JP2016190530A - 車両用制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両用制御装置において、車両が直線路を走行している場合、画像認識処理により得た白線認識結果のばらつきの影響をできるだけ抑制する。
【解決手段】車両用制御装置２０は、実白線情報演算・記憶部２２によって演算された実区画線情報、および予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報から予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキを演算するバラツキ演算部２５と、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定するフィルタ選定部２６と、フィルタ選定部２６によって選定された第一フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線の目標を示す目標区画線を演算する目標白線演算部２７と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両用制御装置に関する。

車両用制御装置の一形式として、特許文献１に示されているものが知られている。特許文献１の図２に示されているように、車両用制動装置（運転支援装置）は、画像認識処理により得た白線認識結果（ヨー角、曲率、オフセット）と、車両情報から推定した推定白線認識結果とを比較して、画像認識処理による白線認識の精度を判定し、この精度が許容範囲内でないと判定されたときには、推定白線認識結果を用いて白線認識結果を補正し、上記精度が上記許容範囲内であると判定されたときには白線認識結果に基づいて、上記精度が上記許容範囲内でないと判定されたときには補正された白線認識結果に基づいて、操舵アシストトルクを発生させるようになっている。

特開２００９−２０２６７３号公報

上述した特許文献１に記載されている車両用制御装置においては、車両が直線路を走行している場合の画像認識処理により得た白線認識結果のばらつきは、車両が曲線路を走行している場合と比較して、小さいものの、ばらつきの影響を少なからず受けるという問題があった。

本発明は、上述した問題を解消するためになされたもので、車両用制御装置において、車両が直線路を走行している場合、画像認識処理により得た白線認識結果のばらつきの影響をできるだけ抑制することを目的とする。

上述した課題を解決するために、請求項１に係る車両用制御装置の発明は、自車が走行する車線を示す区画線（白線）の画像データから実際の区画線の情報である実区画線情報を演算する第一演算部と、自車の走行情報から予測される区画線の情報である予測区画線情報を演算する第二演算部と、第一演算部によって演算された実区画線情報、および第二演算部によって演算された予測区画線情報から予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキを演算する第三演算部と、第三演算部によって演算されたバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する選定部と、選定部によって選定された第一フィルタ処理を、第二演算部によって演算された予測区画線情報に行って、自車が走行すべき車線の目標を示す目標区画線を演算する第四演算部と、を備えていることである。

これによれば、車両用制御装置の選定部は、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する。第四演算部は、選定部によって選定された第一フィルタ処理を、予測区画線情報に行って、自車が走行すべき車線の目標を示す目標区画線を演算する。よって、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキが小さい場合、すなわち自車が直線路を走行している場合、予測区画線情報の小さいバラツキをより低減することが可能となる。

本発明による車両用制御装置の一実施形態を示すブロック図である。 本発明による車両用制御装置が実白線情報や予測白線情報に用いるパラメータを説明する図である。 自車が直線路を走行している場合のバラツキ演算部による演算結果の一例を示す図である。 自車が直線路から曲線路に進入する場合のバラツキ演算部による演算結果の一例を示す図である。 図１に示した車両用制御装置にて実行される制御プログラムのフローチャートである。 図１に示した車両用制御装置にて実行される制御プログラムのフローチャートである。

以下、本発明に係る車両用制御装置を適用した一実施形態を図面を参照して説明する。図１に示すように、自車Ｍ（車両Ｍ）は、撮像装置１１、車速センサ１２、ヨーレートセンサ１３、加速度センサ１４、舵角センサ１５、記憶装置１６、進路補正機構１７および車両用制御装置２０を備えている。撮像装置１１、車速センサ１２、ヨーレートセンサ１３、加速度センサ１４、舵角センサ１５、記憶装置１６、進路補正機構１７および車両用制御装置２０から、車両の運転を支援する運転支援装置が構成される。

撮像装置１１は、自車Ｍの前方（自車前方）の車線を示す区画線である白線を撮像する装置である。撮像装置１１は、例えば、カメラであり、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラなどである。撮像装置１１は撮像した画像データを車両用制御装置２０に出力する。白線は、実線や点線があり、黄色の区画線も含む。

車速センサ１２は、自車Ｍの車速を検出するセンサである。車速センサ１２は、例えば、車両Ｍの車輪の速度である車輪速を検出する車輪速センサ、駆動輪に駆動を出力する出力軸の回転速度を検出する車速センサにより構成されている。車速センサ１２の検出信号は、車両用制御装置２０に出力されている。
ヨーレートセンサ１３は、自車Ｍのヨーレートを検出するセンサである。車両Ｍのヨーレートは、ヨー角の変化する速さであり、車両Ｍの重心点を通る鉛直軸まわりの回転角速度である。ヨーレートセンサ１３の検出信号は、車両用制御装置２０に出力されている。

加速度センサ１４は、自車Ｍの加速度を検出するセンサである。加速度センサ１４の検出信号は、車両用制御装置２０に出力されている。
舵角センサ１５は、自車Ｍのステアリングハンドル（図示しない）の操舵角の大きさを検出するセンサである。舵角センサ１５の検出信号は、車両用制御装置２０に出力されている。

記憶装置１６は、車両用制御装置２０と互いに通信可能なものであり、車両用制御装置２０で処理した処理結果などを記憶するものである。
進路補正機構１７は、車両（自車Ｍ）の進路を変更可能な機構（駆動装置）である。例えば、進路補正機構１７は、ドライバが操舵する際の操舵力をアシストする操舵アシスト機構であるステアリング用アクチュエータである。ステアリング用アクチュエータは、車両用制御装置２０から指示された向き及び大きさの操舵アシストトルクをステアリングハンドル（図示しない）に発生させるものである。例えば、進路補正機構１７は、前記ステアリングハンドルに連結されているステアリング装置（図示しない）に設けられて操舵をアシストする電動パワーステアリングである。
なお、進路補正機構１７は、四輪操舵用駆動装置でもよく、制動装置でもよい。四輪操舵用駆動装置は、全車輪に対して能動的に舵角を与える装置である。制動装置は、ブレーキペダルの操作の有無によらず、全車輪に対して独立かつ能動的に制動力を与える装置である。

車両用制御装置２０は、画像データ取得部２１、実白線情報演算・記憶部２２、自車情報取得部２３、予測白線情報演算・記憶部２４、バラツキ演算部２５、フィルタ選定部２６、目標白線演算部２７、および車線維持制御部２８を備えている。

画像データ取得部２１は、撮像装置１１から画像データを取得する。画像データは、撮像装置１１が撮像した自車前方の画像情報であり、自車Ｍが走行する道路情報や、自車前方に位置する車両、人などの前方情報などを含んでいる。道路情報には、自車Ｍが走行する車線を示す区画線である白線が含まれている。

実白線情報演算・記憶部２２は、画像データ取得部２１から取得した画像データのうち白線に関する画像データ（白線データ）から、実際の区画線の情報である実区画線情報を演算する（第一演算部）。実白線情報演算・記憶部２２は、この実区画線情報を記憶装置１６に記憶する。実区画線情報には、ヨー角θ、曲率Ｃ、およびオフセットＤが含まれている。なお、図２に示すように、ヨー角θは、車両の進行方向と区画線とのなす角である。曲率Ｃは、車線のカーブ半径の逆数Ｒである。オフセットＤは、車両と区画線との車幅方向の間隔（距離）であり、例えば車両の車幅方向の中心と区画線との間隔である。

例えば、実白線情報演算・記憶部２２は、自車Ｍから前方の所定距離毎に実区画線情報（すなわち、ヨー角θ、曲率Ｃ、およびオフセットＤ）を算出する。そして、実白線情報演算・記憶部２２は、算出した実白線情報を記憶装置１６に記憶する。前方の所定距離は、走行速度に応じて変更されるのが好ましい。例えば、走行速度が１００ｋｍ／ｈで、２０ｍ間隔である。また、撮像装置１１の分解能にもよる。

自車情報取得部２３は、車速センサ１２、ヨーレートセンサ１３、加速度センサ１４、および舵角センサ１５の各出力信号から、自車Ｍの車両情報（走行情報）を取得する。

予測白線情報演算・記憶部２４は、自車情報取得部２３から取得した自車Ｍの走行情報から予測される区画線（予測区画線）の情報である予測区画線情報を演算する（第二演算部）。予測白線情報演算・記憶部２４は、この予測区画線情報を記憶装置１６に記憶する。例えば、予測白線情報演算・記憶部２４は、自車情報取得部２３から取得した自車Ｍの走行情報から自車Ｍの走行経路の基礎となる予測走行線を予測する。そして、予測白線情報演算・記憶部２４は、自車Ｍの予測走行線から予測区画線を推定する。

具体的には、予測白線情報演算・記憶部２４は、最初に、現時点の自車位置から延びる予測走行線を予測して算出する。具体的には、予測白線情報演算・記憶部２４は、車速センサ１２から取得した自車Ｍの速度、およびヨーレートセンサ１３から取得した自車Ｍのヨーレートに基づいて予測走行線を算出する。例えば、予測走行線は、現時点の自車位置から所定時間先までの自車Ｍが走行すると予測される経路の中央線である。予測走行線は、自車Ｍが走行すると予測される進行方向に沿って設定される。なお、予測走行線は、自車Ｍの重心が通る線としてもよい。

予測白線情報演算・記憶部２４は、次に、この予測走行線に基づいて予測白線を演算する。例えば、予測白線は、予測走行線を中央にする所定幅の車線として演算することができる。また、予測白線は、この演算する時点での自車Ｍの車線幅方向の位置と向きを予め記憶しておき、その位置と向きを基準に演算することも可能である。例えば自車Ｍが車幅の中央から左に所定距離だけずれている場合、その所定距離を考慮して演算すればよい。また、予測白線は、現時点で記憶している区画線から延びるように演算することもできる。予測区画線情報には、ヨー角θ、曲率Ｃ、およびオフセットＤが含まれている。

なお、予測白線情報演算・記憶部２４は、加速度センサ１４から取得した加速度、舵角センサ１５から取得した操舵角もさらに使用して予測走行線を算出するようにしてもよい。また、予測白線情報演算・記憶部２４は、ヨーレートセンサ１３に代えて舵角センサ１５を使用して予測走行線を算出するようにしてもよい。
そして、予測白線情報演算・記憶部２４は、算出した予測白線情報を記憶装置１６に記憶する。

バラツキ演算部２５は、実白線情報演算・記憶部２２によって今回演算された実区画線情報、および予測白線情報演算・記憶部２４によって今回演算された予測区画線情報から、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキを演算する（第三演算部）。バラツキは、例えば、上記した３つのパラメータのうち少なくとも１つについてのバラツキを演算すればよい。例えば、オフセットＤのバラツキを、自車の現在位置から所定距離毎に演算する。また、単純に偏差量をバラツキとして求めるだけでなく、例えば、複数取った偏差データのうち所定の偏差以上のデータの割合で求めるなどしてバラツキを演算しても良い。

バラツキ演算部２５による演算結果の一例を図３に示す。図３は、自車Ｍが直線路を走行している場合を示している。自車Ｍが走行している直線路の実白線は、厳密には直線ではなく、道幅方向に多少うねっている。時刻ｔ１でのステアリングハンドルの舵角は舵角α０（ほぼ０）であるとすると、予測走行線は少なくともこの舵角α０に基づいて演算されており、さらに予測白線はその予測走行線に基づいて演算される。予測走行線は、図３にて一点破線で示すように、自車Ｍからまっすぐ前方（真正面）に延びており、予測白線（左右一対）は、図３にて破線で示すように、予測走行線と平行にまっすぐ延びている。
また、実白線（白線データ）は、図３にて実線で示すように、道幅方向にうねっている。

よって、自車Ｍの現在位置（時刻ｔ１）から所定距離Ｌ毎に演算されたオフセットＤのバラツキは、左側の白線においては、手前から順番に、ＤＳＬ１，ＤＳＬ２，ＤＳＬ３，ＤＳＬ４である。ＤＳＬ２，ＤＳＬ３は、０である。オフセットＤのバラツキは、右側の白線においては、手前から順番に、ＤＳＲ１，ＤＳＲ２，ＤＳＲ３，ＤＳＲ４である。いずれのバラツキも、判定値より小さい。

バラツキ演算部２５による演算結果の他の一例を図４に示す。図４は、自車Ｍが直線路から曲線路に進入する場合を示している。時刻ｔ２では自車Ｍは直線路を走行している。時刻ｔ２でのステアリングハンドルの舵角は舵角α０（ほぼ０）であるとすると、予測走行線は少なくともこの舵角α０に基づいて演算されており、さらに予測白線はその予測走行線に基づいて演算される。予測走行線は、図４にて一点破線で示すように、自車Ｍからまっすぐ前方（真正面）に延びており、予測白線（左右一対）は、図４にて破線で示すように、予測走行線と平行にまっすぐ延びている。
また、実白線（白線データ）は、図４にて実線で示すように、直線路から曲線路へと変化している。

よって、自車Ｍの現在位置（時刻ｔ２）から所定距離Ｌ毎に演算されたオフセットＤのバラツキは、左側の白線においては、手前から順番に、ＤＣＬ１，ＤＣＬ２，ＤＣＬ３，ＤＣＬ４である。ＤＣＬ１，ＤＣＬ２，ＤＣＬ３，ＤＣＬ４はこの順番に大きくなっている。オフセットＤのバラツキは、右側の白線においては、手前から順番に、ＤＣＲ１，ＤＣＲ２，ＤＣＲ３，ＤＣＲ４である。ＤＣＲ１，ＤＣＲ２，ＤＣＲ３，ＤＣＲ４はこの順番に大きくなっている。いずれのバラツキも、判定値より大きい。

フィルタ選定部２６は、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキを取得し、そのバラツキと判定値とを比較し、その比較結果に応じたフィルタ処理を選定する（選定部）。フィルタ選定部２６は、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する（選定部）。例えば、フィルタ選定部２６は、取得したバラツキの平均が判定値以下である場合、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが小さいとする。また、フィルタ選定部２６は、取得したバラツキの全てが判定値以下である場合、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが小さいとするようにしてもよい。

なお、判定値は、撮像装置１１の分解能（検出精度）に基づいて設定されるのが好ましく、撮像装置１１の分解能を２倍した値に設定されるのが好ましい。

またバラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが小さい場合は、例えば、自車Ｍが直線路を走行する場合や、自車Ｍが曲率の非常に小さい曲線路を走行する場合である。

第一フィルタ処理は、例えば、区画平均フィルタ処理であり、過去数回分（例えば直近の過去５回分）の予測白線情報の平均値を算出し、その平均値を目標白線とする。第一フィルタ処理は、ローパスフィルタにおいてカットオフ周波数を小さくするようにしてもよい。

また、フィルタ選定部２６は、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが大きい場合には、被処理データのバラツキを第一フィルタ処理より大きくなるようにする第二フィルタ処理を選定する（選定部）。例えば、フィルタ選定部２６は、取得したバラツキの平均が判定値より大きい場合、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが大きいとする。また、フィルタ選定部２６は、取得したバラツキの全てが判定値より大きい場合、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが大きいとするようにしてもよい。

またバラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが大きい場合は、例えば、自車Ｍが曲線路（曲率の非常に小さい曲線路を除く。）を走行する場合である。すなわち、自車Ｍが曲線路を走行する場合すなわち旋回中である場合、バラツキは大きくなる。

第二フィルタ処理は、例えば、カルマンフィルタ処理であり、今回の演算周期で演算した予測白線情報をそのまま目標白線とする。第二フィルタ処理は、ローパスフィルタにおいてカットオフ周波数を大きくするようにしてもよい。

目標白線演算部２７は、後述する車線維持制御部２８で実行される自車Ｍを車線内に維持する制御にて使用される目標車線を示す目標区画線を演算する（第四演算部）。目標車線は、自車Ｍが走行すべき車線である。
目標白線演算部２７は、フィルタ選定部２６によって選定された第一フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線である目標車線を示す目標区画線を演算する。
これにより、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキが小さい場合には、すなわち自車が直線路を走行している場合には、第一フィルタ処理によって予測区画線情報の小さいバラツキの影響をより低減することが可能となる。例えば、過去数回分の予測区画線情報に小さいバラツキがあったとしても、第一フィルタ処理によってそのバラツキを抑制することが可能となる。よって、予測区画線情報のバラツキの影響がない目標区画線を演算することが可能となる。

さらに、目標白線演算部２７は、フィルタ選定部２６によって選定された第二フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報に行って、目標区画線を演算する。
これにより、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキが大きい場合には、すなわち自車が曲線路を走行している場合には、第二フィルタ処理によって予測区画線情報のバラツキを反映（予測区画線情報をそのまま反映）することが可能となる。よって、曲線路の区画線に応じた目標区画線を適切なタイミングかつ正確に演算することが可能となる。

車線維持制御部２８は、目標白線演算部２７によって演算された目標区画線によって示される目標車線に自車Ｍを走行させるべく、または自車Ｍが走行すべき目標進路（目標となる方向や位置）に自車Ｍを走行させるべく進路補正機構１７を制御する（進路補正制御部）。例えば、車線維持制御部２８は、ドライバが操舵する際の操舵力をアシストする操舵アシスト機構であるステアリング用アクチュエータを制御する。車線維持制御部２８は、目標区画線内に自車Ｍを走行させるためにステアリングハンドルに付与すべき操舵アシストトルクの向き及び大きさを算出し、その結果を進路補正機構１７に指示する。

さらに、上述した車両用制御装置２０による作動について図５に示すフローチャートに沿って説明する。車両用制御装置２０は、そのフローチャートに沿ったプログラムを所定の短時間毎に実行する。
車両用制御装置２０は、ステップＳ１０２において、上述した画像データ取得部２１と同様に、撮像装置１１から画像データを取得する。
車両用制御装置２０は、ステップＳ１０４において、上述した実白線情報演算・記憶部２２と同様に、画像データ取得部２１から取得した画像データのうち白線に関する画像データ（白線データ）から、実際の区画線の情報である実区画線情報（実白線情報）を演算する（第一演算部）。

車両用制御装置２０は、ステップＳ１０６において、上述した自車情報取得部２３と同様に、車速センサ１２、ヨーレートセンサ１３、加速度センサ１４、および舵角センサ１５の各出力信号から、自車Ｍの車両情報（走行情報）を取得する。
車両用制御装置２０は、ステップＳ１０８において、上述した予測白線情報演算・記憶部２４と同様に、自車情報取得部２３から取得した自車Ｍの走行情報から予測される区画線（予測区画線）の情報である予測区画線情報（予測白線情報）を演算する（第二演算部）。

車両用制御装置２０は、ステップＳ１１０において、上述したバラツキ演算部２５と同様に、実白線情報演算・記憶部２２によって今回演算された実区画線情報、および予測白線情報演算・記憶部２４によって今回演算された予測区画線情報から、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキを演算する（第三演算部）。

車両用制御装置２０は、ステップＳ１１０にて演算したバラツキが判定値以下である場合、ステップＳ１１２にて「ＹＥＳ」と判定し、区間平均フィルタ処理を行う（ステップＳ１１４）。すなわち、車両用制御装置２０は、上述したフィルタ選定部２６と同様に、ステップＳ１１０にて演算されたバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する。そして、車両用制御装置２０は、上述した目標白線演算部２７と同様に、フィルタ選定部２６によって選定された第一フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された過去数回分の予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線である目標車線を示す目標区画線を演算する。

車両用制御装置２０は、ステップＳ１１０にて演算したバラツキが判定値より大きい場合、ステップＳ１１２にて「ＮＯ」と判定し、カルマンフィルタ処理を行う（ステップＳ１１６）。すなわち、車両用制御装置２０は、上述したフィルタ選定部２６と同様に、ステップＳ１１０にて演算されたバラツキが大きい場合には、被処理データのバラツキを第一フィルタ処理より大きくなるようにする第二フィルタ処理を選定する。そして、車両用制御装置２０は、上述した目標白線演算部２７と同様に、フィルタ選定部２６によって選定された第二フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線である目標車線を示す目標区画線を演算する。

車両用制御装置２０は、ステップＳ１１８において、上述した車線維持制御部２８と同様に、ステップＳ１１４またはステップＳ１１６にて（目標白線演算部２７によって）演算された目標区画線によって示される目標車線内に自車Ｍを走行させるべく、または自車Ｍが走行すべき目標進路に自車Ｍを走行させるべく進路補正機構１７を制御する（進路補正制御部）。

上述した説明から明らかなように、本実施形態の車両用制御装置２０は、自車Ｍが走行する車線を示す区画線（白線）の画像データから実際の区画線の情報である実区画線情報を演算する第一演算部（実白線情報演算・記憶部２２）と、自車Ｍの走行情報から予測される区画線の情報である予測区画線情報を演算する第二演算部（予測白線情報演算・記憶部２４）と、実白線情報演算・記憶部２２によって演算された実区画線情報、および予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報から予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキを演算する第三演算部（バラツキ演算部２５）と、バラツキ演算部２５によって演算されたバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する選定部（フィルタ選定部２６）と、フィルタ選定部２６によって選定された第一フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線の目標を示す目標区画線を演算する第四演算部（目標白線演算部２７）と、を備えている。

これによれば、車両用制御装置２０のフィルタ選定部２６は、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する。目標白線演算部２７は、フィルタ選定部２６によって選定された第一フィルタ処理を、予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線の目標を示す目標区画線を演算する。よって、予測区画線情報に対する実区画線情報のバラツキが小さい場合、すなわち自車Ｍが直線路を走行している場合、予測区画線情報の小さいバラツキをより低減することが可能となる。すなわち、画像認識処理により得た白線認識結果のばらつきの影響をできるだけ抑制することができる。

また、従来では、若干の操舵アシストが発生するため、車両が直線路を走行している場合には、ドライバがその操舵アシストを感じてしまうという問題が発生したり、自動的に操舵等で進路補正するような場合でも、細かな進路修正によってドライバが違和感やふらつきを感じてしまうという問題があった。
これに対して、本実施形態によれば、画像認識処理により得た白線認識結果のばらつきの影響をできるだけ抑制することができる。よって、車両が直線路を走行している場合には、ドライバがその操舵アシストを感じてしまうことを抑制することができる。また、自動的に操舵等で進路補正するような場合でも、細かな進路修正によってドライバが違和感やふらつきを感じることを抑制することができる。

また、車両用制御装置２０は、目標白線演算部２７によって演算された目標区画線によって示される目標車線内に自車Ｍを走行させるべく、または自車Ｍが走行すべき目標進路（目標となる方向や位置）に自車Ｍを走行させるべく進路補正機構１７を制御する進路補正制御部（車線維持制御部２８）をさらに備えている。
これによれば、車両が直線路を走行している場合、不要な進路補正を防止して余分な走行アシスト（操舵アシストなど）を感じたり、車両のふらつきを感じたりすることを抑制することができ、また、車両が曲線路を走行している場合、進路の変化に遅れなく対応し適切な操舵アシストを発生させることができる。

なお、上述した実施形態においては、フィルタ選定部２６は、自車Ｍが旋回中である場合には、被処理データのバラツキを第一フィルタ処理より大きくなるようにする第二フィルタ処理を選定し、目標白線演算部２７は、フィルタ選定部２６によって選定された第二フィルタ処理を、予測白線情報演算・記憶部２４によって演算された予測区画線情報に行って、自車Ｍが走行すべき車線の目標を示す目標区画線を演算するようにしてもよい。

例えば、車両用制御装置２０は、図６に示すフローチャートに沿ったプログラムを所定の短時間毎に実行する。なお、図５と異なる点のみ説明し、同一処理については同一符号を付してその説明を省略する。車両用制御装置２０は、ステップＳ１１２にて「ＹＥＳ」と判定した後、プログラムをステップＳ２０２に進め、ヨーレートや舵角に基づいて自車Ｍが旋回中であるか否かを判定する。

旋回中のドライバは遠心力を感じながらステアリング操作を行っており、制御による微小な進路補正があっても気づきにくい。また、カーブの円曲線部の前後には緩和区間が設けられ、カーブの先には直線路や他のカーブが接続されており、旋回中は一定の旋回半径で旋回する時間は短く進路が変化する時間が多い。したがって旋回中は予測区画線情報と実白線情報のバラツキに関わらず、実区画線の変化に対する制御や目標区画線の応答性を高めることが望ましい。図６では、旋回中である場合には、車両用制御装置２０は、プログラムをステップＳ１１６に進めて、カルマンフィルタ処理を行う。なお、このとき、ステップＳ１１０にて演算したバラツキは小さいが、自車Ｍは旋回中である。一方、旋回中でない場合（直進走行中である場合）には、車両用制御装置２０は、プログラムをステップＳ１１４に進めて、上述したように区間平均フィルタ処理を行う。
これによれば、自車Ｍが曲線路を走行している場合、実区画線の変化に応答性よく応じた予測区画線を演算することが可能となる。

また、上述した実施形態においては、ヨーレートセンサ１３の代わりに、横加速度センサ、舵角センサを使用するようにしてもよい。
なお、上述した実施形態においては、バラツキはオフセットＤを使用するようにしたが、代わりに、ヨー角θや曲率Ｃを使用するようにしてもよい。

なお、上述した実施形態においては、第四演算部は、予想区画線情報にフィルタ選定部が選定したフィルタ処理を行って自車Ｍが走行すべき車線を示す目標区画線を演算していたが、目標区画線に加えて、あるいは目標区画線を演算せずに、予想区画線情報にフィルタ選定部が選定したフィルタ処理を行って自車Ｍが走行すべき目標進路を演算するようにしても良い。より具体的には、進路の補正方法は、例えば、目標区画線の境界に近づいたら離れる方向に進路補正するようにしても良いし、予想区画線情報から車線内に収まるような目標進路（目標となる方向や位置）を演算して、目標進路に従うように進路補正するようにしても良い。
これによれば、車両が直線路を走行している場合、不要な進路補正を防止して余分な走行アシスト（操舵アシストなど）を感じたり、車両のふらつきを感じたりすることを抑制することができる。また、車両が曲線路を走行している場合、進路の変化に遅れなく対応し適切な操舵アシストを発生させることができる。

１１…撮像装置、１２…車速センサ、１３…ヨーレートセンサ、１４…加速度センサ、１５…舵角センサ、１６…記憶装置、１７…進路補正機構、２０…車両用制御装置、２１…画像データ取得部、２２…実白線情報演算・記憶部（第一演算部）、２３…自車情報取得部、２４…予測白線情報演算・記憶部（第二演算部）、２５…バラツキ演算部（第三演算部）、２６…フィルタ選定部（選定部）、２７…目標白線演算部（第四演算部）、Ｍ…自車。

Claims (4)

1. 自車が走行する車線を示す区画線の画像データから実際の前記区画線の情報である実区画線情報を演算する第一演算部と、
   前記自車の走行情報から予測される前記区画線の情報である予測区画線情報を演算する第二演算部と、
   前記第一演算部によって演算された前記実区画線情報、および前記第二演算部によって演算された前記予測区画線情報から前記予測区画線情報に対する前記実区画線情報のバラツキを演算する第三演算部と、
   前記第三演算部によって演算された前記バラツキが小さい場合には、被処理データのバラツキをより小さくする第一フィルタ処理を選定する選定部と、
   前記選定部によって選定された前記第一フィルタ処理を、前記第二演算部によって演算された前記予測区画線情報に行って、前記自車が走行すべき前記車線である目標車線を示す目標区画線を演算する第四演算部と、
   を備えていることを特徴とする車両用制御装置。
2. 前記自車が旋回中である場合には、前記選定部は、被処理データのバラツキを前記第一フィルタ処理より大きくなるようにする第二フィルタ処理を選定し、
   前記第四演算部は、前記選定部によって選定された前記第二フィルタ処理を、前記第二演算部によって演算された前記予測区画線情報に行って、前記自車が走行すべき前記車線である目標車線を示す目標区画線を演算することを特徴とする請求項１記載の車両用制御装置。
3. 前記第四演算部によって演算された前記目標区画線によって示される前記目標車線内に前記自車を走行させるべく、または前記自車が走行すべき目標進路に前記自車を走行させるべく、前記自車の進路を変更可能な進路補正機構を制御する進路補正制御部をさらに備えていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の車両用制御装置。
4. 前記第四演算部は、前記目標区画線に代えて、あるいは前記目標区画線に加えて、前記自車が走行すべき目標進路を演算し、前記目標進路は前記選定部によって選定された前記第一フィルタ処理を、前記第二演算部によって演算された前記予測区画線情報に行って演算されることを特徴とする請求項１または２記載の車両用制御装置。

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