CN109398358A - 车辆控制装置、车辆控制方法及存储程序的介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够更恰当地设定路径的车辆控制装置、车辆控制方法及存储程序的介质。该车辆控制装置具有：检测部，其检测车辆的周边物体；第1设定部，其针对将道路区域分割而成的多个分割区域，基于上述道路区域设定第1潜能；第2设定部，其基于由上述检测部检测出的周边物体，针对上述分割区域设定第2潜能；评价部，其基于对上述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的上述第1潜能及第2潜能、和针对从上述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对上述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；和选择部，其基于由上述评价部导出的指标值，从上述多个分割区域选择沿着上述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。

Description

车辆控制装置、车辆控制方法及存储程序的介质
技术领域
本发明涉及车辆控制装置、车辆控制方法及存储程序的介质。
背景技术
以往，公开了一种车辆的驾驶支援装置，其特征在于，具有：危险度设定机构，其对本车辆的周边环境的各对象设定当前的危险度；危险度变化预测机构，其将上述各对象的危险度相加，并且对设定了上述危险度的各对象的位置的时间变化进行预测来预测上述相加后的危险度的时间变化；极小点运算机构，其基于上述预测出的危险度的时间变化，对各时间下的本车辆的每个位置，根据该位置处的当前的本车宽度方向上的危险度对危险度的极小点进行运算；转弯控制量运算机构，其至少基于上述各极小点来对本车辆的转弯控制量进行运算；和避让路径确定机构，其基于上述转弯控制量来生成本车辆的避让路径并确定最终的避让路径(例如参照专利文献1)
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第4949063号公报
发明内容
但是，由于上述专利文献1所述的驾驶支援装置仅仅只是求出危险度的极小点，所以存在选择“尽管周边的危险度高但该点的危险度低”这一位置的情况。因此，存在并不一定能够整体地观察来选择危险度低的避让路径的情况。
本发明是考虑这样的情况而研发的，其目的之一在于提供一种能够更恰当地设定路径的车辆控制装置、车辆控制方法及存储程序的介质。
(1)：一种车辆控制装置，具有：检测部，其检测车辆的周边物体；第1设定部，其针对将道路区域分割而成的多个分割区域，基于上述道路区域设定第1潜能；第2设定部，其基于由上述检测部检测出的周边物体，针对上述分割区域设定第2潜能；评价部，其基于对上述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的上述第1潜能及第2潜能、和针对从上述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对上述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；和选择部，其基于由上述评价部导出的指标值，从上述多个分割区域选择沿着所述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
(2)：在(1)中，上述预知信息是基于针对上述周边分割区域设定的上述第1潜能及第2潜能而生成的信息。
(3)：在(1)或(2)中，上述周边分割区域包含沿着上述车辆的行进方向而比上述关注分割区域向上述车辆的行进方向的前侧延伸的分割区域。
(4)：在(1)至(3)中，在上述周边分割区域中，沿着上述车辆的行进方向选择的分割区域比沿着上述车辆的宽度方向选择的分割区域多。
(5)：在(1)至(4)中，上述评价部基于上述车辆的行驶状态来确定上述周边分割区域所包含的沿着上述车辆的行进方向延伸的分割区域。
(6)：在(1)至(5)中，上述选择部基于由上述评价部导出的指标值，错开上述车辆的行进方向的区域地执行在规定的区域内从沿着上述车辆的宽度方向延伸的分割区域选择一个分割区域。
(7)：在(1)至(6)中，上述评价部导出上述车辆行驶的车道内的上述关注分割区域的指标值，在包含由上述选择部选择出的分割区域的指标值为规定值以上的分割区域的情况下，导出上述行驶的车道外的分割区域的指标值。
(8)：在(1)至(7)中，还具有使用由上述选择部选择出的分割区域来生成供上述车辆行驶的路径的路径生成部。
(9)：一种车辆控制方法，由计算机执行以下内容：检测车辆的周边物体；针对将上述车辆行驶的道路区域分割而成的多个分割区域，基于上述道路区域设定第1潜能；基于上述检测出的周边物体，针对上述分割区域设定第2潜能；基于对上述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的上述第1潜能及第2潜能、和针对从上述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对上述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；基于上述导出的指标值，从上述多个分割区域选择沿着上述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
(10)：一种存储程序的介质，该使计算机执行以下内容：检测车辆的周边物体；针对将上述车辆行驶的道路区域分割而成的多个分割区域，基于上述道路区域设定第1潜能；基于上述检测出的周边物体，针对上述分割区域设定第2潜能；基于对上述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的上述第1潜能及第2潜能、和针对从上述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对上述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；基于上述导出的指标值，从上述多个分割区域选择沿着上述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
发明效果
根据(1)～(3)、(6)、(8)～(10)，能够更恰当地设定路径。
根据(4)，能够通过增大采用车辆的行进方向的区域的程度来高精度地评价指标值。
根据(5)，基于行驶状态来恰当地确定周边分割区域的范围，因此会实现进一步抑制了摇摆程度的控制。
根据(7)，在包含规定值以上的指标值的情况下，能够通过扩大搜索区域来更恰当地控制车辆。
附图说明
图1是包含自动驾驶控制单元100在内的车辆系统1的结构图。
图2是表示通过本车位置识别部122来识别本车辆M相对于行驶车道L1的相对位置及姿势的状况的图。
图3是表示基于推荐车道来生成目标轨道的状况的图。
图4是行动计划生成部123的功能结构图。
图5是表示对路面区域设定的网格G的一个例子的图。
图6是表示诱导潜能Pi的一个例子的图。
图7是用于说明物标潜能Po的设定手法的图。
图8是表示对其他车辆m1设定的物标潜能区域的从其他车辆m1的后方观察到的状况的图。
图9是表示对其他车辆m2设定的物标潜能区域PoA的从旁边观察到的状况的图。
图10是以三维示意地表示在图7的场景中设定的物标潜能区域的图。
图11是用于说明指标值的导出的图。
图12是表示周边网格G的其他一个例子的图。
图13是表示基于选择出的网格G生成的目标轨道TL的一个例子的图。
图14是表示由行动计划生成部123执行的处理的流程的流程图。
图15是表示生成进行车道变更的轨道的场景的一个例子的图。
图16是表示车道变更的准备模式下的诱导潜能Pi的一个例子的图。
图17是表示在车道变更的准备模式下会被选择部137选择的网格G的一个例子的图。
图18是表示车道变更模式下的有效区域的一个例子的图。
图19是表示在车道变更模式下由选择部137选择出的网格G的一个例子的图。
图20是表示在本车辆M进行车道变更中有其他车辆m与本车辆M接近的场景的一个例子的图。
图21是表示车道变更模式被中断的场景的一个例子的图。
图22是表示综合指标值进行选择的场景的一个例子的图。
图23是表示实施方式的自动驾驶控制单元100的硬件结构的一个例子的图。
附图标记说明
1…车辆系统、10…摄像头、12…雷达装置、14…探测器、16…物体识别装置、100…自动驾驶控制单元、120…第1控制部、121…外界识别部、122…本车位置识别部、123…行动计划生成部、130…速度生成部、131…网格处理部、132…第1设定部、134…第2设定部、136…评价部、137…选择部、138…轨道生成部
具体实施方式
以下参照附图来说明本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储程序的介质的实施方式。
<第1实施方式>
[整体结构]
图1是包含自动驾驶控制单元100在内的车辆系统1的结构图。搭载有车辆系统1的车辆例如为二轮、三轮、四轮等的车辆，其驱动源为柴油发动机或汽油发动机等内燃机、电动机或它们的组合。电动机使用基于与内燃机连结的发电机产生的发电电力、或二次电池、燃料电池的放电电力来动作。
车辆系统1例如具有：摄像头10、雷达装置12、探测器(finder)14、物体识别装置16、通信装置20、HMI(Human Machine Interface，人机界面)30、ETC(Electronic TollCollection system，不停车电子收费系统)车载器40、导航装置50、MPU(Micro-ProcessingUnit，微处理单元)60、车辆传感器70、驾驶操作件80、自动驾驶控制单元100、行驶驱动力输出装置200、制动装置210和转向装置220。这些装置和设备通过CAN(Controller AreaNetwork，控制器局域网络)通信线等多路通信线或串行通信线、无线通信网等而相互连接。此外，图1所示的结构原则上说是一个例子，可以省略结构的一部分，而且也可以追加其他结构。
摄像头10是例如利用了CCD(Charge Coupled Device，电荷耦合元件)、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)等固态成像元件的数码摄像头。摄像头10在搭载了车辆系统1的车辆(以下称为本车辆M)的任意部位安装有一个或多个。在对前方进行拍摄的情况下，摄像头10安装在前挡风玻璃上部或室内后视镜背面等。摄像头10例如周期性地重复对本车辆M的周边进行拍摄。摄像头10也可以为立体摄像头。
雷达装置12向本车辆M的周边放射毫米波等电波，并且检测被物体反射的电波(反射波)来至少检测物体的位置(距离及方位)。雷达装置12在本车辆M的任意部位安装有一个或多个。雷达装置12也可以通过FM-CW(Frequency Modulated Continuous Wave，调频连续波)方式来检测物体的位置及速度。
探测器14是测定相对于照射光的散射光来检测到对象为止的距离的LIDAR(LightDetection and Ranging或Laser Imaging Detection and Ranging，激光探测与测量)。探测器14在本车辆M的任意部位安装有一个或多个。
物体识别装置16对基于摄像头10、雷达装置12及探测器14中的一部分或全部而得到的检测结果进行传感器融合(Sensor Fusion)处理，识别物体的位置、种类、速度等。物体识别装置16将识别结果向自动驾驶控制单元100输出。
通信装置20利用例如蜂窝网、Wi-Fi网、蓝牙(注册商标)、DSRC(Dedicated ShortRange Communication，专用短程通信技术)等来与存在于本车辆M周边的其他车辆进行通信，或经由无线电基站来与各种服务器装置进行通信。
HMI30对本车辆M的乘员提示各种信息并且受理基于乘员进行的输入操作。HMI30具有例如未图示的触摸面板和/或开关等。触摸面板也可以为例如将LCD(Liquid CrystalDisplay，液晶显示屏)、有机EL(Electro Luminescence，电致发光)显示屏等显示装置和触摸板组合而成的结构。
导航装置50例如具有GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)接收机51、导航HMI52和路径确定部53，在HDD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)、闪存等存储装置中保持有第1地图信息54。GNSS接收机基于从GNSS卫星接收到的信号来对本车辆M的位置进行特定。本车辆M的位置也可以通过利用了车辆传感器70的输出的INS(Inertial Navigation System，惯性导航系统)来进行特定或补充。导航HMI52包含显示装置、扬声器、触摸面板、按键等。导航HMI52的一部分或全部也可以与上述的HMI30共通化。路径确定部53例如参照第1地图信息54来确定从由GNSS接收机51特定的本车辆M的位置(或输入的任意位置)到由乘员使用导航HMI52输入的目的地为止的路径。第1地图信息54是例如通过示出道路的链路、和由链路连接的节点来表现道路形状的信息。第1地图信息54也可以包含道路的曲率和POI(Point Of Interest，信息点)信息等。通过路径确定部53确定出的路径被向MPU60输出。另外，导航装置50也可以基于通过路径确定部53确定出的路径来进行使用了导航HMI52的路径引导。此外，导航装置50也可以例如通过用户保有的智能手机或平板终端等终端装置的功能来实现。另外，导航装置50也可以经由通信装置20向导航服务器发送当前位置和目的地，并从导航服务器获取回复的路径。
MPU60例如作为推荐车道确定部61而发挥功能，在HDD、闪存等存储装置中保持有第2地图信息62。推荐车道确定部61将从导航装置50提供的路径分割成多个块(例如关于车辆行进方向按每100[m]分割)，参照第2地图信息62并按块来确定目标车道。推荐车道确定部61进行在从左数起第几条车道上行驶这样的确定。推荐车道确定部61在路径中存在分支部位和合流部位等的情况下，以本车辆M能够在用于向分支目标行进的合理路径上行驶的方式确定推荐车道。
第2地图信息62是比第1地图信息54高精度的地图信息。第2地图信息62包含例如车道的中央的信息或车道的边界的信息等。另外，在第2地图信息62中也可以包含道路信息、交通管制信息、住所信息(住所/邮政编码)、设施信息、电话号码信息等。在道路信息中包含有表示高速道路、收费道路、国道、都道府县道等道路的类别的信息、道路的车道数、各车道的宽度、道路的坡度、道路的位置(包含经度、纬度、高度在内的三维坐标)、车道的弯道的曲率、车道的合流及分支点的位置、设在道路上的标识等的信息。第2地图信息62也可以通过使用通信装置20来访问其他装置而随时更新。
车辆传感器70包含检测本车辆M的速度的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、检测绕铅垂轴的角速度的偏航率传感器、检测本车辆M的朝向的方位传感器等。
驾驶操作件80包含例如加速踏板、制动踏板、换挡杆、方向盘等操作件。在驾驶操作件80上安装有检测操作量或有无操作的传感器，将其检测结果向自动驾驶控制单元100、和行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220中的一方或双方输出。
自动驾驶控制单元100例如具有：第1控制部120、第2控制部140和存储部160。第1控制部120及第2控制部140分别通过CPU(Central Processing Unit，中央处理器)等处理器执行程序(软件)来实现。另外，各功能部中的一部分或全部可以通过LSI(Large ScaleIntegration，大规模集成电路)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、GPU(GraphicsProcessing Unit，图形处理单元)等硬件(电路部；包含circuitry)来实现，也可以通过软件和硬件的协作来实现。存储部160通过例如ROM(Read Only Memory，只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、HDD(Hard Disk Drive)等非易失性的存储装置、和RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、寄存器等易失性的存储装置来实现。
第1控制部120例如具有外界识别部121、本车位置识别部122和行动计划生成部123。
外界识别部121基于从摄像头10、雷达装置12及探测器14经由物体识别装置16输入的信息来识别周边车辆的位置及速度、加速度等的状态。周边车辆的位置可以通过该周边车辆的重心或角等代表点来表示，也可以通过以周边车辆的轮廓表现的区域来表示。周边车辆的“状态”可以包含周边车辆的加速度、加加速度(jerk)、或“行动状态”(例如是否正在变更车道、或是否要变更车道)。另外，外界识别部121除了周边车辆以外也可以识别护栏、电线杆、停驻车辆、行人等其他物体的位置。
本车位置识别部122例如识别本车辆M正在行驶的车道(行驶车道)、以及本车辆M相对于行驶车道的相对位置及姿势。本车位置识别部122例如通过对从第2地图信息62得到的道路标线的图案(例如实线与虚线的排列)、和从由摄像头10拍摄到的图像识别的本车辆M周边的道路标线的图案进行比较，来识别行驶车道。在该识别中，也可以采用从导航装置50获取的本车辆M的位置和基于INS(Inertial Navigation System，惯性导航系统)得到的处理结果。
并且，本车位置识别部122例如识别本车辆M相对于行驶车道的位置和姿势。图2是表示通过本车位置识别部122来识别本车辆M相对于行驶车道L1的相对位置及姿势的状况的图。本车位置识别部122例如将本车辆M的基准点(例如重心)从行驶车道中央C的偏离OS、以及本车辆M的行进方向相对于与行驶车道中央C并列的线所成的角度θ识别为本车辆M相对于行驶车道L1的相对位置及姿势。此外，取而代之，本车位置识别部122也可以将本车辆M的基准点相对于本车道L1的某一个侧端部的位置等识别为本车辆M相对于行驶车道的相对位置。将由本车位置识别部122识别的本车辆M的相对位置向推荐车道确定部61及行动计划生成部123提供。
行动计划生成部123以在由推荐车道确定部61确定的推荐车道上行驶的方式、且以能够应对本车辆M的周边状况的方式确定在自动驾驶下依次执行的事件。在事件中具有例如以恒速在相同的行驶车道上行驶的恒速行驶事件、追随前方行驶车辆的追随行驶事件、车道变更事件、合流事件、分支事件、紧急停止事件、用于结束自动驾驶而切换成手动驾驶的切换事件等。另外，在这些事件的执行中，也存在基于本车辆M的周边状况(存在周边车辆或行人、因道路施工导致的车道狭窄等)而计划用于避让的行动的情况。
行动计划生成部123生成本车辆M将来行驶的目标轨道。目标轨道例如包含速度要素。例如，按每规定的取样时间(例如零点几[sec]左右)设定多个将来的基准时刻，作为在这些基准时刻应该到达的目标地点(轨道点)的集合而生成目标轨道。因此，在轨道点彼此之间的间隔大的情况下，表示在该轨道点之间的区间高速地行驶。
图3是表示基于推荐车道来生成目标轨道的状况的图。如图示那样，推荐车道以便于沿着到目的地为止的路径行驶的方式设定。行动计划生成部123在临近推荐车道的切换地点的规定距离近前(也可以根据事件的种类来确定)时，起动车道变更事件、分支事件、合流事件等。在各事件执行中需要避让障碍物的情况下，如图示那样生成避让轨道。
行动计划生成部123例如生成多个目标轨道的候选，基于效率性等的观点来选择该时间点的最佳目标轨道。
事件是例如基于本车辆M的车外状况而发生的事件。基于本车辆M的车外状况而发生的事件是指例如基于外界识别部121的识别结果而由行动计划生成部123确定的事件、或接收后述的请求信号的事件。动作是指例如通过控制本车辆M的转向、或控制加减速来使本车辆M发生预先期待的规定的举动。更具体地说，接收了请求信号时的动作是指例如在本车辆M的前方使其他车辆插入。
第2控制部140具有行驶控制部141。行驶控制部141以本车辆M按预定时刻从由行动计划生成部123生成的目标轨道通过的方式控制行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220。
行驶驱动力输出装置200将用于供车辆行驶的行驶驱动力(转矩)向驱动轮输出。行驶驱动力输出装置200例如具有内燃机、电动机及变速机等的组合、和对它们进行控制的ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)。ECU遵照从行驶控制部141输入的信息、或从驾驶操作件80输入的信息来控制上述的结构。
制动装置210例如具有制动钳(brake caliper)、向制动钳传递液压的液压缸、使液压缸产生液压的电动马达、和制动ECU。制动ECU遵照从行驶控制部141输入的信息、或从驾驶操作件80输入的信息来控制电动马达，将与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210也可以作为后备而具有将通过驾驶操作件80所包含的制动踏板的操作产生的液压经由主液压缸向液压缸传递的机构。此外，制动装置210并不限定于上述说明的结构，也可以是遵照从行驶控制部141输入的信息来控制执行机构而将主液压缸的液压向液压缸传递的电子控制式液压制动装置。
转向装置220例如具有转向ECU和电动马达。电动马达例如使力作用于齿轮齿条机构来改变转向轮的朝向。转向ECU遵照从行驶控制部141输入的信息、或从驾驶操作件80输入的信息来驱动电动马达而改变转向轮的朝向。
[行动计划生成部的详细情况]
图4是行动计划生成部123的功能结构图。行动计划生成部123例如包含速度生成部130、网格处理部131、第1设定部132、第2设定部134、评价部136、选择部137和轨道生成部138。
速度生成部130例如基于外界识别部121的识别结果来生成本车辆M的当前或将来的速度(目标速度)。速度以不超过法定速度的方式任意地设定。
网格处理部131针对本车辆M前方的路面区域而设想将沿着道路的长度方向的方向(行进方向)、沿着道路的宽度方向的方向(横向)作为轴的坐标系(i，j)，假想地设定将路面区域向二个方向以固定宽度划分而得到的网格。
图5是表示对路面区域设定的网格G的一个例子的图。在图5中，示出了双向单车道的道路。网格G的划分宽度可以以在行进方向和横向上相等的方式设定，也可以以不同的方式设定。另外，网格G无需设定成格子状，也可以以以蜂窝状等其他样态进行设定。另外，网格G并不限于四边，也可以为圆形或其他多边形。另外，在图5中为了简化说明而以直线路表示，但关于弯道路，也能够通过经由某种转换处理来进行相同的处理。
另外，网格处理部131设定作为评价部136的评价对象的有效区域。在此，将有效区域限定在一个车道内来进行设定。例如如图5所示，有效区域被设定于在行驶车道L1中除去了右侧的道路标线CL附近的区域AR1、及左侧的道路标线LL附近的区域AR2的有效区域EF内。有效区域EF是例如以只要本车辆M的代表点(例如重心)收纳在有效区域EF内、则就连本车辆M的一部分也不会与道路标线CL或LL重叠的方式设定的区域。
第1设定部132基于道路区域来设定诱导潜能Pi。诱导潜能Pi是指基于例如划分道路的存在(道路标线、护栏、中央分离带、路肩线等)而相对于道路的区域设定的指标值。
图6是表示诱导潜能Pi的一个例子的图。纵轴示出诱导潜能Pi，横向位置示出车道中的位置。诱导潜能Pi是具有向值低的一方诱导本车辆M的性质的指标值。诱导潜能Pi例如以越从车道的中央位置CP远离则越高的方式设定。
第2设定部134基于将来的本车辆M的周边状况来设定物标潜能Po。物标潜能Po是例如相对于由外界识别部121识别出的周边物体各自设定的指标值。物标潜能Po是具有向值低的一方诱导本车辆M的性质的指标值。物标潜能Po例如以越从物体远离则越低的方式设定。
图7是用于说明物标潜能Po的设定手法的图。图示的例子示出在时刻t0下第2设定部134设定物标潜能Po的场景。例如，在时刻t0，在本车辆M的行驶车道L1上，在本车辆M的前方行驶有其他车辆m1，在相邻车道L2上，在与本车辆M关于行进方向重叠的位置行驶有其他车辆m2。
第2设定部134基于由速度生成部130生成的速度来预测时刻t0～t4下的本车辆M的位置。在图7的例子中，本车辆M被预想成在时刻t0位于位置0(零)，在时刻t1行进到位置x1，被预想成在时刻t2行进到位置x2，被预想成在时刻t3行进到位置x3，被预测成在时刻t4行进到位置x4。另外，第2设定部134基于在时刻t0及其之前的其他车辆m1、m2的举动来预测时刻t1～t4下的其他车辆m1、m2的位置。图7的时刻t1～t4下的各车辆的位置是本车辆M、其他车辆m1及其他车辆m2的位置的预测结果。
说明与其他车辆m1相关的物标潜能Po。例如，本车辆M被预测成在时刻t4下追上其他车辆m1。第2设定部134将本车辆M追上其他车辆m1的时刻(或比其稍前的时刻)下的其他车辆m1所占的区域PoA1设定为中心，将包含了周边区域PoA2的区域设定为物标潜能区域PoA。物标潜能区域PoA是指表示物标潜能Po的分布的区域。
图8是表示对其他车辆m1设定的物标潜能区域PoA的从其他车辆m1的后方观察到的状况的图。图8的物标潜能区域PoA的各坐标中的高度示出了物标潜能Po的大小。例如，物标潜能Po以与其他车辆m1的位置相对应的区域PoA1最大、且随着从该区域PoA1远离而逐渐降低的方式设定。
说明针对其他车辆m2的物标潜能Po。本车辆M被预测成在时刻t0～时刻t2与其他车辆m2关于行进方向而至少一部分重叠。第2设定部134以本车辆M和其他车辆m2关于行进方向而至少一部分重叠的时间带(或设定得比其稍长的时间带)下的其他车辆m2的经历位置所占的区域为中心来设定物标潜能区域PoA。
图9是表示对其他车辆m2设定的物标潜能区域PoA的从旁边观察到的状况的图。图9的物标潜能区域PoA的各坐标中的高度示出了物标潜能Po的大小。例如，物标潜能Po以区域PoA1最大、且在周边区域PoA2中随着从区域PoA1远离而逐渐降低的方式设定。图10是以三维示意地表示在图7的场景中设定的物标潜能区域PoA的图。物标潜能区域PoA的各坐标中的高度示出了物标潜能Po的大小。
评价部136基于对多个网格(分割区域)G中的要关注的关注网格G设定的诱导潜能Pi及物标潜能Po、和针对从关注网格G的周边选择的周边网格G生成的预知信息来导出对关注网格G的潜能进行评价得到的指标值。预知信息是例如基于根据本车辆M的当前状况预测的将来的本车辆M及本车辆M周边的状况而生成的信息。预知信息是指例如基于针对周边网格G设定的诱导潜能Pi及物标潜能Po而设定的信息。
周边网格(成为预知信息的对象的网格)G是指例如沿着关注网格G的行进方向和本车辆M的宽度方向中的一方或双方延伸的规定数量的网格G。例如，周边网格G包含沿着本车辆M的行进方向而比关注网格G向本车辆M的行进方向的前侧延伸的网格G。另外，周边网格G也可以例如基于本车辆M的行驶状态而确定。例如，周边网格G是与对本车辆M的行驶速度乘以规定时间(例如几秒)而得到的距离相当的网格G。
接着，评价部136相对于有效区域EF的各网格G导出指标值。图11是用于说明指标值的导出的图。例如，对网格G1进行关注。评价部136例如基于对网格G1设定的诱导潜能Pi和物标潜能Po来导出综合潜能。综合潜能可以是将诱导潜能Pi和物标潜能Po相加、加权求和、相乘等而得到的指标，也可以是向规定的函数等输入诱导潜能Pi和物标潜能Po而导出的指标值。
接着，评价部136基于网格G1的综合潜能和预知信息来导出网格G1的综合指标值。在图11的例子中预知信息是例如将对网格G2～Gn各自设定的诱导潜能Pi和物标潜能Po综合而成的信息。综合而成的信息是指例如对网格G2～Gn各自与网格G1同样地导出的综合潜能。以下将其称为预知指标值。另外，评价部136也可以在导出预知指标值时乘以越是从关注网格G1远离则越是变小的权重。
例如，综合指标值基于下述的式(1)而导出。“Q”示出了关注网格G的综合指标值，“i”示出了关注网格G的行进方向的坐标，“j”示出了关注网格G的宽度方向的坐标，“α”示出了成为预知信息的对象的行进方向的范围，“β”示出了成为预知信息的对象的宽度方向的范围。在下述的式(1)中，示出了成为预知信息的对象的宽度方向的范围能够任意地设定，但在图11的例子中，β以具有与一个网格的量相应的值的方式设定。
【式1】
另外，在该情况下，关于周边网格G，沿着本车辆M的行进方向(i方向)选择的网格G可以比沿着本车辆M的宽度方向(j方向)选择的网格G多。
此外，诱导潜能Pi、物标潜能Po和综合潜能等也可以针对有效区域EF外的网格G而求出。由此，也能够针对有效区域EF的行进方向侧的端部的网格G而高精度地导出综合指标值。另外，在针对有效区域EF的行进方向侧的端部的网格G而导出综合指标值时，可以使用预先设定的值来导出端部的网格G的指标值。
另外，周边网格G如下述那样可以将矩形、圆、非椭圆的形状的范围作为对象，也可以不限于正方形和长方形而将多边形的范围作为对象。图12是表示周边网格G的其他一个例子的图。周边网格G也可以为例如相对于要关注的网格G而包含从行进方向“n(任意自然数)”个、以及宽度方向上“k(任意自然数)”个的网格G的范围PR1。例如，关于范围PR1，在对网格G1进行关注的情况下，周边网格G可以为相对于关注网格G1而包含从行进方向“n(任意自然数)”个的网格G2～Gn、以及在网格G1的宽度方向上相邻的网格G，还包含相对于相邻的网格G而向行进方向延伸的两个网格G。
返回到图4，选择部137在有效区域EF内基于由评价部136导出的综合指标值，从多个网格G选择沿着车辆的行进方向的一个以上的网格G。被选择的网格G是在沿横向延伸的网格G中综合指标值最低的网格G。
接着，轨道生成部138生成尽可能地与由选择部137选择出的网格G接近并且以样条函数(或埃尔米特函数)等表示的平滑的曲线，在该曲线上生成目标轨道TL。图13是表示基于被选择出的网格G而生成的目标轨道TL的一个例子的图。
[流程图]
图14是表示由行动计划生成部123执行的处理的流程的流程图。首先，网格处理部131对纵向进行扫描(步骤S100)。例如，在图11的例子中，首先选择“i1行”的网格G。然后，网格处理部131判定纵向扫描是否完成(步骤S102)。即，网格处理部131判定扫描对象范围的纵向扫描是否完成。在上述的图11的例子中，纵向的扫描对象范围是与“i1行”～“j16行”相对应的网格G。
在纵向扫描没有完成的情况下，网格处理部131以纵向的扫描对象的网格G为基准沿横向扫描(步骤S104)。例如，在图11的例子中，首先选择网格“j1”。
接着，网格处理部131判定横向扫描是否完成(步骤S106)。即，网格处理部131判定扫描对象范围的横向扫描是否完成。在图11的例子中，在使纵向的行为“i1行”的情况下，判定是否选择了从由“i1，j1”规定的网格G到由“i1，j20”规定的网格G。
在横向扫描没有完成的情况下，网格处理部131判定步骤S104的扫描对象的网格G(关注网格G)是否存在于有效区域内(步骤S108)。当在步骤S108的处理中判定成不存在于有效区域内的情况下，返回到步骤S104的处理。在该情况下，网格处理部131选择与在步骤S104中作为扫描对象的网格G相邻的网格(例如由“i1”及“j2”规定的网格)G。
当在步骤S108的处理中判定成存在于有效区域内的情况下，评价部136通过上述的处理导出关注网格G的综合指标值(步骤S110)。
当在步骤S106中横向扫描完成的情况下，选择部137选择在步骤S110中导出的综合指标值中的最小的综合指标值(步骤S112)。在步骤S112的处理之后，当在步骤S100中在前一个例程(routine)的处理中选择了与“i1”相对应的网格G的情况下，网格处理部131接着选择与“i2”相对应的网格G。
当在步骤S102中纵向的扫描对象的网格G的选择完成的情况下，轨道生成部138基于在步骤S110中选择的各综合指标值来生成轨道(步骤S114)。由此本流程图的一个例程的处理结束。
通过上述的处理，确定了适于周边状况的横向位置的基准，因此能够更恰当地设定路径。
[生成进行车道变更的轨道的例子]
图15是表示生成进行车道变更的轨道的场景的一个例子的图。在图示的例子中，示出了虽然没有生成进行车道变更的计划，但根据本车辆M周边的环境而生成进行车道变更的轨道的场景的一个例子。在图15的例子中，有效区域将车道L1及车道L2内的网格G作为对象。第2设定部134通过上述的处理而导出针对其他车辆m3及其他车辆m4的物标潜能区域PoA。评价部136例如基于对网格G设定的综合潜能及预知信息来导出综合指标值。选择部137对每个沿横向延伸的网格G选择与最小的综合指标值相对应的网格G。
在图示的例子中，在图中，到位置D1为止，在车道L2中设定了与其他车辆m4相对应的物标潜能Po，因此与最低的综合指标值相对应的网格G出现在车道L1内。
图中，在位置D1以后，如以下所说明那样与最低的综合指标值相对应的网格G出现在车道L2内。图中，在位置D1以后，对车道L2不设定物标潜能Po，而且图中，在位置D2以后，对车道L1设定有与其他车辆m3相对应的物标潜能区域PoA。因此，在位置D1～D2的期间，由于周边网格G包含设定了物标潜能区域PoA的网格，因此最小的综合指标值出现于车道L2。另外，在位置D2以后，与其他车辆m3相对应的物标潜能区域PoA存在于车道L1，因此最小的综合指标值也出现于车道L2。
如上述那样，根据存在于本车辆M周边的物标来确定避免与物标接近的横向位置，因此能够更恰当地设定路径。
另外，评价部136导出本车辆M行驶的车道内的网格G的综合指标值，在包含由选择部137选择出的网格G为规定值以上的综合指标值的网格G的情况下，也可以导出对行驶的车道外的网格G的潜能进行评价得到的综合指标值。
例如，在图15所示那样的状况下，在将有效网格设定在车道L1内的情况下，虽然原则上是将有效区域设定于车道L1，但在到达了位置D1后，在车道L1内不存在小于规定值的综合指标值的情况下，也可以将有效区域的范围扩大到车道L2(也可以扩大搜索小于规定值的综合指标值的范围)。由此，能够选择具有小于规定值的综合指标值的网格G。
根据以上说明了的第1实施方式，基于对多个网格G中的关注网格G设定的第1潜能及第2潜能、和对周边网格G设定的预知信息，并基于由评价部136导出的指标值，从多个网格G选择沿着车辆的行进方向的一个以上的网格G，因此能够更恰当地设定路径。
<第2实施方式>
说明第2实施方式。在第1实施方式中，说明了本车辆M维持车道而行驶的模式下的控制。与此相对，在第2实施方式中，说明由行动计划生成部123执行了车道变更的准备模式、或车道变更模式时的处理。以下，说明与第1实施方式的不同点。
行动计划生成部123在执行车道变更时，执行车道变更的准备模式、或车道变更模式。车道变更的准备模式是用于确定是否执行车道变更模式的模式。在执行了车道变更的准备模式时，在本车辆M附近不存在物标、且在前方及后侧方不存在因与本车辆M之间的关系而具有相对速度的物标的情况下，本车辆M执行车道变更模式。
[车道变更的准备模式]
在车道变更的准备模式下，有效区域EF的范围为行驶车道内的区域。在车道变更的准备模式下，诱导潜能Pi以从本车辆M行驶的车道L1的中央CP向车道变更目标的车道侧偏移了的位置成为最小的方式设定。图16是表示车道变更的准备模式下的诱导潜能Pi的一个例子的图。在图中，虚线示出了偏移前的诱导潜能Pi，实线示出了偏移后的诱导潜能Pi。
图17是表示在车道变更的准备模式下会被选择部137选择的网格G的一个例子的图。如上述那样，在车道变更的准备模式下，诱导潜能Pi向车道变更目标的车道侧(CL侧)偏移，因此若仅考虑诱导潜能Pi的影响，则会被选择部137选择的网格G靠近道路标线CL。但是，在车道变更目标的车道上存在物标(其他车辆m)、且本车辆M追上其他车辆m的情况下，在比与追上时刻相当的网格G(例如i9行)靠前侧，会被选择的网格G受物标潜能区域PoA的影响而靠近车道L1的中央。
[车道变更模式]
图18是表示车道变更模式下的有效区域的一个例子的图。在图18的例子中，假设在车道变更目标的车道上行驶有其他车辆m。在车道变更模式下，关于有效区域EF，本车辆M行驶的车道、以及车道变更目标的车道成为对象。但是，行驶车道L1的左侧的车道附近的区域AR2、道路标线CL附近的区域AR3、作为物标所占的区域的注视区域AR4、作为在从本车辆M观察而处于该注视区域AR4相对侧的区域的假想注视区域AR5除外。
在车道变更模式下，诱导潜能Pi以车道变更目标的中心位置成为最小的方式设定。图19是表示在车道变更模式下由选择部137选择出的网格G的一个例子的图。如图示那样，基于通过在车道变更目标的车道的中央最小地设定的诱导潜能Pi、及物标潜能Po而导出的综合指标值，网格G被选择。以下，将被选择的网格G称为“选择网格”。如图示那样，以不与物标潜能区域PoA接近的方式对选择网格G进行选择。
图20是表示在本车辆M车道变更中有其他车辆m与本车辆M接近的场景的一个例子的图。在该情况下，诱导潜能Pi的最小值被设定于车道变更目标的车道L2的中央，但受到因其他车辆m与本车辆M接近而产生的物标潜能Po的影响，选择网格G成为车道变更目标的车道L2的左侧。由此，即使是在车道变更中，在其他车辆m与本车辆M接近了的情况下，选择网格G也会被设定在从其他车辆m远离的位置。
图21是表示车道变更模式被中断的场景的一个例子的图。当在规定距离以内有其他车辆m与本车辆M接近的情况下，行动计划生成部123使车道变更模式中断以避免与物标潜能区域PoA接近。在该情况下，行动计划生成部123将诱导潜能Pi的最小值设定于车道变更前的车道L1的中央。由此，本车辆M能够快速地返回到车道变更前的车道。
根据以上说明了的第2实施方式，在准备车道变更的场景、或执行车道变更的场景下，确定与本车辆M周边的环境相应的横向位置，因此能够起到与第1实施方式所起的效果相同的效果。
此外，在上述的处理中，例如在综合指标值中的物标潜能Po最小的综合指标值出现于比物标潜能Po高出规定值以上的区域的外侧(距本车辆M较远的其他车辆的侧方侧)的情况下，也可以选择出现于物标潜能Po的内侧(距本车辆M较近的其他车辆的侧方侧)的综合指标值中的最小的综合指标值。
图22是表示综合指标值进行选择的场景的一个例子的图。纵轴示出了潜能，横轴示出了车道L1及L2的位置。图中的右图示出了图中的左图的区域AR6中的诱导潜能Pi及物标潜能Po。另外，图中，RR是车道L2的右侧的道路标线。图中，如右图所示，存在综合指标值最低的网格G出现于物标潜能Po为规定值TH以上的区域的外侧(区域A侧)的情况。在该情况下，在本车辆M向综合指标值最低的位置移动时，需要从物标潜能Po为规定值TH以上的区域通过。并且，由于本车辆M与物标接近，所以向综合指标值最低的网格G移动并不恰当。因此，选择部137也可以将与物标潜能Po的近前侧(区域B侧)的综合指标值中的最低的综合指标值相对应的网格G选作选择网格G。
<硬件结构>
上述的实施方式的自动驾驶控制单元100通过例如图23所示那样的硬件的结构而实现。图23是表示实施方式的自动驾驶控制单元100的硬件结构的一个例子的图。
自动驾驶控制单元100为通信控制器100-1、CPU100-2、RAM100-3、ROM100-4、闪存或HDD等二次存储装置100-5、以及驱动装置100-6通过内部总线或专用通信线而相互连接的结构。在驱动装置100-6上安装有光盘等便携式存储介质。存储在二次存储装置100-5中的程序100-5a通过DMA控制器(未图示)等而展开到RAM100-3中，并由CPU100-2执行，由此实现了第1控制部120及第2控制部140。另外，CPU100-2参照的程序可以存储在安装于驱动装置100-6的便携式存储介质中，也可以经由网络NW而从其他装置下载。
上述实施方式能够如以下那样表现。
具有存储装置和硬件处理器，
在上述存储装置中存储有程序，
该程序用于使上述硬件处理器执行以下内容：
检测车辆的周边物体；
针对将上述车辆行驶的道路区域分割而成的多个分割区域，基于上述道路区域设定第1潜能；
基于上述检测出的周边物体，针对上述分割区域设定第2潜能；
基于对上述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的上述第1潜能及第2潜能、和针对从上述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对上述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值，
基于上述导出的指标值，从上述多个分割区域选择沿着上述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
以上，使用实施方式说明了用于实施本发明的方式，但本发明丝毫不限定于这样的实施方式，在不脱离本发明的要旨的范围内能够施加各种变形及置换。

Claims (10)

1.一种车辆控制装置，其特征在于，具有：
检测部，其检测车辆的周边物体；
第1设定部，其针对将道路区域分割而成的多个分割区域，基于所述道路区域设定第1潜能；
第2设定部，其基于由所述检测部检测出的周边物体，针对所述分割区域设定第2潜能；
评价部，其基于对所述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的所述第1潜能及第2潜能、和针对从所述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对所述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；以及
选择部，其基于由所述评价部导出的指标值，从所述多个分割区域选择沿着所述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
2.如权利要求1所述的车辆控制装置，其特征在于，
所述预知信息是基于针对所述周边分割区域设定的所述第1潜能及第2潜能而生成的信息。
3.如权利要求1或2所述的车辆控制装置，其特征在于，
所述周边分割区域包含沿着所述车辆的行进方向而比所述关注分割区域向所述车辆的行进方向的前侧延伸的分割区域。
4.如权利要求1至3中任一项所述的车辆控制装置，其特征在于，
在所述周边分割区域中，沿着所述车辆的行进方向选择的分割区域比沿着所述车辆的宽度方向选择的分割区域多。
5.如权利要求1至4中任一项所述的车辆控制装置，其特征在于，
所述评价部基于所述车辆的行驶状态来确定所述周边分割区域所包含的沿着所述车辆的行进方向延伸的分割区域。
6.如权利要求1至5中任一项所述的车辆控制装置，其特征在于，
所述选择部基于由所述评价部导出的指标值，错开所述车辆的行进方向的区域地执行在规定的区域内从沿着所述车辆的宽度方向延伸的分割区域选择一个分割区域。
7.如权利要求1至6中任一项所述的车辆控制装置，其特征在于，
所述评价部导出所述车辆行驶的车道内的所述关注分割区域的指标值，在包含由所述选择部选择出的分割区域的指标值为规定值以上的分割区域的情况下，导出所述行驶的车道外的分割区域的指标值。
8.如权利要求1至7中任一项所述的车辆控制装置，其特征在于，
还具有使用由所述选择部选择出的分割区域来生成供所述车辆行驶的路径的路径生成部。
9.一种车辆控制方法，其特征在于，
由计算机执行以下内容：
检测车辆的周边物体；
针对将所述车辆行驶的道路区域分割而成的多个分割区域，基于所述道路区域设定第1潜能；
基于检测出的所述周边物体，针对所述分割区域设定第2潜能；
基于对所述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的所述第1潜能及第2潜能、和针对从所述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对所述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；
基于导出的所述指标值，从所述多个分割区域选择沿着所述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
10.一种存储程序的介质，其特征在于，
所述程序使计算机执行以下内容：
检测车辆的周边物体；
针对将所述车辆行驶的道路区域分割而成的多个分割区域，基于所述道路区域设定第1潜能；
基于检测出的所述周边物体，针对所述分割区域设定第2潜能；
基于对所述多个分割区域中的要关注的关注分割区域设定的所述第1潜能及第2潜能、和针对从所述关注分割区域的周边选择的周边分割区域生成的预知信息，导出对所述关注分割区域的潜能进行评价得到的指标值；
基于导出的所述指标值，从所述多个分割区域选择沿着所述车辆的行进方向的一个以上的分割区域。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112229412A (zh) * 2020-10-21 2021-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车道定位方法、装置及存储介质和服务器
CN113632034A (zh) * 2019-03-25 2021-11-09 万德兰工业有限公司 用于产品的物流内运输的系统和方法
CN113841188A (zh) * 2019-05-13 2021-12-24 日本电信电话株式会社 交通流估计装置、交通流估计方法、交通流估计程序及存储了交通流估计程序的存储介质

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102017208159A1 (de) * 2017-05-15 2018-11-15 Continental Automotive Gmbh Verfahren zum Betreiben einer Fahrerassistenzvorrichtung eines Kraftfahrzeugs, Fahrerassistenzvorrichtung und Kraftfahrzeug
US11077756B2 (en) * 2017-11-23 2021-08-03 Intel Corporation Area occupancy determining device
KR102463720B1 (ko) * 2017-12-18 2022-11-07 현대자동차주식회사 차량의 경로 생성 시스템 및 방법
GB2596464B (en) * 2019-02-25 2024-05-01 Mobileye Vision Technologies Ltd Systems and methods for vehicle navigation
JP7226544B2 (ja) * 2019-06-13 2023-02-21 日産自動車株式会社 車両の走行制御方法及び走行制御装置
CN115884909A (zh) * 2020-06-17 2023-03-31 日产自动车株式会社 行驶辅助方法、以及行驶辅助装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006154967A (ja) * 2004-11-25 2006-06-15 Nissan Motor Co Ltd リスク最小軌跡生成装置およびこれを用いた危険状況警報装置
CN101660921A (zh) * 2009-09-08 2010-03-03 深圳市戴文科技有限公司 路径导航、生成备用路径的方法及系统
JP2011152909A (ja) * 2010-01-28 2011-08-11 Equos Research Co Ltd 走行制御装置および走行制御方法
CN103109313A (zh) * 2010-09-08 2013-05-15 丰田自动车株式会社 危险度计算装置
DE102015209952A1 (de) * 2014-05-30 2015-12-03 Denso Corporation Vorrichtung und Computerprogramm zur Unterstützung eines Fahrzeugführers
CN106347365A (zh) * 2015-07-13 2017-01-25 沃尔沃汽车公司 车道变更控制设备、包括该设备的车辆和该控制方法

Family Cites Families (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10308265B2 (en) * 2006-03-20 2019-06-04 Ge Global Sourcing Llc Vehicle control system and method
US7343232B2 (en) * 2003-06-20 2008-03-11 Geneva Aerospace Vehicle control system including related methods and components
JP3915776B2 (ja) * 2003-12-09 2007-05-16 日産自動車株式会社 先行車両検出装置、自車両制御装置及び先行車両検出方法
JP4949063B2 (ja) 2007-02-14 2012-06-06 富士重工業株式会社 車両の運転支援装置
CN101641610A (zh) * 2007-02-21 2010-02-03 电子地图北美公司 用于包含绝对及相对坐标的车辆导航及领航的系统及方法
US20080243378A1 (en) * 2007-02-21 2008-10-02 Tele Atlas North America, Inc. System and method for vehicle navigation and piloting including absolute and relative coordinates
JP2009053818A (ja) * 2007-08-24 2009-03-12 Toshiba Corp 画像処理装置及びその方法
US8260515B2 (en) * 2008-07-24 2012-09-04 GM Global Technology Operations LLC Adaptive vehicle control system with driving style recognition
US8244408B2 (en) * 2009-03-09 2012-08-14 GM Global Technology Operations LLC Method to assess risk associated with operating an autonomic vehicle control system
JP2011227826A (ja) * 2010-04-22 2011-11-10 Sumitomo Electric Ind Ltd 交通情報予測システム、コンピュータプログラム、及び、交通情報予測方法
US9424468B2 (en) * 2010-09-08 2016-08-23 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Moving object prediction device, hypothetical movable object prediction device, program, moving object prediction method and hypothetical movable object prediction method
US9031073B2 (en) * 2010-11-03 2015-05-12 Broadcom Corporation Data bridge
EP2458335B1 (en) * 2010-11-24 2016-07-06 Denso Corporation Road estimation device and method for estimating road
JP5353932B2 (ja) * 2011-03-25 2013-11-27 ブラザー工業株式会社 情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法
US9349234B2 (en) * 2012-03-14 2016-05-24 Autoconnect Holdings Llc Vehicle to vehicle social and business communications
JP5790571B2 (ja) * 2012-03-30 2015-10-07 株式会社デンソー 情報処理システム
EP3514032B1 (en) * 2013-12-04 2024-02-07 Mobileye Vision Technologies Ltd. Adjusting velocity of a vehicle for a curve
US9522676B2 (en) * 2014-04-30 2016-12-20 Denso International America, Inc. Situation awareness assistant for vehicle control
JP6067623B2 (ja) * 2014-06-27 2017-01-25 本田技研工業株式会社 走行制御装置
EP3018027B1 (en) * 2014-11-10 2017-06-07 Volvo Car Corporation Control arrangement arranged to control an autonomous vehicle, autonomous drive arrangement, vehicle and method
US10518783B2 (en) * 2015-03-31 2019-12-31 Hitachi Automotive Systems, Ltd. Automatic driving control device
JP6803657B2 (ja) * 2015-08-31 2020-12-23 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置および車両制御システム
WO2017057528A1 (ja) * 2015-10-01 2017-04-06 株式会社発明屋 非ロボットカー、ロボットカー、道路交通システム、車両共用システム、ロボットカー教習システム及びロボットカー教習方法
WO2017073250A1 (ja) * 2015-10-27 2017-05-04 株式会社小糸製作所 車両用灯具
US10470274B2 (en) * 2015-10-27 2019-11-05 Koito Manufacturing Co., Ltd. Vehicle lamp
WO2017073249A1 (ja) * 2015-10-27 2017-05-04 株式会社小糸製作所 車両ウインドウ表示装置
US9896096B2 (en) * 2016-04-11 2018-02-20 David E. Newman Systems and methods for hazard mitigation
JP6535634B2 (ja) * 2016-05-26 2019-06-26 本田技研工業株式会社 経路案内装置及び経路案内方法
JP6548691B2 (ja) * 2016-10-06 2019-07-24 株式会社アドバンスド・データ・コントロールズ 画像生成システム、プログラム及び方法並びにシミュレーションシステム、プログラム及び方法
US10515390B2 (en) * 2016-11-21 2019-12-24 Nio Usa, Inc. Method and system for data optimization
US10929462B2 (en) * 2017-02-02 2021-02-23 Futurewei Technologies, Inc. Object recognition in autonomous vehicles
JP6998564B2 (ja) * 2017-02-08 2022-01-18 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 覚醒度推定装置及び覚醒度推定方法
WO2018196001A1 (en) * 2017-04-28 2018-11-01 SZ DJI Technology Co., Ltd. Sensing assembly for autonomous driving
CN110709271B (zh) * 2017-06-02 2023-02-21 本田技研工业株式会社 车辆控制系统、车辆控制方法及存储介质
WO2018220834A1 (ja) * 2017-06-02 2018-12-06 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
JP6490747B2 (ja) * 2017-06-08 2019-03-27 三菱電機株式会社 物体認識装置、物体認識方法および車両制御システム
JP2019119266A (ja) * 2017-12-28 2019-07-22 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、およびプログラム
JP2019159428A (ja) * 2018-03-07 2019-09-19 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法及びプログラム
JP7021983B2 (ja) * 2018-03-07 2022-02-17 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP2019156217A (ja) * 2018-03-14 2019-09-19 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム
JP7048456B2 (ja) * 2018-08-30 2022-04-05 本田技研工業株式会社 学習装置、学習方法、およびプログラム
JP7048455B2 (ja) * 2018-08-30 2022-04-05 本田技研工業株式会社 学習装置、シミュレーションシステム、学習方法、およびプログラム
EP3621274B1 (en) * 2018-09-04 2022-04-20 Volkswagen Aktiengesellschaft Method for predicting a quality of service for a communication between at least two moving communication partners, apparatus for performing steps of the method, vehicle, backend server and computer program
JP7086798B2 (ja) * 2018-09-12 2022-06-20 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006154967A (ja) * 2004-11-25 2006-06-15 Nissan Motor Co Ltd リスク最小軌跡生成装置およびこれを用いた危険状況警報装置
CN101660921A (zh) * 2009-09-08 2010-03-03 深圳市戴文科技有限公司 路径导航、生成备用路径的方法及系统
JP2011152909A (ja) * 2010-01-28 2011-08-11 Equos Research Co Ltd 走行制御装置および走行制御方法
CN103109313A (zh) * 2010-09-08 2013-05-15 丰田自动车株式会社 危险度计算装置
DE102015209952A1 (de) * 2014-05-30 2015-12-03 Denso Corporation Vorrichtung und Computerprogramm zur Unterstützung eines Fahrzeugführers
CN106347365A (zh) * 2015-07-13 2017-01-25 沃尔沃汽车公司 车道变更控制设备、包括该设备的车辆和该控制方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113632034A (zh) * 2019-03-25 2021-11-09 万德兰工业有限公司 用于产品的物流内运输的系统和方法
CN113632034B (zh) * 2019-03-25 2024-01-16 万德兰工业有限公司 用于产品的物流内运输的系统和方法
CN113841188A (zh) * 2019-05-13 2021-12-24 日本电信电话株式会社 交通流估计装置、交通流估计方法、交通流估计程序及存储了交通流估计程序的存储介质
CN113841188B (zh) * 2019-05-13 2024-02-20 日本电信电话株式会社 交通流估计装置、交通流估计方法、存储介质
CN112229412A (zh) * 2020-10-21 2021-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车道定位方法、装置及存储介质和服务器
CN112229412B (zh) * 2020-10-21 2024-01-30 腾讯科技（深圳）有限公司 一种车道定位方法、装置及存储介质和服务器

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Publication number Publication date
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