(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、該車両の前方の物体を検知する物体検知手段と、
検知された物体が静止物であるかを判定する静止物判定手段と、
前記車両の位置を原点とする２次元座標上に投影された静止物の時系列の位置データの中から前記車両の速度に基づき２つの位置データを選択する手段と、
前記２次元座標上において、前記車両の幅方向に延びるＸ軸上に中心を持ち前記選択された２つの位置データを通る円から前記静止物の軌跡を算出する手段と、
前記静止物の軌跡から前記車両の旋回半径を算出する手段と、
を備え、
前記選択する手段は、所定の距離以上の間隔を持つように前記２つの位置データを選択し、
前記所定の距離は、前記車両の速度が大きいほど大きく設定される、
車両の進行路推定装置。
【請求項２】
算出された前記車両の軌跡と前記静止物の時系列の位置データの各々とのＸ軸方向でのずれ量を算出する手段と、
前記ずれ量と所定のしきい値との比較から前記車両の旋回半径の精度を判定する手段とをさらに備える、請求項１に記載の車両の進行路推定装置。
【請求項３】
複数の静止物が存在する場合に各静止物について得られる旋回半径から車両のヨーレートを算出し、算出されたヨーレートの平均値から車両の進行路を推定する手段をさらに備える、請求項１または２に記載の車両の進行路推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の進行路推定装置に関し、特に車両の前方の静止物を検知してその位置情報から、車両の進行路を推定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、車両の進行路推定装置を開示する。この進行路推定装置では、ヨーレートセンサを用いることなく、検出した障害物に対する自車両の走行状態を表すデータから自車両の進行路を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−１３２９９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の進行路推定装置では、検出した障害物に対する自車両の走行状態を表すデータを得るために、ヨーレートセンサに代わって舵角センサ等の様々なセンサの出力値を利用する必要がある。また、各センサの出力値の誤差の重畳により自車両の進行路の推定精度が低くなる恐れがある。
【０００５】
そこで、本発明は、この従来技術の問題を軽減あるいは解消すること、すなわち、ヨーレートセンサを用いることなく、言い換えれば車両の前方の物体を検知する物体検知手段のみを用いて、自車両の進行路の推定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両の進行路推定装置を提供する。その進行路推定装置は、車両の前方の物体を検知する物体検知手段と、検知された物体が静止物であるかを判定する静止物判定手段と、車両の位置を原点とする２次元座標上に投影された静止物の時系列の位置データの中から車両の速度に基づき２つの位置データを選択する手段と、２次元座標上において、Ｘ軸上に中心を持ち選択された２つの位置データを通る円から静止物の軌跡を算出する手段と、静止物の軌跡から車両の旋回半径を算出する手段と、を備える。
【０００７】
本発明によれば、１つの静止物に対しての時系列の位置データに着目するため、静止物が１つ以上存在する環境であれば、路面状況等によらず、物体検知手段のみを使用して、精度良く自車両の進行路を推定することが可能となる。また、２点のデータのみで推定を行えるため、１つの静止物において、異なるデータの組合せでの推定を複数回行えるため、稀に異常なデータが現れたとしても、他の推定結果から排除することが可能となる。さらに、車速に応じて２つのデータ間の距離を設定することができるので、２点間の目標とする誤差範囲内で自車両の進行路を推定することが可能となる。
【０００８】
本発明の一形態によると、算出された車両の軌跡と静止物の時系列の位置データの各々とのＸ軸方向でのずれ量を算出する手段と、ずれ量と所定のしきい値との比較から車両の旋回半径の精度を判定する手段と、をさらに備える。
【０００９】
本発明の一形態によれば、推定した軌跡と実データとを比較し、誤差が大きい場合には自車両の進行路の推定をやめることで、精度の高い推定を維持、促進することが可能となる。
【００１０】
本発明の一形態によると、複数の静止物が存在する場合に各静止物について得られる旋回半径から車両のヨーレートを算出し、算出されたヨーレートの平均値から車両の進行路を推定する手段をさらに備える。
【００１１】
本発明の一形態によれば、複数の静止物が検出できるときは、算出されるヨーレート（旋回半径）の平均を取ることで、万が一異常な値を推定したときにその異常値をなましてその影響を小さくすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施例に従う、車両の進行路推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に従う、物体検知手段等の取り付け位置を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施例に従う、制御ユニットにおける処理フローを示す図である。
【図４】本発明の一実施例に従う、検出した物体候補の位置情報の概念図である。
【図５】本発明の一実施例に従う、検出した静止物の履歴（位置変化）を示す図である。
【図６】本発明の一実施例に従う、２つの位置データの選択方法を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施例に従う、２つの位置データ間の距離ΔＹと車速Ｖとの関係を示す図である。
【図８】本発明の一実施例に従う、車両の軌跡（旋回半径）と実際の位置座標との横（Ｘ）方向での誤差（ずれ）を表わす図である。
【図９】本発明の一実施例に従う、ヨーレートの平均値算出に至るフローを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施例に従う、車両の進行路推定装置の構成を示すブロック図である。進行路推定装置は、レーダ１０と、レーダ１０によって取得された物体情報（位置、距離等）に基づいて車両の進行路を推定するための制御ユニット１２と、制御ユニット１２からの制御信号に基づいて音または音声で警報を発生するスピーカ１４と、レーダ１０により取得された物体情報から運転者に車両周辺の物体を認識させるための表示を行う表示装置１６とを備える。
【００１４】
レーダ１０は、例えばスキャン式レーザレーダが該当し、各方向にスキャンするビームの物体からの反射光を受光することにより、検出点として各方向における物体（候補）の位置（領域）とそれまでの距離を検出する。なお、レーダ１０は、他の種類のレーダ（例えばミリ波レーダ等）であってもよい。また、レーダ１０の代わりに、赤外線カメラ等のカメラを用いてもよい。さらに、ナビゲーション装置を備える車両においては、スピーカ１４および表示装置１６として、ナビゲーション装置が備える該当機能を利用してもよい。
【００１５】
図１の制御ユニット１２は、その構成（機能）としてブロック１２１〜１２８で示される機能を有する。すなわち、制御ユニット１２は、レーダ１０からの検知信号を受けて車両の前方の物体を検知する物体検知手段１２１と、検知された物体が静止物であるかを判定する静止物判定手段１２２と、車両の位置を原点とする２次元座標上に投影された静止物の時系列の位置データの中から車両の速度に基づき２つの位置データを選択する手段１２３と、２次元座標上において、Ｘ軸上に中心を持ち選択された２つの位置データを通る円から静止物の軌跡を算出する手段１２４と、静止物の軌跡から車両の旋回半径を算出する手段１２５として機能する。
【００１６】
制御ユニット１２は、さらに、算出された車両の軌跡と静止物の時系列の位置データの各々とのＸ軸方向でのずれ量を算出する手段１２６と、ずれ量と所定のしきい値との比較から車両の旋回半径の精度を判定する手段１２７と、複数の静止物が存在する場合に各静止物について得られる旋回半径から車両のヨーレートを算出し、算出されたヨーレートの平均値から車両の進行路を推定する手段１２８としても機能する。
【００１７】
制御ユニット１２は、さらに、自車両の速度（車速）を検出する車速センサ、ブレーキセンサ、ヨーレート（旋回方向への回転角の変化速度）を検出するヨーレートセンサ等からの検出信号を受けて必要な処理をおこなう機能を有する。その処理には、車両の進行路の推定結果、各種センサ値等に基づき車両の制動制御をおこなう制御信号を生成することも含まれる。
【００１８】
各ブロックの機能は、制御ユニット１２が有するコンピュータ（ＣＰＵ）によって実現される。なお、制御ユニット１２の構成は、ナビゲーション装置の中に組み込んでもよい。
【００１９】
制御ユニット１２は、ハードウエア構成として、例えば、入力アナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、デジタル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理を行う中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＣＰＵが演算に際してデータを記憶するのに使用するＲＡＭ、ＣＰＵが実行するプログラムおよび用いるデータ（テーブル、マップを含む）を記憶するＲＯＭ、スピーカ１４に対する駆動信号および表示装置１６に対する表示信号などを出力する出力回路を備えている。
【００２０】
図２は、本発明の一実施例に従う、図１に示したレーダ１０等の取り付け位置を説明するための図である。レーダ１０は、例えば図２に示すように車両２０の前部バンパー部上、車幅方向の中心部に配置される。図２の符号１６ａは、表示装置１６としてヘッドアップディスプレイ（以下「ＨＵＤ」という）を用いた場合の例を示している。ＨＵＤ１６ａは、図に示すように、車両２０のフロントウインドシールドの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられる。
【００２１】
図３は、本発明の一実施例に従う、制御ユニット１２によって実行される処理フローである。この処理フローは、制御ユニット１２のＣＰＵがメモリに格納している処理プログラムを呼び出して、所定の時間間隔で実行される。
【００２２】
ステップＳ１０において、レーダ１０からの信号を受けて車両前方の物体の位置を特定する。その特定には任意の方法を用いることができるが、例えば以下のようにおこなう。
【００２３】
レーダ１０としてスキャン式レーザレーダを使用して、その検出点群の幅から物体、例えば障害物候補の位置を特定する。具体的には、スキャン式レーザレーダでは、各方向にスキャンするビームの物体からの反射光を受光することにより、検出点として各方向における物体までの距離を測定する。レーザレーダの位置を原点としてレーダの正面方向をＹ軸、横方向をＸ軸とする２次元座標系（図２参照）にこれらの検出点の位置をプロットして検出点の集合を得る。これらの検出点の集合から、各検出点の相互の間隔が所定値以下のものを検出点群としてグループ化し、グループ化した検出点群のうち、広がり幅が所定値以下のものを所定の物体候補（例えば障害物候補）とみなしてその位置を特定する。検出した物体候補の位置情報は順次時系列な情報としてメモリに格納される。
【００２４】
図４は、検出した物体候補の位置情報の概念図である。図４では、ＸＹ座標で表わされる、車両２０の進行方向２１でのレーダで検知可能な領域２２において、１〜８の合計８つの物体２３が検出されている。８つの物体２３には、静止物とそれ以外の物体の双方が含まれ得る。
【００２５】
ステップＳ１１において、検出した物体が静止物体であるか否かを判定する。その判定は、例えば自車両と検出物体との相対速度、すなわち自車速度と検出物体の単位時間当たりの移動量との差分が所定値以下であるか否かでおこなう。あるいは、検出物体の移動ベクトルを求めてその大きさが所定値以下であるか否かで判定してもよい。この判定がＹｅｓの場合は次のステップＳ１２に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００２６】
ステップＳ１２において、静止物の距離（位置）が時系列データとして正しく得られているか否かを判定する。図５は検出した静止物の履歴（位置変化）を示す図である。図５では、車両２０の位置を原点（０，０）とするＸＹ座標上において、円弧Ａに沿った静止物の履歴として複数の位置データ（Ｘｍａｘ、Ｙｍａｘ）〜（Ｘｍｉｎ、Ｙｍｉｎ）が示されている。なお、図５の詳細については後述する。ステップＳ１２の判定は、例えば位置データのＹ座標値を用いて、次の式（１）の関係が成り立つか否かでおこなう。（１）式の判定をおこなうことにより、静止物の位置（距離）が車両の進行にともなって車両に近く（短く）なっているかを検知することができる。
Ｙｍａｘ＞・・・・＞Ｙｍｉｎ        （１）
この判定がＹｅｓの場合は次のステップＳ１３に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００２７】
ステップＳ１３において、検知された各静止物の時系列の位置データが２つ以上であるか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合は次のステップＳ１４に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１０に戻ってデータの取得を繰り返す。
【００２８】
ステップＳ１４において、ヨーレートセンサにより検出されたヨーレートの変化量（ｄｅｇ／ｓ）が所定値以内であるか否かを判定する。車両がカーブ入り口やワインディング路など、車両の軌跡が不安定で、ヨーレート変化量が大きい状態にある場合に推定処理を止めるためである。この判定がＹｅｓの場合は次のステップＳ１５に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００２９】
ステップＳ１５において、２次元（ＸＹ）座標上の各静止物の時系列の位置データから２つの位置データを選択する。図６は２つの位置データの選択方法を説明するための図である。図６では（ａ）と（ｂ）の２つの手法が例示されている。この２つの手法は、車両の走行状態等の状況に応じて使い分けるか、あるいは両方同時に使うことができる。（ａ）と（ｂ）では、ともにＸＹ座標上の円弧Ａに沿った１つの静止物の時系列の位置データＰ１〜Ｐ８が示されている。なお、円弧ＡとＢの意味およびその算出については後述する。
【００３０】
（ａ）では、最初にＰ１とＰ６の２つのデータが選択される（Ｎｏ１）。次にＰ１の１つ隣（手前）のＰ２とＰ６の１つ隣（手前）のＰ７が選択される（Ｎｏ２）。同様に次にＰ２の１つ隣（手前）のＰ３とＰ７の１つ隣（手前）のＰ８が選択される（Ｎｏ２）。このように、（ａ）ではデータペアの位置を車両２０に近づく方向で順次ずらしていく。その際、データペアを構成する２つの位置間の距離はほぼ一定になるように選択される。この場合、１つの静止物について複数のデータペアを得ることができ、それらを用いて後述する静止物の軌跡および車両の進路推定をおこなうので、その推定精度を高めることが可能となる。また、毎回別のデータを用いるので、稀にデータが大きく変動したとしてもその影響を排除することが可能となる。ただし、長い距離に渡ってデータを取得することは難しい。
【００３１】
一方、（ｂ）では、データペアの一方を最初の位置Ｐ１に固定し、ペアの相手方をＰ６（Ｎｏ１）、Ｐ７（Ｎｏ２）、Ｐ８（Ｎｏ３）と車両２０に近づく方向で順次ずらしていく。この場合、１つの静止物について長い距離に渡って複数のデータペアを得ることができるので、（ａ）の場合よりも車両進路の推定精度を向上させることが可能となる。ただし、1つ目のデータ（図６ではＰ１）の誤差が大きかった場合、全ての推定においてその影響が出てしまうので、1つ目のデータの誤差が小さいことが重要となる。
【００３２】
ステップＳ１６において、選択された２つの位置データ間の距離が所定値以上であるか否かを判定する。図７は、２つの位置データ間の距離ΔＹと車速Ｖとの関係を示す図である。なお、図７の関係は予めマップ（テーブル）として制御ユニット１２のメモリに格納されている。２つの位置データ間の距離は、最終的に推定される旋回半径あるいはヨーレートが所定の精度を持つように決める必要がある。本発明では、レーダの横（Ｘ）方向でのずれ精度を考慮して、横（Ｘ）方向での最大誤差が所定値以下となるように２つの位置データ間の距離を決める。この最大誤差は距離のみならず車速によっても変わるので、図７では距離ΔＹと車速Ｖの２つのパラメータを用いて最大誤差が所定値以下となる範囲を設定している。
【００３３】
すなわち、図７において直線Ｃよりも上側の範囲での距離ΔＹを選択することで、最大誤差を０．５（ｄｅｇ／ｓ）以下とすることが可能となる。この０．５（ｄｅｇ／ｓ）の値はレーダの精度の一例であり、レーダの性能等から任意に設定することができる。図７から、例えば車速Ｖが約４０ｋｍ／ｓである場合、距離ΔＹは約２５ｍ以上、車速Ｖが約８０ｋｍ／ｓである場合、距離ΔＹは約４５ｍ以上とそれぞれする必要がある。したがって、ステップＳ１６における所定値は車速Ｖに応じて定まり、最大誤差を０．５（ｄｅｇ／ｓ）以上を得ることを前提とする場合は、例えば車速Ｖが４０ｋｍ／ｓにおいて２５ｍとなる。この判定がＹｅｓの場合は次のステップＳ１７に進み、Ｎｏの場合は最初のステップＳ１０に戻って処理を繰り返す。
【００３４】
ステップＳ１７において、静止物の軌跡と車両の軌跡（旋回半径）を算出する。図５を参照しながらこの算出方法を説明する。図５において、選択された２つの位置データが座標（Ｘｍａｘ、Ｙｍａｘ）と（Ｘｍｉｎ、Ｙｍｉｎ）で特定される位置（点）であるとする。最初にこの２点を通り、Ｘ軸上の中心を持つ円を想定すると、その一部が円弧Ａとして表わされる円を描くことができる。この円弧Ａは静止物の軌跡を表わす。その円の中心を（Ｒ、０）とし、原点（０、０）と円弧ＡのＸ軸との交点までの距離をｄとすると、円を表わす式から次の２つの等式（２）、（３）が成り立つ。
（Ｘｍａｘ−Ｒ）２ ＋Ｙｍａｘ２ ＝ （Ｒ＋ｄ）２        （２）
（Ｘｍｉｎ−Ｒ）２ ＋Ｙｍｉｎ２ ＝ （Ｒ＋ｄ）２        （３）
この２つの等式から、Ｒは２つの位置座標を用いた次式（４）で求めることができる。
【数１】
0005490633.tif 000002
【００３５】
このＲは図５の円弧Ｂでその軌跡が表わされるように車両２０の旋回半径Ｒとなる。すなわち、２つの位置座標から静止物の軌跡Ａ、さらには車両の軌跡Ｂ（旋回半径Ｒ）を算出することができる。このように、本発明の一実施形態によれば、基本的にレーダからの検知情報（２つの位置データ）のみに基づき自車両の旋回半径Ｒを推定（算出）することができる。
【００３６】
ステップＳ１８において、得られた静止物の軌跡Ａと実際の位置座標との横（Ｘ）方向での誤差（ずれ）を算出する。図８は、静止物の軌跡と実際の位置座標との横（Ｘ）方向での誤差（ずれ）を表わす図である。円弧ＡはステップＳ１７において算出された静止物の軌跡であり、円弧Ｂは車両の軌跡（旋回半径）である。円弧Ａと（Ｘ１、Ｙ１）〜（Ｘｎ、Ｙｎ）までのｎ個の位置座標とのＸ方向での差分ｄ１〜ｄｎを図のように求める。
【００３７】
ステップＳ１９において、ステップＳ１８において得られた差分ｄ１〜ｄｎを基にＸ方向での誤差が所定値以内であるか否かを判定する。具体的には、例えば次の２式（５）、（６）の関係が成り立つか否かを判定する。なお、ｄmaxは差分ｄの最大値であり、αとβは所定のしきい値である。
Σ（ｄの絶対値）／ｎ ＜ α        （５）
ｄmax ＜ β                       （６）
【００３８】
この判定がＹｅｓの場合は次のステップＳ２０に進み、ステップＳ１７において算出された車両の旋回半径Ｒを各種制御において用いるデータとして制御ユニットから出力する。これにより、誤差が所定値以下の、言い換えれば推定精度が所定値以上の旋回半径Ｒのみを利用することが可能となる。この判定がＮｏの場合は処理を終了する。
【００３９】
ステップＳ２１において、検知された複数の静止物についてのデータ、すなわち旋回半径Ｒが並行して得られているか否かを判定する。この判定がＮｏの場合は次のステップＳ２２に進み、Ｙｅｓの場合はステップＳ２３に進む。
【００４０】
ステップＳ２２において、得られた旋回半径Ｒをヨーレートに変換する。具体的には、次式（７）を用いてヨーレートγを算出する。Ｖは自車速度である。
γ ＝ Ｖ ／ Ｒ        （７）
ちなみに単位は、Ｒ（ｍ）、Ｖ（ｍ／ｓ）の場合γ（ｒａｄ／ｓ）となるので、γ（ｄｅｇ／ｓ）を得るためには（７）式から得られるγ（ｒａｄ／ｓ）に１８０／πを乗算する。
【００４１】
ステップＳ２３において、ヨーレートの平均値を算出する。図９は、ヨーレートの平均値算出に至るフローをブロック図で表わした図である。図９では、図４の８つの物体２３を検知した場合の例を示している。レーダ１０からの信号を受けて８つの物体２３のデータ（位置情報）を取得する（ブロック３１）。各データから静止物と判定された物体に対応する旋回半径Ｒを算出する（ブロック３２）。各旋回半径Ｒを自車速度Ｖ（ブロック３７）を用いてヨーレートγを算出する（ブロック３３）。以上の内容の詳細は、図３のステップＳ１０〜Ｓ２２において説明した通りである。
【００４２】
ブロック３４において、得られたヨーレートγの平均値を算出する。このように、本発明の一形態によれば、複数の静止物が検出できるときは、ヨーレートの平均を取ることで、万が一異常な値を推定したときにその異常値をなましてその影響を小さくすることが可能となる。
【００４３】
さらに、ヨーレートセンサからのヨーレート検出値が利用できる場合は、その検出値を取得する（ブロック３８）。そして、ローパスフィルタ（ブロック３９）を通した後のヨーレート検出値とヨーレートの平均値との差分を算出する（ブロック３５）。この差分値からヨーレートセンサのドリフト量を得ることができる（ブロック３６）。このドリフト量は、ヨーレートセンサの出力値の補正に用いることができる。このように、本発明の一実施形態によれば、旋回半径Ｒおよびヨーレートγを推定すると同時に、その推定値を用いてヨーレートセンサの検出値の補正をもおこなうことができる。
【００４４】
図３に戻って、ステップＳ２４において、レーダ１０による物体検知が継続しているか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合はステップＳ１０に戻り所定の時間間隔での一連の処理を繰り返し、Ｎｏの場合は処理を終了する。
【００４５】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されることはなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において改変して用いることができる。例えば、上述した実施形態では、レーダ１０を車両の前部パンパー部上に配置しているが、その場所に限らず、例えばフロントグリルの内側に配置し、レーダを照射する範囲をレーダ透過フィルムなどで覆うように構成してもよい。
【符号の説明】
【００４６】
１０  レーダ
１２  制御ユニット
１４  スピーカ
１６  表示装置
１６ａ  ＨＵＤ
２０  車両
２２  レーダ検知領域
２３  検知物体（静止物）
【図１】
0005490633.tif 000003
【図２】
0005490633.tif 000004
【図３】
0005490633.tif 000005
【図４】
0005490633.tif 000006
【図５】
0005490633.tif 000007
【図６】
0005490633.tif 000008
【図７】
0005490633.tif 000009
【図８】
0005490633.tif 000010
【図９】
0005490633.tif 000011