JP2019139281A - On-vehicle electronic control device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自動車等の車両に設置される自動運転用の車載電子制御装置に関する。 The present invention relates to an in-vehicle electronic control device for automatic driving installed in a vehicle such as an automobile.
特許文献１には、「車両同士が通信を行う車両間通信システムであって、車両ごとに設けられた、当該車両の周囲を撮像するカメラ１１，１１と、カメラ１１，１１によって撮像された画像から移動体を検出する対象物検出手段３２と、車両ごとに設けられた表示装置２０と、車両ごとに設けられた、当該車両の表示装置２０に出力する画像／文字データを生成する画像データ生成部４１ａおよび文字データ生成部４１ｂと、一の車両と他の車両の移動体検出手段３２によって検出された移動体とが出会うか否かを判定する出会い判定部４０と、を備え、一の車両の前記画像データ生成部４１ａおよび文字データ生成部４１ｂは、出会い判定部４０によって生成された判定結果を知らせる画像／文字データを生成し、表示装置２０に出力する。」ことが記載されている。 Patent Document 1 states that “an inter-vehicle communication system in which vehicles communicate with each other, and cameras 11 and 11 that are provided for each vehicle and that capture the surroundings of the vehicle, and images captured by the cameras 11 and 11. The object detection means 32 for detecting the moving body from the vehicle, the display device 20 provided for each vehicle, and the image data generation for generating the image / character data output to the display device 20 of the vehicle provided for each vehicle Unit 41a and character data generation unit 41b, and an encounter determination unit 40 for determining whether or not one vehicle and a moving body detected by the moving body detection means 32 of another vehicle meet each other. The image data generation unit 41a and the character data generation unit 41b generate image / character data informing the determination result generated by the encounter determination unit 40, and output the generated image / character data to the display device 20. "It has been described.
車車間通信で複数の車両から、各車両の情報、他車両や歩行者等の認識情報が大量に送られてくるのに対し、車載電子制御装置のメモリ量は限られているため、必要な情報で、信頼度の高い情報をどのように入手するかが課題である。 This is necessary because the amount of memory of the in-vehicle electronic control device is limited, while a large amount of information on each vehicle and recognition information of other vehicles and pedestrians are sent from multiple vehicles by inter-vehicle communication. The issue is how to obtain highly reliable information.
特許文献１には、複数の車両の中からどの車両同士が通信するかをセンター(車両管理装置)で定め、センターが定めた車両間で車車間通信を可能とし、センターが定めた車両間に限定して、通信するデータを削減する技術が示されている。センターは、例えば各車両の視野の重複率が一定の値（例えば５０％)以上の車両を近傍車両として通信する対象とする。これは車両同士の通信を定めるのに、センターが必要であることと、センターを介するため、定めるのにも時間を要してしまうことなどの課題がある。 In Patent Document 1, which vehicle communicates among a plurality of vehicles is determined by a center (vehicle management device), vehicle-to-vehicle communication is possible between vehicles determined by the center, and between vehicles determined by the center. A limited technique for reducing data to be communicated is shown. For example, the center is a target for communicating as a nearby vehicle a vehicle having an overlap rate of visual field of each vehicle equal to or higher than a certain value (for example, 50%). This involves problems such as the need for a center to determine communication between vehicles and the need for time to determine because of the center.
本発明では、車車間通信で複数の車両から各車両の情報、他車両や歩行者等の外界認識情報を入手する際に、（１）必要な情報のみをどのように格納するか（２）複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるか、を課題とする。 In the present invention, when acquiring information of each vehicle and external environment recognition information such as other vehicles and pedestrians from a plurality of vehicles by inter-vehicle communication, (1) how to store only necessary information (2) An object is how to improve the reliability of information from a plurality of vehicles.
上記課題を解決する本発明の車載電子制御装置は、（１）に対しては、センターを介さず、自車の進行路領域に関わる情報のみをメモリに格納すること、（２）に対しては、重複する情報を信頼度という観点で計算すること、得られる座標を補正することにより精度を向上するという手段を提供する。 The in-vehicle electronic control device of the present invention that solves the above problem stores only information related to the traveling path area of the own vehicle in the memory without going through the center for (1), and for (2) Provides means for calculating overlapping information in terms of reliability and improving accuracy by correcting the obtained coordinates.
例えば、本発明の車載電子制御装置は、自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部と、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部と、前記認識対象の情報に基づいて前記認識対象が前記進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部と、前記認識対象のうち、前記進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部と、を有することを特徴とする。 For example, the on-vehicle electronic control device of the present invention includes a travel path area calculation unit that calculates a travel path area based on the travel path of the host vehicle, and information on at least one recognition target detected by a sensor of another vehicle. A communication data acquisition unit for acquiring communication data by inter-vehicle communication with another vehicle, and determining whether or not the recognition target exists in the traveling path area based on the information of the recognition target A recognition target determination unit, and a storage unit that stores information of a recognition target that is determined to be present in the traveling path region among the recognition targets.
本発明によれば、複数の他車両から各車両の情報や認識した歩行者など、自車両のセンサのみでは取得できなかった情報を集める。そして、自車の進む方向の領域である自車進行路領域を自車両の車両情報から算出し、その領域に関わる情報のみをメモリに格納することでメモリ使用量を削減できる。 According to the present invention, information that cannot be acquired only by the sensor of the host vehicle, such as information on each vehicle and a recognized pedestrian, is collected from a plurality of other vehicles. Then, the amount of memory used can be reduced by calculating the own vehicle traveling path region, which is the region in which the host vehicle is traveling, from the vehicle information of the own vehicle and storing only the information related to the region in the memory.
本発明によれば、見通しの悪い交差点や死角のある箇所について、車車間通信で、複数の車両から各車両情報や認識した歩行者などの情報を集め、ローカルダイナミックマップに反映することで、自車両のセンサで取得できなかった情報を集めることができる。この際、自車の進行路領域に関わる情報のみをメモリに格納することで車載電子制御装置に保存するメモリ量を削減することと、複数の車両から重複する情報を受け取った際に信頼度という観点で重みをつけることで、車車間通信データの確度を計ることができる。これにより、必要な信頼できる情報を用いて、自動運転の判断を行うことができる。 According to the present invention, information on each vehicle information and recognized pedestrians, etc. is collected from a plurality of vehicles and reflected in a local dynamic map by using inter-vehicle communication for an intersection with a poor visibility or a blind spot. Information that cannot be acquired by the vehicle sensor can be collected. At this time, only the information related to the traveling path area of the own vehicle is stored in the memory, thereby reducing the amount of memory to be stored in the on-vehicle electronic control device, and the reliability when receiving duplicate information from a plurality of vehicles. By adding weight from the viewpoint, the accuracy of the inter-vehicle communication data can be measured. As a result, it is possible to make a determination of automatic driving using necessary reliable information.
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Further features related to the present invention will become apparent from the description of the present specification and the accompanying drawings. Further, problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
車両の自動運転では、カメラやレーダーなどのセンサで周囲状況を認知し、周囲状況にどのように対応するかに対し、人工知能（機械学習）を用いて判断し、その判断に従い、アクチュエータを駆動させてスロットルやブレーキなど車両操作を行う。 In automatic driving of a vehicle, the surrounding situation is recognized by a sensor such as a camera or radar, and how to respond to the surrounding situation is judged using artificial intelligence (machine learning), and the actuator is driven according to the judgment. And operate the vehicle such as throttle and brake.
自動運転の判断においては、自車が走行する近傍の静的な地図の情報に対して工事情報、渋滞情報や認知された動的な情報を多層的に加えた高精度地図であるローカルダイナミックマップ（Ｌｏｃａｌ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｍａｐ）が用いられる。ローカルダイナミックマップを構築する場合に、周囲状況の把握のために自車両のセンサのみを用いているので、センサの検出範囲内という狭い範囲の情報しか収集できない。例えば、交差点に進入する際、自車両の死角となる部分については、自車両のセンサだけではその情報を入手することができない。 In determining automatic driving, a local dynamic map that is a high-precision map that adds construction information, traffic jam information, and recognized dynamic information in multiple layers to static map information in the vicinity of the vehicle. (Local Dynamic Map) is used. When constructing a local dynamic map, only the sensor of the own vehicle is used for grasping the surrounding situation, so that only a narrow range of information within the detection range of the sensor can be collected. For example, when entering an intersection, information about a portion that becomes a blind spot of the host vehicle cannot be obtained only by the sensor of the host vehicle.
これに対しては、自車両のセンサの情報だけでなく、他車両のセンサの情報も用いる協調システムが有効である。他車両のセンサにより検出した情報を自車両が車車間通信によって収集することができれば、交差点で自車両の死角となる位置における情報も自車両が収集可能となる。 For this, a cooperative system that uses not only the information of the sensor of the own vehicle but also the information of the sensor of the other vehicle is effective. If the host vehicle can collect information detected by the sensors of other vehicles through inter-vehicle communication, the host vehicle can also collect information at a position that is a blind spot of the host vehicle at an intersection.
自車両が他車から車両や歩行者等の認識情報を集める場合、車車間通信で集められる情報量は増加する。ローカルダイナミックマップでは、集められる認識情報が多いほど望ましいが、車載電子制御装置ＥＣＵに格納されるメモリ容量は限られており、どのような情報を格納するかが課題となる。 When the own vehicle collects recognition information such as vehicles and pedestrians from other vehicles, the amount of information collected by inter-vehicle communication increases. In the local dynamic map, it is desirable that more recognition information is collected, but the memory capacity stored in the in-vehicle electronic control unit ECU is limited, and what information is stored becomes a problem.
本発明は上記課題に鑑みてなされたものである。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。 The present invention has been made in view of the above problems. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
一つ目の課題の必要な情報のみをどのように格納するかという点に対し、実施例１、２では、自車進行路領域を用いて不要な情報を除く方法について説明する。 In the first and second embodiments, a method of removing unnecessary information using the own vehicle traveling path area will be described with respect to how only necessary information for the first problem is stored.
＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例１における自動運転用の外界認識装置の概略ブロック図である。
<Example 1>
FIG. 1 is a schematic block diagram of an outside recognition device for automatic driving according to Embodiment 1 of the present invention.
車両１は、通信ユニットＴＣＵ３、セントラルゲートウェイＣＧＷ５、カメラＣＡＭ６、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２、ＧＰＳ８を備えており、これらは通信路３３に接続されている。 The vehicle 1 includes a communication unit TCU3, a central gateway CGW5, a camera CAM6, an in-vehicle electronic control unit AD-ECU2, and a GPS8, which are connected to a communication path 33.
通信ユニットＴＣＵ３は、他車両との間で公知の通信方式により無線により車車間通信データの送受信を行う（通信データ取得部）。セントラルゲートウェイＣＧＷ５は、通信ユニットＴＣＵ３で受信した車車間通信データの中から必要な情報と不要な情報の取捨選択を行う。カメラＣＡＭ６は、例えば自車両から前方を撮像する単眼カメラやステレオカメラであり、撮像された画像は、他車両や歩行者などの認識対象を認識するのに用いられる。ＧＰＳ８は、複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して地球上における自車両の座標位置を取得する機能を有する。 The communication unit TCU3 wirelessly transmits / receives inter-vehicle communication data to / from other vehicles by a known communication method (communication data acquisition unit). The central gateway CGW5 selects necessary information and unnecessary information from the inter-vehicle communication data received by the communication unit TCU3. The camera CAM 6 is, for example, a monocular camera or a stereo camera that images the front from the host vehicle, and the captured image is used to recognize a recognition target such as another vehicle or a pedestrian. The GPS 8 has a function of receiving GPS signals transmitted from a plurality of GPS satellites and acquiring the coordinate position of the host vehicle on the earth.
車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２は、車車間通信データと、自車両の位置と、自車両周辺の地図と、自車両周辺の認識対象の情報等に基づいて、自動運転用の制御情報を演算する。車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２は、データインターフェースＤＩＦ３５と、自車進行路領域部ＡＲＡ１０と、メモリＭＥＭ２０と、ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ２５と、経路計画部ＰＬＮ３０を有している。 The in-vehicle electronic control unit AD-ECU 2 calculates control information for automatic driving based on inter-vehicle communication data, a position of the own vehicle, a map around the own vehicle, information on recognition targets around the own vehicle, and the like. . The in-vehicle electronic control unit AD-ECU 2 includes a data interface DIF 35, a host vehicle traveling path area unit ARA 10, a memory MEM 20, a local dynamic map calculation unit LDM 25, and a path planning unit PLN 30.
データインターフェースＤＩＦ３５は、通信路３３との間で種々の情報の入出力を行う。自車進行路領域部ＡＲＡ１０は、自車両の進行路とその周辺を含む領域を自車進行路領域として設定するものである。自車進行路領域部ＡＲＡ１０では、例えば自車両の移動経路となる道路を含むように自車進行路領域を設定し、交差点ではその周辺を含む範囲まで広げた領域を自車進行路領域として設定する。 The data interface DIF 35 inputs / outputs various information to / from the communication path 33. The own vehicle traveling path area ARA10 sets a traveling path area of the own vehicle and an area including the periphery thereof as the own vehicle traveling path area. In the own vehicle traveling path area ARA10, for example, the own vehicle traveling path area is set so as to include the road that becomes the moving path of the own vehicle, and the area that is expanded to the range including the periphery at the intersection is set as the own vehicle traveling path area. To do.
自車進行路領域部ＡＲＡ１０は、進行路領域計算部１１と、領域比較部１２と、データ選択部１３を有している。進行路領域計算部１１は、自車位置と地図に基づいて自車進行路領域を計算する。領域比較部１２は、車車間通信データに含まれている情報が自車進行路領域４０内（図４参照）の情報であるか、ＧＰＳデータを用いて領域比較を行い、データ選択部１３は、自車進行路領域４０の領域内情報のみを選択する。 The own vehicle traveling path area unit ARA 10 includes a traveling path area calculation unit 11, a region comparison unit 12, and a data selection unit 13. The travel path area calculation unit 11 calculates the travel path area of the host vehicle based on the host vehicle position and the map. The region comparison unit 12 compares the information included in the vehicle-to-vehicle communication data within the own vehicle traveling region 40 (see FIG. 4), or performs region comparison using GPS data. The data selection unit 13 Only the in-region information of the own vehicle traveling route region 40 is selected.
メモリＭＥＭ２０（記憶部）は、地図２１の情報と検知座標２２の情報が格納されている。ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ２５は、センサ等の各検知データをローカルダイナミックマップの座標系に変換する座標計算部２６と、座標計算部２６の座標計算結果に基づいてローカルダイナミックマップの地図を更新する地図更新部２７とを有する。経路計画部ＰＬＮ３０は、ローカルダイナミックマップを元に安全領域計算と経路計算を行う経路計算部３１を有する。 The memory MEM 20 (storage unit) stores information on the map 21 and information on the detection coordinates 22. The local dynamic map calculation unit LDM 25 is a coordinate calculation unit 26 that converts each detection data of the sensor or the like into a coordinate system of the local dynamic map, and a map that updates the map of the local dynamic map based on the coordinate calculation result of the coordinate calculation unit 26. And an updating unit 27. The route plan unit PLN30 includes a route calculation unit 31 that performs safe area calculation and route calculation based on the local dynamic map.
図２は、本発明の実施例１における自車両と認識対象との位置関係を示す概略図、図３は、比較例のローカルダイナミックマップを示す図、図４は、本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図である。 FIG. 2 is a schematic diagram showing the positional relationship between the host vehicle and the recognition target in Example 1 of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing a local dynamic map of a comparative example, and FIG. 4 is in Example 1 of the present invention. It is a figure which shows a local dynamic map.
例えば図２に示す状況では、自車両Ｖ０は、自動運転制御により道路Ｒ１を走行しており、交差点Ｉで右折して道路Ｒ２に進入するように自動運転経路が設定されている。道路Ｒ１は、南北に延びており、東西に延びる道路Ｒ２と交差点Ｉで交差している。道路Ｒ２では、他車両Ｖ１と他車両Ｖ２が交差点Ｉよりも西側を走行している。他車両Ｖ１は、交差点Ｉを通過して西に向かって進んでおり、他車両Ｖ２は、交差点Ｉよりも手前の位置で東に向かって進んでいる。自車両Ｖ０からは他車両Ｖ１，Ｖ２が建物Ｂ１の死角になっており、自車両Ｖ０から他車両Ｖ１，Ｖ２を直接認識することはできない。 For example, in the situation shown in FIG. 2, the host vehicle V0 is traveling on the road R1 by automatic driving control, and the automatic driving route is set so as to turn right at the intersection I and enter the road R2. The road R1 extends from north to south, and intersects the road R2 extending from east to west at an intersection I. On the road R2, the other vehicle V1 and the other vehicle V2 are traveling west of the intersection I. The other vehicle V1 passes through the intersection I and travels west, and the other vehicle V2 travels east at a position before the intersection I. Other vehicles V1 and V2 are blind spots of building B1 from own vehicle V0, and other vehicles V1 and V2 cannot be directly recognized from own vehicle V0.
そして、自車両Ｖ０の前方には、先行車両である他車両Ｖ３と他車両Ｖ４が道路Ｒ１を自車両Ｖ０と同じ方向（北方向Ｎ）に向かって走行している。自車両Ｖ０と他車両Ｖ３はそれぞれ交差点Ｉの手前に位置し、他車両Ｖ４は、交差点Ｉを既に通過している。また、交差点Ｉの東側には道路Ｒ２を北方向Ｎに向かって横断中の２人の歩行者Ｐが存在している。自車両Ｖ０からは歩行者Ｐが建物Ｂ２の死角になっており、自車両Ｖ０のセンサでは歩行者Ｐを検出することはできない。 Then, in front of the host vehicle V0, the other vehicle V3 and the other vehicle V4, which are the preceding vehicles, are traveling on the road R1 in the same direction (north direction N) as the host vehicle V0. The host vehicle V0 and the other vehicle V3 are respectively positioned in front of the intersection I, and the other vehicle V4 has already passed the intersection I. Further, on the east side of the intersection I, there are two pedestrians P crossing the road R2 in the north direction N. The pedestrian P is a blind spot of the building B2 from the own vehicle V0, and the pedestrian P cannot be detected by the sensor of the own vehicle V0.
図３は、図２に示す状況が反映された比較例のローカルダイナミックマップを示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing a local dynamic map of a comparative example in which the situation shown in FIG. 2 is reflected.
図３に示すローカルダイナミックマップは、自車両Ｖ０が有するセンサによって検出した外界の情報のみを用いて構成したものである。図２と同じ交差点Ｉの右折進入時であるが、自車両Ｖ０のセンサ、例えば、カメラの視野から他車両Ｖ３しか認識できておらず、ローカルダイナミックマップでも交差点Ｉの地図情報に、他車両Ｖ３の情報が加えられたのみである。つまり、自車両Ｖ０のセンサにより検出した他車両Ｖ３の情報のみが、自車両のローカルダイナミックマップに反映されるだけであり、図２に示す他車両Ｖ１、Ｖ２、Ｖ４、及び歩行者Ｐの情報は反映されていない。 The local dynamic map shown in FIG. 3 is constructed using only information on the outside world detected by the sensor of the host vehicle V0. When the vehicle enters a right turn at the same intersection I as in FIG. 2, only the other vehicle V3 can be recognized from the sensor of the host vehicle V0, for example, the camera's field of view, and the other vehicle V3 is included in the map information of the intersection I in the local dynamic map. Only the information of was added. That is, only the information on the other vehicle V3 detected by the sensor of the own vehicle V0 is reflected in the local dynamic map of the own vehicle, and the information on the other vehicles V1, V2, V4 and the pedestrian P shown in FIG. Is not reflected.
図４は、本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図であり、自車両のセンサで検出した情報と車車間通信を用いて他車両から取得した情報により構成したローカルダイナミックマップの例を示している。本実施例１では、図４に示すように、自車両Ｖ０は、他車両Ｖ３および他車両Ｖ２との間で車車間通信Ｃ３，Ｃ２を行い、自車両Ｖ０のセンサのみでは認識できない認識対象（他車両Ｖ２、歩行者Ｐ）の情報を取得している。自車両Ｖ０は、車車間通信で他車両から情報を取得する範囲を自車進行路領域４０内に限定している。つまり、他車両Ｖ２，Ｖ３から自車進行路領域４０内の情報のみを取得し、自車進行路領域４０以外の他の領域の情報は取得しない。 FIG. 4 is a diagram illustrating a local dynamic map according to the first embodiment of the present invention, and an example of a local dynamic map configured by information detected by a sensor of the host vehicle and information acquired from another vehicle using inter-vehicle communication. Show. In the first embodiment, as shown in FIG. 4, the host vehicle V0 performs inter-vehicle communication C3 and C2 between the other vehicle V3 and the other vehicle V2, and is a recognition target that cannot be recognized only by the sensor of the host vehicle V0 ( Information on other vehicle V2, pedestrian P) is acquired. The own vehicle V0 limits the range in which information is acquired from other vehicles through inter-vehicle communication within the own vehicle traveling path region 40. That is, only the information in the own vehicle traveling path area 40 is acquired from the other vehicles V2 and V3, and the information of the other areas other than the own vehicle traveling path area 40 is not acquired.
自車進行路４１は、自動運転の場合には経路計画にしたがって設定され、運転者による運転の場合には、道路に対する自車両の向き、舵角、速度、及び方向指示器の操作状態等の少なくとも一つの情報に基づいて設定される。自車進行路領域４０は、真っ直ぐやカーブなどの道路の形状に応じて設定され、例えば、分岐のない、いわゆる***の道路に対しては道路の形状に沿うように設定され、分岐のある、いわゆる交差点では、分岐した道路も含む交差点の形状に沿うように設定される。 The own vehicle traveling path 41 is set according to the route plan in the case of automatic driving, and in the case of driving by the driver, the direction of the own vehicle with respect to the road, the steering angle, the speed, the operation state of the direction indicator, etc. It is set based on at least one piece of information. The own vehicle traveling path area 40 is set according to the shape of the road such as a straight line or a curve. For example, it is set so as to follow the shape of the road for a so-called single road without a branch, and has a branch. The so-called intersection is set so as to follow the shape of the intersection including the branched road.
ローカルダイナミックマップでは、自車両Ｖ０を含む一定の領域を、複数の矩形のセグメント領域に分割する。そして、自車両、他車両、及び歩行者などの認識対象が、ＧＰＳ座標と対応してそれぞれセグメント領域にマッピングされる。例えば、図３及び図４では、Ａ０〜Ａ４７の４８のセグメント領域に分割される。ローカルダイナミックマップは、図３及び図４に示すように、セグメント領域ごとに番号（Ａ０〜Ａ４７）を付加しており、自車進行路領域４０は、セグメント領域で定めることができる。 In the local dynamic map, a certain area including the host vehicle V0 is divided into a plurality of rectangular segment areas. And recognition objects, such as a self-vehicle, other vehicles, and a pedestrian, are mapped to a segment field corresponding to GPS coordinates, respectively. For example, in FIG.3 and FIG.4, it divides | segments into 48 segment area | regions of A0-A47. As shown in FIGS. 3 and 4, the local dynamic map is assigned numbers (A0 to A47) for each segment area, and the own vehicle traveling path area 40 can be determined by the segment area.
図４には、自車両Ｖ０が交差点Ｉを右折して進入するときの自車進行路４１と自車進行路領域４０が示されている。 FIG. 4 shows the host vehicle traveling path 41 and the host vehicle traveling path area 40 when the host vehicle V0 enters the intersection I by turning right.
自車進行路領域４０は、少なくとも自車両Ｖ０の自車進行路４１を含む複数のセグメント領域の集合であり、本実施例では図４に太破線で示すように、自車進行路４１を含むセグメント領域（Ａ４３、Ａ３５、Ａ２７、Ａ２８、Ａ２０、Ａ２１）の他に、これらの周辺に存在するセグメント領域（Ａ１９、Ａ２２、Ａ２９、Ａ３０、Ａ３６、Ａ３７、Ａ３８、Ａ４４、Ａ４５、Ａ４６）も含むように設定されている。 The own vehicle traveling path area 40 is a set of a plurality of segment areas including at least the own vehicle traveling path 41 of the own vehicle V0. In the present embodiment, as shown by a thick broken line in FIG. In addition to the segment areas (A43, A35, A27, A28, A20, A21), segment areas (A19, A22, A29, A30, A36, A37, A38, A44, A45, A46) existing around these areas are also included. Is set to
図４に示すローカルダイナミックマップは、図２と同じ交差点の右折進入の経路を示すものであり、図３と比較して、自車進行路領域４０内に自車両Ｖ０のセンサでは未検知であった他車両Ｖ２や歩行者Ｐの情報が加えられている。これは、他車両Ｖ２の情報や他車両Ｖ２のセンサにより検出された歩行者Ｐの情報が、車車間通信Ｃ２，Ｃ３で他車両Ｖ２，Ｖ３から自車両Ｖ０に送信され、それを自車両Ｖ０の車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２のメモリＭＥＭ２０に記憶し、ローカルダイナミックマップに反映することで実現している。 The local dynamic map shown in FIG. 4 shows the route of the right turn approach at the same intersection as in FIG. 2, and is not detected by the sensor of the host vehicle V0 in the host vehicle traveling area 40 compared to FIG. In addition, information on other vehicles V2 and pedestrians P is added. This is because the information on the other vehicle V2 and the information on the pedestrian P detected by the sensor of the other vehicle V2 are transmitted from the other vehicles V2 and V3 to the own vehicle V0 through the inter-vehicle communication C2 and C3, and are transmitted to the own vehicle V0. This is realized by storing in the memory MEM20 of the in-vehicle electronic control unit AD-ECU2 and reflecting it in the local dynamic map.
これにより、自車両Ｖ０では死角や視野から見えない歩行者Ｐなどの情報を得ることができ、さらに安全な経路計画を立てることができる。また、交差点Ｉの右折と関係の無い、他車両Ｖ１や他車両Ｖ４の情報を保持、使用しないので、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２のメモリＭＥＭ２０の使用量を削減することができる。 Thereby, in the own vehicle V0, it is possible to obtain information such as a blind spot or a pedestrian P that cannot be seen from the field of view, and a safer route plan can be established. Further, since the information on the other vehicle V1 and the other vehicle V4 that are not related to the right turn at the intersection I is not held and used, the amount of use of the memory MEM20 of the in-vehicle electronic control unit AD-ECU2 can be reduced.
図５は、本発明の実施例１における車車間通信データのメモリへのデータ保存処理を説明するフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart for explaining the data storage process of the inter-vehicle communication data in the memory according to the first embodiment of the present invention.
一定時間経過したかを判断し（ステップＳ１）、定期的に自車両の進行路計算を行う（ステップＳ２）。自車進行路は、（１）車速、舵角、ヨーレート、ウィンカーなどの車両情報、または（２）車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２の経路計画の情報から作成することができる。自車進行路を元にローカルダイナミックマップのセグメント領域の単位で、自車進行路領域の計算を行う（ステップＳ３）。車車間通信により近傍の車両から通信データを取得する（ステップＳ４）。通信データには、近傍の車両の情報や近傍の車両が認識した車両や歩行者等の認識対象に関する情報が、ＧＰＳデータに関連づけされた形で含まれている。 It is determined whether a certain time has passed (step S1), and the traveling path of the host vehicle is periodically calculated (step S2). The own vehicle traveling path can be created from (1) vehicle information such as vehicle speed, rudder angle, yaw rate, winker, or (2) route plan information of the in-vehicle electronic control unit AD-ECU2. Based on the own vehicle traveling path, the own vehicle traveling path area is calculated in the segment area unit of the local dynamic map (step S3). Communication data is acquired from a nearby vehicle by inter-vehicle communication (step S4). The communication data includes information on nearby vehicles and information on recognition targets such as vehicles and pedestrians recognized by nearby vehicles in a form associated with GPS data.
その通信データが自車進行路領域内にあるか否かをＧＰＳデータに基づきローカルダイナミックマップのセグメント領域の領域比較で判断し（ステップＳ５）、領域内に含まれているデータのみを保存データとして生成し（ステップＳ６）、メモリＭＥＭ２０に保存する（ステップＳ７）。 Whether or not the communication data is in the own vehicle traveling path area is determined by comparing the area of the segment area of the local dynamic map based on the GPS data (step S5), and only the data included in the area is stored data. It is generated (step S6) and stored in the memory MEM20 (step S7).
つまり、図５に示すステップＳ１からステップＳ３までの処理が、自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部に相当し、ステップＳ４の処理が、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部に相当する。そして、ステップＳ５の処理が、認識対象の情報に基づいて認識対象が進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部に相当し、ステップＳ６とステップＳ７の処理が、認識対象のうち、進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部に相当する。 That is, the process from step S1 to step S3 shown in FIG. 5 corresponds to a travel path area calculation unit that calculates a travel path area based on the travel path of the host vehicle, and the process of step S4 is performed by a sensor of another vehicle. This corresponds to a communication data acquisition unit that acquires communication data including at least one detected information to be recognized by inter-vehicle communication with another vehicle. The process of step S5 corresponds to a recognition target determination unit that determines whether or not the recognition target exists in the traveling path area based on the information of the recognition target, and the processes of step S6 and step S7 are performed. This corresponds to a storage unit that stores information on a recognition target that is determined to be present in the traveling path area among the recognition targets.
本実施例１の車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２によれば、自車両Ｖ０の自車進行路領域４０に関わる情報のみをメモリＭＥＭ２０に保存し、自車進行路領域４０の領域外の情報は、メモリＭＥＭ２０に保存しない。したがって、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２に保存するメモリ量を削減することができる。また、車車間通信Ｃ２，Ｃ３によって他車両Ｖ２、Ｖ３から自車両Ｖ０に送信される情報の情報量を減らすことができる。 According to the on-vehicle electronic control unit AD-ECU 2 of the first embodiment, only information related to the own vehicle traveling path area 40 of the host vehicle V0 is stored in the memory MEM20, and information outside the own vehicle traveling path area 40 is Not stored in the memory MEM20. Therefore, it is possible to reduce the amount of memory stored in the in-vehicle electronic control unit AD-ECU2. In addition, the amount of information transmitted from the other vehicles V2, V3 to the host vehicle V0 by the inter-vehicle communication C2, C3 can be reduced.
＜実施例２＞
次に、本発明の実施例２について図６を用いて以下に説明する。
図６は、本発明の実施例２における外界認識装置の概略ブロック図である。本実施例において特徴的なことは、実施例１の自車進行路領域部ＡＲＡ１０の一部の機能を、セントラルゲートウェイＣＧＷ５に移した点である。本実施例において、実施例１と同様の構成要素には同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。
<Example 2>
Next, Embodiment 2 of the present invention will be described below with reference to FIG.
FIG. 6 is a schematic block diagram of an external environment recognition apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. What is characteristic in the present embodiment is that a part of the function of the own vehicle traveling path area ARA10 of the first embodiment is moved to the central gateway CGW5. In the present embodiment, the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
本実施例では、自車進行路領域４０は、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２の進行路領域計算部１１にて計算される。自車進行路領域４０は、ローカルダイナミックマップのセグメント領域単位が境界となり、その境界のＧＰＳ座標が算出される。算出された自車進行路領域４０をセントラルゲートウェイＣＧＷ５に通知する。セントラルゲートウェイＣＧＷ５内には、領域比較部１２とデータ選択部１３がある。 In the present embodiment, the own vehicle traveling path area 40 is calculated by the traveling path area calculation unit 11 of the in-vehicle electronic control unit AD-ECU2. In the own vehicle traveling path area 40, the segment area unit of the local dynamic map serves as a boundary, and the GPS coordinates of the boundary are calculated. The calculated own vehicle traveling path area 40 is notified to the central gateway CGW5. Within the central gateway CGW 5, there are an area comparison unit 12 and a data selection unit 13.
車車間通信データは、通信ユニットＴＣＵ３から入力され、セントラルゲートウェイＣＧＷ５に送られる。セントラルゲートウェイＣＧＷ５では、車車間通信データの情報が自車進行路領域４０に関するものであるか、ＧＰＳ座標を用いて領域比較を行い、データ選択部１３にて自車進行路領域４０の領域内データのみが選択される。そして、選択された領域内データのみが通信路３３を用いて車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２に入力される。 The inter-vehicle communication data is input from the communication unit TCU3 and sent to the central gateway CGW5. In the central gateway CGW 5, whether the information of the inter-vehicle communication data is related to the own vehicle traveling path area 40, compares the area using the GPS coordinates, and the data selection unit 13 stores the in-area data of the own vehicle traveling path area 40. Only selected. Then, only the selected in-area data is input to the in-vehicle electronic control unit AD-ECU 2 using the communication path 33.
本実施例によれば、セントラルゲートウェイＣＧＷ５内でデータ選択を行うため、通信路３３の利用帯域を削減することができるという作用効果を有する。 According to the present embodiment, since data selection is performed in the central gateway CGW5, there is an effect that it is possible to reduce the use band of the communication path 33.
＜実施例３＞
次に、本発明の実施例３について図７から図１０を用いて説明する。
実施例３は、複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるかという本発明の二つ目の課題を解決するものであり、重複する情報から信頼度を算出する方法について説明する。
<Example 3>
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
The third embodiment solves the second problem of the present invention on how to improve the reliability of information from a plurality of vehicles, and describes a method for calculating the reliability from overlapping information. .
図７は、本発明の実施例３におけるローカルダイナミックマップを示す図、図８は、本発明の実施例３における認識物の信頼度の計算データを示す図、図９は、本発明の実施例３における外界認識装置の概略ブロック図、図１０は、本発明の実施例３における信頼度計算のフローチャートである。 FIG. 7 is a diagram showing a local dynamic map in the third embodiment of the present invention, FIG. 8 is a diagram showing calculation data of reliability of the recognized object in the third embodiment of the present invention, and FIG. 9 is a diagram showing the embodiment of the present invention. FIG. 10 is a schematic block diagram of an external environment recognition apparatus in FIG. 3, and FIG. 10 is a flowchart of reliability calculation in Embodiment 3 of the present invention.
図７には、自車両Ｖ０が交差点Ｉを右折する状況でかつ自車進行路領域４０内に他車両Ｖ２（第１の他車両）と歩行者Ｐが存在している状況が示されている。そして、自車進行路領域４０の外には他車両Ｖ５（第２の他車両）が存在している。他車両Ｖ５は、自車進行路領域４０に含まれていないので、他車両Ｖ５の情報はメモリＭＥＭ２０に保存されない。図７には、他車両Ｖ５とその検知範囲Ｓ５が破線で示されているが、説明のために便宜的に示したものであり、実際のローカルダイナミックマップには示されない。他車両Ｖ２の検知範囲Ｓ２と他車両Ｖ５の検知範囲Ｓ５のいずれにも歩行者Ｐが入っており、車両Ｖ５と車両Ｖ２のどちらも歩行者Ｐを認識している。 FIG. 7 shows a situation in which the host vehicle V0 turns right at the intersection I and there is another vehicle V2 (first other vehicle) and a pedestrian P in the host vehicle traveling area 40. . And other vehicle V5 (2nd other vehicle) exists outside the own vehicle advancing path area | region 40. FIG. Since the other vehicle V5 is not included in the own vehicle traveling path region 40, the information on the other vehicle V5 is not stored in the memory MEM20. Although the other vehicle V5 and its detection range S5 are shown by broken lines in FIG. 7, they are shown for convenience of explanation and are not shown in the actual local dynamic map. The pedestrian P is in both the detection range S2 of the other vehicle V2 and the detection range S5 of the other vehicle V5, and both the vehicle V5 and the vehicle V2 recognize the pedestrian P.
自車両Ｖ０は、他車両Ｖ２と他車両Ｖ５の双方から車車間通信で歩行者Ｐの情報を受けることができる。これらの複数車両Ｖ２，Ｖ５によってそれぞれ歩行者Ｐが検知されている場合には、１台の車両のみで検知するよりも確度が高くなる。但し、車車間通信で受け取る情報は、それぞれの車両のセンサの性能に依存し、一律でなく、また、誤った情報を含むかもしれない。そこで、複数車両から得られた情報の確度を信頼度という指標で表すこととする。 The host vehicle V0 can receive the information of the pedestrian P by inter-vehicle communication from both the other vehicle V2 and the other vehicle V5. When the pedestrian P is detected by each of the plurality of vehicles V2 and V5, the accuracy is higher than that detected by only one vehicle. However, the information received by inter-vehicle communication depends on the performance of each vehicle sensor, and is not uniform and may include erroneous information. Therefore, the accuracy of information obtained from a plurality of vehicles is represented by an index called reliability.
信頼度の計算では、認識対象が複数の車両で見つかったかどうか、車両と認識対象の距離、という指標から信頼度を算出する。 In the calculation of the reliability, the reliability is calculated from indices such as whether the recognition target is found in a plurality of vehicles and the distance between the vehicle and the recognition target.
図８に交差点右折時(図７)の歩行者の信頼度計算の例を示す。車両Ｖ５と車両Ｖ２はそれぞれ、車両のＩＤ６０、ＧＰＳ座標６２、認識した歩行者のＧＰＳ座標６５、歩行者認識の信頼度のデータ６６を有しており、自車両Ｖ０は、車車間通信でこれらのデータを受け取る。歩行者認識の信頼度は各車両のセンサの認識情報を元に、各車両で独立に付した数値であり、数値が大きい方が信頼度が高くなっている。 FIG. 8 shows an example of the reliability calculation of the pedestrian when turning right at the intersection (FIG. 7). Each of the vehicle V5 and the vehicle V2 has a vehicle ID 60, a GPS coordinate 62, a recognized GPS coordinate 65 of the pedestrian, and a reliability data 66 of the pedestrian recognition. Receive data. The reliability of pedestrian recognition is a numerical value assigned independently for each vehicle based on the recognition information of the sensor of each vehicle, and the higher the numerical value, the higher the reliability.
図８（ａ）、（ｂ）は、歩行者に近い車両Ｖ２の信頼度が歩行者から遠い車両Ｖ５の信頼度よりも高いケースと低いケースをそれぞれ示している。図８（ａ）では、ＧＰＳの座標距離で歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が８５であるのに対し、歩行者Ｐとの距離が遠い車両Ｖ５の信頼度が７２であり、近い車両Ｖ２の方が遠い車両Ｖ５よりも信頼度が高くなっている。このように車両Ｖ２と車両Ｖ５の両方で歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が、距離が遠い車両Ｖ５の信頼度よりも高い場合には、歩行者である確度が高いと判断して、歩行者Ｐの信頼度を上げる計算がなされ、本実施例では、信頼度が９０となっている。 FIGS. 8A and 8B show a case where the reliability of the vehicle V2 close to the pedestrian is higher and lower than the reliability of the vehicle V5 far from the pedestrian. In FIG. 8A, the reliability of the vehicle V2 that is close to the pedestrian P in the GPS coordinate distance is 85, whereas the reliability of the vehicle V5 that is far from the pedestrian P is 72. The near vehicle V2 has higher reliability than the far vehicle V5. Thus, when the pedestrian P is detected in both the vehicle V2 and the vehicle V5 and the reliability of the vehicle V2 that is close to the pedestrian P is higher than the reliability of the vehicle V5 that is far away, the pedestrian is It is determined that the certainty is high, and calculation is performed to increase the reliability of the pedestrian P. In this embodiment, the reliability is 90.
一方、図８（ｂ）では、ＧＰＳの座標距離で歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が４０であるのに対し、歩行者Ｐとの距離が遠い車両Ｖ５の信頼度が６２であり、近い車両Ｖ２の方が遠い車両Ｖ５よりも信頼度が低くなっている。このように車両Ｖ２と車両Ｖ５の両方で歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が、距離が遠い車両Ｖ５の信頼度よりも低い場合には、車両Ｖ２と車両Ｖ５のどちらも歩行者Ｐを認識していることを考慮して、信頼度を低い側の信頼度である４０に合わせる処理が行われる。 On the other hand, in FIG. 8B, the reliability of the vehicle V2 that is close to the pedestrian P in the GPS coordinate distance is 40, whereas the reliability of the vehicle V5 that is far from the pedestrian P is 62. The reliability of the near vehicle V2 is lower than that of the far vehicle V5. Thus, when the pedestrian P is detected in both the vehicle V2 and the vehicle V5 and the reliability of the vehicle V2 that is close to the pedestrian P is lower than the reliability of the vehicle V5 that is far away, the vehicle V2 Considering that both the vehicle V5 and the vehicle V5 recognize the pedestrian P, a process of adjusting the reliability to 40, which is the reliability on the lower side, is performed.
本発明の実施例３の構成図を図９に示す。実施例３は、実施例１の構成に新たに信頼度計算部ＲＣＬＣ５０を追加したことを特徴とする。信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、ローカルダイナミックマップを生成する際に、車車間通信で得た他車両の認識された車両や歩行者等の認識対象の情報に対し、図８に示すような信頼度の計算を行う構成を有する。 FIG. 9 shows a configuration diagram of Embodiment 3 of the present invention. The third embodiment is characterized in that a reliability calculation unit RCLC50 is newly added to the configuration of the first embodiment. When the reliability calculation unit RCLC50 generates a local dynamic map, the reliability calculation unit RCLC50 has a reliability as shown in FIG. 8 with respect to recognition target information such as recognized vehicles and pedestrians of other vehicles obtained by inter-vehicle communication. It has the structure which performs calculation.
信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、その通信データに含まれている他車両の信頼度の情報に基づいて認識対象の信頼度を計算する。通信データには、他車両が認識対象を検出したときの信頼度の情報が含まれている。信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、複数の他車両で同一の認識対象を認識した場合に、複数の他車両のそれぞれの信頼度と、複数の他車両から同一の認識対象までのそれぞれの距離とに基づいて、同一の認識対象の信頼度を計算する。 The reliability calculation unit RCLC50 calculates the reliability of the recognition target based on the reliability information of the other vehicle included in the communication data. The communication data includes information on reliability when the other vehicle detects the recognition target. When the same recognition target is recognized by a plurality of other vehicles, the reliability calculation unit RCLC50 is based on each reliability of the plurality of other vehicles and each distance from the plurality of other vehicles to the same recognition target. Thus, the reliability of the same recognition target is calculated.
本実施例では、信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、同一の認識対象に対して距離が短い第１の他車両と距離が長い第２の他車両が存在する場合に、信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、第２の他車両の信頼度よりも第１の他車両の信頼度の方が高いときは、認識対象の信頼度を第１の他車両の信頼度よりも高い値に設定し、第２の他車両の信頼度よりも第１の他車両の信頼度の方が低いときは、認識対象の信頼度を第１の他車両の信頼度と同じ値に設定する処理を行う。 In the present embodiment, the reliability calculation unit RCLC50, when there is a first other vehicle with a short distance and a second other vehicle with a long distance with respect to the same recognition target, When the reliability of the first other vehicle is higher than the reliability of the second other vehicle, the reliability of the recognition target is set to a value higher than the reliability of the first other vehicle, and the second other vehicle When the reliability of the first other vehicle is lower than the reliability of the vehicle, a process of setting the reliability of the recognition target to the same value as the reliability of the first other vehicle is performed.
図１０は、信頼度計算の方法の一例を説明するフローチャートである。
まず、ローカルダイナミックマップの自車を含む一定の領域に対し、矩形のセグメント領域で座標を分割し、対象セグメント領域の番号を生成する処理が行われる（ステップＳ１０）。例えば、図７では、Ａ０〜Ａ４７の４８のセグメント領域に分割される。そして、自車進行路内の最後セグメントか否かを判断し（ステップＳ１１）、最後セグメントではない場合（ＮＯ）には、セグメント内の情報ソースと認識データを読み出す処理を行う（ステップＳ１２）。
FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of the reliability calculation method.
First, for a certain area including the vehicle of the local dynamic map, a process of dividing the coordinates by the rectangular segment area and generating the number of the target segment area is performed (step S10). For example, in FIG. 7, it is divided into 48 segment areas A0 to A47. And it is judged whether it is the last segment in the own vehicle traveling path (step S11), and when it is not the last segment (NO), the process which reads the information source and recognition data in a segment is performed (step S12).
そして、自車進行路内のセグメント領域について、同一属性の有無の判断を、順番に実行する(ステップＳ１３)。そして、同じセグメント領域内で同じ属性の情報がある（ＹＥＳ）とすると、その属性情報は係数を乗じたα（同一属性カウント）という数値を累算して更新する処理を行う（ステップＳ１４）。 And the judgment of the presence or absence of the same attribute is performed in order about the segment area | region in the own vehicle advancing path (step S13). If there is information with the same attribute in the same segment area (YES), the attribute information is updated by accumulating a numerical value α (same attribute count) multiplied by a coefficient (step S14).
これにより、複数の車両から特定の場所に同じ属性の認識情報が得られた場合の累算を行うことができる。そして、最も距離が遠い車両の信頼度より最も距離が小さい車両の信頼度が大きい場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、確度が高いとして、最も距離が小さい車両の信頼度に、累積係数αの数値を加算して、信頼度の数値を得る（ステップＳ１７）。一方、最も距離が遠い車両の信頼度より最も距離が小さい車両の信頼度が小さい場合には（ステップＳ１６のＮＯ）、確度が高くないとして、最も距離が小さい車両の信頼度そのものとする（ステップＳ１８）。そして、得られた信頼度をローカルダイナミックマップに反映する信頼度書き込みの処理を行う（ステップＳ１９）。 Thereby, accumulation can be performed when recognition information having the same attribute is obtained from a plurality of vehicles at a specific location. If the reliability of the vehicle with the shortest distance is larger than the reliability of the vehicle with the longest distance (YES in step S16), the accuracy is high, and the numerical value of the cumulative coefficient α is set to the reliability of the vehicle with the shortest distance. Addition is performed to obtain a numerical value of reliability (step S17). On the other hand, when the reliability of the vehicle having the shortest distance is smaller than the reliability of the vehicle having the longest distance (NO in step S16), the reliability is not high and the reliability itself of the vehicle having the shortest distance is set (step S16). S18). Then, a reliability writing process for reflecting the obtained reliability in the local dynamic map is performed (step S19).
例えば図８（ａ）に示す例では、歩行者Ｐに近い車両Ｖ２の信頼度８５であり、歩行者Ｐから遠い車両Ｖ５の信頼度７２よりも高いので、累積係数αの値を加え、信頼度９０という値が得られる。一方、図８（ｂ）に示す例では、歩行者Ｐに近い車両Ｖ２の信頼度４０が、歩行者Ｐから遠い車両Ｖ５の信頼度６２より低いので、車両Ｖ２の信頼度４０を用いて、信頼度４０という値が得られる。 For example, in the example shown in FIG. 8A, since the reliability 85 of the vehicle V2 close to the pedestrian P is higher than the reliability 72 of the vehicle V5 far from the pedestrian P, the value of the cumulative coefficient α is added to the reliability. A value of 90 degrees is obtained. On the other hand, in the example shown in FIG. 8B, since the reliability 40 of the vehicle V2 close to the pedestrian P is lower than the reliability 62 of the vehicle V5 far from the pedestrian P, the reliability 40 of the vehicle V2 is used. A value of reliability 40 is obtained.
＜実施例４＞
次に、本発明の実施例４について図１１を用いて説明する。
実施例４は、複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるかという本発明の二つ目の課題を解決するものであり、自車のセンサから得られる座標を用いて補正することにより精度を向上する方法について説明する。
<Example 4>
Next, Embodiment 4 of the present invention will be described with reference to FIG.
The fourth embodiment solves the second problem of the present invention on how to improve the reliability of information from a plurality of vehicles, and corrects using coordinates obtained from the sensor of the own vehicle. A method for improving the accuracy will be described.
例えば、車車間通信で得た他車両の座標や他車両が認識した車両や歩行者の座標は、ＧＰＳデータに基づくものであり、数ｍ程度の誤差が出る場合がある。また、自車両自体のＧＰＳデータも誤差を伴う場合があり、自車両のＧＰＳデータがずれているときは、他車両のＧＰＳデータが正確でも相対的な座標のずれが生じる。 For example, the coordinates of other vehicles obtained by inter-vehicle communication and the coordinates of vehicles and pedestrians recognized by other vehicles are based on GPS data, and an error of about several meters may occur. Also, the GPS data of the own vehicle itself may be accompanied by an error. When the GPS data of the own vehicle is deviated, a relative coordinate deviation occurs even if the GPS data of the other vehicle is accurate.
一方、ステレオカメラなどの車両に搭載するセンサの距離情報の精度は向上しており、自車両から認識対象までの相対距離は高い精度で得ることができる。他車両のセンサにおいても同様で、他車両から認識対象までの相対距離を高い精度で得ることができる。そこで、本実施例では、車両のＧＰＳデータのずれを自車両のセンサの値で補正することで、他車両の認識対象の座標を補正する処理を行う。 On the other hand, the accuracy of distance information of sensors mounted on a vehicle such as a stereo camera is improved, and the relative distance from the host vehicle to the recognition target can be obtained with high accuracy. The same applies to the sensors of other vehicles, and the relative distance from the other vehicles to the recognition target can be obtained with high accuracy. Therefore, in this embodiment, a process for correcting the coordinates of the recognition target of the other vehicle is performed by correcting the deviation of the GPS data of the vehicle with the value of the sensor of the own vehicle.
図１１には、車車間通信Ｃ３にて得られた認識対象の座標に対し、自車両Ｖ０のセンサから得られる座標を用いて補正する例を示す。自車両Ｖ０は車載カメラによって他車両Ｖ３を認識できており、他車両Ｖ３は他車両Ｖ２と歩行者Ｐが認識できている。自車両Ｖ０は、車車間通信Ｃ３で他車両Ｖ３から、他車両Ｖ３と他車両Ｖ２と歩行者Ｐの各ＧＰＳ座標データを受取る。 FIG. 11 shows an example in which the coordinates of the recognition target obtained in the inter-vehicle communication C3 are corrected using the coordinates obtained from the sensor of the host vehicle V0. The host vehicle V0 can recognize the other vehicle V3 by the in-vehicle camera, and the other vehicle V3 can recognize the other vehicle V2 and the pedestrian P. The host vehicle V0 receives the GPS coordinate data of the other vehicle V3, the other vehicle V2, and the pedestrian P from the other vehicle V3 through the inter-vehicle communication C3.
自車両Ｖ０のローカルダイナミックマップでは、自車両Ｖ０からの認識対象の相対座標が正しいことが望ましい。このため、相対座標の精度を向上させる為に、他車両Ｖ３が認識した認識対象のＧＰＳ座標データを補正する。 In the local dynamic map of the host vehicle V0, it is desirable that the relative coordinates of the recognition target from the host vehicle V0 are correct. For this reason, in order to improve the accuracy of the relative coordinates, the GPS coordinate data of the recognition target recognized by the other vehicle V3 is corrected.
自車両Ｖ０と他車両Ｖ３のずれは、自車両Ｖ０のステレオカメラ等のセンサによって距離Δｚと横ずれΔｘが高精度に算出される。したがって、自車両Ｖ０と他車両Ｖ３のＧＰＳ座標のずれが、Δｚ、Δｘとなるよう、他車両Ｖ３のＧＰＳ座標を補正する。そして、その補正量を他車両Ｖ３の認識データの車両Ｖ２と歩行者ＰのＧＰＳ座標に反映させる。これにより、ローカルダイナミックマップ上で他車両Ｖ２と歩行者Ｐは点線の位置から実線の位置にそれぞれ補正される。 Regarding the difference between the host vehicle V0 and the other vehicle V3, the distance Δz and the lateral shift Δx are calculated with high accuracy by a sensor such as a stereo camera of the host vehicle V0. Therefore, the GPS coordinates of the other vehicle V3 are corrected so that the deviation of the GPS coordinates of the host vehicle V0 and the other vehicle V3 becomes Δz and Δx. Then, the correction amount is reflected in the GPS coordinates of the vehicle V2 and the pedestrian P in the recognition data of the other vehicle V3. Thus, the other vehicle V2 and the pedestrian P are corrected from the dotted line position to the solid line position on the local dynamic map.
図１２は、車両Ｖ３と車両Ｖ２と歩行者Ｐの各ＧＰＳ座標とその補正値を示す。ここでは、緯度を＋０．０００１だけ補正する例となっている。補正したＧＰＳ座標がローカルダイナミックマップに反映される。 FIG. 12 shows the GPS coordinates of the vehicle V3, the vehicle V2, and the pedestrian P and their correction values. In this example, the latitude is corrected by +0.0001. The corrected GPS coordinates are reflected in the local dynamic map.
本発明の実施例４の構成図を図１３に示す。実施例４は、実施例１の構成に新たに座標補正部ＣＯＣ（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）５５を追加したことを特徴とする。通信データには、他車両の位置情報と認識対象の位置情報が含まれており、座標補正部ＣＯＣ５５は、自車両Ｖ０の位置情報と自車両Ｖ０のセンサによって検出した他車両の位置情報を用いて、他車両との間の車車間通信により取得した他車両の位置情報を補正する。 FIG. 13 shows a configuration diagram of Embodiment 4 of the present invention. The fourth embodiment is characterized in that a coordinate correction unit COC (Coordinated Correction) 55 is newly added to the configuration of the first embodiment. The communication data includes the position information of the other vehicle and the position information of the recognition target, and the coordinate correction unit COC55 uses the position information of the own vehicle V0 and the position information of the other vehicle detected by the sensor of the own vehicle V0. Then, the position information of the other vehicle acquired by the inter-vehicle communication with the other vehicle is corrected.
座標補正部ＣＯＣ５５は、他車両の補正後の位置情報を用いて、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の位置情報を補正する。具体的には、車車間通信で得られた車両の座標データと、カメラで認識した車両との一致検索を行う一致検索部と、カメラから得た距離(Δｚ)、横ずれ（Δｘ）を元に車両の座標データ、並びにその車両が認識した認識対象（車両・歩行者）のＧＰＳ座標を補正する座標補正部とを有する。 The coordinate correction unit COC55 corrects the position information of at least one recognition target detected by the sensor of the other vehicle, using the corrected position information of the other vehicle. Specifically, based on the coordinate search unit that performs a match search between the vehicle coordinate data obtained by the inter-vehicle communication and the vehicle recognized by the camera, the distance (Δz), and the lateral shift (Δx) obtained from the camera. A coordinate correction unit that corrects the coordinate data of the vehicle and the GPS coordinates of the recognition target (vehicle / pedestrian) recognized by the vehicle.
車両の一致検索には、幾つかの方法が考えられる。
（１）カメラでナンバープレートを撮像し、ナンバープレート上のナンバー情報を認識し、その認識したナンバー情報と、車車間通信で送信される車両データのナンバー情報とを比較する。
（２）カメラで車両の特徴種別を認識し、認識した車の特徴種別（色、形式：普通車・トラック、車種名）や相対速度と、車車間通信で送信される車両の特徴種別や相対速度とを比較する。比較する範囲は、自車の近傍の車両に限定する。
Several methods are conceivable for the vehicle matching search.
(1) The number plate is imaged by the camera, the number information on the number plate is recognized, and the recognized number information is compared with the number information of the vehicle data transmitted by inter-vehicle communication.
(2) The feature type of the vehicle is recognized by the camera, the recognized feature type of the vehicle (color, type: ordinary car / truck, model name) and relative speed, and the feature type and relative of the vehicle transmitted by inter-vehicle communication. Compare speed. The range to be compared is limited to vehicles in the vicinity of the host vehicle.
本発明の実施例４の座標補正のフローチャートを図１４に示す。まず、センサの認識データの有無を判断する（ステップＳ３０）。センサの認識データとは、自車両Ｖ０のセンサが認識したデータであり、例えば、図１１の他車両Ｖ３を指す。次に、自車両Ｖ０のＧＰＳデータを読み出しておく（ステップＳ３１）。他車両Ｖ３との相対距離は、カメラなどのセンサで認識でき、正確に求めることができる。自車両Ｖ０から他車両Ｖ３までの距離（Δｚ）と横ずれ（Δｘ）は、センサの認識結果から計算でき、高精度に求めることができる（ステップＳ３２）。 FIG. 14 shows a flowchart of coordinate correction according to the fourth embodiment of the present invention. First, the presence / absence of sensor recognition data is determined (step S30). The sensor recognition data is data recognized by the sensor of the host vehicle V0, for example, the other vehicle V3 in FIG. Next, GPS data of the host vehicle V0 is read out (step S31). The relative distance to the other vehicle V3 can be recognized by a sensor such as a camera and can be accurately obtained. The distance (Δz) and the lateral shift (Δx) from the host vehicle V0 to the other vehicle V3 can be calculated from the recognition result of the sensor and can be obtained with high accuracy (step S32).
メモリから、車車間通信の情報ソース車両データを読み出し（ステップＳ３３）、センサ認識データと一致性検索を行う（ステップＳ３４）。メモリ内に該当車両が有り（ステップＳ３５のＹＥＳ）、センサ認識データとして該当車両がある場合（ステップＳ３６のＹＥＳ）には、他車両Ｖ３の認識したデータをメモリから読み出し（ステップＳ３７）、自車両Ｖ０のＧＰＳデータに、横ずれΔｘ及び距離Δｚを用いた値と、他車両Ｖ３のＧＰＳデータの差分から、補正値を算出し、他車両Ｖ３の認識データに補正値で補正を行い（ステップＳ３８）、認識データをメモリに書き込む（ステップＳ３９）。 Information source vehicle data for inter-vehicle communication is read from the memory (step S33), and a match search with the sensor recognition data is performed (step S34). If there is a corresponding vehicle in the memory (YES in step S35) and there is a corresponding vehicle as sensor recognition data (YES in step S36), the data recognized by the other vehicle V3 is read from the memory (step S37), and the own vehicle A correction value is calculated from the difference between the GPS data of V0 using the lateral deviation Δx and the distance Δz and the GPS data of the other vehicle V3, and the recognition data of the other vehicle V3 is corrected with the correction value (step S38). The recognition data is written in the memory (step S39).
本フローチャートには、車車間通信での認識データの受信時刻、ＧＰＳデータ取得時刻、センサ（カメラ）での認識データの取得時刻の時刻ずれは含めていないが、自車両、他車両（認識データ）の車速から位置のずれを予測できるため、時刻ずれの補正を掛けることで、取得時刻のずれも対応可能である。 This flowchart does not include the time difference between the reception time of the recognition data in the inter-vehicle communication, the GPS data acquisition time, and the acquisition time of the recognition data in the sensor (camera), but the own vehicle and other vehicles (recognition data) Since the position shift can be predicted from the vehicle speed of the vehicle, it is possible to cope with the shift in the acquisition time by correcting the time shift.
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various designs can be made without departing from the spirit of the present invention described in the claims. It can be changed. For example, the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described. Further, a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment. Furthermore, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
１ 車両
２ 車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ
３ 通信ユニットＴＣＵ（通信データ取得部）
５ セントラルゲートウェイＣＧＷ
６ カメラＣＡＭ
８ ＧＰＳ
１０ 自車進行領域計算部ＡＲＡ
２０ メモリＭＥＭ（記憶部）
２１ 地図
２２ 検知座標
２５ ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ
２７ 地図更新部
３０ 経路計画部ＰＬＮ
３１ 経路計算部
３３ 通信路
３５ データインターフェースＤＩＦ
４０ 自車進行路領域
５０ 信頼度計算部ＲＣＬＣ
５５ 座標補正部ＣＯＣ
Ｖ０ 自車両
Ｖ１〜Ｖ５ 他車両
Ｐ 歩行者
1 Vehicle 2 On-vehicle electronic control unit AD-ECU
3 Communication unit TCU (communication data acquisition unit)
5 Central Gateway CGW
6 Camera CAM
8 GPS
10 Automobile travel area calculation unit ARA
20 Memory MEM (storage unit)
21 Map 22 Detection coordinate 25 Local dynamic map calculation unit LDM
27 Map update unit 30 Path planning unit PLN
31 path calculation unit 33 communication path 35 data interface DIF
40 Own vehicle traveling area 50 Reliability calculation part RCLC
55 Coordinate correction unit COC
V0 Own vehicle V1-V5 Other vehicle P Pedestrian
Claims (7)
他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部と、
前記認識対象の情報に基づいて前記認識対象が前記進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部と、
前記認識対象のうち、前記進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部と、
を有することを特徴とする車載電子制御装置。 A travel path area calculation unit that calculates a travel path area based on the travel path of the host vehicle;
A communication data acquisition unit for acquiring communication data including information of at least one recognition target detected by a sensor of another vehicle by inter-vehicle communication with the other vehicle;
A recognition target determination unit that determines whether or not the recognition target is present in the traveling path region based on the information of the recognition target;
A storage unit that stores information on a recognition target that is determined to be present in the traveling path area among the recognition targets;
An on-vehicle electronic control device comprising:
前記通信データに含まれている前記他車両の信頼度の情報に基づいて前記認識対象の信頼度を計算する信頼度計算部を有することを特徴とする請求項１に記載の車載電子制御装置。 The communication data includes information on reliability when the other vehicle detects the recognition target,
The on-vehicle electronic control device according to claim 1, further comprising a reliability calculation unit that calculates the reliability of the recognition target based on information on reliability of the other vehicle included in the communication data.
前記信頼度計算部は、前記第２の他車両の信頼度よりも前記第１の他車両の信頼度の方が高いときは、前記認識対象の信頼度を前記第１の他車両の信頼度よりも高い値に設定することを特徴とする請求項３に記載の車載電子制御装置。 When there is a first other vehicle having a short distance and a second other vehicle having a long distance with respect to the same recognition target,
When the reliability of the first other vehicle is higher than the reliability of the second other vehicle, the reliability calculation unit determines the reliability of the recognition target as the reliability of the first other vehicle. The in-vehicle electronic control device according to claim 3, wherein a higher value is set.
前記自車両の位置情報と前記自車両のセンサによって検出した他車両の位置情報を用いて、前記他車両との間の車車間通信により取得した前記他車両の位置情報を補正する座標補正部を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の車載電子制御装置。 The communication data includes position information of the other vehicle and position information of the recognition target,
A coordinate correction unit that corrects the position information of the other vehicle acquired by inter-vehicle communication with the other vehicle using the position information of the own vehicle and the position information of the other vehicle detected by the sensor of the own vehicle. The on-vehicle electronic control device according to claim 1, wherein the on-vehicle electronic control device is provided.
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006195641A (en) * | 2005-01-12 | 2006-07-27 | Nissan Motor Co Ltd | Information providing device for vehicle |
| JP2009018623A (en) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Toyota Motor Corp | Travel controller |
| JP2016212663A (en) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 富士重工業株式会社 | Other vehicle position detection device |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006195641A (en) * | 2005-01-12 | 2006-07-27 | Nissan Motor Co Ltd | Information providing device for vehicle |
| JP2009018623A (en) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Toyota Motor Corp | Travel controller |
| JP2016212663A (en) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 富士重工業株式会社 | Other vehicle position detection device |
| JP2016223872A (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-28 | 三菱電機株式会社 | Object Identification Device |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7475466B2 (en) | 2020-02-20 | 2024-04-26 | トムトム グローバル コンテント ベスローテン フエンノートシャップ | High-definition maps used in automated driving systems for autonomous vehicles |
| WO2022208864A1 (en) * | 2021-04-02 | 2022-10-06 | 三菱電機株式会社 | Autonomous travel assistance device |
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