(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の運転状態を検出する自車両運転状態検出手段と、
自車両前方の少なくとも立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する前方情報検出手段と、
上記白線データと上記側壁データと上記立体物データの中から抽出した先行車の過去の走行軌跡と上記自車両の運転状態から得る自車両の走行軌跡に応じて自車両の進行路を推定し、該自車進行路における白線位置を設定する白線位置設定手段と、
上記白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定する立体物側壁位置設定手段と、
自車両前方の先行車両を抽出する先行車両抽出手段と、
を備えたことを特徴とする車外監視装置。
【請求項２】
上記白線位置設定手段が、上記自車進行路を、上記自車両の走行軌跡で推定する場合は、ヨーレートと車速と操舵角により推定することを特徴とする請求項１記載の車外監視装置。
【請求項３】
上記白線位置設定手段は、上記自車進行路と上記白線データとに基づき走行レーン幅の平均値を求め、上記自車進行路と上記白線データと上記走行レーン幅の平均値により上記自車進行路における白線位置を設定することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の車外監視装置。
【請求項４】
自車両の運転状態を検出する自車両運転状態検出手段と、
自車両前方の少なくとも立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する前方情報検出手段と、
上記前方情報と上記自車両運転状態の少なくともどちらかに応じて自車両の進行路を推定し、該自車進行路における白線位置を設定する白線位置設定手段と、
上記白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定する立体物側壁位置設定手段と、
自車両前方の先行車両を抽出する先行車両抽出手段と、
を備えた車外監視装置において、
上記立体物側壁位置設定手段は、前回立体物データとして得られたデータが今回側壁データとして得られている場合は、この側壁データを立体物データに補正することを特徴とする車外監視装置。
【請求項５】
上記立体物側壁位置設定手段は、予め設定するマップに基づき上記立体物の状態を、自車線上前方の立体物と、右白線を跨ぐ立体物と、右車線の立体物と、左白線を跨ぐ立体物と、左車線の立体物と、その他の立体物に分類して認識することを特徴とする請求項４記載の車外監視装置。
【請求項６】
上記先行車両抽出手段は、上記自車進行路推定と上記自車両運転状態に応じて先行車両の抽出を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか１つに記載の車外監視装置。
【請求項７】
上記先行車両抽出手段は、自車両の予想される走行領域を所定に設定し、白線を検出している場合は、この走行領域を白線領域に拡張し、これら領域に存在する立体物の状態が予め設定しておいた条件を満足する場合に、この立体物を先行車両として抽出することを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１つに記載の車外監視装置。
【請求項８】
上記請求項１乃至請求項７の何れか１つに記載の車外監視装置を備え、該車外監視装置で抽出した上記先行車両と上記立体物の状態に応じて走行制御することを特徴とする走行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ステレオカメラ等で検出した自車両前方の走行環境で、立体物が単に自車両前方に存在することのみならず、隣接する車線にあることも的確に認識する車外監視装置、及び、この車外監視装置を備えた走行制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車載したカメラ等により前方の走行環境を検出し、この走行環境データから先行車両を検出して、この先行車両に対する追従走行制御や、先行車両との車間距離を一定以上に保つ走行制御装置が実用化されている。
【０００３】
このような走行制御装置においては、自車両の走行車線（レーン）上の立体物のみならず、左右隣レーンの立体物をも検出して先行車を抽出し走行制御することが、走行を的確に予測制御する上で重要である。
【０００４】
例えば、特開平６−２１３６５９号公報には、自車両の走行レーンの左右の白線を検出し、この検出した白線を基に、自車レーン上のみならず、隣接レーン上の立体物を検出する技術が開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の先行技術では、自車両の走行レーンの左右の白線が検出されることが前提であり、自車両の走行レーンが検出されない場合、前方の立体物を分類できないという問題がある。すなわち、走行路には様々なものがあり、左右に白線が描かれている路面、左右のどちらか片側にのみ白線が描かれている路面、或いは、左右のどちらにも白線のない路面がある。また、白線が描かれていたとしても立体物その他で遮られている場合や、天候状態や陰影の状態で認識が困難な場合等がある。こうしたことから、上述の先行例では、その適用範囲が極めて限定されてしまう。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、路面上の白線の有無、検出の可否に係わらず、多様な条件の基で前方の立体物を的確に分類することができ、今後の走行環境の変化を予測して精度の良い走行制御を可能とする汎用性の高い車外監視装置、及び、この車外監視装置を備えた走行制御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請求項１記載の本発明による車外監視装置は、自車両の運転状態を検出する自車両運転状態検出手段と、自車両前方の少なくとも立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する前方情報検出手段と、上記白線データと上記側壁データと上記立体物データの中から抽出した先行車の過去の走行軌跡と上記自車両の運転状態から得る自車両の走行軌跡に応じて自車両の進行路を推定し、該自車進行路における白線位置を設定する白線位置設定手段と、上記白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定する立体物側壁位置設定手段と、自車両前方の先行車両を抽出する先行車両抽出手段とを備えたことを特徴としている。
【０００８】
また、請求項２記載の本発明による車外監視装置は、請求項１記載の車外監視装置において、上記白線位置設定手段が、上記自車進行路を、上記自車両の走行軌跡で推定する場合は、ヨーレートと車速と操舵角により推定することを特徴としている。
【０００９】
更に、請求項３記載の本発明による車外監視装置は、請求項１又は請求項２記載の車外監視装置において、上記白線位置設定手段は、上記自車進行路と上記白線データとに基づき走行レーン幅の平均値を求め、上記自車進行路と上記白線データと上記走行レーン幅の平均値により上記自車進行路における白線位置を設定することを特徴としている。
【００１０】
また、請求項４記載の本発明による車外監視装置は、自車両の運転状態を検出する自車両運転状態検出手段と、自車両前方の少なくとも立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する前方情報検出手段と、上記前方情報と上記自車両運転状態の少なくともどちらかに応じて自車両の進行路を推定し、該自車進行路における白線位置を設定する白線位置設定手段と、上記白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定する立体物側壁位置設定手段と、自車両前方の先行車両を抽出する先行車両抽出手段とを備えた車外監視装置において、上記立体物側壁位置設定手段は、前回立体物データとして得られたデータが今回側壁データとして得られている場合は、この側壁データを立体物データに補正することを特徴としている。
【００１１】
更に、請求項５記載の本発明による車外監視装置は、請求項４記載の車外監視装置において、上記立体物側壁位置設定手段は、予め設定するマップに基づき上記立体物の状態を、自車線上前方の立体物と、右白線を跨ぐ立体物と、右車線の立体物と、左白線を跨ぐ立体物と、左車線の立体物と、その他の立体物に分類して認識することを特徴としている。
【００１２】
また、請求項６記載の本発明による車外監視装置は、請求項１乃至請求項５の何れか１つに記載の車外監視装置において、上記先行車両抽出手段は、上記自車進行路推定と上記自車両運転状態に応じて先行車両の抽出を行うことを特徴としている。
【００１３】
更に、請求項７記載の本発明による車外監視装置は、請求項１乃至請求項６の何れか１つに記載の車外監視装置において、上記先行車両抽出手段は、自車両の予想される走行領域を所定に設定し、白線を検出している場合は、この走行領域を白線領域に拡張し、これら領域に存在する立体物の状態が予め設定しておいた条件を満足する場合に、この立体物を先行車両として抽出することを特徴としている。
【００１４】
また、請求項８記載の本発明による走行制御装置は、請求項１乃至請求項７の何れか１つに記載の車外監視装置を備え、該車外監視装置で抽出した上記先行車両と上記立体物の状態に応じて走行制御することを特徴としている。
【００１６】
すなわち、上記請求項１記載の車外監視装置は、自車両運転状態検出手段で自車両の運転状態を検出し、前方情報検出手段で自車両前方の少なくとも立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する。そして、白線位置設定手段で白線データと側壁データと立体物データの中から抽出した先行車の過去の走行軌跡と自車両の運転状態から得る自車両の走行軌跡に応じて自車両の進行路を推定し、自車進行路における白線位置を設定し、立体物側壁位置設定手段で白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定し、先行車両抽出手段で自車両前方の先行車両を抽出する。このため、路面上の白線の有無、検出の可否に係わらず、多様な条件の基で前方の立体物を的確に分類することができ、今後の走行環境の変化を的確に予測することが可能となる。
【００１７】
この際、白線位置設定手段は、具体的には、請求項２記載のように、自車進行路を、自車両の走行軌跡で推定する場合は、ヨーレートと車速と操舵角により推定する。また、白線位置設定手段は、具体的には、請求項３記載のように、自車進行路と白線データとに基づき走行レーン幅の平均値を求め、自車進行路と白線データと走行レーン幅の平均値により自車進行路における白線位置を設定する。
【００１８】
また、上記請求項４記載の車外監視装置は、自車両運転状態検出手段で自車両の運転状態を検出し、前方情報検出手段で自車両前方の少なくとも立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出する。そして、白線位置設定手段で前方情報と自車両運転状態の少なくともどちらかに応じて自車両の進行路を推定し、自車進行路における白線位置を設定し、立体物側壁位置設定手段で白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定し、先行車両抽出手段で自車両前方の先行車両を抽出する。この際、立体物側壁位置設定手段は、前回立体物データとして得られたデータが今回側壁データとして得られている場合は、この側壁データを立体物データに補正することにより、前回立体物としていたものに対し自車両が相対的に追いついて、立体物が側壁と認識されるような誤差を防止して立体物認識の精度を向上させる。
【００１９】
更に、立体物側壁位置設定手段は、具体的には、請求項５記載のように、予め設定するマップに基づき立体物の状態を、自車線上前方の立体物と、右白線を跨ぐ立体物と、右車線の立体物と、左白線を跨ぐ立体物と、左車線の立体物と、その他の立体物に分類して認識する。
【００２１】
更に、先行車両抽出手段は、具体的には請求項６記載のように、自車進行路推定と自車両運転状態に応じて先行車両の抽出を行い、請求項７記載のように、自車両の予想される走行領域を所定に設定し、白線を検出している場合は、この走行領域を白線領域に拡張し、これら領域に存在する立体物の状態が予め設定しておいた条件を満足する場合に、この立体物を先行車両として抽出することが好ましい。
【００２２】
そして、走行制御装置は、請求項８記載のように、請求項１乃至請求項７の何れか１つに記載の車外監視装置を備え、該車外監視装置で抽出した先行車両と立体物の状態に応じて走行制御する。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
図１乃至図９は本発明の実施の形態を示し、図１は車外監視装置を有する走行制御装置の概略構成図、図２は車外監視プログラムのフローチャート、図３は白線に基づく自車走行レーン幅算出ルーチンのフローチャート、図４は白線に対する立体物、側壁位置算出ルーチンのフローチャート、図５は側壁、立体物のｚ座標における右白線位置算出ルーチンのフローチャート、図６は側壁、立体物のｚ座標における左白線位置算出ルーチンのフローチャート、図７は立体物、側壁位置分類マップの一例を示す説明図、図８は先行車の抽出ルーチンのフローチャート、図９は隣車線等の立体物の抽出ルーチンのフローチャートである。
【００２４】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）で、この車両１には、走行制御装置の一例としての車間距離自動維持運転システム（ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）システム）２が搭載されている。このＡＣＣシステム２は、主として、走行制御ユニット３、ステレオカメラ４、車外監視装置５とで構成され、定速走行制御状態のときは運転者が設定した車速を保持した状態で走行し、追従走行制御状態のときは目標車速を先行車両の車速に設定し、自車両前方の立体物の位置情報に応じ、先行車両に対して一定車間距離を保持した状態で走行する。
【００２５】
ステレオカメラ４は、前方情報検出手段を構成するもので、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）ＣＣＤカメラで構成され、これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、車外監視装置５に入力する。
【００２６】
また、自車両１には、車速を検出する車速センサ６が設けられており、この車速は走行制御ユニット３と車外監視装置５とに入力される。更に、自車両１には、ハンドル角を検出するハンドル角センサ７、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ８が設けられており、これらハンドル角の信号とヨーレートの信号は車外監視装置５に入力される。すなわち、これら各センサ６，７，８は、自車両運転状態検出手段として設けられている。
【００２７】
車外監視装置５は、ステレオカメラ４からの画像、車速、ハンドル角、及びヨーレートの各信号が入力され、ステレオカメラ４からの画像に基づき自車両１前方の立体物データと側壁データと白線データの前方情報を検出し、これら前方情報や自車両１の運転状態から自車両１の進行路（自車進行路）を推定する。そして、後述の各フローチャートに従って、自車進行路における白線位置を設定し、この設定した白線位置に対する立体物と側壁の位置を設定し、更に、自車両１前方の先行車両を抽出して、これらの分類結果を走行制御ユニット３に出力する。すなわち、車外監視装置５は、前方情報検出手段、白線位置設定手段、立体物側壁位置設定手段、先行車両抽出手段の機能を備えて構成されている。
【００２８】
ここで、車外監視装置５における、ステレオカメラ４からの画像の処理は、例えば以下のように行われる。まず、ステレオカメラ４のＣＣＤカメラで撮像した自車両の進入方向の環境の１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって画像全体に渡る距離情報を求める処理を行なって、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、車両等の立体物データを抽出する。こうして抽出された白線データ、側壁データ、立体物データは、それぞれのデータ毎に異なったナンバーが割り当てられる。
【００２９】
走行制御ユニット３は、運転者の操作入力によって設定される走行速度を維持するよう定速走行制御を行なう定速走行制御の機能、及び自車両と先行車両の車間距離を一定に保持した状態で走行する追従走行制御の機能を実現するもので、ステアリングコラムの側部等に設けられた定速走行操作レバーに連結される複数のスイッチ類で構成された定速走行スイッチ９、車外監視装置５、車速センサ６等が接続されている。
【００３０】
定速走行スイッチ９は、定速走行時の目標車速を設定する車速セットスイッチ、主に目標車速を下降側へ変更設定するコーストスイッチ、主に目標車速を上昇側へ変更設定するリジュームスイッチ等で構成されている。更に、この定速走行操作レバーの近傍には、走行制御のＯＮ／ＯＦＦを行うメインスイッチ（図示せず）が配設されている。
【００３１】
運転者が図示しないメインスイッチをＯＮし、定速走行操作レバーにより、希望する速度をセットすると、定速走行スイッチ９からの信号が走行制御ユニット３に入力され、車速センサ６で検出した車速が、運転者のセットした設定車速に収束するように、スロットルアクチュエータ１０を駆動させてスロットル弁１１の開度をフィードバック制御し、自車両を自動的に定速状態で走行させる。
【００３２】
又、走行制御ユニット３は、定速走行制御を行っている際に、車外監視装置５にて先行車両を認識し、先行車両の速度が自車両の設定した目標速度以下の場合には、先行車両に対して一定の車間距離を保持した状態で走行する追従走行制御へ自動的に切換えられる。
【００３３】
車両の走行制御が追従走行制御へ移行すると、車外監視装置５で求めた自車両１と先行車両との車間距離及び先行車速と、車速センサ６で検出した自車速とに基づき適切な車間距離の目標値を設定する。そして、車間距離が目標値になるように、スロットルアクチュエータ１０へ駆動信号を出力して、スロットル弁１１の開度をフィードバック制御し、先行車両に対して一定車間距離を保持した状態で追従走行させる。この追従走行制御の際、自車両１と先行車両との車間距離が目標値よりも広がって、スロットルアクチュエータ１０へ駆動信号を出力して自車両１を加速させる場合に、車外監視装置５から自車両の走行レーンの隣レーンに立体物が検出されている信号が入力された際には、スロットル弁１１の開度を開けて自車両１を加速させる信号は、通常より遅れたタイミングで、或いは、通常より緩やかに出力される。
【００３４】
次に、車外監視装置５における車外監視プログラムを図２に示すフローチャートで説明する。図２に示すルーチンは所定時間（例えば５０msec）毎に起動され、先ず、ステップ（以下「Ｓ」と略称）１０１で、ステレオカメラ４で撮影した画像を基に、立体物データと、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データと、白線データを認識する。
【００３５】
次いで、Ｓ１０２に進み、自車進行路を以下の４通りにより推定する。
ａ．白線に基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の白線データが得られており、これら白線データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、白線と並行して形成される。
【００３６】
ｂ．ガードレール、縁石等の側壁データに基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の側壁データが得られており、これら側壁データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、側壁と並行して形成される。
【００３７】
ｃ．先行車軌跡に基づく自車進行路推定…立体物データの中から抽出した先行車の過去の走行軌跡を基に、自車進行路を推定する。
【００３８】
ｄ．自車両１の走行軌跡に基づく自車走行路推定…自車両１の運転状態を基に、自車進行路を推定する。例えば、ヨーレートγ、車速Ｖ、ハンドル角θHを基に、以下の手順で自車進行路を推定する。
【００３９】
まず、ヨーレートセンサ８が有効か判定され、ヨーレートセンサ８が有効であれば、以下（１）式により現在の旋回曲率Ｃuaが算出される。
Ｃua＝γ／Ｖ      …（１）
【００４０】
一方、ヨーレートセンサ８が無効であれば、ハンドル角θHから求められる操舵角δが、所定値（例えば０．５７度）以上で転舵が行われているか否か判定され、操舵角δが０．５７度以上で操舵が行われている場合は、操舵角δと自車速Ｖを用いて例えば以下（２）、（３）式により現在の旋回曲率Ｃuaが算出される。
Ｒｅ＝（１＋Ａ・Ｖ２）・（Ｌ／δ）    …（２）
Ｃua＝１／Ｒｅ          …（３）
ここで、Ｒｅは旋回半径、Ａは車両のスタビリティファクタ、Ｌはホイールベースである。
【００４１】
また、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃuaは０（直進走行状態）とされる。
【００４２】
こうして、得られる現在の旋回曲率Ｃuaを加えた過去所定時間（例えば約０．３秒間）の旋回曲率から平均旋回曲率を算出し、自車進行路を推定する。
【００４３】
尚、ヨーレートセンサ８が有効であって、上述の（１）式により現在の旋回曲率Ｃuaが算出される場合であっても、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃuaは０（直進走行状態）に補正するようにしても良い。
【００４４】
以上のように自車進行路を推定した後は、Ｓ１０３に進み、各立体物、側壁位置における自車進行路位置の算出を行う。
【００４５】
尚、本実施の形態では、例えば、実空間の３次元の座標系を、自車両１固定の座標系とし、自車両１の左右（幅）方向をＸ座標、自車両１の上下方向をＹ座標、自車両１の前後方向をＺ座標で示す。そして、ステレオカメラ４を成す２台のＣＣＤカメラの中央の真下の道路面を原点として、自車両１の右側をＸ軸の＋側、自車両１の上方をＹ軸の＋側、自車両１の前方をＺ軸の＋側として設定する。
【００４６】
従って、Ｓ１０３の処理により、各立体物、側壁位置におけるＺ座標における、自車進行路のＸ座標が決定される。
【００４７】
Ｓ１０３の後は、Ｓ１０４に進み、白線に基づく自車走行レーン幅の算出が行われる。これは、具体的には、次の図３に示すフローチャートに従って行われる。まず、Ｓ２０１で、自車進行路の推定が白線に基づくものか、すなわち、自車進行路の推定は、上述のＳ１０２における「ａ．」で行ったものであるか否か判定する。
【００４８】
このＳ２０１の判定の結果、自車進行路の推定は白線に基づくものではない場合、すなわち、自車進行路の推定は、上述のＳ１０２における「ａ．」ではなく、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」の何れかにより行った場合は、Ｓ２０２に進み、今回の走行レーン幅に２．２ｍ（予め現代の道路事情等を勘案して設定した値）を代入する。
【００４９】
逆に、Ｓ２０１の判定の結果、自車進行路の推定は白線に基づくものである場合、すなわち、自車進行路の推定は、上述のＳ１０２における「ａ．」で行っている場合は、Ｓ２０３に進む。
【００５０】
Ｓ２０３では、左右白線を両方共検出できているか否か判定し、両方共検出できていない場合（片方のみの場合）はＳ２０４に進んで、今回の走行レーン幅に平均走行レーン幅を代入し、両方共検出できている場合はＳ２０５に進んで、今回の走行レーン幅に左右白線間の間隔を代入する。
【００５１】
上述のＳ２０２、Ｓ２０４、Ｓ２０５の何れかで今回の走行レーン幅の設定を完了した後は、Ｓ２０６に進み、今回の走行レーン幅が、異常に大きく、或いは、小さくなり過ぎないように、３．５ｍから２．２ｍの間（予め現代の道路事情等を勘案して設定した値）に制限し、Ｓ２０７に進んで、過去所定時間（例えば、約１０秒間）の走行レーン幅より平均走行レーン幅を求めて、ルーチンを抜ける。
【００５２】
こうして、この白線に基づく自車走行レーン幅の算出の後は、Ｓ１０５に進み、白線に対する立体物、側壁位置の算出を行う。これは、具体的には、次の図４に示すフローチャートに従って行われる。
【００５３】
図４のフローチャートでは、まず、Ｓ３０１で、側壁のＺ座標における左右白線位置を算出する。このＳ３０１、左右白線位置の算出は、例えば、図５（右白線位置算出）、図６（左白線位置算出）のフローチャートで行われる。
【００５４】
まず、図５の側壁、立体物のＺ座標における右白線位置算出ルーチンについて説明する。Ｓ４０１で、自車進行路の推定が白線に基づくものか、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」で行ったものであるか否か判定する。
【００５５】
このＳ４０１の判定の結果、自車進行路の推定は白線に基づくものではない場合、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」ではなく、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」の何れかにより行った場合は、Ｓ４０２に進み、右白線位置は検出不可とし、ルーチンを抜ける。
【００５６】
逆に、Ｓ４０１の判定の結果、自車進行路の推定は白線に基づくものである場合、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」で行っている場合は、Ｓ４０３に進む。
【００５７】
Ｓ４０３では、右白線を検出しているか否か判定し、右白線を検出している場合はＳ４０４に進んで、その検出した右白線の検出値を、右白線位置の基準に用いると決定する。そして、更にＳ４０５に進み、側壁、立体物のあるＺ座標点で白線が検出されているか判定し、検出されているのであればＳ４０６に進んで、右白線位置を、右白線の検出値として、ルーチンを抜ける。
【００５８】
Ｓ４０３で右白線を検出していない場合、或いは、Ｓ４０５で側壁、立体物のあるＺ座標点で白線が検出されていない場合はＳ４０７に進み、左白線を検出しているか判定する。
【００５９】
このＳ４０７の判定の結果、左白線が検出されていない場合は、Ｓ４０２に進み、右白線位置は検出不可とし、ルーチンを抜ける。
【００６０】
また、Ｓ４０７の判定の結果、左白線が検出されている場合は、Ｓ４０８に進み、その検出した左白線の検出値を、右白線位置の基準に用いることを決定し、Ｓ４０９に進む。
【００６１】
Ｓ４０９では、側壁、立体物のあるＺ座標点で白線が検出されているか判定し、検出されているのであればＳ４１０に進んで、右白線位置を、左白線検出値＋平均走行レーン幅（Ｓ２０７で算出した値）として、ルーチンを抜ける。逆に、検出されていないのであれば、Ｓ４０２に進み、右白線位置は検出不可とし、ルーチンを抜ける。
【００６２】
次に、図６の側壁、立体物のＺ座標における右白線位置算出ルーチンについて説明する。この図６のルーチンは、図５のルーチンと左右の対をなすもので、まず、Ｓ５０１で、自車進行路の推定が白線に基づくものか、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」で行ったものであるか否か判定する。
【００６３】
このＳ５０１の判定の結果、自車進行路の推定は白線に基づくものではない場合、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」ではなく、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」の何れかにより行った場合は、Ｓ５０２に進み、左白線位置は検出不可とし、ルーチンを抜ける。
【００６４】
逆に、Ｓ５０１の判定の結果、自車進行路の推定は白線に基づくものである場合、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」で行っている場合は、Ｓ５０３に進む。
【００６５】
Ｓ５０３では、左白線を検出しているか否か判定し、左白線を検出している場合はＳ５０４に進んで、その検出した左白線の検出値を、左白線位置の基準に用いると決定する。そして、更にＳ５０５に進み、側壁、立体物のあるＺ座標点で白線が検出されているか判定し、検出されているのであればＳ５０６に進んで、左白線位置を、左白線の検出値として、ルーチンを抜ける。
【００６６】
Ｓ５０３で左白線を検出していない場合、或いは、Ｓ５０５で側壁、立体物のあるＺ座標点で白線が検出されていない場合はＳ５０７に進み、右白線を検出しているか判定する。
【００６７】
このＳ５０７の判定の結果、右白線が検出されていない場合は、Ｓ５０２に進み、左白線位置は検出不可とし、ルーチンを抜ける。
【００６８】
また、Ｓ５０７の判定の結果、右白線が検出されている場合は、Ｓ５０８に進み、その検出した右白線の検出値を、左白線位置の基準に用いることを決定し、Ｓ５０９に進む。
【００６９】
Ｓ５０９では、側壁、立体物のあるＺ座標点で白線が検出されているか判定し、検出されているのであればＳ５１０に進んで、左白線位置を、右白線検出値−平均走行レーン幅（Ｓ２０７で算出した値）として、ルーチンを抜ける。逆に、検出されていないのであれば、Ｓ５０２に進み、左白線位置は検出不可とし、ルーチンを抜ける。
【００７０】
尚、上述の図５のフローチャートのＳ４０３、Ｓ４０７の判定、図６のフローチャートのＳ５０３、Ｓ５０７の判定で、本実施の形態では、単に「白線を検出しているか」と示しているが、白線について輝度、連続性の高さ等に基づき信頼度等を定義している場合であれば、この信頼度と閾値とを比較して判定することも可能である。
【００７１】
こうして、図４のＳ３０１において、上述の図５、図６のルーチンにより左右白線位置の算出を完了した後は、Ｓ３０２に進む。
【００７２】
Ｓ３０２では、左右両側の白線位置が算出されたか判定し、両側の白線位置が算出された場合は、Ｓ３０３に進み、マップに従って側壁状態を判定する。このマップは、例えば、座標上のＸ座標の関係が図７に示すような位置関係のマップであり、座標上のＸ座標に応じて、左右白線の間に挟まれる領域に存在する場合を状態Ａ、右白線の外側の領域に存在する場合を状態Ｃ、右白線を跨ぐ領域に存在する場合を状態Ｂ、左白線の外側の領域に存在する場合を状態Ｅ、左白線を跨ぐ領域に存在する場合を状態Ｄとして分類される。そして、側壁データには、立体物データと異なり、幅方向の寸法は、検出されないため、状態Ｂ、状態Ｄの状態の分類は除外される。また、状態Ａと分類して認識される場合には、左右白線との距離に応じ、右、或いは、左側の突出した側壁として認識される。
【００７３】
尚、図７の白抜きの破線で示すように、右白線の外側にさらに白線（右白線位置＋平均走行レーン幅）を定義して、右車線上の状態（状態Ｃとする）、右車線の更に外側の状態（状態Ｆとする）の２つの状態を認識できるようにしても良い。同様に、左白線の外側にさらに白線（左白線位置＋平均走行レーン幅）を定義して、左車線上の状態（状態Ｅとする）、左車線の更に外側の状態（状態Ｇとする）の２つの状態を認識できるようにしても良い。
【００７４】
一方、Ｓ３０２で、両側の白線位置が算出されていない場合は、Ｓ３０４に進み、片側のみ算出されているか判定し、片側のみ算出されている場合は、Ｓ３０５に進んで、有効側の（算出されている側の）白線位置と平均走行レーン幅（Ｓ２０７で算出した値）から無効側の（算出されていない側の）白線位置を推定する。この際、右側の白線位置が無効となっている場合は、右側の白線位置は、左白線位置＋平均走行レーン幅で算出される。逆に、左側の白線位置が無効となっている場合は、左側の白線位置は、右白線位置−平均走行レーン幅で算出される。
【００７５】
こうしてＳ３０５で、両側の白線位置を推定した後は、Ｓ３０３に進み、マップに従って側壁状態を判定する。
【００７６】
また、Ｓ３０４で、片側の白線位置も算出されていない場合は、Ｓ３０６に進み、自車進行路位置と平均走行レーン幅から両側の白線位置を推定し、Ｓ３０３に進み、マップに従って側壁状態を判定する。
【００７７】
Ｓ３０３での処理の後は、Ｓ３０７に進み、全ての側壁についての状態の算出が完了したか判定し、完了しているのであればＳ３０８へと進み、完了していないのであればＳ３０１に戻って、上述の処理を繰り返す。
【００７８】
Ｓ３０７からＳ３０８へと進むと、今度は、立体物のＺ座標における左右白線位置を算出する。このＳ３０８の左右白線位置の算出も、上述のＳ３０１と同じく、例えば、前述の図５（右白線位置算出）、図６（左白線位置算出）のフローチャートで行われ、上述の図５、図６のルーチンにより左右白線位置の算出を完了した後は、Ｓ３０９に進む。
【００７９】
Ｓ３０９では、左右両側の白線位置が算出されたか判定し、両側の白線位置が算出された場合は、Ｓ３１０に進み、マップ（上述の図７のマップ）に従って立体物状態が、状態Ａ、状態Ｂ、状態Ｃ、状態Ｄ、状態Ｅの何れかであるか判定する。
【００８０】
一方、Ｓ３０９で、両側の白線位置が算出されていない場合は、Ｓ３１１に進み、片側のみ算出されているか判定し、片側のみ算出されている場合は、Ｓ３１２に進んで、有効側の（算出されている側の）白線位置と平均走行レーン幅（Ｓ２０７で算出した値）から無効側の（算出されていない側の）白線位置を推定する。この際、右側の白線位置が無効となっている場合は、右側の白線位置は、左白線位置＋平均走行レーン幅で算出される。逆に、左側の白線位置が無効となっている場合は、左側の白線位置は、右白線位置−平均走行レーン幅で算出される。
【００８１】
こうしてＳ３１２で、両側の白線位置を推定した後は、Ｓ３１０に進み、マップに従って立体物状態を判定する。
【００８２】
また、Ｓ３１１で、片側の白線位置も算出されていない場合は、Ｓ３１３に進み、自車進行路位置と平均走行レーン幅から両側の白線位置を推定し、Ｓ３１０に進み、マップに従って立体物状態を判定する。
【００８３】
Ｓ３１０での処理の後は、Ｓ３１４に進み、全ての立体物についての状態の算出が完了したか判定し、完了しているのであればＳ３１５の処理を行ってルーチンを抜け、完了していないのであればＳ３０８に戻って、上述の処理を繰り返す。
【００８４】
Ｓ３１４からＳ３１５へと進むと、立体物データと側壁データとが対応するとき、すなわち、前回まで立体物として捉えられていたものが、今回は側壁として捉えられている場合は、立体物であるか側壁であるかを区分する側壁データの状態フラグを立体物データと同じに補正される。こうすることにより、自車両１が相対的に追いついた、後面の検出を行うことができない隣レーン上の立体物が、側壁として誤認識されることが防止され、認識精度を向上することができるようになっている。
【００８５】
以上のように図４のフローチャートを実行して、白線に対する立体物、側壁の位置の算出を終え、Ｓ１０５の処理を実行した後は、Ｓ１０６に進み、先行車候補の抽出が行われる。
【００８６】
これは、立体物の中から先行車候補を、対向車や、駐車車両等も含んでおおまかに選定するものであり、例えば、立体物のＺ座標が閾値（白線の検出距離、側壁の検出距離、カーブ等により決定する）以下で、連続して検出した回数が閾値（立体物幅や立体物の影等によって決定する）以上であるものを先行車候補とする。
【００８７】
その後、Ｓ１０７に進み、先行車候補の中から先行車の抽出を行う。この先行車の抽出は、例えば、図８に示す、先行車の抽出ルーチンに従って行われる。まず、Ｓ６０１では、自車進行路の推定が白線に基づくものか、若しくは、先行車軌跡に基づくものか、すなわち、自車進行路の推定は、前述のＳ１０２における「ａ．」若しくは「ｃ．」で行ったものであるか否か判定する。
【００８８】
このＳ６０１の判定の結果、自車進行路の推定が白線に基づくものか、若しくは、先行車軌跡に基づくものであれば、Ｓ６０２に進み、第１の先行車抽出処理を実行して先行車を抽出し、ルーチンを抜ける。
【００８９】
この第１の先行車抽出処理は、自車進行路を軸として、所定幅（例えば、左１．１ｍ、右０．９５ｍで、距離ならびに先行車登録時間で変化させる）の走行領域を設け、その走行領域への進入時間が閾値以上であり、かつ、自車両１に最も近い立体物（但し、自車両１との相対車速から対向車と判断できる車両は除く）を先行車とする。
【００９０】
一方、Ｓ６０１で、自車進行路の推定が白線に基づくものか、若しくは、先行車軌跡に基づくものでない場合、すなわち、自車進行路の推定が側壁データに基づく、若しくは、自車両１の走行軌跡に基づく場合は、Ｓ６０３に進み、自車速が３６km/h（低、中速）未満か否か判定し、３６km/h未満の場合はＳ６０４に進んで、第２の先行車抽出処理を実行して先行車を抽出し、ルーチンを抜ける。
【００９１】
この第２の先行車抽出処理は、例えば、以下のように行う。まず、自車進行路を軸として、例えば左１．０ｍ、右０．９ｍの走行領域を設け、更に、次のような領域を設定する。
【００９２】
第１領域…０．８秒間に自車が走行するであろう領域
第２領域…自車進行路を軸とした領域
第３領域…ステア位置を現在位置から中立位置（０゜）に戻したと想定したときの進行路を新たに設定し、その進行路を軸とした領域
第４領域…直線と仮定した進行路を軸とした領域
第５領域…ステア位置を現在位置から＋１０゜切り込んだと想定したときの進行路を新たに設定し、その進行路を軸とした領域
第６領域…ステア位置を現在位置から−１０゜戻したと想定したときの進行路を新たに設定し、その進行路を軸とした領域
そして、上述の第１〜第６の各領域の自車両１に最も近い先行車候補を各領域の先行車とし、次の手順で先行車を選出する。
【００９３】
ステップ１…第１領域先行車有りの場合は第１領域先行車を先行車と決定し、それ以外はステップ２以降を行う。
【００９４】
ステップ２…第３領域先行車若しくは第４領域先行車とが前回の先行車と同一の場合、第３領域先行車有りとし、そうでない場合は、第３領域先行車無しとする。但し、第４領域先行車が前回先行車と同一の場合は第３領域先行車＝第４領域先行車とする。
【００９５】
ステップ３…第２領域先行車が前回の先行車と同一の場合は第２領域先行車を先行車と決定し、そうでない場合で、且つ、第３領域先行車が無い場合は先行車無しとする。また、第３領域先行車有りの場合、第３領域先行車が前回先行車と同一であり、なおかつ自車速と同等以上の場合は、第３領域先行車を先行車と決定する。そうでない場合はステップ４を行う。
【００９６】
ステップ４…第５領域若しくは第６領域の先行車が第２領域先行車より遠方に有り、なおかつ第２領域先行車の走行領域進入時間が１秒以上の場合、若しくは第５領域若しくは第６領域の先行車が第２領域先行車より近方に有り、なおかつ第２領域先行車の走行領域進入時間が０．２秒以上の場合は第２領域先行車を先行車と決定する。そうでない場合は、先行車無しとする。
【００９７】
一方、上述のＳ６０３で、自車速が３６km/h以上の場合はＳ６０５に進み、自車進行路の推定が自車両１の走行軌跡に基づき且つ直進もしくは緩カーブを走行中か否か判定が行われる。
【００９８】
そして、このＳ６０５の判定の結果、自車進行路の推定が自車両１の走行軌跡に基づき且つ直進もしくは緩カーブを走行中の条件を満足すれば、Ｓ６０２に進んで、前述の第１の先行車抽出処理を実行し、上記条件を満足していなければＳ６０６に進んで、第３の先行車抽出処理を実行する。
【００９９】
Ｓ６０６における第３の先行車抽出処理は、例えば、以下のように行う。まず、自車進行路を軸として、例えば左１．０ｍ、右０．９ｍの走行領域を設け、更に、次のような領域を設定する。
【０１００】
第１領域…０．８秒間に自車が走行するであろう領域
第２領域…自車進行路を軸とした領域
第３領域…ステア位置を現在位置から＋１０゜切り込んだと想定したときの進行路を新たに設定し、その進行路を軸とした領域
第４領域…ステア位置を現在位置から−１０゜戻したと想定したときの進行路を新たに設定し、その進行路を軸とした領域
そして、上述の第１〜第４の各領域の自車両１に最も近い先行車候補を各領域の先行車とし、次の手順で先行車を選出する。
【０１０１】
ステップ１…第１領域先行車有りの場合は第１領域先行車を先行車と決定し、それ以外はステップ２以降を行う。
【０１０２】
ステップ２…第３領域先行車若しくは第４領域先行車とが前回の先行車と同一の場合、第３領域先行車有りとする。この際、第４領域先行車が前回先行車と同一の場合は第３領域先行車＝第４領域先行車とする。そうではない場合、第４領域先行車無しの場合は第３領域先行車も無しとし、第４領域先行車有り且つ第２領域先行車有りの場合、第４領域先行車が第３領域先行車よりも遠方ならば第３領域先行車＝第４領域先行車とするが、統合後の第３領域先行車が第２領域先行車よりも十分に遠方の場合は第３領域先行車は無しとする。
【０１０３】
ステップ３…第２領域先行車が前回の先行車と同一の場合は第２領域先行車を先行車と決定し、第２領域先行車無しの場合は先行車無しとし、そうでない場合で、なお且つ、第２領域先行車が順方向移動物の場合は、第３領域先行車無し若しくは第３領域先行車が前回の先行車と同一でない、若しくは同一だが順方向移動物の場合は第２領域先行車を先行車とする。上記以外、第３領域先行車が前回の先行車と同一でない場合は第２領域先行車を先行車とする。
【０１０４】
ステップ４…この時点で第２領域先行車が先行車と決定されていない場合、第２領域先行車の走行領域進入回数が閾値以上かを判定し、閾値以上の場合は第２領域先行車を先行車と決定し、そうではない場合は第３領域先行車を先行車とする。
【０１０５】
以上のように図８のフローチャートを実行し、先行車の抽出処理を行って、Ｓ１０７の処理を実行した後は、Ｓ１０８に進み、隣レーン等の立体物の抽出を、図９のフローチャートに従って実行し、ルーチンを抜ける。
【０１０６】
図９のフローチャートでは、まず、Ｓ７０１で、前述のマップ上でＳ１０７で抽出した先行車以外の状態Ｂ、若しくは、状態Ｃの中で最も近方の立体物を右レーン上の立体物とする。
【０１０７】
次いで、Ｓ７０２で、前述のマップ上でＳ１０７で抽出した先行車以外の状態Ｄ、若しくは、状態Ｅの中で最も近方の立体物を左レーン上の立体物とし、ルーチンを抜ける。
【０１０８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、路面上の白線の有無、検出の可否に係わらず、多様な条件の基で前方の立体物を的確に分類することができ、広い条件範囲の下で今後の走行環境の変化を予測して精度の良い走行制御を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】車外監視装置を有する走行制御装置の概略構成図
【図２】車外監視プログラムのフローチャート
【図３】白線に基づく自車走行レーン幅算出ルーチンのフローチャート
【図４】白線に対する立体物、側壁位置算出ルーチンのフローチャート
【図５】側壁、立体物のｚ座標における右白線位置算出ルーチンのフローチャート
【図６】側壁、立体物のｚ座標における左白線位置算出ルーチンのフローチャート
【図７】立体物、側壁位置分類マップの一例を示す説明図
【図８】先行車の抽出ルーチンのフローチャート
【図９】隣車線等の立体物の抽出ルーチンのフローチャート
【符号の説明】
１    自車両
２    ＡＣＣシステム（走行制御装置）
３    走行制御ユニット
４    ステレオカメラ（前方情報検出手段）
５    車外監視装置（前方情報検出手段、白線位置設定手段、立体物側壁位置設定手段、先行車両抽出手段）
６    車速センサ（自車両運転状態検出手段）
７    ハンドル角センサ（自車両運転状態検出手段）
８    ヨーレートセンサ（自車両運転状態検出手段）
【図１】
0003860061.tif 000002
【図２】
0003860061.tif 000003
【図３】
0003860061.tif 000004
【図４】
0003860061.tif 000005
【図５】
0003860061.tif 000006
【図６】
0003860061.tif 000007
【図７】
0003860061.tif 000008
【図８】
0003860061.tif 000009
【図９】
0003860061.tif 000010