(57)【要約】【課題】移動体の横方向の検出精度が不足する場合においても、移動体の挙動を精度良く予測して衝突可能性を的確に判断し、適切な運転支援を可能とする。【解決手段】白線データに基づいて対向車両の走行路形状を認識し（Ｓ１０２）、対向車両の走行路（経路）に対する速度成分を、経路に直交する横方向の速度成分と経路に沿った横方向の速度成分とを自車両と対向車両との相対距離に応じて設定される速度補正係数で重み付けして演算する（Ｓ１０３）。そして、対向車両の挙動変化を予測して自車両との衝突可能性を判断し（Ｓ１０５）、衝突の可能性有りと判断した場合、警報を出力してドライバの注意を喚起する（Ｓ１０６）。これにより、認識用センサの横方向分解能が十分でない場合においても、移動体の横方向の挙動変化を高精度に予測することができ、移動体と自車両との衝突可能性を的確に判断することができる。【選択図】図７
2010083312.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周辺環境を認識してドライバに対する運転支援を行う車両の運転支援装置において、
自車両に接近する移動体を認識すると共に、該移動体が走行する走行路の形状を認識する環境認識部と、
上記移動体の上記走行路の路側方向への速度成分を、自車両と上記移動体との相対距離に基づく補正パラメータで補正する速度補正部と、
上記移動体の上記走行路方向の速度成分と上記補正パラメータで補正した速度成分とに基づいて上記移動体の挙動を予測し、上記移動体と自車両との衝突可能性を判断する衝突判断部と
を備えたことを特徴とする車両の運転支援装置。
【請求項２】
上記走行路の路側方向への速度成分を、上記走行路と幅方向で直交する速度成分として、この速度成分を上記補正パラメータで補正することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項３】
上記走行路の路側方向への速度成分を、上記移動体の実際の位置変化に基づく速度成分として、上記走行路に沿って走行した場合に発生する仮想の速度成分に上記補正パラメータによる重みを付加して補正することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項４】
上記移動体が自車両に対して遠距離にいるとき、上記走行路の路側方向への速度成分に対する補正量を大きく設定し、上記移動体が自車両に対して相対的に近距離に近づいたときには、上記走行路の路側方向への速度成分に対する補正量を相対的に小さくすることを特徴とする請求項１〜３の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【請求項５】
上記走行路の形状を、道路の白線或いは路側物の画像情報に基づいて認識することを特徴とする請求項１〜４の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【請求項６】
上記画像情報によって認識可能な上記走行路の範囲が上記移動体の位置まで達しない場合、現在の認識可能な走行路を上記移動体の位置まで近似的に延長することを特徴とする請求項５記載の車両の運転支援装置。
【請求項７】
上記走行路の形状を、地図情報に基づいて認識することを特徴とする請求項１〜４の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の周辺環境を認識してドライバに対する運転支援を行う車両の運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、車載のカメラやレーザレーダ装置等により外界の周辺環境を検出して障害物や先行車等の立体物を認識し、警報・自動ブレーキ・自動操舵といった運転支援制御を実行することで衝突を回避し、安全性を向上させる技術が開発・実用化されている。
【０００３】
このような運転支援制御では、一般的に、障害物との相対位置や速度情報に基づいて衝突予測を行い、その結果に基づいて予防安全のための警報や制御を実施している。例えば、特許文献１（特開２０００−３５７２９９号公報）には、自車が対向車に衝突すると予測される位置を、自車と対向車との相対位置関係及び自車の車速に基づいて予測する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−３５７２９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、自車両周辺の環境を認識するためのセンサとしては、前述したように、ステレオカメラ、ミリ波レーダ、レーザレーダ等が一般的に用いられている。しかしながら、これらセンサは横方向の速度検出精度が十分ではないため、特許文献１に開示されているような従来の技術では、対向車両等の移動体と自車両との衝突可能性を高精度に予測することは困難であり、誤警報・誤制御が発生する可能性がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、移動体の横方向の検出精度が不足する場合においても、移動体の挙動を精度良く予測して衝突可能性を的確に判断し、適切な運転支援を可能とすることのできる車両の運転支援装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明による車両の運転支援装置は、自車両の周辺環境を認識してドライバに対する運転支援を行う車両の運転支援装置において、自車両に接近する移動体を認識すると共に、該移動体が走行する走行路の形状を認識する環境認識部と、上記移動体の上記走行路の路側方向への速度成分を、自車両と上記移動体との相対距離に基づく補正パラメータで補正する速度補正部と、上記移動体の上記走行路方向の速度成分と上記補正パラメータで補正した速度成分とに基づいて上記移動体の挙動を予測し、上記移動体と自車両との衝突可能性を判断する衝突判断部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、移動体の横方向の検出精度が不足する場合においても、移動体の挙動を精度良く予測することができ、移動体と自車両との衝突可能性等を的確に判断して適切な運転支援を可能とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図７は本発明の実施の一形態に係り、図１は車両に搭載した運転支援装置の概略構成図、図２は対向車両の速度成分を示す説明図、図３は経路に沿った横方向速度の説明図、図４は速度補正係数の説明図、図５は直線路における対向車両の挙動予測を示す説明図、図６は走行路の推定を示す説明図、図７は衝突警報処理のフローチャートである。
【０００９】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）であり、この自車両１には、外部の周辺環境を認識してドライバに対する運転支援を行う運転支援装置２が搭載されている。本実施の形態においては、運転支援装置２は、自車両１の周辺環境を認識するための環境認識センサとして自車両１の車外を撮像するステレオカメラ３を搭載し、ステレオカメラ３からの画像情報を主情報として自車両１の周辺環境を認識する環境認識部としての環境認識装置４、周辺環境の認識結果に基づいてドライバに対する運転支援の実行を判断する制御ユニット５を主要部として備えている。制御ユニット５には、警報装置を兼用するディスプレイ２１、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３等の運転支援に係る各装置が接続されている。
【００１０】
尚、環境認識装置４、制御ユニット５、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３等は、それぞれ、単一或いは複数のコンピュータシステムからなる制御ユニットとして構成され、互いに通信バスを介してデータを相互に交換する。
【００１１】
また、自車両１には、自車速を検出する車速センサ１１、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１２、運転支援制御のＯＮ−ＯＦＦ信号が入力されるメインスイッチ１３等が設けられており、自車速は環境認識装置４と制御ユニット５に入力され、ヨーレートは制御ユニット５に入力され、運転支援制御のＯＮ−ＯＦＦ信号等は制御ユニット５に入力される。
【００１２】
環境認識センサとしてのステレオカメラ３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）カメラで構成され、各カメラがそれぞれ車室内の天井前方に一定の基線長をもって取り付けられている。ステレオカメラ３は、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、画像データを環境認識装置４に入力する。
【００１３】
環境認識装置４は、ステレオカメラ３で撮像した画像を高速処理する画像処理エンジンを備え、その他、図示しないナビゲーション装置からの地図情報等を入力情報として、障害物や先行車、道路の白線や路側物等を認識処理する。
【００１４】
環境認識装置４におけるステレオカメラ３の画像処理は、例えば、次のように行われる。先ず、ステレオカメラ３で撮像した自車両１の進行方向の１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から距離情報を求め、距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理等を行い、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等の枠（ウインドウ）と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の路側物のデータを抽出すると共に、立体物を、２輪車、普通車両、大型車両、歩行者、電柱等その他の立体物に分類して抽出する。
【００１５】
尚、本実施の形態では、ステレオ画像に基づいて周辺環境を認識する例について説明するが、他に、単眼カメラ、ミリ波レーダ等の他の認識センサを用いて周辺環境を認識するようにしても良い。
【００１６】
上述の各データは、自車両１を原点とし、自車両１の前後方向をＸ軸、幅方向をＹ軸とする自車両基準の座標系でのデータとして認識され、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物の種別、自車両１からの距離、中心位置、速度等が算出される。立体物の速度は、立体物位置の経時的な変化量を時間微分して算出される。環境認識装置４は、これらのデータに基づいて、自車両１方向に移動する対向車両や２輪車等の移動体を認識し、また、移動体が走行する走行路の形状を認識して制御ユニット５に送信する。
【００１７】
移動体の走行路は、道路に白線がある場合には、白線データに基づいて形成される車線、白線が無い場合、或いは夜間等の白線を認識できない状況においてはガードレール等の路側物データから認識される道路を２分割して形成される車線として取得する。更には、地図ノード情報から取得される車線を移動体の走行路としても良い。
【００１８】
制御ユニット５は、車速センサ１１から自車速Ｖ、ヨーレートセンサ１２からヨーレート、環境認識装置４からのデータに基づいて、自車両１方向に移動する対向車両や２輪車等の移動体の挙動を予測し、自車両との衝突可能性を判断する。すなわち、制御ユニット５は、移動体の走行路の路側方向への速度成分（白線、ガードレール、地図ノード等によって形成される車線端方向の速度成分）を補正する速度補正部としての機能と、移動体の挙動を予測して衝突可能性を判断する衝突判断部としての機能を備えており、周辺環境を認識するセンサ（本実施の形態においては、ステレオカメラ３）の横方向の検出精度が不足するような状況においても、移動体の挙動を高精度に予測可能としている。
【００１９】
以下では、自車両１方向へ移動する移動体を対向車両として、この対向車両が走行する走行路の形状を道路白線によって認識し、白線に対する対向車両の速度成分を補正する例について説明する。
【００２０】
自車両１の前方に対向車両５０をステレオ画像から認識して速度情報を取得したとき、制御ユニット５は、その取得した対向車両５０の速度情報から、白線によって決定される経路Ｓ（走行路）に直行する方向の速度成分ｖｙを実際の観測値として（ステレオカメラ３からの画像による速度成分）算出する。そして、対向車両５０の自車前後方向への速度成分と経路Ｓに基づいて経路Ｓに沿って走行した場合に発生する仮想の自車横方向の速度成分ｖｙ’を算出し、実際の観測値としての速度成分ｖｙを補正して補正値ｖｓを求め、対向車両５０の横方向の挙動を予測することで、衝突可能性を判断する。
【００２１】
このため、制御ユニット５は、図２に示すように、先ず、対向車両５０の速度情報を、経路Ｓに平行な速度成分ｖｘと、経路Ｓと直交する垂直方向の速度成分ｖｙとに分離する。これらの速度成分ｖｘ，ｖｙは、ステレオ画像を処理して得られる実際の観測値としての速度成分であり、対向車両５０と自車両１との衝突可能性を正確に判断する上では、進行方向の速度成分ｖｘに比較して垂直方向の速度成分ｖｙをより正確に把握することが重要となる。この実際の観測値としての経路Ｓと直交する方向の速度成分ｖｙは、対向車両５０が比較的近距離にいる場合には、十分な精度が得られるものの、遠距離では必ずしも精度が十分ではなく、自車両１と対向車両５０との相対距離が大きくなる程、誤差が大きくなる。
【００２２】
一方、対向車両の自車前後方向への速度成分と経路Ｓに基づいて算出される仮想の横方向の速度成分ｖｙ’は、通常の走行状況であれば対向車両５０が経路Ｓに沿って走行してくることを想定したものであり、自車両１と対向車両５０との相対距離が大きい場合（対向車両５０が自車両１から遠方にいる場合）には、実際の観測値である速度成分ｖｙよりも、対向車両５０の横方向の挙動をより精度高く把握することができる。
【００２３】
従って、制御ユニット５は、実際の観測値である速度成分ｖｙに加え、経路Ｓと自車前後方向の速度成分とに基づく仮想の速度成分ｖｙ’を考慮することで、対向車両５０の横方向の挙動を精度高く予測するようにしている。この仮想の速度成分ｖｙ’は、図３に示すように、自車両基準のＸＹ座標系における経路Ｓの変化を調べ、この経路Ｓの変化と対向車両５０の自車前後方向の速度成分Ｖとに基づいて演算する。
【００２４】
すなわち、経路Ｓの或る地点での傾きｄｙ／ｄｘと、そのときの対向車両５０の自車前後方向の速度成分Ｖ（＝ｄｘ／ｄｔ）とを用い、以下の（１）式に従って演算する。
【００２５】
ｖｙ’＝ｄｙ／ｄｔ＝Ｖ・ｄｙ／ｄｘ  …（１）
そして、実際の観測値である速度成分ｖｙと経路Ｓと自車前後方向の速度成分とに基づく仮想の速度成分ｖｙ’とを、以下の（２）式に示すように、自車両１と対向車両５０との補正相対距離に基づいて設定される補正パラメータとしての速度補正係数ｋを用いて重み付けすることにより、経路Ｓに直行する方向の速度成分ｖｓを演算する。
【００２６】
ｖｓ＝ｋ・ｖｙ＋(１−ｋ)・ｖｙ’  …（２）
速度補正係数ｋは、ステレオカメラ３による横方向の分解能に基づく認識誤差に応じて設定され、例えば、図４に示すように、認識時の自車両１と対向車両５０の相対距離Ｌが大きくなる程、速度補正係数ｋの値が０に近づくように設定される。すなわち、対向車両５０が遠方にいる場合には、速度補正係数ｋの値が０に近くなり、ステレオ画像を処理して得られる実際の観測値としての速度成分ｖｙの精度が不十分な場合においても、経路Ｓと自車前後方向への速度とに基づく仮想の速度成分ｖｙ’を重視して経路Ｓに直行する速度成分ｖｓを求めることで、対向車両５０の挙動を精度高く予測することが可能となる。
【００２７】
一方、対向車両５０が自車両１に近づいてきた場合には、速度補正係数ｋの値が１に近くなり、経路Ｓと自車前後方向の速度成分とに基づく仮想の速度成分ｖｙ’よりも、実際に観測される速度成分を重視することで、対向車両５０の実際の動きから対向車両５０の挙動変化を迅速且つ精度高く把握することが可能となる。
【００２８】
尚、以上のことから、例えば、図５に示すような直線路を走行するような状況では、経路Ｓと対向車両５０の自車前後方向の速度成分とに基づく仮想の速度成分ｖｙ’を省略することも可能である。すなわち、経路Ｓの曲率が予め設定した閾値以下の場合には、上述の（２）式における速度成分ｖｙ’の項を省略した以下の（２’）式を用いて経路Ｓに対する速度成分ｖｓを演算することで、処理を簡略化するようにしても良く、図５中に破線で示すような対向車両５０の自車両１方向への移動を適正に予測することが可能である。
【００２９】
ｖｓ＝ｋ・ｖｙ  …（２’）
また、以上の処理においては、図６に示すように、認識センサ（ステレオカメラ３）による画像情報から対向車両５０を認識可能であっても、対向車両の位置での白線は認識困難な場合がある。このような場合、現在、白線を認識している領域の白線座標（経路Ｓ）を、例えば多項式で近似する等して対向車両５０の位置まで延長し、白線認識不可の領域での経路Ｓ’を決定する。
【００３０】
次に、制御ユニット５は、経路Ｓに平行な速度成分ｖｘと直行方向の速度成分ｖｓに基づいて、対向車両の挙動変化を予測し、自車両との衝突可能性を判断する。そして、衝突可能性有りと判断したときには、ディスプレイ２１を介した警報出力、自動ブレーキ制御装置２２を介した自動ブレーキ、自動操舵制御装置２３を介した回避操舵制御等の運転支援を実行する。対向車両の挙動変化に基づく衝突可能性は、例えば、対向車両の時系列的な位置変化や自車両周辺に設定したリスク関数を評価することで判断することができる。
【００３１】
対向車両の時系列的な位置変化を用いる場合には、対向車両５０の経路Ｓに平行な速度成分ｖｘ及び直行方向の速度成分ｖｓに基づいて、対向車両の時系列的な位置変化を曲線近似して進行路を予測し、対向車両の進行路が自車両の進行路と設定範囲内で接近・交差するとき、衝突可能性有りと判断する。
【００３２】
また、自車両周辺にリスク関数を設定する場合には、自車両の白線に対するリスク、自車両の進行方向に存在する立体物（対向車両）に対するリスクを、それぞれの位置に基づいて関数化し、両者を加算して自車両を原点とするＸＹ座標におけるトータルのリスク分布を求める。そして、このリスク分布が予め設定した閾値を超えたとき、自車両との衝突可能性有りと判断する。
【００３３】
以下、対向車両との衝突可能性を判断して衝突警報を出力する例について、図７のフローチャートに示す衝突警報のプログラム処理で説明する。
【００３４】
このプログラム処理では、先ず、最初のステップＳ１０１において、必要パラメータ、具体的には、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両からの距離、中心位置、速度等）の各データを読み込む。
【００３５】
次に、ステップＳ１０２に進み、白線データに基づいて対向車両の走行路形状を認識し、ステップＳ１０３で対向車両の走行路（経路）に直行する方向の速度成分ｖｓを演算する。この速度成分はｖｓは、上述の（２）式で説明したように、実際の観測値としての速度成分ｖｙと経路に沿って走行した場合の仮想の速度成分ｖｙ’とを、自車両と対向車両との相対距離に応じて設定される速度補正係数ｋで重み付けして演算される。
【００３６】
尚、現在の走行路が、例えば、閾値以下の曲率の直線路である場合には、経路に沿った横方向速度成分ｖｙ’を用いることなく、経路に直交する横方向の速度成分ｖｙを速度補正係数ｋで補正するようにしても良い（（２’）式参照）。
【００３７】
続くステップＳ１０４では、対向車両の経路Ｓに平行な速度成分ｖｘと経路に対する横方向の速度成分ｖｓとに基づいて対向車両の挙動変化を予測し、ステップＳ１０５で自車両との衝突可能性を判断する。その結果、自車両と対向車両との衝突の可能性が無いと判断した場合には、ステップＳ１０５から本処理を抜け、自車両と対向車両との衝突の可能性有りと判断した場合、ステップＳ１０６へ進んでディスプレイ２１を介して音声や画像表示による警報を出力し、ドライバの注意を喚起して本処理を抜ける。
【００３８】
以上のように、本実施の形態においては、自車両方向に移動する移動体の走行路形状を認識し、この走行路の路側方向への速度成分を自車両と移動体との相対距離に基づく補正パラメータで補正するため、認識用センサの横方向分解能が十分でない場合においても、移動体の横方向の挙動変化を高精度に予測することができ、移動体と自車両との衝突可能性を的確に判断することができる。
【００３９】
また、カーブ走行時等のように、認識センサの横方向検出精度が高くとも移動体の横方向の挙動を的確に予測することが困難な状況においても、移動体の走行路に対する速度成分を距離に応じて補正して対向車両の挙動を予測するため、移動体と自車両との衝突可能性を的確に判断して、誤警報や誤制御を生じることなく、適切な運転支援を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】車両に搭載した運転支援装置の概略構成図
【図２】対向車両の速度成分を示す説明図
【図３】経路に沿った横方向速度の説明図
【図４】速度補正係数の説明図
【図５】直線路における対向車両の挙動予測を示す説明図
【図６】走行路の推定を示す説明図
【図７】衝突警報処理のフローチャート
【符号の説明】
【００４１】
１      自車両
２      運転支援装置
４      環境認識装置（環境認識部）
５      制御ユニット（速度補正部、衝突判断部）
５０    対向車両（移動体）
ｖｓ    経路に直行する方向の速度成分
ｖｙ    経路に直交する方向の速度成分の実際の観測値
ｖｙ’  経路に沿って走行した場合の仮想の速度成分
ｋ      速度補正係数（補正パラメータ）
【図１】
2010083312.tif 000003
【図２】
2010083312.tif 000004
【図３】
2010083312.tif 000005
【図４】
2010083312.tif 000006
【図５】
2010083312.tif 000007
【図６】
2010083312.tif 000008
【図７】
2010083312.tif 000009