(57)【要約】【課題】自動運転時の操舵制御を行うに際し、自車両が走行車線内を走行しているか否かを、前方センシング装置を用いることなく的確に判断できるようにする。【解決手段】ＧＮＳＳ受信機１６で取得した推定自車位置Ｐに基づいて地図情報から車線幅Ｌｗを取得し（Ｓ２４）、この車線幅Ｌｗに対応して設定されている第１〜第３ラップ率判定閾値κ１〜κ３でラップ率閾値κｏを設定する（Ｓ２５〜Ｓ２９）。そして推定自車位置Ｐを中心としてカルマンフィルタにて設定した誤差楕円Ｒと車線幅Ｌｗとのラップ率κを求め、このラップ率κとラップ率閾値κｏとを比較し、κ≧κｏの場合、走行車線に自車両Ｍが存在していると判定し、自動運転を継続させる。【選択図】図４
2018189462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測位衛星から測位信号を受信して自車両の位置情報を取得する位置取得手段と、
道路地図情報を格納する記憶手段と、
前記位置取得手段で取得した前記自車両の位置情報に基づき前記記憶手段に格納されている道路地図情報を参照して該自車両が走行している走行車線の車線幅を取得する車線幅取得手段と、
前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記位置取得手段で取得した前記自車両の位置情報と前記走行状態検出手段で検出した走行状態とをフィルタ処理して前記位置取得手段で取得した前記自車両の位置情報の誤差範囲を設定する誤差範囲演算手段と、
前記誤差範囲演算手段で演算した誤差範囲と前記車線幅取得手段で取得した前記車線幅とのラップ率を比較して、前記自車両が前記走行車線内に存在しているか否かを判定する走行車線判定手段と
を備える走行車線特定装置において、
前記車線幅取得手段で取得した前記車線幅に基づいて前記自車両の前記走行車線内の存在を判定するラップ率閾値を設定するラップ率閾値設定手段を更に有し、
前記走行車線判定手段は、前記ラップ率が前記ラップ率閾値設定手段で設定した前記ラップ率閾値を超えている場合に前記自車両は前記走行車線内に存在していると判定する
ことを特徴とする走行車線特定装置。
【請求項２】
前記ラップ率閾値設定手段で設定する前記ラップ率閾値は、前記車線幅が広くなるに従い大きな値に設定される
ことを特徴とする請求項１記載の走行車線特定装置。
【請求項３】
前記誤差範囲演算手段のフィルタ処理はカルマンフィルタで行うことを特徴とする請求項１又は２記載の走行車線特定装置。
【請求項４】
前記走行車線判定手段で前記自車両が前記走行車線内に存在していると判定した場合、操舵制御による自動運転を継続させることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の走行車線特定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の走行している車線が特定されているか否かを、フィルタ処理により設定した、推定自車位置の誤差範囲によって判定する走行車線特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両に搭載されているカーナビゲーションシステムでは、測位衛星（ＧＰＳ衛星を含むＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System ）衛星）から受信した位置情報に基づき、自車両の位置（自車位置）及び進行方位角を取得し、道路地図情報とのマッチングにより、進行方向直近の車線中央の位置情報と道路方位角を取得する。そして、自車両を車線中央に設定した目標進行路に沿って走行するように自動運転の操舵制御を行う電波航法が知られている。
【０００３】
この場合、自車両が目標進行路として設定した車線を走行しているかどうかは、自車両に搭載した車載カメラを代表とする前方センシング装置で取得した情報に基づき、例えば、走行車線の左右を区画する区画線（白線）を認識し、この左右区画線の間に自車両が存在しているか否かで判断することができる。
【０００４】
しかし、前方センシング装置が超音波レーダ等、走行車線を認識することが困難なものである場合、自車両が走行車線のどの位置を走行指定か正確に判定することができない。又、前方センシング装置が走行車線を認識する機能を備えている場合であっても、左右区画線の一方がかすれていたり、雪で区画線が覆われていたり、或いは、路面からの太陽光の反射の影響等を受けて認識困難となっている場合には、前方センシング装置による車線区画線の認識精度が低下してしまう。
【０００５】
このような状況では、自車両が走行車線内を走行しているか否かを正確に判定することができなくなり、自動運転の操舵制御を継続させることが困難になる。
【０００６】
この対策として、本出願人は、特許文献１（特開２０１７−１３５８６号公報）において、車線維持（レーンキープ）や自動運転における自動操舵等の走行制御中において、運転者が操舵オーバライドを行った場合、自車両が車線区画線側へ偏倚しているために車線中央へ戻すハンドル操作を行っていると推定し、操舵オーバライドが終了したときの横位置を自車形状点（横位置起点）として設定して、その位置から操舵制御を継続させるようにした技術を提案した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−１３５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述した文献に開示されている技術は、運転者のハンドル操作により自車両を車線中央に戻すことで操舵制御を継続させるようにしているので、前方認識手段による車線の左右を区画する左右区間線の認識精度が悪化した場合であっても、直線路は勿論のこと、曲率半径が一定の曲線路（カーブ）であれば操舵制御を継続させることは可能である。
【０００９】
しかし、例えば、測位衛星からの受信精度が低下して、自車両の位置情報に含まれる誤差が大きくなった場合、自動運転が不安定となり、運転者のハンドル操作による操舵オーバライドの頻度が高くなるため、自動運転を継続させることで運転者の負担が却って増してしまう不都合がある。
【００１０】
本発明は、上記事情に鑑み、自車両が走行車線内を走行しているか否かを、走行車線を区画する区画線が認識できない状況であっても的確に判定することができ、その分、自動運転を継続させる機会が増加し、運転者の負担を軽減させることのできる走行車線特定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】
【００１１】
本発明は、測位衛星から測位信号を受信して自車両の位置情報を取得する位置取得手段と、道路地図情報を格納する記憶手段と、前記位置取得手段で取得した前記自車両の位置情報に基づき前記記憶手段に格納されている道路地図情報を参照して該自車両が走行している走行車線の車線幅を取得する車線幅取得手段と、前記自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、前記位置取得手段で取得した前記自車両の位置情報と前記走行状態検出手段で検出した走行状態とをフィルタ処理して前記位置取得手段で取得した前記自車両の位置情報の誤差範囲を設定する誤差範囲演算手段と、前記誤差範囲演算手段で演算した誤差範囲と前記車線幅取得手段で取得した前記車線幅とのラップ率を比較して、前記自車両が前記走行車線内に存在しているか否かを判定する走行車線判定手段とを備える走行車線特定装置において、前記車線幅取得手段で取得した前記車線幅に基づいて前記自車両の前記走行車線内の存在を判定するラップ率閾値を設定するラップ率閾値設定手段を更に有し、前記走行車線判定手段は、前記ラップ率が前記ラップ率閾値設定手段で設定した前記ラップ率閾値を超えている場合に前記自車両は前記走行車線内に存在していると判定する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、測位衛星からの測位信号に基づいて取得した自車両の位置情報と車両の走行状態とをフィルタ処理して検出した位置情報の誤差範囲と走行車線の車線幅とのラップ率を比較して自車両が走行車線内に存在しているか否かを判定するに際し、走行車線の車線幅に基づいてラップ率閾値を設定し、ラップ率がラップ率閾値を超えている場合に、自車両は走行車線内に存在していると判定するようにしたので、自車両が走行車線内を走行しているか否かを、走行車線を区画する区画線を認識することのできない状況であっても的確に判定することができ、その分、自動運転を継続させる機会が増加し、相対的に運転者のオーバライドの機会が減少するため運転者の負担を軽減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ナビゲーション装置の概略構成図
【図２】誤差楕円生成ルーチンを示すフローチャート
【図３】カルマンフィルタ演算サブルーチンを示すフローチャート
【図４】誤差楕円ラップ率閾値設定ルーチンを示すフローチャート
【図５】車線内走行判定ルーチンを示すフローチャート
【図６】（ａ）は推定自車位置の誤差楕円を示す説明図、（ｂ）は誤差楕円の長径が走行車線からはみ出している状態を示す説明図、（ｃ）は誤差楕円が走行車線内にある状態を示す説明図
【図７】推定自車位置の誤差楕円と広車線幅との関係を示す平面図
【図８】推定自車位置の誤差楕円と中車線幅との関係を示す平面図
【図９】推定自車位置の誤差楕円と狭車線幅との関係を示す平面図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１の符号１は車両（自車両、図６参照）Ｍに搭載されているナビゲーション装置であり、ナビゲーション制御ユニット（ナビ＿ＥＣＵ）１１を有している。このナビ＿ＥＣＵ１１はマイクロコンピュータを主体に構成され、周知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び不揮発性メモリ等を有しており、ＲＯＭにはＣＰＵが実行する各種プログラムや固定データ等が記憶されている。
【００１５】
又、このナビ＿ＥＣＵ１１はロケータ機能として、誤差範囲演算手段としてのカルマンフィルタ演算部１１ａ、自車位置推定演算部１１ｂを備えている。尚、ナビ＿ＥＣＵ１１にはロケータ機能以外に、目的地まで自車両Ｍを誘導する誘導機能を有しているが、この誘導機能は周知であるため、ここでの説明は省略する。
【００１６】
このナビ＿ＥＣＵ１１の入力側に、自車位置を推定するために必要とするパラメータを取得するセンサ類として、自車両Ｍに作用する加速度Ｇを検出する加速度センサ１３、各車輪の回転数から車輪速を検出する車輪速センサ１４、自車両Ｍに作用する角速度を検出するジャイロセンサ１５、ＧＰＳ衛星を代表とするＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)衛星からの測位信号を受信して自車両Ｍの位置情報を取得する位置取得手段としてのＧＮＳＳ受信機１６等が接続されている。尚、このジャイロセンサ１５として、本実施形態ではヨー角、ロール角、ピッチ角の変化速度を検出する３軸ジャイロセンサを採用している。又、各センサ１３〜１５が、本発明の走行状態検出手段に対応している。
【００１７】
又、このナビ＿ＥＣＵ１１に高精度道路地図データベース１７が接続されている。この高精度道路地図データベース１７はＨＤＤ等の大容量記憶手段に設けられており、高精度な道路地図情報（ダイナミックマップ）が記憶されている。高精度道路地図情報としては、車線幅データを格納する車線幅データベース、車線中央位置座標データを格納する車線中央データベース、及び車線の方位角データを格納する車線方位角データベース等があり、各データベースには所定間隔（例えば２．５[ｍ]）毎に各データが記憶されている。
【００１８】
更に、ナビ＿ＥＣＵ１１の出力側に操舵制御部２１が接続されている。この操舵制御部２１は、自動運転において、ナビ＿ＥＣＵ１１にて設定される目的地までの目標進行路に沿って自車両Ｍを走行させるための操舵制御を行うものである。すなわち、この操舵制御部２１では、ＧＮＳＳ受信機１６で取得する自車位置情報が目標進行路の位置情報（例えば、車線中央座標データ）と一致するように、電動パワーステアリング（ＥＰＳ）モータに対する操舵トルクを制御する。
【００１９】
ところで、ＧＮＳＳ受信機１６で取得する自車位置情報は所定誤差を含んでいるが、この誤差は、道路周辺の建物や気象条件等が原因で測位衛星からの受信精度が低下した場合に拡大する。ナビ＿ＥＣＵ１１は、この誤差範囲が走行車線内にあるか否かを調べ、走行車線内にある場合、自車両Ｍの走行車線は特定されており、左右区画線を逸脱することなく走行していると推定する。
【００２０】
本実施形態では、自動運転の操舵制御において、自車両Ｍの走行している車線（走行車線）を特定できているか否かを、カルマンフィルタを利用して生成した信頼性を判定する誤差楕円と走行車線の車線幅とに基づいて推定する。すなわち、ナビ＿ＥＣＵ１１に設けられているカルマンフィルタ演算部１１ａは、加速度センサ１３で検出した加速度、車輪速センサ１４で検出した車輪速、ジャイロセンサ１５で検出した角速度、及び、ＧＮＳＳ受信機１６で取得した自車位置情報を取り込む。
【００２１】
そして、これらに含まれている誤差情報をフィルタ処理であるカルマンフィルタを用いて統合し、ＧＮＳＳ受信機１６で取得した自車位置情報の平均と分散共分散行列で表される誤差範囲を示す誤差分布の楕円（誤差楕円）Ｒを、推定自車位置Ｐ（図６(a)参照）を中心として生成する。尚、この誤差楕円Ｒの設定については後述する。
【００２２】
又、自車位置推定演算部１１ｂは、ＧＮＳＳ受信機１６で取得した推定自車位置Ｐに基づき、高精度道路地図データベース１７に格納されている車線中央データベースから最も近い車線中央データを読込み、その偏差からマップマッチングにより地図上に推定自車位置Ｐを設定する。次いで、車線幅データベースを参照して推定自車位置Ｐ周辺の車線幅Ｌｗを読込み、この車線幅Ｌｗと誤差楕円Ｒとのラップ率から自車両Ｍが走行車線内に存在しているか否かを判定する。換言すれば、自車両Ｍの目標進行路として設定されている走行車線が特定されているか否かを調べる。
【００２３】
カルマンフィルタ演算部１１ａで算出する、推定自車位置Ｐを中心とする誤差楕円Ｒは、具体的には、図２に示す誤差楕円生成ルーチンにおいて生成される。このルーチンでは、先ず、ステップＳ１で、加速度センサ１３で検出した加速度を読込み、ステップＳ２へ進み車輪速センサ１４で検出した各車輪の回転数である車輪速を読込み、更に、ステップＳ３でジャイロセンサ１５で検出した角速度を読込む。
【００２４】
そして、ステップＳ４へ進み、ＧＮＳＳ受信機１６で取得した自車位置情報を読込み、ステップＳ５で、これらのパラメータに基づきカルマンフィルタ演算を実行してルーチンを抜ける。
【００２５】
このカルマンフィルタ演算は、図３に示すカルマンフィルタ演算サブルーチンに従って実行される。このサブルーチンでは、先ず、ステップＳ１１で、周知のカルマンフィルタを用いて、ＧＮＳＳ受信機１６で受信した離散的な誤差を有する測位値から自車位置と、その誤差分散を計算する。そして、ステップＳ１２へ進み、ステップＳ１１で算出した自車位置を推定自車位置（緯度、経度、方位角）として設定する。
【００２６】
次いで、ステップＳ１３へ進み、推定自車位置Ｐを中心とする誤差分布の楕円（誤差楕円）Ｒを設定して、ルーチンを抜ける。この誤差楕円Ｒは自車両Ｍが存在する確率を示す領域であり、本実施形態では、この確率を９５[％]に設定しているが、これに限定されるものではない。
【００２７】
又、図６（ａ）に示すように、この誤差楕円Ｒは経度方向の誤差距離（誤差径）Ａと緯度方向の誤差距離（誤差径）Ｂとで表され、楕円の長径方向においては測位の誤差が大きく、短径方向においては誤差が小さいことが示される。従って、誤差分布が小さい場合は誤差径Ａ，Ｂが短くなるため小さな誤差楕円Ｒが生成され、誤差分布が広がるに従い誤差径Ａ，Ｂが長くなるため大きな誤差楕円Ｒが生成される。尚、図においては自車両Ｍが南から北方向、或いは北から南方向（以下、「南北方向」と総称する）へ走行している状態が示されている。
【００２８】
そのため、例えば、図６（ｂ）に示すように、南北方向へ走行している自車両Ｍに設定された誤差楕円Ｒの緯度方向の誤差距離Ｂが短径であっても、経度方向の誤差距離Ａが長径であって走行車線の幅方向からはみ出している場合、自車両Ｍの走行車線に存在する確率は９５［％］以下であると判定される。逆に、例えば、図６（ｃ）に示すように、誤差楕円Ｒの緯度方向の誤差距離Ｂが長径であっても、経度方向の誤差距離が短径であって走行車線内の場合、自車両Ｍは走行車線内に９５[％]以上の確率で存在していると判定される。従って、誤差楕円Ｒに基づいて自車両Ｍが走行車線内に存在しているか否かの判定は、主に誤差楕円Ｒが車線幅Ｌｗ方向においてどの程度ラップしているかで判定される。
【００２９】
この推定自車位置Ｐ、及び誤差楕円Ｒは、自車位置推定演算部１１ｂで読込まれる。この自車位置推定演算部１１ｂでは、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）の幅（車線幅）Ｌｗに対し、自車両Ｍの存在を判定する基準となるラップ率閾値κｏを設定すると共に、走行車線に対する誤差楕円Ｒのラップ率κを求め、このラップ率κがラップ率閾値κｏ以上の場合、推定自車位置Ｐは走行車線上に存在しており、目標進行路として設定した走行車線が特定されていると判定する。
【００３０】
ラップ率閾値κｏの設定は、図４に示す誤差楕円ラップ率閾値設定ルーチンに従って求められる。又、推定自車位置Ｐが走行車線上に存在するか否かの特定は、図５に示す車線内走行判定ルーチンにて判定される。
【００３１】
先ず、図４に示すルーチンは、ステップＳ２１で高精度道路地図データベース１７に格納されている車線中央データベースを参照し、ステップＳ２２へ進み、推定自車位置Ｐに最も近い車線中央データを読込み、推定自車位置Ｐとの偏差により地図上に推定自車位置Ｐを設定する。尚、図７〜図９では、便宜的に推定自車位置Ｐを車線中央に設定しているが、この推定自車位置Ｐは車線幅方向の一方に偏倚している場合もある。
【００３２】
その後、ステップＳ２３へ進み、高精度道路地図データベース１７に格納されている高精度道路地図情報の車線幅データベースを参照し、ステップＳ２４で推定自車位置Ｐ付近の車線幅Ｌｗのデータを取得する。尚、このステップＳ２３，Ｓ２４での処理が、本発明の車線幅取得手段に対応している。
【００３３】
そして、ステップＳ２５，Ｓ２６で、取得した車線幅Ｌｗのデータと予め設定されている第１、第２車線幅閾値Ｌｗ１，Ｌｗ２とを比較する。この第１、第２車線幅閾値Ｌｗ１，Ｌｗ２は、車線幅Ｌｗを区分し、区分した車線幅Ｌｗ毎に、車線幅Ｌｗと誤差楕円Ｒとのラップ率κが、走行車線を特定できる範囲内にあるか否かを判定するラップ率閾値κｏ[％]を設定するためのものである。第１、第２車線幅閾値Ｌｗ１，Ｌｗ２は、Ｌｗ１＞Ｌｗ２の関係を有し、従って、ラップ率閾値κｏは車線幅Ｌｗが長い程大きな値に設定される。尚、本実施形態では、Ｌｗ１＝3.5[ｍ]、Ｌｗ２＝3.0[ｍ]に設定しているが、これに限定されるものではない。
【００３４】
そして、Ｌｗ≧Ｌｗ１の場合は、例えば、図７に示すような高速道路や幹線道路等の広車線幅と判定し、ステップＳ２７へ進み、広車線幅に対応した第１ラップ率判定閾値κ１でラップ率閾値κｏを設定し（κｏ←κ１）、ルーチンを抜ける。
【００３５】
又、Ｌｗ１＞Ｌｗ≧Ｌｗ２の場合は、例えば、図８に示すような都道府県道等の中車線幅と判定し、ステップＳ２８へ進み、中車線幅に対応した第２ラップ率判定閾値κ２でラップ率閾値κｏを設定し（κｏ←κ２）、ルーチンを抜ける。
【００３６】
更に、Ｌｗ＜Ｌｗ２の場合は、例えば、図９に示すような私道や市町村道路等の狭車線幅と判定し、ステップＳ２９へ分岐して狭車線幅に対応した第３ラップ率判定閾値κ３でラップ率閾値κｏを設定し（κｏ←κ３）、ルーチンを抜ける。尚、上述したステップＳ２５〜Ｓ２９での処理が、本発明のラップ率閾値設定手段に対応している。
【００３７】
この第１〜第３ラップ率判定閾値κ１，κ２，κ３は、κ１＞κ２＞κ３の関係を有し、各種道路の走行実験結果やシミュレーシヨン等に基づいて設定する。本実施形態では、κ１＝８０[％]、κ２＝７５[％]、κ３＝７０[％]程度に設定しているが、これに限定されるものではなく、車線幅Ｌｗと各種センサ１３〜１５の検知精度等の関係において任意に設定可能である。
【００３８】
上述したように、誤差楕円Ｒは緯度方向と経度方向の誤差距離Ａ，Ｂで生成されており、上述した各センサ１３〜１５、及びＧＮＳＳ受信機１６による検出誤差が大きくなるに従い、誤差距離Ａ，Ｂが長くなるため誤差楕円Ｒは大きくなる。一方、検出誤差が小さければ誤差距離Ａ，Ｂが短くなるため誤差楕円Ｒは小さくなる。同じ誤差距離Ａ，Ｂを有する誤差楕円Ｒであっても、車線幅Ｌｗが狭ければラップ率κは小さくなり、広ければ大きくなる。同様に、一定の車線幅Ｌｗであっても、誤差楕円Ｒの誤差距離Ａ，Ｂが短ければ、ラップ率κは高くなり、逆に、長ければラップ率κは低くなる。
【００３９】
従って、上述したラップ率閾値κｏを車線幅Ｌｗに応じて設定することで、自車両Ｍが走行道路に存在するか否かの判断をより確かなものとすることができる。尚、ラップ率閾値κｏは、車線幅Ｌｗを４種類以上に区分し、各々に設定されたラップ率判定閾値でより細かく設定するようにしても良い。
【００４０】
上述したラップ率閾値κｏは、図５に示すルーチンで読込まれる。尚、このルーチンでの処理が、本発明の走行車線判定手段に対応している。
【００４１】
このルーチンでは、先ず、ステップＳ３１で車線幅Ｌｗと推定自車位置Ｐを中心とする誤差楕円Ｒとのラップ率κを算出する。すなわち、図７〜図９に示すように、誤差楕円Ｒの面積を１００[％]として、ハッチングで示す車線幅Ｌｗで規制された領域の面積の割合かを求める。尚、図６（ｃ）に示すように、推定自車位置Ｐが車線中央にある場合、誤差楕円Ｒは車線幅Ｌｗ内に収まっており、ラップ率κは１００[％]であるが、例えば、この推定自車位置Ｐが車線中央から路肩方向（同図の左方向）へ変位しており、誤差楕円Ｒの路肩側が区画線からはみ出している場合、ラップ率κは低くなる。
【００４２】
次いで、ステップＳ３２へ進み、ラップ率κと、上述した誤差楕円ラップ率閾値設定ルーチンで設定したラップ率閾値κｏとを比較する。そして、κ≧κｏの場合、すなわち、ラップ率κがラップ率閾値κｏを超えている場合、自車両Ｍは走行車線内に存在しており、目標進行路として設定した走行車線が特定されたと判定し、ステップＳ３３へ進み、推定自車位置Ｐ上の地図データ、すなわち、自車位置情報（緯度、経度、方位角）を出力して、ルーチンを抜ける。一方、κ＜κｏの場合、自車両Ｍは走行車線内に存在していない確率が高いため、ステップＳ３４へ分岐し、推定自車位置Ｐの情報をクリアして、ルーチンを抜ける。
【００４３】
このステップＳ３３から出力される推定自車位置Ｐを特定する自車位置情報（緯度、経度、方位角）は、操舵制御部２１で読込まれ、この自車位置情報と目標進行路とに基づいて自動運転による操舵制御が継続される。一方、推定自車位置Ｐの情報がクリアされた場合は、自動運転による操舵制御を中断し、運転者によるハンドル操作に切換えられる。
【００４４】
このように、本実施形態では、自動運転時の操舵制御において、常時、各センサ１３〜１５からの各パラメータ、及びＧＮＳＳ受信機１６で取得した自車位置情報に含まれている誤差情報を、カルマンフィルタを用いて統合し、推定自車位置Ｐを中心とする誤差楕円Ｒを生成し、自車両Ｍの走行している車線の車線幅Ｌｗと誤差楕円Ｒとのラップ率κから、自車両Ｍの目標進行路として設定した走行車線が特定されたか否かを判定する。
【００４５】
そして、その判定結果に応じて、ナビ＿ＥＣＵ１１に備えられているロケータ機能による、位置検出精度（自車両Ｍが走行車線に存在しているか否か）の信頼度を判定する。すなわち、自車両Ｍの目標進行路として設定した走行車線が特定された場合は、ナビ＿ＥＣＵ１１が有するロケータの信頼度を高く設定し、走行車線が特定されなかった場合はロケータの信頼度を低く設定する。そして、ロケータの信頼度が高い場合は、ナビ＿ＥＣＵ１１から自車両Ｍの位置情報を操舵制御部２１へ出力し、又、ロケータの信頼度が低い場合は位置情報の出力を停止し、自動運転による操舵制御を中断させる。
【００４６】
このように、本実施形態では、ロケータの信頼度に応じて自動運転による操舵制御の挙動（継続／中断）を切換えるようにしたので、走行車線を区画する区画線を認識するための前方センシング装置が搭載されていない車両であっても、自動運転を継続させるか否かの判定を、車線幅Ｌｗに応じて的確に行うことができ、運転者にかかる負担を軽減させることができる。
【００４７】
更に、前方センシング装置が搭載されている車両であって、天候等の影響により前方センシング装置では区画線を認識することができない状況であっても、ロケータの信頼度が高い場合には自動運転を継続させることができるので、運転者によるオーバライドの機会が減少し、高い利便性を得ることができる。
【００４８】
尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば走行状態検出手段としてヨーレートセンサを追加し、このヨーレートセンサで検出したヨーレートの誤差情報をカルマンフィルタ演算部１１ａに取り込ませて演算させることで、より正確な誤差楕円を生成することが可能となる。
【符号の説明】
【００４９】
１…ナビゲーション装置、
１１…ナビゲーション制御ユニット、
１１ａ…カルマンフィルタ演算部、
１１ｂ…自車位置推定演算部、
１３…加速度センサ、
１４…車輪速センサ、
１５…ジャイロセンサ、
１６…ＧＮＳＳ受信機、
１７…高精度道路地図データベース、
２１…操舵制御部、
Ａ，Ｂ…誤差距離、
Ｌｗ…車線幅、
Ｌｗ１，Ｌｗ２…第１、第２車線幅閾値、
Ｍ…自車両、
Ｐ…推定自車位置、
Ｒ…誤差楕円、
κ…ラップ率、
κ１〜κ３…第１〜第３ラップ率判定閾値、
κｏ…ラップ率閾値
【図１】
2018189462.tif 000003
【図２】
2018189462.tif 000004
【図３】
2018189462.tif 000005
【図４】
2018189462.tif 000006
【図５】
2018189462.tif 000007
【図６】
2018189462.tif 000008
【図７】
2018189462.tif 000009
【図８】
2018189462.tif 000010
【図９】
2018189462.tif 000011