JP6720783B2 - 車両のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置 - Google Patents

Description

本開示は、走行中の自車両が走行レーンを逸脱するかどうかを判定する車両のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置に関する。

従来例としては、自車両1が走行する車線の中央を検出し、検出した車線の中央に対する自車両1の中心位置の横偏倚量が所定の閾値を越えた時に車線逸脱を判定するコントロールユニット10を備える。コントロールユニット10は、上記閾値として自車両進行方向右側への偏倚量に対する値と、左側への偏倚量に対する閾値とを個別に設定すると共に、自車両1において運転者が位置する側の閾値を反対側の閾値よりも小さな値に設定する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５−１６２１２７号公報

しかしながら、従来例にあっては、レーン逸脱の判定閾値を運転席位置が右側か左側かのみで変更（シフト）させているので、運転者への操作支援には効果が認められるが、車両停止まで制御する自動運転においては直接的な効果が望めない。例えば、車速に関係なくレーン逸脱閾値を一定とすると、高速時には、逸脱判定後に自動運転にて制動制御を実行しても間に合わない。低速時には、そのまま自動運転モードで継続可能なのにレーン逸脱と判定をしてしまい不必要に停車する、といった問題が発生する。

本開示は、上記問題に着目してなされたもので、自車両の走行中、レーン逸脱対応の余裕時間が適切になるレーン逸脱判定を実現することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示は、車両のレーン逸脱判定方法において、
車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を算出する。
算出された前記最大横移動量が大きいほど、レーン逸脱と判定されやすいレーン逸脱閾値を設定する。
走行中において逸脱方向の白線から自車両の中心までの距離である自車両の横位置情報が、レーン逸脱閾値以下になるとレーン逸脱と判定する。
最大横移動量を算出するとき、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量により算出する。

上記のように、自車両に発生し得る最大横移動量が大きいほど、レーン逸脱と判定されやすいレーン逸脱閾値を設定することで、自車両の走行中、レーン逸脱対応の余裕時間が適切になるレーン逸脱判定を実現することができる。加えて、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定して最大横移動量を算出することで、自動運転モードによる走行中にレーン逸脱し得ると判定されたとき、走行レーン内に留まる位置に自車両を自動停止させることができる。

実施例１のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置が適用された自動運転車両の自動運転システムを示すブロック構成図である。 実施例１のコントロールユニットにて実行される車速・ヨーレートを考慮したレーン逸脱判定を有する自動運転制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１での自車両の走行及び挙動に伴う最大横移動量Δｙ＊の算出概要を示す説明図である。 実施例１での最大横移動量Δｙ＊の要素Δｙ１の算出概要を示す説明図である。 実施例１での最大横移動量Δｙ＊の要素Δｙ２の算出概要を示す説明図である。 実施例１での車両制動をかけた際の最大横移動量Δｙ＊の考え方を示す説明図である。 実施例１のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置が適用された自動運転車両の自動運転システムを示すブロック構成図である。 実施例２のコントロールユニットにて実行される車速・ヨーレートを考慮したレーン逸脱判定を有する自動運転制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１での車両制動をかけた際のレーン逸脱閾値ｙ＊(t)の考え方を示す説明図である。 実施例２での自己位置推定係数とセンシング系誤差修正係数の考え方を示す説明図である。

以下、本開示による車両のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置を実現する最良の実施形態を、図面に示す実施例１及び実施例２に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
実施例１におけるレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置は、自動運転モードにより自車両を走行させる走行制御、自動運転走行中にレーン逸脱との判定により自車両を停止させる制動制御を実行する自動運転車両に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「全体システム構成」、「レーン逸脱判定による自動運転制御処理構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
図１は、実施例１のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置が適用された自動運転車両の自動運転システムを示すブロック構成図である。以下、図１に基づき、全体システム構成を説明する。

自動運転システムは、自動運転モードを選択すると、走行レーン（走行車線）のセンタ基準で候補ラインを設定し、自車両の前後方向中心線がその候補ラインの接線と一致する走行ができるように、自動的に走行制御する。この自動運転システムは、図１に示すように、自車速検出手段１と、ヨーレート検出手段２と、車線映像撮影手段３と、物体検出手段４と、コントロールユニット５と、車両制御手段６と、を備えている。このように、自車速検出手段１とヨーレート検出手段２を有することで、自車両における速度及び姿勢に関する運動状態量を得るようにしている。

自車速検出手段１は、自車両の速度や走行距離を演算するための車速情報を取得する車速センサや車輪速センサに代表される手段である。自車速検出手段１からの自車速検出情報は、コントロールユニット５に出力される。

ヨーレート検出手段２は、自車両の重心点を通る鉛直軸周りの回転角速度であるヨーレート情報を取得するヨーレートセンサに代表される手段である。ヨーレート検出手段２からのヨーレート検出情報は、コントロールユニット５に出力される。

車線映像撮影手段３は、自車両の外周位置に複数個設けられ、車線映像が含まれる自車両の外部環境を撮影する車載カメラに代表される手段である。車線映像撮影手段３からの車線映像情報は、コントロールユニット５に出力される。

物体検出手段４は、自車両から赤外線レーザーを照射し、物体からの反射により物体の存在を検出すると共に、その反射の度合いで物体までの距離を測定するレーザレンジファインダに代表される手段である。物体検出手段４からの物体検出情報は、コントロールユニット５に出力される。なお、レーザレンジファインダにより検出された物体までの距離情報は、ポイントクラウド情報として取得できるようになっている。さらに、物体検出手段４としては、レーザレンジファインダの他に、超音波を利用するクリアランスソナーやステレオカメラ等を用い、物体の検出や物体までの距離を検出してもよい。

コントロールユニット５は、CPU，ROM，RAM等から構成され、自車両と走行車線における左右白線までの相対位置関係を定量的に把握することが可能である。このコントロールユニット５は、図１に示すように、車線白線検出部５１と、他車両検出部５２と、状況判断部５３と、最大横移動量算出部５４と、レーン逸脱閾値設定部５５と、走行車線検出部５６と、レーン逸脱判定部５７と、を有する。

車線白線検出部５１は、車線映像撮影手段３からの車線映像情報に基づいて、走行レーンの境界線である車線白線を検出する。

他車両検出部５２は、車線映像撮影手段３からの車線映像情報と、物体検出手段４からの物体検出情報とに基づいて、自車両の周囲に存在する他車両を検出する。

状況判断部５３は、自車速検出手段１からの自車速検出情報と、ヨーレート検出手段２からのヨーレート検出情報と、車線白線検出部５１からの車線白線検出情報と、を入力する。そして、これらの入力情報に基づき、自車両における速度及び姿勢に関する運動状態量を含む自車両の走行状況を判断する。

最大横移動量算出部５４は、状況判断部５３からの自車両における速度及び姿勢に関する運動状態量の情報に基づき、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を算出する。この最大横移動量算出部５４では、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、その間に生じる想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量を、最大横移動量とみなして算出する。

レーン逸脱閾値設定部５５は、最大横移動量算出部５４から取得された最大横移動量を用いてレーン逸脱閾値を設定する。このレーン逸脱閾値は、最大横移動量算出部５４にて算出された最大横移動量が大きいほど、レーン逸脱と判定されやすい値に設定する。

走行車線検出部５６は、状況判断部５３からの走行状況情報に基づいて、自車両が走行可能な走行車線（走行レーン）を検出する。

レーン逸脱判定部５７は、他車両検出部５２からの他車両検出情報と、走行車線検出部５６からの走行車線検出情報と、に基づいて、自車両の横位置情報を取得する。そして、自車両の横位置情報による白線までの距離とレーン逸脱閾値設定部５５からのレーン逸脱閾値との比較により、自車両のレーン逸脱の有無を判定する。ここで、手動運転時や運転支援時等であって自動運転モードが選択されていないときには、自車両の横位置情報を、取得された走行レーン上での自車両の位置とし、白線までの距離を算出する。一方、自動運転モードの選択時には、自車両の横位置情報を、自動運転モードでの候補ラインである走行レーンのセンタ位置とし、白線までの距離を算出する。

即ち、自動運転モードが前提の場合、走行レーンのセンタ位置から白線までの距離が設定されたレーン逸脱閾値を超えていると、レーン逸脱していないと判定し、自動運転モードを継続する指令を車両制御手段６に出力する。一方、走行レーンのセンタ位置から白線までの距離が設定されたレーン逸脱閾値以下になると、レーン逸脱と判定し、自車両を制動制御により停止する指令を車両制御手段６に出力する。

車両制御手段６は、コントロールユニット５からの制御指令と、図外の車輪速センサからの車輪速センサ信号と、図外の操舵角センサからの操舵角センサ信号を入力する。そして、レーン逸脱判定部５７から自動運転モードを継続する指令を入力すると、走行レーンのセンタ基準により生成された候補ラインに沿って自車両を走行させる自動運転制御指令をアクチュエータに出力する。又、レーン逸脱判定部５７から自車両を停止する指令を入力すると、所定の停止距離の位置で自車両を自動停止させる停車制御指令をアクチュエータに出力する。なお、アクチュエータとしては、自動運転モードのために必要とされる駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ、転舵アクチュエータ、セレクトレンジ位置アクチュエータ等が設けられている。

［レーン逸脱判定による自動運転制御処理構成］
図２は、実施例１のコントロールユニット５にて実行される車速・ヨーレートを考慮したレーン逸脱判定を有する自動運転制御処理の流れを示す。以下、自動運転制御処理構成をあらわす図２の各ステップについて説明する。なお、この自動運転制御処理は「自動運転モード」の選択により開始される。

ステップＳ１では、車両パラメータを読み込み、ステップＳ２へ進む。
ここで、「車両パラメータ」とは、車両横幅Ｗ、車両回転中心〜車両前端隅部の長さＬｄ、車速と停止距離のプロファイルのことをいう。

ステップＳ２では、ステップＳ１での車両パラメータの読み込みに続き、時々刻々における各種物理量を読み込み、ステップＳ３へ進む。
ここで、「各種物理量」とは、車速Ｖ、横位置、想定最大ヨーレートγ、ヨー角φ（ヨーレートγから導出）のことをいう。

ステップＳ３では、ステップＳ２での各種物理量の読み込みに続き、想定最大ヨーレートベースで車両横移動量ｙ１を算出し、ステップＳ４へ進む。
ここで、車両横移動量ｙ１の算出は、
ｙ１＝(ＶΔｔ)・sinφ …(1)
の式を用いる。

ステップＳ４では、ステップＳ３での車両横移動量ｙ１の算出に続き、想定最大ヨーレートベースで回転に伴う車体横変位量ｙ２を算出し、ステップＳ５へ進む。
ここで、車体横変位量ｙ２の算出は、
ｙ２＝Ｌｄ・sin（φ＋θ） …(2)
の式を用いる。なお、「θ」は、車両前後方向中心線上から車両前隅部の車両前後方向に対する見開き角である。

ステップＳ５では、ステップＳ４での車体横変位量ｙ２の算出に続き、想定最大ヨーレートベースで、車両制動後から車両停止距離までの間の横移動量ｙｓを算出し、ステップＳ６へ進む。
ここで、横移動量ｙｓの算出は、
ｙｓ＝ΔＤｓ・sinφ …(3)
の式を用いる。なお、「ΔＤｓ」は、Δt後に自車両に制動をかけた際に、発生せざるを得ない最小制動距離である。

ステップＳ６では、ステップＳ５での横移動量ｙｓの算出に続き、レーン逸脱閾値ｙ＊を算出し、ステップＳ７へ進む。
ここで、レーン逸脱閾値ｙ＊の算出は、
ｙ＊＝ｙ１＋ｙ２＋ｙｓ …(4)
の式を用いる。

ステップＳ７では、ステップＳ６でのレーン逸脱閾値ｙ＊の算出に続き、車線白線の検出により、自車両の中心に対する白線までの距離Ｔ/２（Ｔ：車線幅）を算出し、ステップＳ８へ進む。
ここで、自車両の中心に対する白線までの距離としては、自動運転モードでの走行により車線幅Ｔのセンタ位置を維持しながら自車両が走行していることを想定して距離Ｔ/２で与えている。

ステップＳ８では、ステップＳ７での自車両の中心に対する白線までの距離Ｔ/２の算出に続き、{(ＶΔｔ)・sinφ＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋ΔＤｓ・sinφ}＜Ｔ/２であるか否かを判定する。YES（ｙ＊＜Ｔ/２）の場合はステップＳ９へ進み、NO（ｙ＊≧Ｔ/２）の場合はステップＳ１０へ進む。
ここで、ステップＳ８で用いられる
{(ＶΔｔ)・sinφ＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋ΔＤｓ・sinφ}＜Ｔ/２ …(5)
の関係式のうち、上記(1)〜(4)式により得られる左辺は、自車両に発生し得る最大横移動量を用いて設定されたレーン逸脱閾値ｙ＊である。

ステップＳ９では、ステップＳ８でのｙ＊＜Ｔ/２であるとの判定に続き、レーン逸脱していないと判定し、自動運転モードを継続し、リターンへ進む。

ステップＳ１０では、ステップＳ８でのｙ＊≧Ｔ/２であるとの判定に続き、レーン逸脱と判定し、設定された制動制御により所定の停止距離で停止し、エンドへ進む。なお、エンドへ進むと、リセット処理等が行われる。

次に、作用を説明する。
実施例１の作用を、「レーン逸脱判定による自動運転制御処理作用」、「レーン逸脱閾値の設定作用」、「レーン逸脱判定の特徴作用」に分けて説明する。

［レーン逸脱判定による自動運転制御処理作用］
以下、図２のフローチャートに基づき、レーン逸脱判定による自動運転制御処理作用を説明する。

自動運転モードでの走行中、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ６→ステップＳ７へと進む。ステップＳ３では、想定最大ヨーレートベースで車両横移動量ｙ１が算出される。ステップＳ４では、想定最大ヨーレートベースで回転に伴う車体横変位量ｙ２が算出される。ステップＳ５では、想定最大ヨーレートベースで、車両制動後から車両停止距離までの間の横移動量ｙｓが算出される。そして、ステップＳ６では、レーン逸脱閾値ｙ＊が、想定最大ヨーレートベースで算出された車両横移動量ｙ１と車体横変位量ｙ２と横移動量ｙｓとを加算して算出される。ステップＳ７では、車線白線の検出により、自車両の中心に対する白線までの距離Ｔ/２が算出される。

そして、ステップＳ７からステップＳ８へと進むと、ステップＳ８では、距離Ｔ/２がレーン逸脱閾値ｙ＊を超えているか否かが判定される。ステップＳ８にてｙ＊＜Ｔ/２であると判定されると、ステップＳ８からステップＳ９へ進み、ステップＳ９では、レーン逸脱していないと判定され、自動運転モードが継続される。さらに、ｙ＊＜Ｔ/２と判定されている間は、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ６→ステップＳ７→ステップＳ８→ステップＳ９へと進む流れが繰り返され、自動運転モードが継続される。

一方、ステップＳ８にてｙ＊≧Ｔ/２であると判定されると、ステップＳ８からステップＳ１０へ進み、ステップＳ１０では、レーン逸脱と判定され、設定された制動制御によって所定の停止距離で自車両を停止される制御が行われる。

このように、レーン逸脱判定による自動運転制御処理においては、このまま自車両が自動運転モードによる走行を維持してもレーン逸脱をすることがないとの情報を、自動運転モードの継続条件として常に監視するようにしている。そして、このまま自車両が自動運転モードによる走行を維持するとレーン逸脱をする可能性があると判断されると、自動運転モードを停止し、自車両を走行レーンから逸脱することがない位置で自動停車させるようにしている。

［レーン逸脱閾値の設定作用］
実施例１において、自動運転モードでの走行中、モード継続/モード停止を決めるレーン逸脱判定で用いられるレーン逸脱閾値ｙ＊の設定作用を、図３〜図６に基づいて説明する。

自車両は、図３に示すように、ｔ＝０からｔ＝Δｔまでの間に車速Ｖにて距離ΔＤを走行し、ｔ＝Δｔにて制動をかけるものとし、その間はヨーレートγにてヨー角φの回転移動を伴うものとする。即ち、ヨー角φは、φ＝γ・Δｔである。自車両としては、ｔ＝Δｔにおいて制動をかけられ、その後、制動距離ΔＤｓを経て停止する。

この時、自車両としては、ｔ＝０における自車両の位置に対してｙ＊だけ横移動すると考えられる。制動距離ΔＤｓを路面状況や温度等を勘案した上での車速Ｖに対する必要制動距離とし、予め車速Ｖと制動距離ΔＤｓの関係（プロファイル）が得られていれば、上記ｙ＊は、ｔ＝Δｔにおける“自車両が発生し得る最大横移動量”とおくことができる。よって、図３において、ｙ＊による横移動量が走路境界を示す左側白線よりも大きくなると、自車両はレーン逸脱したと判定できるので、このｙ＊を「レーン逸脱閾値」として定義する。

以下、レーン逸脱閾値ｙ＊の算出方法を、図４及び図５を用いて説明する。レーン逸脱閾値ｙ＊は、図４に示すように、下記の３つの車両挙動に伴う横移動量の和として考えることができる。
１．Δｙ１：Δｔの間にΔＤを走行する際、発生したヨー角φで生じる車両並進成分の横移動量（Δｙ１：車両横移動量）
２．Δｙ２：Δｔの間にΔＤを走行する際、発生したヨー角φで生じる車両回転成分の横移動量（Δｙ２：車体横変位量）
３．Δｙｓ：ｔ＝Δｔを経過した後の制動で生じる最小制動移動距離ΔＤｓの自車両における横移動量（Δｙｓ：横移動量）
これらの車両横移動量Δｙ１、車体横変位量Δｙ２、横移動量Δｙｓを用いると、最大横移動量Δｙ＊は、
Δｙ＊＝Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ …(4’)
と書ける。

車両横移動量Δｙ１について説明する。ｔ＝Δｔにおいて、仮想的に自車両の並進移動状態を点線で示す。よって、車両横移動量Δｙ１は、車両左前隅部Ｐ１（図４に示すｔ＝０での実線）と車両左前隅部Ｐ２（図４に示すｔ＝Δｔでの点線）の横移動量になる。このため、ｔ＝Δｔにおける自車両の走行移動量ΔＤ及び発生したヨー角φを用いて、
Δｙ１＝ΔＤ・sinφ …(1’)
と導かれる。尚、この車両横移動量Δｙ１は、車両を剛体として扱った際の並進移動量なので、図５から明らかなように、ｔ＝０〜ｔ＝Δｔの間における車両回転中心Ｏ〜Ｏ’の横移動量とも合致する。

車体横変位量Δｙ２について説明する。車体横変位量Δｙ２は、ｔ＝０〜ｔ＝Δｔの間における自車両の回転成分の横移動量である。このため、ｔ＝Δｔにおける仮想的な車両並進移動状態の車両左前隅部Ｐ２（図４に示すｔ＝Δｔでの点線）と、ヨー角φで生じる実際の自車両状態の車両左前隅部Ｐ３（（図４に示すｔ＝Δｔでの実線）の移動量における横成分となる。車両左前隅部Ｐ２（ｔ＝Δｔ）と車両回転中心Ｏとの長さをＬｄ，同様に車両前後方向中心線上のＯら車両左前隅部Ｐ２の車両前後方向に対する見開き角をθ、車両全幅をＷとおけば、図５により、
Δｙ２＝Ｌｄ・sin(φ＋θ)−Ｗ/２ …(2’)
という関係式が成立する。

横移動量Δｙｓは、ｔ＝Δｔ後に車両に制動をかけた際に、発生せざるを得ない最小制動距離ΔＤｓに伴う横移動成分なので、導出の考え方はΔｙ１と同様に、
Δｙｓ＝ΔＤｓ・sinφ …(3’)
と導かれる。

以上を用いて、ｔ＝Δｔにて車両制動をかけた際のレーン逸脱閾値の考え方を図６に示す。ｔ＝０において車線幅Ｔの中心線に車両前後中心線を合わせて車速Ｖにて走行中の自車両が、ｔ＝Δｔにて制動をかけたと想定する。この場合の最大横移動量Δｙ＊との関係において、その時の自車両に生じているヨーレートγに伴うヨー角φ（即ちφ＝γ・Δｔ）を用いれば、下記関係式が成立している限り自車両は走行車線内に留まれる。即ち、図６において、
Δｙ＊＋Ｗ/２＜Ｔ/２ …(5’)
の関係式が成立していれば、走行レーン逸脱しないと考えられる。上記(5’)の関係式に上記(4’)の式を代入すると、
Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ＋Ｗ/２＜Ｔ/２ …(5’-1)
になる。さらに、(5’-1)の関係式に、上記(1’),(2’),(3’)の各式を代入すると、
{(ΔＤ)・sinφ＋Ｌｄ・sin(φ+θ)−Ｗ/２＋ΔＤｓ・sinφ}＋Ｗ/２＜Ｔ/２…(5’-2)
になる。さらに、関係式(5’-2)の左辺を整理し、ΔＤ＝ＶΔｔとすると、
{(ＶΔｔ)・sinφ＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋ΔＤｓ・sinφ}＜Ｔ/２ …(5’-3)
の式になる。

よって、上記(5’-3)に示す関係式から明らかなように、最大横移動量Δｙ＊（＝Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ）を用いると、レーン逸脱判定指標としてのレーン逸脱閾値ｙ＊が設定できることが解る。そして、自動運転車両に実装した際の図２に示すフローチャートにおいては、上記(5’-3)に示す関係式の左辺をレーン逸脱閾値ｙ＊とし、上記(5’-3)に示す関係式の右辺を自車両の横位置情報とし、レーン逸脱の有無を判定するようにしている。

［レーン逸脱判定の特徴作用］
実施例１では、車両のレーン逸脱判定方法において、車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量Δｙ＊を算出し、算出された最大横移動量Δｙ＊を用いてレーン逸脱閾値ｙ＊を設定する。走行中の自車両の横位置情報が、レーン逸脱閾値ｙ＊以下になるとレーン逸脱と判定する。

例えば、車速に関係なくレーン逸脱閾値を、走行レーンの車幅方向の所定位置に設定すると、高速時には、レーン逸脱判定が遅れるタイミングになり、レーン逸脱への対応操作や対応動作の余裕時間が不足する。一方、低速時には、レーン逸脱判定が早期のタイミングになり、レーン逸脱への対応操作や対応動作の余裕時間が過剰になる。即ち、レーン逸脱し得るとの判定タイミングが、車両挙動への影響が大きな車速やヨーレートを考慮することのないタイミングになる。このため、レーン逸脱判定後の対応時間として与えられる余裕時間に過不足が発生する。

これに対し、車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量Δｙ＊が算出されることで、高車速時や旋回走行時等のように車速やヨーレートが高く、車両挙動が不安定になり易い状況においては、大きな最大横移動量Δｙ＊が算出される。逆に、低車速時や直進走行時等のように、車速やヨーレートが低く車両挙動が安定性を保っている状況においては、小さな最大横移動量Δｙ＊が算出される。そして、算出された最大横移動量Δｙ＊を用いてレーン逸脱閾値ｙ＊を設定すると、レーン逸脱し得るとの判定タイミングが、車両挙動への影響が大きな車速やヨーレートを考慮した適切なタイミングになる。このため、レーン逸脱判定後の対応時間となる余裕時間の過不足が解消される。

実施例１では、レーン逸脱閾値ｙ＊を、算出された最大横移動量Δｙ＊（＝Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ）が大きいほどレーン逸脱と判定されやすい値に設定する。

即ち、高車速時や旋回走行時等のように、車速やヨーレートが高く、車両挙動が不安定になり易い状況で大きな最大横移動量Δｙ＊が算出されると、レーン逸脱閾値ｙ＊がレーン逸脱と判定しやすい値に設定される。このため、大きな最大横移動量Δｙ＊が算出されたときは、自車両が走路境界（白線）に対し相対的に距離があっても、レーン逸脱し得ると早目に判定される。従って、車両挙動が不安定になり易い走行状況において、レーン逸脱のリスクを未然に回避することができる。

逆に、低車速時や直進走行時等のように、車速やヨーレートが低く、車両挙動が安定性を保っている状況で小さな最大横移動量Δｙ＊が算出されると、レーン逸脱閾値ｙ＊がレーン逸脱と判定しにくい値に設定される。このため、小さな最大横移動量Δｙ＊が算出されたときは、自車両が走路境界（白線）に対し相対的に近い距離まで接近しないとレーン逸脱し得ると判定しない。従って、車両挙動が安定性を保っている走行状況において、いたずらに自動運転モードを中止させることを回避することができる。この結果、レーン逸脱の判定に際し、乗員に対し不安やストレスを与えない車両を実現することができる。

実施例１では、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定する。そして、最大横移動量Δｙ＊を、想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量により算出する。

即ち、自動運転モードのときにレーン逸脱し得ると判定されると、制動制御により自車両を停止させるようにしている。このとき、レーン逸脱判定後、制動力が発生するまでの応答遅れにより走行状態から制動状態へと移行して停車する。この自動運転モードでの走行中におけるレーン逸脱への対応動作に沿って、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、最大横移動量Δｙ＊を算出している。従って、自動運転モードによる走行中にレーン逸脱し得ると判定されたとき、走行レーン内に留まる位置に自車両を自動停止させることができる。

実施例１では、走行状態での車両並進成分による横移動量Δｙ１と、走行状態での車両回転成分による横変位量Δｙ２と、制動状態での最小制動距離による横移動量Δｙｓと、を個別に算出し、最大横移動量Δｙ＊を、個別に算出した値を加算（Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ）することで算出する。

即ち、最大横移動量Δｙ＊は、走行状態での車両並進成分による横移動量Δｙ１と、走行状態での車両回転成分による横変位量Δｙ２と、制動状態での最小制動距離による横移動量Δｙｓと、の和として考えることができる。従って、個別に算出した横移動量Δｙ１と横変位量Δｙ２と横移動量Δｙｓを加算して最大横移動量Δｙ＊（＝Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ）を算出することで、最大横移動量を精度よく算出することができる。

次に、効果を説明する。
実施例１における車両のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置にあっては、下記に列挙する効果が得られる。

(1) 走行中の自車両が走行レーンを逸脱するかどうかを判定する車両のレーン逸脱判定方法において、
車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量Δｙ＊を算出する（図２のＳ３〜Ｓ５）。
算出された最大横移動量Δｙ＊を用いてレーン逸脱閾値ｙ＊を設定する（図２のＳ６）。
走行中の自車両の横位置情報が、レーン逸脱閾値ｙ＊以下になるとレーン逸脱と判定する（図２のＳ８）。
このため、自車両の走行中、レーン逸脱対応の余裕時間が適切になるレーン逸脱判定を実現する車両のレーン逸脱判定方法を提供することができる。

(2) レーン逸脱閾値ｙ＊を設定するとき、算出された最大横移動量Δｙ＊が大きいほどレーン逸脱と判定されやすい値に設定する（図２のＳ６）。
このため、(1)の効果に加え、レーン逸脱の判定に際し、乗員に対し不安やストレスを与えない車両を実現することができる。

(3) 最大横移動量Δｙ＊を算出するとき、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量により算出する（図３）。
このため、(2)の効果に加え、自動運転モードによる走行中にレーン逸脱し得ると判定されたとき、走行レーン内に留まる位置に自車両を自動停止させることができる。

(4) 最大横移動量Δｙ＊を算出するとき、走行状態での車両並進成分による横移動量Δｙ１と、走行状態での車両回転成分による横変位量Δｙ２と、制動状態での最小制動距離による横移動量Δｙｓと、を個別に算出し、個別に算出した値を加算（Δｙ１＋Δｙ２＋Δｙｓ）することで算出する（図４）。
このため、(3)の効果に加え、個別に算出した横移動量Δｙ１と横変位量Δｙ２と横移動量Δｙｓを加算して最大横移動量Δｙ＊を算出することで、最大横移動量Δｙ＊を精度よく算出することができる。

(5) 走行中の自車両が走行レーンを逸脱するかどうかを判定する車両のレーン逸脱判定装置において、コントローラ（コントロールユニット５）は、最大横移動量算出部５４と、レーン逸脱閾値設定部５５と、レーン逸脱判定部５７と、を有する。
最大横移動量算出部５４は、車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量Δｙ＊を算出する。
レーン逸脱閾値設定部５５は、算出された最大横移動量Δｙ＊を用いてレーン逸脱閾値ｙ＊を設定する。
レーン逸脱判定部５７は、走行中の自車両の横位置情報が、レーン逸脱閾値ｙ＊以下になるとレーン逸脱と判定する（図１）。
このため、自車両の走行中、レーン逸脱対応の余裕時間が適切になるレーン逸脱判定を実現する車両のレーン逸脱判定装置を提供することができる。

実施例２は、最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値に、車両センシング系における白線検知誤差のマージンとロケータ情報及び地図情報に基づいた自己位置推定誤差のマージンを加算し、レーン逸脱を判定する例である。

まず、構成を説明する。
実施例２におけるレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置は、実施例１と同様に、自動運転モードにより自車両を走行させる走行制御、自動運転走行中にレーン逸脱との判定により自車両を停止させる制動制御を実行する自動運転車両に適用したものである。以下、実施例２の構成を、「全体システム構成」、「レーン逸脱判定による自動運転制御処理構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
図７は、実施例２のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置が適用された自動運転車両のシステム構成を示す全体システム構成図である。以下、図７に基づき、全体システム構成を説明する。

自動運転システムは、図７に示すように、自車速検出手段１と、ヨーレート検出手段２と、車線映像撮影手段３と、物体検出手段４と、コントロールユニット５と、車両制御手段６と、ロケータ７と、地図データベース８と、を備えている。
なお、自車速検出手段１、ヨーレート検出手段２、車線映像撮影手段３、物体検出手段４、車両制御手段６については、実施例１と同様の構成であるため説明を省略する。

ロケータ７は、位置座標を表現するデータを与える入力装置であり、ある場所を基準にして、自車両が存在する位置情報（自己位置）を、方向や距離等で示す。このロケータ７が追加されたことにより、時々刻々における自車両の自己位置を推定可能となり、例えば、車線映像撮影手段３にて得られる走路境界としての白線に対する自車両の相対位置精度が向上する。

地図データベース８は、ロケータ７から得られる自己位置情報と連関できるように整備されている。この地図データベース８が追加されたことにより、ロケータ７から得られる自己位置情報と組合せれば、地図上に自車両の位置をかなりの高精度で重畳する（マップマッチング）ことができるようになる。これに加え、地図情報を用いることで、自車両に設定したセンシング系では得られない遠距離における走路境界情報、例えば、この先どこからカーブが始まるか、道幅がどの程度変化するか、という情報を積極的に活用することができる。

コントロールユニット５は、CPU，ROM，RAM等から構成され、自車両と走行車線における左右白線までの相対位置関係を定量的に把握することが可能である。このコントロールユニット５は、図７に示すように、車線白線検出部５１と、他車両検出部５２と、状況判断部５３’と、最大横移動量算出部５４’と、レーン逸脱閾値設定部５５’と、走行車線検出部５６と、レーン逸脱判定部５７と、を有する。なお、車線白線検出部５１、他車両検出部５２、走行車線検出部５６、レーン逸脱判定部５７については、実施例１と同様の構成であるため説明を省略する。

状況判断部５３’は、自車速検出手段１からの自車速検出情報と、ヨーレート検出手段２からのヨーレート検出情報と、車線白線検出部５１からの車線白線検出情報と、地図データベース８からの地図上での自己位置情報を入力する。そして、これらの入力情報に基づき、自車両における速度及び姿勢に関する運動状態量を含む自車両の走行状況に加え、地図上での自車両位置を判断する。

最大横移動量算出部５４’は、状況判断部５３’からの自車両における速度及び姿勢に関する運動状態量の情報に基づき、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を算出すると共に、自己位置推定誤差及び白線検知誤差を算出する。この最大横移動量算出部５４’では、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、想定最大ヨーレートベースでｔ秒後の自車両の横移動量を、最大横移動量とみなして算出する。自己位置推定誤差は、ロケータ情報及び地図情報に基づく推定誤差である。白線検知誤差は、車両センシング系における推定誤差である。

レーン逸脱閾値設定部５５’は、レーン逸脱判定指標としてのレーン逸脱閾値を、最大横移動量算出部５４’から取得された最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値に、自己位置推定誤差と、白線検知誤差と、を加算して設定する。なお、最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値は、最大横移動量算出部５４’にて算出された最大横移動量が大きいほど、レーン逸脱と判定されやすい値に設定する。

［レーン逸脱判定による自動運転制御処理構成］
図８は、実施例２のコントロールユニット５にて実行される車速・ヨーレートを考慮したレーン逸脱判定を有する自動運転制御処理の流れを示す。以下、自動運転制御処理構成をあらわす図８の各ステップについて説明する。なお、この自動運転制御処理は「自動運転モード」の選択により開始される。

ステップＳ２１では、車両パラメータを読み込み、ステップＳ２２へ進む。
ここで、「車両パラメータ」とは、車両横幅Ｗ、車両回転中心〜車両前端隅部の長さＬｄ、車速と停止距離のプロファイルのことをいう。

ステップＳ２２では、ステップＳ２１での車両パラメータの読み込みに続き、時々刻々における各種物理量を読み込み、ステップＳ２３へ進む。
ここで、「各種物理量」とは、車速Ｖ、横位置、想定最大ヨーレートγ、ヨー角φ（ヨーレートγから導出）、地図情報（車線幅、曲率等）のことをいう。

ステップＳ２３では、ステップＳ２２での各種物理量の読み込みに続き、想定最大ヨーレートベースでｔ秒後の車両横移動量ｙ１(t)を算出し、ステップＳ２４へ進む。
ここで、車両横移動量ｙ１(t)の算出は、
ｙ１(t)＝∫Ｖ(t)・sinφdt …(21)
の式を用いる。

ステップＳ２４では、ステップＳ２３での車両横移動量ｙ１(t)の算出に続き、想定最大ヨーレートベースでｔ秒後の回転に伴う車体横変位量ｙ２(t)を算出し、ステップＳ２５へ進む。
ここで、車体横変位量ｙ２の算出は、
ｙ２(t)＝Ｌｄ・sin（φ＋θ） …(22)
の式を用いる。なお、「θ」は、車両前後方向中心線上から車両前隅部の車両前後方向に対する見開き角である。

ステップＳ２５では、ステップＳ２４での車体横変位量ｙ２(t)の算出に続き、想定最大ヨーレートベースで、ｔ秒後に車両制動をかけた後から車両停止距離までの間の横移動量ｙｓ(t)を算出し、ステップＳ２６へ進む。
ここで、横移動量ｙｓ(t)の算出は、
ｙｓ(t)＝Ｄｓ(V)・sinφ …(23)
の式を用いる。なお、「Ｄｓ(V)」は、ｔ秒後に自車両に制動をかけた際に、発生せざるを得ない最小制動距離である。

ステップＳ２６では、ステップＳ２５での横移動量ｙｓ(t)の算出に続き、レーン逸脱閾値ｙ＊(t)を算出し、ステップＳ２７へ進む。
ここで、レーン逸脱閾値ｙ＊(t)の算出は、
ｙ＊(t)＝ｙ１(t)＋ｙ２(t)＋ｙｓ(t) …(24)
の式を用いる。

ステップＳ２７では、ステップＳ２６でのレーン逸脱閾値ｙ＊(t)の算出に続き、地図情報から、ｔ秒後の自車両の中心に対する白線までの距離Ｔ(t)/２を算出し、ステップＳ２８へ進む。

ステップＳ２８では、ステップＳ２７でのｔ秒後の自車両中心に対する白線までの距離Ｔ(t)/２の算出に続き、自己位置情報等から、実路と地図上の道路のズレによる自己位置推定誤差Ｔa(t)、及び、車両センシング系に基づく白線検知誤差Ｔb(t)を算出し、ステップＳ２９へ進む。

ステップＳ２９では、ステップＳ２８での自己位置推定誤差Ｔa(t)、白線検知誤差Ｔb(t)の算出に続き、{∫Ｖ(t)・sinφdt＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋Ｄｓ(V)・sinφ}＋Ｔa(t)＋Ｔb(t)＜Ｔ(t)/２であるか否かを判定する。YES（ｙ＊＜Ｔ(t)/２）の場合はステップＳ３０へ進み、NO（ｙ＊≧Ｔ(t)/２）の場合はステップＳ３１へ進む。
ここで、ステップＳ２９で用いられる関係式のうち、左辺である
{∫Ｖ(t)・sinφdt＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋Ｄｓ(V)・sinφ}＋Ｔa(t)＋Ｔb(t)
は、自車両に発生し得る最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、自己位置推定誤差Ｔa(t)と白線検知誤差Ｔb(t)を加えることで最終的に設定されたレーン逸脱閾値ｙ＊である。

ステップＳ３０では、ステップＳ２９でのｙ＊＜Ｔ(t)/２であるとの判定に続き、レーン逸脱していないと判定し、自動運転モードを継続し、リターンへ進む。

ステップＳ３１では、ステップＳ２９でのｙ＊≧Ｔ(t)/２であるとの判定に続き、レーン逸脱と判定し、設定された制動制御により所定の停止距離で停止し、エンドへ進む。なお、エンドへ進むと、リセット処理等が行われる。

次に、作用を説明する。
実施例２の作用を、「レーン逸脱判定による自動運転制御処理作用」、「レーン逸脱閾値の設定作用」、「レーン逸脱判定の特徴作用」に分けて説明する。

［レーン逸脱判定による自動運転制御処理作用］
以下、図８のフローチャートに基づき、レーン逸脱判定による自動運転制御処理作用を説明する。

自動運転モードでの走行中、図８のフローチャートにおいて、ステップＳ２１→ステップＳ２２→ステップＳ２３→ステップＳ２４→ステップＳ２５→ステップＳ２６→ステップＳ２７→ステップＳ２８へと進む。ステップＳ２３では、想定最大ヨーレートベースでｔ秒後の車両横移動量ｙ１(t)が算出される。ステップＳ２４では、想定最大ヨーレートベースでｔ秒後の回転に伴う車体横変位量ｙ２(t)が算出される。ステップＳ２５では、想定最大ヨーレートベースで、ｔ秒後に車両制動をかけた後から車両停止距離までの間の横移動量ｙｓ(t)が算出される。そして、ステップＳ２６では、レーン逸脱閾値ｙ＊(t)が、想定最大ヨーレートベースで算出された車両横移動量ｙ１(t)と車体横変位量ｙ２(t)と横移動量ｙｓ(t)とを加算して算出される。ステップＳ２７では、自車両の中心に対する白線までの距離Ｔ(t)/２が算出される。ステップＳ２８では、自己位置推定誤差Ｔa(t)と白線検知誤差Ｔb(t)が算出される。

そして、ステップＳ２８からステップＳ２９へと進むと、ステップＳ２９では、距離Ｔ(t)/２がレーン逸脱閾値ｙ＊を超えているか否かが判定される。ステップＳ２９にてｙ＊＜Ｔ(t)/２であると判定されると、ステップＳ２９からステップＳ３０へ進み、ステップＳ３０では、レーン逸脱していないと判定され、自動運転モードが継続される。さらに、ｙ＊＜Ｔ(t)/２と判定されている間は、ステップＳ２１→ステップＳ２２→ステップＳ２３→ステップＳ２４→ステップＳ２５→ステップＳ２６→ステップＳ２７→ステップＳ２８→ステップＳ２９→ステップＳ３０へと進む流れが繰り返され、自動運転モードが継続される。

一方、ステップＳ２９にてｙ＊≧Ｔ(t)/２であると判定されると、ステップＳ２９からステップＳ３１へ進み、ステップＳ３１では、レーン逸脱と判定され、設定された制動制御によって所定の停止距離で自車両を停止される制御が行われる。

このように、実施例２のレーン逸脱判定による自動運転制御処理においては、
(a) 自車両に発生し得る最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、自己位置推定誤差Ｔa(t)と白線検知誤差Ｔb(t)を加えてレーン逸脱閾値ｙ＊を設定する。
(b) レーン逸脱を判定するときの走行中の自車両の横位置情報を、現時点からｔ秒経過した後に自車両が存在すると推定される位置としている。
という点で実施例１と相違する。

［レーン逸脱閾値の設定作用］
実施例２において、自動運転モードでの走行中、モード継続/モード停止を決めるレーン逸脱判定で用いられるレーン逸脱閾値ｙ＊の設定作用を、図９及び図１０に基づいて説明する。なお、実施例１との共通部分の説明は割愛する。

実施例２における時刻ｔにて車速Ｖの自車両が制動をかけた際のレーン逸脱閾値の考え方を図９に示す。ｔ＝０において車線幅は地図データベースから得られる時系列情報とも解釈できるのでＴ(t)とおく。Ｔ(t)の中心線に自車両の前後中心線を合わせて車速Ｖ(t)にて走行中の自車両が、時刻ｔにて制動をかけたと想定する。この場合の最大横移動量ｙ＊(t)との関係において、時々刻々における車両に生じているヨーレートγに伴うヨー角φ(t)（即ち、φ(t)＝∫γdt）を用いれば、下記関係式が成立している限り自車両は車線内に留まれる、即ちレーン逸脱しないと考えられる。尚、前述の実施例１と同様にプロファイリングの上与えられるΔＤｓに関しては、そのパラメータの１つとして制動時の車速Ｖを必ず含むので、実施例２においてはＤｓ(V)と記述する。
ｙ＊(t)＋Ｗ/２＜Ｔ(t)/２
⇔ｙ１(t)＋ｙ２(t)＋ｙｓ(t)＋Ｗ/２＜Ｔ(t)/２
⇔{∫Ｖ(t)・sinφdt＋Ｌｄ・sin(φ+θ)−Ｗ/２＋Ｄｓ(V)・sinφ}＋Ｗ/２＜Ｔ(t)/２
⇔{∫Ｖ(t)・sinφdt＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋Ｄｓ(V)・sinφ}＜Ｔ(t)/２ …（31）
但し、実施例２においてマップマッチング機能により地図上の車線中央に車両中心線を合わせて自車両を制御しても、実世界の路面上では同様に自車両が車線中央に位置するとは限らない。これは、ロケータ７に基く自己位置情報と、車両センシング系から得られる画像をはじめとした検出情報にそれぞれ誤差を含みうるためであり、これらに対しては各々修正係数を設定することでレーン逸脱閾値判定の実路に則した精度向上を図ることが可能である。

上記の含み得る誤差の考え方を図１０に示す。この場合において自己位置情報に伴う誤差修正係数を自己位置推定誤差Ｔa(t)とし、検出情報に伴う誤差修正係数を白線検知誤差Ｔb(t)とし、これを走路境界に対するマージンとして設定すれば、上記式(31)は、
{∫Ｖ(t)・sinφdt＋Ｌｄ・sin(φ+θ)＋Ｄｓ(V)・sinφ}＋Ｔa(t)＋Ｔb(t)＜Ｔ(t)/２
…（32）
と書き換えることができる。

よって、上記(32)に示す関係式から明らかなように、最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、自己位置推定誤差Ｔa(t)と白線検知誤差Ｔb(t)を加えると、レーン逸脱判定指標としてのレーン逸脱閾値ｙ＊が設定できることが解る。そして、自動運転車両に実装した際の図８に示すフローチャートにおいては、上記(32)に示す関係式の左辺をレーン逸脱閾値ｙ＊とし、上記(32)に示す関係式の右辺を自車両の横位置情報とし、レーン逸脱の有無を判定するようにしている。

［レーン逸脱判定の特徴作用］
実施例２では、レーン逸脱判定指標としてのレーン逸脱閾値ｙ＊を、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、車両センシング系における白線検知誤差Ｔb(t)をマージンとして加算して設定する。

即ち、自車両に搭載したセンシング系では、測定誤差が発生することがある。具体的には、カメラやレーザレンジファインダ等の出力信号から得られる解像度の限界に起因して測定誤差が発生する。そこで、これらを予め把握しておくことでレーン逸脱閾値にマージンを持たせることができる。従って、レーン逸脱判定指標を設定する際、車両センシング系における白線検知誤差Ｔb(t)をマージンとして加算することで、レーン逸脱対応の余裕時間をより確実に持たせたタイミングにてレーン逸脱を判定することができる。

実施例２では、レーン逸脱判定指標としてのレーン逸脱閾値ｙ＊を、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、ロケータ情報及び地図情報に基づいた自己位置推定誤差Ｔa(t)をマージンとして加算して設定する。

即ち、実施例２は、GPS等に基づくロケータ情報及び地図から得られる情報（緯度経度，道幅，曲率等）に基づいた自己位置推定機能を利用している。このため、相対的により遠くの走行環境を把握しながら、且つ、地図の有する精度に基づき、道路（走行車線）のセンタ基準で候補ラインを設定し、自車両の前後方向中心線がその候補ラインの接線と一致するように走行できる。しかし、自己位置推定機能に基づく地図上での車両位置と、実世界における走行車線上での自車両位置は、場合によっては多少の乖離を発生させることがある。そこで、これらの傾向を予め把握しておくことでレーン逸脱閾値にマージンを持たせることができる。従って、レーン逸脱判定指標を設定する際、ロケータ情報及び地図情報に基づいた自己位置推定誤差Ｔa(t)をマージンとして加算することで、自車両がレーン逸脱をするかしないかの判定を的確に実現することができる。

次に、効果を説明する。
実施例２における車両のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置にあっては、下記の効果が得られる。

(6) レーン逸脱閾値ｙ＊を設定するとき、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、車両センシング系における白線検知誤差Ｔb(t)をマージンとして加算して設定する（図１０）。
このため、上記(1)〜(5)の効果に加え、レーン逸脱閾値ｙ＊を設定する際、車両センシング系における白線検知誤差Ｔb(t)をマージンとして加算することで、レーン逸脱対応の余裕時間をより確実に持たせたタイミングにてレーン逸脱を判定することができる。

(7) レーン逸脱閾値ｙ＊を設定するとき、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を用いたレーン逸脱閾値ｙ＊(t)に、ロケータ情報及び地図情報に基づいた自己位置推定誤差Ｔa(t)をマージンとして加算して設定する（図１０）。
このため、上記(1)〜(6)の効果に加え、レーン逸脱閾値ｙ＊を設定する際、ロケータ情報及び地図情報に基づいた自己位置推定誤差Ｔa(t)をマージンとして加算することで、自車両がレーン逸脱をするかしないかの判定を的確に実現することができる。

以上、本開示の車両のレーン逸脱判定方法とレーン逸脱判定装置を実施例１及び実施例２に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１，２では、自車両の左側がレーン逸脱をする／レーン逸脱しないを例とした。しかし、自車両に対し右側で判定する場合、両側でレーン逸脱を判定する場合、右側又は左側の何れか機能している側のみを用いて判定する場合、車両センシング系は左側でありながらも、道幅や車幅或いは地図情報等を勘案して、左側だけでなく右側のレーン逸脱判定できる場合、等も含むものとする。

実施例１，２では、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、最大横移動量を、想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量により算出する例を示した。しかし、最大横移動量を算出するに際し、例えば、横ずれにより走行する自車両が走行レーンのセンタ位置に復帰することを想定し、最大横移動量を算出する例であっても良い。又、そのときの車速とヨーレートによる横移動で自車両が走行状態のままでレーン逸脱することを想定し、レーン逸脱に要する時間で最大横移動量を算出するような例としても良い。

実施例１，２では、走行中の時々刻々における車速に対する“必要制動距離”、“許容（発生し得る）ヨーレート”を予め設定・把握しておき、これらの数値をベースとして自車両に発生し得る最大横移動量を算出する例を示した。しかし、これらの情報に、次に走行する道路のパス形状（直線、曲線等）を加味して自車両に発生し得る最大横移動量を算出するようにしても良い。

実施例１，２では、本開示の車両の旋回走行ライン生成方法と旋回走行ライン生成装置を、乗員が搭乗している有人の自動運転車両に適用する例を示した。しかし、本開示の旋回走行ライン生成方法と旋回走行ライン生成装置は、有人の自動運転車両に限られず、無人の自動運転車両に適用することもできる。さらに、レーン逸脱防止に関する運転支援機能を持つ車両に対しても適用することができるし、自車両がレーン逸脱しそうなときドライバーに対し警報を発する車両に対しても適用することができる。

１ 自車速検出手段
２ ヨーレート検出手段
３ 車線映像撮影手段
４ 物体検出手段
５ コントロールユニット
５１ 車線白線検出部
５２ 他車両検出部
５３，５３’ 状況判断部
５４，５４’ 最大横移動量算出部
５５，５５’ レーン逸脱閾値設定部
５６ 走行車線検出部
５７ レーン逸脱判定部
６ 車両制御手段
７ ロケータ
８ 地図データベース

Claims (5)

1. 走行中の自車両が走行レーンを逸脱するかどうかを判定する車両のレーン逸脱判定方法において、
   車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を算出し、
   算出された前記最大横移動量が大きいほど、レーン逸脱と判定されやすいレーン逸脱閾値を設定し、
   走行中において逸脱方向の白線から自車両の中心までの距離である自車両の横位置情報が、前記レーン逸脱閾値以下になるとレーン逸脱と判定し、
   前記最大横移動量を算出するとき、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量により算出する
   ことを特徴とする車両のレーン逸脱判定方法。
2. 請求項１に記載された車両のレーン逸脱判定方法において、
   前記最大横移動量を算出するとき、走行状態での車両並進成分による横移動量と、走行状態での車両回転成分による横変位量と、制動状態での最小制動距離による横移動量と、を個別に算出し、個別に算出した値を加算することで算出する
   ことを特徴とする車両のレーン逸脱判定方法。
3. 請求項１又は請求項２に記載された車両のレーン逸脱判定方法において、
   前記レーン逸脱閾値を設定するとき、走行中の自車両に発生し得る前記最大横移動量を用いた前記レーン逸脱閾値に、車両センシング系における白線検知誤差をマージンとして加算して設定する
   ことを特徴とする車両のレーン逸脱判定方法。
4. 請求項１から請求項３までの何れか一項に記載された車両のレーン逸脱判定方法において、
   前記レーン逸脱閾値を設定するとき、走行中の自車両に発生し得る前記最大横移動量を用いた前記レーン逸脱閾値に、ロケータ情報及び地図情報に基づいた自己位置推定誤差をマージンとして加算して設定する
   ことを特徴とする車両のレーン逸脱判定方法。
5. 走行中の自車両が走行レーンを逸脱するかどうかを判定するコントローラを備える車両のレーン逸脱判定装置において、
   前記コントローラは、
   車速情報とヨーレート情報に基づいて、走行中の自車両に発生し得る最大横移動量を算出する最大横移動量算出部と、
   算出された前記最大横移動量が大きいほど、レーン逸脱と判定されやすいレーン逸脱閾値を設定するレーン逸脱閾値設定部と、
   走行中において逸脱方向の白線から自車両の中心までの距離である自車両の横位置情報が、前記レーン逸脱閾値以下になるとレーン逸脱と判定するレーン逸脱判定部と、
   を有し、
   前記最大横移動量を算出するとき、自車両が最大ヨーレートにより走行状態から制動状態へと移行して停車すると想定し、想定最大ヨーレートベースでの自車両の横移動量により算出する
   ことを特徴とするレーン逸脱判定装置。