢＳやＶＳＡの作動する正確な車両状態の検出ができない虞がある場合に既存道路データの修正変更を禁止して、学習精度の低下を防止することができる。
また、自車両のヨーレート、横加速度のうち少なくとも何れか一つを車両状態検出部１３により検出し、カーブを通過する際にヨーレートおよび横加速度が適正な範囲に無く適正な状態でカーブを通過していない場合に、既存道路データの修正を禁止することができるため、学習精度の低下を防止することができる。

なお、この発明は上述した実施の形態に限られるものではなく、例えば、他の態様として、車両状態検出部１３により検出される自車両の走行速度（車速）が予め設定された所定の最低車速以下であることが検出された場合に既存道路データの修正変更つまり学習を禁止してもよい。このように、自車両の走行速度を車両状態検出部１３により検出して、自車両の走行速度が予め定められた最低車速以下の場合に既存道路データの修正変更を禁止することで、例えば、渋滞中で少しずつしか車両が進まず操舵角が頻繁に変更するような状況や、横加速度やヨーレートの値が小さすぎてカーブ形状が正確に検出できない虞がある状況下で、修正部２８による既存道路データの修正を禁止して、学習精度の低下を防止することができる。

また、上述した実施の形態では、カーブ通過状態として、レーン内走行状態や、ＡＢＳ作動状態、ＶＳＡ作動状態、横加速度、ブレーキ液圧、および、舵角速度などを検出して道路形状比較部２７により修正部２８による修正変更の禁止判定を行う場合について説明したが、上述した実施形態のカーブ通過状態のうち車両で検出可能なカーブ通過状態のみを用いて修正部２８による修正変更の禁止判定を行えばよい。

本発明の実施の形態における本発明の実施の形態における車両の走行安全装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態における道路形状学習条件の判定処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態における道路形状推定処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態における道路形状学習処理のフローチャートである。 道路データ記憶部に記憶された認識カーブ形状を示す図である。 道路形状推定部で求められた実測カーブ形状を示す図である。 道路データ記憶部に記憶された認識カーブ形状の修正変更後の一例を示す図である。

符号の説明

１１ 道路データ記憶部（記憶手段）
１２ 自車位置検出部（自車位置検出手段）
１３ 車両状態検出部（車両状態検出手段）
１４ カーブ認識部（カーブ認識手段）
１５ 道路形状推定部（推定手段）
２７ 道路形状比較部（道路データ修正禁止判定手段）
２８ 修正部（修正手段）
２０ レーン認識部（撮像手段）
２２ａ レーン状態検出部（車線認識手段）
２２ｂ レーン内走行状態検出部（走行位置取得手段）
２３ａ ＶＳＡ作動検出部（横滑り防止作動検出手段）
２３ｂ ＡＢＳ作動検出部（アンチロックブレーキ作動検出手段）

Claims (4)

1. 道路データを記憶する記憶手段と、
   自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、
   自車両の車両状態を検出する車両状態検出手段と、
   前記記憶手段が記憶した道路データに基づき自車両の進行方向に存在するカーブの形状を認識するカーブ認識手段と、
   自車両のカーブの通過状態に基づきカーブの実形状を推定する推定手段と、
   該推定手段にて推定されたカーブの推定形状と前記カーブ認識手段にて認識されたカーブの認識形状とが相違するときに前記推定形状と前記認識形状とが同等となるように前記道路データを修正する修正手段とを備える道路形状学習装置において、
   自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態か否か判定するとともに、カーブ形状を推定するのに適した状態ではないと判定した場合に、前記修正手段による前記道路データの修正を禁止する道路データ修正禁止判定手段と、
   車両に搭載された撮像手段と、
   前記撮像手段により取得された道路の画像から自車両が走行している車線を認識する車線認識手段と、
   該車線認識手段の出力に基づいて自車両の車線内走行位置を取得する走行位置取得手段とを備え、
   前記道路データ修正禁止判定手段は、
   前記走行位置取得手段により得られた自車両の車線内走行位置に基づいて、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態か否か判定することを特徴とする道路形状学習装置。
2. 制動時に車輪のロックを防ぐアンチロックブレーキ装置の作動状態を検出するアンチロックブレーキ作動検出手段又は、旋回時におけるアンダーステアやオーバーステアを防止する横滑り防止装置の作動を検出する横滑り防止作動検出手段のうち少なくとも一方を備え、
   前記道路データ修正禁止判定手段は、
   前記アンチロックブレーキ装置もしくは前記横滑り防止装置の作動が検出された場合に、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態では無いと判定することを特徴とする請求項１に記載の道路形状学習装置。
3. 前記車両状態検出手段は自車両のヨーレートもしくは横加速度の少なくとも何れか一つを検出可能であり、
   前記道路データ修正禁止判定手段は、
   前記車両状態検出手段により検出されたヨーレート又は横加速度が所定値以上の場合に、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態では無いと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の道路形状学習装置。
4. 前記車両状態検出手段は、自車両の走行速度を検出可能であり、
   前記道路データ修正禁止判定手段は、
   前記車両状態検出手段により検出された走行速度が予め定められた最低車速以下の場合に、自車両のカーブの通過状態がカーブ形状を推定するのに適した状態では無いと判定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の道路形状学習装置。

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