JPH04304502A - Steering controller by multiple regression formula for autonomous travelling vehicle - Google Patents
Steering controller by multiple regression formula for autonomous travelling vehicleInfo
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Landscapes
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
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Abstract
Description
【０００１】0001
【産業上の利用分野】この発明は、自律走行車、すなわ
ち予め設定された経路にしたがって自動的に走行する車
両における重回帰式による操舵制御に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to steering control using a multiple regression equation in an autonomous vehicle, that is, a vehicle that automatically travels along a preset route.
【０００２】0002
【従来の技術】従来の自律走行車における操舵制御装置
としては、例えば車両前部に設置したビデオカメラで前
方の光景を撮像し、撮像した画像中における走行路を示
す標識、すなわち道路端やセンタラインを示す白線を検
出し、その白線に沿って走行するように操舵角を制御す
るものがある。図１１は、上記のごとき操舵制御装置に
おける制御方法を説明するための平面図である。図１１
において、１０は車両、１１は道路端を示す白線である
。この制御方法においては、車両１０の前方の光景をビ
デオカメラ等の撮像装置で撮像し、その画像中で前方に
見える白線１１のデータ（ｄ１、ｙ１、ｔ１）、（ｄ２
、ｙ２、ｔ２）、……、を用いて、車両中心０を原点と
するｘ−ｙ座標における白線１１の方程式ｙ＝ｆｒ（ｘ
）を計算する。そしてその方程式に基づいて車両から真
横の白線までの距離データｄ０および接線角データｔ０
を推定計算し、それらの値を用いて操舵制御するもので
ある。なお、ｙは車両前方の所定点までの距離、ｄは上
記所定点から車両進行方向に直角方向の白線までの距離
、ｔは車両進行方向に直角方向の線と白線とが交わった
点における接線角である。なお、接線角とは、車両の進
行方向と曲線の接線との成す角である。[Prior Art] Conventional steering control devices for autonomous vehicles use, for example, a video camera installed at the front of the vehicle to capture an image of the scene in front of the vehicle. Some vehicles detect a white line indicating a line and control the steering angle so that the vehicle travels along the white line. FIG. 11 is a plan view for explaining a control method in the above-mentioned steering control device. Figure 11
, 10 is a vehicle, and 11 is a white line indicating the edge of the road. In this control method, the scene in front of the vehicle 10 is imaged by an imaging device such as a video camera, and data (d1, y1, t1), (d2
, y2, t2), ..., the equation y=fr(x
). Based on that equation, distance data d0 and tangent angle data t0 from the vehicle to the white line directly beside the vehicle
These values are used to perform steering control. In addition, y is the distance to a predetermined point in front of the vehicle, d is the distance from the predetermined point to the white line perpendicular to the direction of vehicle travel, and t is the tangent at the point where the line perpendicular to the direction of vehicle travel and the white line intersect. It is a corner. Note that the tangential angle is the angle formed by the traveling direction of the vehicle and the tangent to the curve.
【０００３】0003
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の操
舵制御においては、前方の白線情報を基に白線の曲線方
程式を近似的に推定し、その方程式を用いて真横の白線
からの車両位置を計算するようになっている。しかし、
従来の推定方法では、実際の真横の白線と計算された白
線位置とに誤差が生じ、その誤差が操舵制御に影響して
滑らかに白線に沿って走行することが困難であるという
問題があった。[Problem to be Solved by the Invention] In the conventional steering control as described above, the curve equation of the white line is approximately estimated based on the white line information in front, and the vehicle position from the white line directly beside is estimated using this equation. is designed to be calculated. but,
With conventional estimation methods, there is a problem in that an error occurs between the actual white line directly next to the white line and the calculated white line position, and this error affects steering control, making it difficult to drive smoothly along the white line. .
【０００４】この発明は、上記のような従来技術の問題
を解決するためになされたものであり、人間の感覚に適
応した滑らかな自動操舵を行なうことの出来る操舵制御
装置を提供することを目的とする。The present invention was made in order to solve the problems of the prior art as described above, and an object of the present invention is to provide a steering control device that can perform smooth automatic steering that is adapted to human senses. shall be.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわち、本発明においては、ビデオ
カメラ等の撮像手段から得られる標識までの距離情報、
すなわち車両前方Ｌ（ｍ）先の点から、車両進行方向に
直角方向の走行路を示す標識（例えば道路端やセンタラ
インを示す白線）までの距離情報を入力とし、そのとき
操舵すべき操舵角を出力とする関係式を、重回帰分析に
よって推定し、かつ上記の白線の情報として現時点及び
過去の情報を用いるように構成している。なお、重回帰
分析に関しては「“工業における多変量データの解析”
奥野忠一著 日本科学技術連盟 発行」などに記載さ
れている。[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the present invention is constructed as described in the claims. That is, in the present invention, distance information to a sign obtained from an imaging means such as a video camera,
In other words, the distance information from a point L (m) in front of the vehicle to a sign indicating a road perpendicular to the direction of travel of the vehicle (for example, a white line indicating the road edge or center line) is input, and the steering angle to be steered at that time is input. A relational expression whose output is , is estimated by multiple regression analysis, and current and past information is used as information on the white line. Regarding multiple regression analysis, please refer to ``Analysis of multivariate data in industry''.
Written by Chuichi Okuno, published by Japan Science and Technology Federation, etc.
【０００６】[0006]
【作用】後記図４に示すように、人間が操縦して曲線路
を走行した場合における操舵角の変化は、車両からＬ（
ｍ）先の点から車両進行方向に直角方向の白線までの距
離の変化に所定時間遅れて同じような特性で変化する。
したがって上記白線までの距離を検出し、現時点の距離
と過去の距離とを用い、重回帰式の定数によって操舵角
を演算することにより、人間が操縦した場合に良く似た
自動操舵を行うことが出来る。なお、上記の定数は、予
め所定の曲線路を走行させてその時の定数を求めておき
、走行路の曲率を、上記の曲率を含む範囲に設定する方
法を用いることが出来る。この場合、重回帰式を用いる
と曲率が多少異なっても誤差を吸収することが出来る。[Function] As shown in Figure 4 below, when a person drives a vehicle on a curved road, the steering angle changes from L(
m) The distance from the previous point to the white line perpendicular to the direction of vehicle movement changes with similar characteristics after a predetermined time delay. Therefore, by detecting the distance to the above white line, using the current distance and past distance, and calculating the steering angle using the constant of the multiple regression equation, it is possible to perform automatic steering that is very similar to when a human steers the vehicle. I can do it. In addition, the above-mentioned constant can be determined by driving the vehicle on a predetermined curved road and determining the constant at that time, and then setting the curvature of the traveling road to a range that includes the above-mentioned curvature. In this case, if a multiple regression equation is used, it is possible to absorb errors even if the curvature is slightly different.
【０００７】また、種々の曲率の走行路について上記の
定数を求めておき、画像データから走行路の曲率を検出
して、そのときの曲率に応じて定数を選択するように構
成することも出来る。また、走行中に学習によって上記
の定数を演算することも出来る。[0007] It is also possible to obtain the above-mentioned constants for running roads of various curvatures, detect the curvature of the running road from image data, and select the constant according to the curvature at that time. . The above constants can also be calculated by learning while the vehicle is running.
【０００８】[0008]
【発明の実施例】図１は、本発明の一実施例のブロック
図であり、図２は、ビデオカメラの取付け位置を示す自
律走行車の側面図である。図２に示すごとく、自律走行
車１の前端部にはビデオカメラ２が取り付けられている
。また、走行経路の両端には走行路を示す標識となる白
線３が引かれており、ビデオカメラ２でこの白線３を検
出し、詳細を後述するごとき操舵制御を行なうことによ
り、白線３に沿った経路を自動的に走行するものである
。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a side view of an autonomous vehicle showing the mounting position of a video camera. As shown in FIG. 2, a video camera 2 is attached to the front end of the autonomous vehicle 1. In addition, white lines 3 are drawn at both ends of the driving route to serve as markers indicating the driving route, and by detecting this white line 3 with a video camera 2 and performing steering control as described in detail later, the driver can move along the white line 3. The vehicle automatically travels along a route determined by the vehicle.
【０００９】また、図１に示す装置は、撮像手段（ビデ
オカメラ）２０１、画像処理手段２０２、地図情報手段
２０３、走行制御手段２０４、操舵制御手段２０５およ
びステアリング駆動手段２０６から構成されている。ビ
デオカメラ２０１は、図２に示すように、走行車の前端
部に取り付けられ、車両前方の光景を撮像し、電気信号
に変換して出力する。画像処理手段２０２は、ビデオカ
メラ２０１で撮像した画像に基づいて、当該車両から所
定距離Ｌ（ｍ）前の点から車両進行方向に直角方向の白
線までの距離を検出する。地図情報手段２０３は、走行
すべき経路についての地図データ等の情報を記憶してい
る。この地図情報には、例えば走行路のノードおよびパ
ス等の情報が含まれる。なお、ノードとは道路の直線部
と曲線部との境界の点であり、また、パスとは或るノー
ドと隣のノードとの間の距離である。The apparatus shown in FIG. 1 also includes an imaging means (video camera) 201, an image processing means 202, a map information means 203, a travel control means 204, a steering control means 205, and a steering drive means 206. As shown in FIG. 2, the video camera 201 is attached to the front end of the vehicle, captures an image of the scene in front of the vehicle, converts it into an electrical signal, and outputs the image. The image processing means 202 detects the distance from a point a predetermined distance L (m) before the vehicle to a white line perpendicular to the vehicle traveling direction based on the image captured by the video camera 201. The map information means 203 stores information such as map data regarding the route to be traveled. This map information includes, for example, information such as nodes and paths of travel routes. Note that a node is a point on the boundary between a straight section and a curved section of a road, and a path is a distance between a certain node and an adjacent node.
【００１０】走行制御手段２０４は、地図情報手段２０
３に記憶された情報に基づき、指定された経路に従った
経路情報を出力する。この経路情報としては、例えば、
走行車速、走行距離、進行経路（分岐点でどちらに曲が
るか）、曲線部の回転半径などの情報がある。操舵制御
手段２０５は、走行制御手段２０４から与えられた経路
情報と、画像処理手段２０２から与えられた白線情報と
に基づいて、予め定められた所定の経路にしたがって走
行する場合の操舵角を、本発明の特徴である重回帰分析
を行って演算する。なお、この演算の内容は後述する。
ステアリング駆動手段２０６は、操舵制御手段２０５で
求めた操舵角に応じてアクチュエータを作動させ、ステ
アリング装置を駆動する。なお、上記の画像処理手段２
０２、地図情報手段２０３、走行制御手段２０４および
操舵制御手段２０５の部分は、例えばマイクロコンピュ
ータを用いて構成することが出来る。[0010] Travel control means 204 includes map information means 20
Based on the information stored in 3, route information according to the specified route is output. As this route information, for example,
Information includes vehicle speed, travel distance, traveling route (which way to turn at a junction), turning radius of curved sections, etc. The steering control means 205 determines the steering angle when traveling along a predetermined route based on the route information given from the travel control means 204 and the white line information given from the image processing means 202. Calculations are performed by performing multiple regression analysis, which is a feature of the present invention. Note that the details of this calculation will be described later. Steering drive means 206 operates an actuator according to the steering angle determined by steering control means 205 to drive the steering device. Note that the above image processing means 2
02, the map information means 203, the travel control means 204, and the steering control means 205 can be configured using, for example, a microcomputer.
【００１１】次に作用を説明する。本発明は、上記操舵
制御手段２０５における重回帰分析による操舵角演算を
特徴とするので、その点について詳細に説明する。図３
は本実施例の作用を説明するための平面図である。図３
に示すように、車両が直線路から曲線路を経て直線路を
走行する場合において、ｖ０の位置における車両中心０
０からＬ（ｍ）先の点から車両進行方向に直角方向の白
線までの距離をｘ０、その時の操舵角をＳ０とする。上
記の場合において、例えば、※Ｓｔａｒｔ位置から※Ｅ
ｎｄ位置までを人間の操縦者がステアリング装置を操作
して車両を走行させた場合における操舵角Ｓ（ｄｅｇ）
と経過時間ｔ（ｓｅｃ）との関係は図４（ｂ）に示すよ
うになる。また、Ｌ（ｍ）先における白線距離情報ｘｍ
の変化と経過時間ｔとの関係は図４（ａ）に示すように
なる。Next, the operation will be explained. Since the present invention is characterized by steering angle calculation by multiple regression analysis in the steering control means 205, this point will be explained in detail. Figure 3
FIG. 2 is a plan view for explaining the operation of this embodiment. Figure 3
As shown in , when the vehicle travels from a straight road to a curved road to a straight road, the vehicle center 0 at the position v0
Let x0 be the distance from a point L (m) ahead from 0 to a white line perpendicular to the direction of vehicle travel, and let S0 be the steering angle at that time. In the above case, for example, from *Start position *E
Steering angle S (deg) when a human operator operates the steering device to drive the vehicle up to the nd position
The relationship between and the elapsed time t (sec) is shown in FIG. 4(b). Also, white line distance information xm at L(m) ahead
The relationship between the change in and the elapsed time t is shown in FIG. 4(a).
【００１２】図４（ａ）と（ｂ）とを比較するとわかる
ように、曲線部では、車両前方の白線距離情報の変化（
ａ）に遅れて操舵角の変化（ｂ）が同じような変化とし
て現われる。そこで図４（ｂ）において、ｔ０秒後の操
舵角Ｓ０をその時の白線情報の変化によって推定させれ
ば適切な値が得られる。また、白線情報の変化値として
は、１制御周期当たりのｘ値の変化値（１回微分値）、
さらにその値の１制御周期当りの変化値（２回微分値）
を用いた。重回帰式の中ではこの情報を無数に定義でき
るが、実験の結果、現在および過去（１）と過去（２）
で十分であることが確認されている。したがって入力値
としては、現在の白線距離情報ｘ０、１制御周期前の値
ｘ−１、および２制御周期前の値ｘ−２を用いた。この
場合、ｔ０秒後の操舵角Ｓ０を示す関係式（回帰関数式
ｆ）は、
Ｓ０＝ｆ（ｘ０，ｘ−１、ｘ−２）＝α・ｘ０＋β
・ｘ−１＋γ・ｘ−２＋δ…（数１）となる。上記（数
１）式及びＳｔａｒｔ位置からＥｎｄ位置までの全Ｓ，
ｘデータを用いて、重回帰分析によってα、β、γ、δ
を推定させておく。As can be seen by comparing FIGS. 4(a) and 4(b), in the curved section, the white line distance information in front of the vehicle changes (
A change in the steering angle (b) appears as a similar change after a). Therefore, in FIG. 4(b), if the steering angle S0 after t0 seconds is estimated based on the change in the white line information at that time, an appropriate value can be obtained. In addition, as the change value of white line information, the change value of x value per one control cycle (one time differential value),
Furthermore, the change value per control cycle of that value (twice differential value)
was used. This information can be defined in an infinite number of ways in a multiple regression equation, but as a result of experiments, the present and past (1) and the past (2)
has been confirmed to be sufficient. Therefore, as input values, the current white line distance information x0, the value x-1 from one control period ago, and the value x-2 from two control periods ago were used. In this case, the relational expression (regression function formula f) indicating the steering angle S0 after t0 seconds is S0=f(x0, x-1, x-2)=α・x0+β
・x-1+γ・x-2+δ... (Equation 1). The above equation (1) and all S from the Start position to the End position,
α, β, γ, δ by multiple regression analysis using x data
Let us estimate.
【００１３】図５は、操舵角Ｓと経過時間ｔとの関係の
実測値を示す図であり、時速１０ｋｍ／ｈで図３のよう
な曲線部（γ＝１５ｍ）を含む走行路を操縦者がステア
リング装置を操作して走行し、その時の実操舵角と撮像
装置で得られた５ｍ先の白線情報のデータを基にして、
上記の回帰関数式（ｆ）を推定させた例である。図５に
おいて、実線は操縦者がステアリング装置を操作して走
行した場合の値、破線は５ｍ視覚情報、一点鎖線は回帰
関数を示す。この場合、
Ｓ＝−０．８４５８１・ｘ０−７．１３９６５
・ｘ−１＋０．２１６１７・ｘ−２＋１５．４８４２
となり、図５の一点鎖線で示されるように、実線で示さ
れた実走行時の値と近似的に良く一致していることがわ
かる。FIG. 5 is a diagram showing actually measured values of the relationship between the steering angle S and the elapsed time t. The driver operated the steering device while driving, and based on the actual steering angle at that time and the information on the white line 5 meters ahead obtained by the imaging device,
This is an example in which the above regression function formula (f) is estimated. In FIG. 5, the solid line shows the value when the driver operates the steering device to drive, the broken line shows 5m visual information, and the dashed-dotted line shows the regression function. In this case, S=-0.84581 x0-7.13965
・x-1+0.21617・x-2+15.4842 As shown by the dashed line in FIG. 5, it can be seen that the value approximately matches well with the value during actual driving shown by the solid line.
【００１４】上記の式を用いて、実際に操舵制御を行っ
た例を図６に示す。図６において、■視覚とは、本実施
例の特性であり、■超音波とは、例えば走行路に沿って
設置されているガードレールから当該車両までの真横方
向の距離を超音波センサなどで計測し、その値を用いて
、操舵角をＰ（比例）Ｉ（積分）Ｄ（微分）制御した場
合の特性である。図６に示すように、本実施例の制御を
行った方が明かに滑らかな操舵制御を行っていることが
わかる。また、そのステアリングの操作は、人間がステ
アリングを操作した場合のデータに基づいて得られた制
御式によって制御されているため、人間的感覚に近い制
御を再現することができる。図７は上記の実施例におけ
る演算処理を示すフローチャートである。FIG. 6 shows an example of actual steering control using the above equation. In Fig. 6, ■Visibility is a characteristic of this embodiment, and ■Ultrasonic waves are, for example, measurements of the distance in the lateral direction from a guardrail installed along the driving route to the vehicle using an ultrasonic sensor. This is the characteristic when the steering angle is controlled using P (proportional), I (integral), and D (differential) control using that value. As shown in FIG. 6, it can be seen that the control according to this embodiment clearly provides smoother steering control. Furthermore, since the steering operation is controlled by a control formula obtained based on data when a human operates the steering wheel, it is possible to reproduce control similar to human sensations. FIG. 7 is a flowchart showing arithmetic processing in the above embodiment.
【００１５】次に、本発明の他の実施例について説明す
る。この実施例は、係数α、β、γ、……δを学習によ
って走行しながら推定するものである。図８に示すよう
に、Ｌ（ｍ）前方の白線距離データｘ（ｎ）（ただしｎ
は現在）を用いて出力舵角Ｓ（ｎ）を決定する場合にお
いて、まず、図９（ａ）のように、前方Ｌ１、Ｌ２（ｍ
）における白線情報（ｘ１、ｔ１）Ｌ１、（ｘ２、ｔ２
）Ｌ２から白線のｎ次の方程式ｙ＝Ｌ（ｘ）を算出する
。ただし上記ｎは例えばｎ＝３とする。Next, another embodiment of the present invention will be described. In this embodiment, the coefficients α, β, γ, . . . δ are estimated by learning while the vehicle is running. As shown in FIG. 8, white line distance data x(n) in front of L(m) (where n
When determining the output steering angle S(n) using the current), first, as shown in FIG.
) white line information (x1, t1) L1, (x2, t2
) Calculate the n-th order equation of the white line y=L(x) from L2. However, the above n is, for example, n=3.
【００１６】そしてｘ＝Ｌ￣１（ｙ）を用い（詳細後述
）、ｙ＝０のときの値ＸＬ￣１（０）を用いて、これを
車両移動の評価値とする。つまり、車両が白線から例え
ば２ｍの位置で走行する場合には、２．０≒｜ＸＬ￣１
（０）｜なる関係になればよいから、あるべき出力舵角
Ｓ（ｎ）′は、
２．０＞｜ＸＬ￣１（０）｜のときは Ｓ（
ｎ）′＝Ｓ（ｎ）＋δ ２．０≦｜ＸＬ￣１（０）｜
のときは −Ｓ（ｎ）′＝Ｓ（ｎ）−δになればよい
。ただし、Ｓ（ｎ）は時計回りを正、反時計回りを負と
する。また、左側の白線追従の場合はδ≧０、右側の白
線追従の場合はδ＜０となる。つまり、データとして、
Ｓ（Ｎ）のＮ＋１個のデータのうち古いＳ（０）のデー
タを更新し、上記のデータを入れることで、改めて重回
帰分析によって、α、β、γ、……を更新させ、これに
基づいて舵角を算出して出力する。上記のように制御す
ることにより、走行しながら制御式の係数を更新させ、
ある程度走行した後では安定した走行制御を行うことが
できる。Then, using x=L￣1(y) (details will be described later) and using the value XL￣1(0) when y=0, this is used as the evaluation value of vehicle movement. In other words, if the vehicle is traveling at a position of, for example, 2m from the white line, 2.0≒|XL￣1
(0) | Therefore, the desired output steering angle S(n)' is S( when 2.0>|XL|1(0)|
n)′=S(n)+δ 2.0≦|XL￣1(0)|
In this case, −S(n)′=S(n)−δ should be satisfied. However, S(n) assumes that clockwise rotation is positive and counterclockwise rotation is negative. Further, in the case of following the white line on the left side, δ≧0, and in the case of following the white line on the right side, δ<0. In other words, by updating the old S(0) data among the N+1 data of S(N) and inserting the above data, α, β, γ, etc. are calculated again by multiple regression analysis. Based on this update, the steering angle is calculated and output. By controlling as above, the coefficients of the control equation are updated while driving,
After the vehicle has traveled for a certain amount of time, stable travel control can be performed.
【００１７】ここで前記のｘ＝Ｌ￣１（ｙ）について説
明する。前記図９（ｂ）は、ビデオカメラで撮像した車
両前方の画像であり、前方の白線は見えるが車両真横の
白線は見えない。そのため、ｙ＝Ｌ（ｘ）なる方程式を
立てて、ＸＬ￣１（０）を推定しているのである。[0017] Here, the above-mentioned x=L￣1(y) will be explained. FIG. 9(b) is an image of the front of the vehicle captured by a video camera, in which the white line in front of the vehicle is visible, but the white line directly beside the vehicle is not visible. Therefore, the equation y=L(x) is set up to estimate XL￣1(0).
【００１８】次に、図１０は、本発明のさらに他の実施
例の演算内容を示すフローチャートである。図１０に示
すように、現在車速ｖ（ｋｍ／ｈ）を大きさによってク
ラス分けし、そのクラス分けしたＶｃＬａｓｓごとの重
回帰係数α、β、γ、……を決定するように構成するこ
とにより、一度低速から高速域まで自動走行させれば、
その後はあらゆる速度に対して安定した操舵制御が可能
となる。なお、上記のクラス分けは、例えば０≦ｖ＜１
０のときはＶｃＬａｓｓ（ｖ）＝ＶＳとし、１０≦ｖ＜
２０のときはＶｃＬａｓｓ（ｖ）＝ＶＭとし、２０≦ｖ
＜３０のときはＶｃＬａｓｓ（ｖ）＝ＶＢのようにする
。Next, FIG. 10 is a flowchart showing the calculation contents of still another embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, by configuring the current vehicle speed v (km/h) to be classified by size and to determine multiple regression coefficients α, β, γ, . . . for each classified VcLass. , once you drive automatically from low speed to high speed,
After that, stable steering control becomes possible at all speeds. Note that the above classification is, for example, 0≦v<1
When it is 0, VcLass(v)=VS, and 10≦v<
When 20, set VcLass(v)=VM, and 20≦v
When <30, set VcLass(v)=VB.
【００１９】[0019]
【発明の効果】以上説明したように、本発明においては
、撮像装置によって得られる前方の白線の距離情報を入
力とし、その時の操舵角を出力とする関係式を重回帰分
析によって推定し、かつその白線情報は、現在及び過去
の情報を用いるように構成したことにより、人間が車両
を操舵した時の撮像装置−操舵データに基づいて重回帰
式が推定されているので、自律走行時の操舵制御が人間
の感覚に近い特性で滑らかに行われる。また、従来例の
ような幾何学的に計算された情報に基づく操舵制御に比
べて、直線、曲線問わずサイクロイド曲線などのような
白線路にでも追従することが出来、なめらかな操舵制御
が可能になる、という優れた効果が得られる。As explained above, in the present invention, the distance information of the white line in front obtained by the imaging device is input, the steering angle at that time is estimated as the output by multiple regression analysis, and By configuring the white line information to use current and past information, a multiple regression equation is estimated based on the imaging device-steering data when a human steers the vehicle, so the steering during autonomous driving Control is performed smoothly with characteristics close to human sensations. In addition, compared to conventional steering control based on geometrically calculated information, it is possible to follow white tracks such as straight lines, curves, and cycloid curves, enabling smooth steering control. You can get this excellent effect.
【図１】本発明の第１の実施例のブロック図。FIG. 1 is a block diagram of a first embodiment of the present invention.
【図２】ビデオカメラの取付け位置を示す車両の側面図
。FIG. 2 is a side view of the vehicle showing the mounting position of the video camera.
【図３】第１の実施例の作用を説明するための平面図。FIG. 3 is a plan view for explaining the operation of the first embodiment.
【図４】（ａ）は白線距離情報ｘｍの変化と経過時間ｔ
との関係を示す特性図、（ｂ）は操舵角Ｓ（ｄｅｇ）と
経過時間ｔ（ｓｅｃ）との関係を示す特性図。[Figure 4] (a) shows changes in white line distance information xm and elapsed time t
(b) is a characteristic diagram showing the relationship between the steering angle S (deg) and the elapsed time t (sec).
【図５】操舵角Ｓと経過時間ｔとの関係の実測値を示す
特性図。FIG. 5 is a characteristic diagram showing actually measured values of the relationship between steering angle S and elapsed time t.
【図６】実際に操舵制御を行った場合の特性図。FIG. 6 is a characteristic diagram when steering control is actually performed.
【図７】第１の実施例における演算処理を示すフローチ
ャート。FIG. 7 is a flowchart showing arithmetic processing in the first embodiment.
【図８】本発明の第２の実施例の作用を説明するための
平面図。FIG. 8 is a plan view for explaining the operation of the second embodiment of the present invention.
【図９】第２の実施例の作用を説明するための平面図。FIG. 9 is a plan view for explaining the operation of the second embodiment.
【図１０】本発明の第３の実施例における演算処理を示
すフローチャート。FIG. 10 is a flowchart showing arithmetic processing in a third embodiment of the present invention.
【図１１】従来の操舵制御装置における演算方法を説明
するための平面図。FIG. 11 is a plan view for explaining a calculation method in a conventional steering control device.
１…車両 ２…ビデオカメラ ３…白線 １０…車両 １１…白線 ２０１…撮像手段（ビデオカメラ） ２０２…画像処理手段 ２０３…地図情報手段 ２０４…走行制御手段 ２０５…操舵制御手段 ２０６…ステアリング駆動手段 1...Vehicle 2...Video camera 3...White line 10...Vehicle 11...White line 201...Imaging means (video camera) 202...Image processing means 203...Map information means 204... Travel control means 205...Steering control means 206...Steering drive means
Claims (1)
段と、走行制御手段と、操舵制御手段とステアリング駆
動手段とを有し、上記撮像装置は、走行車の前端部に取
り付けられ、車両前方の光景を撮像し、電気信号に変換
して出力するものであり、上記画像処理手段は、上記撮
像装置で撮像した画像に基づいて、当該車両から所定距
離前の点から車両進行方向に直角方向の走行路を示す標
識までの距離を検出するものであり、上記地図情報手段
は、走行路の地図データに関する情報を記憶しているも
のであり、上記走行制御手段は、上記地図情報手段に記
憶された情報に基づき、指定された経路に従った経路情
報を出力するものであり、上記操舵制御手段は、上記走
行制御手段から与えられた経路情報と、上記画像処理手
段から与えられた標識までの距離情報とに基づいて、予
め定められた所定の経路にしたがって走行する場合の操
舵角を、上記標識までの距離情報を入力とし、そのとき
操舵すべき操舵角を出力とする関係式を重回帰分析によ
って推定することによって演算するものであり、かつ上
記標識までの距離情報として現時点の情報と過去の情報
とを用いるものであり、上記ステアリング駆動手段は、
上記操舵制御手段で求めた操舵角に応じてステアリング
装置を駆動するものである、自律走行車における重回帰
式による操舵制御装置。1. A vehicle comprising: an imaging device; an image processing device; a map information device; a travel control device; a steering control device; and a steering drive device; The image processing means captures an image of the scene in front of the vehicle, converts it into an electrical signal, and outputs it. It detects the distance to a sign indicating a running route in a perpendicular direction, the map information means stores information regarding map data of the running route, and the travel control means detects the distance to a sign indicating a running route in a perpendicular direction. The steering control means outputs route information according to a specified route based on information stored in the steering control means, and the steering control means outputs route information given from the travel control means and route information given from the image processing means. A relational expression that uses the distance information to the sign as input and outputs the steering angle to be steered at that time, which is the steering angle when traveling along a predetermined route determined in advance based on the distance information to the sign is calculated by estimating it by multiple regression analysis, and uses current information and past information as distance information to the sign, and the steering drive means:
A steering control device using a multiple regression equation for an autonomous vehicle, which drives a steering device according to a steering angle determined by the above-mentioned steering control means.
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| JP3068571A JP2748714B2 (en) | 1991-04-01 | 1991-04-01 | Steering control device using multiple regression equation for autonomous vehicle |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPWO2006059765A1 (en) * | 2004-12-03 | 2008-06-05 | 学校法人日本大学 | Driving behavior model, its construction method and construction system |
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1991
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| JP2748714B2 (en) | 1998-05-13 |
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