JP2013105385A - 車載用環境認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の車載用環境認識装置100は、撮像部110で撮像した画像に基づいて自車周囲の環境を認識する車載用環境認識装置であって、画像から予め設定された複数の検出要素を検出する検出部211〜213と、複数の検出要素の少なくとも一つの検出精度を自車の状況に応じて調整する調整部320を有している。これにより、車両状況に応じた警報・車両制御部400による制御タイミングの修正、安定性向上、推定精度、算出精度の高精度化を図る。
【選択図】図1
Description
図1は、本実施の形態における車載用環境認識装置100の構成図である。
車載用環境認識装置100は、例えば車両に搭載されるカメラ装置が備えるマイクロコンピュータ内に設けられており、ROM内のソフトウエアプログラムをCPUで実行することによって具現化される。
車両挙動部500は、警報・車両制御部400に対して自車両の挙動の情報を出力する。自車両の挙動の情報は、車両に取り付けられたセンサから取得する。車両挙動部500は、車速センサから自車両の車速を得る車速部510、車輪の回転数を計測するセンサから情報を得る車輪速部520、車両のハンドルの操舵状況を計測するセンサから得られる操舵角部530、車両の走行方向の変化の度合いを示すヨーレートを計測するセンサから得るヨーレート部540、車両の横方向の加速度を計測するセンサから得る横G部550を有する。警報・車両制御部400では、これら車両挙動情報と、画像認識結果からの情報を統合して、警報・車両制御の実施を判断する際に利用する。
警報・車両制御部400は、車載用環境認識装置100からの認識結果、本実施例においては、レーン認識部210の各検出部211〜213で検出した横位置、ヨー角、曲率の情報を入力情報として利用する。また、図2において説明した車両挙動部500より得られた車両挙動の情報も入力情報として利用する。これら車載用環境認識装置100と車両挙動部500の入力情報から、車線逸脱抑制などの自車両の安全を確保するための車両制御を実施するか、もしくは安全をドライバーに喚起するための警報を鳴らす制御を実施するかどうかを警報・車両制御部400にて判断する。
アプリ制御部300は、レーン認識部210で検出される複数の検出要素の少なくとも一つの検出精度を自車の状況に応じて調整するものであり(精度調整部)、要求精度処理負荷換算部310と、処理負荷調整部320と、実施依頼部330を有する。
レーン認識部処理負荷(低速横速度車線逸脱時の横位置の処理負荷)=
([低速横速度車線逸脱時の横位置検出処理Aの関与度]/[通常時の横位置検出処理Aの関与度])×[通常時の横位置検出処理Aの負荷]
46≒45.454545…=(50/33)×30
100-(処理Bの処理負荷換算値)-(処理Cの処理負荷換算値)-(処理Zの処理負荷換算値)
=処理Aの再配分後の処理負荷
100-23%-16%-20%=41%
処理Aの再配分値 42.2% ≒ 75% * {A(45%)/ (A(45%)+B(35%))}
処理Bの再配分値 32.8% ≒ 75% * {B(35%)/ (A(45%)+B(35%))}
通常時に対して、警報・車両制御が実施されるシーン(低速横速度車線逸脱時、高速横速度車線逸脱時、カーブ中車線中央走行制御時)では、レーン認識における各処理A〜Cの処理負荷の配分を動的に変更することで、より高精度で安定的な警報や制御を実施する。各シーンで警報や制御を実施する際に重要視される認識出力の精度を向上するために、認識処理の処理負荷を上げていることが確認できる。
ステップS1では、撮像部110(車載カメラ)により自車両の周囲が撮像され、ステップS2では、その画像を利用してレーン認識処理(処理A〜C、Z)が実施される。初期動作に関しては、通常時の処理負荷のまま実施される。
(1)低速横速度車線逸脱時について
低速横速度車線逸脱時における車線逸脱では、車線に対する車両の傾きは小さいものと仮定することができ、車線に対する車両の傾きを示すヨー角の検出精度は、それほど高い必要性がない。時々刻々と変化する横位置の値を見ているだけで、今後の警報・車両制御の予測が可能である。また、曲率についても、警報・車両制御の直前においては、更新の必要性が低いと考えられる。
高速横速度車線逸脱時における車線逸脱では、車線に対する車両の傾きが大きく車線に対する車両の傾きを示すヨー角の検出精度が、今後、車線逸脱するかの予測に重要な要因となる。また、横位置に関してもある程度の精度を必要とする。一方、曲率については、警報・車両制御の直前においては、更新の必要性が低いと考えられる。
カーブ中の車線中央走行制御時は、自車両を道路のカーブに沿って走行させることが重要な要素となる。このため、車線中の横位置などは、多少検出精度に誤差があっても影響が少ない。また、横位置の更新周期が多少遅くなっても大きく影響を与えることはない。一方、道路に沿って自車両を走行させるには、自車両の傾きヨー角と、道路の曲がり具合を示す曲率が重要な要素となる。このため、警報・車両制御に大きく影響を与えるヨー角、曲率については通常時よりも関与度を上げ、制御には大きな影響を与えない横位置については、関与度を下げて対応する。これにより、カーブ中の車線中央走行制御時の警報・車両制御に重要な判断基準となるヨー角と曲率の検出精度、安定性を向上し、横位置の処理負荷を抑制することで、ドライバーに与える警報・車両制御の精度、安定性を向上させることができる。
図9(a)では、カーブ12に沿った車線維持制御時に横位置の関与度を3フレーム中2回を0として処理Aの実施回数を減少させた場合の例を示す。カーブ12に沿った車線維持制御時は、車線の曲がりぐらいに沿って走ることが優先されるために、多少車線中央からずれるよりも、レーンに沿って安定走行することが重要視される。このため、曲率の項を重要視して計算し、横位置の更新が多少遅れても問題ないとする。横位置関与度を0にすることで、出力を飛ばし、ヨー角、曲率の検出結果を重要視し、全体としての警報・車両制御の精度を向上させる。
次に、本発明の第2実施の形態について説明する。図10は、第2実施の形態における車載用環境認識装置の構成図である。なお、第1実施の形態と同様の構成要素には、同一の符号を付することでその詳細な説明を省略する。
図11は、各シーンにおける複数処理の関与度と処理負荷の割合を示す表、図12は、各シーンにおける複数処理の処理負荷の割合を示す図、図13(a)は、低速横速度左車線逸脱時の警報・車両制御の出力例を示す図、図13(b)は、車線逸脱状態を模式的に示す図、図14(a)は、高速横速度左車線逸脱時の警報・車両制御の出力例を示す図、図14(b)は、急な車線逸脱状態を模式的に示す図である。
低速横速度車線逸脱時の車線逸脱は、図13(b)に示すように車線11に対する自車両1の傾きは小さいものと仮定することができる。したがって、レーン認識に関しては、車線11に対する自車両1の傾きを示すヨー角の認識精度はそれほど高い必要性がない。時々刻々と変化する横位置の値を見ているだけで、今後の警報・車両制御の予測が可能である。また、曲率についても、警報・車両制御の直前においては、更新の必要性が低いと考えられる。
高速横速度車線逸脱時の車線逸脱は、図14に示すように、車線11に対する自車両1の傾きが大きいものと仮定できる。したがって、レーン認識に関しては、車線11に対する自車両1の傾きを示すヨー角の認識精度が、車線逸脱するかの予測に重要な要因となり、また、横位置に関してもある程度の精度を必要とする。一方、曲率については、警報・車両制御の直前においては、更新の必要性が低いと考えられる。
カーブ中の車線中央走行制御時は、自車両を道路のカーブに沿って走行させることが重要な要素となる。このため、車線中の横位置などは、多少認識精度に誤差があっても影響が少ない。また、横位置の更新周期が多少遅くなっても大きく影響を与えることはない。一方、道路に沿って自車両を走行させるには、自車両の傾きヨー角と、道路の曲がり具合を示す曲率が重要な要素となる。このため、警報・車両制御に大きく影響を与えるヨー角、曲率については関与度を上げ、制御には大きな影響を与えない横位置については、関与度を下げて対応する。
図13及び図14では、極端に関与度を操作した場合の認識出力例を示している。通常の認識出力では、レーン認識(横位置、ヨー角、曲率)、車両検知(左車両、右車両)の認識出力を出力する。しかし、図13に示すように、低速横速度左車線逸脱時に、極端な処理負荷の再分配を行った例では、関与度を大きく調整し、ヨー角(処理B)と曲率(処理C)と右車両(処理E)の認識出力結果を停止させるような関与度の配分を実施し、横位置(処理A)、左車両(処理D)に処理負荷の再分配を行う。これにより、警報・車両制御を利用するユーザにとっては、警報・車両制御の精度が向上したかのように体感させることが可能となる。
110 撮像部
210 レーン認識部
211 横位置検出部
212 ヨー角検出部
213 曲率検出部
221 左側方検出部
222 右側方検出部
300 アプリ制御部(精度調整部)
310 要求精度処理負荷換算部
320 処理負荷調整部
330 実施依頼部
400 警報・車両制御部
410 予測判断部
420 認識出力要求部
430 警報・車両制御実施部
500 車両挙動部
510 車速部
520 車輪速部
530 操舵角部
540 ヨーレート部
550 横G部
Claims (5)
- 撮像部で撮像した画像に基づいて自車周囲の環境を認識する車載用環境認識装置であって、
前記画像から予め設定された複数の検出要素を検出する検出部と、
前記複数の検出要素の少なくとも一つの検出精度を自車の状況に応じて調整する精度調整部と、
を有することを特徴とする車載用環境認識装置。 - 前記精度調整部は、
前記自車の状況に基づいて警報・車両制御が行われると予測される場合に、前記自車の状況に応じて前記複数の検出要素ごとに予め設定された検出精度の要求値に基づいて、前記検出部が前記複数の検出要素を検出する検出処理を実行したときの処理負荷を換算する要求精度処理負荷換算部と、
該要求精度処理負荷換算部により換算された処理負荷で前記検出部が前記検出処理を実行した場合に、前記検出処理が規定処理周期内に収まるか否かを判断し、判断結果に応じて前記複数の検出処理のうち少なくとも一つの検出処理の処理負荷を調整する処理負荷調整部を有することを特徴とする請求項1に記載の車載用環境認識装置。 - 前記処理負荷調整部は、前記検出処理が規定処理周期内に収まらないときは、前記複数の検出処理のうち少なくとも一つの検出処理の処理負荷を低減させることを特徴とする請求項2に記載の車載用環境認識装置。
- 前記処理負荷調整部は、前記検出処理の処理時間が規定処理周期よりも短いときは、前記複数の検出処理のうち少なくとも一つの検出処理の処理負荷を増加させることを特徴とする請求項2に記載の車載用環境認識装置。
- 前記精度調整部は、自車の状況に応じて前記複数の検出処理の少なくとも一つの検出処理を省略させることを特徴とする請求項1に記載の車載用環境認識装置。
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