CN114987530A - 地图生成装置 - Google Patents

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CN114987530A CN202210136710.1A CN202210136710A CN114987530A CN 114987530 A CN114987530 A CN 114987530A CN 202210136710 A CN202210136710 A CN 202210136710A CN 114987530 A CN114987530 A CN 114987530A
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Abstract

本发明提供一种地图生成装置(50),具备:检测部(1a),其检测本车辆(101)周围的外部状况;和基于由检测部(1a)检测出的外部状况,同时生成关于本车辆(101)行驶的本车道(LN1)的第1地图和关于与本车道(LN1)对向的对向车道(LN2)的第2地图。

Description

地图生成装置
技术领域
本发明涉及一种生成本车辆周边的地图的地图生成装置。
背景技术
以往已知有如下装置:利用由搭载于车辆的相机拍摄到的图像,识别本车辆的行驶车道上的白线、停车位边框的白线,并将这些白线的识别结果用于车辆的行驶控制、驻车辅助。这样的装置例如记载于专利文献1中。在专利文献1记载的装置中,提取拍摄到的图像的亮度的变化为阈值以上的边缘点,基于边缘点来识别白线。
在专利文献1记载的装置中,对本车辆实际行驶的车道进行白线的识别。因此,为了生成包括白线的位置信息在内的地图,需要本车辆实际在各车道上行驶,难以高效地进行地图生成。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2014-104853号公报(JP2014-104853A)。
发明内容
本发明的一技术方案的地图生成装置,具备:检测部,其检测本车辆周围的外部状况;和地图生成部,其基于由检测部检测出的外部状况,同时生成关于本车辆行驶的本车道的第1地图和关于与本车道对向的对向车道的第2地图。
附图说明
本发明的目的、特征以及优点,通过与附图相关的以下实施方式的说明进一步阐明。
图1是概略地示出具有本发明的实施方式的地图生成装置的车辆控制系统的整体结构的框图。
图2A是示出应用本发明的实施方式的地图生成装置的行驶场景的一例的图。
图2B是示出应用本发明的实施方式的地图生成装置的行驶场景的另一例的图。
图3是示出本发明的实施方式的地图生成装置的主要部分结构的框图。
图4A是示出对去路地图的镜像变换的一例的图。
图4B是示出可检测范围与镜像变换范围之间的关系的图。
图5是示出由图3的控制器执行的处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下参照图1~图5对本发明的实施方式进行说明。本发明的实施方式的地图生成装置搭载于例如具有自动驾驶功能的车辆,即自动驾驶车辆。需要说明的是,有时区别于其他车辆将搭载本实施方式的地图生成装置的车辆称为本车辆。本车辆可以是具有内燃机(发动机)作为行驶驱动源的发动机车辆、具有行驶马达作为行驶驱动源的电动汽车、具有发动机和行驶马达作为行驶驱动源的混合动力车辆中的任一者。本车辆不仅能够以不需要驾驶员进行驾驶操作的自动驾驶模式行驶,还能够以由驾驶员进行驾驶操作的手动驾驶模式行驶。
首先,对与自动驾驶相关的本车辆的概略机构进行说明。图1是概略地示出具有本发明的实施方式的地图生成装置的本车辆的车辆控制系统100的整体结构的框图。如图1所示,车辆控制系统100主要具有控制器10以及分别与控制器10可通信地连接的外部传感器组1、内部传感器组2、输入输出装置3、定位单元4、地图数据库5、导航装置6、通信单元7、行驶用的执行器AC。
外部传感器组1是检测本车辆的周边信息、即外部状况的多个传感器(外部传感器)的总称。例如外部传感器组1包括测定与本车辆的全方位的照射光相对应的散射光,从而测定从本车辆到周边的障碍物的距离的激光雷达、通过照射电磁波并检测反射波来检测本车辆周边的其他车辆、障碍物等的雷达、以及搭载于本车辆,具有CCD(电荷耦合器件)、CMOS(互补金属氧化物半导体)等摄像元件,拍摄本车辆的周边(前方、后方以及侧方)的相机等。
内部传感器组2是检测本车辆的行驶状态的多个传感器(内部传感器)的总称。例如内部传感器组2包括:检测本车辆的车速的车速传感器、分别检测本车辆的前后方向的加速度和左右方向的加速度(横向加速度)的加速度传感器、检测行驶驱动源的转速的转速传感器、检测本车辆的重心绕铅垂轴旋转的旋转角速度的横摆率传感器等。检测手动驾驶模式下的驾驶员的驾驶操作,例如对加速踏板的操作、对制动踏板的操作、对方向盘的操作等的传感器也包括在内部传感器组2中。
输入输出装置3是从驾驶员输入指令、向驾驶员输出信息的装置的总称。例如输入输出装置3包括供驾驶员通过对操作构件的操作来输入各种指令的各种开关、供驾驶员通过语音输入指令的麦克、借助显示图像向驾驶员提供信息的显示器、通过语音向驾驶员提供信息的扬声器等。
定位单元(GNSS单元)4具有接收从定位卫星发送的定位用信号的定位传感器。定位卫星为GPS卫星、准天顶卫星等人造卫星。定位单元4利用定位传感器接收到的定位信息,测定本车辆的当前位置(纬度、经度、高度)。
地图数据库5是存储在导航装置6中使用的一般性地图信息的装置,例如由磁盘、半导体元件构成。地图信息包括:道路的位置信息、道路形状(曲率等)的信息、交叉路口、岔路口的位置信息。需要说明的是,存储于地图数据库5中的地图信息与存储于控制器10的存储部12中的高精度地图信息不同。
导航装置6是搜索到达由驾驶员输入的目的地的道路上的目标路径并进行沿目标路径的引导的装置。通过输入输出装置3进行目的地的输入和沿目标路径的引导。基于由定位单元4测定出的本车辆的当前位置和存储于地图数据库5中的地图信息来运算目标路径。也能够使用外部传感器组1的检测值测定本车辆的当前位置,也可以基于该当前位置和存储于存储部12中的高精度的地图信息来运算目标路径。
通信单元7利用包含以互联网、移动电话网等为代表的无线通信网的网络与未图示的各种服务器进行通信,定期或者在任意时机从服务器取得地图信息、行驶记录信息以及交通信息等。通过通信单元7不仅取得行驶记录信息,还可以将本车辆的行驶记录信息向服务器发送。网络不仅包括公用无线通信网,还包括针对每一规定的管理区域设置的封闭式通信网,例如无线局域网、Wi-Fi(注册商标)、Bluetooth(注册商标)等。所取得的地图信息被输出到地图数据库5、存储部12,地图信息被更新。
执行器AC是用于控制本车辆的行驶的行驶用执行器。在行驶驱动源为发动机的情况下,执行器AC包括调整发动机的节气门阀的开度(节气门开度)的节气门用执行器。在行驶驱动源为行驶马达的情况下,执行器AC包括行驶马达。使本车辆的制动装置工作的制动用执行器和驱动转向装置的转向用执行器也包含在执行器AC中。
控制器10由电子控制单元(ECU)构成。更具体而言,控制器10包含具有CPU(微处理器)等运算部11、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)等存储部12、I/O(输入/输出)接口等未图示的其他外围电路的计算机而构成。需要说明的是,能够将发动机控制用ECU、行驶马达控制用ECU、制动装置用ECU等功能不同的多个ECU分开设置,但方便起见,在图1中示出控制器10作为这些ECU的集合。
在存储部12中存储自动行驶用的高精度的详细的道路地图信息。道路地图信息包括:道路的位置信息、道路形状(曲率等)的信息、道路的坡度的信息、交叉路口、岔路口的位置信息、白线等划分线的类别和其位置信息、车道数的信息、车道的宽度以及每个车道的位置信息(车道的中央位置、车道位置的分界线的信息)、作为地图上的标记的地标(信号机、标识、建筑物等)的位置信息、路面的凹凸等路面概况的信息。在存储于存储部12的地图信息中包括:经由通信单元7从本车辆的外部取得的地图信息(称为外部地图信息)、由本车辆本身使用外部传感器组1的检测值或外部传感器组1和内部传感器组2的检测值制作的地图信息(称为内部地图信息)。
外部地图信息为例如利用云服务器取得的地图(称为云地图)的信息,内部地图信息为由使用例如SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:同步定位与地图构建)等技术通过映射生成的点云数据构成的地图(称为环境地图)的信息。相对于外部地图信息是本车辆和其他车辆共享的地图信息,内部地图信息则是本车辆独自的地图信息(例如本车辆单独所有的地图信息)。在新设的道路等不存在外部地图信息的区域,由本车辆自己制作环境地图。需要说明的,还可以通过通信单元7将内部地图信息提供给服务器装置、其他车辆。在存储部12还存储关于各种控制程序、在程序中使用的阈值等信息的信息。
运算部11具有本车位置识别部13、外界识别部14、行动计划生成部15、行驶控制部16、地图生成部17作为功能性结构。
本车位置识别部13基于由定位单元4得到的本车辆的位置信息和地图数据库5的地图信息来识别地图上的本车辆的位置(本车位置)。还可以使用存储于存储部12的地图信息和由外部传感器组1检测出的本车辆的周边信息来识别本车位置,由此能够高精度地识别本车位置。基于内部传感器组2的检测值计算本车辆的移动信息(移动方向、移动距离),由此也能够识别本车辆的位置。需要说明的是,在能够用设置在道路上、道路旁边这些外部的传感器测定本车位置时,也能够通过借助通信单元7与该传感器进行通信,识别本车位置。
外界识别部14基于来自激光雷达、雷达、相机等外部传感器组1的信号识别本车辆周围的外部状况。例如识别在本车辆的周边行驶的周边车辆(前方车辆、后方车辆)的位置、速度、加速度、在本车辆的周围停车或驻车着的周边车辆的位置以及其他物体的位置、状态等。其他物体包括:标识、信号机、道路、建筑物、护栏、电线杆、广告牌、行人、自行车等。路面上的划分线(白线等)、停止线等标示也包含在其他物体(道路)中。其他物体的状态包括:信号机的颜色(红、绿、黄)、行人、自行车的移动速度、朝向等。其他物体中的静止的物体的一部分构成成为地图上的位置的标志的地标,外界识别部14还识别地标的位置和类别。
行动计划生成部15基于例如由导航装置6运算出的目标路径、存储于存储部12的地图信息、由本车位置识别部13识别出的本车位置、由外界识别部14识别出的外部状况,生成从当前时间点开始经过规定时间为止的本车辆的行驶轨迹(目标轨迹)。当目标路径上存在作为目标轨迹的候补的多个轨迹时,行动计划生成部15从其中选择遵守法律且满足高效、安全地行驶等基准的最佳轨迹,并将所选择的轨迹作为目标轨迹。然后,行动计划生成部15生成与所生成的目标轨迹相应的行动计划。行动计划生成部15生成与用于超越先行车辆的超车行驶、变更行驶车道的车道变更行驶、跟随先行车辆的跟随行驶、以不偏离行驶车道的方式维持车道的车道保持行驶、减速行驶或加速行驶等相对应的各种行动计划。行动计划生成部15在生成目标轨迹时首先决定行驶方式,基于行驶方式生成目标轨迹。
在自动驾驶模式中,行驶控制部16对各执行器AC进行控制,以使本车辆沿着由行动计划生成部15生成的目标轨迹行驶。更具体而言,行驶控制部16考虑在自动驾驶模式下由道路坡度等决定的行驶阻力,计算用于得到由行动计划生成部15计算出的每单位时间的目标加速度的要求驱动力。并且,对执行器AC进行反馈控制,以使例如由内部传感器组2检测出的实际加速度成为目标加速度。即,对执行器AC进行控制,以使本车辆以目标车速和目标加速度行驶。需要说明的是,在手动驾驶模式下,行驶控制部16根据由内部传感器组2取得的来自驾驶员的行驶指令(转向操作等)对各执行器AC进行控制。
地图生成部17在以手动驾驶模式行驶的同时,使用由外部传感器组1检测出的检测值生成由三维点云数据构成的环境地图。具体而言,从由相机取得的相机图像中基于每一像素的亮度、颜色的信息来提取示出物体的轮廓的边缘,并且使用该边缘信息提取特征点。特征点例如是边缘上的点、边缘的交点,与路面上的划分线、建筑物的角、道路标识的角等相对应。地图生成部17求取至所提取出的特征点为止的距离,并将特征点依次绘制在环境地图上,由此生成本车辆行驶过的道路周边的环境地图。还可以代替相机,使用由雷达、激光雷达取得的数据提取本车辆周围的物体的特征点,生成环境地图。
本车位置识别部13与地图生成部17的地图生成处理并行地进行本车辆的位置推定处理。即,基于特征点的位置随着时间经过的变化,推定本车辆的位置。地图制作处理和位置推定处理是例如使用来自相机、激光雷达的信号按照SLAM算法同时进行的。地图生成部17不仅在以手动驾驶模式行驶时,在以自动驾驶模式行驶时也能够同样地生成环境地图。在已经生成环境地图并存储在存储部12中的情况下,地图生成部17还可以根据新得到的特征点更新环境地图。
对本实施方式的地图生成装置的结构进行说明。图2A是示出应用本实施方式的地图生成装置的行驶场景的一例的图,示出本车辆101在手动驾驶模式下一边生成环境地图一边行驶的场景,即示出在由左右划分线L1、L2规定的本车道(第1车道LN1)行驶的场景。图2A中还示出在与本车道平行地延伸并与本车道对向的对向车道,即由左右划分线L2、L3规定的对向车道(第2车道LN2)上行驶的其他车辆102。需要说明的是,假定在本车辆101沿着第1车道LN1行驶到目的地后,沿着第2车道LN2返回,有时也将第1车道LN1称为去路,将第2车道LN2称为回路。
如图2A所示,在本车辆101的前部搭载相机1a。相机1a具有由相机自身的性能决定的固有的视场角θ和最大检测距离r。以相机1a为中心的半径r且圆心角θ的扇形的范围AR1的内侧为相机1a能够检测出的外部空间的范围,即可检测范围AR1。该可检测范围AR1中包括例如多条划分线(例如白线)L1~L3。即,不仅是本车道的划分线L1、L2,也包括对向车道的划分线L2、L3。需要说明的是,在因配置于相机1a周围的部件的存在而相机1a的视场角的一部分被遮挡的情况下,可检测范围AR1有时与图示的范围不同。
图2B是示出应用本实施方式的地图生成装置的行驶场景的另一例的图。如图2B所示,在第1车道LN1与第2车道LN2之间,沿着作为车道LN1、LN2的边界的边界线L0,配置妨碍由本车辆101的相机1a进行拍摄那样的障碍物103。障碍物103例如为树木、中央隔离带、护栏、广告牌等。因障碍物103的配置而不能取得可检测范围AR1中的由阴影所示的虚线范围AR2的相机图像。
需要说明的是,在图2B中,划分线L2与边界线L0一致,但实际上划分线L2与边界线L0未必一致。边界线L0位于通过第1车道LN1的车宽方向中心并沿着第1车道LN1延伸的第1中心线LN1a与通过第2车道LN2的车宽方向中心并沿着第2车道LN2延伸的第2中心线LN2a的中央。因此,有时例如在有中央隔离带的道路上,在第1车道LN1的车宽方向内侧(中央隔离带侧)的划分线与第2车道LN2的车宽方向内侧(中央隔离带侧)的划分线之间存在边界线L0,从而划分线L2与边界线L0不同。在图2A、图2B中,示出了去路和回路分别由单个车道LN1、LN2构成的例子,但有时去路和回路二者也由多个车道构成。在该情况下,在车宽方向的最内侧的去路的车道与回路的车道之间存在边界线L0。
在这样的行驶场景中,能够通过本车辆101一边在本车道行驶一边从所取得的相机图像中提取边缘点,生成包含在可检测范围AR1中的本车道(第1车道LN1)的地图。但是,如果为了生成对向车道(第2车道LN2)的地图,则本车辆101必须在对向车道行驶,难以高效地进行地图生成。因此,本实施方式如下构成地图生成装置,以便高效地生成本车道和对向车道二者的地图。
图3是示出本实施方式的地图生成装置50的主要部分结构的框图。该地图生成装置50构成图1的车辆控制系统100的一部分。如图3所示,地图生成装置50具有控制器10、相机1a、传感器2a。
相机1a为具有CCD(电荷耦合器件)、CMOS(互补金属氧化物半导体)等摄像元件(图像传感器)的单眼相机,构成图1的外部传感器组1的一部分。相机1a还可以是立体相机。相机1a安装在例如本车辆101的前部的规定位置(图2A),连续地拍摄本车辆101的前方空间,取得对象物的图像(相机图像)。对象物包括道路上的划分线(例如图2A的划分线L1~L3)。需要说明的是,还可以由激光雷达等代替相机1a或者和相机1a一起检测对象物。
传感器2a是用于计算本车辆101的移动量和移动方向的检测器。传感器2a为内部传感器组2的一部分,例如由车速传感器和横摆率传感器构成。即,控制器10(例如图1的本车位置识别部13)对由车速传感器检测出的车速进行积分从而计算本车辆101的移动量,并且对由横摆率传感器检测出的横摆率进行积分从而计算出偏航角,利用测程法推定本车辆101的位置。例如在手动驾驶模式下行驶时,在制作环境地图时利用测程法推定本车位置。需要说明的是,传感器2a的结构不限于此,还可以使用其他传感器的信息推定自身位置。
图3的控制器10除了行动计划生成部15和地图生成部17之外,还具有精度判定部141作为运算部11(图1)所承担的功能性结构。精度判定部141用于识别外界,构成图1的外界识别部14的一部分。需要说明的是,精度判定部141也具有生成地图的功能,也能够将其包含在地图生成部17中。
精度判定部141基于在第1车道LN1行驶时由相机1a取得的相机图像,判定关于第2车道LN2的相机1a的检测精度是否为规定值α以上。该判定是对第2车道LN2的划分线L2、L3是否包含在相机1a的可检测范围AR1中的判定。例如,如图2A所示,在边界线L0不存在障碍物的情况下,不仅是第1车道LN1的划分线L1、L2,第2车道LN2的划分线L2、L3也包含在相机1a的可检测范围AR1中。在该情况下,在所取得的相机图像中识别出与划分线L2、L3相对应的边缘。因此,精度判定部141判定为检测精度为规定值α以上。
另一方面,如图2B所示,在沿着边界线L0存在障碍物103的情况下,障碍物103遮挡相机1a的拍摄,相机1a的可检测范围AR1中不包含第2车道LN2的划分线L2、L3。在该情况下,在所取得的相机图像中未识别出与划分线L2、L3相对应的边缘,因此精度判定部141判定为检测精度低于规定值α。还可以在识别出所取得的相机图像中的划分线L2、L3的边缘为规定长度以上时,判定为检测精度为规定值α以上。环境地图也包含车道LN1、LN2周围的建筑物等的信息。因此,还可以在所取得的相机图像中不包括第2车道LN2周围的建筑物等的图像在规定范围以上时,判定为检测精度低于规定值α。
地图生成部17具有生成第1车道LN1的去路的环境地图(去路地图)的去路地图生成部171和生成第2车道LN2的回路的环境地图(回路地图)的回路地图生成部172。在手动驾驶模式下在去路上行驶时,去路地图生成部171基于由相机1a取得的相机图像提取本车辆101周围的物体(建筑物、划分线L1、L2等)的特征点,并且由传感器2a推定本车位置,由此生成去路的环境地图。所生成的去路地图存储在存储部12中。此时,去路地图生成部171识别相机1a的可检测范围AR1内的划分线L1、L2(图2A)的位置,并将划分线L1、L2的信息包含于地图信息(例如内部地图信息)中进行存储。
在手动驾驶模式下在去路上行驶时,当由精度判定部141判定为关于第2车道LN2的相机1a的检测精度为规定值α以上时,回路地图生成部172生成回路的环境地图。即,在该情况下,如图2A所示,第2车道LN2的划分线L2、L3包含在可检测范围AR1中,因此基于相机图像提取本车辆101周围的物体的特征点,并且由传感器2a推定本车位置,由此生成回路的环境地图。所生成的回路地图存储在存储部12中。此时,回路地图生成部172识别相机1a的可检测范围AR1内的划分线L2、L3(图2A)的位置,并将划分线L2、L3的信息包含在地图信息中进行存储。
另一方面,在手动驾驶模式下行驶在去路时,当由精度判定部141判定为检测精度低于规定值α时,回路地图生成部172如下生成回路地图。首先,基于相机图像设定第1车道LN1与第2车道LN2之间的边界线L0。接下来,以边界线L0为对称轴,对称移动去路的环境地图。即,通过镜像变换使去路地图左右对称地翻转。换言之,向与去路地图完全相反的方向且对称地翻转。由此,如图4A的虚线所示,得到将可检测范围AR1对称移动了的范围(称为镜像变换范围)AR2中的、回路的环境地图。镜像变换范围AR2中包括第2车道LN2的划分线L2、L3。因此,通过镜像变换得到包括划分线信息在内的地图信息。该地图信息存储于存储部12中。
通过镜像变换得到的回路地图不是通过实际拍摄第2车道LN2得到的,而是以第1车道LN1与第2车道LN2对称为前提而预测出的地图。因此,是简易的地图,相当于临时地图。回路地图生成部172在生成了临时地图后,例如根据本车辆101以手动驾驶模式在回路行驶时得到的相机图像,更新临时地图的地图信息。也就是说,如图4B所示,通过镜像变换生成了临时地图的镜像变换范围AR2与回路行驶时的相机1a的可检测范围AR1重叠,因此,回路地图生成部172将根据在回路行驶时得到的相机图像来获取的地图数据与临时地图的地图数据结合或匹配,从而更新地图信息。更新后的地图信息存储在存储部12中。
更新后的地图相当于在回路行驶时根据相机图像得到的环境地图,是回路的完整的环境地图。但是,在回路行驶时,由于预先生成有回路的临时地图,因此无需从头生成回路地图。因此,能够高效地生成回路地图,从而减少控制器10的处理负荷。这样,在本实施方式中,在生成去路的环境地图时,同时生成回路的环境地图。
行动计划生成部15使用在去路(第1车道LN1)行驶时得到的回路(第2车道LN2)的环境地图的地图信息,设定本车辆101在回路行驶时的目标路径。行驶控制部16(图1)控制执行器AC,以使本车辆101沿着该目标路径自动行驶。由此,即使没有以手动驾驶模式在回路行驶,也就是即使在初次在回路行驶的情况下,也能够以自动驾驶模式行驶。
图5是示出按照预先决定的程序由图3的控制器10执行的处理的一例的流程图。该流程图所示的处理,在以手动驾驶模式在第1车道LN1行驶时开始,以规定周期反复进行。
如图5所示,首先,在S1(S:处理步骤)中,读入来自相机1a和传感器2a的信号。接下来,在S2中,基于读入的信号(相机图像等)生成去路(第1车道LN1)的环境地图(去路地图)。接下来,在S3中,基于在S1中读入的相机图像,判定在去路行驶时关于第2车道LN2的相机1a的检测精度是否为规定值α以上。当S3为肯定(S3:是)时进入S4,当为否定(S3:否)时进入S5。
在S4中,基于在S1中读入的相机图像,生成回路(第2车道LN2)的环境地图(回路地图)。例如如图2A所示,基于相机1a的可检测范围AR1内的相机图像中的第2车道LN2的相机图像生成回路地图。另一方面,在S5中,通过对去路地图的镜像变换生成回路地图。例如生成图4A的虚线所示的镜像变换范围AR2内的回路地图。接下来,在S6中,将在S2中生成的去路地图和在S4中生成的回路地图或者在S2中生成的去路地图和在S5中生成的回路地图的地图信息存储于存储部12中,结束处理。
如下总结本实施方式的地图生成装置50的动作。如图2A所示,在本车辆101以手动驾驶模式在前往目的地的去路(第1车道LN1)上行驶时,基于相机图像,生成包括划分线L1、L2的位置信息在内的相机1a的可检测范围AR1内的去路的环境地图(S2)。此时,当判定为相机图像中包括第2车道LN2,且关于第2车道LN2的相机1a的检测精度为规定值α以上时,基于去路行驶中的相机图像,同时生成回路(第2车道LN2)的环境地图(S4)。
另一方面,如图2B所示,当判定为在第1车道LN1与第2车道LN2之间的边界线L0存在障碍物103,关于第2车道LN2的相机1a的检测精度低于规定值α时,通过对去路地图的镜像变换,生成图4B中虚线所示的镜像变换范围AR2内的回路的环境地图(S5)。这样在本实施方式中,在一边在第1车道LN1行驶一边生成去路地图时,无论边界线L0上有无障碍物103,也都同时生成关于第2车道LN2的回路地图。
由此,即使在以手动驾驶模式实际地在回路行驶之前,也能够生成回路地图。因此,能够基于回路地图设定以自动驾驶模式在回路行驶时的目标路径,能够进行在自动驾驶模式下的在回路的行驶。在该情况下,在关于第2车道LN2的相机1a的检测精度为规定值α以上时,优先于通过镜像变换的地图生成,而使用实际的相机图像进行地图生成,因此能够精确地制作回路地图。
采用本实施方式能够起到如下的作用效果。
(1)地图生成装置50具备:相机1a,其检测本车辆101周围的外部状况;和地图生成部17,其基于由相机1a检测出的外部状况,同时生成关于本车辆101行驶的本车道(第1车道LN1)的去路地图和关于与本车道对向的对向车道(第2车道LN2)的回路地图(图1)。由此,在去路行驶时同时生成去路地图和回路地图,因此能够无需进行回路行驶地生成回路地图,能够进行高效的地图生成。
(2)地图生成装置50还具备精度判定部141,所述精度判定部141判定由相机1a检测出的关于第2车道LN2的外部状况的检测精度是否为规定值α以上(图3)。地图生成部17(回路地图生成部172)当由精度判定部141判定为检测精度为规定值α以上时,基于由相机1a检测出的关于第2车道LN2的外部状况生成回路地图,另一方面,当判定为检测精度低于规定值α时,通过翻转去路地图而生成回路地图(图5)。当外部状况的检测精度较差时,难以直接使用相机图像来生成回路地图,但通过翻转去路地图,也能够容易地制作本车辆101没行驶着的第2车道LN2的回路地图,能够高效地进行地图生成。
(3)回路地图生成部172当由精度判定部141判定为检测精度低于规定值α时,通过以第1车道LN1与第2车道LN2之间的边界线L0为对称轴对称移动(以线对称的方式移动)去路地图来生成回路地图(图4A)。由此,能够使用去路地图良好地生成回路地图。即,由于去路和回路对称地形成的情况较多,因此能够通过镜像变换良好地生成回路地图。
(4)回路地图生成部172基于本车辆101在第1车道LN1行驶时由相机1a检测出的外部状况,在本车辆101在第1车道LN1上行驶时,同时生成去路地图和回路地图(图5)。由此在使用SLAM等算法在去路上行驶的同时生成去路地图时,还生成回路地图,能够提前生成去路和回路的地图。
(5)地图生成装置50还具备行动计划生成部15(路径设定部),所述行动计划生成部15(路径设定部)基于由地图生成部17生成的回路地图,设定本车辆101在第2车道LN2行驶时的目标路径(图3)。由此,即使在进行用于生成环境地图的手动驾驶模式行驶之前,也能够在自动驾驶模式下行驶。
上述实施方式能够变形成各种方式。以下对若干变形例进行说明。在上述实施方式中,由相机1a等车载检测器即外部传感器组1检测本车辆101周围的外部状况,但还可以使用激光雷达等相机1a以外的车载检测器、车载检测器以外的检测部对其进行检测。还可以通过通信单元7取得来自搭载于在对向车道行驶的对向车辆的车载检测器(相机等)的信息,从而生成去路地图、回路地图。在上述实施方式中,基于在本车辆101行驶在第1车道LN1(本车道)时由相机1a检测出的外部状况,去路地图生成部171生成去路地图(第1地图),并且基于精度判定部141的判定结果以不同的方式生成回路地图(第2地图),但只要是与第1地图同时生成第2地图,地图生成部的结构就可以为任何形式。
在上述实施方式中,当判定为由相机1a检测出的关于对向车道的检测精度低于规定值α时,通过以本车道与对向车道之间的边界线L0为对称轴对称移动(线对称移动)去路地图来生成回路地图,但去路地图的翻转的方式不限于以边界线对称的线对称。在上述实施方式中,当由相机1a检测出的关于对向车道的检测精度低于规定值α时,作为路径设定部的行动计划生成部15使用通过镜像变换生成的地图(临时地图)设定回路行驶中的自动驾驶用的目标路径,但自动驾驶用的目标路径的设定还可以使用完整的回路地图来进行,而不是使用临时地图。
在上述实施方式中,将在本车辆101的去路行驶时得到的去路地图和回路地图存储于存储部12,但还可以通过通信单元7将这些地图信息发送给服务器。当存在具有与本实施方式相同的地图生成功能的其他车辆时,即存在基于检测部的外部状况生成地图的其他车辆时,还可以通过通信单元7与其他车辆之间进行地图信息的收发。
在上述实施方式中,说明了将地图生成装置应用在自动驾驶车辆的例子。即说明了自动驾驶车辆生成环境地图的例子,但本发明也能够同样应用于具有或者不具有驾驶辅助功能的手动驾驶车辆生成环境地图的情况。
本发明还能够作为地图生成方法来使用,包括:由相机1a等检测部检测本车辆101周围的外部状况的步骤;基于检测出的外部状况,同时生成关于本车辆101行驶的本车道LN1的第1地图和关于与本车道LN1对向的对向车道LN2的第2地图的步骤。
既能够任意组合上述实施方式和变形例的一个或者多个,也能够将各变形例彼此进行组合。
采用本发明,也能够制作关于本车辆没有行驶着的车道的地图,能够高效地进行地图制作。
上文结合优选实施方式对本发明进行了说明,但本领域技术人员应该理解,在不脱离后述权利要求书的公开范围的情况下能够进行各种修改和变更。

Claims (9)

1.一种地图生成装置,其特征在于,具备:
检测部(1a),其检测本车辆(101)周围的外部状况;和
地图生成部(17),其基于由所述检测部(1a)检测出的外部状况,同时生成关于本车辆(101)行驶的本车道(LN1)的第1地图和关于与所述本车道(LN1)对向的对向车道(LN2)的第2地图。
2.根据权利要求1所述的地图生成装置,其特征在于,
还具备精度判定部(141),所述精度判定部(141)判定由所述检测部(1a)检测出的关于所述对向车道(LN2)的外部状况的检测精度是否为规定值以上,
所述地图生成部(17)当由所述精度判定部(141)判定为所述检测精度为所述规定值以上时,基于由所述检测部(1a)检测出的关于所述对向车道(LN2)的外部状况生成所述第2地图,另一方面,当判定为所述检测精度低于所述规定值时,通过翻转所述第1地图而生成所述第2地图。
3.根据权利要求2所述的地图生成装置,其特征在于,
所述精度判定部(141)在由所述检测部(1a)检测出的检测范围(AR1)中包括用于规定所述对向车道(LN2)的左右划分线(L2、L3)时,判定为所述检测精度为所述规定值以上。
4.根据权利要求2或3所述的地图生成装置,其特征在于,
所述地图生成部(17)当由所述精度判定部(141)判定为所述检测精度低于所述规定值时,通过以所述本车道(LN1)与所述对向车道(LN2)之间的边界线(L0)为对称轴对称移动所述第1地图,生成所述第2地图。
5.根据权利要求4所述的地图生成装置,其特征在于,
所述地图生成部(17)在通过对称移动所述第1地图而生成了所述第2地图之后,基于本车辆在所述对向车道行驶时由所述检测部检测出的外部状况,更新所述第2地图。
6.根据权利要求1所述的地图生成装置,其特征在于,
所述检测部(1a)为搭载于本车辆(101)的车载检测器,
所述地图生成部(17)基于本车辆(101)在所述本车道(LN1)行驶时由所述车载检测器(1a)检测出的外部状况,在本车辆(101)在所述本车道(LN1)上行驶时,同时生成所述第1地图和所述第2地图。
7.根据权利要求1所述的地图生成装置,其特征在于,
还具备路径设定部(15),所述路径设定部(15)基于由所述地图生成部(17)生成的所述第2地图,设定所述本车辆(101)在所述对向车道(LN2)行驶时的目标路径。
8.根据权利要求7所述的地图生成装置,其特征在于,
所述本车辆(101)为具有自动驾驶功能的自动驾驶车辆,
所述路径设定部(15)设定所述本车辆(101)通过自动驾驶在所述对向车道(LN2)行驶时的目标路径。
9.一种地图生成方法,其特征在于,包括:
由检测部(1a)检测本车辆(101)周围的外部状况的步骤;和
基于检测出的外部状况,同时生成关于本车辆(101)行驶的本车道(LN1)的第1地图和关于与所述本车道(LN1)对向的对向车道(LN2)的第2地图。
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