特開 2022-157033 道路勾配推定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022157033

(43)【公開日】2022-10-14

(54)【発明の名称】道路勾配推定装置

(51)【国際特許分類】

   G01B 11/26 20060101AFI20221006BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20221006BHJP

   G01B 11/00 20060101ALI20221006BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20221006BHJP

【ＦＩ】

G01B11/26 H

G06T7/00 650A

G01B11/00 B

G08G1/16 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021061035

(22)【出願日】2021-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】000005326

【氏名又は名称】本田技研工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106002

【弁理士】

【氏名又は名称】正林 真之

(74)【代理人】

【識別番号】100120891

【弁理士】

【氏名又は名称】林 一好

(74)【代理人】

【識別番号】100160794

【弁理士】

【氏名又は名称】星野 寛明

(72)【発明者】

【氏名】西田 猛哲

(72)【発明者】

【氏名】廣井 公彦

(72)【発明者】

【氏名】連 孟

【テーマコード（参考）】

2F065

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F065AA06

2F065AA32

2F065AA33

2F065CC11

2F065CC40

2F065DD03

2F065FF04

2F065FF09

2F065FF11

2F065GG04

2F065JJ05

2F065MM06

2F065QQ23

2F065QQ31

2F065RR07

2F065RR09

2F065UU05

5H181AA01

5H181CC03

5H181CC04

5L096AA09

5L096BA04

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA67

(57)【要約】

【課題】道路の勾配を正しく推定できる道路勾配推定装置を提供する。
【解決手段】物標９が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定して物標９までの距離を認識するカメラ２と、物標９までの距離を認識するライダ３と、カメラ２が認識した物標９までの距離であるカメラ認識距離Ｄ_Ｃと、ライダ３が認識した物標９までの距離であるライダ認識距離Ｄ_Ｌと、を比較する比較部１６と、比較部１６によりカメラ認識距離Ｄ_Ｃとライダ認識距離Ｄ_Ｌとの間に差が生じた場合に、物標９が自車両５に対して勾配している位置に存在していると判定し、カメラ認識距離Ｄ_Ｃ及びライダ認識距離Ｄ_Ｌに基づいて道路の縦勾配を推定する道路勾配推定部１７と、を備える、道路勾配推定装置１である。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象物が自車両に対して勾配していない位置に存在していると仮定して前記対象物までの距離を認識する第１センサと、
前記対象物までの距離を認識する第２センサと、
前記第１センサが認識した前記対象物までの距離である第１認識距離と、前記第２センサが認識した前記対象物までの距離である第２認識距離と、を比較する比較部と、
前記比較部により前記第１認識距離と前記第２認識距離との間に差が生じた場合に、前記対象物が自車両に対して勾配している位置に存在していると判定し、前記第１認識距離及び前記第２認識距離に基づいて道路の縦勾配を推定する道路勾配推定部と、を備える、道路勾配推定装置。

【請求項2】

前記第１センサは、カメラであり、
前記第２センサは、ライダである、請求項１に記載の道路勾配推定装置。

【請求項3】

前記道路勾配推定部は、
前記カメラが認識した前記第１認識距離及び前記ライダが認識した前記第２認識距離を用いて、前記自車両が位置している路面からの前記対象物の最下部の高さを推定し、
推定された前記対象物の最下部の高さを用いて、前記道路の縦勾配形状を円弧形状と仮定したときの前記円弧形状の半径を算出し、
算出された前記円弧形状の半径に基づいて前記道路の縦勾配を推定する、請求項２に記載の道路勾配推定装置。

【請求項4】

前記道路勾配推定部は、
前記カメラが認識した前記対象物の最下部の位置が、前記道路の勾配が無いとしたときの前記対象物の最下部の位置から前記道路の勾配開始点を回転軸として上下方向に回転した位置であると仮定したときに、
前記カメラが認識した前記第１認識距離、前記ライダが認識した前記第２認識距離、前記自車両が位置している路面からの前記カメラの高さ、及び前記回転の角度に基づいて、前記カメラが認識した前記対象物の最下部の位置を算出し、
算出された前記カメラが認識した前記対象物の最下部の位置、及び前記自車両が位置している路面からの前記カメラの高さに基づいて、前記カメラの画角を算出し、
前記回転の角度を０度から９０度の範囲で変化させ、該回転の角度と前記カメラの画角が等しくなるときの該回転の角度を、前記道路の縦勾配と推定する、請求項２に記載の道路勾配推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、道路勾配推定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、道路勾配の変化を予測して早期に車両制御に役立てる目的で、自車両前方の道路勾配を推定する技術が種々検討されている。例えば、自車両前方の道路をカメラで撮像することにより取得された画像に基づいて、自車両前方の道路の勾配を推定する道路勾配推定装置が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－２５５７０３号公報

【特許文献2】特開２０１９－１０１８２１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、カメラは、道路の勾配上に位置する対象物を捉える際に、原理上、勾配上の対象物ではなく見かけの対象物までの距離と誤認識する。そのため、カメラによって道路の勾配を正しく推定することは困難である。

【0005】

また、ライダ（ＬｉＤＡＲ）を用いて道路勾配を検出する手法も知られているが、ライダは、遠距離ほど検出点の密度が疎になる特性がある。そのため、ライダによって遠距離の道路の勾配を正しく推定することは困難である。

【0006】

本発明は上記に鑑みてなされたものであり、道路の勾配を正しく推定できる道路勾配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】

【0007】

（１） 本発明は、対象物（例えば、後述の物標９）が自車両（例えば、後述の自車両５）に対して勾配していない位置に存在していると仮定して前記対象物までの距離を認識する第１センサ（例えば、後述のカメラ２）と、前記対象物までの距離を認識する第２センサ（例えば、後述のライダ３）と、前記第１センサが認識した前記対象物までの距離である第１認識距離（例えば、後述のカメラ認識距離Ｄ_Ｃ）と、前記第２センサが認識した前記対象物までの距離である第２認識距離（例えば、後述のライダ認識距離Ｄ_Ｌ）と、を比較する比較部（例えば、後述の比較部１６）と、前記比較部により前記第１認識距離と前記第２認識距離との間に差が生じた場合に、前記対象物が自車両に対して勾配している位置に存在していると判定し、前記第１認識距離及び前記第２認識距離に基づいて道路の縦勾配を推定する道路勾配推定部（例えば、後述の道路勾配推定部１７）と、を備える、道路勾配推定装置（例えば、後述の道路勾配推定装置１）を提供する。

【0008】

（１）の道路勾配推定装置によれば、対象物が自車両に対して勾配していない位置に存在していると仮定して該対象物までの距離を認識する第１センサの認識距離と、該対象物までの距離を認識する第２センサの認識距離と、に基づいて、道路の縦勾配を正しく推定することができる。また、（１）の道路勾配推定装置によれば、近距離に限られず、遠距離の道路勾配も正確に推定することができる。

【0009】

（２） （１）の道路勾配推定装置において、前記第１センサは、カメラであり、前記第２センサは、ライダであってよい。

【0010】

（２）の道路勾配推定装置によれば、対象物が自車両に対して勾配していない位置に存在していると仮定して該対象物までの距離を認識するカメラの認識距離と、該対象物までの距離を認識するライダの認識距離と、に基づいて、道路の縦勾配を正しく推定することができ、（１）の発明の効果をより確実に得ることができる。

【0011】

（３） （２）の道路勾配推定装置において、前記道路勾配推定部は、前記カメラが認識した前記第１認識距離及び前記ライダが認識した前記第２認識距離を用いて、前記自車両が位置している路面からの前記対象物の最下部の高さを推定し、推定された前記対象物の最下部の高さを用いて、前記道路の縦勾配形状を円弧形状と仮定したときの前記円弧形状の半径を算出し、算出された前記円弧形状の半径に基づいて前記道路の縦勾配を推定してよい。

【0012】

（３）の道路勾配推定装置によれば、道路の縦勾配形状を円弧形状と仮定し、カメラの認識距離とライダの認識距離とを用いることにより、道路の縦勾配を正しく推定することができ、（１）の発明の効果をより確実に得ることができる。

【0013】

（４） （２）の道路勾配推定装置において、前記道路勾配推定部は、前記カメラが認識した前記対象物の最下部の位置が、前記道路の勾配が無いとしたときの前記対象物の最下部の位置から前記道路の勾配開始点を回転軸として上下方向に回転した位置であると仮定したときに、前記カメラが認識した前記第１認識距離、前記ライダが認識した前記第２認識距離、前記自車両が位置している路面からの前記カメラの高さ、及び前記回転の角度に基づいて、前記カメラが認識した前記対象物の最下部の位置を算出し、算出された前記カメラが認識した前記対象物の最下部の位置、及び前記自車両が位置している路面からの前記カメラの高さに基づいて、前記カメラの画角を算出し、前記回転の角度を０度から９０度の範囲で変化させ、該回転の角度と前記カメラの画角が等しくなるときの該回転の角度を、前記道路の縦勾配と推定してよい。

【0014】

（４）の道路勾配推定装置によれば、カメラが認識した対象物の位置が、道路の勾配が無いとしたときの対象物の位置から道路の勾配開始点を回転軸として上下方向に回転した位置であると仮定し、カメラの認識距離とライダの認識距離に基づいて三角関数を利用することで道路の縦勾配を正しく推定することができ、（１）の発明の効果をより確実に得ることができる。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、道路の勾配を正しく推定できる道路勾配推定装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の実施形態に係る道路勾配推定装置の構成を示すブロック図である。

【図2】道路勾配が無い場合のカメラの認識距離を示す図である。

【図3】道路勾配が有る場合のカメラの認識距離を示す図である。

【図4】本発明の実施形態に係る道路勾配推定処理の一例を説明するための図である。

【図5】融合画像におけるカメラ認識物標とライダ認識物標を示す図である。

【図6】本発明の実施形態に係る道路勾配推定処理の一例において、上り勾配の場合における道路勾配の具体的算出方法を示す図である。

【図7】本発明の実施形態に係る道路勾配推定処理の一例において、下り勾配の場合における道路勾配の具体的算出方法を示す図である。

【図8】本発明の実施形態に係る道路勾配推定処理の他の例を説明するための図である。

【図9】本発明の実施形態に係る道路勾配推定装置による道路勾配推定処理の手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

【0018】

本実施形態に係る道路勾配推定装置は、対象物が自車両に対して勾配していない位置に存在していると仮定して該対象物までの距離を認識する第１センサの認識距離と、該対象物までの距離を認識する第２センサの認識距離と、に基づいて、道路の縦勾配を正確に推定可能な装置である。これにより、本実施形態に係る道路勾配推定装置は、近距離に限られず、遠距離の道路勾配も正確に推定可能な装置である。

【0019】

図１は、本実施形態に係る道路勾配推定装置１の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、本実施形態に係る道路勾配推定装置１は、いずれも自車両５に搭載された、カメラ２と、ライダ（ＬｉＤＡＲ）３と、ＥＣＵ１０と、を備える。

【0020】

カメラ２は、対象物が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定して、該対象物までの距離を認識する第１センサとして機能する。本実施形態では、カメラ２は、単眼カメラで構成される。カメラ２は、例えば自車両５のルーフの車室内側のうちフロントウィンドウ寄りの位置に取り付けられ、自車両５の前方を撮影する。カメラ２によって撮影された画像は、ＥＣＵ１０へ送信される。

【0021】

ライダ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ（ＬｉＤＡＲ））３は、対象物までの距離を認識する第２センサとして機能する。ライダ３は、パルス状に発光するレーザー照射に対する対象物からの散乱光を測定することにより、自車両５の周囲の対象を検出する。ライダ３は、例えば自車両５の前部に設けられ、自車両５の周囲の前方の対象物を検出する。ライダ３の検出信号は、ＥＣＵ１０へ送信される。

【0022】

ここで、ライダ３は、道路の縦勾配の変化（上下方向の変化）やピッチング（前後方向の変化）にロバスト性を有するように、仰角や俯角を持たせた複数のレイヤーのビームを出力し、反射した点を検出するように構成されている。そのため、仰角方向や俯角方向に角度がついた点であっても、その角度を取得することはできず、得られる認識距離は対象物までの直線距離となる特性を有する。

【0023】

また、ライダ３は、遠距離になると検出点の密度が疎になり、遠距離における空間認識は困難となる特性を有する。そのため、ライダ３のみで遠距離における道路勾配の推定は困難である。その一方で、ライダ３は、遠距離における距離認識は可能であり、遠距離における対象物までの直線距離の測定は可能である特性も有する。本実施形態に係る道路勾配推定装置１は、このようなライダ３の認識特性を利用して、道路勾配を推定するものである。

【0024】

ＥＣＵ１０は、ＣＰＵに代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインターフェース等を含むコンピュータとして機能する。記憶デバイスには、プロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。これにより、ハードウェアとソフトウェア（プログラム）が協働することによって本実施形態に係る処理が実現される。

【0025】

ＥＣＵ１０は、記憶部１１と、対象物検出部１２と、第１測定部１３と、第２測定部１４と、画像融合処理部１５と、比較部１６と、道路勾配推定部１７と、を備える。

【0026】

記憶部１１は、自車両５が備えるカメラ２の各種パラメータを記憶する。具体的には、記憶部１１は、自車両５が位置している路面からのカメラ２の高さを意味するカメラ２の地上高さ、カメラ２の撮像素子からレンズまでの距離である焦点距離、及びカメラ２の撮像素子上における、物標と路面との接点からカメラ２の中心点までの投影高さを意味する撮像高さ等を記憶する。

【0027】

対象物検出部１２は、例えば自車両５の前方に位置する対象物として、他車両等の物標９を検出する。具体的には、対象物検出部１２は、カメラ２により取得される自車両５の前方の撮像画像、及びライダ３により取得される自車両５の前方の検出信号に基づいて、自車両５の前方に位置する対象物として、他車両等の物標９を検出する。

【0028】

第１測定部１３は、カメラ２により画像を撮像する。また、第１測定部１３は、カメラ２により撮像された撮像画像から、カメラ２が認識する対象物（物標）までの距離であるカメラ認識距離Ｄ_Ｃを測定して取得する。

【0029】

第２測定部１４は、ライダ３により周辺の物体の存在に関する周辺情報を取得する。また、第２測定部１４は、ライダ３の検出信号から、ライダ３が認識する対象物（物標）までの距離であるライダ認識距離Ｄ_Ｌを測定して取得する。

【0030】

画像融合処理部１５は、カメラ２により認識された物標と、ライダ３により認識された物標と、を画像上で融合させる従来公知のＦｕｓｉｏｎ処理を実行する。また、画像融合処理部１５は、Ｆｕｓｉｏｎ処理の実行により作成された融合画像上において、カメラ２により認識された物標とライダ３により認識された物標とが重なっている場合には、これら両物標は同一物標であると判定する。

【0031】

比較部１６は、カメラ２が認識した対象物までの距離であるカメラ認識距離Ｄ_Ｃと、ライダ３が認識した対象物までの距離であるライダ認識距離Ｄ_Ｌと、を比較する。具体的には、比較部１６は、カメラ認識距離Ｄ_Ｃとライダ認識距離Ｄ_Ｌとに差が生じているか否かを判定する。

【0032】

道路勾配推定部１７は、比較部１６によりカメラ認識距離Ｄ_Ｃとライダ認識距離Ｄ_Ｌとの間に差が生じていると判定された場合に、対象物が自車両５に対して勾配している位置に存在していると判定する。そして、道路勾配推定部１７は、カメラ認識距離及びライダ認識距離に基づいて、道路の縦勾配を推定する。道路勾配推定部１７により実行される道路勾配推定処理の具体的内容については、後段で詳述する。

【0033】

図２は、道路勾配が無い場合のカメラ２の認識距離を示す図である。図２中、Ｘは、カメラ２の物標９までの認識距離であり、自車両５の前方に位置している他車両等の物標９までの距離を表している。Ｈ_Ｃは、自車両５が位置している路面からのカメラ２の中心点の高さを意味するカメラ２の地上高さを表している。ｆは、カメラ２の撮像素子２１からレンズ２２までの距離である焦点距離を表している。ｚは、カメラ２の撮像素子２１上における、物標９と路面との接点からカメラ２の中心点までの投影高さを意味する撮像高さを表している。

【0034】

図２に示されるように、単眼カメラで構成されるカメラ２のカメラ認識距離の測定には、三角測量の原理が用いられる。具体的には、カメラ２の物標９までの認識距離Ｘは、カメラ２の地上高さＨ_Ｃ、カメラ２の焦点距離ｆ、及びカメラ２の撮像高さｚを用いて、図２中に示される二つの三角形の相似関係を利用した、以下の式（１）により算出される。

【0035】

【数1】

【0036】

図３は、道路勾配が有る場合のカメラ２の認識距離を示す図である。図３中、Ｘは、カメラ２の物標９までの認識距離を表している。上述したようにカメラ２は、対象物としての物標９が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定して、物標９までの距離を認識する。そのためカメラ２は、物標９までの距離を、図３に示されるように道路勾配が無いと仮定したときの仮の物標９０の位置までの距離と誤って認識する。

【0037】

これに対して、図３中のＸ’は、カメラ２から物標９までの正確な距離を表しており、具体的には後述の図示しないライダ３により得られるライダ認識距離を表している。Ｈは、自車両５が位置している路面からの物標９の最下部（後端下部）の高さを意味する物標９の高さを表している。θは、道路の縦勾配角度を表している。図３中のＨ_Ｃ、ｆ、ｚは、図２中のものと同様である。

【0038】

図３に示されるように、カメラ２から物標９までの正確な距離であり且つライダ認識距離でもある距離Ｘ’は、物標９の高さＨ、カメラ２の地上高さＨ_Ｃ、カメラ２の焦点距離ｆ、及びカメラ２の撮像高さｚを用いて、以下の式（２）により算出される。

【0039】

【数2】

【0040】

なお、上記式（２）により距離Ｘ’を算出するにあたっては、上述したライダ３の認識特性が利用されている。即ち、ライダ３は、物標９までの距離Ｘ’を、仰角方向や俯角方向に角度がついていたとしても物標９までの直線距離として認識する特性を有することから、図３中で距離Ｘ’を示す線分はやや傾斜しているが、これを水平方向に平行な線分と捉えることができる。そうすると、上記式（１）と同様に、二つの三角形の相似関係を利用することができ、これに基づいて上記式（２）が導かれる。

【0041】

以上の通り、図２及び図３から明らかであるように、道路に勾配があるとカメラ２の物標９までの認識距離に誤差が生じるところ、本実施形態に係る道路勾配推定装置１は、このようなカメラ２の認識特性に加えて、ライダ３の認識特性を利用することにより、道路勾配θを求めることが可能となっている。ひいては、道路勾配θを正確に推定できれば、他車両等の物標９の他、区画線や白線等の対象物の高さ（自車両が位置する路面からの高さ）を求めることもでき、認識距離の補正も可能となる。

【0042】

次に、本実施形態に係る道路勾配推定装置１による道路勾配推定処理について詳しく説明する。

【0043】

図４は、本実施形態に係る道路勾配推定処理の一例を説明するための図である。図４は、自車両５の前方の道路に縦勾配角度θの勾配があり、その勾配のある道路上に物標９として他車両が走行、位置している場合を示している。このような場合、図３の説明で上述したように、カメラ２のカメラ認識距離Ｄ_Ｃは、物標９が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定したときの仮の物標９０の位置までの誤った認識距離として表される。また、ライダ３のライダ認識距離Ｄ_Ｌを示す線分はやや傾斜しているが、これを水平方向に平行な線分と捉えることができる。なお、図４中のＨ、Ｈ_Ｃ、ｆ、ｚは、図２及び図３中のものと同様である。

【0044】

ところで、本実施形態に係る道路勾配推定処理では、カメラ２により認識されたカメラ認識物標と、ライダ３により認識されたライダ認識物標と、が同一物標であることが前提となる。図５は、融合画像におけるカメラ認識物標とライダ認識物標を示す図である。図５に示される融合画像は、上述の画像融合処理部１５によるＦｕｓｉｏｎ処理の実行によって作成される。この融合画像上において、図５に示されるように、カメラ２により認識されたカメラ認識物標とライダ３により認識されたライダ認識物標とが重なっている場合には、これら両物標は同一物標であると判定できる。逆に、カメラ認識物標とライダ認識物標とが融合画像上で重なっていない場合には、互いに異なる物標であると判定できるため、道路勾配推定処理の実行は禁止される。

【0045】

図６は、本実施形態に係る道路勾配推定処理の一例において、上り勾配の場合における道路勾配の具体的算出方法を示す図である。図６では、各位置を、縦距離ｘと路面高さｚによる座標値（ｘ，ｚ）で表している。図６中、点Ｏは、自車両５の位置（０，０）を表しており、点Ｃは、カメラ２の位置（０，Ｈ_Ｃ）を表しており、点Ｄは、物標９の高さを表している。点Ａは、カメラ２が誤って認識する物標９の位置、即ち物標９が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定したときの仮の物標９０の後端下部（ｂｏｔｔｏｍ）の位置（Ｄ_Ｃ，０）を表している。点Ｂは、ライダ３が正しく認識する真値としての物標９の位置（Ｄ_Ｌ，Ｈ）を表している。

【0046】

また、図７は、本実施形態に係る道路勾配推定処理の一例において、下り勾配の場合における道路勾配の具体的算出方法を示す図である。図７では、図６と同様に、各位置を、縦距離ｘと路面高さｚによる座標値（ｘ，ｚ）で表しており、各点は図６と同様である。

【0047】

本実施形態に係る道路勾配推定処理の一例では、図６に示される上り勾配の場合と、図７に示される下り勾配の場合とでは、以下に説明する同様の処理手順によって実行される。即ち、カメラ認識距離Ｄ_Ｃ及びライダ認識距離Ｄ_Ｌを用いて、自車両５が位置している路面からの物標９の高さを推定し、推定された物標９の高さを用いて道路の縦勾配形状を円弧形状と仮定したときの円弧形状の半径を算出し、算出された円弧形状の半径に基づいて道路の縦勾配を推定する。

【0048】

具体的に、本実施形態に係る道路勾配推定処理の一例では、先ず、物標９の高さＨを推定する。具体的には、カメラ認識距離Ｄ_Ｃ及びライダ認識距離Ｄ_Ｌを用いて、図中に示される二つの三角形ＯＡＣと三角形ＤＢＣの相似関係を利用した、以下の式（３）に従って物標９の高さＨを推定する。

【0049】

【数3】

【0050】

次いで、道路形状の縦勾配形状を半径Ｒの円弧形状と仮定する。通常、道路の縦勾配形状は曲線状であり、円弧形状で近似できるからである。すると、その円弧形状は、以下の式（４）により表される。

【0051】

【数4】

【0052】

上記式（４）で表される円弧形状は、点Ｂ（Ｄ_Ｌ，Ｈ）を通ることから、以下の式（５）が導かれる。以下の式（５）から、ライダ認識距離Ｄ_Ｌと、上記式（３）に従って推定された物標９の高さＨと、を用いて、半径Ｒを算出できることが分かる。

【0053】

【数5】

【0054】

また、式（４）の円弧形状の式を変形して、任意の縦距離ｘにおける路面高さｚを算出すると、以下の式（６）が導かれる。

【0055】

【数6】

【0056】

道路勾配θは、任意の縦距離ｘの変動に対する路面高さｚの変動の割合であるから、以下の式（７）により表される。

【0057】

【数7】

【0058】

以上より、上記式（５）、（６）、（７）に従って時系列ごとに計算を行い、リアルタイムでｚを更新していくことにより、道路勾配θを求めることが可能である。

【0059】

また、図８は、本実施形態に係る道路勾配推定処理の他の例を示す図である。図８は、自車両５の前方の道路に縦勾配があり、その縦勾配のある道路上に物標９として他車両が走行、位置している場合を示している。このような場合、図３の説明で上述したように、カメラ２のカメラ認識距離Ｄ_Ｃは、物標９が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定したときの仮の物標９１の位置までの誤った認識距離として表される。また、上述したようにライダ３のライダ認識距離Ｄ_Ｌは、角度がついていたとしてもいずれも同一の直線距離として測定されるため、図８中に示されるように水平な線分もやや傾斜している線分もいずれの距離もライダ認識距離Ｄ_Ｌと捉えることができる。なお、図８中のＨ_Ｃ、ｆ、ｚは、図２及び図３中のものと同様である。

【0060】

本実施形態に係る道路勾配推定処理の他の例では、カメラ２が認識した物標９の最下部の位置の点Ａが、道路の勾配が無いとしたときの物標９の最下部の位置から道路の勾配開始点Ｓを回転軸として上下方向に回転した位置であると仮定する。このときに、カメラ認識距離Ｄ_Ｃ、ライダ認識距離Ｄ_Ｌ、カメラの高さＨ_Ｃ、及び回転の角度Δθに基づいて、点Ａの位置を算出する。そして、算出された点Ａの位置、及びカメラ２の高さＨ_Ｃに基づいて、カメラ２の画角θ_１を算出し、回転の角度Δθを０度から９０度の範囲で変化させ、該回転の角度Δθとカメラ２の画角θ_１が等しくなるときの該回転の角度Δθを、道路の縦勾配と推定する。

【0061】

具体的に、先ず、カメラ２で検出された物標９の後端最下部の位置の点Ａは、道路に勾配が無ければ、カメラ２が認識する仮の物標９０の後端最下部の位置の点Ｂに見える。即ち、この点ＢをΔθ分回転させた点が、点Ａであると言える。点ＢをΔθ回転させていくと、カメラ２が認識する物標９の位置は物標９１の位置に向かって移動することになる。従って、点Ａは、点Ｂまでのライダ認識距離Ｄ_Ｌ、回転の角度Δθを用い、三角関数を利用すると、Ａ（Ｄ_Ｌ・ｃｏｓΔθ，Ｄ_Ｌ・ｓｉｎΔθ）と表すことができる。

【0062】

そして、カメラ２の画角θ_１、点Ａの位置（Ｄ_Ｌ・ｃｏｓΔθ，Ｄ_Ｌ・ｓｉｎΔθ）、及びカメラ高さＨ_Ｃを用い、三角関数を利用すると、カメラ２で検出された物標９の後端最上部の位置の点Ｃは、Ｃ（Ｄ_Ｌ・ｃｏｓΔθ，Ｈ－Ｄ_Ｌ・ｓｉｎΔθ）と表すことができる。従って、カメラ２の画角θ_１は、三角関数を利用して以下の式（８）に従って算出される。

【0063】

【数8】

【0064】

従って、上記式（８）において、回転の角度Δθを０度から９０度の範囲で変化させる。そして、回転の角度Δθと、カメラ２で検出した画角θ_１とが等しくなったときに、その角度が求める道路勾配の角度となる。

【0065】

次に、本実施形態に係る道路勾配推定装置１による道路勾配推定処理の手順について、図９を参照して説明する。
図９は、本実施形態に係る道路勾配推定装置１による道路勾配推定処理の手順を示すフローチャートである。本処理は、所定の制御周期で繰り返し実行される。

【0066】

ステップＳ１では、対象物を検出する。具体的には、カメラ２及びライダ３により、自車両５の前方に位置する物標９としての他車両を検出する。その後、ステップＳ２に進む。

【0067】

ステップＳ２では、カメラ測定を実行する。具体的には、カメラ２により撮像された撮像画像から、自車両５の前方に位置する物標９としての他車両までのカメラ認識距離Ｄ_Ｃを測定する。その後、ステップＳ３に進む。

【0068】

ステップＳ３では、ライダ測定を実行する。具体的には、ライダ３の検出信号から、自車両５の前方に位置する物標９としての他車両までのライダ認識距離Ｄ_Ｌを測定する。その後、ステップＳ４に進む。

【0069】

ステップＳ４では、融合画像を作成する。具体的には、カメラ２により取得された認識物標と、ライダ３により取得された認識物標と、を画像上で融合する。その後、ステップＳ５に進む。

【0070】

ステップＳ５では、カメラ２により取得された認識物標と、ライダ３により取得された認識物標とが同一物標であるか否かを判別する。具体的には、ステップＳ４で作成された融合画像において、カメラ２により取得された認識物標と、ライダ３により取得された認識物標とが重なっている場合には、同一物標であると判断される。この判別がＹＥＳであればステップＳ６に進み、ＮＯであればカメラ２の認識物標とライダ３の認識物標は同一ではなく、道路勾配の推定はできないため、本処理を終了する。

【0071】

ステップＳ６では、カメラ認識距離Ｄ_Ｃとライダ認識距離Ｄ_Ｌが異なるか否かを判別する。この判別がＹＥＳであれば道路に勾配があるためステップＳ７に進み、ＮＯであれば道路に勾配は無いため本処理を終了する。

【0072】

ステップＳ７では、道路勾配を推定する。具体的には、上述した二つの本実施形態に係る道路勾配推定処理のいずれかを実行し、道路の縦勾配を推定する。その後、本処理を終了する。

【0073】

本実施形態に係る道路勾配推定装置１によれば、以下の効果が奏される。

【0074】

先ず、本実施形態に係る道路勾配推定装置１では、物標９が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定して物標９までの距離を認識するカメラ２と、物標９までの距離を認識するライダ３と、カメラ認識距離Ｄ_Ｃとライダ認識距離Ｄ_Ｌとを比較する比較部１６を設けた。また、比較部１６によりカメラ認識距離Ｄ_Ｃとライダ認識距離Ｄ_Ｌとの間に差が生じた場合に、物標９が自車両５に対して勾配している位置に存在していると判定し、カメラ認識距離Ｄ_Ｃ及びライダ認識距離Ｄ_Ｌに基づいて道路の縦勾配を推定する道路勾配推定部１７を設けた。

【0075】

これにより、本実施形態に係る道路勾配推定装置１によれば、例えば自車両５の前方の道路の縦勾配を正確に推定することができる。また、本実施形態に係る道路勾配推定装置１によれば、近距離に限られず、遠距離の道路勾配も正確に推定することができる。

【0076】

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれる。

【0077】

上記実施形態では、対象物として物標９を用いたが、これに限定されない。例えば、物標９以外の白線等の認識にも本発明を適用可能である。

【0078】

また上記実施形態では、第１センサとしてカメラ２を用い、第２センサとしてライダ３を用いたが、これに限定されない。第１センサとしては、対象物が自車両５に対して勾配していない位置に存在していると仮定して該対象物までの距離を認識可能なセンサであればよい。また、第２センサとしては、対象物までの距離を認識可能なセンサであればよい。

【符号の説明】

【0079】

１ 道路勾配推定装置
２ カメラ（第１センサ）
３ ライダ（第２センサ）
５ 自車両
９ 物標（対象物）
１０ ＥＣＵ
１１ 記憶部
１２ 対象物検出部
１３ 第１測定部
１４ 第２測定部
１５ 画像融合処理部
１６ 比較部
１７ 道路勾配推定部
２１ 撮像素子
２２ レンズ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】