JPH11509005A - 自動車の前方車道状況を確認する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 車両の実際の速度を検出し、走行方向に向いた固定サーチアンテナによりレーダーセンサ回路を介して前方にある物体の位置と速度を求め、既存の位置および速度の測定データを特別に評価して走行路の状況を簡単に予測することのできる、自動車に対する前方の走行路の状況を認識する方法が提示されている。固定目標から、固定目標の振幅のしきい値比較により、走行路の縁に特有な目標を濾波し、オーダーフィルターによる濾波により、離散的な角度範囲内で車両と走行路の縁の間の実際の間隔を求める。各角度範囲に対して予測される走行路の縁の間隔は、前方の曲線タイプを予測する分類器に特徴として導入され、曲線の曲率のパラメータを得るため曲線回帰用の支持値として使用される。

Description

【発明の詳細な説明】 自動車の前方の走行路の状況を確認する方法 この発明は、請求項１の前段による方法に関する。このような方法はドイツ特 許第 30 34 199号明細書により周知である。走行の安全性や乗り心地を良くする ため、自動車には間隔を自動的に維持する間隔調整部とドライバーに対する警報 表示器とが装備されている。そのため、車両に間隔測定用のレーダーおよび画像 処理装置を備えることは周知である。測定値から前方に存在する物体の位置や速 度を求め、速度を自動調整したりドライバーに警報を与えて安全間隔を維持する 。これにより、本来の走行行路上を先頭になって走る車両に自動的に追従するこ とができる。もっとも、前方にある多数の物体から自動的に間隔制御するのに重 要な物体を常時突き止めることが必要である。それ故、検出した物体の位置を測 定することの外に、物体が本来の走行行路上に存在するか否かを調べるため、走 行路の状況を認識することも必要である。短時間でも誤った対応が生じると、速 度を調整している時、不要な制動あるいは加速を加える処置を講ずることになり 、これ等は走行の快適さを著しく制限する。 走行行路が一定の方向を維持している限り、走行行路を決めるには本来の車両 方向を使用してよい。冒頭に述べたドイツ特許第 30 34 199号明細書により、曲 線路を判別するため車両の操縦角度を評価することが知られている。この方法の 難点は、曲線路を前もって表示できない点にある。何故なら、操縦角度が最初に 一定のしきい値を越える必要があるが、これは車両が曲線路に存在して初めてそ のようになるからである。例えば曲線路に入ったり出たりする時のように、走行 行路の方向が変化する場合、走行路の状況を予見的に認識することが必要である 。米国特許第 4 156 841号明細書に開示されている曲線路を見つける処置は操縦 角度で制御される旋回可能なサーチアンテナを利用する。しかし、この解決策は 実現するのに機械的な経費が掛かり、従って高価である。ドイツ特許第 44 18 1 22号明細書には、レーダーセンサ回路に加えて、曲線路を予見的に認識する画像 処理装置が使用されている。ドイツ特許第 22 15 576号明細書にも、画像処理に 基づく方法が開示されている。この方法は、衝突行路上にある障害物を本来の走 行 行路上に存在しない他の物体と区別する能力に特徴がある。このため、車両に対 して生じる動きを画像の構造から評価する。衝突行路上に存在しない物体は、画 像の構造が横の動きをしないで対称に成長する衝突物体の横運動により区別され る。この装置を用いると、原理的に街路の縁や走行路の状況を認識することがで きる。しかし、曲線路走行のこの問題は上記の装置で解決できない。何故なら、 車両が曲線路に入った時に初めて認識に必要な横方向の動きを使用するからであ る。レーダーシステムに比べて（光学的にも熱光学的にも）画像処理システムの 一般的な難点は、自然で生じる極端な照明動特性、霧の時に進入深さが短いこと および街路の泥によるセンサ回路が汚れる恐れのために、センサ回路の経費が大 きくなる点にある。 この発明の課題は、固定装備されたサーチアンテナを備えたレーダーセンサ回 路を専有的に使用し、付加的な光学センサ回路を使用することなく、存在位置と 速度の測定データを特別に評価して走行路の状況を予見認識できるように冒頭に 述べた方法を提供することにある。その場合、既存の車両方向の情報を修正に利 用することができるべきである。 上記の課題は、この発明により、請求項１の特徴部分により解決されている。 この発明による方法の有利な構成と発展は残りの請求項に開示されている。 以下、図面に示す実施例に基づきこの発明を説明する。ここに示すのは、 図１，典型的な目標追跡状況（直線、曲線路進入）， 図２，走行路の状況を予見するための原理ブロック回路、 図３，滑らか走行路でのサーチビームの反射、 図４，走行路の縁でのサーチビームの反射、 図５，サーチビーム内の固定目標、 図６，オーダーフィルターによる演算処理後の走行路の縁の潜在的な距離、 図７，走行路の縁の濾波装置、 図８，走行路の曲率予測器のブロック回路、 図９，３つの支持点の値から回帰させた直線の例、 図１０，曲線分類器で制御される２から３の支持点の値を選択して回帰させた 直線の例、 である。 図２はこの発明の基礎となる走行路の状況を予測する方法をブロック回路にし て示す。走行路縁目標分離器１により分離された走行路の縁からのレーダー固定 目標１１から、車両と観測する走行路の縁の間の実際の距離１２を予測し、走行 路曲率予測器４と予測する曲線分類器３に導入する。曲線分類器は、実際の車両 方向を求めるセンサ回路がある場合、実際の曲線分類６（例えば、直線、左曲線 、等）により連続的に修正される。考えられる曲線分類の予測は車両の実際の速 度９に依存するので、修正に使用する分類信号７は経過時間回路８を経由して導 入され、経過時間回路の時間の遅れは実際の速度９に常時合わせてある。従って 、曲線分類器３に導入される修正信号５は、比較点１０で行う経過時間回路８の 出力端の遅れて予測された曲線分類７′と実際の曲線分類６との比較に基づく。 予測された曲線分類７′は、走行路曲線予測器内で実際の走行路縁距離１２から 前方にある走行路の状況を再現する基礎モデル（例えば、直線、左曲線、右曲線 ）を選択するために使用される。曲線予測器の出力端には、走行路の状況を記述 するのに必要なパラメータ（曲率、距離）が出力する。 説明した方法で行う走行路の状況を決定する方法は、走行路の縁を認識するこ とに基づく。走行路の縁を認識するためには、走行路が通常平坦で滑らかな被覆 物で形成されているが、走行路の縁が一連の固定障害物（例えば、ガードレール 、柱、生け垣、縁石、塀等）で形成されているので、著しく粗い表面であると言 う認識を利用する。それ故、規則正しい走行路の表面から観測者へ戻り反射する 信号振幅は、図２に走行路の縁でサーチビームＳの反射Ｒとの比較から明確に分 かるように、走行路の縁から反射する成分より通常非常に小さい。 走行路の縁の物体は点状の目標（柱、道路標識等）として現れ、これ等の目標 は周知のターゲット追跡方法（例えば、S．Blackmann:“MultipleTarget Tracki ng with Radar Application”を参照）を用いて認識でき、追跡できる。もっと も、走行路の縁の物体は直線状に延びる静的な面状目標としても生じる得る。こ れ等の目標は点状の目標のようでなく周知の方法で処理できる。 走行路の縁を認識するため、目標の速度と車両の固有速度を比較して測定され た目標から先ず静止目標（固定目標）を分離する。走行路の縁の位置を決めるの に望ましくない固定目標を走行路の表面から除去するため、固定目標の振幅のし いき値の比較を行う。その結果、走行路の縁の両側の固定目標のみ、あるいは走 行路上の障害物の固定目標がこの処理過程を通過する。後続する走行路縁距離フ ィルターの役目は、車両と走行路の縁の間の間隔を測定するため、観測角度範囲 内で潜在的な走行路の縁の固定目標から、走行路の縁に最も近いものを選び出す ことにある。街路の縁の変化する状況や走行路上にある固定物体のために生じる 変動を排除するため、走行路の縁の間隔測定値を平滑化する種々の処置が必要で ある。 図５によれば、各角度範囲（サーチビーム）Ｓ内に見られる一回の測定サイク ルの街路の縁の固定目標ｘは走行方向ｆに向けて移動する車両Ｆとの最短距離ｄ に従って検査される。最短距離ｄの固定目標は、走行路の縁間隔予測用の初期値 と見なされる。数回の測定サイクルの間に生じる変動を排除するため、オーダー フィルターを使用する。このオーダーフィルターはオーダー窓の時間間隔にわた る保持機能を実現するので、この時間間隔内に生じる変動をより長い距離に抑制 する。単純な線形フィルターはこれには適していない。何故なら、この変動によ り平均値に強く影響を与える著しい変則値が生じるからである。統計は正しい距 離の値の周りに著しく非対称に広い値に分布している。これを実現するため、実 際の走行路の縁距離の測定値を記憶器に保管し、この記憶器は最後のＮ回目のサ イクル（Ｎ＞１）の測定を保持する。この記憶器内にある測定値は最短距離に従 って検査され、最短距離の測定が出力される。 図６は時間に対して測定された最短距離の固定目標ｘを示す。Ｔで時間窓が示 してある。実線は濾波された最短距離を示し、破線は真の走行路の縁の距離を示 す。 次に、先に説明したオーダーフィルターで濾波した走行路の縁の距離と測定の 予測偏差を更に平滑化するためモデルに基づくカルマンフィルターに導入する。 使用するモデルは走行路の縁の変化の動特性に関する先験的な知識に基づくもの で、走行路の縁の距離信号の急激な飛びを防止する。図７は先に説明したステッ プを実施する原理的な配置を示す。符号１１は時点ｔ＝ｔ0 での走行路の縁の固 定目標を表す。この目標は時点ｔ＝ｔ0 に対するオーダーフィルター１４に導入 される。これから、オーダーフィルター１４はその都度一つの最短距離の固定目 標１４′を突き止め、これを記憶器１５に保管する。記憶された時間窓ｔ−Ｔ.. .ｔからの固定目標１５′は、この時間窓用のオーダーフィルターに与えられる 。このオーダーフィルターは最短距離の固定目標１６′を平滑化するためカルマ ンフィルター１８に与える。カルマンフィルター１８の出力端には、各角度範囲 内で予測される走行路の縁距離に関する実際の信号１２が更に処理するために出 力する。図７に示すように、曲線のタイプを適応的に予測するため、分類器３は カルマンフィルター１８の入力端に各角度範囲に対して存在する走行路縁フィル ター２から時間的に連続する走行路の縁距離１２のブロックを受け取る。この分 類器は非線形構造体（ニューロ回路網）で構成され、この構造体は一つまたはそ れ以上の層の入力量に重みを付けて非線形的に組み合わせ、最終的に出力値を形 成する。この重みは分類器３の特性を決め、望む特性にオンラインあるいはオフ ラインで適応させる。 オフライン適応では、実際の運転の前に重みを実例の状況に基づき適応させる 。これ等の適応パラメータは運転中には「凍結」され、修正されない。この運転 モードは特に、乗物が主に走行方向変換器を持っていなく、再修正もできない場 合に適している。 オンライン適応では、乗物の方向センサが存在する場合、運転中に重みを適応 さえる可能性が生じる。これには（上で既に説明したように）実際の曲線のタイ プ６および実際の車両速度９に合わせた時間的に遅れている予測される曲線のタ イプ７′から修正信号５が比較点１０で形成される。 走行路曲線予測器４はこの発明の方法の最終評価段である。図８によれば、利 用できる情報（予測される曲線のタイプおよび離散的な角度範囲内の実際の走行 路の縁の距離）に基づき、前方にある走行路の状況を記述するパラメータ（走行 の曲率、距離）を出力端に出力する。予測される曲線のタイプに応じて、実際の 走行路の縁の距離から走行路の状況を再現する。走行路の曲率の予測は、例えば 多項式で行われる。この多項式は走行路の幅を考慮して、走行路の縁の距離から 得られる支持点により最適に設定される。 走行路の幅に関する仮定なしで済ませるため、走行路の縁距離と支持値による 回帰直線を利用し、多項式が走行路の幅距離と支持値の平均距離に相当する距離 で回帰直線と同じ傾斜を有するように、多項式のパラメータを決める。この方法 をここでは「傾斜等価法」と呼ぶ。 図９は、走行路の縁距離の３つの支持点により回帰直線をどのように決め、傾 斜等価法により得られた多項式がどのように変化するかを例示的に示す。 図１０は、曲線分類器から得られた曲線のタイプ（ここでは左曲線）に関する 情報が支持値を選択する場合に直線の回帰に対してどのように有利に利用される かを示す。左の街路の縁から生じる支持値は左曲線の支持値に対する単調条件を 傷つけるので、更に処理することは行われない。 物体が走行路上に存在し、障害物となっている例外的な場合は、上の前提条件 が当てはまらない測定値を出力する。しかし、次に説明する方法では走行路の状 況を予測するため多数の測定値を利用するので、この方法は、走行上の障害物に よる個々の測定値に対して強靭である。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項 【提出日】１９９８年２月２０日 【補正内容】 明細書 自動車の前方車道状況を確認する方法 この発明は、請求項１の前段による方法に関する。このような方法は米国特許 第 5 343 206号明細書により周知である。 走行の安全性や乗り心地を良くするため、自動車には間隔を自動的に維持する 間隔調整部とドライバーに対する警報表示器とが装備されている。そのため、車 両に間隔測定用のレーダーおよび画像処理装置を備えることは周知である。測定 値から前方に存在する物体の位置や速度を求め、速度を自動調整したりドライバ ーに警報を与えて安全間隔を維持する。これにより、本来の走行行路上を先頭に なって走る車両に自動的に追従することができる。もっとも、前方にある多数の 物体から自動的に間隔制御するのに重要な物体を常時突き止めることが必要であ る。それ故、検出した物体の位置を測定することの外に、物体が本来の走行行路 に存在するか否かを調べるため、走行路の状況を認識することも必要である。短 時間でも誤った対応が生じると、速度を調整している時、不要な制動あるいは加 速を加える処置を講ずることになり、これ等は走行の快適さを著しく制限する。 走行行路が一定の方向を維持している限り、走行行路を決めるには本来の車両 方向を使用してよい。ドイツ特許第 30 34 199号明細書により、曲線路を判別す るため、車両の操縦角度を評価することが知られている。この方法の難点は、曲 線路を前もって表示できない点にある。何故なら、操縦角度が最初に一定のしき い値を越える必要があるが、これは車両が曲線路に存在して初めてそのようにな るからである。例えば曲線路に入ったり出たりする時のように、走行行路の方向 が変化する場合、走行路の状況を予見的に認識することが必要である。米国特許 第 4 158 841号明細書に開示されている曲線路を見つける処置は操縦角度で制御 される旋回可能なサーチアンテナを利用する。しかし、この解決策は実現するの に機械的な経費が掛かり、従って高価である。ドイツ特許第 44 18 122号明細書 によれば、レーダーセンサ回路に加えて、曲線路を予見的に認識する画像処理装 置が使用されている。ドイツ特許第 22 15 576号明細書にも、画像処理に基づく 方法が開示されている。この方法は、衝突行路上にある障害物を本来の走行行路 上に存在しない他の物体と区別する能力に特徴がある。このため、車両に対して 生じる動きを画像の構造から評価する。衝突行路上に存在しない物体は、画像の 構造が横の動きをしないで対称に成長する衝突物体の横運動により区別される。 この装置を用いると、原理的に街路の縁や走行路の状況を認識することができる 。しかし、曲線路走行のこの問題は上記の装置で解決できない。何故なら、車両 が曲線路に入った時に初めて認識に必要な横方向の動きを使用するからである。 レーダーシステムに比べて（光学的にも熱光学的にも）画像処理システムの一般 的な難点は、自然で生じる極端な照明の動特性、霧の時に進入深さが短いことお よび街路の泥によるセンサ回路が汚れる恐れのために、センサ回路の経費が大き くなる点にある。 冒頭に述べた米国特許第 5 343 206号明細書は乗物と走行行路上にある障害物 の間の衝突を避ける方法を開示している。実際の走行路の状況の予測は、ここで は以下のように行われている。レーダーを用いて 40°の角度内で前方の状況を セクター状に走査し、反射した全ての目標を測定した距離と走査角度に応じて地 図と見なせる記憶マトリックスに記入する。次のステップで、地図に記入した全 ての目標に付いて数学的な街路の状況モデルを等式化して、街路の状況の最適パ ラメータを求めることが試されている。この方法は実際に役に立たない。何故な ら、この方法は角度と距離に関して非常に高い分解能で地図を作成することを含 み、この分解能を固定レーダーセンサ回路を用いても角度分解能が制限されてい るため実現できないからである。この方法の他の難点は、反射物体のために街路 の縁を常時認識できるという仮定の下にある。逆に、検出する目標が走行路の縁 に実際に付属しているか否かは検査されない。走行路の状況の予測に使用する目 標を走行路の縁に付属することに関して誤って検査することにより、走行路の縁 に属していない目標は走行路の状況に対するパラメータを予測する場合に許容で きない誤差を与える。 この発明の課題は、固定装備されたサーチアンテナを備えたレーダーセンサ回 路を専有的に使用し、付加的な光学センサ回路を使用することなく、存在位置と 速度の測定データを特別に評価して走行路の状況を予見認識できるように冒頭に 述べた方法を提供することにある。その場合、既存の車両方向の情報を修正に利 用することができるべきである。 上記の課題は、この発明により、請求項１の特徴部分により解決されている。 この発明による方法の有利な構成と発展は残りの請求項に開示されている。 以下、図面に示す実施例に基づきこの発明を説明する。ここに示すのは、 図１，典型的な目標追跡状況（直線、曲線路進入）， 図２，走行路の状況を予見するための原理ブロック回路、 図３，滑らか走行路でのサーチビームの反射、 図４，走行路の縁でのサーチビームの反射、 図５，サーチビーム内の固定目標、 図６，オーダーフィルターによる演算処理後の走行路の縁の潜在的な距離、 図７，走行路の縁の濾波装置、 請求の範囲 １．実際の速度（９）を検出し、固定装備されたアンテナを備えたレーダーセン サ回路により前方にある物体の位置と速度（９）を求め、固定目標（Ｘ）を離散 的な角度範囲（Ｓ）に分離し、この固定目標（Ｘ）の距離を走行路の縁と自動車 （Ｆ）の間の実際の間隔（１６）として求め、曲線回帰の特徴として使用する、 自動車（Ｆ）に対して先方にある走行路の状況を認識する方法において、 目標振幅のしきい値比較により、離散的な角度範囲（Ｓ）内の固定目標から 走行路の縁に特有な目標を求め、 離散的な角度範囲（Ｓ）で走行路の縁と自動車の間の間隔（１６′）を求め るため、連続する多数の測定サイクル（Ｎ）の離散的な角度範囲（Ｓ）の求めた 走行路に特有な目標から最短距離（ｄ）の目標を濾波するオーダーフィルター（ ２）を使用し、 離散的な角度範囲（Ｓ）内でそれぞれ求めた目標が曲線分類器（３）で曲線 のタイプ（６）を適応予測するための特徴として使用される、 ことを特徴とする方法。 ２．走行路の縁と自動車（Ｆ）の間の間隔（１６′）を平滑化するため、モデル に基づくカルマンフィルター（１８）を使用し、このカルマンフィフターのモデ ルは街路の状況の動特性に関する先験的な知識に基づく、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ３．曲線分類器（３）には修正信号（５）が連続的に入力し、この修正信号は乗 物の実際の曲線のタイプ（６）と曲線分類器（３）で予測され、その都度自動車 （Ｆ）の実際の速度（９）に応じて時間遅延された曲線のタイプ（７′）との比 較から得られる、 ことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。 ４．曲線分類器（３）はニューロ回路網で形成されている、 ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の方法。 ５．ニューロ回路網の重みは実例の状況に基づきオフライン適応により一度に予 め指定される、 ことを特徴とする請求項４に記載の方法。 ６．実例の状況に基づき運転前に予め与える重みはオンライン適応により運転中 に修正信号（５）により修正される、 ことを特徴とする請求項４に記載の方法。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．実際の速度を検出し、レーダーセンサ回路により前方にある物体の位置と速 度を求め、自動車に対して前方にある走行路の状況を認識する方法において、 目標振幅のしきい値比較により、固定目標から離散的な角度範囲内で走行路 の縁に特有な目標を分離し、各角度範囲で目標距離をオーダーフィルターで濾波 して車両に対する実際の走行路の縁の間隔を求め、分類器を用いて曲線のタイプ の適応予測する特徴として、また曲線回帰用の支持位置としてこの間隔を使用す る、 ことを特徴とする方法。 ２．観測する角度範囲内で車両と走行路の縁の間の間隔を測定するため、オーダ ーフィルターを使用し、多数の連続する測定サイクルの当該角度範囲の走行路の 縁に特有な目標から最短距離の目標を求める、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ３．走行路の縁の間隔（１６′）を平滑化するため、モデルに基づくカルマンフ ィルター（１８）を使用し、このフィルターのモデルは街路の状況の動特性に関 する先験的な知識に基づく、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ４．走行路の幅に関する知識なしに走行路の曲率を予測するため、直線回帰によ り先ず回帰直線を形成し、高次の多項式を求めるために回帰直線の傾斜を利用す る、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ５．適応曲線予測器（３）には、車両の実際の曲線のタイプ（６）と曲線分類器 （３）により予測され、その都度車両の実際の速度（９）に応じて時間的に遅れ た曲線のタイプ（７′）との比較から得られた修正信号が連続的に入力される、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ６．予測する曲線分類器（３）はニューロ回路網で形成される、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ７．ニューロ回路網の重みは実例の状況に基づきオフライン適応により一度に予 め指定される、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 ８．実例の状況に基づき運転前に予め与える重みはオンライン適応により運転中 に修正信号（５）により修正される、 ことを特徴とする請求項１に記載の方法。