(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識原理の異なる複数の走行路形状認識手段による複数の認識結果の総合判断に基いて走行路の形状を認識する走行路形状認識装置において、
各々の走行路形状認識手段における認識の信頼性を判断し、該信頼性の低い走行路形状認識手段の認識結果を排除し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用する判断手段を備え、
前記複数の走行路形状認識手段のうち少なくとも１つの走行路形状認識手段は、人工衛星からの電波を受信して車両の位置を検出するＧＰＳシステムからなる位置検出手段と、前記位置検出手段により検出された車両の位置に対応する、地図情報が記憶された地図情報記憶手段上の走行路の形状を認識する第１の走行路形状認識手段よりなり、
前記判断手段は、
前記車両が車線を変更中である時には、前記第１の走行路形状認識手段以外の認識結果を無視し、該第１の走行路形状認識手段による認識結果のみを総合判断に使用するものであることを特徴とする走行路形状認識装置。
【請求項２】
前記判断手段は、
前記位置検出手段が人工衛星からの電波を正常に受信できない時には、前記第１の走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とする請求項１記載の走行路形状認識装置。
【請求項３】
前記複数の走行路形状認識手段のうち少なくとも１つの走行路形状認識手段は、
車両前方の走行路の形状を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された画像から白線等を抽出して走行路の形状を認識する第２の走行路形状認識手段よりなるものであることを特徴とする請求項１記載の走行路形状認識装置。
【請求項４】
前記判断手段は、
天候環境に関する情報を取得する天候情報取得手段を有し、
前記天候情報取得手段が、悪天候、夜間または逆光である情報を取得した時には、前記第２の走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とする請求項３記載の走行路形状認識装置。
【請求項５】
前記複数の走行路形状認識手段のうち少なくとも１つの走行路形状認識手段は、
車両の速度を検出する車速検出手段と、
車両の横方向の加速度を検出する加速度検出手段と、
前記車速検出手段により検出された前記車両の速度及び前記加速度検出手段により検出された前記車両に対する加速度に基いて走行路の形状を認識する第３の走行路形状認識手段よりなるものであることを特徴とする請求項１記載の走行路形状認識装置。
【請求項６】
前記判断手段は、
前記加速度検出手段が異常であると判断された時には、前記第３の走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とする請求項５記載の走行路形状認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、走行路の形状を認識する走行路形状認識装置に係り、特に、複数の認識手段の検出信頼性を考慮した走行路形状認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
運転者が走行路の形状、特にカーブの状態を把握することは安全運転上重要である。また、前方車との距離、相対速度を検出して定速走行や衝突を防止する車間距離制御装置では走行路の形状を把握する必要がある。つまり、カメラと画像処理部を組み合わせて前方車を認識する場合や、レーダ装置を設置して前方車との距離、相対速度を検出する場合にも道路（走行路）の形状（カーブ）を認識して、その方向に画像処理やレーダの照準を重点的に合わせることが望ましい。
【０００３】
走行路の形状の認識精度を向上するために、認識原理の異なる複数の走行路形状認識手段を備え、その総合判断により走行路の形状を認識する方法がある。走行路形状認識手段には、例えば、▲１▼ＧＰＳ（人工衛星からの電波を利用した位置検出システム）システムにより自車の位置を検出し、地図データが記憶された地図ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）及びその読取装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ）等からなる地図データベースに基いて自車の位置を特定して、対応する地図データと照合して現在地に対応する走行路の曲率半径を算出する方法（地図情報による認識方法と称する）、▲２▼車両の前方の走行路を撮影するＣＣＤカメラを設置して、その撮影画像から車線を規定する白線等を抽出して走行路の曲率半径を算出する方法（画像情報による認識方法と称する）、▲３▼車両に設置したヨーレートセンサ及び車速センサの検出結果を基に車両に加わる加速度（ヨーレート）から走行路の曲率半径を算出する方法（ヨーレート情報による認識方法と称する）等がある。
【０００４】
そして、複数の算出結果を基に総合的に走行路の曲率半径を判断することにより、例えば、平均値を走行路のカーブの曲率半径であると判断する。このようにして、１つの判断結果よりも信頼性の高い走行路の形状が認識でき安全運転に寄与できる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
複数の走行路形状認識手段による認識結果が、通常考えられる程度に非常に近い場合には、いずれの認識結果も有効であると判断して平均値を採用しても問題はないが、複数の認識結果が誤差範囲を超えて異なっていた場合には、必ずしも平均値が妥当とは言えない。つまり、平均値を採るよりもそれぞれの認識手段の認識時の信頼性を検討し、信頼性の低い認識手段による認識結果を排除する方が妥当であると考えられる。
【０００６】
本発明は、複数の走行路形状認識手段の認識結果の信頼性を考慮して、総合的な走行路の形状が認識できる走行路形状認識装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【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は、認識原理の異なる複数の走行路形状認識手段を備え、前記複数の走行路形状認識手段の複数の認識結果の総合判断に基いて走行路の形状を認識する走行路形状認識装置において、各々の走行路形状認識手段における認識の信頼性を判断し、該信頼性の低い走行路形状認識手段の認識結果を排除し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用する判断手段を備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
また、前記複数の走行路形状認識手段のうち少なくとも１つの走行路形状認識手段は、人工衛星からの電波を受信して車両の位置を検出するＧＰＳシステムからなる位置検出手段と、地図情報が記憶された地図情報記憶手段と、前記位置検出手段により検出された車両の位置に対応する前記地図情報記憶手段上の走行路の形状を認識する第１の走行路形状認識手段よりなるものであることを特徴とするものである。
【０００９】
また、前記判断手段は、前記位置検出手段が人工衛星からの電波を正常に受信できない時には、前記第１の走行路形状認識手段による認識の信頼性が低いと判断して、該第１の走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とするものである。
【００１０】
また、前記複数の走行路形状認識手段のうち少なくとも１つの走行路形状認識手段は、車両前方の走行路の形状を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された画像から白線等を抽出して走行路の形状を認識する第２の走行路形状認識手段よりなるものであることを特徴とするものである。
また、前記判断手段は、天候環境に関する情報を取得する天候情報取得手段を有し、前記天候情報取得手段が、悪天候、夜間または逆光である情報を取得した時には、前記第２の走行路形状認識手段による認識の信頼性が低いと判断して、該第２の走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とするものである。
【００１１】
また、前記複数の走行路形状認識手段のうち少なくとも１つの走行路形状認識手段は、車両の速度を検出する車速検出手段と、車両の横方向の加速度を検出する加速度検出手段と、前記車速検出手段により検出された前記車両の速度及び前記加速度検出手段により検出された前記車両に対する加速度に基いて走行路の形状を認識する第３の走行路形状認識手段よりなるものであることを特徴とするものである。
【００１２】
また、前記判断手段は、前記加速度検出手段が異常であると判断された時には、前記第３の走行路形状認識手段による認識の信頼性が低いと判断して、該第３の走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とするものである。
また、前記判断手段は、前記車両が車線を変更中である時には、前記第１の走行路形状認識手段以外の走行路形状認識手段の認識の信頼性が低いと判断して、該第１の走行路形状認識手段以外の認識結果を無視し、該第１の走行路形状認識手段による認識結果のみを総合判断に使用するものであることを特徴とするものである。
【００１３】
また、前記判断手段は、前記複数の走行路形状認識手段により認識された各々の認識結果の中に、特異な値を示す認識結果があるか否かを判断する特異値判断手段を備え、前記特異値判断手段が前記各々の認識結果の中に特異な値を示す認識結果があると判断した場合に、特異な値を示す認識結果を信頼性が低いとして無視し、残りの認識結果を総合判断に使用するものであることを特徴とするものである。
【００１４】
また、３つの認識原理の異なる走行路形状認識手段を備え、前記特異値判断手段は、前記複数の認識結果のうちそれぞれ任意の２つの認識結果の差が所定値よりも大きいか否かに基いて認識結果が特異な値を示すか否かを判断するものであることを特徴とするものである。
また、前記認識結果は走行路のカーブの方向及び曲率半径であって、前記判断手段は、前記特異値判断手段が、前記各々の認識結果の曲率半径が全て特異な値である場合には、前記各々の認識結果の走行路のカーブの右方向または左方向の２値に基づき、走行路のカーブの方向が多数の方にかかる認識結果の曲率半径を総合判断に使用し、少数の方にかかる認識結果の曲率半径を無視する多数決判断手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
また、前記判断手段は、前記特異値判断手段が、前記各々の認識結果が全て特異な値である場合には、過去に信頼性が低いと判断された走行路形状認識手段による認識結果を無視し、残りの走行路形状認識手段による認識結果を総合判断に使用する履歴判断手段を備えたことを特徴とするものである。
また、前記走行路の形状の認識に基いて車両の速度、車間距離等の車両の走行を制御する走行制御手段を備え、前記特異値判断手段が、前記各々の認識結果が全て特異な値である場合には、走行路の形状認識の信頼性が低いことを示す制御信号を前記走行制御手段へ出力し、前記走行制御手段は該制御信号を検出したとき、前記車両を安全な走行に制御するものであることを特徴とするものである。
【００１６】
また、前記認識結果の総合判断は、前記認識結果が複数である場合、各々の認識結果の平均値を用いるものであることを特徴とするものである。
【００１７】
【実施例】
図１は本発明の一実施例の走行路形状認識装置の構成を示すブロック図である。以下、図に従って説明する。
１は人工衛星からの電波を利用したＧＰＳシステムにより自車の位置を特定し、その位置に基いて走行路の形状を認識（以下、地図情報による認識と称する）するナビゲーション部で、複数の衛星の位置データ及び時刻データを受信して自車の位置を特定する位置検出部１１、地図データが記録された地図ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）及びその読取装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ）等からなる地図データベース１２で構成される。２はカメラにより撮影した走行路の画像に基いて走行路の形状を認識（以下、画像情報による認識と称する）する画像認識部で、車両に設置され前方の走行路を撮影するＣＣＤカメラ２１、ＣＣＤカメラ２１で撮影された画像から走行車線を規定する白線を抽出する画像処理部２２で構成される。３は車両の走行状態に基いて走行路の形状を認識（以下、ヨーレート情報による認識と称する）する走行状態検出部で、車両の進行方向を制御する操舵機の角度を検出する操舵角センサ３１、車両の進行方向に対して横方向の加速度を検出するヨーレートセンサ３２、車両の速度を検出する車速センサ３３で構成される。４は位置検出部１１及び地図データベース１２の対応する地図データに基いて自車の位置を特定する処理、表示処理、画像処理、カーブ算出等を行うマイクロコンピュータ等からなる制御部である。５は制御部４の判断結果、撮影画像等を表示する液晶等の表示部である。９は制御部４の認識結果を出力する走行制御部で、車速制御、車間制御、レーダ照射方向制御、画像処理制御等を行う。
【００１８】
次に、走行路形状認識処理について図２のフローチャートに従って述べる。尚、この処理は走行路形状認識装置の電源が投入された時点から開始する。
ステップＳ１では、車両が車線変更中であるか否かを判断して車線変更中であればステップＳ１８に移り、車線変更中でなければステップＳ２に移る。つまり、走行路の形状とは関係なく車線変更中には異常な加速度、操舵角が検出され、また、白線認識による画像処理でも異常値を示す。ＣＣＤカメラ２１で撮影した画像が白線を跨ぐような状態の場合は車線変更中であると判断する。
【００１９】
ステップＳ２では、撮影に対して悪条件の環境であるかを検討してステップＳ３に移る。つまり、ＣＣＤカメラ２１で撮影した画像から画像処理により白線を抽出して走行路の形状を認識（カーブの曲率半径を算出）する場合に、画像が良好な状態にあるか否かを検討するために行うものである。撮影に対する悪条件とは悪天候、夜間、逆光等である。ビーコン等の路車間通信により入手した気象データ（荒天、雨天）や、ワイパースイッチがオン状態にある場合は悪天候であると判断する。ＧＰＳによる位置検出部１１により取得した時刻データが予め季節毎に設定してある時間帯（夜間帯）に該当する場合や、ヘッドランプの点灯スイッチがオン状態にある場合は夜間であると判断する。時刻を基に太陽の方向を推定してＣＣＤカメラ２１の撮影方向（車両の進行方向と同じ）と一致する場合や、撮影された画像に白い部分が多い場合には逆光の状態であると判断する。
【００２０】
ステップＳ３では、ＧＰＳシステムによる電波が受信不可の状態にあるかを検討してステップＳ４に移る。つまり、車両の位置を検出するために人工衛星からの電波を受信するが、その電波の受信状態が悪いと位置の検出精度が低下し、この位置を基に地図データベース１２と照合した走行路の形状認識も異なる。電波の受信状態は位置検出部１１（ＧＰＳレシーバー）の出力により判断する。
【００２１】
ステップＳ４では、ヨーレートセンサの出力が異常であるかを検討してステップＳ５に移る。つまり、車両に作用する加速度に基づき算出された走行路の形状認識の信頼性を検討するために行うものである。ヨーレートセンサ３２がオープン、ショートの状態で出力信号が全く変化しない場合は異常な状態にあると判断する。また、ヨーレートセンサ３２の出力は中心値を基準に両側に振れるように学習して常に補正（車両が停止時は出力０）するようになっているが、この補正値が異常である場合も異常な状態にあると判断する。
【００２２】
ステップＳ５では、上記に該当するものがあるか否かを判断して該当するものがあればステップＳ６に移り、該当するものがなければステップＳ１０に移る。つまり、ステップＳ２からステップＳ４までの検討結果から撮影悪条件、ＧＰＳ受信不可、ヨーレート異常のいずれかに該当するか否かを判断する。
ステップＳ６では、該当する異常項目の個数を判断して、１個ならばステップＳ７に移り、２個ならばステップＳ８に移り、３個ならばステップＳ９に移る。
【００２３】
ステップＳ７では、異常であると判断された認識方法を除いた残りの２情報から走行路の形状を認識してステップＳ１９に移る。例えば、悪条件の下で撮影された画像では「画像情報による認識結果（走行路の曲がり方向及び曲率半径）」の信頼性が低下するので総合判断から除いて、残りの「地図情報による認識結果（走行路の曲がり方向及び曲率半径）」と「ヨーレート情報による認識結果（走行路の曲がり方向及び曲率半径）」の平均値を走行路の形状であると総合判断し、この総合判断の結果である平均値を走行制御部９へ出力する（ステップＳ１９）。
【００２４】
ステップＳ８では、異常であると判断された２つの認識情報を除いた残りの１認識情報から走行路の形状を判断してステップＳ１９に移る。例えば、悪条件の下で撮影された画像では「画像情報による認識結果」の信頼性が低下する。また、ＧＰＳ受信不可の状態では「地図情報による認識結果」の信頼性が低下するので総合判断から除いて、残りの「ヨーレート情報による認識結果」から走行路の形状を認識し、この値を走行制御部９へ出力する（ステップＳ１９）。
【００２５】
ステップＳ９では、認識不可と判断してステップＳ１９に移る。つまり、３方法とも信頼性が乏しいので、「走行路の形状が認識できない」として、走行制御部９へ制御（ダイアグ）信号を出力する（ステップＳ１９）。
ステップＳ１０では、特異値の個数を判断して０個ならばステップＳ１１に移り、１個ならばステップＳ１２に移り、全て特異ならばステップＳ１３に移る。つまり、３方法による認識条件には特に問題はないと推察されるが、３つの認識（例えば、カーブの曲率半径の算出値）が必ずしも誤差範囲で一致するとは限らない。そこで、認識結果に特異値があるか否かを検定して算出値の取捨選択（特異値を棄却）を行う。
【００２６】
「地図情報による認識結果」つまりナビゲーション部１により算出された曲率半径をＲ１、「画像情報による認識結果」つまり画像認識部２により算出された曲率半径をＲ２、「ヨーレートによる算出結果」つまり走行状態検出部３により算出された曲率半径をＲ３とし、Ｋを想定される検出誤差（誤差範囲内）とすると、
｜Ｒ１−Ｒ２｜＜Ｋ
｜Ｒ２−Ｒ３｜＜Ｋ
｜Ｒ３−Ｒ１｜＜Ｋ
ならばＲ１、Ｒ２、Ｒ３はいずれも正常値（特異値個数は０個）であると判断する。
【００２７】
｜Ｒ１−Ｒ２｜＜Ｋ
｜Ｒ２−Ｒ３｜＞Ｋ
｜Ｒ３−Ｒ１｜＞Ｋ
ならばＲ３が特異値（特異値個数は１個）であると判断する。
｜Ｒ１−Ｒ２｜＞Ｋ
｜Ｒ２−Ｒ３｜＞Ｋ
｜Ｒ３−Ｒ１｜＞Ｋ
ならばＲ１、Ｒ２、Ｒ３は全て特異値（異常か否かは不明）であると判断する。
【００２８】
ステップＳ１１では、３情報で判断を行いステップＳ１９に移る。つまり、３方法での走行路カーブの算出結果が近いので全て有効な情報であると判断して、例えば３つの平均値を走行路カーブの曲率半径とし、この情報を走行制御部９へ出力する。
ステップＳ１２では、残りの２情報で判断してステップＳ１９に移る。つまり、３方法での走行路カーブの算出結果、１つが特異値であると判断されたので全ての平均値を採るよりも、信頼性の低い特異値を除いた残りの２情報で判断する。例えば特異値を除いた残りの２つの平均値を走行路カーブの曲率半径とし、この情報を走行制御部９へ出力する。
【００２９】
ステップＳ１３では、過去に異常が発生したか、つまり、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４等で信頼性が低いと判断されたか否かを判断して異常が発生しておればステップＳ１６に移り、異常が発生していなければステップＳ１４に移る。つまり、現在の認識結果には異常は認められないが、過去（例えば、１時間以内）に異常が発生した認識方法では、今回の認識結果も他の２方法よりも信頼性が乏しいと考えられる。
【００３０】
ステップＳ１４では、３つの認識結果が左右方向において同方向か否かを判断して、全てが同方向であればステップＳ１７に移り、異なる方向のものが含まれておればステップＳ１５に移る。つまり、３つ全てが左カーブ、または右カーブであると認識したか、２つが左カーブ、１つが右カーブのように異なる方向を認識したかを判断する。
【００３１】
ステップＳ１５では、同方向の２情報で判断してステップＳ１９に移る。つまり、３情報のうちいずれが特異値かの判断もできず、また過去にも異常が検出できないが、１つだけ異なる方向を認識することは異常であると判断して、その情報（方向の異なる１情報）を除いた残りの２情報で判断する。但し、残りの２情報も正しいとは断定できず、また、除いた１情報も明らかに異常であるとは断定できないので低信頼度の判断結果であると見做して、走行制御部９に車両を安全な方向に制御するように制御（ダイアグ）信号を出力する（ステップＳ１９）。
【００３２】
ステップＳ１６では、過去に異常は認められた認識方法に基づく情報を除いた残りの情報で判断してステップＳ１９に移る。つまり、現在の認識結果には異常は認められないが、過去（例えば、１時間以内）に異常が発生した認識方法では、今回の認識結果も他の２方法よりも信頼性が乏しいと判断する。但し、残りの情報も正しいとは断定できず、また、除いた情報も明らかに異常であるとは断定できないので低信頼度の判断結果であると見做して、走行制御部９に車両を安全な方向に制御するように制御（ダイアグ）信号を出力する（ステップＳ１９）。
【００３３】
ステップＳ１７では、３情報で判断してステップＳ１９に移る。つまり、３方法での走行路カーブの算出結果が少なくとも方向においては正しいので、有効な情報であると判断して、例えば３つの平均値を走行路カーブの曲率半径とする。但し、３情報も正しいとは断定できないので低信頼度の判断結果であると見做して、走行制御部９に車両を安全な方向に制御するように制御（ダイアグ）信号を出力する（ステップＳ１９）。
【００３４】
ステップＳ１８では、地図情報による認識結果を基に走行路カーブを認識してステップＳ１９に移る。つまり、車線変更中には走行路の形状とは関係なく異常な加速度、操舵角が検出され、また車両が白線を跨ぐ等白線認識による画像処理が異常値を示す恐れがある。「地図情報による認識」は車両の位置と対応する地図上の道路を照合して走行路の形状を認識するために、車線変更の有無には関係がないので、「地図情報による認識結果」が最も信頼性が高いので、この認識結果のみを採用し、この認識結果（曲率半径等）を出力する（ステップＳ１９）。
【００３５】
ステップＳ１９では、走行制御部９へ認識情報またはダイアグ信号を出力して処理を終える。つまり、認識結果の信頼性の高い場合には曲率半径等を、認識結果の信頼性の低い場合には曲率半径等とダイアグ信号を走行制御部９へ出力する。
このようにして、制御部４の総合判断で出力された曲率半径やカーブの方向を示すデータに応じて、走行制御部９はレーダのスキャン方向を変え、車両の速度を調整する。また、走行制御部９はダイアグ信号を受信したときは曲率半径データが送られてきても、あまり信頼せず、より安全側に車両の速度を落とすよう制御する。
【００３６】
以上のように本実施例では、複数の走行路形状認識手段の認識結果の信頼性を考慮して、信頼性の高い総合的な走行路の形状が認識できる。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、複数の走行路形状認識手段の認識結果の信頼性を考慮して、総合的な走行路形状が認識できる走行路形状認識装置が提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の走行路形状認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例の走行路形状認識装置の制御部の行う処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１・・・・・ナビゲーション部、      ３１・・・・操舵角センサ、
１１・・・・位置検出部、            ３２・・・・ヨーレートセンサ、
１２・・・・地図データベース、      ３３・・・・車速センサ、
２・・・・・画像認識部、            ４・・・・・制御部、
２１・・・・ＣＣＤカメラ、          ５・・・・・表示部、
２２・・・・画像処理部、            ９・・・・・走行制御部、
３・・・・・走行状態検出部。
【図１】
0004054103.tif 000002
【図２】
0004054103.tif 000003