JP2004117071A - 車外監視装置、及び、この車外監視装置を備えた走行制御装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】画像に基づく車外情報とレーダを用いた車外情報とを効率的に用いて精度の高い車外監視を行う。
【解決手段】車外監視装置５は、ステレオカメラ３で撮像したステレオ画像対をステレオ処理部１５で処理して検出した立体物（画像立体物）と、ミリ波送受信部４からの送受信データを測距処理部１６で処理して検出した立体物（ミリ波立体物）とを融合して画像立体物単体、ミリ波立体物単体、或いは、画像立体物とミリ波立体物との組合わせの何れかによる各フュージョン立体物を設定するとともに、画像立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度及びミリ波立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度を判定し、これらの信頼度のうち少なくとも何れか一方が所定以上の信頼度であるフュージョン立体物の中から先行車を選定する。
【選択図】 図１
【解決手段】車外監視装置５は、ステレオカメラ３で撮像したステレオ画像対をステレオ処理部１５で処理して検出した立体物（画像立体物）と、ミリ波送受信部４からの送受信データを測距処理部１６で処理して検出した立体物（ミリ波立体物）とを融合して画像立体物単体、ミリ波立体物単体、或いは、画像立体物とミリ波立体物との組合わせの何れかによる各フュージョン立体物を設定するとともに、画像立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度及びミリ波立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度を判定し、これらの信頼度のうち少なくとも何れか一方が所定以上の信頼度であるフュージョン立体物の中から先行車を選定する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に基づく車外監視とレーダを用いた車外監視とを併用した車外監視装置、及び、この車外監視装置を備えた走行制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車載カメラ等からの画像を処理して走行環境を検出し、この走行環境データから先行車情報等を検出する車外監視装置については様々な提案がなされており、さらにこのような車外監視装置で検出した先行車に対して車間距離を一定以上に保つ追従走行制御等を行う各種走行制御装置が実用化されている。
【０００３】
ところで、この種の車外監視装置においては、雨、雪、霧、逆光、夜間時等に先行車等の認識能力が低下する場合がある。これに対処し、例えば特開平６−２３０１１５号公報には、ステレオカメラで得られた画像を処理することにより先行車等との車間距離を検出し、ミリ波レーダによって得られたデータから先行車等との車間距離を検出するとともに、外部環境等に基づいてステレオカメラ及びミリ波レーダの信頼度を判定し、判定した信頼度に基づき、画像処理で得られた車間距離とミリ波レーダからのデータ処理で得られた車間距離のうちの何れかを選択的に用いる技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特開平６−２３０１１５号公報に開示された技術は、外部環境等に基づいてステレオカメラ及びミリ波レーダの信頼度を判定しているにすぎないため、場合によっては好ましくない車間距離情報を選択して走行制御等を行う虞がある。すなわち、上述の技術では、画像処理で得られる各車間距離情報全体の信頼度とミリ波レーダからのデータ処理で得られる各車間距離情報全体の信頼度とを外部環境等によって判定しているにすぎないため、例えば、ある先行車との車間距離について画像処理により適切な値が求められている場合があっても、ステレオカメラの信頼度が低いと判定された場合にはこの値が採用されない等の不具合を生じる場合がある。
【０００５】
また、上述の技術は、異なる２通りの方法によって車間距離を演算しているにもかかわらず、採用される車間距離情報は何れか一方によるものであるため、各距離情報を効率的に用いているとは言い難い。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、画像に基づく車外情報とレーダを用いた車外情報とを効率的に用いて精度の高い車外監視を行うことのできる車外監視装置、及び、その車外監視装置を備えた走行制御装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明による車外監視装置は、撮像手段からの画像情報に基づいて立体物を検出する第１の立体物検出手段と、レーダ手段からの信号に基づいて立体物を検出する第２の立体物検出手段と、上記第１の立体物検出手段で検出した上記各立体物と上記第２の立体物検出手段で検出した上記各立体物とを融合してこれらの組み合わせ或いは上記各立体物単体に基づくフュージョン立体物を設定するフュージョン立体物設定手段と、上記第１の立体物検出手段による上記各フュージョン立体物の検出状況に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定する第１の信頼度判定手段と、上記第２の立体物検出手段による上記各フュージョン立体物の検出状況に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定する第２の信頼度判定手段と、上記第１の信頼度判定手段或いは上記第２の信頼度判定手段の少なくとも何れか一方で所定以上の信頼度が判定された上記フュージョン立体物の中から先行車を選定する先行車選定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、請求項２記載の発明による車外監視装置は、請求項１記載の発明において、上記第１の立体物検出手段は、検出した上記各立体物のうちコーナーを介して２以上の面が連続する立体物をコーナー状立体物として別途登録し、上記第１の信頼度判定手段は、上記各フュージョン立体物が上記第１の立体物検出手段によってコーナー状立体物として登録された回数に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３記載の発明による車外監視装置は、請求項１または請求項２記載の発明において、上記第２の信頼度判定手段は、上記各フュージョン立体物が上記第２の立体物検出手段によって検出された回数に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４記載の発明による走行制御装置は、請求項１乃至請求項３の何れか１つに記載の車外監視装置を備え、当該車外監視装置で選定した先行車の情報を用いて走行制御することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図面は本発明の実施の一形態に係わり、図１は車両に搭載した車両用運転支援装置の概略構成図、図２は車外監視装置の要部を示す機能ブロック図、図３はフュージョン立体物の概念図、図４は先行車認識ルーチンのフローチャートである。
【００１２】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）で、この車両１には、走行制御装置の一例としての車間距離自動維持運転システム（ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）システム）２が搭載されている。このＡＣＣシステム２は、主として、撮像手段としてのステレオカメラ３と、レーダ手段としてのミリ波送受信部４と、車外監視装置５と、走行制御ユニット６とを有して構成され、定速走行制御状態のときは運転者が設定した車速を保持した状態で走行し、追従走行制御状態のときは目標車速を先行車の車速に設定し、自車両前方の立体物の位置情報に応じ、先行車に対して一定車間距離を保持した状態で走行する。
【００１３】
ステレオカメラ３は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の個体撮像素子を用いた左右１組のＣＣＤカメラで構成され、これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、画像情報を車外監視装置５に入力する。
【００１４】
ミリ波送受信部４は、自車両１の先端に設けられ、前方に所定にミリ波（例えば３０Ｇ Ｈｚ 〜１００Ｇ Ｈｚ の電波）を送信するとともに、反射して戻ってくるミリ波を受信し、送受信データを車外監視装置５に入力する。
【００１５】
また、自車両１には、車速を検出する車速センサ７が設けられており、この車速は車外監視装置５と走行制御ユニット６とに入力される。さらに、自車両１には、ハンドル角を検出するハンドル角センサ８、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ９が設けられており、これらハンドル角の信号とヨーレートの信号は車外監視装置５に入力される。
【００１６】
車外監視装置５は、第１の立体物検出手段としての機能を備えたステレオ画像処理部１５と、第２の立体物検出手段としての測距処理部１６と、フュージョン立体物設定手段としてのフュージョン立体物設定部１７と、自車走行領域推定部１８と、第１，第２の信頼度判定手段及び先行車選定手段としての機能を備えた先行車認識部１９とを有して構成されている。なお、本実施の形態において、上述の各部は、自車両１の左右（幅）方向をＸ座標、自車両１の上下方向をＹ座標、自車両１の前後方向をＺ座標とする自車両１を基準とする実空間の３次元座標系を用いて各処理を行う。この場合、ステレオカメラ３を成す２台のＣＣＤカメラの中央の真下の道路面を原点として、自車両１の右側がＸ軸の＋側、自車両１の上方がＹ軸の＋側、自車両１の前方がＺ軸の＋側として設定される。
【００１７】
ステレオ画像処理部１５は、ステレオカメラ３からの画像を、例えば以下のように処理することで、白線認識、側壁認識、立体物認識等を行う。すなわち、ステレオ画像処理部１５は、先ず、ステレオカメラ３のＣＣＤカメラで自車両の進行方向を撮像した１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって画像全体に渡る距離情報を求める処理を行って、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な進路形状データ、側壁データ、立体物データ等と比較し、画像上の白線、道路に沿って存在するガードレールや縁石等の側壁、車両等の立体物を抽出（検出）する。こうして抽出された白線、側壁、立体物に係る各データは、それぞれのデータ毎に異なったナンバーが割り当てられる。また、更に立体物データに関しては、自車両１からの距離の相対的な変化量と自車両１の車速との関係から、自車両１に向かって移動する逆方向移動物と、停止している停止物と、自車両１と略同方向に移動する順方向移動物の３種類に分類される。
【００１８】
ところで、対向車や先行車等の車両が撮像された場合、一般に、撮像画像上には、車体の正面や背面に加え、これらにコーナーを介して連続する車体の側面が写し出される。このような場合において、通常、ステレオ画像処理部１５は、画像上に写し出された車体正面や背面を立体物として抽出するとともに、車体側面等を上記立体物に連続する側壁として抽出する。従って、抽出された立体物が車両等である場合、その立体物にはコーナーを介して側壁が連続して認識されることが多い。換言すれば、スミアやフレア等が立体物として誤って抽出された場合には側壁が連続することは考えにくいため、２以上の面が連続する立体物は車両等の可能性が高いと判定することができる。そこで、ステレオ画像処理部３では、コーナーを介して側壁が連続する立体物を、特に、コーナー状立体物として別途登録する。
【００１９】
測距処理部１６は、ミリ波送受信部４からの送受信データを、例えば以下のように処理することで立体物認識を行う。すなわち、測距処理部１６では、送信波が目標で反射されて戻ってくるまでの時間差をもとに、自車両１から目標までの相対距離を計測する。そして、距離値の分布状態から、同一の距離値が連続する部分を１つの立体物として抽出する。
【００２０】
ここで、測距処理部１６には前回抽出され登録された立体物（以下、ミリ波立体物と称す）に係るデータが格納されており、測距処理部１６は、新たな立体物（以下、検出ミリ波立体物と称す）を抽出すると、ミリ波立体物との対応判定を行う。すなわち、測距処理部１６では、検出ミリ波立体物とミリ波立体物とについての同一確率Ｐを算出し、同一確率Ｐが閾値以上ならば対応と判定する。本実施の形態において、同一確率Ｐは、例えば、検出ミリ波立体物とミリ波立体物との間のＺ座標、Ｘ座標、及び、Ｚ方向速度の同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖを求め、それらを統合することで算出される。
【００２１】
具体的に説明すると、ある検出ミリ波立体物ｎとあるミリ波立体物ｍとの間のＺ座標、Ｘ座標、Ｚ方向速度の差がΔＺ、ΔＸ、ΔＶであるときの同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖは、標準偏差σｚ，σｘ，σｖの正規分布の累積分布関数によって、例えば、
【数１】
【数２】
【数３】
により算出される。そして、これら検出ミリ波立体物ｎとミリ波立体物ｍとの間の各同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖを統合した同一確率Ｐが、
Ｐ＝Ｐｚ×Ｐｘ×Ｐｖ …（４）
によって求められる。
【００２２】
測距処理部１６では、このような演算を検出ミリ波立体物とミリ波立体物との全ての組合わせに対して行い、同一確率Ｐが閾値（例えば３０％）以上且つ最大となる組み合わせを選出する。そして、測距処理部１６では、検出立体物が対応したミリ波立体物を上記検出ミリ波立体物で更新してミリ波立体物として継続登録するとともに、対応しなかった検出ミリ波立体物のデータを新たなミリ波立体物として登録する。さらに、検出ミリ波立体物に対応しなかったミリ波立体物のデータについては、所定の消去要件のもとで消去する。
【００２３】
フュージョン立体物設定部１７は、ステレオ画像処理部１５から各立体物（以下、画像立体物と称する）に係る情報が入力されるとともに、測距処理部１６から各ミリ波立体物に係る情報が入力され、これらを融合することで、フュージョン立体物を設定する。
【００２４】
具体的に説明すると、フュージョン立体物設定部１７は、先ず、各画像立体物と各ミリ波立体物との対応判定を行う。すなわち、フュージョン立体物設定部１７では、各画像立体物のＺ座標、Ｘ座標、及び、Ｚ方向速度と、各ミリ波立体物のＺ座標、Ｘ座標、及び、Ｚ方向速度とを用いて、例えば上述の式（１）〜（４）により、各組み合わせによる同一確率Ｐを演算する。これにより、画像立体物とミリ波立体物とが対応する場合には、これらの同一確率Ｐが最大且つ閾値以上となる組み合わせが決定される。
【００２５】
そして、フュージョン立体物設定部１７は、画像立体物とミリ波立体物との融合による各フュージョン立体物を得る。すなわち、フュージョン立体物設定部１７は、例えば図３に示すように、画像立体物単体のフュージョン立体物（図３中に四角で表示）、ミリ波立体物単体のフュージョン立体物（図３中に丸で表示）、或いは、画像立体物とミリ波立体物との組み合わせによるフュージョン立体物（図３中に四角と丸で表示）の何れかからなる各フュージョン立体物を得る。ここで、各フュージョン立体物は、当該フュージョン立体物の自車両１との間の距離、Ｘ座標、速度、幅等の各情報や、Ｚ方向速度で判定される移動状況（順方向移動物、停止物、或いは、対向車）等の情報を有する。この場合において、画像立体物とミリ波立体物との組み合わせによるフュージョン立体物では、自車両１との距離の設定に際してはミリ波立体物の情報が優先的に採用され、Ｘ座標の設定に際しては画像立体物の情報が優先的に採用され、速度の設定に際してはミリ波立体物の情報が優先的に採用され、幅の設定に際しては画像立体物の情報が優先的に採用される。
【００２６】
このようにして新たなフュージョン立体物が設定されると、フュージョン立体物設定部１７は、前回登録されたフュージョン立体物との一致判定を行い、一致したフュージョン立体物についてはその登録情報を新たなフュージョン立体物の情報に基づいて更新することで継続登録する。また、フュージョン立体物設定部１７では、一致しなかった新たなフュージョン立体物に関しての新規登録を行うとともに、一致しなかった過去のフュージョン立体物に関しては即消去する。
【００２７】
自車走行領域推定部１８は、車速センサ７からの車速信号、ハンドル角センサ８からのハンドル角信号、ヨーレートセンサ９からのヨーレート信号等が入力されるとともに、ステレオ画像処理部１５から白線データや側壁データ等が入力され、自車進行路と走行レーン幅とによる自車走行領域を推定する。
【００２８】
この場合、自車走行領域推定部１８では、先ず、例えば以下の４通りにより自車進行路の推定を行う。
ａ．白線に基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の白線データが得られており、これら白線データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、白線と並行して形成される。
【００２９】
ｂ．ガードレール、縁石等の側壁データに基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の側壁データが得られており、これら側壁データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、側壁と並行して形成される。
【００３０】
ｃ．先行車軌跡に基づく自車進行路推定…先行車の過去の走行軌跡を基に、自車進行路を推定する。
【００３１】
ｄ．自車両１の走行軌跡に基づく自車走行路推定…自車両１の運転状態を基に、自車進行路を推定する。例えば、ヨーレートγ、車速Ｖ、ハンドル角θＨを基に、以下の手順で自車進行路を推定する。
【００３２】
まず、ヨーレートセンサ９が有効か判定され、ヨーレートセンサ９が有効であれば、
Ｃｕａ＝γ／Ｖ …（５）
により現在の旋回曲率Ｃｕａが算出される。
【００３３】
一方、ヨーレートセンサ９が無効であれば、ハンドル角θＨから求められる操舵角δが、所定値（例えば０．５７度）以上で転舵が行われているか否か判定され、操舵角δが０．５７度以上で操舵が行われている場合は、操舵角δと自車速Ｖを用いて、例えば
Ｒｅ＝（１＋Ａ・Ｖ２）・（Ｌ／δ） …（６）
Ｃｕａ＝１／Ｒｅ …（７）
により現在の旋回曲率Ｃｕａが算出される。ここで、Ｒｅは旋回半径、Ａは車両のスタビリティファクタ、Ｌはホイールベースである。
【００３４】
また、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃｕａは０（直進走行状態）とされる。
【００３５】
こうして、得られる現在の旋回曲率Ｃｕａを加えた過去所定時間（例えば約０．３秒間）の旋回曲率から平均旋回曲率を算出し、自車進行路を推定する。
【００３６】
尚、ヨーレートセンサ９が有効であって、上述の（５）式により現在の旋回曲率Ｃｕａが算出される場合であっても、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃｕａは０（直進走行状態）に補正するようにしても良い。
【００３７】
以上のように自車進行路を推定した後、自車走行領域推定部１８は、自車走行レーン幅の算出を行う。
具体的には、自車走行領域推定部１８では、自車進行路の推定が上述の「ａ．」で行われた場合であって、且つ、ステレオ画像処理部１５で左右両方の白線が認識されている場合には、左右白線間の間隔を今回の走行レーン幅として設定する。一方、自車進行路の推定が上述の「ａ．」で行われた場合であって、且つ、ステレオ画像処理部１５で左右何れかの白線しか検出されていない場合には、平均走行レーン幅を今回の走行レーン幅として設定する。また、自車進行路の推定が上述の「ｂ．」、「ｃ．」、「ｄ．」の何れかにより行われた場合には、幅２．２ｍ（予め現代の道路事情等を勘案して設定した値）を今回の走行レーン幅として設定する。そして、自車走行領域推定部１８では、上述の何れかで今回の走行レーン幅の設定を完了した後、今回の走行レーン幅が異常に大きく、或いは、小さくなり過ぎないように、３．５ｍから２．２ｍの間（予め現代の道路事情等を勘案して設定した値）に制限し、過去所定時間（例えば、約１０秒間）の走行レーン幅より平均走行レーン幅を求める。これにより、自車走行領域が推定される。
【００３８】
先行車認識部１９は、自車両１の順方向に移動する各フュージョン立体物のミリ波立体物としての信頼度及び画像立体物としての信頼度を調べるとともに、上記各フュージョン立体物の自車走行領域内への侵入状況を調べる。そして、各信頼度のうち少なくとも何れか一方の信頼度が所定信頼度以上であって、且つ、自車走行領域内に所定時間以上継続して侵入しているフュージョン立体物の中から、自車両１に最も近い順方向移動物を先行車として選定する。
【００３９】
次に、先行車認識部１９で実行される先行車認識ルーチンについて、図４のフローチャートに従って説明する。
このルーチンは所定時間毎に実行されるもので、ルーチンがスタートすると、先行車認識部１９は、先ず、ステップＳ１０１において、フュージョン立体物設定部１７で設定された各フュージョン立体物の中から所定のフュージョン立体物を選択する。ここで、本実施の形態において、ステップＳ１０１でのフュージョン立体物の選択は、例えば自車両１に近いものから順次行われる。
【００４０】
続くステップＳ１０２において、先行車認識部１９は、ステップＳ１０１で今回選択したフュージョン立体物が自車両１の順方向に移動するフュージョン立体物（順方向移動物）であるか否かを調べ、今回のフュージョン立体物が順方向移動物であると判定した場合にはステップＳ１０３に進み、順方向移動物ではないと判定した場合にはステップＳ１０７に進む。
【００４１】
ステップＳ１０２からステップＳ１０３に進むと、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物がミリ波立体物に対応するフュージョン立体物であるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、ステップＳ１０３において、今回のフュージョン立体物がミリ波立体物単体のフュージョン立体物或いはミリ波立体物と画像立体物との組み合わせによるフュージョン立体物の何れかであるか否かを調べる。そして、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物が上述の何れかである場合にはミリ波立体物に対応すると判定してステップＳ１０４に進み、ミリ波立体物との対応回数をカウントするミリ波登録カウンタＣｍをインクリメント（Ｃｍ←Ｃｍ＋１）した後、ステップＳ１０５に進む。一方、ステップＳ１０３において、今回のフュージョン立体物がミリ波立体物に対応しないと判定した場合には、そのままステップＳ１０５に進む。
【００４２】
ステップＳ１０３或いはステップＳ１０４からステップＳ１０５に進むと、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物がコーナー状立体物に対応するフュージョン立体物であるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、ステップＳ１０５において、今回のフュージョン立体物が、画像立体物単体のフュージョン立体物或いはミリ波立体物と画像立体物との組み合わせによるフュージョン立体物の何れかであって、且つ、当該フュージョン立体物を構成する画像立体物がコーナー状立体物として登録されているか否かを調べる。そして、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物が上述の条件を満たす場合にはコーナー状立体物に対応すると判定してステップＳ１０６に進み、コーナー状立体物との対応回数をカウントするコーナー状登録カウンタＣｃをインクリメント（Ｃｃ←Ｃｃ＋１）した後、ステップＳ１０７に進む。一方、ステップＳ１０５において、今回のフュージョン立体物がコーナー状立体物に対応しないと判定した場合には、そのままステップＳ１０７に進む。
【００４３】
ステップＳ１０２、ステップＳ１０５、或いは、ステップＳ１０６からステップＳ１０７に進むと、先行車認識部１９は、ステップＳ１０１で全てのフュージョン立体物を選択したか否かを調べ、未だ全てのフュージョン立体物を選択していないと判定した場合にはステップＳ１０１に戻り、一方、全てのフュージョン立体物を選択したと判定した場合にはステップＳ１０８に進む。
【００４４】
ステップＳ１０８において、先行車認識部１９は、ステップＳ１０２で順方向移動物であると判定された各フュージョン立体物（以下、単に順方向移動物と称す）の中から所定の順方向移動物を選択する。ここで、本実施の形態において、ステップＳ１０８での順方向移動物の選択は、自車両１に近いものから順次行われる。
【００４５】
続くステップＳ１０９において、先行車認識部１９は、今回選択した順方向移動物が自車走行領域内に侵入しているか否かを調べる。そして、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物が自車走行領域内に侵入していると判定した場合には、ステップＳ１１０に進み、今回の順方向移動物の自車走行領域内への侵入回数をカウントする侵入カウンタＣｉをインクリメント（Ｃｉ←Ｃｉ＋１）した後、ステップＳ１１２に進む。一方、ステップＳ１０９において、今回の順方向移動物が自車走行領域内に侵入していないと判定した場合には、ステップＳ１１１に進み、侵入カウンタＣｉをクリア（Ｃｉ←０）した後、ステップＳ１１５に進む。
【００４６】
ステップＳ１１０からステップＳ１１２に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物に対する侵入カウンタＣｉが予め設定された閾値Ｃｉ１以上であるか否かを調べることにより、今回の順方向移動物が所定時間以上連続して自車走行領域内に侵入しているか否かを調べる。そして、ステップＳ１１２において、侵入カウンタＣｉが閾値Ｃｉ１以上である場合にはステップＳ１１３に進み、一方、侵入カウンタＣｉが閾値Ｃｉ１よりも小さい場合にはステップＳ１１５に進む。
【００４７】
ステップＳ１１２からステップＳ１１３に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物に対するミリ波登録カウンタＣｍが予め設定した閾値Ｃｍ１以上であるか否かを調べることにより、今回の順方向移動物が実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物が所定回数以上ミリ波立体物に対応しているか否かを調べることにより、当該順方向移動物が、ミリ波立体物に基づいて、実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。そして、ステップＳ１１３においてミリ波登録カウンタＣｍが閾値Ｃｍ１以上である場合にはステップＳ１１６に進み、一方、ミリ波登録カウンタＣｍが閾値Ｃｍ１よりも小さい場合にはステップＳ１１５に進む。
【００４８】
ステップＳ１１３からステップＳ１１４に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物に対するコーナー状登録カウンタＣｃが予め設定した閾値Ｃｃ１以上であるか否かを調べることにより、今回の順方向移動物が実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物が所定回数以上コーナー状立体物に対応しているか否かを調べることにより、当該順方向移動物が、画像立体物に基づいて、実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。そして、ステップＳ１１４においてコーナー状登録カウンタＣｃが閾値Ｃｃ１以上である場合にはステップＳ１１６に進み、一方、コーナー状登録カウンタＣｃが閾値Ｃｃ１よりも小さい場合にはステップＳ１１５に進む。
【００４９】
そして、ステップＳ１１３或いはステップＳ１１４からステップＳ１１６に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物を先行車として登録した後、ルーチンを抜ける。
【００５０】
一方、ステップＳ１１１、ステップＳ１１２、或いはステップＳ１１３からステップＳ１１５に進むと、先行車認識部１９は、ステップＳ１０８で全ての順方向移動物を選択したか否かを調べ、未だ全ての順方向移動物を選択していないと判定した場合にはステップＳ１０８に戻り、一方、全ての順方向移動物を選択したと判定した場合には、先行車登録を行わないままルーチンを抜ける。
【００５１】
走行制御ユニット６は、運転者の操作入力によって設定される走行速度を維持するよう定速走行制御を行う定速走行制御の機能、及び自車両と先行車の車間距離を一定に保持した状態で走行する追従走行制御の機能を実現するもので、ステアリングコラムの側部等に設けられた定速走行操作レバーに連結される複数のスイッチ類で構成された定速走行スイッチ１０、車外監視装置５、車速センサ７等が接続されている。
【００５２】
定速走行スイッチ１０は、定速走行時の目標車速を設定する車速セットスイッチ、主に目標車速を下降側へ変更設定するコーストスイッチ、主に目標車速を上昇側へ変更設定するリジュームスイッチ等で構成されている。更に、この定速走行操作レバーの近傍には、走行制御のＯＮ／ＯＦＦを行うメインスイッチ（図示せず）が配設されている。
【００５３】
運転者が図示しないメインスイッチをＯＮし、定速走行操作レバーにより、希望する速度をセットすると、定速走行スイッチ１０からの信号が走行制御ユニット６に入力され、走行制御ユニット６は、車速センサ７で検出した車速が運転者のセットした設定車速に収束するように、スロットルアクチュエータ１１を駆動させてスロットル弁１２の開度をフィードバック制御し、自車両を自動的に定速状態で走行させる。
【００５４】
又、走行制御ユニット６は、定速走行制御を行っている際に、車外監視装置５にて先行車を認識し、先行車の速度が自車両の設定した目標速度以下の場合には、先行車に対して一定の車間距離を保持した状態で走行する追従走行制御へ自動的に切換える。
【００５５】
車両の走行制御が追従走行制御へ移行すると、走行制御ユニット６は、車外監視装置５で求めた自車両１と先行車との車間距離及び先行車速と、車速センサ７で検出した自車速とに基づき適切な車間距離の目標値を設定する。そして、車間距離が目標値になるように、スロットルアクチュエータ１１へ駆動信号を出力して、スロットル弁１２の開度をフィードバック制御し、先行車に対して一定車間距離を保持した状態で追従走行させる。
【００５６】
このような実施の形態によれば、車外監視装置５は、ステレオカメラ３で撮像したステレオ画像対をステレオ処理部１５で処理して検出した立体物（画像立体物）と、ミリ波送受信部４からの送受信データを測距処理部１６で処理して検出した立体物（ミリ波立体物）とを融合して画像立体物単体、ミリ波立体物単体、或いは、画像立体物とミリ波立体物との組合わせの何れかによる各フュージョン立体物を設定するとともに、画像立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度及びミリ波立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度を判定し、これらの信頼度のうち少なくとも何れか一方が所定以上の信頼度であるフュージョン立体物の中から先行車を選定するので、撮像手段とレーダ手段とを効率的に併用した精度の高い車外監視を行うことができる。
【００５７】
その際、各画像立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度の判定を、各画像立体物をコーナー状立体物として登録した回数に基づいて行うことにより、精度の高い信頼度判定を行うことができる。
【００５８】
また、各ミリ波立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度の判定を、各ミリ波立体物の検出回数に基づいて行うことにより、精度の高い信頼度判定を行うことができる。
【００５９】
そして、このように精度の高い車外監視で求めた先行車の情報に基づいて走行制御を行うことにより、良好な走行制御を行うことができる。
【００６０】
なお、本実施の形態では車外監視をステレオカメラとミリ波レーダとで行う例を示しているが、他に、例えば、ステレオカメラに代えて単眼カメラを用いた構成や、ミリ波レーダに代えて赤外線レーザーレーダを用いた構成により車外監視を行ってもよいことは云うまでもない。
【００６１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、画像に基づく車外情報とレーダを用いた車外情報とを効率的に用いて精度の高い車外監視を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】車両に搭載した車両用運転支援装置の概略構成図
【図２】車外監視装置の要部を示す機能ブロック図
【図３】フュージョン立体物の概念図
【図４】先行車認識ルーチンのフローチャート
【符号の説明】
２ … 車間距離自動維持運転システム（走行制御装置）
３ … ステレオカメラ（撮像手段）
４ … ミリ波送受信部
５ … 車外監視装置
１５ … ステレオ処理部（第１の立体物検出手段）
１６ … 測距処理部（第２の立体物検出手段）
１７ … フュージョン立体物設定部（フュージョン立体物設定手段）
１９ … 先行車認識部（第１の信頼度判定手段、第２の信頼度判定手段、先行車選定手段）
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に基づく車外監視とレーダを用いた車外監視とを併用した車外監視装置、及び、この車外監視装置を備えた走行制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車載カメラ等からの画像を処理して走行環境を検出し、この走行環境データから先行車情報等を検出する車外監視装置については様々な提案がなされており、さらにこのような車外監視装置で検出した先行車に対して車間距離を一定以上に保つ追従走行制御等を行う各種走行制御装置が実用化されている。
【０００３】
ところで、この種の車外監視装置においては、雨、雪、霧、逆光、夜間時等に先行車等の認識能力が低下する場合がある。これに対処し、例えば特開平６−２３０１１５号公報には、ステレオカメラで得られた画像を処理することにより先行車等との車間距離を検出し、ミリ波レーダによって得られたデータから先行車等との車間距離を検出するとともに、外部環境等に基づいてステレオカメラ及びミリ波レーダの信頼度を判定し、判定した信頼度に基づき、画像処理で得られた車間距離とミリ波レーダからのデータ処理で得られた車間距離のうちの何れかを選択的に用いる技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特開平６−２３０１１５号公報に開示された技術は、外部環境等に基づいてステレオカメラ及びミリ波レーダの信頼度を判定しているにすぎないため、場合によっては好ましくない車間距離情報を選択して走行制御等を行う虞がある。すなわち、上述の技術では、画像処理で得られる各車間距離情報全体の信頼度とミリ波レーダからのデータ処理で得られる各車間距離情報全体の信頼度とを外部環境等によって判定しているにすぎないため、例えば、ある先行車との車間距離について画像処理により適切な値が求められている場合があっても、ステレオカメラの信頼度が低いと判定された場合にはこの値が採用されない等の不具合を生じる場合がある。
【０００５】
また、上述の技術は、異なる２通りの方法によって車間距離を演算しているにもかかわらず、採用される車間距離情報は何れか一方によるものであるため、各距離情報を効率的に用いているとは言い難い。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、画像に基づく車外情報とレーダを用いた車外情報とを効率的に用いて精度の高い車外監視を行うことのできる車外監視装置、及び、その車外監視装置を備えた走行制御装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明による車外監視装置は、撮像手段からの画像情報に基づいて立体物を検出する第１の立体物検出手段と、レーダ手段からの信号に基づいて立体物を検出する第２の立体物検出手段と、上記第１の立体物検出手段で検出した上記各立体物と上記第２の立体物検出手段で検出した上記各立体物とを融合してこれらの組み合わせ或いは上記各立体物単体に基づくフュージョン立体物を設定するフュージョン立体物設定手段と、上記第１の立体物検出手段による上記各フュージョン立体物の検出状況に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定する第１の信頼度判定手段と、上記第２の立体物検出手段による上記各フュージョン立体物の検出状況に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定する第２の信頼度判定手段と、上記第１の信頼度判定手段或いは上記第２の信頼度判定手段の少なくとも何れか一方で所定以上の信頼度が判定された上記フュージョン立体物の中から先行車を選定する先行車選定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、請求項２記載の発明による車外監視装置は、請求項１記載の発明において、上記第１の立体物検出手段は、検出した上記各立体物のうちコーナーを介して２以上の面が連続する立体物をコーナー状立体物として別途登録し、上記第１の信頼度判定手段は、上記各フュージョン立体物が上記第１の立体物検出手段によってコーナー状立体物として登録された回数に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３記載の発明による車外監視装置は、請求項１または請求項２記載の発明において、上記第２の信頼度判定手段は、上記各フュージョン立体物が上記第２の立体物検出手段によって検出された回数に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４記載の発明による走行制御装置は、請求項１乃至請求項３の何れか１つに記載の車外監視装置を備え、当該車外監視装置で選定した先行車の情報を用いて走行制御することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図面は本発明の実施の一形態に係わり、図１は車両に搭載した車両用運転支援装置の概略構成図、図２は車外監視装置の要部を示す機能ブロック図、図３はフュージョン立体物の概念図、図４は先行車認識ルーチンのフローチャートである。
【００１２】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）で、この車両１には、走行制御装置の一例としての車間距離自動維持運転システム（ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）システム）２が搭載されている。このＡＣＣシステム２は、主として、撮像手段としてのステレオカメラ３と、レーダ手段としてのミリ波送受信部４と、車外監視装置５と、走行制御ユニット６とを有して構成され、定速走行制御状態のときは運転者が設定した車速を保持した状態で走行し、追従走行制御状態のときは目標車速を先行車の車速に設定し、自車両前方の立体物の位置情報に応じ、先行車に対して一定車間距離を保持した状態で走行する。
【００１３】
ステレオカメラ３は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の個体撮像素子を用いた左右１組のＣＣＤカメラで構成され、これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、画像情報を車外監視装置５に入力する。
【００１４】
ミリ波送受信部４は、自車両１の先端に設けられ、前方に所定にミリ波（例えば３０Ｇ Ｈｚ 〜１００Ｇ Ｈｚ の電波）を送信するとともに、反射して戻ってくるミリ波を受信し、送受信データを車外監視装置５に入力する。
【００１５】
また、自車両１には、車速を検出する車速センサ７が設けられており、この車速は車外監視装置５と走行制御ユニット６とに入力される。さらに、自車両１には、ハンドル角を検出するハンドル角センサ８、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ９が設けられており、これらハンドル角の信号とヨーレートの信号は車外監視装置５に入力される。
【００１６】
車外監視装置５は、第１の立体物検出手段としての機能を備えたステレオ画像処理部１５と、第２の立体物検出手段としての測距処理部１６と、フュージョン立体物設定手段としてのフュージョン立体物設定部１７と、自車走行領域推定部１８と、第１，第２の信頼度判定手段及び先行車選定手段としての機能を備えた先行車認識部１９とを有して構成されている。なお、本実施の形態において、上述の各部は、自車両１の左右（幅）方向をＸ座標、自車両１の上下方向をＹ座標、自車両１の前後方向をＺ座標とする自車両１を基準とする実空間の３次元座標系を用いて各処理を行う。この場合、ステレオカメラ３を成す２台のＣＣＤカメラの中央の真下の道路面を原点として、自車両１の右側がＸ軸の＋側、自車両１の上方がＹ軸の＋側、自車両１の前方がＺ軸の＋側として設定される。
【００１７】
ステレオ画像処理部１５は、ステレオカメラ３からの画像を、例えば以下のように処理することで、白線認識、側壁認識、立体物認識等を行う。すなわち、ステレオ画像処理部１５は、先ず、ステレオカメラ３のＣＣＤカメラで自車両の進行方向を撮像した１組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって画像全体に渡る距離情報を求める処理を行って、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な進路形状データ、側壁データ、立体物データ等と比較し、画像上の白線、道路に沿って存在するガードレールや縁石等の側壁、車両等の立体物を抽出（検出）する。こうして抽出された白線、側壁、立体物に係る各データは、それぞれのデータ毎に異なったナンバーが割り当てられる。また、更に立体物データに関しては、自車両１からの距離の相対的な変化量と自車両１の車速との関係から、自車両１に向かって移動する逆方向移動物と、停止している停止物と、自車両１と略同方向に移動する順方向移動物の３種類に分類される。
【００１８】
ところで、対向車や先行車等の車両が撮像された場合、一般に、撮像画像上には、車体の正面や背面に加え、これらにコーナーを介して連続する車体の側面が写し出される。このような場合において、通常、ステレオ画像処理部１５は、画像上に写し出された車体正面や背面を立体物として抽出するとともに、車体側面等を上記立体物に連続する側壁として抽出する。従って、抽出された立体物が車両等である場合、その立体物にはコーナーを介して側壁が連続して認識されることが多い。換言すれば、スミアやフレア等が立体物として誤って抽出された場合には側壁が連続することは考えにくいため、２以上の面が連続する立体物は車両等の可能性が高いと判定することができる。そこで、ステレオ画像処理部３では、コーナーを介して側壁が連続する立体物を、特に、コーナー状立体物として別途登録する。
【００１９】
測距処理部１６は、ミリ波送受信部４からの送受信データを、例えば以下のように処理することで立体物認識を行う。すなわち、測距処理部１６では、送信波が目標で反射されて戻ってくるまでの時間差をもとに、自車両１から目標までの相対距離を計測する。そして、距離値の分布状態から、同一の距離値が連続する部分を１つの立体物として抽出する。
【００２０】
ここで、測距処理部１６には前回抽出され登録された立体物（以下、ミリ波立体物と称す）に係るデータが格納されており、測距処理部１６は、新たな立体物（以下、検出ミリ波立体物と称す）を抽出すると、ミリ波立体物との対応判定を行う。すなわち、測距処理部１６では、検出ミリ波立体物とミリ波立体物とについての同一確率Ｐを算出し、同一確率Ｐが閾値以上ならば対応と判定する。本実施の形態において、同一確率Ｐは、例えば、検出ミリ波立体物とミリ波立体物との間のＺ座標、Ｘ座標、及び、Ｚ方向速度の同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖを求め、それらを統合することで算出される。
【００２１】
具体的に説明すると、ある検出ミリ波立体物ｎとあるミリ波立体物ｍとの間のＺ座標、Ｘ座標、Ｚ方向速度の差がΔＺ、ΔＸ、ΔＶであるときの同一確率Ｐｚ，Ｐｘ，Ｐｖは、標準偏差σｚ，σｘ，σｖの正規分布の累積分布関数によって、例えば、
【数１】
Ｐ＝Ｐｚ×Ｐｘ×Ｐｖ …（４）
によって求められる。
【００２２】
測距処理部１６では、このような演算を検出ミリ波立体物とミリ波立体物との全ての組合わせに対して行い、同一確率Ｐが閾値（例えば３０％）以上且つ最大となる組み合わせを選出する。そして、測距処理部１６では、検出立体物が対応したミリ波立体物を上記検出ミリ波立体物で更新してミリ波立体物として継続登録するとともに、対応しなかった検出ミリ波立体物のデータを新たなミリ波立体物として登録する。さらに、検出ミリ波立体物に対応しなかったミリ波立体物のデータについては、所定の消去要件のもとで消去する。
【００２３】
フュージョン立体物設定部１７は、ステレオ画像処理部１５から各立体物（以下、画像立体物と称する）に係る情報が入力されるとともに、測距処理部１６から各ミリ波立体物に係る情報が入力され、これらを融合することで、フュージョン立体物を設定する。
【００２４】
具体的に説明すると、フュージョン立体物設定部１７は、先ず、各画像立体物と各ミリ波立体物との対応判定を行う。すなわち、フュージョン立体物設定部１７では、各画像立体物のＺ座標、Ｘ座標、及び、Ｚ方向速度と、各ミリ波立体物のＺ座標、Ｘ座標、及び、Ｚ方向速度とを用いて、例えば上述の式（１）〜（４）により、各組み合わせによる同一確率Ｐを演算する。これにより、画像立体物とミリ波立体物とが対応する場合には、これらの同一確率Ｐが最大且つ閾値以上となる組み合わせが決定される。
【００２５】
そして、フュージョン立体物設定部１７は、画像立体物とミリ波立体物との融合による各フュージョン立体物を得る。すなわち、フュージョン立体物設定部１７は、例えば図３に示すように、画像立体物単体のフュージョン立体物（図３中に四角で表示）、ミリ波立体物単体のフュージョン立体物（図３中に丸で表示）、或いは、画像立体物とミリ波立体物との組み合わせによるフュージョン立体物（図３中に四角と丸で表示）の何れかからなる各フュージョン立体物を得る。ここで、各フュージョン立体物は、当該フュージョン立体物の自車両１との間の距離、Ｘ座標、速度、幅等の各情報や、Ｚ方向速度で判定される移動状況（順方向移動物、停止物、或いは、対向車）等の情報を有する。この場合において、画像立体物とミリ波立体物との組み合わせによるフュージョン立体物では、自車両１との距離の設定に際してはミリ波立体物の情報が優先的に採用され、Ｘ座標の設定に際しては画像立体物の情報が優先的に採用され、速度の設定に際してはミリ波立体物の情報が優先的に採用され、幅の設定に際しては画像立体物の情報が優先的に採用される。
【００２６】
このようにして新たなフュージョン立体物が設定されると、フュージョン立体物設定部１７は、前回登録されたフュージョン立体物との一致判定を行い、一致したフュージョン立体物についてはその登録情報を新たなフュージョン立体物の情報に基づいて更新することで継続登録する。また、フュージョン立体物設定部１７では、一致しなかった新たなフュージョン立体物に関しての新規登録を行うとともに、一致しなかった過去のフュージョン立体物に関しては即消去する。
【００２７】
自車走行領域推定部１８は、車速センサ７からの車速信号、ハンドル角センサ８からのハンドル角信号、ヨーレートセンサ９からのヨーレート信号等が入力されるとともに、ステレオ画像処理部１５から白線データや側壁データ等が入力され、自車進行路と走行レーン幅とによる自車走行領域を推定する。
【００２８】
この場合、自車走行領域推定部１８では、先ず、例えば以下の４通りにより自車進行路の推定を行う。
ａ．白線に基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の白線データが得られており、これら白線データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、白線と並行して形成される。
【００２９】
ｂ．ガードレール、縁石等の側壁データに基づく自車進行路推定…左右両方、若しくは、左右どちらか片側の側壁データが得られており、これら側壁データから自車両１が走行している車線の形状が推定できる場合、自車進行路は、自車両１の幅や、自車両１の現在の車線内の位置を考慮して、側壁と並行して形成される。
【００３０】
ｃ．先行車軌跡に基づく自車進行路推定…先行車の過去の走行軌跡を基に、自車進行路を推定する。
【００３１】
ｄ．自車両１の走行軌跡に基づく自車走行路推定…自車両１の運転状態を基に、自車進行路を推定する。例えば、ヨーレートγ、車速Ｖ、ハンドル角θＨを基に、以下の手順で自車進行路を推定する。
【００３２】
まず、ヨーレートセンサ９が有効か判定され、ヨーレートセンサ９が有効であれば、
Ｃｕａ＝γ／Ｖ …（５）
により現在の旋回曲率Ｃｕａが算出される。
【００３３】
一方、ヨーレートセンサ９が無効であれば、ハンドル角θＨから求められる操舵角δが、所定値（例えば０．５７度）以上で転舵が行われているか否か判定され、操舵角δが０．５７度以上で操舵が行われている場合は、操舵角δと自車速Ｖを用いて、例えば
Ｒｅ＝（１＋Ａ・Ｖ２）・（Ｌ／δ） …（６）
Ｃｕａ＝１／Ｒｅ …（７）
により現在の旋回曲率Ｃｕａが算出される。ここで、Ｒｅは旋回半径、Ａは車両のスタビリティファクタ、Ｌはホイールベースである。
【００３４】
また、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃｕａは０（直進走行状態）とされる。
【００３５】
こうして、得られる現在の旋回曲率Ｃｕａを加えた過去所定時間（例えば約０．３秒間）の旋回曲率から平均旋回曲率を算出し、自車進行路を推定する。
【００３６】
尚、ヨーレートセンサ９が有効であって、上述の（５）式により現在の旋回曲率Ｃｕａが算出される場合であっても、操舵角δが０．５７度より小さい場合は、現在の旋回曲率Ｃｕａは０（直進走行状態）に補正するようにしても良い。
【００３７】
以上のように自車進行路を推定した後、自車走行領域推定部１８は、自車走行レーン幅の算出を行う。
具体的には、自車走行領域推定部１８では、自車進行路の推定が上述の「ａ．」で行われた場合であって、且つ、ステレオ画像処理部１５で左右両方の白線が認識されている場合には、左右白線間の間隔を今回の走行レーン幅として設定する。一方、自車進行路の推定が上述の「ａ．」で行われた場合であって、且つ、ステレオ画像処理部１５で左右何れかの白線しか検出されていない場合には、平均走行レーン幅を今回の走行レーン幅として設定する。また、自車進行路の推定が上述の「ｂ．」、「ｃ．」、「ｄ．」の何れかにより行われた場合には、幅２．２ｍ（予め現代の道路事情等を勘案して設定した値）を今回の走行レーン幅として設定する。そして、自車走行領域推定部１８では、上述の何れかで今回の走行レーン幅の設定を完了した後、今回の走行レーン幅が異常に大きく、或いは、小さくなり過ぎないように、３．５ｍから２．２ｍの間（予め現代の道路事情等を勘案して設定した値）に制限し、過去所定時間（例えば、約１０秒間）の走行レーン幅より平均走行レーン幅を求める。これにより、自車走行領域が推定される。
【００３８】
先行車認識部１９は、自車両１の順方向に移動する各フュージョン立体物のミリ波立体物としての信頼度及び画像立体物としての信頼度を調べるとともに、上記各フュージョン立体物の自車走行領域内への侵入状況を調べる。そして、各信頼度のうち少なくとも何れか一方の信頼度が所定信頼度以上であって、且つ、自車走行領域内に所定時間以上継続して侵入しているフュージョン立体物の中から、自車両１に最も近い順方向移動物を先行車として選定する。
【００３９】
次に、先行車認識部１９で実行される先行車認識ルーチンについて、図４のフローチャートに従って説明する。
このルーチンは所定時間毎に実行されるもので、ルーチンがスタートすると、先行車認識部１９は、先ず、ステップＳ１０１において、フュージョン立体物設定部１７で設定された各フュージョン立体物の中から所定のフュージョン立体物を選択する。ここで、本実施の形態において、ステップＳ１０１でのフュージョン立体物の選択は、例えば自車両１に近いものから順次行われる。
【００４０】
続くステップＳ１０２において、先行車認識部１９は、ステップＳ１０１で今回選択したフュージョン立体物が自車両１の順方向に移動するフュージョン立体物（順方向移動物）であるか否かを調べ、今回のフュージョン立体物が順方向移動物であると判定した場合にはステップＳ１０３に進み、順方向移動物ではないと判定した場合にはステップＳ１０７に進む。
【００４１】
ステップＳ１０２からステップＳ１０３に進むと、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物がミリ波立体物に対応するフュージョン立体物であるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、ステップＳ１０３において、今回のフュージョン立体物がミリ波立体物単体のフュージョン立体物或いはミリ波立体物と画像立体物との組み合わせによるフュージョン立体物の何れかであるか否かを調べる。そして、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物が上述の何れかである場合にはミリ波立体物に対応すると判定してステップＳ１０４に進み、ミリ波立体物との対応回数をカウントするミリ波登録カウンタＣｍをインクリメント（Ｃｍ←Ｃｍ＋１）した後、ステップＳ１０５に進む。一方、ステップＳ１０３において、今回のフュージョン立体物がミリ波立体物に対応しないと判定した場合には、そのままステップＳ１０５に進む。
【００４２】
ステップＳ１０３或いはステップＳ１０４からステップＳ１０５に進むと、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物がコーナー状立体物に対応するフュージョン立体物であるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、ステップＳ１０５において、今回のフュージョン立体物が、画像立体物単体のフュージョン立体物或いはミリ波立体物と画像立体物との組み合わせによるフュージョン立体物の何れかであって、且つ、当該フュージョン立体物を構成する画像立体物がコーナー状立体物として登録されているか否かを調べる。そして、先行車認識部１９は、今回のフュージョン立体物が上述の条件を満たす場合にはコーナー状立体物に対応すると判定してステップＳ１０６に進み、コーナー状立体物との対応回数をカウントするコーナー状登録カウンタＣｃをインクリメント（Ｃｃ←Ｃｃ＋１）した後、ステップＳ１０７に進む。一方、ステップＳ１０５において、今回のフュージョン立体物がコーナー状立体物に対応しないと判定した場合には、そのままステップＳ１０７に進む。
【００４３】
ステップＳ１０２、ステップＳ１０５、或いは、ステップＳ１０６からステップＳ１０７に進むと、先行車認識部１９は、ステップＳ１０１で全てのフュージョン立体物を選択したか否かを調べ、未だ全てのフュージョン立体物を選択していないと判定した場合にはステップＳ１０１に戻り、一方、全てのフュージョン立体物を選択したと判定した場合にはステップＳ１０８に進む。
【００４４】
ステップＳ１０８において、先行車認識部１９は、ステップＳ１０２で順方向移動物であると判定された各フュージョン立体物（以下、単に順方向移動物と称す）の中から所定の順方向移動物を選択する。ここで、本実施の形態において、ステップＳ１０８での順方向移動物の選択は、自車両１に近いものから順次行われる。
【００４５】
続くステップＳ１０９において、先行車認識部１９は、今回選択した順方向移動物が自車走行領域内に侵入しているか否かを調べる。そして、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物が自車走行領域内に侵入していると判定した場合には、ステップＳ１１０に進み、今回の順方向移動物の自車走行領域内への侵入回数をカウントする侵入カウンタＣｉをインクリメント（Ｃｉ←Ｃｉ＋１）した後、ステップＳ１１２に進む。一方、ステップＳ１０９において、今回の順方向移動物が自車走行領域内に侵入していないと判定した場合には、ステップＳ１１１に進み、侵入カウンタＣｉをクリア（Ｃｉ←０）した後、ステップＳ１１５に進む。
【００４６】
ステップＳ１１０からステップＳ１１２に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物に対する侵入カウンタＣｉが予め設定された閾値Ｃｉ１以上であるか否かを調べることにより、今回の順方向移動物が所定時間以上連続して自車走行領域内に侵入しているか否かを調べる。そして、ステップＳ１１２において、侵入カウンタＣｉが閾値Ｃｉ１以上である場合にはステップＳ１１３に進み、一方、侵入カウンタＣｉが閾値Ｃｉ１よりも小さい場合にはステップＳ１１５に進む。
【００４７】
ステップＳ１１２からステップＳ１１３に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物に対するミリ波登録カウンタＣｍが予め設定した閾値Ｃｍ１以上であるか否かを調べることにより、今回の順方向移動物が実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物が所定回数以上ミリ波立体物に対応しているか否かを調べることにより、当該順方向移動物が、ミリ波立体物に基づいて、実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。そして、ステップＳ１１３においてミリ波登録カウンタＣｍが閾値Ｃｍ１以上である場合にはステップＳ１１６に進み、一方、ミリ波登録カウンタＣｍが閾値Ｃｍ１よりも小さい場合にはステップＳ１１５に進む。
【００４８】
ステップＳ１１３からステップＳ１１４に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物に対するコーナー状登録カウンタＣｃが予め設定した閾値Ｃｃ１以上であるか否かを調べることにより、今回の順方向移動物が実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。すなわち、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物が所定回数以上コーナー状立体物に対応しているか否かを調べることにより、当該順方向移動物が、画像立体物に基づいて、実在の立体物として所定以上の信頼度を有するものであるか否かを調べる。そして、ステップＳ１１４においてコーナー状登録カウンタＣｃが閾値Ｃｃ１以上である場合にはステップＳ１１６に進み、一方、コーナー状登録カウンタＣｃが閾値Ｃｃ１よりも小さい場合にはステップＳ１１５に進む。
【００４９】
そして、ステップＳ１１３或いはステップＳ１１４からステップＳ１１６に進むと、先行車認識部１９は、今回の順方向移動物を先行車として登録した後、ルーチンを抜ける。
【００５０】
一方、ステップＳ１１１、ステップＳ１１２、或いはステップＳ１１３からステップＳ１１５に進むと、先行車認識部１９は、ステップＳ１０８で全ての順方向移動物を選択したか否かを調べ、未だ全ての順方向移動物を選択していないと判定した場合にはステップＳ１０８に戻り、一方、全ての順方向移動物を選択したと判定した場合には、先行車登録を行わないままルーチンを抜ける。
【００５１】
走行制御ユニット６は、運転者の操作入力によって設定される走行速度を維持するよう定速走行制御を行う定速走行制御の機能、及び自車両と先行車の車間距離を一定に保持した状態で走行する追従走行制御の機能を実現するもので、ステアリングコラムの側部等に設けられた定速走行操作レバーに連結される複数のスイッチ類で構成された定速走行スイッチ１０、車外監視装置５、車速センサ７等が接続されている。
【００５２】
定速走行スイッチ１０は、定速走行時の目標車速を設定する車速セットスイッチ、主に目標車速を下降側へ変更設定するコーストスイッチ、主に目標車速を上昇側へ変更設定するリジュームスイッチ等で構成されている。更に、この定速走行操作レバーの近傍には、走行制御のＯＮ／ＯＦＦを行うメインスイッチ（図示せず）が配設されている。
【００５３】
運転者が図示しないメインスイッチをＯＮし、定速走行操作レバーにより、希望する速度をセットすると、定速走行スイッチ１０からの信号が走行制御ユニット６に入力され、走行制御ユニット６は、車速センサ７で検出した車速が運転者のセットした設定車速に収束するように、スロットルアクチュエータ１１を駆動させてスロットル弁１２の開度をフィードバック制御し、自車両を自動的に定速状態で走行させる。
【００５４】
又、走行制御ユニット６は、定速走行制御を行っている際に、車外監視装置５にて先行車を認識し、先行車の速度が自車両の設定した目標速度以下の場合には、先行車に対して一定の車間距離を保持した状態で走行する追従走行制御へ自動的に切換える。
【００５５】
車両の走行制御が追従走行制御へ移行すると、走行制御ユニット６は、車外監視装置５で求めた自車両１と先行車との車間距離及び先行車速と、車速センサ７で検出した自車速とに基づき適切な車間距離の目標値を設定する。そして、車間距離が目標値になるように、スロットルアクチュエータ１１へ駆動信号を出力して、スロットル弁１２の開度をフィードバック制御し、先行車に対して一定車間距離を保持した状態で追従走行させる。
【００５６】
このような実施の形態によれば、車外監視装置５は、ステレオカメラ３で撮像したステレオ画像対をステレオ処理部１５で処理して検出した立体物（画像立体物）と、ミリ波送受信部４からの送受信データを測距処理部１６で処理して検出した立体物（ミリ波立体物）とを融合して画像立体物単体、ミリ波立体物単体、或いは、画像立体物とミリ波立体物との組合わせの何れかによる各フュージョン立体物を設定するとともに、画像立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度及びミリ波立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度を判定し、これらの信頼度のうち少なくとも何れか一方が所定以上の信頼度であるフュージョン立体物の中から先行車を選定するので、撮像手段とレーダ手段とを効率的に併用した精度の高い車外監視を行うことができる。
【００５７】
その際、各画像立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度の判定を、各画像立体物をコーナー状立体物として登録した回数に基づいて行うことにより、精度の高い信頼度判定を行うことができる。
【００５８】
また、各ミリ波立体物の検出状況に基づく各フュージョン立体物の信頼度の判定を、各ミリ波立体物の検出回数に基づいて行うことにより、精度の高い信頼度判定を行うことができる。
【００５９】
そして、このように精度の高い車外監視で求めた先行車の情報に基づいて走行制御を行うことにより、良好な走行制御を行うことができる。
【００６０】
なお、本実施の形態では車外監視をステレオカメラとミリ波レーダとで行う例を示しているが、他に、例えば、ステレオカメラに代えて単眼カメラを用いた構成や、ミリ波レーダに代えて赤外線レーザーレーダを用いた構成により車外監視を行ってもよいことは云うまでもない。
【００６１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、画像に基づく車外情報とレーダを用いた車外情報とを効率的に用いて精度の高い車外監視を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】車両に搭載した車両用運転支援装置の概略構成図
【図２】車外監視装置の要部を示す機能ブロック図
【図３】フュージョン立体物の概念図
【図４】先行車認識ルーチンのフローチャート
【符号の説明】
２ … 車間距離自動維持運転システム（走行制御装置）
３ … ステレオカメラ（撮像手段）
４ … ミリ波送受信部
５ … 車外監視装置
１５ … ステレオ処理部（第１の立体物検出手段）
１６ … 測距処理部（第２の立体物検出手段）
１７ … フュージョン立体物設定部（フュージョン立体物設定手段）
１９ … 先行車認識部（第１の信頼度判定手段、第２の信頼度判定手段、先行車選定手段）
Claims (4)
- 撮像手段からの画像情報に基づいて立体物を検出する第１の立体物検出手段と、
レーダ手段からの信号に基づいて立体物を検出する第２の立体物検出手段と、
上記第１の立体物検出手段で検出した上記各立体物と上記第２の立体物検出手段で検出した上記各立体物とを融合してこれらの組み合わせ或いは上記各立体物単体に基づくフュージョン立体物を設定するフュージョン立体物設定手段と、
上記第１の立体物検出手段による上記各フュージョン立体物の検出状況に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定する第１の信頼度判定手段と、
上記第２の立体物検出手段による上記各フュージョン立体物の検出状況に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定する第２の信頼度判定手段と、
上記第１の信頼度判定手段或いは上記第２の信頼度判定手段の少なくとも何れか一方で所定以上の信頼度が判定された上記フュージョン立体物の中から先行車を選定する先行車選定手段とを備えたことを特徴とする車外監視装置。 - 上記第１の立体物検出手段は、検出した上記各立体物のうちコーナーを介して２以上の面が連続する立体物をコーナー状立体物として別途登録し、
上記第１の信頼度判定手段は、上記各フュージョン立体物が上記第１の立体物検出手段によってコーナー状立体物として登録された回数に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定することを特徴とする請求項１記載の車外監視装置。 - 上記第２の信頼度判定手段は、上記各フュージョン立体物が上記第２の立体物検出手段によって検出された回数に基づいて上記各フュージョン立体物の信頼度を判定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の車外監視装置。
- 請求項１乃至請求項３の何れか１つに記載の車外監視装置を備え、当該車外監視装置で選定した先行車の情報を用いて走行制御することを特徴とする走行制御装置。
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