JP5785578B2 - 車両周辺監視装置 - Google Patents
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Description
この発明は、車両周辺監視装置に関する。
従来、自車両に搭載したレーダ装置によって検知した対向車両の自車両に対する複数の相対位置から対向車両前面が自車両に対して向いている方向および対向車両の進行方向を推定し、対向車両の自車両に対する相対位置および相対速度ベクトルに基づき、自車両と対向車両との衝突可能性を予知する障害物検知装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
ところで、上記従来技術に係る障害物検知装置によれば、自車両周辺の他車両の進行方向を簡易な処理によって迅速に検知し、衝突または接触の可能性を迅速に予知することが望まれている。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、自車両に対する対向車両の進行方向を簡易な処理によって迅速に検知し、衝突または接触の可能性を迅速に予知することが可能な車両周辺監視装置を提供することを目的としている。
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明は以下の態様を採用した。
（１）本発明の一態様に係る車両周辺監視装置は、自車両に搭載され、自車両の外界を撮像可能な撮像手段（例えば、実施形態でのカメラ２３）と、前記撮像手段によって撮像された画像から自車両の外界に存在する他車両（例えば、実施形態での対向車両）の進行方向を検知する進行方向検知手段（例えば、実施形態での物体軌跡推定部３２）と、を備え、前記進行方向検知手段は、前記画像から検知した前記他車両の前輪と後輪との位置関係と、前記画像による前記他車両の前輪外側のホイールの検知有無と、前記画像による前記他車両のサイドミラーの検知有無とのうち、少なくとも何れか１つに基づいて、前記他車両の進行方向を検知する。
（１）本発明の一態様に係る車両周辺監視装置は、自車両に搭載され、自車両の外界を撮像可能な撮像手段（例えば、実施形態でのカメラ２３）と、前記撮像手段によって撮像された画像から自車両の外界に存在する他車両（例えば、実施形態での対向車両）の進行方向を検知する進行方向検知手段（例えば、実施形態での物体軌跡推定部３２）と、を備え、前記進行方向検知手段は、前記画像から検知した前記他車両の前輪と後輪との位置関係と、前記画像による前記他車両の前輪外側のホイールの検知有無と、前記画像による前記他車両のサイドミラーの検知有無とのうち、少なくとも何れか１つに基づいて、前記他車両の進行方向を検知する。
（２）上記（１）に記載の車両周辺監視装置では、前記進行方向検知手段は、前記画像から前記他車両の左右の前記前輪の間に左右の前記後輪を検知した場合に、前記他車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知してもよい。
（３）上記（２）に記載の車両周辺監視装置では、前記進行方向検知手段は、前記画像から前記他車両の左右の前記前輪の間に左右の前記後輪のうちの何れか１つのみを検知した場合に、前記他車両の進行方向は自車両にすれ違う方向または自車両に向かう方向であると検知してもよい。
（４）上記（１）〜（３）の何れか一項に記載の車両周辺監視装置では、前記進行方向検知手段は、複数の前記画像から検知した前記他車両の前輪と後輪との位置関係の時間的変化に基づいて、前記他車両の進行方向を検知してもよい。
（５）上記（４）に記載の車両周辺監視装置では、前記進行方向検知手段は、複数の前記画像から前記他車両の左右の前記前輪の中間位置に左右の前記後輪のうちの何れか１つが近づくように位置変化することを検知した場合に、前記他車両の進行方向は自車両にすれ違う方向であると検知してもよい。
（６）上記（４）または（５）に記載の車両周辺監視装置では、前記進行方向検知手段は、複数の前記画像から前記他車両の左右の前記前輪と左右の前記後輪のうちの何れか１つとの位置関係の時間的変化が所定変化以下の場合に、前記他車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知してもよい。
上記（１）に記載の態様に係る車両周辺監視装置によれば、適宜のタイミングで撮像された画像のみから他車両の進行方向を検知するので、例えば時系列を成す複数の画像の時系列変化によって他車両の進行方向を検知する場合に比べて、煩雑な処理を必要とせずに迅速に他車両の進行方向を検知することができる。これによって、自車両と他車両との衝突または接触の可能性を迅速に予知することができる。
さらに、上記（２）または（３）の場合、画像から検知される他車両の左右の前輪と後輪との位置関係のみによって、迅速かつ簡易に他車両の進行方向を検知することができる。
さらに、上記（４）から（６）の何れかの場合、時系列を成す複数の画像から検知される他車両の左右の前輪と後輪との位置関係の時間的変化を用いることによって、他車両の進行方向をより詳細かつ精度良く検知することができる。
以下、本発明の一実施形態に係る車両周辺監視装置について添付図面を参照しながら説明する。
本実施形態による車両周辺監視装置１０は、例えば、内燃機関（Ｅ）の駆動力をトランスミッション（Ｔ／Ｍ）を介して車両の駆動輪（図示略）に伝達する車両に搭載され、図１に示すように、外界センサ１１と、車両状態センサ１２と、処理装置１３と、スロットルアクチュエータ１４と、ブレーキアクチュエータ１５と、ステアリングアクチュエータ１６と、警報装置１７と、を備えて構成されている。
本実施形態による車両周辺監視装置１０は、例えば、内燃機関（Ｅ）の駆動力をトランスミッション（Ｔ／Ｍ）を介して車両の駆動輪（図示略）に伝達する車両に搭載され、図１に示すように、外界センサ１１と、車両状態センサ１２と、処理装置１３と、スロットルアクチュエータ１４と、ブレーキアクチュエータ１５と、ステアリングアクチュエータ１６と、警報装置１７と、を備えて構成されている。
外界センサ１１は、レーダ装置２１およびレーダ制御部２２と、カメラ２３および画像処理部２４と、を備えて構成されている。
レーダ装置２１はレーダ制御部２２の制御に応じて、自車両の外界に設定された検出対象領域を複数の角度領域に分割し、各角度領域を走査するようにして、電磁波の発信信号を発信する。そして、各発信信号が自車両の外部の物体（例えば、他車両など）によって反射されることで生じた反射波の反射信号を受信する。レーダ制御部２２は、発信信号および反射信号に応じた検知信号、例えばレーダ装置２１から外部の物体までの距離に係る検知信号と、ドップラー効果による外部の物体の相対速度に係る検知信号となどを生成し、これらの検知信号を処理装置１３に出力する。
カメラ２３は、自車両の外界に設定された撮像領域を撮像する。画像処理部２４は、カメラ２３の撮像によって得られた画像に適宜の画像処理を行なうことによって画像データ（カメラ画像）を生成し、このカメラ画像を処理装置１３に出力する。
レーダ装置２１はレーダ制御部２２の制御に応じて、自車両の外界に設定された検出対象領域を複数の角度領域に分割し、各角度領域を走査するようにして、電磁波の発信信号を発信する。そして、各発信信号が自車両の外部の物体（例えば、他車両など）によって反射されることで生じた反射波の反射信号を受信する。レーダ制御部２２は、発信信号および反射信号に応じた検知信号、例えばレーダ装置２１から外部の物体までの距離に係る検知信号と、ドップラー効果による外部の物体の相対速度に係る検知信号となどを生成し、これらの検知信号を処理装置１３に出力する。
カメラ２３は、自車両の外界に設定された撮像領域を撮像する。画像処理部２４は、カメラ２３の撮像によって得られた画像に適宜の画像処理を行なうことによって画像データ（カメラ画像）を生成し、このカメラ画像を処理装置１３に出力する。
車両状態センサ１２は、自車両の各種の車両情報の検知結果の信号を出力する。
車両状態センサ１２は、例えば、自車両の駆動輪の回転速度（車輪速）を検出する車輪速センサと、車体に作用する加速度を検知する加速度センサと、車体の姿勢や進行方向を検知するジャイロセンサと、車体のヨーレート（車両重心の上下方向軸回りの回転角速度）を検知するヨーレートセンサと、人工衛星を利用して自車両の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）信号などの測位信号を受信する受信機と、を備えている。
車両状態センサ１２は、例えば、運転者の運転操作に係る状態量（例えば、アクセルペダルの踏み込み操作量、ブレーキペダルの踏み込み操作量、ステアリングホイールの舵角、転舵輪の転舵角、シフトポジション、方向指示灯の操作有無、自動走行の実行指示有無など）を検出する各センサまたは各スイッチなどを備えている。
車両状態センサ１２は、例えば、自車両の駆動輪の回転速度（車輪速）を検出する車輪速センサと、車体に作用する加速度を検知する加速度センサと、車体の姿勢や進行方向を検知するジャイロセンサと、車体のヨーレート（車両重心の上下方向軸回りの回転角速度）を検知するヨーレートセンサと、人工衛星を利用して自車両の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）信号などの測位信号を受信する受信機と、を備えている。
車両状態センサ１２は、例えば、運転者の運転操作に係る状態量（例えば、アクセルペダルの踏み込み操作量、ブレーキペダルの踏み込み操作量、ステアリングホイールの舵角、転舵輪の転舵角、シフトポジション、方向指示灯の操作有無、自動走行の実行指示有無など）を検出する各センサまたは各スイッチなどを備えている。
処理装置１３は、例えば、制御対象選択部３１と、物体軌跡推定部３２と、自車軌跡推定部３３と、接触可能性判定部３４と、車両制御部３５と、を備えている。
制御対象選択部３１は、例えば、外界センサ１１の画像処理部２４から出力されたカメラ画像を用いて、またはカメラ画像とレーダ制御部２２から出力された検知信号とを用いて、自車両周辺に存在する他車両（例えば、対向車両や先行車両など）を検出する。そして、検出した他車両のうちから制御対象として対向車両を選択し、カメラ画像を用いて、対向車両の前輪および後輪と前輪および後輪の外側のホイールとサイドミラーとなどの各部位を検出する。
先ず、制御対象選択部３１は、図２（Ａ），（Ｂ）に示すように、カメラ画像のグレイスケール画像Ｐから適宜のエッジ抽出処理によって画像縦方向のエッジ（縦エッジ）Ｅを抽出する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｃ）に示すように、対向車両ＶＢが存在する可能性がある領域Ａを設定し、この領域Ａ内における縦エッジＥの分布を画像横方向の軸上に投影することなどによって、縦エッジＥの画像横方向における分布を示すヒストグラムＨを作成する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｃ），（Ｄ）に示すように、縦エッジＥのヒストグラムＨのピーク位置、つまり縦エッジＥが密集している位置を、対向車両ＶＢの左右方向の両端位置ＬＥ，ＲＥであると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｅ）に示すように、左右方向の両端位置ＬＥ，ＲＥ間においてグレイスケール画像Ｐの画像縦方向の下端から上端に向かい画像横方向のエッジ（横エッジ）が連続している位置を抽出し、この位置を対向車両ＶＢの上下方向の下端位置ＤＥであると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｃ）に示すように、対向車両ＶＢが存在する可能性がある領域Ａを設定し、この領域Ａ内における縦エッジＥの分布を画像横方向の軸上に投影することなどによって、縦エッジＥの画像横方向における分布を示すヒストグラムＨを作成する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｃ），（Ｄ）に示すように、縦エッジＥのヒストグラムＨのピーク位置、つまり縦エッジＥが密集している位置を、対向車両ＶＢの左右方向の両端位置ＬＥ，ＲＥであると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｅ）に示すように、左右方向の両端位置ＬＥ，ＲＥ間においてグレイスケール画像Ｐの画像縦方向の下端から上端に向かい画像横方向のエッジ（横エッジ）が連続している位置を抽出し、この位置を対向車両ＶＢの上下方向の下端位置ＤＥであると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、下端位置ＤＥから左右方向の両端位置ＬＥ，ＲＥ間の距離に応じた所定距離（例えば、両端位置ＬＥ，ＲＥ間の距離の０．８倍の距離など）だけ上方の位置を、対向車両ＶＢの上下方向の上端位置ＵＥであると設定する。そして、これらの両端位置ＬＥ，ＲＥと下端位置ＤＥおよび上端位置ＵＥとによって、図２（Ｆ）に示すように、カメラ画像ＣＰにおける対向車両ＶＢの候補領域Ｓを設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｇ）に示すように、対向車両ＶＢの候補領域Ｓ内において、色情報に基づき、左右の下端部に存在する黒い物体を抽出し、これらの左右の黒い物体を対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲであると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｈ）に示すように、左右の前輪ＦＬ，ＦＲ間において、影以外の黒い物体を抽出し、この黒い物体を対向車両ＶＢの後輪（例えば、左右の後輪ＲＬ，ＲＲ、または左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方）であると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｇ）に示すように、対向車両ＶＢの候補領域Ｓ内において、色情報に基づき、左右の下端部に存在する黒い物体を抽出し、これらの左右の黒い物体を対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲであると設定する。
次に、制御対象選択部３１は、図２（Ｈ）に示すように、左右の前輪ＦＬ，ＦＲ間において、影以外の黒い物体を抽出し、この黒い物体を対向車両ＶＢの後輪（例えば、左右の後輪ＲＬ，ＲＲ、または左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方）であると設定する。
さらに、制御対象選択部３１は、色情報や形状パターンの情報などに基づいて、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの外側のホイールと、対向車両のサイドミラーと、を抽出する。
制御対象選択部３１は、カメラ２３の焦点距離ｆを既知として、カメラ画像の画像面の画面座標系と、カメラ座標系と、ワールド座標系とを用いて、カメラ画像から検出した対向車両の前輪および後輪と前輪および後輪の外側のホイールとサイドミラーとなどの各部位の位置を検出する。
制御対象選択部３１は、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、カメラ画像ＣＰの画像面の中心を原点ｘｃとし、画像縦方向（ｕ方向）に平行なｕ軸と、画像横方向（ｖ方向）に平行なｖ軸とによって画面座標系を設定する。さらに、図３（Ｂ）に示すように、カメラ２３の光学中心を原点とし、カメラ画像の画像縦方向（ｕ方向）に平行なＸｃ軸と、カメラ画像の画像横方向（ｖ方向）に平行なＹｃ軸と、カメラ２３の光軸に平行なＺｃ軸とによってカメラ座標系Ｃを設定する。また、図３（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡの前端かつ左右方向の中央位置に相当する地面上の位置を原点とし、鉛直方向に平行なＸｏ軸と、カメラ画像の画像横方向（ｖ方向）に平行なＹｏ軸と、自車両ＶＡの進行方向に平行なＺｏ軸とによってワールド座標系Ｏを設定する。
なお、制御対象選択部３１は、カメラ画像ＣＰにおける対向車両ＶＢの前輪および後輪については、前輪および後輪の内輪相当の座標を前輪および後輪の位置とする。例えば図３（Ａ）に示すように、左右の前輪ＦＬ，ＦＲおよび左の後輪ＲＬについて、内輪相当の各座標（ｕｆｌ，ｖｆｌ），（ｕｆｒ，ｖｆｒ），（ｕｒｌ，ｖｒｌ）を各位置とする。
また、制御対象選択部３１は、カメラ画像ＣＰにおける対向車両ＶＢの候補領域Ｓの大きさに基づいて、例えば予め設定された所定マップなどを参照して、自車両ＶＡに対する対向車両ＶＢの相対距離を検出可能である。なお、所定マップは、例えば適宜の大きさの車両に対し、カメラ画像ＣＰにおいて検出される車両の大きさと、この車両までの距離との所定の対応関係を示している。
また、制御対象選択部３１は、時系列を成す複数のカメラ画像ＣＰにおける対向車両ＶＢの候補領域Ｓの位置および大きさの時間変化に基づいて、自車両ＶＡに対する対向車両ＶＢの相対速度を検出可能である。
また、制御対象選択部３１は、カメラ画像ＣＰにおける対向車両ＶＢの候補領域Ｓの大きさに基づいて、例えば予め設定された所定マップなどを参照して、自車両ＶＡに対する対向車両ＶＢの相対距離を検出可能である。なお、所定マップは、例えば適宜の大きさの車両に対し、カメラ画像ＣＰにおいて検出される車両の大きさと、この車両までの距離との所定の対応関係を示している。
また、制御対象選択部３１は、時系列を成す複数のカメラ画像ＣＰにおける対向車両ＶＢの候補領域Ｓの位置および大きさの時間変化に基づいて、自車両ＶＡに対する対向車両ＶＢの相対速度を検出可能である。
物体軌跡推定部３２は、例えば、カメラ画像から制御対象選択部３１によって検出された、対向車両の前輪と後輪との位置関係と、前輪の外側のホイールの有無と、サイドミラーの有無とのうち、少なくとも何れか１つに基づいて、対向車両の進行方向を検知する。
物体軌跡推定部３２は、適宜の時刻の１つのカメラ画像から、対向車両の左右の前輪と左右の前輪の間に位置する左右の後輪とが検知された場合に、対向車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知する。また、物体軌跡推定部３２は、適宜の時刻の１つのカメラ画像から、対向車両の左右の前輪と左右の前輪の間に位置する左右の後輪のうちの何れか１つのみとが検知された場合に、対向車両の進行方向は自車両にすれ違う方向または自車両に向かう方向であると検知する。
物体軌跡推定部３２は、適宜の時刻の１つのカメラ画像から、対向車両の左右の前輪と左右の前輪の間に位置する左右の後輪とが検知された場合に、対向車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知する。また、物体軌跡推定部３２は、適宜の時刻の１つのカメラ画像から、対向車両の左右の前輪と左右の前輪の間に位置する左右の後輪のうちの何れか１つのみとが検知された場合に、対向車両の進行方向は自車両にすれ違う方向または自車両に向かう方向であると検知する。
例えば図４（Ａ），（Ｂ）に示すように、直線路において自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが正面同士で進行する場合には、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの間の距離にかかわらずに、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に左右の後輪ＲＬ，ＲＲが検知される。したがって、物体軌跡推定部３２は、少なくとも適宜の時刻の１つのカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲと左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置する左右の後輪ＲＬ，ＲＲとが検知された場合には、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡに向かう方向であると検知する。
さらに、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す複数のカメラ画像から制御対象選択部３１によって検出された、対向車両の前輪と後輪との位置関係の時間的変化に基づいて、対向車両の進行方向を検知する。
物体軌跡推定部３２は、時系列を成す複数のカメラ画像から、対向車両の左右の前輪の中間位置に左右の後輪のうちの何れか１つが近づくように位置変化することが検知された場合に、対向車両の進行方向は自車両にすれ違う方向であると検知する。また、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す複数のカメラ画像から、対向車両の左右の前輪と左右の後輪のうちの何れか１つとの位置関係の時間的変化が所定変化以下の場合に、対向車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知する。
物体軌跡推定部３２は、時系列を成す複数のカメラ画像から、対向車両の左右の前輪の中間位置に左右の後輪のうちの何れか１つが近づくように位置変化することが検知された場合に、対向車両の進行方向は自車両にすれ違う方向であると検知する。また、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す複数のカメラ画像から、対向車両の左右の前輪と左右の後輪のうちの何れか１つとの位置関係の時間的変化が所定変化以下の場合に、対向車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知する。
例えば図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、左側通行の直線路において自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが互いの走行車線を逸脱しないようにして、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとがすれ違う方向（互いに交差しない方向）で進行する場合には、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方、例えば左の後輪ＲＬが検知される。この左の後輪ＲＬの位置は、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの間の距離が短くなることに伴い、カメラ２３による対向車両ＶＢの検知方向と対向車両ＶＢの進行方向との交差角度が増大することによって、左右の前輪ＦＬ，ＦＲの中間位置に近づくように変化する。これによって、左右の前輪ＦＬ，ＦＲの中間位置と左の後輪ＲＬの位置との間の距離は、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが離れている場合に比べて、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが近づいている場合の方が小さくなる（距離Ｌ１＞距離Ｌ２）。
したがって、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの中間位置に左右の後輪ＲＬ，ＲＲのうちの何れか１つが近づくように位置変化することが検知された場合に、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡにすれ違う方向であると検知する。
したがって、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの中間位置に左右の後輪ＲＬ，ＲＲのうちの何れか１つが近づくように位置変化することが検知された場合に、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡにすれ違う方向であると検知する。
なお、この場合、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの間の距離が短くなることに伴い、検出されていた左右のサイドミラーＭＲ，ＭＬのうちの何れか１つ（例えば、左のサイドミラーＭＬ）が検出困難になる場合がある。また、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの間の距離が短くなることに伴い、検出困難であった左右の前輪ＦＬ，ＦＲの外側のホイールのうちの何れか１つ（例えば、右のホイールＷＲ）が検出可能になる場合がある。
したがって、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、検出されていた左右のサイドミラーＭＲ，ＭＬのうちの何れか１つが検出困難になった場合または検出困難であった左右の前輪ＦＬ，ＦＲの外側のホイールのうちの何れか１つが検出可能になった場合に、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡにすれ違う方向であると検知してもよい。
したがって、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、検出されていた左右のサイドミラーＭＲ，ＭＬのうちの何れか１つが検出困難になった場合または検出困難であった左右の前輪ＦＬ，ＦＲの外側のホイールのうちの何れか１つが検出可能になった場合に、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡにすれ違う方向であると検知してもよい。
例えば図６（Ａ），（Ｂ）または図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、左側通行の直線路において自車両ＶＡまたは対向車両ＶＢが各々の走行車線を逸脱するようにして、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが互いに交差する方向に進行する場合には、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方が検知される。この左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に検知される後輪の位置の時間的変化は、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの間の距離にかかわらずに、所定変化以下である。
そして、図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、対向車両ＶＢが走行車線を逸脱するようにして、自車両ＶＡの右側に向かう方向に進行する場合には、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間の右の前輪ＦＲに近い位置に右の後輪ＲＲが検知される。また、図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡが走行車線を逸脱するようにして、対向車両ＶＢの右側に向かう方向に進行する場合（つまり、相対的に対向車両ＶＢが自車両ＶＡの左側に向かう方向に進行する場合）には、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間の左の前輪ＦＬに近い位置に左の後輪ＲＬが検知される。
したがって、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置する右の後輪ＲＲが右の前輪ＦＲに近い位置である場合に、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡに向かう方向であると検知する。また、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置する左の後輪ＲＬが左の前輪ＦＬに近い位置である場合に、自車両ＶＡの進行方向は対向車両ＶＢに向かう方向であると検知する。
そして、図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、対向車両ＶＢが走行車線を逸脱するようにして、自車両ＶＡの右側に向かう方向に進行する場合には、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間の右の前輪ＦＲに近い位置に右の後輪ＲＲが検知される。また、図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡが走行車線を逸脱するようにして、対向車両ＶＢの右側に向かう方向に進行する場合（つまり、相対的に対向車両ＶＢが自車両ＶＡの左側に向かう方向に進行する場合）には、カメラ画像ＣＰから対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間の左の前輪ＦＬに近い位置に左の後輪ＲＬが検知される。
したがって、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置する右の後輪ＲＲが右の前輪ＦＲに近い位置である場合に、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡに向かう方向であると検知する。また、物体軌跡推定部３２は、時系列を成す少なくとも２つの異なる時刻のカメラ画像ＣＰから、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置する左の後輪ＲＬが左の前輪ＦＬに近い位置である場合に、自車両ＶＡの進行方向は対向車両ＶＢに向かう方向であると検知する。
物体軌跡推定部３２は、カメラ画像ＣＰから検知した対向車両の進行方向に基づき、対向車両の走行軌跡を推定する。
自車軌跡推定部３３は、車両状態センサ１２により受信された測位信号と、車両状態センサ１２により検出された車輪速およびヨーレートなどに基づく自律航法の算出処理との、少なくとも何れかによって、自車両の位置（現在位置）を算出する。そして、自車両の位置の時間変化と、車両状態センサ１２により検出された車輪速およびヨーレートなどとに基づき、自車両の走行軌跡を推定する。
接触可能性判定部３４は、物体軌跡推定部３２によってカメラ画像ＣＰから検知された対向車両の進行方向に基づいて、自車両と対向車両との接触可能性を判定する。さらに、物体軌跡推定部３２によって推定された対向車両の走行軌跡と、自車軌跡推定部３３によって推定された自車両の走行軌跡とに基づき、自車両と対向車両との接触可能性を検知する。
下記表１に示すように、接触可能性判定部３４は、カメラ画像から制御対象選択部３１によって検出された対向車両の前輪と後輪との位置関係と、物体軌跡推定部３２によって検知された対向車両の進行方向とに基づき、自車両と対向車両との接触可能性の有無を検知する。
例えば、接触可能性判定部３４は、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡにすれ違う方向であり、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの中間位置に左右の後輪ＲＬ，ＲＲのうちの何れか１つが近づくように位置変化することが検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が無い、あるいは接触可能性が低いと判定する。
また、例えば、接触可能性判定部３４は、図４（Ａ），（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが正面同士で進行し、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に（位置変化が所定変化以下の）左右の後輪ＲＬ，ＲＲが検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有り、接触可能性が高いと判定する。
また、例えば、接触可能性判定部３４は、図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、対向車両ＶＢが自車両ＶＡの走行車線に侵入する方向に進行し、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置変化が所定変化以下の左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方が検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定する。
また、例えば、接触可能性判定部３４は、図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡが対向車両ＶＢの走行車線に侵入する方向に進行し、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置変化が所定変化以下の左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方が検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定する。
例えば、接触可能性判定部３４は、図５（Ａ），（Ｂ）に示すように、対向車両ＶＢの進行方向は自車両ＶＡにすれ違う方向であり、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの中間位置に左右の後輪ＲＬ，ＲＲのうちの何れか１つが近づくように位置変化することが検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が無い、あるいは接触可能性が低いと判定する。
また、例えば、接触可能性判定部３４は、図４（Ａ），（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとが正面同士で進行し、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に（位置変化が所定変化以下の）左右の後輪ＲＬ，ＲＲが検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有り、接触可能性が高いと判定する。
また、例えば、接触可能性判定部３４は、図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、対向車両ＶＢが自車両ＶＡの走行車線に侵入する方向に進行し、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置変化が所定変化以下の左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方が検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定する。
また、例えば、接触可能性判定部３４は、図７（Ａ），（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡが対向車両ＶＢの走行車線に侵入する方向に進行し、対向車両ＶＢの左右の前輪ＦＬ，ＦＲの間に位置変化が所定変化以下の左右の後輪ＲＬ，ＲＲの何れか一方が検知された場合に、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定する。
また、接触可能性判定部３４は、制御対象選択部３１によって検出された自車両に対する対向車両の相対距離および相対速度に基づいて、自車両と対向車両との接触またはすれ違いが発生するまでの時間（余裕時間）ＴＴＣ（＝相対距離／相対速度）を算出する。そして、接触可能性判定部３４は、図８（Ａ）に示すように、自車軌跡推定部３３によって推定された自車両の走行軌跡に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と自車両ＶＡの車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの自車両ＶＡの進路ＲＡを予測する。また、物体軌跡推定部３２によって推定された対向車両の走行軌跡に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と対向車両ＶＢの車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの対向車両ＶＢの進路ＲＢを予測する。
接触可能性判定部３４は、図８（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡの進路ＲＡと対向車両ＶＢの進路ＲＢとの重なりＬＰが有る場合には、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定する。また、接触可能性判定部３４は、図８（Ｃ）に示すように、自車両ＶＡの進路ＲＡと対向車両ＶＢの進路ＲＢとの重なりが無い場合には、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が無いと判定する。
接触可能性判定部３４は、図８（Ｂ）に示すように、自車両ＶＡの進路ＲＡと対向車両ＶＢの進路ＲＢとの重なりＬＰが有る場合には、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定する。また、接触可能性判定部３４は、図８（Ｃ）に示すように、自車両ＶＡの進路ＲＡと対向車両ＶＢの進路ＲＢとの重なりが無い場合には、自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が無いと判定する。
車両制御部３５は、接触可能性判定部３４の判定結果に応じて、スロットルアクチュエータ１４により内燃機関（Ｅ）の駆動力を制御する制御信号およびブレーキアクチュエータ１５により減速を制御する制御信号およびステアリングアクチュエータ１６により転舵を制御する制御信号のうちの少なくとも何れかの制御信号を出力し、自車両の加速および減速と、転舵とを制御する。さらに、車両制御部３５は、接触可能性判定部３４の判定結果に応じて、警報装置１７の報知動作を制御する制御信号などを出力する。
車両制御部３５は、接触可能性判定部３４によって自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が高いと判定された場合には、図９（Ａ），（Ｂ）に示すような余裕時間ＴＴＣに対するハイ側の警報閾値ＨＷおよび制御閾値ＨＣを選択する。また、車両制御部３５は、接触可能性判定部３４によって自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が低いと判定された場合には、図９（Ａ），（Ｂ）に示すような余裕時間ＴＴＣに対するロー側の警報閾値ＬＷおよび制御閾値ＬＣを選択する。また、車両制御部３５は、接触可能性判定部３４によって自車両ＶＡと対向車両ＶＢとの接触可能性が有ると判定された場合には、図９（Ａ），（Ｂ）に示すような余裕時間ＴＴＣに対するハイ側とロー側の間の中程度の警報閾値ＭＷおよび制御閾値ＭＣを選択する。
そして、車両制御部３５は、接触可能性判定部３４によって算出された余裕時間ＴＴＣが各警報閾値ＨＷ，ＭＷ，ＬＷ以下である場合に、所定の警報制御を実行する。さらに、余裕時間ＴＴＣが各制御閾値ＨＣ，ＭＣ，ＬＣ以下である場合に、所定の接触回避制御を実行する。
なお、各警報閾値ＨＷ，ＭＷ，ＬＷおよび制御閾値ＨＣ，ＭＣ，ＬＣは、相対速度が所定速度未満の範囲においては、相対速度の増大に伴い増大傾向に変化し、相対速度が所定速度以上の範囲においては、相対速度の変化にかかわらずに一定となるように設定されている。また、各制御閾値ＨＣ，ＭＣ，ＬＣは警報閾値ＨＷ，ＭＷ，ＬＷに比べて所定値αだけ小さな値となるように設定されている。
なお、各警報閾値ＨＷ，ＭＷ，ＬＷおよび制御閾値ＨＣ，ＭＣ，ＬＣは、相対速度が所定速度未満の範囲においては、相対速度の増大に伴い増大傾向に変化し、相対速度が所定速度以上の範囲においては、相対速度の変化にかかわらずに一定となるように設定されている。また、各制御閾値ＨＣ，ＭＣ，ＬＣは警報閾値ＨＷ，ＭＷ，ＬＷに比べて所定値αだけ小さな値となるように設定されている。
車両制御部３５は、所定の警報制御として、自車両と対向車両との接触発生を回避または接触発生時の被害を軽減するようにして、警報装置１７の報知動作を制御する。
警報装置１７は、例えば、触覚的伝達装置と、視覚的伝達装置と、聴覚的伝達装置とを備えて構成されている。
触覚的伝達装置は、例えばシートベルト装置や操舵制御装置等であって、車両制御部３５から入力される制御信号に応じて、例えばシートベルトに所定の張力を発生させて自車両の乗員が触覚的に知覚可能な締め付け力を作用させたり、例えばステアリングホイールに自車の運転者が触覚的に知覚可能な振動（ステアリング振動）を発生させる。視覚的伝達装置は、例えば表示装置等であって、車両制御部３５から入力される制御信号に応じて、例えば表示装置に所定の警報情報を表示したり、所定の警報灯を点滅させる。聴覚的伝達装置は、例えばスピーカ等であって、車両制御部３５から入力される制御信号に応じて所定の警報音や音声等を出力する。
警報装置１７は、例えば、触覚的伝達装置と、視覚的伝達装置と、聴覚的伝達装置とを備えて構成されている。
触覚的伝達装置は、例えばシートベルト装置や操舵制御装置等であって、車両制御部３５から入力される制御信号に応じて、例えばシートベルトに所定の張力を発生させて自車両の乗員が触覚的に知覚可能な締め付け力を作用させたり、例えばステアリングホイールに自車の運転者が触覚的に知覚可能な振動（ステアリング振動）を発生させる。視覚的伝達装置は、例えば表示装置等であって、車両制御部３５から入力される制御信号に応じて、例えば表示装置に所定の警報情報を表示したり、所定の警報灯を点滅させる。聴覚的伝達装置は、例えばスピーカ等であって、車両制御部３５から入力される制御信号に応じて所定の警報音や音声等を出力する。
車両制御部３５は、所定の接触回避制御として、自車両と対向車両との接触発生を回避または接触発生時の被害を軽減するようにして、スロットルアクチュエータ１４を制御して自車両の加速を制御したり、ブレーキアクチュエータ１５を制御して自車両の減速を制御したり、ステアリングアクチュエータ１６を制御して自車両の転舵を制御する。
本実施形態による車両周辺監視装置１０は上記構成を備えており、次に、車両周辺監視装置１０の動作について説明する。
先ず、図１０に示すステップＳ０１においては、車両状態センサ１２により受信された測位信号と、車両状態センサ１２により検出された車輪速およびヨーレートなどとに基づき、自車両の走行挙動を検出する。
次に、ステップＳ０２においては、検出された自車両の走行挙動に基づき、自車両の走行軌跡を推定する。
次に、ステップＳ０３においては、後述する物体検知の処理を実行する。
次に、ステップＳ０４においては、後述する物体検知の処理によって検知された物体（自車両周辺の他車両）のうちに自車両に対する対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０５に進む。
次に、ステップＳ０２においては、検出された自車両の走行挙動に基づき、自車両の走行軌跡を推定する。
次に、ステップＳ０３においては、後述する物体検知の処理を実行する。
次に、ステップＳ０４においては、後述する物体検知の処理によって検知された物体（自車両周辺の他車両）のうちに自車両に対する対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０５に進む。
そして、ステップＳ０５においては、自車両と対向車両とに対して、後述する接触可能性判定の処理を実行する。
そして、ステップＳ０６においては、自車両と対向車両との接触可能性が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０７に進み、このステップＳ０７においては、後述する接触可能性判定の処理によって算出される制御量に応じて接触回避制御を実行し、エンドに進む。
そして、ステップＳ０６においては、自車両と対向車両との接触可能性が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０７に進み、このステップＳ０７においては、後述する接触可能性判定の処理によって算出される制御量に応じて接触回避制御を実行し、エンドに進む。
以下に、上述したステップＳ０３の物体検知の処理について説明する。
図１１に示すステップＳ１１においては、カメラ画像から自車両周辺に存在する他車両（例えば、対向車両や先行車両など）を検出する。
次に、ステップＳ１２においては、カメラ画像における他車両の大きさが規定値以上であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１３に進む。
図１１に示すステップＳ１１においては、カメラ画像から自車両周辺に存在する他車両（例えば、対向車両や先行車両など）を検出する。
次に、ステップＳ１２においては、カメラ画像における他車両の大きさが規定値以上であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１３に進む。
そして、ステップＳ１３においては、カメラ画像から他車両の左右の前輪を検出する。
次に、ステップＳ１４においては、カメラ画像から他車両の左右の後輪を検出する。
次に、ステップＳ１５においては、カメラ画像から他車両の左右の前輪の何れか一方の外側のホイールを検出する。
次に、ステップＳ１６においては、カメラ画像から他車両の左右のサイドミラーの少なくとも何れかを検出する。そして、リターンに進む。
次に、ステップＳ１４においては、カメラ画像から他車両の左右の後輪を検出する。
次に、ステップＳ１５においては、カメラ画像から他車両の左右の前輪の何れか一方の外側のホイールを検出する。
次に、ステップＳ１６においては、カメラ画像から他車両の左右のサイドミラーの少なくとも何れかを検出する。そして、リターンに進む。
以下に、上述したステップＳ０５の接触可能性判定の処理について説明する。
図１２に示すステップＳ２１においては、自車両に対する対向車両の相対距離および相対速度に基づき、自車両と対向車両との接触またはすれ違いが発生するまでの時間（余裕時間）ＴＴＣ（＝相対距離／相対速度）を算出する。
次に、ステップＳ２２においては、後述するカメラ画像による接触可能性判定の処理を実行する。
図１２に示すステップＳ２１においては、自車両に対する対向車両の相対距離および相対速度に基づき、自車両と対向車両との接触またはすれ違いが発生するまでの時間（余裕時間）ＴＴＣ（＝相対距離／相対速度）を算出する。
次に、ステップＳ２２においては、後述するカメラ画像による接触可能性判定の処理を実行する。
次に、ステップＳ２３においては、カメラ画像から検出した、対向車両の前輪と後輪との位置関係と、前輪の外側のホイールの有無と、サイドミラーの有無とのうち、少なくとも何れか１つに基づいて、対向車両の進行方向を検知し、この進行方向に基づいて対向車両の走行軌跡を推定する。そして、推定した自車両の走行軌跡に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と自車両の車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの自車両の進路を予測する。同様に、推定した対向車両の走行軌跡に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と対向車両の車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの対向車両の進路を予測する。そして、複数の対向車両のうち自車両に対して、互いの進路が重なる対向車両を抽出する。
次に、抽出した対向車両に対して、後述する制御量計算の処理を実行し、リターンに進む。
次に、抽出した対向車両に対して、後述する制御量計算の処理を実行し、リターンに進む。
以下に、上述したステップＳ２２のカメラ画像による接触可能性判定の処理について説明する。
図１３に示すステップＳ３１においては、対向車両の左右の前輪が検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ４１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３２に進む。
そして、ステップＳ３２においては、対向車両の左右の前輪の間に少なくとも一つの後輪が検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ４０に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３３に進む。
図１３に示すステップＳ３１においては、対向車両の左右の前輪が検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ４１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３２に進む。
そして、ステップＳ３２においては、対向車両の左右の前輪の間に少なくとも一つの後輪が検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ４０に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３３に進む。
そして、ステップＳ３３においては、対向車両の左右の前輪の間に左右の後輪が検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３４に進み、このステップＳ３４においては、自車両と対向車両との接触可能性が高いと判定し、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ３５に進む。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３４に進み、このステップＳ３４においては、自車両と対向車両との接触可能性が高いと判定し、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ３５に進む。
そして、ステップＳ３５においては、左右の前輪の位置間の距離と、左右の何れかの前輪の位置から左右の前輪の間に検知された左右の何れかの後輪の位置までの距離との比を算出する。
次に、ステップＳ３６においては、過去に算出された比の情報が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ３７に進み、このステップＳ３７においては、自車両と対向車両との接触可能性が高いか、あるいは低いかを、カメラ画像のみに基づいて判定しない状態とし、いわば暫定的に自車両と対向車両との接触可能性が中程度であると判定し、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３８に進む。
次に、ステップＳ３６においては、過去に算出された比の情報が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ３７に進み、このステップＳ３７においては、自車両と対向車両との接触可能性が高いか、あるいは低いかを、カメラ画像のみに基づいて判定しない状態とし、いわば暫定的に自車両と対向車両との接触可能性が中程度であると判定し、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３８に進む。
そして、ステップＳ３８においては、過去に算出された比の情報に基づき、過去よりも後輪の位置が左右の前輪の中央に推移したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ３７に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３９に進み、このステップＳ３９においては、自車両と対向車両との接触可能性が低いと判定し、リターンに進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ３７に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３９に進み、このステップＳ３９においては、自車両と対向車両との接触可能性が低いと判定し、リターンに進む。
また、ステップＳ４０においては、対向車両の左右の前輪の何れかの外側にホイールが検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ３７に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、上述したステップＳ３９に進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ３７に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、上述したステップＳ３９に進む。
また、ステップＳ４１においては、対向車両の少なくとも左右の何れかのサイドミラーが検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ３７に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ４２に進む。
そして、ステップＳ４２においては、対向車両の左右の何れか一方のサイドミラーのみが検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、つまり左右のサイドミラーが検知された場合には、上述したステップＳ３４に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３９に進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ３７に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ４２に進む。
そして、ステップＳ４２においては、対向車両の左右の何れか一方のサイドミラーのみが検知されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合、つまり左右のサイドミラーが検知された場合には、上述したステップＳ３４に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ３９に進む。
以下に、上述したステップＳ２４の制御量計算の処理について説明する。
図１４に示すステップＳ５１においては、複数の対向車両のうちから、制御量を算出していない対向車両であって、かつ余裕時間ＴＴＣが最も小さい対向車両を選択する。
次に、ステップＳ５２においては、選択した対向車両は自車両に対する接触可能性が高い対向車両であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５３に進み、このステップＳ５３においては、余裕時間ＴＴＣに対する警報閾値および制御閾値としてハイ側の警報閾値ＨＷおよび制御閾値ＨＣを採用し、後述するステップＳ５７に進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ５４に進む。
図１４に示すステップＳ５１においては、複数の対向車両のうちから、制御量を算出していない対向車両であって、かつ余裕時間ＴＴＣが最も小さい対向車両を選択する。
次に、ステップＳ５２においては、選択した対向車両は自車両に対する接触可能性が高い対向車両であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５３に進み、このステップＳ５３においては、余裕時間ＴＴＣに対する警報閾値および制御閾値としてハイ側の警報閾値ＨＷおよび制御閾値ＨＣを採用し、後述するステップＳ５７に進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ５４に進む。
そして、ステップＳ５４においては、選択した対向車両は自車両に対する接触可能性が低い対向車両であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５５に進み、このステップＳ５５においては、余裕時間ＴＴＣに対する警報閾値および制御閾値としてロー側の警報閾値ＬＷおよび制御閾値ＬＣを採用し、後述するステップＳ５７に進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ５６に進み、このステップＳ５６においては、余裕時間ＴＴＣに対する警報閾値および制御閾値としてハイ側とロー側の間の中程度の警報閾値ＭＷおよび制御閾値ＭＣを採用し、後述するステップＳ５７に進む。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５５に進み、このステップＳ５５においては、余裕時間ＴＴＣに対する警報閾値および制御閾値としてロー側の警報閾値ＬＷおよび制御閾値ＬＣを採用し、後述するステップＳ５７に進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ５６に進み、このステップＳ５６においては、余裕時間ＴＴＣに対する警報閾値および制御閾値としてハイ側とロー側の間の中程度の警報閾値ＭＷおよび制御閾値ＭＣを採用し、後述するステップＳ５７に進む。
そして、ステップＳ５７においては、余裕時間ＴＴＣが警報閾値以下であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ６１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５８に進み、このステップＳ５８においては、所定の警報制御の実行を開始する。
そして、ステップＳ５９においては、余裕時間ＴＴＣが制御閾値以下であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ６１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ６０に進み、このステップＳ６０においては、所定の接触回避制御の制御量、例えば、自車両と対向車両との接触発生を回避または接触発生時の被害を軽減するようにして、スロットルアクチュエータ１４を制御して自車両の加速を制御したり、ブレーキアクチュエータ１５を制御して自車両の減速を制御したり、ステアリングアクチュエータ１６を制御して自車両の転舵を制御する際における各アクチュエータ１４，１５，１６の制御量を算出する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ６１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ５８に進み、このステップＳ５８においては、所定の警報制御の実行を開始する。
そして、ステップＳ５９においては、余裕時間ＴＴＣが制御閾値以下であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ６１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ６０に進み、このステップＳ６０においては、所定の接触回避制御の制御量、例えば、自車両と対向車両との接触発生を回避または接触発生時の被害を軽減するようにして、スロットルアクチュエータ１４を制御して自車両の加速を制御したり、ブレーキアクチュエータ１５を制御して自車両の減速を制御したり、ステアリングアクチュエータ１６を制御して自車両の転舵を制御する際における各アクチュエータ１４，１５，１６の制御量を算出する。
そして、ステップＳ６１においては、検知された全ての対向車両で制御量の算出が終了したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ５１に戻る。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ６２に進む。
そして、ステップＳ６２においては、複数の対向車両に対して算出した制御量のうちから最大の制御量を採用し、リターンに進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ５１に戻る。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ６２に進む。
そして、ステップＳ６２においては、複数の対向車両に対して算出した制御量のうちから最大の制御量を採用し、リターンに進む。
上述したように、本実施の形態による車両周辺監視装置１０によれば、適宜のタイミングで撮像されたカメラ画像のみから検出した、対向車両の前輪と後輪との位置関係と、前輪の外側のホイールの有無と、サイドミラーの有無とのうち、少なくとも何れか１つに基づいて、対向車両の進行方向を検知することができる。これによって、例えば時系列を成す複数のカメラ画像の時系列変化によって対向車両の進行方向を検知する場合に比べて、煩雑な処理を必要とせずに迅速に対向車両の進行方向を検知することができる。そして、自車両と対向車両との衝突または接触の可能性を迅速に予知することができ、所定の警報制御および接触回避制御を迅速かつ適切に実行することができる。
さらに、時系列を成す複数のカメラ画像から検知される対向車両の左右の前輪と後輪との位置関係の時間的変化を用いることによって、対向車両の進行方向をより詳細かつ精度良く検知することができる。
さらに、時系列を成す複数のカメラ画像から検知される対向車両の左右の前輪と後輪との位置関係の時間的変化を用いることによって、対向車両の進行方向をより詳細かつ精度良く検知することができる。
なお、上述した実施形態においては、カメラ画像のみを用いて対向車両の進行方向を検知したが、さらに、レーダ装置２１から出力される外部の物体までの距離に係る検知信号および外部の物体の相対速度に係る検知信号などを用いて、対向車両の進路を予測してもよい。
なお、上述した実施形態においては、ステップＳ３１からステップＳ４２に示すカメラ画像による接触可能性判定の処理において、例えば、対向車両の左右の前輪が検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ３１）の実行に先立って、あるいは並行して、サイドミラーが検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ４１）を実行してもよい。また、例えば、対向車両の左右の前輪の間に左右の後輪が検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ３２）の実行に先立って、あるいは並行して、左右の前輪の何れかのホイールが検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ４０）を実行してもよい。
また、上述したステップＳ４２においては、単に、左右のサイドミラーが検知された場合にはステップＳ３４に進むとしたが、これに限定されず、例えば、自車両と対向車両との間の距離に応じて処理内容を変更してもよい。例えば、自車両と対向車両との間の距離が所定距離以上に長い場合には、左右のサイドミラーが検知された場合であっても、ステップＳ３９に進むように設定してもよい。
また、上述したステップＳ３８においては、この判定結果が「ＮＯ」である場合に、ステップＳ３４に進むようにしてもよい。
なお、上述した実施形態においては、ステップＳ３１からステップＳ４２に示すカメラ画像による接触可能性判定の処理において、例えば、対向車両の左右の前輪が検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ３１）の実行に先立って、あるいは並行して、サイドミラーが検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ４１）を実行してもよい。また、例えば、対向車両の左右の前輪の間に左右の後輪が検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ３２）の実行に先立って、あるいは並行して、左右の前輪の何れかのホイールが検知されたか否かを判定する処理（ステップＳ４０）を実行してもよい。
また、上述したステップＳ４２においては、単に、左右のサイドミラーが検知された場合にはステップＳ３４に進むとしたが、これに限定されず、例えば、自車両と対向車両との間の距離に応じて処理内容を変更してもよい。例えば、自車両と対向車両との間の距離が所定距離以上に長い場合には、左右のサイドミラーが検知された場合であっても、ステップＳ３９に進むように設定してもよい。
また、上述したステップＳ３８においては、この判定結果が「ＮＯ」である場合に、ステップＳ３４に進むようにしてもよい。
以下に、上述した実施形態の変形例に係る車両周辺監視装置１０の動作について説明する。
この変形例において上述した実施形態と異なる主要な点は、レーダ装置２１から出力される外部の物体までの距離に係る検知信号および外部の物体の相対速度に係る検知信号に基づく情報と、カメラ画像に基づく情報とを統合して、対向車両の進路を予測する点である。
この変形例において上述した実施形態と異なる主要な点は、レーダ装置２１から出力される外部の物体までの距離に係る検知信号および外部の物体の相対速度に係る検知信号に基づく情報と、カメラ画像に基づく情報とを統合して、対向車両の進路を予測する点である。
先ず、図１５に示すステップＳ７１においては、車両状態センサ１２により受信された測位信号と、車両状態センサ１２により検出された車輪速およびヨーレートなどとに基づき、自車両の走行挙動を検出する。
次に、ステップＳ７２においては、検出された自車両の走行挙動に基づき、自車両の走行軌跡を推定する。
次に、ステップＳ７３においては、後述する物体検知の処理を実行する。
次に、ステップＳ７４においては、後述する物体検知の処理によって検知された物体（自車両周辺の他車両）のうちに自車両に対する対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ７５に進む。
次に、ステップＳ７２においては、検出された自車両の走行挙動に基づき、自車両の走行軌跡を推定する。
次に、ステップＳ７３においては、後述する物体検知の処理を実行する。
次に、ステップＳ７４においては、後述する物体検知の処理によって検知された物体（自車両周辺の他車両）のうちに自車両に対する対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ７５に進む。
そして、ステップＳ７５においては、後述する対向車両の進路予測の処理を実行する。
そして、ステップＳ７６においては、自車両と対向車両とに対して、後述する接触可能性判定の処理を実行する。
そして、ステップＳ７７においては、自車両と対向車両との接触可能性が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ７８に進み、このステップＳ７８においては、後述する接触可能性判定の処理によって算出される制御量に応じて接触回避制御を実行し、エンドに進む。
そして、ステップＳ７６においては、自車両と対向車両とに対して、後述する接触可能性判定の処理を実行する。
そして、ステップＳ７７においては、自車両と対向車両との接触可能性が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、エンドに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ７８に進み、このステップＳ７８においては、後述する接触可能性判定の処理によって算出される制御量に応じて接触回避制御を実行し、エンドに進む。
以下に、上述したステップＳ７３の物体検知の処理について説明する。
図１６に示すステップＳ８１においては、レーダ装置２１によって自車両の外部の物体を検出する。
次に、ステップＳ８２においては、検出した物体のうちから自車両の速度以上の相対速度を有する物体を対向車両として抽出する。
次に、ステップＳ８３においては、過去に検出した対向車両の情報に基づき、過去に検出した対向車両の現在位置を推定する。
次に、ステップＳ８４においては、推定した現在位置と同位置の対向車両が今回検出した対向車両のうちに存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ８６に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ８５に進む。
そして、ステップＳ８５においては、過去に検出した対向車両の情報と、今回検出した対向車両の情報とを統合する。
図１６に示すステップＳ８１においては、レーダ装置２１によって自車両の外部の物体を検出する。
次に、ステップＳ８２においては、検出した物体のうちから自車両の速度以上の相対速度を有する物体を対向車両として抽出する。
次に、ステップＳ８３においては、過去に検出した対向車両の情報に基づき、過去に検出した対向車両の現在位置を推定する。
次に、ステップＳ８４においては、推定した現在位置と同位置の対向車両が今回検出した対向車両のうちに存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ８６に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ８５に進む。
そして、ステップＳ８５においては、過去に検出した対向車両の情報と、今回検出した対向車両の情報とを統合する。
次に、ステップＳ８６においては、カメラ画像から自車両周辺に存在する他車両（例えば、対向車両や先行車両など）を検出する。
次に、ステップＳ８７においては、レーダ装置２１によって検出した対向車両と、カメラ画像から検出した他車両とで、同方向に進行する車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ８８に進む。
次に、ステップＳ８８においては、レーダ装置２１によって検出した対向車両の情報と、カメラ画像から検出した他車両の情報とを、同一車両の情報として統合する。
次に、ステップＳ８７においては、レーダ装置２１によって検出した対向車両と、カメラ画像から検出した他車両とで、同方向に進行する車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ８８に進む。
次に、ステップＳ８８においては、レーダ装置２１によって検出した対向車両の情報と、カメラ画像から検出した他車両の情報とを、同一車両の情報として統合する。
次に、ステップＳ８９においては、情報が統合された他車両のカメラ画像における大きさが規定値以上であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ９０に進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ９０に進む。
そして、ステップＳ９０においては、情報が統合された他車両の左右の前輪をカメラ画像から検出する。
次に、ステップＳ９１においては、情報が統合された他車両の左右の後輪をカメラ画像から検出する。
次に、ステップＳ９２においては、情報が統合された他車両の左右の前輪の何れか一方の外側のホイールをカメラ画像から検出する。
次に、ステップＳ９３においては、情報が統合された他車両の左右のサイドミラーの少なくとも何れかをカメラ画像から検出する。そして、リターンに進む。
次に、ステップＳ９１においては、情報が統合された他車両の左右の後輪をカメラ画像から検出する。
次に、ステップＳ９２においては、情報が統合された他車両の左右の前輪の何れか一方の外側のホイールをカメラ画像から検出する。
次に、ステップＳ９３においては、情報が統合された他車両の左右のサイドミラーの少なくとも何れかをカメラ画像から検出する。そして、リターンに進む。
以下に、上述したステップＳ７５の対向車両の進路予測の処理について説明する。
図１７に示すステップＳ１０１においては、レーダ装置２１によって今回検出した対向車両のうちに、レーダ装置２１によって検出された今回（つまり現在）の情報に、レーダ装置２１によって過去に検出した対向車両の情報が統合された対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ１０３に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１０２に進み、このステップＳ１０２においては、レーダ装置２１によって検出された今回（つまり現在）および過去の情報に基づき、対向車両の進行方向を算出する。
図１７に示すステップＳ１０１においては、レーダ装置２１によって今回検出した対向車両のうちに、レーダ装置２１によって検出された今回（つまり現在）の情報に、レーダ装置２１によって過去に検出した対向車両の情報が統合された対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、後述するステップＳ１０３に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１０２に進み、このステップＳ１０２においては、レーダ装置２１によって検出された今回（つまり現在）および過去の情報に基づき、対向車両の進行方向を算出する。
次に、ステップＳ１０３においては、レーダ装置２１によって今回検出した対向車両のうちに、レーダ装置２１によって検出された今回（つまり現在）の情報に、カメラ画像から検出した他車両の情報が統合された対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、後述するステップＳ１０７に進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１０４に進む。
そして、ステップＳ１０４においては、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づき、対向車両の進行方向を算出することができたか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１０５に進み、このステップＳ１０５においては、レーダ装置２１によって検出された対向車両の過去の位置から進行方向に応じた横加速度を算出し、この横加速度に基づいて対向車両の進路を予測する。そして、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１０６に進み、このステップＳ１０６においては、レーダ装置２１によって検出された情報に基づく対向車両の進路予測を行なわない状態とし、リターンに進む。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、後述するステップＳ１０７に進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１０４に進む。
そして、ステップＳ１０４においては、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づき、対向車両の進行方向を算出することができたか否かを判定する。
この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１０５に進み、このステップＳ１０５においては、レーダ装置２１によって検出された対向車両の過去の位置から進行方向に応じた横加速度を算出し、この横加速度に基づいて対向車両の進路を予測する。そして、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１０６に進み、このステップＳ１０６においては、レーダ装置２１によって検出された情報に基づく対向車両の進路予測を行なわない状態とし、リターンに進む。
また、ステップＳ１０７においては、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像から、対向車両の左右の前輪の位置と、左右の前輪の間に存在する左右の少なくとも何れかの後輪の位置とが検出されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ１０４に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１０８に進む。
そして、ステップＳ１０８においては、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像から検出された左右の何れかの前輪および後輪の位置に基づき、対向車両の進行方向を算出する。例えば、左側通行の直線路において自車両が走行車線を逸脱しないように走行している状態において、対向車両の左の後輪が右の前輪よりも左の前輪に近い位置で検出された場合には、対向車両の進行方向は自車両の進行方向から遠ざかる方向であると判定する。一方、対向車両の右の後輪が左の前輪よりも右の前輪に近い位置で検出された場合には、対向車両の進行方向は自車両の進行方向に近づく方向であると判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ１０４に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１０８に進む。
そして、ステップＳ１０８においては、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像から検出された左右の何れかの前輪および後輪の位置に基づき、対向車両の進行方向を算出する。例えば、左側通行の直線路において自車両が走行車線を逸脱しないように走行している状態において、対向車両の左の後輪が右の前輪よりも左の前輪に近い位置で検出された場合には、対向車両の進行方向は自車両の進行方向から遠ざかる方向であると判定する。一方、対向車両の右の後輪が左の前輪よりも右の前輪に近い位置で検出された場合には、対向車両の進行方向は自車両の進行方向に近づく方向であると判定する。
次に、ステップＳ１０９においては、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づき、対向車両の進行方向を算出することができたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１１０に進み、このステップＳ１１０においては、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像に基づいて算出された対向車両の進行方向を用いて、この進行方向に直進するとして対向車両の進路を予測し、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１１１に進み、このステップＳ１１１においては、レーダ装置２１によって検出された過去の情報と、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像に基づいて算出された対向車両の進行方向とを統合するように用いて、対向車両の進路を予測する。例えば、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した進路予測を、カメラ画像の進行方向に基づき補正する。また、例えば、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した進路予測と、カメラ画像の進行方向に基づき算出した進路予測との平均を採用する。また、例えば、カメラ画像の進行方向に基づき算出した直進の進路予測を、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した横加速度を用いて補正する。また、例えば、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した進路予測と、カメラ画像の進行方向に基づき算出した進路予測との両方を、上述したステップＳ７６の接触可能性判定の処理において用いる。
そして、リターンに進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１１０に進み、このステップＳ１１０においては、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像に基づいて算出された対向車両の進行方向を用いて、この進行方向に直進するとして対向車両の進路を予測し、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１１１に進み、このステップＳ１１１においては、レーダ装置２１によって検出された過去の情報と、レーダ装置２１によって今回検出された情報に統合されたカメラ画像に基づいて算出された対向車両の進行方向とを統合するように用いて、対向車両の進路を予測する。例えば、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した進路予測を、カメラ画像の進行方向に基づき補正する。また、例えば、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した進路予測と、カメラ画像の進行方向に基づき算出した進路予測との平均を採用する。また、例えば、カメラ画像の進行方向に基づき算出した直進の進路予測を、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した横加速度を用いて補正する。また、例えば、レーダ装置２１によって検出された過去の情報に基づいて算出した進路予測と、カメラ画像の進行方向に基づき算出した進路予測との両方を、上述したステップＳ７６の接触可能性判定の処理において用いる。
そして、リターンに進む。
以下に、上述したステップＳ７６の接触可能性判定の処理について説明する。
図１８に示すステップＳ１２１においては、レーダ装置２１によって今回検出した対向車両のうちに、進路予測された対向車両が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１２２に進み、このステップＳ１２２においては、自車両と対向車両との接触可能性は無いと判断して、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２３に進む。
そして、ステップＳ１２３においては、自車両に対する対向車両の相対距離および相対速度に基づき、自車両と対向車両との接触またはすれ違いが発生するまでの時間（余裕時間）ＴＴＣ（＝相対距離／相対速度）を算出する。
次に、ステップＳ１２４においては、推定した自車両の走行軌跡に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と自車両の車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの自車両の進路を予測する。また、対向車両の予測進路に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と対向車両の車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの対向車両の進路を予測する。そして、複数の対向車両のうち自車両に対して、互いの進路が重なる対向車両を抽出する。
そして、ステップＳ１２５においては、自車両の進路に重なる進路の対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２６に進む。
図１８に示すステップＳ１２１においては、レーダ装置２１によって今回検出した対向車両のうちに、進路予測された対向車両が有るか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ１２２に進み、このステップＳ１２２においては、自車両と対向車両との接触可能性は無いと判断して、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２３に進む。
そして、ステップＳ１２３においては、自車両に対する対向車両の相対距離および相対速度に基づき、自車両と対向車両との接触またはすれ違いが発生するまでの時間（余裕時間）ＴＴＣ（＝相対距離／相対速度）を算出する。
次に、ステップＳ１２４においては、推定した自車両の走行軌跡に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と自車両の車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの自車両の進路を予測する。また、対向車両の予測進路に沿った、余裕時間ＴＴＣでの走行距離と対向車両の車両長さとに相当する、接触またはすれ違いが発生するまでの対向車両の進路を予測する。そして、複数の対向車両のうち自車両に対して、互いの進路が重なる対向車両を抽出する。
そして、ステップＳ１２５においては、自車両の進路に重なる進路の対向車両が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２６に進む。
そして、ステップＳ１２６においては、余裕時間ＴＴＣが警報閾値以下であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２７に進み、このステップＳ１２７においては、所定の警報制御の実行を開始する。
そして、ステップＳ１２８においては、余裕時間ＴＴＣが制御閾値以下であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２９に進み、このステップＳ１２９においては、所定の接触回避制御の制御量、例えば、自車両と対向車両との接触発生を回避または接触発生時の被害を軽減するようにして、スロットルアクチュエータ１４を制御して自車両の加速を制御したり、ブレーキアクチュエータ１５を制御して自車両の減速を制御したり、ステアリングアクチュエータ１６を制御して自車両の転舵を制御する際における各アクチュエータ１４，１５，１６の制御量を算出する。そして、リターンに進む。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２７に進み、このステップＳ１２７においては、所定の警報制御の実行を開始する。
そして、ステップＳ１２８においては、余裕時間ＴＴＣが制御閾値以下であるか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、リターンに進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ１２９に進み、このステップＳ１２９においては、所定の接触回避制御の制御量、例えば、自車両と対向車両との接触発生を回避または接触発生時の被害を軽減するようにして、スロットルアクチュエータ１４を制御して自車両の加速を制御したり、ブレーキアクチュエータ１５を制御して自車両の減速を制御したり、ステアリングアクチュエータ１６を制御して自車両の転舵を制御する際における各アクチュエータ１４，１５，１６の制御量を算出する。そして、リターンに進む。
この変形例によれば、対向車両の進路をより詳細かつ精度良く検知することができ、自車両と対向車両との接触可能性の検知精度を向上させることができる。
なお、この変形例においては、カメラ画像を用いた判定手法を、上述した実施形態とは異なることとしたが、これに限定されず、上述した実施形態と同一としてもよい。
なお、この変形例においては、カメラ画像を用いた判定手法を、上述した実施形態とは異なることとしたが、これに限定されず、上述した実施形態と同一としてもよい。
以上、説明した本実施形態は、本発明を実施するうえでの一例を示すものであり、本発明が前記した実施形態に限定して解釈されるものではないことは言うまでもない。
１０ 車両周辺監視装置
２１ レーダ装置
２３ 撮像手段（カメラ）
３１ 制御対象選択部
３２ 物体軌跡推定部（進行方向検知手段）
３３ 自車軌跡推定部
３４ 接触可能性判定部
３５ 車両制御部
２１ レーダ装置
２３ 撮像手段（カメラ）
３１ 制御対象選択部
３２ 物体軌跡推定部（進行方向検知手段）
３３ 自車軌跡推定部
３４ 接触可能性判定部
３５ 車両制御部
Claims (5)
- 自車両に搭載され、自車両の外界を撮像可能な撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像から自車両の外界に存在する他車両の進行方向を検知する進行方向検知手段と、
を備え、
前記進行方向検知手段は、前記画像から検知した前記他車両の前輪と後輪との位置関係と、前記画像による前記他車両の前輪外側のホイールの検知有無と、前記画像による前記他車両のサイドミラーの検知有無とのうち、少なくとも何れか１つに基づいて、前記他車両の進行方向を検知する、
前記進行方向検知手段は、前記画像から前記他車両の左右の前記前輪の間に左右の前記後輪を検知した場合に、前記他車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知する、
ことを特徴とする車両周辺監視装置。 - 前記進行方向検知手段は、前記画像から前記他車両の左右の前記前輪の間に左右の前記後輪のうちの何れか１つのみを検知した場合に、前記他車両の進行方向は自車両にすれ違う方向または自車両に向かう方向であると検知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両周辺監視装置。 - 前記進行方向検知手段は、複数の前記画像から検知した前記他車両の前輪と後輪との位置関係の時間的変化に基づいて、前記他車両の進行方向を検知する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両周辺監視装置。 - 前記進行方向検知手段は、複数の前記画像から前記他車両の左右の前記前輪の中間位置に左右の前記後輪のうちの何れか１つが近づくように位置変化することを検知した場合に、前記他車両の進行方向は自車両にすれ違う方向であると検知する、
ことを特徴とする請求項３に記載の車両周辺監視装置。 - 前記進行方向検知手段は、複数の前記画像から前記他車両の左右の前記前輪と左右の前記後輪のうちの何れか１つとの位置関係の時間的変化が所定変化以下の場合に、前記他車両の進行方向は自車両に向かう方向であると検知する、
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の車両周辺監視装置。
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