(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両前方の走行車線のカーブ状況に応じてヘッドライトの光軸角を光軸アクチュエータを介して調整する自動車用ヘッドライトの配光制御装置であって、
該自車両前方の道路状態を撮像する撮像手段と、
該撮像手段によって撮像された画像情報から該道路上の白線を認識する白線認識手段と、
該白線認識手段で認識された該白線から該自車両の走行する走行車線の該自車両に対する相対位置として該走行車線の道路中心線を推定する走行車線推定手段と、
該走行車線推定手段で推定された該走行車線の該道路中心線の曲率を算出する道路曲率算出手段と、
該道路曲率算出手段で算出された該曲率に基づいて光軸角目標値を算出する光軸角目標値算出手段と、
該ヘッドライトの光軸角が該光軸角目標値算出手段で算出された該光軸角目標値と等しくなるように該光軸アクチュエータを制御する制御手段とをそなえるとともに、
該走行車線推定手段で推定された該走行車線の道路中心線からの車両中心線の横ずれ量を算出する横ずれ量算出手段と、
該走行車線推定手段で推定された該走行車線の道路中心線に対する該車両中心線のヨー角を算出するヨー角算出手段とをそなえ、
該光軸角目標値算出手段に、該横ずれ量算出手段で算出された該横ずれ量と該ヘッドライトの照射距離との比を加算し該ヨー角算出手段で算出された該ヨー角を減算して、該光軸角目標値算出手段で算出された該光軸角目標値を補正する光軸角目標値補正手段が設けられていることを特徴とする、自動車用ヘッドライトの配光制御装置。
【請求項２】
該車両に加わる横加速度を検出する横加速度検出手段と、
該車両の走行速度を検出する走行速度検出手段とをそなえ、
該光軸角目標値算出手段は、該白線認識手段における該白線認識が不調のときは、該道路曲率算出手段で算出される該道路曲率に代えて該横加速度検出手段で検出される該横加速度と該走行速度検出手段で検出される該走行速度とに基づいて推定される推定道路曲率に基づいて該光軸角目標値を算出することを特徴とする、請求項１記載の自動車用ヘッドライトの配光制御装置。
【請求項３】
該白線認識手段は、該白線認識が不調であるときには認識ロスト信号を該光軸角目標値算出手段へ出力し、
該光軸角目標値算出手段は、該認識ロスト信号が入力されている間は該光軸角目標値補正手段による該光軸角目標値の補正を中止する
ことを特徴とする、請求項１又は２記載の自動車用ヘッドライトの配光制御装置。
【請求項４】
該制御手段と該光軸角目標値算出手段との間に介装されて、該光軸角目標値の時間変化を平滑化するローパスフィルタを備えた
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の自動車用ヘッドライトの配光制御装置。
【請求項５】
該光軸角目標値算出手段は、該認識ロスト信号が入力されると、該光軸角目標値を補正する補正角の大きさを徐々に０に近づける
ことを特徴とする、請求項３又は４記載の自動車用ヘッドライトの配光制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路のカーブ状況に応じてヘッドライトの光軸を変化させる、自動車用ヘッドライトの配光制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、自動車用ヘッドライトはハイビームとロービームとの切替が可能に構成されており、このハイビーム／ロービームの切替によりドライバは道路状況に応じてヘッドライトの光軸角を選択できるようになっている。
ところが、このハイビーム／ロービームの切替は、縦方向の光軸角の切替のみを行なうものであり、横方向の光軸角については変化させることはなく、ヘッドライトの光軸は常に車両中心線方向に固定されている。このため、カーブ路等のように、車両が目指す前方道路方向と車両中心線とがずれる場合は、車両の進行しようとする前方の道路面を有効に照らすことができない。また、縦方向の光軸角についても、ハイビーム／ロービームの２段階の調整しか行なうことができず、状況に応じてより細かな光軸角の調整が望まれる。一方、光軸角の調整が細かくできるようになる程、手動による操作は煩わしく、また有効に利用することが難しい。
【０００３】
そこで、このような要望や課題に対応するため、従来より、自動車用ヘッドライトの配光制御に関する様々な提案がなされている。特に、横方向の配光制御を行なう技術としては、特開平６−２０６４９１号公報において、カーブに対応してヘッドライトの横方向の光軸角を制御する技術が開示されている。この技術では、角速度センサと車速センサとを用いて車両の旋回時の回転角速度と車速とを検出し、これらの検出値に基づいて算出されるカーブ半径に応じてヘッドライトの横方向の光軸角を変化させるものである。
【０００４】
また、特開平７−２３２５８９号公報に開示されている技術は、同様にカーブに対応してヘッドライトの横方向の光軸角を制御するものであるが、この技術では、加速度センサと車速センサとを用いて車両の横方向の加速度と車速とを検出し、これらの検出値に基づいて算出されるカーブ半径に応じて横方向の光軸角を変化させるようになっている。
【０００５】
また、縦方向の配光制御を行なうものとしては、特開平１−２７８８４８号公報に開示された装置がある。この装置では、先行車までの距離に応じて光軸の縦方向角度を制御している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、カーブに対応してヘッドライトの横方向の光軸角を制御する配光制御装置として、上述のようにカーブを走行しているときの自車両の角速度や横加速度からカーブ半径（又は曲率）を推定する手法では、その時点で走行しているカーブ情報は得られるが、これから走行しようとする自車両前方の道路（即ち、ヘッドライトを照射したい道路部分）のカーブ状況についての情報は得られない。そこで、カメラ等による画像情報入力手段を通じて車両前方の道路画像を取込み、この画像情報に基づいて走行車線を推定し、推定した走行車線情報からカーブ半径を算出することが考えられる。
【０００７】
この場合、車両が走行車線に沿って走行している場合は、算出されたカーブ半径に応じてヘッドライトの横方向の光軸角を設定することにより走行車線を照らすことができるが、実際は、車両が常に走行車線に沿って走行しているとは限らず、カーブ半径に応じて算出された光軸角に設定しただけでは、的確に走行車線を照らすことができない。
【０００８】
そこで、車両の走行車線に対する位置関係に関わらず、常に走行車線上を的確に照射できるようヘッドライトの光軸角を制御したい。
また、画像情報に基づく走行車線の推定は、道路画像上の道路白線をもとに推定するものが一般的であるが、これは、通常の路面は輝度が低く、輝度変化も小さいのに対して、白線は通常の路面に比較して輝度が非常に高いので、道路の明度差に着目することにより容易に白線を認識できるからである。
【０００９】
ところが、道路状況により、例えば、路面が濡れている場合や、多数の水溜まりが存在する場合は、光が反射され易いため路面の輝度が高くなり、白線との間の輝度差が小さくなってしまう。このような場合、白線と通常の路面との識別が難しくなり、白線の認識精度が低下して正確にカーブ半径を算出することはできない。そして、このような不正確なカーブ半径に基づきヘッドライトの光軸角を制御しても、的確に走行車線を照射することはできず、また、制御が不安定になりドライバに視覚的に違和感を与える虞がある。
【００１０】
ここで、白線認識が不調になった時は、画像情報に基づくヘッドライトの配光制御を中止して光軸を通常の位置に戻すことも考えられるが、制御が不連続となるためドライバに違和感を与えることは避けられず、特に、断続的に白線認識が不調になるような場合はドライバに与える違和感は大きい。
本発明は、上述の課題に鑑み創案されたもので、道路状況や車両の走行車線に対する位置，方向にかかわらず的確に車両の進行方向前方の走行車線を照射できるようにした、自動車用ヘッドライトの配光制御装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置では、撮像手段によって自車両前方の道路情報を撮像し、この撮像された車両の前方の道路画像情報から、白線認識手段により道路上の白線を認識し、ここで認識された白線に基づいて走行車線推定手段により自車両の走行する走行車線の自車両に対する相対位置としての走行車線の道路中心線を推定する。
【００１２】
そして、道路曲率算出手段が、走行車線推定手段で推定された走行車線の道路中心線の曲率を算出し、横ずれ量算出手段が、推定された走行車線の道路中心線からの車両中心線の横ずれ量を算出し、ヨー角算出手段で推定された走行車線の道路中心線に対する自車両中心線のヨー角を算出する。
光軸角目標値算出手段では、道路曲率算出手段により算出された道路中心線の曲率に基づいて光軸角目標値を算出し、光軸角目標値補正手段で、光軸角目標値に横ずれ量算出手段で算出された横ずれ量とヘッドライトの照射距離との比を加算し、ヨー角算出手段で算出されたヨー角を減算して補正する。
【００１３】
そして、制御手段は光軸アクチュエータを介してヘッドライトの光軸角がこの補正された光軸角目標値に等しくなるよう調整する。
これにより、車両の走行車線に対する位置姿勢に関わらず、走行車線の道路中心線に沿ってヘッドライトの光軸が調整される。
また、請求項２記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置では、白線認識手段における白線認識が不調の場合は、この白線に基づいて道路曲率算出手段により算出される道路曲率の精度も不安定になるが、このときには、横加速度検出手段により車両に加わる横加速度を検出し、走行速度検出手段により車両の走行速度を検出する。
【００１４】
そして、光軸角目標値算出手段では、道路曲率算出手段により算出される道路曲率に代えて、横加速度検出手段と走行速度検出手段とによりそれぞれ検出した横加速度と走行速度とに基づいて推定される推定道路曲率に基づき光軸角目標値を算出する。
これにより、白線認識の不調の場合でも制御の連続性が保たれ、ドライバに違和感を与えることなくヘッドライトの光軸制御を行なえる。
また、請求項３記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置では、白線認識手段における白線認識が不調であるときには、白線認識手段により光軸角目標値算出手段へ認識ロスト信号が出力され、光軸角目標値算出手段では光軸角目標値の補正が中止される。
これにより、光軸角目標値の設定において道路状態の影響が除去され、安定した光軸制御を行われる。
また、請求項４記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置では、制御手段と光軸角目標値算出手段との間に介装されたローパスフィルタにより、光軸角目標値の時間変化が平滑化される。
これにより、光軸の不自然な変動によってドライバが違和感を感じることが防止される。
また、請求項５記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置では、光軸角目標値算出手段により、白線認識手段からの認識ロスト信号が入力されると、光軸角目標値が徐々に０に近づけられる。
これにより、光軸の不自然な変動によるドライバの違和感が防止される。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面により、本発明の実施の形態について説明すると、図１〜図７は本発明の一実施形態としての自動車用ヘッドライトの配光制御装置を示すものである。
本配光制御装置は、図１に示すように、走行レーン（走行車線）に対する自車両の位置を認識するために、車両の前方の道路状態を撮像する撮像手段としてのカメラ（画像情報入力手段）２と、カメラ２からの画像情報を適宜処理して前方道路上の左右の白線位置を認識する画像情報処理手段（白線認識手段）３と、この画像情報処理手段３による白線位置画像情報から車両の走行レーンの道路曲率ρを算出する道路曲率算出手段４Ａとをそなえている。
【００１６】
また、本配光制御装置は、道路曲率を算出する手段として、白線位置画像情報に基づいて算出する道路曲率算出手段４Ａの他に、車両の横加速度Ｇと車速Ｖとに基づいて道路曲率（推定道路曲率ρ′）を算出する代用道路曲率算出手段２５をそなえている。
なお、道路曲率算出手段４Ａは、自車両の走行レーンの基準位置からの横ずれ量ΔＹを算出する横ずれ量算出手段４Ｂと自車両の走行レーンに対するヨー角βを算出するヨー角算出手段４Ｃとともに、自車両に対する走行レーン（走行車線）の相対位置を推定する走行レーン推定手段（走行車線推定手段）４内の機能要素としてそなえられている。
【００１７】
さらに、本配光制御装置は、道路曲率算出手段４Ａにより算出された道路曲率ρ又は代用道路曲率算出手段２５により算出された推定道路曲率ρ′に基づいて、縦方向光軸角目標値θ1 及び横方向光軸角目標値θ2 を算出する光軸角目標値算出手段５と、ヘッドライト９の光軸を動かす光軸アクチュエータ８と、ヘッドライト９の光軸角がこの光軸角目標値算出手段５で算出された光軸角目標値θ1 ，θ2 に等しくなるように光軸アクチュエータ８を制御する制御手段（コントローラ）７とをそなえている。なお、本実施例においては、縦方向光軸角目標値θ1 はドライバの手動調整（例えば、ハイビーム／ロービームの２段階調整）により設定されるようになっている。
【００１８】
なお、画像情報処理手段３，走行レーン推定手段４（道路曲率算出手段４Ａ，横ずれ量算出手段４Ｂ，ヨー角算出手段４Ｃ），代用道路曲率算出手段２５，光軸角目標値算出手段５，コントローラ７は、ＣＰＵ，入出力インタフェース，ＲＯＭ，ＲＡＭ等をそなえてなる電子制御ユニットとして構成される。
まず、走行レーンの道路曲率ρの算出について説明する。
【００１９】
画像情報処理手段３では、まず、図２に示すように、カメラ２からの原画像３Ａを取り込み、この原画像３Ａから道路白線を抽出して、抽出した道路白線の画像を、鉛直上方から見たような平面視画像３Ｂに変換する。ここで、白線１２Ｌ，１２Ｒの認識について図３を参照しながら説明する。なお、ここでは、走行レーン左端の路側線としての白線１２Ｌの認識について説明するが、走行レーン右端の白線１２Ｒを基準とする場合についても同様であるため、左端の白線１２Ｌについては単に白線１２と称することにする。
【００２０】
画像情報認識手段３では、図３（ａ）に示すように、車両にそなえられたカメラ２により平地において車両前方の範囲の白黒画像情報を取り込み、この画像情報から画面上で縦方向の画像を一部省略する。そして、この画面上で等間隔になるような複数の水平線１１を設定する。
この白黒画像情報の取り込みは、微小な制御周期毎に更新されるようになっており、図３（ｂ）に示すように、それぞれの水平線１１上において前回の画面での白線位置の左右の所要の範囲〔ここでは、左右５０画素（ｄｏｔ）〕を白線探査エリア（処理対象領域）１０として設定する。また、初回の画面は、直線路における白線位置を前回の画面データとして利用する。
【００２１】
そして、図３（ｃ）に示すように、各水平線の明度をそれぞれ左から横方向に微分する。また、図中の符号１４はガードレールである。
ところで、通常の路面は輝度が低く、輝度変化も小さい。これに対して、白線１２は通常の路面に比較して輝度が非常に高いので、このように道路の明度を微分すると、通常の路面から白線１２への境界点で輝度変化がプラス、白線１２から通常の路面への境界点で輝度変化がマイナスとなるような微分データが得られる。このような微分データの一例を図３（ｄ）に示す。
【００２２】
そして、各水平線１１のデータそれぞれについて、微分値のピークが左からプラス，マイナスの順に並んで現れ、且つそれぞれのピークの間隔が白線１２として妥当と思われる程度（プラスのピークからマイナスのピークまでの間隔が例えば３０ｄｏｔ以内）に納まっている組み合わせを白線候補として抽出し、通常は、図３（ｅ）に示すように、その中点Ｍを白線候補点１５として保存する。
【００２３】
そして、これらの白線候補点１５のうち、画面中心に最も近いもののみを最終候補点として残す。
これは、例えば車両が左側通行の場合、探索エリア１０の中の右側が通常輝度変化の少ない道路面であり、この通常の道路面に最も近い白線候補点１５が白線１２と判断できる。したがって白線１２よりもさらに左側に、ノイズの原因となる物体（例えばガードレール１４等）が存在する場合であっても、カメラ２により撮像された画像情報から白線１２を確実に認識することができる。
【００２４】
そして、図３（ｆ）に示すように、最後に各水平線データにおける白線候補点１５の上下方向の連続性を画面の下方から順次検証していく。
まず、事前に前画面での白線１２の上下端間の傾きを計算しておく。そして、最下点１５Ａを白線１２とすると、一本だけ上の水平線１１上の候補点１５Ｂが、前回の白線１２の傾き分±５０ｄｏｔの範囲内（誤差範囲内）に入っているかを検証する。
【００２５】
候補点１５Ｂがこの範囲内に入っていればこれを白線とし、入っていないときは候補点１５Ｂは却下されて、上述の傾きから補間計算した座標が白線位置としてみなされる。そして、この検出を各水平線について同様の作業を行なうことにより、連続した白線１２を認識することができるのである。
このような白線認識の作業は、所要の周期で継続して行なわれ、その都度白線１２の認識が更新されるようになっている。
【００２６】
走行レーン右端の路側線としての白線１２Ｒの認識についても、これと同様に行なわれる。
ところで、上述のように誤差範囲内に収まらない候補点１５が存在する場合でも、前画面での白線１２の上下端間の傾きから補間計算することにより白線１２を認識できるようになってはいるが、画面上の候補点１５の多数が誤差範囲内に収まらずに却下されるような場合は、有効に路面上の白線を認識できているとは言えず、このような白線１２に基づいては正確な制御は期待できない。そこで、画像情報処理手段３では、一定数以上の候補点１５が却下された場合は、白線認識が不調であるとして認識ロスト信号を光軸角目標値算出手段５に出力するようになっている。ただし、左右の白線１２Ｌ，１２Ｒの何れか一方が有効に認識できている場合は、その有効に認識されている白線１２に基づいて制御が行なえるため、認識ロスト信号は出力しない。
【００２７】
なお、このように白線１２を認識できない場合としては、路面が濡れている場合や、多数の水溜まりが存在する場合がある。このような場合は、光が反射され易いため路面の輝度が高くなり、白線１２との間の輝度差が小さくなってしまうため、白線１２と通常の路面との識別が難しくなるのである。また、白線１２が途中で破綻していたり不鮮明であったり、白線１２の近傍に白色に近い表示や物体が存在する場合にも、当然ながら白線認識は行なえないことがある。
【００２８】
走行レーン推定手段４では、このように各認識周期で認識された原画像３Ａ上の白線１２Ｒ，１２Ｌを平面視画像３Ｂに変換して、走行レーン左端の白線１２Ｌから推定しうる道路中心線ＬＣL と走行レーン右端の白線１２Ｒから推定しうる道路中心線ＬＣR とに基づいて、道路中心線ＬＣの推定を行なうようになっている。そして、この道路中心線ＬＣに基づいて、道路曲率算出手段４Ａにより車両前方の走行レーンの道路曲率ρを算出するようになっている。
【００２９】
道路曲率算出手段４Ａでは、図４（ａ）に示すように、曲率の異なる複数の照合用円弧パターン３０が記憶されており、これらの照合用円弧パターン３０を平面視画像３Ｂ上の道路中心線ＬＣに重ね合わせて一致するか否か照合するようになっている。
照合方法としては、例えば、曲率が０の円弧パターン（即ち、直線）から順に平面視画像３Ｂ上の道路中心線ＬＣに重ね合わせていく。そして、図４（ｂ）に示すように、例えば、最小二乗法を用いて、画面の下方から順に水平線１１上における照合用円弧パターン３０と道路中心線ＬＣとの間の距離（２点間のドット数）を二乗して積算していき、最上方の水平線１１まで積算された所でその積算値を前回照合を行なった照合用円弧パターン３０における積算値と比較する。
【００３０】
このとき、今回の照合用円弧パターン３０における積算値の方が小さい場合は、再び次の照合用円弧パターン３０との照合を行なうようになっている。一方、今回の照合用円弧パターン３０における積算値の方が大きい場合は、前回の照合用円弧パターン３０が道路中心線ＬＣと一致する円弧パターンと見なして、この円弧パターンの曲率を道路曲率ρとするようになっている。
【００３１】
横ずれ量算出手段４Ｂ，ヨー角算出手段４Ｃでは、道路中心線ＬＣの画像情報とこの道路中心線ＬＣに対する自車両の位置情報とに基づいて、それぞれ横ずれ量ΔＹ，ヨー角βを算出するようになっている。
つまり、横ずれ量算出手段４Ｂは、図５に示すように、車両１に最も近い道路中心線ＬＣ上の地点である第１検出点（ＬＣ１）と自車両中心線との横方向距離（道路幅方向、即ちカメラ画像の横方向の距離）を横ずれ量ΔＹとして算出し、また、ヨー角算出手段４Ｃは、道路中心線ＬＣの第１検出点（ＬＣ１）における接線と自車両中心線とがなす角をヨー角βとして算出するようになっている。
【００３２】
一方、代用道路曲率算出手段２５では、次のようにして推定道路曲率ρ′を算出するようになっている。
つまり、車両に作用する遠心力に基づく横加速度をＧとし、その時の車両の走行速度の大きさをＶとすると、現在、走行中の道路部分の推定道路曲率ρ′は次式で算出される。
【００３３】
ρ′＝Ｇ／Ｖ2               ・・・・・・・・・・・・・（１）
そこで、代用道路曲率算出手段２５では、横加速度Ｇを横加速度センサ（横加速度検出手段）２１により検出し、車速センサ（走行速度検出手段）２０により車速（走行速度）Ｖを検出して、これらの検出値をもとに（１）式より推定道路曲率ρ′を算出するようになっている。
【００３４】
光軸角目標値算出手段５では、上述のようにして算出される走行レーンの道路曲率ρや横ずれ量ΔＹ，ヨー角β及び推定道路曲率ρ′に基づいて光軸角目標値θ1 ，θ2 （＝θ2′）を算出する。なお、横方向光軸角目標値θ2はこの後補正を施すので、補正前と補正後とを区別する場合は、補正前の目標値についてはθ2′と表記する。
即ち、図６に示すように、車両が道路曲率ρの道路中心線ＬＣに沿って走行しながら車両前方の道路中心線ＬＣ上を照らそうとした場合、ヘッドライト９の照射距離をＬとすると、横方向の光軸角目標値θ2 は、例えば次式で表すことができる。
【００３５】
θ2 ≒ρ×Ｌ／２          ・・・・・・・・・・・・・（２）
なお、照射距離Ｌはヘッドライト９の縦方向光軸角目標値θ1 により決まる距離であり、縦方向光軸角目標値θ1 が変化する場合、例えば、ドライバ操作によりハイ／ローと切り替わる場合は、それに応じて照射距離Ｌも変化するようになっている。
【００３６】
したがって、光軸角目標値算出手段５は、まず、ドライバの切り替え操作等により縦方向光軸角目標値θ1 が決まると、この縦方向光軸角目標値θ1 で決まる照射距離Ｌと画像情報に基づいて算出された道路曲率ρとから（２）式を用いて横方向光軸角目標値θ2 を決定するようになっている。
しかしながら、実際の走行においては、車両は必ずしも道路中心線ＬＣ上を走行しているとは限らず、図５に示すように、道路中心線ＬＣから横ずれしていたり、道路中心線ＬＣに対して傾いて走行していたりする。そこで、光軸角目標値算出手段５は、上述のようにして算出された光軸角目標値θ1 ，θ2 の内、特に、横方向光軸角目標値θ2 を光軸角目標値補正手段５Ａにより補正するようになっている。
【００３７】
光軸角目標値補正手段５Ａは、横ずれ量算出手段４Ｂで算出された車両の横ずれ量ΔＹと、ヨー角算出手段４Ｃで算出された車両が道路中心線ＬＣに対してなすヨー角βとに基づき、横方向光軸角目標値θ2の補正角ｄθを決定する。つまり、補正角ｄθは次式のように表される。
ｄθ＝β−ΔＹ／Ｌ          ・・・・・・・・・・・・・（３）
そして、光軸角目標値補正手段５Ａは、この補正角ｄθを横方向光軸角目標値θ2′から減算することにより、車両の道路中心線ＬＣに対する横ずれ及び傾きに応じた補正を行なうになっている。つまり、横方向光軸角目標値θ2′は次式のように補正される。
【００３８】
θ2 ＝θ2′−ｄθ            ・・・・・・・・・・・・・（４）
光軸角目標値算出手段５は、このようにして補正された横方向光軸角目標値θ2 と、ドライバの手動操作により設定された縦方向光軸角目標値θ1 とをコントローラ７へ入力するようになっている。
ところで、画像情報処理手段３による白線認識が不調のときは、画像情報処理手段３から光軸角目標値算出手段５へ認識ロスト信号が入力されるが、この認識ロスト信号が入力されている間は、道路曲線ρは精度の低い道路中心線ＬＣの情報に基づいて算出されるため正確に道路中心線の曲率を表しているとは言いがたい。したがって、この道路曲線ρに基づいて横方向光軸角目標値θ2 を算出してコントローラ７へ出力しても、有効に道路中心線ＬＣに沿った光軸制御を行なえない可能性が大きい。
【００３９】
そこで、光軸角目標値算出手段５は、画像情報処理手段３から認識ロスト信号が入力されると、光軸角目標値算出手段５の機能要素である切替手段５Ｂによって、道路曲率算出手段４Ａで算出された道路曲率ρに基づいた横方向光軸角目標値θ2 の算出から、代用道路曲率算出手段２５で算出された推定道路曲率ρ′に基づいた横方向光軸角目標値θ2 の算出へと切り替えるようになっている。
【００４０】
また、光軸角目標値補正手段５Ａにおける補正角ｄθも、画像情報に基づいて算出されているため認識ロスト信号が入力されている間はその精度に欠け、適切な補正が行なえるとは言いがたい。このため、光軸角目標値算出手段５は、認識ロスト信号が入力されている間は、光軸角目標値補正手段５Ａによる横方向光軸角目標値θ2 の補正を中止するようになっている。
【００４１】
なお、道路曲率ρと推定道路曲率ρ′との誤差により、道路曲率算出手段４Ａから代用道路曲率算出手段２５への切り替え時には横方向光軸角目標値θ2 は急激に変化する可能性がある。このような場合、ドライバは違和感を感じる虞があるが、これに対しては図１に示すように、光軸角目標値算出手段５とコントローラ７との間に介装されたローパスフィルタ６により平滑化処理することで対処している。また、光軸角目標値補正手段５Ａによる補正を中止する際も、突然補正角ｄθを０にするのではなく、徐々に補正角ｄθの大きさを０に近づけていくことにより、横方向光軸角目標値θ2 の急激な変化を防止するようになっている。
【００４２】
本発明の一実施形態としての自動車用ヘッドライトの配光制御装置は、上述のように構成されているので、配光制御の処理は、例えば図７に示すように行なわれる。
つまり、画像情報処理手段３により、カメラ２から入力される車両前方の画像情報を適宜処理して前方道路上の左右の白線位置を認識し（ステップＳ１０）、白線位置を有効に認識できた場合はステップＳ２０の処理を行ない、有効に白線位置を認識できなかった場合（即ち、白線認識ロスト状態）は、ステップＳ５０の処理を行なう。
【００４３】
まず、白線位置を有効に認識できた場合は、この白線位置画像情報を基に、道路曲率算出手段４Ａにより道路曲率ρを算出し、この道路曲率ρに基づいて光軸角目標値算出手段５Ａにより横方向光軸角目標値θ2 を算出する（ステップＳ２０）。そして、同じく画像情報に基づいて横ずれ量算出手段４Ｂ，ヨー角算出手段４Ｃによりそれぞれ横ずれ量ΔＹ，ヨー角βを算出し、これらの横ずれ量ΔＹ，ヨー角βに基づいて光軸角目標値補正手段５Ａにより横方向光軸角目標値θ2 の補正を行なう（ステップＳ３０）。一方、有効に白線位置を認識できなかった場合は、車両の横加速度Ｇやドライバの操作等に基づいて代用道路曲率算出手段４Ａにより推定道路曲率ρ′を算出し、この推定道路曲率ρ′に基づいて光軸角目標値算出手段５Ａにより横方向光軸角目標値θ2 を算出する（ステップＳ５０）。そして、ヘッドライト９の光軸角目標値が、算出された横方向光軸角目標値θ2 及びドライバ操作で設定された縦方向光軸角目標値θ1 に一致するように、コントローラ７を通じて、光軸アクチュエータ８を作動させる（ステップＳ４０）。
【００４４】
ここで、横方向光軸角目標値θ2 の算出について詳細に説明すると、まず、道路曲率ρを算出する必要がある。本装置では、まず、画像情報処理手段３により、図２に示すように、カメラ２から取り込んだ車両前方道路の原画像３Ａを処理して左右の道路白線１２Ｒ，１２Ｌの認識を行なう。そして、走行レーン推定手段４により、画像情報処理手段３で認識された原画像３Ａ上の白線１２Ｒ，１２Ｌを鉛直上方から見たような平面視画像３Ｂに変換して、走行レーン左端の白線１２Ｌから推定しうる道路中心線ＬＣL と走行レーン右端の白線１２Ｒから推定しうる道路中心線ＬＣR とに基づいて、道路中心線ＬＣの推定を行なう。
【００４５】
この道路中心線ＬＣに基づいて、道路曲率算出手段４Ａにより車両前方の走行レーンの道路曲率ρを算出する。
つまり、道路曲率算出手段４Ａでは、図４（ａ）に示すように、曲率の異なる複数の照合用円弧パターン３０を記憶しており、これらの照合用円弧パターン３０を平面視画像３Ｂ上の道路中心線ＬＣに順次重ね合わせていく。そして、図４（ｂ）に示すように、各照合用円弧パターン３０について、画面の下方から順に水平線１１上における照合用円弧パターン３０と道路中心線ＬＣとの間の距離（２点間のドット数）を二乗して積算していき、最上方の水平線１１まで積算された所でその積算値を前回照合を行なった照合用円弧パターン３０における積算値と比較する。今回の照合用円弧パターン３０における積算値の方が大きい場合は、前回の照合用円弧パターン３０が道路中心線ＬＣと一致する円弧パターンと見なして、この円弧パターンの曲率を道路曲率ρとする。
【００４６】
また、このとき横ずれ量算出手段４Ｂ，ヨー角算出手段４Ｃは、道路中心線ＬＣの画像情報と道路中心線ＬＣに対する自車両の位置情報とに基づいて、それぞれ横ずれ量ΔＹ，ヨー角βを算出する。つまり、横ずれ量算出手段４Ｂは、図５に示すように、車両１に最も近い道路中心線ＬＣ上の地点である第１検出点（ＬＣ１）と自車両中心線との横方向距離（道路幅方向、即ちカメラ画像の横方向の距離）を横ずれ量ΔＹとして算出し、また、ヨー角算出手段４Ｃは、道路中心線ＬＣの第１検出点（ＬＣ１）における接線と自車両中心線とがなす角をヨー角βとして算出する。
【００４７】
こうして道路曲率算出手段４Ａ，横ずれ量算出手段４Ｂ，ヨー角算出手段４Ｃによりそれぞれ算出された道路曲率ρ，横ずれ量ΔＹ，ヨー角βに基づき、光軸角目標値算出手段５は横方向光軸角目標値θ2 を算出する。
まず、光軸角目標値算出手段５は、道路曲率算出手段４Ａで算出された道路曲率ρとドライバの手動操作で設定された縦方向光軸角目標値θ1 で決まる照射距離Ｌとに基づき、前記の（２）式を用いて横方向光軸角目標値θ2 を算出する。
【００４８】
しかしながら、実際の走行においては、車両は必ずしも道路中心線上を走行しているとは限らず、道路中心線から横ずれしていたり、道路中心線に対して傾いて走行していたりする。そこで、光軸角目標値算出手段５の機能要素である光軸角目標値補正手段５Ａは、横ずれ量算出手段４Ｂ，ヨー角算出手段４Ｃによりそれぞれ算出された道路中心線ＬＣに対する横ずれ量ΔＹ，ヨー角βに基づいて横方向光軸角目標値θ2 を補正する。
【００４９】
つまり、光軸角目標値補正手段５Ａは、横ずれ量ΔＹ，ヨー角βに基づき、前記の（３）式により横方向光軸角目標値θ2の補正角ｄθを決定し、前記の（４）式に示すように補正角ｄθを横方向光軸角目標値θ2から減算することにより、車両の道路中心線に対する横ずれ及び傾きに応じた横方向光軸角目標値θ2の補正を行なう。
【００５０】
コントローラ７は、こうして得られた横方向光軸角目標値θ2 と縦方向光軸角目標値θ1 とに基づいて光軸アクチュエータ８を作動させ、これにより、車両が走行レーン上をどのように走行している場合でも、即ち、道路中心線からの横ずれやヨー角に関わらず、ヘッドライト９から照射される光は、常に車両前方の道路中心線上を照らすようになるのである。
【００５１】
また、縦方向光軸角目標値θ1 が変化したとき、例えば、ドライバがヘッドライト９の縦方向の光軸をハイからローへ操作した場合等でも、縦方向光軸角目標値θ1 から算出される照射距離Ｌに応じて横方向光軸角目標値θ2 も変化するので、このような場合でも常に車両前方の道路中心線上を照らすことができる。
ところで、路面が濡れている場合や、路面上に多数の水溜まりが存在する場合は、光が反射され易いため路面の輝度が高くなり、白線との間の輝度差が小さくなってしまうため、白線と通常の路面との識別が難しくなる。また、白線が途中で破綻していたり不鮮明であったり、白線の近傍に白色に近い表示や物体が存在する場合には、白線認識を行うことはできない。このような場合、画像情報処理手段３における白線認識処理においては、白線１２の候補点１５の多数がその誤差範囲内に収まらない状態となり、候補点１５からの白線１２の認識が行なえず、前画面での白線１２の上下端間の傾きから補間計算することにより白線１２の認識を行なう。
【００５２】
しかしながら、このように画面上の候補点１５の多数が誤差範囲内に収まらずに却下されるような場合は、有効に路面上の白線を認識できているとは言えず、このような精度の低い白線情報に基づいて道路曲率ρを算出したとしても正確に道路中心線の曲率を表しているとは言いがたい。したがって、この道路曲線ρに基づいて横方向光軸角目標値θ2 を算出してコントローラ７へ出力しても、有効に道路中心線に沿った光軸制御を行なえない可能性が大きい。
【００５３】
そこで、一定数以上の候補点１５が却下された場合は、白線認識が不調であるとして認識ロスト信号を光軸角目標値算出手段５に出力する。ただし、左右の白線１２Ｌ，１２Ｒの何れか一方が有効に認識できている場合は、その有効に認識されている白線１２に基づいて制御が行なえるため認識ロスト信号は出力せず、左右の白線１２Ｌ，１２Ｒの両方が認識できないときのみ認識ロスト信号を出力する。
【００５４】
光軸角目標値算出手段５は、画像情報処理手段３から認識ロスト信号が入力されると、光軸角目標値算出手段５の機能要素である切替手段５Ｂによって、道路曲率算出手段４Ａにより算出された道路曲率ρに基づいた横方向光軸角目標値θ2 の算出から、代用道路曲率算出手段２５により算出された推定道路曲率ρ′に基づいた横方向光軸角目標値θ2 の算出へと切り替える。
【００５５】
この代用道路曲率算出手段２５は、道路曲率算出手段４Ａが走行レーン推定手段４で推定された道路中心線ＬＣに基づいて道路曲率ρを算出するのに対し、実際に車両１に作用する横加速度Ｇと車速Ｖとをそれぞれ横加速度センサ２１，車速センサ２０で検出し、検出された横加速度Ｇ，車速Ｖに基づいて前記の（１）式より推定道路曲率ρ′を推定するので、画像情報処理手段３の白線認識の状態に関係なく光軸制御を行なうことができる。このため、画像情報処理手段３の白線認識が不調な場合に、代用道路曲率算出手段２５に切り替えて推定道路曲率ρ′を算出し、この推定道路曲率ρ′から横方向光軸角目標値θ2 を算出することにより、道路状態により光軸制御が不安定になることを防止することができる。
【００５６】
なお、代用道路曲率算出手段２５では、横加速度センサ２１により直接横加速度Ｇを検出する他、ドライバがハンドルを操舵する際の操舵角αに基づいて横加速度Ｇを算出し、この算出した横加速度Ｇに基づいて推定道路曲率ρ′を算出することもできる。
即ち、車両の図示しないステアリングシャフトに操舵角センサ２２をそなえ、この操舵角センサ２２によりハンドルの操舵角αを検出し、車速センサ２０で検出した車速Ｖとともに次式により横加速度Ｇを算出する。
【００５７】
Ｇ＝〔α／（ｎ×ｇ）〕×（Ｖ2 ／ｗｂ）／（１＋ａ×Ｖ2 ）・・（５）
そして、この（５）式を前記の（１）式に代入することにより、推定道路曲率ρ′が算出される。ただし、ｎ，ｇ，ｗｂ，ａはそれぞれギヤ比，重力加速度，ホイールベース，スタビリティファクタを示す固定値である。  なお、道路曲率ρと推定道路曲率ρ′との誤差により、道路曲率算出手段４Ａから代用道路曲率算出手段２５への切り替え時には横方向光軸角目標値θ2 が不自然に変動する可能性があるが、これに対しては、光軸角目標値算出手段５とコントローラ７との間に介装されたローパスフィルタ６により平滑化処理することで対処しており、光軸の不自然な変動によるドライバの違和感を防止することができる。
【００５８】
また、画像情報処理手段３の白線認識が不調な場合は、光軸角目標値補正手段５Ａにおける補正角ｄθも画像情報に基づいて算出されているため精度に欠け、適切な補正が行なえるとは言いがたいので、光軸角目標値算出手段５は、認識ロスト信号が入力されている間は、光軸角目標値補正手段５Ａによる横方向光軸角目標値θ2 の補正を中止する。そして、光軸角目標値補正手段５Ａによる補正を中止する際は、突然補正角ｄθを０にするのではなく、徐々に補正角ｄθの大きさを０に近づけていく。これにより、横方向光軸角目標値θ2 の設定において道路状態の影響が除去され、安定した光軸制御を行なうことができるとともに、徐々に補正角ｄθを０にしていくことにより、光軸の不自然な変動によるドライバの違和感も防止することができるのである。
【００６２】
【発明の効果】
以上詳述したように、請求項１記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置によれば、撮像手段によって自車両前方の道路情報を撮像し、この撮像された車両の前方の道路画像情報に基づいて白線認識手段で認識された道路上の白線から走行車線の道路中心線を推定し、この推定された走行車線に基づき道路曲率を算出しているので、車両前方の走行車線のカーブ状況を的確に把握することができ、しかも、車両の走行車線の道路中心線に対する位置姿勢も、横ずれ量算出手段とヨー角算出手段とにより把握することができるので、道路曲率に基づき算出される光軸角目標値を横ずれ，ヨー角に応じて補正することにより、車両の走行車線に対する位置姿勢に係わらず、常に走行車線の道路中心線を的確に照射するようヘッドライトの光軸角を制御することができる。
【００６３】
また、請求項２記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置によれば、白線認識手段の白線認識が不調のときには、画像情報に基づき道路曲率算出手段で算出される道路曲率に代えて、横加速度検出手段で検出される横加速度と走行速度検出手段で検出される走行速度とに基づき推定される推定道路曲率を光軸角目標値の算出に代用するので、白線認識の不調により配光制御が不連続になりドライバが違和感を感じることを防止することができる。
また、請求項３記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置によれば、光軸角目標値の設定において、道路状態の影響を除去することができ、安定した光軸制御を行なうことができる。
また、請求項４記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置によれば、光軸の不自然な変動によるドライバの違和感を防止することができる。
また、請求項５記載の本発明の自動車用ヘッドライトの配光制御装置によれば、徐々に補正角ｄθを０にしていくことにより、光軸の不自然な変動によるドライバの違和感を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態としての自動車用ヘッドライトの配光制御装置の構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる走行レーン認識のための画像処理を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態にかかる走行レーン認識を（ａ）〜（ｆ）の順で説明する模式図である。
【図４】走行レーンの道路曲率の算出について説明するための説明図である。
【図５】横ずれ量とヨー角の算出について説明するための説明図である。
【図６】横方向の光軸角目標値の算出について説明するための説明図である。
【図７】本発明の一実施形態としての自動車用ヘッドライトの配光制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
２  カメラ（画像情報入力手段）
３  画像情報処理手段（白線認識手段）
４  走行レーン推定手段（走行車線推定手段）
４Ａ  道路曲率算出手段
４Ｂ  横ずれ量算出手段
４Ｃ  ヨー角算出手段
５  光軸角目標値算出手段
５Ａ  光軸角目標値補正手段
５Ｂ  切替手段
６  ローパスフィルタ
７  コントローラ（制御手段）
８  光軸アクチュエータ
９  ヘッドライト
２０  横加速度センサ（横加速度検出手段）
２１  車速センサ（走行速度検出手段）
２２  操舵角センサ
２５  代用道路曲率算出手段
ＬＣ  道路中心線
【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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