JP2003276538A

JP2003276538A - 障害物予測装置

Info

Publication number: JP2003276538A
Application number: JP2002087036A
Authority: JP
Inventors: Takero Hongo; 武朗本郷; Shinichi Kojima; 真一小島; Yuji Uchiyama; 祐司内山; Nobumasa Shiraki; 伸征白木
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2002-03-26
Filing date: 2002-03-26
Publication date: 2003-10-02

Abstract

(57)【要約】【課題】先行車前方の障害物を予測する障害物予測装置
を提供する。【解決手段】コンピュータ装置３０に、車間距離と相対
速度が測定可能なミリ波レーダ１０、画像センサ２０を
備える。又、コンピュータ装置３０内に、先行車の横方
向移動を検出する横方向移動検出部３７と障害物判断部
３８を形成する。横方向移動検出部３７は、画像センサ
２０で撮像された先行車とその側方の車線との距離変化
から横方向移動を検出する。検出にあたっては、画像上
の距離変化に（車間距離／焦点距離）を乗算する。これ
により、先行車が遠方でも近接でも、実際の移動距離に
換算する。障害物回避は、所定距離移動、静止、復帰等
の移動パターンがあり、且つ、それは所定時間内で行わ
れる。よって、障害物判断部３８によって、そのパター
ン、及び先行車の横方向移動量、所定時間等を調べる。
これにより、先行車前方の障害物が予測可能。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、走行中に走行路上
の障害物を予測する障害物予測装置に関する。特に、先
行車の横方向移動パターンから先行車前方の障害物を予
測する障害物予測装置に関する。又、横方向移動量、回
避時間より障害物の大きさを予測する障害物予測装置に
関する。本発明は、オートクルーズ装置、障害物警報装
置に適用できる。

【０００２】

【従来の技術】従来より、走行路上の障害物を認識する
様々な装置がある。例えば特開２００１−２６６１６０
号公報に開示の周辺認識方法および周辺認識装置はその
１例である。これは、自車両に画像処理装置を搭載し、
連続して画像を取り込み、その一連の画像列中の障害物
候補の軌跡から、３次元情報を算出してその候補の形状
を認識する例である。例えば、走行路中の前方車両、及
び車線は１連の画像列中において、相対位置は殆ど変化
しない。一方、障害物は接近するに従って、位置が移動
し、又大きく撮像される。この障害物候補の位置変化、
及びその時のカメラ姿勢から障害物の３次元情報を算出
して障害物か否かを判定する手法である。又、他に特開
２００１−１７１３８９号公報に開示の車両用走行制御
装置も１例である。これは、自車両に画像処理装置を搭
載して、その装置で隣接走行路を走行する先行車を撮像
し、その画像変化から先行車の自車走行路への接近量、
ウインカーの動作、隣接走行路の幅員減少等を検出する
ことで、隣接先行車の車線変更可能性を求める装置であ
る。そして、隣接車両の割り込みに対して最適な走行制
御、即ち、駆動軸トルク、加減速度、車間距離、加速度
制限値、車間時間等を補正することを目的としている。

【０００３】

【発明が解決しようする課題】しかしながら、特開２０
０１−２６６１６０号公報に開示の周辺認識方法および
周辺認識装置は、自車前方に障害物がある場合有効であ
るが、先行車前方に障害物がある場合は、それを認識す
ることはできない。即ち、先行車がその障害物を回避す
るため、横方向に移動して初めて前方の障害物の認識を
開始するものであり、高速走行の場合には認識処理が間
に合わないという問題がある。特に、その障害物が薄い
板状の障害物の場合、それを的確に認識することは困難
であると推測される。又、特開２００１−１７１３８９
号公報に開示の車両用走行制御装置は、左前方、又は右
前方車両の横方向の一方向の動きを検出する装置ではあ
るが、その目的はその先行車両の割り込みの可能性を認
識する装置であって、その動きから先行車前方の障害物
を推測する装置ではない。即ち、先行車前方の障害物を
予測することはできない。

【０００４】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、その目的は先行車の横方向移動
を画像センサで検出し、その移動パターンから先行車前
方の障害物を予測する障害物予測装置を提供することで
ある。又、その横方向移動量、及び／又はパターン開始
から終了にかかる時間によって、障害物の概略の大きさ
を予測することである。そしてこの装置を、様々な車両
搭載システム、例えばオートクルーズシステムに搭載
し、走行の安全性を更に向上させることである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の障害物
予測装置は、車両走行において先行車前方の障害物を予
測する障害物予測装置であって、先行車とその周辺を画
像で検出する画像センサと、先行車両までの車間距離を
測定する車間距離測定手段と、その画像センサの検出結
果と車間距離測定手段の測定結果に基づいて先行車の横
方向移動を検出する横方向移動検出手段と、横方向移動
検出手段の検出結果に基づいて先行車前方の障害物を判
断する障害物判断手段とを備えたことを特徴とする。

【０００６】又、請求項２に記載の障害物予測装置は請
求項１に記載の障害物予測装置であって、障害物判断手
段は横方向移動検出手段の検出結果の移動パターンによ
って先行車両前方の障害物を判断することを特徴とす
る。又、請求項３に記載の障害物予測装置は請求項２に
記載の障害物予測装置であって、障害物判断手段が判断
する移動パターンは横方向移動を時系列で見る時、順
に、所定距離移動、静止、元の走行位置への復帰である
ことを特徴とする。

【０００７】又、請求項４に記載の障害物予測装置は請
求項２又は請求項３に記載の障害物予測装置であって、
障害物判断手段は車間距離測定手段から相対速度を得、
移動パターンにおける横方向移動量、及び／又は移動パ
ターン開始から終了に要する時間と相対速度から障害物
の大きさを判断することを特徴とする。又、請求項５に
記載の障害物予測装置は請求項１乃至請求項４の何れか
１項に記載の障害物予測装置であって、横方向移動検出
手段は先行車とその両側の車線との距離から移動量を検
出することを特徴とする。又、請求項６に記載の障害物
予測装置は請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の
障害物予測装置であって、横方向移動検出手段は先行車
の移動量平均値とその標準偏差を算出し、障害物判断手
段はその平均値と標準偏差に基づいて障害物の判断を行
うことを特徴とする。

【０００８】

【発明の作用及び効果】請求項１に記載の障害物予測装
置は、自車に例えば画像処理装置等の画像センサを搭載
し、その画像センサによって先行車とその周辺を検出す
る。例えば、先行車両のナンバープレートを車両中心と
して検出する。又、先行車両までの車間距離を車間距離
測定手段によって測定する。これは、先行車両が遠方に
ある場合は、障害物回避のための横方向移動量は小とな
り、接近している場合は同じ量の回避移動でも大となる
ためである。即ち、後述する距離換算のために車間距離
を測定する。車間距離測定手段とは、例えばミリ波レー
ダー装置、レーザーレーダー装置等である。

【０００９】そして、横方向移動検出手段が画像センサ
の検出結果に基づいて先行車の横方向移動量を検出す
る。これは、例えば所定時間毎の２枚の画像のナンバー
プレートの横方向の位置ずれと、車間距離と、カメラパ
ラメータ（焦点距離）から算出する。例えば、移動量＝
（位置ずれ量）×（車間距離）／焦点距離の演算で算出
される。即ち、先行車が遠方であっても、近接していて
も、同等の量（実際の移動量）に換算される。

【００１０】最後に、障害物判断手段がその横方向移動
検出手段の検出結果に基づいて障害物を判断する。例え
ば、所定量横方向に移動し、所定量逆方向に移動すれ
ば、先行車は障害物を回避したと判断する。これによ
り、本装置は運転者が障害物を視認する前に、的確に障
害物を予告することができる。例えば、障害物が薄い板
状である場合は、その判定は至近距離に至るまで判定は
困難である。本発明によれば、先行車が遠方であっても
近接であっても、その横方向移動量で、障害物を予測す
ることができる。

【００１１】又、請求項２に記載の障害物予測装置は請
求項１に記載の障害物予測装置であって、障害物判断手
段は横方向移動検出手段の検出結果の移動パターンによ
って先行車両前方の障害物を判断する。前方の障害物を
回避する場合、その横方向移動にはパターンが存在す
る。例えば、走行路が２車線の場合、先行車は障害物を
発見すると、右側又は左側の車線へ接近し、所定時間
後、再び元の位置に復帰する。又は、片側の車輪のみ車
線を横切った後、再び、元の位置に復帰する。即ち所定
時間内での右移動、左移動、又は所定時間内での左移
動、右移動である。この何れかの移動パターンを障害物
回避パターンとすれば、単なる車線変更と区別すること
ができる。よって、誤りなく障害物を予測することでき
る。又、移動パターンで比較判定するので、より確実に
運転者に障害物を予告することができる。

【００１２】又、請求項３に記載の障害物予測装置は請
求項２に記載の障害物予測装置であって、障害物判断手
段は横方向移動を時系列で見る時、順に、所定距離移
動、静止、元の走行位置への復帰を障害物回避の移動パ
ターンとしている。障害物回避を行う場合、横方向移動
を時系列に詳細に見ると、右、又は左方向への所定距離
移動、移動後のその位置での静止、そして元の走行位置
への復帰となっている。よって、この３要素からなる動
作を障害物回避の移動パターンとすれば、更に確実に先
行車前方の障害物を予測することができる。

【００１３】又、請求項４に記載の障害物予測装置は請
求項２又は請求項３に記載の障害物予測装置であって、
障害物判断手段は車間距離測定手段から相対速度を得
る。相対速度は、例えば車間距離の時間変化を計測する
ことで得ることができる。従って、自車の車速に相対速
度を加算すれば、先行車の車速を得ることができる。そ
して、移動パターンにおける横方向移動量、及び／又は
移動パターン開始から終了に要する時間とその時の上記
先行車の車速から障害物の大きさを判断する。移動パタ
ーンにおける横方向移動量は前方障害物の幅に相関があ
る。よって、横方向移動量によって障害物の幅を予測す
ることができる。又、移動パターン開始から終了に要す
る時間とその時の先行車の車速との積は、障害物の長さ
に相関がある。これにより、障害物長さを予測すること
ができる。そして、障害物判断手段が横方向移動量と先
行車の車速と移動パターン開始から終了に要する時間と
の積をとれば、概略、障害物の大きさを予測することが
できる。この時、障害物の大きさとは高さ方向の次元を
含まない、例えば障害物を上部から見た２次元の大きさ
である。障害物の幅、長さ等の大きさが予測できるの
で、更に安全に走行を補助することができる。

【００１４】又、請求項５に記載の障害物予測装置は請
求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の障害物予測装
置であって、横方向移動検出手段は先行車とその両側の
車線との距離から移動量を検出している。画像センサ
を、例えば撮像素子を用いた画像処理装置とし、先行車
を撮像した場合、先行車の横方向移動は、自車の横方向
移動の影響を受ける。即ち、先行車両の移動量は自車の
移動量との相対的な差である。即ち、画像における先行
車の位置ずれは常には正確な絶対量を示すものではな
い。そこで、本発明によれば、横方向移動検出手段は、
先行車の移動量を画像センサ上の先行車とその側方の車
線（白線）との絶対的な距離から算出する。即ち、自車
両の影響を受けないようにする。これにより、精度よく
先行車の移動量を検出することができる。又、車線（白
色）と路面（灰色）はコントラストが強く、画像処理し
易い。よって、先行車（例えば、ナンバープレート）と
車線との距離変化を求めれば、先行車の移動量を精度よ
く確実に算出することができる。

【００１５】又、請求項６に記載の障害物予測装置は請
求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の障害物予測装
置であって、横方向移動検出手段は先行車の移動量平均
値とその標準偏差を算出する。横方向車両位置は常には
一定ではない。路面状況、横風等でその位置は誤差
（幅）を有する。よって、例えば一定時間毎に車両位置
を計測し、その平均値と標準偏差を算出しておく。そし
て、障害物判断手段はその平均値と標準偏差に基づい
て、先行車の移動（即ち、障害物）の判断を行う。例え
ば、判断すべき横方向移動量と平均値との差の絶対値が
標準偏差（σ）以内であるか否かを判断する。標準偏差
以内であれば通常走行と判断し、以上であれば障害物回
避と判断する。障害物を移動量の平均値と標準偏差で判
断しているので、判断ミスを低減することができる。即
ち、障害物予測の信頼性を向上させることができる。

【００１６】

【発明の実施の形態】（実施例）図１に、本発明の障害
物予測装置を示す。図は、システム構成図である。本実
施例の障害物予測装置は、相対速度と距離が検出可能な
車間距離測定手段であるミリ波レーダ１０、先行車とそ
の周辺を画像で捉える画像センサ２０、そしてコンピュ
ータ装置３０から構成される。このコンピュータ装置３
０には、ミリ波レーダ１０と画像センサ２０の出力結果
より先行車の横方向移動量を検出する横方向移動検出手
段である横方向移動検出部３７とその横方向移動量から
障害物を判断する障害物判断部３８が形成されている。
このコンピュータ装置３０は、例えばワンチップ型のマ
イクロプロセッサーであり、図２に示す様に演算処理プ
ログラムが書かれたＲＯＭ３１、及びそのプログラムを
実行するＣＰＵ３２、実行時の作業領域メモリであるＲ
ＡＭ３３、及び外部との入出力を行うＩ／Ｏインタフェ
ース３４から構成される。又、ミリ波レーダ１０、画像
センサ２０は図３に示す自車両前部に装着され、先行車
Ｆを検出するものとする。

【００１７】次に、本実施例の障害物予測装置の動作を
図４のフローチャートを用いて説明する。本実施例は追
従制御中に先行車前方の障害物を予測し、それを運転者
及び車速制御装置（図１）に出力する例である。本実施
例の障害物予測装置は、図示しないエンジンキーＯＮで
ステップｓ１００から開始される。先ず、ステップｓ１
００ではミリ波レーダ１０で先行車との車間距離ｓ、相
対速度ｖを検出する。先行車が検出されない場合、検出
されるまでこのステップｓ１００で待機する。次に、ス
テップｓ１０２に移行し、図３に示すように画像センサ
２０によって先行車Ｆとその右側の車線Ｋを撮像する。
その結果、フレームメモリ内にその先行車Ｆの後部とそ
の右側の車線ｋが撮像される（図５）。そして、その画
像上の両者の距離ｅと車間距離ｓより、先行車Ｆと車線
Ｋとの実際の距離Ｅを求める。

【００１８】距離Ｅの求め方は以下の通りである。先
ず、フレームメモリ内の先行車Ｆの車幅と車高から先行
車枠Ｗを形成する。そして、車幅を２等分した先行車Ｆ
の中心線と枠Ｗの底辺との交点Ｇ（ｘ₀、ｙ₀）を求め
る。次に、枠Ｗの底辺を水平方向に延出し、側方の車線
Ｋとの交点Ｈ（ｘ₁、ｙ₀）を求め、フレームメモリ上
での両者の差ｅ（＝ｘ₁−ｘ₀）を求める。詳細には、
両者の差を画素数で求め、その画素数を距離に換算す
る。例えば、１０μｍ／画素で換算する。その後、車間
距離ｓとカメラパラメータｆ（焦点距離）から、実際の
距離に変換する。即ち、倍率を掛けて、時刻ｔでの距離
Ｅ（ｔ）＝（ｘ₁−ｘ₀）×ｓ／ｆを算出する。

【００１９】次に、ステップｓ１０４に移行する。ステ
ップｓ１０４では、過去のデータＥ（ｔ_p）（ｔ_p＜現
在時刻ｔ）がある場合は、それらの平均値Ａと標準偏差
σを算出する。これは、障害物を予測するにあたって、
閾値に平均値Ａと標準偏差σを用いることによって判断
ミスを低減させるためである。次に、ステップｓ１０６
に移行し、現在、追従制御中か否か判定する。ｎｏであ
れば、ステップｓ１００に戻り上記平均値Ａとσを更新
する。ｙｅｓの場合はステップｓ１０８に移行し、先行
車Ｆが横方向に移動開始か否かを判定する。これは、図
６に示すように、平均値Ａと現在の測定値Ｅ（ｔ）の差
が、標準偏差σ以上か否か、即ち、｜Ａ−Ｅ（ｔ）｜＞
σの判定式で判断される。ｎｏの場合は、標準偏差以内
であるので、横方向移動は開始していない（通常走行）
と判断しステップｓ１００に戻る。ｙｅｓの場合は、横
方向移動開始の可能性が大であるのでステップｓ１１０
に移行する。

【００２０】ステップｓ１１０では、移動開始時刻が記
憶されているか判定する。即ち、初めての移動であるか
判断する。ｎｏであれば、初めての移動開始であるの
で、その時の時刻ｔを移動開始時刻（パターン開始時
刻）Ｔ₀として記憶する。そして、ステップｓ１０６に
戻り、ステップｓ１０６〜ステップｓ１１０を繰り返
す。２回目のステップｓ１１０では、既に移動開始時刻
は記憶されているので、ステップｓ１１４に移行する。

【００２１】ステップｓ１１４では、移動開始後、所定
時間Ｔ₁が経過したか否かを判断する。所定時間Ｔ₁と
は、例えば先行車が前方の障害物を回避するに要する時
間である。例えば、図７に示す様に先行車Ｆ前方に障害
物Ｚを発見し、車両長さＬ、車速Ｖ（自車速ｖ₀＋相対
車速ｖ）の先行車Ｆが障害物Ｚの前後Ｄの距離で回避す
ると仮定すると、その回避に要する時間Ｔ₁と車速Ｖ、
車両長さＬには次式の関係がある。

【数１】Ｔ₁＞（Ｌ＋２Ｄ）／Ｖ・・・・・・・（１）よって、先行車Ｆの車幅からその車両長さＬを概略算出
すれば、式（１）により、先行車Ｆに合った所定時間Ｔ
₁が算出できる。例えば、車両長さＬを５ｍ、障害物回
避距離Ｄを１０ｍ、車速を８０ｋｍ／ｈとすれば、Ｔ₁
＝０．６７５秒となる。

【００２２】そして、ステップｓ１１４では、（現在時
刻ｔ−Ｔ₀）＞Ｔ₁が判断される。ｎｏであれば、現在
回避中であるので、ステップｓ１０６に戻り、ステップ
ｓ１０６〜ステップｓ１１４を繰り返す。障害物回避の
場合は、この間、上記｜Ａ−Ｅ（ｔ）｜＞σの状態で、
時刻ｔが変化することになる。そして、所定時間Ｔ₁が
経過した場合、即ちｙｅｓの場合はステップｓ１１６に
移行し、今度は先行車Ｆの車線変更（走行路変更）の可
能性を判定する。これは、所定時間Ｔ₁以上の経過は、
先行車の車線変更を含むからである。よって、次のステ
ップｓ１１６で、車線Ｋの横切りを意味する移動距離Ｅ
（ｔ）＜０と所定時間Ｔ₂以上の時間の経過を調べる。
この時、所定時間Ｔ₂は所定時間Ｔ₁よりはるかに大で
あるとする。即ち、移動距離Ｅ（ｔ）＜０、且つｔ＞所
定時間Ｔ₂であればステップｓ１１８に移行し、車線変
更と判断し、新たな先行車を捕捉するためステップｓ１
００に戻る。

【００２３】又、ステップｓ１１６において、移動距離
Ｅ（ｔ）＜０、且つｔ＞所定時間Ｔ ₂でなければ、即
ち、ｎｏであれば障害物回避の可能性があるので、ステ
ップｓ１２０に移行し、先行車Ｆは元の走行位置に復帰
したか否か判定する。この復帰は、｜Ａ−Ｅ（ｔ）｜＜
σか否かで判定できる。ｎｏの場合は、未だ回避中であ
るのでステップｓ１０６に戻る。ｙｅｓの場合は、Ｔ₁
＜ｔ＜Ｔ₂の条件で元の位置に復帰したことを意味する
（移動パターンの終了）。この横方向移動、所定時間内
の元の走行位置への復帰は、障害物回避の１つの移動パ
ターンである。この移動パターンに沿っているので、ｙ
ｅｓの場合はステップｓ１２２に移行して、障害物予測
を例えば運転者と車速制御装置（図１）に出力する。そ
の後、ステップｓ１２４に移行する。ステップｓ１２４
では、障害物予測の出力が終了したので、次の障害物予
測に備えるため、移動開始時刻Ｔ₀をクリアして、再び
ステップｓ１００に戻る。本実施例の障害物予測装置
は、このように動作する。

【００２４】上述したように、本実施例の障害物予測装
置は先行車の横方向移動を画像センサで検出し、その移
動量と移動パターンから先行車前方の障害物を予測して
いる。よって、先行車の前方に障害物があってもそれを
いち早く予測することができる。又、先行車の移動を判
定する際に、その移動距離平均と標準偏差、及び移動パ
ターン開始から終了に至る所定時間に基づいてそれを判
断している。よって、突発的な移動を障害物と判断する
ことはない。即ち、安定して障害物を予測することがで
きる。よって、本実施例の障害物予測装置をオートクル
ーズシステム、障害物警告装置等に搭載すれば、走行の
安全性をより向上することができる。

【００２５】（変形例）以上、本発明を表わす一実施例
を示したが、他にさまざまな変形例が考えられる。例え
ば、上記実施例では、先行車Ｆの移動パターンを、図７
に示したように横方向移動と所定時間Ｔ₁内の復帰とし
たが、これに限定するものではない。例えば、図８に示
すように、所定時間Ｔ₁をさらに詳細に分類してもよ
い。即ち、移動、静止、復帰の３要素を一つの移動パタ
ーンとしてもよい。即ち、移動後の静止時間Ｔ₁₂を測定
してそれを判断基準としてもよい。尚、この場合は、図
４のフローチャートのステップｓ１１４に代えて、図９
に示す様にステップｓ１１４Ａを用いればよい。即ち、
ステップｓ１１４Ａにおいて、静止後、所定時間Ｔ₁₂が
経過したか否かを判定する。経過していない場合、即ち
ｎｏの場合は回避中であるのでステップｓ１０６に移行
する。ｙｅｓの場合は、次の可能性が車線変更か、又は
復帰であるのでステップｓ１１６に移行する。同等の結
果が得られる。更に、詳細には、移動開始から静止に至
る時間Ｔ₁₁、静止から復帰に至る時間Ｔ ₁₃を計測しても
よい。この移動時間Ｔ₁₁、Ｔ₁₃は、障害物の幅に相関が
ある。よって、これを判断基準とすれば、より詳細に障
害物を予測することができる。

【００２６】又、上記実施例では、障害物の大きさにつ
いては言及しなかったが、本発明の障害物予測装置は概
略その大きさを予測することができる。例えば、上記実
施例において距離Ｅの変化量、即ち、先行車の横方向移
動量は前方障害物の幅に相関がある。又、図７、図８の
所定時間Ｔ₁（移動パターン開始から終了までの時間）
は、障害物の長さに相関がある。即ち、障害物長さは先
行車の車速（自車車速＋相対速度）と所定時間Ｔ₁との
積で算出できる。よって、横方向移動量と先行車の車速
と所定時間Ｔ₁との積を、例えば図４のステップｓ１２
２で演算すれば、概略、障害物の大きさを予測すること
ができる。よって、この障害物情報を例えば大、中、小
で運転者に音声で知らせれば、運転者は的確にそれに対
応することができる。

【００２７】又、上記実施例ではコンピュータ装置３０
の出力段に車速制御装置を設け、オートクルーズ制御を
補助する例を示したが、これに代えて出力段に音声で警
報する警報装置を備えてもよい。このように構成すれ
ば、障害物警報装置とすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例に係る障害物予測装置のシステム構成
図。

【図２】実施例に係る障害物予測装置を構成するコンピ
ュータ装置のブロック図。

【図３】実施例に係る障害物予測装置のミリ波レーダ、
画像センサの配置図。

【図４】実施例に係る障害物予測装置の動作を示す１例
のフローチャート。

【図５】実施例に係る画像センサが撮像する先行車と車
線の位置関係図。

【図６】実施例に係る移動開始を判断する車線までの距
離Ｅ、その平均値Ａ、標準偏差σの関係図。

【図７】実施例に係る障害物回避時における先行車の車
両長さＬ、障害物回避距離Ｄ、回避時間Ｔ₁の関係図。

【図８】変形例に係る障害物回避時における先行車の車
両長さＬ、障害物回避距離Ｄ、回避時間Ｔ₁₁、Ｔ₁₂、Ｔ
₁₃の関係図。

【図９】変形例に係る障害物予測装置のフローチャート
変形部。

【符号の説明】

１０…ミリ波レーダ２０…画像センサ３０…コンピュータ装置３７…横方向移動検出部３８…障害物判断部Ｆ…先行車Ｋ…車線

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者内山祐司愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者白木伸征愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番地の１株式会社豊田中央研究所内Ｆターム(参考） 5H180 AA01 CC04 LL01 LL02 LL04 LL06 LL08

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両走行において、先行車前方の障害物を
予測する障害物予測装置であって、先行車とその周辺を画像で検出する画像センサと、先行車両までの車間距離を測定する車間距離測定手段と
該画像センサの検出結果と前記車間距離測定手段の測定
結果に基づいて、前記先行車の横方向移動を検出する横
方向移動検出手段と、前記横方向移動検出手段の検出結果に基づいて、前記先
行車前方の障害物を判断する障害物判断手段とを備えた
ことを特徴とする障害物予測装置。
【請求項２】前記障害物判断手段は、前記横方向移動検
出手段の検出結果の移動パターンによって、前記先行車
両前方の前記障害物を判断することを特徴とする請求項
１に記載の障害物予測装置。
【請求項３】前記障害物判断手段が判断する前記移動パ
ターンは、前記横方向移動を時系列で見る時、順に、所
定距離移動、静止、元の走行位置への復帰であることを
特徴とする請求項２に記載の障害物予測装置。
【請求項４】前記障害物判断手段は、前記車間距離測定
手段から相対速度を得、前記移動パターンにおける前記
横方向移動量、及び／又は前記移動パターン開始から終
了に要する時間と前記相対速度から前記障害物の大きさ
を判断することを特徴とする請求項２又は請求項３に記
載の障害物予測装置。
【請求項５】前記横方向移動検出手段は、前記先行車と
その側方の車線との距離から前記移動量を検出すること
を特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載
の障害物予測装置。
【請求項６】前記横方向移動検出手段は前記先行車の前
記移動量の平均値と標準偏差を算出し、前記障害物判断
手段は前記平均値と前記標準偏差に基づいて障害物の判
断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項に記載の障害物予測装置。