JP2008533560A - 運転者支援システムにおける物体検証方法 - Google Patents

Abstract

自動車の運転者支援システム（１０）における物体検証方法であって、次のステップ：車道の左右の境界を認識するための、静止物体の横位置（Ｙ）の統計的な評価をし、存在しうる隣車線を認識するための可動物体の横位置（Ｙ＿Ｈ）の評価をし、自車が車道の最も右外側の車線に存在する確率値Ｑ＿Ｒ及び自車が最も左外側の車線に存在する確率値Ｑ＿Ｌの計算をし、前記確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに応じて、進行経路（５４）の幅及び横ポジションの少なくともいずれ１つを変動させることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両の周囲における物体を探知し、かつ、進行方向に垂直な方向での該物体の横位置（Querablage）を測定するための探知システム、例えばレーダーシステム、を備えた自動車の運転者支援システムにおける物体検証（Objektplausibilisierung）方法であって、進行経路（Fahrschlauch）を自車に対し定義し、かつ、これに従って可動物体が該進行経路の内部に存在するか、あるいは、外部に存在するかを検証する、運転者支援システムにおける物体検証方法に関する。

自動車運転時の運転者を支援する運転者支援システムでは、探知した物体、殊に前方を走行する他の車両を検証することがしばしば必要である。従って、この物体を、当該支援機能の実施の際、潜在的に考慮しなければならないか否かを決定する必要があると考えられている。この問題が発生する運転者支援システムの例は、例えば、探知した、前方を走行する車両に適度の間隔で追跡するように自車の走行速度が調整される適応自動速度制御装置（ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）システムとも呼ばれる。）、あるいは、差し迫った衝突前に運転者に警告する、及び／又は自動的に衝突の結果を軽減するための措置をとる警告−及び安全システムである。

物体検証のために、このようなシステムでは、自車の予想コースを描く適当な幅の進行経路が定義され、この進行経路内に存在する物体は、ＡＣＣシステムで、次のような意味で検証される。つまり、該物体は、この自動速度制御装置ができるだけ反応するべき潜在的に重大な障害物としてみなされるという意味で検証される。次に、このように検証された物体のなかの１つ、通常は自車に対して最短距離の物体が車間距離制御の対象物体として選択される。

上記の進行経路の幅は、通常、自車が走行する車線の幅にほぼ一致するのが好ましい。しかしながら、この幅の正確な決定の際に、次のような対象の競合が生じる。一方で、この幅はできるだけ大きく選択されることが好ましく、このことによって、殊に直線的ではないコースの車道の場合にも、潜在的な対象物体が早期に認識されることが可能であり、かつ、従って速度の適時の調整が行われることが可能である。他方で、進行経路が隣車線の一部にも及ぶ程度に広い場合には、いわゆる隣車線の妨害が発生する、すなわち隣車線に存在し、かつ、従って本来重要ではない物体が誤って検証されかつ評価に加えられ、その結果、該システムの誤った反応が生じる危険がある。

進行経路の幅の最適化のために、対象物体が認識されるとただちに進行経路を一定の基準幅から拡大させることが既に提案されており、これによって、その際この対象物体をより安定して追跡することができる。しかしながら、これには、追跡される前方車両が隣車線へ離れた場合にもこの車両が不必要に長く対象物体として引き留められ、隣車線の妨害の発生がより長く、かつ従ってはるかに集中的になるという欠点がある。

もう１つの従来技術は、ナビゲーションシステムにより提供されるデータあるいは探知システムにより提供される位置測定データに応じて種々の道路タイプ間ごとに識別することである。つまり、一方はアウトバーンであり、他方は幹線道路である。進行方向ごとに通常複数の車線を有するアウトバーンでは、その際には隣車線の妨害を回避するためにより狭い進行経路が選択される。その一方で、各方向に通常一車線しかない幹線道路では、対象物体のより早期の把握とより安定した追跡を可能にするために、より広い進行経路が選択される。しかしながら、この場合には、アウトバーンでは対象物体が比較的遅れてようやく認識されることができ、かつ従って自車の接近動作が損なわれるという欠点がある。その一方で、幹線道路、殊に十分に拡張された、著しく広い幹線道路の場合、ならびに幹線道路においても存在しうる登坂車線、合流車線もしくは分岐車線の場合に、隣車線の妨害の傾向が高まる。

特許請求の範囲の請求項１に記載の特徴を有する本発明によって、例えばナビゲーションシステムにより提供されるような追加情報に依存せずに、あるいはこれを補完して進行経路の幅と長さを実際状況に応じて最適化することが可能である。

この目的のために本発明に係る方法の場合には、次のステップ：車道の左右の境界を認識するための静止物体の横位置の統計的な評価をし、存在しうる隣車線を認識するための可動物体の横位置の評価をし、自車が車道の最も右外側の車線に存在する確率値Ｑ＿Ｒ及び自車が最も左外側の車線に存在する確率値Ｑ＿Ｌの計算をし、そして、前記確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに応じて、進行経路の幅及び横ポジションの少なくともいずれか１つを変動させることが実施される。

運転者支援システムにて探知システムとして通常使用されるレーダーシステムは、探知した物体との距離及び相対速度の測定だけでなく、レーダーセンサのある一定の角度分解能に基づいて該物体の方位角の測定も可能にする。この方位角から、測定された物体距離との関係で物体の横位置、つまり自車の進行方向に対して垂直な方向における位置が測定されうる。測定された相対速度と自車の既知の走行速度との比較によって、さらに静止物体か可動物体かの判別が可能となる。相対速度を直接測定できない探知システムの場合には、相対速度は距離データの時間的な演繹によって得られる。静止物体として認識される物体は通常、車道端の物体又は車道端近くの物体、例えばガードレールの支柱等である。従って、この物体の横位置の統計的な評価によって、自車に対する左右の車道端の位置についての確率値を評価することができる。この方法で車道の幅についての情報だけではなく、自車が右側車道端により近くあるいは左側車道端により近く存在しているのかについての情報も得られる。

可動物体、殊に前方を走行する車両、及び対向車両の横位置の評価によって、進行方向ごとの車線数の決定、並びにこれら車線に対する自車の位置の認識が同様に可能となる。

これらの評価結果が相互に組み合わされると、自車が車道の最も右外側又は最も左外側の車線に存在する少なくともある一定の確率Ｑ＿ＲないしはＱ＿Ｌが示されうる。この場合、Ｑ＿ＲとＱ＿Ｒが同時に高い値をとることが可能であり、このことは一車線の車道であることを意味する。

従って、潜在的にこれらの確率値には存在しうる隣車線の存在についての情報が含まれ、かつ、この根拠に基づいて進行経路の幅を状況に応じて最適化することが可能である。従って、隣車線が存在せず、かつ、そのため隣車線の妨害も生じ得ない場合は、常に物体の早期の認識及び検証が可能となる。その一方で、隣車線が存在する場合には、進行経路は狭められ、その結果、隣車線の妨害が回避される。この方法の場合には、現実かつ実際の状況のみに合わされていて、特定の道路タイプに合わされるのではないため、広い進行経路の利点、つまり自車の改善された接近動作が、例えばアウトバーンの工事箇所そばの一車線の交通誘導（Verkehrsfuehrung）の場合にも達成され、それに対し、他方では幹線道路に追越し車線等が存在する場合に隣車線の妨害の危険が進行経路の適時の調整によって防止されることができる。

本発明の有利な形態及び更なる発展形態は、従属請求項に示されている。

探知装置の位置測定データのみに拠る比較的詳細な車線認識に決定的に基づくこの提案された方法は、運転者支援システムにおいて、他の目的、例えば自車の車線変更経過の認識及び警告、もしくは安全システムの枠内における迂回路可能性の認識等にも利用することができる。

有利な実施の形態の場合には、本方法は、例えば、自車が最も右外側の車線に存在するということが高い確率で証明された場合に、進行経路の右側だけを非対称に拡張して、曲がるコースの車道の場合にも、より早期の、より安定した対象測位を可能になるようにする。その一方で隣車線に向かい合う側での相対的に狭い進行経路の境界を維持することによって、隣車線の妨害の危険を回避するといった方法で、非対称の進行経路調整に利用される。

車両が右側もしくは左側の車道端を走行していることについての確率値の計算には、測定された車道端距離（Fahrbahnrandabstaende）（進行方向に直交する方向での）が、一車線の幅についての現実的な採用に基づくあらかじめ与えられた車道端プロフィルと比較されることが好ましい。静止物体の測定された横位置の統計的分布を、この際、車道端の認識についての品質パラメータとしての評価に代入することが可能である。

同様にして、可動物体の測定された横位置もあらかじめ与えられた車線プロフィルと比較されることが好ましく、このことによって隣車線の存在についての確率値が得られる。さらに、自車とまったく同じ方向に移動する可動物体と反対方向に移動する可動物体を識別することが好ましい。このようにして同じ進行方向に属する並行車線が、対向する進行方向の反対車線と識別される。右側通行の国々では、反対車線の存在を調べるのは車道の左側についてのみ実施すれば充分であろう。しかしながら、この方法のより高い健全性（Robustheit）を考慮しかつ左側通行の国でも使用されることを考慮して、この方法を車道の左右の側について均一に実施することが好ましい。

位置測定データの統計的な評価には、好ましくは低域フィルタリングが含まれ、一方でこの低域フィルタリングで確率値の充分な安定性が達成され、もう一方で変化する状況への充分に迅速な適合が達成される。その際に先ず次の状況：「自車のすぐ右（左）隣りに車道端が存在する」、「自車のすぐ右（左）隣りに隣車線が存在する」についての個別の確率値を計算することが好ましく、その際、隣車線が存在するという場合には、並行車線と反対車線をさらに識別することができる。好ましくは、次に適当なフィルタリングの後に個々の確率値から、自車が車道の最も右外側ないしは最も左外側の車線に存在するということついての確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌが計算される。

進行経路の左又は右半分を拡張する規模は、該当する確率値の高さに依存することができ、従って、例えば確率値Ｑ＿Ｒが大きければ大きいほど、進行経路は右側が著しく拡張される。しかしながら、有利な実施の形態の場合には、拡張の規模は該当する確率値の包絡線によって決定されている。すなわち、進行経路は、確率値が増大するのと同じ程度に拡張されるが、確率値が再び低下した際に少なくとも一時的に拡張された状態で「凍結されて」維持されるのである。拡張されていないか、もしくはあまり著しくは拡張されていない進行経路への戻しは、その場合には、該当する車両側面について、該当する側面における隣車線の存在をある一定の確率が証明し、かつそのうえこの隣車線に、隣車線の妨害の原因となりうる車両、つまり自車より遅くかつ同方向に移動する車両が探知される場合にのみ実施されるリセット手順でそれぞれ行われる。この方法で、周囲の把握を考慮すると、隣車線の妨害の発生が真剣に考慮された場合にのみ、本来望ましくない進行経路の縮小を行うことができる。

本発明の実施例を図面に表わし、かつ後述する記載で詳説する。

図１には、運転者支援システムの例として、車両前方に組み込まれたレーダーセンサ１２の位置測定データを評価するＡＣＣシステム１０が示されている。位置測定データには、測定された物体の距離と、相対速度と、方位角が含まれる。該相対速度を自車の走行速度と比較することによって、この探知した物体の絶対速度が先ず計算され、さらにこの物体は、次の３つのカテゴリーに分類される。即ち、静止対象１４、同方向に移動する対象１６、つまり自車と同じ方向に移動する物体、殊に前方を走行する車両、そして、反対方向に移動する対象１８、例えば対面交通の車両である。同方向に移動する対象１６の位置測定データはＡＣＣ制御装置２０に転送され、このＡＣＣ制御装置では、本来の車間距離制御が行われる。

次に説明される図１の機能ブロックは、進行経路、すなわち自車がかすめていく見込みの車道の領域の決定、及び状況に応じた調整に使用される。

前記距離及び方位角に基づいてブロック２２では、探知した物体の横位置Ｙ、つまり進行方向に直交する方向での自車の中心から探知した物体までの距離が先ず計算される。より詳しく言えば、該横位置は、決定すべき進行経路の中心線からの距離である。次にブロック２４で、この横位置は、前記３つの物体カテゴリーのいずれについても個別に評価される。静止対象１４の場合について、この評価結果が図２に示されている。

図２には、横位置Ｙに対する物体の出現頻度Ｎが示されている。その確率変数の分布は、左右の車道端におけるガードレールの支柱及び騒音防止壁等の静止対象の度重なる出現に相応して２つのピーク２６，２８を形成している。横位置Ｙの計算の際には、場合によって存在する車道の曲がりが考慮されなければならない。これは、公知方法で自車の測定されたヨーレート及び走行速度に基づいて判断することができる。更なる発展形態によれば静止対象１４自体の位置測定データを車道の曲がりの判定に引用することも可能である。この場合にはピーク２６，２８のいずれについても物体の補正されていない横位置が距離に対してプロットされかつその距離依存性が放物線もしくは高次の多項式により近似される、そしてこのことが車道の曲がりを示す。

図２に示された横位置Ｙは既にこの車道の曲がりをめぐって補正されている。２つのピーク２６，２８の最高値又は重心は、該当する車道端（Rand）距離Ｙ＿Rand＿ＲないしはＹ＿Rand＿Ｌについての推定値を表わす。各ピーク２６，２８の半値幅又は標準偏差、より詳しく言えばこれらの逆数は、同時に車道端認識（Randerkennung）の品質もしくは信頼性についての基準ＱＳ＿ＲないしはＱＳ＿Ｌとなる。この品質パラメータは、著しく厳密に定義されたピークの場合に値１を有するように標準化される。

図１のブロック３０及び３２では、両側の車道端についての上記の統計的データから、右ないしは左の車道端（Rand）が自車のすぐ右隣りないしはすぐ左隣りに存在することについての確率を示す２つの確率値Ｑ＿Rand＿Ｒ及びＱ＿Rand＿Ｌが計算される。そのために車道端距離Ｙ＿Rand＿Ｒ及びＹ＿Rand＿Ｌは、例えば右側車道端について、図３に表示されているように、あらかじめ与えられた車道端プロフィルと比較される。

図３の曲線３４は、一車線の幅「車線幅（Spurbreite）」についての現実的な値の採用、ならびに、右側車道端を標示する静止対象が車線の端に隣接する一定の距離範囲「路肩（Schulter）」内に存在するという仮定に基づく車道端プロフィルを示している。車道端距離Ｙ＿Rand＿Ｒが該距離範囲「路肩」内に存在する場合には、確率値Ｑ＿Rand＿Ｒは、ピークの半値幅から導き出される統計的データの品質を表わす値ＱＳ＿Ｒ（値０〜１）に代入される。この品質パラメータには、該当するピークに関与した静止対象の数を補完的に代入することができる。それというのも、車道端の認識は、この車道端を標示する物体が多ければ多いほど信頼性が高まるからである。

車道端距離Ｙ＿Ｒが０に等しい場合これは、自車の中心が直接右側車道端の上に存在することを意味し、明らかに妥当な仮定ではない。従って、この場合には確率値Ｑ＿Rand＿Ｒに０が設定される（図３の曲線３４の左端）。距離値０と路肩の始まりの間の範囲では一次補間が行われ、この範囲の幅は通常の車線の半分に相当する。そして、範囲「路肩」に続いて、より大きな距離の場合には、車線幅の半分の範囲が続き、この範囲では、確率値Ｑ＿Rand＿Ｒは再び直線的に０に向かって下がる。さらに大きな車道端距離の場合にはＱ＿Rand＿Ｒは０に等しい、というのもこの場合にはむしろ自車と右側車道端の間にもう１つ車線が存在すると推定されうるからである。

図２に示された統計的評価は、新たな物体の動的な出現に応じて持続的に更新され、図３に従ったＱ＿Rand＿Ｒの決定が周期的に、そのつど実データに基づいて繰り返される。

図１のブロック３２における確率値Ｑ＿Rand＿Ｌの決定は同様にして行われる。

図１のブロック３６では、順次計算されたＱ＿Rand＿Ｒ及びＱ＿Rand＿Ｌの値が非対称の低域フィルタリングにかけられ、この場合、増大する確率値の場合のインクリメントが、減少する確率値の場合のデクリメントより小さな時定数で行われるという意味で非対称である。時定数は、この場合、一度認識された車道端について「忘れられる」周期が、例えば車線変更プロセスの所要時間、つまり例えば約３秒、に相当するようにして選択されている。このフィルタリング手順の結果は、自車のすぐ右隣りに右の車道端が存在すること、ないしは自車のすぐ左隣りに左の車道端が存在することについてのフィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Rand＿Ｒ及びＱｆ＿Rand＿Ｌである。

同様にして、ブロック２２及び２４では、探知した車両の「履歴」横位置が、自車の右隣りないしは左隣りにもう１つの隣車線（Nebenspur）が存在する確率を示す隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｒ及びＱ＿Nebenspur＿Ｌを計算するために引用される。この場合、同方向に移動する対象１６と反対方向に移動する対象１８との識別は最初まだ必要ない、すなわち隣車線確率は、例えば幹線道路の場合及びアウトバーンの工事箇所の場合にしばしばあるように、車道端あるいはガードレールもしくは類似物によって自分の車線と分離されていない反対車線のレーンに関係していてもよい。

少ない交通量の場合の可動対象は比較的まれにしか出現しないため、本来の意味での統計的評価は限定的にのみ可能である。従ってそれぞれの探知した物体を隣車線確率の計算に個別に引用することが好ましく、その際、一度だけ測定されたかもしくは一定の時間間隔にわたり記録されかつ引き続き平均化された物体の横位置Ｙが（再度車道の曲がりについての補正後に）あらかじめ与えられた車線プロフィルと比較される（図１のブロック３８及び４０）。

隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｒについてこのプロセスが図４に示されている。

図４の曲線４２はあらかじめ与えられた車線プロフィルを表わし、個々の物体の履歴横位置Ｙ＿Ｈに応じた隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｒを示している。この横位置があらかじめ与えられた動的な車線幅の半分より小さい場合にはその確率値は０である、というのもその場合、該物体が、自車が走行する車線上に存在すると推定されうるからである。図４で使用された動的な車線幅は図３で車道端認識に使用された車線幅とは異なっていてもよい。これは車道端にはさらに待避線等がしばしば存在するという事情を考慮に入れるためである。

この横位置Ｙ＿Ｈが、補正値Ｋだけ増大して、全体の動的な車線幅（dynamische Spurbreite）より大きい場合には隣車線確率は１に等しい、というのもその場合、該車両が隣車線に存在することがより確実に推定されうるからである。値dyn＿Spurbreite／２とdyn＿Spurbreite＋Ｋの間は一次補間が行われる。

補正値Ｋは、物体距離がより大きくなると横位置の測定値がより不正確になるという事情が考慮に入れられているので、そのつどの物体距離に依存している。この不正確さには、車道の曲がりの決定時の限定された精度が決定的に関与している。この精度はヨーレート誤差ｋによって表わすことができ、そして横位置は車道の曲がりと距離Ｄの平方（二乗）とに比例するため、次のように選択することが好ましい。
Ｋ＝（１／２）×ｋ×Ｄ^２

ブロック４０における隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｌの決定は同様にして行われる。

個別の車線の位置及び幅についてのより正確な値を得るために、可動物体についての横位置をより詳細に統計的に分析する（より長い時間フレームで）ことも可能であることが好ましい。この情報が図３及び４の値「Spurbreite」及び「dyn＿Spurbreite」の動的適応に利用されうることが好ましい。

図１のブロック３６では、ブロック３８及び４０で計算された隣車線確率が適当な時定数ｔａｕで次のようにしてフィルタリングされる。
Ｑ_ｉ＋１＝Ｑ_ｉ＋（ｄｔ／ｔａｕ）×（Ｑ＿Nebenspur−Ｑ_ｉ）

上記式中、Ｑ_ｉ＋１は新たにフィルタリングされた値であり、Ｑ_ｉは前回フィルタリングされた値であり、ｄｔはサンプリングサイクルの持続時間であり、Ｑ＿Nebenspurは、自車の右隣りの物体であるか、左隣りの物体であるかによってＱ＿Nebenspur＿Ｒ又はＱ＿Nebenspur＿Ｌである。時定数ｔａｕは例えば３．０秒である。

このフィルタリング手順は、示されている例では並行して３つの異なる物体カテゴリーについて実施される。その際、実際に観測されている物体が左に存在するか、右に存在するかが識別されるばかりではなく、左側の物体について同じく、同方向に移動する対象１６であるか、反対方向に移動する対象１８であるかが識別される。その現下のサンプリングサイクルで同じカテゴリーの複数の物体が探知される場合には、フィルタリングサイクルは複数回連続して進行し、これに相応してフィルタリングされた値Ｑ_ｉ＋１は頻繁に更新される。このようにして事象頻度もその相応する確率値に代入される。

結果であるＱ_ｉ＋１は、フィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Parallelspur＿Ｒ、Ｑｆ＿Parallelspur＿Ｌ及びＱｆ＿Gegenspur＿Ｌである。自車の右に対面交通のある車線は右側通行の国では通常あり得ないが、それでもこのような可能性も含めること及び相応のフィルタリング手順によって同じくフィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Gegenspur＿Ｒを計算することが好ましい、しかしこれは、図１においては煩雑さを避けるため示されていない。

車道の一方の側及び進行方向についての１サンプリングサイクルに可動物体が探知されない場合には、その相応する隣車線確率Ｑｆ＿Nebenspur＿ＲないしはＱｆ＿Nebenspur＿Ｌは０に等しく、フィルタリング手順によって、フィルタリングされた確率値は時定数３秒で消えていく。

図１のブロック４４及び４６ではフィルタリングされた確率値は可動物体の種々のクラスについて、及び車道端について相互に論理操作され、そのことにより最終的に、自車が最も右外側の車線に存在することについての確率値Ｑ＿Ｒ及び自車が最も左外側の車線に存在することについての確率値Ｑ＿Ｌが得られる。示されている例ではＱ＿Ｒについての論理操作は次式に従って行われる。
Ｑ＿Ｒ＝ＭＡＸ（Ｑｆ＿Rand＿Ｒ−Ｑｆ＿Parallelspur＿Ｒ，０）
この確率値は、右の車道端が自車近くの右側にある場合に高く、また少なくとも１つの並行車線が自車右隣りにある場合に低い。

Ｑ＿Ｌについて論理操作は、次式に従い行われる。
Ｑ＿Ｌ＝ＭＡＸ（Ｑｆ＿Rand＿Ｌ＋Ｑｆ＿Gegenspur＿Ｌ−Ｑｆ＿Parallelspur＿Ｌ，０）
この場合には、対向車線の車両が探知されてもこの確率は高くなり、このことは自車が自分の進行方向の車道の最も左外側の端に存在することを示唆している。

選択的に、反対方向に移動する対象を車両右側方でも評価する場合に限り、Ｑ＿ＲをＱ＿Ｌとまったく同様にして形成してもよい。

更なる可能な精度向上は、ブロック３８及び４０での隣車線確率の計算の際に図４に示したプロフィルを同方向に移動する対象についてのみ用い、それに対し反対方向に移動する対象については、該確率値がより大きな横位置の場合に再び０に降下するもう一方のプロフィルを用いることである。このことに、レーダーセンサの著しく広い探知角度範囲の場合に対面交通が、自車が右側車道端により近く存在する場合にも探知されうるという事情が考慮されていることが好ましい。

次に、図１のブロック４８で確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに基づいて非対称の進行経路調整が行われる。進行経路の中心線の延び具合がすでに、例えば、上記方法で確認された車道の曲がりに基づいて、公知方法で確認されていることが前提となる。この進行経路調整の場合に次に問題となるのはもはや、進行経路の幅の調整、詳しく言えば、進行経路の右半分と左半分についての幅調整が互いに無関係に行われるという意味で非対称な幅の調整だけである。基本的に有効であるのは、進行経路が、自車が最も右外側の車線に存在する場合に右側に拡張され、そして自車が最も左外側の車線に存在する場合に左側に拡張される場合である。

次に、進行経路調整ないしは拡張の手順を図５及び６に基づいて説明することとする。

図５のステップＳ１で２つの拡張パラメータ（Aufweitungsparameter）Ｑ＿Aufweitung＿Ｌ及びＱ＿Aufweitung＿Ｒが先ず計算される。Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに対するこの拡張パラメータの関係が、車両右側の例で図６に示されている。そこでは確率値Ｑ＿Ｒの時間的な展開が約４０秒の時間間隔にわたって時間ｔに対してプロットされている。拡張パラメータＱ＿Aufweitung＿Ｒは包絡線によってＱ＿Ｒの線図に対して与えられている。従って拡張パラメータはＱ＿Ｒが増大する間はＱ＿Ｒに等しく、そしてＱ＿Ｒが減少すると拡張パラメータは一定に維持される。従って、進行経路拡張がその対応する確率値Ｑ＿Ｒが評価可能な情報の不足のために消失している場合にも引き続き保持されることが保証されている。

一定の条件下でのみ、つまり同じ進行方向の交通が相応の隣車線確率で認識された場合にのみ、その隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｒは一定の閾値と比較される。この閾値が超えられると、その車両は高い確率とともに隣車線に割り当てられ、かつ一定の最小時間のうちに、拡張パラメータを再びＱ＿Ｒに戻すリセット−フラッグが設定される。このようなリセット−イベントは図６では時間ｔ＝３４秒に行われている。前述の最小時間内に新たなリセット−イベントが生じない場合には、そのリセット−フラッグは再び元に戻され、そして拡張パラメータは再びＱ＿Ｒの包絡線によって決定される。

リセット−イベントもまた進行経路の両半分について相互に関係なく定義されている。進行経路の右半分について、リセットは右側の隣車線における同方向の交通の場合にのみ行われ、そして進行経路の左半分について、リセットは同様に左側の隣車線における同方向の交通の場合にのみ行われる。

図５において、ステップＳ２で左側についてのリセット−フラッグReset＿Ｌが設定されているか否かがチェックされる。これに該当しない場合には、ステップＳ３で進行経路の左半分についての進行経路拡張「Aufweitung＿Ｌ」が計算される。これは、拡張パラメータＱ＿Aufweitung＿Ｌとあらかじめ与えられた最大幅、例えば１．４ｍ、との積に等しい。従って進行経路は、その車両が最も左外側の車線に存在することがより確実であればあるほど、広く左に向かって拡張される。しかしながら、その進行経路拡張は少なくともあらかじめ与えられた標準値、例えば０．４ｍ、である。その際、進行経路の左半分の幅は基本幅の半分、例えば２．２ｍ＋Aufweitung＿Ｌによって定義されている。

ステップＳ２でリセット−フラッグが設定されている場合には、ステップＳ４で進行経路拡張Aufweitung＿Ｌに０が設定される、すなわち、進行経路の左半分が基本幅の半分に縮小される。

ステップＳ３又はステップＳ４に続き、次にステップＳ５で右側についてのリセット−フラッグReset＿Ｒが設定されているか否かがチェックされる。これに該当しない場合には、ステップＳ６で進行経路の右半分についての進行経路拡張「Aufweitung＿Ｒ」の計算がステップＳ３と同様にして行われ、そして他の場合にはステップＳ７で進行経路の右半分は基本幅の半分に縮小される。

次に、この進行経路調整の実際上の効果を図７〜図１０に関連していくつかの例につき説明する。

図７には、進行経路５４の進行経路の右半分５０及び進行経路の左半分５２の外側限界が太く記入されており、進行経路の基本幅に相当する範囲は細線で記入されている。点線によって進行経路の左半分と右半分が分けられている。図７に示した進行経路ジオメトリは例えば、車線認識がＱ＿Ｒについての著しく高い値をもたらし、その一方で左の隣車線については情報が存在しないという状況に相当する。この状況はアウトバーンでは、左の隣車線により遅く走行する車両が存在しない場合に、最も右外側の車線での走行において典型的であり、対面交通のない幹線道路での走行にとっても同様である。このＱ＿Ｒの高い値に相応して、従って拡張パラメータＱ＿Aufweitung＿Ｒの高い値にも相応して進行経路の右半分５０は最大に、例えば１．４ｍ分、拡張されており、それに対し進行経路の左半分５２には０．４ｍの標準拡張のみが適用されている。この進行経路の右半分の拡張によって自分の車線上の、つまり最も右外側の車線上の物体が確実かつ早期に認識されることができ、その結果、自車の接近動作が適切に制御されうる。進行経路の左半分の標準的な拡張は、車両のこの側方についての不足する情報を考慮して、認識の確実性と、それでも存在しうる隣車線の妨害の回避との妥協である。

図８では車線の半分の両方ともが最大に拡張されている。この構成は、例えばアウトバーンでの一車線の交通誘導の場合又は対面交通のある幹線道路での走行の場合の、一車線の車道での走行に最適である。この最大の拡張は、その唯一の車線が最も右外側の車線であると同時に最も左外側の車線であるため、Ｑ＿ＲとＱ＿Ｌがともに高い値を有することの結果である。

図９では進行経路の左半分５２は最大に拡張されており、それに対し進行経路の右半分５０は基本幅に縮小されている。この状況は幹線道路での、もしくはアウトバーンの最も左外側の車線での追い抜きプロセスに典型的である。進行経路の右半分の縮小は、右側の隣車線上でのより遅い（追い抜かれる）車両の認識により惹起されて、図５で、ステップＳ５におけるリセットに引き続きステップＳ７によって行われたものである。リセット時間の経過後にフラッグが再び降ろされると、進行経路の右半分の拡張は新たなリセットが作動されるまで再び標準値（０．４ｍ）に高められる。例えば追い抜きプロセスが完了した後の車線変更後に、自車が走行する車線が最も右外側の車線であるという兆候が増大する場合には、進行経路の右半分の拡張は標準値を超えて増大する。

図１０に示された状況は図９による状況とは、進行経路の左半分５２が標準値にしか拡張されていない点が異なっている。この状況は、右側の隣車線のより遅い車両を追い抜き、かつ自車が同時に左側の隣車線のより速い車両によって追い抜かれるアウトバーンの中央車線での走行に典型的である。その右側の隣車線のより遅い車両は、絶えず再度リセットを作動させる。これに対し左車線の車両はリセットを作動させない、というのも該車両が自車より速いためである。しかしながら左側の隣車線の車両によって確率値Ｑ＿Ｌの増大が阻止され、従って標準値を超えたAufweitung＿Ｌの増大（図５のステップＳ３）が阻止される。自車が最も左外側の車線（図９による構成）から中央車線に移った場合には、進行経路の左半分が最大に拡張された図９による構成は、一度左の隣車線のより遅い車両によってリセット−フラッグReset＿Ｌが設定されるまでそのまま保持される。このことによって図６と同様にして拡張パラメータＱ＿Aufweitung＿ＬはＱ＿Ｌに戻され、すると図１０による構成が得られる。

運転者支援システムのブロック線図が示されている。 車道の横方向における静止物体の確率変数の分布が示されている。 車道端プロフィルの線図が示されている。 車線プロフィルの線図が示されている。 進行経路拡張を決定するための手順のフローチャートが示されている。 図５に示した手順を説明するためのタイミングダイアグラムが示されている。 さまざまな状況における種々の進行経路拡張の例が示されている。 さまざまな状況における種々の進行経路拡張の例が示されている。 さまざまな状況における種々の進行経路拡張の例が示されている。 さまざまな状況における種々の進行経路拡張の例が示されている。

Claims (12)

1. 車両の周囲における物体を探知し、かつ、進行方向に垂直な方向での該物体の横位置（Ｙ，Ｙ＿Ｈ）を測定するための探知システム（１２）を備えた自動車の運転者支援システム（１０）における物体検証方法であって、
   進行経路（５４）を自車に対し定義し、かつ、これに従って可動物体が該進行経路の内部に存在するか、あるいは、外部に存在するかを検証する運転者支援システムにおける物体検証方法において、次のステップ：
   車道の左右の境界を認識するための静止物体の横位置（Ｙ）の統計的な評価をし、
   存在しうる隣車線を認識するための可動物体の横位置（Ｙ＿Ｈ）の評価をし、
   自車が車道の最も右外側の車線に存在する確率値Ｑ＿Ｒ及び自車が最も左外側の車線に存在する確率値Ｑ＿Ｌの計算をし、
   前記確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに応じて、進行経路（５４）の幅及び横ポジションの少なくともいずれか１つを変動させることを特徴とする、運転者支援システムにおける物体検証方法。
2. 進行経路（５４）の右半分（５０）の幅を確率値Ｑ＿Ｒに応じて、かつ、これとは無関係に進行経路の左半分（５２）の幅を確率値Ｑ＿Ｌに応じて変動させることを特徴とする、請求項１記載の方法。
3. 静止物体の横位置（Ｙ）の統計的な評価によって、自車が右又は左の車道境界近くに存在する確率を示す確率値Ｑ＿Rand＿Ｒ及びＱ＿Rand＿Ｌを形成し、かつ、この確率値を、確率を高める形で前記確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに代入することを特徴とする、請求項１又は２記載の方法。
4. 左右の車道境界の認識の品質を示す統計的な品質パラメータＱＳ＿Ｒ及びＱＳ＿Ｌに、確率を高める形で前記確率値Ｑ＿Rand＿Ｒ及びＱ＿Rand＿Ｌを代入することを特徴とする、請求項３記載の方法。
5. 前記確率値Ｑ＿Rand＿Ｒ及びＱ＿Rand＿Ｌは、あらかじめ与えられた車道端プロフィル（３４）に基づき、左右の車道境界の横位置についてのＹ＿Rand＿Ｒ及びＹ＿Rand＿Ｌの値に応じて決定されることを特徴とする、請求項３又は４記載の方法。
6. 前記確率値Ｑ＿Rand＿Ｒ及びＱ＿Rand＿Ｌは、前記確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌに代入される前に低域フィルタリングにかけられることを特徴とする、請求項３〜５のいずれかに記載の方法。
7. 車両の右隣りないしは左隣りに隣車線が存在することについての確率を示す隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｒ及びＱ＿Nebenspur＿Ｌが、あらかじめ与えられた車線プロフィル（４２）に基づき、可動物体の横位置Ｙ＿Ｈに応じて決定されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. 隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｒ及びＱ＿Nebenspur＿Ｌをそのつど探知された自車と同方向に移動する物体のいずれについても低域フィルタリングサイクルにかけることによって、フィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Parallelspur＿Ｒ及びＱｆ＿Parallelspur＿Ｌを形成し、かつ、このフィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Parallelspur＿Ｒ及びＱｆ＿Parallelspur＿Ｌが、確率を下げる形でその対応する確率値Ｑ＿Ｒ又はＱ＿Ｌに代入されることを特徴とする、請求項７記載の方法。
9. 隣車線確率Ｑ＿Nebenspur＿Ｌをそのつど探知された自車とは反対方向に移動する物体のいずれについても低域フィルタリングサイクルにかけることによって、少なくとも１つのフィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Gegenspur＿Ｌを形成し、かつ、このフィルタリングされた確率値Ｑｆ＿Gegenspur＿Ｌが、確率を高める形でその対応する確率値Ｑ＿Ｌに代入されることを特徴とする、請求項８記載の方法。
10. 確率値Ｑ＿Ｒ及びＱ＿Ｌが増大する場合はこれとともに増大し、この確率値が減少する場合は一定のまま維持され、そして車両のその該当する側方で、その隣車線確率（Ｑ＿Nebenspur＿Ｒ，Ｑ＿Nebenspur＿Ｌ）が一定の閾値を超えており、かつ、自車より遅くか、せいぜい僅かに速く自車と同方向に移動する物体が探知される場合はリセットによってＱ＿ＬないしはＱ＿Ｌに戻される少なくとも１つの拡張パラメータ（Ｑ＿Aufweitung＿Ｒ，Ｑ＿Aufweitung＿Ｌ）を形成することを特徴とする、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
11. 進行経路の幅をリセットのない限り標準値と最大値の間で変動させ、リセット時にはこの標準幅より小さな基本幅に一定時間縮小させることを特徴とする、請求項１０記載の方法。
12. 請求項１〜１１のいずれかに記載の方法を実施するために構成された運転者支援システム。
    

Images