JP2018173303A - 車両の走行制御装置 - Google Patents

車両の走行制御装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2018173303A
JP2018173303A JP2017070131A JP2017070131A JP2018173303A JP 2018173303 A JP2018173303 A JP 2018173303A JP 2017070131 A JP2017070131 A JP 2017070131A JP 2017070131 A JP2017070131 A JP 2017070131A JP 2018173303 A JP2018173303 A JP 2018173303A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
vehicle
reliability
control
calculated
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
JP2017070131A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6465319B2 (ja
Inventor
小山　哉
Hajime Koyama
哉 小山
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.)
Subaru Corp
Original Assignee
Subaru Corp
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 Subaru Corp filed Critical Subaru Corp
Priority to JP2017070131A priority Critical patent/JP6465319B2/ja
Priority to CN201810153437.7A priority patent/CN108688662B/zh
Priority to US15/915,719 priority patent/US10569774B2/en
Publication of JP2018173303A publication Critical patent/JP2018173303A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6465319B2 publication Critical patent/JP6465319B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W30/00—Purposes 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
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W30/00—Purposes 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
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/04—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units
    • B60W10/06—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units including control of combustion engines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/18—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of braking systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/20—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W40/00—Estimation 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
    • B60W40/10—Estimation 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 vehicle motion
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0251—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting 3D information from a plurality of images taken from different locations, e.g. stereo vision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2510/00—Input parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2510/20—Steering systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/14—Yaw
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/10—Historical data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/06—Combustion engines, Gas turbines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/18—Braking system
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT 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
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/20—Steering systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

【課題】走行経路を認識するための情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる車両の走行制御装置を提供する。【解決手段】走行制御装置１０は、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法によって現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出するとともに、推定位置を含む位置情報の比較により推定位置信頼度を算出し、測位情報或いは車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能であるとき、推定位置を用いて走行制御のための制御情報を演算し、測位情報或いは車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能となった場合であっても、推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は走行制御を継続する。【選択図】図２

Description

本発明は、自車両が走行する目標経路を生成し、当該目標経路への追従走行を制御する車両の走行制御装置に関する。
従来、車両においては、ドライバの運転をより快適且つ安全に行うための自動運転の技術を利用した様々な提案がされ、実用化されている。例えば、特開２０１３−９７７１４号公報（以下、特許文献１）には、車載カメラの画像から認識した車線の車線幅と、ＧＰＳ情報に基づいて検出した自車位置における地図情報から取得した車線幅と、を比較し、画像による車線認識が誤認識か否かを判定し、画像による車線認識が誤認識の場合、自車両前方を撮像するカメラの画像から認識した先行車両の横位置を利用して、誤認識した側の車線区画線を判別し、その判別結果に応じて車線維持のための目標横位置を修正して車線維持（レーンキープ）制御を行う技術が開示されている。
特開２０１３−９７７１４号公報
ところで、この種の車両の走行制御では、道路上の白線の消失等によって車載カメラによる車線認識が不能となった場合、或いは、トンネルやビル群等の影響によって衛星からの位置情報（測位情報）の取得が不能となった場合等のように、自車両の走行経路を認識するための情報が一時的に取得不能となる場合がある。
しかしながら、このように所定の情報が一時的に取得不能となった場合であっても、ドライバの利便性維持等の観点上、可能な限り走行制御を継続することが望ましい。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、走行経路を認識するための情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる車両の走行制御装置を提供することを目的とする。
本発明の一態様による車両の走行制御装置は、地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、衛星からの信号を受信して自車位置の測位情報を取得する測位手段と、自車両の前方の車線区画線情報を含む走行環境情報を取得する走行環境情報取得手段と、を備えた車両制御系に設けられ、前記地図情報と前記測位情報と前記車線区画線情報とに基づいて自車両の走行制御のための制御情報を演算する制御情報演算手段と、前記制御情報に基づいて自車両の走行制御を行う走行制御手段と、を備えた車両の走行制御装置において、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出する推定位置算出手段と、前記測位情報或いは前記車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能であるとき、前記推定位置を用いて前記制御情報を演算する異常時制御情報演算手段と、前記推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出する推定位置信頼度算出手段と、を備え、前記走行制御手段は、前記測位情報或いは前記車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能となった場合であっても、前記推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は前記走行制御を継続するものである。
本発明の車両の走行制御装置によれば、走行経路を認識するための情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる。
車両の制御系の構成図 走行制御ルーチンを示すフローチャート 通常時における走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図 車線区画線情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図 測位情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図 車線区画線情報及び測位情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図 ローカライゼーションによる自車位置と測位位置との偏差を示す説明図
以下、図面を参照して本発明の形態を説明する。図面は本発明の一実施形態に係り、図１は車両の制御系の構成図、図２は走行制御ルーチンを示すフローチャート、図３は通常時における走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図、図４は車線区画線情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図、図５は測位情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図、図６は車線区画線情報及び測位情報が取得不能であるときの走行経路情報及び推定位置信頼度の算出手順を示す説明図、図７はローカライゼーションによる自車位置と測位位置との偏差を示す説明図である。
図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）であり、この車両１に、走行制御を中心とする車両制御系２が搭載されている。
車両制御系２は、走行制御装置１０、エンジン制御装置２０、ブレーキ制御装置３０、操舵制御装置４０、走行環境認識装置５０、地図情報処理装置６０、測位装置７０等が、車載ネットワークを形成する通信バス１００に接続されて構成されている。
なお、通信バス１００及び通信バス１００に接続される各制御装置には、運転状態を検出する各種センサ類や各種設定及び操作用のスイッチ類が接続されている。図１においては、車速を検出する車速センサ６、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ７、ジャイロセンサ等の自車両の進行方向を検出する方位センサ８、操舵角を検出する操舵角センサ９が通信バス１００に接続される例を示している。
走行制御装置１０は、運転者の運転操作に対して、運転者の操作を要しない自動運転を含む運転支援を可能とするものであり、先行車両に対する追い越し、車線維持、高速道路自動合流等を含む適応走行制御、障害物の自動回避制御、標識及び信号検知による一時停止・交差点通過制御、異常発生時の路肩への緊急退避制御等の運転支援制御を実行する。これらの運転支援制御は、例えば、走行環境情報取得手段としての走行環境認識装置５０で認識した自車両の走行環境情報、地図情報記憶手段としての地図情報処理装置６０からの地図情報、測位手段としての測位装置７０で測位した自車両の位置情報（測位情報）、各種センサで検出した車両走行状態の検出情報に基づいて実行される。
エンジン制御装置２０は、車両のエンジン（図示せず）の運転状態を制御する制御装置であり、例えば、吸入空気量、スロットル開度、エンジン水温、吸気温度、空燃比、クランク角、アクセル開度、その他の車両情報に基づき、燃料噴射制御、点火時期制御、電子制御スロットル弁の開度制御等の主要な制御を行う。
ブレーキ制御装置３０は、例えば、ブレーキスイッチ、４輪の車輪速、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、４輪のブレーキ装置（図示せず）をドライバのブレーキ操作とは独立して制御する。ブレーキ制御装置３０は、走行制御装置１０から、各輪のブレーキ力が入力された場合、該ブレーキ力に基づいて各輪のブレーキ液圧を算出してブレーキ駆動部（図示せず）を作動させ、アンチロック・ブレーキ・システムや横すべり防止制御等の車両に付加するヨーモーメントを制御するヨーモーメント制御、及びヨーブレーキ制御を行う。
操舵制御装置４０は、例えば、車速、ドライバの操舵トルク、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、車両の操舵系に設けた電動パワーステアリングモータ（図示せず）によるアシストトルクを制御する。この操舵制御装置４０は、自車両を走行車線内に維持するレーンキープ制御、走行車線からの逸脱防止制御を行う車線逸脱防止制御が可能となっており、これらレーンキープ制御、車線逸脱防止制御に必要な操舵角、或いは、操舵トルクが、走行制御装置１０により算出されて操舵制御装置４０に入力され、入力された制御量に応じて電動パワーステアリングモータが駆動制御される。
走行環境認識装置５０は、車両の外部環境を撮影して画像情報を処理するカメラ装置（ステレオカメラ、単眼カメラ、カラーカメラ等）、車両の周辺に存在する立体物からの反射波を受信するレーダ装置（レーザレーダ、ミリ波レーダ、超音波レーダ等）で構成されている。本実施の形態においては、走行環境認識装置５０は、車両１の前方をステレオ撮像して画像情報から物体を３次元的に認識するステレオカメラユニット３を主として、車両１の前側方の物体を検出する側方レーダユニット４、車両１の後方の物体を検出するマイクロ波等による後方レーダユニット５を備えている。
ステレオカメラユニット３は、例えば、車室内上部のフロントウィンドウ内側のルームミラー近傍に設置される左右２台のカメラ３ａ，３ｂで構成されるステレオカメラを主としている。左右２台のカメラ３ａ，３ｂは、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有するシャッタ同期のカメラであり、所定の基線長で固定されている。
このステレオカメラユニット３には、左右のカメラ３ａ，３ｂで撮像した一対の画像をステレオ画像処理して、先行車両等の前方の物体の実空間における３次元位置情報を取得する画像処理部が一体的に備えられている。物体の３次元位置は、ステレオ画像処理によって得られる物体の視差データと画像座標値とから、例えば、ステレオカメラの中央真下の道路面を原点として、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、車長方向（距離方向）をＺ軸とする３次元空間の座標値に変換される。
具体的には、ステレオカメラユニット３は、左右のカメラ３ａ，３ｂで撮像した一対の画像に対してステレオマッチング処理を行うことにより、左右画像の対応位置の画素ずれ量（視差）を求め、画素ずれ量か求まる距離情報の分布を示す距離画像を生成する。さらに、ステレオカメラユニット３は、距離情報の分布に対して周知のグルーピング処理を行い、自車両１が走行する車線区画線（白線等）、自車両１の前方を走行する先行車、対向車線を走行する対向車、及び、道路脇の標識や信号機、道路上の障害物等の各種立体物を、走行環境情報として３次元的に認識する。
側方レーダユニット４は、自車両周辺に存在する比較的近距離の物体を検出する近接レーダであり、例えば、フロントバンパの左右コーナー部に設置され、マイクロ波や高帯域のミリ波等のレーダ波を外部に送信して物体からの反射波を受信し、ステレオカメラユニット３の視野外となる自車両の前側方に存在する物体までの距離や方位を測定する。
また、後方レーダユニット５は、例えば、リヤバンパの左右コーナー部に設置され、同様にレーダ波を外部に送信して物体からの反射波を受信し、自車両後方から後側方にかけて存在する物体までの距離や方位を測定する。
地図情報処理装置６０は、地図データベースＤＢを備え、測位装置７０で測位した自車両の位置データ（測位情報）から地図データベースＤＢの地図データ（地図情報）上での位置を特定して出力する。地図データベースＤＢには、例えば、主として車両走行の経路案内や車両の現在位置を表示する際に参照されるナビゲーション用の地図データと、この地図データよりも詳細な、自動運転を含む運転支援制御を行う際に参照される走行制御用の地図データとが保持されている。
ナビゲーション用の地図データは、現在のノードに対して前のノードと次のノードとがそれぞれリンクを介して結びつけられており、各リンクには、信号機、道路標識、建築物等に関する情報が保存されている。一方、走行制御用の高精細の地図データは、ノードと次のノードとの間に、複数のデータ点を有している。このデータ点には、自車両１が走行する道路の曲率、車線幅、路肩幅等の道路形状データや、道路方位角、道路白線種別、レーン数等の走行制御用データが、データの信頼度やデータ更新の日付等の属性データと共に保持されている。
また、地図情報処理装置６０は、地図データベースＤＢの保守管理を行い、地図データベースＤＢのノード、リンク、データ点を検定して常に最新の状態に維持すると共に、データベース上にデータが存在しない領域についても新規データを作成・追加し、より詳細なデータベースを構築する。地図データベースＤＢのデータ更新及び新規データの追加は、測位装置７０によって測位された位置データと、地図データベースＤＢに記憶されているデータとの照合によって行われる（マップマッチング）。
測位装置７０は、複数の衛星からの信号に基づいて自車位置を測位する衛星航法を主として測位を行う。すなわち、測位装置７０は、例えば、ＧＮＳＳ衛星等の複数の航法衛星２００から送信される軌道及び時刻等に関する情報を含む信号を受信し、受信した信号に基づいて自車両の自己位置を３次元の絶対位置として測位する。
次に、走行制御装置１０において実行される走行制御について、図２に示す走行制御ルーチンのフローチャートに従って説明する。なお、本実施形態において、走行制御装置１０は、以下の処理を行うことにより、制御情報演算手段、異常時制御情報演算手段、推定位置算出手段、推定位置信頼度算出手段、及び、走行制御手段としての各機能を実現する。
このルーチンは、設定時間毎に繰り返し実行されるものであり、ルーチンがスタートすると、走行制御装置１０は、先ず、ステップＳ１０１において、自車走行レーンを区画する車線区画線が走行環境認識装置５０によって適切に認識されているか否かを調べる。
そして、ステップＳ１０１において、走行制御装置１０は、車線区画線が認識されていると判定した場合にはステップＳ１０２に進み、車線区画線が認識されていないと判定した場合にはステップＳ１０３に進む。
ステップＳ１０１からステップＳ１０２に進むと、走行制御装置１０は、衛星２００からの信号受信により自車両１の測位情報（自車位置）が測位装置７０によって取得されているか否かを調べる。
そして、ステップＳ１０２において、走行制御装置１０は、自車両１の測位情報が取得されていると判定した場合にはステップＳ１０４に進み、自車両１の測位情報が取得されていないと判定した場合にはステップＳ１０５に進む。
また、ステップＳ１０１からステップＳ１０３に進むと、走行制御装置１０は、衛星２００からの信号受信により自車両１の測位情報（自車位置）が測位装置７０によって取得されているか否かを調べる。
そして、ステップＳ１０３において、走行制御装置１０は、自車両１の測位情報が取得されていると判定した場合にはステップＳ１０６に進み、自車両１の測位情報が取得されていないと判定した場合にはステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０２からステップＳ１０４に進むと、走行制御装置１０は、自車走行レーンの車線区画線及び自車両１の測位情報がともに取得されている通常時における自車両１の制御情報の演算を行う。さらに、ステップＳ１０４において、走行制御装置１０は、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出し、推定位置を少なくとも１つ含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出する。
このようなステップＳ１０４における各処理は、例えば、図３に示す手順に従って行われる。
すなわち、走行制御装置１０は、ステップＳ２０１において、車線区画線と地図データからローカライゼーションを行う。
具体的に説明すると、走行制御装置１０は、走行環境認識装置５０によって認識された左右の車線区画線と自車両１との相対位置と、地図データ上の車線区画線の座標との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車両１の横位置（自車横位置）を算出する。また、走行制御装置１０は、例えば、車線区画線に基づいて自車走行レーンの前方に分岐路の開始点（分岐点）を認識しているとき、自車両１から分岐点までの距離と、地図データ上の分岐点の座標との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車両１の前後位置（自車前後位置）を算出する。ここで、走行制御装置１０は、自車走行レーンの前方に分岐路等が存在しない場合にも、走行環境認識装置５０によって認識された自車走行レーンの曲率等から求まる自車両１の方位角と、地図データ上の道路曲率等から求まる方位角との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車位置（自車前後位置）を算出することも可能である。
また、ステップＳ２０２において、走行制御装置１０は、ステップＳ２０１でローカライゼーションされた地図データ上での自車位置（座標）に基づいて、測位装置７０によって得られた測位情報（ＧＮＳＳ測位によって算出された地図データ上の自車位置の座標：ＧＮＳＳ自車位置）を補正する。
また、ステップＳ２０３において、走行制御装置１０は、例えば、走行環境認識装置５０によって認識された車線区画線から求まる道路形状と、測位情報の座標における地図データ上での道路形状との比較により、走行制御を行う上での制御信頼度を算出する。この制御信頼度の算出では、例えば、車線区画線から求まる道路形状（道路幅、曲率等）と、地図データ上での道路形状（道路幅、曲率等）との一致度が予め設定された方法により算出され、一致度が高いほど高い制御信頼度が算出される。
そして、ステップＳ２０３で算出された制御信頼度が設定閾値以上であるとき、ステップＳ２０４において、走行制御装置１０は、走行制御（自動運転制御）を行うための目標経路を設定し、当該目標経路に基づく制御情報（例えば、曲率、ヨー角、横位置等の制御パラメータ）を算出する。
このように、自車走行レーンの車線区画線情報及び自車両１の測位情報がともに取得されている通常時において、走行制御装置１０は、これら車線区画線情報と測位情報とを用いて制御信頼度を算出し、算出した制御信頼度が所定閾値以上である場合には、自車位置の特定を行った上で、走行制御を行うための制御情報を算出する。
また、ステップＳ２０５において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置の座標から求まる地図データ上の横位置及び前後位置と、ＧＮＳＳ自車位置の座標から求まる地図データ上の横位置及び前後位置との各偏差（図７参照）を測位情報に対する補正値であるＧＮＳＳ補正値として算出する。
そして、ステップＳ２０６において、走行制御装置１０は、今回算出したＧＮＳＳ補正値と前回算出したＧＮＳＳ補正値との比較に基づいてＧＮＳＳ補正値信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ＧＮＳＳ補正値の前回値と今回値との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ補正値信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ補正値信頼度を算出する。この信頼度補正値は、ＧＮＳＳ補正値の前回値と今回値との偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ補正値信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど高い値が算出される。
そして、ステップＳ２０７において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ補正値信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
また、ステップＳ２０８において、走行制御装置１０は、測位装置７０によって現在取得されている測位情報を、過去の自車位置に関する情報である前回（過去直近）のＧＮＳＳ補正値によって補正することにより、現在の自車位置に関する推定位置を算出する。
そして、ステップＳ２０９において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置と、ステップＳ２０８において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としてのＧＮＳＳ信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置とステップＳ２０８において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ信頼度を算出する。この信頼度補正値は、例えば、上述の自車位置と推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。
そして、ステップＳ２１０において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
また、ステップＳ２１１において、走行制御装置１０は、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、前回（過去直近に）ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ２１２において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０８において算出した推定位置と、ステップＳ２１１において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としてのＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０８で算出された推定位置とステップＳ２１１において算出された推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。
そして、ステップＳ２１３において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
また、ステップＳ２１４において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置と、ステップＳ２１１において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第１のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２０１においてローカライゼーションされた自車位置とステップＳ２１１において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第１のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第１のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の自車位置と推定位置との偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第１のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。
また、ステップＳ２１５において、走行制御装置１０は、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と前回（過去直近に）ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ２１６において、走行制御装置１０は、ステップＳ２１１において算出した推定位置と、ステップＳ２１５において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第２のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ２１１において算出した推定位置とステップＳ２１５において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第２のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第２のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。
そして、ステップＳ２１７において、走行制御装置１０は、ステップＳ２１０において算出した第１のデッドレコニング信頼度、及び、ステップＳ２１６において算出した第２のデッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０２からステップＳ１０５に進むと、走行制御装置１０は、自車走行レーンの車線区画線情報が白線の擦れ等によって取得不能である異常時における自車両１の制御情報の演算を行う。さらに、ステップＳ１０５において、走行制御装置１０は、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出し、推定位置を少なくとも１つ含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出する。
このようなステップＳ１０５における各処理は、例えば、図４に示す手順に従って行われる。
すなわち、走行制御装置１０は、ステップＳ３０１において、走行環境認識装置５０において認識された車線区画線以外の各種立体物（先行車、対向車、及び、地物等）を用いて自車走行レーンを推定し、地図上における自車位置を推定する。すなわち、走行制御装置１０は、例えば、車線区画線情報を取得不能であるとき、走行環境認識装置５０において認識された先行車や対向車の走行軌跡、ガードレールの形状、道路標識や信号機等の車線区画線以外の情報に基づいて自車走行レーンの曲率等を推定し、推定した曲率等を地図情報の曲率等とマッチングすることによって地図上における自車位置を推定する。さらに、例えば、自車走行レーンの前方に道路標識や信号機等の特徴点が認識されているとき、自車両１から特徴点までの距離と、地図データ上で対応する特徴点の座標との比較により、地図データ上の自車走行レーンにおける自車位置（自車前後位置）を推定することも可能である。
また、ステップＳ３０２において、走行制御装置１０は、車線区画線情報が取得不能となる直前のＧＮＳＳ補正値を前回（過去直近）のＧＮＳＳ補正値（前回補正値）として用い、測位装置７０によって現在取得されている測位情報を上述のステップＳ２０７と同様の演算によって補正することにより、現在の自車位置に関する推定位置を算出する。
そして、ステップＳ３０３において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０１において推定された自車走行レーンと、ステップＳ３０２において推定された自車位置（推定位置）とに基づいて、走行制御を行う上での制御信頼度を算出する。この制御信頼度の算出では、例えば、ステップＳ３０１において推定された自車走行レーンの形状（曲率等）と、ステップＳ３０２において推定された自車位置（推定位置）に対応する地図データ上での道路形状（曲率等）との一致度が予め設定された方法により算出され、一致度が高いほど高い制御信頼度が算出される。
そして、ステップＳ３０３で算出された制御信頼度が設定閾値以上であるとき、ステップＳ３０４において、走行制御装置１０は、走行制御（自動運転制御）を行うための目標経路を設定し、当該目標経路に基づく制御情報（例えば、曲率、ヨー角、横位置等の制御パラメータ）を算出する。
このように、自車走行レーンの車線区画線情報を取得不能である異常時において、走行制御装置１０は、車線区画線情報以外の走行環境情報と測位情報とを用いて制御信頼度を算出し、算出した制御信頼度が所定閾値以上である場合には、自車位置の特定を行った上で、走行制御を行うための制御情報を算出する。
また、ステップＳ３０５において、走行制御装置１０は、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、車線区画線情報が取得不能となる直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ３０６において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０２において算出した推定位置と、ステップＳ３０５において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としてのＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０２で算出された推定位置とステップＳ３０５において算出された推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値をＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たなＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、ＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。但し、上述のようにステップＳ３０５において車線区画線情報が取得不能となる直前にローカライゼーションされた自車位置に基づいて推定位置を累積的に算出する本ケースでは、ヨーレート等の検出誤差が自車位置の推定位置に累積される。従って、ＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度は、基本的には、車線区画線情報が取得不能となってからの時間が経過するほど累積的に低くなる。
そして、ステップＳ３０７において、走行制御装置１０は、算出したＧＮＳＳ・デッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
また、ステップＳ３０８において、走行制御装置１０は、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、車線区画線が取得不能となる直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ３０９において、走行制御装置１０は、ステップＳ３０５において算出した推定位置と、ステップＳ３０８において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第２のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ３０５において算出した推定位置とステップＳ３０８において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第２のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第２のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。但し、上述のようにステップＳ３０５及びステップＳ３０８において車線区画線情報が取得不能となる直前にローカライゼーションされた自車位置に基づいて推定位置を累積的に算出する本ケースでは、例えば、ヨーレートやハンドル角等の検出誤差が自車位置の推定位置に累積される。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、基本的には、車線区画線情報が取得不能となってからの時間が経過するほど累積的に低くなる。
そして、ステップＳ３１０において、走行制御装置１０は、ステップＳ３０９において算出した第２のデッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０３からステップＳ１０６に進むと、走行制御装置１０は、トンネル内走行等によって測位情報が取得不能である異常時における自車両１の制御情報の演算を行う。さらに、ステップＳ１０６において、走行制御装置１０は、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により、現在に自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出し、各推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて推定位置信頼度を算出する。
このようなステップＳ１０６における各処理は、例えば、図５に示す手順に従って行われる。
すなわち、走行制御装置１０は、ステップＳ４０１において、上述のステップＳ２０１と同様の処理により、車線区画線と地図データからローカライゼーションを行う。
また、ステップＳ４０２において、走行制御装置１０は、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、前回（過去直近に）ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ４０３において、走行制御装置１０は、ステップＳ４０１においてローカライゼーションされた地図データ上での自車位置（座標）に基づいて、ステップＳ４０２で算出した推定位置を補正する。
また、ステップＳ４０４において、走行制御装置１０は、走行環境認識装置５０によって認識された車線区画線から求まる道路形状と、推定位置に対応する地図データ上での道路形状との比較により、走行制御を行う上での制御信頼度を算出する。この制御信頼度の算出では、例えば、車線区画線から求まる道路形状（道路幅、曲率等）と、対応する地図データ上での道路形状（道路幅、曲率等）との一致度が予め設定された方法により算出され、一致度が高いほど高い制御信頼度が算出される。
そして、ステップＳ４０４で算出された制御信頼度が設定閾値以上であるとき、ステップＳ４０５において、走行制御装置１０は、走行制御（自動運転制御）を行うための目標経路を設定し、当該目標経路に基づく制御情報（例えば、曲率、ヨー角、横位置等の制御パラメータ）を算出する。
このように、測位情報を取得不能である異常時において、走行制御装置１０は、車線区画線情報と自車位置の推定位置情報とを用いて制御信頼度を算出し、算出した制御信頼度が所定閾値以上である場合には、自車位置の特定を行った上で、走行制御を行うための制御情報を算出する。
また、ステップＳ４０６において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ４０１においてローカライゼーションされた自車位置と、ステップＳ４０２において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第１のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ４０１においてローカライゼーションされた自車位置とステップＳ４０２において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第１のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第１のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の自車位置と推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第１のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。
また、ステップＳ４０７において、走行制御装置１０は、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と前回（過去直近に）ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ４０８において、走行制御装置１０は、ステップＳ４０２において算出した推定位置と、ステップＳ４０７において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第２のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ４０２において算出した推定位置とステップＳ４０７において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第２のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第２のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。
そして、ステップＳ４０９において、走行制御装置１０は、ステップＳ４０６において算出した第１のデッドレコニング信頼度、及び、ステップＳ４０８において算出した第２のデッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０３からステップＳ１０７に進むと、走行制御装置１０は、自車走行レーンの車線区画線情報が白線の擦れ等によって取得不能であり、且つ、トンネル内走行等によって測位情報が取得不能である異常時における自車両１の制御情報の演算を行う。
このようなステップＳ１０７における各処理は、例えば、図７に示す手順に従って行われる。
すなわち、走行制御装置１０は、ステップＳ５０１において、上述のステップＳ３０１と同様の処理により、走行環境認識装置５０において認識された各種立体物（先行車、対向車、及び、地物等）を用いて自車走行レーンを推定する。
また、ステップＳ５０２において、走行制御装置１０は、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、車線区画線情報が取得不能となる直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ５０３において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ５０１において推定された自車走行レーンと、ステップＳ５０２において推定された自車位置（推定位置）とに基づいて、走行制御を行う上での制御信頼度を算出する。この制御信頼度の算出では、例えば、ステップＳ５０１において推定された自車走行レーンの形状（曲率等）と、ステップＳ５０２において推定された自車位置（推定位置）に対応する地図データ上での道路形状との一致度が予め設定された方法により算出され、一致度が高いほど高い制御信頼度が算出される。
そして、ステップＳ５０３で算出された制御信頼度が設定閾値以上であるとき、ステップＳ５０４において、走行制御装置１０は、走行制御（自動運転制御）を行うための目標経路を設定し、当該目標経路に基づく制御情報（例えば、曲率、ヨー角、横位置等の制御パラメータ）を算出する。
このように、自車走行レーンの車線区画線情報及び測位情報が取得不能である異常時において、走行制御装置１０は、車線区画線情報以外の走行環境情報と自車位置の推定位置情報とを用いて制御信頼度を算出し、算出した制御信頼度が所定値以上である場合には、自車位置の特定を行った上で、走行制御を行うための制御情報を算出する。
また、ステップＳ５０５において、走行制御装置１０は、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、車線区画線が取得不能となる直前（過去直近）にローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出する（デッドレコニングする）。
そして、ステップＳ５０６において、走行制御装置１０は、ステップＳ５０２において算出した推定位置と、ステップＳ５０５において算出した推定位置との比較に基づいて、推定位置信頼度としての第２のデッドレコニング信頼度を算出する。本実施形態において、走行制御装置１０は、例えば、ステップＳ５０２において算出した推定位置とステップＳ５０５において算出した推定位置との偏差に応じた信頼度補正値を算出し、この信頼度補正値を第２のデッドレコニング信頼度の前回値に加算することにより新たな第２のデッドレコニング信頼度を算出する。この信頼度補正値は、上述の推定位置の偏差が所定値以下の場合には正値となり、偏差が所定値よりも大きい場合には負値となる。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、偏差が所定値以下の状態が継続するほど累積的に高い値となる。但し、上述のようにステップＳ５０２及びステップＳ５０５において車線区画線情報が取得不能となる直前にローカライゼーションされた自車位置に基づいて推定位置を累積的に算出する本ケースでは、例えば、ヨーレートやハンドル角等の検出誤差が自車位置の推定位置に累積される。従って、第２のデッドレコニング信頼度は、基本的には、車線区画線情報が取得不能となってからの時間が経過するほど累積的に低くなる。
そして、ステップＳ５０７において、走行制御装置１０は、ステップＳ５０６において算出した第２のデッドレコニング信頼度を走行制御装置１０に備えられたメモリに格納する。
図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０４からステップＳ１０８に進むと、走行制御装置１０は、通常時における制御情報が算出されているか否かを調べる。すなわち、走行制御装置１０は、現在の制御信頼度が所定閾値以上であり、走行制御を行うための制御情報が算出されているか否かを調べる。
そして、ステップＳ１０８において、走行制御装置１０は、制御情報が算出されていると判定した場合にはステップＳ１１１に進み、制御情報が算出されていないと判定した場合にはステップＳ１１２に進む。
また、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、或いは、ステップＳ１０７からステップＳ１０９に進むと、走行制御装置１０は、異常時における制御情報が算出されているか否かを調べる。すなわち、走行制御装置１０は、現在の制御信頼度が所定閾値以上であり、走行制御を行うための制御情報が算出されているか否かを調べる。
そして、ステップＳ１０９において、走行制御装置１０は、制御情報が算出されていると判定した場合にはステップＳ１１０に進み、制御情報が算出されていないと判定した場合にはステップＳ１１２に進む。
ステップＳ１０９からステップＳ１１０に進むと、走行制御装置１０は、現在算出されている推定位置信頼度が設定閾値（例えば、信頼度５０％）以下であるか否かを調べる。
そして、ステップＳ１１０において、走行制御装置１０は、推定位置信頼度の全てが設定閾値よりも大きいと判定した場合にはステップＳ１１１に進み、推定位置信頼度のうちの少なくとも何れか１つが設定閾値以下であると判定した場合にはステップＳ１１２に進む。
そして、ステップＳ１０８或いはステップＳ１１０からステップＳ１１１に進むと、走行制御装置１０は、現在算出されている制御情報に基づいて走行制御を実行した後、ルーチンを抜ける。
一方、ステップＳ１０８、ステップＳ１０９、或いは、ステップＳ１１０からステップＳ１１２に進むと、走行制御装置１０は、現在走行制御が行われている場合には、当該走行制御を中止した後、ルーチンを抜ける。
このような実施形態によれば、過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法によって現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出するとともに、推定位置を含む位置情報の比較により推定位置信頼度を算出し、測位情報或いは車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能であるとき、推定位置を用いて走行制御のための制御情報を演算し、測位情報或いは車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能となった場合であっても、推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は走行制御を継続することにより、走行経路を直接的に認識するための情報が取得不能となった場合にも適切な走行制御を継続することができる。
すなわち、例えば、走行環境認識装置５０において車線区画線情報を取得不能となった場合には、走行環境情報から自車両１の走行経路を直接的に認識することが困難となり、さらに、走行環境情報を用いて測位情報を直接的に補正することも困難となる。しかしながら、このような場合においても、例えば、現在取得されている測位情報を、過去の自車位置に関する情報の１つである前回のＧＮＳＳ補正値によって補正することにより、現在の自車位置に関する推定位置を算出することができる。また、例えば、ヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と、前回ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出することができる。さらに、例えば、操舵角を用いた車両モデルによりヨーレートを推定し、推定したヨーレートを用いて算出される自車両１の運動状態と前回ローカライゼーションされた自車位置とに基づいて、現在の自車位置に関する推定位置を算出することができる。そして、これら複数の推定位置の少なくとも何れかを用いて制御情報を演算することにより、走行制御を継続することができる。この場合において、異なる方法により得られた推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて累積的に変化する推定位置信頼度を算出し、車線区画線情報を取得不能となった場合の走行制御の継続を推定位置信頼度の何れかが設定閾値以下となるまでに制限することにより、信頼性の低い情報に基づいて必要以上に走行制御を継続させることなく、適切な走行制御を実現することができる。加えて、各推定位置を含む位置情報の各種組み合わせによって推定位置信頼度を多重に算出し、これらのうちの何れかの推定位置信頼度が設定閾値以下となった場合には走行制御を中止することにより、高い信頼性にて走行制御の継続を実現することができる。
なお、具体的な説明を省略するが、測位情報を取得不能となった場合、車線区画線情報及び測位情報を取得不能となった場合においても、上述の作用効果と略同様の作用効果を奏することができる。
なお、本発明は、以上説明した各実施形態に限定されることなく、種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の技術的範囲内である。
１ … 車両（自車両）
２ … 車両制御系
３ … ステレオカメラユニット
３ａ，３ｂ … カメラ
４ … 側方レーダユニット
５ … 後方レーダユニット
６ … 車速センサ
７ … ヨーレートセンサ
８ … 方位センサ
９ … 操舵角センサ
１０ … 走行制御装置（制御情報演算手段、異常時制御情報演算手段、推定位置算出手段、推定位置信頼度算出手段、走行制御手段）
２０ … エンジン制御装置
３０ … ブレーキ制御装置
４０ … 操舵制御装置
５０ … 走行環境認識装置（走行環境情報取得手段）
６０ … 地図情報処理装置（地図情報記憶手段）
７０ … 測位装置（測位手段）
ＤＢ … 地図データベース
１００ … 通信バス
２００ … 航法衛星

Claims (4)

  1. 地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、衛星からの信号を受信して自車位置の測位情報を取得する測位手段と、自車両の前方の車線区画線情報を含む走行環境情報を取得する走行環境情報取得手段と、を備えた車両制御系に設けられた車両の走行制御装置であって、
    前記地図情報と前記測位情報と前記車線区画線情報とに基づいて自車両の走行制御のための制御情報を演算する制御情報演算手段と、
    前記制御情報に基づいて自車両の走行制御を行う走行制御手段と、
    過去の自車位置に関する情報を用いた複数の演算方法により現在の自車位置に関する複数の推定位置をそれぞれ算出する推定位置算出手段と、
    前記推定位置を含む位置情報の比較結果に基づいて累積的に変化する推定位置信頼度を算出する推定位置信頼度算出手段と、
    前記測位情報或いは前記車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能であるとき、前記推定位置を用いて前記制御情報を演算する異常時制御情報演算手段と、を備え、
    前記走行制御手段は、前記測位情報或いは前記車線区画線情報のうちの少なくとも何れか一方が検出不能となった場合であっても、前記推定位置信頼度が閾値以下となるまでの間は前記走行制御を継続することを特徴とする車両の走行制御装置。
  2. 前記推定位置算出手段は、前記車線区画線情報に基づく過去直近の自車位置に関する情報と自車両の運動状態とに基づいて前記推定位置を算出することを特徴とする請求項１に記載の車両の走行制御装置。
  3. 前記自車両の運動状態は、前記自車両に作用するヨーレートに基づく運動状態であることを特徴とする請求項２に記載の車両の走行制御装置。
  4. 前記自車両の運動状態は、前記自車両の操舵角を用いた車両モデルに基づく運動状態であることを特徴とする請求項２に記載の車両の走行制御装置。
JP2017070131A 2017-03-31 2017-03-31 車両の走行制御装置 Active JP6465319B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017070131A JP6465319B2 (ja) 2017-03-31 2017-03-31 車両の走行制御装置
CN201810153437.7A CN108688662B (zh) 2017-03-31 2018-02-22 车辆的行驶控制装置
US15/915,719 US10569774B2 (en) 2017-03-31 2018-03-08 Traveling controller for vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017070131A JP6465319B2 (ja) 2017-03-31 2017-03-31 車両の走行制御装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018173303A true JP2018173303A (ja) 2018-11-08
JP6465319B2 JP6465319B2 (ja) 2019-02-06

Family

ID=63672895

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017070131A Active JP6465319B2 (ja) 2017-03-31 2017-03-31 車両の走行制御装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10569774B2 (ja)
JP (1) JP6465319B2 (ja)
CN (1) CN108688662B (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022105431A (ja) * 2021-01-04 2022-07-14 本田技研工業株式会社 位置決定装置

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180259961A1 (en) * 2017-03-07 2018-09-13 Delphi Technologies, Inc. Lane-changing system for automated vehicles
JP6719433B2 (ja) * 2017-09-22 2020-07-08 株式会社日立製作所 移動体の制御システムおよび移動体の制御方法
JP6700359B2 (ja) * 2018-09-26 2020-05-27 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 車両制御装置
WO2020116264A1 (ja) * 2018-12-06 2020-06-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両の走行支援方法、車両走行支援装置及び自動運転システム
EP3904996B1 (en) * 2018-12-28 2023-05-03 Aichi Steel Corporation Magnetic marker system
JP2020158047A (ja) * 2019-03-28 2020-10-01 本田技研工業株式会社 車両制御システム
TWI710489B (zh) * 2019-07-08 2020-11-21 宏碁股份有限公司 車輛及車輛控制方法
CN112824835B (zh) * 2019-11-21 2024-05-10 广州汽车集团股份有限公司 车辆定位方法、装置及计算机可读存储介质
JP7277349B2 (ja) * 2019-12-12 2023-05-18 日立Astemo株式会社 運転支援装置、および、運転支援システム
KR20210075675A (ko) * 2019-12-13 2021-06-23 현대자동차주식회사 군집주행 제어 장치 및 그의 경로 생성 방법
JP2022060077A (ja) * 2020-10-02 2022-04-14 株式会社Subaru 自動操舵制御装置
CN112249014B (zh) * 2020-10-22 2021-09-28 英博超算(南京)科技有限公司 车辆横向控制方法、车辆以及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009276282A (ja) * 2008-05-16 2009-11-26 Sumitomo Electric Ind Ltd 姿勢特定装置、移動方位特定装置、位置特定装置、コンピュータプログラム及び姿勢特定方法
US8948954B1 (en) * 2012-03-15 2015-02-03 Google Inc. Modifying vehicle behavior based on confidence in lane estimation
JP2016181015A (ja) * 2015-03-23 2016-10-13 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
JP2017013586A (ja) * 2015-06-30 2017-01-19 富士重工業株式会社 自車位置推定装置、及びそれを用いた操舵制御装置、並びに自車位置推定方法
WO2017029734A1 (ja) * 2015-08-19 2017-02-23 三菱電機株式会社 車線認識装置および車線認識方法
JP2017043279A (ja) * 2015-08-28 2017-03-02 株式会社デンソー 車両制御装置、及び走路信頼度判定方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8838374B2 (en) * 2005-07-05 2014-09-16 Mi-Jack Products, Inc. Automatic correction of past position errors for location and inventory tracking
JP5130638B2 (ja) * 2006-03-22 2013-01-30 日産自動車株式会社 回避操作算出装置、回避制御装置、各装置を備える車両、回避操作算出方法および回避制御方法
EP2242993B1 (de) * 2008-02-15 2013-10-23 Continental Teves AG & Co. oHG Fahrzeugsystem zur navigation und/oder fahrerassistenz
DE102008011228A1 (de) * 2008-02-26 2009-08-27 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Unterstützung eines Nutzers eines Fahrzeugs, Steuereinrichtung für ein Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs und Fahrzeug mit einer derartigen Steuereinrichtung
WO2010035781A1 (ja) * 2008-09-25 2010-04-01 クラリオン株式会社 車線判定装置及びナビゲーションシステム
JP5387277B2 (ja) * 2009-08-07 2014-01-15 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 走行支援で利用される情報の信頼度特定装置、方法およびプログラム
JP5747787B2 (ja) 2011-11-04 2015-07-15 トヨタ自動車株式会社 車線認識装置
US11176845B2 (en) * 2012-12-11 2021-11-16 Abalta Technologies, Inc. Adaptive analysis of driver behavior
US9483059B2 (en) * 2014-11-26 2016-11-01 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Method to gain driver's attention for autonomous vehicle
EP3885217A1 (en) * 2015-02-10 2021-09-29 Mobileye Vision Technologies Ltd. Sparse map for autonomous vehicle navigation
JP6025273B2 (ja) * 2015-03-17 2016-11-16 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
US9650039B2 (en) * 2015-03-20 2017-05-16 Ford Global Technologies, Llc Vehicle location accuracy
US9645250B2 (en) * 2015-04-07 2017-05-09 GM Global Technology Operations LLC Fail operational vehicle speed estimation through data fusion of 6-DOF IMU, GPS, and radar
US10054446B2 (en) * 2015-11-17 2018-08-21 Truemotion, Inc. Methods and systems for combining sensor data to measure vehicle movement
JP6432116B2 (ja) * 2016-05-23 2018-12-05 本田技研工業株式会社 車両位置特定装置、車両制御システム、車両位置特定方法、および車両位置特定プログラム
CN109415122B (zh) * 2016-06-06 2022-07-05 福特全球技术公司 用于自动化车辆和无人机递送的系统、方法和装置
US10657811B2 (en) * 2017-10-04 2020-05-19 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Travel lane identification without road curvature data
US10907971B2 (en) * 2017-12-08 2021-02-02 Regents Of The University Of Minnesota Square root inverse Schmidt-Kalman filters for vision-aided inertial navigation and mapping

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009276282A (ja) * 2008-05-16 2009-11-26 Sumitomo Electric Ind Ltd 姿勢特定装置、移動方位特定装置、位置特定装置、コンピュータプログラム及び姿勢特定方法
US8948954B1 (en) * 2012-03-15 2015-02-03 Google Inc. Modifying vehicle behavior based on confidence in lane estimation
JP2016181015A (ja) * 2015-03-23 2016-10-13 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
JP2017013586A (ja) * 2015-06-30 2017-01-19 富士重工業株式会社 自車位置推定装置、及びそれを用いた操舵制御装置、並びに自車位置推定方法
WO2017029734A1 (ja) * 2015-08-19 2017-02-23 三菱電機株式会社 車線認識装置および車線認識方法
JP2017043279A (ja) * 2015-08-28 2017-03-02 株式会社デンソー 車両制御装置、及び走路信頼度判定方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022105431A (ja) * 2021-01-04 2022-07-14 本田技研工業株式会社 位置決定装置
JP7177862B2 (ja) 2021-01-04 2022-11-24 本田技研工業株式会社 位置決定装置

Also Published As

Publication number Publication date
US10569774B2 (en) 2020-02-25
CN108688662A (zh) 2018-10-23
CN108688662B (zh) 2019-06-28
JP6465319B2 (ja) 2019-02-06
US20180281789A1 (en) 2018-10-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6438516B2 (ja) 車両の走行制御装置
JP6465319B2 (ja) 車両の走行制御装置
CN108995649B (zh) 车辆的行驶控制装置
US10106161B2 (en) Vehicle travel control device
CN108706009B (zh) 车辆的行驶控制系统
US10437257B2 (en) Autonomous driving system
WO2016080100A1 (ja) 走行制御システム
RU2760714C1 (ru) Способ содействия вождению и устройство содействия вождению
JP2017121912A (ja) 車両の走行制御装置
US11120277B2 (en) Apparatus and method for recognizing road shapes
JP6755071B2 (ja) 車両の走行制御装置
JP6521753B2 (ja) 車両の測位システム
US20190180117A1 (en) Roadside object recognition apparatus
US11423777B2 (en) Traffic sign displaying device
JP7137332B2 (ja) 車両の走行制御装置
JP6609292B2 (ja) 車外環境認識装置
JP7065585B2 (ja) 車両の走行制御装置
US11760345B2 (en) Vehicle traveling control apparatus
JP2017165310A (ja) 車両の走行制御装置
JP7467522B2 (ja) 車両制御装置
JP2018171986A (ja) 車両の走行制御装置
JP6948202B2 (ja) 車両の走行制御装置

Legal Events

Date Code Title Description
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: 20181204

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181225

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6465319

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250