JP2019066240A - Radar device and information processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、レーダ装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to a radar device and an information processing method.
レーダ装置によって算出される物標の角度は、アンテナとレーダ波の到来方向との相対角度になる。このために、レーダ装置の取付角が、所定の角度からずれると、物標の角度が誤って算出されることがある。レーダ装置の角度ずれは、例えば、ユーザ等がレーダ装置を脱着した場合や、事故等によって車体が変形した場合等に起こる。レーダ装置の角度ずれは、経年変化によって起ることもある。このような点を考慮して、従来、レーダ装置の物標検知軸の軸調整を行う技術が考案されている(例えば特許文献1参照)。 The angle of the target calculated by the radar device is the relative angle between the antenna and the arrival direction of the radar wave. For this reason, when the attachment angle of the radar device deviates from the predetermined angle, the angle of the target may be calculated incorrectly. The angular deviation of the radar device occurs, for example, when the user or the like detaches the radar device, or when the vehicle body is deformed due to an accident or the like. The angular deviation of the radar device may occur due to aging. In consideration of such a point, conventionally, a technique has been devised to perform the axis adjustment of the target detection axis of the radar device (see, for example, Patent Document 1).
レーダ装置の角度ずれの検出は、車両が所定の走行条件を満たした場合に行われる。所定の走行条件には、例えば、車両が直線走行しているといった条件、及び、レーダ装置が特定の物標を検知した状態で一定区間以上走行しているといった条件が含まれる。 The detection of the angular deviation of the radar device is performed when the vehicle satisfies a predetermined traveling condition. The predetermined traveling conditions include, for example, a condition that the vehicle travels in a straight line, and a condition that the radar device travels in a certain section or more while detecting a specific target.
例えば、車両が直線道路を走行している場合でも、運転者がハンドルを切ると、直線走行という条件を満たさなくなる。この結果、ずれ角度の大きさの算出結果の精度が低下したり、作業のやり直しによって角度ずれの検出に要する時間が長くなったりする。また、特定の物標が少ない道路では、角度ずれの検出を十分に行うことができない。 For example, even when the vehicle travels on a straight road, when the driver turns the steering wheel, the condition of straight travel is not satisfied. As a result, the accuracy of the calculation result of the magnitude of the deviation angle may decrease, or the time required to detect the angle deviation may increase as the work is redone. In addition, on a road where there are few specific targets, it is not possible to sufficiently detect angular deviation.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、レーダ装置の角度ずれの検出を正確に行うことができる技術を提供することを目的とする。また、本発明は、レーダ装置の角度ずれの検出を迅速に行うことができる技術を提供することを他の目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a technique capable of accurately detecting an angular deviation of a radar device. Another object of the present invention is to provide a technique capable of quickly detecting an angular deviation of a radar device.
上記目的を達成するために本発明のレーダ装置は、操舵を自動制御する自動運転システムを有する車両に搭載されるレーダ装置であって、自装置の角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定する設定部と、前記車両が自動運転中に前記検出区間を走行した場合に、前記物標情報を取得して前記角度ずれの大きさを算出する算出部と、を備える構成(第1の構成)になっている。
上記第1の構成のレーダ装置において、前記設定部は、三次元の静的情報を有する地図情報に基づいて前記検出区間を設定する構成(第2の構成)であることが好ましい。
In order to achieve the above object, a radar device according to the present invention is a radar device mounted on a vehicle having an automatic driving system for automatically controlling steering, and acquires target information for detecting an angle deviation of the own device. A setting unit configured to set a possible detection zone; and a calculation unit configured to obtain the target information and calculate the magnitude of the angular deviation when the vehicle travels the detection zone during automatic driving It has a configuration (first configuration).
In the radar device of the first configuration, it is preferable that the setting unit is configured (second configuration) to set the detection section based on map information having three-dimensional static information.
上記第2の構成のレーダ装置において、前記設定部は、前記地図情報から取得される、道路形状及び静止物の情報に基づいて前記検出区間を設定し、前記算出部は、前記物標情報から取得される前記静止物の軌跡に基づいて前記角度ずれの大きさを算出する構成(第3の構成)であることが好ましい。 In the radar device of the second configuration, the setting unit sets the detection section on the basis of the information on the road shape and the stationary object acquired from the map information, and the calculator calculates the target information from the target information. Preferably, the size of the angular deviation is calculated based on the acquired trajectory of the stationary object (third configuration).
上記第2の構成のレーダ装置において、前記設定部は、前記地図情報から取得される情報と、前記自動運転システムを有する他車両から取得される情報とに基づいて前記検出区間を設定し、前記算出部は、前記物標情報から取得される前記他車両の軌跡に基づいて前記角度ずれの大きさを算出する構成(第4の構成)であることが好ましい。 In the radar device of the second configuration, the setting unit sets the detection section based on the information acquired from the map information and the information acquired from another vehicle having the automatic driving system, and Preferably, the calculation unit is configured (fourth configuration) to calculate the magnitude of the angular deviation based on the trajectory of the other vehicle acquired from the target information.
上記第4の構成のレーダ装置において、前記他車両は対向車である構成(第5の構成)が好ましい。 In the radar device of the fourth configuration, the other vehicle is preferably an oncoming vehicle (fifth configuration).
上記第3から第5のいずれかの構成のレーダ装置において、前記設定部は、前記静止物又は前記他車両の大きさに応じて、前記角度ずれの検出を行うために必要となる前記車両と前記静止物又は前記他車両との間の最低距離を変更して、前記検出区間を設定する構成(第6の構成)であることが好ましい。 In the radar device having any one of the third to fifth configurations, the setting unit may be configured to detect the angular deviation according to the size of the stationary object or the other vehicle. It is preferable to be the structure (6th structure) which changes the minimum distance between the said stationary object or the said other vehicle, and sets the said detection area.
上記第6の構成のレーダ装置において、前記設定部は、前記静止物又は前記他車両の所定方向の幅が狭い場合の方が広い場合に比べて、前記最低距離を短くする構成(第7の構成)であることが好ましい。 In the radar apparatus of the sixth configuration, the setting unit shortens the minimum distance compared to the case where the width in the predetermined direction of the stationary object or the other vehicle is narrow (a seventh configuration Configuration) is preferable.
上記第1から第7のいずれかの構成のレーダ装置において、前記検出区間の道路形状は直線形状である構成(第8の構成)が好ましい。 In the radar device according to any one of the first to seventh configurations, it is preferable that the road shape of the detection section is a linear shape (eighth configuration).
上記目的を達成するために本発明の情報処理方法は、操舵を自動制御する自動運転システムを有する車両に搭載されるレーダ装置における情報処理方法であって、前記レーダ装置の角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定する設定工程と、前記車両が自動運転中に前記検出区間を走行した場合に、前記物標情報を取得して前記角度ずれの大きさを算出する算出工程と、を備える構成(第9の構成)になっている。 In order to achieve the above object, an information processing method according to the present invention is an information processing method in a radar apparatus mounted on a vehicle having an automatic driving system for automatically controlling steering, and detects an angular deviation of the radar apparatus. Setting step of setting a detection section from which target information can be acquired, and when the vehicle travels the detection section during automatic driving, the target information is acquired to calculate the magnitude of the angular deviation And a calculation step (9th configuration).
本発明によれば、レーダ装置の角度ずれの検出を正確に行うことができる。また、本発明によれば、レーダ装置の角度ずれの検出を迅速に行うことができる。 According to the present invention, the angular deviation of the radar device can be detected accurately. Further, according to the present invention, the angular deviation of the radar device can be detected quickly.
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<<1.第1実施形態>>
<1−1.レーダ装置の構成>
図1は、第1実施形態に係るレーダ装置1の構成を示す図である。レーダ装置1は、例えば自動車などの車両に搭載される。以下、レーダ装置1が搭載される車両を「自車両」ということがある。また、自車両の直進進行方向であって、運転席からステアリングに向かう方向を「前方」という。また、自車両の直進進行方向であって、ステアリングから運転席に向かう方向を「後方」という。また、自車両の直進進行方向及び鉛直線に垂直な方向であって、前方向を向いている運転手の右側から左側に向かう方向を「左方向」という。また、自車両の直進進行方向及び鉛直線に垂直な方向であって、前方向を向いている運転手の左側から右側に向かう方向を「右方向」という。
<< 1. First embodiment >>
<1-1. Configuration of radar device>
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the
レーダ装置1は自車両の前端に搭載される。本実施形態では、レーダ装置1は、周波数変調した連続波であるFMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)を用いて、自車両の前方に存在する物標に係る物標データを取得する。物標は静止物標と移動物標に分類される。レーダ装置1は物標の水平方位を検出する。ここで、水平方位とはレーダ装置1を備えた自車両が走行する路面に対して略水平な方位をいう。
The
レーダ装置1は、物標から反射した反射波がレーダ装置1の受信アンテナに受信されるまでの距離(以下、「縦距離」という。)[m]、自車両に対する物標の相対速度[km/h]、自車両の左右方向における物標の距離(以下、「横位置」という。)[m]などのパラメータを有する物標データを導出する。縦位置は、例えば、自車両のレーダ装置1を搭載している位置を原点Oとし、自車両の前方では正の値、自車両の後方では負の値で表現される。横位置は、例えば、自車両のレーダ装置1を搭載している位置を原点Oとし、自車両の右側では正の値、自車両の左側では負の値で表現される。
The
図1に示すように、レーダ装置1は、送信部2と、受信部3と、処理装置4と、を主に備えている。
As shown in FIG. 1, the
送信部2は、信号生成部21と発信器22とを備えている。信号生成部21は、三角波状に電圧が変化する変調信号を生成し、発信器22に供給する。発信器22は、信号生成部21で生成された変調信号に基づいて連続波の信号を周波数変調し、時間の経過に従って周波数が変化する送信信号を生成し、送信アンテナ23に出力する。
The
送信アンテナ23は、発信器22からの送信信号に基づいて、送信波TWを自車両の前方に出力する。送信アンテナ23が出力する送信波TWは、所定の周期で周波数が上下するFMCWとなる。送信アンテナ23から自車両の前方に送信された送信波TWは、人、他車両、路側物、路面、下方物などの物体で反射されて反射波RWとなる。
The
受信部3は、アレーアンテナを形成する複数の受信アンテナ31と、その複数の受信アンテナ31に接続された複数の個別受信部32とを備えている。本実施形態では、受信部3は、例えば、4つの受信アンテナ31と4つの個別受信部32とを備えている。4つの個別受信部32は、4つの受信アンテナ31にそれぞれ対応している。各受信アンテナ31は物体からの反射波RWを受信して受信信号を取得し、各個別受信部32は対応する受信アンテナ31で得られた受信信号を処理する。
The receiving unit 3 includes a plurality of receiving
各個別受信部32は、ミキサ33とA/D変換器34とを備えている。受信アンテナ31で得られた受信信号は、ローノイズアンプ(図示省略)で増幅された後にミキサ33に送られる。ミキサ33には送信部2の発信器22からの送信信号が入力され、ミキサ33において送信信号と受信信号とがミキシングされる。これにより、送信信号の周波数と受信信号の周波数との差となるビート周波数を有するビート信号が生成される。ミキサ33で生成されたビート信号は、A/D変換器34でデジタルの信号に変換された後に、処理装置4に出力される。
Each
処理装置4は、CPU(Central Processing Unit)及びメモリ41などを含むマイクロコンピュータを備えている。処理装置4は、演算の対象とする各種のデータを、記憶装置であるメモリ41に記憶する。メモリ41は、例えばRAM(Random Access Memory)などである。処理装置4は、マイクロコンピュータでソフトウェア的に実現される機能として、送信制御部42、フーリエ変換部43、信号処理部44、及び、角度ずれ検出部45を備えている。送信制御部42は、送信部2の信号生成部21を制御する。
The
フーリエ変換部43は、複数の個別受信部32のそれぞれから出力されるビート信号を対象に、高速フーリエ変換(FFT)を実行する。これにより、フーリエ変換部43は、複数の受信アンテナ31それぞれの受信信号に係るビート信号を、周波数領域のデータである周波数スペクトラムに変換する。フーリエ変換部43で得られた周波数スペクトラムは、信号処理部44に入力される。
The
信号処理部44は、物標データ取得処理を実行し、複数の受信アンテナ31それぞれの周波数スペクトラムに基づいて、自車両の前方の物標に係る物標データを取得する。信号処理部44は、処理結果に応じた制御信号を車両制御ECU61などに出力する。
The
図1に示すように、信号処理部44は、主な機能として、物標データ導出部441、物標データ処理部442、判別部443、及びデータ送信部444を備えている。
As shown in FIG. 1, the
物標データ導出部441は、フーリエ変換部43で得られた周波数スペクトラムに基づいて物標に係る物標データを導出する。物標データ処理部442は、導出された物標データを対象にしてフィルタリングなどの各種の処理を行う。判別部443は、分類された物標が不要物標であるか否かを判別する。データ送信部444は、判別部443の判定結果に応じた送信信号を車両制御ECU61などに送る。これにより、車両制御ECU61などは、例えば自車両が障害物に衝突することを回避するために必要な処理を適切に実行することができる。
The target data derivation unit 441 derives target data relating to the target based on the frequency spectrum obtained by the
角度ずれ検出部45は、レーダ装置1の取付角の基準取付角からのずれを検出する。レーダ装置1は、予め設定された基準軸を所定の方向に向けて、車両の所定位置に取り付けられる。基準軸は、例えば送信波の光軸が該当する。例えば、レーダ装置1の基準軸は、前後方向と平行になる向きとされる。レーダ装置1の取付角が基準取付角からずれると、レーダ装置1で取得される物標データが不正確になり、車両制御ECU61によって実行される衝突回避等のシステムが誤作動を起こす可能性がある。このような誤動作を避けるために、本実施形態では、角度ずれ検出部45によって検出された角度ずれ情報が物標データ処理部442に入力される。物標データ処理部442は、角度ずれ情報に基づいて物標データ導出部441で導出された物標データを適宜補正して処理を行う。
The angular deviation detection unit 45 detects the deviation of the mounting angle of the
<1−2.処理装置の動作>
次に、処理装置4の主たる動作について説明する。図2は、第1実施形態に係るレーダ装置1が備える処理装置4の動作を示すフローチャートである。処理装置4は、図2に示す処理を一定時間(例えば、1/20秒)ごとに周期的に繰り返す。
<1-2. Processing device operation>
Next, the main operation of the
図2に示す処理の開始前に、送信制御部42による信号生成部21の制御が完了している。まず、フーリエ変換部43が、複数の個別受信部32のそれぞれから出力されるビート信号を対象に、高速フーリエ変換を実行する(ステップS1)。そして、4つの受信アンテナ31の全てに関してアップ区間(送信波TWの周波数が上昇する区間)及びダウン区間(送信波TWの周波数が下降する区間)の双方の周波数スペクトラムが、フーリエ変換部43から信号処理部44に入力される。
Before the start of the process shown in FIG. 2, the control of the
次に、物標データ導出部441が、周波数スペクトラムを対象にピーク周波数を抽出する(ステップS2)。物標データ導出部441は、周波数スペクトラムのうち、所定の閾値を超えるパワーを有するピークが表れる周波数を、ピーク周波数として抽出する。 Next, the target data derivation unit 441 extracts peak frequencies for the frequency spectrum (step S2). The target data deriving unit 441 extracts, as a peak frequency, a frequency at which a peak having a power exceeding a predetermined threshold appears in the frequency spectrum.
次に、物標データ導出部441は、方位演算処理により、抽出したピーク周波数の信号に係る物標の角度を推定する。方位演算処理では、一つのピーク周波数の信号から、複数の角度、及びそれら複数の角度それぞれの信号のパワーが導出される。 Next, the target data derivation unit 441 estimates the angle of the target related to the extracted signal of the peak frequency by the azimuth calculation processing. In the azimuth calculation process, the power of the signals of the plurality of angles and the plurality of angles is derived from the signal of one peak frequency.
図3は、方位演算処理により推定された角度を、角度スペクトラムとして概念的に示す図である。図中において、横軸は角度(deg)、縦軸は信号のパワーを示している。角度スペクトラムにおいて、方位演算処理により推定された角度はピークPaとして表れる。以下、方位演算処理により推定された角度を「ピーク角度」といい、ピーク角度の信号のパワーを「角度パワー」という。このように一つのピーク周波数の信号から同時に導出された複数のピーク角度は、同一の縦距離(当該ピーク周波数に対応する縦距離)に存在する複数の物標の角度を示す。 FIG. 3 is a diagram conceptually showing the angle estimated by the azimuth calculation process as an angle spectrum. In the figure, the horizontal axis indicates the angle (deg), and the vertical axis indicates the power of the signal. In the angular spectrum, the angle estimated by the azimuth calculation process appears as a peak Pa. Hereinafter, the angle estimated by the azimuth calculation process is referred to as “peak angle”, and the power of the signal of the peak angle is referred to as “angular power”. Thus, the plurality of peak angles simultaneously derived from the signal of one peak frequency indicate the angles of a plurality of targets existing at the same vertical distance (longitudinal distance corresponding to the peak frequency).
物標データ導出部441は、同一の縦距離に存在する複数の物標それぞれのピーク角度と、角度パワーとを導出する(ステップS3)。 The target data derivation unit 441 derives the peak angle and the angle power of each of a plurality of targets existing at the same vertical distance (step S3).
これにより、物標データ導出部441は、自車両の前方に存在する複数の物標それぞれに対応する区間データを導出する。物標データ導出部441は、アップ区間及びダウン区間の双方で、ピーク周波数、ピーク角度、及び、角度パワーのパラメータを有する区間データを導出する。 Thereby, the target data derivation unit 441 derives section data corresponding to each of the plurality of targets existing in front of the host vehicle. The target data derivation unit 441 derives interval data having parameters of peak frequency, peak angle, and angular power in both the up interval and the down interval.
次に、物標データ導出部441は、ペアリング処理により、アップ区間の区間データとダウン区間の区間データとを対応付ける(ステップS4)。物標データ導出部441は、例えば、マハラノビス距離を用いた演算を用いて、類似のパラメータ(ピーク周波数、ピーク角度、及び、信号のパワー)を有する2つの区間データを対応付ける。 Next, the target data derivation unit 441 associates the section data of the up section with the section data of the down section by pairing processing (step S4). The target data derivation unit 441 associates, for example, two section data having similar parameters (peak frequency, peak angle, and signal power) using an operation using Mahalanobis distance.
物標データ導出部441は、さらに、アップ区間及びダウン区間の2つの区間データの対応付けができた場合は、それら2つの区間データに基づくペアデータを導出する。物標データ導出部441は、導出したペアデータのそれぞれに関して、ペアデータの元となったアップ区間及びダウン区間の2つの区間データのパラメータを用いることで、ペアデータのパラメータ(縦距離、相対速度及び横位置)を導出する(ステップS5)。 The target data derivation unit 441 further derives pair data based on the two interval data, when the two interval data of the up interval and the down interval can be associated with each other. The target data derivation unit 441 uses the parameters of the two section data of the up section and the down section that are the source of the pair data for each of the derived pair data, to obtain the parameters of the pair data (vertical distance, relative velocity And the horizontal position) are derived (step S5).
次に、物標データ導出部441は、導出したペアデータのうちから物標に係る物標データを確定する。物標データ導出部441が導出したペアデータには、ノイズなどの不要なデータが含まれる。このため、物標データ導出部441は、導出したペアデータのうち物標に係るペアデータのみを物標データとして確定する。 Next, the target data derivation unit 441 determines target data relating to the target from among the derived pair data. The pair data derived by the target data deriving unit 441 includes unnecessary data such as noise. Therefore, the target data derivation unit 441 determines only the pair data related to the target among the derived pair data as the target data.
物標データ導出部441は、パラメータに基づいて、導出したペアデータのそれぞれを過去に確定した物標データと対応付ける。物標データ導出部441は、類似のパラメータ(縦距離、相対速度及び横位置)を有するペアデータと過去の物標データとを対応付ける。そして、物標データ導出部441は、過去の物標データと対応付けができたペアデータを、物標に係る物標データとして確定する。 The target data derivation unit 441 associates each of the derived pair data with the target data determined in the past, based on the parameters. The target data derivation unit 441 associates the pair data having similar parameters (longitudinal distance, relative velocity and lateral position) with the past target data. Then, the target data derivation unit 441 determines the pair data that can be associated with the past target data as target data relating to the target.
また、過去の物標データとの対応付けができなかったペアデータには、新規に表れた物標に係る物標データも含まれている。このため、物標データ導出部441は、過去の物標データとの対応付けができなかったペアデータについては、次回以降の物標データ取得処理において所定回数(例えば、3回)以上連続して過去のペアデータと対応付けができた場合に、新規に表れた物標に係る物標データとして確定する。 The pair data that can not be associated with the past target data also includes target data relating to a newly appearing target. For this reason, the target data derivation unit 441 continuously performs predetermined times (for example, three times) or more in the target data acquisition process after the next time for pair data that can not be associated with the past target data. When it is possible to associate with the past pair data, it is decided as target data relating to a newly appeared target.
このような処理により、物標データ導出部441は、自車両の周辺の物標に係る物標データを導出する。物標データ取得処理は一定時間(例えば、1/20秒)ごとに周期的に繰り返されることから、物標データ導出部441は、物標に係る物標データを一定時間ごとに導出することになる。 By such processing, the target data deriving unit 441 derives target data relating to targets in the vicinity of the host vehicle. Since the target data acquisition process is periodically repeated every predetermined time (for example, 1/20 second), the target data derivation unit 441 can derive target data related to the target every predetermined time. Become.
各物標データは、縦距離、相対速度及び横位置などのパラメータを有している。これとともに、各物標データには、処理に用いる各種の処理変数が設定される。この処理変数には、「静止物標フラグ」などがある。物標データ処理部442は、物標データのパラメータ(縦距離、相対速度及び横位置)を時間軸方向に平滑化するフィルタリングを行う(ステップS6)。このようなフィルタリングの後の物標データは、瞬時値を表すペアデータに対して「フィルタデータ」とも呼ばれる。 Each target data has parameters such as vertical distance, relative velocity, and horizontal position. At the same time, various processing variables used for processing are set to each target data. The processing variables include "stationary target flag" and the like. The target data processing unit 442 performs filtering to smooth the parameters of the target data (longitudinal distance, relative velocity and horizontal position) in the time axis direction (step S6). Target data after such filtering is also referred to as "filter data" for paired data representing instantaneous values.
物標データ処理部442は、物標データの相対速度と、自車両に搭載される不図示の車速センサから得られる自車両の速度とに基づいて、物標データに係る物標の対地速度(絶対速度)と走行方向とを導出する。そして、物標データ処理部442は、導出した対地速度と走行方向とに基づいて物標の分類を行う。物標の分類には、例えば、先行車、対向車、静止物等が含まれる。 The target data processing unit 442 determines the ground speed of the target related to the target data based on the relative speed of the target data and the speed of the own vehicle obtained from the vehicle speed sensor (not shown) mounted on the Derivation of the absolute speed) and the traveling direction. Then, the target data processing unit 442 classifies the target based on the derived ground speed and the traveling direction. The classification of targets includes, for example, preceding vehicles, oncoming vehicles, stationary objects, and the like.
次に、判別部443は、分類された物標が、車両制御ECU61を含むシステムの制御に必要な物標であるか否かを判別する(ステップS7)。判別結果は物標データに含まれる。
Next, the
次に、物標データ処理部442が、物標データのパラメータ(縦距離、相対速度及び横位置)に基づいて、同一の物体に関する物標データであると推測できる複数の物標データを1つのグループに纏める(ステップS8)。 Next, based on the parameters (longitudinal distance, relative velocity, and horizontal position) of the target data, the target data processing unit 442 estimates a plurality of target data that can be estimated as target data related to the same object. Group together (step S8).
最後にデータ送信部444が、このように処理された物標データに含まれる判別結果に応じた送信信号を生成し、その送信信号を車両制御ECU61などに送る。データ送信部444は、グループ化された物標データから所定数(例えば、10個)の物標データを出力対象として選択し(ステップS9)、選択した物標データのみを用いて送信信号を生成する。データ送信部444は、物標データの縦距離と横位置とを考慮して、自車両に近い物標に係る物標データを優先的に選択する。
Finally, the
例えば、以上のような処理で出力対象として選択された物標データはメモリ41に記憶され、次回以降の物標データ取得処理において過去の物標データとして用いられることになる。
For example, the target data selected as the output target in the above processing is stored in the
<1−3.角度ずれ検出>
次に、角度ずれ検出部45によって実現される角度ずれ検出機能について詳細に説明する。
<1-3. Angle deviation detection>
Next, the angular deviation detection function realized by the angular deviation detection unit 45 will be described in detail.
本実施形態では、レーダ装置1が搭載される車両は、操舵を自動制御する自動運転システム60を有する。自動運転システム60は車両制御ECU61を含む。自動運転システム60は、操舵のみを自動制御する構成でもよいが、操舵の他に、駆動力及び制動力のうちの少なくとも一方を自動制御する構成であってもよい。角度ずれ検出部45は、車両制御ECU61によって送信される運転モード信号によって、自動運転が行われているか否かを認識する。運転モード信号は、例えばオンオフ信号であってよい。角度ずれ検出部45は、オン信号が入力された場合に、自車両が自動運転を行っていることを認識する。角度ずれ検出部45は、オフ信号が入力された場合に、自車両が自動運転を行っていないと認識する。角度ずれ検出部45は、自車両が自動運転を行っている場合に、角度ずれ検出を行う。
In the present embodiment, the vehicle on which the
図1に示すように、角度ずれ検出部45は、主な機能として、設定部451及び算出部452を備えている。換言すると、レーダ装置1は、設定部451と算出部452とを備える。
As shown in FIG. 1, the angular deviation detection unit 45 includes a
設定部451は、レーダ装置1(自装置)の角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定する。本実施形態では、設定部451は、三次元の静的情報を有する地図情報410に基づいて検出区間を設定する。地図情報410は、高精度三次元マップ情報である。地図情報410は、傾斜情報を含む道路形状の情報を含む。地図情報410は三次元の構造物情報を含む。本実施形態では、地図情報410はメモリ41に記憶されている。ただし、地図情報410は、自車両の、レーダ装置1とは別の部分に設けられるメモリに記憶されてもよい。また、別の例として、地図情報410は、自車両とは別に設けられる情報センターから通信によって取得される構成であってもよい。なお、物標情報は、レーダ装置1の動作によって取得される情報であり、例えば、縦距離、相対速度、及び、横位置を含む。
The
設定部451は、地図情報410から取得される、道路形状及び静止物の情報に基づいて検出区間を設定する。図4は、第1実施形態の設定部451によって設定される検出区間を説明するための図である。図4において、符号100は自車両、符号101は道路、符号102は路側物である。路側物102は静止物の一例である。
The
図4に示すように、検出区間の道路形状は直線形状である。設定部451は、地図情報410から直線道路を抽出して検出区間の候補とする。設定部451は、詳細には、自動運転によって自車両が通過予定のルート情報の中から直線道路を抽出する。ルート情報は、例えば車両制御ECU61から角度ずれ検出部45に入力される。直線道路は、例えばR(回転半径)の絶対値が5000より大きいという条件を満たす道路である。ただし、この条件は例示であり、適宜変更されてよい。また、直線道路は、上り坂と下り坂とが繰り返されることがない平坦な道路であることが好ましい。
As shown in FIG. 4, the road shape of the detection section is a linear shape. The
本構成では、自車両100が自動運転によって直線道路101を走行する際に、角度ずれを検出するための物標情報を蓄積することができる。このために、物標情報の蓄積中に自車両100のハンドルがぶれる可能性が低く、角度ずれを検出するための物標情報を正確且つ迅速に取得することができる。
In this configuration, when the
設定部451は、検出区間を設定する際に、道路101の形状だけでなく、地図情報410から取得される静止物の情報も加味して検出区間を設定する。静止物は、大きな反射強度を有する物が好ましい。静止物は、例えば、ガードレール、反射板を有するポール、看板等であってよい。設定部451は、反射強度の大きな静止物が多い直線道路を検出区間に設定する。設定部451は、例えば図4に示すように、道路101に沿って路側物102が複数並ぶ場所を検出区間に設定する。本実施形態において、路側物102は、道路101の端に配置される反射強度の大きな静止物である。
When setting the detection section, the
なお、本実施形態では、道路101の左端に複数の路側物102が配置される直線道路が検出区間として設定されているが、これは例示である。路側物102の数は場合によっては1つでもよい。路側物102が1つである場合、路側物102は、例えばガードレールのような直線道路に沿って連続して長く延びる物がよい。また、路側物102は、道路101の右端のみ、或いは、道路101の左右の端に存在してもよい。
In the present embodiment, a straight road on which a plurality of roadside objects 102 are arranged at the left end of the
図5は、第1実施形態の設定部451によって設定される検出区間を説明するための他の図である。図5においても、符号100は自車両、符号101は道路、符号102は路側物であり、静止物の一例である。
FIG. 5 is another diagram for describing a detection section set by the
設定部451は、静止物(路側物102)の大きさに応じて、角度ずれの検出のために必要となる車両100と静止物との間の最低距離Lを変更して、検出区間を設定する。静止物の大きさは、例えば、地図情報410から取得してよい。別の例として、静止物の大きさは、レーダ装置1によって取得される静止物の反射点情報から取得してもよい。また、別の例として、静止物の大きさは、自車両100に搭載されるカメラ等のレーダ装置1とは異なるセンサから取得される情報によって取得してもよい。
The
静止物の大きさによって、レーダ装置1から送信される送信波を反射する部分の大きさが変動する。反射部分の大きな静止物の方が、反射部分の小さな静止物に比べて反射点のばらつきが大きくなり、物標情報に含まれる角度情報のばらつきが大きくなりやすい。このために、反射部分の大きな静止物は、反射部分の小さな静止物に比べて、レーダ装置1から離れた位置で物標情報を取得することが好ましい。これにより、反射部分の大きな静止物から得られる物標情報のばらつきを抑制できる。この点、本構成では、静止物の大きさに応じて最低距離Lを変更しているために、角度ずれ検出のために蓄積される物標情報の精度を向上することができる。
Depending on the size of the stationary object, the size of the portion that reflects the transmission wave transmitted from the
詳細には、設定部451は、静止物の所定方向の幅が狭い場合の方が広い場合に比べて最低距離Lを短くする。図5に示す例では、所定方向の幅は左右方向の幅である。自車両100から見て奥側にある第1路側物102aの左右方向の幅は第1の幅W1である。自車両100から見て手前にある第2路側物102bの左右方向の幅は第2の幅W2である。設定部451は、左右方向の幅が第1の幅W1である場合、角度ずれの検出のために必要となる最低距離Lを第1距離L1とし、左右方向の幅が第1の幅W1より狭い第2の幅W2である場合、角度ずれの検出のために必要となる最低距離Lを第1距離L1より短い第2距離L2とする。
In detail, the
すなわち、設定部451は、左右方向の幅が広い第1路側物102aの場合の方が、左右方向の幅が狭い第2路側物102bの場合に比べて、自車両100から見て遠方に検出区間の開始位置を設定する。別の言い方をすると、設定部451は、自車両100の近くに角度ずれ検出に適した第1路側物102aを有する直線道路を見つけた場合でも、自車両100と第1路側物102aとの間の距離が第1距離L1より短ければ、当該直線道路を検出区間に設定しない。一方、設定部451は、自車両100の近くに角度ずれの検出に適した第2路側物102bを有する直線道路を見つけた場合、自車両100と第2路側物102bとの間の距離が第1距離L1より短くても、第2距離L2より長ければ、当該直線道路を検出区間に設定する。本構成によれば、反射点のばらつきが大きくなる幅の大きな路側物102bに対して、十分な距離を確保して角度ずれの検出を行うための物標情報を蓄積することができる。このために、蓄積される情報の精度を向上することができる。
That is, the
なお、上方からの平面視した場合における、レーダ装置1の送信波の送信位置と路側物102の左端とを結ぶ直線と、前述の送信位置と路側物102の右端とを結ぶ直線がなす角度をθとした場合に、最低距離Lは、例えば、以下の式(a)より算出される。最低距離Lの算出において、式(a)のθには例えば、2°以下に設定されることが好ましく、θ=2°である。tanはdegreeをもとに計算する。
最低距離L ≧ ((路側物の幅W)/2)/tan(θ/2) (a)
例えば、第1路側物102aの幅W1が1mである場合、最低距離L1は29m以上であることが好ましい。例えば、第2路側物102bの幅W2が0.2mである場合、最低距離L2は6m以上であることが好ましい。
The angle between the straight line connecting the transmission position of the transmission wave of the
Minimum distance L (((roadside object width W) / 2) / tan (θ / 2) (a)
For example, when the width W1 of the
また、検出区間の終点位置は、特に限定されるものではないが、例えば、直線道路の終点位置、自車両100の進行方向から見て最終の路側物102の存在位置、それらの少し手前の位置等であってよい。検出区間は、角度ずれを検出するための情報の取得可能な区間であり、角度ずれを検出するための情報の取得は、検出区間の全範囲で行われてもよいが、一部の範囲で行われてもよい。
Further, the end point position of the detection section is not particularly limited, but, for example, the end point position of the straight road, the final position of the
算出部452は、車両が自動運転中に検出区間を走行した場合に、レーダ装置1の角度ずれを検出するための物標情報を取得して、レーダ装置1の角度ずれの大きさを算出する。本構成では、算出部452は、自動運転と高精度三次元マップ情報とを利用しているために、角度ずれの検出を行うために必要となる物標情報を正確且つ迅速に取得することができ、角度ずれの大きさを正確且つ迅速に算出することができる。
When the vehicle travels in the detection section during automatic driving, the
なお、本実施形態では、算出部452は、自動運転が行われているか否かに関して、車両制御ECU61から入力される情報によって判断することができる。また、算出部452は、自車両が検出区間を走行したか否かについては、自車両が備える不図示のGPSセンサから得られる位置情報によって判断することができる。
In the present embodiment, the
算出部452は、物標データ導出部441から、距離、相対速度、及び、角度を含む物標情報を取得する。なお、算出部452が取得する物標情報は、フィルタデータであってもよい。算出部452は、検出区間において、周期的に繰り返し得られる物標情報を予め定められた回数分だけ取得する。各回の物標情報はメモリ41に記憶される。検出区間は、地図情報410を用いて反射強度の強い静止物(物標)が存在する箇所に設定されている。このために、物標データ導出部441から得られる物標情報には、通常、角度ずれ検出のために予め想定された静止物の物標情報が含まれる。
The
なお、物標データ導出部441から得られる物標情報には、角度ずれ検出のために予め想定された静止物以外の物標情報を含む場合も有り得る。このような場合でも、角度ずれ検出のために予め想定された物標が、静止物であることや、直線道路に連続的或いは定期的に配置されたことに伴う特異性を有することから、算出部452は、角度ずれ検出のために予め想定された静止物の物標情報を特定することができる。
The target information obtained from the target data derivation unit 441 may include target information other than the stationary object previously estimated for detecting the angular deviation. Even in such a case, it is calculated because the target assumed in advance for detecting the angular deviation is a stationary object or has the peculiarity associated with being continuously or periodically placed on a straight road. The
算出部452は、物標情報から取得される静止物の軌跡に基づいて、レーダ装置1の角度ずれの大きさを算出する。上述のように、算出部452は、複数回の物標情報を取得しているために、自車両100の走行に伴って相対移動する静止物の軌跡を求めることができる。ここで言う静止物は、角度ずれ検出のために予め想定された静止物のことである。
The
レーダ装置1は、例えば物標の水平方位を検出する構成である。次に水平面内の角度ずれの大きさを算出する方法を詳細に説明する。
The
図6は、第1実施形態に係るレーダ装置1において、角度ずれの大きさを算出する方法を説明するための図である。図7は、第1実施形態に係るレーダ装置1において、角度ずれの大きさを算出する方法を説明するための他の図である。図6は、レーダ装置1が基準角度から水平面内において角度ずれを起していない状態を示す図である。図7は、レーダ装置1が基準角度から水平面内において角度ずれを起している状態を示す図である。図6及び図7において、X軸は前後方向に平行な軸であり、Y方向は左右方向に平行な軸であり、Z軸は高さ方向に平行な軸である。
FIG. 6 is a diagram for explaining a method of calculating the magnitude of the angular deviation in the
レーダ装置1は、基準軸が前後方向(X軸)と平行になるように自車両100に搭載される。このために、検出区間が図4のように設定され、レーダ装置1が水平面内において角度ずれを起していない場合には、図6に示すように、物標情報から取得される路側物102の軌跡は、自車両100の左側に表れ、X軸と平行方向に延びる。
The
一方、レーダ装置1が水平面内において角度ずれを起している場合には、図7に示すように、物標情報から取得される路側物102の軌跡は、X軸に対して傾く。図7に示す例では、路側物102の軌跡は、右側から左側に向かって傾いており、レーダ装置1はX軸方向から左方向に傾く角度ずれを起している。なお、レーダ装置1がX軸方向から右方向に傾く角度ずれを起している場合には、路側物102の軌跡は、左側から右側に向かって傾いた状態になる。
On the other hand, when the
水平面内においてレーダ装置1の角度ずれが生じていない場合における路側物102の軌跡(以下、基準軌跡という。)は、直線状に延び、軌跡の延びる方向は推定することができる。本実施形態では、路側物102の基準軌跡はX軸と平行な方向に延びると推定できる。算出部452は、この基準軌跡と、自車両100が検出区間を自動運転にて走行した場合に取得される路側物102の軌跡(以下、実測軌跡と表現する)とを比較することによって、レーダ装置1の水平面内の角度ずれの大きさを算出することができる。算出部452は、基準軌跡の向きを実測軌跡の向きと一致させるために必要となる、XY座標のZ軸周りの回転角度を求め、この回転角度をずれ角度とする。なお、本実施形態の場合、ずれ角度は、例えば、実測軌跡の車両水平方向におけるX軸に対する傾きを求めることによって得られる。
The locus of the roadside object 102 (hereinafter referred to as a reference locus) in the case where no angular deviation of the
本実施形態では、自車両100が直線道路を自動運転している場合に取得される物標情報を用いて角度ずれを検出する。このために、角度ずれの検出中に、ハンドルが切られることを避けることができ、角度ずれの検出を正確に行うことができる。また、角度ずれの検出中に、ハンドルが切られることを避けることができるために、角度ずれ検出のやり直しが発生する確率を低下させることができる。また、予め地図情報によって反射物が存在する箇所を検出区間として設定しているために、反射物が少ないために角度ずれ検出をやり直すという事態が発生することを避けられ、迅速に角度ずれの検出を行うことができる。
In the present embodiment, angular deviation is detected using target information acquired when the
なお、図4に示す例において、レーダ装置1が右方向に角度ずれを起している場合に、ずれ角が大きいと、レーダ装置1によって路側物102を検出できないことも有り得る。このために、道路101の左右両側に路側物102が存在する箇所を検出区間として設定することが好ましい。また、検出されるはずの路側物102が全く検出されない場合には、大きな角度ずれを起していることが予想される。このために、レーダ装置1の異常を運転者に報知したり、レーダ装置1を使用した自動制御システム60の停止処理を行ったりしてもよい。
In the example shown in FIG. 4, in the case where the
また、レーダ装置1が水平方位だけでなく垂直方位も検出できる構成である場合には、レーダ装置1の角度ずれを検出するために、XYZ軸における回転方向のずれを導出すればよい。なお、垂直方位とはレーダ装置1を備えた自車両が走行する路面に対して略垂直な方位をいう。この場合も、基準軌跡と実測軌跡との比較に基づいて角度ずれの大きさを算出することができる。角度ずれの大きさは、例えば、X軸周りの回転角をα、Y軸周りの回転角をβ、Z軸周りの回転角γとしてオイラー角を利用して算出してもよい。角度ずれの大きさは、例えば、オイラー角に替えてクォータニオンを利用して算出してもよい。また、XYZ全ての軸の回転方向のずれ角度を同時に算出するのではなく、XY面内のずれ角度(γ)、ZX面内のずれ角度(β)、及び、YZ面内のずれ角度(α)を別々に算出する構成としてもよい。
In addition, when the
また、レーダ装置1がX軸方向或いはY軸方向の物標検出を行うことができない構成ということも有り得る。前者の場合にはYZ面内のずれ角(α)のみを算出する構成とすればよく、後者の場合にはZX面内のずれ角度(β)のみを算出する構成とすればよい。
In addition, it is possible that the
次に、レーダ装置1によって実行される、角度ずれを検出するための情報処理方法について説明する。図8は、第1実施形態に係るレーダ装置1における角度ずれの検出手順の一例を示すフローチャートである。角度ずれの検出動作は、車両の駆動源が作動状態になると開始される。駆動源が内燃機関であれば、エンジンが始動することによって角度ずれの検出動作は開始される。駆動源がハイブリッドシステムやEV(Electric Car)システムである場合には、システム電源がオンになると、角度ずれの検出動作は開始される。なお、角度ずれは、外部から指示があった場合等、特定のタイミングにおいて開始される構成であってもよい。
Next, an information processing method performed by the
まず、角度ずれ検出部45は、三次元の動的情報を有する地図情報410に基づいて、レーダ装置1の角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定する(ステップS11)。角度ずれ検出部45は、地図情報410により、反射物が多い直線道路を検出区間として設定する。なお、角度ずれ検出部45は、検出区間の設定に際して、自車両が備える不図示のナビゲーション装置等に設定されるルート情報を参照してよい。
First, based on the map information 410 having three-dimensional dynamic information, the angular deviation detection unit 45 sets a detection section in which target information for detecting angular deviation of the
角度ずれ検出部45は、検出区間を設定すると、自車両が自動運転にて検出区間の走行を開始したか否かを監視する(ステップS12)。この監視は、自車両が自動運転による検出区間の走行開始が行われるまで維持される。本実施形態では、角度ずれ検出部45は、車両制御ECU61によって入力される運転モード信号によって、自車両が自動運転を行っているか否かを認識できる。また、検出区間の走行を開始したか否かは、例えば自車両が備える不図示のGPSセンサから得られる情報で確認することができる。
After setting the detection section, the angular deviation detection unit 45 monitors whether or not the own vehicle has started traveling of the detection section by automatic driving (step S12). This monitoring is maintained until the host vehicle starts traveling of the detection section by automatic driving. In the present embodiment, the angular deviation detection unit 45 can recognize whether or not the own vehicle is performing the automatic driving based on the driving mode signal input by the
なお、自車両が検出区間への到達前に自動運転を行っていない場合には、レーダ装置1の調整のために自動運転に切り替えることを運転者に対して推奨する構成としてもよい。推奨手段としては、例えば、音声や、画面を用いたメッセージ表示等が使用されてよい。この構成の場合、検出区間の走行終了を、音声や画面表示を用いて運転者に報知する構成としてよい。また、自車両が検出区間への到達前に自動運転を行っていない場合には、レーダ装置1の調整のために、自動的に自動運転に切り替える構成としてもよい。この場合には、自動運転に切り替えることを運転者に対して、音声や画面表示等で運転者に報知することが好ましい。当該報知が行われた後に、自動運転への自動切替が行われることが好ましい。この構成の場合にも、検出区間の走行終了を、音声や画面表示を用いて運転者に報知する構成としてよい。また、検出区間の走行終了時に、自動運転を終了して良いか否かを運転者に確認の上、自動運転を終了する構成としてもよい。
In addition, when the host vehicle does not perform the automatic driving before reaching the detection section, the driver may be recommended to switch to the automatic driving to adjust the
角度ずれ検出部45は、自動運転による検出区間の走行開始を検出すると、物標情報の取得を開始する(ステップS13)。本実施形態では、角度ずれ検出部45は、物標データ導出部441から、距離、相対速度、及び、角度を含む物標情報を取得する。 When detecting the start of traveling of the detection section by automatic driving, the angular deviation detection unit 45 starts acquisition of target information (step S13). In the present embodiment, the angular deviation detection unit 45 acquires target information including the distance, the relative speed, and the angle from the target data derivation unit 441.
角度ずれ検出部45は、物標情報を取得すると、物標情報を所定数取得したか否かを確認する(ステップS14)。所定数は、角度ずれを検出するために必要となる数として、予めメモリ41に記憶されている数である。物標情報が所定数に達していない場合には(ステップS14でNo)、角度ずれ検出部45は、物標データ導出部441において先に取得された物標情報の次に新たに取得された物標情報を、物標データ導出部441から取得する(ステップS15)。角度ずれ検出部45は、物標情報が所定数に達するまでこの手順を繰り返す。
When acquiring the target information, the angular deviation detection unit 45 checks whether a predetermined number of target information has been acquired (step S14). The predetermined number is a number stored in advance in the
角度ずれ検出部45は、物標情報を所定数取得すると、レーダ装置1のずれ角を算出する(ステップS16)。ずれ角の算出は、角度ずれ検出のために用いられることが予め想定された静止物の、上述した基準軌跡と実測軌跡との比較によって算出される。本実施形態では、算出された角度ずれ情報は、物標データ処理部442に入力される。物標データ処理部442は、角度ずれ情報に基づいて物標データ導出部441で導出された物標データを適宜補正して処理を行う。 After acquiring a predetermined number of target information, the angular deviation detection unit 45 calculates the deviation angle of the radar device 1 (step S16). The calculation of the displacement angle is calculated by comparing the above-described reference trajectory of the stationary object previously assumed to be used for angular displacement detection with the actually-measured trajectory. In the present embodiment, the calculated angle deviation information is input to the target data processing unit 442. The target data processing unit 442 appropriately corrects and processes the target data derived by the target data deriving unit 441 based on the angle deviation information.
<<2.第2実施形態>>
次に、第2実施形態について説明する。第2実施形態の説明にあたっては、第1実施形態と重複する構成要素については同一の符号を付して説明する。また、第1実施形態と重複する内容については、特に説明の必要がない場合には、その説明を省略する。
<< 2. Second embodiment >>
Next, a second embodiment will be described. In the description of the second embodiment, components that overlap with the first embodiment will be described using the same reference numerals. Moreover, about the content which overlaps with 1st Embodiment, the description is abbreviate | omitted, when there is no need of description in particular.
<2−1.レーダ装置の構成>
図9は、第2実施形態に係るレーダ装置5の構成を示す図である。第2実施形態のレーダ装置5の構成は、第1実施形態の構成と殆ど同じである。第2実施形態においては、自車両が有する通信部70が取得した情報が角度ずれ検出部45Aに入力される点が異なる。通信部70は、他車両の情報を取得する通信部である。すなわち、角度ずれ検出部45Aには、他車両情報が入力される。通信部70は、詳細には、車車間通信を行う通信部であってもよいし、車路車間通信を行う通信部であってもよい。通信部70は、レーダ装置5に搭載されてもよい。
<2-1. Configuration of radar device>
FIG. 9 is a view showing the configuration of the
<2−2.処理装置の動作>
第2実施形態のレーダ装置5も処理装置4を備える。処理装置4の基本的な動作は第1実施形態と同様であるために、説明を省略する。第2実施形態の処理装置4も角度ずれ検出部45Aを有するが、角度ずれ検出部45Aの動作について第1実施形態と異なる部分がある。以下、この異なる部分について説明する。
2-2. Processing device operation>
The
<2−3.角度ずれ検出>
第2実施形態において、角度ずれ検出は、自車両が自動運転を行っている際に実行される。この点は第1実施形態と同様である。第1実施形態では、静止物(一例として路側物102)を利用して角度ずれの検出を行った。第2実施形態では、移動物である他車両を利用して角度ずれの検出を行う。この点、第1実施形態と異なる。図9に示すように、角度ずれ検出部45Aは、主な機能として、設定部451A及び算出部452Aを備えている。
<2-3. Angle deviation detection>
In the second embodiment, angular deviation detection is performed when the host vehicle is performing automatic driving. This point is the same as that of the first embodiment. In the first embodiment, the angular deviation is detected using a stationary object (for example, the roadside object 102). In the second embodiment, angular displacement is detected using another vehicle which is a moving object. This point is different from the first embodiment. As shown in FIG. 9, the angular deviation detection unit 45A includes a
設定部451Aは、地図情報410から取得される情報と、自動運転システムを有する他車両から取得される情報とに基づいて検出区間を設定する。図10は、第2実施形態の設定部451Aによって設定される検出区間を説明するための図である。図10において、符号100は自車両、符号101は道路、符号200は他車両である。図10に示す例では、他車両200は対向車である。
The
図10に示すように、検出区間の道路形状は直線形状である。設定部451Aは、第1実施形態と同様に、地図情報410から直線道路を抽出して検出区間の候補とする。設定部451Aは、検出区間を設定するに際して、道路101の形状だけでなく、他車両200から取得される情報も加味して検出区間を設定する。
As shown in FIG. 10, the road shape of the detection section is linear. As in the first embodiment, the
詳細には、設定部451Aは、通信部70を介して取得される他車両200の情報から、他車両200が以下の4つの条件を満たすことを確認する。
(1)他車両200が、操舵を自動制御する自動運転を行っていること。
(2)他車両200が、検出区間として抽出された直線道路を通過予定であること。
(3)他車両200が、どの物標となるかを認識できていること。
(4)自車両100と他車両200の距離が一定の距離以上であること。
Specifically, the
(1) The
(2) The
(3) The
(4) The distance between the
条件(1)は、他車両200が、自車同様に直線道路をまっすぐに走行することを確認する趣旨である。条件(2)は、他車両200が途中で曲がる等により検出区間から離脱する可能性がないことを確認する趣旨である。他車両200が検出区間から途中で離脱するか否かは、例えば、他車両200のルート情報によって確認することができる。条件(3)は、複数の物標情報が得られた場合に、角度ずれの検出に使用する物標が複数の物標情報の何れに対応するかを確認できるようにする趣旨である。例えば、設定部451Aは、他車両200の位置情報を取得する。条件(4)は、距離が短すぎると、角度ずれの検出を行うための十分な情報量が得られないために、角度ずれの検出を行うために十分な情報量を確保できるようにする趣旨である。互いに距離については、例えば、自車両100と他車両200との位置情報から算出できる。
The condition (1) is to confirm that the
なお、設定部451Aは、他車両200の大きさに応じて、角度ずれの検出のために必要となる自車両100と他車両200との間の最低距離を変更して、検出区間を設定することが好ましい。これによって、静止物を角度ずれの判断基準に利用する第1実施形態の場合と同様に、サイズの大きな他車両200によって発生する物標情報のばらつきを低減して、角度ずれ検出のために蓄積される物標情報の精度を向上することができる。なお、他車両200の大きさは、例えば通信部70を介して取得される情報に含まれる。例えば、乗用車とトラックとは大きさが異なると判断される。
Note that
詳細には、設定部451Aは、他車両200の所定方向の幅が狭い場合の方が広い場合に比べて、角度ずれの検出のために必要となる自車両100と他車両200との間の最低距離を短くする。例えば、設定部451Aは、他車両200の左右方向の幅が第1の幅である場合、角度ずれの検出のために必要となる最低距離を第1距離とし、他車両200の左右方向の幅が第1の幅より狭い第2の幅である場合、角度ずれの検出のために必要となる最低距離を第1距離より短い第2距離とする。
In detail, setting
換言すると、設定部451Aは、条件(4)の一定の距離について、他車両200の左右方向の幅が狭い場合の方が広い場合に比べて小さな値とする。本構成によれば、反射点のばらつきが大きくなる幅の大きな他車両200に対して、十分な距離を確保して角度ずれの検出を行うための物標情報を蓄積することができる。このために、蓄積される情報の精度を向上することができる。
In other words, the
設定部451Aは、自車両100が直線道路を走行中に、条件(1)〜(4)を満たす他車両200を発見すると検出区間を設定する。算出部452Aは、検出区間が設定されると、自車両100が自動運転を行っていることを条件として物標情報の取得を開始する。この後のずれ角の算出処理は、第1実施形態の算出部452の場合と同様である。算出部452Aは、物標情報から取得される他車両200の軌跡に基づいて角度ずれの大きさを算出する。
Setting
本実施形態では、自車両100が直線道路を自動運転している場合に取得される物標情報を用いて角度ずれを検出する。移動物である他車両200が角度ずれの検出のために用いられるが、他車両200も直線道路を自動運転により走行している。このために、角度ずれの検出中に、自車両100及び他車両200においてハンドルが切られることを避けられ、角度ずれの検出を正確に行うことができる。また、角度ずれの検出中に、ハンドルが切られることを避けることができるために、角度ずれ検出のやり直しが発生する確率を低下させることができる。また、本実施形態では、反射物が少ない場所(例えば砂漠等)でも角度ずれの検出を行うことができる。
In the present embodiment, angular deviation is detected using target information acquired when the
なお、本実施形態では、対向車を利用して角度ずれを検出しているが、同方向に進行する速度が異なる他車両を利用して角度ずれを検出してもよい。ただし、対向車を利用する方が、短時間で距離を稼ぐことができ、角度ずれの検出を迅速に行うことができる。また、自車両100と他車両200とが、互いの車両を角度ずれの検出を行うための物標として用い、互いにずれ角の算出を行ってもよい。
In the present embodiment, the angular deviation is detected using an oncoming vehicle, but the angular deviation may be detected using another vehicle traveling at different speeds in the same direction. However, using an oncoming vehicle can increase the distance in a short time, and can detect an angular deviation quickly. In addition, the
<<3.留意事項>>
本明細書で示す実施形態や変形例の構成は、本発明の例示にすぎない。実施形態や変形例の構成は、本発明の技術的思想を超えない範囲で適宜変更されてもよい。また、複数の実施形態及び変形例は、可能な範囲で組み合わせて実施されてよい。
<< 3. Notes >>
The configurations of the embodiments and modifications shown herein are merely illustrative of the present invention. The configurations of the embodiment and the modifications may be appropriately changed without departing from the technical concept of the present invention. Moreover, several embodiment and modification may be implemented in combination as much as possible.
以上に示した実施形態において、コンピュータプログラムに従ったCPUの演算処理によってソフトウェア的に実現されるとした機能部のうち、少なくとも一部は電気的なハードウェア回路により実現されてもよい。また、各機能部は概念的な構成要素であり、1つの構成要素が実行する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を1つの構成要素に統合したりしてよい。 In the embodiment described above, at least a part of the functional units realized as software by arithmetic processing of a CPU according to a computer program may be realized by an electrical hardware circuit. In addition, each functional unit is a conceptual component, and the function performed by one component is distributed to a plurality of components, or the function of a plurality of components is integrated into a single component. Good.
また、以上に示した実施形態では、レーダ装置はFMCW方式のレーダ装置であったが、他の方式のレーダ装置が用いられてもよい。例えば、FCM(Fast-Chirp Modulation)方式のレーダ装置が用いられてもよい。 Further, in the embodiment described above, the radar device is the FMCW type radar device, but other types of radar devices may be used. For example, a fast-chirp modulation (FCM) radar apparatus may be used.
また、本発明は、自動運転及び高精度三次元マップ情報を用いてセンサの角度ずれを検出することに特徴を有する。以上に示した実施形態では、センサがミリ波レーダ装置であった。しかし、これは例示にすぎず、角度ずれの検出が行われるセンサは、例えばカメラやレーザレーダ装置等であってもよい。 Furthermore, the present invention is characterized in that the angular deviation of the sensor is detected using automatic operation and high-accuracy three-dimensional map information. In the embodiment described above, the sensor is a millimeter wave radar device. However, this is merely an example, and the sensor for detecting the angular deviation may be, for example, a camera or a laser radar device.
なお、角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定するために、高精度三次元マップ情報以外の情報を用いてもよい。例えば、複数の車両がカメラで撮影した画像情報やレーダ装置で検出した物標情報を、センターサーバが収集する。そして、センターサーバは、収集した情報に基づいて検出区間となり得る区間を導出する。自車両100は、導出された区間の情報を取得して検出区間に設定するようにしてもよい。さらに、自車両100のレーダ装置により取得した物標情報に基づき、検出区間を設定するようにしてもよい。
In addition, in order to set the detection section which can acquire target information for detecting an angle gap, you may use information other than high-precision three-dimensional map information. For example, the center server collects image information captured by a plurality of vehicles with a camera and target information detected by a radar device. Then, the center server derives a section that can be a detection section based on the collected information. The
また、これまでは予め検出区間を設定して角度ずれを検出していたが、検出区間を設定することなくレーダ装置が過去に蓄積した物標情報をもとに角度ずれを検出してもよい。 Also, until now, the detection interval was set in advance to detect the angle deviation, but the radar apparatus may detect the angle deviation based on the target information accumulated in the past without setting the detection interval. .
1、5・・・レーダ装置
60・・・自動運転システム
100・・・自車両
102・・・路側物(静止物)
200・・・他車両
410・・・地図情報
451、451A・・・設定部
452、452A・・・算出部
1, 5 ...
200: Other vehicle 410:
Claims (9)
自装置の角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定する設定部と、
前記車両が自動運転中に前記検出区間を走行した場合に、前記物標情報を取得して前記角度ずれの大きさを算出する算出部と、
を備える、レーダ装置。 A radar device mounted on a vehicle having an automatic driving system for automatically controlling steering,
A setting unit configured to set a detection section capable of acquiring target information for detecting an angle deviation of the own device;
A calculating unit that acquires the target information and calculates the magnitude of the angular deviation when the vehicle travels in the detection section during automatic driving;
Radar equipment.
前記算出部は、前記物標情報から取得される前記静止物の軌跡に基づいて前記角度ずれの大きさを算出する、請求項2に記載のレーダ装置。 The setting unit sets the detection section based on information on a road shape and a stationary object acquired from the map information,
The radar apparatus according to claim 2, wherein the calculation unit calculates the magnitude of the angular deviation based on a trajectory of the stationary object acquired from the target information.
前記算出部は、前記物標情報から取得される前記他車両の軌跡に基づいて前記角度ずれの大きさを算出する、請求項2に記載のレーダ装置。 The setting unit sets the detection section based on information acquired from the map information and information acquired from another vehicle having the automatic driving system.
The radar apparatus according to claim 2, wherein the calculation unit calculates the magnitude of the angular deviation based on a trajectory of the other vehicle acquired from the target information.
前記レーダ装置の角度ずれを検出するための物標情報を取得可能な検出区間を設定する設定工程と、
前記車両が自動運転中に前記検出区間を走行した場合に、前記物標情報を取得して前記角度ずれの大きさを算出する算出工程と、
を備える、情報処理方法。 An information processing method in a radar device mounted on a vehicle having an automatic driving system for automatically controlling steering,
A setting step of setting a detection section capable of acquiring target information for detecting an angular deviation of the radar device;
Calculating the magnitude of the angular deviation by acquiring the target information when the vehicle travels in the detection section during automatic driving;
An information processing method comprising:
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