JP7009042B2 - 車線の部分の位置を判定するように動作可能な装置 - Google Patents

Description

本発明は、ドライバ支援システム、より具体的には、車線を判定するためのドライバ支援システムのための装置に関する。

事故が回避され、運転に関する法律が遵守されるために、車両の運転は、しばしば長期間にわたって、ドライバに集中を求める。このドライバの集中の経過は、事故の危険性及び／又は法律の非遵守の増加につながる。支援機能を行うことができるドライバ支援システムは、ドライバの車両（以下、「自己車両」と称する）に増々装着されている。例えば、支援機能は、ドライバの運転義務のいくつかをドライバから解放することを含むことができるか、又は、間違いが予想及び／若しくは回避され得るように、ドライバの動作を監視することを含むことができる。

代替的に、支援機能は、ドライバが通常利用可能ではないいくつかの追加の機能を導入することができる。例えば、そのような追加の機能は、ドライバが運転タスクをより容易に行うことができるように、ドライバが通常有するよりも多くの情報を有することができるようにすることができる。例えば、バックする時にドライバにビデオ画像を提供することができる後部に面したカメラは、そのような追加の機能の一例を構成する。この例では、ビデオ画像は、ドライバがより容易かつ安全に後ろ向き駐車できるようにするが、実際は、必ずしも、ドライバの動作を監視しておらず、又は、彼らのためのいくつかのタスクを行っていない。

したがって、ドライバ支援システムは、自己車両のドライバ、彼／彼女の乗客、及び他の道路使用者の危険性を低減させる。最終的には、ドライバ支援機能は、それらが自己車両を運転する態様の全てではなくてもほとんどを制御することができる程度に開発されるであろうと考えられている。この場合、ドライバ支援システムは、自律した運転システムになるであろう。

ドライバ支援システムは、例えば、自己車両の速度を変えることにより自己車両の動作に積極的に関与することができる能動装置を含むことができる。ドライバ支援システムは、代替的に、又は、追加的に、例えば、ユーザが通知に反応することができるようにドライバに特別な運転状況を知らせる受動装置を含むことができる。例えば、ドライバ支援システムは、自己車両が不意に道路標識を横切って逸れる場合、音響信号を出すことができる。所与の自己車両は、受動システム及び能動システムの両方を含むことができる。

一般に、ドライバ支援システムは、少なくとも１つのセンサを含むことができる。特定のセンサは、車両又はその周囲のパラメータを測定することができる。このようなセンサからのデータは、センサ測定値に基づいて結論を引き出すために処理される。その後、ドライバ支援システムは、結論の結果に基づいて、自己車両、又はドライバとのいくつかの相互作用をもたらすことができる。

ドライバ支援システムで使用される潜在的なセンサの例としては、レーダシステム、ライダシステム、カメラ、車両間通信、及び車両対インフラストラクチャ通信が挙げられる。

ドライバ支援システムは、運転の安全性又はドライバ監視の様々な異なる態様を制御するために使用され得る。例えば、ＡＣＣ（「Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ：適応的クルーズ制御」）は、自己車両と道路上の直前の車両との間の距離を監視するためにＲＡＤＡＲシステム又はＬＩＤＡＲシステムを使用することができる。センサは、前方の車両までの距離を判定することができる。ドライバ支援システムはまた、自己車両の速度を知り、かつ制御することができる。ドライバ支援システムは、前方の車両に対する予め規定された安全条件を維持するために自己車両の速度を制御する。例えば、ドライバ支援システムは、自己車両と前方の車両との間にある一定の距離を維持するために速度を制御することができる。代替的に、ドライバ支援システムは、ある地点を通過する前方の車両と同じ地点を通過する自己車両との間で予め定められた時間周期を維持するために速度を制御することができる。

自己車両の周囲を監視して自己車両が走行している道路上又はそのまわりの他の車両及び実体の位置を特定する既存の運転支援システムが存在する。このようなドライバ支援システムは、周囲を監視することによって、自己車両の状況認識を維持することができる。この状況認識は、潜在的な危険をユーザに通知するために使用することができる。例えば、第２の車両が見えない地点にいる時に車線変更しているか、又は、自己車両の進路に割り込む第２の車両を検出している自己車両は、ドライバに通知され得る。例えば、状況認識もまた、ＡＣＣシステムへの入力として使用することができる。

詳細かつ信頼できる状況認識を提供することは、多くの異なるドライバ支援機能にとって重要である。

大多数の運転状況では、車両は、車線を走行している。すなわち、道路は、略平行ないくつかの車線に分割され、その各々は、車両がそれに沿って走行するべき回廊を形成する。時には、車線は、道路表面の道路標識で示され、これは、車線の境界がどこかをドライバに視覚的に示す。時には、道路標識がなく、ドライバは、対向交通の車線に逸れないように絶対に注意しなければならない。時には、車線標識は、道路の特別な区画に沿って変わる。例えば、道路に作業が行われている場合、車線はそれらの正常な構成に対して狭くなるかもしれない。

例えば、車線標識が（例えば、雪によって）視界から不明瞭になる状況、又は、道路標識が存在しない状況では、ドライバ支援システムがカメラからの出力データを処理して車線の位置及び範囲を識別することはできない。車線標識は、また、他の車両又は物体によって見えなくなることもあり、又は、単に、カメラが、自己車両からある距離から先の車線標識を視覚的に識別することができないこともある。

本発明の目的は、ドライバ支援システムのための改良された装置、及びドライバ支援システムのための装置を動作させる方法を提供することであって、これらの問題の一部又は全てに対処しようとするものである。

本発明によれば、車両ドライバ支援システムのための装置が提供され、本装置は、車両が走行している道路の少なくとも１つの車線の部分の位置を判定するように動作可能であり、本装置は、複数の物体の各々についての物体位置シーケンスを判定することと、各それぞれの物体位置シーケンスを近似させるように物体軌道を生成することと、物体軌道の各々の少なくとも１つのパラメータの値に従って、物体軌道を少なくとも１つの物体グループに分類することと、各物体グループについて、それぞれの物体グループのメンバーである物体軌道の物体位置シーケンスを近似させるように、スワーム関数を生成することと、各当該スワーム関数に従って、スワーム車線部分を生成することであって、当該スワーム車線部分が、車線の部分を表す、生成することと、を行うように構成されている。

有利なことに、本装置は、各物体位置シーケンスを車両の静止座標に変換するように更に構成されている。

便利なことに、本装置は、車両が走行している道路に対して静止している物体を破棄するように更に構成されている。

任意選択的に、少なくとも１つのスワーム関数の各々は、対応するスワーム車線部の中心線を画定する。

有利なことに、本装置は、中心線から左側方のオフセットを有する左車線ラインと、中心線から右側方のオフセットを有する右車線ラインと、を生成するように構成されている。

便利なことに、右側方のオフセットは、車線幅の半分に等しい左側方のオフセットに等しい。

任意選択的に、スワーム車線部分は、車両から最大スワーム車線距離まで前方に延在する。

有利なことに、本装置は、車両に装着されたセンサによる道路標識の検出を使用して導出される入力車線部分を受信するように構成され、入力車線部分は、車両から最大入力車線距離まで前方に延在し、スワーム車線部分は、最大入力車線距離を超えて延在する。

便利なことに、各物体軌道は、第１の多項式関数及び第２の多項式関数を含む二重多項式形態を有し、第１の多項式関数及び第２の多項式関数は、多項式等価点で等しい。

任意選択的に、多項式等価点で評価された各物体軌道関数の一次導関数は、多項式等価点で評価された第２の多項式関数の一次導関数に等しい。

有利なことに、多項式等価点で評価された各物体軌道関数の二次導関数は、多項式等価点で評価された第２の多項式関数の二次導関数に等しい。

便利なことに、スワーム関数は、第１のクロソイド関数及び第２のクロソイド関数を含む二重クロソイド形態を有し、第１及び第２のクロソイド関数は、多項式等価点で等しい。

任意選択的に、スワーム関数の生成の間に、中間の多項式関数は、それぞれの物体スワームのメンバーである物体軌道の物体位置シーケンスを近似するように生成され、スワーム関数は、中間の多項式関数に関して判定される。

有利なことに、物体軌道は、各物体軌道の定数項の値に従って分類される。

本発明に従って、自動車ドライバ支援システムのための方法が提供され、本方法は、車両が走行する道路の少なくとも１つの実在の車線の部分の位置を判定するためのものであり、本方法は、複数の物体の各々についての物体位置シーケンスを判定する工程と、各それぞれの物体位置シーケンスを近似させるように物体軌道を生成する工程と、物体軌道の各々の少なくとも１つのパラメータの値に従って、物体軌道を少なくとも１つの物体グループに分類する工程と、各物体グループについて、それぞれの物体グループのメンバーである物体軌道の物体位置シーケンスを近似させるように、スワーム関数を生成する工程と、各当該スワーム関数に従って、スワーム車線部分を生成する工程であって、当該スワーム車線部分は、実在の車線の部分を表す、工程と、を含む。

本発明がより容易に理解され得、その更なる特徴が理解され得るように、本発明の実施形態は、添付図面を参照して例として説明される。
本発明と共に使用するのに好適なタイプのドライバ支援システムを有する車両を示す。 運転シナリオの第１の概略俯瞰図を示す。 運転シナリオの第２の概略俯瞰図を示す。 運転シナリオのカメラ視界を示す。 運転シナリオを示す。 運転シナリオを示す。 本発明の一実施形態に係るシステムを装着した車両の概略俯瞰図を示す。 本発明の一実施形態に係るシステムを装着した車両の別の概略俯瞰図を示す。 物体位置シーケンス及び位置軌道の概略プロットを示す。 物体位置シーケンス及び位置軌道の概略プロットを示す。 図８に示されるようなｘｔを判定するための方法の概要を示す。 図９の方法の工程を示す概略プロットを示す。 図９の方法の別の工程を示す概略プロットを示す。 ２つの物体グループを示す概略プロットを示す。 物体軌道の係数の４つのプロットを示す。 本発明を介して生成される２つのスワーム関数を示す概略プロットを示す。 境界線の形成を示す概略プロットを示す。 本発明によるシステムのシミュレーションを示すプロットを示す。

ここで図１をより詳細に考察すると、自己車両２に設置された例示的なドライバ支援システム１の概略図（車両の配向を示すために図１に示されている１つのサイドパネルのみ）が示されている。安全システム１は、自己車両２上の適切な位置に装着された多数の異なるタイプのセンサを備える。具体的には、図示されるシステム１は、車両２のそれぞれの前角部に装着された、一対の発散性及び外向きの中距離レーダ（mid-range radar、「ＭＲＲ」）センサ３と、車両のそれぞれの後角部に装着された同様の一対の発散性及び外向きの多機能レーダセンサ４と、車両２の前方で中央に装着された前向の長距離レーダ（longrange radar、「ＬＲＲ」）センサ５と、立体視システム（stereo
vision system、「ＳＶＳ」）７の一部を形成する一対の、一般に、前向の、例えば、車両のフロントガラスの上縁部の領域に装着され得る光学センサ６と、を含む。これらの様々なセンサ３～６は、典型的には、車両内の便利な位置に装着された統合電子制御ユニット８の形態で提供される中央電子制御システムに動作可能に接続される。図示した特定の構成では、前側及び後側ＭＲＲセンサ３、４は、従来のコントローラエリアネットワーク（Controller Area Network、「ＣＡＮ」）バス９を介して中央制御ユニット８に接続され、ＬＲＲセンサ５及びＳＶＳ７のセンサは、やはりそれ自体が知られたタイプのより速いＦｌｅｘＲａｙシリアルバス９を介して、中央制御ユニット８に接続される。

集合的にかつ制御ユニット８の制御下で、様々なセンサ３～６は、例えば、見えない地点の監視、適応走行制御、衝突予防支援、車線離脱防止、後部衝突緩和などの様々な異なるタイプのドライバ支援機能を提供するために使用され得る。

図２は、道路１５上の典型的な運転状況の俯瞰眼の概略図を示す。道路１５は、３つの車線（中央交通車線１６、左車線１７、右車線１８）を有し、これらの車線に沿って交通が移動することができる。左車線１７は、車線標識１９によって中央車線１６から分離され、同様に、右車線１８は、別の車線標識１９によって中央車線１６から分離される。右車線１８の外境界は、実線の車線標識２０によって指定され、同様に、左車線１７の外境界は、別の実線の車線標識２０によって指定される。

自己車両２１が、中央車線１６に沿って走行して示されている。自己車両２１の走行方向は、矢印２１Ａで示されている。３台の他の車両２２、２３、及び２４もまた、道路１５に沿って走行して示されている。他の車両２２、２３、２４の各々の走行方向２２Ａ、２３Ａ、２４Ａもまた、図２に示されている。

明らかに、図２に示される車両の全ては、略同じ方向（上方）に走行している。したがって、図２の道路１５は、例えば、高速道路又は自動車道路の半分に相当する。高速道路又は自動車道路の対応する第２の半分は図示されていないが、道路１５の一方の側（図２に見られるように右側又は左側のいずれか）に位置するだろう（どちらの側かは、道路が位置している国に明確に依存する）。高速道路又は自動車道路の対応する第２の半分の車両は、道路１５の車両に対して、略反対方向に走行するだろう。

図３は、図２に示されるシナリオとはわずかに異なるシナリオでの道路１５の同様な断面を示す。図３では、自己車両２１は、中央車線１６を道路１５に沿って走行して示されている。自己車両２１には、カメラを含むドライバ支援システムが装備されている。カメラは、前向きカメラであり、一般に、自己車両２１の前方の道路を見る。ドライバ支援システムは、カメラからの視覚情報を使用して自己車両２１の前方の車線標識１９の部分を検出する。ドライバ支援システムによって検出される各車線標識１９の部分は、それぞれの車線表示検出エリア２５によって指定される。ドライバ支援システムによって車線標識１９を検出することができる、自己車両からの最大距離が存在することが留意されるであろう。ドライバ支援システムはまた、外側車線標識２０の部分を、それらがカメラに視認可能であるなら、検出することができる。このような外側車線標識の検出は、図３には示されていない。

車線標識１９の検出された部分２５の間で、ドライバ支援システムは車線２６を指定する。

図４Ａは、図３に関して記載された種類のカメラからの視界を示す。視界に重ねられているのは、車線エリア２６及び車線標識１９の検出された部分である。車線標識１９及び外側車線標識２０の検出された部分は、自己車両から最大距離だけ延在することは明らかであろう。

図４Ｂは、車線標識が他の車両によってカメラの視界から部分的又は完全に不明瞭であるため、システムが車線標識を検出するのが困難又は不可能であるシナリオを示す。このような状況は、例えば、非常に激しい交通量又は交通渋滞で発生し得る。

図４Ｃは、車線標識が、雪によってカメラの視界から不明瞭になるので、車線標識を検出することが困難又は不可能である第２の例示的なシナリオを示す。図４Ｂ及び４Ｃによって示されるものと同様にカメラが車線標識を検出することができなくなり得る他の理由があることは理解されるであろう。

図５は、本発明の第１の実施形態による装置を含むドライバ支援システムを装備した自己車両３０を示す。簡潔にするために、図５のシナリオと図２及び図３のシナリオとの間で共通した要素は、図５に関して別個に説明されていない。あえていえば、自己車両３０が道路１５の中央車線１６に沿って走行しているということである。

第１の物体３１（車両）が、左車線１７で、一般に、自己車両３１と同じ方向に運転されている。第２の物体３２（車両）が、左車線１７で、自己車両３０と略同じ方向に運転されている。

自己車両３０には、少なくとも１つのセンサが装着される。センサのうちの１つは、例えば、車両レーダ又はライダであってよい。ドライバ支援システムは、センサからのデータを使用して自己車両３０の近傍に位置するセンサ（単数又は複数）の視野内の物体の位置を測定し判断する。図５に示すシナリオでは、ドライバ支援システムは、２つの物体（第１及び第２の物体３１、３２）を検出している。第１及び第２の物体３１、３２の各々について、ドライバ支援システムは、順次、それぞれの物体３１、３２の位置を測定し判断する。測定は周期的に行われるが、これは本発明の要件ではない。重要なことは、一連の位置測定がなされることである。第１の物体３１の物体位置シーケンスは、第１の物体位置シーケンス３３によって示される。第２の物体３２の物体位置シーケンスは、第２の物体位置シーケンス３４によって示される。

第１の物体３１が左車線１７を走行する場合は、第１の物体位置シーケンスは、左車線１７のコースに、一般に、追従することが理解されるであろう。同様に、第２の物体３２が右車線１８を走行する場合は、第２の物体位置シーケンス３４は、右車線１８のコースに、一般に、追従することが理解されるであろう。第１及び第２の物体３１、３２は、道路１５に対して各々移動している。第１及び第２の物体が、ほとんどの時間のそれぞれの車線の中心を下って各々走行している可能性が高いことに基づいて、第１及び第２の物体の移動は、一般に、それらのそれぞれの車線経路をマッピングする。

図６は、自己車両３０のより複雑なシナリオを示す。図６のシナリオでは、自己車両３０は、６つの物体：第１～第６の物体３５、３６、３７、３８、３９、４０を検出している。ドライバ支援システムは、６つの物体３５、３６、３７、３８、３９、４０の各々の位置を順次判定して、図６に以下のように示された６つの別個の物体位置シーケンスを形成する。
・第１の物体３５－白の五角形で示される物体位置シーケンス、
・第２の物体３６－白の正方形で示される物体位置シーケンス、
・第３の物体３７－黒の円で示される物体位置シーケンス、
・第４の物体３８－白のダイヤモンドで示される物体位置シーケンス、
・第５の物体３９－白の円で示される物体位置シーケンス、
・第６の物体４０－四点が尖った星で示される物体位置シーケンス。

各測定位置は、自己車両３０の静止座標に変換され得る。したがって、自己車両の動きに対する補償が達成され得る。疑いを回避するために、車両の静止座標は、自己車両が静止している、すなわち、移動していない座標系を意味する。自己車両は、静止座標系の原点であってよい。静止座標への変換は、各時間工程毎に（すなわち、関数が評価されるたびに）測定された物体位置の各シーケンスにつき実行されて、自己車両の動きを補償する。

道路に対して移動していない物体、すなわち、樹木、道路標識、又は他の道路備品などの静止物体は、破棄され得る。破棄された物体は、いかなる更なる処理においても使用されず、したがって、物体のグループにグループ化され得ない。したがって、破棄された物体は、スワーム関数に寄与することができない。

図７は、物体４２についての単一の物体位置シーケンス４１を示す。物体位置シーケンス４１は、自己車両３０の静止座標のｘ、ｙ座標系上に示される。座標の原点４３は、自己車両３０の位置である。物体４２の現在位置は、概略的な車両として示される。物体位置シーケンス４１は、原点４３に対してプロットされる。換言すれば、自己車両上のセンサが物体４２の位置を測定し判定する基準系にかかわらず、位置が自己車両の静止座標に変換される。本発明による装置は、多数の物体位置シーケンスを捕捉する。

図７に示されるもののような各物体位置シーケンスについて、物体位置シーケンスを近似する物体軌道が判定される。物体軌道は、物体位置シーケンスに最もよく適合する数学関数であり、すなわち、図７の用語で、ｙ（ｘ）が判定され、ｙ（ｘ）は、データｙに最もよく適合するｘの関数である。ｙ（ｘ）は、対応する物体の物体軌道に対応する。

道路上の車線の経路についての数学的形態は、典型的に、二重クロソイド関数でうまくモデル化される。二重クロソイド関数は、次の形態の数学関数である。

式中、αは、ヘッディング角（ｘ＝０での第１のクロソイド関数の角度）、

は、ｘ＝０における曲率、

は、第１のクロソイド関数の一定の曲率変動、

は、第２のクロソイド関数の一定の曲率変動、ｘ_ｔは、共に二重クロソイド関数を形成する第１のクロソイド関数と第２のクロソイド関数との間の遷移でのｘの値である。

しかしながら、クロソイド関数を適合させることは、計算が集中する。本発明者らは、二重多項式関数を各物体軌道に適合させるのが計算上より簡単であることを見出した。三次の二重多項式関数の例は、以下のとおりである。

式中、ｙ１は二重多項式の第１のセグメントを構成し、ｙ２は二重多項式の第２のセグメントを構成し、ａ_０、ａ_１、ａ_２、及びａ_３は、第１の多項式の係数であり、ｂ_０、ｂ_１、ｂ_２、及びｂ_３は、第２の多項式の係数である。第１の多項式及び第２の多項式の係数は、物体軌道を判定する時に適合されたパラメータである。このような適合された二重多項式関数の一例が図８に示される。二重多項式の第１のセグメント４４は、ｘ＜ｘｔである第１の領域４５に示されており、二重多項式の第２のセグメント４６は、ｘ≧ｘｔである第２の領域４７に示されている。

多項式関数を一連のデータに適合させることは、周知のプロセスであり、詳細には記載されない。しかしながら、例示的な方法は、最小二乗適合である。しかしながら、物体軌跡適合の際に、具体的に多くの制約が使用される。

最初に、ｘｔの値が判定され、ｘｔは、各物体軌道の二重多項式４４、４６の第１のセグメントと第２のセグメントとの間で二重多項式関数が変化するｘの値である（図８を参照）。

図９は、遷移値ｘｔを判定する方法の概要を示す。この方法は、ｘｔを見つけるための反復プロセスである。

第１の反復に関する第１の工程Ｓ１は、１つの物体軌道に対応する単一の物体位置シーケンス４１の全ての点に基づいて、格子点行列を作成することである。第１の反復に関する第１の工程では、物体位置シーケンスから選択された点はない－全ての点が使用される。

第２の工程Ｓ２は、格子点行列に基づいて単一の多項式を適合することである。このような単一多項式の例が図１０に示される。単一の多項式４６は、物体位置シーケンス４１に適合されている。

第３の工程Ｓ３は、図１１に示されるように、物体位置シーケンス内の各物体位置と単一の多項式４８との間の差４９を計算することである。

第４の工程Ｓ４は、物体位置シーケンス内の各物体位置と単一の多項式４８との間の差４９の最大値を判定することを伴う。差の最大値が所定の閾値以上である場合は、低減された履歴点のセットが生成される（これは、図９に示される偽の決定経路である）。差の最大値が所定の閾値未満である場合（図９に示す真の決定経路）は、ｘｔは、適合された単一多項式から最も離れた測定物体位置に等しい（図９の工程Ｓ５）。

差の最大値が所定の閾値以上であるかどうかをテストすることを伴う、第４の工程Ｓ４に簡潔に戻る。第４の工程Ｓ４でテストされた条件が偽である場合、低減された物体位置セットが生成される。具体的には、単一の多項式から最も遠いものとして特定された物体位置は、物体位置シーケンスから除去され、それによって、低減された物体位置セットが形成される。次に、第１～第４の工程Ｓ１～Ｓ４が、低減された物体位置セット上で繰り返される。この処理は、工程Ｓ４のテストが真になるまで繰り返され、その後、ｘｔが判定される。

各オブジェクト位置シーケンスについて、二重多項式がシーケンスを構成する点に適合される。この適合された二重多項式関数は、物体軌道に対応する。適合プロセスの際に、点ｘＴでの二重多項式の第１の多項式と第２の多項式との間の移行部を利用する追加の制約（ｘＴはｘｔに等しい、どちらもｘの遷移値である）が使用されてよい。制約の例は、以下のとおりである。

理解されるように、これらの３つの制約は、遷移値ｘＴで各々評価された２つの多項式（ｙ_１，ｙ_２）、２つの多項式のｘに対する一次導関数、及び２つの多項式のｘに対する二次導関数が等しいことに対応する。

図１２は、上記の方法に従ってそれぞれの物体位置シーケンスに各々適合された６つの対応する物体軌道５０、５１、５２、５３、５４、５５を有する６つの物体位置シーケンスを示す。各物体軌道５０、５１、５２、５３、５４、５５は、以下の形態の二重多項式によって記述される。

６つの物体軌道は、一般に、物体軌道の２つのグループ５６、５７に対応する。したがって、物体軌道は、共に、以後「スワーム」と称される２つの物体グループに分類され、グループ分けされ得る。

上記の物体軌道の二重多項式記述で、ａ_０は、二重多項式関数における定数項であることが注目されるであろう。図１２では、ａ_０は対応する物体軌道のｙ切片に対応する。第１の物体スワーム５６にグループ化された３つの物体軌道は、類似したｙ切片（すなわち、ａ_０の値）を有し、第２の物体スワーム５７にグループ化された３つの物体軌道も、類似したｙ切片（すなわち、ａ_０の値）を有するが、第１のスワーム５６のａ_０の値とは異なる。

図１３は、値ａ０、ａ１、ａ２、及びａ３を時間の関数として示す。各プロットは、対応する多項式係数（ａ０、ａ１、ａ２、及びａ３）の値を時間の関数として示す。任意の所与のサンプル時間で、ａ０、ａ１、ａ２、及びａ３の値は、もちろん、所与の軌道に対して定数である。プロットは、係数ａ０は所与の時間でだけ物体軌道をグループ化するために採用され得るのではなく、ａ０の値はある期間にわたってグループ化されたままでもあるので、異なる車線に対応する物体スワームの形成が可能になることを示している。ａ０の値を示す図１３の最上部プロットから、ａ０は物体スワーム間の優れた識別子であることが明らかである。測定が行われている物体は道路の車線を走行する車両に対応することを思い出すと、物体スワーム内の物体が沿って走行する経路は、一般に、車線に対応する。各スワームの複数の物体を使用することによって、ノイズを低減させることでより正確に車線位置を判定することが可能である（例えば、車線内の運転経路の小さな逸脱及び時折の車線変更は、物体スワーム内の物体軌道のうちの１つの内側にある）。

物体スワームの各々は、複数の物体軌道に対応し、各物体軌道は、物体位置シーケンスに対応する。次の段階は、特定の物体スワーム内の全ての物体に対応する物体位置に二重多項式関数（以後、「スワーム関数」と称する）を適合させることである。換言すれば、１つの二重多項式関数が、各物体スワームについて判定される。二重多項式は、以下の形態を有する。

スワーム関数を適合させるためのプロセスは、個々の物体について上述したものと同じであるが、異なるデータを使用する。図１４は、物体スワームに各々対応する２つのスワーム関数５８、５９を示す。各スワーム関数５８、５９は、道路上の車線の中心線に対応する。２つの隣接する車線の各々の中心線が特定されている（左車線及び右車線）ため、中心線間の距離６０は車線幅に対応する。したがって、車線幅は、次式によって判定することができる。
ＬＷ＝ｍｉｎ（ＬＡＮＥ＿ＷＩＤＴＨ＿ＭＡＸ＿ＶＡＬＵＥ，（ａ_０，Ｌ－ａ_０，Ｒ））
式中、ＬＷは車線幅であり、ｍｉｎ（ｎ，ｍ）は、ｍとｎのうちより小さい方を返す関数であり、ａ_０，Ｌは、左車線スワーム関数５８のａ_０値であり、ａ_０，Ｒは、右車線スワーム関数５９のａ_０値である。したがって、車線幅ＬＷは、（ａ_０，Ｌ－ａ_０，Ｒ）が（上記の関数例で）ＬＡＮＥ＿ＷＩＤＴＨ＿ＭＡＸ＿ＶＡＬＵＥより大きい（この場合、車線幅はＬＡＮＥ＿ＷＩＤＴＨ＿ＭＡＸ＿ＶＡＬＵＥに設定される）ことが判明しない限り、２つの車線のスワーム関数間の距離に等しい。このように、２つのスワーム関数が実際に２つの隣接する車線に対応しない場合は、上記のｍｉｎ関数は、非現実的に大きい車線幅ＬＷが導出されることを防止する（そうでなければ、現実的な車線幅よりも大きい幅で分離された２つの隣接した車線に対応するかもしれない）。ＬＡＮＥ＿ＷＩＤＴＨ＿ＭＡＸ＿ＶＡＬＵＥは、どんな妥当な値も受け入れさせる。ＬＡＮＥ＿ＷＩＤＴＨ＿ＭＡＸ＿ＶＡＬＵＥは、標準的な実在の車線幅とほぼ等しくなることができる。ＬＡＮＥ＿ＷＩＤＴＨ＿ＭＡＸ＿ＶＡＬＵＥに対する値の例としては、３．５メートル又は３．７５メートルが挙げられる。

各スワーム車線関数は、車線の中心線に対応する。通常、車線の中心に標識を書く実在の交通車線はないことは理解されるであろう。しかしながら、車線の境界もスワーム関数及び車線幅を使用して導出され得る。

図１５は、左車線のスワーム関数５８及び右車線のスワーム関数５９を示す。それぞれの左車線部分及び右車線部分が画定される。左車線部分及び右車線部分の各々は、スワーム車線部分に対応している。各車線部分は、一対の車線境界を含む。左車線部分は、左車線境界６１及び中央車線境界６２を含む。右車線部分は、右車線境界６３及び中央車線境界６２を含む。

左車線境界は、車線幅の半分だけの第１のスワーム関数５８からのオフセット５８Ａである。中央車線境界は、車線幅の半分だけの第１のスワーム関数５８からのオフセット５８Ｂである。中央車線境界は、車線幅の半分だけの第２のスワーム関数５９からのオフセット５９Ｂである。右車線境界６３は、車線幅の半分だけの第２のスワーム関数５９からのオフセット５９Ａである。したがって、左車線境界、右車線境界、及び中央境界の関数形態は、それらの対応するスワーム関数プラス／マイナス車線幅の半分に等しい。

したがって、特定の車線は、その対応する車線境界の関数によって定義され得る。例えば、図１５のシナリオでは、左車線は、左車線６１の境界及び中央車線境界６２によって画定することができ、右車線は、右車線６３の境界及び中央車線境界６２によって画定することができる。この段階では、右車線境界、左車線境界、及び中央車線境界は、二重多項式形態を有する。

車線境界の各々の二重多項式形態は、中間多項式形態と考えることができる。二重クロソイド形態への変換の後続の段階は、以下のように、可能である。

上記のように、スワーム関数の各々についての二重多項式形態（したがって、車線境界に関して画定された車線部分の画定）は、以下のとおりである。

二重クロソイドは、以下の形態を有する。

二重クロソイドの係数は、二重多項式の係数と以下のように関係している。

これらの関係を使用することにより、各スワーム車線部分は、二重クロソイド形態で生成し記述することができ、二重クロソイドの係数の正確な値は、上記の関係を使用してグループ化された物体軌道から最終的に導出された二重多項式からマッピングされている。

図１６は、上述のドライバ支援システム用の装置を使用して、スワーム車線部分を生成するシミュレーションの結果を示す。スワーム車線部分の生成結果は、自己車両上のカメラを使用して識別された外挿車線標識と比較される。

図１６では、自己車両７０は、座標系上の（０，０）（すなわち、自己車両の静止座標の原点）に位置している。６つの物体位置シーケンスが示されている。実際、物体位置シーケンスは異なる長さであってもよく、現実は、異なる長さが存在する可能性が高いことが理解されるであろう。スワーム車線部分は、対応する車線境界線の対７１、７２、７３の間の領域である。図１６に示される例で実証されるように、スワーム車線部分は、自己車両７０の前方１００メートルを超えて物体（車両）のルートに追従する。物体（車両）は、実在の車線に沿って走行する。したがって、スワーム車線部分は、自己車両７０の前方１００メートル以上の実在の車線に追従する。

自己車両７０に装着されたカメラから導出された車線標識は、破線の道路標識７３、７４、７５によって指定されている。カメラから導出された車線標識は、自己車両から約５０メートルでスワーム車線部分から逸脱し始める。自己車両から５０メートルを超えると、カメラから導出された車線は物体軌道に追従せず、したがって、道路上の実在の車線に追従しない。したがって、運転支援にカメラから導出された車線を利用することは、運転状況の現実を反映しないはずである。

スワーム車線部分は、車線の位置を判定する唯一の方法として使用することができる。例えば、道路標識が、視界から不明瞭になるため（例えば、道路上の雪又は交通によって）車両のセンサによって検出できない場合、ワーム車線部分を判定することは依然として可能である。スワーム車線部分は、車線標識が自己車両のセンサによって検出可能であるかどうかにかかわらず、導出することができる。

スワーム車線部分は、カメラからのデータを使用して導出される車線に対する延長部として使用されてもよい。カメラデータを使用して導出される車線のパラメータは、上述のスワーム車線部分生成を使用して導出される車線のパラメータと融合されてもよい。このデータ融合は、車線位置を判定するために車両のセンサを使用して導出された車線より自己車両から更に延在する車線の生成を可能にすることができる。スワーム車線は、車線標識が視認できない場合であっても、車両が自己車両からより長い距離移動する道路上の車線の真の位置をより正確に反映する。

システムへの入力は、カメラセンサからのデータを使用して導出される車線部分であってもよい。装置は、カメラセンサからのデータを使用する車線部分をスワーム車線部分に結合することができる。同時に、より正確な車線を生成することができる。

一般に、複数の物体の位置シーケンスを測定することによって、本発明によるドライバ支援システム用の装置は、交通車線の位置を導出する。このように、任意の道路標識を観察又は検出するどんな要件もなしに、交通車線の位置がセンサを使用して生成される。センサを使用して道路標識が検出された場合は、それから導出される車線情報は、スワーム車線情報と結合されてもよい。

スワーム車線は、交通車線の位置が役立ついくつかのドライバ支援機能によって使用され得る。

本発明の装置は、スワーム車線を少なくとも１つのドライバ支援機能による使用に利用可能にするように構成されてもよい。当該少なくとも１つのドライバ支援機能は、その意思決定処理への入力として、スワーム車線情報を使用するように構成されてもよい。ドライバ支援機能は、例えば、スワーム車線部分に位置する車両に基づいて危険をユーザに通知するように構成されてもよい。別の実施例として、ＡＡＣシステムは、スワーム車線内に位置する車両に基づいて車両の速度を制御するように構成されてもよい。

本発明は、交通車線の位置を遠距離まで判定することができるため、ドライバ支援システムの機能は、システムの状況認識が改善されるので、改善される。例えば、交通車線位置が、自己車両からより遠距離まで判定されるからである。

本明細書及び特許請求の範囲で使用される場合、用語「含む（comprise）」及び「含む（comprising）」及びその変形は、指定された特徴、工程、又は整数が含まれることを意味する。用語は、他の特徴、工程、又は整数の存在を除外するように解釈されるべきではない。

前述の説明に開示される特徴、又は以下の特許請求の範囲において、又は添付図面において、それらの特定の形態で、又は開示された機能を実行するための手段の観点から表現され、又は、開示された結果を得るための方法又はプロセスは、適宜、別々に、又はそのような特徴の任意の組み合わせで、本発明を多様な形態で再利用するために利用することができる。

本発明を上記の例示的な実施形態と併せて説明してきたが、本開示を考慮すると、当業者には多くの等価な修正及び変形が明らかとなるであろう。したがって、上述の本発明の例示的な実施形態は、例示的であり、限定的ではないと考えられる。説明される実施形態に対する様々な変更は、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく行われてもよい。

Claims (14)

1. 自動車ドライバ支援システムにおいて、車両が走行している道路の少なくとも１つの車線位置を判定する装置であって、
   車線標識を映像として検出し、入力車線部分を形成するセンサを備え、
   前記入力車線部分が、前記車両から最大入力車線距離まで前方に延在し、
   複数の物体の各々についての物体位置シーケンスを判定することと、
   前記物体位置シーケンスの各々に近似させるように物体軌道を生成することと、
   前記物体軌道の各々のパラメータに従って、前記物体軌道を少なくとも１つの物体グループに分類することと、
   前記物体グループの各々について、当該物体グループのメンバーである前記物体軌道の前記物体位置シーケンスを近似させるように、スワーム関数を生成することと、
   前記スワーム関数に従って、車線の部分を表すスワーム車線部分を生成することと、を含み、
   前記スワーム車線部分が、前記センサによる前記最大入力車線距離を超えて延在し、
   前記センサによる前記入力車線部分が形成できない場合には、前記スワーム車線部分によって車線を判定し、
   前記センサによる前記入力車線部分が形成可能な場合には、当該入力車線部分と前記スワーム車線部分とを結合して車線を判定することを特徴とする装置。
2. 前記装置が、各物体位置シーケンスを前記車両の静止座標に変換するように更に構成されている、請求項１に記載の装置。
3. 前記車両が走行している道路に対して静止している物体を破棄するように更に構成されている、請求項１又は請求項２に記載の装置。
4. 前記少なくとも１つのスワーム関数の各々が、前記対応するスワーム車線の中心線を画定する、請求項１～３のいずれか一項に記載の装置。
5. 前記中心線から左側方のオフセットを有する左車線ラインと、前記中心線から右側方のオフセットを有する右車線ラインと、を生成するように構成されている、請求項４に記載の装置。
6. 前記右側方のオフセットが、車線幅の半分に等しい前記左側方のオフセットに等しい、請求項５に記載の装置。
7. 前記スワーム車線部分が、前記車両から最大スワーム車線距離まで前方に延在する、請求項１～６のいずれか一項に記載の装置。
8. 各物体軌道が、第１の多項式関数及び第２の多項式関数を含む二重多項式形態を有し、前記第１及び第２の多項式関数が、多項式等価点で等しい、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の装置。
9. 前記多項式等価点で評価された各物体軌道関数の一次導関数が、前記多項式等価点で評価された前記第２の多項式関数の一次導関数に等しい、請求項８に記載の装置。
10. 前記多項式等価点で評価された各物体軌道関数の二次導関数が、前記多項式等価点で評価された前記第２の多項式関数の二次導関数に等しい、請求項８又は９に記載の装置。
11. 前記スワーム関数が、第１のクロソイド関数及び第２のクロソイド関数を含む二重クロソイド形態を有し、前記第１及び第２のクロソイド関数が、多項式等価点で等しい、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の装置。
12. 前記スワーム関数の生成の間に、中間多項式関数が、前記それぞれの物体スワームのメンバーである前記物体軌道の前記物体位置シーケンスを近似するように生成され、前記スワーム関数が、前記中間多項式関数に関して判定される、請求項１１に記載の装置。
13. 前記物体軌道が、各物体軌道の定数項の値に従って分類される、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の装置。
14. 自動車ドライバ支援システムにおいて、自己車両が走行している道路の少なくとも１つの車線の部分の位置を判定する方法であって、
    車線標識を映像として検出し、前記車両から最大入力車線距離まで前方に延在する入力車線部分を形成する工程と、
    複数の物体の各々についての物体位置シーケンスを判定する工程と、
    前記物体位置シーケンスの各々に近似させるように物体軌道を生成する工程と、
    前記物体軌道の各々のパラメータに従って、前記物体軌道を少なくとも１つの物体グループに分類する工程と、
    前記物体グループの各々について、当該物体グループのメンバーである前記物体軌道の前記物体位置シーケンスを近似させるように、スワーム関数を生成する工程と、
    前記スワーム関数に従って、前記センサによる前記最大入力車線距離を超えて延在する車線の部分を表すスワーム車線部分を生成する工程と、
    前記センサによる前記入力車線部分が形成できない場合に、前記スワーム車線部分によって車線を判定する工程と、
    前記センサによる前記入力車線部分が形成可能な場合には、当該入力車線部分と前記スワーム車線部分とを結合して車線を判定する工程とを含むことを特徴とする方法。

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