CN110877610B - 碰撞回避装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够实施基于转向的碰撞回避和基于制动的碰撞回避这两者的碰撞回避装置。在碰撞回避装置(201)中，禁止进入区域设定部(220)基于包含存在于本车周边的障碍物的位置信息的障碍物信息、以及本车行驶的车道的信息即车道信息，设定用于使本车不与障碍物接触的禁止进入区域。追踪判定部(230)基于障碍物的位置或禁止进入区域的位置，判定将障碍物作为回避对象还是追踪对象。制约设定部(240)对本车的状态量或控制输入设定制约，使得本车至少不进入禁止进入区域。

Description

碰撞回避装置
技术领域
本发明涉及车辆的碰撞回避装置。
背景技术
已经提出有各种碰撞回避装置，其检测车辆行驶中的道路内存在的障碍物，并自动地将本车转向以回避障碍物。例如下述专利文献1所公开的碰撞回避装置中，设定基于障碍物的位置、道路边界、本车的预测行驶轨迹、回避障碍物后的本车的预测姿态角以及目标姿态角的评价函数，并控制本车以实现该评价函数的输出值为最小的预测行驶轨迹，由此使本车回避障碍物。该评价函数被设定成从本车到障碍物的间隔以及从本车到道路边界的间隔越大，以及回避障碍物后的本车的预测姿态角与目标姿态角之差越小，则输出值越小。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利特开2007-253745号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
在车辆能够行驶的区域被障碍物堵塞的情况下，需要基于制动的碰撞回避，而非基于转向的碰撞回避。但是，在专利文献1所记载的碰撞回避装置中，由于没有设想车辆能够行驶的区域被障碍物堵塞的情况，因此在这样的情况下需要通过其他的车辆控制装置进行制动控制。因此，根据车辆能够行驶的区域是否被障碍物堵塞，控制车辆的行驶的控制装置进行切换，担心该切换导致乘坐舒适性的恶化。
本发明是为了解决上述问题而完成的，其目的在于提供一种能够实施基于转向的碰撞回避和基于制动的碰撞回避这两者的碰撞回避装置。
解决技术问题的技术方案
本发明的碰撞回避装置包括：禁止进入区域设定部，该禁止进入区域设定部基于包含存在于本车周边的障碍物的位置的信息的障碍物信息、以及所述本车所行驶的车道的信息即车道信息，设定用于使所述本车不与所述障碍物接触的禁止进入区域；追踪判定部，该追踪判定部基于所述障碍物的位置或所述禁止进入区域的位置，进行判定所述障碍物是回避对象还是追踪对象的追踪判定；制约设定部，该制约设定部对所述本车的状态量或控制输入设定制约，使得所述本车至少不进入所述禁止进入区域；评价函数设定部，该评价函数设定部设定评价函数，该评价函数中，至少将作为所述本车的预测路径相对于目标路径的误差的路径追踪误差、以及作为所述本车的预测速度相对于目标速度的误差的速度追踪误差作为评价项目，所述路径追踪误差越小、且所述速度追踪误差越小，评价的程度越好；解运算部，该解运算部在所述制约下运算使所述评价函数的评价的程度变好的解；车辆状态量预测部，该车辆状态量预测部基于所述解来运算所述本车的状态量的预测值；及目标值运算部，该目标值运算部基于所述解及预测到的所述状态量中的至少一方，来运算控制所述本车的转向量及加减速量的致动器的目标值。
发明效果
根据本发明，由于能够利用同一碰撞回避装置实现基于转向的碰撞回避和基于制动的碰撞回避，因此能够防止伴随着基于转向的碰撞回避和基于制动的碰撞回避的切换而导致的乘坐舒适性的恶化。
附图说明
图1是表示本发明实施方式1所涉及的碰撞回避系统的结构的框图。
图2是表示本发明实施方式1所涉及的碰撞回避系统的硬件结构例的图。
图3是用于说明本发明实施方式1中使用的坐标系的图。
图4是表示本发明实施方式1所涉及的碰撞回避系统的动作的流程图。
图5是本发明实施方式1的禁止进入区域的设定处理的流程图。
图6是表示与左右划分线对应的禁止进入区域的示例的图。
图7是用于说明与障碍物对应的禁止进入区域的设定方法的图。
图8是本发明实施方式1的追踪判定处理的流程图。
图9是本发明实施方式1的障碍物为追踪对象的情况下的禁止进入区域的说明图。
图10是本发明实施方式1的制约设定的流程图。
图11是表示最终的禁止进入区域的示例的图。
图12是表示最终的禁止进入区域的示例的图。
图13是本发明实施方式1的Y方向的车辆重心的上限值和下限值的说明图。
图14是本发明实施方式1的障碍物为追踪对象的情况下的速度的上限值的说明图。
图15是用于说明本发明实施方式2中的追踪判定区域的设定方法的图。
图16是本发明实施方式2的追踪判定处理的流程图。
具体实施方式
<实施方式1>
图1是表示本发明实施方式1的碰撞回避系统的简要结构的框图。该碰撞回避系统搭载于车辆，具备车辆控制单元200、与其连接的障碍物信息获取部110、车道信息获取部120、车辆信息获取部130以及致动器控制部310。
车辆控制单元200对搭载该碰撞回避系统的车辆(以下称为“本车”)的动作进行统一控制。车辆控制单元200例如是高级驾驶辅助系统电子控制单元(ADAS-ECU)等。
障碍物信息获取部110获取包含存在于本车周边的障碍物的位置信息的障碍物信息。障碍物信息获取部110例如是拍摄本车前方的风景的前方照相机。或者，障碍物信息获取部110也可以是LiDAR(Light Detection and Ranging：光探测和测距)、雷达、声纳、车车间通信装置、路车间通信装置等。
车道信息获取部120获取作为本车行驶的车道的信息的车道信息。车道信息包括关于本车正在行驶的车道的左右划分线的位置和车道中央的位置的信息。车道信息获取部120例如是前方照相机。或者，车道信息获取部120可以根据基于LiDAR的车道检测结果和地图数据来求出车道信息，也可以根据使用GNSS(Global Navigation Satellite System：全球导航卫星系统)传感器测定出的本车的位置和地图数据来求出车道信息。
车辆信息获取单元130获取诸如本车的速度、加速度、方位、角速度等车辆信息。车辆信息获取部130例如是转向角传感器、转向转矩传感器、偏航率传感器、速度传感器、加速度传感器等。
致动器控制部310控制成使得本车的致动器实现目标值。致动器控制部310例如是电动助力转向ECU(EPS-ECU)、动力传动系统ECU、制动器ECU等。
如图1所示，车辆控制单元200具备碰撞回避装置201及车辆状态量推定部210。并且，碰撞回避装置201具备禁止进入区域设定部220、追踪判定部230、制约设定部240、评价函数设定部250、解运算部260、车辆状态量预测部270及目标值运算部280。
车辆状态量推定部210基于车辆信息获取部130所获取的车辆信息，推定本车的车辆状态。禁止进入区域设定部220基于障碍物信息获取部110所获取到的障碍物信息来进行本车周边的障碍物的移动预测，基于该预测结果和车道信息获取部120所获取到的车道信息，来设定用于使本车不与障碍物接触的禁止进入区域。另外，禁止进入区域设定部220在设定禁止进入道路之前，判断本车向左右哪一侧回避障碍物(本车在回避障碍物时通过障碍物的左右哪一侧)，禁止进入区域基于该判断结果来设定。
追踪判定部230基于障碍物的位置或者禁止进入区域的位置，进行障碍物是回避对象还是追踪对象的判定(以下称为“追踪判定”)。制约设定部240基于追踪判定部230的追踪判定结果、禁止进入区域设定部220的障碍物移动预测结果、车道信息获取部120获取到的车道信息，对本车回避障碍物时的本车的状态量或控制输入设定制约。
评价函数设定部250至少设定对路径追踪误差和速度追踪误差进行评价的评价函数，其中，所述路径追踪误差是本车的预测路径相对于目标路径的误差，所述速度追踪误差是本车的预测速度相对于目标速度的误差。解运算部260根据制约设定部240设定的制约来运算减小评价函数的解、即控制输入的预测值。车辆状态量预测部270基于解运算部260计算出的控制输入的预测值，运算本车的车辆状态量的预测值。
目标值运算部280根据车辆状态量预测部270计算出的状态量的预测值和解运算部260计算出的控制输入的预测值，运算致动器的目标值。目标值运算部280计算出的致动器的目标值被输入到致动器控制部310，致动器控制部310控制致动器以实现该目标值。
图2是表示碰撞回避系统的硬件结构例的图。搭载该碰撞回避系统的本车1具备方向盘2、转向轴3、转向单元4、EPS电动机5、动力传动系统单元6、制动器单元7、前方照相机111、雷达传感器112、GNSS传感器121、导航装置122、转向角传感器131、转向转矩传感器132、偏航率传感器133、速度传感器134、加速度传感器135、图1所示的车辆控制单元200、EPS控制器311、动力传动系统控制器312、制动器控制器313。
方向盘2是用于驾驶员操作本车1的所谓驾驶盘。方向盘2与转向轴3结合，转向轴3连接有转向单元4。转向单元4以转动自如的方式支承作为转向轮的前轮，并且以转向自如的方式支承于车体框架。因此，通过驾驶员对方向盘2的操作而产生的转向转矩使转向轴3旋转，与转向轴3的旋转对应地，转向单元4使前轮向左右方向转向。由此，驾驶员能够操作本车1前进或后退时的本车1的横向移动量。
另外，转向轴3也可以通过EPS电机5来旋转。EPS控制器311控制流向EPS电动机5的电流，从而能够独立于驾驶员对方向盘2的操作而自如地使前轮转向。
车辆控制单元200连接有前方照相机111、雷达传感器112、GNSS传感器121、导航装置122、转向角传感器131、转向转矩传感器132、偏航率传感器133、速度传感器134、加速度传感器135、EPS控制器311、动力传动系统控制器312及制动器控制器313。
前方照相机111设置在能够将车辆前方的划分线作为图像来检测的位置，基于图像信息，检测车道信息、障碍物的位置等本车的前方环境。此处，仅示出了检测前方环境的前方照相机，但也可以在本车1中设置检测后方或侧方环境的照相机。雷达传感器112照射雷达，通过检测其反射波，输出以本车1为基准的障碍物的相对距离以及相对速度。作为雷达传感器112，可以使用毫米波雷达、LiDAR、激光测距仪、超声波雷达等公知的雷达传感器。此处，图1所示的障碍物信息获取部110由前方照相机111及雷达传感器112构成。
GNSS传感器121通过天线接收来自定位卫星的电波，进行定位运算，由此输出本车1的绝对位置以及绝对方位。导航装置122具有运算针对驾驶员设定的去处(目的地)的最优的行驶路线的功能，存储有包含构成道路网的各道路的道路信息的地图数据。道路信息是呈现道路线形的地图节点数据，各地图节点数据中包含各节点的绝对位置(纬度、经度、标高)、车道宽度、斜面角、倾斜角信息等。此处，图1所示的车道信息获取部120由GNSS传感器121以及导航装置122构成。
转向角传感器131检测方向盘2的转向角。转向转矩传感器132检测转向轴3的转向转矩。偏航率传感器133检测本车1的偏航率。速度传感器134检测本车1的速度。加速度传感器135检测本车1的加速度。此处，设图1所示的车辆信息获取部130由转向角传感器131、转向转矩传感器132、偏航率传感器133、速度传感器134以及加速度传感器135构成。
车辆控制单元200是微处理器等集成电路，具备A/D转换电路、D/A转换电路、CPU(Central Processing Unit：中央处理器)等处理器、ROM(Read Only Memory：只读存储器)、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)等存储器等。车辆控制单元200的处理器通过按照存储于ROM的程序来处理从上述各传感器输入的信息，从而计算本车1的目标转向角、目标驱动力以及目标制动力。
换言之，车辆控制单元200包括用于存储程序的存储器，该程序在由处理器执行时最终执行如下处理：基于包含存在于本车周边的障碍物的位置信息的障碍物信息、以及本车行驶的车道的信息即车道信息，设定用于使本车不与障碍物接触的禁止进入区域的处理；基于障碍物的位置或禁止进入区域的位置，进行判定将障碍物作为回避对象还是追踪对象的追踪判定的处理；对本车的状态量或控制输入设定制约以使本车至少不进入禁止进入区域的处理；设定至少将作为本车的预测路径相对于目标路径的误差的路径追踪误差、及作为本车的预测速度相对于目标速度的误差的速度追踪误差作为评价项目，路径追踪误差越小、且速度追踪误差越小，评价程度越好的评价函数的处理；运算在制约下评价函数的评价程度变好的解的处理；基于解来运算本车的状态量的预测值的处理；及基于解和预测出的状态量中的至少一方来运算对本车的转向量和加减速量进行控制的致动器的目标值的处理。换言之，该程序也可以说是使计算机执行碰撞回避装置201的构成要素的动作的步骤、方法的程序。
而且，车辆控制单元200将目标转向角发送到EPS控制器311，将目标驱动力发送到动力传动系统控制器312，将目标制动力发送到制动器控制器313。
EPS控制器311控制EPS电动机5，以实现从车辆控制单元200接收到的目标转向角。动力传动系统控制器312控制动力传动系统单元6，以实现从车辆控制单元200接收到的目标驱动力。制动器控制器313控制制动器单元7，以实现从车辆控制单元200接收到的目标制动力。此处，设图1所示的致动器控制部310由EPS控制器311、动力传动系统控制器312及制动器控制器313构成。
在图2中，作为本车1的例子，示出了仅将发动机作为驱动力源的车辆，但本车1也可以是仅将电动机作为驱动力源的电动汽车、将发动机和电动机这两者作为驱动力源的混合动力车等。
接着，说明实施方式1涉及的碰撞回避系统的动作。图3示意性地示出实施方式1的碰撞回避系统所使用的坐标系。在图3中，X轴以及Y轴表示惯性坐标系，Xc、Yc、θ表示惯性坐标系中的本车1的重心位置以及方位角。x轴以及y轴表示以本车1的重心为原点的本车坐标系，在本车1的前方取x轴，在左手方向取y轴。在本实施方式中，每隔控制周期将本车的重心位置Xc、Yc和方位角θ初始化为0。即，每隔控制周期使惯性坐标系和本车坐标系一致。通过该处理，在方位角θ的变化较小的情况下，可以将X方向考虑作为本车1的前方，将Y方向考虑作为本车1的横向。
碰撞回避装置201的解运算部260利用数学性地表示车辆的动态的动态车辆模型，从当前的时刻0开始以一定周期Ts的间隔预测到未来的时间Th为止的本车1的行为，每隔一定期间对求出使呈现本车1的期望动作的评价函数最小化的控制输入u的最优化问题进行求解，由此作为其解，计算出最优的目标转向量、或最优的目标转向量及目标加速度。此时，预测的车辆状态量的分数为N分(N＝Th/Ts)。将从当前时刻到未来的时间Th之间的时间称为“视距(horizon)”。
这样，通过预测未来的本车1的行为，进而事先判定障碍物是回避对象还是追踪对象，从而能够确保到进行碰撞回避为止的时间余量。由此，能够降低发生急转向或急制动的可能性，提高本车1的乘坐舒适性。另外，通过降低发生急转向或急制动的可能性，还能够得到降低运算负荷、提高最优解的求解概率的效果。
另外，如后所述，碰撞回避装置201并非根据障碍物向回避模式或追踪模式等进行状态转移，而是判定各个障碍物是回避对象还是追踪对象。因此，即使在存在多个障碍物的情况下，也能够选择是回避还是追踪各障碍物。因此，例如，也可以进行一边使本车1追踪前方车辆、一边回避停在路肩中的其他车辆这样的本车1的控制。
另外，最优化问题的解也未必一定是使评价函数最小化的解，只要是能够使基于评价函数的评价的程度在某种程度以上的解即可。例如，可以将使评价函数小于预定阈值的输入值作为解。此外，在即使反复计算预定次数之后评价函数也不低于阈值的情况下，可以将在至此为止的反复计算中使评价函数最小的输入值作为解。
另外，在本实施方式中，将最优化问题作为最小化问题来处理，但也可以通过使评价函数的符号反转来作为最大化问题进行处理。在这种情况下，最优化问题的解也未必一定是使评价函数最大化的解。例如，可以将使评价函数大于预定阈值的输入值作为解。此外，在即使反复计算预定次数之后评价函数也未超过阈值的情况下，可以将在至此为止的反复计算中使评价函数最大的输入值作为解。
以下，示出解运算部260求解的最优化问题的例子。在以下的说明中，符号“＿”表示附加在其后的文字上的下划线，符号“￣”表示附加在其后的文字上的上划线，符号“＾”表示附加在与其连续的文字上的帽子(脱字符号)。
在本实施方式中，解运算部260每隔一定期间对以下所示的带制约的最优化问题进行求解。
[数学式1]
minuJ (式101)
[数学式2]
Figure BDA0002183664480000101
其中，J是评价函数，x是车辆状态量，u是控制输入，f是与动态车辆模型有关的矢量值函数，x0是初始值，g是与制约有关的矢量值函数。
在本实施方式中，车辆控制单元200进行转向控制和加减速控制这两者，如下面那样设定车辆状态量x和控制输入u。
[数学式3]
x＝[Xc，Yc，θ，β，γ，δ，V，α]T (式103)
[数学式4]
u＝[ω，j]T (式104)
这里，β是侧滑角，γ是偏航率，δ是转向角，V是速度，α是加速度，ω是转向角速度，j是加加速度。此时，无需使控制输入u和致动器控制部310的控制量一致。因此，可以不依赖于致动器控制部310的控制量来设定车辆状态量x和控制输入u。而且，通过不是将转向角而是将转向角速度作为控制输入，能够根据评价函数或制约的设定情况，容易地限制转向角的变动的大小，提高车辆的乘坐舒适性。同样，通过不是将加速度而是将加加速度作为控制输入，能够根据评价函数或制约的设定情况，容易地限制加速度的变动的大小，提高车辆的乘坐舒适性。
动态车辆模型使用以下所示的两轮模型。
[数学式5]
Figure BDA0002183664480000111
此处，M是车辆质量。Yf、Yr分别是前轮及后轮的转弯力，使用前轮及后轮的转弯力Cf、Cr，能够如下那样进行近似。另外，lf、lr是从车辆重心到前后车轴的距离。
[数学式6]
Figure BDA0002183664480000121
[数学式7]
Figure BDA0002183664480000122
当使用式106和式107整理式105时，动态车辆模型f成为下式。
[数学式8]
Figure BDA0002183664480000123
另外，动态车辆模型只要是车辆状态量中包含车辆的位置的模型，则也可以使用两轮模型以外的模型。为了使模型紧凑，可以设为x＝[Xc，Yc，θ，β，γ，V]T，u＝[δ，α]T。
在本实施方式中，评价函数J使用下式。
[数学式9]
Figure BDA0002183664480000124
这里，xk是预测点k(k＝0，…，N)处的车辆状态量，uk是预测点k(k＝0，…，N-1)处的控制输入。h是与评价项目有关的矢量值函数，hN是与终端(预测点N)处的评价项目有关的矢量值函数，rk是预测点k(k＝0，…，N)处的目标值。W、WN是加权矩阵，是对角分量具有针对各评价项目的权重的对角矩阵，作为参数可以适当变更。加权矩阵W、WN也可以根据障碍物是回避对象还是追踪对象来进行变更。例如，在障碍物为回避对象的情况下，通过减小路径追踪误差的权重，能够使基于转向的碰撞回避变得顺畅。另外，在障碍物是追踪对象的情况下，通过减小速度追踪误差的权重，能够使基于制动的碰撞回避变得顺畅。
在本实施方式中，设为以较小的控制输入进行转向控制和加减速控制以使得车辆以目标速度在目标路径上行驶，如下那样设定与评价项目相关的矢量值函数h、hN。
[数学式10]
h＝[eY，k，eV，k，ωk，jk]T (式110)
[数学式11]
hN＝[eY，N，eV，N]T (式111)
此处，eY，k是预测点k(k＝0，…，N)处的路径追踪误差(本车的预测路径相对于目标路径的误差)。若目标路径在本车坐标系中用函数y＝l(x)呈现，则是路径追踪误差eY，k＝Yc，k-l(Xc，k)。另外，目标路径只要是函数呈现的路径即可，例如，可以是对车道中央进行函数近似的路径，由车道信息获取部120生成。eV，k是预测点k(k＝0，…，N)处的车辆的预测速度相对于目标速度的误差即速度追踪误差。若设目标速度为Vref，则速度追踪误差为eV，k＝Vk-Vref。此外，目标速度Vref例如是本车行驶的车道的限制速度，由车道信息获取部120获取。
然后，如下所述地设定目标值rk、rN，以使路径追踪误差eY，k、速度追踪误差eV，k、转向速度ωk、加加速度jk变小。
[数学式12]
rk＝[0，0，0，0]T(k＝0，…，N-1) (式112)
[数学式13]
rN＝[0，0]T (式113)
通过评价路径追踪误差，在视距内不存在成为回避对象的障碍物的情况下，进行车道保持，在存在回避对象的情况下，设定包含回避对象的位置的禁止进入区域，能够进行基于转向的碰撞回避。另外，通过评价速度追踪误差，在视距内不存在成为追踪对象的障碍物的情况下，进行速度保持，在存在追踪对象的情况下，设定禁止进入区域或者上限速度，能够进行基于制动的碰撞回避。因此，能够通过同一控制装置实现车道保持、车速保持、基于转向的碰撞回避、基于制动的碰撞回避，无论障碍物是否堵塞了本车的可行驶区域，都能够顺畅地进行碰撞回避。
另外，在本实施方式中，以仅评价路径追踪误差、速度追踪误差、转向速度和加加速度的方式设定了评价项目，但为了提高路径追踪性和乘坐舒适性，也可以将方位、偏航率、加速度等加入到评价项目中。另外，也可以根据障碍物是回避对象还是追踪对象来变更评价项目。例如，在障碍物为回避对象的情况下，通过评价偏航率、横向加速度，能够使基于转向的碰撞回避变得顺畅。在障碍物是追踪对象的情况下，通过评价纵加速度，能够使基于制动的碰撞回避变得顺畅。
接下来，对与制约相关的矢量值函数g进行说明。函数g用于在带制约的最优化问题中设定车辆状态量x、控制输入u的上限值和下限值(以下有时也称为“上下限值”)，最优化在g(x，u)≦0的条件下执行。
在本实施方式中，设定禁止进入区域，为了以一定范围内的转向速度和加加速度进行基于转向或制动的碰撞回避，将车辆的重心位置Xc的上限值设为￣Xc(≧0)，将车辆的重心位置Yc的上限值设为￣Yc(＞0)，将下限值设为＿Yc(＜0)，将速度V的上限值设为￣V(≧0)，将转向速度ω的上限值设为￣ω(＞0)，将下限值设为＿ω(＜0)，将加加速度j的上限值设为￣j(＞0)，将下限值设为＿j(＜0)，如下那样设定函数g。
[数学式14]
Figure BDA0002183664480000151
在视距内方位角θ的变化较小的情况下，可考虑将X方向作为车辆的纵向(前方向)。因此，通过设定Xc的上限值，可对车辆的纵向位置施加制约，可进行基于制动的碰撞回避。另外，Y方向可考虑为车辆的横向。因此，通过设定Yc的上下限值，可对车辆的横向位置施加制约，可进行基于转向的碰撞回避。进而，通过设定速度的上限值，能够控制与追踪对象的相对速度，能够进行基于制动的碰撞回避。另外，可以仅设定车辆的重心位置Xc的上限值和速度V的上限值中的任一个。此外，通过设定转向速度ω、加加速度j的上下限值，能够进行确保乘坐舒适性的车辆控制。
另外，也可以对给致动器的指令值设定制约。而且，也可以根据障碍物是回避对象还是追踪对象来变更致动器的指令值的制约。例如，在障碍物为回避对象的情况下，通过缓和控制转向量的致动器的指令值的制约，能够降低因制约的原因导致转向量的不足从而来不及回避碰撞的可能性。另外，在障碍物是追踪对象的情况下，通过缓和控制加减速量的致动器的指令值的制约，能够降低因制约的原因导致制动量不足从而来不及回避碰撞的可能性。
图4是表示实施方式1涉及的碰撞回避系统的动作的流程图。以下，参照图4，说明碰撞回避装置201的动作。
当碰撞回避装置201起动时，执行以下的步骤S110、S120、S130。在步骤S110中，障碍物信息获取部110获取包含障碍物的位置的信息的障碍物信息。本实施方式中，在从车辆1观察障碍物存在于左前方的情况下，获取本车坐标系中的障碍物的右前端PFR、右后端PRR、左后端PRL的位置作为障碍物信息，在从车辆1观察障碍物存在于右前方的情况下，获取本车坐标系中的障碍物的左前端PFL、左后端PRL、右后端PRR的位置作为障碍物信息。并且，障碍物信息获取部110基于获取到的这些位置信息，推定障碍物的左前端PFL或右前端PFR的位置、障碍物的中心Oobs的位置xobs、yobs、方位角θobs、速度Vobs、长度lobs、宽度wobs。
在步骤S120中，车道信息获取部120获取包含本车要行驶的车道的左右划分线的位置以及车道中央的位置的信息的车道信息。在本实施方式中，获取在本车坐标系中用三次多项式呈现左右划分线时的系数作为车道信息。即，针对左侧的划分线，获取下式的Cl0～Cl3的值。
[数学式15]
y＝C13x3+C12x2+C11x+C10 (式115)
另外，对于右侧的划分线，获取下式的Cr0～Cr3的值。
[数学式16]
y＝Cr3x3+Cr2x2+Cr1x+Cr0 (式116)
此时，车道中央(目标路径)由下式来呈现。
[数学式17]
y＝I(x)＝Cc3x3+Cc2x2+Cc1x+Cc0 (式117)
[数学式18]
Figure BDA0002183664480000171
另外，划分线的信息不限于三次多项式，也可以用任意函数来呈现。目标路径可以不是车道中央，而可以是函数呈现的任意路径。
在步骤S130中，车辆信息获取部130获取本车的转向角、偏航率、速度、加速度等车辆信息。在本实施方式中，作为车辆信息，获取转向角δ、偏航率γ、速度V、加速度a。
接着，在步骤S210中，车辆状态量推定部210推定本车的车辆状态量x。在车辆状态量的推定中，可以使用低通滤波器、观测器、卡尔曼滤波器、粒子滤波器等公知技术。
另外，在步骤S220中，禁止进入区域设定部220进行障碍物的移动预测，并基于其结果来设定禁止进入区域。具体而言，禁止进入区域设定部220预测各预测点k(k＝1，...，N)处的障碍物的中心位置xobs，k、yobs，k。在本实施方式中，将障碍物的运动以等速直线运动进行近似，利用障碍物信息获取部110获取的当前时刻的障碍物的中心位置xobs，0、yobs，0、方位角θobs、速度Vobs，根据下式预测中心位置xobs，k、yobs，k。
[数学式19]
xobs，k＝Xobs，0+Vobscos(θobs)·Ts·k (式119)
[数学式20]
yobs，k＝yobs，0+Vobssin(θobs)·Ts·k (式120)
在存在多个障碍物的情况下，禁止进入区域设定部220针对各障碍物进行中心位置xobs，k、yobs，k的预测。另外，也可以不使用等速直线运动的近似，而使用两轮模型等车辆模型进行移动预测。
接着，在步骤S230中，追踪判定部230进行追踪判定，以判定障碍物是回避对象还是追踪对象。
接着，在步骤S240中，制约设定部240生成制约(式114)。此外，在步骤S250中，评价函数设定部250生成评价函数(式109)。
然后，在步骤S260中，解运算部260使用评价函数(式109)和制约(式114)，运算带制约最优化问题的解。解的运算中，可以使用由K.U.Leuven大学开发的、基于ACADO(Automatic Control And Dynamic Optimization：自动控制和动态优化)或C/GMRES(Continuation/Generalized Minimum Residual：延续/广义最小残差)法来求解最优化问题的自动代码生成工具即AutoGen等公知的手段。
接着，在步骤S270中，车辆状态量预测部270运算本车的车辆状态量的预测值。当在步骤S260中使用了ACADO或AutoGen时，各预测点k(k＝1，…，N-1)处的最优化后的控制输入的时间序列(最优控制输入)u＊成为解运算部260的输出。即，解运算部260的输出由下式表示。
[数学式21]
Figure BDA0002183664480000181
在该情况下，在步骤S270的车辆状态量的预测中，使用u＊和动态车辆模型f来运算最优化后的车辆状态量的时间序列(最优状态量)x＊。此时，x＊如下式那样呈现。
[数学式22]
Figure BDA0002183664480000191
接着，在步骤S280中，目标值运算部280运算致动器的目标值。在本实施方式中，车辆控制单元200进行转向控制和加减速控制，因此目标值运算部280将由下式表示的目标转向角δref和目标加速度αref发送给致动器控制部310。
[数学式23]
Figure BDA0002183664480000192
[数学式24]
Figure BDA0002183664480000193
这里，xk ＊[i]表示预测点k处的最优状态量xk ＊的第i个要素。另外，在目标值运算部280将其他目标值发送给致动器控制部310的情况下，根据最优状态量x＊和最优控制输入u＊来运算目标值即可。例如，在目标值运算部280向致动器控制部310发送目标转向速度ωref的情况下，设为ωref＝u0 ＊[1]＝ω0 ＊即可。
接着，在步骤S310中，致动器控制部310控制致动器，以实现从目标值运算部280接收到的目标值。在本实施方式中，车辆控制单元200进行转向控制和加减速控制，因此，致动器控制部310控制EPS电动机5以实现目标转向角δref，并且控制动力传动系统单元和制动器单元以实现目标加速度αref。碰撞回避系统反复执行以上的动作。
这里，对图4的步骤S220中禁止进入区域设定部220所进行的禁止进入路径的设定处理进行说明。图5是禁止进入区域的设定处理的流程图。
在禁止进入区域的设定处理中，首先，在步骤S221中，禁止进入区域设定部220根据上述式119、式120进行障碍物的移动预测。
接着，在步骤S222中，禁止进入区域设定部220基于在图4的步骤S120中车道信息获取部120获取到的车道信息，设定与本车行驶的车道的左右划分线对应的禁止进入区域。具体而言，禁止进入区域设定部220如图6那样将左右划分线的外侧分别设定为禁止进入区域AL、AR。另外，若是在划分线的外部也能够行驶的状况，则也可以适当变更禁止进入区域AL、AR的位置，以扩大本车能够行驶的区域。
然后，在步骤S223中，禁止进入区域设定部220基于在图4的步骤S110中由障碍物信息获取部110获取到的车道信息，设定与障碍物对应的禁止进入区域。
图7是用于说明在图5的步骤S223中设定的禁止进入区域的设定方法的图。此处，假定本车(未图示)在直线道路上行驶，通过障碍物信息获取部110将本车以外的车辆11(以下称为“其他车辆”)检测作为障碍物。设其他车辆11在本车的左前方与车道平行地停止或者行驶。另外，车道也可以不是直线道路，障碍物也可以不是车辆。另外，在障碍物存在于本车的右前方的情况下，只要左右反转地进行以下的处理即可。
首先，禁止进入区域设定部220基于由障碍物信息获取部110获取到的其他车辆11的左前端PFL、右前端PFR、右后端PRR、左后端PRL的位置，如图7所示，将以PFL、PFR、PRR、PRL为顶点的矩形区域设定为障碍物区域(以下称为“障碍物区域PFLPFRPRRPRL”)。
接下来，禁止进入区域设定部220将障碍物区域PFLPFRPRRPRL在与车道平行的方向上向前和向后(从本车观察时的里侧和跟前)扩展本车的长度lego的一半，进而在与车道垂直的方向上向右和向左扩展本车的宽度wego的一半，由此得到以QFL、QFR、QRR、QRL为顶点的矩形区域，将该矩形区域设定为接触区域(以下称为“接触区域QFLQFRQRRQRL”)。接触区域QFLQFRQRRQRL是在本车平行于车道行驶时若本车的重心进入则与其他车辆11接触的区域。
接着，禁止进入区域设定部220求出位于距接触区域QFLQFRQRRQRL的跟前侧的边QRLQRR的中点靠前距离lR的位置的点RRC、位于距接触区域QFLQFRQRRQRL的里侧的边QFLQFR的中点靠里距离lF的位置的点RFC、以及通过使接触区域QFLQFRQRRQRL在与车道垂直的方向上向右和向左扩张距离lS而得到的矩形的顶点RFL、RFR、RRR、RRL，将以这些RFL、RFC、RFR、RRR、RRC、RRL为顶点的六边形的区域设定为禁止进入区域AO。此处，lR、lF、lS是规定使本车回避障碍物时的从本车到障碍物的间隔(以下称为“回避间隔”)的参数。
lR、lF、lS的值可以适当变更，根据本车行驶的车道的限制速度等来设定。例如，如果本车正在限制速度为40km/h的车道上行驶，则由于行驶速度为40km/h时的一般的停止距离(空走距离与制动距离之和)为20m左右，因此可以设定为lR＝20[m]。另外，lR、lF、lS也可以随时间变化。例如，通过以下述方式使lR、lS变化，即在本车与障碍物的速度差较大时lR、lS变大，在速度差较小时lR、lS变小，从而根据速度差使回避间隔变化，提高基于转向的碰撞回避的安全性。
此外，禁止进入区域的形状不限于六边形，可以是任意形状。但是，通过将禁止进入区域设定为凸形状(此处为凸六边形)，能够实现最优解的求解速度的提高、求解可能性的提高。另外，在存在多个障碍物的情况下，只要对各个障碍物同样地设定禁止进入区域即可。
此处，说明图4的步骤S230中追踪判定部230进行的追踪判定(障碍物是回避对象还是追踪对象的判定)的处理。图8是追踪判定处理的流程图。
首先，在步骤S231中，追踪判定部230判定与障碍物对应的禁止进入区域AO是否和与左右划分线对应的禁止进入区域AL、AR这两者具有重叠。
在禁止进入区域AO与禁止进入区域AL、AR这两者具有重叠的情况下(在步骤S231中为是)，由于本车没有用于回避障碍物的空间，因此在步骤S232中，追踪判定部230将障碍物判定为追踪对象。然后，在步骤S233中，追踪判定部230重新设定与该障碍物对应的禁止进入区域。
图9示出了针对被判定为追踪对象的障碍物(其他车辆11)而重新设定的禁止进入区域的例子。此处，在判定为其他车辆11为追踪对象的情况下，本车1在将与其他车辆11的车间距离维持在lfol以上的同时追踪其他车辆11。因此，在从各预测点的其他车辆11的中心Oobs的X方向的位置xobs起在与车道平行的方向上向跟前离开lfol的位置Xb上，设定追踪边界b。然后，将比追踪边界b更靠里的区域、即X＞Xb的区域重新设定为新的禁止进入区域AO。其中，lfol是在lfol＞(lego+lobs)/2的范围内可以适当变更的随时间变化或不随时间变化的参数。例如，如果本车正在限制速度40km/h的车道上行驶，则行驶速度40km/h时的一般的停止距离为20m左右，因此设定为lfol＝(lego+lobs)/2+20[m]即可。另外，其他车辆11也可以停止。
另一方面，在禁止进入区域AO与禁止进入区域AL、AR中的至少一方不具有重叠的情况下(步骤S231中为否)，由于本车存在用于回避障碍物的空间，因此在步骤S234中，追踪判定部230将障碍物判定为回避对象。
在图8中，示出了将禁止进入区域AO与禁止进入区域AL、AR的位置关系作为判定基准的追踪判定的例子，但追踪判定的判定基准并不限于此，例如也可以通过OR条件加入其他判定基准。
例如，也可以在障碍物的重心存在于左右划分线之间的情况下，与禁止进入区域AO和禁止进入区域AL、AR的位置关系无关地将该障碍物判定为追踪对象。由此，本车行驶的车道内的障碍物始终被判定为追踪对象。另外，也可以在障碍物的重心存在于左右划分线之间、且该障碍物正在移动的情况下，与禁止进入区域AO和禁止进入区域AL、AR之间的位置关系无关地将该障碍物判定为追踪对象。由此，在本车行驶的车道内行驶的障碍物可以作为追踪对象。通过这样，可以防止在车道内进行不合理的超车。
此处，说明在图4的步骤S240中制约设定部240所进行的制约(式114)的生成。图10是示出制约的生成处理的流程图。
首先，制约设定部240在步骤S241中，通过取与左右划分线对应的禁止进入区域AL、AR和与障碍物对应的禁止进入区域AO的逻辑或，设定包含全部禁止进入区域AL、AR、AO的最终的禁止进入区域。换言之，禁止进入区域AL、AR、AO中的至少任意一个所包含的区域成为最终的禁止进入区域。
例如，在作为障碍物的其他车辆11被判定为回避对象，与障碍物对应的禁止进入区域AO如图7那样被设定的情况下，最终的禁止进入区域如图11那样被设定。另外，在作为障碍物的其他车辆11被判定为追踪对象，与障碍物对应的禁止进入区域AO如图9那样被设定的情况下，最终的禁止进入区域如图12那样被设定。以下，将设定在本车1左侧的最终禁止进入区域称为“禁止进入区域SL”，将设定在本车1右侧的最终禁止进入区域称为“禁止进入区域SR”，将设定为挡住本车1前方的最终禁止进入区域称为“禁止进入区域SF”。此外，在障碍物(其他车辆11)为回避对象的情况下，不存在禁止进入区域SF。
接着，制约设定部240在步骤S242中，使用上次的最优控制输入u＊，预测最优状态量x＊。此时，根据下面的更新式来运算预测最优状态量＾Xk+1 ＊(k＝0，…，N-1)。
[数学式25]
Figure BDA0002183664480000241
其中，＾x0 ＊＝x0。另外，＾uk ＊(k＝0，…，N-1)是使用上次的最优控制输入uk ＊(k＝0，…，N-1)从下式求出的预测最优控制输入。
[数学式26]
Figure BDA0002183664480000242
最后，在步骤S243中，制约设定部240分别设定本车的重心位置Xc的上限值￣Xc、本车的重心位置Yc的上限值￣Yc和下限值＿Yc、速度V的上限值￣V、转向速度ω的上限值￣ω和下限值＿ω、以及加加速度j的上限值￣j和下限值＿j。其结果，生成式114所表示的制约。当使用AutoGen或ACADO时，能够在各预测点k(k＝1，…，N)设定上下限值，因此，在本实施方式中，针对各预测点k(k＝1，…，N)中的每一个预测点设定车辆的重心位置Xc，k的上限值￣Xc，k、重心位置Yc，k的上限值￣Yc，k以及下限值￣Yc，k、速度V的上限值￣Vk。
接着，利用图13说明在图10的步骤S243中制约设定部240设定各预测点处的本车1的重心位置Yc，k的上限值￣Yc，k、下限值＿Yc，k的方法。
制约设定部240基于在图10的步骤S242中计算出的预测最优状态量＾xk ＊(k＝1，…，N)，预测本车1的轨道(＾Xk ＊，＾Yk ＊)(k＝1，…，N)。而且，如图13中箭头所示，将各＾Xk ＊中的左侧的禁止进入区域SL的Y坐标的最小值设为上限值￣Yc，k，将右侧的禁止进入区域SR的Y坐标的最大值设为下限值＿Yc，k。
此外，本车1的重心位置Xc的上限值￣Xc也同样，将前方的禁止进入区域SF的最小值设为上限值￣Xc，k。但是，在障碍物是回避对象的情况下，由于不存在禁止进入区域SF，因此无需对本车1的重心位置Xc设定制约。
此外，利用图14说明在图10的步骤S243中制约设定部240设定速度的上限值￣Vk的方法。
如图14所示，当在本车1的前方存在作为追踪对象的其他车辆11时，制约设定部240根据各预测点处的本车1与其他车辆11之间的车间距离dIVD，k＝xobs，k-Xc，k(k＝1，…，N)设定速度的上限值￣Vk，以使本车1在将与其他车辆11之间的车间距离维持在lfol以上的同时追踪其他车辆11。图14所示的曲线图表示本车1的X方向的位置与速度的上限值￣Vk的关系的一例。
在本车1与其他车辆11的车间距离dIVD，k足够大的情况下，本车1以目标速度行驶即可。因此，制约设定部240将作为足够的车间距离而预先规定的距离ldec用作为阈值，在dIVD，k＞ldec时设定为￣Vk＝Vref。
另外，在本车1与其他车辆11的车间距离缩短，dIVD，k≦lfol的情况下，为了将车间距离维持在lfol以上，本车1需要以其他车辆11以下的速度行驶。因此，制约设定部240参照各预测点处的其他车辆11的速度Vobs，k(k＝1，…，N)，在dIVD，k＝lfol时设定为￣Vk＝Vobs，k，在dIVD，k＜lfol时设定为满足￣Vk≦Vobs，k、且￣Vk连续且平滑。
此外，在lfol＜dIVD，k≦ldec的情况下，制约设定部240设定为dIVD，k越小，￣Vk越连续且平滑地单调减少。由此，在车间距离dIVD，k成为距离ldec以下的时刻，本车1开始减速，在成为车间距离dIVD，k＝lfol时，能够控制成使得本车1的速度和其他车辆11的速度相同。
如上所述，根据实施方式1的碰撞回避装置201，由于可以利用同一控制装置实现车道保持、车速保持、基于转向的碰撞回避、基于制动的碰撞回避，因此无需在基于转向的碰撞回避和基于制动的碰撞回避之间切换控制装置，从而提高了碰撞回避时的本车的乘坐舒适性。另外，根据障碍物是回避对象还是追踪对象来变更禁止进入区域，并与其对应地变更制约，从而能够以必要最低限度的制约来实现基于转向的碰撞回避和基于制动的碰撞回避。例如，在障碍物是回避对象的情况下，通过不设定本车的纵向的重心位置的制约、速度的制约，能够减少制约的种类。由此，能够得到减轻运算负荷、提高求解概率的效果。
<实施方式2>
在实施方式1中，追踪判定部230根据与障碍物对应的禁止进入区域AO是否和与左右划分线对应的禁止进入区域AL、AR这两者重叠，来进行障碍物是追踪对象还是回避对象的判定(追踪判定)。在实施方式2中，为了使追踪判定的判定结果不出现振荡，使追踪判定具有迟滞。另外，实施方式2的碰撞回避系统的结构及基本动作与实施方式1相同。因此，此处省略与实施方式1重复的说明。
在实施方式2中，为了使追踪判定具有迟滞，禁止进入区域设定部220对障碍物设定追踪判定用的区域(以下称为“追踪判定区域”)。图15是用于说明针对障碍物的追踪判定区域的设定方法的图。
首先，禁止进入区域设定部220利用与实施方式1中使用图7说明的方法相同的方法，设定与障碍物(其他车辆11)对应的禁止进入区域AO。即，禁止进入区域AO是由位于其他车辆11的左前方的顶点RFL、位于其他车辆11的前方的顶点RFC、位于其他车辆11的右前方的顶点RFR、位于其他车辆11的右后方的顶点RRR、位于其他车辆11的后方的顶点RRC、及位于其他车辆11的左后方的顶点RRL规定的、包含其他车辆11的六边形的区域。
接着，禁止进入区域设定部220求出六边形的区域，并将该区域设定为追踪判定区域AF，该六边形的区域是将禁止进入区域AO在与车道垂直的方向上向右和向左扩展lS2而得到的以SFL、RFC、SFR、SRR、RRC、SRL为顶点的六边形的区域。此处，lS2是表示迟滞的大小的随时间变化或不随时间变化的参数。
另外，在图4的流程图的步骤S220中进行追踪判定区域AF的设定。追踪判定区域AF的设定方法不限于上述方法，追踪判定区域AF只要设定为内含禁止进入区域AO，则可以是任意形状。
实施方式2的追踪判定部230在图4的步骤S230中进行图16的流程图所示的追踪判定的处理。图16的流程图是对图8的流程图追加了以下的步骤S235～S239后的图。以下，参照图16的流程图，说明实施方式2的追踪判定部230所进行的追踪判定的处理。
首先，追踪判定部230在步骤S235中确认在上次的追踪判定中是否将障碍物判定为回避对象。在上次的追踪判定中障碍物被判定为回避对象的情况下(步骤S235中为是)，追踪判定部230进行使用图8说明的步骤S231～S234的处理。
在上次的追踪判定中障碍物被判定为追踪对象的情况下(步骤S235中为否)，追踪判定部230在步骤S236中判定与障碍物对应的追踪判定区域AF是否和与左右划分线对应的禁止进入区域AL、AR两者具有重叠。
在追踪判定区域AF与禁止进入区域AL、AR这两者具有重叠的情况下(在步骤S236中为是)，在步骤S237中，追踪判定部230将障碍物判定为追踪对象。然后，在步骤S238中，追踪判定部230与步骤S233同样地，如图9那样重新设定与该障碍物对应的禁止进入区域AO。
另一方面，在追踪判定区域AF与禁止进入区域AL、AR中的至少一方不具有重叠的情况下(步骤S236中为否)，在步骤S239中，追踪判定部230将障碍物判定为回避对象。
此外，障碍物在最初被检测到的时刻初始化为回避对象。即，在初次进行该障碍物的追踪判定的情况下(对于该障碍物不存在上次的追踪判定的结果的情况下)，在步骤S235中判定为是。
这样，根据实施方式2的碰撞回避装置201，禁止进入区域设定部220设定内含与障碍物对应的禁止进入区域AO的追踪判定区域AF，追踪判定部230在上次的追踪判定中障碍物为回避对象的情况下进行以追踪判定区域AF为基准的追踪判定，由此能够使追踪判定具有迟滞。其结果，防止在追踪判定的判定结果中产生振荡，提高本车的乘坐舒适性。另外，即使作为追踪对象的障碍物离开划分线，本车成为可以回避(可以超越)障碍物的状态，也不会立即将障碍物判定为回避对象，而是在充分离开划分线后成为回避对象，因此可以更安全地实施障碍物的回避。
另外，本发明可以在其发明范围内对各实施方式进行自由组合，或者对各实施方式适当地进行变形、省略。
标号说明
1本车、2方向盘、3转向轴、4转向单元、5EPS电动机、6动力传动系统单元、7制动器单元、11其他车辆、110障碍物信息获取部、111前方照相机、112雷达传感器、120车道信息获取部、121GNSS传感器、122导航装置、130车辆信息获取部、131转向角传感器、132转向转矩传感器、133偏航率传感器、134速度传感器、135加速度传感器、200车辆控制单元、201碰撞回避装置、210车辆状态量推定部、220禁止进入区域设定部、230追踪判定部、240制约设定部、250评价函数设定部、260解运算部、270车辆状态量预测部、280目标值运算部、310致动器控制部、311EPS控制器、312动力传动系统控制器、313制动器控制器。

Claims (15)

1.一种碰撞回避装置，其特征在于，包括：
禁止进入区域设定部，该禁止进入区域设定部基于包含存在于本车周边的障碍物的位置的信息的障碍物信息、以及所述本车所行驶的车道的信息即车道信息，设定用于使所述本车不与所述障碍物接触的禁止进入区域；
追踪判定部，该追踪判定部基于所述障碍物的位置或所述禁止进入区域的位置，进行判定所述障碍物是回避对象还是追踪对象的追踪判定；
制约设定部，该制约设定部对所述本车的状态量或用于运算对所述本车的转向量及加减速量进行控制的致动器的目标值的控制输入设定制约，使得所述本车至少不进入所述禁止进入区域；
评价函数设定部，该评价函数设定部设定评价函数，该评价函数中，至少将所述本车的预测路径相对于目标路径的误差即路径追踪误差、以及所述本车的预测速度相对于目标速度的误差即速度追踪误差作为评价项目，所述路径追踪误差越小、且所述速度追踪误差越小，评价的程度越好；
解运算部，该解运算部在所述制约下运算使所述评价函数的评价的程度变好的解；
车辆状态量预测部，该车辆状态量预测部基于所述解来运算所述本车的状态量的预测值；及
目标值运算部，该目标值运算部基于所述解及预测到的所述状态量中的至少一方，来运算控制所述本车的转向量及加减速量的所述致动器的目标值。
2.如权利要求1所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述禁止进入区域设定部还设定与所述本车所行驶的车道的左右划分线对应的禁止进入区域，
所述追踪判定部在与所述障碍物对应的所述禁止进入区域和与所述左右划分线对应的所述禁止进入区域这两者具有重叠时，将所述障碍物判定为追踪对象，在与所述障碍物对应的所述禁止进入区域和与所述左右划分线对应的禁止进入区域中的至少一方不具有重叠时，将所述障碍物判定为回避对象。
3.如权利要求1所述的碰撞回避装置，其特征在于，
由所述追踪判定部进行的所述追踪判定具有迟滞。
4.如权利要求3所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述禁止进入区域设定部还设定追踪判定区域，该追踪判定区域内含与所述本车所行驶的车道的左右划分线对应的禁止进入区域、及与所述障碍物对应的所述禁止进入区域，
所述追踪判定部中，
在上次的所述追踪判定中所述障碍物被判定为回避对象的情况下，在与所述障碍物对应的所述禁止进入区域和与所述左右划分线对应的所述禁止进入区域这两者具有重叠时，将所述障碍物判定为追踪对象，在与所述障碍物对应的所述禁止进入区域和与所述左右划分线对应的禁止进入区域中的至少一方不具有重叠时，将所述障碍物判定为回避对象，
在上次的所述追踪判定中所述障碍物被判定为追踪对象的情况下，在所述追踪判定区域和与所述左右划分线对应的所述禁止进入区域这两者具有重叠时，将所述障碍物判定为追踪对象，在所述追踪判定区域和与所述左右划分线对应的禁止进入区域中的至少一方不具有重叠时，将所述障碍物判定为回避对象。
5.如权利要求1至4中任一项所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述追踪判定部在至少所述障碍物的重心存在于所述本车所行驶的车道内时，将所述障碍物判定为追踪对象。
6.如权利要求1至4中任一项所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述追踪判定部在至少所述障碍物的重心存在于所述本车所行驶的车道内、且所述障碍物正在移动时，将所述障碍物判定为追踪对象。
7.如权利要求1至4中任一项所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述制约设定部根据所述障碍物被判定为回避对象还是被判定为追踪对象来变更所述制约。
8.如权利要求7所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述制约设定部在所述障碍物被判定为回避对象的情况下，对所述本车的横向位置设定制约，以使所述本车不进入所述禁止进入区域。
9.如权利要求7所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述制约设定部在所述障碍物被判定为追踪对象的情况下，对所述本车的前方位置设定制约，以使得不进入所述禁止进入区域。
10.如权利要求7所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述制约设定部在所述本车所行驶的车道上存在作为被判定为追踪对象的障碍物的其他车辆的情况下，根据所述本车与所述其他车辆的车间距离设定所述本车的上限速度的制约，所述车间距离越短则越减小所述上限速度，在所述车间距离为预定的值以下时，将所述上限速度设为所述其他车辆的速度以下。
11.如权利要求7所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述制约设定部对提供给控制所述本车的转向量的致动器的指令值设定制约，并且在所述障碍物被判定为回避对象的情况下，缓和提供给控制所述本车的转向量的致动器的指令值的制约。
12.如权利要求7所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述制约设定部对提供给控制所述本车的加减速量的致动器的指令值设定制约，并且在所述障碍物被判定为追踪对象的情况下，缓和提供给控制所述本车的加减速量的致动器的指令值的制约。
13.如权利要求1至4中任一项所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述评价函数设定部根据所述障碍物被判定为回避对象还是被判定为追踪对象来变更所述评价函数。
14.如权利要求13所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述评价函数设定部在所述障碍物被判定为回避对象的情况下，减小所述评价函数中的所述路径追踪误差的评价的权重。
15.如权利要求13所述的碰撞回避装置，其特征在于，
所述评价函数设定部在所述障碍物被判定为追踪对象的情况下，减小所述评价函数中的所述速度追踪误差的评价的权重。
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