JP4111015B2

JP4111015B2 - Road shape recognition device

Info

Publication number: JP4111015B2
Application number: JP2003066594A
Authority: JP
Inventors: 泰永丸山; 浩一黒田
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2003-03-12
Filing date: 2003-03-12
Publication date: 2008-07-02
Anticipated expiration: 2023-03-12
Also published as: JP2004280138A

Description

【０００１】
【技術分野】
本発明は、ナビゲーション装置などに備えられている地図データベースに基づいて道路の形状を認識する道路形状認識装置に関する。
【０００２】
【背景技術】
ナビゲーション装置などの地図データベースに記録されている道路の形状に関するデータに基づいて自車両前方の道路曲率値を演算し、これを利用してシフト制御やカーブ減速制御等を行うことが提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
しかしながら、従来の道路形状認識手法では、自車両前方のデータ取得範囲（自車両の現在位置からの取得距離）が一定もしくは道路種別に依存した固定長であるため、状況によってはカーブ区間の途中までのデータしか取得することができず、カーブの検出が遅れたり、カーブであることが正しく認識されなかったりするといった問題があった。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−２３２５９９号公報
【０００５】
【発明の開示】
本発明は、道路の形状の検出精度が高い道路形状認識装置を提供することを目的とする。
【０００６】
（１）上記目的を達成するために、本発明の第１の観点によれば、自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、少なくとも点データの集合体として道路の形状を格納する道路情報格納手段と、前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該点データを結ぶリンク間の屈折角度を演算し、このリンク間の屈折角度に基づいてカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段と、前記カーブ区間識別手段によってカーブ中と判断された場合には、カーブの終了と判断される点までの道路形状に関する点データを読み出す道路形状取得距離延長手段と、を備えた道路形状認識装置が提供される。
【０００７】
本発明では、従来どおり進行方向に対して一定距離の道路形状に関する点データを取得した後に、カーブ区間識別手段によってリンク間の屈折角度を算出し、このリンク間の屈折角度に基づいて各点がカーブの途中であるか直線上であるのかを判定する。
【０００８】
そして、自車両位置から一番離れている取得点がカーブの途中である場合には、道路形状取得距離延長手段によりカーブ終了と判断できる点までの道路形状に関する点データを延長して取得するため、カーブの検出精度が格段に向上する。本発明の道路形状認識装置により得られる情報を、道路形状の認識情報から曲率を算出するシステム（たとえば車両制御装置）等に適用すれば、点データの取得距離が的確でなかったために発生する曲率の誤算出を防止することが可能となる。
【０００９】
（２）また、本発明の第２の観点によれば、自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、少なくとも点データの集合体として道路の形状を格納する道路情報格納手段と、前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、
前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該点データを結ぶリンク間の距離を演算し、このリンク間の距離に基づいてカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段と、前記カーブ区間識別手段によってカーブ中と判断された場合には、カーブの終了と判断される点までの道路形状に関する点データを読み出す道路形状取得距離延長手段と、を備えた道路形状認識装置が提供される。
【００１０】
本発明では、上述した第１の観点による道路形状認識装置と同様にカーブ区間の判定を行うことで、道路形状に関する点データを延長して取得するが、本発明においては、点データ間のリンク長からカーブの開始点および終了点を判定するため、計算コストを抑えつつ、道路形状に関する点データを的確に延長することができる。したがって、低コスト、短時間でカーブの検出精度を向上させることができる。本発明の道路形状認識装置により得られる情報を、道路形状の認識情報から曲率を算出するシステム（たとえば車両制御装置）等に適用すれば、点データの取得距離が的確でなかったために発生する曲率の誤算出を防止することが可能となる。
【００１１】
（３）また、本発明の第３の観点によれば、自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、少なくとも点データの集合体として道路の形状を特定するとともにカーブの開始および終了地点のデータを格納する道路情報格納手段と、前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、前記道路形状取得手段により取得された範囲のデータに基づいてカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段と、前記カーブ区間識別手段によってカーブ中と判断された場合には、カーブの終了と判断される点までの道路形状に関する点データを読み出す道路形状取得距離延長手段と、を備えた道路形状認識装置が提供される。
【００１２】
本発明では、従来どおり進行方向に対して一定距離の道路形状情報をプレビューした後に、カーブ区間識別手段によって道路形状格納手段に含まれているカーブ開始点および終了点に関するデータを用い、自車両の現在位置から一番遠い点データがカーブ中であるか否かを判定する。そして、これがカーブ中であった場合には、カーブ終了点まで道路形状に関する点データの取得距離を延長するため、カーブの検出精度が格段に向上する。本発明の道路形状認識装置により得られる情報を、道路形状の認識情報から曲率を算出するシステム（たとえば車両制御装置）等に適用すれば、点データの取得距離が的確でなかったために発生する曲率の誤算出を防止することが可能となる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１４】
第１実施形態
図１は本発明に係る道路形状認識装置の基本構成を示すブロック図、図２は本発明の第１実施形態に係る道路形状認識装置の処理手順を示すフローチャート、図３は本発明の第１実施形態におけるノードとリンク角の関係を示す図、図４は本発明の第１実施形態におけるリンク角とカーブ範囲の関係を示す概念図、図５は本発明の第１実施形態におけるリンク角フラグとカーブ状態フラグの関係を示す概念図である。
【００１５】
まず、本発明に係る道路形状認識装置の基本構成について説明する。図１に示すように、本発明に係る道路形状認識装置１は、走行中の自車両の走行位置を検出する自車位置検出手段１０１と、道路情報を格納した道路情報格納手段１０２と、自車両の位置周辺の道路情報を道路情報格納手段１０２から取得する道路形状取得手段１０３と、取得された内容に基づきノード間のリンク角度よりカーブ区間を識別するカーブ区間識別手段１０４と、このカーブ区間識別手段１０４によって識別された状況に応じて道路情報格納手段１０２から取得距離を延長して道路形状に関するノードデータを取得する道路形状取得距離延長手段１０５とから構成されている。
【００１６】
自車位置検出手段１０１は、自車両の進行方向を検出する方位センサ、衛星からＧＰＳ信号を検出するＧＰＳセンサおよび自車両位置を補正するための走行距離センサなどで構成され、検出された自車両位置データは、一定時間間隔で道路形状取得手段１０２に逐次送出される。
【００１７】
道路情報格納手段１０２は、いわゆる地図データベースであって、点データ（ノードおよびノードの間に配置された補間点を総称する。）の集合体として道路形状を特定する。以下の例では、便宜的に点データが全てノードであるとして本発明の実施形態を説明する。本例の道路情報格納手段１０２は点データを記憶した媒体と読み出し装置とから構成されている。この道路情報格納手段１０２からの点データは、道路形状取得手段１０３および道路形状取得距離延長手段１０５からの要求に応じて送出される。
【００１８】
なお、本例の道路情報格納手段１０２の記憶領域の一部は、後述するカーブ区間識別手段１０４で識別されたカーブの開始点と終了点に関するデータをカーブフラグとして記憶する領域に割り当てられている。そして、一度通過した経路を再度通過する場合には、この記憶領域に記憶されたカーブフラグをそのまま適用し、道路形状取得距離延長手段１０５に送出される。
【００１９】
道路形状取得手段１０３は、自車位置検出手段１０１から送出された自車両位置の位置データに基づいて、この自車両位置から一定距離先のノードデータを道路情報格納手段１０２から読み出す。この一定距離は予め決められた定数である。
【００２０】
カーブ区間識別手段１０４は、道路形状取得手段１０３で取得された自車両位置から最も遠いノードまでの、走行方向前方の道路が直線道路かカーブしている道路かを識別する。本例では、カーブの識別手法としてノード間を結ぶ隣接リンクのなす角度（以下、リンク角θともいう。）を演算し、この角度の大小に基づく識別手法を採用する。詳細に付いては後述する。カーブ区間識別手段１０４で識別されたカーブか直線かのデータは、右カーブフラグ、左カーブフラグおよび直線フラグの３つのフラグに分類されたのち、道路形状取得距離延長手段１０５に送出される。
【００２１】
道路形状取得距離延長手段１０５は、カーブ区間識別手段１０４または道路情報格納手段１０２から送出されたカーブか直線かのデータに基づき、自車両位置から最も遠いノードがカーブ道路途中のノードか直線道路上のノードかを判断する。そして、そのノードがカーブ道路途中のノードである場合は、取得されなかったノードデータ（最も遠いノードからさらに先のノードデータ）によってはそのカーブ曲率が変動するので、さらに先のノードデータを、そのカーブの終点まで付加的に取得する。この詳細は後述する。なお、道路形状取得距離延長手段１０５で補完された道路形状データは、車両の制御装置などの曲率演算手段１０６に送出される。
【００２２】
特に、本実施形態に係る道路形状取得距離延長手段１０５から出力される道路形状データは、常に一定距離の道路形状データを出力する従来の道路形状認識装置とは異なり、ノード間のリンク角θを利用し、取得されたデータの状態、具体的には最遠方のノードがカーブ途中かどうか、に応じて道路形状データの取得距離を延長するため、カーブの途中でデータが途切れることがなく、道路形状データを用いた曲率算出手段１０６などで正確な値の曲率を算出することが可能となる。
【００２３】
次に、図２を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。
【００２４】
同図に示すように、ステップ２０１において、自車位置検出手段１０１により自車両の現在位置を所定の時間間隔で検出し、これを道路形状取得手段１０３に送出する。
【００２５】
次いで、ステップ２０２において、道路形状取得手段１０３は、ステップ２０１にて取得された自車両の現在位置情報に基づいて、道路情報格納手段１０２に格納された道路形状に関する点データから、自車両の現在位置から一定距離内に存在するノードデータおよびリンクデータを取得し、これをカーブ区間識別手段１０４に送出する。
【００２６】
ステップ２０３において、カーブ区間識別手段１０４は、ステップ２０２にて取得されたノードデータを用い、道路情報格納手段１０２に記憶されたカーブフラグの有無を確認し、過去に通過したことがあるカーブであったりして道路情報格納手段１０２に記憶さえている場合には、そのカーブフラグをそのまま使用する。したがって、カーブフラグがある場合にはステップ２０６へジャンプする。
【００２７】
カーブフラグがない場合には、ステップ２０４において、カーブ区間識別手段１０４は、カーブ自車両の現在位置に近いノードから、取得された最終ノード（最遠方のノード）までの全てのノードについて、連続する３つのノードａ，ｂ，ｃの座標を一組として、ノードａ，ｂ，ｃで構成される２つのリンクａｂ，ｂｃのなす角度θa、ノードｂ，ｃ，ｄで構成される２つのリンクｂｃ，ｃｄのなす角度θｂ、…を算出する。これらの角度θａ，θｂ，…をリンク角θ又はリンク角度θと称する。
【００２８】
この様子を図３に示すが、同図に示すように自車両の現在位置に近い順にノードａ，ｂ，ｃ，ｄ…が取得されたとすると、このステップ２０４では、最初に隣接する２つのノードａ，ｂで構成されるリンクａｂと、次の２つのノードｂ，ｃで構成されるリンクｂｃとがなすリンク角度θａを算出し、次いで、２つのノードｂ，ｃで構成されるリンクｂｃと、次の２つのノードｃ，ｄで構成されるリンクｃｄとがなすリンク角度θｂを算出する。この演算を、取得されたノードの中で自車両の現在位置から最も遠いノードが含まれるまで繰り返す。
【００２９】
本例では、このプロセスで算出されたリンク角度θの情報の連続性を解析し、カーブ中であるか直線路であるかを判定する。
【００３０】
次のステップ２０５において、カーブ区間識別手段１０４は、ステップ２０４にて取得したリンク角度θを、図４に示すリンク角度とカーブ範囲との関係に沿って左カーブフラグ、右カーブフラグ、直線フラグの３つに分類する。同図において、ノードａ，ｂ，ｃ（ｃ１，ｃ２，ｃ３）は分類すべきノード角度θの２つのリンクａｂ，ｂｃを構成するノードである。ノードｃがノードｃ１であるときノード角度θは直線フラグに分類され、ノードｃがノードｃ２であるときノード角度θは左カーブフラグに分類され、ノードｃがノードｃ３であるときノード角度θは右カーブフラグに分類されることになる。
【００３１】
そして、自車位置から一番近いノードａから順番にリンク角フラグのチェックを行い、図５に示すように連続して同じ方向のフラグが検出された場合、「カーブ状態フラグ（カーブ開始又はカーブ終了）」をカーブ開始とする。たとえば、同図に示すように、ノードａ，ｂは直線フラグであるが、ノードｃ，ｄは連続した左カーブフラグであることから、ノードｃのところでカーブ状態フラグをカーブ開始とする。
【００３２】
また、カーブ状態フラグが「カーブ開始」の際、このフラグとは異なるフラグが２点連続で検出された場合、カーブ状態フラグを「カーブ終了」とする。たとえば、同図においてノードｃ，ｄ，ｅでは何れもカーブ状態フラグは「カーブ開始」であるが、次のノードｆ，ｇは、この左カーブフラグとは異なる直線フラグが２点連続するので、ノードｆのところでカーブ状態フラグを「カーブ終了」とする。
【００３３】
同様に、ノードｇではカーブ状態フラグは「カーブ終了」であるが、ノードｈ，ｉは連続した右カーブフラグであることから、ノードｈのところでカーブ状態フラグを「カーブ開始」とする。また、ノードｈ，ｉ，ｊでは何れもカーブ状態フラグは「カーブ開始」であるが、次のノードｋ，ｌは、この右カーブフラグとは異なる直線フラグが２点連続するので、ノードｋのところでカーブ状態フラグを「カーブ終了」とする。なお、カーブ状態フラグの初期状態はカーブ終了フラグと設定されている。
【００３４】
このようにして、自車両の現在地から最も遠いノードまでカーブ状態フラグの判定を行い、最終のカーブ状態フラグ、すなわち「カーブ開始」か「カーブ終了」かを道路形状取得距離延長手段１０５に送出する。なお、これと同時にカーブ区間識別手段１０４にて識別されたカーブフラグを道路情報格納手段１０２に記憶させる。
【００３５】
ステップ２０６において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ２０５にて算出されたカーブ状態フラグに基づき、カーブ状態フラグが「カーブ終了」の場合にはステップ２１１に進み、道路形状データを曲率算出手段１０６に出力する。この場合は、自車両の現在位置から最も遠いノードにおける道路の形状がカーブ途中ではないということから、そのまま道路形状データを外部装置へ出力すればよい。
【００３６】
これに対して、カーブ状態フラグが「カーブ開始」の場合には、自車両の現在位置から最も遠いノードにおける道路の形状がカーブ途中であるということになる。したがって、最遠方のノード近傍の道路形状を正しく出力できないこともあるので、ステップ２０７へ進み、道路形状の取得距離を延長してノードデータを再取得する。
【００３７】
すなわち、ステップ２０７において、ステップ２０６で自車両の現在位置から一番遠いノード点がカーブ途中と判定されたため、道路形状取得距離延長手段１０５は、道路情報格納手段１０２から、前回取得された最終ノードの次のノードを取得する。また、ステップ２０６の判定に用いられた１番遠いノード点が分岐点である場合には、分岐先の点の全てを取得する。
【００３８】
そして、ステップ２０８において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ２０７にて取得したノードを含めて、リンク角度θの算出を再度実行する。なお、ステップ２０６において判断に用いられたノードが分岐点である場合には、分岐数に応じてリンク角度θの算出を行い、算出されたリンク角度θｎと、このリンク角度θｎの前のリンク角度θｎ−１を比較し、最も近いもの、すなわち極力直線道路に近い道路を優先路として採用する。
【００３９】
ステップ２０９において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ２０７にて取得したノードを含めて、ステップ２０５と同様にカーブ状態フラグの設定を行う。
【００４０】
そして、ステップ２１０において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ２０９にて算出されたカーブ状態フラグに基づき、カーブ状態フラグが「カーブ終了」の場合にはステップ２１１へ進み、カーブ状態フラグが「カーブ開始」の場合にはステップ２０７へ戻り、道路形状取得距離の延長を行う。この操作をカーブ状態フラグが「カーブ終了」になるまで実行する。
【００４１】
ステップ２１１において、道路形状取得距離延長手段１０５は、道路形状取得距離が延長された道路形状データを曲率算出手段１０６等に出力し、車両制御などに利用する。
【００４２】
第２実施形態
図６は本発明の第２実施形態に係る道路形状認識装置の処理手順を示すフローチャート、図７は本発明の第２実施形態におけるリンク間距離を示す概念図、図８は本発明の第２実施形態におけるリンク間フラグを示す概念図である。
【００４３】
本実施形態のハードウェア構成は図１に示すものと同様であるため、同図を参照して説明する。
【００４４】
本発明に係る道路形状認識装置１は、走行中の自車両の走行位置を検出する自車位置検出手段１０１と、道路情報を格納した道路情報格納手段１０２と、自車両の位置周辺の道路情報を道路情報格納手段１０２から取得する道路形状取得手段１０３と、取得された内容に基づきノード間の距離よりカーブ区間を識別するカーブ区間識別手段１０４と、このカーブ区間識別手段１０４によって識別された状況に応じて道路情報格納手段１０２から取得距離を延長して道路形状に関するノードデータを取得する道路形状取得距離延長手段１０５とから構成されている。
【００４５】
上述した第１実施形態に係る道路形状認識装置１と異なる点は、カーブ区間識別手段１０４のソフトウェア構成である。すなわち、本例のカーブ区間識別手段１０４は、道路形状取得手段１０３で取得された自車両位置から最も遠いノードまでの、走行方向前方の道路が直線道路かカーブしている道路かを識別するが、本例では、カーブの識別手法としてノード間を結ぶ隣接リンクの距離を演算し、この距離の大小に基づく識別手法を採用する。詳細に付いては後述する。カーブ区間識別手段１０４で識別されたカーブか直線かのデータは、右カーブフラグ、左カーブフラグおよび直線フラグの３つのフラグに分類されたのち、道路形状取得距離延長手段１０５に送出される。
【００４６】
なお、本例においても、道路形状取得距離延長手段１０５から出力される道路形状データは、常に一定距離のデータを取得する従来の道路形状認識装置とは異なり、取得されたノードデータのリンク間距離に応じて道路形状データの取得距離を延長するため、カーブの途中でデータが途切れることがなく、道路形状データを用いた曲率算出手段１０６などで正確な値の曲率を算出することが可能である。
【００４７】
次に、図６を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。
【００４８】
同図に示すように、ステップ６０１において、自車位置検出手段１０１により自車両の現在位置を所定の時間間隔で検出し、これを道路形状取得手段１０３に送出する。
【００４９】
次いで、ステップ６０２において、道路形状取得手段１０３は、ステップ６０１にて取得された自車両の現在位置情報に基づいて、道路情報格納手段１０２に格納された道路形状に関する点データから、自車両の現在位置から一定距離内に存在するノードデータおよびリンクデータを取得し、これをカーブ区間識別手段１０４に送出する。
【００５０】
ステップ６０３において、カーブ区間識別手段１０４は、ステップ６０２にて取得されたノードデータを用い、道路情報格納手段１０２に記憶されたカーブフラグの有無を確認し、過去に通過したことがあるカーブであったりして道路情報格納手段１０２に記憶さえている場合には、そのカーブフラグをそのまま使用する。したがって、カーブフラグがある場合にはステップ２０６へジャンプする。
【００５１】
カーブフラグがない場合には、ステップ６０４において、カーブ区間識別手段１０４は、ステップ６０３にて取得されたノードデータを用い、自車両の現在位置に近いノードから、取得された最終ノード（最遠方のノード）までの全てのノードについて、ノード間の距離Ｌｎを算出する。この様子を図７に示すが、同図に示すように自車両の現在位置に近い順にノードａ，ｂ，ｃ，ｄ…が取得されたとすると、このステップ６０４では、最初に隣接する２つのノードａ，ｂで構成されるリンクａｂの距離Ｌ１を算出し、次いで、２つのノードｂ，ｃで構成されるリンクｂｃの距離Ｌ２を算出する。この演算を、取得されたノードの中で自車両の現在位置から最も遠いノードｆが含まれるまで繰り返す。
【００５２】
本例では、このプロセスで算出されたリンク間距離Ｌｎに基づき、短リンクの連続性を解析し、カーブ中であるか直線路であるかを判定する。直線路ではリンク間距離が長くなる一方で、カーブでは自ずとリンク間距離が短くなるからである。
【００５３】
次のステップ６０５において、カーブ区間識別手段１０４は、ステップ６０４にて取得したリンク間距離Ｌ１，Ｌ２，…Ｌｎについて、図８に示すようにリンク間距離Ｌｎに基づき予め設定されている閾値Ｌｔｈに応じて、リンク間距離フラグを「短リンクフラグ」と「長リンクフラグ」の２つに分類する。たとえば、閾値Ｌｔｈを１０ｍに設定し、リンク間距離が１０ｍ未満の際は短リンク、１０ｍ以上の際には長リンクとする。なお、これと同時にカーブ区間識別手段１０４にて識別されたカーブフラグを道路情報格納手段１０２に記憶させる。
【００５４】
ステップ６０６において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ６０５にて分類されたリンク間距離フラグに基づき、自車位置から一番遠いリンク間距離Ｌ５が長リンクである場合には、カーブ途中ではないと判定し、ステップ６１１に進んで、道路形状データを曲率算出手段１０６へ出力する。この場合は、自車両の現在位置から最も遠いノードｆにおける道路の形状がカーブ途中ではないということから、そのまま道路形状データを外部装置へ出力すればよい。
【００５５】
これに対して、ステップ６０６にて自車位置から一番遠いリンク間距離Ｌ５が短リンクである場合には、カーブ途中であると判定する。そして、ステップ６０７へ進み、道路形状の取得距離を延長してノードデータを再取得する。
【００５６】
すなわち、ステップ６０７において、ステップ６０６で自車位置から一番遠いノード点ｆがカーブ中と判定されたため、道路形状取得距離延長手段１０５は、道路情報格納手段１０２から前回取得されたノードｆの次ノードｇを取得する。なお、ステップ６０６において判定に用いたノードｆが分岐点の場合には、複数のノードを取得する。
【００５７】
そして、ステップ６０８において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ６０７にて取得したノードを含めて、リンク間距離Ｌｎの算出を再度実行する。なお、ステップ６０７において複数のノードが読込まれた場合には、前後のリンク種別が同一のリンク種別、すなわち極力曲率変化の少ない道路を優先路とし、優先路を利用する。
【００５８】
ステップ６０９において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ６０７にて取得したノードを含めて、ステップ６０５と同様にリンク間距離フラグの設定を行う。
【００５９】
そして、ステップ６１０において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ６０９にて算出されたリンク間距離フラグに基づき、リンク間距離フラグが長リンクフラグである場合にはステップ６１１へ進み、道路形状データの出力を行う。また、リンク間距離フラグが「短リンク」フラグの場合にはステップ６０７へ戻り、道路形状の取得距離を再延長する。この操作をリンク間距離フラグが「長リンク」フラグになるまで実行する。
【００６０】
ステップ６１１において、道路形状取得距離延長手段１０５は、道路形状取得距離が延長された道路形状データを曲率算出手段１０６等に出力し、車両制御などに利用する。
【００６１】
第３実施形態
図９は本発明の第３実施形態に係る道路形状認識装置の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態のハードウェア構成は図１に示すものと同様であるため、同図を参照して説明する。
【００６２】
本発明に係る道路形状認識装置１は、走行中の自車両の走行位置を検出する自車位置検出手段１０１と、道路情報を格納した道路情報格納手段１０２と、自車両の位置周辺の道路情報を道路情報格納手段１０２から取得する道路形状取得手段１０３と、取得された内容に基づきカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段１０４と、このカーブ区間識別手段１０４によって識別された状況に応じて道路情報格納手段１０２から取得距離を延長して道路形状に関するノードデータを取得する道路形状取得距離延長手段１０５とから構成されている。
【００６３】
上述した第１および実施形態に係る道路形状認識装置１と異なる点は、道路情報格納手段１０２には、少なくとも点データの集合体として道路の形状に関するデータに加えて、カーブの開始および終了地点のデータが格納されている点と、カーブ区間識別手段１０４のソフトウェア構成である。すなわち、道路情報格納手段１０２には予めカーブ開始点フラグおよびカーブ終了点フラグを含む道路情報が格納されており、また、カーブ区間識別手段１０４は、道路形状取得手段１０３により取得された範囲のデータに基づいてカーブの開始点と終了点を識別する。本例では、道路情報格納手段１０２にカーブの開始点フラグおよびカーブの終了点フラグを予め格納しておき、カーブ区間識別手段によって直接的にカーブの開始点と終了点を識別する手法を採用するものである。
【００６４】
なお、本例においても、道路形状取得距離延長手段１０５から出力される道路形状データは、常に一定距離のデータを取得する従来の道路形状認識装置とは異なり、取得されたデータのカーブ開始点・終了点データに応じて取得距離を延長するため、カーブの途中でデータが途切れることがなく、道路形状データを用いた曲率算出装置１０６などで正確な値の曲率を算出することが可能である。
【００６５】
次に、図９を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。
【００６６】
同図に示すように、ステップ９０１において、自車位置検出手段１０１により自車両の現在位置を所定の時間間隔で検出し、これを道路形状取得手段１０３に送出する。
【００６７】
次いで、ステップ９０２において、道路形状取得手段１０３は、ステップ９０１にて取得された自車両の現在位置情報に基づいて、道路情報格納手段１０２に格納された道路形状に関する点データから、自車両の現在位置から一定距離内に存在するノードデータおよびリンクデータを取得し、これをカーブ区間識別手段１０４に送出する。
【００６８】
ステップ９０３において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ９０２で取得されたノードデータ基づき、自車位置から一番遠いノードがカーブ開始点でない場合には、カーブ中ではないと判定してステップ９０６に進み、道路形状データを曲率算出手段１０６に出力する。これに対して、自車両の現在位置から一番遠いノードがカーブ開始点の場合には、カーブ途中であると判定してステップ９０４へ進み、道路形状データの取得距離を延長して次のノードデータを再取得する。
【００６９】
ステップ９０４において、ステップ９０３で自車位置から一番遠いノード点がカーブ途中と判定されたため、道路形状取得距離延長手段１０５は、道路情報格納手段１０２から、前回取得されたノードの次のノードデータを取得する。
【００７０】
そして、ステップ９０５において、道路形状取得距離延長手段１０５は、ステップ９０４にて延長して取得されたノードデータに基づき、ステップ９０３と同様に、自車位置から一番離れたノードがカーブ開始点の場合には、ステップ９０６へ戻り取得距離の再延長を行う。このノードがカーブ開始点以外の場合には、ステップ９０６へ進み、道路形状データの出力を行う。
【００７１】
ステップ９０６において、道路形状取得距離延長手段１０５は、道路形状取得距離が延長された道路形状データを曲率算出手段１０６等に出力し、車両制御などに利用する。
【００７２】
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【００７３】
たとえば、上述した第１、２および３実施形態におけるカーブ区間識別手法は、組み合わせて利用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る道路形状認識装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る道路形状認識装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１実施形態におけるノードとリンク角の関係を示す図である。
【図４】本発明の第１実施形態におけるリンク角とカーブ範囲の関係を示す概念図である。
【図５】本発明の第１実施形態におけるリンク角フラグとカーブ状態フラグの関係を示す概念図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る道路形状認識装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２実施形態におけるリンク間距離を示す概念図である。
【図８】本発明の第２実施形態におけるリンク間フラグを示す概念図である。
【図９】本発明の第３実施形態に係る道路形状認識装置の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…道路形状認識装置
１０１…自車位置検出手段
１０２…道路情報格納手段
１０３…道路形状取得手段
１０４…カーブ区間識別手段
１０５…道路形状取得距離延長手段[0001]
【Technical field】
The present invention relates to a road shape recognition device that recognizes the shape of a road based on a map database provided in a navigation device or the like.
[0002]
[Background]
It has been proposed to calculate a road curvature value ahead of the host vehicle based on data relating to the shape of the road recorded in a map database such as a navigation device, and to use this to perform shift control, curve deceleration control, etc. (For example, refer to Patent Document 1).
[0003]
However, in the conventional road shape recognition method, the data acquisition range in front of the host vehicle (the acquisition distance from the current position of the host vehicle) is fixed or a fixed length depending on the road type. However, there is a problem that the curve detection is delayed or the curve is not correctly recognized.
[0004]
[Patent Document 1]
JP-A-11-232599
[0005]
DISCLOSURE OF THE INVENTION
It is an object of the present invention to provide a road shape recognition device with high road shape detection accuracy.
[0006]
(1) In order to achieve the above object, according to the first aspect of the present invention, the vehicle position detecting means for detecting the position of the vehicle, and a road storing at least the shape of the road as a collection of point data An information storage means, a road shape acquisition means for acquiring point data relating to a road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection means, and a road shape acquisition means Curve section identifying means for calculating a refraction angle between links connecting the point data based on road shape point data in the acquired range, and identifying a start point and an end point of the curve based on the refraction angle between the links And a road shape acquisition distance extending means for reading point data relating to the road shape up to a point determined to be the end of the curve when the curve section identifying means determines that the vehicle is in a curve. Road shape recognition device equipped with is provided.
[0007]
In the present invention, after acquiring point data regarding the road shape of a certain distance with respect to the traveling direction as in the past, the curve section identifying means calculates the refraction angle between the links, and each point is determined based on the refraction angle between the links. It is determined whether the curve is in the middle or on a straight line.
[0008]
And when the acquisition point that is farthest from the vehicle position is in the middle of the curve, the point data related to the road shape is extended and acquired up to the point where the end of the curve can be determined by the road shape acquisition distance extension means. The accuracy of curve detection is greatly improved. If the information obtained by the road shape recognition device of the present invention is applied to a system (for example, a vehicle control device) that calculates curvature from road shape recognition information, the curvature that occurs because the acquisition distance of point data is not accurate. It is possible to prevent erroneous calculation of.
[0009]
(2) According to the second aspect of the present invention, the vehicle position detecting means for detecting the position of the own vehicle, the road information storing means for storing the shape of the road as an aggregate of at least point data, Road shape acquisition means for acquiring point data related to the road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection means;
Based on the road shape point data in the range acquired by the road shape acquisition means, the distance between the links connecting the point data is calculated, and the start and end points of the curve are identified based on the distance between the links. A curve section identifying means; and a road shape acquisition distance extending means for reading point data relating to the road shape up to a point determined to be the end of the curve when the curve section identifying means determines that the vehicle is in a curve. A road shape recognition device is provided.
[0010]
In the present invention, the point data relating to the road shape is extended and acquired by determining the curve section in the same manner as the road shape recognition device according to the first aspect described above. Since the start point and end point of the curve are determined from the length, the point data related to the road shape can be accurately extended while suppressing the calculation cost. Therefore, the curve detection accuracy can be improved at low cost and in a short time. If the information obtained by the road shape recognition device of the present invention is applied to a system (for example, a vehicle control device) that calculates curvature from road shape recognition information, the curvature that occurs because the acquisition distance of point data is not accurate. It is possible to prevent erroneous calculation of.
[0011]
(3) According to the third aspect of the present invention, the vehicle position detection means for detecting the position of the vehicle, the shape of the road as at least a collection of point data, and the start and end points of the curve Road information storage means for storing the data, and road shape acquisition means for acquiring point data relating to the road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection means; A curve section identifying means for identifying a start point and an end point of a curve based on the range data acquired by the road shape acquiring means; and if the curve section identifying means determines that the vehicle is in a curve, the end of the curve There is provided a road shape recognition device comprising road shape acquisition distance extension means for reading point data relating to a road shape up to a point determined to be.
[0012]
In the present invention, after previewing the road shape information of a certain distance with respect to the traveling direction as in the past, the curve section identifying means uses data relating to the curve start point and end point included in the road shape storage means, and It is determined whether or not the point data farthest from the current position is in the curve. If this is in a curve, the acquisition distance of the point data related to the road shape is extended to the end point of the curve, so the curve detection accuracy is significantly improved. If the information obtained by the road shape recognition device of the present invention is applied to a system (for example, a vehicle control device) that calculates curvature from road shape recognition information, the curvature that occurs because the acquisition distance of point data is not accurate. It is possible to prevent erroneous calculation of.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0014]
First embodiment
FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of a road shape recognition apparatus according to the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of the road shape recognition apparatus according to the first embodiment of the present invention, and FIG. The figure which shows the relationship between the node and link angle in embodiment, FIG. 4 is a conceptual diagram which shows the relationship between the link angle and curve range in 1st Embodiment of this invention, FIG. 5 is the link angle flag in 1st Embodiment of this invention It is a conceptual diagram which shows the relationship between a curve state flag.
[0015]
First, the basic configuration of the road shape recognition apparatus according to the present invention will be described. As shown in FIG. 1, a road shape recognition device 1 according to the present invention includes a host vehicle position detection unit 101 that detects a traveling position of a host vehicle that is traveling, a road information storage unit 102 that stores road information, Road shape acquisition means 103 for acquiring road information around the position of the vehicle from the road information storage means 102, curve section identification means 104 for identifying a curve section from a link angle between nodes based on the acquired content, and the curve section A road shape acquisition distance extension means 105 is provided that extends the acquisition distance from the road information storage means 102 in accordance with the situation identified by the identification means 104 and acquires node data related to the road shape.
[0016]
The own vehicle position detecting means 101 includes an azimuth sensor that detects the traveling direction of the own vehicle, a GPS sensor that detects a GPS signal from a satellite, a travel distance sensor for correcting the own vehicle position, and the like. The position data is sequentially sent to the road shape acquisition unit 102 at regular time intervals.
[0017]
The road information storage means 102 is a so-called map database, and specifies a road shape as a collection of point data (collectively referring to nodes and interpolation points arranged between the nodes). In the following example, an embodiment of the present invention will be described assuming that all point data are nodes for convenience. The road information storage means 102 of this example is composed of a medium storing point data and a reading device. The point data from the road information storage unit 102 is transmitted in response to requests from the road shape acquisition unit 103 and the road shape acquisition distance extension unit 105.
[0018]
A part of the storage area of the road information storage means 102 of this example is assigned to an area for storing data relating to the start and end points of the curve identified by the curve section identification means 104 described later as a curve flag. . Then, when the route that has passed once is passed again, the curve flag stored in the storage area is applied as it is and sent to the road shape acquisition distance extension means 105.
[0019]
Based on the position data of the own vehicle position sent from the own vehicle position detection means 101, the road shape acquisition means 103 reads out node data a predetermined distance away from the own vehicle position from the road information storage means 102. This fixed distance is a predetermined constant.
[0020]
The curve section identifying unit 104 identifies whether the road ahead in the traveling direction from the own vehicle position acquired by the road shape acquiring unit 103 to the farthest node is a straight road or a curved road. In this example, an angle formed by adjacent links connecting between nodes (hereinafter also referred to as a link angle θ) is calculated as a curve identification method, and an identification method based on the magnitude of this angle is employed. Details will be described later. The data of the curve or straight line identified by the curve section identifying unit 104 is classified into three flags, a right curve flag, a left curve flag, and a straight line flag, and then sent to the road shape acquisition distance extending unit 105.
[0021]
The road shape acquisition distance extension unit 105 determines whether the node farthest from the vehicle position is a node in the middle of the curve road based on the data of the curve or the straight line sent from the curve section identification unit 104 or the road information storage unit 102. It is determined whether it is a node. If the node is a node on the curve road, the curvature of the curve varies depending on the node data that has not been acquired (node data further from the farthest node). Acquire additionally to the end of the curve. Details of this will be described later. The road shape data supplemented by the road shape acquisition distance extension means 105 is sent to the curvature calculation means 106 such as a vehicle control device.
[0022]
In particular, the road shape data output from the road shape acquisition distance extension means 105 according to the present embodiment is different from the conventional road shape recognition device that always outputs road shape data of a certain distance, and the link angle θ between nodes is set. Since the road shape data acquisition distance is extended depending on the state of the acquired data, specifically whether the farthest node is in the middle of the curve, the data will not be interrupted in the middle of the curve. An accurate value of curvature can be calculated by the curvature calculation means 106 using shape data.
[0023]
Next, an operation flow of the road shape recognition apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
[0024]
As shown in the figure, in step 201, the current position of the own vehicle is detected at predetermined time intervals by the own vehicle position detecting means 101, and this is sent to the road shape obtaining means 103.
[0025]
Next, in step 202, the road shape acquisition unit 103 determines the current vehicle current from the point data related to the road shape stored in the road information storage unit 102 based on the current position information of the host vehicle acquired in step 201. Node data and link data existing within a certain distance from the position are acquired and sent to the curve section identification means 104.
[0026]
In step 203, the curve section identifying means 104 uses the node data acquired in step 202, confirms the presence or absence of the curve flag stored in the road information storage means 102, and is a curve that has passed in the past. If it is even stored in the road information storage means 102, the curve flag is used as it is. Therefore, if there is a curve flag, the process jumps to step 206.
[0027]
If there is no curve flag, in step 204, the curve section identifying means 104 continues for all nodes from the node near the current position of the curve own vehicle to the acquired final node (farthest node). Taking the coordinates of the three nodes a, b, c as a set, the angle θa formed by the two links ab, bc composed of the nodes a, b, c, and the two links bc composed of the nodes b, c, d , Cd are calculated. These angles θa, θb,... Are referred to as a link angle θ or a link angle θ.
[0028]
This state is shown in FIG. 3. As shown in FIG. 3, if nodes a, b, c, d... Are acquired in the order of closeness to the current position of the host vehicle, in this step 204, the first two adjacent nodes are obtained. a link angle θa formed by a link ab composed of a and b and a link bc composed of the following two nodes b and c, and then a link bc composed of two nodes b and c; The link angle θb formed by the link cd constituted by the following two nodes c and d is calculated. This calculation is repeated until a node farthest from the current position of the host vehicle is included among the acquired nodes.
[0029]
In this example, the continuity of the information of the link angle θ calculated in this process is analyzed to determine whether it is in a curve or a straight road.
[0030]
In the next step 205, the curve section identification means 104 uses the link angle θ acquired in step 204 as the left curve flag, right curve flag, straight line flag in accordance with the relationship between the link angle and the curve range shown in FIG. Classify into three. In the figure, nodes a, b, and c (c1, c2, and c3) are nodes that form two links ab and bc with node angles θ to be classified. When the node c is the node c1, the node angle θ is classified as a straight flag, when the node c is the node c2, the node angle θ is classified as a left curve flag, and when the node c is the node c3, the node angle θ is right It will be classified as a curve flag.
[0031]
Then, the link angle flag is checked in order from the node a closest to the vehicle position, and if a flag in the same direction is detected continuously as shown in FIG. 5, the “curve state flag (curve start or curve End) ”is the curve start. For example, as shown in the figure, the nodes a and b are straight line flags, but the nodes c and d are continuous left curve flags, so the curve state flag is set to the curve start at the node c.
[0032]
Further, when the curve state flag is “curve start”, if a flag different from this flag is detected continuously at two points, the curve state flag is set to “curve end”. For example, in each of the nodes c, d, and e in the figure, the curve state flag is “curve start”, but the next nodes f and g have two consecutive straight line flags different from the left curve flag. At the node f, the curve state flag is set to “curve end”.
[0033]
Similarly, in the node g, the curve state flag is “curve end”, but since the nodes h and i are continuous right curve flags, the curve state flag is set to “curve start” at the node h. In addition, the curve state flag is “curve start” in each of the nodes h, i, j, but the next node k, l has two consecutive straight line flags different from the right curve flag. By the way, the curve state flag is set to “curve end”. The initial state of the curve state flag is set as the curve end flag.
[0034]
In this way, the curve state flag is determined up to the node farthest from the current location of the vehicle, and the final curve state flag, that is, “curve start” or “curve end” is sent to the road shape acquisition distance extension means 105. . At the same time, the curve information identified by the curve section identifying means 104 is stored in the road information storage means 102.
[0035]
In step 206, the road shape acquisition distance extension means 105 proceeds to step 211 when the curve state flag is “end of curve” based on the curve state flag calculated in step 205, and the road shape data is converted into the curvature calculation means. It outputs to 106. In this case, since the shape of the road at the node farthest from the current position of the host vehicle is not in the middle of the curve, the road shape data may be output to the external device as it is.
[0036]
On the other hand, when the curve state flag is “curve start”, the road shape at the node farthest from the current position of the host vehicle is in the middle of the curve. Accordingly, the road shape in the vicinity of the farthest node may not be correctly output, so the process proceeds to step 207 to extend the road shape acquisition distance and re-acquire node data.
[0037]
That is, in step 207, since the node point farthest from the current position of the host vehicle is determined to be in the middle of the curve in step 206, the road shape acquisition distance extension unit 105 determines from the road information storage unit 102 the last node acquired last time. Get the next node of. If the farthest node point used for the determination in step 206 is a branch point, all of the branch destination points are acquired.
[0038]
In step 208, the road shape acquisition distance extending unit 105 executes the calculation of the link angle θ again including the node acquired in step 207. If the node used for determination in step 206 is a branch point, the link angle θ is calculated according to the number of branches, the calculated link angle θn, and the link angle before the link angle θn. θn−1 are compared, and the closest road, that is, the road as close to the straight road as possible is adopted as the priority road.
[0039]
In step 209, the road shape acquisition distance extension means 105 sets the curve state flag, including the node acquired in step 207, as in step 205.
[0040]
In step 210, the road shape acquisition distance extending unit 105 proceeds to step 211 when the curve state flag is “end of curve” based on the curve state flag calculated in step 209. In the case of “start curve”, the process returns to step 207 to extend the road shape acquisition distance. This operation is executed until the curve state flag becomes “curve end”.
[0041]
In step 211, the road shape acquisition distance extension means 105 outputs the road shape data with the road shape acquisition distance extended to the curvature calculation means 106, etc., and uses it for vehicle control.
[0042]
Second embodiment
FIG. 6 is a flowchart showing the processing procedure of the road shape recognition apparatus according to the second embodiment of the present invention, FIG. 7 is a conceptual diagram showing the distance between links in the second embodiment of the present invention, and FIG. It is a conceptual diagram which shows the flag between links in embodiment.
[0043]
The hardware configuration of this embodiment is the same as that shown in FIG. 1, and will be described with reference to FIG.
[0044]
A road shape recognition device 1 according to the present invention includes a host vehicle position detection unit 101 that detects a travel position of a host vehicle that is traveling, a road information storage unit 102 that stores road information, and road information around the position of the host vehicle. The road shape acquisition unit 103 that acquires the road information from the road information storage unit 102, the curve segment identification unit 104 that identifies the curve segment from the distance between the nodes based on the acquired content, and the situation identified by the curve segment identification unit 104 Accordingly, the road information acquisition unit 102 is configured to extend the acquisition distance from the road information storage unit 102 to acquire node data related to the road shape.
[0045]
The difference from the road shape recognition apparatus 1 according to the first embodiment described above is the software configuration of the curve section identification means 104. That is, the curve section identification unit 104 in this example identifies whether the road ahead in the traveling direction from the own vehicle position acquired by the road shape acquisition unit 103 is a straight road or a curved road. In this example, the distance between adjacent links connecting nodes is calculated as a curve identification technique, and an identification technique based on the magnitude of this distance is employed. Details will be described later. The data of the curve or straight line identified by the curve section identifying unit 104 is classified into three flags, a right curve flag, a left curve flag, and a straight line flag, and then sent to the road shape acquisition distance extending unit 105.
[0046]
Also in this example, the road shape data output from the road shape acquisition distance extension means 105 is different from the conventional road shape recognition device that always acquires data of a certain distance, and the distance between links of the acquired node data. Since the road shape data acquisition distance is extended according to the curve, the data is not interrupted in the middle of the curve, and an accurate value of curvature can be calculated by the curvature calculation means 106 using the road shape data. .
[0047]
Next, an operation flow of the road shape recognition apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
[0048]
As shown in the figure, in step 601, the current position of the host vehicle is detected by the host vehicle position detection unit 101 at a predetermined time interval, and this is sent to the road shape acquisition unit 103.
[0049]
Next, in step 602, the road shape acquisition unit 103 calculates the current vehicle current from point data related to the road shape stored in the road information storage unit 102 based on the current position information of the host vehicle acquired in step 601. Node data and link data existing within a certain distance from the position are acquired and sent to the curve section identification means 104.
[0050]
In step 603, the curve section identification unit 104 uses the node data acquired in step 602 to check the presence or absence of the curve flag stored in the road information storage unit 102, and is a curve that has passed in the past. If it is even stored in the road information storage means 102, the curve flag is used as it is. Therefore, if there is a curve flag, the process jumps to step 206.
[0051]
If there is no curve flag, in step 604, the curve section identifying means 104 uses the node data acquired in step 603, and from the node near the current position of the host vehicle, the acquired final node (farthest For all the nodes up to (node), the distance Ln between the nodes is calculated. This state is shown in FIG. 7. As shown in FIG. 7, assuming that nodes a, b, c, d... Are acquired in the order from the current position of the host vehicle, in this step 604, the first two adjacent nodes are displayed. The distance L1 of the link ab composed of a and b is calculated, and then the distance L2 of the link bc composed of two nodes b and c is calculated. This calculation is repeated until the node f farthest from the current position of the host vehicle is included among the acquired nodes.
[0052]
In this example, the continuity of the short link is analyzed based on the inter-link distance Ln calculated in this process, and it is determined whether the road is in a curve or a straight road. This is because the distance between links increases on a straight road while the distance between links naturally decreases on a curve.
[0053]
In the next step 605, the curve section identifying means 104 sets the inter-link distances L1, L2,... Ln acquired in step 604 to a threshold value Lth set in advance based on the inter-link distance Ln as shown in FIG. Accordingly, the inter-link distance flag is classified into “short link flag” and “long link flag”. For example, the threshold Lth is set to 10 m, and the short link is set when the distance between links is less than 10 m, and the long link is set when the distance is 10 m or more. At the same time, the curve information identified by the curve section identifying means 104 is stored in the road information storage means 102.
[0054]
In step 606, the road shape acquisition distance extending unit 105 determines that the distance L5 farthest from the vehicle position is a long link based on the link distance flag classified in step 605. If it is determined that there is not, the process proceeds to step 611 to output road shape data to the curvature calculation means 106. In this case, since the shape of the road at the node f farthest from the current position of the host vehicle is not in the middle of the curve, the road shape data may be output to the external device as it is.
[0055]
On the other hand, when the distance L5 between links farthest from the vehicle position is a short link in step 606, it is determined that the vehicle is on the curve. In step 607, the road data acquisition distance is extended and node data is acquired again.
[0056]
That is, in step 607, since it is determined in step 606 that the node point f farthest from the vehicle position is in the curve, the road shape acquisition distance extension means 105 follows the node f previously acquired from the road information storage means 102. Get node g. If the node f used for determination in step 606 is a branch point, a plurality of nodes are acquired.
[0057]
In step 608, the road shape acquisition distance extension unit 105 executes the calculation of the inter-link distance Ln again including the node acquired in step 607. If a plurality of nodes are read in step 607, the link type having the same link type before and after, that is, a road with as little curvature change as possible is set as the priority route, and the priority route is used.
[0058]
In step 609, the road shape acquisition distance extension unit 105 sets the inter-link distance flag, including the node acquired in step 607, in the same manner as in step 605.
[0059]
In step 610, the road shape acquisition distance extension unit 105 proceeds to step 611 based on the inter-link distance flag calculated in step 609, when the inter-link distance flag is a long link flag, and road shape data Is output. If the inter-link distance flag is the “short link” flag, the process returns to step 607 to re-extend the road shape acquisition distance. This operation is performed until the inter-link distance flag becomes the “long link” flag.
[0060]
In step 611, the road shape acquisition distance extension means 105 outputs the road shape data with the road shape acquisition distance extended to the curvature calculation means 106 and the like for use in vehicle control and the like.
[0061]
Third embodiment
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of the road shape recognition apparatus according to the third embodiment of the present invention. The hardware configuration of this embodiment is the same as that shown in FIG. 1, and will be described with reference to FIG.
[0062]
A road shape recognition device 1 according to the present invention includes a host vehicle position detection unit 101 that detects a travel position of a host vehicle that is traveling, a road information storage unit 102 that stores road information, and road information around the position of the host vehicle. Road shape acquisition unit 103 that acquires the road information from the road information storage unit 102, curve segment identification unit 104 that identifies the start and end points of the curve based on the acquired content, and the situation identified by the curve segment identification unit 104 Accordingly, the road information acquisition unit 102 is configured to extend the acquisition distance from the road information storage unit 102 to acquire node data related to the road shape.
[0063]
A difference from the road shape recognition apparatus 1 according to the first and the above-described embodiments is that the road information storage means 102 stores at least the start and end points of the curve in addition to data relating to the road shape as a collection of point data. This is the software configuration of the point where data is stored and the curve section identification means 104. That is, road information including a curve start point flag and a curve end point flag is stored in the road information storage unit 102 in advance, and the curve section identification unit 104 stores the range data acquired by the road shape acquisition unit 103. To identify the start and end points of the curve. In this example, a method is adopted in which a curve start point flag and a curve end point flag are stored in advance in the road information storage unit 102, and the curve start and end points are directly identified by the curve section identification unit. Is.
[0064]
In this example as well, the road shape data output from the road shape acquisition distance extension means 105 is different from the conventional road shape recognition device that always acquires data of a certain distance, and the curve start point / Since the acquisition distance is extended according to the end point data, the data is not interrupted in the middle of the curve, and it is possible to calculate the accurate curvature with the curvature calculation device 106 using the road shape data.
[0065]
Next, an operation flow of the road shape recognition apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
[0066]
As shown in the figure, in step 901, the current position of the host vehicle is detected at a predetermined time interval by the host vehicle position detection unit 101, and is transmitted to the road shape acquisition unit 103.
[0067]
Next, in step 902, the road shape acquisition unit 103 calculates the current vehicle current from point data related to the road shape stored in the road information storage unit 102 based on the current position information of the host vehicle acquired in step 901. Node data and link data existing within a certain distance from the position are acquired and sent to the curve section identification means 104.
[0068]
In step 903, the road shape acquisition distance extension means 105 determines that the vehicle is not on the curve when the node farthest from the vehicle position is not the curve start point based on the node data acquired in step 902. Then, the road shape data is output to the curvature calculation means 106. On the other hand, if the node farthest from the current position of the host vehicle is the curve start point, it is determined that the vehicle is in the middle of the curve, and the process proceeds to step 904 to extend the road shape data acquisition distance to the next node. Reacquire the data.
[0069]
In step 904, since it is determined in step 903 that the node point farthest from the vehicle position is in the middle of the curve, the road shape acquisition distance extension unit 105 receives the node data next to the node acquired last time from the road information storage unit 102. To get.
[0070]
In step 905, the road shape acquisition distance extension means 105 determines that the node farthest from the vehicle position is the curve start point based on the node data acquired by extension in step 904, as in step 903. In that case, the process returns to step 906 to re-extend the acquisition distance. If this node is other than the curve start point, the process proceeds to step 906 to output road shape data.
[0071]
In step 906, the road shape acquisition distance extension means 105 outputs the road shape data with the road shape acquisition distance extended to the curvature calculation means 106 and the like for use in vehicle control.
[0072]
The embodiment described above is described for facilitating the understanding of the present invention, and is not described for limiting the present invention. Therefore, each element disclosed in the above embodiment is intended to include all design changes and equivalents belonging to the technical scope of the present invention.
[0073]
For example, the curve section identification methods in the first, second, and third embodiments described above can be used in combination.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of a road shape recognition apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of the road shape recognition apparatus according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a relationship between a node and a link angle in the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a conceptual diagram showing a relationship between a link angle and a curve range in the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a conceptual diagram showing a relationship between a link angle flag and a curve state flag in the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of the road shape recognition apparatus according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a conceptual diagram showing an inter-link distance in the second embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a conceptual diagram showing an inter-link flag in the second embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of the road shape recognition apparatus according to the third embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 ... Road shape recognition device
101 ... Own vehicle position detection means
102 ... Road information storage means
103 ... road shape acquisition means
104 ... Curve section identification means
105 ... Road shape acquisition distance extension means

Claims

自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、
少なくとも点データの集合体として道路の形状を格納する道路情報格納手段と、
前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、
前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該点データを結ぶリンク間の屈折角度を演算し、このリンク間の屈折角度に基づいてカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段と、
前記カーブ区間識別手段によってカーブ中と判断された場合には、カーブの終了と判断される点までの道路形状に関する点データを読み出す道路形状取得距離延長手段と、を備えた道路形状認識装置。Own vehicle position detecting means for detecting the position of the own vehicle;
Road information storage means for storing the shape of the road as a collection of at least point data;
Road shape acquisition means for acquiring point data relating to the road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection means;
Based on the road shape point data in the range acquired by the road shape acquisition means, the refraction angle between the links connecting the point data is calculated, and the start and end points of the curve are calculated based on the refraction angle between the links. A curve section identifying means for identifying;
A road shape recognition device comprising road shape acquisition distance extension means for reading point data relating to the road shape up to a point determined to be the end of the curve when the curve section identification means determines that the vehicle is in a curve.

前記道路形状取得距離延長手段は、前記道路形状取得手段により当初取得された点データの最遠方に位置する点データに対し、さらに遠方の点データを読み出し、これら全ての点データに基づいて当該点データを結ぶリンク間の屈折角度を再度演算し、このリンク間の屈折角度に基づいてカーブの開始点と終了点を再度識別する請求項１記載の道路形状認識装置。The road shape acquisition distance extension means reads farther point data with respect to the point data located farthest from the point data originally acquired by the road shape acquisition means, and based on all these point data, the point The road shape recognition apparatus according to claim 1, wherein the refraction angle between links connecting data is calculated again, and the start point and end point of the curve are identified again based on the refraction angle between the links.

自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、
少なくとも点データの集合体として道路の形状を格納する道路情報格納手段と、
前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、
前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該点データを結ぶリンク間の距離を演算し、このリンク間の距離に基づいてカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段と、
前記カーブ区間識別手段によってカーブ中と判断された場合には、カーブの終了と判断される点までの道路形状に関する点データを読み出す道路形状取得距離延長手段と、を備えた道路形状認識装置。Own vehicle position detecting means for detecting the position of the own vehicle;
Road information storage means for storing the shape of the road as a collection of at least point data;
Road shape acquisition means for acquiring point data relating to the road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection means;
Based on the road shape point data in the range acquired by the road shape acquisition means, the distance between the links connecting the point data is calculated, and the start and end points of the curve are identified based on the distance between the links. A curve section identification means;
A road shape recognition device comprising road shape acquisition distance extension means for reading point data relating to the road shape up to a point determined to be the end of the curve when the curve section identification means determines that the vehicle is in a curve.

前記道路形状取得距離延長手段は、前記道路形状取得手段により当初取得された点データの最遠方に位置する点データに対し、さらに遠方の点データを読み出し、これら全ての点データに基づいて当該点データを結ぶリンク間の距離を再度演算し、このリンク間の距離に基づいてカーブの開始点と終了点を再度識別する請求項３記載の道路形状認識装置。The road shape acquisition distance extension means reads farther point data with respect to the point data located farthest from the point data originally acquired by the road shape acquisition means, and based on all these point data, the point The road shape recognition apparatus according to claim 3, wherein a distance between links connecting data is calculated again, and a start point and an end point of the curve are identified again based on the distance between the links.

前記カーブ区間識別手段により識別されたカーブの開始点と終了点に関するデータを記憶する記憶手段をさらに有し、
前記カーブ区間識別手段は、前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データ基づいてカーブの開始点と終了点を識別する際に前記記憶手段に該当するカーブの開始点と終了点が記憶されている場合には、当該記憶されたカーブの開始点と終了点に関するデータを用いる請求項１〜４の何れかに記載の道路形状認識装置。Storage means for storing data relating to the start and end points of the curve identified by the curve section identifying means;
The curve section identifying means, when identifying the start point and end point of a curve based on the road shape point data in the range acquired by the road shape acquisition means, the start point and end point of the curve corresponding to the storage means The road shape recognition apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein data on the start point and end point of the stored curve is used.

自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、
少なくとも点データの集合体として道路の形状を特定するとともにカーブの開始点および終了点のデータを格納する道路情報格納手段と、
前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、
前記道路形状取得手段により取得された範囲のデータに基づいてカーブの開始点と終了点を識別するカーブ区間識別手段と、
前記カーブ区間識別手段によってカーブ中と判断された場合には、カーブの終了と判断される点までの道路形状に関する点データを読み出す道路形状取得距離延長手段と、を備えた道路形状認識装置。Own vehicle position detecting means for detecting the position of the own vehicle;
Road information storage means for specifying the shape of the road as an aggregate of at least point data and storing data of the start and end points of the curve;
Road shape acquisition means for acquiring point data relating to the road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection means;
A curve section identifying means for identifying a start point and an end point of a curve based on data of a range obtained by the road shape obtaining means;
A road shape recognition device comprising road shape acquisition distance extension means for reading point data relating to the road shape up to a point determined to be the end of the curve when the curve section identification means determines that the vehicle is in a curve.