JP2021096741A - 走行環境推定方法、走行支援方法及び走行環境推定装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、自車両の前方を走行する先行車の車線変更を検出した場合に、先行車の走行を阻害する要因の有無の推定することを目的とする。
本発明の他の態様に係る走行支援方法では、上記の走行環境推定方法において、走行阻害要因が存在すると推定した場合に、自車両が第2車線上を走行するように自車両の走行を支援する。
(構成)
自車両1は、自車両1の運転を支援する走行支援装置10を備える。走行支援装置10は、自車両1の現在位置である自己位置を検出し、検出した自己位置に基づいて自車両1の走行を支援する。
例えば、走行支援装置10は、検出した自己位置と周囲の走行環境とに基づいて自車両1の走行を自動的に制御することにより、自車両1の走行を支援する。
自車両1の自動的な制御には、例えば乗員(例えば運転者)が関与せずに自車両1を自動で運転する自律走行制御を含んでよい。また例えば、自車両1の自動的な制御には、自車両1の操舵、加速及び減速の少なくとも1つを自動制御することを含んでもよい。
なお、物体センサ11とコントローラ17は、特許請求の範囲に記載の「走行環境推定装置」の一例である。
例えば物体センサ11は、自車両1に搭載されたカメラを備える。カメラは、自車両1の前方の所定の画角範囲(撮影範囲)の画像を撮影し、撮像画像をコントローラ17へ出力する。
また物体センサ11は、レーザレーダやミリ波レーダ、LIDAR(Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging)などの測距センサを備えてもよい。
地図データベース14は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ(以下、単に「高精度地図」という。)を記憶してよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ(以下、単に「ナビ地図」という。)よりも高精度の地図データである。
高精度地図が有する道路の情報は、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。以下、高精度地図データに含まれる車線単位の情報を「車線情報」と表記することがある。
車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線区分線の種類、車線の形状、車線の勾配、車線区分線の形状を含む。
高精度地図は更に、車線上又はその近傍に存在する停止線、標識、建物、電柱、縁石、横断歩道、建築物等の地物の種類及び位置座標と、地物の位置座標に対応する車線ノードの識別番号及び車線リンクの識別番号等の地物の情報を含む。
ナビゲーションシステム16は、測位装置13により自車両1の現在位置を認識し、その現在位置における地図情報を地図データベース14から取得する。ナビゲーションシステム16は、乗員が入力した目的地までの走行経路を設定し、この走行経路に従って乗員に経路案内を行う。
またナビゲーションシステム16は、設定した走行経路の情報をコントローラ17へ出力する。自律走行制御を行う際に、コントローラ17は、ナビゲーションシステム16が設定した走行経路に沿って走行するように自車両1を自動で運転する。
コントローラ17は、自車両1の走行支援制御の際に周囲の走行環境に基づいて自車両1の走行を自動的に制御する。または、自車両1の周囲の走行環境に応じて乗員による自車両1の運転を支援する。
このためコントローラ17は、自車両1の走行支援制御を実行する際に、実施形態の走行環境推定方法を実行する。走行環境推定方法の詳細は後述する。
記憶装置22は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置22は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等のメモリを含んでよい。
以下に説明するコントローラ17の機能は、例えばプロセッサ21が、記憶装置22に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
例えば、コントローラ17は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ17はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA:Field-Programmable Gate Array)等のプログラマブル・ロジック・デバイス(PLD:Programmable Logic Device)等を有していてもよい。
出力装置19は、走行支援装置10が乗員に対して運転支援のために提示する情報(例えば、操舵操作や減速操作を促すメッセージ)を出力する。出力装置19は、例えば、視覚情報を出力する表示装置、ランプ若しくはメータ、又は音声情報を出力するスピーカを備えてよい。
図2の例では、自車両1が道路2上を走行している。道路2は、自車両1が現在走行している第1車線2aと、第1車線2aの隣接車線である第2車線2bを少なくとも有しており、第1車線2aと第2車線2bの走行方向は同一である。自車両1の前方かつ道路2上には先行車3が走行しており、第1時刻t1において先行車3は地点P1に位置している。
先行車3の第1車線2aから第2車線2bへの車線変更には様々な目的が考えられる。例えば、先行車3は第1車線2aを走行し続ける意図を持っていたところ、第1車線2a上でかつ先行車3の前方において先行車3の走行を阻害する要因(先行車3が第1車線2aを走行し続けることを阻害する要因であり、以下「走行阻害要因」と表記することがある)を回避するために第2車線2bへ車線変更したことが考えられる。図2における走行阻害要因の一例は、交差点4における他車両5a及び5bの渋滞である。
上記の特許文献1の環境推定装置では、第1車線2aから第2車線2bへの先行車3の車線変更を検出したとしても、走行阻害要因の回避のための車線変更なのか、それ以外の目的の車線変更なのか判別することができない。このため、先行車3の車線変更を検出しても、自車両1の死角領域の環境を推定した結果に基づいて自車両1を制御することは困難であるという問題があった。
例えば検出可能領域は、先行車3の乗員(例えば運転者)が前方監視中(又は前方注視中)に視認できる領域であってよい。また例えば検出可能領域は、先行車3に搭載されて先行車3の自動運転装置や走行支援装置に使用される物体検出部が先行車3の前方の周囲の物体を検出できる領域であってもよい。
したがって、このように検出可能領域6a、6bの変化の発生直後に先行車3が第1車線2aから第2車線2bへ車線変更した場合には、新たに得られた検出可能領域で走行阻害要因を発見し、この走行阻害要因を回避するために車線変更を行った蓋然性が高い。
これにより、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いタイミングにおける車線変更を検出することが可能になり、第1車線2a上の前方の走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。
自己位置推定部30は、例えば測位装置13の測位結果や、車両センサ12によるオドメトリ、物体センサ11による自車両1の周囲の物標の検出結果に基づいて、自車両1の自己位置を推定する。
車線構造取得部32は、自己位置推定部30が推定した自車両1の自己位置に基づいて地図データベース14から自車両1が走行する道路2上の自車両1の前方の車線や交差点、その周囲の地物(例えば縁石)等の構造である車線構造の情報を取得する。
また例えば車線変更検出部33は、先行車3の姿勢と速度から将来の先行車3の位置を予測し、予測した先行車3の位置と車線の位置から先行車の車線変更を判定してもよい。
図4Aを参照する。例えば行き先表示は、第1車線2a及び第2車線2bの路面にペイントされた、各車線の各々の行き先の地名を示す案内標示であってよい。案内標示は、地名に限らず車線の行き先を表す名称(例えば「首都高」、「○○通り」、「国道」)を表す表示であってよい。
また、行き先表示は路面標示に限らず、道路標識などの看板であってもよい。例えば、行き先表示は、各車線の各々の行き先の地名や名称を表す案内標識であってもよく、進行方向別通行区分を表す道路標識であってもよい。
なお、行き先表示取得部34は、自己位置や地図データベース14に限らず、物体センサ11の検出結果に基づいて行き先表示の情報を取得してもよい。
すなわち、先行車3の乗員が手動で先行車3を運転している場合には先行車3の乗員の意図に基づいて、第1車線2aが選択され、先行車3が第1車線2a上を走行しているか否かを判定する。
また、先行車3が自動運転装置や走行支援装置により自動運転されている場合にはこれらの装置による決定に基づいて、第1車線2aが選択され、先行車3が第1車線2a上を走行しているか否かを判定する。
このように、先行車3の乗員、自動運転装置又は走行支援装置が、先行車3が走行する車線として第1車線2aを選択する意図や決定を「車線選択意図」と表記する。
例えば、行き先表示取得部34が行き先表示の情報を取得した状況(すなわち、自車両1の周囲(つまり先行車3の周囲)に行き先表示が存在する状況)で、先行車3が第1車線2aを走行している場合には、第1車線2aを選択する車線選択意図が存在すると考えられる。
したがって、車線選択意図推定部35は、行き先表示取得部34が行き先表示の情報を取得した後に先行車3が第1車線2aを走行し続けていることを検出した場合には、第1車線2aを選択する車線選択意図が存在すると推定する。
また例えば、車線選択意図推定部35は、図5Bに示すように、道路2の車線数が増えた場合に、新たに増加した第1車線2aへ先行車3が車線変更したことを車線変更検出部33が検出した場合に、第1車線2aを選択する車線選択意図が存在すると推定してもよい。
例えば立体物検出部36は、物体センサ11の検出結果に基づいて自車両1及び先行車3の周囲の立体物を検出してよい。例えば物体センサ11のLIDARが出力する点群データを利用する場合には、ロボット工学等で知られている占有グリッド等の既知の手法に点群データを入力して、先行車などの移動物体を除いた立体物マップを生成してよい。
また例えば立体物検出部36は、自車両1の自己位置に基づいて、地図データベース14から自車両1及び先行車3の周囲の立体物の情報を取得してもよい。
例えば、検出可能領域推定部37は、一般的な運転者が前方監視中又は前方注視中に視認できる領域を検出可能領域として推定する。例えば、前方監視中又は前方注視中の運転者の視野の範囲から、立体物検出部36が検出した立体物により生じる死角を除いた領域を検出可能領域として推定する。
または、先行車3が自動運転装置や走行支援装置により自動運転されている場合を想定して、先行車3に搭載されているセンサなどの物体検出部が先行車3の前方の周囲の物体を検出できる領域を検出可能領域として推定する。
例えば、物体検出部が検出可能な方位角範囲、上下角範囲及び距離範囲によって定まる領域から、立体物検出部36が検出した立体物により生じる死角を除いた領域を検出可能領域として推定する。
検出可能領域の経時的変化の一例を図6A及び図6Bに示す。ハッチングされた領域6aは第1時刻t1における検出可能領域を示し、ハッチングされた領域6bは第1時刻t1よりも後の第2時刻t2における検出可能領域を示す。地点P1及びP2は、それぞれ第1時刻t1及び第2時刻t2における先行車3の所在位置である。後述の図7A及び7Bにおいても同様である。
検出可能領域の経時的変化の他の例を図7A及び図7Bに示す。参照符号7a及び7bは、先行車3の周囲の立体物を示す。
図7A及び図7Bの例では、先行車3と立体物7a及び7bとの相対位置関係の変化に伴う検出可能領域(検出可能な角度範囲)の経時的変化が生じている。
例えば領域変化量検出部38は、第1時刻t1の検出可能領域6aと第1時刻t1より所定長期間だけ後の第2時刻t2の検出可能領域6bとによりカバーされる領域から、検出可能領域6a及び6bの重複領域を除いた領域の面積を、領域変化量として検出してよい。
領域変化量検出部38は、領域変化量が閾値以上である場合(すなわち閾値以上の領域変化量が検出された場合)に、検出可能領域の経時的変化の発生を検出する。
これに代えて領域変化量検出部38は、検出可能領域6aと検出可能領域6bの重複領域が所定値以下の場合に、検出可能領域の経時的変化の発生を検出してもよい。言い換えれば、重複領域がどれくらいゼロに近くなるかを領域変化量として判定し、重複領域が所定値以下である場合に、領域変化量が閾値以上であると検出してもよい。
例えば第1車線2aを走行する先行車3の並走車が第2車線2bを走行する場合には、このような並走車は第1車線2aから第2車線2bへの車線変更を阻害しうる。したがって車線変更阻害要因判定部39は、このような並走車が存在する場合に車線変更阻害要因が存在すると判断する。
例えば車線変更阻害要因判定部39は、第1車線2aを走行する先行車3の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第2車線2bを走行する並走車が存在する場合に、車線変更阻害要因が存在すると判断する。
具体的には、走行阻害要因推定部40は、先行車3の検出可能領域の経時的変化が発生してから(例えば閾値以上の前記領域変化量を検出してから)第1所定時間以内に、先行車3が第1車線2aから第2車線2bへ車線変更した場合であって、かつ検出可能領域の経時的変化が発生する前の第2所定時間以内に車線選択意図が有ると推定した場合に、走行阻害要因が存在すると推定する。
検出可能領域の経時的変化が発生した時点から第2所定時間前までの期間に車線選択意図が有ると推定していない場合も、走行阻害要因が存在する確率がないと推定する。
車線変更阻害要因が存在しないと判定した場合に走行阻害要因推定部40は、走行阻害要因が存在しないと判定してもよい。
検出可能領域の経時的変化が発生する前の第2所定時間以内に車線選択意図が有ると推定していない場合も、走行阻害要因が存在する確率が低いと推定してよい。
具体的には、走行阻害要因が存在すると走行阻害要因推定部40が推定した場合には、自車両1が先行車3と同様に第1車線2aから第2車線2bへ車線変更するように、自車両1の走行を制御する。走行阻害要因が存在する可能性が高いと走行阻害要因推定部40が推定した場合も同様である。車両制御部41は、第1車線2aから第2車線2bへ車線変更する目標走行軌道と目標速度プロファイルを生成する。
この場合には、車両制御部41は、自車両1が第2車線2bへ車線変更しやすいように、第2車線2bを走行する他車両である並走車と第1車線2aを走行する自車両1との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両1の走行を制御する。
車両制御部41は、第1車線2aを走行し続けるように目標走行軌道を生成し、並走車と自車両1との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように目標速度プロファイルを生成する。
また、第1車線2aを走行し続けるように自車両1の走行を制御するのに代えて又は加えて、第1車線2aを走行し続けることを促すメッセージを出力装置19から出力することにより、自車両1の走行を支援してもよい。
次に、図8〜図10を参照して、実施形態の走行支援方法の一例を説明する。図8は、実施形態の走行支援方法の全体フローを示す。
ステップS1において自己位置推定部30は、地図データベース14に記憶されている地図上における、自車両1が現在走行している自己位置、自車両1の姿勢、及び速度を推定する。
ステップS3において車線構造取得部32は、自車両1の自己位置に基づいて地図データベース14から自車両1が走行する道路2上の自車両1の前方の車線構造の情報を取得する。
ステップS4において車線変更検出部33と、行き先表示取得部34と、車線選択意図推定部35は、車線選択意図推定処理を実行する。車線選択意図推定処理では、先行車3が走行する車線として、予定された先行車3の行き先に応じて第1車線2aを選択する車線選択意図の有無を推定する。
図9を参照して車線選択意図推定処理を説明する。
ステップS12において車線選択意図推定部35は、車線変更検出部33が第1車線2aへの先行車3の車線変更を検出したか否かを判定する。車線変更を検出した場合(ステップS12:Y)に処理はステップS13へ進む。車線変更を検出しない場合(ステップS12:N)に処理はステップS14へ進む。
ステップS15において車線選択意図推定部35は、車線選択意図があると推定する。その後に処理は図8のステップS5へ進む。
ステップS16において車線選択意図推定部35は、車線選択意図がないと推定する。その後に処理は図8のステップS5へ進む。
図10を参照して走行阻害要因推定処理を説明する。
ステップS21において領域変化量検出部38は、先行車3の新たな検出可能領域が生まれたか否か、すなわち検出可能領域の経時的変化の有無を検出する。検出可能領域の経時的変化が発生した場合(ステップS21:Y)に処理はステップS22へ進む。検出可能領域の経時的変化が発生しない場合(ステップS21:N)に処理はステップS20へ戻る。
ステップS22において走行阻害要因推定部40は、検出可能領域の経時的変化が発生してからの経過時間を計測するカウントを開始する。
ステップS24において車線変更阻害要因判定部39は、第1車線2aを走行する先行車3の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第2車線2bを走行する並走車が存在するか否かを判定する。並走車が存在する場合(ステップS24:Y)に処理はステップS25へ進む。並走車が存在しない場合(ステップS24:N)に処理はステップS27へ進む。
ステップS27において走行阻害要因推定部40は、走行阻害要因が存在する確率が中程度であると推定する。その後に処理は図8のステップS6に進む。
ステップS29において走行阻害要因推定部40は、走行阻害要因が存在する確率が低いと推定する。その後に処理は図8のステップS6に進む。
図8を参照する。ステップS6において車両制御部41は、走行阻害要因推定部40による推定結果に応じて自車両1の走行を制御することにより自車両1の走行を支援する。
自車両1の走行制御に代えて又は加えて、第1車線2aから第2車線2bへ車線変更することを促すメッセージを出力装置19から出力することにより、自車両1の走行を支援してもよい。
自車両1の走行制御に代えて又は加えて、車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両1の速度を調整することを促すメッセージを出力装置19から出力することにより、自車両1の走行を支援してもよい。
自車両1の走行制御に代えて又は加えて、第1車線2aを走行し続けることを促すメッセージを出力装置19から出力することにより、自車両1の走行を支援してもよい。
その後に処理は終了する。
(1)物体検出部31は、自車両1の周囲に存在する物体の位置と、自車両1が走行する道路上で自車両1の前方を走行する先行車3の位置と、を検出する。検出可能領域推定部37は、先行車3の乗員が視認できる領域又は先行車3が有する物体検出部が先行車3の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定する。領域変化量検出部38は、所定長期間における検出可能領域の変化量、又は先行車3が所定距離走行する間の検出可能領域の変化量である領域変化量を検出する。走行阻害要因推定部40は、閾値以上の領域変化量を検出してから第1所定時間以内に先行車3が道路上の第1車線2aから第2車線2bへ車線変更したことを検出した場合に、第1車線2a上かつ先行車3の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する。
これにより、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いタイミングで車線変更が行われたか否かを判定することができるので、第1車線2a上の前方の走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。
これにより、第1車線2a上で先行車3を走行させようとする車線選択意図が推定できる状況で、検出可能領域の変化に伴い車線変更が行われた場合には、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いと考えられる。このような車線変更を検出することにより走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。
これにより、第1車線2a上で先行車3を走行させようとする車線選択意図が推定できる状況で、検出可能領域の変化に伴い車線変更が行われた場合には、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いと考えられる。このような車線変更を検出することにより走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。
車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。
これにより車線変更阻害要因の存否を推定でき、このような車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。
これにより車線変更阻害要因の存否を推定でき、このような車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。
これにより車線変更阻害要因の存否を推定でき、このような車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。
これにより走行阻害要因が存在する可能性が高い場合に、走行阻害要因を回避してスムーズに運転できるように自車両1の走行を支援できる。
これにより、走行阻害要因が存在する可能性が残されている場合に、走行阻害要因を検出してからスムーズに車線変更して走行阻害要因を回避できるように、隣接車線の並走車との縦方向の間隔を確保することができる。
Claims (10)
- 前記自車両が走行する道路上で前記自車両の前方を走行する先行車の位置を検出し、
前記先行車の乗員が視認できる領域又は前記先行車が有する物体検出部が前記先行車の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定し、
所定長期間における前記検出可能領域の変化量、又は前記先行車が所定距離走行する間の前記検出可能領域の変化量である領域変化量を検出し、
閾値以上の前記領域変化量を検出してから第1所定時間以内に前記先行車が前記道路上の第1車線から第2車線へ車線変更したことを検出した場合に、前記第1車線上かつ前記先行車の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする走行環境推定方法。 - 前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第1所定時間以内に前記先行車が前記第1車線から前記第2車線へ車線変更した場合であって、かつ前記閾値以上の前記領域変化量を検出した時点から第2所定時間前までの期間に、前記第1車線への前記先行車の車線変更又は前記第1車線の行き先表示を検出した場合に、前記走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする請求項1に記載の走行環境推定方法。
- 前記先行車の乗員又は前記先行車の自動運転装置が前記先行車の行き先に応じて前記第1車線を選択して前記先行車を走行させる意図である車線選択意図の有無を推定し、
前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第1所定時間以内に前記先行車が前記第1車線から前記第2車線へ車線変更した場合であって、かつ前記閾値以上の前記領域変化量を検出した時点から第2所定時間前までの期間に前記車線選択意図が有ると推定した場合に、前記走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする請求項1に記載の走行環境推定方法。 - 前記第1車線から前記第2車線への車線変更を阻害する要因である車線変更阻害要因が存在するか否かを判定し、
前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第1所定時間以内に前記先行車が前記第1車線から前記第2車線へ車線変更する際に前記車線変更阻害要因があると判定した場合に、前記走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の走行環境推定方法。 - 前記第1車線を走行する前記先行車の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、前記第2車線を走行する他車両を検出した場合に、前記車線変更阻害要因が存在すると推定することを特徴とする請求項4に記載の走行環境推定方法。
- 前記第1車線から前記第2車線へ車線変更する際の前記先行車の速度変化が所定変化以上である場合に、前記車線変更阻害要因が存在すると推定することを特徴とする請求項4又は5に記載の走行環境推定方法。
- 前記第1車線から前記第2車線へ車線変更する際の前記先行車の加速度変化が所定変化以上である場合に、前記車線変更阻害要因が存在すると推定することを特徴とする請求項4〜6のいずれか一項に記載の走行環境推定方法。
- 請求項1〜7のいずれか一項に記載の走行環境推定方法により前記走行阻害要因が存在すると推定した場合に、前記自車両が前記第2車線上を走行するように前記自車両の走行を支援する走行支援方法。
- 請求項4〜7のいずれか一項に記載の走行環境推定方法により前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第1所定時間以内に前記先行車が前記第1車線から前記第2車線へ車線変更し、かつ前記車線変更阻害要因が存在しないと判定された場合に、前記第2車線を走行する他車両と前記第1車線を走行する前記自車両との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように前記自車両の走行を支援する走行支援方法。
- 前記自車両が走行する道路上で前記自車両の前方を走行する先行車の位置を検出する物体検出センサと、
前記先行車の乗員が視認できる領域又は前記先行車が有する物体検出部が前記先行車の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定し、所定長期間における前記検出可能領域の変化量、又は前記先行車が所定距離走行する間の前記検出可能領域の変化量である領域変化量を検出し、閾値以上の前記領域変化量を検出してから第1所定時間以内に前記先行車が前記道路上の第1車線から第2車線へ車線変更したことを検出した場合に、前記第1車線上かつ前記先行車の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する、コントローラと、
を備えることを特徴とする走行環境推定装置。
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