JP5858149B2 - 蛇行判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の旋回情報を検出する旋回情報検出部と、走行中の道路を含む撮像画像に対する画像認識により車線に対する車両の位置情報を検出する画像認識検出部とを備える蛇行判定装置に関する。

車両の運転者の疲労、居眠り、脇見等による意識低下状態を判定し、運転者に対して警報出力等を行うシステムが開発されている。意識低下状態を判定する方法としては、例えば、意識低下状態で見られる特有の操舵パターンとして車線内の蛇行を判定する方法がある。特許文献１には、車載カメラが撮像した車両前方画像に基づいて車線を認識して車線に対する車両の相対位置を検出する画像認識検出手段と、ステアリングホイールの舵角を検出する舵角検出手段とを備え、２つの検出手段を併用して蛇行を判定することが開示されている。

特開２００７−２６５１０１号公報

高速道路やバイパス等の高速で走行できる道路では、一般的には車線が整備されており、画像認識検出手段で車線を認識することが可能である。しかし、高速になるほど、車両を旋回させるための舵角が小さくなり、小さい舵角での蛇行となるので、舵角検出手段で検出した舵角を用いて蛇行を高精度に判定することが困難になる。一方、住宅街等の低速で走行する道路では、車線が断続的にしか存在しない場合や車線が設けられていない場合が多く、画像認識検出手段で車線を認識できないことが多い。しかし、低速になるほど、車両を旋回させるための舵角が大きくなり、大きい舵角での蛇行となるので、舵角検出手段で検出した舵角を用いて蛇行を高精度に判定することが可能である。

したがって、上記の構成のように、２つの検出手段を併用する場合、車速域によっては信頼性の低い情報に基づいて蛇行判定が行われる可能性があり、蛇行判定を高精度に行うという点で改善の余地がある。また、常に２つの検出手段が作動しているので、エネルギ効率も悪いという課題もある。

そこで、本発明は、蛇行を判定するために２つの検出手段を備える構成でエネルギ効率良く蛇行を高精度に判定できる蛇行判定装置を提供することを課題とする。

本発明に係る蛇行判定装置は、車両の旋回情報を検出する旋回情報検出部と、走行中の道路を含む撮像画像に対する画像認識により車線に対する車両の位置情報を検出する画像認識検出部とを備える蛇行判定装置であって、車速を検出する車速検出部と、車速検出部で検出した車速が所定車速以上の場合には画像認識検出部を選択し、車速検出部で検出した車速が所定車速未満の場合には旋回情報検出部を選択する選択部と、選択部で画像認識検出部を選択した場合に車線に対する車両の位置情報に基づいて車両の蛇行を判定し、選択部で旋回情報検出部を選択した場合に車両の旋回情報に基づいて車両の蛇行を判定する蛇行判定部とを備えることを特徴とする。

この蛇行判定装置は、旋回情報検出部と画像認識検出部の２つの検出手段を備えており、２つの検出手段のうちのいずれか一方の検出手段を用いて車両の蛇行を判定する。旋回情報検出部は、車両の旋回情報（例えば、舵角、舵角速度、ヨーレート）を検出する手段である。高速になるほど、車両を旋回させるための舵角等が小さくなるので、旋回情報検出部で検出した旋回情報を用いて蛇行を高精度に判定することが困難になる。一方、低速になるほど、車両を旋回させるための舵角等が大きくなるので、旋回情報検出部で検出した旋回情報を用いて蛇行を判定することができる。画像認識検出部は、走行中の道路を含む撮像画像に対する画像認識によって走行中の車線を認識し、車線に対する車両の位置情報（例えば、車線中央に対するオフセット量（横位置））を検出する手段である。車線が整備されているのは、一般的に、高速道路、バイパス、フリーウェイ等の比較的高速で走行できる道路である。このように車線が整備された環境下では、画像認識検出部で車線を認識することができ、車線に対する車両の位置情報を得ることができる。一方、住宅街等の低速での走行が想定される道路では、交差点の存在、対面通行道路、狭路等により、車線が断続的にしか存在しない場合や車線が設けられていない場合が多い。このように車線が整備されていない環境下では、画像認識検出部で車線を認識することが困難であり（車線を全く認識できない場合もある）、車線に対する車両の位置情報を得ることができない。

そこで、蛇行判定装置では、車速検出部によって車速を検出し、選択部によって車速が所定車速以上の場合には蛇行を判定するための検出手段として画像認識検出部を選択し、車速が所定車速未満の場合には旋回情報検出部を選択する。この所定車速は、画像認識検出部を用いた方が蛇行を判定するための信頼性の高い情報を得ることができる車速域（高速側）と旋回情報検出部を用いた方が蛇行を判定するための信頼性の高い情報を得ることができる車速域（低速側）との境界の車速である。そして、蛇行判定装置では、蛇行判定部によって、画像認識検出部が選択されている場合には車線に対する車両の位置情報に基づいて車両の蛇行を判定し、旋回情報検出部が選択されている場合には車両の旋回情報に基づいて車両の蛇行を判定する。このように、蛇行判定装置は、車速に応じて蛇行判定に有効（信頼性が高い）な検出手段のみを用いることにより、エネルギ効率が向上し、全ての車速域で蛇行を高精度に判定することができる。なお、蛇行判定に用いない検出手段を停止するとエネルギ効率が最も良くなるが、検出手段を停止できない場合でも、一方の検出手段の情報だけを用いて蛇行判定処理を行うので（つまり、両方の検出手段の各情報を用いて蛇行判定処理を行わないので）、処理負荷が軽減し、エネルギ効率が向上する。

本発明の上記蛇行判定装置では、画像認識検出部による車線を認識可能な状態と車線を認識不能な状態とが切り替わるときに車速検出部で検出した車速に基づいて所定車速を決定する学習部を備えると好適である。このように、蛇行判定装置では、画像認識検出部による車線を認識可能な状態と車線を認識不能な状態とが切り替わるときの車速に基づいて所定車速を学習することにより、実際に画像認識検出部で車線を認識できる可能性の高い車速域で画像認識検出部を用いて蛇行判定を行うことができる。

本発明によれば、車速に応じて蛇行判定に有効な検出手段のみを用いることにより、エネルギ効率が向上し、全ての車速域で蛇行を高精度に判定することができる。

本実施の形態に係る意識低下判定システムの構成図である。 本実施の形態に係る意識低下判定システムでのメイン動作の流れを示すフローチャートである。 図２のメイン動作のフローチャートにおける蛇行判定手段選択処理の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態に係る意識低下判定システムでの車速域切り替え閾値の学習処理の流れを示すフローチャートであり、（ａ）が現車速記憶処理のフローチャートであり、（ｂ）が車速域切り替え閾値算出処理のフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明に係る蛇行判定装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施の形態では、本発明を、運転者が意識低下状態か否かを判定し、意識低下状態の場合に警報を行う意識低下判定システムに適用する。本実施の形態に係る意識低下判定システムは、白線認識カメラと舵角センサの２つの検出手段を備え、いずれか一方の検出手段を用いて蛇行（ふらつき）が有るか否かを判定し、蛇行が有る場合に運転者が意識低下状態と判断する。

なお、本実施の形態に係る意識低下判定システムの作動は、ＡＣＣ電源がＯＮやエンジンが始動等で作動してもよいし、あるいは、所定の作動条件やキャンセル条件を設けてもよい。作動条件としては、例えば、車速が所定速度以上の場合にシステム作動とする。キャンセル条件としては、例えば、車線変更中に作動させないためにウィンカスイッチが左方向ＯＮ又は右方向ＯＮの場合に一時的にシステム停止としたり、ウィンカ以外にも他の運転者の操作に応じて一時的にシステム停止としてもよい。

図１を参照して、本実施の形態に係る意識低下判定システム１について説明する。図１は、意識低下判定システムの構成図である。

意識低下判定システム１は、エネルギ効率良くかつ全車速域で高精度に蛇行を判定するために、高速域では白線認識カメラのみを用い、車線中央からのオフセット量（車線の対する車両の位置情報）に基づいて蛇行判定を行い、低速域では舵角センサのみを用い、舵角（旋回情報）に基づいて蛇行判定を行う。さらに、意識低下判定システム１は、実際に白線認識カメラで白線を認識できる車速域を設定するために、白線認識カメラでの白線の未認識状態から認識状態に遷移するときの車速を用いて車速域切り替え車速を学習する。

なお、運転者が疲労、居眠り、脇見等による意識低下状態になると、車線中央から車両の横位置が大きくずれてから車線中央側に戻すための修正操舵を行い、このような修正操舵が繰り返されて蛇行する場合がある。このような運転者の操舵操作に応じた車両の蛇行を示すオフセット量の変化パターン又は舵角の変化パターンを検出することによって、運転者の意識低下状態を判定できる。運転者が意識低下状態になると、車両が左右の白線に近づいてから反対方向への修正操舵を行い、この修正操舵が周期的に繰り返される。したがって、車両の蛇行を示すオフセット量の変化パターンは、例えば、車線内の左右の一方側でのオフセット量（車両の横位置）が徐々に大きくなり、他方側への修正操舵開始時に一方側でのオフセット量がピークとなり、その修正操舵開始後から一方側でのオフセット量が徐々に小さくなって０になり、他方側でのオフセット量が徐々に大きくなり、一方側への修正操舵開始時に他方側でのオフセット量がピークとなり、その修正操舵開始後から他方側でのオフセット量が徐々に小さくなって０になり、一方側でのオフセット量が徐々に大きくなるオフセット量の変化が繰り返される。また、車両の蛇行を示す舵角の変化パターンは、例えば、ステアリングホイールの一方の回転方向での所定量の舵角（ピーク）が続き、他方の回転方向への修正操舵開始後から一方の回転方向での舵角が急速に小さくなって０になり、他方の回転方向での舵角が急速に大きくなり、他方の回転方向での所定量の舵角(ピーク)が続き、一方の回転方向への修正操舵開始後から他方の回転方向での舵角が急速に小さくなって０になり、一方の回転方向での舵角が急速に大きくなる舵角の変化が繰り返される。

意識低下判定システム１は、白線認識カメラ１０、舵角センサ１１、車速センサ１２、警報装置２０、ＥＣＵ[Electronic Control Unit]３０（蛇行判定手段選択部３１、蛇行有無判定部３２、警報制御部３３、閾値学習部３４）を備えている。なお、本実施の形態では、白線認識カメラ１０が請求の範囲に記載する画像認識検出部に相当し、舵角センサ１１が請求の範囲に記載する旋回情報検出部に相当し、車速センサ１２が請求の範囲に記載する車速検出部に相当し、蛇行判定手段選択部３１が請求の範囲に記載する選択部に相当し、蛇行有無判定部３２が請求の範囲に記載する蛇行判定部に相当し、閾値学習部３４が請求の範囲に記載する学習部に相当する。

白線認識カメラ１０は、車線を構成する左右一対の白線を認識するカメラセンサであり、カメラと処理装置からなる。カメラは、自車の前方に設置され、光軸方向が自車の進行方向と一致するように取り付けられる。カメラでは、一定時間毎に、自車の前方の道路を含む領域を撮像し、その撮像した画像を取得し、その画像情報を処理装置に出力する。カメラは、左右方向に撮像範囲が広く、走行している車線を構成する左右両側（一対）の白線を十分に撮像可能である。なお、カメラは、カラーのカメラでもよいし、白黒のカメラでもよい。

処理装置では、カメラから画像情報を入力する毎に、画像から自車が走行している車線を構成する左右一対の白線を認識する。この認識方法としては、例えば、路面とその上に描かれた白線との輝度差が大きいことからエッジ処理による方法がある。そして、処理装置では、認識した左右一対の白線から車線幅、左右一対の白線の中央を通る線、車線の中央線又は各白線のカーブの半径や曲率、自車の車線の中央からのオフセット量（横位置）、自車の車線の中央線に対するヨー角（向き）等を算出する。そして、白線認識カメラ１０では、一定時間毎に、白線の認識結果（両側認識、左側のみ認識、右側のみ認識、両側未認識等）や算出した各種情報を白線認識信号としてＥＣＵ３０に送信する。

なお、車線を構成する左右の白線が整備されているのは、一般的に、高速道路、バイパス、フリーウェイ等の比較的高速で走行できる道路である。このように白線が整備された環境下では、白線認識カメラ１０で白線を認識することができ、車線中央に対するオフセット量を得ることができる。このよう場合、白線認識カメラ１０を用いて、蛇行を判定できる。しかし、住宅街等の低速での走行が想定される道路では、交差点の存在、対面通行道路、狭路等により、白線が断続的にしか存在しない場合や白線が設けられていない場合が多い。このように白線が整備されていない環境下では、白線認識カメラ１０で白線を認識することが困難であり、白線を全く認識できない場合もある。このよう場合、白線認識カメラ１０を用いて、蛇行を判定できない。

舵角センサ１１は、運転者によって入力されるステアリングホイールの舵角を検出するセンサである。舵角センサ１１では、一定時間毎に、舵角を検出し、その検出した舵角を舵角信号としてＥＣＵ３０に送信する。

なお、高速になるほど、車両を旋回させるための舵角が小さくなり、小さい舵角での蛇行となる。このような場合、舵角センサ１１を用いて、蛇行を高精度に判定するのが困難になる。しかし、低速になるほど、車両を旋回させるための舵角が大きくなり、大きい舵角での蛇行となる。このような場合、舵角センサ１１を用いて、蛇行を判定できる。

車速センサ１２は、自車の車速を検出するセンサである。車速センサ１２では、一定時間毎に、車速を検出し、その検出した車速を車速信号としてＥＣＵ３０に送信する。

警報装置２０は、運転者に対して意識低下状態を注意喚起するために警報を出力する装置である。警報としては、例えば、スピーカからの警報音の出力、ナビのディスプレイでの警報画面の表示、コンビネーションメータ内の警報ランプの点灯、シートの振動発生装置によるシート振動の発生、ステアリングホイールの振動発生装置によるステアリング振動の発生がある。警報装置２０では、ＥＣＵ３０からの警報出力信号を受信すると、警報出力信号に応じて警報を出力する。

ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、意識低下判定システム１を統括制御する。ＥＣＵ３０では、ＲＯＭに格納されているアプリケーションプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することによって蛇行判定手段選択部３１、蛇行有無判定部３２、警報制御部３３、閾値学習部３４を構成する。ＥＣＵ３０では、白線認識カメラ１０、舵角センサ１１、車速センサ１２からの各信号を受信し、この各信号の情報を用いて各処理部３１，３２，３３，３４での処理を行う。そして、ＥＣＵ３０では、意識低下状態（蛇行が有る）と判定した場合には警報装置２０に警報出力信号を送信する。

蛇行判定手段選択部３１は、白線認識カメラ１０と舵角センサ１１から蛇行判定に用いる検出手段を選択する処理部である。具体的には、蛇行判定手段選択部３１では、車速センサ１２から取得した車速が車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓ以上か否かを判定する。車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓは、白線認識カメラ１０を用いた方が蛇行を判定するための信頼性の高い情報を得ることができる車速域（高速側）と舵角センサ１１を用いた方が蛇行を判定するための信頼性の高い情報を得ることができる車速域（低速側）との境界を示す車速閾値である。Ｔｈ＿Ｓの初期値は、白線が整備されている道路の制限速度等を考慮し、予め設定される。以下で説明する閾値学習部３４で学習が行われた場合、Ｔｈ＿Ｓには、学習値が設定される。そして、蛇行判定手段選択部３１では、車速が車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓ以上の場合には蛇行判定に用いる検出手段として白線認識カメラ１０を選択し、車速が車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓ未満の場合には蛇行判定に用いる検出手段として舵角センサ１１を選択する。

蛇行有無判定部３２は、蛇行判定手段選択部３１で選択した検出手段を用いて蛇行が有るか否かを判定し、蛇行が有る場合には運転者の意識低下状態と判断する処理部である。具体的には、蛇行有無判定部３２では、蛇行判定手段選択部３１で白線認識カメラ１０を選択している場合、白線認識カメラ１０から一定時間毎に取得しているオフセット量の時系列データを用いて、オフセット量の変化を示す波形から蛇行が有るか否かを判定する。このオフセット量による蛇行の有無の判定方法としては、従来の方法を適用する。例えば、左側のオフセット量のピーク値と右側のオフセット量のピーク値との差がピーク値差閾値以上かの第１条件、ピーク値の周期がピーク値周期範囲内かの第２条件、第１条件と第２条件を満たすピーク値が連続して現れる回数が回数閾値以上かの第３条件をそれぞれ判定し、この第１条件、第２条件、第３条件を全て満たす波形の場合に蛇行が有ると判定する。一方、蛇行有無判定部３２では、蛇行判定手段選択部３１で舵角センサ１１を選択している場合、舵角センサ１１から一定時間毎に取得している舵角の時系列データを用いて、舵角の変化を示す波形から蛇行が有るか否かを判定する。この舵角による蛇行の有無の判定方法としては、従来の方法を適用する。例えば、オフセット量の場合と同様に、舵角の左回転方向のピーク値と右回転方向のピーク値を用いて第１条件、第２条件、第３条件をそれぞれ判定し、第１条件、第２条件、第３条件を全て満たす波形の場合に蛇行が有ると判定する。

蛇行有無判定部３２は、蛇行が有ると判定した場合には運転者が意識低下状態と判断し、意識低下フラグをＯＮする。意識低下フラグは、ＯＮ／ＯＦＦフラグであり、運転者が意識低下状態の場合にはＯＮであり、平常状態の場合にはＯＦＦである。

警報制御部３３は、蛇行有無判定部３２で運転者が意識低下状態と判断した場合に警報出力するための処理部である。具体的には、警報制御部３３では、蛇行有無判定部３２で運転者が意識低下状態と判断している場合（意識低下フラグがＯＮの場合）、警報出力するための警報出力信号を警報装置２０に送信する。

閾値学習部３４は、白線認識カメラ１０での認識結果に基づいて蛇行判定手段選択部３１で用いる車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓを学習する処理部である。具体的には、閾値学習部３４では、白線認識カメラ１０から一定時間毎に取得している認識結果に基づいて、白線を認識していなかった状態から白線を認識できる状態（両側の白線を認識できる状態）に遷移した否かを判定する。遷移したと判定する毎に、閾値学習部３４では、車速センサ１２で検出されたそのときの車速を記憶し、車速記憶カウンタをインクリメントする。そして、閾値学習部３４では、車速記憶カウンタのカウンタ値が閾値Ｔｈ＿Ｃを超えると、記憶している車速の平均値を算出し、その平均値を車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓに格納する。閾値Ｔｈ＿Ｃは、実際に白線認識カメラ１０で白線を認識できる可能性の高い車速のデータが十分に得られた回数であり、適合によって予め設定される。

なお、車速記憶カウンタは、初期設定及びカウンタ値が閾値Ｔｈ＿Ｃ以上になった場合に０にリセットされる。したがって、カウンタ値が閾値Ｔｈ＿Ｃ未満のときに車両の走行が終了した場合、車速記憶カウンタのカウンタ値は次回の走行まで保持され、蓄積されている車速データも保持される。閾値学習部３４での学習は、車速記憶カウンタのカウンタ値が閾値Ｔｈ＿Ｃ以上に１回なった場合に学習値を算出して終了してもよいし、あるいは、車速記憶カウンタのカウンタ値が閾値Ｔｈ＿Ｃ以上に１回なった後も学習を継続し、２回目以降の車速データも用いて再学習し、前回の学習時までの学習値を更新するようにしてもよい。

図１を参照して、意識低下判定システム１の動作について説明する。特に、図２のフローチャートに沿って動作全体を説明し、図３のフローチャートに沿って蛇行判定手段選択処理を説明し、図４のフローチャートに沿って車速域切り替え閾値の学習処理について説明する。図２は、メイン動作の流れを示すフローチャートである。図３は、メイン動作のフローチャートにおける蛇行判定手段選択処理の流れを示すフローチャートである。図４は、車速域切り替え閾値の学習処理の流れを示すフローチャートであり、（ａ）が現車速記憶処理のフローチャートであり、（ｂ）が車速域切り替え閾値算出処理のフローチャートである。なお、意識低下判定システム１では、作動中は、下記の動作を所定時間毎に繰り返し行う。

白線認識カメラ１０では、自車前方の道路を含む領域を撮像する。そして、白線認識カメラ１０では、その撮像画像から自車が走行している車線を示す左右一対の白線を認識し、左右一対の白線から車線幅、左右一対の白線の中央線、カーブ半径や曲率、車線中央からのオフセット量、車線中央線に対するヨー角等を算出する。そして、白線認識カメラ１０では、白線の認識結果や算出した各種情報を白線認識信号としてＥＣＵ３０に送信する。ＥＣＵ３０では、この白線認識信号を受信し、白線の認識結果や各種情報を取得する。

舵角センサ１１では、舵角を検出し、この検出した舵角を舵角信号としてＥＣＵ３０に送信する。ＥＣＵ３０では、この舵角信号を受信し、舵角を取得する。

車速センサ１２では、車速を検出し、この検出した車速を車速信号としてＥＣＵ３０に送信する（Ｓ１０）。ＥＣＵ３０では、この車速信号を受信し、車速を取得する。

ＥＣＵ３０では、蛇行判定手段選択処理を行う（Ｓ１１）。まず、ＥＣＵ３０では、車速が車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓ以上か否かを判定する（Ｓ２０）。Ｓ２０にて車速がＴｈ＿Ｓ以上と判定した場合、ＥＣＵ３０では、白線認識カメラ１０を蛇行判定用として選択する（Ｓ２１）。この際、舵角センサ１１を他のシステム１で用いない場合、舵角センサ１１を停止してもよい。Ｓ２０にて車速がＴｈ＿Ｓ未満と判定した場合、ＥＣＵ３０では、舵角センサ１１を蛇行判定用として選択する（Ｓ２２）。この際、白線認識カメラ１０を他のシステムで用いない場合、白線認識カメラ１０を停止してもよい。

Ｓ２１で白線認識カメラ１０を選択した場合、ＥＣＵ３０では、白線認識カメラ１０によるオフセット量の時系列データを用いて、蛇行が有ったか否かを判定する（Ｓ１２）。あるいは、Ｓ２２で舵角センサ１１を選択した場合、ＥＣＵ３０では、舵角センサ１１による舵角の時系列データを用いて、蛇行が有ったか否かを判定する（Ｓ１２）。ＥＣＵ３０では、蛇行が有ったと判定した場合、運転者の意識低下状態と判断し（意識低下フラグをＯＮ）、警報出力信号を警報装置２０に送信する（Ｓ１３）。

警報装置２０では、警報出力信号を受信すると、警報を出力する（Ｓ１３）。この警報によって、運転者は、意識が低下していることを認識することができ、必要に応じて休憩等の対応をとる。

また、ＥＣＵ３０では、白線認識カメラ１０での認識結果に基づいて、白線認識状態が未認識から認識に遷移したか否かを判定し（Ｓ３０）、遷移していないと判定した場合には所定時間後に再度判定する。Ｓ３０にて白線認識状態が未認識から認識に遷移したと判定した場合、ＥＣＵ３０では、車速センサ１２で検出されている現車速を記憶し、車速記憶カウンタをインクリメントする（Ｓ３１）。

ＥＣＵ３０では、車速記憶カウンタのカウンタ値がＴｈ＿Ｃを超えたか否かを判定し（Ｓ４０）、カウンタ値がＴｈ＿Ｃ以下と判定した場合には所定時間後に再度判定する。Ｓ４０にてカウンタ値がＴｈ＿Ｃを超えたと判定した場合、ＥＣＵ３０では、記憶している車速の平均値を算出し、その平均値を車速域切り替え閾値Ｔｈ＿Ｓに格納する（Ｓ４１）。なお、Ｔｈ＿Ｓに既に学習値が格納されている場合、今回蓄積した車速の平均値も加味して、学習値を更新するようにしてもよい。

この意識低下判定システム１によれば、高速域では白線認識カメラ１０のみを用いて蛇行判定を行い、低速域では舵角センサ１１のみを用いて蛇行判定を行うことにより、エネルギ効率が向上し、全ての車速域で蛇行を高精度に判定することができる。その結果、運転者の意識低下状態を高精度に判定できる。なお、蛇行判定に用いない検出手段を停止できれば、エネルギ効率が最も良くなる。検出手段を停止できない場合でも、一方の検出手段の情報だけを用いて蛇行判定処理を行うので、処理負荷が軽減し、エネルギ効率が向上する。

また、意識低下判定システム１によれば、白線認識カメラ１０による白線の未認識から認識に遷移するときの車速を蓄積して、その蓄積した車速データに基づいて車速域切り替え車速を学習することにより、実際に白線認識カメラ１０で白線を認識できる可能性の高い車速域で白線認識カメラ１０を用いて蛇行判定を行うことができる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では蛇行が有ると判定した場合には運転者の意識低下状態と判断し、意識低下状態の場合に警報を出力する意識低下判定システムに適用したが、意識低下状態（蛇行の有無）の情報（意識低下フラグ）をエアサス制御システム、レーンキープアシストシステム、タイヤ空気圧警報システム、アライメントずれ警報システム等の他のシステムで利用してもよい。また、蛇行を判定する蛇行判定装置とし、蛇行の情報を各システムで利用してもよい。

また、本実施の形態では意識低下判定システムのＥＣＵを設け、ＥＣＵで蛇行判定手段選択、蛇行有無判定、警報制御、閾値学習の各処理を行う構成としたが、これらの各処理を白線認識カメラ内の処理装置で行う構成としてもよい。

また、本実施の形態では蛇行を判定するための車両の旋回情報として舵角を適用し、舵角センサを用いたが、旋回情報としては舵角速度、ヨーレート等の他のパラメータを適用してよく、その各パラメータに応じたセンサを用いてもよい。

また、本実施の形態では車速域切り替え閾値を学習する処理部を備える構成としたが、このような学習を行わない構成としてもよい。この場合、本実施の形態で説明した初期値を車速域切り替え閾値としてそのまま用いてもよいし、あるいは、運転者が車速域切り替え閾値の車速を設定（あるいは、選択）するようにしてもよい。

本発明は、車両の旋回情報を検出する旋回情報検出部と、走行中の道路を含む撮像画像に対する画像認識により車線に対する車両の位置情報を検出する画像認識検出部とを備える蛇行判定装置に利用可能である。

１…意識低下判定システム、１０…白線認識カメラ、１１…舵角センサ、１２…車速センサ、２０…警報装置、３０…ＥＣＵ、３１…蛇行判定手段選択部、３２…蛇行有無判定部、３３…警報制御部、３４…閾値学習部。

Claims (2)

1. 車両の旋回情報を検出する旋回情報検出部と、走行中の道路を含む撮像画像に対する画像認識により車線に対する車両の位置情報を検出する画像認識検出部とを備える蛇行判定装置であって、
   車速を検出する車速検出部と、
   前記車速検出部で検出した車速が所定車速以上の場合には前記画像認識検出部を選択し、前記車速検出部で検出した車速が所定車速未満の場合には前記旋回情報検出部を選択する選択部と、
   前記選択部で画像認識検出部を選択した場合に車線に対する車両の位置情報に基づいて車両の蛇行を判定し、前記選択部で旋回情報検出部を選択した場合に車両の旋回情報に基づいて車両の蛇行を判定する蛇行判定部と、
   を備えることを特徴とする蛇行判定装置。
2. 前記画像認識検出部による車線を認識可能な状態と車線を認識不能な状態とが切り替わるときに前記車速検出部で検出した車速に基づいて前記所定車速を決定する学習部を備えることを特徴とする請求項１に記載の蛇行判定装置。

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