JPH11321690A

JPH11321690A - レーンキープシステム

Info

Publication number: JPH11321690A
Application number: JP10184458A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Yamamura; 智弘山村; Nobutomo Hisaie; 伸友久家
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1998-03-10
Filing date: 1998-06-30
Publication date: 1999-11-24
Anticipated expiration: 2018-06-30
Also published as: JP3769938B2

Abstract

(57)【要約】【課題】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レーンキー
プシステムを提供すること。【解決手段】自車両横変位量算出手段１と、操舵トル
ク付与手段７とを有するレーンキープシステムにおい
て、運転行動パターンパラメータメモリ３と、運転行動
パターン認識手段５とを有し、該運転行動パターン認識
手段５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７による車線変更方向の操舵
トルク付与を解除する構成とした。先行車両に追従して
走行する追従走行制御手段を有する場合には、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運動行
動パターンを設定するか、又は各運動行動パターンの重
み付けを変更する。

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】前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付与が作
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
の方向の操舵トルク付与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付与が作
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の操舵トルク付与を解除す
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
合にその方向の操舵トルク付与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、適切な操舵トルクの付与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、ＣＣ
Ｄ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。

【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２
３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、Ｖｉｔｅ
ｒｂｉアルゴリズムは、例えば、文献『Ｘ．Ｄ．Ｈｕａ
ｎｇ，Ｙ．Ａｒｉｋｉ，ａｎｄＭ．Ａ．Ｊａｃｋ．Ｈ
ｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌｓｆｏｒＳ
ｐｅｅｃｈＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｅｄｉｎｂｕｒ
ｇｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，Ｅｄｉｎｂ
ｕｒｇｈ，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Ｖｉｔｅ
ｒｂｉ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５
７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Ｓ１
０３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
きにはす１１７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Ｓ１
２３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Ｓ１
０１〜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１０ｍ
ｓｅｃ）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Ｆｗ
ｓ、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 o
n 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Ｓ２
０１〜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Ｆｗ
ｓ、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Ｆ
ｗｓ、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Ｓ３
０１〜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θ
ａ、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１１ＣＣＤ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

Claims

【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
的特徴量を表す運動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
車線変更方向の操舵トルク付与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
的特徴量を表す運動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
線変更方向の操舵トルク付与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。