CN106406303A - 自动行驶车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种自动行驶车辆，能够高精度地识别当前位置及其前方的行驶路并沿预先确定的行驶路自动行驶。该自动行驶车辆被构成为能够沿既定行驶路自主行驶，包括：存储部，存储与预先沿既定行驶路行驶的自动行驶车辆的行驶轨迹有关的轨迹关联信息以及与既定行驶路上的多个测量点的距既定行驶路的起点的行驶距离有关的距离关联信息；行驶距离测量部，测量与从起点到当前地点的行驶距离有关的信息；以及行驶区域估计部，对测量出的与行驶距离有关的信息和距离关联信息进行核对来把握当前地点的位置，并且基于轨迹关联信息通过运算估计从当前地点起前方的行驶区域。
Description
技术领域
本发明涉及被构成为能够沿预先确定的行驶路自动行驶的自动行驶车辆。
背景技术
以往，开发出通过传感器检测出被埋设于行驶路中的电磁感应线并沿该感应线自动行驶的自动行驶车辆。这样的自动行驶车辆例如被利用于在高尔夫球场中装载球杆袋等货物或选手而行驶的高尔夫球车(例如参照下述专利文献1)。另外高尔夫球车也称为“高球车(golf cart)”。
另外，作为使用了电磁感应线的车辆而提出了在果园等中使用的无人操作车辆。例如，在下述专利文献2中，公开了沿果园的树木列之间的行驶路在埋设于地中的感应线上自动行驶的无人操作车辆。该车辆在其前表面具有障碍物传感器。并且，该车辆搭载有以下功能：由该传感器检测障碍物，在与该被检测出的障碍物的距离在一定以下的情况下停止。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利文献特开2000-181540号公报；
专利文献2：日本专利文献专利第2944814号公报。
发明内容
发明所要解决的问题
然而，在高尔夫球车预定行驶的区域中，对高尔夫球车来说有可能存在选手或高尔夫球棒等障碍物。因此，可考虑在专利文献1中公开的高尔夫球场中行驶的高尔夫球车上搭载专利文献2所公开的在果园等中被使用的无人操作车辆的障碍物传感器。
但是，高尔夫球车沿与高尔夫球场的地形相匹配地设定的行驶路自动行驶。因此，高尔夫球车也能够以小的旋转半径在生长树木的地方转弯行驶。例如，具有高尔夫球车在沿行驶路的以小的旋转半径转弯的部分的正前方的直线部分行驶中接近前方的树木的情况。在这样的情况下，当使用上述专利文献2的技术进行障碍物的检测时，在存在于车辆的前方并且接近车辆的位置的树木被作为障碍物而检测出。其结果是，尽管在行驶中没有障碍的状况下，车辆也有可能完全停止。
因此，在专利文献1所公开的高尔夫球场上行驶的高尔夫球车中搭载专利文献2所公开的在果园等中被使用的无人操作车辆的障碍物传感器是不容易的。
因此，本申请的发明人对为了搭载障碍物传感器而必要的情况进行了专心研究。如上所述，如高尔夫球车那样的车辆在沿预先确定的行驶路行驶时以小的旋转半径进行转弯。为此，车辆如果搭载了判断在预定的行驶路上是否存在障碍物的功能，则能够仅在该行驶路上存在障碍物的情况下进行停止控制。由此，能够抑制在行驶中没有障碍的状况下的不必要的自动停止的启动。本申请的发明人为了实现该目的，发现了车辆只要把握车辆的当前位置以及比当前位置靠前方的行驶区域即可。另外，发现了以下情况：车辆如果把握车辆的当前位置以及比当前位置靠前方的行驶区域，则不仅是障碍物检测，在车辆的速度控制等车辆的行驶控制中也能够使用该信息。
本发明的目的在于提供能够高精度地识别当前位置及其前方的行驶区域的、沿着预先确定的行驶路进行自动行驶的自动行驶车辆。
用于解决问题的手段
本发明是被构成为能够在既定行驶路上自动行驶的自动行驶车辆，其特征在于，包括：存储部，所述存储部存储与预先沿所述既定行驶路行驶的自动行驶车辆的行驶轨迹有关的轨迹关联信息以及与所述既定行驶路上的多个测量点的距所述既定行驶路的起点的行驶距离有关的距离关联信息；
行驶距离测量部，所述行驶距离测量部测量与从所述起点到当前地点的行驶距离有关的信息；以及
行驶区域估计部，所述行驶区域估计部对由所述行驶距离测量部测量出的与行驶距离有关的信息和从所述存储部读出的所述距离关联信息进行核对来检测所述当前地点的位置，并且基于从所述存储部读出的所述轨迹关联信息通过运算估计从所述当前地点起前方的行驶区域。
上述的自动行驶车辆假想沿预先确定的既定行驶路自动行驶。为此，与在自动行驶车辆预先在该既定行驶路上行驶时得到的行驶轨迹有关的信息(轨迹关联信息)与该车辆行驶时的行驶轨迹基本完全一致。同样地，在自动行驶车辆预先在该既定行驶路上行驶时，与在到达该既定行驶路上的多个测量点之前从起点行驶了的距离有关的信息(距离关联信息)和该自动行驶车辆从起点到各测量点实际要行驶的距离基本完全一致。
因此，在上述的自动行驶车辆中，通过核对由行驶距离测量部测量的实际的行驶距离与被从存储部读出的距离关联信息记载的行驶距离，能够把握当前地点的车辆的位置。因此，能够基于在从存储部读出的轨迹关联信息所记载的行驶轨迹估计出在从当前地点使该自动行驶车辆前进的情况下将要通过的行驶区域。
这里，作为用于得到轨迹关联信息以及距离关联信息的车辆可以是与成为估计行驶区域的对象的自动行驶车辆是相同的车辆，也可以是只要形状和大小相同，可以是其他的自动行驶车辆。
行驶距离测量部能够构成为例如包含搭载在车轮上的旋转角传感器。能够通过旋转角传感器测量从起点到测量点车轮所旋转的角度，并乘以车轮的直径来测量行驶距离。此外，根据需要可以在所述积上乘以预定的误差系数。另外，也可以在距离关联信息中记载的不是与行驶距离有关而是与旋转角有关的信息。
作为搭载用于得到距离关联信息的功能的自动行驶车辆，例如能够采用以下的构成。即，该车辆包括：拍摄部，在沿所述既定行驶路行驶的过程中，所述拍摄部在所述多个测量点从所述自动行驶车辆观察拍摄预定的方向；以及轨迹导出部，所述轨迹导出部基于由所述拍摄部拍摄的多个拍摄数据通过视觉测程法的方法导出行驶轨迹，所述轨迹关联信息被构成为包含基于由所述轨迹导出部导出的行驶轨迹的信息。
根据视觉测程法的方法，根据一边移动一边拍摄的连续的多个图像信息检测各图像上的特征点的坐标的位移，能够导出移动体的轨迹。由此，通过具有上述构成的自动行驶车辆预先在既定行驶路上行驶，能够作成与该既定行驶路上的行驶轨迹有关的轨迹关联信息。
所述自动行驶车辆也可以为：包括视差图像作成部，所述视差图像作成部根据所述拍摄数据作成视差图像，所述行驶区域估计部包含确定与导出的行驶轨迹对应的所述视差图像上的区域的功能，所述轨迹关联信息被构成为包含与所述多个测量点的每个的所述视差图像上的对应于所述行驶轨迹的区域相关的信息。
根据上述的构成，在多个测量点的每个的视差图像上，与预先行驶的自动行驶车辆的行驶轨迹对应的区域表示哪里的区域的信息作为轨迹关联信息而被记载。由此，能够以少的信息量记载与当自动行驶车辆在既定行驶路上行驶时将要通过的区域有关的信息。
更具体地，可以构成为，所述轨迹关联信息被构成为包含在所述多个测量点的每个的所述视差图像上将与所述行驶轨迹对应的区域的坐标的范围按照各视差值来进行对应的信息。
另外，所述自动行驶车辆能够包括：障碍物检测部，所述障碍物检测部检测存在于所述自动行驶车辆的前方的障碍物；以及判断部，所述判断部判断被检测出的所述障碍物是否存在于由所述行驶区域估计部估计出的所述行驶区域内。
根据上述构成，自动行驶车辆由于能够通过行驶区域估计部估计从当前地点起前方的行驶区域，因此能够通过判断部判断障碍物是否存在于行驶区域上。由此，例如，通过具有以下控制部能够抑制在行驶中没有障碍的情况下不必要的自动停止的启动，所述控制部仅在由判断部判断为障碍物存在于行驶区域上的情况下对自动行驶车辆进行停止控制。
所述自动行驶车辆能够构成为在埋入到所述既定行驶路的电磁感应线上自动行驶。
所述多个测量点能够包含被埋入到所述既定行驶路的、被搭载于所述自动行驶车辆的传感器能够读取的定点部件的设置位置。
上述的自动行驶车辆例如能够用作高尔夫球车。
发明的效果
根据本发明的沿着预先确定的行驶路进行自动行驶的自动行驶车辆，能够高精度地识别当前位置及其前方的行驶区域。
附图说明
图1是从前面观察自动行驶车辆时的示意图；
图2是功能性地示出自动行驶车辆的第一实施方式的构成的框图；
图3是示出自动行驶车辆行驶的行驶路的一例的示意图；
图4是用于说明轨迹关联信息的图；
图5是功能性地示出自动行驶车辆的第二实施方式的构成的框图；
图6是示出视差图像的一例的图；
图7是功能性地示出自动行驶车辆的第三实施方式的构成的框图；
图8是示出在行驶路上存在障碍物的情况下的视差图像的一例的图。
具体实施方式
[第一实施方式]
参照附图对本发明的自动行驶车辆的第一实施方式的构成进行说明。此外，在以下的附图中，实际的尺寸比和附图的尺寸比不一定一致。
在本实施方式中，作为自动行驶车辆以高尔夫球车为例进行说明。但是，作为自动行驶车辆，并不限于高尔夫球车，也包含在工厂或果园中行驶的无人搬运车。另外，本发明中的自动行驶车辆不限于四轮车，可以是三轮车，也可以是单轨型。在后述的第二实施方式以后也是同样的。
(车辆的构成)
图1是从前面观察本实施方式中的自动行驶车辆时的示意图。图1所示的自动行驶车辆1是在高尔夫球场内自动行驶的高尔夫球车。此外，图2是功能性地示出该自动行驶车辆1的构成的框图。
图1所示的自动行驶车辆1在前面中央部具备拍摄部3。拍摄部3例如由立体相机构成，具有左图像传感器3a和右图像传感器3b。这些图像传感器(3a、3b)由CCD(Charge-Coupled Device，电荷耦合器件)或CMOS(Complementary MOS，互补金属氧化物半导体)等一般的可见光传感器构成。此外，在本说明书内，所谓“前后”或“左右”的记载是以自动行驶车辆1的前进方向为基准的描述。
自动行驶车辆1包括方向盘4、以及通过该方向盘4的旋转而被转向的右前轮5以及左前轮6。另外，自动行驶车辆1在车身的下部具有读取部7。读取部7包含定点传感器7a以及感应线传感器7b(参照图2)。
自动行驶车辆1的右前轮5具备检测右前轮5的旋转角的旋转角传感器9。旋转角传感器9是检测车轮的旋转角的，例如由回转式编码器构成。此外，代替右前轮5或者除此之外也可以在左前轮6或后轮具有该旋转角传感器9。
图2是示出自动行驶车辆1的构成的功能框图。自动行驶车辆1包括自动驾驶控制部11、行驶距离测量部13、行驶区域估计部15、存储部17、轨迹导出部19。行驶距离测量部13、行驶区域估计部15、轨迹导出部19例如由CPU等运算装置构成。另外，存储部17例如由存储器或硬盘等构成。
自动驾驶控制部11对自动行驶车辆1执行用于沿设置于既定的行驶路上的电磁感应线的自动驾驶的控制。图3是自动行驶车辆1行驶的情况被预定的行驶路的一例。如图3所示，在行驶路21上埋入电磁感应线24。感应线传感器7b接收从电磁感应线24发出的电磁波，并对自动驾驶控制部11输出检测信号。自动驾驶控制部11基于该检测信号控制未图示的转向机构。由此，自动驾驶车辆1在行驶路21上进行自动驾驶。
另外，如图3所示，在行驶路21上，在包含起点C0的预先确定的多个位置埋设有定点部件23。定点部件23例如由多个磁铁的组合构成。定点传感器7a是能够读取来自该定点部件23的磁场信息的构成，例如由磁力传感器构成。这些定点部件23例如发出指示行驶、停止、减速等的指示信号。当自动驾驶车辆1在定点部件23上通过时，定点传感器7a接收来自该通过的定点部件23的指示信号，并将该指示信号向自动驾驶控制部11输出。自动驾驶控制部11根据该指示信号控制自动行驶车辆1。由此，自动行驶车辆1基于由定点部件23指定的信息，自动地进行行驶、停止、减速等控制。
另外，定点传感器7a在自动行驶车辆1通过了定点部件23的时间点将该意思的信息输出到行驶距离测量部13。行驶距离测量部13以定点传感器7a通过定点部件23的时间点为基准，基于与从旋转角传感器9输出的车轮的旋转角有关的信息测量通过定点部件23后所行驶的距离。行驶距离测量部13能够设为预先存储有与右前轮5的直径有关的信息。由此，能够基于从预定的时间点开始的右前轮5的旋转角(转速)和右前轮5的直径，通过运算计算出从所述预定的时间点开始的自动行驶车辆1的行驶距离。
因此，以通过了起点C0的时间点为基准，行驶距离测量部13能够测量从起点C0到当前地点的行驶距离。
在存储部17中存储有后述的轨迹关联信息以及距离关联信息。这些信息是在自动行驶车辆1预先沿行驶路21上行驶时生成并被存储在存储部17中的信息。行驶区域估计部15具有以下功能：基于预先被存储在存储部17的所述的信息以及通过行驶距离测量部13测量出的从起点C0到当前地点的行驶距离，通过运算检测出自动行驶车辆1的当前地点的位置。并且，行驶区域估计部15具有估计从该当前地点起前方的行驶区域的功能。被存储在存储部17中的各种信息以及行驶区域估计部15中的具体的运算内容后述。
(被存储在存储部17中的各种信息)
如上所述，在存储部17中预先存储有轨迹关联信息以及距离关联信息。轨迹关联信息是自动行驶车辆1预先沿行驶路21上行驶来由轨迹导出部19作成的信息。
在作成轨迹关联信息时，首先，自动行驶车辆1在行驶路21上行驶，并且拍摄部3以预定的帧速率连续地拍摄自动行驶车辆1的前方。如此通过拍摄部3拍摄的多个地点(C0、C1、C2、……)与“多个测量点”对应。
接着，轨迹导出部19基于这些连续图像确定自动行驶车辆1的位置和车身的朝向。图4是示意性地示出由拍摄部3拍摄的连续的四张照片以及拍摄部3在各照片被拍摄的时间点的位置和朝向的图。此外，以下，作为图4的(a)的位置是图3中的起点C0来进行说明。
轨迹导出部19基于由拍摄部3以预定的帧速率拍摄的拍摄数据计算出自动行驶车辆1的位置和车身的朝向。作为这种计算方法，例如能够使用视觉测程法的方法。作为具体的一例，轨迹导出部19提取出拍摄数据上的多个特征点并检测出各特征点的、在连续两张拍摄数据上的位移来进行。由此，计算出在两张拍摄数据间的自动行驶车辆1的位置的变化量和朝向的变化量。
并且，以起点C0作为原点，从起点C0依次对计算出的变化量进行加法运算，由此如图4所示，获取自动行驶车辆1的位置和朝向的总计由六个分量构成的行驶轨迹(xi、yi、zi、θi、φi、ψi)。轨迹导出部19如此遍布整个行驶路21来作成自动行驶车辆1的行驶轨迹，并使存储部17进行存储。该信息与“轨迹关联信息”对应。
另外，轨迹导出部19将自动行驶车辆1在由拍摄部3拍摄自动行驶车辆1的前方的时间点的六轴的坐标信息和与从起点C0到各地点的自动行驶车辆1的行驶距离有关的信息关联起来并存储到存储部17。将该坐标和行驶距离关联起来的信息与“距离关联信息”对应。此外，该距离关联信息既可以是从起点C0开始的自动行驶车辆1的行驶距离本身的信息，也可以是与从起点C0开始的自动行驶车辆1的右车轮5的旋转角有关的信息，也可以是在这些值上乘以误差等预定的系数而得到的信息。
(行驶区域估计部15的处理内容)
在自动行驶车辆1的存储部17中如上所述，预先存储有通过自动行驶车辆1在行驶路21上行驶而得到的轨迹关联信息以及距离关联信息。行驶区域估计部15在自动行驶车辆1在行驶路21上行驶的过程中，被行驶距离测量部13提供与从起点C0到当前地点的行驶距离相关的信息。行驶区域估计部15核对与该行驶距离有关的信息和从存储部17读出的距离关联信息，检测自动行驶车辆1的当前地点的坐标。并且，行驶区域估计部15从存储部17读出轨迹关联信息，并估计从刚刚被检测出的当前地点开始前方的自动行驶车辆1的行驶区域。
由此，自动行驶车辆1在行驶路21上自动行驶的过程中能够识别出预定今后在什么样的路径上行驶。由此，例如将与由行驶距离估计部15估计出的行驶区域有关的信息输出到自动驾驶控制部11，能够将该信息利用在自动行驶车辆1的速度控制和行驶控制上，因此有助于提高自动驾驶的安全性。在图2中，由带箭头的虚线示出从行驶区域估计部15向自动驾驶控制部11输出信息的意思。但是，在本实施方式中，自动驾驶控制部11基于与由行驶距离估计部15估计出的行驶区域有关的信息进行自动驾驶控制是任意的，可以不必一定具有该功能。
另外，在自动行驶车辆1具有障碍物检测功能的情况下，将与由行驶距离估计部15估计出的行驶区域有关的信息用在该障碍物检测上，由此能够进行与该行驶路21的特性相应的精度高的障碍物检测。该内容在后面第三实施方式中描述。
(第一实施方式的其他构成)
在存储部17中可以存储有与从起点C0到各定点部件23的沿行驶路21的距离有关的信息。当定点传感器7a检测出自动行驶车辆1通过了定点部件23时，行驶距离测量部13将在该时间点的从起点C0开始的行驶距离输出到行驶区域估计部15。行驶区域估计部15从存储部17读出与从起点C0到各定点部件23的行驶距离相关的信息，并与从行驶距离测量部13输出的行驶距离相关的信息进行核对，确定行驶距离的值最近的定点部件23。并且，行驶区域估计部15从存储部17读出被确定的定点部件23的位置的轨迹关联信息，并估计从被确定的定点部件23开始前方的自动行驶车辆1的行驶区域。
并且，行驶区域估计部15将作为从起点C0到通过被确定的定点部件23的自动行驶车辆1行驶的距离的、行驶距离测量部13测量出的距离置换为从存储部17读出的距离。在图2中，用带箭头的虚线示出从行驶区域估计部15向行驶距离测量部13输出信息的意思。由此，行驶距离测量部13能够消除从起点C0到通过该定点部件23的测量误差。即，根据该构成，由于每当通过定点部件23时能够消除行驶距离测量部13的测量误差，因此能够提高基于行驶距离测量部13的行驶距离的测量精度。
但是，在本实施方式中，每当通过定点部件23时，调整由行驶距离测量部13测量的行驶距离的值是任意的，可以不必一定具有该功能。
[第二实施方式]
参照附图对自动行驶车辆的第二实施方式的构成进行说明。此外，在以下的各实施方式中，对于与第一实施方式共同的构成要素标注相同的符号，并适当省略说明。
图5是功能性地示出本实施方式中的自动行驶车辆1的构成的框图。本实施方式的自动行驶车辆1除了第一实施方式的构成之外，在具有视差图像作成部31这点上不同。
在本实施方式中，拍摄部3具备的图像传感器(3a、3b)在水平方向上被保持固定距离而被设置。即，左图像传感器3a和右图像传感器3b以分别平行立体的位置关系被配置。左图像传感器3a、右图像传感器3b分别以被拍摄的图像的各行的位置一致的方式、即核线一致的方式被配置。
此外，以下，将连结左图像传感器3a和右图像传感器3b的方向、即左右方向设为X轴，将与行驶路21的面相对的正交的方向、即上下方向设为Y轴。另外，将自动行驶车辆1的前后方向设为Z轴。
在第一实施方式中，如上述那样，在作成轨迹关联信息时，自动行驶车辆1预先在行驶路21上行驶，并且拍摄部3以预定的帧速率连续地拍摄自动行驶车辆1的前方。此时，被拍摄的各图像、更详细地由左图像传感器3a和右图像传感器3b的每个拍摄的各图像暂时被保管在未图示的缓存中。该被保管的图像可以适当地修正镜头歪斜、焦点距离的偏差等。
视差图像作成部31基于该被保管的图像数据作成视差图像。对于作成视差图像的方法的一例进行说明。将从左图像传感器3a得到的图像数据设为基准图像，将从右图像传感器3b得到的图像数据设为参照图像。并且，将基准图像的一个像素作为关注像素，搜索与关注像素对应的参照图像上的像素(以下称为“对应像素”。)。
在该搜索时，能够利用立体匹配等方法。作为立体匹配存在基于区域的匹配和基于特征的匹配等。例如，在基于区域的匹配的情况下，设定以关注像素为中心的区域(以下称为“基准区域”。)。比较基准区域和参照图像，确定与基准区域最类似的参照图像上的区域。并且，将位于被确定的参照图像上的区域的中心的像素确定为对应像素。
当搜索对应像素时，计算基准图像上的关注像素和参照图像上的对应像素的横向(X轴方向)的偏移量。该偏移量相当于关注像素中的视差。
在关于一个像素求出视差后，接着对基准图像上的其他的像素也同样变更设定为关注像素，重复同样的处理。由此，对于其他的像素也求出视差。通过将求出的视差与各像素对应，能够作成视差图像。所作成的视差图像被存储在存储部17中。图6示出视差图像的一例。
图6示出行驶路21上的某地点Ci的视差图像50。图6所示的视差图像50由示出七个种类的视差值(d1～d7)的各区域构成。各视差值d1～d7的关系是d1＞d2＞d3＞d4＞d5＞d6＞d7。
在第一实施方式中，如上所述，轨迹导出部19作成遍布整个行驶路21的自动行驶车辆1的行驶轨迹，并使其存储在存储部17中。在本实施方式的自动行驶车辆1中，行驶区域估计部15从存储部17读出与作成的行驶轨迹有关的信息和视差图像，并求出视差图像上的行驶路21的区域。具体地，进行视差图像上的行驶路的X坐标和视差值的关联。例如，在图6所示的视差图像50的情况下，确定行驶路21是视差值d1中的X坐标区域X1～X10、视差值d2中的X坐标区域X2～X9、视差值d3中的X坐标区域X3～X8、视差值d4中的X坐标区域X4～X7、以及视差值d5中的X坐标区域X5～X6。
行驶区域估计部15针对存储在存储部17中的各地点的视差图像同样确定视差图像上的行驶路21的区域。并且，确定行驶路21上的各地点中的视差图像上的行驶路21的区域的信息被追加到轨迹关联信息并存储到存储部17。
根据本实施方式的构成，能够将自动行驶车辆1在行驶路21上行驶时通过的轨迹的信息以附加到视差图像上的状态下存储在存储部17中。因此，根据本实施方式的自动行驶车辆1，除了在第一实施方式中上述的功能之外，能够附加以下功能：例如通过核对在行驶中由视差图像作成部31作成的视差图像和被存储部17存储的轨迹关联信息，快速地检测出自动行驶车辆1脱离行驶路21。
[第三实施方式]
参照附图，对自动行驶车辆的第三实施方式的构成进行说明。图7是功能性地示出本实施方式中的自动行驶车辆1的构成的框图。本实施方式的自动行驶车辆1除了第二实施方式的构成之外，在具有障碍物检测部33以及判断部35上不同。
自动行驶车辆1在行驶路21上行驶的过程中，拍摄部3根据预定的定时拍摄前方，视差图像作成部31基于该拍摄数据作成视差图像并输出给障碍物检测部33。障碍物检测部33判断在发送来的视差图像上是否存在障碍物，并在存在障碍物的情况下，提取出该障碍物的视差图像上的区域。作为一例，障碍物检测部33在视差图像中检测出以下区域作为障碍物：与在X方向上不同的视差值相接并且相同视差值的区域具有预先确定的值以上的Y方向的像素数的区域，换而言之，是相同视差值并具有预先确定的高度的区域。例如，在图6所示的视差图像50的情况下，障碍物检测部33检测区域51、52以及53作为障碍物。
判断部35判断被检测出的障碍物是否存在于行驶路21上。作为一例，判断部35从存储部17读出轨迹关联信息，并检测当前地点中的视差图像上的行驶路21的X坐标的区域。并且，如果从障碍物检测部33输出的、障碍物的区域的下端的X坐标值的范围被包含在行驶路21的各视差的X坐标的范围内，则判断部35判断为障碍物存在于行驶路21上。例如，在图6所示的视差图像50的情况下，判断部35判断为在行驶路21上不存在障碍物。
另一方面，关于从视差图像作成部31输出到障碍物检测部33的视差图像是图8所示的图像的情况进行讨论。假定该图8所示的视差图像50a是基于在与图6所示的视差图像50同一地点拍摄的数据作成的图像，在视差图像50a被作成的时间点在自动行驶车辆1的前方映入人物的情况。
障碍物检测部33通过与上述同样的方法根据视差图像50a的信息检测区域51、52、53以及54作为障碍物。判断部35检测区域54的下端的X坐标值的范围是X4以上X8以下的范围内、示出视差值d3的行驶路21上的区域。其结果是，判断部35在当前时间点判断为在行驶路21上存在障碍物。
判断部35当判断为障碍物存在于行驶路21上时，向自动驾驶控制部11输出该意思的信息。自动驾驶控制部11伴随于此进行自动行驶车辆1的减速或者停止控制。
根据本实施方式的自动行驶车辆1，由于预先将视差图像上的与行驶路21的区域有关的信息存储在存储部17中，因此在障碍物被检测出的情况下，能够判断出该障碍物是否存在于行驶路21上。由此，能够构成为即使是障碍物被检测出的情况下，在该障碍物不存在于行驶路21上的情况下，自动驾驶控制部11也不进行减速或停止的控制。其结果是，根据本实施方式的自动行驶车辆1，能够抑制在行驶中没有障碍的状况下的不必要的自动停止的启动。
此外，也可以是判断部35在由障碍物检测部33检测出存在障碍物之后，在判断出包围该障碍物的区域的矩形区域与行驶路21的区域重叠之后，仅针对具有与行驶路21的区域重叠的矩形区域的障碍物进行上述的判断。通过该两步判断，能够更快速地判断障碍物是否存在于行驶路上。此外，判断部35在矩形的下端的Y坐标值(高度)比预先确定的高度高的情况下，判断为是架在行驶路21的上空的桥或者树枝等树的一部分，不是障碍物，由此也能够提高障碍物判断的精度。
[其他实施方式]
以下，对其他实施方式进行说明。
<1>在上述的各实施方式中，预先在存储部17中存储的距离关联信息以及轨迹关联信息设为具有该存储部17的自动行驶车辆1自身在行驶路21上行驶来生成的信息而进行了说明。但是，存储在存储部17中的上述各信息可以为通过与具有该存储部17的自动行驶车辆1不同的、以基本相同的形状和基本相同的大小的自动行驶车辆1预先在行驶路21上行驶来生成的信息。该情况下，在第一实施方式的自动行驶车辆1中，拍摄部3以及轨迹导出部19不一定是必须的。同样地，在第二实施方式的自动行驶车辆1中，拍摄部3、轨迹导出部19以及视差图像作成部31也不一定是必须的。
<2>本申请发明以及本说明书的自动行驶车辆(automatically drivenvehicle)是能够自动行驶的车辆。自动行驶车辆是不由操作者进行转向而能够自动行驶的车辆。自动行驶车辆是不由操作者进行加速以及减速而能够自动行驶的车辆。另外，自动行驶车辆包含搭载至少一个传感器并能够根据该传感器的信号自主地行驶的自主行驶车辆(autonomously drivenvehicle)。
符号说明
1：自动行驶车辆
3：拍摄部
3a：左图像传感器
3b：右图像传感器
4：方向盘
5：右前轮
6：左前轮
7：读取部
7a：定点传感器
7b：感应线传感器
9：旋转角传感器
11：自动驾驶控制部
13：行驶距离测量部
15：行驶区域估计部
17：存储部
19：轨迹导出部
21：行驶路
23：定点部件
24：电磁感应线
31：视差图像作成部
33：障碍物检测部
35：判断部
50，50a：视差图像
51～54：视差图像上的障碍物
Claims (8)
1.一种自动行驶车辆，被构成为能够在既定行驶路上自动行驶，所述自动行驶车辆的特征在于，包括：
存储部，所述存储部存储与预先沿所述既定行驶路行驶的自动行驶车辆的行驶轨迹有关的轨迹关联信息以及与所述既定行驶路上的多个测量点的距所述既定行驶路的起点的行驶距离有关的距离关联信息；
行驶距离测量部，所述行驶距离测量部测量与从所述起点到当前地点的行驶距离有关的信息；以及
行驶区域估计部，所述行驶区域估计部对由所述行驶距离测量部测量出的与行驶距离有关的信息和从所述存储部读出的所述距离关联信息进行核对来把握所述当前地点的位置，并且基于从所述存储部读出的所述轨迹关联信息通过运算估计从所述当前地点起前方的行驶区域。
2.如权利要求1所述的自动行驶车辆，其特征在于，包括：
拍摄部，在沿所述既定行驶路行驶的过程中，所述拍摄部在所述多个测量点从所述自动行驶车辆观察拍摄预定的方向；以及
轨迹导出部，所述轨迹导出部基于由所述拍摄部拍摄的多个拍摄数据通过视觉测程法的方法导出行驶轨迹，
所述轨迹关联信息被构成为包含基于由所述轨迹导出部导出的行驶轨迹的信息。
3.如权利要求2所述的自动行驶车辆，其特征在于，
包括视差图像作成部，所述视差图像作成部根据所述拍摄数据作成视差图像，
所述行驶区域估计部包含确定与导出的行驶轨迹对应的所述视差图像上的区域的功能，
所述轨迹关联信息被构成为包含与所述多个测量点的每个的所述视差图像上的对应于所述行驶轨迹的区域相关的信息。
4.如权利要求3所述的自动行驶车辆，其特征在于，
所述轨迹关联信息被构成为包含在所述多个测量点的每个的所述视差图像上将与所述行驶轨迹对应的区域的坐标的范围按照各视差值来进行对应的信息。
5.如权利要求1至4中任一项所述的自动行驶车辆，其特征在于，包括：
障碍物检测部，所述障碍物检测部检测存在于所述自动行驶车辆的前方的障碍物；以及
判断部，所述判断部判断被检测出的所述障碍物是否存在于由所述行驶区域估计部估计出的所述行驶区域内。
6.如权利要求1至5中任一项所述的自动行驶车辆，其特征在于，
所述自动行驶车辆能够在埋入到所述既定行驶路的电磁感应线上自动行驶。
7.如权利要求1至6中任一项所述的自动行驶车辆，其特征在于，
所述多个测量点包含被埋入到所述既定行驶路的、被搭载于所述自动行驶车辆的传感器能够读取的定点部件的设置位置。
8.如权利要求1至7中任一项所述的自动行驶车辆，其特征在于，
所述自动行驶车辆是高尔夫球车。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |