JP2011227582A - 車両用衝突予測装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】詳細な衝突予測計算の前に現在の物体の運動状態から簡易的な衝突判定を行った後、衝突する可能性の低い障害物を特定し、当該障害物に対して衝突予測を実施しないことで計算量の低減を行うことができ、当該簡易的な衝突判定により算出した衝突タイミングを利用して予測時間と予測間隔を決定することができる車両用衝突予測装置を提供することを課題とする。
【解決手段】ECUは、自車両および他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡を検出し、検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定し、交差する領域があると判定された場合、第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、自車両および他物体の運動を再予測する。
【選択図】図4
【解決手段】ECUは、自車両および他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡を検出し、検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定し、交差する領域があると判定された場合、第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、自車両および他物体の運動を再予測する。
【選択図】図4
Description
本発明は、車両用衝突予測装置に関する。
従来、車両と他物体との衝突可能性を予測する技術が開発されている。
例えば、非特許文献1には、モンテカルロ法を用いて、所定の単位時間ごとに自車両と他物体との将来位置予測を行い、当該予測確率から各時間における自車両と他物体との衝突可能性予測を行う技術が開示されている。具体的には、非特許文献1には、他車両や歩行者など自車両周辺に存在する全ての障害物の将来位置を予測し、確率分布を用いて将来の衝突可能性を予測する技術が開示されている。更に、非特許文献1には、衝突を判定するための自車両周辺マップを用意して所定の予測時間の間、一定時間おきに自車両と障害物とをマップ上で動かし、各時間の衝突判定を行う技術が開示されている。
ここで、図1を参照して、従来技術(非特許文献1)における自車両と他物体との衝突可能性予測の一例について説明する。図1は、従来技術における自車両と他物体との衝突可能性予測の一例を示す図である。
図1に示すように、従来技術においては、自車両周辺マップを用意し、予測に費やす時間である予測時間をT=3[s]、サンプリングの間隔をΔT=1[s]として、当該サンプリング時間t毎に物体(自車両および障害物)の位置を確率分布を用いて計算している。これにより、従来技術においては、自車両と障害物とを移動させて予測位置を1秒おき(t=0〜3[s])に予測し、マップ上で全ての移動体を動かし重なる部分を検出することで、自車両がどの障害物と衝突するのかを予測している。
また、特許文献1には、車両が関係する衝突についての種々の要因および衝突が起こる可能性を示唆する要因を監視することで、交通環境を総合的に監視し、衝突可能性を予測する技術が開示されている。すなわち、当該特許文献1には、車両等の物体の位置および動きに基づき当該物体同士の経路が交差する可能性があるかどうかを判断して潜在的衝突を評価する技術が開示されている。
また、特許文献2には、停止物または低速で移動する物体のみに対して、自車両に対する位置および相対速度を求め、物体の移動経路を予測すると共に、自車両に対する物体の相対速度に基づき自車両と物体とが衝突する可能性を判定し、衝突判定された物体に対して自車両の車速制御あるいは当該物体が危険である旨を知らせる技術が開示されている。
Lambert A., Saint Pierre G., Gruyer D., A Monte Carlo Approach for Collision Probability Computation", "IEEE IROS08 2nd Workshop on Planning, Perception and Navigation for Intelligent Vehicles" , 26 Sept.,2008 , NICE, France.(http://perso.lcpc.fr/guillaume.saint−pierre/Publis/lambert.pdf)
しかしながら、非特許文献1、特許文献1および特許文献2に記載の従来の車両衝突予測方法においては、衝突可能性の低い物体に対しても経路予測と衝突評価を行うため、計算量が多くなり演算負荷が大きくなるという問題点を有していた。
また、非特許文献1記載の従来の車両衝突予測方法においては、車両と周辺環境の全ての障害物との衝突判定を確率分布を用いた計算に基づき行うため、衝突する可能性の低い障害物との衝突判定も計算に含まれることになり計算量の増加をまねくという問題点も有していた。具体的には、図1に示すように、自車両周辺に存在する全ての障害物を考慮してマップ上で衝突判定を行っている。したがって、従来の車両衝突予測方法においては、各時間t(=1〜3[s])に対応する図1の図中右下において真横に移動している障害物Aのように、自車両と衝突することは無いと思われる障害物に対しても衝突判定を行うことで計算量の増加をまねいていた。
また、非特許文献1記載の従来の車両衝突予測方法においては、予測時間が一定であるため、衝突予測後等の計算不要な状況においても機械的に計算が続行されることで必要以上に予測が行われて計算量が増加するという問題点を有していた。具体的には、図1に示すように、予測時間Tが一定であるため、途中の予測ステップ(t=2[s])で衝突が発生しても、それ以降(t=3[s])の時間で予測が実行されることになる。すなわち、衝突回避を支援するシステムにおいて重要な事項である、未来の衝突がいつどこでで発生するのかという情報以外の情報に計算が費やされてしまっていた。
また、非特許文献1記載の従来の車両衝突予測方法においては、サンプリングの間隔が一定であるため、衝突時間付近を詳細に予測できないため、正確な衝突タイミングがわからないだけでなく、衝突前から衝突までの詳細な動きも知ることができないという問題点を有していた。具体的には、図1に示すように、予測時間T[s]後まで一定の間隔ΔTで衝突予測が行われるため、時間t=2[s]で障害物と衝突すると判定されているが、実際は時間t=1.5[s]の時点で衝突している可能性があっても判定できなかった。
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、詳細な衝突予測計算の前に現在の物体の運動状態から簡易的な衝突判定を行った後、衝突する可能性の低い障害物を特定し、当該障害物に対して衝突予測を実施しないことで計算量の低減を行うことができ、当該簡易的な衝突判定により算出した衝突タイミングを利用して予測時間と予測間隔を決定することができる車両用衝突予測装置を提供することを目的とする。
本発明は、車両用衝突予測装置であって、自車両と他物体との衝突可能性を判定する車両用衝突予測装置であって、上記自車両および上記他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、上記自車両および上記他物体の予測軌跡を検出する予測軌跡検出手段と、上記予測軌跡検出手段により検出された上記自車両および上記他物体の上記予測軌跡が交差する領域があるか否か判定する交差領域判定手段と、上記交差領域判定手段により上記交差する領域があると判定された場合、上記第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、上記自車両および上記他物体の運動を再予測する再予測手段と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、簡易な衝突予測に基づき詳細な衝突予測を行う計算時間を決定することで、予測される衝突後の時間に対する無駄な演算を最小限に抑えて必要な計算のみ行うことができ、計算量を減すことができるという効果を奏する。また、本発明によれば、周辺の障害物との衝突予測を行う際に複雑な演算を減らすことができるため、高速で演算を終了させて素早く衝突に備えることができるという効果を奏する。また、本発明によれば、詳細な衝突予測の前に簡易な衝突予測を行うことで演算事項の種類は増加するが、将来障害物と衝突する可能性が無いもしくは低い場合に、詳細な衝突予測をせずに簡易的な衝突判定のみで予測を終了することが可能であるため、最終的には計算量を抑制することができるという効果を奏する。
以下に、本発明にかかる車両用衝突予測装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
[1.概要]
以下、本発明の実施の形態の概要について図2を参照して説明し、その後、本実施の形態の構成および動作等について詳細に説明する。図2は、本実施の形態の基本原理を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態の概要について図2を参照して説明し、その後、本実施の形態の構成および動作等について詳細に説明する。図2は、本実施の形態の基本原理を示すフローチャートである。
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明のECU(本発明にかかる車両用衝突予測装置を含む電子制御ユニット)は、レーダシステム、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、および、ステアリングセンサ、に少なくとも接続されて構成される。
まず、図2に示すように、ECUは、各センサにより検出されたデータに基づき、自車両および他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡を検出する(ステップSA−1)。
そして、ECUは、ステップSA−1にて検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定する(ステップSA−2)。
そして、ECUは、ステップSA−2にて自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域が無いと判定した場合(ステップSA−2:No)、処理をステップSA−1に移行させる。
一方、ECUは、ステップSA−2にて自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があると判定した場合(ステップSA−2:Yes)、自車両が交差する領域に到達する時間を衝突時間(領域到達時間)として算出する(ステップSA−3)。
そして、ECUは、第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、ステップSA−3にて算出された領域到達時間に基づく衝突予測を行う時間である予測時間における自車両および他物体の運動を再予測する(ステップSA−4)。
以上で本発明の概要の説明を終える。
[2.構成]
本実施形態のECU(電子制御ユニット)の構成について図3を参照しながら説明する。図3は、本実施形態のECUの構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態のECU(電子制御ユニット)の構成について図3を参照しながら説明する。図3は、本実施形態のECUの構成の一例を示すブロック図である。
図3において、符号1は車両に搭載されたECU(本発明にかかる車両用衝突予測装置を含む)であり、符号2はレーダ前方の物体までの距離を測定する距離測定機能および当該物体に対する速度を測定する速度測定機能等を有するレーダシステム(例えば、ミリ波レーダ、レーザレーダ等)であり、符号3は車速センサであり、符号4は加速度センサであり、符号5は旋回方向への回転角の変化する速度(ヨーレート)を検出するヨーレートセンサ、符号6は舵角等のハンドルの挙動を検出するステアリングセンサであり、符号7はアクチュエータ等の車両の駆動力、制動力、および、操舵力等を制御する機構(例えば、駆動系制御機構など)を含む運転を支援する支援装置であり、符号8は液晶モニタ等の表示装置およびスピーカ等の音声出力装置等を含む出力装置である。図3において、符号1aは検知データ取得部であり、符号1bは予測軌跡検出部であり、符号1cは交差領域判定部であり、符号1dは算出部であり、符号1eは除外部であり、符号1fは時間決定部であり、符号1gは間隔決定部であり、符号1hは再予測部であり、符号1iは危険度推定部であり、符号1jは支援判定部であり、符号1kは支援部である。
検知データ取得部1aは、自車両と自車両周辺の他物体の動きに関するデータを取得する。ここで、検知データ取得部1aは、レーダシステム2にて探知された自車両周辺の他物体の挙動データ、車速センサ3にて検知された自車両の速度、加速度センサ4にて検知された自車両の加速度、ヨーレートセンサ5にて検知された自車両のヨーレート、および、ステアリングセンサ6にて検知されたハンドルの舵角等の運動状況を取得してもよい。また、検知データ取得部1aは、初速ベクトルを取得してもよい。ここで、レーダシステム2にて探知される他物体の挙動データは、他物体の数、他物体の位置、自車両と他物体との距離、他物体の速度(自車両に対する相対速度など)等であってもよい。
予測軌跡検出部1bは、自車両および他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡を検出する。ここで、予測軌跡検出部1bは、検知データ取得部1aにより取得された自車両の速度、自車両の加速度、自車両のヨーレート、および、ハンドルの舵角等に基づく自車両の運動、および、検知データ取得部1aにより取得された自車両周辺の他物体(障害物)の挙動データに基づく他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡(例えば、簡易的な将来位置等)を検出してもよい。
交差領域判定部1cは、予測軌跡検出部1bにより検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定する。ここで、交差領域判定部1cは、予測軌跡検出部1bにより自車両および障害物の運動状況を用いて検出された自車両および他物体の予測軌跡に基づき、将来自車両が移動する可能性のある領域を特定し、当該領域の重なる部分である交差する領域があるか否か判定してもよい。また、交差領域判定部1cは、更に、予測軌跡検出部1bにより検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域がある場合、自車両および他物体の衝突が起こりうる場所(衝突可能領域)を予測してもよい。
算出部1dは、自車両が交差する領域に到達する時間を領域到達時間として算出する。
除外部1eは、衝突可能性の無い他物体を特定し計算対象から除外する。ここで、除外部1eは、交差領域判定部1cにより自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があると判定された場合、当該交差する領域以外に存在する他物体を特定し計算対象から除外してもよい。また、除外部1eは、衝突可能性の無い障害物を特定し確率分布を用いた衝突予測演算から除外してもよい。また、除外部1eは、衝突予測から将来衝突することが考えられない障害物を特定してもよい。
時間決定部1fは、自車両および他物体の運動を再予測する時間である予測時間を決定する。ここで、時間決定部1fは、算出部1dにより算出された領域到達時間に基づき、予測時間(衝突予測を行う時間等)を決定してもよい。
間隔決定部1gは、予測間隔を決定する。ここで、間隔決定部1gは、時間決定部1fにより決定された予測時間に対して、自車両および他物体の運動の再予測を実行する予測間隔を決定してもよい。また、間隔決定部1gは、時間決定部1fにより決定された予測時間に対して、自車両および他物体の運動の再予測を実行するサンプリング時間を決定してもよい。すなわち、間隔決定部1gは、予測時間をどの様な時間幅で演算するのかを決定してもよい。
再予測部1hは、交差領域判定部1cにより交差する領域があると判定された場合、第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、自車両および他物体の運動を再予測する。
危険度推定部1iは、再予測部1hにより再予測された自車両および他物体の運動に基づいて、自車両および他物体の衝突予測を行い、将来の衝突危険性を推定する。
支援判定部1jは、危険度推定部1iにより推定された衝突危険性に基づき自車両のドライバに対する運転支援が必要であるか否か判定する。
支援部1kは、支援判定部1jにより自車両のドライバに対する運転支援が必要であると判定された場合、ドライバに対する運転支援を行う。ここで、支援部1kは、支援判定部1jにより自車両のドライバに対する運転支援が必要であると判定された場合、支援装置7を制御することにより、車速および進行方向等を制御させることでドライバに対する運転支援を行ってもよい。また、支援部1kは、支援判定部1jにより自車両のドライバに対する運転支援が必要であると判定された場合、出力装置8を介してドライバへの警告データ等を出力させることにより、ドライバに対する運転支援を行ってもよい。ここで、支援部1kは、警告音声データを出力装置8(例えば、スピーカ等)を介して出力させてもよい。また、支援部1kは、警告表示データを出力装置8(例えば、モニタ等)を介して出力させてもよい。
[3.動作]
つぎに、上述した構成のECU1で行われる、車両用衝突予測装置の処理の一例について、図4から図11を参照して説明する。
つぎに、上述した構成のECU1で行われる、車両用衝突予測装置の処理の一例について、図4から図11を参照して説明する。
[動作(その1)]
まず、図4および図5を参照して、本実施形態における衝突予測処理の一例について説明する。図4は、本実施形態における衝突予測処理の一例を示すフローチャートである。
まず、図4および図5を参照して、本実施形態における衝突予測処理の一例について説明する。図4は、本実施形態における衝突予測処理の一例を示すフローチャートである。
図4に示すように、予測軌跡検出部1bは、検知データ取得部1aにより取得された自車両の速度、自車両の加速度、自車両のヨーレート、および、ハンドルの舵角等に基づく自車両の運動(例えば、運動ベクトル)を第1の所定単位時間毎に予測する(ステップSB−1)。
そして、予測軌跡検出部1bは、検知データ取得部1aにより取得された自車両周辺の他物体の挙動データに基づく他車両および歩行者の運動(例えば、運動ベクトル)を第1の所定単位時間毎に予測する(ステップSB−2)。なお、ステップSB−1およびステップSB−2の処理は順番が入れ替わってもよく、並行して行われてもよい。
そして、ECU1は、検知データ取得部1aにより取得された運動ベクトルから将来発生する衝突を簡易的に予測する(ステップSB−3)。
つまり、予測軌跡検出部1bは、ステップSB−1にて予測した運動ベクトルに基づいて自車両の予測軌跡を検出し、ステップSB−2にて予測した運動ベクトルに基づいて他車両および歩行者の予測軌跡を検出する。そして、交差領域判定部1cは、予測軌跡検出部1bにより検出された自車両、他車両および歩行者の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定し、当該予測軌跡が交差する領域がある場合、自車両と、他車両または歩行者と、の衝突が起こりうる場所を予測して将来発生する衝突を簡易的に予測する。
そして、除外部1eは、自車両と、他車両または歩行者と、の予測軌跡が交差する領域以外に存在する衝突可能性の無い障害物(他車両または歩行者)を特定し、以降の計算対象から除く(ステップSB−4)。なお、ステップSB−4の処理は、ステップSB−5またはステップSB−6の処理と順番が入れ替わってもよく、並行して行われてもよい。
そして、算出部1dは、自車両が交差する領域に到達する時間を領域到達時間として算出する。そして、時間決定部1fは、算出部1dにより算出された領域到達時間に基づき、衝突予測を行う時間である予測時間を決定する(ステップSB−5)。
そして、間隔決定部1gは、ステップSB−5にて時間決定部1fにより決定された予測時間に対して、自車両および他物体の運動の再予測を実行するサンプリング時間を決定する(ステップSB−6)。
ここで、図5を参照して、従来技術および本実施形態における予測時間およびサンプリング時間の一例について説明する。図5は、従来技術および本実施形態における予測時間およびサンプリング時間の一例を示す概念図である。
図5の上図に示すように、従来技術においては、予測時間Tが一定値であるため現実世界で衝突が発生した後の予測まで行うことになり、衝突後に3回の衝突予測計算を行っている。また、従来技術においては、サンプリング時間が簡易的な衝突予測から求められた一定間隔ΔTであるため、実際に衝突を確認するタイミング(T−2ΔT)が実際の衝突が発生するタイミング(tc)よりも遅れる可能性がある。このように、従来技術においては、衝突を回避する点に関して、衝突後の予測よりもドライバへの支援を早急に行うことが求められる。
一方、図5の下図に示すように、本実施形態においては、領域到達時間に基づき、予測時間Tを実際の衝突が発生する時刻の少し後までになるように決定(T=t7)しているため、衝突後においては短い期間に2回の衝突予測計算だけを行うようにしている。そして、本実施形態においては、サンプリング時間tk(k=1〜7)を可変とし、衝突近辺での予測計算頻度を上げることで、衝突発生のタイミングをより正確に求めている。これにより、本実施形態においては、衝突を確認するタイミングがサンプリング時間t6となり、従来技術を用いる場合よりも実際の衝突が発生するタイミング(tc)に近づけている。この際、予測ステップであるサンプリング時間tkの数を増やしてしまうと計算抑制効果が得られなくなるため、ステップ数を増加させずにサンプリング時間tkのタイミングを変更することが望ましい。
図4に戻り、再予測部1hは、ステップSB−5にて時間決定部1fにより決定される予測時間と、ステップSB−6にて間隔決定部1gにより決定されるサンプリング時間と、を用いて対象時間を限定し、当該予測時間に対して当該サンプリング時間毎に、ステップSB−4にて除外部1eにより特定された障害物を計算対象から除外して対象物を限定し、自車両、他車両および歩行者の運動(例えば、将来発生する衝突等)を予測する(ステップSB−7)。
[動作(その2)]
次に、図6から図11を参照して、本実施形態における衝突予測処理および運転支援処理の一例について説明する。図6は、本実施形態における衝突予測処理および運転支援処理の一例を示すフローチャートである。
次に、図6から図11を参照して、本実施形態における衝突予測処理および運転支援処理の一例について説明する。図6は、本実施形態における衝突予測処理および運転支援処理の一例を示すフローチャートである。
図6に示すように、検知データ取得部1aは、レーダシステム2にて探知された自車両周辺に存在する総数i=Nの他車両、歩行者、および、静止物等の障害物の位置、速度および加速度等の挙動データ、車速センサ3にて検知された自車両の速度、加速度センサ4にて検知された自車両の加速度、ヨーレートセンサ5にて検知された自車両のヨーレート、および、ステアリングセンサ6にて検知されたハンドルの舵角等の運動状況を取得する(ステップSC−1)。
ここで、図7を参照して、本実施形態における運動状況取得の一例について説明する。図7は、本実施形態における運動状況取得の一例を示した図である。
図7に示すように、検知データ取得部1aは、車速センサ3にて検知された自車両の速度、加速度センサ4にて検知された自車両の加速度、ヨーレートセンサ5にて検知された自車両のヨーレート、および、ステアリングセンサ6にて検知されたハンドルの舵角等の運動状況を取得し、当該運動状況に基づく自車両の初速ベクトルを把握している。また、検知データ取得部1aは、レーダシステム2にて探知された自車両周辺の障害物(障害物pおよび障害物q)の挙動データ等の運動状況を取得し、当該運動状況に基づく障害物pおよび障害物qの初速ベクトルを把握している。
図6に戻り、ECU1は、ステップSC−1にて検知データ取得部1aにより取得されたデータを基に簡易的な衝突予測を開始する(ステップSC−2)。
そして、ECU1は、自車両と障害物iとが衝突する可能性が高いか否か判定する(ステップSC−3)。
すなわち、予測軌跡検出部1bは、ステップSC−1にて検知データ取得部1aにより取得された自車両の速度、自車両の加速度、自車両のヨーレート、および、ハンドルの舵角等に基づく自車両の運動、および、検知データ取得部1aにより取得された自車両周辺の障害物iの挙動データに基づく他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および障害物の予測軌跡を検出する。そして、交差領域判定部1cは、予測軌跡検出部1bにより検出された自車両および障害物iの予測軌跡が交差する領域があるか否か判定する。
ここで、図8を参照して、本実施形態における交差領域判定処理の一例について説明する。図8は、本実施形態における交差領域判定処理の一例を示す図である。
図8に示すように、予測軌跡検出部1bは、検知データ取得部1aにより取得された自車両の速度、自車両の加速度、自車両のヨーレート、および、ハンドルの舵角等に基づく自車両の運動、および、検知データ取得部1aにより取得された自車両周辺の障害物pおよび障害物qの挙動データに基づく他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両、障害物pおよび障害物qの予測軌跡を検出している。そして、交差領域判定部1cは、予測軌跡検出部1bにより検出された自車両、障害物pおよび障害物qの予測軌跡が交差する領域(2つの三角形が重なる領域)があるか否か判定している。
再び図6に戻り、算出部1dは、ステップSC−3にてECU1により自車両と障害物iとが衝突する可能性が高いと判定された場合(ステップSC−3:Yes)、自車両が自車両および障害物iの予測軌跡が交差する領域に到達する領域到達時間、すなわち、障害物との衝突までの時間τiを計算する(ステップSC−4)。
一方、除外部1eは、ステップSC−3にてECU1により自車両と障害物iとが衝突する可能性が高くないと判定された場合(ステップSC−3:No)、障害物iを衝突予測の計算対象から除く(ステップSC−5)。なお、ステップSC−3からステップSC−5の処理は、障害物iがi=1から開始してi=Nになるまでiを1ずつ増加させて繰り返し実行される。
ここで、図9を参照して、本実施形態における計算対象除外処理の一例について説明する。図9は、本実施形態における計算対象除外処理の一例を示す図である。
図9に示すように、除外部1eは、衝突可能性の無い障害物qを特定し衝突予測の計算対象から除外している。
再び図6に戻り、ECU1は、ステップSC−3にて自車両周辺に存在する障害物の一つでも自車両と衝突する可能性が高いと判断した障害物が存在するか否か判定する(ステップSC−6)。
そして、ECU1は、ステップSC−6にて自車両周辺に存在する障害物の一つでも自車両と衝突する可能性が高いと判断した障害物が存在しないと判定した場合(ステップSC−6:No)、処理を終了する。
一方、ECU1は、ステップSC−6にて自車両周辺に存在する障害物の一つでも自車両と衝突する可能性が高いと判断した障害物が存在すると判定した場合(ステップSC−6:Yes)、ステップSC−4にて算出部1dにより計算された最小なτiに基づき、予測時間Tとサンプリング時間とを決定する(ステップSC−7)。
すなわち、時間決定部1fは、ステップSC−4にて算出部1dにより計算された最小なτiに基づき、衝突予測を行う時間である予測時間Tを決定する。そして、間隔決定部1gは、時間決定部1fにより決定された予測時間Tに対して、自車両および障害物iの運動の再予測を実行するサンプリング時間を決定する。
ここで、図10およぶ図11を参照して、従来技術および本実施形態における予測時間およびサンプリング時間の一例について説明する。図10は、従来技術および本実施形態における予測時間およびサンプリング時間の一例を示す概念図である。図11は、従来技術および本実施形態における予測時間およびサンプリング時間の一例を示す概念図である。
図10の上図に示すように、従来技術においては、予測時間Tが固定されており、当該予測時間Tを7回のステップに均等に分割した間隔(ΔT=T/7)において衝突予測計算を行っている。
一方、図10の下図に示すように、本実施形態においては、従来技術と予測回数7回は同じであるが、簡易的に予測された自車両と障害物との衝突までの時間である衝突予測時間τiまでを不均等に7回のサンプリング時間tk(k=1〜7)に分けて計算している。すなわち、本実施形態においては、簡易的に求めた衝突予測時間τiを用い、最後の4回の計算はそれ以前のΔTを三等分する時間を設定し、詳細に予測することを可能にしている。これにより、本実施形態においては、ステップ数は変わらないため計算量を減らすことはできないが予測精度は高めることを可能としている。
次に、図11の上図は、図10の上図と同一であるため説明を省略する。
そして、図11の下図に示すように、本実施形態においては、予測時間Tを従来技術よりも短い簡易的に予測された衝突予測時間τiに設定し、従来技術よりも少ない5回のサンプリング時間tk(k=1〜5)を設定している。そして、本実施形態においては、サンプリング時間tkを衝突予測時間τi(=t5)に近づくにつれて狭めるように設定して衝突予測計算を行うことで、衝突予測時間τiに近づくほどより詳細な予測が可能となる。これにより、本実施形態においては、予測ステップを少なくすることで従来技術に比べて計算量を減らし、且つ、予測精度も高めることを可能としている。
再び図6に戻り、再予測部1hは、現時点から予測時間T後までサンプリング時間毎に、自車両および障害物iの運動を再予測する。そして、危険度推定部1iは、再予測部1hにより再予測された自車両および障害物iの運動に基づいて、自車両および障害物iの衝突予測を行い(ステップSC−8)、将来の衝突危険性(危険度)を推定する(ステップSC−9)。
そして、支援判定部1jは、危険度推定部1iにより推定された衝突危険性に基づき自車両のドライバに対する運転支援が必要であるか否か判定する(ステップSC−10)。
そして、支援判定部1jは、ステップSC−10にて自車両のドライバに対する運転支援が必要では無いと判定した場合(ステップSC−10:No)、処理を終了する。
一方、支援部1kは、ステップSC−10にて支援判定部1jにより自車両のドライバに対する運転支援が必要であると判定された場合(ステップSC−10:Yes)、支援装置7を制御することにより、車速および進行方向等を制御させることでドライバに対する運転支援を行い、ならびに、出力装置8を介してドライバへの警告データ等を出力させることにより、ドライバに対する運転支援を行う(ステップSC−11)。
[4.本実施形態のまとめ]
以上説明したように、本実施形態では、自車両および他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡を検出し、検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定し、交差する領域があると判定された場合、第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、自車両および他物体の運動を再予測する。換言すると、本実施形態では、簡易な衝突予測を行い、絞込みをかけた対象に対して詳細な衝突予測の演算を行う。これにより、簡易な衝突予測に基づく衝突予測時間周辺において短いインターバルで詳細な衝突予測をすることができ、より正確な衝突予測時間の特定が可能となる。
以上説明したように、本実施形態では、自車両および他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、自車両および他物体の予測軌跡を検出し、検出された自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域があるか否か判定し、交差する領域があると判定された場合、第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、自車両および他物体の運動を再予測する。換言すると、本実施形態では、簡易な衝突予測を行い、絞込みをかけた対象に対して詳細な衝突予測の演算を行う。これにより、簡易な衝突予測に基づく衝突予測時間周辺において短いインターバルで詳細な衝突予測をすることができ、より正確な衝突予測時間の特定が可能となる。
また、本実施形態では、自車両が自車両および他物体の予測軌跡が交差する領域に到達する時間を領域到達時間として算出する。これにより、詳細な衝突予測を行う場合に、簡易な衝突予測に基づく衝突予測時間周辺までに予測時間を変更することで、ほとんどの場合で計算量を抑制することができる。
そして、本実施形態では、衝突可能性の無い他物体を特定し計算対象から除外する。これにより、簡易な衝突予測の後の詳細な衝突予測において、除外された障害物以外に対して確率分布による予測計算を行うことができるため計算量を抑制できる。
そして、本実施形態では、自車両および他物体の詳細な衝突予測を行い、将来の衝突危険性を推定し、推定された衝突危険性に基づき自車両のドライバに対する運転支援が必要であるか否か判定し、自車両のドライバに対する運転支援が必要であると判定された場合、ドライバに対する運転支援を行う。これにより、従来よりも正確な車両制御や的確な警告等の運転支援を行うことができる。
以上のように、本発明にかかる車両用衝突予測装置は、自動車製造産業に有用であり、特に、車両の衝突予測技術等に基づく車両の危険回避制御を実行するのに適している。
1 ECU
1a 検知データ取得部
1b 予測軌跡検出部
1c 交差領域判定部
1d 算出部
1e 除外部
1f 時間決定部
1g 間隔決定部
1h 再予測部
1i 危険度推定部
1j 支援判定部
1k 支援部
2 レーダシステム
3 車速センサ
4 加速度センサ
5 ヨーレートセンサ
6 ステアリングセンサ
7 支援装置
8 出力装置
1a 検知データ取得部
1b 予測軌跡検出部
1c 交差領域判定部
1d 算出部
1e 除外部
1f 時間決定部
1g 間隔決定部
1h 再予測部
1i 危険度推定部
1j 支援判定部
1k 支援部
2 レーダシステム
3 車速センサ
4 加速度センサ
5 ヨーレートセンサ
6 ステアリングセンサ
7 支援装置
8 出力装置
Claims (1)
- 自車両と他物体との衝突可能性を判定する車両用衝突予測装置であって、
上記自車両および上記他物体の運動を第1の所定単位時間毎に予測し、上記自車両および上記他物体の予測軌跡を検出する予測軌跡検出手段と、
上記予測軌跡検出手段により検出された上記自車両および上記他物体の上記予測軌跡が交差する領域があるか否か判定する交差領域判定手段と、
上記交差領域判定手段により上記交差する領域があると判定された場合、上記第1の所定単位時間よりも短い第2の所定単位時間毎に、上記自車両および上記他物体の運動を再予測する再予測手段と、
を備えたことを特徴とする、車両用衝突予測装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010094411A JP2011227582A (ja) | 2010-04-15 | 2010-04-15 | 車両用衝突予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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ID=45042875
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JP2010094411A Withdrawn JP2011227582A (ja) | 2010-04-15 | 2010-04-15 | 車両用衝突予測装置 |
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Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013105419A (ja) * | 2011-11-16 | 2013-05-30 | Honda Motor Co Ltd | 車両周辺監視装置 |
WO2013111310A1 (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-01 | トヨタ自動車株式会社 | 物体認識装置および車両制御装置 |
WO2015098510A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両制御装置、車両制御装置を搭載した車両、及び、移動体検出方法 |
JP2015140181A (ja) * | 2014-01-29 | 2015-08-03 | コンチネンタル オートモーティブ システムズ インコーポレイテッドContinental Automotive Systems, Inc. | 衝突確信度に基づいてブレーキ介入を最小限にするための方法 |
JP2015197785A (ja) * | 2014-04-01 | 2015-11-09 | 独立行政法人交通安全環境研究所 | 歩行者支援システム及び歩行者支援プログラム |
JPWO2017022475A1 (ja) * | 2015-07-31 | 2018-02-08 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自車周辺情報管理装置 |
KR20200096115A (ko) * | 2019-01-31 | 2020-08-11 | 주식회사 스트라드비젼 | V2x 통신 및 이미지 처리를 이용한 정보 융합을 통해 자율 주행의 단기 경로를 플래닝하기 위한 방법 및 장치 |
JP2021117974A (ja) * | 2020-01-21 | 2021-08-10 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッドBeijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | 駐車スペースの検出方法及び装置、電子機器、車両、記憶媒体 |
US20210286982A1 (en) * | 2019-09-26 | 2021-09-16 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Information processing method, recording medium, and information processing device |
CN114523963A (zh) * | 2020-11-23 | 2022-05-24 | Aptiv技术有限公司 | 预测与宿主车辆的道路碰撞的系统和方法 |
-
2010
- 2010-04-15 JP JP2010094411A patent/JP2011227582A/ja not_active Withdrawn
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013105419A (ja) * | 2011-11-16 | 2013-05-30 | Honda Motor Co Ltd | 車両周辺監視装置 |
WO2013111310A1 (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-01 | トヨタ自動車株式会社 | 物体認識装置および車両制御装置 |
CN104067329A (zh) * | 2012-01-26 | 2014-09-24 | 丰田自动车株式会社 | 物体识别装置及车辆控制装置 |
AU2012367661B2 (en) * | 2012-01-26 | 2015-04-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Object recognition device and vehicle control device |
WO2015098510A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両制御装置、車両制御装置を搭載した車両、及び、移動体検出方法 |
JP2015125669A (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-06 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両制御装置、車両制御装置を搭載した車両、及び、移動体検出方法 |
JP2015140181A (ja) * | 2014-01-29 | 2015-08-03 | コンチネンタル オートモーティブ システムズ インコーポレイテッドContinental Automotive Systems, Inc. | 衝突確信度に基づいてブレーキ介入を最小限にするための方法 |
US9656667B2 (en) | 2014-01-29 | 2017-05-23 | Continental Automotive Systems, Inc. | Method for minimizing automatic braking intrusion based on collision confidence |
JP2015197785A (ja) * | 2014-04-01 | 2015-11-09 | 独立行政法人交通安全環境研究所 | 歩行者支援システム及び歩行者支援プログラム |
CN108352116A (zh) * | 2015-07-31 | 2018-07-31 | 日立汽车系统株式会社 | 自身车辆周边信息管理装置 |
US10493907B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-12-03 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Vehicle periphery information management device |
JP2019215893A (ja) * | 2015-07-31 | 2019-12-19 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自車周辺情報管理装置 |
US10759336B2 (en) | 2015-07-31 | 2020-09-01 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Vehicle periphery information management device |
CN108352116B (zh) * | 2015-07-31 | 2022-04-05 | 日立安斯泰莫株式会社 | 自身车辆周边信息管理装置 |
JPWO2017022475A1 (ja) * | 2015-07-31 | 2018-02-08 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自車周辺情報管理装置 |
KR102306939B1 (ko) | 2019-01-31 | 2021-10-05 | 주식회사 스트라드비젼 | V2x 통신 및 이미지 처리를 이용한 정보 융합을 통해 자율 주행의 단기 경로를 플래닝하기 위한 방법 및 장치 |
KR20200096115A (ko) * | 2019-01-31 | 2020-08-11 | 주식회사 스트라드비젼 | V2x 통신 및 이미지 처리를 이용한 정보 융합을 통해 자율 주행의 단기 경로를 플래닝하기 위한 방법 및 장치 |
US20210286982A1 (en) * | 2019-09-26 | 2021-09-16 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Information processing method, recording medium, and information processing device |
US11776320B2 (en) | 2019-09-26 | 2023-10-03 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Information processing method of predicting calculation amount suitable for recognizing motion of object |
JP2021117974A (ja) * | 2020-01-21 | 2021-08-10 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッドBeijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | 駐車スペースの検出方法及び装置、電子機器、車両、記憶媒体 |
US11594134B2 (en) | 2020-01-21 | 2023-02-28 | Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. | Parking space detection method and apparatus, electronic device, vehicle and storage medium |
CN114523963A (zh) * | 2020-11-23 | 2022-05-24 | Aptiv技术有限公司 | 预测与宿主车辆的道路碰撞的系统和方法 |
CN114523963B (zh) * | 2020-11-23 | 2024-01-30 | Aptiv技术有限公司 | 预测与宿主车辆的道路碰撞的系统和方法 |
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