JP2014191596A - 車載装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】自車両の挙動をより適切に予測する。
【解決手段】運転支援装置は、ローパスフィルタ処理を施したヨーレート或いは舵角の測定結果と車速の測定結果とに基づき、自車両の進路を予測すると共に、カメラやレーダにより自車両周辺の歩行者や他の車両等の対象物を検出し、予測進路と対象物の検出結果とに基づき、対象物との衝突回避のための運転支援を行う。また、運転支援装置は、自車両前方の走行予定道路がカーブである場合には、ローパスフィルタ処理の時定数を低くすることで進路予測の精度を向上させ、走行予定道路が直進道路である場合には、時定数を高くし、ハンドルのふらつき等によるヨーレート等の変動の影響で進路予測の精度が低下するのを防止する（Ｓ２１０）。
【選択図】図３

Description

本発明は、自車両の挙動を予測し、予測結果に基づき処理を行う車載装置に関する。
従来、ヨーレートや舵角に基づき自車両の進路を予測すると共に、レーダやカメラにより歩行者や他の車両等の対象物を検出し、自車両の予測進路上に対象物が存在する場合等に、対象物との衝突回避のための警告や運転操作への介入等を行う車載装置が知られている。
このような装置の一例として、特許文献１に記載の画像認識装置は、ヨーレートや車速等に基づき自車両と対象物の将来の位置関係を推定し、該位置関係に基づき、カメラによる撮影画像における対象物の将来の表示領域を推定する。そして、該表時領域に対し画像認識を行い、対象物の強調表示等を行うことで、対象物を認識する際の処理負荷を低減させつつ衝突回避のための警告を行う。
特開２００９−９２０９号公報
ところで、ヨーレート等に基づき進路を予測する場合には、ハンドルのふらつきやノイズ等によりヨーレート等が瞬間的に大きく変動する場合があり、このような変動を直接的に進路予測に反映させると、進路予測の精度が低下し、適切な運転支援ができなくなる。このため、上述した車載装置では、一般的に、ヨーレート等の測定値に対しローパスフィルタによる処理を施すよう構成されており、これにより、ヨーレート等の急激な変動の影響を抑え、ハンドルのふらつき等が生じた場合であっても精度良く進路を予測できるようになる。
しかしながら、ローパスフィルタによる処理を施すことにより、ハンドル操作によるヨーレート等の変化が進路予測に反映されるまでにタイムラグが生じる。このため、例えばカーブの入口付近等のように、道路の曲率が急激に変化する状況では正確な進路予測ができず、適切な運転支援を行うことができないという問題が生じていた。
本願発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、自車両の挙動をより適切に予測することができる車載装置を提供することを目的とする。
上記課題に鑑みてなされた請求項１に係る車載装置は、自車両の状態を周期的に測定する測定手段と、測定手段による各測定結果に対し、ローパスフィルタによる処理を施すフィルタ手段と、ローパスフィルタによる処理が施された測定結果に基づき、自車両の挙動を予測する予測手段と、を備える。また、該車載装置は、予測手段により予測された自車両の挙動に基づき処理を実行する実行手段と、自車両の走行環境を検出する検出手段と、検出手段により検出された走行環境に基づき、ローパスフィルタによる処理における時定数を調整する調整手段と、を備える。
このような構成によれば、自車両の状態の測定結果にローパスフィルタによる処理が施されるため、例えば、ハンドルのふらつきやノイズ等により自車両の状態が急激に変動した場合であっても、自車両の挙動の予測精度の低下を防止できる。
しかしながら、その反面、ローパスフィルタによる処理を施すことで、運転操作等による自車両の状態の変化が自車両の挙動の予測に反映されるまでにタイムラグが生じるため、予測精度が低下してしまう。
これに対し、上記構成によれば、自車両の走行環境に応じてローパスフィルタの時定数を最適値にすることができる。
具体的には、例えば、走行環境の検出結果から自車両の挙動があまり変化しないと予想される場合には、時定数を高くし、ハンドルのふらつき等の影響をできるだけ排除した状態で自車両の挙動を予測することが考えられる。
これにより、運転操作や走行環境等に応じた自車両の状態の変化が、自車両の挙動の予測に反映されるまでのタイムラグが長くなるものの、自車両の挙動はあまり変化しないため、予測精度の低下による影響は生じ難い。このため、ハンドルのふらつき等の影響を排除する度合いを高めることで、自車両の挙動を適切に予測することができる。
また、例えば、走行環境の検出結果から、自車両の挙動の予測結果に基づく処理に高い精度が求められる状況では無いと判断される場合にも、時定数を高くすることが考えられる。
このような場合においても、予測精度の低下による影響は生じ難く、ハンドルのふらつき等の影響を排除する度合いを高めることで、自車両の挙動を適切に予測することができる。
一方、例えば、走行環境の検出結果から、自車両の挙動が変化することが予想される場合や、自車両の挙動の予測結果に基づく処理に高い精度が求められる状況であると判断される場合には、時定数を低くすることが考えられる。
これにより、運転操作等による自車両の状態の変化が自車両の挙動の予測に反映されるまでのタイムラグが短くなり、予測精度を向上させることができる。
このように、請求項１に係る車載装置によれば、自車両の走行環境に応じてローパスフィルタの時定数を最適値に調整することができ、これにより、自車両の挙動をより適切に予測することが可能となる。
なお、請求項２に記載されているように、測定手段は、自車両のヨーレートと舵角のうちの少なくとも一方を、自車両の状態として測定し、予測手段は、自車両の進路を自車両の挙動として予測し、検出手段は、自車両による走行が予測される走行予定道路の曲がり具合を、走行環境として検出しても良い。
このような構成によれば、例えば、自車両が直進道路を継続的に走行する場合等のように、自車両の進路があまり変化しないと予想される場合には、時定数を高くし、ハンドルのふらつき等の影響をできるだけ排除した状態で進路を予測することができる。
これにより、ハンドル操作等が進路予測の結果に反映されるまでのタイムラグが長くなり、進路予測の精度が低下するものの、自車両の進路はあまり変化しないため、さほど影響は無い。このため、ハンドルのふらつき等の影響を排除する度合いを高めることで、自車両の進路を適切に予測することができる。
一方、例えば、自車両がカーブに進入する場合等のように自車両の進路が変化することが予想される場合には、時定数を低くすることができる。これにより、ハンドル操作等が進路予測の結果に反映されるまでのタイムラグが短くなり、進路予測の精度を向上させることができる。
このように、請求項２に係る車載装置によれば、自車両の走行予定道路の曲がり具合に応じてローパスフィルタの時定数を最適値に調整することができ、これにより、自車両の進路をより適切に予測することが可能となる。
運転支援装置の構成を示すブロック図である。 運転支援開始処理についてのフローチャートである。 時定数調整処理についてのフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
［構成の説明］
本実施形態の運転支援装置１０は、自車両が他の車両や歩行者等の対象物と衝突する危険性について判定し、該衝突危険性が一定の水準に達すると、警告や自車両の停止等といった運転支援を行う。運転支援装置１０は、周辺物体検知部１１，車両状態検知部１２，制御部１３，通信部１４，報知部１５等から構成されている（図１参照）。
周辺物体検知部１１は、自車両の前方を撮影するカメラや、マイクロ波やミリ波等の電波を自車両前方に送信し、その反射波を受信するレーダ等として構成されており、自車両前方や周辺に存在する物体の位置，大きさ，形状等を検出する部位である。なお、周辺物体検知部１１は、カメラとレーダの双方により構成されていても良いし、これらのうちの一方により構成されていても良い。
また、車両状態検知部１２は、自車両のヨーレートと舵角の一方又は双方（以後、単にヨーレート等と記載）や、車速を検知する部位であり、ヨーレートセンサ，舵角センサや、車速センサ等から構成されている。なお、車内ＬＡＮ等を介して他のＥＣＵにて検知されたヨーレートや舵角や車速を取得する構成としても良い。
また、制御部１３は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等から構成され、運転支援装置１０を統括制御する部位である。
また、通信部１４は、車内ＬＡＮ等を介して他のＥＣＵと通信を行う部位である。
また、報知部１５は、運転支援のための各種警告を行うための部位であり、表示装置やスピーカ等として構成されている。
［動作の説明］
（１）概要について
まず、本実施形態の運転支援装置１０の動作の概要について説明する。
運転支援装置１０は、周辺物体検知部１１を介して、自車両が走行すると予測される自車両前方の道路（走行予定道路）やその周辺に存在する歩行者，他の車両，異物等といった対象物の位置，大きさ，形状等を検出する。また、運転支援装置１０は、さらに、位置等の履歴情報から、対象物の移動方向や移動速度等を算出することも考えられる。
また、運転支援装置１０は、車両状態検知部１２により周期的にヨーレート等と車速とを測定し、これに基づき自車両の進路を予測する。そして、運転支援装置１０は、予測進路と対象物の位置等に基づき、自車両と対象物との衝突危険性について判定し、衝突危険性が一定の水準に達すると運転支援を開始する。
また、運転支援装置１０では、ヨーレート等の各測定値に対しローパスフィルタ処理を施しており、これにより、ヨーレート等の急激な変動の影響を抑え、ハンドルのふらつき等が生じた場合であっても精度良くに進路を予測できるようになる。
しかしながら、ローパスフィルタ処理を施すことにより、ハンドル操作等によるヨーレート等の変化が進路予測に反映されるまでにタイムラグが生じる。このため、例えばカーブを走行する場合には、カーブの入口付近等のように、道路の曲率が急激に変化する状況では正確な進路予測ができず、入口付近を通過し、ハンドル操作が安定した段階で正確な進路予測が可能となるという事態が生じていた。
そこで、本実施形態の運転支援装置１０では、周辺物体検知部１１を介して走行予定道路の曲率を測定すると共に、該曲率に基づきローパスフィルタ処理の時定数を調整する。これにより、走行予定道路の曲率に応じてローパスフィルタ処理の時定数を最適値に設定することができ、より適切な進路予測を行うことが可能となる。
以下では、運転支援を開始する際の処理や、時定数を調整する処理について詳しく説明する。
（２）運転支援開始処理について
まず、対象物との衝突危険性に応じて運転支援を開始させる運転支援開始処理について、図２に記載のフローチャートを用いて説明する。なお、本処理は、運転支援装置１０の制御部１３にて周期的なタイミングで実行される。
Ｓ１００では、制御部１３は、車両状態検知部１２にてヨーレート等と車速とを測定し、Ｓ１０５に処理を移行する。
Ｓ１０５では、制御部１３は、ヨーレート等の測定結果に対しローパスフィルタ処理を施し、Ｓ１１０に処理を移行する。
Ｓ１１０では、制御部１３は、ローパスフィルタ処理が施されたヨーレート等の測定結果と車速の測定結果とに基づき自車両の進路を予測し、Ｓ１１５に処理を移行する。
Ｓ１１５では、制御部１３は、周辺物体検知部１１により自車両前方或いは周辺の対象物の位置，大きさ，形状等を検出し、Ｓ１２０に処理を移行する。
Ｓ１２０では、制御部１３は、自車両の予測進路と、対象物の位置，大きさ等に基づき、対象物との衝突危険性について判定し、続くＳ１２５では、対象物との衝突危険性が一定の水準に達し、運転支援の開始条件が充足されたか否かを判定する。
具体的には、例えば、制御部１３は、自車両の予測進路，車速や、対象物の位置，大きさ，移動方向，移動速度等に基づき、自車両と対象物との衝突予測位置や衝突予測時期を推定すると共に、衝突予測位置までの残りの距離や衝突予測時期までの残り時間を算出しても良い。そして、制御部１３は、これらの値が閾値以下となった場合には、衝突危険性が一定の水準に達したと判定し、開始条件が充足されたとみなしても良い。
また、例えば、制御部１３は、自車両の横幅や、対象物の側部の位置（横位置）等に基づき、衝突予測位置における自車両と対象物との横方向の距離を推定しても良い。そして、制御部１３は、該推定値が閾値以下となった場合には、衝突可能性が一定の水準に達したと判定し、開始条件が充足されたとみなしても良い。
そして、制御部１３は、開始条件が充足された場合には（Ｓ１２５：Ｙｅｓ）、Ｓ１３０に処理を移行し、充足されていない場合には（Ｓ１２５：Ｎｏ）、本処理を終了する。
Ｓ１３０では、制御部１３は、運転支援を行うための処理を行い、本処理を終了する。具体的には、例えば、制御部１３は、報知部１５を介して、衝突危険性が高い旨を示す警告音を発しても良いし、警告メッセージを表示しても良い。無論、制御部１３は、通信部１４を介して他のＥＣＵと通信を行い、該ＥＣＵにより警告音や警告メッセージを出力しても良い。
また、制御部１３は、通信部１４を介して他のＥＣＵと通信を行い、ブレーキを作動させて自車両を停止させても良いし、操舵支援を行い、対象物との衝突を回避するように自車両の進路を変更しても良い。
（３）時定数調整処理について
次に、ローパスフィルタ処理の時定数を調整する時定数調整処理について、図３に記載のフローチャートを用いて説明する。なお、本処理は、運転支援装置１０の制御部１３にて周期的なタイミングで実行される。
Ｓ２００では、制御部１３は、自車両を起点に前方に延びる所定の長さの道路を走行予定道路とすると共に、周辺物体検知部１１により走行予定道路の形状を検出し、Ｓ２０５に処理を移行する。
具体的には、周辺物体検知部１１がカメラとして構成されている場合には、制御部１３は、該カメラによる撮影画像から例えば白線認識等を行い、走行予定道路の形状を検出しても良い。また、周辺物体検知部１１がレーダとして構成されている場合には、制御部１３は、該レーダにより検出された物体の位置や形状等に基づき、走行予定道路の形状を検出しても良い。
Ｓ２０５では、制御部１３は、自車両の現在地から走行予定道路の終端にかけて、一定間隔を開けて複数の曲率判定地点を定めると共に、各曲率判定地点における曲率（或いは曲率半径）を測定し、Ｓ２１０に処理を移行する。
Ｓ２１０では、制御部１３は、走行予定道路の曲率の測定結果に基づきローパスフィルタ処理の時定数を調整し、本処理を終了する。
具体的には、例えば、各曲率判定地点における曲率の最大値や、これらの曲率の平均値等が、予め定められた閾値に達するか否か（換言すれば、走行予定道路が一定以上の曲がり度合いを有するカーブであるか否か）に応じて、時定数を２段階で調整する構成としても良い。このような場合であれば、曲率の最大値等が該閾値以上であれば時定数を低くすると共に、そうでない場合には時定数を高くすることが考えられる。
こうすることにより、自車両がカーブに進入する場合のように、自車両の進路が変化する場合には、時定数が低くなるため、ハンドル操作等が進路予測に反映されるまでのタイムラグが短くなり、進路予測の精度が向上する。これにより、より適切な運転支援を行うことが可能となる。
一方、自車両が直進道路等を走行する場合のように、自車両の進路があまり変化しない場合には、時定数が高くなるため、ハンドルのふらつき等の影響をできるだけ排除した状態で進路を予測することができる。
これにより、ハンドル操作等が進路予測に反映されるまでのタイムラグが長くなるものの、自車両の進路はあまり変化しないため、運転支援にさほど影響を与えない。このため、ハンドルのふらつき等の影響を排除する度合いを高くすることで、より適切な進路予測が可能となり、その結果、運転支援を適切に行うことが可能となる。
また、例えば、曲率の最大値等に応じて時定数を３段階以上で調整する構成とし、曲率の最大値等が大きくなるに従い時定数を低くすると共に、小さくなるに従い時定数を高くしても良い。
こうすることにより、走行予定道路の曲がり具合の大きさに応じて時定数を調整することができる。これにより、ローパスフィルタ処理の時定数を高い精度で最適値に設定することが可能となり、より適切な進路予測を行うことができる。
また、このほかにも、制御部１３は、例えば、各曲率判定地点における曲率の最大値と最小値の差分や各曲率の標準偏差等を、走行予定道路の曲率の変化の度合いとして算出し、該曲率の変化の度合いに応じて時定数を調整しても良い。
具体的には、例えば、曲率の変化の度合いが予め定められた閾値に達するか否かに応じて、時定数を２段階で調整する構成としても良い。このような場合であれば、曲率の変化の度合いが予め定められた閾値に達する場合には、時定数を低くすると共に、達しない場合には、時定数を高くすることが考えられる。
また、例えば、曲率の変化の度合いに応じて時定数を３段階以上で調整する構成とし、曲率の変化の度合いが大きくなるに従い時定数を低くすると共に、該変化の度合いが小さくなるに従い時定数を高くしても良い。
このような場合であっても、走行予定道路の曲がり具合に応じてローパスフィルタ処理の時定数を最適値にすることができ、より適切な進路予測を行うことができる。
［他の実施形態］
（１）本実施形態の時定数調整処理では、制御部１３は、カメラやレーダとして構成された周辺物体検知部１１により走行予定経路の曲率を測定している。しかしながら、例えば、ナビゲーション装置等に設けられた地図データから走行予定道路の形状を把握し、その曲率を算出しても良い。このような場合であっても、同様の効果を得ることができる。
（２）また、本実施形態の時定数調整処理では、制御部１３は、走行予定経路の曲率に基づきローパスフィルタ処理の時定数を調整している。
しかしながら、このほかにも、例えば、自車両周辺に他の車両や歩行者等の対象物が存在する場合には、時定数を低くすると共に、自車両周辺に対象物が存在しない場合には、時定数を高くしても良い。
こうすることにより、自車両が対象物と衝突する危険性が低く、運転支援の精度が低くてもあまり影響が無い場合には、ハンドルのふらつき等の影響を排除する度合いを高めた状態で進路予測がなされる。
一方、自車両が対象物と衝突する危険性が高い場合には、進路予測の精度を高くすることができ、これにより、高い精度で運転支援を行うことができるため、対象物との衝突をより確実に回避することが可能となる。
したがって、自車両の挙動をより適切に予測することが可能となる。
（３）また、本実施形態では、ヨーレート等から予測された進路に基づき運転支援を行う運転支援装置１０において、走行予定道路の曲率に応じてヨーレート等の測定値に施されるローパスフィルタ処理の時定数を調整する場合について例示した。
しかしながら、本発明は、このような運転支援装置に限らず、自車両の状態に関する測定値に基づき自車両の挙動を予測し、予測結果に基づき各種処理を行う車載装置に適用することができる。
具体的には、本発明は、例えば、前後方向の加速度や横加速度等から自車両の挙動を予測する場合や、スリップや横滑り等といった自車両の異常な挙動を予測する場合等にも適用することができる。また、このような場合であれば、自車両の走行予定道路の曲率に限らず、例えば、自車両の路面の状態等といった他の走行環境に基づき、ローパスフィルタ処理の時定数を調整することが考えられる。
また、本発明は、運転支援のほか、エンジン制御やブレーキ制御等を行う車載装置にも適用することができる。
このようにして本発明を適用した場合であっても、本実施形態と同様に、自車両の挙動をより適切に予測することができる。
（４）また、本実施形態の時定数調整処理において、制御部１３は、さらに、走行予定道路のカーブの向きを加味してローパスフィルタ処理の時定数を調整しても良い。
すなわち、時定数調整処理のＳ２０５において、制御部１３は、各曲率判定地点における曲率の最大値や平均値等が所定値以上である場合には、走行予定道路がカーブであると判定し、走行予定道路の形状からカーブの向きを判別しても良い。
さらに、Ｓ２０５において、制御部１３は、例えば、周辺物体検知部１１により走行予定道路の両側の端部の位置等を検出し、検出結果から、走行予定道路における自車両の走行車線を特定しても良い。このほかにも、制御部１３は、例えば、運転支援装置１０の仕向け値等に基づき、走行予定道路における自車両の走行車線を特定しても良い。
そして、Ｓ２１０において、制御部１３は、走行予定道路の曲率が所定値以上である場合には（走行予定道路がカーブである場合には）、その曲率に加え、カーブの向きと走行予定道路における自車両の走行車線とを加味してローパスフィルタ処理の時定数を調整しても良い。
カーブである同一の走行予定道路を走行する場合であっても、右カーブとして走行する場合と左カーブとして走行する場合とでは走行する車線が異なり、自車両が実際に走行する経路の曲率が異なると考えられる。
このため、走行予定道路のカーブの向きと、走行予定道路における自車両の走行車線とを考慮して時定数を調整することで、実際の自車両の走行経路の曲率に応じてより適切に時定数を調整することができる。
［特許請求の範囲との対応］
上記実施形態の説明で用いた用語と、特許請求の範囲の記載に用いた用語との対応を示す。
本実施形態の運転支援開始処理のＳ１００が測定手段に、Ｓ１０５がフィルタ手段に、Ｓ１１０が予測手段に、Ｓ１２０〜Ｓ１３０が実行手段に相当する。
また、時定数調整処理のＳ２００，Ｓ２０５が検出手段に、Ｓ２１０が調整手段に相当する。
１０…運転支援装置、１１…周辺物体検知部、１２…車両状態検知部、１３…制御部、１４…通信部、１５…報知部。

Claims (3)

  1. 自車両の状態を周期的に測定する測定手段と（Ｓ１００）、
    前記測定手段による各測定結果に対し、ローパスフィルタによる処理を施すフィルタ手段と（Ｓ１０５）、
    前記ローパスフィルタによる処理が施された前記測定結果に基づき、自車両の挙動を予測する予測手段と（Ｓ１１０）、
    前記予測手段により予測された前記自車両の挙動に基づき処理を実行する実行手段と（Ｓ１２０〜Ｓ１３０）、
    自車両の走行環境を検出する検出手段と（Ｓ２００，Ｓ２０５）、
    前記検出手段により検出された前記走行環境に基づき、前記ローパスフィルタによる処理における時定数を調整する調整手段と（Ｓ２１０）、
    を備えることを特徴とする車載装置。
  2. 請求項１に記載の車載装置において、
    前記測定手段は、自車両のヨーレートと舵角のうちの少なくとも一方を、前記自車両の状態として測定し、
    前記予測手段は、自車両の進路を前記自車両の挙動として予測し、
    前記検出手段は、自車両による走行が予測される走行予定道路の曲がり具合を、前記走行環境として検出すること、
    を特徴とする車載装置。
  3. 請求項２に記載の車載装置において、
    前記調整手段は、前記走行予定道路の前記曲がり具合が大きい場合には、前記時定数を低くすると共に、前記曲がり具合が小さい場合には、前記時定数を高くすること、
    を特徴とする車載装置。
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