JP2748714B2 - 自律走行車における重回帰式による操舵制御装置 - Google Patents
自律走行車における重回帰式による操舵制御装置Info
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、自律走行車、すなわ
ち予め設定された経路にしたがって自動的に走行する車
両における重回帰式による操舵制御に関する。
ち予め設定された経路にしたがって自動的に走行する車
両における重回帰式による操舵制御に関する。
【0002】
【従来の技術】従来の自律走行車における操舵制御装置
としては、例えば車両前部に設置したビデオカメラで前
方の光景を撮像し、撮像した画像中における走行路を示
す標識、すなわち道路端やセンタラインを示す白線を検
出し、その白線に沿って走行するように操舵角を制御す
るものがある。図11は、上記のごとき操舵制御装置に
おける制御方法を説明するための平面図である。図11
において、10は車両、11は道路端を示す白線であ
る。この制御方法においては、車両10の前方の光景を
ビデオカメラ等の撮像装置で撮像し、その画像中で前方
に見える白線11のデータ(d1、y1、t1)、(d2、
y2、t2)、……、を用いて、車両中心0を原点とする
x−y座標における白線11の方程式y=fr(x)を計
算する。そしてその方程式に基づいて車両から真横の白
線までの距離データd0および接線角データt0を推定計
算し、それらの値を用いて操舵制御するものである。な
お、yは車両前方の所定点までの距離、dは上記所定点
から車両進行方向に直角方向の白線までの距離、tは車
両進行方向に直角方向の線と白線とが交わった点におけ
る接線角である。なお、接線角とは、車両の進行方向と
曲線の接線との成す角である。
としては、例えば車両前部に設置したビデオカメラで前
方の光景を撮像し、撮像した画像中における走行路を示
す標識、すなわち道路端やセンタラインを示す白線を検
出し、その白線に沿って走行するように操舵角を制御す
るものがある。図11は、上記のごとき操舵制御装置に
おける制御方法を説明するための平面図である。図11
において、10は車両、11は道路端を示す白線であ
る。この制御方法においては、車両10の前方の光景を
ビデオカメラ等の撮像装置で撮像し、その画像中で前方
に見える白線11のデータ(d1、y1、t1)、(d2、
y2、t2)、……、を用いて、車両中心0を原点とする
x−y座標における白線11の方程式y=fr(x)を計
算する。そしてその方程式に基づいて車両から真横の白
線までの距離データd0および接線角データt0を推定計
算し、それらの値を用いて操舵制御するものである。な
お、yは車両前方の所定点までの距離、dは上記所定点
から車両進行方向に直角方向の白線までの距離、tは車
両進行方向に直角方向の線と白線とが交わった点におけ
る接線角である。なお、接線角とは、車両の進行方向と
曲線の接線との成す角である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の操
舵制御においては、前方の白線情報を基に白線の曲線方
程式を近似的に推定し、その方程式を用いて真横の白線
からの車両位置を計算するようになっている。しかし、
従来の推定方法では、実際の真横の白線と計算された白
線位置とに誤差が生じ、その誤差が操舵制御に影響して
滑らかに白線に沿って走行することが困難であるという
問題があった。
舵制御においては、前方の白線情報を基に白線の曲線方
程式を近似的に推定し、その方程式を用いて真横の白線
からの車両位置を計算するようになっている。しかし、
従来の推定方法では、実際の真横の白線と計算された白
線位置とに誤差が生じ、その誤差が操舵制御に影響して
滑らかに白線に沿って走行することが困難であるという
問題があった。
【0004】この発明は、上記のような従来技術の問題
を解決するためになされたものであり、人間の感覚に適
応した滑らかな自動操舵を行なうことの出来る操舵制御
装置を提供することを目的とする。
を解決するためになされたものであり、人間の感覚に適
応した滑らかな自動操舵を行なうことの出来る操舵制御
装置を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわち、本発明においては、ビデオ
カメラ等の撮像手段から得られる標識までの距離情報、
すなわち車両前方L(m)先の点から、車両進行方向に
直角方向の走行路を示す標識(例えば道路端やセンタラ
インを示す白線)までの距離情報を入力とし、そのとき
操舵すべき操舵角を出力とする関係式を、重回帰分析に
よって推定し、かつ上記の白線の情報として現時点及び
過去の情報を用いるように構成している。なお、重回帰
分析に関しては「“工業における多変量データの解析”
奥野忠一著 日本科学技術連盟 発行」などに記載され
ている。
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわち、本発明においては、ビデオ
カメラ等の撮像手段から得られる標識までの距離情報、
すなわち車両前方L(m)先の点から、車両進行方向に
直角方向の走行路を示す標識(例えば道路端やセンタラ
インを示す白線)までの距離情報を入力とし、そのとき
操舵すべき操舵角を出力とする関係式を、重回帰分析に
よって推定し、かつ上記の白線の情報として現時点及び
過去の情報を用いるように構成している。なお、重回帰
分析に関しては「“工業における多変量データの解析”
奥野忠一著 日本科学技術連盟 発行」などに記載され
ている。
【0006】
【作用】後記図4に示すように、人間が操縦して曲線路
を走行した場合における操舵角の変化は、車両からL
(m)先の点から車両進行方向に直角方向の白線までの
距離の変化に所定時間遅れて同じような特性で変化す
る。したがって上記白線までの距離を検出し、現時点の
距離と過去の距離とを用い、重回帰式の定数によって操
舵角を演算することにより、人間が操縦した場合に良く
似た自動操舵を行うことが出来る。なお、上記の定数
は、予め所定の曲線路を走行させてその時の定数を求め
ておき、走行路の曲率を、上記の曲率を含む範囲に設定
する方法を用いることが出来る。この場合、重回帰式を
用いると曲率が多少異なっても誤差を吸収することが出
来る。
を走行した場合における操舵角の変化は、車両からL
(m)先の点から車両進行方向に直角方向の白線までの
距離の変化に所定時間遅れて同じような特性で変化す
る。したがって上記白線までの距離を検出し、現時点の
距離と過去の距離とを用い、重回帰式の定数によって操
舵角を演算することにより、人間が操縦した場合に良く
似た自動操舵を行うことが出来る。なお、上記の定数
は、予め所定の曲線路を走行させてその時の定数を求め
ておき、走行路の曲率を、上記の曲率を含む範囲に設定
する方法を用いることが出来る。この場合、重回帰式を
用いると曲率が多少異なっても誤差を吸収することが出
来る。
【0007】また、種々の曲率の走行路について上記の
定数を求めておき、画像データから走行路の曲率を検出
して、そのときの曲率に応じて定数を選択するように構
成することも出来る。また、走行中に学習によって上記
の定数を演算することも出来る。
定数を求めておき、画像データから走行路の曲率を検出
して、そのときの曲率に応じて定数を選択するように構
成することも出来る。また、走行中に学習によって上記
の定数を演算することも出来る。
【0008】
【発明の実施例】図1は、本発明の一実施例のブロック
図であり、図2は、ビデオカメラの取付け位置を示す自
律走行車の側面図である。図2に示すごとく、自律走行
車1の前端部にはビデオカメラ2が取り付けられてい
る。また、走行経路の両端には走行路を示す標識となる
白線3が引かれており、ビデオカメラ2でこの白線3を
検出し、詳細を後述するごとき操舵制御を行なうことに
より、白線3に沿った経路を自動的に走行するものであ
る。
図であり、図2は、ビデオカメラの取付け位置を示す自
律走行車の側面図である。図2に示すごとく、自律走行
車1の前端部にはビデオカメラ2が取り付けられてい
る。また、走行経路の両端には走行路を示す標識となる
白線3が引かれており、ビデオカメラ2でこの白線3を
検出し、詳細を後述するごとき操舵制御を行なうことに
より、白線3に沿った経路を自動的に走行するものであ
る。
【0009】また、図1に示す装置は、撮像手段(ビデ
オカメラ)201、画像処理手段202、地図情報手段
203、走行制御手段204、操舵制御手段205およ
びステアリング駆動手段206から構成されている。ビ
デオカメラ201は、図2に示すように、走行車の前端
部に取り付けられ、車両前方の光景を撮像し、電気信号
に変換して出力する。画像処理手段202は、ビデオカ
メラ201で撮像した画像に基づいて、当該車両から所
定距離L(m)前の点から車両進行方向に直角方向の白
線までの距離を検出する。地図情報手段203は、走行
すべき経路についての地図データ等の情報を記憶してい
る。この地図情報には、例えば走行路のノードおよびパ
ス等の情報が含まれる。なお、ノードとは道路の直線部
と曲線部との境界の点であり、また、パスとは或るノー
ドと隣のノードとの間の距離である。
オカメラ)201、画像処理手段202、地図情報手段
203、走行制御手段204、操舵制御手段205およ
びステアリング駆動手段206から構成されている。ビ
デオカメラ201は、図2に示すように、走行車の前端
部に取り付けられ、車両前方の光景を撮像し、電気信号
に変換して出力する。画像処理手段202は、ビデオカ
メラ201で撮像した画像に基づいて、当該車両から所
定距離L(m)前の点から車両進行方向に直角方向の白
線までの距離を検出する。地図情報手段203は、走行
すべき経路についての地図データ等の情報を記憶してい
る。この地図情報には、例えば走行路のノードおよびパ
ス等の情報が含まれる。なお、ノードとは道路の直線部
と曲線部との境界の点であり、また、パスとは或るノー
ドと隣のノードとの間の距離である。
【0010】走行制御手段204は、地図情報手段20
3に記憶された情報に基づき、指定された経路に従った
経路情報を出力する。この経路情報としては、例えば、
走行車速、走行距離、進行経路(分岐点でどちらに曲が
るか)、曲線部の回転半径などの情報がある。操舵制御
手段205は、走行制御手段204から与えられた経路
情報と、画像処理手段202から与えられた白線情報と
に基づいて、予め定められた所定の経路にしたがって走
行する場合の操舵角を、本発明の特徴である重回帰分析
を行って演算する。なお、この演算の内容は後述する。
ステアリング駆動手段206は、操舵制御手段205で
求めた操舵角に応じてアクチュエータを作動させ、ステ
アリング装置を駆動する。なお、上記の画像処理手段2
02、地図情報手段203、走行制御手段204および
操舵制御手段205の部分は、例えばマイクロコンピュ
ータを用いて構成することが出来る。
3に記憶された情報に基づき、指定された経路に従った
経路情報を出力する。この経路情報としては、例えば、
走行車速、走行距離、進行経路(分岐点でどちらに曲が
るか)、曲線部の回転半径などの情報がある。操舵制御
手段205は、走行制御手段204から与えられた経路
情報と、画像処理手段202から与えられた白線情報と
に基づいて、予め定められた所定の経路にしたがって走
行する場合の操舵角を、本発明の特徴である重回帰分析
を行って演算する。なお、この演算の内容は後述する。
ステアリング駆動手段206は、操舵制御手段205で
求めた操舵角に応じてアクチュエータを作動させ、ステ
アリング装置を駆動する。なお、上記の画像処理手段2
02、地図情報手段203、走行制御手段204および
操舵制御手段205の部分は、例えばマイクロコンピュ
ータを用いて構成することが出来る。
【0011】次に作用を説明する。本発明は、上記操舵
制御手段205における重回帰分析による操舵角演算を
特徴とするので、その点について詳細に説明する。図3
は本実施例の作用を説明するための平面図である。図3
に示すように、車両が直線路から曲線路を経て直線路を
走行する場合において、v0の位置における車両中心00
からL(m)先の点から車両進行方向に直角方向の白線
までの距離をx0、その時の操舵角をS0とする。上記の
場合において、例えば、※Start位置から※End位置まで
を人間の操縦者がステアリング装置を操作して車両を走
行させた場合における操舵角S(deg)と経過時間t(se
c)との関係は図4(b)に示すようになる。また、L
(m)先における白線距離情報xmの変化と経過時間t
との関係は図4(a)に示すようになる。
制御手段205における重回帰分析による操舵角演算を
特徴とするので、その点について詳細に説明する。図3
は本実施例の作用を説明するための平面図である。図3
に示すように、車両が直線路から曲線路を経て直線路を
走行する場合において、v0の位置における車両中心00
からL(m)先の点から車両進行方向に直角方向の白線
までの距離をx0、その時の操舵角をS0とする。上記の
場合において、例えば、※Start位置から※End位置まで
を人間の操縦者がステアリング装置を操作して車両を走
行させた場合における操舵角S(deg)と経過時間t(se
c)との関係は図4(b)に示すようになる。また、L
(m)先における白線距離情報xmの変化と経過時間t
との関係は図4(a)に示すようになる。
【0012】図4(a)と(b)とを比較するとわかる
ように、曲線部では、車両前方の白線距離情報の変化
(a)に遅れて操舵角の変化(b)が同じような変化と
して現われる。そこで図4(b)において、t0秒後の操
舵角S0をその時の白線情報の変化によって推定させれ
ば適切な値が得られる。また、白線情報の変化値として
は、1制御周期当たりのx値の変化値(1回微分値)、
さらにその値の1制御周期当りの変化値(2回微分値)
を用いた。重回帰式の中ではこの情報を無数に定義でき
るが、実験の結果、現在および過去(1)と過去(2)
で十分であることが確認されている。したがって入力値
としては、現在の白線距離情報x0、1制御周期前の値
x-1、および2制御周期前の値x-2を用いた。この場
合、t0秒後の操舵角S0を示す関係式(回帰関数式f)
は、 S0=f(x0,x-1、x-2)=α・x0+β・x-1+γ・x-2+δ…(数1) となる。上記(数1)式及びStart位置からEnd位置ま
での全S,xデータを用いて、重回帰分析によってα、
β、γ、δを推定させておく。
ように、曲線部では、車両前方の白線距離情報の変化
(a)に遅れて操舵角の変化(b)が同じような変化と
して現われる。そこで図4(b)において、t0秒後の操
舵角S0をその時の白線情報の変化によって推定させれ
ば適切な値が得られる。また、白線情報の変化値として
は、1制御周期当たりのx値の変化値(1回微分値)、
さらにその値の1制御周期当りの変化値(2回微分値)
を用いた。重回帰式の中ではこの情報を無数に定義でき
るが、実験の結果、現在および過去(1)と過去(2)
で十分であることが確認されている。したがって入力値
としては、現在の白線距離情報x0、1制御周期前の値
x-1、および2制御周期前の値x-2を用いた。この場
合、t0秒後の操舵角S0を示す関係式(回帰関数式f)
は、 S0=f(x0,x-1、x-2)=α・x0+β・x-1+γ・x-2+δ…(数1) となる。上記(数1)式及びStart位置からEnd位置ま
での全S,xデータを用いて、重回帰分析によってα、
β、γ、δを推定させておく。
【0013】図5は、操舵角Sと経過時間tとの関係の
実測値を示す図であり、時速10km/hで図3のような
曲線部(r=15m)を含む走行路を操縦者がステアリ
ング装置を操作して走行し、その時の実操舵角と撮像装
置で得られた5m先の白線情報のデータを基にして、上
記の回帰関数式(f)を推定させた例である。図5にお
いて、実線は操縦者がステアリング装置を操作して走行
した場合の値、破線は5m視覚情報、一点鎖線は回帰関
数を示す。この場合、 S=−0.84581・x0−7.13965・x-1+0.21617・x-2+15.4842 となり、図5の一点鎖線で示されるように、実線で示さ
れた実走行時の値と近似的に良く一致していることがわ
かる。
実測値を示す図であり、時速10km/hで図3のような
曲線部(r=15m)を含む走行路を操縦者がステアリ
ング装置を操作して走行し、その時の実操舵角と撮像装
置で得られた5m先の白線情報のデータを基にして、上
記の回帰関数式(f)を推定させた例である。図5にお
いて、実線は操縦者がステアリング装置を操作して走行
した場合の値、破線は5m視覚情報、一点鎖線は回帰関
数を示す。この場合、 S=−0.84581・x0−7.13965・x-1+0.21617・x-2+15.4842 となり、図5の一点鎖線で示されるように、実線で示さ
れた実走行時の値と近似的に良く一致していることがわ
かる。
【0014】上記の式を用いて、実際に操舵制御を行っ
た例を図6に示す。図6において、視覚とは、本実施
例の特性であり、超音波とは、例えば走行路に沿って
設置されているガードレールから当該車両までの真横方
向の距離を超音波センサなどで計測し、その値を用い
て、操舵角をP(比例)I(積分)D(微分)制御した
場合の特性である。図6に示すように、本実施例の制御
を行った方が明かに滑らかな操舵制御を行っていること
がわかる。また、そのステアリングの操作は、人間がス
テアリングを操作した場合のデータに基づいて得られた
制御式によって制御されているため、人間的感覚に近い
制御を再現することができる。図7は上記の実施例にお
ける演算処理を示すフローチャートである。
た例を図6に示す。図6において、視覚とは、本実施
例の特性であり、超音波とは、例えば走行路に沿って
設置されているガードレールから当該車両までの真横方
向の距離を超音波センサなどで計測し、その値を用い
て、操舵角をP(比例)I(積分)D(微分)制御した
場合の特性である。図6に示すように、本実施例の制御
を行った方が明かに滑らかな操舵制御を行っていること
がわかる。また、そのステアリングの操作は、人間がス
テアリングを操作した場合のデータに基づいて得られた
制御式によって制御されているため、人間的感覚に近い
制御を再現することができる。図7は上記の実施例にお
ける演算処理を示すフローチャートである。
【0015】次に、本発明の他の実施例について説明す
る。この実施例は、係数α、β、γ、……δを学習によ
って走行しながら推定するものである。図8に示すよう
に、L(m)前方の白線距離データx(n)(ただしn
は現在)を用いて出力舵角S(n)を決定する場合にお
いて、まず、図9(a)のように、前方L1、L2(m)
における白線情報(x1、t1)L1、(x2、t2)L2から白
線のn次の方程式y=L(x)を算出する。ただし上記
nは例えばn=3とする。
る。この実施例は、係数α、β、γ、……δを学習によ
って走行しながら推定するものである。図8に示すよう
に、L(m)前方の白線距離データx(n)(ただしn
は現在)を用いて出力舵角S(n)を決定する場合にお
いて、まず、図9(a)のように、前方L1、L2(m)
における白線情報(x1、t1)L1、(x2、t2)L2から白
線のn次の方程式y=L(x)を算出する。ただし上記
nは例えばn=3とする。
【0016】そしてx=L~1(y)を用い(詳細後
述)、y=0のときの値XL~1(0)を用いて、これを車
両移動の評価値とする。つまり、車両が白線から例えば
2mの位置で走行する場合には、2.0≒|XL~1(0)|
なる関係になればよいから、あるべき出力舵角S(n)′
は、 2.0>|XL~1(0)|のときは S(n)′=S(n)+δ 2.0≦|XL~1(0)|のときは −S(n)′=S(n)−δ になればよい。ただし、S(n)は時計回りを正、反時計
回りを負とする。また、左側の白線追従の場合はδ≧
0、右側の白線追従の場合はδ<0となる。つまり、デ
ータとして、 S(N)のN+1個のデータのうち古いS(0)のデータ
を更新し、上記のデータを入れることで、改めて重回帰
分析によって、α、β、γ、……を更新させ、これに基
づいて舵角を算出して出力する。上記のように制御する
ことにより、走行しながら制御式の係数を更新させ、あ
る程度走行した後では安定した走行制御を行うことがで
きる。
述)、y=0のときの値XL~1(0)を用いて、これを車
両移動の評価値とする。つまり、車両が白線から例えば
2mの位置で走行する場合には、2.0≒|XL~1(0)|
なる関係になればよいから、あるべき出力舵角S(n)′
は、 2.0>|XL~1(0)|のときは S(n)′=S(n)+δ 2.0≦|XL~1(0)|のときは −S(n)′=S(n)−δ になればよい。ただし、S(n)は時計回りを正、反時計
回りを負とする。また、左側の白線追従の場合はδ≧
0、右側の白線追従の場合はδ<0となる。つまり、デ
ータとして、 S(N)のN+1個のデータのうち古いS(0)のデータ
を更新し、上記のデータを入れることで、改めて重回帰
分析によって、α、β、γ、……を更新させ、これに基
づいて舵角を算出して出力する。上記のように制御する
ことにより、走行しながら制御式の係数を更新させ、あ
る程度走行した後では安定した走行制御を行うことがで
きる。
【0017】ここで前記のx=L~1(y)について説明
する。前記図9(b)は、ビデオカメラで撮像した車両
前方の画像であり、前方の白線は見えるが車両真横の白
線は見えない。そのため、y=L(x)なる方程式を立
てて、XL~1(0)を推定しているのである。
する。前記図9(b)は、ビデオカメラで撮像した車両
前方の画像であり、前方の白線は見えるが車両真横の白
線は見えない。そのため、y=L(x)なる方程式を立
てて、XL~1(0)を推定しているのである。
【0018】次に、図10は、本発明のさらに他の実施
例の演算内容を示すフローチャートである。図10に示
すように、現在車速v(km/h)を大きさによってクラ
ス分けし、そのクラス分けしたVcLassごとの重回帰係
数α、β、γ、……を決定するように構成することによ
り、一度低速から高速域まで自動走行させれば、その後
はあらゆる速度に対して安定した操舵制御が可能とな
る。なお、上記のクラス分けは、例えば0≦v<10の
ときはVcLass(v)=VSとし、10≦v<20のとき
はVcLass(v)=VMとし、20≦v<30のときはV
cLass(v)=VBのようにする。
例の演算内容を示すフローチャートである。図10に示
すように、現在車速v(km/h)を大きさによってクラ
ス分けし、そのクラス分けしたVcLassごとの重回帰係
数α、β、γ、……を決定するように構成することによ
り、一度低速から高速域まで自動走行させれば、その後
はあらゆる速度に対して安定した操舵制御が可能とな
る。なお、上記のクラス分けは、例えば0≦v<10の
ときはVcLass(v)=VSとし、10≦v<20のとき
はVcLass(v)=VMとし、20≦v<30のときはV
cLass(v)=VBのようにする。
【0019】
【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、撮像装置によって得られる前方の白線の距離情報を
入力とし、その時の操舵角を出力とする関係式を重回帰
分析によって推定し、かつその白線情報は、現在及び過
去の情報を用いるように構成したことにより、人間が車
両を操舵した時の撮像装置−操舵データに基づいて重回
帰式が推定されているので、自律走行時の操舵制御が人
間の感覚に近い特性で滑らかに行われる。また、従来例
のような幾何学的に計算された情報に基づく操舵制御に
比べて、直線、曲線問わずサイクロイド曲線などのよう
な白線路にでも追従することが出来、なめらかな操舵制
御が可能になる、という優れた効果が得られる。
は、撮像装置によって得られる前方の白線の距離情報を
入力とし、その時の操舵角を出力とする関係式を重回帰
分析によって推定し、かつその白線情報は、現在及び過
去の情報を用いるように構成したことにより、人間が車
両を操舵した時の撮像装置−操舵データに基づいて重回
帰式が推定されているので、自律走行時の操舵制御が人
間の感覚に近い特性で滑らかに行われる。また、従来例
のような幾何学的に計算された情報に基づく操舵制御に
比べて、直線、曲線問わずサイクロイド曲線などのよう
な白線路にでも追従することが出来、なめらかな操舵制
御が可能になる、という優れた効果が得られる。
【図1】本発明の第1の実施例のブロック図。
【図2】ビデオカメラの取付け位置を示す車両の側面
図。
図。
【図3】第1の実施例の作用を説明するための平面図。
【図4】(a)は白線距離情報xmの変化と経過時間t
との関係を示す特性図、(b)は操舵角S(deg)と経過
時間t(sec)との関係を示す特性図。
との関係を示す特性図、(b)は操舵角S(deg)と経過
時間t(sec)との関係を示す特性図。
【図5】操舵角Sと経過時間tとの関係の実測値を示す
特性図。
特性図。
【図6】実際に操舵制御を行った場合の特性図。
【図7】第1の実施例における演算処理を示すフローチ
ャート。
ャート。
【図8】本発明の第2の実施例の作用を説明するための
平面図。
平面図。
【図9】第2の実施例の作用を説明するための平面図。
【図10】本発明の第3の実施例における演算処理を示
すフローチャート。
すフローチャート。
【図11】従来の操舵制御装置における演算方法を説明
するための平面図。
するための平面図。
1…車両 2…ビデオカメラ 3…白線 10…車両 11…白線 201…撮像手段(ビデオカメラ) 202…画像処理手段 203…地図情報手段 204…走行制御手段 205…操舵制御手段 206…ステアリング駆動手段
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G05D 1/02 JICSTファイル(JOIS)
Claims (1)
- 【請求項1】撮像手段と、画像処理手段と、地図情報手
段と、走行制御手段と、操舵制御手段とステアリング駆
動手段とを有し、上記撮像装置は、走行車の前端部に取
り付けられ、車両前方の光景を撮像し、電気信号に変換
して出力するものであり、上記画像処理手段は、上記撮
像装置で撮像した画像に基づいて、当該車両から所定距
離前の点から車両進行方向に直角方向の走行路を示す標
識までの距離を検出するものであり、上記地図情報手段
は、走行路の地図データに関する情報を記憶しているも
のであり、上記走行制御手段は、上記地図情報手段に記
憶された情報に基づき、指定された経路に従った経路情
報を出力するものであり、上記操舵制御手段は、上記走
行制御手段から与えられた経路情報と、上記画像処理手
段から与えられた標識までの距離情報とに基づいて、予
め定められた所定の経路にしたがって走行する場合の操
舵角を、上記標識までの距離情報を入力とし、そのとき
操舵すべき操舵角を出力とする関係式を重回帰分析によ
って推定することによって演算するものであり、かつ上
記標識までの距離情報として現時点の情報と過去の情報
とを用いるものであり、上記ステアリング駆動手段は、
上記操舵制御手段で求めた操舵角に応じてステアリング
装置を駆動するものである、自律走行車における重回帰
式による操舵制御装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3068571A JP2748714B2 (ja) | 1991-04-01 | 1991-04-01 | 自律走行車における重回帰式による操舵制御装置 |
US07/862,610 US5414625A (en) | 1991-04-01 | 1992-04-01 | System and method for providing steering control for autonomous vehicle |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3068571A JP2748714B2 (ja) | 1991-04-01 | 1991-04-01 | 自律走行車における重回帰式による操舵制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04304502A JPH04304502A (ja) | 1992-10-27 |
JP2748714B2 true JP2748714B2 (ja) | 1998-05-13 |
Family
ID=13377591
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3068571A Expired - Fee Related JP2748714B2 (ja) | 1991-04-01 | 1991-04-01 | 自律走行車における重回帰式による操舵制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2748714B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006059765A1 (ja) * | 2004-12-03 | 2006-06-08 | Nihon University | 運転行動モデルとその構築方法及び構築システム |
KR20160071165A (ko) * | 2014-12-11 | 2016-06-21 | 현대자동차주식회사 | 차량의 조향제어장치 및 방법 |
US10766527B2 (en) | 2017-08-18 | 2020-09-08 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Steering angle controller |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP5725237B1 (ja) | 2014-05-19 | 2015-05-27 | 第一精工株式会社 | 電気コネクタ |
CN109002040A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-12-14 | 湖北汽车工业学院 | 车辆自动控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
-
1991
- 1991-04-01 JP JP3068571A patent/JP2748714B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
第8回日本ロボット学会学術講演会予稿集 第141〜142頁「自律走行車両の操舵制御」 (平成2年11月1日) |
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US10766527B2 (en) | 2017-08-18 | 2020-09-08 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Steering angle controller |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH04304502A (ja) | 1992-10-27 |
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