JP4055653B2 - 車速制御装置およびプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両を安定して走行させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、運転者の操作負担を軽減するための技術として、例えば運転者が設定した目標車速などに基づいて車両の速度を制御する車速制御装置が知られている。そして、このような車速制御装置による走行をより安全なものとするため種々の提案がなされている。例えば、ナビゲーション装置が出力する道路地図のノード情報および自車位置に基づいて自車の前方に存在するコーナーを的確に通過するための目標車速を演算して制御するものがある。また、このように算出した目標車速を、走行中の道路の路面状態や、走行時の周囲の明るさに基づいて補正するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−９６６５４号公報（第３頁、図３）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、ナビゲーション装置が出力するノード情報および自車位置それぞれには誤差が含まれるため、これらノード情報および自車位置に基づいて算出された目標車速にも誤差が含まれることとなる。特に、自車位置の測定測位誤差については、例えば都市部のようにＧＰＳからの電波を取得しにくい場所において顕著である。そして、このような目標車速に基づいて車速制御を行うと、不適切な加減速を行ってしまい、運転者に違和感を持たせるおそれがある。このことは次のような理由による。すなわち、車速制御においては、各ノードを通過する際にそれら各ノードに設定された目標車速になるよう車両を加減速させる。そのため、各ノードの位置精度の信頼性や車両の現在位置の測位精度の信頼性が低い場合には、実際のノードの位置よりも前後するポイントを通過する際に目標車速になるように車両を加減速させることとなる。
【０００５】
なお、このような目標速度を、上記特許文献１を参照して説明したように走行中の道路の路面状態や走行時の周囲の明るさに基づいて補正しても、各ノードの位置精度の信頼性や車両の現在位置の測位精度の信頼性を高くすることにはならない。
【０００６】
また、画像処理装置を用いてデリニエータ（車道の側方に沿って道路線形などを明示し、運転者の視点誘導を行うために設置するもの）や白線、ガードレールなど道路に沿って配される物体を検出し、その検出結果に基づいて目標車速を算出する方法も知られているが、このような画像処理装置を用いた場合には、デリニエータなどの物体の整備が必要になるだけでなく、視界不良の場合には使用が困難になるという問題がある。
【０００７】
本発明は、このような不具合に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
上記課題を解決するためになされた請求項１に係る車速制御装置は、デリニエータなどによって特定される道路形状の信頼性が高い場合には、通過予定地点の位置やその地点における安定走行速度の値を通過予定地点付近の道路形状に基づいて補正することを特徴とする。
【０００９】
具体的には、まず、自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点である「通過予定地点」ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度である「安定走行速度」を算出する。そして、道路形状検出手段（２，３，７，８：この欄においては、発明に対する理解を容易にするため、必要に応じて実施の形態中で用いた符号を付すが、この符号によって請求の範囲を限定することを意味するものではない。）が、その通過予定地点付近の道路形状を、前記地図情報以外の情報から検出する。一例を挙げると、道路形状検出手段は、デリニエータや白線、ガードレールなど道路に沿って配される物体を検出することにより通過予定地点付近の道路形状を検出する。なお、この場合、道路形状検出手段が一種類の物体（例えばデリニエータ）を検出するように構成してもよいし、また複数種類の物体（デリニエータ、白線）を検出するように構成してもよい。
【００１０】
さらに、道路形状評価手段（２，７）が、道路形状検出手段によって検出された道路形状の検出結果の信頼性を評価する。なお、その信頼性の評価には公知の手法を用いる（実施例参照）。このように道路形状の検出結果の信頼性を評価するのは、デリニエータなど道路に沿って配されている物体が未整備である場合や、視界不良の場合、他の車両などによって視界が遮られている場合があるため、その信頼性が変動するからである。
【００１１】
ここで、道路形状評価手段によって道路形状の検出結果の信頼性が高いと評価された場合には、車速制御情報補正手段（２）が、通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を、道路形状に基づいて補正する。一方、道路形状評価手段によって道路形状の検出結果の信頼性が低いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わない。
【００１２】
このように、本車速制御装置によれば、デリニエータなどによって特定される道路形状の信頼性が高い場合には、通過予定地点の位置やその地点における安定走行速度の値を通過予定地点付近の道路形状に基づいて補正する。したがって、この補正された安定走行速度等に基づいて車速制御を行えば、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００１３】
この場合、車速制御情報としては、地図情報に基づいて算出された、通過予定地点と安定走行速度の値との関係を示す「第一の車速制御情報」と、地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、通過予定地点と安定走行速度の値との関係を示す「第二の車速制御情報」とが少なくとも存在し、車両制御情報補正手段が、第一の車速制御情報と第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて第一の車速制御情報または第二の車速制御情報のどちらを車速制御情報として採用するかを決定し、第一の車速制御情報と第二の車速制御情報とが相似しないときには、第一の車速制御情報と第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を車速制御情報として採用することが考えられる。
また、上述のような車速制御情報補正手段による車速制御情報の補正を行う場合には、通過予定地点の位置を設定し直すことが考えられる（請求項２）。ここで、道路形状検出手段がデリニエータを検出する場合を例に挙げると、道路形状検出手段によって検出されたデリニエータごとに安定走行速度を算出し、図６に例示するように、通過予定地点の位置および通過予定地点における安定走行速度の値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ａ））と、デリニエータの位置およびデリニエータにおける安定走行速度の値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ｂ））とを比較する。なお、この図６では、各グラフを作図する場合に、通過予定地点およびデリニエータの位置を横軸に設定し、安定走行速度の値を縦軸に設定している。ここで、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似する場合には、両グラフの横軸方向の乖離量の分、当該通過予定地点をそのデリニエータ側へ設定し直す。
【００１４】
また、同じく車速制御情報の補正の場合には、通過予定地点における安定走行速度の値を設定し直すことが考えられる（請求項３）。例えば、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似しないときには、通過予定地点における安定走行速度の値と、デリニエータにおける安定走行速度の値と比較して低速である方の値に安定走行速度を設定し直す。
【００１５】
また、上述のように道路形状に基づいて車速制御情報を補正する場合、例えばデリニエータおよび白線など、道路に沿って配されている物体を複数種類検出し、それら複数種類の検出結果を順次用いるようにしてもよい。すなわち、例えばデリニエータの検出結果に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、白線の検出結果に基づいて車速制御情報を補正してもよいし、逆に、白線の検出結果に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、デリニエータの検出結果に基づいて車速制御情報を補正してもよい。
また、道路形状検出手段は、電波または超音波を用いて前記通過予定地点付近の道路の形状を検出するようにしてもよい（請求項４）。
【００１６】
ところで、上記特許文献１を参照して説明したようなノード情報および自車位置に基づいて自車の前方に存在するコーナーを的確に通過するための目標車速を演算して制御する車速制御では、一般的な運転者が行う車速制御とは異なる場合がある。すなわち、一般的な運転者は、実際のカーブの形状や車両の現在の速度、路面状態、車両・カーブ周辺の状態、車両の性能など入手できる情報を考慮してそのカーブを安全に走行するための車両の速度や走行軌跡などをすばやく予測し、車両の速度を制御する。したがって、曲率半径からカーブに対する許容進入速度を設定する従来の車速制御装置は、一般的な運転者が行う車速制御とは異なる場合があり、運転者に違和感を持たせることがあった。そこで、このような違和感を解消するため、過去の走行速度値に基づいて車速制御情報を補正することが考えられる。具体的には、請求項５のように、走行結果情報記憶手段（５）が、自車が過去に走行した「地点の位置」、およびその地点を通過した際に速度検出手段によって検出された車両の「速度値」から構成される情報である「走行結果情報」を記憶しており、走行結果情報評価手段（２）がその走行結果情報の信頼性を評価する。なお、その信頼性の評価には公知の手法を用いる（実施例参照）。
【００１７】
ここで、走行結果情報評価手段によって走行結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、その走行結果情報を読み出し、通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を、その読み出した走行結果情報に基づいて補正する。一方、走行結果情報評価手段によって走行結果情報の信頼性が低いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わない。
【００１８】
なお、上述の「走行結果情報」が複数存在する場合には、それらのうち最近のものを用いてもよいし、それらのうち例えば最近３回分の車両の速度を平均した値を用いてもよい。また、「走行結果情報」が走行速度記憶手段に存在しない場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わないようにしてもよい。
【００１９】
このように、本車速制御装置によれば、走行結果情報の信頼性が高い場合には、車速制御情報を走行結果情報に基づいて補正する。したがって、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行えば、一般の運転者が行うカーブ形状に合わせた車速制御に近づくので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００２０】
また、上述のように走行結果情報に基づいて車速制御情報の補正を行う場合には、走行結果情報のうちその信頼性が高いものに基づいて補正を行うことが考えられる。具体的には、請求項６のように、走行結果情報記憶手段が、走行結果情報のうち、走行結果情報評価手段によってその信頼性が高いと評価されたものを記憶しており、車速制御情報補正手段が、走行結果情報記憶手段が記憶する走行結果情報を読み出し、その読み出した走行結果情報に基づいて車速制御情報を補正する。このようにすれば、走行結果情報記憶手段が、走行結果情報のうちその信頼性が高いもののみを記憶すればよいので、全ての走行結果情報を記憶する場合に比べて、記憶するデータ量を少なくできる。
【００２１】
また、走行結果情報が複数存在する場合には、車速制御情報補正手段が、それらの車両の速度値を平均するなど各種演算を実行する必要があり、車速制御情報補正手段にとって負担となるおそれがある。そこで、上述のように走行結果情報に基づいて車速制御情報の補正を行う前に、走行結果情報に基づく演算を予め実行しておくことが考えられる。具体的には、請求項７のように、走行結果情報評価手段によって走行結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、速度値演算記憶手段（２，５）が、その走行結果情報の速度値を基に、例えば平均などの演算を行い、その演算結果を記憶する。一例を挙げると、車両の速度値のうちで最近のものを選択することや、車両の速度値の平均値を算出することなどである。また、自車が過去に走行した地点における演算結果を速度値演算記憶手段が記憶している場合には、速度値演算記憶手段が、その走行結果情報の速度値、および記憶している演算結果を基に演算を行い、先の演算結果から今回の演算結果へ記憶内容を更新する。そして、車速制御情報補正手段が、速度値演算記憶手段が記憶する演算結果を読み出し、その読み出した演算結果に基づいて車速制御情報を補正する。
【００２２】
このように走行結果情報に基づく演算を予め実行しておけば、車速制御情報補正手段の負担を軽減することができる。
ところで、過去の走行速度値に基づいて車速制御情報の補正を行う場合には、上述の走行結果情報の代わりに、過去の走行傾向を学習した結果に基づいて車速制御情報の補正を行うことが考えられる。具体的には、請求項８のように、走行傾向学習手段（２）が、自車が過去に走行した際に速度検出手段によって検出された車両の速度値に基づいて、安定走行速度に対する自車の過去の走行速度の傾向を学習し、その学習結果を示す情報を学習結果情報記憶手段（５）が記憶している。そして、学習結果情報評価手段（２）がその学習結果情報の信頼性を評価する。なお、その信頼性の評価には公知の手法を用いる（実施例参照）。
【００２３】
ここで、学習結果情報評価手段によって学習結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、その学習結果情報を読み出し、通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を、その読み出した学習結果情報に基づいて補正する。一方、学習結果情報評価手段によって学習結果情報の信頼性が低いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わない。
【００２４】
このように、本車速制御装置によれば、学習結果情報の信頼性が高い場合には、車速制御情報を学習結果情報に基づいて補正する。したがって、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行えば、一般の運転者が行うカーブ形状に合わせた車速制御に近づくので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００２５】
ところで、過去の走行速度値に基づいて車速制御情報の補正を行う場合には、「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方、および「学習結果情報」の双方に基づいて車速制御情報の補正を行うことが考えられる。具体的には、請求項９のように、請求項５〜７の何れかに記載の車速制御装置が、請求項８記載の走行傾向学習手段、学習結果情報記憶手段および学習結果情報評価手段を備えるとともに、請求項５〜７の何れかに記載の車速制御情報補正手段に代えて、「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方を走行結果情報記憶手段または速度値演算記憶手段の何れか一方から読み出すとともに、「学習結果情報」を学習結果情報記憶手段から読み出し、さらに、読み出した「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方、および「学習結果情報」に基づいて車速制御情報を補正する車速制御情報補正手段を備えることが考えられる。
【００２６】
このように、本車速制御装置によれば、「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方、および「学習結果情報」の双方に基づいて車速制御情報を補正する。したがって、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行えば、一般の運転者が行うカーブ形状に合わせた車速制御に近づくので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００２７】
この場合、上述のような車速制御情報補正手段による車速制御情報の補正を行う場合には、通過予定地点の位置を設定し直すことが考えられる（請求項１０）。ここで、道路形状検出手段がデリニエータを検出する場合を例に挙げると、図６に例示するように、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似する場合には、両グラフの横軸方向の乖離量の分、当該通過予定地点をそのデリニエータ側へ設定し直す。また、通過予定地点における安定走行速度の値を設定し直すことが考えられる（請求項１１）。例えば、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似しないときには、通過予定地点における安定走行速度の値と、デリニエータにおける安定走行速度の値と比較して低速である方の値に安定走行速度を設定し直す。
【００２８】
また、上述のように車速制御情報を補正する場合、走行結果情報に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、学習結果情報に基づいて車速制御情報を補正してもよいし、逆に、学習結果情報に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、走行結果情報に基づいて車速制御情報を補正してもよい。
【００２９】
以上のように、（１）通過予定地点付近の道路形状に基づいて車速制御情報を補正する手法、および（２）走行結果情報などの過去の速度値に基づいて車速制御情報を補正する手法について説明をしたが、これら複数の手法を順に行うようにしてもよい。
【００３０】
なお、請求項１２に示すように、車速制御装置における車速制御情報補正手段は、コンピュータを機能させるプログラムとして実現できる。したがって、本発明は、プログラムの発明として実現できる。また、このようなプログラムの場合、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として本プログラムを記録しておき、そのＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータに組み込んで用いても良い。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明が適用された実施例について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施例に何ら限定されることなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうることは言うまでもない。
【００３２】
図１は、上述した発明が適用されたクルーズ制御装置のシステム構成を概略的に示すブロック図であり、車間制御用電子制御装置（以下、「車間制御ＥＣＵ」と称す。）２、ブレーキ電子制御装置（以下、「ブレーキＥＣＵ」と称す。）４、ナビゲーション制御装置（以下、「ナビゲーションＥＣＵ」と称す。）５、およびエンジン制御用電子制御装置（以下、「エンジンＥＣＵ」と称す。）６を中心に構成されている。
【００３３】
[車間制御ＥＣＵ２の構成の説明]
車間制御ＥＣＵ２は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、現車速（Ｖｎ）信号、操舵角信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号等をエンジンＥＣＵ６から受信する。また、車間制御ＥＣＵ２は、後述するレーザセンサ３からの測距データを受信し、さらに、後述するナビゲーションＥＣＵ５からの走行路情報も受信する。そして、車間制御ＥＣＵ２は、この受信したデータに基づいて、車間制御演算、後述する各ノードにおける車両を安定して走行させるための速度（以下、安定走行速度と称す。）の算出、車速制御などをしている。
【００３４】
また、車間制御ＥＣＵ２は、クルーズコントロールスイッチ２０や目標車間設定スイッチ２２、アクセルスイッチからの検出信号を受信する。このうち、クルーズコントロールスイッチ２０は、制御開始スイッチ、制御終了スイッチ、アクセルスイッチ及びコーストスイッチなどを備えている。制御開始スイッチは、クルーズ制御を開始可能状態にするためのスイッチであり、目標車間設定スイッチ２２がＯＮの状態で制御開始スイッチをＯＮすることにより、クルーズ制御が開始できる状態となる。このクルーズ制御では、車間制御及び定速走行制御が所定条件下で選択的に実行されることになる。また、アクセルスイッチは、これを押すことにより、記憶されている設定車速を徐々に増加させるためのスイッチであり、コーストスイッチは、これを押すことにより、記憶されている設定車速を徐々に減少させるためのスイッチである。また、クルーズコントロールスイッチ２０を介し、自車と先行車との車間距離を設定できるようになっている。車間距離は、運転者の好みに合わせて段階的に設定可能となっている。なお、車間制御ＥＣＵ２は、車速制御情報補正手段、走行結果情報評価手段、走行傾向学習手段および学習結果情報評価手段に該当する。
【００３５】
[レーザセンサ３の構成の説明]
レーザセンサ３は、レーザ光を照射し、その反射光を検出するユニットと、レーザ光を照射してから反射光を検出するまでの時間差に基づいて反射物までの距離を算出する距離算出ユニットとを主要部として構成されている。このように構成されたレーザセンサ３は、その距離及び対応するスキャン角度を基にして位置データを作成する。つまり、レーザ中心を原点とし、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車長方向をＺ軸とするＸＹＺ直交座標に変換する。そして、レーザセンサ３は、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）データおよび受光信号強度データを測距データとして車間制御ＥＣＵ２へ出力する。例えばレーザセンサ３でのスキャン周期を１００ｍｓｅｃとし、１００ｍｓｅｃ毎に測距データを出力する。なお、レーザセンサ３は、車間制御ＥＣＵ２とともに道路形状検出手段に該当する。
【００３６】
[ナビゲーションＥＣＵ５の構成の説明]
ナビゲーションＥＣＵ５は、地図データベースを記録したＨＤＤ１２等を中心に構成されており、自車位置を演算し、自車の走行している走行路に関する情報を一定間隔で（本実施例では約１秒毎に。）車間制御ＥＣＵ２に出力する。また、ナビゲーションＥＣＵ５には、ＧＰＳアンテナ１４が接続されている。
【００３７】
このうち地図データベースには、リンク情報、ノード情報、セグメント情報、及びリンク間接続情報などの走行路に関する情報が記憶されている。
リンク情報としては、リンクを特定するための固有の番号である「リンクＩＤ」や、例えば高速道路、有料道路、一般道あるいは取付道などを識別するための「リンククラス」や、リンクの「始端座標」および「終端座標」や、リンクの長さを示す「リンク長」などのリンク自体に関する情報がある。
【００３８】
ノード情報としては、リンクを結ぶノード固有の番号である「ノードＩＤ」や、ノード緯度、ノード経度、交差点での右左折禁止、信号機有無などの情報がある。また、セグメント情報としては、セグメントＩＤ、始点（ノード）緯度(度)、始点（ノード）経度（度）、セグメントの方角（dir）、セグメントの長さ（ノード間距離、len）などの情報がある。なお、始点緯度および始点経度の値は、小数点以下を含み、「分」、「秒」を「度」に換算したものである。また、セグメントの方角（dir）は、地図上の真東方向を基準（dir＝０）に左回りとし、一単位（dir＝１）を、一周３６０°を１０２４分割したものと設定されている。例えば「dir＝３０」とは、地図上の真東方向から左回りに（３０×３６０／１０２４）度回転した方向を表している。また、セグメントの長さ（ノード間距離、len）は、一単位（len＝１）を実際の１０ｃｍと設定している。
【００３９】
リンク間接続情報には、例えば一方通行などの理由で通行が可か不可かを示すデータなどが設定されている。なお、同じリンクであっても、例えば一方通行の場合には、あるリンクからは通行可であるが別のリンクからは通行不可ということとなる。したがって、あくまでリンク間の接続態様によって通行可や通行不可が決定される。
【００４０】
このように構成されたナビゲーションＥＣＵ５は、車両の前方にあるノードの情報を検出し、そのノード情報を一定間隔（本実施例では約１秒毎）で車間制御ＥＣＵ２に出力する。具体的には、ナビゲーション装置５が車両の位置を演算し、後述するエンジンＥＣＵ６の車速センサ１６が現在の車両の速度を検出する。続いてナビゲーション装置５が車両の位置から基準減速度α0で減速した場合に停車するポイントまでの停車距離Ｌ0を、下式（１）を用いて算出する。
【００４１】
Ｌ0＝Ｖ0ｔ―α0ｔ2／２＝Ｖ0 2／（２×０．７８４）・・・（１）
Ｌ0：停車距離（ｍ）
Ｖ0：車両の現在の速度（ｍ／ｓ）
α0：基準減速度（ｍ／ｓ2）
ｔ：経過時間（ｓ）
ここで、「基準減速度α0」とは、その減速度で車両を減速させた際に運転者など車両の搭乗者が不快と感じない程度の減速度を云い、予め実験等によって規定しておくことが考えられる。本実施例では０．０８Ｇ（＝０．７８４ｍ／ｓ2）に設定されている。そして、ナビゲーションＥＣＵ５が、図２に示すように、地図データベースより、車両の位置から停車距離Ｌ0先にあるポイント、すなわち車両が現在の位置から基準減速度α0で減速した場合に停車するポイントまでの間に存在する通過予定の全てのノード（以下、ノード群と称す。）を検出し、そのノード群の情報を一定間隔（本実施例では約１秒毎）で車間制御ＥＣＵ２に出力する。
【００４２】
また、ナビゲーションＥＣＵ５は、各ノードを過去に通過した際の車両の速度値およびそのノードの位置を記憶している（図１０を参照。）。この際、ナビゲーションＥＣＵ５は、先行車情報、運転者の識別情報、天候情報および時間帯情報とともに記憶している。なお、先行車情報は、その通過予定地点を通過した際に先行車が存在したか否かを示す情報であり、レーザセンサ３の出力結果に基づく。また、運転者の識別情報は、その通過予定地点を通過した際の運転者を特定する情報であり、例えば運転者によって異なるシート位置を検出するセンサや指紋などのバイオメトリック認証装置（共に図示省略）などによる出力結果に基づく。また、天候情報は、例えば雨天であったか否かを示す情報であり、雨センサ（図示省略）などの出力結果に基づく。また、時間帯情報は、例えば朝（通勤時）や夕方（帰宅時）、夜などの時間帯を示す情報であり、内蔵時計（図示省略）からの出力結果に基づく。なお、ナビゲーションＥＣＵ５は、走行結果情報記憶手段および学習結果情報記憶手段に該当する。また、ナビゲーションＥＣＵ５は、車間制御ＥＣＵ２とともに、速度値演算記憶手段に該当する。
【００４３】
[ブレーキＥＣＵ４の構成の説明]
ブレーキＥＣＵ４は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、車両の操舵角を検出するステアリングセンサ８、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１０から操舵角やヨーレートを求めて、これらのデータを、エンジンＥＣＵ６を介して車間制御ＥＣＵ２に送信したり、ブレーキ力を制御するためにブレーキ油圧回路に備えられた増圧制御弁・減圧制御弁の開閉をデューティ制御するブレーキアクチュエータを制御したりしている。またブレーキＥＣＵ４は、エンジンＥＣＵ６を介する車間制御ＥＣＵ２からの警報要求信号に応じて警報ブザーを鳴動する。なお、ブレーキＥＣＵ４は、減速手段に該当する。
【００４４】
[エンジンＥＣＵ６の構成の説明]
エンジンＥＣＵ６は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、スロットル開度センサ、車両速度を検出する速度検出手段としての車速センサ１６、ブレーキの踏み込み有無を検出するブレーキスイッチ、及びその他のセンサやスイッチ類からの検出信号、あるいは車内ＬＡＮ２８などの公知の通信ラインを介して受信するワイパスイッチ情報やテールスイッチ情報を受信する。さらに、ブレーキＥＣＵ４からの操舵角信号やヨーレート信号、あるいは車間制御ＥＣＵ２からの目標加速度信号、フューエルカット要求信号、ＯＤカット要求信号、３速シフトダウン要求信号、警報要求信号、ダイアグノーシス信号、表示データ信号等を受信している。
【００４５】
また、エンジンＥＣＵ６は、必要な表示情報を、車内ＬＡＮ２８を介して、メータクラスタに備えられているＬＣＤ等の表示器に送信して表示させたり、あるいは現車速（Ｖｎ）信号、操舵角信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報信号、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号を、車間制御ＥＣＵ２に送信したりしている。なお、エンジンＥＣＵ６は、加速手段に該当する。
【００４６】
[カメラ１８の構成の説明]
カメラ１８は、例えば車両内部の運転席近傍の天井などに取り付けられており、車両前方の風景を撮像する。なお、この場合、例えば当該車両が道路上を走行しているのであれば、車両から所定距離だけ前方の道路もその撮像した風景内に含まれるように撮像範囲が設定されている。
【００４７】
[白線検出ＥＣＵ７の構成の説明]
白線検出ＥＣＵ７は、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号をディジタルの画像データに変換するアナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）と、そのＡＤＣから画像データに対して所定の前処理を実行する前処理ＡＳＩＣと、その前処理ＡＳＩＣから出力される画像データを記憶しておく画像メモリと、その画像メモリに記憶されている画像データに基づいて、画像データ中の白線を認識する処理などを実行するＣＰＵと、ＣＰＵの実行するプログラムなどを記憶しているＲＯＭと、ＣＰＵ２４の作業領域として機能するＲＡＭと、ＣＰＵから転送された例えば白線の認識結果にかかるデータなどを外部へ出力するための通信ＩＣなどを備えている。なお、前処理ＡＳＩＣにおいて実行する前処理としては、例えば白線を強調するフィルタ処理などが挙げられる。このように構成された白線検出ＥＣＵ７は、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号から白線を検出する機能を有する。なお、白線検出ＥＣＵ７は、車間制御ＥＣＵ２とともに道路形状評価手段に該当する。また、白線検出ＥＣＵ７は、カメラ１８ともに道路形状検出手段に該当する。
【００４８】
[車速制御情報生成処理の説明]
次に、上述の車間制御ＥＣＵ２が実行する車速制御情報生成処理について、図３のフローチャートを参照して説明する。本処理では、ナビゲーションＥＣＵ５によって演算された自車位置、および道路データベースのノード情報に基づいて、自車が通過予定の経路上のノードを「通過予定地点」とし、その「通過予定地点」ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度である「安定走行速度ＶT」を算出することにより、「通過予定地点」および「安定走行速度ＶT」から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を生成する。
【００４９】
最初のステップ１１０（以下、「ステップ」を単に「Ｓ」と記す。）では、ナビゲーションＥＣＵ５から一定間隔（本実施例では約１秒毎）で送られる、自車前方において自車が通過予定の経路上に存在するノード群の情報に基づき、これらノード群の各ノードを車両が通過する際に安定して走行するための速度である安定走行速度ＶTが、各ノードに対して算出されているかを判断する。ここで、安定走行速度ＶTが各ノードに対して算出されていなければ（Ｓ１１０：ＮＯ）、安定走行速度ＶTが算出されていないノードの中から通過順に一つを選択して基準ノードとする（Ｓ１２０）。なお、「基準ノード」は、特許請求の範囲における「通過予定地点」に相当する。
【００５０】
続いてＳ１２０で選択された基準ノードの情報に基づき、この基準ノードにおける安定走行速度ＶTを次のＳ１３０〜Ｓ１６０のように算出する。まず、Ｓ１３０では、図２に示すように、検出したノードのうちの一つである基準ノードとその基準ノードの手前側にあるノードとを結ぶセグメントＬn-1と、基準ノードと基準ノードの手前側とは反対側にあるノードとを結ぶセグメントＬn との間の角度ｄθを、下式（２）または（２´）を用いて算出する。
【００５１】
ｄθ＝（dirn―dirn-1）×３６０／１０２４・・・（２）
ｄθ＝｛１０２４−（dirn―dirn-1）｝×３６０／１０２４・・・（２´）
ｄθ:セグメントln-1とセグメントlnとの間の角度（度）
dirn：セグメントＬnの方角
dirn-1：セグメントＬn-1の方角
この場合、（dirn―dirn-1）の絶対値が数値５１２未満である場合には式（２）を用い、（dirn―dirn-1）の絶対値が数値５１２以上である場合には、式（２´）を用いることとする。また、（dirn―dirn-1）の値が負の値となる場合には、その絶対値を計算に用いることとする。
【００５２】
ここで、角度ｄθは、図２で示すように、車両がセグメントＬn-1およびセグメントＬnを順に走行していく際に、基準ノード近辺で旋回する場合の角度を想定している。しかし、多くのカーブの形状は、図２に示すようなセグメント同士をノードでつないだような形状ではなく、複数の円弧を組み合わせたような形状をしている。したがって、実際のカーブを走行する車両は、セグメントＬn-1を直線状に走行して基準ノードを角度ｄθで旋回してセグメントＬnを走行するのではなく、そのカーブの形状に沿って略円弧を描きながら走行することとなる。そこで、Ｓ１３０に続くＳ１４０では、その角度ｄθを、下式（３）を用いて補正する。
【００５３】
ｄθ1＝（ln／（ln-1＋ln））×ｄθ・・・（３）
ｄθ1：補正後の角度ｄθ
なお、lnおよびln-1は、ここではセグメントＬn-1、Ｌnの長さを表す。この場合、地図データベース上における各セグメントの長さは、lenを用いて表されているため、ここでは計算式len×０．１（ｍ）を用いて算出した値を用いる。
【００５４】
この補正後の角度ｄθ1に基づいて、図２に示すように、基準ノードにおいてセグメントＬnと補正後の角度ｄθ1をなす線分Ｆｎを考えると、この線分Ｆｎにおける基準ノード付近の部分が、実際のカーブの形状に沿って走行する車両が基準ノードを通過する場合の軌跡を表すこととなる。
【００５５】
続くＳ１５０では、セグメントＬnの端点Ａと、「基準ノードを中心にして補正後の角度ｄθ1だけセグメントＬn-1を延長した線分の方へ回転させたセグメントＬnの端点Ｂとの間の距離Ｓ（ｍ）を、下式（４）を用いて算出する。
Ｓ＝ln×sinｄθ1・・・（４）
続くＳ１６０では、各ノードを車両が通過する際に安定して走行するための車速である安定走行速度ＶT（ｍ／ｓ）を、下式（５）を用いて算出する。
【００５６】
ＶT＝ln×(Ｎ／２Ｓ)1/2・・・・・（５）
Ｎ：規定値（ｍ／ｓ2）
なお、この規定値Ｎは、本実施例では０．３Ｇ（＝２．９４ｍ／ｓ2）に設定されている。
【００５７】
以上の、Ｓ１１０〜Ｓ１６０の処理を、ノード群の各ノードにおける安定走行速度ＶTが算出されるまで繰り返し、ノード群の全てのノードにおける安定走行速度ＶTが算出されたならば本処理を終了する。
[車速制御情報補正処理の説明]
次に、上述の車間制御ＥＣＵ２が実行する車速制御情報補正処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。なお、本処理は、上述の車速制御情報生成処理に続いて実行される。
【００５８】
最初のＳ２２０では、上述の車速制御情報生成処理によって算出された車速制御情報の信頼性を、「推定走行路の確かさ」、および「位置精度の確かさ」から評価する。具体的には、「推定走行路の確かさ」を推定走行路の形状と車速センサなどから推定した走行軌跡との一致度合いで表し、「位置精度の確かさ」を自車位置の推定測位誤差に基づく自車位置評価値で表し、これら「一致度合い値」と「自車位置評価値」との合計値が、予め実験等により定められた規定値Ｍ以上である場合には車速制御情報の信頼性が高く、逆に規定値Ｍ未満である場合には車速制御情報の信頼性が低いと判断する。なお、「一致度合い値」は、次のように表される。すなわち、推定走行路の形状と車速センサなどから推定した走行軌跡との一致度合いが高い場合には「一致度合い値」が大きい値となり、逆にそれらの一致度合いが低い場合には「一致度合い値」が小さい値となるよう設定されている。また、「自車位置評価値」は、次のように表される。自車位置の推定測位誤差が大きい場合には、「自車位置評価値」が小さい値となり、逆に自車位置の推定測位誤差が小さい場合には、「自車位置評価値」が大きい値となるよう設定されている。
【００５９】
一例を挙げると、規定値Ｍが数値「５０」と定められている場合において、（１）「一致度合い値」が数値「２３」であり、「自車位置評価値」が数値「３０」である場合には、それらの合計値が数値「５３」となって規定値Ｍ以上であるので、その信頼性が高いと判断する。（２）また、「一致度合い値」が数値「５」であり、「自車位置評価値」が「２０」である場合には、それらの合計値が数値「２５」となり、規定値Ｍよりも小さい値となるので、その信頼性が低いと判断する。なお、このような規定値Ｍは、一律に定めてもよいし、また、都市部や山間部など地域ごとに定めるようにしてもよい。
【００６０】
なお、「一致度合い値」が、予め実験等により定められた規定値Ｍ１以上であり、且つ「自車位置評価値」が、予め実験等により定められた規定値Ｍ２以上である場合には、車速制御情報の信頼性が高いと判断し、一方、「一致度合い値」が規定値Ｍ１未満であるか、または「自車位置評価値」が規定値Ｍ２未満である場合には車速制御情報の信頼性が低いと判断するようにしてもよい。
【００６１】
ここで、車速制御情報の信頼性が低い場合には（Ｓ２２０：ＮＯ）、車速制御情報に基づく車速制御を実行しないこととし、（短時間のみ）チャイムやブザーを鳴らしたりモニタ表示したりしてその旨を運転者に警告し（Ｓ３５０）、リターンする。一方、車速制御情報の信頼性が高い場合には（Ｓ２２０：ＹＥＳ）Ｓ２３０に移行する。
【００６２】
Ｓ２３０では、通過予定地点付近のデリニエータをレーザセンサ３が検出する（図９を参照。）。
続くＳ２４０では、通過予定地点付近のデリニエータの検出結果の信頼性を評価する。具体的には、その検出されたデリニエータの検出結果について、以下の条件（１）および（２）を同時に満たす場合にはその信頼性が高いと判断する。
【００６３】
（１）路面などの水平基準線からの地上高がほぼ同一であること
（２）隣接するデリニエータ間の距離がほぼ等しいこと
なお、その通過予定地点付近の路面が傾斜している場合には、上述の信頼性を判断する条件から条件（１）を外すようにしてもよい。
【００６４】
続くＳ２５０では、各デリニエータにおける安定走行速度ＶDを算出する。なお、この各デリニエータにおける安定走行速度ＶDの算出は、先の車速制御情報生成処理において各基準ノードにおける安定走行速度ＶTを算出した手法と同様である。具体的には、先のＳ１３０において、Ｓ１２０で選択された基準ノードの情報を用いているが、本処理の場合には、基準ノードの情報の代わりにデリニエータの情報を用いればよい。なお、以下、自車前方において自車が通過予定の経路上に存在するデリニエータの位置、およびそのデリニエータの位置における安定走行速度ＶDから構成される情報を「デリニエータ情報」とする。
【００６５】
続くＳ２６０では、通過予定地点付近の白線を白線検出ＥＣＵ７が検出する。具体的には、白線検出ＥＣＵ７が、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号から白線を検出する。
続くＳ２７０では、通過予定地点付近の白線の検出結果の信頼性を評価する。具体的には、まず、白線上にポイントを設定する。この場合、白線が破線である場合には、白線それぞれにおける手前側の端点にポイントを設定する。なお、白線それぞれにおける向こう側の端点や、中央部にポイントを設定してもよい。また、白線が実線である場合には、白線上に所定間隔でポイントを設定する。そして、上述のように設定されたポイント群が、以下の条件（３）を満たす場合には、それらの検出結果の信頼性が高いと判断する。
【００６６】
（３）隣接するポイント間の距離がほぼ等しいこと
次に、これらの検出結果に基づいて隣接するポイント間の距離差を順次算出する。そして、隣接するポイント間の距離差がほぼ等しいか否かを判断する。なお、上述のような白線検出処理を行う場合には、道路種別によって道路の幅が異なることを考慮する。一例を挙げると、一般高速であれば３．５０ｍ、都市高速や国道であれば３．２５ｍ、細街路であれば３．００ｍという具合である。
【００６７】
また、勾配の多い地域に自車が存在している場合には、上述の白線の信頼性の評価結果に拘わらず、次のような理由によりその検出結果の信頼性が低いと判断する。すなわち、自車がいる路面の勾配と白線が存在する路面の勾配とが一致しない場合があり、例えば上り坂ではカーブが急に見えて下り坂ではカーブが緩やかに見えるという具合に、実際のカーブ形状とは異なって見えるからである。
【００６８】
続くＳ２８０では、白線の各ポイントにおける安定走行速度ＶLを算出する。なお、この白線の各ポイントにおける安定走行速度ＶLの算出は、先の車速制御情報生成処理において各基準ノードにおける安定走行速度ＶTを算出した手法と同様である。具体的には、先のＳ１３０において、Ｓ１２０で選択された基準ノードの情報を用いているが、本処理の場合には、基準ノードの情報の代わりに白線の各ポイントの情報を用いればよい。なお、以下、自車前方において自車が通過予定の経路上に存在する白線のポイントの位置、およびそのポイントの位置における安定走行速度ＶLから構成される情報を「白線情報」とする。
【００６９】
Ｓ２９０では、車間制御ＥＣＵ２が記憶する「車速制御情報補正管理マップ」（図５）を参照し、デリニエータの検出結果の信頼性および白線の検出結果の信頼性に基づいて車速制御情報を補正する。なお、「車速制御情報補正管理マップ」においては、車速制御情報生成処理にて生成された「車速制御情報」が「Ａ１」に相当し、上述のデリニエータ情報が「Ｂ１」に相当し、上述の白線情報が「Ｃ１」に相当する。この「車速制御情報補正管理マップ」は、図５に示すように、３つの「行（ｂ−１〜ｂ−３）」および３つの「列（ｃ−１〜ｃ−３）」から構成されており、デリニエータの検出結果の信頼性の判断結果から「行」を選択し、白線の検出結果の信頼性の判断結果から「列」を選択することにより、どのように車速制御情報を補正するかを示すものである。
【００７０】
具体的には、例えば行（ｂ−１）および列（ｃ−１）が選択された場合、図５のマップにおける行（ｂ−１）と列（ｃ−１）とが交わる場所には補正内容▲１▼が記載されており、この補正内容▲１▼に従って車速制御情報を補正する。
図５中の補正内容▲１▼〜▲６▼の具体的内容は次のようになっている。
【００７１】
補正内容▲１▼：車速制御情報を、そのまま「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１を選択」）。
補正内容▲２▼：デリニエータ情報を「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１をＢ１の位置にシフトして選択」）。但し、図６に示すように、通過予定地点の位置および通過予定地点における安定走行速度ＶTの値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ａ））と、デリニエータの位置およびデリニエータにおける安定走行速度ＶDの値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ｂ））との乖離量が、自車位置の推定測位誤差（例えば±３０ｍ）の絶対値に例えば１．５などの所定値を掛けた値よりも大きい場合には、このような車速制御情報の補正の代わりに、補正内容▲４▼（後述）と同様の補正を行う。
【００７２】
補正内容▲３▼：白線情報を「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１をＣ１の位置にシフトして選択」）。但し、グラフ（Ａ）と、白線の各ポイントの位置および白線の各ポイントにおける安定走行速度ＶLの値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ｃ））との乖離量が、補正内容▲２▼の場合と同様に、自車位置の推定測位誤差（例えば±３０ｍ）の絶対値に例えば１．５などの所定値を掛けた値よりも大きい場合には、このような車速制御情報の補正の代わりに、補正内容▲５▼（後述）と同様の補正を行う。
【００７３】
補正内容▲４▼：車速制御情報の安定走行速度ＶTと、デリニエータ情報の安定走行速度ＶDとを比較してより低速に分布する方を選択し、その選択された安定走行速度を有する情報を、「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１とＢ１の遅い方の車速を選択」）。
【００７４】
補正内容▲５▼：車速制御情報の安定走行速度ＶTと、白線情報の安定走行速度ＶLとを比較してより低速に分布する方を選択し、その選択された安定走行速度を有する情報を、「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１とＣ１の遅い方の車速を選択」）。
【００７５】
補正内容▲６▼：グラフ（Ｂ）とグラフ（Ｃ）とが相似する場合には、上述の補正内容▲４▼と同様の補正を行う。一方、グラフ（Ｂ）とグラフ（Ｃ）とが相似しない場合には、車速制御情報に基づく車速制御を実行しないこととし、Ｓ３５０と同様に運転者に対する警告処理を行う（図５では「Ｂ１とＣ１とが相似あり⇒Ａ１とＢ１の遅い方の車速を選択」「Ｂ１とＣ１とが相似なし⇒推奨車速なしとする」）。
【００７６】
また、「行（ｂ−１〜ｂ−３）」および「列（ｃ−１〜ｃ−３）」は次のような場合に選択される。
（ｂ−１）デリニエータの検出結果の信頼性が低いと判断された場合、または、Ｓ２３０にてデリニエータが検出されなかった場合（図５では「規定未満＆無し」）。
【００７７】
（ｂ−２）デリニエータの検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、図６に示すように、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似するとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似」）。
（ｂ−３）デリニエータの検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似しないとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似なし」）。
【００７８】
（ｃ−１）白線の検出結果の信頼性が低いと判断された場合、または、Ｓ２６０にて白線が検出されなかった場合（図５では「規定未満＆無し」）。
（ｃ−２）白線の検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｃ）とが相似するとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似」）。
【００７９】
（ｃ−３）白線の検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｃ）とが相似しないとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似なし」）。
続くＳ３００では、通過予定地点における「走行結果情報」をＨＤＤ１２から読み出す。
【００８０】
ここで、ＨＤＤ１２に記憶される、通過予定地点における「走行結果情報」を生成する処理について説明する。なお、この処理は、車速制御情報生成処理や車速制御情報補正処理などの各処理から独立した処理である。まず、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録から、通過予定地点における記録であって次の条件（４）〜（７）を全て満たしているものを検索する。
【００８１】
（４）先行車がいなかったこと
（５）現在の運転者と同一の運転者であったこと
（６）通過予定地点のノードにおける走行速度値が規定範囲以内であること
（７）その速度値が許容速度以下であること
また、上記条件（４）〜（７）に加えて次のような条件を満たしているものを検索するようにしてもよい。
【００８２】
（８）同じ天候であること
（９）同じ時間帯であること
なお、条件（４）、（５）、（８）および（９）については、過去の走行記録に含まれる先行車情報、運転者の識別情報、天候情報および時間帯情報に基づいて判断する。また、条件（６）については、通過予定地点のノードにおける速度値の平均値および偏差を算出し、通過予定地点における速度値がその算出した偏差以内に存在するものを選択する。またこれ以外にも、次のように様々な演算手法により条件（６）を満たす通過予定地点のノードを選択してもよい。例えば、通過予定地点のノードにおける速度値の「平均値および偏差」を算出する代わりに、通過予定地点のノードにおける速度値の「中心値および偏差」を算出するようにしてもよい。また、通過予定地点のノードにおける速度値の平均値や中心値を算出し、その平均値や中心値から例えば±１０ｋｍ／ｈ以内に存在するものを選択するようにしてもよいし、また、通過予定地点における安定走行速度ＶTの値から例えば±１０ｋｍ／ｈ以内に存在するものを選択するようにしてもよい。さらに、条件（７）については、自車が危険な走行状態とならないように予め設定した許容速度以下であるものを選択する。なお、許容速度は、例えば高速道路の設計基準によって定められた速度や、オートクルーズコントロールにて設定される道路ごとの設定速度などを参考にして設定することが考えられる。また、この許容速度を一律に設定してもよいし、高速道路や一般道路などの道路種別ごとに設定してもよいし、車種ごとに設定してもよい。そして、上述の条件（４）〜（７）（または、条件（４）〜（９））を全て満たしている通過予定地点の速度値に基づく演算（例えば平均値や中心値を算出することなど）を行い、その演算結果と、通過予定地点の位置から構成される「走行結果情報」を生成し、生成した走行結果情報をＨＤＤ１２に記憶させる。
【００８３】
続くＳ３１０では、先のＳ３００にて生成した「走行結果情報」の信頼性を評価する。
具体的には、次の条件（１０）および（１１）を共に満たしている場合には、走行結果情報の信頼性が高いと判断する（図８では「第一規定値以上」）。
【００８４】
（１０）先の条件（６）によって選択された通過予定地点のノードにおける走行速度値のバラツキが所定限度以内（例えば５ｋｍ／ｈ以内）であること
（１１）上述の走行結果情報を算出する基となった速度値の数が所定個数（例えば５個）以上であること
また、次の条件（１０´）または（１１´）の何れか一方を満たしている場合には、走行結果情報の信頼性が中程度であると判断する（図８では「第二規定値以上」）。
【００８５】
（１０´）先の条件（６）によって選択された通過予定地点のノードにおける走行速度値のバラツキが所定限度以内（例えば５ｋｍ／ｈ以内）であること
なお、この場合の「所定限度」は、先の条件（１０）における「所定限度」よりも大きく設定することとする。
【００８６】
（１１´）上述の走行結果情報を算出する基となった速度値の数が所定個数（例えば３個）以上であること
なお、この場合の「所定個数」の値は、先の条件（１１）における「所定個数」の値よりも小さく設定することとする。
【００８７】
さらに、条件（１０´）および条件（１１´）の何れも満たしていない場合には、走行結果情報の信頼性が低いであると判断する（図８では「第二規定値未満」）。
続くＳ３２０では、「学習結果情報」をＨＤＤ１２から読み出す。「学習結果情報」とは、安定走行速度値ＶTに対する自車の過去の走行速度の傾向を学習した結果を示す情報を云う。
【００８８】
ここで、ＨＤＤ１２に記憶される、「学習結果情報」を生成する処理について説明する。なお、この処理は、車速制御情報生成処理や車速制御情報補正処理などの各処理から独立した処理である。まず、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録から、自車が各ノードを過去に通過した際の車両の速度値を読み出し、それら「過去の速度値」と安定走行速度値ＶTとの差（以下、「速度値乖離量」と称す。）を「過去の速度値」ごとに算出する。そして、それら算出した速度値乖離量に基づく演算（例えば平均値や中心値を算出することなど）を行うことにより「学習結果情報」を生成する。なお、上述のようにナビゲーションＥＣＵ５から過去の車両の速度値を読み出す際には、安定走行速度値に関する条件を設けてもよい。一例を挙げると、安定走行速度値が所定値（例えば時速８０ｋｍ／ｈ）未満であるノードを選択し、そのノードを自車が過去に走行した際の速度値を読み出すといった具合である。また、上述のようにナビゲーションＥＣＵ５から過去の車両の速度値を読み出す際には、ノードにおける走行速度値のバラツキが所定限度（例えば１０ｋｍ／ｈ）を超えるものを使用しないようにしてもよい。さらに、その走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも大きいものに対しては所定限度を小さく設定し、逆にその走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも小さいものに対しては所定限度を大きく設定してもよい。一例を挙げると、その走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも大きいものに対しては所定限度を１０ｋｍ／ｈに設定し、逆にその走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも小さいものに対しては所定限度を２０ｋｍ／ｈに設定するといった具合である。
【００８９】
続くＳ３３０では、先のＳ３２０にて算出した「学習結果情報」の信頼性を評価する。具体的には、次の条件（１２）および条件（１３）に基づいて「学習結果情報」の信頼性を評価する。
（１２）学習結果情報を生成する基となった速度値の数が所定個数（例えば３個）以上であること
（１３）速度値乖離量の分布のバラツキ度合いが所定限度以内であること
ここで、条件（１２）および条件（１３）を共に満たしている場合には、学習結果情報の信頼性が高いと判断する（図８では「規定値以上」）。一方、条件（１２）または条件（１３）の少なくとも何れかを満たしていない場合には、学習結果情報の信頼性が低いと判断する（図８では「規定値未満」）。
【００９０】
なお、上述の条件（１３）を満たしているか否かについての判断は、「過去の走行速度は安定しているか、つまり「過去の速度値」のバラツキが小さいか」の観点から行う。
（１３−ａ）「過去の速度値」のバラツキが小さい場合には、その運転者の走行速度は安定しているため、条件（１３）を満たしていると判断する。
【００９１】
（１３−ｂ）「過去の速度値」のバラツキが大きい場合には、その運転者の走行速度は不安定であるため、条件（１３）を満たしていないと判断する。
ここで、この条件（１３）の判断処理を、図７（ａ）に示すグラフを用いて説明する。このグラフは、Ｘ軸に「車速制御情報」の安定走行速度ＶTをとり、Ｙ軸に「過去の速度値」（Ｖ）をとったものである。また、このグラフには、速度値乖離量の値が正であるか負であるかを判定するための判定線が描かれている。この判定線は式「Ｙ＝Ｘ」で表現され、この式においてＸ＝ＶTとすることにより描かれている。さらに、３つの通過予定地点について、「安定走行速度ＶT」および「過去の速度値」の関係を示す描画点がプロットされている（図７（ａ）の分布１を参照。）。なお、各描画点と判定線との距離が「速度値乖離量」に相当する。この場合、各描画点は判定線よりも上方に位置する、つまり速度値乖離量の値が正であるので、過去に運転者が安定走行速度ＶTよりも速い速度で走行したと考えられる。また、各描画点における速度値乖離量が近い値であるので、「過去の速度値」のバラツキが小さいと考えられる。また、図７（ｂ）のグラフにおいても同様に、３つの通過予定地点について、「安定走行速度ＶT」および「過去の速度値」の関係を示す描画点がプロットされている（図７（ｂ）の分布２を参照。）。この場合、各描画点は判定線よりも下方に位置する、つまり速度値乖離量の値が負であるので、過去に運転者が安定走行速度ＶTよりも遅い速度で走行したと考えられる。また、各描画点における速度値乖離量が小さい値のものや大きい値のものがあるので、「過去の速度値」のバラツキが大きいと考えられる。
【００９２】
Ｓ３４０では、車間制御ＥＣＵ２が記憶する「車速制御情報再補正管理マップ」（図８）を参照し、「走行結果情報」の信頼性の判断結果および「学習結果情報」の信頼性の判断結果に基づいて、次のように先のＳ２９０にて「車速制御情報を補正した結果である「補正後の車速制御情報」をさらに補正する。なお、「車速制御情報再補正管理マップ」においては、上述の「走行結果情報」が「Ｄ１」に相当し、上述の「学習結果情報」が「Ｄ２」に相当する。
【００９３】
（イ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第１規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値以上」である場合：
（イ−１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―１」（Ａ１またはＡ１をシフトした位置に対応するＤ１を目標車速とする。）を参照。）。
【００９４】
（イー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」との差を算出し、その差の値が「速度値乖離量」未満である場合には、「走行結果情報」を「再補正後の車速制御情報」とする。一方、その差の値が「速度値乖離量」以上である場合には、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値に速度乖離量を加えた値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―２」（Ｄ１と推奨車速の差がＤ２未満のポイントではＤ１を目標車速とする。Ｄ１と推奨車速の差がＤ２以上のポイントではＤ１と推奨車速＋Ｄ２とのより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９５】
（ロ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第１規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値未満」である場合：
（ロー１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―３」（Ａ１またはＡ１をシフトした位置に対応するＤ１を目標車速とする。）を参照。）。
【００９６】
（ロー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―４」（Ｄ１と推奨車速のより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９７】
（ハ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値以上」である場合：
（ハー１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値に学習結果情報の速度値を加えた値」とのうちその速度値が低速である方を、「補正後の車速制御情報」を構成する地点ごとに選択し、それら選択した地点の集合を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―５」（各ポイントにおいて、Ｄ１と推奨車速をＤ２だけシフトした値とのより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９８】
（ハー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値に学習結果情報の速度値を加えた値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―６」（Ｄ１と推奨車速＋Ｄ２とのより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９９】
（ニ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値未満」である場合：
（ニー１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」とのうちその速度値が低速である方を、「補正後の車速制御情報」を構成する地点ごとに選択し、それら選択した地点の集合を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―７」（各ポイントにおいて、Ｄ１と推奨車速のより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【０１００】
（ハー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―８」（Ｄ１と推奨車速のより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【０１０１】
（ホ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値未満」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値以上」である場合：
先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼〜▲６▼」の何れのときにも、「補正後の車速制御情報の速度値に学習結果情報の速度値を加えた値」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―９、１０」（推奨車速をＤ２だけシフトしたものを目標車速とする。）を参照。）。
【０１０２】
（へ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値未満」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値未満」である場合：
先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼〜▲６▼」の何れのときにも、「補正後の車速制御情報」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―１１、１２」（推奨車速を目標車速とする。）を参照。）。
【０１０３】
以上のように補正された車速制御情報に基づいて、本実施例のクルーズ制御装置は、通過予定地点に到達するまでに、安定走行速度になるよう車両の速度を制御する。
［効果］
このように、本実施例のクルーズ制御装置によれば、デリニエータの検出結果の信頼性、白線の検出結果の信頼性、走行結果情報の信頼性、および学習結果情報の信頼性をそれぞれ判断し、それらの信頼性の判断結果に基づいて、自車位置およびノード情報に基づいて生成された「車速制御情報」を補正し、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行うので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【０１０４】
［別実施例］
（１）上記実施例では、（ａ）デリニエータ情報の信頼性の判断結果および白線情報の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正したのちに、（ｂ）走行結果情報の信頼性の判断結果および学習結果情報の信頼性の判断結果に基づいて、補正後の車速制御情報をさらに補正しているが、これには限られず、例えば、（イ）（ｂ）走行結果情報の信頼性の判断結果および学習結果情報の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正したのちに、（ａ）デリニエータ情報の信頼性の判断結果および白線情報の信頼性の判断結果に基づいて補正後の車速制御情報をさらに補正してもよい。（ロ）また、上述の補正処理（ａ）または補正処理（ｂ）の何れか一方のみを行うようにしてもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
（２）上記実施例では、（ａ）デリニエータ情報の信頼性の判断結果および白線情報の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正しているが、これには限られず、例えば、これらデリニエータまたは白線に加えて、道路に沿って配されている他の物体（例えばガードレール）の検出結果の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正してもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
【０１０５】
また、デリニエータまたは白線の代わりに、道路に沿って配されている他の物体（例えばガードレール）の検出結果の信頼性の判断結果を用いるようにしてもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
（３）上記実施例の車速制御情報生成処理では、図２に示すように、手前側セグメントＬn-1および基準セグメントＬnによって描かれる軌跡を実際の車両が走行する略円弧の軌跡に近づけるように基準ノード角度ｄθを補正し、さらに、その補正後の補正基準ノード角度ｄθ1に基づいて安定走行速度ＶTを算出しているが、これには限られず、例えば、地図データベースの複数のノードからカーブ曲率半径を求め、この曲率半径から安定走行速度ＶTを算出してもよい。
【０１０６】
また、デリニエータ情報から安定走行速度ＶDを算出する場合にも同様に、複数のデリニエータの位置からカーブ曲率半径を求め、この曲率半径から安定走行速度ＶDを算出してもよい。さらに、また、白線情報から安定走行速度ＶLを算出する場合にも同様に、複数の白線のポイントの位置からカーブ曲率半径を求め、この曲率半径から安定走行速度ＶLを算出してもよい。
（４）上記実施例の車速制御情報補正処理における「学習結果情報」の信頼性評価において（Ｓ３３０）、連続して諸条件を満たした場合に信頼性が高いと判断するようにしてもよい。一例を挙げると、図７（ａ）の「分布１」のように速度値乖離量が正であるものが多い場合には、例えば３回連続して諸条件を満たした場合に信頼性が高いと判断するようにして学習結果を慎重に反映させるようにし、逆に、図７（ｂ）の「分布２」のように速度値乖離量が負であるものが多い場合には、例えば２回連続して諸条件を満たした場合に信頼性が高いと判断するようにして学習結果を早く反映させるようにするといった具合である。
（５）上記実施例では、通過予定地点付近のデリニエータを検出するためレーザ光を用いたレーザセンサ３を採用したが、これには限られず、ミリ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよい。また、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号から通過予定地点付近のデリニエータを検出する画像処理装置を採用してもよい。
（６）上記実施例では、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録に基づいて「走行結果情報」を生成し、その「走行結果情報」の信頼性を評価しているが、これには限られず、例えば、自車が通過予定地点を通過した際の走行速度値の信頼性を評価し、この速度値の信頼性が高い場合には、速度値および通過予定地点の位置を、ナビゲーションＥＣＵ５が「過去の走行記録」として記憶するようにしてもよい。このようにすれば、ナビゲーションＥＣＵ５が、速度値のうちその信頼性が高いもののみを記憶すればよいので、全ての速度値を記憶する場合に比べて、記憶するデータ量を少なくできる。
（７）また、上記実施例の車速制御情報補正処理においては、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録から、諸条件を満たす「過去の速度値」を読み出し、それら「過去の速度値」に基づいて演算を行い、その演算結果と通過予定地点の位置とから構成される「走行結果情報」を生成しているが、これには限られず、例えば、予め「過去の速度値」に基づく演算を行い、その演算結果を通過予定地点の位置とともに、ナビゲーションＥＣＵ５に記憶しておいてもよい。この場合、新たな「過去の速度値」が追加された際には、先の演算結果および新たな「過去の速度値」を基に新たに演算を行い、先の演算結果を今回の演算結果に更新するようにしてもよい。このように「過去の速度値」に基づく演算を予め行っておけば、車速制御情報補正処理を実行する車間制御ＥＣＵ２の負担を軽減することができる。
（８）上記実施例の車速制御情報補正処理においては、走行結果情報および学習結果情報に基づいて車速制御情報の補正を行っているが、これには限られず、走行結果情報または学習結果情報の何れか一方に基づいて車速制御情報の補正を行うようにしてもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
（９）上記実施例の車速制御情報補正処理においては、学習結果情報の生成処理およびその信頼性評価処理（Ｓ３２０およびＳ３３０）を、走行結果情報の生成処理およびその信頼性評価処理（Ｓ３００およびＳ３１０）の後に実行しているが、これには限られず、走行結果情報および学習結果情報に基づく車速制御情報の補正処理（Ｓ３４０）を実行する以前であれば、他の時期に実行してもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
【０１０７】
また、上述の学習結果情報の生成処理およびその信頼性評価処理を、車速制御情報補正処理から独立した処理とし、自車がノードを通過して速度値を取得する度に、実行するようにしてもよい。このように「学習結果情報」を予め算出しておけば、車速制御情報補正処理を実行する車間制御ＥＣＵ２の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例のクルーズ制御装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】車速制御情報生成処理の説明図である。
【図３】車速制御情報生成処理のフローチャートである。
【図４】車速制御情報補正処理のフローチャートである。
【図５】車速制御情報補正管理マップを説明する説明図である。
【図６】車速制御情報補正処理の説明図（１）である。
【図７】（ａ）は車速制御情報補正処理の説明図（２）であり、（ｂ）は車速制御情報補正処理の説明図（３）である。
【図８】車速制御情報再補正管理マップを説明する示す説明図である。
【図９】車速制御情報補正処理の説明図（４）である。
【図１０】車速制御情報補正処理の説明図（５）である。
【符号の説明】
２…車間制御用電子制御装置（車間制御ＥＣＵ）、３…レーザセンサ、４…ブレーキ電子制御装置（ブレーキＥＣＵ）、５…ナビゲーション装置（ナビゲーションＥＣＵ）、６…エンジン制御用電子制御装置（エンジンＥＣＵ）、７…白線検出用電子制御装置（白線検出ＥＣＵ）、８…ステアリングセンサ、１０…ヨーレートセンサ、１２…ＨＤＤ、１４…ＧＰＳアンテナ、１６…車速センサ、１８…カメラ、２０…クルーズコントロールスイッチ、２２…目標車間設定スイッチ、２８…車内ＬＡＮ
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両を安定して走行させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、運転者の操作負担を軽減するための技術として、例えば運転者が設定した目標車速などに基づいて車両の速度を制御する車速制御装置が知られている。そして、このような車速制御装置による走行をより安全なものとするため種々の提案がなされている。例えば、ナビゲーション装置が出力する道路地図のノード情報および自車位置に基づいて自車の前方に存在するコーナーを的確に通過するための目標車速を演算して制御するものがある。また、このように算出した目標車速を、走行中の道路の路面状態や、走行時の周囲の明るさに基づいて補正するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−９６６５４号公報（第３頁、図３）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、ナビゲーション装置が出力するノード情報および自車位置それぞれには誤差が含まれるため、これらノード情報および自車位置に基づいて算出された目標車速にも誤差が含まれることとなる。特に、自車位置の測定測位誤差については、例えば都市部のようにＧＰＳからの電波を取得しにくい場所において顕著である。そして、このような目標車速に基づいて車速制御を行うと、不適切な加減速を行ってしまい、運転者に違和感を持たせるおそれがある。このことは次のような理由による。すなわち、車速制御においては、各ノードを通過する際にそれら各ノードに設定された目標車速になるよう車両を加減速させる。そのため、各ノードの位置精度の信頼性や車両の現在位置の測位精度の信頼性が低い場合には、実際のノードの位置よりも前後するポイントを通過する際に目標車速になるように車両を加減速させることとなる。
【０００５】
なお、このような目標速度を、上記特許文献１を参照して説明したように走行中の道路の路面状態や走行時の周囲の明るさに基づいて補正しても、各ノードの位置精度の信頼性や車両の現在位置の測位精度の信頼性を高くすることにはならない。
【０００６】
また、画像処理装置を用いてデリニエータ（車道の側方に沿って道路線形などを明示し、運転者の視点誘導を行うために設置するもの）や白線、ガードレールなど道路に沿って配される物体を検出し、その検出結果に基づいて目標車速を算出する方法も知られているが、このような画像処理装置を用いた場合には、デリニエータなどの物体の整備が必要になるだけでなく、視界不良の場合には使用が困難になるという問題がある。
【０００７】
本発明は、このような不具合に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
上記課題を解決するためになされた請求項１に係る車速制御装置は、デリニエータなどによって特定される道路形状の信頼性が高い場合には、通過予定地点の位置やその地点における安定走行速度の値を通過予定地点付近の道路形状に基づいて補正することを特徴とする。
【０００９】
具体的には、まず、自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点である「通過予定地点」ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度である「安定走行速度」を算出する。そして、道路形状検出手段（２，３，７，８：この欄においては、発明に対する理解を容易にするため、必要に応じて実施の形態中で用いた符号を付すが、この符号によって請求の範囲を限定することを意味するものではない。）が、その通過予定地点付近の道路形状を、前記地図情報以外の情報から検出する。一例を挙げると、道路形状検出手段は、デリニエータや白線、ガードレールなど道路に沿って配される物体を検出することにより通過予定地点付近の道路形状を検出する。なお、この場合、道路形状検出手段が一種類の物体（例えばデリニエータ）を検出するように構成してもよいし、また複数種類の物体（デリニエータ、白線）を検出するように構成してもよい。
【００１０】
さらに、道路形状評価手段（２，７）が、道路形状検出手段によって検出された道路形状の検出結果の信頼性を評価する。なお、その信頼性の評価には公知の手法を用いる（実施例参照）。このように道路形状の検出結果の信頼性を評価するのは、デリニエータなど道路に沿って配されている物体が未整備である場合や、視界不良の場合、他の車両などによって視界が遮られている場合があるため、その信頼性が変動するからである。
【００１１】
ここで、道路形状評価手段によって道路形状の検出結果の信頼性が高いと評価された場合には、車速制御情報補正手段（２）が、通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を、道路形状に基づいて補正する。一方、道路形状評価手段によって道路形状の検出結果の信頼性が低いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わない。
【００１２】
このように、本車速制御装置によれば、デリニエータなどによって特定される道路形状の信頼性が高い場合には、通過予定地点の位置やその地点における安定走行速度の値を通過予定地点付近の道路形状に基づいて補正する。したがって、この補正された安定走行速度等に基づいて車速制御を行えば、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００１３】
この場合、車速制御情報としては、地図情報に基づいて算出された、通過予定地点と安定走行速度の値との関係を示す「第一の車速制御情報」と、地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、通過予定地点と安定走行速度の値との関係を示す「第二の車速制御情報」とが少なくとも存在し、車両制御情報補正手段が、第一の車速制御情報と第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて第一の車速制御情報または第二の車速制御情報のどちらを車速制御情報として採用するかを決定し、第一の車速制御情報と第二の車速制御情報とが相似しないときには、第一の車速制御情報と第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を車速制御情報として採用することが考えられる。
また、上述のような車速制御情報補正手段による車速制御情報の補正を行う場合には、通過予定地点の位置を設定し直すことが考えられる（請求項２）。ここで、道路形状検出手段がデリニエータを検出する場合を例に挙げると、道路形状検出手段によって検出されたデリニエータごとに安定走行速度を算出し、図６に例示するように、通過予定地点の位置および通過予定地点における安定走行速度の値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ａ））と、デリニエータの位置およびデリニエータにおける安定走行速度の値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ｂ））とを比較する。なお、この図６では、各グラフを作図する場合に、通過予定地点およびデリニエータの位置を横軸に設定し、安定走行速度の値を縦軸に設定している。ここで、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似する場合には、両グラフの横軸方向の乖離量の分、当該通過予定地点をそのデリニエータ側へ設定し直す。
【００１４】
また、同じく車速制御情報の補正の場合には、通過予定地点における安定走行速度の値を設定し直すことが考えられる（請求項３）。例えば、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似しないときには、通過予定地点における安定走行速度の値と、デリニエータにおける安定走行速度の値と比較して低速である方の値に安定走行速度を設定し直す。
【００１５】
また、上述のように道路形状に基づいて車速制御情報を補正する場合、例えばデリニエータおよび白線など、道路に沿って配されている物体を複数種類検出し、それら複数種類の検出結果を順次用いるようにしてもよい。すなわち、例えばデリニエータの検出結果に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、白線の検出結果に基づいて車速制御情報を補正してもよいし、逆に、白線の検出結果に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、デリニエータの検出結果に基づいて車速制御情報を補正してもよい。
また、道路形状検出手段は、電波または超音波を用いて前記通過予定地点付近の道路の形状を検出するようにしてもよい（請求項４）。
【００１６】
ところで、上記特許文献１を参照して説明したようなノード情報および自車位置に基づいて自車の前方に存在するコーナーを的確に通過するための目標車速を演算して制御する車速制御では、一般的な運転者が行う車速制御とは異なる場合がある。すなわち、一般的な運転者は、実際のカーブの形状や車両の現在の速度、路面状態、車両・カーブ周辺の状態、車両の性能など入手できる情報を考慮してそのカーブを安全に走行するための車両の速度や走行軌跡などをすばやく予測し、車両の速度を制御する。したがって、曲率半径からカーブに対する許容進入速度を設定する従来の車速制御装置は、一般的な運転者が行う車速制御とは異なる場合があり、運転者に違和感を持たせることがあった。そこで、このような違和感を解消するため、過去の走行速度値に基づいて車速制御情報を補正することが考えられる。具体的には、請求項５のように、走行結果情報記憶手段（５）が、自車が過去に走行した「地点の位置」、およびその地点を通過した際に速度検出手段によって検出された車両の「速度値」から構成される情報である「走行結果情報」を記憶しており、走行結果情報評価手段（２）がその走行結果情報の信頼性を評価する。なお、その信頼性の評価には公知の手法を用いる（実施例参照）。
【００１７】
ここで、走行結果情報評価手段によって走行結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、その走行結果情報を読み出し、通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を、その読み出した走行結果情報に基づいて補正する。一方、走行結果情報評価手段によって走行結果情報の信頼性が低いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わない。
【００１８】
なお、上述の「走行結果情報」が複数存在する場合には、それらのうち最近のものを用いてもよいし、それらのうち例えば最近３回分の車両の速度を平均した値を用いてもよい。また、「走行結果情報」が走行速度記憶手段に存在しない場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わないようにしてもよい。
【００１９】
このように、本車速制御装置によれば、走行結果情報の信頼性が高い場合には、車速制御情報を走行結果情報に基づいて補正する。したがって、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行えば、一般の運転者が行うカーブ形状に合わせた車速制御に近づくので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００２０】
また、上述のように走行結果情報に基づいて車速制御情報の補正を行う場合には、走行結果情報のうちその信頼性が高いものに基づいて補正を行うことが考えられる。具体的には、請求項６のように、走行結果情報記憶手段が、走行結果情報のうち、走行結果情報評価手段によってその信頼性が高いと評価されたものを記憶しており、車速制御情報補正手段が、走行結果情報記憶手段が記憶する走行結果情報を読み出し、その読み出した走行結果情報に基づいて車速制御情報を補正する。このようにすれば、走行結果情報記憶手段が、走行結果情報のうちその信頼性が高いもののみを記憶すればよいので、全ての走行結果情報を記憶する場合に比べて、記憶するデータ量を少なくできる。
【００２１】
また、走行結果情報が複数存在する場合には、車速制御情報補正手段が、それらの車両の速度値を平均するなど各種演算を実行する必要があり、車速制御情報補正手段にとって負担となるおそれがある。そこで、上述のように走行結果情報に基づいて車速制御情報の補正を行う前に、走行結果情報に基づく演算を予め実行しておくことが考えられる。具体的には、請求項７のように、走行結果情報評価手段によって走行結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、速度値演算記憶手段（２，５）が、その走行結果情報の速度値を基に、例えば平均などの演算を行い、その演算結果を記憶する。一例を挙げると、車両の速度値のうちで最近のものを選択することや、車両の速度値の平均値を算出することなどである。また、自車が過去に走行した地点における演算結果を速度値演算記憶手段が記憶している場合には、速度値演算記憶手段が、その走行結果情報の速度値、および記憶している演算結果を基に演算を行い、先の演算結果から今回の演算結果へ記憶内容を更新する。そして、車速制御情報補正手段が、速度値演算記憶手段が記憶する演算結果を読み出し、その読み出した演算結果に基づいて車速制御情報を補正する。
【００２２】
このように走行結果情報に基づく演算を予め実行しておけば、車速制御情報補正手段の負担を軽減することができる。
ところで、過去の走行速度値に基づいて車速制御情報の補正を行う場合には、上述の走行結果情報の代わりに、過去の走行傾向を学習した結果に基づいて車速制御情報の補正を行うことが考えられる。具体的には、請求項８のように、走行傾向学習手段（２）が、自車が過去に走行した際に速度検出手段によって検出された車両の速度値に基づいて、安定走行速度に対する自車の過去の走行速度の傾向を学習し、その学習結果を示す情報を学習結果情報記憶手段（５）が記憶している。そして、学習結果情報評価手段（２）がその学習結果情報の信頼性を評価する。なお、その信頼性の評価には公知の手法を用いる（実施例参照）。
【００２３】
ここで、学習結果情報評価手段によって学習結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、その学習結果情報を読み出し、通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を、その読み出した学習結果情報に基づいて補正する。一方、学習結果情報評価手段によって学習結果情報の信頼性が低いと評価された場合には、車速制御情報補正手段が、車速制御情報の補正を行わない。
【００２４】
このように、本車速制御装置によれば、学習結果情報の信頼性が高い場合には、車速制御情報を学習結果情報に基づいて補正する。したがって、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行えば、一般の運転者が行うカーブ形状に合わせた車速制御に近づくので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００２５】
ところで、過去の走行速度値に基づいて車速制御情報の補正を行う場合には、「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方、および「学習結果情報」の双方に基づいて車速制御情報の補正を行うことが考えられる。具体的には、請求項９のように、請求項５〜７の何れかに記載の車速制御装置が、請求項８記載の走行傾向学習手段、学習結果情報記憶手段および学習結果情報評価手段を備えるとともに、請求項５〜７の何れかに記載の車速制御情報補正手段に代えて、「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方を走行結果情報記憶手段または速度値演算記憶手段の何れか一方から読み出すとともに、「学習結果情報」を学習結果情報記憶手段から読み出し、さらに、読み出した「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方、および「学習結果情報」に基づいて車速制御情報を補正する車速制御情報補正手段を備えることが考えられる。
【００２６】
このように、本車速制御装置によれば、「走行結果情報」または「演算結果」の何れか一方、および「学習結果情報」の双方に基づいて車速制御情報を補正する。したがって、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行えば、一般の運転者が行うカーブ形状に合わせた車速制御に近づくので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【００２７】
この場合、上述のような車速制御情報補正手段による車速制御情報の補正を行う場合には、通過予定地点の位置を設定し直すことが考えられる（請求項１０）。ここで、道路形状検出手段がデリニエータを検出する場合を例に挙げると、図６に例示するように、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似する場合には、両グラフの横軸方向の乖離量の分、当該通過予定地点をそのデリニエータ側へ設定し直す。また、通過予定地点における安定走行速度の値を設定し直すことが考えられる（請求項１１）。例えば、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似しないときには、通過予定地点における安定走行速度の値と、デリニエータにおける安定走行速度の値と比較して低速である方の値に安定走行速度を設定し直す。
【００２８】
また、上述のように車速制御情報を補正する場合、走行結果情報に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、学習結果情報に基づいて車速制御情報を補正してもよいし、逆に、学習結果情報に基づいて車速制御情報を補正し、さらに、走行結果情報に基づいて車速制御情報を補正してもよい。
【００２９】
以上のように、（１）通過予定地点付近の道路形状に基づいて車速制御情報を補正する手法、および（２）走行結果情報などの過去の速度値に基づいて車速制御情報を補正する手法について説明をしたが、これら複数の手法を順に行うようにしてもよい。
【００３０】
なお、請求項１２に示すように、車速制御装置における車速制御情報補正手段は、コンピュータを機能させるプログラムとして実現できる。したがって、本発明は、プログラムの発明として実現できる。また、このようなプログラムの場合、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として本プログラムを記録しておき、そのＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータに組み込んで用いても良い。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明が適用された実施例について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施例に何ら限定されることなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうることは言うまでもない。
【００３２】
図１は、上述した発明が適用されたクルーズ制御装置のシステム構成を概略的に示すブロック図であり、車間制御用電子制御装置（以下、「車間制御ＥＣＵ」と称す。）２、ブレーキ電子制御装置（以下、「ブレーキＥＣＵ」と称す。）４、ナビゲーション制御装置（以下、「ナビゲーションＥＣＵ」と称す。）５、およびエンジン制御用電子制御装置（以下、「エンジンＥＣＵ」と称す。）６を中心に構成されている。
【００３３】
[車間制御ＥＣＵ２の構成の説明]
車間制御ＥＣＵ２は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、現車速（Ｖｎ）信号、操舵角信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号等をエンジンＥＣＵ６から受信する。また、車間制御ＥＣＵ２は、後述するレーザセンサ３からの測距データを受信し、さらに、後述するナビゲーションＥＣＵ５からの走行路情報も受信する。そして、車間制御ＥＣＵ２は、この受信したデータに基づいて、車間制御演算、後述する各ノードにおける車両を安定して走行させるための速度（以下、安定走行速度と称す。）の算出、車速制御などをしている。
【００３４】
また、車間制御ＥＣＵ２は、クルーズコントロールスイッチ２０や目標車間設定スイッチ２２、アクセルスイッチからの検出信号を受信する。このうち、クルーズコントロールスイッチ２０は、制御開始スイッチ、制御終了スイッチ、アクセルスイッチ及びコーストスイッチなどを備えている。制御開始スイッチは、クルーズ制御を開始可能状態にするためのスイッチであり、目標車間設定スイッチ２２がＯＮの状態で制御開始スイッチをＯＮすることにより、クルーズ制御が開始できる状態となる。このクルーズ制御では、車間制御及び定速走行制御が所定条件下で選択的に実行されることになる。また、アクセルスイッチは、これを押すことにより、記憶されている設定車速を徐々に増加させるためのスイッチであり、コーストスイッチは、これを押すことにより、記憶されている設定車速を徐々に減少させるためのスイッチである。また、クルーズコントロールスイッチ２０を介し、自車と先行車との車間距離を設定できるようになっている。車間距離は、運転者の好みに合わせて段階的に設定可能となっている。なお、車間制御ＥＣＵ２は、車速制御情報補正手段、走行結果情報評価手段、走行傾向学習手段および学習結果情報評価手段に該当する。
【００３５】
[レーザセンサ３の構成の説明]
レーザセンサ３は、レーザ光を照射し、その反射光を検出するユニットと、レーザ光を照射してから反射光を検出するまでの時間差に基づいて反射物までの距離を算出する距離算出ユニットとを主要部として構成されている。このように構成されたレーザセンサ３は、その距離及び対応するスキャン角度を基にして位置データを作成する。つまり、レーザ中心を原点とし、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車長方向をＺ軸とするＸＹＺ直交座標に変換する。そして、レーザセンサ３は、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）データおよび受光信号強度データを測距データとして車間制御ＥＣＵ２へ出力する。例えばレーザセンサ３でのスキャン周期を１００ｍｓｅｃとし、１００ｍｓｅｃ毎に測距データを出力する。なお、レーザセンサ３は、車間制御ＥＣＵ２とともに道路形状検出手段に該当する。
【００３６】
[ナビゲーションＥＣＵ５の構成の説明]
ナビゲーションＥＣＵ５は、地図データベースを記録したＨＤＤ１２等を中心に構成されており、自車位置を演算し、自車の走行している走行路に関する情報を一定間隔で（本実施例では約１秒毎に。）車間制御ＥＣＵ２に出力する。また、ナビゲーションＥＣＵ５には、ＧＰＳアンテナ１４が接続されている。
【００３７】
このうち地図データベースには、リンク情報、ノード情報、セグメント情報、及びリンク間接続情報などの走行路に関する情報が記憶されている。
リンク情報としては、リンクを特定するための固有の番号である「リンクＩＤ」や、例えば高速道路、有料道路、一般道あるいは取付道などを識別するための「リンククラス」や、リンクの「始端座標」および「終端座標」や、リンクの長さを示す「リンク長」などのリンク自体に関する情報がある。
【００３８】
ノード情報としては、リンクを結ぶノード固有の番号である「ノードＩＤ」や、ノード緯度、ノード経度、交差点での右左折禁止、信号機有無などの情報がある。また、セグメント情報としては、セグメントＩＤ、始点（ノード）緯度(度)、始点（ノード）経度（度）、セグメントの方角（dir）、セグメントの長さ（ノード間距離、len）などの情報がある。なお、始点緯度および始点経度の値は、小数点以下を含み、「分」、「秒」を「度」に換算したものである。また、セグメントの方角（dir）は、地図上の真東方向を基準（dir＝０）に左回りとし、一単位（dir＝１）を、一周３６０°を１０２４分割したものと設定されている。例えば「dir＝３０」とは、地図上の真東方向から左回りに（３０×３６０／１０２４）度回転した方向を表している。また、セグメントの長さ（ノード間距離、len）は、一単位（len＝１）を実際の１０ｃｍと設定している。
【００３９】
リンク間接続情報には、例えば一方通行などの理由で通行が可か不可かを示すデータなどが設定されている。なお、同じリンクであっても、例えば一方通行の場合には、あるリンクからは通行可であるが別のリンクからは通行不可ということとなる。したがって、あくまでリンク間の接続態様によって通行可や通行不可が決定される。
【００４０】
このように構成されたナビゲーションＥＣＵ５は、車両の前方にあるノードの情報を検出し、そのノード情報を一定間隔（本実施例では約１秒毎）で車間制御ＥＣＵ２に出力する。具体的には、ナビゲーション装置５が車両の位置を演算し、後述するエンジンＥＣＵ６の車速センサ１６が現在の車両の速度を検出する。続いてナビゲーション装置５が車両の位置から基準減速度α0で減速した場合に停車するポイントまでの停車距離Ｌ0を、下式（１）を用いて算出する。
【００４１】
Ｌ0＝Ｖ0ｔ―α0ｔ2／２＝Ｖ0 2／（２×０．７８４）・・・（１）
Ｌ0：停車距離（ｍ）
Ｖ0：車両の現在の速度（ｍ／ｓ）
α0：基準減速度（ｍ／ｓ2）
ｔ：経過時間（ｓ）
ここで、「基準減速度α0」とは、その減速度で車両を減速させた際に運転者など車両の搭乗者が不快と感じない程度の減速度を云い、予め実験等によって規定しておくことが考えられる。本実施例では０．０８Ｇ（＝０．７８４ｍ／ｓ2）に設定されている。そして、ナビゲーションＥＣＵ５が、図２に示すように、地図データベースより、車両の位置から停車距離Ｌ0先にあるポイント、すなわち車両が現在の位置から基準減速度α0で減速した場合に停車するポイントまでの間に存在する通過予定の全てのノード（以下、ノード群と称す。）を検出し、そのノード群の情報を一定間隔（本実施例では約１秒毎）で車間制御ＥＣＵ２に出力する。
【００４２】
また、ナビゲーションＥＣＵ５は、各ノードを過去に通過した際の車両の速度値およびそのノードの位置を記憶している（図１０を参照。）。この際、ナビゲーションＥＣＵ５は、先行車情報、運転者の識別情報、天候情報および時間帯情報とともに記憶している。なお、先行車情報は、その通過予定地点を通過した際に先行車が存在したか否かを示す情報であり、レーザセンサ３の出力結果に基づく。また、運転者の識別情報は、その通過予定地点を通過した際の運転者を特定する情報であり、例えば運転者によって異なるシート位置を検出するセンサや指紋などのバイオメトリック認証装置（共に図示省略）などによる出力結果に基づく。また、天候情報は、例えば雨天であったか否かを示す情報であり、雨センサ（図示省略）などの出力結果に基づく。また、時間帯情報は、例えば朝（通勤時）や夕方（帰宅時）、夜などの時間帯を示す情報であり、内蔵時計（図示省略）からの出力結果に基づく。なお、ナビゲーションＥＣＵ５は、走行結果情報記憶手段および学習結果情報記憶手段に該当する。また、ナビゲーションＥＣＵ５は、車間制御ＥＣＵ２とともに、速度値演算記憶手段に該当する。
【００４３】
[ブレーキＥＣＵ４の構成の説明]
ブレーキＥＣＵ４は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、車両の操舵角を検出するステアリングセンサ８、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１０から操舵角やヨーレートを求めて、これらのデータを、エンジンＥＣＵ６を介して車間制御ＥＣＵ２に送信したり、ブレーキ力を制御するためにブレーキ油圧回路に備えられた増圧制御弁・減圧制御弁の開閉をデューティ制御するブレーキアクチュエータを制御したりしている。またブレーキＥＣＵ４は、エンジンＥＣＵ６を介する車間制御ＥＣＵ２からの警報要求信号に応じて警報ブザーを鳴動する。なお、ブレーキＥＣＵ４は、減速手段に該当する。
【００４４】
[エンジンＥＣＵ６の構成の説明]
エンジンＥＣＵ６は、マイクロコンピュータを中心として構成されている電子回路であり、スロットル開度センサ、車両速度を検出する速度検出手段としての車速センサ１６、ブレーキの踏み込み有無を検出するブレーキスイッチ、及びその他のセンサやスイッチ類からの検出信号、あるいは車内ＬＡＮ２８などの公知の通信ラインを介して受信するワイパスイッチ情報やテールスイッチ情報を受信する。さらに、ブレーキＥＣＵ４からの操舵角信号やヨーレート信号、あるいは車間制御ＥＣＵ２からの目標加速度信号、フューエルカット要求信号、ＯＤカット要求信号、３速シフトダウン要求信号、警報要求信号、ダイアグノーシス信号、表示データ信号等を受信している。
【００４５】
また、エンジンＥＣＵ６は、必要な表示情報を、車内ＬＡＮ２８を介して、メータクラスタに備えられているＬＣＤ等の表示器に送信して表示させたり、あるいは現車速（Ｖｎ）信号、操舵角信号、ヨーレート信号、目標車間時間信号、ワイパスイッチ情報信号、アイドル制御やブレーキ制御の制御状態信号を、車間制御ＥＣＵ２に送信したりしている。なお、エンジンＥＣＵ６は、加速手段に該当する。
【００４６】
[カメラ１８の構成の説明]
カメラ１８は、例えば車両内部の運転席近傍の天井などに取り付けられており、車両前方の風景を撮像する。なお、この場合、例えば当該車両が道路上を走行しているのであれば、車両から所定距離だけ前方の道路もその撮像した風景内に含まれるように撮像範囲が設定されている。
【００４７】
[白線検出ＥＣＵ７の構成の説明]
白線検出ＥＣＵ７は、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号をディジタルの画像データに変換するアナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）と、そのＡＤＣから画像データに対して所定の前処理を実行する前処理ＡＳＩＣと、その前処理ＡＳＩＣから出力される画像データを記憶しておく画像メモリと、その画像メモリに記憶されている画像データに基づいて、画像データ中の白線を認識する処理などを実行するＣＰＵと、ＣＰＵの実行するプログラムなどを記憶しているＲＯＭと、ＣＰＵ２４の作業領域として機能するＲＡＭと、ＣＰＵから転送された例えば白線の認識結果にかかるデータなどを外部へ出力するための通信ＩＣなどを備えている。なお、前処理ＡＳＩＣにおいて実行する前処理としては、例えば白線を強調するフィルタ処理などが挙げられる。このように構成された白線検出ＥＣＵ７は、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号から白線を検出する機能を有する。なお、白線検出ＥＣＵ７は、車間制御ＥＣＵ２とともに道路形状評価手段に該当する。また、白線検出ＥＣＵ７は、カメラ１８ともに道路形状検出手段に該当する。
【００４８】
[車速制御情報生成処理の説明]
次に、上述の車間制御ＥＣＵ２が実行する車速制御情報生成処理について、図３のフローチャートを参照して説明する。本処理では、ナビゲーションＥＣＵ５によって演算された自車位置、および道路データベースのノード情報に基づいて、自車が通過予定の経路上のノードを「通過予定地点」とし、その「通過予定地点」ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度である「安定走行速度ＶT」を算出することにより、「通過予定地点」および「安定走行速度ＶT」から構成されて車速制御に用いられる情報である「車速制御情報」を生成する。
【００４９】
最初のステップ１１０（以下、「ステップ」を単に「Ｓ」と記す。）では、ナビゲーションＥＣＵ５から一定間隔（本実施例では約１秒毎）で送られる、自車前方において自車が通過予定の経路上に存在するノード群の情報に基づき、これらノード群の各ノードを車両が通過する際に安定して走行するための速度である安定走行速度ＶTが、各ノードに対して算出されているかを判断する。ここで、安定走行速度ＶTが各ノードに対して算出されていなければ（Ｓ１１０：ＮＯ）、安定走行速度ＶTが算出されていないノードの中から通過順に一つを選択して基準ノードとする（Ｓ１２０）。なお、「基準ノード」は、特許請求の範囲における「通過予定地点」に相当する。
【００５０】
続いてＳ１２０で選択された基準ノードの情報に基づき、この基準ノードにおける安定走行速度ＶTを次のＳ１３０〜Ｓ１６０のように算出する。まず、Ｓ１３０では、図２に示すように、検出したノードのうちの一つである基準ノードとその基準ノードの手前側にあるノードとを結ぶセグメントＬn-1と、基準ノードと基準ノードの手前側とは反対側にあるノードとを結ぶセグメントＬn との間の角度ｄθを、下式（２）または（２´）を用いて算出する。
【００５１】
ｄθ＝（dirn―dirn-1）×３６０／１０２４・・・（２）
ｄθ＝｛１０２４−（dirn―dirn-1）｝×３６０／１０２４・・・（２´）
ｄθ:セグメントln-1とセグメントlnとの間の角度（度）
dirn：セグメントＬnの方角
dirn-1：セグメントＬn-1の方角
この場合、（dirn―dirn-1）の絶対値が数値５１２未満である場合には式（２）を用い、（dirn―dirn-1）の絶対値が数値５１２以上である場合には、式（２´）を用いることとする。また、（dirn―dirn-1）の値が負の値となる場合には、その絶対値を計算に用いることとする。
【００５２】
ここで、角度ｄθは、図２で示すように、車両がセグメントＬn-1およびセグメントＬnを順に走行していく際に、基準ノード近辺で旋回する場合の角度を想定している。しかし、多くのカーブの形状は、図２に示すようなセグメント同士をノードでつないだような形状ではなく、複数の円弧を組み合わせたような形状をしている。したがって、実際のカーブを走行する車両は、セグメントＬn-1を直線状に走行して基準ノードを角度ｄθで旋回してセグメントＬnを走行するのではなく、そのカーブの形状に沿って略円弧を描きながら走行することとなる。そこで、Ｓ１３０に続くＳ１４０では、その角度ｄθを、下式（３）を用いて補正する。
【００５３】
ｄθ1＝（ln／（ln-1＋ln））×ｄθ・・・（３）
ｄθ1：補正後の角度ｄθ
なお、lnおよびln-1は、ここではセグメントＬn-1、Ｌnの長さを表す。この場合、地図データベース上における各セグメントの長さは、lenを用いて表されているため、ここでは計算式len×０．１（ｍ）を用いて算出した値を用いる。
【００５４】
この補正後の角度ｄθ1に基づいて、図２に示すように、基準ノードにおいてセグメントＬnと補正後の角度ｄθ1をなす線分Ｆｎを考えると、この線分Ｆｎにおける基準ノード付近の部分が、実際のカーブの形状に沿って走行する車両が基準ノードを通過する場合の軌跡を表すこととなる。
【００５５】
続くＳ１５０では、セグメントＬnの端点Ａと、「基準ノードを中心にして補正後の角度ｄθ1だけセグメントＬn-1を延長した線分の方へ回転させたセグメントＬnの端点Ｂとの間の距離Ｓ（ｍ）を、下式（４）を用いて算出する。
Ｓ＝ln×sinｄθ1・・・（４）
続くＳ１６０では、各ノードを車両が通過する際に安定して走行するための車速である安定走行速度ＶT（ｍ／ｓ）を、下式（５）を用いて算出する。
【００５６】
ＶT＝ln×(Ｎ／２Ｓ)1/2・・・・・（５）
Ｎ：規定値（ｍ／ｓ2）
なお、この規定値Ｎは、本実施例では０．３Ｇ（＝２．９４ｍ／ｓ2）に設定されている。
【００５７】
以上の、Ｓ１１０〜Ｓ１６０の処理を、ノード群の各ノードにおける安定走行速度ＶTが算出されるまで繰り返し、ノード群の全てのノードにおける安定走行速度ＶTが算出されたならば本処理を終了する。
[車速制御情報補正処理の説明]
次に、上述の車間制御ＥＣＵ２が実行する車速制御情報補正処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。なお、本処理は、上述の車速制御情報生成処理に続いて実行される。
【００５８】
最初のＳ２２０では、上述の車速制御情報生成処理によって算出された車速制御情報の信頼性を、「推定走行路の確かさ」、および「位置精度の確かさ」から評価する。具体的には、「推定走行路の確かさ」を推定走行路の形状と車速センサなどから推定した走行軌跡との一致度合いで表し、「位置精度の確かさ」を自車位置の推定測位誤差に基づく自車位置評価値で表し、これら「一致度合い値」と「自車位置評価値」との合計値が、予め実験等により定められた規定値Ｍ以上である場合には車速制御情報の信頼性が高く、逆に規定値Ｍ未満である場合には車速制御情報の信頼性が低いと判断する。なお、「一致度合い値」は、次のように表される。すなわち、推定走行路の形状と車速センサなどから推定した走行軌跡との一致度合いが高い場合には「一致度合い値」が大きい値となり、逆にそれらの一致度合いが低い場合には「一致度合い値」が小さい値となるよう設定されている。また、「自車位置評価値」は、次のように表される。自車位置の推定測位誤差が大きい場合には、「自車位置評価値」が小さい値となり、逆に自車位置の推定測位誤差が小さい場合には、「自車位置評価値」が大きい値となるよう設定されている。
【００５９】
一例を挙げると、規定値Ｍが数値「５０」と定められている場合において、（１）「一致度合い値」が数値「２３」であり、「自車位置評価値」が数値「３０」である場合には、それらの合計値が数値「５３」となって規定値Ｍ以上であるので、その信頼性が高いと判断する。（２）また、「一致度合い値」が数値「５」であり、「自車位置評価値」が「２０」である場合には、それらの合計値が数値「２５」となり、規定値Ｍよりも小さい値となるので、その信頼性が低いと判断する。なお、このような規定値Ｍは、一律に定めてもよいし、また、都市部や山間部など地域ごとに定めるようにしてもよい。
【００６０】
なお、「一致度合い値」が、予め実験等により定められた規定値Ｍ１以上であり、且つ「自車位置評価値」が、予め実験等により定められた規定値Ｍ２以上である場合には、車速制御情報の信頼性が高いと判断し、一方、「一致度合い値」が規定値Ｍ１未満であるか、または「自車位置評価値」が規定値Ｍ２未満である場合には車速制御情報の信頼性が低いと判断するようにしてもよい。
【００６１】
ここで、車速制御情報の信頼性が低い場合には（Ｓ２２０：ＮＯ）、車速制御情報に基づく車速制御を実行しないこととし、（短時間のみ）チャイムやブザーを鳴らしたりモニタ表示したりしてその旨を運転者に警告し（Ｓ３５０）、リターンする。一方、車速制御情報の信頼性が高い場合には（Ｓ２２０：ＹＥＳ）Ｓ２３０に移行する。
【００６２】
Ｓ２３０では、通過予定地点付近のデリニエータをレーザセンサ３が検出する（図９を参照。）。
続くＳ２４０では、通過予定地点付近のデリニエータの検出結果の信頼性を評価する。具体的には、その検出されたデリニエータの検出結果について、以下の条件（１）および（２）を同時に満たす場合にはその信頼性が高いと判断する。
【００６３】
（１）路面などの水平基準線からの地上高がほぼ同一であること
（２）隣接するデリニエータ間の距離がほぼ等しいこと
なお、その通過予定地点付近の路面が傾斜している場合には、上述の信頼性を判断する条件から条件（１）を外すようにしてもよい。
【００６４】
続くＳ２５０では、各デリニエータにおける安定走行速度ＶDを算出する。なお、この各デリニエータにおける安定走行速度ＶDの算出は、先の車速制御情報生成処理において各基準ノードにおける安定走行速度ＶTを算出した手法と同様である。具体的には、先のＳ１３０において、Ｓ１２０で選択された基準ノードの情報を用いているが、本処理の場合には、基準ノードの情報の代わりにデリニエータの情報を用いればよい。なお、以下、自車前方において自車が通過予定の経路上に存在するデリニエータの位置、およびそのデリニエータの位置における安定走行速度ＶDから構成される情報を「デリニエータ情報」とする。
【００６５】
続くＳ２６０では、通過予定地点付近の白線を白線検出ＥＣＵ７が検出する。具体的には、白線検出ＥＣＵ７が、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号から白線を検出する。
続くＳ２７０では、通過予定地点付近の白線の検出結果の信頼性を評価する。具体的には、まず、白線上にポイントを設定する。この場合、白線が破線である場合には、白線それぞれにおける手前側の端点にポイントを設定する。なお、白線それぞれにおける向こう側の端点や、中央部にポイントを設定してもよい。また、白線が実線である場合には、白線上に所定間隔でポイントを設定する。そして、上述のように設定されたポイント群が、以下の条件（３）を満たす場合には、それらの検出結果の信頼性が高いと判断する。
【００６６】
（３）隣接するポイント間の距離がほぼ等しいこと
次に、これらの検出結果に基づいて隣接するポイント間の距離差を順次算出する。そして、隣接するポイント間の距離差がほぼ等しいか否かを判断する。なお、上述のような白線検出処理を行う場合には、道路種別によって道路の幅が異なることを考慮する。一例を挙げると、一般高速であれば３．５０ｍ、都市高速や国道であれば３．２５ｍ、細街路であれば３．００ｍという具合である。
【００６７】
また、勾配の多い地域に自車が存在している場合には、上述の白線の信頼性の評価結果に拘わらず、次のような理由によりその検出結果の信頼性が低いと判断する。すなわち、自車がいる路面の勾配と白線が存在する路面の勾配とが一致しない場合があり、例えば上り坂ではカーブが急に見えて下り坂ではカーブが緩やかに見えるという具合に、実際のカーブ形状とは異なって見えるからである。
【００６８】
続くＳ２８０では、白線の各ポイントにおける安定走行速度ＶLを算出する。なお、この白線の各ポイントにおける安定走行速度ＶLの算出は、先の車速制御情報生成処理において各基準ノードにおける安定走行速度ＶTを算出した手法と同様である。具体的には、先のＳ１３０において、Ｓ１２０で選択された基準ノードの情報を用いているが、本処理の場合には、基準ノードの情報の代わりに白線の各ポイントの情報を用いればよい。なお、以下、自車前方において自車が通過予定の経路上に存在する白線のポイントの位置、およびそのポイントの位置における安定走行速度ＶLから構成される情報を「白線情報」とする。
【００６９】
Ｓ２９０では、車間制御ＥＣＵ２が記憶する「車速制御情報補正管理マップ」（図５）を参照し、デリニエータの検出結果の信頼性および白線の検出結果の信頼性に基づいて車速制御情報を補正する。なお、「車速制御情報補正管理マップ」においては、車速制御情報生成処理にて生成された「車速制御情報」が「Ａ１」に相当し、上述のデリニエータ情報が「Ｂ１」に相当し、上述の白線情報が「Ｃ１」に相当する。この「車速制御情報補正管理マップ」は、図５に示すように、３つの「行（ｂ−１〜ｂ−３）」および３つの「列（ｃ−１〜ｃ−３）」から構成されており、デリニエータの検出結果の信頼性の判断結果から「行」を選択し、白線の検出結果の信頼性の判断結果から「列」を選択することにより、どのように車速制御情報を補正するかを示すものである。
【００７０】
具体的には、例えば行（ｂ−１）および列（ｃ−１）が選択された場合、図５のマップにおける行（ｂ−１）と列（ｃ−１）とが交わる場所には補正内容▲１▼が記載されており、この補正内容▲１▼に従って車速制御情報を補正する。
図５中の補正内容▲１▼〜▲６▼の具体的内容は次のようになっている。
【００７１】
補正内容▲１▼：車速制御情報を、そのまま「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１を選択」）。
補正内容▲２▼：デリニエータ情報を「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１をＢ１の位置にシフトして選択」）。但し、図６に示すように、通過予定地点の位置および通過予定地点における安定走行速度ＶTの値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ａ））と、デリニエータの位置およびデリニエータにおける安定走行速度ＶDの値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ｂ））との乖離量が、自車位置の推定測位誤差（例えば±３０ｍ）の絶対値に例えば１．５などの所定値を掛けた値よりも大きい場合には、このような車速制御情報の補正の代わりに、補正内容▲４▼（後述）と同様の補正を行う。
【００７２】
補正内容▲３▼：白線情報を「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１をＣ１の位置にシフトして選択」）。但し、グラフ（Ａ）と、白線の各ポイントの位置および白線の各ポイントにおける安定走行速度ＶLの値との対応関係を示すグラフ（以下、グラフ（Ｃ））との乖離量が、補正内容▲２▼の場合と同様に、自車位置の推定測位誤差（例えば±３０ｍ）の絶対値に例えば１．５などの所定値を掛けた値よりも大きい場合には、このような車速制御情報の補正の代わりに、補正内容▲５▼（後述）と同様の補正を行う。
【００７３】
補正内容▲４▼：車速制御情報の安定走行速度ＶTと、デリニエータ情報の安定走行速度ＶDとを比較してより低速に分布する方を選択し、その選択された安定走行速度を有する情報を、「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１とＢ１の遅い方の車速を選択」）。
【００７４】
補正内容▲５▼：車速制御情報の安定走行速度ＶTと、白線情報の安定走行速度ＶLとを比較してより低速に分布する方を選択し、その選択された安定走行速度を有する情報を、「補正後の車速制御情報」とする（図５では「Ａ１とＣ１の遅い方の車速を選択」）。
【００７５】
補正内容▲６▼：グラフ（Ｂ）とグラフ（Ｃ）とが相似する場合には、上述の補正内容▲４▼と同様の補正を行う。一方、グラフ（Ｂ）とグラフ（Ｃ）とが相似しない場合には、車速制御情報に基づく車速制御を実行しないこととし、Ｓ３５０と同様に運転者に対する警告処理を行う（図５では「Ｂ１とＣ１とが相似あり⇒Ａ１とＢ１の遅い方の車速を選択」「Ｂ１とＣ１とが相似なし⇒推奨車速なしとする」）。
【００７６】
また、「行（ｂ−１〜ｂ−３）」および「列（ｃ−１〜ｃ−３）」は次のような場合に選択される。
（ｂ−１）デリニエータの検出結果の信頼性が低いと判断された場合、または、Ｓ２３０にてデリニエータが検出されなかった場合（図５では「規定未満＆無し」）。
【００７７】
（ｂ−２）デリニエータの検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、図６に示すように、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似するとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似」）。
（ｂ−３）デリニエータの検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｂ）とが相似しないとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似なし」）。
【００７８】
（ｃ−１）白線の検出結果の信頼性が低いと判断された場合、または、Ｓ２６０にて白線が検出されなかった場合（図５では「規定未満＆無し」）。
（ｃ−２）白線の検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｃ）とが相似するとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似」）。
【００７９】
（ｃ−３）白線の検出結果の信頼性が高いと判断された場合において、グラフ（Ａ）とグラフ（Ｃ）とが相似しないとき（図５では「規定以上」且つ「Ａ１と相似なし」）。
続くＳ３００では、通過予定地点における「走行結果情報」をＨＤＤ１２から読み出す。
【００８０】
ここで、ＨＤＤ１２に記憶される、通過予定地点における「走行結果情報」を生成する処理について説明する。なお、この処理は、車速制御情報生成処理や車速制御情報補正処理などの各処理から独立した処理である。まず、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録から、通過予定地点における記録であって次の条件（４）〜（７）を全て満たしているものを検索する。
【００８１】
（４）先行車がいなかったこと
（５）現在の運転者と同一の運転者であったこと
（６）通過予定地点のノードにおける走行速度値が規定範囲以内であること
（７）その速度値が許容速度以下であること
また、上記条件（４）〜（７）に加えて次のような条件を満たしているものを検索するようにしてもよい。
【００８２】
（８）同じ天候であること
（９）同じ時間帯であること
なお、条件（４）、（５）、（８）および（９）については、過去の走行記録に含まれる先行車情報、運転者の識別情報、天候情報および時間帯情報に基づいて判断する。また、条件（６）については、通過予定地点のノードにおける速度値の平均値および偏差を算出し、通過予定地点における速度値がその算出した偏差以内に存在するものを選択する。またこれ以外にも、次のように様々な演算手法により条件（６）を満たす通過予定地点のノードを選択してもよい。例えば、通過予定地点のノードにおける速度値の「平均値および偏差」を算出する代わりに、通過予定地点のノードにおける速度値の「中心値および偏差」を算出するようにしてもよい。また、通過予定地点のノードにおける速度値の平均値や中心値を算出し、その平均値や中心値から例えば±１０ｋｍ／ｈ以内に存在するものを選択するようにしてもよいし、また、通過予定地点における安定走行速度ＶTの値から例えば±１０ｋｍ／ｈ以内に存在するものを選択するようにしてもよい。さらに、条件（７）については、自車が危険な走行状態とならないように予め設定した許容速度以下であるものを選択する。なお、許容速度は、例えば高速道路の設計基準によって定められた速度や、オートクルーズコントロールにて設定される道路ごとの設定速度などを参考にして設定することが考えられる。また、この許容速度を一律に設定してもよいし、高速道路や一般道路などの道路種別ごとに設定してもよいし、車種ごとに設定してもよい。そして、上述の条件（４）〜（７）（または、条件（４）〜（９））を全て満たしている通過予定地点の速度値に基づく演算（例えば平均値や中心値を算出することなど）を行い、その演算結果と、通過予定地点の位置から構成される「走行結果情報」を生成し、生成した走行結果情報をＨＤＤ１２に記憶させる。
【００８３】
続くＳ３１０では、先のＳ３００にて生成した「走行結果情報」の信頼性を評価する。
具体的には、次の条件（１０）および（１１）を共に満たしている場合には、走行結果情報の信頼性が高いと判断する（図８では「第一規定値以上」）。
【００８４】
（１０）先の条件（６）によって選択された通過予定地点のノードにおける走行速度値のバラツキが所定限度以内（例えば５ｋｍ／ｈ以内）であること
（１１）上述の走行結果情報を算出する基となった速度値の数が所定個数（例えば５個）以上であること
また、次の条件（１０´）または（１１´）の何れか一方を満たしている場合には、走行結果情報の信頼性が中程度であると判断する（図８では「第二規定値以上」）。
【００８５】
（１０´）先の条件（６）によって選択された通過予定地点のノードにおける走行速度値のバラツキが所定限度以内（例えば５ｋｍ／ｈ以内）であること
なお、この場合の「所定限度」は、先の条件（１０）における「所定限度」よりも大きく設定することとする。
【００８６】
（１１´）上述の走行結果情報を算出する基となった速度値の数が所定個数（例えば３個）以上であること
なお、この場合の「所定個数」の値は、先の条件（１１）における「所定個数」の値よりも小さく設定することとする。
【００８７】
さらに、条件（１０´）および条件（１１´）の何れも満たしていない場合には、走行結果情報の信頼性が低いであると判断する（図８では「第二規定値未満」）。
続くＳ３２０では、「学習結果情報」をＨＤＤ１２から読み出す。「学習結果情報」とは、安定走行速度値ＶTに対する自車の過去の走行速度の傾向を学習した結果を示す情報を云う。
【００８８】
ここで、ＨＤＤ１２に記憶される、「学習結果情報」を生成する処理について説明する。なお、この処理は、車速制御情報生成処理や車速制御情報補正処理などの各処理から独立した処理である。まず、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録から、自車が各ノードを過去に通過した際の車両の速度値を読み出し、それら「過去の速度値」と安定走行速度値ＶTとの差（以下、「速度値乖離量」と称す。）を「過去の速度値」ごとに算出する。そして、それら算出した速度値乖離量に基づく演算（例えば平均値や中心値を算出することなど）を行うことにより「学習結果情報」を生成する。なお、上述のようにナビゲーションＥＣＵ５から過去の車両の速度値を読み出す際には、安定走行速度値に関する条件を設けてもよい。一例を挙げると、安定走行速度値が所定値（例えば時速８０ｋｍ／ｈ）未満であるノードを選択し、そのノードを自車が過去に走行した際の速度値を読み出すといった具合である。また、上述のようにナビゲーションＥＣＵ５から過去の車両の速度値を読み出す際には、ノードにおける走行速度値のバラツキが所定限度（例えば１０ｋｍ／ｈ）を超えるものを使用しないようにしてもよい。さらに、その走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも大きいものに対しては所定限度を小さく設定し、逆にその走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも小さいものに対しては所定限度を大きく設定してもよい。一例を挙げると、その走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも大きいものに対しては所定限度を１０ｋｍ／ｈに設定し、逆にその走行速度値が安定走行速度値ＶTよりも小さいものに対しては所定限度を２０ｋｍ／ｈに設定するといった具合である。
【００８９】
続くＳ３３０では、先のＳ３２０にて算出した「学習結果情報」の信頼性を評価する。具体的には、次の条件（１２）および条件（１３）に基づいて「学習結果情報」の信頼性を評価する。
（１２）学習結果情報を生成する基となった速度値の数が所定個数（例えば３個）以上であること
（１３）速度値乖離量の分布のバラツキ度合いが所定限度以内であること
ここで、条件（１２）および条件（１３）を共に満たしている場合には、学習結果情報の信頼性が高いと判断する（図８では「規定値以上」）。一方、条件（１２）または条件（１３）の少なくとも何れかを満たしていない場合には、学習結果情報の信頼性が低いと判断する（図８では「規定値未満」）。
【００９０】
なお、上述の条件（１３）を満たしているか否かについての判断は、「過去の走行速度は安定しているか、つまり「過去の速度値」のバラツキが小さいか」の観点から行う。
（１３−ａ）「過去の速度値」のバラツキが小さい場合には、その運転者の走行速度は安定しているため、条件（１３）を満たしていると判断する。
【００９１】
（１３−ｂ）「過去の速度値」のバラツキが大きい場合には、その運転者の走行速度は不安定であるため、条件（１３）を満たしていないと判断する。
ここで、この条件（１３）の判断処理を、図７（ａ）に示すグラフを用いて説明する。このグラフは、Ｘ軸に「車速制御情報」の安定走行速度ＶTをとり、Ｙ軸に「過去の速度値」（Ｖ）をとったものである。また、このグラフには、速度値乖離量の値が正であるか負であるかを判定するための判定線が描かれている。この判定線は式「Ｙ＝Ｘ」で表現され、この式においてＸ＝ＶTとすることにより描かれている。さらに、３つの通過予定地点について、「安定走行速度ＶT」および「過去の速度値」の関係を示す描画点がプロットされている（図７（ａ）の分布１を参照。）。なお、各描画点と判定線との距離が「速度値乖離量」に相当する。この場合、各描画点は判定線よりも上方に位置する、つまり速度値乖離量の値が正であるので、過去に運転者が安定走行速度ＶTよりも速い速度で走行したと考えられる。また、各描画点における速度値乖離量が近い値であるので、「過去の速度値」のバラツキが小さいと考えられる。また、図７（ｂ）のグラフにおいても同様に、３つの通過予定地点について、「安定走行速度ＶT」および「過去の速度値」の関係を示す描画点がプロットされている（図７（ｂ）の分布２を参照。）。この場合、各描画点は判定線よりも下方に位置する、つまり速度値乖離量の値が負であるので、過去に運転者が安定走行速度ＶTよりも遅い速度で走行したと考えられる。また、各描画点における速度値乖離量が小さい値のものや大きい値のものがあるので、「過去の速度値」のバラツキが大きいと考えられる。
【００９２】
Ｓ３４０では、車間制御ＥＣＵ２が記憶する「車速制御情報再補正管理マップ」（図８）を参照し、「走行結果情報」の信頼性の判断結果および「学習結果情報」の信頼性の判断結果に基づいて、次のように先のＳ２９０にて「車速制御情報を補正した結果である「補正後の車速制御情報」をさらに補正する。なお、「車速制御情報再補正管理マップ」においては、上述の「走行結果情報」が「Ｄ１」に相当し、上述の「学習結果情報」が「Ｄ２」に相当する。
【００９３】
（イ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第１規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値以上」である場合：
（イ−１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―１」（Ａ１またはＡ１をシフトした位置に対応するＤ１を目標車速とする。）を参照。）。
【００９４】
（イー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」との差を算出し、その差の値が「速度値乖離量」未満である場合には、「走行結果情報」を「再補正後の車速制御情報」とする。一方、その差の値が「速度値乖離量」以上である場合には、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値に速度乖離量を加えた値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―２」（Ｄ１と推奨車速の差がＤ２未満のポイントではＤ１を目標車速とする。Ｄ１と推奨車速の差がＤ２以上のポイントではＤ１と推奨車速＋Ｄ２とのより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９５】
（ロ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第１規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値未満」である場合：
（ロー１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―３」（Ａ１またはＡ１をシフトした位置に対応するＤ１を目標車速とする。）を参照。）。
【００９６】
（ロー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―４」（Ｄ１と推奨車速のより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９７】
（ハ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値以上」である場合：
（ハー１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値に学習結果情報の速度値を加えた値」とのうちその速度値が低速である方を、「補正後の車速制御情報」を構成する地点ごとに選択し、それら選択した地点の集合を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―５」（各ポイントにおいて、Ｄ１と推奨車速をＤ２だけシフトした値とのより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９８】
（ハー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値に学習結果情報の速度値を加えた値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―６」（Ｄ１と推奨車速＋Ｄ２とのより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【００９９】
（ニ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値以上」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値未満」である場合：
（ニー１）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼、▲２▼、▲３▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」とのうちその速度値が低速である方を、「補正後の車速制御情報」を構成する地点ごとに選択し、それら選択した地点の集合を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―７」（各ポイントにおいて、Ｄ１と推奨車速のより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【０１００】
（ハー２）先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲４▼、▲５▼、▲６▼」のときには、「走行結果情報の速度値」と「補正後の車速制御情報の速度値」とのうちその速度値が低速である方を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―８」（Ｄ１と推奨車速のより遅い方を目標車速とする。）を参照。）。
【０１０１】
（ホ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値未満」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値以上」である場合：
先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼〜▲６▼」の何れのときにも、「補正後の車速制御情報の速度値に学習結果情報の速度値を加えた値」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―９、１０」（推奨車速をＤ２だけシフトしたものを目標車速とする。）を参照。）。
【０１０２】
（へ）走行結果情報の信頼性の判断結果が「第２規定値未満」であり、且つ学習結果の信頼性の判断結果が「規定値未満」である場合：
先のＳ２９０における補正内容が「補正内容▲１▼〜▲６▼」の何れのときにも、「補正後の車速制御情報」を「再補正後の車速制御情報」とする（図８の領域「Ｅ―１１、１２」（推奨車速を目標車速とする。）を参照。）。
【０１０３】
以上のように補正された車速制御情報に基づいて、本実施例のクルーズ制御装置は、通過予定地点に到達するまでに、安定走行速度になるよう車両の速度を制御する。
［効果］
このように、本実施例のクルーズ制御装置によれば、デリニエータの検出結果の信頼性、白線の検出結果の信頼性、走行結果情報の信頼性、および学習結果情報の信頼性をそれぞれ判断し、それらの信頼性の判断結果に基づいて、自車位置およびノード情報に基づいて生成された「車速制御情報」を補正し、この補正後の車速制御情報に基づいて車速制御を行うので、運転者に違和感を持たせない車速制御を実現することができる。
【０１０４】
［別実施例］
（１）上記実施例では、（ａ）デリニエータ情報の信頼性の判断結果および白線情報の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正したのちに、（ｂ）走行結果情報の信頼性の判断結果および学習結果情報の信頼性の判断結果に基づいて、補正後の車速制御情報をさらに補正しているが、これには限られず、例えば、（イ）（ｂ）走行結果情報の信頼性の判断結果および学習結果情報の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正したのちに、（ａ）デリニエータ情報の信頼性の判断結果および白線情報の信頼性の判断結果に基づいて補正後の車速制御情報をさらに補正してもよい。（ロ）また、上述の補正処理（ａ）または補正処理（ｂ）の何れか一方のみを行うようにしてもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
（２）上記実施例では、（ａ）デリニエータ情報の信頼性の判断結果および白線情報の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正しているが、これには限られず、例えば、これらデリニエータまたは白線に加えて、道路に沿って配されている他の物体（例えばガードレール）の検出結果の信頼性の判断結果に基づいて車速制御情報を補正してもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
【０１０５】
また、デリニエータまたは白線の代わりに、道路に沿って配されている他の物体（例えばガードレール）の検出結果の信頼性の判断結果を用いるようにしてもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
（３）上記実施例の車速制御情報生成処理では、図２に示すように、手前側セグメントＬn-1および基準セグメントＬnによって描かれる軌跡を実際の車両が走行する略円弧の軌跡に近づけるように基準ノード角度ｄθを補正し、さらに、その補正後の補正基準ノード角度ｄθ1に基づいて安定走行速度ＶTを算出しているが、これには限られず、例えば、地図データベースの複数のノードからカーブ曲率半径を求め、この曲率半径から安定走行速度ＶTを算出してもよい。
【０１０６】
また、デリニエータ情報から安定走行速度ＶDを算出する場合にも同様に、複数のデリニエータの位置からカーブ曲率半径を求め、この曲率半径から安定走行速度ＶDを算出してもよい。さらに、また、白線情報から安定走行速度ＶLを算出する場合にも同様に、複数の白線のポイントの位置からカーブ曲率半径を求め、この曲率半径から安定走行速度ＶLを算出してもよい。
（４）上記実施例の車速制御情報補正処理における「学習結果情報」の信頼性評価において（Ｓ３３０）、連続して諸条件を満たした場合に信頼性が高いと判断するようにしてもよい。一例を挙げると、図７（ａ）の「分布１」のように速度値乖離量が正であるものが多い場合には、例えば３回連続して諸条件を満たした場合に信頼性が高いと判断するようにして学習結果を慎重に反映させるようにし、逆に、図７（ｂ）の「分布２」のように速度値乖離量が負であるものが多い場合には、例えば２回連続して諸条件を満たした場合に信頼性が高いと判断するようにして学習結果を早く反映させるようにするといった具合である。
（５）上記実施例では、通過予定地点付近のデリニエータを検出するためレーザ光を用いたレーザセンサ３を採用したが、これには限られず、ミリ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよい。また、カメラ１８から出力されるアナログの画像信号から通過予定地点付近のデリニエータを検出する画像処理装置を採用してもよい。
（６）上記実施例では、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録に基づいて「走行結果情報」を生成し、その「走行結果情報」の信頼性を評価しているが、これには限られず、例えば、自車が通過予定地点を通過した際の走行速度値の信頼性を評価し、この速度値の信頼性が高い場合には、速度値および通過予定地点の位置を、ナビゲーションＥＣＵ５が「過去の走行記録」として記憶するようにしてもよい。このようにすれば、ナビゲーションＥＣＵ５が、速度値のうちその信頼性が高いもののみを記憶すればよいので、全ての速度値を記憶する場合に比べて、記憶するデータ量を少なくできる。
（７）また、上記実施例の車速制御情報補正処理においては、ナビゲーションＥＣＵ５が記憶している過去の走行記録から、諸条件を満たす「過去の速度値」を読み出し、それら「過去の速度値」に基づいて演算を行い、その演算結果と通過予定地点の位置とから構成される「走行結果情報」を生成しているが、これには限られず、例えば、予め「過去の速度値」に基づく演算を行い、その演算結果を通過予定地点の位置とともに、ナビゲーションＥＣＵ５に記憶しておいてもよい。この場合、新たな「過去の速度値」が追加された際には、先の演算結果および新たな「過去の速度値」を基に新たに演算を行い、先の演算結果を今回の演算結果に更新するようにしてもよい。このように「過去の速度値」に基づく演算を予め行っておけば、車速制御情報補正処理を実行する車間制御ＥＣＵ２の負担を軽減することができる。
（８）上記実施例の車速制御情報補正処理においては、走行結果情報および学習結果情報に基づいて車速制御情報の補正を行っているが、これには限られず、走行結果情報または学習結果情報の何れか一方に基づいて車速制御情報の補正を行うようにしてもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
（９）上記実施例の車速制御情報補正処理においては、学習結果情報の生成処理およびその信頼性評価処理（Ｓ３２０およびＳ３３０）を、走行結果情報の生成処理およびその信頼性評価処理（Ｓ３００およびＳ３１０）の後に実行しているが、これには限られず、走行結果情報および学習結果情報に基づく車速制御情報の補正処理（Ｓ３４０）を実行する以前であれば、他の時期に実行してもよい。このようにしても上記実施例と同様の作用および効果を奏する。
【０１０７】
また、上述の学習結果情報の生成処理およびその信頼性評価処理を、車速制御情報補正処理から独立した処理とし、自車がノードを通過して速度値を取得する度に、実行するようにしてもよい。このように「学習結果情報」を予め算出しておけば、車速制御情報補正処理を実行する車間制御ＥＣＵ２の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例のクルーズ制御装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】車速制御情報生成処理の説明図である。
【図３】車速制御情報生成処理のフローチャートである。
【図４】車速制御情報補正処理のフローチャートである。
【図５】車速制御情報補正管理マップを説明する説明図である。
【図６】車速制御情報補正処理の説明図（１）である。
【図７】（ａ）は車速制御情報補正処理の説明図（２）であり、（ｂ）は車速制御情報補正処理の説明図（３）である。
【図８】車速制御情報再補正管理マップを説明する示す説明図である。
【図９】車速制御情報補正処理の説明図（４）である。
【図１０】車速制御情報補正処理の説明図（５）である。
【符号の説明】
２…車間制御用電子制御装置（車間制御ＥＣＵ）、３…レーザセンサ、４…ブレーキ電子制御装置（ブレーキＥＣＵ）、５…ナビゲーション装置（ナビゲーションＥＣＵ）、６…エンジン制御用電子制御装置（エンジンＥＣＵ）、７…白線検出用電子制御装置（白線検出ＥＣＵ）、８…ステアリングセンサ、１０…ヨーレートセンサ、１２…ＨＤＤ、１４…ＧＰＳアンテナ、１６…車速センサ、１８…カメラ、２０…クルーズコントロールスイッチ、２２…目標車間設定スイッチ、２８…車内ＬＡＮ
Claims (12)
- 自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点（以下、「通過予定地点」と称す。）ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度（以下、「安定走行速度」と称す。）を算出し、加速手段および減速手段を制御して、前記通過予定地点に到達するまでに前記安定走行速度になるよう車両の速度を制御する車速制御装置であって、
前記通過予定地点付近の道路の形状を、前記地図情報以外の情報から検出する道路形状検出手段と、
前記道路形状検出手段によって検出された道路形状の検出結果の信頼性を評価する道路形状評価手段と、
前記道路形状評価手段によって前記道路形状の検出結果の信頼性が高いと評価された場合には、前記通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報（以下、「車速制御情報」と称す。）を、前記道路形状に基づいて補正し、一方、前記道路形状評価手段によって前記道路形状の検出結果の信頼性が低いと評価された場合には、前記車速制御情報の補正を行わない車速制御情報補正手段と、
を備え、
前記車速制御情報としては、前記地図情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第一の車速制御情報と、前記地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第二の車速制御情報とが少なくとも存在し、
前記車両制御情報補正手段は、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて前記第一の車速制御情報または前記第二の車速制御情報のどちらを前記車速制御情報として採用するかを決定し、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とが相似しないときには、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を前記車速制御情報として採用すること
を特徴とする車速制御装置。 - 請求項１記載の車速制御装置において、
前記車速制御情報補正手段は、前記車速制御情報の補正を行う場合には、前記通過予定地点の位置を前記道路形状に基づいて設定し直すことを特徴とする車速制御装置。 - 請求項１記載の車速制御装置において、
前記車速制御情報補正手段は、前記車速制御情報の補正を行う場合には、前記通過予定地点における安定走行速度の値を前記道路形状に基づいて設定し直すことを特徴とする車速制御装置。 - 請求項１〜３の何れかに記載の車速制御装置において、
前記道路形状検出手段は、電波または超音波を用いて前記通過予定地点付近の道路の形状を検出することを特徴とする車速制御装置。 - 自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点（以下、「通過予定地点」と称す。）ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度（以下、「安定走行速度」と称す。）を算出し、加速手段および減速手段を制御して、前記通過予定地点に到達するまでに前記安定走行速度になるよう車両の速度を制御する車速制御装置であって、
車両の速度を検出する速度検出手段と、
自車が過去に走行した地点の位置、およびその地点を通過した際に前記速度検出手段によって検出された車両の速度値から構成される情報（以下、「走行結果情報」と称す。）を記憶する走行結果情報記憶手段と、
前記走行結果情報記憶手段によって記憶されている前記走行結果情報の信頼性を評価する走行結果情報評価手段と、
前記走行結果情報評価手段によって前記走行結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、その走行結果情報を読み出し、前記通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報（以下、「車速制御情報」と称す。）を、その読み出した走行結果情報に基づいて補正し、一方、前記走行結果情報評価手段によって前記走行結果情報の信頼性が低いと評価された場合には前記車速制御情報の補正を行わない車速制御情報補正手段と、
を備え、
前記車速制御情報としては、前記地図情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第一の車速制御情報と、前記地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第二の車速制御情報とが少なくとも存在し、
前記車両制御情報補正手段は、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて前記第一の車速制御情報または前記第二の車速制御情報のどちらを前記車速制御情報として採用するかを決定し、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とが相似しないときには、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を前記車速制御情報として採用すること
を特徴とする車速制御装置。 - 自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点（以下、「通過予定地点」と称す。）ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度（以下、「安定走行速度」と称す。）を算出し、加速手段および減速手段を制御して、前記通過予定地点に到達するまでに前記安定走行速度になるよう車両の速度を制御する車速制御装置であって、
車両の速度を検出する速度検出手段と、
自車が過去に走行した地点の位置、およびその地点を通過した際に前記速度検出手段によって検出された車両の速度値から構成される情報（以下、「走行結果情報」と称す。）の信頼性を評価する走行結果情報評価手段と、
前記走行結果情報のうち、前記走行結果情報評価手段によってその信頼性が高いと評価されたものを記憶する走行結果情報記憶手段と、
前記走行結果情報記憶手段が記憶する走行結果情報を読み出し、前記通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報（以下、「車速制御情報」と称す。）を、その読み出した走行結果情報に基づいて補正する車速制御情報補正手段と、
を備え、
前記車速制御情報としては、前記地図情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第一の車速制御情報と、前記地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第二の車速制御情報とが少なくとも存在し、
前記車両制御情報補正手段は、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて前記第一の車速制御情報または前記第二の車速制御情報のどちらを前記車速制御情報として採用するかを決定し、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とが相似しないときには、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を前記車速制御情報として採用すること
を特徴とする車速制御装置。 - 自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点（以下、「通過予定地点」と称す。）ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度（以下、「安定走行速度」と称す。）を算出し、加速手段および減速手段を制御して、前記通過予定地点に到達するまでに前記安定走行速度になるよう車両の速度を制御する車速制御装置であって、
車両の速度を検出する速度検出手段と、
自車が過去に走行した地点の位置、およびその地点を通過した際に前記速度検出手段によって検出された車両の速度値から構成される情報（以下、「走行結果情報」と称す。）の信頼性を評価する走行結果情報評価手段と、
前記走行結果情報評価手段によって前記走行結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、その走行結果情報の速度値を基に演算を行い、その演算結果を記憶し、また、自車が過去に走行した地点における演算結果を記憶している場合には、その走行結果情報の速度値、および記憶している演算結果を基に演算を行い、先の演算結果から今回の演算結果へ記憶内容を更新する速度値演算記憶手段と、
前記速度値演算記憶手段が記憶する演算結果を読み出し、前記通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報（以下、「車速制御情報」と称す。）を、その読み出した演算結果に基づいて補正する車速制御情報補正手段と、
を備え、
前記車速制御情報としては、前記地図情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第一の車速制御情報と、前記地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第二の車速制御情報とが少なくとも存在し、
前記車両制御情報補正手段は、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて前記第一の車速制御情報または前記第二の車速制御情報のどちらを前記車速制御情報として採用するかを決定し、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とが相似しないときには、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を前記車速制御情報として採用すること
を特徴とする車速制御装置。 - 自車位置および地図情報に基づいて、自車が通過する予定の地点（以下、「通過予定地点」と称す。）ごとにその通過予定地点を自車が通過する際に安定して走行するための速度（以下、「安定走行速度」と称す。）を算出し、加速手段および減速手段を制御して、前記通過予定地点に到達するまでに前記安定走行速度になるよう車両の速度を制御する車速制御装置であって、
車両の速度を検出する速度検出手段と、
自車が過去に走行した際に前記速度検出手段によって検出された車両の速度値に基づいて、前記安定走行速度に対する自車の過去の走行速度の傾向を学習する走行傾向学習手段と、
前記走行傾向学習手段による学習結果を示す情報を記憶する学習結果情報記憶手段と、
前記学習結果情報記憶手段によって記憶されている学習結果情報の信頼性を評価する学習結果情報評価手段と、
前記学習結果情報評価手段によって学習結果情報の信頼性が高いと評価された場合には、その学習結果情報を読み出し、前記通過予定地点の位置およびその通過予定地点における安定走行速度の値から構成されて車速制御に用いられる情報（以下、「車速制御情報」と称す。）を、その読み出した学習結果情報に基づいて補正し、一方、学習結果情報評価手段によって学習結果情報の信頼性が低いと評価された場合には、前記車速制御情報の補正を行わない車速制御情報補正手段と、
を備え、
前記車速制御情報としては、前記地図情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記安定走行速度の値との関係を示す第一の車速制御情報と、前記地図情報以外の情報としてのデリニエータ情報または白線情報に基づいて算出された、前記通過予定地点と前記 安定走行速度の値との関係を示す第二の車速制御情報とが少なくとも存在し、
前記車両制御情報補正手段は、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報との相似の有無に基づいて前記第一の車速制御情報または前記第二の車速制御情報のどちらを前記車速制御情報として採用するかを決定し、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とが相似しないときには、前記第一の車速制御情報と前記第二の車速制御情報とを比較して低速に分布する方を前記車速制御情報として採用すること
を特徴とする車速制御装置。 - 請求項５〜７の何れかに記載の車速制御装置において、
請求項８記載の走行傾向学習手段、学習結果情報記憶手段および学習結果情報評価手段を備えるとともに、
請求項５〜７の何れかに記載の車速制御情報補正手段に代えて、
前記走行結果情報または前記演算結果の何れか一方を前記走行結果情報記憶手段または前記速度値演算記憶手段の何れか一方から読み出すとともに、前記学習結果情報記憶手段から前記学習結果情報を読み出し、さらに、読み出した前記走行結果情報または前記演算結果の何れか一方、および前記学習結果情報に基づいて、前記車速制御情報を補正する車速制御情報補正手段を備えること
を特徴とする車速制御装置。 - 請求項５〜９の何れかに記載の車速制御装置において、
前記車速制御情報補正手段は、前記車速制御情報の補正を行う場合には、前記通過予定地点の位置を前記走行結果情報に基づいて設定し直すことを特徴とする車速制御装置。 - 請求項５〜９の何れかに記載の車速制御装置において、
前記車速制御情報補正手段は、前記車速制御情報の補正を行う場合には、前記通過予定地点における安定走行速度の値を前記走行結果情報に基づいて設定し直すことを特徴とする車速制御装置。 - 請求項１〜１１の何れかに記載の車速制御装置における車速制御情報補正手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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