JP2020190414A - Vehicle progress status estimating system, vehicle progress status estimating method, and vehicle progress status estimating program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、駐車場内において、設定された走行経路に沿って自動走行する車両の進行方位を推定する車両進行状態推定システム、車両進行状態推定方法、及び車両進行状態推定プログラムに関する。 The present invention relates to a vehicle traveling state estimation system that estimates the traveling direction of a vehicle that automatically travels along a set traveling route in a parking lot, a vehicle traveling state estimation method, and a vehicle traveling state estimation program.
例えば特開２０１７−１１７１８８号公報（特許文献１）には、駐車場内において車両を自動的に誘導するためのシステムが開示されている。以下、背景技術の説明において括弧内に付される符号は、特許文献１のものである。
For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-117188 (Patent Document 1) discloses a system for automatically guiding a vehicle in a parking lot. Hereinafter, the reference numerals given in parentheses in the description of the background technology are those of
特許文献１に記載されたシステムでは、目的地（例えば、入庫を行う場合には駐車スペース（１１））までのルートとして決定された仮想走行ライン（１４）に沿って車両（１）を自動的に誘導している。このシステムでは、現在位置算出部（４３）が、駐車場（１０）の地図情報と速度センサ（７１）や舵角センサ（７２）によって検出された検出信号とに基づいて車両（１）の現在位置を算出すると共に、実現在位置算出部（７）が、カメラ（３）が撮影した周辺画像の画像データの中から認識されたマーカ（２０）に基づいて車両（１）の実際の現在位置を算出する。そして、現在位置算出部（４３）が算出した車両（１）の現在位置と、実現在位置算出部（７）が算出した車両（１）の実際の現在位置との差に基づいて、仮想走行ライン（１４）に対する車両（１）の位置ずれを補正している。
In the system described in
上記のような車両を自動的に誘導するシステムでは、設定された走行経路に沿って車両を適切に走行させるために、車両の位置ずれを補正する必要があるが、車両の進行方位のずれも補正する必要性が高い。特に、車両が右左折等の進行方位の変更を行う場合に車両の進行方位の誤差が大きいと、車両が設定された走行経路から外れた経路を走行することになる可能性が高くなる。そうすると、車両が他の地物や他の車両等に接近して停止したり、車両が切り返しのために後進したりする必要が生じるなど、円滑な自動走行が妨げられる可能性が生じる。 In the above system that automatically guides the vehicle, it is necessary to correct the misalignment of the vehicle in order to properly drive the vehicle along the set travel route, but the deviation of the traveling direction of the vehicle is also present. There is a high need for correction. In particular, if the error in the traveling direction of the vehicle is large when the vehicle changes the traveling direction such as turning left or right, there is a high possibility that the vehicle will travel on a route deviating from the set traveling route. Then, there is a possibility that smooth automatic driving may be hindered, for example, the vehicle may stop approaching another feature or another vehicle, or the vehicle may need to move backward for turning back.
上記実状に鑑みて、駐車場内で車両の自動走行を行う場合において、駐車場内における車両の自動走行を円滑に行わせることが求められている。 In view of the above situation, when the vehicle is automatically driven in the parking lot, it is required that the vehicle is smoothly driven in the parking lot.
上記に鑑みた車両進行状態推定システムの特徴構成は、
駐車場内において、設定された走行経路に沿って自動走行する車両の進行方位を推定する車両進行状態推定システムであって、
前記車両の進行方位を推定する推定部と、
前記駐車場に設けられた地物の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得部と、
前記車両に搭載された周辺検知センサにより検知された前記車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
前記周辺情報中に含まれる前記地物の認識処理を行う認識部と、を備え、
前記走行経路が、前記車両の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識部が、前記車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物を対象地物として認識し、
前記推定部は、前記車両に対する前記対象地物の相対位置を実相対位置として求めると共に、当該実相対位置と前記対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する進路変更前推定処理を実行する点にある。
The characteristic configuration of the vehicle progress estimation system in view of the above is
It is a vehicle progress estimation system that estimates the direction of travel of a vehicle that automatically travels along a set travel route in a parking lot.
An estimation unit that estimates the traveling direction of the vehicle,
A feature information acquisition unit that acquires feature information including the location information of features provided in the parking lot,
Peripheral information acquisition unit that acquires peripheral information of the vehicle detected by the peripheral detection sensor mounted on the vehicle, and
A recognition unit that performs recognition processing of the feature included in the surrounding information is provided.
When the traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the recognition unit is included in the peripheral information detected before the point where the vehicle should start the change in the traveling direction. Recognize the feature as a target feature and
The estimation unit obtains the relative position of the target feature with respect to the vehicle as an actual relative position, and estimates the traveling direction of the vehicle based on the actual relative position and the feature information about the target feature. The point is to execute the pre-change of course estimation process.
また、上記に鑑みた、車両進行状態推定システムの技術的特徴は、車両進行状態推定方法や車両進行状態推定プログラムにも適用可能であり、そのため、本発明は、そのような方法やプログラムも権利の対象とすることができる。 Further, the technical features of the vehicle traveling state estimation system in view of the above can be applied to a vehicle traveling state estimation method and a vehicle traveling state estimation program. Therefore, the present invention is also entitled to such a method and program. Can be the target of.
その場合における、車両進行状態推定方法の特徴構成は、
駐車場内において、設定された走行経路に沿って自動走行する車両の進行方位を推定する車両進行状態推定方法であって、
前記車両の進行方位を推定する推定ステップと、
前記駐車場に設けられた地物の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得ステップと、
前記車両に搭載された周辺検知センサにより検知された前記車両の周辺情報を取得する周辺情報取得ステップと、
前記周辺情報中に含まれる前記地物の認識処理を行う認識ステップと、を備え、
前記走行経路が、前記車両の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識ステップでは、前記車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物を対象地物として認識し、
前記推定ステップでは、前記車両に対する前記対象地物の相対位置を実相対位置として求めると共に、当該実相対位置と前記対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する進路変更前推定処理を実行する点にある。
In that case, the characteristic configuration of the vehicle progress estimation method is
It is a vehicle progress estimation method that estimates the direction of travel of a vehicle that automatically travels along a set travel route in a parking lot.
An estimation step for estimating the traveling direction of the vehicle and
A feature information acquisition step for acquiring feature information including the position information of the feature provided in the parking lot, and
A peripheral information acquisition step for acquiring peripheral information of the vehicle detected by a peripheral detection sensor mounted on the vehicle, and
A recognition step for performing the recognition process of the feature included in the surrounding information is provided.
When the traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the recognition step is included in the peripheral information detected before the point where the vehicle should start the change in the traveling direction. Recognize the feature as a target feature and
In the estimation step, the relative position of the target feature with respect to the vehicle is obtained as the actual relative position, and the traveling direction of the vehicle is estimated based on the actual relative position and the feature information about the target feature. The point is to execute the pre-change of course estimation process.
また、その場合における、車両進行状態推定プログラムの特徴構成は、
駐車場内において、設定された走行経路に沿って自動走行する車両の進行方位を推定する車両進行状態推定プログラムであって、
前記車両の進行方位を推定する推定機能と、
前記駐車場に設けられた地物の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得機能と、
前記車両に搭載された周辺検知センサにより検知された前記車両の周辺情報を取得する周辺情報取得機能と、
前記周辺情報中に含まれる前記地物の認識処理を行う認識機能と、をコンピュータに実現させ、
前記走行経路が、前記車両の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識機能では、前記車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物を対象地物として認識し、
前記推定機能では、前記車両に対する前記対象地物の相対位置を実相対位置として求めると共に、当該実相対位置と前記対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する進路変更前推定処理を実行する点にある。
In that case, the characteristic configuration of the vehicle progress estimation program is
It is a vehicle progress estimation program that estimates the direction of travel of a vehicle that automatically travels along a set travel route in a parking lot.
An estimation function that estimates the traveling direction of the vehicle and
A feature information acquisition function that acquires feature information including the location information of features provided in the parking lot, and
Peripheral information acquisition function that acquires peripheral information of the vehicle detected by the peripheral detection sensor mounted on the vehicle, and
A computer is realized with a recognition function that performs recognition processing of the feature included in the surrounding information.
When the traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the recognition function includes the peripheral information detected before the point where the vehicle should start the change in the traveling direction. Recognize the feature as a target feature and
In the estimation function, the relative position of the target feature with respect to the vehicle is obtained as an actual relative position, and the traveling direction of the vehicle is estimated based on the actual relative position and the feature information about the target feature. The point is to execute the pre-change of course estimation process.
本構成によれば、進行方向の変更を開始すべき地点の手前の地点において車両の周辺情報を用いて認識処理を行い、当該車両の方位を推定する。そのため、車両が進行方向を変更する前に、車両の進行方位を適切に補正することができる。これにより、車両が進行方向の変更中に、設定された走行経路から外れる可能性を低減することができる。従って本構成によれば、設定された走行経路が車両の進行方向の変更を伴う経路である場合であっても、駐車場内における車両の自動走行を円滑に行わせることができる。 According to this configuration, recognition processing is performed using the peripheral information of the vehicle at a point before the point where the change of the traveling direction should be started, and the direction of the vehicle is estimated. Therefore, the traveling direction of the vehicle can be appropriately corrected before the vehicle changes the traveling direction. As a result, it is possible to reduce the possibility that the vehicle deviates from the set travel path while changing the traveling direction. Therefore, according to this configuration, even when the set traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the automatic traveling of the vehicle in the parking lot can be smoothly performed.
本開示に係る技術のさらなる特徴と利点は、図面を参照して記述する以下の例示的かつ非限定的な実施形態の説明によってより明確になるであろう。 Further features and advantages of the techniques according to the present disclosure will be further clarified by the following illustration of exemplary and non-limiting embodiments described with reference to the drawings.
〔第１実施形態〕
第１実施形態に係る車両進行状態推定システム（車両進行状態推定方法、車両進行状態推定プログラム）について、図面を参照して説明する。図１に示すように、この車両進行状態推定システム１００は、駐車場１内において車両２の入庫及び出庫を自動で行う自動バレー駐車システムに適用される。
[First Embodiment]
The vehicle progress state estimation system (vehicle progress state estimation method, vehicle progress state estimation program) according to the first embodiment will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 1, the vehicle
〔自動バレー駐車システムの概要〕
まず、自動バレー駐車システムの概要について簡単に説明する。
[Overview of automatic valley parking system]
First, the outline of the automatic valley parking system will be briefly explained.
図１には、自動バレー駐車システムが適用される駐車場１の一例が示されている。駐車場１には、駐車枠線Ｌによって区画されて車両２の駐車場所となる駐車スペースＰ３と、駐車スペースＰ３へ入庫される入庫対象の車両２から乗員９が降車する降車スペースＰ１と、駐車スペースＰ３から出庫された出庫対象の車両２に乗員９が乗車する乗車スペースＰ２と、が設けられている。
FIG. 1 shows an example of a
入庫の際には、降車スペースＰ１において車両２から乗員９が降車した後、車両２は、入庫指示に応じて、降車スペースＰ１から空きの駐車スペースＰ３へ自動走行して当該駐車スペースＰ３において自動的に停車（駐車）する。出庫の際には、車両２は、出庫指示に応じて、駐車スペースＰ３から乗車スペースＰ２へ自動走行して当該乗車スペースＰ２において自動的に停車する。入庫指示および出庫指示は、例えば、乗員９による端末装置３の操作によって実現される。端末装置３は、乗員９が携帯している携帯端末であっても良いし、駐車場１に設置された固定端末であっても良い。
At the time of warehousing, after the occupant 9 disembarks from the
〔車両進行状態推定システムの構成〕
このような自動バレー駐車システムにおいて、車両２は、設定された走行経路Ｒに沿って自動走行する。そして、車両進行状態推定システム１００は、駐車場１内において、当該走行経路Ｒに沿って設定された目的地Ｐに向かって自動走行する車両２の位置や進行方位を含む進行状態を推定する。本実施形態において「目的地Ｐ」とは、駐車場１を管理する管制装置１０によって指定される場所である。入庫の際には、空きの駐車スペースＰ３（空きの駐車スペースＰ３が複数存在する場合には、それらのうち何れか）が目的地Ｐとして指定される。出庫の際には、乗車スペースＰ２が目的地Ｐとして指定される。例えば乗車スペースＰ２が使用中であって降車スペースＰ１が空いている場合には、当該降車スペースＰ１が出庫時の目的地Ｐとして指定されてもよい。なお、空きの駐車スペースＰ３が複数存在する場合には、これらのうち何れかを、乗員９が端末装置３の操作により指定するようにしてもよい。また、図１では、降車スペースＰ１及び乗車スペースＰ２が、それぞれ１つずつ設けられている例を示しているが、降車スペースＰ１及び乗車スペースＰ２のそれぞれが複数設けられていてもよい。この場合には、複数の降車スペースＰ１及び複数の乗車スペースＰ２の何れかが、出庫時における目的地Ｐとして指定されるようにしてもよい。或いは、同じ１つのスペースが、降車スペースＰ１と乗車スペースＰ２とで兼用されるようになっていても良い。
[Configuration of vehicle progress estimation system]
In such an automatic valley parking system, the
尚、車両進行状態推定方法は、車両進行状態推定システム１００を構成するハードウェアやソフトウェアを利用して、位置や方位を含む車両進行状態の推定を実行する方法である。また、車両進行状態推定プログラムは、例えば車両進行状態推定システム１００に含まれるコンピュータにおいて実行され、車両進行状態推定機能を実現させるプログラムである。
The vehicle progress estimation method is a method of estimating the vehicle progress state including the position and the direction by using the hardware and software constituting the vehicle
図１〜図３に示すように、車両進行状態推定システム１００（車両進行状態推定方法／車両進行状態推定プログラム）は、車両２の走行を制御する走行制御部２１（走行制御ステップ／走行制御機能）と、車両２の位置及び進行方位を推定する推定部２３（推定ステップ／推定機能）と、目的地Ｐまでの車両２の走行経路Ｒを設定する経路設定部１３（経路設定ステップ／経路設定機能）と、駐車場１内に設けられた地物Ｏの絶対位置情報（位置情報）を含む地物情報を取得する地物情報取得部２４（地物情報取得ステップ／地物情報取得機能）と、車両２に搭載されたカメラＣ（撮影装置）により撮影（検知）された車両２の周辺画像を取得する周辺画像取得部２６（周辺画像取得ステップ／周辺画像取得機能）と、周辺画像中に含まれる地物Ｏの画像認識処理を行う画像認識部２５（画像認識ステップ／画像認識機能）と、を備えている。ここで、カメラＣは、周辺検知センサＳＡの一例である。同様に、周辺画像は周辺情報の一例であり、画像認識処理（画像認識ステップ／画像認識機能）は認識処理（認識ステップ／認識機能）の一例である。
As shown in FIGS. 1 to 3, the vehicle progress state estimation system 100 (vehicle progress state estimation method / vehicle progress state estimation program) has a travel control unit 21 (travel control step / travel control function) that controls the travel of the
ここで、「地物Ｏの絶対位置情報」とは、駐車場１内における地物Ｏの絶対位置を示す情報をいう。「地物Ｏの絶対位置」とは、駐車場１内の地面に固定された固定座標上の位置である。この固定座標は、駐車場１内だけ或いは特定の地域だけに設定された座標でも良いし、緯度及び経度で表される地理座標であっても良い。本実施形態では、駐車場１内における任意の基準位置を原点として設定された座標系を絶対座標系（図４参照）として、地物Ｏの絶対位置を特定している。なお、地物Ｏには、駐車場１の周辺であって周辺検知センサＳＡによって検知可能な範囲に存在するものが含まれてもよい。
Here, the "absolute position information of the feature O" means information indicating the absolute position of the feature O in the
また、地物情報には、地物Ｏの絶対位置情報の他にも、地物Ｏの種類等の情報も含まれている。地物Ｏの種類には、立体地物や平面地物などが含まれる。立体地物としては、道路標識、案内板、縁石ブロック、ガードレール、フェンス、街灯、柱、壁などが含まれる。平面地物としては、道路標示、その他、地面に標示された標示物など、地面に設けられたペイント地物が含まれる。図３には、地物Ｏとして、駐車スペースＰ３を区画する駐車枠線Ｌと、複数の駐車スペースＰ３ごとに設けられて、１つの駐車スペースＰ３を区画する一対の駐車枠線Ｌの間に配置されるマーカＭと、が例示されている。また、地物情報には、この他にも、地物Ｏの向きを示す方位情報、地物Ｏの形状を示す形状情報、地物Ｏの色彩を示す色彩情報、の少なくとも１つが含まれていても良い。 In addition to the absolute position information of the feature O, the feature information also includes information such as the type of the feature O. Types of feature O include three-dimensional features and flat features. Three-dimensional features include road signs, information boards, curb blocks, guardrails, fences, street lights, pillars, walls, and the like. Flat features include road markings and other painted features provided on the ground, such as markings on the ground. In FIG. 3, as a feature O, between a parking frame line L for partitioning a parking space P3 and a pair of parking frame lines L provided for each of a plurality of parking spaces P3 and partitioning one parking space P3. The marker M to be arranged is illustrated. In addition, the feature information includes at least one of directional information indicating the direction of the feature O, shape information indicating the shape of the feature O, and color information indicating the color of the feature O. You may.
本実施形態では、車両進行状態推定システム１００は、駐車場１の全体を制御する管制装置１０と、車両２を制御する車両制御装置２０と、を備えている。管制装置１０及び車両制御装置２０のそれぞれは、プロセッサ（システムＬＳＩ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等）や、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）として構成された演算処理ユニットを含んで構成されている。
In the present embodiment, the vehicle
管制装置１０は、駐車場１に設置されると共に、車両制御装置２０と通信自在に構成されている。管制装置１０は、駐車場１における駐車スペースＰ３の空き状況等を管理する駐車場管理部１１と、駐車場１の地図情報や駐車場１内に設けられた地物Ｏの種類及びその絶対位置情報（絶対位置データ）等の地物情報を記憶するデータ記憶部１２と、を備えている。本例では、上述の経路設定部１３は、管制装置１０に備えられている。但し、このような構成に限定されることなく、経路設定部１３は、車両制御装置２０に備えられていてもよい。
The
駐車場管理部１１は、駐車スペースＰ３を撮影する撮影装置（不図示）や駐車スペースＰ３における車両２の有無を検出するセンサ（不図示）などによって、駐車スペースＰ３の空き状況を管理する。また、駐車場管理部１１は、入庫指示の対象となっている車両２および出庫指示の対象となっている車両２を特定する情報、例えば各車両２の識別情報や位置情報等を管理する。
The parking
データ記憶部１２は、地物Ｏの絶対位置および地物Ｏの種類等の情報を含む地物情報を記憶している。データ記憶部１２は、例えば、揮発性の主記憶装置や不揮発性の補助記憶装置等を含んで構成されている。
The
経路設定部１３は、目的地Ｐまでの車両２の走行経路Ｒを設定する。経路設定部１３は、入庫指示があった場合には、入庫指示の対象となっている車両２が停まっている降車スペースＰ１から入庫先として指定された駐車スペースＰ３までの走行経路Ｒを設定する。経路設定部１３は、出庫指示があった場合には、出庫指示の対象となっている車両２（駐車車両）が駐車している駐車スペースＰ３から乗車スペースＰ２までの走行経路Ｒを設定する。経路設定部１３によって設定される走行経路Ｒは、例えば図１に示すように、車両２の進行方向の変更を伴う経路となる場合がある。換言すれば、走行経路Ｒは、直進走行のみでは目的地Ｐにたどり着けない経路となる場合がある。ここでは、経路設定部１３により設定された走行経路Ｒが、車両２の進行方向の変更を伴う経路である場合に、車両２が進行方向の変更を開始すべき地点の手前の地点を対象地点Ｔとする。車両２が直進走行する場合を除き、十字路及びＴ字路の手前の地点が対象地点Ｔとなり、或いは、カーブの手前の地点が対象地点Ｔとなる。なお、「車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前の地点」とは、当該開始すべき地点から規定距離内の地点、例えば、数メートル以内の地点であり、或いは、車両が当該開始すべき地点に進入する規定時間前の地点、例えば、数秒前の地点である。また、「車両の進行方向の変更」は、車両の走行中にステアリング舵角が規定値以上の状態に移行することにより実行される。ステアリング舵角は、車輪の角度に比例しており、車輪の角度が車両の直進状態を基準として例えば１０°以上傾いた状態が、ステアリング舵角が規定値以上の状態となる。
The
車両制御装置２０は、車両２に設置されると共に、管制装置１０と通信自在に構成されている。車両制御装置２０は、自車の位置に関する自車位置情報を取得する自車位置情報取得部２２を備えている。本例では、上述の走行制御部２１、推定部２３、地物情報取得部２４、周辺画像取得部２６、及び画像認識部２５は、車両制御装置２０に備えられている。
The
走行制御部２１は、各種センサ（不図示）による検出結果に基づいて車両２の走行、操舵、変速、及び停止などを制御する。走行制御部２１は、経路設定部１３から取得した目的地Ｐまでの走行経路Ｒの情報と、自車位置情報取得部２２により取得した自車位置情報と、カメラＣにより撮影された周辺画像情報とに基づいて、目的地Ｐに到着するまでの間、車両２の動作を制御する。
The
自車位置情報取得部２２は、車両２に搭載されたＧＰＳ受信機Ｇ、方位センサＳ１（例えば車両２の旋回角度を検出するジャイロセンサ）、及び回転センサＳ２（例えば車輪の回転速度を検出する車輪速センサ）等を用いて、自車位置情報を取得する。
The own vehicle position
地物情報取得部２４は、管制装置１０のデータ記憶部１２から地物情報を取得する。上述のように、地物情報には、地物Ｏの絶対位置情報及び地物Ｏの種類情報等が含まれている。
The feature
周辺画像取得部２６は、車両２に搭載されたカメラＣにより撮影された車両２の周辺画像を取得する。図３に示すように、本実施形態では、車両２の進行方向を基準として、当該車両２の左側周辺および右側周辺が、カメラＣによって撮影される。図３において仮想線（二点鎖線）で示されるエリアは、カメラＣの撮影エリアＣＡである。本実施形態では、カメラＣは、車両２の側方を撮影するサイドカメラである。車両２には、前方を撮影するフロントカメラや後方を撮影するバックカメラ等も搭載されている場合があり、これらをカメラＣとして利用してもよい。
The peripheral
画像認識部２５は、周辺画像取得部２６が取得した周辺画像から、当該周辺画像中に含まれる地物Ｏの画像認識処理を行う。そして、画像認識部２５は、認識した地物Ｏの周辺画像中における位置の認識も行う。後述するように、周辺画像中における地物Ｏの位置に基づいて、車両２と地物Ｏとの相対位置を求めることができる。また、画像認識部２５は、画像認識処理によって、周辺画像中に含まれる地物Ｏの種類を判別する。
The
推定部２３は、車両２が目的地Ｐまで自動走行する間、当該車両２の位置及び進行方位のうち少なくとも進行方位を推定する推定処理を行う。本例では、推定部２３は、車両２の位置及び進行方位の双方を推定する。図５及び図６に示すように、本実施形態では、平面視における車両２の中心位置等、規定の位置を自車基準点２ｆとし、当該自車基準点２ｆを「車両２の位置」とする。また、車両２から前方に向かう方位（方向）を「車両２の進行方位」とする。より具体的には、車両２の車体の前後方向に沿って前方に向かう方向を「車両２の進行方位」とする。
While the
「車両２の位置」は、車両２を基準とし自車基準点２ｆを原点として定められたローカル座標系においては、（０，０）となる（図５参照）。また、駐車場１における任意の基準点を原点として定められた絶対座標系における「車両２の位置」を（Ｘｆ，Ｙｆ）とする（図６参照）。図６中の（Ｘｆ，Ｙｆ）は、推定部２３によって推定処理が実行された後の車両２の位置を示し、以下では、これを推定位置（Ｘｆ，Ｙｆ）と称することがある。
The "position of the
本実施形態では、「車両２の進行方位」は、ローカル座標系においては、Ｙ´軸に沿う方向であり、Ｘ´軸を基準とすると、「９０°」となる（図５参照）。また、「車両２の進行方位」は、絶対座標系においては、後述する実相対方位θｆに９０°を加算して算出された値であり（θｆ＋９０°）、図６中において「θａ」で示されている。図６中の「θａ」は、推定部２３によって推定処理が実行された後の車両２の進行方位を示し、以下では、これを推定進行方位θａと称することがある。なお、本明細書においては、方位は、平面視（Ｘ−Ｙ座標）での角度と同義であるものとし、方位を角度によって表現するものとする。
In the present embodiment, the "traveling direction of the
ここで、このような自動バレー駐車システムにおいて、経路設定部１３によって設定される走行経路Ｒは、上述のように、車両２の進行方向の変更を伴う経路となる場合がある。車両２が右左折等の進行方位の変更を行う場合に、車両２の位置や進行方位の誤差、特に進行方位の誤差が大きいと、車両２が走行経路Ｒから外れた経路を走行することになる可能性が高くなる。そうすると、車両が他の地物や他の車両等に接近して停止したり、車両が切り返しのために後進したりする必要が生じるなど、円滑な自動走行が妨げられる可能性が生じる。
Here, in such an automatic valley parking system, the traveling route R set by the
そこで、この車両進行状態推定システム１００においては、画像認識部２５が、車両２が進行方向の変更を開始すべき地点の手前の地点である対象地点Ｔにおいて撮影された周辺画像中に含まれる地物Ｏを対象地物ＯＴとして認識する。そして、図４〜図６に示すように、推定部２３は、車両２に対する対象地物ＯＴの相対位置を実相対位置（Ｘ´，Ｙ´）として求めると共に、当該実相対位置（Ｘ´，Ｙ´）と対象地物ＯＴについての地物情報とに基づいて、車両２の位置（Ｘｆ，Ｙｆ）及び進行方位θａを推定する進路変更前推定処理を実行する。すなわち本実施形態では、推定部２３は、進路変更前推定処理において、実相対位置（Ｘ´，Ｙ´）と対象地物ＯＴについての地物情報とに基づいて、車両２の進行方位θａに加えて、車両２の位置（Ｘｆ，Ｙｆ）を推定する。なお、対象地点Ｔにおける周辺画像の撮影は、車両２が走行中に行っても良いし、車両２が一時停止中に行っても良い。前者の場合、走行制御部２１は、対象地点Ｔにおいて車両２を停止させることなく走行経路Ｒに沿って走行させる。後者の場合、走行制御部２１は、対象地点Ｔにおいて車両２を一時停止させる。
Therefore, in the vehicle
このような車両進行状態推定システム１００によれば、進行方向の変更を開始すべき地点の手前の地点において車両２の周辺画像を用いて画像認識処理を行い、当該車両２の方位を推定するため、車両２が進行方向を変更する前に、車両２の進行方位θａを適切に補正することができる。これにより、車両２の進行方向の変更を、設定された走行経路Ｒから外れる可能性を低減することができる。また、本実施形態では、車両２の進行方位θａに加えて位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を推定するため、車両２が進行方向を変更する直前において、車両２の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）についても適切に補正することができる。従って、設定された走行経路Ｒが車両２の進行方向の変更を伴う経路である場合であっても、駐車場１内における車両２の自動走行を円滑に行わせることができる。
According to such a vehicle traveling
本実施形態では、経路設定部１３により設定された走行経路Ｒが、車両２の進行方向の変更を伴わない経路である場合には、走行制御部２１は、目的地Ｐに到着するまで車両２を一時停止させることなく走行させる場合も有り得る。但し、通常は、少なくとも目的地Ｐとしての駐車スペースＰ３や乗車スペースＰ２等への車両２の進入前には、一時停止が行われる。また、他の走行中車両等との接触を避けるための一時停止等、進行方向の変更とは関係なく一時停止が行われる場合もある。これらの一時停止中にも、周辺画像中に含まれる地物Ｏを対象地物ＯＴとして認識し、それに基づく車両２の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）および進行方位θａの推定処理を実行してもよい。
In the present embodiment, when the travel route R set by the
本実施形態では、推定部２３は、対象地物ＯＴについての位置情報（地物情報）に示される対象地物ＯＴの絶対位置（Ｘ，Ｙ）に対して、実相対位置（Ｘ´，Ｙ´）に示される位置関係となる位置及び方位を、車両２の位置（Ｘｆ，Ｙｆ）及び進行方位θａとして推定するように、進路変更前推定処理を実行する。換言すれば、推定部２３は、対象地物ＯＴの絶対位置（Ｘ，Ｙ）と実相対位置（Ｘ´，Ｙ´）とに基づいて、車両２の位置（Ｘｆ，Ｙｆ）及び進行方位θａを推定する。
In the present embodiment, the
本実施形態では、画像認識部２５は、複数の地物Ｏを対象地物ＯＴとして認識し、推定部２３は、複数の対象地物ＯＴのそれぞれについての実相対位置（Ｘ´，Ｙ´）と絶対位置（Ｘ，Ｙ）とに基づいて、進路変更前推定処理を実行する。図３に示す例では、車両２が対象地点Ｔにある状態おいて、一対の対象地物ＯＴが、車両２の走行経路Ｒを挟んで両側に分かれて配置されている。以下では、当該一対の対象地物ＯＴのうち走行経路Ｒを挟んで一方側（図中左側）に配置されるものを第１対象地物ＯＴ１、他方側（図中右側）に配置されるものを第２対象地物ＯＴ２として、これら一対の対象地物ＯＴを対象として実行する進路変更前推定処理について説明する。
In the present embodiment, the
〔進路変更前推定処理〕
図４〜図６を参照して、進路変更前推定処理について説明する。図４は、絶対座標系における対象地物ＯＴの絶対位置（Ｘ,Ｙ）を示している。図５は、車両２を基準としたローカル座標系における車両２に対する対象地物ＯＴの実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）を示している。図６は、ローカル座標系において求められた対象地物ＯＴの実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）を絶対座標系に当てはめて、車両２の推定位置（Ｘｆ,Ｙｆ）および推定進行方位θａを演算する場合の説明図である。
[Estimation processing before changing course]
The pre-change course estimation process will be described with reference to FIGS. 4 to 6. FIG. 4 shows the absolute positions (X, Y) of the target feature OT in the absolute coordinate system. FIG. 5 shows the actual relative positions (X', Y') of the target feature OT with respect to the
進路変更前推定処理では、図３に示すように、車両２が対象地点Ｔにある場合に、画像認識部２５により認識された対象地物ＯＴ（第１対象地物ＯＴ１及び第２対象地物ＯＴ２）についての、図４に示されるような絶対位置（Ｘ,Ｙ）の情報を取得する。この絶対位置（Ｘ,Ｙ）の情報は、データ記憶部１２から取得することができる。図示の例では、第１対象地物ＯＴ１の絶対位置が、（Ｘ１,Ｙ１）となっており、第２対象地物ＯＴ２の絶対位置が、（Ｘ２,Ｙ２）となっている。なおここでは、図示するように、対象地物ＯＴの中心位置等、規定の位置を基準位置として、当該対象地物ＯＴの位置を特定するものとする。
In the pre-course change estimation process, as shown in FIG. 3, when the
図５に示すように、進路変更前推定処理では、車両２が対象地点Ｔにある場合に、画像認識部２５により認識された対象地物ＯＴ（第１対象地物ＯＴ１及び第２対象地物ＯＴ２）の実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）を求める。この実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）は、カメラＣにより撮影された車両２の周辺画像に基づいて求めることができる。具体的には、カメラＣの撮影方向及び画角に基づいて、周辺画像中の位置（周辺画像中の各画素の位置）とカメラＣとの位置関係とは一義的に定まる。従って、対象地物ＯＴの画像中での位置に基づいて、車両２と対象地物ＯＴとの実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）を求めることができる。本実施形態では、進路変更前推定処理では、車両２を基準として定められたローカル座標系において（図５参照）、自車基準点２ｆに対する対象地物ＯＴの、Ｘ´軸方向における位置とＹ´軸方向における位置とを求める。ローカル座標系におけるＸ´軸は、車両２の横幅方向に沿って配置されており、Ｙ´軸は、車両２の前後方向に沿って配置されている。
As shown in FIG. 5, in the pre-course change estimation process, when the
図示の例では、第１対象地物ＯＴ１は、自車基準点２ｆからＸ´軸方向にＸ´１離れた位置に配置され、Ｙ´軸方向にＹ´１離れた位置に配置されている。すなわち、第１対象地物ＯＴ１のローカル座標系における位置が、（Ｘ´１,Ｙ´１）となっている。また、第２対象地物ＯＴ２は、自車基準点２ｆからＸ´軸方向にＸ´２離れた位置に配置され、Ｙ´軸方向にＹ´２離れた位置に配置されている。すなわち、第２対象地物ＯＴ２のローカル座標系における位置が、（Ｘ´２,Ｙ´２）となっている。
In the illustrated example, the first target feature OT1 is arranged at a position X'1 away from the
〔推定進行方位の算出〕
図６に示すように、進路変更前推定処理では、一対の対象地物ＯＴ（第１対象地物ＯＴ１及び第２対象地物ＯＴ２）に基づいて、絶対座標系における基準方位となる絶対方位θ０を算出する。本例では、走行経路Ｒを挟んで互いに両側に分かれて配置された第１対象地物ＯＴ１と第２対象地物ＯＴ２とを結ぶ線の延在方位が、絶対方位θ０となる。但し、絶対方位θ０の算出は、走行経路Ｒの一方側のみに配置された複数の対象地物ＯＴに基づいて算出してもよい。また、１つの対象地物ＯＴが絶対方位θ０を示す絶対方位情報を有していてもよい。この場合には、絶対方位θ０を示す絶対方位情報はデータ記憶部１２に記憶され、進路変更前推定処理では、当該絶対方位情報をデータ記憶部１２から取得するようにしてもよい。
[Calculation of estimated traveling direction]
As shown in FIG. 6, in the pre-change course estimation process, the absolute bearing θ0, which is the reference orientation in the absolute coordinate system, is based on the pair of target feature OTs (first target feature OT1 and second target feature OT2). Is calculated. In this example, the extending direction of the line connecting the first target feature OT1 and the second target feature OT2, which are arranged on both sides of the traveling path R, is the absolute direction θ0. However, the absolute bearing θ0 may be calculated based on a plurality of target feature OTs arranged only on one side of the traveling path R. Further, one target feature OT may have absolute bearing information indicating an absolute bearing θ0. In this case, the absolute azimuth information indicating the absolute azimuth θ0 may be stored in the
次に、進路変更前推定処理では、絶対方位θ０に対する車両２の実相対方位θｆを求める。換言すれば、絶対方位θ０に対する車両２の傾き角を求める。図５に示すように、第１対象地物ＯＴ１の実相対位置（Ｘ´１,Ｙ´１）および第２対象地物ＯＴ２の実相対位置（Ｘ´２,Ｙ´２）は既知である。そのため、図６に示すように、第１対象地物ＯＴ１と車両２（自車基準点２ｆ）との、車両幅方向の距離（Ｘ´１）および車両前後方向の距離（Ｙ´１）も既知である。また、第２対象地物ＯＴ２と車両２（自車基準点２ｆ）との、車両幅方向の距離（Ｘ´２）および車両前後方向の距離（Ｙ´２）も既知である。すなわち、図６に示すように、実相対方位θｆは、“（Ｙ´１−Ｙ´２の絶対値）／（Ｘ´１＋Ｘ´２）”のアークタンジェントとして算出することができる。そして、進路変更前推定処理では、実相対方位θｆに９０°を加算することにより、車両２の実際の進行方位の推定値である推定進行方位θａを算出することができる（θａ＝θｆ＋９０°）。
Next, in the pre-course change estimation process, the actual relative bearing θf of the
〔推定位置の算出〕
図６に示すように、進路変更前推定処理では、車両２に対する対象地物ＯＴ（第１対象地物ＯＴ１又は第２対象地物ＯＴ２）の実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と、実相対方位θｆと、対象地物ＯＴ（第１対象地物ＯＴ１又は第２対象地物ＯＴ２）の絶対位置（Ｘ,Ｙ）と、に基づいて、車両２の推定位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を算出する。進路変更前推定処理では、例えば、第１対象地物ＯＴ１の実相対位置（Ｘ´１,Ｙ´１）と、実相対方位θｆと、第１対象地物ＯＴ１の絶対位置（Ｘ１,Ｙ１）とに基づいて、推定位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を算出する。この推定位置（Ｘｆ,Ｙｆ）の算出は、第２対象地物ＯＴ２の実相対位置（Ｘ´２,Ｙ´２）と実相対方位θｆと第２対象地物ＯＴ２）の絶対位置（Ｘ２,Ｙ２）とに基づいても行うことができる。
[Calculation of estimated position]
As shown in FIG. 6, in the pre-course change estimation process, the actual relative positions (X', Y') of the target feature OT (first target feature OT1 or second target feature OT2) with respect to the
以上のようにして、車両進行状態推定システム１００は、進路変更前推定処理を実行する。このような進路変更前推定処理を実行することにより、設定された走行経路Ｒが車両２の進行方向の変更を伴う経路である場合であっても、駐車場１内における車両２の自動走行を円滑に行わせることができる。
As described above, the vehicle
〔通常推定処理〕
本実施形態では、車両進行状態推定システム１００は、対象地点Ｔにおいて実行する進路変更前推定処理に加えて、対象地点Ｔ以外の地点において通常推定処理を実行する。
[Normal estimation processing]
In the present embodiment, the vehicle
この場合、車両進行状態推定システム１００においては、画像認識部２５は、対象地点Ｔ以外の地点において撮影された周辺画像中に含まれる地物Ｏを副対象地物Ｏｓとして認識する。そして、推定部２３は、車両２に対する副対象地物Ｏｓの相対位置を副相対位置として求めると共に、当該副相対位置と地物Ｏについての地物情報とに基づいて、車両２の進行方位を推定することなく車両２の位置を推定する通常推定処理を実行する。これにより、対象地点Ｔ以外の地点では、周辺画像の画像認識結果に基づく進行方位の推定を行わず、位置の推定のみを行うことで、車両２の自動走行を円滑に行わせつつ、車両進行状態推定システム１００の処理負担を軽減することができる。なお、対象地点Ｔ以外の地点においても、自車位置情報取得部２２が方位センサＳ１から取得した情報等に基づく車両２の進行方位の推定は行われる。
In this case, in the vehicle
〔入庫処理／出庫処理〕
次に、図７及び図８に基づいて、入庫処理又は出庫処理を実行する際の手順について説明する。なお、入庫処理は入庫指示があった場合に開始され、出庫処理は出庫指示があった場合に開始される。入庫指示及び出庫指示は、例えば、乗員９による端末装置３の操作によって行われる（図１参照）。
[Receiving / issuing processing]
Next, a procedure for executing the warehousing process or the warehousing process will be described with reference to FIGS. 7 and 8. The warehousing process is started when a warehousing instruction is given, and the warehousing process is started when a warehousing instruction is given. The warehousing instruction and the warehousing instruction are given, for example, by the operation of the terminal device 3 by the occupant 9 (see FIG. 1).
図７に示すように、入庫処理又は出庫処理の開始後は、目的地Ｐまでの走行経路Ｒを設定すると共に当該目的地Ｐに向かって車両２の走行を開始させる（＃１０）。目的地Ｐまでの間、対象地点Ｔ以外の地点では、通常推定処理の実行により、車両２の位置を継続的に推定する（＃２０）。目的地Ｐに到着した場合には（＃３０：Ｙｅｓ）、目的地Ｐにおいて車両２を停車させる（＃１１０）。目的地Ｐに到着するまでは（＃３０：Ｎｏ）、車両２が対象地点Ｔに到達したか否かを継続的に判定する（＃４０）。
As shown in FIG. 7, after the start of the warehousing process or the warehousing process, the traveling route R to the destination P is set and the
車両２が対象地点Ｔに到達した場合には（＃４０：Ｙｅｓ）、当該車両２の周辺画像を取得する（＃６０）。図示の例では、車両２の周辺画像を取得する前に、車両２を一時停止させている（＃５０）。但し、上述のように、車両２が対象地点Ｔで走行中の状態において周辺画像を取得するようにしても良い。周辺画像の取得後は（＃６０）、周辺画像中に含まれる地物Ｏを対象地物ＯＴとして認識する（＃７０）。そして、進路変更前推定処理を実行する（＃８０）。
When the
図８に示すように、進路変更前推定処理では、対象地物ＯＴの絶対位置（Ｘ,Ｙ）を示す絶対位置情報を取得し（＃８１）、この絶対位置（Ｘ,Ｙ）に基づいて、絶対座標系における基準方位となる絶対方位θ０を算出する（＃８２）。そして、車両２を基準とするローカル座標系において、対象地物ＯＴの車両２に対する位置である実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）を演算し（＃８３）、この実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）に基づき、絶対方位θ０に対する車両２の実相対方位θｆを演算する（＃８４）。また、実相対方位θｆに基づいて、車両２から前方に向かう方位である推定進行方位θａを算出することで、車両２の現在の進行方位を推定する（＃８５）。そして、対象地物ＯＴの絶対位置（Ｘ,Ｙ）及び実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と実相対方位θｆとに基づき車両２の推定位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を算出することで、車両２の現在の位置を推定する（＃８６）。
As shown in FIG. 8, in the pre-change course estimation process, absolute position information indicating the absolute position (X, Y) of the target feature OT is acquired (# 81), and based on this absolute position (X, Y). , The absolute azimuth θ0, which is the reference azimuth in the absolute coordinate system, is calculated (# 82). Then, in the local coordinate system with respect to the
図７に示すように、進路変更前推定処理の実行後は、当該進路変更前推定処理の実行により推定した車両２の推定位置（Ｘｆ,Ｙｆ）および推定進行方位θａに基づいて、右左折等の車両２の進行方向の変更を行う（＃９０）。その後、目的地Ｐに到着した場合には（＃１００：Ｙｅｓ）、目的地Ｐにおいて車両２を停車させる（＃１１０）。目的地Ｐに到着するまでは（＃１００：Ｎｏ）、上記のステップ４０〜ステップ１００を繰り返し行う。
As shown in FIG. 7, after the execution of the pre-course change estimation process, a right / left turn or the like is performed based on the estimated position (Xf, Yf) and the estimated traveling direction θa of the
〔第２実施形態〕
次に、第２実施形態に係る車両進行状態推定システム（車両進行状態推定方法、車両進行状態推定プログラム）について説明する。本実施形態では、上記第１実施形態に比べて、対象地物ＯＴが絶対方位θ０を示す絶対方位情報を有している点で異なる。以下、本実施形態について、第１実施形態と異なる点を主に説明する。特に説明しない点については、上記第１実施形態と同様であり、上記第１実施形態の場合と同様の参照符号を用いる。
[Second Embodiment]
Next, the vehicle progress state estimation system (vehicle progress state estimation method, vehicle progress state estimation program) according to the second embodiment will be described. The present embodiment is different from the first embodiment in that the target feature OT has absolute bearing information indicating the absolute bearing θ0. Hereinafter, the differences between the present embodiment and the first embodiment will be mainly described. The points not particularly described are the same as those of the first embodiment, and the same reference numerals as those of the first embodiment are used.
本実施形態では、地物情報には、駐車場１内の地表面に設けられた帯状標示についての駐車場１内での位置（絶対位置（Ｘ、Ｙ））を示す位置情報（絶対位置情報）及び方位（絶対方位θ０）を示す方位情報（絶対方位情報）が含まれている。本例では、帯状標示の延在方位が、絶対座標系における絶対方位θ０となる。図９には、このような絶対位置情報及び絶対方位情報を有する地物Ｏとして、一時停止線Ｎと駐車枠線Ｌとが例示されている。なお、帯状標示は、帯状地物の一例である。
In the present embodiment, the feature information includes the position information (absolute position information) indicating the position (absolute position (X, Y)) in the
本実施形態では、車両２の周辺を撮影するカメラＣには、当該車両２の前方を撮影するフロントカメラと当該車両２の側方を撮影するサイドカメラとが含まれている。図９に示すように、車両２の前方および両側方が、カメラＣによる撮影エリアＣＡとなっている。
In the present embodiment, the camera C for photographing the periphery of the
本実施形態では、画像認識部２５が、対象地点Ｔにおいて撮影された周辺画像中に含まれる帯状標示（一時停止線Ｎ、駐車枠線Ｌ）を第３対象地物ＯＴ３として認識する。
In the present embodiment, the
そして本実施形態では、対象地物ＯＴが第３対象地物ＯＴ３（帯状標示Ｎ、Ｌ）である場合、推定部２３は、進路変更前推定処理において、車両２に対する第３対象地物ＯＴ３（帯状標示Ｎ、Ｌ）の相対位置を実相対位置（例えば、（Ｘ´３,Ｙ´３））として求めると共に、車両２の第３対象地物ＯＴ３（帯状標示Ｎ、Ｌ）の延在方位（絶対方位θ０）に対する方位を実相対方位θｆとして求め、当該実相対位置（Ｘ´３,Ｙ´３）と、当該実相対方位θｆと、第３対象地物ＯＴ３（帯状標示Ｎ、Ｌ）についての地物情報に含まれる絶対位置情報（位置情報）及び絶対方位情報（方位情報）とに基づいて、車両２の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）及び進行方位θａを推定する。
Then, in the present embodiment, when the target feature OT is the third target feature OT3 (belt-shaped markings N, L), the
本実施形態によれば、上記第１実施形態とは異なり、第３対象地物ＯＴ３自体が単独で絶対方位θ０を示す絶対方位情報を有しているため、複数の対象地物ＯＴそれぞれの実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）に基づいて絶対方位θ０を算出する処理を省略することができる。 According to the present embodiment, unlike the first embodiment, the third target feature OT3 itself has absolute azimuth information indicating the absolute azimuth θ0 by itself, so that each of the plurality of target feature OTs is actually The process of calculating the absolute bearing θ0 based on the relative positions (X', Y') can be omitted.
〔その他の実施形態〕
次に、車両進行状態推定システム、車両進行状態推定方法、及び車両進行状態推定プログラムのその他の実施形態について説明する。
[Other Embodiments]
Next, a vehicle progress estimation system, a vehicle progress estimation method, and other embodiments of the vehicle progress estimation program will be described.
（１）上記の実施形態では、図３において、対象地点Ｔが十字路の手前の地点である例について説明した。しかし、このような例に限定されることなく、対象地点Ｔは、図１０に示すようにＴ字路の手前の地点であってもよく、図１１に示すようにカーブの手前の地点であってもよい。また、走行経路Ｒと他の道路とが交差する上記のような十字路およびＴ字路の手前の地点以外も、対象地点Ｔとなり得る。例えば図１２に示すように、分岐や合流の無い道路においても、車両２が対向車両９０とすれ違う場合には、走行制御部２１は、車両２を、道路中央を走行させている状態から対向車両９０との接触を避けるように進路変更する場合がある。すなわち、直進状態から進行方向を左側又は右側に傾けるように、車両２の進行方向を変更する。この場合、進行方向を変更する手前の地点が、対象地点Ｔとされる。また、例えば図１３に示すように、湾曲状の道路（例えば駐車場１内の各階への往来を可能とする回転スロープ等）を走行する場合においても、当該湾曲状の道路の手前の地点が、対象地点Ｔとされる。車両進行状態推定システム１００では、これらのような対象地点Ｔにおいて進路変更前推定処理を実行する。なお、これらのような対象地点Ｔにおいても、車両２を走行させた状態のまま進路変更前推定処理を実行してもよいし、車両２を一時停止させた状態で進路変更前推定処理を実行してもよい。
(1) In the above embodiment, an example in which the target point T is a point before the crossroads has been described in FIG. However, without being limited to such an example, the target point T may be a point before the T-junction as shown in FIG. 10, and is a point before the curve as shown in FIG. You may. In addition, the target point T can be a point other than the above-mentioned crossroads and T-junctions where the traveling route R and other roads intersect. For example, as shown in FIG. 12, when the
（２）上記の実施形態では、通常推定処理では、周辺画像の画像認識結果に基づく進行方位の推定を行わない例について説明した。しかし、このような例に限定されることなく、通常推定処理においても、周辺画像の画像認識結果に基づく車両２の進行方位の推定を行う構成としてもよい。
(2) In the above embodiment, an example in which the traveling direction is not estimated based on the image recognition result of the peripheral image in the normal estimation process has been described. However, the present invention is not limited to such an example, and the traveling direction of the
（３）上記の実施形態では、画像認識部２５が複数の地物Ｏを対象地物ＯＴとして認識し、推定部２３が複数の対象地物ＯＴに基づいて進路変更前推定処理を実行する例について説明した。しかし、このような例に限定されることなく、画像認識部２５は、１つの地物Ｏのみを対象地物ＯＴとして認識し、推定部２３は当該１つの対象地物ＯＴに基づいて進路変更前推定処理を実行するようにしてもよい。
(3) In the above embodiment, an example in which the
（４）上記の実施形態では、周辺検知センサとして、可視光を利用したカメラＣ（撮影装置）を用いる例について説明した。しかし、このような例に限定されることなく、周辺検知センサとしては、赤外線や紫外線等の不可視光、各種波長の電磁波、音波などを利用したセンサであってよい。例えば周辺検知センサとして、車両２の周辺の所定範囲に探査波を送信するミリ波レーダ、ソナー、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging）等の各種のセンサを用いることができる。周辺検知センサとしてカメラＣ以外のセンサを用いる場合にも、周辺検知センサは、当該センサの検知対象についての車両２の周辺情報を検知する。この場合、周辺情報中に含まれる前記地物は、当該周辺検知センサにより検知可能な地物とされる。そして、車両進行状態推定システム１００（車両進行状態推定方法／車両進行状態推定プログラム）は、周辺検知センサにより検知された車両２の周辺情報を取得する周辺情報取得部（周辺情報取得ステップ／周辺情報取得機能）と、周辺情報中に含まれる地物Ｏの認識処理を行う認識部（認識ステップ／認識機能）と、を備える。
(4) In the above embodiment, an example in which a camera C (photographing device) using visible light is used as a peripheral detection sensor has been described. However, the peripheral detection sensor is not limited to such an example, and may be a sensor using invisible light such as infrared rays or ultraviolet rays, electromagnetic waves of various wavelengths, sound waves, or the like. For example, as a peripheral detection sensor, various sensors such as a millimeter wave radar, sonar, and LIDAR (Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging) that transmit exploration waves to a predetermined range around the
（５）上記の第１実施形態に係る図３には、対象地物ＯＴが地表面に設けられた識別標示である場合を例として示した。しかし、上記のとおり、地物Ｏには、地表面に設けられた平面地物の他に、立体的な立体地物も含まれる。従って、駐車場内に設けられた各種の立体地物を対象地物ＯＴとして認識する構成としてもよい。また、上記の第２実施形態では、帯状地物の一例として帯状標示を挙げ、当該帯状標示として一時停止線Ｎや駐車枠線Ｌなどのペイント地物を例示した。しかし、このような例に限定されることなく、帯状地物には、地表面に設けられた平面地物の他に、立体的な立体地物も含まれる。そして、立体的な帯状地物には、例えば柱状や筒状等の三次元形状が帯状でない形状であっても、周辺検知センサにより検知される形状が帯状（直線状）であるもの、或いは、周辺検知センサにより検知される形状の一部が帯状（直線状）であるものも含まれる。すなわち、一部に直線状部分を有するものであれば、他の部分が非直線状であっても、帯状地物となり得る。例えば、案内標識、ガードレール、フェンスなどの立体地物も帯状地物となり得る。 (5) FIG. 3 according to the first embodiment shows the case where the target feature OT is an identification mark provided on the ground surface as an example. However, as described above, the feature O includes not only a flat feature provided on the ground surface but also a three-dimensional three-dimensional feature. Therefore, various three-dimensional features provided in the parking lot may be recognized as the target feature OT. Further, in the second embodiment described above, a band-shaped sign is given as an example of the band-shaped feature, and a painted feature such as a pause line N or a parking frame line L is exemplified as the band-shaped sign. However, the strip-shaped feature is not limited to such an example, and includes a three-dimensional three-dimensional feature in addition to the flat feature provided on the ground surface. The three-dimensional strip-shaped feature has a strip-shaped (straight line) shape detected by the peripheral detection sensor even if the three-dimensional shape such as a columnar shape or a tubular shape is not a strip-shaped shape. A part of the shape detected by the peripheral detection sensor is strip-shaped (straight). That is, as long as it has a linear portion in a part, it can be a strip-shaped feature even if the other portion is non-linear. For example, three-dimensional features such as guide signs, guardrails, and fences can also be strip-shaped features.
（６）なお、上述した各実施形態で開示された構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示された構成と組み合わせて適用することも可能である。その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で単なる例示に過ぎない。従って、本開示の趣旨を逸脱しない範囲内で、適宜、種々の改変を行うことが可能である。 (6) The configurations disclosed in each of the above-described embodiments can be applied in combination with the configurations disclosed in other embodiments as long as there is no contradiction. With respect to other configurations, the embodiments disclosed herein are merely exemplary in all respects. Therefore, various modifications can be made as appropriate without departing from the gist of the present disclosure.
〔上記実施形態の概要〕
以下、上記において説明した車両進行状態推定システム、車両進行状態推定方法、及び車両進行状態推定プログラムについて説明する。
[Outline of the above embodiment]
Hereinafter, the vehicle progress estimation system, the vehicle progress estimation method, and the vehicle progress estimation program described above will be described.
駐車場（１）内において、設定された走行経路（Ｒ）に沿って自動走行する車両（２）の進行方位（θａ）を推定する車両進行状態推定システム（１００）であって、
前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定する推定部（２３）と、
前記駐車場（１）に設けられた地物（Ｏ）の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得部（２４）と、
前記車両（２）に搭載された周辺検知センサ（Ｃ）により検知された前記車両（２）の周辺情報を取得する周辺情報取得部（２６）と、
前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）の認識処理を行う認識部（２５）と、を備え、
前記走行経路（Ｒ）が、前記車両（２）の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識部（２５）が、前記車両（２）が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）を対象地物（ＯＴ）として認識し、
前記推定部（２３）は、前記車両（２）に対する前記対象地物（ＯＴ）の相対位置を実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）として求めると共に、当該実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と前記対象地物（ＯＴ）についての前記地物情報とに基づいて、前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定する進路変更前推定処理を実行する。
A vehicle progress estimation system (100) that estimates the traveling direction (θa) of a vehicle (2) that automatically travels along a set traveling route (R) in the parking lot (1).
An estimation unit (23) that estimates the traveling direction (θa) of the vehicle (2), and
The feature information acquisition unit (24) for acquiring feature information including the position information of the feature (O) provided in the parking lot (1), and
Peripheral information acquisition unit (26) that acquires peripheral information of the vehicle (2) detected by the peripheral detection sensor (C) mounted on the vehicle (2), and
A recognition unit (25) that performs recognition processing of the feature (O) included in the peripheral information is provided.
When the traveling route (R) is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle (2), the recognition unit (25) determines a point at which the vehicle (2) should start changing the traveling direction. The feature (O) included in the surrounding information detected in the foreground is recognized as a target feature (OT), and the feature (OT) is recognized.
The estimation unit (23) obtains the relative position of the target feature (OT) with respect to the vehicle (2) as the actual relative position (X', Y'), and the actual relative position (X', Y'). And the feature information about the target feature (OT), the pre-course estimation process for estimating the traveling direction (θa) of the vehicle (2) is executed.
本構成によれば、進行方向の変更を開始すべき地点の手前の地点において車両（２）の周辺情報を用いて認識処理を行い、当該車両（２）の方位（θａ）を推定する。そのため、車両（２）が進行方向を変更する前に、車両（２）の進行方位（θａ）を適切に補正することができる。これにより、車両（２）の進行方向の変更を、設定された走行経路（Ｒ）から外れる可能性を低減することができる。従って本構成によれば、設定された走行経路（Ｒ）が車両（２）の進行方向の変更を伴う経路である場合であっても、駐車場（１）内における車両（２）の自動走行を円滑に行わせることができる。 According to this configuration, recognition processing is performed using the peripheral information of the vehicle (2) at a point before the point where the change of the traveling direction should be started, and the direction (θa) of the vehicle (2) is estimated. Therefore, the traveling direction (θa) of the vehicle (2) can be appropriately corrected before the vehicle (2) changes the traveling direction. As a result, it is possible to reduce the possibility that the change in the traveling direction of the vehicle (2) deviates from the set traveling route (R). Therefore, according to this configuration, even if the set travel route (R) is a route that involves changing the traveling direction of the vehicle (2), the vehicle (2) automatically travels in the parking lot (1). Can be done smoothly.
ここで、
前記推定部（２３）は、前記進路変更前推定処理において、前記実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と前記対象地物（ＯＴ）についての前記地物情報とに基づいて、前記車両（２）の進行方位（θａ）に加えて、前記車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を推定すると好適である。
here,
The estimation unit (23) uses the vehicle (2) based on the actual relative position (X', Y') and the feature information about the target feature (OT) in the pre-course estimation process. ), In addition to the traveling direction (θa), it is preferable to estimate the position (Xf, Yf) of the vehicle (2).
本構成によれば、進行方向の変更を開始すべき手前の地点において車両（２）の周辺情報を用いて認識処理を行い、当該車両（２）の進行方位（θａ）に加えて位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を推定する。そのため、車両（２）が進行方向を変更する前に、車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）についても適切に補正することができる。従って本構成によれば、設定された走行経路（Ｒ）が車両（２）の進行方向の変更を伴う経路である場合であっても、駐車場（１）内における車両（２）の自動走行を更に円滑に行わせることができる。 According to this configuration, recognition processing is performed using the peripheral information of the vehicle (2) at a point before the start of changing the traveling direction, and the position (Xf) is added to the traveling direction (θa) of the vehicle (2). , Yf) is estimated. Therefore, the positions (Xf, Yf) of the vehicle (2) can be appropriately corrected before the vehicle (2) changes the traveling direction. Therefore, according to this configuration, even if the set travel route (R) is a route that involves changing the traveling direction of the vehicle (2), the vehicle (2) automatically travels in the parking lot (1). Can be performed more smoothly.
また、
前記推定部（２３）は、前記対象地物（ＯＴ）についての前記位置情報に示される前記対象地物（ＯＴ）の位置（Ｘ,Ｙ）に対して、前記実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）に示される位置関係となる位置及び方位を、前記車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）及び進行方位（θａ）として推定するように、前記進路変更前推定処理を実行すると好適である。
Also,
The estimation unit (23) has the actual relative position (X', Y) with respect to the position (X, Y) of the target feature (OT) shown in the position information about the target feature (OT). It is preferable to execute the pre-course estimation process so that the positions and directions having the positional relationship shown in') are estimated as the positions (Xf, Yf) and the traveling direction (θa) of the vehicle (2). ..
本構成によれば、対象地物（ＯＴ）についての地物情報に含まれる位置（Ｘ,Ｙ）の情報と、当該対象地物（ＯＴ）についての車両（２）に対する実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と、に基づいて、進路変更前推定処理を適切に実行することができる。従って、車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）及び進行方位（θａ）を高精度に推定することができる。 According to this configuration, the position (X, Y) information included in the feature information about the target feature (OT) and the actual relative position (X') with respect to the vehicle (2) about the target feature (OT). , Y'), and the pre-course change estimation process can be appropriately executed. Therefore, the position (Xf, Yf) and the traveling direction (θa) of the vehicle (2) can be estimated with high accuracy.
また、
前記認識部（２５）は、前記対象地点（Ｔ）以外の地点において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）を副対象地物（Ｏｓ）として認識し、
前記推定部（２３）は、前記車両（２）に対する前記副対象地物（Ｏｓ）の相対位置を副相対位置として求めると共に、当該副相対位置と前記副対象地物（Ｏｓ）についての前記地物情報とに基づいて、前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定することなく前記車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を推定する通常推定処理を実行すると好適である。
Also,
The recognition unit (25) recognizes the feature (O) included in the peripheral information detected at a point other than the target point (T) as a sub-target feature (Os).
The estimation unit (23) obtains the relative position of the sub-target feature (Os) with respect to the vehicle (2) as the sub-relative position, and the sub-relative position and the ground regarding the sub-target feature (Os). It is preferable to execute a normal estimation process for estimating the position (Xf, Yf) of the vehicle (2) without estimating the traveling direction (θa) of the vehicle (2) based on the object information.
車両（２）が進行方向の変更を伴わない直進走行中には、車両（２）は物理的に走行可能な経路を走行しているはずであるため、進行方位の精度は問題となり難い。従って、本構成によれば、車両（２）の走行中には、周辺情報の認識結果に基づく進行方位（θａ）の推定を行わず、位置（Ｘｆ,Ｙｆ）の推定のみを行うことで、車両（２）の自動走行を円滑に行わせつつ、システムの処理負担を軽減できる。 While the vehicle (2) is traveling straight ahead without changing the traveling direction, the accuracy of the traveling direction is unlikely to be a problem because the vehicle (2) should be traveling on a physically traversable route. Therefore, according to this configuration, while the vehicle (2) is traveling, the traveling direction (θa) is not estimated based on the recognition result of the peripheral information, but only the position (Xf, Yf) is estimated. The processing load of the system can be reduced while the automatic running of the vehicle (2) is smoothly performed.
また、
前記認識部（２５）は、複数の前記地物（Ｏ）を前記対象地物（ＯＴ）として認識し、
前記推定部（２３）は、複数の前記対象地物（ＯＴ）のそれぞれについての前記実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と前記地物情報とに基づいて、前記進路変更前推定処理を実行すると好適である。
Also,
The recognition unit (25) recognizes the plurality of the features (O) as the target features (OT), and recognizes the plurality of the features (O) as the target features (OT).
The estimation unit (23) executes the pre-change estimation process based on the actual relative positions (X', Y') and the feature information for each of the plurality of target features (OT). Then it is suitable.
本構成によれば、複数の対象地物（ＯＴ）のそれぞれに関して算出された実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）に基づいて推定処理を実行できるため、より高精度な推定を行うことができる。また本構成によれば、複数の対象地物（ＯＴ）のそれぞれの位置情報に基づいて当該複数の対象地物（ＯＴ）を結ぶ方向を求めることができる。従って、対象地物（ＯＴ）のそれぞれの方位情報が地物情報に含まれていない場合であっても、車両（２）の進行方位（θａ）を高精度に推定することが可能となる。 According to this configuration, since the estimation process can be executed based on the actual relative positions (X', Y') calculated for each of the plurality of target features (OT), more accurate estimation can be performed. .. Further, according to this configuration, it is possible to obtain the direction connecting the plurality of target features (OT) based on the respective position information of the plurality of target features (OT). Therefore, even when the direction information of each target feature (OT) is not included in the feature information, the traveling direction (θa) of the vehicle (2) can be estimated with high accuracy.
また、
一対の前記対象地物（ＯＴ）が、前記走行経路（Ｒ）を挟んで両側に分かれて配置されていると好適である。
Also,
It is preferable that the pair of the target features (OT) are arranged on both sides of the traveling path (R).
本構成によれば、対象地点（Ｔ）の車両（２）に対して、進行方向を基準とする左右両側のそれぞれに、対象地物（ＯＴ）が配置される。従って、これら複数の対象地物（ＯＴ）を用いて、より高精度な進路変更前推定処理を実行することが可能となる。 According to this configuration, the target features (OT) are arranged on the left and right sides of the vehicle (2) at the target point (T) with respect to the traveling direction. Therefore, it is possible to execute a more accurate pre-change course estimation process using these plurality of target features (OT).
また、
前記地物情報には、前記駐車場（１）に設けられた帯状地物（Ｎ、Ｌ）についての前記駐車場（１）内での延在方位（θ０）を示す方位情報が含まれ、
前記対象地物（ＯＴ）が前記帯状地物（Ｎ、Ｌ）である場合、
前記推定部（２３）は、前記進路変更前推定処理において、前記車両（２）の前記帯状地物（Ｎ、Ｌ）の前記延在方位（θ０）に対する相対方位を実相対方位（θｆ）として求め、当該実相対方位（θｆ）と、前記帯状地物（Ｎ、Ｌ）についての前記地物情報に含まれる前記方位情報とに基づいて、前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定すると好適である。
Also,
The feature information includes directional information indicating the extending direction (θ0) in the parking lot (1) for the strip-shaped feature (N, L) provided in the parking lot (1).
When the target feature (OT) is the strip-shaped feature (N, L)
In the pre-change course estimation process, the estimation unit (23) sets the relative orientation of the belt-shaped feature (N, L) of the vehicle (2) with respect to the extension orientation (θ0) as the actual relative orientation (θf). The traveling direction (θa) of the vehicle (2) is estimated based on the actual relative direction (θf) and the direction information included in the feature information about the strip-shaped feature (N, L). Then it is suitable.
本構成によれば、帯状地物（Ｎ、Ｌ）自体が単独で、当該帯状地物（Ｎ、Ｌ）についての方位情報を有しているため、対象地物（ＯＴ）としての帯状地物（Ｎ、Ｌ）を少なくとも１つ画像認識できれば、車両（２）の進行方位（θａ）を高精度に推定することが可能となる。 According to this configuration, since the strip-shaped feature (N, L) itself has the orientation information about the strip-shaped feature (N, L), the strip-shaped feature as the target feature (OT). If at least one image of (N, L) can be recognized, the traveling direction (θa) of the vehicle (2) can be estimated with high accuracy.
また、上記構成において、
前記推定部（２３）は、前記進路変更前推定処理において、前記車両（２）に対する前記帯状地物（Ｎ、Ｌ）の相対位置を実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）として求め、当該実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と、前記帯状地物（Ｎ、Ｌ）についての前記地物情報に含まれる前記位置情報とに基づいて、前記車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）を推定すると好適である。
In addition, in the above configuration
In the pre-change course estimation process, the estimation unit (23) obtains the relative position of the strip-shaped feature (N, L) with respect to the vehicle (2) as an actual relative position (X', Y'), and obtains the actual relative position (X', Y'). The position (Xf, Yf) of the vehicle (2) is determined based on the relative position (X', Y') and the position information included in the feature information about the strip-shaped feature (N, L). It is suitable to estimate.
本構成によれば、帯状地物（Ｎ、Ｌ）自体が単独で、当該帯状地物（Ｎ、Ｌ）についての位置情報及び方位情報を有しているため、対象地物（ＯＴ）としての帯状地物（Ｎ、Ｌ）を少なくとも１つ画像認識できれば、車両（２）の位置（Ｘｆ,Ｙｆ）及び進行方位（θａ）を高精度に推定することが可能となる。 According to this configuration, since the strip-shaped feature (N, L) itself has the position information and the orientation information about the strip-shaped feature (N, L), it can be used as a target feature (OT). If at least one strip-shaped feature (N, L) can be recognized as an image, the position (Xf, Yf) and the traveling direction (θa) of the vehicle (2) can be estimated with high accuracy.
また、
前記車両（２）の進行方向の変更は、前記車両（２）の走行中にステアリング舵角が規定値以上の状態に移行することにより実行される。すなわち、車両（２）の進行方向の変更が行われる地点は道路形状等に関わらず、ステアリング舵角の状態に応じて実際に車両（２）の進行方向が規定以上に変更される地点である。
Also,
The change of the traveling direction of the vehicle (2) is executed by shifting the steering steering angle to a state of a specified value or more while the vehicle (2) is traveling. That is, the point where the traveling direction of the vehicle (2) is changed is a point where the traveling direction of the vehicle (2) is actually changed more than specified according to the state of the steering steering angle regardless of the road shape or the like. ..
上述した車両進行状態推定システムの種々の技術的特徴は、車両進行状態推定方法や車両進行状態推定プログラムにも適用可能である。例えば、車両進行状態推定方法は、上述した車両進行状態推定システムの特徴を備えた方法とすることができる。また、車両進行状態推定プログラムは、上述した車両進行状態推定システムの特徴に対応する機能をコンピュータに実現させることが可能である。当然ながらこれらの車両進行状態推定方法及び車両進行状態推定プログラムも、上述した車両進行状態推定システムの作用効果を奏することができる。さらに、車両進行状態推定システムの好適な態様として例示した種々の付加的特徴を、これら車両進行状態推定方法や車両進行状態推定プログラムに組み込むことも可能であり、当該方法及び当該プログラムはそれぞれの付加的特徴に対応する作用効果も奏することができる。 The various technical features of the vehicle progress estimation system described above can also be applied to a vehicle progress estimation method and a vehicle progress estimation program. For example, the vehicle progress state estimation method can be a method having the features of the vehicle progress state estimation system described above. Further, the vehicle progress state estimation program can realize a function corresponding to the above-mentioned features of the vehicle progress state estimation system in the computer. As a matter of course, these vehicle progress state estimation methods and vehicle progress state estimation programs can also exert the effects of the vehicle progress state estimation system described above. Further, various additional features exemplified as a preferred embodiment of the vehicle progress estimation system can be incorporated into these vehicle progress estimation methods and vehicle progress estimation programs, and the methods and the programs are each added. It is also possible to play an action effect corresponding to a specific feature.
このような車両進行状態推定方法は、
駐車場（１）内において、設定された走行経路（Ｒ）に沿って自動走行する車両（２）の進行方位（θａ）を推定する車両進行状態推定方法であって、
前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定する推定ステップと、
前記駐車場（１）に設けられた地物（Ｏ）の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得ステップと、
前記車両（２）に搭載された周辺検知センサ（Ｃ）により検知された前記車両（２）の周辺情報を取得する周辺情報取得ステップと、
前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）の認識処理を行う認識ステップと、を備え、
前記走行経路（Ｒ）が、前記車両（２）の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識ステップにおいて、前記車両（２）が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）を対象地物（ＯＴ）として認識し、
前記推定ステップでは、前記車両（２）に対する前記対象地物（ＯＴ）の相対位置を実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）として求めると共に、当該実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と前記対象地物（ＯＴ）についての前記地物情報とに基づいて、前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定する進路変更前推定処理を実行する。
Such a vehicle progress estimation method is
It is a vehicle traveling state estimation method that estimates the traveling direction (θa) of a vehicle (2) that automatically travels along a set traveling route (R) in the parking lot (1).
An estimation step for estimating the traveling direction (θa) of the vehicle (2), and
A feature information acquisition step for acquiring feature information including the position information of the feature (O) provided in the parking lot (1), and a feature information acquisition step.
A peripheral information acquisition step for acquiring peripheral information of the vehicle (2) detected by the peripheral detection sensor (C) mounted on the vehicle (2), and
A recognition step for performing recognition processing of the feature (O) included in the surrounding information is provided.
When the traveling route (R) is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle (2), it is detected in the recognition step before the point where the vehicle (2) should start the change in the traveling direction. The feature (O) included in the surrounding information is recognized as a target feature (OT), and is recognized.
In the estimation step, the relative position of the target feature (OT) with respect to the vehicle (2) is obtained as the actual relative position (X', Y'), and the actual relative position (X', Y') and the target are obtained. Based on the feature information about the feature (OT), the pre-course estimation process for estimating the traveling direction (θa) of the vehicle (2) is executed.
また、このような車両進行状態推定プログラムは、
駐車場（１）内において、設定された走行経路（Ｒ）に沿って自動走行する車両（２）の進行方位（θａ）を推定する車両進行状態推定プログラムであって、
前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定する推定機能と、
前記駐車場（１）に設けられた地物（Ｏ）の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得機能と、
前記車両（２）に搭載された周辺検知センサ（Ｃ）により検知された前記車両（２）の周辺情報を取得する周辺情報取得機能と、
前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）の認識処理を行う認識機能と、をコンピュータに実現させ、
前記走行経路（Ｒ）が、前記車両（２）の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識機能において、前記車両（２）が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物（Ｏ）を対象地物（ＯＴ）として認識し、
前記推定機能では、前記車両（２）に対する前記対象地物（ＯＴ）の相対位置を実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）として求めると共に、当該実相対位置（Ｘ´,Ｙ´）と前記対象地物（ＯＴ）についての前記地物情報とに基づいて、前記車両（２）の進行方位（θａ）を推定する進路変更前推定処理を実行する。
In addition, such a vehicle progress estimation program is
It is a vehicle progress estimation program that estimates the traveling direction (θa) of a vehicle (2) that automatically travels along a set traveling route (R) in the parking lot (1).
An estimation function that estimates the traveling direction (θa) of the vehicle (2), and
A feature information acquisition function for acquiring feature information including the position information of the feature (O) provided in the parking lot (1), and
Peripheral information acquisition function that acquires peripheral information of the vehicle (2) detected by the peripheral detection sensor (C) mounted on the vehicle (2), and
A computer is realized with a recognition function for recognizing the feature (O) included in the surrounding information.
When the traveling route (R) is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle (2), the recognition function detects the vehicle (2) before the point where the change in the traveling direction should be started. The feature (O) included in the surrounding information is recognized as a target feature (OT), and is recognized.
In the estimation function, the relative position of the target feature (OT) with respect to the vehicle (2) is obtained as the actual relative position (X', Y'), and the actual relative position (X', Y') and the target are obtained. Based on the feature information about the feature (OT), the pre-course estimation process for estimating the traveling direction (θa) of the vehicle (2) is executed.
本開示に係る技術は、駐車場内において、設定された走行経路に沿って自動走行する車両の進行方位を推定する車両進行状態推定システム、車両進行状態推定方法、及び車両進行状態推定プログラムに利用することができる。 The technology according to the present disclosure is used for a vehicle progress estimation system that estimates the traveling direction of a vehicle that automatically travels along a set travel route, a vehicle progress estimation method, and a vehicle progress estimation program in a parking lot. be able to.
１００ ：車両進行状態推定システム
１ ：駐車場
２ ：車両
１３ ：経路設定部
２１ ：走行制御部
２３ ：推定部
２４ ：地物情報取得部
２５ ：画像認識部（認識部）
２６ ：周辺画像取得部（周辺情報取得部）
Ｃ ：カメラ（周辺検知センサ）
Ｎ、Ｌ ：帯状標示（帯状地物）
Ｏ ：地物
ＯＴ ：対象地物
Ｏｓ ：副対象地物
Ｐ ：目的地
Ｒ ：走行経路
Ｔ ：対象地点
Ｘｆ,Ｙｆ ：車両の位置
Ｘ,Ｙ ：絶対位置
Ｘ´,Ｙ´ ：実相対位置
θａ ：車両の進行方位
θ０ ：絶対方位
θｆ ：実相対方位
100: Vehicle progress estimation system 1: Parking lot 2: Vehicle 13: Route setting unit 21: Travel control unit 23: Estimate unit 24: Feature information acquisition unit 25: Image recognition unit (recognition unit)
26: Peripheral image acquisition unit (peripheral information acquisition unit)
C: Camera (peripheral detection sensor)
N, L: Belt-shaped sign (belt-shaped feature)
O: Feature OT: Target feature Os: Sub-target feature P: Destination R: Travel route T: Target point Xf, Yf: Vehicle position X, Y: Absolute position X', Y': Actual relative position θa : Vehicle traveling direction θ0: Absolute direction θf: Real relative direction
Claims (11)
前記車両の進行方位を推定する推定部と、
前記駐車場に設けられた地物の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得部と、
前記車両に搭載された周辺検知センサにより検知された前記車両の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
前記周辺情報中に含まれる前記地物の認識処理を行う認識部と、を備え、
前記走行経路が、前記車両の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識部が、前記車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物を対象地物として認識し、
前記推定部は、前記車両に対する前記対象地物の相対位置を実相対位置として求めると共に、当該実相対位置と前記対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する進路変更前推定処理を実行する、車両進行状態推定システム。 It is a vehicle progress estimation system that estimates the direction of travel of a vehicle that automatically travels along a set travel route in a parking lot.
An estimation unit that estimates the traveling direction of the vehicle,
A feature information acquisition unit that acquires feature information including the location information of features provided in the parking lot,
Peripheral information acquisition unit that acquires peripheral information of the vehicle detected by the peripheral detection sensor mounted on the vehicle, and
A recognition unit that performs recognition processing of the feature included in the surrounding information is provided.
When the traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the recognition unit is included in the peripheral information detected before the point where the vehicle should start the change in the traveling direction. Recognize the feature as a target feature and
The estimation unit obtains the relative position of the target feature with respect to the vehicle as an actual relative position, and estimates the traveling direction of the vehicle based on the actual relative position and the feature information about the target feature. A vehicle progress estimation system that executes pre-track estimation processing.
前記推定部は、前記車両に対する前記副対象地物の相対位置を副相対位置として求めると共に、当該副相対位置と前記副対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定することなく前記車両の位置を推定する通常推定処理を実行する、請求項２又は３に記載の車両進行状態推定システム。 The recognition unit recognizes the feature included in the peripheral information detected at a point other than the point before the point where the vehicle should start changing the traveling direction as a sub-target feature.
The estimation unit obtains the relative position of the sub-target feature with respect to the vehicle as the sub-relative position, and based on the sub-relative position and the feature information about the sub-target feature, the traveling direction of the vehicle. The vehicle progress estimation system according to claim 2 or 3, wherein a normal estimation process for estimating the position of the vehicle is executed without estimating.
前記推定部は、複数の前記対象地物のそれぞれについての前記実相対位置と前記地物情報とに基づいて、前記進路変更前推定処理を実行する、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両進行状態推定システム。 The recognition unit recognizes the plurality of the features as the target features, and recognizes the plurality of the features as the target features.
According to any one of claims 1 to 4, the estimation unit executes the pre-change course estimation process based on the actual relative position and the feature information for each of the plurality of target features. The vehicle progress estimation system described.
前記対象地物が前記帯状地物である場合、
前記推定部は、前記進路変更前推定処理において、前記車両の前記帯状地物の前記延在方位に対する相対方位を実相対方位として求め、当該実相対方位と、前記帯状地物についての前記地物情報に含まれる前記方位情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する、請求項１から６のいずれか一項に記載の車両進行状態推定システム。 The feature information includes azimuth information indicating the extension direction in the parking lot of the strip-shaped feature provided in the parking lot.
When the target feature is the strip-shaped feature,
In the pre-course estimation process, the estimation unit obtains the relative orientation of the vehicle with respect to the extending direction of the strip-shaped feature as a real relative orientation, and the actual relative orientation and the feature of the strip-shaped feature. The vehicle traveling state estimation system according to any one of claims 1 to 6, which estimates the traveling direction of the vehicle based on the direction information included in the information.
前記車両の進行方位を推定する推定ステップと、
前記駐車場に設けられた地物の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得ステップと、
前記車両に搭載された周辺検知センサにより検知された前記車両の周辺情報を取得する周辺情報取得ステップと、
前記周辺情報中に含まれる前記地物の認識処理を行う認識ステップと、を備え、
前記走行経路が、前記車両の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識ステップでは、前記車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物を対象地物として認識し、
前記推定ステップでは、前記車両に対する前記対象地物の相対位置を実相対位置として求めると共に、当該実相対位置と前記対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する進路変更前推定処理を実行する、車両進行状態推定方法。 It is a vehicle progress estimation method that estimates the direction of travel of a vehicle that automatically travels along a set travel route in a parking lot.
An estimation step for estimating the traveling direction of the vehicle and
A feature information acquisition step for acquiring feature information including the position information of the feature provided in the parking lot, and
A peripheral information acquisition step for acquiring peripheral information of the vehicle detected by a peripheral detection sensor mounted on the vehicle, and
A recognition step for performing the recognition process of the feature included in the surrounding information is provided.
When the traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the recognition step is included in the peripheral information detected before the point where the vehicle should start the change in the traveling direction. Recognize the feature as a target feature and
In the estimation step, the relative position of the target feature with respect to the vehicle is obtained as the actual relative position, and the traveling direction of the vehicle is estimated based on the actual relative position and the feature information about the target feature. A vehicle progress estimation method that executes pre-change course estimation processing.
前記車両の進行方位を推定する推定機能と、
前記駐車場に設けられた地物の位置情報を含む地物情報を取得する地物情報取得機能と、
前記車両に搭載された周辺検知センサにより検知された前記車両の周辺情報を取得する周辺情報取得機能と、
前記周辺情報中に含まれる前記地物の認識処理を行う認識機能と、をコンピュータに実現させ、
前記走行経路が、前記車両の進行方向の変更を伴う経路である場合に、前記認識機能では、前記車両が進行方向の変更を開始すべき地点の手前において検知された前記周辺情報中に含まれる前記地物を対象地物として認識し、
前記推定機能では、前記車両に対する前記対象地物の相対位置を実相対位置として求めると共に、当該実相対位置と前記対象地物についての前記地物情報とに基づいて、前記車両の進行方位を推定する進路変更前推定処理を実行する、車両進行状態推定プログラム。 It is a vehicle progress estimation program that estimates the direction of travel of a vehicle that automatically travels along a set travel route in a parking lot.
An estimation function that estimates the traveling direction of the vehicle and
A feature information acquisition function that acquires feature information including the location information of features provided in the parking lot, and
Peripheral information acquisition function that acquires peripheral information of the vehicle detected by the peripheral detection sensor mounted on the vehicle, and
A computer is realized with a recognition function that performs recognition processing of the feature included in the surrounding information.
When the traveling route is a route accompanied by a change in the traveling direction of the vehicle, the recognition function includes the peripheral information detected before the point where the vehicle should start the change in the traveling direction. Recognize the feature as a target feature and
In the estimation function, the relative position of the target feature with respect to the vehicle is obtained as an actual relative position, and the traveling direction of the vehicle is estimated based on the actual relative position and the feature information about the target feature. A vehicle progress estimation program that executes pre-course estimation processing.
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| JP2019094110A JP2020190414A (en) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | Vehicle progress status estimating system, vehicle progress status estimating method, and vehicle progress status estimating program |
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| JP2019094110A JP2020190414A (en) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | Vehicle progress status estimating system, vehicle progress status estimating method, and vehicle progress status estimating program |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114822079A (en) * | 2021-01-27 | 2022-07-29 | 丰田自动车株式会社 | Parking assist apparatus |
-
2019
- 2019-05-17 JP JP2019094110A patent/JP2020190414A/en active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114822079A (en) * | 2021-01-27 | 2022-07-29 | 丰田自动车株式会社 | Parking assist apparatus |
| CN114822079B (en) * | 2021-01-27 | 2024-02-02 | 丰田自动车株式会社 | Parking assist device |
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