JP2007310595A - 走行環境認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の走行環境を総合的に認識することが可能な走行環境認識装置を提供すること。
【解決手段】任意の地点を原点とする絶対座標系において、自車両の運動量の測定結果に基づいて自車両の座標位置を算出する。そして、レーザレーダによってセンサ座標系において検出された反射物体の位置を、自車両の座標位置に基づき、絶対座標系に変換する。これにより、レーザレーダの検知範囲から外れた反射物体も含めて、自車両とそれらの反射物体との位置関係等を容易かつ継続的に把握することが可能になる。そして、自車両と反射物体との位置関係に加え、さらに反射物体の種類も考慮することにより、車両の走行環境を総合的に認識することが可能になる。
【選択図】図３

Description

本発明は、車両に搭載され、当該車両の走行環境を認識する走行環境認識装置に関する。

車両の走行環境として、車両の走行する道路の形状を認識するようにした装置が、例えば特許文献１に記載されている。この特許文献１に記載の装置では、レーザレーダなどの前方物体センサで検出している前方物体のうち、自車両が走行している道路形状を形成する路側構造物候補である物体の位置情報と、前方物体センサで検出している状態から非検出状態となった前方物体のうち、路側構造物候補である物体の非検出後の位置情報とに基づいて、自車走行中の道路形状を認識する。このように、路側構造物候補の非検出後の位置情報も利用することで、検出中の路側構造物候補の数が少ない場合であっても、道路形状を認識できるようにしている。

なお、路側構造物候補である物体の非検出後の位置情報に関しては、非検出前の物***置を初期位置として、サンプリング周期の間の自車運動情報を用いて、サンプリング周期経過後の物***置を算出している。
特開２００５−１０８９１号公報

上述した装置によれば、車両が走行する道路の形状を認識することはできるものの、認識対象が路側構造物候補に限られているため、車両が走行する環境を総合的に認識することはできない。

本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、車両の走行環境を総合的に認識することが可能な走行環境認識装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の走行環境認識装置は、
車両に設置され、当該車両の車幅方向及び高さ方向それぞれにおいて、所定の角度範囲に渡って複数の送信ビームを照射可能であるとともに、反射物体による反射ビームを受信するレーダユニットと、
レーダユニットの送受信結果に基づいて、反射物体の種類及び車両に対する相対的位置関係を認識する反射物体認識手段と、
車両の運動量を測定する運動量測定手段と、
任意の地点を原点とする絶対座標系において、運動量測定手段による測定結果に基づいて車両の座標位置を算出するとともに、この算出された車両の座標位置と反射物体の車両に対する相対的位置関係とに基づいて、当該反射物体の座標位置を算出する座標位置算出手段と、
座標位置算出手段によって、時間の経過に伴って繰返し算出される車両の座標位置及び反射物体の座標位置を記憶し、その記憶された座標位置と、反射物体認識手段により認識される反射物体の種類とに基づいて、車両の走行環境を認識する走行環境認識手段とを備えることを特徴とする。

上述したように、請求項１に記載の走行環境認識装置では、まず、反射物体認識手段が、レーダユニットの送受信結果に基づいて、反射物体の種類及び車両に対する相対的位置関係を認識する。

ここで、反射物体認識手段による認識結果は、単に瞬時的な車両の走行環境を示すものにすぎない。換言すれば、反射物体認識手段は、その時々のレーダユニットによる検知範囲のみを対象として、前方車両や路側物を認識するのみである。

そこで、請求項１に記載の走行環境認識装置は、座標位置算出手段を備え、任意の地点を原点とする絶対座標系において、運動量測定手段による測定結果に基づいて車両の座標位置を算出するとともに、この算出された車両の座標位置と反射物体の相対的位置関係とに基づいて、当該反射物体の座標位置を算出する。そして、走行環境認識手段は、時間の経過に伴って、座標位置算出手段により繰返し算出される車両の座標位置及び反射物体の座標位置を記憶する。

このように、車両の位置及び反射物体の位置を、任意の地点を原点とする絶対座標系における座標位置に変換して記憶することにより、例えば反射物体の数が増加した場合であっても、レーダユニットの検知範囲から外れた反射物体も含めて、車両とそれらの反射物体との位置関係等を容易かつ継続的に把握することが可能になる。そして、車両と反射物体との位置関係に加え、さらに反射物体の種類も考慮することにより、車両の走行環境を総合的に認識することが可能になる。なお、絶対座標系の原点となる任意の地点は、車両が走行を開始した地点など、車両の走行経路上のいずれかの地点とすることが好ましい。

請求項２に記載したように、反射物体認識手段は、少なくとも、レーダユニットにて受信した複数の反射ビームから得られる反射物体の形状情報と、それら複数の反射ビームの強度とに基づいて、反射物体の種類を認識することが好ましい。車両に搭載されたレーダユニットにより検知される反射物体は、主に、他の車両（特に前方車両）、路側物としてのデリニエータ、看板、車線の境界を示す車線境界線（例えば白線）などである。これらの形状や反射ビームの強度は予め解っているので、これらに基づいて、反射物体の種類を正確に判別することができる。

請求項３に記載したように、走行環境認識手段は、絶対座標系において、反射物体が移動物である場合には、当該移動物の座標位置の変化を示す軌跡情報を求めることが好ましい。これにより、他車両などの移動物の位置変化をトラッキングすることができる。さらに、移動物が他車両である場合には、その軌跡情報を求めることにより、その軌跡情報に基づいて、道路の曲率を推測したり、道路の左右両側の路側物を分離したりすることも可能となる。

請求項４に記載したように、レーダユニットは、車両の前方に向けて、複数の送信ビームを照射するものであって、当該複数の送信ビームの一部は、路面に向かうように照射され、この路面に向けて照射された送信ビームが車両の走行する車線の境界を示す車線境界線によって反射されたとき、その反射光を受信するものであり、反射物体認識手段は、反射物体として、車両が走行する車線の境界を示す車線境界線を認識することが好ましい。路面に描かれる車線境界線にはガラスビーズなどが含まれるため、送信ビームを反射する。このため、上述したように、複数の送信ビームの一部を路面に向けて照射することにより、反射物体認識手段は、車線境界線を認識することができる。

請求項５に記載したように、反射物体認識手段は、反射物体として、道路の両端に設けられる路側物を認識するものであり、走行環境認識手段は、絶対座標系における路側物の位置、左右の車線境界線の位置、及び左右の車線境界線の位置から得られる車線幅に基づいて、道路の車線数を認識することが好ましい。道路の両端に設けられた路側物が認識された場合、その両端の路側物の間隔から、車両が移動可能な空間領域が把握できる。さらに、左右の車線境界線が認識されると、それら位置から車線幅を算出することができる。そして、絶対座標系において、車両が移動可能な空間領域に対する左右の車線境界線の位置の関係から、左右それぞれの車線境界線の外側において、車線幅以上の空間領域が残されているか否かを判別できる。このとき、車線幅以上の空間領域が残されていれば、そこに車線が存在すると推定でき、車線幅未満であれば、そこは路側帯であると推定できる。

このようにして、車両が走行している道路の車線数を認識することができると、請求項６に記載したように、絶対座標系における車両の座標位置から、車両が走行している車線も認識することができる。

請求項７に記載したように、車両が走行する道路の曲率を得る道路曲率検出手段を有し、走行環境認識手段は、道路の曲率に従って、認識された路側物を、道路の右側路側物と左側路側物とに分類することが好ましい。車両が走行する道路が曲がっている場合、路側物の位置のみからでは、道路の左右のいずれの側に存在する路側物であるかを判別することができない。しかし、上述したように道路の曲率情報を得ることで、認識された路側物を、右側路側物と左側路側物とに正確に分類することができる。

請求項８に記載したように、走行環境認識手段は、絶対座標系における車線境界線の座標位置に対する車両の座標位置の変化に基づいて、車両が車線変更を行ったことを認識することが好ましい。車線変更の認識を行わないと、車両と路側物との相対的位置関係が変化した場合に、その変化が生じた原因が、道路が曲がっているためなのか、車両が走行車線を変更するように走行位置を変化させたためなのかを識別することができないためである。

請求項９に記載したように、反射物体認識手段は、反射物体として、前方を走行している前方車両を認識するものであり、走行環境認識手段は、絶対座標系における前方車両の走行軌跡と、車両の走行軌跡との位置関係に基づいて、道路の車線数を認識することが好ましい。つまり、車両の走行軌跡と重なっていない前方車両の走行軌跡の本数から、車線数を推定することができる。このようにすれば、例えば、車線境界線が認識しにくい環境においても、車線数を認識することができる。

以下に、本発明による車両の走行環境認識装置の実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る車両の走行環境認識装置の全体構成を示す構成図である。図１に示すように、走行環境認識装置は、発光部１０、受光部２０などからなるレーザレーダ及びＥＣＵ６０などを有する。なお、発光部１０及び受光部２０は、自車両の前方に存在する物体を検出できるように、車両の前部に設けられる。

発光部１０は、パルス状のレーザ光を、スキャナ１３及び発光レンズ１７を介して放射する半導体レーザダイオード（以下、単にレーザダイオードと記載）１２を備えている。レーザダイオード１２は、レーザダイオード駆動回路１１を介してＥＣＵ６０に接続され、ＥＣＵ６０からの駆動信号によりレーザ光を放射（発光）する。また、スキャナ１３には反射体としてのポリゴンミラー１４が、図示しないモータによって回転駆動可能に設けられている。ＥＣＵ６０からの駆動信号がモータ駆動回路１５に入力されると、モータ駆動回路１５がそのモータを駆動することにより、ポリゴンミラー１４を回転させる。なお、このモータの回転位置は、モータ回転位置センサ１６によって検出され、ＥＣＵ６０に出力される。

ポリゴンミラー１４は、面倒れ角が異なる６つのミラー（反射面）を備えている。このため、ポリゴンミラー１４を所定速度で回転させつつ、レーザダイオード１２からレーザ光を間欠的に発光させることにより、車幅方向及び車高方向それぞれの所定角度の範囲で不連続にレーザ光を掃引照射（スキャン）することが可能である。

受光部２０は、図示しない物体に反射されたレーザ光を受光する受光レンズ２１を有し、この受光レンズ２１は、受光した反射光を受光素子（フォトダイオード）２２に与える。受光素子２２は、反射光の強度に対応する電圧を出力する。この受光素子２２の出力電圧は、増幅器３０にて増幅された後にコンパレータ４０に出力される。コンパレータ４０は増幅器３０の出力電圧を基準電圧Ｖ０と比較し、出力電圧が基準電圧Ｖ_０より大きくなったとき、所定の受光信号を時間計測回路５０へ出力する。

時間計測回路５０には、ＥＣＵ６０からレーザダイオード駆動回路１１へ出力される駆動信号も入力されている。この時間計測回路５０は、駆動信号を出力してから受光信号が発生するまでの時間、すなわちレーザ光を出射した時刻と反射光を受光した時刻との時間差を２進デジタル信号に符号化する。さらに、時間計測回路５０は、受光信号が基準電圧を上回っている時間も計測して２進デジタル信号に符号化する。そして、それら２進デジタル信号が、計測時間データとしてＥＣＵ６０に入力される。なお、受光信号が基準電圧を上回っている時間は、反射光の強度と相関関係を有し、反射光強度を示す情報として利用される。

ここで、レーザ光の照射エリアについて説明する。発光部１０は、車幅方向において、０．０８ｄｅｇのビームステップ角で４５１本のレーザ光を照射可能である。このため、車幅方向におけるレーザ光の照射エリアは、０．０８ｄｅｇ×４５１点＝±１８ｄｅｇである。

また、発光部１０は、面倒れ角が異なる６つのミラー（反射面）からなるポリゴンミラー１４により、高さ方向において、６ライン分のレーザ光を照射可能である。この６ラインのレーザ光は、上側の３ラインと下側の３ラインとに分けられる。上側３ラインのレーザ光は、主に、前方車両や、路側物であるデリニエータ、看板などを検出するために用いられる。一方、下側３ラインのレーザ光は、主に、路面上に描かれた車線境界線（例えば、白線）を検出するために用いられる。このため、下側３ラインのレーザ光は、図２に示すように、路面に向けて照射されるように、その照射方向が設定されている。

なお、高さ方向において、各レーザ光は約１．６ｄｅｇのビーム角を有している。そして、上側の３ライン及び下側の３ラインそれぞれについて、隣接するレーザ光が一部重複するようにレーザ光の照射角度が設定されている。このように、高さ方向において隣接するレーザ光が一部重複するように照射角度を設定することにより、高さ方向における分解能を向上することができる。このレーザ光が重複する角度範囲は、約０．２ｄｅｇである。従って、上側３ライン及び下側３ラインによるレーザ光の照射エリアは、図２に示すように、１．６ｄｅｇ×３ライン−０．２ｄｅｇ×２（重複範囲）＝４．４ｄｅｇである。

発光部１０が、実際に自車両の前方に存在する物体を検出するためにレーザ光を照射する際には、上述した照射エリア内を２次元的にレーザ光がスキャンするように、ＥＣＵ６０から発光部１０に駆動信号が出力される。このような２次元的なスキャンにより、反射光を受光した場合には、その反射光が得られたレーザ光の照射角度が一義的に定まる。

さらに、ＥＣＵ６０は、時間計測回路５０からレーザ光の出射時刻と反射光の受光時刻との時間差が入力された場合、その時間差に基づいて物体までの距離を算出する。ＥＣＵ６０は、その距離と、反射光が得られたレーザ光の照射角度を基にして、位置データを作成する。つまり、レーザレーダの発光部１０及び受光部２０の中心を原点（０，０，０）とし、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車両前方方向をＺ軸とするセンサ座標系におけるＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標を求める。さらに、そのＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標に対応付けて、受光信号が基準電圧を上回っている時間に相当する反射光強度データを保存する。

ＥＣＵ６０には、さらに自車両の走行速度を検出する車速センサ、自車両に作用するヨーレートの大きさを検出するヨーレートセンサ、及びステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサなどから検出信号が入力される。ＥＣＵ６０は、これらのセンサからの検出信号を用いて、自車両の運動量（変位量）を算出する。

以上のような構成を有する車両の走行環境認識装置において、車両の走行環境を総合的に認識するための認識処理について説明する。レーザレーダを用いた走行環境認識処理は大きく３つの部分に分けることが出来る。具体的には、上側３ライン分のレーザ光によって自車両の前方の反射物体を認識する処理、下側３ライン分のレーザ光によって車線境界線（レーンマーク）を認識する処理、及びこれらの認識結果を統合して道路環境を総合的に認識する処理である。

図３は、走行環境認識処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０では、レーザ光の照射エリアに向けて、レーザ光が掃引照射されるとともに、反射光が受光された場合には、上述した計測時間データがＥＣＵ６０に入力される。なお、レーザレーダによる反射物体の検出周期は例えば１００ｍｓｅｃに設定される。

ステップＳ２０では、自車両の前方物体の認識処理を実行する。この前方物体の認識処理では、上述したように、上側３ライン分のレーザ光に対する反射光の受光結果を用いる。具体的な前方物体の認識手法としては、例えば、レーザレーダで検出した個々の物体データをクラスタリングし，カルマンフィルタを使ってトラッキングする。なお、カルマンフィルタは，車両の加速度運動及び安定性を考慮して、いわゆる２ステージカルマンフィルタを採用している。

クラスタリングでは個々の物体データを、物体データ同士の距離などに基づいてグルーピングする。さらに、このグルーピングされた集合データは、予め定められた検出対象物体モデルの特徴に基づいて、前方物体の種類（属性）が判断される。

図４に、検出対象物体モデルの特徴の一例を示す。車両が道路を走行する場合、前方物体として検出されるのは、前方車両、看板、及び路側物であるデリニエータなどである。そのため、形状／大きさ、反射強度、位置、運動量などに関してそれぞれの物体の特徴を予め定めておき、集合データがいずれのモデルの特徴に近似するかによって、前方物体の種類を判断することができる。このように、個々の前方物体の種類を判断して、その判断結果を保持しておくことにより、遮蔽等によってデータ欠測が生じても、その前方物体を適切にトラッキングすることができる。

次に、ステップＳ３０において、レーンマークの認識処理を実行する。このレーンマークの認識処理では、上述したように、路面に向けて照射される下側３ライン分のレーザ光に対する反射光の受光結果を用いる。これにより、前方物体との識別が容易になる。なお、レーンマークには、ガラスビーズなどが含有されるので、発光部１０から照射されたレーザ光を受光部２０に向けて反射することができる。

具体的なレーンマークの認識手法としては、例えばレーンマークからの反射信号をハフ変換し、レーンマークの曲率と、そのレーンマークに対する自車の横位置を算出する。さらに、両側レーンマークの間隔から車線幅を算出する。これらの算出結果を使い、レーンマークを抽出する領域を規定することで、レーンマークのトラッキング精度を向上することができる。

このようにして、ステップＳ１０〜ステップＳ３０までの処理によって、前方物体及びレーンマークの識別がなされる。次に、これらの認識結果を統合して道路環境を総合的に認識する処理について説明する。

まず、ステップＳ４０にて、車速センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサなどの検出信号に基づいて、自車両の運動量を測定する。例えば、自車両のヨーレートを積分することにより自車両の進行方向（ヨー角）を求め、車速を積分することにより、その進行方向への変位量を求める。

そして、ステップＳ５０では、まず自車両の運動量に基づいて、絶対座標系における自車両位置を算出する。例えば、自車両の進行方向（ヨー角）を絶対座標系における方向に変換するとともに、その方向における自車両の変位量を絶対座標系におけるＸ軸方向の変位量とＹ軸方向の変位量（ΔＸ、ΔＹ）とに分解する。そして、絶対座標系における自車両の前回位置（Ｘ、Ｙ）にその変位量を加算する（Ｘ＋ΔＸ，Ｙ＋ΔＹ）。これにより、絶対座標系において、自車両の位置を定めることができる。

なお、絶対座標系の原点となる地点は、車両が走行を開始した地点或いは計測を開始した地点など、車両の走行経路上のいずれかの地点とすることが好ましい。車両の走行経路上のいずれかの地点を原点とすることにより、その絶対座標系における自車両の位置を、自車両の運動量のみから求めることができるためである。

このようにして絶対座標系において自車両の位置を定めた後に、前方物体及びレーンマークについても、自車両の位置との関係から、絶対座標系における位置を求める。ステップＳ２０及びステップＳ３０の認識処理において、前方物体及びレーンマークの位置は、レーザレーダを原点とするセンサ座標系において求められている。このようなセンサ座標系では、自車両の位置（レーザレーダの位置）が基準となるため、その自車両の位置の変化に応じて以前の検出周期で求めた全ての前方物体の位置データも更新しなければ、現在及び過去の位置データを一元的に扱うことはできない。

それに対して、自車両、前方物体、レーンマークなどについて、絶対座標系の位置に変換して記憶することにより、最新のデータのみ絶対座標系の位置に変換するだけで、過去の位置データとの連続性を確保することができる。なお、前方物体及びレーンマークは、レーザレーザとの相対的位置関係を示すセンサ座標系における位置がすでに求められている。このため、そのセンサ座標系の前方方向（Ｚ軸）を絶対座標系における自車両の進行方向（ヨー角）に一致するようにセンサ座標系を回転させつつ、車幅方向（Ｘ軸）及び前方方向（Ｚ軸）の２次元座標を絶対座標系に当て嵌めることにより、前方物体及びレーンマークの絶対座標系における位置を求めることができる。

次に、ステップＳ６０において、道路端部に設けられる路側物を認識することにより、道路境界の認識を行なう。すなわち、多くの道路境界は，ガードレールや路側デリニエータなどの路側物によって規定される。特に，高速道路ではデリニエータ列によって道路境界が規定されている。従って、その路側物（特に、デリニエータ）を抽出し、その並びを数式化することで、道路境界を認識することができる。このようにして道路境界が認識されると、その両側の道路境界の間隔から、車両が移動可能な空間領域が把握できる
高速道路における道路環境の一例を図５に示す。路側物としてのデリニエータは静止物体なので、絶対座標系では同一点に固定されて存在する。従って、自車両に近い距離から順に、これらの点を結ぶ線分を最小２乗法によって求めることによって、道路境界を認識することができる。

なお、左右のデリニエータ列は、例えばヨーレート及び車速の値から算出したカーブの推定半径や、レーンマーク認識の結果から求められる推定半径を用いて、自車位置に対して左右に分離される。このようにすれば、道路の左端及び右端にそれぞれ設置されたデリニエータを正確に識別することができる。また、前方車両が存在している時は，その前方車両の軌跡によって、デリニエータを左右に分離しても良い。

続くステップＳ７０では、自車両が走行している道路の車線数の認識を行なう。車線数は，デリニエータ、レーンマーク認識結果における車線幅から算出できる。具体的には、自車が走行している車線のレーンマーク認識結果から絶対座標上に定められた左右レーンマークの位置と、道路の左右端（左右の境界）との間に、車線幅以上の空間領域が残されているか否かを判別する。このとき、車線幅以上の空間領域が残されていれば、そこに車線が存在すると推定でき、車線幅未満であれば、そこは路側帯であると推定できる。車線が存在しないとの判別がなされるまで、この判別処理を繰り返すことで車線数を認識することができる。また、複数の車線があることが認識された場合には、絶対座標系における自車位置とレーンマーク位置との関係から、自車がどの車線を走行しているか判断することが可能になる。

ここで、前方車両が存在する場合には、絶対座標系における前方車両の位置を線分で結んだ軌跡情報を求めることが好ましい。これにより、レーンマークが不明瞭で、レーンマークの認識性能が低下した場合でも車線数の認識が可能になる。すなわち、前方車両の軌跡情報は図５に示すように求められるので、自車両の軌跡と重なっていない前方車両の軌跡の本数を数えることで車線数が推定できる。また、高速道路では車線幅は固定値なので、道路境界が検出できれば車線数はほぼ推定可能である。

次に、ステップＳ８０では、車線変更が行われたか否かを認識する。道路境界やレーンマークを認識しただけでは、車両の走行環境を充分に認識したとはいえない。なぜなら、自車両の道路空間内での位置が変化した結果、自車両と道路境界との間隔が変化した場合に、その間隔変化が生じた原因が、道路が曲がっているためなのか、車両の位置が変化したためなのかを識別することができないためである。つまり、道路環境やレーンマークを認識することに加え、自車両の道路空間内での動きを正確に把握できれば、車両の走行環境が認識できることになる。それはつまり，自車両の車線変更を認識することである。

そのため、本実施形態では、レーンマーク位置と自車位置との関係から車線変更を認識する。通常，図６（ａ）に示すように，自車両は車線中心付近を走行する。この状態から車線変更を開始すると、図６（ｂ）に示すように、車線変更が進むにつれ，自車両の中心位置は車線中心から離れていく。車線中心と自車両の中心位置との距離が増加傾向にあり、かつ所定のスレッショルド値を超えた場合，車線変更判定が成される。このとき、図６（ｃ）に示すように、車線変更先の隣接車線のレーンマーク探索を開始する。自車両がレーンマークを横切った場合，車線変更が完了したと判断し、図６（ｄ）に示すように、新しい車線中心が求められる。そして、更なる車線変更の認識のため、その新たな車線中心と自車の中心位置との距離を算出する。なお、図６（ｅ）に示すように、自車両が車線変更せずに元の車線に戻った場合、自車両の中心位置との距離を算出するために、元の車線中心がそのまま使われる。

以上のような処理を行なうことにより、自車両の車線変更の有無を判断でき，道路空間における自車両の動きを正確に認識することができる。その結果，自車両の前方に広がる道路形状や、前方車両との位置関係、車線数、走行車線など、自車両が走行する道路環境を総合的に認識することが可能となる。

このため、本実施形態による走行環境認識装置は、前方車両に追従するように自車両を走行させることが可能ないわゆるアダプティブクルーズコントロールシステムや、走行車線からの逸脱を警報したり、その防止を補助したりするいわゆるレーンキープアシストシステムに適用することができるのはもちろんのこと、自車両を自動運転させる際の走行環境把握にも用いることができる。

さらに、本実施例による走行環境認識装置は、道路形状や走行車線を正確に認識できるため、ナビゲーション装置との連携も有効と考えられる。例えば、本走行環境認識装置によって認識した道路形状をナビゲーション装置の地図データにマッチングさせることで、自車両の位置精度を高めることができたり、走行車線を認識できるため、ナビゲーション装置によって適切な車線変更案内などを行なったりすることも可能になる。

そして、ナビゲーション装置との連携を図る場合、ナビゲーション装置が、例えばＤＧＰＳなど、高精度な測位を行っている場合には、その測位結果を用いて自車両の運動量を測定もしくは補正することにより、絶対座標系における自車両及び反射物体の位置精度を向上することも可能となる。さらに、自車両前方の道路の曲率についても、ナビゲーション装置の地図データから取得することも可能である。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々、変形して実施することが可能である。

例えば、上述した実施形態では、レーザレーダのみによって、前方物体やレーンマークなどを認識する例について説明したが、補助的に画像センサを用い、画像認識処理によって検出対象物体の一部若しくは全部の位置情報等を取得し、レーザレーダによる反射物体の認識結果と合わせて利用するようにしても良い。ただし、画像センサではトンネルの出入り口など、明暗差が大きい状態では、検知対象物体を検知できない状況が起こりえるが、レーザレーダではそのような状況でも問題なく前方車両や路側物を検出することができる。

実施形態に係る車両の走行環境認識装置の全体構成を示す構成図である。 レーザレーダの照射エリアを説明するための説明図である。 走行環境認識処理を示すフローチャートである。 検出対象物体モデルの特徴の一例を示すテーブルである。 高速道路における道路環境の一例を示す説明図である。 （ａ）〜（ｅ）は、レーンマーク位置と自車位置との関係から車線変更を認識する処理を説明するための説明図である。

符号の説明

１０…発光部
２０…受光部
３０…増幅器
４０…コンパレータ
５０…時間計測回路
６０…ＥＣＵ

Claims (9)

1. 車両に設置され、当該車両の車幅方向及び高さ方向それぞれにおいて、所定の角度範囲に渡って複数の送信ビームを照射可能であるとともに、反射物体による反射ビームを受信するレーダユニットと、
   前記レーダユニットの送受信結果に基づいて、前記反射物体の種類及び前記車両に対する相対的位置関係を認識する反射物体認識手段と、
   前記車両の運動量を測定する運動量測定手段と、
   任意の地点を原点とする絶対座標系において、前記運動量測定手段による測定結果に基づいて前記車両の座標位置を算出するとともに、この算出された車両の座標位置と前記反射物体の前記車両に対する相対的位置関係とに基づいて、当該反射物体の座標位置を算出する座標位置算出手段と、
   前記座標位置算出手段によって、時間の経過に伴って繰返し算出される前記車両の座標位置及び前記反射物体の座標位置を記憶し、その記憶された座標位置と、前記反射物体認識手段により認識される前記反射物体の種類とに基づいて、前記車両の走行環境を認識する走行環境認識手段とを備えることを特徴とする車両の走行環境認識装置。
2. 前記反射物体認識手段は、少なくとも、前記レーダユニットにて受信した複数の反射ビームから得られる前記反射物体の形状情報と、それら複数の反射ビームの強度とに基づいて、前記反射物体の種類を認識することを特徴とする請求項１に記載の走行環境認識装置。
3. 前記走行環境認識手段は、前記絶対座標系において、前記反射物体が移動物である場合には、当該移動物の座標位置の変化を示す軌跡情報を求めることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の走行環境認識装置。
4. 前記レーダユニットは、前記車両の前方に向けて、前記複数の送信ビームを照射するものであって、当該複数の送信ビームの一部は、路面に向かうように照射され、この路面に向けて照射された送信ビームが前記車両の走行する車線の境界を示す車線境界線によって反射されたとき、その反射光を受信するものであり、
   前記反射物体認識手段は、前記反射物体として、前記車両が走行する車線の境界を示す車線境界線を認識することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の走行環境認識装置。
5. 前記反射物体認識手段は、前記反射物体として、道路の両端に設けられる路側物を認識するものであり、
   前記走行環境認識手段は、前記絶対座標系における前記路側物の位置、前記車線境界線の位置、及び前記車線境界線の位置から得られる車線幅に基づいて、前記道路の車線数を認識することを特徴とする請求項４に記載の走行環境認識装置。
6. 前記走行環境認識手段は、さらに、前記絶対座標系における前記車両の座標位置から、前記車両が走行している車線を認識することを特徴とする請求項５に記載の走行環境認識装置。
7. 前記車両が走行する道路の曲率を得る道路曲率検出手段を有し、
   前記走行環境認識手段は、前記道路の曲率に従って、認識された路側物を、前記道路の右側路側物と左側路側物とに分類することを特徴とする請求項５に記載の走行環境認識装置。
8. 前記走行環境認識手段は、前記絶対座標系における前記車線境界線の座標位置に対する前記車両の座標位置の変化に基づいて、前記車両が車線変更を行ったことを認識することを特徴とする請求項４乃至請求項７のいずれかに記載の走行環境認識装置。
9. 前記反射物体認識手段は、前記反射物体として、前方を走行している前方車両を認識するものであり、
   前記走行環境認識手段は、前記絶対座標系における前記前方車両の走行軌跡と、前記車両の走行軌跡との位置関係に基づいて、前記道路の車線数を認識することを特徴とする請求項３乃至請求項８のいずれかに記載の走行環境認識装置。

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