JP2015088049A - 車両制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】運転支援制御について安全性の維持と稼働機会を増やすことによる運転者の負担軽減との両立を図る。【解決手段】自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出手段と、物体検出手段による物体の検出結果に基づいて運転者を支援するための運転支援制御処理を実行する運転支援制御手段と、運転支援制御処理の強制停止及び強制停止の解除を行うフェールセーフ制御手段とを備え、フェールセーフ制御手段は、運転支援制御処理が強制停止され且つ自車両の走行速度が所定速度以下であると判定された場合に、物体検出手段により検出中の物体の確からしさを物体検出手段による物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて運転支援制御処理の強制停止を解除する。【選択図】図４

Description

本発明は、自車両の進行方向に存在する物体を検出した結果に基づいて運転支援制御を実行する車両制御システムに関するものであり、特に、前記物体の検出情報に基づいて運転支援制御処理を強制停止させるフェールセーフ制御を実行する車両制御システムについての技術分野に関する。

特開２００１−２８０５６号公報 特開２００１−４３４９６号公報

自車両の進行方向を撮像して得た撮像画像などに基づいて車外環境を認識し、その結果に基づき運転支援のための所定の車両制御（「運転支援制御」と表記する）を行う車両制御システムが知られている。例えば、自車両の前方に存在する車両やその他の所定の障害物を認識した結果に基づき、いわゆる誤発進抑制制御を行う車両制御システムが広く知られている。
誤発進抑制制御は、運転者が例えば駐車時等にシフトを「Ｒ」に入れたつもりで「Ｄ」に入れた状態でアクセル操作を行ってしまった場合や、駐車等のための徐行中にブレーキとアクセルを踏み間違えてしまったなど、シフトの入れ間違いやペダルの踏み間違いによって生じる事故の防止又は被害軽減を目指したものである。具体的に、誤発進抑制制御としては、停車又は徐行中において、自車両の前方に所定の障害物が検出されている状態でアクセルが不必要に強く踏み込まれたとシステムが判断した場合に、運転者に警報音と警告表示で注意を促すと同時にエンジン出力を抑えることで車両の前進を緩やかにする制御が行われる。

上記のような車両制御システムにおいては、撮像画像の信頼度が低いとみなされる場合にいわゆるフェールセーフの観点から運転支援制御処理を強制停止させるということが行われている（例えば上記特許文献１及び特許文献２を参照）。例えば、雨天時やフロントガラスに汚れが付着しているなどの状況では撮像画像にボケが生じるため被写体を正確に捉えることができない場合があり、撮像画像の信頼度が比較的低い。また、いわゆる逆光が生じている状況下でも被写体を正確に捉えることが困難であり撮像画像の信頼度は比較的低い。被写体が正確に捉えられない場合には物体の検出結果も不正確となり、運転支援制御の誤動作を招く。このため、撮像画像の信頼度が低いとみなされる状況であると判定した場合に運転支援制御処理を強制停止させることで、運転支援制御が誤動作することによる危険性の除去を図っている。

従来、運転支援制御を強制停止させるか否かの判定は、一枚のフレーム画像のみではなく複数のフレーム画像に基づいて（つまり或る時間幅をもって）行っている。具体的には、フレーム画像ごとに撮像画像の信頼度についての評価を繰り返し行い、その結果蓄積される評価ポイントに基づいて強制停止を行うか否かを判定している。

ここで、自車両が停止又は徐行（低速走行）をしている状況下では、自車両から非常に近距離に車両等の障害物が存在していたり、また夜間においてヘッドライドが消灯されたり、雨天時においてワイパーが停止されるという可能性が高い。このため、従来の車両制御システムでは、自車両の走行速度が徐行速度以下としての所定速度以下であると判定された場合に、上記の信頼度についてのポイントの加算は行わずに、減算のみを行うようにしている。これによると、自車両の走行速度が所定速度以下に落ちた後は、撮像画像の信頼度が比較的高く維持されている場合にのみポイントが減算されず強制停止が介入することなく運転支援制御処理が継続され、信頼度が高い撮像画像と低い撮像画像とが混在するようなシーンでは比較的早くに強制停止が介入して運転支援制御処理が停止されることになる。すなわち、撮像画像の信頼度が低くなる可能性の高い、自車両が停止又は低速走行中の状況下に対応して、強制停止がより介入し易くしているものであり、それにより安全性の向上を図っている。

しかしながら、上記の従来技術によると、一旦強制停止が介入した後に自車両が停止又は低速走行中となった場合には、撮像画像の信頼度が向上したとしてもポイントの加算が行われないため、自車両が停止又は徐行中である限り強制停止状態が維持され続けてしまう。
運転者の負担軽減の観点からすると、運転支援制御処理の稼働機会はできるだけ多くすることが望ましいが、上記の従来技術によると運転支援制御処理の稼働機会が制限されてしまう。

そこで、本発明は上記した問題点を克服し、運転支援制御について安全性の維持と稼働機会を増やすことによる運転者の負担軽減との両立を図ることを目的とする。

第１に、本発明に係る車両制御システムは、自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段による前記物体の検出結果に基づいて運転者を支援するための運転支援制御処理を実行する運転支援制御手段と、前記運転支援制御処理の強制停止及び強制停止の解除を行うフェールセーフ制御手段とを備え、前記フェールセーフ制御手段は、前記運転支援制御処理が強制停止され且つ自車両の走行速度が所定速度以下であると判定された場合に、前記物体検出手段により検出中の前記物体の確からしさを前記物体検出手段による前記物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて前記運転支援制御処理の強制停止を解除するものである。

これにより、運転支援制御処理が強制停止中で且つ走行速度が所定速度以下（停止中又は徐行中）である場合であっても、検出中の物体が確からしいと評価される場合は運転支援制御処理の強制停止が解除される。

第２に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記物体検出手段は、前記物体までの距離を前記検出情報の一つとして算出し、前記フェールセーフ制御手段は、自車両から所定距離以内の前記物体を対象として前記評価を行うことが望ましい。
自車両が停止中又は徐行中である場合には物体が比較的近距離に検出される可能性が高いため、上記のように自車両から所定距離以内の物体を対象として評価を行うことで、強制停止を解除するにあたっての評価が効率的に行われる。

第３に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記フェールセーフ制御手段は、前記物体の連続検出数を前記確からしさの指標の一つとして前記評価を行うことが望ましい。
これにより、物体の確からしさについての評価精度が高まる。

第４に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記物体検出手段は、自車両の進行方向を撮像して得られた撮像画像に基づき前記物体のサイズを前記検出情報の一つとして算出し、前記フェールセーフ制御手段は、前記物体のサイズの変化量を前記確からしさの指標の一つとして前記評価を行うことが望ましい。
これにより、物体の確からしさについての評価精度が高まる。

第５に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記物体検出手段は、ステレオ撮像された一対の画像データ間の対応点をパターンマッチングにより検出し、該検出された対応点間の座標のずれを視差として算出した結果に基づき、実空間上における前記対応点までの距離を算出し、該算出した前記対応点ごとの距離の情報に基づいて前記物体を検出し、前記フェールセーフ制御手段は、前記物体の検出範囲内に算出された前記距離のばらつき度合いを前記確からしさの指標の一つとして前記評価を行うことが望ましい。
これにより、物体の確からしさについての評価精度が高まる。

第６に、上記した本発明に係る車両制御システムにおいては、前記フェールセーフ制御手段は、前記評価の結果に基づき前記強制停止を解除した後に、引き続き前記物体検出手段により検出中の前記物体の確からしさを前記物体検出手段による前記物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて前記運転支援制御処理を強制停止させることが望ましい。
これにより、検出物体の確からしさの評価に基づき運転支援制御処理の強制停止が一旦解除された後に検出物体の確からしさが低下してしまった場合に、運転支援制御処理を再び強制停止させることが可能とされる。

本発明によれば、運転支援制御について安全性の維持と稼働機会を増やすことによる運転者の負担軽減との両立を図ることができる。

実施の形態の車両制御システムの構成を示した図である。 実施の形態で実行される画像処理について説明するための図である。 実施の形態の立体物検出処理についての説明図である。 実施の形態としてのフェールセーフ制御処理の具体的な処理手順を示したフローチャートである。 同じく、実施の形態としてのフェールセーフ制御処理の具体的な処理手順を示したフローチャートである。

＜１．システム全体構成＞
図１は、本発明に係る実施の形態としての車両制御システム１の構成を示している。なお、図１では、車両制御システム１の構成のうち主に本発明に係る要部の構成のみを抽出して示している。
車両制御システム１は、自車両に対して設けられた撮像部２、画像処理部３、メモリ４、運転支援制御部５、表示制御部６、エンジン制御部７、トランスミッション制御部８、ブレーキ制御部９、センサ・操作子類１０、表示部１１、エンジン関連アクチュエータ１２、トランスミッション関連アクチュエータ１３、ブレーキ関連アクチュエータ１４、及びバス１５を備えて構成される。

画像処理部３は、撮像部２が自車両の進行方向（本例では前方）を撮像して得た撮像画像データに基づき、車外環境の認識に係る所定の画像処理を実行する。画像処理部３による画像処理は、例えば不揮発性メモリ等とされたメモリ４を用いて行われる。なお、撮像部２の内部構成や画像処理部３が実行する具体的な処理の詳細については後述する。

運転支援制御部５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えたマイクロコンピュータで構成され、画像処理部３による画像処理の結果やセンサ・操作子類１０で得られる検出情報や操作入力情報等に基づき、運転支援のための各種の制御処理（以下「運転支援制御処理」と表記）を実行する。
運転支援制御部５は、同じくマイクロコンピュータで構成された表示制御部６、エンジン制御部７、トランスミッション制御部８、ブレーキ制御部９の各制御部とバス１５を介して接続されており、これら各制御部との間で相互にデータ通信を行うことが可能とされる。運転支援制御部５は、上記の各制御部のうち必要な制御部に対して指示を行って運転支援に係る動作を実行させる。

本例の運転支援制御部５は、運転支援制御処理として、誤発進抑制制御処理５Ａ、プリクラッシュブレーキ制御処理部５Ｂとして示す処理を少なくとも実行する。誤発進抑制制御処理部５Ａが実行する誤発進抑制制御処理は、自車両が停止中又は徐行中において、画像処理部３により自車両の進行方向に所定の障害物が検出されている状態でアクセルが強く踏み込まれたと判定した場合に、運転者に警報音と警告表示で注意を促すと同時にエンジン出力を抑えることで車両の前進を緩やかにする制御を行うものである。また、プリクラッシュブレーキ制御処理部５Ｂが実行するプリクラッシュブレーキ制御処理は、画像処理部３により自車両の進行方向に存在する車両等の所定の障害物が検出されている状態で当該障害物への衝突の虞があると判定した場合に、運転者への警告やブレーキの補助等の所定の車両制御を行うものである。障害物への衝突の虞があるか否かの判定は、後述するように画像処理部３において算出される当該障害物までの距離Ｚの情報に基づいて行う。

センサ・操作子類１０は、自車両に設けられた各種のセンサや操作子を包括的に表している。センサ・操作子類１０が有するセンサとしては、自車両の速度を検出する速度センサ１０Ａ、ブレーキペダルの操作／非操作に応じてＯＮ／ＯＦＦされるブレーキスイッチ１０Ｂ、アクセルペダルの踏込み量からアクセル開度を検出するアクセル開度センサ１０Ｃ、操舵角を検出する舵角センサ１０Ｄ、ヨーレート（Yaw Rate）を検出するヨーレートセンサ１０Ｅ、及び加速度を検出するＧセンサ１０Ｆがある。また、図示は省略したが、他のセンサとして、例えばエンジン回転数センサ、吸入空気量を検出する吸入空気量センサ、吸気通路に介装されてエンジンの各気筒に供給する吸入空気量を調整するスロットル弁の開度を検出するスロットル開度センサ、エンジン温度を示す冷却水温を検出する水温センサ、車外の気温を検出する外気温センサ等も有する。
また、操作子としては、エンジンの始動／停止を指示するためのイグニッションスイッチや、ＡＴ（オートマティックトランスミッション）車における自動変速モード／手動変速モードの選択や手動変速モード時におけるシフトアップ／ダウンの指示を行うためのセレクトレバーや、後述する表示部１１に設けられたＭＦＤ（Multi Function Display）における表示情報の切り換えを行うための表示切換スイッチなどがある。

表示部１１は、運転者の前方に設置されたメータパネル内に設けられるスピードメータやタコメータ等の各種メータやＭＦＤ、及びその他運転者に情報提示を行うための表示デバイスを包括的に表している。ＭＦＤには、自車両の総走行距離や外気温、瞬間燃費等といった各種の情報を同時又は切り換えて表示可能とされる。

表示制御部６は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、表示部１１による表示動作を制御する。例えば、運転支援制御部５からの指示に基づき、運転支援の一環として表示部１１（例えばＭＦＤの所定領域）に所定の注意喚起メッセージを表示させることが可能とされている。

エンジン制御部７は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、エンジン関連アクチュエータ１２として設けられた各種アクチュエータを制御する。エンジン関連アクチュエータ１２としては、例えばスロットル弁を駆動するスロットルアクチュエータや燃料噴射を行うインジェクタ等のエンジン駆動に係る各種のアクチュエータが設けられる。
例えばエンジン制御部７は、前述したイグニッションスイッチの操作に応じてエンジンの始動／停止制御を行う。また、エンジン制御部７は、エンジン回転数センサやアクセル開度センサ１０Ｃ等の所定のセンサからの検出信号に基づき、燃料噴射タイミング、燃料噴射パルス幅、スロットル開度等の制御も行う。

トランスミッション制御部８は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、トランスミッション関連アクチュエータ１３として設けられた各種のアクチュエータを制御する。トランスミッション関連アクチュエータ１３としては、例えば自動変速機の変速制御を行うコントロールバルブや、ロックアップクラッチをロックアップ動作させるロックアップアクチュエータ等のトランスミッション関連の各種アクチュエータが設けられる。
例えばトランスミッション制御部８は、前述したセレクトレバーによって自動変速モードが選択されている際には、所定の変速パターンに従い変速信号をコントロールバルブに出力して変速制御を行う。
また、トランスミッション制御部８は、手動変速モードの設定時には、セレクトレバーによるシフトアップ／ダウン指示に従った変速信号をコントロールバルブに出力して変速制御を行う。

ブレーキ制御部９は、センサ・操作子類１０における所定のセンサからの検出信号や操作子による操作入力情報等に基づき、ブレーキ関連アクチュエータ１４として設けられた各種のアクチュエータを制御する。ブレーキ関連アクチュエータ１４としては、例えばブレーキブースターからマスターシリンダへの出力液圧やブレーキ液配管内の液圧をコントロールするための液圧制御アクチュエータ等、ブレーキ関連の各種のアクチュエータが設けられる。
例えばブレーキ制御部９は、運転支援制御部５よりブレーキをＯＮする指示が為された場合に上記の液圧制御アクチュエータを制御して自車両を制動させる。またブレーキ制御部９は、所定のセンサ（例えば車軸の回転速度センサや車速センサ１０Ａ）の検出情報から車輪のスリップ率を計算し、スリップ率に応じて上記の液圧制御アクチュエータにより液圧を加減圧させることで、所謂ＡＢＳ（Antilock Brake System）制御を実現する。

＜２．本実施の形態で実行される画像処理＞
図２により、本実施の形態で実行される画像処理について説明する。
なお、図２では画像処理について説明するため、画像処理部３の構成と共に図１に示した撮像部２の内部構成及びメモリ４も併せて示している。先ず、画像処理に用いる撮像画像データを得るための撮像部２について簡単に説明しておく。
撮像部２には、第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２、Ａ／Ｄ変換器２１−１、Ａ／Ｄ変換器２１−２、及び画像補正部２２が設けられている。
第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２は、それぞれカメラ光学系と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子とを備えて構成され、前記カメラ光学系により前記撮像素子の撮像面に被写体像が結像され、該撮像素子にて受光光量に応じた電気信号が画素単位で得られる。
第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２は、いわゆるステレオ撮像法による測距が可能となるように設置される。すなわち、視点の異なる複数の撮像画像が得られるように配置されている。本例における第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２は、自車両のフロントガラス上部近傍において、車幅方向に所定間隔を空けて配置されている。第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２の光軸は平行とされ、焦点距離はそれぞれ同値とされる。また、フレーム周期は同期し、フレームレートも一致している。

第１カメラ部２０−１の撮像素子で得られた電気信号はＡ／Ｄ変換器２１−１に、第２カメラ部２０−２の撮像素子で得られた電気信号はＡ／Ｄ変換器２１−２に供給され、それぞれＡ／Ｄ変換が行われる。これにより、画素単位で所定階調による輝度値を表すデジタル画像信号（画像データ）が得られる。

画像補正部２２には、Ａ／Ｄ変換器２１−１を介して得られる第１カメラ部２０−１による撮像画像に基づく画像データ（以下「第１撮像画像データ」と表記）と、Ａ／Ｄ変換器２１−２を介して得られる第２カメラ部２０−２による撮像画像に基づく画像データ（以下「第２撮像画像データ」と表記）とが入力される。画像補正部２２は、第１撮像画像データ、第２撮像画像データのそれぞれに対し、第１カメラ部２０−１、第２カメラ部２０−２の取り付け位置の誤差に起因するずれの補正を例えばアフィン変換等を用いて行う。また画像補正部２２は、第１撮像画像データ、第２撮像画像データのそれぞれに対しノイズの除去等を含む輝度値の補正も行う。

撮像部２で得られた第１撮像画像データ、第２撮像画像データは、画像処理部３によってメモリ４に記録・保持される。

画像処理部３は、例えばマイクロコンピュータで構成され、起動されたプログラムに従って第１撮像画像データ、第２撮像画像データに基づく各種の画像処理を実行する。
図２においては、画像処理部３が実行する各種の画像処理を機能ごとに分けてブロック化して示している。図のように画像処理部３は、機能ごとに大別すると、三次元位置情報生成処理部３Ａ、車線検出処理部３Ｂ、車線モデル形成処理部３Ｃ、立体物検出処理部３Ｄ、対象認識処理部３Ｅ、及びフェールセーフ制御処理部３Ｆを有している。

三次元位置情報生成処理部３Ａが実行する三次元位置情報生成処理は、メモリ４に保持された第１撮像画像データ、第２撮像画像データに基づき三次元位置情報を生成する処理となる。具体的に、三次元位置情報生成処理は、第１撮像画像データと第２撮像画像データ（つまりステレオ撮像された一対の画像データ）の間の対応点をパターンマッチングにより検出し、検出された対応点間の座標のずれを視差ｄｐとして算出し、視差ｄｐを用いて三角測量の原理により実空間上における対応点の位置の情報を三次元位置情報として生成する処理である。視差ｄｐとしての座標のずれを算出するにあたっては、予め第１撮像画像データ、第２撮像画像データのうちの一方が「基準画像」、他方が「比較画像」として定められる。比較画像は、基準画像上の水平方向端部に位置する物体についての視差ｄｐの算出を可能とするため、基準画像よりも水平方向画素数が多い画像として生成される。

ここで、三次元位置情報は、一対のカメラ（第１カメラ部２０−１と第２カメラ部２０−２）の中央真下の点を原点とし、一対のカメラを結ぶ方向にＸ軸、上下方向にＹ軸、前後方向にＺ軸ととった場合の空間上の点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）として表される情報である。三次元位置情報としてのＸ，Ｙ，Ｚの各値は、基準画像における水平方向に平行な軸をｉ軸、垂直方向に平行な軸をｊ軸としたときの画素の座標を（ｉ，ｊ）で表し、一対のカメラの間隔をＣＤ、１画素当たりの視野角をＰＷ、一対のカメラの取り付け高さをＣＨ、カメラ正面の無限遠点の基準画像上でのｉ座標、ｊ座標をそれぞれＩＶ、ＪＶとしたときに、下記［式１］〜［式３］で表される座標変換により求まる。
Ｘ＝ＣＤ／２＋Ｚ×ＰＷ×（ｉ−ＩＶ） …［式１］
Ｙ＝ＣＨ＋Ｚ×ＰＷ×（ｊ−ＪＶ） …［式２］
Ｚ＝ＣＤ／｛ＰＷ×（ｄｐ−ＤＰ）} …［式３］

ここで、上記［式３］における「ＤＰ」は、消失点視差や無限遠対応点などとも称されるが、要するに基準画像と比較画像の間の対応点間の視差ｄｐと、対応点までの実空間上での距離Ｚとが上記［式３］を満たすようにして決定される値である。

車線検出処理部３Ｂが実行する車線検出処理は、基準画像（つまり第１撮像画像データ又は第２撮像画像データのうち予め設定された方の画像データ）と、上記の三次元位置情報生成処理で生成された三次元位置情報（対応点としての画素ごとの距離Ｚを含む）とに基づき、自車両が走行する路面上に形成された車線を検出する処理となる。具体的に、車線検出処理では、先ず基準画像の各画素の輝度値と各画素の実空間における距離Ｚとに基づいて基準画像上に車線候補点を検出し、検出した車線候補点に基づいて自車両の左右の車線位置を検出する。例えば、基準画像上の１画素幅の水平ライン上を左右方向に１画素ずつオフセットしながら探索し、基準画像の各画素の輝度値に基づいて各画素の輝度微分値（＝エッジ強度）が閾値以上に大きく変化する条件を満たす画素を車線候補点として検出する。この処理を、上記探索の対象とする水平ラインを基準画像の例えば下側から上向きに１画素幅ずつオフセットさせながら順次行う。これにより、自車両の右側領域及び左側領域のそれぞれに車線候補点を検出する。

車線モデル形成処理部３Ｃが実行する車線モデル形成処理は、上記の車線検出で検出された左右の車線候補点の情報に基づき、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸で定義される三次元空間上における車線モデルを形成する処理である。具体的には、車線検出部で検出された車線候補点の三次元位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を例えば最小二乗法等で直線近似して、三次元空間上における車線モデルを形成する。
このように形成された車線モデルにより、自車両が走行する路面の高さ情報も得られたことになる。

立体物検出処理部３Ｄが実行する立体物検出処理は、三次元位置情報に基づき自車両の進行方向に存在する立体物を検出する処理である。例えば、この立体物検出処理では、先の視差ｄｐの算出過程で検出された各対応点をその距離Ｚの値を対応づけて画像上に表した距離画像を生成する。そして、図３Ａに示すように、該距離画像を縦方向に仕切る複数の縦領域ＶＲに分割し、縦領域ＶＲごとに画像縦方向（ｊ方向）の距離分布を表す距離ヒストグラムを作成し、度数が所定値以上となる位置（対応点）の距離Ｚをその縦領域ＶＲ内に存在する物体の代表距離とする（図３Ｂ参照）。そして、代表距離が得られた各対応点について、近接する各対応点までの距離Ｚや方向などの関係性から、同一物体とみなされる画素範囲をグループ化し、画像内に存在する各立体物の範囲Ｇを特定する（図３Ｃ参照）。これにより、画像内に存在する立体物（図３Ｃ中ではＧ１〜Ｇ３と表記）が該立体物までの距離Ｚの情報、及びそのサイズの情報も含めて検出される。
なお、立体物検出処理の手法は、特開２００９−８５３９号公報に記載された手法と同様であり、詳しくは該文献を参照されたい。

対象認識処理部３Ｅが実行する対象認識処理は、基準画像と立体物検出処理による立体物の検出情報とに基づき自車両の進行方向に存在する対象物を認識する処理である。ここで言う対象物とは、検出された立体物のうち運転支援制御処理を行うにあたってその認識（識別）が必要とされる先行車両や歩行者、その他の所定の障害物を意味する。
例えば、先行車両の認識は、複数フレームにわたって検出立体物の距離Ｚの情報をモニタすることで、自車両の走行路上に存在する立体物であって、自車両と略同じ進行方向に所定の速度条件を満たす速度で移動するものを先行車両として抽出する。このとき、車両以外の立体物の誤認識を抑制するために、基準画像を用いたパターンマッチング（例えばブレーキランプ等の車両の特徴点に基づくパターンマッチング）も併せて行う。
先行車両を認識した場合は、先行車両認識情報として先行車距離（＝自車両との車間距離）、先行車速度（＝車間距離の変化割合＋自車速）、先行車加速度（＝先行車速の微分値）を算出する。
なお、上記の対象認識処理の手法は特開２０１２−６６７５９号公報に開示された手法と同様であり、詳しくは該文献を参照されたい。

フェールセーフ制御処理部３Ｆが実行するフェールセーフ制御処理は、運転支援制御部５が実行する運転支援制御処理の強制停止及び強制停止の解除を行う処理である。フェールセーフ制御処理としては、「通常処理」「ポイント加算なし通常処理」を行う。これら通常処理とポイント加算なし通常処理は、自車両の走行速度が所定速度以下であるか否かに応じて実行し分ける。具体的には、自車両の走行速度が徐行速度の上限速度として定められた所定速度以下（停止中も含む：本例では９ｋｍ／ｈ以下）であるか否かを判定し、当該所定速度以下でない場合は通常処理、所定速度以下である場合はポイント加算なし通常処理を実行する。
通常処理は、撮像画像の信頼度が低いか否かを判定し、信頼度が低いと判定した場合はフェールセーフの観点から運転支援制御処理を強制停止させ、信頼度が低くないと判定した場合は強制停止を解除する処理である。撮像画像の信頼度が低いか否かの判定は、フレーム画像ごとに撮像画像の信頼度を評価するために予め設定された所定の条件を満たすか否かの判定を繰り返し行い、該判定の結果に応じて撮像画像の信頼度についての評価ポイントを加算／減算した結果に基づき行う。具体的には、このようにフレーム画像ごとの判定処理で加算／減算される評価ポイントが所定の閾値以上であるか否かにより撮像画像の信頼度が低いか否かの判定を行う。評価ポイントが所定の閾値以上であれば撮像画像の信頼度が低いとみなして強制停止を実行する。また、強制停止中において、評価ポイントが所定の閾値を下回った場合は撮像画像の信頼度が回復したとして強制停止の解除を行う。
なお、上記のフレーム画像ごとの判定処理における判定条件としては、例えば上述した特許文献１や特許文献２に記載の条件等を挙げることができるが、判定条件としては前述した雨天時、フロントガラスへの汚れの付着、逆光等、撮像画像の信頼度が低いとみなされる状況を適切に判定できるように設定されたものであればよく、特定の条件に限定されるべきものではない。

ここで、フェールセーフ制御処理では、運転支援制御処理を強制停止させた場合は、例えばその旨の通知情報を表示部１１に表示させるなど、強制停止を行った旨を運転者に通知するための処理も併せて実行する。

ポイント加算なし通常処理は、上記の通常処理に関して、評価ポイントの加算はせずに減算のみを行う処理である。すなわち、上記のフレーム画像ごとの判定処理の結果、ポイントを加算すべき判定結果が得られてもポイント加算はせず、ポイントを減算すべき判定結果が得られた場合にポイントの減算を行う。ポイント加算なし通常処理は、撮像画像の信頼度が低くなる可能性の高い自車両が停止又は徐行中の状況下に対応して、強制停止がより介入し易くなることを意図して実行しているものである。

但し、自車両の走行速度が所定速度以下である場合に上記のポイント加算なし通常処理を実行することによると、自車両の走行速度が所定速度以下に落ちた状態で運転支援制御処理が強制停止されると、その後は撮像画像の信頼度が高い状態であっても自車両の走行速度が所定速度以下である限りは強制停止状態が維持され続けてしまう。これは、運転支援制御の稼働機会が制限されていると言うことができ、運転者の負担軽減を図るという観点からは望ましくない。

そこで、本実施の形態では、フェールセーフ制御処理として自車両の走行速度が所定速度以下（徐行速度以下）であっても検出中の立体物が確からしいと判定された場合には強制停止を解除する処理を併せて実行する。具体的には、運転支援制御処理が強制停止され且つ自車両の走行速度が所定速度以下であると判定された場合に、前述の立体物検出処理により検出中の立体物の確からしさを立体物検出処理による立体物の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて運転支援制御処理の強制停止を解除するものである。
これにより、自車両の走行速度が所定速度以下である場合における運転支援制御の稼働機会を増やすと共に、運転支援制御の安全性の維持を図る。

＜３．実施の形態のフェールセーフ制御処理＞
図４及び図５は、上記のような強制停止中で且つ自車両が所定速度以下の場合に実行する処理を含めて画像処理部３が実行する実施の形態としてのフェールセーフ制御処理の具体的処理手順を示したフローチャートである。
なお、これら図４及び図５に示す一連の処理は撮像画像の１フレームごとに繰り返し実行されるものである。

先ず、図４において、画像処理部３はステップＳ１０１で、解除フラグＦＬの値が「０」であるか否かを判別する。解除フラグＦＬは、後述するステップＳ１２４で強制停止解除が実行されたか否か（つまり強制停止中且つ所定速度以下の状況下で強制停止解除が行われたか否か）を確認するためのフラグである。

ステップＳ１０１において解除フラグＦＬの値が「０」ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３は図５に示すステップＳ１２６に処理を進める。なお、図５に示す処理は、強制停止中且つ所定速度以下の状況下で強制停止解除を実行した後に、引き続き所定速度以下である状況が継続する場合に後述する確実性ポイントαによる評価に基づき運転支援制御処理を再強制停止させるための処理となるが、これについては後述する。

一方、ステップＳ１０１において解除フラグＦＬの値が「０」であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０２に処理を進めて強制停止中且つ低速中であるか否かを判別する。すなわち、運転支援制御処理を強制停止中で且つ自車両の走行速度が所定速度以下（徐行上限速度以下：例えば９ｋｍ／ｈ以下）であるか否かを判別する。

ステップＳ１０２において、強制停止中且つ低速中ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０３に進み低速中であるか否か（ステップＳ１０２と同様の所定速度以下か否か）を判別する。自車両が低速中ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０４に進んで通常処理を実行し、図４，５に示す処理を終える。一方、自車両が低速中であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０５に進んでポイント加算なし通常処理を実行し、図４，５に示す処理を終える。なお、通常処理、ポイント加算なし通常処理については既に説明済みであるため重複説明は避ける。

一方、ステップＳ１０２において強制停止中且つ低速中ではあるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１０６に進み立体物識別子ｎの値を「０」にリセットする。立体物識別子ｎは、以下で説明する確実性ポイントαの算出処理の対象とする立体物を識別するための識別子である。

続くステップＳ１０７で画像処理部３は、所定距離内に検出された立体物の検出情報を取得する。すなわち、上述した立体物検出処理で検出された立体物のうちその距離が所定値以下の立体物についての検出情報とを取得する。このとき、各立体物の距離は、その立体物の代表距離とする。立体物の代表距離は、例えば検出範囲Ｇに内在される各縦領域ＶＲの代表距離の平均値とする。また、所定距離内とは、例えば１０ｍ以内であるとする。
また、立体物の検出情報としては、本例の場合にはその立体物の過去数フレーム分の検出範囲Ｇの情報、及び検出範囲Ｇ内で算出された距離Ｚの情報を少なくとも取得する。

次のステップＳ１０８で画像処理部３は、処理対象立体物数Ｎの値を該当立体物数に設定する。すなわち、上記の所定距離内に検出された立体物の数に設定する。

続くステップＳ１０９〜Ｓ１２０の処理は、該当する各立体物についてその確からしさを評価するための確実性ポイントαを算出するための処理となる。
具体的に、先ずステップＳ１０９で画像処理部３は、ｎ番目の立体物（所定距離内に検出されたうちのｎ番目の立体物）の連続検出フレーム数が閾値ＴＨ１以上であるか否かを判別する。本例における閾値ＴＨ１は、例えば３秒をフレーム数に換算した値に設定している。
連続検出フレーム数が閾値ＴＨ１以上であるとの肯定結果が得られた場合はステップＳ１１０に進んで確実性ポイントαを加算し、ステップＳ１１２に進む。一方、連続検出フレーム数が閾値ＴＨ１以上ではないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１１１に進んで確実性ポイントαを減算し、ステップＳ１１２に進む。

ステップＳ１１２で画像処理部３は、ｎ番目の立体物のサイズ変化量が大きいか否かを判別する。本例において、サイズ変化量としては、現フレームと直前のフレームとの間の立体物の検出範囲Ｇの縦サイズ、横サイズの変化量（％）を算出する。これら縦サイズ、横サイズの変化量のうち何れか一方が５０％未満又は１５０％より大きいか否かを毎フレーム判別し、５０％未満又は１５０％より大きい状態が３フレーム連続したときは立体物のサイズ変化量が大きいとの判別結果を得、それ以外の場合はサイズ変化量が大きくないとの判別結果を得る。
なお、サイズ変化量が大きいか否かの判別は検出範囲Ｇの面積を基準としてもよく、また毎フレームで完結する判別処理としてもよい。何れにしても、判別手法は上記の手法に限定されるべきものではなく多様な手法が考えられるものである。

サイズ変化量が大きくないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１１３に進んで確実性ポイントαを加算し、ステップＳ１１５に進む。一方、サイズ変化量が大きいとの肯定結果が得られた場合はステップＳ１１４に進んで確実性ポイントαを減算し、ステップＳ１１５に進む。

ステップＳ１１５で画像処理部３は、ｎ番目の立体物のＯＫ距離データ数が多いか否かを判別する。ここで、立体物のＯＫ距離データ数とは、当該立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのうち、当該立体物の代表距離（本例では当該立体物の検出範囲Ｇに内在される各縦領域ＶＲの代表距離の平均値とする）との差が所定値以内の距離Ｚの数を意味する。例えば本例では、当該立体物の代表距離との差が±５ｍ以内の距離Ｚの数がＯＫ距離データ数であるとする。
本例の場合、ＯＫ距離データ数が多いか否かの判別は、立体物の検出範囲Ｇ内に占めるＯＫ距離データの割合（％）を基準として行う。具体的には、「ＯＫ距離データ数／検出範囲Ｇの画素数」が例えば６０％以上である場合はＯＫ距離データ数が多いとの肯定結果を得、それ以外の場合は否定結果を得る。上記のように割合を基準としたことで、立体物のサイズに関わらずＯＫ距離データの多さを適正に見積もることができる。
なお、ＯＫ距離データ数が多いか否かの判別は、例えばＯＫ距離データ数が所定値以上であるか否かを判別するなど、上記の手法に限定されるべきものではなく多様な手法が考えられる。
ＯＫ距離データ数が多いか否かの判別は、立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのばらつき度合いが小さいか否かの判別を行っていることに相当する。

ＯＫ距離データ数が多いとの肯定結果が得られた場合はステップＳ１１６に進んで確実性ポイントαを加算し、ステップＳ１１８に進む。すなわち、ＯＫ距離データ数が多ければ（距離Ｚのばらつきが小さければ）立体物の確からしさは大きいとみなせるため、確実性ポイントの加算を行うものである。一方、ＯＫ距離データ数が多くないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１１７に進んで確実性ポイントαを減算し、ステップＳ１１８に進む。

ステップＳ１１８で画像処理部３は、ｎ番目の立体物のＮＧ距離データ数が少ないか否かを判別する。立体物のＮＧ距離データ数とは、当該立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのうち値が所定値以上の距離Ｚの数を意味する。例えば本例では、５０ｍ以上の値を有する距離Ｚの数であるとする。なお、ＮＧ距離データとしては、立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのうち当該立体物の代表距離との差が所定値以上の距離Ｚとしてもよい。
本例の場合、ＮＧ距離データ数が少ないか否かの判別は、立体物の検出範囲Ｇ内に占めるＮＧ距離データの割合（％）を基準として行い、具体的には、「ＮＧ距離データ数／検出範囲Ｇの画素数」が例えば２０％以下である場合はＮＧ距離データ数が少ないとの肯定結果を得、それ以外の場合は否定結果を得る。
なお、ＮＧ距離データ数が少ないか否かの判別についても、例えばＮＧ距離データ数が所定値以下であるか否かを判別するなど、上記の手法に限定されるべきものではなく多様な手法が考えられる。
ＮＧ距離データ数が少ないか否かの判別は、立体物の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのばらつき度合いが小さいか否かの判別を行っていることに相当する。

ＮＧ距離データ数が少ないとの肯定結果が得られた場合はステップＳ１１９に進んで確実性ポイントαを加算し、ステップＳ１２１に進む。一方、ＮＧ距離データ数が少なくないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１２０に進んで確実性ポイントαを減算し、ステップＳ１２１に進む。

ステップＳ１２１で画像処理部３は、立体物識別子ｎが処理対象立体物数Ｎ以上であるか否かを判別し、立体物識別子ｎが処理対象立体物数Ｎ以上でないとの否定結果が得られた場合はステップＳ１２２に進んで立体物識別子ｎの値をインクリメント（ｎ←ｎ＋１）し、ステップＳ１０９に戻る。これにより、所定距離内に検出されたｎ個の各立体物について、ステップＳ１０９〜Ｓ１２０の確実性ポイントαの算出処理が実行される。

一方、立体物識別子ｎが処理対象立体物数Ｎ以上であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１２３に進み、最も近距離の立体物の確実性ポイントαが閾値ＴＨａ以上であるか否かを判別する。
最も近距離の立体物の確実性ポイントαが閾値ＴＨａ以上であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１２４に進んで強制停止解除を行う。ここで、本例の場合、運転支援制御処理の強制停止の解除は、少なくとも先に説明した誤発進抑制制御処理（５Ａ）及びプリクラッシュブレーキ制御処理（５Ｂ）について実行する。
ステップＳ１２４の解除処理が実行されることにより、運転支援制御処理が強制停止中で且つ自車両が低速中（停止中も含む）の状態においても、検出された立体物が確からしいと評価される場合には強制停止が解除される。

なお、上記では最も近距離に位置する立体物の確実性ポイントαを基準とする例を挙げたが、ステップＳ１２３の判別処理としては、該当立体物全ての確実性ポイントαが閾値ＴＨａ以上であるか否かを判別してもよい。或いは、確実性ポイントαが閾値ＴＨａ以上である立体物が（一つでも）存在するか否かを判別してもよい。

画像処理部３は、ステップＳ１２４で強制停止解除を実行したことに応じて、ステップＳ１２５で解除フラグＦＬを「１」に更新し、図４，５に示す処理を終える。
一方、最も近距離の立体物の確実性ポイントαが閾値ＴＨａ以上ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３は強制停止解除は実行せずに図４，５に示す処理を終える。

続いて、解除フラグＦＬが「１」である場合に対応して実行される図５の処理について説明する。
画像処理部３は、図５に示すステップＳ１２６で低速中であるか否か（自車両の走行速度が前述の所定速度以下であるか否か）を判別する。低速中であるとの肯定結果が得られた場合（すなわち強制停止中且つ低速中の状況下でステップＳ１２４の強制停止解除が行われた後に走行速度が所定速度以下を維持している場合）は、ステップＳ１２７〜Ｓ１３５に示す処理を実行する。これらステップＳ１２７〜Ｓ１３５に示す処理は、立体物の確からしさを引き続き評価し、該評価の結果に基づいて運転支援制御処理を強制停止させるための処理である。

具体的に、画像処理部３は、ステップＳ１２７で立体物識別子ｎを「０」にリセットし、ステップＳ１２８で所定距離内に検出された立体物の検出情報を取得する。そして、続くステップＳ１２９において、処理対象立体物数Ｎの値を該当立体物数に設定する。なお、これらステップＳ１２７、Ｓ１２８、Ｓ１２９の処理は図４で説明したステップＳ１０６、Ｓ１０７、Ｓ１０８とそれぞれ同様であるため重複説明は避ける。
次のステップＳ１３０で画像処理部３は、ｎ番目の立体物についての確実性ポイントαの算出処理を実行する。すなわち、先のステップＳ１０９〜Ｓ１２０と同様の処理を実行する。

画像処理部３は、ステップＳ１３０の算出処理を実行したことに応じて、ステップＳ１２１で立体物識別子ｎが処理対象立体物数Ｎ以上であるか否かを判別し、立体物識別子ｎが処理対象立体物数Ｎ以上でない場合はステップＳ１３２に進んで立体物識別子ｎの値をインクリメントし、ステップＳ１３０に戻る。
一方、立体物識別子ｎが処理対象立体物数Ｎ以上である場合、画像処理部３はステップＳ１３３に進み、最も近距離の立体物の確実性ポイントαが閾値ＴＨａ未満であるか否かを判別する。すなわち、所定距離内に検出された立体物のうち最も近距離に位置する立体物について算出された確実性ポイントαが閾値ＴＨａ未満であるか否かを判別する。

最も近距離の立体物の確実性ポイントαが閾値ＴＨａ未満であるとの肯定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１３４に進んで再強制停止処理を実行する。すなわち、ステップＳ１２４で強制停止解除した運転支援制御処理を再び強制停止する処理を行う。

このようにステップＳ１２４の解除処理を行った後は、引き続き検出中の立体物について確からしさが評価され、立体物が確からしくないとみなされた場合には停止解除された運転支援制御処理が再び強制停止される。

なお、上記では最も近距離に位置する立体物の確実性ポイントαを基準とする例を挙げたが、ステップＳ１３４の判別処理としても、該当立体物全ての確実性ポイントαが閾値ＴＨａを基準とした判別処理としてもよいし、或いは確実性ポイントαが閾値ＴＨａ以上である立体物の有無（一つでも存在するか否か）を判別基準としてもよい。

画像処理部３は、ステップＳ１３４で再強制停止処理を実行したことに応じて、ステップＳ１３５で解除フラグＦＬを「０」に戻し、図４，５に示す処理を終える。
一方、最も近距離の立体物の確実性ポイントαが閾値ＴＨａ未満ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３は再強制停止処理は実行せずに図４，５に示す処理を終える。

また、先のステップＳ１２６において低速中ではないとの否定結果が得られた場合、画像処理部３はステップＳ１３６に進んで解除フラグＦＬを「０」に戻し、図４に示すステップＳ１０４に進む。
これにより、強制停止中で且つ走行速度が所定速度以下の状態からステップＳ１２４で強制停止が解除された後に走行速度が所定速度を超える速度に復帰した場合には、通常処理が実行される。

ここで、上記では強制停止解除と再強制停止とについて同じ基準（閾値ＴＨａ）を用いたが、強制停止解除／再強制停止を実行するか否かの基準については、例えば解除フラグＦＬが「０」のときと「１」のときとで閾値ＴＨａを変更する、或いは確実性ポイントαの加算量又は減算量を変更するなどしてヒステリシスを持たせることもできる。

なお、上記の一連の処理によれば、自車両が強制停止中且つ所定速度以下であった状態から走行速度が所定速度を超える速度に復帰した場合には、解除フラグＦＬが必ず「０」となるようにされるので、以降はステップＳ１０２で強制停止中且つ低速中と判別されない限り、走行速度に応じて通常処理又はポイント加算なし通常処理の何れかが実行されることになる。

＜４．実施の形態のまとめ＞
上記のように本実施の形態の車両制御システム１は、自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出手段（三次元位置情報生成処理部３Ａ及び立体物検出処理部３Ｄ）と、物体検出手段による物体の検出結果に基づいて運転者を支援するための運転支援制御処理を実行する運転支援制御手段（運転支援制御部５）と、運転支援制御処理の強制停止及び強制停止の解除を行うフェールセーフ制御手段（フェールセーフ制御処理部３Ｆ）とを備えている。
そして、フェールセーフ制御手段が、運転支援制御処理が強制停止され且つ自車両の走行速度が所定速度以下であると判定された場合に、物体検出手段により検出中の物体の確からしさを物体検出手段による物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて運転支援制御処理の強制停止を解除するものである。

これにより、運転支援制御処理が強制停止中で且つ走行速度が所定速度以下（停止中又は徐行中）である場合であっても、検出中の物体が確からしいと評価される場合は運転支援制御処理の強制停止が解除される。
従って、運転支援制御の安全性を加味しつつ、稼働機会を増やすことができる。すなわち、運転支援制御について安全性の維持と稼働機会を増やすことによる運転者の負担軽減との両立を図ることができる。

また、本実施の形態の車両制御システム１においては、物体検出手段は、物体までの距離Ｚを検出情報の一つとして算出し、フェールセーフ制御手段は、自車両から所定距離以内の物体を対象として評価を行っている。
自車両が停止中又は徐行中である場合には物体が比較的近距離に検出される可能性が高い。
従って、上記のように自車両から所定距離以内の物体を対象として評価を行うことで、強制停止を解除するにあたっての評価を効率的に行うことができる。

さらに、本実施の形態の車両制御システム１においては、フェールセーフ制御手段は、物体の連続検出数を確からしさの指標の一つとして評価を行っている。
物体が連続して検出されていれば、その物体はより確からしいとみなすことができる。
このため、連続検出数を確からしさの指標の一つとして評価を行うことで、物体の確からしさについての評価精度が高まり、従って安全性を高めることができる。

さらにまた、本実施の形態の車両制御システム１においては、物体検出手段は、自車両の進行方向を撮像して得られた撮像画像に基づき物体のサイズを検出情報の一つとして算出し、フェールセーフ制御手段は、物体のサイズの変化量を確からしさの指標の一つとして評価を行っている。
撮像画像の信頼度が高く物体が安定して検出されている状況では、検出物体のサイズの変化量は少ない傾向にあり、雨天時や逆光時、夜間ヘッドライトを消灯しているなどの悪環境下では環境の変化（例えば光の当たり具合等）に起因して検出物体のサイズの変化量が大きくなり易い傾向にある。
このため、物体のサイズの変化量を確からしさの指標の一つとして評価を行うことで、物体の確からしさについての評価精度が高まり、従って安全性を高めることができる。

加えて、本実施の形態の車両制御システム１においては、物体検出手段は、ステレオ撮像された一対の画像データ間の対応点をパターンマッチングにより検出し、該検出された対応点間の座標のずれを視差として算出した結果に基づき、実空間上における対応点までの距離Ｚを算出し、算出した対応点ごとの距離Ｚの情報に基づいて物体を検出し、フェールセーフ制御手段は、物体の検出範囲Ｇ内に算出された距離Ｚのばらつき度合いを確からしさの指標の一つとして評価を行っている。
撮像画像の信頼度が高く物体が安定して検出されている状況では、物体の検出範囲Ｇ内で算出された距離Ｚのばらつき度合いは少ない傾向にあり、悪環境下では環境の変化（例えば光の当たり具合等）に起因して検出範囲Ｇ内で算出された距離Ｚのばらつき度合いが大きくなり易い傾向にある。
従って、物体の検出範囲Ｇ内で算出された距離Ｚのばらつき度合いを確からしさの指標の一つとして評価を行うことで、物体の確からしさについての評価精度が高まり、従って安全性を高めることができる。

また、本実施の形態の車両制御システム１においては、フェールセーフ制御手段は、評価の結果に基づき強制停止を解除した後に、引き続き物体検出手段により検出中の物体の確からしさを物体検出手段による物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて運転支援制御処理を強制停止させている。
これにより、検出物体の確からしさの評価に基づき運転支援制御処理の強制停止が一旦解除された後に検出物体の確からしさが低下してしまった場合に、運転支援制御処理を再び強制停止させることが可能とされる。
従って、検出物体が確からしくない状況下での運転支援制御の稼働を防止でき、安全性をより高めることができる。

＜５．変形例＞
なお、本発明は上記で説明した具体例に限定されず、多様な変形例が考えられるものである。
例えば、上記では、自車両の進行方向を撮像して得られた撮像画像に基づいて物体検出（距離Ｚの算出も含む）を行う場合を例示したが、本発明は、例えばミリ波レーダーなどレーダー装置を用いた物体検出を行う場合にも好適に適用できる。

また、上記では、ＡＴ車を前提として説明を行ったが、本発明はＭＴ（マニュアルトランスミッション）車にも好適に適用できる。

１…車両制御システム、２…撮像部、３…画像処理部、３Ａ…三次元位置情報生成処理部、３Ｄ…立体物検出処理部、３Ｆ…フェールセーフ制御処理部、５…運転支援制御部

Claims (6)

1. 自車両の進行方向に存在する物体を検出する物体検出手段と、
   前記物体検出手段による前記物体の検出結果に基づいて運転者を支援するための運転支援制御処理を実行する運転支援制御手段と、
   前記運転支援制御処理の強制停止及び強制停止の解除を行うフェールセーフ制御手段とを備え、
   前記フェールセーフ制御手段は、
   前記運転支援制御処理が強制停止され且つ自車両の走行速度が所定速度以下であると判定された場合に、前記物体検出手段により検出中の前記物体の確からしさを前記物体検出手段による前記物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて前記運転支援制御処理の強制停止を解除する
   車両制御システム。
2. 前記物体検出手段は、
   前記物体までの距離を前記検出情報の一つとして算出し、
   前記フェールセーフ制御手段は、
   自車両から所定距離以内の前記物体を対象として前記評価を行う
   請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記フェールセーフ制御手段は、
   前記物体の連続検出数を前記確からしさの指標の一つとして前記評価を行う
   請求項１又は請求項２に記載の車両制御システム。
4. 前記物体検出手段は、
   自車両の進行方向を撮像して得られた撮像画像に基づき前記物体のサイズを前記検出情報の一つとして算出し、
   前記フェールセーフ制御手段は、
   前記物体のサイズの変化量を前記確からしさの指標の一つとして前記評価を行う
   請求項１乃至請求項３の何れかに記載の車両制御システム。
5. 前記物体検出手段は、
   ステレオ撮像された一対の画像データ間の対応点をパターンマッチングにより検出し、該検出された対応点間の座標のずれを視差として算出した結果に基づき、実空間上における前記対応点までの距離を算出し、該算出した前記対応点ごとの距離の情報に基づいて前記物体を検出し、
   前記フェールセーフ制御手段は、
   前記物体の検出範囲内に算出された前記距離のばらつき度合いを前記確からしさの指標の一つとして前記評価を行う
   請求項１乃至請求項４の何れかに記載の車両制御システム。
6. 前記フェールセーフ制御手段は、
   前記評価の結果に基づき前記強制停止を解除した後に、引き続き前記物体検出手段により検出中の前記物体の確からしさを前記物体検出手段による前記物体の検出情報に基づいて評価し、該評価の結果に基づいて前記運転支援制御処理を強制停止させる
   請求項１乃至請求項５の何れかに記載の車両制御システム。

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