CN110741421A - 行驶控制方法以及行驶控制装置 - Google Patents

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Abstract

行驶控制方法根据用车辆上安装的摄像机(12a，12b)拍摄车辆的周围而得到的图像学习车辆行驶过的地点(CK1～CK4)，根据从车辆得到的车辆信号学习车辆的行驶轨迹。然后，根据用摄像机(12a，12b)拍摄而得到的图像判断车辆是否通过了所述地点(CK1～CK4)，作为地点(CK1～CK4)之间的目标轨迹(TJ1～TJ4)，使用根据车辆信号学习的行驶轨迹进行车辆的行驶控制。

Description

行驶控制方法以及行驶控制装置
技术领域
本发明涉及行驶控制方法以及行驶控制装置。
背景技术
以往，已知根据在相互不同的时刻用摄像机拍摄的物体在图像上的位置之差与摄像机的移动量测量物体的3维位置的3维位置测量装置(参照专利文献1)。在专利文献1中，从处理对象的图像提取的提取特征点中，通过将除了3维位置已确定的提取特征点之外的提取特征点用于与从下一个处理对象的图像提取的特征点的对照，抑制处理时间的增加。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本专利特开2014－106092号公报
发明内容
发明要解决的课题
这样，通过使用摄像机测量周围的物体(特征点)的3维位置，可以创建由物体(特征点)的3维位置构成的地图，同时还可以确定该地图上的车辆已通过的地点。然后，能够制定再次通过车辆行驶过的地点的行驶计划，根据该行驶计划进行车辆的行驶控制。
在进行车辆的行驶控制时，可以使用摄像机高精度地确认是否再次通过了地点。但是，从车辆至特征点的距离越长，以使用了摄像机的视觉里程计检测的车辆的移动量的检测精度越降低。因此，地图上的移动量与现实的移动量之间产生较大误差。因此，在使用以视觉里程计检测到的车辆的移动量制定车辆的行驶计划，沿着该行驶计划进行了车辆的行驶控制的情况下，担心不能沿着现实的环境行驶。
本发明是鉴于这样的以往的课题而完成的，其目的是，沿着现实的环境正确地行驶。
用于解决课题的手段
本发明的一个方式的行驶控制装置的行驶控制方法，根据用车辆上安装的摄像机拍摄车辆的周围而得到的图像，学习车辆行驶过的地点，根据从车辆得到的车辆信号学习车辆的行驶轨迹。然后，根据用摄像机拍摄而得到的图像判断车辆是否通过了地点，作为地点之间的目标轨迹，使用根据车辆信号学习的行驶轨迹进行车辆的行驶控制。
发明的效果
按照本发明的一个方式，能够沿着现实的环境正确地行驶。
附图说明
图1是表示实施方式的行驶控制装置的整体结构的功能方框图。
图2是表示学习单元23的动作的一个例子的流程图。
图3是表示行驶控制单元31的动作的一个例子的流程图。
图4A是表示摄像机(12a，12b)的安装角度(偏摆角)正确的情况的直行状态的车辆的姿态的图。
图4B是表示摄像机(12a，12b)的安装角度(偏摆角)倾斜的情况的直行状态的车辆的姿态的图。
图4C是表示摄像机(12a，12b)的车辆的前后方向的安装位置正确的情况下的车辆的转弯轨迹的图。
图4D是表示摄像机(12a，12b)的车辆的前后方向的安装位置偏离的情况下的车辆的转弯轨迹的图。
图5是自动校准的步骤的一个例子的流程图。
图6A是表示在视觉里程计中学习的地图上的、检查点(CK1～CK4)对于特征点(FP1～FP4)的相对位置、各特征点(FP1～FP4)之间的相对位置、从检查点(CK1～CK4)起的目标轨迹(车辆里程表：TJ1～TJ4)的图。
图6B是表示实际的车辆的运动的图，表示检查点(CK1～CK4)对于特征点(FP1～FP4)的相对位置、各特征点(FP1～FP4)之间的相对位置、从检查点(CK1～CK4)起的目标轨迹(车辆里程表：TJ1～TJ4)。
具体实施方式
接着，参照附图，详细地说明实施方式。
＜行驶控制装置＞
参照图1，说明实施方式的行驶控制装置的整体结构。行驶控制装置包括：摄像机(12a，12b)、车辆传感器13、记录从摄像机(12a，12b)以及车辆传感器13得到的数据的记录装置15、执行车辆的行驶控制的车辆促动器14、以及控制器11。
摄像机(12a，12b)是车辆上安装的立体摄像机，拍摄车辆的周围而生成图像数据。摄像机(12a，12b)通过从多个不同的方向同时拍摄车辆周围的物体，可以根据视差信息获取物体的纵深信息。即，能够使用摄像机(12a，12b)测量车辆周围的物体的3维位置。当然，也可以从通过单眼摄像机拍摄的1张图像获取距离信息。
车辆传感器13被安装在车辆上，检测从车辆得到的各种信息(车辆信号)。在车辆传感器13中，例如包括：检测车辆的行驶速度(车速)的车速传感器、检测车辆具有的各轮胎的旋转速度的车轮速传感器、检测车辆的3轴方向的加速度(包含减速度)的3轴加速度传感器(G传感器)、检测转向角(包含转向角)的转向角传感器、检测车辆中产生的角速度的陀螺仪传感器、以及检测偏摆率的偏摆率传感器。
车辆促动器14是执行与车辆的行驶有关的油门、刹车、转向的操作的驱动单元。在车辆促动器14中，例如包含：操作油门踏板的油门踏板促动器、控制制动力的刹车促动器、以及控制转向角的转向促动器。
控制器11根据由摄像机(12a，12b)以及车辆传感器13得到的数据学习车辆通过的地点以及行驶轨迹，通过根据学习结果控制车辆促动器14，进行车辆的行驶控制。另外，本实施方式中执行的行驶控制只要进行控制，以根据学习的行驶轨迹进行行驶即可，控制促动器14内的油门踏板促动器、刹车促动器、转向促动器的至少任意一个即可。而且在行驶控制中，可以用于无乘员的介入地使车辆行驶的自动驾驶、根据驾驶员的介入使车辆行驶的手动驾驶。在用于手动驾驶的情况下，辅助乘员的介入，以便能够根据行驶轨迹行驶。
控制器11能够使用具有CPU(中央处理装置)、存储器、以及输入输出单元的通用的微计算机来实现。在控制器11中安装用于具有作为行驶控制装置的功能的计算机程序(行驶控制程序)，存储在存储器中。通过执行计算机程序，控制器11具有作为行驶控制装置具有的多个信息处理电路(21，22，23，31)的功能。而且，在实施方式中，示出通过软件实现行驶控制装置具有的多个信息处理电路(21，22，23，31)的例子，但是，当然能够准备用于执行以下所示的各信息处理的专用的硬件，构成信息处理电路(21，22，23，31)。而且，也可以通过单独的硬件构成多个信息处理电路(21，22，23，31)。进而，信息处理电路(21，22，23，31)也可以与用于有关车辆的其它控制的电子控制单元(ECU)兼用。
作为多个信息处理电路，控制器11具有：图像获取单元21、车辆信号获取单元22、学习单元23、以及行驶控制单元31。学习单元23具有：检查点学习单元29和车辆里程表学习单元30。行驶控制单元31具有：通过确认单元24、目标轨迹设定单元25、以及车辆控制单元26。
记录装置15具有保存学习单元23的学习结果的轨迹图像记录单元27以及轨迹记录单元28。在轨迹图像记录单元27中记录检查点学习单元29的学习结果，在轨迹记录单元28中记录车辆里程表学习单元30的学习结果。
图像获取单元21获取通过摄像机(12a，12b)的摄影得到的图像数据。详细地说，图像获取单元21与图像数据一起，同时获取表示该摄影定时的时间戳。车辆信号获取单元22获取来自车辆传感器13的检测结果作为从车辆得到的车辆信号。详细地说，车辆信号获取单元22与车辆信号一起，还同时获取表示该检测定时的时间戳。通过与图像数据以及车辆信号一起接收表示摄像定时以及检测定时的各自的时间戳，能够将图像数据以及车辆信号通过时间轴相关联。
学习单元23(学习电路)可以同时地并行学习车辆行驶过的地点(检查点)和行驶轨迹。
检查点学习单元29根据摄像机(12a，12b)的图像数据，计算地图、以及地图上的车辆的位置以及车辆的行驶轨迹。计算方法不特别限定，可以使用已知的方法。例如，首先，从摄像机(12a，12b)的图像中分别提取特征点，根据特征点的立体匹配处理以及视差信息，确定特征点的3维位置。然后，车辆一边行驶一边反复进行拍摄，通过在帧(图像)间进行特征点的匹配处理，可以计算车辆的行驶轨迹。通过这些匹配处理，检查点学习单元29可以将从多个帧提取的多个特征点的3维位置表示在一个地图(包含环境地图)上。而且，同时还可以确定地图上的车辆的位置以及车辆的行驶轨迹。而且，将根据摄像机(12a，12b)的图像算出的车辆的行驶轨迹称为“视觉里程计(VO)”。
进而，检查点学习单元29根据摄像机(12a，12b)的图像数据学习车辆行驶过的地点(检查点)。具体地说，根据车辆通过了该地点时拍摄的图像学习检查点。例如，检查点学习单元29根据从该图像提取的特征点在图像上的位置、或者特征点的3维位置学习检查点即可。
包含地图、有关检查点的图像数据、以及特征点的位置信息的检查点学习单元29的学习结果被记录在轨迹图像记录单元27中。
车辆里程表学习单元30根据由车辆传感器13检测到的车辆信号，计算、学习车辆的行驶轨迹。行驶轨迹的计算方法不特别限定，可以使用已知的方法。例如，通过由左右轮胎的旋转角度之差计算偏摆率，将偏摆率积分计算车辆的偏摆角(包含车辆的姿态、行进方向)即可。当然，也可以使用偏摆率传感器。而且，可以由车辆具有的轮胎的旋转量计算车辆的移动量。将根据车辆信号算出的车辆的行驶轨迹称为“车辆里程表”。包含车辆的行驶轨迹的学习结果被记录在轨迹记录单元28中。另外，车辆里程表学习单元30既可以对每个检查点之间分割来学习行驶轨迹，也可以不分割而学习车辆轨迹。进行分割时，可以是每规定时间，也可以是每情景(例如，直行、曲线、高速道路、一般道路、交差路口)，分割的方法不限定。
而且，检查点学习单元29以及车辆里程表学习单元30可以在车辆的行驶中并行地学习检查点以及行驶轨迹(车辆里程表)。既可以同时学习检查点以及行驶轨迹(车辆里程表)，也可以使其中一个比另一个先学习。
这样，学习单元23可以同时地并行学习检查点、行驶轨迹(车辆里程表)。
行驶控制单元31(行驶控制电路)根据学习单元23学习的检查点、以及检查点间的行驶轨迹，进行车辆的行驶控制。具体地说，确认是否再次通过了检查点，作为检查点间的目标轨迹，使用根据车辆信号学习的行驶轨迹(车辆里程表)，进行车辆的行驶控制。
行驶控制单元31根据来自用户的指示，在通过学习单元29创建的地图上制定车辆的行驶计划。在行驶计划中，包含出发地(包含当前地)、目的地、以及从出发地至目的地的行驶路径上通过的检查点。行驶控制单元31按照行驶计划进行车辆的行驶控制。
通过确认单元24判断车辆是否通过了检查点。具体地说，首先，从轨迹图像记录单元27读出通过了检查点时的图像(记录图像)以及记录图像中的特征点的位置信息。然后，进行行驶控制时拍摄的图像(对象图像)中的特征点与记录图像中的特征点的关联。在关联成功的特征点满足了规定的条件的情况下，可判断在行驶控制时可再现检查点中的摄像机的位置以及姿态。即，可以判断对象图像是与获取了记录图像时相同的摄像机的位置以及姿态中获取的图像。由此，在该情况下，通过确认单元24判断为车辆通过了检查点。
基于图像的检查点的学习是以与从车辆的周围环境提取的特征点结合的形式来学习车辆的位置。因此，作为学习结果的地图上的检查点与现实的检查点的误差极小。由此，可以通过高再现性确认行驶控制时通过检查点。
而且，关联成功的特征点是否满足了规定的条件，例如可以使用以下的方法来判断。首先，将从记录图像中提取的特征点的数设为Fs。在从对象图像中提取的特征点中，与从记录图像中提取的特征点关联成功的特征点的数设为Fn。例如，在记录图像与对象图像之间，在特征点相对车辆的相对位置的偏离低于规定值的情况下，判断为该特征点在关联上成功。将图像通过确信度(Z)定义为Z＝Fn/Fs。图像通过确信度表示车辆通过了检查点的可能性。在图像通过确信度低于0.8的情况下，因为图像通过确信度低，所以通过确认单元24判断为关联成功的特征点不满足规定的条件，即，车辆未通过检查点。在图像通过确信度为0.8以上的情况下，通过确认单元24判断为关联成功的特征点满足规定的条件，即，车辆通过了检查点。
而且，通过确认单元24也可以由基于车辆信号的行驶轨迹(车辆里程表)，追加地确认检查点中的车辆的姿态的再现性。从轨迹记录单元28读出通过了检查点时的行驶轨迹(车辆里程表)，确定通过了检查点时的车辆的行进方向(学习行进方向)。然后，进行行驶控制时根据图像检测到的车辆的行进方向与学习行进方向的关联。在关联成功的特征点满足规定的条件，并且行进方向的关联成功的情况下，通过确认单元24可以判断为车辆通过了检查点。例如，若行驶控制时的行进方向与学习行进方向的角度差为5°以下，则可以判断为行进方向的关联成功。
进而，在通过特征点的关联算出的摄像机的偏移量，即，从检查点的偏移量为规定值(2m)以上的情况下，图像通过确信度为零(Z＝0)，通过确认单元24可以判断为车辆未通过检查点。或者，计算从由目标轨迹设定单元25设定的目标轨迹至车辆的位置的距离，在该距离为规定值(2m)以上的情况下，通过确认单元24可以判断为车辆未通过检查点。
目标轨迹设定单元25设定使用车辆信号学习的行驶轨迹(车辆里程表)作为检查点之间的目标轨迹。具体地说，在通过确认单元24确认了通过第1检查点的情况下，从轨迹记录单元28读出从第1检查点至第2检查点的行驶轨迹，设定读出的行驶轨迹作为至第2检查点(下一个检查点)的目标轨迹。第2检查点是在行驶计划中，第1检查点之后通过的预定的检查点。
目标轨迹设定单元25根据由通过确认单元24确认了通过第1检查点时的车辆的位置以及行进方向，计算对于目标轨迹的偏移量。计算确认了通过第1检查点时的、车辆的位置从第1检查点的偏移量、以及车辆的行进方向对于目标轨迹的偏移量，作为设为目标轨迹的偏移量。目标轨迹设定单元25根据该偏移量校正目标轨迹。具体地说，校正目标轨迹，以便修正车辆的位置以及行进方向的偏移量的每一个。若目标轨迹未被校正，则在确认通过第1检查点时的车辆的位置以及行进方向的偏移量，在第2检查点中也被继承。通过根据偏移量校正目标轨迹，可以使车辆沿着校正后的目标轨迹行驶。由此，可以使车辆朝向下一个检查点(第2检查点)行驶，所以可以提高下一个检查点(第2检查点)的通过可能性。
车辆控制单元26控制车辆促动器14，使得在与通过目标轨迹设定单元25设定或者校正后的地点间的行驶轨迹相同的轨道上行驶。具体的控制方法不限定，使用已知的方法即可。例如，可以使用由行驶控制时的车辆信号运算的行驶轨迹反馈控制(例如，PID控制)，控制车辆促动器14。
＜行驶控制方法＞
接着，参照图2以及图3，说明行驶控制装置的动作例子。首先，参照图2，说明学习单元23的动作例子。
在步骤S01中，图像获取单元21使用摄像机(12a，12b)拍摄车辆的周围，获取图像。图像获取单元21使摄像机(12a，12b)的摄影定时同步，并且，以规定的帧率(1～5FPS)反复拍摄。
进至步骤S03，检查点学习单元29从摄像机(12a，12b)的图像中分别提取特征点。
进至步骤S05，检查点学习单元29根据特征点的立体匹配处理以及图像的视差信息，确定特征点的3维位置。然后，学习车辆对于特征点的相对位置，作为车辆行驶过的地点(检查点)。检查点学习单元29将包含有关检查点的图像数据、以及特征点的位置信息的学习结果记录在轨迹图像记录单元27中。本动作例中，也可以在帧(图像)间不进行特征点的匹配处理。即，也可以不创建表示从多个帧提取的多个特征点的3维位置的地图。
进至步骤S07，车辆里程表学习单元30根据由车辆传感器13检测到的车辆信号，计算、学习车辆的行驶轨迹。车辆里程表学习单元30将包含车辆的行驶轨迹的学习结果记录在轨迹记录单元28中。而且，不仅本动作例，也可以同时并行地执行步骤S01～S05和步骤S07，也可以在步骤S01～S05之前实施步骤S07。
接着，参照图3，说明行驶控制单元31的动作例子。在步骤S11中，通过确认单元24从轨迹图像记录单元27读出通过了检查点时的图像(记录图像)以及记录图像中的特征点的位置信息。
进至步骤S13，图像获取单元21使用摄像机(12a，12b)拍摄车辆的周围，获取图像。图像获取单元21使摄像机(12a，12b)的摄影定时同步，并且以规定的帧率(1～5FPS)反复拍摄。
进至步骤S15，通过确认单元24从步骤S13中获取的图像(对象图像)中分别提取特征点。进至步骤S17，通过确认单元24进行步骤S15中提取的特征点与读出的记录图像中的特征点的关联。
进至步骤S19，通过确认单元24从车辆里程表计算车辆的行进方向。进至步骤S21，通过确认单元24计算特征点的关联的结果作为图像通过确信度(Z)。进至步骤S23，通过确认单元24判断图像通过确信度(Z)是否为0.8以上。进而，通过确认单元24将通过了检查点时的车辆的行进方向(学习行进方向)与步骤S19中算出的行驶控制时的行进方向进行对比。通过确认单元24判断行驶控制时的行进方向与学习行进方向的角度差是否为5°以下。
在图像通过确信度(Z)为0.8以上、并且角度差为5°以下的情况(S23中的“是”)下，判定为车辆通过了检查点，进至步骤S25。另一方面，在图像通过确信度(Z)低于0.8，或者角度差大于5°的情况下(S23中的“否”)，判定为车辆未通过检查点，返回步骤S13。
在步骤S25中，目标轨迹设定单元25以确认了通过检查点时(步骤S23中的“是”)的车辆的位置为基准，设定在步骤S07中学习的行驶轨迹(车辆里程表)作为至下一个检查点的目标轨迹。
进至步骤S27，目标轨迹设定单元25将确认了通过检查点时的车辆的位置设为基准，计算对于目标轨迹的偏移量。具体地说，计算车辆的位置离检查点的偏移量、以及车辆的行进方向对于目标轨迹的偏移量。进至步骤S29，目标轨迹设定单元25根据偏移量校正在步骤S25中设定的目标轨迹，使得车辆的位置以及行进方向的偏移量的每一个被修正。
进至步骤S31，通过确认单元24设定下一个检查点。具体地说，从轨迹图像记录单元27读出通过了下一个检查点时的图像(记录图像)以及记录图像中的特征点的位置信息。
进至步骤S33，车辆控制单元26控制车辆促动器14，以便在与步骤S29中被校正后的行驶轨迹相同的轨道上行驶。进至步骤S35，行驶控制单元31判断是否已到达行驶计划中的目的地，在到达目的地之前，反复执行步骤S11～33。
＜校准＞
接着，说明摄像机(12a，12b)的安装位置以及安装角度的校准。在摄像机(12a，12b)的安装位置或者安装角度中产生固体误差。而且，摄像机(12a，12b)的安装位置以及角度存在与行驶距离或者行驶时间一起变化的可能性。进行车辆的行驶控制时(在线时)的摄像机(12a，12b)的安装位置或者安装角度有从学习检查点以及行驶轨迹时(离线时)的安装位置或者安装角度变化的可能性。
在摄像机(12a，12b)的安装位置或者安装角度偏离的情况下，即使正确地求出摄像机(12a，12b)的移动量，也不能正确地求出车辆的移动量。例如，即使车辆的速度相同，但若摄像机(12a，12b)的安装角度(俯仰角)不同，则在图像上特征点的移动速度变化。由此，在车辆的移动量上产生误差。此外，如图4A所示，在摄像机(12a，12b)的安装角度(偏摆角)正确的情况下，可以正确地求出直行状态的车辆的姿态。但是，如图4B所示，在安装角度倾斜的情况下，不能正确地求出车辆的移动。而且，如图4C以及图4D所示，在摄像机(12a，12b)的安装位置向车辆的前后方向偏移的情况下，在车辆转弯时，虽然可以正确地求出摄像机(12a，12b)的移动轨迹，但是无法正确地求出车辆的行驶轨迹。
因此，优选在行驶中，进行摄像机(12a，12b)的安装位置或者安装角度的校正(自动校准)。参照图5，说明自动校准的步骤的一个例子。
首先，在步骤S51中，图像获取单元21使用摄像机(12a，12b)拍摄车辆的周围，获取图像。进至步骤S53，检查点学习单元29根据特征点的立体匹配处理以及视差信息，确定特征点的3维位置。然后，通过在帧(图像)间进行特征点的匹配处理，计算车辆的行驶轨迹(视觉里程计)。从视觉里程计计算摄像机(12a，12b)的移动量。
进至步骤S55，车轮速传感器检测各轮胎的旋转速度，车辆里程表学习单元30通过将旋转速度以时间积分，检测各轮胎的旋转量。进至步骤S57，车辆里程表学习单元30使用陀螺仪传感器检测车辆的旋转量(偏摆角)。进至步骤S59，车辆里程表学习单元30根据各轮胎的旋转量以及车辆的旋转量(偏摆角)，计算车辆的行驶轨迹(车辆里程表)。
进至步骤S61，控制器11判断车辆是否正在能够进行校准的场所行驶。具体地说，确认是可得到为了求出视觉里程计所需要的数量的特征点的场所。在图像上的亮度变化少的场所或光量少的场所行驶的情况下，控制器11判断为不是能够进行校准的场所，中断校准的处理。
而且，在视觉里程计中，一边通过帧间的特征点的匹配处理追踪多个特征点，一边估计摄像机(12a，12b)的行进方向。因此，即使在不能看到远方的场所、将闪烁的点设为特征点的场所、在回转等不能直线状地行驶的场所，也可以使用多个特征点继续行进方向的测量。
在判断为能够进行校准的场所的情况下，进至步骤S63，控制器11比较步骤S53中算出的车辆的行驶轨迹(第1移动值：视觉里程计)和步骤S59中算出的车辆的行驶轨迹(第2移动值：车辆里程表)，计算行驶轨迹的差异作为比较结果。进至步骤S65，根据行驶轨迹的差异，校正来自摄像机(12a，12b)的输出值。在来自摄像机(12a，12b)的输出值中，包含从摄像机(12a，12b)输出的图像上的特征点的位置。具体地说，控制器11根据视觉里程计与车辆里程表的比较结果，计算摄像机(12a，12b)的安装位置以及安装角度(偏摆角，俯仰角)的偏离。然后，校正图像上的特征点的位置，以便修正该偏离。由此，可以在行驶中执行摄像机(12a，12b)的校准，可以正确地确定摄像机(12a，12b)的安装位置以及安装角度。
而且，作为来自摄像机(12a，12b)的输出值，也可以校正车辆的行进方向的输出值以及与行进方向垂直的方向的输出值。由此，在与车辆的行进方向平行的方向上产生了误差时，能够在垂直方向上正确地实施输出值的校正。
而且，来自摄像机(12a，12b)的输出值的校正也可以在车辆直行时执行。即，在图5的步骤S61中，可以在确认了车辆为直行状态之后，推进处理。具体地说，利用“车辆在直行时，朝向正面”的事实，进行摄像机(12a，12b)的安装角度(偏摆角)的校准。在车辆为直行状态的情况下，在图像中特征点取固定的运动，可以不失去特征点而稳定地进行检测。因此，通过使用视觉里程计，可以高精度地判断车辆是否为直行状态。即使在回转行驶时，也可以提取局部地成为直行状态的区间，执行校准。由此，可以增加系统的运转时间。
如以上说明的那样，按照实施方式，得到以下的作用效果。
有关实施方式的行驶控制装置在创建车辆周围的物体的3维位置构成的地图的同时，学习地图上的车辆通过的地点(检查点)、以及行驶轨迹(车辆里程表)，再次通过学习过的检查点，进行车辆的行驶控制，使得沿着学习过的行驶轨迹(车辆里程表)行驶。
在实施方式中，根据从车辆得到的车辆信号学习车辆的行驶轨迹(车辆里程表)。在车辆里程表中学习的局部的移动量的精度比在视觉里程计中学习的局部的移动量的精度高。特别是，根据直至特征点的距离长的图像学习的局部的移动量的精度显著降低。因此，使用摄像机(12a，12b)学习检查点，在车辆里程表中学习行驶轨迹。由此，抑制学习过的地点间的行驶轨迹(车辆里程表)与现实的行驶轨迹的误差，使得可执行沿着现实的环境的正确的行驶控制。
而且，有关实施方式的行驶控制装置在创建由车辆周围的物体的3维位置构成的地图的同时，学习地图上的车辆通过的地点(检查点)、以及通过的检查点间的行驶轨迹(车辆里程表)，再次通过学习过的检查点，进行车辆的行驶控制，使得沿着学习过的行驶轨迹(车辆里程表)行驶。
由此，在进行行驶控制时，作为检查点间的目标轨迹，可以使用在高精度的车辆里程表中学习的行驶轨迹。因此，没有从现实的行驶轨迹较大脱离，不发生大的修正转向，可以以高再现性使车辆沿着行驶轨迹行驶。
基于图像的地点(检查点)的学习是，以与从周围环境提取的特征点结合的形式学习车辆的位置。因此，作为学习结果的地图上的地点与现实的地点的误差极小。由此，检查点间的行驶轨迹的误差可以通过检查点的通过确认来修正。但是，至特征点的距离越长，在视觉里程计中学习的车辆的移动量的精度越低。由此，在视觉里程计中学习了行驶轨迹的情况下，行驶轨迹中包含的误差变大。因此，地点(检查点)中大的位置偏离被发现，之后，发生大的修正转向。
如图6A以及图6B所示，通过将至各特征点(FP1～FP4)的距离短的车辆的位置设定为检查点(CK1～CK4)，可以高精度地判断检查点(CK1～CK4)的通过。另一方面，检查点(CK1～CK4)之间的目标轨迹(TJ1～TJ4)使用在高精度的车辆里程表中学习的行驶轨迹。
按照本实施方式，作为检查点之间的目标轨迹，可以使用在高精度的车辆里程表中学习的行驶轨迹。由此，可以不发生大的修正转向，使车辆以高再现性沿着行驶轨迹行驶。由此，使得可以执行沿着现实的环境的正确的行驶控制。
如图6A所示，在视觉里程计中学习的地图中，检查点(CK1～CK4)对于特征点(FP1～FP4)的相对位置可以通过视觉里程计正确地求出。但是，特征点(FP1～FP4)之间的相对位置不正确。由此，如图6A所示，在视觉里程计中学习的地图中，检查点(CK1～CK4)间的目标轨迹(TJ1～TJ4)相互为非连续。但是实际上，如图6B所示，检查点(CK1～CK4)间的目标轨迹(TJ1～TJ4)为连续的轨道，可以以高精度再现行驶过一次的轨道。即，再次通过学习过的检查点(CK1～CK4)，可以进行车辆的行驶控制，使得沿着学习过的行驶轨迹(TJ1～TJ4)行驶。相反，在设定了检查点(CK1～CK4)间的目标轨迹(未图示)，使得图6A所示的地图上成为连续的一个轨道的情况下，会从实际的行驶轨迹较大地脱离，发现检查点(CK1～CK4)中大的位置偏离，之后，发生大的修正转向。
在学习检查点时，还可以根据从车辆得到的车辆信号，学习检查点之间的车辆的行驶轨迹。即，也可以对每个检查点分割而学习行驶轨迹。或者，也可以对每个规定时间、或者每个行驶情景(例如，直行、曲线、高速道路、一般道路、交差路口)分割来学习。可以学习局部地高精度的行驶轨迹。
控制器11在判断为通过了检查点时，将从检查点至下一个检查点的行驶轨迹(车辆里程表)设定为目标轨迹，使用判断为通过了检查点时的车辆的位置以及行进方向校正目标轨迹。控制器11在判断为未通过检查点的情况下，禁止设定的目标轨迹的校正。由此，可以抑制从不是基准位置的车辆的位置校正目标轨迹。
控制器11计算从目标轨迹至车辆的位置为止的距离，在距离为规定值以上的情况下，判断为未通过检查点。在从目标轨迹至车辆的位置为止的距离为规定值以上的情况下，图像通过确信度(Z)低的可能性较高。即，未通过检查点的可能性较高。因此，在从目标轨迹至车辆的位置为止的距离为规定位置以上的情况，判断为未通过检查点。由此，目标轨迹的校正被禁止，所以可以抑制由错误的信息(不是基准位置的车辆位置)校正目标轨迹。
以上，按照实施方式说明了本发明的内容，但是本领域的技术人员明白，本发明不被这些记载限定，能够有各种变形以及改良。
标号说明
12a，12b摄像机
23学习单元(学习电路)
31行驶控制单元(行驶控制电路)
CK1～CK4检查点(地点)
FP1～FP4特征点
TJ1～TJ4目标轨迹

Claims (8)

1.一种行驶控制方法，根据用车辆上安装的摄像机拍摄所述车辆的周围而得到的图像，学习所述车辆行驶过的地点，进行所述车辆的行驶控制，以再次通过学习过的所述地点，所述行驶控制方法
在学习所述地点时，根据从所述车辆得到的车辆信号，学习所述车辆的行驶轨迹，
在进行所述行驶控制时，根据用所述摄像机拍摄而得到的图像，判断所述车辆是否通过了所述地点，
使用根据所述车辆信号学习的所述行驶轨迹作为所述地点之间的目标轨迹，进行所述车辆的行驶控制。
2.如权利要求1所述的行驶控制方法，
在学习所述地点时，根据从所述车辆得到的车辆信号，学习所述地点之间的所述车辆的行驶轨迹。
3.如权利要求1或2所述的行驶控制方法，
在判断为通过了所述地点时，将从所述地点至下一个地点的所述行驶轨迹设定为所述目标轨迹，
使用在判断为通过了所述地点时的所述车辆的位置以及行进方向，校正所述目标轨迹，
在判断为未通过所述地点的情况下，禁止设定的所述目标轨迹的校正。
4.如权利要求3所述的行驶控制方法，
计算从所述目标轨迹至所述车辆的位置的距离，
在所述距离为规定值以上的情况下，判断为未通过所述地点。
5.如权利要求1～4的任意一项所述的行驶控制方法，
根据所述车辆周围的图像检测所述车辆的第1移动值，
根据从所述车辆输出的车辆信号检测所述车辆的第2移动值，
比较所述第1移动值和所述第2移动值，
根据比较结果，校正来自所述摄像机的输出值。
6.如权利要求5所述的行驶控制方法，
作为来自所述摄像机的输出值，校正所述车辆的行进方向的输出值以及与所述行进方向垂直的方向的输出值。
7.如权利要求5或者6所述的行驶控制方法，
在所述车辆直行时执行所述输出值的校正。
8.一种行驶控制装置，包括：学习电路，根据用车辆上安装的摄像机拍摄所述车辆的周围而得到的图像，学习所述车辆行驶过的地点；以及行驶控制电路，进行所述车辆的行驶控制，以再次通过学习过的所述地点，
所述学习电路根据从所述车辆得到的车辆信号，学习所述车辆的行驶轨迹，
所述行驶控制电路
根据用所述摄像机拍摄而得到的图像，判断所述车辆是否通过了所述地点，
使用根据所述车辆信号学习的所述行驶轨迹作为所述地点之间的目标轨迹，进行所述行驶控制。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111886170B (zh) * 2018-03-28 2023-09-15 日立安斯泰莫株式会社 车辆控制装置
JP7351172B2 (ja) * 2019-09-30 2023-09-27 株式会社アイシン 駐車支援装置
CN111959505B (zh) * 2020-06-29 2022-10-11 阿波罗智能技术(北京)有限公司 车辆巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质
JP2022182335A (ja) * 2021-05-28 2022-12-08 株式会社Subaru 車両の車外撮像装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001243457A (ja) * 2000-03-01 2001-09-07 Nissan Motor Co Ltd 車両用前方画像撮像装置
JP2008174000A (ja) * 2007-01-16 2008-07-31 Toyota Industries Corp 駐車支援装置、駐車支援装置部品、駐車支援方法及び駐車支援プログラム
CN101275839A (zh) * 2007-03-30 2008-10-01 爱信艾达株式会社 地物信息收集装置与地物信息收集方法
CN102933442A (zh) * 2010-06-09 2013-02-13 法雷奥开关和传感器有限责任公司 用于当在停车位中停放时辅助机动车辆的驾驶员的方法、驾驶员辅助装置和机动车辆
CN104520675A (zh) * 2012-08-03 2015-04-15 歌乐株式会社 摄像机参数运算装置、导航系统及摄像机参数运算方法
CN104512415A (zh) * 2013-09-30 2015-04-15 丰田自动车株式会社 驾驶辅助装置
CN105459824A (zh) * 2014-09-25 2016-04-06 丰田自动车株式会社 车辆控制装置

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5782708B2 (ja) * 2010-12-03 2015-09-24 日産自動車株式会社 走行支援装置
US9056395B1 (en) * 2012-09-05 2015-06-16 Google Inc. Construction zone sign detection using light detection and ranging
JP5991166B2 (ja) 2012-11-27 2016-09-14 富士通株式会社 ３次元位置計測装置、３次元位置計測方法および３次元位置計測プログラム
US9127955B2 (en) * 2013-01-31 2015-09-08 GM Global Technology Operations LLC Adaptive user guidance for navigation and location-based services
DE102013209940A1 (de) * 2013-05-28 2014-12-04 Conti Temic Microelectronic Gmbh Kamerasystem für Fahrzeuge
US10043091B2 (en) * 2014-12-05 2018-08-07 Magna Electronics Inc. Vehicle vision system with retroreflector pattern recognition
MX364574B (es) * 2015-01-05 2019-05-02 Nissan Motor Dispositivo de generacion de ruta objetivo y dispositivo de control de conduccion.
CN112945249B (zh) * 2015-02-10 2022-03-29 御眼视觉技术有限公司 用于沿着路段自主地导航车辆的系统、车辆及方法
US9836056B2 (en) * 2015-06-05 2017-12-05 Bao Tran Smart vehicle
US9711050B2 (en) * 2015-06-05 2017-07-18 Bao Tran Smart vehicle
JP6815724B2 (ja) * 2015-11-04 2021-01-20 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム
CN112051855A (zh) * 2016-01-05 2020-12-08 御眼视觉技术有限公司 用于主车辆的导航系统、自主车辆及导航自主车辆的方法
US20170253237A1 (en) * 2016-03-02 2017-09-07 Magna Electronics Inc. Vehicle vision system with automatic parking function
US20170329331A1 (en) * 2016-05-16 2017-11-16 Magna Electronics Inc. Control system for semi-autonomous control of vehicle along learned route
US10139823B2 (en) * 2016-09-13 2018-11-27 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Method and device for producing vehicle operational data based on deep learning techniques
JP6548690B2 (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 シミュレーションシステム、シミュレーションプログラム及びシミュレーション方法
WO2018086761A1 (en) * 2016-11-10 2018-05-17 Rowanalytics Ltd Control apparatus and method for processing data inputs in computing devices therefore
US10545029B2 (en) * 2016-12-30 2020-01-28 DeepMap Inc. Lane network construction using high definition maps for autonomous vehicles
WO2018187608A1 (en) * 2017-04-07 2018-10-11 Hrl Laboratories, Llc Method for understanding machine-learning decisions based on camera data
EP4160147A1 (en) * 2017-06-14 2023-04-05 Mobileye Vision Technologies Ltd. Method and server for creating and distributing locally aligned navigation information for autonomous driving
CN109429518B (zh) * 2017-06-22 2022-10-28 百度时代网络技术（北京）有限公司 基于地图图像的自动驾驶交通预测
US20190164007A1 (en) * 2017-11-30 2019-05-30 TuSimple Human driving behavior modeling system using machine learning
KR102619558B1 (ko) * 2018-11-16 2024-01-02 현대모비스 주식회사 자율주행차의 제어시스템 및 그 제어방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001243457A (ja) * 2000-03-01 2001-09-07 Nissan Motor Co Ltd 車両用前方画像撮像装置
JP2008174000A (ja) * 2007-01-16 2008-07-31 Toyota Industries Corp 駐車支援装置、駐車支援装置部品、駐車支援方法及び駐車支援プログラム
CN101275839A (zh) * 2007-03-30 2008-10-01 爱信艾达株式会社 地物信息收集装置与地物信息收集方法
CN102933442A (zh) * 2010-06-09 2013-02-13 法雷奥开关和传感器有限责任公司 用于当在停车位中停放时辅助机动车辆的驾驶员的方法、驾驶员辅助装置和机动车辆
CN104520675A (zh) * 2012-08-03 2015-04-15 歌乐株式会社 摄像机参数运算装置、导航系统及摄像机参数运算方法
CN104512415A (zh) * 2013-09-30 2015-04-15 丰田自动车株式会社 驾驶辅助装置
CN105459824A (zh) * 2014-09-25 2016-04-06 丰田自动车株式会社 车辆控制装置

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WO2018235171A1 (ja) 2018-12-27
US11136034B2 (en) 2021-10-05
US20200377100A1 (en) 2020-12-03

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