JP2021030980A - Travel support method and travel support apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、走行支援方法及び走行支援装置に関する。 The present invention relates to a traveling support method and a traveling support device.
自車両の自己位置を検出し、自己位置に基づいて自車両の走行を支援する技術が提案されている。例えば特許文献１により提案される技術では、交通情報に基づいて走行経路上の区間ごとに設定速度を設定し、自車両の位置（自己位置）がいずれの区間内であるかに基づいて、自車の速度を現区間の設定速度で制御する。 A technique has been proposed in which the self-position of the own vehicle is detected and the running of the own vehicle is supported based on the self-position. For example, in the technique proposed by Patent Document 1, the set speed is set for each section on the traveling route based on the traffic information, and the vehicle itself is based on which section the position (self-position) of the own vehicle is within. The speed of the vehicle is controlled by the set speed of the current section.
自己位置の検出には誤差があるため、自己位置に基づいて自車両の走行を支援する際には、自己位置の検出誤差を推定して検出誤差に応じたマージンを設ける必要がある。
しかしながら、検出誤差の推定値が実際の検出誤差より大きいと不要にマージンが大きくなって過度に安全側に偏った走行支援となり、反対に検出誤差の推定値が実際の検出誤差より小さいと必要なマージンが確保されないおそれがある。
Since there is an error in detecting the self-position, when supporting the running of the own vehicle based on the self-position, it is necessary to estimate the detection error of the self-position and provide a margin according to the detection error.
However, if the estimated value of the detection error is larger than the actual detection error, the margin becomes unnecessarily large and the driving support is excessively biased toward the safe side. On the contrary, if the estimated value of the detection error is smaller than the actual detection error, it is necessary. Margin may not be secured.
例えば特許文献１の例において、現在走行中の区間の設定速度よりも次の区間の設定速度が低い場合に、検出誤差の推定値が実際の検出誤差より大きいと、不要に早く手前で減速して低い車速で走行する距離が長くなるおそれがある。反対に検出誤差の推定値が実際の検出誤差より小さいと、設定速度を超える速度で次の区間に進入してしまうおそれがある。
そこで本発明は、自車両が任意の目標地点に到達した時点における自己位置の検出誤差を閾値以下に抑えることを目的とする。
For example, in the example of Patent Document 1, when the set speed of the next section is lower than the set speed of the currently running section and the estimated value of the detection error is larger than the actual detection error, the vehicle decelerates unnecessarily quickly. There is a risk that the distance traveled at a low vehicle speed will be long. On the contrary, if the estimated value of the detection error is smaller than the actual detection error, the next section may be entered at a speed exceeding the set speed.
Therefore, an object of the present invention is to suppress the detection error of the self-position at the time when the own vehicle reaches an arbitrary target point to the threshold value or less.
本発明の一態様に係る走行支援方法では、自車両の地図上の現在位置である自己位置を検出し、自車両を到達させる目標地点を設定し、自己位置から目標地点まで自車両を走行させる複数の走行軌道候補を生成し、将来、目標地点に到達した時点において検出される自己位置の検出誤差を走行軌道候補毎に推定し、複数の走行軌道候補のうち検出誤差が閾値以下になる走行軌道候補のいずれかを目標走行軌道として選択し、選択された目標走行軌道を走行するよう自車両の走行を支援する。 In the traveling support method according to one aspect of the present invention, the self-position which is the current position on the map of the own vehicle is detected, a target point for reaching the own vehicle is set, and the own vehicle is traveled from the self-position to the target point. A plurality of travel track candidates are generated, the detection error of the self-position detected when the target point is reached in the future is estimated for each travel track candidate, and the detection error among the plurality of travel track candidates is equal to or less than the threshold value. One of the track candidates is selected as the target running track, and the running of the own vehicle is supported so as to run on the selected target running track.
本発明の一態様によれば、自車両が任意の目標地点に到達した時点における自己位置の検出誤差を閾値以下に抑えることができる。 According to one aspect of the present invention, the detection error of the self-position at the time when the own vehicle reaches an arbitrary target point can be suppressed to the threshold value or less.
（第１実施形態）
（構成）
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
(First Embodiment)
(Constitution)
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that each drawing is a schematic one and may differ from the actual one. Further, the embodiments of the present invention shown below exemplify devices and methods for embodying the technical idea of the present invention, and the technical idea of the present invention includes the structure, arrangement, etc. of components. Is not specified as the following. The technical idea of the present invention may be modified in various ways within the technical scope specified by the claims stated in the claims.
自車両１は、自車両１の走行支援を行う走行支援装置１０を備える。走行支援装置１０は、自車両１の周囲の道路形状や地物、ランドマーク等の物標の検出結果や、オドメトリ、衛星測位システム等に基づいて自車両１の現在位置である自己位置を検出し、検出した自己位置に基づいて自車両１の走行を支援する。
なお、オドメトリによる自己位置の検出手法は、移動体の左右の車輪の回転角と回転角速度に応じて移動体の移動距離と方向を求めることにより移動体の自己位置を推定する公知の手法の１つである。
The own vehicle 1 includes a running
The method for detecting the self-position by odometry is one of the known methods for estimating the self-position of the moving body by obtaining the moving distance and direction of the moving body according to the rotation angle and the rotation angular velocity of the left and right wheels of the moving body. It is one.
例えば、走行支援装置１０は、検出した自己位置と周辺の走行環境とに基づいて、運転者が関与せずに自車両１を自動で運転する自律走行制御を行うことによって運転を支援する。なお、推定した自己位置と周辺の走行環境とに基づいて操舵角のみあるいは加減速のみを制御するなど、自車両１の走行に関わる運転動作を部分的に支援してもよい。以下、走行支援として、運転者が関与せずに自車両１を自動で運転する自律走行制御を行って走行支援を行う例を記載する。
For example, the
走行支援装置１０は、衛星測位装置１１と、地図データベース１２と、周囲環境センサ１３と、車両センサ１４と、既知領域データベース１５と、コントローラ１６と、ナビゲーションシステム１７と、アクチュエータ１８と、ユーザインタフェース装置１９と、を備える。
図面において、地図データベース、既知領域データベース及びユーザインタフェース装置を、それぞれ「地図ＤＢ」、「既知領域ＤＢ」及び「ユーザＩ／Ｆ装置」と表記する。
The
In the drawings, the map database, the known area database, and the user interface device are referred to as "map DB", "known area DB", and "user I / F device", respectively.
衛星測位装置１１は、衛星測位システムにより自車両１の現在位置を測定する。衛星測位装置１１は、例えば全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備えてよい。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。
地図データベース１２は、フラッシュメモリ等の記憶装置に格納され、自車両１の自己位置の推定に必要な道路形状や地物、ランドマーク等の物標の位置及び種類などの地図情報を記憶している。
The
The
地図データベース１２として、例えば、自律走行用の地図として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という。）を記憶してよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という。）よりも高精度の地図データであり、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。
例えば、高精度地図は車線単位の情報として、車線基準線（例えば車線内の中央の線）上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。
As the
For example, in a high-precision map, lane-based information includes lane node information indicating a reference point on a lane reference line (for example, a central line in a lane) and lane link information indicating a lane section mode between lane nodes. including.
車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線境界線の種類、車線の形状、車線区分線の形状、車線基準線の形状を含む。高精度地図は更に、車線上又はその近傍に存在する信号機、停止線、標識、建物、電柱、縁石、横断歩道等の地物やランドマークといった物標の種類及び位置座標と、これらの位置座標に対応する車線ノードの識別番号及び車線リンクの識別番号等の、物標の情報を含む。 The lane node information includes the identification number of the lane node, the position coordinates, the number of connected lane links, and the identification number of the connected lane links. The lane link information includes the identification number of the lane link, the type of lane, the width of the lane, the type of the lane boundary line, the shape of the lane, the shape of the lane dividing line, and the shape of the lane reference line. High-precision maps also include the types and position coordinates of traffic lights, stop lines, signs, buildings, utility poles, curbs, pedestrian crossings, and other landmarks and landmarks that exist on or near the lane, and their position coordinates. Includes information about the target, such as the identification number of the lane node and the identification number of the lane link corresponding to.
また、地図データベース１２にはナビ地図が記憶されていてもよい。ナビ地図は道路単位の情報を含む。例えば、ナビ地図は道路単位の情報として、道路基準線（例えば道路の中央の線）上の基準点を示す道路ノードの情報と、道路ノード間の道路の区間態様を示す道路リンクの情報を含む。
なお、地図データベース１２は、無線通信（路車間通信、または、車車間通信でも可）等の通信システムを介して外部から地図情報を取得してもよい。この場合、地図データベース１２は、定期的に最新の地図情報を入手して、保有する地図情報を更新してもよい。また、地図データベース１２は、自車両１が実際に走行した走路を、地図情報として蓄積してもよい。
Further, the navigation map may be stored in the
The
周囲環境センサ１３は、自車両１の周囲環境についての様々な情報（周囲環境情報）、例えば自車両１の周辺の物標を検出する。周囲環境センサ１３は、自車両１の周辺に存在する物標の存在、自車両１と物標との相対位置、自車両１と物標との距離、物標が存在する方向等の第１車両の周囲環境を検出する。
例えば周囲環境センサ１３は、自車両１に対する自車両１周辺の物標の相対位置を検出する。ここで、物標とは、例えば、自車両１が走行する走行路面上の線（車線区分線等）や、路肩の縁石、ガードレール、あるいは建築物等の移動不能な静止物である。周囲環境センサ１３は、特許請求の範囲に記載の物標検出センサの一例である。
The surrounding
For example, the
周囲環境センサ１３は、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）やレーダなどの測距装置や、カメラを備えてよい。カメラは、例えばステレオカメラであってよい。カメラは、単眼カメラであってもよく、単眼カメラにより複数の視点で同一の物標を撮影して、物標までの距離及び角度（すなわち物標の自車両１に対する相対位置）を計算してもよい。また、撮像画像から検出された物標の接地位置に基づいて、物標までの距離を計算してもよい。周囲環境センサ１３は、少なくとも物標の自車両に対する相対位置が検出できる限りにおいては、種々の公知のセンサを適用することができる。
The
車両センサ１４は、自車両１から得られる様々な情報（車両情報）を検出する。車両センサ１４には、例えば、自車両１の走行速度（車速）を検出する車速センサ、自車両１が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度（減速度を含む）を検出する３軸加速度センサ（Ｇセンサ）、操舵角（転舵角を含む）を検出する操舵角センサ、自車両１に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、自車両１のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。
The
ナビゲーションシステム１７は、衛星測位装置１１により自車両１の現在位置を認識し、その現在位置における地図情報を地図データベース１２から取得する。ナビゲーションシステム１７は、乗員が入力した目的地までの走行予定経路を設定し、この走行予定経路に従って乗員に経路案内を行う。
またナビゲーションシステム１７は、設定した走行予定経路の情報をコントローラ１６へ出力する。自律走行制御時にコントローラ１６は、ナビゲーションシステム１７が設定した走行予定経路に沿って自律走行するように第１車両を自動で運転（運転行動を制御）する。
The
Further, the
ユーザインタフェース装置１９は、乗員との間で情報を授受するヒューマン・マシン・インターフェイス（ＨＭＩ:Human Machine Interface）であり、ユーザインタフェース装置１９は、走行支援装置１０とは別体の情報端末（例えば、スマートフォンやタブレット装置）であってもよい。なお、乗員には、運転者が含まれるほか、自車両１の自律走行制御に関する操作指示権限を有する乗員や同乗者が含まれる。
The
ユーザインタフェース装置１９は、例えば音声情報を授受するスピーカとマイクロフォンを備えてもよい。また、ユーザインタフェース装置１９は、表示情報を提供するディスプレイ装置を備えてもよい。ユーザインタフェース装置１９は、乗員が物理的に操作するキーボード、ボタン、ダイヤル、スライダ、マウス、タッチパネル、レバー、ジョイスティック、タッチパッド等を備えてもよい。
The
コントローラ１６は、自車両１の走行支援制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。コントローラ１６は、プロセッサ２０と、記憶装置２１等の周辺部品とを含む。プロセッサ２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置２１は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置２１は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
以下に説明するコントローラ１６の機能は、例えばプロセッサ２０が、記憶装置２１に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
The
The
The function of the
なお、コントローラ１６を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラ１６は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１６はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。
The
For example, the
コントローラ１６は、自車両１の現在位置である自己位置を検出し、自己位置と、地図データベース１２の道路の地図情報と、ナビゲーションシステム１７から出力された経路情報と、周囲環境と、自車両１の走行状態に基づいて、自車両１を到達させる目標地点を設定し、現在位置から目標地点まで自車両１を走行させる目標走行軌道を設定する。コントローラ１６は、目標走行軌道に基づいて自車両１の自律走行制御を行い、アクチュエータ１８を駆動して自車両１の走行を制御する。
The
アクチュエータ１８は、コントローラ１６からの制御信号に応じて、自車両１のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１８は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両１のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、自車両１のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両１のブレーキ装置の制動動作を制御する。
The
以下、コントローラ１６による走行支援制御についてより詳しく説明する。図２Ａ及び図２Ｂを参照する。
まず、コントローラ１６は、自車両１を到達させる目標地点を走行予定経路上に設定する。
Hereinafter, the traveling support control by the
First, the
目標地点は、例えば、交差点や横断歩道の停止線による停止地点や、カーブ路や交差点における旋回開始地点などであってよい。また、特許文献１のような設定速度の変化地点であってもよい。
なおコントローラ１６は、目標地点を、走行予定経路に沿った１次元の線上の点として設定してよい。例えば、地図情報の車線リンク上の一点を目標地点として設定してよい。
The target point may be, for example, a stop point at an intersection or a pedestrian crossing stop line, a turning start point at a curved road or an intersection, or the like. Further, it may be a change point of the set speed as in Patent Document 1.
The
この場合、走行予定経路と直交する道幅方向における位置は特定されない。したがって２次元平面上では、図２Ａに示すように道幅方向に延びる２点鎖線として目標地点が設定される。
これに代えてコントローラ１６は、目標地点を２次元平面上の一点を示す２次元座標により設定してもよい。
In this case, the position in the road width direction orthogonal to the planned travel route is not specified. Therefore, on the two-dimensional plane, the target point is set as a two-dot chain line extending in the road width direction as shown in FIG. 2A.
Instead of this, the
次にコントローラ１６は、現在の自己位置から目標地点まで自車両１を走行させる目標走行軌道を設定する。その際、コントローラ１６は、目標走行軌道の候補となる複数の走行軌道候補を生成する。
図２Ａ及び図２Ｂの例では、走行路２５上で自車両１を走行させる複数の走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２及びＴ３を生成する場合を想定する。
Next, the
In the examples of FIGS. 2A and 2B, it is assumed that a plurality of travel track candidates T1, T2, and T3 for traveling the own vehicle 1 on the
次にコントローラ１６は、これらの走行軌道候補Ｔ１〜Ｔ３を自車両１が走行した場合に、コントローラ１６が目標地点に到達した時点で自己位置を検出する場合の検出誤差を、走行軌道候補Ｔ１〜Ｔ３のそれぞれについて推定する。
ここで、走行路２５上の部分領域Ｒ１〜Ｒ３においてコントローラ１６による自己位置の検出精度が既知である場合を想定する。なお、コントローラ１６による自己位置の検出精度が既知であるとは、過去に走行した際に自己位置の検出精度が特定されている、あるいは事前のシミュレーション等にて算出された自己位置の検出精度が特定されている等、今回走行する以前に何らかの手段によって自己位置の検出精度が特定されている事を意味する。
Next, when the own vehicle 1 travels on these traveling track candidates T1 to T3, the
Here, it is assumed that the detection accuracy of the self-position by the
走行軌道候補Ｔ１は、部分領域Ｒ２とそれ以外の領域を通過する。走行軌道候補Ｔ２は、部分領域Ｒ１及びＲ３と、それ以外の領域を通過する。走行軌道候補Ｔ３は、部分領域Ｒ１とそれ以外の領域を通過する。
以下、コントローラ１６による自己位置の検出精度が既知である部分領域を「既知領域」と表記することがある。また、既知領域以外の領域、すなわちコントローラ１６による自己位置の検出精度が未知である部分領域を「未知領域」と表記することがある。
The traveling track candidate T1 passes through the partial region R2 and the other regions. The traveling track candidate T2 passes through the partial regions R1 and R3 and other regions. The traveling track candidate T3 passes through the partial region R1 and the other regions.
Hereinafter, a partial region in which the detection accuracy of the self-position by the
コントローラ１６が、自車両１の周囲の物標の検出結果に基づいて自己位置を検出する場合、自己位置の検出精度は、周囲環境センサ１３により検出できる物標の数と検出方向に依存する。したがって、既知領域は、周囲環境センサ１３により検出できる物標の数と検出方向が既知である領域であってよい。
すなわち、自車両１の周囲の物標を撮像し、撮像した画像に基づいて自車両１に対する物標の相対位置を算出し、自車両１に対する物標の相対位置と地図上の物標の位置に基づいて自車両の位置を検出する場合には、自車両１に対する物標の相対位置の検出精度が自己位置の検出精度に影響する。更に詳述すると、撮像した画像上における複数の物標の距離（画素数）及び位置に基づいて、自車両１に対する物標の相対位置を算出する事が知られているが、この場合には画像上における複数の物標の距離（画素数）が大きいほど、物標の数が多いほど自車両１に対する物標の相対位置の検出精度が高くなる。従って、周囲環境センサ１３により検出できる物標の数と検出方向が既知であれば、自車両１に対する物標の相対位置の検出精度を推定する事が可能であるため、周囲環境センサ１３により検出できる物標の数と検出方向が既知である領域を既知領域とすることができる。
When the
That is, the target around the own vehicle 1 is imaged, the relative position of the target with respect to the own vehicle 1 is calculated based on the captured image, and the relative position of the target with respect to the own vehicle 1 and the position of the target on the map. When the position of the own vehicle is detected based on the above, the detection accuracy of the relative position of the target with respect to the own vehicle 1 affects the detection accuracy of the own position. More specifically, it is known that the relative position of the target with respect to the own vehicle 1 is calculated based on the distance (number of pixels) and the position of the plurality of targets on the captured image. The larger the distance (the number of pixels) of the plurality of targets on the image and the larger the number of targets, the higher the accuracy of detecting the relative position of the targets with respect to the own vehicle 1. Therefore, if the number of targets that can be detected by the
例えば、２つの物標の間の距離が観測できる領域を既知領域として設定してよい。また例えば、３つ以上の物標の位置が観測できる領域を既知領域として設定してもよい。また例えば、直線上に並ばない３つ以上の物標の位置が観測できる領域を既知領域として設定してもよい。また例えば、２次曲線上に並ばない３つ以上の物標の位置が観測できる領域を、既知領域として設定してもよい。
また例えば、所定閾値以上の解像度で物標を撮影できる領域を既知領域として設定してもよい。例えば、撮影された物標の形状に基づいてコントローラ１６が所定の誤差範囲で自己位置を検出できる解像度で物標を撮影できる領域を、既知領域として設定してもよい。
For example, a region where the distance between two targets can be observed may be set as a known region. Further, for example, a region in which the positions of three or more targets can be observed may be set as a known region. Further, for example, a region in which the positions of three or more targets that do not line up on a straight line can be observed may be set as a known region. Further, for example, a region in which the positions of three or more targets that do not line up on the quadratic curve can be observed may be set as a known region.
Further, for example, a region in which a target can be photographed at a resolution equal to or higher than a predetermined threshold value may be set as a known region. For example, a region in which the
コントローラ１６が、オドメトリによって自己位置を検出する場合、自己位置の検出精度は走行路の路面状態に依存する。例えば、検出精度は路面μ（路面の摩擦係数）や路面勾配に依存する。したがって、既知領域は、路面μや路面勾配などの路面状態が既知である領域であってよい。
すなわち、オドメトリによって自己位置を検出する場合は通常、車輪速に基づいて算出された単位時間当たり移動距離や車輪の転舵角に基づいて算出される移動方向等を累積して、例えば前回検出された自己位置などの所定の基準位置から現在までの自車両１の移動距離及び移動方向を算出して現在の自己位置を検出するが、この場合には車輪速に基づく移動距離や転舵角に基づく移動方向は路面μ（路面の摩擦係数）や路面勾配などの路面状態に影響される。従って、路面μや路面勾配などの路面状態が既知であれば、車輪速に基づく移動距離や転舵角に基づく移動方向の算出精度を推定することが可能であるため、路面μや路面勾配などの路面状態が既知である領域を既知領域とすることができる。
また例えば、路面μが高い領域や路面勾配が少ない領域、水たまりが発生しにくい領域を既知領域として設定してもよい。
When the
That is, when the self-position is detected by odometry, the movement distance per unit time calculated based on the wheel speed, the movement direction calculated based on the wheel steering angle, etc. are usually accumulated, and for example, the previous detection is performed. The current self-position is detected by calculating the moving distance and moving direction of the own vehicle 1 from a predetermined reference position such as the self-position to the present. In this case, the moving distance and steering angle based on the wheel speed are used. The moving direction is influenced by the road surface condition such as the road surface μ (coefficient of friction of the road surface) and the road surface gradient. Therefore, if the road surface conditions such as the road surface μ and the road surface gradient are known, it is possible to estimate the calculation accuracy of the moving distance based on the wheel speed and the moving direction based on the steering angle. A region in which the road surface condition of the vehicle is known can be set as a known region.
Further, for example, a region where the road surface μ is high, a region where the road surface gradient is small, and a region where puddles are unlikely to occur may be set as known regions.
コントローラ１６が、衛星測位装置１１によって自己位置を検出する場合、既知領域は、衛星測位システムによる自己位置の検出精度が既知である領域であってよい。例えば既知領域Ｒ２は、周囲に高い建物や高架線、磁性体が無いために測位衛星からの信号を受信しやすく、衛星測位システムが保証する検出精度で自己位置を検出できる領域であってもよい。以下、高い建物、高架線や磁性体を総称して「高い建物等」と表記することがある。
When the
図１を参照する。既知領域データベース１５は、フラッシュメモリ等の記憶装置に格納され、既知領域に関する既知領域情報を記憶している。
既知領域情報は、既知領域それぞれの範囲を表す位置情報と、既知領域それぞれにおける自己位置の検出精度、例えば既知領域それぞれにおいて発生する検出誤差を特定可能な情報を含む。
See FIG. The known
The known area information includes position information representing the range of each known area and information capable of identifying the detection accuracy of the self-position in each known area, for example, the detection error occurring in each known area.
例えば既知領域情報は、物標の検出結果に基づく自己位置の検出精度を特定可能な情報として、既知領域において検出可能な物標の位置や、数、検出方向の情報を含んでよい。
また例えば既知領域情報は、オドメトリによる自己位置の検出精度を特定可能な情報として、既知領域の路面μや路面勾配などの路面状態の情報を含んでよい。
また例えば既知領域情報は、衛星測位システムによる検出精度を特定可能な情報として、高い建物等の不在情報を含んでよい。
For example, the known area information may include information on the position, number, and detection direction of the target that can be detected in the known area as information that can specify the detection accuracy of the self-position based on the detection result of the target.
Further, for example, the known region information may include information on the road surface condition such as the road surface μ and the road surface gradient in the known region as information that can specify the detection accuracy of the self-position by the odometry.
Further, for example, the known area information may include absent information such as a tall building as information that can specify the detection accuracy by the satellite positioning system.
これらの既知領域情報は、例えば自車両１で実際に当該領域を走行して自己位置を検出し、その際に検出した物標の位置、数、検出方向の情報や、路面状態の情報、周囲の高い建物等の不在を記録することによって取得してよい。また、同一の自己位置検出性能を有する他車両が実際に当該領域を走行して収集した既知領域情報を、無線通信（路車間通信、または、車車間通信でも可）等の通信システムを介して外部から取得してもよい。 These known area information includes, for example, information on the position, number, and detection direction of the target that was detected when the vehicle 1 actually traveled in the area and detected its own position, information on the road surface condition, and surroundings. It may be obtained by recording the absence of tall buildings, etc. In addition, known area information collected by another vehicle having the same self-position detection performance actually traveling in the area is transmitted via a communication system such as wireless communication (road-to-vehicle communication or vehicle-to-vehicle communication is also possible). It may be obtained from the outside.
図２Ａ及び図２Ｂを参照する。コントローラ１６は、走行軌道候補Ｔ１〜Ｔ３が通過する既知領域Ｒ１〜Ｒ３のそれぞれにおいて発生する自己位置の検出誤差を、既知領域情報に含まれている検出精度を特定可能な情報に応じて推定する。
例えばコントローラ１６は、既知領域において検出できることが既知である物標の位置、数、検出方向に応じて検出誤差を推定する。
See FIGS. 2A and 2B. The
For example, the
また例えばコントローラ１６は、既知領域の既知の路面状態に応じて、既知領域におけるオドメトリで累積する自己位置の検出誤差を推定する。
また例えばコントローラ１６は、高い建物等がない既知領域の検出誤差を、衛星測位システムが保証する検出精度に応じて推定する。
Further, for example, the
Further, for example, the
さらにコントローラ１６は、既知領域以外の未知領域において発生する検出誤差を算出する。例えばコントローラ１６は、所定の路面状態を仮定して、未知領域におけるオドメトリで累積する検出誤差を算出してもよい。
コントローラ１６は、これら算出した既知領域Ｒ１〜Ｒ３における検出誤差と未知領域における検出誤差に基づいて、走行軌道候補Ｔ１〜Ｔ３においてそれぞれ発生する検出誤差を推定する。
Further, the
The
コントローラ１６は、走行軌道候補Ｔ１〜Ｔ３の検出誤差のそれぞれと、所定の閾値とを比較し、検出誤差が所定の閾値以下となるいずれかの走行軌道候補を、目標走行軌道として設定する。
これにより、将来の目標地点における自車両１の自己位置の検出誤差を閾値以下に抑えることができる。また、既知領域情報に基づいて検出誤差を推定することにより目標地点における検出誤差を向上することができる。
The
As a result, the detection error of the self-position of the own vehicle 1 at the future target point can be suppressed to the threshold value or less. Further, the detection error at the target point can be improved by estimating the detection error based on the known area information.
以下、図３を参照してコントローラ１６の動作を詳述する。コントローラ１６は、第１自己位置推定部３０と、第２自己位置推定部３１と、自己位置検出部３２と、誤差検出部３３と、軌道候補生成部３４と、軌道候補選択部３５と、第１区間誤差算出部３６と、第２区間誤差算出部３７と、軌道誤差算出部３８と、走行軌道設定部３９と、走行制御部４０とを備える。
Hereinafter, the operation of the
第１自己位置推定部３０は、周囲環境センサ１３が検出した自車両１と物標との相対位置と、地図データベース１２に記憶されている物標の地図上の位置とに基づいて、自車両１の自己位置を推定する。
例えば、第１自己位置推定部３０は、自己位置を前回推定した時点からの自車両１の移動量及び移動方向を算出し、これらの移動量及び移動方向により前回検出した自己位置を更新することにより、地図上の仮の自己位置を推定する。
The first self-
For example, the first self-
第１自己位置推定部３０は、地図上の仮の自己位置に基づいて、周囲環境センサ１３が検出した物標の相対位置の座標を地図上の座標に変換する。第１自己位置推定部３０は、座標変換後の物標の位置と地図データベース１２に記憶されている物標の位置とを照合し、その誤差が最小となる自車両１の位置及び姿勢を自己位置と推定する。
または、第１自己位置推定部３０は、衛星測位装置１１による測位結果に応じて自車両１の自己位置を推定する。
The first self-
Alternatively, the first self-
第２自己位置推定部３１は、車両センサ１４の検出結果に基づいてオドメトリにより自車両１の自己位置を推定する。すなわち、車両センサ１４の検出結果に基づいて、前回自己位置を推定した時点からの自車両１の移動量及び移動方向を算出し、これら移動量及び移動方向により前回検出した自己位置を更新することにより、自車両１の自己位置を推定する。
The second self-
自己位置検出部３２は、第１自己位置推定部３０及び第２自己位置推定部３１による推定結果に基づいて、自車両１の自己位置を検出する。
例えば自車両１の周囲の物標の検出結果に基づく自己位置検出が可能である場合には、自己位置検出部３２は、第１自己位置推定部３０が物標に基づいて推定した自己位置を、自車両１の自己位置として検出する。
The self-
For example, when self-position detection based on the detection result of the target around the own vehicle 1 is possible, the self-
また、物標の検出結果に基づいて自己位置が検出できず、また、衛星測位装置１１による測位が可能である場合には、自己位置検出部３２は、衛星測位装置１１による測位結果を自己位置として検出する。
また、物標に基づく自己位置検出も衛星測位装置１１による測位もできない場合には、自己位置検出部３２は、第２自己位置推定部３１のオドメトリによる推定結果を自己位置として検出する。
Further, when the self-position cannot be detected based on the detection result of the target and the positioning by the
Further, when neither the self-position detection based on the target nor the positioning by the
誤差検出部３３は、自己位置検出部３２による自己位置の検出誤差を検出する。
図４を参照する。誤差検出部３３は、第１誤差検出部５０と、第２誤差検出部５１と、第３誤差検出部５２と、誤差補正部５３を備える。
第１誤差検出部５０は、第２自己位置推定部３１が推定した自己位置情報と、地図データベース１２に記憶された地図情報を入力し、第２自己位置推定部３１のオドメトリにおいて累積する自己位置の検出誤差を推定する。
The
See FIG. The
The first
例えば第１誤差検出部５０は、自車両１の車速や旋回曲率に応じてオドメトリで発生する検出誤差を推定してよい。
また第１誤差検出部５０は、自車両１の車速と車輪速に基づいてスリップ率を算出し、スリップ率と前後方向加速度に基づいて自車両１の走行路の路面μを推定してよい。また第１誤差検出部５０は、自車両１の車速の微分値と３軸加速度センサの検出信号に基づいて自車両１の走行路の路面勾配を検出してよい。
第１誤差検出部５０は、路面μや路面勾配などの路面状態に基づいてオドメトリで発生する検出誤差を推定してよい。
For example, the first
Further, the first
The first
第１誤差検出部５０は、今回推定した検出誤差を、誤差補正部５３から前回出力した自己位置の検出誤差に加算することにより、現在の自己位置まで累積した検出誤差を算出し、誤差補正部５３へ出力する。
また、第１誤差検出部５０は、検出誤差を推定した地点の位置情報と、推定した路面μや検出した路面勾配などの路面状態の情報を、既知領域情報として既知領域データベース１５に記憶する。
The first
Further, the first
第２誤差検出部５１は、第１自己位置推定部３０が物標の検出結果により自己位置を検出した際の検出誤差を検出して、誤差補正部５３へ出力する。例えば、第２誤差検出部５１は、検出された自車両１の周囲の物標の位置、数、検出方向に基づいて第１自己位置推定部３０による検出誤差を検出する。
その際に第２誤差検出部５１は、周囲環境センサ１３の検出誤差を正規分布に当てはめた際の共分散行列に応じて第１自己位置推定部３０による検出誤差を検出してよい。
The second
At that time, the second
第２誤差検出部５１は、周囲環境センサ１３の検出結果の尤度に応じて第１自己位置推定部３０による検出誤差を検出してよい。第２誤差検出部５１は、周囲環境センサ１３が検出した白線などの物標位置と地図データベース１２の物標位置とを照合した際の誤差の分布に応じて周囲環境センサ１３の検出結果の尤度を求めてよい。
第２誤差検出部５１は、検出誤差を推定した地点の位置情報と、この地点で検出した物標の位置、数、検出方向の情報を、既知領域情報として既知領域データベース１５に記憶する。
The second
The second
第３誤差検出部５２は、衛星測位装置１１における衛星信号の受信状態に応じて衛星測位装置１１による自己位置の検出誤差を検出し、誤差補正部５３へ出力する。
また、第３誤差検出部５２は、周囲環境センサ１３が検出した周囲環境情報に基づいて、自車両１の周囲の高い建物の有無を判定する。自車両１の周囲に高い建物がない場合、第３誤差検出部５２は、検出誤差を推定した地点の位置情報を既知領域情報として既知領域データベース１５に記憶する。
The third
Further, the third
また、第３誤差検出部５２は、衛星信号の信号強度に基づいて自車両１の周囲の高架線や磁性体の有無を判定する。自車両１の周囲に高架線や磁性体がない場合、第３誤差検出部５２は、検出誤差を推定した地点の位置情報を既知領域情報として既知領域データベース１５に記憶する。
Further, the third
誤差補正部５３は、第１自己位置推定部３０が自車両１の周囲の物標に基づいて自己位置を検出した場合には、第１誤差検出部５０により累積される検出誤差を、第２誤差検出部５１が検出した検出誤差に修正（リセット）して、現在の自己位置までの検出誤差として第１誤差検出部５０、第１区間誤差算出部３６、第２区間誤差算出部３７へ出力する。
The
また、衛星測位装置１１により自己位置を検出した場合には、誤差補正部５３は第１誤差検出部５０により累積される検出誤差を、第３誤差検出部５２が検出した検出誤差に修正（リセット）して、現在の自己位置までの検出誤差として第１誤差検出部５０、第１区間誤差算出部３６、第２区間誤差算出部３７へ出力する。
第１自己位置推定部３０及び衛星測位装置１１が自己位置を検出しない場合には、第１誤差検出部５０により累積される検出誤差を、現在の自己位置までの検出誤差として第１誤差検出部５０、第１区間誤差算出部３６、第２区間誤差算出部３７へ出力する。
Further, when the self-position is detected by the
When the first self-
図３を参照する。軌道候補生成部３４は、自己位置検出部３２が検出した自己位置から自車両１を走行させる複数の走行軌道候補を生成する。
軌道候補生成部３４は、ナビゲーションシステム１７により設定された走行予定経路と、経路空間マップ及びリスクマップに基づいて、走行予定経路上を自動で自車両１に走行させるための運転行動計画を生成する。
運転行動計画とは、自車両１を走行させるレーン（車線）と、このレーンを走行させるのに要する運転行動とを定めた、中長距離の範囲におけるレーンレベル（車線レベル）での運転行動の計画である。
See FIG. The track
The track
The driving action plan is a driving action at a lane level (lane level) in a medium- to long-distance range, which defines a lane (lane) in which the own vehicle 1 is driven and a driving action required to drive this lane. It is a plan.
このような運転行動には、停止線での停止や、交差点の右折、左折、直進や、所定曲率以上のカーブ路での走行、合流区間や複数車線を走行する際の車線変更が含まれる。
軌道候補生成部３４は、運転行動計画、自車両１の運動特性、経路空間マップに基づいて、自車両１を到達させる目標地点を設定し、自己位置から目標地点まで自車両１を走行させる複数の走行軌道の候補を生成する。
Such driving behavior includes stopping at a stop line, turning right, left, or going straight at an intersection, traveling on a curved road having a predetermined curvature or more, and changing lanes when traveling in a merging section or a plurality of lanes.
The track
軌道候補生成部３４が生成した走行軌道の候補を「走行軌道候補」と表記する。走行軌道候補は、自己位置から目標地点までの速度プロファイルを含んでもよい
軌道候補生成部３４は、複数の走行軌道候補を軌道候補選択部３５と走行軌道設定部３９へ出力する。
軌道候補選択部３５は、軌道候補生成部３４が生成した複数の走行軌道候補を順次選択して、第１区間誤差算出部３６と、第２区間誤差算出部３７と、軌道誤差算出部３８へ出力する。
The running track candidate generated by the track
The track
第１区間誤差算出部３６は、既知領域データベース１５を参照して、軌道候補選択部３５により選択された走行軌道候補上であって自己位置よりも前方に、既知領域があるか否かを判定する。
既知領域がある場合に、第１区間誤差算出部３６は、既知領域における自己位置検出部３２による自己位置検出の検出誤差を推定する。
The first section
When there is a known area, the first section
図５Ａを参照する。第１区間誤差算出部３６は、第１誤差推定部６０と、第２誤差推定部６１と、誤差補正部６２を備える。
第１区間誤差算出部３６は、走行軌道候補に沿って既知領域内を走行する自車両１が通る各々の地点について、路面状態に関する既知領域情報、当該地点で検出可能な物標に関する既知領域情報、高い建物等の不在を示す既知領域情報のいずれが記憶されているか判定する。
See FIG. 5A. The first section
The first section
路面状態に関する既知領域情報が記憶された地点では、第１誤差推定部６０は、第２自己位置推定部３１がオドメトリで自己位置を検出する際の自己位置の検出誤差を推定する。
第１誤差推定部６０は、当該地点における路面μや路面勾配などの路面状態の情報を、既知領域情報として既知領域データベース１５から読み込む。第１誤差推定部６０は、当該地点を走行する際の自車両１の車速や旋回曲率と路面状態とに基づいてオドメトリで発生する検出誤差を推定する。
At the point where the known area information regarding the road surface condition is stored, the first
The first
第１誤差推定部６０は、走行軌道候補に沿った地点の各々においてオドメトリで発生する検出誤差を順次算出し、これらを累積して誤差補正部６２へ出力する。
例えば、第１誤差推定部６０は、走行軌道候補に沿った地点の各々において、当該地点で発生する検出誤差を算出し、当該地点の直前の地点までに累積した検出誤差を誤差補正部６２から入力して加算することにより、当該位置までに累積される検出誤差を算出してよい。
その際に第１誤差推定部６０は、図５Ｂに示すように自車両１が前方の既知領域にまだ進入していないか、又は図５Ｃに示すように既に進入しているかを判定する。
The first
For example, the first
At that time, the first
自車両１が前方の既知領域にまだ進入していない場合（図５Ｂ）には、第１誤差推定部６０は、既知領域の進入地点から累積する検出誤差の増加量を推定する。
一方で、自車両１が前方の既知領域にすでに進入している場合（図５Ｃ）には、第１誤差推定部６０は、誤差検出部３３が検出した現在の自己位置の検出誤差に、自車両１の前方の既知領域で累積する検出誤差を加えた検出誤差を推定する。
When the own vehicle 1 has not yet entered the known area ahead (FIG. 5B), the first
On the other hand, when the own vehicle 1 has already entered the known area ahead (FIG. 5C), the first
一方で、物標に関する既知領域情報が記憶された地点では、第２誤差推定部６１が、第１自己位置推定部３０が物標に基づいて自車両１の自己位置を検出する際の検出誤差を推定する。
第２誤差推定部６１は、既知領域において検出可能な物標の位置、数、検出方向の情報を、既知領域情報として既知領域データベース１５から読み込む。
第２誤差推定部６１は、既知領域情報に基づいて第１自己位置推定部３０による検出誤差を推定する。その際、周囲環境センサ１３の検出誤差の共分散行列に応じて検出誤差を推定してもよい。
On the other hand, at the point where the known area information about the target is stored, the second
The second
The second
また、高い建物等の不在を示す既知領域情報が記憶された地点では、第２誤差推定部６１は、衛星測位システムが保証する検出誤差を、第１自己位置推定部３０による自己位置の検出誤差の推定値として算出する。
第２誤差推定部６１は、第１自己位置推定部３０による自己位置の検出誤差の推定値を、誤差補正部６２へ出力する。
Further, at a point where known area information indicating the absence of a tall building or the like is stored, the second
The second
誤差補正部６２は、第２誤差検出部５１が検出誤差を推定した地点（すなわち物標や、高い建物等の既知領域情報が記憶された地点）で、第１誤差推定部６０が累積する検出誤差の推定値を、第２誤差検出部５１が検出した検出誤差に修正（リセット）して出力する。
一方で、第２誤差検出部５１が検出誤差を推定しない地点では、誤差補正部６２は、第１誤差推定部６０から出力される検出誤差の推定値をそのまま出力する。
以上により、既知領域の進出地点まで検出誤差の算出が完了すると、誤差補正部６２は、以下のいずれかの値を既知領域における検出誤差の推定値として出力する。
The
On the other hand, at a point where the second
As described above, when the calculation of the detection error is completed up to the advance point of the known region, the
（図５Ｂ）自車両１が前方の既知領域にまだ進入しておらず、物標や高い建物等の既知領域情報が記憶された地点が既知領域内に存在しない場合には、既知領域の進入地点から進出地点までにオドメトリで累積する検出誤差の増加量（すなわち既知領域において累積される検出誤差の増加量）が出力される。
（図５Ｃ）自車両１が前方の既知領域にすでに進入しており、物標や高い建物等の既知領域情報が記憶された地点が既知領域内に存在しない場合には、誤差検出部３３が検出した現在の自己位置の検出誤差に、現在の自己位置から進出地点までにオドメトリで累積する検出誤差を加えた値が、進出位置における検出誤差として出力される。
(FIG. 5B) If the own vehicle 1 has not yet entered the known area ahead and there is no point in the known area where the known area information such as a target or a tall building is stored, the known area is entered. The amount of increase in detection error accumulated in odometry from the point to the point of advance (that is, the amount of increase in detection error accumulated in the known area) is output.
(FIG. 5C) When the own vehicle 1 has already entered the known area ahead and the point where the known area information such as a target or a tall building is stored does not exist in the known area, the
（図５Ｄ）物標に関する既知領域情報が記憶された地点（図にて「物標検出地点」と表記する）が既知領域内に存在する場合には、物標検出地点において物標による自己位置検出を行った場合に発生すると推定される検出誤差に、物標検出地点から進出地点までにオドメトリで累積する検出誤差を加えた値が、進出位置における検出誤差として出力される。
同様に、高い建物等の不在を示す既知領域情報が記憶された地点が既知領域内に存在する場合には、この地点から進出地点までにオドメトリで累積する検出誤差を、衛星測位システムが保証する検出誤差に加算することにより、進出位置における検出誤差を出力する。
図３を参照する。誤差補正部６２が出力した検出誤差の推定値は、軌道誤差算出部３８へ出力される。
(Fig. 5D) When a point (denoted as "target detection point" in the figure) in which the known area information about the target is stored exists in the known area, the self-position by the target at the target detection point. The value obtained by adding the detection error estimated to occur when the detection is performed and the detection error accumulated in the odometry from the target detection point to the advance point is output as the detection error at the advance position.
Similarly, if there is a point in the known area where known area information indicating the absence of a tall building or the like is stored, the satellite positioning system guarantees the detection error accumulated in odometry from this point to the advance point. By adding to the detection error, the detection error at the advance position is output.
See FIG. The estimated value of the detection error output by the
第２区間誤差算出部３７は、軌道候補選択部３５により選択された走行軌道候補上であって自己位置よりも前方に、未知領域があるか否かを判定する。
未知領域がある場合に、第２区間誤差算出部３７は、未知領域における自己位置検出部３２による自己位置検出の検出誤差を推定し、軌道誤差算出部３８へ出力する。
第２区間誤差算出部３７は、走行軌道候補に沿って未知領域内を走行する際の自車両１の車速や旋回曲率と、予め統計モデルなどを用いて設定した所定の路面状態とに基づいてオドメトリで発生する検出誤差を推定する。
The second section
When there is an unknown region, the second section
The second section
その際に第２区間誤差算出部３７は、図６Ａに示すように自車両１が前方の未知領域にまだ進入していないか、又は図６Ｂに示すように既に進入しているかを判定する。
自車両１が前方の未知領域にまだ進入していない場合（図６Ａ）には、第２区間誤差算出部３７は、未知領域の進入地点から進出地点までにオドメトリで累積する検出誤差の増加量（すなわち未知領域において累積される検出誤差の増加量）を、未知領域における検出誤差の推定値として出力する。
At that time, the second section
When the own vehicle 1 has not yet entered the unknown area in front (FIG. 6A), the second section
一方で、自車両１が前方の未知領域にすでに進入している場合（図６Ｂ）には、第２区間誤差算出部３７は、誤差検出部３３が検出した現在の自己位置の検出誤差に、現在の自己位置から進出地点までにオドメトリで累積する検出誤差を加えた値を、未知領域の進出位置における検出誤差として出力する。
軌道誤差算出部３８は、第１区間誤差算出部３６が算出した既知領域における検出誤差の推定値と、第２区間誤差算出部３７が算出した未知領域における検出誤差の推定値に基づいて、軌道候補選択部３５が選択した走行軌道候補に沿って目標地点に到達した時点における自己位置検出部３２による自己位置検出の検出誤差を推定する。
On the other hand, when the own vehicle 1 has already entered the unknown area ahead (FIG. 6B), the second section
The trajectory
その際に、軌道誤差算出部３８は、自車両１が前方の既知領域のいずかに、物標や高い建物等の既知領域情報が記憶された地点が存在するか否かを判定する。
図７Ａは、自車両１が前方の既知領域のいずれにも、物標や高い建物等の既知領域情報が記憶された地点がしない場合を示す。参照符号Ｐ０は、自車両１が走行中の領域の進出地点を示す。
At that time, the track
FIG. 7A shows a case where the own vehicle 1 does not have a point in which known area information such as a target or a tall building is stored in any of the known areas in front of the vehicle 1. Reference numeral P0 indicates an advance point in the area where the own vehicle 1 is traveling.
進出地点Ｐ０における検出誤差の推定値ｅ０は、図６Ｂを参照して説明したように第２区間誤差算出部３７によって算出される。自車両１が走行中の領域が既知領域であった場合には、図５Ｃを参照して説明したように第１区間誤差算出部３６によって算出される。
また、進出地点Ｐ０よりも前方の各領域において累積する検出誤差の増加量Δｅ１、Δｅ２、Δｅ３、Δｅ４は、図５Ｂ及び図６Ａを参照して説明したように第１区間誤差算出部３６及び第２区間誤差算出部３７によって算出される。
軌道誤差算出部３８は、これらの和（ｅ０＋Δｅ１＋Δｅ２＋Δｅ３＋Δｅ４）を目標地点に到達した時点における検出誤差の推定値として算出する。
The estimated value e0 of the detection error at the advance point P0 is calculated by the second section
Further, the increased amounts of detection errors Δe1, Δe2, Δe3, and Δe4 accumulated in each region in front of the advance point P0 are the first section
The orbital
図７Ｂは、物標や高い建物等の既知領域情報が記憶された地点（図にて「物標検出地点」と表記する）が存在する場合を示す。軌道誤差算出部３８は、物標検出地点が存在する既知領域のうち、最も目標地点に近い既知領域を選択する。参照符号Ｐ１は、選択した既知領域の進出地点を示す。
進出地点Ｐ１における検出誤差の推定値ｅ１は、図５Ｄを参照して説明したように第１区間誤差算出部３６によって算出される。
FIG. 7B shows a case where there is a point (denoted as a “target detection point” in the figure) in which known area information such as a target or a tall building is stored. The orbit
The estimated value e1 of the detection error at the advance point P1 is calculated by the first section
軌道誤差算出部３８は、進出地点Ｐ１における検出誤差の推定値ｅ１に、進出地点Ｐ１よりも前方の各領域において累積する検出誤差の増加量Δｅ５、Δｅ６、Δｅ７を加算した和（ｅ１＋Δｅ５＋Δｅ６＋Δｅ７）を、目標地点に到達した時点における検出誤差の推定値として算出する。
軌道誤差算出部３８は、算出した推定値を走行軌道設定部３９へ出力する。
The orbital
The track
走行軌道設定部３９は、軌道候補生成部３４が生成した複数の走行軌道候補のそれぞれについて軌道誤差算出部３８が算出した検出誤差の推定値に基づいて、これら複数の走行軌道候補のうち何れかを目標走行軌道として設定する。
具体的には、複数の走行軌道候補のうち検出誤差の推定値が所定の閾値以下になる走行軌道候補のいずれかを目標走行軌道として設定する。検出誤差の推定値が所定の閾値以下になる走行軌道候補が複数ある場合には、例えば検出誤差の推定値が最小となる走行軌道候補を選んでよい。
The traveling
Specifically, one of the plurality of travel track candidates whose estimated value of the detection error is equal to or less than a predetermined threshold value is set as the target travel track. When there are a plurality of traveling track candidates whose estimated detection error value is equal to or less than a predetermined threshold value, for example, the traveling track candidate having the smallest estimated detection error value may be selected.
走行制御部４０は、走行軌道設定部３９が設定した目標走行軌道に含まれる速度プロファイルに従う速度で自車両１が目標走行軌道を走行するように、アクチュエータ１８を駆動することにより、自車両1が走行予定経路に沿って自律走行するように自車両1の運転行動を制御する。
The
（動作）
次に、図８を参照して実施形態における走行支援方法の一例を説明する。
ステップＳ１において自己位置検出部３２は、自車両１の現在位置である自己位置を検出する。
ステップＳ２において誤差検出部３３は、自己位置検出部３２による自己位置の検出誤差を検出する。
ステップＳ３において軌道候補生成部３４は、自己位置検出部３２が検出した自己位置から自車両１を走行させる複数の走行軌道候補を生成する。
(motion)
Next, an example of the traveling support method in the embodiment will be described with reference to FIG.
In step S1, the self-
In step S2, the
In step S3, the track
ステップＳ４において軌道候補選択部３５は、軌道候補生成部３４が生成した複数の走行軌道候補を順次選択する。
ステップＳ５において第１区間誤差算出部３６は、軌道候補選択部３５が選択した走行軌道候補上であって自己位置よりも前方にある既知領域における自己位置検出部３２による自己位置の検出誤差を推定する。
In step S4, the track
In step S5, the first section
ステップＳ６において第２区間誤差算出部３７は、軌道候補選択部３５が選択した走行軌道候補上であって自己位置よりも前方にある未知領域における自己位置検出部３２による自己位置の検出誤差を推定する。
ステップＳ７において軌道誤差算出部３８は、ステップＳ５及びＳ６で推定した検出誤差に基づいて、軌道候補選択部３５が選択した走行軌道候補に沿って目標地点に到達した時点における自己位置検出部３２による自己位置検出の検出誤差を推定する。
In step S6, the second section
In step S7, the track
ステップＳ８において走行軌道設定部３９は、軌道候補生成部３４が生成した全ての走行軌道候補が軌道候補選択部３５により選択されたか否かを判定する。未選択の走行軌道候補が残っている場合（ステップＳ８：Ｎ）、処理はステップＳ４に戻り、未選択の走行軌道候補のいずれかを選択してステップＳ５〜Ｓ８を繰り返す。
全ての走行軌道候補が選択済の場合（ステップＳ８：Ｙ）、処理はステップＳ９に進む。
ステップＳ９において走行軌道設定部３９は、軌道候補生成部３４が生成した複数の走行軌道候補のうち、軌道誤差算出部３８が算出した検出誤差の推定値が所定の閾値以下になる走行軌道候補のいずれかを目標走行軌道として設定する。
ステップＳ１０において走行制御部４０は、走行軌道設定部３９が設定した目標走行軌道に含まれる速度プロファイルに従う速度で自車両１が目標走行軌道を走行するように、アクチュエータ１８を駆動することにより、自車両1が走行予定経路に沿って自律走行するように自車両1の運転行動を制御する。
In step S8, the traveling
When all the traveling track candidates have been selected (step S8: Y), the process proceeds to step S9.
In step S9, the traveling
In step S10, the
（第１実施形態の効果）
（１）自己位置検出部３２は、自車両１の現在位置である自己位置を検出する。軌道候補生成部３４は、自車両１を到達させる目標地点を設定し、自己位置から目標地点まで自車両１を走行させる複数の走行軌道候補を生成する。軌道誤差算出部３８は、将来、目標地点に到達した時点において検出される自己位置の検出誤差を走行軌道候補毎に推定する。走行軌道設定部３９は、複数の走行軌道候補のうち検出誤差が閾値以下になる走行軌道候補のいずれかを目標走行軌道として選択する。走行制御部４０は、選択された目標走行軌道を走行するように自車両１の走行を支援する。
これにより、目標地点における自車両１の自己位置の検出誤差を閾値以下に抑えることができる。
(Effect of the first embodiment)
(1) The self-
As a result, the detection error of the self-position of the own vehicle 1 at the target point can be suppressed to the threshold value or less.
（２）誤差検出部３３は、自車両１の周囲の物標を検出する物標検出センサが物標を検出している場合には、物標の検出結果と物標の地図情報に基づいて自己位置を検出し、物標検出センサが物標を検出していない場合には、自車両１のオドメトリ又は衛星測位システムに基づいて自己位置を検出する。
これにより物標検出センサが物標を検出している場合には高精度の自己位置を検出することができるとともに、物標を検出していない場合においても自己位置の検出を継続することができる。
(2) When the target detection sensor that detects the target around the own vehicle 1 detects the target, the
As a result, when the target detection sensor detects the target, the self-position can be detected with high accuracy, and even when the target is not detected, the self-position can be continuously detected. ..
（３）軌道候補生成部３４は、自車両１の走行路上の領域のうち自己位置の検出精度が既知である既知領域を通る走行軌道を、走行軌道候補として生成する。
これにより、走行軌道候補上で発生する検出誤差を予め知ることができるので、目標地点における検出誤差を向上することができる。
（４）第１区間誤差算出部３６は、既知領域における自己位置の検出誤差を、既知の検出精度に応じて推定する。
これにより、既知領域内の走行軌道候補上で発生する検出誤差を予め知ることができるの。
(3) The track
As a result, the detection error that occurs on the traveling track candidate can be known in advance, so that the detection error at the target point can be improved.
(4) The first section
This makes it possible to know in advance the detection error that occurs on the traveling track candidate in the known region.
（５）既知領域は、当該領域において検出できる物標が既知である領域であってよい。また既知領域は、当該領域における路面状態が既知である領域であってもよい。また既知領域は、衛星測位システムによる自己位置の検出精度が既知な領域であってもよい。これにより、既知領域における自己位置の検出誤差をより正確に推定できる。 (5) The known region may be an region in which a target that can be detected in the region is known. Further, the known region may be a region in which the road surface condition in the region is known. Further, the known region may be a region in which the detection accuracy of the self-position by the satellite positioning system is known. As a result, the detection error of the self-position in the known region can be estimated more accurately.
（６）誤差検出部３３は、自己位置の検出誤差を、物標検出センサの検出誤差の分散値又は物標の検出結果の尤度に応じて算出する。
物標検出センサの検出誤差の分散値に応じて検出誤差を算出することにより、解析的な計算により少ない処理量で高速に誤差を算出できる。白線などの検出しやすい物標の検出結果の尤度に応じて検出誤差を算出することにより、誤差推定のロバスト性を向上できる。
(6) The
By calculating the detection error according to the variance value of the detection error of the target detection sensor, the error can be calculated at high speed with a small amount of processing by analytical calculation. By calculating the detection error according to the likelihood of the detection result of a target that is easy to detect such as a white line, the robustness of the error estimation can be improved.
（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態の走行支援装置１０は、走行支援装置１０による自車両１の運転方法に関する乗員の要望を受け付ける。
運転方法に関する乗員の要望として、例えば走行支援装置１０は、目標地点までの到達予定時間が早い運転の実施や、目標地点までの到達予定時間が遅くてもより安全な運転の実施を受け付けてよい。また走行支援装置１０は、スポーティな運転の実施や、静穏で円滑な運転の実施を要望として受け付けてもよい。
走行支援装置１０は、例えばユーザインタフェース装置１９を介してこれらの要望を受け付ける。
(Second Embodiment)
Next, the second embodiment will be described. The traveling
As a request of the occupant regarding the driving method, for example, the driving
The
走行軌道設定部３９は、軌道誤差算出部３８が算出した検出誤差が閾値以下になる複数の走行軌道候補のうち、乗員の要望に応じたいずれかの走行軌道候補を、目標走行軌道として選択する。
例えば、到達予定時間が早い運転を乗員が要望する場合、走行軌道設定部３９は、目標地点までの軌道長がより短く、車速も早く、加減速の滑らかさが少ない走行軌道候補を選択する。
The traveling
For example, when the occupant requests driving with an early arrival time, the traveling
また例えば、目標地点までの到達予定時間が遅くてもより安全な運転を要望する場合、走行軌道設定部３９は、速度を落として目標地点までの区間を長い時間をかけて通過するような走行軌道候補を選択する。
また例えば、スポーティな運転を要望する場合には、走行軌道設定部３９は、コーナリングを鋭角に旋回したり、より高い車速で走行したり、加減速の滑らかさが低い走行軌道候補を選択する。
また例えば、静穏で円滑な運転を要望する場合には、走行軌道設定部３９は、コーナリングを鈍角に旋回したり、加減速の滑らかさが高い走行軌道候補を選択する。また、砂利道などの走行音が大きくなる領域やマンホールの上や、上下振動が発生する領域を避ける走行軌道候補を選択する。
Further, for example, when requesting safer driving even if the estimated time to reach the target point is late, the traveling
Further, for example, when sporty driving is desired, the traveling
Further, for example, when quiet and smooth driving is desired, the traveling
（第２実施形態の効果）
走行支援装置１０は、自車両１の運転方法に関する乗員の要望を受け付ける。走行軌道設定部３９は、軌道誤差算出部３８が算出した検出誤差が閾値以下になる複数の走行軌道候補のうち、乗員の要望に応じたいずれかの走行軌道候補を、前記目標走行軌道として選択する。
これにより、目標地点における検出誤差が閾値以下になり、かつ乗員の嗜好性に合った運転を実現することができる。
(Effect of the second embodiment)
The
As a result, the detection error at the target point becomes equal to or less than the threshold value, and the driving can be realized according to the preference of the occupant.
（第３実施形態）
図９を参照する。自車両１の走行路２５の傍に物標Ｌ１及びＬ２が存在し、物標Ｌ１及びＬ２の検出結果に基づいて自己位置を検出する場合を想定する。
この場合、走行軌道候補Ｔ２に沿って自車両１を走行させると、走行軌道候補Ｔ１に沿って走行する場合よりも物標Ｌ１とＬ２を検出する方角の間隔が狭くなり、自己位置の検出誤差が大きくなる。
したがって、走行軌道候補Ｔ２に沿って走行する自車両１の自己位置の検出誤差を抑えるには、車速を低下させて物標Ｌ１とＬ２の観察回数を増やす必要がある。この結果、不要に低速で走行する距離が長くなる。
(Third Embodiment)
See FIG. It is assumed that the targets L1 and L2 exist near the traveling
In this case, when the own vehicle 1 is driven along the traveling track candidate T2, the distance between the directions for detecting the targets L1 and L2 is narrower than when traveling along the traveling track candidate T1, and the detection error of the self-position is narrowed. Becomes larger.
Therefore, in order to suppress the detection error of the self-position of the own vehicle 1 traveling along the traveling track candidate T2, it is necessary to reduce the vehicle speed and increase the number of observations of the targets L1 and L2. As a result, the distance traveled at an unnecessarily low speed becomes long.
このため、第３実施形態における軌道候補生成部３４は、自車両１の現在の自己位置から目標地点までの間に検出できる複数の物標の位置に応じて走行軌道候補を生成する。例えば、軌道候補生成部３４は、複数の物標を検出する方角の間隔が所定の閾値よりも広くなる地点を通過するように走行軌道候補を生成してよい。
軌道候補生成部３４は、自車両１の現在の自己位置において検出している複数の物標を検出する方角の間隔が所定の閾値よりも広くなる地点を通過するように走行軌道候補を生成してよく、既知領域情報に基づいて、自己位置よりも前方の既知領域で検出できる複数の物標の位置を判断し、これらの物標を検出する方角の間隔が所定の閾値よりも広くなる地点を通過するように走行軌道候補を生成してもよい。
Therefore, the track
The track
（第３実施形態の効果）
第３実施形態の軌道候補生成部３４は、自車両１の現在の自己位置から目標地点までの間に検出できる複数の物標の位置に応じて走行軌道候補を生成する。
このため、自己位置の検出誤差が抑制される走行軌道候補を生成することが可能になり、不要に低速で走行する距離を短くすることができる。
(Effect of Third Embodiment)
The track
Therefore, it is possible to generate a traveling track candidate in which the detection error of the self-position is suppressed, and it is possible to shorten the traveling distance at an unnecessarily low speed.
１…自車両、１０…走行支援装置、１１…衛星測位装置、１２…地図データベース、１３…周囲環境センサ、１４…車両センサ、１５…既知領域データベース、１６…コントローラ、１７…ナビゲーションシステム、１８…アクチュエータ、１９…ユーザインタフェース装置、２０…プロセッサ、２１…記憶装置、２５…走行路、３０…第１自己位置推定部、３１…第２自己位置推定部、３２…自己位置検出部、３３…誤差検出部、３４…軌道候補生成部、３５…軌道候補選択部、３６…第１区間誤差算出部、３７…第２区間誤差算出部、３８…軌道誤差算出部、３９…走行軌道設定部、４０…走行制御部、５０…第１誤差検出部、５１…第２誤差検出部、５２…第３誤差検出部、５３…誤差補正部、６０…第１誤差推定部、６１…第２誤差推定部、６２…誤差補正部 1 ... own vehicle, 10 ... driving support device, 11 ... satellite positioning device, 12 ... map database, 13 ... ambient environment sensor, 14 ... vehicle sensor, 15 ... known area database, 16 ... controller, 17 ... navigation system, 18 ... Actuator, 19 ... User interface device, 20 ... Processor, 21 ... Storage device, 25 ... Travel path, 30 ... First self-position estimation unit, 31 ... Second self-position estimation unit, 32 ... Self-position detection unit, 33 ... Error Detection unit, 34 ... Track candidate generation unit, 35 ... Track candidate selection unit, 36 ... First section error calculation unit, 37 ... Second section error calculation unit, 38 ... Track error calculation unit, 39 ... Travel track setting unit, 40 ... Travel control unit, 50 ... 1st error detection unit, 51 ... 2nd error detection unit, 52 ... 3rd error detection unit, 53 ... Error correction unit, 60 ... 1st error estimation unit, 61 ... 2nd error estimation unit , 62 ... Error correction unit
Claims (10)
前記自車両を到達させる目標地点を設定して前記自己位置から前記目標地点まで前記自車両を走行させる複数の走行軌道候補を生成し、
将来、前記目標地点に到達した時点において検出される前記自己位置の検出誤差を前記走行軌道候補毎に推定し、
前記複数の走行軌道候補のうち前記検出誤差が閾値以下になる前記走行軌道候補のいずれかを目標走行軌道として選択し、
選択された前記目標走行軌道を走行するように前記自車両の走行を支援する、
ことを特徴とする走行支援方法。 Detects the self-position, which is the current position of the own vehicle,
A target point to reach the own vehicle is set, and a plurality of travel track candidates for traveling the own vehicle from the self-position to the target point are generated.
In the future, the detection error of the self-position detected when the target point is reached is estimated for each traveling track candidate.
Among the plurality of travel track candidates, one of the travel track candidates whose detection error is equal to or less than the threshold value is selected as the target travel track.
Supporting the traveling of the own vehicle so as to travel on the selected target traveling track.
A driving support method characterized by that.
前記検出誤差が閾値以下になる複数の前記走行軌道候補のうち、前記乗員の要望に応じたいずれかの前記走行軌道候補を、前記目標走行軌道として選択する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の走行支援方法。 Accepting the occupant's request regarding the driving method of the own vehicle,
Among the plurality of traveling track candidates whose detection error is equal to or less than the threshold value, any of the traveling track candidates according to the request of the occupant is selected as the target traveling track.
The traveling support method according to any one of claims 1 to 8, wherein the driving support method is characterized by the above.
前記自車両を到達させる目標地点を設定し、前記自己位置から前記目標地点まで前記自車両を走行させる複数の走行軌道候補を生成する軌道候補生成手段と、
前記目標地点に到達した時点において前記自己位置検出手段によって検出される前記自己位置の検出誤差を前記走行軌道候補毎に推定する誤差検出手段と、
前記複数の走行軌道候補のうち前記検出誤差が閾値以下になる前記走行軌道候補のいずれかを目標走行軌道として選択する走行軌道選択手段と、
選択された前記目標走行軌道を走行するように前記自車両の走行を支援する走行支援手段と、
を備えることを特徴とする走行支援装置。 Self-position detecting means for detecting the self-position, which is the current position of the own vehicle,
A track candidate generation means for setting a target point for reaching the own vehicle and generating a plurality of travel track candidates for traveling the own vehicle from the self-position to the target point.
An error detecting means for estimating the detection error of the self-position detected by the self-position detecting means at the time of reaching the target point for each traveling track candidate, and an error detecting means.
A traveling track selection means for selecting one of the plurality of traveling track candidates whose detection error is equal to or less than a threshold value as a target traveling track.
A traveling support means for supporting the traveling of the own vehicle so as to travel on the selected target traveling track, and
A traveling support device characterized by being equipped with.
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