JP6985949B2 - In-vehicle electronic control device - Google Patents
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Description
本発明は、自動車等の車両に設置される自動運転用の車載電子制御装置に関する。 The present invention relates to an in-vehicle electronic control device for automatic driving installed in a vehicle such as an automobile.
特許文献１には、「車両同士が通信を行う車両間通信システムであって、車両ごとに設けられた、当該車両の周囲を撮像するカメラ１１，１１と、カメラ１１，１１によって撮像された画像から移動体を検出する対象物検出手段３２と、車両ごとに設けられた表示装置２０と、車両ごとに設けられた、当該車両の表示装置２０に出力する画像／文字データを生成する画像データ生成部４１ａおよび文字データ生成部４１ｂと、一の車両と他の車両の移動体検出手段３２によって検出された移動体とが出会うか否かを判定する出会い判定部４０と、を備え、一の車両の前記画像データ生成部４１ａおよび文字データ生成部４１ｂは、出会い判定部４０によって生成された判定結果を知らせる画像／文字データを生成し、表示装置２０に出力する。」ことが記載されている。
In Patent Document 1, "a vehicle-to-vehicle communication system in which vehicles communicate with each other, and images captured by the
車車間通信で複数の車両から、各車両の情報、他車両や歩行者等の認識情報が大量に送られてくるのに対し、車載電子制御装置のメモリ量は限られているため、必要な情報で、信頼度の高い情報をどのように入手するかが課題である。 While a large amount of information on each vehicle and recognition information of other vehicles and pedestrians are sent from multiple vehicles by vehicle-to-vehicle communication, the memory amount of the in-vehicle electronic control device is limited, so it is necessary. The challenge is how to obtain highly reliable information from information.
特許文献１には、複数の車両の中からどの車両同士が通信するかをセンター(車両管理装置)で定め、センターが定めた車両間で車車間通信を可能とし、センターが定めた車両間に限定して、通信するデータを削減する技術が示されている。センターは、例えば各車両の視野の重複率が一定の値（例えば５０％)以上の車両を近傍車両として通信する対象とする。これは車両同士の通信を定めるのに、センターが必要であることと、センターを介するため、定めるのにも時間を要してしまうことなどの課題がある。 In Patent Document 1, the center (vehicle management device) determines which vehicle among a plurality of vehicles communicates with each other, enables vehicle-to-vehicle communication between vehicles specified by the center, and between vehicles specified by the center. To a limited extent, techniques have been shown to reduce the amount of data communicated. For example, the center targets vehicles having a field of view overlap rate of a certain value (for example, 50%) or more as nearby vehicles for communication. This has problems such as the need for a center to determine communication between vehicles and the fact that it takes time to determine because it goes through the center.
本発明では、車車間通信で複数の車両から各車両の情報、他車両や歩行者等の外界認識情報を入手する際に、（１）必要な情報のみをどのように格納するか（２）複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるか、を課題とする。 In the present invention, when obtaining information on each vehicle from a plurality of vehicles and external recognition information such as other vehicles and pedestrians by vehicle-to-vehicle communication, (1) how to store only necessary information (2). The issue is how to improve the reliability of information from multiple vehicles.
上記課題を解決する本発明の車載電子制御装置は、（１）に対しては、センターを介さず、自車の進行路領域に関わる情報のみをメモリに格納すること、（２）に対しては、重複する情報を信頼度という観点で計算すること、得られる座標を補正することにより精度を向上するという手段を提供する。 The in-vehicle electronic control device of the present invention that solves the above problems stores only the information related to the traveling path area of the own vehicle in the memory for (1) without going through the center, and for (2). Provides a means of calculating duplicate information in terms of reliability and improving accuracy by correcting the coordinates obtained.
例えば、本発明の車載電子制御装置は、自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部と、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部と、前記認識対象の情報に基づいて前記認識対象が前記進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部と、前記認識対象のうち、前記進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部と、を有することを特徴とする。 For example, the in-vehicle electronic control device of the present invention includes a travel path area calculation unit that calculates a travel path region based on the travel path of the own vehicle, and information of at least one recognition target detected by a sensor of another vehicle. Based on the communication data acquisition unit that acquires communication data by vehicle-to-vehicle communication with other vehicles and the information of the recognition target, it is determined whether or not the recognition target exists in the traveling path region. It is characterized by having a recognition target determination unit and a storage unit for storing information of the recognition target determined to exist in the traveling path region among the recognition targets.
本発明によれば、複数の他車両から各車両の情報や認識した歩行者など、自車両のセンサのみでは取得できなかった情報を集める。そして、自車の進む方向の領域である自車進行路領域を自車両の車両情報から算出し、その領域に関わる情報のみをメモリに格納することでメモリ使用量を削減できる。 According to the present invention, information on each vehicle, recognized pedestrians, and other information that could not be acquired only by the sensor of the own vehicle is collected from a plurality of other vehicles. Then, the memory usage can be reduced by calculating the own vehicle traveling path area, which is the area in the direction in which the own vehicle travels, from the vehicle information of the own vehicle and storing only the information related to the area in the memory.
本発明によれば、見通しの悪い交差点や死角のある箇所について、車車間通信で、複数の車両から各車両情報や認識した歩行者などの情報を集め、ローカルダイナミックマップに反映することで、自車両のセンサで取得できなかった情報を集めることができる。この際、自車の進行路領域に関わる情報のみをメモリに格納することで車載電子制御装置に保存するメモリ量を削減することと、複数の車両から重複する情報を受け取った際に信頼度という観点で重みをつけることで、車車間通信データの確度を計ることができる。これにより、必要な信頼できる情報を用いて、自動運転の判断を行うことができる。 According to the present invention, information such as vehicle information and recognized pedestrians is collected from a plurality of vehicles by vehicle-to-vehicle communication at intersections with poor visibility and places with blind spots, and the information is reflected in a local dynamic map. It is possible to collect information that could not be acquired by the vehicle sensor. At this time, the amount of memory stored in the in-vehicle electronic control device is reduced by storing only the information related to the traveling path area of the own vehicle in the memory, and the reliability when duplicate information is received from a plurality of vehicles is called. By weighting from the viewpoint, it is possible to measure the accuracy of vehicle-to-vehicle communication data. As a result, it is possible to make a judgment of automatic driving by using necessary reliable information.
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Further features relating to the present invention will be apparent from the description herein and the accompanying drawings. In addition, problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.
車両の自動運転では、カメラやレーダーなどのセンサで周囲状況を認知し、周囲状況にどのように対応するかに対し、人工知能（機械学習）を用いて判断し、その判断に従い、アクチュエータを駆動させてスロットルやブレーキなど車両操作を行う。 In the automatic driving of a vehicle, sensors such as cameras and radar recognize the surrounding situation, use artificial intelligence (machine learning) to judge how to respond to the surrounding situation, and drive the actuator according to that judgment. Let them operate the vehicle such as throttle and brake.
自動運転の判断においては、自車が走行する近傍の静的な地図の情報に対して工事情報、渋滞情報や認知された動的な情報を多層的に加えた高精度地図であるローカルダイナミックマップ（Ｌｏｃａｌ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｍａｐ）が用いられる。ローカルダイナミックマップを構築する場合に、周囲状況の把握のために自車両のセンサのみを用いているので、センサの検出範囲内という狭い範囲の情報しか収集できない。例えば、交差点に進入する際、自車両の死角となる部分については、自車両のセンサだけではその情報を入手することができない。 In determining automatic driving, a local dynamic map is a high-precision map that adds construction information, traffic congestion information, and recognized dynamic information to the static map information in the vicinity of the vehicle. (Local Dynamic Map) is used. When constructing a local dynamic map, only the sensor of the own vehicle is used to grasp the surrounding situation, so only information in a narrow range within the detection range of the sensor can be collected. For example, when entering an intersection, the information on the blind spot of the own vehicle cannot be obtained only by the sensor of the own vehicle.
これに対しては、自車両のセンサの情報だけでなく、他車両のセンサの情報も用いる協調システムが有効である。他車両のセンサにより検出した情報を自車両が車車間通信によって収集することができれば、交差点で自車両の死角となる位置における情報も自車両が収集可能となる。 For this, a cooperative system that uses not only the information of the sensor of the own vehicle but also the information of the sensor of another vehicle is effective. If the own vehicle can collect the information detected by the sensors of the other vehicle by the inter-vehicle communication, the own vehicle can also collect the information at the position where the own vehicle becomes a blind spot at the intersection.
自車両が他車から車両や歩行者等の認識情報を集める場合、車車間通信で集められる情報量は増加する。ローカルダイナミックマップでは、集められる認識情報が多いほど望ましいが、車載電子制御装置ＥＣＵに格納されるメモリ容量は限られており、どのような情報を格納するかが課題となる。 When the own vehicle collects recognition information such as a vehicle or a pedestrian from another vehicle, the amount of information collected by vehicle-to-vehicle communication increases. In the local dynamic map, it is desirable that the more recognition information is collected, but the memory capacity stored in the in-vehicle electronic control unit ECU is limited, and what kind of information is stored is an issue.
本発明は上記課題に鑑みてなされたものである。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。 The present invention has been made in view of the above problems. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
一つ目の課題の必要な情報のみをどのように格納するかという点に対し、実施例１、２では、自車進行路領域を用いて不要な情報を除く方法について説明する。 With respect to how to store only the necessary information of the first problem, in Examples 1 and 2, a method of removing unnecessary information by using the own vehicle traveling path area will be described.
＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例１における自動運転用の外界認識装置の概略ブロック図である。
<Example 1>
FIG. 1 is a schematic block diagram of an outside world recognition device for automatic operation according to the first embodiment of the present invention.
車両１は、通信ユニットＴＣＵ３、セントラルゲートウェイＣＧＷ５、カメラＣＡＭ６、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２、ＧＰＳ８を備えており、これらは通信路３３に接続されている。
The vehicle 1 includes a communication unit TCU3, a central gateway CGW5, a camera CAM6, an in-vehicle electronic control device AD-ECU2, and a GPS8, which are connected to a
通信ユニットＴＣＵ３は、他車両との間で公知の通信方式により無線により車車間通信データの送受信を行う（通信データ取得部）。セントラルゲートウェイＣＧＷ５は、通信ユニットＴＣＵ３で受信した車車間通信データの中から必要な情報と不要な情報の取捨選択を行う。カメラＣＡＭ６は、例えば自車両から前方を撮像する単眼カメラやステレオカメラであり、撮像された画像は、他車両や歩行者などの認識対象を認識するのに用いられる。ＧＰＳ８は、複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して地球上における自車両の座標位置を取得する機能を有する。
The communication unit TCU3 wirelessly transmits and receives vehicle-to-vehicle communication data with another vehicle by a known communication method (communication data acquisition unit). The central gateway CGW 5 selects necessary information and unnecessary information from the vehicle-to-vehicle communication data received by the communication unit TCU3. The camera CAM 6 is, for example, a monocular camera or a stereo camera that images the front from the own vehicle, and the captured image is used to recognize a recognition target such as another vehicle or a pedestrian. The
車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２は、車車間通信データと、自車両の位置と、自車両周辺の地図と、自車両周辺の認識対象の情報等に基づいて、自動運転用の制御情報を演算する。車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２は、データインターフェースＤＩＦ３５と、自車進行路領域部ＡＲＡ１０と、メモリＭＥＭ２０と、ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ２５と、経路計画部ＰＬＮ３０を有している。 The in-vehicle electronic control device AD-ECU 2 calculates control information for automatic driving based on vehicle-to-vehicle communication data, the position of the own vehicle, a map around the own vehicle, information on a recognition target around the own vehicle, and the like. .. The in-vehicle electronic control device AD-ECU 2 has a data interface DIF35, a vehicle traveling path area portion ARA10, a memory MEM20, a local dynamic map calculation unit LDM25, and a route planning unit PLN30.
データインターフェースＤＩＦ３５は、通信路３３との間で種々の情報の入出力を行う。自車進行路領域部ＡＲＡ１０は、自車両の進行路とその周辺を含む領域を自車進行路領域として設定するものである。自車進行路領域部ＡＲＡ１０では、例えば自車両の移動経路となる道路を含むように自車進行路領域を設定し、交差点ではその周辺を含む範囲まで広げた領域を自車進行路領域として設定する。
The
自車進行路領域部ＡＲＡ１０は、進行路領域計算部１１と、領域比較部１２と、データ選択部１３を有している。進行路領域計算部１１は、自車位置と地図に基づいて自車進行路領域を計算する。領域比較部１２は、車車間通信データに含まれている情報が自車進行路領域４０内（図４参照）の情報であるか、ＧＰＳデータを用いて領域比較を行い、データ選択部１３は、自車進行路領域４０の領域内情報のみを選択する。
The own vehicle traveling road
メモリＭＥＭ２０（記憶部）は、地図２１の情報と検知座標２２の情報が格納されている。ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ２５は、センサ等の各検知データをローカルダイナミックマップの座標系に変換する座標計算部２６と、座標計算部２６の座標計算結果に基づいてローカルダイナミックマップの地図を更新する地図更新部２７とを有する。経路計画部ＰＬＮ３０は、ローカルダイナミックマップを元に安全領域計算と経路計算を行う経路計算部３１を有する。
The memory MEM 20 (storage unit) stores the information of the
図２は、本発明の実施例１における自車両と認識対象との位置関係を示す概略図、図３は、比較例のローカルダイナミックマップを示す図、図４は、本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図である。 FIG. 2 is a schematic diagram showing the positional relationship between the own vehicle and the recognition target in the first embodiment of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing a local dynamic map of a comparative example, and FIG. 4 is the first embodiment of the present invention. It is a figure which shows the local dynamic map.
例えば図２に示す状況では、自車両Ｖ０は、自動運転制御により道路Ｒ１を走行しており、交差点Ｉで右折して道路Ｒ２に進入するように自動運転経路が設定されている。道路Ｒ１は、南北に延びており、東西に延びる道路Ｒ２と交差点Ｉで交差している。道路Ｒ２では、他車両Ｖ１と他車両Ｖ２が交差点Ｉよりも西側を走行している。他車両Ｖ１は、交差点Ｉを通過して西に向かって進んでおり、他車両Ｖ２は、交差点Ｉよりも手前の位置で東に向かって進んでいる。自車両Ｖ０からは他車両Ｖ１，Ｖ２が建物Ｂ１の死角になっており、自車両Ｖ０から他車両Ｖ１，Ｖ２を直接認識することはできない。 For example, in the situation shown in FIG. 2, the own vehicle V0 is traveling on the road R1 by automatic driving control, and the automatic driving route is set so as to turn right at the intersection I and enter the road R2. Road R1 extends from north to south and intersects road R2 extending from east to west at intersection I. On the road R2, the other vehicle V1 and the other vehicle V2 are traveling on the west side of the intersection I. The other vehicle V1 passes through the intersection I and is heading west, and the other vehicle V2 is heading east at a position in front of the intersection I. The other vehicles V1 and V2 are blind spots of the building B1 from the own vehicle V0, and the other vehicles V1 and V2 cannot be directly recognized from the own vehicle V0.
そして、自車両Ｖ０の前方には、先行車両である他車両Ｖ３と他車両Ｖ４が道路Ｒ１を自車両Ｖ０と同じ方向（北方向Ｎ）に向かって走行している。自車両Ｖ０と他車両Ｖ３はそれぞれ交差点Ｉの手前に位置し、他車両Ｖ４は、交差点Ｉを既に通過している。また、交差点Ｉの東側には道路Ｒ２を北方向Ｎに向かって横断中の２人の歩行者Ｐが存在している。自車両Ｖ０からは歩行者Ｐが建物Ｂ２の死角になっており、自車両Ｖ０のセンサでは歩行者Ｐを検出することはできない。 Then, in front of the own vehicle V0, another vehicle V3 and another vehicle V4, which are preceding vehicles, are traveling on the road R1 in the same direction as the own vehicle V0 (north direction N). The own vehicle V0 and the other vehicle V3 are located in front of the intersection I, respectively, and the other vehicle V4 has already passed the intersection I. Further, on the east side of the intersection I, there are two pedestrians P who are crossing the road R2 toward the north direction N. The pedestrian P is a blind spot of the building B2 from the own vehicle V0, and the pedestrian P cannot be detected by the sensor of the own vehicle V0.
図３は、図２に示す状況が反映された比較例のローカルダイナミックマップを示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing a local dynamic map of a comparative example in which the situation shown in FIG. 2 is reflected.
図３に示すローカルダイナミックマップは、自車両Ｖ０が有するセンサによって検出した外界の情報のみを用いて構成したものである。図２と同じ交差点Ｉの右折進入時であるが、自車両Ｖ０のセンサ、例えば、カメラの視野から他車両Ｖ３しか認識できておらず、ローカルダイナミックマップでも交差点Ｉの地図情報に、他車両Ｖ３の情報が加えられたのみである。つまり、自車両Ｖ０のセンサにより検出した他車両Ｖ３の情報のみが、自車両のローカルダイナミックマップに反映されるだけであり、図２に示す他車両Ｖ１、Ｖ２、Ｖ４、及び歩行者Ｐの情報は反映されていない。 The local dynamic map shown in FIG. 3 is configured by using only the information of the outside world detected by the sensor of the own vehicle V0. At the time of entering a right turn at the same intersection I as in FIG. 2, only the other vehicle V3 can be recognized from the sensor of the own vehicle V0, for example, the field of view of the camera, and the map information of the intersection I in the local dynamic map shows the other vehicle V3. Only the information of is added. That is, only the information of the other vehicle V3 detected by the sensor of the own vehicle V0 is reflected in the local dynamic map of the own vehicle, and the information of the other vehicles V1, V2, V4, and the pedestrian P shown in FIG. Is not reflected.
図４は、本発明の実施例１におけるローカルダイナミックマップを示す図であり、自車両のセンサで検出した情報と車車間通信を用いて他車両から取得した情報により構成したローカルダイナミックマップの例を示している。本実施例１では、図４に示すように、自車両Ｖ０は、他車両Ｖ３および他車両Ｖ２との間で車車間通信Ｃ３，Ｃ２を行い、自車両Ｖ０のセンサのみでは認識できない認識対象（他車両Ｖ２、歩行者Ｐ）の情報を取得している。自車両Ｖ０は、車車間通信で他車両から情報を取得する範囲を自車進行路領域４０内に限定している。つまり、他車両Ｖ２，Ｖ３から自車進行路領域４０内の情報のみを取得し、自車進行路領域４０以外の他の領域の情報は取得しない。
FIG. 4 is a diagram showing a local dynamic map according to the first embodiment of the present invention, and is an example of a local dynamic map composed of information detected by a sensor of the own vehicle and information acquired from another vehicle using inter-vehicle communication. Shows. In the first embodiment, as shown in FIG. 4, the own vehicle V0 performs inter-vehicle communication C3 and C2 with the other vehicle V3 and the other vehicle V2, and is a recognition target that cannot be recognized only by the sensor of the own vehicle V0. Information on other vehicles V2 and pedestrian P) is acquired. The own vehicle V0 limits the range of acquiring information from other vehicles by vehicle-to-vehicle communication within the own vehicle traveling
自車進行路４１は、自動運転の場合には経路計画にしたがって設定され、運転者による運転の場合には、道路に対する自車両の向き、舵角、速度、及び方向指示器の操作状態等の少なくとも一つの情報に基づいて設定される。自車進行路領域４０は、真っ直ぐやカーブなどの道路の形状に応じて設定され、例えば、分岐のない、いわゆる***の道路に対しては道路の形状に沿うように設定され、分岐のある、いわゆる交差点では、分岐した道路も含む交差点の形状に沿うように設定される。
The own
ローカルダイナミックマップでは、自車両Ｖ０を含む一定の領域を、複数の矩形のセグメント領域に分割する。そして、自車両、他車両、及び歩行者などの認識対象が、ＧＰＳ座標と対応してそれぞれセグメント領域にマッピングされる。例えば、図３及び図４では、Ａ０〜Ａ４７の４８のセグメント領域に分割される。ローカルダイナミックマップは、図３及び図４に示すように、セグメント領域ごとに番号（Ａ０〜Ａ４７）を付加しており、自車進行路領域４０は、セグメント領域で定めることができる。
In the local dynamic map, a certain area including the own vehicle V0 is divided into a plurality of rectangular segment areas. Then, the recognition target such as the own vehicle, another vehicle, and a pedestrian is mapped to the segment area corresponding to the GPS coordinates. For example, in FIGS. 3 and 4, it is divided into 48 segment regions of A0 to A47. As shown in FIGS. 3 and 4, the local dynamic map has a number (A0 to A47) added to each segment area, and the vehicle traveling
図４には、自車両Ｖ０が交差点Ｉを右折して進入するときの自車進行路４１と自車進行路領域４０が示されている。
FIG. 4 shows the own
自車進行路領域４０は、少なくとも自車両Ｖ０の自車進行路４１を含む複数のセグメント領域の集合であり、本実施例では図４に太破線で示すように、自車進行路４１を含むセグメント領域（Ａ４３、Ａ３５、Ａ２７、Ａ２８、Ａ２０、Ａ２１）の他に、これらの周辺に存在するセグメント領域（Ａ１９、Ａ２２、Ａ２９、Ａ３０、Ａ３６、Ａ３７、Ａ３８、Ａ４４、Ａ４５、Ａ４６）も含むように設定されている。
The own vehicle traveling
図４に示すローカルダイナミックマップは、図２と同じ交差点の右折進入の経路を示すものであり、図３と比較して、自車進行路領域４０内に自車両Ｖ０のセンサでは未検知であった他車両Ｖ２や歩行者Ｐの情報が加えられている。これは、他車両Ｖ２の情報や他車両Ｖ２のセンサにより検出された歩行者Ｐの情報が、車車間通信Ｃ２，Ｃ３で他車両Ｖ２，Ｖ３から自車両Ｖ０に送信され、それを自車両Ｖ０の車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２のメモリＭＥＭ２０に記憶し、ローカルダイナミックマップに反映することで実現している。
The local dynamic map shown in FIG. 4 shows the right turn approach route at the same intersection as in FIG. 2, and is not detected by the sensor of the own vehicle V0 in the own vehicle traveling
これにより、自車両Ｖ０では死角や視野から見えない歩行者Ｐなどの情報を得ることができ、さらに安全な経路計画を立てることができる。また、交差点Ｉの右折と関係の無い、他車両Ｖ１や他車両Ｖ４の情報を保持、使用しないので、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２のメモリＭＥＭ２０の使用量を削減することができる。
As a result, the own vehicle V0 can obtain information such as a blind spot and a pedestrian P that cannot be seen from the field of view, and can make a safer route plan. Further, since the information of the other vehicle V1 and the other vehicle V4, which is not related to the right turn of the intersection I, is retained and not used, the usage amount of the memory MEM20 of the in-vehicle electronic control device AD-
図５は、本発明の実施例１における車車間通信データのメモリへのデータ保存処理を説明するフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart illustrating a data storage process of vehicle-to-vehicle communication data in a memory according to the first embodiment of the present invention.
一定時間経過したかを判断し（ステップＳ１）、定期的に自車両の進行路計算を行う（ステップＳ２）。自車進行路は、（１）車速、舵角、ヨーレート、ウィンカーなどの車両情報、または（２）車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２の経路計画の情報から作成することができる。自車進行路を元にローカルダイナミックマップのセグメント領域の単位で、自車進行路領域の計算を行う（ステップＳ３）。車車間通信により近傍の車両から通信データを取得する（ステップＳ４）。通信データには、近傍の車両の情報や近傍の車両が認識した車両や歩行者等の認識対象に関する情報が、ＧＰＳデータに関連づけされた形で含まれている。
It is determined whether a certain time has passed (step S1), and the traveling path of the own vehicle is calculated periodically (step S2). The own vehicle traveling path can be created from (1) vehicle information such as vehicle speed, steering angle, yaw rate, and winker, or (2) route planning information of the in-vehicle electronic control device AD-
その通信データが自車進行路領域内にあるか否かをＧＰＳデータに基づきローカルダイナミックマップのセグメント領域の領域比較で判断し（ステップＳ５）、領域内に含まれているデータのみを保存データとして生成し（ステップＳ６）、メモリＭＥＭ２０に保存する（ステップＳ７）。 Whether or not the communication data is in the vehicle travel path region is determined by region comparison of the segment region of the local dynamic map based on GPS data (step S5), and only the data contained in the region is used as stored data. It is generated (step S6) and saved in the memory MEM20 (step S7).
つまり、図５に示すステップＳ１からステップＳ３までの処理が、自車両の進行路に基づいて進行路領域を計算する進行路領域計算部に相当し、ステップＳ４の処理が、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部に相当する。そして、ステップＳ５の処理が、認識対象の情報に基づいて認識対象が進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部に相当し、ステップＳ６とステップＳ７の処理が、認識対象のうち、進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部に相当する。 That is, the processing from step S1 to step S3 shown in FIG. 5 corresponds to the traveling path area calculation unit that calculates the traveling path area based on the traveling path of the own vehicle, and the processing of step S4 is performed by the sensor of another vehicle. It corresponds to a communication data acquisition unit that acquires communication data including at least one detected information to be recognized by vehicle-to-vehicle communication with another vehicle. Then, the process of step S5 corresponds to the recognition target determination unit for determining whether or not the recognition target exists in the traveling path region based on the information of the recognition target, and the processes of steps S6 and S7 correspond to the process of step S6 and step S7. , Corresponds to the storage unit that stores the information of the recognition target determined to exist in the traveling path region among the recognition targets.
本実施例１の車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２によれば、自車両Ｖ０の自車進行路領域４０に関わる情報のみをメモリＭＥＭ２０に保存し、自車進行路領域４０の領域外の情報は、メモリＭＥＭ２０に保存しない。したがって、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２に保存するメモリ量を削減することができる。また、車車間通信Ｃ２，Ｃ３によって他車両Ｖ２、Ｖ３から自車両Ｖ０に送信される情報の情報量を減らすことができる。
According to the in-vehicle electronic control device AD-
＜実施例２＞
次に、本発明の実施例２について図６を用いて以下に説明する。
図６は、本発明の実施例２における外界認識装置の概略ブロック図である。本実施例において特徴的なことは、実施例１の自車進行路領域部ＡＲＡ１０の一部の機能を、セントラルゲートウェイＣＧＷ５に移した点である。本実施例において、実施例１と同様の構成要素には同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。
<Example 2>
Next, Example 2 of the present invention will be described below with reference to FIG.
FIG. 6 is a schematic block diagram of the outside world recognition device according to the second embodiment of the present invention. What is characteristic of this embodiment is that a part of the functions of the own vehicle traveling path region portion ARA10 of the first embodiment is transferred to the central gateway CGW5. In the present embodiment, the same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
本実施例では、自車進行路領域４０は、車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２の進行路領域計算部１１にて計算される。自車進行路領域４０は、ローカルダイナミックマップのセグメント領域単位が境界となり、その境界のＧＰＳ座標が算出される。算出された自車進行路領域４０をセントラルゲートウェイＣＧＷ５に通知する。セントラルゲートウェイＣＧＷ５内には、領域比較部１２とデータ選択部１３がある。
In this embodiment, the own vehicle traveling
車車間通信データは、通信ユニットＴＣＵ３から入力され、セントラルゲートウェイＣＧＷ５に送られる。セントラルゲートウェイＣＧＷ５では、車車間通信データの情報が自車進行路領域４０に関するものであるか、ＧＰＳ座標を用いて領域比較を行い、データ選択部１３にて自車進行路領域４０の領域内データのみが選択される。そして、選択された領域内データのみが通信路３３を用いて車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ２に入力される。
Vehicle-to-vehicle communication data is input from the communication unit TCU3 and sent to the central gateway CGW5. In the central gateway CGW5, whether the information of the vehicle-to-vehicle communication data is related to the own vehicle traveling
本実施例によれば、セントラルゲートウェイＣＧＷ５内でデータ選択を行うため、通信路３３の利用帯域を削減することができるという作用効果を有する。
According to this embodiment, since data is selected in the central gateway CGW 5, it has an effect that the bandwidth used by the
＜実施例３＞
次に、本発明の実施例３について図７から図１０を用いて説明する。
実施例３は、複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるかという本発明の二つ目の課題を解決するものであり、重複する情報から信頼度を算出する方法について説明する。
<Example 3>
Next, Example 3 of the present invention will be described with reference to FIGS. 7 to 10.
The third embodiment solves the second problem of the present invention of how to improve the reliability of information from a plurality of vehicles, and describes a method of calculating the reliability from duplicated information. ..
図７は、本発明の実施例３におけるローカルダイナミックマップを示す図、図８は、本発明の実施例３における認識物の信頼度の計算データを示す図、図９は、本発明の実施例３における外界認識装置の概略ブロック図、図１０は、本発明の実施例３における信頼度計算のフローチャートである。 7 is a diagram showing a local dynamic map in Example 3 of the present invention, FIG. 8 is a diagram showing calculation data of reliability of a recognized object in Example 3 of the present invention, and FIG. 9 is an embodiment of the present invention. FIG. 10 is a schematic block diagram of the external world recognition device according to No. 3, and is a flowchart of reliability calculation in the third embodiment of the present invention.
図７には、自車両Ｖ０が交差点Ｉを右折する状況でかつ自車進行路領域４０内に他車両Ｖ２（第１の他車両）と歩行者Ｐが存在している状況が示されている。そして、自車進行路領域４０の外には他車両Ｖ５（第２の他車両）が存在している。他車両Ｖ５は、自車進行路領域４０に含まれていないので、他車両Ｖ５の情報はメモリＭＥＭ２０に保存されない。図７には、他車両Ｖ５とその検知範囲Ｓ５が破線で示されているが、説明のために便宜的に示したものであり、実際のローカルダイナミックマップには示されない。他車両Ｖ２の検知範囲Ｓ２と他車両Ｖ５の検知範囲Ｓ５のいずれにも歩行者Ｐが入っており、車両Ｖ５と車両Ｖ２のどちらも歩行者Ｐを認識している。
FIG. 7 shows a situation in which the own vehicle V0 turns right at the intersection I and another vehicle V2 (first other vehicle) and a pedestrian P exist in the own vehicle traveling
自車両Ｖ０は、他車両Ｖ２と他車両Ｖ５の双方から車車間通信で歩行者Ｐの情報を受けることができる。これらの複数車両Ｖ２，Ｖ５によってそれぞれ歩行者Ｐが検知されている場合には、１台の車両のみで検知するよりも確度が高くなる。但し、車車間通信で受け取る情報は、それぞれの車両のセンサの性能に依存し、一律でなく、また、誤った情報を含むかもしれない。そこで、複数車両から得られた情報の確度を信頼度という指標で表すこととする。 The own vehicle V0 can receive information on the pedestrian P from both the other vehicle V2 and the other vehicle V5 by vehicle-to-vehicle communication. When the pedestrian P is detected by each of the plurality of vehicles V2 and V5, the accuracy is higher than that detected by only one vehicle. However, the information received in the vehicle-to-vehicle communication depends on the performance of the sensor of each vehicle, is not uniform, and may contain erroneous information. Therefore, the accuracy of the information obtained from a plurality of vehicles is expressed by an index called reliability.
信頼度の計算では、認識対象が複数の車両で見つかったかどうか、車両と認識対象の距離、という指標から信頼度を算出する。 In the calculation of the reliability, the reliability is calculated from the index of whether or not the recognition target is found in a plurality of vehicles and the distance between the vehicle and the recognition target.
図８に交差点右折時(図７)の歩行者の信頼度計算の例を示す。車両Ｖ５と車両Ｖ２はそれぞれ、車両のＩＤ６０、ＧＰＳ座標６２、認識した歩行者のＧＰＳ座標６５、歩行者認識の信頼度のデータ６６を有しており、自車両Ｖ０は、車車間通信でこれらのデータを受け取る。歩行者認識の信頼度は各車両のセンサの認識情報を元に、各車両で独立に付した数値であり、数値が大きい方が信頼度が高くなっている。
FIG. 8 shows an example of calculating the reliability of a pedestrian when turning right at an intersection (FIG. 7). The vehicle V5 and the vehicle V2 each have a
図８（ａ）、（ｂ）は、歩行者に近い車両Ｖ２の信頼度が歩行者から遠い車両Ｖ５の信頼度よりも高いケースと低いケースをそれぞれ示している。図８（ａ）では、ＧＰＳの座標距離で歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が８５であるのに対し、歩行者Ｐとの距離が遠い車両Ｖ５の信頼度が７２であり、近い車両Ｖ２の方が遠い車両Ｖ５よりも信頼度が高くなっている。このように車両Ｖ２と車両Ｖ５の両方で歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が、距離が遠い車両Ｖ５の信頼度よりも高い場合には、歩行者である確度が高いと判断して、歩行者Ｐの信頼度を上げる計算がなされ、本実施例では、信頼度が９０となっている。 8 (a) and 8 (b) show cases where the reliability of the vehicle V2 close to the pedestrian is higher and lower than the reliability of the vehicle V5 far from the pedestrian, respectively. In FIG. 8A, the reliability of the vehicle V2, which is close to the pedestrian P in terms of the GPS coordinate distance, is 85, while the reliability of the vehicle V5, which is far from the pedestrian P, is 72. , The near vehicle V2 is more reliable than the distant vehicle V5. In this way, when the pedestrian P is detected by both the vehicle V2 and the vehicle V5 and the reliability of the vehicle V2 which is close to the pedestrian P is higher than the reliability of the vehicle V5 which is far away, the pedestrian It is determined that the probability is high, and a calculation is made to increase the reliability of the pedestrian P. In this embodiment, the reliability is 90.
一方、図８（ｂ）では、ＧＰＳの座標距離で歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が４０であるのに対し、歩行者Ｐとの距離が遠い車両Ｖ５の信頼度が６２であり、近い車両Ｖ２の方が遠い車両Ｖ５よりも信頼度が低くなっている。このように車両Ｖ２と車両Ｖ５の両方で歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐとの距離が近い車両Ｖ２の信頼度が、距離が遠い車両Ｖ５の信頼度よりも低い場合には、車両Ｖ２と車両Ｖ５のどちらも歩行者Ｐを認識していることを考慮して、信頼度を低い側の信頼度である４０に合わせる処理が行われる。 On the other hand, in FIG. 8B, the reliability of the vehicle V2, which is close to the pedestrian P in terms of the GPS coordinate distance, is 40, while the reliability of the vehicle V5, which is far from the pedestrian P, is 62. Therefore, the reliability of the near vehicle V2 is lower than that of the distant vehicle V5. In this way, when the pedestrian P is detected by both the vehicle V2 and the vehicle V5 and the reliability of the vehicle V2 having a short distance from the pedestrian P is lower than the reliability of the vehicle V5 having a long distance, the vehicle V2 Considering that both the vehicle and the vehicle V5 recognize the pedestrian P, a process of adjusting the reliability to the reliability of 40 on the lower side is performed.
本発明の実施例３の構成図を図９に示す。実施例３は、実施例１の構成に新たに信頼度計算部ＲＣＬＣ５０を追加したことを特徴とする。信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、ローカルダイナミックマップを生成する際に、車車間通信で得た他車両の認識された車両や歩行者等の認識対象の情報に対し、図８に示すような信頼度の計算を行う構成を有する。 A block diagram of Example 3 of the present invention is shown in FIG. The third embodiment is characterized in that a reliability calculation unit RCLC50 is newly added to the configuration of the first embodiment. When the reliability calculation unit RCLC50 generates a local dynamic map, the reliability of the information of the recognition target such as the recognized vehicle or pedestrian of another vehicle obtained by the vehicle-to-vehicle communication has the reliability as shown in FIG. It has a configuration for performing calculations.
信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、その通信データに含まれている他車両の信頼度の情報に基づいて認識対象の信頼度を計算する。通信データには、他車両が認識対象を検出したときの信頼度の情報が含まれている。信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、複数の他車両で同一の認識対象を認識した場合に、複数の他車両のそれぞれの信頼度と、複数の他車両から同一の認識対象までのそれぞれの距離とに基づいて、同一の認識対象の信頼度を計算する。 The reliability calculation unit RCLC50 calculates the reliability of the recognition target based on the reliability information of other vehicles included in the communication data. The communication data includes information on the reliability when another vehicle detects a recognition target. When the reliability calculation unit RCLC50 recognizes the same recognition target by a plurality of other vehicles, the reliability calculation unit RCLC50 is based on the reliability of each of the plurality of other vehicles and the respective distances from the plurality of other vehicles to the same recognition target. To calculate the reliability of the same recognition target.
本実施例では、信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、同一の認識対象に対して距離が短い第１の他車両と距離が長い第２の他車両が存在する場合に、信頼度計算部ＲＣＬＣ５０は、第２の他車両の信頼度よりも第１の他車両の信頼度の方が高いときは、認識対象の信頼度を第１の他車両の信頼度よりも高い値に設定し、第２の他車両の信頼度よりも第１の他車両の信頼度の方が低いときは、認識対象の信頼度を第１の他車両の信頼度と同じ値に設定する処理を行う。 In this embodiment, when the reliability calculation unit RCLC50 has a first other vehicle having a short distance and a second other vehicle having a long distance to the same recognition target, the reliability calculation unit RCLC50 has a second. When the reliability of the first other vehicle is higher than the reliability of the other vehicle of 2, the reliability of the recognition target is set to a value higher than the reliability of the first other vehicle, and the second other vehicle is used. When the reliability of the first other vehicle is lower than the reliability of the vehicle, the process of setting the reliability of the recognition target to the same value as the reliability of the first other vehicle is performed.
図１０は、信頼度計算の方法の一例を説明するフローチャートである。
まず、ローカルダイナミックマップの自車を含む一定の領域に対し、矩形のセグメント領域で座標を分割し、対象セグメント領域の番号を生成する処理が行われる（ステップＳ１０）。例えば、図７では、Ａ０〜Ａ４７の４８のセグメント領域に分割される。そして、自車進行路内の最後セグメントか否かを判断し（ステップＳ１１）、最後セグメントではない場合（ＮＯ）には、セグメント内の情報ソースと認識データを読み出す処理を行う（ステップＳ１２）。
FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a reliability calculation method.
First, a process of dividing the coordinates in a rectangular segment area and generating a number of the target segment area is performed for a certain area including the own vehicle of the local dynamic map (step S10). For example, in FIG. 7, it is divided into 48 segment regions of A0 to A47. Then, it is determined whether or not it is the last segment in the vehicle traveling road (step S11), and if it is not the last segment (NO), a process of reading out the information source and the recognition data in the segment is performed (step S12).
そして、自車進行路内のセグメント領域について、同一属性の有無の判断を、順番に実行する(ステップＳ１３)。そして、同じセグメント領域内で同じ属性の情報がある（ＹＥＳ）とすると、その属性情報は係数を乗じたα（同一属性カウント）という数値を累算して更新する処理を行う（ステップＳ１４）。 Then, the presence or absence of the same attribute is determined in order for the segment area in the vehicle traveling road (step S13). Then, if there is information of the same attribute in the same segment area (YES), the attribute information is subjected to a process of accumulating and updating a numerical value called α (same attribute count) multiplied by a coefficient (step S14).
これにより、複数の車両から特定の場所に同じ属性の認識情報が得られた場合の累算を行うことができる。そして、最も距離が遠い車両の信頼度より最も距離が小さい車両の信頼度が大きい場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、確度が高いとして、最も距離が小さい車両の信頼度に、累積係数αの数値を加算して、信頼度の数値を得る（ステップＳ１７）。一方、最も距離が遠い車両の信頼度より最も距離が小さい車両の信頼度が小さい場合には（ステップＳ１６のＮＯ）、確度が高くないとして、最も距離が小さい車両の信頼度そのものとする（ステップＳ１８）。そして、得られた信頼度をローカルダイナミックマップに反映する信頼度書き込みの処理を行う（ステップＳ１９）。 As a result, it is possible to perform the accumulation when the recognition information of the same attribute is obtained from a plurality of vehicles at a specific place. Then, when the reliability of the vehicle having the shortest distance is higher than the reliability of the vehicle having the longest distance (YES in step S16), the reliability of the vehicle having the shortest distance is set to the value of the cumulative coefficient α, assuming that the accuracy is high. Add up to obtain a numerical value of reliability (step S17). On the other hand, when the reliability of the vehicle having the shortest distance is smaller than the reliability of the vehicle having the longest distance (NO in step S16), the reliability of the vehicle having the shortest distance is taken as the reliability itself, assuming that the accuracy is not high (step). S18). Then, the reliability writing process that reflects the obtained reliability in the local dynamic map is performed (step S19).
例えば図８（ａ）に示す例では、歩行者Ｐに近い車両Ｖ２の信頼度８５であり、歩行者Ｐから遠い車両Ｖ５の信頼度７２よりも高いので、累積係数αの値を加え、信頼度９０という値が得られる。一方、図８（ｂ）に示す例では、歩行者Ｐに近い車両Ｖ２の信頼度４０が、歩行者Ｐから遠い車両Ｖ５の信頼度６２より低いので、車両Ｖ２の信頼度４０を用いて、信頼度４０という値が得られる。
For example, in the example shown in FIG. 8A, the reliability of the vehicle V2 close to the pedestrian P is 85, which is higher than the
＜実施例４＞
次に、本発明の実施例４について図１１を用いて説明する。
実施例４は、複数の車両からの情報の信頼度をどのように向上させるかという本発明の二つ目の課題を解決するものであり、自車のセンサから得られる座標を用いて補正することにより精度を向上する方法について説明する。
<Example 4>
Next, Example 4 of the present invention will be described with reference to FIG.
The fourth embodiment solves the second problem of the present invention of how to improve the reliability of information from a plurality of vehicles, and corrects using the coordinates obtained from the sensor of the own vehicle. The method of improving the accuracy by doing so will be described.
例えば、車車間通信で得た他車両の座標や他車両が認識した車両や歩行者の座標は、ＧＰＳデータに基づくものであり、数ｍ程度の誤差が出る場合がある。また、自車両自体のＧＰＳデータも誤差を伴う場合があり、自車両のＧＰＳデータがずれているときは、他車両のＧＰＳデータが正確でも相対的な座標のずれが生じる。 For example, the coordinates of other vehicles obtained by vehicle-to-vehicle communication and the coordinates of vehicles and pedestrians recognized by other vehicles are based on GPS data, and an error of about several meters may occur. Further, the GPS data of the own vehicle itself may be accompanied by an error, and when the GPS data of the own vehicle is deviated, the relative coordinate deviation occurs even if the GPS data of the other vehicle is accurate.
一方、ステレオカメラなどの車両に搭載するセンサの距離情報の精度は向上しており、自車両から認識対象までの相対距離は高い精度で得ることができる。他車両のセンサにおいても同様で、他車両から認識対象までの相対距離を高い精度で得ることができる。そこで、本実施例では、車両のＧＰＳデータのずれを自車両のセンサの値で補正することで、他車両の認識対象の座標を補正する処理を行う。 On the other hand, the accuracy of the distance information of the sensor mounted on the vehicle such as a stereo camera is improved, and the relative distance from the own vehicle to the recognition target can be obtained with high accuracy. The same applies to the sensors of other vehicles, and the relative distance from the other vehicle to the recognition target can be obtained with high accuracy. Therefore, in this embodiment, the deviation of the GPS data of the vehicle is corrected by the value of the sensor of the own vehicle, so that the coordinates of the recognition target of the other vehicle are corrected.
図１１には、車車間通信Ｃ３にて得られた認識対象の座標に対し、自車両Ｖ０のセンサから得られる座標を用いて補正する例を示す。自車両Ｖ０は車載カメラによって他車両Ｖ３を認識できており、他車両Ｖ３は他車両Ｖ２と歩行者Ｐが認識できている。自車両Ｖ０は、車車間通信Ｃ３で他車両Ｖ３から、他車両Ｖ３と他車両Ｖ２と歩行者Ｐの各ＧＰＳ座標データを受取る。 FIG. 11 shows an example of correcting the coordinates of the recognition target obtained by the vehicle-to-vehicle communication C3 by using the coordinates obtained from the sensor of the own vehicle V0. The own vehicle V0 can recognize the other vehicle V3 by the in-vehicle camera, and the other vehicle V3 can be recognized by the other vehicle V2 and the pedestrian P. The own vehicle V0 receives each GPS coordinate data of the other vehicle V3, the other vehicle V2, and the pedestrian P from the other vehicle V3 by the vehicle-to-vehicle communication C3.
自車両Ｖ０のローカルダイナミックマップでは、自車両Ｖ０からの認識対象の相対座標が正しいことが望ましい。このため、相対座標の精度を向上させる為に、他車両Ｖ３が認識した認識対象のＧＰＳ座標データを補正する。 In the local dynamic map of the own vehicle V0, it is desirable that the relative coordinates of the recognition target from the own vehicle V0 are correct. Therefore, in order to improve the accuracy of the relative coordinates, the GPS coordinate data of the recognition target recognized by the other vehicle V3 is corrected.
自車両Ｖ０と他車両Ｖ３のずれは、自車両Ｖ０のステレオカメラ等のセンサによって距離Δｚと横ずれΔｘが高精度に算出される。したがって、自車両Ｖ０と他車両Ｖ３のＧＰＳ座標のずれが、Δｚ、Δｘとなるよう、他車両Ｖ３のＧＰＳ座標を補正する。そして、その補正量を他車両Ｖ３の認識データの車両Ｖ２と歩行者ＰのＧＰＳ座標に反映させる。これにより、ローカルダイナミックマップ上で他車両Ｖ２と歩行者Ｐは点線の位置から実線の位置にそれぞれ補正される。 As for the deviation between the own vehicle V0 and the other vehicle V3, the distance Δz and the lateral deviation Δx are calculated with high accuracy by a sensor such as a stereo camera of the own vehicle V0. Therefore, the GPS coordinates of the other vehicle V3 are corrected so that the deviation of the GPS coordinates of the own vehicle V0 and the other vehicle V3 becomes Δz and Δx. Then, the correction amount is reflected in the GPS coordinates of the vehicle V2 and the pedestrian P in the recognition data of the other vehicle V3. As a result, the other vehicle V2 and the pedestrian P are corrected from the dotted line position to the solid line position on the local dynamic map.
図１２は、車両Ｖ３と車両Ｖ２と歩行者Ｐの各ＧＰＳ座標とその補正値を示す。ここでは、緯度を＋０．０００１だけ補正する例となっている。補正したＧＰＳ座標がローカルダイナミックマップに反映される。 FIG. 12 shows the GPS coordinates of the vehicle V3, the vehicle V2, and the pedestrian P, and their correction values. Here, it is an example of correcting the latitude by +0.0001. The corrected GPS coordinates are reflected in the local dynamic map.
本発明の実施例４の構成図を図１３に示す。実施例４は、実施例１の構成に新たに座標補正部ＣＯＣ（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）５５を追加したことを特徴とする。通信データには、他車両の位置情報と認識対象の位置情報が含まれており、座標補正部ＣＯＣ５５は、自車両Ｖ０の位置情報と自車両Ｖ０のセンサによって検出した他車両の位置情報を用いて、他車両との間の車車間通信により取得した他車両の位置情報を補正する。 The block diagram of Example 4 of this invention is shown in FIG. The fourth embodiment is characterized in that a coordinate correction unit COC (Coordinate Direction) 55 is newly added to the configuration of the first embodiment. The communication data includes the position information of the other vehicle and the position information of the recognition target, and the coordinate correction unit COC55 uses the position information of the own vehicle V0 and the position information of the other vehicle detected by the sensor of the own vehicle V0. Then, the position information of the other vehicle acquired by the vehicle-to-vehicle communication with the other vehicle is corrected.
座標補正部ＣＯＣ５５は、他車両の補正後の位置情報を用いて、他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の位置情報を補正する。具体的には、車車間通信で得られた車両の座標データと、カメラで認識した車両との一致検索を行う一致検索部と、カメラから得た距離(Δｚ)、横ずれ（Δｘ）を元に車両の座標データ、並びにその車両が認識した認識対象（車両・歩行者）のＧＰＳ座標を補正する座標補正部とを有する。 The coordinate correction unit COC55 corrects at least one recognition target position information detected by the sensor of the other vehicle by using the corrected position information of the other vehicle. Specifically, based on the match search unit that performs a match search between the vehicle coordinate data obtained by vehicle-to-vehicle communication and the vehicle recognized by the camera, and the distance (Δz) and lateral displacement (Δx) obtained from the camera. It has coordinate data of the vehicle and a coordinate correction unit that corrects the GPS coordinates of the recognition target (vehicle / pedestrian) recognized by the vehicle.
車両の一致検索には、幾つかの方法が考えられる。
（１）カメラでナンバープレートを撮像し、ナンバープレート上のナンバー情報を認識し、その認識したナンバー情報と、車車間通信で送信される車両データのナンバー情報とを比較する。
（２）カメラで車両の特徴種別を認識し、認識した車の特徴種別（色、形式：普通車・トラック、車種名）や相対速度と、車車間通信で送信される車両の特徴種別や相対速度とを比較する。比較する範囲は、自車の近傍の車両に限定する。
There are several possible ways to search for a vehicle match.
(1) The license plate is imaged by a camera, the number information on the license plate is recognized, and the recognized number information is compared with the number information of the vehicle data transmitted by vehicle-to-vehicle communication.
(2) The camera recognizes the characteristic type of the vehicle, and the recognized vehicle characteristic type (color, format: ordinary car / truck, vehicle type name) and relative speed, and the vehicle characteristic type and relative transmitted by vehicle-to-vehicle communication. Compare with speed. The range of comparison is limited to vehicles in the vicinity of the own vehicle.
本発明の実施例４の座標補正のフローチャートを図１４に示す。まず、センサの認識データの有無を判断する（ステップＳ３０）。センサの認識データとは、自車両Ｖ０のセンサが認識したデータであり、例えば、図１１の他車両Ｖ３を指す。次に、自車両Ｖ０のＧＰＳデータを読み出しておく（ステップＳ３１）。他車両Ｖ３との相対距離は、カメラなどのセンサで認識でき、正確に求めることができる。自車両Ｖ０から他車両Ｖ３までの距離（Δｚ）と横ずれ（Δｘ）は、センサの認識結果から計算でき、高精度に求めることができる（ステップＳ３２）。 FIG. 14 shows a flowchart of coordinate correction according to the fourth embodiment of the present invention. First, it is determined whether or not there is recognition data of the sensor (step S30). The sensor recognition data is data recognized by the sensor of the own vehicle V0, and refers to, for example, another vehicle V3 in FIG. Next, the GPS data of the own vehicle V0 is read out (step S31). The relative distance to the other vehicle V3 can be recognized by a sensor such as a camera and can be accurately obtained. The distance (Δz) and lateral displacement (Δx) from the own vehicle V0 to the other vehicle V3 can be calculated from the recognition result of the sensor and can be obtained with high accuracy (step S32).
メモリから、車車間通信の情報ソース車両データを読み出し（ステップＳ３３）、センサ認識データと一致性検索を行う（ステップＳ３４）。メモリ内に該当車両が有り（ステップＳ３５のＹＥＳ）、センサ認識データとして該当車両がある場合（ステップＳ３６のＹＥＳ）には、他車両Ｖ３の認識したデータをメモリから読み出し（ステップＳ３７）、自車両Ｖ０のＧＰＳデータに、横ずれΔｘ及び距離Δｚを用いた値と、他車両Ｖ３のＧＰＳデータの差分から、補正値を算出し、他車両Ｖ３の認識データに補正値で補正を行い（ステップＳ３８）、認識データをメモリに書き込む（ステップＳ３９）。 The information source vehicle data of the vehicle-to-vehicle communication is read from the memory (step S33), and the sensor recognition data and the consistency search are performed (step S34). If there is a corresponding vehicle in the memory (YES in step S35) and there is a corresponding vehicle as sensor recognition data (YES in step S36), the data recognized by the other vehicle V3 is read from the memory (step S37), and the own vehicle A correction value is calculated from the difference between the GPS data of V0 using the lateral displacement Δx and the distance Δz and the GPS data of the other vehicle V3, and the recognition data of the other vehicle V3 is corrected with the correction value (step S38). , Write the recognition data to the memory (step S39).
本フローチャートには、車車間通信での認識データの受信時刻、ＧＰＳデータ取得時刻、センサ（カメラ）での認識データの取得時刻の時刻ずれは含めていないが、自車両、他車両（認識データ）の車速から位置のずれを予測できるため、時刻ずれの補正を掛けることで、取得時刻のずれも対応可能である。 This flowchart does not include the time difference between the reception time of the recognition data in the vehicle-to-vehicle communication, the GPS data acquisition time, and the acquisition time of the recognition data by the sensor (camera), but the own vehicle and other vehicles (recognition data). Since the deviation of the position can be predicted from the vehicle speed of the vehicle, the deviation of the acquisition time can be dealt with by correcting the time deviation.
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various designs are designed without departing from the spirit of the present invention described in the claims. You can make changes. For example, the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations. Further, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add / delete / replace a part of the configuration of each embodiment with another configuration.
１ 車両
２ 車載電子制御装置ＡＤ−ＥＣＵ
３ 通信ユニットＴＣＵ（通信データ取得部）
５ セントラルゲートウェイＣＧＷ
６ カメラＣＡＭ
８ ＧＰＳ
１０ 自車進行領域計算部ＡＲＡ
２０ メモリＭＥＭ（記憶部）
２１ 地図
２２ 検知座標
２５ ローカルダイナミックマップ演算部ＬＤＭ
２７ 地図更新部
３０ 経路計画部ＰＬＮ
３１ 経路計算部
３３ 通信路
３５ データインターフェースＤＩＦ
４０ 自車進行路領域
５０ 信頼度計算部ＲＣＬＣ
５５ 座標補正部ＣＯＣ
Ｖ０ 自車両
Ｖ１〜Ｖ５ 他車両
Ｐ 歩行者
1
3 Communication unit TCU (communication data acquisition unit)
5 Central gateway CGW
6 Camera CAM
8 GPS
10 Vehicle traveling area calculation unit ARA
20 Memory MEM (storage unit)
21
27
31
40 Own vehicle
55 Coordinate correction unit COC
V0 Own vehicle V1 to V5 Other vehicle P Pedestrian
Claims (5)
他車両のセンサによって検出された少なくとも一つの認識対象の情報が含まれる通信データを、他車両との間の車車間通信により取得する通信データ取得部と、
前記認識対象の情報に基づいて前記認識対象が前記進行路領域内に存在するものであるか否かを判断する認識対象判定部と、
前記認識対象のうち、前記進行路領域内に存在するものであると判断された認識対象の情報を記憶する記憶部と、
を有し、
前記通信データには、前記他車両が前記認識対象を検出したときの信頼度の情報が含まれており、
前記通信データに含まれている前記他車両の信頼度の情報に基づいて前記認識対象の信頼度を計算する信頼度計算部を有し、
前記信頼度計算部は、複数の他車両で同一の認識対象を認識した場合に、前記複数の他車両のそれぞれの信頼度と、前記複数の他車両から前記同一の認識対象までのそれぞれの距離とに基づいて、前記同一の認識対象の信頼度を計算することを特徴とする車載電子制御装置。 A traveling path area calculation unit that calculates a traveling path area based on the traveling path of the own vehicle,
A communication data acquisition unit that acquires communication data including at least one recognition target information detected by a sensor of another vehicle by vehicle-to-vehicle communication with another vehicle.
A recognition target determination unit that determines whether or not the recognition target exists in the traveling path region based on the recognition target information, and a recognition target determination unit.
Among the recognition targets, a storage unit that stores information of the recognition target determined to exist in the traveling path region, and a storage unit.
Have a,
The communication data includes information on reliability when the other vehicle detects the recognition target.
It has a reliability calculation unit that calculates the reliability of the recognition target based on the reliability information of the other vehicle included in the communication data.
When the reliability calculation unit recognizes the same recognition target by a plurality of other vehicles, the reliability of each of the plurality of other vehicles and the respective distances from the plurality of other vehicles to the same recognition target. An in-vehicle electronic control device, characterized in that the reliability of the same recognition target is calculated based on the above.
前記信頼度計算部は、前記第２の他車両の信頼度よりも前記第１の他車両の信頼度の方が高いときは、前記認識対象の信頼度を前記第１の他車両の信頼度よりも高い値に設定することを特徴とする請求項１に記載の車載電子制御装置。 When there is a first other vehicle with a shorter distance and a second other vehicle with a longer distance to the same recognition target,
When the reliability of the first other vehicle is higher than the reliability of the second other vehicle, the reliability calculation unit determines the reliability of the recognition target as the reliability of the first other vehicle. The vehicle-mounted electronic control device according to claim 1 , wherein the value is set to a higher value than the above.
前記自車両の位置情報と前記自車両のセンサによって検出した他車両の位置情報を用いて、前記他車両との間の車車間通信により取得した前記他車両の位置情報を補正する座標補正部を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の車載電子制御装置。 The communication data includes the position information of the other vehicle and the position information of the recognition target.
A coordinate correction unit that corrects the position information of the other vehicle acquired by vehicle-to-vehicle communication with the other vehicle by using the position information of the own vehicle and the position information of the other vehicle detected by the sensor of the own vehicle. The vehicle-mounted electronic control device according to any one of claims 1 to 3, wherein the vehicle-mounted electronic control device is provided.
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