JP2022161301A - 車両制御装置及び車両制御方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる車両制御装置及び車両制御方法を提供する。【解決手段】たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部1と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部2と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部3と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部5と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御部7と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部4をさらに備え、前記HMI制御部7は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。【選択図】図9
Description
本発明は、自車両の周辺環境から地図情報を生成する車両制御装置及び車両制御方法に関する。
車載カメラやレーダなどの外界認識センサを用いて自車両周辺の物体(車両、歩行者、構造物など)や道路標示や道路標識(区画線などの路面ペイント、止まれなどの標識など)を認識するための技術が種々提案されている。さらに、これらの技術を用いて自車両を制御し、運転者の運転操作をアシストして目的地まで走行させる自動運転技術が開発されている。
このような自動運転には外界認識技術に加え、高精度地図も必要である。高精度地図は、従来のナビゲーション装置の地図より詳細かつ正確な情報を含んでおり、例えば、車線境界線の種別や位置、道路標示や標識の種別や位置、信号の位置などを含む。ただし、高精度地図は、高速道路や大都市圏等の通行量や人口が多い道路や地域を優先して作成されている。そのため、人口の少ない地域や個人宅周辺の路地等において、自動運転のニーズを満たすことが難しい。
このような高精度地図の課題を解決する技術として、以下の先行技術がある。特許文献1(特開2019-197453号公報)には、センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、前記経路を走行時に前記センサが収集したセンサ情報と、を識別情報に関連付けて収集する収集部と、前記収集部が収集した前記経路情報及び前記センサ情報に基づいて、前記経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成部と、前記生成部が生成した前記地図情報を前記識別情報により特定された対象に提供する提供部と、を備え、前記地図情報は、前記識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている、ことを特徴とする情報処理装置が記載されている(請求項1参照)。
特許文献1に開示されている技術は、高精度地図がない場所を走行し、その時の経路情報やセンサ情報を収集して、これらの情報から高精度地図を生成するものであり、運転者が自動運転を実施したいと思う道路を走行し、高精度地図を生成して自動運転を可能とすることができる。また、このような技術は、一度の走行では高精度地図に必要な全ての情報の収集は困難であり、同じ道路について複数回の走行が必要である。そのため、走行している道路が特徴の少ない環境(例えば、白線が引いていない、白線がかすれて見えない、標識や標示が少ない、縁石やガードレールなどがない、など)の場合、センサ情報が少ないために自動運転が許可されるのに必要な情報が収集できずに、自動運転ができるようになるためにかなりの走行回数を要したり、何度走行しても自動運転ができない可能性もある。
本発明は、前述した事情を鑑みてなされたもので、高精度地図がない場所で自動運転を早期に可能とするために、効率の良い方法で高精度地図を生成することができる車両制御装置及び車両制御方法を提供することを目的とする。
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御部と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部をさらに備え、前記HMI制御部は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索することを特徴とする。
本発明の一態様によれば、ユーザ(運転者ないし乗員)が学習しやすい(地図情報の生成難易度が低い)道路を選択して走行することができるため、効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。
前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。なお、実施例を説明するための全図において、同一の機能を有する部分には同一の符号を付し、その繰り返し説明は省略する場合がある。
(第1の実施例)
図1及び図2は、本発明の第1の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図1及び図2に例示される車両制御装置100aは、たとえば車両(自車両)に搭載され、自車両を制御するコンピュータであり、不図示の記憶媒体に記憶されたプログラムを実行することによって、周辺環境認識部1、自車位置推定部2、地図情報生成部3、地図情報生成難易度取得部4、地図情報記憶部5、ユーザ設定入力部6、HMI制御部7、走行軌道生成部8、車両制御部9、及び地図情報生成難易度出力部10として機能する。なお、図1と図2に構成を分けて記載しているのは、図3のフローチャートで説明する2つの運転モード(地図学習中、運転支援中)で異なる動作をするためである。図1は、地図学習中の運転モードで動作する機能構成、図2は、運転支援中の運転モードで動作する機能構成を記載している。
図1及び図2は、本発明の第1の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図1及び図2に例示される車両制御装置100aは、たとえば車両(自車両)に搭載され、自車両を制御するコンピュータであり、不図示の記憶媒体に記憶されたプログラムを実行することによって、周辺環境認識部1、自車位置推定部2、地図情報生成部3、地図情報生成難易度取得部4、地図情報記憶部5、ユーザ設定入力部6、HMI制御部7、走行軌道生成部8、車両制御部9、及び地図情報生成難易度出力部10として機能する。なお、図1と図2に構成を分けて記載しているのは、図3のフローチャートで説明する2つの運転モード(地図学習中、運転支援中)で異なる動作をするためである。図1は、地図学習中の運転モードで動作する機能構成、図2は、運転支援中の運転モードで動作する機能構成を記載している。
車両制御装置100aは、自車両の操舵装置111、駆動装置112、制動装置113、及び変速装置114と、自車両に設けられた外環境認識装置101、絶対位置計測装置102、音発生装置115、表示装置116とに接続されている。また、車両制御装置100aは、自車両のCAN(不図示)や専用線などの伝送路に接続されており、これらの伝送路を経由して自車両の車速、舵角、シフト位置などの車両情報及びスイッチ入力、及びタッチパネル入力などのユーザ操作情報が入力される。
外環境認識装置101は、自車両の周囲環境に関する情報を取得する装置であって、例えば、自車両の前方、後方、右側方、左側方の周囲環境をそれぞれ撮影する4個の車載カメラである。車載カメラにより得られた画像は、アナログデータのまま、又はA/D変換して、専用線などの伝送路を経由して車両制御装置100aに出力される。また、他の車載カメラとしてステレオカメラを用いることができ、車載カメラ以外にもミリ波やレーザー光を用いて物体との距離を計測するレーダ、超音波を用いて物体との距離を計測するソナー等を用いることができる。車載カメラなどのこれらの装置は、検出した物体との距離とその方角(方向)等の情報を専用線などの伝送路を経由して車両制御装置100aに出力する。
絶対位置計測装置102は、自車両の地図上の絶対位置情報を取得する装置であって、例えば、GPS、GLONASSなどのGNSS(衛星測位システム)である。GNSSにより得られた位置情報は、CANや専用線などの伝送路を経由して車両制御装置100aに出力される。また、GNSS以外にも路車間通信などを利用して自車両の位置情報を取得してもよい。
操舵装置111は、外部からの駆動指令により電動や油圧のアクチュエータなどによって舵角を制御できる電動パワーステアリング、油圧パワーステアリング等で構成される。
駆動装置112は、外部からの駆動指令により電動のスロットルなどでエンジントルクを制御できるエンジンシステムや、外部からの駆動指令によりモータなどの駆動力を制御できる電動パワートレインシステム等で構成される。
制動装置113は、外部からの制動指令により電動や油圧のアクチュエータなどで制動力を制御できる電動ブレーキや油圧ブレーキ等で構成される。
変速装置114は、外部からの変速指令により電動や油圧のアクチュエータなどで前進や後退を切り替え可能なトランスミッション等で構成される。
音発生装置115は、スピーカー等で構成され、運転者に対する警報や音声ガイダンス等を出力する情報報知部として機能する。
表示装置116は、ナビゲーション装置等のディスプレイ、メーターパネル、警告灯等で構成される。表示装置116は、車両制御装置100aの操作画面や、自車両が障害物に衝突する危険があることなどを運転者に視覚的に伝える警告画面等の情報を報知する情報報知部として機能する。
<車両制御装置100aの機能説明>
周辺環境認識部1は、外環境認識装置101から入力された自車両の周囲を撮像した画像データや測距情報を用いて、自車両周辺の静止立体物、移動体、車線境界線(区画線)等の路面ペイント、標識等の物体の形状や位置を検出し、さらに、路面の凹凸等を検出して自車両が走行可能な路面であるか否かを判定する判定機能を有する。静止立体物とは、例えば、ガードレール、壁、ポール、パイロン、縁石、車止めなどの構造物や、駐車車両である。また、移動体とは、例えば、歩行者、自転車、バイク、車両などである。以降、静止立体物と移動体の二つをまとめて障害物と称する。物体の形状や位置は、パターンマッチングによって検出するとよいが、他の技術を用いて検出してもよい。
周辺環境認識部1は、外環境認識装置101から入力された自車両の周囲を撮像した画像データや測距情報を用いて、自車両周辺の静止立体物、移動体、車線境界線(区画線)等の路面ペイント、標識等の物体の形状や位置を検出し、さらに、路面の凹凸等を検出して自車両が走行可能な路面であるか否かを判定する判定機能を有する。静止立体物とは、例えば、ガードレール、壁、ポール、パイロン、縁石、車止めなどの構造物や、駐車車両である。また、移動体とは、例えば、歩行者、自転車、バイク、車両などである。以降、静止立体物と移動体の二つをまとめて障害物と称する。物体の形状や位置は、パターンマッチングによって検出するとよいが、他の技術を用いて検出してもよい。
また、周辺環境認識部1は、検出した物体の形状や位置に関する情報と自車両が走行可能な路面であるか否かの判定結果に基づいて、例えば一般道を走行する場合であれば、走行可能な車線位置や交差点の旋回可能スペース等を検出する。また、駐車場の場合であれば、自車両を駐車させることができる空間である駐車可能空間や、駐車可能空間に駐車するために転回などが可能な空間である走行可能空間等を検出する。なお、この走行可能空間は、通路幅、自車両前方の障害物までの距離、駐車可能空間に隣接する障害物(駐車車両)の位置などを用いて定義する。このようにして、周辺環境認識部1は、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する。
自車位置推定部2は、絶対位置計測装置102で検出した絶対位置の情報や推測航法などを用いて地図上の自車位置(情報)を推定する。推測航法とは、例えば自車両の各車輪の回転数や、車速や舵角、ヨーレートなどの情報を用いて自車位置を推定する手法であり、公知の技術として知られている。また、ここで地図上の自車位置を推定する手法は、利用可能な地図により異なる。従来のナビゲーション装置の地図のように高精度地図ではない場合は、例えば公知技術であるマップマッチング手法を用いて自車位置を推定する。高精度地図の場合は、周辺環境認識部1により検出した車線境界線などの路面ペイントや標識、その他高精度地図上に記憶している障害物やランドマークの情報に基づいて自車両の高精度地図上での自車位置を推定する。
地図情報生成部3は、検出した周囲環境と自車位置の情報から高精度地図を生成する。具体的には、周辺環境認識部1により検出した車線境界線などの路面ペイントや標識、障害物やランドマークなどの情報を自車位置推定部2で推定した自車位置に基づいて高精度地図上に学習していく。学習の手段としては、例えば複数回同じ場所で検出された情報ほど信頼度が高い情報として高精度地図に登録する方法がある。また、生成する地図情報は、所定の区間毎(道路単位毎)に学習の状況を把握するための(換言すれば、学習の度合いを示す)学習進度の情報を算出し、地図情報に付加情報として記憶する。さらに、所定の区間毎(道路単位毎)に学習走行の回数(換言すれば、地図情報を生成した回数)と所定距離当たりの学習データ量を算出して、それぞれを地図情報に付加情報として記憶する。ここで、所定の区間(道路単位)とは、例えば道路の交差点間の区間、所定距離(例えば100m)の区間、従来のナビゲーション装置の地図における識別情報が付与されている区間などである。また、学習進度は、所定の区間を走行する毎に増加させ、所定の期間(例えば1週間)走行していない区間は減少させることで、地図情報の鮮度を保った運用が可能となる。
地図情報生成難易度取得部4は、地図情報の所定の区間毎に定義された地図情報生成難易度の情報を取得するもので、取得方法として、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受などがある。地図情報生成難易度は、地図情報の学習のしやすさを複数のレベルなどを用いて定義するもので、例えばレベルを1~5の5段階で表現する場合は、レベル1が最も学習しやすい道路、レベル5が最も学習しにくい道路と定義できる。
地図情報生成難易度は、他車両の走行データ又は整備済みの地図情報に基づいて算出が可能である。他車両の走行データに基づく場合は、他車両が何回の学習走行で自動運転が可能な状態になったか、もしくは、他車両の学習走行時における単位距離当たりの学習データ量を用いて決定する。前者に基づく場合、例えば、2回以内の学習走行で自動運転が可能な状態になった道路はレベル1(最も学習しやすい道路)とし、5回以下の学習走行で自動運転が可能な状態にならなかった道路はレベル5(最も学習しにくい道路)とし、3回、4回、5回の学習走行で自動運転が可能な状態になった道路はそれぞれレベル2~4とする方法がある。後者に基づく場合、例えば、単位距離(例えば10m)当たりの学習データ量が100キロバイト以上の道路はレベル1(最も学習しやすい道路)とし、同様に10キロバイト未満の道路はレベル5(最も学習しにくい道路)とし、80キロバイト以上100キロバイト未満、50キロバイト以上80キロバイト未満、10キロバイト以上50キロバイト未満の道路はそれぞれレベル2~4とする方法がある。また、整備済みの地図情報に基づく場合は、例えば、整備済みの地図情報に、車線境界線(区画線)、道路標識、道路標示、信号機などの詳細な位置情報が含まれる場合、前述した単位距離当たりの学習データ量に換算することが可能である。ただし、実際には車両のセンサですべての情報を収集できることはないため、すべて収集できた場合の学習データ量に対してある程度減算した値(例えば、すべて収集できた場合の学習データ量に対して0.8をかける、など)を採用する。
なお、地図情報生成難易度は、他車両の走行データ又は整備済みの地図情報に基づいて算出されるため、複数の車両のデータを吸い上げることが可能なデータセンタなどにおいて、統計的な処理を施して算出することが望ましい。また、整備済みの地図情報に関しても、データセンタなどで管理する高精度地図情報を用いることが望ましい。
地図情報記憶部5は、地図情報生成部3により生成された地図情報を記憶する。また、地図情報生成難易度取得部4により取得した地図情報生成難易度も地図情報記憶部5に記憶しても良い。また、記憶した情報から、所定の区間毎(道路単位毎)に所定距離当たりの学習データ量を算出して、それを地図情報に付加情報として記憶してもよい。ここでは、従来のナビゲーション装置の地図と地図情報生成部3により生成された地図情報を同じ場所に格納しても良く、別々に格納しても良い。地図情報記憶部5は、その記憶領域が地図情報で一杯になった後、最古に生成された地図情報の記憶領域に、新たに生成される地図情報を記憶する方式としてもよい。また、地図情報記憶部5は、生成された地図情報に基づいて(詳しくは、地図情報に付加情報として記憶した学習進度および学習走行の回数から)、所定の区間毎に自動運転を許可するレベルまで学習が進んでいるかを判定し、学習の進み具合が自動運転を許可するレベルに到達した際の所定の区間毎の学習走行の回数と(地図情報に付加情報として記憶した)所定距離当たりの学習データ量から、(所定の区間毎に自車両の走行データに基づく)地図情報生成難易度を算出する。
ユーザ設定入力部6は、スイッチ入力やタッチパネル入力などでのユーザ操作情報を入力し、目的地の設定、ルート設定などを受け付ける。
HMI制御部7は、ユーザ(運転者ないし乗員)との情報のやり取りを行うもので、ユーザに報知するための情報を状況に応じて適宜生成し、音発生装置115および表示装置116に出力する。また、ユーザからルート探索指示があった場合には設定された目的地に対してルート探索条件に合ったルートを演算してユーザに報知する。ここでのルート探索の具体的な手法に関しては公知の手法を用いてもよいが、地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路(地図情報生成難易度の低い道路)を優先的に選択する条件を加えるものとする。
走行軌道生成部8は、現在の自車位置から目標位置に自車両を移動するための軌道を生成する。さらに、生成した軌道を走行する目標速度を地図情報の制限速度や軌道の曲率、信号機、一時停止位置、先行車の速度等の情報を用いて演算する。例えば、一般道を走行する場合には、ナビゲーション装置などを利用して目的地を設定し、目的地に向かって走行する際の自車両と障害物との位置関係や車線位置等の情報から軌道を生成する。また、駐車場の場合では、自車両と障害物との位置関係から自車両を駐車する目標駐車位置を駐車可能空間内に設定し、そこまでの軌道を生成する。
車両制御部9は、走行軌道生成部8で生成した目標軌道に沿って自車両の走行を制御する。車両制御部9は、目標軌道に基づいて目標舵角と目標速度を演算する。なお、自車両と障害物との衝突が予測される場合には、自車両が障害物に衝突しないように目標舵角と目標速度を演算する。そして、車両制御部9は、その目標舵角を実現するための目標操舵トルクを操舵装置111へ出力する。また、車両制御部9は、目標速度を実現するための目標エンジントルクや目標ブレーキ圧を駆動装置112や制動装置113へ出力する。さらに、自車両の進行方向を変更する必要がある場合、変速指令を変速装置114に出力する。
地図情報生成難易度出力部10は、地図情報記憶部5により算出した地図情報生成難易度を出力する。出力方法として、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受などがあり、出力された情報は他車両の地図情報学習のために利用される。なお、出力する情報は、自車両の走行データに基づく地図情報生成難易度以外に、学習の進み具合が自動運転を許可するレベルに到達した際の所定の区間毎の学習走行の回数と地図情報記憶部5に記憶した所定距離当たりの学習データ量を含めても良い。
<車両制御装置100aの処理内容説明>
次に、フローチャートを用いて車両制御装置100aの処理手順を説明する。
次に、フローチャートを用いて車両制御装置100aの処理手順を説明する。
図3から図7は、車両制御装置100aの処理手順の一例を示すフローチャートである。
図3は、運転モードを切り替えるためのフローチャートである。
図3の処理S301では、現在の運転モードに基づいて処理を変更する。運転モードが地図学習中の場合は処理S302の地図学習処理に進み、運転支援中の場合は処理S303の運転支援処理に進む。
図4は、図3の処理S302の地図学習処理の詳細を示すフローチャートである。
図4の処理S401では、車両制御装置100aは、外環境認識装置101から外界環境の認識結果を取得する。
処理S402では、車両制御装置100aは、絶対位置計測装置102から絶対位置の計測結果を取得する。
処理S403では、周辺環境認識部1は、処理S401で取得した外界環境認識結果に基づいて、自車両周辺の車線境界線などの路面ペイント、標識、障害物、ランドマークなど(認識情報)を検出する。
処理S404では、自車位置推定部2は、処理S402で取得した絶対位置計測結果に基づいて、周辺環境認識部1の検出結果と地図情報記憶部5の地図情報及び車両情報(各車輪の回転数、車速や舵角、ヨーレートなど)を用いて自車位置(情報)を推定する。
処理S405では、地図情報生成部3により高精度地図を生成する。この処理の詳細は図5のフローチャートで説明する。
図5は、図4の処理S405の地図情報生成処理の詳細を示すフローチャートである。
図5の処理S501では、自車位置の情報やユーザ操作によって設定された内容に基づいて、地図情報の生成開始と生成終了を判定する。
処理S502では、処理S501の判定結果が地図情報生成タイミングか否かを判定し、地図情報生成タイミングであれば処理S503に進み、地図情報生成タイミングでなければ処理を終了する。
処理S503では、検出された周囲環境と自車位置の情報から高精度地図を生成して、処理S504に進み、処理S504では、生成した地図情報を記憶し、処理を終了する。
図4の処理S406では、地図情報生成難易度取得部4により地図情報生成難易度を取得する。
処理S407では、HMI制御部7によりルート探索処理を実行する。この処理の詳細は図6のフローチャートで説明する。
図6は、図4の処理S407のルート探索処理の詳細を示すフローチャートである。
図6の処理S601では、ルート探索済みでルートを表示中であるか否かを判定し、ルートを表示中であれば処理S602に進み、ルートを表示中でなければ処理S603に進む。
処理S602では、自車両が表示されているルートに従って走行しているか否かを確認し、ルートに従っている場合は同じルートを表示し、ルートから外れた場合は再度ルート探索するリルート処理を実行し、処理を終了する。
処理S603では、ユーザからのルート探索指示があったか否かを判定し、ルート探索指示があった場合には処理S604に進み、ルート探索指示がなかった場合には処理を終了する。
処理S604では、目的地までのルートを探索し、処理を終了する。
図4の処理S408では、ユーザへの報知内容の更新を行い、音発生装置115もしくは表示装置116を用いてユーザに報知する。例えば、処理S407でルート探索処理が実行された場合にユーザにルートを決定させるための表示を出したり、リルート処理が実行された場合にユーザにリルートした旨を通知する表示を出したりする。
処理S409では、ユーザからのスイッチ操作などから運転支援の意思表示があるか否かを判定し、運転支援の意思表示があれば処理S410に進み、運転支援の意思表示がなければ処理を終了する。
処理S410では、運転支援の内容を決定する。運転支援の内容としては、例えば自動運転レベル2(運転者が常に監視が必要な自動運転)、自動運転レベル3(一定条件下での自動運転で、緊急時は運転者が運転操作を担う)、自動運転レベル4(限定領域内での自動運転で、運転者の運転操作は不要)などがある。
処理S411では、“運転支援中”に運転モードを変更する。
処理S412では、処理S410で決定された運転支援内容を音発生装置115又は表示装置116を用いてユーザに報知し、処理を終了する。
図7は、図3の処理S303の運転支援処理の詳細を示すフローチャートである。
図7の処理S701から処理S704までは図4の処理S401から処理S404までと同じ処理であるため説明は省略する。
処理S705では、走行軌道生成部8は、現在の自車位置から目標位置に自車両を移動するための軌道を生成する。
処理S706では、車両制御部9は、処理S705で生成された目標軌道を走行するための目標舵角、目標速度、適正シフト位置を演算する。
処理S707では、車両制御部9は、処理S706で演算された目標舵角、目標速度、及び適正シフト位置を操舵装置111、駆動装置112、制動装置113、及び変速装置114のそれぞれに出力するための制御パラメータを演算する。例えば、操舵装置111に出力する制御パラメータは、目標舵角を実現するための目標操舵トルクがあるが、操舵装置111の構成によっては直接目標舵角を出力してもよい。また、駆動装置112及び制動装置113に出力する制御パラメータは、目標速度を実現するための目標エンジントルクや目標ブレーキ圧等があるが、駆動装置112と制動装置113の構成によっては直接目標速度を出力してもよい。
処理S708では、車両制御部9は、処理S707で演算された制御パラメータを車両制御信号として操舵装置111、駆動装置112、制動装置113、及び変速装置114のそれぞれに出力する。
処理S709では、自車両が目標位置に到達したか否かを判定し、目標位置に到達したら処理S710に進み、目標位置に到達していないなら処理S711に進む。
処理S710では、運転モードを“地図学習中”に変更する。
処理S711では、処理S709で目標位置に到達した場合は運転支援を終了する案内を、目標位置に到達していない場合は運転支援中の案内を音発生装置115又は表示装置116を用いてユーザに報知し、処理を終了する。
以上説明したフローを実行することで、ユーザが学習しやすい(地図情報生成難易度の低い)道路を選択して走行することができるため、効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。また、学習した高精度地図を利用した自動運転が実行可能となる。
なお、上記処理の中で地図情報生成難易度出力部10による地図情報生成難易度出力処理を任意の位置に挿入しても良い。これにより、出力した地図情報生成難易度を他車両の地図情報生成時に有効活用することが可能となる。
<地図情報生成難易度の具体的な用途説明>
次に、図8から図12を用いて、地図情報生成難易度取得部4により取得される地図情報生成難易度の具体的な使用方法を説明する。
次に、図8から図12を用いて、地図情報生成難易度取得部4により取得される地図情報生成難易度の具体的な使用方法を説明する。
図8は、H1からH4の左右方向の道路とV1からV5の上下方向の道路がそれぞれ交差している道路環境を想定している。また、この道路環境においては交差点間の道路を所定の区間としてそれぞれ識別子(ID)を付与しており、たとえばH1道路のV1道路とV2道路の間の区間をID:H1_1-2、V1道路のH1道路とH2道路の間の区間をID:V1_1-2と定義する。
図8においては、自車両800がルート(走行ルート)801に沿って地点Bから地点Aまで走行している状況である。この状況下では、地図情報生成難易度を考慮していないことを前提としており、演算されたルート801は基本的には最短距離もしくは最短の到達時間が優先されている。
図9は、図8と同じ道路環境において、地図情報生成難易度をそれぞれの道路区間に当てはめたものである。ここでの地図情報生成難易度はレベルを3段階(学習難易度低、学習難易度中、学習難易度高)で表現している。図8と同様に地点Bから地点Aまでのルートは、最短距離もしくは最短の到達時間が優先されるとルート901のようになるが、ここに地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路の優先度を考慮するとルート902のようになる。ルート902はルート901と比較して若干距離が長くなるが、地図情報生成難易度が相対的に低く、より早く自動運転が可能な状態になるルートである。このように、学習しやすい(地図情報生成難易度の低い)道路の優先度を考慮すると、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。
図10から図12は、ユーザに情報を報知する表示装置116の一例である。図10では、画面1001に自車両1000と周辺の地図情報が表示されており、図9で説明した地図情報生成難易度の情報も表示している。また、地図情報生成難易度をユーザに分かりやすく伝達するための文言も合わせて表示している。このように、学習しやすい道路の情報をユーザに伝えることで、ユーザ自身の判断で道路を選択して走行することができるようになる。すなわち、ユーザが早く自動運転を可能な状態にしたいと考えるならば、学習しやすい道路を選択して走行すればよいことになる。
図11は、画面1101に自車両1100と周辺の地図情報が表示されており、図9で説明した地図情報生成難易度の情報も表示している。さらに、図9で説明した地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路の優先度を考慮したルート1102が探索されて表示されている。このように、学習しやすい道路の優先度を考慮したルートをユーザに表示し、ユーザがこのルートに沿って走行することで、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。また、地図情報生成難易度には何回の走行で自動運転が可能な状態になるかの情報も含まれるため、ルートがあと何回の走行で自動運転が可能になるかを地図情報生成難易度に基づいて演算し、図11のように何回の走行で自動運転が可能な状態になるかの文言を表示することもでき、これによりユーザの利便性が向上する。具体的には、目的のルート上の所定区間毎の道路における何回の走行で自動運転が可能な状態になるかの情報に基づいて、最も多い回数を表示する。
図12は、画面1201に自車両1200と周辺の地図情報が表示されており、図9で説明した地図情報生成難易度の情報も表示している。さらに、図9で説明した地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路の優先度を考慮したルート1203と、最短距離もしくは最短の到達時間が優先したルート1202が表示されている。これは、ユーザにどちらのルートを選択するかを提案している状況で、それぞれのルートに対して説明文を付加している。このように、ユーザに必要な情報を伝達するとともに、ユーザにルートを選択させることができるため、ユーザの嗜好を考慮したルートを提案することが可能になる。また、図12の例では2本のルートを同時に表示してユーザに選択させる方式としているが、学習しやすい道路を優先的に表示するか、最短距離を優先的に表示するかを事前にユーザにより設定しておく方式もある。言い換えれば、HMI制御部7は、地図情報生成難易度および少なくとも目的地までの距離情報に基づいて目的地までのルートを探索するが、ルートを探索する際の地図情報生成難易度の優先度(たとえば、学習しやすい道路を優先的に表示するか、最短距離を優先的に表示するか)をユーザからの入力に基づいて変更可能とする方式もある。これにより、ユーザの嗜好を考慮したルートを1本だけ提案することができるため、ユーザの手間も省け、操作性が向上する。
(第2~第4の実施例)
次に、図1及び図2で説明した第1の実施例の車両制御装置の概略構成図においては、車両制御装置100aにすべての機能が構成されているが、例えば、図13から図15に示すように、機能を2つの装置に分けて構成しても良い。言い換えれば、車両制御装置100aの機能の一部を、他の装置(ここではナビゲーション装置)に分けて構成しても良い。
次に、図1及び図2で説明した第1の実施例の車両制御装置の概略構成図においては、車両制御装置100aにすべての機能が構成されているが、例えば、図13から図15に示すように、機能を2つの装置に分けて構成しても良い。言い換えれば、車両制御装置100aの機能の一部を、他の装置(ここではナビゲーション装置)に分けて構成しても良い。
(第2の実施例)
図13は、本発明の第2の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図13は、図1で説明した機能を車両制御装置100bとナビゲーション装置200bに分けて構成しており、ナビゲーション装置200bのナビ地図記憶部11に地図情報生成難易度取得部4が接続する構成となっている。ナビ地図記憶部11は、自動運転に必要な高精度地図ではなく、従来の経路案内を目的とする地図情報が格納されており、ここに地図情報生成難易度取得部4から地図情報生成難易度を入力し、従来の地図情報に付加する形で情報を格納する。
図13は、本発明の第2の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図13は、図1で説明した機能を車両制御装置100bとナビゲーション装置200bに分けて構成しており、ナビゲーション装置200bのナビ地図記憶部11に地図情報生成難易度取得部4が接続する構成となっている。ナビ地図記憶部11は、自動運転に必要な高精度地図ではなく、従来の経路案内を目的とする地図情報が格納されており、ここに地図情報生成難易度取得部4から地図情報生成難易度を入力し、従来の地図情報に付加する形で情報を格納する。
(第3の実施例)
図14は、本発明の第3の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図14は、図13と同様に、図1で説明した機能を車両制御装置100cとナビゲーション装置200cに分けて構成しており、車両制御装置100cの地図情報記憶部5に地図情報生成難易度取得部4が接続する構成となっている。第1の実施例と同様に、地図情報記憶部5に地図情報生成難易度取得部4から地図情報生成難易度を入力し、地図情報生成部3で生成した地図情報に付加する形で情報を格納する。
図14は、本発明の第3の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図14は、図13と同様に、図1で説明した機能を車両制御装置100cとナビゲーション装置200cに分けて構成しており、車両制御装置100cの地図情報記憶部5に地図情報生成難易度取得部4が接続する構成となっている。第1の実施例と同様に、地図情報記憶部5に地図情報生成難易度取得部4から地図情報生成難易度を入力し、地図情報生成部3で生成した地図情報に付加する形で情報を格納する。
(第4の実施例)
図15は、本発明の第4の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図15は、図2で説明した機能を車両制御装置100dとナビゲーション装置200dに分けて構成している。ここで、地図情報生成難易度出力部10は車両制御装置100dに配置されているが、ナビゲーション装置200dの方に配置してもよい。
図15は、本発明の第4の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図15は、図2で説明した機能を車両制御装置100dとナビゲーション装置200dに分けて構成している。ここで、地図情報生成難易度出力部10は車両制御装置100dに配置されているが、ナビゲーション装置200dの方に配置してもよい。
また、本実施例では道路を走行中の状況を想定して説明したが、例えば、集合住宅や商用施設等の大型の駐車場やそこに至るまでの私道等においても地図情報が整備されている場合には本発明を適用可能なことは明らかであり、目的地設定を任意の駐車スペースとすることで駐車まで自動で完了させることも可能である。なお、このような場所の地図情報を事前に車両制御装置内に格納していない場合は、地図情報生成難易度の情報と合わせて取得する方法としてもよい。また、個人宅の駐車場等においては地図情報が整備されていないことがほとんどのため、本発明のすべてを適用することは困難であるが、例えば、1回の学習走行で学習データ量が算出可能であるので、あと何回の走行で自動運転が可能な状態になるかを判断でき、その情報をユーザに通知する等、本発明の一部を適用することが可能である。
(第1~第4の実施例の作用効果)
以上説明したように、本実施例の車両制御装置は、たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部1と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部2と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部3と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部5と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御部7と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部4をさらに備え、前記HMI制御部7は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。
以上説明したように、本実施例の車両制御装置は、たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部1と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部2と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部3と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部5と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御部7と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部4をさらに備え、前記HMI制御部7は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。
また、本実施例の車両制御方法は、車両に搭載される車両制御装置が実行する車両制御方法であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識手順と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定手順と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成手順と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶手順と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御手順と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得手順をさらに備え、前記HMI制御手順は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。
すなわち、たとえば、他車両の走行データもしくは整備済みの地図情報に基づいて生成された学習しやすさの情報(地図情報生成難易度)を取得し、自車両が走行する際にこの情報を考慮してルート計算する、または、地図(ナビ)上にこの情報を表示して、ユーザ自身が参照しながら走行する。
本実施例の車両制御装置によると、ユーザが学習しやすい(地図情報生成難易度の低い)道路を選択して走行することができるため、効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。また、学習した高精度地図を利用した自動運転が実行可能となる。
なお、本実施例はいくつかのパターンを例にとって説明したが、ほかのパターンにおいても本発明は適用可能である。また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の様態で実施することができる。
また、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
1 周辺環境認識部
2 自車位置推定部
3 地図情報生成部
4 地図情報生成難易度取得部
5 地図情報記憶部
6 ユーザ設定入力部
7 HMI制御部
8 走行軌道生成部
9 車両制御部
10 地図情報生成難易度出力部
11 ナビ地図記憶部
100a、100b、100c、100d 車両制御装置
101 外環境認識装置
102 絶対位置計測装置
111 操舵装置
112 駆動装置
113 制動装置
114 変速装置
115 音発生装置
116 表示装置
200b、200c、200d ナビゲーション装置
800 自車両
2 自車位置推定部
3 地図情報生成部
4 地図情報生成難易度取得部
5 地図情報記憶部
6 ユーザ設定入力部
7 HMI制御部
8 走行軌道生成部
9 車両制御部
10 地図情報生成難易度出力部
11 ナビ地図記憶部
100a、100b、100c、100d 車両制御装置
101 外環境認識装置
102 絶対位置計測装置
111 操舵装置
112 駆動装置
113 制動装置
114 変速装置
115 音発生装置
116 表示装置
200b、200c、200d ナビゲーション装置
800 自車両
Claims (12)
- 自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御部と、を有する車両制御装置において、
前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部をさらに備え、
前記HMI制御部は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索することを特徴とする車両制御装置。 - 前記生成難易度は、所定の道路単位で定義され、他車両の走行データおよび/または整備済み地図情報に基づいて決定されるものであり、
前記他車両の走行データは、前記他車両が何回の学習走行で自動運転が可能な状態になったか、または、前記他車両の学習走行における単位距離当たりの学習データ量、の少なくとも一方を含み、
前記整備済み地図情報は、道路標識、区画線、または、道路標示、の少なくとも一つ以上に関して、位置の情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の車両制御装置。 - 前記生成難易度は、前記他車両の走行データおよび/または前記整備済み地図情報に基づいて複数のレベルで難易度を定義することを特徴とする請求項2に記載の車両制御装置。
- 前記HMI制御部は、前記走行ルートがあと何回の走行で自動運転が可能になるかを前記生成難易度に基づいて演算し、該演算結果をユーザに報知することを特徴とする請求項1に記載の車両制御装置。
- 前記HMI制御部は、前記生成難易度および少なくとも目的地までの距離情報に基づいて前記目的地までの走行ルートを探索し、前記走行ルートを探索する際の前記生成難易度の優先度をユーザからの入力に基づいて変更できることを特徴とする請求項1に記載の車両制御装置。
- 前記地図情報生成難易度取得部は、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受のうち少なくとも一つを用いて前記生成難易度を取得することを特徴とする請求項1に記載の車両制御装置。
- 前記地図情報生成部は、前記所定の道路単位毎に地図情報の学習の度合いを示す学習進度を演算し、前記地図情報記憶部に該学習進度を記憶することを特徴とする請求項2に記載の車両制御装置。
- 前記地図情報生成部は、前記所定の道路単位毎に地図情報を生成した回数を演算し、前記地図情報記憶部に該回数を記憶することを特徴とする請求項2に記載の車両制御装置。
- 前記地図情報記憶部は、前記所定の道路単位毎に単位距離当たりの学習データ量を演算し、該学習データ量を記憶することを特徴とする請求項2に記載の車両制御装置。
- 前記地図情報生成部は、
前記所定の道路単位毎に地図情報の学習の度合いを示す学習進度を演算し、前記地図情報記憶部に該学習進度を記憶し、
前記所定の道路単位毎に地図情報を生成した回数を演算し、前記地図情報記憶部に該回数を記憶し、
前記地図情報記憶部は、
前記所定の道路単位毎に単位距離当たりの学習データ量を演算し、該学習データ量を記憶し、
前記地図情報記憶部に記憶した前記学習進度および前記地図情報を生成した回数から前記学習進度が自動運転を許可するレベルに到達したときの前記地図情報を生成した回数を求め、該回数または前記地図情報記憶部に記憶した前記学習データ量に基づいて前記所定の道路単位毎に前記自車両の走行データに基づく生成難易度を演算することを特徴とする請求項2に記載の車両制御装置。 - 前記地図情報の生成難易度を出力する地図情報生成難易度出力部をさらに備え、
前記地図情報生成難易度出力部は、前記学習進度が自動運転を許可するレベルに到達したときの前記地図情報を生成した回数、前記地図情報記憶部に記憶した前記学習データ量、前記自車両の走行データに基づく生成難易度のうち少なくとも一つを、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受のうち少なくとも一つを用いて出力することを特徴とする請求項10に記載の車両制御装置。 - 車両に搭載される車両制御装置が実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識手順と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定手順と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成手順と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶手順と、ユーザとの情報のやり取りを行うHMI制御手順と、を有し、
前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得手順をさらに備え、
前記HMI制御手順は、前記生成難易度をユーザに報知する、および/または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索することを特徴とする車両制御方法。
Priority Applications (2)
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Applications Claiming Priority (1)
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JP2021066009A JP2022161301A (ja) | 2021-04-08 | 2021-04-08 | 車両制御装置及び車両制御方法 |
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2021
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2022
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