JP7253065B2 - 車両制御装置、車両制御方法、車両運動制御システム、及びレーン推定装置 - Google Patents
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Description
図1は、車両(自動車)10が備える車両運動制御システム20の一態様を示すシステムブロック図である。
なお、自動運転モードは、前述した操舵制御とともに車速制御を行うモードとすることができる。
コントロールユニット21は、プロセッサ、メモリ、I/O、これらを接続するバスを備えるマイクロコンピュータ21aを主体とする電子制御装置であり、コントロール部としてのマイクロコンピュータ21aは、入力情報に基づき演算を行って演算結果としての制御指令を出力することで、操舵制御を含む車両制御を実施する。
外界認識センサ22として、例えば、ステレオカメラやLiDAR(Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging)など、車両前方の物体の形状及び車両10から物体までの距離の両方が測定可能なセンサを用いる。
また、外界認識センサ22を、単眼カメラやミリ波レーダー、超音波センサなど、車両前方の物体の形状と物体までの距離とのいずれか一方を測定可能なセンサを複数組み合わせて構成することができる。
更に、外界認識処理装置23は、外界認識センサ22が検出した車両10の前方に存在する物体の情報に基づいて、車両10の前方を走行する先行車を認識し、車両10と先行車との相対距離を算出する。
また、外界認識処理装置23が算出する、車両10と左右の区画線との相対的な距離、ヨー角、区画線の曲率の情報は区画線に関する情報であり、本願では、これらの外界認識センサ22を用いて求めた区画線に関する情報を第1情報と称する。
ナビゲーションシステム25は、GPS24から取得した車両10の現在位置に関する情報と地図情報とに基づき、車両10の周辺の道路地図に車両10の現在位置を示すマーカを重ねた地図画面を、付属する液晶ディスプレイに表示する。
また、ナビゲーションシステム25は、現在位置からドライバが指定した目的地までの最適な誘導経路を探索し、誘導経路を地図画面に重畳表示するとともに、地図画面への分岐情報の表示や発話(換言すれば、音声)などによって、ドライバに進路変更の案内などを行う。
また、後述するように、コントロールユニット21は、ナビゲーションシステム25から取得した道路形状に関する情報に基づき、車線の曲率に関する情報を算出する。
このナビゲーションシステム25が取得した道路形状に関する情報に基づく車線の曲率に関する情報を、本願では、第2情報と称する。
車両運動制御システム20は、車両挙動検出装置26を構成する複数のセンサとして、ステアリングホイール11の操舵角を検出する操舵角センサ26a、車両10の転舵輪である前輪10FL,10FRの転舵角を検出する転舵角センサ26b、車両10の走行速度である車速を検出する車速センサ26c、車両10の横加速度を検出する横Gセンサ26d、車両10のヨーレートを検出するヨーレートセンサ26eなどを備える。
また、車両挙動検出装置26が検出する車速、横加速度、及びヨーレートは、車両10の挙動に関する情報であり、本願では、これらの車両10の挙動に関する情報を第3情報と称する。
つまり、コントロールユニット21は、前記レーン情報を推定するレーン推定装置としての機能を備える。
上記のレーン情報に基づき操舵角を制御する機能が、レーンキープ制御に相当する。
なお、ドライバは、自動運転モード及び運転支援モードのオン/オフを、スイッチ操作などによって任意に選択する。
そして、コントロールユニット21は、ドライバへの車線逸脱の警告を、警報装置28を用いた音声や警報音の発生、HUD(Head-Up Display)装置29への警告表示、ステアリング振動装置30によるステアリングホイール11の振動、ステアリングホイール11に対する車線内に戻る方向へのトルク付与などのうちのいずれか1つ若しくは複数によって行う。
HUD装置29は、前方を見ているドライバの視界内に画像を表示する装置であり、ナビゲーションシステム25の誘導表示や各種警報表示などを行う。
ステアリング振動装置30は、ステアリングホイール11を振動させることによって各種警報を行う。
ステアリング制御装置27は、コントロールユニット21が指令する目標操舵角度を実現するための操舵トルクを算出し、この操舵トルクを、ステアリング装置31の操舵アクチュエータで発生させる。
なお、コントロールユニット21は、目標操舵角度を実現するための操舵トルクを算出し、操舵トルクの指令を操舵に関する制御指令として出力することができる。
図2は、コントロールユニット21(マイクロコンピュータ21a)のレーン情報の推定機能を示すブロック図である。
第1情報取得部211は、外界認識処理装置23を用いて区画線に関する情報である第1情報を取得する。
第3情報取得部213は、車両挙動検出装置26を用いて車両10の挙動に関する情報である第3情報を取得する。
そして、レーン推定部215は、第1情報、第2情報、第3情報、更に、信頼度設定部214が設定した信頼度に基づき、区画線の曲率に関する情報、及び、区画線に対する車両10の相対位置に関する情報を含むレーン情報を推定する。
換言すれば、レーンキープ制御部216は、レーン情報に基づいて、車両10に対してレーンキープ制御をするための操舵に関する制御指令を出力する。
そして、車両10が走行車線から逸脱しそうになっているときに、車線逸脱警報部217は、車線逸脱をドライバに通知するため、警報装置28などに警報の発生指令を出力する。
本実施形態では、車両10と左区画線との距離をdl [m]、車両10と右区画線との距離をdr [m]、車両10のヨー角をα[rad]、車線(走行経路)の曲率をκ[1/m]、道幅(右区画線と左区画線との間隔)をD[m]、車速をV[m/s]、ヨーレートをω[rad/s]、車線中央からの車両10の横ズレ量である横位置をz[m]で表すものとする。
また、外界認識センサ22が認識した区画線に基づく走行経路の曲率κをκsと表し、ナビゲーションシステム25によって得た車両10が走行している道路形状に基づく走行経路の曲率κをκmと表すものとする。
なお、コントロールユニット21のマイクロコンピュータ21aは、図4のフローチャートに示すルーチンを、一定周期毎、例えば50ms毎に割り込み処理によって実行する。
次いで、コントロールユニット21は、ステップS502(第2情報取得部212)で、ナビゲーションシステム25から取得した車両10の現在位置における道路形状に関する情報に基づいて、車両10の現在位置における道路の曲率κmを求め、また、曲率κmの変化量C [1/m/m]を算出する。
上記の曲率κm及び変化量Cは、車線の曲率に関する第2情報である。
そして、車両10の移動距離をsで表すと、変化量Cは、数式1を満たす値である。
数式1におけるd/dsは、車両10の移動距離sに関する微分値である。
また、コントロールユニット21は、例えば、車両10の現在位置周辺の複数ノードに基づき算出した曲率κmとノード間の距離とを用いて、移動距離sに対する曲率κmの関係を示す近似曲線を算出し、車両10の現在位置における近似曲線の傾きを変化量Cとして求めることができる。
このとき、コントロールユニット21は、各時刻で算出した曲率κmを保存し、また、車両10の移動量を用いて移動距離sを補正して、近似曲線の算出を行うことができる。
したがって、ナビゲーションシステム25が使用する地図は、道路形状をノードとリンクで表した地図であればよく、車線や標識などの情報を有するいわゆる高精度地図を使用する必要はない。
つまり、道路形状情報取得部は、ナビゲーションシステム25に限らず、コントロールユニット21は、外界認識センサ22とは別に設けたLiDARなどのセンサによって道路形状を取得することができる。
また、コントロールユニット21は、車線(道路)の曲がり具合を示す量として、曲率κの代わりに曲率半径1/κを用いることができる。
但し、直線路の曲率半径は無限大となり、マイクロコンピュータ21aの演算処理において扱いにくいデータとなるため、本実施形態のコントロールユニット21は曲率κを用いる。
そして、コントロールユニット21は、次のステップS504(信頼度設定部214)において、ステップS501(第1情報取得部211)、ステップS502(第2情報取得部212)、ステップS503(第3情報取得部213)でそれぞれ取得した情報についての信頼度W(換言すれば、重み付け)を設定する。
ここで、信頼度Wとは、各情報の確からしさの指標値であり、コントロールユニット21による信頼度Wの算出処理については、後で詳細に説明する。
ここで、コントロールユニット21は、ステップS501(第1情報取得部211)で取得した第1情報、ステップS502(第2情報取得部212)で取得した第2情報、ステップS503(第3情報取得部213)で取得した第3情報について、ステップS504(信頼度設定部214)で設定した信頼度Wに基づき重み付けを行って、横位置z、ヨー角α、道幅D、及び曲率κの推定値をレーン情報として算出する、状態推定演算を行う。
係るレーン情報の算出処理については、後で詳細に説明する。
例えば、区画線が存在しない交差点内でも、コントロールユニット21は、車両10が走行すべき車線を推定してレーンキープ制御を継続させることが可能となり、レーンキープ制御を実施可能な領域が拡大する。
更に、コントロールユニット21は、レーン情報の推定に用いる各情報の信頼度Wに基づき重み付けを行うので、誤差の大きな情報が推定結果に及ぼす影響を抑止でき、また、正確な情報をレーン情報の推定に取り入れて、レーン情報の正確度を向上させることができる。
そして、コントロールユニット21は、レーンキープ制御がオン状態、つまり、自動運転モードであれば、ステップS507に進み、レーンキープ制御がオフ状態であれば、ステップS509に進む。
次いで、コントロールユニット21は、ステップS508に進んで、ステップS507で求めた目標操舵量(換言すれば、目標操舵角)の制御指令をステアリング制御装置27に出力し、その後制御周期を終了する。
ステアリング制御装置27は、コントロールユニット21が指令した目標操舵量を実現するように、ステアリング装置31の操舵アクチュエータを制御する。
そして、コントロールユニット21は、車線逸脱警報の制御がオン状態、つまり、運転支援モードであれば、ステップS510に進む。一方、コントロールユニット21は、車線逸脱警報の制御がオフ状態であって、自動運転モードと運転支援モードとのいずれもが非選定の状態であれば、制御周期を終了する。
そして、車両10が走行車線から逸脱しそうになっている場合、コントロールユニット21は、ステップS511に進み、警報装置28へ作動指令を出力する。
一方、車両10が走行車線に沿って走行していて車両10が走行車線から逸脱しそうになっていない場合、ドライバへの警告の必要性がないので、コントロールユニット21は、警報装置28を作動させることなく、制御周期を終了する。
但し、レーンキープ制御中も車両10が走行車線から逸脱しそうになった場合に車線逸脱警報を作動させるなど、レーンキープ制御と車線逸脱警報制御との双方を並行して実施するシステムとすることができる。
レーン推定部215では、下記数式2、数式3、数式4に示すように、出力y[k](観測値)としての左区画線位置dl、右区画線位置dr、ヨー角α、曲率κs、曲率κm、及び、入力u[k](制御入力値)としての車速V,ヨーレートω、曲率変化量Cを用いて、状態x[k](状態推定値)としての横位置z、ヨー角α、道幅D、及び曲率κを推定する。
このとき、システムのダイナミクスを示す状態方程式は、数式5及び数式6で表現でき、状態ベクトルを用いて出力ベクトルを表した観測方程式は、数式7及び数式8で表現できる。
また、曲折アクセント付きx^は、状態xの推定値(推定状態)であることを表し、曲折アクセント付きx^に「-」を上付き文字として付したものは、前回サンプリングにおける推定値であることを表している。
数式9の右辺の第1項は、各サンプリング間の状態推定値の変化量が数式6の状態方程式と一致するようにするための項であり、この項を最小化することによりシステムのダイナミクスに則した状態推定を行える。
また、数式9の右辺の第3項は、前回サンプリングで得た状態推定値からの変化量を評価するための項であり、この項を最小化することにより評価区間長よりも以前の情報を推定に取り入れることができる。
一般的なMoving Horizon 推定では、重み行列SQ,SRとして、システム雑音と観測雑音の共分散行列の逆行列を用い、また、重み行列SPとしては、数式5から数式8のシステムに拡張カルマンフィルタを適用した際に得た推定状態の誤差共分散行列の逆行列を用いる。
そこで、コントロールユニット21(レーン推定部215)は、観測値(換言すれば、測定値)である左区画線位置dl、右区画線位置dr、ヨー角α、曲率κs、曲率κmが外れ値である可能性が高い場合、その観測値の重みを小さくすることで、外れ値の影響を抑制した状態推定を行う。
図5において、一点鎖線は、外れ値を考慮せずに状態推定を行ったときの推定値を示し、実線は、外れ値の重みを小さくして状態推定を行ったときの推定値を示す。更に、点線は真値を示し、丸印は測定値を示す。
この図5に示すように、外れ値を考慮せずに状態推定を行うと、外れ値の影響で推定値が真値から大きく外れる。一方、外れ値の重みを小さくすれば、外れ値の影響を抑止でき、推定値は真値に近い値となる。
但し、数式9の右辺各項の状態推定に対する影響度合いは各項の重みの比率によって決まるので、第1項に対する重みを小さくしかつ第2項に対する重みを小さくすると、結果的に重みを変更しない場合と大きく変わらない推定結果になる可能性がある。
なお、コントロールユニット21(信頼度設定部214)による信頼度Wの算出処理については、後で説明する。
まず、コントロールユニット21は、ステップS505Aにおいて、数式9の右辺各項の重み行列SQ,SR,SPを算出する。
また、コントロールユニット21は、数式9の右辺の第1項についての重み行列SQをSQ=Q-1とし、更に、数式9の右辺の第3項についての重み行列SPを、数式5から数式8のシステムに拡張カルマンフィルタを適用した際に得た推定状態の誤差共分散行列の逆行列とする。
コントロールユニット21は、上記の非線形計画問題を解くために、公知の解法である逐次2次計画法や内点法などを用いることができ、逐次2次計画法を用いれば比較的高速に解を求めることができる。
なお、コントロールユニット21は、推定値x^[k]の算出(レーン情報の推定)において、後述するような所定の制約条件を課することができる。
ここで、数式11に示した評価関数Jの値を最小化することは、2つの観測値のどちらを信頼するかを係数wで重みづけして変数yを推定することと一致する。
図7は、重みづけ係数wをw=1として、数式11の右辺の各項に重みづけを行わない場合での評価関数Jの値を示す。
数式11の右辺の各項に重みづけを行わない場合、評価関数Jの値を最小化する変数yはy=6となり、外れ値である観測値=8の影響を大きく受けた推定結果となる。
重みづけ係数wをw=0.01として重み付けを行った場合、つまり、外れ値である観測値=8の重みを小さくした場合、評価関数Jの値を最小化する変数yはy≒4となり、外れ値である観測値=8の影響を抑制した推定結果となる。
なお、数式9の評価関数Jは、数式11の評価関数Jに比べて足し合わせる項が多く、また、2次形式になっていない項を含むため、数式11の評価関数Jに比べて複雑であるが、数式11の評価関数Jと同様に、外れ値の重みを小さくすることによって、外れ値が推定結果に及ぼす影響を抑制することができる。
但し、Moving Horizon 推定では後述する制約条件を課することが可能であるが、拡張カルマンフィルタを用いる場合は制約条件を課することはできない。
図10は、Moving Horizon 推定で、ある評価区間内(換言すれば、推定ホライズン内)の全ての入力(制御入力値)及び出力(観測値)を用いて推定値を算出する様子を示す。
これに対し、Moving Horizon 推定では、一度外れ値を推定に取り入れたとしても、次のサンプリング以降で外れ値の判定があれば、その影響を抑制できるため、修正が素早く行われる。
このため、コントロールユニット21は、拡張カルマンフィルタではなく、Moving Horizon 推定を採用している。
ここで、推定値の制約条件とは、評価関数Jを最小化するような推定値を算出する際に、推定値が満たす必要がある条件を、等式若しくは不等式で表したものである。
数式11の評価関数Jにおいて係数wを1としたとき、変数yに制約条件を課さない場合、評価関数Jを最小化する変数yは、図7に示したように変数y=6になる。
したがって、コントロールユニット21は、推定値に制約条件を課すことで、推定値がとりうる範囲を制限し、外れ値(観測値=8)が推定値に及ぼす影響を抑止することができる。
例えば、車両10が幹線道路や高速道路などの整備された道路を走行する場合、走行経路の曲率κが急激に変化することはない。
そこで、コントロールユニット21は、曲率κの推定値κ^の変化量が一定値(Δκmax)以下となるように、曲率κの推定値κ^について数式12に示す制約条件を加える。
また、数式12のΔκmaxは、車両10の単位移動距離当たりでの曲率κの変化量の上限値であり、例えば、一般的な道路の曲率変化率の最大値に基づき設定される。
コントロールユニット21は、曲率κの推定値κ^の変化量に上限を設ける制約条件を課すことで、例えば、実際値から大きくずれた曲率κの観測値を状態推定に用いたとしても、その影響で曲率κの推定値κ^が実際値から大きくずれることを抑止できる。
そこで、コントロールユニット21は、横位置zの推定値z^の変化量が一定値(Δzmax)以下となるように、横位置zの推定値z^について数式13に示す制約条件を加える。
また、数式13のΔzmaxは、単位時間当たりでの横位置zの変化量の上限値であり、例えば、一般的に車両10が走行車線に沿って走行している場合に発生し得る横位置zの変化量の最大値に基づく値である。
コントロールユニット21は、横位置zの推定値z^の変化量に上限を設ける制約条件を課すことで、例えば、実際値から大きくずれた左区画線位置dl及び/又は右区画線位置drの観測値を状態推定に用いたとしても、その影響で横位置zの推定値z^が実際値から大きくずれることを抑止することができる。
そこで、コントロールユニット21は、道幅Dの推定値D^が所定範囲内となるように、道幅Dの推定値D^について数式14に示す制約条件を加える。
コントロールユニット21は、道幅Dの推定値D^に下限及び上限を設ける制約条件を課すことで、例えば、区画線以外の白線の位置を測定した場合に、その影響で道幅Dの推定値が実際値から大きくずれることを抑止できる。
コントロールユニット21は、各観測値(左右区画線位置dl,dr、ヨー角α、曲率κs、曲率κm)について、測定結果の確からしさ(正確性、正確度)を示す指標値である信頼度Wを設定する。
つまり、コントロールユニット21は、信頼度Wが1に近い観測値を状態推定に用いることで状態を正しく推定でき、信頼度Wが0に近い観測値(換言すれば、外れ値)を状態推定に用いることで状態推定に誤差が発生する可能性が高いことになる。
コントロールユニット21は、信頼度基礎値Wtmpを数式15にしたがって算出する。
観測値yと推定値y^との誤差が3σより小さい場合、誤差が十分に小さく、対象とする観測値yは十分信頼できるので、コントロールユニット21は、信頼度基礎値Wtmpを最大値である1に設定する。
なお、数式15では3σを誤差の基準とするが、3σに限定するものではない。
コントロールユニット21は、誤差の小さい情報のみを用いて状態推定を実施したい場合、3σに代えて例えばσを信頼度基礎値Wtmpの算出に用い、逆に、誤差が比較的大きい情報も用いて状態推定したい場合、3σに代えて例えば5σを信頼度基礎値Wtmpの算出に用いることができる。
しかし、誤差が小さい場合であっても観測値yが信頼できない場合がある。
また、誤差に応じた重みの設定では、一度推定に失敗して推定値y^が真値から大きくずれると、正しい値を測定したとしても重みが小さくなり、推定値y^の修正ができなくなる可能性がある。
図12は、信頼度基礎値Wtmpの補正パターンを示す。
コントロールユニット21は、観測値が十分信頼できると判断した場合は、図12中に一点鎖線で示すように、信頼度Wを1に固定する。これにより、観測値yと推定値y^の誤差によらず観測値に基づいたレーン推定が行われるようになる。
信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpより小さく設定する方法としては、例えば、信頼度基礎値Wtmpの2乗値を信頼度Wとして設定する方法や、信頼度基礎値Wtmpに対して0から1の間の定数を乗算した値を信頼度Wとして設定する方法などがある。
また、コントロールユニット21が信頼度基礎値Wtmpに対して定数を乗算した値を信頼度Wとして設定する場合、誤差によらず一定の割合で状態推定に与える影響を小さくすることができる。
また、コントロールユニット21は、観測値が十分信頼できるとの判断結果と、観測値が信頼できないとの判断結果との双方を得ていない場合、図12中に実線で示すように、信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpと一致させる。
図13は、外界認識センサ22を用いて測定した左右区画線位置dl、drの信頼度Wの補正条件、及び、補正結果としての信頼度Wを示す。
これは、信頼度Wに対する誤差の影響を増幅することで、左右区画線位置dl、drの測定結果が状態推定に及ぼす悪影響を抑制するためである。
そこで、コントロールユニット21は、ナビゲーションシステム25からの情報に基づき、車両10と交差点との距離が一定値以下で車両10が交差点付近にいると判断した場合、左右区画線位置dl、drの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpの2乗値とする(W=Wtmp2<Wtmp)。
つまり、コントロールユニット21は、車両10が交差点付近にいる場合、図12に点線で示すように、左右区画線位置dl、drの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpよりも低い値に設定する。
そこで、コントロールユニット21は、信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpと信頼度基礎値Wtmpの2乗値との間で徐々に変化させることができる。
コントロールユニット21は、信頼度Wを補正する条件についての閾値を2つ設定し、補正条件が第1閾値から第2閾値に達するまでの間で、信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpから信頼度基礎値Wtmpの2乗値にまで徐々に変化させる。
そして、コントロールユニット21は、車両10と交差点との距離が第1閾値よりも短い第2閾値に達したときに信頼度Wが信頼度基礎値Wtmpの2乗値に達するように、信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpから信頼度基礎値Wtmpの2乗値にまで連続的に変化させる。
上記の信頼度Wの補正処理において、補正条件の成立に基づき信頼度Wが急変することを抑止するための処理は、以下で説明する交差点以外の条件、及び、左右区画線位置dl、dr以外の観測値についての信頼度Wの補正にも適用できることは明らかである。
車両10の走行車線内で停止している状況として、車両10が信号待ち等で交差点の停止線や直前で停車している場合や停車した先行車の後方に停車している場合などがある。
また、車両10が先行車の後方で停車している場合、先行車との車間距離が比較的短く、この場合、外界認識センサ22で認識可能な領域の一部を先行車が遮るため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを正しく測定できない可能性がある。
そこで、コントロールユニット21は、車速Vが所定速度よりも低く車両10が停車していると判断した場合、左右区画線位置dl、drの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpの2乗値に設定する。
観測値と推定値との誤差が大きい場合でも、コントロールユニット21は、左右区画線位置dl、drを正しく測定できている場合は信頼度Wを1として、左右区画線位置dl、drの観測値を状態推定に取り入れることで、推定値の修正を進めることができる。
そこで、コントロールユニット21は、左右区画線位置dl、dr、ヨー角α、曲率κsのそれぞれの測定ばらつきが全て小さく、かつ、測定した道幅D(換言すれば、左右区画線位置dl、drの絶対値の和)が一定範囲内である場合、左右区画線位置dl、drを正しく測定できていると推定して、左右区画線位置dl、drの信頼度Wを1に設定する。
また、コントロールユニット21は、観測値の時系列的に古いデータほど影響が減衰するような分散を逐次計算によって求めて、観測値の測定ばらつきの判定に用いることができる。
換言すれば、ヨー角αと曲率κsが正しく算出できていない場合、左右区画線位置dl、drが正しく測定できていない可能性がある。
そこで、コントロールユニット21は、図13の条件[T-1-3]において、ヨー角αのばらつき度合い及び曲率κsのばらつき度合いを判定する。
ここで、道幅Dの一定範囲は、一般的な道路の道幅に基づく値であり、例えば、2.5m以上かつ4m以下の範囲とする。
道路の状況などによっては左右の区画線を正しく測定できるとは限らず、左右の区画線の一方は正しく測定できて、他方は正しく測定できない場合が生じる。
ここで、外界認識センサ22を用いてヨー角αを算出するためには、左右両方の区画線位置dl、drを正しく測定する必要があるため、図13の条件[T-1-4]及び[T-1-5]においてヨー角αのばらつき度合いを条件から除いてある。
図15に示したように、車両10と先行車との距離が短い場合、外界認識センサ22で認識可能な領域を先行車が遮るため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを正しく測定できない可能性がある。
そこで、コントロールユニット21は、外界認識センサ22を用いて認識した先行車との距離が一定値よりも短い場合、左右区画線位置dl、drの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpの2乗値に設定する。
左右区画線位置dl、drの測定ばらつきが大きい場合、レーン推定部215が、数式15に基づく信頼度基礎値Wtmpをレーン推定に用いたとしても、測定ばらつきの影響を十分に抑制できず、観測値と推定値との誤差が状態推定に悪影響を与える可能性がある。
なお、上記条件[T-1-3]-[T-1-5]、[T-1-7]における信頼度Wの補正処理は、観測値のばらつきに応じて、左区画線位置dl及び右区画線位置drの信頼度Wを補正する処理である。
コントロールユニット21は、図13の条件[T-1-1]-[T-1-8]毎に左右区画線位置dl、drの信頼度Wを補正することで、左右区画線位置dl、drを正しく測定できている場合には左右区画線位置dl、drの測定結果を状態推定(レーン推定)に取り入れることができ、正しく測定できていない場合には左右区画線位置dl、drの測定結果の影響を抑制した状態推定(レーン推定)が行える。
ここで、ヨー角αの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpよりも小さくする方法として、コントロールユニット21は、信頼度基礎値Wtmpに一定値(例えば10-3)を乗算した値を信頼度W(W=Wtmp×10-3)とする方法を採用する。
このため、コントロールユニット21が信頼度Wに対する誤差の影響を増幅しただけでは、ヨー角αの測定結果が推定値に与える悪影響を除去しきれないためである。
交差点内には区画線が存在しないため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを測定できず、左右区画線位置dl、drの測定結果に基づくヨー角αの算出も行えなくなる。
そこで、コントロールユニット21は、ナビゲーションシステム25からの情報に基づき、車両10と交差点との距離が一定値以下で、車両10が交差点付近にいると判断した場合、ヨー角αの信頼度Wを、信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする(W=Wtmp×10-3)。
車両10の走行車線内で停止している状況として、車両10が信号待ち等で交差点の停止線や直前で停車している場合や停車した先行車の後方に停車している場合などがある。
また、車両10が先行車の後方で停車している場合、先行車との車間距離が比較的短く、この場合、図15に示したように、外界認識センサ22で認識可能な領域の一部を先行車が遮るため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを正しく測定できない可能性がある。
そこで、コントロールユニット21は、信頼度設定部214は、車速Vが所定車速よりも低く車両10が停車していると判断した場合、ヨー角αの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
コントロールユニット21は、観測値と推定値の誤差が大きい場合でも、ヨー角αを正しく測定できていると判断できる場合は、信頼度を1としてヨー角αの観測値を状態推定に取り入れることで、推定値の修正を進めることができる。
そこで、コントロールユニット21は、左右区画線位置dl、dr、ヨー角α、曲率κsのそれぞれの測定ばらつきが全て小さい場合、ヨー角αの信頼度Wを1に設定する。
このため、図16の条件[T-2-3]は、左右区画線位置dl、drのばらつき度合いを判定条件に含む。
また、コントロールユニット21は、曲率κsを左右区画線位置dl、drの情報に基づいて算出するから、曲率κsの測定結果がばらついている場合は、ヨー角αも正しく算出できていない可能性があるため、図16の条件[T-2-3]は、曲率κsのばらつき度合いも判定条件に含む。
図15に示したように、車両10と先行車との距離が短い場合、外界認識センサ22で認識可能な領域を先行車が遮るため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを正しく測定できない可能性があり、左右区画線位置dl、drを正しく測定できないと、ヨー角αの測定精度も低下する。
そこで、コントロールユニット21は、外界認識センサ22が認識した先行車との距離が一定値よりも短い場合、ヨー角αの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
ここで、コントロールユニット21が外界認識センサ22を用いてヨー角αを算出する際には、一般的に左右区画線位置dl、drの情報を用いるため、左右区画線位置dl、drのうちのいずれか一方でもばらつきが大きい場合、コントロールユニット21は、ヨー角αを正しく算出できない。
そこで、コントロールユニット21は、左右区画線位置dl、drのうちのいずれか一方でもばらつきが大きい場合、ヨー角αの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
コントロールユニット21は、図16に示した条件[T-2-1]-[T-2-6]毎にヨー角αの信頼度Wを補正することで、ヨー角αを正しく測定できている場合にはヨー角αの測定結果を状態推定(レーン推定)に取り入れることができ、正しく測定できていない場合にはヨー角αの測定結果の影響を抑制した状態推定(レーン推定)が行える。
ここで、コントロールユニット21は、曲率κsの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpよりも小さくする方法として、信頼度基礎値Wtmpに一定値(例えば10-3)を乗算した値を信頼度W(W=Wtmp×10-3)とする方法を採用する。
このため、コントロールユニット21が信頼度Wに対する誤差の影響を増幅しただけでは、曲率κsの測定結果が推定値に与える悪影響を除去しきれないためである。
コントロールユニット21は、曲率κsを、外界認識センサ22を用いて測定した左右区画線位置dl、drの情報に基づき算出する。
そこで、コントロールユニット21は、外界認識センサ22を用いて測定した曲率κsが、外界認識センサ22の測定可能領域に基づき予め設定した上限値を超えている場合、曲率κsの信頼度Wを、信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
交差点内には区画線が存在しないため、車両10が交差点付近にいる場合、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを測定できず、左右区画線位置dl、drに基づく曲率κsの算出は不能になる。
車両10の走行車線内で停止している状況として、車両10が信号待ち等で交差点の停止線や直前で停車している場合や停車した先行車の後方に停車している場合などがある。
また、車両10が先行車の後方で停車している場合、先行車との車間距離が比較的短く、この場合、図15に示したように、外界認識センサ22で認識可能な領域の一部を先行車が遮るため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを正しく測定できない可能性がある。
そこで、コントロールユニット21は、車速Vが十分小さく車両10が停車していると判断した場合、外界認識センサ22を用いて測定した曲率κsの信頼度Wを、信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
図15に示したように、車両10と先行車との距離が短い場合、外界認識センサ22で認識可能な領域を先行車が遮るため、外界認識センサ22は左右区画線位置dl、drを正しく測定できない可能性があり、左右区画線位置dl、drを正しく測定できないと、曲率κsの測定精度も低下する。
そこで、コントロールユニット21は、外界認識センサ22で認識した先行車との距離が一定値よりも短い場合、曲率κsの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
ここで、コントロールユニット21が外界認識センサ22を用いて曲率κsを算出する際には、一般的に外界認識センサ22を用いて測定した左右区画線位置dl、drの両方若しくはいずれか一方を用いるため、左右区画線位置dl、dr双方の測定ばらつきが大きい場合は、コントロールユニット21は、曲率κsを正しく測定できない。
そこで、コントロールユニット21は、左右区画線位置dl、dr双方の測定ばらつきが大きい場合、曲率κsの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
コントロールユニット21は、外界認識センサ22を用いて曲率κsを測定するとともに、ナビゲーションシステム25によって得た車両10が走行している道路の形状(地図情報)に基づき曲率κmを測定する。
そこで、コントロールユニット21は、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsと、地図情報から取得した曲率κmと、車両10の挙動から算出した曲率κdとを比較し、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsの確からしさが低いと判定した場合、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
なお、曲率κsの確からしさの判定方法については、後で詳細に説明する。
コントロールユニット21は、図17に示した条件[T-3-1]-[T-3-7]毎に曲率κsの信頼度Wを補正することで、曲率κsが正しく測定できている場合には曲率κsの測定結果を状態推定(レーン推定)に取り入れることができ、正しく測定できていない場合には曲率κsの測定結果の影響を抑制した状態推定(レーン推定)が行える。
ここで、コントロールユニット21は、地図情報から取得した曲率κmの信頼度Wを小さくする方法として、信頼度基礎値Wtmpに一定値(例えば10-3)を乗算した値を信頼度W(W=Wtmp×10-3)とする方法を採用する。
しかし、コントロールユニット21は、これら誤差の存在の有無を、地図情報から取得した曲率κmと推定値との比較からは判別できず、信頼度Wに対する誤差の影響を増幅しただけでは観測値が推定値に与える悪影響を除去しきれないためである。
コントロールユニット21がレーン推定を正しく行うためには走行経路の曲率κの情報が必要であり、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsが明らかに間違っている場合、コントロールユニット21は、レーン推定に地図情報から取得した曲率κmを用いる必要がある。
コントロールユニット21は、走行経路の曲率κとして、地図情報に基づく曲率κmとともに、外界認識センサ22を用いて曲率κsを求める。また、コントロールユニット21は、車両10の走行軌跡の曲率κdを車両挙動に基づき算出することができる。
そこで、コントロールユニット21は、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κs、地図情報から取得した曲率κm、車両10の挙動に基づき算出した曲率κdを比較し、地図情報から取得した曲率κmの確からしさが低いと判断した場合、地図情報から取得した曲率κmの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
なお、曲率κmの確からしさの判定方法については、後で詳細に説明する。
コントロールユニット21は、図18に示した条件[T-4-1]-[T-4-3]毎に曲率κmの信頼度Wを補正することで、曲率κmが正しく測定できている場合には曲率κmの測定結果を状態推定(レーン推定)に取り入れることができ、正しく測定できていない場合には曲率κmの測定結果の影響を抑制した状態推定(レーン推定)が行える。
コントロールユニット21は、曲率κs,κmの確からしさを、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κs、地図情報から取得した曲率κm、車両10の挙動から算出した走行軌跡の曲率κdを比較することで判定する。
なお、コントロールユニット21は、走行軌跡の曲率κdを、数式16にしたがって算出する。
ここで、コントロールユニット21は、曲率κsの確からしさが高いと判断したときにJDGκsを1に設定し、曲率κsの確からしさが低いと判断したときにJDGκsを0に設定する。
そして、コントロールユニット21は、曲率κsの確からしさJDGκsの前回値が1であればステップS602に進み、曲率κsの確からしさJDGκsの前回値が1でない場合(換言すれば、曲率κsの確からしさJDGκsの前回値が0である場合)はステップS605に進む。
前記第1判定条件が成立している場合、つまり、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsが走行軌跡の曲率κdから大きくずれていて、かつ、そのずれ量が、地図情報から取得した曲率κmの走行軌跡の曲率κdに対するずれ量よりも大きい場合は、曲率κsの確からしさが低い状態(換言すれば、曲率κsが正しく測定できていないと推定できる状態)である。
一方、前記第1判定条件が成立していない場合、曲率κsの確からしさが高い状態(換言すれば、曲率κsが正しく測定できていると推定できる状態)であるので、コントロールユニット21は、ステップS604に進み、曲率κsの確からしさJDGκsを1に保持する。
前記第2判定条件が成立している場合、つまり、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsと走行軌跡の曲率κdとのずれ量が一定値未満である場合、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsの確からしさは高い状態である。
一方、前記第2判定条件が成立していない場合、つまり、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsと走行軌跡の曲率κdとのずれ量が一定値以上である場合、曲率κsの確からしさが低い状態であるので、コントロールユニット21は、ステップS607に進み、曲率κsの確からしさJDGκsを0に保持する。
つまり、コントロールユニット21は、確からしさJDGκsが0であれば、曲率κsの確からしさが低いと判断して、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
ここで、コントロールユニット21は、曲率κmの確からしさが高いと判断したときにJDGκmを1に設定し、曲率κmの確からしさが低いと判断したときにJDGκmを0に設定する。
そして、コントロールユニット21は、曲率κmの確からしさJDGκmの前回値が1であればステップS702に進み、曲率κmの確からしさJDGκmの前回値が1でない場合(換言すれば、曲率κmの確からしさJDGκmの前回値が0である場合)はステップS705に進む。
前記第1判定条件が成立している場合、つまり、地図情報から取得した曲率κmが走行軌跡の曲率κdから大きくずれていて、かつ、そのずれ量が、外界認識センサ22を用いて算出した曲率κsの走行軌跡の曲率κdに対するずれ量よりも大きい場合は、曲率κmの確からしさが低い状態、換言すれば、曲率κmが正しく測定できていないと推定できる状態である。
一方、前記第1判定条件が成立していない場合、曲率κmの確からしさが高い状態、換言すれば、曲率κmが正しく測定できていると推定できる状態であるので、コントロールユニット21は、ステップS704に進み、曲率κmの確からしさJDGκmを1に保持する。
前記第2判定条件が成立している場合、つまり、地図情報から取得した曲率κmと走行軌跡の曲率κdとのずれ量が一定値未満である場合、地図情報から取得した曲率κmの確からしさは高い状態である。
また、前記第2判定条件が成立していない場合、つまり、地図情報から取得した曲率κmと走行軌跡の曲率κdとのずれ量が一定値以上である場合、曲率κmの確からしさが低い状態であるので、コントロールユニット21は、ステップS707に進み、曲率κmの確からしさJDGκmを0に保持する。
つまり、コントロールユニット21は、確からしさJDGκmが0であれば、曲率κmの確からしさが低いと判断して、地図情報から取得した曲率κmの信頼度Wを信頼度基礎値Wtmpに10-3を乗算した値とする。
また、好ましい実施形態を参照して本発明の内容を具体的に説明したが、本発明の基本的技術思想及び教示に基づいて、当業者であれば、種々の変形態様を採り得ることは自明である。
また、上記実施形態において、コントロールユニット21は、レーンキープ制御のための操舵角指令をステアリング制御装置27に出力するが、レーンキープ制御のための操舵角指令をVMC(Vehicle Motion Controller:車両運動制御装置)などに出力するシステムとすることができる。
Claims (14)
- 入力した情報に基づいて演算を行って演算結果を出力するコントロール部を備える車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
外界認識部より取得した外界情報に基づいて、車両が走行する車線を区画する区画線に関する第1情報を取得し、
道路形状情報取得部から取得した道路形状に関する情報に基づいて、前記車線の曲率に関する第2情報を取得し、
車両運動状態検出部から取得した前記車両の運動状態に関する物理量に基づいて、前記車両の挙動に関する第3情報を取得し、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に基づいて、前記区画線の曲率に関する情報、及び、前記区画線に対する前記車両の相対位置に関する情報を含むレーン情報を推定し、
前記レーン情報に基づいて、前記車両に対してレーンキープ制御をするための操舵に関する制御指令を出力するよう構成され、
前記第1情報及び前記第2情報に基づく観測値と、前回サンプリングによる前記レーン情報の推定値及び前記第3情報に基づいて求められる前記観測値の推定値と、の差に応じて信頼度を求め、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に対して、前記信頼度に基づいて重み付けをして前記レーン情報を推定する、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
前記観測値のばらつきに応じて前記信頼度を補正する、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
前記車両と、前記外界認識部よって認識された前記車両の前方を走行する先行車と、の相対距離に関する情報に応じて前記信頼度を補正する、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
前記第2情報と、前記第3情報から取得される前記車両の走行軌跡と、の差に応じて前記信頼度を補正する、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
前記車両の速度に応じて前記信頼度を補正する、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
所定の制約条件を設けて、前記レーン情報を推定する、
車両制御装置。 - 請求項6に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
前記車線の曲率の変化量に制限を設けることを前記制約条件として、前記レーン情報を推定する、
車両制御装置。 - 請求項6に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
前記車線の中央に対する前記車両のズレ量である横位置の変化量に制限を設けることを前記制約条件として、前記レーン情報を推定する、
車両制御装置。 - 請求項6に記載の車両制御装置であって、
前記コントロール部は、
左右の前記区画線の間隔に制限を設けることを前記制約条件として、前記レーン情報を推定する、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記道路形状情報取得部は、ナビゲーションシステムである、
車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記道路形状に関する情報は、前記区画線の外側を含む前記車両が走行可能な道路の形状に関する情報である、
車両制御装置。 - 車両に搭載された車両制御装置が実行する車両制御方法であって、
外界認識部より取得した外界情報に基づいて、車両が走行する車線を区画する区画線に関する第1情報を取得するステップと、
道路形状情報取得部から取得した道路形状に関する情報に基づいて、前記車線の曲率に関する第2情報を取得するステップと、
車両運動状態検出部から取得した前記車両の運動状態に関する物理量に基づいて、前記車両の挙動に関する第3情報を取得するステップと、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に基づいて、前記区画線の曲率に関する情報、及び、前記区画線に対する前記車両の相対位置に関する情報を含むレーン情報を推定するステップと、
前記レーン情報に基づいて、前記車両に対してレーンキープ制御をするための操舵に関する制御指令を出力するステップと、
を有し、
前記レーン情報を推定するステップは、
前記第1情報及び前記第2情報に基づく観測値と、前回サンプリングによる前記レーン情報の推定値及び前記第3情報に基づいて求められる前記観測値の推定値と、の差に応じて信頼度を求めるステップと、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に対して、前記信頼度に基づいて重み付けをして前記レーン情報を推定するステップと、
を含む、車両制御方法。 - 車両の外界情報を取得する外界認識部と、
前記車両の運動状態に関する物理量を検出する車両運動状態検出部と、
道路形状に関する情報を取得する道路形状情報取得部と、
コントロール部であって、
前記外界認識部より取得した外界情報に基づいて、車両が走行する車線を区画する区画線に関する第1情報を取得し、
前記道路形状情報取得部から取得した道路形状に関する情報に基づいて、前記車線の曲率に関する第2情報を取得し、
前記車両運動状態検出部から取得した前記車両の運動状態に関する物理量に基づいて、前記車両の挙動に関する第3情報を取得し、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に基づいて、前記区画線の曲率に関する情報、及び、前記区画線に対する前記車両の相対位置に関する情報を含むレーン情報を推定し、
前記レーン情報に基づいて、前記車両に対してレーンキープ制御をするための操舵に関する制御指令を出力するよう構成され、
前記第1情報及び前記第2情報に基づく観測値と、前回サンプリングによる前記レーン情報の推定値及び前記第3情報に基づいて求められる前記観測値の推定値と、の差に応じて信頼度を求め、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に対して、前記信頼度に基づいて重み付けをして前記レーン情報を推定する、
前記コントロール部と、
前記コントロール部から出力された前記制御指令を取得する前記車両の操舵制御装置と、
を備える、車両運動制御システム。 - 入力した情報に基づいて演算を行って演算結果を出力するコントロール部を備えるレーン推定装置であって、
前記コントロール部は、
外界認識部より取得した外界情報に基づいて、車両が走行する車線を区画する区画線に関する第1情報を取得し、
道路形状情報取得部から取得した道路形状に関する情報に基づいて、前記車線の曲率に関する第2情報を取得し、
車両運動状態検出部から取得した前記車両の運動状態に関する物理量に基づいて、前記車両の挙動に関する第3情報を取得し、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に基づいて、前記区画線の曲率に関する情報、及び、前記区画線に対する前記車両の相対位置に関する情報を含むレーン情報を推定するよう構成され、
前記第1情報及び前記第2情報に基づく観測値と、前回サンプリングによる前記レーン情報の推定値及び前記第3情報に基づいて求められる前記観測値の推定値と、の差に応じて信頼度を求め、
前記第1情報と、前記第2情報と、前記第3情報と、に対して、前記信頼度に基づいて重み付けをして前記レーン情報を推定する、
レーン推定装置。
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