JP7236279B2 - 走行支援方法及び走行支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行支援方法及び走行支援装置に関する。

自車両の前方に障害物が存在する場合、自車両が走行路を走行できるか否かを判定する方法が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載された発明は、走行路の境界を表わす検出点と障害物を表わす検出点とから、想定経路の形状を特徴付ける特徴点を抽出し、特徴点と想定経路との距離を算出し、算出した距離に基づいて自車両が走行路を走行できるか否かを判定する。

特開２０１５－３６８４２号公報

複数の想定経路が生成される場合、特許文献１に記載された発明は、想定経路と特徴点との距離を比較し、距離が最大となる想定経路を選択する。しかしながら、距離が最大となる想定経路が必ずしも効率のよい経路とはいえない。

本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、自車両の前方に障害物が存在する場合において、効率のよい経路を生成することができる走行支援方法及び走行支援装置を提供することである。

本発明の一態様に係る走行支援方法は、障害物を検出し、障害物を除いた走行可能領域を走路内に設定し、センサと走行可能領域の境界線上の点を結ぶ複数の線分を設定し、設定した複数の線分の中から、最も長い線分を選択し、選択した最も長い線分に対し、障害物がセンサから見て車両幅方向で左右のどちらに居るか分類し、分類した結果に基づいて、走行可能領域を再設定し、再設定された走行可能領域内に、車両の走行経路を生成する。

本発明によれば、自車両の前方に障害物が存在する場合において、効率のよい経路を生成することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る走行支援装置の概略構成図である。 図２は、本発明の実施形態に係る走行可能領域の一例を説明する図である。 図３は、本発明の実施形態に係る走行シーンの一例を説明する図である。 図４は、本発明の実施形態に係る障害物の分類方法の一例を説明する図である。 図５は、本発明の実施形態に係る障害物の分類方法の一例を説明する図である。 図６は、本発明の実施形態に係る走行可能領域の再設定方法の一例を説明する図である。 図７は、本発明の実施形態に係る走行支援装置の一動作例を説明するフローチャートである。 図８は、本発明の他の実施形態に係る走行シーンの一例を説明する図である。 図９は、本発明の他の実施形態に係る走行可能領域の再設定方法の一例を説明する図である。 図１０は、本発明の実施形態に係る検出点の格納方法の一例を説明する図である。 図１１は、本発明の他の実施形態に係る走行シーンの一例を説明する図である。 図１２は、本発明の他の実施形態に係る障害物の分類方法の一例を説明する図である。 図１３は、本発明の他の実施形態に係る走行可能領域の再設定方法の一例を説明する図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

（走行支援装置１の構成例）
図１を参照して、走行支援装置１の構成例を説明する。図１に示すように、走行支援装置１は、センサ１０と、カメラ１１と、ＧＰＳ受信機１２と、地図データベース１３と、コントローラ２０と、を備える。

走行支援装置１は、自動運転機能を有する車両に搭載されてもよく、自動運転機能を有しない車両に搭載されてもよい。また、走行支援装置１は、自動運転と手動運転とを切り替えることが可能な車両に搭載されてもよい。なお、本実施形態における自動運転とは、例えば、ブレーキ、アクセル、ステアリングなどのアクチュエータの内、少なくとも何れかのアクチュエータが乗員の操作なしに制御されている状態を指す。そのため、その他のアクチュエータが乗員の操作により作動していたとしても構わない。また、自動運転とは、加減速制御、横位置制御などのいずれかの制御が実行されている状態であればよい。また、本実施形態における手動運転とは、例えば、ブレーキ、アクセル、ステアリングを乗員が操作している状態を指す。

センサ１０は、自車両に搭載され、自車両の周囲の物体を検出する装置である。センサ１０は、レーザレーダ、ミリ波レーダ、レーザレンジファインダ、ソナーなどを含む。センサ１０は、自車両の周囲の物体として、他車両、バイク、自転車、歩行者を含む移動物体、及び、障害物、落下物、駐車車両を含む静止物体を検出する。また、センサ１０は、移動物体及び静止物体の自車両に対する位置、姿勢（ヨー角）、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートを検出する。また、センサ１０は、車輪速センサ、操舵角センサ、及びジャイロセンサなどを含んでもよい。センサ１０は、検出した情報をコントローラ２０に出力する。

カメラ１１は、自車両に搭載され、自車両の周囲を撮影する。カメラ１１は、ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ－ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの撮像素子を有する。カメラ１１は、画像処理機能を有しており、撮像した画像（カメラ画像）から白線、道路境界線、道路端、物標などを検出する。物標とは、道路、歩道に設けられる物体であり、例えば信号機、電柱、交通標識などである。カメラ１１は、撮像した画像、画像の解析結果などをコントローラ２０に出力する。なお、カメラ１１もセンサ１０と同様に、自車両の周囲の障害物を検出できる。以下では、カメラ１１は、センサ１０に含まれるものとして説明する。

ＧＰＳ受信機１２は、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における自車両の位置（以下、自己位置と称する場合がある）を検出する。ＧＰＳ受信機１２は、検出した自車両の位置情報をコントローラ２０に出力する。

地図データベース１３は、カーナビゲーション装置などに記憶されているデータベースであって、道路情報、施設情報など経路案内に必要となる各種データが記憶されている。また、地図データベース１３には、道路の車線数、道路境界線、物標などの情報が記憶されている。地図データベース１３は、コントローラ２０の要求に応じて地図情報をコントローラ２０に出力する。なお、道路情報、物標情報などの各種データは必ずしも地図データベース１３から取得されるものに限定されず、センサ１０により取得されてもよく、また車車間通信、路車間通信を用いて取得されてもよい。また、道路情報、物標情報などの各種データが外部に設置されたサーバに記憶されている場合、コントローラ２０は、通信により随時これらのデータをサーバから取得してもよい。また、コントローラ２０は、外部に設置されたサーバから定期的に最新の地図情報を入手して、保有する地図情報を更新してもよい。

コントローラ２０は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータには、走行支援装置１として機能させるためのコンピュータプログラムがインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、走行支援装置１が備える複数の情報処理回路として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって走行支援装置１が備える複数の情報処理回路を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路が個別のハードウェアにより構成されてもよい。コントローラ２０は、複数の情報処理回路として、静止物体認識部２１と、自己位置推定部２２と、道路境界線取得部２３と、走行可能領域設定部２４と、遠方点設定部２５と、左右分類部２６と、走行可能領域再設定部２７と、目標経路生成部２８と、車両制御部２９と、を備える。

静止物体認識部２１は、センサ１０から取得した情報に基づいて、車両周囲の物体を認識する。ここでいう物体とは、静止している物体（以下単に静止物体という）である。静止物体には、駐車車両、電柱、落下物などが含まれる。また、静止物体には、工事現場が含まれてもよい。

自己位置推定部２２は、ＧＰＳ受信機１２から取得した情報に基づいて、地図上における自己位置を推定する。道路境界線取得部２３は、地図データベース１３、またはセンサ１０から道路境界線を取得する。道路境界線とは、車道を区分する走行区分線であり、主に白線である。

走行可能領域設定部２４は、車両が走行可能な走行可能領域を設定する。走行可能領域の詳細は後述する。遠方点設定部２５は、走行可能領域内において、センサ１０からの距離が最も遠い空間に仮想点を設定する。左右分類部２６は、自車両の前方の障害物がセンサ１０から見て左右のどちらに居るか分類する。

走行可能領域再設定部２７は、左右分類部２６によって分類された結果に基づいて、走行可能領域を再設定する。目標経路生成部２８は、走行可能領域再設定部２７によって再設定された走行可能領域において、自車両の経路を生成する。車両制御部２９は、目標経路生成部２８によって設定された経路を通過するようにアクチュエータ４０を制御する。なお、アクチュエータ４０には、ブレーキアクチュエータ、アクセルアクチュエータ、ステアリングアクチュエータなどが含まれる。

次に、図２を参照して、本実施形態における走行可能領域について説明する。図２に示すように、本実施形態における走行可能領域Ｒは、例えば車道上などの車両が走行可能な走路上の領域であって、自車両５０を中心とした、所定の領域である。なお、走路とは車道や駐車場の走行路等の車両が走行可能な通路を意味するが、以下では車道を例に挙げて説明する。所定の領域は、センサ１０の性能（分解能）によって、設定されてもよく、初期値が設定されていてもよい。本実施形態では、走行可能領域Ｒは、センサ１０の性能によって設定されるものとして説明する。例えば、センサ１０の検出距離が、２００ｍである場合、自車両５０を中心とした半径２００ｍの円に含まれる車道が、走行可能領域Ｒとなる。なお、走行可能領域Ｒは円形に限定されず、自車両５０を中心とした方形状でもよく、多角形状でもよい。図２に示す６０は、走行可能領域Ｒを形成する境界線である。

次に、図３を参照して、本実施形態の走行シーンの一例について説明する。

図３に示すように、自車両５０の前方に２つの障害物７０、７１が存在する。障害物には、落下物、駐車車両などが含まれる。本実施形態では障害物７０は落下物であり、障害物７１は駐車車両である。また、障害物７０、７１は、自車両５０が走行する車道上にある物体である。

図３に示すように障害物７０は、車道の中央付近に存在し、障害物７１は、車道端に存在する。より詳しくは、障害物７０は、車道の中央に対し少し左側に存在する。換言すれば、障害物７０から道路境界線９０までの距離Ｌ１は、障害物７０から道路境界線９１までの距離Ｌ２より短い。また、距離Ｌ１、Ｌ２は、自車両５０の車幅より長い。なお、図３における左右は、自車両５０の進行方向を前方とした場合の左右と定義される。なお、以下の説明では左右とは、進行方向を前方とした場合の左右方向を意味する。

図３に示す走行シーンにおいて、自車両５０が走行可能な経路は、２つある。一つは、障害物７０の左側を通過する経路８０である。もう一つは、障害物７０の右側を通過し、その後、障害物７０と障害物７１との間を通過する経路８１である。

経路８１は、経路８０と比較して、走行距離が長く、かつステアリング操作量も多いため、効率が悪い。そこで、本実施形態に係る走行支援装置１は、障害物７０、７１が、最も長い線分（後述）に対し、センサ１０から見て最も長い線分１００に対して左右どちらに居るか分類し、効率の良い経路を生成する。詳細について、図４～図６を参照して説明する。

なお、図４以降において、センサ１０は、自車両５０のフロント部分に搭載される。また、センサ１０は、車両進行方向前方に向けて放射状に電波を射出して物体からの反射波を用いて物体の位置を検出する装置として説明する。

まず図４を参照して、最も長い線分の一例について説明する。図４に示すように、遠方点設定部２５は、センサ１０から走行可能領域Ｒの境界線６０に向けて放射状に延びる複数の線分２００を設定し、設定した複数の線分の中から、最も長い線分１００を選択する。図４に示すように、複数の線分２００には、障害物７０の複数の検出点１２０～１２１とセンサ１０とを結ぶ線分が含まれる。また、複数の線分２００には、障害物７１の複数の検出点１２２～１２５とセンサ１０とを結ぶ線分が含まれる。また、図４に示すように、最も長い線分１００とは、例えば、走行可能領域Ｒ内においてセンサ１０から最も遠い最遠点１１０と、センサ１０とを結ぶ線分である。最遠点１１０とは、物体の位置を示すものではなく、空間上に設定される仮想点である。遠方点設定部２５は、走行可能領域Ｒ内において、センサ１０からの距離が最も遠い空間に最遠点１１０を設定する。また、最も長い線分１００は、障害物７０、７１に遮られない線分である。本実施形態においては、走行可能領域Ｒがセンサ１０の検出距離に基づいて設定されているため、最も長い線分１００の長さはセンサ１０の検出距離と同一距離となる。なお、図４に示す例においては障害物７１の左方の領域において走行可能領域Ｒ内に他の障害物が存在しないため、最遠点１１０はセンサ１０からの距離が最も遠い空間に設定した点となっているが、最遠点１１０は障害物の検出点で有っても良い。すなわち、図４に示す例において、障害物７１の左方の領域で且つ障害物７１よりも遠方に他の障害物が存在する場合には、他の障害物の検出点が最遠点となる。なお、図４において、走行可能領域Ｒは、障害物７０、７１を除いた領域である。

次に図５を参照して、障害物７０、７１の分類方法の一例について説明する。

左右分類部２６は、センサ１０と障害物（検出点１２０～１２５）とを結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度の正負に基づいて、障害物がセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して左右のどちらに居るか分類する。

最も長い線分１００を基準として、時計回り方向の角度を正、反時計回り方向の角度を負と仮定する。そして、角度が正の場合、検出点はセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して右に居ると仮定し、角度が負の場合、検出点はセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して左に居ると仮定する。図５に示すように、センサ１０と障害物７０の検出点１２０を結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度θ１は、正である。また、センサ１０と障害物７０の検出点１２１を結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度θ３も、正である。この結果に基づいて、左右分類部２６は、障害物７０がセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して右に居ると分類する。

また、図５に示すように、センサ１０と障害物７１の検出点１２２を結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度θ２は、正である。また、センサ１０と障害物７１の検出点１２３を結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度θ４も、正である。同様に、センサ１０と障害物７１の検出点１２４を結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度θ５も、正である。同様に、センサ１０と障害物７１の検出点１２５を結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度θ６も、正である。この結果に基づいて、左右分類部２６は、障害物７０がセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して右に居ると分類する。

次に図６を参照して、左右に分類された障害物７０、７１を用いた走行可能領域の再設定方法の一例を説明する。障害物７０、７１は、センサ１０から見て最も長い線分１００に対して右に居ると分類されているため、障害物７０、７１を含む右側の領域を除いて走行可能領域が再設定される。すなわち、障害物７０、７１及び障害物７０、７１から右側は走行可能領域ではないと判定して、障害物７０、７１の左側に走行可能領域を設定する。

図６に示すように走行可能領域再設定部２７は、障害物７０の検出点のうち、最も長い線分１００との距離が最も短い検出点１２０と、車道を形成する道路境界線９１とを結び、走行可能領域を再設定する。図６に示すＲ２は、再設定後の走行可能領域である。なお、図６に示す例では、走行可能領域再設定部２７は、検出点１２０と検出点１２２も結んでいる。

そして、図６に示すように、目標経路生成部２８は、再設定された走行可能領域Ｒ２内に、自車両５０の走行経路（経路８０）を生成する。これにより、図３に示す経路８１は生成されないため、効率の良い経路８０のみが生成される。

次に、図７のフローチャートを参照して、走行支援装置１の一動作例を説明する。

ステップＳ１０１において、自己位置推定部２２は、ＧＰＳ受信機１２から取得した情報に基づいて、地図上における自己位置を推定する。処理はステップＳ１０３に進み、地図データベース１３は、自車両５０が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。道路境界線取得部２３は、地図情報に基づいて道路境界線を取得する。なお、道路境界線は、センサ１０によって取得されてもよい。

処理はステップＳ１０５に進み、走行可能領域設定部２４は、走行可能領域Ｒを設定する（図２参照）。処理はステップＳ１０７に進み、センサ１０は、自車両５０の前方の障害物７０、７１を検出する（図４参照）。

処理はステップＳ１０９に進み、遠方点設定部２５は、走行可能領域Ｒ内において、センサ１０からの距離が最も遠い空間に最遠点１１０を設定する。また、遠方点設定部２５は、センサ１０から走行可能領域Ｒの境界線６０に向けて放射状に延びる複数の線分２００を設定し、設定した複数の線分の中から、最も長い線分１００を選択する。最も長い線分１００とは、最遠点１１０と、センサ１０とを結ぶ線分である。処理は、ステップＳ１１１に進み、左右分類部２６は、センサ１０と障害物（検出点１２０～１２５）とを結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度の正負に基づいて、障害物がセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して左右のどちらに居るか分類する（図５参照）。

処理はステップＳ１１３に進み、走行可能領域再設定部２７は、障害物７０の検出点のうち、最も長い線分１００との距離が最も短い検出点１２０と、車道を形成する道路境界線９１とを結び、走行可能領域を再設定する（図６参照）。処理はステップＳ１１５に進み、目標経路生成部２８は、再設定された走行可能領域Ｒ２内に、自車両５０の経路８０を生成する（図６参照）。処理はステップＳ１１７に進み、車両制御部２９は、目標経路生成部２８によって設定された経路８０を通過するようにアクチュエータ４０を制御する。

以上説明したように、本実施形態に係る走行支援装置１によれば、以下の作用効果が得られる。

自車両５０が走行する走路上において、自車両５０の前方に障害物（障害物７０）が検出された場合、走行支援装置１は、センサ１０と走行可能領域Ｒの境界線６０上の点を結ぶ複数の線分２００を設定し、設定した複数の線分の中から、最も長い線分１００を選択する。走行支援装置１は、選択した最も長い線分１００に対し、障害物がセンサ１０から見て車両幅方向で最も長い線分１００に対して左右のどちらに居るか分類し、分類した結果に基づいて、走行可能領域を再設定する。そして、走行支援装置１は、再設定した走行可能領域Ｒ２内に、自車両５０の走行経路（経路８０）を生成する。これにより、図３に示す経路８１は生成されないため、効率の良い経路８０のみが生成される。

また、走行支援装置１は、障害物の検出点のうち、最も長い線分１００との距離が最も短い検出点（検出点１２０）と、車道を形成する道路境界線９１とを結び、走行可能領域を再設定する。これにより、図６に示すように、障害物７０を含む右側の領域を除いて走行可能領域が再設定される。

また、走行支援装置１は、センサ１０と障害物（検出点１２０～１２５）とを結んだ線分と、最も長い線分１００とがなす角度の正負に基づいて、障害物がセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して左右のどちらに居るか分類する。これにより、２次元で表現される左右の位置が１次元の情報で分類されるため、左右を分類する時の処理負荷は低減する。

上述の実施形態に記載される各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や回路部品等の装置を含む。また、走行支援装置１は、コンピュータの機能を改善しうる。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

本発明は、直線道路だけでなく、カーブに適用されてもよい。例えば、図８～９に示すように、１つの障害物７０がカーブ上に存在する場合、自車両５０が走行可能な経路は、２つある。一つは、障害物７０の左側を通過する経路８０である。もう一つは、障害物７０の右側を通過する経路８１である。経路８１は、経路８０と比較して、走行距離が長く、かつステアリング操作量も多いため、効率が悪い。そこで、走行支援装置１は、図４～６で説明した方法と同様の方法を用いて、図９に示すように、経路８０のみを生成する。これにより、図８に示す経路８１は生成されないため、効率の良い経路８０のみが生成される。このように、本発明は、自車両５０の前方に１つの障害物のみが存在する場合にも適用される。もちろん、図４～６で説明したように、本発明は、自車両５０の前方に複数の障害物が存在する場合にも適用される。

上述したように、センサ１０は、放射状に電波を射出して物体からの反射波を用いて物体の位置を検出する。図１０に示すように、センサ１０が複数の障害物を検出した場合、障害物の検出点の位置は、障害物の検出点が検出された順に記憶装置に格納されてもよい。図１０に示すｎ＋１番目に検出された障害物の検出点が、ｎ番目に検出された検出点から見て右に居ると分類された場合、ｎ＋２番目に検出された障害物の検出点、ｎ＋３番目に検出された障害物の検出点、及びｎ＋４番目に検出された障害物の検出点も自動的にｎ番目に検出された検出点から見て右に居ると分類される。なお、ｎ＋２番目に検出された障害物の検出点、ｎ＋３番目に検出された障害物の検出点、及びｎ＋４番目に検出された障害物の検出点は、残りの障害物の検出点に相当する。このように検出点が検出された順番に対応して記憶装置に格納されることにより、障害物の位置が一括して分類されるため、左右を分類する時の処理負荷は低減する。すなわち、検出点が検出された順番を記憶装置に格納しておけば、最も長い線分１００が決定された順番以降の順番で記憶された検出点は、自ずと最も長い線分１００よりも右側に存在する検出点であると判定することかでき、左右を分類する時の処理負荷は低減する。

なお、障害物が左右に分類された結果、自車両５０が通過できない経路が生成される可能性がある。例えば、図１１に示す例では、自車両５０の経路は、複数存在すると考えられる。一つは、障害物７０の左側を通過する経路８０である。もう一つは、障害物７０の右側を通過する経路８１である。図４～６で説明した方法によれば、図１１に示す障害物７０、７１は、センサ１０から見て最も長い線分１００に対して右に居ると分類される。その結果、経路８０が生成される。しかし、図１１に示す距離Ｌ３が、自車両５０の車幅より短い場合、自車両５０は障害物７０の左側を通過できない。このように分類した結果に基づく経路８０が自車両５０の車幅より短く、自車両５０が通過不可である場合、走行支援装置１は、図１２に示すように走行可能領域Ｒを小さくしてもよい。そして、走行支援装置１は、小さくした後の走行可能領域Ｒにおいて、図４～６で説明した方法を用いて再度、障害物７０がセンサ１０から見て最も長い線分１００に対して左右どちらに居るか分類する。図１２に示す例では、障害物７０はセンサ１０から見て、最も長い線分１００に対して左に居ると分類される。この結果に基づいて、図１３に示すように、走行支援装置１は、走行可能領域を再設定する。図１３に示すＲ２は、再設定後の走行可能領域である。そして、図１３に示すように、走行支援装置１は、再設定された走行可能領域Ｒ２内に、自車両５０の走行経路（経路８１）を設定する。これにより、自車両５０が通過可能な経路が生成される。

１ 走行支援装置
１０ センサ
１１ カメラ
１２ 受信機
１３ 地図データベース
２０ コントローラ
２１ 静止物体認識部
２２ 自己位置推定部
２３ 道路境界線取得部
２４ 走行可能領域設定部
２５ 遠方点設定部
２６ 左右分類部
２７ 走行可能領域再設定部
２８ 目標経路生成部
２９ 車両制御部
４０ アクチュエータ

Claims (6)

1. 車両に搭載され、前記車両の前方にある物体の位置を検出するセンサと、前記センサにより検出された物体の位置に基づいて前記車両の走行経路を設定するコントローラとを備える走行支援装置の走行支援方法であって、
   前記センサを用いて検出した物体の位置から、前記車両が走行する走路上にある障害物を検出し、
   前記障害物の位置に基づいて、前記車両が走行可能な、前記障害物を除いた走行可能領域を走路内に設定し、
   前記センサと前記走行可能領域の境界線上の点を結ぶ複数の線分を設定し、設定した複数の線分の中から、最も長い線分を選択し、
   選択した最も長い線分に対し、前記障害物が前記センサから見て車両幅方向で左右のどちらに居るか分類し、
   分類した結果に基づいて、前記走行可能領域を再設定し、
   再設定された走行可能領域内に、前記車両の走行経路を生成する
   ことを特徴とする走行支援方法。
2. 前記障害物の検出点のうち、前記最も長い線分との距離が最も短い検出点と、前記走路を形成する道路境界線とを結び、前記走行可能領域を再設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の走行支援方法。
3. 前記センサと前記障害物とを結んだ線分と、前記最も長い線分とがなす角度の正負に基づいて、前記障害物が前記センサから見て左右のどちらに居るか分類する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の走行支援方法。
4. 前記センサは、放射状に電波を射出して物体からの反射波を用いて前記物体の位置を検出する装置であり、
   前記センサが複数の障害物を検出した場合、前記障害物の位置を前記障害物を検出した順に格納し、
   一つの障害物が前記センサから見て左右のどちらに居るか分類された結果に基づいて、残りの障害物を分類する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の走行支援方法。
5. 前記走行可能領域内において、前記車両の走行経路が複数存在し、かつ前記分類した結果に基づく走行経路が前記車両の車幅より短く、前記車両が通過不可である場合、前記走行可能領域を小さくし、
   小さくした後の走行可能領域において、再度、前記障害物が前記センサから見て左右のどちらに居るか分類し、
   分類した結果に基づいて、前記障害物が含まれない走行可能領域を再設定し、
   再設定された走行可能領域内に、前記車両の走行経路を設定する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の走行支援方法。
6. 車両に搭載され、前記車両の前方にある物体の位置を検出するセンサと、
   前記センサにより検出された物体の位置に基づいて前記車両の走行経路を設定するコントローラとを備え、
   前記コントローラは、
   前記センサを用いて検出した物体の位置から、前記車両が走行する走路上にある障害物を検出し、
   前記障害物の位置に基づいて、前記車両が走行可能な、前記障害物を除いた走行可能領域を走路内に設定し、
   前記センサと前記走行可能領域の境界線上の点を結ぶ複数の線分を設定し、設定した複数の線分の中から、最も長い線分を選択し、
   選択した最も長い線分に対し、前記障害物が前記センサから見て車両幅方向で左右のどちらに居るか分類し、
   分類した結果に基づいて、前記走行可能領域を再設定し、
   再設定された走行可能領域内に、前記車両の走行経路を生成する
   ことを特徴とする走行支援装置。

Images