(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されて該車両の外部環境を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した画像に基づいて走行車線と路面との車線境界を検出し、該車線境界に車線候補点を点列状にプロットする車線候補点設定手段と、
前記車線候補点の点列に基づいて前記車線境界を推定する第１曲線近似式のパラメータ係数を求めると共に、今回の演算時を基準として設定時間幅前における前記パラメータ係数の点列から求めた第２曲線近似式に基づいて設定時間進み後の予測パラメータ係数を設定する曲線近似処理手段と、
前記予測パラメータ係数を前記第１曲線近似式に代入して前記時間進み後の推定車線を求める車線位置設定手段と、
前記車線位置設定手段で設定した推定車線に基づき前記車両が追従する目標走行線を設定する車線追従制御手段と
を備えることを特徴とする車線推定装置。
【請求項２】
前記時間幅は、前記撮像手段で撮像する前記車両前方の認識距離に基づき、該認識距離が長い場合は短く設定し、該認識距離が短い場合は長く設定する
ことを特徴とする請求項１記載の車線推定装置。
【請求項３】
前記車線追従制御手段は、前記車両が前記目標走行線を追従するように制御アクチュエータを動作させる車両挙動制御手段を有し、
前記時間進みは、前記制御アクチュエータの応答遅れ特性に対応して設定される
ことを特徴とする請求項１或いは２記載の車線推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行車線を表わす曲線近似式のパラメータ係数の過去の点列に基づいて、設定時間進み後の走行車線を予測する車線推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両においては、車両に搭載されているカメラ（以下、「車載カメラ」と称する）を用いて自車両が走行している走行レーンを区画する走行車線を認識し、自車両を走行レーンに沿って走行させるべく、操舵制御等を行う車線追従制御が知られている。
【０００３】
この車線追従制御は、例えば、目標走行線を左右の走行車線の中央に設定し、この目標走行線を追従して車両が走行するように、操舵制御を代表とする車両挙動制御を行う。この場合、操舵制御は電動モータ等の制御アクチュエータを設定トルクで動作させることで、カーブ路等においては、自車両を目標走行線に沿った曲率で旋回動作させるようにする。尚、車両挙動制御には、操舵制御以外にブレーキ制御がある。ブレーキ制御は、左右輪の何れかの車輪（前後輪）に対してブレーキを働かせて、自車両の進行方向と目標走行線との間のヨー角が０[deg]になるような制御を行う。
【０００４】
このように、自車両を走行レーンに沿って走行させる車線追従制御では、目標走行線を精度良く求めることで、車両を安定させた状態で走行させることができる。目標走行線を精度良く求める技術として、例えば特許文献１（特許第４３３３４８４号公報）には、車載カメラで撮像した画像に基づいて道路曲率を求めるに際し、この道路曲率の時間変化量を、道路曲率に応じて、道路曲率が小さい場合には、制限値を小さくして、時間変化量を小さくすることで、外乱（振動）成分を強く抑制し、一方、道路曲率が大きい場合には、制限値を大きくすることで、外乱（振動）成分の抑制量を弱くする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４３３３４８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した文献に開示されているように、道路曲率の時間変化量を、道路曲率に応じて制限すれば、道路曲率が大きくなるほど発生し易い振動（外乱）成分を効率よく排除することができる。しかし、その反面、道路曲率が大きくなるに従い、操舵制御御等の車両挙動制御に応答遅れが生じ易くなる問題がある。
【０００７】
従って、車線追従制御性を満足させるためには、走行安定性をある程度犠牲にする必要があり、走行安定性と車線追従制御性との双方を満足させることは困難であった。
【０００８】
又、外乱成分としては、振動以外に、車載カメラに入射される逆光や、前方の視界を妨げる先行車などがあり、これら外乱成分を有効に排除しながら、自車両の走行する目標走行線を高精度に求めることは困難である。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、走行安定性と車線追従制御性との双方を満足させることのできる目標走行線を設定する車線推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため本発明による車両推定装置は、車両に搭載されて該車両の外部環境を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像した画像に基づいて走行車線と路面との車線境界を検出し、該車線境界に車線候補点を点列状にプロットする車線候補点設定手段と、前記車線候補点の点列に基づいて前記車線境界を推定する第１曲線近似式のパラメータ係数を求めると共に、今回の演算時を基準として設定時間幅前における前記パラメータ係数の点列から求めた第２曲線近似式に基づいて設定時間進み後の予測パラメータ係数を設定する曲線近似処理手段と、前記予測パラメータ係数を前記第１曲線近似式に代入して前記時間進み後の推定車線を求める車線位置設定手段と、前記車線位置設定手段で設定した推定車線に基づき前記車両の走行する目標走行線を設定する車線追従制御手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、過去の車線候補点の点列に基づいて設定時間進み後の予測パラメータ係数を設定し、この予測パラメータ係数に基づいて推定車線を設定し、この推定車線に基づいて車両の走行する目標走行線を設定するようにしたので、外乱の影響を受け難い状態で目標走行線を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】走行制御装置の構成を示す機能ブロック図
【図２】画像処理系の機能ブロック図
【図３】車線推定処理ルーチンを示すフローチャート
【図４】予測パラメータ係数設定処理サブルーチンを示すフローチャート
【図５】カーブ走行時の自車両と推定車線と目標走行線との関係を示す平面図
【図６】二重白線の走行車線と誘導線との各車線幅を示す道路平面図
【図７】二重白線入口の走行車線と内側誘導線とに候補点をプロットした状態を示す道路平面図
【図８】二重白線出口の走行車線と内側誘導線とに候補点をプロットした状態を示す道路平面図
【図９】最小二乗法により求めた車線推定式の係数の変化を示し、（ｉ）は曲率示す係数のタイムチャート、（ii）はヨー角を示す係数のタイムチャート、（iii）は横位置を示す係数のタイムチャート
【図１０】車線推定式の各係数の設定時間進み後の予測値を説明するタイムチャート
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す走行制御装置は、画像処理系Ａと操舵制御系Ｂとを有し、画像処理系Ａが撮像手段１と画像処理部２と車線推定部９とで構成され、操舵制御系Ｂは運転支援制御部１０と制御アクチュエータ１１とを主な構成要素としている。尚、本実施形態では、画像処理系Ａと操舵制御部１０とがカメラユニットに設けられている。
【００１４】
運転支援制御部１０はマイクロコンピュータを主体に構成されており、ＣＡＮ(Controller Area Network)通信等の車内通信回線１２を通じてアクチュエータ１１と双方向通信可能に接続されている。この運転支援制御部１０は、画像処理系Ａから送信される走行車線データに基づき、自車両の走行する目標走行線Ｌｏ（図５参照）を設定し、自車両がこの目標走行線Ｌｏを追従走行する車線追従制御手段を備えている。尚、車線追従制御としては、操舵制御や左右輪ブレーキ制御がある。操舵制御は、自車両Ｍが目標走行線Ｌｏの曲率に沿って走行するように、ステアリングのハンドル角を設定し、操舵トルクとして制御アクチュエータ１１へ出力する。又、左右輪ブレーキ制御は、旋回走行時において、旋回内側前後輪と旋回外側前後輪とに対してブレーキを個別に作動させることで、車両の水平面挙動制御（ヨーモーメント制御）を行う。尚、本実施形態では、車線追従制御として操舵制御を採用しているため、以下においては、操舵制御を制御例に掲げて説明する。
【００１５】
操舵制御は、運転支援制御部１０からのハンドル角に応じた操舵トルクを制御アクチュエータ１１に発生させてステアリングの操舵反力を制御する。この制御アクチュエータ１１として、本実施形態では電動モータを採用している。
【００１６】
又、図２に示すように、画像処理系Ａの撮像手段１は、メインカメラ１ａとサブカメラ１ｂとからなるステレオカメラであり、この両カメラ１ａ，１ｂは、例えばルームミラー上方であって、フロントガラスに近接する位置の車幅方向中央から左右に等間隔を開けて水平な状態で設置されている。又、この各カメラ１ａ，１ｂにＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子が設けられており、この両撮像素子によって自車両が走行している走行レーンを含む車両前方の外部環境が撮像される。
【００１７】
両カメラ１ａ，１ｂで撮像した一対のアナログ画像が画像処理部２に出力される。画像処理部２は、Ａ／Ｄ変換部３と画像補正部４と画像データメモリ５と車線推定部９とを備えている。各カメラ１ａ，１ｂで撮像したアナログ画像は、Ａ／Ｄ変換部３に設けられている各Ａ／Ｄ変換器３ａ，３ｂで設定輝度階調のデジタル画像に変換されて画像補正部４に出力される。
【００１８】
画像補正部４では、両カメラ１ａ，１ｂの取付け位置の誤差に起因するずれや信号に含まれているノイズ成分の除去等を含む輝度値の補正等の画像補正が行われ、メインカメラ１ａの出力信号から基準画像データが生成され、又、サブカメラ１ｂの出力信号から、基準画像と垂直方向長が同じで、基準画像よりも大きな水平方向長を有する比較画像データが生成される。そして、この基準画像データ及び比較画像データが画像データメモリ５に格納されると共に、画像処理手段６に出力される。
【００１９】
画像処理手段６はイメージプロセッサ７と距離データメモリ８とを備えている。イメージプロセッサ７は、基準画像データと比較画像データとの視差に基づいて両画像中の同一対象物の距離データ（自車両から対象物までの距離）を、三角測量の原理を利用して算出し、距離データメモリ８に格納する。
【００２０】
又、車線推定部９は、車線候補点設定手段としての車線候補点設定部９ａと、曲線近似処理手段としての曲線近似処理部９ｂと、車線位置設定手段としての車線位置設定部９ｃと、データメモリ９ｄとを備えている。データメモリ９ｄには、図６に示すような、左右の走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジ（車線内辺と路面との境界）間の距離（走行レーン幅）Ｗ１、及び二重白線の内側誘導線２２の内側エッジ間の距離（誘導レーン幅）Ｗ２等の固定データ、及び後述する車線推定式の各パラメータ係数ａ，ｂ，ｃの履歴が順次記憶されている。
【００２１】
高速道路の走行レーンは、走行車線２１Ｌ，２１Ｒが左右に一本ずつ描かれており、二重白線では、その内側に誘導線２２が描かれている。この走行レーン幅Ｗ１、誘導レーン幅Ｗ２は、予め設定範囲に決められている。従って、例えば後述する車線候補点設定部９ａで、左右の内側エッジにそれぞれプロットした車線候補点Ｐ間の距離と、レーン幅Ｗ１，Ｗ２とを比較し、車線候補点Ｐ間の距離が、何れのレーン幅Ｗ１，Ｗ２に近いかで、車線候補点Ｐがプロットされている車線の車線種（走行車線か内側誘導車線か）を識別することができる。又、後述する曲線近似処理部９ｂでは、この車線候補点Ｐの点列から最小二乗法により、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの近似曲線を求める。
【００２２】
車線候補点設定部９ａは、画像データメモリ５に格納されている今回撮像した基準画像データと比較画像データとを読込み、又、距離データメモリ８に格納されている距離データを読込む。そして、これら各データに基づき基準画像データ上に、自車両が走行する走行レーンの両側車線の車線候補点Ｐをプロットする（図５参照）。
【００２３】
具体的には、今回撮像した１つのフレームの基準画像データ上の１画素幅の水平ライン上を下側（自車両の手前側）から上向き（遠方）に１画素幅ずつオフセットしながら順次画素を探索し、基準画像データの各画素の輝度値に基づいて各画素の輝度微分値、すなわちエッジ強度（輝度差）が閾値以上に大きく変化する条件を満たしている画素を車線境界として検出する。このエッジ強度は、内側エッジの方が、外側エッジよりも強く表れる。従って、走行レーンの左右に走行車線２１Ｌ，２１Ｒが１本ずつ描かれている場合には、図５に示すように、この各走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジが、車線候補点Ｐとしてプロットされる。又、図６に示すように、二重白線の場合は、内側誘導線２２の内側エッジが車線候補点Ｐとしてプロットされる。
【００２４】
更に、図７に示すように、二重白線の入口（開始端）では、二重白線の入口よりも手前において走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジにプロットされている車線候補点Ｐが、二重白線の入口よりも遠方では、それが切り替り、内側誘導線２２の内側エッジに車線候補点Ｐがプロットされる。一方、図８に示すように、二重白線の出口（終了端）では、その手前においては二重白線の内側誘導線２２の内側エッジに車線候補点Ｐがプロットされ、二重白線の出口（終了端）よりも遠方では、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジに車線候補点Ｐがプロットされる。
【００２５】
曲線近似処理部９ｂは、車線候補点Ｐの点列の各座標（ｘ，ｙ）に基づき、最小二乗法から、最もフィットする近似曲線（推定車線Ｌｐ）となる第１曲線近似式としての車線推定式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）のパラメータ係数ａ，ｂ，ｃを求める（図５参照）。ここで、第一項のパラメータ係数ａは車線の曲率に関するパラメータ、第２項のパラメータ係数ｂは自車両Ｍに対する傾き（ヨー角）に関する角度パラメータ（図５参照）、第３項のパラメータ係数ｃは自車両Ｍの中央（正確には、両カメラ１ａ，１ｂの中間）を原点とするｙ軸方向のオフセット量（原点からの横位置）であり、本実施形態では、左側を正（＋）、右側を負（−）としている。このパラメータ係数ｃの差分（＋ｃ−（−ｃ））がレーン幅となり、総和（ｃ＋(−ｃ)）が自車両Ｍのレーン幅中央からのオフセット量Δｃとなる。
【００２６】
尚、図５においては、左側走行レーンの推定車線Ｌｐｌを求める車線推定式を、ｙ＝aｌｘ２＋bｌｘ＋cｌ（但し、ｃｌは正値）で表わし、右側走行レーンの推定車線Ｌｐｒを求める車線推定式を、ｙ＝aｒｘ２＋bｒｘ＋cｒ（但し、ｃｒは負値）で表わしている。
【００２７】
又、プロットした車線候補点Ｐが走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジか内側誘導線２２の内側エッジかは、互いに対向する左右の車線候補点Ｐ間の距離（間隔）と各レーン幅Ｗ１，Ｗ２とを比較し、走行レーン幅Ｗ１に近い場合は、走行車線２１Ｌ，２１Ｒと判断し、誘導レーン幅Ｗ２に近い場合は誘導線２２と判断する。
【００２８】
ところで、上述したように、本実施形態では、推定車線Ｌｐを車線候補点Ｐの点列に基づき、最小二乗法により設定した車線推定式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）の各パラメータ係数ａ，ｂ，ｃを求めるようにしているため、例えば、図７に示すような二重白線の入口（開始端）、図８に示すような二重白線の出口（終了端）では、車線候補点Ｐのプロット位置が切り替るため、各パラメータ係数ａ，ｂ，ｃが不安定となり、車線推定式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）によって設定される推定車線Ｌｐと実際の走行車線２１Ｌ，２１Ｒや内側誘導線２２との間のずれ量が大きくなる。
【００２９】
又、例えば日中のトンネル出口付近において自車両Ｍ前方が急に明るくなった場合、撮像手段１にて撮像した画像が逆光により露出オーバとなり、白化現象が発生する。その結果、自車両Ｍ前方の視界が一時的に遮られて、内側エッジの検出エラーが生じるため、推定車線Ｌｐを正しく設定することが困難となる。又、先行車がバス、トラック等の大型車両であり、車間距離が比較的短いために、撮像手段１の遠方視野が遮られている場合、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジを遠方まで撮像することができず、この場合も検出エラーが生じるため、推定車線Ｌｐを正しく設定することが困難となる。
【００３０】
一方、図５に示すように、自車両Ｍが、例えば走行レーンの中央を走行するように設定されている場合、この自車両Ｍの走行する目標走行線Ｌｏのオフセット量Δｃは０となる。尚、この目標走行線Ｌｏは、後述する運転支援制御部１０で求められる。
【００３１】
自車両Ｍが、目標走行線Ｌｏを正確に追従走行させるためには、操舵制御を精度良く行う必要がある。しかし、ステアリングを制御動作させる制御アクチュエータ１１は、ある特有の応答遅れを有している。そのため、本実施形態では、各フレーム毎に求めた車線推定式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）のパラメータ係数ａ，ｂ，ｃの１つの履歴を記憶し、記憶した過去パラメータ係数ａ（或いはｂ、或いはｃ）の時間軸上の点列から最小二乗法により、設定時間進みｔｆ後の予測パラメータ係数ａ’（或いはｂ’、或いはｃ’）を推定する。この時間進みｔｆは、予め実験などにも基づいて調べた制御アクチュエータ１１の応答遅れ特性に対応して設定される。
【００３２】
図９に、自車両がカーブ路に進入する際に画像フレーム毎に設定される、各パラメータ係数ａ，ｂ，ｃの変化特性を示す。同図（ｉ）に示すパラメータ係数ａはカーブ路に進入して設定曲率に達するまで、徐々に上昇する。又、同図（ii）に示すパラメータ係数ｂはヨー角に関するパラメータであり、常に細かい変動特性を示している。一方、同図（iii）に示すパラメータ係数ｃは横位置に関するパラメータであり、予め設定した位置（例えば走行レーンの中央ではΔｃ＝０）を維持するように制御されるため、緩やかで比較的狭い振幅の変化特性を示している。
【００３３】
図９（ｉ）に示すように、パラメータ係数ａは大きな変化を示すため、比較的長い時間幅の履歴に基づいて設定時間進み後のパラメータ係数を予測することができる。又、同図（ii）に示すパラメータ係数ｂは、短い時間幅の履歴であれば、それに基づいて設定時間進み後のパラメータ係数を予測可能である。一方、同図（iii）に示すパラメータ係数ｃはレーン幅が一方へ偏した場合には大きく変動するが、レーン幅が一定の場合は常に一定値の値を示すため、比較的長い時間幅の履歴に基づいて設定時間進み後のパラメータ係数を予測することができる。
【００３４】
そのため、図１０に示すように、例えばパラメータ係数ａ（或いはｂ、或いはｃ）の現在値よりも設定時間シフトｔｓ前の時間を基準として、設定時間幅ｔｗ前までの各パラメータ係数ａ（或いはｂ、或いはｃ）の過去パラメータ係数の点列に基づき最小二乗法により、第２曲線近似式ｆ（ｘ）を求め、この第２曲線近似式ｆ（ｘ）に基づき現在値を基準として設定時間進みｔｆ後の予測パラメータ係数ａ’（或いはｂ’、或いはｃ’）を求める。その際、各パラメータ係数ａ（或いはｂ、或いはｃ）の時間幅ｔｗ、時間シフトｔｓ、時間進みｔｆは、上述した変化特性に応じて設定する。
【００３５】
因みに、実験によれば、パラメータ係数ａは、時間幅ｔｗが0.01〜6.0[sec]、時間シフトｔｓが0.01〜0.1[sec]、時間進みｔｆが0.0〜0.2[sec]程度である。又、パラメータ係数ｂは、時間幅ｔｗが0.01〜0.1[sec]、時間シフトｔｓが0.01〜0.1[sec]、時間進みｔｆが0.0〜0.2[sec]程度である。又、パラメータ係数ｃは、時間幅ｔｗが0.01〜0.1[sec]、時間シフトｔｓが0.01〜0.1[sec]、時間進みｔｆが0.0〜0.2[sec]程度である。
【００３６】
ところで、車線追従制御において最も安定して車両の進行方向を制御できるのは操舵制御であり、この操舵制御に関するパラメータ係数は、カーブ曲率に関する係数ａであるため、本実施形態では、このパラメータ係数ａの過去の点列から予測パラメータ係数ａ’を求めるものとする。
【００３７】
車線位置設定部９ｃは、曲線近似処理部９ｂで求めた予測パラメータ係数ａ’を、上述した車線推定式のパラメータ係数ａに代入して（ｙ＝ａ’ｘ２＋bｘ＋c）、設定時間進みｔｆ後の推定車線（近似曲線）Ｌｐを求める。
【００３８】
操舵制御系Ｂの運転支援制御部１０では、この左右の車線推定式（ｙ＝a’ｘ２＋bｘ＋c）から求めた左右の推定車線Ｌｐに基づき、自車両Ｍが走行する目標走行線Ｌｏを求め、この目標走行線Ｌｏ上を自車両Ｍが走行するようにステアリングのハンドル角を設定し、この制御アクチュエータ１１へ出力する。制御アクチュエータ１１は、運転支援制御部１０からのハンドル角に応じた操舵トルクを発生させてステアリングの操舵反力を制御し、車両の進行方向を調整する。
【００３９】
上述した各曲線近似処理部９ｂでの処理は、具体的には、図３に示す車線推定処理ルーチン、及び、図４に示す予測パラメータ係数設定処理サブルーチンに従って実行される。尚、以下においては、自車両Ｍが高速道路を走行している場合を想定して説明する。
【００４０】
図３に示す現在の車線推定処理ルーチンは、曲線近似処理部９ｂで実行されるもので、撮像手段１で撮像した画像の１フレーム毎に実行され、先ず、ステップＳ１で、上述した車線候補点設定部９ａでプロットした車線候補点Ｐを読込み、ステップＳ２で、この車線候補点Ｐの点列の各座標（ｘ，ｙ）に基づき、最小二乗法により、最もフィットする曲線近似となる二次車線推定式
ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ
の各項のパラメータ係数ａ，ｂ，ｃを求める。そして、ステップＳ３へ進み、パラメータ係数ａ，ｂ，ｃをデータメモリ９ｄに保存し、ステップＳ４へ進み、過去のパラメータ係数ａの点列から、将来の予測パラメータ係数ａ’を設定し、ステップＳ５で、各パラメータ係数ａ’，ｂ，ｃに基づいて、設定時間進みｔｆ後の推定車線Ｌｐを設定し、ルーチンを抜ける。
【００４１】
上述したステップＳ４での、予測パラメータ係数ａ’の設定処理は、図４に示す予測パラメータ係数設定処理サブルーチンにおいて実行される。このサブルーチンでは、先ず、ステップＳ１１で、車線認識距離が安定しているか否かが調べられる。車線認識距離が安定しているか否かは、撮像手段１により走行車線が、外乱の影響を受けることなく遠方まで撮像されるか否かで判定する。例えば、撮像手段１で撮像した画像が、逆光などの外乱より露出オーバとなって検出エラーが発生したり、先行車が外乱として作用し、この先行車によって前方の視野が遮られたために、走行車線２１Ｌ，２１Ｒの内側エッジを予め設定した車線認定距離（例えば１００[m]）まで撮像することができない場合などである。そして、車線認定距離が外乱の影響を受けることなく安定している状態、すなわち遠方（例えば100[m]先）まで撮像手段１の視野が確保されている場合は、ステップＳ１２へ進み、又、外乱の影響を受けて不安定となっている場合はステップＳ１４へ分岐する。
【００４２】
ステップＳ１２へ進むと、走行レーンが二重白線の入口（開始端）、或いは、出口（終了端）が検出されたか否かを調べる。上述したように二重白線の入口（開始端）、或いは出口（終了端）では、車線候補点Ｐのプロット位置が切り替るため、各パラメータ係数ａ，ｂ，ｃが不安定となり、車線推定式（ｙ＝aｘ２＋bｘ＋c）によって設定される推定車線Ｌｐと実際の走行車線２１Ｌ，２１Ｒや内側誘導線２２との間のずれ量が大きくなる。そのため、二重白線の入口（開始端）或いは出口（終了端）を検出しない場合はステップＳ１３へ進むが、検出した場合は、ステップＳ１４へ分岐する。
【００４３】
ステップＳ１３へ進むと、過去パラメータ係数を読込む時間幅（過去パラメータ係数読込み時間幅）ｔｗを時間短（例えば1.0[sec]）で設定し（ｔｗ←短）で設定して、ステップＳ１５へ進む。又、ステップＳ１４へ分岐すると、過去パラメータ係数読込み時間幅ｔｗを時間長（例えば4.0[sec]）で設定して（ｔｗ←長）、ステップＳ１５へ進む。
【００４４】
撮像手段１にて遠方（例えば100[m]先）までの走行車線が認識できない状態、或いは二重白線の入口（開始端）や出口（終了端）では、内側エッジの検出精度が低下する。一方、前方視界がよく、しかも走行車線が一定の場合は、遠方まで内側エッジを精度良く検出することができる。従って、撮像手段１の視界が充分確保されており、しかも走行車線が一定の場合は、撮像手段１の画像が歪んだり、余分な光等のノイズが混入し難いため、時間幅ｔｗを短くすることで、時間幅ｔｗ内の過去パラメータ係数ａの点数が少なくなり、これに基づいて後述するステップＳ１６で設定する予測パラメータ係数ａ’の実際の走行車線に対する追従性が良くなる。一方、撮像手段１の視界が不十分であったり、走行レーンが二重白線の入口、或いは出口である場合、車線候補点Ｐの点列が一時的に不安定となるため、このよう場合は時間幅ｔｗを長くして過去パラメータ係数ａの点数を多くすることで、後述するステップＳ１６で設定する予測パラメータ係数ａ’が平均化されるため、異常値が一時的に検出されても変動を抑制することができる。
【００４５】
そして、ステップＳ１５へ進むと、現在時間から過去へ設定時間シフトｔｓさせた時間軸を原点として、この原点から時間幅ｔｗ分の過去パラメータ係数を読込む。この時間シフトｔｓは、一次遅れフィルタとして機能を有している。すなわち、上述したステップＳ２で設定した現在のパラメータ係数ａにばらつきがあっても、原点を過去に時間シフトｔｓだけ遡らせているので、現在のパラメータ係数ａの影響を受け難くなる。尚、本実施形態では、時間シフトｔｓを、0.01〜0.1[sec]の中の何れかで固定値としているが、撮像手段１による視界範囲に応じ、視界が良好な場合は短く設定する等の可変値としても良い。
【００４６】
その後、ステップＳ１６へ進み、ステップＳ１５で読込んだ過去パラメータ係数ａの点列に基づき最小二乗法により、曲線近似式ｆ（ｘ）を求め、この曲線近似式ｆ（ｘ）に基づき現在値を基準として設定時間進みｔｆ後の予測パラメータ係数ａ’を設定して、図３のステップＳ５へ進む。この時間進みｔｆは、操舵トルクによりステアリングに発生させる操舵反力の応答遅れ時間を考慮して設定されており、本実施形態では0.0〜0.2[sec]の中から設定した固定値としている。
【００４７】
そして、ステップＳ５においては、上述したように設定時間進みｔｆ後の左右の推定車線Ｌｐを、各パラメータ係数ａ’，ｂ，ｃに基づく車線推定式（ｙ＝a’ｘ２＋bｘ＋c）から求める。この左右の推定車線Ｌｐは、操舵制御系Ｂの運転支援制御部１０で読込まれ、この左右の推定車線Ｌｐに基づき、自車両Ｍが走行する目標走行線Ｌｏを求める。そして、この目標走行線Ｌｏ上を自車両Ｍが走行するようなステアリングのハンドル角を設定し、制御アクチュエータ１１へ出力する。
【００４８】
このように、本実施形態では、推定車線Ｌｐを算出する際のパラメータ係数ａ’が、制御アクチュエータ１１の応答遅れを考慮した時間進みｔｆ後に設定されているため、良好な操舵制御性を得ることができる。その結果、自車両Ｍが走行する目標走行線Ｌｏに沿った操舵制御が、制御アクチュエータ１１の応答遅れを考慮して早めに制御されるため、自車両Ｍの走行安定性と車線追従制御性との双方を満足させることができる。
【００４９】
尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば車線追従制御として左右輪ブレーキ制御が採用されている場合、制御アクチュエータ１１は、ブレーキを動作させるブレーキアクチュエータとなる。左右輪ブレーキ制御では、旋回走行時において、旋回内側前後輪と旋回外側前後輪のブレーキアクチュエータを個別に作動させて、水平面挙動制御（ヨーモーメント制御）を行うものである。従って、ヨーモーメント制御では、上述したステップＳ４において、ヨー角に関する角度パラメータであるパラメータ係数ｂの時間進みｔｆの予測パラメータ係数ｂ’を、過去の時間幅ｔｗ内のパラメータ係数ｂの点列から算出する。従って、この場合、上述した図４の予測パラメータ係数設定処理サブルーチンでは、過去パラメータ係数ｂを読込み、この過去パラメータ係数ｂの点列に基づいて予測パラメータ係数ｂ’が設定される。
【符号の説明】
【００５０】
１…撮像手段、
９…車線推定部、
９ａ…車線候補点設定部、
９ｂ…曲線近似処理部、
９ｃ…車線位置設定部、
１０…運転支援制御部、
１１…制御アクチュエータ、
２１Ｌ，２１Ｒ…走行車線、
２２…内側誘導線、
Ａ…画像処理系、
Ｂ…操舵制御系、
Ｌｏ…目標走行線、
Ｌｐ…推定車線、
Ｍ…自車両、
Ｐ…車線候補点、
ａ，ｂ，ｃ…パラメータ係数、
ａ’，ｂ’，ｃ’…予測パラメータ係数
ｔｆ…時間進み
ｔｗ…時間幅
【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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