(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象の物体の自車に対する相対位置を算出する物体認識手段と、
自車の走行路に関連する走行路情報を取得する走行路情報取得手段と、
該走行路情報取得手段にて取得された走行路情報と前記物体認識手段にて算出された前記物体の相対位置とに基づき、前記物体が自車と同一の車線である自車線上に存在している確率を時間平均化した自車線確率を求める車線確率算出手段と、
前記自車線確率に基づいて、自車に対する先行車を選択する選択手段とを備えた先行車選択装置において、
さらに、
前記車線確率算出手段は、前記走行路情報取得手段にて取得された走行路情報と前記物体認識手段にて算出された前記物体の相対位置とに基づき、前記物体が自車線に隣接する進行方向左側の車線である左側車線上に存在する確率を時間平均化した左車線確率及び前記物体が自車線に隣接する進行方向右側の車線である右側車線上に存在する確率を時間平均化した右車線確率からなる隣接車線確率を求め、
前記左側車線又前記右側車線へ自車が車線変更したことを判断する車線変更判断手段と、
該車線変更判断手段にて前記左側車線に車線変更したことが判断されると、前記車線確率算出手段にて算出された車線変更前の左車線確率を車線変更後の自車線確率とし、一方、前記右側車線に車線変更したことが判断されると、前記車線確率算出手段にて算出された車線変更前の右車線確率を車線変更後の自車線確率とする車線確率入替手段とを備え、
前記車線確率入替手段は、さらに、前記車線変更判断手段にて前記左側車線に車線変更したことが判断されると、前記車線確率算出手段にて算出された車線変更前の自車線確率を車線変更後の右車線確率とし、一方、前記右側車線に車線変更したことが判断されると、前記車線確率算出手段にて算出された車線変更前の自車線確率を車線変更後の左車線確率とすることを特徴とする先行車選択装置。
【請求項２】
請求項１に記載の先行車選択装置において、
前記走行路情報取得手段は、走行路のカーブ状態を表すカーブデータを前記走行路情報として取得し、
前記車線確率算出手段は、直進路における前記物体の前記自車線確率及び前記隣接車線確率を、該物体の自車に対する相対位置に応じて示す確率マップを記憶しており、前記物体認識手段により算出された前記物体の相対位置を、前記走行路情報取得取得手段にて取得された前記カーブデータを用いて直進路に該当する相対位置に変換し、前記確率マップに当てはめて、前記物体の前記自車線確率及び前記隣接車線確率を求めることを特徴とする先行車選択装置。
【請求項３】
請求項２に記載の先行車選択装置において、
前記確率マップは、自車線確率マップ及び当該自車線確率マップを車幅方向に所定量だけオフセットした隣接車線確率マップで構成されていることを特徴とする先行車選択装置。
【請求項４】
請求項３に記載の先行車選択装置において、
さらに、車線幅を測定する車線幅測定手段を備え、
前記車線確率算出手段は、該車線幅測定手段にて測定された車線幅に基づき前記所定量を変更して前記確率マップを補正することを特徴とする先行車選択装置。
【請求項５】
請求項１に記載の先行車選択装置において、
前記走行路情報取得手段は、車両前方の画像を取り込む撮像手段を用いて構成されており、当該撮像手段にて取り込まれた画像情報を前記走行路情報として取得し、
前記車線確率算出手段は、物体認識手段にて算出された前記物体の相対位置を透視変換することによって前記走行路情報取得手段にて取り込まれた前記画像上の相対位置に変換し、前記画像情報から車線を示すレーンマークを検出することによって前記画像上の自車線領域及び隣接車線領域を推定し、当該推定した自車線領域及び隣接車線領域と前記画像上の前記物体の相対位置とに基づき、前記物体の前記自車線確率及び前記隣接車線確率を求めることを特徴とする先行車選択装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の先行車選択装置と、
自車両を加減速させる加速手段及び減速手段と、
前記先行車選択装置によって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、前記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７】
請求項１〜５のいずれかに記載の先行車選択装置の前記車線確率算出手段、前記車線変更判断手段及び前記車線確率入替手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、前方を走行する車両（先行車）を選択するための先行車選択装置、及び当該先行車との車間距離を適正に保って自車の走行制御を行う車間制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、先行車との車間距離が適切に保たれるように車速（具体的には、スロットル開度やブレーキなど）を制御する車間制御装置が提案されており、このような装置は、先行車の判別及び先行車までの距離の測定を行うための先行車選択装置を備えている。
【０００３】
ここで、このような先行車選択装置としては、従来より、レーザレーダ装置が用いられている。しかし、レーザレーダから照射されるレーザビームの方向が固定されていると、カーブ走行中は、自車線（自車と同一の車線）上を遠方まで照射することができず、路肩の看板やリフレクタ等に加えて他車線を走行している車両を先行車と判別してしまうことがあった。
【０００４】
そこで、近年では、レーザビームを所定範囲内で走査するスキャン型レーザレーダが用いられており、このスキャン型によれば、物体の自車に対する相対位置や相対速度等のデータを取得できると共に、複数の物体に関するデータも同時に得ることができる。
【０００５】
そして更に、特開平８−２７９０９９号公報に開示された装置では、自車線確率という概念を導入している。この技術では、まずスキャン型レーザレーダを用いて物体の自車に対する相対位置座標を算出する。そして、その算出した各物体の相対位置座標を、ステアリング操舵角などから算出した走行路のカーブ半径Ｒに基づき、直進路に該当する相対位置座標に夫々変換する。さらに、予め設定された２次元マップであって、直進路において前方に存在する物体が自車線上に存在する確率を該物体の自車に対する相対位置座標に応じて示す自車線確率マップに、上述のように変換した各物体の相対位置座標を当てはめて、各物体が自車線上に存在している確率である自車線確率を求める。これによって、その自車線確率に基づき、複数の物体の中から車間制御すべき先行車を選択するようにしている。
【０００６】
この公報記載の装置によれば、先行車を簡単に見失ったり、先行車以外のものを誤って先行車と認識してしまうことを極力防止して、快適で安全な車間制御を行うことができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の公報に開示された装置においても、以下の点において改良の余地がある。
それは、自車が車線変更したことによって発生する先行車の置き換えが迅速に行われないという点である。つまり、自車が車線変更した際には迅速な先行車の置き換えが必要となるが、自車線確率の算出において自車線確率の信頼性を高めるためのフィルタ処理がなされるため、先行車の置き換えに遅れが生じるという問題があった。
【０００８】
これについて具体的に説明する。
例えば物体が自車の右側車線前方に存在する状況を考える。このとき、この物体の自車線確率は０％とし、この状況から自車が右側車線に車線変更した場合、その直後に上述したような確率マップを用いて得られる物体の自車線確率（瞬時自車線確率Ｐ０）は１００％とする。ところが、自車線確率Ｐの算出処理では、次の式１に示すようなフィルタ処理がなされるのが一般的である。
Ｐ  ←  Ｐ×０．８＋Ｐ０×０．２                            …［式１］
すなわち、それまでに算出した自車線確率Ｐを用いてなますのである。したがって、上述の例で言えば、瞬時自車線確率Ｐ０が１００％であっても、算出される自車線確率Ｐは２０％となる。これは、一時的に高くなった自車線確率に基づいて誤った先行車を選択することを防止するためである。このようなフィルタ処理が、車線変更という過渡的な状況下においては、瞬時自車線確率Ｐ０への追随性を悪化させていた。
【０００９】
ただし、従来より、瞬時自車線確率Ｐ０が例えば９０％というように所定値以上となった場合は、次の式２に示すように瞬時自車線確率Ｐ０への追随性を重視したフィルタ処理が行われていた。
Ｐ  ←  Ｐ×０．７＋Ｐ０×０．３                            …［式２］
ところが、式２で自車線確率が算出される場合であっても、上述した例のように車線変更前の自車線確率Ｐが０％であれば、適正な自車線確率が算出されるまでに数回の演算処理が必要となってくる。そのため、車線変更後、自車線確率に基づく先行車の選択処理に遅れが生じる。
【００１０】
つまり、先行車を適切に選択するための構成が、一方では、車線変更後に先行車の置き換えを遅らせる原因となっていたのである。
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、車線変更の際、先行車を適切に選択することができ、しかも、先行車の置き換えを迅速に行うことができる先行車選択装置及び当該先行車選択装置を備える車間制御装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
上述した目的を達成するためになされた請求項１に記載の先行車選択装置では、物体認識手段が、認識対象の物体の自車に対する相対位置を算出する。
この物体認識手段としては種々の構成が考えられる。例えば、自車の幅方向の所定角度範囲に送信波あるいはレーザ光をスキャン照射し、物体からの反射波あるいは反射光に基づいて、自車と物体との距離に相当する物理量をスキャン角度に対応して検出する測距手段を備える。そして、その測距手段にて検出された距離相当物理量及び対応するスキャン角度に基づいて、自車に対する物体の相対位置を算出することができる。また、ビデオカメラなどの撮像手段によって自車前方の画像を撮影し、その画像に基づいて測距することも可能である。例えば、ステレオカメラで捉えた左右２枚の画像において、画像内で車両の特徴点を持つと判断される部位を抽出する。この２枚の画像をずらして重ね合わせ、推定した車両部位の画像信号差がゼロとなるずらし量を求める。このずらし量と車両までの距離は１対１の関係となり、ずらし量から距離を算出できる。
【００１２】
また、走行路情報取得手段は、自車の走行路に関する情報である走行路情報を取得する。一例として、カーブ状態を表すカーブデータを取得することが考えられる。例えばこのカーブデータは、走行路のカーブ半径（カーブの曲率半径）である。
【００１３】
そして、車線確率算出手段は、走行路情報取得手段にて取得された走行路情報と物体認識手段にて算出された物体の相対位置に基づき、物体が自車と同一の車線（以下「自車線」という。）上に存在している確率を時間平均化した自車線確率を求める。例えば走行路がカーブしていることもあるため、カーブデータといった走行路情報を用いて物体の相対位置を補正して自車線確率を求める。
【００１４】
選択手段は、各物体の自車線確率に基づいて、自車に対する先行車を選択する。例えば選択手段は、自車線確率の相対的に高い物体の中で自車との距離が小さいものを先行車と判別して選択するという具合である。このような先行車選択を前提としているのであるが、本発明では特に、上述の車線確率算出手段が、走行路情報と物体の相対位置に基づき、上述した自車線確率に加え、左車線確率及び右車線確率を求める。左車線確率とは、物体が自車線に隣接する進行方向左側の車線である左側車線上に存在する確率を時間平均化した確率である。同様に右車線確率とは、物体が自車線に隣接する進行方向右側の車線である右側車線上に存在する確率を時間平均化した確率である。以下の説明では、左側車線及び右側車線を合わせて隣接車線といい、左車線確率及び右車線確率を合わせて隣接車線確率という。
【００１５】
なお、例えば複数ある車線の内の端の車線を走行している場合など、左側車線又は右側車線は存在しない。このときは、隣接車線が存在するか否かを判断し、存在するときに隣接車線確率を求めるようにしてもよい。しかし、常に左側車線及び右側車線が存在すると仮定して、隣接車線のあるなしにかかわらず左車線確率及び右車線確率を求めるようにするのが現実的である。そのようにしても特に問題が生じることはなく、隣接車線が存在するか否かを判断する必要がない点で処理が簡単になるからである。
【００１６】
そしてさらに本発明では、車線変更判断手段が自車が左側車線又は右側車線へ車線変更したことを判断する。
すると、その判断結果に応じて、車線確率入替手段が、次のように車線確率の入れ替えを行う。すなわち、左側車線へ車線変更したことが判断されると、車線確率算出手段にて算出された車線変更前の左車線確率を車線変更後の自車線確率とする。一方、右側車線へ車線変更したことが判断されると、車線確率算出手段にて算出された車線変更前の右車線確率を車線変更後の自車線確率とする。
【００１７】
つまり、車線変更前の隣接車線確率を車線変更後の自車線確率とするのである。このように元々隣接車線に対して算出されていた左車線確率又は右車線確率を自車線確率として採用するため、適切な自車線確率が瞬時に、得られることになる。
【００１８】
例えば上述した例で言えば、右側車線前方に物体が存在する状況下で右側車線へ車線変更した場合、例えば１００％といった右車線確率が自車線確率として採用されるため、車線変更直後にその物体の自車線確率は１００％となる。したがって、フィルタ処理による影響を受けることがなく、その結果、選択手段が、この自車線確率に基づいて先行車を選択すれば、適切に先行車が選択でき、しかも、先行車の置き換えが迅速になる。
【００１９】
ところで、車線変更後の左車線確率及び右車線確率には例えば０％というような初期値を設定することが考えられる。しかし、右側車線に一旦車線変更した後、即座に元の車線（左側車線）に車線変更する状況も想定される。例えば一旦右側車線に車線変更したが、前方に右折車の存在を確認したため、元の車線に戻る場合が考えられる。このような状況下でも迅速に先行車の置き換えを行うことを目的とすれば、車線確率入替手段は、車線変更判断手段による判断結果に基づき、さらに、次のような車線確率の入れ替えを行うようにするとよい。
【００２０】
それは、自車が左側車線に車線変更したことが判断された場合には、車線確率算出手段にて算出された車線変更前の自車線確率を車線変更後の右車線確率とし、一方、自車が右側車線に車線変更したことが判断された場合には、車線確率算出手段にて算出された車線変更前の自車線確率を車線変更後の左車線確率とする、という入れ替えである。
【００２１】
つまり、車線変更前の自車線は車線変更後の隣接車線に相当するため、車線変更前の自車線確率を、車線変更後の隣接車線確率とするのである。このようにすれば、例えば一旦右側車線に車線変更し、即座に、元の車線（左側車線）へ再び車線変更するような状況下で有利である。
【００２２】
例えば、この構成によれば、物体の自車線確率が１００％であった場合、自車が右側車線へ進路変更することによって、車線変更後には、その物体の左車線確率が１００％となる。したがって、左側車線へ再び車線変更すれば、車線変更後にその物体の自車線確率は１００％となる。その結果、選択手段がこの自車線確率に基づいて先行車を選択すれば、一旦隣接車線へ車線変更し即座に元の車線へ車線変更した場合であっても、適切に先行車が選択でき、しかも、先行車の置き換えが迅速になる。
【００２３】
なお、上述した構成は隣接車線確率を算出するものであったが、例えば隣接車線のさらに外側の車線上に物体が存在する確率を求めておき、車線変更に応じてこれら各車線に対応する車線確率を入れ替える構成とすることも考えられる。この場合、右側車線へ車線変更し、さらに続けて右側車線へ車線変更した場合であっても、先行車の迅速な置き換えが可能となる。ただし、その場合は、車両前方の物体を車幅方向に広範囲に認識する必要がある。
【００２４】
ところで、上述した車線確率算出手段は、具体的に、次のようにして自車線確率及び隣接車線確率を求めることが考えられる。
上述したように走行路情報取得手段が走行路のカーブ状態を表すカーブデータを走行路情報として取得する構成であれば、車線確率算出手段は、直進路における物体の自車線確率及び隣接車線確率を、当該物体の自車に対する相対位置に応じて示す確率マップを記憶しておき、この確率マップを用いて自車線確率及び隣接車線確率を求めることが考えられる。具体的には、物体認識手段により算出された物体の相対位置を、走行路情報取得手段にて取得されたカーブデータを用いて直進路に該当する相対位置に変換し、上述した確率マップに当てはめて、物体の自車線確率及び隣接車線確率を求める。
【００２５】
このとき、走行路情報取得手段は、操舵角を検出するステアリングセンサを用いて構成し、ステアリングセンサの出力に基づいてカーブデータとしてのカーブ半径を取得するようにしてもよいが、その場合、現在のカーブ半径は分かるが、走行路が前方でどのようにカーブしているかは分からない。そのため、ビデオカメラなどの撮像手段を用いて走行路情報取得手段を構成し、取得した前方画像からカーブデータを得るようにしてもよい。この場合は、走行路前方のカーブ状態を表すカーブデータが得られるため、適切なカーブデータを得ることができる。その結果、自車線確率及び隣接車線確率を精度よく求めることができる。
【００２６】
また、上述した確率マップは、請求項３に示すように、自車線確率マップと、その自車線確率マップを所定量だけオフセットした隣接車線確率マップとで構成することが考えられる。このとき、各道路で車線幅が一定でないことを考えると、請求項４に示す構成を採用することが望ましい。
【００２７】
その構成は、上述したように確率マップが自車線確率マップ及び当該自車線確率マップを車幅方向に所定量だけオフセットした隣接車線確率マップで構成されている場合、車線幅測定手段が車線幅を測定し、車線確率算出手段は、車線幅測定手段にて測定された車線幅に基づき所定量を変更して確率マップを補正することを特徴とするものである。
【００２８】
車線幅測定手段は、例えば前方画像を取り込む撮像手段を用いて構成することが考えられる。このときは、例えば画像中のレーンマーク（車線を示す白線）を検出して車線幅を測定する。そして、車線確率算出手段は、車線幅が３．５ｍであれば、自車線確率マップをオフセットする所定量を３．５ｍとして確率マップを補正するという具合である。このようにすれば、確率マップに基づいて求められる隣接車線確率の信頼性が高くなる。
【００２９】
一方、走行路情報取得手段を撮像手段を用いて構成してもよいことは既に述べた。そして、車線幅などを考慮して隣接車線確率を求めることを考えると、請求項５に示すように、取得された走行路情報としての画像情報に基づいて自車線確率及び隣接車線確率を求めるようにしてもよい。
【００３０】
具体的に車線確率算出手段は、物体認識手段にて算出された物体の相対位置を透視変換することによって走行路情報取得手段にて取り込まれた前記画像上の相対位置に変換する。また、画像から車線を示すレーンマークを検出することによって画像上の自車線領域及び隣接車線領域を推定する。そして、当該推定した自車線領域及び隣接車線領域と画像上の物体の相対位置とに基づき、物体の自車線確率及び隣接車線確率を求める。この場合、物体の相対位置を透視変換することによって画像上の相対位置に変換するため、走行路前方のカーブ状態や車線幅の情報を含めて、自車線確率及び隣接車線確率を求めることができる。
【００３１】
なお、車線確率算出手段による自車線確率及び隣接車線確率の算出方法は上述した方法には限定されない。例えば走行路情報取得手段にて取得される画像情報中の２次元の物体位置を所定条件を加えて３次元データに一旦変換し、その後、上述したような確率マップに当てはめて自車線確率及び隣接車線確率を求めることも考えられる。
【００３２】
なお、このような先行車選択装置の車線確率算出手段、車線変更判断手段及び車線確率入替手段をコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フロッピーディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてプログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いてもよい。
【００３３】
ところで、上述した先行車選択装置によって選択された先行車を対象として車間制御を行う装置として実現する場合には、例えば請求項６に示す構成とすることが考えられる。すなわち、請求項１〜５のいずれかに記載の先行車選択装置と、自車両を加減速させる加速手段及び減速手段と、先行車選択装置によって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車間制御手段とを備えるのである。この車間制御装置であれば、上述したように、先行車が適切に選択され、しかも、車線変更に伴う迅速な先行車の置き換えが実現されるため、車線変更後の先行車への追従性がよく、運転者に違和感を抱かせることがなくなる。
【００３４】
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を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。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体化した一実施例を図面を参照して説明する。
図１は、上述した発明が適用された車間制御用電子制御装置２（以下、「車間制御ＥＣＵ」と称す。）およびブレーキ電子制御装置４（以下、「ブレーキＥＣＵ」と称す。）を中心に示す自動車に搭載されている各種制御回路の概略構成を表すブロック図である。
【００３６】
車間制御ＥＣＵ２は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、現車速（Ｖｎ）信号、操舵角（str-eng ，Ｓ０）信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号等をエンジン電子制御装置６（以下、「エンジンＥＣＵ」と称す。）から受信する。また、画像センサ２９から車両の前方画像を受信する。そして、車間制御ＥＣＵ２は、この受信したデータに基づいて、車間制御演算をしている。
【００３７】
レーザレーダセンサ３は、レーザによるスキャニング測距器とマイクロコンピュータとを中心として構成されている電子回路であり、スキャニング測距器にて検出した先行車の角度や距離等、および車間制御ＥＣＵ２から受信する現車速（Ｖｎ）信号、カーブ曲率半径Ｒ等に基づいて、車間制御装置の一部の機能として先行車の車線確率を演算し、相対速度等の情報も含めた先行車情報として車間制御ＥＣＵ２に送信する。また、レーザレーダセンサ３自身のダイアグノーシス信号も車間制御ＥＣＵ２に送信する。
【００３８】
なお、前記スキャニング測距器は、車幅方向の所定角度範囲に送信波あるいはレーザ光をスキャン照射し、物体からの反射波あるいは反射光に基づいて、自車と前方物体との距離をスキャン角度に対応して検出可能な測距手段として機能している。
【００３９】
さらに、車間制御ＥＣＵ２は、このようにレーザレーダセンサ３から受信した先行車情報に含まれる車線確率等に基づいて、車間距離制御すべき先行車を決定し、先行車との車間距離を適切に調節するための制御指令値として、エンジンＥＣＵ６に、目標加速度信号、フューエルカット要求信号、ＯＤカット要求信号、３速シフトダウン要求信号、ブレーキ要求信号を送信している。また警報発生の判定をして警報吹鳴要求信号を送信したり、あるいは警報吹鳴解除要求信号を送信したりする。さらに、ダイアグノーシス信号、表示データ信号等を送信している。
【００４０】
画像処理装置７は、車両前方の画像を取り込むための画像センサとマイクロコンピュータとを中心として構成されている電子回路であり、画像センサにて取り込まれた画像をデジタル処理し、前方画像情報として車間制御ＥＣＵ２へ出力する。
【００４１】
ブレーキＥＣＵ４は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、車両の操舵角を検出するステアリングセンサ８、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１０、および各車輪の速度を検出する車輪速センサ１２の出力に基づき操舵角やヨーレートを求めて、これらのデータをエンジンＥＣＵ６を介して車間制御ＥＣＵ２に送信したり、ブレーキ力を制御するためにブレーキ油圧回路に備えられた増圧制御弁・減圧制御弁の開閉をデューティ制御するブレーキアクチュエータ２５を制御したりしている。またブレーキＥＣＵ４は、エンジンＥＣＵ６を介する車間制御ＥＣＵ２からの警報要求信号に応じて警報ブザー１４を鳴動する。
【００４２】
エンジンＥＣＵ６は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、スロットル開度センサ１５、車両速度を検出する車速センサ１６、ブレーキの踏み込み有無を検出するブレーキスイッチ１８、クルーズコントロールスイッチ２０、クルーズメインスイッチ２２、およびその他のセンサやスイッチ類からの検出信号あるいはボデーＬＡＮ２８を介して受信するワイパースイッチ情報やテールスイッチ情報を受信し、さらに、ブレーキＥＣＵ４からの操舵角（str-eng，Ｓ０ ）信号やヨーレート信号、あるいは車間制御ＥＣＵ２からの目標加速度信号、フューエルカット要求信号、ＯＤカット要求信号、３速シフトダウン要求信号、警報要求信号、ダイアグノーシス信号、表示データ信号等を受信している。
【００４３】
ここで、クルーズコントロールスイッチ２０は、制御開始スイッチ、制御終了スイッチ、アクセルスイッチ、コーストスイッチ及びタップスイッチなどを備えている。制御開始スイッチは、クルーズ制御を開始可能状態にするためのスイッチであり、メインスイッチがＯＮの状態で制御開始スイッチをＯＮすることにより、クルーズ制御が開始できる状態となる。このクルーズ制御では、車間制御及び定速走行制御が所定条件下で選択的に実行されることになる。また、アクセルスイッチは、これを押すことにより、記憶されている設定車速を徐々に増加させるためのスイッチであり、コーストスイッチは、これを押すことにより、記憶されている設定車速を徐々に減少させるためのスイッチである。また、タップスイッチを介し、自車と先行車との車間距離を設定できるようになっている。車間距離は、運転者の好みに合わせて段階的に設定可能となっている。
【００４４】
そして、エンジンＥＣＵ６は、この受信した信号から判断する運転状態に応じて、内燃機関（ここでは、ガソリンエンジン）のスロットル開度を調整するスロットルアクチュエータ２４、トランスミッション２６に対して駆動命令を出力している。これらのアクチュエータにより、内燃機関の出力、ブレーキ力あるいは変速シフトを制御することが可能となっている。なお、本実施形態の場合のトランスミッション２６は５速オートマチックトランスミッションであり、４速の減速比が「１」に設定され、５速の減速比が４速よりも小さな値（例えば、０．７）に設定された、いわゆる、４速＋オーバードライブ（ＯＤ）構成になっている。したがって、上述したＯＤカット要求信号が出された場合、トランスミッション２６が５速（すなわち、オーバードライブのシフト位置）にシフトしていた場合には４速へシフトダウンする。また、シフトダウン要求信号が出された場合には、トランスミッション２６が４速にシフトしていた場合には３速へシフトダウンする。その結果、これらのシフトダウンによって大きなエンジンブレーキが生じ、そのエンジンブレーキにより自車の減速が行われることとなる。
【００４５】
また、エンジンＥＣＵ６は、必要な表示情報を、ボデーＬＡＮ２８を介して、ダッシュボードに備えられているＬＣＤ等の表示装置（図示していない。）に送信して表示させたり、あるいは現車速（Ｖｎ）信号、操舵角（str-eng，Ｓ０ ）信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報信号、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号を、車間制御ＥＣＵ２に送信している。
【００４６】
次に、図２のフローチャートを参照して、車間制御処理を説明する。図２は、車間制御全体の処理を示すフローチャートである。尚、本処理は一定時間（本実施形態では０．２秒）の制御周期で繰り返し実行される。
処理が開始されると、レーザレーダセンサ３のスキャニング測距器による距離・角度の計測データを読み込む（Ｓ１００）。そして、前方障害物の認識処理がなされる（Ｓ２００）。
【００４７】
この前方障害物の認識処理では、前方の物体がスキャニングされた結果と車速Ｖｎとに基づいて、前方の物体の認識種別、物体幅Ｗ、物体の中心位置ＸＹ座標（自車に対する相対位置座標）および相対速度Ｖｒが求められる。認識種別とは、移動物、停止物、不明物の区分をいう。例えば、自車が走行しているにもかかわらず物体の相対位置がほとんど移動していない場合は、その物体を移動物と認識できる。また次第に遠ざかる物体も移動物と認識できる。また物体の相対位置が自車に対して自車車速と同じ速度（絶対値）で近づく場合は停止物と認識できる。それ以外のもの、例えば現れてから認識できるほどの時間が経過していない物体等は、不明物として認識している。尚、この前方障害物の認識処理自体は当業者には良く知られた内容である。
【００４８】
次に、カーブ検出処理が実行される（Ｓ３００）。このカーブ検出処理では、ステアリングセンサ８からの信号に基づき実操舵角θを算出し、更に、その実操舵角θと、車両の運動特性から決定され且つ車速Ｖｎをパラメータとする関数ｆ（Ｖｎ）とから、走行路のカーブ半径Ｒを下記の式３の如く算出する。
Ｒ  ←  ｆ（Ｖｎ）／θ                                      …［式３］
なお、関数ｆ（Ｖｎ）は、操舵角からカーブ半径Ｒを求める関数として一般的に知られているものであるため、詳細な説明は省略する。
【００４９】
また、ステアリングセンサ８が相対的な操舵角（操舵角の変化量）に対応した信号を出力するタイプのものである場合には、ステアリングセンサ８からの信号に基づき検出される相対的な操舵角θ０に対しフィルタ処理を実施して、平均操舵角θａＯを求めると共に、操舵角θ０を学習して中立位置の操舵角（自車の直進状態での操舵角）θｃを求め、そのθｃと上記平均操舵角θａ０との偏差（θａ０−θｃ）を実操舵角θとして求めることができる。なお、このような実操舵角θの算出方法については、前述の特開平８−２７９０９９号公報に詳細に記載されている。
【００５０】
一方、ステアリングセンサ８が実操舵角に対応した信号を出力するタイプのものであれば、そのセンサ信号からカーブ半径Ｒを求めるための実操舵角θを直接算出することができる。
以上のようにして図３に示すような車両軌跡を特定するカーブ半径Ｒ（車両推定Ｒ）が得られる。こうして、カーブ半径Ｒが求まると、カーブ検出処理（Ｓ３００）を終了して、次に車線幅推定処理（Ｓ４００）に移る。
【００５１】
この車線幅推定処理では、画像処理装置７からの前方画像情報に基づき、走行路の車線幅（推定車線幅）ＷＲを推定する。これは例えば前方画像情報を２値化することによって画像中の走行路のレーンマーク（車線を示す白線）を検出することで行う。一般高速であれば３．５０ｍ、都市高速や国道であれば３．２５ｍ、細街路であれば３．００ｍというように走行路によって車線幅が異なるからである。
【００５２】
このようにして車線幅ＷＲが推定されると、車線幅推定処理（Ｓ４００）を終了して、次に車線確率算出処理（Ｓ５００）に移る。
この車線確率算出処理では、前方障害物として上記Ｓ２００にて認識した各物体が、自車と同一の車線に存在する確率である自車線確率、及び自車の走行している車線に隣接する隣接車線に存在する隣接車線確率を求める。詳しくは自車の左側車線上に物体が存在する左車線確率及び自車の右側車線上に物体が存在する右車線確率を求める。
【００５３】
図４に示すように、まず、上記ステップＳ４００の処理で推定した走行路の車線幅（推定車線幅）ＷＲを読み込み（Ｓ５１０）、次いで、読み込んだ推定車線幅ＷＲから、車線確率を示す確率マップを補正する（Ｓ５２０）。
ここで、この確率マップについて説明する。
【００５４】
図５に示す確率マップは、前方の物体が自車線（自車と同一の車線）上に存在する確率である自車線確率を求めるためのデータマップであり、直進路において前方に存在する物体が自車線上に存在する確率を、その物体の自車に対する相対位置座標に応じて示す２次元マップである。そして、その横軸（Ｘ軸）は車幅方向を示し、縦軸（Ｙ軸）は自車の前方の距離を示している。また、このＹ軸は自車の中心を通るものであり、自車直進状態の車両軌跡に一致する。この確率マップは、領域ａ（自車線確率１００％）、領域ｂ（自車線確率７５％）、領域ｃ（自車線確率５０％）、領域ｄ（自車線確率２５％）、それ以外の領域（自車線確率０％）からなっており、各領域はＹ軸で対称の関係にある。
【００５５】
本実施例の確率マップは、図５に示すような自車線確率マップに加え、この自車線確率マップを車線幅ＷＲに応じて車幅両方向へオフセットした隣接車線確率マップで構成されている。すなわち図６に示す如く、自車線確率マップ、自車線確率マップを車幅左方向へオフセットした左車線確率マップ、自車線確率マップを車幅右方向へオフセットした右車線確率マップから構成されている。
【００５６】
上記Ｓ５２０の処理は、車線幅ＷＲに応じて自車線確率マップのオフセット量を補正し、確率マップを補正するものである。
このようにして確率マップが車線幅ＷＲに応じて補正されると、次に、前方障害物の認識処理（Ｓ２００）にて得られたすべての物体の中心位置・物体幅データ（Ｘ０，Ｙ０，Ｗ０）を、直進路に変換する（Ｓ５３０）。すなわち、カーブ検出処理（Ｓ３００）で得られたカーブ半径Ｒに基づいて、そのカーブを直進路にした場合の、物体の座標（Ｘ，Ｙ，Ｗ）を求める。
【００５７】
そして次に、このようにして直進路に変換して得られた中心位置・物体幅データ（Ｘ，Ｙ，Ｗ）を、上記ステップＳ５３０の処理で補正された確率マップ上に配置して、各物体の瞬時自車線確率Ｐ０、及び瞬時隣接車線確率Ｑｒ０，Ｑｌ０を求める（Ｓ５４０，Ｓ５５０）。ここでＱｌ０は瞬時左車線確率であり、Ｑｒ０は瞬時右車線確率である。なお、確率として物体が存在するのは、操舵角から求めるカーブ半径Ｒと実際のカーブ半径との間に誤差が存在するからであり、その誤差を考慮した制御をするために、各物体の瞬時自車線確率Ｐ０及び瞬時隣接車線確率Ｑｒ０，Ｑｌ０を求める。
【００５８】
ここで、各物体の瞬時自車線確率Ｐ０が、図６中の自車線確率マップ（詳しくは図５に示した）に従い決定される。
▲１▼領域ａ内に中心が存在する物体→  Ｐ０＝１００％
▲２▼領域ｂ内に中心が存在する物体→  Ｐ０＝  ７５％
▲３▼領域ｃ内に中心が存在する物体→  Ｐ０＝  ５０％
▲４▼領域ｄ内に中心が存在する物体→  Ｐ０＝  ２５％
▲５▼上記▲１▼〜▲４▼を満たさない物体  →  Ｐ０＝    ０％
また、各物体の瞬時隣接車線確率として、瞬時左車線確率Ｑｌ０が図６中の左車線確率マップに従い決定され、瞬時右車線確率Ｑｒ０が図６中の右車線確率マップに従い決定される。図６中の左車線確率マップ及び右車線確率マップは、上述したように図５に示す自車線確率マップをオフセットしたものであるため、瞬時自車線確率Ｐ０と同様の条件で決定される。
【００５９】
次に、このようにして得られた各物体の瞬時車線確率Ｐ０，Ｑｌ０，Ｑｒ０を次の式４〜６により時間平均して自車線確率Ｐ、左車線確率Ｑｌ及び右車線確率Ｑｒを求める。ここではいわゆるフィルタ処理を行う（Ｓ５６０）。ただし、車線確率Ｐ，Ｑｌ，Ｑｒの初期値は「０％」である。
Ｐ  ←Ｐ  ×０．８＋Ｐ０  ×０．２                          …［式４］
Ｑｌ←Ｑｌ×０．８＋Ｑｌ０×０．２                          …［式５］
Ｑｒ←Ｑｒ×０．８＋Ｑｒ０×０．２                          …［式６］
次に、上記車線確率にリミットを設け、最終的な車線確率Ｐ，Ｑr ，Ｑl を決定する（Ｓ５７０）。
【００６０】
尚、自車線確率のリミットは次のように設定される。
▲１▼認識種別が移動物の場合は、上記式４〜６で算出されたままの車線確率とする。
▲２▼認識種別が停止物の場合は、次の（ａ）〜（ｅ）いずれかの条件を満足すれば、車線確率Ｐ，Ｑｌ，Ｑｒの最大値を２０％とする。
【００６１】
（ａ）Ｙ0 ＞ ４０ｍ  かつ  Ｗ0 ＜ １．４ｍ
（ｂ）Ｙ0 ＞ ３０ｍ  かつ  Ｗ0 ＜ １．２ｍ
（ｃ）Ｙ0 ＞ ２０ｍ  かつ  Ｗ0 ＜ １．０ｍ
（ｄ）認識されてから１秒未満のもの（スキャン５回に満たないもの）
（ｅ）他の移動物の中に、車線確率Ｐ，Ｑｌ，Ｑｒ≧５０％であって、自身よりも長く認識されている物体が存在する。
【００６２】
以上のようにして、図２の車線確率算出処理（Ｓ５００）にて各物体の車線確率、すなわち自車線確率Ｐ、左車線確率Ｑｌ及び右車線確率Ｑｒが求められる。
次に、車線変更時処理（図２中のＳ６００）を実行する。
この車線変更時処理は、図７に示すように、まず最初に車線変更があったか否かを判断する（Ｓ６１０）。この判断は、画像処理装置７から繰り返し出力される前方画像に基づきレーンマークを跨いだか否かで判断する。レーンマークを跨いでいない場合（Ｓ６１０：ＮＯ）、以降の処理を実行せず本車線変更時処理を終了する。一方、レーンマークを跨いだと判断されると（Ｓ６１０：ＹＥＳ）、Ｓ６２０へ移行する。
【００６３】
Ｓ６２０では、右側車線へ車線変更したか否かを判断する。この判断は、右側のレーンマークを跨いだか否かで行う。右側車線へ車線変更したと判断された場合（Ｓ６２０：ＹＥＳ）、左車線確率Ｑｌに自車線確率Ｐを代入し、自車線確率Ｐに右車線確率Ｑｒを代入し、さらに右車線確率Ｑｒに初期値（「０％」）を代入して（Ｓ６３０）、本車線変更時処理を終了する。一方、右側車線へ車線変更したと判断されなかった場合（Ｓ６２０：ＮＯ）、すなわち、左側車線へ車線変更したと判断された場合には、右車線確率Ｑｒに自車線確率Ｐを代入し、自車線確率Ｐに左車線確率Ｑｌを代入し、さらに左車線確率Ｑｌに初期値（「０％」）を代入して（Ｓ６４０）、本車線変更時処理を終了する。
【００６４】
この車線変更時処理は、本実施例の特徴部分であるため、さらに具体的に説明する。図８に示すように、障害物として認識された物体Ａに対して車線確率としての自車線確率Ｐ、左車線確率Ｑｌ及び右車線確率Ｑｒが算出されることは上述した。図８に示すような自車の車線変更（レーンチェンジ）に伴い、これら算出した確率の入れ替え操作を行うのが、図７のフローチャートを用いて上述した車線変更時処理である。例えば図８の中段に示すように、自車が左側車線に車線変更したときには（図７中のＳ６２０：ＮＯ）、変更前の左車線確率Ｑｌを変更後の自車線確率Ｐとし、変更前の自車線確率Ｐを変更後の右車線確率Ｑｒとし、変更後の左車線確率には初期値を設定する。一方、右側車線に車線変更したときには（図７中のＳ６２０：ＹＥＳ）、図８の下段に示すように、変更前の右車線確率Ｑｒを変更後の自車線確率Ｐとし、変更前の自車線確率Ｐを変更後の左車線確率Ｑｌとし、変更後の右車線確率Ｑｒには初期値を設定する。
【００６５】
ここで図２のフローチャートの説明に再び戻る。
次に、認識された物体の内から、先行車が選択される（Ｓ７００）。この先行車選択処理（Ｓ７００）を図９に示す。
まず、移動物と停止物とに分けて、移動物から走行中の先行車を１台抽出し（Ｓ７１０）、次に停止物から停止中の先行車を１台抽出する（Ｓ７２０）。
【００６６】
［移動物の場合］（Ｓ７１０）
▲１▼次の条件を満たす移動物で自車線確率Ｐが最大のものを抽出する。
（ａ）            ｜Ｒ｜＜５００ｍのとき、  自車線確率Ｐ＞３０％
（ｂ）  ５００ｍ≦｜Ｒ｜＜１０００ｍのとき、自車線確率Ｐ＞４０％
（ｃ）１０００ｍ≦｜Ｒ｜のとき、            自車線確率Ｐ＞５０％
このように、カーブ半径Ｒの絶対値が小さいほど抽出条件が緩い（自車線確率Ｐが小さいものも抽出される）のはカーブ半径Ｒの絶対値が小さいほど先行車を見つけにくいからである。
【００６７】
▲２▼上記▲１▼にて複数の移動物が抽出された場合は、「それらの移動物の内の最大の自車線確率Ｐ−１５％」以上の自車線確率Ｐを有する移動物、または自車線確率Ｐ≧７０％の移動物のいずれかに該当する移動物の内で、Ｙ０が最小の移動物を走行中の先行車として抽出する。上記▲１▼にて抽出されなかったら走行中の先行車は無しとする。
【００６８】
［停止物の場合］（Ｓ７２０）
自車線確率Ｐ≧７０％の停止物の中でＹ０が最小の停止物を停止中の先行車として抽出する。抽出されなければ、停止中の先行車は無しとする。停止物の場合は、路側物を先行車として判断しないために、基準が移動物より厳しくされている。
【００６９】
次に、この先行車選択処理では、［総合判断］として、上記［移動物の場合］（Ｓ７１０）および［停止物の場合］（Ｓ７２０）の抽出結果から、次のように先行車を選択する（Ｓ７３０）。
▲１▼走行中の先行車も停止中の先行車もいずれも存在しない場合は、先行車無しとする。
【００７０】
▲２▼走行中の先行車および停止中の先行車のいずれか一方が存在する場合、それを先行車とする。
▲３▼走行中の先行車および停止中の先行車のいずれも存在する場合、Ｙ０が小さい方を先行車とする。
【００７１】
こうして先行車検出処理（Ｓ１００〜Ｓ７００）が終了すると、次に車間制御処理（Ｓ８００〜Ｓ１１００）に移る。
最初に、図１０のフローチャートに示す目標車間算出処理が実行される（Ｓ８００）。
【００７２】
まず、イニシャル中か否かが判定される（Ｓ８０１）。イニシャル中とは、電源オンした後に本処理が最初に実行されたタイミングを意味する。
最初は、ステップＳ８０１にて肯定判定されて、目標車間時間ＴＨとして初期値Ｔ０が設定される（Ｓ８０２）。この初期値Ｔ０としては、例えば「２．５秒」が設定される。
【００７３】
ステップＳ８０１にて否定判定された場合に、あるいはステップＳ８０２の処理後に、タップダウン操作が有ったか否かが判定される（Ｓ８０３）。更にステップＳ８０３にて否定判定された場合には、タップアップ操作が有ったか否かが判定される（Ｓ８０４）。
【００７４】
タップダウン操作とは、ドライバーによるクルーズコントロールスイッチ２０にあるタップスイッチの操作により、車間を大きくする操作である。また、タップアップ操作とは、逆にタップスイッチの操作により、車間を小さくする操作である。
【００７５】
タップダウン操作がなされていれば、ステップＳ８０３にて肯定判定されて、次の式７の如く、目標車間時間ＴＨの増加処理がなされる（Ｓ８０６）。
ＴＨ  ←  ＴＨ  ＋  ０．１８秒                              …［式７］
ただし、次のステップＳ８０７，Ｓ８０８の処理により目標車間時間ＴＨの上限は３．３秒とされる。
【００７６】
一方、タップアップ操作がなされていれば、ステップＳ８０４にて肯定判定されて、次の式８の如く、目標車間時間ＴＨの減少処理がなされる（Ｓ８０９）。
ＴＨ  ←  ＴＨ  −  ０．１８秒                              …［式８］
ただし、次のステップＳ８１０，Ｓ８１１の処理により目標車間時間ＴＨの下限は０．７秒とされる。
【００７７】
こうして、目標車間時間ＴＨが設定されると、次に、その目標車間時間ＴＨが、次の式９のごとく、自車速Ｖｎにより目標車間距離Ｄｔに換算される（Ｓ８０５）。
Ｄｔ  ←  ＴＨ  ×  Ｖｎ                                    …［式９］
次に、図１１のフローチャートに示す加減速率算出処理（Ｓ９００）が実行される。
【００７８】
まず、コースト中か否かが判定され（Ｓ９０１）、コースト中でなければアクセル中か否かが判定され（Ｓ９０２）、アクセル中でなければ先行車認識中か否かが判定される（Ｓ９０３）。
ここで、コーストとは、定速走行制御中にクルーズコントロールスイッチ２０のセットスイッチが押されたとき、減速制御し、その後、セットスイッチが放されたときの自車速Ｖｎを目標速度Ｖｍとして定速走行制御に移行するものであり、コースト中とはこの減速制御の期間を意味する。また、アクセルとは、定速走行制御中にクルーズコントロールスイッチ２０のリジュームスイッチが押されたとき、増速制御し、その後、リジュームスイッチが放された時の自車速Ｖｎを目標速度Ｖｍとして定速走行制御に移行するものであり、アクセル中とはこの増側制御の期間を意味する。
【００７９】
したがって、コースト中であれば、ステップＳ９０１にて肯定判定されて、加減速率Ａｔに「−２．６ｋｍ／ｈ／ｓ」が設定され（Ｓ９１０）、アクセル中であれば、ステップＳ９０２にて肯定判定されて、加減速率Ａｔに「２．６ｋｍ／ｈ／ｓ」が設定される（Ｓ９０９）。
【００８０】
またコースト中でもアクセル中でもないときに、先行車認識中、すなわち、図２中のステップＳ７００にて先行車が選択されている場合には、ステップＳ９０３にて肯定判定されて、基本加減速率算出処理（Ｓ９０４）が実行される。
ここで、基本加減速率算出処理（Ｓ９０４）は次のようになされる。
【００８１】
▲１▼車間偏差Ｄｅを、次の式１０のごとく、先行車との車間Ｄ（＝Ｙ）および図１０中のＳ８０５にて得られた目標車間距離Ｄｔとから算出する。
Ｄｅ  ←  Ｄ  −  Ｄｔ                                    …［式１０］
▲２▼次に、この車間偏差Ｄｅと相対速度Ｖｒとから、図１２に示すようなマップデータに基づき、基本加減速率ＭＤＶ（ｋｍ／ｈ／ｓ）を求める。
【００８２】
次に上記基本加減速率ＭＤＶを距離により補正するため、補正係数ＫＭＤＶを、図１３に示す車間Ｄとの関係から求める（Ｓ９０５）。これは遠方の先行車に過敏な反応をしないようにするためである。
次に、式１１のごとく加減速率Ａｔを求める（Ｓ９０６）。
Ａｔ  ←  ＭＤＶ×ＫＭＤＶ／１００                        …［式１１］
また、ステップＳ９０３にて否定判定された場合、アクセル終了後５秒以内である場合には、ステップＳ９０７にて肯定判定されてステップＳ９０９にて加減速率Ａｔを「２．６ｋｍ／ｈ／ｓ」に設定し、アクセル終了後５秒以内でなければ、ステップＳ９０７にて否定判定されてステップＳ９０８にて加減速率Ａｔを「１．３ｋｍ／ｈ／ｓ」に設定する。
【００８３】
ここで、ステップＳ９０７にて肯定判定された場合に、加減速率Ａｔが２．６ｋｍ／ｈ／ｓとされるのは、ドライバーの意志をできるだけ尊重するという意図から、ドライバーが加速したいという意志を表したときは、これを優先する制御にしているためである。
【００８４】
こうして加減速率算出処理（Ｓ９００）が終了し、次に目標車速算出処理（Ｓ１０００）が行われる。
目標車速算出処理（Ｓ１０００）は、図１４に示すごとく実施され、まず、目標車速Ｖｍが次の式１２のごとく算出される（Ｓ１０１０）。
Ｖｍ  ←  Ｖｍ  ＋  Ａｔ×ｄｔ                            …［式１２］
ここで、ｄｔはステップＳ１０１０の処理の時間間隔を表し、本実施形態では「０．２秒」である。
【００８５】
次に、ステップＳ１０１０にて求められた目標車速Ｖｍに次のような限界が設けられる（Ｓ１０２０）。
▲１▼Ｖｍ＞Ｖｎ＋２ｋｍ／ｈで、かつＡｔ＜０のときは、次の式１３のごとく目標車速Ｖｍを設定する。
Ｖｍ  ←  Ｖｎ  ＋  ２ｋｍ／ｈ                            …［式１３］
▲２▼Ｖｍ＜Ｖｎ−２ｋｍ／ｈで、かつＡｔ＞０のときは、次の式１４のごとく目標車速Ｖｍを設定する。
Ｖｍ  ←  Ｖｎ  −  ２ｋｍ／ｈ                            …［式１４］
▲３▼上記▲１▼▲２▼の制限とともに、更に目標車速Ｖｍを次のように制限する。
【００８６】
すなわち、
（ａ）目標車速Ｖｍはドライバーにより設定されている定速走行制御用の設定車速Ｖｓ以上とはしない。ただしアクセル中は除く。
（ｂ）目標車速Ｖｍは、次の式１５を満足するものとする。
Ｖｎ−８ｋｍ／ｈ≦Ｖｍ≦Ｖｎ＋３．５ｋｍ／ｈ              …［式１５］
こうして、先行車が認識されている場合の目標車速Ｖｍが設定される。
【００８７】
目標車速Ｖｍが決定した後に、スロットル全閉条件が成立しているか否かが判定され（Ｓ１０３０）、成立していなければスロットル全閉解除条件が成立しているか否かが判定される（Ｓ１０５０）。
スロットル全閉条件とは、自車速Ｖｎが目標車速Ｖｍより上がりすぎた場合に、迅速に減速させる処理を開始させるための条件であり、次の式１６に示す。またスロットル全閉解除条件とは、その減速処理を停止させるための条件であり、次の式１７に示す。
Ｖｍ  ＜  Ｖｎ−３ｋｍ／ｈ                                …［式１６］
Ｖｍ  ≧  Ｖｎ−２ｋｍ／ｈ                                …［式１７］
ステップＳ１０３０の条件が満足されれば、スロットル全閉制御（Ｓ１０４０）が行われる。またステップＳ１０５０の条件が満足されれば、スロットル全閉制御の解除処理（Ｓ１０６０）が行われる。
【００８８】
スロットル全閉制御とは、内燃機関のスロットルバルブの開度を制御しているモータの回転速度を決定するデューティを、スロットルバルブが閉じる方向に最大のデューティ出力（最高速）として減速制御することを意味する。
このようにして、目標車速算出処理（Ｓ１０００）が終了すると、従来から知られている定速車速制御と同様にして、ステップＳ１０００で求められた目標速度Ｖｍを目標とした車速制御が行われる（Ｓ１１００）。つまり、車速センサ１０からの信号に基づき検出される自車速Ｖｎが目標速度Ｖｍとなるように、ブレーキアクチュエータ２５、スロットルアクチュエータ２４およびトランスミッション２６が制御される。
【００８９】
次に本実施例のシステムが発揮する効果を説明する。なお、ここでの説明に対する理解を容易にするため、最初に従来のシステムの問題点を繰り返し述べる。従来のシステムでは、自車線確率Ｐのみを算出していた。そして、適切な先行車を選択するために、上記式２で示したようなフィルタ処理を行い自車線確率をなまして算出していた。そのため、車線変更によって確率マップから得られる瞬時自車線確率Ｐ０が急激に大きくなった場合であっても、車線変更前の自車線確率Ｐが比較的小さいと、適正な自車線確率が算出されるまでに数回の演算処理が必要となっていた。つまり、車線変更時においては、瞬時自車線確率Ｐ０への追随性が悪化していたのである。このため、車線変更後、自車線確率に基づく先行車の選択処理に遅れが生じるという問題があった。
【００９０】
これに対して、本実施例のシステムでは、自車線確率だけでなく、隣接車線確率を求めることを特徴としている。具体的に隣接車線確率として、自車の右側車線上に物体が存在する確率である右車線確率Ｑｒ及び自車の左側車線上に物体が存在する確率である左車線確率Ｑｌを求めている（図４中のＳ５５０）。
【００９１】
そして、自車線から隣接車線への車線変更を判断し（図７中のＳ６１０，Ｓ６２０）、その車線変更に応じて算出した車線確率の入れ替えを行う（Ｓ６３０，Ｓ６４０）。具体的には、図８に示すように、左側車線へ車線変更した場合には、変更前の左車線確率Ｑｌを変更後の自車線確率Ｐとする。逆に右側車線へ車線変更した場合には、変更前の右車線確率Ｑｒを変更後の自車線確率Ｐとする。
【００９２】
これによって、例えば右側車線前方に物体が存在する状況下で右側車線へ車線変更した場合、例えば１００％といった右車線確率が自車線確率として採用されるため、車線変更直後にその物体の自車線確率は１００％となる。したがって、フィルタ処理による影響を受けることがなく、その結果、選択手段が、この自車線確率に基づいて先行車を選択すれば、適切に先行車が選択でき、しかも、先行車の置き換えが迅速になる。
【００９３】
また、本実施例では、図８に示すように、左側車線へ車線変更した場合には、変更前の自車線確率Ｐを変更後の右車線確率Ｑｒとする。逆に右側車線へ車線変更した場合には、変更前の自車線確率Ｐを変更後の左車線確率Ｑｌとする。
これによって、例えば物体の自車線確率が１００％であった場合、自車が右側車線へ進路変更することによって、車線変更後には、その物体の左車線確率が１００％となる。
【００９４】
したがって、即座に左側車線へ車線変更した場合、車線変更後にその物体の自車線確率は１００％となる。その結果、選択手段がこの自車線確率に基づいて先行車を選択すれば、一旦隣接車線へ車線変更し即座に元の車線へ車線変更した場合であっても、適切に先行車が選択でき、しかも、先行車の置き換えが迅速になる。
【００９５】
以上、本発明はこのような実施例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。
（１）上記実施例では、自車線確率Ｐに加え、隣接車線確率として左車線確率Ｑｌ及び右車線確率Ｑｒを求め、車線変更に応じてこれら自車線確率Ｐ、左車線確率Ｑｌ及び右車線確率Ｑｒの計３車線に対応する確率の入れ替えを行う構成であった。これに対して、３車線よりも多くの車線に対応する確率を求め、車線変更に応じてそれらの確率を入れ替える構成としてもよい。このようにすれば、同方向へ連続的に車線変更するという状況下においても、迅速な先行車の置き換えが可能となる。ただし、車両前方の物体を広範囲に認識する必要がある。
【００９６】
（２）また、上記実施例では、ステアリングセンサ８を用いてカーブ半径Ｒを推定する構成であったが、画像処理装置７からの前方画像情報を用いてカーブ半径Ｒを推定することもできる。ステアリングセンサ８を用いた場合、現在のカーブ半径Ｒは分かるが、走行路が前方でどのようにカーブしているかは分からない。一方、画像処理装置７からの前方画像情報を用いれば、走行路前方のカーブ状態を表すカーブデータが得られるため、適切なカーブデータを得ることができる。その結果、自車線確率及び隣接車線確率を精度よく求めることができる可能性が高くなる。
【００９７】
（３）さらにまた、上記実施例では、前方障害物の認識処理（Ｓ２００）にて得られたすべての物体の中心位置・物体幅データ（Ｘ０，Ｙ０，Ｗ０）を、カーブ検出処理（Ｓ３００）で得られたカーブ半径Ｒに基づいて、そのカーブを直進路にした場合の物体の座標（Ｘ，Ｙ，Ｗ）を求め、さらに、直進路に変換して得られた中心位置・物体幅データ（Ｘ，Ｙ，Ｗ）を、確率マップ上に配置して、各物体の瞬時自車線確率Ｐ０及び瞬時隣接車線確率Ｑｒ０，Ｑｌ０を求めていた（Ｓ５４０，Ｓ５５０）。そして、この場合には、車線幅推定処理（Ｓ４００）を行い、推定された車線幅に従い、車線確率を算出するための確率マップを補正していた（Ｓ５２０）。
【００９８】
これに対して、画像処理装置７からの前方画像情報に基づいて車線確率を算出することも考えられる。以下にこの手法による車線確率の算出処理を図１５のフローチャート及び図１６〜図１９の説明図を用いて説明する。
図１５に示す車線確率算出処理は、図２中のＳ３００〜Ｓ５００の処理に代えて用いられる。
【００９９】
まず最初のステップＳ５０１０では、透視変換を行う。この処理は、前方障害物の認識処理（Ｓ２００）にて得られたすべての物体の中心位置データ（Ｘ０，Ｙ０）を、以下の式１８、１９を用いて画面上の座標データに変換するものである。なお、上記実施例では、物体のデータは、２次元データであるため、物体の高さＨ０は、レーザレーダセンサ３の備える測距センサの取り付け高さとする。また、ｆは画像光学系焦点距離である。
ｘ  ←  ｆ  ×  Ｘ０／Ｙ０                                …［式１８］
ｙ  ←  ｆ  ×  Ｈ０／Ｙ０                                …［式１９］
続くＳ５０２０では、前方画像情報に基づき、レーンマーク（車線を示す白線）の検出を行う。この処理は、上述したように画像情報を２値化して白線部分をピックアップするものである。
【０１００】
次のＳ５０３０では、図１６に示すように画像横方向（車幅方向）のラインＡを画像の所定位置に想定し、このラインとレーンマークとの交点を見つけることにより、車線領域を推定する。例えば自車線の左側レーンマークとの交点Ｌ及び自車線の右側レーンマークとの交点Ｒが得られれば、自車線領域が分かる。このとき、隣接車線の外側のレーンマークが画像から得られなくても、図１６に示すような破線を想定することにより、隣接車線領域を推定できる。想定した車線領域には、図１６に示すように目盛りを割り付ける。ここでは左側車線領域を−１００〜０として示し、自車線領域を０〜１００として示し、右側車線領域を１００〜２００として示した。
【０１０１】
このようにして推定された車線領域に基づいて車線確率を算出するための確率分布のグラフを図１７及び図１８に基づいて説明する。
図１７は、自車線確率の分布を示すグラフである。この確率分布は、車線領域の中央が最も高く、レーンマーク上で「０」となり、領域の外側ではマイナスとなっている。例えば上述したように推定した車線領域に割り振った目盛りで「５０」の位置に物体があれば、確率は１００％となる。
【０１０２】
隣接車線確率の分布も同様に示すことができる。したがって、推定した車線領域に対応させて車線確率を示す分布を表せば、図１８に示す如くとなる。このようなマップを用いれば、認識された物体の横軸位置から、その物体の自車線確率、左車線確率及び右車線確率を得ることができる。
【０１０３】
したがって、続くＳ５０４０では、画像上の座標ｘを、以下の式２０を用い、上述したような領域に割り振られたスケールに対応する領域位置座標ｘｓに変換する。なお、自車線左側のレーンマークとの交点をＬとし、自車線右側のレーンマークとの交点をＲとした。
ｘｓ  ←  （ｘ−Ｌ）／（Ｒ−Ｌ）×１００                  …［式２０］
次のＳ５０５０では、この領域位置の座標ｘｓを図１８で示したマップに当てはめて、瞬時自車線確率Ｐ０、瞬時左車線確率Ｑｌ０及び瞬時右車線確率Ｑｒ０を得る。
【０１０４】
続くＳ５０６０では、信頼度に基づく瞬時車線確率Ｐ０，Ｑｌ０，Ｑｒ０の補正を行う。信頼度は、画像上下方向に対応させて設定しておくことが考えられる。図１９に示す如くである。なぜなら、下側に映る画像ほど自車に近いところにあるため信頼度が高くなるからである。
【０１０５】
図１９に基づき、画像ｙ座標から信頼度Ｓを特定し、以下式２１〜２３にて瞬時の車線確率Ｐ０，Ｑｌ０，Ｑｒ０を補正する。
Ｐ０    ←  Ｐ０    ×  Ｓ                                …［式２１］
Ｑｌ０  ←  Ｑｌ０  ×  Ｓ                                …［式２２］
Ｑｒ０  ←  Ｑｒ０  ×  Ｓ                                …［式２３］
そして、次のＳ５０７０では、上述した図４中のＳ５６０と同様のフィルタ処理を行い、自車線確率Ｐ、左車線確率Ｑｌ及び右車線確率Ｑｒを算出し、その後、本車線確率算出処理を終了する。
【０１０６】
以上が前方画像情報に基づく車線確率の算出手法である。
この場合、画像中のレーンマーク位置Ｌ，Ｒで車線領域を推定し、物体の中心位置（Ｘ０，Ｙ０）を、透視変換することによって画像上の相対位置（ｘ，ｙ）に変換して（図１５中のＳ５０１０）車線確率を得る。したがって、走行路前方のカーブ状態や車線幅の情報を含めて、自車線確率及び隣接車線確率を求めることができる。
【０１０７】
また、画像上下方向、すなわち相対位置（ｙ）に対する信頼度を設定しておき（図１９参照）、この信頼度を用いて車線確率を補正しているため（Ｓ５０６０）、前方画像を用いた場合の誤差を極力考慮した確率の算出が可能となる。
さらに、上述した手法では、画像上の相対位置（ｘ）をレーンマーク位置Ｌ，Ｒを用いた内外分比を計算することによって、推定した車線領域に対応する領域位置を算出する（Ｓ５０４０）。その結果、演算処理が簡単になっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の車間制御装置のシステムブロック図である。
【図２】車間制御処理全体を示すフローチャートである。
【図３】算出されるカーブ半径Ｒの意味を示す説明図である。
【図４】車線確率算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】自車線確率マップを例示する説明図である。
【図６】実施例の確率マップを示す説明図である。
【図７】車線変更時処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】車線変更時処理を具体的に示した説明図である。
【図９】先行車選択処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】目標車間算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】加減速率算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】車間偏差と相対速度とから基本加減速率を求めるマップである。
【図１３】車間と補正係数との関係を示すグラフである。
【図１４】目標車速算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】別実施例の車線確率算出処理を示すフローチャートである。
【図１６】車線領域の推定処理を示す説明図である。
【図１７】車線領域に対する自車線確率の分布を示す説明図である。
【図１８】車線領域に対する車線確率の分布を示す説明図である。
【図１９】画像上下位置と信頼度との対応関係を示す説明図である。
【符号の説明】
２…車間制御用電子制御装置（車間制御ＥＣＵ）
３…レーザレーダセンサ
４…ブレーキ電子制御装置（ブレーキＥＣＵ）
６…エンジン制御用電子制御装置（エンジンＥＣＵ）
７…画像処理装置
８…ステアリングセンサ
１０…ヨーレートセンサ
１４…警報ブザー
１５…スロットル開度センサ
１６…車速センサ
１８…ブレーキスイッチ
２０…クルーズコントロールスイッチ
２２…クルーズメインスイッチ
２４…スロットルアクチュエータ
２５…ブレーキアクチュエータ
２６…トランスミッション
２８…ボデーＬＡＮ
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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