JP2022162787A - センサ異常推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の外部センサが搭載されたセンサ搭載車両において、外部センサの異常推定処理のタイミングを選定することによって推定精度の向上と演算負荷の軽減を図る。【解決手段】センサ異常推定装置は、交差点におけるセンサ搭載車両の位置及び速度が所定の実行条件を満たすかどうかを判定する。実行条件を満たす場合、センサ搭載車両の位置に対応付けられた指定位置の対象物標に対して、複数の外部センサのうちの何れか２つの外部センサによる認識結果をそれぞれ取得する。そして、それぞれの認識結果の一致度を取得し、一致度が所定の判定値よりも低い場合、何れか２つの外部センサの少なくとも一方に異常があると推定する。【選択図】図１０

Description

本開示は、複数の外部センサが搭載されたセンサ搭載車両のためのセンサ異常推定装置に関する。

特許文献１には、車両に搭載した複数の外界センサの故障を検出する技術が開示されている。この技術では、複数の外界センサの検出範囲の重複領域における物体の認識結果を比較することが行われる。そして、この比較結果と、車両の環境情報と、複数の外界センサの耐環境特性と、に基づいて、各外界センサの故障が判断される。

特開２０２０－１０４５４７号公報

車両の周辺状況を認識する複数の外部センサが搭載されたセンサ搭載車両において、上記の特許文献１の技術を適用することを考える。上記の特許文献１の技術では、センサの故障判断を行うタイミングについて深い考察がなされていない。このため、例えば、複数の外界センサの検出範囲の重複領域に存在する物体の種類及び運動状態によっては、故障判断の精度低下が懸念される。また、センサの故障判断の実施頻度によっては、演算負荷が大きくなることが懸念される。

本開示は、上述のような課題に鑑みてなされたもので、複数の外部センサが搭載されたセンサ搭載車両において、外部センサの異常推定処理のタイミングを選定することによって推定精度の向上と演算負荷の軽減を図ることのできる技術を提供することを目的とする。

本開示は、上記の課題を解決するためのセンサ異常推定装置を提供する。本開示のセンサ異常推定装置は、複数の外部センサを搭載したセンサ搭載車両のセンサ異常推定装置である。センサ異常推定装置は、１つ又は複数のプログラムを記憶した１つ又は複数のメモリと、１つ又は複数のメモリと結合された１つ又は複数のプロセッサと、を備える。１つ又は複数のプロセッサは、１つ又は複数のプログラムの実行時、自車線と交差車線とが交差する交差点におけるセンサ搭載車両の位置及び速度が所定の実行条件を満たすかどうかを判定し、実行条件を満たす場合、センサ搭載車両の位置に対応付けられた指定位置の対象物標に対して、複数の外部センサのうちの何れか２つの外部センサによる認識結果をそれぞれ取得し、それぞれの認識結果の一致度を取得し、一致度が所定の判定値よりも低い場合、何れか２つの外部センサの少なくとも一方に異常があると推定する異常推定処理を実行する。

本開示のセンサ異常推定装置において、複数の外部センサは、センサ搭載車両の進行方向を基準に前方の物標を認識するセンサを含んでいてもよい。この際、実行条件は、センサ搭載車両が自車線において交差点への進入待ちの車列の先頭で停止していることであってもよく、その場合の対象物標は、自車線の対向車線において交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である。

本開示のセンサ異常推定装置において、複数の外部センサは、センサ搭載車両の進行方向を基準に右側又は左側の物標を認識するセンサを含んでいてもよい。この際、実行条件は、センサ搭載車両が所定速度より低速度で交差点の自車線を直進していることであり、その場合の対象物標は、交差車線において交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である。

本開示のセンサ異常推定装置において、複数の外部センサは、センサ搭載車両の進行方向を基準に後方の物標を認識するセンサを含んでいてもよい。この際、実行条件は、センサ搭載車両が所定速度より低速度で交差点の自車線を直進していることであってもよく、その場合の対象物標は、自車線に隣接している右折車線又は左折車線において交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である。

本開示のセンサ異常推定装置において、複数の外部センサは、センサ搭載車両の進行方向を基準に後方の物標を認識するセンサを含んでいてもよい。この際、実行条件は、センサ搭載車両が交差点を所定速度よりも低速度で自車線から交差車線へと右折又は左折していることであってもよく、その場合の対象物標は、交差車線において交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である。

本開示のセンサ異常推定装置において、１つ又は複数のプロセッサは、１つ又は複数のプログラムの実行時、認識結果の精度が低下しているかどうかを判定するセンサ精度低下判定処理を実行し、センサ精度低下判定処理において認識結果の精度が低下していると判定された場合、判定された認識結果を異常推定処理の対象から除外するフィルタリング処理を実行してもよい。また、センサ精度低下判定処理において認識結果の精度が低下していると判定された場合、交差点におけるセンサ搭載車両の速度を所定の制限速度よりも低速に制御することとしてもよい。

本開示のセンサ異常推定装置によれば、交差点において、センサ搭載車両の位置及び速度が所定の実行条件を満たした場合に、センサ搭載車両の位置に対応付けられた指定位置の対象物標に対して、センサ異常推定処理が実行される。このような処理によれば、センサ搭載車両に対する相対速度が小さく、且つセンサ搭載車両から認識し易い位置の対象物標を選定可能なタイミングを見極めることができる。これにより、センサ異常推定処理の推定精度の向上と演算負荷の軽減を図ることが可能となる。

本開示の実施の形態に係るセンサ異常推定装置が適用されたセンサ搭載車両の構成の一例を示すブロック図である。 車両に搭載された複数の外部センサの配置の一例を示す図である。 車両前方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。 車両右側を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。 車両左側を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。 車両後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。 車両後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件の他の例を説明するための図である。 車両後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件の他の例を説明するための図である。 実施の形態１のセンサ異常推定装置の機能を示すブロック図である。 実施の形態１に係るセンサ異常推定処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施の形態２のセンサ異常推定装置の機能を示すブロック図である。 実施の形態２のセンサ異常推定装置の機能の変形例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この開示が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この開示に必ずしも必須のものではない。

実施の形態１．
１－１．センサ搭載車両の構成例
図１は、本開示の実施の形態に係るセンサ異常推定装置が適用されたセンサ搭載車両の構成の一例を示すブロック図である。センサ搭載車両１０は、周辺状況を認識するための複数の外部センサ２０を搭載したセンサ搭載車両である。車両１０は、ドライバレスでの走行が可能な自動運転車両でもよいし、また、ドライバによって手動運転される手動運転車両でもよい。以下、センサ搭載車両１０を単に車両１０と呼ぶ。

車両１０は、車載コンピュータ１２を備える。車載コンピュータ１２は、車両１０に搭載されるＥＣＵ（Electronic Control Unit）の集合体である。また、車両１０は、内部センサ１４、位置センサ１６、及びアクチュエータ１８、及び外部センサ２０を備える。

車載コンピュータ１２は、１つ又は複数のプロセッサ１２ａ（以下、単にプロセッサ１２ａと呼ぶ）とプロセッサ１２ａに結合された１つ又は複数のメモリ１２ｂ（以下、単にメモリ１２ｂと呼ぶ）とを備えている。メモリ１２ｂには、プロセッサ１２ａで実行可能な１つ又は複数のプログラム１２ｃ（以下、単にプログラム１２ｃと呼ぶ）とそれに関連する種々の情報とが記憶されている。

プロセッサ１２ａがプログラム１２ｃを実行することにより、プロセッサ１２ａによる各種処理が実現される。プログラム１２ｃには、例えば、車載コンピュータ１２を後述するセンサ異常推定装置として機能させるセンサ異常推定プログラムが含まれる。プログラム１２ｃは、メモリ１２ｂに記憶される。また、メモリ１２ｂには、地図情報を管理する地図データベースが記憶されている。

内部センサ１４は、車両１０の運動に関する情報を取得する状態センサを含む。状態センサとしては、例えば、車輪速センサ、加速度センサ、角速度センサ、及び舵角センサが例示される。加速度センサと角速度センサとは、IMUであってもよい。内部センサ１４で得られた情報は車載コンピュータ１２に送信される。

位置センサ１６は、車両１０の位置及び方位を検出する。位置センサ１６としては、GPS（Global Positioning System）センサが例示される。外部センサ２０で得られた情報は車載コンピュータ１２に送信される。

アクチュエータ１８は、車両１０を操舵する操舵装置、車両１０を駆動する駆動装置、及び車両１０を制動する制動装置を含んでいる。操舵装置には、例えば、パワーステアリングシステム、ステアバイワイヤ操舵システム、及び後輪操舵システムが含まれる。駆動装置には、例えば、エンジン、ＥＶシステム、及びハイブリッドシステムが含まれる。制動装置には、例えば、油圧ブレーキ、及び電力回生ブレーキが含まれる。アクチュエータ１８は、車載コンピュータ１２から送信される制御信号によって動作する。

外部センサ２０は、車両１０の周囲の状況を認識する。車両１０は、複数の外部センサ２０として、レーダー２２、ライダー（LiDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）２４、カメラ２６を搭載している。図２は、車両に搭載された複数の外部センサの配置の一例を示す図である。以下の説明では、車両１０の進行方向を基準として、車両１０の前方、後方、右側、左側をそれぞれ定義する。

レーダー２２は、例えばレーザレーダやミリ波レーダ等の電波を利用して車両１０の周囲の物標を検出する。レーダー２２は、前方レーダー２２ａ、後方レーダー２２ｂ、右側方レーダー２２ｃ、左側方レーダー２２ｄを含む。前方レーダー２２ａは、車両１０の前端中央に設置される。後方レーダー２２ｂは、車両１０の後端中央に設置される。右側方レーダー２２ｃ及び左側方レーダー２２ｄは、車両１０のルーフにそれぞれ設置される。

ライダー２４は、光を利用して車両１０の周囲の物標を検出する。ライダー２４は、前方ライダー２４ａ、後方ライダー２４ｂ、右側方ライダー２４ｃ、左側方ライダー２４ｄを含む。前方ライダー２４ａは、車両１０の前端中央に設置される。後方ライダー２４ｂは、車両１０の後端中央に設置される。右側方ライダー２４ｃ及び左側方ライダー２４ｄは、車両１０の左右のミラーの下部にそれぞれ設置される。

カメラ２６は、車両１０の周囲の状況を撮像する。カメラ２６は、前方カメラ２６ａ、後方カメラ２６ｂ、右側方カメラ２６ｃ、左側方カメラ２６ｄを含む。前方カメラ２６ａは、車両１０の車室内におけるフロントガラスの上側に設置される。後方カメラ２６ｂは、車両１０の車室内におけるリアガラスの上側に設置される。右側方カメラ２６ｃ及び左側方カメラ２６ｄは、車両１０の左右のミラーの下部にそれぞれ設置される。

前方レーダー２２ａ、前方ライダー２４ａ、及び前方カメラ２６ａの認識範囲は、少なくとも車両１０の進行方向の前方をカバーしている。例えば、車両１０が自車線と交差車線とが交差する交差点への進入待ちの車列の先頭に位置している場合、自車線の対向車線における交差点への進入待ちの車列、つまり交差点の交差車線を挟んだ反対側の対向車線の車列が、それぞれ認識範囲に含まれる。

後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂの認識範囲は、少なくとも車両１０の進行方向の後方をカバーしている。例えば、車両１０が自車線と交差車線とが交差する交差点を直進している場合、交差点の手前において自車線に隣接していた右折車線或いは左折車線の車列が、それぞれ認識範囲に含まれる。或いは、車両１０が交差点を交差車線へと右折或いは左折している場合、当該交差車線において、交差点を挟んだ後方に観える車両が、それぞれ認識範囲に含まれる。

右側方レーダー２２ｃ、右側方ライダー２４ｃ、及び右側方カメラ２６ｃの認識範囲は、少なくとも車両１０の進行方向の右側をカバーしている。例えば、車両１０が自車線と交差車線とが交差する交差点を直進している場合、車両１０の右側に観える交差車線の車両が、それぞれ認識範囲に含まれる。

左側方レーダー２２ｄ、左側方ライダー２４ｄ、及び左側方カメラ２６ｄの認識範囲は、少なくとも車両１０の進行方向の左側をカバーしている。例えば、車両１０が自車線と交差車線とが交差する交差点を直進している場合、車両１０の左側に観える交差車線の車両が、それぞれ認識範囲に含まれる。

１－２．外部センサの異常推定処理
本実施の形態の車両１０の車載コンピュータ１２は、外部センサ２０のキャリブレーションに誤りがないかどうかを推定するセンサ異常推定処理を実行する。センサ異常推定処理では、外部センサ２０を構成する複数のセンサのうち、対象物標ＯＪを認識範囲に含む少なくとも２つのセンサのセンサ出力を用いて、共通の対象物標ＯＪに対する認識結果をそれぞれ取得する。この処理は、「対象物標認識処理」と呼ばれる。例えば、複数の外部センサ２０のうち車両前方に重複する認識範囲を有する前方レーダー２２ａと前方ライダー２４ａを用いて、当該認識範囲に含まれる対象物標ＯＪに対する認識結果を取得する。

取得された認識結果は、必要に応じて互いに比較可能な出力に変換される。この処理は、「センサ出力変換処理」と呼ばれる。センサ出力変換処理では、例えば、前方レーダー２２ａと前方ライダー２４ａによる対象物標ＯＪの認識結果が、それぞれ２Ｄ俯瞰図上に投影され、投影された対象物標ＯＪのラップ率が演算される。

演算されたラップ率は、複数の外部センサ２０による対象物標ＯＪの認識結果の一致度を判定するための指標となる。演算されたラップ率は、所定の判定値と比較される。この処理は、「一致度判定処理」と呼ばれる。一致度判定処理で用いられる判定値は、センサのキャリブレーションが不要と判断可能な一致度の下限値として予め規定された値が用いられる。一致度判定処理において、一致度が判定値よりも低い場合、少なくとも前方レーダー２２ａ及び前方ライダー２４ａの何れか一方にキャリブレーションを必要とする異常があると判断することができる。

ここで、外部センサ２０によって取得される認識結果によっては、センサ異常推定処理の精度が低下することが懸念される。例えば、夜間はシャッタースピードが長いため、カメラ２６による対象物標ＯＪの撮像にブレ（モーションブラー）が生じるおそれがある。また、対象物標ＯＪの車両１０に対する相対速度が大きい場合、外部センサ２０によって取得される対象物標ＯＪの認識結果が正確に得られないことも考えられる。

本実施の形態のセンサ異常推定処理では、上記の懸念に対処すべく、センサ異常推定処理を実行する際に満たすべき車両１０の位置及び速度に関する実行条件を定めるとともに、車両１０の位置に対応付けられた指定位置の物標を、センサ異常推定処理において選定すべき対象物標ＯＪとして定めている。以下、これらの条件について更に詳しく説明する。

＜実行条件１＞車両前方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理のための実行条件
センサ異常推定処理では、対象物標ＯＪの車両１０に対する相対速度が小さいほど好ましい。図３は、車両前方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。図３に示す例は、車両１０の前方を認識範囲とする車両１０の前方レーダー２２ａ、前方ライダー２４ａ、及び前方カメラ２６ａのうちの少なくとも２つを用いたセンサ異常推定処理における実行条件である。図３に示す例では、車両１０が走行する自車線Ｌ１の途中に設けられた交差点ＩＳ１が描かれている。自車線Ｌ１は、直線又は左折のための専用車線Ｌ１１と右折のための右折車線Ｌ１２とを有している。また、自車線Ｌ１には対向車線Ｌ２が隣接している。交差点ＩＳ１において、自車線Ｌ１及び対向車線Ｌ２は、交差車線Ｌ３及びＬ４と交差している。交差車線Ｌ４は交差車線Ｌ３に隣接する対向車線である。自車線Ｌ１、対向車線Ｌ２、交差車線Ｌ３，Ｌ４のそれぞれの車線数に限定はない。図３に示す交通環境例では、それぞれ２本の車線が図示されている。

自車線Ｌ１、対向車線Ｌ２、交差車線Ｌ３，Ｌ４には、それぞれ交差点ＩＳ１への進入待ちをする際の停止位置を規定する停止線ＳＬ１，ＳＬ２，ＳＬ３，ＳＬ４がそれぞれ設けられている。図３に示す交通環境例において、例えば、交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１へ向けられた信号が「赤」である場合、自車線Ｌ１には、交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ１から後方に連なることが予想される。実行条件１では、車両１０が自車線Ｌ１の当該車列の先頭で停止していることが、センサ異常推定処理における実行条件とされる。なお、ここでの実行条件は、自車線Ｌ１が備える複数の車線の何れの車線でもよい。

交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１へ向けられた信号が「赤」である場合、対向車線Ｌ２へ向けられた信号も「赤」であることが通常である。このため、実行条件が成立している場合には、対向車線Ｌ２に交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ２から後方へ連なることが予想される。そこで、車両１０が自車線Ｌ１の当該車列の先頭で停止している場合、対象物標ＯＪは、対向車線Ｌ２における交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両とされる。なお、対向車線Ｌ２が複数車線で構成され、交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が複数ある場合、対象物標ＯＪは何れの車線の先頭車両でもよい。

実行条件１の物標条件を満たす対象物標ＯＪは停止している可能性が高いため、車両１０に対する対象物標ＯＪの相対速度が低く抑えられる可能性が高い。また、車両１０と対象物標ＯＪが共に交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両であるため、車両前方を認識範囲とする外部センサ２０を用いて対象物標ＯＪを認識し易い。このように、実行条件１によれば、車両１０の前方を認識範囲とする車両１０の前方レーダー２２ａ、前方ライダー２４ａ、及び前方カメラ２６ａのセンサ異常推定処理を精度よく行うことができる。

＜実行条件２＞車両右側を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理のための実行条件
図４は、車両右側を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。図４に示す実行条件は、車両１０右側を認識範囲とする右側方レーダー２２ｃ、右側方ライダー２４ｃ、及び右側方カメラ２６ｃのうちの少なくとも２つを用いたセンサ異常推定処理における実行条件である。図４に示す例では、図３に示す交差点ＩＳ１と同様の交差点が描かれている。図４に示す交通環境において、例えば、交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１へ向けた信号が「赤」から「青」へと切り替わった場合、自車線Ｌ１において、交差点ＩＳ１への進入待ちをしていた車両は、交差点ＩＳ１内へと低速で進入すると考えられる。実行条件２では、車両１０が交差点ＩＳ１内の自車線Ｌ１を所定速度より低速度で直進していることが実行条件とされる。ここでの所定速度は、外部センサ２０による対象物標ＯＪの認識における誤差を許容可能な車速の上限値として、予め設定された値が用いられる。

交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１へ向けた信号が「青」である場合、交差車線Ｌ３へ向けた信号は「赤」であることが通常である。このため、実行条件が成立している場合には、交差車線Ｌ３において交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ３から後方へ連なることが予想される。ここでの対象物標ＯＪの物標条件は、交差車線Ｌ３における交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両とされる。

実行条件２の物標条件を満たす対象物標ＯＪは停止している可能性が高いため、車両１０に対する対象物標ＯＪの相対速度が小さく抑えられる。また、対象物標ＯＪが交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両であるため、車両１０の右側を認識範囲とする外部センサ２０を用いて対象物標ＯＪを認識し易い。このように、実行条件２によれば、車両１０の右側を認識範囲とする車両１０の右側方レーダー２２ｃ、右側方ライダー２４ｃ、及び右側方カメラ２６ｃのセンサ異常推定処理を精度よく行うことができる。

＜実行条件３＞車両左側を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理のための実行条件
図５は、車両左側を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。図５に示す実行条件は、車両１０の左側方レーダー２２ｄ、左側方ライダー２４ｄ、及び左側方カメラ２６ｄのうちの少なくとも２つを用いたセンサ異常推定処理における実行条件である。図５に示す例では、図４に示す交差点ＩＳ１と同様の交差点が描かれている。実行条件３では、実行条件２と同様に、車両１０が交差点ＩＳ１内の自車線Ｌ１を所定速度より低速度で直進していることが実行条件とされる。

交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１へ向けた信号が「青」である場合、交差車線Ｌ４へ向けた信号は「赤」であることが通常である。このため、実行条件３の実行条件が成立している場合には、交差車線Ｌ４において交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ４から後方へ連なることが予想される。そこで、ここでの対象物標ＯＪの物標条件は、交差車線Ｌ４における交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両とされる。

実行条件３の物標条件を満たす対象物標ＯＪは停止している可能性が高いため、車両１０に対する対象物標ＯＪの相対速度が小さく抑えられる。また、対象物標ＯＪが交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両であるため、車両１０の左側を認識範囲とする外部センサ２０を用いて対象物標ＯＪを認識し易い。このように、実行条件３によれば、車両１０の左側を認識範囲とする車両１０の左側方レーダー２２ｄ、左側方ライダー２４ｄ、及び左側方カメラ２６ｄのセンサ異常推定処理を精度よく行うことができる。

＜実行条件４－１＞後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理のための実行条件
図６は、車両後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件を説明するための図である。図６に示す実行条件は、車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂのうちの少なくとも２つを用いたセンサ異常推定処理における実行条件である。図６に示す例では、図３に示す交差点ＩＳ１と同様の交差点が描かれている。また、交差点ＩＳ１には、右折車線Ｌ１２に向けて右折専用信号が設けられている。図６に示す交通環境において、例えば、交差点ＩＳ１において専用車線Ｌ１１へ向けた信号が「赤」から「青」へと切り替わった場合、専用車線Ｌ１１において交差点ＩＳ１への進入待ちをしていた車両は、交差点ＩＳ１内へと低速で進入すると考えられる。実行条件４－１では、車両１０が交差点ＩＳ１内の自車線Ｌ１の専用車線Ｌ１１を所定速度より低速度で直進していることが実行条件とされる。

交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１の専用車線Ｌ１１へ向けた信号が「青」である場合において、自車線Ｌ１の右折車線Ｌ１２へ向けた信号は「赤」であることが通常である。このため、実行条件が成立している場合には、右折車線Ｌ１２において交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ１から後方へ連なることが予想される。そこで、ここでの対象物標ＯＪの物標条件は、右折車線Ｌ１２における交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両とされる。

実行条件４－１の対象物標ＯＪは停止している可能性が高いため、車両１０に対する対象物標ＯＪの相対速度が小さく抑えられる。また、対象物標ＯＪが交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両であるため、車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂを用いて対象物標ＯＪを認識し易い。このように、実行条件４によれば、車両１０の後方を認識範囲とする車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂのセンサ異常推定処理を精度よく行うことができる。

なお、上記実行条件４－１は、自車線Ｌ１が左折専用車線を有する交差点にも適用することができる。この場合、右折車線Ｌ１２に対する条件を左折専用車線に適用すればよい。

＜実行条件４－２＞後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理のための実行条件
図７は、車両後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件の他の例を説明するための図である。図７に示す実行条件は、車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂのうちの少なくとも２つを用いたセンサ異常推定処理における実行条件の他の例である。図７に示す例では、図６に示す交差点ＩＳ１と同様の交差点が描かれている。図７に示す交通環境において、例えば、交差点ＩＳ１において専用車線Ｌ１１へ向けた信号が「赤」から「青」へと切り替わった場合、専用車線Ｌ１１において交差点ＩＳ１への進入待ちをしていた車両は、交差点ＩＳ１内へと低速で進入すると考えられる。実行条件４－２では、車両１０が所定速度より低速度で、専用車線Ｌ１１から交差車線Ｌ３へと交差点ＩＳ１を左折していることが実行条件とされる。

交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１の専用車線Ｌ１１へ向けた信号が「青」である場合には、交差車線Ｌ３へ向けた信号は「赤」であることが通常である。このため、実行条件が成立している場合には、交差車線Ｌ３において交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ３から後方へ連なることが予想される。そこで、ここでの対象物標ＯＪの物標条件は、交差車線Ｌ３における交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両とされる。

実行条件４－２の対象物標ＯＪは停止している可能性が高いため、車両１０に対する対象物標ＯＪの相対速度が小さく抑えられる。また、対象物標ＯＪが交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両であるため、車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂを用いて対象物標ＯＪを認識し易い。このように、実行条件４によれば、車両１０の後方を認識範囲とする車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂのセンサ異常推定処理を精度よく行うことができる。

＜実行条件４－３＞後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理のための実行条件
図８は、車両後方を認識範囲とする外部センサのセンサ異常推定処理の実行条件の他の例を説明するための図である。図８に示す実行条件は、車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂのうちの少なくとも２つを用いたセンサ異常推定処理における条件の他の例である。図８に示す例では、図６に示す交差点ＩＳ１と同様の交差点が描かれている。図８に示す交通環境において、例えば、交差点ＩＳ１において右折車線Ｌ１２へ向けた信号が「赤」から「青」へと切り替わった場合、右折車線Ｌ１２において交差点ＩＳ１への進入待ちをしていた車両は、交差点ＩＳ１内へと低速で進入すると考えられる。実行条件４－３では、車両１０が所定速度より低速度で、右折車線Ｌ１２から交差車線Ｌ４へと交差点ＩＳ１を右折していることが実行条件とされる。

交差点ＩＳ１において自車線Ｌ１の右折車線Ｌ１２へ向けた信号が「青」である場合には、交差車線Ｌ４へ向けた信号は「赤」であることが通常である。このため、実行条件が成立している場合には、交差車線Ｌ４において交差点ＩＳ１への進入待ちの車列が停止線ＳＬ４から後方へ連なることが予想される。物標条件では、交差車線Ｌ４における交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭の他車両が対象物標ＯＪとされる。

実行条件４－３の対象物標ＯＪは停止している可能性が高いため、車両１０に対する対象物標ＯＪの相対速度が小さく抑えられる。また、対象物標ＯＪが交差点ＩＳ１への進入待ちの車列の先頭車両であるため、車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂを用いて対象物標ＯＪを認識し易い。このように、実行条件４によれば、車両１０の後方を認識範囲とする車両１０の後方レーダー２２ｂ、後方ライダー２４ｂ、及び後方カメラ２６ｂのセンサ異常推定処理を精度よく行うことができる。

１－３．実施の形態１のセンサ異常推定装置の機能構成
上記のセンサ異常推定処理は、センサ異常推定装置１００によって実現することができる。図９には、車載コンピュータ１２が有する機能がそれぞれブロックで表されている。以下、車載コンピュータ１２の各機能を中心に実施の形態に係るセンサ異常推定装置１００について説明する。ただし、既に説明した構成や機能については説明を省略するか或いは簡略化する。

センサ異常推定装置１００は、実行条件判定部３０、対象物標認識部４０、センサ出力変換部５０と、一致度判定部６０と、を備える。これらは、車載コンピュータ１２のメモリ１２ｂに記憶されたプログラム１２ｃに含まれるセンサ異常推定プログラムがプロセッサ１２ａで実行されたときに、車載コンピュータ（ＥＣＵ）１２の機能として実現される。

１－３－１．実行条件判定部３０
実行条件判定部３０は、実行条件が成立したかどうかを判定する実行条件判定処理を実行するための機能ブロックである。実行条件判定処理では、実行条件判定部３０は、位置センサ１６で受信した車両１０の位置情報と、内部センサ１４で検出された車両１０の運動に関する情報と、地図データベースから得られる地図情報とに基づいて、地図上における車両１０の位置と速度を取得する。そして、実行条件判定部３０は、取得した車両１０の位置と速度が、実行条件１から実行条件４の何れかの実行条件を満たすかどうかを判定する。実行条件判定処理の判定結果は、対象物標認識部４０に送られる。

１－３－２．対象物標認識部４０
対象物標認識部４０は、外部センサ２０を用いて対象物標ＯＪを認識する対象物標認識処理を実行するための機能ブロックである。典型的には、対象物標認識部４０は、実行条件判定部３０から送られた判定結果が、判定の成立を示す結果である場合、成立した実行条件に対応する物標条件を満たす対象物標ＯＪを２つ以上の外部センサ２０を用いて認識する。認識結果であるセンサ出力は、センサ出力変換部５０に送られる。

１－３－３．センサ出力変換部５０
センサ出力変換部５０は、対象物標認識部４０から送られる２つのセンサ出力に対して、必要に応じてセンサ出力変換処理を行うための機能ブロックである。典型的には、センサ出力変換処理では、レーダー２２のセンサ出力とライダー２４のセンサ出力、或いはレーダー２２の複数のセンサ出力が入力された場合、センサ出力変換部５０は、それぞれのセンサ出力に含まれる対象物標ＯＪのデータを２Ｄ俯瞰図上に投影する。そして、センサ出力変換部５０は、投影した対象物標ＯＪのラップ率を演算する。

或いは、レーダー２２のセンサ出力とカメラ２６のセンサ出力とが入力された場合、センサ出力変換部５０は、カメラ２６のセンサ出力に含まれる対象物標ＯＪの３Ｄ物標を２Ｄ変換する。そして、センサ出力変換部５０は、２Ｄ変換した対象物標ＯＪのデータと、レーダー２２のセンサ出力に含まれる対象物標ＯＪのデータとを２Ｄ俯瞰図上に投影し、それらのラップ率を演算する。

或いは、ライダー２４の複数のセンサ出力が入力された場合、センサ出力変換部５０は、センサ出力に含まれる対象物標ＯＪの３Ｄデータ同士のラップ率を演算する。

或いは、ライダー２４のセンサ出力とカメラ２６のセンサ出力とが入力された場合、センサ出力変換部５０は、カメラ２６のセンサ出力に含まれる対象物標ＯＪの３Ｄ物標を２Ｄ変換する。そして、センサ出力変換部５０は、２Ｄ変換した対象物標ＯＪのデータと、ライダー２４のセンサ出力に含まれる対象物標ＯＪのデータとを２Ｄ俯瞰図上に投影し、それらのラップ率を演算する。或いは、センサ出力変換部５０は、カメラ２６のセンサ出力に含まれる対象物標ＯＪの画像上に、ライダー２４のセンサ出力に含まれる点群と投影し、それらのラップ率を演算する。

或いは、カメラ２６の複数のセンサ出力が入力された場合、センサ出力変換部５０は、センサ出力に含まれる対象物標ＯＪの３Ｄ物標同士のラップ率を演算する。演算されたラップ率は、一致度判定部６０に送られる。

１－３－４．一致度判定部６０
一致度判定部６０は、一致度判定処理を行うための機能ブロックである。一致度判定処理では、一致度判定部６０は、センサ出力変換部５０から送られたラップ率を所定の判定値と比較する。そして、一致度判定処理において、ラップ率が判定値よりも低い場合、対象物標認識処理において使用された２つの外部センサ２０の何れか一方或いは両方にキャリブレーションを必要とする異常があると判断することができる。

１－４．実施の形態１に係るセンサ異常推定方法
次に、本開示の実施の形態１に係るセンサ異常推定方法について図１０を用いて説明する。図１０は、実施の形態１に係るセンサ異常推定処理の流れを説明するためのフローチャートである。図１０に示すルーチンのフローチャートは、車両１０の走行中に繰り返し実行される。

図１０のルーチンのステップＳ１００では、実行条件判定部３０は、センサ異常推定処理の実行条件が成立したかどうかを判定する。その結果、判定が不成立の場合本ルーチンは終了され、判定が成立した場合処理はステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２では、対象物標認識部４０は、対象物標認識処理を実行する。ここでは、対象物標認識部４０は、車両１０の交差点での位置に対応付けられた指定位置の対象物標ＯＪに対して、複数の外部センサ２０のうちの２つの外部センサ２０による認識結果をそれぞれ取得する。ステップＳ１０２の処理が完了すると、処理はステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４では、センサ出力変換部５０は、ステップＳ１０４において取得された認識結果を比較可能なデータに変換した上で、変換されたデータ同士のラップ率を算出する。

ステップＳ１０６では、一致度判定部６０は、ステップＳ１０４において演算されたラップ率が所定の判定値よりも小さいかどうかを判定する。その結果、判定が不成立の場合、外部センサ２０のキャリブレーション異常はないと判断されて、本ルーチンは終了される。一方、ステップＳ１０６の判定の成立が認められた場合、次のステップＳ１０８に進み、対象物標認識処理において使用された２つの外部センサ２０の何れか一方或いは両方にキャリブレーションを必要とする異常が発生していると判断される。この場合、車載コンピュータ１２は、これら２つの外部センサ２０のセンサ出力の制御への利用を禁止する。或いは、異常の発生を車両１０のドライバに通知する処理実行してもよい。

このように、実施の形態１のセンサ異常推定装置１００によれば、交差点において、車両１０に対する相対速度が小さく、且つ車両１０から認識し易い位置の対象物標ＯＪを選定可能なタイミングを見極めることができる。これにより、センサ異常推定処理の推定精度の向上と演算負荷の軽減を図ることが可能となる。

１－５．変形例
本実施の形態のセンサ異常推定装置１００は、以下のように変形した態様を採用してもよい。

センサ異常推定装置１００は、必ずしも車両１０に搭載されている必要はない。すなわち、センサ異常推定装置１００は、その機能の一部又は全部が車両１０と通信ネットワークで接続されたサーバに配置されていてもよい。

センサ異常推定装置１００がセンサ異常推定処理を実行する交差点は、交差点ＩＳ１に限られない。すなわち、本開示のセンサ異常推定装置１００のセンサ異常推定処理は、車両１０の実行条件と対象物標ＯＪの物標条件とが成立し得る交差点に広く適用することができる。

車両１０が、重複する認識領域を有する３つ以上の外部センサ２０を備えている場合、３つの外部センサの中からの２つのセンサを総当たりで抽出してセンサ異常推定処理を実行することにより、異常が発生している外部センサを特定することとしてもよい。

実施の形態２．
２－１．実施の形態２のセンサ搭載車両の構成
実施の形態２のセンサ搭載車両の構成は、図１に示す実施の形態１のセンサ搭載車両１０と同一である。従って、実施の形態２のセンサ搭載車両１０の詳細な説明については省略する。

２－２．実施の形態２に係る外部センサの異常推定処理の特徴
外部センサ２０によって検出されるセンサ出力の中には、精度の低い値が含まれていることがある。例えば、外部センサ２０としてのカメラ２６は、計測される物標との相対速度が大きい場合にモーションブラーによって物標の認識精度が下がることがある。特に、夜間は、その傾向が顕著に表れる。

そこで、実施の形態２のセンサ異常推定装置１００では、センサ出力変換処理の際、対象物標認識部４０において認識された対象物標ＯＪについてのセンサ出力のセンサ精度が低下しているかどうかを判定する。この処理は、以下「センサ精度低下判定処理」と呼ばれる。センサ精度低下判定処理においてセンサ精度が低下していると判定された外部センサ２０のセンサ出力は、フィルタリング処理によってフィルタリングされる。このような動作によれば、センサ精度が低下しているセンサ出力が対象物標認識処理に利用されることを防ぐことができる。

２－３．実施の形態２のセンサ異常推定装置の機能構成
図１１は、実施の形態２のセンサ異常推定装置１００の機能を示すブロック図である。なお、図１１において、図９に示す実施の形態１のセンサ異常推定装置１００の機能と共通する機能については説明を省略する。

センサ異常推定装置１００は、実施の形態１のセンサ異常推定装置１００の機能に加えて、さらにセンサ精度低下判定部７０と、フィルタリング部８０と、を備える。これらは、車載コンピュータ１２のメモリ１２ｂに記憶されたプログラム１２ｃに含まれるセンサ異常推定プログラムがプロセッサ１２ａで実行されたときに、車載コンピュータ（ＥＣＵ）１２の機能として実現される。

２－３－１．センサ精度低下判定部７０
センサ精度低下判定部７０は、対象物標認識部４０から送られたセンサ出力に対してセンサ精度低下判定処理を実行するための機能ブロックである。典型的には、センサ出力がレーダー２２のセンサ出力である場合、センサ精度低下判定部７０は、内部センサ１４によって得られた情報から演算される車両１０のヨーレートが所定値以上である場合に、当該センサのセンサ精度低下を判定する。或いは、センサ出力がライダー２４のセンサ出力である場合、センサ精度低下判定部７０は、センサ出力に含まれる高輝度或いは低輝度のライダー点数が所定数以上である場合に、当該センサのセンサ精度低下を判定する。或いは、センサ出力がカメラ２６のセンサ出力である場合、カメラ２６のシャッタースピードが所定のシャッタースピード以上であり、且つ、対象物標ＯＪの相対速度が所定の判定閾値Ａ以上の場合に、当該センサのセンサ精度低下を判定する。或いは、センサ出力がカメラ２６のセンサ出力である場合において、対象物標ＯＪの相対速度が所定の判定閾値Ｂ（＞判定閾値Ａ）以上の場合に、当該センサのセンサ精度低下を判定する。センサ精度低下判定処理の判定結果は、フィルタリング部８０に送られる。

２－３－２．フィルタリング部８０
フィルタリング部８０は、センサ精度低下判定部７０から送られるセンサ精度低下判定処理の判定結果に基づいて、外部センサ２０のセンサ出力にフィルタリング処理を実行するための機能ブロックである。典型的には、センサ精度低下判定処理の判定結果が、レーダー２２のセンサ精度の低下を示す判定結果である場合、フィルタリング部８０は、該当するレーダー２２の認識結果（センサ出力）を使わないようにフィルタリング処理を実行する。或いは、センサ精度低下判定処理の判定結果が、ライダー２４のセンサ精度の低下を示す判定結果である場合、フィルタリング部８０は、該当するライダー２４の認識結果（センサ出力）のうち、高輝度又は低輝度のライダー点を使わないようにフィルタリング処理を実行する。或いは、センサ精度低下判定処理の判定結果が、カメラ２６のセンサ精度の低下を示す判定結果である場合、フィルタリング部８０は、該当するカメラ２６の認識結果（センサ出力）を使わないようにフィルタリング処理を実行する。フィルタリング処理が施されたセンサ出力は、センサ出力変換部５０へと送られる。

このような実施の形態２のセンサ異常推定装置１００によれば、センサ精度が低下している外部センサ２０のセンサ出力がセンサ異常推定処理に利用されることを防ぐことができるので、センサ異常推定処理における誤判定を減らすことができる。
２－４．変形例
実施の形態２のセンサ異常推定装置１００は、以下のように変形した態様を採用してもよい。

図１２は、実施の形態２のセンサ異常推定装置の機能の変形例を示すブロック図である。なお、図１２において、図１１に示すセンサ異常推定装置１００の機能と共通する機能については説明を省略する。

図１２に示す変形例のセンサ異常推定装置１００は、図１１に示すセンサ異常推定装置１００の機能に加えて、さらに走行制御部９０を備える。走行制御部９０は、車載コンピュータ１２のメモリ１２ｂに記憶されたプログラム１２ｃに含まれるセンサ異常推定プログラムがプロセッサ１２ａで実行されたときに、車載コンピュータ（ＥＣＵ）１２の機能として実現される。

走行制御部９０は、センサ精度低下判定部７０から送られるセンサ精度低下判定処理の判定結果に基づいて、車両１０の走行制御を実行するための機能ブロックである。典型的には、走行制御部９０には、センサ精度低下判定部７０からセンサ精度低下判定処理の判定結果が送られる。センサ精度低下判定処理の判定結果が、センサ精度の低下を示す判定結果である場合、走行制御部９０は、センサ精度の低下を回避するための走行制御を行う。例えば、センサ精度低下判定処理の判定結果が、カメラ２６のセンサ精度の低下を示す判定結果である場合、走行制御部９０は、位置センサ１６で受信した車両１０の位置情報と、内部センサ１４で検出された車両１０の運動に関する情報と、地図データベースから得られる地図情報とに基づいて、地図上における車両１０の位置と速度を取得する。そして、車両１０位置が交差点内である場合、当該交差点を抜けるまで車両１０の車速が所定の制限速度よりも低速度となるようにアクチュエータ１８を制御する。ここでの所定の制限速度は、センサ精度の低下を抑えることができる速度として、予め設定された値が用いられる。

このような車両制御によれば、フィルタリング処理によってセンサ出力が除外されることを減らすことができるので、センサ異常推定処理を実行する機会を増やすことができる。

１０ センサ搭載車両（車両）
１２ 車載コンピュータ
１２ａ プロセッサ
１２ｂ メモリ
１２ｃ プログラム
１４ 内部センサ
１６ 位置センサ
１８ アクチュエータ
２０ 外部センサ
２２ レーダー
２２ａ 前方レーダー
２２ｂ 後方レーダー
２２ｃ 右側方レーダー
２２ｄ 左側方レーダー
２４ ライダー
２４ａ 前方ライダー
２４ｂ 後方ライダー
２４ｃ 右側方ライダー
２４ｄ 左側方ライダー
２６ カメラ
２６ａ 前方カメラ
２６ｂ 後方カメラ
２６ｃ 右側方カメラ
２６ｄ 左側方カメラ
３０ 実行条件判定部
４０ 対象物標認識部
５０ センサ出力変換部
６０ 一致度判定部
７０ センサ精度低下判定部
８０ フィルタリング部
９０ 走行制御部
１００ センサ異常推定装置

Claims (7)

1. 複数の外部センサを搭載したセンサ搭載車両のセンサ異常推定装置であって、
   １つ又は複数のプログラムを記憶した１つ又は複数のメモリと、
   前記１つ又は複数のメモリと結合された１つ又は複数のプロセッサと、を備え、
   前記１つ又は複数のプロセッサは、前記１つ又は複数のプログラムの実行時、
   自車線と交差車線とが交差する交差点における前記センサ搭載車両の位置及び速度が所定の実行条件を満たすかどうかを判定し、
   前記実行条件を満たす場合、前記センサ搭載車両の前記位置に対応付けられた指定位置の対象物標に対して、前記複数の外部センサのうちの何れか２つの前記外部センサによる認識結果をそれぞれ取得し、
   それぞれの前記認識結果の一致度を取得し、
   前記一致度が所定の判定値よりも低い場合、前記何れか２つの外部センサの少なくとも一方に異常があると推定する異常推定処理を実行する
   センサ異常推定装置。
2. 前記複数の外部センサは、前記センサ搭載車両の進行方向を基準に前方の物標を認識するセンサを含み、
   前記実行条件は、前記センサ搭載車両が前記自車線において前記交差点への進入待ちの車列の先頭で停止していることであり、
   前記対象物標は、前記自車線の対向車線において前記交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である
   請求項１に記載のセンサ異常推定装置。
3. 前記複数の外部センサは、前記センサ搭載車両の進行方向を基準に右側又は左側の物標を認識するセンサを含み、
   前記実行条件は、前記センサ搭載車両が所定速度より低速度で前記交差点の前記自車線を直進していることであり、
   前記対象物標は、前記交差車線において前記交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である
   請求項１に記載のセンサ異常推定装置。
4. 前記複数の外部センサは、前記センサ搭載車両の進行方向を基準に後方の物標を認識するセンサを含み、
   前記実行条件は、前記センサ搭載車両が所定速度より低速度で前記交差点の前記自車線を直進していることであり、
   前記対象物標は、前記自車線に隣接している右折車線又は左折車線において前記交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である
   請求項１に記載のセンサ異常推定装置。
5. 前記複数の外部センサは、前記センサ搭載車両の進行方向を基準に後方の物標を認識するセンサを含み、
   前記実行条件は、前記センサ搭載車両が前記交差点を所定速度よりも低速度で前記自車線から前記交差車線へと右折又は左折していることであり、
   前記対象物標は、前記交差車線において前記交差点への進入待ちをしている車列の先頭車両である
   請求項１に記載のセンサ異常推定装置。
6. 前記１つ又は複数のプロセッサは、前記１つ又は複数のプログラムの実行時、
   前記認識結果の精度が低下しているかどうかを判定するセンサ精度低下判定処理を実行し、
   前記センサ精度低下判定処理において前記認識結果の精度が低下していると判定された場合、判定された認識結果を前記異常推定処理の対象から除外するフィルタリング処理を実行する
   請求項１から請求項５の何れか１項に記載のセンサ異常推定装置。
7. 前記センサ精度低下判定処理において前記認識結果の精度が低下していると判定された場合、前記交差点における前記センサ搭載車両の速度を所定の制限速度よりも低速に制御する
   請求項６に記載のセンサ異常推定装置。

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