(57)【要約】【課題】レーザ等の電磁波レーダを用いて、道路形状を認識するようにした車両において、常に安定して道路形状を認識する。【解決手段】前方物体センサで検出している前方物体が、自車両が走行している道路形状を形成する路側構造物候補であるか否かを判断し、路側構造物であると判断された物体のうち最も自車両に接近している物体の位置情報と道路曲率半径とに基づいて、自車走行中の道路形状を認識して路側構造物側の道路端から自車両までの車幅方向距離を演算する。【選択図】      図１
2005010892.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両前方の物体を検出する前方物体検出手段と、自車走行路の道路曲率半径を検出する道路曲率半径検出手段と、前記前方物体検出手段で検出した前方物体について、自車両が走行している道路形状を形成する路側構造物であるか否かを判断する路側構造物判断手段と、該路側構造物判断手段で路側構造物であると判断された物体のうち最も自車両に接近している物体の位置情報と、前記道路曲率半径検出手段で検出した道路曲率半径とに基づいて、路側構造物側の道路端から自車両までの車幅方向距離を演算する車幅方向距離演算手段とを備えていることを特徴とする車両用道路形状認識装置。
【請求項２】
前記道路曲率半径検出手段は、自車両の走行状況に応じて、複数の道路曲率半径候補の中から適切な１種類を選択して道路曲率半径を設定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の車両用道路形状認識装置。
【請求項３】
自車両の走行地点を検出する走行地点検出手段と、自車両が走行する道路情報を有する道路情報提供手段とを有し、前記道路曲率半径検出手段は、前記走行地点検出手段で検出した走行地点及び前記道路情報提供手段で提供される道路情報に基づいて自車両の走行車線が直線路であることを検出し、且つ自車両の走行車線が非分岐路であることを検出したとき、前記走行地点検出手段及び前記道路情報提供手段により得られた道路曲率半径候補を道路曲率半径として設定するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の車両用道路形状認識装置。
【請求項４】
自車両の走行地点を検出する走行地点検出手段と、自車両が走行する道路情報を有する道路情報提供手段とを有し、前記道路曲率半径検出手段は、前記走行地点検出手段で検出した走行地点及び前記道路情報提供手段で提供される道路情報に基づいて、少なくとも自車両の走行車線が曲線路であること、及び自車両の走行車線に分岐路が存在することの何れかを検出したとき、自車両の運動情報から演算した道路曲率半径候補を道路曲率半径として設定するように構成されていることを特徴とする請求項２又は３の何れかに記載の車両用道路形状認識装置。
【請求項５】
自車両の走行地点を検出する走行地点検出手段と、自車両が走行する道路情報を有する道路情報提供手段と、自車走行車線の道路区画線を検出する道路区画線検出手段とを有し、前記道路曲率半径検出手段は、前記走行地点検出手段で検出した走行地点及び前記道路情報提供手段で提供される道路情報に基づいて、少なくとも自車両の走行車線が曲線路であること、及び自車両の走行車線に分岐路が存在することの何れかを検出した場合で、運転者操作におけるハンドル操舵の修正量が多い場合に、前記道路区画線検出手段により得られた道路曲率半径候補を道路曲率半径として設定するように構成されていることを特徴とする請求項２乃至４の何れかに記載の車両用道路形状認識装置。
【請求項６】
前記路側構造物判断手段は、前記前方物体検出手段で検出した停止物体が自車両から所定距離内に存在するとき、路側構造物であると判断するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の車両用道路形状認識装置。
【請求項７】
前記路側構造物判断手段は、前記前方物体検出手段で検出した停止物体の個々の位置が接近しているとき、それらの停止物体は非路側構造物であると判断するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の車両用道路形状認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばレーザ等の電磁波レーダを用いて、道路形状を認識するようにした車両用道路形状認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の車両用道路形状認識装置としては、自車両の両サイドにレーダを配置して自車両からガードレール等の路側物体までの車幅方向距離を測定し、測定した距離と全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）で検出したレーン情報（２車線か否か）によって自車走行レーン位置を判定するというものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２２５６５７号公報（第３頁、第２図）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の車両用道路形状認識装置にあっては、自車両の車幅方向距離検出用に左右２セットのレーダが必要となり、前方車両等を検知するシステムが加わる場合には、さらに前方検出用のレーダが別途必要となるので、部品点数が増大すると共に、高コストなシステムとなるという未解決の課題がある。
そこで、本発明は、上記従来例の未解決の課題に着目してなされたものであり、低コストなシステムで精度良く道路形状を認識することが可能な車両用道路形状認識装置を提供することを目的としている。
【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、本発明に係る車両用道路形状認識装置は、前方物体検出手段で自車両前方の物体を検出し、道路曲率半径検出手段で自車走行路の道路曲率半径を検出し、路側構造物判断手段で、前記前方物体検出手段で検出した前方物体について、自車両が走行している道路形状を形成する路側構造物であるか否かを判断し、車幅方向距離演算手段で、該路側構造物判断手段で路側構造物であると判断された物体のうち最も自車両に接近している物体の位置情報と、前記道路曲率半径検出手段で検出した道路曲率半径とに基づいて、路側構造物側の道路端から自車両までの車幅方向距離を演算する。
【０００６】
【発明の効果】
本発明によれば、自車両前方の物体を検出するためのレーダ等により検出した前方物体が道路形状を形成する路側構造物であるか否かを判断し、最も自車両に近い路側構造物の物体位置と道路曲率半径とに基づいて、路側構造物側の道路端から自車両までの車幅方向距離を算出するので、複数のレーダを配置する必要がなく、１つの前方検出用のレーダ等により車幅方向距離を精度良く検知することができるという効果が得られる。
【０００７】
【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は本発明を後輪駆動車に適用した場合の実施形態を示す概略構成図であり、図中、１ＦＬ，１ＦＲは従動輪としての前輪、１ＲＬ，１ＲＲは駆動輪としての後輪であって、後輪１ＲＬ，１ＲＲは、エンジン２の駆動力が自動変速機３、プロペラシャフト４、最終減速装置５及び車軸６を介して伝達されて回転駆動される。
【０００８】
前輪１ＦＬ，１ＦＲ及び後輪１ＲＬ，１ＲＲには、夫々制動力を発生する例えばディスクブレーキで構成されるブレーキアクチュエータ７が設けられていると共に、これらブレーキアクチュエータ７の制動油圧が制動制御装置８によって制御される。
ここで、制動制御装置８は、図示しないブレーキペダルの踏込みに応じて制動油圧を発生すると共に、後述するブレーキ制御用コントローラ１９からの制動圧指令値ＰＢＲに応じて制動油圧を発生し、これをブレーキアクチュエータ７に出力するように構成されている。
【０００９】
また、エンジン２には、その出力を制御するエンジン出力制御装置１１が設けられている。このエンジン出力制御装置１１では、図示しないアクセルペダルの踏込量及び後述するブレーキ制御用コントローラ１９からのスロットル開度指令値θ＊に応じてエンジン２に設けられたスロットル開度を調整するスロットルアクチュエータ１２を制御するように構成されている。
また、自動変速機３の出力側に配設された出力軸の回転速度を検出することにより、自車速Ｖを検出する車速センサ１３が配設されている。
【００１０】
一方、車両の前方側の車体下部には、前方物体検出手段としての前方物体センサ１４が設けられている。この前方物体センサ１４は、スキャニング式のレーザレーダで構成され、一定角度ずつ水平方向にずれながら周期的に車両の前方方向に所定の照射範囲内で細かいレーザ光を照射し、前方物体から反射して戻ってくる反射光を受光して、出射タイミングから反射光の受光タイミングまでの時間差に基づいて、各角度における自車両と前方物体との間の前後方向距離Ｐｙを検出する。また、その前後方向距離Ｐｙ及びスキャニング角度θに基づいて、前方物体までの横方向距離Ｐｘを検出し、さらに前方物体の幅Ｗ及び相対速度Ｖｒを検出する。このようにして検出した前方物体との相対距離Ｐｘ、Ｐｙ、前方物体の幅Ｗ及び相対速度Ｖｒには、夫々物体のＩＤに相当する番号（例えば、０からの連番）が振られ、この物体ＩＤ番号順に並んだ配列変数として管理される。したがって、ＩＤ＝１の物体はＰｙ［１］、ＩＤ＝３の物体はＰｙ［３］となる。
【００１１】
また、車両前方には、自車両前方の状況を高速に把握するための外界認識センサとして、ＣＣＤカメラ１５及びカメラコントローラ１６を備えている。このカメラコントローラ１６では、道路区画線等のレーンマーカを検出して走行車線を検出すると共に、走行車線の道路曲率半径候補Ｒ３を検出することができるように構成されている。その方法としては、先ず、自車走行車線の道路区画線の形状を数式化モデル（以下、白線モデルと称す）で表す。この白線モデルは道路パラメータを用いて次式のように表される。
【００１２】
Ｘ＝（ａ＋ｉｅ）（Ｙ−ｄ）＋ｂ／（Ｙ−ｄ）＋ｃ  ………（１）
ここで、ａ〜ｅは道路パラメータであり、ａは車線内の自車両の横変位量、ｂは道路曲率半径、ｃは自車両（カメラ光軸）の道路に対するヨー角、ｄは自車両（カメラ光軸）の道路に対するピッチ角、ｅは道路の車線幅である。
初期状態では、各道路パラメータには中央値に相当する値を初期値として設定する。車線内の位置ａには車線中央値を設定し、道路曲率半径ｂには直線値を設定し、車線に対するヨー角ｃには０度を設定し、車線に対するピッチ角ｄには停止状態のα度を設定し、車線幅ｅには道路構造令に示される高速道路の車線幅を設定する。
【００１３】
そして、ＣＣＤカメラ１５で所定値以上の白線上の検出点を捕捉したときに、今回のサンプリングで求めた白線検出点と前回のサンプリングで求めた白線モデル上の点とのずれ量を各点ごとに算出し、このずれ量に基づいて道路パラメータの変動量Δａ〜Δｅを算出する。変動量Δａ〜Δｅの算出方法は、例えば特開平８−５３８８号公報に示されるような方法を用いることができる。次いで、算出した道路パラメータの変動量Δａ〜Δｅにより、下記（２）式をもとに新しい道路パラメータａ〜ｅを算出する。
【００１４】
ａ＝ａ＋Δａ，
ｂ＝ｂ＋Δｂ，
ｃ＝ｃ＋Δｃ，
ｄ＝ｄ＋Δｄ，
ｅ＝ｅ＋Δｅ  ………（２）
【００１５】
このように算出した道路パラメータｂが道路曲率半径Ｒ３として外界認識コントローラ２０に入力される。また、道路曲率半径候補Ｒ３は、右カーブを正の値、左カーブを負の値とする。
また、車体には、自車両の走行位置を検出する走行地点検出手段としての全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）１７と、全地球測位システム１７から入力された自車位置データとマッチングするための道路情報を格納した、例えばカーナビゲーションシステムで構成される道路情報提供手段としての道路地図データ格納部１８が設けられており、自車走行路の道路曲率半径Ｒ２や自車走行車線の分岐路の数ＮＢｒａｎｃｈなどを検出できるように構成されている。また、道路曲率半径Ｒ２は、右カーブを正の値、左カーブを負の値とする。
さらに、この車両には、自車両に発生するヨーレートωを検出するヨーレートセンサ２２、図示しないステアリングホイールの操舵角δを検出する操舵角センサ２３が備えられ、これらの検出信号は外界認識コントローラ２０に入力される。
【００１６】
そして、車速センサ１３から出力される自車速Ｖと前方物体センサ１４から出力される相対距離Ｐｘ、Ｐｙ、前方物体の幅Ｗ、相対速度Ｖｒとカメラコントローラ１６から出力される道路曲率半径候補Ｒ３、全地球測位システム１７と道路地図データ格納部１８とから出力された道路曲率半径候補Ｒ２及び分岐路の数ＮＢｒａｎｃｈ、ヨーレートセンサ２２から出力されるヨーレートω、操舵角センサ２３から出力される操舵角δとが外界認識コントローラ２０に入力され、この外界認識コントローラ２０によって、前方物体センサ１４で検出している停止物体が路側構造物であるか否かを判断し、自車速Ｖとヨーレートωとに基づいて道路曲率半径候補Ｒ１を算出し、道路曲率半径候補Ｒ２及び分岐路の数ＮＢｒａｎｃｈに応じて走行路状況を判定し、道路曲率半径候補Ｒ１〜Ｒ３から適切な道路曲率半径Ｒを選択する。そして、図２に示すように、自車両ＭＣに最も近い路側構造物Ｐ１の物体位置と道路曲率半径Ｒとに基づいて、図２の斜線部分に示すように仮想的に道路形状構造物ＤＥを生成し、路側構造物側の道路端Ａ点から自車両ＭＣまでの車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌを算出する。
【００１７】
ブレーキ制御用コントローラ２１では、外界認識コントローラ２０によって認識された車幅方向距離、即ち道路形状に基づいて、前方物体センサ１４で検出した各物体が自車両にとって制動回避すべき障害物であるか否かを判断し、制動回避すべきであると判断されたときに所定の制動圧指令値ＰＢＲを制動制御装置８に出力して自車両の自動ブレーキ制御を行う。
次に、第１の実施形態の動作を外界認識コントローラ２０で実行する路側構造物判断処理手順を示す図３及び図４を伴って説明する。
【００１８】
この路側構造物判断処理は、所定時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎のタイマ割込処理として実行され、先ず、ステップＳ１で、前方物体センサ１４で検出した相対距離Ｐｘ、Ｐｙ、前方物体の幅Ｗ及び相対速度Ｖｒ、車速センサ１３で検出した自車速Ｖ、ヨーレートセンサ２２で検出したヨーレートω、操舵角センサ２３で検出した操舵角δを読込む。ここで、前方物体との相対距離Ｐｘ、Ｐｙ、前方物体の幅Ｗ及び相対速度Ｖｒは、物体のＩＤに相当する番号順に並んだ配列変数として管理され、例えば、ＩＤ＝１の物体はＰｙ［１］、ＩＤ＝３の物体はＰｙ［３］となる。
【００１９】
次にステップＳ２に移行して、検出中の各物体が停止物であるか否かを判定する。この判定は自車速Ｖと物体との相対速度Ｖｒによって行い、Ｖ≒Ｖｒであるときに、この物体は停止物体であると判断する。そして、検知物体が停止物であるときにはステップＳ３に移行してその物体の停止物フラグＦＳｔｏｐＯｂｊを“１”にセットし、停止物でないときにはステップＳ４に移行してその物体の停止物フラグＦＳｔｏｐＯｂｊを“０”にリセットする。
【００２０】
次にステップＳ５に移行して、自車速Ｖ及びヨーレートωを用いて、自車両の道路曲率半径候補Ｒ１［ｍ］を下記（３）式をもとに算出する。
Ｒ１＝Ｖ／ω  ………（３）
また、道路曲率半径候補Ｒ１の符号は、右カーブを正、左カーブを負とする。次にステップＳ６で、全地球測位システム１７から入力される自車走行地点データを読込み、この自車走行地点データをもとに道路地図データ格納部１８をアクセスして、自車両の走行車線の道路曲率半径候補Ｒ２と分岐路の数ＮＢｒａｎｃｈを読込み、次いでステップＳ７に移行して、カメラコントローラ１６から道路曲率半径候補Ｒ３を読込む。
【００２１】
次に、前方物体センサ１４で検出した各物体が、道路形状を形成する路側構造物の候補であるか否かを判定する。先ずステップＳ８で路側構造物候補格納変数ＰｙＤｅｌｉ及びＰｘＤｅｌｉに格納する物体の数ＮＤｅｌｉを“０”にリセットすると共に、ループ変数ｉを“０”にリセットする。また、前方物体センサ１４で現在検知中の物体数ＮＯｂｊを、相対距離格納変数Ｐｙに格納されている値の数に基づいて算出する。
【００２２】
次いで、ステップＳ９に移行して、ループ変数ｉが前方物体センサ１４で検知中の物体数ＮＯｂｊより小さいか否かを判定し、ｉ＜ＮＯｂｊであるときにはステップＳ１０に移行し、ＩＤ番号ｉの検知物体の停止物フラグＦＳｔｏｐＯｂｊが“１”にセットされており、且つ物体の幅Ｗが予め設定した閾値ＷＴＨより小さいか否かを判定する。ここで、閾値ＷＴＨは、検知物体が車両でない小さい物体であることを意味する閾値である。
【００２３】
ステップＳ１０の判定結果が、ＦＳｔｏｐＯｂｊ＝１且つＷ＜ＷＴＨであるときには、判定中の物体は車両でない停止物体であると判断してステップＳ１１に移行し、下記（４）及び（５）式をもとに路側構造物候補格納変数に現在の物体位置座標を格納すると共に、下記（６）式をもとに物体数ＮＤｅｌｉをインクリメントしてステップＳ１２に移行する。
【００２４】
ＰｙＤｅｌｉ［ＮＤｅｌｉ］＝Ｐｙ［ｉ］  ………（４）
ＰｘＤｅｌｉ［ＮＤｅｌｉ］＝Ｐｘ［ｉ］  ………（５）
ＮＤｅｌｉ＝ＮＤｅｌｉ＋１  ………（６）
一方、前記ステップＳ１０の判定結果が、ＦＳｔｏｐＯｂｊ＝０又はＷ≧ＷＴＨであるときには、ステップＳ１２に移行する。
【００２５】
このステップＳ１２では、ループ変数ｉをインクリメントして前記ステップＳ９に移行し、ｉ≧ＮＯｂｊとなるまでステップＳ１０からステップＳ１２までの処理を繰り返す。そして、ステップＳ９の判定結果がｉ≧ＮＯｂｊとなったときには、検知中の全物体に対して路側構造物候補であるか否かの判断を行ったと判断してステップＳ１３に移行する。
【００２６】
ステップＳ１３では、下記（７）式をもとに操舵角δの標準偏差δｖを算出し、運転者操作における修正操舵量を把握する。
δｖ＝√［｛（δ［０］−Ａ）２＋…＋（δ［９］−Ａ）２｝／１０］  ………（７）
ここで、δ［ｎ］はｎ回前のサンプリングにおいて検出した操舵角であり、δ［０］は今回検出した操舵角である。また、Ａは過去１０回分のサンプリング（１秒間）における操舵角δの平均値であり、下記（８）式で表される。
【００２７】
Ａ＝（δ［０］＋δ［１］＋…＋δ［９］）／１０  ………（８）
次にステップＳ１４で、自車両の走行車線が直線路であり、且つ分岐路がないか否かを判定する。この判定は、道路曲率半径候補Ｒ２が直線路に相当する曲率半径を意味する曲率半径閾値ＲＴＨより大きく、且つ分岐路の数ＮＢｒａｎｃｈが、分岐路がない一本道であることを意味する“１”であるか否かで判定し、Ｒ２＞ＲＴＨ且つＮＢｒａｎｃｈ＝１であるときにはステップＳ１５に移行して、道路曲率半径Ｒを、次式をもとに設定して後述するステップＳ１９に移行する。
【００２８】
Ｒ＝Ｒ２  ………（９）
一方、前記ステップＳ１４の判定結果が、Ｒ２≦ＲＴＨ又はＮＢｒａｎｃｈ≠１であるときにはステップＳ１６に移行して、前記ステップＳ１３で算出した操舵角の標準偏差δｖが標準偏差閾値ＳＴＲ＿ＶＴＨより大きいか否かを判定する。ここで、ＳＴＲ＿ＶＴＨは運転操作における修正操舵量を判定する閾値であり、ＣＣＤカメラの白線検知精度の高さに応じて決定される。
【００２９】
そして、ステップＳ１６の判定結果がδｖ＞ＳＴＲ＿ＶＴＨであるときには、運転操作における修正操舵量が多いと判断してステップＳ１７に移行し、道路曲率半径Ｒを、次式をもとに設定して後述するステップＳ１９に移行する。
Ｒ＝Ｒ３  ………（１０）
一方、前記ステップＳ１６の判定結果がδｖ≦ＳＴＲ＿ＶＴＨであるときには、ステップＳ１８に移行して、道路曲率半径Ｒを、次式をもとに設定してステップＳ１９に移行する。
【００３０】
Ｒ＝Ｒ１  ………（１１）
ステップＳ１９では、ループ変数ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２を下記（１２）及び（１３）式をもとに初期化し、さらに路側構造物候補格納変数の中に路側構造物が存在する数ＮＯｆＩｎｆｒａと、路側構造物が存在するか否かを判断する道路形状算出フラグＦＤｅｌｉＯＫとをゼロリセットし、路側構造物が存在しない状態にセットする。
【００３１】
ｌｏｏｐ１＝ＮＤｅｌｉ−１  ………（１２）
ｌｏｏｐ２＝ｌｏｏｐ１−１  ………（１３）
ＮＯｆＩｎｆｒａ＝０  ………（１４）
ＦＤｅｌｉＯＫ＝０  ………（１５）
また、路側構造物候補格納変数ＰｙＤｅｌｉに格納されている前後方向距離を距離の短い順に並び替えて、格納変数Ｐｙ２Ｄｅｌｉに新たにＩＤ番号を振りなおして格納すると共に、格納変数Ｐｘ２Ｄｅｌｉには、格納変数Ｐｙ２Ｄｅｌｉに格納された物体の前後方向距離に対応する横方向距離を格納する。これにより、ｌｏｏｐ１はｌｏｏｐ２と比較して自車両から遠方の物体ＩＤ番号となる。
【００３２】
この路側構造物候補格納変数Ｐｙ２Ｄｅｌｉ及びＰｘ２Ｄｅｌｉに格納されている各物体について、路側構造物であるか否かを判定し、路側構造物である場合には、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ、ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒに物体位置座標をそれぞれ格納する。
先ず、ステップＳ２０で、路側構造物候補の物体位置Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］及びＰｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］が、それぞれ道路曲率半径Ｒの絶対値｜Ｒ｜より小さいか否かを判定し、Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］≧｜Ｒ｜又はＰｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］≧｜Ｒ｜であるときには、路側構造物候補物体は道路曲率半径より遠方に存在しており、路側構造物でないと判断して後述するステップＳ２９に移行する。一方、ステップＳ２０の判定結果が、Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］＜｜Ｒ｜且つＰｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］＜｜Ｒ｜であるときには、ステップＳ２１に移行する。
【００３３】
ステップＳ２１では、道路曲率半径Ｒに対して、ＩＤ番号ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２の２つの検知物体間の車幅方向距離ｔｅｍｐを算出する。
ｔｅｍｐ＝√（Ｒ２−Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］２）−√（Ｒ２−Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］２）  ………（１６）
次にステップＳ２２で、道路曲率半径Ｒの符号を判定し、Ｒ＞０即ち右カーブであるときには、ステップＳ２３に移行して、（１７）式に示すように検知物間の車幅方向距離ｔｅｍｐの符号を反転させてからステップＳ２４に移行する。一方、ステップＳ２２の判定結果がＲ≦０であるときには、そのままステップＳ２４に移行する。
【００３４】
ｔｅｍｐ＝−ｔｅｍｐ  ………（１７）
ステップＳ２４では、ＩＤ番号ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２の２つの検知物体の横位置ずれを判定し、下記（１８）式が成立する場合には、これらの物体は路側構造物であると判断してステップＳ２５に移行し、不成立の場合には後述するステップＳ２９に移行する。
【００３５】
｜ｔｅｍｐ−（Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］−Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］）｜＜ＧＴＨ  ………（１８）
ここで、ＧＴＨは２つの検知物体が路側構造物であると判断する際に許容する横位置ずれに関する閾値である。
ステップＳ２５では、路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントしてから、前記ステップＳ２４で路側構造物であると判断された２つの検知物体について、下記（１９）〜（２２）式をもとに路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ、ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒに物体位置座標をそれぞれ格納する。
【００３６】
ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＝Ｐｘ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］  ………（１９）
ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＝Ｐｘ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］  ………（２０）
ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＝Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ２］  ………（２１）
ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＝Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［ｌｏｏｐ１］  ………（２２）
次に、ステップＳ２６で、前後方向距離ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］が前後方向距離閾値Ｄ＿ｎｅａｒＴＨより小さいか否かを判定し、下記（２３）式が成立するときにはステップＳ２７に移行し、不成立のときには後述するステップＳ２９に移行する。
【００３７】
ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＜Ｄ＿ｎｅａｒＴＨ  ………（２３）
ここで、前後方向距離閾値Ｄ＿ｎｅａｒＴＨは、ガードレール等に相当する路側物体から自車両までの車幅方向距離算出の際に基点とする物体が自車両から遠方に存在することに起因する、車幅方向距離の算出精度悪化を防止するための閾値である。
【００３８】
ステップＳ２７では、２つの物体間の前後方向距離が物体間距離閾値Ｄ＿ｐａｉｒＴＨより大きいか否かを判定し、下記（２４）式が成立するときには２つの物体の位置は接近していないと判断してステップＳ２８に移行し、不成立のときには後述するステップＳ２９に移行する。
ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］−ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＞Ｄ＿ｐａｉｒＴＨ………（２４）
次にステップＳ２８では、自車両に接近している路側構造物の物体位置を基点として道路形状構造物を生成し、ガードレール等に相当する路側物体から自車両までの車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌを算出し、道路形状算出フラグＦＤｅｌｉＯＫを“１”にセットする。
【００３９】
図５に示す斜線部分は、検知物Ｐｎｅａｒを基点に仮想的に生成した道路形状構造物ＤＥである。道路形状構造物ＤＥから自車両ＭＣまでの車幅方向距離の絶対値は、検知物Ｐｎｅａｒの横方向距離ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒの絶対値に、道路形状構造物ＤＥから検知物Ｐｎｅａｒまでの車幅方向距離Ｄ１を加算した値となる。ここで、距離Ｄ１は下記（２５）式で表される。
【００４０】
Ｄ１＝｜Ｒ｜−√（Ｒ２−ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］２）  ………（２５）
この距離Ｄ１は常に正の値となる。したがって、道路形状構造物ＤＥから自車両ＭＣまでの車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌは、下記（２６）式をもとに算出される。
Ｄ２Ｗａｌｌ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］＝ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］−ｓｉｇｎ（Ｒ）・｛｜Ｒ｜−√（Ｒ２−ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［ＮＯｆＩｎｆｒａ］２）｝  ………（２６）
ここで、ｓｉｇｎ（  ）は括弧内の値が正の場合には＋１を、負の場合には−１を返す関数である。
【００４１】
図５に示すように自車走行車線が右カーブであるとすると、道路曲率半径Ｒは正の値であるので、前記（２６）式においてｓｉｇｎ（Ｒ）は＋１となり、道路形状構造物ＤＥから自車両ＭＣまでの車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌは、Ｄ２Ｗａｌｌ＝ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ−Ｄ１により算出されることになる。ここで、検知物Ｐｎｅａｒは自車両の左側に存在するため、横位置ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒは負の値である。
【００４２】
一方、自車走行車線が左カーブであるとすると、道路曲率半径Ｒは負の値であるので、前記（２６）式においてｓｉｇｎ（Ｒ）は−１となり、道路形状構造物ＤＥから自車両ＭＣまでの車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌは、Ｄ２Ｗａｌｌ＝ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ＋Ｄ１により算出されることになる。ここで、検知物Ｐｎｅａｒは自車両の右側に存在するため、横位置ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒは正の値である。
【００４３】
次にステップＳ２９で、ループ変数ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２をデクリメントしてからステップＳ３０に移行し、ループ変数ｌｏｏｐ２が０以上であるか否かを判定する。ステップＳ３０の判定結果が、ｌｏｏｐ２≧０であるときには、前記ステップＳ２０に移行して路側構造物判断を繰り返す。一方、ｌｏｏｐ２＜０であるときには、全ての路側構造物候補の物体に対して路側構造物判断を行ったと判断してステップＳ３１に移行する。
【００４４】
そして、ステップＳ３１で、前記ステップＳ２８で道路形状算出フラグＦＤｅｌｉＯＫが、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌが１つ以上算出されていることを意味する“１”にセットされており、最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔが算出可能であるか否かを判定し、算出可能であるときにはステップＳ３２に移行して、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの採用判定を行う。この判定は、算出された車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの符号を判断することで行い、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの符号が全て同符号である場合には、全ての車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌを採用してステップＳ３３に移行する。一方、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの符号に異符号が含まれる場合には、路側構造物が自車両の両側に存在するため片側のみに絞り込む必要があると判断して、算出頻度の高い方の符号の車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌのみを採用してステップＳ３３に移行する。なお、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの符号の算出頻度が正負で同じ場合には、予め設定した符号（例えば、負）の車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌを採用する。
【００４５】
ステップＳ３３では、前記ステップＳ３２で採用された車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの平均値を下記（２７）式をもとに算出し、最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔとして設定してからタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰する。
Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔ＝ａｖｅ（Ｄ２Ｗａｌｌ，１，ＮＯｆＩｎｆｒａ）  ………（２７）
ここで、ａｖｅ（Ａｒｇ，Ｓｔａｒｔ，Ｅｎｄ）は配列変数ＡｒｇにおけるＳｔａｒｔ番目からＥｎｄ番目までの平均値を出力する関数である。
【００４６】
一方、前記ステップＳ３１の判定結果が、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌが算出されておらず最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔが算出不可能であるときには、ステップＳ３４に移行し、Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔ＝ＮｏＤａｔａとして最終的な車幅方向距離が出力できないことを意味する値を設定してからタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰する。
【００４７】
図３の処理において、ステップＳ１４〜Ｓ１８の処理が道路曲率半径検出手段に対応し、図４の処理において、ステップＳ２０〜Ｓ２７の処理が路側構造物判断手段に対応し、ステップＳ２８、ステップＳ３１〜Ｓ３４の処理が車幅方向距離算出手段に対応している。
したがって、今、図６に示すように、自車両ＭＣが分岐路のない直線路を走行中であり、自車前方左側にデリニエータ等の路側停止物体ＤＥが存在しているとする。このとき、前方物体センサ１４で物体ａ〜ｃを検知しているとすると、図３の路側構造物判断処理において、ステップＳ２で物体ａ〜ｃが停止物体であると判断され、ステップＳ３で停止物フラグＦＳｔｏｐＯｂｊが“１”にセットされる。物体ａ〜ｃは停止車両でないため、ステップＳ１０の判定で路側構造物候補として判断され、ステップＳ１１で路側構造物候補格納変数ＰｙＤｅｌｉ及びＰｘＤｅｌｉに夫々位置情報を格納する。自車走行車線は直線路且つ分岐路が存在しないので、ステップＳ１４からステップＳ１５に移行して全地球測位システム１７及び道路地図データ格納部１８から得られた道路曲率半径候補Ｒ２を道路曲率半径Ｒとして設定する。
【００４８】
次いで、路側構造物候補として格納された物体ａ〜ｃについて、路側構造物であるかの判断を行い、路側構造物であると判断された場合には、その物体位置情報と前記ステップ１５で設定した道路曲率半径Ｒとに基づいて、道路端の路側停止物体から自車両までの車幅方向距離候補を算出する。ここで、物体ａ〜ｃは自車両から近い位置に存在しており、個々の物体の位置は接近していないとすると、先ず、図４のステップＳ１９でループ変数が初期化され、路側構造物候補の物体数ＮＤｅｌｉは“３”であるので、ｌｏｏｐ１＝２、ｌｏｏｐ２＝１に設定される。そして、物体ｃの位置情報Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［２］、Ｐｘ２Ｄｅｌｉ［２］、及びｂの位置情報Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［１］、Ｐｘ２Ｄｅｌｉ［１］に基づいて物体ｃ及びｂの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２５で路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントして“１”にセットしてから、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に物体ｂの物体位置座標、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］に物体ｃの物体位置座標をそれぞれ格納し、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ｂの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］を算出する。
【００４９】
次いで、ステップＳ２９でループ変数ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２をデクリメントしてステップＳ３０に移行する。ループ変数ｌｏｏｐ２＝０であるので、ステップＳ３０からステップＳ２０に移行し、物体ｂの位置情報Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［１］、Ｐｘ２Ｄｅｌｉ［１］、及びａの位置情報Ｐｙ２Ｄｅｌｉ［０］、Ｐｘ２Ｄｅｌｉ［０］に基づいて物体ｂ及びａの路側構造物判定が行われる。そして、ステップＳ２５で路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントして“２”にセットしてから、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］に物体ａの物体位置座標、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［２］に物体ｂの物体位置座標をそれぞれ格納し、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ａの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［２］を算出する。
【００５０】
次に、ステップＳ２９でループ変数ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２をデクリメントするとｌｏｏｐ２＜０となり、ステップＳ３０からステップＳ３１に移行する。前記ステップＳ２８で車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌは算出されおり、道路形状算出フラグＦＤｅｌｉＯＫは“１”にセットされているので、ステップＳ３１からステップＳ３２に移行して、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］とＤ２Ｗａｌｌ［２］の採用判定を行い、これらは同符号（マイナスの値）で算出されているので、両者を採用してステップＳ３３に移行し、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］とＤ２Ｗａｌｌ［２］の平均値を算出することで最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔが設定される。
【００５１】
また、図７に示すように、自車両ＭＣが分岐路のない直線路を走行中であり、自車前方左側にデリニエータ等の路側停止物体ＤＥが存在し、自車前方右側に停止物体Ｐが存在しているとする。このとき、前方物体センサ１４で物体ａ〜ｄを検知しているとすると、図３のステップＳ１０の判定で物体ａ〜ｄが路側構造物候補として判断され、ステップＳ１１で路側構造物候補格納変数ＰｙＤｅｌｉ及びＰｘＤｅｌｉに夫々位置情報を格納する。
【００５２】
ここで、物体ａ〜ｄは自車両から近い位置に存在しており、個々の物体の位置は接近していないとすると、先ず、物体ｃ及びｂの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２５で路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントして“１”にセットしてから、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に物体ｂの物体位置座標、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］に物体ｃの物体位置座標をそれぞれ格納し、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ｂの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］を算出する。次いで、物体ｂ及びａの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ａの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［２］を算出する。次いで、物体ａ及びｄの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ｄの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［３］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［３］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［３］を算出する。
【００５３】
そして、ステップＳ３２で、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの採用判定が行われ、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］及びＤ２Ｗａｌｌ［２］は負の値、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［３］は正の値であるので、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］及びＤ２Ｗａｌｌ［２］のみ採用してステップＳ３３に移行し、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］とＤ２Ｗａｌｌ［２］の平均値を算出することで最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔが設定される。
【００５４】
一方、図８に示すように、自車両ＭＣが分岐路のない曲線路を走行中であり、自車前方にデリニエータ等の路側停止物体ＤＥ、先行車両ＰＣ、遠方停止物体Ｐが存在しているとする。このとき、前方物体センサ１４で物体ａ〜ｅを検知しているとすると、物体ａ〜ｃ、ｅは車両でない停止物体であり、物体ｄは非停止物体であるため、図３のステップＳ１０の判定で物体ａ〜ｃ、ｅが路側構造物候補として判断され、ステップＳ１１で路側構造物候補格納変数ＰｙＤｅｌｉ及びＰｘＤｅｌｉに夫々位置情報を格納する。自車走行車線は曲線路であるので、ステップＳ１４からステップＳ１６に移行して運転者操作によるハンドル操舵量のばらつきを判定し、ばらつきが少ない場合にはステップＳ１８に移行して、自車速Ｖ及びヨーレートωを用いて前記（３）式をもとに算出した道路曲率半径候補Ｒ１を道路曲率半径Ｒとして設定する。
【００５５】
ここで、物体ａ〜ｃは自車両から近い位置に存在しており、個々の物体の位置は接近していないとすると、先ず、物体ｅ及びｃの路側構造物判定が行われ、物体ｅは道路曲率半径Ｒより遠方に存在しているため、ステップＳ２０からステップＳ２９に移行してループ変数ｌｏｏｐ１及びｌｏｏｐ２をデクリメントする。次いで、物体ｃ及びｂの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２５で路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントして“１”にセットしてから、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に物体ｂの物体位置座標、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］に物体ｃの物体位置座標をそれぞれ格納し、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ｂの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］を算出する。
【００５６】
次いで、物体ｂ及びａの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２５で路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントして“２”にセットしてから、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］に物体ａの物体位置座標、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［２］に物体ｂの物体位置座標をそれぞれ格納し、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ａの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［２］を算出する。そして、ステップＳ３３で、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］とＤ２Ｗａｌｌ［２］の平均値を算出することで最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔが設定される。
【００５７】
また、図９に示すように、自車両ＭＣが分岐路の存在する直線路を走行中であり、自車前方にデリニエータ等の路側停止物体ＤＥが存在しているとする。このとき、前方物体センサ１４で物体ａ〜ｃを検知しているとすると、物体ａ〜ｃは車両でない停止物体であるため、図３のステップＳ１０の判定で物体ａ〜ｃが路側構造物候補として判断され、ステップＳ１１で路側構造物候補格納変数ＰｙＤｅｌｉ及びＰｘＤｅｌｉに夫々位置情報を格納する。自車走行車線は分岐路であるので、ステップＳ１４からステップＳ１６に移行して運転者操作によるハンドル操舵量のばらつきを判定し、ばらつきが多い場合にはステップＳ１７に移行して、カメラコントローラ１６から得られた道路曲率半径候補Ｒ３を道路曲率半径Ｒとして設定する。
【００５８】
ここで、物体ａ〜ｃは自車両から近い位置に存在しており、個々の物体の位置は接近していないとすると、先ず、物体ｃ及びｂの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２５で路側構造物体数ＮＯｆＩｎｆｒａをインクリメントして“１”にセットしてから、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に物体ｂの物体位置座標、路側構造物格納変数ＰｙＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｆａｒ［１］に物体ｃの物体位置座標をそれぞれ格納し、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ｂの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［１］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］を算出する。次いで、物体ｂ及びａの路側構造物判定が行われ、ステップＳ２８で、前記（２６）式をもとに物体ａの位置情報ＰｙＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］、ＰｘＤｅｌｉ＿ｎｅａｒ［２］に基づいて車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［２］を算出する。そして、ステップＳ３３で、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌ［１］とＤ２Ｗａｌｌ［２］の平均値を算出することで最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔが設定される。
【００５９】
このように、上記実施形態では、自車両前方に検出している停止物体が路側構造物であるか否かの判断を行い、物体が路側構造物であると判断された物体のうち最も自車両に接近している物体位置情報と道路曲率半径とに基づいて、道路端から自車両までの車幅方向距離を算出するので、複数のレーダを配置する必要がなく、自車前方物体を検出するためのレーダを１つ配置することにより道路端から自車両までの車幅方向距離を精度良く検知することができる。
【００６０】
また、道路曲率半径は、自車両の走行状況に応じて、複数の道路曲率半径候補の中から適切な１種類の道路曲率半径を選択するため、自車走行車線が直線路であり且つ分岐路が存在しない場合には、カーナビゲーションシステム等から得られる道路曲率半径を選択するので、実際は直線路を走行中であるにも関わらず、運転者操作による操舵量により緩いカーブ路を走行していることに相当する道路曲率半径を算出してしまうことを防止することができると共に、分岐路が存在することにより誤って把握した自車走行路とは異なる走行路の道路曲率半径を算出してしまうことを防止することができる。また、自車走行車線が曲線路であり且つ分岐路が存在する場合には、運転者操作によるハンドル操舵の修正量を判定し、修正操舵量が多い場合には白線等の道路区画線を検出するカメラから得られる道路曲率半径を選択し、修正操舵量が少ない場合には、滑らかなカーブ路を走行していると判断して自車両の運動量から算出した道路曲率半径を選択するので、より高精度の道路曲率半径を得ることができる。
【００６１】
さらに、路側構造物候補として格納された非車両停止物体のうち、自車両から所定距離以内に存在する物体のみ路側構造物であると判断するので、道路端から自車両までの車幅方向距離算出の際に基点とする停止物体までの距離が長くなり過ぎることに起因する、車幅方向距離の算出精度悪化を確実に防止することができる。
【００６２】
また、路側構造物候補として格納された非車両停止物体の個々の位置が接近している場合には、それらの停止物体は非路側構造物であると判断するので、例えば、ガードレールの奥に存在する標識など、道路端から自車両までの車幅方向距離算出の際の基点として相応しくない物体を除外するので、車幅方向距離の算出精度悪化を確実に防止することができる。
【００６３】
なお、上記実施形態においては、道路曲率半径候補Ｒ１を前記（３）式をもとに自車速Ｖとヨーレートωとに基づいて算出する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、操舵角センサ２３で検出した操舵角δを用いて次式をもとに算出するようにしてもよい。
Ｒ１＝（１＋ＡＶ２）ＬＷＢ／δ  ………（２８）
ここで、Ａは車両固有の値であるスタビリティファクタ（車重、ホイールベース長、重心位置、タイヤの横力で決まる定数）、ＬＷＢはホイールベース長である。
【００６４】
また、上記実施形態においては、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの符号により採用判定を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、採用判定を行わずに、算出された車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌをすべて適用して最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔを求めるようにしてもよい。
さらに、上記実施形態においては、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの平均値を最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔとして設定する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、車幅方向距離候補Ｄ２Ｗａｌｌの中央値や、ヒストグラムから求まる最多頻度の距離値を選択して最終的な車幅方向距離Ｄ２Ｗａｌｌ＿ｏｕｔを設定するようにしてもよい。
【００６５】
また、上記実施形態においては、前方物体センサ１４としてスキャニング式のレーザレーダを使用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、マイクロ波やミリ波レーダ等の他の測距装置を適用することができる。
さらにまた、上記実施形態においては、後輪駆動車に本発明を適用した場合について説明したが、前輪駆動車に本発明を適用することもでき、また回転駆動源としてエンジン２を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、電動モータを適用することもでき、さらには、エンジンと電動モータとを使用するハイブリッド仕様車にも本発明を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を示す概略構成図である。
【図２】路側構造物側の道路端から自車両までの車幅方向距離の説明図である。
【図３】本発明の実施形態における外界認識コントローラで実行する路側構造物判断処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態における外界認識コントローラで実行する路側構造物判断処理を示すフローチャートである。
【図５】路側構造物側の道路端から自車両までの車幅方向距離の算出方法を説明する図である。
【図６】本発明の実施形態の動作を説明する図である。
【図７】本発明の実施形態の動作を説明する図である。
【図８】本発明の実施形態の動作を説明する図である。
【図９】本発明の実施形態の動作を説明する図である。
【符号の説明】
２  エンジン
３  自動変速機
７  ディスクブレーキ
８  制動制御装置
１１  エンジン出力制御装置
１２  スロットルアクチュエータ
１３  車速センサ
１４  前方物体センサ
１５  ＣＣＤカメラ
１６  カメラコントローラ
１７  全地球測位システム（ＧＰＳ）
１８  道路地図データ格納部
２０  外界認識コントローラ
２２  操舵角センサ
２３  ヨーレートセンサ
【図１】
2005010892.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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