JP2010072973A - 走行環境認識装置 - Google Patents

走行環境認識装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2010072973A
JP2010072973A JP2008240166A JP2008240166A JP2010072973A JP 2010072973 A JP2010072973 A JP 2010072973A JP 2008240166 A JP2008240166 A JP 2008240166A JP 2008240166 A JP2008240166 A JP 2008240166A JP 2010072973 A JP2010072973 A JP 2010072973A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
road
road shape
vehicle
environment recognition
recognition device
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
Application number
JP2008240166A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5094658B2 (ja
Inventor
Miki Higuchi
未来 樋口
Akira Ota
亮 太田
Hisaya Nakataku
拓久哉 中
Morihiko Sakano
盛彦 坂野
Shoji Muramatsu
彰二 村松
Tatsuhiko Moji
竜彦 門司
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Astemo Ltd
Original Assignee
Hitachi Automotive Systems Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Automotive Systems Ltd filed Critical Hitachi Automotive Systems Ltd
Priority to JP2008240166A priority Critical patent/JP5094658B2/ja
Priority to CN2009801323445A priority patent/CN102132335B/zh
Priority to PCT/JP2009/062020 priority patent/WO2010032532A1/ja
Priority to EP09814377A priority patent/EP2325824A1/en
Priority to US13/059,741 priority patent/US8620025B2/en
Publication of JP2010072973A publication Critical patent/JP2010072973A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5094658B2 publication Critical patent/JP5094658B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14Adaptive cruise control
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14Adaptive cruise control
    • B60W30/143Speed control
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18Propelling the vehicle
    • B60W30/18009Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18145Cornering
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06Road conditions
    • B60W40/072Curvature of the road
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06Road conditions
    • B60W40/076Slope angle of the road
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/165Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems
    • G08G1/167Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403Image sensing, e.g. optical camera
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/15Road slope, i.e. the inclination of a road segment in the longitudinal direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

【課題】
カーブなどの道路形状に応じた速度調整や警報処理などにおいて、運転者にとって違和感のない車両制御や警報処理等を行うためには、近くだけでなく遠方の道路形状を高精度に認識する必要がある。
【解決手段】
走行環境認識装置は、対象物を計測する計測部と、前記計測部が取得した信号に基づいて立体物を検出する立体物検出部と、自車が走行する道路の形状を予測する道路形状予測部と、前記立体物検出部が検出した立体物の中から、前記道路形状予測部が予測した道路の箇所から所定の範囲内の立体物のみを選択する立体物選択部と、前記立体物選択部が選択した立体物の位置情報に基づいて前記道路の形状を推定する道路形状推定部とを備える。
【選択図】図1

Description

本発明は、道路形状を認識する走行環境認識装置に関する。
レーダ等を用いて先行車の車速に合わせて自車の車速を制御するアダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)が製品化されている。更に近年では、ナビゲーションシステムを用いて自車前方のカーブを検知し、カーブで自動的に減速するACCも開発された。このように自車の走行状態だけでなく、道路形状等の情報に基づいて車両を制御したり、運転者に警報を発するシステムでは、道路形状の検知誤差や工事による道路形状の変更、自車とカーブ等の道路形状までの距離の算出誤差などの影響により制御・警報タイミングにずれが発生するなどの問題がある。このため、道路形状をリアルタイムかつ高精度に計測する技術が重要となってくる。
ここで、ミリ波レーダを用いて静止物を検出し、検出した静止物の中から前回の処理結果や、ヨーレートセンサや操舵角センサを用いて道路形状の推定に有効な静止物のみを選択して、カーブを推定する技術がある(特許文献1参照)。ここでは、前回の処理結果を用いる代わりに、複数道路形状を仮定して有効な静止物を道路形状毎に選択して、選択された静止物が最も多かったものを道路形状の推定に有効な静止物として選択するという手法もある。
特開2007―66047号公報
しかし、特許文献1の手法では、前回の処理結果の道路形状に基づいて立体物を選択するのみであるため、道路形状が不連続である場合や、前回の処理で道路形状を誤って推定してしまった場合などに精度良く道路形状を推定することが難しい、という課題がある。また、前回の道路形状に基づいて静止物を選択する代わりに、複数の道路形状に対して静止物を選択する処理を行い、最も選択された静止物が多かった場合の静止物を有効とするため、複数の道路形状分だけ立体物選択処理を行う必要がある、道路形状に沿った立体物以外に多数の立体物を含む走行環境では誤った静止物を選択してしまうという課題がある。
そこで、本発明の目的は、車線や縁石等の道路を構成する物体が見えない遠方においても、高精度に道路形状を推定することができる走行環境認識装置を提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明の望ましい態様の一つは次の通りである。
走行環境認識装置は、対象物を計測する計測部と、前記計測部が取得した信号に基づいて立体物を検出する立体物検出部と、自車が走行する道路の形状を予測する道路形状予測部と、前記立体物検出部が検出した立体物の中から、前記道路形状予測部が予測した道路の箇所から所定の範囲内の立体物のみを選択する立体物選択部と、前記立体物選択部が選択した立体物の位置情報に基づいて前記道路の形状を推定する道路形状推定部とを備える。
本発明によれば、車線や縁石等の道路を構成する物体が見えない遠方においても、高精度に道路形状を推定することができる走行環境認識装置を提供することができる。
以下、図面を参照して実施例について説明する。
走行環境認識装置1は、図1に示す計測装置が2台のカメラにより構成され、図2に示すような走行環境認識装置1に適用される。
走行環境認識装置1は、カメラ(撮像部)4aとカメラ4bとにより車両周囲の環境を認識する機能を実現する。この時、カメラは3つ以上備えていても良い。また、カメラとは別体のコントロールユニット2や図示しない画像処理ユニットなどがカメラ4a及びカメラ4bから画像を取込んで処理する構成でも良い。
ここで、本走行環境認識装置1は、図3に示すように複数のカメラで同一計測点を撮像した際に、生じる見え方の違い(以降、視差)を用いて、三角測量の原理で距離を求めることができる構成となっている。例えば、対象までの距離をZ,カメラ間の距離をB,カメラの焦点距離をf,視差をδとすると、距離Zは式1で求めることができる。
Figure 2010072973
走行環境認識装置1は車両に搭載されて図2に示す車載システム3に適用される。この車載システム3は、走行環境認識装置1がこの車両(以下、自車という。)の前方に存在する車線及び立体物を検出し、コントロールユニット2に送信し、検出結果に基づいて車両を制御、あるいは乗員に危険を報知するための装置である。
この走行環境認識装置1の例では、カメラ4a及びカメラ4bに加え、CPU6,RAM9,プログラムROM10と、データROM7から構成されている。また、コントロールユニット2はCPU12,RAM11,プログラムROM14,データROM13とから構成されている。そして、車載システム3では、この走行環境認識装置1とコントロールユニット2が接続されており、更に車室内に設置されて各種画像及び各種情報を表示するためのディスプレイ15と、自車が障害物に衝突する危険性がある際に警告音声を発生するスピーカ19と、エンジンを始動する際にONとなるイグニッションスイッチ20とシステムを起動する起動スイッチが接続されており、ディスプレイ15の表示制御をはじめとして当該車載システム全体の動作をコントロールユニット2が制御する構成である。
走行環境認識装置1は、例えば自車室内のルームミラー部に取付けられて、自車前方の様子を所定の俯角、取付け位置で撮像するようになっている。カメラ4a及びカメラ4bにより撮像された自車前方の画像(以下、撮像画像という)は走行環境認識装置1内部のRAM9に取込まれ、自車前方の車線及び立体物を検出するとともに、道路形状を推定し、表示画像に検出結果を描画するか、コントロールユニット2が自車が推定した道路形状に対して自車の速度が超過しており、道路の逸脱の危険性があると判断した場合などには、コントロールユニット2の制御の基でディスプレイ15とスピーカ19、またはディスプレイ15あるいはスピーカ19のいずれかにより運転者に報知する。あるいは危険を回避,軽減するように車両をコントロールユニット2により制御しても良い。
ディスプレイ15は、例えばLCD(Liquid Crystal Display)等の表示機器からなり、コントロールユニット2による表示制御のもとで、例えば図示しないナビゲーションシステムによる走行経路案内の画像や、走行環境認識装置1の画像等の各種画像を表示する。また、このディスプレイ15は、走行環境認識装置1により急カーブ等を認識した時、このコントロールユニット2による制御のもとで、急カーブなどが存在する旨を報知するメッセージを表示する。
コントロールユニット2は、CPU12,RAM11,データROM13やプログラムROM14がバスを介して接続された構成であり、CPU12がプログラムROM14に格納された各種制御プログラムを実行することで、システム全体の動作を制御する。
走行環境認識装置1では、プログラムROM10に車線や立体物などを検知するとともに、道路形状を推定する走行環境認識プログラムが格納されており、エンジンを始動するとCPU6がこれらのプログラムを実行することで、走行環境認識機能が実現され図1の機能ブロック図のように物体検出部31,道路形状予測部32,立体物選択部33,道路形状推定部34として機能する。
物体検出部31は、計測部30であるカメラ4a及びカメラ4bの撮像画像を処理して、車線などの路面標示と、縁石や樹木や建物といった立体物を検出する機能を有する。
道路形状予測部32は、物体検出部31で検出した車線を基に遠方の道路形状を予測する機能を有するものである。この予測は、車線だけでなく、ガードレールや縁石など道路を構成する立体物で予測しても良く、車線でなければならないといった制約はない。
立体物選択部33は、道路形状予測部32により予測した道路形状付近の立体物を選択する機能を有する。
道路形状推定部34は、立体物選択部33により選択した立体物の3次元位置情報と道路形状予測部32で道路形状を予測する際に用いた車線情報とを用いて道路形状を再度求める機能を有する。
以上のように構成される走行環境認識装置1は、CPU6が走行環境認識プログラムを実行することで、車線や縁石等の道路形状を構成している物体が見えない遠方においても、道路に沿って存在する樹木や建物といった立体物を正しく選択して、選択した立体物の位置情報を利用することで近距離から遠方まで精度良く道路形状を推定することができる。そして、認識結果を入力画像に重畳した画像等をディスプレイ15に出力するとともに、認識結果をコントロールユニット2に送信し、コントロールユニット2の制御のもとで危険があると判断した場合は、減速する制御を行うか、あるいは警報音を発生させて、車両の乗員に報知するようにしている。この減速する制御を行う際に、エンジンブレーキや改正ブレーキを用いる、走行路が上り坂または走行路の先が上り坂の場合は減速制御を行わないことで燃費を向上することができる。
ここで、以上のような走行環境認識装置1において、画像を撮像し道路形状を推定して結果を出力するまでの一連の処理の流れを、フローチャートを参照しながら説明する。
図4に示す一連の処理は、イグニッションスイッチ20がオンとなった時にスタートし、イグニッションスイッチ20がオフとなるまで繰り返し行われる。自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ15に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに拘わらず実施される。但し、自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ15に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに応じて、処理の実施を決定する構成としても良い。
まず、イグニッションスイッチ20がオンとなると、走行環境認識装置1により走行環境認識プログラムが実行され、初期化処理を実行する(ステップ101)。この初期化処理の中で初期化フラグを、ONに設定する。次に、システムの起動スイッチ21がONか否かを判定する(ステップ102)。システムの起動スイッチ21がONとなった時、処理領域初期化フラグがONか否かを判定し(ステップ103)、初期化フラグがONの場合は画像後処理領域決定処理を実行する(ステップ104)。そして、初期化フラグをOFFに設定する(ステップ105)。
その後、物体検出部で車線,縁石やガードレール,建物や樹木などの物体を検出するとともに、カメラaとカメラbの見え方の違いから距離を算出して物体の3次元位置を得る(ステップ106)。但し、この時の3次元座標系は、例えば図5に示すようにカメラaとカメラbの中間点を原点とし、自車進行方向をZ,水平方向をX,垂直方向をYとする直行座標系で表すものとする。物体検出部は例えば、車線や立体物は、カメラa及びカメラbの撮像画像を処理することで得られる3次元データを解析し、垂直構造物を立体物、水平かつ連続に存在する白線を車線として検出することができる。2台以上のカメラ(以下、ステレオカメラ)を用いることにより、分解能の高い3次元データが得られるため、遠方の分解能が低くなる領域を除けば、車線や縁石等の小さい対象を高精度に検出することができる。また、ステレオカメラでは、立体物の検出性能がレーダなどのように対象物の反射特性に依存しないため、草木や建物など多種多様な物体を検出でき、道路形状に沿った物体についてもより多くの対象を検出することができる。
そして、ステップ106では、例えば検出した車線からN点の位置情報のリストLL={(X1,Z1),(X2,Z2),...,(XN,ZN)}を生成し、式2の2次関数
(数2)
X=a×Z2+b×Z+c (式2)
を最小二乗法などにより当てはめることにより予測する(ステップ107)。この時、2次関数以外に直線や多項式、複数の直線の組み合わせ、多項式の組み合わせ等により道路形状を予測しても良い。また、この時、図6に示すように道路を真上から見たX−Z座標系で道路形状を予測するとカーブが、図7に示すように道路を真横からみたY−Z座標系で道路形状を予測すると勾配が予測できる。カーブの道路形状を2本の直線で道路形状を予測した例を図8に、曲線を現す多項式で道路形状を予測した例を図9に示す。また、道路形状予測部は、車線の位置情報の代わりに縁石,ガードレール,中央分離帯,アスファルトと道路端の境界など道路の形状を構成する物体から道路形状を予測しても良い。更に、道路形状の予測は、ステップ106の検出結果以外に、図示しないナビゲーションシステムの地図データベースとGPSとを用いて自車が走行中の道路形状を地図データベースから取得して予測しても良い。この時、ステレオカメラを用いて道路形状を予測すると、単眼のカメラ等と異なり車線や縁石などの3次元位置が求まるためより精度の良い道路形状の予測ができる。
そして、ステップ107により予測した道路形状に対して所定の範囲を設けた立体物選択領域(図6,図7)を設定し、その領域内のものを選択して立体物のM点の位置情報のリストRL={(X1′,Z1′),(X2′,Z2′),...,(XM′,ZM′)}を得る(ステップ108)。この時、遠方程予測精度が低く立体物の検出精度が低くなるため、立体物を選択する領域を遠方程広く取っても良い。またステレオカメラは、近距離では車線や縁石等の道路形状を構成する物体に加え、建物等の道路に沿った立体物の両方を検出できるため、近距離で車線や縁石等の位置情報と道路に沿った立体物の位置情報の差を求めておき、この車線と道路に沿った立体物の位置情報の差を考慮して立体物選択領域を設定することができる。これにより車線数が多い広い道路でも正しく立体物を選択することができる。そして、車線や縁石といった実際に道路形状を構成する物体から予測した道路形状に基づいて立体物を選択することで、道路形状に沿った立体物を高精度に選択することができる。
更に、ステップ109では、ステップ107の道路形状の予測で用いた車線の位置情報のリストLLと、ステップ108で選択した立体物の位置情報のリストRLとを用いて2次関数等の当てはめを行い、道路形状を推定する。または、ステップ108で選択した立体物の位置情報のリストRLのみを用いて2次関数等の当てはめを行っても良い。また、リストRLを用いた2次関数等の当てはめの結果を用いて再度立体物を選択して、再度2次関数などを当てはめるといったように、複数回ステップ108と109を繰り返す構成でも良い。ステップ107の道路形状の予測では、近距離の車線等から遠方までの道路形状を予測していたが、遠方の立体物の位置情報を加えて道路形状を推定することで遠方においても誤差の少ない推定結果を得ることができる。ステレオカメラでは、3次元データの分解能が高く、多種多様な立体物を検出できることからより多くの立体物を利用することができる。また、自車が図10のように坂道を走行中の場合であっても、道路面と、垂直立体物の成す角度θを算出することで、現在走行している坂道の勾配を求めることができる。特にステレオカメラは分解能が高く、道路面と、垂直立体物の成す角度θを精度良く算出できる。
次に、ステップ110では、推定した道路形状からカーブまでの距離,カーブ半径,坂までの距離,勾配の角度,道路端の立体物の高さ等を算出した結果や立体物の種別,先行車や対向車や静止車両の位置や相対速度,車線の種別のなどのうち少なくとも1つを出力する。
以上により求まった道路形状推定結果に基づいて、コントロールユニット2は制御・警報内容を決定し、車両を制御するか乗員に警報を発する、あるいは車両を制御し、かつ乗員に警報を発する処理を行う。その処理について図11のフローチャートに沿って説明する。ここでは、道路形状に応じて適正車速を求め、減速,警報処理を実施する例について説明するが、道路形状に応じて自動的に旋回する等の処理を行っても良い。
この図11に示す一連の処理は、イグニッションスイッチ20がオンとなった時にスタートし、イグニッションスイッチ20がオフとなるまで繰り返し行われる。自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ15に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに拘わらず実施される。但し、自車が走行中であるか停止中であるか、また、ディスプレイ15に表示されている画像がナビゲーションシステムの走行経路案内画像かその他の映像であるかに応じて、処理の実施を決定する構成としても良い。
まず、イグニッションスイッチ20がオンとなると、コントロールユニット1により運転支援プログラムが実行され、初期化処理を実行する(ステップ201)。この時、ナビゲーションプログラム等の各種プログラムが同時に実行されていても良い。次に、システムの起動スイッチ21がONか否かを判定する(ステップ202)。そして、システムの起動スイッチ21がONとなった時、道路形状認識結果受信処理を実行し道路形状の情報をRAM11に格納する(ステップ203)。
次に、ステップ204により道路形状に応じた適性速度を算出する。例えば、カーブの場合であれば図12から図16に示すように道路形状に応じて予め適性車速を設定しておくことで、道路形状にあった適性車速を得ることができる。図12の例では、見通しが良い場合は、見通しが悪い場合よりも適性車速を高く設定する。図13の例では、対向車なしの場合は、対向車ありの場合よりも適性車速を高く設定する。図14の例では、先行車が存在する場合は、先行車の車速に近づくように適性車速を補正する。図15の例では、道路脇の立体物のうちもっとも自車に近い立体物の種別が、草か縁石かガードレールか壁か土手かにより適正車速を決定する。図16の例では、道路の車線数に応じて適性車速を決定する。その他、車線が実線か破線か二重線か車線が無いかによって適性車速を決定しても良い。前述の走行環境認識装置で、立体物の位置情報を利用して遠方までの道路形状を高精度に推定した結果を利用することで、道路形状に応じた目標車速をリアルタイムで求めることができる。更に、ステレオカメラ等では、道路形状に加え道路脇の立体物の種別や車線数等も識別できるため、道路形状に加え道路脇の立体物の種別や車線数等の情報も利用してより走行路に合った目標車速を算出できる。
そして、ステップ205では、ステップ204により求めた適性車速と自車の車速とを比較し、自車の車速の方が大きければブレーキ,エンジンブレーキ,回生ブレーキのいずれか少なくとも1つで減速制御するか、あるいは運転者に速度超過を警告するメッセージや音声,警告を発する。この時、減速制御と警告を同時に行っても良い。また、警報は、ディスプレイかスピーカのいずれか、あるいはディスプレイとスピーカの両方を用いて乗員に警報を発する。ここで、警報にはディスプレイ,スピーカの他にシートベルトや、アクセル,ブレーキペダル,ステアリング,シート等を振動させるなどによって警報を発しても良い。
以上説明したように、走行環境認識装置1では、カメラ4a及び4bで撮像した画像を処理し、車線や縁石といった道路を構成する物体から道路形状を予測し、道路形状を構成する車線等により予測した結果を基に道路に沿って存在する建物,樹木等を含む立体物を正しく選択することで、白線や縁石などに加えその他の立体物の位置情報を利用できるため、高精度な道路形状推定が実現できる。特にステレオカメラを用いると、車線や縁石を検出できるだけでなくその3次元位置を取得できるため道路形状を精度良く予測できるとともに、草木を含む多種多様な立体物を検出できるため、多くの立体物の位置情報を利用することができる。
また、走行環境認識装置1の道路形状推定部が、車線などの道路を構成する物体と建物などの道路に沿って存在する物体の距離を算出し、道路形状の推定に用いる立体物の位置情報を補正することで、車線等の道路形状を構成する物体と、建物等の道路に沿って存在する物体の位置誤差を吸収できるため、より精度の良い道路形状の推定が可能となる。または、車線などの道路を構成する物体と建物などの道路に沿って存在する物体の距離を算出する代わりに、自車走行車線の左側に存在する車線数,右側に存在する車線数を求め、車線数に応じて道路形状の推定に用いる立体物の位置情報を補正する構成でも良い。
尚、カーナビゲーションシステムと地図データベースとを具備し、カーナビゲーションから得られる自車位置と、地図データベースから得られる地図データとから走行中の道路が高速道路か一般道かなどの道路種別を判定し、道路種別などに基づいて、道路を2次関数で表すか、3次関数で表すか等を決定する構成にしても良い。
また、走行環境認識装置1における一連の処理または一部の処理を、コントロールユニット2内あるいは図示しない別の処理装置で処理される構成でも良く、コントロールユニット2の処理が走行環境認識装置1内で処理される構成でも良い。
以上では、計測部として2つのカメラを用いる例を示したが、カメラ1つのみ、レーザレーダ,ミリ波レーダ,超音波センサなどを用いた構成でも良く、またはカメラ,レーザレーダ,ミリ波レーダ,超音波センサなどを組み合わせた構成であっても良い。例えば、単眼カメラとレーダを組み合わせ、単眼カメラで車線を検出し、レーダで立体物を検出することで、上記と同様の処理を実現できる。
更に、X−Z平面やY−Z平面などの2次元平面上での道路形状の当てはめだけでなく、X−Y−Z空間で平面や曲面の当てはめを行うことでカーブや勾配に加えバンク等の道路形状も推定することができる。
本実施例では、物体選択部が駐車車両等の障害物を含んだ立体物を選択することで、道路内に駐車車両等の障害物が存在する場合に、駐車車両の手前を通る経路を道路形状として推定する構成であっても、道路内に駐車車両が存在する場合に立体物選択部が道路内にある立体物が駐車車両であるか否かを識別して駐車車両を除外して立体物を選択することで本来の道路形状を推定する構成であっても良い。更に、立体物選択部が先行車などの移動物を除外して立体物を選択することで、道路内に先行車等が存在する場合であっても正しく道路形状を推定することができる。
本走行環境認識装置が出力する、カーブまでの距離とカーブ半径,曲率,カーブ接線角度,坂までの距離,坂の角度のすくなくとも1つから検出した道路形状を走行する適正速度を算出することで道路形状に応じた車両制御や警報処理が可能となる。
本実施例によれば、車線や縁石等の道路を構成する物体が見えない遠方においても、道路形状予測結果に基づいて、樹木や建物等の任意の立体物を含む立体物データから道路形状推定に用いる立体物を選択することで、道路形状が未知の場合であっても、前回の処理結果が誤っている場合でも、道路に沿った立体物以外に多数の立体物が存在する走行環境下においても、道路形状付近の立体物のみを選択することができ、高精度に道路形状を推定することが可能となる。
走行環境認識装置1の機能ブロック図。 走行環境認識装置を含む車載システムを示す構成図。 ステレオカメラの原理を示す図。 走行環境認識機能のフローチャート。 物体の3次元位置の座標系を示す図。 走行環境認識機能の一連の処理でカーブ形状を推定する処理を示す図。 走行環境認識機能の一連の処理で道路の勾配を推定する処理を示す図。 カーブの形状を2本の直線の組み合わせで表す例を示す図。 カーブの形状を曲線で表す例を示す図。 自車が走行中であっても道路勾配を算出する手法を示す図。 コントロールユニットの車両制御機能,警報機能のフローチャート。 コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。 コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。 コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。 コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。 コントロールユニットの適性速度の算出方法を示す図。
符号の説明
1 走行環境認識装置
2 コントロールユニット
3 車載システム
4a,4b カメラ
6,12 CPU
7,13 データROM
9,11 RAM
10,14 プログラムROM
15 ディスプレイ
19 スピーカ
20 イグニッションスイッチ
21 起動スイッチ
30 計測部
31 物体検出部
32 道路形状予測部
33 立体物選択部
34 道路形状推定部

Claims (15)

  1. 対象物を計測する計測部と、
    前記計測部が取得した信号に基づいて物体を検出する物体検出部と、
    自車が走行する道路の形状を予測する道路形状予測部と、
    前記物体検出部が検出した立体物の中から、前記道路形状予測部が予測した道路の箇所から所定の範囲内の立体物のみを選択する立体物選択部と、
    前記立体物選択部が選択した立体物の位置情報に基づいて前記道路の形状を推定する道路形状推定部とを備える、走行環境認識装置。
  2. 前記計測部は、撮像部,レーザレーダ,ミリ波レーダ,超音波センサのうち少なくとも1つを示す、請求項1記載の走行環境認識装置。
  3. 前記道路形状予測部は、道路形状として、カーブ,勾配,バンクのうち少なくとも1つを予測し、前記道路形状推定部は、道路形状として、カーブ,勾配,バンクのうち少なくともいずれか1つを推定する、請求項1記載の走行環境認識装置。
  4. 前記立体物とは、車線,縁石,ガードレール,中央分離帯,アスファルト、及び道路端の境界,樹木,建物,標識,車などの移動物,壁のうち少なくとも一つを示す、請求項1記載の走行環境認識装置。
  5. 前記道路形状推定部は、自車走行車線と前記立体物までの距離を算出して前記立体物の位置を補正し、当該補正した立体物の位置情報に基づいて道路形状を予測する、請求項1記載の走行環境認識装置。
  6. 前記道路形状推定部は、自車走行車線の隣にある車線数を検出し、前記立体物の位置を検出した車線数に応じて補正して、補正した立体物の位置情報に基づいて道路形状を予測する、請求項1記載の走行環境認識装置。
  7. 地図データベースと自車位置検出部を更に備え、
    前記道路形状予測部は、前記地図データベースと前記自車の位置情報とから得られる道路形状に基づいて道路形状を予測する、請求項1記載の走行環境認識装置。
  8. 前記道路形状予測部は、前記自車から所定の範囲内の道路形状を、車線,縁石,ガードレール,中央分離帯,アスファルト、及び道路端の境界,並木,標識のうち少なくとも一つに基づいて予測し、前記自車から所定の範囲外の道路形状を、前記自車から所定の範囲内の道路形状の算出結果に基づいて予測する、請求項1記載の走行環境認識装置。
  9. 前記道路形状推定部は、道路内に障害物が存在する場合、前記障害物の手前を通る経路を道路形状として推定する、請求項1乃至8何れか一に記載の走行環境認識装置。
  10. 前記立体物選択部は、道路内に移動物が存在する場合、当該移動物を除外して立体物を選択する、請求項1乃至8何れか一に記載の走行環境認識装置。
  11. 前記立体物選択部は、道路内に駐車車両が存在する場合、道路内にある立体物が駐車車両であるか否かを識別し、当該駐車車両を除外して立体物を選択する、請求項1乃至8何れか一に記載の走行環境認識装置。
  12. カーブまでの距離,カーブ半径,カーブ曲率,カーブ接線角度,坂までの距離,坂の角度,勾配の変化率のうち少なくとも1つを出力する、請求項1乃至11何れか一に記載の走行環境認識装置。
  13. 道路端の立体物の高さ,種別,先行車や対向車や静止車両の位置や相対速度,車線の種別,車線数のうち少なくとも1つを出力する、請求項1乃至11何れか一に記載の走行環境認識装置。
  14. 走行環境認識装置、及び、当該走行環境認識装置に接続されるコントロールユニットの少なくとも一方が、カーブまでの距離,カーブ半径,曲率,カーブ接線角度,坂までの距離,坂の角度,勾配の変化率,道路端の立体物の高さ,道路端の立体物の種別,先行車や対向車や静止車両の位置や相対速度,車線の種別,車線数のうち、少なくとも1つから検出した道路形状を走行する適正速度を算出する、請求項12又は13記載の走行環境認識装置。
  15. 走行環境認識装置、及び、当該走行環境認識装置に接続されるコントロールユニットの少なくとも一方が、カーブまでの距離,カーブ半径,曲率,カーブ接線角度,坂までの距離,坂の角度,勾配の変化率のうち少なくとも1つから減速の必要性があると判断した際、ブレーキ,エンジンブレーキ,回生ブレーキのうち少なくとも一つにより減速する、請求項12又は14記載の走行環境認識装置。
JP2008240166A 2008-09-19 2008-09-19 走行環境認識装置 Active JP5094658B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008240166A JP5094658B2 (ja) 2008-09-19 2008-09-19 走行環境認識装置
CN2009801323445A CN102132335B (zh) 2008-09-19 2009-06-24 行驶环境识别装置
PCT/JP2009/062020 WO2010032532A1 (ja) 2008-09-19 2009-06-24 走行環境認識装置
EP09814377A EP2325824A1 (en) 2008-09-19 2009-06-24 Traveling environment recognition device
US13/059,741 US8620025B2 (en) 2008-09-19 2009-06-24 Traveling environment recognition device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008240166A JP5094658B2 (ja) 2008-09-19 2008-09-19 走行環境認識装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2010072973A true JP2010072973A (ja) 2010-04-02
JP5094658B2 JP5094658B2 (ja) 2012-12-12

Family

ID=42039376

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008240166A Active JP5094658B2 (ja) 2008-09-19 2008-09-19 走行環境認識装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8620025B2 (ja)
EP (1) EP2325824A1 (ja)
JP (1) JP5094658B2 (ja)
CN (1) CN102132335B (ja)
WO (1) WO2010032532A1 (ja)

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012198774A (ja) * 2011-03-22 2012-10-18 Toyota Central R&D Labs Inc 規範車速算出装置及びプログラム
KR101316353B1 (ko) * 2012-05-31 2013-10-08 현대자동차주식회사 차량 주변의 차선 생성 장치 및 방법
KR101348941B1 (ko) * 2011-12-30 2014-01-16 한국과학기술연구원 무인주행차량을 위한 도로정보 검출 방법 및 이를 이용한 무인주행차량
KR20140051915A (ko) * 2011-07-27 2014-05-02 로베르트 보쉬 게엠베하 차량을 위해 차량별 특유의 설정 방향 데이터를 측정하기 위한 방법 및 장치
JP2014093018A (ja) * 2012-11-06 2014-05-19 Honda Elesys Co Ltd 車線認識装置、運転支援装置、車線認識方法、および、車線認識プログラム
CN103809186A (zh) * 2013-12-20 2014-05-21 长沙中联重科环卫机械有限公司 路缘检测系统、方法、装置及工程机械
US8749401B2 (en) 2009-12-10 2014-06-10 Hitcha, Ltd. Vehicle support systems for pedestrians to cross roads and support methods for pedestrians to cross roads
JP2014139766A (ja) * 2012-12-20 2014-07-31 Denso Corp 路面形状推定装置
US8941479B2 (en) 2010-10-01 2015-01-27 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Obstacle recognition system and method for a vehicle
US9208128B2 (en) 2010-10-05 2015-12-08 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Course determination system and driving assist system of vehicle
JP2015228132A (ja) * 2014-05-30 2015-12-17 株式会社Jvcケンウッド 車線認識装置、車線認識方法、及び、プログラム
JP2016029557A (ja) * 2014-07-14 2016-03-03 株式会社リコー 立体物検出装置、立体物検出方法、立体物検出プログラム、及び移動体機器制御システム
KR20160035099A (ko) * 2013-06-24 2016-03-30 구글 인코포레이티드 자율 차량을 위한 이미지 처리를 보조하기 위한 환경 정보의 사용
KR20160071168A (ko) * 2014-12-11 2016-06-21 현대자동차주식회사 도로 곡률 안내 장치 및 방법
US9487217B2 (en) 2013-05-22 2016-11-08 Denso Corporation Collision mitigation apparatus
JP2018055414A (ja) * 2016-09-29 2018-04-05 トヨタ自動車株式会社 物標レーン関係認識装置
KR101837393B1 (ko) * 2015-12-07 2018-04-19 현대자동차주식회사 차량, 및 그 제어방법
WO2018101603A1 (ko) * 2016-12-02 2018-06-07 (주)비전에스티 스테레오 카메라를 이용한 도로객체 인식방법 및 장치
CN108688661A (zh) * 2017-03-31 2018-10-23 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
US10953876B2 (en) 2017-07-03 2021-03-23 Nissan Motor Co., Ltd. Target vehicle speed generation method and target vehicle speed generation device for driving-assisted vehicle
US11169244B2 (en) 2018-09-07 2021-11-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of calibrating alignment model for sensors and electronic device performing the method
WO2022107588A1 (ja) * 2020-11-18 2022-05-27 株式会社クボタ 移動体、制御ユニット、データ生成ユニット、移動体の動作を制御する方法、およびデータを生成する方法
WO2022107587A1 (ja) * 2020-11-18 2022-05-27 株式会社クボタ 移動体、データ生成ユニット、およびデータを生成する方法
WO2022107586A1 (ja) * 2020-11-18 2022-05-27 株式会社クボタ 移動体、制御ユニット、および移動体の動作を制御する方法

Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5075152B2 (ja) * 2009-03-24 2012-11-14 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置
EP2347940A1 (en) * 2010-01-25 2011-07-27 Autoliv Development AB An object collision warning system and method for a motor vehicle
JP5206752B2 (ja) * 2010-08-30 2013-06-12 株式会社デンソー 走行環境認識装置
US9002630B2 (en) * 2010-11-04 2015-04-07 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road shape estimation apparatus
EP2574958B1 (en) 2011-09-28 2017-02-22 Honda Research Institute Europe GmbH Road-terrain detection method and system for driver assistance systems
JP5628137B2 (ja) * 2011-11-15 2014-11-19 クラリオン株式会社 車載用環境認識装置
JP5729484B2 (ja) * 2011-11-18 2015-06-03 トヨタ自動車株式会社 走行環境予測装置および車両制御装置、並びにそれらの方法
US9384388B2 (en) * 2012-01-26 2016-07-05 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Object recognition device and vehicle controller
FR2986646B1 (fr) * 2012-02-03 2016-07-01 Renault Sas Procede de determination du positionnement d'un vehicule dans un couloir de circulation d'une voie, et methodes de detection d'alignement et de risque de collision entre deux vehicules
JP5916444B2 (ja) * 2012-03-08 2016-05-11 日立建機株式会社 鉱山用車両
KR101380888B1 (ko) * 2012-07-24 2014-04-02 현대모비스 주식회사 차간 거리 산출 장치 및 방법
JP5655831B2 (ja) * 2012-09-13 2015-01-21 トヨタ自動車株式会社 走行環境推定装置およびその方法
JP6270102B2 (ja) * 2012-10-10 2018-01-31 株式会社リコー 移動面境界線認識装置、これを用いた移動体機器制御システム、移動面境界線認識方法及び移動面境界線認識用プログラム
DE102012110595A1 (de) * 2012-11-06 2014-05-08 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von Verkehrszeichen für ein Fahrzeug
CN103198662A (zh) * 2012-12-13 2013-07-10 尚玉东 雾霾天气安全行车报警器
CN103456182B (zh) * 2013-09-06 2015-10-21 浙江大学 一种基于测距传感器的道路边缘检测方法及其系统
JP5929936B2 (ja) * 2014-01-21 2016-06-08 トヨタ自動車株式会社 特異走行箇所検出装置及び特異走行箇所検出方法
JP6379646B2 (ja) 2014-05-09 2018-08-29 株式会社リコー 情報処理装置、測定方法及びプログラム
WO2015189847A1 (en) 2014-06-10 2015-12-17 Mobileye Vision Technologies Ltd. Top-down refinement in lane marking navigation
CN105216792A (zh) * 2014-06-12 2016-01-06 株式会社日立制作所 对周围环境中的障碍物目标进行识别跟踪的方法和设备
US11352090B2 (en) * 2014-07-28 2022-06-07 Robert Bosch Gmbh Information providing device and program for motorcycle
US10150473B2 (en) * 2014-08-18 2018-12-11 Mobileye Vision Technologies Ltd. Recognition and prediction of lane constraints and construction areas in navigation
JP6434743B2 (ja) * 2014-08-19 2018-12-05 日野自動車株式会社 走路端部推定装置
KR20160054825A (ko) * 2014-11-07 2016-05-17 현대모비스 주식회사 주행 가능 공간 판단 장치 및 방법
EP3023906B1 (en) * 2014-11-18 2018-05-16 Volvo Car Corporation Roundabout detecting arrangement, adaptive cruise control arrangement equipped therewith and method of detecting a roundabout
JP6363518B2 (ja) * 2015-01-21 2018-07-25 株式会社デンソー 区画線認識装置
CN104950313B (zh) * 2015-06-11 2017-11-07 同济大学 一种路面提取及道路坡度识别方法
US10691958B1 (en) * 2015-07-30 2020-06-23 Ambarella International Lp Per-lane traffic data collection and/or navigation
CA2994652C (en) * 2015-08-04 2019-09-10 Nissan Motor Co., Ltd. Step detection device and step detection method
KR102050179B1 (ko) * 2015-08-04 2019-11-28 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 단차 검출 장치 및 단차 검출 방법
US9747506B2 (en) * 2015-10-21 2017-08-29 Ford Global Technologies, Llc Perception-based speed limit estimation and learning
DE102015224192B4 (de) * 2015-12-03 2021-03-18 Robert Bosch Gmbh Erkennen einer Freifläche
JP6580982B2 (ja) * 2015-12-25 2019-09-25 日立建機株式会社 オフロードダンプトラック及び障害物判別装置
JP6601506B2 (ja) 2015-12-28 2019-11-06 株式会社リコー 画像処理装置、物体認識装置、機器制御システム、画像処理方法、画像処理プログラム及び車両
EP3432261B1 (en) 2016-03-18 2023-11-15 Ricoh Company, Ltd. Image processing device, image processing method, image processing program, object recognition device, and apparatus control system
JP6293213B2 (ja) * 2016-08-01 2018-03-14 三菱電機株式会社 車線区画線検知補正装置、車線区画線検知補正方法、及び自動運転システム
TW201807523A (zh) * 2016-08-22 2018-03-01 金寶電子工業股份有限公司 移動式機器人的即時導航方法
JP6592423B2 (ja) * 2016-11-25 2019-10-16 株式会社デンソー 車両制御装置
CN107300013A (zh) * 2017-07-11 2017-10-27 吉林工程技术师范学院 一种自动变速器道路坡度识别方法及系统
JP6747405B2 (ja) * 2017-08-25 2020-08-26 トヨタ自動車株式会社 自車位置自信度演算装置
US10678249B2 (en) 2018-04-20 2020-06-09 Honda Motor Co., Ltd. System and method for controlling a vehicle at an uncontrolled intersection with curb detection
US20200055402A1 (en) * 2018-08-14 2020-02-20 Sf Motors, Inc. Adaptive off-throttle regenerative braking
JP2020085688A (ja) * 2018-11-27 2020-06-04 本田技研工業株式会社 表示システム、表示制御方法、およびプログラム
US11262209B2 (en) * 2018-12-12 2022-03-01 Here Global B.V. Methods and systems for road work extension identification
CN109760688B (zh) 2018-12-29 2020-07-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 路段信息确定方法、装置、车辆及计算机可读存储介质
CN112818727A (zh) * 2019-11-18 2021-05-18 华为技术有限公司 一种道路约束确定方法及装置
JP7419085B2 (ja) * 2020-01-29 2024-01-22 本田技研工業株式会社 認識装置、認識システム、方法、およびプログラム
JP7359715B2 (ja) 2020-02-14 2023-10-11 株式会社Soken 道路形状推定装置
KR20220045846A (ko) * 2020-10-06 2022-04-13 현대자동차주식회사 트랙렛의 사전분포모델을 활용한 표적차량의 운동 및 형상 동시 추정방법
CN112537302B (zh) * 2020-11-30 2022-06-17 南通路远科技信息有限公司 一种无人驾驶交通载具车道保持方法、装置及交通载具
JP2022126341A (ja) * 2021-02-18 2022-08-30 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10120305A (ja) * 1996-10-17 1998-05-12 Sony Corp ワーク設定装置
JP2007066047A (ja) * 2005-08-31 2007-03-15 Mitsubishi Electric Corp 道路形状認識装置
JP2008114777A (ja) * 2006-11-07 2008-05-22 Xanavi Informatics Corp 自動制動制御装置
JP2008120305A (ja) * 2006-11-14 2008-05-29 Toyota Motor Corp クルーズコントロール制御の設定車速変更装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08326573A (ja) * 1995-06-02 1996-12-10 Aqueous Res:Kk 車両用安全運転支援装置
JP4624594B2 (ja) * 2000-06-28 2011-02-02 パナソニック株式会社 物体認識方法および物体認識装置
KR20030050150A (ko) * 2001-12-18 2003-06-25 현대자동차주식회사 도로 상황 판정 시스템 및 그 방법
EP1748654A4 (en) * 2004-04-27 2013-01-02 Panasonic Corp VISUALIZATION OF CIRCUMFERENCE OF A VEHICLE
DE102006011481A1 (de) * 2006-03-13 2007-09-20 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Unterstützen eines Führens eines Fahrzeugs
KR101075615B1 (ko) * 2006-07-06 2011-10-21 포항공과대학교 산학협력단 주행 차량의 운전자 보조 정보 생성 장치 및 방법
JP4062353B1 (ja) * 2006-11-10 2008-03-19 トヨタ自動車株式会社 障害物進路予測方法、装置、およびプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10120305A (ja) * 1996-10-17 1998-05-12 Sony Corp ワーク設定装置
JP2007066047A (ja) * 2005-08-31 2007-03-15 Mitsubishi Electric Corp 道路形状認識装置
JP2008114777A (ja) * 2006-11-07 2008-05-22 Xanavi Informatics Corp 自動制動制御装置
JP2008120305A (ja) * 2006-11-14 2008-05-29 Toyota Motor Corp クルーズコントロール制御の設定車速変更装置

Cited By (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8749401B2 (en) 2009-12-10 2014-06-10 Hitcha, Ltd. Vehicle support systems for pedestrians to cross roads and support methods for pedestrians to cross roads
US8957789B2 (en) 2009-12-10 2015-02-17 Hitachi, Ltd. Vehicle support systems for pedestrians to cross roads and support methods for pedestrians to cross roads
US8941479B2 (en) 2010-10-01 2015-01-27 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Obstacle recognition system and method for a vehicle
US9208128B2 (en) 2010-10-05 2015-12-08 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Course determination system and driving assist system of vehicle
JP2012198774A (ja) * 2011-03-22 2012-10-18 Toyota Central R&D Labs Inc 規範車速算出装置及びプログラム
KR20140051915A (ko) * 2011-07-27 2014-05-02 로베르트 보쉬 게엠베하 차량을 위해 차량별 특유의 설정 방향 데이터를 측정하기 위한 방법 및 장치
KR102003574B1 (ko) 2011-07-27 2019-07-24 로베르트 보쉬 게엠베하 차량을 위해 차량별 특유의 설정 방향 데이터를 측정하기 위한 방법 및 장치
KR101348941B1 (ko) * 2011-12-30 2014-01-16 한국과학기술연구원 무인주행차량을 위한 도로정보 검출 방법 및 이를 이용한 무인주행차량
KR101316353B1 (ko) * 2012-05-31 2013-10-08 현대자동차주식회사 차량 주변의 차선 생성 장치 및 방법
JP2014093018A (ja) * 2012-11-06 2014-05-19 Honda Elesys Co Ltd 車線認識装置、運転支援装置、車線認識方法、および、車線認識プログラム
US9489583B2 (en) 2012-12-20 2016-11-08 Denso Corporation Road surface shape estimating device
JP2014139766A (ja) * 2012-12-20 2014-07-31 Denso Corp 路面形状推定装置
US9487217B2 (en) 2013-05-22 2016-11-08 Denso Corporation Collision mitigation apparatus
KR20160035099A (ko) * 2013-06-24 2016-03-30 구글 인코포레이티드 자율 차량을 위한 이미지 처리를 보조하기 위한 환경 정보의 사용
KR101727439B1 (ko) 2013-06-24 2017-04-14 구글 인코포레이티드 자율 차량을 위한 이미지 처리를 보조하기 위한 환경 정보의 사용
CN103809186A (zh) * 2013-12-20 2014-05-21 长沙中联重科环卫机械有限公司 路缘检测系统、方法、装置及工程机械
JP2015228132A (ja) * 2014-05-30 2015-12-17 株式会社Jvcケンウッド 車線認識装置、車線認識方法、及び、プログラム
JP2016029557A (ja) * 2014-07-14 2016-03-03 株式会社リコー 立体物検出装置、立体物検出方法、立体物検出プログラム、及び移動体機器制御システム
KR20160071168A (ko) * 2014-12-11 2016-06-21 현대자동차주식회사 도로 곡률 안내 장치 및 방법
KR101664620B1 (ko) 2014-12-11 2016-10-10 현대자동차주식회사 도로 곡률 안내 장치 및 방법
KR101837393B1 (ko) * 2015-12-07 2018-04-19 현대자동차주식회사 차량, 및 그 제어방법
JP2018055414A (ja) * 2016-09-29 2018-04-05 トヨタ自動車株式会社 物標レーン関係認識装置
US10493987B2 (en) 2016-09-29 2019-12-03 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Target-lane relationship recognition apparatus
WO2018101603A1 (ko) * 2016-12-02 2018-06-07 (주)비전에스티 스테레오 카메라를 이용한 도로객체 인식방법 및 장치
US10324472B2 (en) 2017-03-31 2019-06-18 Honda Motor Co., Ltd. Vehicle control device
JP2018172052A (ja) * 2017-03-31 2018-11-08 本田技研工業株式会社 車両制御装置
CN110435651A (zh) * 2017-03-31 2019-11-12 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
CN108688661A (zh) * 2017-03-31 2018-10-23 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
CN110435651B (zh) * 2017-03-31 2022-04-08 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
US10953876B2 (en) 2017-07-03 2021-03-23 Nissan Motor Co., Ltd. Target vehicle speed generation method and target vehicle speed generation device for driving-assisted vehicle
US11169244B2 (en) 2018-09-07 2021-11-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of calibrating alignment model for sensors and electronic device performing the method
WO2022107588A1 (ja) * 2020-11-18 2022-05-27 株式会社クボタ 移動体、制御ユニット、データ生成ユニット、移動体の動作を制御する方法、およびデータを生成する方法
WO2022107587A1 (ja) * 2020-11-18 2022-05-27 株式会社クボタ 移動体、データ生成ユニット、およびデータを生成する方法
WO2022107586A1 (ja) * 2020-11-18 2022-05-27 株式会社クボタ 移動体、制御ユニット、および移動体の動作を制御する方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN102132335A (zh) 2011-07-20
JP5094658B2 (ja) 2012-12-12
EP2325824A1 (en) 2011-05-25
CN102132335B (zh) 2013-10-23
WO2010032532A1 (ja) 2010-03-25
US20110222732A1 (en) 2011-09-15
US8620025B2 (en) 2013-12-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5094658B2 (ja) 走行環境認識装置
US9074906B2 (en) Road shape recognition device
JP4615038B2 (ja) 画像処理装置
US9963149B2 (en) Vehicle control device
US10437257B2 (en) Autonomous driving system
JP6523361B2 (ja) 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
US10643474B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and recording medium
JP6189815B2 (ja) 走行区画線認識システム
JP5410730B2 (ja) 自動車の外界認識装置
US20190071071A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US20190073540A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
WO2020145053A1 (ja) 走行車線推定装置、走行車線推定方法、制御プログラム、およびコンピュータ読み出し可能持続的記録媒体
EP3835159B1 (en) Vehicle control method and vehicle control device
JP2020134981A (ja) 運転支援装置
JP7416114B2 (ja) 表示制御装置および表示制御プログラム
US20220266830A1 (en) Driving assist method and driving assist device
JP7152848B2 (ja) 車外環境認識装置
JP2022060075A (ja) 運転支援装置
JP7304334B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP7151653B2 (ja) 車載表示制御装置
US20240042999A1 (en) Travel control apparatus for vehicle
JP2023107027A (ja) 車両の運転支援装置
JP2023026928A (ja) 車両用表示制御装置、車両用表示装置、車両用表示制御方法およびプログラム
JP2023105691A (ja) 車両の運転支援装置

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20100106

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100326

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100326

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120124

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120326

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: 20120821

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120918

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5094658

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150928

Year of fee payment: 3

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350