JP2004272426A - Road shape recognition device - Google Patents
Road shape recognition device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004272426A JP2004272426A JP2003059749A JP2003059749A JP2004272426A JP 2004272426 A JP2004272426 A JP 2004272426A JP 2003059749 A JP2003059749 A JP 2003059749A JP 2003059749 A JP2003059749 A JP 2003059749A JP 2004272426 A JP2004272426 A JP 2004272426A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- curvature
- radius
- road
- range
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Abstract
Description
【0001】
【技術分野】
本発明は、ナビゲーション装置などに備えられている地図データベースに基づいて道路の形状を認識する道路形状認識装置に関する。
【0002】
【背景技術】
ナビゲーション装置などの地図データベースに記録されている道路の形状に関するデータに基づいて自車両前方の道路曲率値を演算し、これを利用してシフト制御やカーブ減速制御等を行うことが提案されている(たとえば、特許文献1参照)。
【0003】
しかしながら、従来の道路形状認識手法では、3つのノードを通る円弧の半径を求めて道路カーブの曲率半径を推定しているが、地図データベースに記録されているノードが一定間隔に記録されていないため、このノードに基づいて曲率半径を算出すると曲率半径の誤差が大きくなり、カーブの未検出や直線道路での誤検出が発生するといった問題があった。
【0004】
【特許文献1】特開平11−232599号公報
【0005】
【発明の開示】
本発明は、道路の形状の検出精度が高い道路形状認識装置を提供することを目的とする。
【0006】
上記目的を達成するために、本発明によれば、自車両の位置を検出する自車位置検出手段と、少なくとも点データの集合体として道路の形状と当該道路の制限速度情報を格納する道路情報格納手段と、前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該範囲の道路の曲率半径を算出する道路曲率算出手段と、前記範囲に定められた制限速度情報に基づいて有効曲率半径範囲を決定する曲率半径範囲決定手段と、前記道路曲率半径算出手段により算出された曲率半径が、前記曲率半径範囲決定手段により決定された有効曲率半径範囲外にある場合には、当該範囲前後の形状情報を用いて算出された曲率半径を修正する曲率半径修正手段と、を備えた道路形状認識装置が提供される。
【0007】
本発明では、走行先の道路の制限速度情報に基づき道路上で取りうる曲率半径の範囲、すなわち有効曲率半径範囲を算出する。こうして算出された有効曲率半径範囲と地図データのノードからたとえば3点法によって算出された曲率半径を比較し、この曲率半径が有効曲率半径範囲外のものは異常曲率半径と判定する。異常曲率半径と判定された曲率半径は破棄し、前後の道路形状情報を用いて曲率半径を再算出することで、より正確な曲率半径を算出することが可能となる。
【0008】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【0009】
第1実施形態
まず、本実施形態に係る道路形状認識装置の基本構成について説明する。図1は本発明の第1実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図であり、同図に示すように、本実施形態に係る道路形状認識装置1は、自車両の位置を検出する自車位置検出手段101と、少なくとも点データの集合体として道路の形状と当該道路の制限速度情報を格納する道路情報格納手段102と、自車位置検出手段101により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段103と、道路形状取得手段103により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該範囲の道路の曲率半径を算出する道路曲率算出手段104と、道路形状取得手段103により取得された範囲に定められた制限速度情報に基づいて有効曲率半径範囲を決定する曲率半径範囲決定手段105と、道路曲率半径算出手段104により算出された曲率半径が、曲率半径範囲決定手段105により決定された有効曲率半径範囲内にあるかどうかを判断し、範囲外にある場合には、当該範囲前後の形状情報を用いて算出された曲率半径を修正する曲率半径修正手段106とから構成されている。
【0010】
自車位置検出手段101は、自車両の進行方向を検出する方位センサ、衛星からGPS信号を検出するGPSセンサおよび自車両位置を補正するための走行距離センサなどで構成され、検出された自車両位置データは、一定時間間隔で道路形状取得手段103に逐次送出される。
【0011】
道路情報格納手段102は、いわゆる地図データベースであって、点データ(ノードおよびノードの間に配置された補間点を総称する。)の集合体として道路形状を特定するとともに、当該道路の制限速度情報がたとえば道路形状情報の属性情報として格納されている。以下の例では、便宜的に点データが全てノードであるとして本発明の実施形態を説明する。本例の道路情報格納手段102は点データおよび制限速度情報を記憶したCD媒体とCD読み出し装置とから構成されている。この道路情報格納手段102からの点データおよび制限速度情報は、道路形状取得手段103からの要求に応じて送出される。
【0012】
道路形状取得手段103は、自車位置検出手段101から送出された自車両位置の位置データに基づいて、この自車両位置から一定距離先のノードデータおよび制限速度情報を道路情報格納手段102から読み出す。この一定距離は予め決められた定数である。ここで取得されたノードデータは道路曲率半径算出手段104に送出され、制限速度情報は曲率半径範囲決定手段105に送出される。
【0013】
道路曲率半径算出手段104は、道路形状取得手段103により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該範囲の道路の曲率半径を算出する。たとえば、図7に示すように3つのノードデータA,B,Cを結ぶ曲線の曲率半径を算出し、曲率半径修正手段106に送出する。
【0014】
曲率半径範囲決定手段105は、道路情報格納手段102から道路形状取得手段103を介して取得された範囲の制限速度情報に基づいて有効曲率半径の範囲を決定する。一般的に道路の曲率半径が小さくなれば(カーブがきつくなれば)車両の制限速度も小さくなり、道路の曲率半径が大きく(カーブが緩くなれば)車両の制限速度も大きくなる点に着目し、この曲率半径範囲決定手段105では、制限速度情報に基づいて曲率半径の下限値と上限値を算出して曲率半径修正手段106へ送出する。詳細は後述する。
【0015】
曲率半径修正手段106は、道路曲率半径算出手段104により算出されたノードデータに基づく曲率半径が、曲率半径範囲決定手段105により決定された制限速度情報に基づく有効曲率半径範囲内にあるかどうかを判断し、範囲外にある場合には、当該範囲前後の形状情報を用いて算出された曲率半径を修正する。詳細は後述する。
【0016】
なお、曲率半径修正手段106で補正された道路形状データは、車両の制御装置などの曲率演算手段107に送出される。
次に、図2〜図10を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。図2は本発明の第1実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャート、図3は図2のステップ204のサブルーチンを示すフローチャート、図4は図3のステップ305のサブルーチンの第1例を示すフローチャート、図5は図3のステップ305のサブルーチンの第2例を示すフローチャート、図6は図3のステップ305のサブルーチンの第3例を示すフローチャート、図7は本発明の第1実施形態に係るノード点に基づいて曲率半径を算出する際の基本概念図、図8は本発明の第1実施形態に係るノード点に基づいて曲率半径を算出する際の他の概念図、図9は本発明の第1実施形態に係るノード点に基づいて曲率半径を算出する際のさらに他の概念図、図10は本発明の第1実施形態に係る制限速度情報と曲率半径の下限値との関係を示すグラフである。
図2に示すように、ステップ201において、道路形状取得手段103は自車位置検出手段101から自車位置情報を取得する。また、ステップ202において、道路形状取得手段103は、道路情報格納手段102から、ステップ201にて取得した自車位置情報に基づき自車位置周辺のノード、リンク情報および制限速度情報を取得する。
【0017】
次のステップ203において、道路曲率半径算出手段104は、ステップ202にて道路形状取得手段103が取得したノード点データを利用して、図7に示すようにノード点A,B,Cの3点を含む円弧の半径を求め、曲率半径Rnとする。
この曲率半径Rnの補正サブルーチン204の詳細を図3に示す。
【0018】
本実施形態の道路形状認識システムでは、地図情報に記載されている道路の制限速度情報を基に、各道路に存在すると考えられる曲率半径の範囲を決定し、地図データから計算された曲率半径が範囲内に存在するかどうかチェックすることで曲率半径の算出間違いを除外するものである。
【0019】
すなわち、ステップ301において、曲率半径範囲決定手段104はステップ202にて道路形状取得手段103によって取得された自車位置周辺の道路制限速度情報Vlimを取得する。
【0020】
ここで、図10は道路制限速度情報(横軸)と道路の曲率半径の下限値(縦軸)との関係を示すグラフであるが、一般に制限速度が大きくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも大きくなり(直線道路の制限速度が最も大きい)、逆に制限速度が小さくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも小さくなる。そこで、次のステップ302において、曲率半径範囲決定手段105はステップ301で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて、自車が走行中道路の下限曲率値を同図に示すグラフから算出する。そして、こうした曲率半径の下限値Rminを算出することによって、ステップ203で算出した曲率半径Rnが制限速度に対して妥当な値であるかチェックする。
【0021】
次のステップ303において、曲率半径範囲決定手段105はステップ301で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて自車が走行中の道路の曲率半径の上限値Rmaxを算出する。基本的に上限値Rmaxは直線と考えて良い値が用いられる。
【0022】
次のステップ304において、曲率半径修正手段106は、図2のステップ203にて算出された曲率半径Rnと、図テップ302および303にて算出された曲率半径の下限値Rminおよび上限値Rmaxを比較し、曲率半径Rnの値が、曲率半径の下限値Rminより大きく上限値Rmaxより小さい場合にはステップ306へ進む。この条件に当てはまらない場合、すなわち曲率半径Rnが下限値Rminと上限値Rmaxとの範囲にない場合はステップ305に進む。この処理によって、曲率半径Rnが正確な範囲内の値を算出しているかどうかが確認される。
ステップ305では、曲率半径Rnが下限値Rminと上限値Rmaxとで規定される範囲内にないことから、曲率半径Rnの値を再計算して曲率半径Rnを変更するが、このプロセスの詳細は後述する。
【0023】
ステップ306においては、曲率半径Rnはステップ304にて下限値Rminと上限値Rmaxとで規定される曲率半径範囲内に存在することが確認されたため、適切な曲率半径Rcomp1に曲率半径Rnの値を代入する。
図3のステップ305に示す曲率半径Rn値の変更プロセスにはいくつかのパターンが考えられる。これらの例を以下に説明する。
図4に示す第1のパターンでは、曲率半径Rnを算出する直前に計算を行ったノード点の曲率を利用する。すなわち、ステップ401において、道路形状取得手段103は、道路情報格納手段102からステップ203にて曲率半径を算出する際に用いたノード点A,B,Cの次のノード点Dを取得する。
次のステップ402において、ステップ401にて算出したノード点を含むノード点B,C,Dの3点を用いて曲率半径Rn+1の算出を行う。
ステップ403では、ステップ402にて算出された曲率半径Rn+1が曲率半径の下限値Rminと上限値Rmaxの曲率半径範囲に存在するかどうかを判定する。曲率半径Rn+1の値がこの曲率半径範囲外の場合にはステップ404へ進み、曲率半径範囲内の場合にはステップ405へ進む。
ステップ404において、ステップ403の条件判断により、算出された曲率半径RnおよびRn+1が連続して異常点と判定されたが、異常点ではなくカーブがあると判断し、ステップ203で算出された曲率半径Rnを正しい曲率半径と判定し適切な曲率半径Rcomp1に曲率半径Rnを代入する。
ステップ405において、ステップ403の条件判断により、曲率半径Rn+1は曲率半径範囲内であることが確認されたため、曲率半径Rnのみが異常値であると判断することができる。このため、曲率半径Rnを算出する前に確定されていた曲率半径Rcomp0を適切な曲率半径Rcomp1へ代入する。これにより、異常と判定された曲率半径は使用せずに正しい曲率半径のみを利用するため、直線路におけるカーブの誤検出を防止できるだけでなく、カーブの場合においてはカーブとして正しく検出することが可能となる。
【0024】
図5に示す第2のパターンでは、次のノード点を利用する。その概念図を図8に示す。
図5のステップ501において、道路曲率半径算出手段104は、曲率半径Rnの算出ステップ203において算出対象となっていたノード点A,B,Cの次の点ノードDを道路形状取得手段103より取得する。
次のステップ502において、ステップ501にて算出したノード点を含むノード点B,C,Dの3点を用い曲率半径Rn+1の算出を行う。
ステップ503において、ステップ502にて算出された曲率半径Rn+1が曲率半径の下限値Rminと上限値Rmaxの範囲内に存在するかどうかを判定する。そして、曲率半径Rn+1の値が範囲外の場合には、算出された曲率半径RnおよびRn+1が連続して異常点と判定されたが、異常点ではなくカーブがあると判断し、曲率半径Rnの再計算は行わずステップ505へ進む。これに対して、曲率半径Rn+1の値が範囲内の場合には曲率半径Rnのみが異常値であることが確認されたため次のステップ504の処理を行う。
【0025】
ステップ504において、ステップ503の条件判断により、曲率半径Rn+1は曲率半径範囲内であることが確認され、曲率半径Rnのみが異常値であることが確認された。ここで、ステップ203にて曲率半径を算出する際に新規に利用されたノード点はC点であり、このC点を用いることで算出された曲率半径が異常値となったため、曲率半径の計算にC点を利用せず、C点の次のノード点Dを用いて曲率半径の再計算を行う。すなわち、曲率半径算出手段104は、図8に示すようにノードCをノイズ点として除き、ノードA,B,Dの3点を通る円弧の半径を求め、曲率半径Rnとする。
ステップ505において、ステップ504までに算出された曲率半径Rnを算出された値として扱うため適切な曲率半径Rcomp1に代入する。
以上の処理によって、ノード異常点を除いて算出した曲率半径を利用するため、直線路におけるカーブの誤検出を防止できるだけでなく、カーブの場合においてはカーブとして正しく検出することが可能となる。
【0026】
図6に示す第3のパターンでは、ノイズ点の位置を修正して曲率半径の最算出を行う。この概念図を図9に示す。
図6のステップ601において、道路曲率半径算出手段104は曲率半径Rnの算出ステップ203において算出対象となっていたノード点A,B,Cの次の点ノードDを道路形状取得手段103より取得する。
ステップ602において、ステップ601にて算出したノード点を含むノード点B,C,Dの3点を用い曲率R半径Rn+1の算出を行う。
ステップ603において、ステップ602にて算出された曲率半径Rn+1が曲率半径の下限値Rminと上限値Rmaxの曲率半径範囲内に存在するかどうかを判定する。ここで、曲率半径Rn+1の値が範囲外の場合には、算出された曲率半径Rn,Rn+1が連続して異常点と判定されたが、異常点ではなくカーブがあると判断し、曲率半径Rnの再計算は行わずステップ607へ進む。曲率半径Rn+1の値が、範囲内の場合には曲率半径Rnのみが異常値であることが確認されたため次のステップ604の処理を行う。
ステップ604において、ステップ203にて曲率半径の算出に新規に利用されたノード点はC点であったが、C点を用いることで算出された曲率半径が異常値となったため、曲率半径の計算にC点は利用せずC点の次のノード点Dを用いて曲線関数の算出を行う。すなわち、道路曲率半径算出手段104はノード点A,B,Dの3点からスプライン関数等を用いて曲線関数の算出を行う。
ステップ605において、ステップ604で算出された曲線関数に異常点として除かれていたノード点Cを代入して求められた解から、ステップ604で算出された曲線上に存在するノード点C’を作成する。この様子を図9に示す。道路曲率半径算出手段104はステップ604で算出した曲線関数にノード点Cを代入し、ノード点C’を算出する。
そして、ステップ606において、ステップ605にて算出されたノード点C’を用いて曲率半径の算出を行う。道路曲率半径算出手段104はノード点A,B,C’の3点を通る円弧の半径を求め、曲率半径Rnとする。
次のステップ607において、曲率半径修正手段106は算出された曲率半径Rnを適切な曲率半径Rcomp1へ代入する。
以上の処理を行うことによって、異常と判定されたノード点座標を補正し、補正されたノード点を用いて曲率半径の算出を行うため、より正確な曲率半径が算出可能となる。この様子を図9に示すが、同図にノード点A,B,Dを用いて算出されたスプライン曲線を破線で示し、補正後のノード点C’を含むノード点A,B,C’を用いて算出されたスプライン曲線を実線で示す。ノード点A,B間において、補正後のノード点C’を含むノード点A,B,C’を用いて算出されたスプライン曲線の方が曲率半径が正確なものとなっていることが理解される。
【0027】
第2実施形態
まず、本実施形態に係る道路形状認識装置の基本構成について説明する。図11は本発明の第2実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図であり、同図に示すように、本実施形態に係る道路形状認識装置1は、走行中の自車の走行位置を検出する自車位置検出手段1101と、少なくとも点データの集合体として道路の形状と当該道路の制限速度情報を格納する道路情報格納手段1102と、直前までに走行した一定距離の走行軌跡を記憶する自車両走行軌跡記憶手段1103と、自車位置周辺の道路情報を取得する道路形状取得手段1104と、取得された内容に基づき道路の曲率半径を算出する道路曲率半径算出手段1107と、取得された道路形状データに付加されている制限速度情報に基づき、存在し得ると考えられる曲率半径の範囲および有効曲率半径範囲を決定する曲率半径範囲決定手段1105と、自車両走行軌跡記憶手段1103に記憶された軌跡データに基づき、軌跡中に存在するカーブ数をカウントするカーブカウント手段1106と、カーブカウント手段1106にて算出されたカーブ数に基づき、曲率半径範囲決定手段1105にて算出された有効曲率半径範囲を補正する曲率半径範囲補正手段1108と、道路曲率半径算出手段1107によって算出された曲率半径と、曲率半径範囲決定手段1105から曲率半径範囲補正手段1108を介して算出された有効曲率範囲範囲とに基づき、算出された曲率半径が有効曲率半径範囲内に該当しない場合には曲率半径の修正を行う曲率半径修正手段1109とから構成されている。
【0028】
上述した第1実施形態に対して、自車両走行軌跡記憶手段1103、カーブカウント手段1106および曲率半径範囲補正手段1108が付加され、これにより曲率半径範囲決定手段1105で決定された有効曲率半径範囲がより正確になり、曲率半径修正手段1109における曲率半径の修正がより適切に行えることになる。
【0029】
なお、曲率半径修正手段1109から出力される曲率半径は車両制御ECU1110等で利用可能である。
【0030】
次に、図12〜図17を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。図12は本発明の第2実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャート、図13は図12のステップ1204のサブルーチンを示すフローチャート、図14は本発明の第2実施形態に係る軌跡点とリンク角を示す概念図、図15は本発明の第2実施形態に係るリンク角とフラグリンクとの関係を示す図、図16は本発明の第2実施形態に係る軌跡点と開始点を示す概念図、図17は本発明の第2実施形態に係る自車走行軌跡と曲率半径の下限値との関係を示すグラフである。
【0031】
図12に示すように、ステップ1201において、道路形状取得手段1104は自車位置検出手段1101から自車位置情報を取得する。また、ステップ1202において、道路形状取得手段1104は、道路情報格納手段1102から、ステップ1201にて取得した自車位置情報に基づき自車位置周辺のノード、リンク情報および制限速度情報を取得する。
【0032】
次のステップ1203において、道路曲率半径算出手段1107は、ステップ1202にて道路形状取得手段1104が取得したノード点データを利用して、図7に示すようにノード点A,B,Cの3点を含む円弧の半径を求め、曲率半径Rnとする。
【0033】
この曲率半径Rnの補正サブルーチン1204の詳細を図13に示す。
【0034】
本実施形態の道路形状認識システムでは、自車走行軌跡情報に基づいて直前までのカーブ数をカウントし、カーブ数が多い場合には有効曲率半径範囲を広げ、カーブ数が少ない場合には有効曲率半径範囲を狭めるように有効曲率半径範囲を補正することにより、道路曲率半径算出手段1107が算出する曲率半径の精度を高めている。
【0035】
すなわち、ステップ1301において、曲率半径範囲決定手段1105はステップ1202において道路形状取得手段1104によって取得された自車位置周辺の道路制限速度情報Vlimを取得する。
【0036】
ここで、図10は道路制限速度情報(横軸)と道路の曲率半径の下限値(縦軸)との関係を示すグラフであるが、一般に制限速度が大きくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも大きくなり(直線道路の制限速度が最も大きい)、逆に制限速度が小さくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも小さくなる。そこで、次のステップ1302において、曲率半径範囲決定手段1105はステップ1301で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて、自車が走行中道路の下限曲率値を同図に示すグラフから算出する。そして、こうした曲率半径の下限値Rminを算出することによって、ステップ1203で算出した曲率半径Rnが制限速度に対して妥当な値であるかチェックする。
【0037】
次のステップ1303において、曲率半径範囲決定手段1105はステップ1301で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて自車が走行中の道路の曲率半径の上限値Rmaxを算出する。基本的に上限値Rmaxは直線と考えて良い値が用いられる。
【0038】
ステップ1304において、カーブカウント手段1106は自車両走行軌跡記憶手段1103から、直前までの走行軌跡情報を取得する。
【0039】
ステップ1305において、カーブカウント手段1106はステップ1304にて算出された走行軌跡情報に含まれている軌跡点データより、図14に示すように軌跡点a,b,c間のリンク角度θaを算出する。
【0040】
ステップ1306において、カーブカウント手段1106はステップ1305にて算出されたリンク角θaを、図15に示すように直線範囲(175°≦θa≦185°)、左カーブ範囲(0°≦θa<185°)、右カーブ範囲(185°<θa≦360°)の何れかに分類する。分類されたリンク角θaを図16に示すように、分類の切り替わりポイントに開始ポイント、終了ポイントを設定する。
【0041】
ステップ1307において、カーブカウント手段1106はステップ1306にて算出された開始ポイントの数をカウントし、これをカーブカウント数とする。
【0042】
ステップ1308において、曲率半径範囲補正手段1108はステップ1302において算出された下限値Rminをステップ1307において算出されたカーブカウント数に応じて補正する。カーブカウント数が多い場合には下限値Rminを小さくし、カーブカウント数が少ない場合には下限値Rminを大きくする。
【0043】
たとえば、過去1km以内の走行軌跡にカーブ数が5個以上カウントされている場合には、下限値Rminを5%低い値に補正する。また同様にカーブ数が0個の場合には下限値Rminを5%高い値に補正する。補正の概念を図17に示す。ここで設定された下限値Rminを用いステップ1203で算出された曲率半径Rnが範囲内であるかどうかを判定する。
【0044】
ステップ1309において、曲率半径範囲補正手段1108はステップ1303において算出された上限値Rmaxをステップ1307において算出されたカーブカウント数に応じて補正する。カーブカウント数が多い場合には上限値Rmaxを小さくし、カーブカウント数が少ない場合には上限値Rmaxを大きくする。
【0045】
たとえば、過去1km以内の走行軌跡にカーブ数が5個以上カウントされている場合には上限値Rmaxを5%高い値に補正する。また同様にカーブ数が0個の場合には上限値Rmaxを5%低い値に補正する。ここで設定された上限値Rmaxを用いステップ1203で算出された曲率半径Rnが範囲内であるかどうかを判定する。
【0046】
ステップ1310において、曲率半径修正手段1109はステップ1203にて算出された曲率半径Rnがステップ1308,1309で算出された曲率半径の範囲であるか判定を行う。この判定式はRmin<Rn<Rmaxとなる。曲率半径Rnがこの範囲外の場合にはステップ1311へ進み、範囲内の場合にはステップ1312へ進む。この判定によって、曲率半径Rnnの値が正確な値であるかどうかチェックする。
【0047】
ステップ1311の曲率半径Rn値の変更の処理は上述した第1実施形態(図3のステップ305および図4〜図6)と同様である。
【0048】
ステップ1312においては、曲率半径Rnはステップ1310の判定で有効曲率半径範囲内であると判定されたため、この曲率半径Rnをこのノード点の曲率半径とし、適切な曲率半径Rcomp1へ曲率半径Rnを代入する。
【0049】
以上のように、本実施形態では上述した第1実施形態に加えて、自車の走行軌跡情報より、有効曲率半径範囲を補正するため、より精度の高い曲率半径の算出が可能となる。
【0050】
第3実施形態
まず、本実施形態に係る道路形状認識装置の基本構成について説明する。図18は本発明の第3実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図であり、同図に示すように本実施形態に係る道路形状認識装置は、走行中の自車両の走行位置を検出する自車位置検出手段1801と、制限速度情報を含む道路情報を格納した道路情報格納手段1802と、自車両の速度(車速)情報を検出する自車速度検出手段1803と、自車位置周辺の道路情報を取得する道路形状取得手段1804と、取得された内容に基づき道路の曲率半径を算出する道路曲率半径算出手段1807と、取得された道路形状データに付加されている制限速度情報に基づき存在し得ると考えられる曲率半径の範囲を有効曲率半径範囲とし、有効曲率半径範囲を決定する曲率半径範囲決定手段1805と、自車速度検出手段1803にて算出された自車両の車速に基づき、曲率半径範囲決定手段1805にて算出された有効曲率半径範囲を補正する曲率半径範囲補正手段1808と、道路曲率半径算出手段1807によって算出された曲率半径と、曲率半径範囲決定手段1805によって算出された有効曲率半径範囲に基づき、算出された曲率半径が有効曲率半径範囲内に該当しない場合には曲率半径の修正を行う曲率半径修正手段1809とから構成されている。
【0051】
上述した第1実施形態に対して、自車速度情報検出手段1803および曲率半径範囲補正手段1808が付加され、これにより曲率半径範囲決定手段1805で決定された有効曲率半径範囲がより正確になり、曲率半径修正手段1809における曲率半径の修正がより適切に行えることになる。
【0052】
なお、曲率半径修正手段1809から出力される曲率半径は車両制御ECU1810等で利用可能である。
【0053】
次に、図19〜図21を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。図19は本発明の第3実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャート(曲率半径Rnの修正のサブルーチン)、図20は本発明の第3実施形態に係る自車速度情報と進行可能範囲を示す概念図、図21は本発明の第3実施形態に係る自車速度情報と曲率半径の下限値の関係を示すグラフである。なお、本実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作のメインフローは図12に示すものと同じであるため、同図を参照しながら説明する。
【0054】
図12に示すように、ステップ1201において、道路形状取得手段1804は自車位置検出手段1801から自車位置情報を取得する。また、ステップ1202において、道路形状取得手段1804は、道路情報格納手段1802から、ステップ1201にて取得した自車位置情報に基づき自車位置周辺のノード、リンク情報および制限速度情報を取得する。
【0055】
次のステップ1203において、道路曲率半径算出手段1807は、ステップ1202にて道路形状取得手段1804が取得したノード点データを利用して、図7に示すようにノード点A,B,Cの3点を含む円弧の半径を求め、曲率半径Rnとする。
【0056】
この曲率半径Rnの補正サブルーチン1204の詳細を図19に示す。
【0057】
本実施形態の道路形状認識システムでは、自車両の車速情報に基づき、自車両の車速が遅い場合は有効曲率半径範囲を大きくし(広げ)、自車両の車速が速い場合には有効曲率半径範囲を小さくする(狭める)ように有効曲率半径範囲を補正することにより、道路曲率半径算出手段1807が算出する曲率半径の精度を高めている。
【0058】
すなわち、ステップ1901において、曲率半径範囲決定手段1805はステップ1202において道路形状取得手段1804によって取得された自車位置周辺の道路制限速度情報Vlimを取得する。
【0059】
ここで、図10は道路制限速度情報(横軸)と道路の曲率半径の下限値(縦軸)との関係を示すグラフであるが、一般に制限速度が大きくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも大きくなり(直線道路の制限速度が最も大きい)、逆に制限速度が小さくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも小さくなる。そこで、次のステップ1902において、曲率半径範囲決定手段1805はステップ1901で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて、自車が走行中道路の下限曲率値を同図に示すグラフから算出する。そして、こうした曲率半径の下限値Rminを算出することによって、ステップ1203で算出した曲率半径Rnが制限速度に対して妥当な値であるかチェックする。
【0060】
次のステップ1903において、曲率半径範囲決定手段1805はステップ1901で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて自車両が走行中の道路の曲率半径の上限値Rmaxを算出する。基本的に上限値Rmaxは直線と考えて良い値が用いられる。
【0061】
ステップ1904において、曲率半径範囲補正手段1808は自車速度情報検出手段1803より、自車車速情報Vsを取得する。ここで取得した自車車速情報Vsは、図20に示すように、車速情報より進行可能な範囲の設定と、有効曲率半径範囲を比較し有効曲率半径範囲の補正に利用される。
【0062】
ステップ1905において、曲率半径範囲補正手段1808はステップ1902において算出された曲率半径の下限値Rminをステップ1904において算出された自車両の車速情報Vsに応じて補正する。ここで補正する概念としては、図21に示すように、自車両の車速が遅い場合には下限値Rminを小さくし、自車両の車速が速い場合には下限値Rminを大きくする。ここで設定された下限値Rminを用いステップ1203で算出された曲率半径Rnが曲率半径範囲内であるかどうかを判定する。
【0063】
次のステップ1906において、曲率半径範囲補正手段1808はステップ1903において算出された曲率半径の上限値Rmaxをステップ1904において算出された車速情報Vsに応じて補正する。この場合、自車両の車速が遅い場合には上限値Rmaxを小さくし、自車両の車速が速い場合には上限値Rmaxを大きくする。ここで設定された曲率半径の上限値Rmaxを用いステップ1203で算出された曲率半径Rnが範囲内にあるかどうかを判定する。
【0064】
ステップ1907において、曲率半径修正手段1809はステップ1203にて算出された曲率半径Rnが、ステップ1905および1906で算出された有効曲率半径範囲にあるかどうかの判定を行う。判定式はRmin<Rn<Rmaxとなる。曲率半径Rnがこの範囲外の場合にはステップ1908へ進み、範囲内の場合にはステップ1909へ進む。この判定によって、曲率半径Rnが正確な値であるかどうかのチェックが実行される。
【0065】
ステップ1908の曲率半径Rn値の変更の処理は上述した第1実施形態(図3のステップ305および図4〜図6)と同様である。
【0066】
ステップ1909においては、曲率半径Rnはステップ1907の判定で有効曲率半径範囲内であると判定されたため、この曲率半径Rnをこのノード点の曲率半径とし、適切な曲率半径Rcomp1へ曲率半径Rnを代入する。
【0067】
以上のように、本実施形態では上述した第1実施形態に加えて、自車の速度情報から有効曲率半径範囲を補正するため、より精度の高い曲率半径の算出が可能となる。
【0068】
第4実施形態
まず、本実施形態に係る道路形状認識装置の基本構成について説明する。図22は本発明の第4実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図であり、同図に示すように、本実施形態の道路形状認識装置は、走行中の自車の走行位置を検出する自車位置検出手段2201と、制限速度情報および推薦速度情報(アドバイザリースピード)を含む道路情報を格納した道路情報格納手段2202と、自車位置周辺の道路情報を取得する道路形状取得手段2203と、取得された内容に基づき道路の曲率半径を算出する道路曲率半径算出手段2204と、取得された道路形状データに付加されている制限速度情報に基づき、存在し得ると考えられる曲率半径の範囲、すなわち有効曲率半径範囲を決定する曲率半径範囲決定手段2205と、取得された道路情報の中の推薦速度情報に基づいて、算出された有効曲率半径範囲を補正する曲率半径範囲補正手段2206と、道路曲率半径算出手段2204によって算出された曲率半径と、算出された有効曲率半径範囲のデータに基づき、算出された曲率半径が有効曲率半径範囲内に該当しない場合には曲率半径の修正を行う曲率半径修正手段2207とから構成されている。
【0069】
上述した第1実施形態に対して、道路情報格納手段2202に推薦速度情報が含まれているとともに曲率半径範囲補正手段2206が付加され、これにより曲率半径範囲決定手段2205で決定された有効曲率半径範囲がより正確になり、曲率半径修正手段2207における曲率半径の修正がより適切に行えることになる。
【0070】
なお、曲率半径修正手段2207から出力される曲率半径は車両制御ECU2208等で利用可能である。
【0071】
次に、図23を参照しながら本実施形態に係る道路形状認識装置の動作フローについて説明する。図23は本発明の第3実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャート(曲率半径Rnの修正のサブルーチンである。なお、本実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作のメインフローは図12に示すものと同じであるため、同図を参照しながら説明する。
【0072】
図12に示すように、ステップ1201において、道路形状取得手段2203は自車位置検出手段2201から自車位置情報を取得する。また、ステップ1202において、道路形状取得手段2203は、道路情報格納手段2202から、ステップ1201にて取得した自車位置情報に基づき自車位置周辺のノード、リンク情報および制限速度情報を取得する。
【0073】
次のステップ1203において、道路曲率半径算出手段2204は、ステップ1202にて道路形状取得手段2203が取得したノード点データを利用して、図7に示すようにノード点A,B,Cの3点を含む円弧の半径を求め、曲率半径Rnとする。
【0074】
この曲率半径Rnの補正サブルーチン1204の詳細を図23に示す。
【0075】
本実施形態の道路形状認識システムでは、道路形状情報に推薦速度情報(アドバイザリースピード)が含まれているので、この推薦速度情報に基づき有効曲率半径範囲を補正することにより、道路曲率半径算出手段2204が算出する曲率半径の精度を高めている。
【0076】
すなわち、ステップ2301において、曲率半径範囲決定手段2205はステップ1202において道路形状取得手段2203によって取得された自車位置周辺の道路制限速度情報Vlimを取得する。
【0077】
ここで、図10は道路制限速度情報(横軸)と道路の曲率半径の下限値(縦軸)との関係を示すグラフであるが、一般に制限速度が大きくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも大きくなり(直線道路の制限速度が最も大きい)、逆に制限速度が小さくなれば道路の曲率半径の下限値Rminも小さくなる。そこで、次のステップ2302において、曲率半径範囲決定手段2205はステップ2301で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて、自車が走行中道路の下限曲率値を同図に示すグラフから算出する。そして、こうした曲率半径の下限値Rminを算出することによって、ステップ1203で算出した曲率半径Rnが制限速度に対して妥当な値であるかチェックする。
【0078】
次のステップ2303において、曲率半径範囲決定手段2205はステップ2301で取得した道路制限速度情報Vlimに基づいて自車両が走行中の道路の曲率半径の上限値Rmaxを算出する。基本的に上限値Rmaxは直線と考えて良い値が用いられる。
【0079】
ステップ2304において、曲率半径範囲補正手段2206は、ステップ1202において道路形状取得手段2203によって取得された自車位置周辺の推薦速度情報Rsの有無を確認し、推薦速度情報Rsが存在する場合にはステップ2305に進んで有効曲率半径範囲を補正し、推薦速度情報Rsが存在しない場合には有効曲率半径範囲の補正は行わずにステップ2308の曲率半径Rnの判定へ進む。
【0080】
ステップ2305において、曲率半径範囲補正手段2206はステップ1202において道路形状取得手段2203によって取得された自車位置周辺の推薦速度情報Rsを取得する。
【0081】
ステップ2306において、曲率半径範囲補正手段2206はステップ2302において算出された曲率半径の下限値Rminをステップ2305において算出された推薦速度情報Rsに応じて狭めるように補正する。ここで設定された下限値Rminを用いてステップ1203で算出された曲率半径Rnが有効曲率半径範囲内にあるかどうかを判定する。
【0082】
ステップ2307において、曲率半径範囲補正手段2206はステップ2303において算出された曲率半径の上限値Rmaxをステップ2305において算出された推薦速度情報Rsに応じて狭めるように補正する。ここで設定された上限値Rmaxを用いてステップ1203で算出された曲率半径Rnが有効曲率半径範囲内にあるかどうかを判定する。
【0083】
ステップ2308において、曲率半径修正手段2207はステップ1203にて算出された曲率半径Rnがステップ2306および2307または補正前のステップ2302および2303で算出された有効曲率半径範囲にあるかどうかを判定する。この判定式はRmin<Rn<Rmaxとなる。曲率半径Rnがこの範囲外の場合にはステップ2309へ進み、範囲内にある場合にはステップ2310へ進む。この判定によって、曲率半径Rnが正確な値であるかどうかがチェックされる。
【0084】
ステップ2309の曲率半径Rn値の変更の処理は上述した第1実施形態(図3のステップ305および図4〜図6)と同様である。
【0085】
ステップ2310においては、曲率半径Rnはステップ2308の判定で有効曲率半径範囲内であると判定されたため、曲率半径Rnをこのノード点の曲率半径とし、適切な曲率半径Rcomp1へ曲率半径Rnを代入する。
【0086】
以上のように、本実施形態では上述した第1実施形態に加えて、推薦速度情報を用いて有効曲率半径範囲を補正するため、より精度の高い曲率半径の算出が可能となる。
【0087】
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図である。
【図2】本発明の第1実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャートである。
【図3】図2のステップ204のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図4】図3のステップ305のサブルーチンの第1例を示すフローチャートである。
【図5】図3のステップ305のサブルーチンの第2例を示すフローチャートである。
【図6】図3のステップ305のサブルーチンの第3例を示すフローチャートである。
【図7】本発明の第1実施形態に係るノード点に基づいて曲率半径を算出する際の基本概念図である。
【図8】本発明の第1実施形態に係るノード点に基づいて曲率半径を算出する際の他の概念図である。
【図9】本発明の第1実施形態に係るノード点に基づいて曲率半径を算出する際のさらに他の概念図である。
【図10】本発明の第1実施形態に係る制限速度情報と曲率半径の下限値との関係を示すグラフである。
【図11】本発明の第2実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図である。
【図12】本発明の第2実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャートである。
【図13】図12のステップ1204のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図14】本発明の第2実施形態に係る軌跡点とリンク角を示す概念図である。
【図15】本発明の第2実施形態に係るリンク角とフラグリンクとの関係を示す図である。
【図16】本発明の第2実施形態に係る軌跡点と開始点を示す概念図である。
【図17】本発明の第2実施形態に係る自車走行軌跡と曲率半径の下限値との関係を示すグラフである。
【図18】本発明の第3実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図である。
【図19】本発明の第3実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャート(曲率半径Rnの修正のサブルーチン)である。
【図20】本発明の第3実施形態に係る自車速度情報と進行可能範囲を示す概念図である。
【図21】本発明の第3実施形態に係る自車速度情報と曲率半径の下限値の関係を示すグラフである。
【図22】本発明の第4実施形態に係る道路形状認識装置を示すブロック図である。
【図23】本発明の第4実施形態に係る道路形状認識装置の曲率半径算出動作を示すフローチャート(曲率半径Rnの修正のサブルーチン)である。
【符号の説明】
101…自車位置検出手段
102…道路情報格納手段
103…道路形状取得手段
104…道路曲率半径算出手段
105…曲率半径決定手段
106…曲率半径修正手段
Rn…曲率半径
Rmin…有効曲率半径範囲の下限値
Rmax…有効曲率半径範囲の上限値[0001]
【Technical field】
The present invention relates to a road shape recognition device that recognizes a road shape based on a map database provided in a navigation device or the like.
[0002]
[Background Art]
It has been proposed to calculate a road curvature value ahead of a vehicle based on data on a road shape recorded in a map database such as a navigation device, and to perform a shift control, a curve deceleration control, and the like using the calculated value. (For example, see Patent Document 1).
[0003]
However, in the conventional road shape recognition method, the radius of curvature of a road curve is estimated by calculating the radius of an arc passing through three nodes, but the nodes recorded in the map database are not recorded at regular intervals. When the radius of curvature is calculated based on this node, an error in the radius of curvature becomes large, and there is a problem that a curve is not detected or a false detection is made on a straight road.
[0004]
[Patent Document 1] JP-A-11-232599
[0005]
DISCLOSURE OF THE INVENTION
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a road shape recognition device having high detection accuracy of a road shape.
[0006]
To achieve the above object, according to the present invention, a vehicle position detecting means for detecting a position of a vehicle, and road information storing at least a shape of a road and speed limit information of the road as an aggregate of point data Storage means, road shape obtaining means for obtaining a fixed distance of point data relating to the road shape in the traveling direction of the own vehicle based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detecting means, and obtaining by the road shape obtaining means Road curvature calculating means for calculating a radius of curvature of the road in the range based on the point data of the road shape in the range, and a radius of curvature determining an effective radius of curvature based on the speed limit information defined in the range Determining means, and if the radius of curvature calculated by the road curvature radius calculating means is outside the effective radius of curvature determined by the radius of curvature range determining means, The road shape recognition apparatus and a radius of curvature correcting means for correcting the calculated curvature radius with the front and rear shape information provided.
[0007]
According to the present invention, a range of a radius of curvature that can be taken on a road, that is, an effective radius of curvature range is calculated based on speed limit information of a road on which the vehicle travels. The thus calculated effective radius of curvature is compared with the radius of curvature calculated from the nodes of the map data by, for example, the three-point method. If the radius of curvature is outside the effective radius of curvature, it is determined to be an abnormal radius of curvature. By discarding the radius of curvature determined to be the abnormal radius of curvature and recalculating the radius of curvature using the preceding and following road shape information, a more accurate radius of curvature can be calculated.
[0008]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0009]
First embodiment
First, the basic configuration of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a road shape recognition device according to a first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a road
[0010]
The own vehicle position detecting means 101 includes an azimuth sensor for detecting a traveling direction of the own vehicle, a GPS sensor for detecting a GPS signal from a satellite, a traveling distance sensor for correcting the own vehicle position, and the like. The position data is sequentially transmitted to the road
[0011]
The road information storage means 102 is a so-called map database, which specifies a road shape as an aggregate of point data (collectively referred to as nodes and interpolation points arranged between nodes), and specifies speed limit information of the road. Are stored, for example, as attribute information of the road shape information. In the following example, an embodiment of the present invention will be described on the assumption that all point data are nodes. The road information storage means 102 of this example is composed of a CD medium storing point data and speed limit information, and a CD reading device. The point data and the speed limit information from the road
[0012]
The road shape acquisition means 103 reads node data and speed limit information at a certain distance from the own vehicle position from the road information storage means 102 based on the position data of the own vehicle position sent from the own vehicle position detection means 101. . This fixed distance is a predetermined constant. The acquired node data is sent to the road curvature radius calculating
[0013]
The road curvature
[0014]
The curvature radius
[0015]
The curvature
[0016]
The road shape data corrected by the curvature radius correcting means 106 is sent to a curvature calculating
Next, an operation flow of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the first embodiment of the present invention, FIG. 3 is a flowchart showing a subroutine of
As shown in FIG. 2, in step 201, the road
[0017]
In the next step 203, the road curvature radius calculating means 104 uses the node point data acquired by the road shape acquiring means 103 in step 202, as shown in FIG. The radius of the circular arc including is calculated and set as the radius of curvature Rn.
The details of the curvature radius
[0018]
In the road shape recognition system of the present embodiment, the range of the radius of curvature considered to exist on each road is determined based on the speed limit information of the road described in the map information, and the radius of curvature calculated from the map data is determined. By checking whether the curvature radius is within the range, a curvature radius calculation error is excluded.
[0019]
That is, in
[0020]
Here, FIG. 10 is a graph showing the relationship between the road speed limit information (horizontal axis) and the lower limit value of the radius of curvature of the road (vertical axis). In general, when the speed limit increases, the lower limit value of the radius of curvature of the road increases. Rmin also increases (the speed limit of a straight road is the largest). Conversely, if the speed limit decreases, the lower limit value Rmin of the radius of curvature of the road also decreases. Therefore, in the
[0021]
In the
[0022]
In the
In
[0023]
In
Several patterns can be considered in the process of changing the radius of curvature Rn shown in
In the first pattern shown in FIG. 4, the curvature of the node point calculated immediately before calculating the radius of curvature Rn is used. That is, in
In the
In
In
In
[0024]
In the second pattern shown in FIG. 5, the next node point is used. FIG. 8 shows a conceptual diagram thereof.
In step 501 of FIG. 5, the road curvature
In the
In
[0025]
In step 504, it was confirmed by the condition determination in
In
By using the radius of curvature calculated by excluding the node abnormal point by the above processing, not only erroneous detection of a curve on a straight road can be prevented, but also in the case of a curve, it can be correctly detected as a curve.
[0026]
In the third pattern shown in FIG. 6, the position of the noise point is corrected, and the curvature radius is most calculated. This conceptual diagram is shown in FIG.
In
In
In step 603, it is determined whether or not the radius of curvature Rn + 1 calculated in
In
In step 605, a node point C ′ existing on the curve calculated in
Then, in
In the next step 607, the radius-of-curvature correcting means 106 substitutes the calculated radius of curvature Rn into an appropriate radius of curvature Rcomp1.
By performing the above processing, the coordinates of the node point determined to be abnormal are corrected, and the radius of curvature is calculated using the corrected node point. Therefore, a more accurate radius of curvature can be calculated. FIG. 9 shows this state. In FIG. 9, the spline curves calculated using the node points A, B, and D are shown by broken lines, and the node points A, B, and C 'including the corrected node point C' are shown. The calculated spline curve is shown by a solid line. It is understood that the radius of curvature of the spline curve calculated using the node points A, B, and C 'including the corrected node point C' between the node points A and B is more accurate. You.
[0027]
Second embodiment
First, the basic configuration of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described. FIG. 11 is a block diagram illustrating a road shape recognition device according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 11, the road
[0028]
In addition to the first embodiment described above, an own vehicle traveling locus storage unit 1103, a
[0029]
The radius of curvature output from the radius-of-curvature correcting means 1109 can be used by the vehicle control ECU 1110 or the like.
[0030]
Next, an operation flow of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 12 is a flowchart showing a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the second embodiment of the present invention, FIG. 13 is a flowchart showing a subroutine of step 1204 of FIG. 12, and FIG. 14 is a flowchart of the second embodiment of the present invention. FIG. 15 is a conceptual diagram showing the locus point and the link angle, FIG. 15 is a diagram showing the relationship between the link angle and the flag link according to the second embodiment of the present invention, and FIG. 16 is a diagram showing the locus point and the link point according to the second embodiment of the present invention. FIG. 17 is a conceptual diagram showing a starting point, and FIG. 17 is a graph showing the relationship between the own vehicle traveling locus and the lower limit value of the radius of curvature according to the second embodiment of the present invention.
[0031]
As shown in FIG. 12, in step 1201, the road
[0032]
In the next step 1203, the road curvature radius calculating means 1107 uses the node point data acquired by the road
[0033]
The details of the curvature radius Rn correction subroutine 1204 are shown in FIG.
[0034]
In the road shape recognition system of the present embodiment, the number of curves up to immediately before is counted based on the own vehicle traveling trajectory information. By correcting the effective curvature radius range so as to narrow the radius range, the accuracy of the curvature radius calculated by the road curvature radius calculation unit 1107 is increased.
[0035]
That is, in step 1301, the curvature radius
[0036]
Here, FIG. 10 is a graph showing the relationship between the road speed limit information (horizontal axis) and the lower limit value of the radius of curvature of the road (vertical axis). In general, when the speed limit increases, the lower limit value of the radius of curvature of the road increases. Rmin also increases (the speed limit of a straight road is the largest). Conversely, if the speed limit decreases, the lower limit value Rmin of the radius of curvature of the road also decreases. Therefore, in the
[0037]
In the next step 1303, the radius of curvature
[0038]
In step 1304, the
[0039]
In
[0040]
In step 1306, the curve counting means 1106 converts the link angle θa calculated in
[0041]
In step 1307, the curve counting means 1106 counts the number of start points calculated in step 1306, and sets this as the curve count number.
[0042]
In step 1308, the curvature radius
[0043]
For example, when five or more curves are counted in the traveling locus within the past 1 km, the lower limit value Rmin is corrected to a value lower by 5%. Similarly, when the number of curves is 0, the lower limit value Rmin is corrected to a value higher by 5%. FIG. 17 shows the concept of the correction. Using the lower limit value Rmin set here, it is determined whether the radius of curvature Rn calculated in step 1203 is within the range.
[0044]
In step 1309, the curvature radius
[0045]
For example, when five or more curves are counted in a running locus within the past 1 km, the upper limit value Rmax is corrected to a value higher by 5%. Similarly, when the number of curves is 0, the upper limit value Rmax is corrected to a value lower by 5%. Using the upper limit value Rmax set here, it is determined whether the radius of curvature Rn calculated in step 1203 is within the range.
[0046]
In step 1310, the curvature radius correcting unit 1109 determines whether the curvature radius Rn calculated in step 1203 is within the range of the curvature radius calculated in steps 1308 and 1309. This determination expression satisfies Rmin <Rn <Rmax. If the radius of curvature Rn is out of this range, the process proceeds to step 1311; otherwise, the process proceeds to step 1312. By this determination, it is checked whether the value of the radius of curvature Rnn is an accurate value.
[0047]
The process of changing the radius of curvature Rn in step 1311 is the same as in the above-described first embodiment (
[0048]
In
[0049]
As described above, in the present embodiment, in addition to the above-described first embodiment, the effective radius of curvature range is corrected from the traveling locus information of the own vehicle, so that a more accurate calculation of the radius of curvature can be performed.
[0050]
Third embodiment
First, the basic configuration of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described. FIG. 18 is a block diagram showing a road shape recognition device according to the third embodiment of the present invention. As shown in FIG. 18, the road shape recognition device according to the present embodiment detects the traveling position of the own vehicle while traveling. Own vehicle position detecting means 1801, road information storing means 1802 storing road information including speed limit information, own vehicle
[0051]
The vehicle speed
[0052]
The radius of curvature output from the radius of curvature correction means 1809 can be used by the
[0053]
Next, an operation flow of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 19 is a flowchart showing a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the third embodiment of the present invention (subroutine for correcting the radius of curvature Rn), and FIG. 20 is vehicle speed information according to the third embodiment of the present invention. And FIG. 21 is a graph showing the relationship between the vehicle speed information and the lower limit of the radius of curvature according to the third embodiment of the present invention. Note that the main flow of the curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the present embodiment is the same as that shown in FIG. 12, and therefore will be described with reference to FIG.
[0054]
As shown in FIG. 12, in step 1201, the road
[0055]
In the next step 1203, the road curvature radius calculating means 1807 uses the node point data acquired by the road
[0056]
The details of the curvature radius Rn correction subroutine 1204 are shown in FIG.
[0057]
In the road shape recognition system according to the present embodiment, based on the vehicle speed information of the own vehicle, the effective radius of curvature range is increased (expanded) when the speed of the own vehicle is low, and the effective radius of curvature range is increased when the speed of the own vehicle is high. The accuracy of the radius of curvature calculated by the road radius of curvature calculation means 1807 is enhanced by correcting the effective radius of curvature range so as to reduce (narrow) the radius of curvature.
[0058]
That is, in step 1901, the curvature radius
[0059]
Here, FIG. 10 is a graph showing the relationship between the road speed limit information (horizontal axis) and the lower limit value of the radius of curvature of the road (vertical axis). In general, when the speed limit increases, the lower limit value of the radius of curvature of the road increases. Rmin also increases (the speed limit of a straight road is the largest). Conversely, if the speed limit decreases, the lower limit value Rmin of the radius of curvature of the road also decreases. Therefore, in the
[0060]
In the
[0061]
In step 1904, the curvature radius
[0062]
In step 1905, the curvature radius
[0063]
In the
[0064]
In step 1907, the curvature
[0065]
The process of changing the radius of curvature Rn in step 1908 is the same as in the above-described first embodiment (
[0066]
In step 1909, the radius of curvature Rn is determined to be within the effective radius of curvature in the determination of step 1907, so the radius of curvature Rn is set as the radius of curvature of this node point, and the radius of curvature Rn is substituted into the appropriate radius of curvature Rcomp1. I do.
[0067]
As described above, in this embodiment, in addition to the above-described first embodiment, since the effective radius of curvature range is corrected from the speed information of the own vehicle, it is possible to calculate the radius of curvature with higher accuracy.
[0068]
Fourth embodiment
First, the basic configuration of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described. FIG. 22 is a block diagram showing a road shape recognition device according to the fourth embodiment of the present invention. As shown in FIG. 22, the road shape recognition device of the present embodiment detects the traveling position of the own vehicle while traveling. Vehicle
[0069]
In the first embodiment, the recommended speed information is included in the road
[0070]
The radius of curvature output from the radius of curvature correcting means 2207 can be used by the
[0071]
Next, an operation flow of the road shape recognition device according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 23 is a flowchart showing a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the third embodiment of the present invention (this is a subroutine for correcting the curvature radius Rn. The curvature radius calculation of the road shape recognition device according to the present embodiment) Since the main flow of the operation is the same as that shown in FIG. 12, description will be given with reference to FIG.
[0072]
As shown in FIG. 12, in step 1201, the road
[0073]
In the next step 1203, the road curvature radius calculating means 2204 uses the node point data acquired by the road
[0074]
The details of the curvature radius Rn correction subroutine 1204 are shown in FIG.
[0075]
In the road shape recognition system of this embodiment, since the road shape information includes the recommended speed information (advisory speed), the effective curvature radius range is corrected based on the recommended speed information, so that the road curvature radius calculating means 2204 Has increased the accuracy of the radius of curvature calculated.
[0076]
That is, in
[0077]
Here, FIG. 10 is a graph showing the relationship between the road speed limit information (horizontal axis) and the lower limit value of the radius of curvature of the road (vertical axis). In general, when the speed limit increases, the lower limit value of the radius of curvature of the road increases. Rmin also increases (the speed limit of a straight road is the largest). Conversely, if the speed limit decreases, the lower limit value Rmin of the radius of curvature of the road also decreases. Therefore, in the
[0078]
In the next step 2303, the radius of curvature range determination means 2205 calculates the upper limit value Rmax of the radius of curvature of the road on which the vehicle is traveling, based on the road speed limit information Vlim acquired in
[0079]
In step 2304, the curvature radius
[0080]
In
[0081]
In step 2306, the curvature radius
[0082]
In step 2307, the radius of curvature
[0083]
In
[0084]
The process of changing the radius of curvature Rn in
[0085]
In
[0086]
As described above, in the present embodiment, in addition to the above-described first embodiment, since the effective radius of curvature range is corrected using the recommended speed information, it is possible to calculate the radius of curvature with higher accuracy.
[0087]
The embodiments described above are described for facilitating the understanding of the present invention, and are not described for limiting the present invention. Therefore, each element disclosed in the above embodiment is intended to include all design changes and equivalents belonging to the technical scope of the present invention.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a road shape recognition device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing a subroutine of
FIG. 4 is a flowchart illustrating a first example of a subroutine of
FIG. 5 is a flowchart showing a second example of a subroutine of
FIG. 6 is a flowchart illustrating a third example of a subroutine of
FIG. 7 is a basic conceptual diagram when calculating a radius of curvature based on a node point according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is another conceptual diagram when a radius of curvature is calculated based on a node point according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is still another conceptual diagram when a radius of curvature is calculated based on a node point according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a graph showing a relationship between speed limit information and a lower limit value of a radius of curvature according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a block diagram showing a road shape recognition device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a flowchart illustrating a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a flowchart showing a subroutine of step 1204 in FIG. 12;
FIG. 14 is a conceptual diagram showing trajectory points and link angles according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a diagram illustrating a relationship between a link angle and a flag link according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a conceptual diagram showing a locus point and a start point according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a graph showing the relationship between the own vehicle traveling locus and the lower limit value of the radius of curvature according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 18 is a block diagram showing a road shape recognition device according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a flowchart (a subroutine for correcting a radius of curvature Rn) showing an operation of calculating a radius of curvature of the road shape recognition device according to the third embodiment of the present invention.
FIG. 20 is a conceptual diagram showing own vehicle speed information and a travelable range according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 21 is a graph showing a relationship between own-vehicle speed information and a lower limit value of a radius of curvature according to the third embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a block diagram illustrating a road shape recognition device according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 23 is a flowchart showing a curvature radius calculation operation of the road shape recognition device according to the fourth embodiment of the present invention (a subroutine for correcting the curvature radius Rn).
[Explanation of symbols]
101: Vehicle position detecting means
102: Road information storage means
103 ... Road shape acquisition means
104: Road curvature radius calculating means
105 ... curvature radius determining means
106 ... curvature radius correcting means
Rn: radius of curvature
Rmin: Lower limit of effective radius of curvature range
Rmax: Upper limit of effective radius of curvature range
Claims (5)
少なくとも点データの集合体として道路の形状と当該道路の制限速度情報を格納する道路情報格納手段と、
前記自車位置検出手段により検出された自車位置に基づいて自車両の進行方向の道路形状に関する点データを一定距離だけ取得する道路形状取得手段と、
前記道路形状取得手段により取得された範囲の道路形状の点データに基づいて当該範囲の道路の曲率半径を算出する道路曲率算出手段と、
前記範囲に定められた制限速度情報に基づいて有効曲率半径範囲を決定する曲率半径範囲決定手段と、
前記道路曲率半径算出手段により算出された曲率半径が、前記曲率半径範囲決定手段により決定された有効曲率半径範囲外にある場合には、当該範囲前後の形状情報を用いて算出された曲率半径を修正する曲率半径修正手段と、を備えた道路形状認識装置。Own vehicle position detecting means for detecting the position of the own vehicle,
Road information storage means for storing at least the shape of the road and the speed limit information of the road as an aggregate of point data;
A road shape acquisition unit that acquires point data related to the road shape in the traveling direction of the own vehicle for a certain distance based on the own vehicle position detected by the own vehicle position detection unit,
Road curvature calculating means for calculating a radius of curvature of a road in the range based on the point data of the road shape in the range obtained by the road shape obtaining means,
Curvature radius range determining means for determining an effective radius of curvature range based on the speed limit information defined in the range,
If the radius of curvature calculated by the road radius of curvature calculation means is outside the effective radius of curvature determined by the radius of curvature range determination means, the radius of curvature calculated using the shape information before and after the range is calculated. A road shape recognition device, comprising: a curvature radius correction unit for correcting the curvature radius.
この曲率半径が前記曲率半径範囲決定手段により決定された有効曲率半径範囲内にある場合には、異常点として判断された点データを前記次の点データに置換して曲線関数を算出し、
前記算出された曲線関数に前記異常点と判断された点データを代入することで当該曲線関数上の補正された点データを算出し、
前記道路曲率半径算出手段は、前記補正された点データを用いて道路の曲率半径を再計算する請求項1記載の道路形状認識装置。The curvature radius correction unit is obtained by the road shape acquisition unit when the curvature radius calculated by the road curvature radius calculation unit is outside the effective radius of curvature determined by the curvature radius range determination unit. Calculate the radius of curvature of the road using the following point data,
When the radius of curvature is within the effective radius of curvature determined by the radius of curvature range determining means, a curve function is calculated by replacing the point data determined as an abnormal point with the next point data,
By calculating the corrected point data on the curve function by substituting the point data determined as the abnormal point into the calculated curve function,
The road shape recognition device according to claim 1, wherein the road curvature radius calculation unit recalculates a curvature radius of the road using the corrected point data.
当該範囲に定められた自車走行軌跡情報に基づき走行軌跡からカーブを検出しカーブ数をカウントするカーブカウント手段と、
前記算出されたカーブ数に基づきカーブ数が少ない際には当該有効曲率半径範囲を狭め、カーブ数が多い際には有効曲率半径範囲を広げるように有効曲率半径範囲を補正する曲率半径範囲補正手段と、をさらに備えた請求項1または2記載の道路形状認識装置。Own-vehicle travel locus storage means for storing locus information on which the own vehicle has traveled;
Curve counting means for detecting a curve from the traveling locus based on the own vehicle traveling locus information determined in the range and counting the number of curves;
Curvature radius range correction means for correcting the effective radius of curvature range so as to narrow the effective radius of curvature range when the number of curves is small and to widen the effective radius of curvature when the number of curves is large based on the calculated number of curves. The road shape recognition device according to claim 1 or 2, further comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003059749A JP4069769B2 (en) | 2003-03-06 | 2003-03-06 | Road shape recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003059749A JP4069769B2 (en) | 2003-03-06 | 2003-03-06 | Road shape recognition device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004272426A true JP2004272426A (en) | 2004-09-30 |
JP4069769B2 JP4069769B2 (en) | 2008-04-02 |
Family
ID=33122479
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003059749A Expired - Fee Related JP4069769B2 (en) | 2003-03-06 | 2003-03-06 | Road shape recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4069769B2 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007011492A (en) * | 2005-06-28 | 2007-01-18 | Toyota Motor Corp | Driving lane detection apparatus |
JP2007192583A (en) * | 2006-01-17 | 2007-08-02 | Alpine Electronics Inc | Navigation device and method of calculating current location |
JP2011191289A (en) * | 2010-02-22 | 2011-09-29 | Denso Corp | Movement locus display device |
WO2012137354A1 (en) | 2011-04-08 | 2012-10-11 | トヨタ自動車株式会社 | Road shape inferring system |
WO2012137355A1 (en) | 2011-04-08 | 2012-10-11 | トヨタ自動車株式会社 | Driving assistance system |
WO2013011619A1 (en) * | 2011-07-21 | 2013-01-24 | 日産自動車株式会社 | Travel path information computation device, travel control device for vehicle, and travel path information computation method |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07121800A (en) * | 1993-10-28 | 1995-05-12 | Honda Motor Co Ltd | Mutual communication device for vehicle |
JPH07234990A (en) * | 1994-02-23 | 1995-09-05 | Honda Motor Co Ltd | Road shape deciding device |
JPH09109729A (en) * | 1995-10-16 | 1997-04-28 | Nissan Motor Co Ltd | Forward road information corresponding type drive force control device for vehicle |
JPH10122872A (en) * | 1996-08-29 | 1998-05-15 | Toyota Motor Corp | Estimation apparatus for running state of vehicle and warning device using it as well as medium for recording of data for estimation |
JPH11232599A (en) * | 1998-02-12 | 1999-08-27 | Nissan Motor Co Ltd | Curve detecting device |
JP2000298028A (en) * | 1999-04-14 | 2000-10-24 | Aisin Aw Co Ltd | Navigation device and recording medium |
JP2001093093A (en) * | 1999-09-20 | 2001-04-06 | Fuji Heavy Ind Ltd | Curve approach controller |
JP2002042288A (en) * | 2000-07-26 | 2002-02-08 | Yazaki Corp | Running state recording device and running control system using it |
JP2002213980A (en) * | 2001-01-19 | 2002-07-31 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Position information transmitting method for digital map and device used therefor |
JP2002221899A (en) * | 2001-01-29 | 2002-08-09 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Position information transmission method for digital map and system used for the same |
JP2002329299A (en) * | 2001-04-26 | 2002-11-15 | Fuji Heavy Ind Ltd | Curve approach controller |
-
2003
- 2003-03-06 JP JP2003059749A patent/JP4069769B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07121800A (en) * | 1993-10-28 | 1995-05-12 | Honda Motor Co Ltd | Mutual communication device for vehicle |
JPH07234990A (en) * | 1994-02-23 | 1995-09-05 | Honda Motor Co Ltd | Road shape deciding device |
JPH09109729A (en) * | 1995-10-16 | 1997-04-28 | Nissan Motor Co Ltd | Forward road information corresponding type drive force control device for vehicle |
JPH10122872A (en) * | 1996-08-29 | 1998-05-15 | Toyota Motor Corp | Estimation apparatus for running state of vehicle and warning device using it as well as medium for recording of data for estimation |
JPH11232599A (en) * | 1998-02-12 | 1999-08-27 | Nissan Motor Co Ltd | Curve detecting device |
JP2000298028A (en) * | 1999-04-14 | 2000-10-24 | Aisin Aw Co Ltd | Navigation device and recording medium |
JP2001093093A (en) * | 1999-09-20 | 2001-04-06 | Fuji Heavy Ind Ltd | Curve approach controller |
JP2002042288A (en) * | 2000-07-26 | 2002-02-08 | Yazaki Corp | Running state recording device and running control system using it |
JP2002213980A (en) * | 2001-01-19 | 2002-07-31 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Position information transmitting method for digital map and device used therefor |
JP2002221899A (en) * | 2001-01-29 | 2002-08-09 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Position information transmission method for digital map and system used for the same |
JP2002329299A (en) * | 2001-04-26 | 2002-11-15 | Fuji Heavy Ind Ltd | Curve approach controller |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007011492A (en) * | 2005-06-28 | 2007-01-18 | Toyota Motor Corp | Driving lane detection apparatus |
JP4517958B2 (en) * | 2005-06-28 | 2010-08-04 | トヨタ自動車株式会社 | Traveling path detection device |
JP2007192583A (en) * | 2006-01-17 | 2007-08-02 | Alpine Electronics Inc | Navigation device and method of calculating current location |
JP2011191289A (en) * | 2010-02-22 | 2011-09-29 | Denso Corp | Movement locus display device |
US8731825B2 (en) | 2010-02-22 | 2014-05-20 | Denso Corporation | Trajectory display device |
WO2012137354A1 (en) | 2011-04-08 | 2012-10-11 | トヨタ自動車株式会社 | Road shape inferring system |
WO2012137355A1 (en) | 2011-04-08 | 2012-10-11 | トヨタ自動車株式会社 | Driving assistance system |
US8762021B2 (en) | 2011-04-08 | 2014-06-24 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Driving support system |
WO2013011619A1 (en) * | 2011-07-21 | 2013-01-24 | 日産自動車株式会社 | Travel path information computation device, travel control device for vehicle, and travel path information computation method |
JPWO2013011619A1 (en) * | 2011-07-21 | 2015-02-23 | 日産自動車株式会社 | VEHICLE TRAVEL CONTROL DEVICE AND TRAVEL ROUTE INFORMATION CALCULATION METHOD |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4069769B2 (en) | 2008-04-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5522157B2 (en) | Preceding vehicle determination device and inter-vehicle distance control device | |
JP6161942B2 (en) | Curve shape modeling device, vehicle information processing system, curve shape modeling method, and curve shape modeling program | |
US8010280B2 (en) | Vehicle travel safety device | |
JP5152778B2 (en) | Inclination angle detector for motorcycles | |
JP2017058235A (en) | Vehicle position correction device | |
JP2005107693A (en) | Device and program for detecting travel position of one's own vehicle | |
JP2000097713A (en) | Device for detecting and displaying current location for vehicle, navigation device, and storage medium | |
US20050107946A1 (en) | Vehicle navigation apparatus | |
CN113483776A (en) | Path planning method and device and automobile | |
CN110140158A (en) | Driving path identification device and driving path recognition methods | |
JP4069769B2 (en) | Road shape recognition device | |
JP2007015483A (en) | Traveling position detection method for railway vehicle | |
JP4111015B2 (en) | Road shape recognition device | |
JP2018190297A (en) | Evaluation program, evaluation method and evaluation device | |
JP4506163B2 (en) | Front object detection apparatus and front object detection method | |
JP3738719B2 (en) | Obstacle map creation device for vehicles | |
JP2017122741A (en) | Determination device, determination method, determination program, and recording medium | |
JP5682302B2 (en) | Traveling road estimation device, method and program | |
JP2013250167A (en) | Distance measuring device, distance correction method, distance correction program, and recording medium | |
JP2016122022A (en) | Determination device, determination method, determination program, and recording medium | |
JP2003185466A (en) | Distance coefficient calculator | |
JP5120034B2 (en) | Vehicle traveling direction estimation device | |
JP2000187800A (en) | Preceding vehicle detector for vehicle | |
JP2646453B2 (en) | Vehicle navigation system | |
JP7142064B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060127 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070730 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070821 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071015 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20071015 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20071225 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080107 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110125 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120125 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130125 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130125 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140125 Year of fee payment: 6 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |