(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行状態を検出する自車両走行状態検出手段と、自車両周辺の物体を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段で検出された物体が路側構造物である可能性を算出する路側構造物可能性算出手段と、前記路側構造物可能性算出手段で算出された路側構造物である可能性が高いときに、前記自車両走行状態検出手段で検出された自車両の走行状態に応じて、当該路側構造物である可能性が高い物体の位置情報を変更する路側構造物位置情報変更手段と、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物体群曲線状態検出手段と、前記物体検出手段で検出された物体に接触するときの自車両の速度を低減するための制動力及び自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力を制御する制動力制御手段と、を備え、
前記物体検出手段で検出された物体に接触するときの自車両の速度を低減するための制動力は、前記自車両が備える全ての車輪に均等に分配される制動力であり、
前記自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力は、前記自車両が備える左輪または自車両が備える右輪のみにかかる制動力であり、
前記制動力制御手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が小さいほど、前記自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力の割合を大きくし、
前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線は、前記路側構造物である可能性が高い複数の物体がなす曲線であることを特徴とする走行路環境検出装置。
【請求項２】
自車両進行方向の走行路の曲率を検出する走行路曲率検出手段を備え、前記路側構造物可能性算出手段は、前記走行路曲率検出手段で検出された走行路の曲率及び前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴とする請求項１に記載の走行路環境検出装置。
【請求項３】
前記路側構造物可能性算出手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向及び前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の走行路環境検出装置。
【請求項４】
自車両周辺の走行路環境を撮像する走行路環境撮像手段と、路側構造物の形態を記憶する路側構造物形態記憶手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段は、前記走行路環境撮像手段で撮像された走行路環境の中から抽出された前記物体検出手段で検出された物体の形態と前記路側構造物形態記憶手段で記憶されている路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の走行路環境検出装置。
【請求項５】
前記路側構造物位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値以上であるときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とすることを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の走行路環境検出装置。
【請求項６】
前記路側構造物位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値未満か、若しくはその角度が得られないときに、それら複数の物体からなる物体群の中心位置を当該物体群の位置情報とすることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の走行路環境検出装置。
【請求項７】
前記路側構造物位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車両が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より小さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とすることを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の走行路環境検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自車両周辺の走行路環境を検出する走行路環境検出装置に関し、特に検出された自車両周辺の物体が路側構造物であるか否かを判定するのに好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
このような走行路環境検出装置としては、例えば特開２０００−５６０１９号公報に記載されるものがある。この走行路環境検出装置は、レーザレーダの照射範囲を複数の領域に区切り、各領域の受信強度から物体の存在を判定するものであり、各検出領域の受信強度を加算した値と加算しない値との比較を行い、その比較結果に基づいて、路側リフレクタを含む場合には、受信強度を加算しない検出領域の距離で補正を行うことにより、路側リフレクタと先行車両とを区別できるようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記路側リフレクタのように、形状が小さく、反射強度の強い物体は横方向（車両幅方向）の位置を精度よく検出することが困難である。その原因は、車両のように一つの物体の両側端部の二つのリフレクタの中心座標の平均化によって精度を向上することができないこと、形状が小さいためにレーザレーダ等のスキャニングの間隔に埋もれる場合があること、反射波が比較的乱れて戻るために実際の形状以上の大きさを持つ物体として誤検出する場合があることなどが挙げられる。従って、前記従来の走行路環境検出装置では、先行車両と路側構造体とを区別して検出することはできても、路側構造体自体の横位置を精度よく検出することは困難である。
【０００４】
本発明は、上記諸問題を解決するために開発されたものであり、路側リフレクタのような路側構造体の位置を精度よく検出することができる走行路環境検出装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１に係る走行路環境検出装置は、自車両の走行状態を検出する自車両走行状態検出手段と、自車両周辺の物体を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段で検出された物体が路側構造物である可能性を算出する路側構造物可能性算出手段と、前記路側構造物可能性算出手段で算出された路側構造物である可能性が高いときに、前記自車両走行状態検出手段で検出された自車両の走行状態に応じて、当該路側構造物である可能性が高い物体の位置情報を変更する路側構造物位置情報変更手段と、自車両の将来の進行方向を算出する自車両進行方向算出手段と、前記物体検出手段で検出された複数の物体がなす自車両進行方向への曲線の状態を検出する物体群曲線状態検出手段と、前記物体検出手段で検出された物体に接触するときの自車両の速度を低減するための制動力及び自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力を制御する制動力制御手段と、を備え、
前記物体検出手段で検出された物体に接触するときの自車両の速度を低減するための制動力は、前記自車両が備える全ての車輪に均等に分配される制動力であり、
前記自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力は、前記自車両が備える左輪または自車両が備える右輪のみにかかる制動力であり、
前記制動力制御手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が小さいほど、前記自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力の割合を大きくし、
前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線は、前記路側構造物である可能性が高い複数の物体がなす曲線であることを特徴とするものである。
【０００６】
本発明の路側構造物とは、例えば路側リフレクタのように、路側に沿って連続的に配設されているものを想定している。例えば路側構造物が路側リフレクタである場合、複数の路側リフレクタを群として捉えて走行路の路側とすることができるので、その路側と自車両の走行状態との関係から、路側構造物である可能性が高い物体の位置情報を適切に変更して、後段の制御系や認識系に出力するようにした。
【０００７】
また、本発明のうち請求項２に係る走行路環境検出装置は、前記請求項１の発明において、自車両進行方向の走行路の曲率を検出する走行路曲率検出手段を備え、前記路側構造物可能性算出手段は、前記走行路曲率検出手段で検出された走行路の曲率及び前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明のうち請求項３に係る走行路環境検出装置は、前記請求項１又は２の発明において、前記路側構造物可能性算出手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向及び前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明のうち請求項４に係る走行路環境検出装置は、前記請求項１乃至３の何れかの発明において、自車両周辺の走行路環境を撮像する走行路環境撮像手段と、路側構造物の形態を記憶する路側構造物形態記憶手段とを備え、前記路側構造物可能性算出手段は、前記走行路環境撮像手段で撮像された走行路環境の中から抽出された前記物体検出手段で検出された物体の形態と前記路側構造物形態記憶手段で記憶されている路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路側構造物である可能性を算出することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明のうち請求項５に係る走行路環境検出装置は、前記請求項１乃至４の何れかの発明において、前記路側構造物位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値以上であるときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とすることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明のうち請求項６に係る走行路環境検出装置は、前記請求項１乃至５の何れかの発明において、前記路側構造物位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値未満か、若しくはその角度が得られないときに、それら複数の物体からなる物体群の中心位置を当該物体群の位置情報とすることを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明のうち請求項７に係る走行路環境検出装置は、前記請求項１乃至６の何れかの発明において、前記路側構造物位置情報変更手段は、前記自車両進行方向算出手段で算出された自車両の将来の進行方向と前記物体群曲線状態検出手段で検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車両が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より小さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とすることを特徴とするものである。
【００１４】
【発明の効果】
而して、本発明のうち請求項１に係る走行路環境検出装置によれば、検出された物体が路側構造物である可能性を算出し、その可能性が高いときに、自車両の走行状態に応じて、当該路側構造物である可能性が高い物体の位置情報を変更する構成としたため、例えば当該路側構造物である可能性が高い複数の物体群と自車両とが接触するような場合には、自車両の将来の進行方向と物体との接触点を物体の位置情報とするといったように、その物体の位置情報を用いた適切な制御や認識を可能とすることができ、その分だけ、路側リフレクタなどの路側構造物の位置精度を向上することができる。
また、本発明のうち請求項１に係る走行路環境検出装置によれば、検出された物体に接触するときの自車両の速度を低減するための制動力及び自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力を制御可能とし、算出された自車両の将来の進行方向と検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が小さいほど、自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力の割合を大きくする構成としたため、自車両が路側構造物と考えられる物体群に向かって進行していないときには走行車線を逸脱しないように制動力を制御し、自車両が路側構造物と考えられる物体群に向かって進行しているときには物体に接触するときの自車両の速度を低減するように制動力を制御することが可能となる。
【００１５】
また、本発明のうち請求項２に係る走行路環境検出装置によれば、検出された走行路の曲率及び検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出する構成としたため、複数の物体がなす曲線の状態が検出された走行路の曲率に合致又はほぼ合致していれば、例えばそれらの物体は、路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設された路側構造物であると判定することができるので、物体が路側構造物である可能性を正確に算出することが可能となる。
【００１６】
また、本発明のうち請求項３に係る走行路環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行方向及び検出された複数の物体がなす曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出する構成としたため、複数の物体がなす曲線の状態が算出された自車両の将来の進行方向に合致又はほぼ合致していれば、例えばそれらの物体は、路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設された路側構造物であると判定することができるので、物体が路側構造物である可能性を正確に算出することが可能となる。
【００１７】
また、本発明のうち請求項４に係る走行路環境検出装置によれば、撮像された走行路環境の中から抽出された物体の形態と記憶されている路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路側構造物である可能性を算出する構成としたため、例えばパターンマッチング等による形態の類似性に基づいて、物体が路側構造物である可能性を正確に算出することが可能となる。
【００１８】
また、本発明のうち請求項５に係る走行路環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値以上であるとき、即ち自車両がそれらの物体群に向かって進行すると考えられるときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とする構成としたため、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設されたものであるときに、自車両が走行路の路側に接触する位置或いはそれを超えて逸脱する位置を精度よく検出することが可能となる。
【００１９】
また、本発明のうち請求項６に係る走行路環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行方向と検出された複数の物体がなす曲線との平面視角度が所定値未満か、若しくはその角度が得られないとき、即ち自車両がそれらの物体群に向かって進行していないと考えられるときに、それら複数の物体からなる物体群の中心位置を当該物体群の位置情報とする構成としたため、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設されたものであるときに、自車両走行路の路側の全体的な横位置を精度よく検出することが可能となる。
【００２０】
また、本発明のうち請求項７に係る走行路環境検出装置によれば、算出された自車両の将来の進行方向と検出された複数の物体がなす曲線との交点に自車両が到達するまでの時間を求め、その時間が所定値より小さいときに、当該自車両の将来の進行方向と複数の物体がなす曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とする構成としたため、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設されたものであるときに、自車両が走行路の路側に接触する位置或いはそれを超えて逸脱する可能性があるときに、その位置を精度よく検出することが可能となる。
【００２２】
【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。
図１は本発明の走行路環境検出装置を適用した先行車両追従走行装置付き車両の一実施形態を示すシステム構成図である。外界認識装置１には、スキャニング式レーザレーダ２で走査した結果から、自車両前方の物体を抽出するレーダ処理装置３が接続されている。このレーダ処理装置３は、検出された一つ或いは複数の物体に対して自車両を原点とする二次元座標値、即ち検出物体の位置を算出する機能が付加されている。
【００２３】
また、前記外界認識装置１には、ＣＣＤカメラ４で撮像された自車両前方の画像から自車両の走行レーンを検出する画像処理装置５が接続されている。前記ＣＣＤカメラ４は、自車両前方の状況を広角且つ高速に把握できるプログレッシブスキャン式のものであり、また前記画像処理装置５は、前記レーダ処理装置３で検出された物体の形態と、予め記憶されている路側リフレクタ等の路側構造物の形態とをパターンマッチングによって比較し、その物体が路側構造物である可能性を算出する機能が付加されている。
【００２４】
更に、前記外界認識装置１には、自車両の走行状態を検出するための車速センサ６及び操舵角センサ７が接続されている。前記車速センサ６は、従動輪である後輪の回転速度から自車両の走行速度Ｖを検出するものである。また、前記操舵角センサ７は、ステアリングホイールの操舵角δを検出するものである。なお、この車両には、図示しないエンジン回転センサ、トルクコンバータのトルク比を検出するトルク比センサ（回転数比センサ）、自動変速比の変速比を検出するギヤ比センサ（変速機コントローラ）等が備えられている。
【００２５】
そして、前記外界認識装置１では、例えば後述する演算処理から、前記検出物体が路側リフレクタ等の路側構造物であるか否かを判定し、それが路側構造物であると判定された場合には、自動ブレーキ制御装置８が、当該路側構造物に接触しないようにするか、若しくは接触するときの速度を低減するための制動力を算出し、その制動力に応じて負圧ブレーキブースタ９を作動し、各車輪に制動力を付与して路側構造物との接触を回避したり、或いは接触時の速度を低減したりする。また、外界認識装置１で、前記障害物候補が障害物ではなく、自車両と同等の速度で走行する先行車両であると判断された場合には、図示されない先行車両追従走行制御装置に判断結果を出力し、当該先行車両追従走行制御装置は、エンジンの出力と各車輪への制動力とを制御して先行車両に追従走行する制御を行う。なお、前記外界認識装置１内の記憶装置には、例えば図７ｂに示すような路側リフレクタ等の路側構造物の形態がパターンとして記憶されている。
【００２６】
前記外界認識装置１、レーダ処理装置３、画像処理装置５、自動ブレーキ制御装置８等は、夫々マイクロコンピュータとその周辺機器、並びに各アクチュエータを駆動するための駆動回路等を備えており、互いに通信回路を介して情報を送受信できるようになっている。
次に、前記自動ブレーキ制御装置８で行われる後述の障害物検出のための演算処理の原理について説明する。まず、自車両と検出物体との相対速度が検出されたときに自車両と当該検出物体とが接触する接触可能性の算出原理について説明する。
【００２７】
例えば図２ａに示すように、自車両の前端中央部を原点とする二次元直交座標において、障害物候補の相対位置及び相対速度が検出されたら、その相対速度ベクトルの横軸、即ち図中のＸ軸切片Ｘ０を算出する。自車両の幅がＷ０であるとき、前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２以下であるときに、障害物候補と自車両とが接触する可能性が高い。そこで、例えば図２ｂに示すように、前記相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が“０”であるときの接触可能性を“１．０（＝１００％）”とし、当該相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が自車両の幅の半分Ｗ０／２のときの接触可能性を“０．８（＝８０％）”とし、それより相対速度ベクトルのＸ軸切片の絶対値｜Ｘ０｜が大きいときには接触可能性が大きく減少するような接触可能性算出マップを設定し、実際に検出される障害物候補の相対位置及び相対速度から接触可能性を算出設定する。なお、この実施形態では、接触可能性が“０．８（＝８０％）”であるときに障害物と判定する。
【００２８】
次に、前記外界認識装置１で行われる検出物体の位置情報変更の原理について説明する。例えば、前記レーダ処理装置３や画像処理装置５で検出された物体が、自車両周辺の車両や落下物であるときには、その位置情報を変更する必要はない。しかし、検出された物体が、路側リフレクタのような路側構造物であるときには、その存在位置情報を変更した方が、後段の制御系の制御、或いは認識系の認識に有効な場合が多い。
【００２９】
前述のように路側リフレクタのような路側構造物は、その形状が非常に小さく、また反射強度が強いために、検出された位置情報、特に横方向の位置情報精度が低い。しかし、路側リフレクタのような路側構造物は、図３ａに示すように、複数個連続して、且つ路側に沿って存在する場合が多い。図３ｂは、図３ａの様子をレーザレーダでスキャニングして、そのスキャニング範囲内に存在する物体を検出したものである。ここで、制御システムとしては必要な場合にのみ、物体の正確な位置情報が得られればよく、全てを検出できる必要はないという条件を考慮し、通常は複数の路側構造物をまとめてグルーピングし、その物体群の中心位置に対して前述の障害物判定を行えばよい。一方、自車両の現在の走行状態とその履歴から、将来、路側構造物群との接触の可能性がある場合などには、当該路側構造物群と自車両の将来の進行方向との交点を物体群の位置とすれば、前述の障害物判定で確実に障害物と判定することができる。
【００３０】
次に、前述のようにして検出された物体群が路側構造物群である可能性を算出する原理について説明する。この路側構造物群可能性算出原理は二つに大別される。一つは、前述のように路側リフレクタのような路側構造物が路側に沿って連続的に配設されている、即ちそれら路側構造物のなす曲線の状態は走行路の曲率と合致又はほぼ合致していることに着目したものであり、もう一つは画像情報として捉えた路側構造物の形態が予め記憶されている路側構造物の形態に類似しているか否かの判定、所謂パターンマッチングを行うものである。更に、前者に用いる走行路の曲率は、例えば白線などのレーンマーカーから検出するものと、将来の自車両の進行方向から推定するものが適用できる。
【００３１】
まず、本実施形態では、図４に示すように、検出された物体群の平面視近似直線を求め、その傾き（平面視傾斜角度）Ａi と切片Ｂi とを算出する。対象となる検出物体は、個々の距離が２０ｍ以内に接近して存在するもの、及び等間隔又はほぼ等間隔に存在するものとした。そして、前記画像処理装置５でレーンマーカー等から走行路の曲率が求められたときには、その走行路曲率とこの検出物体群近似直線とを比較し、その類似性から路側構造物の可能性を算出する。なお、図４中の座標ｘ(0),ｙ(0) 、座標ｘ(1),ｙ(1) 、座標ｘ(2),ｙ(2) は、前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直交座標における各検出物体のｘ，ｙ座標である。
【００３２】
一方、自車両の将来の進行方向は以下のようにして算出する。操舵角速度と加速度が一定であるという仮定の下に、車速Ｖ及び操舵角δを用いて、下記２式に示す二輪モデルの並進・回転運動の合成から自車両の将来の移動軌跡を推定する。
【００３３】
【数１】
0004843880.tif 000002
【００３４】
ここで、式中、ψ' はヨーレートを、βはスリップ角を、ｍは自車両の質量を、Ｋｆ，Ｋｒは夫々前後輪のコーナリングパワーを、ｌｆ，ｌｒは夫々自車両重心から前輪軸までの距離及び重心から後輪軸までの距離を、Ｉは車両中心旋回慣性を、ｓはラプラス演算子を示している。一方、図５に示すような前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直交座標における自車両の推定軌跡を下記３式で表す。
【００３５】
【数２】
0004843880.tif 000003
【００３６】
ここで、式中、ｋはサンプリング番号、Δｔは例えば０．１秒程度に設定されたサンプリング時間であり、β(k),δ(k) は、夫々、前記２式のラプラス領域から逆変換して求めたスリップ角とヨーレートである。従って、例えば３秒先の将来（ｋ＝１〜３０）まで、前記２式及び３式の演算ループを回すことで、自車両の移動軌跡を推定することができ、更に３式のＸ，Ｙの値から最小二乗法により自車両移動軌跡の傾き（平面視傾斜角度）ＡV を求めることができる。なお、簡単のため、自車両移動軌跡を直線で近似する。
【００３７】
このようにして得られた自車両の将来の進行方向、即ち将来の移動軌跡は、走行路の曲率に沿っているという前提から、この移動軌跡と前記検出物体群近似直線とを比較し、両者の類似性から路側構造物の可能性を算出する。一方、図６に示すように、前記検出物体が路側構造物である可能性が高いときに、前記自車両の将来の移動軌跡と当該検出物体群近似直線とのなす平面視角度ＡＣが、例えば３０°以上であるときには、自車両は路側構造物側に向けて走行していると考えられるから、それら路側構造物群が配設されている走行路の路側に接触する、或いはそれを超えて逸脱する可能性が高い。そのような場合には、前述のように、自車両の将来の移動軌跡と検出物体群近似直線との交点（ｘＣ，ｙＣ）を求め、その交点座標を検出物体群の位置情報とする。同様の理由により、前記自車両の将来の移動軌跡と検出物体群近似直線との交点（ｘＣ，ｙＣ）に自車両が到達する時間ｔＣ＝（ｘＣ２＋ｙＣ２）１／２が、例えば３秒以下であるときにも、当該交点座標を検出物体群の位置情報とする。これら以外であるときには、前述のように検出物体群の中心位置を位置情報とする。
【００３８】
一方、前記パターンマッチングは、以下のようにして行う。まず、図７ａに示すように、検出した物体の前記自車両の前端中央部を原点とする二次元直交座標における位置座標を、下記４式に従って、前記ＣＣＤカメラ４で撮像した画像上の座標に変換し、レーダで検出した物体の位置におけるカメラ撮像画像上の画像領域ｐ1 を抽出する。
【００３９】
【数３】
0004843880.tif 000004
【００４０】
ここで、式中、pix-v,pix-u は画像上の縦・横方向の座標であり、pix-w,pix-h は抽出した画像領域の幅と高さを示す。また、ｆはＣＣＤカメラ４のレンズから受光面までの距離を画素換算した値であり、Ｈはカメラ取付け高さ、ｘ，ｙは、夫々、レーダで検出した物体との横方向・縦方向の距離を示し、ｗ，ｈは、夫々、例えば二次元スキャニング式レーザレーダで検出した物体の横幅と高さを示している。
【００４１】
次に、図７ｂに示すように、前記抽出した画像領域ｐ1 に対し、最も類似していると考えられる路側リフレクタなどの路側構造物の像ｐ2 を選出し、例えば図７ｃに示すように、両者の像の最も左上方にあるエッジを注目点とし、その注目点を、像の左隅部を原点とする極座標（ｒ1 ，θ1 ）、（ｒ2 ，θ2 ）で表し、図７ｄに示すように、それらをベクトルとして重ね合わせた後、その合成ベクトルの余弦値から類似性を判定する。なお、この実施形態では、抽出画像ｐ1 の四隅について同様に判定を行い、それらの合計を４で割って正規化する。
【００４２】
次に、前述した原理に従って、検出物体の位置情報を算出出力する演算処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。この演算処理は、所定のサンプリング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込処理される。なお、このフローチャートでは、特に通信のためのステップを設けていないが、例えばフローチャート中で得られた情報は随時記憶装置に記憶されるし、必要な情報は随時記憶装置から読出される。
【００４３】
この演算処理のステップＳ１では、前記車速センサ６で検出された自車速度ＶSP、操舵角センサ７で検出された操舵角θを読込み、自車速度ＶSPを時間微分して自車加速度ｄＶSP／ｄｔを算出すると共に、読込んだ操舵角θを下記１式で示す疑似微分器で微分して操舵角速度ｄθ／ｄｔを算出する。
Ｇ（Ｚ）＝（ｃＺ2 −ｃ）／（Ｚ2 −ａＺ＋ｂ）              ……… (1)
但し、式中、Ｚは時間進み演算子、ａ、ｂ、ｃは夫々正数である。
【００４４】
次にステップＳ２に移行して、前述のように二輪モデルを用いて、自車両の進行方向の移動軌跡を算出し、その平面視傾斜角度ＡV を求める。
次にステップＳ３に移行して、例えばこの演算処理が行われる１０回に一度、つまり１００msec. 毎（レーザレーダ処理装置３の処理周期に相当）に前記レーザレーダ２（実質的にはレーザレーダの処理装置３）の測距結果から検出物体を抽出し、自車両に対する検出物体の相対位置を前記自車両を原点とする二次元直交座標における（ｘ、ｙ）座標として読込む。なお、検出物体をロストしたときや新たに捕捉したときのように、測距状況に変化が生じると、入出力変数の全ての過去値を現在の測距値にセットし直すように構成されている。
【００４５】
次にステップＳ４に移行して、例えばこの演算処理が行われる５回に一度、つまり５０msec. 毎（画像処理装置５の処理周期に相当）に前記ＣＣＤカメラ４（実質的には画像処理装置５）の撮像画像から自車両走行レーンのレーンマーカー（図では白線）を検出し、走行車線の曲率ｒ等の形状を検出する。なお、これと共に、例えば特開平１１−２９６６６０号公報に記載されるように、走行車線に対する自車両のヨー角、走行車線中央からの自車両の横位置等を算出するようにしてもよい。
【００４６】
次にステップＳ５に移行して、前述のように検出物体群の近似直線を求め、その平面視傾斜角度Ａi と自車両正面軸への切片Ｂi を算出する。
次にステップＳ６に移行して、前記ステップＳ４で検出した走行車線の曲率ｒと前記ステップＳ５で算出した検出物体群の近似直線の平面視傾斜角度Ａi とから、下記５式に従って、検出された物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ1 を算出する。
【００４７】
Ｐ1 ＝ｆ2 （ｆ1 （ｒ）ー｜Ａi ｜）                        ……… (5)
ここで、式中のｆ1 は、図９に示すように、走行車線の曲率ｒを、前記自車両を原点とする二次元直交座標における傾き、即ち平面視傾斜角度に変換する関数であり、曲線路ほど大きな値となる。また、式中のｆ2 は、図１０に示すように、前記関数ｆ1 によって変換された走行車線の平面視傾斜角度と前記検出物体群近似直線の平面視傾斜角度Ａi とが近しい（差が小さい）ときに大きな値を出力する関数である。従って、算出される可能性Ｐ1 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いことを示している。
【００４８】
次にステップＳ７に移行して、前記ステップＳ２で算出した自車両の将来の進行方向の移動軌跡の平面視傾斜角度ＡV と前記ステップＳ５で算出した検出物体群の近似直線の平面視傾斜角度Ａi とから、下記６式に従って、検出された物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ2 を算出する。
Ｐ2 ＝ｆ2 （｜ＡV ｜ー｜Ａi ｜）                          ……… (6)
ここで、式中のｆ2 は、前述と同様に、自車両の移動軌跡の平面視傾斜角度ＡV と前記検出物体群近似直線の平面視傾斜角度Ａi とが近しい（差が小さい）ときに大きな値を出力する関数である。従って、算出される可能性Ｐ2 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いことを示している。
【００４９】
次にステップＳ８に移行して、前述のように、検出物体（群）のあるカメラ画像上の領域ｐ1 を抽出し、その領域の画像と予め記憶した路側構造物の画像パターンｐ2 との比較から、下記７式に従って、検出された物体（群）が路側構造物である可能性Ｐ3 を算出する。
Ｐ3 ＝ｆ5 （ｒ1 ーｒ2 ）・cos(｜θ1 ーθ2 ｜）            ……… (7)
ここで、式中のｆ5 は、図１１に示すように、抽出されたカメラ画像領域ｐ 1の特徴点と予め記憶された路側構造物の画像ｐ2 の特徴点とが近しい（差が小さい）ときに大きな値を出力する関数である。従って、算出される可能性Ｐ3 は、正規化された０〜１の範囲内で、値が大きいほど、検出物体（群）が路側構造物である可能性が高いことを示している。
【００５０】
次にステップＳ９に移行して、前記ステップＳ６で算出した路側構造物可能性Ｐ1 が０．７以上であるか、或いは前記ステップＳ７で算出した路側構造物可能性Ｐ2 が０．７５以上であるか、或いは前記ステップＳ８で算出した路側構造物可能性Ｐ3 が０．９以上である場合に検出した物体群が路側構造物である可能性が高いとしてステップＳ１０に移行し、そうでない場合にステップＳ１１に移行する。
【００５１】
前記ステップＳ１０では、前記ステップＳ２で二輪モデルを用いて算出した自車両の移動軌跡と前記ステップＳ５で算出した検出物体群の近似直線との交点を求め、その交点が自車両の移動軌跡上にあるときに、当該移動軌跡と検出物体群の近似直線とのなす角度（平面視）ＡC を求めると共に、接触可能性フラグｆAcを“１”にセットし、そうでないときには接触可能性フラグｆAcは“０”にリセットしてからステップＳ１２に移行する。
【００５２】
前記ステップＳ１２では、前記接触可能性フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ前述のように前記ステップＳ１０で算出した自車両移動軌跡と検出物体群近似直線との平面交差角度の絶対値｜ＡC ｜が３０°以上であるか否かを判定し、当該接触可能性フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ当該平面交差角度の絶対値｜ＡC ｜が３０°以上である場合にはステップＳ１３に移行し、そうでない場合にはステップＳ１４に移行する。
【００５３】
前記ステップＳ１４では、前記接触可能性フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ前述のように前記自車両の将来の移動軌跡と検出物体群近似直線との交点（ｘC ，ｙC ）に自車両が到達する時間ｔC ＝（ｘC 2 ＋ｙC 2 ）1/2 が３秒以下であるか否かを判定し、当該接触可能性フラグｆAcが“１”のセット状態であり、且つ当該交点（ｘC ，ｙC ）に自車両が到達する時間ｔC が３秒以下である場合には前記ステップＳ１３に移行し、そうでない場合にはステップＳ１５に移行する。
【００５４】
前記ステップＳ１３では、前述のように前記ステップＳ１０で求めた前記自車両の将来の移動軌跡と検出物体群近似直線との交点座標を検出物体（群）の位置情報として後段に出力してからステップＳ１６に移行する。
一方、前記ステップＳ１５では、前述のように前記ステップＳ５で求めた検出物体群の近似直線の中心座標を検出物体（群）の位置情報として後段に出力してから前記ステップＳ１６に移行する。
【００５５】
これに対し、前記ステップＳ１１では、前記ステップＳ３で求めた検出物体座標を検出物体の位置情報として後段に出力してから前記ステップＳ１６に移行する。
そして、前記ステップＳ１６では、使用した種々の過去値を更新してからメインプログラムに復帰する。
【００５６】
次に、前述した原理に従って、ブレーキアクチュエータ、即ち負圧ブレーキブースタ９への指令値を算出出力する演算処理について、図１２のフローチャートを用いて説明する。この演算処理も、所定のサンプリング周期ΔＴ（例えば１０msec. ）毎にタイマ割込処理される。なお、このフローチャートでは、特に通信のためのステップを設けていないが、例えばフローチャート中で得られた情報は随時記憶装置に記憶されるし、必要な情報は随時記憶装置から読出される。
【００５７】
この演算処理では、まずステップＳ２１で、前記エンジン回転数、トルク比、ギヤ比といった自車両状態量の検出を行うと共に、前記図８の演算処理で算出出力された物体の相対位置情報を読込む。
次にステップＳ２２に移行して、前記ステップＳ２１で読込んだ検出物体の相対位置情報から相対速度ベクトルＶr を算出し、前述のようにして障害物可能性を算出する。なお、相対速度ベクトルの算出は、前記１式のディジタルフィルタの係数をレーザレーダスキャニング周期毎に設計し直した疑似微分器から求めることができる。
【００５８】
次にステップＳ２３に移行して、前記ステップＳ２２で算出した障害物可能性から、前述のように障害物が存在するか否かの判定を行い、障害物が存在する場合にはステップＳ２４に移行し、そうでない場合にはステップＳ２９に移行する。
前記ステップＳ２４では、前記接触可能性フラグＦAcが“１”のセット状態であり、且つ前記ステップＳ２３で障害物であると判定された物体が、前記図８の演算処理で路側構造物であると判定されたものであるか否かを判定し、当該接触可能性フラグＦAcが“１”のセット状態であり、且つ障害物であると判定された物体が路側構造物である場合にはステップＳ２５に移行し、そうでない場合にはステップＳ２６に移行する。
【００５９】
前記ステップＳ２５では、下記８式に従って速度低減ゲインＫを算出してからステップＳ２７に移行する。
Ｋ＝ｆ3 （ＡC ）                                          ……… (8)
ここで、式中のｆ3 は、図１３に示すように、前記図８の演算処理のステップＳ１０で算出した自車両移動軌跡と検出物体群近似直線との平面交差角度の絶対値｜ＡC ｜が大きいほど、つまり自車両が路側構造物に向かっているほど、大きな値を出力する関数である。
【００６０】
また、前記ステップＳ２６では、前記速度低減ゲインＫを“０”としてから前記ステップＳ２７に移行する。
前記ステップＳ２７では、路側構造物側に向かって自車両が走行し、走行車線の路側に接触したり、或いは路側を超えて逸脱したりするときの速度を低減するための速度低減用制動力を発生する制動流体圧（図ではブレーキ圧）と、走行車線を逸脱しないようにするための車線逸脱防止用制動力を発生するブレーキ圧とを算出してからステップＳ２８に移行する。具体的には、まず下記９式に従って目標減速度αCAを算出し、それを達成するためのブレーキトルクＴbrk を下記１０式に従って、そのブレーキトルクＴbrk を発生するためのブレーキ圧ＰCAを下記１１式に従って算出する。
【００６１】
【数４】
0004843880.tif 000005
【００６２】
ここで、式中のＶp は検出物体速度、Ｌは検出物体までの距離、Ｌt は目標車間距離、ＴW は駆動軸トルク、Ｒt はトルク比、Ｒatはギヤ比、Ｒdef はディファレンシャルギヤのギヤ比、Ｎe はエンジン回転数、Ｔe はエンジン回転数Ｎe で決まるエンジンブレーキトルク、Ｊe はエンジンイナーシャ、ｍは自車両質量、ＲW は車輪転がり動半径、Ｓb はブレーキシリンダ面積、Ｒb はブレーキロータ半径、μb はブレーキパッド摩擦係数であり、ブレーキ圧は四輪に均等に分配されるものとする。また、制動制御開始タイミングは、下記１２式で表れる検出物体接触までの時間が３秒以下になったときである。
【００６３】
【数５】
0004843880.tif 000006
【００６４】
次に下記１３式に従って車線逸脱防止用ブレーキ圧ＰLDを算出する。
【００６５】
【数６】
0004843880.tif 000007
【００６６】
ここで、式中、ｙV は前記図８の演算処理のステップＳ４で算出した走行車線中央に対する自車両横変位、ψは走行車線に対するヨー角、Ｔp は運転者が見ている前方注視点までの距離で、例えば４０ｍとする。また、ｒは走行車線曲率、ｋは正のゲイン係数、ｆ4 は図１４に示す関数であり、算出される車線逸脱防止用ブレーキ圧ＰLDは、正値のときに右輪にだけ作用するブレーキ圧、負値のときに左輪にだけ作用するブレーキ圧となり、ブレーキ圧を方輪にのみかけることにより自車両の進路を変更し、車線逸脱を防止するものである。
【００６７】
前記ステップＳ２８では、下記１４式に従って、前記ステップＳ２５又はステップＳ２６で設定した速度低減ゲインＫを用いてブレーキアクチュエータへの指令値、即ちブレーキ圧Ｐｂｒｋを算出出力してから前記ステップＳ２９に移行する。
【００６８】
【数７】
0004843880.tif 000008
【００６９】
ここで、速度低減ゲインＫが大きい、即ち自車両が路側構造物に向かっているときほど、速度を低減するための速度低減用ブレーキ圧が優先され、Ｋが小さく、自車両が路側構造物に向かっていないときには車線逸脱防止用ブレーキ圧が優先される。
このように、本実施形態の走行路環境検出装置によれば、検出された物体群をグループ化し、その検出物体群が路側構造物である可能性を算出し、その可能性が高いときに、自車両の走行状態に応じて、それらの物体群の位置情報を変更するようにしたため、路側構造物である可能性が高い物体群と自車両とが接触するような場合には、自車両の将来の移動軌跡と物体群近似直線との交点、即ち自車両の将来の進行方向と物体との接触点を物体の位置情報とするといったように、その物体の位置情報を用いた適切な制御や認識を可能とすることができ、その分だけ、路側リフレクタなどの路側構造物の位置精度を向上することができる。
【００７０】
また、検出された走行路の曲率及び検出された物体群近似曲線（直線を含む）の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出するとか、算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）及び検出された物体群近似曲線の状態に基づいてそれらの物体が路側構造物である可能性を算出するとか、撮像された走行路環境の中から抽出された物体の形態と記憶されている路側構造物の形態との類似性に基づいて当該物体が路側構造物である可能性を算出するようにしたため、物体が路側構造物である可能性を正確に算出することが可能となる。
【００７１】
また、算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）と物体群近似曲線（直線を含む）との平面視角度が所定値以上であるとき、即ち自車両がそれらの物体群に向かって進行すると考えられるときや、算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）と検出された物体群近似曲線との交点に自車両が到達するまでの時間が所定値より小さいときに、当該自車両の将来の移動軌跡と物体群近似曲線との交点を、それらの物体群の位置情報とするようにしたため、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設されたものであるときに、自車両が走行路の路側に接触する位置或いはそれを超えて逸脱する位置を精度よく検出することが可能となる。
【００７２】
また、算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）と検出された物体群近似曲線（直線を含む）との平面視角度が所定値未満か、若しくはその角度が得られないとき、即ち自車両がそれらの物体群に向かって進行していないと考えられるときに、物体群の中心位置を当該物体群の位置情報とする構成としたため、それらの物体群が路側リフレクタのように路側に沿って連続的に配設されたものであるときに、自車両走行路の路側の全体的な横位置を精度よく検出することが可能となる。
【００７３】
また、算出された自車両の将来の移動軌跡（進行方向）と検出された物体群近似曲線（直線を含む）との平面視角度が小さいほど、自車両が走行している車線を逸脱しないための制動力の割合を大きくするようにしたため、自車両が路側構造物と考えられる物体群に向かって進行していないときには走行車線を逸脱しないように制動力を制御し、自車両が路側構造物と考えられる物体群に向かって進行しているときには物体に接触するときの自車両の速度を低減するように制動力を制御することが可能となる。
【００７４】
以上より、前記車速センサ６、操舵角センサ７、図８の演算処理のステップＳ１が本発明の自車両状態検出手段を構成し、以下同様に、前記レーザレーダ２、レーダ処理装置３、図８の演算処理のステップＳ３が物体検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ６〜ステップＳ８が路側構造物可能性算出手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ９〜ステップＳ１５が路側構造物位置情報変更手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ４が走行路曲率検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ５が物体群曲線状態検出手段を構成し、前記図８の演算処理のステップＳ２が自車両進行方向算出手段を構成し、前記ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、図８の演算処理のステップＳ４が走行路環境撮像手段を構成し、前記外界認識装置１内の記憶装置が路側構造物形態記憶手段を構成し、前記図１２の演算処理が制動力制御手段を構成している。
【００７５】
なお、前記実施形態では、夫々の演算処理装置にマイクロコンピュータを用いたが、これに代えて各種の論理回路を用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の障害物検出装置を備えた先行車両追従走行制御付き車両の一例を示す車両構成図である。
【図２】障害物検出に必要な障害物候補相対速度ベクトルとその接触可能性の説明図である。
【図３】路側リフレクタの検出結果の説明図である。
【図４】検出物体群の近似直線の説明図である。
【図５】自車両の将来の移動軌跡の説明図である。
【図６】検出物体群の近似直線と自車両の将来の移動軌跡の説明図である。
【図７】パターンマッチングの説明図である。
【図８】図１の外界認識装置で行われる演算処理のフローチャートである。
【図９】図８の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１０】図８の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１１】図８の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１２】図１の自動ブレーキ制御装置で行われる演算処理のフローチャートである。
【図１３】図１２の演算処理で用いられる制御マップである。
【図１４】図１２の演算処理で用いられる制御マップである。
【符号の説明】
１は外界認識装置
２はレーザレーダ
３はレーザレーダ処理装置
４はＣＣＤカメラ
５は画像処理装置
６は車速センサ
７は操舵角センサ
８は自動ブレーキ制御装置
９は負圧ブレーキブースタ
【図１】
0004843880.tif 000009
【図２】
0004843880.tif 000010
【図３】
0004843880.tif 000011
【図４】
0004843880.tif 000012
【図５】
0004843880.tif 000013
【図６】
0004843880.tif 000014
【図７】
0004843880.tif 000015
【図８】
0004843880.tif 000016
【図９】
0004843880.tif 000017
【図１０】
0004843880.tif 000018
【図１１】
0004843880.tif 000019
【図１２】
0004843880.tif 000020
【図１３】
0004843880.tif 000021
【図１４】
0004843880.tif 000022