(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両前方の外部環境を認識して該自車両の運転支援を行う車両用運転支援装置において、
上記自車両前方の上記外部環境を撮像する撮像手段と、
上記撮像手段で撮像した上記外部環境の画像に基づいて自車両の走行を阻害する立体障害物を検出する立体障害物検出手段と、
上記外部環境を撮像した上記画像に基づき該外部環境が上記立体障害物を視覚的に認識することを困難とさせる視覚的認識困難状態にあるか否かを判定する視覚的認識困難状態判定手段と、
警報装置と車速制限装置とを備える回避手段と、
上記立体障害物検出手段で上記立体障害物を検出した場合、上記視覚的認識困難状態判定手段の判定結果に応じて、自車両の上記回避手段を作動させるタイミングを制御する制御手段と
を備え、
上記制御手段は、上記自車両の速度に基づいて、上記立体障害物との衝突を回避するのに必要な必要作動距離を設定し、上記視覚的認識困難状態判定手段で視覚的認識困難状態にあると判定した場合は上記必要作動距離を設定距離分だけ長く設定すると共に、車速制限装置の必要作動距離が該警報装置の必要作動距離よりも短く設定される
ことを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
上記視覚的認識困難状態判定手段は、上記撮像手段で撮像した上記外部環境の画像から、上記立体障害物と略同一色の領域が設定割合以上検出された場合、視覚的認識困難状態にあると判定することを特徴とする請求項１に記載の車両用運転支援装置。
【請求項３】
上記視覚的認識困難状態判定手段は、上記外部環境を撮像した画像から輝度エッジを抽出し、該抽出した輝度エッジに基づいて、上記外部環境が上記立体障害物を視覚的に認識することを困難とさせる視覚的認識困難状態であるか否かを判定することを特徴とする請求項１或いは２に記載の車両用運転支援装置。
【請求項４】
上記視覚的認識困難状態判定手段は、上記輝度エッジにおける垂直方向エッジと水平方向エッジを計数し、各々設定数以上検出された場合、画像が複雑であると判定することを特徴とする請求項３記載の車両用運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の前方に存在する立体障害物との距離が必要作動距離に達した場合、警報装置や車速制限装置等の回避手段を作動させる車両用運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、自車両に搭載したレーザレーダ等により、自車両と衝突する可能性の高い先行車両、対向車両、或いは歩行者等の立体障害物を検出すると共に、それらと自車両との物理的な距離を検出し、距離が近接している場合は、警報等で運転者に注意を喚起する車両用運転支援装置が種々提案されている。
【０００３】
ところで、運転者の他車両や歩行者等の立体障害物に対する認知能力は、運転者の疲労度によって低下することが知られている。そのため、例えば特開平６−２４３３９８号公報には、運転者の疲労度を検知し、疲労度が高いと判定した場合は、車両周辺の物体の存在や距離等を検知するセンサの出力を上げて検知領域を広げ、立体障害物の認知遅れを未然に防ぐ技術か開示されている。
【特許文献１】特開平６−２４３３９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、運転者の認知能力の低下は、運転者の疲労度のみならず、視覚環境の複雑さによっても生じることが知られている。例えば、立体障害物近傍の視野内に電柱や建造物等の立体物が混在している場合、或いは、立体障害物の背景に、立体障害物と類似する形状、或いは大きさの立体物が存在する場合、立体物に立体障害物が溶け込み、或いは埋もれてしまい、認知能力が低下する。しかし、ほとんどの運転者は、複雑な視覚環境によって立体障害物の認知能力が低下していることを意識していない場合が多い。
【０００５】
この対策として、レーザレーダ等による障害物の検知能力を予め高く設定しておくことも考えられるが、過剰な運転支援となりかねず、又、検知精度が低下するため使い勝手が悪く、実用性を損なう問題がある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、外部環境による運転者の認知能力の低下を推定し適切な運転支援を行うことのできる車両用運転支援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】
【０００７】
上記目的を達成するため第１の発明は、自車両前方の外部環境を認識して該自車両の運転支援を行う車両用運転支援装置において、上記自車両前方の上記外部環境を撮像する撮像手段と、上記撮像手段で撮像した上記外部環境の画像に基づいて自車両の走行を阻害する立体障害物を検出する立体障害物検出手段と、上記外部環境を撮像した上記画像に基づき該外部環境が上記立体障害物を視覚的に認識することを困難とさせる視覚的認識困難状態にあるか否かを判定する視覚的認識困難状態判定手段と、警報装置と車速制限装置とを備える回避手段と、上記立体障害物検出手段で上記立体障害物を検出した場合、上記視覚的認識困難状態判定手段の判定結果に応じて、自車両の上記回避手段を作動させるタイミングを制御する制御手段とを備え、上記制御手段は、上記自車両の速度に基づいて、上記立体障害物との衝突を回避するのに必要な必要作動距離を設定し、上記視覚的認識困難状態判定手段で視覚的認識困難状態にあると判定した場合は上記必要作動距離を設定距離分だけ長く設定すると共に、車速制限装置の必要作動距離が該警報装置の必要作動距離よりも短く設定されることを特徴とする。
【００１６】
第２の発明は、第１の発明において、上記視覚的認識困難状態判定手段は、上記撮像手段で撮像した上記外部環境の画像から、上記立体障害物と略同一色の領域が設定割合以上検出された場合、視覚的認識困難状態にあると判定することを特徴とする。
【００１９】
第３の発明は、第１，２の発明において、上記視覚的認識困難状態判定手段は、上記外部環境を撮像した画像から輝度エッジを抽出し、該抽出した輝度エッジに基づいて、上記外部環境が上記立体障害物を視覚的に認識することを困難とさせる視覚的認識困難状態であるか否かを判定することを特徴とする。
【００２１】
第４の発明は、第３の発明において、上記視覚的認識困難状態判定手段は、上記輝度エッジにおける垂直方向エッジと水平方向エッジを計数し、各々設定数以上検出された場合、画像が複雑であると判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、外部環境による運転者の認知能力の低下を推定し適切な運転支援を行うことができる等、優れた効果が奏される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面に基づいて本発明の一形態を説明する。図１に車両用運転支援装置を搭載した車両の概略構成図を示す。
【００２４】
同図の符号１は自動車等の車両（自車両）で、この自車両１に、運転者を積極的に支援する車両用運転支援装置（いわゆるＡＤＡシステム:Active Drive Assist system）２が搭載されている。ＡＤＡシステム２は、自車両１と、その前方に存在する立体障害物とが近接している場合に運転者に注意を促す警報機能や、ブレーキを動作させる車速制限機能等を備えている。
【００２５】
ＡＤＡシステム２は、主に、撮像装置としてのステレオカメラ３、画像処理部４、外部環境認識部５、制御部６等を備えており、制御部６に、車速センサ７が接続されていると共に、ブサー、ランプ等の警報装置８、及び車速制限装置としてのブレーキ駆動部９が各々接続されており、ブレーキ駆動部９からの駆動信号によりブレーキが作動される。尚、警報装置８及びブレーキ駆動部９が回避手段を構成している。又、この回避手段は警報装置８とブレーキ駆動部９との何れか一方であっても良い。
【００２６】
ステレオカメラ３は、車室内のルームミラー近傍に配設されており、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）等のイメージセンサを内蔵した左右一対のメインカメラ（例えば右側カメラ）とサブカメラ（例えば左側カメラ）とで構成されている。又、ステレオカメラ３は、メインカメラによって基準画像を取得し、サブカメラによって比較画像を取得する。
【００２７】
画像処理部４は、メインカメラとサブカメラとで撮像した外部環境（主に自車両１の前方の画像）のアナログ画像を、所定の輝度階調のデジタル画像に変換（Ａ／Ｄ変換）し、変換後のデジタル画像に対して輝度の補正や画像の幾何学的な変換等の補正を行う。そして、メインカメラで撮像した画像から基準画像を生成し、又、サブカメラで撮像した画像から比較画像を生成し、これらを画像メモリに格納する。
【００２８】
外部環境認識部５は、画像処理部４で処理した外部環境の画像に基づいて、自車両１の前方に存在する立体物を検出する立体物検出機能、この立体物の中で自車両１の走行を阻害する立体障害物を検出する立体障害物検出機能、及び外部環境の画像に基づき外部環境が立体障害物を視覚的に認識させることが困難となる視覚的認識困難状態にあるか否かを調べる視覚的認識困難状態判定機能等を備えている。
【００２９】
具体的には、画像メモリに格納されている基準画像と比較画像とに基づき視差を算出し、この視差、すなわち、基準画像と比較画像との間における水平方向のずれ量から、三角測量の原理を用いて画像全体に渡る距離情報を求め、三次元の距離分布データ（距離画像）を生成する。そして、距離分布データを処理して、先行車、停車中の車両、対向車両、歩行者、電柱、家屋等、走行路前方の立体物を検出すると共に道路形状を認識する。
【００３０】
立体物の認識は、例えば画像から水平方向エッジと垂直方向エッジとを抽出することで行う。以下、エッジの抽出方法について簡単に説明する。尚、水平方向エッジと垂直方向エッジとの抽出方法は基本的に同じであるため、水平方向エッジの抽出についてのみ説明する。
【００３１】
先ず、基準画像内に設定されている処理領域のそれぞれの画素に対して水平方向にフィルタリング処理を行い、水平方向に輝度差のあるエッジ部分を強調する。フィルタリング処理としては、例えばソーベル演算を用いたフィルタリング処理が知られている。
【００３２】
次いで、フィルタリング処理が行われたそれぞれの画素の輝度値に基づいて、輝度ヒストグラムを算出し、このヒストグラムに基づいて、低輝度側の画素数と高輝度側の画素数とが所定の割合となる輝度値を閾値として二値化処理を施す。その後、二値化処理によって「１」の値を持つ画素、すなわちエッジ点を抽出し、連続するエッジ点をまとめて１つ水平方向エッジとしてグループ化する。エッジ点をグループ化する方法としては、テンプレートを使用したラベリング処理や最小二乗法により直線に近似させる処理が知られている。
【００３３】
そして、抽出された水平方向エッジ、及びこの水平方向エッジと同様の方法で抽出した垂直方向エッジと、各距離データとに基づいて、同一距離にある水平方向エッジと垂直方向エッジとから、画面上に表示されている複数の立体物を検出する。
【００３４】
更に、外部環境認識部５は、検出した複数の立体物の中から、自車両１と衝突する可能性の高い立体障害物を抽出すると共に、立体障害物が他の立体物に埋もれて輪郭阻害を生じているか否か、立体障害物と類似する形状の立体物が複数存在しているか否か、移動している立体物が複数存在するか否か、及び自車両１の運転者側から見て、立体障害物の背景が複雑か否かを調べ、輪郭阻害を生じている場合、類似形状の立体物が存在している場合、移動体が設定数以上存在している場合、或いは背景が複雑な場合は、外部環境が視覚的認識困難状態（運転者の立体障害物を視覚的に認識する能力が、他の立体物の存在が妨げとなって低下している状態）であると判定する。
【００３５】
立体障害物の抽出は、例えばステレオカメラ３を構成するメインカメラで撮像した基準画像にて時系列に求められる立体物の位置データから、この立体物の移動ベクトルを算出し、自車両１の進行方向と立体物の移動ベクトルとの関係から、該車両と衝突する可能性の高い立体物を抽出し、これを立体障害物と設定する。
【００３６】
立体障害物は、例えば、走行路前方を走行する車両、走行路前方の停車中の車両、対向車線を走行している対向車両、走行路前方の路肩付近に存在する歩行者、自転車、バイク等が抽出される。
【００３７】
又、移動体の抽出は、時系列に求められる位置データに変化がある立体物を抽出し、これを移動体と設定する。
【００３８】
制御部６は必要作動距離設定機能を有している。この必要作動距離設定機は、外部環境認識部５で立体障害物が検出された場合、車速センサ７で検出した自車両１の車速Ｖｅに基づき、立体障害物に対して自車両１が、それ以上近接した場合に、警報装置８を動作させる必要警報作動距離Ｄｗと、ブレーキ駆動部９に駆動信号を出力してブレーキを作動させる必要ブレーキ作動距離Ｄｎとを算出する。更に、この場合、外部環境認識部５で、外部環境が視覚的認識困難状態と判定された場合は、両必要作動距離Ｄｗ，Ｄｎを設定量だけ長く設定する。従って、視覚的認識困難状態では、警報装置８とブレーキとの動作タイミングが早めに設定される。
【００３９】
以下、図２、図３のフローチャートに従い、上述したＡＤＡシステムの処理手順について説明する。 
自車両１が走行を開始すると、図２に示す運転支援ルーチンが設定周期毎に起動され、先ず、ステップＳ１で、メインカメラとサブカメラとからなるステレオカメラ３で撮影した、自車両１の前方の画像データを読込み、ステップＳ２で、車速センサ７で検出した車速Ｖｅを読込む。
【００４０】
そして、ステップＳ３で、画像データを所定画像処理して立体物を検出する。尚、この立体物の検出処理については既述したので、ここでの説明は省略する。
【００４１】
その後、ステップＳ４へ進み、検出した立体物の中に立体障害物があるか否かを調べ、立体障害物が存在する場合、ステップＳ５へ進み、立体障害物が存在しない場合、ルーチンを抜ける。尚、立体障害物の抽出処理については既述したので、ここでの説明は省略する。
【００４２】
そして、ステップＳ５へ進むと、自車両１の前方の外部環境が視覚的認識困難状態にあるか否かを検出する。この視覚的認識困難状態にあるか否かは、図３に示す視覚的認識困難条件判定サブルーチンに従って判定される。
【００４３】
先ず、ステップＳ２１で、抽出した立体障害物の輪郭を阻害する立体物（以下、「輪郭阻害物」と称する）が有るか否かを調べる。例えば、図４では、立体障害物が路肩を移動する歩行者Ｗ、輪郭阻害物が電柱Ｐである。歩行者Ｗは、電柱Ｐにより輪郭の一部が隠れており、このような状況では、運転者は、歩行者Ｗの進行方向を的確に判断（推測）することが困難である。
【００４４】
従って、ステップＳ２１では、ステレオカメラ３で撮影した画像に基づいて、立体障害物を抽出した際、この立体障害物の左右横の距離値を検出する。立体障害物の左右横の距離値が立体障害物の距離値よりも近い値を示しているときは、立体障害物の一部が他の立体物に隠れた状態であり、輪郭阻害物有りと判定する。  輪郭阻害物は電柱Ｐに限らず、道路標識柱、塀、街路樹、杭等も対象となる。
【００４５】
そして、輪郭阻害物有りと判定された場合は、ステップＳ２６へジャンプし、自車両１の前方の外部環境が視覚的認識困難状態有りと、揮発性メモリ等に記憶してルーチンを抜ける。
【００４６】
又、輪郭阻害物無しと判定された場合は、ステップＳ２２へ進む。ステップＳ２２では、立体障害物と形状の類似した立体物（以下、「類似形状物」と称する）が設定数ｎ１以上存在しているか否かを調べる。
【００４７】
例えば、図６（ａ）に示すように、立体障害物が、自車両１の前方を走行している先行車両Ｃｆ或いは対向車両Ｃｏの場合、遠方に連続して立設されている建造物Ｅの形状の大きさやパターンが、車両Ｃｆ，Ｃｏと類似しているために、車両Ｃｆ，Ｃｏが遠方の建造物Ｅの中に溶け込んでしまい、運転者は、車両Ｃｆ，Ｃｏを明瞭に識別することが困難となり易い。
【００４８】
又、例えば図６（ｂ）に示すように、立体障害物が歩行者Ｗの場合、路肩に連続して、上下方向に細長い建造物（電柱、電話ボックス等）Ｆが複数立設されている場合、歩行者Ｗの肩幅と建造物Ｆのパターンが類似しているため、歩行者Ｗが建造物Ｆ中に溶け込んでしまい、運転者は、歩行者Ｗを認識することが困難になり易い。
【００４９】
ステップＳ２２では、抽出した垂直方向エッジと水平方向エッジとに基づいて、立体障害物（先行車両Ｃｆと対向車両Ｃｏ、或いは歩行者Ｗ）と立体物（建造物Ｅ，Ｆ）との形状を認識し、立体障害物に類似する形状物（類似形状物）が存在するか否かを調べ、類似形状物が存在する場合は、その数ａをカウントする。そして、カウント数ａが設定数ｎ１以上（ｎ１≦ａ）の場合、類似形状物有りと判定して、ステップＳ２６へジャンプし、自車両１の前方の外部環境が視覚的認識困難状態有りと、揮発性メモリ等に記憶してルーチンを抜ける。
【００５０】
又、カウント数ａが設定数ｎ１未満（ｎ１＞ａ）の場合、類似形状物無しと判定し、ステップＳ２３へ進む。ステップＳ２３では、移動体の数ｂが設定数ｎ２以上存在しているか否かを調べる。
【００５１】
例えば、図５に示すように、立体物が路肩を歩行している複数の歩行者Ｗであり、歩行者Ｗの一人が立体障害物である場合、運転者は、複数の歩行者Ｗと立体障害物の動きをそれぞれ認識して、衝突する可能性を判断するため、この判断に遅れが生じ易い。また、複数の歩行者Ｗが立体障害物の背景となる状況では、複数の歩行者Ｗの動きが妨げになり、立体障害物の移動量を認識するのが困難になり易い。
【００５２】
そのため、ステップＳ２３では、移動体の数をカウントし、このカウント数ｂが設定数ｎ２以上（ｎ２≦ｂ）である場合、複数の移動体有りと判定し、ステップＳ２６へジャンプし、自車両１の前方の外部環境が視覚的認識困難状態有りと、揮発性メモリ等に記憶してルーチンを抜ける。
【００５３】
一方、カウント数ｂが設定数ｎ２未満（ｎ２＞ｂ）の場合は、移動体が複数無しと判定し、ステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、画像の複雑度を判定する。画像の複雑度は、垂直方向エッジの数ｃと水平方向エッジの数ｄとで判定する。
【００５４】
例えば、図７に示すように、市街地の交差点等では前方及び周囲に人造建造物Ｇが多数存在しており、自車両１の運転者側から見て、先行車両Ｃｆ等の立体障害物が、背景に有る人造建造物Ｇに溶け込まれて認識遅れが生じ易い。
【００５５】
そのため、ステップＳ２４では、垂直方向エッジの数ｃと水平方向エッジの数ｄとをカウントし、両エッジ数ｃ，ｄがそれぞれ設定数ｎ３，ｎ４よりも多い場合（ｎ３≦ｃ，ｎ４≦ｄ）、画像が複雑であると判定し、ステップＳ２６へジャンプし、自車両１の前方の外部環境が視覚的認識困難状態有りと、揮発性メモリ等に記憶してルーチンを抜ける。
【００５６】
一方、エッジ数ｃ，ｄが、設定数ｎ３，ｎ４未満（ｎ３＞ｃ、且つｎ４＞ｄ）の場合は画像の複雑度は低いと判定した場合は、ステップＳ２５へ進み、視覚的認識困難状態無しと、揮発性メモリ等に記憶してルーチンを抜ける。
【００５７】
そして、図３のフローチャートを抜けて、図２に示すフローチャートのステップＳ６へ進むと、図３の視覚的認識困難条件判定サブルーチンでの判定結果を読込み、視覚的認識困難状態有りか否かを調べ、視覚的認識困難状態有りの場合は、ステップＳ７へ進む。又、視覚的認識困難無しの場合は、ステップＳ８へ進む。
【００５８】
ステップＳ７では、後述する必要警報作動距離Ｄｗ、及び必要ブレーキ作動距離Ｄｎを算出する際に読込む、余裕値Ｌ１，Ｌ２を、予め設定した補正値ΔＬ（例えば２〜５ｍ程度）で加算した値で更新し（Ｌ１←Ｌ１＋ΔＬ，Ｌ２←Ｌ２＋ΔＬ）、ステップＳ８へ進む。尚、本形態においては、補正値ΔＬを固定値としているが、車速等の運転状態に応じて変動する可変値であっても良い。更に、補正値ΔＬは、余裕値Ｌ１，Ｌ２毎に異なる値としても良い。
【００５９】
そして、ステップＳ６或いはステップＳ７からステップＳ８へ進むと、車速センサ７で検出した自車両１の車速Ｖe、及び自車両１と立体障害物との相対速度Ｖｒから、立体障害物の相対速度ＶＱを算出する。 
ＶＱ＝Ｖｅ＋Ｖｒ  …（１）
次いで、自車両１が、その前方に存在する立体障害物に対して警報を発し、或いはブレーキを作動させるのに必要な、必要警報作動距離Ｄｗ及び必要ブレーキ作動距離Ｄｎを算出する。
【００６０】
Ｄｗ＝Ｄｓｗ−｛Ｖｅ２／（２・Ａｅ）｝
＋｛ＶＱ２／（２・ＡＱ）｝＋Ｌ１  …（２）
Ｄｎ＝ＤｓＱ−｛Ｖｅ２／（２・Ａｅ）｝
＋｛ＶＱ２／（２・ＡＱ）｝＋Ｌ２  …（３）
（２），（３）式の第１項（Ｄｓｗ，ＤｓＱ）は、自車両１及び立体障害物が停止した状態での基本作動距離であり、例えばＤｓｗ＝８ｍ、Ｄｎ＝４ｍ程度に各々設定されている。又、第２項（｛Ｖｅ２／（２・Ａｅ）｝）は、自車両１が車速Ｖｅから減速度Ａｅで制動したときの制動距離である。減速度Ａｅは、ブレーキの制動能力や運転者の乗り心地等を考慮して設定されるもので、例えば−１．０ｍ／ｓ２程度に設定される。
【００６１】
更に、第３項（｛ＶＱ２／（２・ＡＱ）｝）は、立体障害物が減速度ＡＱで制動を加えたと仮定した場合の推定制動距離である。ここで、ＡＱの値は先行車両が急ブレーキを掛けた状態を想定して、−６．０ｍ／ｓ２程度の値（一定値）に設定されている。但し、本願発明においては、立体障害物が先行車両には限定しておらず、対向車両、歩行者も含まれるため、ＡＱ＝１としても良い。又、第４項（Ｌ１，Ｌ２）は、必要作動距離Ｄｗ，Ｄｎを設定する際の余裕値であり、初期値は、例えばＬ１＝３〜５ｍ程度、Ｌ２＝１〜３ｍ程度に設定されている。
【００６２】
次いで、ステップＳ９へ進むと、自車両１と立体障害物との間の距離（以下、「対物距離」と称する）Ｄｒと、必要警報作動距離Ｄｗとを比較し、対物距離Ｄｒが必要警報作動距離Ｄｗより短いか否かを調べる。尚、この対物距離Ｄｒは、ステレオカメラ３で撮像した画像から立体障害物を抽出したときの、対応する距離データを参照して設定したものである。
【００６３】
そして、Ｄｒ≧Ｄｗの場合は、対物距離Ｄｒに余裕があるため、そのままルーチンを抜ける。一方、Ｄｒ＜Ｄｗの場合は、対物距離Ｄｒが短く、その後異常接近する可能性があるため、ステップＳ１０へ進み、警報装置８に対して駆動信号を出力し、警報装置８を動作させて、運転者に注意を促す。
【００６４】
次いで、ステップＳ１１へ進み、対物距離Ｄｒと必要ブレーキ作動距離Ｄｎとを比較する。そして、Ｄｒ≧Ｄｎの場合は、必要ブレーキ作動距離Ｄｎに対して対物距離Ｄｒに余裕があるため、そのままルーチンを抜ける。一方、Ｄｒ＜Ｄｎの場合は、対物距離Ｄｒが必要ブレーキ作動距離Ｄｎよりも短いため、ステップＳ１２へ進み、ブレーキ駆動部９に対して駆動信号を出力し、ブレーキ作動制御を実行させてルーチンを抜ける。
【００６５】
その結果、外部環境が視覚的認識困難状態の場合は、視覚的認識困難状態無しの場合に比し、必要警報作動距離Ｄｗ、及び必要ブレーキ作動距離Ｄｎが補正値ΔＬ分だけ長く設定される。そのため、視覚的認識困難状態において、先行車両Ｃｆ、対向車両Ｃｏ、歩行者Ｗ等の立体障害物が検出された場合、警報装置８とブレーキとを早いタイミングで動作させることで、事故発生を未然に回避し、予防安全性を向上させることができる。
【００６６】
尚、本発明の形態では、類似形状物の判定について、垂直方向エッジと水平方向エッジとにより立体障害物と形状の類似する立体物を類似形状物として判定するようにしたが、類似形状物の判定は、水平方向エッジを用いることなく垂直方向エッジにより立体障害物の横幅のみ類似する立体物を抽出し、これを類似形状物として判定しても良い。
【００６７】
図９は、横幅のみ類似する類似形状物の存在によって、立体障害物の認識が困難になる状況を示した例である。図９（ａ）は、立体物である電柱等の建造物の周辺を走行するバイクＨｏを撮像した画像を示し、図９（ｂ）は、図９（ａ）の画像における垂直方向エッジを模式的に表している。
【００６８】
これに対し、図１０（ａ）は、図９（ａ）と同じ場所を走行する車両Ｉｏを撮像した画像を示し、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の画像における垂直方向エッジを模式的に表している。図９におけるバイクＨｏと、図１０における車両Ｉｏは、それぞれ立体障害物であり、建造物である立体物に対して、それぞれ高さが異なっている。  
ここで、図９と図１０とを比較して見ると、図１０における立体障害物（Ｉｏ）は、浮き上がって見えるのに対し、図９における立体障害物（Ｈｏ）は、立体物に溶け込んでしまい、認識するのが困難であることが分かる。
【００６９】
このように、この横幅のみ類似する類似形状物が存在しても、運転者は、立体障害物の認識が困難な状態になってしまう。このため、立体物の高さが立体障害物と異なっていても横幅が類似していれば、この立体物を類似形状物として判定することで、予防安全性を更に向上することが可能となる。  又、本発明は、上述した形態に限る物ではなく、例えばステレオカメラ３で撮像した画像を、図８（ａ）に示すように、走行路領域１１と左景観領域１２と右景観領域１３とに区分して、各領域毎に視覚的認識困難状態が有るか否かを調べるようにしても良く、更に、同図（ｂ）に示すように、走行路領域１１を、自車両１の走行路領域１１ａと対向車両の走行路領域である対向路領域１１ｂとに区分し、各領域毎に視覚的認識困難状態が有るか否かを調べるようにしても良い。
【００７０】
更に、ステレオカメラ３を構成するメインカメラとサブカメラとはカラービデオカメラであっても良い。ステレオカメラ３をカラービデオカメラとすることで、図３に示す視覚的認識困難条件判定サブルーチンで処理する判定条件に、立体障害物の色データを検出し、ステレオカメラ３で撮像した画像に、立体障害物とほぼ同一の色データを有する領域が所定の割合で存在する場合、視覚的認識困難状態有りと判定する条件を加えても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】車両用運転支援装置を搭載した車両の概略構成図
【図２】運転支援ルーチンを示すフローチャート
【図３】視覚的認識困難条件判定サブルーチンを示すフローチャート
【図４】輪郭阻害物が存在する画像の説明図
【図５】移動体が多数存在する画像の説明図
【図６】類似形状物が存在する画像の説明図
【図７】複雑度の高い画像の説明図
【図８】別の態様による画像の領域区分を示す説明図
【図９】（ａ）は建造物の周辺を走行するバイクを撮像した画像の説明図、（ｂ）は（ａ）の画像における垂直方向エッジを模式的に表した説明図
【図１０】（ａ）は建造物の周辺を走行する車両を撮像した画像の説明図、（ｂ）は（ａ）の画像における垂直方向エッジを模式的に表した説明図
【符号の説明】
【００７２】
１ 自車両
２ 車両用運転支援装置
３ ステレオカメラ（撮像手段）
４ 画像処理部
５ 外部環境認識部
６ 制御部（制御手段）
８ 警報装置（回避手段）
９ ブレーキ駆動部（回避手段、車速制限装置）
Ｃｆ 先行車両（立体障害物）
Ｄｎ 必要ブレーキ作動距離（必要距離）
Ｄｏ 対向車両（立体障害物）
Ｄｒ 対物距離
Ｄｗ 必要警報作動距離（必要距離）
Ｈｏ バイク
Ｉｏ 車両
Ｐ 電柱（輪郭阻害物）
Ｖｅ 車速（自車両の速度）
Ｗ 歩行者（立体障害物）
【図１】
0004638143.tif 000002
【図２】
0004638143.tif 000003
【図３】
0004638143.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0004638143.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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