(57)【要約】【課題】ドライバの走行する環境を精度良く検出し、自然で最適な警報や自動ブレーキ制御を行う。【解決手段】制御ユニット８は、予めドライバの視線挙動に基づいて漫然状態と判定された際の入力画像を基準画像として設定する。そして、この基準画像と入力画像の正規化相関を演算し、この正規化相関の相関値から、ドライバの漫然状態を検出し、漫然状態と判定した場合には、警報の頻度を高め、衝突回避のための自動ブレーキ制御の開始タイミングを早めるように変更する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の画像情報を取得する画像情報取得手段と、
ドライバの漫然状態と注意過多状態の一方の状態を判定するドライバ状態判定手段と、
上記ドライバ状態判定手段で判定した上記一方の状態における車両前方の画像情報を基準画像として設定する基準画像設定手段と、
上記基準画像と現在の車両前方画像との正規化相関を演算する相関値演算手段と、
上記正規化相関の結果に応じてブレーキ手段と報知手段の少なくとも一方を可変させて作動させる可変制御手段と、
を備えたことを特徴とする車両の運転支援装置。
【請求項２】
上記相関値演算手段は、上記基準画像の自己相関と、上記現在の車両前方画像の自己相関と、上記基準画像と上記現在の車両前方画像の相互相関とに基づき上記正規化相関を演算することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項３】
上記ドライバ状態判定手段は、ドライバの視線挙動に基づいて上記漫然状態と上記注意過多状態の一方の状態を判定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の車両の運転支援装置。
【請求項４】
上記相関値演算手段は、上記基準画像と上記現在の車両前方画像の左右両端部側の画像領域を対象として上記正規化相関を演算することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一つ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、ドライバの前方注意状態に応じて適切な警報や自動ブレーキ制御を行うことができる車両の運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両においては、ドライバの状態や走行環境を検出して、車両制御を違和感なく最適に実行できるようにする様々な技術が提案され、実用化されている。
【０００３】
例えば、特開平１１−２３０３２２号公報では、車両の走行環境として車両前方画像の輝度の標準偏差や輝度平均値を検出し、これらの値に応じてアクセルペダルを解放したときのエンジンブレーキ特性を補正する無段変速機の変速制御装置の技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−２３０３２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、ドライバは、市街地を走行している場合に比べ、郊外を走行している場合の方が漫然化が進みやすい傾向があるため、郊外を走行している場合には、市街地を走行している場合よりも、先行車等に対して注意を促す必要がある。しかしながら、上述の特許文献１に開示される技術のように、単純に、平均値や標準偏差を用いて制御を補正する場合には、画像の特徴に関係なく、現在の走行状況と単純な数値データのみの比較になるため、郊外でない環境を走行していながら、平均値や標準偏差の値から郊外と判定されたり、これとは逆に、郊外を走行していながら、平均値、標準偏差の値から市街地と判定する可能性があり、ドライバに対し、自然で適切な警報等の制御が行えないという問題がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、ドライバの走行する環境を精度良く検出し、自然で最適な警報や自動ブレーキ制御を行うことができる車両の運転支援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】
【０００６】
本発明は、車両前方の画像情報を取得する画像情報取得手段と、ドライバの漫然状態と注意過多状態の一方の状態を判定するドライバ状態判定手段と、上記ドライバ状態判定手段で判定した上記一方の状態における車両前方の画像情報を基準画像として設定する基準画像設定手段と、上記基準画像と現在の車両前方画像との正規化相関を演算する相関値演算手段と、上記正規化相関の結果に応じてブレーキ手段と報知手段の少なくとも一方を可変させて作動させる可変制御手段とを備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明による車両の運転支援装置によれば、ドライバの走行する環境を精度良く検出し、自然で最適な警報や自動ブレーキ制御を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。  
図１〜図８は本発明の実施の形態を示し、図１は車両に搭載した運転支援装置の概略構成図、図２は運転支援プログラムのフローチャート、図３は基準画像設定プログラムのフローチャート、図４は前方視界中の視線挙動の分散値と先行車の幅の説明図、図５は様々な注意力評価値の例の説明図、図６は通常時と漫然時における警報制御の説明図、図７は通常時と漫然時における制動開始距離の説明図、図８は正規化相関を演算する画像領域の一例を示す説明図である。
【０００９】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）で、自車両１には、先行車を対象とする接触警報や衝突を回避するための自動ブレーキ制御機能を備えた運転支援装置２が搭載されている。
【００１０】
この運転支援装置２は、車外前方を捉えるステレオカメラ３、このステレオカメラ３からの信号を処理するステレオ画像認識装置４、ドライバの眼球運動を捉える視野カメラ５、赤外線ランプ６、視野カメラ５と赤外線ランプ６を用いてドライバの視線状態を検出する視線状態検出装置７、制御ユニット８、警報を表示するモニタ９（報知手段）、警報を発する音声発生装置１０（報知手段）、自動ブレーキ制御を実行する際にスロットル弁１１を制御するスロットル弁制御装置１２（ブレーキ手段）、及び、自動ブレーキ制御装置１３（ブレーキ手段）を有して主要に構成されている。
【００１１】
また、自車両１には、車速を検出する車速センサ２１、ハンドル角を検出するハンドル角センサ２２、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ２３が設けられている。そして、車速センサ２１からの車速はステレオ画像認識装置４と制御ユニット８に入力され、ハンドル角センサ２２からのハンドル角、ヨーレートセンサ２３からのヨーレートはステレオ画像認識装置４に入力される。
【００１２】
ステレオカメラ３は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）ＣＣＤカメラで構成される。これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に所定間隔をもって取り付けられ、車外の対象（立体物）を異なる視点からステレオ撮像し、画像データをステレオ画像認識装置４に出力する。
【００１３】
ステレオ画像認識装置４は、ステレオカメラ３からの画像データ、車速、ハンドル角、ヨーレートの各信号が入力され、画像データに基づき自車両１前方の立体物データと側壁データと白線データ等の前方情報を検出し、これら前方情報や自車両１の運転状態から自車両１の進行路（自車進行路）を推定する。そして、自車進行路を基に走行領域を設定し、この走行領域に対する立体物の存在状態に応じて、自車両１前方の先行車を識別して抽出し、この結果を制御ユニット８に出力する。
【００１４】
上述の自車進行路の推定は、例えば以下のように行われる。この際、実空間の３次元の座標系を、自車両１固定の座標系とし、自車両１の左右（幅）方向をＸ座標、自車両１の上下方向をＹ座標、自車両１の前後方向をＺ座標で示す。そして、ステレオカメラ３を成す２台のＣＣＤカメラの中央の真下の道路面を原点として、自車両１の右側をＸ軸の＋側、自車両１の上方をＹ軸の＋側、自車両１の前方をＺ軸の＋側として設定する。
【００１５】
ａ．白線に基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の白線データが得られており、これら白線データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、白線と並行して形成される。
【００１６】
ｂ．ガードレール、縁石等の側壁データに基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の側壁データが得られており、これら側壁データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、側壁と並行して形成される。
【００１７】
ｃ．先行車軌跡に基づく自車進行路推定…立体物データの中から抽出した先行車の過去の走行軌跡を基に、自車進行路を推定する。
【００１８】
ｄ．自車両１の走行軌跡に基づく自車進行路推定…自車両１の運転状態を基に、自車進行路を推定する。例えば、ヨーレートをγ、自車速をＶｏ、ハンドル角をθHとして、以下の手順で自車進行路を推定する。
【００１９】
まず、ヨーレートセンサ２３が有効か判定され、ヨーレートセンサ２３が有効であれば、以下（１）式により現在の旋回曲率Ｃuaが算出される。  
Ｃua＝γ／Ｖｏ      …（１）
【００２０】
一方、ヨーレートセンサ２３が無効であれば、ハンドル角θHから求められる操舵角δが、所定値（例えば０．５７度）以上で転舵が行われているか否か判定され、操舵角δが０．５７度以上で操舵が行われている場合は、操舵角δと自車速Ｖｏを用いて例えば以下（２）、（３）式により現在の旋回曲率Ｃuaが算出される。  
Ｒｅ＝（１＋Ａ・Ｖ２）・（Ｌ／δ）    …（２）
Ｃua＝１／Ｒｅ          …（３）
ここで、Ｒｅは旋回半径、Ａは車両のスタビリティファクタ、Ｌはホイールベースである。
【００２１】
また、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃuaは０（直進走行状態）とされる。
【００２２】
こうして、得られる現在の旋回曲率Ｃuaを加えた過去所定時間（例えば約０．３秒間）の旋回曲率から平均旋回曲率を算出し、自車進行路を推定する。
【００２３】
尚、ヨーレートセンサ２３が有効であって、上述の（１）式により現在の旋回曲率Ｃuaが算出される場合であっても、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃuaは０（直進走行状態）に補正するようにしても良い。
【００２４】
以上のようにして推定される自車進行路を略中心として、例えば、左右約１．１ｍの幅を自車両の走行領域として設定する。
【００２５】
ステレオ画像認識装置４における、ステレオカメラ３からの画像データの処理は、例えば以下のように行われる。まず、ステレオカメラ３のＣＣＤカメラで撮像した自車両１前方のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって距離情報を求める処理を行なって、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理を行い、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等の枠（ウインドウ）と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、車両等の立体物データを抽出する。
【００２６】
こうして抽出された白線データ、側壁データ、立体物データは、それぞれのデータ毎に異なったナンバーが割り当てられる。また、更に立体物データに関しては、自車両１からの距離の相対的な変化量と自車両１の車速の関係から、停止している停止物と、自車両１と略同方向に移動する順方向移動物等に分類されて出力される。そして、例えば、自車走行領域内に突出した順方向移動物の中で、所定時間連続して検出され、自車両１から最も近い立体物が先行車として登録される。
【００２７】
また、ステレオ画像認識装置４は、ステレオカメラ３で捉えた画像の濃度（本実施の形態においては画像全体領域を対象とする）を、演算処理して求め、制御ユニット８に出力する。
【００２８】
このように、本実施の形態においては、ステレオカメラ３、及び、ステレオ画像認識装置４により画像情報取得手段が構成されている。
【００２９】
一方、本実施の形態におけるドライバの視線挙動の検出は、所謂、瞳孔／角膜反射法により検出するものである。従って、視野カメラ５は赤外線ＣＣＤを備えたカメラであり、赤外線ランプ６はＬＥＤランプである。そして、視線状態検出装置７は、角膜上の赤外線ランプ６による虚像が、角膜と眼球の回転中心の違いにより、眼球運動によって平行移動するのを視野カメラ５で瞳孔中心も同時に検出しながら瞳孔中心を基準として検出することで視線挙動の検出を行うようになっている。尚、視線挙動の検出は、この検出法に限るものではなく、可能であれば、他の検出法（ＥＯＧ（Electro-Oculography）法、強膜反射法、角膜反射法、サーチコイル法等）により検出するものであっても良い。これら視野カメラ５、赤外線ランプ６、視線状態検出装置７は、ドライバ状態判定手段を構成するものとなっている。
【００３０】
制御ユニット８は、ステレオ画像認識装置４から自車進行路、走行領域、先行車情報、先行車以外の立体物情報、及び、ステレオカメラ３で捉えた画像の濃度が、視線状態検出装置７からドライバの視線挙動の信号（単位は角度）が、車速センサ２１から自車速が入力される。
【００３１】
この際、図４に示すように、ステレオ画像認識装置４からの先行車の幅情報は、長さ単位（図４中のＷ）で、ドライバの視線挙動は角度単位で与えられるため、これらの演算を可能にするため、図５に示すように、先行車の幅Ｗを角度単位の値αに変換する。
【００３２】
この変換式は、以下の（４）式による。  
α＝２・arctan（（Ｗ／２）／Ｌ）            …（４）
ここで、Ｌは車間距離である。
【００３３】
また、制御ユニット８に入力されるドライバの視線挙動の信号からは、先行車に対する視線挙動のばらつきを示す値として分散値βが以下の（５）式により演算される。すなわち、眼球の回転角を基にして、仮想平面上における注視点を算出する。仮想平面上の注視点の水平方向成分をｘｉとし、ある時間スパン[ｔ１，ｔ２]（例えば、３０〜６０秒）を設定し、その間の注視点の水平方向の分散値βは、
β＝（１／（ｔ２−ｔ１＋１））・Σｊ＝ｔ１ｔ２（ｘｊ２−ｘａ２）          …（５）
ここで、ｘａは平均値であり、以下の（６）式で求められる。
【００３４】
ｘａ＝（１／（ｔ２−ｔ１＋１））・Σｊ＝ｔ１ｔ２ｘｊ          …（６）
【００３５】
尚、先行車に対する視線挙動のばらつきを示す値としては、標準偏差ｓｘを用いても良い。  
ｓｘ＝（（１／ｎ）・Σｊ＝ｔ１ｔ２（ｘｊ２−ｘａ２））１／２          …（７）
【００３６】
そして、ドライバの視線挙動の分散値βに占める先行車の幅αの割合を注意力状態を表す注意力評価値Ｓｈとして演算し（Ｓｈ＝α／β）、この注意力評価値Ｓｈが、予め設定しておいた評価閾値Ｓhc（例えば、０．１）より小さい場合（例えば、図５中のβ２の状態の場合）は、先行車に対する運転の注意状態が低く、ドライバが漫然状態と判定する。そして、この漫然状態の際のステレオカメラ３で捉えた画像の濃度を基準画像データとして設定する。尚、図５中のβ１の状態の場合は、ドライバが注意過多の状態を示す。
【００３７】
制御ユニット８では、後述の運転支援プログラムに従って、ステレオカメラ３で捉えた画像（入力画像）の濃度と上述の基準画像の濃度との正規化相関（相関値）Ｋcoを、例えば、以下の（８）式により演算する。  
Ｋco＝（Ａ／（Ｂ・Ｃ）１／２）・１００００            …（８）
【００３８】
ここで、Ａは入力画像と基準画像の相互相関であり、以下の（９）式により演算される。  
Ａ＝Ｎ・Σ（Ｉ・Ｔ）−Σ（Ｉ）・Σ（Ｔ）            …（９）
尚、Ｎは基準画像の面積（本実施の形態では画像全体領域）、Ｉは入力画像の濃度、Ｔは基準画像の濃度である。
【００３９】
また、Ｂは入力画像の自己相関であり、以下の（１０）式により演算される。  
Ｂ＝Ｎ・Σ（Ｉ）２−（Σ（Ｉ））２                  …（１０）
また、Ｃは基準画像の自己相関であり、以下の（１１）式により演算される。
【００４０】
Ｃ＝Ｎ・Σ（Ｔ）２−（Σ（Ｔ））２                  …（１１）
【００４１】
そして、上述の正規化相関による相関値Ｋcoが予め設定しておいた値φより大きい場合に、入力された画像と基準画像との相関が高く、ドライバは漫然状態であり郊外を走行している可能性が高いと判断して警報制御の変更指令と自動ブレーキ制御の変更指令を出力する。
【００４２】
ドライバが漫然状態にある場合の警報制御の変更は、具体的には、警報制御の頻度を通常より高めることにより実行される。例えば、図６に示すように、通常時の警報フラグが図６（ａ）に示すような間隔でセットされるのに対し、漫然時においては、図６（ｂ）に示すような狭い間隔で警報フラグがセットされ、モニタ９、及び、音声発生装置１０から警報が発せられる。尚、この警報制御の変更は、変更の指令が行われている間、或いは、変更の指令が行われてから一定時間継続される。
【００４３】
また、ドライバが漫然状態にある場合の衝突回避のための自動ブレーキ制御の変更は、具体的には、先行車との車間距離を通常より長い距離でブレーキ制御が作動するように変更させることにより行われる。例えば、図７に示すように、通常時における自動ブレーキが作動する距離をＬal（車速に応じた距離）とすると、漫然時においてはこのＬalを長く変更することにより、スロットル弁制御装置１２、自動ブレーキ制御装置１３に出力して実行される自動ブレーキ制御の開始タイミング（例えば、一定減速度による減速開始タイミング）がより早めに行われるようにするのである。尚、この自動ブレーキ制御の変更は、変更の指令が行われている間、或いは、変更の指令が行われてから一定時間継続される。
【００４４】
このように、制御ユニット８は、ドライバ状態判定手段、基準画像設定手段、相関値演算手段、及び、可変制御手段としての機能を有して構成されている。
【００４５】
次に、制御ユニット８で実行される運転支援プログラムを、図２のフローチャートで説明する。  
まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で基準画像データを読み込む。尚、基準画像の設定プログラムは、図３のフローチャートで後述する。
【００４６】
次いで、Ｓ１０２に進み、現在の画像データ（入力画像データ）を読み込む。
【００４７】
次に、Ｓ１０３に進み、前述の（８）式により正規化相関による相関値Ｋcoを演算する。
【００４８】
そして、Ｓ１０４に進み、正規化相関による相関値Ｋcoと予め設定しておいた値φとを比較し、相関値Ｋcoが設定値φ以下（Ｋco≦φ）の場合は、入力画像と基準画像の相関は低く、市街地走行の可能性が高いと判定して、そのままプログラムを抜ける（通常の警報制御、自動ブレーキ制御）。
【００４９】
逆に、相関値Ｋcoが設定値φより大きい（Ｋco＞φ）場合は、入力画像と基準画像の相関が高く、郊外を走行している可能性が高いと判定して、Ｓ１０５に進み、警報制御を通常より頻度が高くなるように変更指令を出力する。この警報制御の変更は、入力画像と基準画像の相関が高いと判定されている間、或いは、入力画像と基準画像の相関が高いと判定されてから一定時間継続される。
【００５０】
次いで、Ｓ１０６に進み、自動ブレーキ制御の開始を早めるように、変更指令が出力され、プログラムを抜ける。この自動ブレーキ制御の変更は、入力画像と基準画像の相関が高いと判定されている間、或いは、入力画像と基準画像の相関が高いと判定されてから一定時間継続される。
【００５１】
次に、基準画像設定プログラムを、図３のフローチャートで説明する。  
まず、Ｓ２０１で必要なパラメータの読み込みが行われ、Ｓ２０２に進み、ステレオカメラ３、及び、ステレオ画像認識装置４により先行車の抽出を行い、Ｓ２０３に進み、制御ユニット８は、先行車の幅情報を、前述の（４）式により角度αに変換する。
【００５２】
その後、Ｓ２０４に進み、制御ユニット８は、前述の（５）式、及び、（６）式により、ドライバの視線挙動の平均値とこの平均値からの分散値βを算出し、Ｓ２０５に進んで、ドライバの視線挙動の分散値βに占める先行車の幅αの割合を注意力状態を表す注意力評価値Ｓｈとして演算する（Ｓｈ＝α／β）。
【００５３】
そして、Ｓ２０６に進み、注意力評価値Ｓｈと予め設定しておいた評価閾値Ｓhcとを比較して、注意力評価値Ｓｈが評価閾値Ｓhcより小さい（Ｓｈ＜Ｓhc）と判定した場合は、Ｓ２０７に進み、先行車に対する運転の注意状態が強くない状態（漫然状態）と判定して、入力画像データを基準画像データとして設定してプログラムを抜ける。逆に、注意力評価値Ｓｈが評価閾値Ｓhc以上（Ｓｈ≧Ｓhc）と判定した場合は、先行車に対する運転の注意状態が強い注意過多状態と判定してそのままプログラムを抜ける。
【００５４】
このように本発明の実施の形態によれば、予めドライバの視線挙動に基づいて漫然状態と判定された際の入力画像を基準画像に設定し、この基準画像と入力画像の正規化相関を演算し、この正規化相関の相関値から、ドライバの漫然状態を検出し、漫然状態と判定した場合には、警報の頻度を高め、自動ブレーキ制御の開始タイミングを早めるように変更するようになっている。このため、走行している前方環境に基づいて精度の良い警報制御の変更、自動ブレーキ制御の変更が行えるので、自然で最適な警報や自動ブレーキ制御を行うことが可能となっている。
【００５５】
尚、本発明の実施の形態では、画像全体領域を対象として正規化相関を演算するように説明したが、例えば、図８に示すように、画像全体領域を対象としなくとも良い。図８（ａ）は、画像を縦に３分割し、その左右両端の領域Ｐ、Ｑを正規化相関の対象とする例を示すものである。また、図８（ｂ）は、画像を縦に３分割し、その左右両端の領域の上端部分の領域Ｒ、Ｓを正規化相関の対象とする例を示すものである。このように、部分的な対象領域とすることにより、正規化相関の演算量の削減ができる。また、渋滞等の影響を受けやすい中央部分のデータをキャンセルして正規化相関を演算できるので、判定精度を向上することも可能となる。
【００５６】
また、本発明の実施の形態では、予めドライバの視線挙動に基づいて漫然状態と判定された際の入力画像を基準画像に設定するようにしているが、逆に、予めドライバの視線挙動に基づいて注意過多状態と判定された際の入力画像を基準画像に設定するようにすれば、この注意過多状態における基準画像と入力画像との正規化相関が演算される。そして、この注意過多状態における基準画像との相関により前述の実施の形態とは逆の警報制御、自動ブレーキ制御を行うように変更させることも可能である。
【００５７】
更に、本発明の実施の形態では、ドライバの視線挙動に基づいて漫然状態による基準画像を設定するようになっているが、ドライバのハンドル操作等から漫然状態を検出し、その時の入力画像を基準画像としても良い。
【００５８】
また、本発明の実施の形態では、警報制御と自動ブレーキ制御の両方の変更を指示するようにしているが、どちらか一方の制御を変更するようにしても良い。また、警報制御の変更は、その頻度を変更することにより行うようになっているが、音量を変更する等の他の変更であっても良いことは云うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】車両に搭載した運転支援装置の概略構成図
【図２】運転支援プログラムのフローチャート
【図３】基準画像設定プログラムのフローチャート
【図４】前方視界中の視線挙動の分散値と先行車の幅の説明図
【図５】様々な注意力評価値の例の説明図
【図６】通常時と漫然時における警報制御の説明図
【図７】通常時と漫然時における制動開始距離の説明図
【図８】正規化相関を演算する画像領域の一例を示す説明図
【符号の説明】
【００６０】
１    自車両
２    運転支援装置
３    ステレオカメラ（画像情報取得手段）
４    ステレオ画像認識装置（画像情報取得手段）
５    視野カメラ（ドライバ状態判定手段）
６    赤外線ランプ（ドライバ状態判定手段）
７    視線状態検出装置（ドライバ状態判定手段）
８    制御ユニット（ドライバ状態判定手段、基準画像設定手段、相関値演算手段、可変制御手段）
９    モニタ（報知手段）
１０    音声発生装置（報知手段）
１２    スロットル弁制御装置（ブレーキ手段）
１３    自動ブレーキ制御装置（ブレーキ手段）
【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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