JP7080283B2 - Target route generator and target route generation system - Google Patents
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Description
本願は、目標経路生成装置および目標経路生成システムに関するものである。 The present application relates to a target route generation device and a target route generation system.
GNSS(Global Navigation Satellite System)受信機、カメラ、ミリ波レーダーなどの車載機器の情報を用いて、車両の正確な位置情報を推定できる技術が広まっており、車線レベルの情報を含む高精度地図と組み合わせて、自動運転システムに活用することで、高精度な自動走行の実現が期待される。
一方で、自動運転システムに対応可能な高精度地図は、高速道などエリアが限定されており、高精度地図を用いた自動運転の活用範囲は限定的である。
そこで、自車両を手動で運転した時の正確な位置情報を推定することで、走行軌跡情報を記録し、この記録された走行軌跡情報を高精度地図情報に変換する方法が提案されている。
例えば、特許文献1では、車両の走行によって複数の軌跡情報を収集し、収集した複数の軌跡情報を持つ道路を複数の部分に分割し、分割した各道路部分から特徴となる点を抽出する。この抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出することで、車線の中心線として高精度地図を生成する方法が記載されている。
Technologies that can estimate accurate vehicle position information using information from in-vehicle devices such as GNSS (Global Navigation Satellite System) receivers, cameras, and millimeter-wave radar are becoming widespread, and high-precision maps including lane-level information are available. By combining it and utilizing it in an automatic driving system, it is expected to realize highly accurate automatic driving.
On the other hand, the high-precision map compatible with the automatic driving system has a limited area such as a highway, and the range of utilization of automatic driving using the high-precision map is limited.
Therefore, there has been proposed a method of recording travel locus information by estimating accurate position information when the own vehicle is manually driven, and converting the recorded travel locus information into high-precision map information.
For example, in
車載機器にて取得される車両位置情報は、車載機器の計測誤差等によって、バラつきが現れる。特許文献1では、複数の軌跡情報を収集することで、特徴点を通過するスプライン曲線と実際の車線の中心線との誤差を収束させる方法が取られている。
しかし、実際の車線の中心線との誤差が小さいスプライン曲線を算出するためには、多くの軌跡データの収集が必要であり、収集する軌跡データの数が少ない場合は、算出される車両中心線となる曲線が、いびつな形状となる可能性があるという課題があった。
The vehicle position information acquired by the in-vehicle device varies due to measurement errors of the in-vehicle device and the like. In
However, in order to calculate a spline curve with a small error from the actual center line of the lane, it is necessary to collect a lot of track data, and if the number of track data to be collected is small, the calculated vehicle center line is calculated. There is a problem that the curve becomes a distorted shape.
本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、車両走行軌跡のデータ収集回数に拘らず、滑らかな曲線の目標経路を生成できる目標経路生成装置および目標経路生成システムを提供することを目的とする。 The present application discloses a technique for solving the above-mentioned problems, and is a target route generation device and a target route generation system capable of generating a target route having a smooth curve regardless of the number of times of data collection of the vehicle travel locus. The purpose is to provide.
本願に開示される目標経路生成装置は、車両を手動走行したときの車両の位置情報を含む車両走行情報を取得する車両走行情報取得部、この車両走行情報取得部により取得された車両走行情報から、各位置情報が時系列に並べられた車両走行軌跡を生成する車両走行軌跡生成部、この車両走行軌跡生成部により生成された車両走行軌跡を、位置情報に基づき、複数の区間に分割する車両走行軌跡分割部、この車両走行軌跡分割部により分割された車両走行軌跡に基づいて、車両を手動走行したときの走行軌跡の近似曲線が、区間ごとに、かつ隣接する区間の境界で連続するように、各区間の終点を次の区間の始点として、演算する近似曲線演算部、この近似曲線演算部により演算された各区間の近似曲線を結合して、車両走行の目標経路を生成する目標経路生成部を備えたものである。
The target route generation device disclosed in the present application is a vehicle travel information acquisition unit that acquires vehicle travel information including vehicle position information when the vehicle is manually driven, and a vehicle travel information acquired by this vehicle travel information acquisition unit. , A vehicle travel locus generator that generates a vehicle travel locus in which each position information is arranged in chronological order, and a vehicle that divides the vehicle travel locus generated by this vehicle travel locus generation unit into a plurality of sections based on the position information. Based on the travel locus division unit and the vehicle travel locus divided by this vehicle travel locus division unit, the approximate curve of the travel locus when the vehicle is manually driven is to be continuous for each section and at the boundary of the adjacent section. , The approximate curve calculation unit to be calculated with the end point of each section as the start point of the next section, and the target route to generate the target route for vehicle traveling by combining the approximate curves of each section calculated by this approximate curve calculation unit. It is equipped with a generator.
本願に開示される目標経路生成装置によれば、車両走行軌跡のデータ収集回数に拘らず、滑らかな曲線の目標経路を生成することができる。 According to the target route generation device disclosed in the present application, it is possible to generate a target route having a smooth curve regardless of the number of times of data acquisition of the vehicle travel locus.
実施の形態1.
以下、実施の形態1について、図に基づいて説明する。なお、以下では、車両中心線を目標経路と表記する。
図1は、実施の形態1による目標経路生成装置の構成を示すブロック図である。
図1において、目標経路生成装置100は、車両に搭載され、次のように構成されている。なお、目標経路生成装置100を搭載する車両を「自車両」と呼ぶ。
車両走行情報取得部11は、自車両が手動走行したときの位置情報を含む車両走行情報を取得する。位置情報は、衛星測位システムによる測位信号を所定の時間間隔で受信することによって取得される。
Hereinafter, the first embodiment will be described with reference to the drawings. In the following, the vehicle center line will be referred to as the target route.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a target route generation device according to the first embodiment.
In FIG. 1, the target
The vehicle travel
車両走行軌跡生成部12は、車両走行情報取得部11によって取得された車両走行情報を用いて、自車両の車両走行軌跡を作成する。ここで、車両走行軌跡は、車両走行情報取得部11によって取得された運転情報(車両走行情報)を時系列に沿って並べたものとなる。
車両走行軌跡分割部13は、車両走行軌跡生成部12により生成された車両走行軌跡を複数の区間に分割する。
近似曲線演算部14は、車両走行軌跡分割部13によって分割された各区間で、車両走行軌跡の情報を用いて、実際の走行軌跡の近似曲線を演算する。
目標経路生成部15は、近似曲線演算部14によって演算された各区間の近似曲線演算結果である近似曲線を結合して、車両走行の目標経路を生成する。
The vehicle travel
The vehicle travel
The approximate
The target
図3は、実施の形態1による目標経路生成装置の車両走行情報の選別処理の例を示す図である。
図3において、車両走行情報を構成する、図中、点で表示された位置情報は、衛星測位システムにより計測された自車両の位置を示す情報である。経度情報をLonp、緯度情報をLatpとして表わされる。実際の走行軌跡21は、実際に自車両が走行した軌跡である。
図3(a)は、経度情報をLonp、緯度情報をLatpとする自車両の位置情報を、一定時間ごとに取得したものを示す図である。このとき、衛星測位システムの計測誤差によって、取得される位置情報は、必ずしも自車両の実際の走行軌跡21と一致するとは限らない。
図3(b)は、実際の走行軌跡21から大きく離れた位置情報が取得されたものと推定された場合に、この位置情報を、車両走行の目標経路の生成処理に反映させないように除外して、生成した車両走行軌跡を示す図である。図3(b)では、図3(a)の経度情報Lon4、緯度情報Lat4、および経度情報Lon7、緯度情報Lat7の位置情報が除外されている。この図3(b)の車両走行軌跡は、車両走行情報を時系列に並べたもので、早く取得された方から順番にn1、n2、n3・・・npと表されている。
FIG. 3 is a diagram showing an example of selection processing of vehicle travel information of the target route generation device according to the first embodiment.
In FIG. 3, the position information displayed as dots in the figure constituting the vehicle traveling information is information indicating the position of the own vehicle measured by the satellite positioning system. Longitude information is represented as Lon p , and latitude information is represented as Lat p . The
FIG. 3A is a diagram showing the position information of the own vehicle whose longitude information is Lon p and whose latitude information is Lat p , which is acquired at regular time intervals. At this time, the position information acquired due to the measurement error of the satellite positioning system does not always match the actual traveling
FIG. 3B excludes this position information so as not to be reflected in the generation process of the target route for vehicle travel when it is estimated that the position information far away from the
図4は、実施の形態1による目標経路生成装置の車両走行情報の選別処理結果の例を示す図である。
図4は、図3の例に示した衛星測位によって取得された位置情報に対応する信頼度を併記した一例である。図4では、経度情報Lon4、緯度情報Lat4、および経度情報Lon7、緯度情報Lat7における信頼度が、最も低い判定となっており、これらが除外されることを示している。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a selection processing result of vehicle travel information of the target route generation device according to the first embodiment.
FIG. 4 is an example in which the reliability corresponding to the position information acquired by the satellite positioning shown in the example of FIG. 3 is also shown. In FIG. 4, the reliability of the longitude information Lon 4 , the latitude information Lat 4 , the longitude information Lon 7 , and the latitude information Lat 7 is the lowest determination, and it is shown that these are excluded.
図5は、実施の形態1による目標経路生成装置の車両走行軌跡の分割区間を示す図である。
図5において、符号21は、図3におけるものと同一のものである。
図5(a)は、図3に示す自車両の車両走行軌跡の分割を示す図である。時系列に並べられた車両走行軌跡を分割し、早い方から順番に第1区間、第2区間、第3区間・・・と表している。
図5(b)は、車両走行情報の取得間隔が大きく開いた領域31を有する場合の分割を示す図である。車両走行情報の取得間隔が大きく開いた領域31がある場合には、この領域31を有する車両走行軌跡の区間を、目標経路生成対象外とする。
FIG. 5 is a diagram showing a divided section of the vehicle travel locus of the target route generation device according to the first embodiment.
In FIG. 5,
FIG. 5A is a diagram showing division of the vehicle traveling locus of the own vehicle shown in FIG. The vehicle traveling loci arranged in chronological order are divided and represented as the first section, the second section, the third section, and so on in order from the earliest.
FIG. 5B is a diagram showing division in the case of having a
図6は、実施の形態1による目標経路生成装置の第1区間における座標回転を示す図である。
図6(a)は、東方向にX軸を、北方向にY軸を取ったENU(East North Up)座標系を用いて、経度情報、緯度情報を変換した図である。このとき、ENU座標系の原点は、取得タイミングが最も早い車両走行情報の位置と一致するように設定される。
図6(b)は、図6(a)のENU座標系に対して、座標を回転させ、第1区間の座標系を決定したことを示す図である。この座標軸の回転処理は、近似曲線の演算が確実に可能となる車両走行軌跡の配置とするために行う。
FIG. 6 is a diagram showing coordinate rotation in the first section of the target route generation device according to the first embodiment.
FIG. 6A is a diagram in which longitude information and latitude information are converted using an ENU (East North Up) coordinate system having an X-axis in the east direction and a Y-axis in the north direction. At this time, the origin of the ENU coordinate system is set so as to coincide with the position of the vehicle traveling information with the earliest acquisition timing.
FIG. 6B is a diagram showing that the coordinates are rotated with respect to the ENU coordinate system of FIG. 6A to determine the coordinate system of the first section. This rotation process of the coordinate axes is performed in order to arrange the vehicle traveling locus so that the calculation of the approximate curve can be surely performed.
図8は、実施の形態1による目標経路生成装置の方位差情報によって第N区間の区間長を決定する方法を示す図である。
図8(a)は、方位差Δθpの導出方法を示す図である。方位差Δθpを導出するために、車両走行情報npに対する方位情報θpを導出する。方位情報θpは、現在抽出している車両走行情報npとその一つ先の車両走行情報np+1とを結んだ直線と、第1区間における座標系のY軸であるY1とでなす角度を表す。
方位差Δθpは、現在抽出している車両走行情報の方位情報θpと、その一つ手前の車両走行情報の方位情報θp-1との角度の差|(θp)-(θp-1)|で表される。なお、Δθ1の値は0とする。
図8(b)は、第1区間長の導出方法について示す図である。車両走行情報n1が存在する位置を始点、車両走行情報np-1が存在する位置を終点とし、第1区間の座標系におけるX軸(X1)に平行な範囲とする。
FIG. 8 is a diagram showing a method of determining the section length of the Nth section based on the directional difference information of the target route generation device according to the first embodiment.
FIG. 8A is a diagram showing a method of deriving the directional difference Δθ p . In order to derive the directional difference Δθ p , the directional information θ p with respect to the vehicle traveling information n p is derived. The azimuth information θ p consists of a straight line connecting the currently extracted vehicle travel information n p and the vehicle travel information n p + 1 one ahead of it, and Y 1 which is the Y axis of the coordinate system in the first section. Represents an angle.
The directional difference Δθ p is the difference in angle between the directional information θ p of the currently extracted vehicle running information and the directional information θ p -1 of the vehicle running information immediately before it | (θ p )-(θ p ). -1 ) | The value of Δθ 1 is 0.
FIG. 8B is a diagram showing a method of deriving the first section length. The start point is the position where the vehicle travel information n 1 exists, the end point is the position where the vehicle travel information n p-1 exists, and the range is parallel to the X axis (X 1 ) in the coordinate system of the first section.
図9は、実施の形態1による目標経路生成装置の第1区間における近似曲線の算出を示す図である。
図9は、導出した近似曲線と車両走行軌跡を重ね合わせたイメージを示す。近似曲線演算処理前の段階で設定した第1区間長の終点は、車両走行情報np-1の位置座標である。近似曲線の演算後の段階では、第1区間の終点は、近似曲線22上に存在する点(x1e,y1e)となる。
FIG. 9 is a diagram showing the calculation of an approximate curve in the first section of the target route generation device according to the first embodiment.
FIG. 9 shows an image in which the derived approximate curve and the vehicle traveling locus are superimposed. The end point of the first section length set in the stage before the approximate curve calculation process is the position coordinates of the vehicle traveling information n p-1 . At the stage after the calculation of the approximate curve, the end point of the first interval is a point (x 1e , y 1e ) existing on the
図10は、実施の形態1による目標経路生成装置の第2区間以降における近似曲線の算出を示す図である。
図10において、近似曲線22aは、第1区間の近似曲線、近似曲線22bは、第2区間の近似曲線、近似曲線22cは、第3区間の近似曲線である。
第2区間の座標系は、先に導出した第1区間の終点である(x1e,y1e)が原点と一致するように、ENU座標系に対して、平行移動させている。また、座標回転では、第1区間の近似曲線の終点における1階微分の値が、第2区間の座標系のX軸(X2)と平行になるように回転させている。
FIG. 10 is a diagram showing the calculation of the approximate curve after the second section of the target route generation device according to the first embodiment.
In FIG. 10, the
The coordinate system of the second section is translated with respect to the ENU coordinate system so that the end point (x 1e , y 1e ) of the first section derived earlier coincides with the origin. Further, in the coordinate rotation, the value of the first derivative at the end point of the approximate curve in the first section is rotated so as to be parallel to the X axis (X 2 ) of the coordinate system in the second section.
次に、動作について説明する。
実施の形態1による目標経路生成装置の全体の動作について、図2のフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップS101で、車両走行情報取得部11によって車両走行情報を取得する。車両走行情報は、目標経路生成装置100を搭載した自車両をユーザが手動で運転することによって、取得される。ユーザの手動運転によって自車両を走行させると、図3(a)に示すように、経度情報をLonp、緯度情報をLatpとする自車両の位置情報が一定時間ごとに取得される。このとき、衛星測位システムの計測誤差によって、取得される位置情報は、必ずしも実際の自車両の走行軌跡と一致するとは限らない。
Next, the operation will be described.
The overall operation of the target route generation device according to the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step S101, the vehicle travel
ステップS102では、ステップS101で取得された車両走行情報に対して、選別処理を行う。この選別処理は、車両走行軌跡生成部12によって実行される。衛星測位による受信情報は、緯度情報と経度情報と併せて、衛星測位モード情報が含まれている。
この衛星測位モード情報を活用して、受信した緯度情報と経度情報の信頼度の判定を行うことができる。
図4は、図3に示した衛星測位によって取得された位置情報に対応する信頼度を併記した一例である。図4の例では、経度情報Lon4、緯度情報Lat4、および経度情報Lon7、緯度情報Lat7における信頼度は、最も低い判定となっている。
これは、図3(a)の例のように、実際の走行軌跡21から大きく離れた位置情報が取得されたものと推定されるためであり、この位置情報を目標経路の生成処理に反映させないように除外するようにしている。これにより、近似曲線演算処理により生成される目標経路は、実際の車両走行軌跡に対する位置の誤差をより小さくすることができる。
In step S102, sorting processing is performed on the vehicle traveling information acquired in step S101. This sorting process is executed by the vehicle travel
By utilizing this satellite positioning mode information, it is possible to determine the reliability of the received latitude information and longitude information.
FIG. 4 is an example in which the reliability corresponding to the position information acquired by the satellite positioning shown in FIG. 3 is also shown. In the example of FIG. 4, the reliability in the longitude information Lon 4 , the latitude information Lat 4 , the longitude information Lon 7 , and the latitude information Lat 7 is the lowest determination.
This is because it is presumed that the position information far away from the
次に、ステップS103で、車両走行軌跡を生成する処理を行う。
ここでは、ステップS102で行った選別処理によって残された信頼度が高い位置情報を持つ車両走行情報を、計測した時系列に従って車両走行軌跡を生成する。
車両走行軌跡に含まれる車両走行情報は、図3(b)に示すように、時系列に並べて早く取得された方から順番に、n1、n2、n3・・・npと表される。
Next, in step S103, a process of generating a vehicle traveling locus is performed.
Here, the vehicle travel locus with highly reliable position information left by the sorting process performed in step S102 is generated according to the measured time series.
As shown in FIG. 3B, the vehicle travel information included in the vehicle travel locus is represented as n 1 , n 2 , n 3 ... n p in order from the earliest acquired vehicle in chronological order. To.
続くステップS104からステップS106までの処理は、車両走行軌跡分割部13により実行される。
ステップS104では、N=1として、第1区間を決定する処理を行う。車両走行軌跡分割部13により分割された車両走行軌跡は、図5(a)に示すように、時系列に並べて早い方から順番に第1区間、第2区間、第3区間と表されている。
各区間の区間長を決定する処理は、第1区間、第2区間、第3区間、第N区間の順に行われる。そのため、ステップS104では、最初は、N=1として、第1区間を決定する処理を行う。
Subsequent processes from step S104 to step S106 are executed by the vehicle travel
In step S104, the process of determining the first section is performed with N = 1. As shown in FIG. 5A, the vehicle travel loci divided by the vehicle travel
The process of determining the section length of each section is performed in the order of the first section, the second section, the third section, and the Nth section. Therefore, in step S104, first, N = 1 is set, and a process of determining the first section is performed.
次に、ステップS105において、第1区間における座標系の決定処理を行う。衛星測位によって取得された経度情報、緯度情報から近似曲線を導出するために、経度情報、緯度情報を直交座標系で表す必要がある。
ここでは、図6(a)に示すように、東方向にX軸を、北方向にY軸を取ったENU座標系を用いて、経度情報、緯度情報を変換する。この時、ENU座標系の原点は、取得タイミングが最も早い車両走行情報の位置と一致するように設定する。
Next, in step S105, the process of determining the coordinate system in the first section is performed. In order to derive an approximate curve from the longitude information and latitude information acquired by satellite positioning, it is necessary to represent the longitude information and latitude information in a Cartesian coordinate system.
Here, as shown in FIG. 6A, longitude information and latitude information are converted using an ENU coordinate system having an X-axis in the east direction and a Y-axis in the north direction. At this time, the origin of the ENU coordinate system is set so as to coincide with the position of the vehicle traveling information with the earliest acquisition timing.
ENU座標系を決定した後、図6(b)に示すように、決定したENU座標系に対して座標を回転させ、第1区間の座標系を決定する。この座標軸の回転処理を行うのは、近似曲線の演算が確実に可能となる車両走行軌跡の配置とするためである。
近似曲線演算部14では、y=A×x3+B×x2+C×x+Dで表される3次関数で近似する処理が行われる。しかし、例えば、車両走行軌跡がまっすぐ北に向かっている場合、すなわち、Y軸に対して並行となるような車両走行軌跡となった場合、3次関数で表される係数A、B、C、Dを導出することができなくなる。
そのため、点群がX軸に対して、ほぼ平行となるような走行軌跡となるように、座標回転をすることによって、あらゆる走行方向の軌跡に対して、3次関数の係数導出が可能となるようにしている。
After determining the ENU coordinate system, as shown in FIG. 6B, the coordinates are rotated with respect to the determined ENU coordinate system to determine the coordinate system of the first section. The rotation process of the coordinate axes is performed in order to arrange the vehicle traveling locus so that the approximate curve can be calculated reliably.
The approximation
Therefore, by rotating the coordinates so that the point cloud becomes a traveling locus that is almost parallel to the X axis, it is possible to derive the coefficient of the cubic function for the locus in all traveling directions. I am doing it.
このような理由により、座標系の回転角度を導出する処理を行う。
導出方法として、図6(b)に示すように、原点すなわち取得タイミングが最も早い車両走行情報と、原点以外の車両走行情報とを結ぶ直線(図6(b)の例では(x4,y4)と結んでいる)が、第1区間におけるX軸(X1軸)と平行になるように座標系を回転する方法がある。
ただし、これは一例であって、その他の方法として、異なる2点の車両走行情報を結んだ直線とX軸とのなす角度を複数導出し、その平均値を回転角度として決定しても良い。
For this reason, the process of deriving the rotation angle of the coordinate system is performed.
As a derivation method, as shown in FIG. 6 (b), a straight line connecting the origin, that is, the vehicle traveling information with the earliest acquisition timing, and the vehicle traveling information other than the origin (in the example of FIG. 6 (b), (x 4 , y). 4 )) is connected to), but there is a method of rotating the coordinate system so that it is parallel to the X axis (X1 axis) in the first section.
However, this is only an example, and as another method, a plurality of angles formed by a straight line connecting two different vehicle traveling information and the X-axis may be derived, and the average value thereof may be determined as the rotation angle.
次に、ステップS106において、第1区間の長さ(区間長)を決定する処理を行う。
このステップS106の処理の詳細については、図7のフローチャートを用いて後述する。
Next, in step S106, a process of determining the length (section length) of the first section is performed.
The details of the process of step S106 will be described later using the flowchart of FIG. 7.
次いで、ステップS107で、ステップS106によって導出された区間長をもつ第1区間の近似曲線を導出する。導出する近似曲線は、式(1)に示す3次関数となる。
y1(x)=C01+C11x+C21x2+C31x3 ・・・・・(1)
Next, in step S107, an approximate curve of the first section having the section length derived by step S106 is derived. The approximate curve to be derived is a cubic function shown in Eq. (1).
y 1 (x) = C0 1 + C1 1 x + C2 1 x 2 + C3 1 x 3 ... (1)
y1(x)は、第1区間における近似曲線22aを表し、C01、C11、C21、C31は、3次関数の各係数を表す。第1区間に存在する車両走行情報について、最小二乗法を解くことによって、C01、C11、C21、C31を導出する。
この導出方法は、式(2)の評価関数を用いて、評価関数の値fevaが最小となるような係数C01、C11、C21、C31を求める。ただし、(x1i,y1i)は、第1区間における車両走行軌跡の各位置座標を表す。
y1 (x) represents the
In this derivation method, the evaluation function of the equation (2) is used to obtain the coefficients C0 1 , C1 1 , C2 1 , and C3 1 such that the value feva of the evaluation function is minimized. However, (x 1i , y 1i ) represents each position coordinate of the vehicle traveling locus in the first section.
導出した近似曲線と車両走行軌跡を重ね合わせたイメージを図9に示す。
近似曲線演算処理前の段階で設定した第1区間長の終点は、車両走行情報np-1の位置座標となるが、近似曲線の演算後の段階で、第1区間の終点は、近似曲線22上に存在する点(x1e,y1e)となっている。
FIG. 9 shows an image in which the derived approximate curve and the vehicle traveling locus are superimposed.
The end point of the first section length set in the stage before the approximate curve calculation process is the position coordinates of the vehicle traveling information n p-1 , but in the stage after the approximate curve calculation, the end point of the first section is the approximate curve. It is a point (x 1e , y 1e ) existing on 22.
近似曲線の演算処理の終了後は、ステップS108へと進み、生成された近似曲線に対して、重み情報を付与する処理を行う。
実施の形態1においては、付与する重み情報は1とする。なお、重み情報の取り扱いについては、実施の形態2にて後述する。
After the calculation process of the approximate curve is completed, the process proceeds to step S108, and a process of adding weight information to the generated approximate curve is performed.
In the first embodiment, the weight information to be given is 1. The handling of weight information will be described later in the second embodiment.
重み情報の付与処理後は、ステップS109へと進む。ステップS109では、取得した車両走行情報が、全て近似曲線の演算に使われたかどうかを判定する。例えば、図9の場合、第1区間以降に未使用の車両走行情報が存在しており、この場合は、ステップS110へと進み、N=2として、ステップS105に戻り、第2区間についての処理を行う。 After the weight information assignment process, the process proceeds to step S109. In step S109, it is determined whether or not all the acquired vehicle travel information is used for the calculation of the approximate curve. For example, in the case of FIG. 9, unused vehicle travel information exists after the first section. In this case, the process proceeds to step S110, N = 2, returns to step S105, and processing for the second section. I do.
第2区間以降の処理方法については、先に述べたステップS105からステップS108までの処理と基本的に同様となる。
ただし、ステップS105の座標系の決定処理については、第1区間においては、ENU座標系に対して座標回転処理のみを行ったが、第2区間以降においては、ENU座標系に対して座標回転処理に加えて座標平行移動処理をも行う。
The processing method for the second and subsequent sections is basically the same as the processing from step S105 to step S108 described above.
However, regarding the process of determining the coordinate system in step S105, only the coordinate rotation process was performed on the ENU coordinate system in the first section, but the coordinate rotation process was performed on the ENU coordinate system in the second and subsequent sections. In addition to that, the coordinate translation process is also performed.
次に、第2区間以降における座標系の決定処理(ステップS105)について、図10を用いて説明する。
第2区間の座標系は、先に導出した第1区間の終点である(x1e,y1e)が、原点と一致するように、ENU座標系に対して平行移動させる。
また、座標回転については、第1区間の近似曲線22aの終点における1階微分の値が、第2区間の座標系のX軸(X2)と平行になるように回転させる。
その結果、第2区間における近似曲線は、式(1)に対して、N=2、且つ係数C0とC1に0を代入した式(3)の形で表される。
また、第1区間の近似曲線と第2区間の近似曲線22bとの境界において、式(4)と式(5)の関係が成立する。
y2(x)=C22x2+C32x3 ・・・・・(3)
y1(x1e)=y2(0) ・・・・・(4)
Next, the process of determining the coordinate system (step S105) in the second and subsequent sections will be described with reference to FIG.
The coordinate system of the second section is translated with respect to the ENU coordinate system so that the end point (x 1e , y 1e ) of the first section derived earlier coincides with the origin.
Regarding the coordinate rotation, the value of the first derivative at the end point of the
As a result, the approximate curve in the second interval is expressed in the form of Eq. (3) in which N = 2 and 0 is substituted for the coefficients C0 and C1 with respect to Eq. (1).
Further, the relationship between the equation (4) and the equation (5) is established at the boundary between the approximate curve of the first section and the
y 2 (x) = C2 2 x 2 + C3 2 x 3 ... (3)
y 1 (x 1e ) = y 2 (0) ・ ・ ・ ・ ・ (4)
式(4)および式(5)の関係式を用いることで、両区間の近似曲線同士が、連続的に接続されることとなり、区間の境界で近似曲線が途切れたり、不連続な接続になったりすることを回避することができる。 By using the relational expressions of equations (4) and (5), the approximate curves of both sections are continuously connected, and the approximate curves are interrupted or discontinuously connected at the boundary of the sections. It is possible to avoid such things.
第3区間以降においても、式(3)、式(4)、式(5)と同様の関係式を用いる。第N区間における近似曲線は、式(6)で、第N区間の原点における関係式は、式(7)および式(8)にて表される。
yN(x)=C2Nx2+C3Nx3 ・・・・・(6)
yN-1(xN-1e)=yN(0) ・・・・・(7)
In the third and subsequent sections, the same relational expressions as those in the equations (3), (4), and (5) are used. The approximate curve in the Nth interval is expressed by the equation (6), and the relational expression at the origin of the Nth interval is expressed by the equations (7) and (8).
y N (x) = C2 N x 2 + C3 N x 3 ... (6)
y N-1 (x N-1e ) = y N (0) ・ ・ ・ ・ ・ (7)
第N区間における評価関数は、式(9)となる。ただし、(xNi,yNi)は、第N区間における車両走行軌跡の各位置座標を表す。 The evaluation function in the Nth interval is given by Eq. (9). However, (x Ni , y Ni ) represents each position coordinate of the vehicle traveling locus in the Nth section.
第2区間以降においても、ステップS105からステップS108までの処理を繰り返す。
ステップS109において、取得した車両走行情報が、全て近似曲線の演算に使われた時点で、ステップS111へと進み、目標経路生成部15による目標経路生成処理を行う。
ここでは、各区間にて導出された近似曲線を結合させる処理を行い、一つの目標経路として生成する。
ただし、後述するステップS204の処理にて、車両走行情報の距離判定から、区間の終点が設定された場合は、図5(b)に示すように、第1区間と第2区間の間を結合することは行わず、目標経路生成対象外の区間として設定する。
The processes from step S105 to step S108 are repeated in the second and subsequent sections as well.
When all the acquired vehicle travel information is used in the calculation of the approximate curve in step S109, the process proceeds to step S111, and the target
Here, the process of combining the approximate curves derived in each section is performed, and the route is generated as one target path.
However, when the end point of the section is set from the distance determination of the vehicle travel information in the process of step S204 described later, as shown in FIG. 5 (b), the section between the first section and the second section is combined. Do not do this, and set it as a section that is not subject to target route generation.
次に、車両走行軌跡分割部13により実行されるステップS106の処理内容の詳細について、図7に示すフローチャートを用いて説明する。
図7は、目標経路生成装置の第N区間の区間長を決定する処理を示している。
まず、ステップS201にて、区間の始点となる部分を決定する。第1区間の始点は、車両走行情報n1の位置とする。
Next, the details of the processing contents of step S106 executed by the vehicle traveling
FIG. 7 shows a process of determining the section length of the Nth section of the target route generator.
First, in step S201, a portion to be the starting point of the section is determined. The starting point of the first section is the position of the vehicle traveling information n1.
次に、n2以降の車両走行情報が、第1区間内であるかどうかの判定処理を、ステップS202からステップS208を用いて行う。
ステップS202およびステップS203により、車両走行情報n2、n3、n4・・・の順に抽出する。
Next, the process of determining whether or not the vehicle traveling information after n 2 is within the first section is performed from step S202 to step S208.
In steps S202 and S203, vehicle traveling information n 2 , n 3 , n 4 ... Is extracted in this order.
次に、ステップS204にて、現在、抽出している車両走行情報npと、そのひとつ前の車両走行情報np-1とを直線で結んだ時の距離Dpを導出し、Dpが予め設定した上限値Dmax以下であるかどうかを判定する。 Next, in step S204, the distance D p when the currently extracted vehicle travel information n p and the previous vehicle travel information n p-1 are connected by a straight line is derived, and D p is derived. It is determined whether or not it is equal to or less than the preset upper limit value Dmax.
ステップS204で、距離Dpが上限値Dmaxより大きい値となる場合は、ステップS209に進み、現在、抽出している車両走行情報の一つ前の車両走行情報np-1を、第1区間の終点とする。
この車両走行情報の距離の判定処理を行う理由としては、近似曲線の演算結果が、実際の走行軌跡21と大きく異なってしまうことを回避するためである。
図5(a)に示すように、車両走行情報の取得間隔が密になっている車両走行軌跡の場合、実際の走行軌跡21に対して、誤差の小さい近似曲線が得られることが期待される。
これに対し、図5(b)に示すように、車両走行情報の取得間隔が大きく開いた領域31では、この領域31の前後に存在する車両走行情報を用いて近似曲線演算を行うと、実際の走行軌跡とは大きく異なる近似曲線演算結果となる可能性がある。
そのため、図5(b)のように、車両走行情報の取得間隔が大きく開いた領域31が検出された場合、この区間の直前を第N区間の終点に設定し、この区間直後を第N+1区間の始点に設定するための処理を行う。
If the distance D p is larger than the upper limit value D max in step S204, the process proceeds to step S209, and the vehicle travel information n p-1 immediately before the currently extracted vehicle travel information is set to the first section. Let it be the end point of.
The reason for performing the distance determination process of the vehicle travel information is to prevent the calculation result of the approximate curve from being significantly different from the
As shown in FIG. 5A, in the case of a vehicle travel locus in which the acquisition intervals of vehicle travel information are dense, it is expected that an approximate curve with a small error can be obtained with respect to the
On the other hand, as shown in FIG. 5B, in the
Therefore, as shown in FIG. 5B, when a
ステップS204にて、距離Dpが上限値Dmax以下と判定された場合は、ステップS205の処理へと進む。 If it is determined in step S204 that the distance D p is equal to or less than the upper limit value D max, the process proceeds to step S205.
車両走行軌跡から近似曲線を導出する場合、基本的に曲率が大きくなるほど3次関数近似による誤差が大きくなる特性がある。曲率の大きい車両走行軌跡においては、近似誤差を小さくするために近似区間を短くすることが望ましい。
ステップS205~ステップS207は、このための処理である。
When deriving an approximate curve from a vehicle traveling locus, there is a characteristic that the error due to the cubic function approximation increases as the curvature increases. In a vehicle traveling locus with a large curvature, it is desirable to shorten the approximation section in order to reduce the approximation error.
Steps S205 to S207 are processes for this purpose.
ステップS205では、現在抽出している車両走行情報npと、そのひとつ前の車両走行情報np-1との方位差Δθpを導出する処理を行う。
方位差Δθpの導出方法については、図8に示している。
図8(a)に示すように、Δθpを導出するために、車両走行情報npに対する方位情報θpを導出する。方位情報θpは、現在抽出している車両走行情報npとその一つ先の車両走行情報np+1とを結んだ直線と、第1区間における座標系のY軸であるY1とでなす角度を表す。
そして、現在抽出している車両走行情報の方位情報θpと、その一つ手前の車両走行情報の方位情報θp-1との角度の差|(θp)-(θp-1)|で表される値を方位差Δθpとする。なお、Δθ1の値は0とする。
In step S205, a process of deriving the directional difference Δθ p between the currently extracted vehicle travel information n p and the previous vehicle travel information n p-1 is performed.
The method of deriving the directional difference Δθ p is shown in FIG.
As shown in FIG. 8A, in order to derive Δθ p , the directional information θ p with respect to the vehicle traveling information n p is derived. The azimuth information θ p consists of a straight line connecting the currently extracted vehicle travel information n p and the vehicle travel information n p + 1 one ahead of it, and Y 1 which is the Y axis of the coordinate system in the first section. Represents an angle.
Then, the difference in angle between the directional information θ p of the vehicle running information currently extracted and the directional information θ p -1 of the vehicle running information immediately before it | (θ p )-(θ p-1 ) | Let the value represented by be the azimuth difference Δθ p . The value of Δθ 1 is 0.
続くステップS206では、ステップS205にて導出された各車両走行情報の方位差Δθpの値を用いて、方位差の累積値((Δθ1)+(Δθ2)+(Δθ3)+・・・)を導出する。 In the following step S206, the cumulative value of the directional difference (( Δθ 1 ) + (Δθ 2 ) + (Δθ 3 ) + ...・) Is derived.
次に、ステップS207で、ステップS206にて導出された方位差の累積値と、予め設定された角度閾値(Δθth)とを比較する。
現在、抽出されている車両走行情報npまでの方位差の累積値(ΣΔθp)が、角度閾値(Δθth)以下であれば、ステップS208へと進む。
Next, in step S207, the cumulative value of the directional difference derived in step S206 is compared with the preset angle threshold value (Δθ th ).
If the cumulative value (ΣΔθ p ) of the directional difference up to the currently extracted vehicle traveling information np is equal to or less than the angle threshold value (Δθ th ), the process proceeds to step S208.
ステップS208では、車両走行情報npは、第1区間内に存在するものと判定する。
そして、ステップS202に戻り、抽出されている車両走行情報をnpからnp+1へと変更し、ステップS203以降の処理を繰り返す。
In step S208, it is determined that the vehicle traveling information np exists in the first section.
Then, the process returns to step S202, the extracted vehicle travel information is changed from n p to n p + 1 , and the processes after step S203 are repeated.
ステップS207で、現在抽出している車両走行情報npまでの方位差の累積値(ΣΔθp)が、角度閾値(Δθth)よりも大きい場合は、車両走行情報npは、第1区間外に存在するものと判定し、ステップS209へと進み、現在抽出している車両走行情報の一つ手前であるnp-1を第1区間の終点とする。 If the cumulative value (ΣΔθ p ) of the directional difference up to the currently extracted vehicle travel information np in step S207 is larger than the angle threshold value (Δθ th ), the vehicle travel information np is outside the first section. It is determined that the vehicle exists in, and the process proceeds to step S209, and n p-1 , which is one before the currently extracted vehicle travel information, is set as the end point of the first section.
ステップS207で、方位差の累積値を区間の終点の判定に用いる理由は、実際の走行軌跡に対して誤差の小さい近似曲線を導出できるように範囲を設定するためである。
例えば、実際の車両の走行軌跡が、中心角が約90度ある扇形の円弧のような形状となった場合、3次関数y=Ax3+Bx2+Cx+Dで誤差の小さい近似曲線演算を行うことは関数の特性上困難である。3次関数を用いて誤差の小さい近似曲線演算を行うためには、円弧の場合、中心角が小さくなるように円弧を分割し、それぞれの円弧に対して近似曲線演算を行う必要がある。
このように、方位差の累積値に対して制限をかけることで、上記のような近似が困難な走行軌跡を適切な長さに分割することができる。
The reason why the cumulative value of the directional difference is used in the determination of the end point of the section in step S207 is to set the range so that an approximate curve having a small error with respect to the actual traveling locus can be derived.
For example, if the actual traveling locus of the vehicle is shaped like a fan-shaped arc with a central angle of about 90 degrees, it is not possible to perform an approximate curve calculation with a small error using the cubic function y = Ax 3 + Bx 2 + Cx + D. It is difficult due to the characteristics of the function. In order to perform an approximate curve calculation with a small error using a cubic function, in the case of an arc, it is necessary to divide the arc so that the central angle becomes small and perform an approximate curve calculation for each arc.
In this way, by limiting the cumulative value of the directional difference, it is possible to divide the traveling locus, which is difficult to approximate as described above, into an appropriate length.
ステップS209にて、第N区間の終点が導出された後、ステップS210にて、区間長を導出する。
この第1区間長の導出方法については、図8(b)に示すように、車両走行情報n1が存在する位置を始点、車両走行情報np-1が存在する位置を終点とし、第1区間の座標系におけるX軸(X1)に平行な範囲とする。
以上が、図7に示す第N区間の区間長を決定する処理である。
After the end point of the Nth section is derived in step S209, the section length is derived in step S210.
As for the method of deriving the first section length, as shown in FIG. 8B, the first point is the position where the vehicle travel information n 1 exists and the end point is the position where the vehicle travel information n p-1 exists. The range is parallel to the X axis (X 1 ) in the coordinate system of the interval.
The above is the process of determining the section length of the Nth section shown in FIG.
なお、上述の説明では、第N区間長を決定する方法として、車両走行情報の方位差情報の累積値を用いたが、方位差情報を用いる代わりに車速情報を用いる方法としてもよい。
3次関数近似が困難になる曲率の大きい走行軌跡においては、基本的に低車速で走行することとなるため、これを活用して低速時に区間長を短くできるように、車速に応じた区間長を設定してもよい。
In the above description, the cumulative value of the directional difference information of the vehicle traveling information is used as the method of determining the Nth section length, but a method of using the vehicle speed information instead of using the directional difference information may be used.
In a traveling locus with a large curvature that makes it difficult to approximate a cubic function, the vehicle basically travels at a low vehicle speed, so the section length according to the vehicle speed can be shortened at low speeds by utilizing this. May be set.
また、上述の説明では、隣接する区間の近似曲線が連続的に接続されるように、ある区間の終点とその次の区間の始点とで、座標位置および一階微分の値がそれぞれ等しくなるように条件を設定したが、さらに滑らかに接続するために、二階微分の値も等しくなる条件も追加して、近似曲線を導出してもよい。 Further, in the above description, the coordinate position and the value of the first derivative are equal at the end point of a certain section and the start point of the next section so that the approximate curves of adjacent sections are continuously connected. However, in order to connect more smoothly, the approximate curve may be derived by adding the condition that the values of the second derivative are equal.
実施の形態1によれば、分割した各区間において、滑らかな曲線データが導出され、且つ区間の境界では、近似曲線同士が連続的に接続されるため、生成された目標経路は、滑らかな曲線となる。
このため、車両走行情報の取得回数にかかわらず、常に滑らかな曲線の目標経路が得られ、車両の走行に適正な目標経路を生成することができる。
According to the first embodiment, smooth curve data is derived in each divided section, and approximate curves are continuously connected at the boundary of the section, so that the generated target path is a smooth curve. It becomes.
Therefore, regardless of the number of times the vehicle travel information is acquired, a target route having a smooth curve can always be obtained, and an appropriate target route for vehicle travel can be generated.
実施の形態2.
次に、実施の形態2について、図に基づいて説明する。
図11は、実施の形態2による目標経路生成装置の構成を示すブロック図である。
図11において、符号11~15、100は図1におけるものと同一のものである。図11では、目標経路生成部15により生成された目標経路が、近似曲線演算部14に入力される。
これにより、近似曲線演算部14には、目標経路生成部15から出力される目標経路と、車両走行軌跡分割部13から出力される分割後の車両走行軌跡の両方が入力されるようになる。
Next, the second embodiment will be described with reference to the drawings.
FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the target route generation device according to the second embodiment.
In FIG. 11,
As a result, both the target route output from the target
図13は、実施の形態2による目標経路生成装置の車両走行情報と目標経路を用いた近似曲線の算出を示す図である。
図13において、点で表されている情報は、車両走行軌跡生成部12よって生成された車両走行軌跡である。目標経路23は、過去に生成された既存の目標経路であり、車両走行軌跡付近に描かれている。目標経路抽出領域32は、第1区間の範囲にある領域で、この領域内の目標経路を抽出する。
図13(a)は、第1区間長が決定している段階で、目標経路23を示す図である。
図13(b)は、目標経路23の関数上に存在する点を複数抽出した図である。このとき抽出する点数は、第N区間内に存在する車両走行情報の点数と同じとする。
図13(c)は、車両走行軌跡と目標経路の両方を用いて、導出した第N区間の近似曲線22を示す図である。後述する目標経路に付与された重み情報のために、近似曲線22は、目標経路23寄りになっている。
FIG. 13 is a diagram showing the calculation of an approximate curve using the vehicle travel information of the target route generation device according to the second embodiment and the target route.
In FIG. 13, the information represented by the dots is the vehicle travel locus generated by the vehicle travel
FIG. 13A is a diagram showing the
FIG. 13B is a diagram in which a plurality of points existing on the function of the
FIG. 13C is a diagram showing an
次に、動作について説明する。
実施の形態2による目標経路生成装置の全体の動作を、図12のフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップS301からステップS306の処理は、図2のステップS101からステップS106の処理と、それぞれ同じであり、その説明を省略する。
Next, the operation will be described.
The overall operation of the target route generation device according to the second embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
The processing of steps S301 to S306 is the same as the processing of steps S101 to S106 of FIG. 2, and the description thereof will be omitted.
ステップS307では、ステップS306で導出された第N区間の範囲内に、目標経路が存在するかどうかの判定処理を行う。
図13(a)は、ステップS306によって第1区間長が決定している段階を示し、車両走行軌跡生成部12よって生成された車両走行軌跡が、点で表されている。車両走行軌跡付近に描かれている曲線は、目標経路生成部15から出力された目標経路23である。この目標経路23は、同図における車両走行軌跡の取得タイミングとは異なる過去のタイミングで生成されたものである。
このため、車両走行軌跡は、新規データであるのに対し、目標経路23は、既存データと言い換えることができる。
In step S307, a process of determining whether or not a target route exists within the range of the Nth section derived in step S306 is performed.
FIG. 13A shows a stage in which the first section length is determined by step S306, and the vehicle travel locus generated by the vehicle travel
Therefore, while the vehicle travel locus is new data, the
第N区間の範囲内に目標経路が存在するかどうかを判定する方法として、図13(a)に示すように、区間座標に対して、X1軸の方向は区間長x1a、Y1軸の方向は設定値y1aを端とする目標経路抽出領域32を描き、その目標経路抽出領域32内に目標経路が含まれるかどうかで判定する。
y1aの値については、予め設定された固定値としてもよいし、区間長x1aに応じて可変としてもよい。また、区間に含まれる車両走行情報の数に応じて可変としてもよい。
As a method of determining whether or not the target route exists within the range of the Nth section, as shown in FIG. 13A, the direction of the X1 axis is the section length x 1a and the Y1 axis with respect to the section coordinates. The direction of is determined by drawing a target
The value of y 1a may be a preset fixed value or may be variable according to the section length x 1a . Further, it may be variable according to the number of vehicle traveling information included in the section.
ステップS307にて、第N区間の範囲内に目標経路が存在すると判定された場合は、ステップS308の処理へと進み、第N区間の範囲内に存在する目標経路23から車両位置情報と重み情報を抽出する。
ここで、車両位置情報については、図13(b)に示すように、目標経路23の関数上に存在する点を複数抽出する。このとき抽出する点数は、第N区間内に存在する車両走行情報の点数と同じとする。後述する重み情報については、目標経路に対して付与された値が抽出される。
If it is determined in step S307 that the target route exists within the range of the Nth section, the process proceeds to the process of step S308, and the vehicle position information and the weight information are obtained from the
Here, as for the vehicle position information, as shown in FIG. 13B, a plurality of points existing on the function of the
その後、ステップS309の処理へと進み、図13(c)に示すように、車両走行軌跡と目標経路23の両方を用いて、第N区間の近似曲線22の算出を行う。
算出される近似曲線22は、式(1)および式(6)と同様に3次関数となり、各係数は、最小二乗法を解くことによって導出される。ただし、実施の形態1の場合とは異なり、最小二乗法を解く際に使用されるデータは、車両走行軌跡と目標経路23の両方となる。
After that, the process proceeds to step S309, and as shown in FIG. 13 (c), the
The calculated
車両走行軌跡と目標経路23の両方を用いた最小二乗法の評価関数は、式(10)のように表される。式(10)で、(xNi,yNi)は、第N区間における車両走行軌跡の各位置座標を、(xNj,yNj)は、第N区間における目標経路から抽出された情報の各位置座標を表す。
実施の形態1のときと同様に、評価関数の値fevaが最小となるような係数を導出する。
The evaluation function of the least squares method using both the vehicle travel locus and the
As in the case of the first embodiment, a coefficient is derived so that the value feva of the evaluation function is minimized.
ここで、式(10)のWは、重み情報を表す。重み情報Wは、目標経路から抽出された各位置情報の座標に対してのみかかる。実施の形態1のステップS108では、重み情報1が付与されたが、この場合、評価関数、式(10)の1項目と2項目に対する係数の差異はなく、車両走行軌跡、目標経路のどちらも同じだけの重みを持った最小二乗法が行われる。
これに対し、重み情報Wが、1よりも大きな値となる場合、評価関数で最小値を導出するためには、車両走行軌跡の位置座標よりも、目標経路から抽出した位置座標に近い位置を通過する近似曲線が描かれるような係数が導出されることとなる。
例えば、図13(c)は、目標経路23に重み情報2が付与された場合で、導出された近似曲線22は、目標経路23寄りになっている。
すなわち、目標経路にかかる重み情報を1より大きい値に設定することで、目標経路の情報を、近似曲線の演算結果に、どの程度強く反映させるかを調整することができる。
Here, W in the equation (10) represents weight information. The weight information W is applied only to the coordinates of each position information extracted from the target path. In step S108 of the first embodiment, the
On the other hand, when the weight information W has a value larger than 1, in order to derive the minimum value by the evaluation function, a position closer to the position coordinates extracted from the target route than the position coordinates of the vehicle traveling locus is selected. Coefficients will be derived so that an approximate curve to pass through is drawn.
For example, FIG. 13C shows a case where the
That is, by setting the weight information applied to the target route to a value larger than 1, it is possible to adjust how strongly the information of the target route is reflected in the calculation result of the approximate curve.
ステップS310では、ステップS309にて導出された近似曲線に対して、重み情報を付与する処理を行う。
このとき、近似曲線演算前の目標経路に付与されていた重み情報とは異なる値を付与することができる。例えば、重み情報1が付与されていた近似曲線演算前の目標経路を用いて、近似曲線演算処理を行い、その結果、得られた近似曲線に対して重み情報2を付与する。
このように、近似曲線演算が実施された回数に比例して重み情報の値を大きくすることで、その後の近似曲線演算処理では、目標経路の内容がより強く反映されることとなる。
In step S310, a process of adding weight information to the approximate curve derived in step S309 is performed.
At this time, a value different from the weight information given to the target path before the approximate curve calculation can be given. For example, the approximate curve calculation process is performed using the target path before the approximate curve calculation to which the
By increasing the value of the weight information in proportion to the number of times the approximate curve calculation is performed in this way, the content of the target path is more strongly reflected in the subsequent approximate curve calculation processing.
一方、ステップS307にて、第N区間の範囲内に目標経路が存在しないと判定された場合は、ステップS311、ステップS312の処理へと進む。
ステップS311、ステップS312の処理内容は、実施の形態1におけるステップS107、ステップS108の処理と同じである。
On the other hand, if it is determined in step S307 that the target route does not exist within the range of the Nth section, the process proceeds to steps S311 and S312.
The processing contents of steps S311 and S312 are the same as the processing of steps S107 and S108 in the first embodiment.
次いで、ステップS313にて、全ての車両走行情報が、近似曲線の演算に使われたかどうかを判定し、近似曲線の演算に未使用の車両走行情報がある場合は、ステップS314で、N=N+1として、ステップS305からステップS310までの処理を繰り返す。 Next, in step S313, it is determined whether or not all the vehicle travel information has been used in the calculation of the approximate curve, and if there is unused vehicle travel information in the calculation of the approximate curve, N = N + 1 in step S314. The process from step S305 to step S310 is repeated.
全ての車両走行情報が、近似曲線の演算に使われた時点で、ステップS315の処理へと進み、取得した各区間の近似曲線を結合し、目標経路を生成する。 When all the vehicle traveling information is used for the calculation of the approximate curve, the process proceeds to step S315, and the acquired approximate curves of each section are combined to generate a target route.
実施の形態2によれば、目標経路を取得済の段階で、車両走行軌跡を新規に取得することによって、目標経路に対して新規に取得した車両走行軌跡の情報を反映させた、更新版の目標経路を生成することができる。
これにより、目標経路の内容が、ユーザにとって適正でない場合でも、後から車両走行軌跡を取得することによって、目標経路をより適正な内容に修正することができる。
According to the second embodiment, when the target route has already been acquired, the vehicle travel locus is newly acquired to reflect the newly acquired vehicle travel locus information for the target route, which is an updated version. A target route can be generated.
As a result, even if the content of the target route is not appropriate for the user, the target route can be corrected to a more appropriate content by acquiring the vehicle travel locus later.
また、目標経路に付与する重み情報を適切に設定することにより、目標経路の更新をより適切に実施することができる。
例えば、同一の道路に対して、手動走行による車両走行情報の取得が多く行われると、それらの情報を統計的に処理して生成された目標経路は、ユーザにとって最適なものに仕上がっていると考えられる。
その後、たまたま走行位置が適切でない車両走行情報が取得されたとしても、上記のような重み情報を反映させることで、適切でない目標経路へと更新されてしまうことを防ぐ効果が期待できる。
Further, by appropriately setting the weight information to be given to the target route, the target route can be updated more appropriately.
For example, when many vehicle driving information is acquired by manual driving on the same road, the target route generated by statistically processing the information is said to be optimal for the user. Conceivable.
After that, even if the vehicle traveling information whose traveling position is not appropriate happens to be acquired, the effect of preventing the vehicle from being updated to the inappropriate target route can be expected by reflecting the weight information as described above.
なお、目標経路に付与する重み情報については、上限値を設け、所定の上限値に到達した重みをもつ目標経路においては、その後に取得された新規の車両走行軌跡の内容を全く反映させない条件を追加しても良い。
これにより、ユーザにとって最適なものに仕上がっていると考えられる目標経路に対して、新たに更新を行うための処理工程の軽減が期待される。
Regarding the weight information given to the target route, an upper limit value is set, and the condition that the content of the new vehicle travel locus acquired after that is not reflected at all in the target route having the weight that reaches the predetermined upper limit value is set. You may add it.
As a result, it is expected that the processing process for newly updating the target route, which is considered to be the most suitable for the user, will be reduced.
また、演算により新たに取得した近似曲線と、既存の目標経路が隣接する領域においては、演算された近似曲線の最後の区間に対して演算修正を行って、既存の目標経路と滑らかに結合させる処理を行ってもよい。
これにより、既存の目標経路に対して、新たに取得した近似曲線が継ぎ足しされることとなり、より長い目標経路が生成される。
In addition, in the area where the approximate curve newly acquired by the operation and the existing target route are adjacent to each other, the operation is corrected for the last section of the calculated approximate curve and smoothly connected to the existing target route. Processing may be performed.
As a result, the newly acquired approximate curve is added to the existing target route, and a longer target route is generated.
実施の形態3.
以下、実施の形態3について、図を用いて説明する。
図14は、実施の形態3による目標経路生成システムの構成を示すブロック図である。
図14において、符号11~15は図1におけるものと同一のものである。目標経路生成システム200は、車両300とサーバ400を有する。車両300は、複数存在し、それぞれ、車両走行情報取得部11と車両走行軌跡生成部12を搭載し、さらにサーバ400と通信するための通信部16を搭載している。
サーバ400は、車両走行軌跡分割部13、近似曲線演算部14、および目標経路生成部15を搭載し、さらに、複数の車両300と通信するための通信部17を搭載している。
Hereinafter, the third embodiment will be described with reference to the drawings.
FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a target route generation system according to the third embodiment.
In FIG. 14,
The
なお、図14の構成の目標経路を生成するまでの処理内容は、図2のフローチャートに示す処理と同様である。 The processing content until the target route having the configuration of FIG. 14 is generated is the same as the processing shown in the flowchart of FIG.
図14における、実施の形態1との差異について、以下に述べる。
車両300では、車両走行軌跡生成部12によって車両走行軌跡を生成する処理(ステップS103)が完了すると、車両300の通信部16と、サーバ400の通信部17を介して、車両走行軌跡が、サーバ400へ送信される。
その後、車両走行軌跡の分割処理、近似曲線の演算処理、および目標経路の生成処理がサーバ400にて実行される。
そして、サーバ400にて生成された目標経路は、車両走行軌跡を送信した車両のみでなく、目標経路生成システム200を搭載する、すべての車両300に送信することができる。
The difference from the first embodiment in FIG. 14 will be described below.
In the
After that, the
Then, the target route generated by the
また、図14に示した構成の派生として、図15に示す目標経路生成システムの構成も可能である。
図15は、実施の形態3による目標経路生成システムの他の構成を示すブロック図である。
図15において、符号11~17、200、300、400は図14におけるものと同一のものである。図15では、サーバ400内の目標経路生成部15にて生成された目標経路を近似曲線演算部14に入力可能な構成としている。
Further, as a derivative of the configuration shown in FIG. 14, the configuration of the target route generation system shown in FIG. 15 is also possible.
FIG. 15 is a block diagram showing another configuration of the target route generation system according to the third embodiment.
In FIG. 15,
図15の構成によると、近似曲線演算部14は、目標経路生成部15から出力された目標経路と、車両300から通信部17を介して送信された車両走行軌跡の両方を使って、近似曲線を演算することができる。
なお、図15の構成による、目標経路と車両走行軌跡を使って、近似曲線を演算する処理方法については、図12のフローチャートで示す処理と同様である。
そして、サーバ400にて生成された目標経路は、車両走行軌跡を送信した車両のみでなく、目標経路生成システム200を搭載するすべての車両300に送信することができる。
According to the configuration of FIG. 15, the approximate
The processing method for calculating the approximate curve using the target route and the vehicle travel locus according to the configuration of FIG. 15 is the same as the processing shown in the flowchart of FIG.
Then, the target route generated by the
実施の形態3によれば、自車両以外の車両によって生成された目標経路の情報を車両間で共有することができる。
このため、自車両にとって初めての道路(手動走行したことがない道路)であっても、目標経路を使用することが可能となる。
According to the third embodiment, the information of the target route generated by the vehicle other than the own vehicle can be shared between the vehicles.
Therefore, even if it is the first road for the own vehicle (a road that has never been manually driven), the target route can be used.
さらに、図15に示す目標経路生成システム200の構成では、同じ道路を走行した他の車両の走行軌跡が、目標経路の更新処理に用いられることとなる。
サーバ内で目標経路が更新処理されるため、目標経路の情報を車両間で共有することができ、自車両にとって車両走行情報の取得回数が少ない、または取得履歴がない道路であっても、適正な内容への修正が完了した目標経路を自車両が取得することができる。
Further, in the configuration of the target
Since the target route is updated in the server, the information of the target route can be shared between vehicles, and it is appropriate even on a road where the number of acquisitions of vehicle driving information is small for the own vehicle or there is no acquisition history. The own vehicle can acquire the target route that has been corrected to the above contents.
なお、目標経路生成装置100は、ハードウェアの一例を図16に示すように、プロセッサ101と記憶装置102から構成される。記憶装置は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ101は、記憶装置102から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ101にプログラムが入力される。また、プロセッサ101は、演算結果等のデータを記憶装置102の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。
The target
本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、1つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも1つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも1つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
The present disclosure describes various exemplary embodiments and examples, although the various features, embodiments, and functions described in one or more embodiments are those of a particular embodiment. It is not limited to application, but can be applied to embodiments alone or in various combinations.
Therefore, innumerable variations not exemplified are envisioned within the scope of the techniques disclosed herein. For example, it is assumed that at least one component is modified, added or omitted, and further, at least one component is extracted and combined with the components of other embodiments.
11 車両走行情報取得部、12 車両走行軌跡生成部、13 車両走行軌跡分割部、
14 近似曲線演算部、15 目標経路生成部、16 通信部、17 通信部、
21 実際の走行軌跡、22 近似曲線、23 目標経路、31 領域、
32 目標経路抽出領域、100 目標経路生成装置、101 プロセッサ、
102 記憶装置、200 目標経路生成システム、300 車両、400 サーバ
11 Vehicle travel information acquisition unit, 12 Vehicle travel locus generation unit, 13 Vehicle travel locus division unit,
14 Approximate curve calculation unit, 15 target route generation unit, 16 communication unit, 17 communication unit,
21 Actual travel locus, 22 Approximate curve, 23 Target route, 31 Area,
32 target route extraction area, 100 target route generator, 101 processor,
102 storage, 200 target route generation system, 300 vehicles, 400 servers
Claims (8)
この車両走行情報取得部により取得された車両走行情報から、各位置情報が時系列に並べられた車両走行軌跡を生成する車両走行軌跡生成部、
この車両走行軌跡生成部により生成された車両走行軌跡を、上記位置情報に基づき、複数の区間に分割する車両走行軌跡分割部、
この車両走行軌跡分割部により分割された車両走行軌跡に基づいて、上記車両を手動走行したときの走行軌跡の近似曲線が、上記区間ごとに、かつ隣接する区間の境界で連続するように、各区間の終点を次の区間の始点として、演算する近似曲線演算部、
この近似曲線演算部により演算された各区間の近似曲線を結合して、車両走行の目標経路を生成する目標経路生成部を備えたことを特徴とする目標経路生成装置。 Vehicle driving information acquisition unit that acquires vehicle driving information including the above vehicle position information when the vehicle is manually driven,
A vehicle travel locus generation unit that generates a vehicle travel locus in which each position information is arranged in chronological order from the vehicle travel information acquired by this vehicle travel information acquisition unit.
A vehicle travel locus dividing unit that divides a vehicle travel locus generated by this vehicle travel locus generation unit into a plurality of sections based on the above position information.
Based on the vehicle travel locus divided by the vehicle travel locus dividing portion, the approximate curve of the travel locus when the vehicle is manually driven is continuous for each section and at the boundary of the adjacent section. Approximate curve calculation unit that calculates with the end point of the section as the start point of the next section ,
A target route generation device including a target route generation unit that combines approximate curves of each section calculated by the approximate curve calculation unit to generate a target route for vehicle travel.
この車両走行情報取得部により取得された車両走行情報から、各位置情報が時系列に並べられた車両走行軌跡を生成する車両走行軌跡生成部、
この車両走行軌跡生成部により生成された車両走行軌跡を、上記位置情報に基づき、複数の区間に分割する車両走行軌跡分割部、
この車両走行軌跡分割部により分割された車両走行軌跡に基づいて、上記車両を手動走行したときの走行軌跡の近似曲線が、上記区間ごとに、かつ隣接する区間の境界で連続するように、演算する近似曲線演算部、
この近似曲線演算部により演算された各区間の近似曲線を結合して、車両走行の目標経路を生成する目標経路生成部を備え、
上記近似曲線演算部は、上記目標経路生成部により生成された過去の目標経路を用いて、上記近似曲線を演算することを特徴とする目標経路生成装置。 Vehicle driving information acquisition unit that acquires vehicle driving information including the above-mentioned vehicle position information when the vehicle is manually driven,
A vehicle travel locus generation unit that generates a vehicle travel locus in which each position information is arranged in chronological order from the vehicle travel information acquired by this vehicle travel information acquisition unit.
A vehicle travel locus dividing unit that divides a vehicle travel locus generated by this vehicle travel locus generation unit into a plurality of sections based on the above position information.
Based on the vehicle travel locus divided by the vehicle travel locus dividing unit, the calculation is made so that the approximate curve of the travel locus when the vehicle is manually traveled is continuous for each section and at the boundary of the adjacent section. Approximate curve calculation unit,
A target route generation unit for generating a target route for vehicle traveling by combining the approximate curves of each section calculated by this approximate curve calculation unit is provided .
The approximate curve calculation unit is a target route generation device characterized in that the approximate curve is calculated by using the past target route generated by the target route generation unit.
上記近似曲線演算部は、上記過去の目標経路に付与された重み情報に応じて、当該目標経路を上記近似曲線の演算に反映させることを特徴とする請求項2または請求項3に記載の目標経路生成装置。 Weight information is added to the above target route.
The target according to claim 2 or 3 , wherein the approximate curve calculation unit reflects the target path in the calculation of the approximate curve according to the weight information given to the past target path. Route generator.
上記車両走行軌跡分割部は、上記方位情報に基づき、上記区間を分割することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の目標経路生成装置。 The vehicle driving information acquired by the vehicle driving information acquisition unit includes direction information and includes direction information.
The target route generation device according to any one of claims 1 to 5 , wherein the vehicle traveling locus dividing unit divides the section based on the directional information.
上記車両は、
上記車両を手動走行したときの上記車両の位置情報を含む車両走行情報を取得する車両走行情報取得部、
この車両走行情報取得部により取得された車両走行情報から、各位置情報が時系列に並べられた車両走行軌跡を生成する車両走行軌跡生成部を備え、
上記車両走行軌跡生成部により生成された上記車両走行軌跡を上記サーバに送信し、
上記サーバは、
上記車両から送信された車両走行軌跡を、上記位置情報に基づき、複数の区間に分割する車両走行軌跡分割部、
この車両走行軌跡分割部により分割された車両走行軌跡に基づいて、上記車両を手動走行したときの走行軌跡の近似曲線が、上記区間ごとに、かつ隣接する区間の境界で連続するように、演算する近似曲線演算部、
この近似曲線演算部により演算された各区間の近似曲線を結合して、車両走行の目標経路を生成する目標経路生成部を備え、
上記目標経路生成部により生成された目標経路を上記車両に送信し、
上記近似曲線演算部は、上記目標経路生成部により生成された過去の目標経路を用いて、上記近似曲線を演算することを特徴とする目標経路生成システム。 It is a target route generation system that is installed in vehicles and servers that can communicate with each other and generates target routes for vehicle travel.
The above vehicle
Vehicle driving information acquisition unit that acquires vehicle driving information including the position information of the vehicle when the vehicle is manually driven,
It is provided with a vehicle travel locus generation unit that generates a vehicle travel locus in which each position information is arranged in chronological order from the vehicle travel information acquired by this vehicle travel information acquisition unit.
The vehicle travel locus generated by the vehicle travel locus generator is transmitted to the server, and the vehicle travel locus is transmitted to the server.
The above server is
A vehicle travel locus dividing unit that divides a vehicle travel locus transmitted from the vehicle into a plurality of sections based on the position information.
Based on the vehicle travel locus divided by the vehicle travel locus dividing unit, the calculation is made so that the approximate curve of the travel locus when the vehicle is manually driven is continuous for each section and at the boundary of the adjacent section. Approximate curve calculation unit,
A target route generation unit for generating a target route for vehicle traveling by combining the approximate curves of each section calculated by this approximate curve calculation unit is provided.
The target route generated by the target route generation unit is transmitted to the vehicle, and the target route is transmitted to the vehicle.
The approximate curve calculation unit is a target route generation system characterized by calculating the approximate curve using a past target route generated by the target route generation unit .
上記サーバは、いずれかの車両から送信された上記車両走行軌跡を用いて、上記目標経路生成部により生成された目標経路を、他の車両に送信することを特徴とする請求項7に記載の目標経路生成システム。 A plurality of the above vehicles are connected to the above server so as to be able to communicate with each other.
The seventh aspect of claim 7 , wherein the server uses the vehicle travel locus transmitted from one of the vehicles to transmit the target route generated by the target route generation unit to another vehicle. Target route generation system.
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