(57)【要約】【課題】自車両の進路の予測精度を向上させ、カーブ路における障害物との接触の可能性判断をより早い段階で行う。【解決手段】舵角センサ３で検出した操舵角δに対しフィルタ処理を行って進み特性を与える（ステップＳ１〜Ｓ３）。このとき、車速Ｖｈが小さいほど進み特性が強くなるように特性を与えることにより比較的急なカーブ路を走行するときには十分減速するから、進み特性がより強くなるようにフィルタ処理され、比較的緩やかなカーブを走行するときには比較的車速の高い状態で走行するから、進み特性が比較的弱くなるようにフィルタ処理される。したがって、このようにフィルタ処理された操舵角δＦに基づいて自車両の進路を算出することによって（ステップＳ４）、予測される操舵角に応じた進路が予測されることになるから、より真の道路形状に則した進路を予測することができ、的確に障害物との接触判断を行うことができる（ステップＳ５）。【選択図】　　　　　図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の旋回状態に基づいて自車両の進路を予測すると共に、自車両前方の物体を検知し、この検知物体と自車両の予測進路との位置関係を用いて、自車両が前記検知物体と接触する可能性を判断するようにした車両用障害物検知装置であって、
前記旋回状態の変化状況を予測し、この予測した変化状況に基づいて前記予測進路を補正するようにしたことを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項２】
自車両前方の物体を検知し、この検知物体と自車両との相対関係を検出する物体検知手段と、
自車両の旋回状態を表す旋回情報を検出する旋回情報検出手段と、
当該旋回情報検出手段で検出した旋回情報に基づいて自車両の進路を予測する進路予測手段と、
当該進路予測手段で予測した予測進路と前記検知物体との位置関係を用いて、自車両が前記検知物体と接触する可能性を判断する判定手段と、を備えた車両用障害物検知装置であって、
前記旋回情報検出手段で検出した旋回情報に基づいて当該旋回情報の変化状況を予測する変化状況予測手段と、
当該変化状況予測手段で予測した変化状況に基づいて前記進路予測手段で予測される予測進路を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする車両用障害物検知装置。
【請求項３】
自車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
当該走行環境検出手段で検出された走行環境に応じて、前記補正手段による前記予測進路に対する補正度合を変化させる補正度合可変手段と、を備えることを特徴とする請求項２記載の車両用障害物検知装置。
【請求項４】
前記旋回情報は、操舵角であることを特徴とする請求項２又は３記載の車両用障害物検知装置。
【請求項５】
前記走行環境検出手段は、前記走行環境として車速を検出することを特徴とする請求項３又は４記載の車両用障害物検知装置。
【請求項６】
前記変化状況予測手段は、前記旋回情報に対して進み特性を与えるフィルタリング手段であって、
前記補正度合可変手段は、前記車速が小さくなるほど、前記進み特性を強めるようになっていることを特徴とする請求項５記載の車両用障害物検知装置。
【請求項７】
前記変化状況予測手段は、前記旋回情報に対して微分処理を行う微分手段であって、
前記補正度合可変手段は、前記車速が小さくなるほど、前記補正度合を大きくするようになっていることを特徴とする請求項５記載の車両用障害物検知装置。
【請求項８】
前記補正度合可変手段は、前記車速がしきい範囲を超えるときには、前記補正度合を一定に保つようになっていることを特徴とする請求項５乃至７の何れかに記載の車両用障害物検知装置。
【請求項９】
前記補正手段は、前記予測進路に対する補正度合の変化量を、前記車速に応じて制限するようになっていることを特徴とする請求項３乃至８の何れかに記載の車両用障害物検知装置。
【請求項１０】
前記走行環境検出手段は、車両前方の道路の屈曲状況を検出する道路状況検出手段であって、
前記補正度合可変手段は、前記道路状況検出手段で検出される屈曲度合に応じて前記補正度合を変化させるようになっていることを特徴とする請求項３又は４記載の車両用障害物検知装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、先行車両等の障害物を検出し、自車両が、この障害物と接触する可能性を判断するようにした車両用障害物検知装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、自車両が自車前方物体と接触することを防ぐ目的でドライバへの警報、或いは減速制御などを行うため、自車両前方の障害物を検出する方法として数々提案されている。
例えば、特開平７−１０４０６２号公報には、レーザレーダ、或いは電波式レーダなどによって自車両前方の先行車両を検知するとともに、自車両のヨーレート、車速などの運動情報に基づいて自車両の将来の走路を予測し、これに基づく自車両の予測軌跡と先行車両の予測軌跡とを比較し、これらの重なり状態及び現在時点からの到達時間に応じて接触可能性を算出するようにした方法が提案されている。
【０００３】
そして、算出された接触可能性に基づいて警報、或いは速度制御を行うことで、自車両が自車両前方の物体と接触する可能性を精度良く判定し、これを防止するようにしている。また、予測軌跡の重なり状況から自車両と前方車両とが接触する可能性がある場所を予測し、これを防ぐように、速度制御をするようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述の特開平７−１０４０６２号公報に記載の方法にあっては、現在の運動状態がそのまま継続するという仮定のもとに、接触可能性を算出している。このため、ドライバが操舵操作を加えた場合には、自車両の将来の走路の予測結果と、実際の走路とが異なってしまうため、接触可能性の判断が適切でないものとなってしまう可能性がある。
【０００５】
つまり、通常、ドライバは、前方のカーブに進入するにあたって、徐々に操舵角を増加させるように操舵を行っている。このカーブ進入時に操舵角を増加させている状態で前方車両を検出すると、この時点では、自車両の操舵角がまだ大きくない。したがって、自車両の操舵角に基づいて自車両の走路を予測すると、実際よりも緩いカーブを走行すると判断してしまう。このため、実際のカーブと予測した進路とが異なってしまい、本来、自車両進路前方の物体として判断されるべき物体が、進路外の物体であると誤判断される可能性がある。
【０００６】
また、自車両が実際のカーブに見合った操舵角で操舵を行った場合、例えばカーブ路の前方に直線路が続いている場合であっても、操舵角に基づいてカーブが継続すると判断してしまうため、直線路部分に先行車両が存在する場合に、この先行車両を、自車両の進路外の物体であると誤判断してしまう場合がある。
そこで、この発明は、上記従来の未解決の課題に着目してなされたものであり、自車両前方の物体との接触の可能性判断をより的確に行うことの可能な、車両用障害物検知装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る車両用障害物検知装置では、自車両の旋回状態を表す旋回情報に基づいて自車両の進路を予測する際に、旋回情報の今後の変化状況を予測し、この予測した変化状況に基づいて前記予測進路を補正し、補正後の予測進路に基づいて障害物との接触の可能性を判断する。
【０００８】
したがって、例えば、旋回状態を表す旋回情報として操舵角を想定した場合、急なカーブ路を走行する場合であっても、カーブ入口では、操舵角はまだ小さいため緩やかなカーブを走行すると予測してしまう場合がある。
しかしながら、操舵状況に応じて操舵角の今後の変化状況を予測し、これに基づいて予測進路を補正することによって、より的確な予測進路を得ることが可能となる。
【０００９】
【発明の効果】
本発明による車両用障害物検知装置によれば、旋回状態を表す旋回情報に基づいて自車両の進路を予測する際に、旋回状態の今後の変化状況を予測し、これに基づいて予測進路を補正するようにしたから、より的確に自車両の予測進路を推測することができ、これに基づいて自車両前方の障害物との接触判断を行うことによって、障害物との接触の可能性判断をより的確に行うことができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
まず、本発明の第１の実施の形態を説明する。
図１は、本発明を適用した車両用障害物検知装置の一例を示すブロック図である。
【００１１】
図中１は、自車両前方の障害物を検出するためのレーダ装置であって、例えば、車幅中央の、車両前方の障害物を検出することの可能な位置に設けられている。また、図中、２は、従動輪である後輪の回転速度から自車両の走行速度Ｖｈを検出する車速センサである。また、３は、ステアリングホイール４の操舵角δを検出する舵角センサである。
【００１２】
そして、これら各センサで検出された検出信号は、障害物検知装置５及びコントローラ６に必要に応じて入力され、障害物検知装置５では、前記レーダ装置１の検出結果に基づいて自車両前方の障害物の有無を検出し、その検出結果を前記コントローラ６に通知する。前記コントローラ６は、障害物検知装置５での障害物の検出結果、舵角センサ３で検出した操舵角δ、車速センサ２で検出した車速Ｖｈに基づいて、自車両の、障害物との衝突の可能性の判断を行い、その結果に応じて乗員に注意を促すための警報を発するかどうかを判断し、警報を発生する必要があると判断されるときには、警報装置８を作動させるようになっている。
【００１３】
前記レーダ装置１は、例えば、赤外レーザを使った光式のレーダ装置であって、図２に示すように、赤外レーザ光を発する発光部１ａと、反射光を受光して所定の電圧を出力する受光部１ｂとを備え、計測部１ｃにおいて、発光から受光までの時間差に基づき、前方物体までの距離を計測するようになっている。また、発光部１ａには、スキャニング機構が組み合わされており、所定角度範囲内で、順次角度を変化させながら発光するようになっている。
【００１４】
そして、前記計測部１ｃでは、各スキャニング位置について、反射光を受光したか否かの判定を行い、反射光を受光した場合には、発光から受光までの時間差に基づき前方物体までの距離を算出する。また、物体が検出されたときのスキャニング角と前記物体までの距離とに基づき、自車両に対する前方物体の左右方向の位置を検出し、前方物体の自車に対する相対的な位置を確定するようになっている。そして、この処理を各スキャニング位置において行うことで、例えば図３に示すように、車両前方における平面的な物体の存在状態図を生成するようになっている。
【００１５】
また、前記障害物検知装置５は、レーダ装置１で得られた物体の存在状態図に基づき、これをスキャニング周期毎に比較することで、検出された各物体の動きを判別すると共に、検出された物体間の近接状態、動きの類似性等に基づいてこれらが同一物体であるか異なる物体であるかを判別する。そして、障害物情報として、自車両から各検知物体までの前後方向距離（車間距離方向）Ｘ〔ｍ〕、左右方向距離（横方向）Ｙ〔ｍ〕、物体幅Ｗ〔ｍ〕、相対速度Ｖｒ〔ｍ／ｓ〕、を所定の時間周期で出力する。
【００１６】
なお、ここでは、前記レーダ装置１として、赤外レーザを使った光式のものを適用した場合について説明するが、これに限るものではなく、例えば、マイクロ波、ミリ波などを使った電波式のものであっても良いし、また、レーダ装置に限らず、ビデオ画像を処理することによって前方の障害物を検出するものであっても良い。また、前記警報装置８としては、警報音を発するようになっているものを用いているが、警報音を発するものに限らず、ドライバの前方位置に警報表示するものや、ペダル、ステアリング、シート類に振動を発生させることで注意を喚起するものなどであっても適用することができる。
【００１７】
そして、前記コントローラ６は、後述の障害物検知処理を実行し、車速センサ２で検出された車速Ｖｈ及び舵角センサ３で検出された操舵角δに基づいて、自車両の今後の進路を予測し、予測した自車予測進路と、障害物検知装置５からの障害物情報とに基づいて、自車両が障害物と接触する可能性があるかどうかを判断し、必要に応じて警報装置８を作動して警報を発生させる。
【００１８】
図４は、コントローラ６で実行される、障害物検知処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。この障害物検知処理は、予め設定された所定周期で割り込みによって実行されるようになっている。
この障害物検知処理では、まず、ステップＳ１で、前記車速センサ２及び舵角センサ３から車速及び舵角データの読み込みを行う。前記車速センサ２、舵角センサ３は、それぞれ回転に応じた所定間隔のパルスを出力するエンコーダで構成され、パルス数をカウントし、これを積算することで車速Ｖｈ（ｍ／ｓ）、操舵角δ（ｒａｄ）が計算され、この結果がメモリに格納されるようになっている。
【００１９】
次いで、ステップＳ２に移行し、障害物検知装置５における検知結果、すなわち、自車両から各検知物体までの前後方向距離（車間距離方向）Ｘ〔ｍ〕、左右方向距離（横方向）Ｙ〔ｍ〕、物体幅Ｗ〔ｍ〕、相対速度Ｖｒ〔ｍ／ｓ〕の読み込みを行う。ここで、障害物検知装置５と、コントローラ６との間の情報交換は、シリアル通信のような、一般的な通信処理に従って行うことが可能である。これらの情報も同様に、メモリに格納される。
【００２０】
次いで、ステップＳ３に移行し、ステップＳ１で読み込んだ操舵角δのフィルタリング処理を行う。このフィルタリング処理は、例えば、図５（ａ）及び（ｂ）に示す伝達特性を有するフィルタを用いて行う。つまり、所定の周波数範囲において操舵角δに進み特性を与える。また、進み特性は、車速に応じて変化させるようになっており、低速では進み特性が強く、高速では弱くなるようになっている。
【００２１】
なお、車速に応じた進み特性の変化は、上限及び下限を有し、所定の速度以下の極低速、及び所定の速度以上の高速である場合には、上限及び下限を超えて変化しないようになっている。これは、例えば路地での右左折や駐車時の切り返し等といった、極低速の走行時には、非常に大きな角度の操舵が行われることが多く、また、操舵速度も極端に大きくなるため、フィルタリング処理によって進み特性を加えるようにした処理によっては、操舵角を的確に予測することができない。このように、過度の補正を行うことで、却って精度が低下するのを防ぐため、極低速では、進み特性を変化させず、また、ある程度以上の高速では操舵角自体が小さく、フィルタリングによる補正の必要がないため、進み特性を変化させないようにしている。
【００２２】
ここで、前記フィルタは、その伝達関数を、次式（１）で表すように定義している。なお。式（１）中の、Ｓはラプラス演算子、ａ、ｂ、ｃ、ｄは係数である。
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そして、例えば図６に示すように、車速に応じて係数ａ〜ｄを定めたテーブルを予め作成しておき、ここからステップＳ１で読み込んだ車速Ｖｈに応じた係数ａ〜ｄを検索し、検索した係数ａ〜ｄに応じた伝達関数に基づいて、フィルタリングを行うようになっている。なお、前記係数ａ〜ｄは、例えば、所定の固有振動数ω及び減衰定数ζを持つ、次式（２）で表される二次フィルタの特性にしたがって、ａ＝ζω、ｂ＝ｄ＝ω２とし、進み成分の比率をｃの値を調整することで設定できる。
【００２３】
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ここで、前記（２）式において、ωを１０〜６０［ｒａｄ／ｓ］程度の値、ζを０．５〜１．０程度の値とし、車速が下がるに従ってｃの値を大きく、またωの値を大きくすることで、車速に応じた進み特性の変化を得ることが一例として考えられる。
【００２４】
なお、ここでは、前記（１）式に示す伝達関数を用いた場合について説明したが、これに限るものではなく、入力値に対して進み特性を持った出力を行うものであれば、適用することができる。
このようにして前記特性関数を用いてフィルタリング処理を行ったならばステップＳ４に移行し、車速Ｖｈ及び、ステップＳ３でフィルタリング処理を行った操舵角δＦに基づいて自車進路予測を行う。
【００２５】
ここで、車速Ｖｈ及び操舵角δＦに応じて車両の旋回曲率ρ（１／ｍ）を与える式は一般に良く知られており、次式（３）から算出することができる。
2004066912.tif 000005
なお、式（３）中の、Ｌは、自車両のホイールベースであり、Ａは、車両に応じて定められた、スタビリティー・ファクタと呼ばれる正の定数である。また、Ｎはステアリングギア比である。
【００２６】
この（３）式から、旋回半径Ｒは、次式（４）として定めることができる。
Ｒ＝１／ρ　　　　　　　　……（４）
したがって、自車両の予測進路は、図７に示すように、自車両位置から、自車両の進行方向と鉛直方向に距離Ｒだけ離れた位置にある点Ｑ（図７の場合には、右方向にＲだけ離れた位置にある点）を中心とした、半径Ｒの円弧として予測される。
【００２７】
なお、前記操舵角δ、δＦは、右方向に操舵された場合に正値、左方向に操舵された場合に負値をとるものとし、旋回曲率ρ、旋回半径Ｒについても、これらが正値をとる場合には右旋回、負値をとる場合には左旋回を意味するものとする。
ここで、このようにして求められた、図７に示すような軌跡は、あくまで自車両の進行方向を予測したものであり、自車両が走行するであろう領域、すなわち、予測走路は、図８に示すように、この軌跡に、自車両の車幅もしくは車線幅を考慮したものとなる。図８は、図７に示す予測進路に、自車両の車幅Ｔｗを加えたものであり、この場合、予測走路は、上記予測進路と同一点Ｑを中心とし、半径がＲ−（Ｔｗ／２）の円弧と、半径がＲ＋（Ｔｗ／２）の円弧に囲まれる領域となる。
【００２８】
なお、ここでは、自車両の予測進路として旋回半径Ｒを、車速Ｖｈと操舵角δとを用いて算出する場合について説明したがこれに限るものではない。例えば、車両に発生するヨーレートを検出するヨーレート検出手段を設け、前記車速Ｖｈと操舵角δとから予測進路を算出する代わりに、前記ヨーレート検出手段で検出したヨーレートｒと自車速Ｖｈとから、次式（５）にしたがって、旋回半径を算出するようにしてもよい。
【００２９】
Ｒ＝Ｖｈ／ｒ　　　　　　　　……（５）
また、例えば、車両に発生する横加速度を検出する横加速度検出手段を設け、この横加速度検出手段で検出した横加速度Ｙｇと自車速Ｖｈとから、次式（６）に基づいて旋回半径Ｒを算出するようにしてもよい。
Ｒ＝Ｖ２／Ｙｇ　　　　　　　　……（６）
なお、ヨーレートｒや、横加速度Ｙｇを用いて予測進路を算出する場合には、前記ヨーレートｒや横加速度Ｙｇに対して、前記操舵角δと同様にフィルタリング処理を行い、予測進路を算出するようにすればよい。
【００３０】
次いで、ステップＳ５に移行し、検知物体の領域内外判定処理を行う。この領域内外判定処理では、障害物検知装置５により検出された各検知物体の位置と、ステップＳ４で推定した自車両の予測走路とを比較し、検知物体が、予測走路内に存在するか否かを判断する。
例えば、図９は、検知物体ｑ１〜ｑ４が検知されている状態を示しているが、この場合、検知物体ｑ１及びｑ２は、円弧で表される予測走路外に存在するから、予測走路外の物体であると判定し、検知物体ｑ３及びｑ４は予測走路内の物体であると判断する。
【００３１】
そして、ステップＳ５の処理での判断の結果、障害物検知装置５から通知された検知物体のうち、何れかが、予測走路内に存在すると判断された場合には、ステップＳ５からステップＳ６に移行し、予測走路内に存在すると判断された検知物体について、自車両との車間距離（すなわち、検知物体の前後方向位置Ｘ）と、相対速度Ｖｒに基づいて衝突時間（＝Ｘ／Ｖｒ）を算出する。そして、算出した衝突時間が、予め設定したしきい値を下回るかどうかを判断し（ステップＳ７）、衝突時間がしきい値を下回る検知物体がある場合には、ステップＳ８に移行し、警報装置８に対し、警報を発生させる旨の指令を出力する。そして、障害物検知処理を終了する。
【００３２】
なお、前記衝突時間の判断に用いるしきい値は、検知物体と衝突する可能性が高く緊急に衝突回避操作を行う必要があるとみなすことの可能な値に設定される。
一方、ステップＳ７の処理で、予測走路内に存在する検知物体について全ての検知物体の衝突時間がしきい値を下回らないとき、また、前記ステップＳ５の処理で、障害物検知装置５から通知された検知物体すべてが、予測走路外であると判断された場合、また、障害物検知装置５において物体が検知されないときには、そのままステップＳ９に移行する。そして、このとき、警報装置８に対して警報を発生させる旨の指令を出力している場合には、警報を停止させる旨の指令を出力し、また、警報を発生させる旨の指令を出力していない場合には、引き続きこの指令を出力せず、警報の発生は行わない。そして、障害物検知処理を終了する。
【００３３】
次に、上記第１の実施の形態の動作を説明する。
コントローラ６では、前記障害物検知処理を所定周期で実行し、操舵角δ、車速Ｖｈを読み込み（ステップＳ１）、このときの車速Ｖｈに基づき、予め設定している図６に示すようなテーブルに基づき、対応する係数ａ〜ｄを特定する。そして、この係数をもとに前記（１）式で表される伝達特性を特定し、この伝達特性に基づいてフィルタリング処理を行う（ステップＳ３）。
【００３４】
そして、フィルタリング処理毎の操舵角δＦと車速Ｖｈとに基づいて自車両の進路を推定しこれに基づき予測走路を推定する（ステップＳ４）。
ここで、車両前方に障害物が存在しない場合には、障害物検知装置５において、物体が検知されないから、ステップＳ５からステップＳ９に移行し、警報装置８は作動されない。
【００３５】
この状態から、自車両が例えば、図１０に示すような略直角に曲がるカーブに進入すると、通常、このような急なカーブでは、ドライバは比較的小さな車速で走行するから、操舵角δに対するフィルタリング処理における伝達特性は、進み特性が強くなるように設定される。
ここで、カーブ進入時等には、図１１に細線で示すように、通常徐々に操舵角が大きくなるように操舵が行われることから、カーブ入口近傍に位置する状態では、その操舵角はまだ小さい。したがって、検出された操舵角δに基づいて予測進路を算出した場合、図１０に破線で示すように、実際の道路形状に比較して緩やかなカーブとなる。
【００３６】
しかしながら、操舵角δに対し、車速が低くなるほど、より強く進み特性を加えるような伝達特性でフィルタリング処理を行うことによって、図１１に一点鎖線で示すように、操舵角δに進み補正を加えることができる。このとき、カーブが急であるほど、ドライバは減速しその車速は低くなるため、進み特性はより強くなる。
【００３７】
よって、このように進み補正が行われた操舵角δＦに基づいて自車両の進路を予測した場合、真の操舵角δに基づき算出される予測進路よりも急なカーブとなり、この予測進路に基づき予測走路を算出することによって、図１０に一点鎖線で示すように、より真の道路形状に近い走路を予測することができる。
一方、図１２に示すように、比較的緩やかなカーブに進入する場合、それほど減速を行わなくても通過することができるから、操舵角の変化は比較的緩やかであり、また、操舵される舵角の範囲も狭い。したがって、この場合、フィルタリング処理によって、弱い進み特性が加えられるように補正が行われるから、図１３に示すように、太線で示す補正後の操舵角δＦは、細線で示す補正前の操舵角δに対し、あまり進み特性が加えられないことになる。
【００３８】
したがって、このように補正された操舵角δＦに基づいて予測進路を算出すると、比較的緩やかなカーブとなり、真の道路形状に近い走路を予測することができる。
したがって、図１０に示すように屈曲部の先に先行車両が存在する場合であっても、的確にこの先行車両との接触の可能性を判断することができる。
【００３９】
ちなみに、従来のように操舵角δに基づいて自車両の進路を予測した場合、通常カーブ路を走行する場合には、操舵角は図１４に示すように徐々に大きくなる。したがって、図１５に示すように、自車両がカーブ入口近傍に存在する場合には、操舵角が小さいことから、その予測進路は緩やかなカーブとなり、前方車両は自車両の進路上にないと判断される場合がある。
【００４０】
また、例えば、図１６に示すように、自車両がカーブの曲率に見合った操舵を行った場合には、カーブ前方には直線路が続いているにも関わらず、カーブであると判断されるため、直線路部分に前方車両が存在したとしても、前方車両は自車両の進路上にはないと判断される場合がある。
しかしながら、補正後の操舵角δＦに基づいて進路を予測することによって、より高精度に進路を予測することができ前方車両は自車両の進路上に存在すると判断されるから、この前方車両との接触の可能性を的確に判断することができる。
【００４１】
したがって、このようにして推定された予測走路に基づいて、障害物との接触判断を行うことにより、カーブ路等に存在する自車両前方の障害物であっても、これが自車両前方に存在するかどうかをより早い段階で的確に判断することができ、接触の可能性をより早い段階で、ドライバに通知することができる。
また、カーブ路道路脇に存在する障害物等、実際には、自車両の進路前方には存在しない障害物に対して、自車両と接触する可能性があると誤判断することを回避することができ、より的確に接触判断を行い、警報を発生することができる。
【００４２】
ここで、レーダ装置１が物体検知手段に対応し、車速センサ２が走行環境検出手段に対応し、舵角センサ３が旋回情報検出手段に対応し、図４において、ステップＳ３の処理が変化状況予測手段に対応し、ステップＳ３の処理において、伝達関数の特性を前記車速に応じて変化させる処理が補正度合可変手段に対応し、ステップＳ４の処理が補正手段及び進路予測手段に対応し、ステップＳ５〜ステップＳ７の処理が判定手段に対応している。
【００４３】
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。
この第２の実施の形態は、図１７に示すように、障害物検知処理の処理手順の一部が異なること以外は、上記第１の実施の形態と同様であるので、同一部には同一符号を付与しその詳細な説明は省略する。
図１７は、第２の実施の形態における障害物検知処理の処理手順の一例である。
【００４４】
この第２の実施の形態における障害物検知処理では、上記第１の実施の形態と同様に、まず、ステップＳ１で、操舵角δ及び車速データＶｈを読み込み、また、ステップＳ２で障害物検出装置５から障害物データを読み込む。
次いで、ステップＳ１１に移行し、ステップＳ１で読み込んだ操舵角δを疑似微分し、次いでステップＳ１２に移行し、疑似微分した操舵角ｄδに基づき次式（７）にしたがって、自車両の進路予測に用いる操舵角δ′を算出する。
【００４５】
δ′＝δ＋Ｇ×δ′　　　　　　　　　　……（７）
なお、式（７）中のＧはゲインであって、車速Ｖｈに応じて設定される。例えば図１８に示すように、車速がしきい値ＶＬよりも低いときには、最大値Ｇｍａｘとなり、車速がしきい値ＶＬから増加するほど、ゲインＧは、その最大値Ｇｍａｘから減少するようになっている。なお、車速がしきい値ＶＬよりも低いときには、ゲインをＧｍａｘに維持するようにしている。これは、上述のように、極低速の場合、つまり路地での右左折や、駐車時の切り返し等、非常に大きな角度の操舵を行うことが多く、また、操舵速度も極端に大きくなるため、操舵角の予測が難しい。このため、過度の補正を行うことにより、却って精度が低下することを防止するためである。
【００４６】
つまり、図１７のステップＳ１１及びＳ１２の処理では、図１９のブロック線図で表される処理を行う。
このようにして、進路予測に用いる操舵角δ′を算出したならば、ステップＳ１３に移行し、以後、操舵角δ′を、操舵角δＦに置き換え、上記第１の実施の形態と同様に処理を行う。つまり、操舵角δ′に基づき、自車両の予測進路を予測し、これに基づき予測走路を検出し（ステップＳ１３）、障害物と予測走路との位置関係から、接触可能性の判断を行い（ステップＳ５）、必要に応じて警報を発生させる（ステップＳ６〜ステップＳ９）。
【００４７】
ここで、操舵角δの微分値ｄδに乗算されるゲインＧは、図１８に示すように、車速がしきい値ＶＬよりも低いときに最大値Ｇｍａｘとなり、車速がしきい値ＶＬよりも増加するほど、ゲインＧは減少するようになっている。したがって、操舵角δの補正量は、操舵角の微分値ｄδに基づき、車速が低いほど大きく車速が高いほど小さいから、操舵角δは、車速が低いほど進み特性が強くなり、車速が高いほど、進み特性が低くなるように補正されることになる。したがって、上記第１の実施の形態と同等の補正が行われた操舵角δ′に基づいて自車両の進路が予測されることになり、この場合も上記第１の実施の形態と同等の作用効果を得ることができる。
【００４８】
また、フィルタリング処理を行う代わりに、微分処理を行うことによって、より簡易な構成で上記第１の実施の形態と同等の作用効果を得ることができる。
ここで、レーダ装置１が物体検知手段に対応し、車速センサ２が走行環境検出手段に対応し、舵角センサ３が旋回情報検出手段に対応し、図１７において、ステップＳ１１の処理が変化状況予測手段に対応し、ステップＳ１２において、補正量を算出する際のゲインＧを車速に応じて変化させる処理が補正度合可変手段に対応し、ステップＳ１２及びステップＳ１３の処理が補正手段及び進路予測手段に対応し、ステップＳ５〜ステップＳ７の処理が判定手段に対応している。
【００４９】
次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。
この第３の実施の形態は、図２０に示すように、第１の実施の形態における障害物検知処理において、ステップＳ３のフィルタリング処理の後に、ステップＳ３ａの補正量制限処理を追加したものである。なお、上記第１の実施の形態と同一部には同一符号を付与しその詳細な説明は省略する。
【００５０】
この補正量制限処理（ステップＳ３ａ）では、図２１に示すように、ステップＳ３で算出したフィルタリング処理後の操舵角δＦから、フィルタリング処理前の操舵角δを減算してフィルタ処理前後の操舵角偏差Δδを算出する。この操舵角偏差Δδに対し、リミッタ回路３１でリミッタ処理を行った後、リミッタ処理後の操舵角偏差ΔδＬＩＭに、フィルタリング処理前の操舵角δを加算し、これを自車両進路予測用の操舵角δ′として設定する。
【００５１】
前記リミッタ回路３１では、例えば操舵角δの操舵速度に基づいて、操舵角偏差Δδにリミッタをかけるようになっている。前記操舵速度Ｖδは、例えばフィルタリング前の操舵角δを微分することにより算出される。そして、図２１に示すように、操舵速度Ｖδがあるしきい値以上であるときには、前記操舵角偏差Δδを予め設定した最大値に制限し、操舵速度Ｖδがしきい値よりも低下するほど制限値の値も減少し、操舵速度Ｖδが零のときには、零に制限するようになっている。つまり、一般に、車速が高まるにつれて操舵速度が小さくなるため、操舵角δが変化する範囲は、リミット処理をかけることにより、低速では大きく、高速では小さくなるように設定される。
【００５２】
なお、図２１において、正値は右操舵が行われたことを表し、負値は左操舵が行われたことを表す。
したがって、このようにフィルタリング処理前後における、操舵角の変化に制限を設けることによって、ドライバ自身の操作が遅れた場合等に急操舵を行った際に、過度に補正が行われ、実際に旋回するカーブよりもさらに急なカーブを通過すると誤判断することを防止することができる。
【００５３】
なお、この第３の実施の形態においては、上記第１の実施の形態に適用した場合について説明したが、上記第２の実施の形態に適用することも可能である。
この場合には、図２２に示すように、操舵角δを微分処理しこれにゲインＧを乗算して、補正量Ｇ×ｄδを算出する。そして、この補正量Ｇ×ｄδに対して、上記第３の実施の形態と同様に、操舵速度Ｖδに応じてリミッタをかけ、このリミッタ処理後の補正量ΔδＬＩＭと操舵角δとを加算して、自車両進路予測用の、操舵角δ′を算出するようにすればよい。
【００５４】
次に、本発明の第４の実施の形態を説明する。
この第４の実施の形態における車両用障害物検知装置では、図２３に示すように、さらに、ナビゲーション装置１０が追加されている。
このナビゲーション装置１０は、ＧＰＳによる測位結果をもとに、ナビゲーション装置１０内で予め記憶している地図情報との照合を行い、自車両の地図上における位置を特定すると共に、走行中の道路に関する情報を属性情報として出力する。この属性情報としては、高速道路、一級国道等の道路区分、制限速度情報、走行中の道路がつづら折り路であるか否かを表す屈曲状況等がある。
【００５５】
そして、図４に示す上記第１の実施の形態における障害物検知処理と同様に処理を行うが、このとき、ステップＳ３でのフィルタリング処理を行う際の伝達特性を図２４に示すように、屈曲路であるか直線路であるかに応じて、進み特性を強めたり弱めたりするようになっている。つまり、ナビゲーション装置１０からの情報をもとに、自車両が走行している道路が、屈曲路であると判断されるときには、進み特性を強め、直線路であると判断されるときには、進み特性を弱めるようになっている。
【００５６】
したがって、このように走行路の状況に応じて進み特性が変更された伝達特性に基づいて操舵角δをフィルタ処理することによって、直線路では、操舵角の変化に対して補正量が少なく、屈曲路であるときには操舵角の変化に対して補正量が大きくなることになり、自車の進路をより的確に予測することができ、接触判断をより的確に行うことができる。
【００５７】
なお、上記第４の実施の形態においては、上記第１の実施の形態に適用した場合について説明したが、上記第２及び第３の実施の形態に適用することも可能であり、前記第２の実施の形態において適用する場合には、ゲインＧを屈曲路であるかどうかに基づいて変更するようにすればよい。また、上記第１から第３の実施の形態と組み合わせて、車速に応じて補正量を変更すると共に、道路状況に応じて補正量を変更するようにしてもよい。
【００５８】
また、上記第４の実施の形態においては、ナビゲーション装置１０を設けた場合について説明したが、これに限らず、インフラ設備からのインフラ情報を受信可能な受信設備を設け、このインフラ情報に基づいて自車両の走行路の状況を検出し、これに基づいて、補正量を調整するようにしてもよい。
ここで、レーダ装置１が物体検知手段に対応し、車速センサ２が車速検出手段に対応し、舵角センサ３が旋回状態検出手段に対応し、ナビゲーション装置１０が道路状況検出手段に対応している。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態を適用した車両用障害物検知装置の一例を示す概略構成図である。
【図２】本発明に適用したレーダ装置の動作説明に供する説明図である。
【図３】レーダ装置による検知物体の存在状態図の一例である。
【図４】第１の実施の形態における障害物検知処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】フィルタリング処理における伝達特性の一例である。
【図６】フィルタ係数テーブルの一例である。
【図７】自車両の予測進路の定義を説明するための説明図である。
【図８】自車両の予測走路の定義を説明するための説明図である。
【図９】検知物体の領域内外判定方法を説明するための説明図である。
【図１０】第１の実施の形態の動作説明に供する説明図である。
【図１１】第１の実施の形態の動作説明に供する説明図である。
【図１２】第１の実施の形態の動作説明に供する説明図である。
【図１３】第１の実施の形態の動作説明に供する説明図である。
【図１４】従来の動作説明に供する説明図である。
【図１５】従来の動作説明に供する説明図である。
【図１６】従来の動作説明に供する説明図である。
【図１７】第２の実施の形態における障害物検知処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】ゲインＧの特性を示す特性図である。
【図１９】第２の実施の形態における操舵角δ′算出時の処理手順の一例を示す機能ブロック図である。
【図２０】第３の実施の形態における障害物検知処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】第３の実施の形態における操舵角δ′の算出時の処理手順の一例を示す機能ブロック図である。
【図２２】第３の実施の形態のその他の例である。
【図２３】第４の実施の形態を適用した車両用障害物検知装置の一例を示す概略構成図である。
【図２４】第４の実施の形態における、フィルタリング処理の伝達特性の一例である。
【符号の説明】
１　レーダ装置
２　車速センサ
３　舵角センサ
４　ステアリングホイール
５　障害物検知装置
６　コントローラ
８　警報装置
１０　ナビゲーション装置
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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