(57)【要約】【課題】  カメラの撮像情報に基づいてカーブ形状を認識し逸脱防止制御を行う際に、カメラの撮像情報が得られなくなった場合でも引き続き逸脱防止制御を可能な範囲で行う。【解決手段】  カメラ１３の撮像情報及び自車位置検出装置３０のナビゲーション情報のそれぞれに基づきカーブ形状を検出しこれに基づき自車両の逸脱度合を算出する（ステップＳ１〜Ｓ３）。カーブ形状は、カメラ１３の撮像情報の撮像情報及び自車位置検出装置３０のナビゲーション情報の双方でカーブ形状を認識できている状態か、カメラ１３での撮像情報に基づきカーブ形状の検出はできないが撮像情報に基づき自車両の現在位置を補正した状態であるか、自車位置検出装置３０のナビゲーション情報のみに基づきカーブ形状の認識を行っている状態かの検出レベルであるかを判断し（ステップＳ４）、判断したレベルに適した制御内容で逸脱防止制御を行う（ステップＳ５〜Ｓ８）。【選択図】          図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両前方のカーブ形状を検出し、当該カーブ形状と自車両の走行状況とに基づいて自車両の走行車線からの逸脱を防止する逸脱防止制御を行うようにした車線逸脱防止制御装置であって、
前記カーブ形状の検出精度を検出し、当該検出精度に応じて前記逸脱防止制御の制御内容を変更するようになっていることを特徴とする車線逸脱防止制御装置。
【請求項２】
自車両前方のカーブ形状を検出するカーブ形状検出手段と、
自車両の走行状況を検出する走行状況検出手段と、
前記カーブ形状検出手段及び前方走行状況検出手段の検出情報に基づいて自車両の走行車線からの逸脱を防止するための逸脱防止制御を行う逸脱防止制御手段と、
前記カーブ形状検出手段により検出したカーブ形状の検出精度を検出するカーブ精度検出手段と、を備え、
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で検出したカーブ形状に基づいて前記逸脱防止制御の制御内容を変更するようになっていることを特徴とする車線逸脱防止制御装置。
【請求項３】
前記カーブ形状検出手段は、自車両前方道路を撮像する撮像手段を有し、当該撮像手段で撮像した自車両前方の撮像情報に基づいてカーブ形状を検出する第１のカーブ形状検出手段と、
自車両の現在位置を検出する現在位置検出手段と道路形状情報とを有し、前記現在位置検出手段で検出した自車両位置に基づき自車両周辺の道路形状情報からカーブ形状を検出する第２のカーブ形状検出手段と、
前記撮像手段で撮像した撮像情報に基づいて前記現在位置検出手段で検出した自車両位置を補正し、補正後の自車両位置に基づき自車両周辺の前記道路形状情報からカーブ形状を検出する第３のカーブ形状検出手段と、を備え、
前記カーブ精度検出手段は、前記第１のカーブ形状検出手段、前記第２のカーブ形状検出手段及び前記第３のカーブ形状検出手段のそれぞれにおけるカーブ形状の検出状況に基づいて前記カーブ検出精度を検出するようになっていることを特徴とする請求項２記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項４】
自車両の車体速度を検出する速度検出手段を備え、
前記第２及び第３のカーブ形状検出手段は、前記速度検出手段で検出した車体速度に基づいて、前記道路形状情報で特定される自車両前方の道路形状を、その道路曲率の変化量がしきい値以下となる道路形状に補正し、補正後の道路形状に基づいて自車両前方のカーブ形状を検出するようになっていることを特徴とする請求項３記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項５】
前記逸脱防止制御手段は、ヨーモーメントを制御することにより逸脱を防止するヨーモーメント制御手段と、制駆動力を制御することにより逸脱を防止する制駆動力制御手段と、を備え、
前記カーブ精度検出手段での前記カーブ形状の検出精度に応じて、前記ヨーモーメント制御手段による制御度合及び制駆動力制御手段による制御度合を変更するようになっていることを特徴とする請求項２から請求項４の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項６】
前記ヨーモーメント制御手段は、異なる複数の制御方法によりヨーモーメント方向の制御を可能に構成され、前記制駆動力制御手段は、異なる複数の制御方法により制駆動力の制御を可能に構成され、
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ形状の検出精度に応じて、前記ヨーモーメント制御手段及び制駆動力制御手段の制御方法とその制御方法による制御量とを変更するようになっていることを特徴とする請求項５記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項７】
前記ヨーモーメント制御手段及び制駆動力制御手段は、車両挙動に直接反映される制御及びドライバの操作反力の制御の範囲で制御方法を変更するようになっていることを特徴とする請求項６記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項８】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で、前記第１のカーブ形状検出手段によりカーブ形状が検出された状態であると判定されるときには、車両に逸脱回避方向にヨーモーメントを作用させるヨーモーメント発生制御及び車両に減速度を発生させる減速制御を行うようになっていることを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項９】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で、前記第３のカーブ形状検出手段のみによりカーブ形状が検出された状態であると判定されるときには、逸脱を増進するヨーモーメント方向の操作に対して操作反力を作用させる操作反力制御及び車両に減速度を発生させる減速制御を行うようになっていることを特徴とする請求項３、請求項４及び請求項８の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項１０】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で、前記第２のカーブ形状検出手段のみによりカーブ形状が検出された状態であると判定されるときには、逸脱を増進するヨーモーメント方向の操作に対して操作反力を作用させる操作反力制御及び車両に加速度を発生させる操作に対する操作反力を作用させる加速反力制御を行うようになっていることを特徴とする請求項３、請求項４、請求項８及び請求項９の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項１１】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で、前記第２のカーブ形状検出手段のみによりカーブ形状が検出された状態であると判定されるときには、逸脱を増進するヨーモーメント方向の操作に対して操作反力を作用させる操作反力制御及び車両に減速度を発生させる減速制御を行い、
前記操作反力制御による制御量は、前記第３のカーブ形状検出手段のみによりカーブ形状が検出された場合に比較して、ヨーモーメント方向の制御量が小さいことを特徴とする請求項３、請求項４、請求項８及び請求項９の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項１２】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で、前記第２のカーブ形状検出手段のみによりカーブ形状が検出された状態であると判定されるときには、逸脱を増進するヨーモーメント方向の操作に対して操作反力を作用させる操作反力制御及び車両に加速度を発生させる操作に対して操作反力を作用させる加速反力制御を行い、
前記操作反力制御による制御量は、前記第３のカーブ形状検出手段のみによりカーブ形状が検出された場合に比較して、ヨーモーメント方向の制御量が小さいことを特徴とする請求項３、請求項４、請求項８及び請求項９の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項１３】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で検出されるカーブ形状の検出精度が低下したときには、検出精度が低下する前の制御方法による制御量が大きいときほど検出精度が低下した後の制御方法の制御に切り替えるタイミングを遅くするようになっていることを特徴とする請求項６から請求項１２の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【請求項１４】
前記逸脱防止制御手段は、前記カーブ精度検出手段で検出されるカーブ形状の検出精度が低下したときには、検出精度が低下する前の制御方法による制御量に応じて、検出精度が低下した後の制御方法による制御量を増量方向に補正するようになっていることを特徴とする請求項６から請求項１３の何れか１項に記載の車線逸脱防止制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中に自車両が走行車線から逸脱しそうになったときに、その逸脱を防止するようにした車線逸脱防止制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の技術としては、例えば、カメラ等による道路画像情報に基づき認識した道路白線やカーブの形状に基づいて自車両が走行車線から逸脱傾向にあるかどうかを判定し、逸脱傾向にあると判定されるときには強制的に操舵を行うことにより逸脱を防止し、逸脱防止制御を行っている状態でカメラの精度が低下し十分な道路画像情報を得ることができない状態となった場合には、現在の操舵角に基づいてカーブ形状を推定し、これに基づいて必要に応じて強制的に操舵を行うことにより、自車両の走行車線からの逸脱を防止するようにしたもの、等が提案されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開平１１−１８０３２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前述のように、カーブ走行中にカメラの道路画像情報の検出精度が低下し対象物をロストしたとき、つまり、カーブ形状を検出できない状態となった場合には、操舵角に基づいて引き続き逸脱防止の制御が継続されることになるが、例えば、自車両がカーブに進入した直後であって十分に操舵が行われていない状態でカメラが対象物をロストした場合等には、ロストした時点での操舵角によっては、この操舵角から推定されるカーブ形状に基づいて車線逸脱の可能性判断が行われたとしても、車線逸脱を防止するための操舵トルクを発生させる必要はないと判断され、この時点で、車線逸脱防止のための制御が停止されてしまい、実際には車線逸脱の回避制御を行う必要があるにも関わらず、車線逸脱回避のための制御が終了してしまう可能性があるという問題がある。
そこで、この発明は上記従来の未解決の問題点に着目してなされたものであって、カーブ形状の検出精度が低下した場合であっても、的確に車線逸脱の防止制御を行うことの可能な車線逸脱防止制御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】
【０００４】
上記目的を達成するために、本発明に係る車線逸脱防止制御装置は、自車両前方のカーブ形状及び自車両の走行状況に基づいて自車両の走行車線からの逸脱を防止するための逸脱防止制御を行う。このとき、カーブ形状の検出精度を検出し、前記逸脱防止制御による制御内容を、カーブ形状の検出精度に応じて変更する。
ここで、カーブ形状の検出精度が低下した場合には、この低下したカーブ形状に基づいて逸脱防止制御を行った場合、逸脱防止制御の制御精度が低下したり或いは制御が終了したりする場合等もあるが、この制御精度の低下等を考慮してカーブ形状の検出精度に応じて逸脱防止制御の制御内容を変更し、カーブ形状の検出精度に則した内容の制御を行うことにより、検出精度に則した範囲内での制御を的確に行うことが可能となる。
【発明の効果】
【０００５】
本発明に係る車線逸脱防止制御装置によれば、自車両前方のカーブ形状と自車両の走行状況に応じて自車両の走行車線からの逸脱を防止する逸脱防止制御を行う際に、カーブ形状の検出精度に応じた制御内容の逸脱防止制御を行うようにしたから、逸脱防止制御中に、カーブ形状の検出精度の低下に起因して逸脱防止制御が解除されたり或いはその制御精度が低下したりすることを回避し、カーブ形状の検出精度に応じた範囲内で引き続き逸脱防止制御を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本実施の形態における車線逸脱防止制御装置の一例を示す車両概略構成図である。なお、この車両は、自動変速機及びコンベンショナルディファレンシャルギヤを搭載した後輪駆動車両であり、制動装置は、前後輪とも、左右輪の制動力を独立に制御可能としている。
【０００７】
図１中の符号１はブレーキペダル、２はブースタ、３はマスタシリンダ、４はリザーバであり、通常は、運転者によるブレーキペダル１の踏込み量に応じて、マスタシリンダ３で昇圧された制動流体圧が、各車輪５ＦＬ〜５ＲＲの各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲに供給されるようになっているが、このマスタシリンダ３と各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲとの間には制動流体圧制御回路７が介挿されており、この制動流体圧制御回路７内で、各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲの制動流体圧を個別に制御することも可能となっている。
【０００８】
前記制動流体圧制御回路７は、例えばアンチスキッド制御やトラクション制御に用いられる制動流体圧制御回路を利用したものであり、この実施形態では、各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲの制動流体圧を、単独で増減圧することができるように構成されている。この制動流体圧制御回路７は、後述するコントローラ８からの制動流体圧指令値に応じて各ホイールシリンダ６ＦＬ〜６ＲＲの制動流体圧を制御する。
【０００９】
また、この車両は、エンジン９の運転状態、自動変速機１０の選択変速比、並びにスロットルバルブ１１のスロットル開度を制御することにより、駆動輪である後輪５ＲＬ、５ＲＲへの駆動トルクを制御する駆動トルクコントロールユニット１２が設けられている。エンジン９の運転状態制御は、例えば燃料噴射量や点火時期、燃料噴射タイミング等を制御することによって制御することができるし、同時にスロットル開度、アイドルバルブ開度等を制御することによっても制御することができる。
なお、この駆動トルクコントロールユニット１２は、単独で、駆動輪である後輪５ＲＬ、５ＲＲの駆動トルクを制御することも可能であるが、前述したコントローラ８から駆動トルクの指令値が入力されたときには、その駆動トルク指令値を参照しながら駆動輪トルクを制御する。
【００１０】
また、この車両には、自車両の走行車線からの逸脱判断用に走行車線内の自車両の位置を検出するための前方外界認識センサとして、ＣＣＤカメラ等で構成されるカメラ１３及びカメラコントローラ１４を備えている。このカメラコントローラ１４では、カメラ１３で捉えた自車両前方の撮像画像から、例えば白線等のレーンマーカを検出して走行車線を検出すると共に、前記走行車線に対する自車両のヨー角φ、すなわち走行車線に対する自車両の向き、走行車線中央からの自車両の横変位Ｘ、前方走行車線の自車両からの距離が異なる各地点における曲率ρ、走行車線幅Ｌ等を算出することができるように構成されている。さらに、自車両と同じ走行車線上に位置し、且つ自車両の前方に存在する車両を先行車両として検出するように構成されている。
【００１１】
なお、このカメラコントローラ１４は、レーンマーカ等を検出するための走行車線検出エリアを用いて走行車線検出を行い、その検出された走行車線に対して前記各データを算出する。走行車線の検出には、例えば特開平１１−２９６６６０号公報に記載される手法を用いることができる。
具体的には、自車両が走行している走行車線の両側の白線等のレーンマーカを検出し、そのレーンマーカを用いて自車両が走行している走行車線を検出する。ここで、撮像された画像全域で白線等のレーンマーカを検出する（走査する）と、演算負荷も大きいし、時間もかかる。そこで、レーンマーカが存在しそうな領域に、更に小さな検出領域（いわゆるウィンドウ）を設定し、その検出領域内でレーンマーカを検出する。一般に、車線に対する自車両の向きが変わると、画像内に映し出されるレーンマーカの位置も変わるので、例えば前記特開平１１−２９６６６０号公報では、操舵角θから車線に対する自車両の向きを推定し、画像内のレーンマーカが映し出されているであろう領域に検出領域を設定する。
【００１２】
そして、例えばレーンマーカと路面との境界を際立たせるフィルタ処理などを施し、各レーンマーカ検出領域内において、最もレーンマーカと路面との境界らしい直線を検出し、その直線上の一点（レーンマーカ候補点）をレーンマーカの代表的な部位として検出する。このようにして得られた各ウインドウのレーンマーカ候補点を連続すると、自車両前方に展開している走行車線を検出することができる。
【００１３】
また、この車両には、自車両に発生する前後加速度Ｘｇ及び横加速度Ｙｇを検出する加速度センサ１５、自車両に発生するヨーレートγを検出するヨーレートセンサ１６、前記マスタシリンダ３の出力圧、いわゆるマスタシリンダ圧Ｐｍを検出するマスタシリンダ圧センサ１７、アクセルペダルの踏込み量、すなわちアクセル開度Ａｃｃを検出するアクセル開度センサ１８、ステアリングホイール２１の操舵角θを検出する操舵角センサ１９、各車輪５ＦＬ〜５ＲＲの回転速度、いわゆる車輪速度Ｖｗi（ｉ＝ＦＬ〜ＲＲ）を検出する車輪速度センサ２２ＦＬ〜２２ＲＲ、方向指示器による方向指示操作を検出する方向指示スイッチ２０が備えられ、それらの検出信号は前記コントローラ８に出力される。
【００１４】
また、前記カメラコントローラ１４で検出された走行車線に対する自車両のヨー角φ、走行車線中央からの自車両の横変位Ｘ、走行車線の各地点における曲率ρ、走行車線幅Ｌ、駆動トルクコントロールユニット１２で制御された車輪軸上での駆動トルクＴｗも合わせてコントローラ８に出力される。
なお、検出された車両の走行状態データに左右の方向性がある場合には、何れも左方向を正方向とし、右方向を負方向とする。すなわち、ヨーレートγや横加速度Ｙｇ、操舵角θ、ヨー角φは、左旋回時に正値となり、右旋回時に負値となる。また、横変位Ｘは、走行車線中央から左方にずれているときに正値となり、逆に右方向にずれているときに負値となる。また、走行車線の曲率ρは、左カーブの場合に正値となり、右カーブの場合に負値となる。
【００１５】
また、車両には、前記コントローラ８によって車線逸脱が検知された場合にこれを運転者に警告するための警報装置２３が設けられている。この警報装置２３は、音声やブザー音を発生するためのスピーカやモニタを含んで構成され、表示情報及び音声情報によって運転者に警告を発するようになっている。
さらに、前記ステアリングホイール２１に連結されるステアリングシャフト２１ａには、ステアリングホイール２１に作用する操舵反力を調整する手段及び操舵補助力を付与する手段として動作する操舵調整装置２７が設けられている。この操舵調整装置２７は、例えば、ステアリングシャフト２１ａに設けられステアリングシャフト２１ａに作用する操舵反力の調整又は操舵補助力を付与するためのモータとこれを制御する制御装置とから構成され、前記コントローラ８からの指令信号に応じて前記モータを駆動することによりステアリングシャフト２１ａに作用する操舵反力を調整し、また、ステアリングシャフト２１ａに操舵補助力を付与するようになっている。
【００１６】
また、アクセルペダル２８には、このアクセルペダル２８に作用する反力を調節するためのアクセルペダル反力制御装置２９が設けられている。このアクセルペダル反力制御装置２９は、公知のアクセルペダル反力制御装置と同等に構成され、例えば、アクセルペダル２８に設けられたモータと、このモータを駆動制御するコントローラとで構成され、前記コントローラ８からの指令信号に応じて前記モータを駆動することによりアクセルペダル２８が操作されることに伴いアクセルペダル２８に作用する反力を調整するようになっている。
【００１７】
さらに、この車両には、図示しないＧＰＳ衛星からの信号を受信し、地図上における自車両の現在位置を検出する自車両位置検出装置３０が搭載されている。この自車両位置検出装置３０は、道路経路や、カーブ路の半径や坂道の勾配等の地形情報を含む全国地図情報を記憶しており、自車両の現在位置に基づき自車両周囲の地図情報を獲得し、自車両が走行している道路の、走行経路やその走行車線幅等の道路形状情報を自車両の現在位置と共にナビゲーション情報としてコントローラ８に出力する。
【００１８】
また、前記自車両位置検出装置３０は、走行路側に設けられた図示しないインフラストラクチャとの間でいわゆる路車間通信を行って、走行路の環境情報等を獲得するための走行路情報獲得装置３０ａを備えており、自車両位置検出装置３０では、前記走行路情報獲得装置３０ａで獲得した走行路の環境情報も前記制駆動力コントローラ８に出力するようになっている。
【００１９】
次に、前記コントローラ８で実行される演算処理の処理手順を、図２のフローチャートにしたがって説明する。この演算処理は、所定サンプリング時間ΔＴ（例えば、１０〔ｍｓ〕）毎にタイマ割込によって実行される。なお、このフローチャートでは通信のためのステップを設けていないが、演算処理によって得られた情報は随時記憶装置に更新記憶されると共に、必要な情報は随時記憶装置から読み出される。
【００２０】
この演算処理では、まず、ステップＳ１の処理で、各センサで検出された前後加速度Ｘｇ、横加速度Ｙｇ、ヨーレートγ、各車輪速度Ｖｗi（ｉ＝１〜４）、アクセル開度Ａｃｃ、マスタシリンダ圧Ｐｍ、操舵角θ、方向指示スイッチ信号、カメラコントローラ１４からの走行車線に対する自車両のヨー角φ、走行車線中央からの自車両の横変位Ｘ、走行車線の各地点の曲率ρ、走行車線幅Ｌ、また駆動トルクコントロールユニット１２からの駆動トルクＴｗを読み込む。また、前記自車位置検出装置３０からナビゲーション情報として自車両の現在位置を読み込むと共に、自車両前方の道路形状情報を、データノード（Ｘｎ、Ｙｎ、Ｌｎ）として読み込む。なお、Ｘｎ及びＹｎは、図３に示すようにノードの位置情報を表し、Ｌｎは自車両１００の現在位置からの距離を表す。また、このデータノードに付加されている、データノード位置における走行車線幅の情報を合わせて読み込む。なお、この走行車線幅の情報は、走行路情報獲得装置３０ａで路車間通信により獲得した道路幅情報を用いるようにしてもよい。
【００２１】
次いで、ステップＳ２に移行し、各車輪速度Ｖｗｉ（ｉ＝ＦＬ〜ＲＲ）のうち、非駆動輪である前左右輪速度ＶｗFL、ＶｗFRの平均値から自車両の車体速度Ｖを算出する。
なお、ここでは、前左右輪速度ＶｗFL、ＶｗFRに基づいて車体速度Ｖを算出するようにした場合について説明したが、例えば、車両に公知のアンチスキッド制御を行うＡＢＳ制御手段が搭載されており、このＡＢＳ制御手段によりアンチスキッド制御が行われている場合には、このアンチスキッド制御での処理過程で推定される推定車体速を用いるようにすればよい。
【００２２】
次いで、ステップＳ３に移行し、カメラコントローラ１４からの情報及び自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づき、自車両前方のカーブ形状を検出し、自車両前方のカーブに対する自車両の逸脱度合を算出する。
まず、カメラコントローラ１４からの情報に基づいてカーブ形状及び逸脱度合を算出する。前記ステップＳ１で入力したカメラコントローラ１４からの情報に基づきカーブの開始点を検出する。具体的には、走行車線の、自車両からの距離が異なる各地点における曲率ρの推移に基づきカーブ開始点を検出する。
【００２３】
そして、例えば、特開２００１−３１０７１９号公報に記載されているように、カメラコントローラ１４で検出した走行車線幅Ｌと自車両の走行車線中央からの横変位Ｘと走行車線に対するヨー角φとに基づいて、図４に示すように、自車両の走行車線に対する走行状況を把握し、自車両が車線逸脱するまでの予測時間Ｔｏｕｔを次式（１）から算出する。
Ｔｏｕｔ＝（Ｌ／２−Ｘ）／ｄＸ          ……（１）
なお、式（１）中のｄＸは、図４に示すように、横変位Ｘのサンプリングタイム当たりの変化量である。
【００２４】
なお、ここでは、カメラコントローラ１４からの走行車線幅Ｌに基づき、予測時間Ｔｏｕｔを算出した場合について説明したが、例えば、自車位置検出装置３０から自車両現在位置前方の道路形状情報として通知される走行車線幅情報を用いて前記予測時間Ｔｏｕｔを算出するようにしてもよい。また、前記走行路情報獲得装置３０ａで、路車間通信により獲得した道路形状情報に走行車線幅に関する情報が含まれる場合には、この路車間通信により獲得した走行車線幅情報を用いるようにしてもよい。
【００２５】
また、ここでは、自車両が逸脱するまでの予測時間Ｔｏｕｔを、横変位Ｘとその変化量ｄＸとから算出するようにした場合について説明したが、これに限るものではなく、例えば、自車両のヨー角φや、走行車線の曲率ρの推移、車両のヨーレートγ、操舵角θ等に基づいて自車両が車線逸脱するまでの予測時間Ｔｏｕｔを算出するようにしてもよい。
そして、このようにして予測時間Ｔｏｕｔを算出したならば、この予測時間Ｔｏｕｔに対応する逸脱度合ＯＵＴｃａｍを、図５に示す制御マップから特定する。
図５において、横軸は予測時間Ｔｏｕｔ、縦軸は逸脱度合ＯＵＴｃａｍであって、予測時間Ｔｏｕｔが大きくなるほど逸脱度合ＯＵＴｃａｍはこれに比例して小さくなるように設定される。
【００２６】
次に、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づいてカーブ形状及び逸脱度合を算出する。まず、ステップＳ１で入力した、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づき自車両前方のカーブ形状を認識する。
具体的には、ナビゲーション情報で道路形状情報として通知された各ノード点の座標から、各ノード点の曲率βｎａｖを算出する。ここでは、例えば、連続する３点の座標（Ｘｎ−１、Ｙｎ−１）、（Ｘｎ、Ｙｎ）、（Ｘｎ＋１、Ｙｎ＋１）に基づいて公知の手順で算出する。
【００２７】
なお、ここでは、連続する３点の座標から曲率を算出する場合について説明したが、これに限るものではなく、例えば、前後するノード点を結ぶ直線のなす角度を用いて曲率を算出するようにしてもよい。また、ここでは、各ノード点の座標を元に曲率を算出するようにしているが、例えば、自車位置検出装置３０で全国地図情報として保持するノード情報として、各ノード点の曲率も記憶するようにし、対応する箇所のノード点を検索しその曲率を獲得するようにしてもよい。なお、自車両位置の曲率も同様に算出するようにすればよい。
【００２８】
さらに、自車両がカーブ開始点を通過したとき、つまり、カメラ１３での撮像情報に基づき自車両がカーブに進入したと判断されるときには、カメラ１３での撮像情報に基づき検出した各地点の曲率ρの推移から検出したカーブ開始点と、自車位置検出装置３０からの道路形状情報から検出した曲率βｎａｖの曲率推移に基づくカーブ開始点とを照合することにより自車両位置を補正する。
【００２９】
つまり、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ情報を用いるようなシステムにおいては、地形によっては、マルチパスが起こることや衛星を捕捉できないこと等によって、このＧＰＳ情報を用いた場合の自車両の位置検出精度が低下する場合がある。このため、自車位置検出装置３０で検出される自車両の現在位置と、自車両の真の現在位置との差に起因して、自車位置検出装置３０からの道路形状情報に基づくカーブ開始点の自車両からの距離と、カメラ１３での撮像情報に基づくカーブ開始点の自車両からの距離とに、ずれが生じる場合がある。そこで、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に含まれる道路形状情報に基づくカーブ開始点とカメラ１３での撮像情報に基づくカーブ開始点とのずれを利用して、自車両の現在位置を補正する。
【００３０】
具体的には、まず、ナビゲーション情報の道路形状情報に基づき算出した曲率βｎａｖの推移状況に基づいてカーブ開始点を特定する。例えば、各ノードでの曲率βｎａｖが、図６に示すように、零近傍の値が連続する状態から大きな値に変化すると、曲率βｎａｖが変化するノードＭｎがカーブ開始点として特定される。なお、図６において、横軸はノード、縦軸は曲率βｎａｖである。
【００３１】
一方、カメラ１３での撮像情報に基づき検出した曲率ρについても同様の手順で処理を行い、曲率の変化状況からカーブ開始点を検出する。そして、このカメラ１３での撮像情報に基づくカーブ開始点に相当するノードを図７に示すノードＭｃとすると、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ開始点（ノードＭｎに相当）と、カメラ１３の撮像情報に基づくカーブ開始点（ノードＭｃに相当）とにずれが生じている。このような場合には、カメラ１３の撮像情報に基づくカーブ開始点を有効とし、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ開始点位置に相当するノードＭｎとノードＭｃとの距離の差分だけ、自車位置検出装置３０で検出された自車両位置を補正する。これによって、各ノードまでの距離の基準となる自車両位置が補正されることから、カメラ１３の撮像情報に基づくカーブ形状は、図７に記号“■”で示すように補正されることになって、すなわち、ナビゲーション情報から得られるカーブ開始点までの距離と、真のカーブ開始点までの距離とが略一致することになる。
【００３２】
つまり、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ開始点位置に相当するノードＭｎの地図上の位置を（Ｘｍ、Ｙｍ）とし、ノードＭｎまでのナビゲーション情報として通知される自車両の現在位置からの距離をＬｍとした場合、自車両の現在位置が真の値とずれている場合には、カーブ開始地点までの自車両からの実際の距離Ｌｒｅａｌ、つまり、カメラ１３の撮像情報に基づくカーブ開始点までの距離と、自車位置検出装置３０から入力したノードＭｎ（Ｘｍ、Ｙｍ）までの距離Ｌｍとは異なることになるが、自車両がカーブに進入した時点で、両者で認識しているカーブ開始点の差分相当だけ、自車両位置を補正することによって、Ｌｒｅａｌ＝Ｌｍとなるように補正が行われることになる。このように、カメラ１３の撮像情報に基づくカーブ開始点と自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ開始点との差に基づいて自車位置検出装置３０で検出される自車両の現在位置を補正することによって、より高精度な自車両の現在位置を獲得することができる。
【００３３】
なお、ここでは、自車位置検出装置３０から入力したナビゲーション情報に基づくカーブ開始点を、カメラ１３での撮像情報に基づくカーブ開始点で補正するようにした場合について説明したが、これに限るものではなく、例えば、カメラ１３での撮像情報に基づくカーブ開始点に代えて、例えば、特開２００３−１２１１８１号公報に記載されているように、先行車両の車両挙動から予測されるカーブ開始点情報を使用したり、或いは、走行路側に配設されたインフラ設備からカーブ開始点情報を獲得したりし、これに基づいて、自車位置検出装置３０から入力したナビゲーション情報に基づくカーブ開始点を補正するようにしてもよい。
【００３４】
さらに、自車位置検出装置３０からナビゲーション情報を入力しているときには、運転者の操舵パターンを推定するため、取得したナビゲーション情報に基づくカーブ形状を、所定以下の操舵速度で通過可能なカーブ形状となるように補正する。つまり、カーブ通過中に生じると予測される横加速度Ｇが、所定値以下となるように、カーブ通過制限速度を規定する。
【００３５】
具体的には、次の手順で行う。まず、各ノードについて、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づき算出した曲率βｎａｖをもとに、曲率がβｎａｖであるノードを実際に通過する際に必要とされる操舵角δを、次式（２）に基づいて、各ノードに対して算出する。
δ＝ｌｗ×βｎａｖ          ……（２）
なお、式（２）中のｌｗは、ホイールベースである。
【００３６】
例えば、図８に示すようなカーブ形状の道路を走行する場合、前記（２）式から算出した操舵角は、例えば前記図６に示すように、各ノードにおける曲率βｎａｖの変化と同様に変化することになる。
続いて、各ノードで検出された曲率βｎａｖを通過するに当たり、所定の横加速度制限値Ｙｇｌｉｍ以下で通過することの可能な車体速度である、カーブ通過上限速度Ｖ０を、次式（３）から算出する。
Ｖ０＝〔Ｙｇｌｉｍ×｜１／βｎａｖ｜〕1/2      ……（３）
【００３７】
このようにして算出したカーブ通過上限速度Ｖ０でカーブを通過する際の操舵速度δｖが、予め設定した操舵速度（操舵角変化量）の制限値δｖｌｉｍ以下となるように、図６に示す、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ形状を、図９に示すようにカーブ開始点Ｍｎを中心として補正する。つまり、図９において曲率βｎａｖの変化量は、すなわち、操舵角変化量と同等であるから、図９においてその変化の傾きが、制限値δｖｌｉｍ相当の傾き以下となるように補正する。そして、補正後の操舵角（曲率）が変化する位置、つまり、ノードＭｎ′を、操舵開始点つまりカーブ開始点として認識する。
【００３８】
なお、前記操舵速度（操舵角変化量）の制限値δｖｌｉｍは、車体速度Ｖに応じて例えば、図１０に示すように変化させるようにしてもよい。なお、図１０において横軸は車体速度Ｖ、縦軸は操舵速度制限値δｖｌｉｍであって、車体速度Ｖが比較的小さい領域では、操舵速度制限値δｖｌｉｍは比較的大きな一定値に維持され、車体速度Ｖが増加するにつれて操舵速度制限値δｖｌｉｍはこれに反比例して減少し、車体速度Ｖが比較的大きい領域で操舵速度制限値δｖｌｉｍは、比較的小さな一定値に維持されるように設定される。つまり、通常、車体速度Ｖが大きいときほど急操舵を行わないことから、操舵速度制限値δｖｌｉｍを小さな値に設定することによって、運転者の実際の動作に則した操舵パターンを推測するようになっている。
【００３９】
そして、自車位置検出装置３０のナビゲーション情報に基づく逸脱度合は、図１１に示すように、ヨーレートセンサ１６で検出されるヨーレートγ（図１１に破線で示す。）と、前記図９に示すように補正した後の操舵角から推測されるヨーレートγｒｅｆ（図１１に実線で示す。）との差分（図１１に一点鎖線で示す。）に、所定のゲインＫｙを乗算し、これにより得た値を、自車位置検出装置３０のナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖとして設定する。すなわち、次式（４）から算出する。
ＯＵＴｎａｖ＝（γ−γｒｅｆ）×Ｋｙ      ……（４）
【００４０】
なお、ここでは、図１１に示すように、実ヨーレートγ及び推測したヨーレートγｒｅｆの差に基づいて逸脱度合を算出するようにした場合について説明したが、これに限るものではなく、例えば、現時点における車体速度Ｖとヨーレートγからカーブ開始地点を起点に推定した自車位置と、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報から特定される自車両前方の実際の道路形状に対する逸脱量を推定し、これを代わりに用いるようにしてもよい。
【００４１】
また、実際のヨーレートγと推定ヨーレートγｒｅｆとを比較する代わりに、実際の舵角δと推定舵角δｒｅｆとを比較したり、実際の舵角変化量δ′と推定舵角変化量δ′ｒｅｆとを比較したりしてもよい。また、この際、式（４）のゲインＫｙは車体速度Ｖが高くなればなるほど大きくなるように設定してもよい。
なお、自車両がカーブに進入する以前の時点で、カメラ１３の撮像情報に基づいてカーブ開始点を特定することができない状態であるときには、自車両の現在位置の補正は行わず、自車位置検出装置３０で特定された自車両の現在位置に基づきナビゲーション情報で特定される自車両前方のカーブ形状に対し、上記と同様にして、ドライバの操舵パターンを考慮してカーブを通過する際のヨーレートγｒｅｆの変化状況を推測し、これに基づいて逸脱度合ＯＵＴｎａｖを算出する。
【００４２】
このようにして、カメラ１３の撮像情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｃａｍ及び自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖを算出したならば、ステップＳ４に移行し、前記ステップＳ３で検出したカーブ情報の計測状況に基づいてカーブ認識状態を検出する。
例えば図１２（ａ）に示すように、自車両がカーブに進入する以前から、カメラ１３の撮像情報に基づき、カーブ形状を認識することが可能な状態にあるときには、カーブ開始点位置精度及びカーブ形状、すなわち、各地点における曲率の推移から予測されるカーブ半径Ｒを高精度に検出することが可能と判断し、認識状態は最も状態のよい、“レベル１”とする。
【００４３】
また、図１２（ｂ）に示すように、カメラ１３の撮像情報に基づきカーブ開始点位置を用いて、自車位置検出装置３０で検出される自車両位置を補正した後、カーブ形状を検出できない状態となり、自車位置検出装置３０で検出される自車両位置を補正した、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ形状を得ることができる状態にあるときには、カーブ開始点の位置精度は高いが、カーブ形状精度は必ずしも高くはないと判断し、認識状態は中程度の“レベル２”とする。
【００４４】
さらに、図１２（ｃ）に示すように、カメラ１３の撮像情報から道路形状を獲得することができず、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報のみに基づいてカーブ形状を推測する状態にあるときには、カーブ開始点の位置精度及びカーブ形状の精度が共に必ずしも高くないと判断し認識状態は最も悪い“レベル３”とする。
なお、図１２（ａ）〜（ｃ）において、道路白線が破線で表されている部分はカメラ１３の撮像情報に基づく道路形状の検出精度が低いことを表す。
【００４５】
このようにして、ステップＳ４の処理でカーブ形状の認識状態を把握したならば、ステップＳ５に移行し、運転者に車線変更を行う意思があるか否かを判断する。この判断は例えば、方向指示スイッチ２０の作動情報及び操舵角センサ１９からの操舵角に基づいて判断する。
具体的には、方向指示器が操作されており、その作動情報から特定される指示方向と、前記ステップＳ３の処理で、逸脱度合の検出仮定で特定される逸脱方向とが一致している場合には、運転者に車線変更を行う意思があり意図的な車線逸脱であると判断する。
【００４６】
また、方向指示器が操作されていない場合であっても、操舵角センサ１９からの操舵角θがしきい値以上であり且つその変化量がしきい値以上であって、さらに、その操舵方向と、前記ステップＳ３の処理で特定される逸脱方向とが一致するときには、意図的な車線逸脱であると判断する。
そして、運転者の意図的な車線逸脱であると判断されるときには、車線逸脱状態ではないと判断する。
【００４７】
なお、ここでは、運転者の車線変更の意思の有無を、操舵角及び操舵角変化量を用いて推測するようにしているが、例えば操舵トルクを検出する操舵トルク検出手段を設け、前記操舵角に代えて、この操舵トルク検出手段で検出した操舵トルクを用いるようにしてもよい。
次いで、ステップＳ６に移行し、車線逸脱度合が、車線逸脱回避を図る必要のある状態であり車線逸脱回避制御を開始する必要のある状態であるかどうかを判断する。つまり、前記ステップＳ３で検出した逸脱度合が予め設定した制御開始条件を満足するとき車線逸脱状態にあると判断し、車線逸脱回避制御開始と判断する。
【００４８】
具体的には、前記ステップＳ４で検出した認識状態が“レベル１”、つまり、カメラ１３によりカーブ形状を検出することができている状態にあるときには、カメラ１３の撮像情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｃａｍが予め設定したしきい値ＯＵＴth１を超えたとき、車線逸脱回避制御開始と判断する。一方、前記ステップＳ４で検出した認識状態が“レベル２”又は“レベル３”であって、カメラ１３によりカーブ形状を検出することができていない状態であるときには、自車位置検出装置３０からの道路形状情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖが予め設定したしきい値ＯＵＴth２を超えたときに、車線逸脱回避制御開始と判断する。
【００４９】
なお、このとき、車線逸脱回避制御の開始を判断するためのしきい値ＯＵＴth１、ＯＵＴth２とは別にこれよりも値の小さい警報しきい値を設定し、カーブ形状の認識状態に応じて、逸脱度合ＯＵＴｃａｍ又はＯＵＴｎａｖがそれぞれ所定の警報しきい値を超えたときに警報装置２３を作動させ、逸脱防止制御を開始する前の時点で、音声或いは表示により逸脱傾向にあることを運転者に通知するようにしてもよい。
【００５０】
次いで、ステップＳ７に移行し、車線逸脱回避制御として実行するヨーモーメント方向制御及び制駆動力制御について、その具体的な制御方法及びその制御量を設定する。
前記ヨーモーメント方向制御としては、例えば、制動流体圧制御回路７によって各輪のホイールシリンダへの制動流体圧を強制的に制御し、各車輪への制動流体圧の配分を制御することにより左右輪に作用する制動力を制御して逸脱回避方向にヨーモーメントを発生させるか、或いは、前記操舵調整装置２７によりステアリングシャフト２１ａに操舵補助力を付与して操舵トルクを作用させ、強制的に操舵を行うことにより逸脱回避方向にヨーモーメントを発生させるヨーモーメント制御或いは、操舵調整装置２７によりステアリングシャフト２１ａに作用する操舵反力を調整するステアリング操作反力制御を行う。
【００５１】
また、前記制駆動力制御としては、例えば、制動流体圧制御回路７によってホイールシリンダへの制動流体圧を強制的に増圧し、強制的に制動力を作用させる減速制御、或いは、アクセルペダル反力制御装置２９により、アクセルペダルの踏込みに対する反力を調整しアクセルペダルが踏込みにくくなるように制御するアクセルペダル反力制御を行う。
そして、前記ヨーモーメント方向制御及び制駆動力制御の制御方法及びその制御量は、前記ステップＳ３で検出した認識状態のレベルに応じて、図１３に示すテーブルから特定する。
【００５２】
すなわち、認識状態が“レベル１”であって、カメラ１３の撮像情報に基づきカーブ形状を認識することができている場合には、ヨーモーメント方向制御としてヨーモーメント制御を行い、また、制駆動力制御として減速制御を行う。そして、これらの制御方法による制御量は、カメラ１３の撮像情報から検出した逸脱度合ＯＵＴｃａｍが大きいときほど、これに比例してヨーモーメント制御量及び減速制御量が大きくなるように設定する。
【００５３】
また、認識状態が“レベル２”であるときには、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御を行い、制駆動力制御として減速制御を行う。そして、これらの制御方法による制御量は、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖが大きいときほど、これに比例してステアリング操作反力制御量及び減速制御量が大きくなるように設定する。
【００５４】
また、認識状態が“レベル３”であるときには、パターンａに示すように、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御を行い、制駆動力制御としてアクセルペダル反力制御を行う。そして、これらの制御方法による制御量は、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖが大きいときほど、これに比例してステアリング操作反力制御量及びアクセルペダル反力量が大きくなるように設定し、また、ステアリング操作反力制御量は、認識状態が“レベル２”であるときの特性と同等の特性に設定する。
【００５５】
なお、この認識状態が“レベル３”であるときには、パターンａに代えて、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御を行い、制駆動力制御として減速制御を行ってもよい。このとき、これらの制御方法による制御量は、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖが大きいときほどこれに比例してステアリング操作反力制御量及び減速制御量が大きくなるように設定するが、例えば、アクセルペダル反力制御を行う場合に比較して、減速制御を行う場合の方が得られる減速効果が大きいことから、ステアリング操作反力制御による制御量を、パターンａにおけるステアリング操作反力制御量に比較して小さくするようにしてもよく、また、パターンｃに示すように、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御を行い、制駆動力制御としてアクセルペダル反力制御を行い、これらの制御方法による制御量は、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖが大きいときほどこれに比例してステアリング操作反力制御量及びアクセルペダル反力量が大きくなるように設定するが、ステアリング操作反力制御量は、前記パターンｂの場合と同様に、認識状態が“レベル２”の場合におけるステアリング操作反力制御量の特性よりも、制御量が小さくなるように設定するようにしてもよい。
【００５６】
つまり、図１３に示すテーブルでは、認識状態が“レベル１”であって、カーブ形状を高精度に把握することができているときには、ヨーモーメント方向制御及び制駆動力制御共に、直接車両挙動に反映するよう、ヨーモーメントを発生させると共に制動力を発生させ、操舵操作を行うと共に減速度を発生させて積極的に逸脱抑制を図る。また、認識状態が“レベル２”であってカーブ形状の検出精度が中程度である場合には、制動力を発生させ車線逸脱タイミングを遅らせると共に、逸脱方向へのヨーモーメントがさらに作用することを抑制するよう制御してドライバに対して車線逸脱防止のための操作喚起を行うことで逸脱抑制を図る。さらに、認識状態が“レベル３”であってカーブ形状の検出精度が低い場合には、逸脱方向にヨーモーメントがさらに作用することを抑制し、ドライバに対して車線逸脱防止のための操作喚起を行うと共に、駆動力の発生を抑制するか又は減速度を発生させることで車線逸脱タイミングを遅らせる。すなわち、カーブ形状の認識精度が高いときほど、車両挙動に直接反映されるように制御することにより、十分な逸脱抑制効果を得ることができ、逆に、カーブ形状の認識精度が低いときには、車両挙動に直接反映される制御が行われることによって精度の低いカーブ形状に基づいて自車両の車両挙動が制御されることを防止しつつ、カーブ形状の精度に応じた制御可能な範囲内で、車線逸脱タイミングを遅らせると共に、ドライバに対して車線逸脱に対する操作喚起を行うようになっている。
【００５７】
なお、図１３においては、カーブ形状の認識状態に応じてヨーモーメント方向制御及び制駆動量制御による制御配分を一定とした場合について説明したが、例えば、図１４に示すように、走行車線に対する自車両の進入角θｉに応じて制御配分を変更するようにしてもよい。なお、図１４において、（ａ）は進入角θｉが小さい場合、（ｂ）は進入角θｉが大きい場合を表す。
【００５８】
例えば、図１５（ａ）に示す、ヨーモーメント方向制御と制駆動力制御による制御量の標準配分に対し、進入角θｉの大きさに応じて設定される補正係数を乗算することによって、標準配分を変更するようにしてもよい。前記補正係数は、例えば図１５（ｂ）に示すように、制駆動力制御量を分子、ヨーモーメント方向制御量を分母として表される補正係数ｋ１が、進入角度θｉが大きいときほど大きくなるように、つまり、制駆動力制御量の配分が大きくなるように設定し、且つ、進入角度θｉが大きいときほど補正係数ｋ１の変化度合が急峻となるように設定することによって、ヨーモーメント方向の制御を行うよりも制駆動力を制御し、車両に減速度を発生させることで車線逸脱の警告を図るようにした警告型の特性となるように変更してもよい。また、例えば、図１５（ｃ）に示すように、ヨーモーメント方向制御量を分子、制駆動力制御量を分母として表される補正係数ｋ２が、進入角度θｉが大きいときほど大きくなるように、つまり、ヨーモーメント方向制御量の配分が大きくなるように設定し、且つ進入角度θｉが大きいときほど補正係数ｋ２の変化度合が急峻となるように設定することによって、制駆動力を制御するよりもヨーモーメント方向の制御を行い、車両にヨーモーメントを作用させることにより車線逸脱の速やかな抑制を図るようにした支援型の特性となるように変更してもよい。
【００５９】
なお、各種センサの検出精度が低下し、カーブ形状の認識状態が“レベル１”から“レベル２”に悪化した場合には、“レベル１”による制御の制御量を所定の変化量で徐々に小さくすると共に、“レベル２”による制御量を所定の徐々に増加させ、制御方法の切り換えを滑らかに行う。つまり、図１６（ａ）及び（ｂ）に示すように、時点ｔｃで、認識状態が“レベル１”から“レベル２”に変化した場合、ヨーモーメント方向制御の制御方法は、図１３に示すテーブルから、ヨーモーメント制御からステアリング操作反力制御に切り替わることになるが、時点ｔｃで制御方法を切り替えるのではなく、ヨーモーメント制御量については時点ｔｃ以後所定の変化量でその制御量を減少させ、逆にステアリング操作反力制御量については時点ｔｃ以後所定の変化量でその制御量を増加させる。
【００６０】
このように、所定の変化量で変化させることによって、図１６（ａ）に示すように、ヨーモーメント制御量が大きいときほど、ヨーモーメント制御の継続時間は長く、逆に図１６（ｂ）に示すように、ヨーモーメント制御量が小さいときほどヨーモーメント制御の継続時間は短くなり、すなわち、“レベル１”での制御量が大きいときほど“レベル１”での制御がより長く継続されることになり、制御量が大きいとき、すなわち逸脱度合が大きいときほど、より長い時間、車線逸脱の抑制を積極的に図るようになっている。
【００６１】
このように、認識状態が“レベル１”から“レベル２”に悪化した場合には、上述のように、ヨーモーメント制御からステアリング操作反力制御に徐々に切り替えると共に、さらに、図１７に示すように、この時点における逸脱度合ＯＵＴｎａｖに応じたステアリング操作反力制御量（図１７に破線で示す。）ではなく、切り替わり直前のヨーモーメント制御量と同程度に相当するステアリング操作反力制御量（図１７に実線で示す。）を発生させるようになっている。具体的には、逸脱度合ＯＵＴｎａｖに予め設定したゲインを乗算して逸脱度合を補正し、補正後の逸脱度合に応じた制御量を発生させることによって、制御量を増量補正する。
【００６２】
認識状態が“レベル２”であるときには、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づく逸脱度合ＯＵＴｎａｖに基づいて制御量を決定することになるが、前記逸脱度合ＯＵＴｎａｖは、自車両のヨー方向の状態量に応じて決定される値である。
前述のように、逸脱度合ＯＵＴｎａｖにゲインを乗算し、ヨーモーメント制御量と同程度に相当するステアリング操作反力制御量を発生させるようにすることは、すなわち、逸脱度合ＯＵＴｃａｍに相当するステアリング操作反力制御量を発生させることと同等となり、つまり、ヨー方向の状態量だけでなく、道路白線に対する横変位をも考慮した逸脱度合に応じた制御量を設定することができることになって、より的確に逸脱回避の抑制を図ることができる。
【００６３】
そして、このようにしてステップＳ７の処理で、ヨーモーメント方向制御及び制駆動力制御の制御方法及びその制御量を特定したならば、ステップＳ８に移行する。なお、前記ステップＳ６の処理で車線逸脱回避制御を開始する必要はないと判断されたときには、そのまま後述のステップＳ８に移行する。
このステップＳ８では、ステップＳ７の処理で設定した制御方法及びその制御量にしたがって対象装置への指令信号を生成し、これを出力する。
【００６４】
すなわち、ヨーモーメント方向制御として、ヨーモーメント制御が指定されたならば、制動流体圧回路７に対し、指定された制御量相当のヨーモーメントを発生するよう制動流体圧を調整するよう指令信号を出力するか、又は、操舵調整装置２７に対し指定された制御量相当のヨーモーメントを発生させ得る操舵トルクを発生するよう指令信号を出力する。また、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御が指定されたならば、操舵調整装置２７に対し、操舵に対する操作反力が、指定された制御量相当の操作反力となるように指令信号を出力する。
【００６５】
また、制駆動力制御として、減速制御が指定されたならば、制動流体圧回路７に対し指定された制御量相当の減速を達成し得る制動力を発生させる指令信号を出力し、また、アクセルペダル反力制御が指定されたならば、アクセルペダル反力制御装置２９に対し、アクセルペダルの踏込みに対する反力が指定された制御量相当となるよう指令信号を出力する。
【００６６】
また、前記ステップＳ６で車線逸脱回避制御を開始する必要がないと判断された場合には、ヨーモーメント方向制御或いは制駆動力制御として何れかの方法によって制御を行っている場合には、これら制御を終了させる指令信号を生成しこれを出力する。
このようにして、各部へ指令信号を出力したならば処理を終了しメインプログラムに戻る。
【００６７】
次に、本発明の動作を説明する。
今、カメラ１３からの撮像情報に基づき、道路形状を検出することができカーブ形状を検出することができている場合には、撮像情報に基づく自車両の走行車線中央からの横変位Ｘと走行車線幅Ｌとに基づき、自車両が車線を逸脱するまでの予測時間Ｔｏｕｔが算出される。このとき、自車両が直進路を走行している場合、或いはカーブに沿って走行しているような場合には、予測時間Ｔｏｕｔは比較的大きな値に設定されることから、図６の特性図から決定される逸脱度合ＯＵＴｃａｍは比較的小さな値に設定される。また、自車両がカーブに対して操舵を行わずに進入しようとしている場合、或いはカーブ通過中にカーブ曲率に対して操舵量が小さい場合等には、走行車線に対する横変位Ｘが徐々に増加しまた、変化量ｄＸが増加したりすることから、逸脱までの予測時間Ｔｏｕｔは比較的小さな値に設定され、逸脱度合ＯＵＴｃａｍは比較的大きな値に設定されることになる。
【００６８】
一方、自車位置検出装置３０からの道路形状情報に基づいて各ノード位置における曲率βｎａｖが検出され、これに基づいて運転者の操舵パターンに則したヨーレートγｒｅｆが推測されてこれに基づき逸脱度合ＯＵＴｎａｖが算出される。そして、自車両が直進路を走行している場合、或いはカーブに沿って走行しているような場合には、必要と予測されるヨーレートγｒｅｆと、現在のヨーレートγとの差は小さいことから、逸脱度合ＯＵＴｎａｖは比較的小さな値に設定され、また、自車両がカーブに対して操舵を行わずに進入しようとしている場合、或いはカーブ通過中に、カーブ曲率に対して操舵量が小さい場合等には、必要と予測されるヨーレートγｒｅｆと現在のヨーレートγとの差が大きいことから逸脱度合ＯＵＴｎａｖは比較的大きな値に設定されることになる（ステップＳ１〜ステップＳ３）。そして、自車両がカーブに進入し、これがカメラ１３からの撮像情報に基づいて検出されたときには、この撮像情報に基づくカーブ開始点と、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づくカーブ開始点との差に基づいて自車両の現在位置の補正が行われる。
【００６９】
この場合、カメラ１３からの撮像情報に基づいて自車両前方の道路形状を認識することができているから、カーブ認識状態は“レベル１”に設定され（ステップＳ４）、このとき運転者が方向指示器を操作しておらず、また、操舵も行っていなければ、運転者に車線変更の意思はないと判断される（ステップＳ５）。
そして、この場合、認識状態は“レベル１”であることから、逸脱度合ＯＵＴｃａｍとそのしきい値ＯＵＴth１とに基づいて逸脱制御開始の判断が行われ、自車両が走行車線に沿って走行しており逸脱度合ＯＵＴｃａｍがそのしきい値ＯＵＴth１以下であるときには、逸脱回避制御を行う必要はないと判断されるが、操舵量が足りない等により逸脱度合ＯＵＴｃａｍがそのしきい値ＯＵＴth１を超えると、逸脱回避制御を開始する必要があると判断され（ステップＳ６）、図１３のテーブルから、認識状態“レベル１”のときのヨーモーメント方向制御としてヨーモーメント制御、制駆動力制御として減速制御が指定される（ステップＳ７）。そして、このときの逸脱度合ＯＵＴｃａｍに応じてその制御量が設定され、逸脱度合ＯＵＴｃａｍが大きいときほど、ヨーモーメント制御量及び減速制御量は大きな値になって、車線逸脱度合が高いときほど、逸脱を回避する方向への大きなヨーモーメントが作用すると共により大きな制動力が作用し、車線逸脱度合に応じた力が作用することになって車線逸脱が的確に回避されることになる。
【００７０】
この逸脱度合ＯＵＴｃａｍに応じたヨーモーメント制御及び減速制御が行われている状態から、カーブ通過中に、何らかによってカメラ１３が適切なカーブ形状を検出することができない状態となると、カーブ認識状態が“レベル１”から“レベル２”に変化する。このため、今度は逸脱度合ＯＵＴｎａｖに基づいて制御が行われ、図１３に示すテーブルから、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御、制駆動力制御として減速制御が行われることになって、ヨーモーメント方向制御が、ヨーモーメント制御からステアリング操作反力制御に切り替わることになる。このとき、図１７に示すように、ヨーモーメント制御量を所定の変化量で減少させつつ、ステアリング操作反力制御量を増加させるようにし、且つ、このとき、ヨーモーメント制御量相当の制御量となるまでステアリング操作反力制御量を増加させるようにしているから、ヨーモーメント方向制御による制御量を保ちつつ切り換えを行うことができると共に、ヨー方向の状態量だけでなく、道路白線に対する横変位をも考慮した逸脱度合に応じた制御が行われることになって、より的確に逸脱抑制を行うことができる。
【００７１】
また、カーブ通過中にカメラ１３でカーブ形状を検出することができなくなった場合でも引き続き自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づいての逸脱抑制を行うことができると共に、カメラ１３でのカーブ形状よりも精度が低いと予測される自車位置検出装置３０のナビゲーション情報に基づくカーブ形状に基づいて逸脱回避制御を行うため、ヨーモーメント方向制御として、ヨーモーメント制御からステアリング操作反力制御に切り換え、積極的に逸脱回避方向にヨーモーメントを発生させる制御から、車線逸脱を増大させる方向に作用するヨーモーメントを作用しにくくなるように制御するようにし、カーブ形状の検出状況に則した制御方法及び制御量で逸脱回避制御が継続されるから、過不足のない制御量での制御を行うことができ、車線逸脱に対する操作喚起を行うと共に車線逸脱タイミングを遅らせることができ、効果的に車線逸脱回避制御を行うことができる。
【００７２】
一方、カーブ進入前からカメラ１３の撮像情報に基づいてカーブ形状を検出することができず、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報のみに基づいてカーブ形状を認識している状態では、カーブ形状の認識状態は“レベル３”と判断され、図１３のテーブルから例えばパターンａにしたがって、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御、制駆動力制御としてアクセルペダル反力制御が指定され、逸脱度合ＯＵＴｎａｖに応じた制御量で制御が行われる。認識状態が“レベル３”の場合には、カメラ１３の撮像情報からカーブ形状を得ることができないため、自車両の現在位置補正をも行うことができない状態であって、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報のみに基づいた比較的検出精度の低いカーブ形状に基づいて制御が行われることになるが、このように検出精度が低い場合には、ヨーモーメント方向制御としてステアリング制御が行われ、また、制駆動力制御としてアクセルペダル反力制御が行われるようになっており、直接車両挙動に反映するように車線逸脱を回避する方向にヨーモーメントを発生させたり、積極的に制動力を発生させたりするのではなく、車線逸脱が増加する方向へのヨーモーメントを抑制する方向、また、車線逸脱の増加につながる駆動力の増加を抑制するようにし、カーブ形状の検出精度に則した範囲内で制御を行うようにしているから、例えば、自車両の現在位置の検出精度等によって真の現在位置と自車位置検出装置３０で把握する自車両の現在位置との間に誤差があることに起因して実際には車線逸脱傾向ではないにも関わらず車線逸脱傾向にあると判断された場合であっても、逸脱防止制御においては、車両の走行状態に悪影響を与えない程度の範囲で逸脱防止制御を行うようにしているから、カーブ形状の検出精度に則して適度な逸脱防止制御を行うことができる。なお、パターンｂでは、制駆動力制御として減速制御を行うようにしているが、この場合、ヨーモーメント方向制御としてステアリング操作反力制御においてその制御量を通常よりも小さくするようにしているから結果的に、逸脱防止制御によって車両に作用する全体の制御量が抑制されるから、この場合も検出精度に則した逸脱防止制御を行うことができる。
【００７３】
また、パターンｃでは、パターンｂにおいてさらに制駆動力制御としてアクセルペダル反力制御を行うようにしており、車線逸脱の増加につながる駆動力の増加を抑制するようにしているから、パターンｂに比較してさらにより軽度な逸脱防止制御を行うことができる。
このように、自車両で把握しているカーブ形状の検出精度を推測しこれに則した逸脱防止制御を行うようにしているから、各種センサの検出状況が悪化した場合であっても、そのカーブ形状の検出精度に応じた範囲内で逸脱防止制御を継続することができる。よって、例えば、カーブ通過中にカメラ１３からの撮像情報を得ることができなくなった場合等、カーブ形状の検出精度が低下した場合であっても、引き続き逸脱防止制御を継続することができる。
【００７４】
また、このように、カーブ形状の検出精度が低下したときにはその検出精度に則した範囲内で操舵逸脱防止制御を継続し、車線逸脱に対する操作喚起を行うと共に車線逸脱タイミングを遅らせるようにしているから、検出精度の低いカーブ形状に基づいて逸脱防止制御を行うことによって車両挙動に影響を及ぼすことなく実現することができる。
【００７５】
また、このとき、比較的高精度にカーブ形状を把握することのできるカメラ１３によって、カーブ形状を得ることができなくなり、比較的精度の低い、自車位置検出装置３０からのナビゲーション情報に基づいて獲得したカーブ形状に基づいて制御を行うようにしているが、カメラ１３の撮像情報に基づいて自車両がカーブ開始地点を通過したと判定されるときには、ナビゲーション情報に基づく自車両の現在位置を補正し、補正後の自車両の現在位置に基づくカーブ形状に基づいて逸脱防止制御を行うようにしているから、ナビゲーション情報に基づいて比較的検出精度の低い自車両現在位置から特定されるカーブ形状に比較して、より精度の高いカーブ形状を得ることができる。したがって、例えばカーブ通過中にカメラ１３の撮像情報に基づくカーブ形状を獲得することができない状態となり、高精度なカーブ形状を得ることができない状態となった場合であっても、カーブ形状の検出精度が低いことに起因して、逸脱防止制御が解除されることを回避することができる。
【００７６】
また、このとき、ナビゲーション情報に基づきカーブ形状を検出する場合には、その曲率の変化量がしきい値以下となるようにし、ドライバの操舵パターンを考慮して推定するようにしているから、ドライバが通常行う操舵状況に対する逸脱状況を検出することができ、ドライバに違和感を与えることなく逸脱防止制御を行うことができる。
また、図１３のテーブルに示すように、カーブ形状の認識レベルに応じて、制御内容を変更するようにしているから、カーブ通過中にカメラ１３によりカーブ形状を把握することができなくなった場合であっても、その逸脱防止制御による制御量が急に変化することを回避することができる。また、このとき、逸脱防止制御による制御量だけでなく、制御方法も変更するようにしているから、カーブ形状の認識レベルに応じてより広い制御範囲内で段階的に制御内容を変更することができる。
【００７７】
なお、上記実施の形態においては、認識レベルが“レベル１”から“レベル２”に変化したときにのみ、その変更前の制御量に応じて変更後の制御量を調整するようにした場合について説明したが、これに限るものではなく、認識レベルが“レベル２”から“レベル３”に変化した場合にも同様にして調整するようにすればよい。
また、上記実施の形態においては、自車位置検出装置３０で道路形状情報を保持している場合について説明したが、これに限るものではなく、例えば、走行路側に配設されたインフラ設備からカーブ形状情報を送信するようにし、このカーブ形状情報を路車間通信手段により獲得し、このカーブ形状情報と、ＧＰＳ衛星からの情報に基づき特定した自車両の現在位置とに基づいて、自車両前方のカーブ形状を把握するようにした場合であっても適用することができる。
【００７８】
また、上記実施の形態においては、認識レベルを３段階に設定した場合について説明したが、これに限るものではなく３段階以上に設定することも可能である。
なお、上記実施の形態においては、図２のステップＳ３で、カメラコントローラ１４からの情報及び自車位置検出装置３０からの道路形状情報のそれぞれに基づき、自車両前方のカーブ形状を検出する処理がカーブ形状検出手段に対応し、カメラコントローラ１４で走行車線幅Ｌ及び自車両の走行車線中央からの横変位Ｘを算出する処理と、ヨーレートセンサ１６とが走行状況検出手段に対応し、ステップＳ３で、カメラコントローラ１４からの情報に基づき検出したカーブ形状及びカメラコントローラ１４で検出した走行車線幅Ｌ及び自車両の走行車線中央からの横変位Ｘとから検出される逸脱度合及び、自車位置検出装置３０からの道路形状情報に基づき検出したカーブ形状及びヨーレートセンサ１６で検出したヨーレートγとから検出される逸脱度合を検出する処理及びステップＳ５からステップＳ８の処理が逸脱防止制御手段に対応し、ステップＳ４の処理がカーブ精度検出手段に対応している。
【００７９】
また、カメラ１３が撮像手段に対応し、カメラコントローラ１４で、カメラ１３の撮像情報に基づきカーブ形状を検出する処理が第１のカーブ形状検出手段に対応し、自車位置検出装置３０で自車両の現在位置を検出する処理が現在位置検出手段に対応し、図２のステップＳ３の処理で自車両がカーブ開始点を通過したときにナビゲーション情報の自車両の現在位置を補正し、補正した現在位置に基づいて自車両前方のカーブ形状に応じたヨーレートγｒｅｆの変化状況を推測する処理が第３のカーブ形状検出手段に対応し、ステップＳ３の処理でナビゲーション情報の自車両の現在位置の補正を行わず、通知された自車両の現在位置に基づいて自車両前方のカーブ形状に応じたヨーレートγｒｅｆの変化状況を推測する処理が第２のカーブ形状検出手段に対応している。また、図２のステップＳ２の処理が速度検出手段に対応し、ステップＳ８の処理がヨーモーメント制御手段及び制駆動力制御手段に対応している。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明における車線逸脱防止装置を搭載した車両の一例を示す概略構成図である。
【図２】図１のコントローラ８で実行される演算処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】データノードの位置情報を説明するための説明図である。
【図４】横変位の変化量ｄＸを説明するための説明図である。
【図５】逸脱までの予測時間Ｔｏｕｔと逸脱度合ＯＵＴｃａｍとの対応を表す特性図である。
【図６】自車位置検出装置３０からの道路形状情報に基づく曲率βｎａｖの変化状況の一例である。
【図７】自車両位置の補正方法を説明するための説明図である。
【図８】カーブ形状の一例である。
【図９】カーブ形状の補正方法を説明するための説明図である。
【図１０】車体速度と操舵速度制限値との対応を表す特性図である。
【図１１】自車位置検出装置３０の道路形状情報に基づく逸脱度合の算出方法を説明するための説明図である。
【図１２】カーブ形状の認識状態のレベルを説明するための説明図である。
【図１３】認識状態と、ヨーモーメント方向制御及び制駆動力制御の制御方法及びその制御量との対応を表すテーブルである。
【図１４】進入角を説明するための説明図である。
【図１５】進入角に応じて制御配分を変更する場合の方法を説明するための説明図である。
【図１６】認識状態のレベルが変化する場合の制御量の設定方法を説明するための説明図である。
【図１７】認識状態のレベルが変化する場合の制御量の設定方法を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００８１】
５ＦＬ〜５ＲＲ  車輪
６ＦＬ〜６ＲＲ  ホイールシリンダ
７  制動流体圧制御回路
８  コントローラ
９  エンジン
１２  駆動トルクコントロールユニット
１３  カメラ
１４  カメラコントローラ
１５  加速度センサ
１６  ヨーレートセンサ
１７  マスタシリンダ圧センサ
１８  アクセル開度センサ
１９  操舵角センサ
２０  方向指示スイッチ
２２ＦＬ〜２２ＲＲ  車輪速度センサ
２３  警報装置
２７  操舵調整装置
２８  アクセルペダル
２９  アクセルペダル反力制御装置
３０  自車位置検出装置
【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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【図１７】
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