JPH0844999A

JPH0844999A - 接近予測装置

Info

Publication number: JPH0844999A
Application number: JP18248394A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Ono; 健大野; Akio Hosaka; 明夫保坂; Katsunori Yamada; 勝規山田
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1994-08-03
Filing date: 1994-08-03
Publication date: 1996-02-16
Anticipated expiration: 2019-08-25
Also published as: JP3557656B2

Abstract

(57)【要約】【目的】自車両前方の道路状況を把握することにより
前方車両の接近度を的確に判断することを可能にする。【構成】自車両とその走行方向前方に存在する前方車
両との接近度を予測する装置において、路面に描かれた
白線などの走行案内情報を検出する走行案内情報検出手
段１０１と、自車両の挙動を検出する自車挙動検出手段
１０２と、前方車両の挙動を検出する前車挙動検出手段
１０３と、検出された走行案内情報、前方車両の挙動お
よび自車両の挙動に基づいて自車両に対する前方車両の
接近度を予測する接近度予測手段１０４とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、路面を走行している自
車両に対して走行方向前方を走行している前方車両や人
間等の移動物体が自車両に接近するかどうかを予測する
接近予測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から提案されているこの種の接近予
測装置は、次の４種類に大別できる。 (１) 検出方向が所定範囲に固定されたレーダーを用い
て前方車両等の距離を検出するもの (２) 自車両の操舵角（たとえばステアリングの操作
角）に応じて検出方向が変化するレーダーを用いて前方
車両等の距離および方向を検出するもの (３) レーダーのビーム（照射波）の角度を絞り、ビー
ムを所定角度内において走査（スキャニング）して前方
車両等の距離および方向を検出するもの (４) 撮像装置により撮像された自車両前方の画像を画
像処理装置により処理し、自車両前方の路面上に描かれ
た車線情報を検出し、自車両の走行車線にレーダーの検
出範囲を制御するもの

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の接近予測装置には、それぞれ次のような問題が
あった。

【０００４】(１) レーダーの検出方向が一方向に限定
されているので、レーダーのビームを狭く絞っておくと
曲線路を走行している途中や曲線路の出入口、手前など
においてレーダーの検出方向が道路の進行方向とずれて
しまい、前方車両等の検出が難しい。一方、ビームを広
くすると今度は直線路において道路外を走行する物体等
不要な物体まで検出するおそれがある。

【０００５】(２) 自車両の操舵角に応じてレーダーの
検出方向を変化させれば、レーダーのビーム幅をレーン
の広さ程度にすることができるが、操舵角が変化してか
らでないとレーダーの検出方向も変化しないので、曲線
路の中では効果があるものの、曲線路の手前や出入口で
はレーダーの検出方向が道路の進行方向とずれてしま
い、前方車両等の検出ができないおそれがある。

【０００６】(３) ビームを走査すれば自車両の前方に
ある広範囲の前方車両等を検出できて曲線路の途中、出
入口または手前においても前方車両等を確実に検出でき
るが、自車両の前方の道路状況を考慮せずに前方車両等
を検出しているので、自車両に対する接近度を適切に判
断することができないおそれがある。例えば、曲線路の
途中において自車両の隣の車線を走る前方車両は、その
移動方向だけを見れば自車両に接近する方向に走行して
いるが、実際は自車両も同一方向に走行しているので接
近する可能性は低い。しかしながら、従来の接近予測装
置では、このような前方車両についても接近する可能性
が高いと判断するおそれがある。

【０００７】(４) 画像処理装置により自車両が走行す
る車線上の前方車両等は的確に検出することができる
が、自車両の車線以外の車線を走行する前方車両等や車
線以外の場所（たとえば路肩など）にある前方車両等を
検出するのがむずかしいことがある。

【０００８】本発明の目的は、自車両前方の道路状況を
把握することにより前方車両等の接近度を的確に判断す
ることの可能な接近予測装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の機能ブロック図
である図１（ａ）により本発明を説明すると、請求項１
の発明は、路面を走行する自車両とその走行方向前方に
存在する前方車両との接近度を予測する装置に適用され
る。そして、上述の目的は、走行案内情報を検出する走
行案内情報検出手段１０１と、自車両の挙動を検出する
自車挙動検出手段１０２と、前方車両の挙動を検出する
前車挙動検出手段１０３と、検出された走行案内情報，
前方車両の挙動および自車両の挙動に基づいて自車両に
対する前方車両の接近度を予測する接近度予測手段１０
４とを備えることにより達成される。

【００１０】走行案内情報検出手段１０１により検出さ
れる走行案内情報は、路面に描かれた車線の延在方向に
関する情報を含むことが好ましい。あるいは、走行案内
情報検出手段１０１により検出される走行案内情報は、
路面に描かれた車両の進行誘導に関する情報を含むこと
が好ましい。また、走行案内情報検出手段１０１が、路
側に設置されたサインポストから送信される道路情報を
受信する受信手段を備えるときは、受信された道路情報
から走行案内情報を算出することが好ましい。あるい
は、走行案内情報検出手段１０１が、衛星からのＧＰＳ
信号を受信する受信手段と、道路地図データが記憶され
た記憶手段とを備えるときは、受信されたＧＰＳ信号と
道路地図データとから走行案内情報を抽出することが好
ましい。さらに、前車挙動検出手段１０３により検出さ
れる前方車両の挙動は、前方車両の位置および速度ベク
トルを含むことが好ましく、さらに、自車挙動検出手段
１０２により検出される自車両の挙動は、自車両の位置
および速度ベクトルを含むことが好ましい。

【００１１】走行案内情報検出手段１０１は路面に描か
れた車線の延在方向に関する情報を検出し、自車挙動検
出手段１０２は自車両の位置および速度ベクトルを演算
し、前車挙動検出手段１０３は、前方車両の位置および
速度ベクトルを演算するとともに、前方車両の速度ベク
トルの方向と前方車両の走行車線の延在方向とが交差
し、かつ、前方車両の速度ベクトルが自車両の走行車線
に近付く成分を所定値以上有する時に、自車両の走行車
線へ前方車両が車線変更すると判断し、接近度予測手段
１０４は、前車挙動検出手段１０３により自車両の走行
車線へ前方車両が車線変更すると判断された時、自車挙
動検出手段１０２および前車挙動検出手段１０３で得ら
れた自車両および前方車両の位置、および自車両および
前方車両の速度ベクトルに基づいて接近度を出力するこ
とが好ましい。

【００１２】あるいは、走行案内情報検出手段１０１は
路面に描かれた車両の進行誘導に関する情報を検出し、
自車挙動検出手段１０２は自車両の位置および速度ベク
トルを演算し、前車挙動検出手段１０３は、前方車両の
位置および速度ベクトルを演算するとともに、車両の進
行誘導に関する情報に基づいて前方車両が車線変更を行
う可能性が高い箇所を走行しているかどうかを判断し、
接近度予測手段１０４は、前車挙動検出手段１０３によ
り前方車両が車線変更を行う可能性が高い箇所を走行し
ていると判断された時、自車挙動検出手段１０２および
前車挙動検出手段１０３で得られた自車両および前方車
両の位置、および自車両および前方車両の速度ベクトル
に基づいて接近度を出力することが好ましい。

【００１３】また、請求項１０の発明は、路面を走行す
る自車両とその走行方向前方に存在する複数の前方車両
との接近度を予測する装置に適用される。そして、上述
の目的は、自車両の位置と速度ベクトルとを算出する自
車挙動検出手段１０２と、複数の前方車両の各々の位置
および速度ベクトルを演算するとともに、複数の前方車
両の各々の位置と速度ベクトルとに基づいて、複数の前
方車両のうち後続する一方の車両が先行する他方の前方
車両に接近して自車両の走行車線に車線変更するか否か
を判断する前車挙動検出手段１０３と、前車挙動検出手
段１０３により自車両の走行車線に前方車両のうち後続
する車両が車線変更すると判断された時、自車挙動検出
手段１０２および前車挙動検出手段１０３で得られた自
車両および前方車両のうち後続する一方の車両の各位
置、および自車両および前方車両のうち後続する一方の
車両の各速度ベクトルに基づいて接近度を出力する接近
度予測手段１０４とを備えることにより達成される。

【００１４】さらに、請求項１１の発明は、路面を走行
する自車両に対する人間等の移動物体の接近度を予測す
る装置に適用される。そして、上述の目的は、図１
（ｂ）に示すように、横断歩道を検出する横断歩道検出
手段２０１と、自車両の挙動を検出する自車挙動検出手
段２０２と、自車両の走行方向前方に存在する移動物体
の挙動を検出する物体挙動検出手段２０３と、検出され
た横断歩道、移動物体の挙動および自車両の挙動に基づ
いて自車両に対する移動物体の接近度を予測する接近度
予測手段２０４とを備えることにより達成される。

【００１５】横断歩道検出手段２０１は、路面に描かれ
た白線の形状から横断歩道を検出することが好ましい。
あるいは、横断歩道検出手段２０１が、路側に設置され
たサインポストから送信される道路情報を受信する受信
手段を備えるときは、受信された道路情報から横断歩道
を検出することが好ましい。あるいは、横断歩道検出手
段２０１が、衛星からのＧＰＳ信号を受信する受信手段
と、道路地図データが記憶された記憶手段とを備えると
きは、受信されたＧＰＳ信号と道路地図データとから横
断歩道を検出することが好ましい。また、物体挙動検出
手段２０３は、移動物体が放射する赤外線を検出する赤
外線検出手段を備えることが好ましい。さらに、自車挙
動検出手段２０２は、自車両の位置および速度ベクトル
を演算し、物体挙動検出手段２０３は、移動物体の位置
を演算するとともに、移動物体と横断歩道との間の距離
が所定値以下である時に移動物体が横断歩道を横断する
と判断し、接近度予測手段２０４は、移動物体が横断歩
道を横断すると判断された時、移動物体および自車両の
位置によって求まる相対距離に基づいて接近度を出力す
ることが好ましい。

【００１６】

【作用】

−請求項１− 走行案内情報検出手段１０１は走行案内情報を検出し、
前車挙動検出手段１０３は前方車両の挙動を検出し、自
車挙動検出手段１０２は自車両の挙動を検出する。そし
て、接近度予測手段１０４は、検出された走行案内情
報、前方車両の挙動および自車両の挙動に基づいて自車
両に対する前方車両の接近度を予測する。路面に描かれ
た車線等の走行案内情報も考慮して接近度を予測してお
り、自車両前方の道路状況も考慮した接近度を予測する
ことができる。

【００１７】−請求項１０− 自車挙動検出手段１０２は、自車両の位置と速度ベクト
ルとを算出し、前車挙動検出手段１０３は、複数の前方
車両の各々の位置および速度ベクトルを演算するととも
に、複数の前方車両の各々の位置と速度ベクトルとに基
づいて、複数の前方車両のうち後続する一方の車両が他
の前方車両に接近して自車両の走行車線に車線変更する
か否かを判断し、接近度予測手段１０４は、前車挙動検
出手段１０３により自車両の走行車線に前方車両のうち
後続する一方の車両が車線変更すると判断された時、自
車挙動検出手段１０２および前車挙動検出手段１０３で
得られた自車両および車線変更すると判断された前方車
両の各位置、および自車両および車線変更すると判断さ
れた前方車両の各速度ベクトルに基づいて接近度を出力
する。前方車両相互の接近度も考慮して自車両と前方車
両との間の接近度を予測しており、自車両前方の道路状
況も考慮した接近度を予測することができる。

【００１８】−請求項１１− 横断歩道検出手段２０１は横断歩道を検出し、物体挙動
検出手段２０３は自車両の走行方向前方に存在する移動
物体の挙動を検出し、接近度予測手段２０４は、自車両
の挙動を検出する自車挙動検出手段２０２と、検出され
た横断歩道、移動物体の挙動および自車両の挙動に基づ
いて自車両に対する移動物体の接近度を予測する。横断
歩道が存在することを考慮して移動物体と自車両との間
の接近度を予測しており、自車両前方の道路状況も考慮
した接近度を予測することができる。

【００１９】なお、本発明の構成を説明する上記課題を
解決するための手段と作用の項では、本発明を分かり易
くするために実施例の図を用いたが、これにより本発明
が実施例に限定されるものではない。

【００２０】

【実施例】

−第１実施例− 第１実施例は、たとえば図２に示すように、車線Ｒ₀を
走行する車両ＭＶａの前方に走行車線Ｒ₊₁を走行する前
方車両ＭＶｂ（以下、前方車両と呼ぶ）が存在した場
合、車両ＭＶａの位置Ａ、速度ベクトルＶａおよび前方
車両ＭＶｂの位置Ｂ、速度ベクトルＶｂを算出し、さら
に、車線Ｒ₀と車線Ｒ₊₁との境界線となる白線ＷＬｂの
方向を示す方向ベクトルＤｂを算出して、車両ＭＶａの
走行する車線に前方車両ＭＶｂが車線変更してくるかど
うか、そして、車線変更した後で車両ＭＶａに対して安
全な車間距離以下に接近してしまうかどうかを判断す
る。なお、以下の説明において、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸
を図２に示すようにとる。

【００２１】図３（ａ）は、本発明による接近予測装置
の一実施例の概略構成を示すブロック図である。図３
（ａ）に示すように、この接近予測装置は、路面ＲＤ上
を矢印Ａで示す走行方向に走行する車両ＭＶａに搭載さ
れている。

【００２２】１は、左右後輪タイヤ２の近傍にそれぞれ
設けられ、左右後輪タイヤ２の回転速度を検出する車輪
速センサである。車輪速センサ１は、たとえば周縁部に
所定ピッチで溝が形成されてタイヤ２と一体回転する導
体円板と、溝に向けて磁束を出してその磁束の変化を検
出することによりタイヤ２の回転数に比例するパルス列
を出力する磁気センサを備えるが、その構成自体は周知
であるので詳細な説明は省略する。

【００２３】３は、車両ＭＶａの前部に配置されて車両
ＭＶａの前方視界を撮像するＣＣＤカメラであり、ＣＣ
Ｄカメラ３からの検出信号は前処理部４で処理されて白
線ＷＬａ〜ＷＬｃの検出が行なわれる。その結果は制御
装置５に入力される。なお、前処理部４は、道路標識の
認識、路面上に描かれた白線以外のパターンの認識、道
路上に設置された路側反射体の検出を行うことも可能で
ある。

【００２４】６は車両ＭＶａの前部に配置されたレーダ
装置であり、車両ＭＶａの前方に電磁波ビームＢＭを照
射し、ビームＢＭ上に存在する前方車両からの反射波を
受信する。図示例では、電磁波ビームＢＭは比較的狭く
絞られており、通常の車線幅以上の角度範囲内（たとえ
ば±４５゜〜６０゜）において走査されるように構成さ
れている。レーダ装置６の検出信号は、前処理部７に入
力され、ここで、レーダ装置６により受信された反射電
磁波の伝播時間から前方車両までの距離を計測し、ま
た、反射電磁波の到来方向から車両ＭＶａに対する前方
車両ＭＶｂの方向を検出する。これら距離と方向のデー
タから自車両に対する前車両の相対座標位置が演算され
る。前処理部７の処理結果も制御装置５に入力される。

【００２５】制御装置５はマイクロコンピュータを主体
に構成されるが、その機能として、図３（ｂ）に示すよ
うに、データ抽出部５１、前方車両の挙動予測部５２お
よび接近度判断部５３を備えている。データ抽出部５１
は、後述するように車両ＭＶａの位置，走行方向，前方
車両の位置，走行方向などのデータを抽出する。前方車
両の挙動予測部５２は、データ抽出部５１で抽出された
各種データに基づいて前方車両の挙動を予測する。接近
度判断部５３は、データ抽出部５１で抽出された各種デ
ータおよび前方車両の挙動予測部５２で予測された前方
車両の挙動に基づいてその前方車両と自車両との接近度
を予測、判断する。

【００２６】接近度判断部５３は、ルールメモリ５３
ａ、ＩＦ部照合部５３ｂ、ルール選択部５３ｃおよびル
ール競合部５３ｄを備えている。図示例では、前方車両
との接近度予測にいわゆる人工知能で用いられている手
法を利用している。これを簡単に説明すると、ルールメ
モリ５３ａ内には予め多数のルールが記憶されており、
各ルールは、人工知能で用いられているＩＦ〜ＴＨＥＮ
〜ルールで記述されている。ＩＦ部照合部５３ｂは、デ
ータ抽出部５１および前方車両の挙動予測部５２の出力
に応じて、ルールメモリ５３ａに記憶されている複数の
条件のうちデータ抽出部５１の出力に応じたルールを選
択し、さらに選択されたルールのＩＦ部を照合する。次
に、ルール選択部５３ｃは、ＩＦ部照合部５３ｂの照合
結果に基づいて、そのＩＦ部を満足する特定のルールを
選択する。最後に、ルール競合部５３ｄは、複数のルー
ルがルール選択部５３ｃによって選択されたときはこれ
らルールを競合させる。ルール競合部５３ｄの競合結果
が前方車両との接近度に対応する。これら接近度判断部
５３を構成する各部の作用の詳細については後述する。

【００２７】図４は接近予測装置の動作を説明するため
のメインフローチャートである。ステップＳ１０では、
ＣＣＤカメラ３で撮像されて前処理部４で処理された車
両ＭＶａの前方視界の画像データを読み込み、この画像
データに画像処理を行って白線検出を行なう。ステップ
Ｓ２０では、車輪速センサ１からの検出信号を取り込
む。ステップＳ３０では、レーダ装置６からの信号に基
づいて前処理部７で予め演算されている前方車両の位
置，方向を読み込む。ステップＳ４０では、このように
して読み込まれた各種信号を用いて、後述する前方車両
の挙動予測に必要なデータ、すなわち、自車両，前方車
両および白線の各絶対座標値、自車両および前方車両の
各速度ベクトル、自車両および前方車両の各走行車線、
前方車両近傍の白線の単位方向ベクトルをそれぞれ演算
により抽出する。

【００２８】ステップＳ５０では、抽出されたデータに
基づいて前車挙動予測部５２により前方車両の挙動を予
測する。ステップＳ６０では、接近度判断部５３のＩＦ
部照合部５３ｂにより各種ルールのＩＦ部を照合した
後、照合したＩＦ部の結果に基づいてルール選択部５３
ｃによりルールを選択する。ステップＳ７０では、ステ
ップＳ６０で選択されたルールを接近度判断部５３のル
ール競合部５３ｄで競合させる。ステップＳ８０では、
競合したルールに基づいて接近度を出力する。

【００２９】次に、図４の各ステップの詳細を説明す
る。 (１)画像処理ルーチン図５は、図４のステップＳ１０で実行される画像処理ル
ーチンの詳細を示す。ステップＳ１１ではＣＣＤカメラ
３で撮像されて前処理部４で処理された画像データを読
み込み、ステップＳ１２では、前処理部４において得ら
れた画像データの視点を変換する。すなわち、図６(ａ)
に示すように、ＣＣＤカメラ３は車両ＭＶａの所定高さ
から路面ＲＤを斜めに俯瞰して撮像しているが、後述す
る白線ＷＬの方向ベクトル（図２においてＤｂで示す）
を算出するためには、路面ＲＤや車両ＭＶａ，ＭＶｂを
真上から見下ろした画像を得ておくほうが都合がよい。
図６(ａ)に示すＣＣＤカメラ３から得られた観測画像か
ら、同図(ｂ)に示すような真上から見下ろした画像（以
下、視点変換画像と称する）に変換するための変換式は
次式で与えられる。

【数１】ここに、Ｉ，Ｊ：観測画像上の任意の点Ｐの座標値ｉ，ｊ：Ｐ(Ｉ，Ｊ)に対応する視点変換画像上のｐ点の
座標値Ａ，Ｂ：視点変換画像の表示サイズｐ，ｑ：ＣＣＤカメラの画素サイズ θ_v：ＣＣＤカメラの俯角ｆ：ＣＣＤカメラの焦点距離ｉｎｔ( )：( )内の値の整数部分を示す関数なお、上述の(１)，(２)式による視点変換は、ＣＣＤカ
メラ３により撮像された物体がすべて路面ＲＤ上に存在
する平面物体であることを前提としているので、たとえ
ば図６(ａ)に示す前方車両ＭＶｂは、同図(ｂ)ではＭＶ
ｂ’に示すように歪んで変換される。

【００３０】ステップＳ１３では、視点変換された画像
データに対してこの画像中に含まれる白線を抽出する白
線抽出動作を行う。

【００３１】白線抽出動作の詳細を図７のフローチャー
トに示す。ステップＳ１３１では、白線検出用フィルタ
により視点変換された画像データ中から白線候補となる
領域を検出する。

【００３２】本実施例で使用される白線検出用フィルタ
は、たとえば図８に示すようなものであり、座標値
（ｘ，ｙ）を有する対象点ｐに対して幅ｗだけ左右に広
がった「１」部と、その左右にある「−１」部とを有す
る。幅ｗは、抽出すべき白線ＷＬの幅に応じて予め与え
ておけばよく、抽出すべき白線幅をＷとしたとき、Ｗ＜
ｗとなるように定められる。対象点ｐ（ｘ，ｙ）に対す
る白線抽出用フィルタの出力Ｆ（ｘ，ｙ）は次式で与え
られる。

【数２】

【００３３】幅ｗが適切に定められていれば、対象点ｐ
（ｘ，ｙ）が白線ＷＬ上に位置すると出力Ｆ（ｘ，ｙ）
の値が高くなるので、画像全体の各点において算出した
出力Ｆ（ｘ，ｙ）に対して閾値処理を行うことにより白
線候補の領域を抽出することができる。この際、各対象
点ｐ（ｘ，ｙ）に対して適切な閾値を設定するために、
次式に示すように横方向の各ライン（Ｘ軸方向）毎に閾
値ｔを決定する。

【数３】ここに、０＜ｋ＜１：定数Ｍ：画像の横方向画素数

【００３４】この閾値ｔを用いて生成した、白線の候補
領域を表す画像データをＬ（ｘ，ｙ）とすると、このＬ
（ｘ，ｙ）は次式で与えられる。

【数４】Ｌ（ｘ，ｙ）が１の値をとる領域が、白線の候補領域で
ある。

【００３５】上述のステップＳ１３１で実行された白線
の候補領域抽出動作では、実際に路面ＲＤ上に描かれて
いる白線ＷＬそのものを抽出しており、図３（ａ）およ
び図６に示すように実際の白線ＷＬは周期的に途切れて
いる。したがって、図９(ａ）に示すように、ステップ
Ｓ１３１で抽出された白線の候補領域も（理想的には）
周期的に途切れてしまう。しかし、白線という概念は実
際の白線ＷＬと異なり、途中で途切れない一連の曲線で
あり、途切れた白線のままでいると後述する白線の方向
ベクトル算出に支障を生じることもありうるので、ステ
ップＳ１３２で白線の候補領域を連結する作業を行う。

【００３６】図９によりステップＳ１３２の手順を詳細
に説明する。ステップＳ１３１で抽出された白線候補領
域を図９（ｂ）に示すように細線化し、白線候補領域の
中心線を抽出する。次いで、図９（ｃ)に示すように、
中心線の端点を検出してから、同図(ｄ)に示すように所
定間隔以下の端点を連結する。さらに、同図(ｅ)に示す
ように連結された端点と上述のステップＳ１３１で抽出
された白線の領域候補との論理和をとれば、同図(ｆ)に
示すように白線の候補領域の連結作業が完了する。な
お、ステップＳ１３２の各動作において細線化、端点検
出、論理和といった画像処理は周知の手法によればよ
い。

【００３７】ステップＳ１３３では、ステップＳ１３２
において連結された白線の候補領域に基づいて白線のテ
ンプレートを次のように作成する。連結された白線の候
補領域に対してラベリング処理を行い、ラベリングされ
た各領域において最大面積を有する領域に２次曲線をマ
ッチングさせ、テンプレートとする。たとえば、ステッ
プＳ１３１において抽出された白線の候補領域が図１０
(ａ)に示すようなものであったとすると、連結された状
態においては略中央にある白線が最も長く３本の白線候
補領域の中では最大面積を有する領域であるから、この
略中央の白線候補領域に２次曲線がマッチングされ、同
図(ｂ)に示すようなテンプレートＴ（ｘ，ｙ）が生成さ
れる。

【００３８】ステップＳ１３４では、ステップＳ１３１
において抽出された白線候補領域に対して、ステップＳ
１３３において作成されたテンプレートＴ（ｘ，ｙ）を
用いてこれにマッチした領域を探索する。その結果、図
１０(ａ)に示すような白線候補領域に対しては、同図
(ｃ)に示すような３本の白線領域ＷＬＲａ〜ＷＬＲｃが
検出される。

【００３９】(２)データ抽出図１１は、図４に示したメインフローチャートのステッ
プＳ４０で実行されるデータ抽出ルーチンを示すフロー
チャートである。ステップＳ４１では、図４のステップ
Ｓ２０で入力された車輪速センサ１からの信号に基づい
て、車両ＭＶａの位置する座標を、所定時間における車
両ＭＶａの位置を原点とする座標、つまり路面ＲＤに固
定された絶対座標系上で求める。図２に示すように、車
両ＭＶａの絶対座標値をＡ（ｘ_a，ｙ_a，０）とする。

【００４０】車輪速センサ１から車速に応じたパルス列
を取込んで車両ＭＶａの走行距離を演算する。一方、車
両ＭＶａの移動方向は、左右後輪の車輪速センサ１で検
出された車輪速の差から求められる。したがって、車両
ＭＶａの移動距離および移動方向を順次加算すれば、車
両ＭＶａの絶対座標値が求められる。

【００４１】次に、ステップＳ４２では、図７のステッ
プＳ１３４で求められた白線領域ＷＬＲａ〜ＷＬＲｃの
データにステップＳ４１で求められた車両ＭＶａの絶対
座標値をオフセット分として加え、これにより、白線領
域ＷＬＲａ〜ＷＬＲｃを絶対座標系上のデータに変換す
る。同様にして、ステップＳ３０で読み込まれた前方車
両の相対座標値に自車両ＭＶａの絶対座標値をオフセッ
ト分として加え、前方車両の位置を絶対座標値に変換す
る。図２に示す例では、前方車両ＭＶｂの絶対座標値を
Ｂ（ｘ_b，ｙ_b，０）で表している。

【００４２】ステップＳ４３では、前回計測された車両
ＭＶａおよび前方車両ＭＶｂの絶対座標値と今回計測さ
れた車両ＭＶａおよび前方車両ＭＶｂの絶対座標値とか
ら、車両ＭＶａおよび前方車両ＭＶｂの絶対座標値の差
分を求めることによりそれぞれの速度ベクトルを算出す
る。図２に示すように、これら車両ＭＶａおよび前方車
両ＭＶｂの速度ベクトルをそれぞれＶａ（ｖ_ax，ｖ_ay，
０）、Ｖｂ（ｖ_bx，ｖb_y，０）で表す。

【００４３】ステップＳ４４では、ステップＳ４２で絶
対座標系の位置データに変換された白線領域ＷＬＲａ〜
ＷＬＲｃにより複数の車線が区分されていると認識し、
いずれの車線に車両ＭＶａおよび前方車両ＭＶｂがそれ
ぞれ走行しているかを判定する。本実施例では、図２に
示すように、車両ＭＶａが車線Ｒ₀を走行し、前方車両
ＭＶｂが車線Ｒ₀のすぐ右隣に隣接する車線をＲ₊₁を走
行しているものと判定される。なお、本明細書では、自
車両の車線のすぐ左隣に隣接する車線をＲ_-1、２つ右隣
にある車線をＲ₊₂、…として表現する。

【００４４】ステップＳ４５では、前方車両ＭＶｂの近
傍における白線領域ＷＬＲｂの単位方向ベクトルを検出
する。白線単位方向ベクトル検出方法の詳細を図１２の
フローチャートに示す。

【００４５】図１２のステップＳ４５１では、図１３
(ａ)に示すように、前方車両ＭＶｂの走行する車線Ｒ₊₁
を区画する白線領域のうち車線Ｒ₀に近い側の白線領域
ＷＬＲｂ上で、前方車両ＭＶｂの位置Ｂとの距離が最小
になる点Ｃを検出する。ステップＳ４５２では、この白
線領域ＷＬＲｂ上において、点Ｃの両側にこの点Ｃから
所定距離だけ離れた点Ｃ₁，Ｃ₂を設定する。そして、ス
テップＳ４５３では、これら点Ｃ₁，Ｃ₂を結ぶ直線を、
白線の単位方向ベクトルとして設定する。図２に示すよ
うに、この白線ＷＬｂの単位方向ベクトルはＤｂで表さ
れる。

【００４６】(３)前方車両の挙動予測図４のステップＳ５０の前方車両の挙動予測の詳細は次
の通りである。本実施例では、前方車両ＭＶｂが車両Ｍ
Ｖａの走行車線に車線変更してくるかどうかを予測す
る。この予測式は次式で与えられる。

【数５】ここに、×：ベクトルの外積を表す記号 ∩：アンド条件を示す演算子ｋ₁：定数（０＜ｋ₁＜１であり、かつ、ｋ₁は０に近い
値）ｋ₂：定数（０＜ｋ₂であり、かつ、ｋ₂は０に近い値） ⊃：左辺が真ならば右辺が真であることを表す記号ＲＣ(+1,0)：前方車両が車線Ｒ₊₁からＲ₀に車線変更す
るという事実 ( )_z：( )内のベクトルのｚ成分Ａ∈Ｒ₀ ：座標Ａが車線Ｒ₀内にあるという事実Ｂ∈Ｒ₊₁：座標Ｂが車線Ｒ₊₁内にあるという事実

【００４７】(Ｄｂ×Ｖｂ)_z／｜Ｖｂ｜は、白線の単位
方向ベクトルＤｂと前方車両ＭＶｂの速度ベクトルＶｂ
とのなす角をθとおいたときのsinθの値であり、この
値が正であれば前方車両ＭＶｂは白線に接近しつつあ
る。また、｜(Ｄｂ×Ｖｂ)_z｜は、前方車両ＭＶｂの速
度ベクトルＶｂの白線（の単位方向ベクトルＤｂ）に垂
直な速度成分である。ｋ₁は(Ｄｂ×Ｖｂ)_z／｜Ｖｂ｜の
符号を判定するための定数であるが、測定誤差を考慮し
て０に近い定数に設定してある。また、ｋ₂は｜(Ｄｂ×
Ｖｂ)_z｜の閾値であり、前方車両が車線Ｒ₊₁内を若干蛇
行して走った場合であっても、車線変更のおそれがある
と判定されないような値に設定してある。

【００４８】したがって、車両ＭＶａが車線Ｒ₀上を走
行し、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ₊₁を走行している状態に
おいて、(Ｄｂ×Ｖｂ)_z／｜Ｖｂ｜が正の値をとり（＞
ｋ₁）、かつ、｜(Ｄｂ×Ｖｂ)_z｜が所定の閾値よりも大
きい（＞ｋ₂）と判定されたら、前方車両ＭＶｂは車線
Ｒ₊₁から車両ＭＶａが走行している車線Ｒ₀に車線変更
しようとしているものと予測し、事実ＲＣ(+1,0)が真に
なる。

【００４９】(４)ルールのＩＦ部照合図４のステップＳ６０におけるルールのＩＦ部照合は次
のように行なわれる。データ抽出部５１および前方車両
の挙動予測部５３で算出された各種データに基づいて、
ＩＦ部照合部５３ｂが、このデータをＩＦ部のパラメー
タとして含むルールを接近度判断部５３のルールメモリ
５３ａ内に記憶された多数のルール内から選択し、選択
されたルールについて各種データを入力してＩＦ部の照
合、すなわち、各ルールのＩＦ部が真と判定されるか否
かを判断する。

【００５０】図１４は、ルールメモリ５３ａ内に記憶さ
れた各種ルールを示す。本実施例において関連するルー
ルは、ルール番号２のルールであり、ＲＣ(+1,0)は上述
のステップＳ５０で算出された前方車両の挙動を示す変
数、Ｖａ，Ｖｂはともに上述のステップＳ４０（図１１
のステップＳ４３）で算出された車両ＭＶａおよび前方
車両ＭＶｂの速度ベクトル、ｆ（Ｖａ，Ｖｂ）は安全車
間距離を示す関数であり、次式で定義される。

【数６】ここに、Ｔ：空走時間ルール番号２のルールのＩＦ部が真と判定されるために
は、ＲＣ(+1,0)，速度ベクトルＶａ，Ｖｂおよび座標値
Ａ，Ｂが入力される必要がある。

【００５１】図２に示す例においては、前方車両ＭＶｂ
が車両ＭＶａの車線Ｒ₀に車線変更しようとしており、
前方車両ＭＶｂの速度ベクトルＶｂは車線Ｒ₀の方向に
向いているので、式(６)の左辺は真と判定される。さら
に、Ｙ軸方向に沿った前方車両ＭＶｂと車両ＭＶａとの
間の距離ｙ_b−ｙ_aが安全車間距離ｆ（Ｖａ，Ｖｂ）より
小さい正の値を持つときは、車線変更した結果、前方車
両ＭＶｂが車線Ｒ₀に入ったときにその車間距離が狭く
て十分接近してしまうおそれがあり、ルール番号２のＩ
Ｆ部が真と判定されてルールが成立し、接近度＝１が出
力される。ここで、接近度＝０ ……影響なし接近度＝１ ……前方車両に対して注意を払うべきであ
る接近度＝２ ……前方車両に接触するおそれがあるとする。なお、−ｆ（Ｖａ，Ｖｂ）の項に１より小さい
定数を乗じたものについて距離ｙ_b−ｙ_aとの大小関係を
求めれば、接近度＝２の判定もできる。

【００５２】一方、自車両が直線路から曲線路に進入す
る図１５に示す場合には、前方車両ＭＶｂは既に曲線路
を走行しており、従来の接近予測装置では車両ＭＶａの
直前方に前方車両ＭＶｂを検出するため、実際には前方
車両ＭＶｂが車線変更する可能性は低いにもかかわらず
接近を示す警報が出力されるおそれがある。この場合、
本実施例によれば、前方車両ＭＶｂの速度ベクトルＶｂ
と白線ＷＬｂの単位方向ベクトルＤｂは平行であるた
め、

【数７】であり、式(６)の左辺が真と判定されずにＲＣ(+1,0)は
偽になる。この結果、ルール番号２のルールのＩＦ部は
真と判定されず、ルール番号２のルールは成立せずに接
近度の出力は行われない。

【００５３】(５)ルールの競合図４のステップＳ７０におけるルールの競合について説
明する。本実施例および後述する実施例に示すように、
車両ＭＶａが走行している間に接近を予測すべき状況は
多数存在し、様々な状況において的確な判断をする必要
があるので、接近度判断部５３のルールメモリ５３ａ内
には複数のルールが記憶されている（図１４参照）。し
たがって、１つの状況に対して複数のルールのＩＦ部が
成立する場合もあるため、ＩＦ部が成立する複数のルー
ルを競合させて適切な接近度を出力する。

【００５４】競合方法については、たとえば人工知能の
分野で行われているような方法によればよいが、たとえ
ば、イ．ＩＦ部が成立するルールのそれぞれから出力される
接近度の和をとるロ．ルールに優先順位をつけ、優先順位の高いルールの
接近度を出力するハ．これら２つの組み合わせといった方法が挙げられる。イについては、接近度の加
重平均をとってもよい。なお、ルールの競合を例示して
詳細に後述する。

【００５５】(６)接近度出力図４のステップＳ８０では、次のようにして接近度が出
力される。なお、ルールメモリ５３ａ内に記憶されたル
ールの全てのＩＦ部が成立しないときは、接近度として
デフォルト値の０が出力される。出力された接近度は、
車両ＭＶａに備えられたランプ、ブザー等の警報装置に
より運転者に報知され、あるいは、車両ＭＶａに備えら
れたディスプレイ等に文字を用いて表示される。なお、
出力された接近度に基づいて車両ＭＶａの走行を制御す
る例については後述する。

【００５６】したがって、本実施例によれば、車両ＭＶ
ａの前方に存在する前方車両ＭＶｂの位置，速度といっ
た情報に加えて、車両ＭＶａの前方視界にある白線の形
状（単位方向ベクトル）という走行案内情報も考慮して
接近度を算出しているので、道路状況に応じて前方車両
の接近度を的確に判断して予測することができる。たと
えば、図２および図１５において、前方車両ＭＶｂの位
置Ｂおよび速度ベクトルＶｂの方向はほぼ同一であり、
従来の接近予測装置ではいずれの場合においても接近の
おそれありとして警報が出力されていたが、本実施例で
は、図２のような実際に車線変更のおそれがあるものに
ついてのみ接近の可能性ありとの接近度（＝１）が出力
され、図１５のように前方車両ＭＶｂが単に曲線路を走
行しているのみであり車線変更のおそれが少ないものに
ついては接近の可能性は低いとの接近度（＝０）が出力
され、道路状況に応じて的確な接近度判定が行われる。

【００５７】−第１実施例の変形例− 上述の第１実施例では、白線の単位方向ベクトルを走行
案内情報として利用していたが、これに限らず、道路状
況を的確に把握しうる走行案内情報を用いることができ
る。図１６は、第１実施例の変形例を示すフローチャー
トであり、図４のステップＳ４０の詳細を説明するため
のものである。なお、ステップＳ４０および後述するス
テップＳ５０を除いて、図４の他のステップの内容は上
述の第１実施例と同様であるため、その説明を省略す
る。

【００５８】図１１のステップＳ４１〜Ｓ４４と同様の
処理を行った後、ステップＳ４５Ａでは、図２に示すよ
うに、前方車両ＭＶｂの位置Ｂと、車両ＭＶａが走行し
ている車線Ｒ₀と前方車両ＭＶｂが走行している車線Ｒ
₊₁とを隔てる白線ＷＬｂとの間の距離Ｃ(ｔ)（ｔ：時
間）を算出する。距離Ｃ(ｔ)は、上述した所定位置から
の経過時間ｔとともにデータ抽出部５１内に記憶され
る。

【００５９】図４のステップＳ５０では、次式により前
方車両の挙動、すなわち前方車両ＭＶｂが車両ＭＶａの
走行車線に車線変更してくるかどうかを予測する。

【数８】ここに、ｋ₈：定数（０＞ｋ₈）

【００６０】(ｄＣ(ｔ)／ｄｔ)は白線ＷＬｂに直交する
方向の前方車両ＭＶｂの速度であり、ｋ₈はこの速度の
閾値に相当し、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ₊₁内を若干蛇行
して走った場合でも車線変更のおそれありと判定されな
いような値に設定してある。したがって、(ｄＣ(ｔ)／
ｄｔ)が所定の閾値よりも小さい（＜ｋ₈）と判定された
ら、前方車両ＭＶｂは車線Ｒ₊₁から車両ＭＶａが走行し
ている車線Ｒ₀に車線変更しようとしているものと予測
し、事実ＲＣ(+1,0)が真になる。

【００６１】この後は、ステップＳ５０において予測さ
れた事実ＲＣ(+1,0)およびステップＳ４１〜Ｓ４４で算
出された速度ベクトルＶａ，Ｖｂおよび座標値Ａ，Ｂに
基づいて、ステップＳ６０〜Ｓ８０において接近度が算
出され、出力される。よって、この変形例によっても、
上述の第１実施例と同様の作用効果を得ることができ
る。

【００６２】−第２実施例− 上述の第１実施例およびその変形例では、走行案内情報
として白線の単位方向ベクトルを用いたが、第２実施例
のように、車線に描かれた白線以外のパターンの形状を
パターン認識した結果を走行案内情報として用いること
もできる。

【００６３】たとえば、図１７に示すように、車両ＭＶ
ａの前方に前方車両ＭＶｂが存在した場合、この前方車
両ＭＶｂが走行している車線はどのような種類の車線、
たとえば、車線Ｒ₀，Ｒ₊₁のような走行車線であるか、
あるいは、車線Ｒ_-1のような合流車線であるかどうかを
その車線に描かれたパターンの形状により認識し、認識
された車線形状を、車両ＭＶａの位置Ａ，速度ベクトル
Ｖａおよび前方車両ＭＶｂの位置Ｂ，速度ベクトルＶｂ
とともに用いて、車両ＭＶａの走行する車線に前方車両
ＭＶｂが車線変更してくるかどうか、そして、車線変更
した後で車両ＭＶａに対して安全な車間距離以下に接近
してしまうかどうかを判断する。図１７に示すように、
合流車線は途中で右側の車線に合流して左側の路側分離
帯が右側の白線に合流する形状になっており、また通
常、合流車線には合流位置に合流の意味を表すパターン
ＭＰが描かれているので、路側分離帯が車線を横切るこ
と、およびパターンＭＰを認識すれば車線Ｒ_-1が合流車
線であることを判断することができる。

【００６４】第２の実施例が第１の実施例と異なる点は
図４のステップＳ４０で実行されるデータ抽出、ステッ
プＳ５０の前方車両の挙動予測、ステップＳ６０のルー
ルのＩＦ部照合、ステップＳ７０のルールの競合、およ
びステップＳ８０の接近度の具体的な手順であり、その
他は図２の構成も含めて同様である。したがって、以下
の説明では、第１実施例との相違点を中心に説明し、共
通する部分については説明を省略する。

【００６５】図１８は第２実施例におけるデータ抽出サ
ブルーチンを示し、第１の実施例の図１１に相当する。
図１１のステップＳ４１〜Ｓ４４と同様の処理を行なっ
た後、ステップＳ４５Ｂでは、前方車両ＭＶｂが走行し
ている車線Ｒ_-1が合流車線であるかどうかを判定する。
合流車線判定方法の詳細を図１９のフローチャートに示
す。

【００６６】図１９のステップＳ４５０１では、図５の
ステップＳ１３で検出された白線で区切られる車線のう
ち、車両ＭＶａが走行している車線に隣接する車線（こ
の中には前方車両ＭＶｂが走行している車線Ｒ_-1が含ま
れる）内においてエッジ検出を行い、検出されたエッジ
のうち白線を横切る方向に延在するエッジ（横エッジと
称する）を抽出する。

【００６７】図２０は、横エッジの検出過程の一例を示
す図であり、同図(ａ)に示すような観測画像が得られる
と、この観測画像について視点変換作業を行った結果は
同図(ｂ)に示すようなものになり、視点変換画像に対し
て白線検出作業を行った結果は同図(ｃ)に示すようなも
のになる。車両ＭＶａが走行している車線は中央の車線
Ｒ₀であり、前方車両ＭＶｂはその左隣の車線Ｒ_-1を走
行している。したがって、車線Ｒ₀に隣接する車線
Ｒ₊₁，Ｒ_-1内に対応する視点変換画像に対して横エッジ
を抽出すると、同図(ｄ)に示すように複数の横エッジ
（図中では代表的な横エッジｂ₁，ｂ₂，ｂ₃についての
み符号を付している）が抽出される。なお、エッジ検出
の手法は周知であり、たとえば、微分フィルタなどのエ
ッジ検出用フィルタを視点変換画像に掛け合わせるよう
な手法が挙げられる。

【００６８】ステップＳ４５０２では、ステップＳ４５
０１において抽出された横エッジのそれぞれにラベリン
グ処理を行い、ラベリングされた横エッジのそれぞれの
横方向の長さを計測する。ステップＳ４５０３では、横
エッジの横方向の長さが隣接車線Ｒ₊₁，Ｒ_-1の幅に略等
しいかどうかが判定され、判定が肯定されるとステップ
Ｓ４５０４に進み、隣接車線幅に等しい横エッジが存在
する車線Ｒ_-1は合流車線であると判断する。この事実
を、

【数９】Ｒ_-1＝ＲＪ ...(11) と表す。一方、判定が否定されるとステップＳ４５０５
に進み、隣接車線は合流車線でないと判断する。

【００６９】図１７に示すように、合流車線である隣接
車線Ｒ_-1に描かれたパターンＭＰ、および、合流車線の
終端にある路側分離帯は、横エッジ検出の結果それぞれ
図２０(ｄ)の横エッジｂ₁，ｂ₂およびｂ₃として抽出さ
れる。横エッジｂ₁，ｂ₂の横方向の長さは隣接車線Ｒ_-1
の車線幅に近く、また、横エッジｂ₃の横方向の長さは
隣接車線Ｒ_-1の車線幅に等しい。したがって、ステップ
Ｓ４５０１で抽出された横エッジの横方向の長さが隣接
車線Ｒ_-1の車線幅（予め入力しておく）に略等しけれ
ば、その隣接車線Ｒ_-1は合流車線であると判定できる。

【００７０】図４のステップＳ５０では、次式により前
方車両の挙動、すなわち前方車両ＭＶｂが車両ＭＶａの
走行車線に車線変更してくるかどうかを予測する。

【数１０】ここに、ＲＣ₄(-1,0)：前方車両が車線Ｒ_-1からＲ₀に車
線変更するという事実Ｂ∈Ｒ_-1：座標Ｂが車線Ｒ_-1内にあるという事実

【００７１】したがって、車両ＭＶａが車線Ｒ₀上を走
行し、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ_-1を走行している状態に
おいて、車線Ｒ_-1が合流車線であると判定されたら、前
方車両ＭＶｂは車線Ｒ_-1から車両ＭＶａが走行している
車線Ｒ₀に車線変更しようとしているものと予測し、事
実ＲＣ(-1,0)が真になる。

【００７２】図４のステップＳ６０では、接近度判断部
５３のルールメモリ５３ａ内にある各種ルールの中から
選択されたルールについて各種データを入力してＩＦ部
の照合を行う。本実施例において関連するルールは、図
１４に示すルール番号４のルールである。

【００７３】図１７に示す例においては、前方車両ＭＶ
ｂは合流車線Ｒ_-1を走行しており、前方車両ＭＶｂが合
流車線Ｒ_-1の終端に至るまでには必ず車両ＭＶａの走行
車線Ｒ₀に車線変更することが予測できることから、式
(12)の左辺は真と判定される。さらに、Ｙ軸方向に沿っ
た前方車両ＭＶｂと車両ＭＶａとの間の距離ｙ_b−ｙ_aが
安全車間距離ｆ（Ｖａ，Ｖｂ）より小さい正の値を持つ
ときは、車線変更した結果、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ₀
に入ったときにその車間距離が狭くて十分接近してしま
うおそれがあり、ルール番号４のＩＦ部が真と判定され
てルールが成立し、接近度＝２が出力される。

【００７４】ステップＳ７０では、ステップＳ６０にお
いてＩＦ部が照合されたルールの競合を行う。たとえ
ば、図２１に示すように、車両ＭＶａが走行する車線Ｒ
₀の左隣の合流車線Ｒ_-1および右隣の走行車線Ｒ₊₁に、
それぞれ前方車両ＭＶｂ，ＭＶｃが走行している場合を
考える。図２１に示す例においてステップＳ６０でＩＦ
部が真と判定されるのは、図１４に示すルール番号２，
４のルールである。したがって、ルール番号２のルール
からは接近度＝１が出力され、ルール番号４のルールか
らは接近度＝２が出力される。

【００７５】上述のイの手法に従えば接近度の和＝１＋
２＝３となる。この場合、接近度の評価は３段階以上に
なる。また、上述のロの手法に従えば、前方車両ＭＶｂ
と前方車両ＭＶｃとを比較すると、前方車両ＭＶｂは必
ず車線Ｒ₀に車線変更するためにルール番号４のルール
の方が優先度が高いといえる。よって、たとえば優先順
位を全体で１０段階とし、ルール番号２のルールの優先
順位を５、ルール番号４のルールの順位を優先順位７と
すると、ルール番号４のルールの優先順位の方が高いの
で、接近度＝２が出力される。

【００７６】したがって、本実施例によれば、車両ＭＶ
ａの前方に存在する前方車両ＭＶｂの前方車両の位置，
速度といった情報に加えて、車両ＭＶａの前方視界にあ
る合流車線であるかどうかを示すパターンなどの走行案
内情報も考慮して接近度を算出しているので、道路状況
に応じて前方車両の接近度を的確に判断して予測するこ
とができる。

【００７７】−第２実施例の変形例− 上述の第２実施例では、車両ＭＶａの前方視界を撮像し
た画面に対してパターン認識を行って合流車線の判定を
行ったが、これに限らず、種々の方法により隣接車線が
合流車線であるか否かを判定することができる。合流車
線判定ルーチンの別の例である図２２により説明する。

【００７８】この例では、道路の所定間隔毎にサインポ
スト（図示略）が設置されており、このサインポストか
らは道路状況を示す道路情報信号が送信されていること
を前提としている。したがって、図２２（ｂ）に示すよ
うに、車両ＭＶａはこの電磁波を受信するためのアンテ
ナ２１と、アンテナ２１を介して電磁波を受信する受信
機２２を備えている他は図３に示す構成である。

【００７９】図２２（ａ）のステップＳ４５１１では、
サインポストからの道路情報信号を車両ＭＶａに付設さ
れたアンテナで受信し、受信信号を制御装置５に取り込
む。ステップＳ４５１２では、受信された道路情報信号
の中に合流車線を示す信号があるか否かを判定する。

【００８０】図２３（ａ）は合流車線判定ルーチンのさ
らに別の例を示すフローチャートである。この例では、
車両ＭＶａがＧＰＳ（Global Positioning System）に
よるナビゲーション装置を搭載しており、このナビゲー
ション装置は、図２３（ｂ）に示すように、衛星からの
ＧＰＳ信号を受信するためのアンテナ３１と、アンテナ
３１を介してＧＰＳ信号を受信する受信機３２と、緯度
・経度により位置が特定される道路地図データを記憶す
る記憶装置３３と、ディスプレイ装置３４と、受信機３
２で受信したＧＰＳ信号と記憶装置３３に記憶された道
路地図データとに基づいて自車の道路地図上の位置を特
定し、その道路の状況を表す道路情報を抽出し、さらに
デイスプレイ装置３４に地図と自車位置を表示する制御
回路３５とを備えている。

【００８１】図２３（ａ）のステップＳ４５２１では、
ナビゲーション装置が、衛星からのＧＰＳ信号により車
両ＭＶａの現在位置を認識し、その位置とナビゲーショ
ン装置が備えている道路地図データとから現在車両ＭＶ
ａが走行している地図上の位置を求める。その上で、走
行している道路に与えられている道路情報を抽出して制
御装置５に送る。制御装置５はステップＳ４５２２にお
いて、その道路情報の中に合流道路である情報が含まれ
るかを判定する。

【００８２】したがって、これら変形例によっても、上
述の第２実施例と同様の作用効果を得ることができる。

【００８３】−第３実施例− 第３実施例は、前方車両の存在する車線に描かれたパタ
ーンを走行案内情報として利用した別の例であり、図２
４に示すように、車線Ｒ₀を走行する車両ＭＶａの前方
に路肩である車線Ｒ_-1を走行する前方車両ＭＶｂが存在
した場合を想定している。したがって、前方車両ＭＶｂ
が走行している車線はどのような種類の車線であるか、
たとえば、車線Ｒ₀，Ｒ₊₁のような走行車線であるか、
あるいは、車線Ｒ_-1のような路肩であるかを路面に描か
れているパターンの形状により認識する。その上で、車
両ＭＶａの位置Ａ，速度ベクトルＶａおよび前方車両Ｍ
Ｖｂの位置Ｂ，速度ベクトルＶｂを用いて、車両ＭＶａ
の走行する車線に前方車両ＭＶｂが車線変更してくるか
どうか、そして、車線変更した後で車両ＭＶａに対して
安全な車間距離以下に接近してしまうかどうかを判断す
るものである。

【００８４】第３の実施例が第１の実施例と異なる点は
図４のステップＳ４０で実行されるデータ抽出、ステッ
プＳ５０の前方車両の挙動予測、ステップＳ６０のルー
ルのＩＦ部照合、ステップＳ７０のルールの競合、およ
びステップＳ８０の接近度の具体的な手順であり、その
他は図２の構成を含めて同様である。したがって、以下
の説明では、第１実施例との相違点を中心に説明し、共
通する部分については説明を省略する。

【００８５】図２５は第３実施例におけるデータ抽出サ
ブルーチンを示し、図４のステップＳ４０の詳細を説明
する図１１に相当するものである。図１１のステップＳ
４１〜Ｓ４４と同様の処理が行った後、ステップＳ４５
Ｃでは、前方車両ＭＶｂが走行している車線Ｒ_-1が路肩
であるかどうかを判定する。路肩判定方法の詳細を図２
６のフローチャートに示す。

【００８６】ステップＳ４５３１では、視点変換された
画像に対して路側反射体ＲＦ（図２４参照）を検出し、
路側反射体ＲＦとその右隣にある白線ＷＬａとの間の距
離を検出する。ステップＳ４５３２では、ステップＳ４
５３１で検出された路側反射体と白線との間の距離が、
通常の走行車線の幅（たとえば車線Ｒ₀やＲ₊₁の幅であ
り、予め既知の値が入力されている）よりも十分に小さ
いかどうかを判定し、判定が肯定されるとステップＳ４
５３３に進み、走行車線幅よりも十分小さい車線幅を有
する車線Ｒ_-1は路肩であると判断する。この事実を、

【数１１】Ｒ_-1＝ＲＣ ...(13) と表す。一方、判定が否定されるとステップＳ４５３４
に進み、隣接車線は路肩でないと判断する。

【００８７】図４のステップＳ５０では、次式により前
方車両の挙動、すなわち前方車両ＭＶｂが車両ＭＶａの
走行車線に車線変更してくるかどうかを予測する。

【数１２】ここに、ｋ₃：定数（ｋ₃＞０でありかつ０に近い値）ｋ₃は符号判定のための値であり、測定誤差等を考慮し
て０に近い正の定数に設定してある。

【００８８】したがって、車両ＭＶａが車線Ｒ₀上を走
行し、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ_-1を走行している状態に
おいて、車線Ｒ_-1が路肩であると判定されたら、前方車
両ＭＶｂは車線Ｒ_-1から車両ＭＶａが走行している車線
Ｒ₀に車線変更しようとしているものと予測し、事実Ｒ
Ｃ(-1,0)が真になる。

【００８９】図４のステップＳ６０では、接近度判断部
５３のルールメモリ５３ａ内にある各種ルールの中から
選択されたルールについて各種データを入力してＩＦ部
の照合を行う。本実施例において関連するルールは、図
１４に示すルール番号６のルールである。

【００９０】図２４に示す例においては、前方車両ＭＶ
ｂが路肩Ｒ_-1上を移動していれば（｜Ｖｂ｜＞ｋ₃：停
止していれば故障車であり、車線変更の可能性は低い）
その後、車両ＭＶａの走行車線Ｒ₀に車線変更する可能
性が高いことが予測できることから、式(14)の左辺は真
と判定される。さらに、Ｙ軸方向に沿った前方車両ＭＶ
ｂと車両ＭＶａとの間の距離ｙ_b−ｙ_aが安全車間距離ｆ
（Ｖａ，Ｖｂ）より小さい正の値を持つときは、車線変
更した結果、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ₀に入ったときに
その車間距離が狭くて十分接近してしまうおそれがあ
り、ルール番号６のＩＦ部が真と判定されてルールが成
立し、接近度＝１が出力される。

【００９１】したがって、本実施例によっても、上述の
実施例と同様の作用効果を得ることができる。

【００９２】−第４実施例− 第４実施例は、道路の路側に所定間隔毎に設置されたサ
インポストから送信される道路状況を示す道路情報を車
両が受信し、その受信した道路情報も使用して前方車両
の挙動を予測するものである。

【００９３】たとえば、図２７に示すように、車両ＭＶ
ａの前方に前方車両ＭＶｂが存在した場合、この前方車
両ＭＶｂが走行している車線はどのような種類の車線、
たとえば、車線Ｒ₀，Ｒ₊₁のような走行車線であるか、
あるいは、車線Ｒ_-1のような離脱路であるかどうかをサ
インポストからの道路情報により認識し、認識された道
路情報を、車両ＭＶａの位置Ａ，速度ベクトルＶａおよ
び前方車両ＭＶｂの位置Ｂ，速度ベクトルＶｂとともに
用いて、車両ＭＶａの走行する車線に前方車両ＭＶｂが
車線変更してくるかどうか、そして、車線変更した後で
車両ＭＶａに対して安全な車間距離以下に接近してしま
うかどうかを判断する。

【００９４】第４の実施例が第１の実施例と異なる点
は、図２に示す構成に加えてサインポストからの電磁波
を受信するアンテナと受信機（図２２（ｂ）参照）いず
れも図示を省略する）を備えている点と、図４のステッ
プＳ４０で実行されるデータ抽出、ステップＳ５０の前
方車両の挙動予測、ステップＳ６０のルールのＩＦ部照
合、ステップＳ７０のルールの競合、およびステップＳ
８０の接近度の具体的な手順の点であり、その他は同様
である。したがって、以下の説明では、第１実施例との
相違点を中心に説明し、共通する部分については説明を
省略する。

【００９５】図２８は第４実施例を示すデータ処理ルー
チンを示し、第１の実施例の図１１のフローチャートに
相当する。図１１のステップＳ４１〜Ｓ４４と同様の処
理を行った後、ステップＳ４５Ｄでは、前方車両ＭＶｂ
が走行している車線Ｒ_-1が離脱路であるかどうかを判定
する。離脱車線判定方法の詳細を図２９のフローチャー
トに示す。

【００９６】図２９のステップＳ４５４１では、サイン
ポストからの道路情報信号を車両ＭＶａに付設されたア
ンテナで受信し、受信信号を受信機を介して制御装置５
に取り込む。ステップＳ４５４２では、受信された道路
情報信号に基づいて隣接車線Ｒ_-1が離脱路であるか否か
を判定する。隣接車線Ｒ_-1が離脱路であるという事実
を、

【数１３】Ｒ_-1＝ＲＸ ...(15) と表す。

【００９７】図４のステップＳ５０では、次式により前
方車両の挙動、すなわち前方車両ＭＶｂが車両ＭＶａの
走行車線に車線変更してくるかどうかを予測する。

【数１４】ここに、ｋ₆：定数（０＞ｋ₆＞−１であり、かつ、ｋ₆
は０に近い値）ｋ₇：定数（ｋ₇＞０であり、かつ、ｋ₇は０に近い値） (16)式は上述の(６)式と類似しており、ただし、図２７
に示すように前方車両ＭＶｂが左隣の車線（離脱路）Ｒ
_-1を走行しているため、符号の判定が逆になっている点
のみ異なる。

【００９８】したがって、車両ＭＶａが車線Ｒ₀上を走
行し、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ_-1を走行している状態に
おいて、(Ｄｂ×Ｖｂ)_z／｜Ｖｂ｜が負の値をとり（＜
ｋ₆）、かつ、｜(Ｄｂ×Ｖｂ)_z｜が所定の閾値よりも大
きい（＞ｋ₇）と判定されたら、前方車両ＭＶｂは車線
Ｒ_-1から車両ＭＶａが走行している車線Ｒ₀に車線変更
しようとしているものと予測し、事実ＲＣ(ー1,0)が真に
なる。

【００９９】図４のステップＳ６０では、接近度判断部
５３のルールメモリ５３ａ内にある各種ルールの中から
選択されたルールについて各種データを入力してＩＦ部
の照合を行う。本実施例において関連するルールは、図
１４に示すルール番号８のルールである。

【０１００】図２７に示す例においては、前方車両ＭＶ
ｂは車両ＭＶａの走行車線Ｒ₀に車線変更しようとして
おり、前方車両ＭＶｂの速度ベクトルＶｂは車線Ｒ₀の
方向に向いているので、式(16)の左辺は真と判定され
る。さらに、前方車両ＭＶｂが走行している車線は離脱
路であるからＲ_-1＝ＲＸが成立し、この結果、前方車両
はかなり強引に車線Ｒ₀に車線変更してくるものと予測
され、ルール番号８のＩＦ部が真と判定されてルールが
成立し、接近度＝２が出力される。

【０１０１】したがって、本実施例によっても、上述の
実施例と同様の作用効果を得ることができる。

【０１０２】あるいは、上述の第４実施例において、車
両ＭＶａがナビゲーション装置（図２３（ｂ）参照）を
搭載しているときは、第２実施例の変形例と同様にナビ
ゲーション装置からの道路情報を用いてもよい。図３０
により説明する。

【０１０３】図３０は、離脱路判定ルーチンの別の例を
示すフローチャートである。まず、ステップＳ４５２１
で上述したと同様にしてＧＰＳ信号に基づいて車両の地
図上の位置を認識した上でその道路に与えられている道
路情報を抽出し、制御装置５に送信する。ステップＳ４
５２２Ａでは、受信した道路情報に基づいて隣接車線が
離脱路であるか否かを判定する。

【０１０４】−第５実施例− 第５実施例は、車両の前方を走行する前方車両である前
方車両が２台存在した場合、これら前方車両相互の位
置、速度から挙動を予測したものである。たとえば、図
３１に示すように、車両ＭＶａの前方に２台の前方車両
ＭＶｂ，ＭＶｃが存在した場合、先行する前方車両ＭＶ
ｃの後方に後続する前方車両ＭＶｂが、車両ＭＶａの走
行車線に車線変更して前方車両ＭＶｃを追い抜こうとし
ているかどうか、そして、車線変更した後で車両ＭＶａ
に対して安全な車間距離以下に接近してしまうかどうか
を、車両ＭＶａの位置Ａ，速度ベクトルＶａ、および前
方車両ＭＶｂ，ＭＶｃの位置Ｂ，Ｃ（ｘ_c，ｙ_c，０），
速度ベクトルＶｂ，Ｖｃにより判断する。

【０１０５】第５の実施例が第１の実施例と異なる点は
図４のステップＳ４０で実行されるデータ抽出、ステッ
プＳ５０の前方車両の挙動予測、ステップＳ６０のルー
ルのＩＦ部照合、ステップＳ７０のルールの競合、およ
びステップＳ８０の接近度の具体的な手順であり、その
他は図２の構成を含めて同様である。したがって、以下
の説明では、第１実施例との相違点を中心に説明し、共
通する部分については説明を省略する。

【０１０６】図４のステップＳ４０では、前方車両が１
台である第１の実施例と同様にして２台の前方車両に関
する必要なデータを抽出する。図４のステップＳ５０で
は、次式により前方車両の挙動、すなわち前方車両ＭＶ
ｂが車両ＭＶａの走行車線に車線変更してくるかどうか
を予測する。

【数１５】ここに、ｋ₄：定数（ｋ₄＞０）ｋ₅：定数（ｋ₅＜０）ｙ_a＜ｙ_b＜ｙ_cなる条件は、前から順に前方車両ＭＶ
ｃ、前方車両ＭＶｂ、車両ＭＶａの順に並んでいること
を示しており、図３１に示す配置状態に対応している。
また、ｙ_c−ｙ_bは、Ｙ軸方向に沿った前方車両ＭＶｃと
前方車両ＭＶｂとの間の距離であり、｜Ｖｃ｜−｜Ｖｂ
｜は、前方車両ＭＶｃと前方車両ＭＶｂとの間の速度差
である。

【０１０７】したがって、車両ＭＶａが車線Ｒ₀上を走
行し、前方車両ＭＶｂおよび前方車両ＭＶｃがともに車
線Ｒ₊₁を走行している状態において、前方車両ＭＶｂ，
ＭＶｃ間の距離ｙ_c−ｙ_bが所定の車間距離ｋ₄以下で、
かつ、前方車両ＭＶｂ，ＭＶｃ間の速度差｜Ｖｃ｜−｜
Ｖｂ｜が所定の速度差ｋ₅以上であると、前方車両ＭＶ
ｂは前方車両ＭＶｃに徐々に近づいて接近し、前方車両
ＭＶｃを追い抜くために車線Ｒ₀に車線変更するものと
予測し、事実ＲＣ₇(+1,0)が真になる。

【０１０８】図４のステップＳ６０では、接近度判断部
５３のルールメモリ５３ａ内にある各種ルールの中から
選択されたルールについて各種データを入力してＩＦ部
の照合を行う。本実施例において関連するルールは、図
１４に示すルール番号７のルールである。

【０１０９】図３１に示す例においては、車両ＭＶａは
車線Ｒ₀を、前方車両ＭＶｂ，ＭＶｃはともに車線Ｒ₊₁
を走行しているので、前方車両ＭＶｂ，ＭＶｃ間の距離
ｙ_c−ｙ_bが所定の車間距離ｋ₄以下で、かつ、前方車両
ＭＶｂ，ＭＶｃ間の速度差｜Ｖｃ｜−｜Ｖｂ｜が所定の
速度差ｋ₅以上であれば式(17)の左辺は真と判定され
る。さらに、Ｙ軸方向に沿った前方車両ＭＶｂと車両Ｍ
Ｖａとの間の距離ｙ_b−ｙ_aが安全車間距離ｆ（Ｖａ，Ｖ
ｂ）より小さい正の値を持つときは、車線変更した結
果、前方車両ＭＶｂが車線Ｒ₀に入ったときにその車間
距離が狭くて十分接近してしまうおそれがあり、ルール
番号７のＩＦ部が真と判定されてルールが成立し、接近
度＝２が出力される。

【０１１０】したがって、本実施例によっても、上述の
各実施例と同様の作用効果を得ることができる。

【０１１１】−第６実施例− 上述した第１〜第５実施例では車両との接近を検出して
いたが、これに限らず、たとえば横断歩道を横断する歩
行者との接近を検出するようにしてもよい。第６実施例
は、路面に描かれたパターンの形状をパターン認識して
横断歩道の有無を判断した一例である。たとえば、図３
２に示すように、車両ＭＶａの前方視界にある横断歩道
ＣＲの路側に歩行者ＷＰが立っていた場合、車両ＭＶａ
の前方視界に横断歩道ＣＲが存在するかどうかをパター
ン形状により認識し、その認識結果を、歩行者ＷＰの位
置Ｂおよび車両ＭＶａの位置Ａ，速度ベクトルＶａとと
もに用いて、横断歩道ＣＲを歩行者ＷＰが横断するか、
そして、歩行者ＷＰが横断歩道ＣＲを横断した場合に車
両ＭＶａが安全に停止しうるかを判断する。図３２に示
すように、横断歩道ＣＲは車線幅の全幅にわたる横方向
の２本の白線ＷＬｄ，ＷＬｅを備えているので、車線幅
の全幅にわたり横方向に延在する２本の白線ＷＬｄ，Ｗ
Ｌｅをパターン認識できれば横断歩道ＣＲの存在を判断
することができる。

【０１１２】第６の実施例が第１の実施例と異なる点は
次のとおりである。まず、第６の実施例における接近予
測装置の全体構成を図３３に示す。第１の実施例の図３
（ａ）の接近予測装置との相違点は、赤外線検知装置１
０を設けた点である。赤外線検知装置１０はたとえば赤
外線カメラから構成され、車両ＭＶａの前方から到来す
る赤外線を画像として検出する。前処理部７は、赤外線
検知装置１０により検出された赤外線のうち、周囲温度
より高温の領域があればその領域の形状を解析して人間
が撮像されているかどうかを判断し、人間が撮像されて
いる場合は、車両ＭＶａに対する人間の方向を検出す
る。

【０１１３】さらに、図４のステップＳ１０の画像処
理、ステップＳ４０のデータ抽出、ステップＳ５０の前
方車両の挙動予測、ステップＳ６０のルールのＩＦ部照
合、ステップＳ７０のルールの競合、およびステップＳ
８０の接近度の具体的な手順が相違する他は同様であ
る。したがって、以下の説明では、第１実施例との相違
点を中心に説明し、共通する部分については説明を省略
する。

【０１１４】図３４は、第６実施例の画像処理ルーチン
を示すフローチャートであり、図４のステップＳ１０の
詳細を説明するためのものである。図５のステップＳ１
１〜Ｓ１３と同様の処理を行った後、ステップＳ１４で
は、車両ＭＶａの前方に人間が存在するか否かを判定
し、さらに、人間が存在した場合は車両ＭＶａに対する
相対座標を求める。

【０１１５】すなわち、上述した赤外線検知装置１０に
より車両ＭＶａ前方から到来する赤外線を撮像し、周囲
温度より高温の領域を抽出する。ついで、高温領域の形
状を解析し、高温領域が人間から放射される赤外線に起
因するものか、すなわち、高温領域に人間が存在するか
否かを判断する。そして、人間が前方視界内に存在する
と判断されたら、車両ＭＶａに対する人間の方向を検出
する。

【０１１６】次に、図３５は第４実施例のデータ抽出ル
ーチンを示すフローチャートであり、図４のステップＳ
４０の詳細を説明するためのものである。図１１のステ
ップＳ４１と同様に自車の絶対座標値を算出し、ステッ
プＳ４２Ａで白線領域の絶対座標値および人間の絶対座
標値Ｂ（ｘ_b，ｙ_b）を算出し、ステップＳ４３Ａで自車
両の速度ベクトルを算出する。本実施例では人間の速度
ベクトルを求めることはない。ステップＳ４６では、車
両ＭＶａの前方視界内に横断歩道ＣＲが存在するかどう
かを判定する。横断歩道判定方法の詳細を図３６のフロ
ーチャートに示す。

【０１１７】図３６において、ステップＳ４６１では視
点変換された車両ＭＶａの前方視界画像に対して白線検
出を行い、検出された白線で区切られる車線のうち車両
ＭＶａが走行している車線Ｒ₀内においてエッジ検出を
行い、検出されたエッジのうち白線を横切る方向に延在
する横エッジを抽出する。横エッジ抽出の詳細はすでに
図１９のステップＳ４５０１の動作説明において行って
いるのでその詳細は省略する。

【０１１８】ステップＳ４６２では、図１９のステップ
Ｓ４５０２と同様にして、ステップＳ４６１において抽
出された横エッジのそれぞれにラベリング処理を行い、
ラベリングされた横エッジのそれぞれの横方向の長さを
計測する。ステップＳ４５０３では、横エッジの横方向
の長さが走行車線Ｒ₀の幅に略等しく、かつ、走行車線
Ｒ₀に２本の横エッジが存在するか否かが判定され、判
定が肯定されるとステップＳ４６４に進み、走行車線Ｒ
₀に横断歩道が存在すると判断する。この事実を、

【数１６】Ｋｂ＝Ｈｕｍａｎ ……(18) と表す。一方、判定が否定されるとステップＳ４６５に
進み、走行車線Ｒ₀に横断歩道は存在しないと判断す
る。

【０１１９】次に、図４のステップＳ５０では、次式に
より前方障害物の挙動、すなわち歩行者ＷＰが横断歩道
ＣＲを横断しようとしているかどうかを予測する。

【数１７】ここに、ｋ₁₀：定数（ｋ₁₀＞０）ＲＥ：歩行者ＷＰが横断歩道を横断しようとしている事
実ｙ_p ：横断歩道ＣＲの中央点Ｐ（ｘ_p，ｙ_p）のＹ座標

【０１２０】｜ｙ_p−ｙ_b｜はＹ軸方向に沿った歩行者Ｗ
Ｐと横断歩道ＣＲとの間の距離である。したがって、歩
行者ＷＰが車両ＭＶａの前方視界内に存在し、この歩行
者ＷＰと横断歩道ＣＲとの間の距離が所定の安全距離よ
り小さい（＜ｋ₁₀）と判定されたら、歩行者ＷＰは横断
歩道ＣＲを横断しようとしているものと予測し、事実Ｒ
Ｅが真になる。

【０１２１】図４のステップＳ６０では、接近度判断部
５３のルールメモリ５３ａ内にある各種ルールの中から
選択されたルールについて各種データを入力してＩＦ部
の照合を行う。本実施例において関連するルールは、図
１４に示すルール番号１１のルールである。ここに、
ｆ’(Ｖａ)は車両ＭＶａの停止距離を示す関数であり、
次式で定義される。

【数１８】ここに、α：車両ＭＶａの減速度

【０１２２】図３２に示す例においては、車両ＭＶａの
前方視界内に歩行者ＷＰが存在しているので、歩行者Ｗ
Ｐと横断歩道ＣＲとの間の距離ｙ_p−ｙ_bが所定の安全距
離より小さい（＜ｋ₁₀）とき、すなわち、歩行者ＷＰが
横断歩道ＣＲに十分接近しているときは、式(19)の左辺
は真と判定される。さらに、Ｙ軸方向に沿った歩行者Ｗ
Ｐと車両ＭＶａとの間の距離ｙ_b−ｙ_aが停止距離ｆ’
(Ｖａ)より小さい正の値を持つときは、ブレーキをかけ
ても制動距離が長く、歩行者ＷＰが横断歩道ＣＲを横断
したときには車両ＭＶａが横断歩道ＣＲに接近している
おそれがあり、ルール番号１１のＩＦ部が真と判定され
てルールが成立し、接近度＝２が出力される。

【０１２３】したがって、本実施例によれば、赤外線検
知装置により人間の存在を検出し、さらに白線の形状を
考慮してこの人間の挙動を予測して接近度を算出してい
るので、道路状況に応じて人間との接近度を的確に判断
して予測することができる。

【０１２４】−第６実施例の変形例− 上述の第６実施例では、車両ＭＶａの前方視界を撮像し
た画面に対してパターン認識を行って横断歩道ＣＲの判
定を行っていたが、上述の合流車線判定の場合と同様
に、種々の方法により前方視界に横断歩道ＣＲが存在す
るか否かを判定することができる。

【０１２５】図３７は、横断歩道判定ルーチンの別の例
を示すフローチャートである。この例では、道路の所定
間隔毎にサインポスト（図示略）が設置されており、こ
のサインポストからは道路状況を示す道路情報信号が送
信されていることを前提としている。したがって、車両
ＭＶａはこの電磁波を受信するためのアンテナと受信機
（図２２（ｂ）参照）を備えている。その他は図３に示
す構成である。

【０１２６】図３７のステップＳ４６０１では、サイン
ポストからの道路情報信号を車両ＭＶａに付設されたア
ンテナで受信し、受信信号を制御装置５に取り込む。ス
テップＳ４６０２では、受信された道路情報信号に基づ
いて前方視界に横断歩道ＣＲが存在するか否かを判定す
る。

【０１２７】また、図３８は、図２３（ｂ）で説明した
ナビゲーション装置から入力される道路情報により横断
歩道を判定する例を示すフローチャートである。ステッ
プＳ４６１１では、ナビゲーション装置が上述したと同
様にしてＧＰＳ信号に基づいて車両の地図上の位置を認
識した上でその道路に与えられている道路情報を抽出
し、制御装置５に送信する。ステップＳ４６１２では、
受信した道路情報に基づいて前方視界に横断歩道が存在
するか否かを判定する。

【０１２８】したがって、これら変形例によっても、上
述の第６実施例と同様の作用効果を得ることができる。

【０１２９】次に、接近度判断部５３から出力された接
近度を車両ＭＶａの制御に用いる第７および第８実施例
を説明する。 −第７実施例− 図３９は、いわゆる定速走行装置の制御に上述の接近予
測装置から出力される接近度を用いた第７実施例の概略
構成を示すブロック図である。この図において、５０は
上述の第１〜第６実施例による接近予測装置である。６
１は希望車速設定部であり、希望車速を車両の乗員が入
力する。希望車速設定部６１は、たとえば、ＵＰ／ＤＯ
ＷＮを指令する押ボタンを備え、ＵＰボタンが連続的に
押動されると設定車速を上昇させる信号が送信され、一
方、ＤＯＷＮボタンが連続的に押動されると設定車速を
下降させる信号が送信されるよう構成される。６２は動
作ＯＮ／ＯＦＦスイッチであり制御部６３による定速走
行動作の開始及び終了を指示する。

【０１３０】６４は制御部６３からの信号により車両各
部を制御して定速走行を行なうアクチュエータ群であ
る。アクチュエータ群６４は、スロットルの開度を制御
するスロットルアクチュエータ、ブレーキ装置を制御す
るブレーキアクチュエータ、変速機を制御する変速アク
チュエータを含む。制御部６３は、希望車速設定部６１
や接近予測装置５０から入力される信号に基づいて目標
速度を決定し、この目標速度と現在の車両の速度とを比
較して、現在の速度が目標速度になるようにアクチュエ
ータ群６４に制御信号を出力する。また、接近予測装置
５０からの信号に基づいてアクチュエータ群６４を制御
して接近度に応じた走行制御を行う。定速制御や接近度
に応じた走行制御のために、 (１)スロットルアクチュエータだけを駆動 (２)スロットルアクチュエータと変速アクチュエータを
駆動 (３)スロットルアクチュエータとブレーキアクチュエー
タを駆動することができる。

【０１３１】図４０は、本実施例の動作を説明するため
のフローチャートである。なお、接近予測装置５０の動
作は上述の第１〜第６実施例のものと同様であるのでそ
の説明を省略する。

【０１３２】図４０に示すプログラムは、動作ＯＮ／Ｏ
ＦＦスイッチ６２がＯＮされることにより開始する。ま
ず、ステップＳ９１では、希望車速設定部６１によって
設定された希望車速を制御部６３に取り込む。次いでス
テップＳ９２では、接近予測装置５０から車両ＭＶａお
よび前方車両ＭＶｂの絶対座標値，速度ベクトルおよび
走行車線を読み込む。

【０１３３】ステップＳ９３では、接近度判断部５３か
ら入力された車両ＭＶａおよび前方車両ＭＶｂの絶対座
標値，速度ベクトルに基づいて、安全を確保しうる安全
車間距離を演算する。安全車間距離は、たとえば上述の
式(７)で定義されるようなものである。ステップＳ９４
では、車両ＭＶａと前方車両ＭＶｂとの間の車間距離を
算出し、この実際の車間距離がステップＳ９３で算出さ
れた安全車間距離以上であるか、または、車両ＭＶａが
走行する走行車線上に前方車両が存在しないかどうかを
判定する。その結果、判定が肯定されるとステップＳ９
５に進み、判定が否定されるとステップＳ９６に進む。

【０１３４】ステップＳ９４が肯定判定されるのは、車
両ＭＶａの車速を希望車速に設定しても安全が確保でき
ると判断したからでありステップＳ９５において、実際
の車速が希望車速となるようにアクチュエータ群６４を
制御する。一方、ステップＳ９６では、車両ＭＶａの車
速を希望車速に設定すると安全が確保できないおそれが
あると判断し、実際の車間距離が安全車間距離となるよ
うにアクチュエータ群６４を制御する。

【０１３５】一方、図４０のフローチャートに示すプロ
グラムが実行されている間において接近予測装置５０か
ら接近度が出力されると、割り込み動作が実行されて図
４１に示すように定速走行動作が終了する。

【０１３６】このように、接近予測装置５０によって検
出された前方車両ＭＶｂの位置、速度、車線、および前
方車両ＭＶｂに対する接近度を用いて、車両ＭＶａが前
方車両ＭＶｂに接近しないように車両ＭＶａの挙動を制
御することができる。

【０１３７】−第７実施例の変形例− 上述の第７実施例では、接近予測装置５０から接近度が
出力されると定速走行動作を一律に終了していたが、接
近度のレベルに応じて制御してもよい。図４２は、この
ような制御手順の一例を示すフローチャートであり、図
４０のフローチャートに示すプログラムが実行されてい
る間において、接近予測装置５０から接近度が出力され
ると、図４２のサブルーチンフローチャートに示す割り
込み動作が実行される。ステップＳ９０１では、接近予
測装置５０から出力された接近度のレベルに応じて、定
速走行動作が目標とする目標速度を減速する。特に、接
近度のレベルが高いほど目標速度を低く設定すればよ
く、たとえば、接近度＝１であれば単にスロットルアク
チュエータを戻してエンジンブレーキにより減速し、接
近度＝２であれば積極的にブレーキアクチュエータを制
御して減速すればよい。

【０１３８】接近度のレベルに応じて段階的に定速走行
動作を制御することにより、走行状況に応じたきめ細か
い制御が可能になる。

【０１３９】−第８実施例− 図４３は本発明の第８実施例を示し、接近予測装置から
出力される信号に基づいて自車両が前方車両に接近する
ことを回避する接近回避装置の概略構成を示すブロック
図である。なお、以下の説明において、上述の第７実施
例と共通の構成要素については同一の符号を付し、その
説明を省略する。図４３において、６５は後方および側
方車両検出部であり、車両ＭＶａの後方と側方の車両の
存在を検出する。この後方および側方車両検出部は、た
とえば距離センサ、光スイッチ等を備え、これら距離セ
ンサ、光スイッチ等の検出結果に基づいて車両の存在を
検出する。また、アクチュエータ群６４は、ステアリン
グアクチュエータ、スロットルアクチュエータ、ブレー
キアクチュエータおよび変速アクチュエータを備えてい
る。

【０１４０】本実施例の通常の動作は、図４０に説明し
た第７実施例の動作と略同一であるのでその説明を省略
し、割り込み動作についてのみフローチャートで図示す
る。図４０のフローチャートに示すプログラムが実行さ
れている間に接近予測装置５０から接近度が出力される
と、図４４に示す割り込み動作のサブルーチンフローチ
ャートが実行される。

【０１４１】図４４のステップＳ９１１では、接近予測
装置５０から接近度および接近度出力の要因となった前
方車両の車線を取り込む。前方車両の車線は、接近度出
力に寄与したルールのＩＦ部を探索することにより検出
できる。ステップＳ９１２では、車両ＭＶａの車速を減
速するだけで前方車両に対する接近が防止できるか否か
を判定し、判定が肯定されるとステップＳ９１３に進
み、判定が否定されるとステップＳ９１４に進む。ステ
ップＳ９１２の判定は、たとえば接近度が高い（接近度
が２以上である、など）場合は判定を肯定し、接近度が
低い場合は判定を否定すればよい。

【０１４２】ステップＳ９１３では、図４２のステップ
Ｓ９０１と同様に、接近予測装置５０から出力された接
近度のレベルに応じて、定速走行動作が目標とする目標
速度を減速する。特に、接近度のレベルが高いほど目標
速度を低く設定すればよい。一方、ステップＳ９１４で
は、接近度出力の要因となった前方車両の存在する車線
に対して反対方向の車線（つまり、前方車両が右隣の走
行車線に存在すれば左隣の走行車線）を探索し、この車
線において車両ＭＶａの後方と側方に車両が検出されな
い場合、この車線が回避可能な車線であると判断し、回
避可能な車線への車線変更を行う。つまり、アクチュエ
ータ群６４を構成するステアリングアクチュエータによ
り車両ＭＶａのステアリングを回避可能な車線に向け、
車両ＭＶａをこの車線に移動させる。

【０１４３】したがって、本実施例によっても、上述の
第７実施例と同様の作用効果を得ることができる。

【０１４４】以上説明した実施例と請求の範囲との対応
において、ＣＣＤカメラ３やデータ抽出部５１が走行案
内情報検出手段１０１，２０１を、車輪速センサ１やデ
ータ抽出部５１が自車挙動検出手段１０２，２０２を、
前方車両の挙動検出部５２が前車挙動検出手段１０３
を、赤外線検知装置１０やデータ抽出部５１が横断歩道
検出手段２０１を、接近度判断部５３が接近度予測手段
１０４，２０４をそれぞれ構成する。なお、本発明の接
近予測装置は、その細部が上述の各実施例に限定され
ず、種々の変形が可能である。

【０１４５】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、路面に描かれた車線等の走行案内情報も考慮して
接近度を算出しているので、自車両前方の道路状況に応
じて前方車両や移動物体の接近度を的確に判断して予測
することができる

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の接近予測装置を示す機能ブロック図で
ある。

【図２】第１実施例の接近予測装置の動作を説明する図
である。

【図３】（ａ）は接近予測装置の一実施例を示す全体構
成図、（ｂ）はその制御装置の詳細を示す図である。

【図４】接近予測装置の動作を説明するためのメインフ
ローチャートである。

【図５】第１実施例〜第５実施例の画像処理ルーチンを
示すフローチャートである。

【図６】(ａ)は撮像装置で撮像された車両の前方視界画
像の一例を示す図、(ｂ)は(ａ)に対応する視点変換画像
を示す図である。

【図７】白線検出ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【図８】白線検出用フィルタの一例を示す図である。

【図９】(ａ)〜(ｆ)はそれぞれ白線候補領域の連結手法
を説明するための図である。

【図１０】(ａ)は白線候補領域の一例を示す図、(ｂ)は
(ａ)の白線候補領域から得られたテンプレート、(ｃ)は
(ｂ)のテンプレートを用いて検出された白線領域を示す
図である。

【図１１】第１実施例のデータ抽出ルーチンを示すフロ
ーチャートである。

【図１２】白線の方向ベクトル検出ルーチンを示すフロ
ーチャートである。

【図１３】(ａ)〜(ｃ)はそれぞれ白線の単位方向ベクト
ルの算出方法を説明するための図である。

【図１４】ルールメモリ内に記憶されているルールの一
例を示す図である。

【図１５】第１実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図１６】第１実施例の変形例のデータ抽出ルーチンを
示すフローチャートである。

【図１７】第２実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図１８】第２実施例のデータ抽出ルーチンを示すフロ
ーチャートである。

【図１９】第２実施例の合流車線判定ルーチンを示すフ
ローチャートである。

【図２０】第２実施例を説明する図で、(ａ)は撮像装置
で撮像された車両の前方視界画像の一例を示す図、(ｂ)
は(ａ)に対応する視点変換画像を示す図、(ｃ)は(ｂ)の
視点変換画像に対して検出された白線領域を示す図、
(ｄ)は(ｂ)の視点変換画像から抽出された横エッジを示
す図である。

【図２１】第２実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図２２】（ａ）は第２実施例の変形例の合流車線判定
ルーチンの一例を示すフローチャート、（ｂ）はサイン
ポストからの信号を受信するシステムの構成例を示す図
である。

【図２３】（ａ）は第２実施例の変形例の合流車線判定
ルーチンの他の例を示すフローチャート、（ｂ）はナビ
ゲーション装置の構成例を示す図である。

【図２４】第３実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図２５】第３実施例のデータ抽出ルーチンを示すフロ
ーチャートである。

【図２６】第３実施例の路肩判定ルーチンを示すフロー
チャートである。

【図２７】第４実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図２８】第４実施例のデータ抽出ルーチンを示すフロ
ーチャートである。

【図２９】第４実施例の離脱車線判定ルーチンを示すフ
ローチャートである。

【図３０】第４実施例の変形例の離脱車線判定ルーチン
を示すフローチャートである。

【図３１】第５実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図３２】第６実施例の接近予測装置の動作を説明する
図である。

【図３３】第６実施例における接近予測装置の全体構成
を示す図である。

【図３４】第６実施例の画像処理ルーチンを示すフロー
チャートである。

【図３５】第６実施例のデータ抽出ルーチンを示すフロ
ーチャートである。

【図３６】第６実施例の横断歩道判定ルーチンを示すフ
ローチャートである。

【図３７】第６実施例の変形例の横断歩道判定ルーチン
の一例を示すフローチャートである。

【図３８】第６実施例の変形例の横断歩道判定ルーチン
の他の例を示すフローチャートである。

【図３９】第７実施例である接近予測装置が適用される
定速走行装置を示すブロック図である。

【図４０】第７実施例の動作を説明するためのフローチ
ャートである。

【図４１】第７実施例の割り込み動作を説明するための
フローチャートである。

【図４２】第７実施例の変形例の割り込み動作を説明す
るためのフローチャートである。

【図４３】第８実施例である接近予測装置が適用される
接近回避装置を示すブロック図である。

【図４４】第８実施例の動作を説明するためのフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１車輪速センサ２タイヤ３ＣＣＤカメラ４，７前処理部５制御装置置６レーダ装置１０赤外線検知装置５０接近予測装置５１データ抽出部５２前方車両の挙動予測部５３接近度判断部５３ａルールメモリ５３ｂＩＦ部照合部５３ｃルール選択部５３ｄルール競合部ＭＶａ車両ＭＶｂ，ＭＶｃ前方車両ＷＬａ〜ＷＬｃ白線ＷＬＲａ〜ＷＬＲｃ白線領域ＭＰ合流車線パターンＲＦ路側反射体ＣＲ横断歩道１０１走行案内情報検出手段１０２，２０２自車挙動検出手段１０３，２０３前車挙動検出手段１０４．２０４接近度予測手段２０１横断歩道検出手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】路面を走行する自車両とその走行方向前
方に存在する前方車両との接近度を予測する装置であっ
て、走行案内情報を検出する走行案内情報検出手段と、前記自車両の挙動を検出する自車挙動検出手段と、前記前方車両の挙動を検出する前車挙動検出手段と、検出された前記走行案内情報、前記前方車両の挙動およ
び前記自車両の挙動に基づいて前記自車両に対する前記
前方車両の接近度を予測する接近度予測手段とを備えた
ことを特徴とする接近予測装置。
【請求項２】請求項１に記載の接近予測装置におい
て、前記走行案内情報検出手段により検出される前記走行案
内情報は、前記路面に描かれた車線の延在方向に関する
情報を含むことを特徴とする接近予測装置。
【請求項３】請求項１に記載の接近予測装置におい
て、前記走行案内情報検出手段により検出される前記走行案
内情報は、前記路面に描かれた車両の進行誘導に関する
情報を含むことを特徴とする接近予測装置。
【請求項４】請求項１に記載の接近予測装置におい
て、前記走行案内情報検出手段は、路側に設置されたサイン
ポストから送信される道路情報を受信する受信手段を備
え、受信された前記道路情報から前記走行案内情報を抽
出することを特徴とする接近予測装置。
【請求項５】請求項１に記載の接近予測装置におい
て、前記走行案内情報検出手段は、衛星からのＧＰＳ信号を
受信する受信手段と、道路地図データが記憶された記憶
手段とを備え、受信された前記ＧＰＳ信号と前記道路地
図データとから前記走行案内情報を抽出することを特徴
とする接近予測装置。
【請求項６】請求項１〜５のいずれか１項に記載の接
近予測装置において、前記前車挙動検出手段により検出される前記前方車両の
挙動は、前記前方車両の位置および速度ベクトルを含む
ことを特徴とする接近予測装置。
【請求項７】請求項１〜５のいずれか１項に記載の接
近予測装置において、前記自車挙動検出手段により検出される前記自車両の挙
動は、前記自車両の位置および速度ベクトルを含むこと
を特徴とする接近予測装置。
【請求項８】請求項１に記載の接近予測装置におい
て、前記走行案内情報検出手段は、前記路面に描かれた車線
の延在方向に関する情報を検出し、前記自車挙動検出手段は、前記自車両の位置および速度
ベクトルを演算し、前記前車挙動検出手段は、前記前方車両の位置および速
度ベクトルを演算するとともに、前記前方車両の速度ベ
クトルの方向と前記前方車両の走行車線の延在方向とが
交差し、かつ、前記前方車両の速度ベクトルが前記自車
両の走行車線に近付く成分を所定値以上有する時に、前
記自車両の走行車線へ前記前方車両が車線変更すると判
断し、前記接近度予測手段は、前記前車挙動検出手段により前
記自車両の走行車線へ前記前方車両が車線変更すると判
断された時、前記自車挙動検出手段および前記前車挙動
検出手段で得られた前記自車両および前記前方車両の位
置および前記自車両および前記前方車両の速度ベクトル
に基づいて接近度を出力することを特徴とする接近予測
装置。
【請求項９】請求項１に記載の接近予測装置におい
て、前記走行案内情報検出手段は、前記路面に描かれた車両
の進行誘導に関する情報を検出し、前記自車挙動検出手段は、前記自車両の位置および速度
ベクトルを演算し、前記前車挙動検出手段は、前記前方車両の位置および速
度ベクトルを演算するとともに、前記車両の進行誘導に
関する情報に基づいて前記前方車両が車線変更を行う可
能性が高い箇所を走行しているかどうかを判断し、前記接近度予測手段は、前記前車挙動検出手段により前
記前方車両が車線変更を行う可能性が高い箇所を走行し
ていると判断された時、前記自車挙動検出手段および前
記前車挙動検出手段で得られた前記自車両および前記前
方車両の位置および前記自車両および前記前方車両の速
度ベクトルに基づいて接近度を出力することを特徴とす
る接近予測装置。
【請求項１０】路面を走行する自車両とその走行方向
前方に存在する複数の前方車両との接近度を予測する装
置であって、前記路面に描かれた車線の延在方向に関する情報を検出
する走行案内情報検出手段と、前記自車両の位置と速度ベクトルとを算出する自車挙動
検出手段と、前記複数の前方車両の各々の位置および速度ベクトルを
演算するとともに、前記複数の前方車両の各々の位置と
速度ベクトルおよび前記検出された車線の延在方向に関
する情報に基づいて、前記複数の前方車両のうち後続す
る一方の車両が先行する他方の前方車両に接近して前記
自車両の走行車線に車線変更するか否かを判断する前車
挙動検出手段と、前記前車挙動検出手段により前記自車両の走行車線に前
記複数の前方車両の一方の後続車両が車線変更すると判
断された時、前記自車挙動検出手段および前記前車挙動
検出手段で得られた前記自車両および前記前方車両のう
ち後続する一方の車両の各位置、および前記自車両およ
び前記前方車両のうち後続する一方の車両の各速度ベク
トルに基づいて接近度を出力する接近度予測手段とを備
えたことを特徴とする接近予測装置。
【請求項１１】路面を走行する自車両に対する人間等
の移動物体の接近度を予測する装置であって、横断歩道を検出する横断歩道検出手段と、前記自車両の挙動を検出する自車挙動検出手段と、前記自車両の走行方向前方に存在する前記移動物体の挙
動を検出する物体挙動検出手段と、検出された前記横断歩道、前記移動物体の挙動および前
記自車両の挙動に基づいて前記自車両に対する前記移動
物体の接近度を予測する接近度予測手段とを備えたこと
を特徴とする接近予測装置。
【請求項１２】請求項１１に記載の接近予測装置にお
いて、前記横断歩道検出手段は、前記路面に描かれた白線の形
状から横断歩道を検出することを特徴とする接近予測装
置。
【請求項１３】請求項１１に記載の接近予測装置にお
いて、前記横断歩道検出手段は、路側に設置されたサインポス
トから送信される道路情報を受信する受信手段を備え、
受信された前記道路情報から前記横断歩道を検出するこ
とを特徴とする接近予測装置。
【請求項１４】請求項１１に記載の接近予測装置にお
いて、前記横断歩道検出手段は、衛星からのＧＰＳ信号を受信
する受信手段と、道路地図データが記憶された記憶手段
とを備え、受信された前記ＧＰＳ信号と前記道路地図デ
ータとから前記横断歩道を検出することを特徴とする接
近予測装置。
【請求項１５】請求項１１〜１４のいずれか１項に記
載の接近予測装置において、前記物体挙動検出手段は、前記移動物体が放射する赤外
線を検出する赤外線検出手段を備えていることを特徴と
する接近予測装置。
【請求項１６】請求項１１〜１５のいずれかの項に記
載の接近予測装置において、前記自車挙動検出手段は、前記自車両の位置および速度
ベクトルを演算し、前記物体挙動検出手段は、前記移動物体の位置を演算す
るとともに、前記移動物体と前記横断歩道との間の距離
が所定値以下である時に前記移動物体が前記横断歩道を
横断すると判断し、前記接近度予測手段は、前記移動物体が前記横断歩道を
横断すると判断された時、前記移動物体および前記自車
両の位置および前記自車両の速度ベクトルに基づいて接
近度を出力することを特徴とする接近予測装置。