(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（５０）に搭載されたカメラ（１０）により撮影された前方画像に基づいて、前記車両が走行する道路の車線を区画する走行区画線を算出する算出手段と、
前記車線の曲率及び曲率変化率を含む道路パラメータを推定する推定手段であって、前記算出手段により算出された前記走行区画線、及び過去に推定した前記道路パラメータに基づいて、カルマンフィルタを用いて現在の前記道路パラメータを推定する推定手段と、
前記車両が前記車線のカーブ区間から直線区間へ脱出したかを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記カーブから脱出したと判定された場合に、前記推定手段により過去に推定された前記道路パラメータのうちの少なくとも前記曲率変化率をゼロ又はゼロとみなせる程度に小さい値にリセットするリセット手段と、
を備えることを特徴とする走行路推定装置。
【請求項２】
前記リセット手段は、前記判定手段により前記脱出が判定された場合に、前記推定手段により過去に推定された前記曲率をゼロ又はゼロとみなせる程度に小さい値にリセットする請求項１に記載の走行路推定装置。
【請求項３】
過去に推定した前記道路パラメータ及び現在の前記道路パラメータは、前記曲率の２次からＮ（Ｎは２以上の自然数）次までの高次微分値を含み、
前記リセット手段は、前記判定手段により前記脱出が判定された場合に、前記推定手段により過去に推定された前記高次微分値をゼロ又はゼロとみなせる程度に小さい値にリセットする請求項１又は２に記載の走行路推定装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記推定手段により推定された現在の前記曲率、前記車両のヨーレート、及び前記車両の操舵角の少なくとも一つを用いて、前記車両が前記車線のカーブ区間から直線区間へ脱出したかを判定する請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行路推定装置。
【請求項５】
前記推定手段により推定された現在の前記道路パラメータに基づいて、前記車両の操舵制御を行う制御手段（３０）を備える請求項１〜４のいずれか１項に記載の走行路推定装置。
【請求項６】
前記リセット手段は、前記判定手段により前記車両が前記車線のカーブ区間から直線区間へ脱出したと判定された場合に、前記推定手段により過去に推定された前記曲率変化率をゼロにリセットする請求項１〜５のいずれか１項に記載の走行路推定装置。
【請求項７】
前記リセット手段は、前記判定手段により前記車両が前記車線のカーブ区間から直線区間へ脱出したと判定された場合に、前記推定手段により過去に推定された前記曲率をゼロにリセットする請求項１〜６のいずれか１項に記載の走行路推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラにより撮影された画像に基づいて、車両の走行路を推定する走行路推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、道路は、一定曲率の曲線区間と、直線区間と、これらの区間を滑らかに接続するための曲率変化率が一定のクロソイド曲線区間と、から構成されている。特許文献１に記載の走行レーン認識装置は、道路パラメータを推定する際に、カーブの曲率がクロソイド曲線に従って変化することを考慮して、曲率に加えて曲率変化率も推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２６１７５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の走行レーン認識装置のように、曲率変化率も推定する場合、クロソイド曲線区間における曲率の推定精度は向上する。しかしながら、曲率変化率を推定する場合、車線のカーブからの車両の脱出時において、曲率の推定値は、クロソイド曲線区間の影響を受けた曲率変化率の予測値を用いて算出されるため、オーバーシュートが発生しやすくなるという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記実情に鑑み、車線のカーブからの車両の脱出時において、曲率の推定精度を向上させることが可能な走行路推定装置を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するため、走行路推定装置であって、車両に搭載されたカメラにより撮影された前方画像に基づいて、前記車両が走行する道路の車線を区画する走行区画線を算出する算出手段と、前記車線の曲率及び曲率変化率を含む道路パラメータを推定する推定手段であって、前記算出手段により算出された前記走行区画線、及び過去に推定した前記道路パラメータに基づいて、現在の前記道路パラメータを推定する推定手段と、前記車線のカーブからの前記車両の脱出を判定する判定手段と、前記判定手段により前記脱出が判定された場合に、前記推定手段により推定された前記道路パラメータのうちの少なくとも前記曲率変化率の予測値をリセットするリセット手段と、を備える。
【０００７】
本発明によれば、車両に搭載されたカメラにより撮影された前方画像に基づいて、道路の走行区画線が算出される。そして、算出された走行区画線、及び過去に推定された道路パラメータに基づいて、現在の道路パラメータが推定される。推定された道路パラメータには、車線の曲率及び曲率変化率が含まれる。さらに、車線のカーブからの車両の脱出が判定される。そして、車線のカーブからの車両の脱出が判定された場合に、過去に推定された道路パラメータのうちの少なくとも曲率変化率がリセットされる。したがって、カーブ脱出時には、カーブ区間において推定された曲率変化率がリセットされるため、カーブ脱出時における曲率の推定値のオーバーシュートを抑制できる。ひいては、カーブ脱出時における曲率の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】車載カメラの搭載位置を示す図。
【図２】走行路推定装置の機能を示すブロック図。
【図３】カルマンフィルタを用いた道路パラメータの算出を示すブロック図。
【図４】第１実施形態に係る車線曲率及び曲率変化率の推定値、従来の車線曲率及び曲率変化率の推定値、並びに車線曲率及び曲率変化率の真値を示す図。
【図５】カーブ出口近傍における本実施形態に係る車両挙動、及び従来の車両挙動を示す図。
【図６】車両を制御する処理手順を示すフローチャート。
【図７】第２実施形態に係る曲率及び曲率変化率の推定値を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、走行路推定装置を具現化した各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
【００１０】
（第１実施形態）
まず、図１及び２を参照して、本実施形態に係る走行路推定装置について説明する。本実施形態に係る走行路推定装置は、ＥＣＵ２０及び車両制御装置３０を備える。
【００１１】
車載カメラ１０は、ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等の少なくとも１つから構成されている。図１に示すように、車載カメラ１０は、例えば車両５０のフロントガラスの上端付近において車幅方向の略中央に搭載されており、車両５０の前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を撮影する。すなわち、車載カメラ１０は、車両５０の前方の道路を含む周辺環境を撮影する。
【００１２】
車両制御装置３０（制御手段）は、操舵アクチュエータや制動アクチュエータであり、ＥＣＵ２０により推定された道路パラメータを用いて設定された操舵角や制動力に基づいて、車両５０の操舵制御やブレーキ制御を行う。
【００１３】
ＥＣＵ２０は、車載カメラ１０により撮影された前方画像に基づいて、車両５０が走行する車線の左右を区画する白線（走行区画線）を認識する装置である。ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、Ｉ／Ｏ及び記憶装置等を備えたコンピュータとして構成され、ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている各種プログラムを実行することにより、白線算出部２１、パラメータ推定部２２、カーブ脱出判定部２３及びリセット部２４の各機能を実現する。
【００１４】
白線算出部２１（算出手段）は、車載カメラ１０により撮影された車両５０の前方の画像に基づいて、車両５０が走行する車線を区画する白線を算出する。詳しくは、白線算出部２１は、画像から白線を構成するエッジ点を検出し、そのエッジ点の画像平面上の座標を算出する。画像平面座標は、画像平面の水平方向をｍ軸、垂直方向をｎ軸とした座標系である。算出した座標（ｍ，ｎ）が、後述する今回の観測値となる。
【００１５】
パラメータ推定部２２（推定手段）は、車両５０が走行する車線の道路パラメータを推定する。パラメータ推定部２２は、白線算出部２１により検出された白線、及び過去に推定した道路パラメータから予測した道路パラメータの予測値に基づいて、現在の道路パラメータを推定する。具体的には、パラメータ推定部２２は、カルマンフィルタ（詳しくは拡張カルマンフィルタ）を用いて、車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２を含む道路パラメータを推定する。推定する道路パラメータは、例えば、車線位置ｙｃ、車線傾きφ、車線曲率ρ１、曲率変化率ρ２、車線幅Ｗ、ピッチ角βである。
【００１６】
以下、図３及び式（１）〜（１１）を参照して、カルマンフィルタ、及びカルマンフィルを用いた道路パラメータ算出の概要を示す。式（１）に、算出した白線エッジ点の座標Ｐ（ｍ，ｎ）と、推定すべき道路パラメータ（ｙｃ，φ，ρ１，ρ２，Ｗ，β）との関係を示す。なお、ｈ０は車載カメラ１０の道路面からの高さを表し、ｆは車載カメラ１０の焦点距離を表す。この式（１）は、カルマンフィルタを構成する際の観測方程式に用いられる。
【００１７】
【数１】
0006412460.tif 000002
次に、時点ｋ（ｋ＝０，１，…Ｎ）における状態ベクトルｘｋを式（２）のように表す。式中のＴは転置行列であることを示す。
【００１８】
【数２】
0006412460.tif 000003
このとき、状態方程式と観測方程式は、次の式（３）〜（４）で表される。
【００１９】
【数３】
0006412460.tif 000004
【００２０】
【数４】
0006412460.tif 000005
ここで、ｙｋは観側ベクトル、Ｆｋは遷移行列、Ｇｋは駆動行列、ｗｋはシステム雑音、ｈｋは観測関数、ｖｋは観測雑音である。
【００２１】
そして、式（３）〜（４）に適用するカルマンフィルタは、次の式（５）〜（９）として表される。
【００２２】
【数５】
0006412460.tif 000006
【００２３】
【数６】
0006412460.tif 000007
【００２４】
【数７】
0006412460.tif 000008
【００２５】
【数８】
0006412460.tif 000009
【００２６】
【数９】
0006412460.tif 000010
式（５）〜（９）において、Ｋｋはカルマンゲイン、Ｒｋは観測雑音ｖｋの共分散行列である。また、Ｑｋはシステム雑音ｗｋの共分散行列である。また、Ｈｋは式（１０）で表される観測行列である。
【００２７】
【数１０】
0006412460.tif 000011
【００２８】
まず、図３のブロック２２６において、式（３）で示すように、前回の道路パラメータの推定値に、遷移行列Ｆｋを適用して今回の道路パラメータの予測値に変換する。そして、ブロック２２７において、前回の道路パラメータの推定値から予測した道路パラメータの予測値を取得する。また、ブロック２２１において、白線算出部２１により算出された今回の観測値（ｍ，ｎ）を取得する。さらに、ブロック２２２において、ブロック２２７で取得した今回の道路パラメータの予測値を、ブロック２２１で取得した今回の観測値のｎ座標値と、式（１）とを用いて、今回のｍ座標の予測値に変換する。そして、ブロック２２３において、今回のｍ座標の予測値を取得する。
【００２９】
続いて、ブロック２２４において、式（５）の右辺第２項の括弧内に示すように、ブロック２２１で取得したｍ座標の今回の観測値と、ブロック２２３で取得したｍ座標の予測値とのずれである差分を算出する。続いて、ブロック２２５において、式（５）の右辺第２項に示すように、ブロック２２４で算出した差分にカルマンゲインＫｋを乗算して、カルマンゲインＫｋで重み付けした差分を算出する。さらに、ブロック２２８において、ブロック２２７で取得した道路パラメータの予測値と、ブロック２２５においてカルマンゲインＫｋで重み付けした差分とを合成して、今回の道路パラメータの推定値を算出する。これは、式（５）の右辺第１項と第２項との加算に対応する。そして、ブロック２２９において、式（５）の左辺に対応する今回の道路パラメータの推定値を取得する。
【００３０】
上述したように、所定時点ｋの道路パラメータは、一つ前の時点ｋ−１の道路パラメータから予測した所定時点ｋの予測値と、所定時点ｋの道路パラメータの観測値に対する予測値のずれをカルマンゲインＫｋで加重した値と、の和となっている。すなわち、所定時点ｋを現時点とすると、パラメータ推定部２２は、過去に推定した道路パラメータと、白線算出部２１により算出された白線とに基づいて、現在の道路パラメータの推定値を算出する。
【００３１】
図４に、本実施形態に係る車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２の推定値を実線で示し、従来の車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２の推定値を破線で示す。さらに、図４に、車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２の真値を一点鎖線で示す。また、図５に、カーブ出口における、本実施形態に係る車両５０の挙動を実線の矢印で示し、従来の車両５０の挙動を破線の矢印で示す。
【００３２】
図４及び５に示すように、一般に、道路、特に高速道路は、Ａで示す一定曲率の一定曲線区間と、Ｂで示す一定の曲率変化率ρ２で車線曲率ρ１が変化するクロソイド曲線区間と、Ｃで示す直線区間とから構成されている。Ａ及びＢの区間がカーブ区間となる。
【００３３】
クロソイド曲線区間では、本実施形態に係る車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２の推定値、並びに従来の車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２の推定値のいずれも、一定曲線区間における道路パラメータから予測した予測値の影響を受け、車線曲率ρ１及び曲率変化率ρ２の真値よりも緩やかに減少している。そのため、クロソイド曲線区間において、推定された道路パラメータに基づいて操舵制御された車両５０の挙動は、本実施形態及び従来のいずれも、車線中央よりもカーブの内側（曲線の中心側）に少し寄っている。
【００３４】
ここで、従来は、クロソイド曲線区間から直線区間へ移行した際に、クロソイド曲線区間から継続して全ての道路パラメータを推定していた。そのため、直線区間に入った直後の曲率変化率ρ２の推定値は、クロソイド曲線区間の曲率変化率ρ２の推定値の影響を受け、直ちにゼロに上昇せずに、緩やかにゼロに上昇していた。そして、直線区間に入った直後の車線曲率ρ１の推定値は、緩やかに上昇する曲率変化率ρ２の推定値の影響を受けて、一旦ゼロになった後に負の方向にオーバーシュートし、その後ゼロに戻っていた。これにより、従来は、直線区間に入った直後において、ハンドルが正面に対してカーブ区間と逆方向に操作されてしまい、車両５０の挙動は車線中央よりもカーブ外側にふくらみ、車両５０はふらついてしまっていた。
【００３５】
車両５０のカーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定値のオーバーシュートに対して、過去に推定された道路パラメータのうち、曲率変化率ρ２の推定値の寄与率が最も大きい。そこで、本実施形態では、直線区間に入った直後の車両５０のふらつきを軽減するために、車両５０のカーブからの脱出時に、過去に推定した曲率変化率ρ２の推定値をリセットすることにした。本実施形態では、車両５０のカーブからの脱出時に、過去に推定した道路パラメータから予測した曲率変化率ρ２の予測値をリセットする。過去に推定された道路パラメータから予測された曲率変化率ρ２の予測値をリセットすることは、過去に推定した曲率変化率ρ２をリセットすることと同等である。曲率変化率ρ２の予測値をリセットする代わりに、過去に推定した曲率変化率ρ２の推定値自体をリセットしてもよい。
【００３６】
カーブ脱出判定部２３（判定手段）は、車線のカーブからの車両５０の脱出を判定する。すなわち、カーブ脱出判定部２３は、車両５０がクロソイド曲線区間と直線区間との接続部分であるカーブの出口に進んだか否かを判定する。カーブ脱出判定部２３は、パラメータ推定部２２より推定された車線曲率ρ１を用いて、車両５０のカーブからの脱出を判定する。具体的には、カーブ脱出判定部２３は、推定された車線曲率ρ１が正の値からゼロになった時点で、車両５０が、カーブ区間から直線区間へ脱出したと判定する。
【００３７】
また、カーブ脱出判定部２３は、車両５０のヨーレートや車両５０の操舵角を用いて、車両５０のカーブからの脱出を判定してもよい。カーブ脱出判定部２３は、推定された車線曲率ρ１、車両５０のヨーレート及び車両５０の操舵角の少なくとも一つを用いて、車両５０のカーブからの脱出を判定すればよい。車両５０のヨーレートは、車両に搭載されたヨーレートセンサ１１により検出される。また、車両５０の操舵角は、推定された車線曲率ρ１を用いて設定された値であり、車両制御装置３０による操舵制御において用いられる値である。例えば、カーブ区間におけるヨーレート及び操舵角を正の値とした場合、カーブ脱出判定部２３は、ヨーレートセンサ１１により検出されたヨーレートが正の値からゼロになった時点、及び操舵角が正の値からゼロになった時点で、車両５０のカーブからの脱出を判定する。
【００３８】
リセット部２４（リセット手段）は、カーブ脱出判定部２３により車両５０のカーブからの脱出が判定された場合に、過去に推定された道路パラメータのうちの曲率変化率ρ２をリセットする。具体的には、リセット部２４は、車両５０のカーブからの脱出が判定された時点で、曲率変化率ρ２の予測値をゼロにリセットする。すなわち、クロソイド曲線区間の曲率変化率ρ２の履歴の影響をなくす。
【００３９】
図４に示すように、曲率変化率ρ２の観測値が真値である場合には、曲率変化率ρ２の予測値がゼロにリセットされた時点で、曲率変化率ρ２の推定値は、概ね予測値の影響がなくなり真値のゼロとなる。これに伴い、直線区間に入った直後の車線曲率ρ１の推定値は、従来と比較して、オーバーシュートが大幅に抑制されている。本実施形態においても、直線区間に入った直後の車線曲率ρ１の推定値に、若干のオーバーシュートが発生するのは、クロソイド曲線区間の道路パラメータの影響を受けた車線曲率ρ１の予測値が残っているためである。これにより、図５に示すように、直線区間に入った直後の車両５０の挙動は、クロソイド曲線区間よりもカーブの外側によっているが、従来よりもカーブ外側にふくらんでいない。すなわち、本実施形態では、直線区間に入った直後において、車両５０のふらつきが軽減されている。
【００４０】
次に、車両を制御する処理手順について、図６のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、車載カメラ１０により１フレームの画像が撮影される都度、ＥＣＵ２０及び車両制御装置３０が実施する。
【００４１】
まず、車載カメラ１０により撮影された前方の画像情報を取得する（Ｓ１０）。続いて、Ｓ１０で取得した画像情報にsobelフィルタ等を適用して、エッジ点を抽出する（Ｓ１１）。続いて、Ｓ１１で抽出したエッジ点にハフ変換を適用し（Ｓ１２）、白線の候補である白線候補を算出する（Ｓ１３）。
【００４２】
続いて、Ｓ１３で算出した白線候補が、認識距離、車幅一貫性、路面に対する白線のコントラスト等の白線の特徴量を備えている度合に応じて、白線候補の白線らしさを算出する。そして、車両５０の左側と右側のそれぞれにおいて、算出した白線らしさに基づいて、Ｓ１３で算出した白線候補から尤も白線らしい白線候補を絞り込む（Ｓ１４）。
【００４３】
続いて、Ｓ１４で絞り込んだ白線候補と、過去に推定した道路パラメータの推定値から予測した予測値とに基づいて、現在の道路パラメータの推定値を算出する（Ｓ１５）。このとき、後述するリセットフラグがオンになっている場合は、ゼロにリセットした曲率変化率ρ２の予測値を用いて、道路パラメータの推定値を算出した後、リセットフラグをオフに戻す。
【００４４】
続いて、車両５０のカーブからの脱出、すなわち車両５０がカーブの出口に存在するか否かを判定する（Ｓ１６）。車両５０がカーブの出口に存在すると判定した場合は（Ｓ１６：ＹＥＳ）、曲率変化率ρ２の予測値をゼロにリセットするリセットフラグを、オフからオンにする（Ｓ１７）。これにより、次の処理周期では、Ｓ１５の処理において、ゼロにリセットされた曲率変化率ρ２の予測値を用いて、道路パラメータの推定値が算出される。一方、車両５０がカーブの出口に存在しないと判定した場合は（Ｓ１６：ＮＯ）、リセットフラグをオフにしたままにする。
【００４５】
続いて、Ｓ１５で算出した道路パラメータの推定値に基づいて、操舵制御を行う。以上で本処理を終了する。なお、Ｓ１０〜Ｓ１７の処理はＥＣＵ２０が実施し、Ｓ１８の処理は車両制御装置３０が実施する。
【００４６】
以上説明した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００４７】
・車線のカーブからの車両５０の脱出が判定された場合に、曲率変化率ρ２の予測値がリセットされる。したがって、カーブ脱出時には、カーブ区間における道路パラメータの影響を受けた曲率変化率ρ２の予測値がリセットされるため、カーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定値のオーバーシュートを抑制できる。ひいては、カーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定精度を向上させることができる。
【００４８】
・推定された車線曲率ρ１、車両５０のヨーレート、及び車両５０の操舵角の少なくとも一つを用いることにより、車線のカーブからの車両５０の脱出を判定することができる。
【００４９】
・カーブ脱出時において、オーバーシュートが抑制された車線曲率ρ１に基づいて車両５０の操舵制御が行われることにより、車両５０のふらつきを抑制できる。
【００５０】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る走路推定装置について、第１実施形態に係る走路推定装置と異なる点を説明する。車両５０のカーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定値のオーバーシュートに対して、過去に推定された道路パラメータのうち、曲率変化率ρ２の次に車線曲率ρ１の寄与率が大きい。
【００５１】
そこで、第２実施形態に係るＥＣＵ２０のリセット部２４は、カーブ脱出判定部２３により車両５０のカーブの脱出が判定された場合に、過去に推定された曲率変化率ρ２の推定値、及び過去に推定された車線曲率ρ１の推定値をリセットする。本実施形態では、車両５０のカーブの脱出が判定された場合に、曲率変化率ρ２の予測値に加えて車線曲率ρ１の予測値もゼロにリセットする。すなわち、クロソイド曲線区間の車線曲率ρ１の履歴の影響をなくす。これにより、図７に示すように、第１実施形態において、直線区間に入った直後における車線曲率ρ１の推定値に若干残っていたオーバーシュートが、ほぼ完全に抑制されている。
【００５２】
本実施形態では、図６のフローチャートのＳ１７の処理において、曲率変化率ρ２の予測値及び車線曲率ρ１の予測値をゼロにリセットするリセットフラグを、オフからオンにする。また、Ｓ１５の処理において、リセットフラグがオンの場合には、ゼロにリセットした曲率変化率ρ２の予測値、及びゼロにリセットした車線曲率ρ１の予測値を用いて、道路パラメータの推定値を算出した後、リセットフラグをオフに戻す。
【００５３】
以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏するとともに、以下の効果を奏する。
【００５４】
・カーブ脱出時には、車線曲率ρ１の予測値もリセットされることにより、カーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定値のオーバーシュートをさらに抑制することができる。ひいては、カーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定精度をさらに向上させることができる。
【００５５】
（他の実施形態）
・パラメータ推定部２２は、道路パラメータとして、車線曲率ρ１の２次からＮ（Ｎは２以上の自然数）次までの高次微分値も推定するようにしてもよい。このようにすれば、クロソイド曲線区間における車線曲率ρ１の推定精度がさらに向上する。この場合、リセット部２４は、車両５０のカーブからの脱出が判定された場合に、過去に推定された車線曲率ρ１の２次微分値をゼロにリセットする。これにより、カーブ脱出時における曲率変化率ρ２の推定精度を向上させることができる。ひいては、カーブ脱出時における車線曲率ρ１の推定精度を向上させることができる。また、道路パラメータとして、車線曲率ρ１の３次以上の高次微分値も推定する場合には、カーブ脱出時に、過去に推定された３次以上の高次微分値もゼロにリセットすると、さらに車線曲率ρ１の推定精度を向上させることができる。なお、車線曲率ρ１の１次微分値は、曲率変化率ρ２に相当する。
【００５６】
・リセット部２４は、曲率変化率ρ２の予測値、車線曲率ρ１の予測値、車線曲率ρ１の高次微分値の予測値をリセットする際に、完全にゼロにリセットしなくても、ゼロとみなせる程度に小さい値にリセットすればよい。
【００５７】
・走行路推定装置は、推定した道路パラメータを操舵制御以外の用途に用いてもよい。推定した道路パラメータを操舵制御以外の用途に用いる場合は、車両制御装置３０を備えていなくてもよい。また、操舵制御を行わない場合は、図示しない舵角センサにより操舵角を検出し、検出した操舵角に基づいて、車両５０のカーブからの脱出を判定してもよい。
【符号の説明】
【００５８】
１０…車載カメラ、２０…ＥＣＵ、５０…車両。
【図１】
0006412460.tif 000012
【図２】
0006412460.tif 000013
【図３】
0006412460.tif 000014
【図４】
0006412460.tif 000015
【図５】
0006412460.tif 000016
【図６】
0006412460.tif 000017
【図７】
0006412460.tif 000018