CN107076564B - 行驶路径运算装置 - Google Patents

Abstract

一种行驶路径运算装置，具备：运算本车辆到达目的地为止的行驶路径的行驶路径运算单元、取得对本车辆识别地面物体造成影响的对象物的信息作为对象物信息的信息取得单元、将本车辆的动作决定时为了本车辆识别地面物体所必要的、从本车辆至地面物体的距离作为识别必要距离进行测量的距离测量单元、基于对象物信息及识别必要距离判断识别地面物体的困难性的判断单元，行驶路径运算单元在避开了由判断单元判断为地面物体的识别困难的部位的基础上，运算行驶路径。

Description

行驶路径运算装置

技术领域

本发明涉及运算行驶路径的行驶路径运算装置。

背景技术

目前，已知有一种路径引导装置，其反映车辆不能顺畅地通过十字路口内而可能会孤立的孤立十字路口，对直至所指定的目的地为止的路径进行引导。例如，在专利文献1中，对于存在于十字路口的退出方向的铁道口、道路的车道减少部分等主要地面物体的每一地面物体准备赋予十字路口成为孤立十字路口的风险评分的风险值矩阵。路径引导装置相对于从出发地至目的地的路径探索结果，参照风险值矩阵对该路径上的每一个十字路口求出风险值评分，将风险值评分超过规定阈值的十字路口作为孤立十字路口进行提取。而且，路径引导装置探索避开孤立十字路口的路径并进行引导。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：(日本)特开2012－247315号公报

发明所要解决的课题

但是，辅助驾驶车辆或自动驾驶车辆在识别了信号机等后，进行决定车辆的动作的动作决定，并行驶。在这种进行动作决定的车辆中，为了适当地行驶而需要对动作决定收集必要的信息。

但是，上述专利文献1的技术中，将车辆在十字路口是否可能孤立设为风险度的指标。因此，即使在某十字路口的风险度较低的情况下，也存在如下问题，即，由于该十字路口的道路形状、信号机的位置等主要原因，进行动作决定的车辆不能识别信号机等而不能适当地行驶。

发明内容

本发明所要解决的课题在于，提供一种行驶路径运算装置，其相对于根据动作决定进行行驶的车辆，能运算容易识别地面物体的行驶路径。

用于解决课题的方案

本发明通过如下解决上述课题，即取得对本车辆识别地面物体产生影响的对象物的信息作为对象物信息，并测量为了识别该地面物体所必要的从本车辆到地面物体的识别必要距离，基于该对象物信息及该识别必要距离，判断识别该地面物体的困难性，并在避开判断为该地面物体的识别困难的部位的基础上运算行驶路径。

发明效果

根据本发明，在直至到达目的地的行驶路径上，把握了为了进行动作决定所必要的识别地面物体的困难性，因此，可以运算对车辆来说容易识别地面物体的行驶路径。

附图说明

图1是本实施方式的行驶路径运算装置的块图；

图2是表示行驶路径运算装置的控制流程的流程图；

图3A是表示道路设计布局的一例的图；

图3B是表示道路设计布局的一例的图；

图3C是表示道路设计布局的一例的图；

图4是本发明的另一实施方式的行驶路径运算装置的块图；

图5是表示行驶路径运算装置的控制流程的流程图；

图6A是表示道路设计布局的一例的图；

图6B是表示道路设计布局的一例的图；

图6C是表示道路设计布局的一例的图；

图7A是表示道路设计布局的一例的图；

图7B是表示道路设计布局的一例的图；

图8是表示本发明的另一实施方式的行驶路径运算装置的控制流程的流程图；

图9A是表示道路设计布局的一例的图；

图9B是表示道路设计布局的一例的图。

具体实施方式

以下，基于附图说明本发明的实施方式。

(第一实施方式)

图1是本发明实施方式的行驶路径运算装置的块图。本实施方式的行驶路径运算装置是搭载于车辆，用于运算车辆自动驾驶时的行驶路径的装置。

行驶路径运算装置具备：存储各种程序的ROM(Read Only Memory)、执行存储于该ROM的程序的作为动作电路的CPU(Central Processing Unit)、作为可访问的存储装置起作用的RAM(Random Access Memory)。

行驶路径运算装置具备驾驶控制部10、数据库11及传感器12。数据库11存储地图数据、地面物体的信息、道路的信息等。地图数据是链路数据和节点数据等。地面物体的信息是例如信号机的信息、铁道口的信息、交通标志的信息等。道路形状的信息是十字路口的信息、道路的合并部分的信息、道路的分流部分的道路形状的信息等。传感器12是用于检测本车辆周围的拍摄装置。此外，检测本车辆周围的装置不限于摄像机，也可以使用毫米波、雷达等。

驾驶控制部10基于传感器12所包含的摄像机的拍摄图像、未图示的雷达等的检测值控制本车辆的自动驾驶。驾驶控制部10使用传感器12等，识别为了决定本车辆的动作所必要的地面物体。通过车辆识别行驶路径的信号机、交通标志、铁道口等的地面物体而进行自动驾驶中的动作决定。驾驶控制部10基于该地面物体特定进行本车辆动作的目标点。例如，作为动作决定，在车辆进行右拐的情况下，右拐的十字路口的场所成为目标点。而且，驾驶控制部10在该目标点进行决定的动作。由此，本车辆以自动驾驶进行行驶。

作为一例，对车辆在存在于本车辆前方的十字路口行驶时的自动驾驶进行说明。将地面物体作为设置于十字路口的信号机，将与信号机的显示相对应的本车辆的动作作为车辆的举动。在信号机为红色或黄色的情况下，本车辆的动作是在十字路口的停止线停止车辆的动作。另一方面，在信号机为蓝色的情况下，本车辆的动作成为以规定的速度通过十字路口的动作。即，信号机及十字路口是成为使本车辆的举动变化的原因的地面物体。驾驶控制部10对十字路口设定进行动作决定的目标点。驾驶控制部10在车辆进入十字路口之前，从相对于十字路口离开规定的距离的场所识别信号机。信号机根据摄像机的拍摄图像进行检测。而且，驾驶控制部10靠近十字路口时，识别信号机，并根据信号机显示的颜色决定动作。而且，驾驶控制部10根据决定的动作使车辆行驶。由此，进行车辆的自动驾驶。驾驶控制部10在行驶路径上 的行驶中反复进行上述那样的自动驾驶控制。此外，上述的自动驾驶的控制只不过是一例，也可以是其它控制方法。

行驶路径运算装置具有车辆信息检测部1、行驶路径运算部2、信息取得部3、距离测量部4、车速推定部5及识别判断部6作为在进行上述那种车辆的自动驾驶时用于运算适合于自动驾驶的行驶路径的功能块。另外，识别判断部6具有避让部位设定部7。

车辆信息检测部1检测本车辆的车辆信息。车辆信息包含本车辆的位置信息等。车辆信息检测部1具有GPS等功能。

行驶路径运算部2从车辆信息检测部1取得车辆信息，并参照地图数据运算本车辆从当前地至目的地的行驶路径。目的地例如由用户输入，地图数据存储于数据库11。由此，行驶路径运算部2基于车辆信息运算行驶路径。

在通过避让部位设定部7设定了避让部位的情况下，行驶路径运算部2以避开避让部位的方式运算行驶路径。

信息取得部3从行驶路径运算部2取得行驶路径。另外，信息取得部3从数据库11取得在行驶路径上对本车辆识别地面物体产生影响的对象物的信息。对象物的信息(以下，均称为对象物信息)是用于特定本车辆识别地面物体时的困难性的信息，例如是道路形状的信息或地面物体的信息。对象物的信息也可以是地面物体本身的信息，也可以是存在于地面物体周围且与本车辆识别地面物体时相关的地面物体或道路等的信息。道路形状的信息不限于道路形状，也可以是表示道路构造(立体性的交叉等)的信息。例如以道路形状、道路大小、车道数量等表示十字路口、弯道、坡度等。

地面物体的信息是与地面物体相关的信息，是显示使车辆行驶时驾驶员应遵循的交通规则的地面物体。

由信息取得部3取得的道路信息不限于行驶路径上的道路信息，还包含与行驶路径上的道路连接的道路信息。例如，在行驶路径上存在信号机的情况下，不限于车辆的行驶预定的道路，还包含设置有该信号机的十字路口及与该十字路口连接的道路的道路信息。

距离测量部4测量识别必要距离。识别必要距离是为了车辆识别地面物体所必要的距离，是从识别的地面物体的位置到本车辆的距离。

识别判断部5基于由信息取得部3取得的对象物信息及由距离测量部4测量的识别必要距离，判断识别地面物体的困难性。成为困难性的判断对象 的地面物体是在进行驾驶控制部10的自动驾驶时本车辆必须识别的地面物体。

本实施方式中，当设定目的地时，运算直至目的地的多个行驶路径。而且，为了运算适合于自动驾驶的行驶路径，利用识别判断部5判断行驶路径中的识别地面物体的困难性。本车辆在地面物体的识别困难的行驶路径上行驶的情况下，驾驶控制部10利用传感器12不能识别自动驾驶所必要的地面物体，可能不能正常地进行自动驾驶。因此，识别判断部5在行驶路径上判断识别地面物体的困难性的同时，设定行驶路径上的避让部位。

识别度运算部6基于对象物信息及识别必要距离，运算地面物体的识别度。识别度是本车辆进行的地面物体的识别容易度的指标。识别度根据从车辆到地面物体的距离或从车辆到地面物体的方向决定。对于某个地面物体，识别度越高，车辆就越容易识别该地面物体。即，本实施方式中，使用定义识别的容易度的识别标准度来计算出识别地面物体的困难性，因此，在本车辆的举动变化的行驶情形中，能够把握识别容易的地面物体或识别困难的地面物体。

识别度运算部6使用道路形状的信息及地面物体的信息，特定地面物体相对于本车辆位置的位置。识别度运算部6将本车辆的位置与地面物体的位置的位置关系和识别必要距离进行比较。而且，识别度运算部6根据距离的比较结果和地面物体相对于本车辆的方向，把握地面物体的位置相对于识别必要距离离开多少，由此，运算该地面物体的识别度。另外，识别度运算部6对在行驶路径上进行自动驾驶时所必要的每个地面物体运算识别度。此外，识别度的具体的运算方法进行后述。

避让部位设定部7将应从本车辆行驶的路径避让的场所设定为避让部位。识别度根据地面物体的位置及道路形状决定，因此，识别度在每个地面物体中为不同的值。而且，避让部位设定部7将识别度较低的地面物体的场所设定为避让部位。在识别度较低的情况下，车辆接近该场所时，车辆不能识别地面物体，有时不能执行驾驶控制部10进行的自动驾驶。因此，避让部位设定部7将这种识别度较低的场所设定为设定行驶路径时的避让部位。

运算行驶路径时，在设定有避让部位的情况下，行驶路径运算部2在避开避让部位的基础上运算至目标地点的行驶路径。驾驶控制部10基于避开避让部位而运算的行驶路径，控制车辆的驾驶。

接着，举出具体例说明行驶路径运算装置的控制。图2是表示行驶路径运算装置的控制流程的流程图。图2所示的流程图是在执行自动驾驶控制之前，由用户等输入目的地时进行的流程。而且，作为具体例，假定从车辆的当前位置朝向目的地为止，在行驶路径上存在多个带信号机的十字路口的情况。此外，以下中，为了容易说明，作为地面物体，可举出信号机，但地面物体不仅限于信号机，例如也可以是道路标志等其它地面物体。

在步骤S1，车辆信息检测部1检测车辆的位置作为本车辆的当前的车辆信息。车辆的位置通过GPS(Global Positioning System)、陀螺仪传感器、车速传感器等的组合进行检测。车辆的位置不限于停止的车辆的当前地，也可以是行驶中的车辆的当前地。

在步骤S2，行驶路径运算部2基于车辆的当前地，运算直至目的地的行驶路径。行驶路径是本车辆从此进行行驶的路径。行驶路径的运算使用汽车导航系统。行驶路径的运算不需要求出至应该行驶的车道，也可以是在路径上直行、或在十字路口直行、右转、左转的程度。

步骤S3中，信息取得部3从数据库11取得对象物信息。步骤S4中，识别判断部5根据对象物信息特定行驶路径中与交通规则相关的地面物体。特定的地面物体是本车辆在行驶路径上行驶方面必须遵循的物体。在行驶路径上具有多个信号机的情况下，识别判断部5特定各地点的信号机。识别判断部5在行驶路径上的所有的十字路口特定信号机。

步骤S5中，识别判断部5根据特定的地面物体的位置和对象物信息中所含的道路形状的信息特定设计布局。设计布局表示道路形状和道路与地面物体的位置关系。例如，作为道路形状，在具有十字路口的情况下，表示十字路口的形状和设于十字路口的信号机的位置的关系根据设计布局来表示。

使用图3A～图3C，说明3个模式的设计布局中、行驶路径上的道路和地面物体的位置关系。图3A～图3C是以分别不同的3个模式表示设置有信号机的十字路口的图。图3A～图3C所示的箭头表示本车辆的行驶路径。

识别判断部5特定信号机101作为与交通规则相关的地面物体。识别判断部5特定设置有信号机101的道路的形状。而且，识别判断部5在以特定的道路形状表示的道路的设计布局上，把握本车辆的行驶路径和信号机101的位置。例如图3A的例子中，识别判断部5在本车辆的行驶路径上特定将信号机101设于车辆的直线前进方向且十字路口的里侧。另外，识别判断部5 还特定十字路口的大小。

此外，图3A的例子中，在本车辆进行自动驾驶的情况下，本车辆在行驶路径上行驶中，本车辆处于与信号机101相距识别必要距离的位置时，驾驶控制部10使用传感器12等识别信号机101。信号机101的显示为红色时，驾驶控制部10以车辆停止在十字路口的停止线或前方车辆的后方的方式控制车辆。这种自动驾驶控制的例子中，用于决定本车辆的动作所必要的地面物体成为信号机101。另外，动作决定表示根据红色信号使车辆停车的动作。

图3B的例子中，识别判断部5特定将信号机102设于本车辆的行驶车道的相反侧的车道。另外，识别判断部5还特定十字路口的大小。图3C的例子中，识别判断部5特定将信号机103设于车辆的直线前进方向且十字路口的里侧、及将信号机104设于本车辆的行驶车道的相反侧的车道。另外，作为十字路口的大小，识别判断部5特定比图3A及图3B所示的十字路口大。此外，信号机的特定中也可以包含设置信号机的朝向(纵方向或横方向)。

步骤S6中，距离测量部4测量识别必要距离。识别必要距离是在自动驾驶中识别地面物体并进行动作决定时，为了识别地面物体所必要的从地面物体位置到本车辆的距离。地面物体由识别判断部5特定，因此，距离测量部4从识别判断部5取得行驶路径上的地面物体的位置。例如图3A的例子中，利用驾驶控制部10在行驶路径上可识别信号机101的距离成为识别必要距离，相对于信号机101的十字路口规定的距离、距跟前的距离成为识别必要距离。规定的距离也可以预先决定，或也可以根据车辆的制动距离决定。即，识别必要距离是以距离表示在进行动作决定时，驾驶控制部10为了识别信号机101所必要的条件的距离。

此外，识别必要距离也可以根据设计布局上的地面物体的位置进行变更。例如，在某个十字路口，在将信号机设定于行驶路径上且十字路口的跟前的情况下，假定使车辆在停止线上停车的自动驾驶。在该情况下，停止线的位置和信号机的位置处于较近的位置，因此，只要识别必要距离可确保至少车辆的制动距离量，则车辆可以识别信号机，同时在停止线上停车。

另一方面，在信号机设定于行驶路径上且十字路口的里侧的情况下(参照图3C)，假定使车辆在停止线上停车的自动驾驶。在该情况下，在行驶路径上，比停止线更远地设定信号机。因此，识别必要距离成为车辆的制动距离加上从停止线到信号机的距离的距离。

步骤S7中，识别度运算部6基于设计布局和识别必要距离，运算识别度。图3A的例子中，本车辆行驶在距十字路口的位置识别必要距离量、跟前的位置的情况下，信号机101位于行驶路径上且车辆的正面。另外，十字路口的大小比图3C的十字路口小。传感器12可以在摄像机的正面且距传感器12较近的位置捕捉信号机101。因此，图3A的设计布局中，对驾驶控制部10来说，信号机101成为容易识别的地面物体，信号机101的识别度变高。

图3B的例子中，信号机102在从本车辆观察时位于前方的右方向。而且，传感器12的摄像机以车辆的行进方向为光轴，由摄像机检测的信号机102的辉度变低。传感器12不能在摄像机的正面捕捉信号机102。因此，图3B的设计布局中，对驾驶控制部10来说，信号机101成为最难识别的地面物体，信号机102的识别度最低。

图3C的例子中，信号机103处于与图3B所示的信号机102一样的位置，因此，对驾驶控制部10来说，信号机103成为难以识别的地面物体。另一方面，信号机104位于与图3A所示的信号机101一样的位置，且位于车辆的正面。但是，图3C的十字路口比图3A的十字路口大，因此，从本车辆到信号机104的距离比从本车辆到信号机101的距离长。因此，图3C的设计布局中，对驾驶控制部10来说，信号机104为比图3A的信号机101难以识别的地面物体，但成为比图3B的信号机102容易识别的地面物体。另外，驾驶控制部10通过对信号机104的信息添加信号机103的信息，也可以提高信号机状态的识别度。因此，信号机103、104在十字路口的识别度比图3A的信号机101的识别度低，比图3B的信号机102的识别度高。即，图3A～图3C所示的十字路口的例子中，识别度成为图3A＞图3C＞图3B的顺序。

这样，识别度运算部6在行驶路径上与地面物体相距识别必要距离量的位置由驾驶控制部10识别到地面物体时，将设计布局上的地面物体的位置所引起的识别容易度作为识别度进行运算。识别度运算部6对行驶路径上的每个地面物体运算识别度。

此外，在行驶路径上具有多个驾驶员应遵循的地面物体的情况下，首先，着眼于最靠近本车辆的地面物体，进行步骤S5～S7的控制流程，并着眼于其次靠近本车辆的地面物体，进行步骤S5～S7的控制流程。由此，对于在本车辆从此开始行驶的行驶路径上存在的所有的地面物体，进行步骤S5～S7的控制流程。

步骤S8中，识别判断部5比较阈值和识别度。阈值根据检测地面物体时的传感器12的检测范围等预先设定。图3A～图3C的例子中，阈值设定成图3C所示的信号机103、104的识别度和图3B所示的信号机102的识别度之间的值。

在识别度比阈值小的情况下，步骤S9中，识别判断部5对于判断对象的地面物体，判定为地面物体的识别困难。另一方面，在识别度为阈值以上的情况下，步骤S10中，识别判断部5对于判断对象的地面物体判定为可识别地面物体。由此，识别判断部5判断识别地面物体的困难性。另外，识别判断部5通过对行驶路径上的所有的地面物体执行步骤S8～S10的控制流程，对每个地面物体判断识别的困难性。

步骤S11中，避让部位设定部7将识别度比阈值小的、地面物体的识别困难的部位特定为避让部位。图3A～图3C的例子中，图3A及图3C所示的十字路口未设定成避让部位，但图3B所示的十字路口设定为避让部位。即，图3B所示的十字路口中，在设计布局上，信号机102向与车辆的行进方向垂直的方向偏离，对驾驶控制部10来说，信号机102作为难以识别的部位进行运算，因此，图3B所示的十字路口设定为避让部位。

在步骤S12，行驶路径运算部2在避开避让部位的基础上，运算从车辆的当前地至目标地点的行驶路径。作为行驶路径的运算方法，考虑使用基于迪杰斯特拉算法等图搜索理论的方法。另外，行驶路径运算部2也可以通过相对于与避让部位(节点)连接的链接(link)实施比其它链接大的加权，运算不能通过有加权的链接的行驶路径。而且，行驶路径运算部2的运算结果被输出到驾驶控制部10。然后，图2所示的控制流程结束。

这样，本实施方式中，在本车辆的行驶预定的路径上存在必须通过的带信号的十字路口的情况下，在本车辆实际靠近十字路口之前，基于带信号机的十字路口的设计布局判断识别信号机的困难性，因此，可判断是应通过还是应避让该带信号机的十字路口。而且，辅助驾驶车辆或自动驾驶车辆容易进行地面物体的识别，可以运算可行驶的行驶路径。

如上述，本实施方式中，将影响本车辆对地面物体的识别的对象物的信息作为对象物信息取得，并测量为了识别该地面物体所必要的从本车辆到地面物体的识别必要距离。另外，基于对象物信息及该识别必要距离，判断识别地面物体的困难性，并在避开判断为该地面物体的识别困难的部位的基础 上运算行驶路径。由此，根据进行动作决定时所必要的地面物体的识别容易度，运算本车辆到达目的地为止的行驶路径，因此，辅助驾驶车辆或自动驾驶车辆可以运算可行驶的路径和行驶困难的路径，并运算对车辆来说容易识别地面物体的路径。

另外，本实施方式中，基于道路形状的信息及地面物体的位置信息特定设计布局上的地面物体的位置，并基于该位置及必要识别距离判断识别地面物体的困难性。由此，根据行驶路径上的道路的设计布局与地面物体的位置关系，可以运算地面物体的识别度，因此，可以运算具有对车辆来说容易识别地面物体的设计布局的行驶路径。

另外，本实施方式中，特定具有成为本车辆的举动变化的原因的道路形状的地点或具有成为本车辆的举动变化的原因的上述地面物体的地点，并判断这些地点的识别地面物体的困难性。由此，判断可成为使本车辆举动变化的原因的道路的形状或地面物体的有无，因此，在路径运算后，可以在车辆侧把握在本车辆行驶的预定的路径上存在哪种行驶情形。

另外，本实施方式中，特定显示交通规则的地面物体，并判断识别该地面物体的困难性。由此，在路径运算后，可以在车辆侧把握在本车辆行驶的预定的路径上存在哪种行驶情形。

另外，本实施方式中，通过根据传感器12的检测范围设定判断困难性时的阈值，基于传感器12的检测范围判断识别地面物体的困难性。由此，基于摄像机或激光等的搭载于本车辆的传感器的检测范围，判断识别地面物体的困难性，因此，可以把握在本车辆可识别的范围内存在的地面物体。

此外，本实施方式中，基于设计布局上的信号机的位置，运算信号机的识别度，但成为识别度的运算对象的地面物体也可以是信号机以外的地面物体。例如，在将地面物体设为铁道口的情况下，识别判断部5在基于对象物信息，特定朝向该铁道口的道路形状的基础上，特定该道路上的铁道口的位置。识别判断部5根据相对于本车辆的铁道口位置或铁道口方向，运算该铁道口的识别度。而且，识别判断部5通过比较识别度和阈值，判断识别铁道口的困难性。

此外，作为本发明的变形例，识别度运算部6在存在于行驶路径上的多个地面物体的各部位，对多个行驶路径的每一个运算识别度，并对多个行驶路径的每一个运算识别度的总和。而且，行驶路径运算部2将多个行驶路径 中、总和最高的行驶路径作为本车辆行驶的行驶路径进行运算。由此，可运算多个行驶路径中、本车辆容易识别的行驶路径，因此，可以计算例如不常发生右拐左拐那样的、更自然的行驶路径。此外，识别度运算部6也可以对每个行驶路径运算识别度比规定值高的识别度的数量来代替识别度的总和，行驶路径运算部2将该识别度的数最多的行驶路径作为本车辆行驶的行驶路径进行运算。

另外，作为本发明的变形例，识别判断部5根据道路的设计布局，将本车辆的举动与其他车辆的举动干涉的地点特定为用于判断地面物体的困难性的地点。而且，识别度运算部6运算该地点的地面物体的识别度，由此，识别判断部5判断该地点的地面物体的困难性。本车辆的举动与其他车辆的举动干涉的地点不限于十字路口，例如为合流地点或分流地点。由此，可以把握本车辆举动变化的行驶情形。

此外，上述中，以将行驶路径运算装置搭载于自动驾驶车辆的情况为一例进行了说明，但行驶路径运算装置不限于自动驾驶车辆，也可以搭载于辅助驾驶车辆。辅助驾驶车辆是辅助驾驶员对车辆的驾驶、例如辅助变更车道时的驾驶的车辆。而且，在辅助驾驶车辆使用摄像机等传感器辅助车道变更的情况下，在识别了车道变更的场所之后，来辅助驾驶。行驶路径运算装置运算容易识别该车道变更的场所的行驶路径。而且，辅助驾驶车辆基于运算出的该行驶路径来辅助驾驶。

此外，行驶路径运算装置不限于车辆的行驶中，也可以在车辆的停车中进行行驶路径的运算。

上述的行驶路径运算部2相当于本发明的“行驶路径运算单元”，信息取得部3相当于本发明的“信息取得单元”，距离测量部4相当于本发明的“距离测量单元”，识别判断部5相当于本发明的“判断单元”，传感器12相当于本发明的“地面物体检测单元”，识别度运算部6相当于本发明的“识别度运算单元”。

(第二实施方式)

图4是发明的另一实施方式的行驶路径运算装置的块图。本例中，相对于上述的第一实施方式，具有车速推定部8的点、和距离测量部4及识别判断部5的控制的一部分不同。除此以外的构成与上述的第一实施方式相同，并引用其记载。

本实施方式的行驶路径运算装置除了车辆信息检测部1等的构成以外，还具有车速推定部8。车速推定部8在行驶路径上推定朝向地面物体时的本车辆的车速。

接着，举出具体例说明行驶路径运算装置的控制。图5是表示行驶路径运算装置的控制流程的流程图。

步骤S21～步骤S24的控制流程与第一实施方式的步骤S1～步骤S4的控制流程一样。步骤S25的控制流程也与第一实施方式的步骤S5的控制流程一样，但具体例不同。

使用图6A～图6C，在3个模式的设计布局中，说明行驶路径上的道路与地面物体的位置关系。图6A～图6C是以分别不同的3个模式表示设置信号机的十字路口的图。

例如，图6A的例子中，识别判断部5在本车辆的行驶路径上特定存在十字路口以及该十字路口跟前的道路成弯道。另外，识别判断部5在十字路口特定两个信号机101、102的位置。十字路口跟前的弯道相对于本车辆行进的方向向右侧拐弯。信号机101设置于本车辆的行驶车道的相反侧的车道上。信号机102设置于十字路口的里侧且与本车辆的行驶车道相同的车道上。

图6B的例子中，与图6A一样，识别判断部5特定十字路口及该十字路口跟前的弯道，并特定信号机103的位置。信号机103在与本车辆的行驶车道相同的车道上设置于十字路口的跟前。

图6C的例子中，与图6A一样，识别判断部5特定十字路口及该十字路口跟前的弯道，并特定信号机101、102的位置和标志201。图6C所示的信号机101、102的位置与图6A一样。标志201设置于本车辆和信号机101之间。

步骤S26中，车速推定部8特定本车辆朝向由识别判断部5特定的地面物体时的车速。数据库11中存储有各道路的法定速度作为地图数据。因此，车速推定部8根据地面物体的位置和行驶路径上的道路，将朝向地面物体时行驶的道路的法定速度推定为本车辆的车速。

此外，车速推定部8未必限于法定速度，也可以将比法定速度低的车速推定为本车辆的车速。在十字路口行驶时，车辆未必可以以法定速度行驶。例如，在十字路口进行右拐时，本车辆不能以法定速度拐弯。另外，道路交通法中，在十字路口进行右拐或左拐时，规定车辆以随时可停车的速度行驶。 因此，在预定右拐的十字路口，大多情况下不以法定速度进行行驶。在这种情况下，车速推定部8将比法定速度低的速度推定为本车辆的车速。

另外，车速推定部8在将比法定速度低的速度推定为本车辆的车速的情况下，也可以在成为车速的推定对象的道路上，基于过去行驶时的车速推定车速。

步骤S27中，距离测量部4基于由车速推定部8推定的车速，测量识别必要距离。

在此，对车辆的举动(动作)和识别必要距离的关系进行说明。例如，对于朝向十字路口的车辆的举动，车辆的举动条件变得严格的情况例如是必须突然增大制动器的踏入量的情况、或必须突然增大方向盘的转向角的情况。例如，在要直行通过十字路口时，在信号成为红色信号的情况下，车辆的举动条件变得严格。

本车辆在十字路口跟前的某部位行驶，通过将朝向十字路口时的速度设为v[km/h]，使用一定减速度(0.15G)减速，将从进行动作决定的部位至到达十字路口的停止线的时间设为t。为了在停止线停止，进行动作决定的部位是进行制动器的踏入开始的部位。此外，为了便于说明，本车辆的停车位置被设为与信号机的位置相同的位置。

从进行动作决定的部位至十字路口的停止线的距离(d[m])由式(1)表示。

另外，在朝向十字路口时的速度(v)和时间(t)之间，式(2)的关系成立。

而且，根据式(1)及式(2)，距离(d)由式(3)表示。

例如，通过将法定速度设为60[km/h]，在式(3)中代入v＝60[km/h]，d＝94.48[m]。作为车辆的举动，在朝向十字路口以车速(v＝60[km/h])行驶的情况下，制动距离成为94.48[m]。而且，在自动驾驶时，为了在这样的车辆的举动下，车辆在停止线停止，不仅要确保制动距离，而且需要本 车辆识别信号机。即，式(3)表示的制动距离相当于识别必要距离，距离测量部4使用上述的运算式，可根据车速测量识别必要距离。

步骤S28中，识别判断部5判断位于地面物体周边的障碍物的有无。地面物体的周围是相对于地面物体的位置离开识别必要距离量的范围内，且本车辆和地面物体之间的范围。换而言之，识别判断部5在本车辆识别地面物体时，判断是否具有遮挡地面物体的障碍物。图6C的例子中，在信号机101和本车辆之间存在标志201。在这种情况下，驾驶控制部10中，即使使用传感器12拍摄本车辆的行进方向，信号机101也被标志201遮挡而不能检测。因此，图6C的例子中，识别判断部5判断为在地面物体周边存在障碍物。

步骤S29中，识别判断部5相对本车辆的位置设定地面物体的检测范围。本车辆的位置是相对于成为识别对象的地面物体离开识别必要距离量的位置。

例如，作为用于识别地面物体的传感器，除了传感器12以外，还在本车辆上设置有毫米波、雷达、激光等多个传感器，将彼此的传感器设定为相互补充检测范围。在此，作为传感器性能的典型值(标称值)，传感器的检测范围(检测距离)，以毫米波计为200米，以雷达计为数百米，以激光计为100米，以摄像机计为数十米。

传感器的检测范围不仅通过距离来规定，还通过角度规定。在毫米波中，检测范围为较窄角，但摄像机通过镜头的广角而可缩窄或扩展地选择检测范围。

在以通过由多个传感器覆盖相同的范围来降低识别错误的方式配置了各传感器的情况下，可以将这些传感器的最大检测范围作为传感器的检测范围，也可以将最小检测范围作为传感器的检测范围。

以下，为了使说明容易，将传感器12的摄像机的拍摄范围作为传感器的检测范围(例如设为50米)进行说明。图7A及图7B是表示与图6A一样的设计布局的图。另外，图7A是用于说明传感器12中使用了窄角透镜时的检测范围的图，图7B是用于说明传感器12中使用了广角透镜时的检测范围的图。图7A及图7B中，X表示检测范围。

图7A的例子中，信号机101、102不存在于检测范围内，因此，本车辆不能识别信号机101、102。图7B的例子中，信号机101存在于检测范围，因此，本车辆可识别信号机101。

步骤S30中，识别度运算部6基于设计布局、识别必要距离、障碍物的有无、传感器12的检测范围，运算地面物体的识别度。以设计布局表示的信息中不仅包含设置信号机的十字路口的道路形状，而且还包含十字路口跟前的道路的曲率。道路的曲率的信息作为道路信息存储于数据库11中。例如，如图6A，在十字路口的跟前道路拐弯时，从图6A所示的本车辆的位置，不能在正对面(沿着图6A的虚线L的方向)识别信号机。在正对面要识别信号机，如果本车辆从图6A所示的位置行驶，且本车辆未进入直线的道路，则本车辆不能在正对面识别信号机。因此，要在正对面识别信号机，本车辆必须接近十字路口进行识别。即，在图6A所示那样的十字路口跟前的道路成为保持一定曲率的弯道，且信号机101从本车辆正对面的方向离开的情况下，识别度变低。

另一方面，如图6B所示，即使在十字路口跟前的道路拐弯的情况下，在信号机103的位置比图6A所示的信号机101的位置更接近本车辆正对面的方向(虚线L)时，信号机103比信号机101更容易识别。因此，识别度运算部6以比信号机101的识别度高的方式运算信号机103的识别度。

此外，设计布局的信息中，不仅限于道路的曲率，也可以包含道路坡度的信息。例如，在本车辆朝向带信号机的十字路口时，在十字路口跟前的道路成坡道的情况下，与十字路口跟前的道路成平坦的情况相比，本车辆难以识别信号机。而且，识别度运算部6基于道路的坡度运算识别度。例如，识别度运算部6以道路坡度越大，识别度越小的方式，运算识别度。

另外，识别度运算部6在成为运算对象的地面物体的周边具有障碍物的情况下，以识别度比没有障碍物的情况低的方式进行运算。例如，在比较图6A和图6C的情况下，图6C所示的情况中，存在遮挡信号机101的标志201。因此，识别度运算部6以使图6C所示的情况的识别度比图6A所示的情况的识别度低的方式进行运算。

此外，障碍物不限于标志201，例如也可以是建筑物或树木。建筑物或树木的信息只要作为地图数据存储于数据库11中即可。

进而，识别度运算部6基于传感器12的检测范围运算地面物体的识别度。具体而言，识别度运算部6以使成为运算对象的地面物体处于检测范围内时的识别度比成为运算对象的地面物体未处于检测范围内时的识别度高的方式进行运算。例如在比较图7A和图7B的情况下，图7B所示的情况中，信号 机101位于传感器12的检测范围内。因此，识别度运算部6以使图7B所示的情况的识别度比图7A所示的情况的识别度高的方式进行运算。

步骤S31～步骤S35的控制流程与第一实施方式的步骤S8～步骤S12的控制流程一样。

这样，本实施方式中，在本车辆的行驶预定的路径上存在必须通过的带信号的十字路口的情况下，在本车辆实际靠近十字路口之前，判断由包含道路的曲率或坡度的道路的设计布局、障碍物的有无、及传感器12的检测范围引起的识别信号机的困难性。因此，可判断是应通过还是应避开该带信号机的十字路口。而且，可以运算辅助驾驶车辆或自动驾驶车辆容易识别地面物体、可行驶的行驶路径。

如上述，本实施方式中，推定本车辆的车速，基于推定的车速测量识别必要距离。由此，在实际在行驶路径上行驶时的车速条件下，可测量识别必要距离。

另外，本实施方式中，将法定速度作为车速进行推定，基于法定速度测量识别必要距离。由此，可以在最严格的速度条件下判断识别地面物体的困难性。

另外，本实施方式中，作为过去行驶时的车速进行推定，并基于推定的速度测量识别必要距离。由此，可以在典型性的速度条件下判断识别地面物体的困难性。

另外，本实施方式中，基于位于地面物体周边的障碍物的有无，判断地面物体的困难性。由此，可把握由于障碍物而识别困难的地面物体。

另外，本实施方式中，基于道路的曲率或道路的坡度判断识别地面物体的困难性。由此，可把握由于道路的曲率或道路的坡度而识别困难的地面物体。

此外，车速推定部8也可以根据行驶预定的日期和时、行驶时的天气条件等，选择过去行驶时的车速或法定速度的一方，并将选择的速度作为本车辆的车速进行推定。由此，对应影响车速的条件，可判断识别地面物体的困难性。

上述的车速推定部8相当于本发明的车速推定单元。

(第三实施方式)

说明发明的另一实施方式的行驶路径运算装置。本例中，相对于上述的 第一实施方式，识别判断部5的控制的一部分不同。行驶路径运算装置的构成与第二实施方式的构成一样。第三实施方式中，引用第一实施方式及第二实施方式的记载。

举出具体例说明行驶路径运算装置的控制。图8是表示行驶路径运算装置的控制流程的流程图。

步骤S41～步骤S51的控制流程与第一实施方式的步骤S1～步骤S11的控制流程一样。

步骤S52中，车速推定部8运算向步骤S51中设定的避让部位行驶时的加减速。

在此，使用图9A及图9B说明从本车辆到十字路口的距离与加减速的关系。图9A及图9B是表示带信号机的十字路口的设计布局的图，图9A和图9B中，本车辆的位置不同。此外，图9A及图9B所示的道路的设计布局与图6A一样。

例如，如图9A所示，在本车辆以60[km/h]速度在弯道行驶时，信号机101、102成为红色信号，在要以0.15G进行减速的情况下，为了使本车辆在停止线停止，需要约95[m]的制动距离。因此，为了使本车辆从以60[km/h]行驶的状态以0.15G进行减速并在停止线停车，本车辆必须在从信号机101离开制动距离(约95[m])的弯道的位置识别信号机101。

另一方面，如图9B所示，如果本车辆可以从60[km/h]减速到40[km/h]，则本车辆用于在十字路口的停止线停止的制动距离可以从95[m]缩短至42[m]。

图9A的例子中，当识别必要距离设为95[m]时，本车辆不能从弯道的位置正面捕捉信号机101、102。因此，识别度运算部6将信号机101、102的识别度设为较低的值(相当于图8的步骤S47的控制流程)。图9A的例子所示的识别度比阈值小，并将图9A所示的十字路口的场所设定为避让部位。

车速推定部8基于图9A、图9B所示那样的道路的设计布局，假定本车辆在弯道的行驶中进行减速，并运算朝向避让部位时的减速的速度。具体而言，车速推定部8推定为从60[km/h]减速到40[km/h]。

在步骤S53中，距离测量部4基于每次减速的车速，运算识别必要距离。识别必要距离是在减速到由车速推定部8推定的车速的状态下，从本车辆到地面物体的距离。地面物体是设置于在避让部位设定的场所的物体。由此， 距离测量部4基于本车辆的举动运算识别必要距离。本车辆的举动在图9B的例子中是指本车辆在十字路口跟前的弯道进行减速的情况。而且，识别度运算部6基于减速后的识别必要距离和设计布局，再次运算识别度。

图9A及图9B的例子中，图9A的识别度成为较低的值，但如图9B所示，通过降低速度，本车辆能够识别必须识别的信号机101、102，因此，识别度变高。

步骤S54中，识别判断部5比较再次运算出的识别度和阈值。而且，在识别度为阈值以上的情况下，识别判断部5判断为可以解除避让部位的设定，并进入步骤S55。而且，步骤55中，避让部位设定部7解除避让部位的设定。另一方面，在识别度比阈值低的情况下，识别判断部5判断为不能解除避让部位的设定，且避让部位设定部7不解除避让部位的设定。

步骤S56中，行驶路径运算部2在避开了避让部位的基础上运算从车辆的当前地至目标地点的行驶路径。而且，图8所示的控制流程结束。

这样，在本实施方式中，在本车辆的行驶预定的路径上存在必须通过的带信号的十字路口的情况下，可以以在本车辆到达该十字路口之前进行加减速，由此可通过该十字路口的十字路口的方式进行运算。作为其结果，可计算避让部位较少的行驶路径。

此外，本车辆的减速不限于十字路口跟前的弯道，例如在十字路口且进行右拐的情况或进行左拐的情况下，也需要暂时减速或停止。因此，通过基于这种本车辆的举动再次运算地面物体的识别度，可以将设置该地面物体的场所从避让场所排除。作为其结果，可以在自动驾驶控制中，进行右拐、左拐或减速的同时，通过这样的十字路口。

如上述，本实施方式中，基于本车辆的举动运算识别必要距离。由此，在考虑了典型性的本车辆的举动(以加减速、一定速度的行驶等)的基础上运算识别必要距离，因此，在更适合于实际的行驶情形的条件下，可运算进行动作决定时所必要的距离。

另外，本实施方式中，基于本车辆的加速或减速，判断识别地面物体的困难性。由此，在运算了因进行加减速而变化的识别度的基础上，判断是否设定为避让部位，因此，即使是在通常的行驶中作为避让部位设定那样的场所，在可以进行加减速的情况下，也能从避让部位排除。而且，可以将从避让部位排除的场所包含于行驶路径中。

符号说明

1：车辆信息检测部

2：行驶路径运算部

3：信息取得部

4：距离测量部

5：识别判断部

6：识别度运算部

7：避让部位设定部

8：车速推定部

Claims (15)

1.一种行驶路径运算装置，其特征在于，具备：

行驶路径运算单元，其运算本车辆到达目的地为止的行驶路径；

信息取得单元，其取得对所述本车辆识别地面物体产生影响的对象物的信息，并作为对象物信息；

距离测量单元，其将在所述本车辆的动作决定时为了所述本车辆识别所述地面物体所必要的、从所述本车辆至所述地面物体的距离作为识别必要距离进行测量；

判断单元，其基于所述对象物信息及所述识别必要距离，判断识别所述地面物体的困难性，

所述行驶路径运算单元在避开了由所述判断单元判断为所述地面物体的识别困难的部位的基础上，运算所述行驶路径。

2.如权利要求1所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述信息取得单元取得所述对象物信息中所包含的道路形状的信息及所述对象物信息中所包含的所述地面物体的位置信息，

所述判断单元基于所述道路形状的信息及所述地面物体的位置信息，特定道路的设计布局上的所述地面物体的位置，并基于所述位置及所述必要识别距离判断识别所述地面物体的困难性。

3.如权利要求1所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述判断单元基于所述对象物信息及所述识别必要距离，将所述地面物体的识别容易度的指标作为识别度进行运算，

在所述识别度比规定的阈值低的情况下，判断为所述地面物体的识别困难。

4.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

具备车速推定单元，该车速推定单元推定所述本车辆的车速，

所述距离测量单元基于所述车速测量所述识别必要距离。

5.如权利要求4所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述车速推定单元将所述行驶路径的法定速度推定作为所述车速。

6.如权利要求4所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述车速推定单元基于过去在所述行驶路径上的规定的道路行驶时的所述车速，推定在所述规定的道路行驶时的所述车速。

7.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述信息取得单元取得所述对象物信息中所包含的道路形状的信息及所述对象物信息中所包含的所述地面物体的信息，

所述判断单元特定具有成为所述本车辆的举动变化的原因的所述道路形状的地点或具有成为所述本车辆的举动变化的原因的所述地面物体的地点，并判断所述地点的所述困难性。

8.如权利要求7所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述判断单元将所述本车辆的举动与其他车辆的举动干涉的地点特定作为用于判断所述困难性的所述地点。

9.如权利要求7所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述判断单元将具有表示交通规则的所述地面物体的地点特定作为用于判断所述困难性的所述地点。

10.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述距离测量单元基于所述本车辆的举动测量所述识别必要距离。

11.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述判断单元基于位于所述地面物体周边的障碍物，判断识别所述地面物体的困难性。

12.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述信息取得单元取得所述对象物信息中所包含的道路形状的信息，

所述判断单元基于由所述道路形状的信息表示的道路的曲率或道路的坡度判断识别所述地面物体的困难性。

13.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

还具备地面物体检测单元，该地面物体检测单元检测所述地面物体，

所述判断单元基于所述地面物体检测单元的检测范围，判断识别所述地面物体的困难性。

14.如权利要求1～3中任一项所述的行驶路径运算装置，其特征在于，

所述判断单元基于朝向所述地面物体的所述本车辆的加速或减速，判断识别所述地面物体的困难性。

15.一种行驶路径运算装置，其特征在于，具备：

行驶路径运算单元，其运算本车辆到达目的地为止的行驶路径；

信息取得单元，其取得对所述本车辆识别地面物体产生影响的对象物的信息，并作为对象物信息；

距离测量单元，其将在所述本车辆的动作决定时为了所述本车辆识别所述地面物体所必要的、从所述本车辆至所述地面物体的距离作为识别必要距离进行测量；

识别度运算单元，其基于所述对象物信息及所述识别必要距离，将所述地面物体的识别容易度的指标作为识别度进行运算，

所述识别度运算单元，在所述行驶路径上的所述地面物体的各部位，对多个所述行驶路径的每一个运算所述识别度，

所述行驶路径运算单元将所述多个行驶路径中、所述识别度的总和最高的行驶路径或比规定值高的所述识别度的数量最多的行驶路径，作为所述本车辆行驶的所述行驶路径进行运算。