(57)【要約】【課題】自車両が走行する道路の形状を認識する道路形状認識装置において、地図情報を用いることのない簡素な構成で道路形状を認識できるようにする。【解決手段】認識システムにおいては、道路形状認識装置にて、電磁波を自車両の進行方向に照射した反射波を受信することによって道路端部の候補となる複数の検出点の検出結果を取得する（Ｓ２２０）。そして、自車両からの距離が所定値以上である複数の検出点についての近似曲線を検出し（Ｓ１２０〜Ｓ１５０）、自車両からの距離が所定値未満である複数の検出点についての近似曲線を検出する。続いて、検出された各近似曲線を接続することによって道路形状を特定する（Ｓ１６０）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、自車両が走行する道路の形状を認識する道路形状認識装置であって、
電磁波を自車両の進行方向に照射した反射波を受信することによって道路端部の候補となる複数の検出点の検出結果を取得する検出点取得手段と、
自車両からの距離が所定値以上である複数の検出点についての近似曲線を検出する遠距離近似曲線検出手段と、
自車両からの距離が所定値未満である複数の検出点についての近似曲線を検出する近距離近似曲線検出手段と、
前記各近似曲線検出手段にて検出された各近似曲線を接続することによって道路形状を特定する道路形状特定手段と、
を備えたことを特徴とする道路形状認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の道路形状認識装置において、
前記遠距離近似曲線検出手段は、前記検出点毎に、該検出点を通る近似曲線を表す所定の関数において、取り得る定数の組み合わせを、各定数の値または各定数に関連する値を各軸に取る投票空間上にプロットし、プロットの集中度合いが最も高くなる投票空間上の点における各定数の組み合わせを採用することによって近似曲線を求める投票処理を利用して前記近似曲線を検出すること
を特徴とする道路形状認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の道路形状認識装置において、
前記遠距離近似曲線検出手段は、
一次曲線を検出する投票処理と、二次曲線を検出する投票処理とを行い、両方の投票空間を通じてプロットの集中度合いが最も高くなる定数の組み合わせを近似曲線として採用すること
を特徴とする道路形状認識装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の道路形状認識装置において、
自車両の挙動の検出結果を取得する挙動取得手段を備え、
前記近距離近似曲線検出手段は、
過去において遠距離近似曲線検出手段が検出した近似曲線が自車両の移動に伴って接近した位置を自車両の挙動に基づいて推定し、該推定結果を近似曲線として採用すること
を特徴とする道路形状認識装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の道路形状認識装置において、
前記検出点取得手段は、前記複数の検出点の検出結果を繰り返し取得し、
自車両の挙動の検出結果を取得する挙動取得手段と、
過去において各検出点を取得した各時刻から最新の各検出点を取得した時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ過去おける各検出点の位置を補正し、最新の各検出点に加える重畳手段と、
を備えたことを特徴とする道路形状認識装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の道路形状認識装置において、
前記検出点取得手段は、自車両の前方の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波を照射し、その反射波をそれぞれ受信することによって各検出点を検出した検出結果を取得するよう構成されており、
自車両の挙動の検出結果を取得する挙動取得手段と、
前記電磁波が照射された各時刻から前記走査の終了後のある時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ取得した各検出点の位置を補正する位置補正手段と、を備え、
前記各近似曲線検出手段は、前記補正後の各検出点の位置を利用して近似曲線を検出すること
を特徴とする道路形状認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が走行する道路の形状を認識する道路形状認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記の道路形状認識装置として、レーダによって検出された検出点のうちの地図情報と一致するものを道路端部として検出することによって道路形状を認識するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１７２５９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記道路幅検出装置を用いて道路形状を認識するためには、正確な地図情報が必要となり、地図情報が実際の道路形状と異なる場合に道路形状を正確に検出することができない虞があった。
【０００５】
そこでこのような問題点を鑑み、自車両が走行する道路の形状を認識する道路形状認識装置において、地図情報を用いることのない簡素な構成で道路形状を認識できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる目的を達成するために成された道路形状認識装置において、検出点取得手段は、電磁波を自車両の進行方向に照射した反射波を受信することによって道路端部の候補となる複数の検出点の検出結果を取得する。そして、遠距離近似曲線検出手段は、自車両からの距離が所定値以上である複数の検出点についての近似曲線を検出し、近距離近似曲線検出手段は、自車両からの距離が所定値未満である複数の検出点についての近似曲線を検出する。続いて、道路形状特定手段は、各近似曲線検出手段にて検出された各近似曲線を接続することによって道路形状を特定する（請求項１）。
【０００７】
このような道路形状認識装置によれば、検出点のみから道路形状を検出できるので地図データ等を必要とする場合と比較して、簡素な構成で道路形状を認識することができる。また、本発明の道路形状認識装置では、自車両からの距離に応じて領域を分けて複数の近似曲線を求めるので、全領域を１つの近似曲線として検出する場合と比較して、狭い領域での近似曲線を検出することができる。
【０００８】
よって、遠距離近似曲線検出手段が近似曲線を検出する領域と、近距離近似曲線検出手段が近似曲線を検出する領域とで道路形状が変化する場合であっても、各領域で別々に近似曲線を検出するので、道路形状の変化の影響を少なくすることができる。この結果、近似曲線を検出する際の精度を向上させることができる。
【０００９】
また、本発明によれば、遠方にカーブや勾配等、道路形状の変化が存在することを精度よく検出することができる。
ところで、上記道路形状認識装置において、遠距離近似曲線検出手段は、最小二乗法やスムージング等によって近似曲線を検出するようにしてもよいが、検出点毎に、各検出点を通る近似曲線を表す所定の関数において、取り得る定数の組み合わせを、各定数の値または各定数に関連する値を各軸に取る投票空間上にプロットし、プロットの集中度合いが最も高くなる投票空間上の点における各定数の組み合わせを採用することによって近似曲線を求める投票処理を利用して近似曲線を検出してもよい（請求項２）。
【００１０】
このような道路形状認識装置によれば、投票処理を利用するので、検出点のうちの道路端でないものを有効に除去して道路端のみを検出することができる。よって、道路端を示す近似曲線の検出精度を向上させることができる。また、投票処理では検出点が歩行者や車両等であるか、道路端であるか等を識別する処理をする必要がないため、処理を簡素化することができる。
【００１１】
また、上記道路形状認識装置において、遠距離近似曲線検出手段は、一次曲線を検出する投票処理と、二次曲線を検出する投票処理とを行い、両方の投票空間を通じてプロットの集中度合いが最も高くなる定数の組み合わせを近似曲線として採用してもよい（請求項３）。なお、本発明でいう「投票処理」は、前述の「投票処理」と同義である。
【００１２】
このような道路形状認識装置によれば、道路形状が直線であるか曲線であるかを識別することができる。
さらに、上記道路形状認識装置においては、自車両の挙動の検出結果を取得する挙動取得手段を備え、近距離近似曲線検出手段は、過去において遠距離近似曲線検出手段が検出した近似曲線が自車両の移動に伴って接近した位置を自車両の挙動に基づいて推定し、この推定結果を近似曲線として採用してもよい（請求項４）。
【００１３】
このような道路幅検出装置によれば、近距離領域（自車両からの距離が所定値未満の領域）における近似直線を簡素な処理で検出することができる。
また、上記道路形状認識装置において検出点取得手段は、複数の検出点の検出結果を繰り返し取得し、前述の挙動取得手段と、過去において各検出点を取得した各時刻から最新の各検出点を取得した時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ過去おける各検出点の位置を補正し、最新の各検出点に加える重畳手段と、を備えていてもよい（請求項５）。
【００１４】
このような道路形状認識装置によれば、前方車両や歩行者等の移動物体については、位置が変化するので、重み付けが軽くなり、道路端等の固定物標について重み付けを増すことができる。この結果、近似曲線を演算する際に、移動物体を排除し易くすることができる。
【００１５】
さらに、道路形状検出装置において検出点取得手段は、自車両の前方の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波を照射し、その反射波をそれぞれ受信することによって各検出点を検出した検出結果を取得するよう構成されており、挙動取得手段と、電磁波が照射された各時刻から走査の終了後のある時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ取得した各検出点の位置を補正する位置補正手段と、を備えていてもよい。この場合、各近似曲線検出手段は、補正後の各検出点の位置を利用して近似曲線を検出すればよい（請求項６）。
【００１６】
このような道路形状認識装置によれば、例えばレーザレーダ等、自車両の前方の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波を照射し、その反射波をそれぞれ受信することによって各検出点を検出する装置を利用して検出点を得る構成を利用する場合であっても、この検出の際の検出遅れ時間を補正することができるので、道路幅を検出する際の精度を維持することができる。
【００１７】
なお、請求項５にかかる発明において請求項４に記載の発明を適用する場合、および請求項６にかかる発明において請求項４または請求項５に記載の発明を適用する場合には、挙動取得手段が重複するが、何れかに記載の挙動取得手段を１つのみ備えていればよい。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】認識システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】道路形状認識処理を示すフローチャート（ａ）および測距データ生成処理を示すフローチャート（ｂ）である。
【図３】現時刻データ設定処理を示すフローチャートである。
【図４】検出点の位置を補正する処理を示す模式図である。
【図５】過去データ設定処理を示すフローチャートである。
【図６】時間遅れ補正の処理を示す説明図である。
【図７】時間遅れ補正による効果を示す説明図である。
【図８】処理範囲設定処理を示すフローチャート（ａ）、および処理範囲を示す鳥瞰図（ｂ）である。
【図９】直線推定処理を示すフローチャートである。
【図１０】直線推定処理を示す概念図である。
【図１１】曲線推定処理を示すフローチャートである。
【図１２】曲線推定処理の詳細を示す概念図である。
【図１３】直線／曲線判定処理を示すフローチャートである。
【図１４】直線／曲線判定処理の詳細を示す概略図である。
【図１５】推定結果接続処理を示すフローチャートおよび概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
図１は、本発明が適用された認識システム１の概略構成を示すブロック図である。認識システム１は、例えば乗用車等の車両に搭載され、この車両（以下、「自車両」ともいう。）が走行する道路の形状（直線、曲線の区別や曲線である場合の曲率半径等）を検出する機能を備えている。詳細には、認識システム１は、図１に示すように、道路形状認識装置１０と、レーダ２１と、センサ類２２と、被制御装置３０とを備えて構成されている。
【００２０】
レーダ２１は、自車両の進行方向（本実施形態では前方）の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波であるレーザ光を照射し、その反射波（反射光）をそれぞれ受信することによって、自車両前方の物標を各検出点として検出するレーザレーダとして構成されている。具体的には、レーダ２１は、レーザ光を照射する領域として予め設定された所定領域の左上隅から右上隅に水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲を変化させつつ間欠的に等間隔（等角度）でレーザ光を照射させ、レーザ光が右上隅に到達すると、左上隅よりも所定角度だけ下方の領域から水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲を変化させつつ再びレーザ光を照射させる（図４（ａ）参照）。
【００２１】
この作動を繰り返すことによってレーダ２１は、所定領域の全域に順次レーザ光を照射させることになる。そしてレーダ２１は、反射波を検出したタイミングとレーザ光を照射した方向とに基づいて、レーザ光を照射する度に物標（検出点）の位置を検出し、全領域の走査が終了すると検出点の位置のデータを道路形状認識装置１０に送信する。
【００２２】
なお、レーダ２１は、ガードレール、リフレクタ、壁面、樹木等の立体物を検出することができることはもちろんであるが、路上の白線、ペイント等の平面物も検出することができる。レーダ２１によって平面物を検出する際には、反射波の反射強度に閾値を設定し、反射強度が閾値よりも強いものを選択するようにすればよい。
【００２３】
また、本実施形態では、例えば、天空に向けてレーザ光を照射した場合等、反射波を受信できない方向においては、検出点の位置のデータを生成しないようにしている。後述する測距データ生成処理での処理負荷を軽減するためである。この構成では、所定領域への走査が終了したときに、反射波を受信できた検出点の数（後述する定数Ｎ）だけ検出点の位置の情報を含むデータが送信される。さらに、レーダ２１は、周期的（例えば１００ｍｓ毎）に検出点を検出する上記処理を実施するよう構成されている。
【００２４】
センサ類２２は、例えば、自車両の挙動を検出するための検出結果を出力する周知のセンサ類として構成されている。センサ類２２の具体例としては、自車両の走行速度を検出する車速センサ、自車両の旋回角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両に加わる加減速度を検出する加速度センサ等が挙げられる。センサ類２２は、自車両の挙動の検出結果を道路形状認識装置１０に送信する。
【００２５】
道路形状認識装置１０は、図示しないＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備えた周知のマイクロコンピュータとして構成されており、ＲＯＭに格納されたプログラムや、ＲＡＭにロードされたプログラムに基づく各種処理を実施する。道路形状認識装置１０が実施する処理の１つとしては、後述する道路形状認識処理が挙げられる。なお、道路形状認識装置１０は、各種処理を実施する際に、レーダ２１やセンサ類２２による検出結果を利用する。
【００２６】
また、道路形状認識装置１０は、道路形状を認識し、この道路形状の情報を利用して、遠方におけるカーブの有無やその曲率半径を認識することができる。そして、この情報を被制御装置３０に対して出力する。
【００２７】
被制御装置３０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備えた周知のマイクロコンピュータとして構成されており、道路形状認識装置１０からの情報を受けて、各種制御を行う。各種制御としては、例えば、自車両のアクセル、ブレーキ、ステアリング等を自動制御する自動走行を行ったり、運転者に対する警告や所定の操作を行うよう案内するなどの運転支援をしたりすることが挙げられる。特に、本実施形態の被制御装置３０では、遠方のカーブの有無等を認識することができるので、カーブの位置に応じた車両制御（例えば、カーブに進入する前に自車両を減速させたり、自車両の速度とカーブ曲率半径に応じた安全速度とを比較して警報や表示を行ったりする制御）を行うことができる。
【００２８】
［本実施形態の処理］
次に、道路形状を検出する処理について図２以下の図面を用いて説明する。図２（ａ）は道路形状認識装置１０が実行する道路形状認識処理を示すフローチャート、図２（ｂ）は道路形状認識処理のうちの測距データ生成処理を示すフローチャートである。
【００２９】
道路形状認識処理は、例えば、車両の電源が投入されると開始され、その後、周期的（例えば１００ｍｓ毎）に繰り返し実行される処理である。詳細には、図２（ａ）に示すように、測距データ生成処理（Ｓ１１０）、処理範囲設定処理（Ｓ１２０）、直線推定処理（Ｓ１３０）、曲線推定処理（Ｓ１４０）、直線／曲線判定処理（Ｓ１５０）、推定結果接続処理（Ｓ１６０）が順に実行される。なお、Ｓ１２０〜Ｓ１５０の処理は、本発明でいう遠距離近似曲線検出手段に相当する。
【００３０】
測距データ生成処理は、レーダ２１の走査による遅れを補正するとともに、過去に検出した検出点を、位置を補正しつつ今回検出した検出点に重畳する処理を含む。詳細な測距データ生成処理では、図２（ｂ）に示すように、まず、ＲＡＭ内の測距データを初期化し（Ｓ２１０）、各種データを取得する（Ｓ２２０：検出点取得手段、挙動取得手段）。Ｓ２２０の処理にて取得されるデータとしては、レーダ２１による検出点の検出結果データや、センサ類２２による車両の挙動の検出結果が含まれる。
【００３１】
続いて、現時刻データ設定処理（Ｓ２３０）および過去データ設定処理（Ｓ２４０：重畳手段）を順に実施し、これらの処理が終了すると測距データ生成処理を終了する。現時刻データ設定処理については、図３に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３２】
現時刻データ設定処理では、図３に示すように、まず、変数ｉをリセット（０にセット）し（Ｓ３１０）、変数ｉと定数Ｎとを比較する（Ｓ３２０）。ここで、定数Ｎは、レーダ２１による１回の走査によって検出できた全検出点の数を示す。
【００３３】
変数ｉが定数Ｎ以上であれば（Ｓ３２０：ＮＯ）、全ての検出点についての位置の補正が終了しているので、本処理を終了する。また、変数ｉが定数Ｎ未満であれば（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、ｉ番目の検出点を選択し、この検出点について位置を補正する処理を行う（Ｓ３３０：位置補正手段）。
【００３４】
即ち、この処理では、レーザ光が照射された各時刻から走査の終了後のある時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ取得した各検出点の位置を補正する。この処理の詳細については図４を用いて説明する。図４は検出点の位置を補正する処理を示す模式図である。
【００３５】
図４（ａ）に示すように、レーダ２１がレーザ光を照射する全領域をレーザ光が照射される領域毎にマトリクス状に区切り、各領域に番号を付す。このとき、水平方向については左から順に番号を付し、この番号を方位番号と呼ぶ。また、鉛直方向については上から順に番号を付し、この番号をレイヤ番号と呼ぶ。
【００３６】
この構成では、レーダ２１がレーザ光を照射する各領域は、方位番号とレイヤ番号とによって特定することができる。なお、レーダ２１は一定時間間隔でレーザ光を各領域に照射するものとする。この前提において、ある方位番号の領域にレーザ光が照射されてから隣接する方位番号（同じレイヤ番号）の領域にレーザ光が照射されるまでの時間差をＴAZ、あるレイヤ番号の領域にレーザ光が照射されてから隣接するレイヤ番号（同じ方位番号）の領域にレーザ光が照射される際の時間差をＴELとすると、任意の方位番号・レイヤ番号を有する領域にレーザ光が照射されてから走査終了位置（スキャン終了位置）にレーザ光が照射されるまでの時間差（時間遅れ）は、図４（ａ）に示す式（１）で表記できる。
【００３７】
そして、図４（ｂ）に示すように、補正前の検出点の位置を示す座標を（ｘ，ｙ）（直交座標）、補正後の検出点の位置を示す座標を（ｘ’，ｙ’）（直交座標）、自車両から見た補正前の検出点の位置を示す座標を（ｒ，θ）（極座標）、自車両から見た補正後の検出点の位置を示す座標を（ｒ’，θ’）（極座標）とすると、補正後の検出点の位置を示す座標（ｘ’，ｙ’）は、図４（ｂ）に示す式（２）によって求めることができる。
【００３８】
ただし、Δｘs＝ｘ’−ｘ、Δｙs＝ｙ’−ｙ、Δθs＝θ’−θを示す。なお、Δｘs、Δｙs、Δθsについては、自車両の挙動（自車速およびヨーレート）から求めることができる。
【００３９】
なお、本実施形態のレーダ２１の分解能が比較的高いため、より精度を向上させるために検出点の位置を補正する処理を実施することが効果的である。つまり、レーダ２１に換えて分解能が低い検出装置を利用する場合には、各検出点の位置を正確に検出することができなくなるため、上記補正処理による効果が得られ難くなる。
【００４０】
このような処理が終了すると、ｉ番目の検出点についての測距データ（補正後の各検出点のデータ）をＲＡＭ内の測距データを格納する領域に保存する（Ｓ３４０，Ｓ３５０）。この際、今回の処理において道路形状を検出するためにデータを格納する領域（識別用メモリ）と、次回以降の処理において道路形状を検出するためにデータを格納する領域（過去重畳用メモリ）との２箇所に測距データを保存する。なお、過去重畳用メモリには、最大Ｋフレーム分の測距データが格納され、メモリが満杯になると古い順に上書きされる。ここで、Ｋは過去重畳用メモリに格納できるフレーム数（例えばＫ＝５）を表す定数である。
【００４１】
続いて、変数ｉをインクリメントして（Ｓ３６０）、Ｓ３２０の処理に戻る。
次に、過去データ設定処理について図５に示すフローチャートを用いて説明する。
過去データ設定処理では、図５に示すように、まず、変数ｋをリセットし（Ｓ４１０）、変数ｋと定数Ｋとを比較する（Ｓ４２０）。ここで、定数Ｋは、ＲＡＭ（過去重畳用メモリ）に記録された測距データの組の数（フレーム数）を示す。
【００４２】
変数ｋが定数Ｋ以上であれば（Ｓ４２０：ＮＯ）、全ての組についての位置の補正が終了しているので、本処理を終了する。また、変数ｋが定数Ｋ未満であれば（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、ｋ番目の組を選択し、この組についての測距データを読み出し、変数ｉをリセットしておく（Ｓ４３０）。
【００４３】
続いて、変数ｉと定数Ｎｋとを比較する（Ｓ４４０）。ここで、定数Ｎｋは、ｋ組についての全検出点の数を示す。
変数ｉが定数Ｎｋ以上であれば（Ｓ４４０：ＮＯ）、ｋ組における全ての検出点についての位置の補正が終了しているので、変数ｋをインクリメントして（Ｓ４９０）、Ｓ４２の処理に戻る。また、変数ｉが定数Ｎｋ未満であれば（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、ｋ組におけるｉ番目の検出点を選択し、この検出点について位置を補正する処理（時間遅れ補正）を行う（Ｓ４５０）。
【００４４】
ここでの位置を補正する処理については、図６および図７を用いて説明する。図６は時間遅れ補正の処理を示す説明図、図７は時間遅れ補正による効果を示す説明図である。
時間遅れ補正は、前時刻における検出点の位置（ｘt-1，ｙt-1）が現時刻においてどの位置（ｘt，ｙt）に存在するかを自車両のこの間の移動量に応じて補正する処理である。ここで、図６（ａ）に示すように、前時刻から現時刻までの自車両の左右方向への移動量をΔｘ、前後方向への移動量をΔｙ、旋回した角度（右方向を正とする。）をθとすると、現時刻の検出点の位置は、図６（ｂ）に示す式（３）で求めることができる。
【００４５】
各検出点について、時間遅れ補正を行うと、前時刻における検出点は、図７右図に示すように、最新の検出点と併せて存在するものとみなされる。すると、道路端等の静止物は、前時刻における検出点と最新の検出点とが重なり合って検出されることによって重み付けが大きくなる。一方で、前方車両等の移動物は、前時刻における検出点と最新の検出点とが別の位置に検出されることによって重み付けが小さくなる。この構成では、過去の検出点の位置を考慮しない構成（図７左図参照）と比較して、静止物を検出しやすくすることができる。
【００４６】
このような処理が終了すると、ｋ組におけるｉ番目の検出点についての測距データをＲＡＭ内の測距データを格納する領域に保存する（Ｓ４６０，Ｓ４７０）。この際、現時刻データ設定処理と同様に、識別用メモリと、過去重畳用メモリとの２箇所に測距データを保存する。続いて、変数ｉをインクリメントして（Ｓ４８０）、Ｓ４４０の処理に戻る。
【００４７】
次に、処理範囲設定処理について図８（ａ）に示すフローチャート、および図８（ｂ）に示す処理範囲を示す鳥瞰図を用いて説明する。
処理範囲設定処理では、図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように、まず、ＲＡＭにおける識別用メモリからデータを読み出し、このデータに含まれる検出点のうちの最も遠方に位置する検出点（最遠方検出点）を抽出する（Ｓ５１０）。そして、この最遠方検出点を基準として、手前側に所定距離（例えば５０ｍ）の範囲内（領域Ｌの範囲内）を処理範囲として設定する（Ｓ５２０）。
【００４８】
この処理が終了すると、処理範囲設定処理を終了する。以下、領域Ｌの範囲内の道路形状は、領域Ｌの範囲内の検出点のみを用いて検出される。
次に、直線推定処理について図９に示すフローチャートおよび図１０に示す直線推定処理の概念図を用いて説明する。直線推定処理は、図９に示すように、まず、投票空間を初期化する（Ｓ６１０）。ここで、投票空間とは、直線推定処理や曲線推定処理において近似曲線を求めるために利用される仮想空間を表す。
【００４９】
なお、Ｓ６１０の処理の際には、変数ｉもリセットしておく。そして、変数ｉと定数Ｍとを比較する（Ｓ６２０）。ここで、定数Ｍとは、処理対象領域内（領域Ｌの範囲内）に含まれる測距データの全数（認識用メモリに記録された検出点の全数）を表す。
【００５０】
変数ｉが定数Ｍ未満であれば（Ｓ６２０：ＹＥＳ）、ｉ番目の検出点を選択し、この検出点について投票処理を行う（Ｓ６３０）。ここで投票処理とは、近似曲線を表す関数における定数を前述の投票空間における各軸に取り、この関数において、選択している検出点を通るための、取り得る定数の組み合わせをこの投票空間上にプロットする処理である。
【００５１】
具体的に、直線推定処理における投票処理では、図１０（ａ）に示すように、自車両が位置するｘ−ｙ平面における近似曲線を表す関数を、「ｘ＝ａｙ＋ｂ」と仮定し、定数であるａおよびｂを各軸に取った投票空間において、取り得るａおよびｂの組み合わせを、ａを所定値（例えば０．０１）ずつ変更しつつ、プロットすることによって行う。
【００５２】
選択した検出点についての投票処理が終了すると、変数ｉをインクリメントし（Ｓ６４０）、Ｓ６２０の処理に戻る。このように、投票処理は検出点毎に実施されるので、投票空間においては各検出点に関する多くのプロットがなされる。
【００５３】
ところで、Ｓ６２０の処理にて変数ｉが定数Ｍ以上であれば（Ｓ６２０：ＮＯ）、全ての検出点についての投票処理が終了しているので、続く処理では投票処理に基づく近似曲線の算出を行う。この処理では、まず、最大投票位置を抽出する（Ｓ６５０）。
【００５４】
最大投票位置とは、図１０（ｂ）に示すように、各検出点に関する前述のプロットの集中度合いが最も高くなる投票空間上の点（領域）を表す。この位置を検出するためには、例えば、投票空間を所定の値毎にマトリクス状に区切り、区切られた各領域におけるプロット数をカウントするようにすればよい。
【００５５】
このためには、全てのプロットが終了してから各領域のプロット数をカウントしてもよいし、投票処理においてプロットされた領域のカウンタ値をプロットがされる度にインクリメントするようにしてもよい。なお、直線推定処理および曲線推定処理において、最大投票位置における投票数（プロット数）は、ＲＡＭにおける所定領域に格納される。
【００５６】
続いて、最大投票位置に対応する定数ａおよびｂ（パラメータ）を算出し、直線を表す関数を特定し（Ｓ６６０）、直線推定処理を終了する。なお、Ｓ６６０の処理において定数ａおよびｂを特定する際には、最大投票位置においてプロットされた各定数ａおよびｂの値を平均化したものを採用すればよい。また、予め投票空間における各領域にこれらの領域を表す値（代表値）を対応付けておき、最大投票位置における代表値を採用するようにしてもよい。
【００５７】
次に、曲線推定処理について図１１に示すフローチャートおよび図１２に示す曲線推定処理の概念図を用いて説明する。曲線推定処理は、図１１に示すように、まず、投票空間を初期化する（Ｓ７１０）。なお、Ｓ７１０の処理の際には、変数ｉもリセットしておく。そして、変数ｉと定数Ｍとを比較する（Ｓ７２０）。定数Ｍは、前述の定数Ｍと同様の値である。
【００５８】
変数ｉが定数Ｍ未満であれば（Ｓ７２０：ＹＥＳ）、ｉ番目の検出点を選択し、この検出点について投票処理を行う（Ｓ７３０）。ここで、曲線推定処理における投票処理では、図１２（ａ）に示すように、自車両が位置するｘ−ｙ平面における近似曲線を表す関数を、「ｘ＝ａｙ2＋ｃ」と仮定し、定数であるａおよびｃを各軸に取った投票空間において、取り得るａおよびｃの組み合わせを、ａを所定値（例えば０．０１）ずつ変更しつつ、プロットすることによって行う。
【００５９】
なお、近似曲線を表す関数を、円弧や楕円等を表す関数としてもよいが、本処理では、少なくとも直線と曲線とを区別できればよいため、定数が少なく、より簡素な演算で近似曲線を算出できるように、上記の関数を採用している。この場合、例えば上記関数で近似された曲線の近傍に存在する検出点のみを用いて、最小二乗法など任意の処理により円弧で再度近似することで、カーブの有無や、その曲率半径を認識することができる。
【００６０】
選択した検出点についての投票処理が終了すると、変数ｉをインクリメントし（Ｓ７４０）、Ｓ７２０の処理に戻る。次に、Ｓ６２０の処理にて変数ｉが定数Ｍ以上であれば（Ｓ７２０：ＮＯ）、全ての検出点についての投票処理が終了しているので、続く処理では投票処理に基づく近似曲線の算出を行う。この処理では、直線推定処理と同様に、最大投票位置を抽出する（Ｓ７５０）（図１２（ｂ）参照）。
【００６１】
続いて、最大投票位置に対応する定数ａおよびｃ（パラメータ）を算出し、曲線を表す関数を特定し（Ｓ７６０）、曲線推定処理を終了する。なお、Ｓ７６０にて最大投票位置に対応する定数ａおよびｃを算出する処理おいては、前述の直線推定処理と同様の手法を採用すればよい。
【００６２】
次に、直線／曲線判定処理について図１３に示すフローチャートおよび図１４に示す直線／曲線判定処理の概念図を用いて説明する。直線／曲線判定処理は、まず、直線推定処理における最大投票数（最大投票位置におけるプロット数）（Ｌ）、および曲線推定処理における最大投票数（Ｃ）をＲＡＭから読み出し（Ｓ８１０，Ｓ８２０）、これらを比較する（Ｓ８３０）（図１４（ａ）（ｂ）参照）。
【００６３】
ここで、最大投票数が多ければ多いほど、各検出点が近似曲線に近い位置に存在することを示す。よって、本処理では、近似曲線を直線（一次曲線）と仮定した場合と、近似曲線を曲線（二次曲線）と仮定したとのどちらが妥当であるかをＳ８３０の処理で判断している。
【００６４】
直線推定処理における最大投票数（Ｌ）が曲線推定処理における最大投票数（Ｃ）よりも大きければ（Ｓ８３０：ＹＥＳ）、直線と判定し、直線に関する近似曲線の関数を採用して（Ｓ８４０）、直線／曲線判定処理を終了する。また、直線推定処理における最大投票数（Ｌ）が曲線推定処理における最大投票数（Ｃ）以下であれば（Ｓ８３０：ＮＯ）、曲線と判定し、曲線に関する近似曲線の関数を採用して（Ｓ８５０）、直線／曲線判定処理を終了する（図１４（ｃ）参照）。
【００６５】
次に、推定結果接続処理について図１５（ａ）に示すフローチャートおよび図１５（ｂ）（ｃ）に示す概念図を用いて説明する。推定結果接続処理では、図１５（ａ）に示すように、まず、前時刻結果補正を行う（Ｓ９１０：近距離近似曲線検出手段）。
【００６６】
この処理では、前述の過去データ設定処理（図５等参照）と同様の処理を利用して、一時刻前の遠距離近似曲線検出手段により得られた曲線近似結果を、自車両の移動量に基づいて現在の位置に補正する演算を行う。この処理では、図１５（ｂ）に示すように、前時刻ｔでの曲線近似結果を現時刻（ｔ＋１）において推定される曲線に補正することができる。なお、この演算結果は、ＲＡＭにおける認識用メモリおよび過去重畳用メモリに記録される。
【００６７】
続いて、現時刻の直線／曲線判定処理にて求められた近似曲線（遠距離近似曲線）と、Ｓ９１０の処理にて求められた近似曲線（近距離近似曲線）との交点（最接近点）を求め（Ｓ９２０：道路形状特定手段）、これらの曲線が滑らかな曲線になるように接続する（Ｓ９３０：道路形状特定手段）。
【００６８】
曲線同士を接続する際には、スムージング処理や、最小二乗法等、任意の処理を採用することができる。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した認識システム１において道路形状認識装置１０は、道路形状認識装置にて、電磁波を自車両の進行方向に照射した反射波を受信することによって道路端部の候補となる複数の検出点の検出結果を取得する。そして、自車両からの距離が所定値以上である複数の検出点についての近似曲線を検出し、自車両からの距離が所定値未満である複数の検出点についての近似曲線を検出する。続いて、検出された各近似曲線を接続することによって道路形状を特定する。
【００６９】
このような道路形状認識装置１０によれば、検出点のみから道路形状を検出できるので地図データ等を必要とする場合と比較して、簡素な構成で道路形状を認識することができる。また、自車両からの距離に応じて領域を分けて複数の近似曲線を求めるので、全領域を１つの近似曲線として検出する場合と比較して、近距離領域と遠距離領域とで道路形状の変化の影響を受け難くすることができる。
【００７０】
よって、近似曲線を検出する際の精度を向上させることができる。なお、自車両と各検出点との距離については、反射波を検出する構成によって確実に検出することができる。
また、道路形状認識装置１０は、検出点毎に、各検出点を通る近似曲線を表す所定の関数において、取り得る定数の組み合わせを、各定数の値または各定数に関連する値を各軸に取る投票空間上にプロットし、プロットの集中度合いが最も高くなる投票空間上の点における各定数の組み合わせを採用することによって近似曲線を求める投票処理を利用して近似曲線を検出する。
【００７１】
このような道路形状認識装置１０によれば、投票処理を利用するので、検出点のうちの道路端でないものを有効に除去して道路端のみを検出することができる。よって、道路端を示す近似曲線の検出精度を向上させることができる。また、投票処理では検出点が歩行者や車両等であるか、道路端であるか等を識別する処理をする必要がないため、処理を簡素化することができる。
【００７２】
また、道路形状認識装置１０においては、一次曲線を検出する投票処理と、二次曲線を検出する投票処理とを行い、両方の投票空間を通じてプロットの集中度合いが最も高くなる定数の組み合わせを近似曲線として採用する。
【００７３】
このような道路形状認識装置１０によれば、道路形状が直線であるか曲線であるかを識別することができる。
さらに、道路形状認識装置１０においては、自車両の挙動の検出結果を取得し、過去において検出した近似曲線が自車両の移動に伴って接近した位置を自車両の挙動に基づいて推定し、この推定結果を近似曲線として採用する。
【００７４】
このような道路形状認識装置１０によれば、近距離領域（自車両からの距離が所定値未満の領域）における近似直線を簡素な処理で検出することができる。
また、道路形状認識装置１０においては、複数の検出点の検出結果を繰り返し取得し、過去において各検出点を取得した各時刻から最新の各検出点を取得した時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ過去おける各検出点の位置を補正し、最新の各検出点に加える。
【００７５】
このような道路形状認識装置１０によれば、前方車両や歩行者等の移動物体については、位置が変化するので重み付けが軽くなり、道路端等の固定物標について重み付けを増すことができる。この結果、近似曲線を演算する際に、移動物体を排除し易くすることができる。
【００７６】
さらに、道路形状認識装置１０においては、自車両の前方の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波を照射し、その反射波をそれぞれ受信することによって各検出点を検出した検出結果を取得し、電磁波が照射された各時刻から走査の終了後のある時刻までの間における自車両の移動量を自車両の挙動に基づいてそれぞれ演算し、各自車両の移動量分だけ取得した各検出点の位置を補正する。そして、補正後の各検出点の位置を利用して近似曲線を検出する。
【００７７】
このような道路形状認識装置１０によれば、例えばレーザレーダ等、自車両の前方の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波を照射し、その反射波をそれぞれ受信することによって各検出点を検出する装置を利用して検出点を得る構成を利用する場合であっても、この検出の際の検出遅れ時間を補正することができるので、道路幅や道路形状を検出する際の精度を維持することができる。
【００７８】
また、このような道路形状認識装置１０によれば、領域Ｌの範囲内と範囲外とで別々に近似曲線を検出するので、近似曲線の差異を検出することによって道路形状の変化を検出することができる。
【００７９】
［その他の実施形態］
本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００８０】
例えば、上記実施形態において、本実施形態においては、投票処理によって近似曲線を検出したが、最小二乗法（最小自乗法）等の別の手法によって近似曲線を検出するようにしてもよい。
【００８１】
また、投票処理において近似曲線を表す関数における各定数を投票空間における各軸に取るようにしたが、関数を極座標に変換したときの極座標に関する定数等、各定数に関連する値を投票空間における各軸に取るようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１…認識システム、１０…道路形状認識装置、２１…レーダ、２２…センサ類、３０…被制御装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図９】
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【図１１】
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【図１３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５】
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