JP2008302904A - Collision predictive device - Google Patents

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JP2008302904A JP2007154357A JP2007154357A JP2008302904A JP 2008302904 A JP2008302904 A JP 2008302904A JP 2007154357 A JP2007154357 A JP 2007154357A JP 2007154357 A JP2007154357 A JP 2007154357A JP 2008302904 A JP2008302904 A JP 2008302904A
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Koji Suzuki
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a collision predictive device attaining enhancement of collision predictive accuracy. <P>SOLUTION: Target points P1-P5 of a plurality of positions of the other vehicle 104 are detected respectively, and a collision form of the one's own vehicle 102 and the other vehicle 104 is predicted based on the collision portion predicted regarding the respective target points P1-P5. Thereby, since the target points P1-P5 of the plurality of positions are detected respectively and the collision portion is predicted regarding the respective target points P1-P5, not only collision of the limited point (conventional representative point) of the other vehicle 104 but also collision of which portion of the one's own vehicle 102 can be predicted regarding a plurality of positions of the other vehicle 104. Accordingly, in conventional grouping processing, the collision predictive accuracy can be enhanced by effectively utilizing member P2, P4, P5 information comprehended in the representative points P1, P3 and not target-outputted. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、車両の衝突を予測する衝突予測装置に関する。   The present invention relates to a collision prediction apparatus that predicts a vehicle collision.

従来、他車等の対象物を検出するレーダ装置を備え、検出された対象物と自車との衝突を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の技術では、レーダ装置で検出した対象物における複数点のうち、自車との距離が最短となる代表点のＴＴＣ（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）に基づいて、対象物と自車との衝突判定を行うと共に、この衝突判定の結果に応じて、車両制御を行うものが知られている。
特開２００３−２３２８５３号公報 Conventionally, a technique has been proposed that includes a radar device that detects an object such as another vehicle and predicts a collision between the detected object and the host vehicle (for example, Patent Document 1). In the technique described in Patent Document 1, based on the TTC (Time To Collation) of a representative point having the shortest distance from the host vehicle among a plurality of points in the target detected by the radar device, the target and the host vehicle It is known to perform a vehicle collision determination according to the result of the collision determination.
JP 2003-2322853 A

このような衝突判定に用いられるレーダ装置（例えば、ミリ波レーダ等）では、対象物（以下、「物標」ともいう。）を検出し、この物標出力結果から近似曲線を算出し、自車に対する衝突部位を予測している。図７は、従来のレーダ装置を用いた衝突判定の際のグルーピング処理におけるグルーピング代表点及びグルーピングメンバーを説明するためのモデル図である。従来技術では、検出された複数の物標のうち、ＴＴＣ等の条件に基づいて、優先度の高いものをグルーピング代表点（以下、「代表点」という）Ｐ１０１とし、この代表点Ｐ１０１と同じ速度で移動する物標をグルーピングメンバー（以下、「メンバー」という）Ｐ１０２，Ｐ１０３とし、メンバーＰ１０２，Ｐ１０３の情報は、代表点Ｐ１０１の情報に包括されていた。このように、メンバーＰ１０２，Ｐ１０３の情報を代表点Ｐ１０１の情報に包括するグルーピング処理を行うことで、物標数（情報量）を削減し、少ない送信数で必要な情報を効率良く伝達していた。従来技術では、代表点のみを用いた衝突予測であり、予測精度の向上が求められている。   A radar apparatus (for example, a millimeter wave radar) used for such collision determination detects an object (hereinafter also referred to as “target”), calculates an approximate curve from the target output result, and automatically Predicts the location of a collision with a car. FIG. 7 is a model diagram for explaining grouping representative points and grouping members in the grouping process at the time of collision determination using a conventional radar apparatus. In the prior art, a grouping representative point (hereinafter referred to as “representative point”) P101 having a high priority based on conditions such as TTC among a plurality of detected targets, and the same speed as the representative point P101. The moving targets are grouping members (hereinafter referred to as “members”) P102 and P103, and information on the members P102 and P103 is included in the information on the representative point P101. In this way, by performing the grouping process in which the information of the members P102 and P103 is included in the information of the representative point P101, the target number (information amount) is reduced and necessary information is efficiently transmitted with a small number of transmissions. It was. In the prior art, collision prediction using only representative points is required, and improvement in prediction accuracy is required.

本発明は、このような課題を解決するために成されたものであり、衝突予測精度の向上を図った衝突予測装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a collision prediction apparatus that improves the accuracy of collision prediction.

本発明による衝突予測装置は、他車両における複数位置の物標点を各々検出する検出手段と、複数位置の各物標点の位置情報の時系列変化と自車両の位置情報との比較に基づいて自車両に対する各物標点の衝突部位を各々予測する物標点衝突部位予測手段と、複数位置の衝突部位予測結果に基づいて自車両と他車両との衝突態様を予測する衝突態様予測手段と、を備えることを特徴としている。   The collision prediction apparatus according to the present invention is based on a detection unit that detects target points at a plurality of positions in another vehicle, and a time series change in position information of each target point at a plurality of positions and a comparison between position information of the host vehicle. Target point collision site prediction means for predicting the collision site of each target point with respect to the own vehicle, and collision mode prediction means for predicting the collision mode between the host vehicle and other vehicles based on the prediction results of the collision site at a plurality of positions It is characterized by providing these.

このような衝突予測装置は、他車両の複数位置の物標点を各々検出し、各物標点について予測した衝突部位に基づいて自車と他車との衝突態様を予測する。これにより、複数位置の物標点を各々検出して、各物標点について衝突部位を予測しているので、他車の限られた点（従来の代表点）だけでなく、他車の複数位置について自車のどの部位に衝突するのかを予測することができる。従って、従来グルーピング処理において、代表点に包括されて物標出力されていなかったメンバー情報を有効活用することで、衝突予測精度を向上させることができる。   Such a collision prediction device detects target points at a plurality of positions of other vehicles, and predicts a collision mode between the own vehicle and the other vehicles based on the collision site predicted for each target point. As a result, target points at a plurality of positions are detected and the collision site is predicted for each target point, so that not only a limited number of other vehicles (conventional representative points) but also a plurality of other vehicles It is possible to predict which part of the vehicle will collide with the position. Therefore, in the conventional grouping process, the collision prediction accuracy can be improved by effectively utilizing the member information that is included in the representative points and has not been output as a target.

ここで、衝突態様予測手段は、衝突態様として、自車両における他車両との衝突部位を予測することが好ましい。衝突部位として、例えば、自車両の前部であるか、後部であるかを予測することが好ましい。   Here, it is preferable that the collision mode prediction means predicts a collision site of the host vehicle with another vehicle as the collision mode. For example, it is preferable to predict whether the collision site is the front portion or the rear portion of the host vehicle.

また、衝突態様予測手段は、衝突態様として、自車両における他車両との衝突面の大きさを予測することが好ましい。例えば、自車両の中央部に衝突する場合は、衝突面が大きいと予測し、自車両の側部に衝突する場合は、衝突面が小さいと予測する。   Moreover, it is preferable that a collision aspect prediction means predicts the magnitude | size of the collision surface with the other vehicle in the own vehicle as a collision aspect. For example, when the vehicle collides with the central portion of the host vehicle, the collision surface is predicted to be large, and when the vehicle collides with the side portion of the host vehicle, the collision surface is predicted to be small.

また、衝突態様予測手段は、物標点衝突部位予測手段によって予測された衝突部位の位置分布に基づいて、衝突態様を予測することが好ましい。   Moreover, it is preferable that the collision mode prediction unit predicts the collision mode based on the position distribution of the collision site predicted by the target point collision site prediction unit.

また、衝突態様予測手段は、物標点衝突部位予測手段による予測結果に応じた係数に基づいて衝突態様を予測することが好ましい。   Moreover, it is preferable that a collision mode prediction means predicts a collision mode based on the coefficient according to the prediction result by the target point collision site | part prediction means.

また、係数は、衝突部位が自車両の中心寄りに位置する場合と自車両の外側寄りに位置する場合とで異なることが好ましい。これにより、被害の大きさ、回避しやすさを考慮した判定を行うことが可能となる。例えば、自車の中心に衝突される場合に比して、自車外側に衝突される場合の方が、衝突面が小さく、自車の被害が小さいと予測することができると共に、衝突を回避できる可能性が高いと判断することができる。   The coefficient is preferably different between when the collision site is located closer to the center of the host vehicle and when closer to the outer side of the host vehicle. This makes it possible to make a determination in consideration of the magnitude of damage and ease of avoidance. For example, it can be predicted that the collision surface is smaller and the damage of the own vehicle is less when the vehicle is collided with the outside of the vehicle than when the vehicle is collided with the center of the own vehicle, and the collision is avoided. It can be determined that there is a high possibility of being able to do it.

本発明の衝突予測装置によれば、衝突予測精度の向上を図ることができる。   According to the collision prediction apparatus of the present invention, it is possible to improve the collision prediction accuracy.

以下、本発明による衝突予測装置の好適な実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において、同一または相当要素には、同一の符号を付し、重複する説明は省略する。図１は、本発明の実施形態に係る衝突予測装置を示すブロック図である。   Hereinafter, a preferred embodiment of a collision prediction apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same or corresponding elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. FIG. 1 is a block diagram showing a collision prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.

図１に示す衝突予測装置１００は、他車両１０４（図２参照）と自車両１０２との衝突を予測する衝突判定電子制御ユニット（以下、「衝突判定ＥＣＵ」という。）１０を備えている。この衝突判定ＥＣＵ１０は、前方用ミリ波レーダ１２、前側方用ミリ波レーダ１４、操舵角センサ１６、ヨーレートセンサ１８、車速センサ２０と電気的に接続されている。この衝突判定ＥＣＵ１０は、前方用ミリ波レーダ１２、前側方用ミリ波レーダ１４、操舵角センサ１６、ヨーレートセンサ１８、車速センサ２０により検出されたデータに基づいて自車両１０２と他車両１０４との衝突態様を予測する。その詳細については、後述する。   A collision prediction apparatus 100 illustrated in FIG. 1 includes a collision determination electronic control unit (hereinafter referred to as “collision determination ECU”) 10 that predicts a collision between another vehicle 104 (see FIG. 2) and the host vehicle 102. The collision determination ECU 10 is electrically connected to the front millimeter wave radar 12, the front side millimeter wave radar 14, the steering angle sensor 16, the yaw rate sensor 18, and the vehicle speed sensor 20. The collision determination ECU 10 determines whether the own vehicle 102 and the other vehicle 104 are based on data detected by the front millimeter wave radar 12, the front side millimeter wave radar 14, the steering angle sensor 16, the yaw rate sensor 18, and the vehicle speed sensor 20. Predict the collision mode. Details thereof will be described later.

前方用ミリ波レーダ１２は、自車両１０２の前面中央部に設けられ、前側方用ミリ波レーダ１４は、自車両１０２の前面左右側部に設けられている。前方用ミリ波レーダ１２及び前側方用ミリ波レーダ１４は、他車両１０４における複数位置の物標点Ｐ１〜Ｐ５を各々検出する検出手段として機能するものであり、物標点Ｐ１〜Ｐ５の位置情報（方位及び距離に関する情報）及び相対速度を他車両１０４に関する情報として出力する。操舵角センサ１６は、自車両１０２の操舵角を検出し、ヨーレートセンサ１８は、自車両１０２のヨーレートを検出し、車速センサ２０は、自車両１０２の車速を検出する。   The forward millimeter wave radar 12 is provided at the front center of the host vehicle 102, and the front side millimeter wave radar 14 is provided at the front left and right sides of the host vehicle 102. The front millimeter wave radar 12 and the front side millimeter wave radar 14 function as detection means for detecting the target points P1 to P5 at a plurality of positions in the other vehicle 104, and the positions of the target points P1 to P5. Information (information on direction and distance) and relative speed are output as information on other vehicle 104. The steering angle sensor 16 detects the steering angle of the host vehicle 102, the yaw rate sensor 18 detects the yaw rate of the host vehicle 102, and the vehicle speed sensor 20 detects the vehicle speed of the host vehicle 102.

また、衝突判定ＥＣＵ１０は、警報ＥＣＵ２２、シートベルトＥＣＵ２４、ブレーキＥＣＵ２６と電気的に接続されている。警報ＥＣＵ２２は、警報音を出力する警報器３２、振動を運転者に伝達するための振動子３４と電気的に接続され、運転者に警報を報知する。シートベルトＥＣＵ２４は、シートベルトアクチュエータ３６を作動させ、シートベルトを巻き取って緊張させる。ブレーキＥＣＵ２６は、ホイールシリンダの油圧を調整するブレーキアクチュエータ３８に目標油圧信号を送り、ブレーキアクチュエータ３８を制御してホイールシリンダの油圧を調節することで、自車両１０２の減速制御を行う。   The collision determination ECU 10 is electrically connected to the alarm ECU 22, the seat belt ECU 24, and the brake ECU 26. The alarm ECU 22 is electrically connected to an alarm device 32 that outputs an alarm sound and a vibrator 34 for transmitting vibration to the driver, and notifies the driver of the alarm. The seat belt ECU 24 operates the seat belt actuator 36 to wind up and tension the seat belt. The brake ECU 26 performs a deceleration control of the host vehicle 102 by sending a target hydraulic pressure signal to a brake actuator 38 that adjusts the hydraulic pressure of the wheel cylinder and controlling the brake actuator 38 to adjust the hydraulic pressure of the wheel cylinder.

衝突判定ＥＣＵ１０、警報ＥＣＵ２２、シートベルトＥＣＵ２４、及びブレーキＥＣＵ２６は、例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信回路で接続されることにより、相互にデータ交換が可能な構成とされている。これらの衝突判定ＥＣＵ１０、警報ＥＣＵ２２、シートベルトＥＣＵ２４、及びブレーキＥＣＵ２６は、演算処理を行うＣＰＵ、記憶部となるＲＯＭ及びＲＡＭ、入力通信回路、出力通信回路、電源回路などにより構成されている。   The collision determination ECU 10, the alarm ECU 22, the seat belt ECU 24, and the brake ECU 26 are configured to be able to exchange data with each other by being connected by a communication circuit such as a CAN (Control Area Network). The collision determination ECU 10, the alarm ECU 22, the seat belt ECU 24, and the brake ECU 26 include a CPU that performs arithmetic processing, a ROM and a RAM that serve as a storage unit, an input communication circuit, an output communication circuit, a power supply circuit, and the like.

ここで、衝突判定ＥＣＵ１０のＣＰＵでは、記憶部に記憶されているプログラムを実行することで、時系列変化算出部、比較部、物標点衝突部位予測部、衝突態様予測部が構成される。   Here, in the CPU of the collision determination ECU 10, a time series change calculation unit, a comparison unit, a target point collision site prediction unit, and a collision mode prediction unit are configured by executing a program stored in the storage unit.

時系列変化算出部は、前方用ミリ波レーダ１２及び前側方用ミリ波レーダ１４によって検出された各データに基づいて、他車両１０４における複数位置の各物標点Ｐ１〜Ｐ５の位置情報の時系列変化を算出する。比較部は、時系列変化算出部によって算出された各物標点Ｐ１〜Ｐ５の位置情報の時系列変化と自車両１０２の位置情報との比較を行う。   The time-series change calculating unit calculates the time information of the position information of the target points P1 to P5 at a plurality of positions in the other vehicle 104 based on the data detected by the front millimeter wave radar 12 and the front side millimeter wave radar 14. The series change is calculated. The comparison unit compares the time series change of the position information of each of the target points P1 to P5 calculated by the time series change calculation unit with the position information of the host vehicle 102.

物標点衝突部位予測部は、比較結果に基づいて、自車両１０２に対する各物標点Ｐ１〜Ｐ５の衝突部位を各々予測する。衝突態様予測部は、物標点衝突部位予測部による複数位置の衝突部位予測結果に基づいて自車両１０２と他車両１０４との衝突態様を予測する。   The target point collision site prediction unit predicts the collision site of each of the target points P1 to P5 with respect to the host vehicle 102 based on the comparison result. The collision mode prediction unit predicts the collision mode between the host vehicle 102 and the other vehicle 104 based on the collision site prediction results at a plurality of positions by the target point collision site prediction unit.

図２は、自車両及び他車両の位置関係を示すと共に、ミリ波レーダによる検出範囲を示す平面図である。図２では、交差点１０６で直交する第１の道路１０８及び第２の道路１１０が示され、自車両１０２が第１の道路１０８を交差点１０６に向かって直進し、他車両１０４が第２の道路１１０を交差点１０６に向かって直進しているところを示している。自車両１０２は、このまま直進した場合、交差点１０６において、他車両１０４と衝突する可能性がある。また、仮想線に囲まれた範囲は、前方用ミリ波レーダ１２による検出可能範囲Ｓ１、前側方用ミリ波レーダ１４による検出可能範囲Ｓ２を示し、図２の状態において、前方用ミリ波レーダ１２及び前側方用ミリ波レーダ１４は、他車両１０４を検出している。   FIG. 2 is a plan view showing a positional relationship between the host vehicle and another vehicle and a detection range by the millimeter wave radar. In FIG. 2, a first road 108 and a second road 110 that are orthogonal to each other at the intersection 106 are shown. The host vehicle 102 travels straight on the first road 108 toward the intersection 106, and the other vehicle 104 moves to the second road. 110 shows that the vehicle 110 is traveling straight toward the intersection 106. If the host vehicle 102 goes straight ahead, there is a possibility of colliding with another vehicle 104 at the intersection 106. A range surrounded by a virtual line indicates a detectable range S1 by the front millimeter-wave radar 12 and a detectable range S2 by the front-side millimeter wave radar 14. In the state of FIG. The front side millimeter wave radar 14 detects the other vehicle 104.

図３は、ミリ波レーダのグルーピング範囲、代表点、メンバーの位置関係の一例を示す平面図である。前方用ミリ波レーダ１２、前側方用ミリ波レーダ１４のグルーピング条件として、Ｚ方向（自車両１０２の進行方向）において所定の範囲内にあるもの、Ｘ方向（自車両１０２の進行方向と直交する方向）において所定の範囲内にあるもの、相対速度差が所定の範囲内にあるものがグルーピングされる。   FIG. 3 is a plan view showing an example of the positional relationship among grouping ranges, representative points, and members of the millimeter wave radar. The grouping conditions for the front millimeter wave radar 12 and the front side millimeter wave radar 14 are within a predetermined range in the Z direction (travel direction of the host vehicle 102), and in the X direction (perpendicular to the travel direction of the host vehicle 102). In the (direction), those having a predetermined range and those having a relative speed difference within a predetermined range are grouped.

前方用ミリ波レーダ１２は、他車両１０４の前面中央部の位置を代表点（物標点）Ｐ１として検出し、前面左側部の位置を代表点Ｐ１のメンバー（物標点）Ｐ２として検出し、代表点Ｐ１及びメンバーＰ２に関する情報を物標出力している。前側方用ミリ波レーダ１４は、他車両１０４の側面前部の位置を代表点（物標点）Ｐ３として検出し、右側ミラーの位置を代表点Ｐ３のメンバー（物標点）Ｐ４として検出し、他車両１０４の側面後部の位置を代表点Ｐ３のメンバー（物標点）Ｐ５として検出し、各物標点の位置情報及び相対速度を物標出力している。   The forward millimeter wave radar 12 detects the position of the front center of the other vehicle 104 as a representative point (target point) P1, and detects the position of the left side of the front as a member (target point) P2 of the representative point P1. Information about the representative point P1 and the member P2 is output as a target. The front side millimeter wave radar 14 detects the position of the front side of the other vehicle 104 as a representative point (target point) P3, and detects the position of the right mirror as a member (target point) P4 of the representative point P3. The position of the rear side of the other vehicle 104 is detected as a member (target point) P5 of the representative point P3, and the position information and relative speed of each target point are output as targets.

図４は、衝突軌跡を推定するための近似曲線の一例を示す図である。図４では、自車両１０２の後面中央部の位置を原点とする座標系を設定し、横軸に自車両１０２の横方向の距離を示し、縦軸にＴＴＣ（他車両４との衝突までの時間）を示している。そして、衝突判定ＥＣＵ１０は、時系列変化算出部、比較部、物標点衝突部位予測部として機能し、図４に示すように、各物標点Ｐ１〜Ｐ５の位置情報の時系列変化を示す近似曲線（直線）Ｌ１〜Ｌ５を算出する。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an approximate curve for estimating a collision trajectory. In FIG. 4, a coordinate system having the origin at the center of the rear surface of the host vehicle 102 is set, the horizontal distance of the host vehicle 102 is shown on the horizontal axis, and the TTC (until the collision with the other vehicle 4 is shown on the vertical axis. Time). The collision determination ECU 10 functions as a time series change calculation unit, a comparison unit, and a target point collision site prediction unit, and shows time series changes in position information of the target points P1 to P5 as shown in FIG. Approximate curves (straight lines) L1 to L5 are calculated.

次に、衝突判定ＥＣＵ１０による衝突予測処理の動作手順について説明する。図５は、衝突判定ＥＣＵによる衝突予測処理の動作手順を示すフローチャートである。前方用ミリ波レーダ１２及び前側方用ミリ波レーダ１４は、他車両１０４が検出可能範囲に進入すると、代表点Ｐ１，Ｐ３、メンバーＰ２，Ｐ４，Ｐ５の位置情報、相対速度情報を物標出力する。そして、衝突判定ＥＣＵ１０は、前方用ミリ波レーダ１２及び前側方用ミリ波レーダ１４からの物標出力を入力する（Ｓ１）。このとき、メンバーＰ２，Ｐ４，Ｐ５の位置情報、相対速度情報は、どの代表点と同じ物標と判断されていたかの情報が新たに付加されている。   Next, the operation procedure of the collision prediction process by the collision determination ECU 10 will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the operation procedure of the collision prediction process by the collision determination ECU. When the other vehicle 104 enters the detectable range, the front millimeter wave radar 12 and the front side millimeter wave radar 14 output the position information and relative speed information of the representative points P1, P3 and members P2, P4, P5 as targets. To do. Then, the collision determination ECU 10 inputs the target outputs from the front millimeter wave radar 12 and the front side millimeter wave radar 14 (S1). At this time, the position information and relative speed information of the members P2, P4, and P5 are newly added with information indicating which representative point is the same target.

次に、衝突判定ＥＣＵ１０は、前方用ミリ波レーダ１２及び前側方用ミリ波レーダ１４により物標出力された情報に基づいて、各物標点Ｐ１〜Ｐ５の位置情報の時系列変化を示す近似曲線を算出し、自車両１０２と他車両１０４との衝突軌跡を推定する（Ｓ２）。   Next, the collision determination ECU 10 approximates the time series change of the position information of each of the target points P1 to P5 based on the information output by the front millimeter wave radar 12 and the front side millimeter wave radar 14. A curve is calculated, and a collision locus between the host vehicle 102 and the other vehicle 104 is estimated (S2).

続いて、衝突判定ＥＣＵ１０は、自車キャビン前部衝突判定値Ｆｎ＝α×γ＋β×γ…（１）を算出する（Ｓ３）と共に、自車キャビン後部衝突判定値Ｒｎ＝β×γ＋α×γ…（２）を算出する（Ｓ４）。なお、物標点Ｐ１の自車キャビン前部衝突判定値をＦ１と記す。図６は、係数α領域、係数β領域の設定例を示す図である。図６では、自車両１０２の後面中央部の位置を原点とする座標系を設定し、横軸をＸ軸、縦軸をＺ軸としている。   Subsequently, the collision determination ECU 10 calculates the own vehicle cabin front collision determination value Fn = α × γ + β × γ (1) (S3) and the own vehicle cabin rear collision determination value Rn = β × γ + α × γ. (2) is calculated (S4). In addition, the own vehicle cabin front collision determination value of the target point P1 is denoted as F1. FIG. 6 is a diagram illustrating a setting example of the coefficient α region and the coefficient β region. In FIG. 6, a coordinate system having the origin at the center of the rear surface of the host vehicle 102 is set, and the horizontal axis is the X axis and the vertical axis is the Z axis.

自車両１０２の前部側は係数α領域とされ、係数α領域は、Ｘ軸方向に等間隔に複数（本実施形態では、６つ）に区分されている。具体的には、自車両中央の２つの領域は、α３と設定され、領域α３の外側には、領域α２が設定され、さらに、領域α２の外側には、領域α１が設定されている。そして、係数αは、α３＞α２＞α１の関係が成立するものであり、車両中央に衝突した場合には被害度が大きくなることを考慮して設定している。例えば、推定された衝突軌跡に基づいて、物標点が領域α３に衝突すると予測された場合には、係数α３（α２＞α１）が採用される。   The front side of the host vehicle 102 is a coefficient α region, and the coefficient α region is divided into a plurality (six in this embodiment) at regular intervals in the X-axis direction. Specifically, two regions in the center of the host vehicle are set as α3, a region α2 is set outside the region α3, and a region α1 is set outside the region α2. The coefficient α satisfies the relationship of α3> α2> α1, and is set in consideration of the fact that the degree of damage increases when the vehicle collides with the center of the vehicle. For example, when the target point is predicted to collide with the region α3 based on the estimated collision locus, the coefficient α3 (α2> α1) is employed.

また、自車両１０２の後部側は係数β領域とされ、係数β領域は、係数α領域同様、Ｘ軸方向に等間隔に複数（本実施形態では、６つ）に区分され、自車両中央から外側に向かって、α３，α２，α１とされている。そして、係数βは、β３＞β２＞β１の関係が成立するものであり、車両中央に衝突した場合には被害度が大きくなることを考慮して設定している。例えば、推定された衝突軌跡に基づいて、物標点が領域β３に衝突すると予測された場合には、係数β３（β２＞β１）が採用される。   Further, the rear side of the host vehicle 102 is set as a coefficient β region, and the coefficient β region is divided into a plurality (six in this embodiment) at equal intervals in the X-axis direction from the center of the host vehicle, like the coefficient α region. To the outside, α3, α2, and α1 are set. The coefficient β satisfies the relationship β3> β2> β1, and is set in consideration of the fact that the degree of damage increases when the vehicle collides with the center of the vehicle. For example, when the target point is predicted to collide with the region β3 based on the estimated collision locus, the coefficient β3 (β2> β1) is employed.

係数（外挿回数によるウェイト乗数）γは、ＴＴＣや外挿回数に応じて重み付けを行うための係数である。図７は、外挿回数によるウェイト乗数γの設定例を示すグラフである。図７では、横軸に外挿回数、縦軸に係数γを示している。「外挿」とは、ミリ波レーダ１２，１４により物標検出する際に、必須となる対象物標からの反射レベルが所定の検出レベルを下回り、対象物標が検出できない場合に、これまでの検出結果に基づいて、今回、検出されるであろう場所を推測することをいう。「外挿回数」とは、連続して外挿した回数を指す。図７において、Ｇ１はＴＴＣが短い場合の設定例であり、Ｇ２はＴＴＣが長い場合の設定例であり、Ｇ１，Ｇ２共に、外挿回数が０回のときはγ＝１であり、外挿回数の増加に伴い、係数γが低下する。また、Ｇ２は、Ｇ１より低く設定されている。すなわち、衝突直前において、ミリ波レーダが対象物標を見失った場合であっても、係数γを０．８より下げないようにしている。   The coefficient (weight multiplier based on the number of extrapolations) γ is a coefficient for weighting according to the TTC and the number of extrapolations. FIG. 7 is a graph showing an example of setting the weight multiplier γ based on the number of extrapolations. In FIG. 7, the horizontal axis indicates the number of extrapolations, and the vertical axis indicates the coefficient γ. “Extrapolation” means that, when the target is detected by the millimeter wave radars 12 and 14, the reflection level from the target object that is indispensable falls below a predetermined detection level, and the target cannot be detected so far. Based on the detection result, it is assumed that the place that will be detected this time is estimated. “Extrapolation frequency” refers to the number of times of extrapolation continuously. In FIG. 7, G1 is a setting example when TTC is short, G2 is a setting example when TTC is long, and both G1 and G2 are γ = 1 when the number of extrapolation is 0, and extrapolation As the number of times increases, the coefficient γ decreases. G2 is set lower than G1. In other words, even if the millimeter wave radar loses sight of the target immediately before the collision, the coefficient γ is not lowered below 0.8.

上述したように、ステップ３及ステップ４では、物標点Ｐ１〜Ｐ５ごとに自車キャビン前部判定値Ｆｎ＝α×γ＋β×γ、自車キャビン後部判定値Ｒｎ＝β×γ−α×γを算出する。このとき、各物標点Ｐ１〜Ｐ５が、代表点であるか、メンバーであるかに応じて係数α、係数βに重み付けを行うことが好ましく、代表点の場合は、メンバーの場合より、係数を大きくするように重み付けを行う。   As described above, in step 3 and step 4, the own vehicle cabin front determination value Fn = α × γ + β × γ and the own vehicle cabin rear determination value Rn = β × γ−α × γ for each of the target points P1 to P5. Is calculated. At this time, it is preferable to weight the coefficient α and the coefficient β depending on whether each of the target points P1 to P5 is a representative point or a member. Weighting is performed so as to increase.

さらに、ステップ３では、ΣＦｎを算出し、ΣＦｎ＞自車キャビン前部衝突判定範囲閾値ＴＨＦＣが成立する場合に、他車両が自車両の前部に衝突すると予測して、自車キャビン前部衝突判定フラグ＝ＯＮとする。なお、自車キャビン前部衝突判定範囲閾値ＴＨＦＣは、実験等により設定されるものである。   Further, in step 3, when ΣFn is calculated and ΣFn> own vehicle cabin front collision determination range threshold value THFC is satisfied, it is predicted that another vehicle will collide with the front of the own vehicle, and the own vehicle cabin front collision Determination flag = ON. Note that the own vehicle cabin front collision determination range threshold value THFC is set by experiment or the like.

さらに、ステップ４では、ΣＲｎを算出し、ΣＲｎ＞自車キャビン後部衝突判定範囲閾値ＴＨＲＣが成立する場合に、他車両が自車両の後部に衝突すると予測して、自車キャビン後部衝突判定フラグ＝ＯＮとする。なお、自車キャビン後部衝突判定範囲閾値ＴＨＲＣは、実験等により設定されるものである。   Further, in step 4, when ΣRn is calculated and ΣRn> own vehicle cabin rear collision determination range threshold value THRC is established, it is predicted that another vehicle will collide with the rear of the own vehicle, and the own vehicle cabin rear collision determination flag = Set to ON. Note that the own vehicle cabin rear collision determination range threshold value THRC is set by experiment or the like.

続いて、衝突判定ＥＣＵ１０は、前部衝突判定フラグのみがＯＮであるか否かを判定する（Ｓ５）。前部衝突判定フラグのみがＯＮであると判定された場合、ステップ９に進み、前部衝突判定フラグのみがＯＮであると判定されなかった場合、ステップ６に進む。   Subsequently, the collision determination ECU 10 determines whether or not only the front collision determination flag is ON (S5). If it is determined that only the front collision determination flag is ON, the process proceeds to step 9, and if it is not determined that only the front collision determination flag is ON, the process proceeds to step 6.

ステップ６では、衝突判定ＥＣＵ１０は、後部衝突判定フラグのみがＯＮであるか否かを判定する。後部衝突判定フラグのみがＯＮであると判定された場合、ステップ１０に進み、後部衝突判定フラグのみがＯＮであると判定されなかった場合、ステップ７に進む。   In step 6, the collision determination ECU 10 determines whether only the rear collision determination flag is ON. If it is determined that only the rear collision determination flag is ON, the process proceeds to step 10, and if it is not determined that only the rear collision determination flag is ON, the process proceeds to step 7.

ステップ７では、衝突判定ＥＣＵ１０は、前部衝突判定フラグと後部衝突判定フラグと両方がＯＮであるか否かを判定する。前部衝突判定フラグと後部衝突判定フラグとの両方がＯＮであると判定された場合、ステップ８に進み、前部衝突判定フラグと後部衝突判定フラグとの両方がＯＮであると判定されなかった場合、処理を終了する。   In step 7, the collision determination ECU 10 determines whether both the front collision determination flag and the rear collision determination flag are ON. If it is determined that both the front collision determination flag and the rear collision determination flag are ON, the process proceeds to step 8, and it is not determined that both the front collision determination flag and the rear collision determination flag are ON. If so, the process ends.

ステップ８では、衝突判定ＥＣＵ１０は、（ΣＦｎ−ＴＨＦＣ）＞（ΣＲｎ−ＴＨＲＣ）であるか否かを判定する。（ΣＦｎ−ＴＨＦＣ）＞（ΣＲｎ−ＴＨＲＣ）であると判定された場合、ステップ９に進み、（ΣＦｎ−ＴＨＦＣ）＞（ΣＲｎ−ＴＨＲＣ）であると判定されなかった場合、ステップ１０に進む。   In Step 8, the collision determination ECU 10 determines whether or not (ΣFn−THFC)> (ΣRn−THRC). When it is determined that (ΣFn−THFC)> (ΣRn−THRC), the process proceeds to step 9, and when it is not determined that (ΣFn−THFC)> (ΣRn−THRC), the process proceeds to step 10.

ステップ９では、衝突判定ＥＣＵ１０は、警報ＥＣＵ２２に信号を出力し、警報器３２、振動子３４を用いて、運転者への警報を行う。また、衝突判定ＥＣＵ１０は、シートベルトＥＣＵ２４に信号を出力し、シートベルトの制御を行って、シートベルトの巻取装置を作動させ、シートベルトを巻き取って緊張させる。また、衝突判定ＥＣＵ１０は、ブレーキＥＣＵ２６に信号を出力し、ブレーキアクチュエータ３６を制御してホイールシリンダの油圧を調節することで、自車キャビン中央への衝突を回避するために、自車両１０２の減速制御を行う。すなわち、衝突判定ＥＣＵ１０は、他車両が自車キャビン前部に衝突すると予測された場合に、警報出力、シートベルト制御、ブレーキ制御を行い、自車キャビン中央の被害を低減させる。   In step 9, the collision determination ECU 10 outputs a signal to the alarm ECU 22 and issues an alarm to the driver using the alarm device 32 and the vibrator 34. The collision determination ECU 10 outputs a signal to the seat belt ECU 24, controls the seat belt, operates the seat belt retractor, winds the seat belt, and tensions it. In addition, the collision determination ECU 10 outputs a signal to the brake ECU 26 and controls the brake actuator 36 to adjust the hydraulic pressure of the wheel cylinder, so that the collision of the host vehicle 102 is reduced in order to avoid a collision to the center of the host vehicle cabin. Take control. That is, when it is predicted that another vehicle will collide with the front portion of the own vehicle cabin, the collision determination ECU 10 performs alarm output, seat belt control, and brake control to reduce damage in the center of the own vehicle cabin.

ステップ１０では、衝突判定ＥＣＵ１０は、警報ＥＣＵ２２に信号を出力し、警報器３２、振動子３４を用いて、運転者への警報を行う。また、衝突判定ＥＣＵ１０は、シートベルトＥＣＵ２４に信号を出力し、シートベルトの制御を行って、シートベルトの巻取り装置を作動させ、シートベルトを巻き取って緊張させる。なお、ステップ１０では、ブレーキ制御は行わない。すなわち、衝突判定ＥＣＵ１０は、他車両が自車キャビン後部に衝突すると予測された場合に、警報出力、シートベルト制御を行い、ブレーキ制御を行わず、自車キャビン中央の被害を低減させる。   In step 10, the collision determination ECU 10 outputs a signal to the alarm ECU 22 and issues an alarm to the driver using the alarm device 32 and the vibrator 34. Further, the collision determination ECU 10 outputs a signal to the seat belt ECU 24, controls the seat belt, operates the seat belt retractor, winds the seat belt, and tensions it. In step 10, brake control is not performed. That is, when it is predicted that another vehicle will collide with the rear part of the own vehicle cabin, the collision determination ECU 10 performs alarm output and seat belt control, does not perform brake control, and reduces damage in the center of the own vehicle cabin.

次に、衝突判定ＥＣＵ１０は、前部衝突判定範囲内と判定された場合に、自車キャビン中央への衝突を回避するために、警報制御、シートベルト制御、ブレーキ制御を行う（Ｓ４）。衝突判定ＥＣＵ１０は、後部衝突判定範囲内と判定された場合に、自車キャビン中央への衝突を回避するために、警報制御、シートベルト制御を行う（Ｓ５）。   Next, the collision determination ECU 10 performs alarm control, seat belt control, and brake control in order to avoid a collision to the center of the own vehicle cabin when it is determined to be within the front collision determination range (S4). When the collision determination ECU 10 is determined to be within the rear collision determination range, the collision determination ECU 10 performs alarm control and seat belt control in order to avoid a collision to the center of the own vehicle cabin (S5).

このように、本実施形態の衝突予測装置１００では、衝突部位を予測する際に、従来、物標出力されていなかったメンバーＰ２，Ｐ４，Ｐ５情報を有効に活用して、近似曲線判定を行って自車キャビン位置に対する衝突部位をすることができる。これにより、衝突部位の予測精度を向上させることができる。そのため、衝突軽減制御（ＰＣＳ：Ｐｒｅ−Ｃｒａｓｈ Ｓａｆｅｙ）において、自車両の衝突部位に応じた警報制御、シートベルト制御、ブレーキ制御を高精度に行うことができる。従前のグルーピング処理では、メンバー情報が物標出力されていなかったため、物標情報が少なく衝突部位予測が不十分であった。   As described above, in the collision prediction apparatus 100 according to the present embodiment, when predicting the collision site, the approximate curve determination is performed by effectively utilizing the information on the members P2, P4, and P5 that have not been output as targets. The collision part with respect to the own vehicle cabin position can be made. Thereby, the prediction precision of a collision site | part can be improved. Therefore, in the collision mitigation control (PCS: Pre-Crush Safety), alarm control, seat belt control, and brake control corresponding to the collision site of the host vehicle can be performed with high accuracy. In the conventional grouping process, since the member information has not been output, the target information is small and the collision site prediction is insufficient.

また、衝突予測装置１００では、メンバー情報を物標出力しているので、従前に比して他車両に関する情報量が増加され、高精度に衝突部位の予測ができる。出会い頭の衝突を防止するための側突ＰＣＳでは、前方ＰＣＳと比較して自車両に接近する他車両を検出し始める時間が極めて短いため、特に、有効である。   Further, since the collision prediction apparatus 100 outputs the member information as a target, the amount of information related to other vehicles is increased as compared with the conventional case, and the collision site can be predicted with high accuracy. The side impact PCS for preventing the encounter collision is particularly effective because it takes a very short time to detect another vehicle approaching the host vehicle as compared to the front PCS.

また、衝突予測装置では、自車キャビン前部、自車キャビン後部の何れに衝突するかに応じて、ブレーキ制御の実施の有無を制御しているため、自車キャビン中央への影響を低減することができる。   In addition, the collision prediction device controls the presence or absence of brake control depending on whether the vehicle collides with the front part of the own vehicle cabin or the rear part of the own vehicle cabin, thereby reducing the influence on the center of the own vehicle cabin. be able to.

また、衝突予測装置では、係数α、係数βを衝突部位が自車両の中央よりに位置する場合と、自車両の外側寄りに位置する場合とで異なるようにしているので、自車両の中央に衝突される場合に比して、自車両の外側に衝突される場合の方が、衝突面が小さく、自車両の被害が小さいと予測することができると共に、衝突を回避するできる可能性が高いと判断することができる。従って、被害の大きさ、回避しやすさを考慮した衝突予測を行うことができる。   Further, in the collision prediction device, the coefficient α and coefficient β are set differently when the collision site is located closer to the center of the own vehicle than when the collision site is located closer to the outer side of the own vehicle. Compared to the case of collision, it is possible to predict that the collision surface is smaller and the damage of the own vehicle is less when the vehicle collides with the outside of the own vehicle, and it is more likely that the collision can be avoided. It can be judged. Therefore, it is possible to perform collision prediction in consideration of the magnitude of damage and ease of avoidance.

以上、本発明をその実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。衝突判定ＥＣＵ１０は、例えば、ヒストグラムを用いて、衝突部位の位置分布に基づいて、衝突態様を予測してもよい。   As mentioned above, although this invention was concretely demonstrated based on the embodiment, this invention is not limited to the said embodiment. The collision determination ECU 10 may predict the collision mode based on the position distribution of the collision site using, for example, a histogram.

本発明の実施形態に係る衝突予測装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the collision prediction apparatus which concerns on embodiment of this invention. 自車両及び他車両の位置関係を示すと共に、ミリ波レーダによる検出範囲を示す平面図である。It is a top view which shows the positional relationship of the own vehicle and another vehicle, and shows the detection range by a millimeter wave radar. ミリ波レーダのグルーピング範囲、代表点、メンバーの位置関係の一例を示す平面図である。It is a top view which shows an example of the positional relationship of the grouping range of a millimeter wave radar, a representative point, and a member. 衝突軌跡を推定するための近似曲線の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the approximated curve for estimating a collision locus. 衝突判定ＥＣＵによる衝突予測処理の動作手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement procedure of the collision prediction process by collision determination ECU. 係数α領域、係数β領域の設定例を示す図である。It is a figure which shows the example of a setting of a coefficient (alpha) area | region and a coefficient (beta) area | region. 外挿回数によるウェイト乗数γの設定例を示すグラフである。It is a graph which shows the example of a setting of the weight multiplier (gamma) by the frequency | count of extrapolation. 従来のレーダ装置を用いた衝突判定の際のグルーピング処理におけるグルーピング代表点及びグルーピングメンバーを説明するためのモデル図である。It is a model figure for demonstrating the grouping representative point and grouping member in the grouping process in the case of the collision determination using the conventional radar apparatus.

符号の説明Explanation of symbols

１０…衝突判定ＥＣＵ（物標点衝突部位予測手段、衝突態様予測手段）、１２…前方用ミリ波レーダ（検出手段）、１４…前側方用ミリ波レーダ（検出手段）、１０２…自車両、１０４…他車両、Ｐ１〜Ｐ５…物標点。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Collision judgment ECU (target point collision site | part prediction means, collision mode prediction means), 12 ... Front millimeter wave radar (detection means), 14 ... Front side millimeter wave radar (detection means), 102 ... Own vehicle, 104 ... Other vehicles, P1 to P5 ... Target points.

Claims (6)

他車両における複数位置の物標点を各々検出する検出手段と、
前記複数位置の各物標点の位置情報の時系列変化と自車両の位置情報との比較に基づいて自車両に対する前記各物標点の衝突部位を各々予測する物標点衝突部位予測手段と、
前記複数位置の衝突部位予測結果に基づいて自車両と前記他車両との衝突態様を予測する衝突態様予測手段と、を備えることを特徴とする衝突予測装置。 Detecting means for detecting target points at a plurality of positions in other vehicles;
A target point collision site prediction means for predicting a collision site of each target point with respect to the host vehicle based on a comparison between time series changes in position information of the target points of the plurality of positions and the position information of the host vehicle; ,
A collision prediction apparatus comprising: a collision mode prediction unit that predicts a collision mode between the own vehicle and the other vehicle based on the collision site prediction result at the plurality of positions. 前記衝突態様予測手段は、前記衝突態様として、自車両における前記他車両との衝突部位を予測することを特徴とする請求項１記載の衝突予測装置。   The collision prediction apparatus according to claim 1, wherein the collision mode prediction unit predicts a collision site of the host vehicle with the other vehicle as the collision mode. 前記衝突態様予測手段は、前記衝突態様として、自車両における前記他車両との衝突面の大きさを予測することを特徴とする請求項１又は２記載の衝突予測装置。   The collision prediction device according to claim 1, wherein the collision mode prediction unit predicts a size of a collision surface of the host vehicle with the other vehicle as the collision mode. 前記衝突態様予測手段は、前記物標点衝突部位予測手段によって予測された前記衝突部位の位置分布に基づいて、前記衝突態様を予測することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の衝突予測装置。   The collision mode prediction unit predicts the collision mode based on a position distribution of the collision site predicted by the target point collision site prediction unit. The collision prediction apparatus described in 1. 前記衝突態様予測手段は、前記物標点衝突部位予測手段による予測結果に応じた係数に基づいて前記衝突態様を予測することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の衝突予測装置。   The collision according to any one of claims 1 to 4, wherein the collision mode prediction unit predicts the collision mode based on a coefficient corresponding to a prediction result by the target point collision site prediction unit. Prediction device. 前記係数は、前記衝突部位が自車両の中心寄りに位置する場合と自車両の外側寄りに位置する場合とで異なることを特徴とする請求項５に記載の衝突予測装置。   6. The collision prediction apparatus according to claim 5, wherein the coefficient is different between the case where the collision site is located closer to the center of the own vehicle and the case where the collision site is located closer to the outer side of the own vehicle.
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