JP7301175B2 - 先行車両判定システム及び先行車両判定方法 - Google Patents

Description

本願は、先行車両判定システム及び先行車両判定方法に関する。

主に高速道路の走行中において、運転者のアクセル操作による負担を軽減することを目的とし、自車両の走行車線の前方を走行する先行車両との車間距離を自動的に適切に保つ車間距離制御装置の普及が進んでいる。

先行車両との車間距離を制御するに際して、その車間距離制御の対象となる先行車両を適切に判定する必要がある。

このような判定を行う技術としては、センサで検知した前方車両の位置情報と、自車両の走行車線を推定した走行予想車線とを比較して、検知した前方車両が推定車線内に含まれるかに基づいて、前方車両が先行車両であるか否かを判定する技術が知られている（例えば、特許文献１など）。

また、前方車両の走行軌跡（過去の位置情報）を記憶して、前方車両の過去の位置情報を用いることで、走行予想車線のうち自車両に近い部分のみを用いる、あるいは、走行予想車線を実質的に用いない方法も知られている（特許文献２から４）。

特開２００１－０１４５９７号公報 特開２０１０－１４６１７７号公報 特開２０１１－０９８５８６号公報 特開２０１３－１２５４０３号公報

近年では、自動車性能の向上などに伴い、従来よりも速い速度で走行する車両が増えつつある。また、日本国以外では日本国より高い制限速度を設ける国々があるほか、日本国内においても、高速道路の制限速度を試験的に引き上げている区間がある。

一般に、走行速度が高いほど車間距離を広げることが、安全運転の面から推奨されているので、従来よりも高い速度で走行しようとすれば、車間距離が従来よりも広くなり、従来よりも遠距離の先行車両を判定する必要がある。

加えて、純粋に物理的な観点でも自車両と先行車両との相対速度差が大きいほど、先行車両に追従するまでの減速に要する距離が増加する。すなわち、従来よりも高い速度で走行しようとすれば、先行車両との相対速度差が従来よりも大きくなることが見込まれるため、従来よりも遠方にある段階で先行車両であるか否かを判定して必要な減速を早めに開始する必要がある。

しかしながら、走行予想車線は一般に遠方になるほど精度が悪くなるため、前方車両位置情報と走行予想車線を比較して先行車両を判定する方式（例えば、特許文献１）では、遠方での判定精度が低下するという課題があった。この課題により、車間距離制御装置が不必要な加速及び減速をする場合があり、乗り心地及び燃費などへの悪影響があった。

逆に、前方車両の過去の位置情報を記憶し、当該前方車両の過去位置に自車両が到達又は接近してから先行車両を判定する方式では、前方車両の車線変更に際して、先行車両であるとの判定の遅れ（或いは、先行車両からの解除の遅れ）が発生するという課題があった。この課題により、車間距離制御装置に減速又は加速の遅れが生じる場合があり、車間距離制御装置に対する運転者の安心感及び乗り心地への悪影響があった。

特許文献２では、自車両の現在位置と、前方車両の走行軌跡（過去の位置情報）とを比較することで、遠方で精度の劣化する走行予想車線を用いることなく先行車両判定を実施しているが、その一方で、前方車両が車線変更して自車線に進入した場合に、先行車両と判定する（或いは、自車線から離脱した場合に、先行車両から解除する）タイミングが遅れるという課題があった。

特許文献３では、「先行車車線離脱検知」という名称の処理を設けることで、判定解除を早める工夫がなされており、この工夫によって自車両が車線変更した場合における判定解除を早めている。しかし、依然として、先行車両が車線変更した場合に対して対策が設けられておらず、先行車両からの解除の遅れが生じる。

特許文献４では、前方車両の過去の位置情報のうち、取得から経過した時間が異なる複数の位置情報と、現在の走行予想車線とを比較し、各々の比較結果から先行車両であると判定される確率（追従確率）を所定のマップから求めた後、これらの追従確率を統合した統合追従確率に基づいて先行車両であるか否かを判定している。ただし、判定遅れ低減と判定精度との両立を図る上で重要な部分、すなわち、過去のどの時点の位置情報をいくつ使用するかに関して、具体的な記述がない。

発明者は、各特許文献の技術では、走行予想車線の確からしさ、すなわち、自車両の走行車線の推定誤差の程度が考慮されていないために、先行車両の判定精度が十分に向上できていないと考察した。

そこで、本願は、自車両の走行車線の推定誤差を考慮して、先行車両の判定精度を向上できる先行車両判定システム及び先行車両判定方法を提供することを目的とする。

本願に係る先行車両判定システムは、
自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出部と、
前記自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出部と、
複数時点で検出した前記前方車両の位置及び前記自車両の位置に基づいて、前記自車両の現在位置を基準にした前記前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出部と、
前記自車両の走行状況に基づいて、前記自車両が走行する蓋然性が中蓋然性領域よりも高い領域である高蓋然性領域を推定すると共に、前記自車両が走行する蓋然性が前記高蓋然性領域よりも低い領域である前記中蓋然性領域を推定する領域推定部と、
前記前方車両の位置履歴、前記高蓋然性領域、及び前記中蓋然性領域に基づいて、前記前方車両が、前記自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定部と、を備え、
前記先行車両判定部は、
前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっていない場合に、前記前方車両が前記先行車両でないと判定し、
前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっている場合に、前記前方車両が前記先行車両であると判定し、
前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外でなく、且つ、前記前方車両の位置履歴の一部が、前記高蓋然性領域の範囲内である場合は、前記前方車両が前記先行車両であると判定するものである。

本願に係る先行車両判定方法は、以下の各ステップを演算処理装置に実行させる先行車両判定方法であって、
自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出ステップと、
前記自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出ステップと、
複数時点で検出した前記前方車両の位置及び前記自車両の位置に基づいて、前記自車両の現在位置を基準にした前記前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出ステップと、
前記自車両の走行状況に基づいて、前記自車両が走行する蓋然性が中蓋然性領域よりも高い領域である高蓋然性領域を推定すると共に、前記自車両が走行する蓋然性が前記高蓋然性領域よりも低い領域である前記中蓋然性領域を推定する領域推定ステップと、
前記前方車両の位置履歴、前記高蓋然性領域、及び前記中蓋然性領域に基づいて、前記前方車両が、前記自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定ステップと、を備え、
前記先行車両判定ステップでは、
前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっていない場合に、前記前方車両が前記先行車両でないと判定し、
前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっている場合に、前記前方車両が前記先行車両であると判定し、
前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外でなく、且つ、前記前方車両の位置履歴の一部が、前記高蓋然性領域の範囲内である場合は、前記前方車両が前記先行車両であると判定するものである。

本願に係る先行車両判定システム及び先行車両判定方法によれば、自車両の走行状況に基づいて、自車両が走行する可能性が異なる高蓋然性領域及び低蓋然性領域を推定し、高蓋然性領域及び低蓋然性領域を組み合わせて、前方車両の位置履歴と比較することで、前方車両が先行車両であるか否かを判定することができるので、自車両の走行車線の推定誤差の影響を考慮して、先行車両の検出精度を向上させることができる。

実施の形態１に係る先行車両判定システムの概略全体構成図である。 実施の形態１に係る情報処理装置のハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る先行車両判定システムの概略処理を説明するフローチャートである。 実施の形態１に係る自車両の座標系を説明する図である。 実施の形態１に係る記憶装置に記憶される前方車両の位置履歴を説明する図である。 実施の形態１に係る前方車両の位置履歴の更新を説明する図である。 実施の形態１に係る走行予想車線を説明する図である。 実施の形態１に係る走行予想車線を説明する図である。 実施の形態１に係る走行予想車線の境界線を説明する図である。 実施の形態１に係る操舵ゆらぎを説明するタイムチャートである。 実施の形態１に係る曲率誤差の頻度分布を説明する図である。 実施の形態１に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の設定を説明する図である。 実施の形態１に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の設定を説明する図である。 実施の形態１に係る速度による標準偏差の変化を説明する図である。 実施の形態１に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整を説明する図である。 実施の形態１に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整を説明する図である。 実施の形態１に係る先行車両の判定を説明する図である。 実施の形態１に係る先行車両の判定を説明する図である。 実施の形態１に係る先行車両の判定を説明する図である。 実施の形態１に係る先行車両の判定を説明する図である。 実施の形態１に係る先行車両判定処理を説明するフローチャートである。 実施の形態２に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の設定を説明する図である。 実施の形態２に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整を説明する図である。 実施の形態２に係る高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整を説明する図である。 実施の形態３に係る速度に応じた判定目安距離及び判定制限距離を説明する図である。 実施の形態３に係る先行車両判定処理を説明するフローチャートである。

１．実施の形態１
実施の形態１に係る先行車両判定システム１について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態に係る先行車両判定システム１の概略構成図である。

本実施の形態では、先行車両判定システム１は、自車両に搭載されている。先行車両判定システム１は、情報処理装置１０、周辺監視装置２０、自位置検出装置２１、及び運転状態検出装置２２等を備えている。

情報処理装置１０は、走行状況検出部１１、前方車両位置検出部１２、位置履歴算出部１３、領域推定部１４、先行車両判定部１５、及び運転制御部１６等の処理部を備えている。情報処理装置１０の各処理は、情報処理装置１０が備えた処理回路により実現される。具体的には、図２に示すように、先行車両判定システム１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置９０、記憶装置９１、演算処理装置９０に外部の信号を入出力する入出力装置９２等を備えている。

演算処理装置９０として、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ニューロチップ、各種の論理回路、及び各種の信号処理回路等が備えられてもよい。また、演算処理装置９０として、同じ種類のもの又は異なる種類のものが複数備えられ、各処理が分担して実行されてもよい。記憶装置９１として、演算処理装置９０からデータを読み出し及び書き込みが可能に構成されたＲＡＭ（Random Access Memory）、演算処理装置９０からデータを読み出し可能に構成されたＲＯＭ（Read Only Memory）等が備えられている。なお、記憶装置９１として、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ハードディスク、ＤＶＤ装置等の各種の記憶装置が用いられてもよい。

入出力装置９２には、Ａ／Ｄ変換器、入力ポート、駆動回路、出力ポート、通信装置等が備えられる。入出力装置９２は、周辺監視装置２０、自位置検出装置２１、及び運転状態検出装置２２等が接続され、これらの出力信号を演算処理装置９０に入力する。入出力装置９２は、操縦装置２４、動力装置２５、ブレーキ装置２６、ユーザインタフェイス装置２７等に接続され、これに演算処理装置９０の出力信号を出力する。

そして、情報処理装置１０が備える各処理部１１～１６等の各機能は、演算処理装置９０が、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行し、記憶装置９１及び入出力装置９２等の情報処理装置１０の他のハードウェアと協働することにより実現される。なお、各処理部１１～１６等が用いる設定データは、ソフトウェア（プログラム）の一部として、ＲＯＭ等の記憶装置９１に記憶されている。以下、先行車両判定システム１の各機能について詳細に説明する。

図３は、本実施の形態に係る先行車両判定システム１の処理の手順（先行車両判定方法）を説明するための概略フローチャートである。図３のフローチャートの処理は、演算処理装置９０が記憶装置９１に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行することにより、所定の演算周期毎に繰り返し実行される。

１－１．走行状況検出部１１
図３のステップＳ４１で、走行状況検出部１１は、自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出処理（走行状況検出ステップ）を実行する。本実施の形態では、走行状況検出部１１は、自位置検出装置２１の出力信号に基づいて、自車両の位置を検出する。

自位置検出装置２１として、例えば、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）の受信機、加速度センサ、方位センサ等の各種の検出装置の１つ又は複数が用いられる。

本実施の形態では、走行状況検出部１１は、運転状態検出装置２２の出力信号に基づいて、自車両の走行状況として、自車両の走行進路の曲率を検出する。例えば、運転状態検出装置２２として、自車両の各車輪に回転速度センサが設けられ、走行状況検出部１１は、各車輪の回転速度センサの出力信号に基づいて、各車輪の回転速度を検出し、各車輪の回転速度の平均値及び差分に基づいて、自車両の速度及びヨーレイトを算出し、自車両の速度及びヨーレイトに基づいて走行進路の曲率を算出する。或いは、運転状態検出装置２２として、車両速度センサ、ヨーレイトセンサが設けられ、走行状況検出部１１は、車両速度センサ及びヨーレイトセンサの出力信号に基づいて、自車両の速度及びヨーレイトを検出し、自車両の速度及びヨーレイトに基づいて走行進路の曲率を算出してもよい。また、運転状態検出装置２２として、車輪の操舵角を検出する操舵角センサが設けられ、走行状況検出部１１は、操舵角センサの出力信号に基づいて、操舵角を検出し、操舵角に基づいて走行進路の曲率を算出してもよい。

１－２．前方車両位置検出部１２
図３のステップＳ４２で、前方車両位置検出部１２は、自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出処理（前方車両位置検出ステップ）を実行する。本実施の形態では、前方車両位置検出部１２は、周辺監視装置２０の出力信号に基づいて、前方車両の位置を検出する。周辺監視装置２０として、自車両の前方を監視するカメラ、レーダ等が設けられる。レーダには、ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波レーダ等が用いられる。カメラが用いられる場合は、カメラにより撮像した自車両前方の画像に対して、公知の各種の画像処理を行って、自車両の前方に存在する前方車両を検出し、自車両に対する前方車両の相対位置を検出する。レーダが用いられる場合は、自車両の前方に、ミリ波、レーザ、又は超音波を照射し、前方に存在する前方車両等により反射された反射波を受信するまでの時間差及び照射方向等に基づいて、自車両に対する前方車両の相対位置を検出する。

図４に示すように、前方車両位置検出部１２は、現在の自車両の前方向及び横方向を２つの座標軸Ｘ、Ｙとした座標系（以下、自車両座標系と称す）において、自車両に対する前方車両の相対位置（Ｘ、Ｙ）を検出する。自車両の前方向（進行方向ともいう）がＸ軸に設定され、前方向に直交する自車両の横方向（本例では右方向）がＹ軸に設定される。自車両は、Ｘ軸及びＹ軸の０点に位置する。前方車両の位置は、前方車両の横方向の中心位置等の代表位置とされる。前方車両位置検出部１２は、複数の前方車両が検出される場合は、各前方車両の相対位置を検出する。

１－３．位置履歴算出部１３
図３のステップＳ４３で、位置履歴算出部１３は、複数時点で検出した前方車両の位置及び自車両の位置に基づいて、自車両の現在位置を基準にした前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出処理（位置履歴算出ステップ）を実行する。

図５に示すように、位置履歴算出部１３は、各時点で検出した前方車両の相対位置（Ｘ_ｋ、Ｙ_ｋ）を、履歴番号ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｎ－１、Ｎ）と対応付けて、ＲＡＭ等の書き換え可能な記憶装置９１に記憶する。また、位置履歴算出部１３は、複数の前方車両が検出されている場合は、各前方車両について位置履歴を記憶装置９１に記憶する。

各時点で検出した前方車両の位置は、その時点における自車両に対する相対位置である。よって、図６に示すように、自車両が移動すると、現在の自車両の位置（自車両座標系）を基準に見た、過去の前方車両の相対位置は、自車両の移動量だけ自車両の移動方向とは反対方向に移動すると共に、自車両の回転角度だけ自車両の回転方向とは反対方向に回転する。

そこで、次式に示すように、位置履歴算出部１３は、検出周期毎に、過去の各検出時点（各履歴番号ｋ）で検出した相対位置に対応する位置履歴（Ｘ_ｋ、Ｙ_ｋ）を、それぞれ、今回の検出時点で検出した検出周期間の自車両（自車両座標系）の移動量（ΔＸ、ΔＹ）及び回転角度Δγとは逆方向に、移動及び回転を行う変換を行って、各検出時点検出した相対位置に対応する位置履歴（Ｘ_ｋ、Ｙ_ｋ）を更新する。すなわち、検出周期毎に、各検出時点の相対位置に対して、周期間の自車両の移動を反映させる変換を累積的に行って、各検出時点の相対位置を更新していく。
Ｘ_ｋ＝＋（Ｘ_ｋ－ΔＸ）ｃｏｓΔγ＋（Ｙ_ｋ－ΔＹ）ｓｉｎΔγ
Ｙ_ｋ＝－（Ｙ_ｋ－ΔＹ）ｓｉｎΔγ＋（Ｙ_ｋ－ΔＹ）ｃｏｓΔγ
・・・（１）

本実施の形態では、次式に示すように、位置履歴算出部１３は、過去の各履歴番号ｋの相対位置Ｘ_ｋ、Ｙ_ｋを記憶装置９１から読み出し、式（１）の変換を行った後、履歴番号ｋを１つ増加させた、履歴番号ｋ＋１の相対位置Ｘ_ｋ＋１、Ｙ_ｋ＋１として記憶装置９１に記憶する。また、位置履歴算出部１３は、新しく検出した前方車両の相対位置Ｘ_ｎｅｗ、Ｙ_ｎｅｗを、履歴番号ｋ＝１の相対位置Ｘ_１、Ｙ_１として記憶装置９１に記憶する。
Ｘ_ｋ＋１＝Ｘ_ｋ
Ｙ_ｋ＋１＝Ｙ_ｋ
Ｘ_１＝Ｘ_ｎｅｗ ・・・（２）
Ｙ_１＝Ｙ_ｎｅｗ

横滑りを生じない場合は、自車両の前方向の移動速度が、自車両の走行速度にほぼ等しくなることを利用し、前方向の移動量ΔＸは、自車両の走行速度に検出周期を乗算して算出される。検出周期が十分に短ければ、自車両の横方向の移動速度が、ほぼゼロになるので、横方向の移動量ΔＹは、ゼロに設定される。回転角度Δγは、走行状況検出部１１において検出された自車両のヨーレイトに検出周期を乗算して算出される。なお、移動量ΔＸ、ΔＹ及び回転角度Δγは、ＧＮＳＳの受信機等により検出された自車両の位置の検出周期間の移動量に基づいて算出されてもよい。

位置履歴算出部１３は、前方車両の位置履歴の履歴番号を上限番号で上限制限して、上限番号よりも古い前方車両の位置履歴を消去してもよい。或いは、位置履歴算出部１３は、自車両よりも後方になる前方車両の位置履歴を消去してもよい。

１－４．領域推定部１４
図３のステップＳ４４で、領域推定部１４は、走行状況検出部１１により検出された自車両の走行状況に基づいて、自車両が走行する可能性がある領域である高蓋然性領域を推定すると共に、高蓋然性領域よりも自車両が走行する可能性が低い領域である中蓋然性領域を推定する領域推定処理（領域推定ステップ）を実行する。本実施の形態では、自車両の走行状況として、自車両の走行進路の曲率が用いられる。

＜曲率に応じた走行予想車線＞
図７及び図８に、現在の自車両の位置から自車両の走行進路の曲率に従って前方に延びる走行予想車線を示す。走行予想車線は、車線幅を有する。図７に、自車両が直進しており走行進路の曲率がゼロの場合の走行予想車線を示す。図８に、自車両が右側に旋回しており、走行進路の曲率が右側に曲がる曲率である場合の走行予想車線を示す。例えば、曲率に対応する旋回半径に車線幅の半分値を加算及び減算した２つの値を半径として、旋回中心から円弧を描くと、走行予想車線の左側の境界線及び右側の境界線が得られ、左側及び右側の境界線に挟まれる領域が、走行予想車線になる。

これらの旋回半径及び旋回中心は、例えば、走行状況検出部１１により検出された自車両の走行進路の曲率の逆数（曲率半径）を用いて演算可能である。

一方、走行進路の曲率を直接用いて、走行予想車線を演算すると、平方根の演算が必要となり、演算負荷が高くなる。また、直進時と旋回時で場合分けが必要となるほか、直進に近いような緩やかな旋回時には、曲率半径が大きくなりすぎ、桁あふれなく演算するために必要な語長が大きくなる。そのような演算上の弊害を避けるため、次式に示す近似式を用いて、走行予想車線を算出することを考える。

ＹＬ（Ｘ）＝Ｃ０Ｌ＋Ｃ１Ｌ×Ｘ＋Ｃ２Ｌ×Ｘ^２
ＹＲ（Ｘ）＝Ｃ０Ｒ＋Ｃ１Ｒ×Ｘ＋Ｃ２Ｒ×Ｘ^２ ・・・（３）

ここで、式（３）の第１式は、走行予想車線の左側の境界線の近似式であり、前方向の各位置Ｘにおける左側の境界線の横方向の位置ＹＬが算出される。式（３）の第２式は、走行予想車線の右側の境界線の近似式であり、前方向の各位置Ｘにおける右側の境界線の横方向の位置ＹＲが算出される。式（３）の第１式及び第２式は、前方向の位置Ｘを変数とした２次の多項式である。

図９に、自車両座標系と、左側境界線ＹＬ及び右側境界線ＹＲと、走行予想車線との関係を示している。式（３）により算出される左側境界線ＹＬと右側境界線ＹＲとの間の領域が、走行予想車線になる。左側境界線の０次の係数Ｃ０Ｌには、車線幅の半分値の負値が設定される。右側境界線の０次の係数Ｃ０Ｒには、車線幅の半分値の正値が設定される。左側境界線及び右側境界線の１次の係数Ｃ１Ｌ、Ｃ１Ｒには、ゼロが設定される。左側境界線及び右側境界線の２次の係数Ｃ２Ｌ、Ｃ２Ｒには、走行進路の曲率の半分値が設定される。なお、曲率は、右曲がりを正とし、左曲がりを負とする。

ただし、各係数Ｃ０Ｌ、Ｃ１Ｌ、Ｃ２Ｌ、Ｃ０Ｒ、Ｃ１Ｒ、Ｃ２Ｒは、自車両座標系の原点を、自車両内（或いは、特殊な場合において自車両外）のどの位置に設定するかに応じて多少増減され、調整される場合がある。例えば、旋回半径が比較的小さい場合に、精度を得るために、ニュートラルステアポイント（或いは、近似的に後輪車軸の左右中央）からの自車両座標系の原点のオフセットに応じて、自車両座標系の原点のオフセット、自車両座標系の原点での横すべり分を補正するように、各係数Ｃ０Ｌ、Ｃ１Ｌ、Ｃ２Ｌ、Ｃ０Ｒ、Ｃ１Ｒ、Ｃ２Ｒが調整されてもよい。また、左側及び右側の境界線は、厳密には、それぞれ車線幅の半分だけ自車両の旋回半径より増減しているので、その旋回半径の差異分だけ曲率半径を補正して、２次の係数Ｃ２Ｌ、Ｃ２Ｒを設定してもよい。

なお、自車両座標系について、自車両の位置を原点とし、前方向をＸ軸の正方向とし、右方向をＹ軸の正方向とし、自車両を上から見下ろして右回り（時計回り）を回転の正方向とする座標系で説明した。ただし、座標系の設定は任意である。例示した座標系に限らず、座標系の正負と数式の正負が整合するように軸を反転させても良いし、各種オフセット等を加えて平行移動した座標系でもよい。

＜操舵ゆらぎによる曲率誤差の正規分布＞
ところで、自車両が必ずしも走行予想車線の内側を通過するとは限らない。近距離であれば、ほぼ確実に走行予想車線の内側を通過するが、遠距離になるほど、自車両が走行予想車線の内側を通らないことが起こりうる。

その原因の主なものとして、例えば自車両の運転者の操舵のゆらぎが挙げられる。運転者は常時車線を完全にトレースするような操舵をしているわけではなく、多少のばらつきをもって操舵している。そのため、走行状況検出部１１により検出された自車両の走行進路の曲率は、必ずしも車線の曲率とは一致しない。このような曲率の不一致による誤差は、横方向の位置Ｙの誤差に換算すると、遠方になるほど増大する。同じ曲率誤差に対して概ね前方向の位置Ｘの自乗に比例して、横位置Ｙの誤差が拡大していく。

この操舵ゆらぎの挙動の例を図１０に示す。同図は、日本国内の高速道路を、発明者らの依頼を受けた運転者が自動車を運転して走行した際のタイムチャートを示したものである。同図には、自車両の速度、自車両のヨーレイト、走行車線の曲率に対する走行進路の曲率の誤差相当値（曲率誤差）が示されている。自車両のヨーレイトのグラフには、「生値」と「フィルタ値」が示されている。「生値」は、走行状況検出部１１により検出されたヨーレイトをプロットしたものである。「フィルタ値」は、当該生値をローパスフィルタ処理（平滑化処理）した後の値を示している。この「フィルタ値」は、走行車線の曲率をヨーレイトに換算した値と同等になる。「生値」は前述の操舵ゆらぎを含むために、走行車線の曲率に相当するヨーレイトの「フィルタ値」を中心に変動している。ヨーレイトの「生値」から「フィルタ値」を差し引いた値を、曲率誤差としてプロットしている。

操舵ゆらぎによる曲率誤差の頻度分布の例を図１１に示す。これは、図１０と同じ走行において、ヨーレイトの「生値」から「フィルタ値」を差し引いて算出された曲率誤差の頻度分布を示すものである。横軸が、曲率誤差を示し、縦軸が、確率密度に換算した頻度を示している。曲率誤差の頻度分布の形状は、重ねてプロットした正規分布曲線と、概ね一致する。よって、通常走行における操舵ゆらぎによる曲率誤差は、概ね正規分布になると仮定できる。なお、操舵角が自動で制御される場合も、運転者の運転よりも標準偏差は小さくなるが同様の操舵ゆらぎがあり、曲率誤差は概ね正規分布になる。

操舵ゆらぎによる曲率誤差が、所定の標準偏差を持つ正規分布に従うと仮定すれば、操舵ゆらぎによる曲率誤差の絶対値が所定値以上となる確率（両側確率）、及び両側確率が所定のパーセンテージになる曲率誤差の絶対値（両側パーセント点）を、計算することができる。

＜正規分布を利用した高蓋然性領域及び中蓋然性領域の推定＞
上述したように、操舵ゆらぎによる曲率誤差があるために、自車両は、進行進路の曲率に基づいて計算された走行予想車線の内側を必ずしも通過するとは限らない。しかし、曲率誤差が正規分布に従うことを利用し、例えば、両側確率が５％になる曲率誤差の絶対値（両側５％点と称す）に相当する分だけ車線を狭めた走行予想車線（高蓋然性領域に対応）を計算することで、狭めた走行予想車線の内側を自車両が確率９５％以上で走行することが保証される。逆に、両側確率が１０％になる曲率誤差の絶対値（両側１０％点と称す）に相当する分だけ車線を広げた走行予想車線（高蓋然性領域及び中蓋然性領域に対応）を計算することで、広げた走行予想車線の外側を自車両が確率１０％以下で走行することが保証される。

そこで、領域推定部１４は、走行進路の曲率、及び曲率の誤差幅に基づいて、高蓋然性領域及び中蓋然性領域を推定する。

領域推定部１４は、現在の自車両の位置から、走行状況検出部１１により検出された走行進路の曲率に従って前方に延び、車線幅を有する走行予想車線を、曲率の誤差幅に対応させて狭めた領域を高蓋然性領域として推定し、曲率の誤差幅に対応させて広げた領域の内、高蓋然性領域以外の領域を中蓋然性領域として推定する。高蓋然性領域の推定用の曲率の誤差幅と、中蓋然性領域の推定用の曲率の誤差幅とが、別の値に設定されてもよい。車線幅は、予め設定された標準値に設定されてもよいし、走行車線の白線の認識結果に基づいて、設定されてもよい。

図１２及び図１３に示すように、領域推定部１４は、現在の自車両の左側の車線端から、走行進路の曲率を誤差幅だけ右側に曲げた曲率に従って前方に延びる線ＹＬ＿Ｈの右側になり、且つ、現在の自車両の右側の車線端から、走行進路の曲率を誤差幅だけ左側に曲げた曲率に従って前方に延びる線ＹＲ＿Ｈの左側になる領域を、高蓋然性領域として推定する。また、領域推定部１４は、現在の自車両の左側の車線端から、走行進路の曲率を誤差幅だけ左側に曲げた曲率に従って前方に延びる線ＹＬ＿Ｍの右側になり、且つ、現在の自車両の右側の車線端から、走行進路の曲率を誤差幅だけ右側に曲げた曲率に従って前方に延びる線ＹＲ＿Ｍの左側になる領域の内、高蓋然性領域以外の領域を中蓋然性領域として推定する。

例えば、式（２）と同様の２次の多項式を用いて推定する方法を説明する。領域推定部１４は、次式を用いて、高蓋然性領域の左側境界線ＹＬ＿Ｈ、及び右側境界線ＹＲ＿Ｈを算出する。
ＹＬ＿Ｈ（Ｘ）＝Ｃ０Ｌ＋Ｃ１Ｌ×Ｘ＋（Ｃ２Ｌ＋ΔＣ）×Ｘ^２
ＹＲ＿Ｈ（Ｘ）＝Ｃ０Ｒ＋Ｃ１Ｒ×Ｘ＋（Ｃ２Ｒ－ΔＣ）×Ｘ^２
・・・（４）

ここで、ここで、ΔＣは、誤差幅であり、両側確率が所定のパーセンテージになる曲率誤差の絶対値の半分値が設定される。また、上述したように、左側境界線の０次の係数Ｃ０Ｌには、車線幅の半分値の負値が設定される。右側境界線の０次の係数Ｃ０Ｒには、車線幅の半分値の正値が設定される。左側境界線及び右側境界線の１次の係数Ｃ１Ｌ、Ｃ１Ｒには、ゼロが設定される。左側境界線及び右側境界線の２次の係数Ｃ２Ｌ、Ｃ２Ｒには、走行状況検出部１１により検出された走行進路の曲率の半分値が設定される。

また、領域推定部１４は、次式を用いて、高蓋然性領域の左側境界線ＹＬ＿Ｍ、及び右側境界線ＹＲ＿Ｍを算出する。
ＹＬ＿Ｍ（Ｘ）＝Ｃ０Ｌ＋Ｃ１Ｌ×Ｘ＋（Ｃ２Ｌ－ΔＣ）×Ｘ^２
ＹＲ＿Ｍ（Ｘ）＝Ｃ０Ｒ＋Ｃ１Ｒ×Ｘ＋（Ｃ２Ｒ＋ΔＣ）×Ｘ^２
・・・（５）

＜誤差幅ΔＣの適応設定＞
操舵ゆらぎによる曲率誤差の標準偏差は、同一の自車両を同一の運転者が運転する場合であっても、自車両の走行状況（特に、自車両の速度）に応じて変化する。自車両の速度による標準偏差の変化の例を図１４に示す。図１４には、速度域毎に、曲率誤差の標準偏差、両側確率が１０％になる曲率誤差の絶対値（両側１０％点）、及び両側確率が５％になる曲率誤差の絶対値（両側５％点）が示されている。この図に示すように、速度が増加するに従って、操舵ゆらぎが減少し、標準偏差が減少し、両側１０％点及び両側５％点が減少する。

そこで、領域推定部１４は、自車両の速度に応じて、誤差幅ΔＣを変化させる。例えば、領域推定部１４は、自車両の速度が増加するに従って、誤差幅ΔＣを減少させる。領域推定部１４は、自車両の速度と誤差幅ΔＣとの関係が予め設定された誤差幅設定データを参照し、現在の自車両の速度に対応する誤差幅ΔＣを算出する。例えば、高蓋然性領域の推定用の曲率の誤差幅ΔＣには、両側５％点のデータが用いられ、中蓋然性領域の推定用の曲率の誤差幅ΔＣには、両側１０％点のデータが用いられる。

なお、前述の自車両のヨーレイトの「フィルタ値」は、走行車線の曲率に相当すると説明した。しかし、自車両の速度に応じた適切な時定数のローパスフィルタ処理を実施した場合、「フィルタ値」には、位相遅れ（時間遅れ）が生じる。この時間遅れはおよそ５～２０秒程度と大きいため、「フィルタ値」を走行進路の曲率の計算に用いるには不適である。図１０にプロットした「フィルタ値」は、「生値」に対して遅れがないが、説明のために遅れ時間だけ時間を進めてプロットしたためであり、実際には時間遅れがある。

一方、運転者の違いによる、操舵ゆらぎの違いを推定するために、走行進路の曲率のフィルタ値を用いることができる。例えば、領域推定部１４は、走行進路の曲率に対してローパスフィルタ処理を行ったフィルタ値を算出し、フィルタ値と、ローパスフィルタ処理による遅れ時間だけ時間を遅らせた走行進路の曲率との偏差を、曲率誤差として算出し、曲率誤差の時系列のデータに基づいて、曲率誤差の標準偏差を算出し、標準偏差に基づいて、誤差幅ΔＣを算出してもよい。標準偏差の演算には、曲率誤差の時系列のデータの平均自乗誤差を算出する等、公知の方法が用いられる。また、領域推定部１４は、標準偏差と誤差幅ΔＣとの関係が予め設定された誤差幅設定データを参照し、現在の標準偏差に対応する誤差幅ΔＣを算出する。

この場合においても、領域推定部１４は、図１４に示すような速度域毎に標準偏差を算出し、速度域毎の標準偏差のデータを記憶装置９１に記憶し、現在の自車両の速度に対応する標準偏差をデータから読み出してもよい。

＜高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整＞
領域の調整の例を図１５に示す。自車両が直進しており走行予想車線が直線の場合を例示する。図１５の左側には、調整前の高蓋然性領域及び中蓋然性領域が示されており、高蓋然性領域の推定用の曲率の誤差幅ΔＣは、例えば、ある標準偏差における両側５％点の半分値に設定され、中蓋然性領域の推定用の曲率の誤差幅ΔＣは、例えば、両側１０％点の半分値に設定される。調整前の中蓋然性領域は、遠方では、隣接車線の全域にまで広がっている。このような中蓋然性領域を用いて、後述する先行車両判定部１５の判定を行うと、前方車両が隣接車線に車線変更しても、前方車両が先行車両であると判定されるため、中蓋然性領域が広くなり過ぎないようにする必要がある。

そこで、図１５の右側に調整例を示すように、領域推定部１４は、中蓋然性領域が走行予想車線よりも横方向に制限幅以上広がらないように、中蓋然性領域を制限する。制限幅は、例えば、車線幅の半分値以下に設定される。

或いは、図１６に、別の調整例を示すように、センサが特殊な場合、特殊なセンサ特性を踏まえて良好な先行車両判定の結果となるように、走行予想車線に基づいて、高蓋然性領域及び中蓋然性領域を設定してもよい。

１－５．先行車両判定部１５
図３のステップＳ４５で、先行車両判定部１５は、前方車両の位置履歴、高蓋然性領域、及び中蓋然性領域に基づいて、前方車両が、自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定処理（先行車両判定ステップ）を実行する。

本実施の形態では、先行車両判定部１５は、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外であり、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっている前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前方車両の位置履歴の部分が、高蓋然性領域の範囲内になっていない場合に、前方車両が先行車両でないと判定する。また、先行車両判定部１５は、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外であり、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっている前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前方車両の位置履歴の部分が、高蓋然性領域の範囲内になっている場合に、前方車両が先行車両であると判定する。先行車両判定部１５は、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外でなく、且つ、前方車両の位置履歴の一部が、高蓋然性領域の範囲内である場合は、前方車両が先行車両であると判定する。

図１７から図２０の例を用いて説明する。図１７の例は、前方車両が、自車両の走行車線を継続して走行している場合である。この場合は、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっておらず、前方車両の位置履歴の一部が、高蓋然性領域の範囲になっているので、前方車両が先行車両であると精度よく判定される。

図１８の例は、前方車両が、自車両の走行車線の左側の隣接車線を継続して走行している場合である。この場合は、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっており、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっている前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前方車両の位置履歴の部分が、高蓋然性領域の範囲内になっていないので、前方車両が先行車両でないと精度よく判定される。

図１９の例は、前方車両が、過去に自車両の走行車線を走行していたが、途中で右側の隣接車線を車線変更し、現在は、隣接車線を走行している場合である。この場合は、隣接車線に車線変更した後、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっており、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっている前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前方車両の位置履歴の部分が、高蓋然性領域の範囲内になっていないので、前方車両が先行車両でないと精度よく判定される。

図２０の例は、前方車両が、過去に左側の隣接車線を走行していたが、途中で自車両の走行車線に車線変更し、現在は、自車両の走行車線の走行している場合である。この場合は、自車両の走行車線に車線変更する前に、前方車両の位置履歴の一部が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっているが、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になっている前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前方車両の位置履歴の部分が、高蓋然性領域の範囲内になっているので、前方車両が先行車両であると精度よく判定される。

以上のように、高蓋然性領域及び中蓋然性領域を用いて判定することにより、車線変更により前方車両の位置履歴が複雑に変化している場合でも、前方車両が先行車両であるか否か精度よく判定することできる。

＜新しい履歴番号からの繰り返し判定＞
このような判定を行うために、本実施の形態では、先行車両判定部１５は、前方車両の位置履歴について、新しい位置から順番に判定位置に設定し、判定位置が、高蓋然性領域の範囲内である場合は、前方車両が先行車両であると判定して判定を終了し、判定位置が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外である場合は、前方車両が先行車両でないと判定して判定を終了し、判定位置が、高蓋然性領域の範囲外であり且つ中蓋然性領域の範囲内である場合は、１つ古い位置を判定位置に設定して、判定を繰り返し行う。

この処理により、図１７の例では、新しい位置履歴から順番に判定され、位置履歴が高蓋然性領域の範囲外であり且つ中蓋然性領域の範囲内であるので、判定が継続され、図１７の矢印の位置履歴が、高蓋然性領域の範囲内になったので、前方車両が先行車両であると判定されて判定が終了される。図１８の例では、新しい位置履歴から順番に判定され、位置履歴が高蓋然性領域の範囲外であり且つ中蓋然性領域の範囲内であるので、判定が継続され、図１８の矢印の位置履歴が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になったので、前方車両が先行車両でないと判定されて判定が終了される。

図１９の例では、新しい位置履歴から順番に判定され、位置履歴が高蓋然性領域の範囲外であり且つ中蓋然性領域の範囲内であるので、判定が継続され、図１９の矢印の位置履歴が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外になったので、前方車両が先行車両でないと判定されて判定が終了される。よって、古い位置履歴が、高蓋然性領域の範囲内であるが、それに影響されずに精度よく判定することできる。

図２０の例では、新しい位置履歴から順番に判定され、位置履歴が高蓋然性領域の範囲外であり且つ中蓋然性領域の範囲内であるので、判定が継続され、図２０の矢印の位置履歴が、高蓋然性領域の範囲内になったので、前方車両が先行車両であると判定されて判定が終了される。よって、古い位置履歴が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外であるが、それに影響されずに精度よく判定することできる。

例えば、図２１のフローチャートの処理により、この処理が実現できる。図２１の処理は、演算周期で繰り返し実行される。複数の前方車両が検出されている場合は、図２１の処理が、前方車両毎に実行される。

ステップＳ０１で、先行車両判定部１５は、判定を行う履歴番号（以下、判定履歴番号と称す）を、最新の履歴番号である１に設定してステップＳ０２に進む。

ステップＳ０２で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号が最大番号Ｎよりも大きいか否かを判定し、大きいと判定した場合は、ステップＳ０６に進み、大きくないと判定した場合は、ステップＳ０３に進む。判定履歴番号が最大番号Ｎよりも大きくなった場合は、全ての位置履歴について判定が行われたため、判定が終了される。

ステップＳ０６で、先行車両判定部１５は、同じ前方車両について、前回の演算周期の先行車両判定結果が存在するか否かを判定し、先行車両判定結果が存在すると判定した場合は、ステップＳ０７に進み、先行車両判定結果が存在しないと判定した場合は、ステップＳ０８に進む。なお、先行車両判定結果は、前方車両が先行車両であるか否かの判定結果である。

ステップＳ０７で、先行車両判定部１５は、今回の演算周期の先行車両判定結果に、前回の演算周期の先行車両判定結果を設定し、前回の判定結果を維持した後、一連の処理を終了する。一方、ステップＳ０８で、先行車両判定部１５は、前方車両が先行車両でないと判定した後、一連の処理を終了する。

ステップＳ０３で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号に前方車両の位置情報が記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合は、ステップＳ０６に進み、記憶されていると判定した場合は、ステップＳ０４に進む。比較的新しく検出された前方車両は、古い位置履歴がないため、判定が終了される。

ところで、周辺監視装置２０の種類によっては（ある種類のミリ波レーダ、ある種類の光学式カメラにおいては）、他の障害物からの電波の反射による干渉、前方車両が他の物体の陰に隠れること等により、一時的に（例えば、１周期から数周期、数ミリ秒から数秒程度の期間）、前方車両の位置を検出できない場合がある。この場合は、位置履歴の一部が欠落しているので、ステップＳ０３で判定が終了される。しかし、欠落時点よりも古い位置履歴が存在するので、ステップＳ０３の処理を次のように変更してもよい。すなわち、ステップＳ０３で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号に前方車両の位置情報が記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合は、ステップＳ１３に進み、記憶されていると判定した場合は、ステップＳ０４に進むように構成されてもよい。位置履歴が欠落している判定履歴番号の処理を飛ばして、１つ古い判定履歴番号に進み、判定処理を継続することができる。

ステップＳ０４で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方向の位置が、打切り距離未満であるか否かを判定し、打切り距離未満であると判定した場合は、ステップＳ０６に進み、打切り距離未満でないと判定した場合は、ステップＳ０５に進む。前方車両の前方向の位置が、自車両に非常に近くなっている場合、自車両よりも後方になっている場合は、先行車両判定を行う必要がないので、判定が終了される。

ステップＳ０５で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の前方向の対地速度が、打切り速度未満であるか否かを判定し、打切り速度未満であると判定した場合は、ステップＳ０６に進み、打切り速度未満でないと判定した場合は、ステップＳ０９に進む。前方車両の前方向の対地速度が、遅くなっている場合、対向車両の速度である場合は、先行車両判定を行う必要がないので、判定が終了される。

ステップＳ０４の打切り判定及びステップＳ０５の打切り判定の一方又は双方が行われなくてもよく、ステップＳ０４、Ｓ０５以外の打切り判定が追加されてもよい。

ステップＳ０９で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の位置が、高蓋然性領域の範囲内にあるか否を判定し、高蓋然性領域の範囲内にあると判定した場合は、ステップＳ１０に進み、高蓋然性領域の範囲内にないと判定した場合は、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１０で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の位置が、高蓋然性領域の範囲内であるので、前方車両が先行車両であると判定し、一連の判定処理を終了する。

ステップＳ１１で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の位置が、中蓋然性領域の範囲外にあるか否を判定し、中蓋然性領域の範囲外にあると判定した場合は、ステップＳ１２に進み、中蓋然性領域の範囲外にあると判定した場合は、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１２で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の位置が、中蓋然性領域及び高蓋然性領域の範囲外であるので、前方車両が先行車両でないと判定し、一連の判定処理を終了する。

ステップＳ１３で、先行車両判定部１５は、高蓋然性領域の範囲外であり且つ中蓋然性領域の範囲内であるので、判定履歴番号を１つ増加して、１つ古い履歴番号を判定履歴番号に設定した後、ステップＳ０２に戻り判定を繰り返し行う。

＜１つの先行車両の選択＞
先行車両判定部１５は、前方車両が先行車両であると判定された前方車両（先行車両）が複数存在する場合は、複数の先行車両から１つの車両を、最終的な先行車両として選択する。例えば、先行車両判定部１５は、複数の先行車両から、前方向の位置が自車両に最も近い車両を、最終的な先行車両として選択する。

１－６．運転制御部１６
図３のステップＳ４６で、運転制御部１６は、先行車両の位置に基づいて、自車両の自動運転又は運転支援を行う。自動運転としては、先行車両を考慮した各種の自動運転が含まれ、例えば、先行車両を考慮した車線変更、先行車両との車間距離制御、先行車両との接触回避運転、先行車両への追従運転等がある。また、運転支援は、先行車両を考慮した各種の運転支援が含まれ、例えば、自動運転と重複するが、先行車両との車間距離制御、追突警告又は注意喚起等の先行車両に関する各種情報の運転者への報知等がある。

運転制御部１６は、操縦装置２４、動力装置２５、ブレーキ装置２６、及びユーザインタフェイス装置２７等に、先行車両に基づいて生成した指令を伝達し、車両の運動を制御したり、ユーザに必要な情報を報知したりする。なお、操縦装置２４は、車輪の操舵角を制御する装置であり、動力装置２５は、エンジン、モータ等の車輪の動力源を制御する装置であり、ブレーキ装置２６は、車輪のブレーキを制御する装置であり、ユーザインタフェイス装置２７は、表示装置、入力装置、スピーカ、マイクなどの装置である。

２．実施の形態２
次に、実施の形態２に係る先行車両判定システム１について説明する。上記の実施の形態１と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る先行車両判定システム１の基本的な構成は実施の形態１と同様であるが、領域推定部１４は、自車両の走行状況として、自車両の走行車線の白線形状を用いる点が実施の形態１と異なる。

本実施の形態では、走行状況検出部１１は、自車両の走行状況として自車両の走行車線の領域を検出する。例えば、走行状況検出部１１は、自車両の走行車線の白線形状を検出し、白線形状に基づいて、自車両の走行車線の領域を検出する。なお、走行状況検出部１１は、白線に限らず、ガードレール、ポール、路肩、壁等の路側物を検出し、路側物に基づいて、自車両の走行車線の領域を検出してもよい。

走行状況検出部１１は、カメラ、レーダ等の周辺監視装置２０の検出結果に基づいて、走行車線の白線、路側物を検出する。例えば、光学式カメラにより前方を撮像した画像に対して、画像処理を行うことで、白線、路側物が検出される。また、レーザレーダの反射の輝度が高い点から白線が検出される。或いは、レーダにより、路側物が検出される。走行状況検出部１１は、自車両座標系における白線、路側物の位置を算出し、自車両座標系における自車両の走行車線の領域を算出する。

或いは、走行状況検出部１１は、ナビゲーション装置等において用いられる道路地図データを参照し、現在の自車両の位置等に基づいて、現在の自車両の走行車線を特定し、道路地図データから現在の自車両の走行車線の形状を取得し、走行車線の領域を検出してもよい。道路地図データは、情報処理装置１０の記憶装置９１に記憶されてもよいし、無線通信により外部サーバから取得されてもよい。

＜白線形状による領域設定＞
以下では、白線が検出される場合を例に説明する。走行状況検出部１１は、クロソイド曲線等の曲線形状を示す数式に曲線近似することによって走行車線の白線形状を検出する。以下では、式（３）等と同様の次式の２次の多項式により近似される場合を例に説明する。
ＹｗＬ（Ｘ）＝Ｃｗ０Ｌ＋Ｃｗ１Ｌ×Ｘ＋Ｃｗ２Ｌ×Ｘ^２
ＹｗＲ（Ｘ）＝Ｃｗ０Ｒ＋Ｃｗ１Ｒ×Ｘ＋Ｃｗ２Ｒ×Ｘ^２
・・・（６）

ここで、式（６）の第１式は、左側の白線形状の近似式であり、前方向の各位置Ｘにおける左側の白線形状の横方向の位置ＹｗＬが算出される。式（６）の第２式は、右側の白線形状の近似式であり、前方向の各位置Ｘにおける右側の白線形状の横方向の位置ＹｗＲが算出される。各次数の係数Ｃｗ０Ｌ～Ｃｗ２Ｒが、白線の形状に合わせて変更され、近似される。

また、式（６）により算出される白線形状が、自車両から前方向に、どの程度遠方まで有効かを示す指標として、左側の有効距離ＶＬと右側の有効距離ＶＲが算出される。

領域推定部１４は、算出された左側白線と右側白線とに挟まれた領域を、自車両の走行車線の領域として検出する。なお、自車両の走行車線の領域は、実施の形態１の走行予想車線に対応する。

しかし、自車両は、必ずしも、走行車線の領域内を通過するとは限らない。近距離であれば、自車両は、ほぼ確実に走行車線の領域内を通過するが、遠距離になるに従って、自車両が走行車線の領域内を走行しない可能性が増加する。

その原因の主なものとして、例えば、フィッティング誤差、実白線形状の変化による外挿誤差が挙げられる。走行状況検出部１１は、検知された白線に相当する点群に基づいて、例えば、最小二乗法（あるいは、ＲＡＮＳＡＣ、ＬＭｅｄＳのようなロバスト推定）によって、白線形状を曲線近似するが、近似誤差が生じることは避けられない。点群が存在する範囲では、近似誤差が小さいが、点群が存在しない範囲（外挿範囲）では、近似誤差が大きくなり、点群の存在範囲から遠くなるほど、近似誤差が大きくなる。

よって、自車両が車線変更なく走行する場合でも、白線（点群）の検知範囲よりも遠くになるほど、検出した走行車線の領域が、実際の走行車線の領域から逸脱する。

このような乖離は不可避であるため、上述したように、白線形状がどの程度遠方まで有効かを示す左側の有効距離ＶＬと右側の有効距離ＶＲが算出される。左側の有効距離ＶＬと右側の有効距離ＶＲは、曲線近似するために用いられた白線の点群の存在範囲に対応して設定される。

特に、左側の有効距離ＶＬ及び右側の有効距離ＶＲの重複範囲、すなわち、左側の有効距離ＶＬと右側の有効距離ＶＲの短い方である設定用有効距離ＶＦに対応する範囲が、白線形状の近似誤差が小さくなる範囲となる。

そこで、領域推定部１４は、走行車線の白線形状に基づいて、高蓋然性領域及び中蓋然性領域を推定する。本実施の形態では、左側の白線形状ＹｗＬと右側の白線形状ＹｗＲとに挟まれる範囲であって、曲線近似に用いた白線の元データ（本例では、点群）がある範囲に対応して高蓋然性領域を設定し、左側の白線形状ＹｗＬと右側の白線形状ＹｗＲとに挟まれる範囲であって、高蓋然性領域以外の領域に中蓋然性領域を設定する。

図２２に示すように、領域推定部１４は、左側の白線形状ＹｗＬと右側の白線形状ＹｗＲとに挟まれる範囲であって、前方向が０から設定用有効距離ＶＦまでの範囲に高蓋然性領域を設定し、左側の白線形状ＹｗＬと右側の白線形状ＹｗＲに挟まれる範囲であって、前方向が設定用有効距離ＶＦよりも大きくなる範囲に中蓋然性領域を設定する。

なお、カメラ、レーダの性能（例えば、カメラの画角に対する画素数が不足している場合）、道路の状況（例えば、自車線又は隣接車線を走行する大型車両等が白線を隠す場合）によっては、左側の有効距離ＶＬ及び右側の有効距離ＶＲの重複範囲に設定用有効距離ＶＦを設定すると、有効距離が実用上短い場合がある。そのような場合は、フィッティングの良好さを示す指標、又は左右の白線形状の整合性（左右平行である範囲、車線幅が妥当である範囲）など加味して、設定用有効距離ＶＦが設定されてもよい。

＜高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整＞
高蓋然性領域及び中蓋然性領域の調整が行われてもよい。例えば、図２３及び次式に示すように、領域推定部１４は、左側の白線形状ＹｗＬを右側に変化させた調整後の白線形状ＹｗＬ＿Ｈと、右側の白線形状ＹｗＲを左側に変化させた調整後の白線形状ＹｗＲ＿Ｈとに挟まれる範囲であって、前方向が０から設定用有効距離ＶＦまでの範囲に高蓋然性領域を設定してもよい。また、領域推定部１４は、左側の白線形状ＹｗＬを左側に変化させた調整後の白線形状ＹｗＬ＿Ｍと、右側の白線形状ＹｗＲを右側に変化させた調整後の白線形状ＹｗＲ＿Ｍとに挟まれる範囲であって、高蓋然性領域以外の領域に中蓋然性領域を設定してもよい。
ＹｗＬ＿Ｈ（Ｘ）＝（Ｃｗ０Ｌ＋ΔＣ０Ｌ）＋（Ｃｗ１Ｌ＋ΔＣ１Ｌ）×Ｘ＋（Ｃｗ２Ｌ＋ΔＣ２Ｌ）×Ｘ^２
ＹｗＲ＿Ｈ（Ｘ）＝（Ｃｗ０Ｒ－ΔＣ０Ｒ）＋（Ｃｗ１Ｒ－ΔＣ１Ｒ）×Ｘ＋（Ｃｗ２Ｒ－ΔＣ２Ｒ）×Ｘ^２
ＹｗＬ＿Ｍ（Ｘ）＝（Ｃｗ０Ｌ－ΔＣ０Ｌ）＋（Ｃｗ１Ｌ－ΔＣ１Ｌ）×Ｘ＋（Ｃｗ２Ｌ－ΔＣ２Ｌ）×Ｘ^２
ＹｗＲ＿Ｍ（Ｘ）＝（Ｃｗ０Ｒ＋ΔＣ０Ｒ）＋（Ｃｗ１Ｒ＋ΔＣ１Ｒ）×Ｘ＋（Ｃｗ２Ｒ＋ΔＣ２Ｒ）×Ｘ^２
・・・（７）

各補正係数ΔＣ０Ｌ、ΔＣ１Ｌ、ΔＣ２Ｌ、ΔＣ０Ｒ、ΔＣ１Ｒ、ΔＣ２Ｒは、高蓋然性領域の設定と、中蓋然性領域の設定とで変更されてもよい。また、各補正係数ΔＣ０Ｌ～ΔＣ２Ｒは、０から設定用有効距離ＶＦまでの範囲と、設定用有効距離ＶＦよりも大きい範囲とで、変更されてもよい。

上述した道路地図データが用いられる場合を補足説明する。現在の自車両の位置、方位等に誤差があると、現在の自車両の位置等に基づいて、道路地図データを参照して現在の自車両の走行車線を特定する際に、判定誤差が生じる可能性がある。現在の自車両の位置、方位等の推定誤差を加味して、高蓋然性領域及び中蓋然性領域を調整してもよい。図２４に、調整後の高蓋然性領域及び中蓋然性領域を示す。このような調整量は、位置検出の精度指標に応じて、変更されてもよい。精度指標として、例えば、ＧＮＳＳのＲＴＫ測位では、ＦＩＸ解又はＦＬＯＡＴ解のいずれになっているか、或いは、デッドレコニングとなってからの経過時間、カルマンフィルタを用いる場合には誤差共分散行列の要素の値などが挙げられる。

３．実施の形態３
次に、実施の形態３に係る先行車両判定システム１について説明する。上記の実施の形態１と同様の構成部分は説明を省略する。本実施の形態に係る先行車両判定システム１の基本的な構成は実施の形態１と同様である。本実施の形態では、運転制御部１６が、車間距離制御を行う場合を特に詳細に説明する。

＜車間距離制御＞
運転制御部１６は、先行車両と自車両との車間距離を制御する。車間距離制御では、運転者のアクセル操作及びブレーキ操作を介さずに、自車両と先行車両との車間距離を適切に保つように車速を制御する。或いは、主に、渋滞時において、先行車両の発進・加速・減速・停止に呼応して、運転者のアクセル操作及びブレーキ操作を介さずに、自車両を発進・加速・減速・停止させることで車間距離を適切に保ちつつ、運転者のハンドル操作をほぼ介さずに、先行車両の走行経路をトレースするようにハンドル操作（もしくは、運転者がハンドル操作しやすいようなステアリングトルクを補助）するような渋滞時の車間距離制御がある。

＜車間距離制御を考慮した先行車両判定＞
先行車両判定部１５により判定された先行車両は、車間距離制御が行われる対象となる。よって、遠方の前方車両が、先行車両に判定されると、車間距離制御に悪影響を与える可能性があるため、遠方の前方車両は、先行車両判定の対象から除外され、適度な前方距離の前方車両が、先行車両判定の対象に含まれるのが望ましい。

本実施の形態では、先行車両判定部１５は、前方車両の位置履歴の内、車間距離制御により制御される車間距離に対応して設定された判定目安距離の範囲内になる位置履歴を用いて、前方車両が先行車両であるか否かを判定する。それ以外の部分は、実施の形態１と同様に構成されている。

この構成によれば、判定目安距離は、車間距離制御により制御される車間距離に対応して設定されるので、車間距離制御の対象としては不適切な遠方の前方車両の位置履歴が、先行車両判定の対象から除外され、車間距離制御の対象として適切な前方距離の前方車両の位置履歴が、先行車両判定の対象に含まれる。よって、先行車両と判定される前方車両を、車間距離制御に適切化することができる。

逆に、判定目安距離が過度に小さく設定され、過度に自車両に近い（もしくは、過度に古い）履歴番号の位置履歴を用いて先行車両か否かを判定すると、自車両の運転者に違和感を与えるため、車間距離制御の性能が低下する。例えば、前方車両が車線変更して既に自車両の走行車線から離脱したにもかかわらず、先行車両からの解除が遅れ、車間距離制御により自車両が加速しないという違和感が生じ得る。あるいは、隣接車線を走行していた前方車両が急に自車線に割り込んだにもかかわらず、先行車両であるとの判定が遅れ、前方車両が自車両目前に迫りつつあるのに、車間距離制御が働かず、自車両が減速しないという違和感も生じ得る。

さて、車間距離制御では、一般に、適切な車間距離の指標として「車間時間」という指標が用いられる。車間時間とは、ある時点の前方車両の位置に、自車両が到達するのに要する時間である。すなわち、車間時間は、前方車両の前方向の距離を、自車両の速度で除したものである。なお、車間距離制御により、最終的に前方車両の速度と自車両の速度とが一致することから、車間時間は、前方車両の前方向の距離を、前方車両の速度で除したものとされてもよい。

このような車間時間という指標を用いて、例えば、車間時間が２秒になる車間距離になるように、先行車両との車間距離が制御される。ただし、厳密に車間時間に一致させようとすると、停車時に車間距離がゼロになったり、高車速時に車間距離が、運転者の間隔に比べて開きすぎたりするため、必ずしも車間時間に一致させず、若干の調整がされるのが通例である。

車間時間を指標として用いる車間距離制御において、先行車両判定を行う場合、前述の判定目安距離として、車間時間のおよそ１倍から２倍程度に相当する距離が設定されれば、通常の走行時において違和感の少ない良好な結果が得られる。また、自車両と前方車両の相対速度がゼロである場合に、判定目安距離として、車間時間の１倍程度に相当する距離が設定され、相対速度がゼロから負側（接近側）に大きくなるに従って、判定目安距離を増加させていくと、車両間の速度差が大きいような走行状況における違和感がなくなり、さらに良好な結果が得られる。あるいは、実際に複数の運転者により、複数の判定目安距離の設定値を評価してもらい、評価が良好であった判定目安距離が最終的な設定値とされてもよい。

このようにして定めた判定目安距離の一例を、図２５に示す。横軸が自車両の速度であり、縦軸に、判定目安距離を示している。なお、図２５には、参考として、車間距離制御に用いられる目標車間距離が示されている。自車両の速度が、所定速度（本例では、２５ｋｍ／ｈ）よりも低くなる低車速域では、判定目安距離は、ゼロよりも大きい一定値に設定され、ゼロにならないようにされている。また、自車両の速度が、所定速度（本例では、８０ｋｍ／ｈ）よりも高くなる高車速域では、判定目安距離は、一定値に設定され、速度の増加に従って、大きくなり過ぎないにように設定されている。低車速域と高車速域の間の中車速域（本例では、２５ｋｍ／ｈから８０ｋｍ／ｈ）では、自車両の速度が増加するに従って、判定車間距離が増加されている。

また、図２５には、後述する判定制限距離が示されている。判定制限距離は、先行車両判定を強制的に終了させる処理に用いられるので、判定目安距離以上の値に設定されている。

目標車間距離の設定を運転者が切り替えることができる車間距離制御では、目標車間距離の設定値に応じて、判定車間距離の設定値が変化されてもよい。例えば、目標車間距離が、車間時間１秒相当の設定に切り替えられたり、車間時間３秒相当の設定に切り替えられたりする。運転者の違和感をさらに低減することができる。

例えば、図２６のフローチャートの処理により、実施の形態３に係る先行車両判定部１５の処理が実現できる。図２６の処理は、演算周期で繰り返し実行される。複数の前方車両が検出されている場合は、図２６の処理が、前方車両毎に実行される。

ステップＳ２１からステップＳ２８までの処理は、実施の形態１の図２１のステップＳ０１からステップＳ０８までと同様であるので説明を省略する。また、ステップＳ２９からステップＳ３３までの処理も、実施の形態１の図２１のステップＳ０９からステップＳ１３までと同様であるので説明を省略する。

本実施の形態では、ステップＳ２５で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の前方向の対地速度が、打切り速度未満であるか否かを判定し、打切り速度未満であると判定した場合は、ステップＳ２６に進み、打切り速度未満でないと判定した場合は、本実施の形態特有のステップＳ３４に進む。

ステップＳ３４で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の前方向の位置が、判定制限距離以上であるか否かを判定し、判定制限距離以上であると判定した場合は、ステップＳ２６に進み、判定制限距離以上でないと判定した場合は、ステップＳ３５に進む。判定履歴番号（例えば、１）の前方車両の位置が、判定制限距離以上であり、比較的新しい前方車両の位置が、車間距離制御を行うには遠すぎると判定した場合は、先行車両判定が行われず、判定が終了される。

遠方になるほど先行車両判定の精度が悪くなるのが、通常であるため、判定制限距離の判定により、遠方の前方車両の先行車両判定を行わないようにする。ただし、遠方でも先行車両判定の精度が保たれる場合は、ステップＳ３４が設けられなくてもよい。また、高蓋然性領域及び中蓋然性領域の設定精度が保たれる場合も、ステップＳ３４が設けられなくてもよい。

ステップＳ３５で、先行車両判定部１５は、判定履歴番号の前方車両の前方向の位置が、判定目安距離以下であるか否かを判定し、判定目安距離以下であると判定した場合は、ステップＳ２９に進み、判定目安距離以下でないと判定した場合は、ステップＳ３３に進む。判定履歴番号の前方車両の位置が、判定目安距離以下であり車間距離制御用の先行車両判定に適している場合は、ステップＳ２９からステップ３２で先行車両判定を行い、判定履歴番号の前方車両の位置が、判定目安距離より大きく、車間距離制御用の先行車両判定に適していない場合は、先行車両判定を行わず、１つ古い判定履歴番号に進み、判定処理が継続される。

上記の各実施の形態において、先行車両判定システム１の各処理部１１～１６等は、情報処理装置１０に設けられており、情報処理装置１０が備えた処理回路により実現されるものとして説明した。ただし、これらの各処理部１１～１６は、必ずしも専用の情報処理装置１０により実現される必要はない。例えば、周辺監視装置２０、自位置検出装置２１、又は運転状態検出装置２２が、演算処理装置９０、記憶装置９１、入出力回路９２と等価な処理回路を備える場合、各処理部１１～１６の全部又は一部が、周辺監視装置２０、自位置検出装置２１、及び運転状態検出装置２２が備える等価な処理回路により実現されてもよい。

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１ 先行車両判定システム、１１ 走行状況検出部、１２ 前方車両位置検出部、１３ 位置履歴算出部、１４ 領域推定部、１５ 先行車両判定部、１６ 運転制御部

Claims (13)

1. 自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出部と、
   前記自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出部と、
   複数時点で検出した前記前方車両の位置及び前記自車両の位置に基づいて、前記自車両の現在位置を基準にした前記前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出部と、
   前記自車両の走行状況に基づいて、前記自車両が走行する蓋然性が中蓋然性領域よりも高い領域である高蓋然性領域を推定すると共に、前記自車両が走行する蓋然性が前記高蓋然性領域よりも低い領域である前記中蓋然性領域を推定する領域推定部と、
   前記前方車両の位置履歴、前記高蓋然性領域、及び前記中蓋然性領域に基づいて、前記前方車両が、前記自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定部と、を備え、
   前記先行車両判定部は、
   前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっていない場合に、前記前方車両が前記先行車両でないと判定し、
   前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっている場合に、前記前方車両が前記先行車両であると判定し、
   前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外でなく、且つ、前記前方車両の位置履歴の一部が、前記高蓋然性領域の範囲内である場合は、前記前方車両が前記先行車両であると判定する先行車両判定システム。
2. 自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出部と、
   前記自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出部と、
   複数時点で検出した前記前方車両の位置及び前記自車両の位置に基づいて、前記自車両の現在位置を基準にした前記前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出部と、
   前記自車両の走行状況に基づいて、前記自車両が走行する蓋然性が中蓋然性領域よりも高い領域である高蓋然性領域を推定すると共に、前記自車両が走行する蓋然性が前記高蓋然性領域よりも低い領域である前記中蓋然性領域を推定する領域推定部と、
   前記前方車両の位置履歴、前記高蓋然性領域、及び前記中蓋然性領域に基づいて、前記前方車両が、前記自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定部と、を備え、
   前記先行車両判定部は、
   前記前方車両の位置履歴について、新しい位置から順番に判定位置に設定し、
   前記判定位置が、前記高蓋然性領域の範囲内である場合は、前記前方車両が前記先行車両であると判定して判定を終了し、前記判定位置が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外である場合は、前記前方車両が前記先行車両でないと判定して判定を終了し、前記判定位置が、前記高蓋然性領域の範囲外であり且つ前記中蓋然性領域の範囲内である場合は、１つ古い位置を前記判定位置に設定して、判定を繰り返し行う先行車両判定システム。
3. 前記走行状況検出部は、前記自車両の走行状況として、前記自車両の走行進路の曲率を検出し、
   前記領域推定部は、前記走行進路の曲率、及び曲率の誤差幅に基づいて、前記高蓋然性領域及び前記中蓋然性領域を推定する請求項１又は２に記載の先行車両判定システム。
4. 前記領域推定部は、現在の自車両の位置から前記走行進路の曲率に従って前方に延び、車線幅を有する走行予想車線を、前記誤差幅に対応させて狭めた領域を前記高蓋然性領域として推定し、前記走行予想車線を前記誤差幅に対応させて広げた領域の内、前記高蓋然性領域以外の領域を前記中蓋然性領域として推定する請求項３に記載の先行車両判定システム。
5. 前記領域推定部は、現在の前記自車両の左側の車線端から、前記走行進路の曲率を前記誤差幅だけ右側に曲げた曲率に従って前方に延びる線の右側になり、且つ、現在の前記自車両の右側の車線端から、前記走行進路の曲率を前記誤差幅だけ左側に曲げた曲率に従って前方に延びる線の左側になる領域を、前記高蓋然性領域として推定し、
   現在の前記自車両の左側の車線端から、前記走行進路の曲率を前記誤差幅だけ左側に曲げた曲率に従って前方に延びる線の右側になり、且つ、現在の前記自車両の右側の車線端から、前記走行進路の曲率を前記誤差幅だけ右側に曲げた曲率に従って前方に延びる線の左側になる領域の内、前記高蓋然性領域以外の領域を前記中蓋然性領域として推定する請求項３又は４に記載の先行車両判定システム。
6. 前記領域推定部は、前記中蓋然性領域が、現在の自車両の位置から前記走行進路の曲率に従って前方に延び、車線幅を有する走行予想車線よりも横方向に制限幅以上広がらないように、前記中蓋然性領域を制限する請求項３から５のいずれか一項に記載の先行車両判定システム。
7. 前記制限幅は、車線幅の半分値以下に設定されている請求項６に記載の先行車両判定システム。
8. 前記領域推定部は、前記自車両の速度に応じて、前記誤差幅を変化させる請求項３から７のいずれか一項に記載の先行車両判定システム。
9. 前記領域推定部は、前記走行進路の曲率に対してローパスフィルタ処理を行ったフィルタ値を算出し、前記フィルタ値と、前記ローパスフィルタ処理による遅れ時間だけ時間を遅らせた前記走行進路の曲率との偏差を、曲率誤差として算出し、前記曲率誤差の時系列のデータに基づいて、前記曲率誤差の標準偏差を算出し、前記標準偏差に基づいて、前記誤差幅を算出する請求項３から８のいずれか一項に記載の先行車両判定システム。
10. 前記先行車両の位置に基づいて、前記自車両の自動運転又は運転支援を行う運転制御部を備えた請求項１から９のいずれか一項に記載の先行車両判定システム。
11. 前記先行車両と前記自車両との車間距離を制御する運転制御部を備え、
    前記先行車両判定部は、前記前方車両の位置履歴の内、前記運転制御部により制御される前記車間距離に対応して設定された判定目安距離の範囲内になる位置履歴を用いて、前記前方車両が前記先行車両であるか否かを判定する請求項１から１０のいずれか一項に記載の先行車両判定システム。
12. 以下の各ステップを演算処理装置に実行させる先行車両判定方法であって、
    自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出ステップと、
    前記自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出ステップと、
    複数時点で検出した前記前方車両の位置及び前記自車両の位置に基づいて、前記自車両の現在位置を基準にした前記前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出ステップと、
    前記自車両の走行状況に基づいて、前記自車両が走行する蓋然性が中蓋然性領域よりも高い領域である高蓋然性領域を推定すると共に、前記自車両が走行する蓋然性が前記高蓋然性領域よりも低い領域である前記中蓋然性領域を推定する領域推定ステップと、
    前記前方車両の位置履歴、前記高蓋然性領域、及び前記中蓋然性領域に基づいて、前記前方車両が、前記自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定ステップと、を備え、
    前記先行車両判定ステップでは、
    前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっていない場合に、前記前方車両が前記先行車両でないと判定し、
    前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外であり、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外になっている前記前方車両の位置履歴の部分よりも新しい前記前方車両の位置履歴の部分が、前記高蓋然性領域の範囲内になっている場合に、前記前方車両が前記先行車両であると判定し、
    前記前方車両の位置履歴の一部が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外でなく、且つ、前記前方車両の位置履歴の一部が、前記高蓋然性領域の範囲内である場合は、前記前方車両が前記先行車両であると判定する先行車両判定方法。
13. 以下の各ステップを演算処理装置に実行させる先行車両判定方法であって、
    自車両の位置及び走行状況を検出する走行状況検出ステップと、
    前記自車両の前方に位置する前方車両の位置を検出する前方車両位置検出ステップと、
    複数時点で検出した前記前方車両の位置及び前記自車両の位置に基づいて、前記自車両の現在位置を基準にした前記前方車両の位置履歴を算出する位置履歴算出ステップと、
    前記自車両の走行状況に基づいて、前記自車両が走行する蓋然性が中蓋然性領域よりも高い領域である高蓋然性領域を推定すると共に、前記自車両が走行する蓋然性が前記高蓋然性領域よりも低い領域である前記中蓋然性領域を推定する領域推定ステップと、
    前記前方車両の位置履歴、前記高蓋然性領域、及び前記中蓋然性領域に基づいて、前記前方車両が、前記自車両の走行車線の前方を走行している先行車両であるか否かを判定する先行車両判定ステップと、を備え、
    前記先行車両判定ステップでは、
    前記前方車両の位置履歴について、新しい位置から順番に判定位置に設定し、
    前記判定位置が、前記高蓋然性領域の範囲内である場合は、前記前方車両が前記先行車両であると判定して判定を終了し、前記判定位置が、前記中蓋然性領域及び前記高蓋然性領域の範囲外である場合は、前記前方車両が前記先行車両でないと判定して判定を終了し、前記判定位置が、前記高蓋然性領域の範囲外であり且つ前記中蓋然性領域の範囲内である場合は、１つ古い位置を前記判定位置に設定して、判定を繰り返し行う先行車両判定方法。

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