JP2023108224A - 移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】より適切に移動体制御を行うことができる移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】実施形態の移動体制御装置は、移動体の周辺状況を認識する認識部と、前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記認識部による認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する接触不可避判定部とを備え、前記接触不可避判定部は、前記認識部による認識結果が所定条件を満たす場合に、前記認識部による認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する。【選択図】図1
Description
本発明は、移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムに関する。
従来より、自車両の周辺状況を認識して、自車両に接近する対向車両等の物体との接触を検知したり、物体との接触に備えて乗員を保護する安全装置を作動させる技術が知られている(例えば、特許文献1~3参照)。
しかしながら、画像等の情報が多いと処理負荷がかかるため、接触判定のような迅速性が求められる判定処理に時間を要する可能性があった。そのため、適切な移動体の制御ができない場合があった。
本発明の態様は、このような事情を考慮してなされたものであり、より適切に移動体制御を行うことができる移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
この発明に係る移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
(1):この発明の一態様に係る移動体制御装置は、移動体の周辺状況を認識する認識部と、前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記認識部による認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する接触不可避判定部とを備え、前記接触不可避判定部は、前記認識部による認識結果が所定条件を満たす場合に、前記認識部による認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、移動体制御装置である。
(1):この発明の一態様に係る移動体制御装置は、移動体の周辺状況を認識する認識部と、前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記認識部による認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する接触不可避判定部とを備え、前記接触不可避判定部は、前記認識部による認識結果が所定条件を満たす場合に、前記認識部による認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、移動体制御装置である。
(2):上記(1)の態様において、前記認識部は、撮像部により撮像された画像を含む情報から前記移動体の周辺状況を認識し、前記接触不可避判定部は、前記認識部による認識結果が所定条件を満たす場合に、前記画像から前記物体を含む部分画像を抽出し、抽出した部分画像を用いて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定するものである。
(3):上記(2)の態様において、前記部分画像の大きさは、前記移動体と前記物体との相対距離に基づいて設定される。
(4):上記(2)または(3)の態様において、前記所定条件は、前記撮像部により撮像される移動体の前方視野角内に前記物体以外の交通参加者が存在しないことを含むものである。
(5):上記(4)の態様において、前記所定条件は、前記移動体の走行車線の両側の所定範囲内に交通参加者が存在しないことと、前記前方視野角内に前記移動体の死角を発生させるオブジェクトが存在しないこととを含むものである。
(6):上記(2)の態様において、前記接触不可避判定部は、前記部分画像を用いて前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する場合に、前記判定のサンプリングレートを上げるものである。
(7):上記(2)の態様において、前記接触不可避判定部は、前記部分画像を用いて前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する場合に、前記撮像部により撮像される画像のフレームレートを接触不可避判定前のフレームレートよりも大きくするものである。
(8):上記(1)~(7)のうち何れか一つの態様において、前記接触不可避判定部により前記移動体と前記物体との接触が不可避であると判定された場合に、前記移動体の乗員を保護する保護装置を作動させる作動制御部を更に備えるものである。
(9):この発明の一態様に係る移動体制御方法は、コンピュータが、移動体の周辺状況を認識し、前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記周辺状況の認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定し、更に前記認識結果が所定条件を満たす場合に、認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、移動体制御方法である。
(10):この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、移動体の周辺状況を認識させ、前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記周辺状況の認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定させ、更に前記認識結果が所定条件を満たす場合に、認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定させる、プログラムである。
上記(1)~(10)の態様によれば、より適切な移動体制御を行うことができる。
以下、図面を参照し、本発明の移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。移動体制御装置は、移動体の運転や移動体に搭載された装置を制御する装置である。「移動体」とは、例えば、車両、マイクロモビ、自律移動ロボット、船舶、ドローンなど、自身が備える駆動機構によって移動可能な構造体をいう。以下の説明では、移動体は地上を移動する車両であることを前提とし、専ら車両に地上を移動させるための構成および機能について説明する。「移動体を制御する」とは、例えば、手動運転を主として、音声や表示等によって運転操作にアドバイスを行ったり、ある程度の干渉制御を行うことを意味する。また、移動体を制御することには、少なくとも一時的に、移動体の操舵または速度のうち一方または双方を制御して、移動体を自律的に移動させることが含まれたり、移動体の乗員を保護する保護装置の作動を制御することが含まれてよい。
[全体構成]
図1は、実施形態に係る移動体制御装置を利用した車両システム1の構成図である。車両システム1が搭載される車両(以下、自車両M)は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
図1は、実施形態に係る移動体制御装置を利用した車両システム1の構成図である。車両システム1が搭載される車両(以下、自車両M)は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
車両システム1は、例えば、カメラ(撮像部の一例)10と、レーダ装置12と、LIDAR(Light Detection and Ranging)14と、物体認識装置16と、HMI(Human Machine Interface)30と、車両センサ40と、運転操作子80と、乗員保護装置90と、車両制御装置100と、走行駆動力出力装置200と、ブレーキ装置210と、ステアリング装置220とを備える。これらの装置や機器は、CAN(Controller Area Network)通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図1に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。HMI30は、「出力装置」の一例である。車両制御装置100は「移動体制御装置」の一例である。乗員保護装置90は、「保護装置」の一例である。
カメラ10は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ10は、自車両Mの任意の箇所に取り付けられる。例えば、自車両Mの前方を撮像する場合、カメラ10は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。また、自車両Mの後方を撮像する場合、カメラ10は、リアウインドシールド上部やバックドア等に取り付けられる。また、自車両Mの側方および後側方を撮像する場合、カメラ10は、ドアミラー等に取り付けられる。カメラ10は、例えば、周期的に繰り返し自車両Mの周辺を撮像する。カメラ10は、ステレオカメラであってもよい。
レーダ装置12は、自車両Mの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波(反射波)を検出して少なくとも物体の位置(距離および方位)を検出する。レーダ装置12は、自車両Mの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置12は、FM-CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。
LIDAR14は、自車両Mの周辺に光(或いは光に近い波長の電磁波)を照射し、散乱光を測定する。LIDAR14は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。LIDAR14は、自車両Mの任意の箇所に取り付けられる。
物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびLIDAR14のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置16は、認識結果を車両制御装置100に出力する。物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびLIDAR14の検出結果をそのまま車両制御装置100に出力してよい。車両システム1から物体認識装置16が省略されてもよい。
HMI30は、HMI制御部160の制御により自車両Mの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。HMI30は、例えば、各種表示装置、スピーカ、スイッチ、マイク、ブザー、タッチパネル、キー等を含む。各種表示装置は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electro Luminescence)表示装置等である。表示装置は、例えば、インストルメントパネルにおける運転席(ステアリングホイールに最も近い座席)の正面付近に設けられ、乗員がステアリングホイールの間隙から、或いはステアリングホイール越しに視認可能な位置に設置される。また、表示装置は、インストルメントパネルの中央に設置されてもよい。また、表示装置は、HUD(Head Up Display)であってもよい。HUDは、運転席前方のフロントウインドシールドの一部に画像を投影することで、運転席に着座した乗員の眼に虚像を視認させる。表示装置は、後述するHMI制御部160によって生成される画像を表示する。また、HMI30には、自動運転と乗員による手動運転とを相互に切り替える運転切替スイッチ等が含まれてもよい。
車両センサ40は、自車両Mの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Mの向きを検出する方位センサ等を含む。また、車両センサ40には、自車両Mの操舵角(操舵輪の角度でもよいし、ステアリングホイールの操作角度でもよい)を検出する操舵角センサが含まれてよい。また、車両センサ40には、自車両Mの位置を取得する位置センサが含まれてよい。位置センサは、例えば、GPS(Global Positioning System)装置から位置情報(経度・緯度情報)を取得するセンサである。また、位置センサは、例えば、自車両Mに搭載されるナビゲーション装置(不図示)のGNSS(Global Navigation Satellite System)受信機を用いて位置情報を取得するセンサであってもよい。
運転操作子80は、例えば、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、その他の操作子を含む。操作子は、必ずしも環状である必要は無く、異形ステアリングホイールやジョイスティック、ボタン等の形態であってもよい。運転操作子80には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、車両制御装置100、もしくは、走行駆動力出力装置200、ブレーキ装置210、およびステアリング装置220のうち一部または全部に出力される。
乗員保護装置90は、自車両Mが他の物体と接触する等の所定条件を満たす場合に、車内の乗員を保護する動作を行う。乗員保護装置90は、例えば、エアバッグ装置92と、拘束保護装置94とを備える。エアバッグ装置92は、自車両Mが物体(例えば、他車両)と接触した場合の車室内の乗員の負荷を軽減させる車室内用エアバッグ装置である。エアバッグ装置92は、例えば後述する作動制御部の制御により、膨張前に折り畳まれた状態で、ステアリングホイールの中央部やインストルメントパネルに収納された袋状のチャンバに高圧のガスを注入することで、チャンバが膨張し、折り畳まれた状態から所定の形状に展開される。膨張展開されたチャンバは、乗員の前方に位置付けられるため、他の物体との接触時における乗員の負荷を緩和し、乗員保護することができる。また、エアバッグ装置92は、車室内用エアバッグ装置に代えて(または加えて)、自車両Mのバンパ部分やフード上にチャンバが膨張展開され、自車両Mの乗員だけでなく、自車両Mと接触した物体の負荷も軽減する車外用エアバッグ装置であってもよい。
拘束保護装置94は、例えば、シートベルトの張力を制御するプリテンショナーである。シートベルトは、乗員の身体をシートに拘束するベルト状の安全装置である。例えば、拘束保護装置94は、シートベルトのたるみを取り除くために、シートベルトを引き込む(巻き取る)機構を有する。プリテンショナーは、作動制御部による制御によって、モータの駆動によって段階的にシートベルトの張力を強め、そのシートベルトの拘束力を強めるように作動する。プリテンショナーは、「張力調整機構」の一例である。
車両制御装置100は、例えば、認識部110と、判定部120と、軌道予測部130と、作動制御部140と、回避制御部150と、HMI制御部160と、記憶部170とを備える。認識部110と、判定部120と、軌道予測部130と、作動制御部140と、回避制御部150と、HMI制御部160とは、それぞれ、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサがプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め車両制御装置100のHDDやフラッシュメモリ等の記憶装置(非一過性の記憶媒体を備える記憶装置)に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROM等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体(非一過性の記憶媒体)がドライブ装置に装着されることで車両制御装置100のHDDやフラッシュメモリにインストールされてもよい。HMI制御部160は、「出力制御部」の一例である。
記憶部170は、上記の各種記憶装置、或いはSSD(Solid State Drive)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、ROM(Read Only Memory)、またはRAM(Random Access Memory)等により実現されてもよい。記憶部170は、例えば、判定条件テーブル172、地図情報174、プログラム、その他の各種情報等が格納される。判定条件テーブル172の詳細については、後述する。地図情報174は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報174は、道路形状(道路幅、曲率、勾配)や車線数、交差点、車線(レーン)の中央の情報あるいは車線の境界(区画線)の情報等を含んでいてもよい。また、地図情報174は、POI(Point Of Interest)情報、交通規制情報、住所情報(住所・郵便番号)、施設情報、電話番号情報等を含んでいてもよい。
認識部110は、カメラ10、レーダ装置12、およびLIDAR14から物体認識装置16を介して入力された情報に基づいて、自車両Mの周辺状況を認識する。例えば、認識部110は、自車両Mの周辺(所定距離以内)に存在する物体の種別、位置、速度、加速度等を認識する。物体には、例えば、他車両や、歩行者、自転車などの交通参加者、道路構造物等が含まれる。道路構造物には、例えば、道路標識や交通信号機、縁石、中央分離帯、ガードレール、フェンス、壁、踏切等が含まれる。物体の位置は、例えば、自車両Mの代表点(重心や駆動軸中心など)を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」(例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か)を含んでもよい。以下、物体が「他車両」であるものとして説明する。
また、認識部110は、例えば、自車両Mが走行する道路に含まれる各車線を区画する道路区画線(以下、区画線と称する)を認識したり、自車両Mの左右それぞれに存在する最も近い区画線から自車両Mの走行車線を認識する。認識部110は、カメラ10による撮像された画像を解析して区画線を認識してもよく、車両センサ40により検出された自車両Mの位置情報から地図情報174を参照し、自車両Mの位置から周囲の区画線の情報や走行車線を認識してもよく、その両方の認識結果を統合してもよい。
また、認識部110は、走行車線に対する自車両Mの位置や姿勢を認識する。認識部110は、例えば、自車両Mの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Mの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす車体の角度を、走行車線に対する自車両Mの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部110は、走行車線のいずれかの側端部(道路区画線または道路境界)に対する自車両Mの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Mの相対位置として認識してもよい。
また、認識部110は、カメラ10により撮像された画像を解析し、解析結果から得られる特徴情報(例えば、エッジ情報や色情報、物体の形状や大きさ等の情報)に基づいて、自車両Mの正面方向または車線の延伸方向に対する他車両の車体の向きや、車幅、他車両の車輪の位置や向き、ホイールベース(前輪軸と後輪軸との距離)等を認識してもよい。車体の向きとは、例えば、他車両のヨー角(他車両の進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす車体の角度)である。また、認識部110は、他車両の車輪の認識状態(認識しているか否か)を取得してもよい。
判定部120は、例えば、接触可能性判定部122と、接触不可避判定部124とを備える。接触可能性判定部122は、例えば、予め設定される他車両の状態に応じた判定条件に基づいて、自車両Mと他車両とが将来接触する可能性があるか否かを判定する。
接触不可避判定部124は、接触可能性判定部122により自車両Mと他車両とが将来接触する可能性があると判定された場合に、軌道予測部130による自車両Mと他車両のそれぞれの将来の一定期間における予測軌道に基づいて、自車両Mと他車両との接触が不可避であるか(接触を免れることができない状態であるか)否かを判定する。接触可能性判定部122および接触不可避判定部124の機能の詳細については後述する。
軌道予測部130は、車両センサ40等により検出される自車両Mの位置、速度、進行方向等に基づいて、自車両Mの将来の一定期間における走行軌道(以下、「自車両予測軌道」と称する)を予測する。また、軌道予測部130は、認識部110により認識された他車両の位置、速度、進行方向等に基づいて、他車両Mの将来の一定期間における走行軌道(以下、「他車両予測軌道」と称する)を予測する。例えば、軌道予測部130は、例えば、自車両Mと他車両との接触が不可避であるかを判定する場合に、自車両Mまたは他車両が接触を回避するために操舵を最大にした場合(限界回避操作)の状態での自車両予測軌道や他車両予測軌道(限界回避軌道)を予測する。これらの予測軌道は、例えば、対象の車両の基準点(例えば、重心や中心)が通過する軌道である。また、軌道予測部130は、現在の速度、進行方向が一定期間継続されると仮定した場合の自車両予測軌道や他車両予測軌道を予測してもよい。
作動制御部140は、接触不可避判定部124により、自車両Mと他車両との接触は不可避であると判定された場合である場合に、乗員保護装置90のエアバッグ装置92および拘束保護装置94を作動させる。なお、作動制御部140は、自車両Mと他車両の接触時の相対速度や接触する位置等に基づいて、拘束保護装置94のみを作動させたり、エアバッグ装置92が膨張展開させるチャンバを制御してもよい。
回避制御部150は、接触可能性判定部122により自車両Mと他車両とが将来接触する可能性があると判定された場合であって、且つ接触不可避判定部124により自車両Mと他車両との接触は不可避ではない(回避可能である)と判定された場合に、ブレーキ装置210を制御して自車両Mを急停止させる制御、または、走行駆動力出力装置200を制御して自車両Mを急加速させる制御等の回避制御を実行する。また、回避制御部150は、急停止または急加速に代えて(または加えて)、ステアリング装置220を制御して操舵制御により他車両から離れる方向に自車両Mを移動させる回避制御を実行してもよい。
HMI制御部160は、HMI30により、乗員に所定の情報を通知したり、乗員の操作によってHMI30により受け付けられた情報を取得する。例えば、乗員に通知する所定の情報には、例えば、自車両Mの状態に関する情報や運転制御に関する情報等の自車両Mの走行に関連のある情報が含まれる。自車両Mの状態に関する情報には、例えば、自車両Mの速度、エンジン回転数、シフト位置等が含まれる。また、運転制御に関する情報には、例えば、乗員保護装置90の作動に関する情報や接触回避制御の実行に関する情報等が含まれる。また、所定の情報には、接触を回避するための運転操作を促す情報が含まれてもよい。また、所定の情報には、テレビ番組、DVD等の記憶媒体に記憶されたコンテンツ(例えば、映画)等の自車両Mの走行制御に関連しない情報が含まれてもよい。
例えば、HMI制御部160は、上述した所定の情報を含む画像を生成し、生成した画像をHMI30の表示装置に表示させてもよく、所定の情報を示す音声を生成し、生成した音声をHMI30のスピーカから出力させてもよい。
走行駆動力出力装置200は、車両が走行するための走行駆動力(トルク)を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置200は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するECU(Electronic Control Unit)とを備える。ECUは、回避制御部150から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。
ブレーキ装置210は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキECUとを備える。ブレーキECUは、回避制御部150から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置210は、運転操作子80に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置210は、上記説明した構成に限らず、回避制御部150から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
ステアリング装置220は、例えば、ステアリングECUと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングECUは、回避制御部150から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。
[判定部の機能]
以下、判定部120(接触可能性判定部122、接触不可避判定部124)の機能の詳細について説明する。図2は、接触可能性判定部122における接触可能性判定について説明するための図である。図2の例では、車線L1と、車線L1の対向車線である車線L2とを有する道路RD1が示されている。車線L1は、区画線RL1とRL2とで区画され、車線L2は、区画線RL2とRL3とで区画されている。また、図2の例において、自車両Mは、車線L1の延伸方向(図中、X軸方向)に沿って速度VMで走行し、他車両m1は、速度Vm1で車線L2から車線L1に進入してきているものとする。また、図2の例では、時刻t1が最も早く、時刻t2、t3の順に遅くなっているものとする。図2の例において、時刻t*における自車両Mの位置および速度をM(t*)およびVM(t*)と表し、他車両m1の位置および速度をm1(t*)およびVm1(t*)と表すものとする。
以下、判定部120(接触可能性判定部122、接触不可避判定部124)の機能の詳細について説明する。図2は、接触可能性判定部122における接触可能性判定について説明するための図である。図2の例では、車線L1と、車線L1の対向車線である車線L2とを有する道路RD1が示されている。車線L1は、区画線RL1とRL2とで区画され、車線L2は、区画線RL2とRL3とで区画されている。また、図2の例において、自車両Mは、車線L1の延伸方向(図中、X軸方向)に沿って速度VMで走行し、他車両m1は、速度Vm1で車線L2から車線L1に進入してきているものとする。また、図2の例では、時刻t1が最も早く、時刻t2、t3の順に遅くなっているものとする。図2の例において、時刻t*における自車両Mの位置および速度をM(t*)およびVM(t*)と表し、他車両m1の位置および速度をm1(t*)およびVm1(t*)と表すものとする。
図2に示すような状況下において、認識部110は、自車両Mの周辺状況として、自車両Mの位置、速度VM、進行方向(向き)を認識すると共に、自車両Mの前方(前方の所定距離以内)に存在する他車両m1の位置、速度Vm1、進行方向を認識する。接触可能性判定部122は、予め設定された判定条件(判定条件テーブル172)に基づいて、自車両Mと他車両m1とが接触する可能性があるか否かを判定する。例えば、接触可能性判定部122は、記憶部170に記憶された判定条件テーブル172を参照し、参照した判定条件テーブル172に含まれる判定条件を満たす場合に、自車両Mと他車両m1とが接触する可能性があると判定し、判定条件を満たさない場合に、自車両Mと他車両とが接触する可能性がないと判定する。
図3は、判定条件テーブル172の一例を示す図である。判定条件テーブル172には、例えば、判定パターンを識別する識別情報であるパターンIDに、判定内容と、確認回数とが対応付けられている。判定内容は、例えば、1または複数の判定条件が含まれる。図3の例では、3つの判定条件(条件1~条件3)が示されている。また、確認回数は、接触可能性の判定処理(判定条件を満たすか否か判定処理)を所定周期で繰り返し実行する場合に、同一の判定条件を連続して満たしたことを確認する回数である。例えば、図3のパターンIDが「1」の場合には、パターンIDが「1」の判定条件1~3を連続して3回満たした場合に、自車両Mと他車両m1とが接触する可能性があると判定され、1回または2回しか満たしていない場合には接触する可能性があると判定されない。なお、判定条件や確認回数については、図3の例に限定されるものではなく、自車両Mの車種や乗員数、道路状況(道路形状や周辺の天候)等に応じて変更されてもよく、製造者側で任意に変更されてよい。
接触可能性判定部122は、図3に示すように判定パターンごとに条件を満たすか否かの判定を行い、繰り返し処理によって同一の条件を満たした状態が確認回数で設定された回数分、連続して確認できた場合に、自車両Mと他車両m1とが将来接触する可能性があると判定する。
図2、図3の例を用いて具体的に説明すると、まず接触可能性判定部122は、条件1として、自車両Mの走行車線L1上に他車両m1に存在するか否かを判定する。自車両Mの走行車線L1上に他車両m1が存在すると判定した場合、接触可能性判定部122は、条件2として、自車両Mと車線L2を走行する他車両m1との相対位置(相対距離)および相対速度を用いて接触余裕時間TTC(Time To Collision)を導出し、導出した接触余裕時間TTCが閾値未満であるか否かを判定する。接触余裕時間TTCは、例えば、相対距離から相対速度を除算することで算出される値である。この場合の閾値とは、例えば約1.0~2.0[s]程度であるが、自車両Mの速度VMや他車両m1の速度Vm1、道路状況等によって可変に設定されてよい。
接触余裕時間TTCが閾値未満である場合、接触可能性判定部122は、条件3として、それぞれの判定パターンの条件のうち少なくとも何れかを満たすか否かを判定する。例えば、接触可能性判定部122は、パターンIDが「1」から「4」まで順番に条件を満たすか否かを判定する。また、接触可能性判定部122は、ID順に条件を満たすか否かを判定し、条件が満たされた場合に以降のIDの条件に関する判定を行わなくてもよい。
図2の時刻t1において、接触可能性判定部122は、パターンID「1」の条件1~3を満たす状態であると判定されたものとする。このとき、接触可能性判定部122は、確認回数を1回として、次の周期(時刻t2)に再び判定処理を行う。
時刻t2において、接触可能性判定部122は、時刻t1時点と同様の判定を行い、図3に示すパターンID「1」の条件を満たすと判定されたものとする。この場合、接触可能性判定部122は、確認回数を2回として、次の周期(時刻t3)に再び判定処理を行う。
時刻t3において、接触可能性判定部122は、時刻t1時点と同様の判定を行い、図3に示すパターンID「1」の条件を満たすと判定されたものとする。この場合、接触可能性判定部122は、確認回数を3回として、条件を満たした状態が連続して3回確認できたため、時刻t3において、自車両Mと他車両m1とが接触する可能性があると判定する。接触可能性判定部122により接触可能性があると判定された場合、接触不可避判定部124は、自車両Mと他車両m1との接触が不可避であるか否かを判定する。
図4は、接触不可避判定部124について説明するための図である。接触不可避判定部124は、例えば、自車両Mと他車両m1のそれぞれが現在位置から限界回避操作をしたと仮定した場合に、自車両Mと他車両m1とが将来接触すると予測される場合に接触不可避であると判定し、限界回避操作によって自車両Mと他車両m1とが接触しないと予測される場合に、接触不可避ではないと判定する。限界回避操作とは、例えば、自車両Mと他車両m1の現時点から互いに離れる方向に操舵角を限界値まで大きくする操作することである。接触不可避判定部124は、限界回避操作に基づく自車両予測軌道および他車両予測軌道を軌道予測部130に予測させる。
接触不可避判定部124は、軌道予測部130により予測された自車両予測軌道K10および他車両予測軌道K20を取得し、それぞれの予測軌道K10、K20に対して、車両の横方向に車幅に応じてオフセットさせたオフセット領域を設定し、設定したオフセット領域が将来接触する(軌道上で重なる)と判定される場合に、自車両Mと他車両m1との接触は不可避であると判定する。
なお、軌道予測部130は、他車両m1の限界回避操作に基づく他車両予測軌道を予測する場合において、他車両m1の車輪の向きが認識できるか否かに応じて限界回避予測を行ってもよい。図5は、他車両m1の限界回避操作に基づく他車両予測軌道の予測について説明するための図である。例えば、他車両m1の車体の現在の向きから限界回避操作に基づく他車両予測軌道限界回避軌道を予測する場合には、仮に直進した場合の現在の軌道に対して、左右それぞれに最大に操舵させた場合の2つの限界回避軌道K21a、K21bが導出されるため、それぞれに対して接触不可避を判定する必要が生じ、処理負荷が大きくなると共に、正確な接触不可避判定ができない場合がある。
そこで、軌道予測部130は、他車両m1の車輪(走行輪の一例)の向き(舵角)が認識できている場合と認識できていない場合とに応じて他車両予測軌道(限界回避軌道)を予測する方法(手法)を異ならせる。なお、認識対象の車輪は、他車両m1に設けられた車輪のうち、向きの変更が可能な車輪である。例えば、認識部110により他車両m1の車輪の向きが認識できない場合には、軌道予測部130は、現在の車両の位置および向きから限界回避操作(最大の操舵操作)がなされたと仮定した場合の旋回軌跡を限界回避軌道として予測する。
また、認識部110により他車両m1の車輪(前輪輪WFR、WFLのうち、少なくとも一方)が認識できている場合、軌道予測部130は、他車両m1の正面方向に対する車輪の角度θ1を導出し、導出した角度θ1に基づいて、限界回避軌道を予測する。
図6は、車輪の向きに応じた限界回避軌道の違いについて説明するための図である。例えば、接触不可避判定部124は、車輪の角度θ1が所定角度θth未満である場合には、他車両m1が旋回動作に入る前にクロソイド曲線に沿った軌道を介して限界回避軌道となる。クロソイド曲線とは、例えば、一定の比例定数に基づいて曲率が大きくなっていく曲線である。そのため、車輪の角度θ1が所定角度θth未満である場合の限界回避軌道K22aは、クロソイド曲線に沿った軌道が含まれるため、角度θ1が所定角度θth以上である場合の限界回避軌道K22bと比較して回避走行可能範囲が狭まる。このように、車輪の向きに基づいて限界回避軌道を導出することで、他車両m1の限界回避軌道をより正確に把握することができ、より正確に自車両Mと他車両m1との接触不可避を判定することができる。
また、軌道予測部130は、車輪の角度に代えて(または加えて)、自車両Mの周辺の道路形状や車輪と路面との摩擦係数μ、他車両m1のホイールベース(前輪軸と後輪軸との距離)等に基づいて、限界回避軌道を予測してもよい。
なお、接触不可避判定部124は、自車両Mと他車両m1との接触不可避判定を行う場合に、処理負荷を軽減し、より迅速に接触不可避判定を行うため、所定の条件を満たす場合に、認識部110による自車両Mの周辺の認識範囲を異ならせてもよい。例えば、接触不可避判定部124は、認識部110による認識結果に基づいて、自車両Mとの接触が不可避であるか否かを判定する対象の他車両以外に自車両Mと接触する可能性がある物体が存在しない場合に、認識部110による認識範囲を自車両Mと接触する可能性がある他車両m1を含む所定範囲に限定して、自車両Mと他車両m1との接触が不可避であるか否かを判定する。自車両Mと接触する可能性がある物体が存在しない場合とは、例えば、認識部110により物体が認識できていない場合や、物体は認識しているが自車両Mと物体との距離が所定距離以上である場合等が含まれる。認識範囲を限定するとは、例えば、カメラ10により撮像された画像全体領域から他車両m1を含む所定領域の部分画像を抽出することである。
図7は、部分画像を抽出することについて説明するための図である。図7の例において、図11の例では、カメラ10により撮像された接触不可避判定前の画像IM10が示されている。また、画像IM10には、自車両Mが走行する車線L1と、対向車線L2側から自車両Mに接近する他車両m1と、路肩に停止している歩行者TP1とが含まれる。なお、歩行者TP1は、自車両Mから所定距離以上離れた場所に静止しているものとする。
図7の例において、接触不可避判定部124は、画像IM10のうち他車両m1を含む部分画像IM20を抽出する。なお、部分画像の大きさは、自車両Mと他車両m1との相対距離に応じて設定されてよい。この場合、例えば、相対距離が遠いほど領域を小さくし、相対距離が近いほど領域を大きくする。また、部分画像領域の大きさは、他追えば、他車両m1の速度や距離、移動方向、道路状況や他車両m1の車種等に応じて設定されてもよい。このように部分画像を用いることで、処理負荷を軽減してより迅速に自車両Mと他車両m1との接触不可避判定を行うことができる。
なお、接触不可避判定部124は、部分画像を用いることで、カメラ10により撮像された画像全体に対して物体判定を行うよりも処理負荷が軽減されるため、認識処理や判定処理のサンプリングレート(所定時間に実行する処理の回数)を上げてもよい。これにより、処理負荷を抑制しつつ、自車両Mと他車両m1との接触が不可避であるか否かの重要な場面において、より詳細な判定を行うことができる。
また、接触不可避判定部124は、部分画像を抽出して自車両Mと他車両m1との接触不可避判定を行う場合に、カメラ10により撮像される時系列の画像フレームのフレームレート(fps;frames per second)が、接触不可避判定前のフレームレートよりも大きくなるように調整してもよい。この場合、判定部120は、例えば、接触可能性判定部122による接触可能性の判定処理(接触不可避判定前の処理の一例)では、カメラ10により撮像される時系列の画像フレームを所定間隔で間引いて、閾値未満の第1のフレームレートの画像を用いて処理を行い、接触不可避判定部124による部分画像を用いた接触不可避判定ではカメラ10により撮像される時系列の画像フレームから閾値以上の第2のフレームレート(つまり、第2のフレームレート>第1のフレームレート)の部分画像を抽出して処理を行う。このように、カメラ10により撮像されるカメラ画像の全領域を用いた処理ではフレームレートを小さくし、自車両Mと他車両m1との接触が不可避であるか否かの重要な場面においてはフレームレートを大きくした部分画像で詳細な分析を行うことで、処理負荷を抑制しつつ、より迅速且つ詳細な判定を行うことができる。
作動制御部140は、接触不可避判定部124により自車両Mの他車両m1との接触が不可避であると判定された場合に、乗員保護装置90を作動させる。これにより、エアバッグ装置92のチャンバが膨張展開されると共に、シートベルトによる乗員の拘束力を通常時よりも強くすることで、接触時の乗員の衝撃を緩和させる。これにより、接触可能性の判定パターンに応じて連続確認回数を変更するため、センサの誤差やエラー等で誤検知した場合であっても乗員保護装置90が誤作動することを抑制し、より適切に乗員を保護することができる。
また、接触不可避判定部124により接触が不可避ではないと判定された場合、回避制御部150は、自車両Mと他車両m1との接触を回避するための回避制御を行う。これにより、状況に応じてより適切な運転制御を実行することができる。なお、車両制御装置100は、接触不可避判定部124により自車両Mの他車両m1との接触が不可避であると判定された場合に、作動制御部140による作動制御と、回避制御部150による回避制御の両方を行ってもよい。これにより、乗員をより安全に保護することができる。
HMI制御部160は、例えば、接触可能性判定部122による判定パターンにおける判定条件を満たすが、連続確認回数が決められた回数に満たない状態において、警告音等をHMI30に出力させたり、接触を回避するための運転操作を乗員に促す情報をHMI30に出力させてもよい。また、HMI制御部160は、どのような判定パターンで接触可能性があると判定されたかについてHMI30に出力させてもよい。
[処理フロー]
次に、実施形態の車両制御装置100よって実行される処理の流れについて説明する。なお、以下では、車両制御装置100によって実行される処理のうち、主に自車両Mと他車両との接触可能性判定および接触不可避判定と、判定結果に基づく車両制御(乗員保護装置90の作動、回避制御)の処理を中心として説明する。また、本フローチャートの処理は、例えば、所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。
次に、実施形態の車両制御装置100よって実行される処理の流れについて説明する。なお、以下では、車両制御装置100によって実行される処理のうち、主に自車両Mと他車両との接触可能性判定および接触不可避判定と、判定結果に基づく車両制御(乗員保護装置90の作動、回避制御)の処理を中心として説明する。また、本フローチャートの処理は、例えば、所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。
図8は、車両制御装置100よって実行される運転制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8の例において、接触可能性判定部122は、認識部110による認識結果に基づいて、自車両Mの前方(所定距離以内)に他車両m1が存在するか否かを判定する(ステップS100)。自車両Mの前方に他車両m1が存在すると判定した場合、接触可能性判定部122は、自車両Mと他車両との接触余裕時間TTCが閾値未満であるか否かを判定する(ステップS102)。閾値未満であると判定した場合、接触可能性判定部122は、他車両m1が自車レーン(自車両Mの走行車線)に進入しているか否かを判定する(ステップS104)。自車レーンに進入していると判定した場合、接触可能性判定部122は、連続確認回数が3回か否かを判定する(ステップS106)。連続確認回数が3回でないと判定した場合、ステップS100の処理に戻る。
また、ステップS104の処理において、他車両m1が自車レーンに進入していないと判定した場合、接触可能性判定部122は、他車両m1の走行車線の信号機(交通信号機)が赤信号であるか否かを判定する(ステップS108)。ステップS108の処理において、接触可能性判定部122は、例えば、認識部110による認識結果に基づき、自車両Mが自車レーンを交差点に向かって走行し、他車両m1が自車レーンと交差する車線を交差点に向かって走行している状態であって、且つ自車レーンの交差点付近の信号機が青信号である場合に、他車両m1の走行車線の信号機が赤信号であると判定する。また、接触可能性判定部122は、他車両m1が自車両Mの対向車線側を走行している場合であって、自車両Mと他車両m1の間に存在する走行車線上の信号機が赤信号である場合に、他車両m1の走行車線(対向車線)の信号機が赤信号であると判定してもよい。他車両m1の走行車線の信号機が赤信号であると判定された場合、連続確認回数が3回であるか否かを判定する(ステップS110)。連続確認回数が3回でない場合に、ステップS100の処理に戻る。
また、ステップS108の処理において、他車両m1の走行車線の信号機が赤信号でないと判定した場合、接触可能性判定部122は、自車両Mの前方(所定距離以内)で事故が発生しているか否かを判定する(例えば、ステップS112)。事故には、例えば、他車両同士の接触や、他車両と道路構造物との接触、他車両から煙が出ている状態で走行している等が含まれる。実施形態では、所定の事故ごとに画像の特徴量が記憶部170等に記憶されており(不図示)、接触可能性判定部122は、カメラ10により撮像された画像から得られる特徴量と記憶部170に記憶された特徴量とを比較することで、事故が発生しているか否かを判定する。例えば、接触可能性判定部122は、特徴量の合致度合が閾値以上である場合に、事故が発生していると判定する。
自車両Mの前方で事故が発生している判定した場合、接触可能性判定部122は、認識部110による認識結果に基づいて、他車両m1のヨー角が所定角度以上であるか否かを判定する(ステップS114)。他車両m1のヨー角が所定角度以上である場合、接触可能性判定部122は、連続確認回数が2回であるか否かを判定する(ステップS116)。自車両Mで事故が発生していると判定される状況下においては、他車両Mは事故による何らかの影響を受けて自車両Mに接近している可能性が高い。したがって、この場合の確認回数を他の回数よりも少ない回数に変更することで、より迅速且つ正確に接触可能性を判定することができる。ステップS116の処理において、連続確認回数が2回でないと判定した場合、ステップS100の処理に戻る。
また、ステップS112の処理において、自車両Mの前方で事故が発生していないと判定した場合、またはステップS114の処理において、他車両m1のヨー角が所定角度以上でないと判定された場合、連続確認回数が4回であるか否かを判定する(ステップS118)。連続判定回数が4回でないと判定した場合、ステップS100の処理に戻る。
また、ステップS106、S110、S116、またはS118の処理において、連続判定回数が指定した回数である判定された場合、接触不可避判定部124は、自車両Mと他車両m1との接触が不可避であるか否かを判定する(ステップS120)。接触が不可避であると判定した場合、作動制御部140は、乗員保護装置90を作動させる(ステップS122)。また、接触不可避でないと判定した場合、回避制御部150は、自車両Mの操舵および速度のうち一方または双方を制御して、自車両Mと他車両m1との接触を回避するための運転制御を実行する(ステップS124)。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。また、ステップS100の処理において、自車両Mの前方に他車両m1が存在しないと判定された場合、またはステップS102の処理において、接触余裕時間TTCが閾値未満(TTC<閾値)でないと判定された場合、本フローチャートの処理を終了する。
図9は、接触不可避判定処理の一例を示すフローチャートである。図9は、例えば、ステップS120の処理の詳細を説明するものである。図9の例において、接触不可避判定部124は、認識部110により他車両m1の車輪が認識されているか否かを判定する(ステップS120a)。他車両m1の車輪が認識されていると判定した場合、接触不可避判定部124は、認識された車輪の角度を取得し(ステップS120b)、取得した角度が所定角度以上であるか否かを判定する(ステップS120c)。車輪の角度が所定角度以上であると判定した場合、接触不可避判定部124は、軌道予測部130により、車輪の角度に基づき限界回避軌道を予測させる(ステップS120d)。また、車輪の角度が所定角度以上でないと判定された場合、接触不可避判定部124は、軌道予測部130により、クロソイド曲線に基づく軌道を含む限界回避軌道を予測させる(ステップS120e)。また、ステップS120aにおいて、他車両m1の車輪が認識されていないと判定された場合、接触不可避判定部124は、軌道予測部130により、他車両m1の操舵角(車輪の向き)を最大にしたと仮定した場合の限界回避軌道を予測させる(ステップS120f)。ステップS120d、S120e、またはS120fの処理後、接触不可避判定部124は、自車両Mと他車両m1のそれぞれの限界回避軌道を比較し、接触が不可避であるか否かを判定する(ステップS120g)。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。
なお、実施形態では、上述した図8に示す処理のうち接触可能性判定の少なくとも一部を省略してもよい。図10は、実施形態の車両制御装置100よって実行される処理の他の一例を示すフローチャートである。図10の例では、図8に示すステップS100~S124の処理のうち、ステップS104からステップS118を省略したものである。つまり、図10に示す処理では、ステップS102の処理において、自車両Mと他車両m1との接触余裕時間TTCが閾値未満であると判定された場合に、すぐに接触不可避判定部124による接触不可避判定が実行される。なお、ステップS120の処理については、例えば、上述した図9に示す処理が実行されてよい。また、自車両Mの走行状況に応じて、図8に示す処理と図10に示す処理とを切り替えて処理してもよい。例えば、自車両Mや他車両m1が一般道路等を低速(所定速度未満)で走行している場合には、ある程度の時間的な余裕を考慮して図8に示す処理を実行し、自車両Mや他車両m1が高速道路等を高速(所定速度以上)で走行している場合には、時間的な余裕がないため図10に示す処理を実行する。これにより、走行状況に応じてより適切に不可避判定を行うことができ、接触前により確実に乗員保護装置90を作動させることができる。
図11は、接触不可避判定処理の他の処理の一例を示すフローチャートである。図11に示す処理は、例えば、上述した図8や図10のステップS120の処理の開始時や、図9に示すステップS120aの前に実行される。図11の例において、接触不可避判定部124は、認識部110による認識結果に基づき、自車両Mの前方を撮像するカメラ10の画角等によって設定される前方視野角内に、接触不可避の判定を行う他車両m1(対象物体)以外の交通参加者(物体の一例)が存在するか否かを判定する(ステップS200)。ここでの交通参加者には、例えば、所定速度以上で移動する歩行者や自転車、二輪自動車、他車両m1以外の車両等が含まれる。なお、自転車や二輪自動車、他車両m1以外の車両の場合は、所定速度未満で走行する場合(停止も含む)が含まれてもよい。また、歩行者が移動している場合には、自車両Mが走行する車線の幅方向(横方向)への移動量であってもよい。
ステップS200の処理において、カメラ10の前方視野角内に、他車両m1以外の交通参加者が存在しないと判定した場合、接触不可避判定部124は、走行車線の進行方向の両側の所定範囲内に交通参加者がいないか否かを判定する(ステップS202)。両側の処理距離以内とは、例えば、自車両M1の正面方向に直交する方向に対して、自車両Mの側端部または走行車線の区画線から、自車両Mから離れる方向に向かって車幅+数[m]の範囲である。走行車線の両側の所定範囲内に交通参加者が存在しないと判定した場合、接触不可避判定部124は、前方視野角内に死角を発生させるオブジェクトが存在しないか否かを判定する(ステップS204)。オブジェクトとは、例えば、駐車車両、電信柱、看板、植木、壁、塀等の障害物である。
前方画角内に死角を発生させるオブジェクトが存在しないと判定した場合、接触不可避判定部124は、カメラ10により撮像されるカメラ画像の全領域のうち、他車両m1を含む部分画像領域を抽出する(ステップS206)。次に、接触不可避判定部124は、認識部110により認識される部分画像領域に対するサンプリングレートを上げて(ステップS208)、トラッキング等を行う物標認識を他車両m1に限定して、自車両Mと他車両m1との不可避判定を行う(ステップS210)。これにより、本フローチャートは終了する。また、ステップS200の処理において、前方視野角内に他車両m1以外の交通参加者が存在すると判定した場合、ステップS202の処理において、自車両Mの走行車線の両側の所定範囲内に交通参加者が存在しないと判定された場合、またはステップS204の処理において、前方視野角内に死角を発生させるオブジェクトが存在すると判定した場合に、部分画像領域を抽出せずに、本フローチャートの処理を終了する。
上述の処理によれば、所定の条件(例えば、見通しがよく、歩行者が存在しない若しくは遠くにいる場合)を満たす場合に、処理対象画像を部分画像にすることで、外界認識処理の処理負荷を軽減させて高速化させることができる。また、処理負荷を軽減させることで、対象車両の認識サイクルを早めて、より迅速且つ正確に接触不可避判定を行うことができる。したがって、乗員を保護する時間を確保することができ、他車両との接触による乗員の負荷を軽減させることができる。
以上の通り説明した実施形態によれば、車両制御装置100(移動体制御装置の一例)において、自車両M(移動体の一例)の周辺状況を認識する認識部110と、自車両Mの周囲に自車両Mと接触する可能性がある物体が存在する場合に、認識部110による認識結果に基づいて、自車両Mと物体との接触が不可避であるか否かを判定する接触不可避判定部124とを備え、接触不可避判定部124は、認識部110による認識結果が所定条件を満たす場合に、認識部110による認識範囲を、物体を含む所定範囲に限定して、自車両Mと物体との接触が不可避であるか否かを判定することにより、接触不可避判定等の処理タイミングを早期化させることができるため、より適切な移動体制御を行うことができる。
例えば、実施形態によれば、接触不可避判定時において所定条件を満たす場合に、部分画像を用いて判定を行うことで、白線や歩行者などの認識を一時的に停止して、対象車両の周囲のみの認識処理に限定することで、処理性能に応じて迅速且つ短サイクルで判定処理を行うことができる。また、実施形態によれば、他車両の将来の軌道を予測する場合に、他車両の走行輪を認識できているか否かに基づいて予測方法を変更することで、より正確な接触不可避判定を行うことができ、乗員に過剰な負荷を与えることなく保護することができ、より有利な状況で接触を迎えることができる。また、実施形態によれば、物体の状態に基づいて、自車両Mと物体とが将来接触する可能性があると判定する条件を変更し、変更した条件に基づいて、自車両Mと物体とが将来接触する可能性を判定することにより、接触不可避判定の信頼性を向上させることができ、乗員保護装置90の不必要な作動を抑制して、適切に作動させることができる。
上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記プログラムを実行することにより、
移動体の周辺状況を認識し、
前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記周辺状況の認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定し、
更に前記認識結果が所定条件を満たす場合に、認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、
ように構成されている、移動体制御装置。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記プログラムを実行することにより、
移動体の周辺状況を認識し、
前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記周辺状況の認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定し、
更に前記認識結果が所定条件を満たす場合に、認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、
ように構成されている、移動体制御装置。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
1…車両システム、10…カメラ、12…レーダ装置、14…LIDAR、16…物体認識装置、30…HMI、40…車両センサ、80…運転操作子、90…乗員保護装置、100…車両制御装置、110…認識部、120…判定部、122…接触可能性判定部、124…接触不可避判定部、130…軌道予測部、140…作動制御部、150…回避制御部、160…HMI制御部、170…記憶部、200…走行駆動力出力装置、210…ブレーキ装置、220…ステアリング装置、M…自車両
Claims (10)
- 移動体の周辺状況を認識する認識部と、
前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記認識部による認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する接触不可避判定部とを備え、
前記接触不可避判定部は、前記認識部による認識結果が所定条件を満たす場合に、前記認識部による認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、
移動体制御装置。 - 前記認識部は、撮像部により撮像された画像を含む情報から前記移動体の周辺状況を認識し、
前記接触不可避判定部は、前記認識部による認識結果が所定条件を満たす場合に、前記画像から前記物体を含む部分画像を抽出し、抽出した部分画像を用いて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、
請求項1に記載の移動体制御装置。 - 前記部分画像の大きさは、前記移動体と前記物体との相対距離に基づいて設定される、
請求項2に記載の移動体制御装置。 - 前記所定条件は、前記撮像部により撮像される前記移動体の前方視野角内に前記物体以外の交通参加者が存在しないことを含む、
請求項2または3に記載の移動体制御装置。 - 前記所定条件は、前記移動体の走行車線の両側の所定範囲内に交通参加者が存在しないことと、前記前方視野角内に前記移動体の死角を発生させるオブジェクトが存在しないこととを含む、
請求項4に記載の移動体制御装置。 - 前記接触不可避判定部は、前記部分画像を用いて前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する場合に、前記判定のサンプリングレートを上げる、
請求項2に記載の移動体制御装置。 - 前記接触不可避判定部は、前記部分画像を用いて前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する場合に、前記撮像部により撮像される画像のフレームレートを接触不可避判定前のフレームレートよりも大きくする、
請求項2に記載の移動体制御装置。 - 前記接触不可避判定部により前記移動体と前記物体との接触が不可避であると判定された場合に、前記移動体の乗員を保護する保護装置を作動させる作動制御部を更に備える、
請求項1から7のうち何れか1項に記載の移動体制御装置。 - コンピュータが、
移動体の周辺状況を認識し、
前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記周辺状況の認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定し、
更に前記認識結果が所定条件を満たす場合に、認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定する、
移動体制御方法。 - コンピュータに、
移動体の周辺状況を認識させ、
前記移動体の周囲に前記移動体と接触する可能性がある物体が存在する場合に、前記周辺状況の認識結果に基づいて、前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定させ、
更に前記認識結果が所定条件を満たす場合に、認識範囲を、前記物体を含む所定範囲に限定して前記移動体と前記物体との接触が不可避であるか否かを判定させる、
プログラム。
Priority Applications (2)
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2022
- 2022-01-25 JP JP2022009229A patent/JP2023108224A/ja active Pending
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2023
- 2023-01-19 US US18/098,739 patent/US20230234614A1/en active Pending
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