JP7843351B2 - 車両制御装置、および、車両制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）やＬＫＡ（Lane Keep Assist）などの運転支援制御を実施するシステムで利用される、車両制御装置、および、車両制御方法に関する。

近年、自動車による交通事故の防止や被害軽減を目的として、運転支援システムを搭載した車両が増えている。この種の運転支援システムを実現するための技術要素の１つとして、カメラを用いた外界認識機能がある。

外界認識にカメラを用いる場合、撮像領域内で他の走行車による水しぶき、雪の巻き上げ、砂煙等が発生すると、水しぶき等を撮像した画像領域では、自車周囲の物標や路面を正確に認識できない視界不良が発生するため、適切な車両制御を実行できない虞がある。そのため、水しぶき等の発生に起因する危険を回避するための車両制御として、特許文献１に記載の技術が提案されている。

例えば、特許文献１の要約書では、課題として「路上巻き上げ物の種類を判定可能とする。」と記載されており、解決手段として「車載用判定装置は、第１センサにより検出された自車両の周辺情報を取得する第１取得手段と、前記第１センサとは種類が異なる第２センサにより検出された前記自車両の周辺情報を取得する第２取得手段と、前記自車両の周辺の路上巻き上げ物の種類を、前記第１取得手段により取得された前記周辺情報および前記第２取得手段により取得された前記周辺情報の双方に基づいて判定する判定手段と、を備える。」と記載されている。

また、同文献の段落００２７には「上述の幾つかの例は、路上巻き上げ物が雨水と判定された場合についても同様であり、更に、雨水と判定された時には車速を下げて、雪氷と判定された場合には車速を更に下げる、といった制御も可能である。」と記載されており、段落００３７には「そのため、Ｓ４５０では路上巻き上げ物を雪氷と判定し、Ｓ４６０では路上巻き上げ物を雨水と判定する。その後、Ｓ４７０では、この判定結果を走行制御部１３（ＥＣＵ１３１～１３３）に出力する。走行制御部１３は、この判定結果に基づいて前述の自動運転を行い、例えば、車両１と先行車との車間距離を調整し、或いは、車線変更を行うか否かを決定することができる。」と記載されている。

このように、特許文献１では、自動運転システムや運転支援システムの動作中に水しぶき等を検出した場合、車速を下げたり、先行車との車間距離を調整したりする、路上巻き上げ物の種別に応じた車両制御を提案している。

特開２０１９－４８５３０号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、隣接車線を自車と同方向に走行する先行車（以降、「隣接車」と称する）の車速が自車速より遅く、かつ隣接車が水しぶき等を発生させている場合、その水しぶき等が隣接車の追い抜きに本来障害とならない場合でも、隣接車（水しぶき等）との車間距離を維持するように減速してしまうため、ＡＣＣ制御による隣接車の追い抜きを想定している自車のドライバーに違和感を与えてしまうという問題がある。

そこで、本発明は、ＡＣＣ制御によって隣接車を追い抜く際に、自車線の区画線の認識状況に応じて、車両制御を適宜変更し、ドライバーに違和感を与えないＡＣＣ制御を実現する、車両制御装置、および、車両制御方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の車両制御装置は、自車両に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得部と、前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識部と、前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識部と、前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が認識されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御部と、を備えるものとした。

本発明の車両制御装置、および、車両制御方法によれば、ＡＣＣ制御による隣接車の追い抜き時に、隣接車が水しぶき等を発生させていた場合、ドライバーに違和感を与えない、ＡＣＣ制御を実施することができる。

前方の外界認識を実現するための構成の一例を示した図。 視界不良領域特定部１４の処理の一例を示すフローチャート。 ステップＳ２（判定領域細分化）の一例を示す概念図。 視界不良領域特定部１４の処理の一例を示す概念図。 ステップＳ７（列ごとに視界不良度を数値化）の一例を示す概念図。 車両制御部１６の処理の一例を示すフローチャート。 車両制御部１６で決定した車両制御の一例を示す概念図。 ステップＳ１９（車両制御決定）の一例を示すフローチャート。

以下、本発明の一実施例に係る車両制御装置、および、車両制御方法について、図面を用いて説明する。

図１は、本実施例の車両制御装置１０を有する、運転支援システム１００の構成の一例である。この運転支援システム１００は、ＡＣＣやＬＫＡなどの運転支援制御を実施するためのシステムであり、図示するように、撮像装置１と自車情報取得装置２を車両制御装置１０に接続することで構成したシステムである。

撮像装置１は、自車前方を撮像できるように自車Ｖ_０に取り付けたカメラであり、具体的には、単眼カメラやステレオラメラ等である。なお、以下では、撮像装置１がステレオカメラであるものとする。

自車情報取得装置２は、自車Ｖ_０の走行状態情報（自車速ｖ_０など）を取得する、車速センサ等の装置である。

車両制御装置１０は、撮像装置１と自車情報取得装置２から取得した情報に基づいて自車Ｖ_０の車両制御を決定する装置であり、具体的には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えたＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。そして、演算装置が所定のプログラムを実行することで、図１に示す各機能部（画像取得部１１等）を実現するが、以下では、このような周知技術を適宜省略しながら、車両制御装置１０の各機能部を順次詳細に説明する。

＜画像取得部１１＞
画像取得部１１は、撮像装置１を制御するとともに、撮像装置１で撮像した画像を取得する機能部である。なお、本実施例の撮像装置１はステレオカメラであるため、本実施例の画像取得部１１は、撮像装置１の左右カメラが同時に撮像するように制御することで、同期撮像された左右一対の画像を取得する。

＜区画線認識部１２＞
区画線認識部１２は、画像取得部１１から取得した左右一対の画像に基づいて、自車Ｖ_０が現在走行している車線（以降、「自車線」と称する）の左右の区画線を認識する機能部である。ここで、区画線とは、アスファルト路面に白色や橙色などで線状にペイントされた線である。そのため、アスファルト路面部と区画線部では色や輝度が異なっているため、区画線認識部１２では、画像を解析することで区画線を抽出することが可能である。

例えば、撮像装置１がＣＭＯＳイメージセンサを有する場合、取得した撮像からは輝度情報やＲＧＢ値を取得可能である。撮像画像に区画線が映っている場合、区画線部ではアスファルト路面部よりも輝度が高くなるため、輝度にエッジが出現する。また、区画線部では白色、及び橙色の特徴を示すＲＧＢ値が取得される。区画線は線状にペイントされるため、輝度の特徴量とＲＧＢの特徴量は連続性を持つ特徴がある。これらの特徴量を基に区画線を認識してもよい。区画線認識部１２では、車線幅と、認識した区画線の最遠方距離と、位置などの情報を左右それぞれの区画線に対し取得する。

＜車両認識部１３＞
車両認識部１３は、自車情報取得装置２から取得した自車走行状態情報と、画像取得部１１から取得した撮像画像と、区画線認識部１２から取得した区画線認識情報に基づいて、隣接車線を自車Ｖ_０と同方向に走行する先行車（以降、「隣接車Ｖ_１」と称する）や、自車線を走行する先行車（以降、「自車線先行車Ｖ_２」と称する）を認識するとともに、認識した他車両の車速と、位置と、トラッキング情報などの情報を取得する機能部である。なお、先行車とは、その車両の前方先端部が、自車の前方先端部よりも進行方向前方に出ている車両のことを指す。

例えば、撮像装置１で同期撮像した左右一対の画像から視差画像を作成したとき、立体物が存在する領域には、同じ視差の塊が検出される。その視差の塊が存在する領域と同じ領域を撮像画像から切り出し、切り出した撮像画像に対して、既に自動車や人などの立体物を学習済みの識別機を用いることで、車両を認識することができる。認識した車両の横位置と認識した区画線の位置から、認識した車両が自車線を走行しているか否かを判断することで、隣接車Ｖ_１と自車線先行車Ｖ_２を分類することができる。これにより、画像内に水しぶき等が撮像されている場合、隣接車Ｖ_１による水しぶき等と、自車線先行車Ｖ_２による水しぶき等を区別した、車両制御を判断することが可能になる。

なお、本実施例の車両認識部１３は、隣接車Ｖ_１を所定時間認識しない場合、後述する追い抜き許可カウントＣのカウント値をリセットする機能も有する。この機能の意義については後述する。

＜視界不良領域特定部１４＞
視界不良領域特定部１４は、画像取得部１１から取得した画像に基づいて、撮像領域内の輝度情報を取得し、その輝度情報から、撮像領域内の一部領域で視界不良が発生しているか否かを判断し、視界不良が発生している場合は、視界不良度を演算する機能部である。

ここで、視界不良領域特定部１４による具体的な処理について、図２から図５を参照しながら詳細に説明する。図２のフローチャートに示すように、視界不良領域特定部１４は、以下の手順で動作する。

ステップＳ１：
まず、視界不良領域特定部１４は、画像取得部１１から取得した画像内に、視界不良が発生しているか否かを判断する対象領域（以降、「視界不良判定領域Ａ」と称する）を設定する。この視界不良判定領域Ａの縦幅は、車両認識部１３が認識した車両の検知枠Ｂ_ｎ（ｎ＝１、２、・・・ ：最大数は認識した他車両の数）の最上端と最下端の位置を基準に設定され、その横幅は、区画線認識部１２が認識した自車線の区画線の位置情報を基準に設定される。

具体的には、図３に例示するように、視界不良判定領域Ａの縦幅を、図３内の検知枠Ｂの最上端に相当する、自車線先行車Ｖ_２の検知枠Ｂ_３の上辺の位置と、図３内の検知枠Ｂの最下端に相当する、右側の隣接車Ｖ_１の検知枠Ｂ_１の下辺の位置を基準にして設定する。次に、視界不良判定領域Ａの横幅を、検知枠Ｂ_１の下辺の延長線が自車線左右の区画線と交差する位置を基準に設定する。この手順により、自車線の前方に、所定の大きさの視界不良判定領域Ａが設定される。

ステップＳ２：
視界不良領域特定部１４は、ステップＳ１で設定した視界不良判定領域Ａを任意の数に分割する。例えば、図３に示すように、視界不良判定領域Ａを横方向に５等分、縦方向に５等分することで、合計２５個の分割領域ａ（ａ_１～ａ_２５）に分割する。なお、図３では、視界不良判定領域Ａの左上から右方向に分割領域ａ_１～ａ_５が配置されており、その下方に、順次、分割領域ａ_６～ａ_１０、分割領域ａ_１１～ａ_１５、分割領域ａ_１６～ａ_２０、分割領域ａ_２１～ａ_２５が配置されているものとする。

ステップＳ３：
視界不良領域特定部１４は、ステップＳ２で分割した分割領域ａ内の平均輝度値と画像全体の平均輝度値の比率である輝度比率を算出する。なお、後述するように、本ステップは複数回繰り返され、最終的には、２５個の分割領域ａの全てに対して輝度比率が算出される。

ステップＳ４：
視界不良領域特定部１４は、ステップＳ２で分割した分割領域ａ内の輝度分散量と画像全体の輝度分散量の比率である輝度分散量比率を算出する。なお、後述するように、本ステップは複数回繰り返され、最終的には、２５個の分割領域ａの全てに対して輝度分散量比率が算出される。

ステップＳ５：
視界不良領域特定部１４は、ステップＳ３で取得した輝度比率と、ステップＳ４で取得した輝度分散量比率に基づいて、分割領域ａにおける視界不良度ｐを算出する。なお、後述するように、本ステップは複数回繰り返されるため、最終的には、２５個の分割領域ａの全てに対して視界不良度ｐが算出される。

ここで、一般的に、水しぶき等による視界不良が発生している画像領域では、水しぶき等が発生していない画像領域と比較して、平均輝度値が高くなる。そのため、輝度比率が所定の閾値より高い分割領域ａ_ｎを抽出することで、水しぶき等による視界不良が発生している可能性の高い画像領域を特定することができる。

また、水しぶき等による視界不良が発生している画像領域では、水しぶき等が発生していない画像領域と比較して、輝度分散量が高くなる。そのため、輝度分散量比率が所定の閾値より高い分割領域ａ_ｎを抽出することで、水しぶき等による視界不良が発生している可能性の高い画像領域を特定することができる。

そこで、本実施例では、輝度比率に対する閾値Ｔｈ_１、Ｔｈ_２（Ｔｈ_１＜Ｔｈ_２）と、輝度分散量比率に対する閾値Ｔｈ_ａ、Ｔｈ_ｂ（Ｔｈ_ａ＜Ｔｈ_ｂ）を設け、これらの閾値を基準として、各々の分割領域ａの視界不良の程度を「視界不良大」、「視界不良小」、「視界不良なし」の三段階に振り分ける。この振り分けの具体的な方法を図４に例示する。
（１）輝度比率が閾値Ｔｈ_２以上であり、かつ、輝度分散量比率がＴｈ_ｂ以上である分割領域ａは、視界不良度「大」に分類され、２ポイントが与えられる。
（２）輝度比率が閾値Ｔｈ_１以上であり、かつ、輝度分散量比率がＴｈ_ａ以上である分割領域ａ（但し、視界不良度「大」と判断された分割領域ａを除く）は、視界不良度「小」に分類され、１ポイントが与えられる。
（３）輝度比率が閾値Ｔｈ_１未満、または、輝度分散量比率がＴｈ_ａ未満である分割領域ａは、視界不良度「なし」に分類され、０ポイントが与えられる。

ステップＳ６：
視界不良領域特定部１４は、ステップＳ３からステップＳ５の処理を実行していない分割領域ａ_ｎが残されているかを判定する。そして、未処理の分割領域ａ_ｎが残されていればステップＳ３に戻り、そうでなければ、ステップＳ７に進む。従って、最終的には全ての分割領域ａ_ｎに対して視界不良度ｐが判定されることになる。

ステップＳ７：
視界不良領域特定部１４は、ステップＳ２で用意した分割領域ａを列ごとにグループ化した後、グループＧごとに視界不良度Ｐを数値化することで、自車線上の視界不良領域を特定する。

例えば図３のように、ステップＳ２にて、視界不良判定領域Ａを横方向に５当分し、縦方向に５等分することで、合計２５個の分割領域ａを生成した場合であれば、本ステップでは、図５のように、分割領域ａを列ごとに纏めた、５つのグループＧ_１～Ｇ_５を生成する。この場合、グループＧ_１は、分割領域ａ_１、ａ_６、ａ_１１、ａ_１６、ａ_２１を纏めたグループであるため、各分割領域に付与された視界不良度ｐ_１、ｐ_６、ｐ_１１、ｐ_１６、ｐ_２１を合計することで、グループＧ_１の視界不良度Ｐ_１を算出することができる。残るグループＧ_２～Ｇ_５についても同様の方法で視界不良度Ｐ_２～Ｐ_５を算出することができる。

但し、図２のフローチャートは、隣接車Ｖ_１による水しぶき等が発生しているグループＧを特定するための処理であるため、本ステップでは、自車線先行車Ｖ_２の検知枠Ｂ_３が占める割合が一定以上のグループＧ（図５の例では、グループＧ_３）に関しては、各分割領域の視界不良度ｐの合計値ではなく、０ポイントを視界不良度Ｐとして設定する。このように各グループの視界不良度Ｐを設定することで、各グループの視界不良が、隣接車Ｖ_１の水しぶき等による視界不良なのか、自車線先行車Ｖ_２の水しぶき等による視界不良なのかを区別でき、後述する車両制御部１６において、隣接車Ｖ_１の水しぶき等に起因する視界不良の影響を抑制する車両制御判断が可能になる。

＜隣接車追い抜き判定部１５＞
隣接車追い抜き判定部１５は、自車情報取得装置２から取得したＡＣＣによる自車速ｖ_０と、車両認識部１３から取得した隣接車速ｖ_１に基づいて、自車Ｖ_０がＡＣＣを継続した場合に、隣接車Ｖ_１を追い抜くか否かを判断し、その判断結果に応じて追い抜きフラグＦを設定する機能部である。

例えば、自車速ｖ_０が隣接車速ｖ_１より大きい場合は、自車Ｖ_０が隣接車Ｖ_１を追い抜くと判断し、追い抜きフラグＦを「追い抜き中」に設定する。一方、自車速ｖ_０が隣接車速ｖ_１より小さい場合は、自車Ｖ_０が隣接車Ｖ_１を追い抜かないと判断し、追い抜きフラグＦを「追い抜き車両無し」に設定する。

＜車両制御部１６＞
車両制御部１６では、区画線認識部１２から取得した自車線の区画線情報と、車両認識部１３から取得した他車両情報と、視界不良領域特定部１４から取得した視界不良領域情報に基づいて、自車Ｖ_０の車両制御を決定する機能部である。

ここで、車両制御部１６による具体的な処理について、図６から図８を参照しながら詳細に説明する。図６のフローチャートに示すように、車両制御部１６は、以下の手順で動作する。なお、図６の処理は、画像取得部１１が撮像装置１から画像を取得する毎に実施される処理であるため、ＡＣＣの実施中に図６の処理が繰り返し実行されることで、後述する追い抜き許可カウントＣのカウント値が後述する所定範囲内で増減することとなる。

ステップＳ１１：
車両制御部１６は、自車線先行車Ｖ_２が水しぶき等を発生させているかを判断する。そして、水しぶき等を発生させていればステップＳ１２に進み、そうでなければ、ステップＳ１３に進む。

なお、ここでの判断は、具体的には次のように行われる。すなわち、図２のステップＳ７において、自車線先行車Ｖ_２の検知枠Ｂと所定の割合以上重複するグループＧ（図５の例では、グループＧ_３）に属する分割領域ａ_３、ａ_８、ａ_１３、ａ_１８、ａ_２３の中に、視界不良度ｐが「大」や「小」の領域（２ポイントや１ポイントの領域）が存在するか否かを確認し、存在する場合は、自車線先行車Ｖ_２が水しぶきを上げていると判断する。一方、そのような分割領域ａが存在しない場合は、自車線先行車Ｖ_２が水しぶきを上げていないと判断する。

ステップＳ１２：
自車線先行車Ｖ_２が水しぶきを上げている場合、車両制御部１６は、自車線先行車Ｖ_２と車間距離を拡げる車両制御（減速制御）を行う。このように、自車線内で水しぶきを発生させている自車線先行車Ｖ_２との車間距離を拡げることで、自車線内で水しぶきによる視界不良が発生していない領域を広げ、外界認識への水しぶきの影響を抑制することが可能となる。

ステップＳ１３：
車両制御部１６は、隣接車追い抜き判定部１５で設定した追い抜きフラグＦが「追い抜き中」であるか、「追い抜き車両無し」であるかを判断する。そして、追い抜きフラグＦが「追い抜き中」の場合は、ステップＳ１４に進む。一方、追い抜きフラグＦが「追い抜き車両無し」の場合は、ステップＳ１９に進む。

ステップＳ１４：
車両制御部１６は、区画線認識部１２から取得した認識区画線の最遠方距離情報と、車両認識部１３から取得した隣接車存在位置情報に基づいて、隣接車Ｖ_１が存在する側の区画線が、隣接車Ｖ_１のよりも遠方まで認識できているか否かを判断する。そして、認識できていれば、ステップＳ１７に進み、そうでなければ、ステップＳ１５に進む。

例えば、隣接車Ｖ_１が水しぶき等を発生させながら左車線（隣接車線）を走行しており、自車線先行車Ｖ_２が水しぶき等を発生させながら右車線（自車線）を走行している、図７の環境下であれば、隣接車Ｖ_１が水しぶき等によって、自車線左側の区画線認識結果の最遠方距離が、隣接車Ｖ_１の現在位置よりも手前側であるため、本ステップでの判断は、Ｎｏとなる。

ステップＳ１５：
隣接車側の区画線が隣接車Ｖ_１より遠方まで認識できない場合（図７参照）、車両制御部１６は、他の情報を用いて隣接車Ｖ_１を追い抜き可能か判断する。

具体的には、車両制御部１６は、区画線認識部１２から取得した認識区画線の最遠方距離情報と、車両認識部１３から取得した隣接車存在位置情報に基づいて、隣接車側と反対側の区画線が、隣接車Ｖ_１より遠方まで認識できているか否かを判断する。そして、認識できていれば、ステップＳ１６に進み、そうでなければ、ステップＳ１８に進む。

例えば、図７の環境下であれば、自車線右側の区画線認識結果の最遠方距離が、隣接車Ｖ_１の現在位置よりも奥側であるため、本ステップでの判断は、Ｙｅｓとなる。

ステップＳ１６：
隣接車側と反対側の区画線が隣接車Ｖ_１より遠方まで認識できる場合（図７参照）、隣接車Ｖ_１の追い抜き時に、隣接車側と反対側の区画線を基準として、ＬＫＡを継続することができる。ただし、本ステップに至る場合、隣接車線側の区画線を隣接車Ｖ_１より遠方まで認識できていないため、隣接車Ｖ_１が隣接車線から自車線に車線変更中である可能性がある。そこで、本ステップでは、隣接車Ｖ_１の認識状況を踏まえて、追い抜き可能か否かを判断する。

具体的には、車両制御部１６は、車両認識部１３から取得した隣接車存在位置情報に基づいて、隣接車Ｖ_１を見失ったか、または、隣接車Ｖ_１が車線変更中であるかを判断する。そして、何れにも該当しなければ、安全に隣接車Ｖ_１の追い抜きが可能と判断して、ステップＳ１７に進み、そうでなければ、隣接車Ｖ_１に接近するべきでないと判断し、ステップＳ１８に進む。

図７の例のように、隣接車側の区画線が認識できていなくても、隣接車Ｖ_１を認識できていれば、隣接車存在位置情報から隣接車Ｖ_１が自車進行路に割り込んできているかを、判断できるため、隣接車Ｖ_１が自車線に車線変更中か否かを判断できる。なお、自車進行路は、区画線の位置情報と車線幅の情報を基に算出可能である。

ステップＳ１７：
ステップＳ１４やステップＳ１６で、ＬＫＡの継続が可能であり、隣接車Ｖ_１の追い抜きが可能な状況と判断された場合（隣接車側の区画線が十分に認識できた場合、または、隣接車の反対側の区画線が十分に認識でき、かつ、隣接車が認識できた場合）、車両制御部１６は、後述するステップＳ１９で利用する、追い抜き許可カウントＣのカウント値を加算する。

ステップＳ１８：
一方、ステップＳ１５やステップＳ１６で、隣接車Ｖ_１の追い抜きをするべきではないと判断された場合（隣接車側の区画線も反対側の区画線も十分に認識できない場合、隣接車の反対側の区画線は十分に認識できるが、隣接車を見失った場合、または、隣接車が自車線に車線変更中である場合）、車両制御部１６は、後述するステップＳ１９で利用する、追い抜き許可カウントＣのカウント値を減算する。

なお、上記したように、図６の処理は、画像取得部１１が画像を取得する毎に実施されるため、ステップＳ１７またはステップＳ１８の一方が連続実施される場合は、追い抜き許可カウントＣのカウント値が単調増加または単調減少することになる。ただし、カウント値が過剰に大きくなった場合、あるいは、過剰に小さくなった場合には、車両制御の即応性が損なわれる可能性があるため、本実施例では、追い抜き許可カウントＣのカウント値に上限と下限を設け、車両制御の即応性を確保できるようにしている。

また、上記したように、車両認識部１３が隣接車Ｖ_１を所定時間認識しない場合、追い抜き許可カウントＣのカウント値は所定値（例えば、０）にリセットされる。これにより、既に追い抜いた隣接車Ｖ_１によるカウント値が将来の車両制御に影響することを防止することができる。

ステップＳ１９：
車両制御部１６は、視界不良領域特定部１４から取得した視界不良情報と、ステップＳ１７、Ｓ１８で加減算された追い抜き許可カウントＣのカウント値に基づいて、車両制御を決定する。ステップＳ１９の処理の詳細を、図８のフローチャートに示す。

ステップＳ１９ａ：
車両制御部１６は、追い抜きフラグＦが「追い抜き中」か否かを判断する。そして、追い抜きフラグＦが「追い抜き中」の場合、ステップＳ１９ｂに進む。一方、追い抜きフラグＦが「隣接車無し」の場合、ステップＳ１９ｉに進む。

ステップＳ１９ｂ：
車両制御部１６は、自車Ｖ_０の現在のＡＣＣ制御が、自車線先行車Ｖ_２との車間距離を拡げる制御（ステップＳ１２の減速制御）であるかを判断する。そして、減速制御中であれば、ステップＳ１９ｃに進み、そうでなければ、ステップＳ１９ｄに進む。

ステップＳ１９ｃ：
車両制御部１６は、追い抜き許可カウントＣのカウント値が所定の閾値Ｔ１より大きいかを判断する。そして、カウント値が閾値Ｔ１より大きい場合は、ステップＳ１９ｅに進み、カウント値が閾値Ｔ１以下の場合は、ステップＳ１９ｆに進む。

ステップＳ１９ｄ：
車両制御部１６は、追い抜き許可カウントＣのカウント値が所定の閾値Ｔ２（ただし、Ｔ１＜Ｔ２）より大きいかを判断する。そして、カウント値が閾値Ｔ２より大きい場合は、ステップＳ１９ｅに進み、カウント値が閾値Ｔ１以下の場合は、ステップＳ１９ｆに進む。なお、後述するステップＳ１９ｅとステップＳ１９ｆの車両制御が短期間で入れ替わらないように（チャタリング防止）、閾値Ｔ１と閾値Ｔ２の差分を大きめに設定することが望ましい。

ステップＳ１９ｅ：
追い抜き許可カウントＣのカウント値が大きい場合（ＬＫＡにより隣接車Ｖ_１を安全に追い抜けると考えられる場合）、車両制御部１６は、自車Ｖ_０の車両制御を、隣接車Ｖ_１の追い抜き制御に設定する。

ステップＳ１９ｆ：
一方、追い抜き許可カウントＣのカウント値が小さい場合（ＬＫＡによる隣接車Ｖ_１の追い抜きが困難と考えられる場合など）、車両制御部１６は、自車Ｖ_０の車両制御を、隣接車Ｖ_１と車間距離を拡げる制御に設定する。

ステップＳ１９ｇ：
車両制御部１６は、自車Ｖ_０が隣接車Ｖ_１を追い抜く際に、自車線内のどこを走行するかを判断する。そのため、具体的には、次の判断を行う。

視界不良が自車線内の隣接車側でのみ発生しており、かつ、その反対側では隣接車Ｖ_１より遠方まで区画線が検出できている場合は、検出できた区画線側に寄って水しぶき等を避けて走行することが安全な走行方法と判断し、ステップＳ１９ｈに進む。

一方、視界不良が発生していない場合、自車線両側で視界不良が発生している場合、または、隣接車反対側の区画線が隣接車Ｖ_１より遠方まで認識できていない場合、の何れかに該当する場合は、自車線の中央部を走行することが安全な走行方法と判断し、ステップＳ１９ｉに進む。

なお、ステップＳ１９ｇの判断を、１回の認識結果で行ってしまう場合、車両が車幅方向にふらついてしまうことが考えられる。そのため、車幅方向の移動の判断に使用する区画線情報、及び数値化した視界不良情報は、過去複数回の認識結果を基に判断し、車両をふらつかせる制御を抑制可能である。

ステップＳ１９ｈ：
車両制御部１６は、水しぶき等を発生させている隣接車Ｖ_１を、隣接車反対側の区画線に寄って追い抜く車両制御に設定する（図７参照）。これにより、隣接車追い抜き時に、隣接車Ｖ_１が発生させた水しぶきによる視界不良が自車進行路を占める割合を減らすことが可能になり、外界認識への影響を抑制することができる。

ステップＳ１９ｉ：
車両制御部１６は、自車線の中央部を走行する車両制御に設定する。

ステップＳ１９ａから本ステップに至った場合、すなわち、自車Ｖ_０より隣接車Ｖ_１が速い場合であれば、車両制御部１６は、隣接車Ｖ_１の存在に拘わらず、現状速度での自車線中央部の走行を継続する。

また、ステップＳ１９ｆから本ステップに至った場合、すなわち、自車Ｖ_０より遅い隣接車Ｖ_１との車間距離を空けるように設定された場合であれば、車両制御部１６は、減速しつつ、自車線中央部の走行を継続する。

一方、ステップＳ１９ｇから本ステップに至った場合、すなわち、視界不良が発生していない場合等であれば、車両制御部１６は、自車線中央部を走行しながら、隣接車Ｖ_１を追い抜く。

以上で説明したように、本実施例の車両制御装置によれば、ＡＣＣ制御による隣接車の追い抜き時に、隣接車が水しぶき等を発生させていた場合、ドライバーに違和感を与えない、ＡＣＣ制御を実施することができる。

１００…運転支援システム、１…撮像装置、２…自車情報取得装置、１０…車両制御装置、１１…画像取得部、１２…区画線認識部、１３…車両認識部、１４…視界不良領域特定部、１５…隣接車追い抜き判定部、１６…車両制御部、Ｂ…検知枠、Ａ…視界不良判定領域、ａ…分割領域、ｐ…分割領域の視界不良度、Ｇ…分割領域を縦方向にグループ化した領域、Ｐ…グループの視界不良度、Ｖ_０…自車、Ｖ_１…隣接車、Ｖ_２…自車線先行車

Claims (12)

1. 自車に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識部と、
   前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識部と、
   前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御部と、
   を有する車両制御装置であって、
   前記車両制御部は、前記自車線のうち前記他車両より前方の区画線のうち少なくとも片側が検出された場合、前記他車両を追い抜くように制御することを特徴とする車両制御装置。
2. 自車に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識部と、
   前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識部と、
   前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御部と、
   を有する車両制御装置であって、
   前記車両制御部は、前記他車両を認識できているか否かに基づいて、車両の制御を行うものであり、
   前記車両認識部は、前記他車両を認識できず、かつ、前記自車線の区画線のうち他車両側の区画線であって前記他車両より前方の区画線の少なくとも一部が検出できない場合、前記他車両を追い抜くことを制限するように制御することを特徴とする車両制御装置。
3. 自車に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得部と、
   前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識部と、
   前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識部と、
   前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御部と、
   前記画像における視界不良の発生領域を特定する視界不良領域特定部と、
   を有する車両制御装置であって、
   前記車両制御部は、前記視界不良が発生している領域が少なくなるように前記車両を制御することを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項１から３の何れか一項に記載の車両制御装置において、
   前記車両制御部は、前記自車線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されなかった場合、前記他車両との車間距離を拡げるように制御することを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項１から３の何れか一項に記載の車両制御装置において、
   さらに、前記車両認識部が認識した前記他車両の車速と前記自車の車速から、将来的に前記自車が前記他車両を追い抜くか否かを判定する追い抜き判定部を有することを特徴とする車両制御装置。
6. 請求項１から３の何れか一項に記載の車両制御装置において、
   前記車両認識部は、自車線の前方を走行する他車両を認識することを特徴とする車両制御装置。
7. 請求項１から３の何れか一項に記載の車両制御装置において、
   前記車両制御部は、車両制御の内容が短時間で切り替わるのを抑制することを特徴とする車両制御装置。
8. 請求項３に記載の車両制御装置において、
   前記視界不良領域特定部は、前記視界不良の度合いを判定することを特徴とする車両制御装置。
9. 請求項８に記載の車両制御装置において、
   前記視界不良領域特定部は、前記画像のうち、少なくとも前記自車線を含む領域を複数の領域に分割し、当該分割された領域ごとに前記視界不良の発生の有無および前記視界不良の度合いを判定することを特徴とする車両制御装置。
10. ＥＣＵによる車両制御方法であって、
    自車に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得ステップと、
    前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識ステップと、
    前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識ステップと、
    前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御ステップと、
    を有し、
    前記車両制御ステップでは、前記自車線のうち前記他車両より前方の区画線のうち少なくとも片側が検出された場合、前記他車両を追い抜くように制御することを特徴とする車両制御方法。
11. ＥＣＵによる車両制御方法であって、
    自車に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得ステップと、
    前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識ステップと、
    前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識ステップと、
    前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御ステップと、
    を有し、
    前記車両制御ステップでは、前記他車両を認識できているか否かに基づいて、車両の制御を行うものであり、
    前記車両認識ステップでは、前記他車両を認識できず、かつ、前記自車線の区画線のうち他車両側の区画線であって前記他車両より前方の区画線の少なくとも一部が検出できない場合、前記他車両を追い抜くことを制限するように制御することを特徴とする車両制御方法。
12. ＥＣＵによる車両制御方法であって、
    自車に搭載したカメラによって撮像された、車外の画像を取得する画像取得ステップと、
    前記画像を用いて自車線の区画線を認識する区画線認識ステップと、
    前記自車線に隣接する車線を走行し、かつ、前記自車より前方に位置する他車両を認識する車両認識ステップと、
    前記自車線の区画線のうち前記他車両より前方の区画線が検出されたか否かに基づいて、車両の制御を行う車両制御ステップと、
    前記画像における視界不良の発生領域を特定する視界不良領域特定ステップと、
    を有し、
    前記車両制御ステップでは、前記視界不良が発生している領域が少なくなるように前記車両を制御することを特徴とする車両制御方法。