WO2016084479A1 - 車両の走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラム - Google Patents

車両の走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラム Download PDF

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豊晴 勝倉
緒方　義久
剛 名波
喬士 西田
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    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles

Definitions

  • the present disclosure relates to a vehicle travel control technique for controlling the travel of the host vehicle based on the predicted course of the host vehicle.
  • tracking control in which the host vehicle travels following the preceding vehicle traveling on the same lane as the host vehicle among the preceding vehicles traveling in front of the host vehicle is known. ing.
  • follow-up control for example, it is important to accurately identify a vehicle traveling on the same lane as the own vehicle from among preceding vehicles detected by a sensor, a camera, or the like. Therefore, conventionally, a future travel route of the host vehicle is obtained by calculation, and a preceding vehicle existing on the future travel route is set as a target for follow-up control.
  • Various methods for calculating the future travel route of the host vehicle have been proposed (see, for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 1 discloses that a travel locus of a preceding vehicle traveling ahead of the host vehicle is stored, and a future travel route of the host vehicle is calculated using the stored travel track.
  • Patent Document 1 follows the preceding vehicle existing on the same lane as the own vehicle, and when the own vehicle is traveling, estimates the shape of the road from the movement locus of the preceding vehicle, The estimation result is used as a future travel route of the host vehicle.
  • the technology of this Patent Document 1 no consideration is given to the case where the host vehicle or the preceding vehicle changes the course, and there is a concern that the predicted course of the host vehicle may be calculated in the wrong direction under such circumstances.
  • An object of the present disclosure is to provide a vehicle travel control technology capable of suppressing a decrease in the prediction accuracy of the travel route of the host vehicle.
  • This disclosure employs the following means.
  • the present disclosure relates to a travel control device for a vehicle that controls travel of the host vehicle based on a predicted course that is a future travel path of the host vehicle.
  • the travel control device according to the present disclosure is based on a position storage unit that stores a preceding vehicle position that is a position of a preceding vehicle that travels ahead of the host vehicle in time series, and a locus of the preceding vehicle position that is stored in the position storage unit.
  • Route calculating means for calculating a predicted route. Furthermore, it is determined whether or not either the host vehicle or the preceding vehicle is estimated to be off the road, and the situation is that either the host vehicle or the preceding vehicle is estimated to be off the road. And invalidating means for invalidating the preceding vehicle position stored in the position storage means when determined.
  • the travel control device determines the position of the preceding vehicle indicating the movement trajectory of the preceding vehicle when it is determined that either the host vehicle or the preceding vehicle is estimated to be off the road.
  • the configuration is invalidated. If either the host vehicle or the preceding vehicle deviates from the current road and moves along the lane or road, it is possible that the prediction accuracy will be reduced if the route of the host vehicle is predicted using that data.
  • the travel control device can suppress in advance that the prediction accuracy of the route of the host vehicle is lowered due to the above configuration.
  • the travel control device includes a position storage unit that stores a value of a preceding vehicle position that is a position of a preceding vehicle that travels ahead of the host vehicle in a time series, and a preceding vehicle that is stored in the position storage unit in a time series.
  • Route calculation means for calculating a predicted route based on the locus of the position.
  • position updating means is provided for updating the value of the preceding vehicle position stored in time series in the position storage means as the previous value.
  • the position update means performs coordinate conversion of the preceding vehicle position stored in time series in the position storage means based on the vehicle speed and yaw rate of the host vehicle, and sets the value of the preceding vehicle position after the coordinate conversion as 1 Update as previous value.
  • the travel control device of the present disclosure performs coordinate conversion of the preceding vehicle position for each time series based on the vehicle speed and yaw rate of the host vehicle, and sets the value of the preceding vehicle position after the coordinate conversion to 1
  • the configuration was updated as the previous value.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a vehicle travel control device.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a method of calculating the predicted course of the host vehicle.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a preceding vehicle position and a movement locus in a preceding vehicle.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the process for updating the preceding vehicle position.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure for calculating the movement trajectory of the preceding vehicle.
  • the travel control device according to the present embodiment is mounted on a vehicle, and the host vehicle travels following the preceding vehicle traveling on the same lane as the host vehicle among the preceding vehicles traveling in front of the host vehicle.
  • Follow-up control is performed.
  • the follow-up control the inter-vehicle distance between the host vehicle and the preceding vehicle is controlled.
  • a travel control device 10 is a computer having a CPU, ROM, RAM, I / O, and the like.
  • the travel control apparatus 10 includes a course prediction unit 20, a follow-up vehicle setting unit 35, and a control target value calculation unit 36.
  • the CPU executes each of these functions by executing a program installed in the ROM. Is realized.
  • the vehicle (own vehicle) is equipped with object detection means for detecting an object existing around the vehicle.
  • the travel control device 10 inputs object detection information from the object detection means, and executes tracking control for the preceding vehicle based on the input information.
  • the own vehicle is provided with an imaging device 11 and a radar device 12 as object detection means.
  • the imaging device 11 is an in-vehicle camera, and is composed of a CCD camera, a CMOS image sensor, a near infrared camera, and the like.
  • the imaging device 11 captures the surrounding environment including the traveling road of the host vehicle, generates image data representing the captured image, and sequentially outputs the image data to the traveling control device 10.
  • the imaging device 11 is installed, for example, in the vicinity of the upper end of the windshield of the host vehicle, and captures an area that extends in the range of the predetermined angle ⁇ 1 toward the front of the vehicle with the imaging axis as the center.
  • the imaging device 11 may be a monocular camera or a stereo camera.
  • the radar device 12 is a detection device that detects an object by transmitting an electromagnetic wave as a transmission wave (probing wave) and receiving the reflected wave, and is configured by a millimeter wave radar in this embodiment.
  • the radar device 12 is attached to the front portion of the host vehicle, and scans an area that spreads over a range of a predetermined angle ⁇ 2 ( ⁇ 2 ⁇ 1) around the optical axis toward the front of the vehicle using a radar signal. Then, distance measurement data is created based on the time from transmission of electromagnetic waves toward the front of the vehicle until reception of the reflected wave, and the created distance measurement data is sequentially output to the travel control device 10.
  • the distance measurement data includes information on the direction in which the object exists, the distance to the object, and the relative speed.
  • the radar device 12 corresponds to a “vehicle distance sensor”.
  • the imaging device 11 and the radar device 12 each have an imaging axis that is the reference axis of the imaging device 11 and an optical axis that is the reference axis of the radar device 12 parallel to the traveling road surface of the host vehicle. It is attached so as to be in the same direction as any other direction. At least a part of the detectable region of the imaging device 11 and the detectable region of the radar device 12 overlap each other.
  • the traveling control device 10 inputs image data from the imaging device 11 and distance measurement data from the radar device 12, and also inputs detection signals from various sensors provided in the vehicle.
  • a yaw rate sensor 13 for detecting an angular velocity (hereinafter referred to as “yaw rate”) in a turning direction of the vehicle a vehicle speed sensor 14 for detecting a vehicle speed, and the like are provided.
  • a steering angle sensor 15 that detects the steering angle
  • an ACC switch 16 that is operated when the driver selects the follow-up control mode, and the like are provided.
  • the vehicle is also provided with a direction indicator 17 that is a device that displays the traveling direction of the vehicle outside the vehicle.
  • the direction indicator 17 includes an operation lever that is operated by the driver to any one of the left instruction position, the neutral position, and the right instruction position, and inputs an operation signal corresponding to the position of the operation lever to the travel control device 10. .
  • the course prediction unit 20 is a calculation unit that predicts a future travel course of the host vehicle, and includes a stationary object information acquisition unit 23, a white line information acquisition unit 24, another vehicle movement trajectory acquisition unit 25, a curve radius estimation unit 26, a predicted course. A calculation unit 21 and an invalidation determination unit 27 are provided.
  • the course prediction unit 20 predicts the travel course of the host vehicle based on the movement trajectory of the preceding vehicle that travels in front of the host vehicle.
  • the stationary object information acquisition unit 23 calculates position information regarding a roadside stationary object (for example, a guardrail or a wall) existing along the road on the traveling road of the host vehicle based on the distance measurement data from the radar device 12.
  • the position information is output to the predicted course calculation unit 21 as stationary object information.
  • the white line information acquisition unit 24 calculates information on road lane markings (white lines) included in the image captured by the imaging device 11 based on the image data from the imaging device 11, and uses the calculated information as white line information.
  • the white line information calculation method extracts edge points as white line candidates from the image data based on, for example, the luminance change rate in the horizontal direction of the image. Then, the extracted edge points are sequentially stored for each frame, and white line information is calculated based on the stored history of white line edge points.
  • the other vehicle movement trajectory acquisition unit 25 determines the position of the preceding vehicle (coordinates representing the passing point of the preceding vehicle) based on the distance measurement data from the radar device 12 (distance information and lateral position information between the host vehicle and the preceding vehicle).
  • the preceding vehicle position is calculated at a predetermined cycle, and the calculated preceding vehicle position is stored in time series.
  • the movement trajectory of the preceding vehicle is calculated based on the stored time-series data of the preceding vehicle position, and the calculated movement trajectory is output to the predicted course calculation unit 21 as other vehicle movement trajectory information.
  • the other-vehicle movement trajectory acquisition unit 25 calculates the movement trajectory information of not only a vehicle traveling on the same lane as the host vehicle but also a vehicle traveling on a lane adjacent to the host vehicle among preceding vehicles. This may be used for the course prediction of the host vehicle.
  • the curve radius estimation unit 26 calculates a curve radius (hereinafter referred to as “estimated R”) of the traveling road of the host vehicle from the yaw angle detected by the yaw rate sensor 13 and the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 14. Note that the calculation method of the estimated R is not limited to this, and may be calculated using, for example, image data, or may be calculated from the steering angle detected by the steering angle sensor 15 and the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 14. May be.
  • the predicted course calculation unit 21 receives the stationary object information from the stationary object information acquisition unit 23, the white line information from the white line information acquisition unit 24, and the other vehicle movement locus information from the other vehicle movement locus acquisition unit 25. Thereby, the predicted course RA which is a predicted value of the future traveling course of the own vehicle is calculated by combining the input information. Note that the predicted course calculation unit 21 can predict the course of the host vehicle independent of the yaw rate of the host vehicle.
  • FIG. 2 shows an outline of a procedure for calculating the predicted route RA in the predicted route calculation unit 21.
  • 2A shows a plurality of stationary object detection points Pa as a result of recognizing a three-dimensional obstacle (for example, a guard rail) as a roadside stationary object by the radar device 12.
  • (b) shows white line information Pb which is a result of recognizing the white line by the imaging apparatus 11.
  • (C) shows the history of a plurality of vehicle detection points Pc, which is the result of recognizing the preceding vehicle M2 by the radar device 12.
  • FIG. 2 (c) shows, as the preceding vehicle M2, a vehicle traveling on the same lane as the own vehicle M1 and a vehicle traveling on a lane adjacent to the own vehicle M1.
  • (d) shows the predicted course RA calculated using the stationary object detection point Pa, the white line information Pb, and the vehicle detection point Pc.
  • the predicted course calculation unit 21 first, the movement trajectory of the preceding vehicle M2 calculated from the vehicle detection point Pc is compared with the white line and the three-dimensional obstacle, respectively, and the preceding vehicle M2 that does not match the shape of the white line and the three-dimensional obstacle is detected. Exclude (disable) the movement trajectory. Subsequently, when there is only one moving locus of the preceding vehicle M2 that is not excluded, the predicted route RA is calculated by weighted averaging the moving locus of the preceding vehicle M2 and the white line information Pb using the movement locus. To do.
  • the predicted trajectory RA is obtained by weighted averaging the movement trajectory of the preceding vehicle M2 and the white line information Pb using the movement trajectory obtained by averaging them. Is calculated.
  • the predicted course calculation unit 21 corresponds to a “course calculation unit”.
  • the following vehicle setting unit 35 uses the predicted route RA of the host vehicle M1 input from the route prediction unit 20, and follows the preceding vehicle M2 existing on the predicted track among the preceding vehicles M2 traveling in front of the host vehicle M1.
  • the control target value calculation unit 36 controls the traveling speed of the host vehicle M1, thereby obtaining a control target value for maintaining the inter-vehicle distance between the tracking vehicle set by the tracking vehicle setting unit 35 and the host vehicle M1. calculate.
  • the control target value calculation unit 36 calculates a control target value for maintaining the inter-vehicle distance at a preset target interval. Specifically, the target output of the vehicle-mounted engine, the required brake force, and the like are calculated and output to the engine electronic control unit (engine ECU 41).
  • the travel control device 10 is configured to output a control signal to the engine ECU 41 and to output a control signal from the engine ECU 41 to the brake electronic control unit (brake ECU 42).
  • brake ECU 42 the brake electronic control unit
  • the other vehicle movement locus acquisition unit 25 includes a preceding vehicle position storage unit 25a, a movement locus calculation unit 25b, and a preceding vehicle position update unit 25c.
  • the preceding vehicle position storage unit 25a calculates the preceding vehicle position in a predetermined cycle based on the distance measurement data from the radar device 12, and stores the calculated preceding vehicle position in a predetermined storage area (storage device) in time series. .
  • a value obtained by averaging the vehicle detection points Pc for each predetermined section is set as the value of the preceding vehicle position Pd.
  • FIG. 3 shows the preceding vehicle position Pd and the movement locus RT of the preceding vehicle M2 traveling ahead of the host vehicle M1.
  • a plurality of sections are set, for example, at an interval of 10 m in front of the host vehicle M1, and the preceding vehicle position Pd is calculated for each section.
  • the preceding vehicle position storage unit 25a calculates the preceding vehicle position Pd by averaging the vehicle detection points Pc in each unit section with each of the sections K1 to K5 as one unit section.
  • the calculated preceding vehicle position Pd for each unit section is stored in time series in association with the section.
  • the preceding vehicle position storage unit 25a corresponds to “position storage means”.
  • the movement locus calculation unit 25b reads time-series data of the preceding vehicle position Pd from the preceding vehicle position storage unit 25a. Further, the axis of the trajectory that each vehicle has moved is extracted from the read preceding vehicle position Pd, and this is taken as the moving trajectory RT of the preceding vehicle M2.
  • the preceding vehicle position Pd of the adjacent unit sections is connected by, for example, a straight line, and a locus generated by connecting the straight lines is defined as a movement locus RT of the preceding vehicle M2.
  • the preceding vehicle position update unit 25c calculates the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2, the value of the preceding vehicle position Pd stored in time series in the preceding vehicle position storage unit 25a is set as the previous value.
  • Update Specifically, the vehicle speed of the host vehicle M1 detected by the vehicle speed sensor 14 and the yaw rate of the host vehicle M1 detected by the yaw rate sensor 13 are input to the preceding vehicle position update unit 25c.
  • the preceding vehicle position update unit 25c performs coordinate conversion of the preceding vehicle position Pd stored in time series in the preceding vehicle position storage unit 25a based on the input vehicle speed and yaw rate. Then, the value of the preceding vehicle position after coordinate conversion is updated as the previous value.
  • the updated value is stored in time series as the previous value in the preceding vehicle position storage unit 25a.
  • the procedure for updating the preceding vehicle position Pd by coordinate conversion will be described with reference to FIG.
  • two points of the position Q (i) and the position R (i) are shown as the preceding vehicle position Pd before the update.
  • the preceding vehicle position update unit 25c uses the estimated R calculated based on the vehicle speed and yaw rate of the host vehicle M1, and each of the position Q (i) and the position R (i) by a rotation matrix having the virtual center O as the origin. Is transformed. Further, the respective values of the position Q (i ⁇ 1) and the position R (i ⁇ 1) after the coordinate conversion are updated as the values one time before the preceding vehicle position Pd.
  • the position Q (i) approaches the host vehicle M1 by x1 in the X axis direction along with the coordinate conversion.
  • the vehicle approaches the vehicle M1 by y1 in the Y-axis direction.
  • the position R (i) approaches the host vehicle M1 by x2 in the X-axis direction and approaches the host vehicle M1 by y2 in the Y-axis direction along with the coordinate conversion.
  • the preceding vehicle position update unit 25c corresponds to “position update means”.
  • the course is arbitrarily changed according to the intention of the driver of each vehicle, and a situation inappropriate for the calculation of the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 may occur.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is calculated using the preceding vehicle position Pd acquired under such an inappropriate situation and the course prediction of the host vehicle M1 is performed, a highly accurate prediction result cannot be obtained. There is a concern that the controllability of the driving support is lowered.
  • the preceding vehicle position Pd stored in the preceding vehicle position storage unit 25a Is going to be disabled.
  • the travel control apparatus 10 uses an invalidation determination unit 27 as a means for invalidating the preceding vehicle position Pd stored in the preceding vehicle position storage unit 25a.
  • the invalidation determination unit 27 includes a course out determination unit 27a and a sensor accuracy determination unit 27b.
  • the course-out determination unit 27a determines whether one of the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is estimated to turn right or left based on the vehicle speeds of the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2. Specifically, the preceding vehicle M2 is traveling at a low speed (hereinafter referred to as “first estimation condition”), and the host vehicle M1 is traveling at a low speed (hereinafter referred to as “second estimation condition”). It is determined whether at least one of the above holds.
  • the reason why the above estimation condition is adopted as the determination method is that there is a possibility that the vehicle M1 and the preceding vehicle M2 that are following the vehicle are in a state of preparing to turn right or left when the vehicle M1 enters low speed. Because there is.
  • the first estimation condition is determined based on distance measurement data from the radar device 12, and the second estimation condition is determined based on the detection value of the vehicle speed sensor 14.
  • the course-out determination unit 27a outputs an invalidation signal to the other vehicle movement locus acquisition unit 25 when it is determined that at least one of the first estimation condition and the second estimation condition is satisfied.
  • the sensor accuracy determination unit 27b determines whether or not the positional relationship between the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is a positional relationship in which the detection accuracy of the radar device 12 decreases, based on distance measurement data from the radar device 12. To do. Specifically, it is determined whether at least one of the following estimation conditions is satisfied.
  • the estimation condition is that the inter-vehicle distance between the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is extremely long (greater than a predetermined distance) (hereinafter referred to as “third estimation condition”). Further, the preceding vehicle M2 deviates from the front position of the host vehicle M1 and exists in the wide-angle region of the sensor (hereinafter referred to as “fourth estimation condition”).
  • the sensor accuracy determination unit 27b outputs an invalidation signal to the other vehicle movement locus acquisition unit 25 when at least one of these estimation conditions is satisfied.
  • the invalidation determination unit 27 corresponds to “invalidation means”.
  • the other vehicle movement locus acquisition unit 25 is stored in the preceding vehicle position storage unit 25a.
  • the preceding vehicle position Pd is invalidated.
  • all of the preceding vehicle positions Pd stored in time series in the preceding vehicle position storage unit 25a may be invalidated, but deviate from the current running path. Only the preceding vehicle position Pd related to the preceding vehicle M2 that is estimated to be invalid may be invalidated.
  • the process which erases the information, the process which prohibits use of information, etc. are mentioned.
  • This process is a process performed by the other vehicle movement locus acquisition unit 25 and the invalidation determination unit 27. Further, when the vehicle is traveling and the ACC switch 16 is in the ON state, the ECU is executed at predetermined intervals by the ECU of the traveling control device 10.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure for calculating the movement trajectory of the preceding vehicle M2.
  • the travel control device 10 acquires the preceding vehicle position Pd calculated in the current calculation cycle in step S101.
  • step S102 it is determined whether or not the preceding vehicle M2 is in a situation where it is estimated that the preceding vehicle M2 deviates from the current running path (the preceding vehicle M2 goes out of the course).
  • the determination condition here is determined by whether or not the preceding vehicle M2 is traveling at a low speed (whether or not the first estimation condition is satisfied).
  • step S102 when it is determined that the course out of the preceding vehicle M2 is estimated (when affirmative determination is made in step S102), the process proceeds to step S107 and is stored in the preceding vehicle position storage unit 25a in time series.
  • the previous and previous preceding vehicle positions Pd are invalidated.
  • the preceding vehicle M2 is in a decelerating state or traveling at a low vehicle speed (for example, several km / h to several tens of km / h) continues for a predetermined time (for example, several seconds), It is determined that the preceding vehicle M2 is traveling at a low speed, and it is determined that the course out of the preceding vehicle M2 is estimated.
  • step S102 when it is determined that the course of the preceding vehicle M2 is not estimated to be in a situation (when a negative determination is made in step S102), the process proceeds to step S103, and the host vehicle M1 deviates from the current travel path ( It is determined whether or not it is estimated that the vehicle M1 is going out of the course.
  • the determination condition here is determined by whether or not the host vehicle M1 is traveling at a low speed (whether or not the second estimation condition is satisfied).
  • step S107 when it is determined that the course out of the host vehicle M1 is estimated (when affirmative determination is made in step S103), the process proceeds to step S107, and is stored in time series in the preceding vehicle position storage unit 25a.
  • the previous and previous preceding vehicle positions Pd are invalidated. If the host vehicle M1 is in a decelerating state or if traveling at a low speed continues for a predetermined time, it is determined that the host vehicle M1 is traveling at a low speed, and the vehicle M1 is out of course. Is determined to be the estimated situation.
  • step S104 the process proceeds to step S104, and the positions of the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 are determined. It is determined whether or not the relationship is a positional relationship at which the detection accuracy of the radar device 12 decreases.
  • the determination condition here is one of the following. First, it is determined whether or not the distance between the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is extremely long (whether or not the third estimation condition is satisfied). Second, it is determined whether or not the preceding vehicle M2 deviates from the front position of the host vehicle M1 and exists in the wide-angle region of the sensor (whether or not the fourth estimation condition is satisfied).
  • the third is determined by whether or not the relative speed between the preceding vehicle M2 and the host vehicle M1 is high (whether or not the fifth estimation condition is satisfied).
  • the process proceeds to step S107 and is stored in time series in the preceding vehicle position storage unit 25a.
  • the previous and previous preceding vehicle positions Pd are invalidated.
  • step S104 the traveling control device 10 validates the current and past preceding vehicle positions Pd stored in the preceding vehicle position storage unit 25a in time series, and based on the time series data of the preceding vehicle position Pd.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is calculated.
  • step S106 the current and past preceding vehicle positions Pd are coordinate-converted using a rotation matrix, and the value of the preceding vehicle position Pd after the coordinate conversion is updated as the previous value.
  • the traveling control device 10 when it is determined that one of the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is estimated to be out of the current traveling path, the travel locus RT of the preceding vehicle M2.
  • the preceding vehicle position Pd which is information indicating that is invalidated.
  • the prediction accuracy may be reduced if the route of the host vehicle M1 is predicted using the data. Conceivable.
  • the traveling control apparatus 10 which concerns on this embodiment can suppress beforehand that the prediction precision of the course of the own vehicle M1 falls by setting it as the said structure.
  • the travel control apparatus 10 determines that either the host vehicle M1 or the preceding vehicle M2 is in a situation where it is estimated that the vehicle will make a right turn or a left turn. As a result, when it is determined that a right turn or left turn is estimated, the preceding vehicle position Pd stored in time series in the preceding vehicle position storage unit 25a is invalidated. When the course prediction of the host vehicle M1 is performed using the preceding vehicle position Pd after the right turn or the left turn is started, the prediction accuracy of the course prediction of the host vehicle M1 is likely to be reduced.
  • the travel control apparatus 10 has the above-described configuration to suppress a decrease in the accuracy of the course prediction of the host vehicle M1 due to the right turn or the left turn of the preceding vehicle M2 or the host vehicle M1. it can.
  • the traveling control apparatus 10 determines that either the host vehicle M1 or the preceding vehicle M2 is traveling at a low speed, and the current and past preceding vehicles. The position Pd is invalidated. In this configuration, it is preferable to avoid performing the course prediction of the host vehicle M1 using data that may cause a decrease in prediction accuracy.
  • the traveling control device 10 is configured to invalidate the preceding vehicle position Pd stored in the preceding vehicle position storage unit 25a in such a situation. Thereby, it can suppress that the prediction precision of the movement track
  • the travel control apparatus 10 performs coordinate conversion of the preceding vehicle position Pd for each time series based on the estimated R calculated from the vehicle speed and yaw rate of the host vehicle M1.
  • the value of the preceding vehicle position after the coordinate conversion is updated as the previous value.
  • the predicted route calculation unit 21 is configured to input stationary object information, white line information, and other vehicle movement trajectory information, and calculate the predicted route RA using these input information.
  • the method of calculating the predicted course RA is not limited to this, and for example, the predicted course RA may be calculated using only other vehicle movement trajectory information. Further, the predicted course RA may be calculated from the other vehicle movement locus information and the stationary object information, or the predicted course RA may be calculated from the other vehicle movement locus information and the white line information.
  • the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 travels at a low speed.
  • the configuration is made by determining whether or not the situation is in progress.
  • the method for determining whether one of the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is in a situation where it is estimated that the vehicle turns right or left is not limited to the method based on the vehicle speed.
  • the determination method sets determination conditions such as recognition of lighting of the brake lamp of the preceding vehicle M2 and recognition of lighting of the direction indicator of the preceding vehicle M2, and makes a determination based on whether or not the condition is met. May be.
  • the brake operation for deceleration is performed in the own vehicle M1 and the direction indicator 17 is operated in the own vehicle M1 based on the success or failure of the condition. May be. Further, by combining these determination conditions and the determination condition that the vehicle is traveling at a low speed, it is determined that either the host vehicle M1 or the preceding vehicle M2 is in a situation where it is estimated that the vehicle will turn right or left. It is good. Note that when the determination condition is that the brake lamp of the preceding vehicle M2 is lit and the direction indicator of the preceding vehicle M2 is lit, image data captured by the imaging device 11 may be used.
  • the current and past preceding vehicle positions Pd are invalidated. Also good. This is because if the lane change is performed, the preceding vehicle M2 deviates from the front position of the host vehicle M1 (enters the wide-angle region of the sensor), and the detection accuracy may be reduced. Note that whether one of the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 is in a situation where it is estimated that the lane is changed is, for example, the fact that the turn indicator of the preceding vehicle M2 has been recognized, or the host vehicle M1. In this case, the determination may be made based on the operation of the direction indicator 17 or the like.
  • the configuration for invalidating the acquired preceding vehicle position Pd is not limited to the configuration for deleting the preceding vehicle position Pd stored in the preceding vehicle position storage unit 25a or prohibiting its use.
  • a configuration for deleting the movement locus RT calculated using the preceding vehicle position Pd stored in the preceding vehicle position storage unit 25a or a configuration for prohibiting the use of the movement locus RT calculated using the preceding vehicle position Pd.
  • a value obtained by averaging the vehicle detection points Pc for each predetermined section is set as the preceding vehicle position Pd, and a track connecting the preceding vehicle positions Pd of adjacent unit sections with a straight line is defined as the moving track RT of the preceding vehicle M2. It was set as the structure to do.
  • the preceding vehicle position Pd is not limited to an averaged value for each predetermined section of the vehicle detection point Pc.
  • the preceding vehicle position Pd may be the vehicle detection point Pc itself.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is not limited to a trajectory that connects the preceding vehicle positions Pd of adjacent unit sections with a straight line.
  • the moving locus RT may be calculated by averaging the vehicle detection points Pc.
  • the imaging device 11 and the radar device 12 are provided as the object detection means.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the invention is applied to a configuration including a sonar that detects an object using an ultrasonic wave as a transmission wave. Also good.
  • the technology of the present disclosure may be applied to a vehicle that does not include the imaging device 11.
  • the present invention is applied to follow-up control that travels following the preceding vehicle M2 that travels on the same lane as the host vehicle M1.
  • the technology of the present disclosure may be applied to the course prediction of the host vehicle M1 for avoiding a collision between the host vehicle M1 and another vehicle.
  • the present disclosure includes various programs such as a program for causing a computer to execute each functional unit (each unit) constituting the travel control device 10, a medium on which the program is recorded, and a vehicle travel control method. It can also be realized in the form.

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Abstract

　走行制御装置（１０）は、車両に搭載されており、自車両の将来の走行進路である予測進路に基づいて自車両の走行を制御する。走行制御装置（１０）は、自車両の前方を走行する先行車両の位置である先行車位置を時系列で記憶する先行車位置記憶部（２５ａ）と、先行車位置の軌跡に基づいて予測進路を算出する予測進路演算部（２１）と、自車両及び先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であると判定された場合に、先行車位置記憶部（２５ａ）に記憶されている先行車位置を無効にする無効化判定部（２７）と、を備える。

Description

車両の走行制御装置、走行制御方法、及び走行制御プログラム
　本開示は、自車両の予測進路に基づいて自車両の走行を制御する車両の走行制御技術に関する。
　車両の走行支援制御の一つとしては、自車両の前方を走行する先行車両のうち、自車両と同一の車線上を走行する先行車両に追従して、自車両が走行する追従制御が知られている。こうした追従制御では、例えばセンサやカメラ等で検知した先行車両の中から、自車両と同一車線上に走行する車両を精度良く特定することが重要である。そこで従来では、自車両の将来の走行進路を演算により求め、将来の走行進路上に存在する先行車両を追従制御の対象とすることが行われている。また、自車両の将来の走行進路を算出する方法については、従来種々提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、自車両よりも前方を走行している先行車両の走行軌跡を記憶し、その記憶した走行軌跡を用いて自車両の将来の走行進路を算出することが開示されている。
特表２００２－５３１８８６号公報
　特許文献１に記載のものは、自車両と同一の車線上に存在する先行車両に追従して、自車両が走行している場合に、その先行車両の移動軌跡により道路の形状を推定し、その推定結果を自車両の将来の走行進路とするものである。この特許文献１の技術では、自車両又は先行車両が進路変更した場合について考慮されておらず、こうした状況下において自車両の予測進路を誤った方向に演算してしまうことが懸念される。
　本開示は、自車両の走行進路の予測精度が低下することを抑制することができる車両の走行制御技術を提供することを一つの目的とする。
　本開示は、以下の手段を採用した。
　本開示は、自車両の将来の走行進路である予測進路に基づいて自車両の走行を制御する車両の走行制御装置に関する。本開示の走行制御装置は、自車両の前方を走行する先行車両の位置である先行車位置を時系列で記憶する位置記憶手段と、位置記憶手段に記憶されている先行車位置の軌跡に基づいて予測進路を算出する進路算出手段と、を備える。さらに、自車両及び先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であるか否かを判定し、自車両及び先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であると判定された場合に、位置記憶手段に記憶されている先行車位置を無効にする無効化手段と、を備える。
　実際の車両走行では、各車両の運転者の意向に応じて、任意の右折や左折、車線変更などの進路変更がなされ、移動軌跡の算出に対して不適切な状況が生じ得ることが考えられる。このような場合には、精度の高い予測結果が得られず、走行支援の制御性が低下することが考えられる。
　この点に鑑み、本開示の走行制御装置は、自車両及び先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況にあると判定された場合、先行車両の移動軌跡を示す先行車位置を無効とする構成とした。自車両及び先行車両のいずれかが現在の走路から外れ、車線や道路に沿わない動きをした場合には、そのデータを用いて自車両の進路を予測すると予測精度が低下することが考えられる。しかし、本開示の走行制御装置は、上記構成によって、自車両の進路の予測精度が低下することを事前に抑制することができる。
　本開示の走行制御装置は、自車両の前方を走行する先行車両の位置である先行車位置の値を時系列で記憶する位置記憶手段と、位置記憶手段に時系列で記憶されている先行車位置の軌跡に基づいて予測進路を算出する進路算出手段と、を備える。さらに、先行車両の移動軌跡を算出するたびに、位置記憶手段に時系列で記憶されている先行車位置の値を、それぞれ１回前の値として更新する位置更新手段と、を備える。位置更新手段は、自車両の車速とヨーレートとに基づいて、位置記憶手段に時系列で記憶されている先行車位置の座標変換を実施し、該座標変換後の先行車位置の値を、１回前の値として更新する。
　実際の車両走行では、直線道路や緩やかなカーブ路だけでなく、Ｓ字形状のような複雑なカーブ路を走行することがあり、こうした複雑な形状のカーブ路では先行車両の移動軌跡の算出精度が低下することが懸念される。このような場合には、精度の高い予測結果が得られず、走行支援の制御性が低下することが考えられる。
　この点に鑑み、本開示の走行制御装置は、自車両の車速とヨーレートとに基づいて、時系列ごとの先行車位置の座標変換を実施し、その座標変換後の先行車位置の値を１回前の値として更新する構成とした。こうした構成によって、自車両が走行する過程において、そのときの自車両の位置を中心（基準）としながら先行車両の位置を把握できる。これにより、自車両が旋回状態にある場合に、先行車両の移動軌跡をより正確に算出することができる。その結果、自車両の進路予測をより適正に実施することができる。
図１は、車両の走行制御装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、自車両の予測進路の演算方法を説明するための図である。 図３は、先行車両における先行車位置及び移動軌跡を示す図である。 図４は、先行車位置の更新処理を説明する図である。 図５は、先行車両の移動軌跡算出の処理手順を示すフローチャートである。
　以下、車両の走行制御装置を具体化した実施形態について、図面を参照しつつ説明する。本実施形態に係る走行制御装置は車両に搭載されており、自車両の前方を走行する先行車両のうち、自車両と同一の車線上を走行する先行車両に追従して、自車両が走行する追従制御を実施するものである。当該追従制御では、自車両と先行車両との間の車間距離を制御する。まずは、本実施形態の走行制御装置の概略構成について図１を用いて説明する。
　図１において、走行制御装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータである。この走行制御装置１０は、進路予測部２０と、追従車両設定部３５と、制御目標値演算部３６とを備えており、ＣＰＵが、ＲＯＭにインストールされているプログラムを実行することでこれら各機能を実現する。車両（自車両）には、車両周囲に存在する物体を検知する物体検知手段が搭載されている。走行制御装置１０は、物体検知手段からの物体の検知情報を入力するとともに、その入力情報に基づいて先行車両に対する追従制御を実行する。自車両には、物体検知手段として撮像装置１１及びレーダ装置１２が設けられている。
　撮像装置１１は車載カメラであり、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等で構成されている。撮像装置１１は、自車両の走行道路を含む周辺環境を撮影し、その撮影した画像を表す画像データを生成して走行制御装置１０に逐次出力する。撮像装置１１は、例えば自車両のフロントガラスの上端付近に設置されており、撮像軸を中心に車両前方に向かって所定角度θ１の範囲で広がる領域を撮影する。なお、撮像装置１１は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。
　レーダ装置１２は、送信波（探査波）として電磁波を送信し、その反射波を受信することで物体を検出する探知装置であり、本実施形態ではミリ波レーダで構成されている。レーダ装置１２は、自車両の前部に取り付けられており、光軸を中心に車両前方に向かって所定角度θ２（θ２＜θ１）の範囲に亘って広がる領域を、レーダ信号により走査する。そして、車両前方に向けて電磁波を送信してから反射波を受信するまでの時間に基づき、測距データを作成し、その作成した測距データを走行制御装置１０に逐次出力する。測距データには、物体が存在する方位、物体までの距離及び相対速度に関する情報が含まれている。なお、レーダ装置１２が「車間距離センサ」に相当する。
　なお、車両出荷時には、撮像装置１１及びレーダ装置１２はそれぞれ、撮像装置１１の基準軸である撮像軸と、レーダ装置１２の基準軸である光軸とが、自車両の走行路面に対して平行な方向と同一方向になるように取り付けられている。撮像装置１１の検出可能領域とレーダ装置１２の検出可能領域とは、少なくとも一部が互いに重複している。
　走行制御装置１０は、撮像装置１１からの画像データ及びレーダ装置１２からの測距データを入力するとともに、車両に設けられた各種センサからの検出信号をそれぞれ入力する。各種センサとしては、車両の旋回方向への角速度（以下「ヨーレート」という）を検出するヨーレートセンサ１３、車速を検出する車速センサ１４、などが設けられている。また、操舵角を検出する操舵角センサ１５、運転者が追従制御モードを選択する際に操作するＡＣＣスイッチ１６などが設けられている。また車両には、車両の進行方向を車外に表示する装置である方向指示器１７が設けられている。方向指示器１７は、運転者によって左指示位置、中立位置及び右指示位置のいずれかに操作される操作レバーを備えており、操作レバーの位置に応じた操作信号を走行制御装置１０に入力する。
　進路予測部２０は、自車両の将来の走行進路を予測する演算部であり、静止物情報取得部２３、白線情報取得部２４、他車移動軌跡取得部２５、カーブ半径推定部２６、予測進路演算部２１及び無効化判定部２７を備えている。進路予測部２０は、自車両の前方を走行する先行車両の移動軌跡に基づいて、自車両の走行進路を予測する。
　静止物情報取得部２３は、レーダ装置１２からの測距データに基づいて、自車両の走行道路において道路に沿って存在する路側静止物（例えば、ガードレールや壁など）に関する位置情報を算出し、その位置情報を静止物情報として予測進路演算部２１に出力する。白線情報取得部２４は、撮像装置１１からの画像データに基づいて、撮像装置１１で撮影された画像に含まれている道路区画線（白線）に関する情報を算出し、その算出した情報を白線情報として予測進路演算部２１に出力する。白線情報の算出方法についてより具体的には、例えば、画像の水平方向における輝度変化率等に基づいて、画像データから白線の候補とするエッジ点を抽出する。そして、その抽出したエッジ点を１フレームごとに順次記憶し、その記憶した白線のエッジ点の履歴に基づき白線情報を算出する。
　他車移動軌跡取得部２５は、レーダ装置１２からの測距データ（自車両と先行車両との距離情報及び横位置情報）に基づいて、先行車両の位置（先行車両の通過点を表す座標）である先行車位置を所定周期で算出し、その算出した先行車位置を時系列で記憶する。また、記憶した先行車位置の時系列データを基に先行車両の移動軌跡を算出し、その算出した移動軌跡を他車移動軌跡情報として予測進路演算部２１に出力する。なお、他車移動軌跡取得部２５は、自車両と同一車線上を走行する車両だけでなく、先行車両のうち、自車両に隣接する車線上を走行している車両の移動軌跡情報を算出し、これを自車両の進路予測に活用してもよい。カーブ半径推定部２６は、ヨーレートセンサ１３により検出したヨー角と、車速センサ１４により検出した車速とから、自車両の走行道路のカーブ半径（以下「推定Ｒ」という）を算出する。なお、推定Ｒの算出方法はこれに限定されず、例えば画像データを用いて算出してもよいし、あるいは操舵角センサ１５により検出した操舵角と、車速センサ１４により検出した車速とから算出してもよい。
　予測進路演算部２１は、静止物情報取得部２３からの静止物情報、白線情報取得部２４からの白線情報、及び他車移動軌跡取得部２５からの他車移動軌跡情報それぞれが入力される。これにより、それら入力された情報を組み合わせることで、自車両の将来の走行進路の予測値である予測進路ＲＡを算出する。なお、予測進路演算部２１では、自車両のヨーレートに依らない自車両の進路予測が可能である。
　図２に、予測進路演算部２１において予測進路ＲＡを演算する手順の概略を示す。図２中、（ａ）は路側静止物としての立体障害物（例えばガードレール）をレーダ装置１２で認識した結果である複数の静止物検知点Ｐａを示す。また、（ｂ）は撮像装置１１で白線を認識した結果である白線情報Ｐｂを示す。また、（ｃ）は先行車両Ｍ２をレーダ装置１２で認識した結果である複数の車両検知点Ｐｃの履歴を示す。なお、図２（ｃ）には、先行車両Ｍ２として、自車両Ｍ１と同一の車線上を走行している車両と、自車両Ｍ１に隣接する車線上を走行している車両とを示している。また、図２中、（ｄ）は、静止物検知点Ｐａ、白線情報Ｐｂ及び車両検知点Ｐｃを用いて算出した予測進路ＲＡを示している。
　予測進路演算部２１では、まず、車両検知点Ｐｃから算出される先行車両Ｍ２の移動軌跡と、白線及び立体障害物とをそれぞれ比較し、白線及び立体障害物の形状と合致しない先行車両Ｍ２の移動軌跡を除外する（無効にする）。続いて、除外しなかった先行車両Ｍ２の移動軌跡が１つのみの場合には、その移動軌跡を用い、先行車両Ｍ２の移動軌跡と白線情報Ｐｂとを重み付け平均することで予測進路ＲＡを算出する。また、除外しなかった先行車両Ｍ２の移動軌跡が複数ある場合には、それらを平均化した移動軌跡を用いて、先行車両Ｍ２の移動軌跡と白線情報Ｐｂとを重み付け平均することで予測進路ＲＡを算出する。なお、予測進路演算部２１が「進路算出手段」に相当する。
　追従車両設定部３５は、進路予測部２０から入力された自車両Ｍ１の予測進路ＲＡを用い、自車両Ｍ１の前方を走行する先行車両Ｍ２のうち、予測進路上に存在する先行車両Ｍ２を追従車両として設定する。制御目標値演算部３６は、自車両Ｍ１の走行速度を制御することで、追従車両設定部３５で設定された追従車両と自車両Ｍ１との間の車間距離を維持するための制御目標値を算出する。なおこのとき、制御目標値演算部３６は、予め設定した目標間隔で車間距離を維持するための制御目標値を算出する。具体的には、車載エンジンの目標出力や要求ブレーキ力等を算出し、これらをエンジン電子制御ユニット（エンジンＥＣＵ４１）に出力する。なお、本実施形態では、走行制御装置１０は、エンジンＥＣＵ４１に対して制御信号を出力し、エンジンＥＣＵ４１からブレーキ電子制御ユニット（ブレーキＥＣＵ４２）に対して制御信号が出力される構成となっている。なお、この構成については、エンジンＥＣＵ４１及びブレーキＥＣＵ４２のそれぞれに走行制御装置１０が制御信号を出力する構成としてもよい。
　次に、本実施形態に係る走行制御装置１０における先行車両Ｍ２の移動軌跡の算出処理について詳しく説明する。本実施形態に係る他車移動軌跡取得部２５は、先行車位置記憶部２５ａと、移動軌跡演算部２５ｂと、先行車位置更新部２５ｃとを備えている。
　先行車位置記憶部２５ａは、レーダ装置１２からの測距データに基づいて先行車位置を所定周期で算出し、その算出した先行車位置を所定の記憶領域（記憶装置）に時系列で記憶する。本実施形態では、車両検知点Ｐｃを所定区間ごとに平均化した値（各区間での平均値）を先行車位置Ｐｄの値として設定する。図３には、自車両Ｍ１よりも前方を走行する先行車両Ｍ２の先行車位置Ｐｄ及び移動軌跡ＲＴを示す。本実施形態では、図３に示すように、自車両Ｍ１の前方に、例えば１０ｍ間隔で複数の区間が設定され、それらの区間ごとに先行車位置Ｐｄが算出される。例えば図３では、自車両Ｍ１を起点とする前方のエリアに、区間Ｋ１～Ｋ５が設定されている。このような場合、先行車位置記憶部２５ａでは、区間Ｋ１～Ｋ５のそれぞれを１つの単位区間として、各単位区間内の車両検知点Ｐｃを平均化することで先行車位置Ｐｄを算出する。そして、その算出した単位区間ごとの先行車位置Ｐｄを区間に対応させて時系列に記憶する。なお、先行車位置記憶部２５ａが「位置記憶手段」に相当する。
　移動軌跡演算部２５ｂは、先行車位置記憶部２５ａから先行車位置Ｐｄの時系列データを読み出す。また、その読み出した先行車位置Ｐｄから各車両が移動した軌跡の軸を取り出し、これを先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとする。本実施形態では、図３に示すように、隣接する単位区間の先行車位置Ｐｄを、例えば直線で繋ぎ、直線で繋いで生成した軌跡を先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとする。
　先行車位置更新部２５ｃは、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを算出するたびに、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている先行車位置Ｐｄの値を、それぞれ１回前の値として更新する。具体的には、先行車位置更新部２５ｃには、車速センサ１４で検出した自車両Ｍ１の車速と、ヨーレートセンサ１３で検出した自車両Ｍ１のヨーレートとが入力される。先行車位置更新部２５ｃは、それらの入力された車速及びヨーレートに基づいて、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている先行車位置Ｐｄの座標変換を実施する。そして、座標変換後の先行車位置の値を、１回前の値として更新する。なお、更新後の値は、先行車位置記憶部２５ａに１回前の値として時系列で記憶しておく。
　図４を用いて、先行車位置Ｐｄを座標変換により更新する手順を説明する。図４には、更新前の先行車位置Ｐｄとして位置Ｑ（ｉ）及び位置Ｒ（ｉ）の２点が記されている。先行車位置更新部２５ｃは、自車両Ｍ１の車速及びヨーレートに基づき算出した推定Ｒを用いて、仮想の中心Ｏを原点とする回転行列により、位置Ｑ（ｉ）及び位置Ｒ（ｉ）のそれぞれを座標変換する。また、座標変換後の位置Ｑ（ｉ－１）及び位置Ｒ（ｉ－１）のそれぞれの値を、先行車位置Ｐｄの１回前の値として更新する。仮想の中心Ｏと自車両Ｍ１とを結ぶ直線をＸ軸、これに直交する直線をＹ軸とすると、位置Ｑ（ｉ）については、座標変換に伴いＸ軸方向にｘ１だけ自車両Ｍ１に近付き、Ｙ軸方向にｙ１だけ自車両Ｍ１に近付く。また、位置Ｒ（ｉ）については、座標変換に伴いＸ軸方向にｘ２だけ自車両Ｍ１に近付き、Ｙ軸方向にｙ２だけ自車両Ｍ１に近付く。更新後の先行車位置Ｐｄである位置Ｑ（ｉ－１）及び位置Ｒ（ｉ－１）は、新たに取得した車両検知点Ｐｃに基づき算出した先行車位置Ｐｄと共に、次回の演算周期において移動軌跡ＲＴの演算に用いられる。なお、先行車位置更新部２５ｃが「位置更新手段」に相当する。
　ここで、実際の車両走行では、各車両の運転者の意向に応じて任意に進路変更が行われ、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴの算出に不適切な状況が生じ得る。こうした不適切な状況下で取得した先行車位置Ｐｄを用いて、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを算出し、自車両Ｍ１の進路予測を行った場合には、精度の高い予測結果が得られず、走行支援の制御性が低下することが懸念される。
　そこで本実施形態では、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、現在の走路から外れることが推定される状況であるか否かを判定する。そして、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、現在の走路から外れることが推定される状況であると判定された場合には、先行車位置記憶部２５ａに記憶されている先行車位置Ｐｄを無効にすることとしている。
　具体的には、図１に示すように、本実施形態に係る走行制御装置１０は、先行車位置記憶部２５ａに記憶されている先行車位置Ｐｄを無効にする手段として無効化判定部２７を備えている。また、無効化判定部２７は、コースアウト判定部２７ａとセンサ精度判定部２７ｂとを備えている。
　コースアウト判定部２７ａは、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２の車速に基づいて、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、右折又は左折することが推定される状況であるか否かを判定する。具体的には、先行車両Ｍ２が低速走行している状況であること（以下「第１推定条件」という）、及び自車両Ｍ１が低速走行していること（以下「第２推定条件」という）の少なくとも一方が成立しているか否かを判定する。なお、上記推定条件を判定方法として採用した理由は、追従走行中の自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２が低速走行に入った状況では、その車両が右折又は左折する準備態勢に入っている可能性があるからである。
　ここで、「低速走行していること」とは、車両が減速状態であること、また、低車速での走行を継続している状態のことを含む概念である。よって、本実施形態では、第１推定条件については、レーダ装置１２からの測距データに基づいて判定し、第２推定条件については、車速センサ１４の検出値に基づいて判定する。コースアウト判定部２７ａは、第１推定条件及び第２推定条件の少なくとも一方が成立していると判定した場合に、他車移動軌跡取得部２５に対して無効化信号を出力する。
　センサ精度判定部２７ｂは、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との位置関係が、レーダ装置１２の検出精度が低下する位置関係にあるか否かを、レーダ装置１２からの測距データに基づいて判定する。具体的には、以下の推定条件の少なくともいずれかが成立しているか否かを判定する。推定条件は、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との車間距離が極端に長い（所定距離より大きい）こと（以下「第３推定条件」という）である。また、先行車両Ｍ２が自車両Ｍ１の正面位置から外れ、センサの広角領域に存在していること（以下「第４推定条件」という）である。また、先行車両Ｍ２と自車両Ｍ１との相対速度が大きいこと（以下「第５推定条件」という）である。そして、センサ精度判定部２７ｂは、これら推定条件の少なくともいずれかが成立している場合に、他車移動軌跡取得部２５に対して無効化信号を出力する。なお、無効化判定部２７が「無効化手段」に相当する。
　他車移動軌跡取得部２５は、無効化判定部２７（コースアウト判定部２７ａ及びセンサ精度判定部２７ｂの少なくともいずれか）から無効化信号が入力されると、先行車位置記憶部２５ａに記憶されている先行車位置Ｐｄを無効にする。このとき、複数の先行車両Ｍ２を認識している場合には、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている先行車位置Ｐｄの全てを無効にしてもよいが、現在の走路から外れることが推定される先行車両Ｍ２に関する先行車位置Ｐｄのみを無効にしてもよい。なお、先行車位置Ｐｄを無効にする構成としては、その情報を消去する処理、情報の使用を禁止する処理などが挙げられる。
　次に、本実施形態に係る走行制御装置１０の先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴの算出処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。この処理は、他車移動軌跡取得部２５及び無効化判定部２７による処理である。また、車両走行中で、かつＡＣＣスイッチ１６がオン状態の場合に、走行制御装置１０のＥＣＵにより所定周期毎に実行される。
　図５は、先行車両Ｍ２の移動軌跡算出の処理手順を示すフローチャートである。図５に示すように、走行制御装置１０では、ステップＳ１０１にて、今回の演算周期により算出した先行車位置Ｐｄを取得する。次に、ステップＳ１０２にて、先行車両Ｍ２が現在の走路から外れる（先行車両Ｍ２のコースアウトする）ことが推定される状況であるか否かを判定する。ここでの判定条件は、先行車両Ｍ２が低速走行している状況であるか否か（第１推定条件が成立しているか否か）で判定する。その結果、先行車両Ｍ２のコースアウトが推定される状況であると判定された場合（ステップＳ１０２で肯定判定された場合）には、ステップＳ１０７へ進み、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている今回及び過去の先行車位置Ｐｄを無効化する。なお、先行車両Ｍ２が減速状態であるか、又は低車速（例えば数ｋｍ／ｈ～十数ｋｍ／ｈ）での走行が、所定時間（例えば数秒）の間、継続している場合には、先行車両Ｍ２が低速走行しているものと判定し、先行車両Ｍ２のコースアウトが推定される状況であると判定される。
　一方、走行制御装置１０では、先行車両Ｍ２のコースアウトが推定される状況でないと判定された場合（ステップＳ１０２で否定判定された場合）、ステップＳ１０３へ進み、自車両Ｍ１が現在の走路から外れる（自車両Ｍ１のコースアウトする）ことが推定される状況であるか否かを判定する。ここでの判定条件は、自車両Ｍ１が低速走行している状況であるか否か（第２推定条件が成立しているか否か）で判定する。その結果、自車両Ｍ１のコースアウトが推定される状況であると判定された場合（ステップＳ１０３で肯定判定された場合）には、ステップＳ１０７へ進み、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている今回及び過去の先行車位置Ｐｄを無効化する。なお、自車両Ｍ１が減速状態であるか、又は低速での走行が所定時間の間、継続している場合には、自車両Ｍ１が低速走行しているものと判定し、自車両Ｍ１のコースアウトが推定される状況であると判定される。
　一方、走行制御装置１０では、自車両Ｍ１のコースアウトが推定される状況でないと判定された場合（ステップＳ１０３で否定判定された場合）、ステップＳ１０４へ進み、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との位置関係が、レーダ装置１２の検出精度が低下する位置関係にあるか否かを判定する。ここでの判定条件は、以下のいずれかとする。１つ目は、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との車間距離が極端に長いか否か（第３推定条件が成立しているか否か）で判定する。２つ目は、先行車両Ｍ２が自車両Ｍ１の正面位置から外れ、センサの広角領域に存在しているか否か（第４推定条件が成立しているか否か）で判定する。３つ目は、先行車両Ｍ２と自車両Ｍ１との相対速度が大きいか否か（第５推定条件が成立しているか否か）で判定する。その結果、レーダ装置１２の検出精度が低下する位置関係にあると判定された場合（ステップＳ１０４で肯定判定された場合）には、ステップＳ１０７へ進み、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている今回及び過去の先行車位置Ｐｄを無効化する。
　一方、走行制御装置１０では、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との位置関係が、レーダ装置１２の検出精度が低下する位置関係にないと判定された場合（ステップＳ１０４で否定判定された場合）、すなわち、ステップＳ１０２～Ｓ１０４のいずれの処理でも否定判定された場合、ステップＳ１０５へ進む。これにより、走行制御装置１０では、ステップＳ１０５にて、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている今回及び過去の先行車位置Ｐｄを有効とし、先行車位置Ｐｄの時系列データに基づき先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを算出する。次に、ステップＳ１０６にて、今回及び過去の先行車位置Ｐｄを、回転行列により座標変換し、座標変換後の先行車位置Ｐｄの値を、それぞれ１回前の値として更新する。
　以上詳述した本実施形態によれば、次の優れた効果が得られる。
　本実施形態に係る走行制御装置１０は、自車両Ｍ1及び先行車両Ｍ２のいずれかが、現在の走路から外れることが推定される状況であることが判定された場合、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを示す情報である先行車位置Ｐｄを無効とする構成とした。自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが現在の走路から外れ、車線や道路に沿わない動きをした場合には、そのデータを用いて自車両Ｍ１の進路を予測すると予測精度が低下することが考えられる。そこで、本実施形態に係る走行制御装置１０は、上記構成にすることで、自車両Ｍ１の進路の予測精度が低下することを事前に抑制することができる。
　具体的には、本実施形態に係る走行制御装置１０は、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、右折又は左折を行うことが推定される状況であることを判定する。その結果、右折又は左折を行うことが推定される状況であると判定された場合には、先行車位置記憶部２５ａに時系列で記憶されている先行車位置Ｐｄを無効とする構成とした。右折又は左折が開始された後の先行車位置Ｐｄを用いて自車両Ｍ１の進路予測を行う場合には、自車両Ｍ１の進路予測の予測精度が低下するおそれが高い。この点に鑑み、本実施形態に係る走行制御装置１０は、上記構成にすることで、先行車両Ｍ２又は自車両Ｍ１の右折又は左折に伴う自車両Ｍ１の進路予測の精度低下を抑制することができる。
　自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、低速走行している状況では、その車両が右折又は左折する準備態勢に入っている可能性がある。この点を考慮し、本実施形態に係る走行制御装置１０は、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、低速走行している状況であることが判定された場合、今回及び過去の先行車位置Ｐｄを無効にする構成とした。この構成では、予測精度が低下するおそれのあるデータを用いて自車両Ｍ１の進路予測を行うことを回避する上で好適である。
　また、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との車間距離が極端に長い、先行車両Ｍ２がセンサの広角領域に存在している、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との相対速度が大きい等といった状況では、自車両Ｍ１と先行車両Ｍ２との位置関係が、レーダ装置１２の検出精度が低下する位置関係にあると言える。そこで、本実施形態に係る走行制御装置１０は、このような状況下の場合、先行車位置記憶部２５ａに記憶されている先行車位置Ｐｄを無効にする構成とした。これにより、自車両Ｍ１の移動軌跡の予測精度が低下することを抑制でき、追従制御を精度良く実施する上で望ましい。
　また、本実施形態に係る走行制御装置１０は、自車両Ｍ１の車速とヨーレートとから算出した推定Ｒに基づいて、時系列ごとの先行車位置Ｐｄの座標変換を実施する。そして、その座標変換後の先行車位置の値を、１回前の値として更新する構成とした。こうした構成によって、自車両Ｍ１が走行する過程において、そのときの自車両Ｍ１の位置を中心（基準）としながら先行車両Ｍ２の位置を把握できる。これにより、自車両Ｍ１が旋回状態にある場合に、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴをより正確に算出することができる。その結果、自車両Ｍ１の移動軌跡の予測をより適正に実施することができる。
　（他の実施形態）
　本開示は上記実施形態に限定されず、例えば次のように実施してもよい。
　・上記実施形態において、予測進路演算部２１は、静止物情報、白線情報、及び他車移動軌跡情報を入力し、これらの入力情報を用いて予測進路ＲＡを算出する構成とした。予測進路ＲＡを算出する方法はこれに限定されず、例えば他車移動軌跡情報のみを用いて予測進路ＲＡを算出してもよい。また、他車移動軌跡情報と静止物情報とから予測進路ＲＡを算出してもよいし、他車移動軌跡情報と白線情報とから予測進路ＲＡを算出してもよい。
　・上記実施形態では、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、右折又は左折することが推定される状況であるか否かについて、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、低速走行している状況であるか否かを判定することにより行う構成とした。自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、右折又は左折することが推定される状況であるか否かを判定する方法は、車速に基づく方法に限定されない。例えば、上記判定方法は、先行車両Ｍ２のブレーキランプの点灯を認識したことや、先行車両Ｍ２の方向指示器の点灯を認識したこと等を判定条件に設定し、該条件の成否に基づき判定してもよい。また、自車両Ｍ１において、減速のためのブレーキ操作が行われたことや、自車両Ｍ１において、方向指示器１７が操作されたこと等を判定条件に設定し、該条件の成否に基づき判定してもよい。さらに、これらの判定条件と、低速走行であることの判定条件とを組み合わせることで、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、右折又は左折することが推定される状況であると判定する構成としてもよい。なお、先行車両Ｍ２のブレーキランプが点灯したこと、及び先行車両Ｍ２の方向指示器が点灯したことを判定条件とする場合には、撮像装置１１によって撮影された画像データを用いるとよい。
　・上記実施形態では、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、車線変更することが推定される状況であると判定された場合に、今回及び過去の先行車位置Ｐｄを無効にする構成としてもよい。これは、車線変更が行われると、先行車両Ｍ２が自車両Ｍ１の正面位置から外れ（センサの広角領域に入り）、検出精度が低下することが考えられるからである。なお、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２のいずれかが、車線変更することが推定される状況であるか否かは、例えば、先行車両Ｍ２の方向指示器の点灯を認識したことや、自車両Ｍ１において、方向指示器１７が操作されたこと等に基づき判定するとよい。
　・取得した先行車位置Ｐｄを無効にする構成としては、先行車位置記憶部２５ａに記憶されている先行車位置Ｐｄを消去する又はその使用を禁止する構成に限定されない。例えば、先行車位置記憶部２５ａに記憶されている先行車位置Ｐｄを用いて算出した移動軌跡ＲＴを消去する構成、又は先行車位置Ｐｄを用いて算出した移動軌跡ＲＴの使用を禁止する構成としてもよい。また、先行車位置Ｐｄの算出に用いる車両検知点Ｐｃを消去するか又はその使用を禁止する構成としてもよい。
　・上記実施形態では、車両検知点Ｐｃを所定区間ごとに平均化した値を先行車位置Ｐｄとし、隣接する単位区間の先行車位置Ｐｄを直線で繋いだ軌跡を先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとする構成とした。先行車位置Ｐｄは、車両検知点Ｐｃの所定区間ごとの平均化した値とすることに限定されない。例えば、先行車位置Ｐｄを車両検知点Ｐｃそのものとする構成としてもよい。また、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは、隣接する単位区間の先行車位置Ｐｄを直線で繋いだ軌跡とすることに限定されない。例えば、車両検知点Ｐｃを平均化することにより移動軌跡ＲＴを算出する構成としてもよい。
　・上記実施形態では、物体検知手段として撮像装置１１及びレーダ装置１２を備える構成としたがこれらに限定されず、例えば送信波に超音波を用いて物体を検出するソナーを備える構成に適用してもよい。また、本開示の技術は、撮像装置１１を搭載しない車両に適用してもよい。
　・上記実施形態では、自車両Ｍ１と同一の車線上を走行する先行車両Ｍ２に追従して走行する追従制御に適用する場合について説明した。本開示の技術は、自車両Ｍ１と他車両との衝突を回避するための自車両Ｍ１の進路予測に適用してもよい。なお、本開示は、上記走行制御装置１０を構成する各機能部（各手段）をコンピュータに実行させるためのプログラム、また、このプログラムを記録した媒体、さらに、車両の走行制御方法など、種々の形態で実現することもできる。
　１０…走行制御装置、１１…撮像装置、１２…レーダ装置、１３…ヨーレートセンサ、２０…進路予測部、２１…予測進路演算部、２３…静止物情報取得部、２４…白線情報取得部、２５…他車移動軌跡取得部、２６…カーブ半径推定部、２７…無効化判定部、３５…追従車両設定部、３６…制御目標値演算部、４１…エンジンＥＣＵ、４２…ブレーキＥＣＵ。

Claims (11)

  1. 　自車両（Ｍ１）の将来の走行進路である予測進路に基づいて車両の走行を制御する車両の走行制御装置（１０）であって、
    　前記自車両の前方を走行する先行車両（Ｍ２）の位置である先行車位置を時系列で記憶する位置記憶手段（２５ａ）と、
    　前記位置記憶手段に記憶されている前記先行車位置の軌跡に基づいて前記予測進路を算出する進路算出手段（２１）と、
    　前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であるか否かを判定し、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であると判定された場合に、前記位置記憶手段に記憶されている前記先行車位置を無効にする無効化手段（２７）と、
    を備える車両の走行制御装置。
  2. 　前記無効化手段は、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが、右折、左折、又は車線変更することが推定される状況である場合に、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であるものと判定する請求項１に記載の車両の走行制御装置。
  3. 　前記無効化手段は、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが低速走行している状況である場合に、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であるものと判定する請求項１又は２に記載の車両の走行制御装置。
  4. 　前記自車両には、探査波の送信及び受信により前記自車両と前記先行車両との車間距離を検出する車間距離センサ（１２）が備えられており、
    　前記位置記憶手段は、前記車間距離センサの検出値に基づき算出した前記先行車位置を記憶し、
    　前記無効化手段は、前記自車両と前記先行車両との位置関係が、前記車間距離センサの検出精度が低下する位置関係にあるか否かを判定し、前記位置関係にあると判定された場合に、前記位置記憶手段に記憶されている前記先行車位置を無効にする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の車両の走行制御装置。
  5. 　前記無効化手段は、前記自車両と前記先行車両との車間距離が所定距離より長い場合に、前記自車両と前記先行車両との位置関係が、前記車間距離センサの検出精度が低下する位置関係にあると判定する請求項４に記載の車両の走行制御装置。
  6. 　前記無効化手段は、前記先行車両が前記自車両の正面位置から外れ、前記車間距離センサの広角領域に存在している場合に、前記自車両と前記先行車両との位置関係が、前記車間距離センサの検出精度が低下する位置関係にあると判定する請求項４又は５に記載の車両の走行制御装置。
  7. 　前記無効化手段は、前記先行車両と前記自車両との相対速度が大きい場合に、前記自車両と前記先行車両との位置関係が、前記車間距離センサの検出精度が低下する位置関係にあると判定する請求項４乃至６のいずれか一項に記載の車両の走行制御装置。
  8. 　前記無効化手段により前記自車両及び前記先行車両のいずれも走路から外れることが推定される状況でないと判定され、前記位置記憶手段に記憶されている前記先行車位置を有効にする場合に、前記先行車両の移動軌跡を算出するたびに、前記位置記憶手段に記憶されている先行車位置をそれぞれ１回前の値として更新する位置更新手段（２５ｃ）を備え、
    　前記位置更新手段は、前記自車両の車速とヨーレートとに基づいて前記位置記憶手段に記憶されている先行車位置の座標変換を実施し、該座標変換後の先行車位置の値を１回前の値として更新する請求項１乃至７のいずれか一項に記載の車両の走行制御装置。
  9. 　自車両（Ｍ１）の将来の走行進路である予測進路に基づいて自車両の走行を制御する車両の走行制御装置（１０）であって、
    　前記自車両の前方を走行する先行車両（Ｍ２）の位置である先行車位置を時系列で記憶する位置記憶手段（２５ａ）と、
    　前記位置記憶手段に記憶されている前記先行車位置の軌跡に基づいて前記予測進路を算出する進路算出手段（２１）と、
    　前記先行車両の移動軌跡を算出するたびに、前記位置記憶手段に記憶されている先行車位置の値をそれぞれ１回前の値として更新する位置更新手段（２５ｃ）と、を備え、
    　前記位置更新手段は、前記自車両の車速とヨーレートとに基づいて、前記位置記憶手段に記憶されている先行車位置の座標変換を実施し、該座標変換後の先行車位置の値を１回前の値として更新する車両の走行制御装置。
  10. 　自車両（Ｍ１）の将来の走行進路である予測進路に基づいて車両の走行を制御する車両の走行制御方法であって、
    　前記自車両の前方を走行する先行車両（Ｍ２）の位置である先行車位置を所定の記憶装置に時系列で記憶する工程（２５ａ）と、
    　前記記憶装置に記憶されている前記先行車位置の軌跡に基づいて前記予測進路を算出する工程（２１）と、
    　前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であるか否かを判定し、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であると判定された場合に、前記記憶装置に記憶されている前記先行車位置を無効にする工程（２７）と、
    を含む車両の走行制御方法。
  11. 　自車両（Ｍ１）の将来の走行進路である予測進路に基づいて車両の走行を制御する車両の走行制御プログラムであって、
    　前記自車両の前方を走行する先行車両（Ｍ２）の位置である先行車位置を所定の記憶装置に時系列で記憶する位置記憶ステップ（２５ａ）と、
    　前記記憶装置に記憶されている前記先行車位置の軌跡に基づいて前記予測進路を算出する進路算出ステップ（２１）と、
    　前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であるか否かを判定し、前記自車両及び前記先行車両のいずれかが走路から外れることが推定される状況であると判定された場合に、前記記憶装置に記憶されている前記先行車位置を無効にする無効化ステップ（２７）と、
    をコンピュータに実行させる車両の走行制御プログラム。
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