WO2016084645A1 - 車両の走行制御装置及び走行制御方法 - Google Patents

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豊晴 勝倉
緒方　義久
剛 名波
喬士 西田
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Toyota Motor Corp
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Denso Corp
Toyota Motor Corp
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Definitions

  • the present disclosure relates to travel control of a vehicle, and more particularly to travel control technology for controlling 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 it is not assumed that the preceding vehicle has deviated from the lane, such as when the lane is changed unexpectedly. If such a situation occurs, the calculation accuracy of the course prediction of the host vehicle is not assumed. May decrease. Further, since the movement trajectory of the preceding vehicle can be obtained only in the inter-vehicle section from the own vehicle to the preceding vehicle, there is a concern that the prediction of the future traveling route is in a limited range.
  • This disclosure has an object to provide a vehicle travel control technology capable of improving 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 includes an object detection unit that detects a position of a stationary object provided along a road on or on a road on which the host vehicle travels, and a preceding vehicle that travels in front of the host vehicle.
  • the position storage means for storing the preceding vehicle position that is the position of the vehicle in time series, the other vehicle movement locus that is the locus of the preceding vehicle position stored in the position storage means, and the position of the stationary object detected by the object detection means
  • the trajectory determination means for determining whether or not the other vehicle movement trajectory is along the shape of the road, and the trajectory determination means determines that the other vehicle movement trajectory is along the shape of the road.
  • a course calculation means that validates the other vehicle movement locus and invalidates the other vehicle movement locus when it is determined that the other vehicle movement locus is not along the road shape, and calculates a predicted course based on the validated other vehicle movement locus; Prepare.
  • the movement trajectory of the preceding vehicle is compared with the movement trajectory of the preceding vehicle by comparing the position of a stationary object such as a lane marking on the traveling road or a guardrail on the side of the road with the movement trajectory of the preceding vehicle. It was set as the structure which determines whether it was along the shape. Further, when it is determined that the movement locus of the preceding vehicle is along the shape of the road, the movement locus of the preceding vehicle is validated.
  • the traveling control device of the present disclosure when it is determined that the moving track of the preceding vehicle does not follow the shape of the road, the moving track of the preceding vehicle is invalidated.
  • the predicted course of the host vehicle is calculated based on the valid movement trajectory of the preceding vehicle.
  • the travel control device is a travel control device for a vehicle that controls the travel of the host vehicle based on a predicted track that is a future travel route of the host vehicle, and is a preceding vehicle that travels in front of the host vehicle.
  • Position storage means for storing a certain preceding vehicle position in time series, radius estimation means for estimating the curve radius of the traveling road of the own vehicle, and an inter-vehicle section from the own vehicle to the preceding vehicle are stored in the position storage means.
  • the predicted course is calculated based on the other vehicle movement locus which is the locus of the preceding vehicle position, and the predicted course calculated based on the other vehicle movement locus is set to the curve radius estimated by the radius estimation means for the section farther than the inter-vehicle section.
  • a route calculation means for calculating a predicted route by extending based on the route.
  • the movement trajectory of the preceding vehicle can be obtained only in the inter-vehicle section from the host vehicle to the preceding vehicle, and the course determined based on the moving trajectory is limited to the inter-vehicle section.
  • the controllability of the travel control is reduced by limiting the target vehicle for the travel control based on the course prediction.
  • the predicted course is extended by using the estimated curve radius, so it is possible to predict a travel course farther from the host vehicle, and to other vehicles located far away.
  • the course of the host vehicle can be predicted.
  • the object vehicles of traveling control based on course prediction can be expanded, and it is suitable when carrying out traveling control based on course prediction.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a vehicle travel control device.
  • FIG. 2 is a diagram showing a movement locus of a preceding vehicle when traveling on a curved road.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram when the lane marking and the guard rail are stationary objects.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the procedure for calculating the movement trajectory.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the process of extending the predicted course using the estimated R.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating the processing procedure of the predicted course calculation process.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a processing procedure of a predicted course calculation process based on the movement trajectory.
  • the travel control device is mounted on a vehicle, and performs follow-up control that travels following a preceding vehicle that travels on the same lane as the own vehicle among preceding vehicles traveling in front of the host vehicle. To do.
  • 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 receives object detection information from the object detection means, and executes tracking control for the preceding vehicle based on the input information.
  • an imaging device 11 and a radar device 12 are provided in the vehicle.
  • 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 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 part of the host vehicle, and scans a region that extends over a range of a predetermined angle ⁇ 2 ( ⁇ 2 ⁇ 1) with the optical axis as a center toward the front of the vehicle using a radar signal. Then, the radar device 12 creates distance measurement data based on the time from transmission of electromagnetic waves toward the front of the vehicle until reception of the reflected wave, and sequentially outputs the created distance measurement data to the travel control device 10. To do.
  • the distance measurement data includes information on the direction in which the object exists, the distance to the object, and the relative speed.
  • the imaging device 11 and the radar device 12 each have the same imaging axis as the reference axis of the imaging device 11 and the optical axis as the reference axis of the radar device 12 in the direction parallel to the traveling road surface of the host vehicle. It is attached so that it is in the direction. At least a part of the detectable area of the imaging device 11 and the detectable area of the radar device 12 overlap each other.
  • the radar device 12 corresponds to “first detection means”
  • the imaging device 11 corresponds to “second detection means”.
  • the travel control device 10 receives image data from the imaging device 11 and distance measurement data from the radar device 12, and also receives 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
  • 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 course prediction unit 20 is a calculation unit that predicts the traveling route of the host vehicle, and includes a first predicted route calculation unit 21 and a second predicted route calculation unit 22.
  • the 1st prediction course calculating part 21 calculates the future driving course of the own vehicle based on the movement locus
  • the second predicted course calculation unit 22 calculates the future travel course of the host vehicle based on the yaw rate of the host vehicle.
  • the first 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, respectively.
  • the first predicted course calculation unit 21 calculates a first predicted course that is a future travel course of the host vehicle by combining the input information.
  • the first predicted course calculation unit 21 can predict the course of the host vehicle independent of the yaw rate of the host vehicle.
  • the stationary object information acquisition unit 23 is based on the distance measurement data from the radar device 12 and is positional information regarding roadside stationary objects (for example, three-dimensional obstacles such as guardrails and walls) existing along the road on the traveling road of the host vehicle. And the position information is output to the first 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. Is output to the first predicted course calculation unit 21.
  • the white line information acquisition unit 24 extracts edge points as white line candidates from image data based on, for example, a luminance change rate in the horizontal direction of the image. Then, the white line information acquisition unit 24 sequentially stores the extracted edge points for each frame, and calculates the white line information based on the stored white line edge point history.
  • the other vehicle movement trajectory acquisition unit 25 represents the position of the preceding vehicle (the passing point of the preceding vehicle) based on the distance measurement data from the radar device 12 (distance information between the own vehicle and the preceding vehicle and lateral position information).
  • the preceding vehicle position which is a coordinate
  • the other vehicle movement locus acquisition unit 25 calculates the movement locus of the preceding vehicle based on the stored time-series data of the preceding vehicle position, and uses the calculated movement locus as the other vehicle movement locus information to the first predicted route calculation unit 21. Output.
  • the other vehicle movement trajectory acquisition unit 25 functions as a position storage unit.
  • the other-vehicle movement trajectory acquisition unit 25 calculates a movement trajectory of not only a vehicle traveling on the same lane as the own vehicle but also a vehicle traveling on a lane adjacent to the own vehicle among the preceding vehicles. This is used to predict the course of the vehicle.
  • the second predicted course calculation unit 22 receives an estimated curve radius (hereinafter referred to as “estimated R”) of the traveling road of the host vehicle from the curve radius estimation unit 26, and uses the input estimated R to A second predicted course that is a future travel course is calculated.
  • the curve radius estimation unit 26 calculates an estimated R from the yaw rate (yaw angle) detected by the yaw rate sensor 13 and the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 14.
  • the method of calculating the estimated R is not limited to this.
  • the estimated R may be calculated using 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. Good.
  • the curve radius estimation unit 26 functions as a radius estimation unit.
  • the following vehicle setting unit 35 uses the predicted route calculated by the route prediction unit 20 and sets the preceding vehicle existing on the predicted route among the preceding vehicles traveling in front of the host vehicle as the following vehicle.
  • the control target value calculation unit 36 calculates a control target value for maintaining the inter-vehicle distance between the following vehicle set by the following vehicle setting unit 35 and the own vehicle by controlling the traveling speed of the own vehicle. .
  • the control target value calculation unit 36 calculates a control target value for maintaining the inter-vehicle distance at a preset target interval. Specifically, control values such as a target output and a required brake force of the vehicle-mounted engine are calculated, and these control values are output as control signals 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).
  • the traveling control apparatus 10 outputs a control signal to each of engine ECU41 and brake ECU42.
  • the course prediction result calculated by the first predicted course calculation unit 21, that is, the course prediction result based on the movement trajectory of the preceding vehicle is validated, and the following vehicle is selected using this. .
  • the reason is as follows. While traveling on a straight road, the prediction accuracy hardly changes between the first predicted route that is the route prediction result based on the movement trajectory of the preceding vehicle and the second predicted route that is the route prediction result based on the estimated R.
  • the following vehicle is selected using the second predicted course, it is on the same lane as the own vehicle.
  • the preceding vehicle existing in the adjacent lane, not the preceding vehicle may be selected as the following vehicle. Therefore, in the present embodiment, basically, the following vehicle is selected using the first predicted route with priority.
  • the travel control device 10 when the course of the host vehicle is predicted using the movement trajectory of the preceding vehicle, the data when the preceding vehicle moves along the shape of the road, such as when the preceding vehicle unexpectedly changes lanes, is used. If used, there is a concern that the calculation accuracy of the course prediction of the host vehicle is lowered.
  • a stationary object such as a lane marking on a traveling road or a roadside stationary object (for example, a three-dimensional obstacle such as a guardrail or a wall) provided along the road. Using the detection result of the object, the position of the stationary object is compared with the movement locus of the preceding vehicle.
  • the movement locus of the preceding vehicle is validated.
  • the moving track of the preceding vehicle does not follow the shape of the road, the moving track of the preceding vehicle is invalidated. Then, the first predicted course is calculated on the basis of the valid movement track of the preceding vehicle.
  • the structure which erases the movement locus calculated using the preceding vehicle position the structure which prohibits use of the movement locus calculated using the preceding vehicle position, etc. are included. .
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a movement locus RT of the preceding vehicle M2 when the host vehicle M1 and the preceding vehicle M2 travel on a curved road.
  • the radar apparatus 12 detects a plurality of preceding vehicle positions Pd as a result of detecting the preceding vehicle M2 by the radar apparatus 12 and a three-dimensional obstacle (for example, a guard rail provided on the side of the road) as a roadside stationary object.
  • a plurality of stationary object detection points Pa that are the results of the above are shown.
  • the preceding vehicle position Pd is obtained by averaging a plurality of vehicle detection points, which are the results detected by the radar device 12, at predetermined distance intervals (for example, 10 m intervals).
  • FIG. 2A shows a case where the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 matches (follows) the shape of the road
  • FIG. 2B shows that the movement trajectory RT does not match the shape of the road.
  • FIG. 2A shows a situation in which the preceding vehicle M2 does not change lanes and continuously travels in the same lane as the own vehicle M1, and is calculated from time-series data of the preceding vehicle position Pd.
  • the movement trajectory RT is along the shape of the road.
  • the movement trajectory RT each preceding vehicle position Pd
  • the lateral direction with respect to the traveling direction of the own vehicle M1 It can be seen that the relative position of is substantially constant.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is recognized as being effective as a movement trajectory used for predicting the course of the host vehicle M1 along the shape of the running road.
  • FIG. 2B shows a situation in which the preceding vehicle M2 is changing to the right lane, and the movement locus RT calculated from the time-series data of the preceding vehicle position Pd is the road Not in line with the shape.
  • the movement trajectory RT each preceding vehicle position Pd
  • the lateral direction with respect to the traveling direction of the own vehicle M1 It can be seen that the relative position of is not constant.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 does not follow the shape of the road on which the vehicle is traveling and is recognized as invalid as the movement trajectory used for the course prediction of the host vehicle M1.
  • the position of the stationary object that is present in the left direction with respect to the traveling direction of the host vehicle M1 is compared with the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2, but in the traveling direction of the host vehicle M1.
  • a stationary object that exists in the right direction is also included in the comparison object.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram in the case where the lane marking (white line) and the guard rail are set as stationary objects and their positions are calculated in the host vehicle M1.
  • FIG. 3 shows a plurality of stationary object detection points Pa detected as roadside guardrails and lane markings (white lines) Pb that divide the lane on the road.
  • FIG. 3A shows a shelter J (a place where a vehicle is withdrawn from the road) provided on a part of the roadside of the straight road.
  • FIG. 3B shows a guard fence for construction provided on the side of the road. In such a case, the arrangement of the stationary object detection points Pa and the shape of the lane markings Pb do not match.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is effective as a movement trajectory used for the course prediction of the host vehicle M1 based on the fact that the horizontal relative position between the movement trajectory RT and the lane marking Pb is constant. Certified.
  • the preceding vehicle M2 travels consciously of the guard fence instead of the lane marking Pb.
  • the movement trajectory RT each preceding vehicle position Pd
  • the lateral direction relative to the traveling direction of the host vehicle M1 It can be seen that the relative position is constant.
  • comparing the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 with the lane marking Pb it can be seen that the lateral relative position with respect to the traveling direction of the host vehicle M1 is not constant.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is effective as a movement trajectory used for the course prediction of the host vehicle M1 based on the fact that the lateral relative position between the movement trajectory RT and the stationary object detection point Pa is constant. Is certified.
  • a plurality of sections K (K1 to K5 in FIG. 4) are set in front of the host vehicle M1, for example, at an interval of 10 m, and the preceding vehicle position Pd (Pd1 in FIG. 4) is set for each section. To Pd5). Further, three or more sections are set as one unit section KN, and a straight course ⁇ ( ⁇ 1 to ⁇ 3 in FIG. 4) is calculated based on the preceding vehicle position Pd for each unit section KN. At this time, in the present embodiment, the unit section KN is set so as to partially overlap in the inter-vehicle section from the host vehicle M1 to the preceding vehicle M2. And the movement locus
  • the straight path ⁇ 1 is calculated with the sections K1 to K3 as one unit section KN (1-3).
  • the straight path ⁇ 2 is calculated with the sections K2 to K4 as one unit section KN (2-4).
  • the straight path ⁇ 3 is calculated with the sections K3 to K5 as one unit section KN (3-5).
  • the preceding vehicle positions Pd1 and Pd3 corresponding to the sections K1 and K3 located on both sides of the middle section K2 are determined.
  • a straight path ⁇ 1 is calculated by connecting with a straight line. The same applies to other unit sections.
  • the method of calculating the straight path ⁇ of the unit section KN is not limited to the above-described method of connecting the preceding vehicle positions Pd (two preceding vehicle positions) of the sections K located on both sides of the unit section KN with a straight line.
  • the unit section KN may include four or more sections K.
  • the calculated straight courses ⁇ 1 to ⁇ 3 are appropriately slid in the lateral direction to connect the straight courses ⁇ 1 to ⁇ 3.
  • the starting point (end point on the own vehicle M1 side) of the straight path ⁇ 1 is set as the front position of the own vehicle M1.
  • the start point of the straight path ⁇ 2 is set as the preceding vehicle position Pd2 on the straight path ⁇ 1
  • the start point of the straight path ⁇ 3 is set as the preceding vehicle position Pd4 on the straight path ⁇ 2.
  • the preceding vehicle positions Pd1, Pd2, Pd4, and Pd5 are connected by a straight line, and the respective straight paths ⁇ 1 to ⁇ 3 are connected (synthesized).
  • the noise is eliminated and the following vehicle It is possible to calculate a movement trajectory RT for specifying
  • the final movement trajectory RT may be calculated by calculating the movement trajectory RT for each preceding vehicle M2 by the above method and connecting the calculated movement trajectories RT together.
  • the connection of the movement trajectory RT is far from the own vehicle M1 (back side) with respect to the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 that is close to the own vehicle M1 (near side) of the two preceding vehicles M2.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 may be slid in the horizontal direction. In this case, the length of the movement trajectory RT can be extended rather than calculating the movement trajectory RT based on the preceding vehicle position Pd of one preceding vehicle M2.
  • the discontinuity between the two movement trajectories RT is estimated from estimated R, which is an estimated curve radius of the road estimated from the turning information (yaw rate or steering angle) of the host vehicle M1 and the vehicle speed, or image data. Interpolation may be performed based on the estimated R.
  • the history of the position of the preceding vehicle M2 (time series data of the preceding vehicle position Pd) can be obtained only in the inter-vehicle section from the own vehicle M1 to the preceding vehicle M2. Therefore, the predicted course of the host vehicle M1 that can be calculated based on the movement locus RT of the preceding vehicle M2 is limited to the inter-vehicle section. Therefore, in the present embodiment, for the inter-vehicle section from the own vehicle M1 to the preceding vehicle M2, as described above, the first predicted course is calculated based on the movement locus RT of the preceding vehicle M2.
  • the first predicted course calculated based on the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is extended by the second predicted course calculated based on the estimated R that is the estimated curve radius of the road.
  • the predicted course of the host vehicle M1 is calculated.
  • the traveling route of the own vehicle M1 can be predicted further.
  • FIG. 5 illustrates a process of extending the predicted course of the host vehicle M1 using the first predicted course based on the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 and the second predicted course based on the estimated curve radius R of the road. It is explanatory drawing to do.
  • the first predicted course RA based on the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is indicated by a broken line
  • the second predicted course RB based on the estimated R is indicated by a two-dot chain line
  • the host vehicle M1 is synthesized and extended.
  • the predicted course RC is indicated by a solid line.
  • the area S1 close to the host vehicle M1 in the front area of the host vehicle M1 is an area where the history of the position of the preceding vehicle M2 (time series data of the preceding vehicle position Pd) is obtained (exists).
  • the region S2 farther from the host vehicle M1 than the region S1 is a region where the history of the position of the preceding vehicle M2 cannot be obtained (does not exist).
  • the movement locus RT of the preceding vehicle M2 is calculated from the time series data of the preceding vehicle position Pd for the inter-vehicle section (region S1) from the host vehicle M1 to the preceding vehicle M2.
  • the first predicted course RA is calculated based on the calculated movement locus RT.
  • the second predicted course RB is calculated based on the estimated R.
  • the second predicted route RB calculated based on the estimated R is connected with the position PE on the first predicted route RA corresponding to the terminal position of the movement locus RT of the preceding vehicle M2 as a starting point. Thereby, the predicted course is extended, and the predicted course RC of the extended own vehicle M1 is calculated.
  • the travel control device 10 acquires time-series data of the preceding vehicle position Pd (the history of the position of the preceding vehicle M2) in step S101. In addition, when there are a plurality of preceding vehicles M2, the following determination process of step S103 and step S104 is performed on the movement trajectory RT for each vehicle.
  • the travel control device 10 acquires the position of the stationary object (stationary object detection point Pa) in subsequent step S102.
  • three-dimensional obstacles for example, guardrails, median strips, guard fences, etc.
  • the position information of the three-dimensional obstacle is acquired from the distance measurement data from the radar device 12, and the position information of the lane marking Pb is acquired from the image data from the imaging device 11.
  • step S103 the travel control device 10 compares the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 calculated based on the time-series data of the preceding vehicle position Pd with the position of the three-dimensional obstacle, and the movement trajectory RT becomes the three-dimensional obstacle. It is determined whether the object is along the object (whether it is along the shape of the road).
  • the preceding vehicle position Pd and the stationary object detection point are compared by comparing the plurality of preceding vehicle positions Pd acquired in step S101 with the plurality of stationary object detection points Pa of the three-dimensional obstacle acquired in step S102. It is determined whether the positional relationship with Pa coincides with the relative position in the lateral direction with respect to the traveling direction of the host vehicle M1.
  • the traveling control device 10 extracts a combination of the preceding vehicle position Pd and the stationary object detection point Pa, where the position of the host vehicle M1 is the same in the traveling direction, and extracts the preceding vehicle position Pd and the stationary object detection point.
  • the distance in the horizontal direction with Pa is calculated at a plurality of points. And when the difference of the distance in contrast of several points is below a predetermined value, it determines with the horizontal relative position with respect to the advancing direction of the own vehicle M1 agree
  • the course prediction unit 20 functions as a trajectory determination unit.
  • the method for determining whether or not the movement locus RT of the preceding vehicle M2 is along a three-dimensional obstacle is not limited to the above method.
  • the determination may be made based on the distance between an arbitrary point on the movement locus RT where the position of the traveling direction of the host vehicle M1 is the same and an arbitrary point on a line connecting the stationary object detection point Pa.
  • step S104 the traveling control device 10 compares the movement locus RT calculated based on the time-series data of the preceding vehicle position Pd with the lane marking Pb, and determines whether or not the movement locus RT is along the lane marking Pb. (Whether or not it follows the shape of the road). In this step S104, it is determined whether or not the positional relationship between the movement trajectory RT and the lane marking Pb is the same in the lateral relative position with respect to the traveling direction of the host vehicle M1. More specifically, the traveling control apparatus 10 extracts a plurality of lateral relative positions of the movement locus RT and the lane marking Pb with respect to the traveling direction of the host vehicle M1. And when the difference of the relative position in contrast of several points is below a predetermined value, it determines with the horizontal relative position with respect to the advancing direction of the own vehicle M1 agree
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 used for the comparison processing in step S103 and step S104 a plurality of preceding vehicle positions Pd are connected by a straight line in order to easily determine whether the movement trajectory RT is valid / invalid. Use the trajectory.
  • the determination process of whether the movement trajectory RT is valid / invalid the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 obtained by the calculation method described with reference to FIG. 4 may be used.
  • step S103 traveling control apparatus 10 determines that movement trajectory RT of preceding vehicle M2 is along the three-dimensional obstacle (along the shape of the road) (if S103 is YES). The process proceeds to step S105.
  • step S104 when it is determined in step S104 that the movement trajectory RT of the preceding vehicle is along the lane marking Pb (along the shape of the road) (if S104 is YES), The process proceeds to step S105.
  • step S105 travel control apparatus 10 recognizes (determines) that movement trajectory RT of preceding vehicle M2 is valid.
  • step S106 the traveling control device 10 calculates a predicted course (first predicted course RA) based on the movement trajectory RT that has been validated.
  • the course prediction unit 20 functions as a course calculation unit.
  • step S103 when it is determined in step S103 that the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 does not follow the three-dimensional obstacle (not along the shape of the road) (when S103 is NO), The process proceeds to step S104. If it is determined in step S104 that the movement trajectory RT of the preceding vehicle is not along the lane marking Pb (not along the shape of the road) in step S104 (step S107 is NO), the travel control device 10 performs step S107. Proceed to the process. In step S107, traveling control apparatus 10 recognizes (determines) that movement trajectory RT for preceding vehicle M2 is invalid. When there is no effective movement locus RT, a predicted route (second predicted route RB) is calculated based on the estimated R, and the following vehicle is specified using this predicted route.
  • second predicted route RB is calculated based on the estimated R, and the following vehicle is specified using this predicted route.
  • the travel control device 10 calculates a straight path ⁇ for each unit section KN based on the time-series data of the preceding vehicle position Pd in step S201.
  • the movement trajectory RT is calculated by synthesizing each straight path ⁇ of the unit section KN (joining each straight path ⁇ ), and in step S203, the predicted course of the inter-vehicle section is calculated using the movement trajectory RT. (First predicted course RA) is calculated.
  • the plurality of movement trajectories RT that are recognized as valid are synthesized. To do.
  • the predicted trajectory of the inter-vehicle section (the first predicted trajectory RA) is obtained by performing a weighted average on the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 using white line information. ) Is calculated.
  • the predicted trajectory of the inter-vehicle section (first predicted trajectory RA) is obtained by performing weighted averaging on the moving trajectory RT obtained by combining them with the white line information. Is calculated.
  • step S204 the travel control device 10 extends the predicted course of the host vehicle M1 to a section (area S2) farther than the inter-vehicle section (area S1) based on the estimated R. More specifically, the first predicted route RA calculated based on the movement trajectory RT is connected to the second predicted route RB calculated based on the estimated R, the predicted route is extended, and the predicted predicted route of the host vehicle M1 is extended. Calculate RC. Then, the traveling control device 10 ends this routine. In the present embodiment, the following vehicle is specified using the predicted course calculated in this routine.
  • the position of a stationary object such as a lane marking Pb on the traveling road or a guard rail on the road is compared with the movement locus RT of the preceding vehicle M2.
  • a stationary object detection point Pa such as a lane marking Pb on the traveling road or a guard rail on the road.
  • it is configured to determine whether or not the movement locus RT is along the shape of the road. If it is determined that the movement trajectory RT follows the shape of the road, the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is validated. On the other hand, when it is determined that the movement locus RT does not follow the shape of the road, the movement locus RT is invalidated. And it was set as the structure which calculates the estimated course of the own vehicle M1 based on the validated movement locus
  • the traveling control apparatus 10 when the preceding vehicle M2 moves unexpectedly along the road, the movement locus RT of the preceding vehicle M2 is invalidated, and the predicted course of the own vehicle M1 is incorrect. Can be suppressed.
  • the three-dimensional obstacle provided on the road or along the road and the lane marking Pb on the road are set as stationary objects, and the movement locus RT of the preceding vehicle M2 is In the case of being along at least one of the three-dimensional obstacle and the lane marking Pb, the movement trajectory RT is made valid.
  • the three-dimensional obstacles on the road side various objects such as roadside trees and standing signs as well as guardrails are assumed, and it is considered that there are many objects that can be a disturbance in estimating the road shape. Therefore, when the three-dimensional obstacle is excluded from the comparison target with the movement locus RT of the preceding vehicle M2, only the comparison between the lane marking Pb and the movement locus RT is performed.
  • the determination accuracy may be lowered due to the narrow range in which the lane marking Pb can be recognized.
  • the travel control device 10 with the above-described configuration, it is possible to suppress a decrease in prediction accuracy due to inappropriate use of data and to secure an opportunity to perform a predicted course based on the movement trajectory RT. The balance can be maintained, and the travel control based on the course prediction can be performed.
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 can be obtained only in the inter-vehicle section from the own vehicle M1 to the preceding vehicle M2. Therefore, the predicted course of the host vehicle M1 that can be calculated based on the movement locus RT of the preceding vehicle M2 is limited to the inter-vehicle section. Therefore, the travel control apparatus 10 according to the present embodiment is configured to extend the predicted course of the host vehicle M1 using the estimated R that is the estimated curve radius of the road. As a result, the travel control apparatus 10 according to the present embodiment can predict a travel route farther from the host vehicle M1, and can predict the course of the host vehicle M1 to a preceding vehicle M2 located farther away. it can. As a result, it is possible to enlarge the target vehicle for travel control based on the route prediction, which is suitable for carrying out the travel control based on the route prediction.
  • the straight path ⁇ is calculated for each unit section KN
  • the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is calculated by combining the straight path ⁇
  • the calculated movement trajectory RT is used.
  • the predicted course for the follow-up control (first predicted course RA) is calculated.
  • the first predicted course calculation unit 21 is configured to receive stationary object information, white line information, and other vehicle movement trajectory information, and calculate the predicted course using the input information.
  • the method of calculating the predicted course is not limited to this, and for example, a method that does not perform weighted averaging using white line information may be used.
  • the three-dimensional obstacle extending along the road on the road or the side of the road and the lane marking Pb on the road are set as stationary objects, and the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is defined by the three-dimensional obstacle and the lane marking Pb. If it is determined that the movement trajectory is at least along one of them, the movement trajectory RT is made valid. In addition, when it is determined that the object does not follow both the three-dimensional obstacle and the lane marking Pb, the movement locus RT is invalidated.
  • the arrangement for determining whether the movement locus RT is valid / invalid is provided here. It is not limited.
  • the movement locus RT is validated, and it is determined that the movement locus RT is not along the three-dimensional obstacle. In such a case, the movement trajectory RT may be invalidated. Moreover, it is good also as a structure which uses only the division line Pb for the comparison object with the movement locus
  • the straight path ⁇ is calculated for each unit section KN, and the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 is calculated by synthesizing the straight path ⁇ .
  • the configuration for calculating the movement trajectory RT is limited to this.
  • the movement locus RT may be calculated by connecting a plurality of preceding vehicle positions Pd with straight lines, or the movement locus RT may be calculated by averaging a plurality of vehicle detection points included in the distance measurement data.
  • the configuration is such that it is determined whether or not the movement trajectory RT follows the shape of the road by comparing the lane marking Pb actually recognized by the imaging device 11 and the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2.
  • the configuration for determining the movement locus RT is not limited to this.
  • it may be configured to determine whether or not the movement trajectory RT follows the shape of the road by comparing the movement trajectory RT with a lane marking Pb actually recognized by the imaging device 11 and a long distance.
  • the movement locus RT is invalidated based on the comparison result between the movement locus RT of the preceding vehicle M2 and the position of the stationary object, and is calculated based on the estimated R when there is no effective movement locus RT.
  • the predicted course (second predicted course RB) is configured to be valid, the present invention is not limited to this.
  • a configuration may be adopted in which course prediction is prohibited.
  • whether or not the relative position between the movement trajectory RT of the preceding vehicle M2 and the stationary object detection point Pa is constant in the lateral direction with respect to the traveling direction of the host vehicle M1 is determined based on the positional deviation amount. Although it was set as the structure, it is not restricted to this. When it is determined whether or not the relative position in the lateral direction with respect to the traveling direction of the host vehicle M1 is constant, for example, the shape comparison between the lane marking Pb on the road and the movement locus RT is made, and the stationary object detection point Pa is connected. A configuration in which the line is compared with the movement locus RT may be used.
  • the imaging device 11 and the radar device 12 are provided as the object detection means.
  • the present invention is not limited to these.
  • 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 technology of the present disclosure includes 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, a vehicle travel control method, and the like. It can also be realized in various forms.

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Abstract

　走行制御装置（１０）は、自車両の走行進路の予測値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、先行車両の移動軌跡と、道路に沿って設けられている静止対象物の位置とを比較して、移動軌跡が道路の形状に沿っているか否かを判定する。移動軌跡が道路の形状に沿っていると判定された場合には、移動軌跡を有効とし、道路の形状に沿っていないと判定された場合には、移動軌跡を無効とし、有効とした移動軌跡に基づいて自車両の予測進路を算出する。

Description

車両の走行制御装置及び走行制御方法
　本開示は、車両の走行制御に関し、特に自車両の予測進路に基づいて自車両の走行を制御する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、自車両と同一の車線上を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
　上記特許文献１では、先行車両が不意に車線変更した場合のように、走路から外れた場合については想定しておらず、このような状況が発生した場合では、自車両の進路予測の算出精度が低下するおそれがある。また、先行車両の移動軌跡は、自車両から先行車両までの車間区間でしか得られないため、将来の走行進路の予測が限られた範囲になることが懸念される。
　本開示は、自車両の走行進路の予測精度を高め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、自車両が走行する道路上又は該道路脇において道路に沿って設けられている静止対象物の位置を検出する物体検出手段と、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である他車移動軌跡と、物体検出手段によって検出した静止対象物の位置とを比較して、他車移動軌跡が道路の形状に沿っているか否かを判定する軌跡判定手段と、軌跡判定手段により他車移動軌跡が道路の形状に沿っていると判定された場合に他車移動軌跡を有効とし、道路の形状に沿っていないと判定された場合に他車移動軌跡を無効とし、有効とした他車移動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。
　先行車両の移動軌跡を用いて自車両の進路予測を行う場合には、先行車両が不意に車線変更したりする等、道路の形状に沿わない動きをしたときのデータを使うと、自車両の進路予測の算出精度が低下することが懸念される。この点、本開示の走行制御装置では、走行道路の区画線や道路脇のガードレール等といった静止対象物の位置と、先行車両の移動軌跡とを比較することにより、先行車両の移動軌跡が道路の形状に沿っているか否かを判定する構成とした。また、先行車両の移動軌跡が道路の形状に沿っていると判定された場合には、その先行車両の移動軌跡を有効とする。一方、先行車両の移動軌跡が道路の形状に沿っていないと判定された場合には、先行車両の移動軌跡を無効とした。そして、本開示の走行制御装置では、有効とした先行車両の移動軌跡に基づいて自車両の予測進路を算出する構成とした。これにより、本開示の走行制御装置では、先行車両が不意に道路に沿わない動きをした場合、先行車両の移動軌跡が無効とされ、自車両の予測進路が誤って算出されることを抑制することができる。
　また、本開示の走行制御装置は、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であって、自車両の前方を走行する先行車両である先行車位置を時系列で記憶する位置記憶手段と、自車両の走行道路のカーブ半径を推定する半径推定手段と、自車両から先行車両までの車間区間について、位置記憶手段に記憶されている先行車位置の軌跡である他車移動軌跡に基づいて予測進路を算出し、車間区間よりも遠くの区間について、他車移動軌跡に基づき算出した予測進路を、半径推定手段により推定したカーブ半径に基づいて延長することにより予測進路を算出する進路算出手段と、を備える。
　先行車両の移動軌跡は、自車両から先行車両までの車間区間でしか得られず、移動軌跡に基づき求められる進路は、車間区間に限定される。このような場合の走行制御は、進路予測に基づく走行制御の対象車両が限定されることにより、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では、推定カーブ半径を用いることで予測進路を延長するため、自車両からより遠くまでの走行進路を予測することができ、遠方に位置する他車両まで自車両の進路を予測することができる。これにより、本開示の走行制御装置では、進路予測に基づく走行制御の対象車両を拡大することができ、進路予測に基づく走行制御を実施する上で好適である。
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、カーブ路を走行する場合の先行車両の移動軌跡を示した図である。 図３は、区画線とガードレールとを静止対象物とする場合の説明図である。 図４は、移動軌跡を算出する手順を説明するための図である。 図５は、推定Ｒを用いて予測進路を延長する処理を説明する説明図である。 図６は、予測進路算出処理の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、移動軌跡に基づく予測進路算出処理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出する物体検出手段が搭載されている。走行制御装置１０は、物体検出手段からの物体の検出情報が入力され、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。物体検出手段としては、撮像装置１１及びレーダ装置１２が車両に設けられている。
　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、自車両の前方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、レーダ装置１２は、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、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の検出可能領域は、少なくとも一部が互いに重複している。なお、レーダ装置１２が「第１検出手段」に相当し、撮像装置１１が「第２検出手段」に相当する。
　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からの測距データが入力されるとともに、車両に設けられた各種センサからの検出信号それぞれが入力される。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。
　進路予測部２０は、自車両の走行進路を予測する演算部であり、第１予測進路演算部２１と、第２予測進路演算部２２とを備えている。これらのうち、第１予測進路演算部２１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将来の走行進路を算出する。また、第２予測進路演算部２２は、自車両のヨーレートに基づいて自車両の将来の走行進路を算出する。
　第１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。第１予測進路演算部２１は、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である第１予測進路を算出する。なお、第１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。
　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の立体障害物）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第１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第１予測進路演算部２１に出力する。白線情報の具体的な算出方法については、白線情報取得部２４は、例えば、画像の水平方向における輝度の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、白線情報取得部２４は、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方向の位置情報）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所定の記憶領域（記憶装置）に時系列で記憶する。他車移動軌跡取得部２５は、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第１予測進路演算部２１に出力する。このように、他車移動軌跡取得部２５は、位置記憶手段として機能する。なお、他車移動軌跡取得部２５は、先行車両のうち、自車両と同一の車線上を走行する車両だけでなく、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を算出し、これを自車両の進路予測に利用する。
　第２予測進路演算部２２は、カーブ半径推定部２６から、自車両の走行道路の推定カーブ半径（以下「推定Ｒ」という）が入力され、その入力された推定Ｒを用いて、自車両の将来の走行進路である第２予測進路を算出する。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レート（ヨー角）と、車速センサ１４により検出した車速とから推定Ｒを算出する。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。このように、カーブ半径推定部２６は、半径推定手段として機能する。
　追従車両設定部３５は、進路予測部２０で算出した予測進路を用い、自車両の前方を走行する先行車両のうち、予測進路上に存在する先行車両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の制御値を算出し、これらの制御値を制御信号として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、制御信号の出力構成については、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。
　自車両の進路予測について、本実施形態では、第１予測進路演算部２１で算出した進路予測結果、すなわち先行車両の移動軌跡に基づく進路予測結果を有効とし、これを用いて追従車両を選択する。その理由は次の通りである。直線道路の走行中では、先行車両の移動軌跡に基づく進路予測結果である第１予測進路と、推定Ｒに基づく進路予測結果である第２予測進路とでは、その予測精度は殆ど変らない。
　ところが、追従車両がカーブに入り、一方、自車両は未だカーブに差し掛かる前の直線道路を走行中の場面では、第２予測進路を用いて追従車両を選択すると、自車両と同一車線上の先行車両ではなく、隣接車線に存在する先行車両を追従車両として選択するおそれがある。そこで本実施形態では、基本的には第１予測進路を優先して用いて追従車両を選択することとしている。
　ここで、先行車両の移動軌跡を用いて自車両の進路予測を行う場合には、先行車両が不意に車線変更したりする等、先行車両が道路の形状に沿わない動きをしたときのデータを使うと、自車両の進路予測の算出精度が低下することが懸念される。この点に鑑み、本実施形態に係る走行制御装置１０では、走行道路の区画線や、道路に沿って設けられている路側静止物（例えば、ガードレールや壁などの立体障害物）等の静止対象物の検出結果を利用し、静止対象物の位置と、先行車両の移動軌跡とを比較する。その結果、先行車両の移動軌跡が道路の形状に沿っていると判定された場合には、その先行車両の移動軌跡を有効とする。一方、先行車両の移動軌跡が道路の形状に沿っていないと判定された場合には、先行車両の移動軌跡を無効とする。そして、有効とした先行車両の移動軌跡に基づいて第１予測進路を算出することとしている。
　なお、先行車両の移動軌跡を無効にする態様としては、先行車位置を用いて算出した移動軌跡を消去する構成や、先行車位置を用いて算出した移動軌跡の使用を禁止する構成などを含む。また、先行車位置又はレーダ装置１２で検出した車両検出点を消去する構成や、それらの使用を禁止する構成などを含む。
　以降に、先行車両の移動軌跡を算出する手順、該移動軌跡に基づく第１予測進路を算出する手順、及び推定Ｒに基づく第２予測進路を算出する手順について説明する。図２は、自車両Ｍ１及び先行車両Ｍ２がカーブ路を走行する場合について、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを示した図である。
　図２では、先行車両Ｍ２をレーダ装置１２で検出した結果である複数の先行車位置Ｐｄと、路側静止物としての立体障害物（例えば道路脇に設けられているガードレール）をレーダ装置１２で検出した結果である複数の静止物検出点Ｐａと、を示している。なお、先行車位置Ｐｄは、レーダ装置１２で検出した結果である複数の車両検出点を所定距離間隔（例えば１０ｍ間隔）ごとに平均化して求めたものである。図２の（ａ）は、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが道路の形状に合致している場合（沿っている場合）を示し、（ｂ）は移動軌跡ＲＴが道路の形状に合致していない場合（沿っていない場合）を示している。なお、以降の説明では、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが道路の形状に合致していることを「道路の形状に沿っている」と称し、合致していないことを「道路の形状に沿っていない」と称す。
　図２（ａ）には、先行車両Ｍ２が車線変更を行わず、自車両Ｍ１と同一の車線を継続的に走行している状況が示されており、先行車位置Ｐｄの時系列データから算出される移動軌跡ＲＴは、道路の形状に沿っている。この場合、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴ（各々の先行車位置Ｐｄ）と、立体障害物（静止対象物）の複数の静止物検出点Ｐａとを比較すると、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置は、概ね一定となっていることが分かる。これにより、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは、走行中の道路の形状に沿っており、自車両Ｍ１の進路予測に利用する移動軌跡として有効であると認定される。
　これに対し、図２（ｂ）には、先行車両Ｍ２が右側の車線へ車線変更している状況が示されており、先行車位置Ｐｄの時系列データから算出される移動軌跡ＲＴは、道路の形状に沿っていない。この場合、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴ（各々の先行車位置Ｐｄ）と、立体障害物（静止対象物）の複数の静止物検出点Ｐａとを比較すると、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置は、一定でないことが分かる。これにより、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは、走行中の道路の形状に沿っておらず、自車両Ｍ１の進路予測に利用する移動軌跡として無効であると認定される。なお、図２では、自車両Ｍ１の進行方向に対して左方向に存在している静止対象物の位置と先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとを比較しているが、自車両Ｍ１の進行方向に対して右方向に存在している静止対象物についても比較対象に含む。
　図３は、自車両Ｍ１において、区画線（白線）とガードレールとを静止対象物とし、それらの位置を各々算出する場合の説明図である。図３には、道路脇のガードレールとして検出された複数の静止物検出点Ｐａと、道路上において車線を区画する区画線（白線）Ｐｂとが示されている。また、図３（ａ）には、直線道路の道路脇の一部に設けられた待避所Ｊ（道路から車両を待避させる場所）が示されている。一方、図３（ｂ）には、道路脇に設けられた工事用のガードフェンスが示されている。このような場合には、静止物検出点Ｐａの並びと区画線Ｐｂとの形状が不一致となる。
　図３（ａ）では、先行車両Ｍ２が直進していることから、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは直線的に求められる。また、区画線Ｐｂについても直線的に認識される。これに対し、静止物検出点Ｐａは、待避所Ｊに合わせて、側方に膨らむようにして検出される。ここで、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴ（各々の先行車位置Ｐｄ）と立体障害物（静止対象物）の複数の静止物検出点Ｐａとを比較すると、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置は、一定でないことが分かる。これに対し、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴと区画線Ｐｂとを比較すると、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置は、一定となっていることが分かる。この場合、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは、該移動軌跡ＲＴと区画線Ｐｂとの横方向の相対位置が一定であることに基づき、自車両Ｍ１の進路予測に利用する移動軌跡として有効であると認定される。
　また、図３（ｂ）では、先行車両Ｍ２が、区画線Ｐｂでなくガードフェンスを意識して走行する。そのために、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴ（各々の先行車位置Ｐｄ）と立体障害物（静止対象物）の複数の静止物検出点Ｐａとを比較すると、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置は、一定となっていることが分かる。これに対し、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴと区画線Ｐｂとを比較すると、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置は、一定でないことが分かる。この場合、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは、該移動軌跡ＲＴと静止物検出点Ｐａとの横方向の相対位置が一定であることに基づき、自車両Ｍ１の進路予測に利用する移動軌跡として有効であると認定される。
　次に、自車両Ｍ１の進路予測に利用する移動軌跡として有効と認定された先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに属する先行車位置Ｐｄの時系列データを用いて、追従車両を特定するための移動軌跡ＲＴを算出する手順を図４により説明する。
　本実施形態では、図４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Ｋ（図４ではＫ１～Ｋ５）を設定し、区間ごとに先行車位置Ｐｄ（図４ではＰｄ１～Ｐｄ５）を算出する。また、３つ以上の区間を１つの単位区間ＫＮとして設定し、単位区間ＫＮごとの先行車位置Ｐｄに基づいて直線進路α（図４ではα１～α３）を算出する。このとき、本実施形態では、自車両Ｍ１から先行車両Ｍ２までの車間区間において、一部を重複させるようにして単位区間ＫＮを設定する。そして、各単位区間ＫＮの直線進路αを合成することで、追従車両を特定するための移動軌跡ＲＴを算出する。
　具体的には、本実施形態では、まず、区間Ｋ１～Ｋ３を１つの単位区間ＫＮ（１－３）として直線進路α１を算出する。次に、区間Ｋ２～Ｋ４を１つの単位区間ＫＮ（２－４）として直線進路α２を算出する。次に、区間Ｋ３～Ｋ５を１つの単位区間ＫＮ（３－５）として直線進路α３を算出する。このとき、単位区間ＫＮ（１－３）の直線進路α１を算出する場合には、真ん中の区間Ｋ２を挟んで両側に位置する区間Ｋ１と区間Ｋ３それぞれに対応する先行車位置Ｐｄ１とＰｄ３とを直線で結ぶことで直線進路α１を算出する。他の単位区間についても同様である。なお、単位区間ＫＮの直線進路αを算出する方法は、単位区間ＫＮの両側に位置する区間Ｋそれぞれの先行車位置Ｐｄ（２つの先行車位置）を直線で結ぶ上記方法に限らない。例えば、各単位区間ＫＮに含まれる全ての先行車位置Ｐｄ（図４では３個の先行車位置）を用いて、直線近似の演算等により直線進路αを算出することも可能である。また、単位区間ＫＮは、４つ以上の区間Ｋを含むものであってもよい。
　そして、本実施形態では、算出した直線進路α１～α３について、横方向に適宜スライドさせることにより、各直線進路α１～α３を繋ぎ合わせる。このとき、各直線進路α１～α３を繋ぎ合わせる（合成する）場合には、直線進路α１の始点（自車両Ｍ１側の端点）を自車両Ｍ１の正面位置とする。次に、直線進路α２の始点を直線進路α１上の先行車位置Ｐｄ２とし、直線進路α３の始点を直線進路α２上の先行車位置Ｐｄ４とする。これにより、本実施形態では、先行車位置Ｐｄ１とＰｄ２とＰｄ４とＰｄ５とが直線で結ばれ、各直線進路α１～α３を繋ぎ合わせる（合成する）。本実施形態では、このようにして移動軌跡ＲＴを算出することで、仮に先行車位置Ｐｄのいずれかにノイズ（空間的なノイズ）が含まれていても、そのノイズを排除して、追従車両を特定するための移動軌跡ＲＴを算出することが可能となる。
　なお、自車両Ｍ１の前方に複数の先行車両Ｍ２が存在しており、かつそれら各先行車両Ｍ２の位置が前後になっている場合（例えば、自車両Ｍ１と同一車線及び隣接車線それぞれにおいて先行車両Ｍ２が存在している場合）がある。このような場合には、上記方法により、それぞれの先行車両Ｍ２についての移動軌跡ＲＴを算出し、算出した各移動軌跡ＲＴを繋ぎ合わせることで、最終的な移動軌跡ＲＴを算出するとよい。また、移動軌跡ＲＴの繋ぎ合わせは、例えば、２台の先行車両Ｍ２のうち、自車両Ｍ１に近い（手前側の）先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに対して、自車両Ｍ１から遠い（奥側の）先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを、横方向にスライドさせるとよい。この場合には、１台の先行車両Ｍ２の先行車位置Ｐｄに基づいて移動軌跡ＲＴを算出するよりも、移動軌跡ＲＴの長さを延長できる。
　また、例えば、２台の先行車両Ｍ２のうち、一方の先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴと、他方の先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとが、連続せずに途切れる場合には、自車両Ｍ１に近い先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴだけを有効としてもよい。あるいは、２つの移動軌跡ＲＴの間で途切れた部分を、自車両Ｍ１の旋回情報（ヨーレートや操舵角）と車速とから推定される道路の推定カーブ半径である推定Ｒ、又は画像データから推定される推定Ｒにより補間するようにしてもよい。
　ここで、先行車両Ｍ２の位置の履歴（先行車位置Ｐｄの時系列データ）は、自車両Ｍ１から先行車両Ｍ２までの車間区間でしか得られない。よって、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに基づき算出可能な自車両Ｍ１の予測進路は、車間区間に限定される。そこで本実施形態では、自車両Ｍ１から先行車両Ｍ２までの車間区間については、上述のとおり、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに基づいて第１予測進路を算出する。また、車間区間よりも遠くの区間については、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに基づき算出した第１予測進路を、道路の推定カーブ半径である推定Ｒに基づき算出した第２予測進路で延長することにより、自車両Ｍ１の予測進路を算出する。これにより、本実施形態では、より遠くまで自車両Ｍ１の走行進路の予測が可能となる。
　図５は、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに基づく第１予測進路と、道路の推定カーブ半径である推定Ｒに基づく第２予測進路とを用いて自車両Ｍ１の予測進路を延長する処理を説明する説明図である。なお、図５では、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに基づく第１予測進路ＲＡを破線で示し、推定Ｒに基づく第２予測進路ＲＢを２点鎖線で示し、それらを合成し延長した自車両Ｍ１の予測進路ＲＣを実線で示している。
　図５において、自車両Ｍ１の前方領域のうち、自車両Ｍ１に近い領域Ｓ１は、先行車両Ｍ２の位置の履歴（先行車位置Ｐｄの時系列データ）が得られる（存在する）領域である。一方、領域Ｓ１よりも自車両Ｍ１から遠い領域Ｓ２は、先行車両Ｍ２の位置の履歴が得られない（存在しない）領域である。本実施形態では、自車両Ｍ１から先行車両Ｍ２までの車間区間（領域Ｓ１）について、先行車位置Ｐｄの時系列データから先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを算出する。次に、算出した移動軌跡ＲＴに基づいて第１予測進路ＲＡを算出する。また、車間区間（領域Ｓ１）よりも遠い区画（領域Ｓ２）については、推定Ｒに基づいて第２予測進路ＲＢを算出する。本実施形態では、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴの終端位置にあたる第１予測進路ＲＡ上の位置ＰＥを起点として、推定Ｒに基づき算出した第２予測進路ＲＢを繋ぎ合わせる。これにより、予測進路を延長し、延長した自車両Ｍ１の予測進路ＲＣを算出する。
　次に、本実施形態に係る走行制御装置１０の予測進路算出処理について図６及び図７を用いて説明する。これらの処理は、進路予測部２０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６に示すように、走行制御装置１０では、ステップＳ１０１にて、先行車位置Ｐｄの時系列データ（先行車両Ｍ２の位置の履歴）を取得する。なお、先行車両Ｍ２が複数存在する場合には、車両ごとの移動軌跡ＲＴについて以下のステップＳ１０３及びステップＳ１０４の判定処理を行う。次に走行制御装置１０では、続くステップＳ１０２にて、静止対象物の位置（静止物検出点Ｐａ）を取得する。このステップＳ１０２では、道路上又は道路脇において道路に沿って延びる立体障害物（例えばガードレールや中央分離帯、ガードフェンスなど）及び道路上の区画線Ｐｂを静止対象物とし、これらの位置情報を取得する。なお、立体障害物の位置情報については、レーダ装置１２からの測距データにより取得し、区画線Ｐｂの位置情報については、撮像装置１１からの画像データにより取得する。
　次に走行制御装置１０では、ステップＳ１０３にて、先行車位置Ｐｄの時系列データに基づき算出した先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴと、立体障害物の位置とを比較し、移動軌跡ＲＴが立体障害物に沿っているか否か（道路の形状に沿っているか否か）を判定する。このステップＳ１０３では、ステップＳ１０１で取得した複数の先行車位置Ｐｄと、ステップＳ１０２で取得した立体障害物の複数の静止物検出点Ｐａとを比較することで、先行車位置Ｐｄと静止物検出点Ｐａとの位置関係が、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置において一致しているか否かを判定する。より具体的には、走行制御装置１０では、自車両Ｍ１の進行方向の位置が同じである先行車位置Ｐｄと静止物検出点Ｐａとの組み合わせを抽出し、先行車位置Ｐｄと静止物検出点Ｐａとの横方向の距離を複数点で算出する。そして、複数点の対比における距離の差が所定値以下である場合に、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置が一致しているものと判定する。このように、走行制御装置１０では、進路予測部２０が軌跡判定手段として機能する。
　なお、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが立体障害物に沿っているか否か（道路の形状に沿っているか否か）を判定する方法については、上記方法に限らない。例えば、自車両Ｍ１の進行方向の位置が同じである移動軌跡ＲＴ上の任意の点と、静止物検出点Ｐａを結ぶ線上の任意の点との距離に基づき判定してもよい。
　また走行制御装置１０では、ステップＳ１０４にて、先行車位置Ｐｄの時系列データに基づき算出した移動軌跡ＲＴと、区画線Ｐｂとを比較し、移動軌跡ＲＴが区画線Ｐｂに沿っているか否か（道路の形状に沿っているか否か）を判定する。このステップＳ１０４では、移動軌跡ＲＴと区画線Ｐｂとの位置関係が、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置において一致しているか否かを判定する。より具体的には、走行制御装置１０では、自車両Ｍ１の進行方向に対する移動軌跡ＲＴと区画線Ｐｂとの横方向の相対位置を複数抽出する。そして、複数点の対比における相対位置の差が所定値以下である場合に、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置が一致しているものと判定する。
　なお、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４の比較処理に用いる先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとしては、移動軌跡ＲＴの有効／無効の判定を簡易に行うために、複数の先行車位置Ｐｄを直線で繋いで生成した軌跡を用いる。ただし、判定精度をより高くする観点から、移動軌跡ＲＴの有効／無効の判定処理としては、図４を用いて説明した上記算出方法により求めた先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを用いてもよい。
　その結果、走行制御装置１０では、ステップＳ１０３にて、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが立体障害物に沿っている（道路の形状に沿っている）と判定されると（Ｓ１０３がＹＥＳの場合）、ステップＳ１０５の処理へ進む。同様に、走行制御装置１０では、ステップＳ１０４にて、先行車両の移動軌跡ＲＴが区画線Ｐｂに沿っている（道路の形状に沿っている）と判定されると（Ｓ１０４がＹＥＳの場合）、ステップＳ１０５の処理へ進む。走行制御装置１０では、ステップＳ１０５にて、その先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを有効であると認定する（判断する）。続いて走行制御装置１０では、ステップＳ１０６にて、有効と認定した移動軌跡ＲＴに基づいて予測進路（第１予測進路ＲＡ）を算出する。このように、走行制御装置１０では、進路予測部２０が進路算出手段として機能する。
　一方、走行制御装置１０では、ステップＳ１０３にて、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが立体障害物に沿っていない（道路の形状に沿っていない）と判定されると（Ｓ１０３がＮＯの場合）、ステップＳ１０４の処理へ進む。また走行制御装置１０では、ステップＳ１０４にて、先行車両の移動軌跡ＲＴが区画線Ｐｂに沿っていない（道路の形状に沿っていない）と判定されると（Ｓ１０４がＮＯの場合）、ステップＳ１０７の処理へ進む。走行制御装置１０では、ステップＳ１０７にて、その先行車両Ｍ２についての移動軌跡ＲＴを無効であると認定する（判断する）。なお、有効な移動軌跡ＲＴがない場合には、推定Ｒに基づいて予測進路（第２予測進路ＲＢ）を算出し、この予測進路を用いて追従車両を特定する。
　次に、移動軌跡ＲＴに基づく予測進路算出処理（ステップＳ１０６の処理）について図７を用いて説明する。図７に示すように、走行制御装置１０では、ステップＳ２０１にて、先行車位置Ｐｄの時系列データに基づいて、単位区間ＫＮごとに直線進路αを算出する。続くステップＳ２０２にて、単位区間ＫＮの各直線進路αの合成（各直線進路αを繋ぎ合わせること）により移動軌跡ＲＴを算出し、ステップＳ２０３にて、移動軌跡ＲＴを用いて車間区間の予測進路（第１予測進路ＲＡ）を算出する。なお、自車両Ｍ１の前方に複数の先行車両Ｍ２が存在し、かつそれら複数の先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが有効と認定された場合には、有効と認定された複数の移動軌跡ＲＴを合成する。また、移動軌跡ＲＴが有効な先行車両Ｍ２が１台の場合には、その先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴについて、白線情報による重み付け平均を行うことで、車間区間の予測進路（第１予測進路ＲＡ）を算出する。一方、移動軌跡ＲＴが有効な先行車両Ｍ２が複数台ある場合には、それらを合成した移動軌跡ＲＴについて、白線情報による重み付け平均を行うことで、車間区間の予測進路（第１予測進路ＲＡ）を算出する。
　その後、走行制御装置１０では、ステップＳ２０４にて、推定Ｒに基づいて車間区間（領域Ｓ１）よりも遠い区画（領域Ｓ２）へ、自車両Ｍ１の予測進路を延長する。より具体的には、移動軌跡ＲＴに基づき算出した第１予測進路ＲＡに、推定Ｒに基づき算出した第２予測進路ＲＢを繋ぎ合わせて、予測進路を延長し、延長した自車両Ｍ１の予測進路ＲＣを算出する。そして、走行制御装置１０は、本ルーチンを終了する。なお、本実施形態では、本ルーチンで算出した予測進路を用いて、追従車両の特定が行われる。
　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では、走行道路の区画線Ｐｂや道路脇のガードレール等といった静止対象物の位置（静止物検出点Ｐａ）と、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとを比較することにより、移動軌跡ＲＴが道路の形状に沿っているか否かを判定する構成とした。また、移動軌跡ＲＴが道路の形状に沿っていると判定された場合には、その先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを有効とする。一方、移動軌跡ＲＴが道路の形状に沿っていないと判定された場合には、移動軌跡ＲＴを無効とした。そして、有効とした移動軌跡ＲＴに基づいて自車両Ｍ１の予測進路を算出する構成とした。これにより、本実施形態に係る走行制御装置１０では、先行車両Ｍ２が不意に道路に沿わない動きをした場合、その先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが無効とされ、自車両Ｍ１の予測進路が誤って算出されることを抑制することができる。
　本実施形態に係る走行制御装置１０では、道路上又は道路脇において道路に沿って設けられている立体障害物及び道路上の区画線Ｐｂを静止対象物とし、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが、立体障害物及び区画線Ｐｂの少なくともいずれかに沿っている場合、移動軌跡ＲＴを有効とする構成とした。道路脇の立体障害物としては、ガードレールの他、街路樹や立て看板等、様々なものが想定され、道路の形状を推定する上で、外乱となり得る物体も多いと考えられる。そこで、立体障害物を、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとの比較対象から除外した場合には、区画線Ｐｂと移動軌跡ＲＴとの比較のみを行うことになる。その結果、区画線Ｐｂを認識可能な範囲が狭いことに起因して、判定精度が低下するおそれがある。その点に鑑み、本実施形態に係る走行制御装置１０では、上記構成とすることで、不適切なデータ使用による予測精度の低下抑制と、移動軌跡ＲＴに基づく予測進路の実施機会の確保とのバランスを保ち、その上で進路予測に基づく走行制御を実施することができる。
　先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴは、自車両Ｍ１から先行車両Ｍ２までの車間区間でしか得られない。よって、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴに基づき算出可能な自車両Ｍ１の予測進路は、車間区間に限定される。そこで本実施形態に係る走行制御装置１０では、道路の推定カーブ半径である推定Ｒを用いて、自車両Ｍ１の予測進路を延長する構成とした。その結果、本実施形態に係る走行制御装置１０では、自車両Ｍ１からより遠くまでの走行進路を予測することができ、より遠方に位置する先行車両Ｍ２まで自車両Ｍ１の進路を予測することができる。これにより、進路予測に基づく走行制御の対象車両を拡大することができ、進路予測に基づく走行制御を実施する上で好適である。
　本実施形態に係る走行制御装置１０では、単位区間ＫＮごとに直線進路αを算出し、直線進路αの合成により先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを算出するとともに、算出した移動軌跡ＲＴを用いて、追従制御のための予測進路（第１予測進路ＲＡ）を算出する構成とした。これにより、本実施形態に係る走行制御装置１０では、空間的なノイズを排除することが可能となり、Ｓ字形状のような複雑な形状の道路を走行中の場合でも精度の高い進路予測を行うことができる。
　（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、第１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が入力され、これらの入力情報を用いて予測進路を算出する構成とした。予測進路を算出する方法はこれに限定されず、例えば、白線情報による重み付け平均を行わない方法であってもよい。
　・上記実施形態では、道路上又は道路脇において道路に沿って延びる立体障害物及び道路上の区画線Ｐｂを静止対象物とし、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴが、立体障害物及び区画線Ｐｂの少なくともいずれかに沿っていると判定された場合、移動軌跡ＲＴを有効とする構成とした。また、立体障害物及び区画線Ｐｂの双方に沿っていないと判定された場合には、移動軌跡ＲＴを無効とする構成としたが、移動軌跡ＲＴの有効／無効の判定を行う構成はこれに限定されない。例えば、立体障害物のみを比較対象とし、移動軌跡ＲＴが立体障害物に沿っていると判定された場合に移動軌跡ＲＴを有効とし、移動軌跡ＲＴが立体障害物に沿っていないと判定された場合に移動軌跡ＲＴを無効にする構成としてもよい。また、区画線Ｐｂのみを移動軌跡ＲＴとの比較対象に用いる構成としてもよい。
　・上記実施形態では、単位区間ＫＮごとに直線進路αを算出し、直線進路αの合成により先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴを算出する構成としたが、移動軌跡ＲＴを算出する構成はこれに限定されない。例えば、複数の先行車位置Ｐｄを直線で繋ぐことで移動軌跡ＲＴを算出してもよいし、測距データに含まれる複数の車両検出点の平均化により移動軌跡ＲＴを算出してもよい。
　・上記実施形態では、撮像装置１１で実際に認識した区画線Ｐｂと先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴとの比較により、移動軌跡ＲＴが道路の形状に沿っているか否かを判定する構成としたが、移動軌跡ＲＴを判定する構成はこれに限定されない。例えば、撮像装置１１で実際に認識した区画線Ｐｂを遠距離まで延長したものと移動軌跡ＲＴとの比較により、移動軌跡ＲＴが道路の形状に沿っているか否かを判定する構成としてもよい。
　・上記実施形態では、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴと静止対象物の位置との比較結果に基づいて移動軌跡ＲＴを無効とし、有効な移動軌跡ＲＴが存在しない場合、推定Ｒに基づいて算出した予測進路（第２予測進路ＲＢ）を有効にする構成としたが、これに限らない。有効な移動軌跡ＲＴが存在しない場合には、例えば、進路予測を禁止する構成としてもよい。
　・上記実施形態では、自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向において、先行車両Ｍ２の移動軌跡ＲＴと静止物検出点Ｐａとの相対位置が一定であるか否かを、位置ずれ量に基づき判定する構成としたが、これに限らない。自車両Ｍ１の進行方向に対する横方向の相対位置が一定であるか否かを判定する場合には、例えば、道路上の区画線Ｐｂと移動軌跡ＲＴとの形状比較、静止物検出点Ｐａを結ぶ線と移動軌跡ＲＴとの形状比較により行う構成としてもよい。
　・上記実施形態では、物体検出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、本開示の技術は、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…第１予測進路演算部、２２…第２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、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 (5)

  1. 　自車両の将来の走行進路である予測進路に基づいて前記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、
    　前記自車両が走行する道路上又は該道路脇において前記道路に沿って設けられている静止対象物の位置を検出する物体検出手段（１１，１２）と、
    　前記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（２５）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である他車移動軌跡と、前記物体検出手段によって検出した前記静止対象物の位置とを比較して、前記他車移動軌跡が前記道路の形状に沿っているか否かを判定する軌跡判定手段（２０）と、
    　前記軌跡判定手段により前記他車移動軌跡が前記道路の形状に沿っていると判定された場合に前記他車移動軌跡を有効とし、前記道路の形状に沿っていないと判定された場合に前記他車移動軌跡を無効とし、有効とした前記他車移動軌跡に基づいて前記予測進路を算出する進路算出手段（２０）と、
    を備える、車両の走行制御装置。
  2. 　前記物体検出手段は、前記静止対象物として前記道路上又は該道路脇に前記道路に沿って設けられている立体障害物を検出する第１検出手段（１２）と、前記静止対象物として前記道路上の区画線を検出する第２検出手段（１１）と、を備え、
    　前記軌跡判定手段は、前記他車移動軌跡が、前記第１検出手段によって検出した前記立体障害物及び第２検出手段によって検出した前記区画線の少なくともいずれかに沿っているか否かを判定することにより、前記他車移動軌跡が前記道路の形状に沿っているか否かを判定し、
    　前記進路算出手段は、前記他車移動軌跡が、前記立体障害物及び前記区画線の少なくともいずれかに沿っていると判定された場合に前記他車移動軌跡を有効とする、請求項１に記載の車両の走行制御装置。
  3. 　前記自車両の走行道路のカーブ半径を推定する半径推定手段（２６）を備え、
    　前記進路算出手段は、前記自車両から前記先行車両までの車間区間について、
    前記他車移動軌跡に基づいて前記予測進路を算出し、前記車間区間よりも遠くの区間について、前記他車移動軌跡に基づき算出した前記予測進路を、前記半径推定手段により推定した前記カーブ半径に基づいて延長することにより前記予測進路を算出する、請求項１又は２に記載の車両の走行制御装置。
  4. 　自車両の将来の走行進路である予測進路に基づいて前記自車両の走行を制御する車両の走行制御装置であって、
    　前記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（２５）と、
    　前記自車両の走行道路のカーブ半径を推定する半径推定手段（２６）と、
    　前記自車両から前記先行車両までの車間区間について、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である他車移動軌跡に基づいて前記予測進路を算出し、前記車間区間よりも遠くの区間について、前記他車移動軌跡に基づき算出した前記予測進路を、前記半径推定手段により推定した前記カーブ半径に基づいて延長することにより前記予測進路を算出する進路算出手段（２０）と、
    を備える、車両の走行制御装置。
  5. 　自車両の将来の走行進路である予測進路に基づいて前記自車両の走行を制御する車両の走行制御方法であって、
    　前記自車両が走行する道路上又は該道路脇において前記道路に沿って設けられている静止対象物の位置を所定の検出装置により検出する工程（１１，１２）と、
    　前記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所定の記憶装置に時系列で記憶する工程（２５）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である他車移動軌跡と、前記検出装置によって検出した前記静止対象物の位置とを比較して、前記他車移動軌跡が前記道路の形状に沿っているか否かを判定する工程（２０：Ｓ１０３，Ｓ１０４）と、
    　前記他車移動軌跡が前記道路の形状に沿っていると判定された場合に前記他車移動軌跡を有効とし、前記道路の形状に沿っていないと判定された場合に前記他車移動軌跡を無効とし、有効とした前記他車移動軌跡に基づいて前記予測進路を算出する工程（２０：Ｓ１０５，Ｓ１０６，Ｓ１０７）と、
    を含む、車両の走行制御方法。
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