(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＣＤカメラ等を用いて撮像された自車両前方風景に二値化等の画像処理を行って検出される走行車線マーカ間における自車両の横方向の偏位量を算出する自車両横偏位量算出手段と、該自車両横偏位量算出手段で算出された車線内の自車両の横偏位量に応じてモータコントローラから出力される指令値に応じた操舵トルクを操舵系に選択的に付加する操舵トルク制御を行う操舵トルク付与手段と、を有するレーンキープシステムにおいて、運転者が車線変更を意図した時および車線維持を意図しない時として横風による外乱入力時、わき見運転時、居眠り運転時等の運転行動に関する時系列パターンの統計的特徴量を表す運転行動パターンパラメータを、運転操作量、車両状態量、画像処理データの少なくともいずれかと隠れマルコフモデルのパラメータ推定アルゴリズムとを用いてあらかじめ学習し保持する運転行動パターンパラメータメモリと、運転操作量、車両状態量、画像処理データの少なくともいずれかと前記運転行動パターンパラメータとを用いて、運転者の車線変更の意図の有無を隠れマルコフモデルの認識アルゴリズムを用いて認識する運転行動パターン認識手段とを有し、該運転行動パターン認識手段において車線変更の意図があると認識された場合に前記操舵トルク付与手段による車線変更方向とは逆方向の操舵トルク制御を解除することを特徴とするレーンキープシステム。
【請求項２】
前記運転行動パターン認識手段における運転行動パターンの認識は、自車両の車線内の横方向の偏位量が所定値を上回った場合に実行されることを特徴とする請求項１記載のレーンキープシステム。
【請求項３】
ＣＣＤカメラ等を用いて撮像された自車両前方風景に二値化等の画像処理を行って検出される走行車線マーカ間における自車両の横方向の偏位量を算出する自車両横偏位量算出手段と、該自車両横偏位量算出手段で算出された車線内の自車両の横偏位量に応じてモータコントローラから出力される指令値に応じた操舵トルクを操舵系に選択的に付加する操舵トルク制御を行う操舵トルク付与手段と、を有するレーンキープシステムにおいて、自車両と先行車両との間の車間距離を検出する車間距離検出手段と、該車間距離検出手段で検出した車間距離を所定の目標車間距離に一致させるように走行制御する追従走行制御手段と、運転者が車線変更を意図した時および車線維持を意図しない時として横風による外乱入力時、わき見運転時、居眠り運転時等の運転行動に関する時系列パターンの統計的特徴量を表す運転行動パターンパラメータを、運転操作量、車両状態量、画像処理データ、前記車間距離、前記追従走行制御手段の制御状態量の少なくともいずれかと隠れマルコフモデルのパラメータ推定アルゴリズムとを用いてあらかじめ学習し保持する運転行動パターンパラメータメモリと、運転操作量、車両状態量、画像処理データ、前記車間距離、前記追従走行制御手段の制御状態量の少なくともいずれかと前記運転行動パターンパラメータとを用いて、運転者の車線変更の意図の有無を隠れマルコフモデルの認識アルゴリズムを用いて認識する運転行動パターン認識手段とを有し、前記運転行動パターン認識手段で車線変更の意図があると認識された場合に、前記操舵トルク付与手段による車線変更方向とは逆方向の操舵トルク制御を解除することを特徴とするレーンキープシステム。
【請求項４】
前記時系列データの追従走行制御手段の制御状態量として、自車両から先行車両までの車間時間と余裕時間とを用いることを特徴とする請求項３に記載のレーンキープシステム。
【請求項５】
前記運転行動パターンパラメータを、前記追従走行制御手段の作動状況に応じて複数個学習・保存し、前記運転行動パターン認識手段で用いる運転行動パターンパラメータを前記追従走行制御手段の作動状況に応じて選択することを特徴とする請求項３又は４に記載のレーンキープシステム。
【請求項６】
前記運転行動パターン認識手段で用いる運転行動パターンパラメータに対して、前記追従走行制御手段の作動状況に応じて重み付けを変更する重み付け変更手段を有することを特徴とする請求項３乃至５の何れかに記載のレーンキープシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、走行中の自車両を車線内に維持するためのレーンキープシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
走行中の自車両を車線内に維持するためのレーンキープシステムとしては、例えば特開平０７−１０４８５０号公報に記載のものがある。これは、画像処理によって算出される自車両の車線内における横方向の偏位量に応じて運転者に操舵トルクを付与し運転者の車線追跡を補助するもので、さらにウインカ操作等によって車線変更の意図が検出された場合には車線を支持するための操舵トルク付与を解除する旨が記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記従来の手法では、運転者の車線変更の意図検出の具体的手段としてウインカ操作による検出しかないため、ウインカ操作なしで運転者が車線変更をしようとした場合にそれを妨げようとする操舵トルクがステアリングに加えられるので、円滑な車線変更を妨げる、という問題点があった。
【０００４】
本発明は、前記問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、ウインカ操作以外の方法でも運転者の車線変更の意図を確実にかつ早期に検出し、運転者の意図に合致した、より適切な操舵トルク付与が可能な技術を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明における請求項１に係る発明は、レーンキープシステムによるステアリングへの操舵トルク制御が作動している状態において運転者が車線変更を意図する場合と意図しない場合のそれぞれにおける各運転行動の時系列パターンの統計的特徴量に関するパラメータを、車線マーカ間の自車両の横方向の偏位量、運転操作量、ヨー・横加速度等の車両状態量を用いてあらかじめ学習しておき、自車両走行時に運転行動パターン認識を行い、運転者が車線変更を意図していると認識された場合にその方向と逆方向の操舵トルク制御を解除する手段を設ける構成としている。
【０００６】
この請求項１に係る発明では、レーンキープシステムによるステアリングへの操舵トルク制御が作動している状態において運転者が車線変更を意図する場合と意図しない場合のそれぞれにおける各運転行動の時系列パターンの統計的特徴量を表す運動行動パターンパラメータを、車線マーカ間の自車両の横方向の偏位量、運転操作量、ヨー・横加速度等の車両状態量データと隠れマルコフモデルのパラメータ推定アルゴリズムとを用いてあらかじめ学習しておき、自車両走行時に運転行動パターン認識を行い、運転者が車線変更を意図していると認識された場合にその方向と逆方向の操舵トルク制御を解除する手段を設ける構成としているので、運転者がウインカ操作を行わない場合であっても、システム作動状態の運転操作、車両挙動等を考慮して外乱、運転者の状態等多様な運転行動パターンのなかから運転者の車線変更の意図による場合のみを早期段階で抽出し、適切な操舵トルクの付与を行うことが可能となる。
【０００７】
また、請求項２に係る発明は、運転行動パターンの認識を車線マーカ間の自車両の横方向偏位量が所定値を上回った場合に実行する構成としている。
この請求項２に係る発明では、運転行動パターンの認識を車線マーカ間の自車両の横方向偏位量が所定値を上回った場合に実行する構成としているので、自車両が車線に接近する場合に限定して認識を行う。
【０００８】
さらに、請求項３に係る発明は、運転者が車線変更を意図する場合としない場合のそれぞれにおける各運転行動の時系列パターンの統計的特徴量を表す運動行動パターンパラメータを、車線マーカ間の自車両の横方向の偏位置、運転操作量、ヨー・横加速度等の車両状態量データ、追従走行制御状態量と隠れマルコフモデルのパラメータ推定アルゴリズムとを用いてあらかじめ学習しておき、自車両走行時に運動行動パターン認識を行い、運転者が車線変更を意図していると認識された場合にその方向と逆方向の操舵トルク制御を解除する手段を設ける構成としている。
【０００９】
この請求項３に係る発明では、前記請求項１に係る発明の作用に加えて、追従走行制御中であるか否かにかかわらず、運転者の車線変更の意図を精度良く検出し、適切な操舵トルク制御を行うことが可能となる。
【００１０】
さらにまた、請求項４に係る発明は、請求項３に係る発明において、追従走行制御状態量として、自車両が先行車両に到達するまでの車間時間と余裕時間とを用いるようにしている。
【００１１】
この請求項４に係る発明では、車間時間や余裕時間といった物理量を用いることにより、追従走行制御中の高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能となる。
【００１２】
なおさらに、請求項５に係る発明は、請求項３に係る発明において、運転行動パターンパラメータを、追従走行制御手段の作動状況に応じて複数個学習・保持し、運転行動パターン認識手段で用いる運転行動パターンパラメータを追従走行制御手段の作動状況に応じて選択する構成としている。
【００１３】
この請求項５に係る発明では、学習する運転行動パターンパラメータを、追従走行制御中であるか否かの２つの状態に分けてそれぞれ学習・保存し、運転行動パターン認識時には追従走行制御の有無に応じて切り換えて使用することにより、それぞれの状態により合致した認識が行われ、より高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能となる。
【００１４】
また、請求項６に係る発明は、請求項３に係る発明において、パターン認識時に追従走行制御中であるか否かに応じて各認識パラメータの重み付けを変更する重み付け変更手段を備えている。
【００１５】
この請求項６に係る発明では、追従走行制御中であるか否かに応じて認識パラメータの重み付けが変更されることにより、追従走行制御中であるか否かにかかわらず最適な認識を行うことができ、より高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能となる。
【００１６】
【発明の効果】
請求項１に係る発明によれば、レーンキープシステム作動時の運転操作量に加え、車両状態量、車両環境状況データを用いて、運転者の車線変更の意図がある場合とない場合の複数の運転行動パターンについて、その統計的特徴量を示すパラメータを学習しておき、自車両走行時に運転行動パターンの認識を行い、車線変更の意図が認識された場合にその方向と逆方向の操舵トルク制御を解除する構成としたので、従来の技術に加えウインカ操作のような明示的な運転者の操作がなく、独立して運転操作量や車両挙動データの比較からでは、車線変更か意図のない車線逸脱かの判別が困難な認識対象であっても、その早期段階でかつ高い段階で車線変更の意図を検出することにより望ましい操舵トルク制御特性を変更することができるので、レーンキープシステム作動時にも円滑な運転者の車線変更が可能となるという効果が得られる。
【００１７】
また、請求項２に係る発明によれば、運転行動パターンの認識を車線マーカ間の自車両の横方向偏位量が所定値を上回った場合に実行する構成としているので、自車両が車線に接近する場合に限定して認識を行うことができ、高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能になるという効果が得られる。
【００１８】
さらに、請求項３に係る発明によれば、運転者が車線変更を意図する場合としない場合のそれぞれにおける各運転行動の時系列パターンの統計的特徴量を表す運動行動パターンパラメータを、車線マーカ間の自車両の横方向の偏位量、運転操作量、ヨー・横加速度等の車両状態量データ、追従走行制御状態量と隠れマルコフモデルのパラメータ推定アルゴリズムとを用いてあらかじめ学習しておくので、追従走行制御中のように運転者がペダル操作を行わず、ステアリング操作だけとなって運転者の意図を認識するためのパラメータが少なくなる場合でも運転者の車線変更の意図を高精度で検出することが可能となり、最適な操舵トルク制御を行って、追従走行中におけるレーンキープシステム作動時に運転者の意図する車線変更を円滑に行うことができるという効果が得られる。
【００１９】
さらにまた、請求項４に係る発明によれば、追従走行制御状態量として車間時間や余裕時間といった物理量を用いることにより、追従走行制御中の高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能となるという効果が得られる。
【００２０】
なおさらに、請求項５に係る発明によれば、学習する運転行動パターンパラメータを、追従走行制御中であるか否かの２つの状態に分けてそれぞれ学習・保存し、運転行動パターン認識時には追従走行制御の有無に応じて切り換えて使用するようにしたので、それぞれの状態により合致した認識が行われ、より高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能となるという効果が得られる。
【００２１】
また、請求項６に係る発明によれば、追従走行制御中であるか否かに応じて認識パラメータの重み付けを変更するので、追従走行制御中であるか否かにかかわらず最適な認識を行うことができ、より高い認識精度での車線変更の意図の検出が可能となるという効果が得られる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【００２３】
１は自車両横変位量算出手段であり、ＣＣＤカメラ等を用いて撮像された自車両前方風景に二値化等の画像処理を行って検出される走行車線マーカ間における自車両の横方向の変位量ｙを算出する。
【００２４】
７は操舵トルク付与手段であり、前記自車両横変位量算出手段１で算出された車線内の自車両の横変位量ｙに応じてモータコントローラから出力される指令値に応じた操舵トルクをステアリングホイールに付加する操舵トルク制御を行う。
【００２５】
３は運転行動パターンパラメータメモリであり、運転者が車線変更を意図した時および車線維持を意図しない時として横風による外乱入力時、わき見運転時、居眠り運転時等の運転行動に関する時系列パターンの統計的特徴量を示す運転行動パターンパラメータを、運転操作量、車両状態量、画像処理データの少なくともいずれかと隠れマルコフモデルのパラメータ推定アルゴリズムとを用いてあらかじめ学習し保持するものである。
【００２６】
５は運転行動パターン認識手段であり、運転操作量、車両状態量、画像処理データの少なくともいずれかと前記運転行動パターンパラメータを用いて、運転者の車線変更の意図の有無を隠れマルコフモデルの認識アルゴリズムを用いて認識する。
【００２７】
図２は、本発明第１の実施形態の機能構成を示すブロック図である。
車両前方路面状況撮像手段としてのＣＣＤカメラ１１は、車室内のインナミラーステー等に固定設置され、車両前方状況を撮像する。撮像された画像データは画像処理ユニット１３へ送られ、二値化等の処理により自車両近傍のレーンマーカが検出される。また、走行中の車線内における横方向の偏位量ｙ、車線マーカ接線に対するヨー角Ψが算出される。画像処理ユニット１３における演算処理結果はシステムの電子制御ユニット２１に送られる。
【００２８】
この電子制御ユニット２１には、画像処理データ加えて、横加速度等の車両状態量データ１５、操舵角、操舵トルクなどの運転操作量データ１７、ウインカスイッチ操作データ１９、等が入力される。
【００２９】
そして、電子制御ユニット２１には、あらかじめ学習された運転行動パターンに関するパラメータが保持されている運転行動パターンパラメータメモリ２３を有し、これがシステムの起動とともに活性化される。
【００３０】
運転行動パターンのパラメータは、トリガ入力直後の所定時間長の操舵角、操舵角速度、操舵トルク等の運転操作量、横加速度、ヨーレイト等の車両状態量、横方向の偏位量等の各時系列データパターンを隠れマルコフモデルの観測シンボル系列Ｏとして用いることにより、同モデルのパラメータ推定アルゴリズムを使用して学習・保持する。
【００３１】
認識対象とする運転行動パターン（以下、カテゴリ）は、隠れマルコフモデルλ＝｛π，Ａ，Ｂ｝でモデル表現される。ここで、πは各状態の初期発生確率集合、Ａは状態間遷移確率集合、Ｂは出力確率集合をそれぞれ示す。
【００３２】
隠れマルコフモデルを認識器として適用する場合には、まず認識対象とするカテゴリに関してその統計的特徴量であるπｉ，Ａｉ，Ｂｉを求める必要があるので、あらかじめシステムが作動した状態における車線変更直前の各運転行動パターンのデータを多数用いてパラメータを推定しておく。
【００３３】
パラメータ推定は、隠れマルコフモデルを用いて認識を行う各運転行動パターンに対して、隠れマルコフモデルのパラメータである各状態の初期発生確立集合π、状態間遷移確率Ａ、出力確率集合Ｂを運転行動パターン単位の時系列データ（観測シンボル系列）を用いて、運転行動データから出力される確率Ｐ（λ｜Ｏ）が最大になるように推定する。
【００３４】
隠れマルコフモデルのパラメータ推定には、一般的にはＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムが用いられる。なお、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズム、および後述するＦｏｒｗａｒｄアルゴリズム、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、例えば、文献『Ｘ．Ｄ．Ｈｕａｎｇ，Ｙ．Ａｒｉｋｉ，ａｎｄ  Ｍ．Ａ．Ｊａｃｋ．Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ，１９９０』によって、その内容が一般的によく知られたものであり、ここでは具体的な計算式および手続きについては省略する。Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムによる学習が収束したら、推定されたパラメータを運転行動パターンパラメータメモリ２３に記憶しておく。
【００３５】
運転行動パターン認識実行部２５では、トリガが入力された場合に、その直近所定時間長の運転行動データ（観測シンボル系列）Ｏが運転行動パターンのパラメータλｉから出力される確率Ｐｉ（Ｏ｜λ）を、一般的な隠れマルコフモデルの出力確率算出アルゴリズムであるＦｏｒｗａｒｄアルゴリズム、またはＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを使用して算出し、最も出力確率の高い運転行動パターンを認識結果として出力する。
【００３６】
その結果、車線変更の意図がある、と認識された場合にはモータコントローラ２７への操舵トルク指令値出力のうち車線変更方向に対する操舵反力出力を解除する。
【００３７】
図３は、本発明の実施の形態における操舵系を示したものである。モータコントローラ２７は、電子制御ユニット２１からの制御指令値とトルクセンサ５７で検出されるトルク値に基づいてモータ５３の回転数を制御し、電磁クラッチ５５およびステアリングシャフトを介してステアリングホイール５１に操舵トルクが付与される。なお、５９はステアリングギアボックスである。
【００３８】
さらに、電子制御ユニット２１における処理内容を図４を用いて説明する。
この処理は、所定の例えば操舵トルク制御処理等のメインプログラムに対する所定時間（例えば１０ｍｓｅｃ）毎のタイマ割込処理として実行され、先ず、ステップＳ１０１で隠れマルコフモデルのパラメータがロードされているかどうかの確認を行う。パラメータのロードは通常システム起動時に行われる。したがって通常システム起動時、ステップＳ１０３であらかじめ推定して運転行動パターンパラメータメモリ２３に格納されているＮ種類の運転行動パターンに関する隠れマルコフモデルのパラメータλｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）をロードする。
【００３９】
以下実施の形態の一例として、車線変更を意図しない場合として横風外乱発生時の平均風速に基づいて３段階に分類したモデル、漫然・わき見運転で車線逸脱しそうになった場合を、また左右各方向への車線変更時のモデルのそれぞれを用意する。
【００４０】
観測データの種類としては、例えば操舵角θｓ、操舵トルクＦωｓ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ、自車両の横方向偏位量ｙを使用する。
ステップＳ１０５で横方向の偏位量ｙ等の画像処理データ、運転操作量データ１７、車両状態量データ１５が入力される。新たに入力されたデータはフィルタリングによりノイズ除去された後、ステップＳ１０７で直近所定時間長のデータを保存するバッファに格納されバッファの更新が行われる。
【００４１】
次に、車線変更意図の検出を行う。意図検出はウインカスイッチ操作と隠れマルコフモデルによる計算の二通りの方法で行う。
まず、ステップＳ１０９ではウインカ操作の有無を判断する。ウインカスイッチ操作が検出された場合にはステップＳ１１９でその方向を判定する。ステップＳ１１９におけるウインカ操作方向が右方向の場合にはステップＳ１２１に、ウインカ操作方向の判断結果が左方向とみなされる場合にはステップＳ１２３へ進む。
【００４２】
一方、ステップＳ１０９でウインカ操作が検出されない場合には、隠れマルコフモデルによる車線変更意図の検出を行う。この車線変更意図の検出は、ステップＳ１１１で横方向の偏位量ｙの絶対値｜ｙ｜が所定値ｙ０を上回った場合には、ステップＳ１１３に進み、隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識を実行することで行われる。
【００４３】
この認識は通常最尤法で行われる。その結果、ステップＳ１１５で右車線変更のモデルが最も出力確率が高い場合にはステップＳ１２１へ、そうでないときにはステップＳ１１７に進み、このステップＳ１１７において左車線変更が最も出力確率が高い場合にはステップＳ１２３へそれぞれ進み、車線変更を意図していないときには処理を終了する。
【００４４】
ウインカ操作内容の判定、隠れマルコフモデルの認識アルゴリズム実行のいずれかによって右車線への車線変更が認識された場合、すなわち処理がステップＳ１２１へ進んだ場合には、自車両左方向の操舵トルク制御を解除する。また、左車線への車線変更が認識された場合、すなわち処理がステップＳ１２３へ進んだ場合には自車両右方向への操舵トルク制御が解除される。
【００４５】
なお、図４の処理において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７及びＳ１１１〜Ｓ１１７の処理が運転行動パターン認識手段に対応している。
このように、上記第１の実施形態によると、ウインカスイッチを操作しているときは勿論、ウインカスイッチを操作していない状態でも、運転者が車線変更する意図があることを隠れマルコフモデルの認識アルゴリズムによって高精度で検出することができ、これに基づいてレーンキープのための操舵トルク制御が解除されるので、運転者の意図する車線変更を円滑に行うことができる。
【００４６】
次に、本発明の第２の実施形態を図５〜図８について説明する。
この第２の実施形態は、前述した第１の実施形態を自車両と先行車両との間の車間距離を目標車間距離に一致させるように追従走行制御する追従走行制御処理を行う車両に適用した場合に、追従走行制御処理では、運転者のペダル操作を行う必要がなく、ステアリング操作だけとなることにより、運転者が車線変更を意図する際のパラメータが少なくなることにより、認識精度が低下することを防止するようにしたものである。
【００４７】
この第２の実施形態では、図５に示すように、前述した第１の実施形態における図１の構成において、車間距離検出手段８と、この車間距離検出手段８検出した車間距離に基づいて先行車両との車間距離を目標車間距離に一致させるように追従走行制御する追従走行制御手段９とが付加されていることを除いては図１と同様の構成を有し、図１との対応部分には同一符号を付しその詳細説明はこれを省略する。
【００４８】
具体的には、図６及び図７に示すように、車両の前方側に先行車両との間の車間距離を検出する車間距離検出手段８としてのレーダ装置で構成される車間距離センサ６３が設けられていると共に、車両の車速を検出する車速センサ６５が設けられ、これら車間距離センサ６３で検出した車間距離Ｄ及び車速センサ６５の車速Ｖが追従走行制御手段９としての追従走行制御用コントローラ６１に入力されていることを除いては前述した第１の実施形態における図２と同様の構成を有し、図２との対応部分には同一符号を付しその詳細説明はこれを省略する。
【００４９】
ここで、追従走行制御用コントローラ６１では、車間距離センサ６３で検出した車間距離Ｄ、車速センサ６５で検出した車速Ｖに基づいて、各車輪の制動力を制御する制動制御装置６６、例えばスロットル開度を調整することによりエンジンの出力を制御するエンジン出力制御装置６７及び自動変速機の変速段を制御する変速機制御装置６８を制御することにより、先行車両との間に適正な車間距離を維持しながら追従走行する追従走行制御を行い、追従走行制御中であるときにこのことを表す実行中信号ＳＳを電子制御ユニット２１の運転行動パターン認識部２５に出力する。
【００５０】
一方、電子制御ユニット２１における運転行動パターン認識部２５では、所定時間（例えば１０ｍｓｅｃ）毎に図８に示すタイマ割込制御処理を実行する。
この制御処理は、先ず、ステップＳ２０１で隠れマルコフモデルのパラメータがロードされているか否かを判定し、パラメータが入力されていないときにはステップＳ２０３に移行して、予め推定しておいた追従走行制御時及び追従走行非制御時のそれぞれの、Ｎ種類の運転行動パターンに関する隠れマルコフモデルのパラメータλonｉ及びλoff ｉ（ｉ＝１，２，……，Ｎ）をロードしてからステップＳ２０５に移行し、パラメータが入力されているときには直接ステップＳ２０５に移行する。このパラメータのロードは、通常、システム起動時に行われる。
【００５１】
ここで、運転行動パターンとしては、例えば、車線変更を意図しない場合として横風外乱発生時の平均風速に基づいて３段階に分類したモデル、漫然・わき見運転で車線逸脱しそうになった場合を、また左右各方向への車線変更時のモデルのそれぞれを用意する。また、観測データの種類としては、例えば、操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、アクセルペダル踏込量θａ、ブレーキペダル踏込量θｂ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ、時車両の横方向変位量ｙ、車間距離を自車速で除した値である車間時間Ｔｈ、車間距離Ｄを先行車までの相対速度で除した値である余裕時間ＴＴＣを使用する。
【００５２】
そして、ステップＳ２０５で横方向の変位量ｙ等の画像処理データ、操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、アクセルペダル踏込量θａ、ブレーキペダル踏込量θｂの運転操作量データ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔでなる車両状態量データ、車間時間Ｔｈ、余裕時間ＴＴＣでなる追従走行制御状態量データを読込む。
【００５３】
次いで、ステップＳ２０７で、読込んだ各データをフィルタリング処理してノイズ除去した後、直近所定時間長のデータを保存するバッファに格納し、バッファの更新を行う。
【００５４】
次いで、運転者が車線変更する意図を持っていることを検出する。この意図検出には、ウインカスイッチ操作と隠れマルコフモデルによる演算の二通りの方法で行う。
【００５５】
すなわち、先ず、ステップＳ２０９でウインカ操作の有無を判定し、ウインカスイッチ操作が検出された場合には、ステップＳ２２３に移行して、その車線変更の方向を判定し、ウインカ操作が右方向の場合にはステップＳ２２５に移行して自車両左方向の操舵トルク制御を解除してからタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰し、ウインカ操作が左方向の場合にはステップＳ２２７に移行して自車両右方向の操舵トルク制御を解除してからタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰する。
【００５６】
一方、ステップＳ２０９の判定結果が、ウインカスイッチ操作が行われていないものであるときには、ステップＳ２１１〜Ｓ２２１の隠れマルコフモデルによる車線変更の意図検出を行う。
【００５７】
すなわち、ステップＳ２１１では、横方向の変位量ｙの絶対値が所定値ｙｏを上回ったか否かを判定し、｜ｙ｜≦ｙｏであるときには車線変更の意図はないものと判断してそのままタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰し、｜ｙ｜＞ｙｏであるときには、車線変更をする意図があるものと判断してステップＳ２１３に移行する。
【００５８】
このステップＳ２１３では、追従走行制御が作動中であるか否かを判定する。この判定は、追従走行制御用ユニット３１から入力される実行状態信号ＳＳが論理値“１”であるか否かによって判定し、実行状態信号ＳＳが論理値“１”であるときには追従走行制御が作動中であるものと判断してステップＳ２１５に移行し、追従走行制御が作動中であるときのパラメータλ on ｉを用いて隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識を実行し、実行状態信号ＳＳが論理値“０”であるときには追従走行制御が非作動中であるあるもの判断してステップＳ２１７に移行し、追従走行制御が非作動中であるときのパラメータλ offｉを用いて隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識を実行する。これらの運転行動パターンの認識は、通常最尤法で行われる。
【００５９】
そして、ステップＳ２１５及びＳ０１７からステップＳ２１９に移行し、右車線変更のモデルが最も出力確率が高いか否かを判定し、右車線変更のモデルが最も出力確率が高い場合には、右車線変更の意図があるものと判断して前記ステップＳ２２５に移行し、そうでない場合にはステップＳ２２１に移行して、左車線変更のモデルが最も出力確率が高いか否かを判定し、左車線変更のモデルが最も出力確率が高い場合には、左車線変更の意図があるものと判断して前記ステップＳ２２７に移行し、そうでない場合には車線変更の意図がないものと判断してタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰する。
【００６０】
なお、図８の処理において、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７及びＳ２１１〜Ｓ２２１の処理が運転行動パターン認識手段に対応している。
この第２の実施形態においても、ウインカスイッチが操作されたときには、そのスイッチ信号から右方向の車線変更であるか左方向の車線変更であるを判定し、これらの車線変更の方向への操舵を許容するように操舵トルク制御を解除して、車線変更を容易確実に行うことができる。
【００６１】
一方、ウインカスイッチが操作されていないときには、横方向の変位量ｙの絶対値｜ｙ｜が所定値ｙｏ以上であるときに、車線変更の可能性があるものと判断して、追従走行制御が作動中であるか否かを判定し、追従走行制御が作動中であるときには、追従走行制御が作動中であるときのパラメータλ on ｉを用いて隠れマルコフモデルによる運転行動パターン認識を行い、その認識結果が運転者の意図する左（又は右）車線変更であるときには、これを許容するように右（又は左）方向の操舵トルク制御を解除することにより車線変更を容易確実に行う。
【００６２】
また、追従走行制御が非制御中であるときには、前述した第１の実施形態と同様の追従走行制御が非作動中であるときのパラメータλ offｉを用いて隠れマルコフモデルによる運転行動パターン認識を行い、運転者の意図する車線変更であるときには、これを供与するように操舵トルク制御を解除して車線変更を容易確実に行う。
【００６３】
したがって、上記第２の実施形態によれば、レーンキープシステム作動時の運転操作量に加え、車両状態量、画像処理データ、さらに追従走行制御状態量データを用いて、運転者の車線変更の意図がある場合と無い場合の複数の運転行動パターンについて、追従走行制御の作動時及び非作動時のそれぞれの統計的特徴量を示すパラメータを学習しておき、システム作動状況において自車線における横方向の変位量が所定値を上回った場合に直前のデータを用いて追従走行制御の作動状況に応じた運転行動パターンの認識を行い、車線変更の意図が認識された場合にその方向と逆方向の操舵トルク制御を解除するので、追従走行制御中においても運転者の車線変更の意図を高精度に検出することができ、望ましい操舵特性を変更することが可能となり、追従走行制御中のレーンキープシステム作動自にも円滑な運転者の車線変更が可能となる。
【００６４】
次に、本発明の第３の実施形態を図９及び図１０について説明する。
この第３の実施形態は、追従走行制御システムを有する場合に、追従走行制御が作動中及び非作動中の２種類のパラメータを使用することなく、パラメータに重み付けし、その重みを追従走行制御の作動状態に応じて変更することにより、１種類のパラメータで隠れマルコフモデルの運動行動パターン認識を行うようにしたものである。
【００６５】
すなわち、第３の実施形態では、電子制御ユニット２１におけるタイマ割込制御処理が図９に示すように、ステップＳ３０１で隠れマルコフモデルのパラメータがロードされているか否かを判定し、パラメータがロードされていないときにはステップＳ３０３に移行して、予め推定しておいたＮ種類の運転行動パターンに関する隠れマルコフモデルのパラメータλｉ（ｉ＝１，２，……，Ｎ）をロードする。
【００６６】
ここで、運転行動パターンとしては、例えば、車線変更を意図しない場合として横風外乱発生時の平均風速に基づいて３段階に分類したモデル、漫然・わき見運転で車線逸脱しそうになった場合を、また左右各方向への車線変更時のモデルのそれぞれを用意する。また、観測データの種類としては、例えば、操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、アクセルペダル踏込量θａ、ブレーキペダル踏込量θｂ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ、時車両の横方向変位量ｙ、車間距離を自車速で除した値である車間時間Ｔｈ、車間距離Ｄを先行車までの相対速度で除した値である余裕時間ＴＴＣを使用する。
【００６７】
そして、ステップＳ３０５で横方向の変位量ｙ等の画像処理データ、操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、アクセルペダル踏込量θａ、ブレーキペダル踏込量θｂの運転操作量データ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔでなる車両状態量データ、車間時間Ｔｈ、余裕時間ＴＴＣでなる追従走行制御状態量データを読込む。
【００６８】
次いで、ステップＳ３０７で、読込んだ各データをフィルタリング処理してノイズ除去した後、直近所定時間長のデータを保存するバッファに格納し、バッファの更新を行う。
【００６９】
次いで、運転者が車線変更する意図を持っていることを検出する。この意図検出には、ウインカスイッチ操作と隠れマルコフモデルによる演算の二通りの方法で行う。
【００７０】
すなわち、先ず、ステップＳ３０９でウインカ操作の生むを判定し、ウインカスイッチ操作が検出された場合には、ステップＳ３２３に移行して、その車線変更の方向を判定し、ウインカ操作が右方向の場合にはステップＳ３２５に移行して自車両左方向の操舵トルク制御を解除してからタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰し、ウインカ操作が左方向の場合にはステップＳ３２７に移行して自車両右方向の操舵トルク制御を解除してからタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰する。
【００７１】
一方、ステップＳ３０９の判定結果が、ウインカスイッチ操作が行われていないものであるときには、ステップＳ３１１〜Ｓ３２１の隠れマルコフモデルによる車線変更の意図検出を行う。
【００７２】
すなわち、ステップＳ３１１では、横方向の変位量ｙの絶対値が所定値ｙｏを上回ったか否かを判定し、｜ｙ｜≦ｙｏであるときには車線変更の意図はないものと判断してそのままタイマ割込処理を終了して所定のメインプログラムに復帰し、｜ｙ｜＞ｙｏであるときには、車線変更をする意図があるものと判断してステップＳ３１３に移行する。
【００７３】
このステップＳ３１３では、追従走行制御の作動状態に応じて、各パラメータの重み付けを、例えば、図１０に示すように、変更する。
すなわち、追従走行制御の作動中であるときには、変化の少ないパラメータであるアクセルペダルの踏込量θａ及びブレーキペダル踏込量θｂの重みを“０”とし、残りのパラメータである操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ、横方向変位量ｙ、車間時間Ｔｈ、余裕時間ＴＴＣについては重みを大きく設定する。
【００７４】
一方、追従走行制御が非作動中であるときには、追従走行制御に関するパラメータである車間時間Ｔｈ及び余裕時間ＴＴＣについては重みを小さく設定し、残りのパラメータである操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、アクセルペダル踏込量θａ、ブレーキペダル踏込量θｂ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ及び横方向変位量ｙについては重みを大きく設定する。
【００７５】
次いで、ステップＳ３１５に移行し、重み付けされたパラメータλｉを用いて隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識を行う。これらの認識は通常最尤法で行われる。
【００７６】
この隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識結果が、右車線変更のモデルが最も出力確率が高い場合には前記ステップＳ３２５に移行し、左車線変更のモデルが最も出力確率が高い場合には前記ステップＳ３２７に移行し、運転者の意図する車線変更ではないときにはそのままタイマ割込処理を終了して、所定のメインプログラムに復帰する。
【００７７】
なお、図９の処理において、ステップＳ３０１〜Ｓ３０７及びＳ３１１〜Ｓ３２２１の処理が運転行動パターン認識手段に対応している。
この第３の実施形態によると、ウインカスイッチを操作しない状態で横方向変位量ｙの絶対値｜ｙ｜が所定値ｙｏ以上となると、車線変更の可能性があるものと判断して追従走行制御が作動中であるか非作動中であるかに応じて各パラメータの重み付けを行う。
【００７８】
このため、追従走行制御の作動状態であるときには、追従走行制御によって先行車両との車間距離Ｄが目標車間距離Ｄ* に一致するように自動的に制動制御及び加速制御が行われるので、運転者によるアクセルペダル及びブレーキペダルの操作量が追従走行制御が非作動状態であるときに比較して極端に少なくなるので、これらに関するアクセルペダル踏込量θａ及びブレーキペダル踏込量θｂの重みが“０”に設定され、残りのパラメータである操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ、横方向変位量ｙ、車間時間Ｔｈ、余裕時間ＴＴＣについては重みを大きく設定することにより、追従走行制御状態での隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識を高精度で行うことができ、逆に追従走行制御が非作動状態であるときには、追従走行制御に関するパラメータである車間時間Ｔｈ及び余裕時間ＴＴＣの重みを小さくし、残りのパラメータである操舵角θｓ、操舵トルクＦｗｓ、アクセルペダル踏込量θａ、ブレーキペダル踏込量θｂ、ヨーレイトｄΨ／ｄｔ及び横方向変位量ｙの重みが大きく設定されるので、追従走行制御が非作動状態での隠れマルコフモデルによる運転行動パターンの認識を高精度で行うことができ、望ましい操舵トルク制御特性を変更することができるので、追従走行制御の作動値をのレーンキープシステム作動時にも円滑な運転者の車線変更が可能となる。
【００７９】
しかも、隠れマルコフモデルによる運転行動パターンを認識する際に、追従走行制御の作動状態及び非作動状態にかかわらず共通のパターンを使用することができるので、前述した第２の実施形態に比較して学習・保存のための記憶容量を減少させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態における概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における機能構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態における操舵系の構成を示す図である。
【図４】第１の実施形態における電子制御ユニットの処理フローを示す図である。
【図５】本発明の第２の実施形態における概略構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態における機能構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態における操舵系の構成を示す図である。
【図８】第２の実施形態における電子制御ユニットの処理フローを示す図である。
【図９】本発明の第３の実施形態における電子制御ユニットの処理フローを示す図である。
【図１０】第３の実施形態における各パラメータの追従走行制御が作動状態及び非作動状態であるときの重みを示す説明図である。
【符号の説明】
１  自動車両横変位量算出手段
３  運転行動パターンパラメータメモリ
５  運転行動パターン認識手段
７  操舵トルク付与手段
８  車間距離検出手段
９  追従走行制御手段
１１  ＣＣＤカメラ
１３  画像処理ユニット
１５  車両状態量データ
１７  運転操作量データ
１９  ウインカスイッチ操作データ
２１  電子制御ユニット
２３  運転行動パターンパラメータメモリ
２５  運転行動パターン認識実行部
２７  モータコントローラ
５１  ステアリングホイール
５３  モータ
５５  電磁クラッチ
５７  トルクセンサ
５９  ステアリングギアボックス
６１  追従走行制御用ユニット
６３  車間距離センサ
６５  車速センサ
６６  制動力制御装置
６７  エンジン出力制御装置
６８  変速機制御装置
【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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