JP7829616B2 - 運転支援装置、運転支援方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、運転支援装置、運転支援方法、およびプログラムに関する。

近年、交通参加者の中でも脆弱な立場にある人々にも配慮した持続可能な輸送システムへのアクセスを提供する取り組みが活発化している。この実現に向けて予防安全技術に関する研究開発を通して交通の安全性や利便性をより一層改善する研究開発に注力している。

ところで、予防安全技術においては、車両が走行する車線のカーブ路などの所定区間を検出するとともに、検出した所定区間に応じた減速などの運転支援を実行又は抑制することが課題である。例えば、特許文献１には、自車両が走行する車線を構成する区画線の曲率変化から、当該車線がカーブ路であるか否かを推定する技術が記載されている。特許文献２には、レーダにより検出した物体と、カメラにより検出した物体とをマッチングし、マッチング結果に応じて運転支援を実行又は抑制する技術が記載されている。

特開２０１５－１９７７９４号公報 特開２０１６－０８１２０２号公報

しかしながら、従来技術では、遠方に存在するカーブ路の存在を検出するとともに、検出したカーブ路に応じて運転支援を適切に抑制することができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、遠方に存在するカーブ路の存在を検出するとともに、検出したカーブ路に応じて運転支援を適切に抑制することができる運転支援装置、運転支援方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与するものである。

この発明に係る運転支援装置、運転支援方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る運転支援装置は、車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識する認識部と、認識された前記道路区画線の長さに基づいて、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定する判定部と、認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行する運転支援部と、を備え、前記運転支援部は、前記判定部によって、前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記認識部が前記運転支援のために前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正するものである。

（２）：上記（１）の態様において、前記運転支援部は、前記判定部によって前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記判定領域の幅を狭く補正するものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記運転支援部は、前記判定部によって前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記判定領域の長さを狭く補正するものである。

（４）：上記（１）の態様において、前記判定部は、認識された前記道路区画線の長さが所定量以上、短くなった場合、認識された前記道路区画線がカーブ路を示すと判定するものである。

（５）：上記（１）の態様において、前記判定部は、認識された前記道路区画線の長さが所定量以上、短くなった期間が所定時間以上経過した場合、認識された前記道路区画線がカーブ路を示すと判定するものである。

（６）：上記（１）の態様において、前記運転支援部は、前記車両と、認識された前記障害物との間の衝突余裕時間が閾値以下となった場合、前記車両を減速させるものである。

（７）：この発明の別の態様に係る運転支援方法は、コンピュータが、車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識し、認識された前記道路区画線の長さに基づいて、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定し、認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行し、前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正するものである。

（８）：この発明の別の態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識させ、認識された前記道路区画線の長さに基づいて、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定させ、認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行させ、前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正させるものである。

（１）～（８）によれば、遠方に存在するカーブ路の存在を検出するとともに、検出したカーブ路に応じて運転支援を適切に抑制することができる運転支援装置、運転支援方法、およびプログラムを提供することができる。

自車両Ｍに搭載される運転支援装置１００の構成の一例を示す図である。 運転支援部１３０によって実行される運転支援の概要を説明するための図である。 ＣＭＢＳの過剰作動を説明するための図である。 判定部１２０によるカーブ路の判定方法の一例を示す図である。 道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合における運転支援部１３０による判定領域の変更方法の一例を説明するための図である。 道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合における運転支援部１３０による判定領域の変更方法の別の例を説明するための図である。 運転支援装置１００によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 運転支援装置１００によって実行される処理の流れの別の例を示すフローチャートである。 運転支援装置１００によって実行される処理の流れの別の例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の運転支援装置、運転支援方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

［構成］
図１は、自車両Ｍに搭載される運転支援装置１００の構成の一例を示す図である。自車両Ｍは、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、車両センサ１４と、運転操作子２０と、ステアリングホイール２２と、走行駆動力出力装置３０と、ブレーキ装置３２と、ステアリング装置３４と、運転支援装置１００と、を備える。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、運転支援装置１００が搭載される車両（以下、自車両Ｍ）の任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。カメラ１０は、撮像した画像を運転支援装置１００に送信し、運転支援装置１００は、受信した画像をカメラ画像データ１４０Ａとして記憶部１４０に格納する。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。レーダ装置１２は、検出結果を運転支援装置１００に送信し、運転支援装置１００は、検出結果をレーダ検出データ１４０Ｂとして記憶部１４０に格納する。

車両センサ１４は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

運転操作子２０は、例えば、ステアリングホイール２２の他、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、その他の操作子を含む。運転操作子２０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、運転支援装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置３０、ブレーキ装置３２、およびステアリング装置３４のうち一部または全部に出力される。操作子は、必ずしも環状である必要は無く、異形ステアやジョイスティック、ボタンなどの形態であってもよい。

走行駆動力出力装置３０は、自車両Ｍが走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置３０は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、運転支援装置１００から入力される情報、或いは運転操作子２０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置３２は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、運転支援装置１００から入力される情報、或いは運転操作子２０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置３２は、運転操作子２０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置３２は、上記説明した構成に限らず、運転支援装置１００から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置３４は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、運転支援装置１００から入力される情報、或いは運転操作子２０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

運転支援装置１００は、例えば、認識部１１０と、判定部１２０と、運転支援部１３０と、記憶部１４０と、を備える。認識部１１０と、判定部１２０と、運転支援部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＳＯＣ（System On Chip）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。記憶部１４０は、例えば、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等である。記憶部１４０は、例えば、カメラ画像データ１４０Ａおよびレーダ検出データ１４０Ｂを記憶する。

認識部１１０は、カメラ画像データ１４０Ａおよびレーダ検出データ１４０Ｂのうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。例えば、認識部１１０は、カメラ画像データ１４０Ａに画像処理を施すことによって、カメラ画像に映される歩行者、他車両、道路構造物（道路区画線や壁など）などを認識する。また、認識部１１０は、レーダ検出データ１４０Ｂに基づいて、自車両Ｍの周辺に存在する歩行者、他車両、道路構造物（壁など）などを認識する。

判定部１２０は、認識された道路区画線の長さに基づいて、当該道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定する。判定部１２０による判定処理の詳細については後述する。

運転支援部１３０は、認識部１１０によって認識された障害物に応じて、自車両Ｍの運転支援を実行する。図２は、運転支援部１３０によって実行される運転支援の概要を説明するための図である。図２において、符号ＣＬは、カメラ画像データ１４０Ａに基づいて認識された道路区画線を表し、符号Ｍ１は、他車両を表し、符号ＤＲによって囲まれた領域は、運転支援の実行対象となる障害物を認識する判定領域を表す。図２では、一例として、判定領域の幅が自車両Ｍの幅と同一である場合を表しているが、本発明は、そのような構成に限定されず、異なっていてもよい。

運転支援部１３０は、認識部１１０による認識結果に基づいて自車両Ｍの運転支援を行う。本実施形態において、「運転支援」とは、自車両Ｍが進行方向上に存在する障害物（換言すると、判定領域ＤＲに存在する障害物）との衝突を回避するため、または衝突速度を下げるために、自動的にブレーキ装置３２を動作させる衝突軽減ブレーキ（ＣＭＢＳ：Collision Mitigation Brake System）を指すものとする。より具体的には、運転支援部１３０は、認識部１１０による認識結果に基づいて、判定領域ＤＲに歩行者や他車両などの障害物が存在するか否かを判定し、判定領域ＤＲに障害物が存在すると判定された場合には、認識部１１０と車両センサ１４とから取得された情報（例えば、物体までの相対距離と相対速度）に基づいて、自車両Ｍが当該物体に衝突するまでの時間である衝突余裕時間（ＴＴＣ：Time To Collision）を計算する。

例えば、図２の場合、運転支援部１３０は、自車両Ｍと他車両Ｍ１との間の距離ｄ１と、他車両Ｍ１に対する自車両Ｍの相対速度ｖに基づいて、ＴＴＣ＝ｄ１／ｖとして計算する。運転支援部１３０がＴＴＣを計算すると、次に、計算したＴＴＣが閾値以下となるか否かを判定する。計算したＴＴＣが閾値以下となった場合、運転支援部１３０は、自車両ＭにＣＭＢＳを作動させる。

［運転支援の抑制］
このように、運転支援部１３０は、判定領域ＤＲに存在する障害物に対する自車両ＭのＴＴＣを計算し、計算したＴＴＣが閾値以下となった場合、自車両ＭにＣＭＢＳを作動させる。しかしながら、例えば、レーダ装置１２は、比較的遠方の障害物を検知することが可能であるため、従来技術では、本来であれば、運転支援の対象外とすべき障害物までもが検知され、ＣＭＢＳが過剰に作動される場合があった。

図３は、ＣＭＢＳの過剰作動を説明するための図である。図３において、符号ＯＢは、カーブ路の外に位置する障害物を表す。従来技術に係る運転支援部は、カーブ路の外に位置する障害物ＯＢに対して、本来であればＣＭＢＳの作動の対象外としてよいにも関わらず、不要にＣＭＢＳを作動させる場合があった。その結果、不要なタイミングで、自車両Ｍに制動力が働かされ、自車両Ｍの乗員が不快感を覚える場合があった。

上記のような事情を背景にして、判定部１２０は、まず、認識された道路区画線の長さ（検知距離）に基づいて、当該道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定する。図４は、判定部１２０によるカーブ路の判定方法の一例を示す図である。図４は、例えば、カメラ画像データ１４０Ａに写された道路区画線を、カメラ座標系から鳥観図座標系に変換することによって得られるものである。図４の左部は、自車両Ｍが直進路を走行中に認識された道路区画線ＣＬを表し、図４の右部は、自車両Ｍがカーブ路を走行中に認識された道路区画線ＣＬを表す。

図４に示す通り、一般的に、自車両Ｍが直進路を走行中に認識された道路区画線ＣＬの長さＬ１は、自車両Ｍがカーブ路の手前に認識された道路区画線ＣＬの長さＬ２よりも長くなる傾向がある。これは、自車両Ｍがカーブ路に近づくにつれて、道路区画線ＣＬは死角になり、認識される道路区画線ＣＬの長さが減少することによるものである。そのため、判定部１２０は、自車両Ｍが走行中、所定の制御サイクルで、認識された道路区画線ＣＬの長さを計算し、計算した道路区画線ＣＬの長さが前回の長さよりも所定量以上、短くなった場合、認識された道路区画線ＣＬがカーブ路を示すと判定する。また、例えば、判定部１２０は、計算した道路区画線ＣＬの長さが前回の長さよりも所定量以上、短くなった期間が所定時間以上経過した場合、認識された道路区画線ＣＬがカーブ路を示すと判定してもよい。これにより、自車両Ｍの遠方に存在するカーブ路を精度よく検知することができる。

さらに別の態様として、判定部１２０は、自車両Ｍが走行中、所定の制御サイクルで、認識された道路区画線ＣＬの長さを計算し、直近の所定期間（又は所定回数）の道路区画線ＣＬの長さの移動平均距離を算出して、現在の道路区画線ＣＬの長さが、算出した移動平均距離から所定量以上、短くなったか否かを判定してもよい。また、例えば、判定部１２０は、現在の道路区画線ＣＬの長さが、算出した移動平均距離から所定量以上、短くなった期間が所定時間以上経過した場合、認識された現在の道路区画線ＣＬがカーブ路を示すと判定してもよい。これにより、自車両Ｍの遠方に存在するカーブ路をさらに精度よく検知することができる。

図５は、道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合における運転支援部１３０による判定領域の変更を説明するための図である。図５に示す通り、運転支援部１３０は、判定部１２０によって道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、判定領域ＤＲの幅を狭く補正することにより、補正後の判定領域ＤＲ’を得る。これにより、図５に示す通り、認識部１１０は、補正後の判定領域ＤＲ’において、カーブ路の外に位置する障害物ＯＢを認識することなく、運転支援部１３０は、障害物ＯＢに対するＣＭＢＳの作動を抑制することができる。また、仮に、障害物ＯＢが一時的に判定領域ＤＲ’に入った場合であっても、ＣＭＢＳの過剰な作動を抑制することができる。

図６は、道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合における運転支援部１３０による判定領域の変更方法の別の例を説明するための図である。図６に示す通り、運転支援部１３０は、判定部１２０によって道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、判定領域ＤＲの長さを狭く補正することにより、補正後の判定領域ＤＲ’’を得てもよい。これにより、図６に示す通り、運転支援部１３０は、カーブ路の外に位置する障害物ＯＢに対するＣＭＢＳの不要な作動を抑制することができる。

なお、図５および図６では、一例として、運転支援部１３０は、判定領域ＤＲの幅および長さを別個に補正しているが、本発明はそのような構成に限定されず、運転支援部１３０は、判定領域ＤＲの幅および長さを合わせて補正してもよい。また、より一般的に、運転支援部１３０は、少なくとも判定領域ＤＲの面積が縮小するように補正を行えばよい。このようにしても、運転支援部１３０は、ＣＭＢＳの作動が不要である障害物の認識に応じて、ＣＭＢＳが作動されることを防ぐことができる。

さらに、上記の説明では、一例として、障害物ＯＢが、カーブ路の外に位置する場合について説明した。しかし、本発明は、そのような構成に限定されず、障害物ＯＢが、カーブ路の内に位置する場合であっても、上記の制御に従って、運転支援部１３０は、ＣＭＢＳの作動が不要である障害物ＯＢへのＣＭＢＳの作動を防ぐことができる。

［制御の流れ］
次に、図７および図８を参照して、運転支援装置１００によって実行される処理の流れについて説明する。図７は、運転支援装置１００によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図７に示すフローチャートの処理は、自車両Ｍが走行中、所定の制御サイクルで繰り返し実行されるものである。

まず、認識部１１０は、カメラ画像データ１４０Ａに基づいて、直近の所定期間における道路区画線を取得する（ステップＳ１００）。次に、判定部１２０は、所定期間における道路区画線の長さの移動平均値を算出する（ステップＳ１０２）。次に、判定部１２０は、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第１所定量以上減少しているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、第１所定量は後述する第２所定量よりも小さな値であり、予備的な判定を行うものである。

最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第１所定量以上減少していないと判定された場合、判定部１２０は、処理をステップＳ１００に戻す。一方、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第１所定量以上減少していると判定された場合、判定部１２０は、次に、自車両Ｍの速度が所定速度以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。自車両Ｍの速度が所定速度未満であると判定された場合、判定部１２０は、処理をステップＳ１００に戻す。これは、自車両Ｍの速度が所定速度未満である場合、そもそも、ＣＭＢＳを作動させる必要性が低いためである。

自車両Ｍの速度が所定速度以上であると判定された場合、次に、判定部１２０は、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第２所定量以上減少しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第２所定量以上減少していると判定された場合、運転支援部１３０は、現在の走行車線が直進路であると判定し、判定領域ＤＲを通常の大きさに設定する（ステップＳ１１０）。一方、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第２所定量以上減少していないと判定された場合、運転支援部１３０は、判定領域ＤＲを狭く設定する（ステップＳ１１２）。これにより、本フローチャートの処理が終了する。

なお、図７のフローチャートでは、ステップＳ１０６において、自車両Ｍの速度が所定速度以上であるか否かを判定しているが、当該処理は省略されてもよい。また、ステップＳ１０８において、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第２所定量以上減少しているか否かによって、現在の走行車線が直進路であるかカーブ路であるか否かを判定しているが、複数の閾値を設けて、より細かく判定してもよい。例えば、運転支援部１３０は、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から第１閾値以下減少している場合には、直進路の可能性が高く（直進路の可能性高）、第１閾値より大きく第２閾値以下減少している場合には、直進路の可能性があり（直進路の可能性弱）、第２閾値より大きく第３閾値以下減少している場合には、カーブ路の可能性があり（カーブ路の可能性弱）、第３閾値より大きく減少している場合には、カーブ路の可能性が高い（カーブ路の可能性高）と判定してもよい。その場合、運転支援部１３０は、判定領域ＤＲの面積（幅および長さの少なくとも一方）を、「直進路の可能性高」、「直進路の可能性弱」、「カーブ路の可能性弱」、「カーブ路の可能性高」に応じて、段階的に小さく設定してもよい。

図８および図９は、運転支援装置１００によって実行される処理の流れの別の例を示すフローチャートである。図７と同様、図８および図９に示すフローチャートの処理は、自車両Ｍが走行中、所定の制御サイクルで繰り返し実行されるものであり、図７とは異なり、カーブ路の確信度を活用することにより、より精度よくカーブ路を判定するものである。

まず、判定部１２０は、カーブ路確信度およびカウンタをゼロに設定する（ステップＳ２００）。次に、認識部１１０は、カウンタをインクリメントして、カメラ画像データ１４０Ａに基づいて、直近の所定期間における道路区画線を取得する（ステップＳ２０２）。次に、判定部１２０は、所定期間における道路区画線の長さの移動平均値を算出する（ステップＳ２０４）。次に、判定部１２０は、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から所定量以上減少しているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。

最新の道路区画線の長さが、移動平均値から所定量以上減少していると判定された場合、判定部１２０は、カーブ路確信度を所定値増加させる（ステップＳ２０８）。一方、最新の道路区画線の長さが、移動平均値から所定量以上減少していないと判定された場合、判定部１２０は、カーブ路確信度を所定値減少させる（ステップＳ２１０）。次に、判定部１２０は、カウンタが判定値に一致したか否かを判定する（ステップＳ２１２）。カウンタが判定値に一致していないと判定された場合、判定部１２０は、処理をステップＳ２０２に戻す。すなわち、ステップＳ２０２からステップＳ２１２の処理は、カーブ路確信度を累積的に増減させることにより、より正確に、現在の走行車線がカーブ路であるか否かを判定するものである。

カウンタが判定値に一致すると判定された場合、判定部１２０は、カーブ路確信度が第１規定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１４）。カーブ路確信度が第１規定値以上であると判定された場合、判定部１２０は、現在の走行車線を「カーブ路」と判定する（ステップＳ２１６）。一方、カーブ路確信度が第１規定値未満であると判定された場合、判定部１２０は、カーブ路確信度が第２規定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１８）。カーブ路確信度が第２規定値以上であると判定された場合、判定部１２０は、現在の走行車線を「カーブ路可能性あり」と判定する（ステップＳ２２０）。一方、カーブ路確信度が第２規定値未満であると判定された場合、判定部１２０は、現在の走行車線を「直進路」と判定する（ステップＳ２２２）。

図９のフローチャートに遷移して、運転支援部１３０は、現在の走行車線が「カーブ路」と判定されたか否かを判定する（ステップＳ２２４）。現在の走行車線が「カーブ路」と判定された場合、運転支援部１３０は、判定領域を狭く設定する（ステップＳ２２６）。一方、現在の走行車線が「カーブ路」と判定されなかった場合、運転支援部１３０は、「カーブ路可能性あり」の継続時間が所定期間以上であるか否かを判定する（ステップＳ２２８）。「カーブ路可能性あり」の継続時間が所定期間以上であると判定された場合、運転支援部１３０は、ステップＳ２２６において、判定領域を狭く設定する。一方、「カーブ路可能性あり」の継続時間が所定期間以上ではないと判定された場合、運転支援部１３０は、判定領域を通常の大きさに設定する（ステップＳ２３０）。これにより、本フローチャートの処理が終了する。

以上の通り説明した本実施形態によれば、判定部は、認識された道路区画線の長さに基づいて、道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定し、運転支援部は、道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、運転支援のために障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正する。これにより、遠方に存在するカーブ路の存在を検出するとともに、検出したカーブ路に応じて運転支援を適切に抑制することができる。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与することができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
コンピュータによって読み込み可能な命令（computer-readable instructions）を格納する記憶媒体（storage medium）と、
前記記憶媒体に接続されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記コンピュータによって読み込み可能な命令を実行することにより（the processor executing the computer-readable instructions to:）、
車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識し、
認識された前記道路区画線の長さに基づいて、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定し、
認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行し、
前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く設定する、
ように構成されている、運転支援装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０ カメラ
１２ レーダ装置
１４ 車両センサ
２０ 運転操作子
２２ ステアリングホイール
３０ 走行駆動力出力装置
３２ ブレーキ装置
３４ ステアリング装置
１００ 運転支援装置
１１０ 認識部
１２０ 判定部
１３０ 運転支援部
１４０ 記憶部
１４０Ａ カメラ画像データ
１４０Ｂ レーダ検出データ

Claims (8)

1. 車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識する認識部と、
   認識された前記道路区画線の長さと、過去に認識された前記道路区画線の長さに基づいて算出された値との比較により、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定する判定部と、
   認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行する運転支援部と、を備え、
   前記運転支援部は、前記判定部によって、前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記認識部が前記運転支援のために前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正する、
   運転支援装置。
2. 前記運転支援部は、前記判定部によって前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記判定領域の幅を狭く補正する、
   請求項１に記載の運転支援装置。
3. 前記運転支援部は、前記判定部によって前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記判定領域の長さを狭く補正する、
   請求項２に記載の運転支援装置。
4. 前記判定部は、認識された前記道路区画線の長さが所定量以上、短くなった場合、認識された前記道路区画線がカーブ路を示すと判定する、
   請求項１に記載の運転支援装置。
5. 前記判定部は、認識された前記道路区画線の長さが所定量以上、短くなった期間が所定時間以上経過した場合、認識された前記道路区画線がカーブ路を示すと判定する、
   請求項１に記載の運転支援装置。
6. 前記運転支援部は、前記車両と、認識された前記障害物との間の衝突余裕時間が閾値以下となった場合、前記車両を減速させる、
   請求項１に記載の運転支援装置。
7. コンピュータが、
   車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識し、
   認識された前記道路区画線の長さと、過去に認識された前記道路区画線の長さに基づいて算出された値との比較により、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定し、
   認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行し、
   前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記運転支援のために前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正する、
   運転支援方法。
8. コンピュータに、
   車両に搭載されたカメラおよびレーダの少なくとも一方を用いて、前記車両が走行する車線の道路区画線と、前記車両の周辺に存在する障害物とを認識させ、
   認識された前記道路区画線の長さと、過去に認識された前記道路区画線の長さに基づいて算出された値との比較により、前記道路区画線がカーブ路を示すか否かを判定させ、
   認識された前記障害物に応じて、前記車両の運転支援を実行させ、
   前記道路区画線がカーブ路を示すと判定された場合、前記運転支援のために前記障害物を認識する範囲となる判定領域を狭く補正させる、
   プログラム。