JP2013137710A - Obstacle detector - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両周辺の障害物を検出する障害物検出装置に関する。 The present invention relates to an obstacle detection device that detects an obstacle around a vehicle.
車両にレーダ装置などを搭載し障害物を検出することで運転者を支援する運転支援装置が知られている。しかしながら、レーダによる障害物の検知では、障害物として検出すべきでないものを誤検知することがあり、誤検知を抑制する技術が考えられている(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1には、カーブに入っていった先行車を認識せずに、隣接する違う車線の走行車を先行車と誤認識することを抑制するため、障害物が推定車線内に基準時間以上存在する場合、制動制御を行う前方障害物衝突被害軽減制動制御装置が開示されている。 There is known a driving support device that supports a driver by mounting a radar device or the like on a vehicle and detecting an obstacle. However, in the detection of an obstacle by a radar, there is a case where an object that should not be detected as an obstacle may be erroneously detected, and a technique for suppressing the erroneous detection has been considered (for example, see Patent Document 1). In Patent Document 1, an obstacle is detected in the estimated lane more than the reference time in order to prevent erroneous recognition of a traveling vehicle in a different lane adjacent to the preceding vehicle without recognizing the preceding vehicle that entered the curve. A front obstacle collision damage reduction braking control device that performs braking control when present is disclosed.
また、障害物として検出すべきでないものには、先行車両以外にガードレールのような敷設物もある。カーブの入り口ではガードレールが自車両の正面に存在するため、ガードレールを先行車両と誤検知してしまい不要警報が発せられることがある。このため道路形状を推定して、警報などを遅らせる又はキャンセルする技術が考えられている(例えば、特許文献2参照。)。特許文献2には、検出静止物から近似線を求め、近似線から推定R(道路形状)を推定する障害物検出装置が開示されている。 In addition to the preceding vehicles, there are laying objects such as guardrails that should not be detected as obstacles. Since the guardrail exists in front of the host vehicle at the entrance of the curve, the guardrail may be erroneously detected as a preceding vehicle, and an unnecessary alarm may be issued. For this reason, a technique for estimating a road shape and delaying or canceling an alarm or the like has been considered (for example, see Patent Document 2). Patent Document 2 discloses an obstacle detection device that obtains an approximate line from a detected stationary object and estimates an estimated R (road shape) from the approximate line.
しかしながら、特許文献2のように自車両進行方向に存在する物標(センサにより検出された物。立体物でなくてもよい。)の位置情報から道路形状を推定すると、道路形状を誤判定するおそれがあるという問題がある。 However, if the road shape is estimated from the position information of the target (the object detected by the sensor, not necessarily a three-dimensional object) existing in the traveling direction of the host vehicle as in Patent Document 2, the road shape is erroneously determined. There is a problem of fear.
図1は、従来技術における道路形状の判定方法を説明する図の一例である。自車両の前方に衝突可能性が判定される先行車両が走行している。しかし、自車両のレーダの照射範囲にレーダを反射しやすい物標があると、自車両はその物標も障害物として検知してしまう。図では自車両の左前方と右前方に路側物が(例えば、停止車両や看板)、前方にマンホールなどの路上鉄板があり、3つの物標が検出される。この場合、3つの物標の位置を連結した形状がカーブの形状と区別と類似していると、自車両はカーブ障害物(例えば、ガードレール)を検出したと判定し警報などを遅らせるため、先行車両に対する警報が遅れてしまうおそれがある。 FIG. 1 is an example of a diagram illustrating a road shape determination method in the prior art. A preceding vehicle that is determined to be likely to collide is traveling ahead of the host vehicle. However, if there is a target that easily reflects the radar in the irradiation range of the radar of the host vehicle, the host vehicle detects the target as an obstacle. In the figure, a roadside object (for example, a stopped vehicle or a signboard) is on the left front and right front of the host vehicle, and a road iron plate such as a manhole is on the front, and three targets are detected. In this case, if the shape connecting the positions of the three targets is similar to the curve shape and the distinction, the vehicle determines that it has detected a curve obstacle (for example, a guardrail) and delays an alarm or the like. There is a risk that the warning for the vehicle will be delayed.
本発明は、上記課題に鑑み、カーブへ進入する際、運転支援を適切なタイミングで行える障害物検出装置を提供することを目的とする。 In view of the above problems, an object of the present invention is to provide an obstacle detection device that can perform driving support at an appropriate timing when entering a curve.
本発明は、静止物、先行車両及び対向車両の位置を検出する物体検出手段と、静止物の位置情報に基づき、カーブした道路形状に沿って存在するカーブ障害物の検出確度を算出するカーブ障害物検出手段と、先行車両とカーブ障害物との距離、又は、対向車両とカーブ障害物との距離の少なくとも一方に基づき、前記検出確度を増減する検出確度補正手段と、前記検出確度が閾値より大きい場合、支援遅延フラグをオンに設定するフラグ設定手段と、前記支援遅延フラグがオフの場合、物標との衝突予測時間が第一のタイミングになった時に運転支援を開始し、前記支援遅延フラグがオンの場合、物標との衝突予測時間が前記第一のタイミングより遅い第二のタイミングになった時に運転支援を開始する運転支援装置制御手段と、を有することを特徴とする障害物検出装置を提供する。 The present invention relates to an object detection means for detecting the positions of a stationary object, a preceding vehicle, and an oncoming vehicle, and a curve obstacle for calculating a detection accuracy of a curved obstacle existing along a curved road shape based on the position information of the stationary object. An object detection unit, a detection accuracy correction unit that increases or decreases the detection accuracy based on at least one of a distance between the preceding vehicle and the curve obstacle, or a distance between the oncoming vehicle and the curve obstacle, and the detection accuracy is greater than a threshold value. If large, flag setting means for setting a support delay flag to ON, and if the support delay flag is OFF, driving support is started when the predicted collision time with the target is the first timing, and the support delay Driving support device control means for starting driving support when the predicted collision time with the target is a second timing that is later than the first timing when the flag is on. Providing an obstacle detection system according to claim.
カーブへ進入する際、運転支援を適切なタイミングで行える障害物検出装置を提供することができる。 It is possible to provide an obstacle detection device that can perform driving support at an appropriate timing when entering a curve.
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
図2は、障害物検出装置のシステム構成図の一例を示す。障害物検出装置100は、自車情報取得部12、障害物情報取得部11、システムECU13、及び、作動デバイス14を有する。本実施形態では、システムECU(Electronic Control Unit)13が、カーブ障害物の信頼度を補正することに特徴の1つがある。
Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 2 shows an example of a system configuration diagram of the obstacle detection apparatus. The
自車情報取得部12は、例えば、ヨーレートセンサ17及び車輪速センサ18である。ヨーレートセンサ17は、車軸に垂直な軸が路面に水平に回転する角速度を、例えばMEMSにより製造された震動片が移動することで生じる静電容量の変化により検出する。また、検出結果を積分することでヨー角すなわち進行方向を検出することができる。車輪速センサ18は、車輪の周方向に所定間隔で配置された磁性体などが磁気センサで検出された際に出力される車輪パルスから車輪速を検出する。車輪速と車輪の径から車速が得られる。
The own vehicle
障害物情報取得部11は、ミリ波レーダ装置15及びレーダECU16を有する。ミリ波レーダ装置15は、車両のフロントグリルなど車両の前方の中央部に配置される。ミリ波レーダ装置15は、車両の前方を中心に所定の角度にミリ波を出射し、この範囲に存在する物標により反射したミリ波を受信する。
The obstacle information acquisition unit 11 includes a millimeter
レーダECU16は、CPU、RAM、ROM、入出力I/F、A/D変換器等を備えたマイコンである。レーダECU16は、CPUがROMに記憶されたプログラムを実行することで、静止物・先行車判定、及び、先行車相対位置・速度演算を行う。レーダECU16は、出射から受信までの時間を計測することによって、ミリ波レーダ装置15から物標までの距離を算出する。ミリ波レーダ装置15は受信アンテナを複数個有しており、レーダECU16が受信可能な受信アンテナをスイッチで切り替えることで、各受信アンテナで時分割に受信する。このうち最も強いミリ波を受信した受信アンテナに基づき物標の方向を算出する。また、レーダECU16は、出射したミリ波と受信したミリ波の周波数に違いがあることを、ドップラー効果を利用して検出し相対速度を算出する。このように、レーダECU16は、物標との距離、方向、及び、相対速度を検出する。
The
また、レーダECU16は、検出された物標の相対速度と、車輪速センサ18が検出した自車両の車速を比較して、検出された物標が静止物か先行車かを判定する。例えば、路面に対する自車両の進行方向を車速の正の向きとする。相対速度が負で絶対値が同定度であれば静止物、それ以外であれば先行車両又は対向車両と判定する。また、先行車両又は対向車両は、相対速度が負で絶対値が自車両の車速より大きければ対向車両と、それ以外であれば先行車両と、判定できる。
Further, the radar ECU 16 compares the detected relative speed of the target with the vehicle speed of the host vehicle detected by the
また、レーダECU16は、先行車と判定された物標との相対位置を求める。相対位置は自車位置を例えば原点に取って、自車位置に対する先行車両の方向と距離を特定することで決定できる。
Further, the
作動デバイス14は、警報装置や自動ブレーキ装置などである。警報装置は、警報音や音声により物標との異常接近を警告し、また、メータASSYの警告ランプを点灯したり、LCDに異常接近を知らせるメッセージやアイコンを表示する。自動ブレーキ装置は、ブレーキECU、ブレーキアクチュエータ及びホイルシリンダ等を有しており、ブレーキアクチュエータの弁の開度を制御してホイルシリンダにブレーキ油圧を供給する。これにより、運転者がブレーキペダルの踏み込み操作をしなくても、自車両を制動できる。この他、作動デバイス14には、物標との異常接近によりシートベルトを巻き上げるプリクラッシュシートベルト等がある。以下、このような作動デバイス14の作動を運転支援と総称する。
The
システムECU13は、CPU、RAM、ROM、入出力I/F、A/D変換器等を備えたマイコンである。システムECU13は、CPUがROMに記憶されたプログラムを実行することで、カーブ障害物判定演算、カーブ障害物信頼度補正演算、及び、デバイス作動判定等を行う。 The system ECU 13 is a microcomputer including a CPU, a RAM, a ROM, an input / output I / F, an A / D converter, and the like. The system ECU 13 performs a curve obstacle determination calculation, a curve obstacle reliability correction calculation, a device operation determination, and the like by the CPU executing a program stored in the ROM.
デバイス作動判定としてシステムECU13は、物標とのTTC(Time To Collision)と閾値Tを比較して、デバイス作動判定を行う。TTCが大きいほど衝突までに余裕があり、TTCが小さいほど衝突する可能性が高くなることを意味する。システムECU13は、TTCに基づき物標との衝突の可能性が高いと判定すると、警報装置を作動させ警報を吹鳴したり、自動ブレーキ装置を作動させ運転者に減速Gを与えるなどして警告する。また、さらに物標と接近し衝突の可能性が高くなると、自動ブレーキ装置の制動油圧を増大させ衝突衝撃を軽減させる。
As a device operation determination, the
本実施形態では、カーブ障害物の検出結果に応じて、TTCに基づく判断基準を遅らせる。すなわち、カーブ障害物が検出されない場合、TTC<閾値T1で運転支援を開始しているのであれば、カーブ障害物が検出された場合、TTC<閾値T2で運転支援を開始する(閾値T2<閾値T1)。こうすることで、カーブの入り口などでカーブ障害物を先行車両と誤検知して、運転支援することを抑制できる。 In this embodiment, the criterion based on the TTC is delayed according to the detection result of the curve obstacle. That is, if a curve obstacle is not detected and driving assistance is started with TTC <threshold value T1, driving assistance is started with TTC <threshold value T2 when threshold obstacle is detected (threshold value T2 <threshold value). T1). By doing so, it is possible to suppress driving assistance by erroneously detecting a curve obstacle as a preceding vehicle at the entrance of the curve or the like.
・カーブ障害物信頼度
カーブ障害物判定演算は、カーブ障害物信頼度を演算すると共に、カーブ障害物か否かを判定する。カーブ障害物信頼度は、静止物と判定された物標の配置が、カーブに設置される障害物の配置と類似している確度をいう。ここで、カーブに設置される障害物としては、ガードレール、所定間隔の反射板、看板等がある。また、本実施形態では、カーブにはT字路も含まれるとする。ここで、カーブに設置される障害物には以下のような特徴がある。
a)物標が複数個、配置されている
b)複数の物標の幅員方向の間隔が所定値以内である。
c)複数の物標の進行方向の間隔が所定値以内である。
d)複数の物標が幅員方向に並んでおり、幅員方向の位置(例えば左端を基準に)が大きくなるほど物標が遠方にある又は幅員方向の複数の物標の位置がほぼ等しい
e)自車両がカーブを走行している
システムECU13は、例えば、以下のように各項目の判定結果を数値化する。なお、数値化はあくまで一例である。
a)物標個数判定値A
N個以上の物標が検出された場合 A=1
N個未満の物標が検出された場合 A=検出数/N
b)幅員方向間隔判定値B
全ての物標間の間隔が閾値Dh以下の場合、B=1
それ以外、物標間の間隔が閾値Dh以下でない物標の数×0.1だけ1から減算する
なお、Dhは例えば、反射板の設置間隔未満とする
c)進行方向間隔判定値C
全ての物標間の間隔が閾値Ds以下の場合、C=1
それ以外、物標間の間隔が閾値Ds以下でない物標の数×0.1だけ1から減算する
なお、Dsは例えば、反射板の設置間隔の半分未満とする
d)カーブ形状判定値D
幅員方向の位置が大きくなるほど物標が遠方にある場合 D=1
幅員方向の複数の物標の位置がほぼ等しい D=1
それ以外 D=0.3
e)カーブ走行判定値E
ヨーレートセンサ17が検出したヨーレート、及び、車輪速センサ18が検出した車輪速からカーブの半径Rを算出する。カーブ走行判定値Eは以下のように設定する。
カーブ走行判定値E=50/半径R
※半径R=50mを最小としてR=50の場合E=1、50mより緩くなると1未満とする。
-Curve obstacle reliability Curve obstacle determination calculation calculates the curve obstacle reliability and determines whether or not it is a curve obstacle. The curve obstacle reliability refers to the accuracy with which the arrangement of the target determined as a stationary object is similar to the arrangement of the obstacle installed on the curve. Here, obstacles installed on the curve include a guard rail, a reflector with a predetermined interval, a signboard, and the like. In the present embodiment, the curve includes a T-junction. Here, the obstacle installed on the curve has the following characteristics.
a) A plurality of targets are arranged. b) The intervals in the width direction of the plurality of targets are within a predetermined value.
c) The intervals in the traveling direction of the plurality of targets are within a predetermined value.
d) A plurality of targets are arranged in the width direction, and the larger the position in the width direction (for example, with reference to the left end), the farther the target is, or the positions of the plurality of targets in the width direction are substantially equal. e) The
a) Target number judgment value A
When N or more targets are detected A = 1
When less than N targets are detected A = number of detections / N
b) Width direction interval judgment value B
If the distance between all targets is less than or equal to the threshold value Dh, B = 1
Other than that, the number of targets whose interval between targets is not less than the threshold value Dh is subtracted from 1 by 0.1. Note that Dh is less than the installation interval of the reflectors.
When the interval between all targets is less than or equal to the threshold value Ds, C = 1
Otherwise, subtract 1 from the number of targets whose interval between targets is not equal to or less than the threshold value Ds × 0.1, where Ds is, for example, less than half of the installation interval of the reflectors d) Curve shape determination value D
When the target is farther away as the position in the width direction becomes larger D = 1
The positions of multiple targets in the width direction are almost equal D = 1
Otherwise D = 0.3
e) Curve running judgment value E
A radius R of the curve is calculated from the yaw rate detected by the
Curve running judgment value E = 50 / radius R
* When radius R = 50m is the minimum and R = 50, E = 1.
システムECU13は、このようにして算出した各判定値からカーブ障害物信頼度を算出する。カーブ障害物信頼度は例えば、以下のようにして算出される。
(i)カーブ障害物信頼度 = A×B×C×D×E
(ii)カーブ障害物信頼度 = A+B+C+D+E
したがって、(i)ではカーブ障害物信頼度の最大値は“1”、(ii)ではカーブ障害物信頼度の最大値は“5”となる。各判定値に重み付けしてもよく、この場合は、重み付けに応じて最大値は変わるが、必要であれば、1や10などの値に正規化することができる。
The
(I) Curve obstacle reliability = A x B x C x D x E
(Ii) Curve obstacle reliability = A + B + C + D + E
Therefore, in (i), the maximum value of the curve obstacle reliability is “1”, and in (ii), the maximum value of the curve obstacle reliability is “5”. Each determination value may be weighted. In this case, the maximum value changes according to the weighting, but can be normalized to a value such as 1 or 10 if necessary.
システムECU13は、まず、カーブ障害物信頼度が閾値αより大きければカーブ障害物の検出フラグをONに設定する。
First, the
・カーブ障害物信頼度の補正演算
システムECU13は、カーブ障害物信頼度を補正演算により補正することで、最終的にカーブ障害物の有無を判定する。
-Curve obstacle reliability correction calculation The
図3は、カーブ障害物信頼度の補正演算を説明する図の一例である。システムECU13は、カーブ障害物の要素として検出された複数の物標の位置を隣接する物標同士で結ぶことで仮想線を作成する。よって、仮想線はカーブ障害物の概略的な形状を表す。また、推定線と先行車両、又は、推定線と対向車両との距離として、先行車両又は対向車両からカーブ進入前の道路方向に平行な方向の(つまり自車位置から見て)、推定線との距離を算出する。
FIG. 3 is an example of a diagram illustrating a curve obstacle reliability correction calculation. The
図3(a)ではカーブ障害物の手前を先行車両が走行しており、システムECU13はカーブ入り口でカーブ障害物を先行車両と誤検知するおそれがある。このため、従来どおり、運転支援を遅らせることが有効である。実際にカーブ障害物が存在し、先行車両がカーブを走行している場合、カーブに沿って走行するので、カーブ障害物と先行車両の距離は幅員程度である。したがって、カーブ障害物と先行車両との車間距離が幅員程度の閾値未満なら、カーブ障害物は実際のカーブ障害物の可能性が高い。
In FIG. 3A, the preceding vehicle is traveling in front of the curve obstacle, and the
これに対し、図3(b)では、実際にはカーブ障害物は存在しないが、システムECU13は路側物とマンホールからカーブ障害物が存在すると誤検知している。このため、システムECU13は運転支援を遅らせてしまい、先行車両に対する運転支援が遅れるおそれがある。しかしながら、先行車両がカーブ障害物を乗り越えて走行することは一般にはあり得ない。よって、カーブ障害物と先行車両との車間距離が幅員程度の閾値以上なら、カーブ障害物は実際のカーブ障害物でない可能性が高い。従って以下のように判定する。
On the other hand, in FIG. 3B, the curve obstacle actually does not exist, but the
(i) 先行車両が検出されている場合
(i)‐1以下の条件が全て成立する場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度が大きくなるように補正する。
a.カーブ障害物検出フラグ=ON
b.|推定線の位置−先行車両の位置(カーブ障害物と先行車両との車間距離)|< 閾値(例えば5.0m)
→ カーブ障害物信頼度を例えば5%大きくする
(i)‐2以下の条件が全て成立する場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度が小さくなるように補正する。
a.カーブ障害物検出フラグ=ON
b.|推定線の位置−先行車両の位置(カーブ障害物と先行車両との車間距離)|≧ 閾値(例えば5.0m)
→ カーブ障害物信頼度を例えば20%小さくする
(i)‐3 いずれの条件も成立しない場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度をそのまま維持する。
(i) When a preceding vehicle is detected
When all of the conditions (i) -1 and below are satisfied, the
a. Curve obstacle detection flag = ON
b. | Position of estimated line-position of preceding vehicle (distance between curve obstacle and preceding vehicle) | <threshold (for example, 5.0 m)
→ Increase curve obstacle reliability by, for example, 5%
When all the conditions of (i) -2 and below are satisfied, the
a. Curve obstacle detection flag = ON
b. | Position of estimated line-position of preceding vehicle (distance between curve obstacle and preceding vehicle) | ≧ threshold value (for example, 5.0 m)
→ Reduce curve obstacle reliability by 20%, for example
(i) -3 If neither condition is satisfied, the
図3(c)では、実際にはカーブ障害物は存在しないが、システムECU13は路側物とマンホールからカーブ障害物信が存在すると誤検知している。また、カーブ障害物の少し先を対向車両が走行している。このため、システムECU13は運転支援を遅らせてしまい、対向車両に対する運転支援が遅れるおそれがある。しかしながら、カーブ障害物のすぐ近くを対向車両が走行する可能性は小さいはずなので、カーブ障害物と対向車両との車間距離が幅員程度の閾値未満なら、カーブ障害物は実際のカーブ障害物でない可能性が高い。従って以下のように判定する。
In FIG. 3C, there is actually no curve obstacle, but the
(ii) 対向車両が検出されている場合
(ii)‐1以下の条件が成立する場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度が小さくなるように補正する。
a.カーブ障害物検出フラグ=ON
b.|推定線の位置−対向車両の位置(カーブ障害物と対向車両との車間距離)|< 閾値(例えば5.0m)
→ カーブ障害物信頼度を例えば20%小さくする
(ii)‐2 上記の条件が成立しない場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度をそのまま維持する。
(ii) When an oncoming vehicle is detected
When the condition of (ii) -1 or less is satisfied, the
a. Curve obstacle detection flag = ON
b. | Position of estimated line-position of oncoming vehicle (distance between curve obstacle and oncoming vehicle) | <threshold (for example, 5.0 m)
→ Reduce curve obstacle reliability by 20%, for example
(ii) -2 When the above condition is not satisfied, the
以上のように、カーブ障害物信頼度を補正することで、従来よりもカーブ障害物の判定精度を向上できる。 As described above, by correcting the curve obstacle reliability, the accuracy of determining the curve obstacle can be improved as compared with the conventional technique.
なお、システムECU13は、補正後のカーブ障害物信頼度が閾値αより大きければデバイス遅出しフラグをONに設定する。デバイス遅出しフラグはONの場合に、運転支援を遅らせることを意味し、OFFの場合に運転支援を遅らせない(通常のタイミングで運転支援を開始する)ことを意味する。
The
<先行車両検出時のカーブ障害物信頼度の補正の別の例>
図4は、先行車両検出時のカーブ障害物信頼度の補正演算を説明する図の一例である。図4では、カーブ障害物と先行車両が検出されている。この場合、システムECU13は、図3(a)のように単にカーブ障害物と先行車両との距離を検出するのでなく、カーブ障害物の形状と先行車両の走行軌跡を比較する。2つの形状が類似している場合は、先行車両はカーブに沿って走行している可能性が高く、カーブ障害物は実際のカーブ障害物である可能性が高い。
<Another example of correction of curve obstacle reliability when detecting preceding vehicle>
FIG. 4 is an example of a diagram illustrating a correction operation for curve obstacle reliability when a preceding vehicle is detected. In FIG. 4, a curve obstacle and a preceding vehicle are detected. In this case, the
なお、カーブ障害物の形状と先行車両の走行軌跡の比較は、以下のようにして行う。
1.時系列に先行車両の位置情報を取得する。
2.最初の先行車両の位置情報を最も近いカーブ障害物の位置に一致させ、最初の先行車両以外の位置情報を同じ方向に同じ量だけ移動させる。
3.時系列の先行車両の位置と、推定線までの最短距離をそれぞれ算出し、その合計値を記録する。
4.2、3を全ての先行車両の位置情報に対して行い、その合計値を記録する。
5.全ての合計値のうち、最も小さい合計値を抽出する。
6.最も小さい合計値を閾値と比較し、閾値以内ならカーブ障害物の形状と先行車両の走行軌跡が類似していると判定する。
The comparison between the shape of the curve obstacle and the traveling locus of the preceding vehicle is performed as follows.
1. The position information of the preceding vehicle is acquired in time series.
2. The position information of the first preceding vehicle is matched with the position of the nearest curve obstacle, and the position information other than the first preceding vehicle is moved in the same direction by the same amount.
3. The position of the preceding vehicle in time series and the shortest distance to the estimated line are calculated, and the total value is recorded.
4.2 and 3 are performed on the position information of all preceding vehicles, and the total value is recorded.
5. The smallest total value is extracted from all the total values.
6). The smallest total value is compared with a threshold value, and if it is within the threshold value, it is determined that the shape of the curve obstacle is similar to the traveling locus of the preceding vehicle.
(i) 先行車両が検出されている場合
(i)‐1以下の条件が全て成立する場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度が大きくなるように補正する。
a.カーブ障害物検出フラグ=ON
b.カーブ障害物の形状と先行車両の走行軌跡が類似している
→ カーブ障害物信頼度を例えば5%大きくする
(i)‐2 この条件が成立しない場合、システムECU13はカーブ障害物信頼度をそのまま維持する。
(i) When a preceding vehicle is detected
When all of the conditions (i) -1 and below are satisfied, the
a. Curve obstacle detection flag = ON
b. The shape of the curve obstacle is similar to the driving track of the preceding vehicle → Increase the curve obstacle reliability by, for example, 5%
(i) -2 If this condition is not satisfied, the
〔動作手順〕
図5は、障害物検出装置100がカーブ障害物信頼度を算出して運転支援する手順を示すフローチャート図の一例である。図5の手順は、障害物検出装置100のスイッチがONになり、車速などが作動条件を満たすことでスタートする。
[Operation procedure]
FIG. 5 is an example of a flowchart illustrating a procedure in which the
システムECU13は障害物情報取得部11が取得する物標との距離、方向及び相対速度に基づき、カーブ障害物が検出されたか否かを判定する(S10)。ここでのカーブ障害物の検出は、ほぼ同時期に複数の障害物が検出された程度であればよい。1つのガードレールが複数の障害物として検出された場合でもよく、カーブ障害物の可能性がある障害物が検出されればよい。
The
カーブ障害物が検出された場合(S10のYes)、システムECU13はカーブ障害物信頼度を算出する(S20)。カーブ障害物信頼度の算出に用いられる物標は静止物のみである。カーブ障害物信頼度に基づき、システムECU13はカーブ障害物検出フラグをONに設定する。
When a curve obstacle is detected (Yes in S10), the
ついで、システムECU13は先行車両又は対向車両が検出されたか否かを判定する(S30)。
Next, the
先行車両又は対向車両が検出されていない場合(S30のNo)、システムECU13はカーブ障害物信頼度を補正しないので、処理はステップS40に進む。
When the preceding vehicle or the oncoming vehicle is not detected (No in S30), the
先行車両又は対向車両が検出された場合(S30のYes)、システムECU13はカーブ障害物信頼度を補正する(S40)。補正方法は上記のとおりであり、この補正により、カーブ障害物信頼度は、増大、減少又は維持される。
When the preceding vehicle or the oncoming vehicle is detected (Yes in S30), the
ついで、システムECU13はカーブ障害物信頼度が閾値αより大きいか否かを判定する(S50)。したがって、先行車両がカーブ障害物から閾値内に存在する場合、カーブ障害物はカーブ障害物として判定されやすくなり、先行車両がカーブ障害物を超えて閾値以上の先に存在する場合、カーブ障害物はカーブ障害物でないと判定されやすくなり、対向車両がカーブ障害物から閾値以内に存在する場合、カーブ障害物はカーブ障害物でないと判定されやすくなる。
Next, the
システムECU13は、カーブ障害物信頼度が閾値αより大きい場合(S50のYes)、デバイス遅出しフラグをONに設定する(S60)。これにより、実際のカーブ障害物が検出された場合には、運転支援を遅らせることができ、誤警報などを抑制できる。また、カーブ障害物信頼度が閾値αより大きくない場合(S50のNo)、デバイス遅出しフラグはOFFのままとなる。カーブ障害物が存在しない場合には、通常のタイミングで運転支援を開始でき、先行車両や対向車両に対し、運転支援が遅れることを抑制できる。
If the curve obstacle reliability is greater than the threshold value α (Yes in S50), the
以上説明したように、本実施形態では、カーブ障害物を検出した場合に運転支援を遅らせる障害物検出装置100において、カーブ障害物信頼度を補正することで先行車両や対向車両に対し運転支援が遅れることを抑制できる。
As described above, in this embodiment, in the
11 障害物検出部
12 自車情報取得部
13 システムECU
14 作動デバイス
15 ミリ波レーダ装置
16 レーダECU
17 ヨーレートセンサ
18 車輪速センサ
100 障害物検出装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11
14
17
Claims (1)
静止物の位置情報に基づき、カーブした道路形状に沿って存在するカーブ障害物の検出確度を算出するカーブ障害物検出手段と、
先行車両とカーブ障害物との距離、又は、対向車両とカーブ障害物との距離の少なくとも一方に基づき、前記検出確度を増減する検出確度補正手段と、
前記検出確度が閾値より大きい場合、支援遅延フラグをオンに設定するフラグ設定手段と、
前記支援遅延フラグがオフの場合、物標との衝突予測時間が第一のタイミングになった時に運転支援を開始し、前記支援遅延フラグがオンの場合、物標との衝突予測時間が前記第一のタイミングより遅い第二のタイミングになった時に運転支援を開始する運転支援装置制御手段と、
を有することを特徴とする障害物検出装置。 Object detection means for detecting positions of stationary objects, preceding vehicles and oncoming vehicles;
A curve obstacle detection means for calculating the detection accuracy of a curve obstacle existing along a curved road shape based on the position information of the stationary object;
Detection accuracy correction means for increasing or decreasing the detection accuracy based on at least one of the distance between the preceding vehicle and the curve obstacle, or the distance between the oncoming vehicle and the curve obstacle;
Flag setting means for setting the support delay flag to ON when the detection accuracy is larger than a threshold;
When the assistance delay flag is off, driving assistance is started when the collision prediction time with the target is the first timing, and when the assistance delay flag is on, the collision prediction time with the target is Driving assistance device control means for starting driving assistance when the second timing is later than one timing;
An obstacle detection device comprising:
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