CN110877611B - 障碍物回避装置及障碍物回避路径生成装置 - Google Patents

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Abstract

提供一种障碍物回避装置，能指定使本车回避障碍物时的从本车到障碍物的间隔。障碍物回避装置(201)包括：进行障碍物的移动预测的障碍物移动预测部(220)；以及判断是向左还是向右回避障碍物，并在此基础上设定用于使本车不接触障碍物的禁止进入区域，由此来对本车的状态量或控制输入设定制约的制约生成部(230)。在判断为向右回避障碍物的情况下，制约生成部(230)使禁止进入区域包含障碍物的左侧的区域，在判断为向左回避障碍物的情况下，制约生成部(230)使禁止进入区域包含障碍物的右侧的区域。

Description

障碍物回避装置及障碍物回避路径生成装置
技术领域
本发明涉及车辆的障碍物回避装置及障碍物回避路径生成装置。
背景技术
提出了各种对本车行驶中的道路内所存在的障碍物进行检测、并使本车自动转向来回避障碍物的障碍物回避装置。例如，下述专利文献1所公开的障碍物回避装置中，设定基于障碍物的位置、道路边界、本车的预测行驶轨迹、障碍物回避后的本车的预测姿态角及目标姿态角的评价函数，并对本车进行控制以实现该评价函数的输出值成为最小的预测行驶轨迹，由此来使本车回避障碍物。该评价函数设定为从本车到障碍物的间隔及从本车到道路边界的间隔越大则输出值越小，此外，设定为障碍物回避后的本车的预测姿态角与目标姿态角的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
专利文献1的障碍物回避装置中，无法明确地指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”)。即，回避间隔依赖于本车的预测行驶轨迹，而本车的预测行驶轨迹由针对回避间隔、从本车到道路边界的间隔、障碍物回避后的本车的预测姿态角与目标姿态角之差这3要素的评价函数的权重来决定，因此无法明确地指定回避间隔。此外，由于无法指定回避间隔，因此存在如下可能性：根据评价函数的设定，在本车与障碍物相接触那样的预测行驶轨迹中评价函数的输出值成为最小。
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障碍物回避装置，能指定使本车回避障碍物时的从本车到障碍物的间隔(回避间隔)。
解决技术问题所采用的技术方案
本发明所涉及的障碍物回避装置包括：障碍物移动预测部，该障碍物移动预测部基于包含存在于本车周边的障碍物的位置的信息在内的障碍物信息，进行所述障碍物的移动预测；制约生成部，该制约生成部基于所述移动预测的结果判断是向左还是向右回避所述障碍物，并在此基础上设定用于至少使所述本车不接触所述障碍物的禁止进入区域，由此来对所述本车的状态量或控制输入设定制约；评价函数设定部，该评价函数设定部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设为评价项目，来设定所述路径追踪误差越小则评价的程度越好的评价函数；解运算部，该解运算部基于所述制约来运算所述评价函数的评价的程度较好的解；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；以及目标值运算部，该目标值运算部基于所述解和预测得到的所述状态量中的至少一方来运算对所述本车的转向量进行控制的致动器的目标值，在判断为向右回避所述障碍物的情况下，所述制约生成部使所述禁止进入区域包含所述障碍物的左侧的区域，在判断为向左回避所述障碍物的情况下，所述制约生成部使禁止进入区域包含所述障碍物的右侧的区域。
发明效果
根据本发明，能以相同的逻辑来实现用于车道保持和障碍物回避的车辆控制，此外，通过设定本车的禁止进入区域来对本车的状态变量设置制约，从而能明确地指定从本车到障碍物的间隔(回避间隔)的最小值并进行障碍物回避。此外，通过事先判断是向左还是向右回避障碍物，从而能确保到回避为止的时间上的余量，回避动作变得流畅，因此，乘坐感受得以提高。
附图说明
图1是示出本发明实施方式1所涉及的障碍物回避系统的结构的框图。
图2是示出本发明实施方式1所涉及的障碍物回避系统的硬件结构例的图。
图3是用于对本发明实施方式1中所使用的坐标系进行说明的图。
图4是示出本发明实施方式1所涉及的障碍物回避系统的动作的流程图。
图5是本发明实施方式1中的制约的生成处理的流程图。
图6是用于说明本发明实施方式1中的禁止进入区域的设定方法的图。
图7是示出根据道路形状而变形的禁止进入区域的示例的图。
图8是示出设定在无穷远处的禁止进入区域的示例的图。
图9是示出扩张后的禁止进入区域的示例的图。
图10是示出扩张后的禁止进入区域的示例的图。
图11是示出扩张后的禁止进入区域的示例的图。
图12是用于说明车辆重心的Y方向的上限值和下限值的图。
图13是示出本发明实施方式3所涉及的障碍物回避系统设定的禁止进入区域的示例的图。
图14是示出本发明实施方式4所涉及的障碍物回避系统设定的上限速度的制约的示例的图。
图15是示出本发明实施方式5所涉及的障碍物回避系统的结构的框图。
图16是示出本发明实施方式5所涉及的障碍物回避系统的动作的流程图。
具体实施方式
<实施方式1>
图1是示出本发明实施方式1的障碍物回避系统的简要结构的框图。该障碍物回避系统搭载于车辆，包括车辆控制单元200、以及与其相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和致动器控制部310。
车辆控制单元200对搭载该障碍物回避系统的车辆(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的信息在内的障碍物信息。障碍物信息获取部110例如是拍摄本车前方的风景的前方摄像头。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获取本车行驶的车道的信息即车道信息。车道信息中包含本车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例如是前方摄像头。或者，车道信息获取部120可以根据基于LiDAR的车道的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)传感器而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进行控制，以使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具备障碍物回避装置201及车辆状态量推定部210。并且，障碍物回避装置201包括障碍物移动预测部220、制约生成部230、评价函数设定部240、解运算部250、车辆状态量预测部260及目标值运算部270。
车辆状态量推定部210基于车辆信息获取部130所获取到的车辆信息，来推定本车的车辆状态。障碍物移动预测部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。
制约生成部230基于障碍物移动预测部220所得出的障碍物的移动预测的结果、车道信息获取部120所获取到的车道信息，生成本车回避障碍物时的本车的状态量或控制输入的制约。详细内容将在后文中阐述，但制约生成部230所进行的制约的生成中，包含用于使本车不接触障碍物的禁止进入区域的设定。此外，在设定禁止进入路径之前，制约生成部230判断本车是向左还是向右回避障碍物(在本车回避障碍物时是通过障碍物的左侧还是右侧)，本车的禁止进入区域根据该判断结果来设定。
评价函数设定部240设定评价函数，该评价函数至少对本车的预测路径相对于目标路径的误差即路径追踪误差进行评价。解运算部250根据制约生成部230所生成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260基于解运算部250计算出的控制输入的预测值，来运算本车的车辆状态量的预测值。
目标值运算部270根据车辆状态量预测部260计算出的状态量的预测值和解运算部250计算出的控制输入的预测值，来运算致动器的目标值。目标值运算部270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是示出障碍物回避系统的硬件结构例的图。搭载该障碍物回避系统的本车1包括方向盘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、前方摄像头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的所谓的方向盘。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以可自由转动的方式支承作为转向轮的前轮，并以可自由转动的方式由车体框架所支承。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，转向单元4根据转向轴3的旋转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，由此，能够独立于驾驶员对方向盘2的操作来使前轮自由地转向。
车辆控制单元200连接有前方摄像头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。
前方摄像头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，并基于图像信息，来检测车道信息、障碍物的位置等本车的前方环境。这里，仅示出了检测前方环境的前方摄像头，但也可以在本车1中设置检测后方、侧方的环境的摄像头。雷达传感器112照射激光，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。这里，图1所示的障碍物信息获取部110由前方摄像头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，并进行定位运算，由此来输出本车1的绝对位置及绝对方位。导航装置122具有运算针对驾驶员所设定的去处(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在内的地图数据。道路信息是表现道路线形的地图节点数据，各地图节点数据中包含了各节点的绝对位置(纬度、经度、标高)、车道宽度、斜面角、倾斜角的信息等。这里，图1所示的车道信息获取部120由GNSS传感器121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。这里，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，包括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的处理器按照存储于ROM的程序来处理从上述各传感器输入的信息，由此来计算本车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具备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1周边的障碍物的位置的信息在内的障碍物信息，来进行障碍物的移动预测的处理；基于移动预测的结果判断是向左还是向右回避障碍物，并在此基础上设定用于至少使本车1不接触障碍物的禁止进入区域，由此来对本车1的状态量或控制输入设定制约的处理；至少将本车1的预测路径相对于目标路径的误差即路径追踪误差设为评价项目，来设定路径追踪误差越小则评价的程度越好的评价函数的处理；基于制约来运算评价函数的评价的程度较好的解的处理；基于解来运算本车1的状态量的预测值的处理；以及基于解和预测得到的状态量中的至少一方来运算对本车1的转向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障碍物回避装置201的构成要素的动作的步骤、方法的程序。
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，并将目标制动力发送到制动器控制器313。另外，在不通过车辆控制单元200来进行加减速控制(加减速量的控制)的情况下，无需将动力传动系统控制器312与制动器控制器313连接至车辆控制单元200。
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。
另外，在驾驶员进行速度控制的情况下，动力传动系统控制器312基于加速器踏板的踏入量来控制动力传动系统单元6，制动器控制器313基于制动器踏板踏入量来控制制动器单元7。
图2中，作为本车1的示例，示出了仅将发动机设为驱动力源的车辆，但本车1也可以是仅将电动机设为驱动力源的电动汽车、将发动机和电动机双方设为驱动力源的混合动力车等。
接着，对实施方式1所涉及的障碍物回避系统的动作进行说明。图3中，示意性地示出实施方式1所涉及的障碍物回避系统所使用的坐标系。在图3中，X轴及Y轴表示惯性坐标系，Xc、Yc、θ表示惯性坐标系中的本车1的重心位置及方位角。x轴及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与本车坐标系一致。利用该处理，在方位角θ的变化较小的情况下，可以将X方向考虑为本车1的前方，将Y方向考虑为本车1的横向。
障碍物回避装置201的解运算部250使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表现本车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，由此来计算最优的目标转向量、或最优的目标转向量及目标加速度，以作为其解。此时，预测的车辆状态量的分数为N分(N＝Th/Ts)。将从当前时刻起到未来的时间Th之间的时间称为“视距(horizon)”。
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先确定的阈值的输入值设为解。此外，在进行了预先确定的次数的迭代计算评价函数也未低于阈值的情况下，可以将至此为止能通过迭代计算使评价函数变为最小的输入值设为解。
此外，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，最优化问题的解也不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先确定的阈值的输入值设为解。此外，在进行了预先确定的次数的迭代计算评价函数也未超过阈值的情况下，可以将至此为止能通过迭代计算使评价函数变为最大的输入值设为解。
以下，示出解运算部250求解的最优化问题的示例。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超划线，符号“＾”表示附加在其后的文字上的帽子(脱字符号)。
在本实施方式中，解运算部250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 BDA0002183905150000101
这里，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。
本实施方式中，设车辆控制单元200仅进行转向控制，并将车辆状态量x和控制输入u设定为如下所示那样。
[数学式3]
x＝[Xc，Yc，θ，β，γ，δ]T (式103)
[数学式4]
u＝[ω]T (式104)
这里，β是侧滑角，γ是偏航率，δ是转向角，ω是转向角速度。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。然后，将转向角速度而非转向角设为控制输入，由此能容易地根据评价函数、制约的设定来对转向角的变动的大小进行限制，车辆的乘坐感受得以提高。
动态车辆模型使用以下所示的二轮模型。
[数学式5]
Figure BDA0002183905150000111
此处，M是车辆质量，V是速度，I是车辆的偏航转动惯量，lf、lr是从车辆重心到前后车轴的距离。Yf、Yr分别是前轮及后轮的转弯力，能够使用前轮及后轮的转弯力Cf、Cr如下式那样进行近似。
[数学式6]
Figure BDA0002183905150000112
[数学式7]
Figure BDA0002183905150000113
若使用式106和式107整理式105，则动态车辆模型f成为下式。
[数学式8]
Figure BDA0002183905150000121
另外，若动态车辆模型是车辆状态量中包含车辆的位置的模型，则也可以使用二轮模型以外的模型。另外，为了使模型变得紧凑，可以设为x＝[Xc,Yc,θ,β,γ]T，u＝[δ]T。
本实施方式中，评价函数J使用下式。
[数学式9]
Figure BDA0002183905150000122
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。本实施方式中，进行转向控制以使得以较小的控制输入使车辆行驶在车道中央，并将与评价项目有关的矢量值函数h、hN设定为如下所示那样。
[数学式10]
h＝[eY，k，ωk]T (式110)
[数学式11]
hN＝[eY，N]T (式111)
这里，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后的路径，由车道信息获取部120生成。然后，如下所述地设定目标值rk、rN，以使路径追踪误差eY，k与转向速度ωk变小。
[数学式12]
rk＝[0，0]T(k＝0，…，N-1) (式112)
[数学式13]
rN＝[0]T (式113)
通过评价路径追踪误差，在视距内不存在障碍物的情况下进行车道保持，在存在障碍物的情况下设定包含障碍物的位置的禁止进入区域，从而能进行障碍物回避。因此，能以相同的控制逻辑来实现车道保持与障碍物回避，能流畅地进行回避。另外，本实施方式中，以仅评价路径追踪误差与转向速度的方式设定了评价项目，但为了使路径追踪性、乘坐感受提高，也可以将方位、偏航率等加入评价项目。
接着，对与制约有关的矢量值函数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的上下限值，最优化在g(x，u)≤0的条件下执行。
在本实施方式中，为了设定禁止进入区域，并以一定范围内的转向速度进行障碍物的回避，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)，将转向速度ω的上限值设为￣ω(＞0)，将下限值设为＿ω(＜0)，并将函数g设定为如下所示那样。
[数学式14]
Figure BDA0002183905150000141
在视距内方位角θ的变化较小的情况下，可考虑将Y方向作为车辆的横向，因此，通过设定Yc的上下限值，能对车辆的横向位置施加制约。此外，通过设定转向速度ω的上下限值，从而能进行确保了乘坐感受的车辆控制。如式114那样，通过用连续的1个区间来表现车辆状态量、控制输入所能得到的范围，从而可得到如下效果：制约成为简单的形状，运算负荷减小，求解概率提高。
图4是示出实施方式1所涉及的障碍物回避系统的动作的流程图。以下，参照图4，对障碍物回避装置201的动作进行说明。
当障碍物回避装置201启动时，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在内的障碍物信息。本实施方式中，在从车辆1观察时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，在从本车观察时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及车道中央的位置的信息在内的车道信息。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以作为车道信息。即，针对左侧的划分线，获取下式的C10～C13的值。
[数学式15]
y＝C13x3+C12x2+C11x+C10 (式115)
此外，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＝|(x)＝Cc3x3+Cc2x2+Ce1x+Cc0 (式117)
[数学式18]
Figure BDA0002183905150000151
另外，划分线的信息并不限于三次多项式，也可以用任意函数来呈现。此外，目标路径也可以不是车道中央，而可以是函数所呈现的任意路径。
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。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，障碍物移动预测部220进行障碍物的移动预测。具体而言，障碍物移动预测部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。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获取到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，根据下式来预测中心位置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，障碍物移动预测部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，而使用二轮模型等车辆模型进行移动预测。
接着，在步骤S230中，制约生成部230生成制约(式114)。此外，在步骤S240中，评价函数设定部240生成评价函数(式109)。
然后，在步骤S250中，解运算部250使用评价函数(式109)和制约(式114)来运算带制约的最优化问题的解。解的运算中，可以使用由K.U.Leuven大学开发的、作为基于ACADO(Automatic Control And Dynamic Optimization：自动控制和动态优化)、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的AutoGen等公知的手段。
接着，在步骤S260中，车辆状态量预测部260运算本车的车辆状态量的预测值。当在步骤S250中使用了ACADO、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250的输出。即，解运算部250的输出用下式来表示。
[数学式21]
Figure BDA0002183905150000171
该情况下，在步骤S260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 BDA0002183905150000172
接着，在步骤S270中，目标值运算部270运算致动器的目标值。本实施方式中，车辆控制单元200仅进行转向控制，因此，目标值运算部270将由下式表示的目标转向角δref发送给致动器控制部310。
[数学式23]
Figure BDA0002183905150000173
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270将其它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270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270接收到的目标值。本实施方式中，车辆控制单元200仅进行转向控制，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。障碍物回避系统重复执行以上的动作。
这里，对图4的步骤S230中制约生成部230所进行的制约(式114)的生成进行说明。图5是表示制约的生成处理的流程图。
制约的生成处理中，首先，在步骤S231中，制约生成部230判断是向左还是向右回避障碍物。通过事先判断是向左还是向右回避障碍物，从而能确保到回避为止的时间上的余量，因此，回避动作变得流畅，乘坐感受得以提高。该判断基于障碍物的移动预测结果来进行。
例如，能基于本车所行驶的车道上的障碍物的位置，来判断本车是向左还是向右回避障碍物。即，在本车所行驶的车道上，当障碍物相对于车道中央靠左存在时判断为向右回避，当障碍物相对于车道中央靠右存在时判断为向左回避。
或者，若在障碍物的右侧存在能供本车行驶的区域，则判断为向右回避，而与障碍物的位置无关。例如，在障碍物是在本车前行驶的其它车辆(前车)的情况下，即使在超车的方向被规定为右侧的地区也能回避前车，而不违反道路交通法。
此外，若在障碍物的左侧存在能行驶的区域，则判断为向左回避，而与障碍物的位置无关。例如，在障碍物是前车的情况下，即使在超车的方向被规定为左侧的地区也能回避前车，而不违反道路交通法。
接着，制约生成部230在步骤S232中设定禁止进入区域，并在步骤S233中扩展禁止进入区域。禁止进入区域的设定及扩展将在后文中阐述。
接着，制约生成部230在步骤S234中，使用上次的最优控制输入u＊来预测最优状态量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24]
Figure BDA0002183905150000191
这里，＾x0 ＊＝x0。此外，＾uk ＊(k＝0，…，N-1)是使用上次的最优控制输入uk ＊(k＝0，…，N-1)根据下式求出的预测最优控制输入。
[数学式25]
Figure BDA0002183905150000192
接着，在步骤S235中，制约生成部230分别设定本车的重心位置Yc的上限值￣Yc和下限值＿Yc、转向速度ω的上限值￣ω(＞0)和下限值＿ω(＜0)。其结果是，生成了式114所表示的制约。在使用了AutoGen、ACADO的情况下，能够设定各预测点k(k＝1，…，N)的本车的重心位置Yc，k的上限值￣Yc，k和下限值＿Yc，k，因此，在本实施方式中，针对每个预测点k(k＝1，…，N)设定本车的重心位置Yc，k的上限值￣Yc，k及下限值＿Yc，k。
图6是用于说明图5的步骤S232中所设定的禁止进入区域的设定方法的图。这里，假设本车(未图示)行驶在直线道路上，且由障碍物信息获取部110检测出前车11作为障碍物。前车11设为在本车左前方相对于车道平行地停止或行驶。此外，设为由制约生成部230判断为本车向右回避前车11(从前车11的右侧超车)。另外，车道可以不是直线道路。
首先，制约生成部230基于障碍物信息获取部110所获取到的前车11的左前端PFL、右前端PFR、右后端PRR、左后端PRL的位置，如图6所示那样，设定以PFL、PFR、PRR、PRL为顶点的矩形的区域，以作为障碍物区域(以下称为“障碍物区域PFLPRFPRRPRL”)。
接着，制约生成部230在与车道平行的方向上将障碍物区域PFLPRFPRRPRL向前后扩展本车的长度lego的一半(从本车观察时为里侧和跟前)，并且在与车道垂直的方向上将障碍物区域PFLPRFPRRPRL向左右扩展本车的宽度wego的一半，并将由此得到的以QFL、QFR、QRR、QRL为顶点的矩形的区域设定为接触区域(以下称为“接触区域QFLQFRQRRQRL”)。接触区域QFLQFRQRRQRL为如下区域：当本车平行于车道行驶时，若本车的重心进入该区域则与前车11相接触。
接着，制约生成部230求出位于从接触区域QFLQFRQRRQRL的跟前侧的边QRLQRR的中心向跟前距离lR的位置的点RRC、位于从接触区域QFLQFRQRRQRL的里侧的边QFLQFR的中心向里侧距离lF的位置的点RFC、以及在垂直于车道的方向上将接触区域QFLQFRQRRQRL向左右扩展距离lS而得到的矩形的顶点RFL、RFR、RRR、RRL，并将以上述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(以下称为“禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL”)。这里，lR、lF、lS是规定回避间隔的参数。
由此，通过设定禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL，从而能明确地指定回避间隔。此外，lR、lF、lS的值可以适当变更，并根据本车所行驶的车道的限制速度来设定。例如，若本车行驶在限制速度40km/h的车道上，则行驶速度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，设定为lR＝20[m]即可。另外，禁止进入区域的形状并不限于六边形，可以是任意形状。其中，通过将禁止进入区域设定为凸形状(这里为凸六边形)，从而能力图实现提高最优解的求解速度、提高求解可能性。此外，在存在多个障碍物的情况下，对于各个障碍物同样地设定禁止进入区域即可。此外，也可以将车道的外侧的区域(划分线外侧的区域)加入禁止进入区域。
然而，如图7所示，在作为障碍物的前车11存在于曲线道路的情况下，尽管在前车11的横向有充足的回避空间，但用上述方法所设定的禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL有可能会堵塞车道。因此，本实施方式中，制约生成部230根据道路形状来修正禁止进入区域的形状。
图7中示出了制约生成部230根据道路形状将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL的顶点RFC和RRC分别替换为点RFC’和RRC’来进行修正后而得到的禁止进入区域RFLRFC’RFRRRRRRC’RRL。点RFC’和RRC’是在本车坐标系的Y方向(本车1的横向)上将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL的顶点RFC和RRC分别移动距离dFC和dRC后得到的点。
距离dFC和dRC由制约生成部230以如下所示的方式来设定。首先，制约生成部230求出本车坐标系中成为X＝xobs(障碍物的中心Oobs的X坐标)的位置处的车道中央的连接线lt。然后，制约生成部230将点RFC的X坐标处的车道中央与连接线lt之间的Y方向偏差设定为距离dFC，将点RRC的X坐标处的车道中央与连接线lt之间的Y方向偏差设定为距离dRC。
接着，对图5的步骤S233中进行的禁止进入区域的扩展进行说明。这里，如图8所示，制约生成部230预先在本车1左右的无穷远处分别设定禁止进入区域AL和AR。即，禁止进入区域AL位于本车1行驶的车道的左侧，是用Y＞∞来定义的区域。禁止进入区域AR位于本车1行驶的车道的右侧，是用Y＜-∞来定义的区域。如图8所示，在仅设定禁止进入区域AL和AR的状态下，相当于实质上没有制约。
制约生成部230基于障碍物(前车11)的位置，将所设定的禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL与禁止进入区域AL和AR中的某一方相结合，由此来扩展禁止进入区域。此时，在图5的步骤S231中判断为向右回避障碍物的情况下，制约生成部230将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL与左侧的禁止进入区域AL相结合，在判断为向左回避障碍物的情况下，制约生成部230将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL与右侧的禁止进入区域AR相结合。
例如，如图9所示，在作为障碍物的前车11存在于车道的左侧的情况下，制约生成部230判断为向右回避前车11，将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL与左侧的禁止进入区域AL相结合。制约生成部230将根据该结果而得到的图9的斜线部的区域设定为最终的禁止进入区域。将左侧的最终的禁止进入区域称为“禁止进入区域SL”，将右侧的最终的禁止进入区域称为“禁止进入区域SR”。
例如，如图10所示，在作为障碍物的前车11存在于车道的右侧的情况下，制约生成部230判断为向左回避前车11，将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL与右侧的禁止进入区域AR相结合。制约生成部230将根据该结果而得到的图10的斜线部的区域设定为最终的禁止进入区域SL、SR。
如上所述，即使在障碍物位于本车行驶的车道的右侧的情况下，制约生成部230也能判断为向右回避障碍物。该情况下，如图11所示，即使在本车1行驶的车道的右侧存在障碍物(前车11)，制约生成部230也将禁止进入区域RFLRFCRFRRRRRRCRRL与左侧的禁止进入区域AL相结合。由此，本车1可以使用右侧相邻的车道来回避存在于行驶车道的右侧的前车11。
另外，在存在多个障碍物的情况下，制约生成部230将对应于各障碍物的禁止进入区域依次与禁止进入区域AR或AL相结合。此外，在将划分线的外侧规定为禁止进入区域的情况下，制约生成部230也可以同样地将对应于各障碍物的禁止进入区域依次与划分线外侧的禁止进入区域相结合。其结果是，最终的禁止进入区域中包含所有的多个所述禁止进入区域。
接着，使用图12来说明在图5的步骤S235中制约生成部230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。
制约生成部230基于图5的步骤S234中计算出的预测最优状态量＾xk ＊(k＝1，…，N)来预测本车1的轨道(＾Xk ＊，＾Yk ＊)(k＝1，…，N)。然后，如图12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。由此，通过设定重心位置Yc，k的制约，从而能将重心位置Yc，k所能获得的范围表现为连续的1个区间，因此可得到如下效果：制约成为简单的形状，运算负荷减小，求解概率提高。
如上所述，根据实施方式1所涉及的障碍物回避装置201，能以相同的逻辑来实现用于车道保持的车辆控制和用于障碍物回避的车辆控制。此外，通过设定本车的禁止进入区域来对本车的状态变量设置制约，从而能明确地指定从本车到障碍物的间隔(回避间隔)的最小值并进行障碍物回避。此外，通过事先判断是向左还是向右回避障碍物，从而能确保到回避为止的时间上的余量，回避动作变得流畅，因此，乘坐感受得以提高。并且，将根据障碍物的位置而设定的禁止进入区域与设定在无穷远处的禁止进入区域相结合，从而使得与障碍物对应的禁止进入区域的左侧或右侧的区域包含于最终的禁止进入区域。由此，可得到如下效果：简化了禁止进入区域的形状，降低了运算负荷，提高了最优解的求解概率。
<实施方式2>
实施方式1中，设为车辆控制单元200仅进行转向控制，但在实施方式2中，示出车辆控制单元200进行转向控制与加减速控制双方的情况的示例。实施方式2所涉及的障碍物回避系统的结构及基本的动作与实施方式1相同。因此，这里省略与实施方式1重复的说明。
在使车辆控制单元200执行转向控制与加减速控制双方的情况下，车辆状态量x及控制输入u如下所示那样进行设定。
[数学式26]
x＝[Xc，Yc，θ，β，γ，δ，V，α]T (式201)
[数学式27]
u＝[ω，j]T (式202)
这里，α是加速度，j是加加速度。通过将加加速度而非加速度设为控制输入，从而能容易地根据评价函数、制约的设定来对加速度的变动的大小进行限制，因此能使乘坐感受提高。动态车辆模型f使用以下所示的二轮模型。
[数学式28]
Figure BDA0002183905150000241
另外，为了使模型变得紧凑，可以设为x＝[Xc，Yc，θ，β，γ，δ，V]T，u＝[ω，α]T。
本实施方式中，为了以较小的控制输入使速度追踪目标速度，将与评价项目有关的矢量值函数h、hN设定为如下所示那样。
[数学式29]
h＝[eY，k，ωk，eV，k，jk]T (式204)
[数学式30]
hN＝[eY，N，eV，N]T (式205)
这里，eV、k是预测点k(k＝0，…，N)处的本车的预测速度相对于目标速度的误差即速度追踪误差。若将目标速度设为Vref，则速度追踪误差eV，k＝Vk-Vref。另外，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，将目标值rk、rN设定为如下所示那样，以使得路径追踪误差eY，k、转向速度ωk、速度追踪误差eV，k及加加速度jk变小(接近于零)。
[数学式31]
rk＝[0，0，0，0]T(k＝0，…，N-1) (式206)
[数学式32]
rN＝[0，0]T (式207)
由此，能以相同的逻辑来实现速度控制、车道保持、障碍物回避，乘坐感受得以提高。另外，本实施方式中，将路径追踪误差、转向速度、速度追踪误差、加加速度设定为评价项目，但为了使乘坐感受提高，也可以将加速度等加入评价项目。
本实施方式中，为了以一定范围内的加加速度来进行加减速控制，将加加速度j的上限值设为￣j(＞0)、下限值设为_j(＜0)，并将函数g设定为如下所示那样。
[数学式33]
Figure BDA0002183905150000261
通过设定加加速度j的上下限值，从而能进行确保了乘坐感受的车辆控制。另外，也可以为了确保乘坐感受而设定加速度的上下限值，或者为了严守限制速度而设定速度的上下限值。
根据实施方式2的障碍物回避装置201，能以相同的逻辑来实现速度控制、车道保持、障碍物回避，因此，能进一步使本车的乘坐感受提高。
<实施方式3>
实施方式3中，在本车的行驶车道上存在前车的情况下，障碍物回避装置201的制约生成部230在本车前后方向的位置Xc处设定制约。实施方式3所涉及的障碍物回避系统的结构及基本的动作与实施方式1或2相同。因此，这里省略与实施方式1、2重复的说明。
实施方式3中，例如，在如图13那样在本车1的前方存在前车1的情况下，将本车1与前车11之间的车间距离保持在lfol以上，并使本车1追踪前车11。因此，在平行于车道的方向上从各预测点处的前车11的中心Oobs的X方向的位置xobs向跟前离开lfol的位置Xb处设定追踪边界b。然后，将相对于追踪边界b更靠里的区域、即X＞Xb的区域设定为禁止进入区域AF。这里，lfol可以在lfol＞(lego+lobs)/2的范围内适当进行变更。例如，若本车行驶在限制速度40km/h的车道上，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，即使前车11停止也无妨。
此外，本实施方式中，为了使本车1不进入禁止进入区域AF，将本车1的重心位置Xc的上限值设为￣Xc(≥0)，并将函数g设定为如下所示那样。
[数学式34]
Figure BDA0002183905150000271
然后，使用各预测点处的追踪边界b的位置Xb，k(k＝1，…，N)，设定为上限值￣Xc，k＝Xb，k。
根据实施方式3的障碍物回避装置201，在本车的行驶车道上存在前车的情况下，能将本车与前车的车间距离保持在一定以上，并能使本车追踪前车。
<实施方式4>
实施方式4中，在本车的行驶车道上存在前车的情况下，障碍物回避装置201的制约生成部230根据本车与前车的车间距离来设定上限速度的制约。实施方式4所涉及的障碍物回避系统的结构及基本的动作与实施方式1、2或3相同。因此，这里省略与实施方式1～3重复的说明。
实施方式4中，为了设定上限速度的制约，将速度V的上限值设为￣V(≥0)，并将函数g设定为如下所示那样。
[数学式35]
Figure BDA0002183905150000281
如图14所示，在本车1的前方存在作为障碍物的前车11的情况下，制约生成部230根据各预测点处的本车1与前车11的车间距离dIVD，k＝xobs，k-Xc，k(k＝1，…，N)来设定速度的上限值￣Vk，以将本车1与前车11的车间距离保持在lfol以上，并使本车1追踪前车11。图14所示的曲线示出本车的X方向的位置与速度的上限值￣Vk之间的关系的一个示例。
在本车1与前车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，制约生成部230使用作为充足的车间距离而预先确定的距离ldec来作为阈值，设定为当dIVD，k＞ldec时，￣Vk＝Vref。
此外，在本车1与前车11的车间距离缩短，成为dIVD，k≤lfol的情况下，为了将车间距离保持在lfol以上，本车1需要以前车11以下的速度来行驶。因此，制约生成部230参照各预测点处的前车的速度Vobs，k(k＝1，…，N)，设定为当dIVD，k＝lfol时￣Vk＝Vobs，k，并设定为当dIVD，k＜lfol时，满足￣Vk≤Vobs，k，￣Vk连续且平滑。
此外，在lfol＜dIVD，k≤ldec的情况下，制约生成部230设定为dIVD，k越小则￣Vk越是连续且平滑地单调减少。由此，能控制为在车间距离dIVD，k在距离ldec以下的时刻本车1开始减速，并在车间距离dIVD，k＝lfol时本车1的速度与前车11的速度成为相同。
根据实施方式4的障碍物回避装置201，能将与前车之间的车间距离保持在一定以上来使本车追踪前车，而与禁止进入区域的形状无关。此外，在检测出前车时即使本车与前车的速度差较大，也能使本车流畅地追踪前车。
<实施方式5>
图15是示出本发明实施方式5所涉及的障碍物回避系统的结构的框图。在图15中，对于具有与图1所示的结构相同的功能的要素标注同一标号，这里，省略这部分的详细说明。
实施方式5的车辆控制单元200由障碍物回避路径生成装置202、车辆状态量推定部210、控制器部280构成。车辆状态量推定部210具有与图1所示的结构相同的功能。障碍物回避路径生成装置202具有从图1所示的障碍物回避装置201中去除目标值运算部270后得到的结构，并生成本车的行驶路径。控制器部280运算致动器的目标值，以使本车追踪车辆状态量预测部260所生成的路径。致动器控制部310控制致动器，以实现该目标值。
以下，对实施方式5的障碍物回避系统的动作进行说明。这里，也省略与实施方式1～4重复的说明。
本实施方式中，障碍物回避路径生成装置202的车辆状态量预测部260进行到本车的路径的生成为止的处理。若路径较为平滑，则无需使转向角变得平滑。因此，本实施方式中，将车辆状态量x及控制输入u设定为如下所示那样。
[数学式36]
x＝[Xc，Yc，θ，β，γ]T (式501)
[数学式37]
U＝[δ]T (式502)
由此，与实施方式1的障碍物回避装置201相比，更能降低障碍物回避路径生成装置202的运算负荷。另外，这里，车辆控制单元200仅进行转向控制。作为动态车辆模型，使用以下所示的二轮模型。
[数学式38]
Figure BDA0002183905150000301
图16是示出实施方式5所涉及的障碍物回避系统的动作的流程图。除了步骤S280以外，图16与图4相同。
步骤S280中，控制器部280运算用于追踪最优路径(Xc，k*，Yc，k*)的致动器的目标值。这里的目标值的运算中，使用车道保持用的PID控制器、滑模控制器、H∞控制器等公知的技术。
根据实施方式5所涉及的障碍物回避路径生成装置202，能以相同的逻辑来实现用于车道保持的路径生成和用于障碍物回避的路径生成。此外，与实施方式1同样地，通过设定本车的禁止进入区域来对本车的状态变量设置制约，从而能明确地指定从本车到障碍物的间隔(回避间隔)的最小值并进行障碍物回避。此外，通过事先判断是向左还是向右回避障碍物，从而能确保到回避为止的时间上的余量，回避动作变得流畅，因此，乘坐感受得以提高。并且，将根据障碍物的位置而设定的禁止进入区域的左侧或右侧的区域与设定在无穷远处的禁止进入区域相结合，来设为最终的禁止进入区域，由此可得到如下效果：能简化禁止进入区域的形状，降低运算负荷，并提高最优解的求解概率。并且，能在用于路径追踪的致动器的目标值的运算中使用独立的控制器(控制器部280)。
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，
5 EPS电动机，
6 动力传动系统单元，
7 制动器单元，
11 前车，
110 障碍物信息获取部，
111 前方摄像头，
112 雷达传感器，
120 车道信息获取部，
121 GNSS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 障碍物回避装置，
202 障碍物回避路径生成装置，
210 车辆状态量推定部，
220 障碍物移动预测部，
230 制约生成部，
240 评价函数设定部，
250 解运算部，
260 车辆状态量预测部，
270 目标值运算部，
280 控制器部，
310 致动器控制部，
311 EPS控制器，
312 动力传动系统控制器，
313 制动器控制器。

Claims (29)

1.一种障碍物回避装置，其特征在于，包括：
障碍物移动预测部，该障碍物移动预测部基于包含存在于本车周边的障碍物的位置的信息在内的障碍物信息，进行所述障碍物的移动预测；
制约生成部，该制约生成部基于所述移动预测的结果判断是向左还是向右回避所述障碍物，并在此基础上设定用于至少使所述本车不接触所述障碍物的禁止进入区域，由此来对所述本车的状态量或用于所述本车的至少转向控制的控制输入设定制约；
评价函数设定部，该评价函数设定部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设为评价项目，来设定所述路径追踪误差越小则评价的程度越好的评价函数；
解运算部，该解运算部基于所述制约来运算所述评价函数的评价的程度较好的解；
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；以及
目标值运算部，该目标值运算部基于所述解和预测得到的所述状态量中的至少一方来运算对所述本车的转向量进行控制的致动器的目标值，
所述制约生成部还设定位于所述本车行驶的车道的左侧的左侧禁止进入区域和位于所述本车行驶的车道的右侧的右侧禁止进入区域，在判断为向右回避所述障碍物的情况下，所述制约生成部将所述左侧禁止进入区域与所述禁止进入区域结合从而扩展所述禁止进入区域，在判断为向左回避所述障碍物的情况下，所述制约生成部将所述右侧禁止进入区域与所述禁止进入区域结合从而扩展所述禁止进入区域。
2.如权利要求1所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述评价函数的评价项目中包含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，所述速度追踪误差越小，则所述评价函数的评价的程度越好，
所述目标值运算部也运算对所述本车的加减速量进行控制的致动器的目标值。
3.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
在所述障碍物相对于所述本车行驶的车道的中央靠左存在的情况下，所述制约生成部判断为向右回避所述障碍物，在所述障碍物相对于所述本车行驶的车道的中央靠右存在的情况下，所述制约生成部判断为向左回避所述障碍物。
4.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
在所述障碍物的右侧存在能供所述本车行驶的空间的情况下，所述制约生成部判断为向右回避所述障碍物。
5.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
在所述障碍物的左侧存在能供所述本车行驶的空间的情况下，所述制约生成部判断为向左回避所述障碍物。
6.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述解运算部在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最小化问题的运算的情况下，输出能使所述评价函数小于预先确定的阈值的解，在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最大化问题的运算的情况下，输出能使所述评价函数大于预先确定的阈值的解。
7.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述解运算部在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最小化问题的运算，进行了预先确定的次数的迭代计算也无法得到所述评价函数低于预先确定的阈值的解的情况下，输出至此为止能通过迭代计算使所述评价函数变为最小的解，在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最大化问题的运算，即使进行预先确定的次数的迭代计算，所述评价函数也没有得到超过预先确定的阈值的解的情况下，输出至此为止能通过迭代计算使所述评价函数变为最大的解。
8.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述制约生成部使所述禁止进入区域包含所述本车行驶的车道的划分线外侧的区域。
9.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
在所述本车行驶的车道上作为所述障碍物而存在前车的情况下，所述制约生成部设定所述禁止进入区域，以禁止所述本车与所述前车的车间距离成为预先确定的值以下，
所述目标值运算部也运算对所述本车的加减速量进行控制的致动器的目标值。
10.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
在所述本车行驶的车道上作为所述障碍物而存在前车的情况下，所述制约生成部根据所述本车与所述前车的车间距离对所述本车的上限速度设定制约，所述车间距离越短则使所述上限速度越小，若所述车间距离成为预先确定的值以下，则将所述上限速度设为所述前车的速度以下，
所述目标值运算部也运算对所述本车的加减速量进行控制的致动器的目标值。
11.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述制约生成部还对所述本车的加速度、加加速度、转向速度及偏航率中的至少1个的上限或下限设定制约。
12.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述评价函数的评价项目中包含所述本车的加速度、加加速度、转向速度及偏航率中的至少1个，所述评价项目中所包含的所述本车的加速度、加加速度、转向速度及偏航率越接近零，则所述评价函数的评价的程度越好。
13.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
在存在多个所述障碍物的情况下，所述制约生成部设定与各个障碍物对应的多个所述禁止进入区域，并将包含所有多个所述禁止进入区域在内的区域设为最终的禁止进入区域。
14.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述制约生成部根据道路形状来变更所述禁止进入区域的形状。
15.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述障碍物移动预测部基于所述障碍物的位置、速度及方位中的至少位置，来进行所述障碍物的移动预测。
16.如权利要求1或2所述的障碍物回避装置，其特征在于，
所述制约生成部将所述禁止进入区域设定为凸形状。
17.一种障碍物回避路径生成装置，其特征在于，包括：
障碍物移动预测部，该障碍物移动预测部基于包含存在于本车周边的障碍物的位置的信息在内的障碍物信息，进行所述障碍物的移动预测；
制约生成部，该制约生成部基于所述移动预测的结果判断是向左还是向右回避所述障碍物，并在此基础上设定用于至少使所述本车不接触所述障碍物的禁止进入区域，由此来对所述本车的状态量或用于所述本车的至少转向控制的控制输入设定制约；
评价函数设定部，该评价函数设定部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设为评价项目，来设定所述路径追踪误差越小则评价的程度越好的评价函数；
解运算部，该解运算部基于所述制约来运算所述评价函数的评价的程度较好的解；以及
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包含所述本车的路径在内的状态量的预测值，
所述制约生成部还设定位于所述本车行驶的车道的左侧的左侧禁止进入区域和位于所述本车行驶的车道的右侧的右侧禁止进入区域，在判断为向右回避所述障碍物的情况下，所述制约生成部将所述左侧禁止进入区域与所述禁止进入区域结合从而扩展所述禁止进入区域，在判断为向左回避所述障碍物的情况下，所述制约生成部将所述右侧禁止进入区域与所述禁止进入区域结合从而扩展所述禁止进入区域。
18.如权利要求17所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
在所述障碍物相对于所述本车行驶的车道的中央靠左存在的情况下，所述制约生成部判断为向右回避所述障碍物，在所述障碍物相对于所述本车行驶的车道的中央靠右存在的情况下，所述制约生成部判断为向左回避所述障碍物。
19.如权利要求17所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
在所述障碍物的右侧存在能供所述本车行驶的空间的情况下，所述制约生成部判断为向右回避所述障碍物。
20.如权利要求17所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
在所述障碍物的左侧存在能供所述本车行驶的空间的情况下，所述制约生成部判断为向左回避所述障碍物。
21.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述解运算部在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最小化问题的运算的情况下，输出能使所述评价函数小于预先确定的阈值的解，在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最大化问题的运算的情况下，输出能使所述评价函数大于预先确定的阈值的解。
22.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述解运算部在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最小化问题的运算，进行了预先确定的次数的迭代计算也无法得到所述评价函数低于预先确定的阈值的解的情况下，输出至此为止能通过迭代计算使所述评价函数变为最小的解，在求出所述解的运算是求解所述评价函数的最大化问题的运算，即使进行预先确定的次数的迭代计算，所述评价函数也没有得到超过预先确定的阈值的解的情况下，输出至此为止能通过迭代计算使所述评价函数变为最大的解。
23.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述制约生成部使所述禁止进入区域包含所述本车行驶的车道的划分线外侧的区域。
24.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述制约生成部还对所述本车的加速度、加加速度、转向速度及偏航率中的至少1个的上限或下限设定制约。
25.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述评价函数的评价项目中包含所述本车的加速度、加加速度、转向速度及偏航率中的至少1个，所述评价项目中所包含的所述本车的加速度、加加速度、转向速度及偏航率越接近零，则所述评价函数的评价的程度越好。
26.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
在存在多个所述障碍物的情况下，所述制约生成部设定与各个障碍物对应的多个所述禁止进入区域，并将包含所有多个所述禁止进入区域在内的区域设为最终的禁止进入区域。
27.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述制约生成部根据道路形状来变更所述禁止进入区域的形状。
28.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述障碍物移动预测部基于所述障碍物的位置、速度及方位中的至少位置，来进行所述障碍物的移动预测。
29.如权利要求17至20的任一项所述的障碍物回避路径生成装置，其特征在于，
所述制约生成部将所述禁止进入区域设定为凸形状。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7271950B2 (ja) * 2019-01-04 2023-05-12 トヨタ自動車株式会社 車両の制御装置
JP7243227B2 (ja) * 2019-01-29 2023-03-22 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
JP7163934B2 (ja) * 2020-01-17 2022-11-01 株式会社デンソー 先行車判別装置、先行車判別方法、および先行車判別プログラム
JP7185191B2 (ja) * 2020-02-13 2022-12-07 マツダ株式会社 車両制御装置
JP7388238B2 (ja) * 2020-02-21 2023-11-29 トヨタ自動車株式会社 運転支援システム
DE112020006919B4 (de) * 2020-05-22 2024-09-12 Mitsubishi Electric Corporation Fahrzeugsteuersystem, integrierte fahrzeugsteuervorrichtung, elektronische steuervorrichtung, netzkommunikationsvorrichtung, fahrzeugsteuerverfahren und fahrzeugsteuerprogramm
CN112703140A (zh) * 2020-12-15 2021-04-23 华为技术有限公司 控制方法和控制装置
JP7241801B2 (ja) * 2021-05-19 2023-03-17 三菱電機株式会社 車両制御装置、及び車両制御方法
CN114415689B (zh) * 2022-01-25 2024-05-28 无锡市金沙田科技有限公司 一种跟随车的决策方法及系统

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3064759B2 (ja) * 1993-09-28 2000-07-12 株式会社日立製作所 車両の周囲を監視する装置、車両の運転支援システムおよび運転支援装置
JP5130638B2 (ja) * 2006-03-22 2013-01-30 日産自動車株式会社 回避操作算出装置、回避制御装置、各装置を備える車両、回避操作算出方法および回避制御方法
JP4893118B2 (ja) * 2006-06-13 2012-03-07 日産自動車株式会社 回避制御装置、この回避制御装置を備える車両および回避制御方法
JP4706654B2 (ja) * 2007-03-27 2011-06-22 トヨタ自動車株式会社 衝突回避装置
JP5374959B2 (ja) * 2008-08-08 2013-12-25 日産自動車株式会社 車両用走行支援装置
JP5556029B2 (ja) 2009-03-05 2014-07-23 日産自動車株式会社 運転操作支援装置及び運転操作支援方法
US9988047B2 (en) * 2013-12-12 2018-06-05 Magna Electronics Inc. Vehicle control system with traffic driving control
JP6204865B2 (ja) * 2014-03-31 2017-09-27 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両の運動制御システム、車両、および、プログラム
WO2016024318A1 (ja) * 2014-08-11 2016-02-18 日産自動車株式会社 車両の走行制御装置及び方法
WO2016189727A1 (ja) 2015-05-28 2016-12-01 日産自動車株式会社 走行制御装置及び方法
JP2017030472A (ja) * 2015-07-31 2017-02-09 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
MX2018008914A (es) * 2016-01-29 2018-11-29 Nissan Motor Metodo de control de desplazamiento de vehiculo y dispositivo de control de desplazamiento de vehiculo.
WO2017159539A1 (ja) 2016-03-15 2017-09-21 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム
JP6654121B2 (ja) * 2016-09-23 2020-02-26 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両運動制御装置
JP6331233B2 (ja) * 2016-10-21 2018-05-30 マツダ株式会社 車両制御装置
JP6551382B2 (ja) * 2016-12-22 2019-07-31 トヨタ自動車株式会社 衝突回避支援装置
JP6711294B2 (ja) * 2017-02-03 2020-06-17 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
JP6558393B2 (ja) * 2017-04-06 2019-08-14 トヨタ自動車株式会社 進路設定装置及び進路設定方法
JP6961995B2 (ja) * 2017-05-12 2021-11-05 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
KR102337011B1 (ko) * 2018-03-20 2021-12-13 모빌아이 비젼 테크놀로지스 엘티디 차량의 항법을 위한 시스템 및 방법

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