(57)【要約】      （修正有）【課題】悪条件下での走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心を精度良く、且つ安定的に検出できるようにする。【解決手段】車載カメラで撮像した画像データに基づき先行車の今回の左右端点Ｘｌ＿ｎｏｗ、Ｘｒ＿ｎｏｗを検出し、前回求めた左右端点との差分から変化量を求め、この変化量の一方が閾値以下の場合、閾値以下を示す端点Ｘｌ＿ｎｏｗ或いはＸｒ＿ｎｏｗと過去の左右端点間の距離から求めた先行車幅の最大値Ｗ＿ｍａｘとに基づき、先行車の幅方向中心（先行車中心）Ｘｆを求める（Ｘｆ＝Ｘｒ＿ｎｏｗ−（Ｗ＿ｍａｘ／２）又はＸｆ＝Ｘｌ＿ｎｏｗ＋（Ｗ＿ｍａｘ／２））。【選択図】図６
2018041194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載された外部センシング手段からのセンシングデータに基づき該自車両の追従対象である先行車の車幅方向の左端点位置と右端点位置とを演算周期毎に検出し、該両端点位置間の中央を車幅中心位置として設定し、演算周期毎に求めた該車幅中心位置を連続させて先行車走行軌跡を生成し、該先行車走行軌跡に基づいて前記自車両の目標走行軌跡を生成する走行軌跡演算部を有する車両の運転支援装置において、
前記走行軌跡演算部は、
前記左端点位置の暴れ量と前記右端点位置の暴れ量とを検出し、該各暴れ量と閾値とを比較して該左端点位置と該右端点位置との暴れの有無をそれぞれ判定する端点暴れ判定手段と、
前記端点暴れ判定手段で前記左端点位置と前記右端点位置との一方の暴れ量が前記閾値を超えており、他方の暴れ量が前記閾値以内と判定した場合、他方の該端点位置を基準に前記先行車の車幅中心位置を求める車幅中心算出手段と
を備えることを特徴とする車両の運転支援装置。
【請求項２】
前記端点暴れ判定手段は、演算周期毎に求めた今回と前回の前記端点位置の変化量から前記暴れ量を求める
ことを特徴とする請求項１に記載の車両の運転支援装置。
【請求項３】
前記走行軌跡演算部は、過去の前記両端点位置間の最大値を先行車幅最大値として取得する先行車幅最大値取得手段を更に有し、
前記車幅中心算出手段は、前記端点暴れ判定手段で前記各端点位置の一方が暴れ有りと判定され、他方が暴れ無しと判定された場合、暴れ無しと判定された前記端点位置と前記先行車幅最大値取得手段で取得した先行車幅最大値とに基づいて前記先行車の車幅中心位置を求める
ことを特徴とする請求項１或いは２に記載の車両の運転支援装置。
【請求項４】
前記走行軌跡演算部は、
過去の前記両端点位置間の最大値を先行車幅最大値として取得する先行車幅最大値取得手段と、
前記端点暴れ判定手段で前記各端点位置の一方が暴れ有りと判定され、他方が暴れ無しと判定された場合、暴れ無しと判定された前記端点位置と前記先行車幅最大値取得手段で取得した先行車幅最大値とに基づいて、暴れ有りと判定された側の端点位置を推定する端点推定値を求める端点推定値算出手段とを更に有し、
前記車幅中心算出手段は、端点推定値算出手段で算出した前記端点推定値と前記端点暴れ判定手段で暴れ無しと判定された前記端点位置とに基づいて前記先行車の車幅中心位置を求める
ことを特徴とする請求項１或いは２に記載の車両の運転支援装置。
【請求項５】
前記走行軌跡演算部は、前記端点推定値算出手段で求めた前記端点推定値の信頼度が高いか否かを検証する端点推定値検証手段を更に有し、
前記端点推定値検証手段は、前記端点推定値と前回の演算時に求めた対応する車幅方向の端点位置との偏差が、暴れ無しと判定された前記端点位置と前回の演算時に求めた対応する車幅方向の端点位置との偏差よりも小さい場合、前記端点推定値の信頼度が高いと判定し、
前記端点推定値算出手段は、信頼度の高い前記端点推定値と前記端点暴れ判定手段で暴れ無しと判定された前記端点位置とに基づいて前記先行車の車幅中心位置を求める
ことを特徴とする請求項４に記載の車両の運転支援装置。
【請求項６】
前記先行車幅最大値取得手段は、演算周期毎に求めた過去の前記左端点位置と前記右端点との間の距離である先行車幅の最大値を前記先行車幅最大値として取得する
ことを特徴とする請求項３〜５の何れか１項に記載の車両の運転支援装置。
【請求項７】
前記端点暴れ判定手段は、前記左端点位置と前記右端点位置との一方の暴れ状態が複数の演算周期に亘って継続されている場合は取得したデータをキャンセルする
ことを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の車両の運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、悪条件下での走行であっても、先行車をセンシングしたデータに基づいて自車両の走行軌跡を正確に設定することのできる車両の運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両に搭載したカメラやレーダ、或いはこれらの組み合わせからなる外部センシング手段で検知した自車両前方の環境情報に基づき、走行車線を区画する白線等の車線区画線を認識し、この車線区画線間の例えば中央を自車両の目標軌跡として設定し、この目標軌跡に沿って自車両を走行させるよう支援する運転支援装置が知られている。
【０００３】
しかし、路面に描画された車線区画線は途切れていたり、薄れていたり、或いは路面の色や反射などに起因して認識されないことも少なくない。そのため、例えば特許文献１（特開２０１５−２１０７２０号公報）では、車線区画線に基づいて自車両の目標軌跡である自車走行軌跡を設定すると共に、先行車を認識した場合には、この先行車の走行軌跡に基づいて自車両の目標軌跡となる先行車走行軌跡を設定する技術が開示されている。
【０００４】
この文献に開示されている技術では、車線区画線が認識されている場合は自車走行軌跡に沿って自車両が走行するように運転支援を行い、一方、車線区間線が認識できない場合は先行車走行軌跡に沿って自車両が走行するように運転支援を行うようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−２１０７２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上述した文献において、先行車走行軌跡を設定するに際しては、例えば図３（ａ）に記載されているように、先ず、外部センシング手段によって先行車Ｍｆと自車両Ｍｍ（図２参照）との距離（車間距離）、相対速度を検出すると共に、先行車Ｍｆの背面視による車幅方向の左右端点Ｘｌ、Ｘｒの軌跡を検出する。次いで、この左右端点Ｘｌ，Ｘｒ間の先行車中心（車幅中心）Ｘｆを求め、その軌跡を先行車走行軌跡として設定する。
【０００７】
外部センシング手段で得られたセンシングデータに基づいて先行車走行軌跡を設定するに際し、自車両の走行環境が悪天候や視界不良等の悪条件下では、先行車Ｍｆの左右端点Ｘｌ，Ｘｒを精度良く、且つ、安定的に検出することが困難となる。すなわち、図３（ｃ）に示すように、悪条件下での走行において、先行車Ｍｆの実際の左端点が認識できず、誤った端点を左端点Ｘｌと認識した場合、左右端点Ｘｌ，Ｘｒ間の幅が狭くなる。従って、それに基づいて設定する先行車中心Ｘｆは、実際の先行車Ｍｆの中心から一方へ偏倚した位置に設定されてしまい、先行車走行軌跡の設定精度が著しく低下する不都合がある。
【０００８】
このような場合、今回求めた左右端点Ｘｌ，Ｘｒは信頼度が低いと判定して、キャンセルすることも考えられるが、悪条件下での運転支援の機会が減少し不便を来すことになる。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、悪条件下での走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心を精度良く、且つ安定的に検出し、この車幅中心に基づいて自車両の目標走行軌跡を設定することのできる車両の運転支援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】
本発明は、自車両に搭載された外部センシング手段からのセンシングデータに基づき該自車両の追従対象である先行車の車幅方向の左端点位置と右端点位置とを演算周期毎に検出し、該両端点位置間の中央を車幅中心位置として設定し、演算周期毎に求めた該車幅中心位置を連続させて先行車走行軌跡を生成し、該先行車走行軌跡に基づいて前記自車両の目標走行軌跡を生成する走行軌跡演算部を有する車両の運転支援装置において、前記走行軌跡演算部は、前記左端点位置の暴れ量と前記右端点位置の暴れ量とを検出し、該各暴れ量と閾値とを比較して該左端点位置と該右端点位置との暴れの有無をそれぞれ判定する端点暴れ判定手段と、前記端点暴れ判定手段で前記左端点位置と前記右端点位置との一方の暴れ量が前記閾値を超えており、他方の暴れ量が前記閾値以内と判定した場合、他方の該端点位置を基準に前記先行車の車幅中心位置を求める車幅中心算出手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、自車両に搭載された外部センシング手段からのセンシングデータに基づき、先行車の左端点位置と右端点位置との一方の暴れ量が閾値を超えており、他方の暴れ量が閾値以内の場合、他方の端点位置を基準に先行車の車幅中心位置を求めるようにしたので、悪条件下での走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心位置を精度良く、且つ安定的に検出することができ、車幅中心位置に基づいて自車両の目標走行軌跡を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施形態による運転支援装置の機能ブロック図
【図２】同、自車両が先行車に追従走行している状態の説明図
【図３】同、（ａ）は先行車の画像に基づき左右端点を正確に推定した状態の説明図、(ｂ)は悪条件下で左右端点を推定した状態の説明図、(ｃ)悪条件下で左端点が正確に推定できない状態の説明図
【図４】同、先行車中心算出ルーチンを示すフローチャート（その１）
【図５】同、先行車中心算出ルーチンを示すフローチャート（その２）
【図６】同、先行車中心算出ルーチンを示すフローチャート（その３）
【図７】同、先行車中心の求め方を示す説明図
【図８】同、先行車走行軌跡の説明図
【図９】第２実施形態による図５相当のフローチャート
【図１０】同、図６相当のフローチャート
【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。
【００１４】
［第１実施形態］
図１に示す運転支援装置１は、自動車等の車両（自車両）Ｍｍに搭載されている。この運転支援装置１は、コンピュータを中心に構成されている画像処理部２を備え、この画像処理部２の入力側に、外部センシング手段としてのカメラユニット３が接続されている。このカメラユニット３は、Ａ／Ｄコンバータ４と、このＡ／Ｄコンバータ４を介して画像処理装置２に接続される車載カメラ５とを有している。
【００１５】
車載カメラ５は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等、撮像手段としてのイメージセンサをそれぞれ内蔵するメインカメラ５ａとサブカメラ５ｂとで構成されたステレオカメラであり、この一対のカメラ５ａ，５ｂは、それぞれ車室内の天井前方であって、車幅方向中央を挟んで右側と左側に等間隔離れた位置に取り付けられ、車外の環境を異なる視点からステレオ撮像する。
【００１６】
メインカメラ５ａはステレオ画像処理を行う際に必要な基準画像（右画像）を撮像し、左側に配設されたサブカメラ５ｂは、比較画像（左画像）を撮像する。撮像された左右の一対のアナログ画像データ（センシングデータ）は互いの同期が取れている状態でＡ／Ｄコンバータ４にてデジタル画像データに変換されて、画像処理部２へ送信される。
【００１７】
画像処理部２は、画像補正部１１、ステレオ画像処理部１２、距離データ記憶部１３、画像データ記憶部１４、画像認識部１５、及び走行軌跡演算部１６を備えている。
【００１８】
画像補正部１１は、カメラユニット３からの両画像データに対して輝度補正や画像の幾何学的な変換等の画像補正処理を行い、メインカメラ５ａからの画像データに基づいて基準画像データを生成し、サブカメラ５ｂからの画像データに基づいて比較画像データを生成する。
【００１９】
ステレオ画像処理部１２は、画像補正部１１で画像補正処理を行った基準画像データと比較画像データとに基づいて、１フレーム相当の撮像画像に関し、同一物体に対する視差から三角測量の原理を用いて対象物までの距離（距離データ）を求め、対象物までの距離データ、及び、この距離のデータに対応する画像データを距離データ記憶部１３、及び、画像データ記憶部１４にそれぞれ記憶させる。
【００２０】
画像認識部１５は、画像データ記憶部１４に記憶されている画像データを用いて対象物を認識し、距離データ記憶部１３に記憶されている距離データに基づいて、当該対象物の三次元的な位置を認識する。
【００２１】
走行軌跡演算部１６は、画像認識部１５で認識した対象物の三次元的な位置情報に基づいて、自車両Ｍｍが走行する車線の両側を区画する車線区画線（いわゆる白線）を認識し、その車線区画線の中央に自車両Ｍｍが走行する走行軌跡（自車走行軌跡）を生成する。同時に、自車両Ｍｍが追従対象とする先行車（多くの場合、直前を走行する先行車）Ｍｆを認識し、その位置情報に基づいて、先行車Ｍｆの走行軌跡（先行車走行軌跡）を生成する。そして、自車走行軌跡が生成されている場合は、この自車走行軌跡を目標走行軌跡として出力し、一方、車線区画線が認識されず、従って、自車走行軌跡を生成することができない場合は、先行車走行軌跡を目標走行軌跡として出力する。
【００２２】
この目標走行軌跡情報は自車両Ｍｍが進行すべき走行路を示すものであり、操舵制御部等、自車両Ｍｍの走行を制御する各制御ユニットへ出力される。例えば、操舵制御部では、自車両Ｍｍが目標走行軌跡に沿って走行するように操舵制御を行う。
【００２３】
上述した走行軌跡演算部１６では、先ず、認識した先行車Ｍｆの背面視による左右端点Ｘｌ，Ｘｒを所定フレーム（例えば、１フレーム）の画像データ毎に検出する。尚、左右端点Ｘｌ，Ｘｒはフレーム上の水平座標（ｘ軸座標）の位置（左右端点位置）を示している。この場合、本実施形態では、フレームの左端を水平座標（ｘ軸座標）の基準としている。
【００２４】
そして、この左右端点Ｘｌ，Ｘｒ間の距離から、先行車Ｍｆの車幅（先行車幅）Ｗを求めると共に、左右端点Ｘｌ，Ｘｒ間の中心位置（車幅中心位置）を座標で表す先行車中心Ｘｆを求める。そして、左右端点Ｘｌ，Ｘｒ、先行車幅Ｗ、先行車中心Ｘｆの各座標データをＲＡＭ等の記憶手段に対してフレーム毎に順次記憶させる。更に、同一先行車Ｍｆにおける先行車幅ＷとＲＡＭ等の記憶手段に記憶されている過去の先行車幅最大値Ｗ＿ｍａｘと順次比較し、Ｗ＞Ｗ＿ｍａｘの場合は、今回の先行車幅Ｗで先行車幅最大値Ｗ＿ｍａｘを更新する。その後、記憶手段に順次記憶されている先行車中心Ｘｆを連続させて先行車走行軌跡を生成する。
【００２５】
先行車走行軌跡を生成する際に読込まれる先行車中心Ｘｆは、具体的には、図４〜図６に示す先行車中心算出ルーチンに従って求められる。尚、認識した車線区画線に基づく自車走行軌跡の生成については、本出願人が先に提出した特開２０１５−１３５４５号公報等で既に知られているため説明を省略する。
【００２６】
このルーチンは、自車両Ｍｍの直前を走行する先行車Ｍｆの左右端点Ｘｌ，Ｘｒが検出された際に起動され、左右端点Ｘｌ，Ｘｒの双方が検出されない場合はエラーとなる。
【００２７】
先ず、ステップＳ１〜ステップＳ１２において、左右端点Ｘｌ，Ｘｒの暴れ判定処理を行う。暴れ判定とは、検出した左右端点Ｘｌ，Ｘｒのデータにバラツキがあるか否かを判定するものである。自車両Ｍｍが同一の先行車Ｍｆを追従走行している場合、フレーム毎に検出した先行車Ｍｆの左右端点Ｘｌ，Ｘｒ間に基づいて算出する先行車幅Ｗは、所定の誤差範囲内で同じ値となる。しかし、降雨、降雪、濃霧等の悪天候での走行、或いは、先行車Ｍｆが巻き上げる水しぶきや雪煙等の悪条件下での走行では、図２に示すように、自車両Ｍｍと先行車Ｍｆとの間に、先行車Ｍｆの認識を阻害する要因（視界阻害要因）Ｆが介在されてしまう。その結果、視界不良となりカメラユニット３で撮像した画像による先行車Ｍｆの認識が困難となり、左右端点Ｘｌ，Ｘｒを正確に認識できなくなる場合が生じる。
【００２８】
その際、例えば、図３（ｂ）に示すように、カメラユニット３からの画像データが、視界阻害要因Ｆを通して先行車Ｍｆを認識可能な状態であれば、この画像データに基づいて正確な左右端点Ｘｌ，Ｘｒを検出することができる。しかし、同図（ｃ）に示すように、視界阻害要因Ｆによって先行車Ｍｆの一部が欠損した状態の画像データでは、一方の端点（図においては左端点Ｘｌ）を誤って認識してしまい、この左端点Ｘｌと右端点Ｘｒとに基づいて算出する先行車中心Ｘｆ’は、図８に黒丸で示すように、白丸で示す実際の先行車中心Ｘｆに対して一方に偏倚した誤った値となる。
【００２９】
本実施形態では、これを修正すべく、画像データに基づいて認識した先行車Ｍｆの一部に欠損が生じていても、先行車中心Ｘｆを正確に求めることができるようにする。
【００３０】
先ず、ステップＳ１で、左右端点暴れ判定閾値ΔＸ＿ｔｈを取得する。この左右端点暴れ判定閾値ΔＸ＿ｔｈは、左右端点Ｘｌ，Ｘｒが本来の先行車Ｍｆの左右端点か否かを判定する基準値であり、ＲＯＭ等に予め記憶されている固定値である。
【００３１】
次いで、ステップＳ２で、先行車幅暴れ復帰判定閾値ΔＷ＿ｔｈを取得する。この先行車幅暴れ復帰判定閾値ΔＷ＿ｔｈは、検出した先行車幅Ｗが暴れているか否か、換言すれば、信頼度が高いか否かを調べる基準値で、ＲＯＭ等に予め記憶されている固定値であり、後述するステップＳ１０で読込まれる。
【００３２】
その後、ステップＳ３へ進み、ＲＡＭ等の記憶手段に記憶されている当該先行車Ｍｆの先行車幅最大値Ｗ＿ｍａｘを取得する。この記憶手段に記憶されている先行車幅最大値Ｗ＿ｍａｘは、フレーム毎に検出される左右端点Ｘｌ，Ｘｒ間の幅（先行車幅）Ｗの最大値が順次更新されて記憶されている。尚、このステップでの処理が、本発明の先行車幅最大値取得手段に対応している。
【００３３】
又、ステップＳ４で今回のフレームに基づいて求めた先行車幅Ｗ＿ｎｏｗを取得する。そして、ステップＳ５で、今回取得した左右端点Ｘｌ＿ｎｏｗ，Ｘｒ＿ｎｏｗと前回の演算周期時のフレームに基づいて取得した左右端点Ｘｌ＿ｏｌｄ，Ｘｒ＿ｏｌｄとの差分の絶対値から左右端点変化量ΔＸｌ，ΔＸｒを取得する（ΔＸｌ＝｜Ｘｌ＿ｎｏｗ−Ｘｌ＿ｏｌｄ｜、ΔＸｒ＝｜Ｘｒ＿ｎｏｗ−Ｘｒ＿ｏｌｄ｜）。
【００３４】
その後、ステップＳ６へ進み、左端点変化量ΔＸｌと、上述したステップＳ１で取得した左右端点暴れ判定閾値ΔＸ＿ｔｈとを比較し、今回検出した左端点Ｘｌが暴れているか否か、換言すれば、今回の左端点Ｘｌは信頼度が高いか否かを調べる。そして、ΔＸｌ＞ΔＸ＿ｔｈの場合、左端点Ｘｌに暴れ有り（信頼度が低い）と判定し、ステップＳ７へ分岐し、左端点暴れフラグＦｌをセットして（Ｆｌ←１）、ステップＳ８へ進む。この左端点暴れフラグＦｌの初期値は０である。又、ΔＸｌ≦ΔＸ＿ｔｈの場合、左端点Ｘｌは正規（暴れ無し）である（信頼度が高い）と判定して、ステップＳ８へ進む。
【００３５】
ステップＳ６、或いはステップＳ７からステップＳ８へ進むと、右端点変化量ΔＸｒと左右端点暴れ判定閾値ΔＸ＿ｔｈとを比較して、今回検出した右端点Ｘｒが暴れている（信頼度が低い）か否かを調べる。そして、ΔＸｒ＞ΔＸ＿ｔｈの場合、右端点Ｘｒに暴れ有りと判定し、ステップＳ９へ分岐し、右端点暴れフラグＦｒをセットして（Ｆｒ←１）、ステップＳ１０へ進む。この右端点暴れフラグＦｒの初期値は０である。又、ΔＸｒ≦ΔＸ＿ｔｈの場合、右端点は正規（暴れ無し）である（信頼度が高い）と判定して、ステップＳ１０へ進む。
【００３６】
ステップＳ１０では、上述したステップＳ３で取得した先行車幅最大値Ｗ＿ｍａｘと、上述のステップＳ４で取得した先行車幅Ｗ＿ｎｏｗとの差分（Ｗ＿ｍａｘ−Ｗ＿ｎｏｗ）が、上述のステップＳ２で取得した先行車幅暴れ復帰判定閾値ΔＷ＿ｔｈ未満か否かで、端点暴れからの復帰、換言すれば、信頼度が復帰したか否かを判定する。
【００３７】
そして、（Ｗ＿ｍａｘ−Ｗ＿ｎｏｗ）＜ΔＷ＿ｔｈの場合、端点暴れから復帰したと判定し、ステップＳ１１へ分岐し、ステップＳ１１，Ｓ１２で左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒを共にクリアして（Ｆｌ←０，Ｆｒ←０）、ステップＳ１１へ進む。又、（Ｗ＿ｍａｘ−Ｗ＿ｎｏｗ）≧ΔＷ＿ｔｈの場合は、端点暴れから復帰していないと判定し、そのままステップＳ１３へ進む。尚、このステップＳ５〜Ｓ１２での処理が、本発明の端点暴れ判定手段に対応している。
【００３８】
ステップＳ１０或いはステップＳ１２からステップＳ１３へ進むと、このステップＳ１３〜Ｓ２４において、左右端点暴れ検証処理を実行する。このステップＳ１３〜Ｓ２４の処理が、本発明の端点暴れ検証手段に対応している。尚、ステップＳ１２からステップＳ１３へ進むに際し、前記左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの一方の値が複数の演算周期において連続してセットされた状態が継続されている（計測した左右端点Ｘｌ，Ｘｒの一方の暴れ状態が改善されない）場合、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの双方がクリアされる（左右端点Ｘｌ，Ｘｒの双方の暴れ状態が改善される）まで、取得したデータをキャンセルするようにしても良い。
【００３９】
先ず、ステップＳ１３では、左端点暴れフラグＦｌの値を参照し、Ｆｌ＝１の場合は左端点Ｘｌに暴れ有りと判定してステップＳ１５へ進む。一方、Ｆｌ＝０の場合は、ステップＳ１４へ分岐し右端点暴れフラグＦｒの値を参照し、Ｆｒ＝１の場合は右端点Ｘｒに暴れ有りと判定してステップＳ２０へ進む。又、Ｆｒ＝０の場合は、左右端点Ｘｌ，Ｘｒに暴れ無し（信頼度が高い）と判定し、ステップＳ２０へジャンプする。
【００４０】
ステップＳ１３からステップＳ１５へ進むと、このステップＳ１５〜Ｓ１９において、左端点暴れ検証処理を実行する。一方、ステップＳ１４からステップＳ２０へ進むと、このステップＳ２０〜Ｓ２４において、右端点暴れ判定の検証処理を実行する。
【００４１】
先ず、左端点暴れ検証処理について説明する。ステップＳ１５では、先行車Ｍｆの左端点Ｘｌを基準とする先行車中心Ｘｌｇ（ｘ軸座標）を、
Ｘｌｇ＝Ｘｌ＿ｎｏｗ＋（Ｗ＿ｍａｘ／２）  …（１）
から算出する（図７参照）。尚、本実施形態では、水平座標（ｘ軸座標）の基準をフレームの左端に設定している。
【００４２】
又、ステップＳ１６で右端点Ｘｒを基準とする先行車中心Ｘｒｇを、
Ｘｒｇ＝Ｘｒ＿ｎｏｗ−（Ｗ＿ｍａｘ／２）  …（２）
から算出して推定する（図７参照）。
【００４３】
次いで、ステップＳ１７で、記憶手段に記憶されている前回の演算周期において求めた先行車中心Ｘｆ＿ｏｌｄと今回求めた各先行車中心Ｘｌｇ，Ｘｒｇとの偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ，Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａを、
Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ＝｜Ｘｆ＿ｏｌｄ−Ｘｌｇ｜  …（３）
Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ＝｜Ｘｆ＿ｏｌｄ−Ｘｒｇ｜  …（４）
から算出して推定する（図７参照）。
【００４４】
その後、ステップＳ１８へ進み、左端点基準の先行車中心偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａと右端点基準の偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａとを比較する。そして、左端点基準の先行車中心偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａが右端点基準の偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａよりも小さい場合（Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ＜Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ）、左端点Ｘｌの暴れは僅少であると判定し、ステップＳ１９へ進み、上述のステップＳ７でセットした左端点暴れフラグＦｌをクリアして（Ｆｌ←０）、ステップＳ２５へ進む。一方、ステップＳ１８で、左端点基準の偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａが右端点基準の偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａよりも大きい場合（Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ≧Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ）、左端点Ｘｌは暴れていると判定し、そのままステップＳ２５へジャンプする。尚、図８には左端点Ｘｌに暴れが生じている状態が例示されている。
【００４５】
次に、右端点暴れ検証処理について説明する。ステップＳ１４からステップＳ２０へ進むと、このステップＳ２０，Ｓ２１において、上述したステップＳ１５，Ｓ１６と同様の処理を実行して先行車中心Ｘｌｇ，Ｘｒｇを推定し、ステップＳ２２で、ステップＳ１７と同様に、左端点基準の先行車中心偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａと右端点基準の先行車中心偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａとを求める。
【００４６】
そして、ステップＳ２３で、この両偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ．Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａを比較し、右端点基準の先行車中心偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａが左端点基準の先行車中心偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａよりも小さい場合（Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ＞Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ）、右端点Ｘｒの暴れは僅少であると判定し、ステップＳ２４へ進み、上述のステップＳ９でセットした右端点暴れフラグＦｒをクリアして（Ｆｒ←０）、ステップＳ２５へ進む。一方、ステップＳ２３で、右端点基準の先行車中心偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａが端点基準の先行車中心偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａよりも大きい場合（Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ≦Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ）、右端点Ｘｒは暴れていると判定し、そのままステップＳ２５へジャンプする。
【００４７】
ステップＳ２５へ進むと、このステップＳ２５〜Ｓ３２で左右端点基準先行車中心設定処理を実行する。先ず、ステップＳ２５では、自車両Ｍｍが追従する先行車Ｍｆの走行軌跡から先行車軌跡曲率半径Ｒｆを求める。この先行車軌跡曲率半径Ｒｆは、例えば先行車中心Ｘｆを連続させて生成した先行車走行軌跡に基づき、周知の曲線近似式を用いて算出する。
【００４８】
そして、ステップＳ２６で、先行車軌跡曲率半径Ｒｆと予め設定されている実行判定閾値Ｒｏとを比較する。先行車軌跡曲率半径Ｒｆが小さい場合、すなわち、先行車Ｍｆが急カーブを旋回走行している状態では、先行車中心Ｘｆかフレームから水平方向へ大きく移動するため、先行車Ｍｆの左右端点Ｘｌ，Ｘｒの一方から先行車中心Ｘｆを精度良く算出することが困難となる。本実施形態では、先行車中心Ｘｆを精度良く検出する限界値としてＲｏ＝２００[m]程度に設定しているが、これに検定されるものではない。
【００４９】
ステップＳ２６において、Ｒｆ≦Ｒｏと判定した場合は、そのままルーチンを抜ける。又、Ｒｆ＞Ｒｏと判定した場合は、ステップＳ２７へ進み、ステップＳ２７〜Ｓ３０で左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの値を調べる。
【００５０】
そして、左端点暴れフラグＦｌがセットされ、右端点暴れフラグＦｒがクリアされている場合（Ｆｌ＝１，Ｆｒ＝０）、右端点Ｘｒの信頼度が高く、左端点Ｘｌの信頼度が低いため、ステップＳ２７からステップＳ３１へ進み、右端点Ｘｒを基準として採用し、先行車中心Ｘｆを、
Ｘｆ＝Ｘｒ＿ｎｏｗ−（Ｗ＿ｍａｘ／２）  …（５）
から算出して、ステップＳ３３へ進む。
【００５１】
又、左端点暴れフラグＦｌがクリアされ、右端点暴れフラグＦｒがセットされている場合（Ｆｌ＝０，Ｆｒ＝１）、左端点Ｘｌの信頼度が高く、右端点Ｘｒの信頼度が低いため、ステップＳ２８からステップＳ３２へ進み、左端点Ｘｌを基準として採用し、先行車中心Ｘｆを、
Ｘｆ＝Ｘｌ＿ｎｏｗ−（Ｗ＿ｍａｘ／２）  …（６）
から算出して、ステップＳ３３へ進む。尚、ステップＳ３１，３２での処理が、本発明の車幅中心算出手段に対応している。
【００５２】
一方、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの何れもがセットされている場合（Ｆｌ＝１，Ｆｒ＝１）、左右端点Ｘｌ，Ｘｒの双方の信頼度が低いため、今回の先行車中心Ｘｆを算出することなく、ステップＳ２９からステップＳ３３へ進む。又、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの何れもがクリアされている場合（Ｆｌ＝０，Ｆｒ＝０）、ステップＳ３０へ分岐し、ステップＳ１９，或いはステップＳ２４で、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒがクリアされたか否か、すなわち端点が暴れ状態から復帰されか否かを調べ、復帰されている場合は（Ｆｌ＝１→０、ｏｒ，Ｆｒ＝１→０）、ステップＳ３３へ進む。
【００５３】
又、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの何れも当初からクリアされている場合は（Ｆｌ＝０、ｏｒ，Ｆｒ＝０）、左右端点Ｘｌ，Ｘｒは信頼度が高いと判定し、そのままルーチンを抜ける。走行軌跡演算部１６は、上述したステップＳ３０で、左右端点Ｘｌ，Ｘｒの信頼度が高いと判定された場合、この値に基づいて先行車中心Ｘｆを通常通り算出する（Ｘｆ＝（Ｘｌ＋Ｘｒ）／２）。
【００５４】
走行軌跡演算部１６は、ステップＳ３１或いはステップＳ３２で算出した先行車中心Ｘｆ、又は通常通り算出した先行車中心Ｘｆに基づいて先行車走行軌跡を生成し、この先行車走行軌跡を自車両Ｍｍの目標走行軌跡として設定する。そして、自車両Ｍｍが目標走行軌跡に沿って走行するように、操舵制御部等の各種制御ユニットに対して制御信号を出力する。
【００５５】
一方、ステップＳ２９〜Ｓ３２の何れかからステップＳ３３へ進むと、制御ハンチングを防止すべく、今回の算出した左右端点Ｘｌ，Ｘｒを、所定割合にて重み付け加算して平滑化フィルタ処理（Ｘフィルタ処理）を行った後、今回の算出値として記憶させる。この平滑化フィルタ処理は、例えば、
Ｘｍｍ＝（ｖｅｌ＿ｏｌｄ）＋（（ｖｅｌ−ｖｅｌ＿ｏｌｄ）／５）  …（７）
から求める。ここで、ｖｅｌ＿ｏｌｄは、Ｘｌ＿ｏｌｄ，Ｘｒ＿ｏｌｄ、ｖｅｌはＸｌ，Ｘｒであり、Ｘｍｍは平滑フィルタ処理後のＸｌ，Ｘｒである。
【００５６】
このように、本実施形態では、先行車Ｍｆを追従して走行している際に、自車両Ｍｍが走行している車線を区画する車線区画線が、外部センシング手段であるカメラユニット３で撮像した画像では認識することができない場合、このカメラユニット３による先行車Ｍｆの背面視によって得られた左右端点Ｘｌ，Ｘｒに基づいて算出した先行車中心Ｘｆの走行軌跡（先行車走行軌跡）を、自車両Ｍｍの目標走行軌跡として設定する。その際、左右端点Ｘｌ，Ｘｒの何れか一方に暴れ（データのバラツキ）が検出された場合、暴れの発生していない側の端点を基準とし、先行車幅最大値Ｗ＿ｍａｘに基づいて先行車中心Ｘｆを求めるようにしたので、図８に白丸で示すように実際の先行車中心Ｘｆに近似した値を求めることができる。
【００５７】
その結果、視界不良が生じている悪条件下での自車両Ｍｍの走行において先行車の左右端点の一方が正確に認識できない場合であっても、先行車の車幅中心を精度良く、且つ安定的に検出することができる。自車両Ｍｍの目標走行軌跡が、図８の黒丸で示す誤った先行車中心Ｘｆ’に基づいて設定された場合、自車両Ｍｍは不用意な操舵制御により走行に乱れが生じる。これに対し、本実施形態のように、正しく検出された一方の端点を基準に先行車中心Ｘｆを求めることで、図８に白丸で示されているように、目標軌跡を実際の先行車Ｍｆの走行軌跡に沿って設定することができ、安定した操舵性を得ることができる。
【００５８】
［第２実施形態］
図９、図１０に本発明の第２実施形態を示す。本実施形態は、第１実施形態の図５、図６のフローチャートに代えて適用するものである。尚、第１実施形態と同一の処理部分については、同一のステップを付して説明を省略する。本実施形態では、便宜的に図５で説明したＸｌｇを左端点の推定値、Ｘｒｇを右端点の推定値とそれぞれ読み換えて適用する。
【００５９】
ステップＳ４５，Ｓ５０においては左端点Ｘｌ＿ｎｏｗを基準として右端点推定値Ｘｒｇを、又、ステップＳ４６，Ｓ５１においては、右端点Ｘｒ＿ｎｏｗを基準として左端点推定値Ｘｌｇを、
Ｘｒｇ＝Ｘｌ＿ｎｏｗ＋Ｗ＿ｍａｘ  …（１’）
Ｘｌｇ＝Ｘｒ＿ｎｏｗ−Ｗ＿ｍａｘ  …（２’）
からそれぞれ推定する。尚、このステップＳ４５，Ｓ４６，Ｓ５０，Ｓ５１が、本発明の端点推定値算出手段に対応している。
【００６０】
そして、ステップＳ４７，Ｓ５２で、前回の左右端点Ｘｌ＿ｏｌｄ，Ｘｒ＿ｏｌｄと左右端点推定値Ｘｌｇ，Ｘｒｇとの偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ，Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａを、
Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ＝｜Ｘｌ＿ｏｌｄ−Ｘｌｇ｜  …（３’）
Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ＝｜Ｘｒ＿ｏｌｄ−Ｘｒｇ｜  …（４’）
から算出する。
【００６１】
次いで、ステップＳ１８、或いはＳ２３で、左右端点の偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ，Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａを比較する。そして、左端点の偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａが小さい場合は左端点推定値Ｘｌｇの信頼度は高いと判定しステップＳ１９へ進み左端点暴れフラグＦｌをクリアする（Ｆｌ←０）。一方、右端点の偏差Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａが小さい場合は右端点推定値Ｘｒｇの信頼度は高いと判定しステップＳ２４へ進み右端点暴れフラグＦｒをクリアする（Ｆｒ←０）。尚、このステップＳ４７，Ｓ１８，Ｓ１９，Ｓ５２，Ｓ２３，Ｓ２４での処理が、本発明の端点推定値検証手段に対応している。
【００６２】
又、図１０のステップＳ５７〜Ｓ６０では、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの値を参照する。そして、右端点暴れフラグＦｒのクリア状態が継続されており、且つ左端点暴れフラグＦｌが、図５のステップＳ１９でクリアされた場合（Ｆｒ＝０、且つＦｌ＝１→０）、ステップＳ５７からステップＳ６１へ進み、ステップＳ４６で求めた左端点推定値Ｘｌｇを採用し、今回の右端点Ｘｒ＿ｎｏｗとに基づき、先行車中心Ｘｆを、
Ｘｆ＝（Ｘｒ＿ｎｏｗ＋Ｘｌｇ）／２  …（５’）
から算出し、ステップＳ３３へ進む。
【００６３】
又、左端点暴れフラグＦｌのクリア状態が継続されており、且つ右端点暴れフラグＦｒが、図５のステップＳ２４でクリアされた場合（Ｆｌ＝０、且つＦｒ＝１→０）、ステップＳ５８からステップＳ６２へ進み、ステップＳ５０で求めた右端点推定値Ｘｒｇを採用し、今回の左端点Ｘｌ＿ｎｏｗとに基づき、先行車中心Ｘｆを、
Ｘｆ＝（Ｘｌ＿ｎｏｗ＋Ｘｒｇ）／２  …（６’）
から算出し、ステップＳ３３へ進む。又、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒが共にセットされている場合は、ステップＳ５９から、そのままステップＳ３３へ進む。尚、ステップＳ６２，Ｓ６２での処理が、本発明の車幅中心算出手段に対応している。
【００６４】
一方、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの一方がセット状態を継続している場合は、そのままステップＳ３３へ進む。又、左右端点暴れフラグＦｌ，Ｆｒの双方が共にクリアされている場合は、そのままルーチンを抜ける。
【００６５】
このように、本実施形態においては、左右端点の偏差Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ，Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａを比較して、信頼度の高い端点推定値Ｘｌｇ或いはＸｒｇが検出された場合、検出された端点推定値Ｘｌｇ或いはＸｒｇと、右端点Ｘｒ＿ｎｏｗ或いは左端点Ｘｌ＿ｎｏｗとに基づいて先行車中心を算出するようにしたので、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００６６】
尚、本発明は、上述した各実施形態に限るものではなく、例えば外部センシング手段は、先行車Ｍｆを検出することのできるものであれば、カメラユニット３に限らず、超音波レーダ、レーザレーダ、ミリ波レーダ等のセンシング機器が搭載されたユニットであっても良く、このセンシング機器と単眼カメラとの組み合わせであっても良い。
【符号の説明】
【００６７】
１…運転支援装置、
２…画像処理部、
３…カメラユニット、
５…車載カメラ、
１５…画像認識部、
１６…走行軌跡演算部、
Ｆ…視界阻害要因、
Ｆｌ…左端点暴れフラグ、
Ｆｒ…右端点暴れフラグ、
Ｍｆ…先行車、
Ｍｍ…自車両、
Ｒｆ…先行車軌跡曲率半径、
Ｒｏ…実行判定閾値、
Ｗ，Ｗ＿ｎｏｗ…先行車幅、
Ｗ＿ｍａｘ…先行車幅最大値、
Ｘｆ，Ｘｆ＿ｏｌｄ…先行車中心、
Ｘｌ，Ｘｌ＿ｎｏｗ，Ｘｌ＿ｏｌｄ…左端点、
Ｘｌｇ…左端点推定値，左端点基準の先行車中心、
Ｘｌｇ＿ｈｅｎｓａ，Ｘｒｇ＿ｈｅｎｓａ…偏差、
Ｘｒ，Ｘｒ＿ｎｏｗ，Ｘｒ＿ｏｌｄ…右端点、
Ｘｒｇ…右端点推定値，右端点基準の先行車中心、
ΔＷ＿ｔｈ…復帰判定閾値、
ΔＸｌ…左端点変化量、
ΔＸｒ…右端点変化量
【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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