(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、所定の照射中心軸を中心にして車幅方向の所定角度に渡って送信波を照射し、その反射波に基づいて障害物までの距離および角度を検出する車両用障害物検出装置に対して用いられ、
前記車両用障害物検出装置によって検出された障害物までの距離および角度に基づいて自車両に対する前記障害物の相対位置および相対速度を算出すると共に、その算出された相対速度に基づいて障害物が移動物体であるか停止物体であるかを判断する物体認識手段と、
該物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じである場合に、車両が直進走行状態であると判定する直進判定手段と、
該直進判定手段によって車両が直進走行状態であると判定された場合に前記物体認識手段によって算出された静止物体の相対移動ベクトルを算出し、その相対移動ベクトルが前記車両用障害物検出装置の前記照射中心軸となす角を、車両進行軸との偏向量として算出する偏向量算出手段と、
を備えることを特徴とする車両用障害物検出装置の中心軸偏向量算出装置。
【請求項２】
請求項１記載の中心軸偏向量算出装置において、
前記直進判定手段は、前記物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの方向の平行度を統計的処理によって算出し、その平行度が所定の閾値以下である場合に車両が直進走行状態であると判定すること
を特徴とする車両用障害物検出装置の中心軸偏向量算出装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の中心軸偏向量算出装置において、
前記偏向量算出手段は、前記直進判定手段によって車両が直進走行状態であると判定された場合に前記物体認識手段によって算出された複数の静止物体の相対移動ベクトルの方向の平均を算出し、その平均の方向が前記照射中心軸となす角を前記車両進行軸との偏向量として算出すること
を特徴とする車両用障害物検出装置の中心軸偏向量算出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか記載の車両用障害物検出装置の中心軸偏向量算出装置にて算出された前記偏向量に基づき、前記車両用障害物検出装置にて検出された障害物までの角度を補正する角度補正手段を備えたことを特徴とする車両用障害物検出装置の中心軸偏向量補正装置。
【請求項５】
請求項４記載の車両用障害物検出装置の中心軸偏向量補正装置において、
前記角度補正手段は、前記中心軸偏向量算出装置が一定時間内に算出した複数の前記偏向量の平均値に基づき、前記障害物までの角度を補正することを特徴とする車両用障害物検出装置の中心軸偏向量補正装置。
【請求項６】
車両の操舵角を検出する操舵角検出手段と、
車両に搭載され、所定の照射中心軸を中心にして車幅方向の所定角度に渡って送信波を照射し、その反射波に基づいて障害物までの距離および角度を検出する車両用障害物検出装置と、
該車両用障害物検出装置によって検出された障害物までの距離および角度に基づいて、自車両に対する前記障害物の相対位置および相対速度を算出すると共に、その算出された相対速度に基づいて障害物が移動物体であるか停止物体であるかを判断する物体認識手段と、
該物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じである場合に、車両が直進走行状態であると判定する直進判定手段と、
該直進判定手段によって車両が直進走行状態であると判定された際に前記操舵角検出手段にて検出した車両の操舵角に基づき、操舵角中立位置の学習を行う学習手段と、
を備えることを特徴とする操舵角中立学習装置。
【請求項７】
請求項６記載の操舵角中立学習装置において、
前記直進判定手段は、前記物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの方向の平行度を統計的処理によって算出し、その平行度が所定の閾値以下である場合に車両が直進走行状態であると判定すること
を特徴とする操舵角中立学習装置。
【請求項８】
車両を加減速させる加速手段及び減速手段と、
車両に搭載され、所定の照射中心軸を中心にして車幅方向の所定角度に渡って送信波を照射し、その反射波に基づいて障害物までの距離および角度を検出する車両用障害物検出装置と、
その車両用障害物検出装置に対して用いられる請求項４又は５記載の中心軸偏向量補正装置と、
前記物体認識手段によって算出された物体の相対位置に基づき、前記物体が自車の進行方向を基準として定められた自車線領域内に存在するか否かを判定する判定手段と、
該判定手段による判定結果に基づいて自車に対する先行車を選択する先行車選択手段と、
該先行車選択手段にて選択された先行車との車間を制御する車間制御手段と
を備えることを特徴とする車間制御装置。
【請求項９】
車両を加減速させる加速手段及び減速手段と、
請求項６又は７記載の操舵角中立学習装置と、
前記物体認識手段によって算出された物体の相対位置に基づき、前記物体が自車の進行方向を基準として定められた自車線領域内に存在するか否かを判定する判定手段と、
該判定手段による判定結果に基づいて自車に対する先行車を選択する先行車選択手段と、
該先行車選択手段にて選択された先行車との車間を制御する車間制御手段と、
を備えた車間制御装置であって、
前記判定手段は、
前記自車線領域を定めるための自車の進行方向を決定する場合に、前記操舵角中立学習装置により得られている操舵角中立位置と、前記操舵角検出手段にて検出された車両の操舵角との差を用いること、
を特徴とする車間制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の照射中心軸を中心に所定角度に渡って送信波を照射し、その反射波に基づいて障害物までの距離および角度を検出する車両用障害物検出装置に対して用いられ、車両直進状態において前記照射中心軸の車両進行軸に対する偏向量を算出する技術や、車両直進状態において操舵角の中立位置を学習する技術などに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、車両に搭載され、車幅方向の所定角度に渡って光波や電磁波などを照射し、その反射波に基づいて先行車などの障害物までの距離および角度を検出する車両用障害物検出装置が考えられている。この種の車両用障害物検出装置は、先行車を検出して車間を一定に保つ車間制御や、自車両が障害物に接近したときに警報を発生する警報制御などに利用されている。
【０００３】
この車両用障害物検出装置を車両に固定するときには、送信波を所定角度に渡って照射する場合の中心軸（照射中心軸）を車両進行軸に精度よく合わせる必要がある。もし、両者がずれていると、検出される障害物の角度に誤差が生じる。この場合、隣接車線を走行している車両を先行車と判断したり、逆に、先行車を先行車ではないと判断する可能性がある。しかし、車両用障害物検出装置を車両に固定する際、その照射中心軸を車両進行軸に精度よく合わせるためには、非常に微細な調整が必要になり、きわめて手間がかかる。
【０００４】
そのため、車両進行軸に対する照射中心軸がずれた状態で配設されたとしても、その偏向量を算出することによって照射中心軸の補正を容易にできるようにする技術が提案されている。この発明の技術思想は以下の通りである。
つまり、自車両が先行車に一定の車間で追従している場合、自車両と先行車とが共に直進状態であれば両者の相対的な位置関係は殆ど変化しない。そしてこの場合、先行車は自車両の前方に検出される。そこで、先行車と推定される障害物に対して車両用障害物検出装置が検出した角度に基づき、照射中心軸の偏向量を算出する。例えば、その障害物に対して検出された角度が照射中心軸と一致していれば照射中心軸は偏向しておらず偏向量は０である。また、照射中心軸が偏向していると、先行車は照射中心軸からθだけずれた位置に検出される。この場合は照射中心軸の偏向量は−θとなる。
【０００５】
また、停止物体については次のように対処している。停止物体の相対速度の方向は車両進行軸と平行である。したがって、照射中心軸の偏向がなければ、停止物体の相対速度の方向が車両進行軸と平行でなるのであるが、照射中心軸が偏向していると、停止物体の相対速度の方向が照射中心軸からθだけずれることとなる。この場合は、照射中心軸の偏向量は−θとなる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、この従来手法の場合には、ステアリングホイールの操作量を検出する操舵角センサの出力を利用して自車両が直進状態であることを検出している。この操舵角センサは、直進状態である中立位置を学習する必要があり、その学習にはある程度の時間を要してしまう。したがって、従来の照射中心軸の偏向量算出に際しては、以下のような問題点があった。
【０００７】
▲１▼車両用障害物検出装置の中心軸偏向量の算出精度が、操舵角センサの検出精度の影響を受けてしまう。したがって、上述したように、照射中心軸を車両進行軸に精度よく合わせるための非常に微細な調整が必要になり、きわめて手間がかかってしまう。
【０００８】
▲２▼操舵角センサの中立点学習が進行してからでないと、車両用障害物検出装置の中心軸偏向量の算出ができない。したがって、中心軸偏向量の算出をするのに比較的長時間要してしまう。
そこで、本発明は、車両進行軸に対する照射中心軸の偏向量を算出するに際して、操舵角センサの出力を前提とせず、車両用障害物検出装置自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出できるようにし、従来よりも短時間で中心軸偏向量の算出を実現できるようにすることを第１の目的とする。
【０００９】
また、このように車両用障害物検出装置自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出できることを利用して、操舵角センサの中立学習を行うことで、その中立学習も従来に比べて短時間で実現できるようにすることを第２の目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
前記第１の目的を達するためになされた請求項１記載の発明は、車両に搭載され、所定の照射中心軸を中心にして車幅方向の所定角度に渡って送信波を照射し、その反射波に基づいて障害物までの距離および角度を検出する車両用障害物検出装置に対して用いられる中心軸偏向量算出装置であって、物体認識手段と、直進判定手段と、偏向量算出手段とを備えている。
【００１１】
物体認識手段は、車両用障害物検出装置によって検出された障害物までの距離および角度に基づいて自車両に対する障害物の相対位置および相対速度を算出すると共に、その算出された相対速度に基づいて障害物が移動物体であるか停止物体であるかを判断する。そして、直進判定手段は、この物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じである場合に、車両が直進走行状態であると判定する。
【００１２】
ここで、直進判定手段による直進判定手法に関して詳しく説明する。
図１は、照射中心軸が適切に調整され、車両進行軸と照射中心軸とが一致した状態における、車両の直進運動による静止物標の相対的な移動ベクトルを示す。なお、例えば車両用障害物検出装置としてレーザレーダセンサを用いた場合にはレーザレーダ光軸が照射中心軸である。この場合、車両用障害物検出装置の座標系（ＸＬ−ＺＬ）と車両座標系（ＸＢ−ＺＢ）が一致しており、各座標系下での移動ベクトルの解釈は全く同一のものとなる。つまり、静止物標（イ），（ロ），（ハ）について、それぞれ時刻ｔ＝ｔ１の位置を始点とし、時刻ｔ＝ｔ２（ｔ１＜ｔ２）の位置を終点とするベクトルを移動ベクトルとすると、この場合の静止物標（イ）〜（ハ）の位置は車両から見て平行移動しているだけである。したがって、３つの移動ベクトルは、車両用障害物検出装置の座標系（ＸＬ−ＺＬ）及び車両座標系（ＸＢ−ＺＢ）のいずれにおいても、その大きさ及び方向は同じである。
【００１３】
また、図２は、照射中心軸の調整が不適正であり、車両進行軸と照射中心軸とが一致していない状態における、車両の直進運動による静止物標の相対的な移動ベクトルを示す。この場合、車両座標系（ＸＢ−ＺＢ）においては３つの移動ベクトルがＺ軸に平行となるが、車両用障害物検出装置の座標系（ＸＬ−ＺＬ）においてはＺ軸に平行にはならない。したがって各座標系下での移動ベクトルの解釈は全く同一のものとはならないが、各座標系における３つの移動ベクトル相互間に関しては、いずれも移動ベクトルの大きさ及び方向は同じになる。
【００１４】
これらのことから、車両進行軸と照射中心軸とが一致しているか否かにかかわらず、車両が直進状態の場合には、車両用障害物検出装置の座標系（ＸＬ−ＺＬ）において３つの移動ベクトルの大きさ及び方向が一致することとなる。
しかし、このことだけでは、これら３つの移動ベクトルの大きさ及び方向が一致した場合には車両直進状態であると判定することはできない。そこで、車両直進状態でない場合、すなわち車両旋回状態の場合の移動ベクトルについて検証してみる。
【００１５】
図３に概念的に示したように、車両旋回運動は、並進運動＋回転運動からなる運動と等価である。すなわち、車両の旋回走行運動を行って、時刻ｔ＝ｔ１における車両位置から、時刻ｔ＝ｔ２（ｔ１＜ｔ２）における車両位置へ移動したとすると、旋回走行運動は、車両位置の移動のみを考慮した並進運動と、車両上下軸を中心とした回転運動とに分解可能である。
【００１６】
したがって、車両旋回運動による静止物標の相対移動ベクトルは、並進運動による静止物標の相対移動ベクトル（図４（ａ）参照）と、回転運動による静止物標の相対移動ベクトル（図４（ｂ）参照）の合成ベクトル（図４（ｃ）参照）と一致するはずである。並進運動による相対移動ベクトルは、上述した車両直進運動の場合からも判るように、静止物標の位置が異なっていてもその大きさ及び方向は同一となる。しかし、回転運動による相対移動ベクトルは、静止物標の位置が異なればその大きさあるいは方向のいずれか一方は必ず異なる。したがって、合成ベクトルは、静止物標の位置が異なれば同一とはならないのである。
【００１７】
これらの検証から明らかなように、位置の異なる複数の静止物標に対する相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じであれば、それは車両が直進している状態の場合だけである。したがって、位置の異なる複数の静止物標に対する相対移動ベクトルの同一性に着目することによって、車両が直進走行状態であるか否かを判定することができる。
【００１８】
なお、ここではＸ−Ｚ平面での２次元的な観点でのみ解釈しているが、Ｙ−Ｚ座標系についても同様に考えられる。つまり、平坦な道路上を走行している場合が上述の直進状態に相当し、起伏のある道路を走行している場合が上述の旋回状態に相当する。したがって、Ｘ−Ｙ−Ｚの３次元的に解釈しても、「位置の異なる複数の静止物標に対する相対移動ベクトルの同一性」に着目することで車両が直進走行状態であるか否かを判定できる点は変わらない。つまり、起伏のない直線道路を走行している状態が「直進走行状態」であると言える。
【００１９】
このような観点も踏まえ、理解を容易にするために、以下の説明においては基本的にＹ軸方向については省略する。
そして、本発明の中心軸偏向量算出装置における偏向量算出手段は、前記直進判定手段によって車両が直進走行状態であると判定された場合に、前記物体認識手段によって算出された静止物体の相対移動ベクトルを算出し、その相対移動ベクトルが車両用障害物検出装置の照射中心軸となす角を、車両進行軸との偏向量として算出する。
【００２０】
ここで、静止物体の相対移動ベクトルが車両用障害物検出装置の照射中心軸となす角を、車両進行軸との偏向量として算出してよい理由について詳しく説明する。図２を参照して説明したように、車両が直進状態にあるとき、静止物標から発生する相対移動ベクトルは車両進行軸と平行になる。したがって、図５に示すように、幾何学的な関係（錯角）より、静止物体の相対移動ベクトルが車両用障害物検出装置の照射中心軸となす角αは、車両用障害物検出装置の照射中心軸が車両進行軸となす角βと等しくなる。この角βは、すなわち「照射中心軸の車両進行軸に対する偏向量」である。
【００２１】
このように、本発明の中心軸偏向量算出装置によれば、車両進行軸に対する照射中心軸の偏向量を算出するに際して、従来のように操舵角センサの出力を前提とせず、車両用障害物検出装置自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出している。そのため、従来よりも短時間で中心軸偏向量を算出を実現できるようになった。
【００２２】
ところで、車両が直進走行状態にあれば複数の静止物体の相対移動ベクトルは理論的には完全に一致するはずであるが、検出誤差などによって多少のずれが生じる可能性がある。その場合に、完全一致を厳格に解釈しすぎると現実にそぐわないので、「方向がほぼ同じ」状態でもよいこととするのが好ましい。そこで、請求項２に示すように、直進判定手段が、物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの方向の平行度を統計的処理によって算出し、その平行度が所定の閾値以下である場合に車両が直進走行状態であると判定する構成を採用しても良い。平行度を統計的処理によって算出する手法としては、例えば分散を利用すればよい。分散は、平均値からの偏差の平方の平均値であるため、分散が小さいほど、相対移動ベクトルの方向の分布の散らばり度合いが小さいと言える。そこで、分散が所定の閾値以下であれば直進走行状態であると判定することは適切な処理である。もちろん、分散以外の、分布の散らばり度合いを表す散布度を用いて同様の判定をしてもよい。
【００２３】
また、このように複数の相対移動ベクトルの方向が完全には一致しないことを前提とすると、偏向量の算出に際しても請求項３に示すような手法を採用することが考えられる。つまり、直進判定手段によって車両が直進走行状態であると判定された場合に物体認識手段によって算出された複数の静止物体の相対移動ベクトルの方向の平均を算出し、その平均の方向が照射中心軸となす角を車両進行軸との偏向量として算出するのである。
【００２４】
一方、請求項４記載の発明は、上述した中心軸偏向量算出装置にて算出された前記偏向量に基づき、前記車両用障害物検出装置にて検出された障害物までの角度を補正する角度補正手段を備えたことを特徴とする車両用障害物検出装置の中心軸偏向量補正装置である。
【００２５】
このように構成された中心軸偏向量補正装置では、車両用障害物検出装置にて検出された障害物までの角度を、中心軸偏向量算出手段にて算出された上記偏向量に基づいて角度補正手段が補正する。この補正は、照射中心軸のソフトウェア的な調整であり、図２のような車両進行軸からずれて搭載された物理的な照射中心軸をソフトウェア的に調整し、車両進行軸を一致させることである。
【００２６】
具体的な補正手法の説明の前に、車両用障害物検出装置としてレーザレーダセンサを用いた場合のレーザレーダ座標系とレーザレーダ物標データの表現法について説明する。図６には、車両用障害物検出装置（レーザレーダ）の座標系と極（座標）形式で表現したレーザレーダ物標データを示す。レーザレーダ物標データは、物標までの距離ｒと、物理的な照射中心軸（レーザレーダの光軸）となす角θを用いて、（ｒ，θ）と表される。また、直交座標で表した場合の対象物標座標（Ｘ，Ｚ）は下記の式１のように表される。
【００２７】
（Ｘ，Ｚ）＝（ｒ・ｓｉｎθ，ｒ・ｃｏｓθ）          …（式１）
そして、補正は次のように行う。図７は、車両進行軸に対して照射中心軸がβだけずれており、そのずれ方向と同じ方向にθだけ対象物標の位置が照射中心軸からずれている状態を示している。この場合は、上記式１において、θ＝θ＋βとすることによって、極形式表現された物標データ（ｒ，θ）を車両座標系上のデータとして変換可能である。このような処理を施すことによって、車両進行軸と照射中心軸が一致している状態（図１に示す状態）であるかのように取り扱うことができる。
【００２８】
ずれ量β、すなわち「照射中心軸の車両進行軸に対する偏向量β」は、図５を参照して説明したように、静止物体の相対移動ベクトルが車両用障害物検出装置の照射中心軸となす角αと等しくなり、上述した中心軸偏向量算出装置によって算出されている。したがって、この角βを用いれば、適切な補正を行うことができるのである。そして、このような補正をすることで、車両用障害物検出装置の中心軸を、実質的に車両進行軸に合わせることができ、車間制御や警報制御などの制御精度を向上させることができる。
【００２９】
上述したように、この補正の前提となる中心軸偏向量を従来よりも短時間で算出できるため、当然ながら、この補正も従来よりも短時間で行える。したがって、より早期に適切な補正のなされた状態を実現でき、制御精度を向上させた車間制御や警報制御などを、やはりより早期に実現できるのである。
【００３０】
また、このような車両用障害物検出装置の中心軸偏向量補正装置において角度補正する場合には、請求項５に示すように、中心軸偏向量算出装置が一定時間内に個々に算出した複数の偏向量の平均値に基づき、障害物までの角度を補正するようにしてもよい。このようにすれば、検出誤差などの影響をより少なくすることができる。
【００３１】
以上は、照射中心軸の偏向量の算出及びその算出された偏向量に基づく補正について説明した。これらにおいてはいずれも、車両進行軸に対する照射中心軸の偏向量を算出するに際して、操舵角センサの出力を前提とせず、車両用障害物検出装置自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出できることが特徴となっている。つまり直進判定手段による判定手法が特徴的である。
【００３２】
そこで、このように車両用障害物検出装置自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出できることを利用し、操舵角センサの中立学習を行うこともできる。そして、このようにすれば中立学習も従来に比べて短時間で実現できることとなる。
【００３３】
この目的のためになされた請求項６記載の操舵角中立学習装置は、物体認識手段が、車両用障害物検出装置によって検出された障害物までの距離および角度に基づいて自車両に対する障害物の相対位置および相対速度を算出すると共に、その算出された相対速度に基づいて障害物が移動物体であるか停止物体であるかを判断する。直進判定手段は、この物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じである場合に、車両が直進走行状態であると判定する。そして、学習手段が、直進判定手段によって車両が直進走行状態であると判定された際に操舵角検出手段にて検出した車両の操舵角に基づき、操舵角中立位置の学習を行うのである。
【００３４】
従来の操舵角中立位置学習は、操舵角検出手段の出力を利用して自車両が直進状態であることを検出し、その直進状態における操舵角に基づいて中立位置を学習していたため、その学習にはある程度の時間を要してしまっていた。それに対して本発明の操舵角中立学習装置によれば、物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じである、という条件のみで判定できるため、中立位置の学習が従来に比べて短時間で実現できることとなる。
【００３５】
なお、このような操舵角中立学習装置においても、上述した請求項２と同様に平行度を考慮した判定を行うことが好ましい。すなわち、請求項７に示すように、直進判定手段が、物体認識手段によって算出された複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの方向の平行度を統計的処理によって算出し、その平行度が所定の閾値以下である場合に車両が直進走行状態であると判定するのである。
【００３６】
ところで、ここまでは、車両用障害物検出装置の中心軸偏向量算出装置や操舵角中立学習装置として実現した場合を説明したが、これらを用いた車間制御装置として実現することもできる。
まず、請求項８は、車両用障害物検出装置の中心軸偏向量算出装置を用いた車間制御装置として実現した場合の構成である。この車間制御装置によれば、判定手段が、物体認識手段によって算出された物体の相対位置に基づき、物体が自車の進行方向を基準として定められた自車線領域内に存在するか否かを判定する、そして先行車選択手段が、その判定手段による判定結果に基づいて自車に対する先行車を選択する。すると、車間制御手段は、その選択された先行車と自車との間の距離に相当する物理量である実車間物理量と、自車と先行車との目標車間距離に相当する物理量である目標車間物理量との差である車間偏差、及び自車と先行車との相対速度に基づき、加速手段及び減速手段を駆動制御することによって、自車を先行車に追従させて走行させる。
【００３７】
なお、実車間物理量としては、例えばレーザ光あるいは送信波などを先行車に対して照射し、その反射光あるいは反射波の受けるまでの時間を検出する構成を採用した場合には、その検出した時間そのものを用いてもよいし、車間距離に換算した値を用いてもよいし、さらには、車速にて除算した車間時間を用いてもよい。また、車間制御量としては、目標加速度や加速度偏差（目標加速度−実加速度）、あるいは目標トルクや目標相対速度などが考えられる。
【００３８】
このような車間制御を実行する上で、上述した中心軸偏向量算出装置を用いることで、車両用障害物検出装置の中心軸を車両進行軸に合わせる補正が早期に行えるため、自車線領域をより早期に且つより適切に定めることができ、より適切な車間制御の実現に寄与することができるのである。
【００３９】
一方、請求項９は、操舵角中立学習装置を用いた車間制御装置として実現した場合の構成である。この車間制御装置によれば、請求項８の場合と同様の基本的な車間制御を実行する上で、判定手段が自車線領域を定めるための自車の進行方向を決定する場合に、操舵角中立学習装置により得られている操舵角中立位置と、操舵角検出手段にて検出された車両の操舵角との差を用いる。上述したように、中立位置の学習が従来に比べて短時間で実現できるため、そのように学習された中立位置を用いた判定を行えば、自車線領域をより早期に且つより適切に定めることができ、より適切な車間制御の実現に寄与することができる。
【００４０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明が適用された車両制御装置１について、図面と共に説明する。この車両制御装置１は、自動車に搭載され、警報すべき領域に障害物が所定の状況で存在する場合に警報を出力したり、先行車に合わせて適切な車間となるように車速を制御したりする装置である。
【００４１】
図８は、そのシステムブロック図である。車両制御装置１はコンピュータ３を中心に構成されている。コンピュータ３はマイクロコンピュータを主な構成として入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）および各種の駆動回路や検出回路を備えている。これらのハード構成は一般的なものであるので詳細な説明は省略する。
【００４２】
コンピュータ３は、車両用障害物検出装置としての距離・角度測定器５、車速センサ７、ブレーキスイッチ９、スロットル開度センサ１１から各々所定の検出データを入力している。
またコンピュータ３は、警報音発生器１３、距離表示器１５、センサ異常表示器１７、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および自動変速機制御器２３に所定の駆動信号を出力している。
【００４３】
さらにコンピュータ３は、警報感度を設定する警報感度設定器２５、および図示しないステアリングホイールの操作量を検出する操舵角センサ２７を備えている。またコンピュータ３は、電源スイッチ２９を備え、その「オン」により、所定の処理を開始する。
【００４４】
ここで、距離・角度測定器５は、送受信部３１および距離・角度演算部３３を備え、送受信部３１からは所定の光軸（照射中心軸）を中心にして車両前方へレーザ光を所定角度の範囲でスキャンして出力かつ反射光を検出すると共に、距離・角度演算部３３にて反射光を捉えるまでの時間に基づき、前方の物体までの距離を検出する装置である。レーザレーダセンサとも呼ばれ、装置構成も既によく知られているので詳細な説明は省略する。またレーザ光を用いるものの他に、マイクロ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよい。さらに、スキャン式ではなく、モノパルス式、すなわち、送受信部３１が二つ以上の受信部を有し、距離・角度演算部３３が受信信号の強度差や位相差（時間差）などに基づいて距離および角度を演算するものであってもよい。
【００４５】
コンピュータ３は、このように構成されていることにより、障害物が所定の警報領域に所定時間存在した場合等に警報する警報判定処理を実施している。障害物としては、自車両の前方を走行する先行車やまたは停止している先行車あるいは路側にある物体（ガードレールや支柱物体等）等が該当する。また、コンピュータ３は、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および自動変速機制御器２３に駆動信号を出力することにより、先行車の状況に合わせて車速を制御する、いわゆるクルーズ制御も同時に実施している。
【００４６】
図９はコンピュータ３の制御ブロック図を示している。距離・角度測定器５の距離・角度演算部３３から出力された距離ｒとスキャン角度θとのデータは、座標変換ブロック４１により自車両を原点（０，０）とするＸＺ直交座標データに変換される。なお、このＸ方向，Ｚ方向は、図１〜図７で示す方向と同じである。センサ異常検出ブロック４３により、この変換結果の値が異常な範囲を示していれば、センサ異常表示器１７にその旨の表示がなされる。
【００４７】
また、ＸＺ直交座標データからは、物体認識ブロック４５で認識種別、物体の中心位置座標（Ｘ，Ｚ）、相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）などが求められる。認識種別とは停止物体であるか移動物体であるかを認識するものである。物体の中心位置に基づいて距離表示物体選択ブロック４７により走行に影響する物体が選択されて、その距離が距離表示器１５により表示される。また、上述した相対速度は、車速センサ７の検出値に基づいて車速演算ブロック４９から出力される車速（自車速）Ｖと、前記物体の中心位置とに基づき、自車位置を基準とした障害物の相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）として求められる。
【００４８】
そして、警報判定およびクルーズ判定ブロック５５が、自車速、先行車相対速度、先行車加速度、物体中心位置、認識種別、ブレーキスイッチ９の出力、スロットル開度センサ１１からの開度および警報感度設定器２５による感度設定値に基づいて、警報判定ならば警報するか否かを判定し、クルーズ判定ならば車速制御の内容を決定する。その結果を、警報が必要ならば、警報発生信号を警報音発生器１３に出力する。また、クルーズ判定ならば、自動変速機制御器２３、ブレーキ駆動器１９およびスロットル駆動器２１に制御信号を出力して、必要な制御を実施する。
【００４９】
さらに、コンピュータ３には、距離・角度測定器５の照射中心軸（光軸）を補正するための照射中心軸補正ブロック６１が設けられ、上述した自車速、先行車相対速度、物体中心位置、認識種別に加えて、自車速と操舵角センサ２７の出力とに基づいて走行カーブ半径演算ブロック６３が演算したカーブ半径Ｒに基づいて前記照射中心軸の偏向量（ずれ量）を補正するための偏向補正量を算出する。また、コンピュータ３には、照射中心軸補正ブロック６１が前記偏向補正量の算出に当たってデータを記憶するための不揮発性メモリ６７が設けられている。さらに、照射中心軸補正ブロック６１は、距離・角度測定器５および座標変換ブロック４１に後述の信号を出力し、算出した照射中心軸の偏向量を補正する。
【００５０】
次に、照射中心軸補正ブロック６１が実行する照射中心軸補正処理について説明する。
図１０はこの照射中心軸補正処理の全体を示すフローチャートであり、最初のステップＳ１では、複数の静止物についてデータが得られたか否かを判定する。複数の静止物についてのデータが得られていることが、後述する車両直進状態の判定の前提であるので、静止物のデータが得られていない場合、及び静止物のデータが得られていてもそれが１つの場合には（Ｓ１：ＮＯ）、本処理ルーチンを終了する。
【００５１】
一方、複数の静止物についてデータが得られている場合には（Ｓ１：ＹＥＳ）、それら各静止物についての相対移動ベクトルを算出する（Ｓ２）。つまり、時間経過が生じた２つのシーンについて、静止物の座標位置の差分を求め、相対移動ベクトルとする。
【００５２】
続くＳ３では、静止物の位置関係が条件に合致するか否かを判定する。この位置関係を規定する条件としては、例えば次のようなものが考えられる。図１１において、Ｄ１は時刻ｔ＝ｔ１における静止物標（イ）と（ロ）との間の３次元距離、Ｄ２は時刻ｔ＝ｔ１における静止物標（イ）と（ハ）との間の３次元距離、Ｄ３は時刻ｔ＝ｔ１における静止物標（ロ）と（ハ）との間の３次元距離をそれぞれ示している。この場合に、位置関係の条件として下式を採用する。
【００５３】
Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＞Ｋ      （Ｋは定数）
静止物の位置関係が、直進状態判定あるいは照射中心軸算出の誤差要因となっており、定数Ｋを大きくすると精度が上がり、逆に定数Ｋを小さくすると精度が悪くなる。したがって、精度との関係も考慮して適切な定数Ｋを決定することが好ましい。
【００５４】
なお、条件としては、上述した以外にも、例えば静止物までの距離の分散が定数よりも大きいこと、あるいは静止物へのベクトルの分散が定数よりも大きいこと、などの条件を採用することもできる。
そして、この条件に合致しない場合には（Ｓ３：ＮＯ）、本処理ルーチンを終了する。
【００５５】
一方、条件に合致している場合には（Ｓ３：ＹＥＳ）、静止物の相対移動ベクトルの平行度を算出し（Ｓ４）、平行度が所定のしきい値以下かどうかを判断する（Ｓ５）。そして、平行度がしきい値以下であれば（Ｓ５：ＹＥＳ）、車両直進状態であると判断してＳ６へ移行するが、平行度がしきい値よりも大きければ（Ｓ５：ＮＯ）、車両旋回状態であると判断して本処理ルーチンを終了する。
【００５６】
このように平行度に基づく判定を行う理由は次の通りである。すなわち、車両が直進走行状態にあれば複数の静止物体の相対移動ベクトルは理論的には完全に一致するはずであるが、検出誤差などによって多少のずれが生じる可能性がある。その場合に、完全一致を厳格に解釈しすぎると現実にそぐわないので、「方向がほぼ同じ」状態でもよいこととするのが好ましい。そこで、本実施形態においては、複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの方向の平行度を統計的処理によって算出し、その平行度が所定の閾値以下である場合に車両が直進走行状態であると判定するようにしたのである。
【００５７】
なお、平行度は、例えば分散を利用することが考えられる。分散は、平均値からの偏差の平方の平均値であるため、分散が小さいほど、相対移動ベクトルの方向の分布の散らばり度合いが小さいと言える。そこで、分散が所定の閾値以下であれば直進走行状態であると判定することは適切な処理である。もちろん、分散以外の、分布の散らばり度合いを表す散布度を用いて同様の判定をしてもよい。
【００５８】
そして、このように車両直進状態であることが判定された場合には（Ｓ５：ＹＥＳ）、Ｓ６へ移行して、相対移動ベクトル方向と照射中心軸のなす角αを算出する。上述したように、複数の相対移動ベクトルの方向が完全には一致しないことを前提としてＳ４にて平行度算出したので、このＳ６で用いる相対移動ベクトル方向に関しても、例えばそのベクトル方向の平均を算出し、その平均方向が照射中心軸となす角αを算出すればよい。
【００５９】
このようにして、照射中心軸の偏向補正量である「なす角α」が算出されると（Ｓ６）、続くＳ７では、そのなす角αによって照射中心軸を補正する。具体的な補正は、照射中心軸補正ブロック６１からなす角αのデータが距離・角度測定器５および座標変換ブロック４１に入力されて行われる。
【００６０】
なお、Ｓ６で算出したなす角αが車両進行軸との偏向量βと等しくなる点については、上述の「課題を解決するための手段及び発明の効果」の欄において、図５を用いて詳しく説明し、また偏向量βを用いて補正する手法については、図７を用いて詳しく説明したので、そちらを参照されたい。
【００６１】
このような補正により、物体認識ブロック４５へ入力されるデータは偏向量βが補正された状態となり、物体の中心位置座標（Ｘ，Ｚ）などを正確に算出することができる。従って、警報判定およびクルーズ判定ブロック５５では、警報判定やクルーズ判定の制御を正確に実行することができる。
【００６２】
このように、本実施形態の車両制御装置１によれば、距離・角度測定器５における照射中心軸の、車両進行軸に対する偏向量を算出するに際して、従来のように操舵角センサ２７の出力を前提とせず、距離・角度測定器５自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出している。そのため、従来よりも短時間で中心軸偏向量を算出を実現できるようになった。そして、当然ながら、この算出した中心軸偏向量を用いて行う補正も、従来よりも短時間で行える。したがって、より早期に適切な補正のなされた状態を実現でき、制御精度を向上させた車間制御や警報制御などを、やはりより早期に実現できる。
【００６３】
次に、前記処理により算出された照射中心軸の偏向補正量に対応して実行されるクルーズ制御の内、先行車に所定の車間で追従走行するための車間制御処理を図１２のフローチャートを用いて説明する。
この処理では、まず、距離・角度測定器５を介して検出し、前記偏向補正量βによって補正が施された障害物までの距離・角度データを読み込む（Ｓ３１０）、続いて、その距離・角度データから前方障害物の認識処理を行う（Ｓ３２０）。なお、この処理は、Ｓ３１０にて読み込んだ距離・角度データから、自車両に対する障害物の相対位置を算出すると共に、その障害物の自車両に対する相対速度を算出する処理である。また、この処理は、前述の物体認識ブロック４５や相対速度演算ブロック５１の処理結果に基づいて実行される。
【００６４】
続くＳ３３０では、自車両の走行路のカーブ半径を検出する。なお、この検出は、前述の走行カーブ半径演算ブロック６３が演算したカーブ半径Ｒを読み込んでなされる。次に、そのカーブ半径Ｒに基づいて、前記障害物が自車両と同一車線上に存在する確率を算出する（Ｓ３４０）。すなわち、Ｓ３１０，Ｓ３２０の処理により各障害物の２次元的位置が判明するので、Ｓ３３０で検出したカーブ半径Ｒに基づき、その各障害物が自車両線上に存在する確率を個々に算出する。続く、Ｓ３５０では、その算出された確率に基づいて車間制御すべき先行車としての障害物を選択する。
【００６５】
続いて、Ｓ３６０にて運転者の入力に応じて目標車間を算出し、Ｓ３７０にて目標とする加減速率を算出する。続くＳ３８０では、前記算出された加減速率と前回の処理で算出された目標車速とに基づき、今回の目標車速を算出する。さらに、続くＳ３９０では、ブレーキ駆動器１９やスロットル駆動器２１に駆動信号を出力して、実際の車速を目標車速に近づける車速制御を実行して一旦処理を終了する。以上の処理によって、先行車との車間を一定に保って自車両を追従走行させる制御が実行される。
【００６６】
このように、本実施形態の車間制御処理では、前述の処理によって偏向補正量βによる補正を施した距離・角度データを用いて車間を制御するので、制御の安全性を確保することができる。
なお、本実施形態においては、物体認識ブロック４５が物体認識手段に相当し、照射中心軸補正ブロック６１が直進判定手段、偏向量算出手段に相当する。また、照射中心軸補正ブロック６１及び距離・角度測定器５が角度補正手段に相当する。そして、照射中心軸補正ブロック６１において実行される処理の内、図１０のＳ１〜Ｓ５が直進判定手段としての処理の実行に相当し、Ｓ６が中心軸偏向量算出手段としての処理の実行に相当する。また、Ｓ７が角度補正手段としての処理の実行に相当する。
【００６７】
またさらに、警報判定およびクルーズ判定ブロック５５は、先行車選択手段及び車間制御手段に相当する。そして、警報判定およびクルーズ判定ブロック５５において実行される処理の内、図１１のＳ３５０が先行車選択手段としての処理の実行に相当し、Ｓ３６０〜Ｓ３９０の処理が車間制御手段としての処理の実行に相当する。
【００６８】
［別実施形態］
上述した実施形態では、照射中心軸の偏向量の算出及びその算出された偏向量に基づく補正について説明した。車両進行軸に対する照射中心軸の偏向量を算出するに際して、操舵角センサ２７の出力を前提とせず、距離・角度測定器５自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出できることが特徴となっている。つまり直進判定手段による判定手法が特徴的である。
【００６９】
そこで、このように距離・角度測定器５自身の検出データのみに基づいて車両直進状態を検出できることを利用し、操舵角センサ２７の中立学習を行うこともできる。そして、このようにすれば中立学習も従来に比べて短時間で実現できることとなる。
【００７０】
この場合の操舵角中立位置学習処理について、図１３のフローチャートを参照して説明する。
図１３のＳ１１〜Ｓ１５の内容は、図１０のＳ１〜Ｓ５の内容と同様である。つまり、車両が直進状態であるか否かを判定するまでの手法は全く同じで構わない。そして、車両直進状態である場合に移行するＳ１６においては、現在の操舵角センサ２７の出力を中立位置として学習するのである。
【００７１】
従来の操舵角中立位置学習は、操舵角センサ２７の出力を利用して自車両が直進状態であることを検出し、その直進状態における操舵角に基づいて中立位置を学習していたため、その学習にはある程度の時間を要していた。それに対して本実施形態のように、複数の異なる静止物体の相対移動ベクトルの大きさ及び方向が同じ（平行度がしきい値以下）である、という条件のみで判定できるため、中立位置の学習が従来に比べて短時間で実現できることとなる。
【００７２】
そして、この場合も車間制御に利用すれば、自車線領域をより早期に且つより適切に定めることができ、より適切な車間制御の実現に寄与することができる。以上、本発明はこのような実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得る。
【００７３】
（１）例えば、上述した実施形態では物体中心位置（Ｘ，Ｚ）をＸ−Ｚ平面での２次元的な観点でのみ解釈しているが、Ｙ−Ｚ座標系についても同様に考えられる。つまり、平坦な道路上を走行している場合が上述の直進状態に相当し、起伏のある道路を走行している場合が上述の旋回状態に相当する。したがって、Ｘ−Ｙ−Ｚの３次元的に解釈しても、「位置の異なる複数の静止物標に対する相対移動ベクトルの同一性」に着目することで車両が直進走行状態であるか否かを判定できる点は変わらない。つまり、起伏のない直線道路を走行している状態が「直進走行状態」であると言える。
【００７４】
（２）また、上述した実施形態では偏向補正量βに基づき距離・角度測定器５におけるデータ処理の内容をソフトウェア的に補正しているが、特開平５−１５７８４３号に記載のものと同様の機構により送受信部３１そのものを揺動させてもよく、また、偏向補正量βを単にデータとして記憶しておき、車両の整備時に手動で送受信部３１を揺動させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】  照射中心軸が適切に調整され、車両進行軸と照射中心軸とが一致した状態における、車両の直進運動による静止物標の相対的な移動ベクトルを示す説明図である。
【図２】  照射中心軸の調整が不適正であり、車両進行軸と照射中心軸とが一致していない状態における、車両の直進運動による静止物標の相対的な移動ベクトルを示す説明図である。
【図３】  車両旋回運動を、並進運動と回転運動とに分解した状態を示す説明図である。
【図４】  車両旋回運動による静止物標の相対移動ベクトルを、並進運動、回転運動及びその合成運動による移動ベクトルとして示した説明図である。
【図５】  照射中心軸ずれ角βと移動ベクトルなす角αの説明図である。
【図６】  車両用障害物検出装置の座標系と極形式で表現した物標データを示す説明図である。
【図７】  照射中心軸と車両進行軸の関係を示す説明図である。
【図８】  本発明が適用された車両制御装置の構成を示すシステムブロック図である。
【図９】  車両制御装置のコンピュータの制御ブロック図である。
【図１０】  コンピュータにおいて実行される照射中心軸補正処理を示すフローチャートである。
【図１１】複数の静止物に要求される位置条件を示す説明図である。
【図１２】  コンピュータにおいて実行される車間制御処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図１３】  コンピュータにおいて実行される操舵角中立位置学習処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…車両制御装置                  ３…コンピュータ
５…距離・角度測定器              ７…車速センサ
２７…操舵角センサ                ３１…送受信部
３３…距離・角度演算部            ４１…座標変換ブロック
４５…物体認識ブロック            ４９…車速演算ブロック
５１…相対速度演算ブロック        ５３…先行車加速度演算ブロック
５５…警報判定およびクルーズ判定ブロック
６１…照射中心軸補正ブロック      ６３…走行カーブ半径演算ブロック
６７…不揮発性メモリ
【図１】
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【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】
0004038944.tif 000008
【図８】
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【図９】
0004038944.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
0004038944.tif 000012
【図１２】
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【図１３】
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