JPH07311896A - 自動車の走行路推定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数の走行路推定手段を有する場合に、各推
定手段による推定値が異なる場合であっても、精度よく
走行路を推定する。 【構成】 複数の走行路推定手段６Ｃ，６Ｂを有する。
走行路推定手段６Ｃ，６Ｂにより推定された走行路の信
頼度を、信頼度演算手段２７によって演算する。そし
て、走行路の信頼度に基づいて、走行領域推定手段２８
によって、走行領域を最終的に推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数の走行路推定手段
を有する自動車の走行路推定装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、自車の操舵角や車速等の走行状態
から自車が今後走行すると予測される走行路を推定する
走行路推定手段を備え、レーダ装置の広範囲の走査で得
られる情報の中から、上記走行路推定手段で予測される
走行路に沿った領域内のもののみをピックアップし、自
車と障害物とが接触する可能性を判断するものが知られ
ている。

【０００３】そのような走行路を推定する走行路推定手
段としては、舵角、車速、ヨーレート等の車体状態量に
より走行路を推定するもの（例えば特公昭５１−７８９
２号公報参照）、画像処理装置を用いて画像処理により
走行路を推定するもの（例えば特開平２−１２０９１０
号公報参照）が知られている。

【０００４】そして、画像処理によるものでは、通常、
道路の左右両端に引かれた白線部を検出し、走行路端を
認識することになるので、推定できる走行路の範囲が広
く車両状態量によるものよりも、走行路を推定する上で
有利である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、そのよ
うな画像処理によるものを用いる場合には、道路上の白
線部の状態が著しく悪い場合や、もともと白線がない場
合もある。それに加えて、白線部は左右にあることか
ら、各々の推定段階でのエラーや実際の道路形状、車両
の挙動等により、左右の白線部についての各推定結果が
必ずしも一致しない状況が存在する。

【０００６】また、前述したように、道路上の白線状態
が著しく悪い場合やもともと白線部がない場合のバック
アップとして、画像処理による走行路推定手段に対し
て、推定方法の異なる他の走行路推定手段（例えば車両
状態量による走行路推定手段）を併用することも考えら
れるが、そのように推定方法の異なる複数の走行路推定
手段を用いて走行路を推定する場合にも、やはり各推定
結果が一致しない情況が存在する。

【０００７】本発明はかかる点に鑑みてなされたもの
で、複数の走行路推定手段を有する場合に、各推定手段
による推定値が異なる場合であっても、精度よく走行路
を推定することができる自動車の走行路推定装置を提供
せんとするものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
自車の今後の走行路を推定する複数の走行路推定手段と
を備える自動車の走行路推定装置において、上記各走行
路推定手段により推定された走行路の信頼度を演算する
信頼度演算手段と、該信頼度演算手段の出力を受け、走
行路の信頼度に基づいて、走行路を最終的に推定する走
行領域推定手段を備える構成とする。

【０００９】そして、請求項２に係る発明においては、
走行路推定手段は、画像処理に基づき路面上の白線部を
検出し、該白線部に基づき自車が今後走行すると予想さ
れる走行路を推定する第１走行路推定手段で、左の白線
部に基づいて走行路を推定する左白線推定手段と、右の
白線部に基づいて走行路を推定する右白線推定手段とを
備える。

【００１０】請求項３に係る発明においては、走行路推
定手段は、さらに、車両状態量に基づき自車が今後走行
すると予想される走行路を推定する第２走行路推定手段
を有する。

【００１１】請求項４に係る発明においては、走行領域
推定手段は、信頼度演算手段の出力を受け、推定された
走行路の信頼度に基づいて上記各走行路推定手段により
推定された走行路の重み付けを行い、その重み付けを考
慮して、推定された走行路を平均化して走行領域を最終
的に推定するものである。

【００１２】請求項５に係る発明においては、走行領域
推定手段は、信頼度演算手段の出力を受け、推定された
走行路の信頼度を比較して信頼度の最も高い走行路を走
行領域と推定するものである。

【００１３】請求項６に係る発明においては、信頼度演
算手段は、推定された走行路の変化率に基づいて、信頼
度を演算する。

【００１４】請求項７に係る発明においては、信頼度演
算手段は、推定された走行路の検出率に基づいて、信頼
度を演算する。

【００１５】請求項８に係る発明においては、信頼度演
算手段は、白線部を構成すると推測される白線候補点と
画像処理によるスキャン範囲との比率に基づいて、信頼
度の高いものを選択する。

【００１６】請求項９に係る発明においては、信頼度演
算手段は、自車と白線部との横方向の偏差の比較に基づ
いて、信頼度の高いものを選択する。

【００１７】請求項１０に係る発明においては、信頼度
演算手段は、白線部を構成すると推測される白線候補点
の数、自車と白線部との横方向の偏差に基づいて、信頼
度を演算する。

【００１８】請求項１１に係る発明においては、ヘッド
ランプの状態を検出する状態検出手段と、該状態検出手
段の出力を受け、ヘッドランプの状態に応じて、第１走
行路推定手段により推定する走行領域を補正する領域補
正手段とを備える。

【００１９】請求項１２に係る発明においては、路面の
平均輝度を検出する第１輝度検出手段と、白線部の輝度
を検出する第２輝度検出手段と、上記第１及び第２輝度
検出手段の出力を受け、白線部の輝度と路面の平均輝度
との差が所定値よりも小さいときには第１走行路推定手
段による推定を禁止する推定禁止手段とを備える。

【００２０】請求項１３に係る発明は、ＣＣＤカメラを
有し画像処理に基づき路面上の白線部を検出し、該白線
部に基づき自車が今後走行すると予想される走行路を推
定する第１走行路推定手段を備え、該第１走行路推定手
段が、左の白線部に基づいて走行路を推定する左白線推
定手段と、右の白線部に基づいて走行路を推定する右白
線推定手段とを有する自動車の走行路推定装置におい
て、上記左白線及び右白線推定手段の出力を受け、左右
の白線部の変化率を検出する変化率検出手段と、上記左
白線及び右白線推定手段、変化率検出手段の出力を受
け、左白線及び右白線推定手段による左右の白線部の曲
率半径の絶対値が等しくかつ符号が異なり、左右の白線
部の変化率により白線認識にエラーがないと判断された
とき、ＣＣＤカメラと道路との相対ピッチ角を補正する
ピッチ角補正手段とを備える構成とする。

【００２１】請求項１４に係る発明は、画像処理に基づ
き路面上の白線部を検出し、該白線部に基づき自車が今
後走行すると予想される走行路を推定する第１走行路推
定手段を備え、該第１走行路推定手段が、左の白線部に
基づいて走行路を推定する左白線推定手段と、右の白線
部に基づいて走行路を推定する右白線推定手段とを有す
る自動車の走行路推定装置において、車両状態量に基づ
き自車が今後走行すると予想される走行路を推定する第
２走行路推定手段と、上記第１及び第２走行路推定手段
の出力を受け、第１走行路推定手段による左右白線の推
定値のうち一方の推定値が第２走行路推定手段による推
定値に等しく、かつ他方の推定値を利用できないとき、
上記一方の推定値について正否判定を行い、正しいとき
は第１走行路推定手段による上記一方の推定値を、正し
くないときは第２走行路推定手段による推定値を優先さ
せる走行領域推定手段とを備える構成とする。

【００２２】

【作用】請求項１に係る発明によれば、各走行路推定手
段により推定された走行路の信頼度が信頼度演算手段に
よって演算され、その結果により、各走行路推定手段に
より推定された走行路の信頼度に基づいて、走行領域推
定手段によって走行領域が最終的に決定される。

【００２３】請求項２に係る発明によれば、走行路推定
手段は、画像処理に基づき路面上の白線部を検出し、該
白線部に基づき自車が今後走行すると予想される走行路
を推定するように構成され、その場合、左右白線推定手
段により推定された左右の白線部に基づいて走行路が推
定される。

【００２４】請求項３に係る発明によれば、第２走行路
推定手段によって、車両状態量に基づき自車が今後走行
すると予想される走行路が推定される。

【００２５】請求項４に係る発明によれば、走行領域推
定手段において、推定された走行路の信頼度に基づい
て、各走行路推定手段により推定された走行路の重み付
けを行い、その重み付けを考慮して、推定された走行路
を平均化して走行領域を最終的に推定するものである。

【００２６】請求項５に係る発明によれば、走行領域推
定手段において、推定された走行路の信頼度が比較さ
れ、その結果に基づき、信頼度の最も高い走行路に基づ
き走行領域が推定される。

【００２７】請求項６に係る発明によれば、信頼度演算
手段において、推定された走行路の変化率に基づいて、
信頼度が演算される。

【００２８】請求項７に係る発明によれば、信頼度演算
手段において、推定された走行路の検出率に基づいて、
信頼度が演算される。

【００２９】請求項８に係る発明によれば、信頼度演算
手段において、白線部を構成すると推測される白線候補
点と画像処理によるスキャン範囲との比率に基づいて、
信頼度の高いものが、走行路として選択される。

【００３０】請求項９に係る発明によれば、信頼度演算
手段において、自車と白線部との横方向の偏差の比較に
基づいて、信頼度の高いものが走行路として選択され
る。

【００３１】請求項１０に係る発明によれば、信頼度演
算手段において、白線部を構成すると推測される白線候
補点の数、自車と白線部との横方向の偏差に基づいて、
信頼度が演算される。

【００３２】請求項１１に係る発明によれば、状態検出
手段によってヘッドランプの状態が検出され、領域補正
手段によって、ヘッドランプの状態に応じて、第１走行
路推定手段により推定する走行領域が補正される。

【００３３】請求項１２に係る発明によれば、第１及び
第２輝度検出手段によって白線部の輝度と路面の平均輝
度とが検出され、それらの輝度の差が所定値よりも小さ
いときには、推定禁止手段によって第１走行路推定手段
による推定が禁止される。

【００３４】請求項１３に係る発明によれば、画像処理
に基づき検出された左右の白線部の変化率が変化率演算
手段によって演算され、第１走行路推定手段による左右
の白線部の曲率半径の絶対値が等しくかつ符号が異な
り、左右の白線部の変化率により白線認識にエラーがな
いと判断されたとき、ピッチ角補正手段によって、第１
走行路推定手段のＣＣＤカメラと道路との相対ピッチ角
が補正される。

【００３５】請求項１４に係る発明によれば、第１走行
路推定手段による左右白線の推定値のうち一方の推定値
が第２走行路推定手段による推定値に等しく、かつ他方
の推定値を利用できないとき、走行領域推定手段によっ
て、上記一方の推定値について正否判定が行われ、正し
いときは第１走行路推定手段による上記一方の推定値
が、正しくないときは第２走行路推定手段による推定値
が優先される。

【００３６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。本例は、本発明に係る自動車の走行路推定装置を
障害物検知装置に適用された例である。

【００３７】自動車の全体を示す図１において、１は自
動車で、その車体２の前部にレーダヘッドユニット３が
設けられている。このレーダヘッドユニット３は、レー
ダ波としてのパルスレーザ光を発信部から自車の前方に
向けて発信すると共に、前方に存在する先行車等の障害
物に当たって反射してくる反射波を受信部で受信する構
成になっており、走行路上の障害物との距離を計測する
ものである。また、レーダヘッドユニット３は、その発
信部から発信する、縦に細く垂直方向に扇状に拡がった
パルスレーザ光（ビーム）を水平方向に比較的広角度で
走査させるスキャン式のものである。

【００３８】４は車室内上部に配設されたＣＣＤカメラ
で、自車前方の情景（走行路）を所定範囲内で写し出す
ものであり、該カメラ４で写し出された自車前方の情景
は、画像処理ユニット５に入力されて画像処理され、コ
ントロールユニット６において道路の左右白線部に基づ
き走行路が推定されるようになっている。

【００３９】また、コントロールユニット６には、図２
に示すように、上記ＣＣＤカメラ４からの信号のほか
に、レーザユニット３からの信号と共に、自車の車速を
検出する車速センサ７、ステアリングハンドル８ａの操
舵角を検出する舵角センサ８及び自車が発生するヨーレ
ートを検出するヨーレートセンサ９からの信号も入力さ
れ、それらの信号に基づいて、走行路状態がヘッドアッ
プディスプレイ１０に表示され、自車前方の障害物を検
知すると、警報手段１１が作動すると共に、車両制御装
置１２がブレーキ１２ａを作動させて各車輪に制動力を
自動的に付与するようになっている。

【００４０】１３はヘッドランプの状態（即ちＯＮ／Ｏ
ＦＦ、Ｈｉｇｈ／Ｌｏｗ）を検出するヘッドランプスイ
ッチである。

【００４１】具体的には、図３に示すように、このレー
ダヘッドユニット３の信号は、コントロールユニット６
の信号処理部２１を通じて演算部２２に入力され、該演
算部２２において、レーザ受信光の発信時点からの遅れ
時間によって走査範囲内に存在する各障害物と自車との
間の距離、及び障害物の自車に対する方向を演算するよ
うに構成されている。そして、信号処理部２１及び演算
部２２により自車前方の所定領域内に存在する障害物を
検出する障害物検出手段６Ａが構成されている。

【００４２】上記センサ７，８の検出信号は第１進行路
推定手段２３に入力され、該第１進行路推定手段２３
は、自車のステアリング舵角及び車速から自車が今後走
行する予測される進行路を推定するようになっている。
また、上記センサ７，８，９の検出信号は第２進行路推
定手段２４に入力され、該第２進行路推定手段２４は、
自車のステアリング舵角、車速及びヨーレートから自車
が今後走行する予測される進行路を推定するようになっ
ている。この第１及び第２進行路推定手段２３，２４
が、車両状態量に基づいて走行路（具体的にはその曲率
半径）を推定する第２走行路推定手段６Ｂを構成してい
る。

【００４３】また、画像処理ユニット５からの信号は、
自車前方の情景から自車が走行する道路（走行路）の左
右の白線部を抽出して左右の白線部を推定する左白線推
定手段２５及び右白線推定手段２６に入力され、それぞ
れ左白線及び右白線（具体的にはそれらの曲率半径）が
推定される。左白線及び右白線推定手段２５，２６によ
り、画像処理に基づいて走行路を推定する第１走行路推
定手段６Ｃが構成されている。

【００４４】そして、上記第１及び第２走行路推定手段
６Ｃ，６Ｂからの信号が、信頼度演算手段２７と共に走
行領域設定手段２８に入力される。信頼度演算手段２７
は、後述するように、走行路推定手段６Ｃ，６Ｂにより
推定された走行路（進行路）の信頼度を演算するように
構成されている。領域設定手段２８は、走行路の信頼度
に基づいて、進行路及び走行路（左右の白線部）から、
これから自車が進行するであろうを推測される走行領域
（障害物判断領域に対応）を最終的に推定するようにな
っている。

【００４５】また、上記演算部２２からの障害物情報及
び走行領域設定手段２８からの障害物判断領域情報が障
害物判定手段２９に入力され、該障害物判定手段２９に
おいて、レーダヘッドユニット３で検出された障害物の
回避必要度を、走行領域設定手段２８によって設定され
た走行領域（障害物判断領域）において障害物判断を行
い、回避の必要があると判断されれば、ヘッドアップデ
ィスプレイ１０に表示されると共に、警報装置１１によ
り警報が発せられた後、車両制御装置１２のブレーキ装
置１２ａが自動的に作動するようになっている。

【００４６】３０は領域補正手段で、ヘッドランプスイ
ッチ１３よりの信号を受け、ヘッドランプの状態に応じ
て、第２走行路推定手段６Ｃにより推定する走行領域を
補正するものである。また、具体的に図示していない
が、領域補正手段３０は、障害物判断距離、白線候補点
の検出可能距離等に基づいても、第２走行路推定手段６
Ｃにより推定する走行領域を補正するようになってい
る。

【００４７】(1) 障害物検知装置による障害物検知の基
本制御 以下、上記走行路推定装置が用いられる障害物検知装置
による障害物検知の基本制御について説明する。

【００４８】図４において、スタートすると、先ず、ス
テップＳ1 で、第１及び第２走行路推定手段６Ｃ，６Ｂ
により走行路の推定が行われ、それから、ステップＳ2
で、レーダヘッドユニット３により自車前方を認識し、
障害物と推定されるもの（障害物情報）を検出する。

【００４９】続いて、ステップＳ3 で、ステップＳ1 に
おいて推定された走行路から、領域設定手段２８によっ
て障害物判断領域となる走行領域が推定される。

【００５０】それから、ステップＳ4 で上記障害物判断
領域に基づいて障害物情報のマスキングを行い、ステッ
プＳ5 で障害物判断を行う。上記ステップＳ3 〜Ｓ5 の
実行は、障害物判定手段２９で行われる。

【００５１】その後、ステップＳ6 で必要であれば障害
物回避制御を行い、リターンする。障害物回避制御は、
例えば警報装置による警報、車両制御装置１２のブレー
キ１２ａで行われるが、具体的に図示していないが、自
動操舵装置等によって行うようにしてもよい。

【００５２】(2) ステップＳ1 での走行路推定 走行路推定に用いる推定値を決定する基本制御 図５に示すように、まず、ステップ11において、逆光判
定、即ち路面輝度に基づき逆光状態であるか否かを判定
する。この判定の結果、逆光状態であれば、路面の輝度
が上昇し、白線部と他の部分との識別が十分にできなく
なるため、第１走行路推定手段６Ｃによって正確な走行
路推定ができなくなるので、後述するように、第１走行
路推定手段６Ｃによる推定値Ｒl ，Ｒr を採用すること
なく第２走行路推定手段６Ｂによる推定値Ｒ11，Ｒ12を
採用することとなる。

【００５３】逆光状態でなければ、ステップ12で、走行
路推定手段６Ｃ，６Ｂにより走行路についての推定値
（曲率半径）Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11，Ｒ12を算出し、それか
ら、ＣＣＤカメラ４のピッチ角のエラー判定を行う（ス
テップＳ13）。この判定の結果、ピッチ角のエラーであ
れば、後述するように、第１走行路推定手段６Ｃによっ
て正確な走行路推定ができなくなるので、後述するよう
に、第１走行路推定手段６Ｃによる推定値Ｒl ，Ｒr を
採用することなく第２走行路推定手段６Ｂによる推定値
Ｒ11，Ｒ12を採用することとなる。

【００５４】ピッチ角のエラーがなく、逆光状態でもな
ければ、第２走行路推定手段６Ｂによる走行路推定だけ
でなく、第１走行路推定手段６Ｃによる走行路推定が可
能であり、複数の推定値が得られることから、どのよう
にして推定値を決定するかを決めるために、ステップＳ
14では、第１走行路推定手段６Ｃによる走行路について
の推定値Ｒl ，Ｒr のバラツキ、即ち推定値Ｒl ，Ｒr
相互の差がしきい値ΔＲを越えるか否かが判定され、し
きい値ΔＲを越えれば、バラツキが大きすぎていずれの
推定値を信用してよいか判らないので、推定値Ｒl ，Ｒ
r 、Ｒ11に基づき多数決で最終的に走行領域推定に使用
する推定値を選定する（ステップＳ15）一方、しきい値
ΔＲを越えなければ、走行路についての推定値Ｒl ，Ｒ
r ，Ｒ11，Ｒ12の信頼度を検出し（ステップＳ16）、バ
ラツキが小さく各推定値Ｒl ，Ｒr 、Ｒ11，Ｒ12の信頼
度も高いと考えられることから、ステップＳ15の多数決
制御を行うことなく、信頼度に基づき最終的に走行領域
推定に使用する推定値を算出する（ステップＳ17）。

【００５５】以下、各ステップでの制御を具体的に説明
する。

【００５６】ステップＳ11での逆光判定 具体的な制御は、図６に示すように、スタートすると、
各画素の輝度を検出し（ステップＳ21）、それから白線
部の輝度（平均輝度）ＣＮＴｈ、路面部の輝度（平均輝
度）ＣＮＴｒを検出し（ステップＳ22）、それから、白
線部の輝度ＣＮＴｈと路面部の輝度ＣＮＴｒとの差が、
所定値ＫＨよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ
23）。

【００５７】ステップＳ23での判定がＹＥＳの場合は、
白線部と路面部との輝度の差が少なく路面全体が光って
いる逆光状態であると考えられるので、第１走行路推定
手段６Ｃによる走行路についての推定を禁止し、その推
定値Ｒl ，Ｒr は使用しないこととし（ステップＳ2
4）、ＮＯの場合は、逆光状態でないので、第１走行路
推定手段６Ｃによる走行路についての推定を行い、その
推定値Ｒl ，Ｒr を使用することとし（ステップＳ2
5）、リターンする。

【００５８】ステップＳ12での走行路についての推定
値の算出 (i) 第２走行路推定手段６Ｂによる推定値の算出の基本
制御 第１進行路推定手段２３において、図７に示すサブルー
チンに従って行われる。即ち、ステップＳ31で車速セン
サ５、舵角センサ６及びヨーレートセンサ７からの各信
号を読込んだ後、ステップＳ32でステアリング舵角θH
と車速ｖ0 とに基づいた第１の予測方法により自車の進
行路が予測される。具体的には、進行路についての推定
値Ｒ01（曲率半径）、β01（自車の横すべり角）が、下
記の式により算出される。

【００５９】

【数１】 続いて、ステップＳ33でヨーレートγと車速Ｖ0 とに基
づいた第２の予測方法により自車両の進行路が予測され
る。具体的には、進行路についての推定値Ｒ02（曲率半
径）、β02（自車の横すべり角）が、下記の式により算
出される。

【００６０】

【数２】 その後、ステップＳ34でステアリング舵角θH の絶対値
が所定角度θc よりも小さいか否かが判定される。この
判定がＹＥＳのときには、ステップＳ35で第２の予測方
法により予測された進行路が選択され、進行路について
の推定値Ｒ11（第１の進行路）にＲ02を設定すると共
に、推定値β11にβ02を設定し、リターンする。

【００６１】一方、上記ステップＳ34の判定がＮＯのと
き、つまりステアリング舵角θH が所定角度θc より大
きいときには、更にステップＳ36で第１の予測方法によ
り予測された進行路についての推定値Ｒ01の絶対値と第
２の予測方法により予測された進行路についての推定値
Ｒ02の絶対値との大小が比較される。そして、第１の予
測方法により予測された進行路についての推定値Ｒ01の
方が小さいときには、ステップＳ37へ移行して、進行路
についての推定値Ｒ11としてＲ01が採用されると共に、
推定値β11として角β01が設定される一方、第２の予測
方法により予測された進行路についての推定値Ｒ02の方
が小さいときには、ステップＳ35へ移行して、進行路に
ついての推定値Ｒ11にＲ02が設定されると共に、推定値
β11にβ02が設定される。つまり、推定値（曲率半径）
の小さい方が進行路として選択されることとなる。

【００６２】また、第１進行路推定手段２３はステアリ
ング舵角θH と車速Ｖ0 とに基づき、第２進行路推定手
段２４はヨーレートγと車速Ｖ0 とに基づきそれぞれ進
行路を推定し、自車の走行状態に応じて、いずれか一方
の推定を用いるようになっているので、進行路の推定を
適切に行うことができる。即ち、自車がカントを有する
曲線道路上を旋回走行するときには、ステアリングハン
ドルを大きく操舵しなくても自車はカントにより旋回運
動をすることから、ヨーレートγに基づいて予測された
進行路についての推定値Ｒ02が、ステアリング舵角θH
に基づいて予測された進行路についての推定値Ｒ01より
も小さくなる。このとき、ヨーレートγに基づいて予測
された進行路についての推定値Ｒ02を採用するので、カ
ントに影響されることなく、進行路を適切に推定するこ
とができる。また、自車が急激な旋回走行をするとき、
大きな値となるステアリング舵角θH に対応して、進行
路についての推定値がＲ01の小さいものと推定すること
なり、急激な旋回運転にも充分に対応して進行路の推定
を適切に行うことができる。

【００６３】また、先行車両があるときは、次のように
して、第２の進行路を推定することもできる。

【００６４】図８に示すように、スタートすると、ま
ず、第２走行路推定手段６Ｂによって推定された進行路
（推定値Ｒ11）上に障害物があるか否かが判定される
（ステップＳ41）。障害物があれば、続いて、障害物が
移動物でかつ第２走行路推定手段６Ｂによって推定され
た進行路上に一定時間以上（例えば３sec 以上）存在し
たか否かが判定される（ステップＳ42）一方、存在して
いなければ、そのままリターンする。

【００６５】障害物が存在していれば、障害物が、第２
走行路推定手段６Ｂによって推定された進行路上から外
れたか否かを判定する（ステップＳ43）一方、存在して
いなければ、そのままする。

【００６６】進行路から外れていれば、分岐路等がある
と考えられるので、先行車両の移動を監視するロックオ
ンを開始し、それに基づいてその先行車両の進行路につ
いての推定値Ｒ12（進行路の曲率半径）を算出し（ステ
ップＳ44）、ステップＳ45に移行する一方、外れていな
ければ、そのままリターンする。

【００６７】ステップＳ45においては、ロックオン開始
から一定時間経過したか否かを判定し、一定時間経過し
ていれば、先行車両の移動を監視する必要がないので、
ロックオンを解除する（ステップＳ46）、一定時間経過
していなければ、ステップＳ47に移行し、先行車両の監
視を継続する。

【００６８】ステップＳ47においては、障害物が、進行
路（曲率半径Ｒ11）上に復帰したか否かを判定し、復帰
しておれば、先行車両の移動を監視する必要がないの
で、そのままリターンし、復帰していなければ、ステッ
プＳ44に移行する。

【００６９】ステップＳ45の判定においては、ロックオ
ン開始から一定時間経過したか否かの判定に代えて、
０．２Ｇ＜Ｖ／Ｒ12であるか否かの判定を行うようにし
てもよい。これは、自車が曲率半径Ｒ11の第１の進行路
から曲率半径Ｒ12の第２の進行路に変換するのにどれだ
けの横Ｇが発生するかを求め、その値が０．２Ｇを越え
るか否かを判定している。

【００７０】(ii)第１走行路推定手段６Ｃによる推定値
の算出の基本制御 画像処理による走行路推定の処理の流れは、通常、図９
に示すようになされる。尚、前提条件として、直線路で
は横すべり角が発生しないこと、直線路では白線部に対
する車体姿勢角は微小であること、曲線路では走行軌跡
は車線を平行移動したものと考える。また、座標は、道
路面上の車両を原点とし、車両の前後方向をy 軸、左右
方向をx 軸としたものを考える。

【００７１】具体的には、まず、スタートすると、画像
データ（各画素の輝度ＣＮＴ(x,y)）が取り込まれ（ス
テップＳ51）、二値化のしきい値（THRESH）が設定され
（ステップＳ52）、各画素の輝度がしきい値を越えるか
否かで１又は０の二値化処理される（ステップＳ53）。
即ち、ＣＮＴ(x,y) ＞THRESHであれば、ＢＷ(x,y）＝１
とする一方、ＣＮＴ(x,y) ≦THRESHであれば、ＢＷ(x,
y）＝０とするそれから、左右の白線部に対応するよう
ＣＣＤカメラ４による左右のスキャンウインドウの左右
方向の幅が設定され（ステップＳ54）、それに続いて、
自動車の前後方向に対応するスキャンピッチが設定され
（ステップＳ55）、スキャンウインドウ内をスキャンピ
ッチに従って走査し白線候補点即ちＢＷ(x,y）＝１であ
る点の座標ＷＰ1x，ＷＰ1y及び個数ＮＷＰ−L1（左側の
スキャンウインドウ内），ＮＷＰ−R1（右側のスキャン
ウインドウ内）が検出され（ステップＳ56）、逆透視変
換により平面座標へ変化される（ステップＳ57）。変換
後の白線候補点の座標は、ＷＰ2x，ＷＰ2yとする。

【００７２】その後、自車が走行した後の白線部上の点
として仮想候補点（座標ＶＰx ，ＶＰy 、個数ＮＶＰ）
が設定され（ステップＳ58）、白線候補点、仮想候補点
を用いて左右の白線部について最小二乗法による近似曲
線（ｙ＝ａｘ² ＋ｂｘ＋ｃ）、具体的には左白線部につ
いての２次曲線の係数ａＬ，ｂＬ，ｃＬ、右白線部につ
いての２次曲線の係数ａＲ，ｂＲ，ｃＲが算出される
（ステップｓ59）。

【００７３】ここで、路上障害物検出のため、より前方
まで検出しないといけないという要求から、２次曲線
（ｙ＝ａｘ² ＋ｂｘ＋ｃ）により白線部を近似してお
り、係数ａＬ，ａＲは、白線部（２次近似曲線）の曲率
半径をＲl （Ｒr ）とすると、ａ＝１／２Ｒl （１／２
Ｒr ）となり、係数ｂＬ，ｂＲは白線部に対する車体姿
勢角あるいは横すべり角、係数ｃＬ，ｃＲは車両中心か
ら白線部までの横偏差量を表わすことになる。

【００７４】そして、白線候補点と近似曲線の偏差（Ｈ
ＥＮ）を算出し（ステップＳ60）、白線候補点を検定す
る（ステップＳ61）。即ち、しきい値ＨＥＮmax を越え
る偏差ＨＥＮの場合は、白線候補点から除外する。そし
て、検定後の白線候補点の数を、ＮＷＰ−L2，ＮＷＰ−
R2とする。

【００７５】その後、スキャンエリアの検定を行う（ス
テップＳ62）。即ち、検定後の白線候補点の数ＮＷＰ−
L2，ＮＷＰ−R2がしきい値ＮＷＰ−min （白線候補点数
の下限値）より小さいか否かを判定し、小さければ、ス
キャンウインドウのリセット、即ちスキャンウインドウ
に関するパラメータを初期値にセットし（ステップＳ6
3）、リターンする一方、小さくなければ、スキャンウ
インドウの更新、即ち近似曲線から設定幅ＷＤＴＨの位
置にウインドウをセットし（ステップＳ64）、二次曲線
式の係数を出力し（ステップＳ65）、リターンする。

【００７６】ステップＳ13でのＣＣＤカメラのピッチ
角のエラー判定の制御 図１０に示すように、ＣＣＤカメラ４による画像処理に
より推定された左右の白線部ＲL ，ＲR に基づく走行路
についての推定値（曲率半径）Ｒl ，Ｒr の符号が反対
で、それらの絶対値がそれらの平均値（曲率半径）Ｒx
の絶対値と異なり、進行路Ｒ01についての推定値（曲率
半径）Ｒ11が平均値Ｒx に略等しい状態では、ＣＣＤカ
メラのピッチ角のエラーであると判断されるので、その
場合には、補正を行う必要がある。ＲL ，ＲR は上り坂
の状態を、ＲL ´，ＲR ´は下り坂の状態をそれぞれ示
す。

【００７７】具体的な制御は、図１１に示すように、ス
タートすると、まず、走行路（進行路）についての推定
値Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11を読み込み（ステップＳ70）、左右
の白線部に基づく走行路についての推定値（曲率半径）
Ｒl ，Ｒr の絶対値が、それらの平均値（曲率半径）Ｒ
x の絶対値と異なり、進行路についての推定値（曲率半
径）Ｒ11が平均値Ｒx に略等しいか否かを判定する（ス
テップＳ71）。ここで、略等しいとは、あるしきい値の
範囲内で等しいという意味で、完全に一致するという意
味ではない。以下、本明細書において同様である。

【００７８】ステップＳ71の判定において、ＹＥＳであ
れば、走行路の左右の白線部及び進行路についての推定
値に基づく、自車Ａと左右白線部との横方向の偏差であ
る現在偏差εφの変化率が略等しいか否かを判定する
（ステップＳ72）。一方、ＮＯであれば、走行路の左右
の白線部についての推定値は信頼できないと考えられる
ので、進行路についての推定値Ｒ11を優先して採用し
（ステップＳ73）、リターンする。

【００７９】それから、ステップＳ72の判定において、
ＹＥＳであれば、左右の白線部の曲率半径Ｒl ，Ｒr の
絶対値が略等しく、かつ符号が反対であるか否かを判定
する（ステップＳ74）一方、ＮＯであれば、白線認識に
エラーがないことが明らかでないので、ステップＳ71の
判定でＮＯであった場合と同様に、進行路についての推
定値Ｒ11を優先して採用し（ステップＳ73）、リターン
する。

【００８０】ステップＳ74の判定において、ＹＥＳであ
れば、白線認識にエラーがなく、ピッチ角のエラーであ
ると推定されるので、カメラピッチ角を保存してピッチ
角補正を行う（ステップＳ75）一方、ＮＯであれば、進
行路についての推定値Ｒ11を優先して採用して、現在偏
差の変化率による走行路幅を設定し（ステップＳ76）、
リターンする。。

【００８１】ステップＳ75でのピッチ角補正の後、左右
の白線部についての推定値Ｒl ，Ｒr が略等しいか否か
を判定し（ステップＳ77）、略等しければ、ピッチ角補
正により白線認識にエラーがなくなったと判断されるの
で、左右の白線部についての推定値Ｒl ，Ｒr を優先し
て採用し（ステップＳ78）、リターンする一方、略等し
くならなければ、ステップＳ79で繰返し数Ｎが設定数Ｎ
s であるか否かを判定し、繰返し数Ｎが設定数Ｎs でな
ければ、ステップＳ75に戻り、ピッチ角補正を繰り返す
一方、繰返し数Ｎが設定数Ｎs になれば、ピッチ角のエ
ラーではないと判断されるので、ピッチ角を元に戻し
（ステップＳ80）、それから、ステップＳ76に移行す
る。

【００８２】信頼度に基づき推定値を決定する制御 図１２に示すように、スタートすると、まず、画像処理
により推定された走行路の左右の白線部に基づく曲率半
径Ｒl ，Ｒr 及びそれらの推定についての信頼度Ｓl ，
Ｓr を算出し（ステップＳ81）、それから、信頼度Ｓl
，Ｓr のしきい値Ｓ01を設定する（ステップＳ82）。

【００８３】その後、各曲率半径Ｒl ，Ｒr の信頼度Ｓ
l ，Ｓr が共にしきい値Ｓ01よりも小さいか否かを判定
し（ステップＳ83）、小さければ信頼性に劣るので、進
行路に基づく曲率半径Ｒ11を採用し（ステップＳ84）、
リターンする。一方、小さくなければ、続いて、各白線
部Ｒl ，Ｒr の信頼度Ｓl ，Ｓr が共にしきい値Ｓ01よ
りも大きいか否かを判定し（ステップＳ85）、大きくな
ければ、信頼度Ｓl ，Ｓr の高い方の曲率半径、即ちし
きい値Ｓ01よりも大きい白線部の曲率半径を採用し（ス
テップ86）、リターンする。

【００８４】また、共にしきい値Ｓ01よりも大きけれ
ば、次の式に基づき、信頼度Ｓl ，Ｓr による重み付け
をして曲率半径を求め（ステップＳ87）、リターンす
る。

【００８５】

【数３】 また、信頼度Ｓl ，Ｓr による重み付けをして曲率半径
を求めるステップＳ87制御に代えて、図１３に示すよう
に、各白線部の曲率半径（推定値）についての信頼度Ｓ
l ，Ｓr を比較し（ステップＳ88）、信頼度の高い方の
曲率半径を用い（ステップＳ89，Ｓ90）、リターンする
ようにすることもできる。

【００８６】続いて、信頼度を求める方法である具体例
１〜３を説明する。

【００８７】(i) 具体例１ 左右それぞれの白線候補点の数ＮＷＰ、白線候補点と近
似曲線との偏差ＨＥＮにより、次の式に基づいて信頼度
を算出する。

【００８８】

【数４】 (ii)具体例２ 次の式で求められる曲率半径（推定値）の変化率Ｋｈに
基づいて、信頼度を段階的に決定する（図１４参照）。

【００８９】

【数５】 具体例３ 次の式に基づき、曲率半径（推定値）の検出率により信
頼度を算出する。

【００９０】

【数６】 また、上記図１３に示す制御では、信頼度を直接的に比
較することで信頼度の高い推定値を決定するようにして
いるが、信頼度の高い方の推定値（曲率半径）を決める
方法として、そのほか、次の具体例４，５に示すように
して、決定することもできる。

【００９１】具体例４ 本例は、白線候補点／スキャン範囲の周期により判定す
るものである。

【００９２】左右の白線部が、実線の白線ＲL ，ＲR で
はなく、破線の白線ＲL ´，ＲR ´であると、図１５に
示すように、スキャン範囲Ｗをうまく設定しないと、推
定値が正確に求められないことからである。尚、白線候
補点／スキャン範囲の値ＪＨは、次の式により求め、こ
の周期が大きいときは無規則な変動のため周期が長くな
っており、実線と考えられ、周期が小さいときは、白線
部が一定間隔で配置されている破線であると考えられ
る。また、破線の場合は変化が大きいので、実線よりも
振幅が大きくなると考えられる。

【００９３】

【数７】 具体的な制御の流れは、図１６に示すように、スタート
すると、まず、左右白線部についての上記値ＪＨの周期
ＪＨl Ｔ、ＪＨr Ｔ及び振幅ＪＨl Ｂ、ＪＨrＢを算出
し（ステップＳ91）、右白線部についての上記値ＪＨの
周期ＪＨr Ｔがしきい値Ｔ1 より小さくかつ振幅ＪＨr
Ｂがしきい値Ｂ1 より大きいか否かを判定する（ステッ
プＳ92）。そして、その判定がＹＥＳであってもＮＯで
あっても、左白線部についての周期ＪＨl Ｔがしきい値
Ｔ1 より小さくかつ振幅ＪＨl Ｂがしきい値Ｂ1 より大
きいか否かを判定する（ステップＳ93，Ｓ94）。

【００９４】そして、ステップＳ93において、ＹＥＳで
あれば、左右の白線部が共にかなり間隔の大きい破線で
あると判断され、信頼度が低いと考えられるので、車両
状態量による推定値を使用し、画像データは１次近似に
変更し、車線幅の推定を行い、それらを使用し（ステッ
プＳ95）、リターンする一方、ＮＯであれば、右白線部
についての周期ＪＨr Ｔがしきい値Ｔ1 より小さくかつ
振幅ＪＨr Ｂがしきい値Ｂ1 より大きいか否かを判定す
る（ステップＳ96）。

【００９５】ステップＳ96の判定において、ＹＥＳであ
れば、周期ＪＨr Ｔがしきい値Ｔ1より大きく又は振幅
ＪＨr Ｂがしきい値Ｂ1 より小さく、周期ＪＨl Ｔがし
きい値Ｔ1 より小さくかつ振幅ＪＨl Ｂがしきい値Ｂ1
より大きいので、白線部は実線と考えられ、左白線部の
曲率半径Ｒl を使用し（ステップＳ97）、リターンする
一方、ＮＯであれば、左右の白線部の曲率半径Ｒr ，Ｒ
l を平均して推定値を決定し（ステップＳ98）、リター
ンする。

【００９６】一方、ステップＳ94の判定において、ＹＥ
Ｓであれば、右白線部についての曲率半径Ｒr を使用し
（ステップＳ98）、リターンする一方、ＮＯであれば、
左右の白線部の曲率半径Ｒr ，Ｒl を平均して、走行路
推定に用いる曲率半径を決定し（ステップＳ99）、リタ
ーンする。

【００９７】具体例６ 本例は、現在偏差の比較により判定するものである。

【００９８】具体的な制御の流れは、図１７に示すよう
に、スタートすると、各白線部について、現在偏差Ｂと
ｔ秒前の現在偏差Ｂ´の差を算出し（ステップＳ101
）、それらの差が左右の白線部のいずれにおいて大き
いかを判定し（ステップＳ102 ）、大きい方が信頼度が
低いと判断されるから、右の白線部の方が大きい場合
は、左の白線部についての曲率半径Ｒl を採用し（ステ
ップＳ103 ）、左の白線部の方が大きい場合は右の白線
部についての曲率半径Ｒr を採用し（ステップＳ10
4）、リターンする。

【００９９】また、上述した例はいずれも左右の白線部
についての推定値の信頼度を算出するものであり、車両
状態量による進行路推定による推定値は、車両挙動が定
常状態においては信頼性が高く、過渡状態において信頼
性が低いといえ、即ち信頼度はその変化率に依存すると
いえるので、次の図１８に示すようにして、進行路につ
いての推定値の信頼度を算出して利用することもでき
る。

【０１００】図１８において、スタートすると、まず、
過去Ｎ回の推定値Ｒ11の平均値ＲAVE を算出し（ステッ
プＳ101 ）、今回の推定値Ｒ11と平均値ＲAVE の差ＲSU
B を算出する（ステップＳ102 ）。

【０１０１】

【数８】 それから、次の式に基づいて信頼度ＰTRを算出し（ステ
ップＳ103 ）、リターンする。

【０１０２】

【数９】 多数決により走行路を推定する場合の基本制御 スタートすると、図１９に示すように、まず、先行車両
の進行路である第２の進行路についての推定値Ｒ12につ
いての出力があるか否かが判定される（ステップＳ111
）。

【０１０３】第２の進行路についての推定値Ｒ12の出力
があれば、推定値Ｒ12（曲率半径）の第２の進行路側に
ウィンカー信号が出されているか否かが判定され（ステ
ップＳ112 ）、ウィンカー信号が出されていれば、推定
値Ｒ12（曲率半径）の第２の進行路を優先し（ステップ
Ｓ113 ）、リターンする一方、ウィンカー信号が出され
ていなければ、ステップＳ114 に移行する。

【０１０４】一方、ステップＳ111 で第２の進行路につ
いての推定値Ｒ12の出力がなければ、走行路及び進行路
についての推定値Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11がすべて略等しいか
否かを判定し（ステップＳ115 ）、すべてが略等しけれ
ば、推定領域を広く確保できることから、走行路につい
ての推定値Ｒl ，Ｒr を優先し（ステップＳ116 ）、リ
ターンする。この場合の推定値の関係を図２０に示す。

【０１０５】また、すべてが等しくなければ、走行路の
左右白線部についての推定値Ｒl ，Ｒr が略等しく、進
行路についての推定値Ｒ11がそれらと異なるか否かを判
定する（ステップＳ117 ）。ＹＥＳである場合（図２１
参照）は、ステップＳ116 に移行する一方、ＮＯであれ
ば、ステップＳ118 ，Ｓ119 に移行し、走行路の左右白
線部についての推定値Ｒl ，Ｒr のいずれか一方のみが
進行路についての推定値Ｒ11に等しいか否かを判定し、
等しい場合（図２２及び図２３参照）は、等しい方の推
定値Ｒl （又はＲr ）を優先し（ステップＳ120 ，Ｓ12
1 ）、いずれも等しくなければ、進行路についての推定
値Ｒ11を優先し（ステップＳ122 ）、リターンする。

【０１０６】また、ステップＳ114 では、左白線部につ
いての推定値Ｒl と進行路についての推定値Ｒ11が等し
く、右白線部についての推定値Ｒr と第２の進行路につ
いての推定値Ｒ12が等しく、かつそれらが等しくないと
いう条件を満たすか否かが判定され、ＹＥＳの場合（図
２４参照）は、ステップＳ120 に移行する一方、ＮＯの
場合には、さらに、右白線部についての推定値Ｒr と進
行路についての推定値Ｒ11が等しく、左白線部について
の推定値Ｒｌと第２の進行路についての推定値Ｒ12が等
しく、かつそれらが等しくないという条件を満たすか否
かが判定され（ステップＳ123 ）、ＹＥＳの場合（図２
５参照）は、ステップＳ121 に移行する一方、ＮＯの場
合には、多数決による選定がなされ（ステップＳ124
）、リターンする。

【０１０７】また、図２６に示すように、次に示す多数
決判定式によって走行路を推定することもできる。

【０１０８】

【数１０】 即ち、スタートすると、走行路についての推定値Ｒl ，
Ｒr ，Ｒ11，Ｒ12を読み込み（ステップＳ131 ）、ウイ
ンカ信号によりウインカ操作があるか否かを判定し（ス
テップＳ132 ）、ウィンカー操作があれば、ウインカー
方向の走行路の推定値（曲率半径）を優先し（ステップ
Ｓ133 ）、リターンする一方、ウィンカー操作がなけれ
ば、ステップＳ134 に移行し、画像検知率が５０％を越
えるか否かを判定する。

【０１０９】画像検知率が５０％を越えれば、画像処理
による第１走行路推定手段６Ｃによる推定値Ｒl ，Ｒr
の侵害度が高いと考えられるので、多数決判定式により
走行路を決定する（ステップＳ135 ）一方、５０％を越
えない場合には、曲率半径Ｒ11を優先し（ステップＳ13
6 ）、走行領域が設定され（ステップＳ137 ）、リター
ンする。

【０１１０】そして、走行路を決定した後、走行路につ
いての推定値（曲率半径）が計算され（ステップＳ138
）、ステップＳ137 を経て、リターンする。 また、
多数決判定式により決定するのに代えて、次の式によ
り、走行路を直接推定するようにすることもできる。

【０１１１】

【数１１】 (6) 補正制御 ヘッドランプ・スイッチの状態によって、左右の白線
部の推定範囲を変更する制御 ヘッドランプの点灯状態によって、白線部の検出状態が
異なってくることを考慮したものである。

【０１１２】図２７に示すように、スタートすると、ヘ
ッドラップスイッチ１３の位置を検出し（ステップＳ14
1 ）、ヘッドランプスイッチがＯＦＦであるか否かを判
定し（ステップＳ142 ）、ＹＥＳの場合は、周囲環境が
良好な昼間であると考えらえるので、車体前方６０ｍま
で白線部データ（白線候補点）を検出して走行路推定を
行い、車体前方１２０ｍまで予想して障害物判断領域を
設定し、障害物判断する（ステップＳ143 ）、ＮＯであ
れば、ヘッドランプ・スイッチがＨｉｇｈ位置であるか
Ｌｏｗ位置であるかを判定する（ステップＳ144 ）。

【０１１３】ステップＳ144 での判定において、Ｈｉｇ
ｈ位置であれば、車体前方４０ｍまでの白線部データを
検出して走行路推定を行い、車体前方６０ｍまで予想し
て障害物判断領域を設定し、障害物判断する一方（ステ
ップＳ145 ）、Ｌｏｗ位置であれば、Ｈｉｇｈ位置にあ
るよりも車体前方は暗いので、車体前方２０ｍまでの白
線部データを検出して走行路推定を行い、車体前方４０
ｍまで予想して障害物判定領域を設定し、障害物判断す
る（ステップＳ146 ）。

【０１１４】また、図２８に示すように、ヘッドランプ
がＯＮであると、ヘッドライトの光りによる路面光りに
よって、本来の白線候補点Ｐ1 〜Ｐ4 以外に、その路面
光りの部分Ｐ5 〜Ｐ8 を白線部ＲL ，ＲR の白線候補点
であると誤検知するおそれがあるので、この誤検知を回
避するために、ヘッドランプのＯＮ／ＯＦＦにより、図
２９に示すように、車体前方部分には、白線部がないと
考えられることから、その部分を、画像処理のための本
来の左右のスキャンウインドウＷ11，Ｗ12（図２８参
照）から除いたスキャンウインドウＷ11´，Ｗ12´を用
いることにより、誤検知を防止するようにしている。

【０１１５】白線候補点の検出距離に基づく補正 本例は、例えば図３０に示す坂道の山頂付近等のよう
に、本来白線候補点を検出して白線部ＲL ，ＲR を検出
する距離Ｌ11まで、白線候補点を検出できない場合の対
策である。

【０１１６】図３１に示すように、スタートすると、第
２走行路推定手段６Ｃにより推定された走行路の白線部
についての推定値Ｒl ，Ｒr （曲率半径）及び第１走行
路推定手段６Ｂにより推定された進行路についての推定
値Ｒ11，Ｒ12（曲率半径）を読込み（ステップＳ151
）、それらの基づき前述した手法により走行路の推定
を行う（ステップＳ152 ）。それから、走行路推定手段
によりの信号に基づき現実に白線候補点を検出すること
ができる検出可能距離Ｌ11を算出し（ステップＳ153)、
それから、該検出可能距離Ｌ11が、白線部（白線候補
点）を検出すべきであると予め定められている設定距離
Ｌs （しきい値）より小さいか否かを判定する（ステッ
プＳ154 ）。

【０１１７】検出可能距離Ｌ1 が設定距離Ｌs よりも小
さい場合は、検出可能距離を越えて障害物が存在してい
る可能性は低いと考えられるので、検出可能距離Ｌ11ま
では走行路推定手段により走行路の左右白線部について
の推定値Ｒl ，Ｒr を優先し（ステップＳ155 ）、ま
た、検出可能距離Ｌ1 を越えると進行路についての推定
値Ｒ11を優先して（ステップＳ156 ）、それぞれ障害物
判定領域を設定し（ステップＳ157 ）、リターンする。

【０１１８】レーザデータによる補正 本例は、進行路推定手段による推定値半径及び走行路推
定手段による推定値が全く異なる場合には、レーザデー
タユニットよって検出される構造物（例えば路側のリフ
レクタ、隣接車線の車両等）を利用して、いずれの推定
値（曲率半径）が信頼できるかを判定するものである。

【０１１９】図３２に示すように、スタートすると、ま
ず、走行路の白線部についての推定値Ｒl ，Ｒr 及び進
行路についての推定値Ｒ11を読込み（ステップＳ161
）、それらの推定値Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11がすべて異なる
か否かを判定する（ステップＳ162 ）。

【０１２０】すべての曲率半径が異なる場合には、Ｎ個
以上の規則的なレーザレーダ・データあるか否かを判定
する（ステップＳ163 ）一方、そうでない場合は、シス
テムを停止し（ステップＳ164 ）、制御を終了する。
尚、レーザレーダ・データは、走行路が曲線であること
も考慮すると、少なくともＮ＝３個のレーザレーダ・デ
ータは必要である。

【０１２１】レーザレーダ・データがＮ個以上ある場合
は、レーザデータ・レーダに基づく走行路の推定値（曲
率半径）が、いずれかの推定値Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11に等し
いか否かを判定する（ステップＳ165 ）一方、レーザレ
ーダ・データがない場合には、いずれの推定値（曲率半
径）の信頼度が高いのか判定できないので、ステップＳ
163 に移行してシステムを停止する。

【０１２２】また、推定値（曲率半径）Ｒl ，Ｒr ，Ｒ
11のいずれもがレーザレーダ・データにより推定される
推定値（曲率半径）に等しくない場合も、同様に、ステ
ップＳ163 に移行するが、推定値Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11のい
ずれかに等しい場合は、等しい推定値の信頼度が最も高
いと判断してその推定値（曲率半径）を優先し（ステッ
プＳ166 〜Ｓ168 ）、走行路推定を行い、それに基づき
障害物判定領域を設定して（ステップＳ169 ）、リター
ンする。

【０１２３】例えば図３３に示すように、推定値Ｒl ，
Ｒr ，Ｒ11がすべて異なる場合であっても、自車Ａの前
方のレーザデータＤ1 〜Ｄ4 は推定値Ｒr と一致してい
るので、この場合は、推定値Ｒr が優先される。

【０１２４】障害物判断距離に基づく補正 本例は、自車両の直前に当たる障害物判断距離内では走
行路全体に亘って障害物判断をすることが望ましいが，
障害物判断距離を越えれば、障害物判定領域を広く設定
する必要がないことから、進行路推定による進行路に基
づいて設定される領域であることを考慮したものであ
る。

【０１２５】図３４に示すように、スタートすると、ま
ず、前述した手法に基づいて走行路が推定され（ステッ
プＳ171 ）、それから、自車速、相対速度、路面摩擦係
数により障害物判断距離Ｌ21を算出する（ステップＳ17
2 ）。尚、障害物判断距離Ｌ21は例えば次の式により求
められる。

【０１２６】

【数１２】 それから、ステップＳ171 において走行路の白線部につ
いての推定値Ｒl ，Ｒr が優先される場合であっても、
障害物判断距離Ｌ21内でのみ走行路の白線部についての
推定値Ｒl ，Ｒr を優先し、障害物判断距離Ｌ21を越え
れば、進行路についての推定値Ｒ11を優先して、それを
越える部分については推定値Ｒ11を優先して障害物判断
領域を設定し（ステップＳ173 ）、リターンする。

【０１２７】従って、図３５に示すように、障害物判断
の要求が特に高い障害物判断距離Ｌ21までは、走行路の
白線部についての推定値（曲率半径）Ｒl ，Ｒr を優先
して領域の設定をすることとなり、むやみに障害物判定
領域を大きくすることがないので、効率よく障害物判断
をすることができる。

【０１２８】尚、ステップＳ161 において進行路につい
ての推定値（曲率半径）Ｒ11が優先される場合には、障
害物判断距離内も、障害物判断距離を越えても、進行路
についての推定値Ｒ11が優先される。

【０１２９】(13)障害物の大きさに基づく補正 図３６に示すように、スタートすると、まず、走行路に
ついての推定値Ｒl ，Ｒr ，Ｒ11がすべて略等しいか否
かを判定し（ステップＳ181 ）、等しければステップＳ
182 に移行し、相対速度Ｖ1 が自車速Ｖ0 以下であるか
否かを判定する一方、等しくなければ、直ちにリターン
する。

【０１３０】相対速度が自車速より小さいと、接近して
いるので、ステップＳ183 に移行し、障害物の幅が所定
値より小さいか否かを判定する一方、小さくないと、障
害物とならないので、推定値Ｒ11を優先し（ステップＳ
184 ）、走行路を設定し（ステップＳ185 ）、リターン
する。

【０１３１】また、障害物の大きさが所定値以下であれ
ば、推定値Ｒl ，Ｒr を優先し（ステップＳ186 ）、走
行領域を設定し（ステップＳ185 ）、リターンする。

【０１３２】(9) 左右の白線部の曲率半径のうち一方の
みが、車両状態量による曲率半径に一致する場合の制御 尚、本例は、走行路推定手段によって推定された走行路
の左白線部についての推定値Ｒl が進行路推定手段によ
って推定された進行路についての推定値Ｒ11に等しく、
かつ右側白線部についての推定値Ｒr が検出不能である
場合について説明する。

【０１３３】具体的には、図３７に示すように、スター
トすると、例えば走行路推定手段によって推定された走
行路の左白線部についての推定値Ｒl が進行路推定手段
によって推定された進行路についての推定値Ｒ11に等し
く、かつ右白線部についての推定値Ｒr が検出不能であ
るか否かを判定する（ステップＳ191 ）。

【０１３４】ＹＥＳであれば、走行路の左白線部につい
ての推定値Ｒl の正否判定を行うために、右側のスキャ
ンエリアを左側にシフトし（ステップＳ192 ）、Ｒr が
検出されるか否かを判定する（ステップＳ193 ）一方、
ＮＯであれば、そのままリターンする。

【０１３５】ステップＳ193 の判定において、ＹＥＳで
あれば、白線部と自車との横方向の偏差である現在偏差
による判定で、推定値Ｒl が正しいか否かを判定し（ス
テップＳ194 ）、正しければ、車線上を走行しているい
わゆる車線またぎで、現在は右の白線部を検出すること
ができないと判断して（ステップＳ195 ）、推定値Ｒl
，Ｒr により走行路を推定して、リターンする一方、
ＮＯであれば、推定値Ｒl を基準に、白線の過去の履歴
を利用して車線幅を推定し（ステップＳ196 ）、リター
ンする。

【０１３６】

【発明の効果】請求項１に係る発明は、上記のように、
各走行路推定手段により推定された走行路の信頼度を信
頼度演算手段によって演算し、その結果により、各走行
路推定手段により推定された走行路の信頼度に基づい
て、走行領域推定手段によって走行領域を最終的に決定
するようにしているので、複数の走行路推定手段を有す
る場合に、各推定手段による推定値が異なる場合であっ
ても、走行路を推定することができる。

【０１３７】請求項２に係る発明は、画像処理に基づき
路面上の白線部を検出し、該白線部に基づき自車が今後
走行すると予想される走行路を推定するように構成して
いるので、走行領域を広範囲に亘って推定することがで
きる。

【０１３８】請求項３に係る発明は、車両状態量に基づ
き自車が今後走行すると予想される走行路を推定するよ
うにしているので、白線部がない道路においても、走行
路の推定をすることが可能となる。

【０１３９】請求項４に係る発明は、推定された走行路
の信頼度に基づいて、各走行路推定手段により推定され
た走行路の重み付けを行い、その重み付けを考慮して、
推定された走行路を平均化して走行領域を最終的に推定
するようにしているので、複数の走行路推定手段を有す
る場合に、各推定手段による推定値が異なる場合であっ
ても、走行路を精度よく推定することができる。

【０１４０】請求項５に係る発明は、推定された走行路
の信頼度を比較し、その結果に基づき、信頼度の最も高
い走行路に基づき走行領域を推定するようにしているの
で、複数の走行路推定手段を有する場合に、各推定手段
による推定値が異なる場合であっても、走行路を精度よ
くかつ簡単に推定することができる。

【０１４１】請求項６に係る発明は、推定された走行路
の変化率に基づいて、信頼度を演算することができる。

【０１４２】請求項７に係る発明は、推定された走行路
の検出率に基づいて、信頼度を演算することができる。

【０１４３】請求項８に係る発明は、白線部を構成する
と推測される白線候補点と画像処理によるスキャン範囲
との比率に基づいて、信頼度の高いものを、走行路とし
て選択することができる。

【０１４４】請求項９に係る発明は、自車と白線部との
横方向の偏差の比較に基づいて、信頼度の高いものを走
行路として選択することができる。

【０１４５】請求項１０に係る発明は、白線部を構成す
ると推測される白線候補点の数、自車と白線部との横方
向の偏差に基づいて、信頼度を演算することができる。

【０１４６】請求項１１に係る発明は、ヘッドランプの
状態に応じて、第１走行路推定手段により推定する走行
領域を補正するようにしているので、ヘッドランプの状
態に応じて、精度よく走行領域を推定することができ
る。

【０１４７】請求項１２に係る発明は、白線部の輝度と
路面の平均輝度との差が所定値よりも小さいときに、推
定禁止手段によって第１走行路推定手段による推定を禁
止するようにしているので、誤検出を防止することがで
きる。

【０１４８】請求項１３に係る発明は、左右の白線部の
曲率半径の絶対値が等しくかつ符号が異なり、左右の白
線部の変化率により白線認識にエラーがないと判断され
たとき、ピッチ角補正手段によって、第１走行路推定手
段のＣＣＤカメラと道路との相対ビッチ角を補正するよ
うにしているので、ＣＣＤカメラのピッチ角のエラーに
よる影響をなくすことが可能である。

【０１４９】請求項１４に係る発明は、走行路推定手段
による左右白線の推定値のうち一方の推定値が第２走行
路推定手段による推定値に等しく、かつ他方の推定値を
利用できないとき、走行領域推定手段によって、上記一
方の推定値について正否判定が行われ、正しいときは第
１走行路推定手段による上記一方の推定値が、正しくな
いときは第２走行路推定手段による推定値が優先される
ようにしているので、上記他方の推定値を利用できない
ときでも、走行路の推定が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】自動車の斜視図である。

【図２】制御系のブロック図である。

【図３】コントロールユニットのブロック図である。

【図４】障害物検知の処理の流れを示す流れ図である。

【図５】走行路推定の基本制御を示す流れ図である。

【図６】逆光判定の制御を示す流れ図である。

【図７】車両状態量に基づく進行路推定のサブルーチン
を示す流れ図である。

【図８】先行車両に基づく進行路推定のサブルーチンを
示す流れ図である。

【図９】画像処理に基づく走行路推定のサブルーチンを
示す流れ図である。

【図１０】ＣＣＤカメラのピッチ角補正の説明図であ
る。

【図１１】ＣＣＤカメラのピッチ角補正のサブルーチン
を示す流れ図である。

【図１２】信頼度演算のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図１３】同流れ図である。

【図１４】推定値の変化率と信頼度との関係を示す図で
ある。

【図１５】白線部の実線と破線との説明図である。

【図１６】信頼度が高いものを決定する制御のサブルー
チンを示す流れ図である。

【図１７】同流れ図である。

【図１８】信頼度演算のサブルーチンを示す流れ図であ
る。

【図１９】多数決により推定値を決定する制御の流れ図
である。

【図２０】推定値の関係を示す図である。

【図２１】推定値の関係を示す図である。

【図２２】推定値の関係を示す図である。

【図２３】推定値の関係を示す図である。

【図２４】推定値の関係を示す図である。

【図２５】推定値の関係を示す図である。

【図２６】変形例を示す流れ図である。

【図２７】ヘッドランプ補正のサブルーチンを示す流れ
図である。

【図２８】ヘッドランプ補正の説明図である。

【図２９】同説明図である。

【図３０】白線候補点の検出距離の説明図である。

【図３１】白線部候補点の検出距離に基づく補正のサブ
ルーチンを示す流れ図である。

【図３２】レーザデータによる補正のサブルーチンを示
す流れ図である。

【図３３】レーザデータによる補正の説明図である。

【図３４】障害物判断距離による補正のサブルーチンを
示す流れ図である。

【図３５】同説明図である。

【図３６】障害物の大きさ等に基づく補正のサブルーチ
ンを示す流れ図である。

【図３７】車線またぎの判定のサブルーチンを示す流れ
図である。

【符号の説明】

１ 自動車 ６ コントロールユニット ６Ａ 障害物検出手段 ６Ｂ 第２走行路路推定手段 ６Ｃ 第１走行路推定手段 ７ 車速センサ ８ 舵角センサ ９ ヨーレートセンサ ２７ 信頼度演算手段 ２８ 走行領域設定手段 ３０ 領域補正手段

フロントページの続き (72)発明者 足立 智彦 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内 (72)発明者 中植 宏志 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自車の今後の走行路を推定する複数の走
   行路推定手段を備える自動車の走行路推定装置におい
   て、 上記各走行路推定手段により推定された走行路の信頼度
   を演算する信頼度演算手段と、 該信頼度演算手段の出力を受け、走行路の信頼度に基づ
   いて、走行路を最終的に推定する走行領域推定手段を備
   えることを特徴とする自動車の走行路推定装置。
2. 【請求項２】 走行路推定手段は、画像処理に基づき路
   面上の白線部を検出し、該白線部に基づき自車が今後走
   行すると予想される走行路を推定する第１走行路推定手
   段で、左の白線部に基づいて走行路を推定する左白線推
   定手段と、右の白線部に基づいて走行路を推定する右白
   線推定手段とを備えるところの請求項１記載の自動車の
   走行路推定装置。
3. 【請求項３】 走行路推定手段は、さらに、車両状態量
   に基づき自車が今後走行すると予想される走行路を推定
   する第２走行路推定手段を有するところの請求項２記載
   の自動車の走行路推定装置。
4. 【請求項４】 走行領域推定手段は、信頼度演算手段の
   出力を受け、推定された走行路の信頼度に基づいて上記
   各走行路推定手段により推定された走行路の重み付けを
   行い、その重み付けを考慮して、推定された走行路を平
   均化して走行領域を最終的に推定するものであるところ
   の請求項１、請求項２又は請求項３記載の自動車の走行
   路推定装置。
5. 【請求項５】 走行領域推定手段は、信頼度演算手段の
   出力を受け、推定された走行路の信頼度を比較して信頼
   度の最も高い走行路を走行領域と推定するものであると
   ころの請求項１、請求項２又は請求項３記載の自動車の
   走行路推定装置。
6. 【請求項６】 信頼度演算手段は、推定された走行路の
   変化率に基づいて、信頼度を演算するところの請求項
   １、請求項２又は請求項３記載の自動車の走行路推定装
   置。
7. 【請求項７】 信頼度演算手段は、推定された走行路の
   検出率に基づいて、信頼度を演算するところの請求項
   １、請求項２又は請求項３記載の自動車の走行路推定装
   置。
8. 【請求項８】 信頼度演算手段は、白線部を構成すると
   推測される白線候補点と画像処理によるスキャン範囲と
   の比率に基づいて、信頼度の高いものを選択するところ
   の請求項２記載の自動車の走行路推定装置。
9. 【請求項９】 信頼度演算手段は、自車と白線部との横
   方向の偏差の比較に基づいて、信頼度の高いものを選択
   するところの請求項２記載の自動車の走行路推定装置。
10. 【請求項１０】 信頼度演算手段は、白線部を構成する
    と推測される白線候補点の数、自車と白線部との横方向
    の偏差に基づいて、信頼度を演算するところの請求項２
    記載の自動車の走行路推定装置。
11. 【請求項１１】 ヘッドランプの状態を検出する状態検
    出手段と、 該状態検出手段の出力を受け、ヘッドランプの状態に応
    じて、第１走行路推定手段により推定する走行領域を補
    正する領域補正手段とを備えるところの請求項２又は請
    求項３記載の自動車の走行路推定装置。
12. 【請求項１２】 路面の平均輝度を検出する第１輝度検
    出手段と、 白線部の輝度を検出する第２輝度検出手段と、 上記第１及び第２輝度検出手段の出力を受け、白線部の
    輝度と路面の平均輝度との差が所定値よりも小さいとき
    には第１走行路推定手段による推定を禁止する推定禁止
    手段とを備えるところの請求項２又は請求項３記載の自
    動車の走行路推定装置。
13. 【請求項１３】 ＣＣＤカメラを有し画像処理に基づき
    路面上の白線部を検出し、該白線部に基づき自車が今後
    走行すると予想される走行路を推定する第１走行路推定
    手段を備え、該第１走行路推定手段が、左の白線部に基
    づいて走行路を推定する左白線推定手段と、右の白線部
    に基づいて走行路を推定する右白線推定手段とを有する
    自動車の走行路推定装置において、 上記左白線及び右白線推定手段の出力を受け、左右の白
    線部の変化率を検出する変化率検出手段と、 上記左白線及び右白線推定手段、変化率検出手段の出力
    を受け、左白線及び右白線推定手段による左右の白線部
    の曲率半径の絶対値が等しくかつ符号が異なり、左右の
    白線部の変化率により白線認識にエラーがないと判断さ
    れたとき、ＣＣＤカメラと道路との相対ピッチ角を補正
    するピッチ角補正手段とを備えることを特徴とする自動
    車の走行路推定装置。
14. 【請求項１４】 画像処理に基づき路面上の白線部を検
    出し、該白線部に基づき自車が今後走行すると予想され
    る走行路を推定する第１走行路推定手段を備え、該第１
    走行路推定手段が、左の白線部に基づいて走行路を推定
    する左白線推定手段と、右の白線部に基づいて走行路を
    推定する右白線推定手段とを有する自動車の走行路推定
    装置において、 車両状態量に基づき自車が今後走行すると予想される走
    行路を推定する第２走行路推定手段と、 上記第１及び第２走行路推定手段の出力を受け、第１走
    行路推定手段による左右白線の推定値のうち一方の推定
    値が第２走行路推定手段による推定値に等しく、かつ他
    方の推定値を利用できないとき、上記一方の推定値につ
    いて正否判定を行い、正しいときは第１走行路推定手段
    による上記一方の推定値を、正しくないときは第２走行
    路推定手段による推定値を優先させる走行領域推定手段
    とを備えることを特徴とする自動車の走行路推定装置。