JP5453970B2 - Lane recognition device and lane recognition method - Google Patents
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Description
本発明は、車両制御に用いる車線認識装置、及び車線認識方法に関するものである。 The present invention relates to a lane recognition device and a lane recognition method used for vehicle control.
画像データに基づいて道路曲率を算出する際に、ノイズを除去するために、道路曲率の時間変化量を閾値以下に制限すると共に、道路曲率が小さいほど、その閾値を小さく設定するものがあった（特許文献１参照）。 When calculating the road curvature based on image data, in order to remove noise, the time change amount of the road curvature is limited to a threshold value or less, and the threshold value is set smaller as the road curvature is smaller. (See Patent Document 1).
しかしながら、ノイズを除去するために、単に道路曲率の時間変化量を閾値以下に制限しているため、例えば検出した道路曲率に基づいて、自車両が走行車線（道路）に沿って走行するように車両挙動の制御を行う等、検出した道路曲率に基づいた車両制御を行った場合には、道路曲率の変化がノイズであるか否かを判定していないので、例えばカーブ路へ進入する際に車両制御に応答遅れが生じたり、又はカーブ路の入口と出口の車両制御の応答差によって運転者に違和感を与える可能性があった。
本発明の課題は、車線認識による道路曲率の算出において、ノイズの影響を抑制しつつ運転者に違和感を与えずに、算出した道路曲率を車両制御に適用した場合には車両制御の応答性を向上させうる車線認識装置又は車線認識方法を提供することである。
However, in order to remove noise, the time change amount of the road curvature is simply limited to a threshold value or less, so that the host vehicle travels along the travel lane (road) based on the detected road curvature, for example. When performing vehicle control based on the detected road curvature, such as controlling vehicle behavior, it is not determined whether or not the change in road curvature is noise. For example, when entering a curved road There is a possibility that a response delay occurs in the vehicle control, or that the driver feels uncomfortable due to a difference in response between the vehicle control at the entrance and exit of the curved road.
The problem of the present invention is that when calculating the road curvature by lane recognition, if the calculated road curvature is applied to the vehicle control without causing the driver to feel uncomfortable while suppressing the influence of noise, the response of the vehicle control is improved. It is to provide a lane recognition device or a lane recognition method that can be improved.
上記の課題を解決するために、本発明に係る車線認識装置は、自車両の進路を撮像し、撮像した画像に基づいて走行車線の道路曲率を算出し、自車両の走行車線での旋回挙動を検出し、検出した旋回挙動に基づいて自車両の旋回曲率を算出し、その走行車線での旋回曲率と道路曲率との差分、及び道路曲率の旋回曲率に対する変化方向に基づいて、道路曲率に対するノイズ影響度合を判断し、判断したノイズ影響度合に応じて道路曲率の変動を制限する。道路曲率の変動を制限する際には、旋回曲率と道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも小さいときには、道路曲率の変動に対する制限度合を基準制限度合に決定する。また、差分が第一の閾値よりも大きく、且つ旋回曲率に対して道路曲率が接近傾向にあれば、制限度合を基準制限度合より弱める方向に決定する。また、差分が第一の閾値よりも大きく、且つ旋回曲率に対して道路曲率が離間傾向にあれば、制限度合を基準制限度合より強める方向に決定する。 In order to solve the above-described problem, the lane recognition device according to the present invention images the course of the host vehicle, calculates the road curvature of the traveling lane based on the captured image, and turns the vehicle in the traveling lane. And the turn curvature of the host vehicle is calculated based on the detected turn behavior, and the difference between the turn curvature and the road curvature in the travel lane, and the direction of change of the road curvature with respect to the turn curvature, The noise influence degree is determined, and the fluctuation of the road curvature is limited according to the determined noise influence degree. When restricting the fluctuation of the road curvature, if the difference between the turning curvature and the road curvature is smaller than a predetermined first threshold, the restriction degree for the fluctuation of the road curvature is determined as the reference restriction degree. If the difference is larger than the first threshold and the road curvature tends to approach the turning curvature, the limit degree is determined to be weaker than the reference limit degree. If the difference is larger than the first threshold and the road curvature tends to be separated from the turning curvature, the degree of restriction is determined to be stronger than the reference degree of restriction.
本発明に係る車線認識装置によれば、画像に基づいて算出した道路曲率に対するノイズの影響度合を判断し、この判断結果に基づいて道路曲率の変動に制限をかけるので、運転者に操作の違和感を与えることなく車両制御の応答性を向上させることができる。 According to the lane recognition device of the present invention, the degree of noise influence on the road curvature calculated based on the image is determined, and the fluctuation of the road curvature is limited based on the determination result. The response of vehicle control can be improved without giving
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
《第１実施形態》
《構成》
図１は、車両の概略構成図である。
カメラ１１は、自車両の前方を撮像する例えばプログレッシブスキャン式の３ＣＭＯＳカメラである。画像処理装置１２は、カメラ１１で撮像した画像データに基づいて、通行区分線（以下、レーンと称す）の認識を行う。
車速センサ１３は、自車両の車速Ｖを検出し、実測ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１４は、自車両のヨーレートγを検出し、舵角センサ１５は、運転者の操舵角θを検出する。
コントローラ１６は、画像処理装置１２が認識したレーン、及び各種センサの検出値を入力して旋回曲率の演算を行い、レーンに沿った走行を実現するために、操舵アクチュエータ１７を駆動制御する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<< First Embodiment >>
"Constitution"
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle.
The camera 11 is, for example, a progressive scan type 3CMOS camera that images the front of the host vehicle. The
The
The
次に、コントローラ１６で所定時間（例えば５０msec）毎に実行する道路曲率算出処理について説明する。
図２は、曲率算出処理を示すフローチャートである。
先ずステップＳ１では、カメラ１１で撮像した画像データに基づいてレーンを認識し、そのレーン曲率ρ（以下、道路曲率ρと称す）を算出する。
レーンの認識、及び道路曲率ρの算出については、何れも周知の技術であるため、ここでは説明を省略するが、例えば特開２００４−２５２８２７号公報や、特開２００４−３１８６１８号公報に記載された技術を用いる。
Next, a road curvature calculation process executed by the
FIG. 2 is a flowchart showing curvature calculation processing.
First, in step S1, a lane is recognized based on image data captured by the camera 11, and its lane curvature ρ (hereinafter referred to as road curvature ρ) is calculated.
The recognition of the lane and the calculation of the road curvature ρ are both well-known techniques, and are not described here, but are described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 2004-252827 and 2004-318618. Technology is used.
続くステップＳ２では、下記（１）式に示すように、現時点の車両挙動から導かれる自車両の旋回曲率κを算出する。ここで、Ｒは旋回半径である。自車両の旋回軌道がレーンに沿ったものであれば、この旋回曲率κは、画像認識によって得られた道路曲率ρと同等になる。
Ｒ＝（γ／Ｖ）
κ＝（１／Ｒ）＝（γ／Ｖ） ………（１）
In the subsequent step S2, as shown in the following equation (1), the turning curvature κ of the host vehicle derived from the current vehicle behavior is calculated. Here, R is a turning radius. If the turning trajectory of the host vehicle is along the lane, the turning curvature κ is equal to the road curvature ρ obtained by image recognition.
R = (γ / V)
κ = (1 / R) = (γ / V) (1)
続くステップＳ３では、今回の旋回曲率κ(n)から前回の道路曲率ρ(n-1)を減じた値（κ(n)−ρ(n-1)）が、予め定められた閾値ｔｈ１より大きいか否かを判定する。ここで、判定結果が（κ(n)−ρ(n-1)）＞ｔｈ１であれば、旋回曲率κに対する道路曲率ρのアンダー方向の差が大きいと判断してステップＳ４に移行する。一方、判定結果が（κ(n)−ρ(n-1)）≦ｔｈ１であれば、旋回曲率κに対する道路曲率ρのアンダー方向の差は無い又は小さいと判断して後述するステップＳ８に移行する。 In the subsequent step S3, a value obtained by subtracting the previous road curvature ρ (n-1 ) from the current turning curvature κ (n) (κ (n) -ρ (n-1) ) from a predetermined threshold th1. Determine whether it is larger. Here, if the determination result is (κ (n) −ρ (n−1) )> th1, it is determined that the difference in the under direction of the road curvature ρ with respect to the turning curvature κ is determined, and the process proceeds to step S4. On the other hand, if the determination result is (κ (n) −ρ (n−1) ) ≦ th1, it is determined that there is no difference in the under direction of the road curvature ρ with respect to the turning curvature κ, and the process proceeds to step S8 described later. To do.
ステップＳ４では、今回の道路曲率ρ(n)が前回の道路曲率ρ(n-1)よりも大きいか否かを判定する。ここで、判定結果がρ(n)＞ρ(n-1)であれば、規範となる旋回曲率κに対して道路曲率ρが接近傾向にあるので、ノイズは小さいと判断してステップＳ５に移行する。一方、判定結果がρ(n)≦ρ(n-1)であれば、規範となる旋回曲率κに対して道路曲率ρが離間傾向にあるので、ノイズは大きいと判断してステップＳ６に移行する。 In step S4, it is determined whether or not the current road curvature ρ (n) is larger than the previous road curvature ρ (n−1) . Here, if the determination result is ρ (n) > ρ (n−1) , the road curvature ρ tends to approach the normative turning curvature κ. Transition. On the other hand, if the determination result is ρ (n) ≦ ρ (n−1) , the road curvature ρ tends to be separated from the standard turning curvature κ. To do.
ステップＳ５では、下記（２）式に示すように、道路曲率ρ(n)に対して弱い平滑処理を施してからステップＳ７に移行する。ここで、Ｄ１は平滑処理における前回値ρ(n-1)の反映率を決定する係数、Ｎ１は平滑処理における今回値ρ(n)の反映率を決定する係数であり、Ｄ１＋Ｎ１＝１の関係にある。なお、弱い平滑処理とは、今回値ρ(n)の反映率を大きくし、道路曲率ρの変動(時間変化量)に対する制限度合を、変更前に対して弱める方向にすることである。したがって、平滑処理を弱めるほど、道路曲率ρの変動が許容される。
ρ(n) ← Ｄ１×ρ(n-1)＋Ｎ１×ρ(n) ………（２）
In step S5, as shown in the following equation (2), the road curvature ρ (n) is weakly smoothed, and then the process proceeds to step S7. Here, D1 is a coefficient that determines the reflection rate of the previous value ρ (n−1) in the smoothing process, N1 is a coefficient that determines the reflection rate of the current value ρ (n) in the smoothing process, and a relationship of D1 + N1 = 1. It is in. The weak smoothing process is to increase the reflection rate of the current value ρ (n) and weaken the degree of restriction on the fluctuation (time change amount) of the road curvature ρ with respect to that before the change. Therefore, the fluctuation of the road curvature ρ is allowed as the smoothing process is weakened.
ρ (n) ← D1 × ρ (n-1) + N1 × ρ (n) (2)
ステップＳ６では、下記（３）式に示すように、強い平滑処理を行ってからステップＳ７に移行する。ここで、Ｄ２は平滑処理における前回値ρ(n-1)の反映率を決定する係数、Ｎ２は平滑処理における今回値ρ(n)の反映率を決定する係数であり、Ｄ２＋Ｎ２＝１の関係にある。なお、強い平滑処理とは、今回値ρ(n)の反映率を小さくし、道路曲率ρの変動(時間変化量)に対する制限度合を、変更前に対して強める方向にすることである。したがって、平滑処理を強めるほど、道路曲率ρの変動が抑制される。各係数は、Ｄ２＞Ｄ１、Ｎ２＜Ｎ１の関係にある。
ρ(n) ← Ｄ２×ρ(n-1)＋Ｎ２×ρ(n) ………（３）
In step S6, as shown in the following formula (3), after performing strong smoothing processing, the process proceeds to step S7. Here, D2 is a coefficient that determines the reflection rate of the previous value ρ (n-1) in the smoothing process, N2 is a coefficient that determines the reflection rate of the current value ρ (n) in the smoothing process, and the relationship of D2 + N2 = 1 It is in. Note that the strong smoothing process is to reduce the reflection rate of the current value ρ (n) and to increase the degree of restriction on the fluctuation (time change amount) of the road curvature ρ with respect to that before the change. Therefore, the fluctuation in road curvature ρ is suppressed as the smoothing process is strengthened. Each coefficient has a relationship of D2> D1, N2 <N1.
ρ (n) ← D2 × ρ (n-1) + N2 × ρ (n) (3)
以上、ステップ４が道路曲率の旋回曲率に対する変化方向を見ることにあたり、ステップＳ５及びステップＳ６が道路曲率の変動に対する制限度合を決定することにあたる。
ステップＳ７では、道路曲率ρ(n)を警報・制御系に出力してから所定のメインプログラムに復帰する。
一方、ステップＳ８では、今回の旋回曲率κ(n)から道路曲率の前回値ρ(n-1)を減じた値（κ(n)−ρ(n-1)）が、予め定められた閾値−ｔｈ１より小さいか否かを判定する。ここで、判定結果が（κ(n)−ρ(n-1)）＜−ｔｈ１であれば、旋回曲率κに対する道路曲率ρのオーバー方向の差が大きいと判断してステップＳ９に移行する。一方、判定結果が（κ(n)−ρ(n-1)）≧−ｔｈ１であれば、旋回曲率κに対する道路曲率ρのオーバー方向の差は無い又は小さいと判断して後述するステップＳ１２に移行する。
As described above, when step 4 looks at the change direction of the road curvature with respect to the turning curvature, steps S5 and S6 correspond to determining the degree of restriction on the change in road curvature.
In step S7, the road curvature ρ (n) is output to the alarm / control system, and then the routine returns to a predetermined main program.
On the other hand, in step S8, a value obtained by subtracting the previous value ρ (n-1) of the road curvature from the current turning curvature κ (n) (κ (n) -ρ (n-1) ) is a predetermined threshold value. It is determined whether it is smaller than -th1. Here, if the determination result is (κ (n) −ρ (n−1) ) <− th1, it is determined that the difference in the over direction of the road curvature ρ with respect to the turning curvature κ is large, and the process proceeds to step S9. On the other hand, if the determination result is (κ (n) −ρ (n−1) ) ≧ −th1, it is determined that there is no or small difference in the over direction of the road curvature ρ with respect to the turning curvature κ, and the process proceeds to step S12 described later. Transition.
ステップＳ９では、今回の道路曲率ρ(n)が前回の道路曲率ρ(n-1)よりも小さいか否かを判定する。ここで、判定結果がρ(n)＜ρ(n-1)であれば、規範となる旋回曲率κに対して道路曲率ρが接近傾向にあるので、ノイズは小さいと判断してステップＳ１０に移行する。一方、判定結果がρ(n)≧ρ(n-1)であれば、規範となる旋回曲率κに対して道路曲率ρが離間傾向にあるので、ノイズは大きいと判断してステップＳ１１に移行する。
ステップＳ１０では、前記（２）式に示すように、弱い平滑処理を行ってから前記ステップＳ７に移行する。
ステップＳ１１では、前記（３）式に示すように、強い平滑処理を行ってから前記ステップＳ７に移行する。
In step S9, it is determined whether or not the current road curvature ρ (n) is smaller than the previous road curvature ρ (n−1) . Here, if the determination result is ρ (n) <ρ (n-1) , the road curvature ρ tends to approach the normative turning curvature κ, so it is determined that the noise is small and the process proceeds to step S10. Transition. On the other hand, if the determination result is ρ (n) ≧ ρ (n-1) , the road curvature ρ tends to be separated from the normative turning curvature κ, so that it is determined that the noise is large and the process proceeds to step S11. To do.
In step S10, as shown in the equation (2), after performing a smooth smoothing process, the process proceeds to step S7.
In step S11, as shown in the equation (3), after performing strong smoothing processing, the process proceeds to step S7.
一方、ステップＳ１２では、下記（４）式に示すように、道路曲率ρ(n)に対して通常の平滑処理を施してから前記ステップＳ７に移行する。ここで、Ｄ３は前回値ρ(n-1)の反映率を決定する係数、Ｎ３は今回値ρ(n)の反映率を決定する係数であり、Ｄ３＋Ｎ３＝１の関係にある。なお、通常の平滑処理とは今回値ρ(n)の反映率を、予め定められた基準状態にし、道路曲率ρの変動に対する制限度合を基準制限度合にすることである。各係数は、Ｄ１＜Ｄ３＜Ｄ２、Ｎ２＜Ｎ３＜Ｎ１の関係にある。ここで、Ｄ３及びＮ３が、基準制限度合を決定する係数となる。
ρ(n) ← Ｄ３×ρ(n-1)＋Ｎ３×ρ(n) ………（４）
On the other hand, in step S12, as shown in the following equation (4), the road curvature ρ (n) is subjected to normal smoothing and then the process proceeds to step S7. Here, D3 is a coefficient that determines the reflection rate of the previous value ρ (n−1) , N3 is a coefficient that determines the reflection rate of the current value ρ (n) , and has a relationship of D3 + N3 = 1. The normal smoothing process is to set the reflection rate of the current value ρ (n) to a predetermined reference state, and set the restriction degree for the fluctuation of the road curvature ρ to the reference restriction degree. Each coefficient has a relationship of D1 <D3 <D2, N2 <N3 <N1. Here, D3 and N3 are coefficients for determining the reference restriction degree.
ρ (n) ← D3 × ρ (n-1) + N3 × ρ (n) (4)
《作用》
ボッツドッツ（道路鋲）のある道路や降雪路など、視認性の悪い道路でも、走行車線を高精度に認識するには、自車両の近傍に限定した領域、つまりカメラ画像内の下部領域で画像処理をする必要がある。しかしながら、自車両の近傍に限定した画像処理では、道路曲率ρの算出において、車両制御の応答が鈍くなるので、ノイズによる影響度合を判断し、ノイズによる影響度合が小さければ道路曲率ρに対する平滑度合を弱め、逆にノイズによる影響度合が大きければ道路曲率ρに対する平滑度合を強めることが望ましい。
<Action>
In order to recognize the driving lane with high accuracy even on roads with poor visibility, such as roads with botts or snowfalls, image processing is performed in the area limited to the vicinity of the host vehicle, that is, the lower area in the camera image It is necessary to do. However, in the image processing limited to the vicinity of the host vehicle, the vehicle control response becomes dull in the calculation of the road curvature ρ. Therefore, the degree of influence due to noise is judged, and if the degree of influence due to noise is small, the degree of smoothness with respect to the road curvature ρ. On the other hand, it is desirable to increase the degree of smoothness with respect to the road curvature ρ if the degree of influence by noise is large.
ところで、自車両が走行車線に沿って走行しているなら、自車両の旋回挙動、つまり旋回半径Ｒの逆数である旋回曲率κを、道路曲率ρに対する規範値と見なすことができる。そこで、規範値と仮定した旋回曲率κに対して、算出した道路曲率ρが、どれだけ離れているか、及びその道路曲率ρがどの方向に変化しているかを観測することで、ノイズによる影響度合を判断する。なお、一般に、レーンキープシステム等の車両制御では、走行車線から自車両が逸脱しないように運転を支援するものなので、自車両の旋回曲率κを規範値と見なすことができる。 By the way, if the host vehicle is traveling along the traveling lane, the turning behavior of the host vehicle, that is, the turning curvature κ that is the reciprocal of the turning radius R can be regarded as a reference value for the road curvature ρ. Therefore, by observing how far the calculated road curvature ρ is away from the turning curvature κ, which is assumed to be the normative value, and in which direction the road curvature ρ is changing, the degree of influence due to noise is determined. Judging. In general, since vehicle control such as a lane keeping system supports driving so that the host vehicle does not deviate from the traveling lane, the turning curvature κ of the host vehicle can be regarded as a reference value.
具体的には、先ず画像から道路曲率ρを算出し（ステップＳ１）、旋回挙動から旋回曲率κを算出する（ステップＳ２）。そして、道路曲率ρと旋回曲率κとの差分が、閾値ｔｈ１よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ３、Ｓ８）、差分が閾値ｔｈ１よりも大きいときに、規範値となる旋回曲率κに対して道路曲率ρが接近傾向にあるか、又は離間傾向にあるかを判定する（ステップＳ４、Ｓ９）。 Specifically, the road curvature ρ is first calculated from the image (step S1), and the turning curvature κ is calculated from the turning behavior (step S2). Then, it is determined whether or not the difference between the road curvature ρ and the turning curvature κ is larger than the threshold value th1 (steps S3 and S8), and when the difference is larger than the threshold value th1, the turning curvature κ that becomes the reference value is obtained. On the other hand, it is determined whether the road curvature ρ tends to approach or separate (steps S4 and S9).
ここで、旋回曲率κに対して道路曲率ρが接近傾向にあれば（ステップＳ４又はＳ９の判定が“Yes”）、道路曲率ρに対するノイズ影響度合が小さく、単なる応答遅れであると判断し、道路曲率ρに対する平滑度合を弱める（ステップＳ５、Ｓ１０）。平滑度合を弱めると、平滑処理における今回値ρ(n)の反映率が大きくなるので、道路曲率ρの変動が許容される。したがって、道路曲率ρの応答遅れを改善することができる。 Here, if the road curvature ρ tends to approach the turning curvature κ (the determination in step S4 or S9 is “Yes”), it is determined that the degree of noise influence on the road curvature ρ is small and that the response is simply a delay. The degree of smoothness with respect to the road curvature ρ is weakened (steps S5 and S10). When the degree of smoothness is weakened, the reflection rate of the current value ρ (n) in the smoothing process is increased, and thus the fluctuation of the road curvature ρ is allowed. Therefore, the response delay of the road curvature ρ can be improved.
一方、旋回曲率κに対して道路曲率ρが離間傾向にあれば（ステップＳ４又はＳ９の判定が“No”）、道路曲率ρに対するノイズ影響度合が大きく、単なる応答遅れではないと判断し、道路曲率ρに対する平滑度合を強める（ステップＳ６、Ｓ１１）。平滑度合を強めると、平滑処理における今回値ρ(n)の反映率が小さくなるので、道路曲率ρの変動が制限される。したがって、ノイズによる影響を除去し、安定性を維持することができる。 On the other hand, if the road curvature ρ tends to be separated from the turning curvature κ (the determination in step S4 or S9 is “No”), it is determined that the degree of noise influence on the road curvature ρ is large and that it is not a mere response delay. The degree of smoothness with respect to the curvature ρ is increased (steps S6 and S11). When the degree of smoothness is increased, the reflection rate of the current value ρ (n) in the smoothing process is reduced, and thus the fluctuation of the road curvature ρ is limited. Therefore, it is possible to remove the influence of noise and maintain stability.
一方、道路曲率ρと旋回曲率κとの差分が、閾値ｔｈ１より小さければ（ステップＳ８の判定が“No”）、ノイズ影響度合が小さく、且つ応答遅れも無いと判断して、道路曲率ρに対する平滑度合を通常にする（ステップＳ１２）。このように、道路曲率ρの変動を基準制限度合で制限することで、通常の範囲で、ノイズの影響を抑制しつつ、車両制御の応答性を向上させることができる。 On the other hand, if the difference between the road curvature ρ and the turning curvature κ is smaller than the threshold th1 (determination in Step S8 is “No”), it is determined that the noise influence degree is small and there is no response delay, and the road curvature ρ The smoothness is set to normal (step S12). In this way, by limiting the fluctuation of the road curvature ρ with the reference restriction degree, it is possible to improve the responsiveness of the vehicle control while suppressing the influence of noise in a normal range.
《応用例》
なお、本実施形態では、道路曲率ρを平滑処理する際に、前回値ρ(n-1)の反映率と今回値ρ(n)の反映率とを決定することで、道路曲率ρの変動に対する制限度合を決定しているが、これに限定されるものではない。例えば、複数の過去値ρ(n-1)、ρ(n-2)、ρ(n-3)、…と、今回値ρ(n)との平均を取ることで、道路曲率ρを平滑処理してもよい。この場合、平滑処理を強めるには過去値の個数を増加させ、平滑処理を弱めるには過去値の個数を減少させればよい。また、前回値ρ(n-1)から今回値ρ(n)への変化率（演算周期毎の変化量=時間変化量）を上限値以下に制限することで、道路曲率ρを平滑処理してもよい。この場合、平滑処理を強めるには上限値を減少させ、平滑処理を弱めるには上限値を増加させればよい。すなわち、道路曲率ρを複数回算出するものであれば、どのような処理を施してもよい。このように、道路曲率ρの変動に対する制限度合を決定変更できれば、任意の手法を用いることができる。
《Application example》
In the present embodiment, when the road curvature ρ is smoothed, the change of the road curvature ρ is determined by determining the reflection rate of the previous value ρ (n-1) and the reflection rate of the current value ρ (n). However, the present invention is not limited to this. For example, the road curvature ρ is smoothed by averaging the past values ρ (n-1) , ρ (n-2) , ρ (n-3) , ... and the current value ρ (n) May be. In this case, the number of past values may be increased to increase the smoothing process, and the number of past values may be decreased to weaken the smoothing process. Also, the road curvature ρ is smoothed by limiting the rate of change from the previous value ρ (n-1) to the current value ρ (n) ( change amount per calculation cycle = time change amount) below the upper limit value. May be. In this case, the upper limit value may be decreased to increase the smoothing process, and the upper limit value may be increased to weaken the smoothing process. That is, any processing may be performed as long as the road curvature ρ is calculated a plurality of times. As described above, any method can be used as long as the degree of restriction on the variation in road curvature ρ can be determined and changed.
《効果》
以上より、カメラ１１が「撮像手段」に対応し、ステップＳ１の処理が「道路曲率算出手段」に対応し、ステップＳ３〜Ｓ６、Ｓ８〜Ｓ１２の処理が「制限手段」に対応し、車速センサ１３、ヨーレートセンサ１４が「旋回挙動検出手段」に対応し、ステップＳ２の処理が「旋回曲率算出手段」に対応する。
"effect"
From the above, the camera 11 corresponds to the “imaging means”, the processing in step S1 corresponds to the “road curvature calculation means”, the processing in steps S3 to S6 and S8 to S12 corresponds to the “limitation means”, and the
（１）自車両の進路を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像に基づいて走行車線の道路曲率を算出する道路曲率算出手段と、該道路曲率算出手段が算出した当該走行車線での道路曲率の変動を制限する制限手段と、自車両の旋回挙動を検出する旋回挙動検出手段と、該旋回挙動検出手段が検出した当該走行車線での旋回挙動に基づいて自車両の旋回曲率を算出する旋回曲率算出手段と、を備え、前記制限手段は、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分、及び前記道路曲率の前記旋回曲率に対する変化方向に基づいて、前記道路曲率の変動に対する制限度合を決定する。
このように、旋回曲率と道路曲率との差分、及び道路曲率の変化方向に基づいて、道路曲率に対するノイズの影響度合を判断し、それに応じて道路曲率の変動に制限をかけるので、運転者に操作の違和感を与えることなく車両制御の応答性を向上させることができる。
(1) An imaging unit that captures the course of the host vehicle, a road curvature calculation unit that calculates a road curvature of the traveling lane based on an image captured by the imaging unit, and the traveling lane calculated by the road curvature calculating unit Limiting means for limiting the fluctuation of the road curvature, turning behavior detecting means for detecting the turning behavior of the own vehicle, and turning curvature of the own vehicle based on the turning behavior in the traveling lane detected by the turning behavior detecting means. A turning curvature calculating means for calculating, and the limiting means is based on a difference between the turning curvature and the road curvature, and a direction of change of the road curvature with respect to the turning curvature. To decide.
Thus, based on the difference between the turning curvature and the road curvature and the direction of change of the road curvature, the degree of influence of noise on the road curvature is judged, and the fluctuation of the road curvature is limited accordingly. Responsiveness of vehicle control can be improved without giving an uncomfortable feeling of operation.
（２）前記制限手段は、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも小さいときには、当該制限度合を基準制限度合に決定し、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも大きく、且つ前記旋回曲率に対して前記道路曲率が接近傾向にあれば、当該制限度合を前記基準制限度合より弱める方向に決定する。
このように、旋回曲率と道路曲率との差分、及び道路曲率の変化方向に基づいて、道路曲率に対するノイズの影響度合が小さいことを判断し、制限度合を弱めることで、車両制御の応答性を向上させることができる。
(2) When the difference between the turning curvature and the road curvature is smaller than a predetermined first threshold, the restriction means determines the restriction degree as a reference restriction degree, and the turning curvature and the road curvature. And the road curvature tends to approach the turning curvature, the restriction degree is determined to be weaker than the reference restriction degree.
Thus, based on the difference between the turning curvature and the road curvature, and the change direction of the road curvature, it is determined that the influence degree of noise on the road curvature is small, and the responsiveness of the vehicle control is reduced by weakening the restriction degree. Can be improved.
（３）前記制限手段は、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも小さいときには、当該制限度合を基準制限度合に決定し、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも大きく、且つ前記旋回曲率に対して前記道路曲率が離間傾向にあれば、当該制限度合を前記基準制限度合より強める方向に決定する。
このように、ノイズの影響度合が大きいことを判断し、制限度合を強めることで、ノイズの影響を抑制することができる。
(3) When the difference between the turning curvature and the road curvature is smaller than a predetermined first threshold, the restriction means determines the restriction degree as a reference restriction degree, and the turning curvature and the road curvature. And the road curvature tends to be separated from the turning curvature, the restriction degree is determined to be stronger than the reference restriction degree.
Thus, it is possible to suppress the influence of noise by determining that the degree of influence of noise is large and increasing the degree of restriction.
（４）自車両の進路を撮像し、撮像した画像に基づいて走行車線の道路曲率を算出し、
自車両の当該走行車線での旋回挙動を検出し、検出した旋回挙動に基づいて自車両の旋回曲率を算出し、当該走行車線での前記旋回曲率と前記道路曲率との差分、及び前記道路曲率の前記旋回曲率に対する変化方向に基づいて、当該走行車線での道路曲率に対するノイズ影響度合を判断し、判断したノイズ影響度合に応じて前記道路曲率の変動を制限する。
このように、旋回曲率と道路曲率との差分、及び道路曲率の変化方向に基づいて、道路曲率に対するノイズの影響度合を判断し、それに応じて道路曲率の変動に制限をかけるので、ノイズの影響を抑制しつつ、車両制御の応答性を向上させることができる。
(4) Image the course of the host vehicle, calculate the road curvature of the travel lane based on the captured image,
The turning behavior of the host vehicle in the traveling lane is detected, the turning curvature of the host vehicle is calculated based on the detected turning behavior, the difference between the turning curvature and the road curvature in the traveling lane, and the road curvature The noise influence degree with respect to the road curvature in the travel lane is determined on the basis of the change direction with respect to the turning curvature, and the fluctuation of the road curvature is limited according to the determined noise influence degree.
As described above, the influence of noise on the road curvature is determined based on the difference between the turning curvature and the road curvature and the direction of change of the road curvature, and the fluctuation of the road curvature is limited accordingly. Responsiveness of vehicle control can be improved while suppressing the above.
《第２実施形態》
《構成》
本実施形態は、主に画像認識の精度に起因した問題として、ノイズの影響度合を正しく判断できるか否かを判定し、正しく判断できないときには、通常の平滑処理を施すものであり、
図３は、第二実施形態の曲率算出処理を示すフローチャートである。
ここでは、前記ステップＳ２の後に、新たなステップＳ２１、Ｓ２２を追加したことを除いては、前述した第一実施形態と同様の処理を実行する。
ステップＳ２１では、左右一対となる通行区分のための道路標示（白線やボッツドッツ）の両方を検出できているか否かを判定する。左右両側の道路標示を検出できていれば、ノイズの影響度合を正しく判断できると判断してステップＳ２２に移行する。一方、左右の何れか一方でも検出できていなければ、ノイズの影響度合を正しく判断できないと判断して前記ステップＳ１２に移行する。
<< Second Embodiment >>
"Constitution"
In the present embodiment, as a problem mainly caused by the accuracy of image recognition, it is determined whether or not the influence degree of noise can be correctly determined.
FIG. 3 is a flowchart showing the curvature calculation process of the second embodiment.
Here, the same processing as in the first embodiment described above is executed except that new steps S21 and S22 are added after step S2.
In step S <b> 21, it is determined whether or not both road markings (white lines and botsdots) for a pair of left and right traffic segments can be detected. If the road markings on both the left and right sides can be detected, it is determined that the degree of influence of noise can be correctly determined, and the process proceeds to step S22. On the other hand, if either one of the left and right is not detected, it is determined that the influence degree of noise cannot be correctly determined, and the process proceeds to step S12.
ステップＳ２２では、画像から算出した自車両の走行車線に対するヨー角の絶対値｜φ｜が、予め定められた閾値ｔｈ２より小さいか否かを判定する。判定結果が｜φ｜＜ｔｈ２であれば、ノイズの影響度合を正しく判断できるものとして前記ステップＳ３に移行する。一方、判定結果が｜φ｜≧ｔｈ２であれば、車両が車線変更している可能性があり、ノイズの影響度合を正しく判断できないものとして前記ステップＳ１２に移行する。尚、画像からヨー角を算出することは、公知であり詳述はしないが、例えば撮像した画像を視点変換することによって求める。 In step S22, it is determined whether or not the absolute value | φ | of the yaw angle with respect to the travel lane of the host vehicle calculated from the image is smaller than a predetermined threshold th2. If the determination result is | φ | <th2, it is determined that the degree of influence of noise can be correctly determined, and the process proceeds to step S3. On the other hand, if the determination result is | φ | ≧ th2, there is a possibility that the vehicle has changed lanes, and it is determined that the influence degree of noise cannot be correctly determined, and the process proceeds to step S12. Note that calculating the yaw angle from the image is well known and will not be described in detail, but for example, it is obtained by converting the viewpoint of the captured image.
《作用》
先ず、左右両側にある通行区分のための道路標示のうち、何れか一方でも検出できていなければ（ステップＳ２１の判定が“No”）、画像認識の精度が低下している可能性がある。このときには、ノイズの影響度合を正しく判断できないものとし、道路曲率ρn)に対して通常の平滑処理を施す（ステップＳ１２）。
これにより、安定してレーンマーカを検出できない状態で、ノイズの影響度合を誤って判断してしまうことを防止できる。
また、画像から算出したヨー角の絶対値｜φ｜が閾値ｔｈ２よりも大きいときには（ステップＳ２２の判定が“No”）、レーンに対する自車両の横位置の時間変化が大きくなるので、画像認識結果に遅れなどの不確定要素が入る虞がある。したがって、ノイズの影響度合を正しく判断できないものとし、道路曲率ρn)に対して通常の平滑処理を施す（ステップＳ１２）。
これにより、例えばレーンチェンジのように、自車両の旋回曲率κを規範値として扱えない状態で、ノイズの影響を誤って判断してしまうことを防止できる。
<Action>
First, if any one of the road markings for the traffic classifications on the left and right sides has not been detected (determination in step S21 is “No”), there is a possibility that the accuracy of image recognition has deteriorated. At this time, shall not be correctly determine the degree of influence of the noise is subjected to normal smoothing process on the road curvature [rho n) (step S12).
As a result, it is possible to prevent erroneous determination of the noise influence level in a state where the lane marker cannot be detected stably.
Further, when the absolute value | φ | of the yaw angle calculated from the image is larger than the threshold th2 (determination in step S22 is “No”), the time change of the lateral position of the host vehicle with respect to the lane becomes large, so the image recognition result There is a risk that uncertain factors such as delays may be introduced. Accordingly, it is assumed that the degree of influence of noise cannot be correctly determined, and normal smoothing processing is performed on the road curvature (ρ n) (step S12).
As a result, it is possible to prevent the influence of noise from being erroneously determined in a state where the turning curvature κ of the host vehicle cannot be treated as a reference value, such as a lane change.
《効果》
以上より、ステップＳ２１、Ｓ２２の処理が「制限手段」に含まれる。
（１）前記道路曲率算出手段は、前記画像から左右一対となる通行区分のための道路標示を検出し、検出した道路標示に基づいて前記道路曲率を算出し、前記制限手段は、前記道路標示のうち、左右の何れか一方でも検出できないときには、前記制限度合を前記基準制限度合に決定する。
これにより、ノイズの影響度合を誤って判断してしまうことを防止できる。
（２）前記制限手段は、前記画像から自車両の走行車線に対するヨー角を算出し、算出したヨー角が、予め定められた第二の閾値よりも大きいときには、前記制限度合を前記基準制限度合に決定する。
このように、画像から算出したヨー角の算出精度が低下している状態では、ノイズ影響の判断を中止することで、誤判断を防止することができる。
"effect"
As described above, the processes of steps S21 and S22 are included in the “limiter”.
(1) The road curvature calculating means detects a road marking for a pair of left and right traffic segments from the image, calculates the road curvature based on the detected road marking, and the restricting means includes the road marking. If either one of the left and right cannot be detected, the restriction degree is determined as the reference restriction degree.
Thereby, it can prevent judging the influence degree of noise accidentally.
(2) The limiting means calculates a yaw angle with respect to the travel lane of the host vehicle from the image, and when the calculated yaw angle is larger than a predetermined second threshold, the limiting degree is set as the reference limiting degree. To decide.
As described above, in a state where the calculation accuracy of the yaw angle calculated from the image is lowered, it is possible to prevent erroneous determination by stopping the determination of the influence of noise.
《第３実施形態》
《構成》
本実施形態は、主に車両挙動の検出精度に起因した問題として、ノイズの影響度合を正しく判断できるか否かを判定し、正しく判断できないときには、通常の平滑処理を施すものである。
図４は、第三実施形態の曲率算出処理を示すフローチャートである。
ここでは、前記ステップＳ２２の後に、新たなステップＳ３１〜Ｓ３３を追加すると共に、前記ステップＳ３、Ｓ８を、新たなステップＳ３４、Ｓ３５に変更したことを除いては、前述した第二実施形態と同様の処理を実行する。
<< Third Embodiment >>
"Constitution"
In the present embodiment, as a problem mainly caused by the detection accuracy of the vehicle behavior, it is determined whether or not the noise influence degree can be correctly determined. When the noise influence degree cannot be determined correctly, normal smoothing processing is performed.
FIG. 4 is a flowchart showing the curvature calculation process of the third embodiment.
Here, new steps S31 to S33 are added after step S22, and steps S3 and S8 are changed to new steps S34 and S35, as in the second embodiment described above. Execute the process.
ステップＳ３１では、運転者の操舵角から推定したヨーレートγｅと、ヨーレートセンサ１４で実測したヨーレートγとの差分が、予め定められた閾値ｔｈ３より小さいか否かを判定する。判定結果が｜γｅ−γ｜＜ｔｈ３であれば、ノイズの影響度合を正しく判断できると判断して後述するステップＳ３４に移行する。一方、判定結果が｜γｅ−γ｜≧ｔｈ３であれば、ノイズの影響度合を正しく判断できないと判断してステップＳ３２に移行する。
In step S31, it is determined whether the difference between the yaw rate γe estimated from the driver's steering angle and the yaw rate γ measured by the
ステップＳ３２では、下記（５）式、及び（６）式を満たすか否かを判定する。
sgn｛φ'(n)｝×sgn｛φ'(n-1)｝＜０ ………（５）
｜φ'(n)−φ'(n-1)｜＞ｔｈ４ ………（６）
上記（５）式のsgn｛ａ｝はシグナム関数であり、ａ＞０のときに＋１となり、ａ＜０のときに−１となる。したがって、上記（５）式では、画像から算出したヨー角変化速度の前回値φ'(n-1)から今回値φ'(n)への移行で符号が反転したか否かを判定する。
In step S32, it is determined whether or not the following expressions (5) and (6) are satisfied.
sgn {φ ′ (n) } × sgn {φ ′ (n−1) } <0 (5)
| Φ ′ (n) −φ ′ (n−1) |> th4 (6)
Sgn {a} in the above equation (5) is a signum function, which is +1 when a> 0, and −1 when a <0. Therefore, in the above equation (5), it is determined whether or not the sign is inverted at the transition from the previous value φ ′ (n−1) to the current value φ ′ (n) of the yaw angle change speed calculated from the image.
上記（６）式では、ヨー角変化速度の前回値φ'(n-1)と今回値φ'(n)との差分が、予め定められた閾値ｔｈ４より大きいか否かを判定する。
ここで、判定結果が（５）式、及び（６）式を共に満たす場合には、ノイズは大きいと判断してステップＳ３３に移行する。一方、判定結果が（５）式、又は（６）式の何れか一方でも満たさなければ、ノイズの影響度合を正しく判断できないと判断して前記ステップＳ１２に移行する。
In the above equation (6), it is determined whether or not the difference between the previous value φ ′ (n−1) and the current value φ ′ (n) of the yaw angle change speed is greater than a predetermined threshold th4.
Here, when the determination result satisfies both the expressions (5) and (6), it is determined that the noise is large, and the process proceeds to step S33. On the other hand, if the determination result does not satisfy either the expression (5) or the expression (6), it is determined that the influence degree of noise cannot be correctly determined, and the process proceeds to step S12.
一方、ステップＳ３４では、ヨーレートセンサ１４で検出したヨーレートγと画像から算出したヨー角変化速度φ'との差分が、予め定められた閾値ｔｈ５より大きいか否かを判定する。判定結果が（γ−φ'）＞ｔｈ５であれば、実際の旋回挙動に対して画像から算出した旋回挙動のアンダー方向の差が大きいと判断して前記ステップＳ４に移行する。一方、判定結果が（γ−φ'）≦ｔｈ５であれば、実際の旋回挙動に対して画像から算出した旋回挙動のアンダー方向の差は無い又は小さいと判断してステップＳ３５に移行する。
On the other hand, in step S34, it is determined whether or not the difference between the yaw rate γ detected by the
ステップＳ３５では、ヨーレートセンサ１４で検出したヨーレートγと画像から算出したヨー角変化速度φ'との差分が、予め定められた閾値−ｔｈ５より小さいか否かを判定する。判定結果が（γ−φ'）＜−ｔｈ５であれば、実際の旋回挙動に対して画像から算出した旋回挙動のアンダー方向の差が大きいと判断して前記ステップＳ４に移行する。一方、判定結果が（γ−φ'）≧−ｔｈ５であれば、実際の旋回挙動に対して画像から算出した旋回挙動のアンダー方向の差は無い又は小さいと判断して前記ステップＳ１２に移行する。
In step S35, it is determined whether or not the difference between the yaw rate γ detected by the
《作用》
先ず、操舵角から推定したヨーレートγｅと、実測したヨーレートγとの差分が、閾値ｔｈ５より大きいときには（ステップＳ３１の判定結果が“No”）、ヨーレートセンサ１４の検出精度が低下している可能性がある。したがって、ノイズの影響度合を正しく判断できないと判断し、道路曲率ρに対する平滑度合を通常にする（ステップＳ１２）。
このように、ヨーレートセンサ１４の検出精度が低下している状態では、ノイズ影響の判断を中止することで、誤判断を防止することができる。
<Action>
First, when the difference between the yaw rate γe estimated from the steering angle and the actually measured yaw rate γ is greater than the threshold th5 (the determination result in step S31 is “No”), the detection accuracy of the
As described above, in the state where the detection accuracy of the
但し、画像から算出したヨー角変化速度が前回値φ'(n-1)と今回値φ'(n)との間で、符号が反転するほど大きく変化したときには（ステップＳ３２の判定が“Yes”）、明らかにノイズの影響度合が大きいと判断し、道路曲率ρに対する平滑度合を強める（ステップＳ３３）。平滑度合を強めると、平滑処理における今回値ρ(n)の反映率が小さくなるので、道路曲率ρの変動が制限される。したがって、ノイズによる影響を除去し、安定性を維持することができる。 However, when the yaw angle change speed calculated from the image changes greatly between the previous value φ ′ (n−1) and the current value φ ′ (n) as the sign is inverted (the determination in step S32 is “Yes”). "), It is clearly determined that the degree of influence of noise is large, and the degree of smoothness with respect to the road curvature ρ is increased (step S33). When the degree of smoothness is increased, the reflection rate of the current value ρ (n) in the smoothing process is reduced, and thus the fluctuation of the road curvature ρ is limited. Therefore, it is possible to remove the influence of noise and maintain stability.
一方、実測したヨーレートγと画像から算出したヨー角変化速度φ'との差分が、閾値ｔｈ５よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ３４、Ｓ３５）、差分が閾値５よりも大きいときに、道路曲率ρと旋回曲率κとの差分が閾値ｔｈ１よりも大きいと判断する。
これにより、実際の旋回挙動に対して画像から算出した旋回挙動の差分を、容易に算出することができる。
On the other hand, it is determined whether or not the difference between the actually measured yaw rate γ and the yaw angle change speed φ ′ calculated from the image is larger than the threshold value th5 (steps S34 and S35), and when the difference is larger than the
Thereby, the difference of the turning behavior calculated from the image with respect to the actual turning behavior can be easily calculated.
《応用例》
なお、本実施形態では、ステップＳ３４、Ｓ３５の処理で、実測したヨーレートγと、画像から算出したヨー角変化速度φ'とを比較しているが、実測したヨーレートγの代わりに、運転者の操舵角から推定した推定ヨーレートγｅとヨー角変化速度φ'とを比較してもよい。すなわち、ステップＳ３４、Ｓ３５を処理する段階では、既にステップＳ３１の処理を経ており、実測したヨーレートγと、操舵角から推定した推定ヨーレートγｅとの差分が閾値ｔｈ３よりも小さいことが明らかだからである。
《Application example》
In the present embodiment, the measured yaw rate γ is compared with the yaw angle change speed φ ′ calculated from the image in the processes of steps S34 and S35, but instead of the actually measured yaw rate γ, The estimated yaw rate γe estimated from the steering angle may be compared with the yaw angle change speed φ ′. That is, at the stage of processing steps S34 and S35, the process of step S31 has already been performed, and it is clear that the difference between the measured yaw rate γ and the estimated yaw rate γe estimated from the steering angle is smaller than the threshold th3. .
《効果》
（１）前記旋回挙動検出手段は、少なくとも運転者のステアリング操作から推定した推定ヨーレートと、センサで実測した実測ヨーレートとを検出し、前記制限手段は、前記推定ヨーレートと前記実測ヨーレートとの差分が、予め定められた第三の閾値よりも大きいときには、前記制限度合を前記基準制限度合に決定する。
このように、実測したヨーレートの検出精度が低下している状態では、ノイズ影響の判断を中止することで、誤判断を防止することができる。
"effect"
(1) The turning behavior detecting means detects at least an estimated yaw rate estimated from a driver's steering operation and an actually measured yaw rate measured by a sensor, and the restricting means has a difference between the estimated yaw rate and the actually measured yaw rate. When it is larger than the predetermined third threshold, the limit degree is determined as the reference limit degree.
As described above, in the state where the detection accuracy of the actually measured yaw rate is lowered, the erroneous determination can be prevented by stopping the determination of the noise influence.
（２）前記旋回挙動検出手段は、少なくともセンサによる実測した実測ヨーレートを検出し、
前記制限手段は、前記各画像から自車両の走行車線に対するヨー角を各々を算出し、更に前記各ヨー角からヨー角変化速度を算出し、前記実測ヨーレートと前記ヨー角変化速度との差分が、予め定められた第五の閾値よりも大きいときに、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が前記第一の閾値よりも大きいと判断する。
このように、実際の旋回挙動に対して画像から算出した旋回挙動の差分を、容易に算出することができる。
(2) The turning behavior detecting means detects at least an actually measured yaw rate measured by a sensor,
The limiting means calculates each yaw angle with respect to the travel lane of the host vehicle from each image, further calculates a yaw angle change speed from each yaw angle, and the difference between the measured yaw rate and the yaw angle change speed is When the value is larger than a predetermined fifth threshold, it is determined that the difference between the turning curvature and the road curvature is larger than the first threshold.
Thus, the difference of the turning behavior calculated from the image with respect to the actual turning behavior can be easily calculated.
１１ カメラ（撮像手段）
１２ 画像処理装置
１３ 車速センサ（旋回挙動検出手段）
１４ ヨーレートセンサ（旋回挙動検出手段）
１５ 舵角センサ
１６ コントローラ (道路曲率算出手段、旋回曲率算出手段、制限手段)
11 Camera (imaging means)
12
14 Yaw rate sensor (turning behavior detection means)
15
Claims (6)
自車両の旋回挙動を検出する旋回挙動検出手段と、該旋回挙動検出手段が検出した当該走行車線での旋回挙動に基づいて自車両の旋回曲率を算出する旋回曲率算出手段と、を備え、
前記制限手段は、
前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも小さいときには、前記道路曲率の変動に対する制限度合を基準制限度合に決定し、
前記差分が前記第一の閾値よりも大きく、且つ前記旋回曲率に対して前記道路曲率が接近傾向にあれば、前記制限度合を前記基準制限度合より弱める方向に決定し、
前記差分が前記第一の閾値よりも大きく、且つ前記旋回曲率に対して前記道路曲率が離間傾向にあれば、前記制限度合を前記基準制限度合より強める方向に決定することを特徴とする車線認識装置。 Imaging means for imaging the course of the host vehicle, road curvature calculating means for calculating the road curvature of the traveling lane based on the image captured by the imaging means, and the road curvature in the traveling lane calculated by the road curvature calculating means Limiting means to limit fluctuations in
Turning behavior detection means for detecting the turning behavior of the host vehicle, and turning curvature calculation means for calculating the turning curvature of the host vehicle based on the turning behavior in the traveling lane detected by the turning behavior detection means,
The limiting means is
When the difference between the turning curvature and the road curvature is smaller than a predetermined first threshold, the degree of restriction on the fluctuation of the road curvature is determined as a reference degree of restriction,
If the difference is larger than the first threshold value and the road curvature tends to approach the turning curvature, the degree of restriction is determined to be weaker than the reference degree of restriction,
If the difference is greater than the first threshold and the road curvature tends to be separated from the turning curvature, the degree of restriction is determined to be stronger than the reference degree of restriction. apparatus.
前記制限手段は、前記道路標示のうち、左右の何れか一方でも検出できないときには、前記制限度合を前記基準制限度合に決定することを特徴とする請求項１に記載の車線認識装置。 The road curvature calculating means detects a road marking for a left-right paired traffic segment from the image, calculates the road curvature based on the detected road marking,
2. The lane recognition device according to claim 1 , wherein the restriction means determines the restriction degree as the reference restriction degree when either one of the left and right road signs cannot be detected.
前記制限手段は、前記推定ヨーレートと前記実測ヨーレートとの差分が、予め定められた第三の閾値よりも大きいときには、前記制限度合を前記基準制限度合に決定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の車線認識装置。 The turning behavior detecting means detects at least an estimated yaw rate estimated from a driver's steering operation and an actual yaw rate measured by a sensor,
The limiting means determines the restriction degree as the reference restriction degree when a difference between the estimated yaw rate and the measured yaw rate is larger than a predetermined third threshold value . The lane recognition device according to any one of claims 3 to 4.
前記制限手段は、前記各画像から自車両の走行車線に対するヨー角を各々を算出し、更に前記各ヨー角からヨー角変化速度を算出し、前記実測ヨーレートと前記ヨー角変化速度との差分が、予め定められた第五の閾値よりも大きいときに、前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が前記第一の閾値よりも大きいと判断することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の車線認識装置。 The turning behavior detecting means detects at least an actually measured yaw rate measured by a sensor,
The limiting means calculates each yaw angle with respect to the travel lane of the host vehicle from each image, further calculates a yaw angle change speed from each yaw angle, and the difference between the measured yaw rate and the yaw angle change speed is , when greater than a fifth predetermined threshold, any one of claims 1 to 4 difference between the turning curvature and the road curvature and determines that greater than the first threshold value The lane recognition device according to one item.
自車両の当該走行車線での旋回挙動を検出し、検出した旋回挙動に基づいて自車両の旋回曲率を算出し、
当該走行車線での前記旋回曲率と前記道路曲率との差分、及び前記道路曲率の前記旋回曲率に対する変化方向に基づいて、前記道路曲率の変動を制限し、
前記道路曲率の変動を制限する際に、
前記旋回曲率と前記道路曲率との差分が予め定められた第一の閾値よりも小さいときには、前記道路曲率の変動に対する制限度合を基準制限度合に決定し、
前記差分が前記第一の閾値よりも大きく、且つ前記旋回曲率に対して前記道路曲率が接近傾向にあれば、前記制限度合を前記基準制限度合より弱める方向に決定し、
前記差分が前記第一の閾値よりも大きく、且つ前記旋回曲率に対して前記道路曲率が離間傾向にあれば、前記制限度合を前記基準制限度合より強める方向に決定することを特徴とする車線認識方法。 Image the course of the host vehicle, calculate the road curvature of the driving lane based on the captured image,
Detecting the turning behavior of the host vehicle in the travel lane, calculating the turning curvature of the host vehicle based on the detected turning behavior,
The difference between the turning curvature and the road curvature in the traffic lane, and based on the change direction with respect to the turning curvature of the road curvature, limits the variations in the previous SL road curvature,
When limiting the fluctuation of the road curvature,
When the difference between the turning curvature and the road curvature is smaller than a predetermined first threshold, the degree of restriction on the fluctuation of the road curvature is determined as a reference degree of restriction,
If the difference is larger than the first threshold value and the road curvature tends to approach the turning curvature, the degree of restriction is determined to be weaker than the reference degree of restriction,
If the difference is greater than the first threshold and the road curvature tends to be separated from the turning curvature, the degree of restriction is determined to be stronger than the reference degree of restriction. Method.
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