JP2023009531A - Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device - Google Patents

Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device Download PDF

Info

Publication number
JP2023009531A
JP2023009531A JP2021112901A JP2021112901A JP2023009531A JP 2023009531 A JP2023009531 A JP 2023009531A JP 2021112901 A JP2021112901 A JP 2021112901A JP 2021112901 A JP2021112901 A JP 2021112901A JP 2023009531 A JP2023009531 A JP 2023009531A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
trajectory
running
travel
traveling
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021112901A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
千加夫 土谷
Chikao Tsuchiya
翔一 武井
Shoichi Takei
佳奈子 酒井
Kanako Sakai
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP2021112901A priority Critical patent/JP2023009531A/en
Publication of JP2023009531A publication Critical patent/JP2023009531A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Navigation (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

To set an optimized target travel trajectory based on travel trajectories when traveling on the same road in the past.SOLUTION: In a travel trajectory generation method, travel trajectories when a vehicle travels in a predetermined section on the same road a plurality of times are acquired (S1), a plurality of candidate travel trajectories when traveling in the predetermined section is generated by extracting, for each of the acquired trave trajectories, pass points that are positions on the travel trajectory and giving reliability to each of the pass points, storing the pass points in a storage device in association with the reliability, and connecting the pass points stored in the storage device (S5), one of the candidate travel trajectories of the plurality of generated candidate travel trajectories is extracted based on the total of the reliability of the pass points belonging to the candidate travel trajectories (S7), and the extracted candidate travel trajectory is generated as a target travel trajectory where the vehicle travels.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

本発明は、走行軌道生成方法、走行支援方法、走行軌道生成装置および走行支援装置に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a travel trajectory generation method, a travel support method, a travel trajectory generation device, and a travel support device.

下記特許文献１には、手動運転で走行した際の走行軌跡を蓄えて、走行軌跡を自車両の目標軌道として設定する車両走行制御装置が提案されている。車両走行制御装置は、自車両が走行中の車線を認識し、車線を維持して走行可能であるときは自車両にその車線を維持させつつ目標軌道に沿って走行させる。 Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2002-200001 proposes a vehicle travel control device that stores a travel locus during manual operation and sets the travel locus as a target trajectory for the own vehicle. The vehicle travel control device recognizes the lane in which the vehicle is traveling, and when the vehicle is able to travel while maintaining the lane, causes the vehicle to travel along the target track while maintaining the lane.

特開２０１８－２２３５３号公報JP 2018-22353 A

しかしながら、特許文献１に記載の車両走行制御装置は、適切な目標走行軌道を設定できないことがある。例えば、自車両が走行中の車線を認識できない場合には、過去に走行した走行軌跡をそのまま目標走行軌道に設定するため、最適な軌道となるとは限らない。
本発明は、過去に同じ道路を走行したときの走行軌跡に基づいて、最適化された目標走行軌道を設定することを目標とする。 However, the vehicle travel control device described in Patent Document 1 may not be able to set an appropriate target travel trajectory. For example, when the vehicle cannot recognize the lane in which the vehicle is traveling, the past travel locus is set as the target travel locus as it is, so the optimum locus may not always be obtained.
An object of the present invention is to set an optimized target travel trajectory based on the travel trajectory when traveling on the same road in the past.

本発明の一態様の走行軌道生成方法では、同一の道路の所定区間を車両が複数回走行したときの走行軌跡を取得し、取得した走行軌跡毎に、走行軌跡上の位置である複数の通過点を抽出して複数の通過点の各々に信頼度を付与し、通過点と信頼度とを対応付けて記憶装置に記憶し、記憶装置に記憶された通過点を接続することにより、所定区間を走行する複数の走行軌道候補を生成し、生成された複数の走行軌道候補のうち、走行軌道候補に属する通過点の信頼度の合算値に基づいて、いずれかの走行軌道候補を抽出し、抽出された走行軌道候補を車両が走行する目標走行軌道として生成する。 In the traveling trajectory generation method of one aspect of the present invention, a traveling trajectory is acquired when a vehicle travels a predetermined section of the same road a plurality of times, and a plurality of passages, which are positions on the traveling trajectory, are obtained for each acquired traveling trajectory. Points are extracted, a reliability is assigned to each of a plurality of passing points, the passing points and the reliability are associated and stored in a storage device, and the passing points stored in the storage device are connected to obtain a predetermined section. and extracting one of the plurality of running track candidates based on the sum of reliability of passing points belonging to the running track candidate, The extracted travel trajectory candidate is generated as a target travel trajectory on which the vehicle travels.

本発明によれば、過去に同じ道路を走行したときの走行軌跡に基づいて、最適化された目標走行軌道を設定できる。 According to the present invention, an optimized target travel trajectory can be set based on the travel trajectory when traveling on the same road in the past.

実施形態の走行支援装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows an example of schematic structure of the vehicle which mounts the driving assistance device of embodiment. 図１の走行制御装置の機能構成の一例のブロック図である。2 is a block diagram of an example of the functional configuration of the cruise control device of FIG. 1; FIG. 地図情報の一例の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of map information; 交差点領域における直進、右折及び左折を表すリンクの説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of links representing straight-ahead, right-turn, and left-turn in an intersection area; 走行軌跡上のノード同士の接続可能性の判定方法の一例の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of a method of determining the possibility of connection between nodes on a travel locus; 実施形態の走行軌道生成方法の一例の説明図である。It is explanatory drawing of an example of the running track generation method of embodiment. 走行軌道候補の生成方法の一例の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of a method of generating a travel trajectory candidate; 走行軌道候補の生成方法の一例の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of a method of generating a travel trajectory candidate; 走行軌道候補どうしの独立性の判定方法の一例の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of a method of determining independence between traveling trajectory candidates; 走行軌道候補どうしの独立性の判定方法の一例の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of a method of determining independence between traveling trajectory candidates;

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。各図面は模式的なものであり、現実のものとは異なる場合が含まれる。以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same or similar parts are denoted by the same or similar reference numerals, and overlapping descriptions are omitted. Each drawing is schematic and may differ from the actual one. The embodiments shown below illustrate devices and methods for embodying the technical idea of the present invention, and the technical idea of the present invention is specific to the devices and methods illustrated in the following embodiments. not something to do. Various modifications can be made to the technical idea of the present invention within the technical scope described in the claims.

（構成）
図１は、実施形態の走行支援装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す。走行支援装置は、目標走行軌道に沿った自車両１の走行を支援する。実施形態の走行支援装置による自車両１の走行支援制御は、例えば、乗員（例えば運転者）が関与せずに自動で目標走行軌道に沿って自車両１を走行させる自律走行制御を含んでよい。また、走行支援装置による走行支援制御は、例えば自車両１の少なくとも操舵角を制御して、目標走行軌道に沿った自車両１の走行を支援する運転支援制御を含んでもよい。 (Constitution)
FIG. 1 shows an example of a schematic configuration of a vehicle equipped with a driving support device according to an embodiment. The travel assistance device assists the own vehicle 1 in traveling along the target travel trajectory. The driving support control of the own vehicle 1 by the driving support device of the embodiment may include, for example, autonomous driving control in which the own vehicle 1 automatically travels along the target travel trajectory without the involvement of the passenger (for example, the driver). . Further, the driving support control by the driving support device may include, for example, driving support control that controls at least the steering angle of the own vehicle 1 to support the running of the own vehicle 1 along the target travel trajectory.

実施形態の走行支援装置は、車速センサ２と、ヨーレイトセンサ３と、自車位置取得装置４と、車線認識装置５と、アクチュエータ６と、走行制御装置７を備える。
車速センサ２は、自車両１の車輪速を検出し、車輪速に基づいて自車両１の車速を算出する車両センサ（自車両１の走行状態を検出するセンサ）である。
ヨーレイトセンサ３は、自車両１に発生するヨーレイトを検出する車両センサである。 The driving support device of the embodiment includes a vehicle speed sensor 2 , a yaw rate sensor 3 , a vehicle position acquisition device 4 , a lane recognition device 5 , an actuator 6 and a driving control device 7 .
The vehicle speed sensor 2 is a vehicle sensor (a sensor that detects the running state of the vehicle 1) that detects the wheel speed of the vehicle 1 and calculates the vehicle speed of the vehicle 1 based on the wheel speed.
The yaw rate sensor 3 is a vehicle sensor that detects the yaw rate generated in the own vehicle 1 .

自車位置取得装置４は、自車両１の現在位置を測定する。自車位置取得装置４は、例えば全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備えてよい。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。自車位置取得装置４は、例えば慣性航法装置であってもよい。
車線認識装置５は、自車両の周囲の物体を検出するカメラ、レーザレーダ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）などの物体センサにより、自車両１が走行する車線の車線境界線（例えば、白線や黄線等のラインマーク）を検出して、自車両１が走行する車線を認識する。 The own vehicle position acquisition device 4 measures the current position of the own vehicle 1 . The vehicle localization device 4 may comprise, for example, a Global Positioning System (GNSS) receiver. The GNSS receiver is, for example, a global positioning system (GPS) receiver or the like, and measures the current position of the vehicle 1 by receiving radio waves from a plurality of navigation satellites. The vehicle position acquisition device 4 may be, for example, an inertial navigation system.
The lane recognition device 5 uses an object sensor such as a camera, laser radar, or LiDAR (Light Detection and Ranging) to detect objects around the vehicle, and recognizes the lane boundary lines (for example, white lines and yellow lines) of the lane in which the vehicle 1 travels. Line marks such as lines) are detected to recognize the lane in which the vehicle 1 is traveling.

アクチュエータ６は、走行制御装置７からの制御信号に応じて自車両１の転舵装置、駆動装置及び制動装置を作動させることにより自車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ６は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。
ステアリングアクチュエータは、転舵装置を作動させて車両の操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、エンジンや駆動モータである駆動装置を作動させて自車両１の加速度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、制動装置を作動させて自車両１の減速度を制御する。 The actuator 6 causes the vehicle behavior of the own vehicle 1 by operating the steering device, the driving device and the braking device of the own vehicle 1 according to the control signal from the travel control device 7 . The actuator 6 includes a steering actuator, an accelerator opening actuator, and a brake control actuator.
The steering actuator operates the steering device to control the steering direction and steering amount of the vehicle. The accelerator opening actuator controls the acceleration of the vehicle 1 by operating a driving device such as an engine or a driving motor. The brake control actuator operates the braking device to control deceleration of the vehicle 1 .

走行制御装置７は、自車両１の走行支援制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。例えば走行支援制御として自律走行制御を実行する場合には、走行制御装置７は、自車両１の周囲の走行環境に基づいてアクチュエータ６を駆動することにより自車両１の走行を自動的に制御する。
また例えば、走行支援制御として運転支援制御を実行する場合には、走行制御装置７は、自車両１の周囲の走行環境に基づいてアクチュエータ６を駆動することにより、自車両１の少なくとも操舵角を制御する。
走行制御装置７は、プロセッサ１０と、記憶装置１１等の周辺部品とを含む。プロセッサ１０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。記憶装置１１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。
以下に説明する走行制御装置７の機能は、例えばプロセッサ１０が、記憶装置１１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。なお、走行制御装置７を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。 The travel control device 7 is an electronic control unit (ECU) that performs travel support control of the own vehicle 1 . For example, when executing autonomous driving control as driving support control, the driving control device 7 automatically controls driving of the own vehicle 1 by driving the actuator 6 based on the driving environment around the own vehicle 1. .
Further, for example, when driving support control is executed as the driving support control, the driving control device 7 drives the actuator 6 based on the driving environment around the own vehicle 1 to adjust at least the steering angle of the own vehicle 1. Control.
The travel control device 7 includes a processor 10 and peripheral components such as a storage device 11 and the like. The processor 10 may be, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro-Processing Unit). The storage device 11 may include a semiconductor storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, or the like.
The functions of the traveling control device 7 described below are realized by the processor 10 executing a computer program stored in the storage device 11, for example. Note that the traveling control device 7 may be formed of dedicated hardware for executing each information processing described below.

図２は、走行制御装置７の機能構成の一例のブロック図である。走行制御装置７は、走行軌跡記憶部２０と、軌跡最適化部２１と、信頼度算出部２２と、地図情報記憶部２３と、リンク割当部２４と、組み合わせ最適化部２５と、軌道候補記憶部２６と、走行道路判定部２７と、走路形状推定部２８と、車両制御部２９を備える。
走行制御装置７は、例えば、少なくとも次の３つ動作モードで動作してよい。
（１）手動運転時において自車両１の走行軌跡を蓄積する走行軌跡取得モード
（２）蓄積した走行軌跡を最適化して走行軌道候補を生成する軌道候補生成モード
（３）走行軌道候補に沿った自車両１の走行を支援する走行支援モード
なお、例えば軌道候補生成モードにおける処理はオフライン処理によって行ってもよい。以下、動作モードにおける走行制御装置７による処理を説明する。 FIG. 2 is a block diagram of an example of the functional configuration of the travel control device 7. As shown in FIG. The travel control device 7 includes a travel locus storage unit 20, a locus optimization unit 21, a reliability calculation unit 22, a map information storage unit 23, a link allocation unit 24, a combination optimization unit 25, and a locus candidate storage. 26 , a traveling road determination unit 27 , a road shape estimation unit 28 , and a vehicle control unit 29 .
The cruise control device 7 may operate, for example, in at least the following three operation modes.
(1) A traveling locus acquisition mode for accumulating the traveling locus of the own vehicle 1 during manual operation (2) A locus candidate generating mode for optimizing the accumulated traveling locus and generating a traveling locus candidate (3) Along the traveling locus candidate Driving Assistance Mode for Assisting Driving of Own Vehicle 1 Note that, for example, processing in the trajectory candidate generation mode may be performed by offline processing. Processing by the travel control device 7 in the operation mode will be described below.

（走行軌跡取得モード）
走行軌跡取得モードにおいて走行制御装置７は、手動運転により自車両１を走行させている間に、車線認識装置５から、自車両１が走行する車線の左右の車線境界線の位置を取得する。また、車速センサ２とヨーレイトセンサ３が検出した自車両１の車速とヨーレイトを、ＣＡＮ（Controller Area Network）８を経由して取得する。また、自車位置取得装置４から自車両１の位置情報を取得する。走行制御装置７は、これらのデータの組合せが取得時刻の時刻情報に関連付けられた時系列データを走行軌跡記憶部２０に蓄積する。 (Travel locus acquisition mode)
In the travel locus acquisition mode, the travel control device 7 acquires the positions of the left and right lane boundary lines of the lane in which the vehicle 1 travels from the lane recognition device 5 while the vehicle 1 is manually operated. Also, the vehicle speed and yaw rate of the host vehicle 1 detected by the vehicle speed sensor 2 and the yaw rate sensor 3 are acquired via a CAN (Controller Area Network) 8 . Also, position information of the own vehicle 1 is obtained from the own vehicle position obtaining device 4 . The travel control device 7 accumulates in the travel locus storage unit 20 time-series data in which a combination of these data is associated with the time information of the acquisition time.

（軌道候補生成モード）
走行軌跡取得モードにおける走行軌跡の蓄積が十分に行われた後、軌道候補生成モードにおいて走行制御装置７は、オフライン処理によって走行軌跡を最適化して走行軌道候補を生成する。
走行軌跡取得モードにおいて蓄積された走行軌跡は、自車位置取得装置４がオンライン処理により自車両１の位置推定を行った推定結果であり、位置情報に誤差を含んでいることがある。例えば、ＧＮＳＳ受信機による受信状況が悪い場所では、位置情報に誤差が発生することがある。このため、軌跡最適化部２１は、走行軌跡記憶部２０から走行軌跡を読み込み、自車位置取得装置４が取得した位置情報と、ＣＡＮ８から取得した車速、ヨーレイトに基づいて、位置情報の誤差を最小化する最適化問題を解くバンドル調整（Bundle Adjustment）を行って走行軌跡の形状を最適化する。 (Trajectory candidate generation mode)
After the travel loci are sufficiently accumulated in the travel locus acquisition mode, the travel control device 7 optimizes the travel locus through offline processing to generate travel locus candidates in the locus candidate generation mode.
The travel locus accumulated in the travel locus acquisition mode is the estimation result of the vehicle position acquisition device 4 estimating the position of the vehicle 1 by online processing, and the position information may include an error. For example, in places where reception conditions by GNSS receivers are poor, errors in position information may occur. Therefore, the trajectory optimization unit 21 reads the travel trajectory from the travel trajectory storage unit 20, and calculates the error in the position information based on the position information acquired by the vehicle position acquisition device 4 and the vehicle speed and yaw rate acquired from the CAN 8. The shape of the trajectory is optimized by performing Bundle Adjustment, which solves the optimization problem to be minimized.

軌跡最適化部２１は、最適化した走行軌跡上の地点（ｘ、ｙ）と、その地点における自車両１の姿勢θを所定間隔（例えば１メートル）毎にサンプリングする。以下、サンプリングされた走行軌跡上の地点（すなわち、通過点、走行地点）を「ノード」と表記する。各ノードにおける自車両１の姿勢θは、例えば、当該ノードにおける自車両１の進行方向であってもよく、車体姿勢角であってもよい。 The trajectory optimization unit 21 samples the point (x, y) on the optimized travel trajectory and the attitude θ of the vehicle 1 at that point at predetermined intervals (for example, 1 meter). Hereinafter, the sampled points on the travel locus (that is, passing points, travel points) are referred to as "nodes". The attitude θ of the vehicle 1 at each node may be, for example, the traveling direction of the vehicle 1 at the node or the vehicle body attitude angle.

信頼度算出部２２は、時刻情報により走行軌跡の位置情報に紐付けられて走行軌跡記憶部２０に記憶された車線境界線の認識結果から、自車両１が走行する車線の中央の位置を算出する。例えば、車両座標系で表される左右の車線境界線の位置の中点を車線の中央の位置として算出してよい。
いま、車両座標系においては自車両１の位置が座標系の原点となるので、左右の車線境界線の位置の中点と原点との距離が、車線中央からのノードの横方向偏差となる。 The reliability calculation unit 22 calculates the position of the center of the lane in which the vehicle 1 travels from the recognition result of the lane boundary line stored in the travel locus storage unit 20 in association with the position information of the travel locus based on the time information. do. For example, the midpoint between the positions of the left and right lane boundary lines expressed in the vehicle coordinate system may be calculated as the position of the center of the lane.
Now, in the vehicle coordinate system, the position of the own vehicle 1 is the origin of the coordinate system, so the distance between the origin and the midpoint of the left and right lane boundary lines is the lateral deviation of the node from the center of the lane.

信頼度算出部２２は、道路の車線の中央からのノードの横方向偏差が小さいほど高い信頼度（スコア）を算出する。
例えば信頼度算出部２２は、この横方向偏差に基づいて、各ノードにおいて自車両１が車線の略中央を走行しているか否かを判定する。
ここでは、広い車線では狭い車線よりも車両の走行ラインに多少のブレがあっても一般に許容されることから、車線幅に応じて自車両１の位置が略中央か否かを判定してもよい。例えば、検出された車線幅（左右の白線の間隔）をＷ（ｍ）、車両の一般的な幅を１．８ｍとすると、閾値をｍａx（（Ｗ－１．８）／２－０．４、０．２）と設定し、横方向偏差がこの閾値以下の場合に自車両１は車線の略中央を走行していると判定してよい。
自車両１が車線の略中央を走行していると判定される場合は、このノードに対して信頼度（＋１）を与え、自車両１が車線の略中央を走行していないと判定される場合は、信頼度（－１）を与える。また、車線が認識されていなかった場合は、車線の位置を知ることができないので信頼度０を与える。
以上の処理により、各ノードは、位置姿勢（ｘ、ｙ、θ）と信頼度｛－１、０、＋１｝の情報を有する。なお、信頼度は道路の車線の中央からのノードの横方向偏差が小さくなるほど無段階で高くなる信頼度としても良いし、段階的に高くなる信頼度としても良い。すなわち、信頼度は道路の車線の中央からのノードの横方向偏差が小さい場合には大きい場合よりも高くなる様に算出されれば良い。 The reliability calculation unit 22 calculates a higher reliability (score) as the lateral deviation of the node from the center of the lane of the road is smaller.
For example, the reliability calculation unit 22 determines whether or not the vehicle 1 is traveling substantially in the center of the lane at each node based on the lateral deviation.
Here, since it is generally acceptable even if there is some deviation in the running line of the vehicle in a wide lane than in a narrow lane, whether or not the position of the own vehicle 1 is substantially in the center is determined according to the width of the lane. good. For example, if the detected lane width (the interval between the left and right white lines) is W (m) and the general width of the vehicle is 1.8 m, the threshold is max ((W-1.8)/2-0.4 , 0.2), and when the lateral deviation is equal to or less than this threshold value, it may be determined that the host vehicle 1 is traveling substantially in the center of the lane.
If it is determined that the vehicle 1 is running approximately in the center of the lane, the reliability (+1) is given to this node, and it is determined that the vehicle 1 is not running approximately in the center of the lane. If so, give confidence (-1). Also, if the lane has not been recognized, a reliability of 0 is given because the position of the lane cannot be known.
With the above processing, each node has information on the position and orientation (x, y, θ) and reliability {−1, 0, +1}. The reliability may increase steplessly as the lateral deviation of the node from the center of the lane of the road decreases, or may increase stepwise. That is, the reliability should be calculated such that when the lateral deviation of a node from the center of the lane of the road is small, it is higher than when it is large.

地図情報記憶部２３には、道路単位の位置情報を有する地図情報が記憶される。地図情報記憶部２３に記憶される地図情報は、例えばナビゲーション用の地図情報であってもよい。
図３は、地図情報記憶部２３に記憶される地図情報の一例の説明図である。地図情報記憶部２３に記憶される地図情報は、地図ノードＮｍ（図３、図４において黒塗りプロットで表記する）と、地図ノード同士を接続する地図リンクＬｍ（図３、図４において矢印で表記する）により構成されるグラフ構造を有する。 The map information storage unit 23 stores map information having position information for each road. The map information stored in the map information storage unit 23 may be map information for navigation, for example.
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of map information stored in the map information storage unit 23. As shown in FIG. The map information stored in the map information storage unit 23 includes map nodes Nm (indicated by black plots in FIGS. 3 and 4) and map links Lm (indicated by arrows in FIGS. 3 and 4) connecting the map nodes. It has a graph structure composed of

交差点領域Ａｃ１、Ａｃ２と、その他の領域（単路）では、道路区分が異なっており、交差点領域Ａｃ１、Ａｃ２内のグラフ構造は、交差点領域において直進する地図リンクと、右折及び／又は左折する地図リンクと、に分割されており、これらの地図リンクの各々は、複数の地図リンクにより表現されている。
図４を参照する。例えば十字路の交差点領域Ａｃ１では、交差点領域において直進する地図リンクは、３つの地図リンクＬｍ１、Ｌｍ２、Ｌｍ３により表現されている。また、右折する地図リンクは、対角の地図リンクＬｍ４を含んだ３つの地図リンクＬｍ１、Ｌｍ４、Ｌｍ５により表現されている。左折する地図リンクは、２つの地図リンクＬｍ１、Ｌｍ６により表現されている。 The intersection areas Ac1 and Ac2 and the other areas (single roads) have different road classifications, and the graph structure in the intersection areas Ac1 and Ac2 consists of a map link for going straight in the intersection area and a map link for turning right and/or left. and each of these map links is represented by a plurality of map links.
Please refer to FIG. For example, in an intersection area Ac1 of a crossroad, map links that go straight in the intersection area are represented by three map links Lm1, Lm2, and Lm3. The right-turn map link is represented by three map links Lm1, Lm4, and Lm5 including the diagonal map link Lm4. The left-turn map link is represented by two map links Lm1 and Lm6.

本実施形態では、後述の処理を容易にするために、交差点領域Ａｃ１、Ａｃ２の入口から出口までの複数の地図リンクを単一の地図リンクとして取り扱う。
例えば、３つの地図リンクＬｍ１、Ｌｍ２、Ｌｍ３を連結して直進する単一の地図リンクＬＳとして取り扱う。また、３つの地図リンクＬｍ１、Ｌｍ４、Ｌｍ５を連結して右折する単一の地図リンクＬＲとして取り扱う。また２つの地図リンクＬｍ１、Ｌｍ６を連結して左折する単一の地図リンクＬＬとして取り扱う。
このように交差点内で連結した複数の地図リンクを単一の地図リンクとして扱うことで、後述するように走行軌跡を地図リンクに割り当てる際の精度が改善される。 In this embodiment, a plurality of map links from the entrance to the exit of intersection areas Ac1 and Ac2 are handled as a single map link in order to facilitate the processing described later.
For example, three map links Lm1, Lm2, and Lm3 are connected and treated as a single map link LS that goes straight. Also, the three map links Lm1, Lm4, and Lm5 are connected and treated as a single map link LR for turning right. Also, the two map links Lm1 and Lm6 are connected and treated as a single map link LL for turning left.
By treating a plurality of map links connected within an intersection as a single map link in this way, accuracy in assigning a travel locus to a map link is improved as will be described later.

図２を参照する。リンク割当部２４は、走行軌跡からサンプリングされたノードを、このノードに最も近い地図リンクに割り当てる。リンク割当部２４は、割り当てられた地図リンクが変化するノードを境にして走行軌跡を分割する。これにより、単一の地図リンクに対応する所定区間毎に走行軌跡が分割される。
図３を参照する。一点鎖線は、交差点領域Ａｃ１に図面下方から進入して右折し、その後に交差点領域Ａｃ２で左折して図面上方へ向かう走行軌跡を示している。リンク割当部２４は、この走行軌跡を、図面下方から交差点領域Ａｃ１に進入する単路の区間を走行する走行軌跡Ｓ１と、交差点領域Ａｃ１内で右折する走行軌跡Ｓ２と、交差点領域Ａｃ１から進出して交差点領域Ａｃ２に進入する単路の区間を走行する走行軌跡Ｓ３と、交差点領域Ａｃ２内で左折する走行軌跡Ｓ４と、交差点領域Ａｃ２から進出する単路の区間を走行する走行軌跡Ｓ５とに分割される。 Please refer to FIG. The link assigning unit 24 assigns the node sampled from the travel locus to the closest map link to this node. The link assigning unit 24 divides the travel locus on the basis of the node where the assigned map link changes. As a result, the travel locus is divided into predetermined sections corresponding to a single map link.
Please refer to FIG. The dashed-dotted line indicates a travel locus in which the vehicle enters the intersection area Ac1 from the bottom of the drawing, turns right, then turns left at the intersection area Ac2 and heads upward in the drawing. The link assigning unit 24 divides the travel trajectories into a travel trajectory S1 that travels in a section of a single road entering the intersection area Ac1 from the bottom of the drawing, a travel trajectory S2 that makes a right turn in the intersection area Ac1, and a travel trajectory S2 that enters from the intersection area Ac1. A traveling path S3 for traveling on a single road section entering the intersection area Ac2, a traveling path S4 for making a left turn in the intersection area Ac2, and a traveling path S5 for traveling on a single road section leaving the intersection area Ac2. be done.

図２を参照する。組み合わせ最適化部２５は、同一の地図リンクに割り当てられた複数の走行軌跡のノード同士の接続を組み替えることで新たな走行軌道候補を生成する。ここで、ノードの接続を組み替える際には、接続するノード同士が空間的に滑らかに連結できなければならない。そこで、組み合わせ最適化部２５は、ノード同士の接続可能性を以下のように判定する。
図５を参照する。ノードＮ１の位置及び姿勢を（ｘ１、ｙ１、θ１）とし、ノードＮ２の位置及び姿勢を（ｘ２、ｙ２、θ２）とする。組み合わせ最適化部２５は、次の接続可能条件（１）、（２）及び（３）を全て満たす場合に、ノードＮ１からノードＮ２へ接続することができると判定する。 Please refer to FIG. The combination optimization unit 25 generates a new travel trajectory candidate by rearranging connections between nodes of a plurality of travel trajectories assigned to the same map link. Here, when rearranging the connection of nodes, the nodes to be connected must be able to connect smoothly in space. Therefore, the combination optimization unit 25 determines the connection possibility between nodes as follows.
Please refer to FIG. Let the position and orientation of the node N1 be (x1, y1, θ1), and let the position and orientation of the node N2 be (x2, y2, θ2). The combination optimization unit 25 determines that the node N1 can be connected to the node N2 when all of the following connectability conditions (1), (2) and (3) are satisfied.

（ｘ２－ｘ１）２＋（ｙ２－ｙ１）２＜Ｄ２ …（１）
ａｔａｎ（（ｙ２－ｙ１）／（ｘ２－ｘ１））＜Ａ …（２）
｜θ２－θ１｜＜Ｂ …（３）
接続可能条件（１）及び（２）は、ノードＮ１から見てノードＮ２が図５の網掛けの領域内に位置することを意味し、接続可能条件（３）はノードＮ１の姿勢とノードＮ２の姿勢とが類似することを意味する。 (x2-x1) 2 +(y2-y1) 2 <D 2 (1)
atan((y2-y1)/(x2-x1))<A (2)
|θ2−θ1|<B (3)
The connectable conditions (1) and (2) mean that the node N2 is positioned within the hatched area in FIG. It means that the posture of

組み合わせ最適化部２５は、これら接続可能条件（１）～（３）に基づいて、同一の地図リンクに割り当てられた複数の走行軌跡から新たな走行軌道候補を生成する。
図６を参照して、組み合わせ最適化部２５が走行軌道候補を生成する手順を説明する。
ステップＳ１において組み合わせ最適化部２５は、同一地図リンクに割り当てられた走行軌跡を取得する。取得した走行軌跡の総数をＮとする。
ステップＳ２において組み合わせ最適化部２５は、取得した走行軌跡の順序をランダムに並べ替えて順位１～Ｎを割り当てる。第ｉ番目の走行軌跡を走行軌跡Ｔｉと表記する（ｉ：１～Ｎ）。 Based on these connectable conditions (1) to (3), the combination optimization unit 25 generates new running trajectory candidates from a plurality of running trajectories assigned to the same map link.
With reference to FIG. 6, the procedure for the combination optimization unit 25 to generate the traveling trajectory candidates will be described.
In step S1, the combination optimization unit 25 acquires the travel locus assigned to the same map link. Let N be the total number of acquired travel trajectories.
In step S2, the combination optimization unit 25 randomly rearranges the order of the acquired running trajectories and assigns the ranks 1 to N. The i-th travel locus is denoted as a travel locus Ti (i: 1 to N).

ステップＳ３において組み合わせ最適化部２５は、カウンタｉの値を「１」に初期化する。
ステップＳ４において組み合わせ最適化部２５は、走行軌跡Ｔｉと走行軌跡Ｔ（ｉ＋１）のすべてのノードの組み合わせに対して接続可能性を判断する。ここで、走行軌跡Ｔｉと走行軌跡Ｔ（ｉ＋１）の組み合わせに対して、走行軌跡Ｔｉのノードから走行軌跡Ｔ（ｉ＋１）のノードへ接続する場合の接続可能性と、走行軌跡Ｔ（ｉ＋１）のノードから走行軌跡Ｔｉのノードへ接続する場合の接続可能性と、の両方を別々に判断する。 In step S3, the combination optimization unit 25 initializes the value of the counter i to "1".
In step S4, the combination optimization unit 25 determines the possibility of connection for all combinations of nodes of the running trajectory Ti and the running trajectory T(i+1). Here, for a combination of the running trajectory Ti and the running trajectory T(i+1), the connection possibility when connecting from the node of the running trajectory Ti to the node of the running trajectory T(i+1) and the connection possibility of the running trajectory T(i+1) The possibility of connecting from the node to the node of the travel trajectory Ti and the possibility of connection are both determined separately.

ステップＳ５において組み合わせ最適化部２５は、接続可能なノードをランダムに接続する（すなわち、走行軌跡Ｔｉと走行軌跡Ｔ（ｉ＋１）のノード間の接続をランダムに組み替える）ことにより複数の走行軌道候補を生成する。
図７を参照する。走行軌跡Ｔ１と走行軌跡Ｔ２は、２車線道路を走行した際に取得された走行軌跡である。参照符号Ｎ１、Ｎ２、…Ｎ８の白抜きプロットは、走行軌跡Ｔ１上のノードを示し、参照符号Ｎａ、Ｎｂ、…Ｎｇの白抜きプロットは、走行軌跡Ｔ２上のノードを示す。これらの走行軌跡Ｔ１及びＴ２は、２か所で交差しているのでこれら交差箇所にて接続可能である。 In step S5, the combination optimization unit 25 randomly connects connectable nodes (that is, randomly rearranges the connections between the nodes of the travel trajectory Ti and the travel trajectory T(i+1)) to generate a plurality of travel trajectory candidates. Generate.
Please refer to FIG. A travel locus T1 and a travel locus T2 are travel loci obtained when the vehicle travels on a two-lane road. White plots with reference signs N1, N2, . . . N8 indicate nodes on the travel locus T1, and white plots with reference signs Na, Nb, . Since these running trajectories T1 and T2 intersect at two points, they can be connected at these intersection points.

図８は、これらノードＮ１～Ｎ８、Ｎａ～Ｎｇ間の接続可能性を模式的に示す。図８おいて矢印で接続される２つのノードは、矢印の示す向きに接続可能であることを示している。例えば、走行軌跡Ｔ２のノードＮｃから走行軌跡Ｔ１のノードＮ４へ接続可能であり、走行軌跡Ｔ１のノードＮ４から走行軌跡Ｔ２のノードＮｄへ接続可能であり、走行軌跡Ｔ２のノードＮｆから走行軌跡Ｔ１のノードＮ７へ接続可能である。
この場合、例えば組み合わせ最適化部２５は、ノードＮ１から始まって、ノードＮ４からノードＮｄに進み、その後再びノードＮｆからノードＮ７に戻るような組み合わせの走行軌道候補を生成してよい。ノードＮｆからノードＮ７に戻らずにノードＮｇへ進む走行軌道候補を生成してもよい。
また例えば、ノードＮ２から始まって、ノードＮｃからノードＮ４に進み、ノードＮ４からノードＮ８へ進む走行軌道候補を生成してもよい。組み合わせ最適化部２５は、それ以外にも、複数の走行軌道候補をランダムに生成してよい。 FIG. 8 schematically shows the connectivity between these nodes N1-N8 and Na-Ng. Two nodes connected by an arrow in FIG. 8 indicate that they can be connected in the direction indicated by the arrow. For example, the node Nc on the travel locus T2 can be connected to the node N4 on the travel locus T1, the node N4 on the travel locus T1 can be connected to the node Nd on the travel locus T2, the node Nf on the travel locus T2 can be connected to the node Nd on the travel locus T1. can be connected to the node N7 of
In this case, for example, the combination optimization unit 25 may generate a combination of running trajectory candidates starting from the node N1, progressing from the node N4 to the node Nd, and then returning from the node Nf to the node N7 again. A travel trajectory candidate may be generated that proceeds from the node Nf to the node Ng without returning to the node N7.
Further, for example, a traveling trajectory candidate may be generated that starts from node N2, progresses from node Nc to node N4, and progresses from node N4 to node N8. The combination optimization unit 25 may also randomly generate a plurality of traveling trajectory candidates.

図６を参照する。ステップＳ６において組み合わせ最適化部２５は、生成したすべての走行軌道候補と、走行軌跡Ｔｉ、Ｔ（ｉ＋１）とのそれぞれに対して、これら軌道候補及び走行軌跡に属するすべてのノードの信頼度を合算して評価値を求める。例えば、組み合わせ最適化部２５は、すべてのノードの信頼度の合計値を評価値として算出してもよく、平均値を評価値として算出してもよい。
ステップＳ７において組み合わせ最適化部２５は、これらの走行軌道候補、走行軌跡Ｔｉ、Ｔ（ｉ＋１）のうち何れか１つを評価値に基づいて選択する。例えば、最も大きな評価値を有する走行軌道候補又は走行軌跡を選択してもよく、閾値以上の評価値を有する走行軌道候補又は走行軌跡のいずれか１つを選択してもよい。組み合わせ最適化部２５は、選択した走行軌道候補又は走行軌跡で、走行軌跡Ｔｉを置き換える（上書き更新する）。 Please refer to FIG. In step S6, the combination optimization unit 25 sums up the reliability of all nodes belonging to all the generated trajectory candidates and trajectories Ti and T(i+1). to obtain the evaluation value. For example, the combination optimization unit 25 may calculate the total value of the reliability of all nodes as the evaluation value, or may calculate the average value as the evaluation value.
In step S7, the combination optimization unit 25 selects any one of these running track candidates and running track Ti, T(i+1) based on the evaluation value. For example, the candidate traveling trajectory or trajectory having the largest evaluation value may be selected, or any one of the candidate trajectory or trajectory having an evaluation value equal to or greater than a threshold value may be selected. The combination optimization unit 25 replaces (overwrites and updates) the running trajectory Ti with the selected running trajectory candidate or running trajectory.

ステップＳ８において組み合わせ最適化部２５は、カウンタｉの値を１つ増加させる（インクリメントする）。
ステップＳ９において組み合わせ最適化部２５は、カウンタｉの値がＮ以上になったか否かを判定する。カウンタｉの値がＮ以上になった場合（ステップＳ９：Ｙ）に処理はステップＳ１０へ進む。カウンタｉの値がＮ未満である場合（ステップＳ９：Ｎ）に処理はステップＳ４へ戻る。 In step S8, the combination optimization unit 25 increases (increments) the value of the counter i by one.
In step S9, the combination optimization unit 25 determines whether or not the value of the counter i has reached N or more. If the value of the counter i becomes equal to or greater than N (step S9: Y), the process proceeds to step S10. If the value of the counter i is less than N (step S9: N), the process returns to step S4.

ステップＳ１０において組み合わせ最適化部２５は、ステップＳ２～Ｓ９の処理を所定回数繰り返したか否かを判定する。まだステップＳ２～Ｓ９の処理を所定回数繰り返していない場合（ステップＳ１０：Ｎ）に処理はステップＳ２へ戻る。所定回数繰り返した場合（ステップＳ１０：Ｙ）に組み合わせ最適化部２５は、処理は終了する。
以上の処理を経て更新された走行軌跡Ｔｉ（ｉ：１～Ｎ）が、Ｎ個の走行軌道候補の集合として得られる。組み合わせ最適化部２５は、走行軌道候補の集合を軌道候補記憶部２６に記憶する。 In step S10, the combination optimization unit 25 determines whether or not the processes of steps S2 to S9 have been repeated a predetermined number of times. If the processes of steps S2 to S9 have not been repeated a predetermined number of times (step S10: N), the process returns to step S2. If the process is repeated a predetermined number of times (step S10: Y), the combination optimization unit 25 terminates the process.
The travel trajectory Ti (i: 1 to N) updated through the above processing is obtained as a set of N travel trajectory candidates. The combination optimization unit 25 stores the set of travel trajectory candidates in the trajectory candidate storage unit 26 .

これらの処理により、手動運転で自車両１を走行して得られた元の走行軌跡よりも、より良い評価値を有する走行軌道候補（すなわち、車線の中央に近い走行ラインで走行する走行軌道候補）の集合を得る。しかしながら、これらの走行軌道候補には、同じ車線を走行する複数の走行軌道候補を含まれており冗長である。
ここで、同じ車線を走行する走行軌道とは、例えば図７のような複数車線の道路において、２つの走行軌道が、両方とも右側の車線のみを走行する軌道である場合や、両方とも左側の車線のみを走行する軌道である場合に加えて、両方とも右側の車線から左側の車線へ車線変更する軌道である場合や、両方とも左側の車線から右側の車線へ車線変更する軌道である場合も含む。 Through these processes, a candidate traveling trajectory having a better evaluation value than the original traveling trajectory obtained by manually driving the own vehicle 1 (that is, a candidate traveling on a traveling line near the center of the lane) ). However, these traveling trajectory candidates include multiple traveling trajectory candidates traveling in the same lane, which is redundant.
Here, the trajectory for driving in the same lane means, for example, on a road with multiple lanes as shown in FIG. In addition to lane-only tracks, both tracks may change lanes from the right lane to the left lane, or both tracks may change lanes from the left lane to the right lane. include.

このため、組み合わせ最適化部２５は、同じ車線を走行する複数の走行軌道候補を特定する。
例えば、組み合わせ最適化部２５は、複数の走行軌道候補のうちいずれか２つの走行軌道候補を比較して、これら２つの走行軌道候補が空間的に独立しているか否かを判定してもよい。２つの走行軌道候補が空間的に独立している場合に、同じ車線を走行する走行軌道候補でないと判定し、独立していない場合に同じ車線を走行する走行軌道候補であると判定してよい。 Therefore, the combination optimization unit 25 identifies a plurality of traveling trajectory candidates for traveling in the same lane.
For example, the combination optimization unit 25 may compare any two of the plurality of traveling trajectory candidates and determine whether or not these two traveling trajectory candidates are spatially independent. . If the two running trajectory candidates are spatially independent, it may be determined that they are not running trajectory candidates for running in the same lane, and if they are not independent, it may be determined that they are running trajectory candidates for running in the same lane. .

例えば、組み合わせ最適化部２５は、２つの走行軌道候補の始点のノードの間の距離と終点のノードの間の距離とに基づいて、２つの走行軌道候補が空間的に独立しているか否かを判定してもよい。
図９を参照する。例えば、組み合わせ最適化部２５は、走行軌道候補Ｔ１の始点のノード１Ｓと走行軌道候補Ｔ２の始点のノード２Ｓとの間の距離ＤＳと、走行軌道候補Ｔ１の終点のノード１Ｅと走行軌道候補Ｔ２の終点のノード２Ｅとの間の距離ＤＥを算出する。
組み合わせ最適化部２５は、距離ＤＳ又は距離ＤＥの少なくとも一方が閾値より大きい場合には、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２が空間的に独立していると判定する。すなわち、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２が同じ車線を走行する走行軌道候補でないと判定する。
一方で、距離ＤＳ及び距離ＤＥの両方が閾値以下である場合には、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２が空間的に独立していないと判定する。すなわち、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２が同じ車線を走行する走行軌道候補であると判定する。 For example, the combination optimization unit 25 determines whether the two traveling trajectory candidates are spatially independent based on the distance between the start node and the distance between the end nodes of the two traveling trajectory candidates. may be determined.
See FIG. For example, the combination optimization unit 25 calculates the distance DS between the starting point node 1S of the running track candidate T1 and the starting point node 2S of the running track candidate T2, the end node 1E of the running track candidate T1 and the running track candidate T2. , the distance DE between the end point of , and the node 2E is calculated.
The combination optimization unit 25 determines that the traveling trajectory candidates T1 and T2 are spatially independent when at least one of the distance DS and the distance DE is greater than the threshold. That is, it is determined that the running track candidates T1 and T2 are not running track candidates running in the same lane.
On the other hand, when both the distance DS and the distance DE are equal to or less than the threshold, it is determined that the running trajectory candidates T1 and T2 are not spatially independent. That is, it is determined that the running track candidates T1 and T2 are running track candidates running in the same lane.

組み合わせ最適化部２５は、同じ車線を走行する走行軌道であると特定された複数の走行軌道候補のうちいずれかを選別する。例えば、組み合わせ最適化部２５は、特定された複数の走行軌道候補のうちいずれかを保持（抽出）し、残りを軌道候補記憶部２６から削除して（破棄して）よい。
組み合わせ最適化部２５は、例えば評価値に基づいて走行軌道候補を選別してもよい。例えば最も評価値が大きい走行軌道候補を選別してもよく、所定値以上の評価値を有する走行軌道候補のいずれかを選別してもよい。 The combination optimizing unit 25 selects one of the plurality of traveling track candidates identified as traveling in the same lane. For example, the combination optimization unit 25 may retain (extract) any one of the identified plurality of traveling trajectory candidates and delete (discard) the rest from the trajectory candidate storage unit 26 .
The combination optimization unit 25 may select the traveling trajectory candidates based on the evaluation values, for example. For example, the candidate traveling trajectory having the largest evaluation value may be selected, or any of the candidate traveling trajectories having an evaluation value equal to or greater than a predetermined value may be selected.

図１０を参照する。走行軌道候補Ｔ１の始点のノード１Ｓと走行軌道候補Ｔ２の始点のノード２Ｓとの間の距離ＤＳと、走行軌道候補Ｔ１の終点のノード１Ｅと走行軌道候補Ｔ２の終点のノード２Ｅとの間の距離ＤＥの少なくとも一方が閾値より大きい場合には、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２が同じ車線を走行する走行軌道候補でないと判定される。このため、組み合わせ最適化部２５は、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２の一方を選別する処理を行わない。すなわち、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２の両方が保持される。
一方で距離ＤＳ及び距離ＤＥの両方が閾値以下である場合には、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２が同じ車線を走行する走行軌道候補であると判定される。このため、組み合わせ最適化部２５は、走行軌道候補Ｔ１、Ｔ２のうち評価値が大きな一方の候補を保持し、評価値が小さな他方を軌道候補記憶部２６から削除する。 Please refer to FIG. The distance DS between the starting point node 1S of the running track candidate T1 and the starting point node 2S of the running track candidate T2, and the distance DS between the ending node 1E of the running track candidate T1 and the ending node 2E of the running track candidate T2. If at least one of the distances DE is greater than the threshold value, it is determined that the running track candidates T1 and T2 are not running in the same lane. Therefore, the combination optimization unit 25 does not select one of the traveling trajectory candidates T1 and T2. That is, both of the traveling trajectory candidates T1 and T2 are held.
On the other hand, when both the distance DS and the distance DE are equal to or less than the threshold value, it is determined that the traveling trajectory candidates T1 and T2 are traveling trajectory candidates traveling in the same lane. Therefore, the combination optimization unit 25 retains one of the traveling track candidates T1 and T2 with a higher evaluation value and deletes the other with a lower evaluation value from the track candidate storage unit 26 .

（走行支援モード）
図２を参照する。走行支援モードでは、走行制御装置７は、軌道候補生成モードにおいて生成された走行軌道候補に沿った自車両１の走行を支援する。
走行道路判定部２７は、自車位置取得装置４により取得した自己位置に基づいて、自車両１が走行する道路の地図リンクを特定する。
走路形状推定部２８は、走行中の道路の地図リンクに割り当てられている走行軌道候補を軌道候補記憶部２６から取得し、自車両１の現在位置に最も近いノードを有する走行軌道候補を一つ選んで、目標走行軌道に設定する。 (driving support mode)
Please refer to FIG. In the travel assistance mode, the travel control device 7 assists the vehicle 1 in traveling along the travel trajectory candidates generated in the trajectory candidate generation mode.
The travel road determination unit 27 identifies a map link of the road on which the vehicle 1 travels based on the vehicle position acquired by the vehicle position acquisition device 4 .
The track shape estimating unit 28 acquires from the track candidate storage unit 26 the running track candidates assigned to the map links of the road on which the vehicle is traveling, and selects one running track candidate having a node closest to the current position of the vehicle 1. Select to set the target travel trajectory.

車両制御部２９は、目標走行軌道に沿った自車両１の走行を支援するようにアクチュエータ６を制御する。例えば、走行支援制御として自律走行制御を実行する場合には、目標走行軌道に沿って自車両１が自動的に走行するようにアクチュエータ６を制御する。
また例えば走行支援制御として運転支援制御を実行する場合には、目標走行軌道に沿って自車両１が走行する操舵角となるように、アクチュエータ６を制御する。例えば、目標走行軌道に沿って自車両１が走行するように操舵補助力を与えてもよい。 The vehicle control unit 29 controls the actuator 6 so as to assist the vehicle 1 to travel along the target travel trajectory. For example, when executing autonomous driving control as driving support control, the actuator 6 is controlled so that the own vehicle 1 automatically drives along the target driving trajectory.
Further, for example, when driving support control is executed as driving support control, the actuator 6 is controlled so that the steering angle is such that the own vehicle 1 travels along the target travel trajectory. For example, the steering assist force may be applied so that the vehicle 1 travels along the target travel trajectory.

（変形例）
上記の説明では、走行支援装置は、自車両１が過去に走行した走行軌跡に基づいて、自車両１を走行させるための目標走行軌道を生成した。これに代えて、自車両１以外の他車両を走行させるための目標走行軌道を生成してもよい。また、自車両１以外の他車両が過去に走行した走行軌跡に基づいて自車両１を走行させるための目標走行軌道を生成してもよく、当該他車両、又は更に他の他車両を走行させるための目標走行軌道を生成してもよい。 (Modification)
In the above description, the driving support device generated the target travel trajectory for causing the own vehicle 1 to travel based on the past travel trajectory of the own vehicle 1 . Instead of this, a target travel trajectory for traveling a vehicle other than the own vehicle 1 may be generated. Alternatively, a target travel trajectory for causing the own vehicle 1 to travel may be generated based on a travel trajectory traveled by another vehicle other than the own vehicle 1 in the past, and the other vehicle or another vehicle may be made to travel. You may generate a target travel trajectory for

（実施形態の効果）
（１）走行制御装置７は、同一の道路の所定区間を車両が複数回走行したときの走行軌跡を取得し、取得した走行軌跡毎に、走行軌跡上の位置である複数の通過点を抽出して複数の通過点の各々に信頼度を付与し、通過点と信頼度とを対応付けて記憶装置に記憶し、
記憶装置に記憶された通過点を接続することにより、所定区間を走行する複数の走行軌道候補を生成し、生成された複数の走行軌道候補のうち、走行軌道候補に属する通過点の信頼度の合算値に基づいて、いずれかの走行軌道候補を抽出し、抽出された走行軌道候補を車両が走行する目標走行軌道として生成する。
これにより、同一の道路の所定区間を過去に複数回走行したときの走行軌跡に基づいて、最適化された目標走行軌道を設定できる。 (Effect of Embodiment)
(1) The travel control device 7 acquires the travel trajectory when the vehicle travels a predetermined section of the same road multiple times, and extracts a plurality of passing points, which are positions on the travel trajectory, for each travel trajectory acquired. to give a reliability to each of a plurality of passage points, associate the passage points with the reliability, and store them in a storage device;
By connecting the passing points stored in the storage device, a plurality of traveling trajectory candidates for traveling a predetermined section are generated, and out of the plurality of traveling trajectory candidates generated, the reliability of the passing points belonging to the traveling trajectory candidates is evaluated. Based on the summed value, one of the running track candidates is extracted, and the extracted running track candidate is generated as a target running track on which the vehicle travels.
As a result, an optimized target travel trajectory can be set based on travel trajectories obtained when a predetermined section of the same road has been traveled a plurality of times in the past.

（２）走行制御装置７は、道路の車線の中央からの通過点の距離を算出し、算出された距離が小さい場合には大きい場合よりも高い信頼度を付与してもよい。これにより、車線の中央付近を走行するように最適化された目標走行軌道を設定できる。
（３）走行制御装置７は、道路の車線の車線境界線の位置から車線の中央を推定してもよい。これにより車線境界線の認識結果に基づいて車線の中央を推定し、通過点の信頼度を算出できる。 (2) The travel control device 7 may calculate the distance of the passing point from the center of the lane of the road, and give a higher degree of reliability when the calculated distance is small than when it is large. As a result, a target travel trajectory optimized for traveling near the center of the lane can be set.
(3) The cruise control device 7 may estimate the center of the lane from the position of the lane boundary line of the lane on the road. As a result, the center of the lane can be estimated based on the recognition result of the lane boundary line, and the reliability of the passing point can be calculated.

（４）走行制御装置７は、合算値が所定値以上の走行軌道候補を抽出してもよい。これにより車線の中央付近を走行するように最適化された目標走行軌道を設定できる。
（５）走行制御装置７は、記憶装置に記憶された通過点が接続可能であるか否かを判定し、接続可能であると判定された通過点を接続することにより、複数の走行軌道候補を生成してもよい。
例えば、２つの通過点間の距離が距離閾値以下であり且つ２つの通過点における車両の姿勢角又は進行方向の差が角度閾値以下である場合に、２つの通過点が接続可能であると判定してよい。
これにより、通過点が滑らかに接続された走行軌道候補を生成できる。 (4) The travel control device 7 may extract travel trajectory candidates whose total value is greater than or equal to a predetermined value. Thus, a target travel trajectory optimized for traveling near the center of the lane can be set.
(5) The travel control device 7 determines whether or not the passing points stored in the storage device are connectable, and connects the passing points determined to be connectable to obtain a plurality of travel trajectory candidates. may be generated.
For example, if the distance between two passing points is equal to or less than a distance threshold and the difference in the attitude angle or direction of travel of the vehicle at the two passing points is equal to or less than an angle threshold, it is determined that the two passing points are connectable. You can
As a result, it is possible to generate a traveling trajectory candidate in which passing points are smoothly connected.

（６）走行制御装置７は、取得した走行軌跡のうち、異なる走行軌跡に属する通過点を接続することにより、複数の走行軌道候補を生成してよい。これにより、同一の道路の所定区間を走行して得た走行軌跡よりも、最適化された走行軌道候補を生成できる。
（７）走行制御装置７は、取得した走行軌跡のうちいずれか２つの走行軌跡を抽出する処理と、２つの走行軌跡のうち一方の走行軌跡に属する通過点と他方の走行軌跡に接続する通過点とを接続することによって走行軌道候補を生成する処理と、を複数回反復することにより、複数の走行軌道候補を生成してもよい。
これにより、より多くの複数の走行軌道候補を生成することにより、より最適化された目標走行軌道を設定できる。 (6) The travel control device 7 may generate a plurality of travel trajectory candidates by connecting passing points belonging to different travel trajectories among the acquired travel trajectories. As a result, it is possible to generate a travel trajectory candidate that is more optimized than a travel trajectory obtained by traveling a predetermined section of the same road.
(7) The traveling control device 7 performs a process of extracting any two traveling trajectories from the acquired traveling trajectories, and a passing point belonging to one of the two traveling trajectories and a passing point connecting to the other traveling trajectory. A plurality of traveling trajectory candidates may be generated by repeating the process of connecting points to generate traveling trajectory candidates a plurality of times.
As a result, a more optimized target travel trajectory can be set by generating a greater number of multiple travel trajectory candidates.

（８）走行制御装置７は、複数の走行軌道候補のうちいずれか２つの走行軌道候補を比較して、２つの走行軌道候補が空間的に独立している場合に２つの走行軌道候補の両方を抽出し、抽出した走行軌道候補が空間的に独立していない場合に２つの走行軌道候補の一方を抽出して他方を破棄してもよい。
例えば、２つの走行軌道候補の始点の通過点の間の距離と終点の通過点の間の距離とに基づいて、２つの走行軌道候補が空間的に独立しているか否かを判定してもよい。
これにより冗長な走行軌道候補を削除できるので、走行軌道候補を記憶する記憶容量や走行軌道候補から目標走行軌道を選択する処理負荷を軽減できる。
（９）上記（１）～（１１）によって生成された目標走行軌道に沿った車両の走行を支援してよい。
これにより最適化された目標走行軌道に基づいて車両の走行を支援できる。 (8) The traveling control device 7 compares any two traveling trajectory candidates among a plurality of traveling trajectory candidates, and if the two traveling trajectory candidates are spatially independent, both of the two traveling trajectory candidates are extracted, and if the extracted running track candidates are not spatially independent, one of the two running track candidates may be extracted and the other may be discarded.
For example, based on the distance between the starting and ending passing points of the two running trajectory candidates, it may be determined whether or not the two trajectory candidates are spatially independent. good.
As a result, it is possible to delete redundant traveling trajectory candidates, so that the storage capacity for storing the traveling trajectory candidates and the processing load for selecting the target traveling trajectory from the traveling trajectory candidates can be reduced.
(9) The vehicle may be assisted to travel along the target travel trajectory generated by (1) to (11) above.
This makes it possible to assist the running of the vehicle based on the optimized target running trajectory.

１…自車両、２…車速センサ、３…ヨーレイトセンサ、４…自車位置取得装置、５…車線認識装置、６…アクチュエータ、７…走行制御装置、１０…プロセッサ、１１…記憶装置、２０…走行軌跡記憶部、２１…軌跡最適化部、２２…信頼度算出部、２３…地図情報記憶部、２４…リンク割当部、２５…最適化部、２６…軌道候補記憶部、２７…走行道路判定部、２８…走路形状推定部、２９…車両制御部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Own vehicle 2... Vehicle speed sensor 3... Yaw rate sensor 4... Own vehicle position acquisition apparatus 5... Lane recognition apparatus 6... Actuator 7... Travel control apparatus 10... Processor 11... Storage device 20... Traveling trajectory storage unit 21 trajectory optimization unit 22 reliability calculation unit 23 map information storage unit 24 link assignment unit 25 optimization unit 26 trajectory candidate storage unit 27 traveling road determination section, 28... lane shape estimation section, 29... vehicle control section

Claims (13)

同一の道路の所定区間を車両が複数回走行したときの走行軌跡を取得し、
取得した前記走行軌跡毎に、前記走行軌跡上の位置である複数の通過点を抽出して前記複数の通過点の各々に信頼度を付与し、
前記通過点と前記信頼度とを対応付けて記憶装置に記憶し、
前記記憶装置に記憶された前記通過点を接続することにより、前記所定区間を走行する複数の走行軌道候補を生成し、
生成された前記複数の走行軌道候補のうち、前記走行軌道候補に属する前記通過点の信頼度の合算値に基づいて、いずれかの走行軌道候補を抽出し、
抽出された走行軌道候補を前記車両が走行する目標走行軌道として生成する、
ことを特徴とする走行軌道生成方法。 Acquire the travel trajectory when the vehicle travels multiple times on a predetermined section of the same road,
extracting a plurality of passing points, which are positions on the traveling trajectory, for each of the acquired traveling trajectories, and assigning reliability to each of the plurality of passing points;
storing the passing points and the reliability in a storage device in association with each other;
generating a plurality of running trajectory candidates for running the predetermined section by connecting the passing points stored in the storage device;
extracting one of the plurality of running track candidates generated based on the sum of reliability of the passing points belonging to the running track candidate;
generating the extracted travel trajectory candidate as a target travel trajectory on which the vehicle travels;
A running trajectory generation method characterized by: 前記道路の車線の中央からの前記通過点の距離を算出し、算出された前記距離が小さい場合には大きい場合よりも高い前記信頼度を付与することを特徴とする請求項１に記載の走行軌道生成方法。 2. The traveling according to claim 1, wherein the distance of the passing point from the center of the lane of the road is calculated, and when the calculated distance is small, the reliability is given higher than when the calculated distance is large. Trajectory generation method. 前記道路の前記車線の車線境界線の位置から前記車線の中央を推定することを特徴とする請求項２に記載の走行軌道生成方法。 3. The running trajectory generation method according to claim 2, wherein the center of the lane is estimated from the position of the lane boundary line of the lane on the road. 前記合算値が所定値以上の前記走行軌道候補を抽出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軌道生成方法。 The running trajectory generation method according to any one of claims 1 to 3, wherein the running trajectory candidate whose total value is equal to or greater than a predetermined value is extracted. 前記記憶装置に記憶された前記通過点が接続可能であるか否かを判定し、接続可能であると判定された前記通過点を接続することにより、前記複数の走行軌道候補を生成することを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の走行軌道生成方法。 Determining whether or not the passing points stored in the storage device are connectable, and connecting the passing points determined to be connectable to generate the plurality of running trajectory candidates. The traveling trajectory generation method according to any one of claims 1 to 4. ２つの前記通過点間の距離が距離閾値以下であり且つ前記２つの通過点における前記車両の姿勢角又は進行方向の差が角度閾値以下である場合に、前記２つの通過点が接続可能であると判定することを特徴とする請求項５に記載の走行軌道生成方法。 The two waypoints are connectable if the distance between the two waypoints is less than or equal to a distance threshold and the difference in attitude angle or direction of travel of the vehicle at the two waypoints is less than or equal to an angle threshold. 6. The traveling trajectory generation method according to claim 5, wherein the determination is as follows. 前記取得した走行軌跡のうち、異なる走行軌跡に属する前記通過点を接続することにより、前記複数の走行軌道候補を生成することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の走行軌道生成方法。 The running according to any one of claims 1 to 6, wherein the plurality of running trajectory candidates are generated by connecting the passing points belonging to different running trajectories among the acquired running trajectories. Trajectory generation method. 前記取得した走行軌跡のうちいずれか２つの走行軌跡を抽出する処理と、
前記２つの走行軌跡のうち一方の走行軌跡に属する通過点と他方の走行軌跡に接続する通過点とを接続することによって前記走行軌道候補を生成する処理と、
を複数回反復することにより、前記複数の走行軌道候補を生成することを特徴とする請求項７に記載の走行軌道生成方法。 A process of extracting any two running trajectories from the acquired running trajectories;
a process of generating the running trajectory candidate by connecting a passing point belonging to one of the two running trajectories and a passing point connected to the other running trajectory;
8. The running trajectory generating method according to claim 7, wherein the plurality of running trajectory candidates are generated by repeating a plurality of times. 前記複数の走行軌道候補のうちいずれか２つの走行軌道候補を比較して、前記２つの走行軌道候補が空間的に独立している場合に前記２つの走行軌道候補の両方を抽出し、抽出した前記走行軌道候補が空間的に独立していない場合に前記２つの走行軌道候補の一方を抽出して他方を破棄する、ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の走行軌道生成方法。 Any two of the plurality of running track candidates are compared, and when the two running track candidates are spatially independent, both of the two running track candidates are extracted and extracted. 9. The traveling according to any one of claims 1 to 8, characterized in that, when the traveling trajectory candidates are not spatially independent, one of the two traveling trajectory candidates is extracted and the other is discarded. Trajectory generation method. 前記２つの走行軌道候補の始点の前記通過点の間の距離と終点の前記通過点の間の距離とに基づいて、前記２つの走行軌道候補が空間的に独立しているか否かを判定する、ことを特徴とする請求項９に記載の走行軌道生成方法。 It is determined whether or not the two running trajectory candidates are spatially independent based on the distance between the passing points of the starting points of the two running trajectory candidates and the distance between the passing points of the ending points of the two running trajectory candidates. 10. The traveling trajectory generation method according to claim 9, characterized by: 請求項１～１０のいずれか一項に記載の走行軌道生成方法によって生成された前記目標走行軌道に沿った前記車両の走行を支援することを特徴とする走行支援方法。 A travel support method, comprising assisting the vehicle in traveling along the target travel trajectory generated by the travel trajectory generation method according to any one of claims 1 to 10. 車両の現在位置を測定する測位装置と、
前記車両の走行状態を検出する車両センサと、
記憶装置と、
前記測位装置の測位結果と前記車両センサの検出結果とに基づいて、同一の道路の所定区間を前記車両が複数回走行したときの走行軌跡を取得し、取得した前記走行軌跡毎に、前記走行軌跡上の位置である複数の通過点を抽出して前記複数の通過点の各々に信頼度を付与し、前記通過点と前記信頼度とを対応付けて前記記憶装置に記憶し、前記記憶装置に記憶された前記通過点を接続することにより、前記所定区間を走行する複数の走行軌道候補を生成し、生成された前記複数の走行軌道候補のうち、前記走行軌道候補に属する前記通過点の信頼度の合算値に基づいて、いずれかの走行軌道候補を抽出し、抽出された走行軌道候補を前記車両が走行する目標走行軌道として生成するコントローラと、
を備えることを特徴とする走行軌道生成装置。 a positioning device that measures the current position of the vehicle;
a vehicle sensor that detects the running state of the vehicle;
a storage device;
Based on the positioning result of the positioning device and the detection result of the vehicle sensor, a travel trajectory is acquired when the vehicle travels a predetermined section of the same road a plurality of times, and the travel is performed for each of the acquired travel trajectories. extracting a plurality of passing points that are positions on a trajectory, assigning a reliability to each of the plurality of passing points, and storing the passing points and the reliability in the storage device in association with each other; a plurality of running track candidates for running the predetermined section are generated by connecting the passing points stored in the a controller that extracts one of the running track candidates based on the total value of the reliability and generates the extracted running track candidate as a target running track on which the vehicle travels;
A traveling trajectory generating device comprising: 請求項１２に記載の走行軌道生成装置によって生成された前記目標走行軌道に沿った前記車両の走行を支援することを特徴とする走行支援装置。 13. A travel support device that assists the vehicle in traveling along the target travel trajectory generated by the travel trajectory generation device according to claim 12.
JP2021112901A 2021-07-07 2021-07-07 Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device Pending JP2023009531A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021112901A JP2023009531A (en) 2021-07-07 2021-07-07 Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021112901A JP2023009531A (en) 2021-07-07 2021-07-07 Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023009531A true JP2023009531A (en) 2023-01-20

Family

ID=85118473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021112901A Pending JP2023009531A (en) 2021-07-07 2021-07-07 Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2023009531A (en)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023054225A (en) * 2019-04-11 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054224A (en) * 2019-04-11 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054223A (en) * 2019-03-28 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054222A (en) * 2019-03-28 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023060270A (en) * 2022-04-01 2023-04-27 株式会社三洋物産 game machine
JP2023060269A (en) * 2022-04-01 2023-04-27 株式会社三洋物産 game machine
JP2023063369A (en) * 2022-01-07 2023-05-09 株式会社三洋物産 game machine
JP2023071934A (en) * 2019-02-15 2023-05-23 株式会社三洋物産 game machine
JP2023105105A (en) * 2020-05-29 2023-07-28 株式会社三洋物産 game machine

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023071934A (en) * 2019-02-15 2023-05-23 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054223A (en) * 2019-03-28 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054222A (en) * 2019-03-28 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054225A (en) * 2019-04-11 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023054224A (en) * 2019-04-11 2023-04-13 株式会社三洋物産 game machine
JP2023105105A (en) * 2020-05-29 2023-07-28 株式会社三洋物産 game machine
JP2023063369A (en) * 2022-01-07 2023-05-09 株式会社三洋物産 game machine
JP2023060270A (en) * 2022-04-01 2023-04-27 株式会社三洋物産 game machine
JP2023060269A (en) * 2022-04-01 2023-04-27 株式会社三洋物産 game machine

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2023009531A (en) Travel trajectory generation method, traveling supporting method, travel trajectory generation device, and traveling supporting device
CN108693878B (en) Course setting device and course setting method
CN113916246B (en) Unmanned obstacle avoidance path planning method and system
CN110949388B (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US10048699B2 (en) Vehicle control apparatus
US11055540B2 (en) Method for determining anchor boxes for training neural network object detection models for autonomous driving
US11520340B2 (en) Traffic lane information management method, running control method, and traffic lane information management device
CN106314423A (en) Vehicle traveling control device
WO2018235159A1 (en) Path estimation device and path estimation method
JP6589658B2 (en) Travel control device
CN110239549B (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US20210200220A1 (en) Multi-layer grid based open space planner
CN112486161A (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
CN111942379A (en) Vehicle control device and vehicle control method
CN110949376A (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
CN118235180A (en) Method and device for predicting drivable lane
US20210070291A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
JP4985388B2 (en) Driving support device and driving support system
CN115214711A (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
CN115140082A (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US20240067229A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US20220266870A1 (en) Remote support system, remote support method, and non-transitory storage medium
US20220306150A1 (en) Control device, control method, and storage medium
WO2023129890A1 (en) Integrated trajectory forecasting, error estimation, and vehicle handling when detecting an observed scenario
JP2003121543A (en) Driving lane determining apparatus for vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240514