JP2005267120A - 周辺車両識別方法及びこれを用いた走行支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】 他車両の車種及び向きを精度良く検知し、また検知した情報に基づいて運転者に対する走行支援情報の提示を行う。
【解決手段】 自車両の周辺に存在する物体を検知する検知部（１０３）と、前記物体を撮像して画像データを生成する画像データ生成部（１０４）と、前記自車両から前記物体への相対位置を算出する演算部（１０５）と、地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を他車両としてその車種及び向きを予測する予測部（１０５）と、前記予測した車種及び向きに基づく情報を出力する出力部（１１０、１１１）とを有する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、自動車の走行支援システムに関し、特に自車両に設けられたカメラ等の入力手段とナビゲーション装置等の位置特定手段からのデータに基づいて他車両の識別を行う周辺車両識別方法と、この方法によって得られた情報に基づいて運転者への運転支援を実行する走行支援システムに関する。

近年、ナビゲーション装置は、単なる経路探索機能を有するだけでなく、リアルタイムに様々な情報を取り込んで運転者への情報提供を行うことで、快適な走行のための運転者への運転支援機能を有するものが開発されている。特に、センサ技術の進歩やデジタルカメラ等の小型化により、レーダセンサや小型カメラを自車両に搭載して周囲の道路状況及び走行環境等の情報を取り込んで、運転者に対して必要な様々な情報を提示することが提案されており、例えば他車両の車種を認識する又は他車両の接近を検知して警告を行う等のシステムの研究開発が進められている。

上述のように自車両外部からの情報を入力する手段とナビゲーションシステムとを用いて運転者への運転支援動作を実行する装置として、特許文献１に示すように、ナビゲーションシステム等の道路状況検出手段と、レーダクルーズシステム等の走行環境検出手段と、該道路状況検出手段及び該走行環境検出手段からの情報に基づいて車両の動作機構の制御内容を決定する制御内容決定手段とを有する車両用制御装置が開示されている。

特開平２０００−４６１６９号公報

特許文献１に開示された車両用制御装置は、図１に示すように、走行環境検出手段すなわちレーダクルーズシステム１によって自車両と前方の他車両との車間距離等の走行環境を検出し、道路状況検出手段すなわちナビゲーションシステム２によって道路状況を検出し、これらの検出データから制御内容決定手段の決定に基づいて、例えば原動機５の動作を制御するエンジン用電子制御装置（Ｅ−ＥＣＵ）４及び変速機７の動作を制御する変速機用電子制御装置（Ｔ−ＥＣＵ）６等を含む動作機構３を制御するように構成される。このような構成によれば、コーナーや勾配等の道路状況に加えて車間距離等の走行環境を考慮して動作機構３の制御内容を決定するため、実際の周囲の状況に適した運転者の意図を自動的に動作機構の制御に反映させて運転者の支援を行うことが可能となる。

しかしながら最近では、運転者への走行支援動作として、単に自車両の前方に例えば他車両等の物体を検知するだけではなく、運転者への次なる最適な運転操作への予測情報を迅速に提示する技術が求められてきている。特に、自車両の前方の他車両の車種及び進行方向等を識別し、例えば回避動作の必要が予想される場合に運転者に対して他車情報を与える又は警告を発する等の動作が、実用化に至っていない課題として研究対象とされている。特許文献１に開示された車両用制御装置は、レーダクルーズシステム１からの車間距離情報とナビゲーションシステム２からの前方の道路情報とに基づいて適切な変速比を算出し、自動的に変速機をその変速比に制御することによって、運転者の円滑かつ快適な走行動作を支援するものであり、上述のように、他車の進行方向等を高い精度で予測して運転者への情報を提示する等の動作については何ら記載されていない。

そこで、本発明は上述の課題を解決するためになされたもので、他車両の車種及び向きを精度良く検知できる周辺車両識別方法を提供することを目的とする。

また、本発明は、他車両の車種及び向きを精度良く検知し、検知した情報に基づいて運転者に対する走行支援情報の提示を行う走行支援システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、請求項１記載のように、自車両の周辺に存在する物体を検知する検知部と、前記物体を撮像して画像データを生成する画像データ生成部と、前記自車両から前記物体への相対位置を算出する演算部と、地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を他車両としてその車種及び向きを予測する予測部と、前記予測した車種及び向きに基づく情報を出力する出力部とを有することを特徴とする走行支援システムである。このように、地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を前記他車両としてその車種及び向きを予測するので、他車両の車種及び向きを精度良く検知し、検知した情報に基づいて運転者に対する走行支援情報の提示を行うことができる。

この走行支援システムは更に、前記予測した車種及び向きに基づき選択されたテンプレートデータと前記画像データとを比較し、両者が所定の割合以上で一致するか否かを判別する判断部を含むことが好ましい。

前記判断部は、１つの車種について異なる方向から見た複数のテンプレートデータを参照するとともに、隣り合う２つのテンプレートデータを補間して生成したテンプレートデータをも参照する構成とすることができる。

前記予測部は、前記地図データに含まれる道路情報と前記他車両の前記相対位置とに基づいて、前記他車両がいずれの車線に位置するかを判断することによって、前記他車両の向きを予測する構成とすることができる。

前記予測部は、前記自車両の周辺に複数の他車両が存在する場合には各々の他車両について予測された前記車種及び向きを予測する構成とすることができる。

本発明はまた、自車両の周辺に存在する物体を検知するステップと、前記物体を撮像して画像データを生成するステップと、前記自車両から前記物体への相対位置を算出するステップと、地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を他車両としてその車種及び向きを予測するステップと、を有することを特徴とする周辺車両識別方法である。地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を前記他車両としてその車種及び向きを予測するので、他車両の車種及び向きを精度良く検知することができる。

前記周辺車両識別方法は更に、車種及び向きに関する情報を含むテンプレートデータと前記画像データとを比較し両者が所定の割合以上で一致するか否かを判別するステップを含むことが好ましい。

本発明によれば、他車両の車種及び向きを精度良く検知することができ、また検知した情報に基づいて運転者に対する走行支援情報の提示を行うことができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を図面と共に詳細に説明する。

図２は、本実施例１による走行支援システム１００の構成を示すブロック図である。走行支援システム１００は、大別すると制御装置１０１とナビゲーション装置１０２とによって構成されている。制御装置１０１は、自車両の前方に設けられたレーダセンサ１０３及び車載カメラ１０４と、制御部１０５と、テンプレートデータベース１０６と、メモリ１０７とを含む。レーダセンサ１０３は、自車両の周辺に存在する物体を検知する検知部として機能し、例えば７６ＧＨｚ帯の電波を利用したミリ波レーダを用いたセンサであり、前方１６°から８０°の検出範囲を有している。車載カメラ１０４は物体を撮像して画像データを生成する画像データ生成部として機能し、例えば高解像度のＣＣＤ（電荷結合素子）カメラである。テンプレートデータベース１０６は、後述する他車両の車種及び向きに応じたテンプレート画像データをデータテーブルとして記憶するデータベースである。メモリ１０７は、後述する動作ルーチンを記憶するとともに、他車両の識別情報等を一時保存する。制御部１０５は、レーダセンサ１０３、車載カメラ１０４、テンプレートデータベース１０６及びメモリ１０７と接続され、走行支援システム１００の動作を制御する。

ナビゲーション装置１０２は、ナビゲーションコントローラ１０８と、地図データベース１０９と、画像表示部１１０と、音声出力部１１１とを含む。ナビゲーションコントローラ１０８は、地図データベース１０９、画像表示部１１０及び音声出力部１１１と接続されており、ナビゲーション装置１０２全体を制御するものである。また、ナビゲーションコントローラ１０８は、制御装置１０１の制御部１０５と相互にデータ通信可能に接続されている。地図データベース１０９は、例えば、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＷ（ＤＶＤ Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ）などにより構成され、経路誘導に必要な、例えば地図情報を格納した地図データファイル、交差点に関する情報を格納した交差点データファイル、道路種別や各道路の始点・終点等の道路に関する情報を格納した道路データファイル、道路上の１地点における東経・北緯座標を格納したノードデータファイル、ガソリンスタンドやコンビニエンスストア等のジャンルに分類された利用目的に応じた施設等の特徴物の位置座標や特徴物に関する案内情報等を格納した案内地点データファイル等を記憶している。また、地図データベース１０９は、階層化構造の地図データに対応し、道路網の情報量の多い下位レベルから道路網の情報量の少ない上位レベルに階層化された経路探索用データを格納している。画像表示部１１０は、液晶表示器等により構成され、ナビゲーションコントローラ１０８から出力される描画データに基づいて、自車周辺の地図画像、車両位置マーク、出発地マーク、目的地マーク、誘導経路等、目的地設定画面等を表示する。音声出力部１１１は、例えばスピーカであり、ナビゲーションコントローラ１０８からの様々な音声データを運転者に音声として伝達する。画像表示部１１０又は音声出力部１１１は、後述するようにして制御部１０５が予測した車種及び向きに基づく情報を出力する出力部として機能する。

次に、図２に示されたテンプレートデータベース１０６に記憶されているテンプレート画像データテーブルについて説明する。図３は、テンプレートデータベース１０６に記憶されている他車両の車種及び向きに応じたテンプレート画像データのデータテーブルの一例を示している。まず、図３（ａ）に示すように、識別される他車両１２０を等角度に８つの視点から見た画像データを考える。このとき、車両の正面を０°とし、上から見て時計回りの方向に４５°ずつ８つの視点を設ける。例えば、他車両が普通乗用車の場合、図３（ｂ）のテーブル１２１に示すように、０°から３１５°までの８つの視点から見たテンプレート画像が定義される。このテンプレート画像は、他車両の向きに応じて自車両の正面に見える他車両の形状等を模式的に表したものであり、例えば更に詳細な車種を識別するための車両の長さや幅、ガラス位置及びミラーやランプの位置等のデータを同時に記憶しておいてもよい。同様に、トラック、バス及び特殊車両等の様々な車種に対する８方向の視点からのテンプレート画像データが、テーブル１２１に記憶され、テンプレート画像データのテーブルを構成する。

次に、図４に、図２に示された制御装置１０１の制御部１０５が実行する走行支援動作ルーチンのフローチャートを示す。ここで、この走行支援動作ルーチンは、自車両がナビゲーション装置１０２を用いて走行する際に実行される動作であり、自車両が停止中、例えば道路の路肩に停車中又は交差点等での信号待ちの間には動作しない。走行支援動作ルーチンにおいて、制御部１０５は、まずレーダセンサ１０３を用いて自車両の前方の視野範囲内における物体の有無を検知する（ステップＳ１）。続いて、レーダセンサ１０３が視野範囲内に物体を検知したか否かを判別する（ステップＳ２）。ステップＳ２で視野範囲内に物体を検知していない場合、前方に特に他車両等の障害物となり得る物体が存在しないとしてそのままルーチンを終了する。これに対して、ステップＳ２で視野範囲内に物体を検知した場合、制御部１０５は、車載カメラ１０４でレーダセンサ１０３の視野範囲を撮影する指令を出力して画像データを取り込む（ステップＳ３）。次に、撮影された画像データから視野範囲内の物体すなわち他車両の数を特定する（ステップＳ４）。このとき、他車両の特定は、例えば撮影された画像データの色又は濃淡等から車両と判別できる領域を１台とする等の方法を用いることができる。続いて、制御部１０５は、ステップＳ４で特定した他車両の数が１つか否かを判別する（ステップＳ５）。ステップＳ５で視野範囲内の他車両の数が１つであると判別した場合、判別した他車両の車種及び向きを更に判別する車種・方向判別サブルーチンへと進む（ステップＳ６）。この車種・方向判別サブルーチンは、自車両に対する他車両の相対位置、他車両の車種及び方向等を決定するためのサブルーチンであり、その動作については後述する。ステップＳ６でサブルーチンの動作を終了すると、サブルーチンで特定された他車情報をメモリ１０７に一時的に保存する（ステップＳ７）。ここで他車情報とは、上述の車種・方向判別ルーチンで特定された他車両の相対位置、車種及び向きとともに、ナビゲーション装置１０２からの自車両位置及び前方の道路状況等が含まれた情報であり、制御部１０５によって描画データと音声データとが生成されてメモリに保存される。また、他車情報には、例えば制御部１０５が短いサンプリング時間で上記の動作を走行中に実行可能な場合、制御部１０５が当該時間内に移動した他車両の相対位置及び自車両の現在速度から他車両の走行速度を推定して追加することも可能である。続いて、制御部１０５は、他車情報のうちの描画データをナビゲーション装置１０２のナビゲーションコントローラ１０８に送付し、画像表示部１１０に表示するよう出力指令を発する（ステップＳ８）。次に、他車情報のうちの音声データをナビゲーション装置１０２のナビゲーションコントローラ１０８に送付し、音声出力部１１１から出力するよう指令を発して（ステップＳ９）、ルーチンを終了する。

これに対して、ステップＳ５で視野範囲内の他車両の数が複数であると判別した場合、判別した他車両の車種及び向きを更に判別する車種・方向判別サブルーチンへと進む（ステップＳ１０）。この車種・方向判別サブルーチンは、ステップＳ６で実行したものと同一のものであり、その動作については後述する。ステップＳ１０でサブルーチンの動作を終了すると、サブルーチンで特定された他車情報をメモリ１０７に一時的に保存する（ステップＳ１１）。このとき保存される他車情報は、検知された他車両のうちの１台についての情報である。続いて制御部１０５は、検知された他車両の数に対してすべての他車情報を特定したか、すなわち検知されたすべての物体について判別が終了したか否かを判別する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２ですべての判別が終了していないと判別した場合、ステップＳ１０に戻って残りの他車両についての他車情報の特定を繰り返す。このとき、ステップＳ１１で保存される他車情報は、他車両の数が増加する毎に追加されて更新される。ステップＳ１２ですべての判別が終了したと判別した場合、制御部１０５は、ステップＳ８に移って他車情報のうちの描画データをナビゲーション装置１０２のナビゲーションコントローラ１０８に送付し、画像表示部１１０に表示するよう出力指令を発し、次に、他車情報のうちの音声データをナビゲーション装置１０２のナビゲーションコントローラ１０８に送付し、音声出力部１１１から出力するよう指令を発して（ステップＳ９）、ルーチンを終了する。このとき、ステップＳ８及びステップＳ９では、制御部１０５は、複数の他車両のデータを含む他車情報のうち、例えば最も自車両に近い他車のものを優先的に表示出力する、又は自車両に接近してくる他車のものを優先的に表示出力する等の選択をすることも可能である。

次に、図５に、図４で示された走行支援動作ルーチン内で実行される車種・方向判別サブルーチンのフローチャートを示す。車種・方向判別サブルーチンにおいて、制御部１０５は、まず走行支援動作ルーチンのステップＳ３及びステップＳ４で取り込まれて特定された他車両の画像から１台分の領域のみを抜き出して画像処理を行い、画像データ化する（ステップＳＳ１）。この画像処理は、例えば画面分割処理やエッジ強調処理等を含む。次に制御部１０５は、画像データ化された他車両の自車両からの相対位置をレーダセンサ１０３から読み込む（ステップＳＳ２）。続いて、ナビゲーション装置１０２の地図データベース１０９から自車両の位置情報を読み込み（ステップＳＳ３）、他車両の向きを予測して仮設定する（ステップＳＳ４）。ここで、地図データベース１０９から読み込む自車両の位置情報は、自車両の現在位置とともに自車両の前方の道路情報等も含んでいる。そこで、ステップＳＳ４では、自車両の位置情報及び前方の道路情報とステップＳＳ２で得られた他車両の相対位置とに基づいて他車両の地図上の位置を特定し、このように特定した他車両の位置と前方の道路情報とに基づいて他車両の向きを絞り込んで予測することが可能となる。

続いて、制御部１０５は、他車両の車種を仮設定する（ステップＳＳ５）。このときの仮設定は、例えば国内の車種別台数のデータを基に出現が多く予想される普通乗用車に重み付けを行う等の処理を加えてもよい。次に、制御部１０５は、ステップＳＳ４及びステップＳＳ５で仮設定した車種及び向きに対応するテンプレートデータをテンプレートデータベース１０６から読み込み（ステップＳＳ６）、他車両の画像データとの合致率を算出する（ステップＳＳ７）。この合致率とは、ステップＳＳ１で模式的にデータ化された画像データとステップＳＳ６で読み込んだテンプレートデータとを比較して、大きさを考慮しない状態での形状の一致度合いを例えば面積の重なり率として算出するものである。次に、算出した合致率が所定値以上であるか否かを判別する（ステップＳＳ８）。ここで、一例として、所定値は上述の面積の重なり率で８０％である。ステップＳＳ８で合致率が所定値以上である場合、現在比較しているテンプレートデータの車種と向きが画像データすなわち現在特定しようとしている他車両の車種と向きであると設定し（ステップＳＳ９）、サブルーチンを終了する。

これに対して、ステップＳＳ８で合致率が所定値より小さいと判別した場合、制御部１０５は、ステップＳＳ６で読み込んだテンプレートデータに対して図３（ｂ）で示されたテーブル上で隣接するテンプレートデータをテンプレートデータベース１０６から読み込み（ステップＳＳ１０）、他車両の画像データとの合致率を算出する（ステップＳＳ１１）。このとき、隣接するテンプレートデータとは、例えばステップＳＳ６で読み込んだデータが４５°の角度のものであった場合に９０°の角度のデータに相当する。次に、算出した合致率が所定値以上であるか否かを判別する（ステップＳＳ１２）。このとき、所定値はステップＳＳ８の判別で用いたものと同一とする。ステップＳＳ１２で合致率が所定値以上である場合、ステップＳＳ９に進んで、現在比較しているテンプレートデータの車種と向きが画像データすなわち現在特定しようとしている他車両の車種と向きであると設定し、サブルーチンを終了する。ステップＳＳ１２で合致率が所定値より小さいと判別した場合、制御部１０５は、仮設定した車種のテンプレートデータについてすべての角度のデータを判別したか否かを更に判別する（ステップＳＳ１３）。ステップＳＳ１３ですべての角度のデータを判別していないと判別した場合、ステップＳＳ１０に戻って以後の動作を繰り返す。これに対して、ステップＳＳ１３ですべての角度のデータを判別したと更に判別した場合、画像データの他車両は仮設定した車種のものではなかったと判断して、すべての車種についてすでに判別が終了したか否かを更に判別する（ステップＳＳ１４）。ステップＳＳ１４ですべての車種について判別が終了していないと判別した場合、ステップＳＳ５に戻って、他車両の車種の仮設定から以後のステップを繰り返す。これに対して、ステップＳＳ１４ですべての車種について判別が終了したと更に判別した場合、今回特定しようとしている他車両の画像データは、テンプレートデータベースに記憶されているいずれの車種とも合致しない未照合車両であると判断して、他車情報に未照合車両である旨及び警告発令を指令する旨のデータを追加してルーチンを終了する。

ステップＳＳ１０からステップＳＳ１２の動作において、ステップＳＳ１２の合致率が例えば５０％を超えたが所定値以上とならないような場合、例えばその前にステップＳＳ８で判別した際の角度におけるテンプレートデータと現在の角度におけるテンプレートデータとからその中間のテンプレートデータを補間して新たに合致率の算出と所定値以上となったか否かの判別を実行してもよい。

以上のような動作ルーチンとすることによって、本実施例１による走行支援システム１００は、ナビゲーション装置１０２が有する地図データベース１０９からの自車両の位置情報とレーダセンサ１０３及び車載カメラ１０４からの他車両の相対位置及び画像データとに基づいて他車両の地図上の位置と向きを予測してから車種及び向きの判別を実行するため、他車両の車種及び進行方向の検知を効率的に実行することが可能となる。

次に、本実施例１による走行支援システム１００の第１の適用例を説明する。図６は、走行支援システム１００の第１の適用例として、自車両が左カーブに進入した場合を模式的に示した図である。図６（ａ）に示すように、自車両１３０が左カーブ１４０に進入した際に前方に１台の他車両１３１が走行している場合、他車両１３１がレーダセンサの視野１３０ａの範囲内に入ると、走行支援システム１００が他車両１３１の存在を検知する。このとき、走行支援システム１００の制御部１０５が、図４に示された走行支援動作ルーチン及び図５に示された車種・方向判別サブルーチンを実行して、他車両１３１の車種及び向きを予測する。すなわち、車種・方向判別サブルーチンにおいて、まず他車両１３１の車種を普通車と仮設定すると、ナビゲーション装置１０２からの自車両１３０の位置及び前方の道路状況等の情報と検知した他車両１３１の自車両１３０からの相対位置とに基づいて他車両１３１の地図上の位置を特定する。その結果、他車両１３１は左カーブの左車線側に位置すると判断できることから、他車両１３１は左カーブを道なりに走行していると予測できる。つまり、自車両１３０の車載カメラ１０４で撮影される画像には、他車両１３１が図６（ｂ）に示すようなテンプレートデータの形状と向きとほぼ一致するように写っていると想定できる。このとき、実際に撮影された他車両の画像データとテンプレートデータとの合致率が所定値以上である場合、制御部１０５は、他車両１３１は普通車で図６（ｂ）に示す方向に向いていると判断して、ナビゲーション装置１０２のナビゲーションコントローラ１０８に他車情報を出力する。ナビゲーション装置１０２は、制御部１０５からの他車情報及び出力指令に基づいて、画像表示部１１０に現在の走行状態を示す描画データと運転者に他車両１３１が前方に存在することを示す案内データ１５０を表示する。また、ナビゲーション装置１０２は、同時に音声出力部１１１から案内データ１５０に対応する音声情報を運転者に出力する。

次に、本実施例１による走行支援システム１００の第２の適用例を説明する。図７は、走行支援システム１００の第２の適用例として、自車両が交差点に進入しようとする場合を模式的に示した図である。図７（ａ）に示すように、自車両１３０が交差点１４１に進入しようとする際に前方に２台の他車両１３１ａ及び１３１ｂが走行している場合、他車両１３１ａ及び１３１ｂがレーダセンサの視野１３０ａの範囲内に入ると、走行支援システム１００が他車両１３１ａ及び１３１ｂの存在を検知する。このとき、走行支援システム１００の制御部１０５が、図４に示された走行支援動作ルーチン及び図５に示された車種・方向判別サブルーチンを実行して、他車両１３１ａ及び１３１ｂの車種及び向きを予測する。すなわち、まず初めに他車両１３１ａについて予測動作を実行し、次いで他車両１３１ｂについての予測動作を実行する。第１の適用例の場合と同様に、車種・方向判別サブルーチンにおいて、まず他車両１３１ａの車種を普通車と仮設定すると、ナビゲーション装置１０２からの自車両１３０の位置及び前方の道路状況等の情報と検知した他車両１３１ａの自車両１３０からの相対位置とに基づいて他車両１３１ａの地図上の位置を特定する。その結果、他車両１３１ａは交差点１４１の左側道路の左車線に位置すると判断できることから、他車両１３１ａは交差点１４１の左側道路を右方向に走行していると予測できる。つまり、自車両１３０の車載カメラ１０４で撮影される画像には、他車両１３１ａが図３（ｂ）に示される普通車の右向きすなわち９０°のテンプレートデータのように写っていると想定される。しかし、図７（ａ）に示すように、実際に走行している他車両１３１ａはトラックであるため、普通車と仮設定した場合はどのテンプレートデータとも合致しない。そこで、制御部１０５は新たに他車両１３１ａをトラックであると仮設定して同様の判別動作を実行する。その結果、他車両１３１ａの画像データは、図７（ｂ）に示すようなテンプレートデータの形状と向きであると想定できる。このとき、実際に撮影された他車両の画像データとテンプレートデータとの合致率が所定値以上である場合、制御部１０５は、他車両１３１ａはトラックで図７（ｂ）に示す方向に向いていると判断する。同様に、他車両１３１ｂにも車種・方向判別サブルーチンの動作を繰り返し、他車両１３１ｂに対する車種と向きを特定して他車情報を複数の他車両のデータとして更新する。続いて、制御部１０５は、ナビゲーション装置１０２のナビゲーションコントローラ１０８に他車情報を出力する。ナビゲーション装置１０２は、制御部１０５からの他車情報及び出力指令に基づいて、画像表示部１１０に現在の走行状態を示す描画データと運転者に他車両１３１ａが前方の交差点に左側から進入しようとしていることを示す案内データ１５１を表示する。また、ナビゲーション装置１０２は、同時に音声出力部１１１から案内データ１５１に対応する音声情報を運転者に出力する。このとき、走行支援システム１００は２台の他車両に関する他車情報を有しているが、図７（ａ）に示すように、他車両１３１ｂはすでに交差点１４１に進入して通過中であるため、本適用例のように、これ以後交差点１４１に進入する自車両１３０が対応しなければならないと予想される他車両１３１ａの情報を優先的に選択して運転者に提示することもできる。

以上のような構成及び動作とすることによって、本発明による走行支援システム１００は、ナビゲーション装置１０２が有する地図データベース１０９からの自車両の位置情報とレーダセンサ１０３及び車載カメラ１０４からの他車両の相対位置及び画像データとに基づいて他車両の地図上の位置と向きを予測してから車種及び向きの判別を実行するため、他車両の車種及び進行方向の検知を効率的に実行し、かつ特定した他車情報に基づいて運転者に対して適切な走行支援情報を提示することが可能となる。

以上の実施例から、本発明によれば、ナビゲーション装置による位置情報とレーダセンサによる他車両の相対位置とに基づいて自車両の前方の他車両の進行方向を予測し、車載カメラによって実際に撮像した前方の画像から抽出された他車両の画像データと予測した他車両の車種や方向データとを比較する制御装置を用いたため、他車両の車種及び進行方向の検知を効率的に実行できる周辺車両識別方法を提供することが可能である。また、上述の周辺車両識別方法によって得られた情報に基づいて運転者に対する走行支援情報の提示を行う走行支援システムを提供することが可能である。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。図２に示した走行支援システム１００の構成及び図３（ｂ）に示したテンプレートデータテーブルは一例であり、本発明ではこの構成に限定されない。

従来技術における車両用制御装置の構成を示すブロック図である。 本実施例１による走行支援システム１００の構成を示すブロック図である。 図２に示されたテンプレートデータベース１０６に記憶されている他車両の車種及び向きに応じたテンプレート画像データのデータテーブルの一例である。 図２に示された制御装置１０１の制御部１０５が実行する走行支援動作ルーチンのフローチャートである。 図４で示された走行支援動作ルーチン内で実行される車種・方向判別サブルーチンのフローチャートである。 走行支援システム１００の第１の適用例を模式的に示した図である。 走行支援システム１００の第２の適用例を模式的に示した図である。

符号の説明

１００ 走行支援システム
１０１ 制御装置
１０２ ナビゲーション装置
１０３ レーダセンサ
１０４ 車載カメラ
１０５ 制御部
１０６ テンプレートデータベース
１０８ ナビゲーションコントローラ
１１０ 画像表示部
１３０ 自車両
１３１、１３１ａ、１３１ｂ 他車両

Claims (7)

1. 自車両の周辺に存在する物体を検知する検知部と、
   前記物体を撮像して画像データを生成する画像データ生成部と、
   前記自車両から前記物体への相対位置を算出する演算部と、
   地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を他車両としてその車種及び向きを予測する予測部と、
   前記予測した車種及び向きに基づく情報を出力する出力部と
   を有することを特徴とする走行支援システム。
2. 前記走行支援システムは更に、前記予測した車種及び向きに基づき選択されたテンプレートデータと前記画像データとを比較し、両者が所定の割合以上で一致するか否かを判別する判断部を含むことを特徴とする走行支援システム。
3. 前記判断部は、１つの車種について異なる方向から見た複数のテンプレートデータを参照するとともに、隣り合う２つのテンプレートデータを補間して生成したテンプレートデータをも参照することを特徴とする請求項２記載の走行支援システム。
4. 前記予測部は、前記地図データに含まれる道路情報と前記他車両の前記相対位置とに基づいて、前記他車両がいずれの車線に位置するかを判断することによって、前記他車両の向きを予測することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の走行支援システム。
5. 前記予測部は、前記自車両の周辺に複数の他車両が存在する場合には各々の他車両について予測された前記車種及び向きを予測することを特徴とする請求項１記載の走行支援システム。
6. 自車両の周辺に存在する物体を検知するステップと、
   前記物体を撮像して画像データを生成するステップと、
   前記自車両から前記物体への相対位置を算出するステップと、
   地図データ上の前記自車両の現在位置と前記相対位置とに基づいて、前記物体を他車両としてその車種及び向きを予測するステップと、
   を有することを特徴とする周辺車両識別方法。
7. 前記周辺車両識別方法は更に、車種及び向きに関する情報を含むテンプレートデータと前記画像データとを比較し両者が所定の割合以上で一致するか否かを判別するステップを含むことを特徴とする請求項６記載の周辺車両識別方法。

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