(57)【要約】【課題】  カーブなどの道路形状に応じた速度調整や警報処理などにおいて、運転者にとって違和感のない車両制御や警報処理等を行うためには、近くだけでなく遠方の道路形状を高精度に認識する必要がある。【解決手段】  走行環境認識装置は、対象物を計測する計測部と、前記計測部が取得した信号に基づいて立体物を検出する立体物検出部と、自車が走行する道路の形状を予測する道路形状予測部と、前記立体物検出部が検出した立体物の中から、前記道路形状予測部が予測した道路の箇所から所定の範囲内の立体物のみを選択する立体物選択部と、前記立体物選択部が選択した立体物の位置情報に基づいて前記道路の形状を推定する道路形状推定部とを備える。【選択図】図１
2010072973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を計測する計測部と、
前記計測部が取得した信号に基づいて物体を検出する物体検出部と、
自車が走行する道路の形状を予測する道路形状予測部と、
前記物体検出部が検出した立体物の中から、前記道路形状予測部が予測した道路の箇所から所定の範囲内の立体物のみを選択する立体物選択部と、
前記立体物選択部が選択した立体物の位置情報に基づいて前記道路の形状を推定する道路形状推定部とを備える、走行環境認識装置。
【請求項２】
前記計測部は、撮像部，レーザレーダ，ミリ波レーダ，超音波センサのうち少なくとも１つを示す、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項３】
前記道路形状予測部は、道路形状として、カーブ，勾配，バンクのうち少なくとも１つを予測し、前記道路形状推定部は、道路形状として、カーブ，勾配，バンクのうち少なくともいずれか１つを推定する、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項４】
前記立体物とは、車線，縁石，ガードレール，中央分離帯，アスファルト、及び道路端の境界，樹木，建物，標識，車などの移動物，壁のうち少なくとも一つを示す、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項５】
前記道路形状推定部は、自車走行車線と前記立体物までの距離を算出して前記立体物の位置を補正し、当該補正した立体物の位置情報に基づいて道路形状を予測する、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項６】
前記道路形状推定部は、自車走行車線の隣にある車線数を検出し、前記立体物の位置を検出した車線数に応じて補正して、補正した立体物の位置情報に基づいて道路形状を予測する、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項７】
地図データベースと自車位置検出部を更に備え、
前記道路形状予測部は、前記地図データベースと前記自車の位置情報とから得られる道路形状に基づいて道路形状を予測する、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項８】
前記道路形状予測部は、前記自車から所定の範囲内の道路形状を、車線，縁石，ガードレール，中央分離帯，アスファルト、及び道路端の境界，並木，標識のうち少なくとも一つに基づいて予測し、前記自車から所定の範囲外の道路形状を、前記自車から所定の範囲内の道路形状の算出結果に基づいて予測する、請求項１記載の走行環境認識装置。
【請求項９】
前記道路形状推定部は、道路内に障害物が存在する場合、前記障害物の手前を通る経路を道路形状として推定する、請求項１乃至８何れか一に記載の走行環境認識装置。
【請求項１０】
前記立体物選択部は、道路内に移動物が存在する場合、当該移動物を除外して立体物を選択する、請求項１乃至８何れか一に記載の走行環境認識装置。
【請求項１１】
前記立体物選択部は、道路内に駐車車両が存在する場合、道路内にある立体物が駐車車両であるか否かを識別し、当該駐車車両を除外して立体物を選択する、請求項１乃至８何れか一に記載の走行環境認識装置。
【請求項１２】
カーブまでの距離，カーブ半径，カーブ曲率，カーブ接線角度，坂までの距離，坂の角度，勾配の変化率のうち少なくとも１つを出力する、請求項１乃至１１何れか一に記載の走行環境認識装置。
【請求項１３】
道路端の立体物の高さ，種別，先行車や対向車や静止車両の位置や相対速度，車線の種別，車線数のうち少なくとも１つを出力する、請求項１乃至１１何れか一に記載の走行環境認識装置。
【請求項１４】
走行環境認識装置、及び、当該走行環境認識装置に接続されるコントロールユニットの少なくとも一方が、カーブまでの距離，カーブ半径，曲率，カーブ接線角度，坂までの距離，坂の角度，勾配の変化率，道路端の立体物の高さ，道路端の立体物の種別，先行車や対向車や静止車両の位置や相対速度，車線の種別，車線数のうち、少なくとも１つから検出した道路形状を走行する適正速度を算出する、請求項１２又は１３記載の走行環境認識装置。
【請求項１５】
走行環境認識装置、及び、当該走行環境認識装置に接続されるコントロールユニットの少なくとも一方が、カーブまでの距離，カーブ半径，曲率，カーブ接線角度，坂までの距離，坂の角度，勾配の変化率のうち少なくとも１つから減速の必要性があると判断した際、ブレーキ，エンジンブレーキ，回生ブレーキのうち少なくとも一つにより減速する、請求項１２又は１４記載の走行環境認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路形状を認識する走行環境認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーダ等を用いて先行車の車速に合わせて自車の車速を制御するアダプティブ・クルーズ・コントロール（ＡＣＣ）が製品化されている。更に近年では、ナビゲーションシステムを用いて自車前方のカーブを検知し、カーブで自動的に減速するＡＣＣも開発された。このように自車の走行状態だけでなく、道路形状等の情報に基づいて車両を制御したり、運転者に警報を発するシステムでは、道路形状の検知誤差や工事による道路形状の変更、自車とカーブ等の道路形状までの距離の算出誤差などの影響により制御・警報タイミングにずれが発生するなどの問題がある。このため、道路形状をリアルタイムかつ高精度に計測する技術が重要となってくる。
【０００３】
ここで、ミリ波レーダを用いて静止物を検出し、検出した静止物の中から前回の処理結果や、ヨーレートセンサや操舵角センサを用いて道路形状の推定に有効な静止物のみを選択して、カーブを推定する技術がある（特許文献１参照）。ここでは、前回の処理結果を用いる代わりに、複数道路形状を仮定して有効な静止物を道路形状毎に選択して、選択された静止物が最も多かったものを道路形状の推定に有効な静止物として選択するという手法もある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００７―６６０４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の手法では、前回の処理結果の道路形状に基づいて立体物を選択するのみであるため、道路形状が不連続である場合や、前回の処理で道路形状を誤って推定してしまった場合などに精度良く道路形状を推定することが難しい、という課題がある。また、前回の道路形状に基づいて静止物を選択する代わりに、複数の道路形状に対して静止物を選択する処理を行い、最も選択された静止物が多かった場合の静止物を有効とするため、複数の道路形状分だけ立体物選択処理を行う必要がある、道路形状に沿った立体物以外に多数の立体物を含む走行環境では誤った静止物を選択してしまうという課題がある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、車線や縁石等の道路を構成する物体が見えない遠方においても、高精度に道路形状を推定することができる走行環境認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の望ましい態様の一つは次の通りである。
【０００８】
走行環境認識装置は、対象物を計測する計測部と、前記計測部が取得した信号に基づいて立体物を検出する立体物検出部と、自車が走行する道路の形状を予測する道路形状予測部と、前記立体物検出部が検出した立体物の中から、前記道路形状予測部が予測した道路の箇所から所定の範囲内の立体物のみを選択する立体物選択部と、前記立体物選択部が選択した立体物の位置情報に基づいて前記道路の形状を推定する道路形状推定部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、車線や縁石等の道路を構成する物体が見えない遠方においても、高精度に道路形状を推定することができる走行環境認識装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して実施例について説明する。
【００１１】
走行環境認識装置１は、図１に示す計測装置が２台のカメラにより構成され、図２に示すような走行環境認識装置１に適用される。
【００１２】
走行環境認識装置１は、カメラ（撮像部）４ａとカメラ４ｂとにより車両周囲の環境を認識する機能を実現する。この時、カメラは３つ以上備えていても良い。また、カメラとは別体のコントロールユニット２や図示しない画像処理ユニットなどがカメラ４ａ及びカメラ４ｂから画像を取込んで処理する構成でも良い。
【００１３】
ここで、本走行環境認識装置１は、図３に示すように複数のカメラで同一計測点を撮像した際に、生じる見え方の違い（以降、視差）を用いて、三角測量の原理で距離を求めることができる構成となっている。例えば、対象までの距離をＺ，カメラ間の距離をＢ，カメラの焦点距離をf，視差をδとすると、距離Ｚは式１で求めることができる。
【００１４】
【数１】
2010072973.tif 000003
【００１５】
走行環境認識装置１は車両に搭載されて図２に示す車載システム３に適用される。この車載システム３は、走行環境認識装置１がこの車両（以下、自車という。）の前方に存在する車線及び立体物を検出し、コントロールユニット２に送信し、検出結果に基づいて車両を制御、あるいは乗員に危険を報知するための装置である。
【００１６】
この走行環境認識装置１の例では、カメラ４ａ及びカメラ４ｂに加え、ＣＰＵ６，ＲＡＭ９，プログラムＲＯＭ１０と、データＲＯＭ７から構成されている。また、コントロールユニット２はＣＰＵ１２，ＲＡＭ１１，プログラムＲＯＭ１４，データＲＯＭ１３とから構成されている。そして、車載システム３では、この走行環境認識装置１とコントロールユニット２が接続されており、更に車室内に設置されて各種画像及び各種情報を表示するためのディスプレイ１５と、自車が障害物に衝突する危険性がある際に警告音声を発生するスピーカ１９と、エンジンを始動する際にＯＮとなるイグニッションスイッチ２０とシステムを起動する起動スイッチが接続されており、ディスプレイ１５の表示制御をはじめとして当該車載システム全体の動作をコントロールユニット２が制御する構成である。
【００１７】
走行環境認識装置１は、例えば自車室内のルームミラー部に取付けられて、自車前方の様子を所定の俯角、取付け位置で撮像するようになっている。カメラ４ａ及びカメラ４ｂにより撮像された自車前方の画像（以下、撮像画像という）は走行環境認識装置１内部のＲＡＭ９に取込まれ、自車前方の車線及び立体物を検出するとともに、道路形状を推定し、表示画像に検出結果を描画するか、コントロールユニット２が自車が推定した道路形状に対して自車の速度が超過しており、道路の逸脱の危険性があると判断した場合などには、コントロールユニット２の制御の基でディスプレイ１５とスピーカ１９、またはディスプレイ１５あるいはスピーカ１９のいずれかにより運転者に報知する。あるいは危険を回避，軽減するように車両をコントロールユニット２により制御しても良い。
【００１８】
ディスプレイ１５は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示機器からなり、コントロールユニット２による表示制御のもとで、例えば図示しないナビゲーションシステムによる走行経路案内の画像や、走行環境認識装置１の画像等の各種画像を表示する。また、このディスプレイ１５は、走行環境認識装置１により急カーブ等を認識した時、このコントロールユニット２による制御のもとで、急カーブなどが存在する旨を報知するメッセージを表示する。
【００１９】
コントロールユニット２は、ＣＰＵ１２，ＲＡＭ１１，データＲＯＭ１３やプログラムＲＯＭ１４がバスを介して接続された構成であり、ＣＰＵ１２がプログラムＲＯＭ１４に格納された各種制御プログラムを実行することで、システム全体の動作を制御する。
【００２０】
走行環境認識装置１では、プログラムＲＯＭ１０に車線や立体物などを検知するとともに、道路形状を推定する走行環境認識プログラムが格納されており、エンジンを始動するとＣＰＵ６がこれらのプログラムを実行することで、走行環境認識機能が実現され図１の機能ブロック図のように物体検出部３１，道路形状予測部３２，立体物選択部３３，道路形状推定部３４として機能する。
【００２１】
物体検出部３１は、計測部３０であるカメラ４ａ及びカメラ４ｂの撮像画像を処理して、車線などの路面標示と、縁石や樹木や建物といった立体物を検出する機能を有する。
【００２２】
道路形状予測部３２は、物体検出部３１で検出した車線を基に遠方の道路形状を予測する機能を有するものである。この予測は、車線だけでなく、ガードレールや縁石など道路を構成する立体物で予測しても良く、車線でなければならないといった制約はない。
【００２３】
立体物選択部３３は、道路形状予測部３２により予測した道路形状付近の立体物を選択する機能を有する。
【００２４】
道路形状推定部３４は、立体物選択部３３により選択した立体物の３次元位置情報と道路形状予測部３２で道路形状を予測する際に用いた車線情報とを用いて道路形状を再度求める機能を有する。
【００２５】
以上のように構成される走行環境認識装置１は、ＣＰＵ６が走行環境認識プログラムを実行することで、車線や縁石等の道路形状を構成している物体が見えない遠方においても、道路に沿って存在する樹木や建物といった立体物を正しく選択して、選択した立体物の位置情報を利用することで近距離から遠方まで精度良く道路形状を推定することができる。そして、認識結果を入力画像に重畳した画像等をディスプレイ１５に出力するとともに、認識結果をコントロールユニット２に送信し、コントロールユニット２の制御のもとで危険があると判断した場合は、減速する制御を行うか、あるいは警報音を発生させて、車両の乗員に報知するようにしている。この減速する制御を行う際に、エンジンブレーキや改正ブレーキを用いる、走行路が上り坂または走行路の先が上り坂の場合は減速制御を行わないことで燃費を向上することができる。
【００２６】
ここで、以上のような走行環境認識装置１において、画像を撮像し道路形状を推定して結果を出力するまでの一連の処理の流れを、フローチャートを参照しながら説明する。
【００２７】
図４に示す一連の処理は、イグニッションスイッチ２０がオンとなった時にスタートし、イグニッションスイッチ２０がオフとなるまで繰り返し行われる。自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ１５に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに拘わらず実施される。但し、自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ１５に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに応じて、処理の実施を決定する構成としても良い。
【００２８】
まず、イグニッションスイッチ２０がオンとなると、走行環境認識装置１により走行環境認識プログラムが実行され、初期化処理を実行する（ステップ１０１）。この初期化処理の中で初期化フラグを、ＯＮに設定する。次に、システムの起動スイッチ２１がＯＮか否かを判定する（ステップ１０２）。システムの起動スイッチ２１がＯＮとなった時、処理領域初期化フラグがＯＮか否かを判定し（ステップ１０３）、初期化フラグがＯＮの場合は画像後処理領域決定処理を実行する（ステップ１０４）。そして、初期化フラグをＯＦＦに設定する（ステップ１０５）。
【００２９】
その後、物体検出部で車線，縁石やガードレール，建物や樹木などの物体を検出するとともに、カメラａとカメラｂの見え方の違いから距離を算出して物体の３次元位置を得る（ステップ１０６）。但し、この時の３次元座標系は、例えば図５に示すようにカメラａとカメラｂの中間点を原点とし、自車進行方向をＺ，水平方向をＸ，垂直方向をＹとする直行座標系で表すものとする。物体検出部は例えば、車線や立体物は、カメラａ及びカメラｂの撮像画像を処理することで得られる３次元データを解析し、垂直構造物を立体物、水平かつ連続に存在する白線を車線として検出することができる。２台以上のカメラ（以下、ステレオカメラ）を用いることにより、分解能の高い３次元データが得られるため、遠方の分解能が低くなる領域を除けば、車線や縁石等の小さい対象を高精度に検出することができる。また、ステレオカメラでは、立体物の検出性能がレーダなどのように対象物の反射特性に依存しないため、草木や建物など多種多様な物体を検出でき、道路形状に沿った物体についてもより多くの対象を検出することができる。
【００３０】
そして、ステップ１０６では、例えば検出した車線からＮ点の位置情報のリストＬＬ＝{(Ｘ1，Ｚ1)，(Ｘ2，Ｚ2)，...，(ＸN，ＺN)}を生成し、式２の２次関数
（数２）
Ｘ＝ａ×Ｚ2＋ｂ×Ｚ＋ｃ          （式２）
を最小二乗法などにより当てはめることにより予測する（ステップ１０７）。この時、２次関数以外に直線や多項式、複数の直線の組み合わせ、多項式の組み合わせ等により道路形状を予測しても良い。また、この時、図６に示すように道路を真上から見たＸ−Ｚ座標系で道路形状を予測するとカーブが、図７に示すように道路を真横からみたＹ−Ｚ座標系で道路形状を予測すると勾配が予測できる。カーブの道路形状を２本の直線で道路形状を予測した例を図８に、曲線を現す多項式で道路形状を予測した例を図９に示す。また、道路形状予測部は、車線の位置情報の代わりに縁石，ガードレール，中央分離帯，アスファルトと道路端の境界など道路の形状を構成する物体から道路形状を予測しても良い。更に、道路形状の予測は、ステップ１０６の検出結果以外に、図示しないナビゲーションシステムの地図データベースとＧＰＳとを用いて自車が走行中の道路形状を地図データベースから取得して予測しても良い。この時、ステレオカメラを用いて道路形状を予測すると、単眼のカメラ等と異なり車線や縁石などの３次元位置が求まるためより精度の良い道路形状の予測ができる。
【００３１】
そして、ステップ１０７により予測した道路形状に対して所定の範囲を設けた立体物選択領域（図６，図７）を設定し、その領域内のものを選択して立体物のＭ点の位置情報のリストＲＬ＝{(Ｘ1′，Ｚ1′)，(Ｘ2′，Ｚ2′)，...，(ＸM′，ＺM′)}を得る（ステップ１０８）。この時、遠方程予測精度が低く立体物の検出精度が低くなるため、立体物を選択する領域を遠方程広く取っても良い。またステレオカメラは、近距離では車線や縁石等の道路形状を構成する物体に加え、建物等の道路に沿った立体物の両方を検出できるため、近距離で車線や縁石等の位置情報と道路に沿った立体物の位置情報の差を求めておき、この車線と道路に沿った立体物の位置情報の差を考慮して立体物選択領域を設定することができる。これにより車線数が多い広い道路でも正しく立体物を選択することができる。そして、車線や縁石といった実際に道路形状を構成する物体から予測した道路形状に基づいて立体物を選択することで、道路形状に沿った立体物を高精度に選択することができる。
【００３２】
更に、ステップ１０９では、ステップ１０７の道路形状の予測で用いた車線の位置情報のリストＬＬと、ステップ１０８で選択した立体物の位置情報のリストＲＬとを用いて２次関数等の当てはめを行い、道路形状を推定する。または、ステップ１０８で選択した立体物の位置情報のリストＲＬのみを用いて２次関数等の当てはめを行っても良い。また、リストＲＬを用いた２次関数等の当てはめの結果を用いて再度立体物を選択して、再度２次関数などを当てはめるといったように、複数回ステップ１０８と１０９を繰り返す構成でも良い。ステップ１０７の道路形状の予測では、近距離の車線等から遠方までの道路形状を予測していたが、遠方の立体物の位置情報を加えて道路形状を推定することで遠方においても誤差の少ない推定結果を得ることができる。ステレオカメラでは、３次元データの分解能が高く、多種多様な立体物を検出できることからより多くの立体物を利用することができる。また、自車が図１０のように坂道を走行中の場合であっても、道路面と、垂直立体物の成す角度θを算出することで、現在走行している坂道の勾配を求めることができる。特にステレオカメラは分解能が高く、道路面と、垂直立体物の成す角度θを精度良く算出できる。
【００３３】
次に、ステップ１１０では、推定した道路形状からカーブまでの距離，カーブ半径，坂までの距離，勾配の角度，道路端の立体物の高さ等を算出した結果や立体物の種別，先行車や対向車や静止車両の位置や相対速度，車線の種別のなどのうち少なくとも１つを出力する。
【００３４】
以上により求まった道路形状推定結果に基づいて、コントロールユニット２は制御・警報内容を決定し、車両を制御するか乗員に警報を発する、あるいは車両を制御し、かつ乗員に警報を発する処理を行う。その処理について図１１のフローチャートに沿って説明する。ここでは、道路形状に応じて適正車速を求め、減速，警報処理を実施する例について説明するが、道路形状に応じて自動的に旋回する等の処理を行っても良い。
【００３５】
この図１１に示す一連の処理は、イグニッションスイッチ２０がオンとなった時にスタートし、イグニッションスイッチ２０がオフとなるまで繰り返し行われる。自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ１５に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに拘わらず実施される。但し、自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ１５に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに応じて、処理の実施を決定する構成としても良い。
【００３６】
まず、イグニッションスイッチ２０がオンとなると、コントロールユニット１により運転支援プログラムが実行され、初期化処理を実行する（ステップ２０１）。この時、ナビゲーションプログラム等の各種プログラムが同時に実行されていても良い。次に、システムの起動スイッチ２１がＯＮか否かを判定する（ステップ２０２）。そして、システムの起動スイッチ２１がＯＮとなった時、道路形状認識結果受信処理を実行し道路形状の情報をＲＡＭ１１に格納する（ステップ２０３）。
【００３７】
次に、ステップ２０４により道路形状に応じた適性速度を算出する。例えば、カーブの場合であれば図１２から図１６に示すように道路形状に応じて予め適性車速を設定しておくことで、道路形状にあった適性車速を得ることができる。図１２の例では、見通しが良い場合は、見通しが悪い場合よりも適性車速を高く設定する。図１３の例では、対向車なしの場合は、対向車ありの場合よりも適性車速を高く設定する。図１４の例では、先行車が存在する場合は、先行車の車速に近づくように適性車速を補正する。図１５の例では、道路脇の立体物のうちもっとも自車に近い立体物の種別が、草か縁石かガードレールか壁か土手かにより適正車速を決定する。図１６の例では、道路の車線数に応じて適性車速を決定する。その他、車線が実線か破線か二重線か車線が無いかによって適性車速を決定しても良い。前述の走行環境認識装置で、立体物の位置情報を利用して遠方までの道路形状を高精度に推定した結果を利用することで、道路形状に応じた目標車速をリアルタイムで求めることができる。更に、ステレオカメラ等では、道路形状に加え道路脇の立体物の種別や車線数等も識別できるため、道路形状に加え道路脇の立体物の種別や車線数等の情報も利用してより走行路に合った目標車速を算出できる。
【００３８】
そして、ステップ２０５では、ステップ２０４により求めた適性車速と自車の車速とを比較し、自車の車速の方が大きければブレーキ，エンジンブレーキ，回生ブレーキのいずれか少なくとも１つで減速制御するか、あるいは運転者に速度超過を警告するメッセージや音声，警告を発する。この時、減速制御と警告を同時に行っても良い。また、警報は、ディスプレイかスピーカのいずれか、あるいはディスプレイとスピーカの両方を用いて乗員に警報を発する。ここで、警報にはディスプレイ，スピーカの他にシートベルトや、アクセル，ブレーキペダル，ステアリング，シート等を振動させるなどによって警報を発しても良い。
【００３９】
以上説明したように、走行環境認識装置１では、カメラ４ａ及び４ｂで撮像した画像を処理し、車線や縁石といった道路を構成する物体から道路形状を予測し、道路形状を構成する車線等により予測した結果を基に道路に沿って存在する建物，樹木等を含む立体物を正しく選択することで、白線や縁石などに加えその他の立体物の位置情報を利用できるため、高精度な道路形状推定が実現できる。特にステレオカメラを用いると、車線や縁石を検出できるだけでなくその３次元位置を取得できるため道路形状を精度良く予測できるとともに、草木を含む多種多様な立体物を検出できるため、多くの立体物の位置情報を利用することができる。
【００４０】
また、走行環境認識装置１の道路形状推定部が、車線などの道路を構成する物体と建物などの道路に沿って存在する物体の距離を算出し、道路形状の推定に用いる立体物の位置情報を補正することで、車線等の道路形状を構成する物体と、建物等の道路に沿って存在する物体の位置誤差を吸収できるため、より精度の良い道路形状の推定が可能となる。または、車線などの道路を構成する物体と建物などの道路に沿って存在する物体の距離を算出する代わりに、自車走行車線の左側に存在する車線数，右側に存在する車線数を求め、車線数に応じて道路形状の推定に用いる立体物の位置情報を補正する構成でも良い。
【００４１】
尚、カーナビゲーションシステムと地図データベースとを具備し、カーナビゲーションから得られる自車位置と、地図データベースから得られる地図データとから走行中の道路が高速道路か一般道かなどの道路種別を判定し、道路種別などに基づいて、道路を２次関数で表すか、３次関数で表すか等を決定する構成にしても良い。
【００４２】
また、走行環境認識装置１における一連の処理または一部の処理を、コントロールユニット２内あるいは図示しない別の処理装置で処理される構成でも良く、コントロールユニット２の処理が走行環境認識装置１内で処理される構成でも良い。
【００４３】
以上では、計測部として２つのカメラを用いる例を示したが、カメラ１つのみ、レーザレーダ，ミリ波レーダ，超音波センサなどを用いた構成でも良く、またはカメラ，レーザレーダ，ミリ波レーダ，超音波センサなどを組み合わせた構成であっても良い。例えば、単眼カメラとレーダを組み合わせ、単眼カメラで車線を検出し、レーダで立体物を検出することで、上記と同様の処理を実現できる。
【００４４】
更に、Ｘ−Ｚ平面やＹ−Ｚ平面などの２次元平面上での道路形状の当てはめだけでなく、Ｘ−Ｙ−Ｚ空間で平面や曲面の当てはめを行うことでカーブや勾配に加えバンク等の道路形状も推定することができる。
【００４５】
本実施例では、物体選択部が駐車車両等の障害物を含んだ立体物を選択することで、道路内に駐車車両等の障害物が存在する場合に、駐車車両の手前を通る経路を道路形状として推定する構成であっても、道路内に駐車車両が存在する場合に立体物選択部が道路内にある立体物が駐車車両であるか否かを識別して駐車車両を除外して立体物を選択することで本来の道路形状を推定する構成であっても良い。更に、立体物選択部が先行車などの移動物を除外して立体物を選択することで、道路内に先行車等が存在する場合であっても正しく道路形状を推定することができる。
【００４６】
本走行環境認識装置が出力する、カーブまでの距離とカーブ半径，曲率，カーブ接線角度，坂までの距離，坂の角度のすくなくとも１つから検出した道路形状を走行する適正速度を算出することで道路形状に応じた車両制御や警報処理が可能となる。
【００４７】
本実施例によれば、車線や縁石等の道路を構成する物体が見えない遠方においても、道路形状予測結果に基づいて、樹木や建物等の任意の立体物を含む立体物データから道路形状推定に用いる立体物を選択することで、道路形状が未知の場合であっても、前回の処理結果が誤っている場合でも、道路に沿った立体物以外に多数の立体物が存在する走行環境下においても、道路形状付近の立体物のみを選択することができ、高精度に道路形状を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】走行環境認識装置１の機能ブロック図。
【図２】走行環境認識装置を含む車載システムを示す構成図。
【図３】ステレオカメラの原理を示す図。
【図４】走行環境認識機能のフローチャート。
【図５】物体の３次元位置の座標系を示す図。
【図６】走行環境認識機能の一連の処理でカーブ形状を推定する処理を示す図。
【図７】走行環境認識機能の一連の処理で道路の勾配を推定する処理を示す図。
【図８】カーブの形状を２本の直線の組み合わせで表す例を示す図。
【図９】カーブの形状を曲線で表す例を示す図。
【図１０】自車が走行中であっても道路勾配を算出する手法を示す図。
【図１１】コントロールユニットの車両制御機能，警報機能のフローチャート。
【図１２】コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。
【図１３】コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。
【図１４】コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。
【図１５】コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。
【図１６】コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。
【符号の説明】
【００４９】
１  走行環境認識装置
２  コントロールユニット
３  車載システム
４ａ，４ｂ  カメラ
６，１２  ＣＰＵ
７，１３  データＲＯＭ
９，１１  ＲＡＭ
１０，１４  プログラムＲＯＭ
１５  ディスプレイ
１９  スピーカ
２０  イグニッションスイッチ
２１  起動スイッチ
３０  計測部
３１  物体検出部
３２  道路形状予測部
３３  立体物選択部
３４  道路形状推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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