(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の前方道路を撮影して映像データを取得し、前記映像データからカルマンフィルターを適用する演算によって前方道路情報を抽出する前方映像センサーと、
前記前方道路情報を用いて車両の走行に必要な速度を決定する制御部と、
前記速度に応じて車両の走行動作を制御する駆動部とを含み、
前記前方道路情報は、前記映像データの車線区分線および車線区分線点座標から算出され、道路の中心からの車両離脱距離と、道路幅と、車両進行方向に対する道路中心線の角度と、道路曲率半径と、カメラチルト角と、の内の１以上から成り、
前記前方映像センサーは、ノイズおよび確率を考慮した加重値を適用したゲインマトリクスから前方道路情報のパラメータを含むマトリクスを計算し、現在の段階の映像データを計算して得た前方道路情報と実際発生したエラーとから、次の段階で得られる前方道路情報のパラメータ値の確率的予測値とエラー共分散マトリクスとを計算することにより、前記前方道路情報を取得することを特徴とする車両走行速度制御装置。
【請求項２】
前方道路の映像データを取得する段階と、
前記映像データから車線区分線を抽出する段階と、
前記抽出された車線区分線から車線区分線点座標を抽出する段階と、
前記車線区分線点座標を用いて前方道路情報を計算する段階と、
前記計算された前方道路情報を用いて車両の走行速度を決定する段階と、
前記決定された車両の速度に応じて車両の走行動作を制御する段階とを含み、
前記前方道路情報を計算する段階では、カルマンフィルターを適用し、
前記前方道路情報は、前記映像データの車線区分線および車線区分線点座標から導出され、道路の中心からの車両離脱距離と、道路曲率半径と、車両進行方向に対する道路中心線の角度と、道路幅と、カメラチルト角と、の内の１以上から
なり、
ノイズおよび確率を考慮した加重値を適用したゲインマトリクスから前方道路情報のパラメータを含むマトリクスを計算し、現在の段階の映像データを計算して得た前方道路情報と実際発生したエラーとから、次の段階で得られる前方道路情報のパラメータ値の確率的予測値とエラー共分散マトリクスとを計算することにより取得されることを特徴とする車両走行速度制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行速度制御装置および方法に係り、より詳しくは、前方道路情報を用いて車両の走行速度を制御する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行速度を制御する装置は、運転者の操舵入力と車両の走行状況に応じて車両の速度を自動的に制御する。すなわち、例えば車両の操舵角、ヨーレート、車両の速度などの情報を用いて、車両が曲線路に進入するときに車両の速度を減少させる。
従来の技術に係る車両走行速度制御装置は、前方に走行している車両の速度を用いた制御装置であった（例えば特許文献１を参照）。しかし、前方の車両との相対速度に基づいて速度制御を行っていたために、前方の車両がない場合は、車両の速度制御装置は実質的な制御の役割を行うことができないという問題点があった。
【０００３】
これは、前方の車両がない場合でも道路の状況に応じて車速を変化されなければならない状況があることを考慮していないためであった。したがって、車両が曲線道路に進入する場合、前方の車両の相対速度情報ではなく、車線区分線の情報を用いて車両の速度を制御することが可能な技術が要求されている。
【特許文献１】特開２００１−１０３７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、前記のような問題点を解決するために、車両の前方道路情報を予め検知し、検知した前方道路情報に基づいて車両の速度を制御することが可能な車両走行速度制御装置およびその方法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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明に係る車両走行速度制御装置は、車両の前方道路を撮影して映像データを取得し、前記映像データからカルマンフィルターを適用する演算によって前方道路情報を抽出する前方映像センサーと、
前記前方道路情報を用いて車両の走行に必要な速度を決定する制御部と、
前記速度に応じて車両の走行動作を制御する駆動部とを含み、
前記前方道路情報は、前記映像データの車線区分線および車線区分線点座標から算出され、道路の中心からの車両離脱距離と、道路幅と、車両進行方向に対する道路中心線の角度と、道路曲率半径と、カメラチルト角と、の内の１以上から成り、
前記前方映像センサーは、ノイズおよび確率を考慮した加重値を適用したゲインマトリクスから前方道路情報のパラメータを含むマトリクスを計算し、現在の段階の映像データを計算して得た前方道路情報と実際発生したエラーとから、次の段階で得られる前方道路情報のパラメータ値の確率的予測値とエラー共分散マトリクスとを計算することにより、前記前方道路情報を取得することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る車両走行速度制御方法は、前方道路の映像データを取得する段階と、
前記映像データから車線区分線を抽出する段階と、
前記抽出された車線区分線から車線区分線点座標を抽出する段階と、
前記車線区分線点座標を用いて前方道路情報を計算する段階と、
前記計算された前方道路情報を用いて車両の走行速度を決定する段階と、
前記決定された車両の速度に応じて車両の走行動作を制御する段階とを含み、
前記前方道路情報を計算する段階では、カルマンフィルターを適用し、
前記前方道路情報は、前記映像データの車線区分線および車線区分線点座標から導出され、道路の中心からの車両離脱距離と、道路曲率半径と、車両進行方向に対する道路中心線の角度と、道路幅と、カメラチルト角と、の内の１以上から
なり、
ノイズおよび確率を考慮した加重値を適用したゲインマトリクスから前方道路情報のパラメータを含むマトリクスを計算し、現在の段階の映像データを計算して得た前方道路情報と実際発生したエラーとから、次の段階で得られる前方道路情報のパラメータ値の確率的予測値とエラー共分散マトリクスとを計算することにより取得されることを特徴とする。      
【０００９】
また本発明は、前記前方道路情報を計算する段階は、カルマンフィルターを用いることが好ましい。
また本発明の前方道路情報は、映像データの車線区分線および車線区分線点座標から導出される道路の中心からの車両離脱距離と、道路曲率半径と、車両進行方向に対する道路中心線の角度、道路幅と、カメラチルト角と、の内の１以上から成ることが好ましい。
【発明の効果】
【００１０】
上述したように、本発明に係る車両走行速度制御装置およびその方法は、前方道路情報を抽出し、車両が曲線路に進入するときに車両の速度を制御して車両の安全性を確保することができる。
【００１１】
また、前方道路情報を計算するために統計学的予測技法であるカルマンフィルターを用いることによって、精度の低い車線区分線の認識結果であっても正確な前方道路情報を導出することができて、車両の速度制御の精度と確実性とを高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施例について詳細に説明する。
図１は本発明に係る車両走行速度制御装置の概念図である。図１を参照すると、本発明の車両走行速度制御装置１００は前方映像センサー１１０、制御部１２０および駆動部１３０を含む。
【００１３】
前方映像センサー１１０は、車両走行速度制御装置１００を備えた車両の前部に１以上設置され、車両が走行する前方道路の情報を取得する。ここで、取得する道路情報は、例えば道路の中心からの車両離脱距離（ｄｓ）、道路幅（Ｗｒ）、車両進行方向に対する道路中心線の角度（ΔΨ）、道路曲率半径（Ｒ＝１／ρ）、カメラチルト角（α）などである。
【００１４】
前方映像センサー１１０は、地面から一定の高さに位置し、水平方向の回転は制限され、上下方向の回転のみが可能な状態である。前方映像センサー１１０の中心軸（光軸と一致）は水平から地面方向にやや偏るように設定される。前方映像センサー１１０はカメラであってもよい。
映像データから前方道路情報を取得する計算過程においてカルマンフィルター（Ｋａｌｍａｎ  ｆｉｌｔｅｒ）アルゴリズムを利用する。カルマンフィルターアルゴリズムについては後述する。
【００１５】
制御部１２０は、前方映像センサー１１０で取得した前方道路情報を用いて車両の速度を制御する。車両の速度による前進距離（ｈｅａｄｗａｙ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）を設定し、前方映像センサー１１０で取得した前方道路情報を用いて、車両の速度を制御するか否かを判断し、車両の速度を制御する場合は減速または加速すべき車両の速度を算出する。
【００１６】
駆動部１３０は、制御部１２０で決定された車両の速度と対応するように車両の走行装置を調節する。これについては、当業者には自明なことなので、詳細な説明を省略する。
以下、前方映像センサー１１０が映像データを用いて前方道路情報を取得する方法およびアルゴリズムを添付図面を参照して説明する。
【００１７】
図２は本発明の一実施例に係る前方道路の道路曲率半径を計算するための、道路と前方映像センサーとの間の座標変換モデル（相関関係）を示す図であり、図３は前方道路情報を計算する方法のフローチャートであり、図４は前方映像センサーで取得した映像データを用いて車線区分線を抽出する例を説明した図であり、図５は映像座標系の順序を示す図である。
【００１８】
図２によれば、前方映像センサー１１０はカメラである。カメラは、地面から一定の高さ（Ｈ）に位置し、水平方向の回転は制限され上下方向の回転のみが可能な状態であり、カメラの中心軸（光軸と一致）は水平から地面方向にやや偏っていると仮定する。
映像データを、車両が道路面に対して持つ車両座標系（Ｘｖ、Ｙｖ、Ｚｖ）で表示する。次いで、車両座標系データを車両に設置されたカメラ座標系データへの座標変換のために、３次元回転変換のうち、チルト角度変換（Ｙ軸をαだけ回転し中心軸と一致させる）した座標系を用いてカメラ座標系（Ｘｃ、Ｙｃ、Ｚｃ）で表示する。
【００１９】
カメラは、さらに、光学系としてのレンズと、映像が結像して実際映像として認識される映像面とに区分され、究極的に映像を得る映像面を基準として、２次元空間座標を基礎とするＸ１とＹ１とを定義する。車両座標系（Ｘｖ、Ｙｖ、Ｚｖ）から２次元空間座標（Ｘ１、Ｙ１）へ変換する方法は当業者には公知であるので省略する。
【００２０】
言い換えれば、（Ｘｖ、Ｙｖ、Ｚｖ）は車両が道路面に対して持つ車両座標系（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｆｉｘｅｄ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）と定義され、（Ｘｃ、Ｙｃ、Ｚｃ）はカメラ座標系（Ｃａｍｅｒａ  Ｆｉｘｅｄ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）と定義され、（Ｘ１、Ｙ１）はイメージ座標系（Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）と定義される。また、αはカメラのチルト角（ｃａｍｅｒａ  ｔｉｌｔ  ａｎｇｌｅ）、ｆは焦点距離、Ｈはカメラ位置の高さ、Ｗｒは道路の幅と定義される。
【００２１】
図３は図２に示すように定義された道路−カメラモデルにおいて、前方道路情報を抽出する方法のフローチャートである。
カメラを介して２次元映像データを取得し（Ｓ４００）、取得した２次元映像データから車線区分線を抽出する（Ｓ４１０）。そして、抽出された車線区分線から車線区分線点座標を抽出する（Ｓ４２０）。
【００２２】
図４は前方映像センサーで取得した映像データを用いて車線区分線を抽出する１実施例を示した図である。図４に示すように、車線区分線は２本の実線で表示できる。本実施例では、２本の車線区分線から１２個の車線区分点を抽出した。このような結果に基づいて抽出された車線区分点は、車線区分線上にのみ位置するように抽出する。抽出された車線区分線および抽出された車線区分線点座標は図４に示されている。図５に映像座標系の順序を示す。
【００２３】
このように取得された車線区分線情報は２次元映像座標系内に限定されるので、実際の車線離脱判断と、車線維持制御とのためには道路座標（ｒｅａｌ  ｗｏｒｌｄ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ）を基準として記述された情報が要求される。すなわち、前方道路の車線区分線の認識結果に基づいて前方道路情報を計算する。計算される前方道路情報は道路の中心からの車両離脱距離（ｄｓ）、道路幅（Ｗｒ）、車両進行方向に対する道路中心線の角度（ΔΨ）、道路曲率半径（Ｒ＝１／ρ）、カメラチルト角（α）である。このような前方道路情報はイメージ座標系の２次元映像データ（Ｘ１、Ｙ１）にカルマンフィルターを適用して取得できる。
【００２４】
【数１】
0005281867.tif 000002
ここで、ｄｓは道路の中心からの車両離脱距離であり、左に離脱した場合を「＋」、右に離脱した場合を「−」でそれぞれ表示し、単位がメートルである。ρは道路曲率（ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）であって道路曲率半径Ｒ＝１／ρである。右回転を「−」で、左回転を「＋」でそれぞれ表示する。ΔΨは車両進行方向に対する道路中心線の角度（ｖｅｈｉｃｌｅ  ｈｅａｄｉｎｇ  ａｎｇｌｅ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｔｏ  ｃｅｎｔｅｒ  ｌａｎｅ）を示し、単位がラジアンである。Ｗｒは道路幅であって、単位がメートルである。αはカメラチルト角であって、単位がラジアンである。
【００２５】
第２段階として、数式２のようにゲインマトリクスＬを計算する（Ｓ４３０）。Ｌマトリクスはセンサーのノイズを考慮（Ｒマトリクス）し、以前の段階から計算された統計的確率である各値が取り得る値の範囲を示すＰマトリクスから構成される。
【００２６】
【数２】
0005281867.tif 000003
【００２７】
第３段階として、マトリクスは次のようにアップデートを行う（Ｓ４４０）。ここで、数式２によって以前取得したＬマトリクスを用いる。すなわち、以前の段階まで継続して求めてきた確率的に変動することが可能なデータの領域と、エラーが含まれているデータと仮定した現段階で得たデータと、次の段階のデータが持つことが可能な値と、を総合的に考慮する。
【００２８】
第３段階の特徴は、１２×１マトリクスからなる
【数３】
0005281867.tif 000004
マトリクスにある。
【００２９】
このマトリクスを観察関数という。すなわち、以前の段階で定義した５つの前方道路情報と道路モデルを用いて映像座標と５つの前方道路情報との関係式を定義することにより、測定されたデータの映像座標から５つの前方道路情報に相応するパラメータを推定する根拠となる（数式３〜５参照）。
【００３０】
【数４】
0005281867.tif 000005
【００３１】
第４段階として、マトリクスは次のようにアップデートを行う（Ｓ４４０）。ここで、数式２によって以前獲得したＬマトリクスを用いる。
【００３２】
【数５】
0005281867.tif 000006
【００３３】
【数６】
0005281867.tif 000007
【００３４】
第５段階として、エラー共分散マトリクスＰ、すなわち統計的確率上、次の段階でセンサー値から計算される前方道路情報のパラメータが持つことが可能な値の範囲を、以前段階で求めたＬマトリクスおよびＣマトリクスを用いてアップデートした後（Ｓ４５０）、第１段階からさらに繰り返し行う。
【００３５】
【数７】
0005281867.tif 000008
ここで、Ｐｔは現在の（ｔ）エポックにおけるエラー共分散であり、Ｐｔ＋１は次の（ｔ＋１）エポックにおけるエラー共分散であり、Ｉは単位行列（Ｉｄｅｎｔｉｔｙ  Ｍａｔｒｉｘ）である。そして、Ｑはシステムノイズの共分散マトリクスを示し、５×５マトリクスである。前記第１段階〜第５段階で使用される映像座標系の順序は、図５に示されている。
【００３６】
図７は前方道路の車線区分線の認識によって取得される前方道路情報の定義を示す図である。図７には前記で定義された前方道路情報のパラメータが表示されている。前方道路の曲率を用いるためには、車両の速度による前進距離の設定が重要である。前進距離ｄｘは下記の数式７で定義される。ここで、Ｙｉは路面において車線区分線と認識された点のうちｉ番目の点の地面上Ｙ座標を示し、Ｙｃは路面において車線区分線と認識された点のうちｉ番目の点のカメラで測定されたＹ座標を示す。また、Ｖは車両の座標、Ｃはカメラの座標を示し、これによりＹに対する変数値が定められる。
【００３７】
【数８】
0005281867.tif 000009
ここで、Ｖは車両速度、Δｔは時間を示し、１種のチューニングパラメータである。前進距離ｄｘは車両の前面から直線区間と曲線区間との境界までの間隔を示す。これを用いると、車両が一定の前進距離を移動することに必要な速度を算出することができる。すなわち、曲率に対する車両速度制御は、前記数式７による前進距離の位置における曲率値を測定し、この曲率値に対する車両速度を計算する。
【００３８】
一方、上述した車両走行速度制御方法はコンピュータプログラムで作成可能である。前記プログラムを構成するコードおよびコードセグメントは、当該分野のコンピュータプログラマーによって容易に推論できる。また、前記プログラムは、コンピュータ可読の情報記憶媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉａ）に記憶され、コンピュータによって読み取られて実行されることにより、車両走行速度制御方法を実現する。前記情報記憶媒体は、磁気記録媒体、光記録媒体、および搬送波媒体（ｃａｒｒｉｏｒ  ｗａｖｅ  ｍｅｄｉａ）を含む。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明に係る車両走行速度制御装置の概念図である。
【図２】本発明の一実施例に係る前方道路の道路曲率半径を計算するための、道路と前方映像センサーとの間の座標変換モデル（相関関係）を示す図である。
【図３】前方道路情報検出方法のフローチャートである。
【図４】前方映像センサーで取得した映像データを用いて車線区分線を抽出する例を説明した図である。
【図５】映像座標系の順序を示す図である。
【図６】Ｃマトリクスを示すヤコビアンマトリクス（Ｊａｃｏｂｉａｎ  Ｍａｔｒｉｘ）である。
【図７】前方道路の車線区分線の認識によって取得される前方道路情報の定義を示す図である。
【符号の説明】
【００４０】
１００    車両走行速度制御装置
１１０    前方映像センサー
１２０    制御部
１３０    駆動部
【図１】
0005281867.tif 000010
【図２】
0005281867.tif 000011
【図３】
0005281867.tif 000012
【図４】
0005281867.tif 000013
【図５】
0005281867.tif 000014
【図６】
0005281867.tif 000015
【図７】
0005281867.tif 000016