JPH11265442A - 車線の推移を示すデータを求める装置 - Google Patents

車線の推移を示すデータを求める装置

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JPH11265442A
JPH11265442A JP10349238A JP34923898A JPH11265442A JP H11265442 A JPH11265442 A JP H11265442A JP 10349238 A JP10349238 A JP 10349238A JP 34923898 A JP34923898 A JP 34923898A JP H11265442 A JPH11265442 A JP H11265442A
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vehicle
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radar
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Uwe Dr Ing Franke
ウヴエ・フランケ
Zoltan Zomotor
ツオルタン・ツオモトール
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 不利な環境条件でも車線推移を示すデータを
比較的確実に得ることができ、車線曲率及び／又は車両
の前にある物体の車線に対する横方向位置の確実な検出
を可能にする、車線の推移を示すデータを求める装置を
提供する。 【構成】 車線の推移を示すデータを求める装置は、車
線検出センサ装置と、車両の前にある物体の距離及び車
両運動方向に対する物体の方向角を少なくとも検出する
物体位置センサ装置と、車両固有運動センサ装置とを含
んでいる。本発明により評価装置が設けられて、車線検
出測定データ、物体位置測定データ及び車両固有運動測
定データを供給され、それに応じて車線曲率及び／又は
車両の前にあるそれぞれの物体の車線に対する横方向位
置を、動的動的を含む規定可能な評価アルゴリズムによ
る評価によつて求める。このため装置はなるべくカルマ
ンフイルタを含んでいる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、請求項１の上位概
念に記載の車線例えば道路の推移を示すデータを求める
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】この装置は、車両の前の車線範囲を検出
する車線検出センサ装置を含み、この車線検出センサ装
置が例えば車線標識座標の形の車線検出測定データを供
給する。このようなセンサ装置は例えば光車線検出装置
として公知であり、ドイツ連邦共和国特許第４３３２８
３６号明細書、欧州特許出願公告第０４４６９０３号明
細書及びドイツ連邦共和国特許出願公開第４２２１０１
５号明細書に開示されているように、画像撮影装置及び
その後に接続される画像処理装置を含んでいる。これら
のセンサ装置は、距離調整装置及び／又は自動車両かじ
取り装置の範囲内で車両の特に縦方向運動及び／又は横
方向運動の自動制御のために使用される。このようなセ
ンサ装置により車線標識をまだ確実に検出できる最大距
離即ちその視程は、付属するビデオカメラの車両におけ
る取付け高さ、天候条件、昼間の時刻、車線の汚れ程度
等のような複数の要因に基いて制限されている。小さす
ぎる視程では、自律的な運転は、これらの手段によるだ
けではもはや確実に可能ではない。純粋な距離調整装置
も、大きい距離例えば少なくとも約１５０ｍまでの車線
推移を、充分高い精度で必要とする。近傍範囲における
純粋な光車線検出により検出される推移からこの距離へ
の車線推移の外挿は、少なくとも小さい視程では満足で
きないことは明らかである。
【０００３】他方装置は更に物体位置センサ装置を含
み、この物体位置センサ装置は、少なくとも車両の前に
ある物体の距離例えば先行する車両又は車線に静止して
いる物体、及び固有の車両運動方向に対してこの物体が
見える角度を検出する。このようなセンサ装置は、先行
する車両に対して一定の距離を維持するために、特に距
離調整装置において使用される。レーザ光線又はレーダ
放射線による距離検出のようなここで使用される技術
は、小さい視程でも大きい距離に対してまだ確実な測定
結果を供給するという利点を持つているが、これらの測
定データのみでは車線推移の決定を可能にしない。
【０００４】最初にあげた種類の装置は既に提案されて
おり、レーダに基く物体位置センサ装置が先行する車両
を検出するために設けられ、この車両追跡レーダの補助
として光画像撮影及び画像処理装置が設けられて、レー
ダ装置に対する補助として固有の車両の前の物体の位置
を評価する。しかし例えば悪い視界のため光装置が確実
な位置データを供給しない時、装置全体の能力はレーダ
装置の能力に減少する。
【０００５】車両応用において車両に関係する特定の量
例えば浮動角及び他の走行推進力量を計算するため、い
わゆる観察者又はカルマンフイルタの形の評価装置を使
用することは公知である。車両装置において評価又は観
察の構想のこの使用に関しては、例えばドイツ連邦共和
国特許出願公開第１９６０７４２９号明細書及びそこに
引用されている文献が参照される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】不利な環境条件でも車
線推移を示すデータを比較的確実に得ることができ、車
線曲率及び／又は車両の前にある物体の車線に対する横
方向位置の確実な検出を可能にする、最初にあげた装置
を提供することが、技術的問題として本発明の基礎にな
つている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、請求項１の特
徴を持つ装置の提供によつてこの問題を解決する。この
装置は、評価装置を含み、この評価装置へ、車線検出セ
ンサ装置から車線検出測定データが、また物体位置セン
サ装置から物体位置測定データが供給され、これらの測
定データに応じて評価装置が、車線曲率及び／又は車線
に対して車両の前にある検出物体の位置を、動的車両運
動モデルを含む規定可能な評価アルゴリズムによる評価
によつて求める。評価装置は特にいわゆる観察者又はカ
ルマンフイルタであつてもよい。車線検出センサ装置及
び物体位置センサ装置の出力信号が評価装置へ入るの
で、そこで両方のセンサ機能の特別な融合が評価アルゴ
リズムにより行われ、その結果一方又は他方のセンサ装
置が一時的に故障しても、車線推移又は本来の車両の前
にある物体の車線に対する横方向位置の確実な評価がま
だ可能であり、精度はセンサ融合評価装置なしに両セン
サ装置を単に設ける場合より一般に著しく高い。
【０００８】
【発明の実施形態】請求項２により発展される装置で
は、車線検出センサ装置により検出される測定量と物体
位置センサ装置により検出される測定量との幾何学的関
係が測定方程式として、その動的関係が状態量微分方程
式として、評価アルゴリズムへ入る。その際それぞれ車
両の前で検出される物体の車線に対する横方向位固が、
時間的に一定の状態量として微分方程式へ入る。このモ
デルは、物体位置センサ装置が直接方向角及び物体の距
離を供給し、これに関する粗データのみを供給するので
はないため、物体の状態に対する物体の対応関係及びそ
の対応する測定方程式が直接与えられる、実施形態に特
に適している。そうでない場合請求項３による本発明の
発展が有利であり、そこでは付加的に物体距離及びその
変化速度が状態量として微分方程式へ入り、そこで距離
変化速度が時間的に一定の量として処理される。請求項
４による本発明の別の構成では、評価装置がカルマンフ
イルタから成つている。
【０００９】本発明の有利な実施例が図面に示されてお
り、以下に説明される。
【００１０】
【実施例】図１は、縦方向速度ｖ、横方向速度ｖＱ及び
片揺れ速度
【外１】 を持つ車両１例えば乗用自動車が道路の車線２上を動く
交通状況を示している。車両１は車線推移を示すデータ
特に車両１の前の範囲における車線２の曲率及び車両１
の前にあるそれぞれの物体４例えば先行する乗用自動車
の車線中心に対して測つた横方向位置ｘＲを求める装置
３を備えている。この装置３は一方ではレーダに基く従
来の物体位置センサ装置を含み、車両１の前にある物体
４の見える方向と固有の車両１の縦方向とのなす方向角
ψ、物体４の距離ｄ、及び以下レーダ物体と称される物
体４の相対速度ｖｒｅｌが、物体位置センサ装置により
検出される。ΔΨで相対片揺れ角即ち車線接線に対する
車両縦方向の角が示されている。車線幅はｂで示されて
いる。車線曲率はｃ０で、曲率変化はｃ１で示されてい
る。よく仕上げられる道路は、車線曲率ｃ０が一定の割
合ｃ１でほぼ比例的に変化するように設計されており、
即ち距離Ｌの所における曲率ｃ０（Ｌ）はｃ０（Ｌ）＝
ｃ０（０）＋ｃ１Ｌによつて与えられる。車線中心Ｓに
対する本来の車両１の横方向位置はｘで示され、レーダ
物体の横方向位鐘はｘＲで示されている。
【００１１】車線推移を示すデータを求める装置３は、
更に縦方向速度ｖ、横方向速度ｖＱ及び片揺れ速度
【外１】のような固有の車両１の測定量を検出する従来
の車両固有運動センサ装置、及び光画像撮影及び処理装
置の形の従来の車線検出センサ装置を含んでいる。この
装置は、画像撮影素子として、縦方向及び横方向におけ
る焦点距離パラメータｆｘ及びｆｙを持つビデオカメラ
を含み、カメラは車道上の高さＨの所に縦振り角αをな
して設けられている。更に車線左縁の標識に対して−
０．５の値を持ちかつ車線右縁の標識に対して＋０．５
の値を持つパラメータが導入されるので、距離Ｌの所で
車線縁標識のカメラ画像座標ｘＢ，ｙＢの間に次の関係
が成立する。 ｘＢ＝ｆｘ（ａｂ−ｘ−ΔΨＬ＋ｃ０Ｌ２／２＋ｃ１Ｌ
３／６）／Ｌ及び Ｌ＝Ｈ（１−ｙＢｔａｎα／ｆｙ）／（ｙＢ／ｆｙ＋ｔ
ａｎα）
【００１２】カメラ画像座標ｘＢに対する上記の関係の
未知の量は、画像処理により種々の車道標識の充分な数
の画像座標ｘＢ，ｙＢが求められている時、例えば最小
二乗法のようなパラメータ評価方法により決定すること
ができる。しかし一層よい結果は観察者技術又はカルマ
ンフイルタ技術の使用により得られ、この技術では、評
価のために重要なパラメータの運動学的結合及び動的条
件が考慮される。その際評価方法により、車線検出セン
サ装置及び物体位置センサ装置からのセンサ情報が種々
の変形例において異なる強さで融合される。種々の変形
例については後述する。この方法は、まず物理的関係を
決定し、それから次の形の線形プロセスモデル
【数１】 及び次の形の非線形測定方程式ｙ ＝ｈ（ｘ） を持つシステム理論形式で、観察者又はカルマンフイル
タにとつて周知のように示すことに基いており、ここで
ｘは状態量ベクトル、ｙは測定量ベクトル、ｕ及びｈ
（ｘ）は求めるべきベクトル関数に対し関係する装置に
ついて成立する関係、Ａ及びＢは対応するマトリツクス
を示す。上記の関係との比較から、状態量ベクトルとし
てｘ＝（ｘ，ΔΨ，ｃ０，ｃ１，α，ｂ）Ｔが、測定量
ベクトルとして１行のベクトルｙ＝（ｘＢ）が、またｈ
に対して関係ｈ（ｘ）＝ｆｘ（ａｂ−ｘ−ΔΨＬ＋ｃ０
Ｌ２／２＋ｃ１Ｌ３／６） Ｌが得られる。その際６×
６マトリツクスＡのうちマトリツクス要素Ａ１２＝−Ａ
２３＝Ａ３４＝ｖのみが、また２×２マトリツクスＢの
うちマトリツクス要素Ｂ１１＝Ｂ２２＝１のみが零に等
しくないが、他のマトリツクス要素は零に等しい。ベク
トルｕは
【数２】 であることがわかる。この場合車線標識の各対の測定さ
れる画像座標が形式ｙ＝ｈ（ｘ）の測定方程式を生じる
ことが明らかである。
【００１３】センサデータの簡単な融合の範囲内で、距
離ｄにあり角度ψをなすレーダ物体の横方向座標ｘＲが
次の関係により近似され、 ｘＲ＝ψｄ＋ｘ＋ΔΨｄ−ｃ０ｄ２／２−ｃ１ｄ３／６ （Ｇ１） この関係へ、車線に対する車両１の横方向位置ｘ及び方
向角ΔΨの車線データ及び車線曲率パラメータｃ０及び
ｃ１が含まれる。センサ出力データの一層複雑な融合は
なるべく後述するように行われる。図２はこのように一
層複雑なセンサ融合技術に適した装置を示している。
【００１４】図２の装置は、測定量ｙの測定値を供給す
る必要な車線検出兼物体位置センサ装置１０を含んでい
る。車線検出センサ装置は前述したように画像撮影兼画
像処理装置により形成されているが、その代わりに車線
検出機能を持つ他の装置、例えば車線に沿う誘導ループ
又は磁性釘に基く装置、又はいわゆるＧＰＳ（Ｇｌｏｂ
ａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の車両
位置の精確な検出装置によつても、実現することができ
る。図示した例では物体位置センサ装置は距離調整テン
ポマツト（ＡＲＴ）のレーダ部分による実現されている
が、車両の前にある物体の位置特に先行する車両の検出
のために、このような物体の距離及びこの物体の見える
角度を検出する他の従来の装置も使用することができ
る。更に装置は車両固有運動センサ装置１１を持ち、こ
の車両固有運動センサ装置は特に固有の車両の縦方向及
び横方向速度ｖ，ｖＱ及びその片揺れ速度
【外１】を検出する。
【００１５】図２の装置は、中心構成部分として、増幅
段１３、モデル計算段１４及び測定方程式段１５を持つ
普通の構造のカルマンフイルタ１２を含んでいる。測定
方程 １６において測定量ベクトルｙの測定値から減算され
る．その結果得られる差ｙ 動センサ装置１１の出力信号が供給される。車両固有運
動センサ装置１１の出力信号は、それに並行してモデル
計算段１４の入力端へ供給され、このモデル計算段の第
２の入力端へ増幅段１３の出力信号が供給される。モデ
ル計算段１４の出力信号は測定されている段１５へ供給
され、この測定方程式段が評価測定量ベク のカルマンフイルタ技術により論理結合即ち融合するこ
とによつて、車線検出もレーダ物体の車線対応も同時に
改善することが可能になる。
【００１６】上述した簡単なセンサ融合の第１の発展さ
れた変形例では、物体位置センサ装置即ちレーダのデー
タが車線評価の改善のために使用されて、それぞれのレ
ーダ物体の直接には測定不可能な横方向位置ｘＲが状態
量として評価アルゴリズムへ導入されるようにしてい
る。この横方向位置ｘＲのモデルとして、レーダ物体即
ち先行する車両も時間的に平均して車線に対するその位
置を維持することが仮定されるので、各レーダ物体の状
態微分方程式は方程式
【数３】 だけ拡張される。更にそれぞれのレーダ物体の横方向位
置ｘＲに対する上記の関係から得られる次の関係 φ＝−ｘ／ｄ−ΔΨ＋ｃ０ｄ／２＋ｃ１ｄ２／６＋ｘＲ
／ｄ が、レーダ物体方向角ψに対して付加的な測定方程式と
して利用される。距離レーダにより距離ｄ、相対速度ｖ
ｒｅｌ及び方向角ψが実際に測定される。従つて各レー
ダ物体に対して、測定量ベクトルｘが関係するレーダ物
体のそれぞれの横方向位置ｘＲだけ拡張されるが、ベク
トルｕは不変なままであり、マトリツクスＡ及びＢは値
零を持つ別のマトリツクス要素だけ拡張される。更にレ
ーダ物体毎のシステムに理論的測定方程式は、ｈ（ｘ）
＝−ｘ／ｄ−ΔΨ＋ｃ０ｂ／２＋ｃ１ｄ２／６＋ｘＲ／
ｄを持つｙ＝φの形式のそれぞれ１つの行だけ拡張され
る。
【００１７】その際わかり易くするため、それぞれのレ
ーダ物体のための別の指数は導入されなかつた。それに
より実現される装置は、固有の車両の前の車線推移及び
そこで検出される物体の横方向位置を求めるため、カル
マンフイルタにより評価アルゴリズムを利用して、距離
レーダにより各レーダ物体に対する距離ｄ及び方向角ψ
が供給される使用事例に特に適しているので、レーダ物
体即ち特に車線に対するその横方向位置ｘＲ及びその測
定方程式に対する対応関係が直接与えられている。しか
し実際の装置では、距離レーダはまずレーダ粗目標のみ
即ち距離ｄ、相対速度ｖｒｅｌ及び方向角ψの互いに補
完する測定の組を供給し、これらの組から最初にレーダ
物体が記憶測定物体として、レーダ粗目標の目標追跡に
より、即ち以前の濾波された測定量に相当する記憶され
ている物体に対する現在の測定の対応により発生され
る。
【００１８】この場合図２の装置は更に発展される変形
例では、レーダ物体がセンサ融合装置自体において発生
されるように設計することができる。このためカルマン
フイルタ１２における評価アルゴリズムが次のように拡
張される。即ちレーダ物体毎に更に距離ｄＲ及び相対速
度ｖｒｅｌＲが状態量として導入され、これらの状態量
に対して次の運動学的状態微分方程式が使用される。
【数４】 及び
【数５】 状態ｄＲ及びｖｒｅｌＲは直接測定されるので、これら
の状態量ｄＲ，ｖｒｅｌＲと測定量ｄ，ｖｒｅｌＲとの
幾何学的関係は、ｄ＝ｄＲ又はｖｒｅｌ＝ｖｒｅｌＲに
よつて与えられている。従つてレーダ物体毎に状態量ベ
クトルｘが３行ベクトル（ｘ，ｄＲ，ｖｒｅｌＲ）Ｔだ
け拡張され、その際わかり易くするため、種々のレーダ
物体を区別するための別の指数が省略されている。更に
それに応じて主対角線にあるマトリツクスＡが３×３マ
トリツクスだけ拡張され、このマトリツクスにおいて第
２列及び第３行の要素のみが値１を持ち、他のマトリツ
クス要素は零である。ベクトルｕは不変のままである。
これに反しシステム理論的測定方程式は、レーダ物体毎
に付加測定量ベクトルｙ ｚ＝（ψ，ｄ，ｖｒｅｌ）Ｔ及
び次の３つの付加的行ｈ ｚ （ｘ）＝（−ｘ／ｄＲ−ΔΨ＋ｃ０ｄＲ／２＋ｃ１
ｄＲ２／６＋ｘＲ／ｄＲ，ｄＲ，ｖｒｅｌＲ）Ｔ だけ拡張されて、関数ｈ（ｘ）になる。目標追跡は、例
えば距離レーダの３つの測定量ψ，ｄ及びｖｒｅｌのた
めの３σテストによりレーダ粗目標をレーダ物体に対応
させることによつて、行うことができる。このような３
σテストは、学術論文Ｂ． Ｍｙｓｌｉｗｅｔｚ，″Ｐ
ａｒａｌｌｅｌｒｅｃｈｎｅｒｂａｓｉｅｒｔｅ Ｂｉ
ｌｄｆｏｌｇｅｎ−Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ ｚ
ｕｒ ａｕｔｏｎｏｍｅｎ Ｆａｈｒｚｅｕｇｓｔｅｕ
ｅｒｕｎｇ″，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔａｅｔ ｄｅｒ Ｂ
ｕｎｄｅｓｗｅｈｒ Ｍｕｅｎｃｈｅｎ，１９９０に記
載されている。必要な場合フイルタ設計のために拡張さ
れたカルマンフイルタを使用することができ、このカル
マンフイルタでは、状態微分方程式に推計学的プロセス
雑音が、また測定方程式に推計学的測定雑音が加えられ
る。このような拡張された連続カルマンフイルタの不連
続及び因数分解を含む別の処理のため、文献例えばＶ．
Ｋｒｅｂｓ，″Ｎｉｃｈｔｌｉｎｅａｒｅ Ｆｉｌｔｅ
ｒｕｎｇ″，Ｒ．ｏｌｄｅｎｂｕｒｇ Ｖｅｒｌａｇ
Ｍｕｅｎｃｈｅｎ，１９８０及びＢｉｅｒｍａｎ，″Ｆ
ａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ
Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｅｓｔｉｍ
ａｔｉｏｎ″，ＡｃａｄｅｍｉｃＰｒｅｓｓ，Ｎｅｗ
Ｙｏｒｋ，１９９７が参照される。
【００１９】図３の線図には、車線推移のデータに関す
る結果、特に模範的な走行区間中に評価して求められる
車線曲率ｃ０が時間ｔに関して示されている。ここで上
述した簡単なセンサ融合による結果が、レーダ物体毎に
３つの状態を持つセンサ融合を有する最後に説明した装
置設計の結果と、カルマンフイルタにおいて比較され
る。例えば約６０ｍより大きい良好な視程の場合、両方
の装置設計の結果は同じであり、従つて悪い視程の場合
に対する基準として用いることができる共通な実線の特
性曲線Ｋ１で 示されている。比較のため、約２０ｍだ
けの悪い視程の場合に、同じ車線区間を再び通過した。
破線の特性曲線Ｋ２は、車線評価を改善するための距離
データの使用なしの簡単なセンサ機能の結果を示し、点
線の特性曲線Ｋ３は、状態評価のためレーダ物体毎に３
つの状態を持つ複雑なセンサ融合装置の結果を示してい
る。ｃ０の値から読取ることができるように、走行され
る車線区間は、まず最初の２０秒に左カーブであり、そ
れから右カーブへ移行した。
【００２０】図３から更にわかるように、悪い視程で
は、一層複雑なセンサ融合を持つ装置による車線曲率ｃ
０の評価は、特性曲線Ｋ２による簡単なセンサ融合のみ
を持つ純粋な光車線検出の結果より、特性曲線Ｋ１によ
る基準推移に著しく近い。更に一層複雑なセンサ融合を
持つ装置により悪い視程において評価される車線曲率
が、両方の装置により良い視程において評価される車線
曲率に比べて、左カーブから右カーブへの移行部で、先
行していることが観察される。これは、１つ又は複数の
検出されるレーダ物体による視程の増大と解釈すること
ができる。従つてよい視程では、この先行効果はあまり
強く現われない。なぜならば、その場合光車線検出セン
サ装置から多くの測定点が存在し、従つてレーダ物体の
測定はあまり重要でないからである。
【００２１】図４の線図には、検出される先行レーダ物
体特に先行車両の評価により横方向位置ｘＲを求めるこ
とに関して図３において考察された両方の装置設計の結
果が示されている。ここでは固有の車両に対するこの物
体の距離は、約８５ｍと１１５ｍとの間で変化した。強
い雑音のある点線の特性曲線Ｋ４は、濾波されない距離
レーダ測定を使用してｘＲ用の上記の近似式Ｇ１に基い
てレーダ物体横方向位置ｘＲを計算することによつて、
簡単なセンサ融合を持つ装置により得られるように、悪
い視程において模範的な走行区間のための時間ｔに関し
て評価される横方向位置ｘＲの結果を示している。これ
に反し実線の一層滑らかな特性曲線Ｋ５は、同じ走行状
況について、レーダ物体の横方向位置ｘＲがレーダ物体
距離ｄＲ及び物体相対速度ｖｒｅｌＲに加えて状態量と
してカルマンフイルタへ供給される一層複雑なセンサ融
合を持つ装置によるレーダ物体横方向位置ｘＲの評価結
果を示している。
【００２２】良好な視程の図示しない場合において、簡
単なセンサ融合を持つ雑音のある特性曲線の低域濾波に
より、一層複雑なセンサ融合を持つ装置によるのと同じ
結果が得られるが、悪い視程では、この状況で一層複雑
なセンサ融合を持つ装置のみが、良好な視程における結
果と同じように評価されて求められるレーダ物体横方向
位置ｘＲの結果をまだ与えることがわかる。これに反し
簡単なセンサ融合を持つ装置は、この悪い視程では、そ
れとは著しく異なる結果を与える。なぜならば、特性曲
線Ｋ４の低域濾波でも、特性曲線Ｋ５の推移とはまだ著
しく異なる推移を生じるからである。
【００２３】これからわかるように、カルマンフイルタ
による一層複雑なセンサ融合は、とりわけ悪い視程にお
いて、車両の前にある物体横方向位置ｘＲについても、
車線検出と距離レーダとの簡単な論理結合より著しく良
好な測定量結果を与える。従つて光車線検出と距離レー
ダとの簡単な論理結合とは異なり、カルマンフイルタに
よるセンサ融合は、先行する車両及び車両の前にある他
の物体の車線偏位量即ち横方向位置を、悪い視程でも非
常に確実に計算するのを可能にする。装置の設計に応じ
て、センサ融合のために、前処理又はレーダデータに基
く目標追跡を仮定するか、又は粗いレーダデータをカル
マンフイルタで処理することができる。後者の場合本発
明による装置は、車線データのほかに、変化を少なくす
るため最適に濾波されるレーダ物体も供給する。
【００２４】本発明による装置は、評価される車線曲率
ｃ０及び／又は固有の車両の前にあるそれぞれの物体の
横方向位置ｘＲの形で、車線推移を示すデータを、車両
において当然限定される計算容量でも実時間で求めるの
を可能にする。上述したもののほかに、本発明による装
置の別の実現が可能なことは明らかである。車線評価を
更に改善するためもつと複雑な装置設計も考慮すること
ができ、この設計において、距離レーダによるそれぞれ
のレーダ物体の方向角ψの一層精確な測定のために、大
体の物体位置が求められ、それから画像撮影及び画像処
理装置によりこの物体位置が一層高い物体位置が求めら
れる。画像処理のため、例えば車両のような物体の対称
性も利用する簡単な物体検出方法を使用することができ
る。これについては例えばＡ．Ｋｕｅｈｎｌｅ，″Ｓｙ
ｍｍｅｔｒｙ−ｂａｓｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｅａｒｓ″，Ｐａｔｔｅｒｎ
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｌｅｔｔｅｒｓ １２，Ａｐ
ｒｉｌ １９９１ Ｐ．２４９参照。更に距離レーダ装
置の代わりに他の物体位置センサ装置を使用し、例えば
充分な計算能力の存在する場合立体画像撮影及び立体固
像処理装置を使用することができる。この場合もはや直
接測定不可能な相対速度は、状態としてカルマンフイル
タで観察することができる。
【００２５】車線を検出する別の可能性は、ＧＰＳ及び
適当な道路網カードを使用することである。それにより
距離ＬＧＰＳにある現在の車線の固有の位置及び座標を
求めることができ、測定方程式は次の行 ｘＧＰＳ＝−ｘ＋ΔΨＬＧＰＳ＋ｃ０Ｌ２ ＧＰＳ／２＋
ｃ１Ｌ３ ＧＰＳ／６ だけ拡張される。
【００２６】本発明による装置は、静止及び／又は走行
物体の考慮により閉じた評価アルゴリズムで車線推移の
確実な方程式を与えるという性質のため、自動車の自動
横方向案内及び／又は縦方向案内装置において補助的
に、また警報装置例えば接近警報装置に使用することが
できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明により装備される乗用自動車及び先行す
る乗用自動車による道路走行状況を示す車線の概略平面
図である。
【図２】図１の後方の乗用自動車に設けられて車線推移
を示すデータを求める装置の概略ブロツク線図である。
【図３】図２による装置によつて求められる車線曲率を
示す線図である。
【図４】図２による装置によつて求められる先行車両の
横方向位置を示す線図である。
【符号の説明】
１ 車両 ２ 車線 ４ 物体 １０ 車線検出センサ装置及び物体位置センサ装置 １１ 車両固有運動センサ装置 １２ カルマンフイルタ ｃ０ 車線曲率 ｄ 距離 ｘＲ 横方向位置 ψ 方向角

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 車線検出測定データを供給する車線検出
    センサ装置（１０）と、少なくとも車両の前にある物体
    （４）の距離（ｄ）及び車両運動方向に対するこの物体
    の方向角（ψ）を検出する物体位置センサ装置（１０）
    と、車両固有運動を検出する車両固有運動センサ装置
    （１１）とを有するものにおいて、評価装置（１２）が
    設けられ、この評価装置（１２）へ、車線検出センサ装
    置（１０）から車線検出測定データが、物体位置センサ
    装置（１０）から物体位置測定データが、また車両固有
    運動センサ装置（１１）から車両固有運動測定データが
    供給され、これらの測定データに応じて評価装置（１
    ２）が、車線曲率（ｃ０）及び／又は車線（２）に対し
    て物体位置センサ装置により検出されるそれぞれの物体
    の横方向位置（ｘＲ）を、動的車両運動モデルを含む規
    定可能な評価アルゴリズムによる評価によつて求めるこ
    とを特徴とする、車線の推移を示すデータを求める装
    置。
  2. 【請求項２】 車線検出センサ装置により検出される測
    定量と物体位置センサ装置により検出される測定量との
    幾何学的関係が測定方程式として、その動的関係が状態
    量微分方程式として、評価アルゴリズムへ入り、それぞ
    れの物体の横方向位置（ｗＲ）が時間的に一定の状態量
    として微分方程式において処理されることを特徴とす
    る、請求項１に記載の装置。
  3. 【請求項３】 距離（ｄＲ）及び距離変化速度（ｖ
    ｒｅｌＲ）が別の状態量として評価アルゴリズムへ入
    り、距離変化速度が時間的に一定の状態量として処理さ
    れることを特徴とする、請求項２に記載の装置。
  4. 【請求項４】 評価装置がカルマンフイルタ（１２）で
    あることを特徴とする、請求項１〜３の１つに記載の装
    置。
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