JPH1137730A - 道路形状推定装置 - Google Patents
道路形状推定装置Info
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- JPH1137730A JPH1137730A JP9194192A JP19419297A JPH1137730A JP H1137730 A JPH1137730 A JP H1137730A JP 9194192 A JP9194192 A JP 9194192A JP 19419297 A JP19419297 A JP 19419297A JP H1137730 A JPH1137730 A JP H1137730A
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- road
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- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 道路形状を正確に推定する。
【解決手段】 車両に搭載した撮像手段により周囲の道
路を撮像し、撮像された画像を処理して道路上または道
路近傍の任意の検出対象物を抽出し、車両の水平面にお
ける検出対象物の位置を検出するとともに、検出対象物
までの距離を測定する。そして、検出対象物の検出位置
と測定距離とに基づいて検出対象物の３次元空間位置を
演算し、その空間位置演算値に基づいて道路の形状を推
定する。これにより、道路勾配などの道路の形状を正確
に推定できる。
路を撮像し、撮像された画像を処理して道路上または道
路近傍の任意の検出対象物を抽出し、車両の水平面にお
ける検出対象物の位置を検出するとともに、検出対象物
までの距離を測定する。そして、検出対象物の検出位置
と測定距離とに基づいて検出対象物の３次元空間位置を
演算し、その空間位置演算値に基づいて道路の形状を推
定する。これにより、道路勾配などの道路の形状を正確
に推定できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は道路の形状を推定す
る装置に関し、特に、エンジンや自動変速機の特性を道
路形状に応じて変更する装置、さらにそれらの動力源を
使って駆動力を制御する定速走行装置やトラクション・
コントロール装置などに用いられるものである。
る装置に関し、特に、エンジンや自動変速機の特性を道
路形状に応じて変更する装置、さらにそれらの動力源を
使って駆動力を制御する定速走行装置やトラクション・
コントロール装置などに用いられるものである。
【０００２】
【従来の技術とその問題点】カメラにより撮像した道路
の画像を処理して道路の形状を推定すると、道路の勾配
により正確な形状が推定できないことがある。例えば図
１に示すように実際には同一形状の道路であっても、道
路が平坦な場合（ａ）と道路が上り坂の場合（ｂ）とで
は、画面上の道路の形状が異なり、異なる形状推定結果
が得られる。
の画像を処理して道路の形状を推定すると、道路の勾配
により正確な形状が推定できないことがある。例えば図
１に示すように実際には同一形状の道路であっても、道
路が平坦な場合（ａ）と道路が上り坂の場合（ｂ）とで
は、画面上の道路の形状が異なり、異なる形状推定結果
が得られる。
【０００３】このような道路勾配の影響を考慮した道路
形状の推定方法が種々提案されている。第１の方法は、
一枚の道路の画像から道路幅が一定、すなわち両側の白
線の間隔が一定であるという条件を用いて道路の立体形
状を推定するものである（例えば、特開平６−２０１８
９号公報参照）。しかしこの方法によれば、曲線路や合
流点、分岐点の前後などでは白線間隔が変化する場合が
あり、これによる推定誤差を排除できない。また、両側
の白線が検出できない時もあり、その時には推定不能に
なる。
形状の推定方法が種々提案されている。第１の方法は、
一枚の道路の画像から道路幅が一定、すなわち両側の白
線の間隔が一定であるという条件を用いて道路の立体形
状を推定するものである（例えば、特開平６−２０１８
９号公報参照）。しかしこの方法によれば、曲線路や合
流点、分岐点の前後などでは白線間隔が変化する場合が
あり、これによる推定誤差を排除できない。また、両側
の白線が検出できない時もあり、その時には推定不能に
なる。
【０００４】第２の方法は、２台のカメラを用い、人間
の目と同様に視差をもって道路を立体視するものである
（例えば、特願平４−７０３７７号、特願平４−３２２
１７４号、特願平４−７６４９９号など）。しかしこの
方法でも、視差が距離に反比例して小さくなるため、遠
い所を正確に立体視するためには、カメラの取り付け精
度、キャリブレーション、分解能を上げなければなら
ず、実用上は困難である。また、カメラを２台使用しな
ければならない上に、２台のカメラにより撮像した画像
を処理しなければならず、膨大な画像処理を行なう高速
なマイクロコンピュータが必要となって装置がコストア
ップする。
の目と同様に視差をもって道路を立体視するものである
（例えば、特願平４−７０３７７号、特願平４−３２２
１７４号、特願平４−７６４９９号など）。しかしこの
方法でも、視差が距離に反比例して小さくなるため、遠
い所を正確に立体視するためには、カメラの取り付け精
度、キャリブレーション、分解能を上げなければなら
ず、実用上は困難である。また、カメラを２台使用しな
ければならない上に、２台のカメラにより撮像した画像
を処理しなければならず、膨大な画像処理を行なう高速
なマイクロコンピュータが必要となって装置がコストア
ップする。
【０００５】その他、衛星航法や自律航法により現在位
置を検出するナビゲーション装置を利用する方法が考え
られるが、現時点では現在位置の検出精度が低い上に、
道路地図情報に道路勾配の情報が含まれていないため、
将来的には有望な方法であっても採用するには時期尚早
である。
置を検出するナビゲーション装置を利用する方法が考え
られるが、現時点では現在位置の検出精度が低い上に、
道路地図情報に道路勾配の情報が含まれていないため、
将来的には有望な方法であっても採用するには時期尚早
である。
【０００６】本発明の目的は、道路形状を正確に推定す
る道路形状推定装置を提供することにある。
る道路形状推定装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の原理を説明す
る。上り坂にさしかかった場合を例に上げて、図２に示
すような座標系を考える。この座標系はＸ−Ｙ平面を車
両に対して水平な面とし、Ｚ軸がカメラの設置位置を通
るＸＹＺ座標系であり、以下では車両固定座標系と呼
ぶ。図中の点Ｐは実際の道路上の点であり、点Ｐoは点
ＰのＸ−Ｙ平面への投影点である。投影中心はカメラの
設置点Ｃ（０，０，Ｈc）である。また、点Ｏは車両位
置である。
る。上り坂にさしかかった場合を例に上げて、図２に示
すような座標系を考える。この座標系はＸ−Ｙ平面を車
両に対して水平な面とし、Ｚ軸がカメラの設置位置を通
るＸＹＺ座標系であり、以下では車両固定座標系と呼
ぶ。図中の点Ｐは実際の道路上の点であり、点Ｐoは点
ＰのＸ−Ｙ平面への投影点である。投影中心はカメラの
設置点Ｃ（０，０，Ｈc）である。また、点Ｏは車両位
置である。
【０００８】ここで、投影中心Ｃと投影点Ｐoを結ぶ直
線上の点は画面上ではすべて重なってしまう。つまり、
道路勾配が変化して点Ｐの位置が投影中心Ｃと投影点Ｐ
oを結ぶ直線上を移動しても、画面上では点Ｐの移動が
判別できず、平坦な道路上の点Ｐoとして認識される。
そこで、本発明では、画像処理の段階では道路の勾配変
化を無視し、道路上の点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とそのＸ−Ｙ
平面への投影点Ｐo（Ｘo，Ｙo，０）だけを求めること
にする。
線上の点は画面上ではすべて重なってしまう。つまり、
道路勾配が変化して点Ｐの位置が投影中心Ｃと投影点Ｐ
oを結ぶ直線上を移動しても、画面上では点Ｐの移動が
判別できず、平坦な道路上の点Ｐoとして認識される。
そこで、本発明では、画像処理の段階では道路の勾配変
化を無視し、道路上の点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とそのＸ−Ｙ
平面への投影点Ｐo（Ｘo，Ｙo，０）だけを求めること
にする。
【０００９】道路上の点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とその投影点
Ｐo（Ｘo，Ｙo，０）との関係を考える。図２から明ら
かに次式が成立する。
Ｐo（Ｘo，Ｙo，０）との関係を考える。図２から明ら
かに次式が成立する。
【数１】Ｘ／Ｘo＋Ｚ／Ｈc＝１ ここで、仮に点Ｐまでの距離Ｘが既知であるとすると、
点Ｐの高さＺは次のように求められる。
点Ｐの高さＺは次のように求められる。
【数２】Ｚ＝Ｈc（１−Ｘ／Ｘo） すなわち、レーザー・レーダーなどの測距センサーによ
り点Ｐまでの距離Ｘを測定すれば、道路の勾配変化を無
視して画像処理して求めた距離Ｘoとの比（Ｘ／Ｘo）か
ら点Ｐの高さＺが得られる。この道路上の点Ｐの高さＺ
により道路の勾配が求まる。さらに、道路の勾配変化を
無視した画像処理により得られた道路形状を、算出した
道路勾配により補正して曲線路の曲率半径などの詳細な
道路形状を正確に推定することができる。
り点Ｐまでの距離Ｘを測定すれば、道路の勾配変化を無
視して画像処理して求めた距離Ｘoとの比（Ｘ／Ｘo）か
ら点Ｐの高さＺが得られる。この道路上の点Ｐの高さＺ
により道路の勾配が求まる。さらに、道路の勾配変化を
無視した画像処理により得られた道路形状を、算出した
道路勾配により補正して曲線路の曲率半径などの詳細な
道路形状を正確に推定することができる。
【００１０】次に、上述した基本的な考え方を発展させ
て一般的な場合について考える。まず、道路上の点Ｐの
横位置を考慮すると、Ｙ軸上の実際の位置Ｙと投影点の
位置Ｙoとの間には次の関係が成立する。
て一般的な場合について考える。まず、道路上の点Ｐの
横位置を考慮すると、Ｙ軸上の実際の位置Ｙと投影点の
位置Ｙoとの間には次の関係が成立する。
【数３】Ｘ／Ｘo＝Ｙ／Ｙo また、測距センサーによる測定距離Ｌは、測距センサー
の設置場所をＱ（ＸL，ＹL，ＺL）とすると、実際は線
分Ｑ−Ｐの長さであり、
の設置場所をＱ（ＸL，ＹL，ＺL）とすると、実際は線
分Ｑ−Ｐの長さであり、
【数４】 Ｌ2＝（Ｘ−ＸL）2＋（Ｙ−ＹL）2＋（Ｚ−ＺL）2 となる。したがって、数式１、数式３および数式４によ
り、未知数である点Ｐの座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が求められ
る。
り、未知数である点Ｐの座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が求められ
る。
【００１１】特に、測距センサーの設置場所を原点
（０，０，０）とし、
（０，０，０）とし、
【数５】｜Ｚ−ＺL｜≦｜Ｘ−ＸL｜ であることを考慮すると、次のようになる。
【数６】Ｘ≒Ｘo・Ｌ／｛√（Ｘo2＋Ｙo2）｝
【数７】Ｙ≒Ｙo・Ｌ／｛√（Ｘo2＋Ｙo2）｝
【数８】Ｚ≒Ｈc［１−Ｌ／｛√（Ｘo2＋Ｙo2）｝］
【００１２】このように、画像処理によって求めた道路
上の点Ｐの投影点Ｐoの位置（Ｘo，Ｙo，Ｚo）と、道路
上の点Ｐまでの測定距離Ｌとに基づいて、道路上の点Ｐ
の位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求めることができる。
上の点Ｐの投影点Ｐoの位置（Ｘo，Ｙo，Ｚo）と、道路
上の点Ｐまでの測定距離Ｌとに基づいて、道路上の点Ｐ
の位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求めることができる。
【００１３】次に、車両固定座標系で求めた点Ｐの位置
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を地上固定座標系に座標変換する。特
に、地上固定座標系における距離Ｘ’と高さＺ’につい
て考えると、車両固定座標系の原点の高さをＺo、Ｘ−
Ｙ平面が水平面となす角をθとして、
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を地上固定座標系に座標変換する。特
に、地上固定座標系における距離Ｘ’と高さＺ’につい
て考えると、車両固定座標系の原点の高さをＺo、Ｘ−
Ｙ平面が水平面となす角をθとして、
【数９】Ｘ’＝Ｘcosθ−Ｚsinθ， Ｚ’＝Ｚo＋Ｘsinθ＋Ｚcosθ となる。
【００１４】このように、道路の勾配変化を無視して撮
像画像を処理し、道路上の任意の点の車両水平面（上述
した車両固定座標系のＸ−Ｙ平面）における位置を求め
るとともに、道路上の任意の点までの距離を測定するこ
とによって、道路上の任意の点の正確な３次元空間位置
が求まり、道路の勾配が得られる。さらに、道路の勾配
変化を無視した画像処理により求めた道路形状を、算出
した道路勾配により補正して曲線路の曲率半径などの詳
細な道路形状を正確に推定することができる。なお、上
記説明では道路上の任意の点としたが、道路近傍の任意
の点または任意の検出対象物としてもよい。
像画像を処理し、道路上の任意の点の車両水平面（上述
した車両固定座標系のＸ−Ｙ平面）における位置を求め
るとともに、道路上の任意の点までの距離を測定するこ
とによって、道路上の任意の点の正確な３次元空間位置
が求まり、道路の勾配が得られる。さらに、道路の勾配
変化を無視した画像処理により求めた道路形状を、算出
した道路勾配により補正して曲線路の曲率半径などの詳
細な道路形状を正確に推定することができる。なお、上
記説明では道路上の任意の点としたが、道路近傍の任意
の点または任意の検出対象物としてもよい。
【００１５】また、上記道路上の任意の点を先行車上に
設定した場合には、先行車の移動にともなって上述した
処理を繰り返すと、先行車の移動軌跡を描くことができ
る。先行車は当然、道路上を移動するので、その軌跡は
道路形状を表わすことになる。その具体的な方法を図３
に示す。ここでは自車の移動も考慮しながら、先行車の
絶対座標系における軌跡を求める方法を示している。
設定した場合には、先行車の移動にともなって上述した
処理を繰り返すと、先行車の移動軌跡を描くことができ
る。先行車は当然、道路上を移動するので、その軌跡は
道路形状を表わすことになる。その具体的な方法を図３
に示す。ここでは自車の移動も考慮しながら、先行車の
絶対座標系における軌跡を求める方法を示している。
【００１６】次に、実際の道路上の点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）
と、点Ｐに対応する画面上の点（ｘ，ｙ）の関係を求め
る。図４に示す座標系Ｘ’Ｙ’Ｚ’は、原点Ｏ’をカメ
ラのレンズ中心に設定し、Ｘ軸をレンズの光軸に設定
し、Ｙ軸を道路平面と並行に設定したものである。この
座標系における点Ｐの位置を（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）とす
ると、対応する画面上の点（ｘ，ｙ）は次式で与えられ
る。
と、点Ｐに対応する画面上の点（ｘ，ｙ）の関係を求め
る。図４に示す座標系Ｘ’Ｙ’Ｚ’は、原点Ｏ’をカメ
ラのレンズ中心に設定し、Ｘ軸をレンズの光軸に設定
し、Ｙ軸を道路平面と並行に設定したものである。この
座標系における点Ｐの位置を（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）とす
ると、対応する画面上の点（ｘ，ｙ）は次式で与えられ
る。
【数１０】ｘ＝−ｆc・Ｙ’／Ｘ’， ｙ＝−ｆc・Ｚ’／Ｘ’
【００１７】次に、点（Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’）は点（Ｘ，
Ｙ，Ｚ）をＺ軸方向へＨcだけ平行移動し、Ｙ軸回りに
θcだけ回転することにより求められるから、
Ｙ，Ｚ）をＺ軸方向へＨcだけ平行移動し、Ｙ軸回りに
θcだけ回転することにより求められるから、
【数１１】Ｘ’＝Ｘcosθc−（Ｚ−Ｈc）sinθc， Ｙ’＝Ｙ， Ｚ’＝Ｘsinθc＋（Ｚ−Ｈc）cosθc となる。これを数式１０に代入すると、
【数１２】 ｘ＝−ｆc・Ｙ／｛Ｘcosθc−（Ｚ−Ｈc）sinθc｝， ｙ＝−ｆc・｛Ｘsinθc＋（Ｚ−Ｈc）cosθc｝／｛Ｘco
sθc−（Ｚ−Ｈc）sinθc｝ となる。
sθc−（Ｚ−Ｈc）sinθc｝ となる。
【００１８】特に、点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が平坦な道路上
にある場合は、Ｚ＝０となるから、数式１２は、
にある場合は、Ｚ＝０となるから、数式１２は、
【数１３】ｘ＝−ｆc・Ｙ｛Ｘcosθc＋Ｈcsinθc｝， ｙ＝−ｆc・｛Ｘsinθc−Ｈccosθc｝／｛Ｘcosθc+Ｈc
sinθc｝ となる。これが平坦な道路上の点（Ｘ，Ｙ）と、それに
対応する画面上の点（ｘ，ｙ）の関係になる。また、数
式１２を（Ｘ，Ｙ）について解けば、
sinθc｝ となる。これが平坦な道路上の点（Ｘ，Ｙ）と、それに
対応する画面上の点（ｘ，ｙ）の関係になる。また、数
式１２を（Ｘ，Ｙ）について解けば、
【数１４】Ｘ＝−Ｈc・（ｙsinθc−ｆccosθc）／（ｙ
cosθc＋ｆcsinθc）， Ｙ＝−Ｈc・ｘ／（ｙcosθc＋ｆcsinθc） となり、画面上の点（ｘ，ｙ）から道路上の点（Ｘ，
Ｙ）を逆算することも可能である。
cosθc＋ｆcsinθc）， Ｙ＝−Ｈc・ｘ／（ｙcosθc＋ｆcsinθc） となり、画面上の点（ｘ，ｙ）から道路上の点（Ｘ，
Ｙ）を逆算することも可能である。
【００１９】（１） 請求項１の発明は、車両に搭載し
た撮像手段により周囲の道路を撮像し、撮像された画像
を処理して道路上または道路近傍の任意の検出対象物を
抽出し、車両の水平面における検出対象物の位置を検出
するとともに、検出対象物までの距離を測定する。そし
て、検出対象物の検出位置と測定距離とに基づいて検出
対象物の３次元空間位置を演算し、その空間位置演算値
に基づいて道路の形状を推定するものである。 （２） 請求項２の発明は、車両に搭載した撮像手段に
より周囲の道路を撮像し、撮像された画像を処理して道
路上または道路近傍の任意の検出対象物を抽出し、車両
の水平面における検出対象物の位置を検出するととも
に、検出対象物までの距離を測定する。そして、検出対
象物の検出位置と測定距離とに基づいて検出対象物の３
次元空間位置を演算し、撮像手段により撮像された画像
を処理して道路の形状を推定するとともに、検出対象物
の空間位置演算値に基づいて道路形状推定値を補正する
ものである。 （３） 請求項３の発明は、車両に搭載した撮像手段に
より周囲の道路を撮像し、撮像された画像を処理して先
行車を抽出し、車両の水平面における先行車の位置を検
出するとともに、先行車までの距離を測定する。そし
て、先行車の検出位置と測定距離とに基づいて地上固定
座標系における先行車の位置を繰り返し演算し、それら
の先行車位置に基づいて先行車の移動軌跡を演算し、そ
の移動軌跡により道路形状を推定するものである。 （４） 請求項４の道路形状推定装置は、道路形状推定
値に基づいて車両の姿勢を演算するようにしたものであ
る。 （５） 請求項５の道路形状推定装置は、先行車との車
間距離を一定に保ちながら先行車に追従走行する先行車
追従走行装置とともに使用される。
た撮像手段により周囲の道路を撮像し、撮像された画像
を処理して道路上または道路近傍の任意の検出対象物を
抽出し、車両の水平面における検出対象物の位置を検出
するとともに、検出対象物までの距離を測定する。そし
て、検出対象物の検出位置と測定距離とに基づいて検出
対象物の３次元空間位置を演算し、その空間位置演算値
に基づいて道路の形状を推定するものである。 （２） 請求項２の発明は、車両に搭載した撮像手段に
より周囲の道路を撮像し、撮像された画像を処理して道
路上または道路近傍の任意の検出対象物を抽出し、車両
の水平面における検出対象物の位置を検出するととも
に、検出対象物までの距離を測定する。そして、検出対
象物の検出位置と測定距離とに基づいて検出対象物の３
次元空間位置を演算し、撮像手段により撮像された画像
を処理して道路の形状を推定するとともに、検出対象物
の空間位置演算値に基づいて道路形状推定値を補正する
ものである。 （３） 請求項３の発明は、車両に搭載した撮像手段に
より周囲の道路を撮像し、撮像された画像を処理して先
行車を抽出し、車両の水平面における先行車の位置を検
出するとともに、先行車までの距離を測定する。そし
て、先行車の検出位置と測定距離とに基づいて地上固定
座標系における先行車の位置を繰り返し演算し、それら
の先行車位置に基づいて先行車の移動軌跡を演算し、そ
の移動軌跡により道路形状を推定するものである。 （４） 請求項４の道路形状推定装置は、道路形状推定
値に基づいて車両の姿勢を演算するようにしたものであ
る。 （５） 請求項５の道路形状推定装置は、先行車との車
間距離を一定に保ちながら先行車に追従走行する先行車
追従走行装置とともに使用される。
【００２０】
（１） 請求項１の発明によれば、道路勾配などの道路
の形状を正確に推定できる。また、従来の装置に比べて
画像処理の作業量が少なく、高速のマイクロコンピュー
タを必要としないため、装置のコストを低減できる。 （２） 請求項２の発明によれば、上記請求項１の効果
に加え、曲線路の曲率半径などの道路の詳細な形状を正
確に推定できる。 （３） 請求項３の発明によれば、道路勾配や曲線路の
曲率半径などの道路の詳細な形状を正確に推定できる。
また、従来の装置に比べて画像処理の作業量が少なく、
高速のマイクロコンピュータを必要としないため、装置
のコストを低減できる。 （４） 請求項４の発明によれば、センサー類を用いず
に車両の姿勢を正確に演算できる。
の形状を正確に推定できる。また、従来の装置に比べて
画像処理の作業量が少なく、高速のマイクロコンピュー
タを必要としないため、装置のコストを低減できる。 （２） 請求項２の発明によれば、上記請求項１の効果
に加え、曲線路の曲率半径などの道路の詳細な形状を正
確に推定できる。 （３） 請求項３の発明によれば、道路勾配や曲線路の
曲率半径などの道路の詳細な形状を正確に推定できる。
また、従来の装置に比べて画像処理の作業量が少なく、
高速のマイクロコンピュータを必要としないため、装置
のコストを低減できる。 （４） 請求項４の発明によれば、センサー類を用いず
に車両の姿勢を正確に演算できる。
【００２１】
【発明の実施の形態】本発明の道路形状推定装置を、車
間距離を一定に保ちながら先行車に追従走行する追従走
行装置に応用した一実施の形態を説明する。
間距離を一定に保ちながら先行車に追従走行する追従走
行装置に応用した一実施の形態を説明する。
【００２２】図５に一実施の形態の構成を示す。車両１
にはカメラ２、レーザー・レーダー３、画像処理コント
ローラー４、データ通信部５、車両制御コントローラー
６、車速センサー７が搭載されている。カメラ２は、車
両前方を撮像して画像処理コントローラー４に映像信号
を出力する。レーザー・レーダー３は先行車までの車間
距離を測定し、車速センサー７は車速を検出する。な
お、先行車までの車間距離を測定する測距装置には、ミ
リ波レーダーや超音波センサーなどの測距装置を用いる
ことができる。
にはカメラ２、レーザー・レーダー３、画像処理コント
ローラー４、データ通信部５、車両制御コントローラー
６、車速センサー７が搭載されている。カメラ２は、車
両前方を撮像して画像処理コントローラー４に映像信号
を出力する。レーザー・レーダー３は先行車までの車間
距離を測定し、車速センサー７は車速を検出する。な
お、先行車までの車間距離を測定する測距装置には、ミ
リ波レーダーや超音波センサーなどの測距装置を用いる
ことができる。
【００２３】画像処理コントローラー４は、カメラ２か
らの映像信号を記憶する画像メモリ４１と、画像を処理
して先行車を検出する画像処理部４２とを備える。画像
処理部４２はマイクロコンピュータとその周辺部品から
構成され、後述する制御プログラムを実行して画像処理
を行なう。データ通信部５は、コントローラー４と６の
間のデータの送受信を行なう。
らの映像信号を記憶する画像メモリ４１と、画像を処理
して先行車を検出する画像処理部４２とを備える。画像
処理部４２はマイクロコンピュータとその周辺部品から
構成され、後述する制御プログラムを実行して画像処理
を行なう。データ通信部５は、コントローラー４と６の
間のデータの送受信を行なう。
【００２４】車両制御コントローラー６は、同期信号を
発生する同期信号発生部６１と、先行車位置と車間距離
を記憶するメモリ６２と、先行車位置と車間距離とに基
づいて道路勾配と勾配変化を算出する道路形状算出部６
３と、車間距離を所定値に保ちながら先行車に追従する
ようにスロットル・アクチュエータとブレーキ・アクチ
ュエータを制御する車両制御部６４とを備える。同期信
号発生部６１、道路形状算出部６３および車両制御部６
４はマイクロコンピュータとその周辺部品から構成さ
れ、後述する制御プログラムを実行して追従制御を行な
う。
発生する同期信号発生部６１と、先行車位置と車間距離
を記憶するメモリ６２と、先行車位置と車間距離とに基
づいて道路勾配と勾配変化を算出する道路形状算出部６
３と、車間距離を所定値に保ちながら先行車に追従する
ようにスロットル・アクチュエータとブレーキ・アクチ
ュエータを制御する車両制御部６４とを備える。同期信
号発生部６１、道路形状算出部６３および車両制御部６
４はマイクロコンピュータとその周辺部品から構成さ
れ、後述する制御プログラムを実行して追従制御を行な
う。
【００２５】次に、図６〜図８に示すフローチャートに
より、この実施の形態の動作を説明する。図６は画像処
理制御を示すフローチャートである。画像処理コントロ
ーラー４は、１００ｍｓごとに車両制御コントローラー
６から送られる同期信号に同期してこの処理を実行す
る。ステップ１において、カメラ２で撮像を行なって画
像データを入力し、画像メモリ４１に記憶する。なお、
画像データは、カメラ２の撮像素子の各画素ごとの輝度
情報Ａ［ｘ，ｙ］として記憶される。ステップ２で、前
回の処理で先行車として抽出した部分画像をテンプレー
トから読み込む。なお、画像メモリ４１の一部をテンプ
レート用メモリに割り当てる。ステップ３では、今回取
得した画像の中からテンプレート画像と最も一致度の高
い部分画像を抽出し、その中心を画像上で先行車位置
（ｘt，ｙt）とする。続くステップ４で、今回抽出した
部分画像をテンプレートへ書き込み、保存する。
より、この実施の形態の動作を説明する。図６は画像処
理制御を示すフローチャートである。画像処理コントロ
ーラー４は、１００ｍｓごとに車両制御コントローラー
６から送られる同期信号に同期してこの処理を実行す
る。ステップ１において、カメラ２で撮像を行なって画
像データを入力し、画像メモリ４１に記憶する。なお、
画像データは、カメラ２の撮像素子の各画素ごとの輝度
情報Ａ［ｘ，ｙ］として記憶される。ステップ２で、前
回の処理で先行車として抽出した部分画像をテンプレー
トから読み込む。なお、画像メモリ４１の一部をテンプ
レート用メモリに割り当てる。ステップ３では、今回取
得した画像の中からテンプレート画像と最も一致度の高
い部分画像を抽出し、その中心を画像上で先行車位置
（ｘt，ｙt）とする。続くステップ４で、今回抽出した
部分画像をテンプレートへ書き込み、保存する。
【００２６】ステップ５において、画像上で求めた先行
車位置を、車両の水平面すなわち車両固定座標系のＸ−
Ｙ平面に投影する。カメラの諸元の内、道路に対する高
さをＨc、ピッチ角をθc、焦点距離をｆcとすると、投
影点（Ｘt，Ｙt）は、
車位置を、車両の水平面すなわち車両固定座標系のＸ−
Ｙ平面に投影する。カメラの諸元の内、道路に対する高
さをＨc、ピッチ角をθc、焦点距離をｆcとすると、投
影点（Ｘt，Ｙt）は、
【数１５】Ｘt＝−Ｈc（ｙtsinθc−ｆccosθc）／（ｙ
tcosθc＋ｆcsinθc）， Ｙt＝−Ｈc・ｘt／（ｙtcosθc＋ｆcsinθc） ステップ６では、算出した投影点（Ｘt，Ｙt）を車両制
御コントローラー６へ送信する。車両制御コントローラ
ー６は受信した投影点（Ｘt，Ｙt）をバッファに一時的
に保管する。
tcosθc＋ｆcsinθc）， Ｙt＝−Ｈc・ｘt／（ｙtcosθc＋ｆcsinθc） ステップ６では、算出した投影点（Ｘt，Ｙt）を車両制
御コントローラー６へ送信する。車両制御コントローラ
ー６は受信した投影点（Ｘt，Ｙt）をバッファに一時的
に保管する。
【００２７】図７、図８は車両制御プログラムを示すフ
ローチャートである。車両制御コントローラー６は、内
蔵タイマカウンターの１０ｍｓのサンプリングタイムご
とにこの処理を実行する。ステップ１１〜１５は同期信
号発生部６１の処理である。ステップ１１において、内
蔵タイマカウンターのカウント値をインクリメントす
る。ただし、カウント値が０になったらクリヤする。す
なわち、
ローチャートである。車両制御コントローラー６は、内
蔵タイマカウンターの１０ｍｓのサンプリングタイムご
とにこの処理を実行する。ステップ１１〜１５は同期信
号発生部６１の処理である。ステップ１１において、内
蔵タイマカウンターのカウント値をインクリメントす
る。ただし、カウント値が０になったらクリヤする。す
なわち、
【数１６】 Ｃnt［n］＝Ｃnt［n-1］＋１ （Ｃnt［n-1］≠９の時）， ＝０ （Ｃnt［n-1］＝９の時）
【００２８】ステップ１２でカウント値が０、すなわち
１００ｍｓが経過したかどうかを確認し、１００ｍｓが
経過したらステップ１３〜２２の処理を行なう。つま
り、ステップ１３〜２２の処理は１００ｍｓごとに行な
われる。ステップ１３で、画像処理コントローラー４に
１００ｍｓごとの同期信号を送る。ステップ１４では、
画像処理コントローラー４から受信した先行車投影点
（Ｘt，Ｙt）をバッファから読み出す。なお、この先行
車投影点（Ｘt，Ｙt）は１００ｍｓ前に取得した画像か
ら計算された値である。ステップ１５において、先行車
との車間距離をバッファから読み出す。なお、この値も
画像を取得した時刻と同じ１００ｍｓ前に検出され、バ
ッファに保管された値である。
１００ｍｓが経過したかどうかを確認し、１００ｍｓが
経過したらステップ１３〜２２の処理を行なう。つま
り、ステップ１３〜２２の処理は１００ｍｓごとに行な
われる。ステップ１３で、画像処理コントローラー４に
１００ｍｓごとの同期信号を送る。ステップ１４では、
画像処理コントローラー４から受信した先行車投影点
（Ｘt，Ｙt）をバッファから読み出す。なお、この先行
車投影点（Ｘt，Ｙt）は１００ｍｓ前に取得した画像か
ら計算された値である。ステップ１５において、先行車
との車間距離をバッファから読み出す。なお、この値も
画像を取得した時刻と同じ１００ｍｓ前に検出され、バ
ッファに保管された値である。
【００２９】次に、道路形状推定部６３はステップ１６
〜２２の処理を行なう。ステップ１６で、今回の先行車
データを算出する。先行車投影点（Ｘt，Ｙt）と車間距
離Ｌを用いて、車両固定座標系における先行車位置とし
て、高さＺn’とＸ軸方向への距離Ｘn’を求める。具体
的には、数式６および数式８でＸo→ＸT、Ｙo→ＹT、Ｘ
→Ｘn’、Ｚ→Ｚn’と置き換えることにより、次のよう
になる。
〜２２の処理を行なう。ステップ１６で、今回の先行車
データを算出する。先行車投影点（Ｘt，Ｙt）と車間距
離Ｌを用いて、車両固定座標系における先行車位置とし
て、高さＺn’とＸ軸方向への距離Ｘn’を求める。具体
的には、数式６および数式８でＸo→ＸT、Ｙo→ＹT、Ｘ
→Ｘn’、Ｚ→Ｚn’と置き換えることにより、次のよう
になる。
【数１７】Ｘn’＝ＸT・Ｌ／｛√（ＸT2＋ＹT2）｝， Ｚn’＝Ｈc〔１−Ｌ／｛√（ＸT2＋ＹT2）｝ ここで、先行車投影点（ＸT，ＹT）と車間距離Ｌが１０
０ｍｓ前の値であるため、算出した車両固定座標系にお
ける先行車位置も１００ｍｓ前の値になる。
０ｍｓ前の値であるため、算出した車両固定座標系にお
ける先行車位置も１００ｍｓ前の値になる。
【００３０】ステップ１７で、車両固定座標系における
先行車位置を地上固定座標系の先行車位置（Ｘn，Ｚn）
へ変換する。具体的には数式９を用いて次のように求め
る。
先行車位置を地上固定座標系の先行車位置（Ｘn，Ｚn）
へ変換する。具体的には数式９を用いて次のように求め
る。
【数１８】Ｘn＝Ｘn’cosθn-1−Ｚn’sinθn-1， Ｚn＝Ｚ０n-1＋Ｘn’sinθn-1＋Ｚn’cosθn-1 ここで、自車高さＺ０n-1とピッチ角θn-1は１００ｍｓ
前の値を用いる。ステップ１８では、過去に求めた先行
車データ（Ｘn-i，Ｚn-i）（ｉ＝１〜ｋ）をすべて読み
込む。ただし、Ｘn-iおよびＺn-iはそれぞれ、今からｉ
回前に求めた先行車位置である。
前の値を用いる。ステップ１８では、過去に求めた先行
車データ（Ｘn-i，Ｚn-i）（ｉ＝１〜ｋ）をすべて読み
込む。ただし、Ｘn-iおよびＺn-iはそれぞれ、今からｉ
回前に求めた先行車位置である。
【００３１】ステップ１９において、図３に示すよう
に、前回のサンプリング時（１００ｍｓ）から現在まで
に自車が進んだ距離ΔＸnを求める。
に、前回のサンプリング時（１００ｍｓ）から現在まで
に自車が進んだ距離ΔＸnを求める。
【数１９】ΔＸn＝ＴsΣＶ［n-i］ ここで、Σはｉ＝０〜９の総和演算を表わす。また、Ｔ
sはサンプリング時間であり、この実施の形態では１０
ｍｓである。ステップ２０で先行車データを更新する。
自車が前に進んだ分、過去に求めた先行車の位置は相対
的に後方に移動する。したがって、その分を考慮して今
回分を含めたすべての先行車データを以下のようにシフ
トさせながら更新する。
sはサンプリング時間であり、この実施の形態では１０
ｍｓである。ステップ２０で先行車データを更新する。
自車が前に進んだ分、過去に求めた先行車の位置は相対
的に後方に移動する。したがって、その分を考慮して今
回分を含めたすべての先行車データを以下のようにシフ
トさせながら更新する。
【数２０】 Ｘn-i-1＝Ｘn-i−ΔＸn・cosθn-1 （ｉ＝０〜ｋ） この操作によって、Ｘ＝０が現在の自車位置になる。さ
らに、距離Ｘn-1が自車より所定値Ｘmin以上後方になっ
たデータを廃棄する。
らに、距離Ｘn-1が自車より所定値Ｘmin以上後方になっ
たデータを廃棄する。
【００３２】ステップ２１では、道路形状を同定する。
更新されたデータの中で、自車位置近傍のデータとし
て、
更新されたデータの中で、自車位置近傍のデータとし
て、
【数２１】Ｘmin＜Ｘi＜Ｘmax を満たすデータを選択し、道路の高さＺを自車位置から
の距離Ｘの関数として決定する。関数型としては以下の
ような２次式を想定し、その係数を最小二乗法によって
同定する。
の距離Ｘの関数として決定する。関数型としては以下の
ような２次式を想定し、その係数を最小二乗法によって
同定する。
【数２２】Ｚ＝ａzＸ2＋ｂzＸ＋ｃz
【００３３】ステップ２２で、自車の高さＺj、ピッチ
角（＝道路勾配）tanθjおよび勾配変化｛ｄ（tanθj）
／ｄＸ｝を算出する。
角（＝道路勾配）tanθjおよび勾配変化｛ｄ（tanθj）
／ｄＸ｝を算出する。
【数２３】
【００３４】車両制御部６４は、サンプリングタイム
（この実施の形態では１０ｍｓ）ごとにステップ２３〜
２８の処理を行なう。ステップ２３において、車速セン
サー７から車速Ｖを読み込み、レーザー・レーダー３か
ら車間距離Ｌを読み込む。さらに、同期信号発生部６１
のカウント値が０の時、すなわち１００ｍｓ経過ごとに
車間距離Ｌをバッファに転送して保管する。ステップ２
４では、車速Ｖに応じて目標車間距離Ｌ*を決定する。
（この実施の形態では１０ｍｓ）ごとにステップ２３〜
２８の処理を行なう。ステップ２３において、車速セン
サー７から車速Ｖを読み込み、レーザー・レーダー３か
ら車間距離Ｌを読み込む。さらに、同期信号発生部６１
のカウント値が０の時、すなわち１００ｍｓ経過ごとに
車間距離Ｌをバッファに転送して保管する。ステップ２
４では、車速Ｖに応じて目標車間距離Ｌ*を決定する。
【数２４】Ｌ*＝ＴH・Ｖ＋Ｌo ここで、ＴHは車頭時間、Ｌoは停止時車間距離である。
【００３５】ステップ２５では、目標車間距離Ｌ*を維
持するための目標加減速力Ｆ*を決定する。制御則は、
フィードフォワード制御とフィードバック制御によるも
のとし、フィードフォワード制御は道路勾配から決定
し、フィードバック制御は車間距離に対するＰＩ制御を
行なうものとする。
持するための目標加減速力Ｆ*を決定する。制御則は、
フィードフォワード制御とフィードバック制御によるも
のとし、フィードフォワード制御は道路勾配から決定
し、フィードバック制御は車間距離に対するＰＩ制御を
行なうものとする。
【数２５】 Ｆ*＝Ｍ・tanθ＋（ＫP＋ＫI／ｓ）（Ｌ−Ｌ*） となる。ここで、ＫP、ＫIは各種ゲイン、ｓはラプラス
演算子を表わす。ステップ２６では、道路勾配が所定値
θo以上の時は、パワーモードに切り換えてシフトスケ
ジュールの制御を行なう。
演算子を表わす。ステップ２６では、道路勾配が所定値
θo以上の時は、パワーモードに切り換えてシフトスケ
ジュールの制御を行なう。
【００３６】ステップ２７において、スロットル開度の
制御を行なう。目標加減速力Ｆ*が正、すなわち加速指
令が出された時にスロットルを開ける。その目標開度θ
*はギア比ｎおよびエンジン回転速度Ｎeからエンジン特
性マップを用いて求める。
制御を行なう。目標加減速力Ｆ*が正、すなわち加速指
令が出された時にスロットルを開ける。その目標開度θ
*はギア比ｎおよびエンジン回転速度Ｎeからエンジン特
性マップを用いて求める。
【数２６】θ*＝θ（Ｆ*／ｎ，Ｎe） 得られた目標開度θ*にしたがってスロットル・アクチ
ュエータを駆動制御する。続くステップ２８では、ブレ
ーキトルクの制御を行なう。目標加減速力Ｆ*が負、す
なわち減速指令が出された時にブレーキをかける。その
液圧Ｐ*はブレーキパッドのμおよび面積、ロータ径か
ら決る比例定数ｋBを用いて求める。
ュエータを駆動制御する。続くステップ２８では、ブレ
ーキトルクの制御を行なう。目標加減速力Ｆ*が負、す
なわち減速指令が出された時にブレーキをかける。その
液圧Ｐ*はブレーキパッドのμおよび面積、ロータ径か
ら決る比例定数ｋBを用いて求める。
【数２７】Ｐ*＝−ｋB・Ｆ* 得られた液圧Ｐ*にしたがってブレーキ・アクチュエー
タを駆動制御する。
タを駆動制御する。
【００３７】このように、道路の勾配変化を無視して撮
像画像を処理し、車両水平面における先行車の位置を求
めるとともに、先行車までの距離を測定することによっ
て、先行車の正確な３次元空間位置が求まり、道路の勾
配が得られる。
像画像を処理し、車両水平面における先行車の位置を求
めるとともに、先行車までの距離を測定することによっ
て、先行車の正確な３次元空間位置が求まり、道路の勾
配が得られる。
【００３８】なお、上述した実施の形態では、道路の勾
配変化を無視した画像処理により先行車の位置を検出す
るとともに、測距装置により先行車までの車間距離を測
定し、先行車の３次元空間位置を求めて道路勾配と勾配
変化を算出する例を示したが、道路の勾配変化を無視し
た画像処理により道路上または道路近傍の検出対象物の
位置を検出するとともに、測距装置により検出対象物ま
での距離を測定し、道路上または道路近傍の検出対象物
の３次元空間位置を求めて道路勾配を算出するようにし
てもよい。また、道路上または道路近傍の検出対象物の
数を増やすことによって道路形状をより正確に推定する
ことができる。
配変化を無視した画像処理により先行車の位置を検出す
るとともに、測距装置により先行車までの車間距離を測
定し、先行車の３次元空間位置を求めて道路勾配と勾配
変化を算出する例を示したが、道路の勾配変化を無視し
た画像処理により道路上または道路近傍の検出対象物の
位置を検出するとともに、測距装置により検出対象物ま
での距離を測定し、道路上または道路近傍の検出対象物
の３次元空間位置を求めて道路勾配を算出するようにし
てもよい。また、道路上または道路近傍の検出対象物の
数を増やすことによって道路形状をより正確に推定する
ことができる。
【００３９】上述した実施の形態では、算出した道路勾
配情報を先行車追従制御における駆動力制御およびシフ
トスケジュール制御に用いる例を示したが、トラクショ
ン・コントロール装置など、道路勾配情報を用いて駆動
力を正確に制御する必要がある装置に広く応用すること
ができる。また、得られた道路形状に基づいてレーザー
・レーダーやヘッドライトの角度制御を行なうこともで
きる。さらに、道路形状に関して高さを距離の２次関数
として表現したが、それに限定されない。
配情報を先行車追従制御における駆動力制御およびシフ
トスケジュール制御に用いる例を示したが、トラクショ
ン・コントロール装置など、道路勾配情報を用いて駆動
力を正確に制御する必要がある装置に広く応用すること
ができる。また、得られた道路形状に基づいてレーザー
・レーダーやヘッドライトの角度制御を行なうこともで
きる。さらに、道路形状に関して高さを距離の２次関数
として表現したが、それに限定されない。
【００４０】さらに、道路の勾配変化を無視した画像処
理により道路上または道路近傍の検出対象物の位置を検
出するとともに、測距装置により検出対象物までの距離
を測定し、道路上または道路近傍の検出対象物の３次元
空間位置を求めて道路勾配を算出する。そして、道路の
勾配変化を無視した画像処理（例えば白線検出法）によ
り求めた道路の形状を、算出した道路勾配により補正し
て曲線路の曲率半径などの詳細な道路形状を正確に推定
することもできる。
理により道路上または道路近傍の検出対象物の位置を検
出するとともに、測距装置により検出対象物までの距離
を測定し、道路上または道路近傍の検出対象物の３次元
空間位置を求めて道路勾配を算出する。そして、道路の
勾配変化を無視した画像処理（例えば白線検出法）によ
り求めた道路の形状を、算出した道路勾配により補正し
て曲線路の曲率半径などの詳細な道路形状を正確に推定
することもできる。
【００４１】以上の一実施形態の構成において、カメラ
２が撮像手段を、画像処理コントローラー４が位置検出
手段および先行車位置演算手段を、レーザー・レーダー
３が距離測定手段を、車両制御コントローラー６が空間
位置演算手段、道路形状推定手段、道路形状補正手段、
軌跡演算手段および車両姿勢演算手段をそれぞれ構成す
る。
２が撮像手段を、画像処理コントローラー４が位置検出
手段および先行車位置演算手段を、レーザー・レーダー
３が距離測定手段を、車両制御コントローラー６が空間
位置演算手段、道路形状推定手段、道路形状補正手段、
軌跡演算手段および車両姿勢演算手段をそれぞれ構成す
る。
【図１】 道路勾配の変化による画面上の道路形状の変
化を説明するための図である。
化を説明するための図である。
【図２】 車両固定座標系ＸＹＺにおける撮像カメラか
ら見た実際の道路上の点ＰとＸ−Ｙ平面への投影点Ｐo
との関係を示す図である。
ら見た実際の道路上の点ＰとＸ−Ｙ平面への投影点Ｐo
との関係を示す図である。
【図３】 サンプリング時刻ごとの自車と先行車との位
置関係を示す図である。
置関係を示す図である。
【図４】 車両固定座標系ＸＹＺと撮像カメラの座標系
Ｘ’Ｙ’Ｚ’との関係を示す図である。
Ｘ’Ｙ’Ｚ’との関係を示す図である。
【図５】 一実施の形態の構成を示す図である。
【図６】 画像処理プログラムを示すフローチャートで
ある。
ある。
【図７】 車両制御プログラムを示すフローチャートで
ある。
ある。
【図８】 図７に続く、車両制御プログラムを示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
１ 車両 ２ カメラ ３ レーザー・レーダー ４ 画像処理コントローラー ５ データー通信部 ６ 車両制御コントローラー ７ 車速センサー ４１ 画像メモリ ４２ 画像処理部 ６１ 同期信号発生部 ６２ メモリ ６３ 道路形状算出部 ６４ 車両制御部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｔ 7/60 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４１５ Ｇ０８Ｇ 1/16 15/70 ３５０Ｂ
Claims (5)
- 【請求項１】 車両に搭載されて周囲の道路を撮像する
撮像手段と、 前記撮像手段により撮像された画像を処理して道路上ま
たは道路近傍の任意の検出対象物を抽出し、車両の水平
面における検出対象物の位置を検出する位置検出手段
と、 検出対象物までの距離を測定する距離測定手段と、 検出対象物の前記検出位置と前記測定距離とに基づいて
検出対象物の３次元空間位置を演算する空間位置演算手
段と、 検出対象物の前記空間位置演算値に基づいて道路の形状
を推定する道路形状推定手段とを備えることを特徴とす
る道路形状推定装置。 - 【請求項２】 車両に搭載されて周囲の道路を撮像する
撮像手段と、 前記撮像手段により撮像された画像を処理して道路上ま
たは道路近傍の任意の検出対象物を抽出し、車両の水平
面における検出対象物の位置を検出する位置検出手段
と、 検出対象物までの距離を測定する距離測定手段と、 検出対象物の前記検出位置と前記測定距離とに基づいて
検出対象物の３次元空間位置を演算する空間位置演算手
段と、 前記撮像手段により撮像された画像を処理して道路の形
状を推定する道路形状推定手段と、 検出対象物の前記空間位置演算値に基づいて前記道路形
状推定値を補正する道路形状補正手段とを備えることを
特徴とする道路形状推定装置。 - 【請求項３】 車両に搭載されて周囲の道路を撮像する
撮像手段と、 前記撮像手段により撮像された画像を処理して先行車を
抽出し、車両の水平面における先行車の位置を検出する
位置検出手段と、 先行車までの距離を測定する距離測定手段と、 先行車の前記検出位置と前記測定距離とに基づいて地上
固定座標系における先行車の位置を演算する先行車位置
演算手段と、 前記先行車位置演算手段により繰り返し演算される先行
車位置に基づいて先行車の移動軌跡を演算する軌跡演算
手段と、 前記先行車の移動軌跡に基づいて道路形状を推定する道
路形状推定手段とを備えることを特徴とする道路形状推
定装置。 - 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかの項に記載の道
路形状推定装置において、 前記道路形状推定値に基づいて車両の姿勢を演算する車
両姿勢演算手段を備えることを特徴とする道路形状推定
装置。 - 【請求項５】 請求項３または請求項４に記載の道路形
状推定装置は、先行車との車間距離を一定に保ちながら
先行車に追従走行する先行車追従走行装置とともに使用
されることを特徴とする道路形状推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9194192A JPH1137730A (ja) | 1997-07-18 | 1997-07-18 | 道路形状推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9194192A JPH1137730A (ja) | 1997-07-18 | 1997-07-18 | 道路形状推定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1137730A true JPH1137730A (ja) | 1999-02-12 |
Family
ID=16320487
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9194192A Pending JPH1137730A (ja) | 1997-07-18 | 1997-07-18 | 道路形状推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1137730A (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003536096A (ja) * | 2000-06-08 | 2003-12-02 | オートモーティブ システムズ ラボラトリー インコーポレーテッド | 追跡マップジェネレータ |
| KR100418763B1 (ko) * | 2000-12-28 | 2004-02-18 | 현대자동차주식회사 | 노면경사 측정방법 및 이를 이용한 차량 속도 제어 시스템 |
| WO2012104918A1 (ja) * | 2011-02-03 | 2012-08-09 | トヨタ自動車株式会社 | 道路形状推定装置 |
| JP2014129746A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Mitsubishi Motors Corp | 車両の制御装置 |
| JP2014196022A (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-16 | 富士重工業株式会社 | 運転支援制御装置 |
| JP2017034623A (ja) * | 2015-08-06 | 2017-02-09 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | ピッチ角推定装置 |
| KR20170070458A (ko) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어방법 |
| WO2017141325A1 (ja) * | 2016-02-15 | 2017-08-24 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| US10836388B2 (en) | 2017-06-29 | 2020-11-17 | Denso Corporation | Vehicle control method and apparatus |
| JP2021123238A (ja) * | 2020-02-05 | 2021-08-30 | マツダ株式会社 | 車両用制御装置 |
| WO2021215199A1 (ja) * | 2020-04-22 | 2021-10-28 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、撮像システム、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
| JP2022535503A (ja) * | 2019-06-14 | 2022-08-09 | バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト | ２次元軌道計画用道路モデル多様体 |
-
1997
- 1997-07-18 JP JP9194192A patent/JPH1137730A/ja active Pending
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003536096A (ja) * | 2000-06-08 | 2003-12-02 | オートモーティブ システムズ ラボラトリー インコーポレーテッド | 追跡マップジェネレータ |
| KR100418763B1 (ko) * | 2000-12-28 | 2004-02-18 | 현대자동차주식회사 | 노면경사 측정방법 및 이를 이용한 차량 속도 제어 시스템 |
| WO2012104918A1 (ja) * | 2011-02-03 | 2012-08-09 | トヨタ自動車株式会社 | 道路形状推定装置 |
| JP5534045B2 (ja) * | 2011-02-03 | 2014-06-25 | トヨタ自動車株式会社 | 道路形状推定装置 |
| JPWO2012104918A1 (ja) * | 2011-02-03 | 2014-07-03 | トヨタ自動車株式会社 | 道路形状推定装置 |
| JP2014129746A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Mitsubishi Motors Corp | 車両の制御装置 |
| JP2014196022A (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-16 | 富士重工業株式会社 | 運転支援制御装置 |
| JP2017034623A (ja) * | 2015-08-06 | 2017-02-09 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | ピッチ角推定装置 |
| KR20170070458A (ko) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어방법 |
| WO2017141325A1 (ja) * | 2016-02-15 | 2017-08-24 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| JP6312953B2 (ja) * | 2016-02-15 | 2018-04-18 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| JPWO2017141325A1 (ja) * | 2016-02-15 | 2018-07-12 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| US10836388B2 (en) | 2017-06-29 | 2020-11-17 | Denso Corporation | Vehicle control method and apparatus |
| JP2022535503A (ja) * | 2019-06-14 | 2022-08-09 | バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト | ２次元軌道計画用道路モデル多様体 |
| JP2021123238A (ja) * | 2020-02-05 | 2021-08-30 | マツダ株式会社 | 車両用制御装置 |
| WO2021215199A1 (ja) * | 2020-04-22 | 2021-10-28 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、撮像システム、情報処理方法及びコンピュータプログラム |
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