JP2019056953A - Vehicle controller, method for controlling vehicle, and program - Google Patents

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Abstract

To provide a vehicle controller, a method for controlling vehicle, and a program that can correctly estimate a road which you can enter.SOLUTION: The vehicle controller according to an embodiment includes: a road recognition unit for recognizing a compartment line and a stop line of a road around a vehicle; a one-way traffic determination unit for determining whether the road around the vehicle is a one-way road according to the stop line recognized by the road recognition unit; and an entrance acceptance estimation unit for estimating that the vehicle can enter a road that the one-way determination unit has not determined to be a one-way road when the vehicle is entering an intersection.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to a vehicle control device, a vehicle control method, and a program.

従来、建物や道路を描画した建造物形状地図を表示することによって道路の案内を行う建造物形状地図による案内装置において、ルート道路の車線数からルート幅を計算することで道路が一方通行の道路か否かを判定し、判定結果により走行道路に合わせて表示範囲を決定する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。   Conventionally, in a guidance device using a building shape map that displays a building shape map depicting buildings and roads, the road is a one-way road by calculating the route width from the number of lanes of the route road. There is known a technique for determining whether or not a display range is determined in accordance with a traveling road based on a determination result (for example, see Patent Document 1).

特開平10−333558号公報JP-A-10-333558

しかしながら、従来の技術では、車線数を基準にした判定を行うため、一方通行の道路であることを正確に認識できす、進行可能な道路を正しく推定できない場合があった。   However, in the prior art, since the determination is based on the number of lanes, there is a case where it is not possible to accurately estimate a road that can be traveled, which can be accurately recognized as a one-way road.

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、進行可能な道路を正しく推定することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a vehicle control device, a vehicle control method, and a program capable of correctly estimating a road that can travel.

(1):車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識する道路認識部(132)と、前記道路認識部により認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定する一方通行判定部(134)と、交差点に前記車両が進入する場合に、前記一方通行判定部により前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定する進行可否推定部(136)と、を備える車両制御装置である。   (1): A road recognition unit (132) that recognizes road marking lines and stop lines of roads around the vehicle, and a road around the vehicle is one-way based on the stop lines recognized by the road recognition unit. A one-way determination unit (134) that determines whether or not the road is a road, and when the vehicle enters an intersection, the one-way determination unit does not determine that the road is a one-way road It is a vehicle control apparatus provided with the progress possibility estimation part (136) which presumes that progress to is possible.

(2):(1)において、前記進行可否推定部は、前記道路区画線が直進方向に連続していない道路に前記車両が進入する場合に、前記車両が交差点に進入すると判定するものである。   (2): In (1), the advanceability estimation unit determines that the vehicle enters an intersection when the vehicle enters a road in which the road lane marking is not continuous in a straight line direction. .

(3):(1)または(2)において、前記道路認識部は、更に、前記車両の前走車両を認識し、前記進行可否推定部は、前記道路認識部により認識された前走車両の挙動に基づいて、前記道路が一方通行の道路である確信度を高めるものである。   (3): In (1) or (2), the road recognizing unit further recognizes a preceding vehicle of the vehicle, and the progress propriety estimating unit is configured to detect the preceding vehicle recognized by the road recognizing unit. Based on the behavior, the degree of certainty that the road is a one-way road is increased.

(4):(1)〜(3)のうち何れか一つにおいて、前記進行可否推定部は、前記車両の周辺の道路のうち、道路の幅方向に関して前記道路認識部により認識された停止線がない領域の幅が、一車線分または一車両幅分以上である道路を、前記車両の進行が可能な道路であると判定するものである。   (4): In any one of (1) to (3), the travel propriety estimation unit is a stop line recognized by the road recognition unit in the width direction of the road among the roads around the vehicle. It is determined that a road in which the width of the region where there is no road is one lane or one vehicle width or more is a road on which the vehicle can travel.

(5):道路認識部が、車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識し、一方通行判定部が、前記道路認識部により認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定し、進行可否推定部が、交差点に前記車両が進入する場合に、前記一方通行判定部により前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定する、車両制御方法である。   (5): The road recognizing unit recognizes road marking lines and stop lines of roads around the vehicle, and the one-way determining unit is configured based on the stop lines recognized by the road recognizing unit. It is determined whether or not the road is a one-way road. When the vehicle enters an intersection, the one-way determination unit determines that the road is a one-way road. This is a vehicle control method that estimates that it is possible to proceed to a non-road.

(6):車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識する道路認識部を備える前記車両に搭載されるコンピュータに、前記認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定させ、交差点に前記車両が進入する場合に、前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定させる、プログラムである。   (6): Based on the recognized stop line, a road around the vehicle is loaded on a computer installed in the vehicle including a road recognition unit that recognizes road marking lines and stop lines of roads around the vehicle. A program for determining whether or not the road is a one-way road, and for estimating that the road is not determined to be a one-way road when the vehicle enters an intersection. It is.

(1)〜(6)によれば、一方通行の道路をより正確に認識することができる。   According to (1) to (6), a one-way road can be recognized more accurately.

実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム1の構成図である。It is a lineblock diagram of vehicle system 1 using a vehicle control device concerning an embodiment. 第1制御部120および第2制御部160の機能構成図である。3 is a functional configuration diagram of a first control unit 120 and a second control unit 160. FIG. 第1の手法における、道路認識部132による道路の幅の認識手法について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the recognition method of the width of the road by the road recognition part 132 in a 1st method. 第1の手法における、道路認識部132による道路の幅の他の認識手法について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the other recognition method of the width of the road by the road recognition part 132 in a 1st method. 第2の手法における、停止線LSに基づいて一方通行の道路か否かを判定することについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating whether it is a one-way road based on the stop line LS in a 2nd method. 停止線LSの一部が遮蔽されている場合の停止線LSの認識の様子を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the mode of recognition of the stop line LS when a part of stop line LS is shielded. 第3の手法における、道路に描画された線の位置および延在方向に基づいて、道路に描画された線が停止線であるか否かを判定することについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating whether the line drawn on the road is a stop line based on the position and extension direction of the line drawn on the road in the 3rd method. 第4の手法における、道路標識の描画位置により一方通行の道路か否かを判定することについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating in the 4th method determining whether it is a one-way road by the drawing position of a road sign. 第5の手法における、道路に描画された進行方向を示すマークにより一方通行の道路か否かを判定することについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating in the 5th method determining whether it is a one-way road by the mark which shows the advancing direction drawn on the road. 第6の手法における、交差点CRに連結される車線の停止線から進行可能な道路を推定することについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating the road which can advance from the stop line of the lane connected with intersection CR in the 6th method. 前走車両m1の挙動に基づいて、進行可否の推定の確信度を高めることについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating raising the certainty of estimation of the propriety of progress based on the behavior of the preceding vehicle m1. 実施形態の自動運転制御装置100により実行される処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process performed by the automatic driving | operation control apparatus 100 of embodiment. 実施形態の自動運転制御装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure showing an example of hardware constitutions of automatic operation control device 100 of an embodiment.

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。   Hereinafter, embodiments of a vehicle control device, a vehicle control method, and a program according to the present invention will be described with reference to the drawings.

[全体構成]
図1は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム1の構成図である。車両システム1が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
[overall structure]
FIG. 1 is a configuration diagram of a vehicle system 1 using a vehicle control device according to an embodiment. The vehicle on which the vehicle system 1 is mounted is, for example, a vehicle such as a two-wheel, three-wheel, or four-wheel vehicle, and a drive source thereof is an internal combustion engine such as a diesel engine or a gasoline engine, an electric motor, or a combination thereof. When the electric motor is provided, the electric motor operates using electric power generated by the electric generator connected to the internal combustion engine or electric discharge power of the secondary battery or the fuel cell.

車両システム1は、例えば、カメラ10と、レーダ装置12と、ファインダ14と、物体認識装置16と、通信装置20と、HMI(Human Machine Interface)30と、車両センサ40と、ナビゲーション装置50と、MPU(Map Positioning Unit)60と、運転操作子80と、自動運転制御装置(車両制御装置)100と、走行駆動力出力装置200と、ブレーキ装置210と、ステアリング装置220とを備える。これらの装置や機器は、CAN(Controller Area Network)通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図1に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。   The vehicle system 1 includes, for example, a camera 10, a radar device 12, a finder 14, an object recognition device 16, a communication device 20, an HMI (Human Machine Interface) 30, a vehicle sensor 40, a navigation device 50, An MPU (Map Positioning Unit) 60, a driving operator 80, an automatic driving control device (vehicle control device) 100, a driving force output device 200, a brake device 210, and a steering device 220 are provided. These devices and devices are connected to each other by a multiple communication line such as a CAN (Controller Area Network) communication line, a serial communication line, a wireless communication network, or the like. The configuration illustrated in FIG. 1 is merely an example, and a part of the configuration may be omitted, or another configuration may be added.

カメラ10は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ10は、車両システム1が搭載される車両(以下、自車両Mと称する)の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ10は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ10は、例えば、周期的に繰り返し自車両Mの周辺を撮像する。カメラ10は、ステレオカメラであってもよい。   The camera 10 is a digital camera using a solid-state image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor). One or a plurality of cameras 10 are attached to any part of a vehicle (hereinafter referred to as the host vehicle M) on which the vehicle system 1 is mounted. When imaging the front, the camera 10 is attached to the upper part of the front windshield, the rear surface of the rearview mirror, or the like. For example, the camera 10 periodically and repeatedly images the periphery of the host vehicle M. The camera 10 may be a stereo camera.

レーダ装置12は、自車両Mの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波(反射波)を検出して少なくとも物体の位置(距離および方位)を検出する。レーダ装置12は、自車両Mの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置12は、FM−CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。   The radar device 12 radiates radio waves such as millimeter waves around the host vehicle M, and detects radio waves (reflected waves) reflected by the object to detect at least the position (distance and direction) of the object. One or a plurality of radar devices 12 are attached to arbitrary locations of the host vehicle M. The radar apparatus 12 may detect the position and speed of an object by FM-CW (Frequency Modulated Continuous Wave) method.

ファインダ14は、LIDAR(Light Detection and Ranging)である。ファインダ14は、自車両Mの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ14は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ14は、自車両Mの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。   The finder 14 is LIDAR (Light Detection and Ranging). The finder 14 irradiates light around the host vehicle M and measures scattered light. The finder 14 detects the distance to the object based on the time from light emission to light reception. The irradiated light is, for example, pulsed laser light. One or a plurality of the finders 14 are attached to arbitrary locations of the host vehicle M.

物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置16は、認識結果を自動運転制御装置100に出力する。また、物体認識装置16は、必要に応じて、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14の検出結果をそのまま自動運転制御装置100に出力してよい。   The object recognition device 16 performs sensor fusion processing on detection results of some or all of the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 to recognize the position, type, speed, and the like of the object. The object recognition device 16 outputs the recognition result to the automatic driving control device 100. Further, the object recognition device 16 may output the detection results of the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 as they are to the automatic driving control device 100 as necessary.

通信装置20は、例えば、セルラー網やWi−Fi網、Bluetooth(登録商標)、DSRC(Dedicated Short Range Communication)等を利用して、自車両Mの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。   The communication device 20 communicates with other vehicles around the host vehicle M using, for example, a cellular network, a Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or wirelessly. It communicates with various server apparatuses via a base station.

HMI30は、自車両Mの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。HMI30は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー等を含む。   The HMI 30 presents various information to the occupant of the host vehicle M and accepts an input operation by the occupant. The HMI 30 includes various display devices, speakers, buzzers, touch panels, switches, keys, and the like.

車両センサ40は、自車両Mの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Mの向きを検出する方位センサ等を含む。   The vehicle sensor 40 includes a vehicle speed sensor that detects the speed of the host vehicle M, an acceleration sensor that detects acceleration, a yaw rate sensor that detects an angular velocity around the vertical axis, a direction sensor that detects the direction of the host vehicle M, and the like.

ナビゲーション装置50は、例えば、GNSS(Global Navigation Satellite System)受信機51と、ナビHMI52と、経路決定部53とを備え、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ等の記憶装置に第1地図情報54を保持している。GNSS受信機51は、GNSS衛星から受信した信号に基づいて、自車両Mの位置を特定する。自車両Mの位置は、車両センサ40の出力を利用したINS(Inertial Navigation System)によって特定または補完されてもよい。ナビHMI52は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビHMI52は、前述したHMI30と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部53は、例えば、GNSS受信機51により特定された自車両Mの位置(或いは入力された任意の位置)から、ナビHMI52を用いて乗員により入力された目的地までの経路(以下、地図上経路)を、第1地図情報54を参照して決定する。第1地図情報54は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第1地図情報54は、道路の曲率やPOI(Point Of Interest)情報等を含んでもよい。経路決定部53により決定された地図上経路は、MPU60に出力される。また、ナビゲーション装置50は、経路決定部53により決定された地図上経路に基づいて、ナビHMI52を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置50は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置50は、通信装置20を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された地図上経路を取得してもよい。   The navigation device 50 includes, for example, a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver 51, a navigation HMI 52, and a route determination unit 53. The first map information 54 is stored in a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory. Holding. The GNSS receiver 51 specifies the position of the host vehicle M based on the signal received from the GNSS satellite. The position of the host vehicle M may be specified or supplemented by an INS (Inertial Navigation System) using the output of the vehicle sensor 40. The navigation HMI 52 includes a display device, a speaker, a touch panel, keys, and the like. The navigation HMI 52 may be partly or wholly shared with the HMI 30 described above. The route determination unit 53 is, for example, a route from the position of the host vehicle M specified by the GNSS receiver 51 (or any input position) to the destination input by the occupant using the navigation HMI 52 (hereinafter, referred to as “route”). The route on the map is determined with reference to the first map information 54. The first map information 54 is information in which a road shape is expressed by, for example, a link indicating a road and nodes connected by the link. The first map information 54 may include road curvature and POI (Point Of Interest) information. The on-map route determined by the route determination unit 53 is output to the MPU 60. Further, the navigation device 50 may perform route guidance using the navigation HMI 52 based on the on-map route determined by the route determination unit 53. In addition, the navigation apparatus 50 may be implement | achieved by the function of terminal devices, such as a smart phone and a tablet terminal which a passenger | crew holds, for example. Further, the navigation device 50 may transmit the current position and the destination to the navigation server via the communication device 20 and acquire the on-map route returned from the navigation server.

MPU60は、例えば、推奨車線決定部61として機能し、HDDやフラッシュメモリ等の記憶装置に第2地図情報62を保持している。推奨車線決定部61は、ナビゲーション装置50から提供された経路を複数のブロックに分割し(例えば、車両進行方向に関して100[m]毎に分割し)、第2地図情報62を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部61は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部61は、経路において分岐箇所や合流箇所等が存在する場合、自車両Mが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。   For example, the MPU 60 functions as the recommended lane determining unit 61 and holds the second map information 62 in a storage device such as an HDD or a flash memory. The recommended lane determining unit 61 divides the route provided from the navigation device 50 into a plurality of blocks (for example, every 100 [m] with respect to the vehicle traveling direction), and refers to the second map information 62 for each block. Determine the recommended lane. The recommended lane determining unit 61 performs determination such as what number of lanes from the left to travel. The recommended lane determining unit 61 determines a recommended lane so that the host vehicle M can travel on a reasonable route for proceeding to the branch destination when there is a branch point, a junction point, or the like on the route.

第2地図情報62は、第1地図情報54よりも高精度な地図情報である。第2地図情報62は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第2地図情報62には、道路情報、交通規制情報、住所情報(住所・郵便番号)、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。第2地図情報62は、通信装置20を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。   The second map information 62 is map information with higher accuracy than the first map information 54. The second map information 62 includes, for example, information on the center of the lane or information on the boundary of the lane. The second map information 62 may include road information, traffic regulation information, address information (address / postal code), facility information, telephone number information, and the like. The second map information 62 may be updated at any time by accessing another device using the communication device 20.

運転操作子80は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子80には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置100、もしくは、走行駆動力出力装置200、ブレーキ装置210、およびステアリング装置220のうち一方または双方に出力される。   The driving operation element 80 includes, for example, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, a steering wheel, a deformed steer, a joystick, and other operation elements. A sensor for detecting the amount of operation or the presence or absence of an operation is attached to the driving operator 80, and the detection result is the automatic driving control device 100, or the traveling driving force output device 200, the brake device 210, and the steering device. 220 is output to one or both of 220.

自動運転制御装置100は、例えば、第1制御部120と、第2制御部160とを備える。第1制御部120と第2制御部160は、それぞれ、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサがプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。   The automatic operation control device 100 includes, for example, a first control unit 120 and a second control unit 160. Each of the first control unit 120 and the second control unit 160 is realized by a hardware processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a program (software), for example. Some or all of these components are hardware (circuits) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), and GPU (Graphics Processing Unit). Part (including circuit)), or may be realized by cooperation of software and hardware.

図2は、第1制御部120および第2制御部160の機能構成図である。第1制御部120は、例えば、認識部130と、行動計画生成部140とを備える。   FIG. 2 is a functional configuration diagram of the first control unit 120 and the second control unit 160. The first control unit 120 includes, for example, a recognition unit 130 and an action plan generation unit 140.

第1制御部120は、例えば、AI(Artificial Intelligence;人工知能)による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等を利用した画像認識手法による交差点の認識と、予め与えられた条件(パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある)に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現される。これによって、自動運転の信頼性が担保される。   The first control unit 120 implements, for example, a function based on AI (Artificial Intelligence) and a function based on a predetermined model in parallel. For example, the “recognize intersections” function is a parallel recognition of intersections based on image recognition methods using deep learning, etc., and recognition based on pre-given conditions (pattern matching signals, road markings, etc.) It is realized by scoring and comprehensively evaluating both sides. This ensures the reliability of automatic driving.

認識部130は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14から物体認識装置16を介して入力される情報に基づいて、自車両Mの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Mの代表点(重心や駆動軸中心等)を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」(例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か)を含んでもよい。また、認識部130は、カメラ10の撮像画像に基づいて、自車両Mがこれから通過するカーブの形状を認識する。認識部130は、カーブの形状をカメラ10の撮像画像から実平面に変換し、例えば、二次元の点列情報、或いはこれと同等なモデルを用いて表現した情報を、カーブの形状を示す情報として行動計画生成部140に出力する。   Based on information input from the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 via the object recognition device 16, the recognition unit 130 determines the positions of objects around the host vehicle M and the state such as speed and acceleration. recognize. The position of the object is recognized, for example, as a position on absolute coordinates with the representative point (the center of gravity, the center of the drive shaft, etc.) of the host vehicle M as the origin, and is used for control. The position of the object may be represented by a representative point such as the center of gravity or corner of the object, or may be represented by a represented area. The “state” of the object may include acceleration or jerk of the object, or “behavioral state” (for example, whether or not the lane is changed or is about to be changed). Further, the recognition unit 130 recognizes the shape of the curve through which the host vehicle M will pass based on the captured image of the camera 10. The recognizing unit 130 converts the shape of the curve from the captured image of the camera 10 to a real plane, and, for example, information representing the shape of the curve by using two-dimensional point sequence information or information equivalent to this model To the action plan generation unit 140.

また、認識部130は、自車両Mが走行している車線(走行車線)を認識する。例えば、認識部130は、第2地図情報62から得られる道路区画線のパターン(例えば実線と破線の配列)と、カメラ10によって撮像された画像から認識される自車両Mの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部130は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール等を含む走路境界(道路境界)を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置50から取得される自車両Mの位置やINSによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部130は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。   The recognizing unit 130 recognizes the lane (traveling lane) in which the host vehicle M is traveling. For example, the recognizing unit 130 has a road lane marking line around the host vehicle M recognized from the road lane marking pattern (for example, an array of solid lines and broken lines) obtained from the second map information 62 and an image captured by the camera 10. The driving lane is recognized by comparing with the pattern. Note that the recognition unit 130 may recognize a travel lane by recognizing not only a road lane line but also a road lane line (road boundary) including a road lane line, a road shoulder, a curb, a median strip, a guardrail, and the like. . In this recognition, the position of the host vehicle M acquired from the navigation device 50 and the processing result by INS may be taken into account. In addition, the recognition unit 130 recognizes a stop line, an obstacle, a red light, a toll gate, and other road events.

認識部130は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Mの位置や姿勢を認識する。認識部130は、例えば、自車両Mの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Mの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Mの相対位置および姿勢として認識してもよい。また、これに代えて、認識部130は、走行車線のいずれかの側端部(道路区画線または道路境界)に対する自車両Mの基準点の位置等を、走行車線に対する自車両Mの相対位置として認識してもよい。   When recognizing the traveling lane, the recognizing unit 130 recognizes the position and posture of the host vehicle M with respect to the traveling lane. For example, the recognizing unit 130 determines the relative position of the host vehicle M with respect to the travel lane by making an angle between the deviation of the reference point of the host vehicle M from the center of the lane and the line connecting the center of the lane in the traveling direction of the host vehicle M And may be recognized as a posture. Instead of this, the recognition unit 130 determines the position of the reference point of the host vehicle M with respect to any side edge (road lane line or road boundary) of the traveling lane, and the relative position of the host vehicle M with respect to the traveling lane. You may recognize as.

また、認識部130は、上記の認識処理において、認識精度を導出し、認識精度情報として行動計画生成部140に出力してもよい。例えば、認識部130は、一定期間において、道路区画線を認識できた頻度に基づいて、認識精度情報を生成する。なお、本実施形態における認識部130の機能の詳細については、後述する。   Moreover, the recognition part 130 may derive | lead-out recognition accuracy in said recognition process, and may output it to the action plan production | generation part 140 as recognition accuracy information. For example, the recognition unit 130 generates recognition accuracy information based on the frequency with which road lane markings can be recognized in a certain period. The details of the function of the recognition unit 130 in this embodiment will be described later.

行動計画生成部140は、原則的には推奨車線決定部61により決定された推奨車線を走行し、更に、自車両Mの周辺状況に対応した自動運転が実行されるように、自車両Mが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Mの到達すべき地点(軌道点)を順に並べたものとして表現される。   In principle, the action plan generation unit 140 travels in the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61, and further, the host vehicle M is configured so that automatic driving corresponding to the surrounding situation of the host vehicle M is executed. Generate a target trajectory to travel in the future. The target trajectory includes, for example, a velocity element. For example, the target track is expressed as a sequence of points (track points) that the host vehicle M should reach.

第2制御部160は、例えば、取得部162と、速度制御部164と、操舵制御部166とを備える。取得部162は、行動計画生成部140により生成された目標軌道(軌道点)の情報を取得し、メモリ(不図示)に記憶させる。速度制御部164は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置200またはブレーキ装置210を制御する。操舵制御部166は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置220を制御する。速度制御部164および操舵制御部166の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部166は、自車両Mの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。   The second control unit 160 includes, for example, an acquisition unit 162, a speed control unit 164, and a steering control unit 166. The acquisition unit 162 acquires information on the target trajectory (orbit point) generated by the action plan generation unit 140 and stores it in a memory (not shown). The speed control unit 164 controls the travel driving force output device 200 or the brake device 210 based on a speed element associated with the target track stored in the memory. The steering control unit 166 controls the steering device 220 according to the degree of bending of the target trajectory stored in the memory. The processing of the speed control unit 164 and the steering control unit 166 is realized by, for example, a combination of feedforward control and feedback control. As an example, the steering control unit 166 executes a combination of feed-forward control corresponding to the curvature of the road ahead of the host vehicle M and feedback control based on deviation from the target track.

走行駆動力出力装置200は、車両が走行するための走行駆動力(トルク)を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置200は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するECUとを備える。ECUは、第2制御部160から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。   The traveling driving force output device 200 outputs a traveling driving force (torque) for traveling of the vehicle to driving wheels. The traveling driving force output device 200 includes, for example, a combination of an internal combustion engine, an electric motor, a transmission, and the like, and an ECU that controls these. The ECU controls the above-described configuration according to information input from the second control unit 160 or information input from the driving operator 80.

ブレーキ装置210は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキECUとを備える。ブレーキECUは、第2制御部160から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置210は、運転操作子80に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置210は、上記説明した構成に限らず、第2制御部160から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。   The brake device 210 includes, for example, a brake caliper, a cylinder that transmits hydraulic pressure to the brake caliper, an electric motor that generates hydraulic pressure in the cylinder, and a brake ECU. The brake ECU controls the electric motor in accordance with the information input from the second control unit 160 or the information input from the driving operation element 80 so that the brake torque corresponding to the braking operation is output to each wheel. The brake device 210 may include, as a backup, a mechanism that transmits the hydraulic pressure generated by operating the brake pedal included in the driving operation element 80 to the cylinder via the master cylinder. The brake device 210 is not limited to the configuration described above, and is an electronically controlled hydraulic brake device that controls the actuator according to information input from the second control unit 160 and transmits the hydraulic pressure of the master cylinder to the cylinder. Also good.

ステアリング装置220は、例えば、ステアリングECUと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングECUは、第2制御部160から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。   The steering device 220 includes, for example, a steering ECU and an electric motor. For example, the electric motor changes the direction of the steered wheels by applying a force to a rack and pinion mechanism. The steering ECU drives the electric motor according to the information input from the second control unit 160 or the information input from the driving operator 80, and changes the direction of the steered wheels.

[認識部130の機能の詳細]
次に、認識部130の機能の詳細について説明する。認識部130は、道路認識部132と、一方通行判定部134と、進行可否推定部136とを備える。
[Details of functions of recognition unit 130]
Next, details of the function of the recognition unit 130 will be described. The recognition unit 130 includes a road recognition unit 132, a one-way determination unit 134, and a travel possibility estimation unit 136.

道路認識部132は、自車両Mの周辺の道路の幅を認識する。自車両Mの周辺の道路とは、例えば、自車両Mが走行する道路や、その道路が連結された交差点等に連結された道路である。   The road recognition unit 132 recognizes the width of the road around the host vehicle M. The roads around the host vehicle M are, for example, roads on which the host vehicle M travels, roads connected to intersections to which the roads are connected, and the like.

一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された道路幅に基づいて、自車両Mの周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定する。   The one-way determination unit 134 determines whether or not the road around the host vehicle M is a one-way road based on the road width recognized by the road recognition unit 132.

進行可否推定部136は、道路認識部132による認識結果または一方通行判定部134による一方通行の道路であるか否かの判定結果のうち少なくとも一方または双方に基づいて、自車両Mの周辺の道路について、自車両Mが進行できるか否かを推定する。   The progress possibility estimation unit 136 is based on at least one or both of the recognition result by the road recognition unit 132 or the determination result by the one-way determination unit 134 whether or not the road is a one-way road. Is estimated whether or not the host vehicle M can proceed.

道路認識部132、一方通行判定部134、および進行可否推定部136は、以下に説明する何れかの手法、または組み合わせによって、認識、判定、および推定のうち少なくとも一つの処理を行う。   The road recognition unit 132, the one-way determination unit 134, and the travel propriety estimation unit 136 perform at least one of recognition, determination, and estimation by any method or combination described below.

(第1の手法)
図3は、第1の手法における、道路認識部132による道路の幅の認識手法について説明するための図である。道路認識部132は、例えば、カメラ10の撮像画像に基づいて、走行車線を区画する左右の道路区画線LLおよびLRを認識し、認識された道路区画線LLとLRの間の距離を、道路の幅W1として認識する。また、認識部130は、道路区画線LLまたはLRが認識できない場合に、画像における輝度差等に基づいて道路の両端部を推定し、推定された両端部の間の距離を道路の幅W1として認識してもよい。
(First method)
FIG. 3 is a diagram for explaining a road width recognition method by the road recognition unit 132 in the first method. For example, the road recognition unit 132 recognizes the left and right road lane markings LL and LR that divide the traveling lane based on the captured image of the camera 10, and determines the distance between the recognized road lane markings LL and LR as the road. Is recognized as the width W1. Further, when the road marking line LL or LR cannot be recognized, the recognizing unit 130 estimates both ends of the road based on a luminance difference or the like in the image, and uses the estimated distance between the both ends as the road width W1. You may recognize it.

図4は、第1の手法における、道路認識部132による道路の幅の他の認識手法について説明するための図である。図4の例では、車線L1を区画する道路区画線LL側に物体OBが設置されている。物体OBとは、例えば、電柱等の路側構造物である。また、物体OBは、ガードレールや自動販売機、その他の物体でもよい。これらの物体OBは、認識部130により認識される。図4の例において、道路認識部132は、道路に設置された物体OBの道路区画線LR側に近い方の端部から道路区画線LRまでの距離を道路の幅W1として認識する。   FIG. 4 is a diagram for describing another recognition method of the road width by the road recognition unit 132 in the first method. In the example of FIG. 4, the object OB is installed on the side of the road lane marking LL that divides the lane L1. The object OB is a roadside structure such as a utility pole, for example. The object OB may be a guardrail, a vending machine, or other objects. These objects OB are recognized by the recognition unit 130. In the example of FIG. 4, the road recognizing unit 132 recognizes the distance from the end closer to the road lane marking LR of the object OB installed on the road to the road lane marking LR as the road width W1.

以下、図3または図4に例示した認識手法で認識されたものを、道路の幅W1として扱うものとする。   Hereinafter, what is recognized by the recognition method illustrated in FIG. 3 or FIG. 4 is treated as the width W1 of the road.

第1の手法において、一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された道路の幅W1が第1の所定値以下である場合に、自車両Mの走行中の道路が一方通行の道路であると判定する。一方、一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された道路の幅W1が第1の所定値を超える場合に、自車両Mの走行中の道路が一方通行の道路ではないと判定する。また、第1の所定値は、上述した値を更に小さくした値に適宜設定してもよい。   In the first method, the one-way determination unit 134 determines that the road on which the host vehicle M is traveling is a one-way road when the width W1 of the road recognized by the road recognition unit 132 is equal to or less than the first predetermined value. It is determined that On the other hand, the one-way determination unit 134 determines that the road on which the host vehicle M is traveling is not a one-way road when the width W1 of the road recognized by the road recognition unit 132 exceeds the first predetermined value. . Further, the first predetermined value may be appropriately set to a value obtained by further reducing the above-described value.

第1の所定値とは、例えば、大型の普通車両の車幅(例えば、自車両Mの車幅WM)の2倍程度に設定される固定値である。この結果、第1の所定値は、想定される普通車両同士がすれ違うことができない道路の幅に相当する値となる。   The first predetermined value is, for example, a fixed value set to about twice the vehicle width of a large ordinary vehicle (for example, the vehicle width WM of the host vehicle M). As a result, the first predetermined value is a value corresponding to the width of the road in which the assumed ordinary vehicles cannot pass each other.

(第2の手法)
第2の手法において、道路認識部132は、自車両Mの周辺の道路に描画された停止線を認識し、一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された道路の幅に対する停止線の長さの比率に基づいて、自車両Mの周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定する。
(Second method)
In the second method, the road recognition unit 132 recognizes a stop line drawn on a road around the host vehicle M, and the one-way determination unit 134 uses the stop line for the road width recognized by the road recognition unit 132. Based on the length ratio, it is determined whether or not the road around the host vehicle M is a one-way road.

図5は、第2の手法における、停止線LSに基づいて一方通行の道路か否かを判定することについて説明するための図である。道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいて車線L1の道路の幅W1を認識すると共に、道路に描画された停止線LSを認識する。例えば、道路認識部132は、ディープラーニング等を利用した画像認識手法により停止線LSを認識してもよく、予め与えられた条件(パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある)に基づいて停止線LSを認識してもよい。また、道路認識部132は、ディープラーニング等による認識と予め与えられた条件に基づく認識とを並行して実行し、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで停止線LSを認識してもよい。   FIG. 5 is a diagram for explaining whether the road is a one-way road based on the stop line LS in the second method. The road recognition unit 132 recognizes the road width W1 of the lane L1 based on the captured image of the camera 10, and recognizes the stop line LS drawn on the road. For example, the road recognizing unit 132 may recognize the stop line LS by an image recognition method using deep learning or the like, and stops based on a predetermined condition (there is a signal that can be matched with a pattern, a road marking, and the like). The line LS may be recognized. In addition, the road recognition unit 132 recognizes the stop line LS by performing recognition by deep learning or the like and recognition based on a predetermined condition in parallel, scoring both, and comprehensively evaluating them. May be.

一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された停止線LSの幅W2が道路の幅W1を基準として定まる第2の所定値以上である場合に、車線L1の道路が一方通行の道路であると判定する。第2の所定値とは、例えば、道路の幅W1を基準として定められる。具体的には、第2の所定値は、道路の幅W1の50[%]程度の長さである。   The one-way determination unit 134 determines that the road in the lane L1 is a one-way road when the width W2 of the stop line LS recognized by the road recognition unit 132 is equal to or greater than a second predetermined value determined based on the road width W1. It is determined that The second predetermined value is determined based on, for example, the road width W1. Specifically, the second predetermined value is a length of about 50% of the road width W1.

また、一方通行判定部134は、道路認識部132認識された車線L1の道路の幅W1と停止線LSとの差分として求められる、停止線がない領域の幅W3が、第3の所定値以上である場合に、その道路を一方通行の道路でないと判定してもよい。第3の所定値とは、例えば、大型の普通車両の車幅(例えば、自車両Mの車幅WM)程度の値に定められる固定値である。また、第3の所定値は、予め定められた一車線分の幅程度の値に定められる固定値でもよい。また、第3の所定値は、上述した値を更に小さくした値に適宜設定してもよい。   In addition, the one-way determination unit 134 determines that the width W3 of the area without the stop line, which is obtained as a difference between the road width W1 of the lane L1 recognized by the road recognition unit 132 and the stop line LS, is equal to or greater than the third predetermined value. In this case, it may be determined that the road is not a one-way road. The third predetermined value is, for example, a fixed value that is set to a value about the vehicle width of a large ordinary vehicle (for example, the vehicle width WM of the host vehicle M). Further, the third predetermined value may be a fixed value that is set to a value that is about a predetermined width of one lane. The third predetermined value may be appropriately set to a value obtained by further reducing the above-described value.

また、第2の手法において、道路認識部132は、自車両Mの前走車両により停止線LSの一部が遮蔽されて認識できない場合に、認識された領域から停止線LSの長さを認識してもよい。   In the second method, the road recognition unit 132 recognizes the length of the stop line LS from the recognized area when a part of the stop line LS is blocked by the preceding vehicle of the host vehicle M and cannot be recognized. May be.

図6は、停止線LSの一部が遮蔽されている場合の停止線LSの認識の様子を説明するための図である。例えば、自車両Mの前走車両m1の車体により停止線LSの一部を遮蔽されている場合に、車体の左右の遮蔽されていない停止線LSLおよび停止LSRを認識する。また、道路認識部132は、停止線LSLおよび停止LSRが、前走車両の車体により遮蔽された領域において連通されているものと推定し、停止線LSの幅W2を認識する。また、道路認識部132は、停止線LSRを認識し、認識した停止線LSRの右側の端部から道路区分線LRまでの長さを停止線がない領域の幅W3としてもよい。   FIG. 6 is a diagram for explaining how the stop line LS is recognized when a part of the stop line LS is shielded. For example, when a part of the stop line LS is shielded by the vehicle body of the preceding vehicle m1 of the host vehicle M, the left and right unshielded stop lines LSL and stop LSR of the vehicle body are recognized. In addition, the road recognition unit 132 estimates that the stop line LSL and the stop LSR are communicated with each other in a region shielded by the vehicle body of the preceding vehicle, and recognizes the width W2 of the stop line LS. Alternatively, the road recognition unit 132 may recognize the stop line LSR, and may set the length from the right end of the recognized stop line LSR to the road segment line LR as the width W3 of the area without the stop line.

(第3の手法)
第3の手法において、道路認識部132は、道路に描画された線の位置および延在方向を認識し、一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された線の位置および延在方向に基づいて、道路に描画された線が停止線ではないと判定する。
(Third method)
In the third method, the road recognition unit 132 recognizes the position and extension direction of the line drawn on the road, and the one-way determination unit 134 recognizes the position and extension direction of the line recognized by the road recognition unit 132. Based on the above, it is determined that the line drawn on the road is not a stop line.

図7は、第3の手法における、道路に描画された線の位置および延在方向に基づいて、道路に描画された線が停止線であるか否かを判定することについて説明するための図である。道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいて道路幅方向の第1の線LH1およびLH2と、第1の線LH1およびLH2に対して、道路長手方向に沿った第2の線LV1〜LV4を認識する。   FIG. 7 is a diagram for explaining whether or not the line drawn on the road is a stop line based on the position and the extension direction of the line drawn on the road in the third technique. It is. The road recognition unit 132 uses the second lines LV1 to LV1 along the road longitudinal direction with respect to the first lines LH1 and LH2 in the road width direction and the first lines LH1 and LH2 based on the captured image of the camera 10. Recognizes LV4.

一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された第1の線LHが複数あり、且つ、複数の第2の線LV1〜LV4が第1の線と接続されている場合に、第1の線LH1およびLH2は停止線ではないと判定する。また、一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された第1の線LHが1つであっても、複数の第2の線LV1〜LV4がその第1の線LHと接続されている場合には、第1の線LHは停止線ではないと判定してもよい。これにより、停止線LSと、停止線以外の線(例えば、横断歩道を形成する線)とを、より正確に区別することができる。そのため、自車両Mが走行している道路が一方通行の道路であるか否かを、より正確に判定することができる。   The one-way determination unit 134 includes the first line LH recognized by the road recognition unit 132 and the first line LH1 when the plurality of second lines LV1 to LV4 are connected to the first line. The lines LH1 and LH2 are determined not to be stop lines. In addition, the one-way determination unit 134 is configured such that even if there is one first line LH recognized by the road recognition unit 132, the plurality of second lines LV1 to LV4 are connected to the first line LH. If there is, it may be determined that the first line LH is not a stop line. Thereby, the stop line LS and a line other than the stop line (for example, a line forming a pedestrian crossing) can be more accurately distinguished. Therefore, it can be determined more accurately whether or not the road on which the vehicle M is traveling is a one-way road.

(第4の手法)
第4の手法において、道路認識部132は、道路上に描画された道路標識を認識し、一方通行判定部134は、認識された道路標識の描画位置が道路の幅方向に関する中央部にある場合に、その道路が一方通行の道路であると判定する。道路上に描画された道路標識とは、道路の交通の規制または指示を表示する道路標示であり、道路鋲、ペイント、石等による線、記号又は文字等である。道路標識とは、例えば、道路に描画された「止まれ」の文字や、横断歩道予告表示を示す菱形の図形である。
(Fourth method)
In the fourth method, the road recognition unit 132 recognizes the road sign drawn on the road, and the one-way determination unit 134 has the recognized road sign drawing position at the center in the width direction of the road. In addition, it is determined that the road is a one-way road. The road sign drawn on the road is a road sign that displays road traffic regulations or instructions, and is a line, a symbol, a character, or the like made from a road fence, paint, stone, or the like. The road sign is, for example, a “stop” character drawn on the road or a rhombus figure indicating a pedestrian crossing notice display.

図8は、第4の手法における、道路標識の描画位置により一方通行の道路か否かを判定することについて説明するための図である。図8の例において、道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいて道路標識RSを認識する。例えば、道路認識部132は、ディープラーニング等を利用した画像認識手法により道路標示RSを認識してもよく、予め与えられた条件に基づいて道路標識RSを認識してもよい。また、道路認識部132は、ディープラーニング等による認識と予め与えられた条件に基づく認識とを並行して実行し、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで道路標識を認識してもよい。   FIG. 8 is a diagram for explaining whether the road is a one-way road according to the road sign drawing position in the fourth method. In the example of FIG. 8, the road recognition unit 132 recognizes the road sign RS based on the captured image of the camera 10. For example, the road recognition unit 132 may recognize the road marking RS by an image recognition method using deep learning or the like, or may recognize the road sign RS based on a predetermined condition. Further, the road recognition unit 132 recognizes a road sign by performing recognition by deep learning or the like and recognition based on a predetermined condition in parallel, scoring both, and comprehensively evaluating them. May be.

また、道路認識部132は、道路標識RSの道路上の描画位置を認識する。例えば、道路認識部132は、道路区画線LLから道路標識RSの左側端部までの間の距離W4Lと、道路区画線LRから道路標識RSの右側端部まで間の距離W4Rとを認識する。一方通行判定部134は、道路認識部132により認識された距離W4Lと距離W4Rとの差分を計算し、計算した差分の絶対値が、第4の所定値以内である場合に、道路標識RSが道路の幅方向に関する中央部に描画されていると判定する。第4の所定値とは、例えば、1[m]以下等の固定値である。また、一方通行判定部134は、道路に描画された道路標識RSが道路の幅方向に関する中央部に描画されていると判定した場合に、この道路が一方通行の道路であると判定する。   Further, the road recognition unit 132 recognizes the drawing position on the road of the road sign RS. For example, the road recognition unit 132 recognizes a distance W4L from the road marking line LL to the left end portion of the road sign RS and a distance W4R from the road marking line LR to the right end portion of the road sign RS. The one-way determination unit 134 calculates the difference between the distance W4L and the distance W4R recognized by the road recognition unit 132. If the absolute value of the calculated difference is within the fourth predetermined value, the road sign RS is It is determined that the image is drawn at the center in the width direction of the road. The fourth predetermined value is a fixed value such as 1 [m] or less. In addition, when the one-way determination unit 134 determines that the road sign RS drawn on the road is drawn at the center portion in the width direction of the road, the one-way determination unit 134 determines that the road is a one-way road.

(第5の手法)
第5の手法において、道路認識部132は、道路に描画された進行方向を示す矢印等のマークを認識し、一方通行判定部134は、道路認識部132により認識されたマークMKに基づいて、一方通行の道路であるか否かを判定する。
(Fifth technique)
In the fifth method, the road recognizing unit 132 recognizes a mark such as an arrow indicating the traveling direction drawn on the road, and the one-way determining unit 134 is based on the mark MK recognized by the road recognizing unit 132. It is determined whether the road is a one-way street.

図9は、第5の手法における、道路に描画された進行方向を示すマークにより一方通行の道路か否かを判定することについて説明するための図である。図9の例では、車線L1の道路に進行方向を示すマークMKが描画されている。図9に示すマークMKは、一方通行の道路であることを表すマークである。道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいてマークMKを認識する。例えば、道路認識部132は、ディープラーニング等を利用した画像認識手法によりマークMKを認識してもよく、予め与えられた条件に基づいて、マークMKを認識してもよい。また、道路認識部132は、ディープラーニング等による認識と予め与えられた条件に基づく認識とを並行して実行し、双方に対してスコア付けして総合的に評価することでマークMKを認識してもよい。   FIG. 9 is a diagram for explaining whether or not the road is a one-way road based on a mark indicating the traveling direction drawn on the road in the fifth technique. In the example of FIG. 9, a mark MK indicating the traveling direction is drawn on the road in the lane L1. A mark MK shown in FIG. 9 is a mark representing a one-way road. The road recognition unit 132 recognizes the mark MK based on the captured image of the camera 10. For example, the road recognizing unit 132 may recognize the mark MK by an image recognition method using deep learning or the like, or may recognize the mark MK based on a predetermined condition. Further, the road recognition unit 132 recognizes the mark MK by executing recognition based on deep learning or the like and recognition based on a predetermined condition in parallel, scoring both, and comprehensively evaluating them. May be.

一方通行判定部134は、道路認識部132により認識されたマークMKに基づいて、自車両Mが走行している道路が、一方通行の道路であることを認識する。また、一方通行判定部134は、認識されたマークMKが示す進行方向に存在する道路を、自車両Mが走行可能な道路であると判定してもよい。   The one-way determination unit 134 recognizes that the road on which the host vehicle M is traveling is a one-way road based on the mark MK recognized by the road recognition unit 132. Further, the one-way determination unit 134 may determine that the road existing in the traveling direction indicated by the recognized mark MK is a road on which the host vehicle M can travel.

(第6の手法)
第6の手法において、道路認識部132は、車線が直進方向に連続していない道路に自車両Mが到達した場合に、自車両Mの周辺にある車線の停止線LSを認識し、進行可否推定部136は、道路認識部132による認識結果に基づいて、進行可能な道路を推定する。車線が直進方向に連続していない道路とは、例えば交差点(T字路等を含む)等の道路である。
(Sixth method)
In the sixth method, the road recognition unit 132 recognizes the stop line LS of the lane around the own vehicle M when the own vehicle M arrives on a road where the lane is not continuous in the straight line direction, and whether or not the vehicle can proceed. The estimation unit 136 estimates a road that can travel based on the recognition result by the road recognition unit 132. A road whose lane is not continuous in a straight line direction is a road such as an intersection (including a T-shaped road).

図10は、第6の手法における、交差点CRに連結される車線の停止線から進行可能な道路を推定することについて説明するための図である。図10の例では、交差点CRに車線L1〜L4が連結されている。車線L2は、車線L1から見て交差点CRを直進した方向にある道路である。車線L3は、車線L1から見て交差点CRを右折した方向にある道路である。車線L4は、車線L1から見て交差点CRを左折した方向にある道路である。   FIG. 10 is a diagram for explaining estimation of a road that can travel from a lane stop line connected to the intersection CR in the sixth method. In the example of FIG. 10, lanes L1 to L4 are connected to the intersection CR. The lane L2 is a road in a direction that goes straight through the intersection CR as viewed from the lane L1. The lane L3 is a road in the direction of turning right at the intersection CR as viewed from the lane L1. The lane L4 is a road in the direction of turning left at the intersection CR as viewed from the lane L1.

第6の手法において、道路認識部132および一方通行判定部134は、自車両Mが交差点CR付近に到達する前に、上述した第1の手法〜第5の手法のうち少なくとも一つの手法を用いて、走行中の車線L1が一方通行の道路であるか否かを判定する。交差点CR付近とは、例えば、交差点CRの中央位置または停止線の位置を基準に定められる。具体的には、交差点CR付近とは、停止線より手前の30[m]程度の範囲内である。交差点CRの位置は、例えば、第1地図情報54または第2地図情報62により取得することができる。   In the sixth method, the road recognition unit 132 and the one-way determination unit 134 use at least one of the first to fifth methods described above before the host vehicle M reaches the vicinity of the intersection CR. Thus, it is determined whether the traveling lane L1 is a one-way road. The vicinity of the intersection CR is determined based on, for example, the center position of the intersection CR or the position of the stop line. Specifically, the vicinity of the intersection CR is within a range of about 30 [m] before the stop line. The position of the intersection CR can be acquired from the first map information 54 or the second map information 62, for example.

また、自車両Mが交差点CR付近に到達すると、道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいて交差点CRに連結される車線L1以外の車線L2〜L4を認識すると共に、それぞれの道路幅W1a〜w1cを認識する。また、道路認識部132は、自車両Mの走行車線L2〜L4の停止線の有無を認識する。図10の例において、道路認識部132は、車線L2の停止線LS2と、車線L3の停止線LS3とを認識する。また、道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいて、停止線LS2の幅W2aと、車線L2の幅方向において停止線LS2が描画されていない領域の幅W3aとを認識する。また、道路認識部132は、カメラ10の撮像画像に基づいて、停止線LS3の幅W2bと、車線L3の幅方向において停止線LS3が描画されていない領域の幅W3bとを認識する。   Further, when the host vehicle M reaches the vicinity of the intersection CR, the road recognition unit 132 recognizes the lanes L2 to L4 other than the lane L1 connected to the intersection CR based on the captured image of the camera 10, and each road width. Recognize W1a to w1c. Further, the road recognition unit 132 recognizes the presence or absence of a stop line on the traveling lanes L2 to L4 of the host vehicle M. In the example of FIG. 10, the road recognition unit 132 recognizes the stop line LS2 of the lane L2 and the stop line LS3 of the lane L3. Further, the road recognition unit 132 recognizes the width W2a of the stop line LS2 and the width W3a of the area where the stop line LS2 is not drawn in the width direction of the lane L2 based on the captured image of the camera 10. Further, the road recognition unit 132 recognizes the width W2b of the stop line LS3 and the width W3b of the area where the stop line LS3 is not drawn in the width direction of the lane L3 based on the captured image of the camera 10.

進行可否推定部136は、例えば、停止線LS2の幅W2aが第5の所定値以上である場合に、車線L2を自車両Mの位置から進行不可能な一方通行の道路であると推定する。第5の所定値とは、例えば、車線L2の幅W1aの50[%]程度の長さである。   For example, when the width W2a of the stop line LS2 is equal to or greater than a fifth predetermined value, the travel possibility estimation unit 136 estimates that the lane L2 is a one-way road that cannot travel from the position of the host vehicle M. The fifth predetermined value is, for example, a length of about 50% of the width W1a of the lane L2.

また、進行可否推定部136は、例えば、停止線LS3の幅W2bが第6の所定値以上である場合に、車線L3が自車両Mの位置から進行不可能な一方通行の道路であると推定する。第6の所定値とは、例えば、車線L3の幅W1の50[%]程度の長さである。   Further, for example, when the width W2b of the stop line LS3 is equal to or larger than a sixth predetermined value, the travel possibility estimation unit 136 estimates that the lane L3 is a one-way road that cannot travel from the position of the host vehicle M. To do. The sixth predetermined value is, for example, a length of about 50% of the width W1 of the lane L3.

また、進行可否推定部136は、道路認識部132により停止線が認識されていない車線L4を、自車両Mの位置から進行可能な道路と推定する。   Further, the travel possibility estimation unit 136 estimates the lane L4 in which the stop line is not recognized by the road recognition unit 132 as a road that can travel from the position of the host vehicle M.

また、進行可否推定部136は、車線L1〜L3が車線L4の位置から進入できない一方通行の道路であると推定された場合に、車線L4を一方通行の道路であると推定してもよい。   Further, when it is estimated that the lanes L1 to L3 are one-way roads that cannot enter from the position of the lane L4, the travel possibility estimation unit 136 may estimate the lane L4 as a one-way road.

また、進行可否推定部136は、車線L2において、停止線LS2が描画されていない領域の幅W3aが上述した第3の所定値以上である場合に、車線L2を一方通行の道路でないと判定し、自車両Mの位置から進行可能な道路と推定してもよい。また、進行可否推定部136は、車線L3において、停止線LS3が描画されていない領域の幅W3bが上述した第3の所定値以上である場合に、車線L3を一方通行の道路でないと判定し、自車両Mの位置から進行可能な道路と推定してもよい。   In addition, in the lane L2, if the width W3a of the area where the stop line LS2 is not drawn is equal to or larger than the above-described third predetermined value, the travelability estimation unit 136 determines that the lane L2 is not a one-way road. Alternatively, it may be estimated that the road can travel from the position of the host vehicle M. In addition, in the lane L3, the travel possibility estimation unit 136 determines that the lane L3 is not a one-way road when the width W3b of the area where the stop line LS3 is not drawn is equal to or greater than the third predetermined value described above. Alternatively, it may be estimated that the road can travel from the position of the host vehicle M.

更に、認識部130により自車両Mの前走車両m1が認識された場合に、進行可否推定部136は、認識された前走車両m1の挙動に基づいて、自車両Mの周辺の道路への進行可否の推定の確信度を高めてもよい。   Furthermore, when the preceding vehicle m1 of the host vehicle M is recognized by the recognizing unit 130, the progress possibility estimating unit 136 determines whether or not the road to the surrounding road of the host vehicle M is based on the recognized behavior of the preceding vehicle m1. You may raise the certainty of estimation of the propriety of progress.

図11は、前走車両m1の挙動に基づいて、進行可否の推定の確信度を高めることについて説明するための図である。認識部130は、前走車両m1が交差点CRを左折して車線L4に進行していることを認識する。その後、進行可否推定部136は、上述したようにカメラ10の撮像画像から得られる車線ごとの停止線の有無や、車線に対する停止線の幅に基づいて、進行可能な車線を推定するが、その際に、前走車両m1が左折した先にある車線L4が進行可能な車線と推定したときの確信度を、前走車両m1の挙動を認識していない場合に比して高くする。これにより、進行可能な車線の情報をより正確に行動計画生成部140に出力することができる。   FIG. 11 is a diagram for explaining increasing the certainty of estimation of the propriety of progress based on the behavior of the preceding vehicle m1. The recognizing unit 130 recognizes that the preceding vehicle m1 turns left at the intersection CR and proceeds to the lane L4. After that, the travel possibility estimation unit 136 estimates the lane that can travel based on the presence or absence of the stop line for each lane obtained from the captured image of the camera 10 and the width of the stop line with respect to the lane as described above. In this case, the certainty factor when the lane L4 ahead of the preceding vehicle m1 makes a left turn is estimated to be a lane that can travel is made higher than when the behavior of the preceding vehicle m1 is not recognized. Thereby, the information of the lane which can advance can be output to the action plan production | generation part 140 more correctly.

行動計画生成部140は、走行中の道路または将来走行する道路が認識部130により一方通行の道路であると認識された場合に、一方通行の道路に応じた目標軌道を生成する。一方通行の道路に応じた目標軌道とは、例えば、車線の中央を走行するような目標軌道である。車線の中央を走行することで、道路に連結される他の道路(わき道、路地等)から進入してきた他車両との接触を回避しやすくすることができる。   The action plan generation unit 140 generates a target trajectory corresponding to a one-way road when the recognition road 130 recognizes that the road being traveled or the road that will be traveled in the future is a one-way road. The target track corresponding to the one-way road is, for example, a target track that travels in the center of the lane. By traveling in the center of the lane, it is possible to easily avoid contact with other vehicles entering from other roads (sideways, alleys, etc.) connected to the road.

一方、行動計画生成部140は、走行中の道路または将来走行する道路が対向車線との道路区画線が存在しない道路であり、且つ、認識部130により一方通行の道路でないと認識された場合に、対向車両とすれ違う可能性を考慮し、車線の中央よりも左側にオフセットした位置を走行する目標軌道を生成する。これにより、対向車両とのすれ違いをスムーズに行うことができる。   On the other hand, when the action plan generation unit 140 recognizes that the road being traveled or the road to be traveled in the future is a road that does not have a road lane marking with the opposite lane and is not a one-way road by the recognition unit 130. Considering the possibility of passing the oncoming vehicle, a target track that travels at a position offset to the left of the center of the lane is generated. Thereby, passing with an oncoming vehicle can be performed smoothly.

また、行動計画生成部140は、進行可否推定部136は、進行可否推定部136により進行可能な道路に関する情報を取得した場合に、進行可能と推定される確信度の高い道路を優先させて目標軌道を生成してもよい。   In addition, when the action plan generation unit 140 acquires information on a road that can be traveled by the travel progress estimation unit 136, the action plan generation unit 136 gives priority to a road with a high degree of certainty that can be traveled. A trajectory may be generated.

[処理フロー]
図12は、実施形態の自動運転制御装置100により実行される処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。道路認識部132は、自車両Mの周辺の道路の幅を認識する(ステップS100)。次に、一方通行判定部134は、例えば、認識された道路の幅が第1の所定値以下であるか否かを判定する(ステップS102)。認識された道路の幅が第1の所定値以下である場合、一方通行判定部134は、認識された道路を一方通行の道路であると判定する(ステップS104)。また、認識された道路の幅が第1の所定値以下でない場合、一方通行判定部134は、認識された道路を一方通行の道路ではないと判定する(ステップS106)。
[Processing flow]
FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the automatic operation control device 100 according to the embodiment. The process of this flowchart may be repeatedly executed at a predetermined cycle or a predetermined timing, for example. The road recognition unit 132 recognizes the width of the road around the host vehicle M (step S100). Next, the one-way determination unit 134 determines, for example, whether or not the recognized road width is equal to or smaller than a first predetermined value (step S102). If the recognized road width is equal to or smaller than the first predetermined value, the one-way determination unit 134 determines that the recognized road is a one-way road (step S104). If the recognized road width is not equal to or less than the first predetermined value, the one-way determination unit 134 determines that the recognized road is not a one-way road (step S106).

次に、進行可否推定部136は、認識部130により認識された自車両Mの位置が交差点付近に到達するか否かを判定する(ステップS108)。自車両Mの位置が交差点付近に到達した場合、進行可否推定部136は、交差点に連結される車線に対して、上述した手法により一方通行であるか否かを判定した結果に基づいて進行可能な車線を推定する(ステップS110)。次に、行動計画生成部140は、進行可否推定部136により推定された進行可能な車線を走行する目標軌道を生成する(ステップS112)。また、自車両Mの位置が交差点付近に到達していない場合、進行可否推定部136は、一方通行であるか否かを判定した結果に基づいて目標軌道を生成する(ステップS114)。次に、第2制御部160は、生成された目標軌道に基づいて、自車両Mの速度または操舵のうち一方または双方を自動的に制御して、自車両Mを走行させる(ステップS116)。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。なお、上述したS102の処理においては、上述した他の判定手法と代替、または複数組み合わせて判断してもよい。   Next, the progress possibility estimation unit 136 determines whether or not the position of the host vehicle M recognized by the recognition unit 130 reaches the vicinity of the intersection (step S108). When the position of the host vehicle M reaches the vicinity of the intersection, the travel possibility estimation unit 136 can proceed based on the result of determining whether the lane connected to the intersection is one-way by the above-described method. A correct lane is estimated (step S110). Next, the action plan generation unit 140 generates a target track that travels in a travelable lane estimated by the travel possibility estimation unit 136 (step S112). If the position of the host vehicle M has not reached the vicinity of the intersection, the travel possibility estimation unit 136 generates a target track based on the result of determining whether the vehicle is one-way (step S114). Next, the second control unit 160 automatically controls one or both of the speed and steering of the host vehicle M based on the generated target track, and causes the host vehicle M to travel (step S116). Thereby, the process of this flowchart is complete | finished. Note that, in the above-described processing of S102, the determination may be performed in combination with or in combination with other determination methods described above.

上述した実施形態によれば、自車両Mの周辺の道路の道路区画線および停止線を認識し、認識された停止線に基づいて、自車両Mの周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定し、道路区画線が直進方向に連続していない道路に自車両Mが進入する場合に、道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定することで、進行可能な道路を正しく推定することができる。また、本実施形態によれば、推定結果に基づいて生成された目標軌道に基づいて自動運転を実行することができる。   According to the above-described embodiment, the road marking line and the stop line of the road around the host vehicle M are recognized, and whether the road around the host vehicle M is a one-way road based on the recognized stop line. If the vehicle M enters a road where the road lane marking is not continuous in a straight line direction, it is possible to proceed to a road that is not determined to be a one-way road. By estimating, a road that can be traveled can be correctly estimated. Moreover, according to this embodiment, automatic driving | operation can be performed based on the target track | orbit produced | generated based on the estimation result.

なお、本実施形態は、上述した自動運転車両に限定されず、運転支援装置が搭載された車両にも適用するこができる。この場合、運転支援装置には、認識部130の機能が設けられる。例えば、一方通行判定部134により自車両Mが一方通行を逆向きに進入しようとしていると判定された場合、認識部130は、HMI30により警報を出力させる。また、認識部130は、一方通行判定部134により判定された一方通行の道路の位置を、HMI30の表示装置に表示させてもよい。   In addition, this embodiment is not limited to the automatic driving vehicle mentioned above, It can apply also to the vehicle by which a driving assistance device is mounted. In this case, the function of the recognition unit 130 is provided in the driving support device. For example, if the one-way determination unit 134 determines that the host vehicle M is about to enter a one-way direction in the reverse direction, the recognition unit 130 causes the HMI 30 to output an alarm. The recognition unit 130 may display the position of the one-way road determined by the one-way determination unit 134 on the display device of the HMI 30.

また、認識部130は、一方通行判定部134により判定された一方通行の道路の位置や進行可否推定部136により進行可能と判断された道路への進行方向等を、AR(Augmented Reality;拡張現実)技術を用いて表示させてもよい。AR技術を用いた表示の具体例としては、例えば、HUD(Head-Up Display)や、フロントウインドシールド上に貼り付けられた透過型の液晶ディスプレイに、一方通行や進入方向を示すマークや記号、文字等を表示させることで、周辺の道路が一方通行の道路であること、または、進入が可能な道路であることを、乗員に容易に通知することができる。   The recognizing unit 130 also determines the position of the one-way road determined by the one-way determining unit 134, the traveling direction to the road determined to be advancing by the progress possibility estimating unit 136, and the like (Augmented Reality). ) Technology may be used for display. Specific examples of display using the AR technology include, for example, a mark or symbol indicating a one-way or approach direction on a HUD (Head-Up Display) or a transmissive liquid crystal display pasted on a front windshield. By displaying characters or the like, it is possible to easily notify the occupant that the surrounding road is a one-way road or an accessible road.

[ハードウェア構成]
上述した実施形態の自動運転制御装置100は、例えば、図13に示すようなハードウェアの構成により実現される。図13は、実施形態の自動運転制御装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。
[Hardware configuration]
The automatic operation control device 100 of the above-described embodiment is realized by a hardware configuration as shown in FIG. 13, for example. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the automatic driving control apparatus 100 according to the embodiment.

自動運転制御装置100は、通信コントローラ100−1、CPU100−2、RAM100−3、ROM100−4、フラッシュメモリやHDD等の二次記憶装置100−5、およびドライブ装置100−6が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置100−6には、光ディスク等の可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置100−5に格納されたプログラム100−5aがDMAコントローラ(不図示)等によってRAM100−3に展開され、CPU100−2によって実行されることで、第1制御部120、および第2制御部160が実現される。また、CPU100−2が参照するプログラムは、ドライブ装置100−6に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークNWを介して他の装置からダウンロードされてもよい。   The automatic operation control device 100 includes a communication controller 100-1, a CPU 100-2, a RAM 100-3, a ROM 100-4, a secondary storage device 100-5 such as a flash memory and an HDD, and a drive device 100-6. They are configured to be connected to each other by a dedicated communication line. The drive device 100-6 is loaded with a portable storage medium such as an optical disk. The program 100-5a stored in the secondary storage device 100-5 is expanded in the RAM 100-3 by a DMA controller (not shown) or the like and executed by the CPU 100-2, whereby the first control unit 120 and the second The control unit 160 is realized. The program referred to by the CPU 100-2 may be stored in a portable storage medium attached to the drive device 100-6, or may be downloaded from another device via the network NW.

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
情報を記憶する記憶装置と、
プログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記記憶装置には、前記ハードウェアプロセッサに、
車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識する道路認識処理と、
前記道路認識処理により認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定する一方通行判定処理と、
交差点に前記車両が進入する場合に、前記一方通行判定処理により前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定する進行可否推定処理と、
を実行させるための前記プログラムが格納される、
車両制御装置。
The above embodiment can be expressed as follows.
A storage device for storing information;
A hardware processor for executing the program,
The storage device includes the hardware processor,
Road recognition processing for recognizing road lane markings and stop lines on roads around the vehicle;
A one-way determination process for determining whether or not a road around the vehicle is a one-way road based on the stop line recognized by the road recognition process;
When the vehicle enters an intersection, a progress propriety estimation process that estimates that the road is not determined to be a one-way road by the one-way determination process;
Storing the program for executing
Vehicle control device.

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。   As mentioned above, although the form for implementing this invention was demonstrated using embodiment, this invention is not limited to such embodiment at all, In the range which does not deviate from the summary of this invention, various deformation | transformation and substitution Can be added.

1…車両システム、10…カメラ、12…レーダ装置、14…ファインダ、16…物体認識装置、20…通信装置、30…HMI、40…車両センサ、50…ナビゲーション装置、60…MPU、80…運転操作子、100…自動運転制御装置、120…第1制御部、130…認識部、132…道路認識部、134…一方通行判定部、136…進行可否推定部、140…行動計画生成部、160…第2制御部、200…走行駆動力出力装置、210…ブレーキ装置、220…ステアリング装置、M…自車両   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle system, 10 ... Camera, 12 ... Radar device, 14 ... Finder, 16 ... Object recognition device, 20 ... Communication device, 30 ... HMI, 40 ... Vehicle sensor, 50 ... Navigation device, 60 ... MPU, 80 ... Driving Operation unit 100 ... Automatic driving control device 120 ... first control unit 130 ... recognition unit 132 ... road recognition unit 134 ... one-way determination unit 136 ... progress propriety estimation unit 140 ... action plan generation unit 160 ... 2nd control part, 200 ... Driving force output device, 210 ... Brake device, 220 ... Steering device, M ... Own vehicle

Claims (6)

車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識する道路認識部と、
前記道路認識部により認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定する一方通行判定部と、
交差点に前記車両が進入する場合に、前記一方通行判定部により前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定する進行可否推定部と、
を備える車両制御装置。
A road recognition unit for recognizing road marking lines and stop lines of roads around the vehicle;
A one-way determination unit that determines whether or not a road around the vehicle is a one-way road based on the stop line recognized by the road recognition unit;
When the vehicle enters an intersection, a progress propriety estimation unit that estimates that the road is not determined to be a one-way road by the one-way determination unit;
A vehicle control device comprising:
前記進行可否推定部は、前記道路区画線が直進方向に連続していない道路に前記車両が進入する場合に、前記車両が交差点に進入すると判定する、
請求項1に記載の車両制御装置。
The advanceability estimation unit determines that the vehicle enters an intersection when the vehicle enters a road where the road lane marking is not continuous in a straight line direction,
The vehicle control device according to claim 1.
前記道路認識部は、更に、前記車両の前走車両を認識し、
前記進行可否推定部は、前記道路認識部により認識された前走車両の挙動に基づいて、前記道路が一方通行の道路である確信度を高める、
請求項1または2に記載の車両制御装置。
The road recognition unit further recognizes a preceding vehicle of the vehicle,
The advanceability estimation unit increases the certainty that the road is a one-way road based on the behavior of the preceding vehicle recognized by the road recognition unit.
The vehicle control device according to claim 1 or 2.
前記進行可否推定部は、前記車両の周辺の道路のうち、道路の幅方向に関して前記道路認識部により認識された停止線がない領域の幅が、一車線分または一車両幅分以上である道路を、前記車両の進行が可能な道路であると判定する、
請求項1から3のうち何れか1項に記載の車両制御装置。
The travel propriety estimation unit is a road in which the width of an area without a stop line recognized by the road recognition unit in the road width direction is equal to or more than one lane or one vehicle width among roads around the vehicle Is determined to be a road on which the vehicle can travel,
The vehicle control device according to any one of claims 1 to 3.
道路認識部が、車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識し、
一方通行判定部が、前記道路認識部により認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定し、
進行可否推定部が、交差点に前記車両が進入する場合に、前記一方通行判定部により前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定する、
車両制御方法。
The road recognition unit recognizes road lane markings and stop lines around the vehicle,
The one-way determination unit determines whether or not the road around the vehicle is a one-way road based on the stop line recognized by the road recognition unit;
When the vehicle enters the intersection, the progress propriety estimation unit estimates that the one-way determination unit can proceed to a road that is not determined to be a one-way road.
Vehicle control method.
車両の周辺の道路の道路区画線および停止線を認識する道路認識部を備える前記車両に搭載されるコンピュータに、
前記認識された停止線に基づいて、前記車両の周辺の道路が一方通行の道路であるか否かを判定させ、
交差点に前記車両が進入する場合に、前記道路が一方通行の道路であると判定されていない道路への進行が可能であると推定させる、
プログラム。
A computer mounted on the vehicle including a road recognition unit that recognizes road marking lines and stop lines of roads around the vehicle,
Based on the recognized stop line, it is determined whether the road around the vehicle is a one-way road,
When the vehicle enters an intersection, it is estimated that the road can proceed to a road that is not determined to be a one-way road.
program.
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