CN112352270A - 行驶辅助方法以及行驶辅助装置 - Google Patents

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Abstract

一种使处理器执行的车辆的行驶辅助方法，基于估计出的本车辆的位置以及地图信息生成本车行驶路径，运算表示本车行驶路径的可靠度的第1可靠度，使用车载传感器检测前车，生成前车行驶路径，基于前车行驶路径的形状运算表示前车行驶路径的可靠度的第2可靠度，基于第1可靠度和第2可靠度，运算用于整合本车行驶路径和前车行驶路径的整合比例，通过以整合比例整合本车行驶路径和前车行驶路径，运算本车辆的目标行驶路径，基于目标行驶路径控制本车辆。

Description

行驶辅助方法以及行驶辅助装置
技术领域
本发明涉及控制车辆的行驶的行驶辅助方法以及行驶辅助装置。
背景技术
已知在行驶路径生成装置中，以前车的行驶轨迹为中心，设定随着前车的识别可能性越低则宽度越大的前车行驶区域，生成穿过本车辆要行驶的行驶区域与前车行驶区域的重复范围内的本车辆的行驶路径(例如专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本专利特开2015-191553号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而，在上述现有技术中，例如，在前车的识别可能性高的状态下，在前车改变了前进路线的情况下，存在本车辆追随前车而摇摆的问题。
本发明要解决的课题是提供可抑制本车辆的摇摆的行驶辅助方法以及行驶辅助装置。
用于解决课题的方案
本发明通过以下方案解决上述课题，即，根据估计的本车辆的位置以及地图信息生成本车行驶路径，运算表示本车行驶路径的可靠度的第1可靠度，使用车载传感器检测前车，生成前车行驶路径，根据前车行驶路径的形状运算表示前车行驶路径的可靠度的第2可靠度，根据第1可靠度和第2可靠度，运算用于整合本车行驶路径与前车行驶路径的整合比例，通过以整合比例整合本车行驶路径和前车行驶路径，运算本车辆的目标行驶路径，通过根据目标行驶路径控制本车辆，解决上述课题。
发明的效果
按照本发明，可以识别前车的行驶路径和本车辆的行驶路径的不同，可以抑制追随前车导致的本车辆的摇摆。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式的行驶辅助装置的方框图。
图2是用于说明图1的控制装置中的行驶辅助处理的流程图的方框图。
图3是用于说明图2的控制处理(步骤S600)的流程图的方框图。
图4是用于说明图3的控制处理(步骤S610)的流程图的方框图。
图5是表示本车位置的分散值和第1可靠度的关系的曲线图。
图6是表示地图精度和第1可靠度的关系的曲线图。
图7是用于说明图3的控制处理(步骤S620)的流程图的方框图。
图8是表示曲率差和曲率可靠度的关系的曲线图。
图9是表示横向位置偏差和横向位置可靠度的关系的曲线图。
图10是用于说明通过图2的控制处理(步骤S600)运算的整合后的行驶路径的图。
图11是用于对于第1可靠度以及第2可靠度，说明本车行驶路径和前车行驶路径的有效利用比例的表。
图12是用于说明本车行驶路径和前车行驶路径的有效利用比例、与整合后的行驶路径的关系的图。
具体实施方式
以下，根据附图说明本发明的一个实施方式的车辆的行驶辅助装置以及方法。另外，在本实施方式中，例示车辆中安装的行驶辅助装置来说明本发明。
图1是表示本发明的实施方式的车辆的行驶辅助装置100的结构的图。如图1所示，本实施方式的行驶辅助装置100具有：本车位置检测装置110、地图数据库120、车速传感器130、测距传感器140、摄像机150、驱动机构170、控制装置180以及偏航率传感器190。这些装置为了相互进行信息的收发，通过CAN(Controller Area Network，控制器区域网络)及其它车载LAN进行连接。
本车位置检测装置110具有GPS单元，通过***(GPS天线)检测从多个卫星通信发送的电波，周期性地获取本车辆的位置信息，并且根据获取的本车辆的位置信息、从陀螺仪传感器获取的角度变化信息、从车速传感器获取的车速，检测本车辆的当前位置。另外，本车位置检测装置110也可以使用公知的地图匹配技术，检测本车辆的位置。
在地图数据库120中存储有地图信息。在地图数据库120存储的地图信息中，与各地图坐标中的道路形状的信息，例如弯道、坡道、交叉路口、立交桥(Interchange)、窄路、直行路、路肩构造物、合流地点有关的属性与地图坐标相关联地记录。地图信息是为了在车辆的自动驾驶控制中使用的高精度地图。
车速传感器130测量传动轴等驱动***的旋转速度，基于此检测本车辆的行驶速度(以下，也称为车速)。通过车速传感器130检测到的本车辆的车速信息被输出到控制装置180。偏航率传感器190被安装在车厢内等适当位置，检测本车辆的偏航率(向回转方向的旋转角的变化速度)，被检测到的本车辆的偏航率信息被输出到控制装置180。
测距传感器140检测在本车辆的周围存在的对象物。另外，测距传感器140计算本车辆与对象物的相对距离以及相对速度。通过测距传感器140检测到的对象物的信息被发送到控制装置180。另外，作为这样的测距传感器140，可以使用激光雷达、毫米波雷达等(LRF等)。
摄像机150拍摄本车辆的周围的道路或对象物。在本实施方式中，摄像机150拍摄本车辆的前方。通过摄像机150拍摄的图像信息被发送到控制装置180。摄像机150是拍摄本车辆的前方的摄像机和/或拍摄本车辆的侧方的摄像机。
输入装置160是驾驶员可操作的操作部件。在本实施方式中，驾驶员可以通过操作输入装置160，设定自动驾驶控制的接通/关断。另外，在本实施方式的车辆的自动驾驶控制中，在本车辆的前方存在前车的情况下，以将本车辆和前车的车间距离维持在驾驶员设定的车间距离，从而本车辆追随前车的方式，进行使本车辆行驶的车间距离控制(前车追随控制)，并在本车辆的前方不存在前车的情况下，以驾驶员设定的车速使本车辆行驶的方式进行速度控制。另外，在本实施方式中，驾驶员可以通过操作输入装置160，设定速度控制中的本车辆的设定车速(例如，具体的速度值)以及车间距离控制中的设定车间距离(例如，短、中、长这三阶段)。
在驱动机构170中，包含用于使本车辆自动行驶的发动机和/或电动机(动力***)、制动器(制动***)以及转向促动器(转向***)等。在本实施方式中，在进行后述的自动驾驶控制时，通过控制装置180控制驱动机构170的动作。
控制装置180是具有处理器的计算机，由存储了用于控制本车辆的行驶的程序的ROM(Read Only Memory，只读存储器)、执行该ROM中存储的程序的CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)、具有可访问的存储装置的功能的RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)构成。另外，作为动作电路，可以取代CPU(Central ProcessingUnit)或者与其一起，使用MPU(Micro Processing Unit，微处理单元)、DSP(DigitalSignal Processor，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)等。
控制装置180通过由CPU执行ROM中存储的程序，实现生成本车辆的行驶路径的本车行驶路径生成功能、生成前车的行驶路径的前车行驶路径生成功能、将本车行驶路径和前车行驶路径整合的整合功能、控制本车辆的行驶的行驶控制功能(包含自动追随功能)。以下，说明控制装置180具有的各功能。另外，控制装置180除了以下说明的功能，例如还具有检测、估计本车位置的功能等其它功能。
控制装置180通过本车行驶路径生成功能，基于本车位置以及地图信息，运算本车行驶路径。本车辆的行驶路径以本车辆的行驶轨迹、行驶道路边界、和/或行驶区域表示。控制装置180基于由本车位置检测装置110检测到的本车辆的位置信息和地图信息，估计地图上的本车辆的位置。控制装置180从表示被估计出的本车辆的位置的点(坐标位置)的点列，生成本车辆的行驶轨迹。另外，控制装置180也可以使用摄像机150的摄像图像运算本车行驶路径。例如，控制装置180从本车辆的侧方和/或前方的摄像图像检测车道。控制装置180也可以通过将检测到的车道的边界线确定作为行驶道路边界，生成本车行驶路径。
控制装置180通过前车行驶路径生成功能，生成前车行驶路径。前车行驶轨迹用前车的行驶轨迹、行驶道路边界、和/或行驶区域表示。控制装置180使用摄像机150的摄像图像和/或测距传感器140的检测数据，检测在本车辆的前方行驶的前车。控制装置180估计被检测到的前车的位置，从估计出的位置的点列，生成前车的行驶轨迹。此外控制装置180确定被生成的前车行驶轨迹的形状。
控制装置180通过整合功能，通过将本车行驶路径和前车行驶轨迹整合，生成目标行驶路径。目标行驶路径是本车辆通过自动驾驶控制行驶时成为目标的路径。目标行驶路径用目标行驶轨迹、目标行驶道路边界、目标行驶区域表示。控制装置180运算本车行驶路径的可靠度和前车行驶路径的可靠度。本车行驶路径的可靠度是表示被生成的本车行驶路径的正确性的值。例如，在本车行驶路径的生成中使用的地图信息的精度低的情况下，通过使用了地图信息的运算处理而生成的本车行驶路径的可靠度变低。本车行驶路径的可靠度与通过运算求出的行驶路径相对于实际的行驶路径的一致度相当。前车行驶道路路径的可靠度除了表示所生成的前车行驶路径自身的正确性，还用值表示前车行驶路径相对于本车行驶路径的差异。例如，在摄像机的精度低，前车的识别精度低的情况下，基于摄像机的检测数据生成的前车行驶轨迹的运算精度变低。这样的精度降低影响前车行驶路径自身的正确性。另外，例如在本车辆在自动驾驶控制下追随前车行驶的情况下，前车进行了车道变更的情况下，前车的行驶路径从本车辆的行驶路径偏离。这样，在路径产生了区别的情况下，前车行驶轨迹的可靠度变低。控制装置180从前车行驶路径的形状，确定本车辆行驶路径和前车行驶路径的差异。例如，本车辆在直线状的车道行驶时，在前车进行了左右转弯或者车道变更等的情况下，前车的行驶路径不呈直线形状。即，控制装置180基于前车行驶路径的形状，运算前车行驶路径的可靠度。另外，本车行驶路径的可靠度以及前车行驶路径的可靠度的运算方法在后叙述。另外，在以下的说明中，也将本车行驶路径的可靠度称为“第1可靠度”，也将前车行驶路径的可靠度称为“第2可靠度”。
控制装置180基于第1可靠度以及第2可靠度，运算用于将本车行驶路径和前车行驶路径整合的整合比例。整合比例是当进行目标行驶路径的运算时，用值表示对本车行驶路径和前车行驶路径的哪一个加权的比例。整合比例相当于本车行驶路径和前车行驶路径的加权。然后，控制装置180通过以运算出的整合比例来整合本车行驶路径和前车行驶路径，并运算本车辆的目标行驶路径。
控制装置180通过行驶控制功能执行如下的自动驾驶控制：通过控制驱动机构170，使本车辆在目标行驶路径行驶，自动进行本车辆的行驶的全部或者一部分。例如，本实施方式中的行驶控制功能在本车辆的前方存在前车的情况下，执行如下的车间距离控制：通过控制发动机或制动器等驱动机构170的动作，使本车辆从前车远离由车间距离设定功能设定的车间距离而行驶。另外，控制装置180在本车辆的前方存在前车的情况下，执行如下的自动追随控制：通过控制发动机、制动器、转向促动器等驱动机构170的动作，将本车辆和前车的车间距离设为由车间距离设定功能设定的车间距离，以本车辆追随前车行驶的行驶轨迹进行行驶的方式使本车辆行驶。进而，在本车辆的前方不存在前车的情况下，控制装置180通过控制发动机或制动器等驱动机构170的动作，执行使本车辆以驾驶员设定的规定的设定速度进行行驶的速度行驶控制。另外，基于行驶控制功能的自动驾驶控制在遵守各国的交通法规的基础上被执行。
接着，说明用于辅助车辆的行驶的控制处理。图2是表示本实施方式的控制处理的流程的方框图。另外，以下说明的行驶控制处理通过控制装置180执行。另外，以下说明的行驶控制处理在点火开关或者电源开关接通的情况下开始，在点火开关或者电源开关关断之前以规定的周期(例如每10毫秒)被反复执行。
此外，在以下例示通过驾驶员输入(接通)自动驾驶控制的情形来进行说明。即，驾驶员经由输入装置160将自动驾驶控制设定为接通，由此，在本车辆的前方存在前车的情况下，在从前车远离了驾驶员设定的设定车间距离的状态下，执行追随本车辆的自动追随控制。
在步骤S100中，控制装置180获取通过本车位置检测装置110检测到的本车辆的位置信息，从地图数据库120获取地图信息。控制装置180基于位置信息以及地图信息，估计地图上的本车辆的位置。
在步骤S200中，控制装置180通过基于被估计出的本车辆的位置和地图信息，确定本车辆当前行驶的行驶路径，并获取本车行驶道路边界。本车行驶道路边界相当于本车辆当前行驶的车道的左右边界线(车道边界线)。在高精度地图包含车道边界线的信息的情况下，控制装置180只要从地图数据库120获取行驶道路边界即可。另外，在高精度地图不包含行驶道路边界的信息的情况下，控制装置180也可以通过摄像机150的摄像图像的图像处理，获取行驶道路边界。
在步骤S300中，控制装置180通过摄像机150的摄像图像的图像处理，获取前车的信息。此外，控制装置180基于前车的信息估计前车的位置。控制装置180也可以从测距传感器140的检测数据获取前车。
在步骤S400中，控制装置180基于被获取的前车的信息，运算前车的行驶轨迹。在步骤S500中，控制装置180通过基于地图信息以及估计出的前车的位置和地图信息，生成前车当前行驶的行驶路径，获取前车行驶道路边界。
在步骤S600中，控制装置180分别运算本车行驶路径(本车行驶道路边界)的可靠度(第1可靠度)和前车行驶路径(前车行驶道路边界)的可靠度(第2可靠度)，基于运算出的可靠度来运算整合比例，以运算出的整合比例来整合本车行驶路径和前车行驶道路路径。另外，以下，当说明步骤S600的控制处理中包含的流程时，以行驶路径中包含的行驶道路边界作为一例进行说明，但是例如也可以使用车道的中心线，以取代行驶道路边界。
参照图3说明步骤S600的控制处理的细节。图3是用于说明步骤S600的控制处理的流程的方框图。
在步骤S610中，控制装置180基于本车辆的行驶道路边界运算第1可靠度。在步骤S620中，控制装置180基于前车的行驶道路边界运算第2可靠度。在步骤S630中，控制装置180基于本车辆的行驶道路边界、前车的行驶道路边界、第1可靠度、以及第2可靠度，整合本车行驶道路边界和前车行驶道路边界。以下，说明步骤S610～S630的各步骤中的控制处理。
参照图4，说明步骤S610的控制处理。图4是用于说明步骤S610的控制处理的流程的方框图。控制装置180在步骤S610的控制处理中，运算对于高精度地图的可靠度。高精度地图包含用于执行自动驾驶控制而使用的信息。因为在高精度地图中表示的车道边界线等地物的位置与实际的地物的位置存在区别的情况，所以存在地图的精度因地图上的场所而改变的情况。控制装置180通过以下的控制流程，运算单个地图的可靠度。
在步骤611中，控制装置180基于以规定周期内估计出的本车辆的位置以及本车辆的姿态，运算本车位置的分散值。控制装置180以规定周期估计本车辆的位置。在本车位置检测装置110的检测精度高的情况下，被估计出的本车位置以沿着本车辆的行驶轨迹的方式排列。另一方面，在本车位置检测装置110的检测精度低的情况下，估计出的本车位置相对于行驶轨迹扩散。控制装置180运算该扩散作为本车位置的分散值。即，本车位置的分散值越高，则本车位置的估计精度越低。另外，控制装置180使用偏航率传感器190的检测数据来检测本车辆的姿态。例如，在本车辆摇摆的情况下，被估计的本车位置分散。因此，为了提高本车位置检测装置110的检测精度和本车位置的分散值的相关性，控制装置180根据本车辆的姿态校正本车位置的分散值。
控制装置180参照表示本车位置的分散值和第1可靠度的相关关系的图(map)，运算与被运算出的分散值对应的第1可靠度。图5是表示本车位置的分散值和第1可靠度的关系的曲线图。如图5所示，在本车位置的分散度和第1可靠度之间存在相关性。本车位置的分散值越大，则本车位置的第1可靠度越低。
在步骤S612中，控制装置180基于摄像机150等车载传感器的检测值以及地图信息来运算地图精度。控制装置180从地图信息确定本车辆的周边部分的地图形状。地图形状例如由道路形状等确定。控制装置180从摄像机150的摄像图像确定与地图形状对应的对象物。控制装置180通过从摄像图像中检测用于表示车道、护栏、交叉路口的白线等，来确定道路形状。例如，在交叉路口的内侧等未明确标记边界的位置，高精度地图的精度变低。然后，控制装置180在可使用车载传感器确定道路形状的情况下，运算从车载传感器的检测数据确定的道路形状和从地图信息确定的地图形状的一致度。然后，控制装置180以一致度越高则表示地图精度的值越高的方式运算地图精度。
控制装置180参照表示地图精度和第1可靠度的相关性的图，运算与运算出的地图精度对应的第1可靠度。图6是表示地图精度和第1可靠度的关系的曲线图。如图6所示，地图精度和第1可靠度之间存在相关性。地图精度越低，则本车位置的第1可靠度越低。
在步骤S613中，控制装置180在基于本车位置的分散值运算出的第1可靠度和基于地图精度运算出的第1可靠度中，选择较低一方的第1可靠度(低选(select low))。
在步骤614中，控制装置180对选择出的第1可靠度执行速率限幅处理。在控制装置180中，预先设定变化量的上限值。控制装置180运算在前次周期中运算出的第1可靠值与本次周期中运算出的第1可靠值的变化量。控制装置180比较被运算出的变化量和变化量的上限值。在运算出的变化量为上限值以上的情况下，将把变化量限制在上限值的值(在前次周期中运算出的第1可靠度中加上变化量的上限值的值)设为第1可靠度。另一方面，在运算出的变化量小于上限值的情况下，控制装置180原样输出在步骤S613的控制处理中选择的第1可靠值。
接着，参照图7，说明步骤S620的控制处理。图7是用于说明步骤S620的控制处理的流程的方框图。在步骤S620的控制处理中，控制装置180分别运算被生成的前车行驶道路边界自身的可靠度(以下，也称为单个可靠度)、与通过本车行驶道路边界和前车行驶道路边界的比较而运算的可靠度(以下，也称为比较可靠度)。然后，控制装置180基于单个可靠度和比较可靠度，运算第2可靠度。单个可靠度用传感器可靠度和轨迹可靠度表示，比较可靠度用曲率可靠度和横向位置可靠度表示。另外，单个可靠度只要包含传感器可靠度和轨迹可靠度中的至少一方即可，比较可靠度包含曲率可靠度和横向位置可靠度中的至少一方即可。以下，说明具体的控制流程。
在步骤S621中，控制装置180基于摄像机等车载传感器的检测数据，运算传感器可靠度。传感器可靠度相当于传感器的检测的稳定性。例如，由于干扰的输入，无法从摄像机的摄像图像检测出前车的情况下，传感器可靠度变低。
在步骤S622中，控制装置180运算前车行驶轨迹的轨迹可靠度。轨迹可靠度是表示在步骤S400以及步骤S500的运算处理中运算出的、前车行驶道路边界是否为适合目标行驶道路边界的运算的路径的评价值，由前车行驶轨迹的长度决定。例如，在前车以切入方式进入本车辆的前方，在短时间内从本车辆的前方脱离的情况下，前车行驶轨迹变短。在这样的情况下，轨迹可靠度变低。控制装置180以前车行驶轨迹的长度越短则轨迹可靠度越低的方式运算轨迹可靠度。
在步骤S623中，控制装置180在传感器可靠度和轨迹可靠度中，选择较低一方的可靠值。选择出的可靠度成为单个可靠度。
在步骤S624中，控制装置180运算本车行驶轨迹的曲率和前车行驶轨迹的曲率的曲率差，根据曲率差运算曲率可靠度。曲率可靠度是以曲率评价了前车行驶轨迹对于本车行驶轨迹的差异的评价值。在前车和本车辆在同一车道行驶的情况下，本车行驶道路边界和前车行驶道路边界变为接近的路径，所以本车行驶道路边界的曲率和前车行驶道路边界的曲率之差小。另一方面，在从前车和本车辆在同一车道行驶的状态下，前车进行了车道变更的情况下，前车行驶道路边界变为与本车行驶道路边界不同的路径，曲率差变大。控制装置180以曲率差越大则曲率可靠度越低的方式运算曲率可靠度。在本车辆通过自动追随功能追随前车的状态下，在前车进行了车道变更的情况下，该车道变更表现在曲率差上。然后，通过在曲率差大的情况下降低曲率可靠度，本车辆的目标路径不再成为进行车道变更的前车的行驶路径。
控制装置180参照表示曲率差和曲率可靠度的相关性的图，运算与被运算出的曲率差对应的曲率可靠度。图8是表示曲率差和曲率可靠度的相关性的曲线图。如图8所示，曲率差和曲率可靠度之间存在相关性。曲率差越大，则曲率可靠度越低。此外控制装置180根据本车辆的车速，参照图，运算与曲率差对应的曲率可靠度。
在图8的曲线图中，实线的曲线图表示车速小时的特性。虚线的曲线图表示车速大时的特性。如图8所示，曲率差和曲率可靠度的相关关系是，在曲率差相同的情况下，车速越大则曲率可靠度越低的关系。例如，在前车的车速大的状态下，前车进行了车道变更的情况下，前车行驶轨迹的曲率变小。另一方面，在前车的车速小的状态下，前车进行了车道变更的情况下，前车行驶轨迹的曲率变大。在本实施方式中，通过使曲率差和曲率可靠度的相关性根据车速变化，与前车的车速匹配，适当地运算比较可靠度。
在步骤S625中，控制装置180运算本车行驶道路边界上的横向的本车辆的位置与前车行驶道路边界上的横向的前车的位置的偏差。横向是车辆的车宽方向。车辆的位置只要是行驶路径的行驶道路边界上和/或行驶道路路径的中心线上即可。此外，车辆的位置只要在左右的行驶道路边界中的一方的行驶道路边界上即可。在前车和本车辆在同一车道行驶的情况下，本车行驶道路边界和前车行驶道路边界变为接近的路径，所以横向的位置的偏差小。另一方面，在从前车和本车辆在同一车道行驶的状态，前车进行了车道变更的情况下，前车行驶道路边界变为与本车行驶道路边界不同的路径，横向的位置的偏差变大。横向的偏差越大，控制装置180越降低横向位置可靠度。横向位置可靠度是以横向的位置评价了前车行驶道路边界对于本车行驶道路边界的差异的评价值。
控制装置180以横向的位置的偏差越大，则横向位置可靠度越低的方式，运算横向可靠度。在本车辆以自动追随功能追随前车的状态下，前车进行了车道变更的情况下，该车道变更表现在横向的位置的偏差上。然后，在横向的位置的偏差大的情况下通过降低横向位置可靠度，本车辆的目标路径不再成为进行车道变更的前车的行驶轨迹。
控制装置180参照表示横向的位置的偏差(以下，也称为横向位置偏差)和横向位置可靠度的相关性的图，运算与被运算出的横向位置偏差对应的横向位置可靠度。图9是表示横向位置偏差和横向位置可靠度的相关性的曲线图。图9所示，横向位置偏差和横向位置可靠度之间存在相关性。横向位置偏差越大，则横向位置可靠度越低。此外控制装置180根据本车辆的车速，参照图，运算与横向位置偏差对应的横向位置可靠度。
在图9的曲线图中，实线的曲线图表示车速小时的特性。虚线的曲线图表示车速大时的特性。如图8所示，在横向位置偏差相同的情况下，横向位置偏差和横向位置可靠度的相关关系变为，车速越大则横向位置可靠度越低的关系。例如，在前车的车速大的状态下，前车进行了车道变更的情况下，前车行驶轨迹的横向的变化量变小。另一方面，在前车的车速小的状态下，前车进行了车道变更的情况下，前车行驶轨迹的横向的变化量变大。在本实施方式中，通过使横向位置偏差和横向位置可靠度的相关性根据车速变化，与前车的车速匹配，适当地运算比较可靠度。
在步骤S626中，控制装置180选择曲率可靠度和横向位置可靠度中较低一方的可靠度。被选择的可靠度变为比较可靠度。
在步骤S627中，控制装置180选择单个可靠度和比较可靠度中较低一方的可靠度。选择的可靠度变为第2可靠度。
在步骤S628中，控制装置180对被选择出的第2可靠度执行速率限幅处理。在控制装置180预先设定变化量的上限值。控制装置180运算前次周期中被运算出的第2可靠值和在本次周期中被运算的第2可靠值的变化量。控制装置180比较被运算出的变化量与变化量的上限值。在被运算出的变化量为上限值以上的情况下，将把变化量限制在上限值的值(在前次周期中被运算出的第2可靠度上加上了变化量的上限值的值)设为第2可靠度。另一方面，在被运算出的变化量小于上限值的情况下，控制装置180原样输出在步骤S627的控制处理中选择的第2可靠值。
控制装置180通过执行上述的控制流程，在执行了步骤S600的控制处理后，执行图2所示的步骤S700的控制处理。
在步骤S700中，控制装置180基于第1可靠度以及第2可靠度生成目标行驶路径。使用图10，说明目标行驶路径的控制处理。
控制装置180基于第1可靠度和第2可靠度来运算整合比例。整合比例用第1可靠度对于将第1可靠度和第2可靠度相加后的全体可靠度的比率、以及第2可靠度对于全体可靠度的比率进行表示。控制装置180以对应的整合比例校正本车行驶道路边界的横向坐标和前车行驶道路边界的横向的坐标，计算整合后的行驶道路边界。
控制装置180使用下记式(1)，运算整合后的行驶道路边界的横向的坐标。如图10所示，将本车辆的行进方向设为x轴，将车宽方向设为y轴。yi，j表示整合后的行驶道路边界上的y坐标，ya＿i，j表示本车行驶道路边界上的y坐标，yb＿i，j表示前车行驶道路边界上的y坐标。Ra＿i，j表示第1可靠度，Rb＿i，j表示第2可靠度。i表示检测顺序，j表示左右。另外，第1可靠度以及第2可靠度在0至1之间被归一化。
[数1]
Figure BDA0002853391750000121
在上述式中，对y坐标(ya＿i，j)以及y坐标(yb＿i，j)相乘的系数相当于整合比例。例如，在第1可靠度和第2可靠度都是0.5的情况下，整合后的行驶道路边界的y坐标变为本车行驶道路边界的y坐标和前车行驶道路边界的y坐标之间的中点。另外，比较第1可靠度和第2可靠度，在第1可靠度高于第2可靠度的情况下，整合后的行驶道路边界的y坐标比前车行驶道路边界的y坐标更接近本车行驶道路边界的y坐标。
在图10的例子中，从检测顺序(i＝1)至检测顺序(i＝7)，第1可靠度和第2可靠度都是0.5。然后，在检测顺序(i＝8)以后，第2可靠度变为零。通过式(1)运算出的整合后的行驶道路边界的y坐标(yi，j)，从检测顺序(i＝1)至检测顺序(i＝7)中，变为本车行驶道路边界的y坐标(ya＿i，j)和前车行驶道路边界的y坐标(yb＿i，j)y坐标(yb＿i，j)的中点。检测顺序(i＝8)以后，整合后的行驶道路边界的y坐标(yi，j)与本车行驶道路边界的y坐标(ya＿i，j)一致。
另外，控制装置180也可以以第1可靠度的加权大于第2可靠度的方式运算整合比例。一边参照图11以及图12，一边说明整合比例的运算处理中的加权和本车行驶道路边界、前车行驶道路边界、以及整合后行驶道路边界的关系。
对第1可靠度以及第2可靠度，分别设定上方可靠度阈值以及下方可靠度阈值。上方可靠度阈值被设定为比下方可靠度阈值高的值。在图11中，将第1可靠度高于上方可靠度阈值的状态设为“高”，将第1可靠度为上方可靠度以下且为下方可靠度以上的状态设为“中”，将第1可靠度低于下方可靠度的状态设为“低”。第2可靠度的“高”、“中”、“小”也同样。另外，图11的(a)～(c)与图12的(a)～(c)对应。
如图11所示，在第1可靠度为“高”的状态下，第2可靠度为“高”的状态的情况下，整合比例是，将本车行驶道路边界的有效利用比例设为100％，将前车行驶道路边界的有效利用比例设为0％。在第1可靠度为“高”的状态下，第2可靠度为“低”的状态的情况下，整合比例是，将本车行驶道路边界的有效利用比例设为100％，将前车行驶道路边界的有效利用比例设为0％。即，在第1可靠度高于上方可靠度阈值，第2可靠度高于下方可靠度阈值的情况下，控制装置180以第1可靠度的比例大于第2可靠度的方式运算整合比例。
在第1可靠度“高”的状态下且第2可靠度为“高”的状态的情况下的行驶道路边界表示在图12(a)中。如图12(a)所示，整合后的行驶道路边界与本车行驶道路边界一致。在本车行驶路径的可靠度高的情况下，与前车行驶路径的可靠度的大小无关地，增大本车行驶道路路径的有效利用比例。由此，本车辆可以在本车辆的车道内稳定地行驶，而没有前车的车道内的摇摆或追随恒定的位置偏差。
如图11所示，在第1可靠度为“中”的状态下，第2可靠度为“高”的状态的情况下，整合比例是，将本车行驶道路边界的有效利用比例设为50％，将前车行驶道路边界的有效利用比例设为50％。在第1可靠度为“中”的状态下，第2可靠度为“低”的状态的情况下，整合比例是，将本车行驶道路边界的有效利用比例设为100％，将前车行驶道路边界的有效利用比例设为0％。即，在第1可靠度为下方可靠度阈值以上的情况下，控制装置180以包含第1可靠度的方式运算整合比例。
在第1可靠度为“高”的状态下，第2可靠度为“中”的状态的情况下的行驶道路边界被表示在图12(b)中。如图12(b)所示，整合后的行驶道路边界相对于本车行驶道路边界的位置，稍微偏向前车行驶道路边界侧。即，在第1可靠度为下方可靠度阈值以上的情况下，通过有效利用本车行驶路径，可以在本车辆的车道内稳定地行驶。
如图11所示，在第1可靠度为“低”的状态下，第2可靠度为“高”的状态的情况下，整合比例是，将本车行驶道路边界的有效利用比例设为0％，将前车行驶道路边界的有效利用比例设为100％。在第1可靠度为“低”的状态下，第2可靠度为“低”的状态的情况下，整合比例是，将本车行驶道路边界的有效利用比例设为0％，将前车行驶道路边界的有效利用比例设为0％。即，在第1可靠度小于下方可靠度阈值，第2可靠度为上方可靠度以上的情况下，控制装置180以第2可靠度的比例大于第一可靠度的方式运算整合比例。
在第1可靠度为“低”的状态下，第2可靠度为“高”的状态的情况下的行驶道路边界被表示在图12(c)中。如图12(c)所示，整合后的行驶道路边界与前车行驶道路边界一致。在本车行驶路径的可靠度低的情况下，在前车行驶路径的可靠度高时，增大前车行驶道路路径的有效利用比例。由此，本车辆可以在车道内稳定行驶。
然后，在步骤S700中，控制装置180通过基于地图信息和整合后的行驶道路边界来运算目标行驶道路边界，生成目标行驶路径。
在步骤S800中，控制装置180控制驱动机构170的动作，使得本车辆在目标行驶路径上行驶。
如上述那样，在本实施方式中，基于被估计出的本车辆的位置以及地图信息生成本车行驶路径，运算表示本车行驶路径的可靠度的第1可靠度，检测前车，生成前车行驶路径，基于前车行驶路径的形状运算表示前车行驶路径的可靠度的第2可靠度。然后，基于第1可靠度和第2可靠度，运算用于整合本车行驶路径和前车行驶路径的整合比例，通过以整合比例整合本车行驶路径和前车行驶路径，运算本车辆的目标行驶路径，根据目标行驶路径控制本车辆。由此，例如在前车的检测精度低的情况下，或者在与前车的行驶路径的行驶路径不同的情况下，可以抑制本车辆对前车的轨迹进行追随进而导致本车辆摇摆的情况。
此外，在本实施方式中，本车辆的位置的估计精度越低，则使第1可靠度越低。位置的估计精度降低的情况下，存在在本车辆的横向的位置或者本车辆的姿态角中发生恒定的偏差的顾虑。在本实施方式中，由于在本车辆的位置的估计精度低的情况下降低第1可靠度，所以可以抑制恒定的偏差，可以防止本车辆的摇摆。
此外，在本实施方式中，以地图信息表示的地图的地图精度越低，则使第1可靠度越低。例如在无法通过白线或路牙等决定行驶道路边界的场所(例：交叉路口内)，或者在由于道路施工等，地图和实际的形状存在差异的可能性的场所，地图精度变低。在本实施方式中，可以抑制由于地图精度的降低而产生的本车辆的摇摆。
此外，在本实施方式中，分别运算本车辆的位置的估计精度以及地图精度，基于检测精度和地图精度中的其中较低一方的精度运算第1可靠度。由此，在本车位置的估计精度以及地图精度的其中一个降低了的情况下，可以抑制本车辆摇摆。
此外，在本实施方式中，使用通过传感器检测的前车的检测数据，运算前车行驶路径的单个可靠度，比较本车行驶路径和前车行驶路径而运算比较可靠度，基于单个可靠度和比较可靠度运算第2可靠度。由此，通过将前车的检测状态和行驶路径的形状两方用于第2可靠度的运算，在前车的检测精度低的情况下，或本车辆的行驶路径和前车的行驶路径不同的情况下，可以防止本车辆追随前车而本车辆摇摆。
此外，在本实施方式中，通过评价传感器的检测的稳定性来运算传感器可靠度，使用传感器的检测数据，生成前车行驶路径中包含的前车行驶轨迹，运算以前车行驶轨迹的长度决定的轨迹可靠度，基于传感器可靠度以及轨迹可靠度，运算单个可靠度。在前车的检测精度低的情况下，前车的行驶轨迹大多混乱，但是在在本实施方式中，由于根据轨迹可靠度运算第2可靠度，所以可以防止由于本车辆追随前车的行驶轨迹，本车摇摆。
此外，在本实施方式中，前车行驶轨迹的长度越短，则使轨迹可靠度越低。由此，在前车轨迹短，无法正确识别前车的前进路线的情况下，可以防止本车辆追随前车的前进路线变更而本车摇摆。
此外，在本实施方式中，基于传感器可靠度和轨迹可靠度中其中较低一方的可靠度运算单个可靠度。由此，在前车的检测精度低的状态、或者前车的行驶轨迹短的状态中的其中一个状态时，可以防止本车辆摇摆。
此外，在本实施方式中，运算本车行驶路径的曲率和前车行驶路径的曲率的曲率差，曲率差越大则使比较可靠度越低。由此，在前车进行了车道变更的情况下(特别是，在低速的前车进行了车道变更的情况下)，可以防止本车辆追随前车而本车摇摆。
此外，在本实施方式中，在曲率差相同的情况下，使用本车辆的车速越大则比较可靠度越低的相关关系，基于本车辆的车速以及曲率差，运算比较可靠度。由此，可以根据车速，改变前车行驶路径的可靠度的运算基准。作为其结果，可以根据前车的车速的大小适当地判别前车的前进路线变更，可以防止本车辆追随前车而本车摇摆。
此外，在本实施方式中，运算本车行驶路径上的横向的所述本车辆的位置和前车行驶路径上的横向的前车的位置的偏差，偏差越大则使比较可靠度越低。由此，在前车行驶路径和本车辆行驶路径的横向的位置偏差大的情况下，可以防止本车辆追随前车而本车摇摆。
此外，在本实施方式中，运算本车行驶路径的曲率和前车行驶路径的曲率的曲率差，基于曲率差和前车行驶路径的可靠度的相关性来运算曲率可靠度，运算本车行驶路径上的横向的本车辆的位置和前车行驶路径上的横向的前车的位置的偏差，基于偏差和前车行驶路径的可靠度的相关性来运算横向可靠度，基于曲率可靠度以及横向可靠度中的其中较低一方的可靠度运算第2可靠度。由此，可以在全车速区域识别前车的行驶路径的变更，可以防止本车辆追随前车而本车摇摆。
此外，在本实施方式中，基于单个可靠度以及比较可靠度中的其中较低一方的可靠度来运算第2可靠度。由此，在发生了前车的检测精度的降低以及前车的行驶路径的变更的其中一个的情况下，可以防止本车摇摆。
此外，在本实施方式中，分别估计本车行驶路径上的横向的本车辆的坐标和前车行驶路径上的横向的前车的坐标，通过以整合比例整合本车辆的坐标以及前车的坐标，运算目标行驶路径。在通过本车行驶路径和前车行驶路径的选择切换了目标行驶路径的情况下，存在本车辆的行为突变的可能性。在本实施方式中，因为目标行驶路径连续地改变，所以可以防止本车辆的行为突变。
此外，在本实施方式中，在第1可靠度以及第2可靠度高于规定的可靠度阈值的情况下，以本车行驶路径的比例大于前车行驶路径的方式，运算目标行驶路径。由此，即使假设前车行驶路径的可靠度变高，若本车道行驶路径的可靠度高，则通过增多本车道行驶路径的有效利用比例，本车辆也可以在本车道内稳定行驶，而不追随前车的车道内的摇摆或恒定偏差。
此外，在本实施方式中，在第1可靠度高于规定的可靠度阈值，第2可靠度低于规定的可靠度的情况下，以本车行驶路径的比例大于前车行驶路径的方式，运算目标行驶路径。由此，在前车行驶路径的可靠度低时，若本车行驶路径的可靠度高，则通过有效利用本车道行驶路径，从而可以在本车道内稳定行驶。
此外，在本实施方式中，在第1可靠度低于规定的可靠度阈值，第2可靠度高于规定的可靠度阈值的情况下，以前车行驶路径的比例大于本车行驶路径的方式，运算目标行驶路径。由此，在前车行驶路径的可靠度高时，若本车行驶路径的可靠度低，则通过有效利用前车行驶路径，可以在本车道内稳定行驶。
另外，在本实施方式中，在运算第1可靠度时，虽然通过在基于本车位置的分散值、地图精度等不同的要素运算了可靠度后，对运算出的值采取低选，运算了第1可靠度，但是不一定需要采取低选。例如，也可以将通过不同的要素运算出的各种可靠度的平均值设为第1可靠度进行运算。对于第2可靠度，同样不需要采取通过不同的要素运算出的各种可靠度的低选，也可以设为平均值。
另外，也可以从通过不同的要素运算出的各种可靠度中，提取全部可靠度或者一部分可靠度，基于提取出的可靠度运算整合比例。例如，也可以通过对提取出的可靠度的合计，分别运算各可靠度的比率，从而运算整合比例。
另外，也可以在设定了目标行驶道路边界或者目标行驶区域后，阶段性地计算用于控制车辆行驶的行驶轨迹，以计算本车辆的目标行驶轨迹。由此，可以使用前车的信息，在算出本车辆可行驶的区域后，计算本车辆的行驶轨迹，所以可以计算一边抑制追随前车而摇摆，一边在本车辆的行驶道路边界、行驶区域中，适合行驶环境的适当的行驶轨迹。
例如，控制装置180通过前车行驶路径生成功能，生成前车行驶路径。然后，控制装置180将沿着生成的前车行驶路径的路径设定作为本车辆的目标行驶路径，从设定的目标行驶路径，运算目标行驶道路边界或者目标行驶区域。控制装置180基于运算出的目标行驶道路边界或者目标行驶区域运算目标行驶轨迹，以沿着运算出的目标行驶轨迹的方式控制本车辆。由此，可以计算在行驶道路边界或者行驶区域中，沿着实际的道路环境的目标行驶轨迹。具体地说，由于在行驶道路边界或者行驶区域中任意地绘制轨迹，所以可以计算一边抑制前车造成的摇摆，一边抑制例如对乘员带来的不适感的行驶轨迹。
另外，在本实施方式中，在运算前车行驶路径时，使用了摄像机等车载传感器的检测数据，但是也可以例如使用车车间通信或路车间通信，获取前车的信息，基于所获取的信息运算前车行驶路径。此外，也可以与本车行驶路径同样地，根据使用车车间通信或路车间通信获取的数据进行运算。
另外，前车不限于本车辆的正前方的车辆，也可以是离本车辆前2辆以上的前车。另外，在可通过车载传感器获取前2辆以上的前车的信息的情况下，使用车车间通信或路车间通信获取需要的数据即可。
标号说明
100…行驶辅助装置
110…本车位置检测装置
120…地图数据库
130…车速传感器
140…测距传感器
150…摄像机
160…输入装置
170…驱动机构
180…控制装置
190…偏航率传感器

Claims (20)

1.一种使处理器执行的车辆的行驶辅助方法，包括：
估计本车辆的位置，
从数据库获取地图信息，
基于估计出的所述本车辆的位置以及所述地图信息，生成所述本车辆行驶的本车行驶路径，
运算表示所述本车行驶路径的可靠度的第1可靠度，
检测在所述本车辆的前方行驶的前车，
生成所述前车行驶的前车行驶路径，
基于所述前车行驶路径的形状，运算表示所述前车行驶路径的可靠度的第2可靠度，
基于所述第1可靠度和所述第2可靠度，运算用于整合所述本车行驶路径和所述前车行驶路径的整合比例，
通过以运算出的所述整合比例整合所述本车行驶路径和所述前车行驶路径，运算所述本车辆的目标行驶路径，
基于所述目标行驶路径控制所述本车辆。
2.如权利要求1所述的行驶辅助方法，
所述本车辆的位置的估计精度越低，则使所述第1可靠度越低。
3.如权利要求1或2所述的行驶辅助方法，
在所述地图信息中表示的地图的地图精度越低，则使所述第1可靠度越低。
4.如权利要求1所述的行驶辅助方法，
分别运算所述本车辆的位置的估计精度、以及所述地图信息中表示的地图的地图精度，
基于所述估计精度和所述地图精度中的其中较低一方的精度运算所述第1可靠度。
5.如权利要求1至4的任意一项所述的行驶辅助方法，
使用由传感器检测的所述前车的检测数据，运算所述前车行驶路径的单个可靠度，
比较所述本车行驶路径和所述前车行驶路径，运算所述前车行驶路径的比较可靠度，
基于所述单个可靠度和所述比较可靠度，运算所述第2可靠度。
6.如权利要求5所述的行驶辅助方法，
通过评价所述传感器的检测的稳定性，运算表示所述传感器的可靠度的传感器可靠度，
使用所述传感器的检测数据，生成所述前车行驶路径中包含的前车行驶轨迹，
运算以所述前车行驶轨迹的长度决定的轨迹可靠度，
基于所述传感器可靠度以及所述轨迹可靠度，运算所述单个可靠度。
7.如权利要求6所述的行驶辅助方法，
所述前车行驶轨迹的长度越短，则使所述轨迹可靠度越低。
8.如权利要求6或7所述的行驶辅助方法，
基于所述传感器可靠度和所述轨迹可靠度中的其中较低一方的可靠度运算所述单个可靠度。
9.如权利要求5至8的任意一项所述的行驶辅助方法，
运算所述本车行驶路径的曲率和所述前车行驶路径的曲率的曲率差，所述曲率差越大则使所述比较可靠度越低。
10.如权利要求9所述的行驶辅助方法，
在所述曲率差相同的情况下，使用所述本车辆的车速越大则所述比较可靠度越低的相关关系，基于所述本车辆的车速以及所述曲率差，运算所述比较可靠度。
11.如权利要求5至10的任意一项所述的行驶辅助方法，
运算所述本车行驶路径上的横向的所述本车辆的位置、与所述前车行驶路径上的横向的所述前车的位置的偏差，所述偏差越大则使所述比较可靠度越低。
12.如权利要求5至8的任意一项所述的行驶辅助方法，
运算所述本车行驶路径的曲率和所述前车行驶路径的曲率的曲率差，基于所述曲率差和所述前车行驶路径的可靠度的相关性，运算表示所述第2可靠度的值作为曲率可靠度，
运算所述本车行驶路径上的横向的所述本车辆的位置、与所述前车行驶路径上的横向的所述前车的位置的偏差，基于所述偏差和所述前车行驶路径的可靠度的相关性，运算表示所述第2可靠度的值作为横向可靠度，
基于所述曲率可靠度以及所述横向可靠度中的其中较低一方的可靠度运算所述第2可靠度。
13.如权利要求5至8的任意一项所述的行驶辅助方法，
基于所述单个可靠度以及所述比较可靠度中的其中较低一方的可靠度运算所述第2可靠度。
14.如权利要求1至13的任意一项所述的行驶辅助方法，
分别估计所述本车行驶路径上的横向的所述本车辆的坐标和所述前车行驶路径上的横向的所述前车的坐标，
通过以所述整合比例整合所述本车辆的坐标以及所述前车的坐标，运算所述目标行驶路径。
15.如权利要求1至14的任意一项所述的行驶辅助方法，
在所述第1可靠度以及所述第2可靠度高于规定的可靠度阈值的情况下，以所述本车行驶路径的比例大于所述前车行驶路径的方式，运算所述目标行驶路径。
16.如权利要求1至14的任意一项所述的行驶辅助方法，
在所述第1可靠度高于规定的可靠度阈值、所述第2可靠度低于所述规定的可靠度的情况下，以所述本车行驶路径的比例大于所述前车行驶路径的方式，运算所述目标行驶路径。
17.如权利要求1至14的任意一项所述的行驶辅助方法，
在所述第1可靠度低于规定的可靠度阈值、所述第2可靠度高于所述规定的可靠度的情况下，以所述前车行驶路径的比例大于所述本车行驶路径的方式，运算所述目标行驶路径。
18.如权利要求1至15的任意一项所述的行驶辅助方法，
运算所述本车辆的目标行驶路径作为目标行驶道路边界，
基于所述目标行驶道路边界运算目标行驶轨迹，控制本车辆的所述本车辆。
19.如权利要求1至15的任意一项所述的行驶辅助方法，
运算所述本车辆的目标行驶路径作为目标行驶区域，
基于所述目标行驶区域运算目标行驶轨迹，控制本车辆的所述本车辆。
20.一种具有处理器的行驶辅助装置，
所述处理器
估计本车辆的位置，
从数据库获取地图信息，
基于估计出的所述本车辆的位置以及所述地图信息，生成所述本车辆行驶的本车行驶路径，
运算表示所述本车行驶路径的可靠度的第1可靠度，
检测在所述本车辆的前方行驶的前车，
生成所述前车行驶的前车行驶路径，
基于所述前车行驶路径的形状，运算表示所述前车行驶路径的可靠度的第2可靠度，
基于所述第1可靠度和所述第2可靠度，运算用于整合所述本车行驶路径和所述前车行驶路径的整合比例，
通过以运算出的所述整合比例整合所述本车行驶路径和所述前车行驶路径，运算所述本车辆的目标行驶路径，
基于所述目标行驶路径控制所述本车辆。
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