JPH07311897A - 自動車の走行路推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 コーナ部等での走行路推定の信頼性を高め
る。 【構成】 走行路推定手段６Ｃより推定された走行路
が、進行路推定手段６Ｂにより推定された進行路と異な
るとき、仮想直線設定手段２７によって自車両の前方に
白線を延長した仮想直線を設定する。この仮想直線と走
行路推定に用いる白線候補点との横方向の偏差を偏差演
算手段２８によって演算する。その結果に基づき、走行
領域推定手段２９によって、偏差が設定値を越えるまで
は仮想直線に基づいて走行路を推定する一方、偏差が設
定値を越えると白線候補点に基づいて曲線近似して走行
路を推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自車が今後走行すると
予想される走行路を推定する自動車の走行路推定装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、自車の操舵角、車速等の走行状態
から自車が今後走行すると予測される走行路を推定する
走行路推定手段を備え、レーダ装置の広範囲の走査で得
られる情報の中から、上記走行路推定手段で予測される
走行路に沿った領域内のもののみをピックアップし、自
車と障害物とが接触する可能性を判断するものが知られ
ている。

【０００３】そのような走行路を推定する手段として
は、例えば特開平４−１３７０１４号公報に記載される
ように、ビデオカメラ等にて入力された画像情報から、
輝度情報及び分散情報を抽出し、それらに基づいて、走
行路上の白線を検出して走行路を推定するものが知られ
ている。また、例えば特公昭５１−７８９２号公報に記
載されるように、舵角、車速、ヨーレート等の車体状態
量により進行路（走行路）を推定するものも知られてい
る。

【０００４】そして、画像処理によるものでは、通常、
道路の左右両端に引かれた白線を検出し、走行路端を認
識することになるので、推定できる走行路の範囲が広
く、車体状態量によるものよりも、上述した自車と接触
する可能性がある障害物を検出するための領域の設定に
は有利である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが、そのような
画像処理によるものを用いる場合には、コーナ部におい
ては、左右の白線が湾曲しているため、コーナ部までの
直線部分とコーナ部の湾曲部分が互いに影響し合って、
走行路の推定の信頼度が低くなる。また、小さいコーナ
部や、複数のコーナ部が組合わせてなる走行路等の場合
も、推定が困難であり、さらに、道路上の白線状態が著
しく悪い場合や、もともと白線がない場合等にも走行路
の推定が困難であり、コーナ部等での走行路の信頼性を
高めたいという要求がある。

【０００６】本発明は、コーナ部等での走行路推定の信
頼性を高めた自動車の走行路推定装置を提供するもので
ある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１〜請求項３に係
る発明は、画像処理に基づき路面上の左右の白線を構成
すると推測される白線候補点を検出し、該白線候補点に
基づき左右の白線を推定し、その左右白線に基づき自車
が今後走行すると予想される走行路を推定する走行路推
定手段を備える自動車の走行路推定装置を前提とする。

【０００８】そして、請求項１に係る発明は、舵角、車
速、ヨーレート等の車両状態量に基づき自車が今後走行
すると予想される進行路を推定する進行路推定手段と、
上記走行路推定手段及び進行路推定手段の出力を受け、
走行路推定手段より推定された走行路が、進行路推定手
段により推定された進行路と異なるとき、自車両の前方
に白線を延長した仮想直線を設定する仮想直線設定手段
と、上記走行路推定手段及び仮想直線設定手段の出力を
受け、仮想直線と白線候補点との横方向の偏差を演算す
る偏差演算手段と、上記走行路推定手段、進行路推定手
段及び偏差演算手段の出力を受け、偏差が設定値を越え
るまでは仮想直線設定手段による仮想直線に基づいて白
線を推定する一方、偏差が設定値を越えると走行路推定
手段による白線候補点に基づいて曲線近似して白線を推
定し、走行路を決定する走行領域推定手段とを備える構
成とする。

【０００９】また、請求項２に係る発明は、舵角、車
速、ヨーレート等の車両状態量に基づき自車が今後走行
すると予想される進行路を推定する進行路推定手段と、
上記走行路推定手段及び進行路推定手段の出力を受け、
走行路推定手段より推定された走行路が、進行路推定手
段により推定された進行路と異なるとき、所定の車速で
停止できる停止距離を演算する停止距離演算手段と、上
記走行路推定手段の出力を受け、白線候補点を検出でき
る最遠距離を演算する最遠距離演算手段と、上記停止距
離演算手段及び最遠距離演算手段の出力を受け、最遠距
離が停止距離より大きいときは、停止距離まで走行路を
決定する走行領域推定手段とを備える構成とする。

【００１０】さらに、請求項３に係る発明は、舵角、車
速、ヨーレート等の車両状態量に基づき自車が今後走行
すると予想される進行路を推定する進行路推定手段と、
所定の領域内にある障害物を検出する障害物検出手段
と、上記走行路推定手段及び進行路推定手段、障害物検
出手段の出力を受け、走行路推定手段により走行路の左
右の白線の一方についての推定値のみが推定され、その
推定値が進行路推定手段により推定された進行路につい
ての推定値と異なるとき、進行路推定手段により推定さ
れた進行路上の障害物が固定物であれば、走行路推定手
段により推定された走行路の白線に基づき走行路を決定
する走行領域推定手段とを備える構成とする。

【００１１】

【作用】請求項１に係る発明によれば、走行路推定手段
より推定された走行路が、進行路推定手段により推定さ
れた進行路と異なるとき、コーナ部であると考えられる
ので、仮想直線設定手段によって自車両の前方に白線を
延長した仮想直線が設定され、この仮想直線と走行路推
定に用いる白線候補点との横方向の偏差が偏差演算手段
によって演算され、その結果に基づき、走行領域推定手
段によって、偏差が設定値を越えるまでは仮想直線に基
づいて白線が推定される一方、偏差が設定値を越えると
白線候補点に基づいて曲線近似して白線が推定され、そ
れらによって自車前方の走行路が決定される。

【００１２】請求項２に係る発明によれば、走行路推定
手段より推定された走行路が、進行路推定手段により推
定された進行路と異なるとき、停止距離演算手段によっ
て所定の車速で停止できる停止距離が演算される一方、
最遠距離演算手段によって走行路推定に用いる白線候補
点を検出できる最遠距離が演算され、それから、最遠距
離が停止距離より大きいときには、走行領域推定手段に
よって、停止距離まで走行路が決定される。

【００１３】請求項３に係る発明によれば、走行路推定
手段により走行路の左右の白線の一方についての推定値
のみが推定され、その推定値が進行路推定手段により推
定された進行路についての推定値と異なるとき、進行路
推定手段により推定された進行路上の障害物が固定物で
あれば、走行路推定手段による推定値は信頼できると判
断して、走行領域推定手段によって、走行路推定手段に
より推定された走行路の白線に基づき走行路が決定され
る。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。本例は、本発明に係る自動車の走行路推定装置を
障害物検知装置に適用された例である。

【００１５】実施例１ 自動車の全体を示す図１において、１は自動車で、その
車体２の前部に距離センサ３が設けられている。この距
離センサ３は、走行路上の障害物までの距離を計測する
もので、レーダ波としてのパルスレーザ光を発信部から
自車の前方に向けて発信すると共に、前方に存在する先
行車等の障害物に当たって反射してくる反射波を受信部
で受信するレーダヘッドユニットで構成されている。ま
た、距離センサ３は、その発信部から発信する、縦に細
く垂直方向に扇状に拡がったパルスレーザ光（ビーム）
を水平方向に比較的広角度で走査させるスキャン式のも
のである。

【００１６】４は車室内上部に配設されたＣＣＤカメラ
で、自車前方の情景（走行路）を所定範囲内で写し出す
ものであり、該カメラ４で写し出された自車前方の情景
は、画像処理ユニット５に入力されて画像処理され、コ
ントロールユニット６において道路の白線に基づき走行
路が推定されるようになっている。

【００１７】また、コントロールユニット６には、図２
に示すように、上記ＣＣＤカメラ４からの信号のほか
に、レーザユニット３からの信号と共に、自車の車速を
検出する車速センサ７、ステアリングハンドル８ａの操
舵角を検出する舵角センサ８及び自車が発生するヨーレ
ートを検出するヨーレートセンサ９からの信号も入力さ
れ、それらの信号に基づいて、走行路の状態がヘッドア
ップディスプレイ１０に表示され、自車前方の障害物を
検知すると、警報手段１１が作動すると共に、車両制御
装置１２がブレーキ１２ａを作動させて各車輪１３，…
に制動力を自動的に付与するようになっている。

【００１８】具体的には、図３に示すように、この距離
センサ３の信号は、コントロールユニット６の信号処理
部２１を通じて演算部２２に入力され、該演算部２２に
おいて、レーザ受信光の発信時点からの遅れ時間によっ
て走査範囲内に存在する各障害物と自車との間の距離、
相対速度及び障害物の自車に対する方向を演算するよう
に構成されている。そして、信号処理部２及び演算部３
により自車前方の所定領域内に存在する障害物を検出す
る障害物検出手段６Ａが構成されている。

【００１９】上記センサ７，８の検出信号は第１進行路
推定手段２３に入力され、該第１進行路推定手段２３
は、自車のステアリング舵角及び車速から自車が今後走
行する予測される進行路を推定するようになっている。
また、上記センサ７，８，９の検出信号は第２進行路推
定手段２４に入力され、該第２進行路推定手段２４は、
自車のステアリング舵角、車速及びヨーレートから自車
が今後走行する予測される進行路を推定するようになっ
ている。この第１及び第２進行路推定手段２３，２４
が、車両状態量に基づいて進行路（具体的にはその曲率
半径）を推定する進行路推定手段６Ｂを構成している。

【００２０】また、画像処理ユニット５からの信号は、
自車前方の情景から自車が走行する道路（走行路）の左
右の白線を抽出して左右の白線を推定する左白線推定手
段２５及び右白線推定手段２６に入力され、それぞれ左
白線及び右白線（具体的にはそれらの曲率半径）が推定
される。

【００２１】左白線及び右白線推定手段２５，２６によ
り、画像処理に基づいて走行路を推定する走行路推定手
段６Ｃが構成されている。各推定手段２５，２６は、白
線部の推定に際し、必要に応じて、画像処理ユニット５
からの、白線を構成すると推測される白線候補点に加え
て、自車の後方に白線１本に対し初期設定された少なく
とも２個の仮想白線候補点に基づき、左右の白線が推定
されるようになっている。

【００２２】そして、上記進行路推定手段２３，２４及
び白線推定手段２５，２６からの信号が仮想直線設定手
段２７に入力され、該仮想直線設定手段２７において、
走行路推定手段６Ｃより推定された走行路が、進行路推
定手段６Ｂにより推定された進行路と異なるとき、自車
両の前方に白線を延長した仮想直線を設定するようにな
っている。

【００２３】それから、走行路推定手段６Ｃ及び仮想直
線設定手段２７の出力を偏差演算手段２８が受け、該偏
差演算手段２８において、仮想直線と白線候補点との横
方向の偏差を演算するようになっている。偏差演算手段
２８からの信号を受けた走行領域設定手段２９は、偏差
が設定値を越えるまでは仮想直線に基づいて白線を推定
する一方、偏差が設定値を越えると白線候補点に基づい
て曲線近似して白線を推定し、走行領域（障害物判断を
行う障害物判断領域に相当する）を設定するようになっ
ている。

【００２４】また、上記演算部２２からの障害物情報及
び走行領域設定手段２９からの障害物判断領域情報が障
害物判定手段３０に入力され、該障害物判定手段３０に
おいて、距離センサ３で検出された障害物の回避必要度
を、走行領域設定手段２９によって設定された障害物判
断領域において障害物判断を行い、回避の必要があると
判断されれば、ヘッドアップディスプレイ１０に表示さ
れると共に、警報装置１１により警報が発せられた後、
車両制御装置１２のブレーキ装置１２ａが自動的に作動
するようになっている。

【００２５】−障害物検知装置による障害物検知の基本
制御− 以下、上記走行路推定装置が用いられる障害物検知装置
による障害物検知の基本制御について説明する。

【００２６】図４において、スタートすると、先ず、ス
テップＳ1 で、車両状態量による第１及び第２進行路推
定手段２３，２４により進行路の推定が行われ、それか
ら、ステップＳ2 で、画像処理による左白線及び右白線
推定手段２５，２６により左右の白線を推定して、左右
の白線に基づき走行路が推定される。その後、ステップ
Ｓ3 でレーダヘッドユニット３により自車前方を認識
し、障害物と推定されるもの（障害物情報）を検出す
る。

【００２７】続いて、ステップＳ4 で、ステップＳ1 に
おいて推定された進行路に基づき障害物を検出する必要
がある第１障害物検出領域が設定され、及びステップＳ
2 において推定された走行路に基づき第２障害物検出領
域が設定され、上記両障害物検出領域に基づいて、領域
設定手段３０により、障害物となるか否かの判断を行う
障害物判定領域（走行領域）が決定される。

【００２８】それから、ステップＳ5 で上記障害物判断
領域に基づいて障害物情報のマスキングを行い、ステッ
プＳ6 で障害物判断を行う。上記ステップＳ4 〜Ｓ6 の
実行は、障害物判定手段３１で行われる。

【００２９】その後、ステップＳ7 で必要であれば障害
物回避制御を行い、リターンする。障害物回避制御は、
例えば警報装置による警報、車両制御装置１２のブレー
キ１２ａで行われるが、具体的に図示していないが、自
動操舵装置等によって行うようにしてもよい。

【００３０】−進行路推定手段６Ｂによる走行路推定制
御− 上記ステップＳ1 での進行路の推定は、進行路推定手段
６Ｂにおいて、図５に示すサブルーチンに従って行われ
る。即ち、ステップＳ11で舵角センサ５、車速センサ６
及びヨーレートセンサ７からの各信号を読込んだ後、ス
テップＳ12でステアリング舵角θH と車速Ｖ0 とに基づ
いた第１の予測方法により自車の進行路を予測する。具
体的には、進行路についての推定値、即ち曲率半径Ｒ01
及び自車の横すべり角β01を、下記の式により算出す
る。

【００３１】

【数１】 続いて、ステップＳ13でヨーレートγと車速Ｖ0 とに基
づいた第２の予測方法により自車両の進行路を予測す
る。具体的には、進行路についての推定値、即ち曲率半
径Ｒ02及び自車の横すべり角β02を、下記の式により算
出する。

【００３２】

【数２】 その後、ステップＳ14でステアリング舵角θH の絶対値
が所定角度θc よりも小さいか否かを判定する。この判
定がＹＥＳのときには、ステップＳ16で第２の予測方法
により予測された進行路を選択し、進行路の曲率半径Ｒ
11に推定値Ｒ02を設定すると共に、車両の横すべり角β
11に推定値β02を設定して、リターンする。

【００３３】一方、上記ステップＳ14の判定がＮＯのと
き、つまりステアリング舵角θH が所定角度θc より大
きいときには、更にステップＳ15で第１の予測方法によ
り予測された進行路の曲率半径Ｒ01の絶対値と第２の予
測方法により予測された進行路の曲率半径Ｒ02の絶対値
との大小を比較する。そして、第１の予測方法により予
測された進行路の曲率半径Ｒ01の方が小さいときには、
ステップＳ17へ移行して、進行路の曲率半径Ｒ11に推定
値Ｒ01を設定すると共に、車両の横すべり角β11にβ01
を設定する一方、第２の予測方法により予測された進行
路の曲率半径Ｒ02の方が小さいときには、ステップＳ16
へ移行して、進行路の曲率半径Ｒ11に推定値Ｒ02を設定
すると共に、車両の横すべり角β11に推定値β02を設定
する。つまり、曲率半径の小さい方を進行路と選択す
る。

【００３４】また、進行路推定手段６Ｂは、ステアリン
グ舵角θH と車速Ｖ0 とに基づいた進行路の推定と、ヨ
ーレートγと車速Ｖ0 とに基づいた進行路の推定とを共
に行い、自車の走行状態に応じて、いずれか一方の推定
を用いるようになっているので、進行路推定を適切に行
うことができる。即ち、自車がカントを有する曲線道路
上を旋回走行するときには、ステアリングハンドルを大
きく操舵しなくても自車はカントにより旋回運動をする
ことから、ヨーレートγに基づいて予測された進行路の
曲率半径Ｒ02が、ステアリング舵角θH に基づいて予測
された進行路の曲率半径Ｒ01よりも小さくなる。このと
き、進行路推定手段６Ｂは、ヨーレートγに基づいて予
測された進行路の曲率半径Ｒ02を採用するので、カント
に影響されることなく、進行路を適切に推定することが
できる。また、自車が急激な旋回走行をするとき、進行
路推定手段６Ｂは、大きな値となるステアリング舵角θ
Hに対応して、進行路が曲率半径Ｒ01の小さいものと推
定することなり、急激な旋回運転にも充分に対応して進
行路の推定を適切に行うことができる。

【００３５】−走行路推定手段６Ｃによる走行路推定の
基本制御− 上記ステップＳ2 での走行路の推定は、左右白線推定手
段２５，２６において、図６に示すサブルーチンに従っ
て行われる。尚、前提条件として、直線路では横すべり
角が発生しないこと、直線路では白線に対する車体姿勢
角は微小であること、曲線路では走行軌跡は車線を平行
移動したものと考える。また、座標は、道路面上の車両
を原点とし、車両の前後方向をy 軸、左右方向をx 軸と
したものを考える。

【００３６】具体的には、図６において、スタートする
と、まず、画像データが取り込まれ（ステップＳ21）、
二値化のしきい値が設定され（ステップＳ22）、それか
ら各画素の輝度がしきい値を越えるか否かで１又は０の
二値化処理される（ステップＳ23）。

【００３７】それから、左右の白線に対応するように左
右のスキャンウインドウが設定され（ステップＳ24）、
それに続いて、自動車の前後方向のスキャンピッチが設
定され（ステップＳ25）、スキャンウインドウ内をスキ
ャンピッチに従って走査し白線候補点（即ち二値化処理
で１とされた点）が検出され（ステップＳ26）、逆透視
変換により平面座標への変換される（ステップＳ27）。

【００３８】それから、白線候補点に、仮想候補点を加
えて左右白線に基づき走行路が推定され、その走行路に
基づいて障害物判定領域が設定され（ステップＳ28）、
リターンする。

【００３９】障害物判定領域の設定は、白線候補点、仮
想候補点を用いて左右の白線について最小二乗法による
近似曲線（ｙ＝ａｘ² ＋ｂｘ＋ｃ）、具体的には左白線
についての２次曲線の係数ａＬ，ｂＬ，ｃＬ、右白線に
ついての２次曲線の係数ａＲ，ｂＲ，ｃＲが算出され
る。ここで、路上障害物検出のため、より前方まで検出
しないといけないという要求から、２次曲線（ｙ＝ａｘ
² ＋ｂｘ＋ｃ）により近似しており、係数ａＬ，ａＲ
は、２次近似曲線の曲率半径をＲl （Ｒr ）とすると、
ａ＝１／２Ｒl （１／２Ｒr ）となり、係数ｂＬ，ｂＲ
は白線に対する車体姿勢角あるいは横すべり角、係数ｃ
Ｌ，ｃＲは車両中心から白線までの横偏差量を表わすこ
とになる。

【００４０】続いて、走行路のコーナ部における制御に
ついて説明する。尚、本実施例においては、画像による
走行路推定において、白線候補点と仮想直線の差が設定
値以上となるまでは直線とし、それ以降では二次近似に
よる走行路推定を行うものである。

【００４１】図７に示すように、スタートすると、ま
ず、推定された走行路の左右白線についての推定値Ｒl
，Ｒr （曲率半径）が等しく、それらが進行路につい
ての推定値Ｒ11（曲率半径）に等しくない状態であるか
否かが判定され（ステップＳ31）、ＹＥＳであれば、コ
ーナ部であると考えられるので、ステップＳ32に移行す
る一方、ＮＯであれば、そのままリターンする。ここ
で、推定値（曲率半径）が等しいとは、完全に等しいこ
とを意味するのではなく、比較する２つの推定値（曲率
半径）の差があるしきい値以下であることを意味し、そ
のしきい値も推定値（曲率半径）が大きいほど大きい値
とすることができる。

【００４２】ステップＳ32では、自車両の側方における
仮想候補点に基づき自車両前方に白線を延長してなる仮
想直線を設定し、自車に近い方から仮想直線と白線候補
点との横方向の距離（偏差）Δｉを順次一定間隔で算出
し（ステップＳ33）、その距離Δｉが設定値Ｄを越える
か否かが判定される（ステップＳ34）。

【００４３】設定値Ｄを越える距離Δｉがあれば、その
地点までは白線は直線状態であると推定してもよいと考
えられるので、仮想直線を用いて走行路の白線を設定
し、それ以降は白線候補点を二次近似して、仮想直線に
よる直線走行路の白線に連続する曲線走行路の白線を推
定し（ステップＳ35）、リターンする一方、設定値Ｄを
越える距離Δｉがなければ、曲線走行路になっていると
は考えられないので、ステップＳ33にリターンする。

【００４４】従って、図８に示すように、通常のスキャ
ンウインドウ（ウインドエリア）Ｗ1 を用い、自車Ｖ前
方の走行路Ｘ1 の白線についての白線候補点すべてに基
づいて二次近似して走行路Ｘ2 を推定する場合、誤って
認識された白線候補点の影響を強く受け、それらのずれ
が大きくなるが、上記のようにすれば、図９に示すよう
に、自車Ｖ前方の走行路について、スキャンウインドウ
Ｗ2 を小さくして少し離れた位置に配置し、自車直前の
仮想直線Ｘ3 とそれより前方の二次近似曲線Ｘ4 との組
合せで走行路を推定するようにすれば、コーナ部Ｃの入
口部分Ｃ1 での走行路の推定を精度よく行うことが可能
となり、信頼性が著しく向上する。

【００４５】実施例２ 本例は、画像により推定された走行路の白線部について
の推定値（曲率半径）の大きさに応じて、走行路のンマ
スキング範囲を設定するものである。

【００４６】制御系は、図１０に示すように構成されて
いる。尚、実施例１と同一の構成要素については同一の
符号を用い、その詳細な説明を省略する。

【００４７】上記進行路推定手段６Ｂ及び走行路推定手
段６Ｃの出力は、まず、停止距離演算手段３１に入力さ
れ、走行路推定手段６Ｃより推定された走行路が、進行
路推定手段６Ｂにより推定された進行路と異なるときに
は、コーナ部であると判断されるので、そのコーナ部を
安定して走行できる所定の車速での走行中に、障害物を
自車前方に発見したときに確実に停止できる停止距離が
演算される。それと共に、走行路推定手段６Ｃの出力が
最遠距離演算手段３２に入力され、走行中の走行路につ
いての白線候補点を検出できる最遠距離が演算される。

【００４８】上記停止距離演算手段３１及び最遠距離演
算手段３２の出力は、上記走行路推定手段６Ｃ及び進行
路推定手段６Ｂの出力と共に走行領域設定手段３３に入
力され、上記最遠距離が上記停止距離より大きいとき
は、停止距離を越える部分まで走行路を推定する必要が
ないので、停止距離まで走行領域が推定されるようにな
っている。

【００４９】具体的な制御の流れは、図１１に示され
る。

【００５０】スタートすると、まず、推定された走行路
の左右白線についていの推定値（曲率半径）Ｒl ，Ｒr
が等しく、それらが進行路についての推定値（曲率半
径）Ｒ11に等しくない状態であるか否かが判定され（ス
テップＳ41）、ＹＥＳであれば、コーナ部が車両前方に
あると考えられ、ステップＳ42に移行する一方、ＮＯで
あれば、そのままリターンする。

【００５１】ステップＳ42では、画面内において認識で
きる最も遠い位置にある白線候補点Ｐと自車との距離で
ある最遠距離ＨＬmax を算出し（図１２参照）、それか
ら推定値（曲率半径）Ｒr （又はＲl ）の走行路（コー
ナ部）を、横Ｇが０．３で走行できる車速を計算し（ス
テップＳ43）、そのときの車速Ｖ0.3 で、障害物を自車
前方に発見したときに確実に停止することができる停止
距離Ｌ1 を算出する（ステップＳ44）。従って、推定値
（曲率半径）Ｒl （Ｒr)と停止距離Ｌ1 との関係は図１
３のようになる。

【００５２】それから、最遠距離ＨＬmax が停止距離Ｌ
1 よりも大きいか否かが判定され（ステップＳ45）、大
きければ、自車前方について停止距離Ｌ1 まで走行路を
推定する（ステップＳ46）一方、大きくなければ、自車
前方について最遠距離ＨＬmax まで走行路を推定し（ス
テップＳ47）、リターンする。

【００５３】このようにすれば、小コーナ部、複合コー
ナ部を有する走行路の場合であっても、走行路推定の信
頼性が高まり、誤動作を防止することができる。即ち、
小コーナ部等においては、自車前方の離れた位置にある
白線候補点はそもそも検出することができないので、図
１４に示すように、自車が走行している実際の走行路４
１が、誤って推定されて、白線候補点に基づいて推定さ
れた走行路４２と大幅に異なることになるおそれがなく
なる。

【００５４】実施例３ 本例は、走行路推定手段によって走行路の左右白線のい
ずれか一方しか推定することができず、かつその推定さ
れた白線の推定値（曲率半径）が進行路推定手段による
進行路についての推定値（曲率半径）と異なる場合、進
行路推定手段による進行路上の障害物が固定物であれ
ば、進行路推定手段による進行路推定よりも、走行路推
定手段によるによる走行路推定の方が信頼性が高いと判
断して、走行路推定手段による走行路推定を優先するも
のである。

【００５５】制御系は、図１５に示すように構成されて
いる。尚、実施例１と同一の構成要素については同一の
符号を用い、その詳細な説明を省略する。

【００５６】走行路推定手段６Ｃ及び進行路推定手段６
Ｂ、障害物検出手段６Ａの演算部２２の出力を走行領域
推定手段５１が受け、走行路推定手段６Ｃにより走行路
の左右の白線の一方についての推定値（曲率半径）のみ
が推定され、その推定値が進行路推定手段６Ｂにより推
定された進行路についての推定値（曲率半径）と異なる
とき、進行路推定手段６Ｂにより推定された進行路上の
障害物が固定物であれば、走行路推定手段６Ｃにより推
定された走行路の白線に基づき走行走行領域を設定する
ようになっている。

【００５７】続いて、制御の流れについて説明する。
尚、右の白線についての推定値（曲率半径）Ｒr 、進行
路についての推定値（曲率半径）Ｒ11が検出され、かつ
それらが等しくなく、左の白線についての推定値（曲率
半径）Ｒl が検出できない場合の例について説明する。

【００５８】スタートすると、図１６に示すように、ま
ず、走行路の右の白線についての推定値Ｒr と進行路に
ついての推定値Ｒ11が等しくなく、それらが走行路の左
の白線についての推定値Ｒl がエラーで検出できない状
態であるか否かが判定され（ステップＳ51）、ＹＥＳで
あれば、走行路の右の白線についての推定値Ｒr と進行
路についての推定値Ｒ11とのいずれを信頼すればよいか
を判断するために、ステップＳ52に移行する一方、ＮＯ
であれば、そのままリターンする。

【００５９】ステップＳ52では、右の白線についての推
定値Ｒr の出力が安定していたか否かが判定され、安定
していれば、それに続いて、例えば図１７に示すよう
に、進行路についての推定値Ｒ11に基づいて設定される
車両Ｖ前方の走行領域Ａ（障害物判定領域に相当する）
におけるレーザレーダ・データＢは固定物であるか否か
が判定され（ステップＳ53）、固定物であれば、ガイド
レールやリフレクタ等を検出していると考えられるの
で、走行路の右白線についての推定値Ｒr は信頼できる
と判断し、右白線についての推定値Ｒr を優先して（ス
テップＳ54）、走行領域を推定することとし、リターン
する。

【００６０】右白線についての推定値Ｒr の出力が安定
しておらず、また、推定値Ｒ11に基づく進行路上のレー
ザレーダデータが固定物でなければ、右白線についての
推定値Ｒr を信頼できないと考えられるので、システム
キャンセルして（ステップＳ55）、終了する。

【００６１】従って、レーザレーダデータを利用するこ
とで、走行路のコーナ部への入口での走行路推定の信頼
度が高まる。

【００６２】

【発明の効果】請求項１に係る発明は、上記のように、
推定された走行路が推定された進行路と異なるとき、自
車の前方に白線を延長した仮想直線を設定し、この仮想
直線と走行路推定に用いる白線候補点との横方向の偏差
を演算し、偏差が設定値を越えるまでは仮想直線に基づ
いて白線を、偏差が設定値を越えると白線候補点に基づ
いて曲線近似して白線を推定し、自車前方の走行路を決
定するようにしているので、コーナ部の入口部分におい
て、直線路から曲線路への変化が的確に推定され、走行
路推定の信頼性を向上させることができる。

【００６３】請求項２に係る発明は、推定された走行路
が推定された進行路と異なるとき、所定の車速で停止で
きる停止距離、白線候補点を検出できる最遠距離をそれ
ぞれ演算し、最遠距離が停止距離より大きいときに停止
距離まで走行路を決定するようにしているので、小コー
ナ部や、複数のコーナ部が組合わさった走行路等におけ
る走行路推定の信頼性が高まり、走行路推定の誤りを防
止することが可能となる。

【００６４】請求項３に係る発明は、走行路の左右の白
線の一方についての推定値のみが推定され、その推定値
が、進行路についての推定値と異なるとき、推定された
進行路上の障害物が固定物であれば、推定された走行路
の白線に基づき走行路を決定するようにしているので、
走行路の左右の白線の他方についての推定値を検出する
ことができなくても、コーナ部を含めて走行路推定を行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】自動車の斜視図である。

【図２】制御系のブロック図である。

【図３】実施例１のコントロールユニットのブロック図
である。

【図４】障害物検知の処理の流れを示す流れ図である。

【図５】進行路推定のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図６】走行路推定のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図７】走行路推定のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図８】コーナ部の作用説明図である。

【図９】コーナ部の作用説明図である。

【図１０】実施例２のコントロールユニットのブロック
図である。

【図１１】走行路推定のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図１２】白線候補点の最遠距離の説明図である。

【図１３】走行路のコーナ部における曲率半径と停止距
離との関係を示す図である。

【図１４】コーナ部の走行路推定の誤動作の説明図であ
る。

【図１５】実施例３のコントロールユニットのブロック
図である。

【図１６】走行路推定のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図１７】作用の説明図である。

【符号の説明】

１ 自動車 ６ コントロールユニット ６Ａ 障害物検出手段 ６Ｂ 進行路推定手段 ６Ｃ 走行路推定手段 ７ 車速センサ ８ 舵角センサ ９ ヨーレートセンサ ２７ 仮想直線設定手段 ２８ 偏差演算手段 ２９ 走行領域設定手段 ３１ 停止距離演算手段 ３２ 最遠距離演算手段 ３３ 走行領域設定手段 ５１ 走行領域設定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 足立 智彦 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内 (72)発明者 中植 宏志 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像処理に基づき路面上の左右の白線を
   構成すると推測される白線候補点を検出し、該白線候補
   点に基づき左右の白線を推定し、その左右白線に基づき
   自車が今後走行すると予想される走行路を推定する走行
   路推定手段を備える自動車の走行路推定装置において、 舵角、車速、ヨーレート等の車両状態量に基づき自車が
   今後走行すると予想される進行路を推定する進行路推定
   手段と、 上記走行路推定手段及び進行路推定手段の出力を受け、
   走行路推定手段より推定された走行路が、進行路推定手
   段により推定された進行路と異なるとき、自車両の前方
   に白線を延長した仮想直線を設定する仮想直線設定手段
   と、 上記走行路推定手段及び仮想直線設定手段の出力を受
   け、仮想直線と白線候補点との横方向の偏差を演算する
   偏差演算手段と、 上記走行路推定手段、進行路推定手段及び偏差演算手段
   の出力を受け、偏差が設定値を越えるまでは仮想直線設
   定手段による仮想直線に基づいて白線を推定する一方、
   偏差が設定値を越えると走行路推定手段による白線候補
   点に基づいて曲線近似して白線を推定し、走行路を決定
   する走行領域推定手段とを備えることを特徴とする自動
   車の走行路推定装置。
2. 【請求項２】 画像処理に基づき路面上の左右の白線を
   構成すると推測される白線候補点を検出し、該白線候補
   点に基づき左右の白線を推定し、その左右白線に基づき
   自車が今後走行すると予想される走行路を推定する走行
   路推定手段を備える自動車の走行路推定装置において、 舵角、車速、ヨーレート等の車両状態量に基づき自車が
   今後走行すると予想される進行路を推定する進行路推定
   手段と、 上記走行路推定手段及び進行路推定手段の出力を受け、
   走行路推定手段より推定された走行路が、進行路推定手
   段により推定された進行路と異なるとき、所定の車速で
   停止できる停止距離を演算する停止距離演算手段と、 上記走行路推定手段の出力を受け、白線候補点を検出で
   きる最遠距離を演算する最遠距離演算手段と、 上記停止距離演算手段及び最遠距離演算手段の出力を受
   け、最遠距離が停止距離より大きいときは、停止距離ま
   で走行路を決定する走行領域推定手段とを備えることを
   特徴とする自動車の走行路推定装置。
3. 【請求項３】 画像処理に基づき路面上の左右の白線を
   構成すると推測される白線候補点を検出し、該白線候補
   点に基づき左右の白線を推定し、その左右白線に基づき
   自車が今後走行すると予想される走行路を推定する走行
   路推定手段を備える自動車の走行路推定装置において、 舵角、車速、ヨーレート等の車両状態量に基づき自車が
   今後走行すると予想される進行路を推定する進行路推定
   手段と、 所定の領域内にある障害物を検出する障害物検出手段
   と、 上記走行路推定手段及び進行路推定手段、障害物検出手
   段の出力を受け、走行路推定手段により走行路の左右の
   白線の一方についての推定値のみが推定され、その推定
   値が進行路推定手段により推定された進行路についての
   推定値と異なるとき、進行路推定手段により推定された
   進行路上の障害物が固定物であれば、走行路推定手段に
   より推定された走行路の白線に基づき走行路を決定する
   走行領域推定手段とを備えることを特徴とする自動車の
   走行路推定装置。