JPWO2010073300A1 - 走行路推定装置、及び当該装置で用いられる走行路推定方法 - Google Patents

Abstract

装置における通信の負荷を過度に大きくすることなく、路上設置物が設置されていない走行路を自車両が走行していても走行路の形状を精度よく推定できる走行路推定装置を提供する。ヨーレート検出部によって検出されたヨーレートと、速度検出部によって検出された走行速度とに基づき走行路の曲率半径を演算部が算出して逐次記憶する。演算部は、算出した曲率半径のばらつきをおさえるためのフィルタ処理をするときに、記憶した曲率半径に乗じるフィルタ定数を、自車両の走行路の種類に応じて選択し、選択したフィルタ定数で、１以上の回数だけフィルタ処理した曲率半径を示す情報を生成する。

Description

本発明は、走行路推定装置に関し、より特定的には、自動車などの移動体に搭載される走行路推定装置に関する。

近年、車間距離維持制御などをするために、自車両の走行路の曲率半径を推定する装置が車両に搭載されている。ここで、自車両の走行路の曲率半径を推定する手法には次に述べる２つの手法がある。

第１の手法は、自車両に搭載されている距離・角度測定器によって測定された自車両の走行路上に存在する停止物体（例えば、リフレクタなどの路上設置物）との相対位置、及び相対速度などに基づいて自車両の走行路の曲率半径を推定する手法である。第１の手法によれば、後述するような定常的な誤差が生じることのない精度のよい曲率半径を推定できる。しかしながら、第１の手法では、停止物体の動きを認識するまでに時間を要する。このため、第１の手法では、自車両の走行路の曲率半径の変化が急なときなどには、推定される曲率半径が正確になるまでに時間を要し、応答性が悪くなる。

第２の手法は、自車両の操舵角、又はヨーレートに基づいて自車両の走行路の曲率半径を推定する手法である。第２の手法によれば、自車両の操舵角、又はヨーレートに基づいて曲率半径を直接推定するため、上述した第１の手法よりも応答性がよい。しかしながら、第２の手法では、操舵角、又はヨーレートを検出するセンサのゼロ点が、道路のカントの度合いなどによって変化するため、推定される曲率半径に定常的な誤差が生じる。

そこで、例えば、特許文献１に記載の進行路推定装置（以下、従来技術と称する）では、通常の走行状態でも比較的精度よく、また、曲率半径の急な走行路を走行しているときでも比較的応答性のよい曲率半径を推定するため、第１の手法で推定した第１の曲率半径と、第２の手法で推定した第２の曲率半径とを平均化して曲率半径を推定している。
特開２００１−３２８４５１号公報

しかしながら、上記従来技術では、次に述べるような課題を有する。すなわち、上記従来技術では、自車両の走行路上に停止物体が存在していないと、上述で説明した第１の手法を用いた第１の曲率半径を推定できない。さらに、上記従来技術では、第１の手法で第１の曲率半径を推定するために必要な、距離・角度測定器によって測定した停止物体との相対位置、及び相対速度などの情報を送受信しなければならないため、装置における通信の負荷が大きくなってしまう。

それ故に本発明は、装置における通信の負荷を大きくすることなく、停止物が存在しない走行路を自車両が走行していても走行路の形状を精度よく推定できる走行路推定装置を提供することを目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために以下に示すような特徴を有する。
本発明の第１の局面は、自車両の走行路面に沿った変位速度を検出する変位速度検出手段と、変位速度に基づき自車両の走行路の形状を示す第１の数値を推定する第１の推定手段と、互いに異なる予め定められた少なくとも２つのフィルタ定数の少なくともいずれか一方を用いて、第１の推定手段によって推定された第１の数値をフィルタ処理することにより、自車両の走行路の形状を示す第２の数値を推定する第２の推定手段と、第２の推定手段によって推定された第２の値を示す情報を生成する生成手段とを備える、走行路推定装置である。

本発明の第２の局面は、上記第１の局面において、第２の推定手段は、変位速度に基づき、２つのフィルタ定数をそれぞれ用いて、第１の数値をそれぞれフィルタ処理した２つの第３の数値を算出するフィルタ処理手段と、フィルタ処理手段によって算出された２つの第３の数値をそれぞれ加重平均することによって第２の数値を算出して推定する加重平均手段と、フィルタ処理手段によって算出された２つの第３の数値に基づき、加重平均手段が２つの第３の数値を加重平均するときのそれぞれの重みを漸次増減させる重み制御手段とを含む。

本発明の第３の局面は、上記第１の局面において、第２の推定手段は、変位速度に基づき、第２の数値を算出するためのフィルタ定数を予め定められた少なくとも２つのフィルタ定数の中から選択する選択手段と、選択手段によって選択されたフィルタ定数を用いて、第１の推定手段によって推定された第１の数値をフィルタ処理することによって、第２の数値を算出して推定するフィルタ処理手段とを含む。

本発明の第４の局面は、上記第２の局面において、フィルタ処理手段は、フィルタ処理として、第１の推定手段によって推定された最新の第１の数値と、以前に推定された第１の数値とをフィルタ定数をそれぞれ乗じた上で加算する演算を２つのフィルタ定数毎に行うことにより、２つの当該フィルタ定数毎の第３の数値を算出する。

本発明の第５の局面は、上記第３の局面において、フィルタ処理手段は、フィルタ処理として、第１の推定手段によって推定された最新の第１の数値と、以前に推定された第１の数値とをフィルタ定数をそれぞれ乗じた上で加算する。

本発明の第６の局面は、上記第１の局面において、変位速度検出手段は、変位速度として、自車両の走行速度、及び自車両の走行路面に沿った回転角速度をそれぞれ検出する。

本発明の第７の局面は、上記第１の局面において、第１の推定手段は、自車両の走行路の曲率半径を第１の数値として推定し、第２の推定手段は、自車両の走行路の曲率半径を第２の数値として推定する。

本発明の第８の局面は、上記第７の局面において、生成手段は、第２の数値として推定した曲率半径を自車両の走行方向の予測結果として用いることにより、自車両と他車両とが衝突するか否かを判断する装置に対して情報を生成する。

本発明の第９の局面は、自車両の走行路面に沿った変位速度を検出する変位速度検出ステップと、変位速度に基づき自車両の走行路の形状を示す第１の数値を推定する第１の推定ステップと、互いに異なる予め定められた２つのフィルタ定数の少なくともいずれか一方を用いて、第１の推定ステップにおいて推定された第１の数値をフィルタ処理することにより、自車両の走行路の形状を示す第２の数値を推定する第２の推定ステップと、第２の推定ステップにおいて推定された第２の値を示す情報を生成する生成ステップとを備える、走行路推定方法。

上記第１の局面によれば、自車両の走行路面に沿った変位速度に基づいて、自車両の走行路の形状を示す数値を推定するため、通信の負荷を大きくすることなく、停止物が設置されていない走行路を自車両が走行していても走行路の形状を精度よく推定できる。

上記第２の局面によれば、フィルタ処理手段によって算出された２つの走行路の形状を示す数値を加重平均し、さらに、それぞれの数値に基づいて重みを漸次増減させるので、生成手段によって生成される情報によって示される数値が瞬時に大きく変化するのを防ぐことができる。

上記第３の局面によれば、第１の数値に基づいて第２の数値を算出するときのフィルタ定数を、自車両の変位速度に基づいて予め選択してから、選択したフィルタ定数で第１の数値をフィルタ処理して第２の数値を算出して推定できる。

上記第４の局面によれば、第１の数値と、以前に推定された第１の数値とをフィルタ定数をそれぞれ乗じた上で加算する演算を２つのフィルタ定数毎に行うフィルタ処理をして、それぞれのフィルタ定数のフィルタ処理による第３の数値を算出することができる。

上記第５の局面によれば、第１の数値と、以前に推定された第１の数値とを選択手段によって選択されたフィルタ定数をそれぞれ乗じた上で加算して、第２の数値を算出して推定することができる。

上記第６の局面によれば、自車両の走行速度と、自車両の走行路面に沿った回転角速度とをそれぞれ変位速度として検出し、検出した走行速度と回転角速度とに基づき、第２の数値を推測することができる。

上記第７の局面によれば、走行路の形状を示す数値として推定した、自車両の走行路の曲率半径に基づいて、第２の数値を推定することができる。

上記第８の局面によれば、自車両と他車両とが衝突するか否かを判断する装置に対して第２の数値を示す情報を生成手段に生成させることができる。

また、本発明の走行路推定方法によれば、上述した第１の局面と同様の効果を得ることができる。

図１は、本発明に係る走行路推定装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、走行路の曲率半径の一例を示す図である。 図３は、本発明に係る推定曲率半径の推定結果の一例を示す図である。 図４は、本発明に係る推定曲率半径の推定結果の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る演算部の処理を示すフローチャートである。 図６は、第２の実施形態に係る演算部の処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 走行路推定装置
１０１ ヨーレート検出部
１０２ 速度検出部
１０３ 演算部

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る走行路推定装置１の概略構成を示すブロック図である。走行路推定装置１は、ヨーレート検出部１０１と、速度検出部１０２と、演算部１０３とを備える。尚、本実施形態の説明では、走行路推定装置１が自車両に搭載されている場合を一例として説明する。

ヨーレート検出部１０１は、典型的には、回転角度を検出できるジャイロセンサなどのセンサであって、自車両の走行路面に沿った方向の内、自車両の重心を鉛直方向に通る軸周りに自車両を回転させたときの回転方向への回転角（ヨー角）の変位速度を回転角速度（ヨーレート）として逐次検出する。ヨーレート検出部１０１は、回転角速度を検出する度に、検出した回転角速度を示す回転角速度情報を生成する。

速度検出部１０２は、自車両の走行路面に沿った方向の内、自車両の走行方向に向かった変位速度を走行速度として逐次検出する。速度検出部１０２は、走行速度を検出する度に検出した走行速度を示す走行速度情報を生成する。

演算部１０３は、典型的には、主に集積回路などの電子部品で構成されるＥＣＵ（Electric Control Unit）であって、ヨーレート検出部１０１によって回転角速度情報が生成されたときに、生成された回転角速度情報を取得し、速度検出部１０２によって走行速度情報が生成されたときに、生成された走行速度情報を取得する。

図２は、本実施形態に係る演算部１０３が回転角速度情報、及び走行速度情報に基づいて推定する自車両の走行路の形状を示す数値の一例を示す図である。図２には、自車両の走行路の形状を示す数値の一例として、自車両の走行路の曲率半径を示している。演算部１０３は、回転角速度情報、及び走行速度情報を取得すると、取得した回転角速度情報、及び走行速度情報によってそれぞれ示される回転角速度、及び走行速度に基づき、図２に一例として示すような、自車両が走行している走行路の曲率半径を推定する。

自車両が走行している走行路の曲率半径は、以下に示す数式（１）で算出して推定することができる。

ここで、上記数式（１）において、Ｒは曲率半径であり、ｖは自車両の走行速度であり、ｙは回転角速度である。演算部１０３は、単位時間（例えば、１秒）が経過する度に、それぞれ取得した回転角速度情報によって示される回転角速度、及び走行速度情報によって示される走行速度に基づき上記数式（１）を用いて算出した曲率半径Ｒを自車両が走行している走行路の曲率半径として推定する。演算部１０３は、曲率半径を推定する度に、推定した曲率半径を図示しない記憶部に逐次記憶する。

ただし、ヨーレート検出部１０１によって検出される回転角速度、及び速度検出部１０２によって検出される走行速度にはそれぞればらつきが生じる。このため、演算部１０３が、回転角速度情報によって示される回転角速度、及び走行速度情報によって示される走行速度をそれぞれ直接用いて上記数式（１）で求めた曲率半径Ｒにもばらつきが生じる。そこで、演算部１０３は、上記数式（１）で求めた曲率半径Ｒを公知の手法でフィルタ処理する。演算部１０３がフィルタ処理するときの手法の一例としては、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒの内、最新の曲率半径Ｒから予め定められた個数だけ過去に記録した曲率半径Ｒまでのフィルタ処理に用いられるそれぞれの曲率半径Ｒを、それぞれフィルタ定数を乗じた上で加算して算出する手法が挙げられる。演算部１０３は、最新の曲率半径Ｒを記録する度に、フィルタ処理して算出した値を推定曲率半径として推定し、逐次記録することにより、上記数式（１）を用いて求めた曲率半径Ｒのばらつきを低減することができる。

ところで、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒを上述した手法でフィルタ処理するときのフィルタ定数をそれぞれ変化させることで、推定曲率半径の推定結果が変化する。より具体的には、例えば、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒの内、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくして上述したようにフィルタ処理すると、算出される推定曲率半径には、記録されてからの時間がより短い曲率半径Ｒが相対的に高く反映される。ここで、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録されたからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理するとは、例えば、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒの中でフィルタ処理に用いられる曲率半径Ｒにそれぞれ乗じるフィルタ定数の内、最新の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が最も大きく、最古の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が最も小さくなるように、順番にフィルタ定数を小さく設定してフィルタ処理することである。

一方、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒの内、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくして上述したようにフィルタ処理すると、算出される推定曲率半径は、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒが相対的に高く反映される。ここで、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくしてフィルタ処理するとは、例えば、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒの中でフィルタ処理に用いられる曲率半径Ｒにそれぞれ乗じるフィルタ定数の内、最新の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が最も小さく、最古の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が最も大きくなるように、順番にフィルタ定数を大きく設定してフィルタ処理することである。

図３は、フィルタ定数を変化させることによって変化する推定曲率半径の推定結果の具体的な一例を示す図である。仮に、自車両が図３に示すように直線路からカーブの入り口に進入し、運転者が自車両をカーブに沿って走行するように操舵して自車両の走行方向が変化することによって、自車両の回転角速度が変化する場合を想定する。このとき、演算部１０３が、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理すると、算出される推定曲率半径は、図３に示す推定曲率半径Ｒ１のように相対的に小さくなる。一方、演算部１０３が、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくしてフィルタ処理すると、算出される推定曲率半径は、図３に示す推定曲率半径Ｒ２のように相対的に大きくなる。

この理由について説明すると、自車両が直線路を走行しているときは、自車両の走行方向が直線路の方向に略一致するように運転者が自車両を操舵するため、自車両の回転角速度は略ゼロとなる。一方、自車両が直線路からカーブへ進入するときは、自車両の走行方向がカーブの方向に略一致するように運転者が自車両を操舵するため、自車両の回転角速度が変化して大きくなる。そして、曲率半径Ｒは、数式（１）に示すように自車両の回転角速度に反比例するため、自車両が直線路を走行し、自車両の回転角速度が略ゼロとなるときに相対的に大きくなり、自車両が直線路からカーブに進入し、自車両の回転角速度が変化して大きくなるときに相対的に小さくなる。すなわち、自車両が直線路からカーブに進入するときにおいて、演算部１０３の図示しない記憶部には、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒから、相対的に短い曲率半径Ｒまで、順番に小さくなるような曲率半径が記録される。

演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理すると、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が大きくなるため、自車両が走行中の走行路の実際の曲率半径に近い推定曲率半径が算出される。このため、図３の例に示すように自車両が直線路からカーブの入り口に進入するときに、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理すると、相対的に小さい推定曲率半径Ｒ１が算出される。

一方、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくしてフィルタ処理すると、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が大きくなるため、自車両が走行してからの経過時間が相対的に長い走行路の実際の曲率半径Ｒに近い推定曲率半径が算出される。このため、図３に示すように、自車両が直線路からカーブの入り口に進入するときに、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくしてフィルタ処理すると、相対的に大きい推定曲率半径Ｒ２が算出される。

図４は、フィルタ定数を変化させることによって変化する推定曲率半径の推定結果の他の具体的な一例を示す図である。仮に、自車両が図４に示すようにカーブから直線路へ進入し、運転者が自車両を直線路に沿って走行させるために操舵して自車両の走行方向を直線路の方向に略一致させることによって、自車両の回転角速度が略変化しなくなる場合を想定する。このとき、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理すると、算出される推定曲率半径は、図４に示す推定曲率半径Ｒ１のように相対的に大きくなる。一方、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくしてフィルタ処理すると、算出される推定曲率半径は、図４に示す推定曲率半径Ｒ２のように相対的に小さくなる。

この理由について説明すると、上述したように、曲率半径Ｒは、自車両が直線路を走行し、自車両の回転角速度が略ゼロとなるときに相対的に大きくなり、自車両が直線路からカーブに進入し、自車両の回転角速度が変化して大きくなるときに相対的に小さくなる。すなわち、自車両がカーブから直線路に進入したときにおいて、演算部１０３の図示しない記憶部には、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒから、相対的に短い曲率半径Ｒまで、順番に大きくなるような曲率半径Ｒが記録される。

そして、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理すると、上述したように自車両が走行中の走行路の実際の曲率半径に近い推定曲率半径が算出される。このため、図４の例に示すように、自車両がカーブから直線路に進入したときに、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくしてフィルタ処理すると、相対的に大きい推定曲率半径Ｒ１が算出される。

一方、図４に示すように、自車両がカーブから直線路に進入したときに、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくしてフィルタ処理すると、上述したように、自車両が走行してからの経過時間が相対的に長い走行路の実際の曲率半径に近い推定曲率半径が算出されるため、相対的に小さい推定曲率半径Ｒ２が算出される。

図３、及び図４を参照しながら上述で説明したように、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に大きくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を小さくすると、推定曲率半径Ｒを算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度に基づいて算出された曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が大きくなることによって、上述したように、自車両が走行中の走行路の実際の曲率半径に近い、応答性の高い推定曲率半径を算出して推定できる。一方、演算部１０３が、記録してからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を相対的に小さくし、記録してからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数を大きくしてフィルタ処理すると、推定曲率半径を算出するときから過去に相対的に長く遡った時間で検出された回転角速度に基づいて算出された曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が大きくなることによって、上述したように、自車両が走行してからの経過時間が相対的に長い走行路の実際の曲率半径に近く、推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度に影響されない、安定性の高い推定曲率半径を算出して推定できる。

つまり、本実施形態に係る演算部１０３は、フィルタ処理するときのフィルタ定数を上述で説明したように変化させることによって、フィルタ処理の特性を安定性と応答性との間で変化させることができる。以下では、前述の応答性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径を推定曲率半径Ｒ１と称し、前述の安定性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径を推定曲率半径Ｒ２と称する。また、以下では、応答性の高いフィルタ処理で用いられるフィルタ定数を応答性の高いフィルタ定数と称し、安定性の高いフィルタ処理で用いられるフィルタ定数を安定性の高いフィルタ定数と称する。

自車両が直線路を走行しているときでも、運転者は自車両が常に直線路に沿って走行するように操舵して自車両の走行方向を微調整している。この場合、推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度の変化は小さく、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒの変化も小さくなるため、演算部１０３によって算出された推定曲率半径Ｒ１と、直線路の実際の曲率半径との間に大幅な誤差は生じない。しかしながら、自車両が直線路を走行しているときは、推定曲率半径Ｒ２の方が推定曲率半径Ｒ１よりも、上述したように推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度に影響されないため、直線路の実際の曲率半径に相対的に近くなる。

また、例えば、自車両がカーブを走行しているときに、安定性の高いフィルタ処理をすると、演算部１０３によって、推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度に影響されない推定曲率半径Ｒ２が算出されるため、推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度の変化が相対的に大きいのにも拘わらず、推定曲率半径Ｒ２と自車両が走行中のカーブの実際の曲率半径との間には相対的に大きな誤差が生じてしまう。このため、自車両がカーブを走行しているときは、応答性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ１の方が、上述したように推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度に基づいて算出された曲率半径Ｒのに乗じるフィルタ定数が相対的に大きくなるため、自車両が走行中のカーブの実際の曲率半径に相対的に近くなる。

つまり、自車両は、一般的に、直線路、及びカーブの両方を走行するため、上述で説明したように曲率半径Ｒをフィルタ処理して推定曲率半径を算出する手法を用いる場合、演算部１０３は、応答性の高いフィルタ処理と安定性の高いフィルタ処理との両方のフィルタ処理をして、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の両方を算出する必要がある。そして、演算部１０３は、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２を算出しながら、自車両が直線路からカーブに進入したと判断したとき、或いは、自車両がカーブから直線路に進入したと判断したときに、進入した走行路に適切な推定曲率半径を算出するための特性のフィルタ処理を選択する。

自車両が直線路からカーブに進入したとき、及び自車両がカーブから直線路に進入したときを演算部１０３が判断する手法としては次に説明する手法を用いるとよい。まず、演算部１０３が自車両が直線路からカーブに進入したか否かを判断するときには、以下に示す数式（２）、及び数式（３）の条件をそれぞれ満たすか否かを判断する。

ここで、上記数式（２）のしきい値Ｒ＿ｉｎは、応答性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ１に対して予め定められたしきい値であり、上記数式（２）は、応答性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ１がしきい値Ｒ＿ｉｎ未満であるか否かを判断する式である。より詳細には、上記数式（２）の条件を満たすときは、推定曲率半径を算出するときから相対的に近い時間で検出された回転角速度に基づいて算出された曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が相対的に大きく、自車両が走行中の走行路の実際の曲率半径が相対的に高く反映された推定曲率半径Ｒ１がしきい値Ｒ＿ｉｎ未満のときであり、自車両がカーブを走行しているときである。

また、上記数式（３）の推定回転角速度Ｙ１は、推定曲率半径Ｒ１、及び走行速度情報によって示される走行速度に基づき、上記数式（１）を変形して、回転角速度を逆算して推定した数値である。同様に、上記数式（３）の推定回転角速度Ｙ２は、推定曲率半径Ｒ２、及び走行速度情報によって示される走行速度に基づき、上記数式（１）を変形して、回転角速度を逆算して推定した数値である。

尚、推定回転角速度Ｙ１を算出するときの走行速度は、当該推定回転角速度Ｙ１を算出するための推定曲率半径Ｒ１を算出するときに用いた走行速度であってもよいし、当該推定回転角速度Ｙ１を算出するときに取得した走行速度情報によって示される走行速度でもよい。推定回転角速度Ｙ２についても同様に、当該推定回転角速度Ｙ２を算出するときの走行速度は、当該推定回転角速度Ｙ２を算出するための推定曲率半径Ｒ１を算出するときに用いた走行速度であってもよいし、当該推定回転角速度Ｙ２を算出するときに取得した走行速度情報によって示される走行速度でもよい。

推定回転角速度Ｙ１は、応答性の高い推定曲率半径Ｒ１に基づいて逆算された推定回転角速度、すなわち、最新の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が相対的に大きい応答性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ１に対応する回転角速度であって、自車両が走行中の走行路の種類（例えば、直線路、及びカーブ）に応じた回転角速度を推定した数値である。また、推定回転角速度Ｙ２は、安定性の高い推定曲率半径Ｒ２に基づいて逆算された推定回転角速度、すなわち、過去に記録した曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が相対的に大きい安定性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ２に対応する回転角速度であって、自車両が過去に走行した走行路の種類（例えば、直線路、及びカーブ）に応じた回転角速度を推定した数値である。

したがって、推定回転角速度Ｙ１から推定回転角速度Ｙ２を引いた差の絶対値が、予め定められたしきい値Ｙａｗ＿ｉｎを超える上記数式（３）に示す条件を満たすときは、自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったときである。

ここで、自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったときを判断するための他の手法として、推定曲率半径Ｒ１から推定曲率半径Ｒ２を引いた差の絶対値が、予め定めたしきい値を超えるか否かを判断する手法を考えることができる。しかしながら、例えば、自車両が走行中の走行路の実際の曲率半径が１２０００ｍのときに推定曲率半径Ｒ１から推定曲率半径Ｒ２を引いた差が３００ｍあったとしても、実際の曲率半径に対する割合が小さいため、必ずしも、自車両の走行路の種類が変化したとは言えない。これに対して、例えば、自車両が走行中の走行路の実際の曲率半径が５００ｍのときに推定曲率半径Ｒ１から推定曲率半径Ｒ２を引いた差が３００ｍあったときは、実際の曲率半径に対する割合が大きいため、自車両の走行路の種類が変化したと言える。つまり、推定曲率半径Ｒ１と推定曲率半径Ｒ２との差に基づいて、自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったか否かを判断する手法では、必ずしも正確な判断ができないときがある。したがって、本実施形態に係る演算部１０３は、自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったか否かを判断するために、推定曲率半径を回転角速度に逆算した推定回転角速度を用いる。

以上で説明したように、上記数式（２）の条件を満たし、且つ上記数式（３）の条件を満たすときは、自車両がカーブを走行しており、且つ自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったときである。したがって、演算部１０３は、自車両が直線路からカーブに進入したか否かを判断するときには、上記数式（２）の条件を満たし、且つ上記数式（３）の条件を満たすか否かを判断する。

次に、演算部１０３が自車両がカーブから直線路に進入したか否かを判断するときには、以下に示す数式（４）、及び数式（５）の条件をそれぞれ満たすか否かを判断する。

ここで、上記数式（４）のしきい値Ｒ＿ｏｕｔは、安定性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ２に対して予め定められたしきい値であり、上記数式（４）は、安定性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ２がしきい値Ｒ＿ｏｕｔ未満であるか否かを判断する式である。より詳細には、上記数式（４）を満たすときは、推定曲率半径を算出するときから過去に相対的に長く遡った時間で検出された回転角速度に基づいて算出された曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数が相対的に大きく、自車両が過去に走行した走行路の曲率半径Ｒが相対的に高く反映された推定曲率半径Ｒ２がしきい値Ｒ＿ｏｕｔ未満のときであり、自車両が過去にカーブを走行していたときである。

そして、上記数式（５）に示す条件を満たすときは、上記数式（３）に示す条件を満たすときと同様に、自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったときである。尚、しきい値Ｙａｗ＿ｉｎと、しきい値Ｙａｗ＿ｏｕｔとは、互いに同じ値であってもよいし、互いに異なる値であってもよい。

以上で説明したように、上記数式（４）の条件を満たし、且つ上記数式（５）の条件を満たすときは、自車両が過去にカーブを走行しており、且つ自車両が走行中の走行路の種類と、自車両が過去に走行した走行路の種類との間に変化があったときである。したがって、演算部１０３は、自車両がカーブから直線路に進入したか否かを判断するときには、上記数式（４）の条件を満たし、且つ上記数式（５）の条件を満たすか否かを判断する。

そして、演算部１０３は、自車両が直線路からカーブに進入したと判断したとき、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の内、応答性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ１を選択する。これにより、演算部１０３は、上述で説明したとおり、自車両が直線路からカーブに進入したときにカーブの曲率半径に相対的に近い推定曲率半径を選択できる。一方、演算部１０３は、自車両がカーブから直線路に進入したと判断したとき、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の内、安定性の高いフィルタ処理で算出した推定曲率半径Ｒ２を選択する。これにより、演算部１０３は、上述で説明したとおり、自車両がカーブから直線路に進入したときに直線路の曲率半径に相対的に近い推定曲率半径を選択できる。

演算部１０３は、推定曲率半径を選択すると、選択した推定曲率半径と選択しなかった推定曲率半径とを加重平均した推定曲率半径ＫＲを示す推定曲率半径情報を生成する。演算部１０３が、選択した推定曲率半径と選択しなかった推定曲率半径とを加重平均する処理については後述する。演算部１０３によって生成された推定曲率半径情報は、図１に示す安全装置２に含まれる衝突安全装置２０１、及び車間維持制御装置２０２によって取得される。

衝突安全装置２０１は、例えば、図示しないレーダで測定した対象物（例えば、他車両、歩行者、及びガードレールなど）との相対距離、相対速度、及び対象物の存在する方向や、演算部１０３によって生成された推定曲率半径情報によって示される推定曲率半径ＫＲなどに基づき、公知の手法を用いて、例えば、推定曲率半径情報によって示される推定曲率半径ＫＲを自車両の走行方向の予測結果として利用し、自車両と対象物とが衝突する可能性があると判断したときに、自動的にブレーキを作動させたり、自動的にシートベルトを巻き取ってたるみを取り除いたりすることにより、自車両と対象物とが衝突するのを予防するための装置である。

また、車間維持制御装置２０２は、例えば、図示しないレーダで測定した対象物との相対距離、相対速度、及び対象物の存在する方向や、演算部１０３によって生成された推定曲率半径情報によって示される推定曲率半径ＫＲなどに基づき、公知の手法を用いて、自車両の走行車線と同じ走行車線を走行している先行車両との車間距離を予め定められた距離に自動的に維持するように自車両のアクセルの開度などを制御する装置である。

ここで、演算部１０３が、選択した推定曲率半径をそのまま示す推定曲率半径情報を生成すると、例えば、推定曲率半径Ｒ２を選択しているときに、推定曲率半径Ｒ１を選択したり、或いは、推定曲率半径Ｒ１を選択しているときに、推定曲率半径Ｒ２を選択したりするなど、選択している推定曲率半径が切り替わるときに瞬時に大きく変化する推定曲率半径を示す推定曲率半径情報が生成される。瞬時に大きく変化する推定曲率半径を示す推定曲率半径情報が生成されると、例えば、当該推定曲率半径情報を取得した衝突安全装置２０１は、自車両の走行路の曲率半径が実際には瞬時に大きく変化していないにも拘わらず、大きく変化したと誤判断してしまい、ブレーキを誤作動させてしまったりするなど、安全装置２に含まれる装置が誤作動してしまう場合がある。

したがって、演算部１０３は、推定曲率半径Ｒ２を選択しているときに推定曲率半径Ｒ１を選択したとき、又は推定曲率半径Ｒ１を選択しているときに推定曲率半径Ｒ２を選択したときなどに、推定曲率半径情報によって示される推定曲率半径が瞬時に大きく変化しないように、上述で説明したとおり、選択した推定曲率半径と選択しなかった推定曲率半径とを、それぞれに乗じる重みを漸次増減させながら加重平均した推定曲率半径ＫＲを示す推定曲率半径情報を生成する。以下に、演算部１０３が、選択した推定曲率半径と選択しなかった推定曲率半径、すなわち、推定曲率半径Ｒ１と推定曲率半径Ｒ２とのそれぞれに乗じる重みを漸次増減させながら加重平均するときの処理について説明する。

演算部１０３は、上記数式（２）、及び数式（３）の条件をそれぞれ満たし、自車両が直線路からカーブに進入したと判断したとき、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の内、推定曲率半径Ｒ１を選択する。推定曲率半径Ｒ１を選択すると、演算部１０３は、加重平均した推定曲率半径ＫＲが推定曲率半径Ｒ１に徐々に近づくように、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２にそれぞれ乗じる重みの内、推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みを相対的に漸増させ、推定曲率半径Ｒ２に乗じる重みを相対的に漸減させることを示す応答重み漸増情報を生成して、図示しない記憶部に記憶する。尚、演算部１０３は、図示しない記憶部に既に応答重み情報が記憶されているときには、新たに応答重み漸増情報を記憶して更新してもよいし、既に記憶されている応答重み情報を保持してもよい。

一方、演算部１０３は、上記数式（４）、及び数式（５）の条件をそれぞれ満たし、自車両がカーブから直線路に進入したと判断したとき、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の内、推定曲率半径Ｒ２を選択する。推定曲率半径Ｒ２を選択すると、演算部１０３は、加重平均した推定曲率半径ＫＲが推定曲率半径Ｒ２に徐々に近づくように、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２にそれぞれ乗じる重みの内、推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みを相対的に漸減させ、推定曲率半径Ｒ２に乗じる重みを相対的に漸増させるように応答重み漸増情報を図示しない記憶部から削除する。尚、演算部１０３が、応答重み漸増情報を削除するとき、当該応答重み漸増情報が図示しない記憶部に記憶されていなければ、応答重み漸増情報を削除する処理をしない。

演算部１０３は、推定曲率半径Ｒ１、又は推定曲率半径Ｒ２を選択した後、前述の応答重み漸増情報が図示しない記憶部に記憶されているか否かを判断する。演算部１０３は、図示しない記憶部に応答重み漸増情報が記憶されていると判断したとき、推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みを相対的に漸増させると略同時に、推定曲率半径Ｒ２に乗じる重みを相対的に漸減させてから、推定曲率半径Ｒ１と推定曲率半径Ｒ２とを加重平均した推定曲率半径ＫＲを算出する。一方、演算部１０３は、図示しない記憶部に応答重み漸増情報が記憶されていないと判断したとき、推定曲率半径Ｒ２に乗じる重みを相対的に漸増させると略同時に、推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みを相対的に漸減させてから、推定曲率半径Ｒ１と推定曲率半径Ｒ２とを加重平均した推定曲率半径ＫＲを算出する。

演算部１０３が、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の加重平均を演算するための数式と、推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みを決定する数式とをそれぞれ以下に示す。

ここで、上記数式（６）が加重平均した推定曲率半径ＫＲを演算するための数式であり、Ｃは推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みである。また、上記数式（７）が推定曲率半径Ｒ１に乗じる重みＣを決定する数式であり、ｉは重みカウンタであり、ｋ／Ｔは定数である。

上記数式（６）から明らかなように、演算部１０３は、推定曲率半径Ｒ１に重みＣを乗じ、推定曲率半径Ｒ２には１からＣを引いた差の重みを乗じて加重平均を算出する。したがって、演算部１０３は、上記数式（６）に示す重みＣを漸増、又は漸減することにより、相反する漸次増減関係で、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２に乗じる重みを、それぞれ漸増、又は漸減させることができる。

そして、上記数式（６）に示す重みＣを決定するために、演算部１０３は、上記数式（７）を演算する。上記数式（７）から明らかなように、演算部１０３は、後述するように処理を繰り返す度に重みカウンタｉを１だけインクリメント、又はデクリメントすることにより、推定曲率半径Ｒ１の重みＣが漸増、又は漸減する。重みＣの上限値、及び下限値は、それぞれ任意の値であってよいが、典型的には、上限値は１であり、下限値はゼロである。そして、上記数式（７）のｋ／Ｔは、例えば、仮に、演算部１０３がｉを１だけインクリメントしたときに予め定められた増加量だけ増加するように定められる。

演算部１０３は、上記数式（６）に示す演算をして推定曲率半径ＫＲを算出すると、算出した推定曲率半径ＫＲを示す推定曲率半径情報を生成する。

以上が、演算部１０３が、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の加重平均を算出する処理の説明である。次に、上述した演算部１０３の処理を図５に示すフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１０１において、演算部１０３は、ヨーレート検出部１０１から取得した回転角速度情報によって示される回転角速度と、速度検出部１０２から取得した走行速度情報によって示される走行速度とに基づき上述した曲率半径Ｒを算出して、図示しない記憶部に記憶する。演算部１０３は、ステップＳ１０１の処理を完了するとステップＳ１０２へ処理を進める。

ステップＳ１０２において、演算部１０３は、図示しない記憶部に記憶されている曲率半径Ｒの内、最新の曲率半径Ｒから、記憶されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒまで、フィルタ処理に用いる予め定められた数の曲率半径Ｒに基づき、上述した推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２をそれぞれ算出する。ステップＳ１０２の処理を完了すると、演算部１０３は、ステップＳ１０３へ処理を進める。

ステップＳ１０３において、演算部１０３は、ステップＳ１０２において算出した推定曲率半径Ｒ１から上述で説明したように推定回転角速度Ｙ１を算出し、ステップＳ１０２において算出した推定曲率半径Ｒ２から上述で説明したように推定回転角速度Ｙ２を算出する。ステップＳ１０３の処理を完了すると、演算部１０３は、ステップＳ１０４へ処理を進める。

ステップＳ１０４において、演算部１０３は、ステップＳ１０２において算出した推定曲率半径Ｒ１、ステップＳ１０３において算出した推定回転角速度Ｙ１、及び推定回転角速度Ｙ２に基づき上記数式（２）、及び数式（３）のそれぞれの条件（条件１）を満たすか否かを判断する。演算部１０３は、ステップＳ１０４において、条件１を満たすと判断したとき、ステップＳ１０５へ処理を進める。一方、演算部１０３は、ステップＳ１０４において、条件１を満たさないと判断したとき、ステップＳ１０６へ処理を進める。

ステップＳ１０５において、演算部１０３は、自車両が直線路からカーブに進入したと判断して、推定曲率半径Ｒ１を選択し、上述で説明したように応答重み漸増情報を生成して、図示しない記憶部に記憶する。演算部１０３は、ステップＳ１０５の処理を完了すると、ステップＳ１０８へ処理を進める。

ステップＳ１０６において、演算部１０３は、ステップＳ１０２において算出した推定曲率半径Ｒ１、ステップＳ１０３において算出した推定回転角速度Ｙ１、及び推定回転角速度Ｙ２に基づき上記数式（４）、及び数式（５）のそれぞれの条件（条件２）を満たすか否かを判断する。演算部１０３は、ステップＳ１０６において、条件２を満たすと判断したとき、ステップＳ１０７へ処理を進める。一方、演算部１０３は、ステップＳ１０６において、条件２を満たさないと判断したとき、条件１、及び条件２の両方の条件を満たさず、自車両の走行路の種類が上述したように変化していないと判断して、既に選択されている推定曲率半径を選択したまま、ステップＳ１０８へ処理を進める。

ステップＳ１０７において、演算部１０３は、自車両がカーブから直線路に進入したと判断して、推定曲率半径Ｒ２を選択し、上述で説明したように図示しない記憶部から応答重み漸増情報を削除する。演算部１０３は、ステップＳ１０７の処理を完了すると、ステップＳ１０８へ処理を進める。

ステップＳ１０８において、演算部１０３は、図示しない記憶部に応答重み漸増情報が記憶されているか否かを判断する。演算部１０３は、ステップＳ１０８において、図示しない記憶部に応答重み漸増情報が記憶されていると判断したとき、ステップＳ１０９へ処理を進める。一方、演算部１０３は、ステップＳ１０８において、図示しない記憶部に応答重み漸増情報が記憶されていないと判断したとき、ステップＳ１１１へ処理を進める。

ステップＳ１０９において、演算部１０３は、重みカウンタｉが上限値か否かを判断する。演算部１０３は、ステップＳ１０９において、重みカウンタｉが上限値であると判断したときステップＳ１１３へ処理を進める。一方、演算部１０３は、重みカウンタｉが上限値でないと判断したとき、ステップＳ１１０へ処理を進める。

ステップＳ１１０において、演算部１０３は、重みカウンタｉを１だけインクリメントする。演算部１０３は、ステップＳ１１０の処理を完了すると、ステップＳ１１３へ処理を進める。

ステップＳ１１１において、演算部１０３は、重みカウンタｉが下限値か否かを判断する。演算部１０３は、ステップＳ１１１において、重みカウンタｉが下限値であると判断したときステップＳ１１３へ処理を進める。一方、演算部１０３は、重みカウンタｉが下限値でないと判断したとき、ステップＳ１１２へ処理を進める。

ステップＳ１１２において、演算部１０３は、重みカウンタｉを１だけデクリメントする。演算部１０３は、ステップＳ１１２の処理を完了すると、ステップＳ１１３へ処理を進める。

ステップＳ１１３において、演算部１０３は、ステップＳ１１３の処理をするときの重みカウンタｉで上記数式（７）の演算をして重みＣを算出し、算出した重みＣ、ステップＳ１０２で算出した推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２に基づき、上記数式（６）の演算をして加重平均した推定曲率半径ＫＲを算出する。演算部１０３は、推定曲率半径ＫＲを算出した推定曲率半径ＫＲを示す推定曲率半径情報を生成して、ステップＳ１０１へ処理を戻す。

以上が、第１の実施形態に係る演算部１０３の処理の説明である。演算部１０３は、図５のフローチャートに示す処理をすることによって、例えば、自車両が直線路からカーブに進入し、ステップＳ１０４で条件１を満たすと判断したときには、カーブに適した応答性の高いフィルタ処理をして算出した推定曲率半径Ｒ１をステップＳ１０５において選択できる。また、演算部１０３は、図５のフローチャートに示す処理をすることによって、例えば、自車両がカーブから直線路に進入し、ステップＳ１０６で条件２を満たすと判断したときには、直線路に適した安定性の高いフィルタ処理をして算出した推定曲率半径Ｒ２をステップＳ１０７において選択できる。

また、演算部１０３は、自車両が走行している走行路の種類に変化がなく、カーブ、或いは直線路を走行し続けており、条件１、及び条件２のいずれも満たさないときには、ステップＳ１０４の処理からステップＳ１０８の処理へ直接進み、応答重み漸増情報の生成、及び削除のいずれもしないので、走行を続けている走行路に適した推定曲率半径を選択し続ける。そして、演算部１０３は、自車両が走行している走行路の種類に変化がなく、応答重み漸増情報を生成、及び削除のいずれもしないときには、ステップＳ１１０、及びステップＳ１１２の内、前回処理したステップの処理を繰り返して、既に選択している推定曲率半径に乗じる重みの漸増を続けながら上述で説明したフィルタ処理をするので、推定曲率半径情報によって示される推定曲率半径ＫＲを、走行している走行路の種類に適した推定曲率半径にさらに近づけることができる。

また、演算部１０３は、図５のフローチャートに示す処理をすることによって、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２の間で、選択している推定曲率半径が変化したときにも、ステップＳ１１０、又はステップＳ１１２の処理をして重みカウンタｉを漸増、又は漸減させた後、ステップＳ１１３において上記数式（６）、及び数式（７）に示す加重平均を算出することによって、上述した推定曲率半径情報によって示される推定曲率半径が急に変化することを防げる。

また、第１の実施形態に係る走行路推定装置１によれば、推定曲率半径を、自車両の回転角速度と走行速度とに基づいて算出して推定するため、路上設置物が設置されていない走行路を自車両が走行していても、走行路の曲率半径を走行路の形状の１つとして精度よく推定できる。

尚、第１の実施形態では、走行路推定装置１と安全装置２とが異なる構成として説明したが、走行路推定装置１の一部、又は全部と、安全装置２の一部、又は全部を一体の構成としてもよい。例えば、ヨーレート検出部１０１と、速度検出部１０２と、演算部１０３とを、衝突安全装置２０１が備えるようにしてもよい。そして、衝突安全装置２０１に備えられた演算部１０３が、例えば、車間維持制御装置２０２など、安全装置２に含まれる他の装置が取得できるように、推定曲率半径Ｒ１、推定曲率半径Ｒ２、及び推定曲率半径ＫＲなどを示す情報を生成してもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、演算部１０３が、推定曲率半径Ｒ１を算出するフィルタ処理、及び推定曲率半径Ｒ２を算出するフィルタ処理をそれぞれしながら、加重平均した推定曲率半径ＫＲを算出するものとして説明した。しかしながら、本発明では、第１の実施形態で説明した推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２のいずれの推定曲率半径を算出するフィルタ処理におけるフィルタ定数を、自車両の走行している走行路の種類に応じて判断してから、判断したフィルタ定数を用いたフィルタ処理で算出した推定曲率半径を第１の実施形態で説明した推定曲率半径ＫＲとしてもよい。

より詳細には、演算部１０３の図示しない記憶部に、第１の実施形態で説明した推定曲率半径Ｒ１を算出するときの、応答性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数と、第１の実施形態で説明した推定曲率半径Ｒ２を算出するときの、安定性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数とを、予め記憶させておく。

ここで、応答性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数とは、第１の実施形態で説明したように、演算部１０３が逐次記録した曲率半径Ｒの内、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じる相対的に大きなフィルタ定数と、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じる相対的に小さなフィルタ定数とのことである。応答性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数のより具体的な一例としては、フィルタ処理で用いる曲率半径Ｒの内、最新の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数から最古の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数まで、順番に小さくなるように予め定められたフィルタ定数のことである。

一方、安定性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数とは、第１の実施形態で説明したように、記録されてからの時間が相対的に短い曲率半径Ｒに乗じる相対的に小さなフィルタ定数と、記録されてからの時間が相対的に長い曲率半径Ｒに乗じる相対的に大きなフィルタ定数とのことである。安定性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数のより具体的な一例としては、フィルタ処理で用いる曲率半径Ｒの内、最新の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数から最古の曲率半径Ｒに乗じるフィルタ定数まで、順番に大きくなるように予め定められたフィルタ定数のことである。

そして、演算部１０３は、ヨーレート検出部１０１によって生成された回転角速度情報によって示される回転角速度情報と、速度検出部１０２によって生成された速度情報によって示される速度情報とに基づき第１の実施形態で説明した手法で曲率半径Ｒを算出して、図示しない記憶部に記憶する。図示しない記憶部に曲率半径Ｒを記憶すると、演算部１０３は、記憶した曲率半径Ｒが、予め定められたしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満であるか否かを判断する。演算部１０３は、記憶した曲率半径Ｒが、しきい値Ｒ＿ｉｎ２未満であるとき、自車両が曲率半径Ｒの相対的に小さい走行路、すなわち、カーブを走行していると判断して、推定曲率半径Ｒ１を算出するための応答性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数を選択する。一方、演算部１０３は、記憶した曲率半径Ｒがしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満でないとき、自車両が曲率半径Ｒの相対的に大きい走行路、すなわち、直線路を走行していると判断して、推定曲率半径Ｒ２を算出するための安定性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数を選択する。

フィルタ定数を選択すると、演算部１０３は、選択したフィルタ定数のフィルタ処理で推定曲率半径を算出する。例えば、演算部１０３は、推定曲率半径Ｒ１を算出するためのフィルタ定数を選択したとき、図示しない記憶部に記憶した最新の曲率半径Ｒから予め定められた個数だけ過去に記録した曲率半径Ｒまでのフィルタ処理で用いるそれぞれの曲率半径Ｒに、選択したフィルタ定数をそれぞれ乗じて加算した推定曲率半径を算出する。一方、例えば、演算部１０３は、推定曲率半径Ｒ２を算出するためのフィルタ定数を選択したとき、図示しない記憶部に記憶した最新の曲率半径Ｒから予め定められた個数だけ過去に記録した曲率半径Ｒまでのフィルタ処理で用いるそれぞれの曲率半径Ｒに、選択したフィルタ定数をそれぞれ乗じて加算した推定曲率半径を算出する。

これにより、演算部１０３は、自車両が走行している走行路の曲率半径の算出結果に応じて、フィルタ定数を選択して、応答性の高い推定曲率半径Ｒ１、及び安定性の高い推定曲率半径Ｒ２を算出することができる。

次に、第２の実施形態に係る演算部１０３の処理を図６のフローチャートに示す処理を参照しながら説明する。尚、第２の実施形態に係る演算部１０３以外の走行路推定装置１の構成は第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ２０１において、演算部１０３は、ヨーレート検出部１０１から取得した回転角速度情報によって示される回転角速度と、速度検出部１０２から取得した走行速度情報によって示される走行速度とに基づき上述した曲率半径Ｒを算出して、図示しない記憶部に記憶する。演算部１０３は、ステップＳ２０１の処理を完了するとステップＳ２０２へ処理を進める。

ステップＳ２０２において、演算部１０３は、ステップＳ２０１で算出した曲率半径Ｒが、予め定められたしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満であるか否かを判断する。演算部１０３は、ステップＳ２０２において、算出した曲率半径Ｒがしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満であると判断したとき、自車両がカーブを走行していると判断して、ステップＳ２０３へ処理を進める。一方、演算部１０３は、ステップＳ２０２において、算出した曲率半径Ｒがしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満でないと判断したとき、自車両が直線路を走行していると判断して、ステップＳ２０４へ処理を進める。

ステップＳ２０３において、演算部１０３は、第１の実施形態で説明した推定曲率半径Ｒ１を算出するためのフィルタ処理で用いる予め定められたフィルタ定数を選択する。演算部１０３は、ステップＳ２０３の処理を完了すると、ステップＳ２０５へ処理を進める。

ステップＳ２０４において、演算部１０３は、第１の実施形態で説明した推定曲率半径Ｒ２を算出するためのフィルタ処理で用いる予め定められたフィルタ定数を選択する。演算部１０３は、ステップＳ２０４の処理を完了すると、ステップＳ２０５へ処理を進める。

ステップＳ２０５において、演算部１０３は、選択したフィルタ定数を、図示しない記憶部に記憶した最新の曲率半径Ｒから予め定められた個数だけ過去に記録した曲率半径Ｒまでのフィルタ処理に用いられるそれぞれの曲率半径Ｒにそれぞれ乗じて加算した推定曲率半径を算出する。演算部１０３は、ステップＳ２０５の処理を完了すると、ステップＳ２０１へ処理を戻す。

以上が、第２の実施形態に係る演算部１０３の処理の説明である。演算部１０３が、図６のフローチャートに示す処理をすることによって、算出した曲率半径Ｒに基づいて、自車両が走行している走行路の種類を判断し、判断した走行路の種類に応じて適切なフィルタ処理で用いるフィルタ定数で、推定曲率半径を精度よく算出して推定できる。推定曲率半径Ｒ１を算出するためのフィルタ定数を用いる応答性の高いフィルタ処理がカーブを走行しているときに適しており、推定曲率半径Ｒ２を算出するためのフィルタ定数を用いる安定性の高いフィルタ処理が直線路を走行しているときに適している理由は、第１の実施形態の説明で述べた理由と同様である。また、第２の実施形態に係る走行路推定装置１によっても、推定曲率半径を、自車両の回転角速度と走行速度とに基づいて算出して推定するため、路上設置物が設置されていない走行路を自車両が走行していても、走行路の曲率半径を走行路の形状の１つとして精度よく推定できる。

尚、本発明の他の一実施形態では、自車両の回転角速度と走行速度とに基づいて算出した曲率半径の代わりに、運転者が自車両を操舵するときの操舵輪（ハンドル）の操舵角と、自車両の回転角速度と、走行速度とに基づいて公知の手法で算出した曲率半径を用いてもよい。また、本発明の他の一実施形態では、自車両の回転角速度と走行速度とに基づいて算出した曲率半径Ｒの代わりに、運転者が自車両を操舵するときの操舵輪（ハンドル）の操舵角のみに基づいて公知の手法で算出した曲率半径を用いてもよい。

また、本発明の他の一実施形態では、応答性から安定性の間で特性が変化する３以上のフィルタ処理でそれぞれ算出した推定曲率半径に対して、第１の実施形態で説明したように、加重平均するフィルタ処理をしてもよい。

また、本発明の他の一実施形態では、応答性から安定性の間で特性が変化する３以上のフィルタ処理をするためのフィルタ定数の中から、第２の実施形態で説明したように、１つのフィルタ定数を選択して、選択したフィルタ定数のフィルタ処理をして推定曲率半径ＫＲを算出してもよい。

また、本発明の他の一実施形態では、第１の実施形態で説明したようにフィルタ定数を変化させることによって安定性と応答性との特性を変化させることができるのであれば、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２を算出するために他のどのようなフィルタ処理を用いてもよい。

また、本発明の他の一実施形態では、第１の実施形態で説明したように、推定曲率半径Ｒ１を選択しているときに推定曲率半径Ｒ２を選択したとき、或いは推定曲率半径Ｒ２を選択しているときに推定曲率半径Ｒ１を選択したときなどに、選択した推定曲率半径をそのまま示す推定曲率半径情報を生成することによって、第１の実施形態で説明したように、瞬時に大きく変化する推定曲率半径を示す推定曲率半径情報が生成されるのを防げるのであれば、推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２を加重平均する方法の他にどのような方法を用いてもよい。

また、演算部１０３の機能は、記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等）に格納された処理手順を実施可能な所定のプログラムデータが、ＬＳＩ、ＣＰＵ或いはマイクロコンピュータなどの集積回路によって解釈実行されることで実現されてもよい。集積回路とは、自動車などの移動体に搭載される上述したＥＣＵを構成する集積回路などであってもよい。また、この場合、プログラムデータは、記憶媒体を介して記憶装置内に導入されてもよいし、記憶媒体上から直接実行されてもよい。尚、記憶媒体とは、ＲＯＭやＲＡＭやフラッシュメモリなどの半導体メモリ、フレキシブルディスクやハードディスクなどの磁気ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤやＢＤなどの光ディスクメモリ、及びメモリカードなどであってもよい。

以上、本発明を詳細に説明してきたが、上述の説明はあらゆる点において本発明の一例にすぎず、その範囲を限定しようとするものではない。上述した全ての実施形態はどのように組み合わせてもよいし、さらに、本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。

本発明によれば、走行している走行路の形状を推定でき、例えば、自動車などの移動体に搭載される走行路推定装置などに有用である。

【０００２】
率半径と平均化して曲率半径を推定している。
特許文献１：特開２００１−３２８４５１号公報
発明の開示
発明が解決しようとする課題
［０００６］
しかしながら、上記従来技術では、次に述べるような課題を有する。すなわち、上記従来技術では、自車両の走行路上に停止物体が存在していないと、上述で説明した第１の手法を用いた第１の曲率半径を推定できない。さらに、上記従来技術では、第１の手法で第１の曲率半径を推定するために必要な、距離・角度測定器によって測定した停止物体との相対位置、及び相対速度などの情報を送受信しなければならないため、装置における通信の負荷が大きくなってしまう。
［０００７］
それ故に本発明は、装置における通信の負荷を大きくすることなく、停止物が存在しない走行路を自車両が走行していても走行路の形状を精度よく推定できる走行路推定装置を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
［０００８］
本発明は、上記課題を解決するために以下に示すような特徴を有する。
本発明の第１の局面は、自車両の走行路面に沿った変位速度を検出する変位速度検出手段と、変位速度に基づき自車両の走行路の曲率半径を推定する曲率半径推定手段と、互いに異なる特性で曲率半径をそれぞれ第１の曲率半径、及び第２の曲率半径としてフィルタ処理するフィルタ処理手段と、第１の曲率半径、及び第２の曲率半径にそれぞれ重み定数を乗じて加算した第３の曲率半径を算出する加重平均手段と、自車両の走行路の種類が変化したとき、第１の曲率半径、及び第２の曲率半径にそれぞれ乗じる重み定数を漸次変化させる重み定数制御手段と、加重平均手段によって算出された第３の曲率半径を示す情報を生成する生成手段とを備える、走行路推定装置である。
［０００９］
第２の局面は、上記第１の局面において、フィルタ処理手段は、推定されてからの時間が相対的に短い曲率半径に相対的に大きなフィルタ定数を乗じ、推定されてからの時間が相対的に長い曲率半径に相対的に小さなフィルタ

【０００３】
定数を乗じてから、それぞれのフィルタ定数を乗じた曲率半径を加算して第１の曲率半径を算出する第１のフィルタ処理手段と、推定されてからの時間が相対的に長い曲率半径に相対的に大きなフィルタ定数を乗じ、推定されてからの時間が相対的に短い曲率半径に相対的に小さなフィルタ定数を乗じてから、それぞれのフィルタ定数を乗じた曲率半径を加算して第２の曲率半径を算出する第２のフィルタ処理手段とを含み、加重平均手段は、第１のフィルタ処理手段によってフィルタ処理された第１の曲率半径と、第２のフィルタ処理手段によってフィルタ処理された第２の曲率半径にそれぞれ前記重み定数を乗じて加算することにより第３の曲率半径を算出する。
［００１０］
第３の局面は、第２の局面において、重み定数制御手段は、自車両の走行路の種類が直線路からカーブに変化したか否かを判断する第１の判断手段と、自車両の走行路の種類がカーブから直線路に変化したか否かを判断する第２の判断手段と、第１の判断手段、及び第２の判断手段のいずれかによって自車両の走行路の種類が変化したと判断されたとき、第１の曲率半径、及び第２の曲率半径にそれぞれ乗じる重み定数を漸次変化させる変化手段とを含む。
［００１１］
第４の局面は、第３の局面において、重み定数制御手段は、第１の曲率半径に基づいて推定した自車両の走行路面に沿った回転角速度から、第２の曲率半径に基づいて推定した回転角速度を引いた差の絶対値を算出する算出手段をさらに含み、第１の判断手段は、第１の曲率半径が予め定められたしきい値未満であり、且つ絶対値が予め定められたしきい値を超えるとき、自車両の走行路の種類が直線路からカーブに変化したと判断し、第２の判断手段は、第２の曲率半径が予め定められたしきい値未満であり、且つ絶対値が予め定められたしきい値を超えるとき、自車両の走行路の種類がカーブから直線路に変化したと判断する。
［００１２］
第５の局面は、第４の局面において、変化手段は、第１の判断手段によって自車両の走行路の種類が変化したと判断されたとき、第１の曲率半径に乗じる重み定数を相対的に漸増させ、第２の判断手段によって自車両の走行路

【０００４】
の種類が変化したと判断されたとき、第２の曲率半径に乗じる重み定数を相対的に漸増させる。
［００１３］
第６の局面は、第５の局面において、変位速度検出手段は、変位速度として、自車両の走行速度、及び自車両の走行路面に沿った回転角速度をそれぞれ検出する。
［００１４］
第７の局面は、第１の局面において、生成手段は、第３の曲率半径を自車両の走行方向の予測結果として用いることにより、自車両と他車両とが衝突するか否かを判断する装置に対して情報を生成する。
［００１５］
第８の局面は、自車両の走行路面に沿った変位速度を検出する変位速度検出ステップと、変位速度に基づき自車両の走行路の曲率半径を推定する曲率半径推定ステップと、互いに異なる特性で曲率半径をそれぞれ第１の曲率半径、及び第２の曲率半径としてフィルタ処理するフィルタ処理ステップと、第１の曲率半径、及び第２の曲率半径にそれぞれ重み定数を乗じて加算した第３の曲率半径を算出する加重平均ステップと、自車両の走行路の種類が変化したとき、第１の曲率半径、及び第２の曲率半径にそれぞれ乗じる重み定数を漸次変化させる重み定数制御ステップと、加重平均ステップにおいて算出された第３の曲率半径を示す情報を生成する生成ステップとを備える。
発明の効果
［００１６］
上記第１の局面によれば、自車両の走行路面に沿った変位速度のみに基づいて、自車両の走行路の曲率半径を推定するため、通信の負荷を大きくすることなく、停止物が設置されていない走行路を自車両が走行していても走行路の形状を精度よく推定できる。また、上記第１の局面によれば、フィルタ処理手段によってフィルタ処理された第１の曲率半径と第２の曲率半径とを加重平均手段で加重平均するときの重み定数を自車両の走行路の種類が変化したときに漸次変化させるので、生成手段によって生成される情報によって示される第３の曲率半径が瞬時に大きく変化するのを防ぐことができる。
［００１７］
上記第２の局面によれば、応答性の高い特性で曲率半径をフィルタ処理した第１の曲率半径と、安定性の高い特性で曲率半径をフィルタ処理した第２

【０００５】
の曲率半径とを加重平均して第３の曲率半径を算出できる。
［００１８］
上記第３の局面によれば、自車両の走行路の種類がカーブから直線路に変化したとき、又は自車両の走行路の種類が直線路からカーブに変化したときに、第１の曲率半径、及び第２の曲率半径にそれぞれ乗じる重み定数を漸次変化させることができる。
［００１９］
上記第４の局面によれば、第１の曲率半径、第２の曲率半径、及び回転角速度に基づいて、自車両の走行路の種類が直線路からカーブに変化したこと、及びカーブから直線路に変化したことをそれぞれ判断できる。
［００２０］
上記第５の局面によれば、自車両の走行路の種類が直線路からカーブに変化したときにフィルタ処理の応答性を高めることができ、自車両の走行路の種類がカーブから直線路に変化したときにフィルタ処理の安定性を高めることができる。
［００２１］
上記第６の局面によれば、自車両の走行速度と、自車両の走行路面に沿った回転角速度とをそれぞれ変位速度として検出できる。
［００２２］
上記第７の局面によれば、自車両と他車両とが衝突するか否かを判断する装置に対して第３の曲率半径を示す情報を生成手段に生成させることができる。
［００２３］
また、本発明の走行路推定方法によれば、上述した第１の局面と同様の効果を得ることができる。
［００２４］
［００２５］
図面の簡単な説明
［００２６］
［図１］図１は、第１の実施形態に係る操作装置の構成を示すブロック図である。
［図２］図２は、走行路の曲率半径の一例を示す図である。
［図３］図３は、本発明に係る推定曲率半径の推定結果の一例を示す図である。
［図４］図４は、本発明に係る推定曲率半径の推定結果の一例を示す図である。
［図５］図５は、第１の実施形態に係る演算部の処理を示すフローチャートである。
［図６］図６は、第２の実施形態に係る演算部の処理を示すフローチャートである。
符号の説明
［００２７］
１ 走行路推定装置
１０１ ヨーレート検出部
１０２ 速度検出部
１０３ 演算部
発明を実施するための最良の形態
［００２８］
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る走行路推定装置１の概略構成を示

ステップＳ１１３において、演算部１０３は、ステップＳ１１３の処理をするときの重みカウンタｉで上記数式（７）の演算をして重みＣを算出し、算出した重みＣ、ステップＳ１０２で算出した推定曲率半径Ｒ１、及び推定曲率半径Ｒ２に基づき、上記数式（６）の演算をして加重平均した推定曲率半径ＫＲを算出する。演算部１０３は、推定曲率半径ＫＲを示す推定曲率半径情報を生成して、ステップＳ１０１へ処理を戻す。

そして、演算部１０３は、ヨーレート検出部１０１によって生成された回転角速度情報によって示される回転角速度と、速度検出部１０２によって生成された速度情報によって示される走行速度とに基づき第１の実施形態で説明した手法で曲率半径Ｒを算出して、図示しない記憶部に記憶する。図示しない記憶部に曲率半径Ｒを記憶すると、演算部１０３は、記憶した曲率半径Ｒが、予め定められたしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満であるか否かを判断する。演算部１０３は、記憶した曲率半径Ｒが、しきい値Ｒ＿ｉｎ２未満であるとき、自車両が曲率半径Ｒの相対的に小さい走行路、すなわち、カーブを走行していると判断して、推定曲率半径Ｒ１を算出するための応答性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数を選択する。一方、演算部１０３は、記憶した曲率半径Ｒがしきい値Ｒ＿ｉｎ２未満でないとき、自車両が曲率半径Ｒの相対的に大きい走行路、すなわち、直線路を走行していると判断して、推定曲率半径Ｒ２を算出するための安定性の高いフィルタ処理で用いるフィルタ定数を選択する。

Claims (9)

1. 自車両の走行路面に沿った変位速度を検出する変位速度検出手段と、
   前記変位速度に基づき前記自車両の走行路の形状を示す第１の数値を推定する第１の推定手段と、
   互いに異なる予め定められた少なくとも２つのフィルタ定数の少なくともいずれか１つを用いて、前記第１の推定手段によって推定された第１の数値をフィルタ処理することにより、前記自車両の走行路の形状を示す第２の数値を推定する第２の推定手段と、
   前記第２の推定手段によって推定された前記第２の値を示す情報を生成する生成手段とを備える、走行路推定装置。
2. 前記第２の推定手段は、
   前記変位速度に基づき、２つの前記フィルタ定数をそれぞれ用いて、前記第１の数値をそれぞれフィルタ処理した２つの第３の数値を算出するフィルタ処理手段と、
   前記フィルタ処理手段によって算出された２つの前記第３の数値をそれぞれ加重平均することによって前記第２の数値を算出して推定する加重平均手段と、
   前記フィルタ処理手段によって算出された２つの前記第３の数値に基づき、前記加重平均手段が２つの前記第３の数値を加重平均するときのそれぞれの重みを漸次増減させる重み制御手段とを含む、請求項１に記載の走行路推定装置。
3. 前記第２の推定手段は、
   前記変位速度に基づき、前記第２の数値を算出するための前記フィルタ定数を予め定められた少なくとも２つの前記フィルタ定数の中から選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択された前記フィルタ定数を用いて、前記第１の推定手段によって推定された前記第１の数値をフィルタ処理することによって、前記第２の数値を算出して推定するフィルタ処理手段とを含む、請求項１に記載の走行路推定装置。
4. 前記フィルタ処理手段は、前記フィルタ処理として、前記第１の推定手段によって推定された最新の前記第１の数値と、以前に推定された前記第１の数値とを前記フィルタ定数をそれぞれ乗じた上で加算する演算を２つの前記フィルタ定数毎に行うことにより、２つの当該フィルタ定数毎の前記第３の数値を算出する、請求項２に記載の走行路推定装置。
5. 前記フィルタ処理手段は、前記フィルタ処理として、前記第１の推定手段によって推定された最新の前記第１の数値と、以前に推定された前記第１の数値とを前記フィルタ定数をそれぞれ乗じた上で加算する、請求項３に記載の走行路推定装置。
6. 前記変位速度検出手段は、前記変位速度として、前記自車両の走行速度、及び前記自車両の走行路面に沿った回転角速度をそれぞれ検出する、請求項１に記載の走行路推定装置。
7. 前記第１の推定手段は、前記自車両の走行路の曲率半径を前記第１の数値として推定し、
   前記第２の推定手段は、前記自車両の走行路の曲率半径を前記第２の数値として推定する、請求項１に記載の走行路推定装置。
8. 前記生成手段は、前記第２の数値として推定した前記曲率半径を自車両の走行方向の予測結果として用いることにより、前記自車両と他車両とが衝突するか否かを判断する装置に対して前記情報を生成する、請求項７に記載の走行路推定装置。
9. 自車両の走行路面に沿った変位速度を検出する変位速度検出ステップと、
   前記変位速度に基づき前記自車両の走行路の形状を示す第１の数値を推定する第１の推定ステップと、
   互いに異なる予め定められた２つのフィルタ定数の少なくともいずれか一方を用いて、前記第１の推定ステップにおいて推定された第１の数値をフィルタ処理することにより、前記自車両の走行路の形状を示す第２の数値を推定する第２の推定ステップと、
   前記第２の推定ステップにおいて推定された前記第２の値を示す情報を生成する生成ステップとを備える、走行路推定方法。