JP6302519B2 - 車両の運転支援装置 - Google Patents

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Description

本発明は、悪条件下での走行であっても、先行車をセンシングしたデータに基づいて自車両の走行軌跡を正確に設定することのできる車両の運転支援装置に関する。
従来、自車両に搭載したカメラやレーダ、或いはこれらの組み合わせからなる外部センシング手段で検知した自車両前方の環境情報に基づき、走行車線を区画する白線等の車線区画線を認識し、この車線区画線間の例えば中央を自車両の目標軌跡として設定し、この目標軌跡に沿って自車両を走行させるよう支援する運転支援装置が知られている。
しかし、路面に描画された車線区画線は途切れていたり、薄れていたり、或いは路面の色や反射などに起因して認識されないことも少なくない。そのため、例えば特許文献1(特開2015−210720号公報)では、車線区画線に基づいて自車両の目標軌跡である自車走行軌跡を設定すると共に、先行車を認識した場合には、この先行車の走行軌跡に基づいて自車両の目標軌跡となる先行車走行軌跡を設定する技術が開示されている。
この文献に開示されている技術では、車線区画線が認識されている場合は自車走行軌跡に沿って自車両が走行するように運転支援を行い、一方、車線区間線が認識できない場合は先行車走行軌跡に沿って自車両が走行するように運転支援を行うようにしている。
特開2015−210720号公報
ところで、上述した文献において、先行車走行軌跡を設定するに際しては、例えば図3(a)に記載されているように、先ず、外部センシング手段によって先行車Mfと自車両Mm(図2参照)との距離(車間距離)、相対速度を検出すると共に、先行車Mfの背面視による車幅方向の左右端点Xl、Xrの軌跡を検出する。次いで、この左右端点Xl,Xr間の先行車中心(車幅中心)Xfを求め、その軌跡を先行車走行軌跡として設定する。
外部センシング手段で得られたセンシングデータに基づいて先行車走行軌跡を設定するに際し、自車両の走行環境が悪天候や視界不良等の悪条件下では、先行車Mfの左右端点Xl,Xrを精度良く、且つ、安定的に検出することが困難となる。すなわち、図3(c)に示すように、悪条件下での走行において、先行車Mfの実際の左端点が認識できず、誤った端点を左端点Xlと認識した場合、左右端点Xl,Xr間の幅が狭くなる。従って、それに基づいて設定する先行車中心Xfは、実際の先行車Mfの中心から一方へ偏倚した位置に設定されてしまい、先行車走行軌跡の設定精度が著しく低下する不都合がある。
このような場合、今回求めた左右端点Xl,Xrは信頼度が低いと判定して、キャンセルすることも考えられるが、悪条件下での運転支援の機会が減少し不便を来すことになる。
本発明は、上記事情に鑑み、悪条件下での走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心を精度良く、且つ安定的に検出し、この車幅中心に基づいて自車両の目標走行軌跡を設定することのできる車両の運転支援装置を提供することを目的とする。
本発明は、自車両に搭載された外部センシング手段からのセンシングデータに基づき該自車両の追従対象である先行車の車幅方向の左端点位置と右端点位置とを演算周期毎に検出し、該両端点位置間の中央を車幅中心位置として設定し、演算周期毎に求めた該車幅中心位置を連続させて先行車走行軌跡を生成し、該先行車走行軌跡に基づいて前記自車両の目標走行軌跡を生成する走行軌跡演算部を有する車両の運転支援装置において、前記走行軌跡演算部は、前記左端点位置の暴れ量と前記右端点位置の暴れ量とを検出し、該各暴れ量と閾値とを比較して該左端点位置と該右端点位置との暴れの有無をそれぞれ判定する端点暴れ判定手段と、前記端点暴れ判定手段で前記左端点位置と前記右端点位置との一方の暴れ量が前記閾値を超えており、他方の暴れ量が前記閾値以内と判定した場合、他方の該端点位置を基準に前記先行車の車幅中心位置を求める車幅中心算出手段とを備える。
本発明によれば、自車両に搭載された外部センシング手段からのセンシングデータに基づき、先行車の左端点位置と右端点位置との一方の暴れ量が閾値を超えており、他方の暴れ量が閾値以内の場合、他方の端点位置を基準に先行車の車幅中心位置を求めるようにしたので、悪条件下での走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心位置を精度良く、且つ安定的に検出することができ、車幅中心位置に基づいて自車両の目標走行軌跡を設定することができる。
第1実施形態による運転支援装置の機能ブロック図 同、自車両が先行車に追従走行している状態の説明図 同、(a)は先行車の画像に基づき左右端点を正確に推定した状態の説明図、(b)は悪条件下で左右端点を推定した状態の説明図、(c)悪条件下で左端点が正確に推定できない状態の説明図 同、先行車中心算出ルーチンを示すフローチャート(その1) 同、先行車中心算出ルーチンを示すフローチャート(その2) 同、先行車中心算出ルーチンを示すフローチャート(その3) 同、先行車中心の求め方を示す説明図 同、先行車走行軌跡の説明図 第2実施形態による図5相当のフローチャート 同、図6相当のフローチャート
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。
[第1実施形態]
図1に示す運転支援装置1は、自動車等の車両(自車両)Mmに搭載されている。この運転支援装置1は、コンピュータを中心に構成されている画像処理部2を備え、この画像処理部2の入力側に、外部センシング手段としてのカメラユニット3が接続されている。このカメラユニット3は、A/Dコンバータ4と、このA/Dコンバータ4を介して画像処理装置2に接続される車載カメラ5とを有している。
車載カメラ5は、CCDやCMOS等、撮像手段としてのイメージセンサをそれぞれ内蔵するメインカメラ5aとサブカメラ5bとで構成されたステレオカメラであり、この一対のカメラ5a,5bは、それぞれ車室内の天井前方であって、車幅方向中央を挟んで右側と左側に等間隔離れた位置に取り付けられ、車外の環境を異なる視点からステレオ撮像する。
メインカメラ5aはステレオ画像処理を行う際に必要な基準画像(右画像)を撮像し、左側に配設されたサブカメラ5bは、比較画像(左画像)を撮像する。撮像された左右の一対のアナログ画像データ(センシングデータ)は互いの同期が取れている状態でA/Dコンバータ4にてデジタル画像データに変換されて、画像処理部2へ送信される。
画像処理部2は、画像補正部11、ステレオ画像処理部12、距離データ記憶部13、画像データ記憶部14、画像認識部15、及び走行軌跡演算部16を備えている。
画像補正部11は、カメラユニット3からの両画像データに対して輝度補正や画像の幾何学的な変換等の画像補正処理を行い、メインカメラ5aからの画像データに基づいて基準画像データを生成し、サブカメラ5bからの画像データに基づいて比較画像データを生成する。
ステレオ画像処理部12は、画像補正部11で画像補正処理を行った基準画像データと比較画像データとに基づいて、1フレーム相当の撮像画像に関し、同一物体に対する視差から三角測量の原理を用いて対象物までの距離(距離データ)を求め、対象物までの距離データ、及び、この距離のデータに対応する画像データを距離データ記憶部13、及び、画像データ記憶部14にそれぞれ記憶させる。
画像認識部15は、画像データ記憶部14に記憶されている画像データを用いて対象物を認識し、距離データ記憶部13に記憶されている距離データに基づいて、当該対象物の三次元的な位置を認識する。
走行軌跡演算部16は、画像認識部15で認識した対象物の三次元的な位置情報に基づいて、自車両Mmが走行する車線の両側を区画する車線区画線(いわゆる白線)を認識し、その車線区画線の中央に自車両Mmが走行する走行軌跡(自車走行軌跡)を生成する。同時に、自車両Mmが追従対象とする先行車(多くの場合、直前を走行する先行車)Mfを認識し、その位置情報に基づいて、先行車Mfの走行軌跡(先行車走行軌跡)を生成する。そして、自車走行軌跡が生成されている場合は、この自車走行軌跡を目標走行軌跡として出力し、一方、車線区画線が認識されず、従って、自車走行軌跡を生成することができない場合は、先行車走行軌跡を目標走行軌跡として出力する。
この目標走行軌跡情報は自車両Mmが進行すべき走行路を示すものであり、操舵制御部等、自車両Mmの走行を制御する各制御ユニットへ出力される。例えば、操舵制御部では、自車両Mmが目標走行軌跡に沿って走行するように操舵制御を行う。
上述した走行軌跡演算部16では、先ず、認識した先行車Mfの背面視による左右端点Xl,Xrを所定フレーム(例えば、1フレーム)の画像データ毎に検出する。尚、左右端点Xl,Xrはフレーム上の水平座標(x軸座標)の位置(左右端点位置)を示している。この場合、本実施形態では、フレームの左端を水平座標(x軸座標)の基準としている。
そして、この左右端点Xl,Xr間の距離から、先行車Mfの車幅(先行車幅)Wを求めると共に、左右端点Xl,Xr間の中心位置(車幅中心位置)を座標で表す先行車中心Xfを求める。そして、左右端点Xl,Xr、先行車幅W、先行車中心Xfの各座標データをRAM等の記憶手段に対してフレーム毎に順次記憶させる。更に、同一先行車Mfにおける先行車幅WとRAM等の記憶手段に記憶されている過去の先行車幅最大値W_maxと順次比較し、W>W_maxの場合は、今回の先行車幅Wで先行車幅最大値W_maxを更新する。その後、記憶手段に順次記憶されている先行車中心Xfを連続させて先行車走行軌跡を生成する。
先行車走行軌跡を生成する際に読込まれる先行車中心Xfは、具体的には、図4〜図6に示す先行車中心算出ルーチンに従って求められる。尚、認識した車線区画線に基づく自車走行軌跡の生成については、本出願人が先に提出した特開2015−13545号公報等で既に知られているため説明を省略する。
このルーチンは、自車両Mmの直前を走行する先行車Mfの左右端点Xl,Xrが検出された際に起動され、左右端点Xl,Xrの双方が検出されない場合はエラーとなる。
先ず、ステップS1〜ステップS12において、左右端点Xl,Xrの暴れ判定処理を行う。暴れ判定とは、検出した左右端点Xl,Xrのデータにバラツキがあるか否かを判定するものである。自車両Mmが同一の先行車Mfを追従走行している場合、フレーム毎に検出した先行車Mfの左右端点Xl,Xr間に基づいて算出する先行車幅Wは、所定の誤差範囲内で同じ値となる。しかし、降雨、降雪、濃霧等の悪天候での走行、或いは、先行車Mfが巻き上げる水しぶきや雪煙等の悪条件下での走行では、図2に示すように、自車両Mmと先行車Mfとの間に、先行車Mfの認識を阻害する要因(視界阻害要因)Fが介在されてしまう。その結果、視界不良となりカメラユニット3で撮像した画像による先行車Mfの認識が困難となり、左右端点Xl,Xrを正確に認識できなくなる場合が生じる。
その際、例えば、図3(b)に示すように、カメラユニット3からの画像データが、視界阻害要因Fを通して先行車Mfを認識可能な状態であれば、この画像データに基づいて正確な左右端点Xl,Xrを検出することができる。しかし、同図(c)に示すように、視界阻害要因Fによって先行車Mfの一部が欠損した状態の画像データでは、一方の端点(図においては左端点Xl)を誤って認識してしまい、この左端点Xlと右端点Xrとに基づいて算出する先行車中心Xf’は、図8に黒丸で示すように、白丸で示す実際の先行車中心Xfに対して一方に偏倚した誤った値となる。
本実施形態では、これを修正すべく、画像データに基づいて認識した先行車Mfの一部に欠損が生じていても、先行車中心Xfを正確に求めることができるようにする。
先ず、ステップS1で、左右端点暴れ判定閾値ΔX_thを取得する。この左右端点暴れ判定閾値ΔX_thは、左右端点Xl,Xrが本来の先行車Mfの左右端点か否かを判定する基準値であり、ROM等に予め記憶されている固定値である。
次いで、ステップS2で、先行車幅暴れ復帰判定閾値ΔW_thを取得する。この先行車幅暴れ復帰判定閾値ΔW_thは、検出した先行車幅Wが暴れているか否か、換言すれば、信頼度が高いか否かを調べる基準値で、ROM等に予め記憶されている固定値であり、後述するステップS10で読込まれる。
その後、ステップS3へ進み、RAM等の記憶手段に記憶されている当該先行車Mfの先行車幅最大値W_maxを取得する。この記憶手段に記憶されている先行車幅最大値W_maxは、フレーム毎に検出される左右端点Xl,Xr間の幅(先行車幅)Wの最大値が順次更新されて記憶されている。尚、このステップでの処理が、本発明の先行車幅最大値取得手段に対応している。
又、ステップS4で今回のフレームに基づいて求めた先行車幅W_nowを取得する。そして、ステップS5で、今回取得した左右端点Xl_now,Xr_nowと前回の演算周期時のフレームに基づいて取得した左右端点Xl_old,Xr_oldとの差分の絶対値から左右端点変化量ΔXl,ΔXrを取得する(ΔXl=|Xl_now−Xl_old|、ΔXr=|Xr_now−Xr_old|)。
その後、ステップS6へ進み、左端点変化量ΔXlと、上述したステップS1で取得した左右端点暴れ判定閾値ΔX_thとを比較し、今回検出した左端点Xlが暴れているか否か、換言すれば、今回の左端点Xlは信頼度が高いか否かを調べる。そして、ΔXl>ΔX_thの場合、左端点Xlに暴れ有り(信頼度が低い)と判定し、ステップS7へ分岐し、左端点暴れフラグFlをセットして(Fl←1)、ステップS8へ進む。この左端点暴れフラグFlの初期値は0である。又、ΔXl≦ΔX_thの場合、左端点Xlは正規(暴れ無し)である(信頼度が高い)と判定して、ステップS8へ進む。
ステップS6、或いはステップS7からステップS8へ進むと、右端点変化量ΔXrと左右端点暴れ判定閾値ΔX_thとを比較して、今回検出した右端点Xrが暴れている(信頼度が低い)か否かを調べる。そして、ΔXr>ΔX_thの場合、右端点Xrに暴れ有りと判定し、ステップS9へ分岐し、右端点暴れフラグFrをセットして(Fr←1)、ステップS10へ進む。この右端点暴れフラグFrの初期値は0である。又、ΔXr≦ΔX_thの場合、右端点は正規(暴れ無し)である(信頼度が高い)と判定して、ステップS10へ進む。
ステップS10では、上述したステップS3で取得した先行車幅最大値W_maxと、上述のステップS4で取得した先行車幅W_nowとの差分(W_max−W_now)が、上述のステップS2で取得した先行車幅暴れ復帰判定閾値ΔW_th未満か否かで、端点暴れからの復帰、換言すれば、信頼度が復帰したか否かを判定する。
そして、(W_max−W_now)<ΔW_thの場合、端点暴れから復帰したと判定し、ステップS11へ分岐し、ステップS11,S12で左右端点暴れフラグFl,Frを共にクリアして(Fl←0,Fr←0)、ステップS11へ進む。又、(W_max−W_now)≧ΔW_thの場合は、端点暴れから復帰していないと判定し、そのままステップS13へ進む。尚、このステップS5〜S12での処理が、本発明の端点暴れ判定手段に対応している。
ステップS10或いはステップS12からステップS13へ進むと、このステップS13〜S24において、左右端点暴れ検証処理を実行する。このステップS13〜S24の処理が、本発明の端点暴れ検証手段に対応している。尚、ステップS12からステップS13へ進むに際し、前記左右端点暴れフラグFl,Frの一方の値が複数の演算周期において連続してセットされた状態が継続されている(計測した左右端点Xl,Xrの一方の暴れ状態が改善されない)場合、左右端点暴れフラグFl,Frの双方がクリアされる(左右端点Xl,Xrの双方の暴れ状態が改善される)まで、取得したデータをキャンセルするようにしても良い。
先ず、ステップS13では、左端点暴れフラグFlの値を参照し、Fl=1の場合は左端点Xlに暴れ有りと判定してステップS15へ進む。一方、Fl=0の場合は、ステップS14へ分岐し右端点暴れフラグFrの値を参照し、Fr=1の場合は右端点Xrに暴れ有りと判定してステップS20へ進む。又、Fr=0の場合は、左右端点Xl,Xrに暴れ無し(信頼度が高い)と判定し、ステップS20へジャンプする。
ステップS13からステップS15へ進むと、このステップS15〜S19において、左端点暴れ検証処理を実行する。一方、ステップS14からステップS20へ進むと、このステップS20〜S24において、右端点暴れ判定の検証処理を実行する。
先ず、左端点暴れ検証処理について説明する。ステップS15では、先行車Mfの左端点Xlを基準とする先行車中心Xlg(x軸座標)を、
Xlg=Xl_now+(W_max/2) …(1)
から算出する(図7参照)。尚、本実施形態では、水平座標(x軸座標)の基準をフレームの左端に設定している。
又、ステップS16で右端点Xrを基準とする先行車中心Xrgを、
Xrg=Xr_now−(W_max/2) …(2)
から算出して推定する(図7参照)。
次いで、ステップS17で、記憶手段に記憶されている前回の演算周期において求めた先行車中心Xf_oldと今回求めた各先行車中心Xlg,Xrgとの偏差Xlg_hensa,Xrg_hensaを、
Xlg_hensa=|Xf_old−Xlg| …(3)
Xrg_hensa=|Xf_old−Xrg| …(4)
から算出して推定する(図7参照)。
その後、ステップS18へ進み、左端点基準の先行車中心偏差Xlg_hensaと右端点基準の偏差Xrg_hensaとを比較する。そして、左端点基準の先行車中心偏差Xlg_hensaが右端点基準の偏差Xrg_hensaよりも小さい場合(Xlg_hensa<Xrg_hensa)、左端点Xlの暴れは僅少であると判定し、ステップS19へ進み、上述のステップS7でセットした左端点暴れフラグFlをクリアして(Fl←0)、ステップS25へ進む。一方、ステップS18で、左端点基準の偏差Xlg_hensaが右端点基準の偏差Xrg_hensaよりも大きい場合(Xlg_hensa≧Xrg_hensa)、左端点Xlは暴れていると判定し、そのままステップS25へジャンプする。尚、図8には左端点Xlに暴れが生じている状態が例示されている。
次に、右端点暴れ検証処理について説明する。ステップS14からステップS20へ進むと、このステップS20,S21において、上述したステップS15,S16と同様の処理を実行して先行車中心Xlg,Xrgを推定し、ステップS22で、ステップS17と同様に、左端点基準の先行車中心偏差Xlg_hensaと右端点基準の先行車中心偏差Xrg_hensaとを求める。
そして、ステップS23で、この両偏差Xlg_hensa.Xrg_hensaを比較し、右端点基準の先行車中心偏差Xrg_hensaが左端点基準の先行車中心偏差Xlg_hensaよりも小さい場合(Xlg_hensa>Xrg_hensa)、右端点Xrの暴れは僅少であると判定し、ステップS24へ進み、上述のステップS9でセットした右端点暴れフラグFrをクリアして(Fr←0)、ステップS25へ進む。一方、ステップS23で、右端点基準の先行車中心偏差Xrg_hensaが端点基準の先行車中心偏差Xlg_hensaよりも大きい場合(Xlg_hensa≦Xrg_hensa)、右端点Xrは暴れていると判定し、そのままステップS25へジャンプする。
ステップS25へ進むと、このステップS25〜S32で左右端点基準先行車中心設定処理を実行する。先ず、ステップS25では、自車両Mmが追従する先行車Mfの走行軌跡から先行車軌跡曲率半径Rfを求める。この先行車軌跡曲率半径Rfは、例えば先行車中心Xfを連続させて生成した先行車走行軌跡に基づき、周知の曲線近似式を用いて算出する。
そして、ステップS26で、先行車軌跡曲率半径Rfと予め設定されている実行判定閾値Roとを比較する。先行車軌跡曲率半径Rfが小さい場合、すなわち、先行車Mfが急カーブを旋回走行している状態では、先行車中心Xfかフレームから水平方向へ大きく移動するため、先行車Mfの左右端点Xl,Xrの一方から先行車中心Xfを精度良く算出することが困難となる。本実施形態では、先行車中心Xfを精度良く検出する限界値としてRo=200[m]程度に設定しているが、これに検定されるものではない。
ステップS26において、Rf≦Roと判定した場合は、そのままルーチンを抜ける。又、Rf>Roと判定した場合は、ステップS27へ進み、ステップS27〜S30で左右端点暴れフラグFl,Frの値を調べる。
そして、左端点暴れフラグFlがセットされ、右端点暴れフラグFrがクリアされている場合(Fl=1,Fr=0)、右端点Xrの信頼度が高く、左端点Xlの信頼度が低いため、ステップS27からステップS31へ進み、右端点Xrを基準として採用し、先行車中心Xfを、
Xf=Xr_now−(W_max/2) …(5)
から算出して、ステップS33へ進む。
又、左端点暴れフラグFlがクリアされ、右端点暴れフラグFrがセットされている場合(Fl=0,Fr=1)、左端点Xlの信頼度が高く、右端点Xrの信頼度が低いため、ステップS28からステップS32へ進み、左端点Xlを基準として採用し、先行車中心Xfを、
Xf=Xl_now−(W_max/2) …(6)
から算出して、ステップS33へ進む。尚、ステップS31,32での処理が、本発明の車幅中心算出手段に対応している。
一方、左右端点暴れフラグFl,Frの何れもがセットされている場合(Fl=1,Fr=1)、左右端点Xl,Xrの双方の信頼度が低いため、今回の先行車中心Xfを算出することなく、ステップS29からステップS33へ進む。又、左右端点暴れフラグFl,Frの何れもがクリアされている場合(Fl=0,Fr=0)、ステップS30へ分岐し、ステップS19,或いはステップS24で、左右端点暴れフラグFl,Frがクリアされたか否か、すなわち端点が暴れ状態から復帰されか否かを調べ、復帰されている場合は(Fl=1→0、or,Fr=1→0)、ステップS33へ進む。
又、左右端点暴れフラグFl,Frの何れも当初からクリアされている場合は(Fl=0、or,Fr=0)、左右端点Xl,Xrは信頼度が高いと判定し、そのままルーチンを抜ける。走行軌跡演算部16は、上述したステップS30で、左右端点Xl,Xrの信頼度が高いと判定された場合、この値に基づいて先行車中心Xfを通常通り算出する(Xf=(Xl+Xr)/2)。
走行軌跡演算部16は、ステップS31或いはステップS32で算出した先行車中心Xf、又は通常通り算出した先行車中心Xfに基づいて先行車走行軌跡を生成し、この先行車走行軌跡を自車両Mmの目標走行軌跡として設定する。そして、自車両Mmが目標走行軌跡に沿って走行するように、操舵制御部等の各種制御ユニットに対して制御信号を出力する。
一方、ステップS29〜S32の何れかからステップS33へ進むと、制御ハンチングを防止すべく、今回の算出した左右端点Xl,Xrを、所定割合にて重み付け加算して平滑化フィルタ処理(Xフィルタ処理)を行った後、今回の算出値として記憶させる。この平滑化フィルタ処理は、例えば、
Xmm=(vel_old)+((vel−vel_old)/5) …(7)
から求める。ここで、vel_oldは、Xl_old,Xr_old、velはXl,Xrであり、Xmmは平滑フィルタ処理後のXl,Xrである。
このように、本実施形態では、先行車Mfを追従して走行している際に、自車両Mmが走行している車線を区画する車線区画線が、外部センシング手段であるカメラユニット3で撮像した画像では認識することができない場合、このカメラユニット3による先行車Mfの背面視によって得られた左右端点Xl,Xrに基づいて算出した先行車中心Xfの走行軌跡(先行車走行軌跡)を、自車両Mmの目標走行軌跡として設定する。その際、左右端点Xl,Xrの何れか一方に暴れ(データのバラツキ)が検出された場合、暴れの発生していない側の端点を基準とし、先行車幅最大値W_maxに基づいて先行車中心Xfを求めるようにしたので、図8に白丸で示すように実際の先行車中心Xfに近似した値を求めることができる。
その結果、視界不良が生じている悪条件下での自車両Mmの走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心を精度良く、且つ安定的に検出することができる。自車両Mmの目標走行軌跡が、図8の黒丸で示す誤った先行車中心Xf’に基づいて設定された場合、自車両Mmは不用意な操舵制御により走行に乱れが生じる。これに対し、本実施形態のように、正しく検出された一方の端点を基準に先行車中心Xfを求めることで、図8に白丸で示されているように、目標軌跡を実際の先行車Mfの走行軌跡に沿って設定することができ、安定した操舵性を得ることができる。
[第2実施形態]
図9、図10に本発明の第2実施形態を示す。本実施形態は、第1実施形態の図5、図6のフローチャートに代えて適用するものである。尚、第1実施形態と同一の処理部分については、同一のステップを付して説明を省略する。本実施形態では、便宜的に図5で説明したXlgを左端点の推定値、Xrgを右端点の推定値とそれぞれ読み換えて適用する。
ステップS45,S50においては左端点Xl_nowを基準として右端点推定値Xrgを、又、ステップS46,S51においては、右端点Xr_nowを基準として左端点推定値Xlgを、
Xrg=Xl_now+W_max …(1’)
Xlg=Xr_now−W_max …(2’)
からそれぞれ推定する。尚、このステップS45,S46,S50,S51が、本発明の端点推定値算出手段に対応している。
そして、ステップS47,S52で、前回の左右端点Xl_old,Xr_oldと左右端点推定値Xlg,Xrgとの偏差Xlg_hensa,Xrg_hensaを、
Xlg_hensa=|Xl_old−Xlg| …(3’)
Xrg_hensa=|Xr_old−Xrg| …(4’)
から算出する。
次いで、ステップS18、或いはS23で、左右端点の偏差Xlg_hensa,Xrg_hensaを比較する。そして、左端点の偏差Xlg_hensaが小さい場合は左端点推定値Xlgの信頼度は高いと判定しステップS19へ進み左端点暴れフラグFlをクリアする(Fl←0)。一方、右端点の偏差Xrg_hensaが小さい場合は右端点推定値Xrgの信頼度は高いと判定しステップS24へ進み右端点暴れフラグFrをクリアする(Fr←0)。尚、このステップS47,S18,S19,S52,S23,S24での処理が、本発明の端点推定値検証手段に対応している。
又、図10のステップS57〜S60では、左右端点暴れフラグFl,Frの値を参照する。そして、右端点暴れフラグFrのクリア状態が継続されており、且つ左端点暴れフラグFlが、図5のステップS19でクリアされた場合(Fr=0、且つFl=1→0)、ステップS57からステップS61へ進み、ステップS46で求めた左端点推定値Xlgを採用し、今回の右端点Xr_nowとに基づき、先行車中心Xfを、
Xf=(Xr_now+Xlg)/2 …(5’)
から算出し、ステップS33へ進む。
又、左端点暴れフラグFlのクリア状態が継続されており、且つ右端点暴れフラグFrが、図5のステップS24でクリアされた場合(Fl=0、且つFr=1→0)、ステップS58からステップS62へ進み、ステップS50で求めた右端点推定値Xrgを採用し、今回の左端点Xl_nowとに基づき、先行車中心Xfを、
Xf=(Xl_now+Xrg)/2 …(6’)
から算出し、ステップS33へ進む。又、左右端点暴れフラグFl,Frが共にセットされている場合は、ステップS59から、そのままステップS33へ進む。尚、ステップS62,S62での処理が、本発明の車幅中心算出手段に対応している。
一方、左右端点暴れフラグFl,Frの一方がセット状態を継続している場合は、そのままステップS33へ進む。又、左右端点暴れフラグFl,Frの双方が共にクリアされている場合は、そのままルーチンを抜ける。
このように、本実施形態においては、左右端点の偏差Xlg_hensa,Xrg_hensaを比較して、信頼度の高い端点推定値Xlg或いはXrgが検出された場合、検出された端点推定値Xlg或いはXrgと、右端点Xr_now或いは左端点Xl_nowとに基づいて先行車中心を算出するようにしたので、第1実施形態と同様の効果を得ることができる。
尚、本発明は、上述した各実施形態に限るものではなく、例えば外部センシング手段は、先行車Mfを検出することのできるものであれば、カメラユニット3に限らず、超音波レーダ、レーザレーダ、ミリ波レーダ等のセンシング機器が搭載されたユニットであっても良く、このセンシング機器と単眼カメラとの組み合わせであっても良い。
1…運転支援装置、
2…画像処理部、
3…カメラユニット、
5…車載カメラ、
15…画像認識部、
16…走行軌跡演算部、
F…視界阻害要因、
Fl…左端点暴れフラグ、
Fr…右端点暴れフラグ、
Mf…先行車、
Mm…自車両、
Rf…先行車軌跡曲率半径、
Ro…実行判定閾値、
W,W_now…先行車幅、
W_max…先行車幅最大値、
Xf,Xf_old…先行車中心、
Xl,Xl_now,Xl_old…左端点、
Xlg…左端点推定値,左端点基準の先行車中心、
Xlg_hensa,Xrg_hensa…偏差、
Xr,Xr_now,Xr_old…右端点、
Xrg…右端点推定値,右端点基準の先行車中心、
ΔW_th…復帰判定閾値、
ΔXl…左端点変化量、
ΔXr…右端点変化量

Claims (7)

  1. 自車両に搭載された外部センシング手段からのセンシングデータに基づき該自車両の追従対象である先行車の車幅方向の左端点位置と右端点位置とを演算周期毎に検出し、該両端点位置間の中央を車幅中心位置として設定し、演算周期毎に求めた該車幅中心位置を連続させて先行車走行軌跡を生成し、該先行車走行軌跡に基づいて前記自車両の目標走行軌跡を生成する走行軌跡演算部を有する車両の運転支援装置において、
    前記走行軌跡演算部は、
    前記左端点位置の暴れ量と前記右端点位置の暴れ量とを検出し、該各暴れ量と閾値とを比較して該左端点位置と該右端点位置との暴れの有無をそれぞれ判定する端点暴れ判定手段と、
    前記端点暴れ判定手段で前記左端点位置と前記右端点位置との一方の暴れ量が前記閾値を超えており、他方の暴れ量が前記閾値以内と判定した場合、他方の該端点位置を基準に前記先行車の車幅中心位置を求める車幅中心算出手段と
    を備えることを特徴とする車両の運転支援装置。
  2. 前記端点暴れ判定手段は、演算周期毎に求めた今回と前回の前記端点位置の変化量から前記暴れ量を求める
    ことを特徴とする請求項1に記載の車両の運転支援装置。
  3. 前記走行軌跡演算部は、過去の前記両端点位置間の最大値を先行車幅最大値として取得する先行車幅最大値取得手段を更に有し、
    前記車幅中心算出手段は、前記端点暴れ判定手段で前記各端点位置の一方が暴れ有りと判定され、他方が暴れ無しと判定された場合、暴れ無しと判定された前記端点位置と前記先行車幅最大値取得手段で取得した先行車幅最大値とに基づいて前記先行車の車幅中心位置を求める
    ことを特徴とする請求項1或いは2に記載の車両の運転支援装置。
  4. 前記走行軌跡演算部は、
    過去の前記両端点位置間の最大値を先行車幅最大値として取得する先行車幅最大値取得手段と、
    前記端点暴れ判定手段で前記各端点位置の一方が暴れ有りと判定され、他方が暴れ無しと判定された場合、暴れ無しと判定された前記端点位置と前記先行車幅最大値取得手段で取得した先行車幅最大値とに基づいて、暴れ有りと判定された側の端点位置を推定する端点推定値を求める端点推定値算出手段とを更に有し、
    前記車幅中心算出手段は、端点推定値算出手段で算出した前記端点推定値と前記端点暴れ判定手段で暴れ無しと判定された前記端点位置とに基づいて前記先行車の車幅中心位置を求める
    ことを特徴とする請求項1或いは2に記載の車両の運転支援装置。
  5. 前記走行軌跡演算部は、前記端点推定値算出手段で求めた前記端点推定値の信頼度が高いか否かを検証する端点推定値検証手段を更に有し、
    前記端点推定値検証手段は、前記端点推定値と前回の演算時に求めた対応する車幅方向の端点位置との偏差が、暴れ無しと判定された前記端点位置と前回の演算時に求めた対応する車幅方向の端点位置との偏差よりも小さい場合、前記端点推定値の信頼度が高いと判定し、
    前記端点推定値算出手段は、信頼度の高い前記端点推定値と前記端点暴れ判定手段で暴れ無しと判定された前記端点位置とに基づいて前記先行車の車幅中心位置を求める
    ことを特徴とする請求項4に記載の車両の運転支援装置。
  6. 前記先行車幅最大値取得手段は、演算周期毎に求めた過去の前記左端点位置と前記右端点との間の距離である先行車幅の最大値を前記先行車幅最大値として取得する
    ことを特徴とする請求項3〜5の何れか1項に記載の車両の運転支援装置。
  7. 前記端点暴れ判定手段は、前記左端点位置と前記右端点位置との一方の暴れ状態が複数の演算周期に亘って継続されている場合は取得したデータをキャンセルする
    ことを特徴とする請求項1〜6の何れか1項に記載の車両の運転支援装置。
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