車両の運転支援装置
【課題】自車両の走行車線に対するリスク分布を状況に応じて変化させ、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援を可能とする。
【解決手段】道路白線データや立体物データ等の必要データから白線を対象とする現在のリスク関数Ｄlineを演算し（Ｓ１０２）、立体物を対象とする現在のリスク関数Ｄobstacleを演算する（Ｓ１０３）。このとき、例えば、自車両の車線内前方に障害物が存在する場合には、白線を対象とするリスク分布は、白線端側でリスク値が低くなるように設定される。そして、リスク関数Ｄline,Ｄobstacleからトータルリスク関数Ｄを演算し（Ｓ１０６）、トータルリスク関数Ｄの時間変化の予測値や自車位置の時間変化の予測値等に基づいて設定した回避ルートで操舵制御やブレーキ制御を実行させることで、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援とする。
【解決手段】道路白線データや立体物データ等の必要データから白線を対象とする現在のリスク関数Ｄlineを演算し（Ｓ１０２）、立体物を対象とする現在のリスク関数Ｄobstacleを演算する（Ｓ１０３）。このとき、例えば、自車両の車線内前方に障害物が存在する場合には、白線を対象とするリスク分布は、白線端側でリスク値が低くなるように設定される。そして、リスク関数Ｄline,Ｄobstacleからトータルリスク関数Ｄを演算し（Ｓ１０６）、トータルリスク関数Ｄの時間変化の予測値や自車位置の時間変化の予測値等に基づいて設定した回避ルートで操舵制御やブレーキ制御を実行させることで、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の周辺環境にリスクを設定し、該リスクに基づいて自車両の走行支援を行う車両の運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、車載のカメラやレーザレーダ装置等により外界の走行環境を検出して障害物や先行車等の立体物を認識し、警報・自動ブレーキ・自動操舵といった各種制御を実行することで衝突を回避し、安全性を向上させる技術が開発・実用化されている。
【０００３】
例えば、特許文献１（特開２００４−１１０３４６号公報）には、自車両の周囲に存在する障害物を検出し、自車両の障害物に対する現状のリスクポテンシャルを算出して、このリスクポテンシャルに基づき、ドライバによる自車両の前後運動及び左右運動に関わる運転操作を促すように車両機器の動作を制御すると共に、車両機器の制御を前後方向及び左右方向の何れか一方のみに限定する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−１１０３４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されているような従来の技術では、障害物に対するリスクと自車両の速度や加速度等の走行状態によっては、衝突回避のために設定されるルートが通常のドライバの運転意図と合わなくなる可能性がある。例えば、右側にある障害物に対して一旦右に向かってから左に回避するルートに設定されたり、また、対向車がいる場合や、曲率が大きいカーブ等で走行車線から逸脱することの危険度が大きくなる場合においても、ドライバの感覚と合わないルートが設定される可能性があり、ドライバに違和感や不安感を与える虞がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、自車両の走行車線に対するリスク分布を状況に応じて変化させ、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援を可能とする車両の運転支援装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明による車両の運転支援装置は、自車両の周辺環境にリスクを設定し、該リスクに基づいて自車両の走行支援を行う車両の運転支援装置において、自車両外部の走行環境を認識する走行環境認識部と、上記走行環境認識部で認識した走行環境における立体物の存在状況或いは自車両の車線形状に応じて、自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するリスク分布可変設定部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、自車両の走行車線に対するリスク分布を、立体物の存在状況或いは自車両の車線形状に応じて可変することにより、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援を可能とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１０は本発明の実施の第１形態に係り、図１は車両に搭載した運転支援装置の概略構成図、図２は通常時の車線に対するリスク分布を示す説明図、図３は車線内に障害物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図４は車線外に立体物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図５は歩行者が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図６は車線外にガードレールが存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図７は対向車両が連続的に存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図８は運転支援制御処理のフローチャート、図９は前方に設定されるリスク分布の一例を示す説明図、図１０は生成される回避ルートの一例を示す説明図である。
【０００９】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）であり、この車両１には、外部の走行環境を認識してドライバに対する運転支援を行う運転支援装置２が搭載されている。本実施の形態においては、運転支援装置２は、ステレオカメラ３、ステレオ画像認識装置４、マイクロコンピュータ等からなる制御ユニット５等を主要部として、その他、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３等の制御ユニットを備えて構成されており、外部環境の撮像画像に基づいて走行環境を認識し、自車両が走行する車線内外に存在する立体物に対する回避操舵の支援や警報等の運転支援制御を行う。
【００１０】
尚、ステレオ画像認識装置４、制御ユニット５、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３等は、それぞれ、単一或いは複数のコンピュータシステムからなる制御ユニットとして構成され、互いに通信バスを介してデータを相互に交換する。
【００１１】
自車両１には、自車速Ｖを検出する車速センサ１１、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１２、運転支援制御のＯＮ−ＯＦＦ信号が入力されるメインスイッチ１３等が設けられており、自車速Ｖはステレオ画像認識装置４と制御ユニット５に入力され、ヨーレートは制御ユニット５に入力され、運転支援制御のＯＮ−ＯＦＦ信号等は制御ユニット５に入力される。
【００１２】
ステレオカメラ３及びステレオ画像認識装置４は、自車両１の外部の走行環境を認識する走行環境認識部として機能するものであり、認識センサとしてのステレオカメラ３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）カメラで構成され、ステレオ画像認識装置４は、ステレオカメラ３で撮像した画像を高速処理する画像処理エンジンを備えて立体物や車線形状を認識する処理ユニットとして構成されている。ステレオカメラ３を構成する１組のカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の基線長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、画像データをステレオ画像認識装置４に入力する。
【００１３】
ステレオ画像認識装置４における画像処理は、例えば、次のように行われる。先ず、ステレオカメラ３で撮像した自車両１の進行方向の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距離情報を求め、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を行い、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等の枠（ウインドウ）と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データを抽出すると共に、立体物を、２輪車、普通車両、大型車両、歩行者、電柱等その他の立体物に分類して抽出する。
【００１４】
上述の認識した各データは、自車両１を原点とし、自車両１の前後方向をＸ軸、幅方向をＹ軸とする座標系におけるそれぞれの位置が演算され、特に、２輪車、普通車両、大型車両の車両データにおいては、その前後方向長さが、例えば、３ｍ、４．５ｍ、１０ｍ等と予め推定されて、また、幅方向は検出した幅の中心位置を用いて、その車両の現在存在する中心位置が（Ｘobstacle，Ｙobstacle）の座標で演算される。尚、車車間通信等により、車両の前後方向長さが精度良く得られる場合には、その長さデータを用いて、上述の中心位置を演算するようにしても良い。
【００１５】
更に、立体物データにおいては、自車両１からの距離のＸ軸方向変化及びＹ軸方向変化から自車両１に対する相対速度が演算され、この相対速度に自車両１の速度Ｖをベクトル量を考慮して演算することにより、それぞれの立体物のＸ軸方向速度、Ｙ軸方向速度（Ｖxobstacle,Ｖyobstacle）が演算される。こうして得られた各情報、すなわち、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両１からの距離、中心位置（Ｘobstacle，Ｙobstacle）、速度（Ｖxobstacle，Ｖyobstacle）等の各データは制御ユニット５に入力される。
【００１６】
尚、本実施の形態では、ステレオ画像に基づいて周辺環境を認識する例について説明するが、他に、単眼カメラ、ミリ波レーダ等の他の認識センサを用いて周辺環境を認識するようにしても良い。
【００１７】
制御ユニット５には、車速センサ１１から自車速Ｖ、ヨーレートセンサ１２からヨーレート、ステレオ画像認識装置４から白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両１からの距離、中心位置（Ｘobstacle，Ｙobstacle）、速度（Ｖxobstacle，Ｖyobstacle）等の各データが入力される。
【００１８】
制御ユニット５は、自車両の周辺環境に危険度（リスク）を設定し、このリスクに基づいてドライバに対する制動支援、操舵支援や警報等の運転支援制御を実行する。具体的には、自車両の走行車線として、道路の白線によって形成される車線を設定し、上述の各入力信号に基づき、白線（自車両の走行車線）に対するリスク、自車両の前方（進行方向）に存在する障害物（立体物）に対するリスクを、それぞれ関数化してリスク関数Ｄline,Ｄobstacleとして設定し、自車両１を原点とするＸＹ座標におけるリスク分布を求める。
【００１９】
そして、これらのリスク関数Ｄline,Ｄobstacleを、以下の（１）式に示すように加算・統合して現在のトータルリスク関数Ｄを設定し、このトータルリスク関数Ｄに基づいて、障害物に対する回避ルートを演算する等して、自動操舵制御装置２３や自動ブレーキ制御装置２２に信号を出力する。尚、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３に信号が出力された場合は、その信号をディスプレイ２１に視覚的に表示させ、ドライバに報知する。
Ｄ＝Ｄline＋Ｄobstacle …（１）
【００２０】
ここで、障害物（２輪車、普通車両、大型車両、歩行者、電柱等その他の立体物）を対象として設定されるリスク関数Ｄobstacleは、以下の（２）式により設定される。
Ｄobstacle＝Ｋobstacle・ｅｘｐ(−((Ｘobstacle−ｘ)2／(２・σxobstacle2))−((Ｙobstacle−ｙ)2／(２・σyobstacle2))) …（２）
但し、Ｋobstacle：予め設定したゲイン
σxobstacle：予め設定しておいた対象のＸ軸方向の分散
σyobstacle：予め設定しておいた対象のＹ軸方向の分散
【００２１】
尚、分散σxobstacle,σyobstacleは、障害物の認識精度や存在状況に応じて設定される。例えば、ステレオカメラ３による認識精度が低い程、分散σxobstacle,σyobstacleを大きく設定し、また、対象の種別が、普通車両及び大型車両の場合を基準として、歩行者、２輪車である場合は大きく設定し、それ以外の立体物の場合は小さく設定するようにしても良い。更に、自車両１と対象となる立体物の幅方向のラップ率に応じて設定するようにしても良い。
【００２２】
また、自車両の走行車線（白線）に対して設定されるリスク関数Ｄlineは、例えば、車線の中心から端部位置（白線）に近くなる程、より大きなリスク値を導く関数、例えば、以下の（３）式に示すような関数で設定される。尚、（３）式におけるＤhは、リスク分布を可変するための補正係数である。
Ｄline＝Ｄh・ｅｘｐ(ａR・ｙ4)−１ …（３）
但し、ａR＝(２／ＷＲ)4・ｌｏｇ(Ｄs＋１)
Ｄh＝１＋Ｄobj・ｅｘｐ(−ａx(ｘ−Ｘobj)2−ａy(ｙ−Ｙobj)2)
ＷＲ：車線幅
Ｄs：車線端（ｙ＝±ＷＲ／２）でのリスク
Ｄobj：立体物による補正パラメータ
ａx：Ｘ方向の補正パラメータ
ａy：Ｙ方向の補正パラメータ
Ｘobj：立体物のＸ座標位置
Ｙobj：立体物のＹ座標位置
【００２３】
このリスク関数Ｄlineは、自車両の走行車線内に走行の支障となる立体物が存在しない状況下では、Ｄobj＝０すなわちＤh＝１、Ｄs＝予め設定した一定値として演算され、図２に示すようなリスク分布となる。すなわち、走行車線内に走行の支障となる立体物が存在しない状況下では、走行車線（白線）に対するリスクは、車線中央部に比較して車線両端で一律に高くなるような分布となり、このリスク分布に基づいて、自車両の走行における操舵アシスト等が行われ、確実なレーンキープが可能となる。
【００２４】
尚、リスク関数Ｄlineは、２次以上の高次関数で導出するようにして良く、例えば、２次関数を用いる場合には、以下の（３’）式に示すように、所定のゲインＫlineを有するリスク関数とすることができる。
Ｄline＝Ｄh・Ｋline・ｙ2 …（３’）
【００２５】
一方、車線内に障害物、車線外に対向車両・歩行者・ガードレール等の立体物が存在する状況では、これらの立体物の存在状況に応じてリスク関数Ｄlineの演算パラメータが変更され、走行環境に応じた適切なリスク分布とされる。すなわち、制御ユニット５は、自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するリスク分布可変設定部としての機能を備えており、走行環境における立体物の存在状況に応じて、リスク関数Ｄlineを演算する際の補正係数Ｄhと車線端のリスク値Ｄsとの少なくとも一方を変更することで、ドライバに対して違和感・不安感のない操舵支援、警報を行うことを可能としている。
【００２６】
以下では、走行環境における立体物の存在状況に応じて走行車線に対するリスク分布を可変する例について、以下の（ａ）〜（ｃ）に示す状況を代表事例として説明する。
【００２７】
（ａ）車線内に立体物が存在する状況
図３（ａ）に示すように、自車両１の前方の走行車線内に立体物（障害物）１０を検知した場合、Ｄobj＝０とすることで（３）式の補正項Ｄhを１とし、さらにリスク値Ｄsを小さく設定することで、車線端側（白線側）のリスクを低下させる。この場合、リスク値Ｄsは、自車両１の走行車線内に立体物が存在しない場合に設定される一定値よりも例えば３割程度の小さな値に設定する。これにより、リスク関数Ｄlineは、図３（ｂ）に示すように、車線端側（白線側）のリスクが車線中央部のリスクよりも僅かに高いだけのリスク分布とされ、障害物回避のための車線外側方向への操舵制御が容易となり、ドライバに対して違和感を与えない円滑な回避制御が可能となる。
【００２８】
（ｂ）車線外に立体物が存在する状況
図４（ａ）に示すように、自車両１の走行車線に隣接する対向車線内に対向車両や障害物等の立体物５０がある場合、（３）式における補正係数Ｄhの補正パラメータＤobj，ａx，ａyをそれぞれゼロより大きい正の値に設定し、リスク関数Ｄlineを演算する。その際、立体物５０の速度のｘ方向成分ｖｘが速いほど、補正パラメータａxを小さく設定する。
【００２９】
これにより、自車両１の走行車線に対するリスク分布は、図４（ｂ）に示すように、立体物５０が存在する側のリスクが立体物５０に近い程高くなり、立体物５０方向への車線逸脱を確実に回避することができる。また、自車両の車線側に歩行者が存在する場合も同様であり、図５に示すように、歩行者が存在する側のリスクが歩行者に近い程高くなり、歩行者への異常接近を確実に防止することができる。
【００３０】
ここで、本実施の形態では、補正係数Ｄhの補正パラメータＤobj，ａx，ａyは立体物の速度に応じた可変値として設定される。具体的には、立体物５０の速度のｘ方向成分ｖｘが速いほど、補正パラメータＤobjは大きい値に、且つ補正パラメータａxは小さい値に設定される。また、立体物５０の速度のｙ方向成分ｖｙが速いほど、補正パラメータａyは小さく設定される。なお、立体物５０の速度のｘ方向成分ｖｘとｙ方向成分ｖｙは共に、図４（ａ）に示すように、自車両１に接近する側を正の値としている。
【００３１】
これにより、車線外から自車両１に向かって接近してくる立体物に対して、自車両１からの接近をより確実に防止することができる。
【００３２】
（ｃ）車線外に連続的な立体物が存在する状況
路側に設けられたガードレールや縁石、複数の対向車両等、自車両の車線外に連続的な立体物が存在する場合には、補正パラメータａｘを０に設定するとともに補正パラメータＤobjとａｙをそれぞれゼロより大きい正の値に設定してリスク関数Ｄlineを演算する。
【００３３】
これにより、立体物が存在する側のリスク分布を高くして衝突の可能性がある方向への車線逸脱を確実に防止する。また、同時に立体物との距離が近い程、その立体物が存在する側のリスク分布は高く設定される。例えば、図６（ａ）に示すように、自車両１の進行方向左側にガードレール５１が存在する場合、図６（ｂ）に示すように、ガードレール５１が存在する区間に渡ってガードレール側のリスク値が高くなるようなリスク分布となり、ガードレール５１への接触を確実に防止することができる。
【００３４】
また、図７（ａ）に示すように、対向車線に複数の対向車両５２,…が連続して存在する場合には、図７（ｂ）に示すように、走行車線に対するリスク分布が対向車両５２,…側に高くなるような分布となり、衝突の可能性がある方向への車線逸脱を確実に防止することができる。
【００３５】
ここで、本実施の形態では、車線外に連続的な立体物が存在する場合、補正パラメータａyを予め設定された一定値にする一方、補正パラメータＤobjを、立体物の速度のｘ方向成分ｖｘが速いほど大きい値に設定される可変値とする。なお、対向車線に複数の対向車両５２,・・・が存在する場合には、それら対向車両５２,・・・の平均速度により速度のｘ方向成分ｖｘを求められる。
【００３６】
以上のように、リスク関数Ｄlineの演算は、適宜、車線端のリスク値Ｄsと補正係数Ｄhの補正パラメータを変更して実施され、その補正係数Ｄhの補正パラメータが立体物の存在状況に応じて複合的且つ選択的に変更される。
【００３７】
次に、運転支援装置２で実行される運転支援制御に係るプログラム処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００３８】
このプログラム処理では、先ず、最初のステップＳ１０１において、必要パラメータ、具体的には、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両１からの距離、中心位置（Ｘobstacle，Ｙobstacle）、速度（Ｖxobstacle，Ｖyobstacle）等）の各データを読み込む。
【００３９】
次に、ステップＳ１０２に進み、白線を対象とする現在のリスク関数Ｄlineを演算し（上述の（３）式参照）、ステップＳ１０３で、障害物を対象とする現在のリスク関数Ｄobstacleを演算する（上述の（２）式参照）。このとき、例えば、自車両１の車線内前方に障害物が存在する場合、リスク関数Ｄobstacle,Ｄlineは、図９に示すような分布となり、白線を対象とするリスク分布は、障害物が存在しない場合のリスク分布（図９中に破線で示す）に比較し、白線端側でリスク値が低くなるように設定される。
【００４０】
次に、ステップＳ１０４に進み、先に演算したリスク関数Ｄline,Ｄobstacleから現在のトータルリスク関数Ｄを演算する（上述の（１）式参照）。そして、ステップＳ１０５で、ｔ秒後の立体物位置(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))を、例えば、以下の（５）式により推定する。
(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))＝(Ｘobstacle＋Ｖxobstacle・ｔ,Ｙobstacle＋Ｖyobstacle・ｔ) …（５）
【００４１】
続くステップＳ１０６では、上述のステップＳ１０５で推定したｔ秒後の立体物位置(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))を、上述のステップＳ１０４で演算したトータルリスク関数Ｄのｘ及びｙにそれぞれ代入し、ｔ秒後のトータルリスク関数Ｄ(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))を設定することで、トータルリスク関数Ｄの時間変化を予測する。
【００４２】
その後、ステップＳ１０７に進み、トータルリスク関数Ｄの時間変化の予測値や自車位置の時間変化の予測値等に基づいて、立体物を回避するための回避ルートを設定する。この回避ルートは、例えば、次のようにして設定される。すなわち、トータルリスク関数Ｄの時間的変化を基に、各時間毎の自車位置におけるＹ軸方向の極小点を演算し、各時間毎の自車両１の横位置と極小点との偏差と旋回制御量とで各時間毎の目的関数を作成する。そして、この目的関数を最小とする各時間毎の旋回制御量を自車両１の旋回制御量として演算し、自車両１が各時間毎の旋回制御量で移動したときの各ルート毎のリスク関数の最大値或いは累積値が最も小さいルートを、最終的な回避ルートとして設定する。
【００４３】
以上により回避ルートを設定すると、次にステップＳ１０８へ進み、回避ルートの旋回制御量に基づいて自動操舵制御装置２３や自動ブレーキ制御装置２２に制御指令を出力して操舵制御やブレーキ制御を実行させ、プログラムを抜ける。尚、このとき、同時にディスプレイ２１に信号を出力し、回避制御を実行中であることをドライバに報知する。
【００４４】
図１０は、白線を対象とするリスク関数Ｄlineと、自車両１前方の障害物を対象とするリスク関数Ｄobstacleとを用いて設定される回避ルートの一例を示している。この例では、白線端側のリスク分布が低く設定されることから、車線内に留まろうとする動きを低減して目の前の衝突回避を優先した回避ルートが設定される。
【００４５】
このように本実施の形態では、自車両の周辺環境にリスクを設定し、このリスクに基づいて走行支援を行う際に、立体物の存在状況に応じて自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するため、立体物を避けようとするドライバの自然な運転感覚に合った違和感・不安感の無い運転支援制御を実現することが可能となる。
【００４６】
特に、自車両の走行車線内に立体物の存在を認識した場合には、自車両の走行車線に対するリスク分布を現在のリスク分布よりも低く設定するため、車線内に留まろうとする動きを低減して立体物との衝突回避を優先した制御へ迅速に移行させることができる。
【００４７】
また、自車両の走行車線外に立体物の存在を認識した場合であっても、立体物の方向へのリスク分布を現在のリスク分布よりも高く設定するため、立体物の方向へ接近するような回避制御を実施することがない。しかも、車線外の立体物が連続的に存在するような状況では、立体物の存在範囲に渡って立体物側のリスク分布が高く設定されるため、衝突可能性のある方向の車線逸脱を確実に防止することができる。
【００４８】
なお、上述の実施の形態においては、車線内に立体物が非連続的に存在する場合、補正パラメータのＤobj、ａx，ａyの全てを可変値に設定したが、これに限らず、それら補正パラメータの何れか一つ或いは何れか２つを可変値として、残りを予め定められた一定値としても良い。また、補正パラメータのＤobj、ａx，ａyは、立体物の加速度に応じて可変値に設定することでも、自車両に向かって接近してくる立体物に対して自車両１から接近していくことを確実に防止することができる。さらに、補正パラメータのＤobjを、立体物の種類に応じて異なる値に設定するようにしても良い。
【００４９】
次に、本発明の実施の第２形態について説明する。図１１及び図１２は本発明の実施の第２形態に係り、図１１は車線形状と見通し距離を示す説明図、図１２は図１１の状況での車線に対するリスク分布を示す説明図である。
【００５０】
前述の第１形態では、自車両の走行車線に対するリスク分布を立体物の存在状況に応じて可変する例について説明したが、これに対して、第２形態は、車線形状に応じてリスク分布を可変するものである。
【００５１】
すなわち、図１１に示すように、車載の認識センサとしてのステレオカメラ３による認識結果から自車両１の走行車線が現在地点から前方に曲率半径Ｒでカーブしていることを検知したとき、曲率に応じて、白線の危険度を高く設定する。具体的には、カーブの曲率１／Ｒが大きくなる程、（３）式のリスク関数Ｄlineにおける車線端のリスク値Ｄsを大きくし（補正係数Ｄhは１）、図１２に示すように白線側のリスク分布を高くする。尚、図１２においては、分かり易い表示とするため、カーブに沿ったリスク分布を直線での分布に変換して表示している。
【００５２】
この場合、認識センサ（ステレオカメラ３）でカーブの見通せる距離が分る場合には、その見通し距離に応じてリスク値Ｄsを変更するようにしても良い。見通し距離は、図１１に示すように、認識センサで検出している左右の白線の最大距離であり、この最大距離が小さい方で見通し距離で代表して、見通し距離が小さい程、リスク値Ｄsを大きくするようにしても良く、或いは、左右の見通し距離に応じて、左右の白線のリスク値Ｄsを別々に変更するようにしても良い。
【００５３】
尚、カーブの曲率１／Ｒや見通し距離に応じてリスク値Ｄsを変更する際には、自車両の速度Ｖを加味するようにしても良く、曲率１／Ｒや見通し距離が同じ場合、速度が高い程、リスク値Ｄsが大きくなるように設定する。
【００５４】
第２形態では、曲率が大きいカーブ等でドライバの死角が大きくなるよう状況においても、自車両を走行車線内にキープして車線逸脱を回避する制御がより強く働くため、ドライバに対して違和感を与えないことは勿論のこと、ドライバに安心感を与えることのできる運転支援が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施の第１形態に係り、車両に搭載した運転支援装置の概略構成図
【図２】同上、通常時の車線に対するリスク分布を示す説明図
【図３】同上、車線内に障害物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図４】同上、車線外に立体物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図５】同上、歩行者が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図６】同上、車線外にガードレールが存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図７】同上、対向車両が連続的に存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図８】同上、運転支援制御処理のフローチャート
【図９】同上、前方に設定されるリスク分布の一例を示す説明図
【図１０】同上、生成される回避ルートの一例を示す説明図
【図１１】本発明の実施の第２形態に係り、車線形状と見通し距離を示す説明図
【図１２】同上、図１１の状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【符号の説明】
【００５６】
１ 自車両
２ 運転支援装置
３ ステレオカメラ（走行環境認識部）
４ ステレオ画像認識装置（走行環境認識部）
５ 制御ユニット（リスク分布可変設定部）
Ｄline 走行車線に対するリスク関数
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の周辺環境にリスクを設定し、該リスクに基づいて自車両の走行支援を行う車両の運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、車載のカメラやレーザレーダ装置等により外界の走行環境を検出して障害物や先行車等の立体物を認識し、警報・自動ブレーキ・自動操舵といった各種制御を実行することで衝突を回避し、安全性を向上させる技術が開発・実用化されている。
【０００３】
例えば、特許文献１（特開２００４−１１０３４６号公報）には、自車両の周囲に存在する障害物を検出し、自車両の障害物に対する現状のリスクポテンシャルを算出して、このリスクポテンシャルに基づき、ドライバによる自車両の前後運動及び左右運動に関わる運転操作を促すように車両機器の動作を制御すると共に、車両機器の制御を前後方向及び左右方向の何れか一方のみに限定する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−１１０３４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されているような従来の技術では、障害物に対するリスクと自車両の速度や加速度等の走行状態によっては、衝突回避のために設定されるルートが通常のドライバの運転意図と合わなくなる可能性がある。例えば、右側にある障害物に対して一旦右に向かってから左に回避するルートに設定されたり、また、対向車がいる場合や、曲率が大きいカーブ等で走行車線から逸脱することの危険度が大きくなる場合においても、ドライバの感覚と合わないルートが設定される可能性があり、ドライバに違和感や不安感を与える虞がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、自車両の走行車線に対するリスク分布を状況に応じて変化させ、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援を可能とする車両の運転支援装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明による車両の運転支援装置は、自車両の周辺環境にリスクを設定し、該リスクに基づいて自車両の走行支援を行う車両の運転支援装置において、自車両外部の走行環境を認識する走行環境認識部と、上記走行環境認識部で認識した走行環境における立体物の存在状況或いは自車両の車線形状に応じて、自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するリスク分布可変設定部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、自車両の走行車線に対するリスク分布を、立体物の存在状況或いは自車両の車線形状に応じて可変することにより、ドライバの運転感覚に合った違和感・不安感のない運転支援を可能とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図１０は本発明の実施の第１形態に係り、図１は車両に搭載した運転支援装置の概略構成図、図２は通常時の車線に対するリスク分布を示す説明図、図３は車線内に障害物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図４は車線外に立体物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図５は歩行者が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図６は車線外にガードレールが存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図７は対向車両が連続的に存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図、図８は運転支援制御処理のフローチャート、図９は前方に設定されるリスク分布の一例を示す説明図、図１０は生成される回避ルートの一例を示す説明図である。
【０００９】
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）であり、この車両１には、外部の走行環境を認識してドライバに対する運転支援を行う運転支援装置２が搭載されている。本実施の形態においては、運転支援装置２は、ステレオカメラ３、ステレオ画像認識装置４、マイクロコンピュータ等からなる制御ユニット５等を主要部として、その他、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３等の制御ユニットを備えて構成されており、外部環境の撮像画像に基づいて走行環境を認識し、自車両が走行する車線内外に存在する立体物に対する回避操舵の支援や警報等の運転支援制御を行う。
【００１０】
尚、ステレオ画像認識装置４、制御ユニット５、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３等は、それぞれ、単一或いは複数のコンピュータシステムからなる制御ユニットとして構成され、互いに通信バスを介してデータを相互に交換する。
【００１１】
自車両１には、自車速Ｖを検出する車速センサ１１、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１２、運転支援制御のＯＮ−ＯＦＦ信号が入力されるメインスイッチ１３等が設けられており、自車速Ｖはステレオ画像認識装置４と制御ユニット５に入力され、ヨーレートは制御ユニット５に入力され、運転支援制御のＯＮ−ＯＦＦ信号等は制御ユニット５に入力される。
【００１２】
ステレオカメラ３及びステレオ画像認識装置４は、自車両１の外部の走行環境を認識する走行環境認識部として機能するものであり、認識センサとしてのステレオカメラ３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）カメラで構成され、ステレオ画像認識装置４は、ステレオカメラ３で撮像した画像を高速処理する画像処理エンジンを備えて立体物や車線形状を認識する処理ユニットとして構成されている。ステレオカメラ３を構成する１組のカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の基線長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、画像データをステレオ画像認識装置４に入力する。
【００１３】
ステレオ画像認識装置４における画像処理は、例えば、次のように行われる。先ず、ステレオカメラ３で撮像した自車両１の進行方向の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距離情報を求め、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を行い、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、側壁データ、立体物データ等の枠（ウインドウ）と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データを抽出すると共に、立体物を、２輪車、普通車両、大型車両、歩行者、電柱等その他の立体物に分類して抽出する。
【００１４】
上述の認識した各データは、自車両１を原点とし、自車両１の前後方向をＸ軸、幅方向をＹ軸とする座標系におけるそれぞれの位置が演算され、特に、２輪車、普通車両、大型車両の車両データにおいては、その前後方向長さが、例えば、３ｍ、４．５ｍ、１０ｍ等と予め推定されて、また、幅方向は検出した幅の中心位置を用いて、その車両の現在存在する中心位置が（Ｘobstacle，Ｙobstacle）の座標で演算される。尚、車車間通信等により、車両の前後方向長さが精度良く得られる場合には、その長さデータを用いて、上述の中心位置を演算するようにしても良い。
【００１５】
更に、立体物データにおいては、自車両１からの距離のＸ軸方向変化及びＹ軸方向変化から自車両１に対する相対速度が演算され、この相対速度に自車両１の速度Ｖをベクトル量を考慮して演算することにより、それぞれの立体物のＸ軸方向速度、Ｙ軸方向速度（Ｖxobstacle,Ｖyobstacle）が演算される。こうして得られた各情報、すなわち、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両１からの距離、中心位置（Ｘobstacle，Ｙobstacle）、速度（Ｖxobstacle，Ｖyobstacle）等の各データは制御ユニット５に入力される。
【００１６】
尚、本実施の形態では、ステレオ画像に基づいて周辺環境を認識する例について説明するが、他に、単眼カメラ、ミリ波レーダ等の他の認識センサを用いて周辺環境を認識するようにしても良い。
【００１７】
制御ユニット５には、車速センサ１１から自車速Ｖ、ヨーレートセンサ１２からヨーレート、ステレオ画像認識装置４から白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両１からの距離、中心位置（Ｘobstacle，Ｙobstacle）、速度（Ｖxobstacle，Ｖyobstacle）等の各データが入力される。
【００１８】
制御ユニット５は、自車両の周辺環境に危険度（リスク）を設定し、このリスクに基づいてドライバに対する制動支援、操舵支援や警報等の運転支援制御を実行する。具体的には、自車両の走行車線として、道路の白線によって形成される車線を設定し、上述の各入力信号に基づき、白線（自車両の走行車線）に対するリスク、自車両の前方（進行方向）に存在する障害物（立体物）に対するリスクを、それぞれ関数化してリスク関数Ｄline,Ｄobstacleとして設定し、自車両１を原点とするＸＹ座標におけるリスク分布を求める。
【００１９】
そして、これらのリスク関数Ｄline,Ｄobstacleを、以下の（１）式に示すように加算・統合して現在のトータルリスク関数Ｄを設定し、このトータルリスク関数Ｄに基づいて、障害物に対する回避ルートを演算する等して、自動操舵制御装置２３や自動ブレーキ制御装置２２に信号を出力する。尚、自動ブレーキ制御装置２２、自動操舵制御装置２３に信号が出力された場合は、その信号をディスプレイ２１に視覚的に表示させ、ドライバに報知する。
Ｄ＝Ｄline＋Ｄobstacle …（１）
【００２０】
ここで、障害物（２輪車、普通車両、大型車両、歩行者、電柱等その他の立体物）を対象として設定されるリスク関数Ｄobstacleは、以下の（２）式により設定される。
Ｄobstacle＝Ｋobstacle・ｅｘｐ(−((Ｘobstacle−ｘ)2／(２・σxobstacle2))−((Ｙobstacle−ｙ)2／(２・σyobstacle2))) …（２）
但し、Ｋobstacle：予め設定したゲイン
σxobstacle：予め設定しておいた対象のＸ軸方向の分散
σyobstacle：予め設定しておいた対象のＹ軸方向の分散
【００２１】
尚、分散σxobstacle,σyobstacleは、障害物の認識精度や存在状況に応じて設定される。例えば、ステレオカメラ３による認識精度が低い程、分散σxobstacle,σyobstacleを大きく設定し、また、対象の種別が、普通車両及び大型車両の場合を基準として、歩行者、２輪車である場合は大きく設定し、それ以外の立体物の場合は小さく設定するようにしても良い。更に、自車両１と対象となる立体物の幅方向のラップ率に応じて設定するようにしても良い。
【００２２】
また、自車両の走行車線（白線）に対して設定されるリスク関数Ｄlineは、例えば、車線の中心から端部位置（白線）に近くなる程、より大きなリスク値を導く関数、例えば、以下の（３）式に示すような関数で設定される。尚、（３）式におけるＤhは、リスク分布を可変するための補正係数である。
Ｄline＝Ｄh・ｅｘｐ(ａR・ｙ4)−１ …（３）
但し、ａR＝(２／ＷＲ)4・ｌｏｇ(Ｄs＋１)
Ｄh＝１＋Ｄobj・ｅｘｐ(−ａx(ｘ−Ｘobj)2−ａy(ｙ−Ｙobj)2)
ＷＲ：車線幅
Ｄs：車線端（ｙ＝±ＷＲ／２）でのリスク
Ｄobj：立体物による補正パラメータ
ａx：Ｘ方向の補正パラメータ
ａy：Ｙ方向の補正パラメータ
Ｘobj：立体物のＸ座標位置
Ｙobj：立体物のＹ座標位置
【００２３】
このリスク関数Ｄlineは、自車両の走行車線内に走行の支障となる立体物が存在しない状況下では、Ｄobj＝０すなわちＤh＝１、Ｄs＝予め設定した一定値として演算され、図２に示すようなリスク分布となる。すなわち、走行車線内に走行の支障となる立体物が存在しない状況下では、走行車線（白線）に対するリスクは、車線中央部に比較して車線両端で一律に高くなるような分布となり、このリスク分布に基づいて、自車両の走行における操舵アシスト等が行われ、確実なレーンキープが可能となる。
【００２４】
尚、リスク関数Ｄlineは、２次以上の高次関数で導出するようにして良く、例えば、２次関数を用いる場合には、以下の（３’）式に示すように、所定のゲインＫlineを有するリスク関数とすることができる。
Ｄline＝Ｄh・Ｋline・ｙ2 …（３’）
【００２５】
一方、車線内に障害物、車線外に対向車両・歩行者・ガードレール等の立体物が存在する状況では、これらの立体物の存在状況に応じてリスク関数Ｄlineの演算パラメータが変更され、走行環境に応じた適切なリスク分布とされる。すなわち、制御ユニット５は、自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するリスク分布可変設定部としての機能を備えており、走行環境における立体物の存在状況に応じて、リスク関数Ｄlineを演算する際の補正係数Ｄhと車線端のリスク値Ｄsとの少なくとも一方を変更することで、ドライバに対して違和感・不安感のない操舵支援、警報を行うことを可能としている。
【００２６】
以下では、走行環境における立体物の存在状況に応じて走行車線に対するリスク分布を可変する例について、以下の（ａ）〜（ｃ）に示す状況を代表事例として説明する。
【００２７】
（ａ）車線内に立体物が存在する状況
図３（ａ）に示すように、自車両１の前方の走行車線内に立体物（障害物）１０を検知した場合、Ｄobj＝０とすることで（３）式の補正項Ｄhを１とし、さらにリスク値Ｄsを小さく設定することで、車線端側（白線側）のリスクを低下させる。この場合、リスク値Ｄsは、自車両１の走行車線内に立体物が存在しない場合に設定される一定値よりも例えば３割程度の小さな値に設定する。これにより、リスク関数Ｄlineは、図３（ｂ）に示すように、車線端側（白線側）のリスクが車線中央部のリスクよりも僅かに高いだけのリスク分布とされ、障害物回避のための車線外側方向への操舵制御が容易となり、ドライバに対して違和感を与えない円滑な回避制御が可能となる。
【００２８】
（ｂ）車線外に立体物が存在する状況
図４（ａ）に示すように、自車両１の走行車線に隣接する対向車線内に対向車両や障害物等の立体物５０がある場合、（３）式における補正係数Ｄhの補正パラメータＤobj，ａx，ａyをそれぞれゼロより大きい正の値に設定し、リスク関数Ｄlineを演算する。その際、立体物５０の速度のｘ方向成分ｖｘが速いほど、補正パラメータａxを小さく設定する。
【００２９】
これにより、自車両１の走行車線に対するリスク分布は、図４（ｂ）に示すように、立体物５０が存在する側のリスクが立体物５０に近い程高くなり、立体物５０方向への車線逸脱を確実に回避することができる。また、自車両の車線側に歩行者が存在する場合も同様であり、図５に示すように、歩行者が存在する側のリスクが歩行者に近い程高くなり、歩行者への異常接近を確実に防止することができる。
【００３０】
ここで、本実施の形態では、補正係数Ｄhの補正パラメータＤobj，ａx，ａyは立体物の速度に応じた可変値として設定される。具体的には、立体物５０の速度のｘ方向成分ｖｘが速いほど、補正パラメータＤobjは大きい値に、且つ補正パラメータａxは小さい値に設定される。また、立体物５０の速度のｙ方向成分ｖｙが速いほど、補正パラメータａyは小さく設定される。なお、立体物５０の速度のｘ方向成分ｖｘとｙ方向成分ｖｙは共に、図４（ａ）に示すように、自車両１に接近する側を正の値としている。
【００３１】
これにより、車線外から自車両１に向かって接近してくる立体物に対して、自車両１からの接近をより確実に防止することができる。
【００３２】
（ｃ）車線外に連続的な立体物が存在する状況
路側に設けられたガードレールや縁石、複数の対向車両等、自車両の車線外に連続的な立体物が存在する場合には、補正パラメータａｘを０に設定するとともに補正パラメータＤobjとａｙをそれぞれゼロより大きい正の値に設定してリスク関数Ｄlineを演算する。
【００３３】
これにより、立体物が存在する側のリスク分布を高くして衝突の可能性がある方向への車線逸脱を確実に防止する。また、同時に立体物との距離が近い程、その立体物が存在する側のリスク分布は高く設定される。例えば、図６（ａ）に示すように、自車両１の進行方向左側にガードレール５１が存在する場合、図６（ｂ）に示すように、ガードレール５１が存在する区間に渡ってガードレール側のリスク値が高くなるようなリスク分布となり、ガードレール５１への接触を確実に防止することができる。
【００３４】
また、図７（ａ）に示すように、対向車線に複数の対向車両５２,…が連続して存在する場合には、図７（ｂ）に示すように、走行車線に対するリスク分布が対向車両５２,…側に高くなるような分布となり、衝突の可能性がある方向への車線逸脱を確実に防止することができる。
【００３５】
ここで、本実施の形態では、車線外に連続的な立体物が存在する場合、補正パラメータａyを予め設定された一定値にする一方、補正パラメータＤobjを、立体物の速度のｘ方向成分ｖｘが速いほど大きい値に設定される可変値とする。なお、対向車線に複数の対向車両５２,・・・が存在する場合には、それら対向車両５２,・・・の平均速度により速度のｘ方向成分ｖｘを求められる。
【００３６】
以上のように、リスク関数Ｄlineの演算は、適宜、車線端のリスク値Ｄsと補正係数Ｄhの補正パラメータを変更して実施され、その補正係数Ｄhの補正パラメータが立体物の存在状況に応じて複合的且つ選択的に変更される。
【００３７】
次に、運転支援装置２で実行される運転支援制御に係るプログラム処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００３８】
このプログラム処理では、先ず、最初のステップＳ１０１において、必要パラメータ、具体的には、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、及び、立体物データ（種別、自車両１からの距離、中心位置（Ｘobstacle，Ｙobstacle）、速度（Ｖxobstacle，Ｖyobstacle）等）の各データを読み込む。
【００３９】
次に、ステップＳ１０２に進み、白線を対象とする現在のリスク関数Ｄlineを演算し（上述の（３）式参照）、ステップＳ１０３で、障害物を対象とする現在のリスク関数Ｄobstacleを演算する（上述の（２）式参照）。このとき、例えば、自車両１の車線内前方に障害物が存在する場合、リスク関数Ｄobstacle,Ｄlineは、図９に示すような分布となり、白線を対象とするリスク分布は、障害物が存在しない場合のリスク分布（図９中に破線で示す）に比較し、白線端側でリスク値が低くなるように設定される。
【００４０】
次に、ステップＳ１０４に進み、先に演算したリスク関数Ｄline,Ｄobstacleから現在のトータルリスク関数Ｄを演算する（上述の（１）式参照）。そして、ステップＳ１０５で、ｔ秒後の立体物位置(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))を、例えば、以下の（５）式により推定する。
(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))＝(Ｘobstacle＋Ｖxobstacle・ｔ,Ｙobstacle＋Ｖyobstacle・ｔ) …（５）
【００４１】
続くステップＳ１０６では、上述のステップＳ１０５で推定したｔ秒後の立体物位置(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))を、上述のステップＳ１０４で演算したトータルリスク関数Ｄのｘ及びｙにそれぞれ代入し、ｔ秒後のトータルリスク関数Ｄ(Ｘobstacle(t),Ｙobstacle(t))を設定することで、トータルリスク関数Ｄの時間変化を予測する。
【００４２】
その後、ステップＳ１０７に進み、トータルリスク関数Ｄの時間変化の予測値や自車位置の時間変化の予測値等に基づいて、立体物を回避するための回避ルートを設定する。この回避ルートは、例えば、次のようにして設定される。すなわち、トータルリスク関数Ｄの時間的変化を基に、各時間毎の自車位置におけるＹ軸方向の極小点を演算し、各時間毎の自車両１の横位置と極小点との偏差と旋回制御量とで各時間毎の目的関数を作成する。そして、この目的関数を最小とする各時間毎の旋回制御量を自車両１の旋回制御量として演算し、自車両１が各時間毎の旋回制御量で移動したときの各ルート毎のリスク関数の最大値或いは累積値が最も小さいルートを、最終的な回避ルートとして設定する。
【００４３】
以上により回避ルートを設定すると、次にステップＳ１０８へ進み、回避ルートの旋回制御量に基づいて自動操舵制御装置２３や自動ブレーキ制御装置２２に制御指令を出力して操舵制御やブレーキ制御を実行させ、プログラムを抜ける。尚、このとき、同時にディスプレイ２１に信号を出力し、回避制御を実行中であることをドライバに報知する。
【００４４】
図１０は、白線を対象とするリスク関数Ｄlineと、自車両１前方の障害物を対象とするリスク関数Ｄobstacleとを用いて設定される回避ルートの一例を示している。この例では、白線端側のリスク分布が低く設定されることから、車線内に留まろうとする動きを低減して目の前の衝突回避を優先した回避ルートが設定される。
【００４５】
このように本実施の形態では、自車両の周辺環境にリスクを設定し、このリスクに基づいて走行支援を行う際に、立体物の存在状況に応じて自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するため、立体物を避けようとするドライバの自然な運転感覚に合った違和感・不安感の無い運転支援制御を実現することが可能となる。
【００４６】
特に、自車両の走行車線内に立体物の存在を認識した場合には、自車両の走行車線に対するリスク分布を現在のリスク分布よりも低く設定するため、車線内に留まろうとする動きを低減して立体物との衝突回避を優先した制御へ迅速に移行させることができる。
【００４７】
また、自車両の走行車線外に立体物の存在を認識した場合であっても、立体物の方向へのリスク分布を現在のリスク分布よりも高く設定するため、立体物の方向へ接近するような回避制御を実施することがない。しかも、車線外の立体物が連続的に存在するような状況では、立体物の存在範囲に渡って立体物側のリスク分布が高く設定されるため、衝突可能性のある方向の車線逸脱を確実に防止することができる。
【００４８】
なお、上述の実施の形態においては、車線内に立体物が非連続的に存在する場合、補正パラメータのＤobj、ａx，ａyの全てを可変値に設定したが、これに限らず、それら補正パラメータの何れか一つ或いは何れか２つを可変値として、残りを予め定められた一定値としても良い。また、補正パラメータのＤobj、ａx，ａyは、立体物の加速度に応じて可変値に設定することでも、自車両に向かって接近してくる立体物に対して自車両１から接近していくことを確実に防止することができる。さらに、補正パラメータのＤobjを、立体物の種類に応じて異なる値に設定するようにしても良い。
【００４９】
次に、本発明の実施の第２形態について説明する。図１１及び図１２は本発明の実施の第２形態に係り、図１１は車線形状と見通し距離を示す説明図、図１２は図１１の状況での車線に対するリスク分布を示す説明図である。
【００５０】
前述の第１形態では、自車両の走行車線に対するリスク分布を立体物の存在状況に応じて可変する例について説明したが、これに対して、第２形態は、車線形状に応じてリスク分布を可変するものである。
【００５１】
すなわち、図１１に示すように、車載の認識センサとしてのステレオカメラ３による認識結果から自車両１の走行車線が現在地点から前方に曲率半径Ｒでカーブしていることを検知したとき、曲率に応じて、白線の危険度を高く設定する。具体的には、カーブの曲率１／Ｒが大きくなる程、（３）式のリスク関数Ｄlineにおける車線端のリスク値Ｄsを大きくし（補正係数Ｄhは１）、図１２に示すように白線側のリスク分布を高くする。尚、図１２においては、分かり易い表示とするため、カーブに沿ったリスク分布を直線での分布に変換して表示している。
【００５２】
この場合、認識センサ（ステレオカメラ３）でカーブの見通せる距離が分る場合には、その見通し距離に応じてリスク値Ｄsを変更するようにしても良い。見通し距離は、図１１に示すように、認識センサで検出している左右の白線の最大距離であり、この最大距離が小さい方で見通し距離で代表して、見通し距離が小さい程、リスク値Ｄsを大きくするようにしても良く、或いは、左右の見通し距離に応じて、左右の白線のリスク値Ｄsを別々に変更するようにしても良い。
【００５３】
尚、カーブの曲率１／Ｒや見通し距離に応じてリスク値Ｄsを変更する際には、自車両の速度Ｖを加味するようにしても良く、曲率１／Ｒや見通し距離が同じ場合、速度が高い程、リスク値Ｄsが大きくなるように設定する。
【００５４】
第２形態では、曲率が大きいカーブ等でドライバの死角が大きくなるよう状況においても、自車両を走行車線内にキープして車線逸脱を回避する制御がより強く働くため、ドライバに対して違和感を与えないことは勿論のこと、ドライバに安心感を与えることのできる運転支援が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施の第１形態に係り、車両に搭載した運転支援装置の概略構成図
【図２】同上、通常時の車線に対するリスク分布を示す説明図
【図３】同上、車線内に障害物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図４】同上、車線外に立体物が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図５】同上、歩行者が存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図６】同上、車線外にガードレールが存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図７】同上、対向車両が連続的に存在する状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【図８】同上、運転支援制御処理のフローチャート
【図９】同上、前方に設定されるリスク分布の一例を示す説明図
【図１０】同上、生成される回避ルートの一例を示す説明図
【図１１】本発明の実施の第２形態に係り、車線形状と見通し距離を示す説明図
【図１２】同上、図１１の状況での車線に対するリスク分布を示す説明図
【符号の説明】
【００５６】
１ 自車両
２ 運転支援装置
３ ステレオカメラ（走行環境認識部）
４ ステレオ画像認識装置（走行環境認識部）
５ 制御ユニット（リスク分布可変設定部）
Ｄline 走行車線に対するリスク関数
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周辺環境にリスクを設定し、該リスクに基づいて自車両の走行支援を行う車両の運転支援装置において、
自車両外部の走行環境を認識する走行環境認識部と、
上記走行環境認識部で認識した走行環境における立体物の存在状況或いは自車両の車線形状に応じて、自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するリスク分布可変設定部と
を備えたことを特徴とする車両の運転支援装置。
【請求項２】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線内に立体物の存在を認識したとき、上記走行車線のリスク分布を、現在のリスク分布よりも低く設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項３】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線外に立体物の存在を認識したとき、上記走行車線の立体物が存在する側のリスク分布を、現在のリスク分布よりも高く設定する設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項４】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線外に連続的な立体物の存在を認識したとき、上記走行車線の立体物が存在する側のリスク分布を、現在のリスク分布よりも一律に高く設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項５】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線外に立体物の存在を認識したとき、認識した立体物の位置と速度と加速度のうちの少なくとも一つに応じて、上記走行車線のリスク分布を現在のリスク分布よりも高く設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項６】
上記走行車線外の立体物は、道路白線外に設置されたガードレール又は縁石であることを特徴とする請求項３〜５の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【請求項７】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線のカーブの曲率に応じて上記走行車線のリスク分布を可変設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項８】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線のカーブの見通し距離に応じて上記走行車線のリスク分布を可変設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項９】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線のカーブの見通し距離と自車両の速度とに応じて上記走行車線のリスク分布を可変設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項１０】
上記走行車線は、道路白線によって形成される車線であることを特徴とする請求項１〜９の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【請求項１】
自車両の周辺環境にリスクを設定し、該リスクに基づいて自車両の走行支援を行う車両の運転支援装置において、
自車両外部の走行環境を認識する走行環境認識部と、
上記走行環境認識部で認識した走行環境における立体物の存在状況或いは自車両の車線形状に応じて、自車両の走行車線に対するリスク分布を可変設定するリスク分布可変設定部と
を備えたことを特徴とする車両の運転支援装置。
【請求項２】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線内に立体物の存在を認識したとき、上記走行車線のリスク分布を、現在のリスク分布よりも低く設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項３】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線外に立体物の存在を認識したとき、上記走行車線の立体物が存在する側のリスク分布を、現在のリスク分布よりも高く設定する設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項４】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線外に連続的な立体物の存在を認識したとき、上記走行車線の立体物が存在する側のリスク分布を、現在のリスク分布よりも一律に高く設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項５】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線外に立体物の存在を認識したとき、認識した立体物の位置と速度と加速度のうちの少なくとも一つに応じて、上記走行車線のリスク分布を現在のリスク分布よりも高く設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項６】
上記走行車線外の立体物は、道路白線外に設置されたガードレール又は縁石であることを特徴とする請求項３〜５の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【請求項７】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線のカーブの曲率に応じて上記走行車線のリスク分布を可変設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項８】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線のカーブの見通し距離に応じて上記走行車線のリスク分布を可変設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項９】
上記リスク分布可変設定部は、上記走行車線のカーブの見通し距離と自車両の速度とに応じて上記走行車線のリスク分布を可変設定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
【請求項１０】
上記走行車線は、道路白線によって形成される車線であることを特徴とする請求項１〜９の何れか一に記載の車両の運転支援装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１０−１８０６２（Ｐ２０１０−１８０６２Ａ）
【公開日】平成２２年１月２８日（２０１０．１．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１７８２１２（Ｐ２００８−１７８２１２）
【出願日】平成２０年７月８日（２００８．７．８）
【出願人】（０００００５３４８）富士重工業株式会社 (3,010)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１月２８日（２０１０．１．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年７月８日（２００８．７．８）
【出願人】（０００００５３４８）富士重工業株式会社 (3,010)
【Ｆターム（参考）】
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