(57)【要約】【課題】  自動車の車線の経路を推定するための方法を提供する。【解決手段】  本発明は、自動車の車線の経路を推定するための方法であって、車線の前方を走行する車両の軌跡を検出することによって、車線の経路が検出され、検出された軌跡の経路が実際の軌跡の経路を獲得するためにフィルタ処理を受け、軌跡の経路が、少なくとも２つの異なるフィルタによって評価され、車線の横方向の車両の動きが、フィルタの出力に基づき検出され、及び車線変更に対応する車両の動きが、他のフィルタの出力に基づき検出される方法に関する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車の車線の経路を推定するための方法であって、車線の前方を走行する少なくとも１つの車両の軌跡を検出することによって、前記車線の経路が検出され、検出された前記軌跡の経路が実際の軌跡の経路を獲得するためにフィルタ処理を受ける方法であって、
前記軌跡の経路が、少なくとも２つの異なるフィルタによって評価され、前記車線の横方向における少なくとも１つの車両の動きが、一のフィルタの出力に基づき検出され、車線変更に対応する少なくとも１つの車両の動きが、他のフィルタの出力に基づき検出される方法。
【請求項２】
車線変更が前記他のフィルタの出力に基づき検出されるとき、前記車両の軌跡から前記車線を検出する際に前記車線変更が考慮される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数の連続測定プロセスの位置データが記憶され、車線変更が検出されるときに、前記車線の経路を決定するために、過去のために記憶されている位置データが、変更されたフィルタパラメータで新たに評価される、請求項１あるいは２に記載の方法。
【請求項４】
車線変更の確率又は前記車両が前記車線に留まる確率が、以前に測定されたデータに基づく統計方法によって決定される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記軌跡の経路を判断するために地図情報が追加して評価される、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記軌跡の経路を判断するために、前記車両の周囲に位置する複数の対象物が追加して検出及び評価される、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記軌跡の経路を判断するために、複数のセンサからの情報がまとめられる、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１の前文による自動車の車線の経路を推定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、推定装置としてのカルマンフィルタによって、光学式近距離車線検出手段及び遠距離に位置する被測定対象物用の対象物検出センサシステムのセンサデータを組み合わせて、当該のセンサデータから、車両モデルによって、前方に位置する対象物が車線に位置するか否かを決定することについて開示している。
【０００３】
さらに、非特許文献１から、車両の横方向の進路誤差を推定するためのマルチフィルタシステムを使用することが知られている。この結果、前方を走行する車両の異なるオーダの大きさの横加速度を検出することができる。
【０００４】
特許文献２は、車両の直進走行と１つ以上の目標車両との間の角度が道路の特定の曲率に関して変化したかどうかを評価することによって、カーブの曲率及び前方を走行する車両によって使用されている車線を検出することについて開示している。３台の目標車両の例について、ここに説明する。すべての目標車両に対する角度が同じように変化したことが検出された場合、運転者自身の車両がその車線を変更したと判断される。目標車両の１つのみについて角度の変化が生じたことが検出された場合、このことから、それぞれの目標車両がその車線を変更したと判断される。さらに、運転者自身の車両が車線を変更する際に目標車両に対する運転者自身の車両から、目標車両が車線を変更する場合とは異なる車両間の角度変化の経路が生じる幾何学的な状態について説明されている。このことは、最初の例では、車線の方向に対する運転者自身の車両の向きが、車線変更行程中に、具体的には車線変更が開始されるときにある方向に、及び車線変更行程の終わりに反対方向に変化するという事実による。これらの幾何学的な状態の発生は、目標車両の車線変更に対する運転者自身の車両の車線変更を検出及び区別するためのこの特性について具体的に記載することなく、説明されている。上述の引用に記載されている方法は、カーブが一定の曲率を有し、及び運転者自身の車両が走行している道路部分及び目標車両が走行している道路部分の両方のカーブの半径が、２つの測定点の間で変化しないという事実に基づいている。
【０００５】
特許文献３は、前方を走行する車両から走行方向を示す信号が検出される場合に、前方を走行する車両の車線変更を検出することについて開示している。
【０００６】
特許文献４は、前方を走行する車両の経路を評価することによって車両の車線の経路を決定することについて開示している。車両の現在位置、経路（曲率半径）を決定するために、及びその後の経路を予測するために、カルマンフィルタを使用することが知られている。運転者自身の車両の経路について、センサ信号が評価される。ヨーレート及び車両の速度が測定される。カーブの現在の半径は、これらの変数から決定される。カルマンフィルタは、自動走行システムの適用の意味で道路の経路と何ら関係しない、センサのノイズ信号及びセンサ信号のピークを除去するために使用される。例えば、地面に深いくぼみ、隆起等がある場合、このようなピークが生じる可能性がある。さらに、特許文献４では、一方で、統計的評価を実施できるために、他方で、複数の他の車両と同一方向の運転者自身の車両の位置変化を介して車線変更を推測できるために、前方を走行する複数の車両の経路を評価することが意図されている。
【０００７】
【特許文献１】独国特許発明第１９７４９０８６Ｃ１号明細書
【特許文献２】米国特許第６，６４３，５８８Ｂ１号明細書
【特許文献３】独国特許出願公開第１０１５９６５８Ａ１号明細書
【特許文献４】米国特許第６，６７５，０９４Ｂ２号明細書
【非特許文献１】２００３年のドライバ補助ワークショップ（Ｆａｈｒｅｒａｓｓｉｓｔｅｎｚ−Ｗｏｒｋｓｈｏｐ）に提示された名称「ドライバ補助システム用のＩＭＭ追跡フィルタ（ＩＭＭ−Ｔｒａｃｋｉｎｇ−Ｆｉｌｔｅｒ  ｆｕｅｒ  Ｆａｈｒｅｒａｓｓｉｓｔｅｎｚｓｙｓｔｅｍｅ）」のニーセン（Ｎｉｅｈｓｅｎ）及びミュラー（Ｍｕｅｌｌｅｒ）による論文。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記のことに鑑み、本発明は、車線経路（進路の車線形状等）の推定を改良する目的に基づいている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的は、請求項１に記載の本発明に従って、前方を走行する少なくとも１つの車両の軌跡の経路が、少なくとも２つの異なるフィルタによって評価され、車線の横方向における車両の動きが、フィルタの出力に基づき検出され、及び車線変更に対応する車両の動きが、他のフィルタの出力に基づき検出されることで達成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
一方のフィルタの出力によって、このように信号が獲得され、車線変更がされない場合にこの信号が使用される。比較的長い時定数でフィルタ処理されたこの信号は、対応する時定数でフィルタ処理することによって、車線内の車両の横方向動きを排除する。
【００１１】
他のフィルタの出力は、車線変更が生じたかどうかを検出するために使用される。このため、車線変更中の動力学も感知できるように、このフィルタは比較的短い時間定数を有する。他のフィルタはまた、動力学が最終的に車両が車線に留まるようにするようなものであるか、又は車線変更の推測を可能にする動力学的な変化であるどうかを区別するために使用されることが有利である。
【００１２】
例えば、このことは、横方向速度の絶対値に加えて、同様に、車線変更の推測を可能にする特別に規定された方向を検出できるかどうかを決定するための評価を実施することによって行うことができる。この結果、車線変更に起因する動力学は、車線で前後に動く車両に起因する動力学と区別することができる。
【００１３】
マルチフィルタシステムによって横方向の進路誤差を評価するための方法を車線の経路を推定するための方法に含めることによって、車線変更のような運転操作の迅速及び確実な検出が可能であることも明らかである。マルチフィルタシステムを純粋に使用することと比較して、車線検出との有利な関連付けがあるので、横方向の進路誤差の評価のみでは十分でないことが明らかである。さらに、車線の経路を推定するための方法にマルチフィルタシステムが含まれる場合、記載したマルチフィルタシステムの不正確さを回避できることが有利であることが明らかであり、前記不正確さは、マルチフィルタシステムによる横方向の進路誤差の純粋な評価の間、車両の自体の動きを比較的正確に認識しなければならないという事実に起因する。特に他の車両からの距離が比較的大きい場合、対応する不正確さが相当の効果を有する。
【００１４】
請求項２に記載の方法の構成では、車線変更が他のフィルタの出力に基づき検出されるとき、この車両の軌跡から車線を検出するときにこの車線変更が考慮される。
【００１５】
多車線自動車道路の場合、車線変更が検出されたときに運転者自身の車両の経路を推定するために、車両の軌跡を獲得し続けることもできる。このことは、対応する推定のために限定された数のみの対象物が利用可能である場合に、有利であることが分かる。このことは、例えば、交通密度が低い場合、又は存在する対象物の幾つかしか検出できない、良くない視界条件及び天候状態の場合に当てはまる。
【００１６】
請求項３に記載の方法の構成では、複数の連続測定プロセスの位置データが記憶され、車線変更が検出されるときに、車線の経路を決定するために、過去に記憶されている位置データが、変更されたフィルタパラメータで新たに評価される。
【００１７】
この場合、車線変更が行われているという確実な評価の間に、すでに獲得された測定データをもう一度再評価でき、この結果、車線変更によって影響された測定データを車線の経路の推定に相応して考慮することが有利であることが明らかである。
【００１８】
請求項４に記載の方法の実施形態では、車線変更の確率又は車両が車線に留まる確率は、以前に測定されたデータに基づく統計方法によって決定される。
【００１９】
この場合、明らかに有利なのは、正確に及び特定の制限値の超過の関数として、車線変更をフィルタの出力から推測することが不必要であることである。代わりに、過去の車線変更の場合の横方向の進路偏差の典型的な特性及び横方向の進路偏差の変化に基づき対応するパターンを形成することが可能である。このようなパターンが再び検出された場合、ある程度の確率で車線変更が生じると推測することが可能である。このように、信頼性レベルの向上した車線変更の早期の検出が可能であることが好ましい。
【００２０】
有益な方法で、軌跡の経路を判断するために、異なるフィルタによって地図情報が追加して評価される。この情報は、現在の車両のナビゲーションシステムによって利用可能となる地図情報であり得る。すなわち、地図情報は、車両外部の通信リンクによって呼び出すことができる情報であり得る。この状況において、地図情報は、車線の経路及び車線に対する車両の相対位置に関する幾何学データを供給する。さらに、車両インフラストラクチャと関連する対象物、例えば道路標識、交通信号、車線境界等も、地図情報に記憶して、前方を走行する車両の軌跡の経路の判断の範囲内で使用することが可能である。
【００２１】
軌跡の経路を判断するために、車両の周囲に位置する複数の対象物を検出及び評価することも可能である。これには、他の道路使用者、及び例えば車線マーク、車線境界、及び道路標識が含まれる。地図情報が利用不可能か、又は上述の対象物に関する情報が地図情報に記憶されていない場合、これらの対象物からの距離を決定するために、周囲の三次元感知を可能にするセンサシステムを使用することも大きな利点であり得る。
【００２２】
軌跡の経路を判断するために複数のセンサからの情報をまとめることによって、推定の精度を増すことができる。車両の周囲の感知については、多数の異なるセンサ、例えばカメラ、レーダシステム、ライダシステム及びレーザスキャナが既知である。このようにして得られる周囲情報を、特に有利にまとめて、軌跡の経路を判断するためにフィルタシステムで共に又は個別に利用することができる。
【００２３】
全体的に、本発明の用途は、他の対象物の挙動のより確実な検出が可能になるので、いわゆる、ＡＣＣ（アダプティブクルーズコントロール）システムのタイミング挙動を改良する。