JP2007022247A - Road shape estimation device - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a road shape estimation device capable of accurately estimating a road shape on which a vehicle will travel. <P>SOLUTION: This device comprises an object detection means 104 detecting object information B including a relative speed to an object A by transmitting electromagnetic wave V1 to a predetermined detection area and receiving reflected wave W2 therefrom; a first road shape estimation means 101 estimating a first road shape based on yaw rate information E or steering angle information F; a stationary object determination means 105 generating stationary object information C based on the object information B; a second road shape estimation means 102 estimating a second road shape D2 based on a plurality of pieces of stationary object information C; and a third road shape estimation means 103 calculating a third road shape D3 on which the vehicle will travel. The first and second road shapes D1 and D2 are switched in accordance with distance information to calculate the third road shape D3. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、ヨーレート情報や静止オブジェクトなどに基づいて、車両が走行する道路の形状を算出する道路形状推定装置に関するものである。   The present invention relates to a road shape estimation device that calculates the shape of a road on which a vehicle travels based on yaw rate information, a stationary object, and the like.

一般に、走行中の車両が今後走行すると予測される道路形状を的確に推定することは、たとえば、アダプティブ・クルーズ・コントロールや渋滞追従システムにおいて、目標とするオブジェクト(先行車両など)を確実に検出するために要求されている。   In general, accurately estimating the shape of a road on which a traveling vehicle is predicted to travel in the future is to reliably detect a target object (such as a preceding vehicle) in an adaptive cruise control or traffic jam tracking system, for example. In order to be requested.

たとえば、走行中の車両が今後走行すると予測される道路形状(推定結果)にずれが発生した場合、車両に搭載されたオブジェクト検出手段は、自車両と同一車線内を走行している先行車両を、隣接車線を走行中の車両として誤認識する可能性がある。   For example, when a deviation occurs in a road shape (estimation result) predicted that a traveling vehicle will travel in the future, the object detection means mounted on the vehicle detects a preceding vehicle traveling in the same lane as the own vehicle. , There is a possibility of misrecognizing the adjacent lane as a traveling vehicle.

従来から使用されている道路形状推定装置としては、車両が今後走行すると予測される道路形状を、走行状態情報(ヨーレート情報やステアリング操舵角情報など)に基づいて推定するものが開示されている(たとえば、特許文献1参照)。   As a road shape estimation apparatus that has been used conventionally, an apparatus that estimates a road shape that a vehicle is predicted to travel in the future based on travel state information (such as yaw rate information and steering angle information) is disclosed ( For example, see Patent Document 1).

また、車両が今後走行すると予測される道路形状をさらに高精度に推定するために、ヨーレート情報から推定された道路形状と、オブジェクト検出手段で検出された静止オブジェクトに基づいて推定された道路形状とを平均化することにより、最終的な道路形状を算出する道路形状推定装置も開示されている(たとえば、特許文献2参照)。   Further, in order to estimate the road shape that the vehicle is predicted to travel in the future with higher accuracy, the road shape estimated from the yaw rate information and the road shape estimated based on the stationary object detected by the object detection means A road shape estimation device is also disclosed that calculates a final road shape by averaging (see, for example, Patent Document 2).

上記特許文献1に記載の従来装置のように、走行状態(ヨーレート情報やステアリング操舵角情報など)から、車両が今後走行すると予測される道路形状を推定する場合、運転者は、常に走行地点の車線維持のための修正操舵をしており、これにともなってヨーレート情報が変化するので、今後走行すると予測される道路形状は、実際の道路形状と必ず一致するとは限らない。   As in the conventional device described in Patent Document 1, when estimating a road shape that a vehicle is expected to travel from the traveling state (yaw rate information, steering steering angle information, etc.), the driver always Since the correction steering for maintaining the lane is performed and the yaw rate information changes accordingly, the road shape predicted to run in the future does not always match the actual road shape.

これに対処するために、走行状態に基づいて推定した道路形状に、時定数の大きいフィルタを施すことも提案されており、これにより、比較的近距離(0[m]〜80[m])の道路形状を推定する場合には、実用上、大きな問題が発生することはない。
しかし、比較的遠方(100[m]以上)の道路形状を推定する場合には、ヨーレート情報やステアリング操舵角情報の変化が小さくても、推定された道路形状は大きく変化するので、道路形状を推定する際に、たとえば運転者の修正操舵によって、推定誤差が大きくなる可能性があり、実用上、問題が発生する。
In order to cope with this, it has also been proposed to apply a filter having a large time constant to the road shape estimated based on the running state, thereby relatively short distance (0 [m] to 80 [m]). In the case of estimating the road shape, there is no practical problem.
However, when estimating a road shape that is relatively far away (100 [m] or more), even if the change in yaw rate information or steering steering angle information is small, the estimated road shape changes greatly. When the estimation is performed, for example, the estimation error may increase due to the driver's correction steering, which causes a problem in practice.

たとえば、制限速度が高い高速道路において、アダプティブ・クルーズ・コントロールを用いる場合に、目標車間距離が100[m]以上に設定される場合があるうえ、自車両と先行車両との相対速度が大きくなる可能性が高い。
したがって、比較的遠方(100[m]以上の車間距離)から、目標とするオブジェクトを自車両の前方を走行する先行車両として判定する必要があるが、ヨーレート情報やステアリング操舵角情報などに基づく道路形状の推定のみでは、目標とするオブジェクトを確実に先行車両として検出することができない可能性がある。
For example, when using adaptive cruise control on an expressway with a high speed limit, the target inter-vehicle distance may be set to 100 [m] or more, and the relative speed between the host vehicle and the preceding vehicle increases. Probability is high.
Therefore, it is necessary to determine a target object as a preceding vehicle traveling in front of the host vehicle from a relatively far distance (an inter-vehicle distance of 100 [m] or more), but a road based on yaw rate information, steering steering angle information, or the like. There is a possibility that the target object cannot be reliably detected as the preceding vehicle only by estimating the shape.

これに対処するためには、車両が今後走行すると予測される道路形状を、さらに高精度に推定する必要がある。
そこで、上記特許文献2のように、ヨーレート情報やステアリング操舵角情報から推定した道路形状と、オブジェクト検出手段で検出した静止オブジェクトから推定した道路形状とを平均化することにより、車両が今後走行すると予測される道路形状を算出している。
In order to cope with this, it is necessary to estimate the road shape that the vehicle is expected to travel in the future with higher accuracy.
Therefore, as in Patent Document 2, by averaging the road shape estimated from the yaw rate information and the steering angle information and the road shape estimated from the stationary object detected by the object detection means, the vehicle will run in the future. The predicted road shape is calculated.

特開平6−131596号公報JP-A-6-131596 特開2001−328451号公報JP 2001-328451 A

従来の道路形状推定装置では、上記特許文献2のように、2つの道路形状推定手段により推定された各道路形状を平均化することにより、車両が今後走行すると予測される道路形状を算出しているので、実際の道路形状との間に定常的な誤差が発生するという課題があった。   In the conventional road shape estimation device, as in Patent Document 2, each road shape estimated by the two road shape estimation means is averaged to calculate the road shape that the vehicle is predicted to travel in the future. Therefore, there is a problem that a steady error occurs with the actual road shape.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、車両が今後走行すると予測される道路形状を高精度に推定することのできる道路形状推定装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to obtain a road shape estimation device that can accurately estimate a road shape that a vehicle is predicted to travel in the future. .

この発明による道路形状推定装置は、車両に搭載され、所定の検出エリアに電磁波を送信して電磁波の反射波を受信することにより、車両と検出エリアに存在するオブジェクトとの相対速度を含むオブジェクト情報を検出するオブジェクト検出手段と、車両のヨーレート情報を検出するヨーレート検出手段または車両のステアリング操舵角情報を検出するステアリング操舵角検出手段と、ヨーレート情報またはステアリング操舵角情報に基づいて、車両が走行する道路の第1の道路形状を推定する第1の道路形状推定手段と、オブジェクト情報に基づいて、オブジェクトが静止オブジェクトであるか否かを判定して静止オブジェクト情報を生成する静止オブジェクト判定手段と、静止オブジェクトであると判定された場合の複数の静止オブジェクト情報に基づいて、車両が走行する道路の第2の道路形状を推定する第2の道路形状推定手段とを備えた道路形状推定装置において、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状を算出する第3の道路形状推定手段をさらに備え、第3の道路形状推定手段は、第1の道路形状と第2の道路形状とを、検出エリア内の距離情報に応じて切り替えて用いることにより、第3の道路形状を算出するものである。   The road shape estimation apparatus according to the present invention is mounted on a vehicle, and transmits object electromagnetic waves to a predetermined detection area and receives reflected waves of the electromagnetic waves, thereby including object information including the relative speed between the vehicle and an object existing in the detection area. Based on the yaw rate information or the steering steering angle information, the vehicle travels based on the yaw rate detection means for detecting the yaw rate information of the vehicle or the steering steering angle detection means for detecting the steering steering angle information of the vehicle. First road shape estimation means for estimating a first road shape of a road; stationary object determination means for determining whether an object is a stationary object based on object information and generating stationary object information; Multiple stationary objects when determined to be stationary objects A road shape estimation apparatus comprising: second road shape estimation means for estimating a second road shape of a road on which the vehicle travels, based on the project information; And a third road shape estimating means that switches between the first road shape and the second road shape according to distance information in the detection area. Thus, the third road shape is calculated.

この発明によれば、ヨーレート情報やステアリング操舵角情報に基づいて推定された第1の道路形状と、オブジェクト検出手段によって検出された静止オブジェクトに基づいて推定される第2の道路形状を、検出エリア内の距離情報に応じて切り替えることにより、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状を高精度に算出(推定)することができる。   According to the present invention, the first road shape estimated based on the yaw rate information and the steering angle information and the second road shape estimated based on the stationary object detected by the object detection means are detected in the detection area. By switching according to the distance information, it is possible to calculate (estimate) the third road shape that the vehicle is predicted to travel in the future with high accuracy.

実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1に係る道路形状推定装置の概略構成を示すブロック図である。
図1において、車両(図示せず)に搭載された道路形状推定装置100は、第1〜第3の道路形状推定手段101〜103と、オブジェクト検出手段104と、静止オブジェクト判定手段105と、ヨーレート検出手段106と、ステアリング操舵角検出手段107とを備えている。
この発明の実施の形態1の場合、第3の道路形状推定手段103が従来装置と異なる。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a road shape estimation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, a road shape estimation apparatus 100 mounted on a vehicle (not shown) includes first to third road shape estimation means 101 to 103, an object detection means 104, a stationary object determination means 105, a yaw rate. Detection means 106 and steering steering angle detection means 107 are provided.
In the case of Embodiment 1 of this invention, the 3rd road shape estimation means 103 differs from a conventional apparatus.

ヨーレート検出手段106は、走行中の車両のヨーレート情報Eを検出し、ステアリング操舵角検出手段107は、運転者によるステアリング操舵角情報Fを検出する。
ここでは、ヨーレート検出手段106およびステアリング操舵角検出手段107が設けられているが、ヨーレート検出手段106およびステアリング操舵角検出手段107の少なくとも一方が設けられていればよい。
第1の道路形状推定手段101は、ヨーレート情報Eまたはステアリング操舵角情報Fに基づいて、車両が走行する道路の第1の道路形状D1を推定(算出)する。
The yaw rate detection means 106 detects yaw rate information E of the running vehicle, and the steering steering angle detection means 107 detects steering steering angle information F by the driver.
Here, the yaw rate detection means 106 and the steering angle detection means 107 are provided, but at least one of the yaw rate detection means 106 and the steering angle detection means 107 may be provided.
The first road shape estimation means 101 estimates (calculates) the first road shape D1 of the road on which the vehicle travels based on the yaw rate information E or the steering angle information F.

オブジェクト検出手段104は、車両から所定の検出エリアに電磁波W1を送信するとともに、電磁波W1の反射波W2を受信することにより、車両と検出エリアに存在するオブジェクトAとの相対距離または相対横位置を検出し、相対距離または相対横位置に基づいて、少なくともオブジェクトAとの相対速度をオブジェクト情報Bとして検出または算出する。   The object detection means 104 transmits the electromagnetic wave W1 from the vehicle to a predetermined detection area and receives the reflected wave W2 of the electromagnetic wave W1, thereby determining the relative distance or the relative lateral position between the vehicle and the object A existing in the detection area. Then, based on the relative distance or the relative lateral position, at least a relative speed with respect to the object A is detected or calculated as the object information B.

静止オブジェクト判定手段105は、オブジェクト情報B(オブジェクトAと車両との相対速度)に基づき、オブジェクトAが静止オブジェクトであるか否かを判定して静止オブジェクト情報Cを生成する。
このとき、走行車両の速度に応じたドップラ効果による送信波W1および受信波W2の波長変化に基づいて、オブジェクトAが静止オブジェクトであることを判定することができる。
The stationary object determination unit 105 determines whether the object A is a stationary object based on the object information B (relative speed between the object A and the vehicle), and generates stationary object information C.
At this time, it can be determined that the object A is a stationary object based on the wavelength change of the transmission wave W1 and the reception wave W2 due to the Doppler effect according to the speed of the traveling vehicle.

第2の道路形状推定手段102は、静止オブジェクト判定手段105により静止オブジェクトであると判定された場合の複数の静止オブジェクト情報Cに基づいて、車両が走行する道路の第2の道路形状D2を推定(算出)する。   The second road shape estimation means 102 estimates the second road shape D2 of the road on which the vehicle travels based on a plurality of stationary object information C when the stationary object determination means 105 determines that the object is a stationary object. (calculate.

第3の道路形状推定手段103は、第1の道路形状D1と、第2の道路形状D2とを、検出エリア内の距離情報(後述する)に応じて切り替えて用いることにより、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を算出する。
第3の道路形状D3は、同じ車両に搭載されたアダプティブ・クルーズ・コントロールシステム110や渋滞追従システム120などに供給されて、各システムの制御に寄与する。
The third road shape estimation means 103 uses the first road shape D1 and the second road shape D2 by switching between them according to the distance information (described later) in the detection area, so that the vehicle will run in the future. Then, the predicted third road shape D3 is calculated.
The third road shape D3 is supplied to the adaptive cruise control system 110 and the traffic jam tracking system 120 mounted on the same vehicle, and contributes to the control of each system.

次に、図2のフローチャートを参照しながら、図1に示したこの発明の実施の形態1による処理手順について説明する。
なお、図2の処理ルーチンは、1サイクル(=100[msec])ごとに繰り返し実行されるものとする。
Next, the processing procedure according to the first embodiment of the present invention shown in FIG. 1 will be described with reference to the flowchart of FIG.
Note that the processing routine of FIG. 2 is repeatedly executed every cycle (= 100 [msec]).

図2において、まず、第1の道路形状推定手段101は、ヨーレート検出手段106からのヨーレート情報E、またはステアリング操舵角検出手段107からのステアリング操舵角情報Fに基づいて、第1の道路形状D1を推定する(ステップS201)。
次に、静止オブジェクト判定手段105は、オブジェクト検出手段104からのオブジェクト情報Bに基づいて、静止オブジェクトが検出されているか否かを判定する(ステップS202)。
In FIG. 2, first, the first road shape estimating means 101 is based on the yaw rate information E from the yaw rate detecting means 106 or the steering steering angle information F from the steering steering angle detecting means 107. Is estimated (step S201).
Next, the stationary object determination unit 105 determines whether a stationary object has been detected based on the object information B from the object detection unit 104 (step S202).

ステップS202において、静止オブジェクトを検出していない(すなわち、NO)と判定されれば、直ちに図2の処理ルーチンを終了してリターンする。
これにより、1サイクルの処理が終了し、車両が今後走行すると予測される道路形状は、第1の道路形状推定手段101によって推定された第1の道路形状D1に設定される。
If it is determined in step S202 that no stationary object has been detected (ie, NO), the processing routine of FIG. 2 is immediately terminated and the process returns.
Thereby, the processing of one cycle is completed, and the road shape that the vehicle is predicted to travel in the future is set to the first road shape D1 estimated by the first road shape estimation means 101.

一方、ステップS202において、静止オブジェクトを検出している(すなわち、YES)と判定されれば、第2の道路形状推定手段102は、第2の道路形状D2を推定する(ステップS203)。
最後に、第3の道路形状推定手段103は、第1および第2の道路形状推定手段101、102(ステップS201、S203)で推定された第1および第2の道路形状D1、D2と、検出エリア内の距離情報(車両からの距離)とを用いて、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を算出し(ステップS204)、図2の1サイクル処理を終了する。
On the other hand, if it is determined in step S202 that a stationary object is detected (that is, YES), the second road shape estimating means 102 estimates the second road shape D2 (step S203).
Finally, the third road shape estimating unit 103 detects the first and second road shapes D1 and D2 estimated by the first and second road shape estimating units 101 and 102 (steps S201 and S203), and detects them. Using the distance information in the area (distance from the vehicle), a third road shape D3 that the vehicle is predicted to travel in the future is calculated (step S204), and the one-cycle process of FIG. 2 is terminated.

図3は第3の道路形状D3の具体例を示す説明図であり、上記ステップS204で算出される第3の道路形状D3は、たとえば、図3のように表される。
図3において、所定距離300(破線参照)は、自車両からの距離情報に対する比較基準値として設定される。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a specific example of the third road shape D3, and the third road shape D3 calculated in step S204 is expressed as shown in FIG. 3, for example.
In FIG. 3, a predetermined distance 300 (see the broken line) is set as a comparison reference value for distance information from the host vehicle.

また、車両の走行状態情報E、Fから算出された第1の道路形状D1(1点鎖線参照)、および複数の静止オブジェクト情報Cから算出された第2の道路形状D2(2点鎖線参照)は、いずれも車両の進行方向(Y軸)に対して右カーブを示している。
このとき、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3としては、距離情報が所定距離300よりも近距離範囲内の第3の道路形状D3aと、距離情報が所定距離300よりも遠距離範囲での第3の道路形状D3bとが用いられる。
In addition, the first road shape D1 calculated from the vehicle running state information E and F (see the one-dot chain line) and the second road shape D2 calculated from the plurality of stationary object information C (see the two-dot chain line). Each show a right curve with respect to the traveling direction of the vehicle (Y-axis).
At this time, as the third road shape D3 that the vehicle is predicted to travel in the future, the distance information is the third road shape D3a in the short distance range than the predetermined distance 300, and the distance information is farther than the predetermined distance 300. The third road shape D3b in the distance range is used.

すなわち、距離情報と所定距離300との比較に基づき、第3の道路形状D3を算出するための道路形状推定手段を、第1の道路形状推定手段101と第2の道路形状推定手段10とに切り替えている。
これにより、所定距離300において不連続点が発生するものの、距離情報が示す各距離範囲において、いずれも信頼性の高い道路形状推定手段が選択されるので、自車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を高精度に推定することができる。
That is, based on the comparison between the distance information and the predetermined distance 300, the road shape estimation means for calculating the third road shape D3 is referred to as the first road shape estimation means 101 and the second road shape estimation means 10. Switching.
As a result, although discontinuous points occur at the predetermined distance 300, a highly reliable road shape estimating means is selected in each distance range indicated by the distance information, so that the host vehicle is predicted to travel in the future. 3 road shape D3 can be estimated with high accuracy.

所定距離300は、たとえば、ヨーレート情報Eやステアリング操舵角情報Fに基づく第1の道路形状D1の推定演算の信頼度に応じて、たとえば、100[m]程度に設定される。
一般に、ヨーレート情報Eやステアリング操舵角情報Fに基づいて推定される第1の道路形状D1は、遠方になればなるほど信頼性が低下するが、どの距離範囲までの値が信頼できるかは、ヨーレート検出手段106やステアリング操舵角検出手段107の精度および車速などによっても異なる。
The predetermined distance 300 is set to, for example, about 100 [m] according to the reliability of the estimation calculation of the first road shape D1 based on the yaw rate information E and the steering angle information F, for example.
Generally, the reliability of the first road shape D1 estimated based on the yaw rate information E and the steering angle information F decreases as the distance increases. It also differs depending on the accuracy of the detection means 106 and the steering angle detection means 107 and the vehicle speed.

以上のように、この発明の実施の形態1においては、オブジェクト情報B(相対速度)を検出するオブジェクト検出手段104と、ヨーレート情報Eまたはステアリング操舵角情報Fに基づいて第1の道路形状D1を推定する第1の道路形状推定手段101と、オブジェクト情報Bに基づいて静止オブジェクト情報Cを生成する静止オブジェクト判定手段105と、複数の静止オブジェクト情報Cに基づいて第2の道路形状を推定する第2の道路形状推定手段102と、第1および第2の道路形状D1、D2を距離情報に応じて切り替えて第3の道路形状D3を算出する第3の道路形状推定手段103を備えている。   As described above, in the first embodiment of the present invention, the first road shape D1 is obtained based on the object detection means 104 that detects the object information B (relative speed) and the yaw rate information E or the steering steering angle information F. A first road shape estimating means 101 for estimating, a stationary object determining means 105 for generating stationary object information C based on the object information B, and a second road shape for estimating a second road shape based on a plurality of stationary object information C. Second road shape estimation means 102 and third road shape estimation means 103 for calculating the third road shape D3 by switching the first and second road shapes D1 and D2 according to the distance information.

また、第3の道路形状推定手段103は、距離情報が所定距離300よりも近距離の範囲では第1の道路形状D1を用い、遠距離範囲では第2の道路形状D2を用いており、これにより、所定距離300において不連続点が発生するものの、距離範囲によらず道路形状を高い信頼性で推定し、車両が今後走行すると予測される道路形状を高精度に推定することができる。   Further, the third road shape estimation means 103 uses the first road shape D1 in the range where the distance information is closer than the predetermined distance 300, and uses the second road shape D2 in the long range. Thus, although a discontinuous point occurs at the predetermined distance 300, the road shape can be estimated with high reliability regardless of the distance range, and the road shape that the vehicle is predicted to travel in the future can be estimated with high accuracy.

実施の形態2.
なお、上記実施の形態1(図3参照)では、距離情報が所定距離300よりも近距離範囲での第3の道路形状D3aを第1の道路形状D1から算出し、距離情報が所定距離300よりも遠距離範囲での第3の道路形状D3bを第2の道路形状D2から算出したが、逆に、遠距離範囲での第3の道路形状D3bを第1の道路形状D1から算出し、近距離範囲での第3の道路形状D3aを第2の道路形状D2から算出してもよい。
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment (see FIG. 3), the third road shape D3a in the range where the distance information is closer than the predetermined distance 300 is calculated from the first road shape D1, and the distance information is the predetermined distance 300. The third road shape D3b in the far range is calculated from the second road shape D2, but conversely, the third road shape D3b in the far range is calculated from the first road shape D1, The third road shape D3a in the short distance range may be calculated from the second road shape D2.

たとえば、オブジェクト検出手段104は、性能条件や環境条件によって、遠方のオブジェクトAを検出することができない場合があり得る。
この場合、静止オブジェクト情報Cに基づいて道路形状を推定することはできないが、ヨーレート情報Eやステアリング操舵角情報Fを用いれば、遠方であっても道路形状を推定することができる。
For example, the object detection unit 104 may not be able to detect a distant object A depending on performance conditions and environmental conditions.
In this case, the road shape cannot be estimated based on the stationary object information C. However, the road shape can be estimated even from a distance by using the yaw rate information E and the steering angle information F.

したがって、オブジェクト検出手段104が遠方のオブジェクトAを検出することができない場合には、所定距離300よりも近距離範囲では、静止オブジェクト情報Cに基づく第2の道路形状D2を第3の道路形状D3として用い、所定距離300よりも遠距離範囲では、車両の走行状態情報E、Fに基づく第1の道路形状D1を第3の道路形状D3として用いることが望ましい。   Therefore, when the object detection unit 104 cannot detect the distant object A, the second road shape D2 based on the stationary object information C is changed to the third road shape D3 in the short distance range than the predetermined distance 300. It is desirable to use the first road shape D1 based on the traveling state information E and F of the vehicle as the third road shape D3 in a range farther than the predetermined distance 300.

以上のように、この発明の実施の形態2によれば、第3の道路形状推定手段103は、距離情報が所定距離300よりも近距離の範囲内を示す場合には、第2の道路形状D2を第3の道路形状D3の算出に用い、距離情報が所定距離300よりも遠距離を示す場合には、第1の道路形状D1を第3の道路形状D3の算出に用いる。
これにより、前述と同様に、所定距離300において不連続点が発生するものの、距離範囲によらず道路形状を高い信頼性で推定し、車両が今後走行すると予測される道路形状を高精度に推定することができる。
As described above, according to the second embodiment of the present invention, the third road shape estimation means 103 determines that the second road shape is the same when the distance information indicates a range closer than the predetermined distance 300. If D2 is used for calculation of the third road shape D3 and the distance information indicates a longer distance than the predetermined distance 300, the first road shape D1 is used for calculation of the third road shape D3.
As described above, discontinuous points occur at the predetermined distance 300 as described above, but the road shape is estimated with high reliability regardless of the distance range, and the road shape that the vehicle is predicted to travel in the future is estimated with high accuracy. can do.

実施の形態3.
なお、上記実施の形態1(図3参照)では、所定距離300をあらかじめ設定したが、第1および第2の道路形状D1、D2が交点を有する場合には、交点位置から車両までの距離を所定距離として設定してもよい。
以下、図1とともに、図4および図5を参照しながら、交点位置から車両までの距離を所定距離として設定したこの発明の実施の形態3について説明する。
Embodiment 3 FIG.
In the first embodiment (see FIG. 3), the predetermined distance 300 is set in advance. However, when the first and second road shapes D1 and D2 have intersections, the distance from the intersection position to the vehicle is set. It may be set as a predetermined distance.
Hereinafter, a third embodiment of the present invention in which the distance from the intersection position to the vehicle is set as a predetermined distance will be described with reference to FIGS. 4 and 5 together with FIG.

図4はこの発明の実施の形態3による処理手順を示すフローチャートであり、ステップS201〜S204は前述(図2参照)と同様の処理である。
図5この発明の実施の形態3に係る第3の道路形状推定手段103の処理を示す説明図であり、前述(図3参照)と同様のものについては、前述と同一符号を付して詳述を省略する。
図5において、所定距離500は、第1および第2の道路形状D1、D2の交点Pに基づき、交点Pから車両までの距離により設定される。
FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure according to the third embodiment of the present invention, and steps S201 to S204 are the same processing as described above (see FIG. 2).
5 is an explanatory diagram showing the processing of the third road shape estimation means 103 according to the third embodiment of the present invention, the same as the above (see FIG. 3) is given the same reference numerals as above and details The description is omitted.
In FIG. 5, the predetermined distance 500 is set based on the distance from the intersection P to the vehicle based on the intersection P of the first and second road shapes D1 and D2.

この場合、第3の道路形状推定手段103(図1参照)における所定距離設定機能が前述と異なる。
図4において、まず、前述と同様に、ステップS201〜S203により第1および第2の道路形状D1、D2が推定される。
続いて、第3の道路形状推定手段103は、第1および第2の道路形状D1、D2の交点Pに基づいて所定距離500を算出し(ステップS401)、第3の道路形状D3を推定する(ステップS204)。
In this case, the predetermined distance setting function in the third road shape estimation means 103 (see FIG. 1) is different from that described above.
In FIG. 4, first, first and second road shapes D1 and D2 are estimated in steps S201 to S203 as described above.
Subsequently, the third road shape estimation means 103 calculates a predetermined distance 500 based on the intersection P of the first and second road shapes D1 and D2 (step S401), and estimates the third road shape D3. (Step S204).

このとき、図5のように、車両の進行方向(Y軸)に対して、第1の道路形状D1は右カーブを示し、第2の道路形状D2は左カーブを示しており、第3の道路形状D3は、所定距離500(交点Pの位置)を基準として切り替えられる。
すなわち、所定距離500よりも近距離の範囲では、第1の道路形状D1から第3の道路形状D3aが算出され、所定距離500よりも遠距離の範囲では、第2の道路形状D2から第3の道路形状D3bが算出される。
At this time, as shown in FIG. 5, the first road shape D1 shows a right curve, the second road shape D2 shows a left curve, and the third direction with respect to the traveling direction of the vehicle (Y axis). The road shape D3 is switched on the basis of the predetermined distance 500 (the position of the intersection point P).
That is, the first road shape D1 to the third road shape D3a are calculated in the range closer to the predetermined distance 500, and the second road shape D2 to third in the range farther than the predetermined distance 500. The road shape D3b is calculated.

このように、この発明の実施の形態3によれば、第3の道路形状推定手段103は、第1の道路形状D1と第2の道路形状D2との交点から車両までの距離を、所定距離500として設定し、所定距離500を基準として第1および第2の道路形状D1、D2を切り替えることにより、前述と同様に、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を高い信頼性で推定することができる。
また、第1および第2の道路形状D1、D2が交点Pを有していれば、必ず交点Pにおいて第3の道路形状D3a、D3bが切り替えられるので、所定距離500での不連続点の発生を確実に回避することができる。
Thus, according to the third embodiment of the present invention, the third road shape estimating means 103 determines the distance from the intersection of the first road shape D1 and the second road shape D2 to the vehicle as a predetermined distance. By setting 500 as the reference and switching the first and second road shapes D1 and D2 with reference to the predetermined distance 500, the third road shape D3 that the vehicle is predicted to travel in the future is highly reliable as described above. Can be estimated.
In addition, if the first and second road shapes D1 and D2 have an intersection point P, the third road shapes D3a and D3b are always switched at the intersection point P, so that discontinuous points occur at a predetermined distance 500. Can be reliably avoided.

実施の形態4.
なお、上記実施の形態3(図5参照)では、交点Pにおいて単に第3の道路形状D3を切り替えたが、交点Pでの切り替え時に、距離情報に対する平滑化処理を加えてもよい。
図6はこの発明の実施の形態4に係る第3の道路形状推定手段103(図1参照)の処理を示す説明図であり、前述(図5参照)と同様のものについては、前述と同一符号を付して詳述を省略する。
Embodiment 4 FIG.
In the third embodiment (see FIG. 5), the third road shape D3 is simply switched at the intersection P. However, a smoothing process may be added to the distance information when switching at the intersection P.
FIG. 6 is an explanatory view showing the processing of the third road shape estimating means 103 (see FIG. 1) according to Embodiment 4 of the present invention. The same as the above (see FIG. 5) is the same as the above. A detailed description is omitted with reference numerals.

この場合、第3の道路形状推定手段103は、所定距離設定機能として、さらに平滑化処理部を有しており、第3の道路形状D3は、所定距離500(交点P)の近傍において、距離情報に対して平滑化して算出される。   In this case, the third road shape estimating means 103 further has a smoothing processing unit as a predetermined distance setting function, and the third road shape D3 is a distance near the predetermined distance 500 (intersection P). It is calculated by smoothing the information.

次に、図6とともに、前述(図4参照)のフローチャートを参照しながら、この発明の実施の形態4による動作について説明する。
この場合も、図4の処理ルーチンは、100[msec]を1サイクルとして繰り返し実行されるものとする。
Next, the operation according to the fourth embodiment of the present invention will be described with reference to the above-described flowchart (see FIG. 4) together with FIG.
Also in this case, the processing routine of FIG. 4 is repeatedly executed with 100 [msec] as one cycle.

まず、第1の道路形状推定手段101は、ステップS201において、第1の道路形状D1を推定し、静止オブジェクト判定手段105は、ステップS202において、静止オブジェクトが検出されているかを判定する。
静止オブジェクトを検出していない場合には、直ちに図4の1サイクル処理を終了し、第1の道路形状D1を第3の道路形状D3として算出する。
First, the first road shape estimation unit 101 estimates the first road shape D1 in step S201, and the stationary object determination unit 105 determines whether a stationary object is detected in step S202.
If no stationary object is detected, the one-cycle process of FIG. 4 is immediately terminated, and the first road shape D1 is calculated as the third road shape D3.

一方、静止オブジェクトを検出してれば、第2の道路形状推定手段102は、ステップS203において、第2の道路形状D2を推定する。
続いて、第3の道路形状推定手段103は、ステップS401において、第1の道路形状D1と第2の道路形状D2との交点Pを求め、交点Pから車両までの距離を、距離情報500として算出する。
On the other hand, if the stationary object is detected, the second road shape estimating means 102 estimates the second road shape D2 in step S203.
Subsequently, the third road shape estimating means 103 obtains the intersection point P between the first road shape D1 and the second road shape D2 in step S401, and the distance from the intersection point P to the vehicle is used as the distance information 500. calculate.

また、第3の道路形状推定手段103は、ステップS204において、第1および第2の道路形状D1、D2と、所定距離500とを用いて、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を算出し、図4の1サイクル処理を終了する。
このとき、ステップS204で算出される第3の道路形状D3は、図6のように、所定距離500(交点P)の近傍において、距離方向に平滑化処理されて連続的に切り替えられる。
したがって、所定距離500の近傍において、不連続点の発生を回避するとともに、微分不可能な点(急激な道路形状の変化)の発生を回避することができる
The third road shape estimating means 103 uses the first and second road shapes D1, D2 and the predetermined distance 500 in step S204 to predict the third road shape that the vehicle is expected to travel in the future. D3 is calculated and the one-cycle process of FIG. 4 is terminated.
At this time, the third road shape D3 calculated in step S204 is smoothed in the distance direction and continuously switched in the vicinity of the predetermined distance 500 (intersection point P) as shown in FIG.
Therefore, in the vicinity of the predetermined distance 500, the occurrence of discontinuous points can be avoided, and the occurrence of non-differentiable points (abrupt changes in road shape) can be avoided.

実施の形態5.
なお、上記実施の形態1〜4では、車両の速度について考慮しなかったが、車速情報に応じて、第3の道路形状D3の切り替え基準となる所定距離を変化させてもよい。
図7は車速情報に応じて所定距離を変化させたこの発明の実施の形態5に係る道路形状推定装置100Aを示すブロック図である。
図7において、前述(図1参照)と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「A」を付して詳述を省略する。
Embodiment 5. FIG.
In the first to fourth embodiments, the speed of the vehicle is not taken into consideration, but the predetermined distance serving as a reference for switching the third road shape D3 may be changed according to the vehicle speed information.
FIG. 7 is a block diagram showing a road shape estimation apparatus 100A according to Embodiment 5 of the present invention in which a predetermined distance is changed according to vehicle speed information.
In FIG. 7, the same components as those described above (see FIG. 1) are denoted by the same reference numerals as those described above, or “A” is appended to the reference numerals and detailed description thereof is omitted.

図7において、道路形状推定装置100Aは、第1および第2の道路形状推定手段101、102と、第3の道路形状推定手段103Aと、オブジェクト検出手段104と、静止オブジェクト判定手段105と、ヨーレート検出手段106と、ステアリング操舵角検出手段107と、車速検出手段108とを備えている。
車速検出手段108は、車両の速度を車速情報Vとして検出し、第3の道路形状推定手段103Aに入力する
In FIG. 7, a road shape estimation apparatus 100A includes first and second road shape estimation means 101, 102, third road shape estimation means 103A, object detection means 104, stationary object determination means 105, yaw rate. Detection means 106, steering steering angle detection means 107, and vehicle speed detection means 108 are provided.
The vehicle speed detection means 108 detects the vehicle speed as vehicle speed information V and inputs it to the third road shape estimation means 103A.

この場合、道路形状推定装置100Aが車速検出手段108を備えている点と、第3の道路形状推定手段103Aが車速情報Vを用いている点とが、前述(図1)と異なる。
すなわち、第3の道路形状推定手段103Aは、車速検出手段108により算出される車速情報Vに応じて、第1および第2の道路形状D1、D2を切り替えることにより、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を算出する。
In this case, the point that the road shape estimation device 100A includes the vehicle speed detection means 108 and the point that the third road shape estimation means 103A uses the vehicle speed information V are different from those described above (FIG. 1).
That is, the third road shape estimation unit 103A is predicted to travel in the future by switching the first and second road shapes D1 and D2 in accordance with the vehicle speed information V calculated by the vehicle speed detection unit 108. A third road shape D3 is calculated.

次に、図8のフローチャートを参照しながら、この発明の実施の形態5による動作について説明する。
図8において、ステップS201〜S204は、前述(図2、図4参照)と同様の処理であり、図8の処理ルーチンは、1サイクル(=100[msec])ごとに繰り返し実行されるものとする。
Next, the operation according to Embodiment 5 of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG.
In FIG. 8, steps S201 to S204 are the same processing as described above (see FIGS. 2 and 4), and the processing routine of FIG. 8 is repeatedly executed every cycle (= 100 [msec]). To do.

図8において、まず、前述と同様に、ステップS201〜S203により第1および第2の道路形状D1、D2が推定される。
続いて、第3の道路形状推定手段103Aは、車速情報Vに基づいて所定距離を算出し(ステップS801)、距離情報と所定距離との比較に基づく近距離範囲または遠距離範囲に応じて、第1および第2の道路形状D1、D2を切り替えることにより、第3の道路形状D3を推定する(ステップS204)。
In FIG. 8, first, first and second road shapes D1 and D2 are estimated in steps S201 to S203 as described above.
Subsequently, the third road shape estimation means 103A calculates a predetermined distance based on the vehicle speed information V (step S801), and according to the short distance range or the long distance range based on the comparison between the distance information and the predetermined distance, The third road shape D3 is estimated by switching between the first and second road shapes D1 and D2 (step S204).

このとき、ステップS801において、第3の道路形状推定手段103Aは、車速情報Vに応じて、第3の道路形状D3を高い信頼性で算出することができるように、所定距離を決定する。
また、ステップS204において、第3の道路形状推定手段103Aは、第1および第2の道路形状D1、D2と、距離情報と所定距離との比較結果とを用いて、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を、たとえば交点P(図6参照)の近傍を距離方向に平滑化するように算出し、図8の1サイクル処理を終了する。
At this time, in step S801, the third road shape estimating means 103A determines the predetermined distance according to the vehicle speed information V so that the third road shape D3 can be calculated with high reliability.
In step S204, the third road shape estimating means 103A is predicted to use the first and second road shapes D1, D2 and the comparison result between the distance information and the predetermined distance in the future. For example, the third road shape D3 is calculated so as to smooth the vicinity of the intersection P (see FIG. 6) in the distance direction, and the one-cycle process of FIG. 8 is terminated.

また、たとえば図3のように、第1および第2の道路形状D1、D2が交点をもたない場合であっても、第3の道路形状D3a、D3bが、所定距離300で急激に切り替えられて不連続点が発生するものの、車速情報Vに応じた最適の所定距離300が設定されるので、各距離範囲において高い信頼性で高精度の第3の道路形状D3を算出することができる。   Further, for example, as shown in FIG. 3, even when the first and second road shapes D1 and D2 have no intersection, the third road shapes D3a and D3b are rapidly switched at a predetermined distance 300. Although the discontinuous points occur, the optimum predetermined distance 300 corresponding to the vehicle speed information V is set, so that the highly reliable and highly accurate third road shape D3 can be calculated in each distance range.

実施の形態6.
なお、上記実施の形態5では、車速情報Vに応じた所定距離の具体的な算出方法について言及しなかったが、車速情報Vが低速側の値を示す場合には、所定距離を、車両の近距離側に設定してもよい。
以下、低速側の車速情報Vに対して近距離側の所定距離を設定したこの発明の実施の形態6について説明する。
Embodiment 6 FIG.
In the fifth embodiment, the specific calculation method of the predetermined distance according to the vehicle speed information V is not mentioned. However, when the vehicle speed information V indicates a low speed value, the predetermined distance is It may be set on the short distance side.
The sixth embodiment of the present invention in which a predetermined distance on the short distance side is set for the vehicle speed information V on the low speed side will be described below.

この場合、概略構成は図7に示した通りであり、処理手順は図8に示した通りである。
また、第3の道路形状D3は、第1および第2の道路形状D1、D2に基づいて、たとえば図3のように算出されるものとする。
このとき、前述の実施の形態5と異なる点は、第3の道路形状D3を算出する際に、車両に対する所定距離は、車速情報Vが低速であればあるほど、近距離方向となるように可変設定されることである。
In this case, the schematic configuration is as shown in FIG. 7, and the processing procedure is as shown in FIG.
In addition, the third road shape D3 is calculated as shown in FIG. 3, for example, based on the first and second road shapes D1 and D2.
At this time, the difference from the fifth embodiment described above is that when calculating the third road shape D3, the predetermined distance to the vehicle is closer to the nearer direction as the vehicle speed information V is lower. It is to be variably set.

すなわち、第3の道路形状推定手段103Aは、車速情報Vが低速側の値を示す場合には、所定距離を車両の近距離側に変化させる。
これにより、車速情報Vが低速であるほど、第1の道路形状D1が用いられる距離範囲は小さくなる。
That is, the third road shape estimation means 103A changes the predetermined distance to the short distance side of the vehicle when the vehicle speed information V indicates a value on the low speed side.
Thereby, the lower the vehicle speed information V is, the smaller the distance range in which the first road shape D1 is used.

一般に、車両の走行状態情報(たとえば、ヨーレート情報E)に基づいて推定される第1の道路形状D1は、車速情報Vが低速であればあるほど、推定精度が低下する。
したがって、車速情報Vが低速であればあるほど、所定距離、より自車両の近距離方向となるように変化することにより、車両が今後走行すると予測される第3の道路形状D3を高精度に算出することができる。
In general, as the vehicle speed information V is lower, the estimation accuracy of the first road shape D1 estimated based on the running state information (for example, yaw rate information E) of the vehicle decreases.
Therefore, the lower the vehicle speed information V, the higher the accuracy of the third road shape D3 that the vehicle is predicted to travel in the future by changing the vehicle speed information V so that the vehicle is closer to the predetermined distance. Can be calculated.

この発明の実施の形態1〜4に係る道路形状推定装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the road shape estimation apparatus which concerns on Embodiment 1-4 of this invention. この発明の実施の形態1、2による処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence by Embodiment 1, 2 of this invention. この発明の実施の形態1、2、5、6により算出される第3の道路形状の具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the specific example of the 3rd road shape calculated by Embodiment 1, 2, 5, 6 of this invention. この発明の実施の形態3、4による処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence by Embodiment 3 and 4 of this invention. この発明の実施の形態3による算出される第3の道路形状の具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the specific example of the 3rd road shape calculated by Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態4により算出される第3の道路形状の具体例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the specific example of the 3rd road shape calculated by Embodiment 4 of this invention. この発明の実施の形態5、6に係る道路形状推定装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the road shape estimation apparatus which concerns on Embodiment 5, 6 of this invention. この発明の実施の形態5、6による処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence by Embodiment 5 and 6 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

100、100A 道路形状推定装置、101 第1の道路形状推定手段、102 第2の道路形状推定手段、103、103A 第3の道路形状推定手段、104 オブジェクト検出手段、105 静止オブジェクト判定手段、106 ヨーレート検出手段、107 ステアリング操舵角検出手段、108 車速検出手段、300、500 所定距離、A オブジェクト、B オブジェクト情報、C 静止オブジェクト情報、D1 第1の道路形状、D2 第2の道路形状、D3、D3a、D3b 第3の道路形状、E ヨーレート情報、F ステアリング操舵角情報、P 交点、W1 電磁波、W2 反射波。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 100, 100A Road shape estimation apparatus, 101 1st road shape estimation means, 102 2nd road shape estimation means, 103, 103A 3rd road shape estimation means, 104 Object detection means, 105 Stationary object determination means, 106 Yaw rate Detection means, 107 Steering steering angle detection means, 108 Vehicle speed detection means, 300, 500 Predetermined distance, A object, B object information, C stationary object information, D1 first road shape, D2 second road shape, D3, D3a , D3b Third road shape, E yaw rate information, F steering steering angle information, P intersection, W1 electromagnetic wave, W2 reflected wave.

Claims (7)

車両に搭載され、所定の検出エリアに電磁波を送信して前記電磁波の反射波を受信することにより、前記車両と前記検出エリアに存在するオブジェクトとの相対速度を含むオブジェクト情報を検出するオブジェクト検出手段と、
前記車両のヨーレート情報を検出するヨーレート検出手段または前記車両のステアリング操舵角情報を検出するステアリング操舵角検出手段と、
前記ヨーレート情報または前記ステアリング操舵角情報に基づいて、前記車両が走行する道路の第1の道路形状を推定する第1の道路形状推定手段と、
前記オブジェクト情報に基づいて、前記オブジェクトが静止オブジェクトであるか否かを判定して静止オブジェクト情報を生成する静止オブジェクト判定手段と、
前記静止オブジェクトであると判定された場合の複数の静止オブジェクト情報に基づいて、前記車両が走行する道路の第2の道路形状を推定する第2の道路形状推定手段と
を備えた道路形状推定装置において、
前記車両が今後走行すると予測される第3の道路形状を算出する第3の道路形状推定手段をさらに備え、
前記第3の道路形状推定手段は、前記第1の道路形状と前記第2の道路形状とを、前記検出エリア内の距離情報に応じて切り替えて用いることにより、前記第3の道路形状を算出することを特徴とする道路形状推定装置。
Object detection means mounted on a vehicle for detecting object information including a relative velocity between the vehicle and an object existing in the detection area by transmitting an electromagnetic wave to a predetermined detection area and receiving a reflected wave of the electromagnetic wave When,
Yaw rate detection means for detecting yaw rate information of the vehicle or steering steering angle detection means for detecting steering steering angle information of the vehicle;
First road shape estimation means for estimating a first road shape of a road on which the vehicle travels based on the yaw rate information or the steering angle information;
Still object determination means for determining whether the object is a stationary object based on the object information and generating stationary object information;
A road shape estimation device comprising: second road shape estimation means for estimating a second road shape of a road on which the vehicle travels based on a plurality of pieces of stationary object information determined to be the stationary object In
A third road shape estimating means for calculating a third road shape predicted to be traveled by the vehicle in the future;
The third road shape estimation means calculates the third road shape by switching between the first road shape and the second road shape according to the distance information in the detection area. A road shape estimation device characterized by:
前記第3の道路形状推定手段は、
前記距離情報が所定距離よりも近距離の範囲内を示す場合には、前記第1の道路形状を前記第3の道路形状の算出に用い、
前記距離情報が前記所定距離よりも遠距離を示す場合には、前記第2の道路形状を前記第3の道路形状の算出に用いることを特徴とする請求項1に記載の道路形状推定装置。
The third road shape estimating means is
When the distance information indicates a range closer than a predetermined distance, the first road shape is used to calculate the third road shape,
The road shape estimation apparatus according to claim 1, wherein the second road shape is used for calculation of the third road shape when the distance information indicates a distance farther than the predetermined distance.
前記第3の道路形状推定手段は、
前記距離情報が所定距離よりも近距離の範囲内を示す場合には、前記第2の道路形状を前記第3の道路形状の算出に用い、
前記距離情報が前記所定距離よりも遠距離を示す場合には、前記第1の道路形状を前記第3の道路形状の算出に用いることを特徴とする請求項1に記載の道路形状推定装置。
The third road shape estimating means is
When the distance information indicates a range closer than a predetermined distance, the second road shape is used for calculation of the third road shape,
The road shape estimation apparatus according to claim 1, wherein the first road shape is used for calculation of the third road shape when the distance information indicates a distance farther than the predetermined distance.
前記第3の道路形状推定手段は、
前記第1の道路形状と前記第2の道路形状との交点から前記車両までの距離を、前記所定距離として設定することを特徴とする請求項2または請求項3に記載の道路形状推定装置。
The third road shape estimating means is
The road shape estimation apparatus according to claim 2 or 3, wherein a distance from an intersection of the first road shape and the second road shape to the vehicle is set as the predetermined distance.
前記第3の道路形状推定手段は、
前記所定距離の近傍において、前記第3の道路形状を、前記距離情報に対して平滑化して算出することを特徴とする請求項4に記載の道路形状推定装置。
The third road shape estimating means is
The road shape estimation apparatus according to claim 4, wherein the third road shape is calculated by smoothing the distance information in the vicinity of the predetermined distance.
前記車両の速度を車速情報として検出する車速検出手段を備え、
前記第3の道路形状推定手段は、前記車速情報に応じて前記所定距離を変化させることを特徴とする請求項2から請求項5までのいずれか1項に記載の道路形状推定装置。
Vehicle speed detecting means for detecting the speed of the vehicle as vehicle speed information;
The road shape estimation apparatus according to any one of claims 2 to 5, wherein the third road shape estimation unit changes the predetermined distance in accordance with the vehicle speed information.
前記第3の道路形状推定手段は、前記車速情報が低速側の値を示す場合には、前記所定距離を、前記車両の近距離側に設定することを特徴とする請求項6に記載の道路形状推定装置。   The road according to claim 6, wherein the third road shape estimation means sets the predetermined distance to a short distance side of the vehicle when the vehicle speed information indicates a value on a low speed side. Shape estimation device.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012008999A (en) * 2010-05-26 2012-01-12 Mitsubishi Electric Corp Road shape estimation device, computer program, and road shape estimation method
US8195360B2 (en) 2009-01-22 2012-06-05 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Curve radius estimating device
CN108340923A (en) * 2017-01-24 2018-07-31 曼卡车和巴士股份公司 Method for making vehicle, especially commercial car operation

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0668398A (en) * 1992-08-17 1994-03-11 Mazda Motor Corp Road detecting device for vehicle
JPH0830770A (en) * 1994-07-12 1996-02-02 Honda Motor Co Ltd Vehicle traveling lane picture processor
JPH08249598A (en) * 1995-03-14 1996-09-27 Mitsubishi Electric Corp Vehicle front monitoring device
JP2001291197A (en) * 2000-04-07 2001-10-19 Honda Motor Co Ltd Vehicle controller
JP2001344687A (en) * 2000-06-02 2001-12-14 Mitsubishi Electric Corp Steering drive supporting device for vehicle
JP2002008199A (en) * 2000-06-27 2002-01-11 Nissan Motor Co Ltd Lane follow-up traveling controller
JP2002099904A (en) * 2000-07-18 2002-04-05 Honda Motor Co Ltd Vehicle travel section lane detector
JP2003178398A (en) * 2001-12-11 2003-06-27 Fuji Heavy Ind Ltd Vehicle operation assisting device
JP2003196798A (en) * 2001-12-25 2003-07-11 Nissan Motor Co Ltd Device for detecting white line
JP2004110394A (en) * 2002-09-18 2004-04-08 Toyota Motor Corp Obstacle detecting device for vehicle
JP2004219316A (en) * 2003-01-16 2004-08-05 Denso Corp Vehicle advancing route estimation system
JP2005132194A (en) * 2003-10-30 2005-05-26 Aisin Seiki Co Ltd Lane travel support device for vehicle

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3164439B2 (en) * 1992-10-21 2001-05-08 マツダ株式会社 Obstacle detection device for vehicles
JP2001328451A (en) * 2000-05-18 2001-11-27 Denso Corp Travel route estimating device, preceding vehicle recognizing device and recording medium

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0668398A (en) * 1992-08-17 1994-03-11 Mazda Motor Corp Road detecting device for vehicle
JPH0830770A (en) * 1994-07-12 1996-02-02 Honda Motor Co Ltd Vehicle traveling lane picture processor
JPH08249598A (en) * 1995-03-14 1996-09-27 Mitsubishi Electric Corp Vehicle front monitoring device
JP2001291197A (en) * 2000-04-07 2001-10-19 Honda Motor Co Ltd Vehicle controller
JP2001344687A (en) * 2000-06-02 2001-12-14 Mitsubishi Electric Corp Steering drive supporting device for vehicle
JP2002008199A (en) * 2000-06-27 2002-01-11 Nissan Motor Co Ltd Lane follow-up traveling controller
JP2002099904A (en) * 2000-07-18 2002-04-05 Honda Motor Co Ltd Vehicle travel section lane detector
JP2003178398A (en) * 2001-12-11 2003-06-27 Fuji Heavy Ind Ltd Vehicle operation assisting device
JP2003196798A (en) * 2001-12-25 2003-07-11 Nissan Motor Co Ltd Device for detecting white line
JP2004110394A (en) * 2002-09-18 2004-04-08 Toyota Motor Corp Obstacle detecting device for vehicle
JP2004219316A (en) * 2003-01-16 2004-08-05 Denso Corp Vehicle advancing route estimation system
JP2005132194A (en) * 2003-10-30 2005-05-26 Aisin Seiki Co Ltd Lane travel support device for vehicle

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8195360B2 (en) 2009-01-22 2012-06-05 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Curve radius estimating device
JP5136657B2 (en) * 2009-01-22 2013-02-06 トヨタ自動車株式会社 Curve radius estimation device
JP2012008999A (en) * 2010-05-26 2012-01-12 Mitsubishi Electric Corp Road shape estimation device, computer program, and road shape estimation method
CN108340923A (en) * 2017-01-24 2018-07-31 曼卡车和巴士股份公司 Method for making vehicle, especially commercial car operation
CN108340923B (en) * 2017-01-24 2023-09-05 曼卡车和巴士股份公司 Method for operating a vehicle, in particular a commercial vehicle

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