JPH06230115A

JPH06230115A - 車間距離検出装置

Info

Publication number: JPH06230115A
Application number: JP5014365A
Authority: JP
Inventors: Hisashi Satonaka; 久志里中
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 1993-02-01
Filing date: 1993-02-01
Publication date: 1994-08-19
Anticipated expiration: 2014-06-02
Also published as: JP2900737B2

Abstract

(57)【要約】【目的】正確な車間距離検出を行う。【構成】遠距離用カメラ１０によって得られた画像を
画像処理ＥＣＵ１２によって処理することにより、先行
車両との車間距離を検出する。また、ミリ波レーダ３０
によって得られたデータからミリ波レーダＥＣＵ３２が
ミリ波測定車両についての車間距離を検出する。環境認
識ＥＣＵ１４内に設けられたカメラ信頼度判定部７４と
ミリ波レーダ信頼度判定部７６は、それぞれ画像処理Ｅ
ＣＵ１２及びミリ波レーダＥＣＵ３２によって検出され
た車間距離についての信頼度を計算する。そして、環境
認識ＥＣＵ１４は、信頼度の大きな方の車間距離検出値
を採用し、車間距離を認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カメラとミリ波レーダ
の両方を利用する車間距離検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、運転者の負担を軽減するための各
種装置が車両の搭載されるようになってきており、その
中に前方車両との車間距離に基づいて、警報を発した
り、加減速制御等を行う装置がある。このような装置を
利用する場合において、車間距離を正確に検出すること
が非常に重要である。これは、車間距離の検出が正確で
なければ、これに基づいた制御が適切なものでなくなっ
てしまうからである。

【０００３】そこで、従来より各種の車間距離検出装置
が提案されており、その測距手段としては、カメラ、レ
ーザ、超音波、レーダ等を用いたものがある。例えば、
特開平４−１５５２１１号公報には、カメラとレーザの
両方を備え、カメラで得た画像データから目標対象物と
なる先行車を決定し、この先行車の方向にレーザを向
け、反射光を受光することによって、車間距離を測定す
る装置が示されている。この装置によれば、測距性能は
良いが視野の狭いレーザと、視野は広いが測距の安定性
が低いカメラの両方の長所を利用して高精度の車間距離
検出を行うことができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この従来の装
置においては、雨、霧等により外部環境が悪化した場合
に、カメラによって得られる画像が悪くなり、十分な先
行車の検出が行えなくなり、レーザの指向方向の制御が
行えなくなってしまうという問題点があった。また、
雨、霧等の場合には、レーザによる測距もその機能が低
下してしまう。

【０００５】一方、測距手段として、ミリ波レーダも検
討されている。このミリ波レーダは、雨、霧等の影響を
比較的受けにくく、外部環境条件によらず正確な車間距
離検出を行うことができる。しかし、このミリ波レーダ
もレーザと同様に、視野が狭いため、交差点やカーブ等
において先行車を捕らえられない確率が高く、道路の状
態によって適切な車間距離検出を行えないという問題点
があった。

【０００６】本発明は、上記問題点を解決することを課
題としてなされたものであり、種々の条件下において、
好適な車間距離検出を行うことができる車間距離検出装
置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、カメラおよび
ミリ波レーダの検出結果を利用して車間距離を検出する
車間距離検出装置において、雨、霧等のカメラ視界を左
右する環境状態を検出する環境状態検出手段と、カー
ブ、交差点等の車両が走行している道路の道路状態を認
識する道路状態認識手段と、上記環境状態および上記カ
メラにより得た画像データの状態からカメラの信頼度を
算出するカメラ信頼度算出手段と、上記道路状態および
上記ミリ波レーダの検出値からミリ波レーダの信頼度を
算出するミリ波レーダ信頼度を算出するミリ波レーダ信
頼度算出手段と、両算出手段で算出された信頼度を比較
し、この比較結果に応じてカメラまたはミリ波レーダの
いずれに基づいて車間距離を検出するかを決定する選択
決定手段と、を有することを特徴とする。

【０００８】また、上記選択決定手段によりミリ波レー
ダが選択された場合であって、カメラの信頼度が所定値
以上である場合には、上記カメラの検出結果から得られ
た車間距離およびミリ波レーダの検出結果から得られた
車間距離から、カメラの検出結果から得られた車間距離
についての補正値を算出し、得られた補正値によってカ
メラによって得た車間距離を補正し、ミリ波レーダによ
って得られない方向の車間距離を検出することを特徴と
する。

【０００９】

【作用】本発明によれば、カメラの信頼度と、ミリ波レ
ーダの信頼度を比較し、信頼度の高い方を採用して車間
距離を検出する。従って、車両の状況に応じて常に正確
な車間距離検出を行うことができる。特に、雨、霧等の
影響を受けやすいが視野の広いカメラと、視野が狭くカ
ーブ、交差点等において車間距離を検出しにくいミリ波
レーダの双方の欠点を補って、効果的な車間距離の検出
を行うことができる。

【００１０】また、ミリ波レーダにおいて車間距離を検
出している際において、カメラの信頼度が所定以上の場
合には、カメラによる車間距離検出の際の補正値をミリ
波レーダの検出値に基づいて算出する。そして、この補
正値にによって、カメラによって得られる車間距離を補
正することによって、ミリ波レーダによって検出できな
かった方向に存在する車両との車間距離も正確に求める
ことができる。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面に基づ
いて説明する。図１は、実施例の全体構成を示すブロッ
ク図である。遠距離用カメラ１０は、車両前方の比較的
遠方（例えば、１００ｍ程度前方）画像を得るテレビカ
メラである。この遠距離用カメラ１０は、例えば一対の
ＣＣＤカメラからなっており、ほぼ同一の対象につい
て、２つの画像データを得る。この遠距離用カメラ１０
で得た画像データは、画像処理ＥＣＵ１２に供給され
る。この画像処理ＥＣＵ１２は、入力された画像を処理
し、１フレーム毎の画像データにすると共に、このデー
タから先行車を認識する。例えば、遠距離用カメラ１０
の画像データから、画像データの中から、輝度の変化を
抽出することによって、車両の輪郭を認識し、先行車の
位置、方向を検出する。

【００１２】また、画像処理ＥＣＵ１２は、遠距離用カ
メラ１０からの画像信号から先行車のデータから車間距
離を検出する。すなわち、２つのＣＣＤカメラからの画
像を用い、三角法などにより車間距離を検出する。ま
た、この画像処理ＥＣＵ１２は、画像全体の明るさや画
像データのフレーム毎の動きなどから最適な絞りやシャ
ッタースピードなどを決定し、遠距離用カメラ１０にお
ける絞りやシャッタースピードを制御する。そして、こ
のようにして画像処理ＥＣＵ１２において検出した各種
の検出結果についてのデータは環境認識ＥＣＵ１４に供
給される。

【００１３】近距離用カメラ２０は、車両の近傍の両側
部に存在するガイドライン（白線）を検出するための一
対のＣＣＤカメラであり、この近距離用カメラ２０によ
って得た画像信号は、画像処理ＥＣＵ１２に供給され
る。そして、画像処理ＥＣＵ１２は近距離用カメラ２０
により得られた画像から車両の両側の白線を認識し、こ
れから車両の姿勢を検出する。また、画像処理ＥＣＵ２
２は、近距離用カメラ２０における絞りやシャッタース
ピードを制御する。そして、このようにして検出したデ
ータも環境認識ＥＣＵ１４に供給される。

【００１４】さらに、遠距離用カメラ１０及び近距離用
カメラ２０の視野方向は、環境認識ＥＣＵ１４から送ら
れてくるステアモードに従って、画像処理ＥＣＵ１２に
よって決定される。そして、決定された視野方向につい
ての信号によって動作するステアコントローラ２６、２
８がカメラ１０、２０の視野方向（ステア）を制御す
る。

【００１５】ここで、環境認識ＥＣＵ１４におけるステ
アモードには、通常走行時のモード１と、右左折時のモ
ード２の２つがある。すなわち、通常走行時（道なり走
行時）は、カメラステアモードをモード１とし、遠近カ
メラ１０、２０共に、自レーンが画像の中心になるよう
に、画像処理ＥＣＵ１２がカメラ１０、２０のステアを
制御する。なお、白線がない場合には、その他のデータ
も考慮して、カメラのステア角を決定しなければならな
いため、自レーンの方向に対するカメラステア角は常に
環境認識ＥＣＵ１４において最終的に決定する。

【００１６】また、交差点内の右左折時は、カメラステ
アモードをモード２とし、環境認識ＥＣＵ１４が遠近距
離用カメラ１０、２０のステア方向を決定する。すなわ
ち、右左折時には遠距離用カメラ１０は対向車の方向
（前方）に向け、近距離用カメラ２０を進行方向に向け
る。これは、右左折時には、前方から進んでくる対向車
等を認識することも重要だからである。

【００１７】ここで、図２に、画像処理ＥＣＵ１２にお
ける処理のフローチャートを示す。画像処理ＥＣＵ１２
では、まず環境認識ＥＣＵ１４からカメラステアモード
を受信する（Ｓ１０１）。次に、このステアモードおよ
び前回の処理によって決定されたステア方向に従って、
カメラ１０、２０のステアを制御する（Ｓ１０２）。そ
して、カメラ１０、２０によって得た画像データから走
行レーンおよび道路を検出する（Ｓ１０３）と共に、先
行車両を認識する（Ｓ１０４）。このようにして、所定
の検出が終了した場合には、検出結果を環境認識ＥＣＵ
１４に送信し（Ｓ１０５）、Ｓ１０１に戻る。

【００１８】ミリ波レーダ３０は、車両の前方にミリ波
を送出すると共に、前方から反射されてくるミリ波を受
信し、送信、受信信号の状態から、前方の状況を認識す
る。このミリ波レーダ３０からの信号はレーダＥＣＵ３
２に供給される。そして、レーダＥＣＵ３２はミリ波レ
ーダ３０によって得たデータに基づいて先行車との車間
距離および相対速度を検出する。そしてこの検出結果は
環境認識ＥＣＵ１４に供給される。

【００１９】また、環境認識ＥＣＵ１４は、遠距離用カ
メラ１０からの画像によって得た先行車の方向や近距離
用カメラ２０からのデータによって得た車両姿勢から先
行車の方向を推定し、この結果に応じて、ミリ波レーダ
３０の指向方向（ステア）を決定する。そして、このス
テアについての信号は、ステアコントローラ３４を介し
ミリ波レーダ３０に供給され、このステアコントローラ
３４からの信号によってミリ波レーダのステアが制御さ
れる。

【００２０】図３は、レーダＥＣＵ３２の動作を示すフ
ローチャートであり、まず供給されるミリ波レーダ３０
の検出結果から車間距離および相対速度を検出する（Ｓ
２０１）。個々で、相対速度は、検出した車間距離の変
化状態（微分）から算出する。そして、得たデータを環
境認識ＥＣＵ１４に送信する（Ｓ２０２）。

【００２１】さらに、ＧＰＳアンテナ４０は、人工衛星
（通常４つ）からの所定の信号を受信し、これをＧＰＳ
レシーバ４２に供給する。ＧＰＳレシーバ４２は、得ら
れた受信信号から、車両の絶対位置（緯度、経度、標
高）を特定する。図４は、ＧＰＳレシーバ４２の動作を
示すフローチャートであり、まず受信信号から現在位
置、標高などを検出し（Ｓ３０１）、検出したデータを
環境認識ＥＣＵ１４に送信する（Ｓ３０２）。

【００２２】また、ビーコンアンテナ５０は、道路の所
定位置に設けられているビーコンからの信号を受信する
ものであり、ビーコン受信機５２が受信信号から現在位
置の情報を認識し環境認識ＥＣＵ１４に供給する。図５
にビーコン受信機５２の処理フローを示す。まず、ビー
コンを通過したか否かを判断し（Ｓ４０１）、ビーコン
を通過した場合には、現在位置についての信号を受信し
（Ｓ４０２）、これを環境認識ＥＣＵ１４に供給する
（Ｓ４０３）。ここで、ビーコンから供給される情報と
しては、ビーコンの位置情報の他に、交差点の信号状
態、この交差点に進入しようとしている他車の位置、他
車が接近してくる道路、レーン、速度などの情報があ
る。なお、他車についての情報は、他車がビーコンに付
随する受信機に向けて情報を送信するか、交差点近傍に
検出器を設け、この検出結果から認識する。

【００２３】さらに、環境認識ＥＣＵ１４には、車両に
備えている車速センサ、操舵角センサ、ワイパスイッチ
などからの信号が供給される。

【００２４】ここで、環境認識ＥＣＵ１４内には、地図
データ記憶部７０、道路モデル記憶部７２、カメラ信頼
度判定部７４およびミリ波レーダ信頼度判定部７６が設
けられている。

【００２５】カメラ信頼度判定部７４は、まず雨、霧の
状態などの外部環境が、遠距離用カメラ１０において先
行車を認識するのに適しているか否かを判定し、外部環
境によるカメラ信頼度Ｒｃ１を算出する。例えば、雨の
強さによって信頼度Ｒｃ１を決定する。ここで、雨の強
さについては、ワイパーの駆動状態によって判定すると
よい。すなわち、ワイパーが高速で駆動されている場合
には、雨が強いと考えられ、遠距離用カメラ１０によっ
て先行車を認識するのに適していないと考えられる。一
方、ワイパースイッチがＯＦＦであれば、雨が降ってい
ないと判定できる。また、霧は、フォグランプがオンさ
れているかによって認識できる。また、先行車のテール
ランプの内外の輝度の差、すなわちテールランプを撮影
している箇所の輝度とその周囲の輝度の差を輝度の階調
数（例えば輝度が８ビットで表現されるのであれば２５
６）で除算し、信頼度Ｒｃ１＝レベル差／２５６信頼度を算出することもできる。

【００２６】次に、カメラ信頼度判定部７４は、カメラ
１０によって得られた画像データに基づいてカメラ信頼
度Ｒｃ２を判定する。例えば、画像処理ＥＣＵ１２にお
いて車両を認識した際のエッジの数から次にようにして
信頼度を判定する。すなわち、車両を撮影した画像デー
タの輝度を検出した場合、車両の輪郭、窓等各種のエッ
ジ（輝度変化が所定以上の点）がある。このため、垂直
方向の輝度データの変化状態から車両の水平方向のエッ
ジを検出し、得られたエッジ数から次式により信頼度を
算出する。

【００２７】信頼度Ｒｃ２＝水平エッジ数／理論最大エッジ数ここで、理論最大エッジ数は、車両の形状から決定され
る理論的な検出可能なエッジ数である。

【００２８】また、夜間の場合は、上述した霧の場合と
同様に先行車のテールランプの内外の輝度の差により信
頼度を算出するとよい。

【００２９】次に、ミリ波レーダ信頼度算出部７４は、
道路の複雑度、すなわちカーブ半径Ｒ、制限速度、道路
幅、高速道路一般道などの道路種別、交差点内か否か等
のデータからミリ波レーダの信頼度を算出する。すなわ
ち、地図データ記憶部７０は、道路形状、道路端形状、
道路高さ、交差点位置、形状、横断歩道位置、停止線位
置、信号の有無、一時停止の有無などのデータを記憶し
ている。従って、環境認識ＥＣＵ１４は、この地図デー
タ記憶部７０に記憶されている地図データと、ＧＰＳ受
信機４０、ビーコン受信機５２から供給される信号に基
づく自車両の絶対位置との両方から自車両の状況を知る
ことができる。そして、ミリ波レーダ信頼度算出部７４
は、自車が走行する道路環境からミリ波レーダ３０の信
頼度を算出する。例えば、カーブ半径が小さい、制限速
度が小さい、道路幅が小さいという場合や、一般道、交
差点内においてミリ波レーダ信頼度は低い。そこで、こ
れらの各因子の状況により、走行環境に対する信頼度Ｒ
ｍ１を算出する。

【００３０】また、ミリ波レーダ３０の検出値に応じて
ミリ波レーダの信頼度Ｒｍ２を算出する。このため、ま
ず静的な試験により事前に車幅をパラメータとした距離
と受信レベルのマップを作成しておく。すなわち、車幅
が一定であれば、受信強度は距離が所定値以上になった
場合に受信強度が減少し始める。また、車幅が大きいほ
ど受信強度が減少し始める距離が大きくなる。そこで、
画像で検出した車幅を用いて、最大受信レベルＳＲ０を
マップから求め、これを実際に得られた受信レベルと比
較して信頼度を算出する。すなわち、次式でミリ波レー
ダの信頼度Ｒｍ２を算出する。

【００３１】信頼度Ｒｍ２＝実際の受信レベル／ＳＲ０そして、環境認識ＥＣＵ１４には、警報・制御ＥＣＵ８
０が接続されており、この車両制御ＥＣＵ８０が環境認
識ＥＣＵ１４により得られた車間距離、相対速度（車間
距離の時間変化により検出される）に基づいて、警報の
発生、加減速制御などを行う。

【００３２】次に、実施例の全体動作について、図６に
基づいて説明する。システムの動作介し（例えば、車両
のイグニッションスイッチのオン）に伴い、環境認識Ｅ
ＣＵ１４は、画像処理ＥＣＵ１２、ミリ波レーダＥＣＵ
３２、ＧＰＳ受信機４２及びビーコン受信機５２の動作
確認などのイニシャライズ処理を実施する（Ｓ１）。ま
た、前回のイグニッションスイッチオフの直前における
車両位置を地図上における推定現在位置にセットする。
次に、ＧＰＳ受信機４２からの信号により、現在位置、
標高、方位等を検出する（Ｓ２）。ＧＰＳ受信機４２
は、約１秒毎に自車両の三次元位置、方位などを検出
し、環境認識ＥＣＵ１４にデータを送信する。環境認識
ＥＣＵ１４は、ＧＰＳ受信機４２からのデータと、地図
データ記憶部７０からのデータにより、走行道路の候補
を選定する。そして、操舵角、ヨーレイト、横加速度な
どのデータから車両の走行軌跡を計算し、走行道路を特
定する（Ｓ３）。また、車速パルスのカウントにより、
道路内における進行方向の位置を推定する。なお、走行
軌跡はＧＰＳ受信機４２によって得られる位置データの
履歴を参考にする。

【００３３】次に、ビーコン受信機５２からの信号によ
り、ビーコンを通過したか否かを判定し（Ｓ４）、ビー
コンを通過した場合にはビーコンからのデータにより現
在位置の修正を行う（Ｓ５）。これは、ビーコンからの
データによる位置の特定が、最も正確なものだからであ
る。これによって、走行道路内における車両の位置が特
定され、Ｓ３において推定された道路内の進行方向の位
置が補正される。また、このビーコンからのデータによ
る位置補正の際に、車速パルスから走行距離を求めると
きの補正係数を学習する。従って、車速パルスから求め
る道路内の進行方向の位置の特定精度が向上する。

【００３４】このような処理により、自車両が道路上の
どの位置に存在しているか（自車両位置）が決定され
る。

【００３５】環境認識ＥＣＵ１４は、上述のようにして
得られた自車位置により、通常走行時か、右左折時かを
判定し、カメラステアモードを決定する（Ｓ６）。そし
て、この決定されたカメラステアモードを画像処理ＥＣ
Ｕ１２に送る。画像処理ＥＣＵ１２は、送られてきたモ
ードの種類に応じ、遠距離用カメラ１０及び近距離用カ
メラ２０のステアを制御し、得られた画像から、道路の
検出及び先行車両の検出を行う（Ｓ７）。すなわち、近
距離用カメラ２０によって得られた画像から、白線を検
出し、自車姿勢を検出する。また、遠距離用カメラ１０
によって得られた画像から、先行車両を検出する。そし
て、得られたデータを環境認識ＥＣＵ１４に送る。な
お、画像処理ＥＣＵ１２は、道路に対する横偏位、ヨー
角の他、認識した先行車から、その先行車までの車間距
離、方向及び車幅などを検出する。また、ヨーレイトセ
ンサや横加速度センサの検出値を用いる。そして、得ら
れたヨーレイト、横加速度から自車の移動量を計算する
（Ｓ８）。そして、前回の処理において得られた自車姿
勢にＳ８において得られた移動量を加え自車姿勢を求
め、これによって、Ｓ７において求められた自車姿勢を
補正する（Ｓ９）。ここまでの処理により、自車の走路
に対する横偏位、ヨー角及び進行方向における位置が決
定される。

【００３６】次に、カメラの信頼度Ｒｃを計算する（Ｓ
１０）。この信頼度の計算は、上述したような雨、霧な
どの状況と、画像におけるエッジの検出などによって行
う。そして、信頼度が高いか否かを判定し（Ｓ１１）、
信頼度が高かった場合には、危険度の計算を行う（Ｓ１
２）。この危険度は、例えば、危険度＝１／各車両への衝突時間により計算する。そして、得られた危険度により、最も
危険度の高い車両を選択し、選択された車両にミリ波を
ステアさせるためのステア角を決定する。また、危険度
の値が小さく、その値の変化が小さいとときには、状態
が安定していると判断し、適当な間隔で両隣のレーンの
車両についてもミリ波で車間距離を測定する。さらに、
車両が存在しない場合には、自車レーン及び両隣のレー
ンを適当な間隔で交互にミリ波をステアするようにステ
ア角を決定する。

【００３７】一方、Ｓ１１においてカメラの信頼度が小
さかった場合には、自車姿勢及び地図データから得られ
た道路の形状によりミリ波のステア角を決定する（Ｓ１
３）。そして、上述のように、Ｓ１２及びＳ１３におい
て決定されたステア角に応じてミリ波のステアを制御す
る（Ｓ１４）。そして、ミリ波レーダＥＣＵ３２におい
て、先行車両までの車間距離、相対速度及びミリ波の受
信レベルを検出する（Ｓ１５）。そして、この検出され
たデータは環境認識ＥＣＵ１４に送られる。環境認識Ｅ
ＣＵ１４は、得られたミリ波のデータ及び、自車の走行
環境から、ミリ波の信頼度を計算する（Ｓ１６）。そし
て、ミリ波による信頼度とカメラによる信頼度（Ｓ１０
及びＳ１６において得られたもの）を比較し（Ｓ１
７）、信頼度の高い方を選択する（Ｓ１８）。すなわ
ち、カメラの信頼度の方が高ければ、カメラによって得
られた車間距離を採用し（Ｓ１８）、先行車両との車間
距離とし、ミリ波の信頼度が高ければミリ波によって得
られた車間距離を採用する（Ｓ１９）。

【００３８】このようにして、本実施例によれば、カメ
ラによる車間距離検出とミリ波による車間距離検出の両
方を常時行い、信頼度のより高い方のデータを用いて車
間距離を検出する。従って、常に正確な車間距離検出を
行うことができる。

【００３９】次に、ミリ波の信頼度が高い場合における
追加の処理について図７に基づいて説明する。すなわ
ち、Ｓ１９の処理を経たミリ波の信頼度が高かった場合
において、カメラの信頼度が所定値以上か否かを判定す
る（Ｓ２１）。そして、カメラ信頼度が所定値以上であ
った場合には、ミリ波によって検出した車間距離とカメ
ラによって検出したミリ波測定車両に対する車間距離を
比較する。そして、両者の差を演算することにより、カ
メラによって得られた車間距離の補正値を計算する（Ｓ
２２）。そして、カメラによって得られたミリ波測定車
両以外の車両についての車間距離を上述の補正値によっ
て補正する（Ｓ２３）。そして、Ｓ２１においてＮｏで
あった場合も含め、Ｓ２に戻る。

【００４０】これにより、カメラによって得られた車間
距離がより正確なものとなる。そして、ミリ波によって
測定できなかった車両に対する車間距離もかなり正確な
ものとして求めることができる。

【００４１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る車間
距離検出装置によれば、カメラとミリ波レーダの２つの
車間距離検出手段を有し、信頼度のより高い方のデータ
を用いて車間距離を検出する。そこで、走行状況の変化
に応じて、適切な検出手段の選択ができ、正確な車間距
離検出を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の全体構成を示すブロック図である。

【図２】画像処理ＥＣＵ１２の動作を示すフローチャー
トである。

【図３】レーダＥＣＵ３２の動作を示すフローチャート
である

【図４】ＧＰＳレシーバ４２の動作を示すフローチャー
トである。

【図５】ビーコン受信機５２の動作を示すフローチャー
トである。

【図６】実施例の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図７】実施例の追加の動作例を示すフローチャートで
ある。

【符号の説明】

１０遠距離用カメラ１４環境認識ＥＣＵ２０近距離用カメラ３０ミリ波レーダ４０ＧＰＳ受信機５０ビーコン受信機７０地図データ記憶部７４カメラ信頼度判定部７６ミリ波レーダ信頼度判定部８０警報・制御ＥＣＵ

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｃ 2105−3Ｈ // Ｂ６０Ｒ 21/00 Ｃ 8812−3Ｄ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カメラおよびミリ波レーダの検出結果を
利用して車間距離を検出する車間距離検出装置におい
て、雨、霧等のカメラ視界を左右する環境状態を検出する環
境状態検出手段と、カーブ、交差点等の車両が走行している道路の道路状態
を認識する道路状態認識手段と、上記環境状態および上記カメラにより得た画像データの
状態からカメラの信頼度を算出するカメラ信頼度算出手
段と、上記道路状態および上記ミリ波レーダの検出値からミリ
波レーダの信頼度を算出するミリ波レーダ信頼度を算出
するミリ波レーダ信頼度算出手段と、両算出手段で算出された信頼度を比較し、この比較結果
に応じてカメラまたはミリ波レーダのいずれに基づいて
車間距離を検出するかを決定する選択決定手段と、を有することを特徴とする車間距離検出装置。
【請求項２】請求項１に記載の車間距離検出装置にお
いて、上記選択決定手段によりミリ波レーダが選択された場合
であって、カメラの信頼度が所定値以上である場合に
は、上記カメラの検出結果から得られた車間距離およびミリ
波レーダの検出結果から得られた車間距離から、カメラ
の検出結果から得られた車間距離についての補正値を算
出し、得られた補正値によってカメラによって得た車間
距離を補正し、ミリ波レーダによって得られない方向の
車間距離を検出することを特徴とする車間距離検出装
置。