(57)【要約】【課題】既定経路に沿った走行をできるだけ維持しつつ、障害物遭遇可能性が高まったときには先行車両の走行軌跡経路に基づいた自動操舵を行うことにより、スムーズで違和感のない操舵経路を確保できる走行経路生成装置を提供する。【解決手段】走行中の道路に沿って設定された既定経路を認識する既定経路認識手段７と、先行車両の走行軌跡に基づいて設定した経路を先行車両軌跡経路として認識する先行車両経路認識手段８とを有する自動操舵車両において、認識された既定経路と先行車両軌跡経路とを比較し既定経路の障害物遭遇可能性を推定する障害物遭遇可能性推定手段１０と、推定された既定経路の障害物遭遇可能性に基づいて自車両が実際に自動操作の対象とする自動操舵対象経路を既定経路と先行車両軌跡経路のいずれか一方から選択する自動操舵対象経路選択手段１１とを設けた。【選択図】　　　図１
2004078333.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両が走行中の道路上で自動操舵を行うために道路に沿って設定された既定経路を認識する既定経路認識手段と、
自車両の前方を走行する先行車両の走行軌跡に基づいて設定した経路を先行車両軌跡経路として認識する先行車両経路認識手段と、
を有する自動操舵車両において、
認識された既定経路と先行車両軌跡経路とを比較し、既定経路の障害物遭遇可能性を推定する障害物遭遇可能性推定手段と、
推定された既定経路の障害物遭遇可能性に基づいて、自車両が実際に自動操作の対象とする自動操舵対象経路を、既定経路と先行車両軌跡経路のいずれか一方から選択する自動操舵対象経路選択手段と、
を設けたことを特徴とする走行経路生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の走行経路生成装置において、
前記障害物遭遇可能性推定手段は、認識された既定経路と先行車両軌跡経路のレーン側路との位置関係を比較することにより既定経路の障害物遭遇可能性を推定することを特徴とする走行経路生成装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の走行経路生成装置において、
認識された既定経路と先行車両軌跡経路とから先行車両の障害物回避動作があったかどうかを判断する先行車両障害物回避動作判断手段を設け、
前記障害物遭遇可能性推定手段は、先行車両の障害物回避動作があったと判断されたとき、既定経路の障害物遭遇可能性が高いと推定することを特徴とする走行経路生成装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の走行経路生成装置において、
先行車両の挙動から先行車両の車線変更またはレーン離脱動作があったかどうかを認識する先行車両挙動認識手段を設け、
前記自動操舵対象経路選択手段は、先行車両の車線変更動作またはレーン離脱動作があったと認識されたとき、先行車両に基づく経路の選択を解除することを特徴とする走行経路生成装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の走行経路生成装置において、
自車両の前方に位置する物体を検知する物体検知手段と、
この物体検出手段により検知された先行車両の幅と、先行車両以外の経路上の物体を障害物として検出したときに操舵回避する操舵回避能力とに応じて、先行車両軌跡経路に判定幅を加える補正先行車両軌跡経路設定手段と、
を設け、
前記障害物遭遇可能性推定手段は、判定幅を付与した先行車両軌跡経路と既定経路とを比較することにより自車両の障害物遭遇可能性を推定することを特徴とする走行経路生成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の走行経路生成装置において、
前記障害物遭遇可能性推定手段は、先行車両の障害物回避動作を示す先行車両軌跡経路を検出したとき、先行車両軌跡経路に付与した判定幅を縮めることを特徴とする走行経路生成装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の走行経路生成装置において、
前記自動操舵対象経路選択手段は、既定経路の障害物遭遇可能性が高いと推定されたとき、先行車両に基づく走行経路軌跡を選択するとともに、
レーン内に静止障害物が存在する可能性に基づいて自車両の走行経路として選択する先行車両走行経路軌跡を、判定幅に沿ったものと判定幅を除いたものとのいずれか一方を選択することを特徴とする走行経路生成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ある経路に沿って自動操舵による追従走行を行う車両を誘導するための走行経路を生成する走行経路生成装置の技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
この種の従来技術としては、画像により認識した白線、道路上に設置された磁気ネイル、高精度ＧＰＳ等により与えられた既定経路に沿って走行する自動操舵車両が公知である。これらの車両では既定経路を検出する各種センサに基づき、検出した経路に沿って自動操舵機構を用いて追従するものである。
【０００３】
ところで、このような自動操舵車両を用いて走行する場合に、自車両の前方に存在する障害を認識し、それを回避しながら走行することが求められる。例えば、特開平７−１６０９９４号公報においては、カメラにより撮像された自動操舵のための既定経路に沿って走行中に、レーン上の障害物を認識した場合に、障害物を回避しながら自動操舵を行う技術が記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術にあっては、認識した既定経路を走行しながら障害物を認識する構成であるため、自車両の前方に先行車両が存在するとき、先行車両の影で障害物を見失ってしまうという問題があった。
【０００５】
特に、自動操舵車両において先行車両を車間距離制御によって追従しているときには、先行車両によって障害物が認識しずらい状況においても、頻繁に不必要な操舵により乗り心地を悪化させることなく、障害物との接触を避けた走行が求められている。
【０００６】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、既定経路に沿った走行をできるだけ維持しつつ、障害物遭遇可能性が高まったときには先行車両の走行軌跡経路に基づいた自動操舵を行うことにより、スムーズで違和感のない操舵経路を確保できる走行経路生成装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するため、本発明では、自車両が走行中の道路上で自動操舵を行うために道路に沿って設定された既定経路を認識する既定経路認識手段と、自車両の前方を走行する先行車両の走行軌跡に基づいて設定した経路を先行車両軌跡経路として認識する先行車両経路認識手段と、を有する自動操舵車両において、認識された既定経路と先行車両軌跡経路とを比較し、既定経路の障害物遭遇可能性を推定する障害物遭遇可能性推定手段と、推定された既定経路の障害物遭遇可能性に基づいて、自車両が実際に自動操作の対象とする自動操舵対象経路を、既定経路と先行車両軌跡経路のいずれか一方から選択する自動操舵対象経路選択手段と、を設けたことを特徴とする。
【０００８】
【発明の効果】
よって、本発明にあっては、障害物遭遇可能性推定手段により障害物との遭遇可能性を先行車両軌跡経路と既定経路との位置関係から障害物の存在可能性を推定し、自動操舵対象経路選択手段により自動操舵するための経路を選択するため、自車両のセンサから障害物を認識するのが困難である場合でも、障害物との遭遇可能性を低減しつつ、スムーズで違和感のない操舵経路の確保が可能となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
（第１実施例）
まず、構成を説明する。
図１は第１実２施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図において、１はＣＣＤカメラ、２は画像処理ＣＰＵ、３は自動操舵コントローラ、４は操舵アクチュエータ、５は車両制御ＣＰＵ、６は走行経路生成装置であり、走行経路生成装置６は、既定経路認識手段７と、先行車両経路認識手段８と、レーン路側推定手段９と、障害物遭遇可能性推定手段１０と、自動操舵対象経路選択手段１１とから構成されている。
【００１１】
既定経路認識手段７は、ＣＣＤカメラ１により撮像され、画像処理ＣＰＵ２により処理された自車両前方の画像に基づいて前方の既定経路を認識し、既定経路に対する自車両のヨー角および位置のずれを算出する。
【００１２】
先行車両経路認識手段８は、自車両前方の画像に基づいて先行車両の走行軌跡を認識する。また、レーン路側推定手段９は、自車両前方の画像に基づいてレーン路側を推定する。このとき、右ハンドル車であれば既定経路の左側、左ハンドル車であれば既定経路の右側のレーン路側を推定する。
【００１３】
障害物遭遇可能性推定手段１０は、既定経路認識手段７、先行車両経路認識手段８およびレーン路側推定手段９からの情報に基づいて自車の障害物遭遇可能性を推定し、自動操舵対象経路選択手段１１へ出力する。
【００１４】
自動操舵対象経路選択手段１１は、推定された障害物遭遇可能性から障害物との遭遇の可能性を大幅に軽減した経路を選択し、車両制御ＣＰＵ５へ出力する。
【００１５】
車両制御ＣＰＵ５は、走行経路生成装置によって与えられた軌跡を追従するための指令を自動操舵コントローラ３へ出力する。そして、自動操舵コントローラ３は、車両制御ＣＰＵ５からの指令に基づいて操舵アクチュエータ４を制御する。
【００１６】
次に、作用を説明する。
［走行経路選択制御処理］
図２は、第１実施例の走行経路選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【００１７】
ステップＳＡ１は、自動操舵機能を有した車両において、自動操舵を開始に必要な各種初期設定が完了した状態である。
【００１８】
ステップＳＡ２では、ＣＣＤカメラ１により得られた白線の画像から、自車両の既定経路を認識する。この既定経路は、必ずしも道路の中央である必要はなく、例えばわだちの形成を避けるためにレーン中央に対してオフセットを加えられたものや、カーブをスムーズに通過するためにＲを大きくとれる経路であっても良い。ただし、その場合には経路のオフセット量もしくはレーン端までの距離が既知であるか、もしくはレーン端を認識する装置を有することが必要とする。
【００１９】
ステップＳＡ３では、ＣＣＤカメラ１により自車両の前方を走行する先行車両が捕捉できているか否かの判定を行う。本ステップの判定で先行車両の補足がされない場合にはステップＳＡ１に戻り、また先行車両が補足された場合はステップＳＡ４へと進む
【００２０】
ステップＳＡ４では、ＣＣＤカメラ１により得られた画像から先行車両の認識を行い、自車両に対する先行車両センタの横および縦方向の時間推移を先行車両軌跡経路として認識する。図３に既定経路と先行車両軌跡経路の認識例について図示する。なお、認識された先行車両経路軌跡は、同時に認識された先行車両の車幅を自車両の車幅と比較し、その差分を先行車両経路軌跡に加減して次ステップ以降の判定を行っても良い。
【００２１】
ステップＳＡ５では、ステップＳＡ４において得られた先行車両軌跡経路を自車両が追従した場合にレーンを逸脱することになるか否かの判定を行う（先行車両挙動認識手段）。先行車両軌跡経路を走行した場合に自車両がレーンを逸脱して走行することが予想される場合には、ステップＳＡ９へと進み、レーン内で走行できると判定された場合にステップＳＡ６へと進む。
【００２２】
ステップＳＡ６では、ステップＳＡ２において認識された自車両が自動操舵を行うために設定された既定経路と、ステップＳＡ４において認識された先行車両軌跡経路を、自車両が走行中のレーン路側と比較する。レーン路側は右ハンドル車であれば既定経路の左側、左ハンドル車であれば既定経路の右側と既定して比較を行い障害物と遭遇可能性を判定する。
【００２３】
具体的には、図４に示すように、既定経路と先行車両軌跡経路の路側との位置関係を、自車両の既定経路と路側との距離をｙｃｆ１、先行車両軌跡経路と路側との距離をｙｃｆ２としたとき、ｙｃｆ２−ｙｃｆ１＞０の場合に障害物との遭遇可能性が高まったと判定する。
【００２４】
なお、路側との距離ｙｃｆ１，ｙｃｆ２は、先行車両の横幅が検出されている場合には、路側からの車両横端の距離をそれぞれｙｃｆ１’、ｙｃｆ２’としてｙｃｆ２’−ｙｃｆ１’＞０の条件をもって比較しても良い。
【００２５】
また、路側からの距離を用いなくても、自車両の走行軌跡に対して、路側を負として先行車両軌跡の横位置を直接比較し、先行車両軌跡の自車両既定経路に対するの横位置ｙｄｉｆｆ＞０、もしくは車両横端のオフセットを加えたｙｄｉｆｆ’＞０の場合に、障害物との遭遇可能性が高まったと判定しても良い。
【００２６】
なお、白線形状等から路側を検出した結果や、既定経路を取得する際に路側が既知である等により路側が右側と検出された場合には、その検出された路側を基準として上記判定を行っても良い。また先行車両が大型車両などで自車両と比較して車幅が大幅に大きいと検出された場合には、路側に関係なく障害物遭遇可能性を判定しても良い。
【００２７】
ステップＳＡ７では、自車両の既定経路と先行車両軌跡経路との比較の結果、障害物との遭遇可能性が高まった場合にはステップＳＡ８へと進み、障害物との遭遇可能性が低い場合にはステップＳＡ９へと進む。
【００２８】
ステップＳＡ８では、自動操舵追従経路としてステップＳＡ６の判定に用いた先行車両軌跡経路を自動操舵のための走行経路として供給する。ステップＳＡ４にて先行車両の横幅を検出し、走行経路に補正を加えた場合にはその補正を加えた先行車両軌跡経路を供給する。なお、横幅を加味せずに先行車両軌跡経路を走行経路として選択した例を図５に示す。これは、路側を左側と想定した場合である。なお、先行車両と自車両の横幅に補正を加えた場合についての説明は後述する。
【００２９】
ステップＳＡ９では、自車両に既定経路として設定された経路を自動操舵追従経路として供給する。
【００３０】
次に、効果を説明する。
第１実施例の走行経路生成装置にあっては、以下に列挙する効果を得ることができる。
【００３１】
（１）　障害物との遭遇可能性を先行車両軌跡経路と自車両の既定経路との位置関係から障害物の存在可能性を推定し、自動操舵するための経路を選択することとしたため、ＣＣＤカメラ１により撮像した画像から障害物を認識するのが困難である場合でも、障害物との遭遇可能性を低減しつつ、スムーズで違和感のない操舵経路の確保が可能となる。
【００３２】
（２）　自車両の既定経路の路側との距離ｙｃｆ１と、先行車両軌跡経路と路側との距離ｙｃｆ２を推定し、ｙｃｆ２−ｙｃｆ１＞０の場合に障害物との遭遇可能性が高まったと判断して先行車両軌跡経路を走行経路として選択することとしたため、複数車線を有する道路を走行中のときなど、自動操舵の既定経路が通常の単線道路を走行するときの路側と違う側にある場合においても、障害物との遭遇可能性を低減しつつスムーズで違和感のない操舵経路の確保が可能となる。
【００３３】
（３）　先行車両の挙動から車線変更動作やレーン離脱動作を認識した場合には、先行車両に基づく経路の選択を終了するので、既定経路を外れずに自動操舵を継続することが可能になる。
【００３４】
（第２実施例）
第２実施例は、前方の物体（障害物）を認識するレーザレーダ装置を設けた点で第１実施例と異なる。
【００３５】
図６は、第２実施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。図において、１２はレーザレーダ装置、１３は物体検知手段、１８は補正先行車両軌跡経路設定手段である。
【００３６】
物体検知手段１３は、レーザレーダ装置１２により前方の障害物を認識し、その結果を車両制御ＣＰＵ５で処理することによって障害物を回避する機能を基本機能として有するが、走行経路生成装置６の経路判断として障害物認識状況を送るものである。
【００３７】
補正先行車両軌跡経路設定手段１８は、先行車両軌跡経路をに判定幅を加え、障害物遭遇可能性推定手段１０へ出力する。
【００３８】
次に、作用を説明する。
［走行経路選択制御処理］
図７は、第２実施例の走行経路選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
ステップＳＢ１は、自動操舵機能を有した車両において、自動操舵を開始に必要な各種初期設定が完了した状態である。
【００４０】
ステップＳＢ２では、ＣＣＤカメラ１により得られた白線の画像から、自車両の既定経路を認識する。自車両が自動操舵機能を用いて追従する自車両の既定経路を認識する。
【００４１】
ステップＳＢ３では、レーザーレーダ装置１２と物体検知装置１３により自車両の前方を走行する先行車両が捕捉できているか否かの判定を行う。本ステップの判定で先行車両の補足がされない場合にはステップＳＢ１に戻り、また先行車両が補足された場合はステップＳＢ４へと進む
【００４２】
ステップＳＢ４では、レーザレーダ装置１２により検出した先行車両の中心の自車両に対する横および縦方向の時間推移から、先行車両軌跡経路として認識する。
【００４３】
ステップＳＢ５では、障害物の位置が先行車両よりも自車両に近い距離に位置し、先行車両に遮られずに認識できる状態となったことを想定し、既定の操舵回避能力に基づいて先行車両軌跡経路に付与する判定幅を設定する。設定する操舵回避能力は、例えば、図８に示すように、時間ｔ当たりの横位置変化Ｙｊｐで示される。また、図示するように、走行中の速度ｖによってマップを変更しても良い。さらに、障害物を認識してから実際に操舵を開始するまでの遅れ時間を差し引いて設定しても良い。
【００４４】
この図より先行車両との車間時間から、決定される先行車両位置到達時までに自車両に加えることのできる横位置Ｙｊｐを図９のように判定幅として付与する。先行車両の車幅が自車両と同一の場合には、この判定幅の意味するところは図１０のように先行車両の左右車端エッジに対して余裕をもたせたことである。
【００４５】
ステップＳＢ６では、先行車両軌跡経路に対してステップＳＢ５で設定された操舵量に相当する分を判定幅として追加する。
【００４６】
ステップＳＢ７では、図のように先行車両の障害物を回避するパターンを自車両の既定経路との比較で検出されたか否かを判定する（先行車両障害物回避動作判断手段）。例えば、図１１に示すような先行車両の障害物回避の可能性が高い軌跡もしくは挙動が検出された場合は、ステップＳＢ９へと進み、先行車両の障害物回避の可能性高い軌跡もしくは挙動が検出されなかった場合にはステップＳＢ８へと進む。
【００４７】
ステップＳＢ８では、操舵回避する必要のある障害物がレーザレーダ装置１２によって検出されたか否かを判定する。障害物の存在可能性が検出された場合にはステップＳＢ９へと進み、障害物の存在可能性が検出されない場合にはＳＢ１０へと進む。なお、実際に障害物の全体が認識され、自動操舵による回避を行う場合には、公知の障害物回避装置を発動して回避するルーチンに処理を移行しても良い。
【００４８】
ステップＳＢ９では、ステップＳＢ６において先行車両軌跡経路に加えた判定幅を先行車両軌跡経路から除いて（ただし、ステップＳ４にて先行車両の横幅を付与した場合には、その値は除かない）ステップＳＢ１０へと進む。
【００４９】
次に、横幅の付与のみが残った状態での判定について説明を加える。図１２は、先行車両が自車両よりも幅が広いとき、この補正を片側に加えた例を示す図である。図１３は、この補正を両側に加えた例を示す図である。図１３の意味するところは、先行車両の左右端の範囲内に自車両が入っている状態が障害物遭遇可能性が低いということである。
【００５０】
図１４には、逆に先行車両が自車両よりも幅が狭いときの補正例を示し、図１５は、両側に補正を加えた例を示す。図１５の意味するところは、路側が左側の場合、自車両の障害物遭遇可能性が低いと判断されるのは先行車両の左端より自車両の左端が右よりのときとなる。
【００５１】
ステップＳＢ１０では、前ステップで得られた先行車両の走行軌跡を自車両が追従した場合に、レーンを逸脱することになるか否かの判定を行う。前ステップまでに先行車両軌跡経路に判定幅が付与されている場合は、その判定幅内で自車両がレーンを逸脱せずに走行可能な領域があるか否かにより、レーンを逸脱せずに走行を続けられるかを判定する。例えば、自車両がレーンを逸脱して走行すると判定された場合にはステップＳＢ１４へと進み、レーン内で走行できると判定された場合にはステップＳＢ１１へと進む。
【００５２】
ステップＳＢ１１では、自車両の既定経路に対する車線幅との関係から、ステップＳＢ２において認識された自車両が自動操舵を行うために設定された既定経路とステップＳＢ４において認識された先行車両軌跡経路を自車両が走行中のレーン路側と比較する。比較はステップＳＡ６（図２）のときと同ようにレーン路側は右ハンドル車であれば既定経路の左側、左ハンドル車であれば既定経路の右側と既定して比較を行い障害物と遭遇可能性を判定する。
【００５３】
ただし、ステップＳＢ６にて判定幅を付与した先行車両軌跡経路と自車両の既定経路を比較している場合は、判定幅の端との比較を行う。なお、判定幅が付与されており、先行車両が２輪車等で判定幅を付与しても自車両両端における障害物衝突可能性が低いと判定されない場合を除き、先行車両の判定幅範囲内に既定経路が収まっていれば障害物遭遇可能性が低く、収まっていなければ収まっていない側の判定幅エッジを先行車両走行軌跡とみなして障害物遭遇可能性が高まったと判断する。
【００５４】
ステップＳＢ１２では、自車両の既定経路と先行車両軌跡経路との比較の結果、障害物との遭遇可能性が高まった場合にはステップＳＢ１３へと進み、障害物との遭遇可能性が低い場合にはＳＢ１４へと進む。
【００５５】
ステップＳＢ１３では、自動操舵追従経路としてステップＳＢ１２の判定に用いた先行車両軌跡経路を自動操舵追従するための走行経路として供給する。判定幅が付与された先行車両軌跡経路を左側が路肩の場合に経路を選択した結果の例を図１６に示す。
【００５６】
ステップＳＢ１４では、自車両に既定経路として設定された経路を自動操舵追従するための走行経路として供給する。
【００５７】
次に、効果を説明する。
第２実施例の走行経路生成装置にあっては、以下に列挙する効果を得ることができる。
【００５８】
（４）　先行車両の障害物を回避するパターンを自車両の既定経路との比較で判定することとしたため、障害物回避の可能性が高い軌跡もしくは挙動が検出された場合には、自車両が直接障害物を検知する前に既定経路の障害物遭遇可能性が高いと推定できるので、余裕を持って連続的に障害物を回避しながら自動操舵を行う走行経路の生成が可能になる。
【００５９】
（５）　時間ｔあたりの横位置変化Ｙｊｐを操舵回避能力とし、この操舵回避能力に基づいて先行車両軌跡経路に判定幅を設けたため、頻繁な選択経路の切り替えにつながる走行中の障害物遭遇可能性の不要な高まりを防止でき、先行車両の通常の運転で生じる範囲の横位置変化があっても既定経路に基づいたスムーズで違和感の少ない走行の継続が可能となる。また、先行車両の幅が自車幅より小さくても設けた判定幅を考慮すると自車両の幅よりも大きくなる場合は、左右の路側位置に関わらず障害物遭遇可能性を判定できるので、３車線の中央レーン等を走行する場合や単線を走行する場合などレーン路側が片側に既定できない場合にも自車両の既定経路と先行車両軌跡経路との選択に基づく走行経路の選択が可能となる。
【００６０】
（６）　先行車両の障害物回避動作を検出した場合に、先行車両軌跡経路に加えた判定幅を除くこととしたため、静止した障害物を確実に回避しながら走行することが可能な自動操舵の経路の生成が可能になる。
【００６１】
（７）　既定経路軌跡の障害物遭遇可能性が高まった際に、実際に障害物が存在している可能性がある場合に先行車両軌跡経路に基づいて自動操舵対象の経路を生成し選択するので、障害物の一部しか見えていない状況でその回避可能な経路を生成でき、その後、静止障害物の認識が確実になされたときにもスムーズな障害物回避を行うことが可能となる。
【００６２】
（第３実施例）
第３実施例は、既定経路認識および先行車両経路認識を高精度ＧＰＳによって行う例である。
【００６３】
図１７は、第３実施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図であり、図において、１４はＧＰＳアンテナ、１５は車−車間通信機、１６は高精度ＧＰＳ座標計測変換装置、１７は地図データである。
【００６４】
ＧＰＳアンテナ１４で計測された自車両の緯度・経度・（高度）情報、および自車両と同一構成の車両において計測された先行車両の緯度・経度・高度を車−車間通信機１５によって取得し、高精度ＧＰＳ座標計測変換装置１６によって、地図データ１７と照合可能な平面座標系へと変換する。既定経路および先行車両軌跡経路はこの処理によって走行経路生成装置に送るものであり、自車両の経路に対する位置と共に同一座標系の情報である。
【００６５】
次に、作用を説明する。
［走行経路選択制御処理］
第３実施例における走行経路選択制御処理の流れは、図７のフローチャートに示した第２実施例の走行経路選択制御処理の流れにおいて、ステップＳＢ２で地図データ１７を用いて既定経路の認識を行う点、およびステップＳＢ４で車−車間通信機１５により先行車両の位置情報を取得し、この位置情報に基づいて先行車両軌跡経路を認識する点で第２実施例と異なる。
【００６６】
（第４実施例）
第４実施例は、図１８に示すように、図６に示した第２実施例の構成からレーザレーダ装置１２を省き、自車両前方の物体（障害物）をＣＣＤカメラ１で検出する例である。
【００６７】
［走行経路選択制御処理］
第４実施例の走行経路選択制御処理の流れは、図７のフローチャートに示した第２実施例の走行経路選択制御処理の流れと同じであるが、ステップＳＢ３において、先行車両の軌跡をＣＣＤカメラ１から得られた画像から認識する点で第２実施例と異なる。
【００６８】
（その他の実施の形態）
以上、本発明の実施の形態を第１実施例〜第４実施例に基づいて説明してきたが、本発明の具体的な構成は、第１〜第４実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００６９】
例えば、自車両の既定経路を、磁気ネイル等のインフラに敷設された経路としても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施例の走行経路選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】既定経路と先行車両軌跡経路の認識例を示す図である。
【図４】既定経路と先行車両軌跡経路の路側との位置関係を示す図である。
【図５】先行車両軌跡経路を走行経路として選択した例を示す図である。
【図６】第２実施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施例の走行経路選択制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】時間と横位置変位との関係を示す特性図である。
【図９】先行車両経路軌跡に判定幅を加えた例を示す図である。
【図１０】先行車両経路軌跡の左右に判定幅を加えた例を示す図である。
【図１１】先行車両の障害物回避の可能性が高い軌跡もしくは挙動が検出された状態を示す図である。
【図１２】先行車両が自車両よりも幅が広いとき、先行車両軌跡経路の片側に補正を加えた例を示す図である。
【図１３】先行車両が自車両よりも幅が広いとき、先行車両軌跡経路の両側に補正を加えた例を示す図である。
【図１４】先行車両が自車両よりも幅が狭いとき、先行車両軌跡経路の片側に補正を加えた例を示す図である。
【図１５】先行車両が自車両よりも幅が狭いとき、先行車両軌跡経路の両側に補正を加えた例を示す図である。
【図１６】判定幅が付与された先行車両経路を左側が路肩の場合に経路を選択した結果の例を示す図である。
【図１７】第３実施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。
【図１８】第４実施例の走行経路生成装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１　ＣＣＤカメラ
２　画像処理ＣＰＵ
３　自動操舵コントローラ
４　操舵アクチュエータ
５　車両制御ＣＰＵ
６　走行経路生成装置
７　既定経路認識手段
８　走行車両経路認識手段
９　レーン路側推定手段
１０　障害物遭遇可能性推定手段
１１　自動操舵対象経路選択手段
１２　レーザレーダ装置
１３　物体検知手段
１４　ＧＰＳアンテナ
１５　車−車間通信機
１６　高精度ＧＰＳ座標計測変換装置
１７　地図データ
１８　補正先行車両軌跡経路設定手段
【図１】
2004078333.tif 000003
【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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