JP2022052875A

JP2022052875A - 自動運転装置

Info

Publication number: JP2022052875A
Application number: JP2020159379A
Authority: JP
Inventors: 英之原; Hideyuki Hara
Original assignee: Isuzu Motors Ltd
Current assignee: Isuzu Motors Ltd
Priority date: 2020-09-24
Filing date: 2020-09-24
Publication date: 2022-04-05
Anticipated expiration: 2040-09-24
Also published as: JP7322845B2; WO2022065045A1

Abstract

【課題】自動運転時にリスク推定に基づき車間距離を適切に確保できる運転行動を得る。
【解決手段】所定の予測期間で求めたポテンシャル場に基づいて、自車両の運転行動を決定する自動運転装置１は、自車両の周囲の物体の速度情報を取得する物体情報取得部１４２と、物体の移動速度と予測期間とに応じて、物体に対応するオブジェクトから移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成するポテンシャル生成部１４５と、ポテンシャルが生成されたオブジェクトに対する自車両の予測期間中の衝突のリスクを評価するリスク評価部１４６とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、自動運転装置に関する。

近年、ポテンシャル場を用いて自車両が走行すべき走行軌跡を設定する技術が提案されている（下記の特許文献１を参照）。また、カルマンフィルタ等の確率的な位置推定方法を、自車両や周囲物体（他車両等）の将来位置の予測に適用し、確率分布から自車両の衝突確率を見積もることで、衝突回避を行う技術が提案されている。

特開２０１８－１９２９５４号公報

しかし、上記の技術では、時間ごとに周囲物体の位置が更新されるため、自車両との相対速度が０に近い周囲物体に対するリスクが適切に見積もられず、自動運転時に車間距離を確保することが困難となる。

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、自動運転時にリスク推定に基づき車間距離を適切に確保できる運転行動を得ることを目的とする。

本発明の一の態様においては、所定の予測期間で求めたポテンシャル場に基づいて、自車両の運転行動を決定する自動運転装置であって、自車両の周囲の物体の速度情報を取得する物体情報取得部と、前記物体の移動速度と前記予測期間とに応じて、前記物体に対応するオブジェクトから移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成するポテンシャル生成部と、前記ポテンシャルが生成された前記オブジェクトに対する前記自車両の前記予測期間中の衝突のリスクを評価するリスク評価部と、を備える、自動運転装置を提供する。

また、前記リスク評価部は、前記予測期間中の第１時刻までは、前記ポテンシャルが生成された前記オブジェクトが移動している状態で前記リスクを評価し、前記第１時刻以降は、前記ポテンシャルが生成された前記オブジェクトが停止しているものとして前記リスクを評価することとしてもよい。

また、前記自車両の周囲の物体に対応するオブジェクトのうち、速度が所定値以下のオブジェクトを静的オブジェクトと判定し、速度が前記所定値よりも大きいオブジェクトを動的オブジェクトと判定するオブジェクト判定部を更に備え、前記ポテンシャル生成部は、前記オブジェクト判定部によって前記動的オブジェクトと判定されたオブジェクトの移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成することとしてもよい。

また、前記ポテンシャル生成部は、前記自車両の周囲の複数のオブジェクトの各々にポテンシャルを生成し、前記リスク評価部は、ポテンシャルが最大のオブジェクトに対する衝突のリスクを評価することとしてもよい。

また、前記物体情報取得部は、前記周囲の物体の速度及び加速度のうちの少なくとも前記速度に基づいて、前記物体の将来位置を予測することとしてもよい。

また、前記物体情報取得部は、前記周囲の物体が車線内を走行している場合には、前記車線の形状に関する情報に基づいて、前記物体の将来位置を予測することとしてもよい。

また、前記リスク評価部が評価した前記衝突のリスクのポテンシャルと、前記自車両の速度維持又は走行車線の維持のためのポテンシャルとを、コスト関数に適用して、前記自車両の運転行動を決定する運転行動決定部を更に備えることとしてもよい。

本発明によれば、自動運転時に適切な車間距離を自動的に確保できる運転行動を得られるという効果を奏する。

一の実施形態に係る自動運転装置１の構成の一例を説明するための模式図である。制御装置１０の詳細構成の一例を説明するためのブロック図である。オブジェクトに対するポテンシャルの生成例を説明するための模式図である。静的ポテンシャルの大きさを説明するための模式図である。動的ポテンシャルの大きさを説明するための模式図である。短期予測中の動的オブジェクトに対するリスク評価例を説明するための模式図である。自動運転装置１の動作例を説明するためのフローチャートである。

＜自動運転装置の構成＞
本発明の一の実施形態に係る自動運転装置の構成について、図１を参照しながら説明する。

図１は、一の実施形態に係る自動運転装置１の構成の一例を説明するための模式図である。自動運転装置１は、例えばトラック等の車両に搭載されており、自車両の運転を支援する。自動運転装置１は、例えば自動運転時に、自車両の運転行動を設定し、設定した運転行動に基づいて運転経路を決定する。自動運転装置１は、基本走行ポテンシャルを含むポテンシャル場に基づいて、自車両の運転行動を設定する。自車両は、自動運転装置１が設定した運転行動に沿って走行する。また、自車両は、自動運転装置１が決定した運転経路に沿って走行可能となっている。

自動運転装置１は、図１に示すように、車両検出部２と、環境認識部４と、地図データベース６と、制御装置１０とを有する。
車両検出部２は、自車両の状態を検出する。車両検出部２は、自車両の位置や速度を検出する。例えば、車両検出部２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を有しており、ＧＰＳ受信機が受信した電波により自車両の位置を検出する。

環境認識部４は、自車両の周囲の環境状況を認識する。例えば、環境認識部４は、カメラ、レーダ等の外部センサを有する。環境認識部４は、外部センサの出力に基づいて、自車両の周囲の物体（例えば、他車両、自転車、歩行者等）を認識する。また、環境認識部４は、例えば自車両が走行する車線の位置や幅等を認識する。

地図データベース６は、道路地図情報を記憶している。道路地図情報には、例えば、道路の緯度、経度及び標高の３次元座標を示すデータが含まれている。また、道路地図情報には、自車両が走行する道路の車線数や車線構造の情報が含まれている。さらに、地図データベース６は、車両検出部２が検出した自車両の位置に基づいて、環境認識部４で認識する車線の情報を代わりに取得することができる。

制御装置１０は、自動運転装置１の動作を制御する。制御装置１０は、短期予測期間で求めたポテンシャル場を用いて、自車両の運転行動を決定する。ポテンシャル場は、例えば公知のように、基本走行ポテンシャルや顕在リスクポテンシャルを加算することで求められる。本実施形態の制御装置１０は、詳細は後述するが、自車両の周囲の物体の移動速度と予測期間に応じて、物体に対応するオブジェクトから移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成する。そして、自動運転装置１は、ポテンシャルが生成されたオブジェクトに対する自車両の予測期間中の衝突のリスクを予測時間に応じて、オブジェクトの移動を考慮する場合と考慮しない場合について評価する。その際、移動しない場合のオブジェクトの移動方向に対するリスクを過小に評価しないために前述の移動方向へ延伸したオブジェクトポテンシャルをリスク評価に用いる。これにより、自車両との相対速度が０に近い周囲物体に対するリスクを適切に見積もることが可能となり、自動運転時に適切な車間距離を自動的に確保できる運転行動を得られる。

＜制御装置１０の詳細構成＞
制御装置１０の詳細構成について、図２を参照しながら説明する。
図２は、制御装置１０の詳細構成の一例を説明するためのブロック図である。制御装置１０は、図２に示すように、記憶部１２と、制御部１４とを有する。

記憶部１２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。記憶部１２は、制御部１４が実行するためのプログラムや各種データを記憶する。

制御部１４は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１４は、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、物体情報取得部１４２、オブジェクト判定部１４４、ポテンシャル生成部１４５、リスク評価部１４６及び運転行動決定部１４８として機能する。

物体情報取得部１４２は、自車両の周囲の物体に関する情報を取得する。例えば、物体情報取得部１４２は、環境認識部４が認識した物体（例えば、他車両）の情報を取得する。また、物体情報取得部１４２は、物体の移動方向及び移動速度に加え、加速度に関する速度情報を取得する。すなわち、物体情報取得部１４２は、物体の速度情報を取得する速度情報取得部の機能を有する。

物体情報取得部１４２は、周囲の物体の速度及び加速度のうちの少なくとも速度に基づいて、物体の将来位置を予測してもよい。例えば、物体情報取得部１４２は、環境認識部４が物体の速度及び加速度の両方を検出できる場合には、速度及び加速度に基づいて物体の将来位置を予測する。また、物体情報取得部１４２は、周囲の物体（例えば、先行車両）が車線内を走行している場合には、車線の形状に関する情報に基づいて、物体の将来位置を予測してもよい。例えば、物体情報取得部１４２は、環境認識部４が認識した車線の位置や曲率に基づいて、物体の将来位置を予測する。

オブジェクト判定部１４４は、物体情報取得部１４２が速度情報や将来位置等の情報を取得した物体に対応するオブジェクトが、静的オブジェクト又は動的オブジェクトであるかを判定する。具体的には、オブジェクト判定部１４４は、自車両の周囲のオブジェクトのうち、速度が所定値以下のオブジェクトを静的オブジェクトと判定する。一方で、オブジェクト判定部１４４は、速度が所定値よりも大きい物体を動的オブジェクトと判定する。静的オブジェクトは例えば停止車両であり、動的オブジェクトは例えば走行中の他車両である。

ポテンシャル生成部１４５は、自車両の周囲のオブジェクトにポテンシャルを生成する。ポテンシャル生成部１４５は、自車両の周囲に複数のオブジェクトがある場合には、複数のオブジェクトの各々にポテンシャルを生成する。ポテンシャル生成部１４５が生成するポテンシャルは、自車両と衝突しないようにするための顕在リスクポテンシャルである。

ポテンシャル生成部１４５は、オブジェクト判定部１４４によって判定されたオブジェクトに応じたポテンシャルを生成する。すなわち、ポテンシャル生成部１４５は、静的オブジェクトと判定された場合には静的オブジェクトポテンシャル（以下、単に静的ポテンシャルと呼ぶ）を生成し、動的オブジェクトと判定された場合には動的オブジェクトポテンシャル（以下、単に動的ポテンシャルと呼ぶ）を生成する。

図３は、オブジェクトに対するポテンシャルの生成例を説明するための模式図である。オブジェクトが静的オブジェクトである場合には、図３（ａ）に示すように、静的オブジェクト１１０に対して静的ポテンシャル１１２が生成されている。具体的には、静的ポテンシャル１１２は、静的オブジェクト１１０を囲むように生成されている。一方で、オブジェクトが動的オブジェクトである場合には、静的オブジェクト１１０に生成する静的ポテンシャルとは異なり、図３（ｂ）に示すように、動的オブジェクト１２０の移動方向（一点鎖線の矢印方向）へ延伸する動的ポテンシャル１２２が生成される。動的ポテンシャル１２２の移動方向への延伸する度合いは、動的オブジェクト１２０の速度とオブジェクトに対する車間距離分の時間に相当する予測時間に比例する。

ここで、静的ポテンシャルと動的ポテンシャルの大きさについて、図４及び図５を参照しながら説明する。
図４は、静的ポテンシャルの大きさを説明するための模式図である。図４に示すＸ軸方向が、静的オブジェクトの前方方向であるものとする。なお、オブジェクトのＸ軸方向とＹ軸方向がポテンシャルマップのＸ軸方向とＹ軸方向と一致しない場合、オブジェクトの方位角を用いて座標変換を施した後、以下の計算を実施する。ここでは、静的オブジェクトが領域Ｒ５に位置するものとする。この場合、静的ポテンシャルの大きさは、領域Ｒ１～Ｒ９によって異なる。領域Ｒ１の静的ポテンシャルは下記の式（１）で示され、領域Ｒ２の静的ポテンシャルは式（２）で示され、領域Ｒ３の静的ポテンシャルは式（３）で示され、領域Ｒ４の静的ポテンシャルは式（４）で示され、領域Ｒ５の静的ポテンシャルは式（５）で示され、領域Ｒ６の静的ポテンシャルは式（６）で示され、領域Ｒ７の静的ポテンシャルは式（７）で示され、領域Ｒ８の静的ポテンシャルは式（８）で示され、領域Ｒ９の静的ポテンシャルは式（９）で示される。

図５は、動的ポテンシャルの大きさを説明するための模式図である。図５に示すＸ軸方向が、動的オブジェクトの進行方向であるものとする。なお、オブジェクトのＸ軸方向とＹ軸方向がポテンシャルマップのＸ軸方向とＹ軸方向と一致しない場合、オブジェクトの方位角を用いて座標変換を施した後、以下の計算を実施する。ここでは、動的オブジェクトが領域Ｒ５に位置するものとする。この場合、動的ポテンシャルの大きさは、Ｒ１～Ｒ９によって異なる。領域Ｒ１の動的ポテンシャルは下記の式（１０）で示され、領域Ｒ２の動的ポテンシャルは式（１１）で示され、領域Ｒ３の動的ポテンシャルは式（１２）で示され、領域Ｒ４の動的ポテンシャルは式（１３）で示され、領域Ｒ５の動的ポテンシャルは式（１４）で示され、領域Ｒ６の動的ポテンシャルは式（１５）で示され、領域Ｒ７の動的ポテンシャルは式（１６）で示され、領域Ｒ８の動的ポテンシャルは式（１７）で示され、領域Ｒ９の動的ポテンシャルは式（１８）で示される。

式（１９）、式（２０）のように規定される。

式（１９）及び式（２０）によれば、分散にオブジェクトの速度（Ｖ_x,i、Ｖ_y,i）と予測時間（Δｔ_ｓ）が反映されている。このため、移動方向に速度の大きさと予測時間の長さとに比例して延伸するポテンシャルが生成されることになる。なお、式（１９）及び式（２０）の＜＞はMacaulay括弧を意味し、括弧内が正の値の場合には括弧内の値

リスク評価部１４６は、運転行動を決定するための短期予測中の自車両のオブジェクトに対する衝突リスクを評価する。リスク評価部１４６は、ポテンシャル生成部１４５が生成したポテンシャルに基づいて、自車両のオブジェクトに対する衝突のリスクを評価する。例えば、リスク評価部１４６は、ポテンシャル生成部１４５が生成した動的ポテンシャルに基づいて、自車両の動的オブジェクトに対する衝突のリスクを評価する。また、リスク評価部１４６は、短期予測期間中にポテンシャルの大きさが最大のオブジェクトに対する衝突のリスクを評価する。これにより、自車両の周囲に複数のオブジェクトがある場合に、オブジェクトの大きさに依存せず、より衝突のリスクが高いオブジェクトに対して評価を行うことができる。

リスク評価部１４６は、短期予測中の動的オブジェクト１２０の移動状態を調整して、衝突のリスクを評価する。具体的には、リスク評価部１４６は、短期予測期間の第１時刻までは、動的ポテンシャル１２２が生成された動的オブジェクト１２０が移動している状態でリスクを評価する。一方で、リスク評価部１４６は、第１時刻以降は、動的ポテンシャル１２２が生成された動的オブジェクト１２０が停止しているものとしてリスクを評価する。これにより、自車両との相対速度が０に近い物体との距離を維持できる。したがって、動的オブジェクト１２０が急停止する際の衝突を考慮することができる。

図６は、短期予測中の動的オブジェクトに対するリスク評価例を説明するための模式図である。ここでは、動的ポテンシャル１２２が生成された動的オブジェクト１２０は、図６（ａ）に示すように、自車両１００から距離Ｌ１だけ離れた先行車であるものとする。また、動的オブジェクト１２０は、予測期間中の第１時刻までは移動しているものとし、図６（ｂ）に示すように自車両１００と動的オブジェクト１２０の距離Ｌ１は維持されている。そのため、動的オブジェクトが移動していることのみを考慮すると将来予測中に衝突のリスクが発生せず、車間距離を詰めるような運転行動をとりやすくなる。一方で、予測期間中の第１時刻以降は、動的オブジェクト１２０は停止しているものとし、図６（ｃ）に示すように自車両１００と動的オブジェクト１２０の距離Ｌ２は短くなっている。この場合，将来予測中に衝突のリスクが高くなるため、実際の運転行動として車間距離を確保しやすくなる。

運転行動決定部１４８は、短期予測としての自車両の運転行動を決定する。運転行動決定部１４８は、自車両の速度維持又は車線維持などのポテンシャルと、リスク評価部１４６が評価したリスクのポテンシャルとを含むポテンシャル場に基づいて、短期予測期中の自車両の運転行動を決定する。運転行動決定部１４８は、ポテンシャル場をコスト関数に適用して、自車両の最適な運転行動を決定する。運転行動決定部１４８は、コスト関数を最小化する値を求めることで、最適な運転行動を決定する。運転行動決定部１４８は、運転行動として、自車両の加減速度とヨーレートを決定する。

＜自動運転装置の動作例＞
自動運転装置１の動作例について、図７を参照しながら説明する。

図７は、自動運転装置１の動作例を説明するためのフローチャートである。本フローチャートに示す処理は、車両が走行している際に行われる。ここでは、車両が高速走行で自動運転を行っているものとする。

まず、制御装置１０の物体情報取得部１４２は、自車両の周囲の物体の速度情報を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、物体情報取得部１４２は、環境認識部４が認識した物体の移動方向や移動速度を取得する。

次に、オブジェクト判定部１４４は、速度情報を取得した物体に対応するオブジェクトを判定する（ステップＳ１０４）。具体的には、オブジェクト判定部１４４は、速度情報に基づいて静的オブジェクトか動的オブジェクトかを判定する。

次に、ポテンシャル生成部１４５は、オブジェクトにポテンシャルを生成する（ステップＳ１０６）。例えば、ポテンシャル生成部１４５は、動的オブジェクトと判定されたオブジェクトに対して、移動方向へ延伸させる動的ポテンシャルを生成する。

次に、リスク評価部１４６は、ポテンシャルが生成されたオブジェクトに対する自車両の衝突リスクを評価する（ステップＳ１０８）。例えば、リスク評価部１４６は、動的ポテンシャルが生成された動的オブジェクトに対する衝突リスクを評価する際には、予測期間中の第１時刻までは動的オブジェクトを移動させた状態で衝突リスクを評価し、第１時刻以降は動的オブジェクトが停止したものとして衝突リスクを評価する。

次に、運転行動決定部１４８は、ポテンシャル生成部１４５が生成したポテンシャルを含むポテンシャル場に基づいて、自車両の運転行動を決定する（ステップＳ１１０）。例えば、運転行動決定部１４８は、基本走行ポテンシャルと顕在リスクポテンシャル（ポテンシャル生成部１４５が生成したポテンシャル）を加算したポテンシャル場にいわゆるコスト関数を適用して、自車両の運転行動を設定する。これにより、短期予測による自車両の最適な運転行動（加減速度やヨーレート）が決定される。

＜本実施形態における効果＞
上述した実施形態の自動運転装置１は、自車両の周囲の物体の移動速度と予測期間に応じて、物体に対応するオブジェクトから移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成する。そして、自動運転装置１は、ポテンシャルが生成されたオブジェクトに対する自車両の予測期間中の衝突のリスクを予測時間に応じて、オブジェクトの移動を考慮する場合と考慮しない場合について評価する。
その際、移動しない場合のオブジェクトの移動方向に対するリスクを過小に評価しないために前述の移動方向へ延伸したオブジェクトポテンシャルをリスク評価に用いる。この結果、自動運転時に適切な車間距離を自動的に確保できる運転行動を得ることができる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

１自動運転装置
１００自車両
１２０動的オブジェクト
１２２動的ポテンシャル
１４２物体情報取得部
１４４オブジェクト判定部
１４５ポテンシャル生成部
１４６リスク評価部

Claims

所定の予測期間で求めたポテンシャル場に基づいて、自車両の運転行動を決定する自動運転装置であって、
自車両の周囲の物体の速度情報を取得する物体情報取得部と、
前記物体の移動速度と前記予測期間とに応じて、前記物体に対応するオブジェクトから移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成するポテンシャル生成部と、
前記ポテンシャルが生成された前記オブジェクトに対する前記自車両の前記予測期間中の衝突のリスクを評価するリスク評価部と、
を備える、自動運転装置。
前記リスク評価部は、
前記予測期間中の第１時刻までは、前記ポテンシャルが生成された前記オブジェクトが移動している状態で前記リスクを評価し、
前記第１時刻以降は、前記ポテンシャルが生成された前記オブジェクトが停止しているものとして前記リスクを評価する、
請求項１に記載の自動運転装置。
前記自車両の周囲の物体に対応するオブジェクトのうち、速度が所定値以下のオブジェクトを静的オブジェクトと判定し、速度が前記所定値よりも大きいオブジェクトを動的オブジェクトと判定するオブジェクト判定部を更に備え、
前記ポテンシャル生成部は、前記オブジェクト判定部によって前記動的オブジェクトと判定されたオブジェクトの移動方向へ延伸させるポテンシャルを生成する、
請求項１又は２に記載の自動運転装置。
前記ポテンシャル生成部は、前記自車両の周囲の複数のオブジェクトの各々にポテンシャルを生成し、
前記リスク評価部は、ポテンシャルが最大のオブジェクトに対する衝突のリスクを評価する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の自動運転装置。
前記物体情報取得部は、前記周囲の物体の速度及び加速度のうちの少なくとも前記速度に基づいて、前記物体の将来位置を予測する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の自動運転装置。
前記物体情報取得部は、前記周囲の物体が車線内を走行している場合には、前記車線の形状に関する情報に基づいて、前記物体の将来位置を予測する、
請求項５に記載の自動運転装置。
前記リスク評価部が評価した前記衝突のリスクのポテンシャルと、前記自車両の速度維持又は走行車線の維持のためのポテンシャルとを、コスト関数に適用して、前記自車両の運転行動を決定する運転行動決定部を更に備える、
請求項１から６のいずれか１項に記載の自動運転装置。