JP3797188B2

JP3797188B2 - Corner start point / road junction detection device

Info

Publication number: JP3797188B2
Application number: JP2001321864A
Authority: JP
Inventors: 泰久早川; 琢高浜
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2001-10-19
Filing date: 2001-10-19
Publication date: 2006-07-12
Anticipated expiration: 2021-10-19
Also published as: JP2003121181A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ナビゲーションシステム上の自車の位置補正を、特に、コーナー開始点や道路分岐点に到達する前の時点で行うコーナー開始点・道路分岐点検出装置の技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
車両操舵が関与する可能性のあるコーナーや道路分岐は、それらを安全かつ円滑に通過するための速度まで違和感なく減速するためには、カーブ開始点や道路分岐点の正確な位置を事前に検出する必要がある。
【０００３】
しかし、いわゆるＧＰＳ（Global Positioning System：衛星航法システム）を使用するものは、地形によってはマルチパスが起こることや衛星が捕捉できないことで精度が著しく低下することがある。
【０００４】
そのために、ジャイロセンサ及び車速センサによって推定する、いわゆる自律航法による自車位置補正を行う方法があるが、この場合でも蛇行，さらにはタイヤの空気圧変化やスリップ等によってナビゲーション地図上で特定された自車位置が次第にずれることがある。
【０００５】
このため、ナビゲーションシステムによっては、自車がカーブや交差点等で操舵を行ったことをジャイロセンサ等で感知することによって、自車が保有するナビゲーション地図上の道路に修正するマップマッチング機能を行うものがある。
【０００６】
ところが、この方法では、自車の地図上の位置が、カーブや交差点等で実際の操舵をしてから補正されるため、カーブや交差点等に差し掛かる前に正確な自車位置を特定する手だてがなく、カーブの開始点を検出できるのは、実際に自車がカーブに差し掛かってからのことである。
【０００７】
また、特開平９−１５２３４８号公報には、自車位置の地図上位置補正のために、ＣＣＤカメラによって得られる標識や信号といった所定の画像を識別することで、ナビゲーション地図とのマップマッチングを施し、自車の正確な位置を特定する技術が記載されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、コーナー等への接近時において、周囲に車両が走行している際に、ドライバーへの警告伝達や、車両に対して、例えば、適切なコーナー走行速度になるまでコーナーや道路分岐点に差し掛かる前に減速制御等を行おうとする場合に、ナビゲーションシステムにおいて特定される自車位置のずれが大きいと、周囲の車両と異なる挙動を自車が示すことになるため、乗員に違和感を与える。
【０００９】
しかしながら、そのような周囲に車両が走行している状況において、標識や信号等のランドマークが周囲を走行中の車両の影になる、或いは、夜間等で周囲のランドマークの撮像自体が難しい場合、さらには、コーナー等の手前に位置特定の手がかりとなる所定のランドマークが存在しない場合、従来開示されているナビゲーションシステムのように、自車位置補正にランドマークを使用することは難しい。
【００１０】
本発明の目的は、自車の周囲を走行している車両の挙動を利用しながら、ナビゲーションシステムにより特定される自車位置を、コーナー開始点や道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができるコーナー開始点・道路分岐点検出装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、
自車の現在位置と進行方向上にあるコーナー開始点もしくは道路分岐点もしくはその両方を検出可能なナビゲーションシステムと、
周囲に走行中の車両を検出する周囲車両検出手段と、
周囲車両と自車との距離および横変位による挙動を検出する周囲車両挙動検出手段と、
前記周囲車両の挙動変化からコーナー開始点もしくは道路分岐点を推定するコーナー開始点・道路分岐点推定手段と、
前記推定されたコーナー開始点もしくは道路分岐点に対応する前記ナビゲーションシステムにより検出されたコーナー開始点もしくは道路分岐点とを比較し、比較結果に基づいてナビゲーション地図上の周囲車両位置を特定する周囲車両位置特定手段と、
ナビゲーション地図上において特定された周囲車両と自車との位置関係から、自車前方のコーナー開始点もしくは道路分岐点までの距離を算出する距離算出手段と、
を備えた。
【００１２】
【発明の作用および効果】
本発明にあっては、周囲車両検出手段において、周囲に走行中の車両が検出され、周囲車両挙動検出手段において、周囲車両と自車との距離および横変位による挙動が検出され、コーナー開始点・道路分岐点推定手段において、周囲車両の挙動変化からコーナー開始点もしくは道路分岐点が推定される。そして、周囲車両位置特定手段において、推定されたコーナー開始点もしくは道路分岐点に対応するナビゲーションシステムにより検出されたコーナー開始点もしくは道路分岐点とが比較され、比較結果に基づいてナビゲーション地図上の周囲車両位置が特定され、距離算出手段において、ナビゲーション地図上において特定された周囲車両と自車との位置関係から、自車前方のコーナー開始点もしくは道路分岐点までの距離が算出される。
【００１３】
よって、自車の周囲を走行している車両の挙動を利用しながら、ナビゲーションシステムにより特定される自車位置を、コーナー開始点や道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のコーナー開始点・道路分岐点検出装置を実現する実施の形態を、請求項１〜請求項５に対応する第１実施例に基づいて説明する。
【００１５】
（第１実施例）
まず、構成を説明する。
図１は第１実施例のコーナー開始点・道路分岐点検出装置を示す全体図であり、図中、１はレーダー装置、２はＣＣＤカメラ、３は画像処理ＣＰＵ、４は周囲車両相対速度・横変位検出部、５はＧＰＳアンテナ、６は地図データ、７はコーナー開始点・道路分岐点の検出部、８は操舵角センサ、９は車輪速度センサ、１０はジャイロセンサ、１１は自車走行情報検出部、１２はＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
【００１６】
前記レーダー装置１，ＣＣＤカメラ２，画像処理ＣＰＵ３，周囲車両相対速度・横変位検出部４は、周囲に走行中の車両を検出し、自車との距離および横変位による挙動を検出する周囲車両挙動検出手段である。
【００１７】
前記ＧＰＳアンテナ５，地図データ６，コーナー開始点・道路分岐点の検出部７は、ＧＰＳ情報に基づいて自車の現在位置を検出し、ナビゲーション地図上の検出された自車位置から、進行方向前方にあるコーナー開始点と道路分岐点の両方を検出可能なナビゲーションシステムである。
【００１８】
前記操舵角センサ８，車輪速度センサ９，ジャイロセンサ１０，自車走行情報検出部１１は、自車の加減速や操舵による進行方向の変化を精度良く検出するための自車挙動検出手段である。
【００１９】
前記ＣＰＵ１２は、周囲車両相対速度・横変位検出部４からの周囲車両挙動情報と、コーナー開始点・道路分岐点の検出部７からのコーナー開始点・道路分岐点情報と、自車走行情報検出部１１からの自車挙動情報とを入力し、各種ロジック（コーナー開始点・道路分岐点推定ロジック、周囲車両位置特定ロジック、距離算出ロジック等）の演算を行う手段である。
【００２０】
次に、作用を説明する。
【００２１】
［コーナー開始点・道路分岐点検出作動］
図２は第１実施例のコーナー開始点・道路分岐点検出装置で実行されるコーナー開始点・道路分岐点検出作動の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。
【００２２】
ステップＳ１では、自車走行中の進行方向のカーブ・道路合流分岐点を検出する。
つまり、ナビゲーションシステムのコーナー開始点・道路分岐点の検出部７において、自車のおおまかな現在位置を特定し、自車の進行方向上にあるコーナー開始点と道路分岐点の検出を行う。
なお、コーナー開始点と道路分岐点のうち、どちらか一方を検出し、後処理で検出しなかった方については処理を行わないとしても良い。
【００２３】
ステップＳ２では、周囲に走行中の車両を検出する。
つまり、画像処理ＣＰＵ３において、ＣＣＤカメラ２により撮像された画像の中の車両を、例えば、パターンマッチングもしくはエッジ処理によって検出する。なお、夜間の場合にはヘッドランプやテールランプ等の認識しやすい車両の特徴を利用して車両を認識しても良く、また、ミリ波を使用したレーダー装置１等によって周囲の物体の自車との相対速度の検出結果により、周囲の物体が速度を有すると判断された場合に、それを車両として認識しても良い。
また、ミリ波を使用したレーダー装置１等によって周囲の速度を有する物体のおおよその領域を検出後、ＣＣＤカメラ２によって撮像された結果により周囲の車両を認識しても良い。
【００２４】
ステップＳ３では、周囲車両の挙動を横変位および距離により検出する。
つまり、ステップＳ２で検出された周囲車両について、その車両挙動を識別するために、自車との相対速度を撮像された画像に基づく距離の微分結果、もしくは、例えば、ミリ波を用いたレーダー装置１による相対速度検出結果によって検出する。
さらに、周囲車両と自車との横変位の変化を、撮像された周囲車両の画像もしくは、例えば、ミリ波を用いたレーダー装置１等により検出される横変位の履歴により検出する。
なお、周囲車両の横変位は、自車が直進中であるか否かを操舵角センサ８やジャイロセンサ１０等からのセンサ信号によって確認しつつ検出を行う。ただし、この際の周囲車両の横変位は、自車の操舵角センサ８やジャイロセンサ１０等によって推定される自車の横変位運動を相殺して検出しても良い。
【００２５】
ステップＳ４では、ステップＳ２で検出された周囲車両が複数か否かが判断され、周囲車両が複数の場合はステップＳ５ヘ進み、周囲車両が単数の場合はステップＳ７へ進む。
【００２６】
ステップＳ５では、検出された複数の周囲車両の挙動（車両運動状況）が分類される。
つまり、ステップＳ３において検出された周囲車両の自車を基準とした推定縦方向速度ベクトル（以下、縦速度ベクトル）が、自車と周囲車両との相対速度から算出され、ステップＳ３において検出された周囲車両の自車を基準とした推定横変位ベクトル（以下、横変位ベクトル）が、自車と周囲車両との相対横変位から算出される。
そして、算出された縦速度ベクトルに基づいて、周囲車両の進行方向が、自車と同一進行方向（自車走行方向）か、自車と逆方向（反自車走行方向）か判定される。また、算出された横変位ベクトルに基づいて、周囲車両の横変位変化が、自車へと近づく方向（自車方向）か、自車から離れてゆく方向（反自車方向）か、あるいは変化していない（横変位ベクトル＝０）かが判定される。
そして、図３に示すテーブル１にしたがって、検出された周囲車両の挙動を、「自車に対して同一進行方向走行中の車両」か、「自車に対して対向方向から走行中の車両」か、あるいは「異なる道路を進行中の車両」か、の何れかに分類する。
さらに、３つに分類分けされた中から、コーナ開始点や道路分岐点が検出される見込みのない車両（テーブル１中の×で示す横変位ベクトルが反自車方向の挙動パターン）については、その後の検出処理を中断する。
【００２７】
ステップＳ６では、検出された進行方向のカーブ・道路分岐点と一致する車両を優先的に選択する。
つまり、テーブル１での周囲車両の挙動パターンによって推定可能なコーナー開始点や道路分岐点の種類を、図４のテーブル２に示すように、
Ａ）対向方向のコーナー開始点もしくは合流点が検出される可能性あり
道路形状の具体例としては、図５の▲１▼に示すコーナー、図５の▲３▼に示す道路分岐その２、図６の▲４▼に示す道路分岐（交差点）、図６の▲６▼に示す道路分岐その４がある。
Ｂ）異なる方向からの交差点への進入もしくは通過が検出される可能性あり
道路形状の具体例としては、図６の▲４▼に示す道路分岐（交差点）がある。
Ｃ）異なる方向からの合流が検出される可能性あり
道路形状の具体例としては、図５の▲２▼に示す道路分岐その１、図６の▲４▼に示す道路分岐（交差点）、図６の▲５▼に示す道路分岐その３がある。
Ｄ）対向方向の分岐点が検出される可能性あり
道路形状の具体例としては、図５の▲２▼に示す道路分岐その１、図６の▲４▼に示す道路分岐（交差点）、図６の▲５▼に示す道路分岐その３がある。
Ｅ）進行方向のコーナー開始点もしくは道路分岐点が検出される可能性あり
道路形状の具体例としては、図５の▲１▼に示すコーナー、図５の▲３▼に示す道路分岐その２、図６の▲４▼に示す道路分岐（交差点）、図６の▲６▼に示す道路分岐その４がある。
の何れかに分類する。
そして、ナビゲーションシステムにより検出された自車近傍のコーナー開始点・道路分岐点の種類と比較し、検出された各々の周囲車両について、テーブル２の中のコーナー開始点・道路分岐点を照合し、そのコーナー開始点・道路分岐点の種類がナビゲーションシステムによって選択されたコーナー開始点・道路分岐点の種類と一致する場合に優先的に処理を行う。
ただし、このようにして検出された周囲車両を絞ってもなお該当する車両が複数ある場合には、コーナー開始点・道路分岐点の種類毎に、例えば、横変位の変化が大きい車両ほど高い優先順位で処理する等、優先順位をさらに設けても良い。
【００２８】
ステップＳ７以降は、図５及び図６に示されるような道路において実際に周囲車両を用いてコーナー開始点や道路分岐点（合流点や交差点を含む）を、それぞれ該当する状況において検出する具体的な方法について手順を示す。
【００２９】
ステップＳ７では、検出された周囲車両の車両挙動が、自車と同一進行方向か、自車と対向方向か、自車走行方向と異なる方向か、の判定を行う。
つまり、周囲車両の横変位ベクトルと縦速度ベクトルとテーブル１を用いて分類することによって、ステップＳ５と同様に３つに分類する。さらに、３つに分類された中から、コーナー開始点や道路分岐点が検出される見込みがない場合（テーブル１の×）に検出処理を中断する。
そして、周囲車両が自車と同一進行方向と判定されるとステップＳ８へ進み、周囲車両が自車と対向方向と判定されるとステップＳ１１へ進み、周囲車両が自車走行方向と異なる方向と判定されるとステップＳ１４へ進む。
【００３０】
ステップＳ８では、ステップＳ７において、検出車両が自車と同一進行方向と判定された場合、先行車両（検出車両）の横変位は、検出されたカーブ・分岐方向に変化したか否かが判定される。
つまり、テーブル２のＥ）の検出を行う部分であり、自車と同一進行方向の先行車両がナビゲーションシステムによって検出されたカーブ開始点もしくは道路分岐点の方向への横変位変化が見られるか否かを判定し、横変位の変化が見られるまでループ処理を行う。
なお、しばらくしても横変位の変化が見られない場合には、処理を中断してもよい。そして、横変位の変化が設定された量（例えば、半車線分）見られたらステップＳ９へと進む。
【００３１】
ステップＳ９では、横位置変化開始点Ｓとその地点での自車両位置-Oを記録する。
つまり、ステップＳ８において、先行車両の横変位開始点が検出された場合にその横変位の履歴から、先行車両が横変位を開始した縦方向地点Ｓを推定し、その地点での同じく自車両の走行履歴から縦方向位置を-Oとして認識する。また、後述するステップＳ１３において、対向車両の横変位開始点が検出された場合にその横変位の履歴から、対向車両が横変位を開始した縦方向地点Ｓを推定し、その地点での同じく自車両の走行履歴から縦方向位置を-Oとして認識する。
なお、本ステップＳ９は、ステップＳ８（またはステップＳ１３）によって先行車両（または対向車両）の横変位の変化が一定以上続いたことを検出した時点で直ちにその点をコーナー開始点・道路分岐開始点として近似的に求めて良く、また、その際に検出される道路の曲率情報から検出車両が実際のコーナー開始点・道路分岐開始点から進行した縦距離分を差し引いてコーナー開始点・道路分岐開始点Ｓとして補正して求めても良い。
【００３２】
ステップＳ１０では、ステップＳ９と同様に、横位置変化開始点Ｓとその地点での自車両位置-Oを記録する。
つまり、ステップＳ１２において、検出された対象車両の横位置変化終了点を横変位の履歴から補完し、先行車両が横変位を終了した縦方向地点をＳ、その地点での同じく自車両の走行履歴から縦方向位置を-Oとして認識する。
なお、本ステップＳ１０は、ステップＳ１２によって対象車両の横変位の変化がなくなったことを検出した時点で直ちにその点をコーナー開始点・道路分岐開始点として近似的に求めて良く、また、その際に横変位の変化がなくなったことを検出するために要した所定の時間と周囲車両の推定速度との関係によりコーナー開始点・道路分岐開始点から進行した縦距離分を差し引いてコーナー開始点・道路分岐開始点Ｓとして補正して求めても良い。
【００３３】
ステップＳ１１では、ステップＳ７において、検出車両が自車と対向方向と判定された場合、対向走行車両（検出車両）の横位置は既に変化しているか否かが判定される。
つまり、検出された対向方向からの接近車両が、検出された時点で既に横変位の変化を起こしているか否かを判定し、既に横変位を起こしていればステップＳ１２へ進み、横変位の変化を起こしていなければステップＳ１３へ進む。
【００３４】
ステップＳ１２では、対象車両の横位置変化が終了したか否かが判定される。つまり、本ステップＳ１２は、テーブル２のＡ）の検出を行う部分であり、対向車両の横位置変化が終了したことを検出するまでループ処理を行い、横位置変化が終了した地点が検出された時点でステップＳ１０へ進む。
【００３５】
ステップＳ１３では、対向車両の横変位は、検出されたカーブ・分岐方向に変化したか否かが判定される。
つまり、テーブル２のＤ）の検出を行う部分であり、自車と対向方向の対向車両がナビゲーションシステムによって検出された道路分岐点の方向への横変位変化が見られるか否かを判定し、横変位の変化が見られるまでループ処理を行う。
なお、しばらくしても横変位の変化が見られない場合には、処理を中断してもよい。そして、横変位の変化が設定された量（例えば、半車線分）見られたらステップＳ９へと進む。
【００３６】
ステップＳ１４では、ステップＳ７において、検出車両が自車走行方向とは異なる方向であると判定された場合、検出車両である接近車両または離走車両の走行ベクトルを算出する。
つまり、検出された車両のおおよその走行ベクトルを、ステップＳ３によって検出された縦方向の速度および横変位の変化から求める。
【００３７】
ステップＳ１５では、接近（離走）車両の予測挙動は、自車レーン前方に合流するか否かが判定される。
つまり、ステップＳ１４で検出された自車走行方向とは異なる方向を走行中の車両が、自車と同一走行道路上の走行挙動へと変化するか否かを見ることによって、自車と同一道路の方向へ自車よりも先に走行すると予測される速度ベクトルを有した場合に合流であると判定する。そして、合流が行われると判定された場合には、テーブル２のＣ）の検出を行う部分であり、合流が行われないと判定された場合には、合流を行わずに交差点への進入もしくは通過する方向への走行によりテーブル２のＢ）の検出を行う部分である。
そして、対象の車両が自車と同一走行道路へと合流する場合には、ステップＳ１２へ進み、合流しない場合には、ステップＳ１６へ進む。
【００３８】
ステップＳ１６では、自車走行ベクトルと接近（離走）車走行ベクトルの交点を算出し、特定された自地図カーブ・道路合流分岐点・交差点との照合をし、自車走行位置を算出する。
つまり、自車の推定走行方向と、対象となっている検出車両の走行ベクトルの交点を算出し、その交点をナビゲーションシステムによって特定されたコーナー開始点・道路分岐点・交差点と照合することによって、自車と先行車の走行ベクトルの交点と自車との距離からナビゲーション地図上の自車位置を特定する。
【００３９】
ステップＳ１７では、横位置変化開始点Ｓ（コーナー開始点または道路分岐開始点）とその地点での自車両位置-Oの記録および-O点からの自車の現在走行位置を算出する。
つまり、周囲車両を用いて検出されたコーナー開始点や道路分岐点を、自車のナビゲーションシステムで検出された同一種類のコーナー開始点・道路分岐点とマッチングし、地図上に周囲車両がコーナー開始点や道路分岐点として検出した横位置変化開始点Ｓ点と、その時の自車両の位置-O点から自車が走行した距離を加えた結果を横位置変化開始点Ｓから差し引くことによって、自車の現在走行位置が算出される。
なお、ナビゲーションシステムで検出されたコーナー開始点・道路分岐点と、周囲車両から検出されたコーナー開始点・道路分岐点とのマッチングを行った際に、最も近いポイントが予め設定した距離以上離れていた場合には、マッチングおよび全ての処理をキャンセルしてスタートに戻ることができる。
さらに、ドライバーに対して実際に表示の変更を行うのは、ステップＳ１８の判定結果がＹＥＳであったことを待ってからでも良い。
【００４０】
ステップＳ１８では、周囲車両の横位置変化（もしくはヨー角変化）は、一定以上の距離（時間）継続したか否かが判定される。
つまり、周囲車両の横位置変化（もしくはヨー角変化）が、一定以上の距離（時間）継続した場合には、ステップＳ１９へ進むが、周囲車両の横位置変化（もしくはヨー角変化）が、一定以上の距離（時間）継続しない場合には、処理を中断し、スタートに戻る。
例えば、図７に示すように、先行車両が車線変更動作を行う場合には、横位置が変化してから僅かの時間が経過した後には横位置の変化が検出されなくなる。車線変更以外に、追い越し時等も同様であり、このような場合には、コーナー開始点や道路分岐点とは異なる車両挙動と判定し、スタートに戻る。
なお、車両制御を行う場合、例えば、自動減速等については、ステップＳ１８での判定を待たずに、その制御を直ちに実行しても良い。
【００４１】
ステップＳ１９では、自車の正確なナビゲーション地図上の位置補正を行う。そして、補正された自車位置を入力情報として、コーナーや交差点に差し掛かる時のドライバーへの警報制御やコーナー開始点前や道路分岐点前に所定の減速度を発生させる自動減速等の車両制御を行う。
【００４２】
図２において、ステップＳ１は請求項１のナビゲーションシステムに相当し、ステップＳ２は請求項１の周囲車両検出手段に相当し、ステップＳ３及びステップＳ５は請求項１の周囲車両挙動検出手段に相当し、ステップＳ６は請求項１に記載のコーナー開始点・道路分岐点推定手段に相当し、ステップＳ７〜ステップＳ１３は周囲車両位置特定手段に相当し、ステップＳ１７は請求項１に記載の距離算出手段に相当する。
【００４３】
［コーナー開始点・道路分岐点検出作用］
具体例として、検出された周囲車両が、自車と同じ道路上で、同じ進行方向の前方に存在する１台の先行車両である場合（Ｅパターン）のコーナー開始点・道路分岐点検出作用を説明する。
【００４４】
まず、周囲車両の挙動パターンがＥパターンの場合、進行方向のコーナー開始点もしくは道路分岐点が検出される可能性あり、道路形状の具体例としては、図５の▲１▼に示すコーナー、図５の▲３▼に示す道路分岐その２、図６の▲４▼に示す道路分岐（交差点）、図６の▲６▼に示す道路分岐その４がある。
【００４５】
この場合、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ７→ステップＳ８→ステップＳ９→ステップＳ１７→ステップＳ１８→ステップＳ１９へと進む流れとなる。
【００４６】
すなわち、ステップＳ７において、検出された周囲車両の車両挙動が自車と同一進行方向であると判定された場合、ステップＳ８において、先行車両がナビゲーションシステムによって検出されたカーブ開始点もしくは道路分岐点の方向への横変位変化が見られるか否かが判定され、横変位の変化が見られるまでループ処理が行われる。そして、横変位の変化が設定された量（例えば、半車線分）見られたらステップＳ９へと進み、ステップＳ９において、横位置変化開始点Ｓとその地点での自車両位置-Oが記録される。次いで、ステップＳ１７において、横位置変化開始点Ｓとその地点での自車両位置-Oの記録および-O点からの自車の現在走行位置が算出される。
そして、ステップＳ１８において、車線変更等の誤検出を防止するため、周囲車両の横位置変化（もしくはヨー角変化）が一定以上の距離（時間）継続したことを確認し、ステップＳ１９において、自車の正確なナビゲーション地図上の位置補正が行われる。
すなわち、先行車両の挙動を利用しながら、ナビゲーションシステムにより特定される自車位置を、コーナー開始点や道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができる。具体的には、図５の▲１▼に示す場合はコーナー開始点に到達する前に正確な位置に補正することができるし、図５の▲３▼に示す場合は左方向への道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができるし、図６の▲４▼に示す場合は交差点に到達する前に正確な位置に補正することができるし、図６の▲６▼に示す場合は右方向への道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができる。
【００４７】
この結果、自車の正確なナビゲーション地図上の位置補正が行われると、その後、この補正された自車位置を入力情報とすることで、コーナーや交差点に差し掛かる時のドライバーへの警報制御を精度良く行うことができるし、また、コーナー開始点前や道路分岐点前に所定の減速度を発生させる自動減速等の車両制御も精度良く行うことができる。
【００４８】
なお、検出車両の車両挙動が、自車と対向方向の場合も、自車の走行方向と異なる方向である場合も、上記と同様に、ナビゲーションシステムにより特定される自車位置を、コーナー開始点や道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができる。
【００４９】
次に、効果を説明する。
【００５０】
(1) 周囲車両を検出し、周囲車両の挙動変化からコーナー開始点もしくは道路分岐点を推定し、推定されたコーナー開始点もしくは道路分岐点に対応するナビゲーションシステムにより検出されたコーナー開始点もしくは道路分岐点とを比較し、比較結果に基づいてナビゲーション地図上の周囲車両位置を特定し、ナビゲーション地図上において特定された周囲車両と自車との位置関係から、自車前方のコーナー開始点もしくは道路分岐点までの距離を算出する構成としたため、自車の周囲を走行している車両の挙動を利用しながら、ナビゲーションシステムにより特定される自車位置を、コーナー開始点や道路分岐点に到達する前に正確な位置に補正することができる。
【００５１】
(2) ステップＳ５において、検出された周囲車両の挙動から、「自車に対して同一進行方向走行中の車両」か、「自車に対して対向方向から走行中の車両」か、「異なる道路を進行中の車両」か、の何れに分類されるかを判定し、さらに、ステップＳ７において、検出された周囲車両が自車走行中の道路と同一道路であると判定された場合、ステップＳ８〜ステップＳ１３によるコーナー開始点・道路分岐点検出方法を採用し、検出された周囲車両が自車走行中の道路と異なる道路であると判定された場合、ステップＳ１４以降の流れによるコーナー開始点・道路分岐点検出方法を採用するというように、車両挙動判定結果に応じてコーナー開始点・道路分岐点検出方法を変更するようにしたため、精度良くコーナー開始点・道路分岐点を検出することができる。
すなわち、ステップＳ５は請求項２に記載の周囲車両進行方向判定手段に相当し、その後、ステップＳ７からステップＳ１４以降へと進む流れが、請求項２に記載のコーナー開始点・道路分岐点検出方法を変更する流れに相当する。
【００５２】
(3) 周囲車両の横変位の挙動によりコーナー開始点もしくは道路分岐点を検出した後、ステップＳ１８において、横変位の変化のパターン（横位置やヨー角変化の一定以上の距離継続または時間継続）に基づき、周囲車両の挙動がコーナー走行とは異なる挙動であると判定された場合、コーナー開始点もしくは道路分岐点の検出をキャンセルするようにしたため、周囲車両のコーナーや道路分岐を走行する際の挙動を、例えば、車線変更といった挙動と区別することができ、精度良くコーナー開始点・道路分岐点の検出を行うことができる。
すなわち、ステップＳ１８において、ＮＯと判定されステップＳ１に戻る処理が、請求項３に記載のコーナー開始点・道路分岐点推定手段に相当する。
【００５３】
(4) ステップＳ１４において、接近車両または離走車両の走行ベクトルを算出し、ステップＳ１５において、接近（離走）車両の予測挙動は、自車レーン前方に合流しないと判定されると、ステップＳ１６において、自車走行ベクトルと接近（離走）車走行ベクトルの交点を算出するようにしたため、周囲車両と自車が操舵による挙動変化が起こらない形状の道路（交差点等）であってもコーナー開始点・道路分岐点を検出することができる。
すなわち、ステップＳ１４→ステップＳ１５→ステップＳ１６へと進み、ステップＳ１６において、自車走行ベクトルと接近（離走）車走行ベクトルの交点を算出する処理が、請求項４に記載の交差地点推定手段に相当する。
【００５４】
(5) ステップＳ４において、周囲に走行中の車両が複数存在すると判定された場合、ステップＳ５において、検出車両の挙動を分類し、ステップＳ６において、検出された進行方向のカーブ・道路分岐点と一致する車両を優先的に選択するようにしたため、複数の周囲車両を用いて効率良くコーナー開始点・道路分岐点を検出することができる。
すなわち、ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ６へと進み、ステップＳ６で検出された進行方向のカーブ・道路分岐点と一致する車両を優先的に選択する処理が、請求項５に記載のコーナー開始点・道路分岐点推定手段に相当する。
【００５５】
（他の実施例）
以上、本発明のコーナー開始点・道路分岐点検出装置を第１実施例に基づき説明してきたが、具体的な構成については、この第１実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
【００５６】
第１実施例では、周囲に走行中の車両を検出し、自車との距離および横変位による挙動を検出する周囲車両挙動検出手段を、レーダ装置１，ＣＣＤカメラ２，画像処理ＣＰＵ３，周囲車両相対速度・横変位検出部４により構成する例を示したが、レーダ装置１と画像装置（ＣＣＤカメラ２及び画像処理ＣＰＵ３）は、どちらか一方を単体で用いても良い。また、どちらか一方を複数用いることや両方をフュージョンして使用しても良い。何れにしても周囲車両挙動検出手段であれば良い。
【００５７】
第１実施例では、自車の加減速や操舵による進行方向の変化を精度良く検出するための自車挙動検出手段を、操舵角センサ８，車輪速度センサ９，ジャイロセンサ１０，自車走行情報検出部１１により構成する例を示したが、これらのセンサは、必ずしも全て同時に使用する必要はなく、例えば、車輪速度センサとジャイロセンサを組み合わせることで自車の挙動を検出するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施例のコーナー開始点・道路分岐点検出装置を示す全体図である。
【図２】第１実施例のコーナー開始点・道路分岐点検出装置で実行されるコーナー開始点・道路分岐点検出作動の流れを示すフローチャートである。
【図３】第１実施例装置において周囲車両検出時の周囲車両の挙動判定結果（テーブル１）を示す図である。
【図４】第１実施例装置において挙動判定結果により検出可能なコーナー開始点・道路分岐点の種類（テーブル２）を示す図である。
【図５】第１実施例装置において周囲車両のコーナーでの挙動パターンと道路分岐その１での挙動パターンと道路分岐その２での挙動パターンを示す図である。
【図６】第１実施例装置において周囲車両の道路分岐（交差点）での挙動パターンと道路分岐その３での挙動パターンと道路分岐その４での挙動パターンを示す図である。
【図７】先行車両が車線変更動作した場合の挙動パターンを示す図である。
【符号の説明】
１レーダー装置
２ＣＣＤカメラ
３画像処理ＣＰＵ
４周囲車両相対速度・横変位検出部
５ＧＰＳアンテナ
６地図データ
７コーナー開始点・道路分岐点の検出部
８操舵角センサ
９車輪速度センサ
１０ジャイロセンサ
１１自車走行情報検出部
１２ＣＰＵ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention belongs to the technical field of a corner start point / road branch point detection device that performs position correction of a host vehicle on a navigation system, particularly at a time before reaching a corner start point or a road branch point.
[0002]
[Prior art]
Corners and road branches where vehicle steering may be involved are detected in advance for the exact position of the curve start point or road branch point in order to decelerate smoothly to the speed required to pass them safely and smoothly. There is a need to.
[0003]
However, the accuracy of a device using a so-called GPS (Global Positioning System) may be significantly reduced depending on the terrain due to the occurrence of multipath or the inability to capture the satellite.
[0004]
For this purpose, there is a method of correcting the position of the vehicle by so-called autonomous navigation, which is estimated by a gyro sensor and a vehicle speed sensor. Even in this case, the self-identification specified on the navigation map by meandering, tire pressure change, slip, etc. The car position may shift gradually.
[0005]
For this reason, some navigation systems perform a map matching function that corrects the road on the navigation map owned by the vehicle by sensing that the vehicle has been steered at a curve or intersection with a gyro sensor or the like. There is.
[0006]
However, in this method, the position of the vehicle on the map is corrected after actual steering at a curve or intersection, etc., so it is possible to specify an accurate vehicle position before reaching the curve or intersection. However, the start point of the curve can be detected only after the vehicle has actually reached the curve.
[0007]
Japanese Patent Laid-Open No. 9-152348 discloses map matching with a navigation map by identifying predetermined images such as signs and signals obtained by a CCD camera in order to correct the position of the vehicle on the map. A technique for identifying the exact position of the vehicle is described.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, when approaching a corner, etc., when the vehicle is traveling around, the warning is sent to the driver, or the vehicle is, for example, inserted at the corner or road junction until the appropriate corner traveling speed is reached. When deceleration control or the like is to be performed before the vehicle is started, if the vehicle position specified in the navigation system is large, the vehicle will behave differently from the surrounding vehicles, giving the passenger a sense of incongruity.
[0009]
However, in situations where the vehicle is traveling in such surroundings, landmarks such as signs and signals may become a shadow of the vehicle traveling around, or imaging of surrounding landmarks at night etc. is difficult Furthermore, when there is no predetermined landmark that serves as a clue for position identification in front of a corner or the like, it is difficult to use the landmark for vehicle position correction as in the conventionally disclosed navigation system.
[0010]
The object of the present invention is to make the vehicle position specified by the navigation system to an accurate position before reaching the corner start point or the road branch point while utilizing the behavior of the vehicle traveling around the vehicle. An object of the present invention is to provide a corner start point / road branch point detection device which can be corrected.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, in the present invention,
A navigation system that can detect the current position of the vehicle and the corner start point and / or road branch point in the direction of travel;
Surrounding vehicle detection means for detecting a vehicle running around,
A surrounding vehicle behavior detecting means for detecting a behavior due to a distance and a lateral displacement between the surrounding vehicle and the own vehicle;
A corner start point / road branch point estimation means for estimating a corner start point or a road branch point from the behavior change of the surrounding vehicle;
A surrounding vehicle that compares the corner start point or road branch point detected by the navigation system corresponding to the estimated corner start point or road branch point, and identifies the surrounding vehicle position on the navigation map based on the comparison result Positioning means;
A distance calculating means for calculating a distance from the position of the surrounding vehicle identified on the navigation map and the vehicle to a corner start point or a road branch point ahead of the vehicle;
Equipped with.
[0012]
Operation and effect of the invention
In the present invention, the surrounding vehicle detection means detects the vehicle running around, the surrounding vehicle behavior detection means detects the distance between the surrounding vehicle and the host vehicle and the behavior due to the lateral displacement, and the corner start point. In the road branch point estimation means, the corner start point or the road branch point is estimated from the behavior change of the surrounding vehicle. Then, in the surrounding vehicle position specifying means, the corner start point or road branch point detected by the navigation system corresponding to the estimated corner start point or road branch point is compared, and based on the comparison result, the surroundings on the navigation map are compared. The vehicle position is specified, and the distance calculation means calculates the distance to the corner start point or road branch point ahead of the vehicle from the positional relationship between the surrounding vehicle and the vehicle specified on the navigation map.
[0013]
Therefore, it is possible to correct the vehicle position specified by the navigation system to an accurate position before reaching the corner start point or road branch point while using the behavior of the vehicle traveling around the vehicle. it can.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment for realizing a corner start point / road branch point detection device of the present invention will be described based on a first example corresponding to claims 1 to 5.
[0015]
(First embodiment)
First, the configuration will be described.
FIG. 1 is an overall view showing a corner start point / road branch point detection device of the first embodiment, in which 1 is a radar device, 2 is a CCD camera, 3 is an image processing CPU, 4 is a relative speed of surrounding vehicles, Lateral displacement detection unit, 5 is a GPS antenna, 6 is map data, 7 is a corner start point / road branch point detection unit, 8 is a steering angle sensor, 9 is a wheel speed sensor, 10 is a gyro sensor, and 11 is a vehicle running. An information detection unit 12 is a CPU (Central Processing Unit).
[0016]
The radar device 1, CCD camera 2, image processing CPU 3, surrounding vehicle relative speed / lateral displacement detection unit 4 detects a vehicle running around and detects the distance from the vehicle and the behavior due to the lateral displacement. It is a behavior detection means.
[0017]
The GPS antenna 5, map data 6, corner start point / road junction detection unit 7 detects the current position of the vehicle based on the GPS information, and the traveling direction is detected from the detected vehicle position on the navigation map. It is a navigation system that can detect both a corner start point and a road branch point ahead.
[0018]
The steering angle sensor 8, the wheel speed sensor 9, the gyro sensor 10, and the own vehicle traveling information detection unit 11 are own vehicle behavior detecting means for accurately detecting acceleration / deceleration of the own vehicle and changes in the traveling direction due to steering. .
[0019]
The CPU 12 detects surrounding vehicle behavior information from the surrounding vehicle relative speed / lateral displacement detection unit 4, corner start point / road branch point information from the corner start point / road branch point detection unit 7, and own vehicle travel information detection. The vehicle behavior information from the unit 11 is input, and various logics (corner start point / road branch point estimation logic, surrounding vehicle position specifying logic, distance calculation logic, etc.) are calculated.
[0020]
Next, the operation will be described.
[0021]
[Corner start point / road branch point detection]
FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the corner start point / road branch point detection operation executed by the corner start point / road branch point detection apparatus of the first embodiment. Each step will be described below.
[0022]
In step S1, a curve / road junction branch point in the traveling direction during traveling of the host vehicle is detected.
That is, the corner start point / road branch point detection unit 7 of the navigation system identifies the approximate current position of the vehicle and detects the corner start point and the road branch point in the traveling direction of the vehicle.
One of the corner start point and the road branch point may be detected, and the processing may not be performed for the one not detected in the post-processing.
[0023]
In step S2, a vehicle traveling around is detected.
That is, the image processing CPU 3 detects the vehicle in the image captured by the CCD camera 2 by, for example, pattern matching or edge processing. In the case of nighttime, the vehicle may be recognized by using features such as a headlamp and a tail lamp that are easy to recognize, and the radar device 1 using a millimeter wave can detect the surrounding vehicle. If it is determined that the surrounding object has a speed based on the detection result of the relative speed, it may be recognized as a vehicle.
Further, after detecting an approximate region of an object having a surrounding speed by the radar device 1 using millimeter waves, the surrounding vehicle may be recognized based on the result of imaging by the CCD camera 2.
[0024]
In step S3, the behavior of the surrounding vehicle is detected by the lateral displacement and the distance.
That is, in order to identify the vehicle behavior of the surrounding vehicles detected in step S2, the differential result of the distance based on the image obtained by imaging the relative speed with the own vehicle, or, for example, a radar device using millimeter waves 1 is detected based on the relative speed detection result of 1.
Further, a change in lateral displacement between the surrounding vehicle and the host vehicle is detected based on a captured image of the surrounding vehicle or a history of lateral displacement detected by, for example, the radar device 1 using a millimeter wave.
It should be noted that the lateral displacement of the surrounding vehicle is detected while confirming whether or not the host vehicle is traveling straight by a sensor signal from the steering angle sensor 8, the gyro sensor 10, or the like. However, the lateral displacement of the surrounding vehicle at this time may be detected by canceling the lateral displacement motion of the own vehicle estimated by the steering angle sensor 8 or the gyro sensor 10 of the own vehicle.
[0025]
In step S4, it is determined whether or not there are a plurality of surrounding vehicles detected in step S2. If there are a plurality of surrounding vehicles, the process proceeds to step S5. If there is a single surrounding vehicle, the process proceeds to step S7.
[0026]
In step S5, the detected behaviors (vehicle movement status) of the plurality of surrounding vehicles are classified.
That is, the estimated vertical speed vector (hereinafter referred to as the vertical speed vector) based on the own vehicle of the surrounding vehicle detected in step S3 is calculated from the relative speed between the own vehicle and the surrounding vehicle and detected in step S3. An estimated lateral displacement vector (hereinafter referred to as a lateral displacement vector) based on the vehicle of the surrounding vehicle is calculated from the relative lateral displacement between the vehicle and the surrounding vehicle.
Then, based on the calculated vertical velocity vector, it is determined whether the traveling direction of the surrounding vehicle is the same traveling direction as the own vehicle (the own vehicle traveling direction) or the opposite direction from the own vehicle (the anti-own vehicle traveling direction). In addition, based on the calculated lateral displacement vector, the lateral displacement change of the surrounding vehicle is changed in the direction approaching the own vehicle (own vehicle direction), the direction moving away from the own vehicle (anti-vehicle direction), or the change. Whether or not (lateral displacement vector = 0) is determined.
Then, according to the table 1 shown in FIG. 3, the detected behavior of the surrounding vehicle is “a vehicle traveling in the same traveling direction with respect to the own vehicle” or “a vehicle traveling in the opposite direction to the own vehicle”. Or “vehicle on a different road”.
Furthermore, for vehicles that are not expected to detect corner start points or road junctions from among the three categories (the lateral displacement vector indicated by x in Table 1 is the behavior pattern in the anti-vehicle direction) Subsequent detection processing is interrupted.
[0027]
In step S6, a vehicle that coincides with the detected curve / road junction in the traveling direction is preferentially selected.
That is, as shown in Table 2 of FIG. 4, the types of corner start points and road branch points that can be estimated from the behavior patterns of surrounding vehicles in Table 1
A) The corner start point or confluence point in the opposite direction may be detected
Specific examples of the road shape include the corner shown in (1) in FIG. 5, the road branch 2 shown in (3) in FIG. 5, the road branch (intersection) shown in (4) in FIG. 6, and (6) in FIG. There is road branch 4 shown by ▼.
B) Entering or passing an intersection from different directions may be detected
As a specific example of the road shape, there is a road branch (intersection) indicated by (4) in FIG.
C) Confluence from different directions may be detected
Specific examples of the road shape include a road branch 1 shown in (2) in FIG. 5, a road branch (intersection) shown in (4) in FIG. 6, and a road branch 3 shown in (5) in FIG.
D) A branch point in the opposite direction may be detected
Specific examples of the road shape include a road branch 1 shown in (2) in FIG. 5, a road branch (intersection) shown in (4) in FIG. 6, and a road branch 3 shown in (5) in FIG.
E) A corner start point or road branch point in the direction of travel may be detected
Specific examples of the road shape include the corner shown in (1) in FIG. 5, the road branch 2 shown in (3) in FIG. 5, the road branch (intersection) shown in (4) in FIG. 6, and (6) in FIG. There is road branch 4 shown by ▼.
It classifies in either.
And compared with the type of corner start point / road branch point near the vehicle detected by the navigation system, for each detected surrounding vehicle, the corner start point / road branch point in Table 2 is collated, Processing is preferentially performed when the type of corner start point / road branch point matches the type of corner start point / road branch point selected by the navigation system.
However, if there are multiple applicable vehicles even if the surrounding vehicles detected in this way are narrowed down, for example, a vehicle with a large change in lateral displacement has a higher priority for each type of corner start point / road branch point. A priority order may be further provided such as processing in order.
[0028]
After step S7, concretely detecting corner start points and road junctions (including junctions and intersections) in the corresponding situations using the surrounding vehicles on the road as shown in FIG. 5 and FIG. The procedure is shown for each method.
[0029]
In step S <b> 7, it is determined whether the detected vehicle behavior of the surrounding vehicle is the same traveling direction as the own vehicle, the facing direction of the own vehicle, or a direction different from the traveling direction of the own vehicle.
That is, by classifying using the lateral displacement vector and the vertical velocity vector of the surrounding vehicle and the table 1, the classification is made into three as in step S5. Furthermore, the detection process is interrupted when there is no possibility that a corner start point or a road branch point is detected from the three classifications (X in Table 1).
If it is determined that the surrounding vehicle is in the same traveling direction as the own vehicle, the process proceeds to step S8. If it is determined that the surrounding vehicle is opposite to the own vehicle, the process proceeds to step S11. If it determines, it will progress to step S14.
[0030]
In step S8, when it is determined in step S7 that the detected vehicle is in the same traveling direction as the own vehicle, it is determined whether or not the lateral displacement of the preceding vehicle (detected vehicle) has changed to the detected curve / branch direction. The
That is, it is a part for detecting E) of the table 2, and whether or not a preceding vehicle in the same traveling direction as that of the own vehicle shows a lateral displacement change in the direction of the curve start point or road branch point detected by the navigation system. And loop processing is performed until a change in lateral displacement is observed.
If no change in lateral displacement is observed after a while, the processing may be interrupted. Then, when a change in the lateral displacement is found (for example, a half lane), the process proceeds to step S9.
[0031]
In step S9, the lateral position change start point S and the host vehicle position -O at that point are recorded.
That is, in step S8, when the lateral displacement start point of the preceding vehicle is detected, the longitudinal point S at which the preceding vehicle started lateral displacement is estimated from the lateral displacement history, and the vehicle of the same vehicle at that point is also estimated. The vertical position is recognized as -O from the running history. In addition, when a lateral displacement start point of the oncoming vehicle is detected in step S13, which will be described later, the longitudinal point S at which the oncoming vehicle has started lateral displacement is estimated from the history of lateral displacement, and the vehicle at that point is similarly The vertical position is recognized as -O from the running history of the vehicle.
In step S9, when it is detected in step S8 (or step S13) that the change in lateral displacement of the preceding vehicle (or oncoming vehicle) has continued for a certain period, that point is immediately set as the corner start point / road branch start point. The detected vehicle can be subtracted from the curvature information of the road detected at that time, and the vertical distance traveled from the actual corner start point / road branch start point is subtracted from the corner start point / road branch start. You may correct | amend and obtain | require as the point S.
[0032]
In step S10, as in step S9, the lateral position change start point S and the host vehicle position -O at that point are recorded.
In other words, in step S12, the detected lateral displacement end point of the target vehicle is complemented from the lateral displacement history, and the longitudinal point where the preceding vehicle has finished lateral displacement is S, and the traveling history of the vehicle at that point is also the same. To recognize the vertical position as -O.
Note that this step S10 may be obtained approximately as a corner start point / road branch start point as soon as it is detected in step S12 that there is no change in the lateral displacement of the target vehicle. By subtracting the vertical distance traveled from the corner start point / road branch start point according to the relationship between the predetermined time required to detect the change in lateral displacement and the estimated speed of the surrounding vehicle, the corner start point The road branch start point S may be corrected and obtained.
[0033]
In step S11, when it is determined in step S7 that the detected vehicle is facing the host vehicle, it is determined whether or not the lateral position of the oncoming vehicle (detected vehicle) has already changed.
That is, it is determined whether or not the approaching vehicle from the opposite direction that has been detected has already caused a change in lateral displacement at the time of detection, and if it has already caused a lateral displacement, the process proceeds to step S12, and the change in lateral displacement is determined. If not, the process proceeds to step S13.
[0034]
In step S12, it is determined whether or not the lateral position change of the target vehicle has ended. That is, this step S12 is a part for detecting A) of the table 2, and a loop process is performed until it is detected that the lateral position change of the oncoming vehicle is completed, and a point where the lateral position change is completed is detected. At this point, the process proceeds to step S10.
[0035]
In step S13, it is determined whether or not the lateral displacement of the oncoming vehicle has changed in the detected curve / branch direction.
That is, it is a part for detecting D) of the table 2, and it is determined whether or not the oncoming vehicle in the opposite direction to the own vehicle shows a lateral displacement change in the direction of the road branch point detected by the navigation system, Looping is performed until a change in lateral displacement is observed.
If no change in lateral displacement is observed after a while, the processing may be interrupted. Then, when a change in the lateral displacement is found (for example, a half lane), the process proceeds to step S9.
[0036]
In step S14, when it is determined in step S7 that the detected vehicle is in a direction different from the traveling direction of the host vehicle, a traveling vector of the approaching vehicle or the take-off vehicle that is the detected vehicle is calculated.
That is, the approximate running vector of the detected vehicle is obtained from the change in the vertical speed and the lateral displacement detected in step S3.
[0037]
In step S15, it is determined whether the predicted behavior of the approaching (separating) vehicle joins ahead of the host vehicle lane.
That is, by checking whether or not the vehicle traveling in a direction different from the traveling direction detected in step S14 changes to traveling behavior on the same traveling road as the own vehicle, If the vehicle has a speed vector predicted to travel ahead of the vehicle in the direction of And when it is determined that the merge is performed, it is a part for detecting C) of Table 2, and when it is determined that the merge is not performed, the vehicle enters the intersection without performing the merge or This is a part for detecting B) of the table 2 by traveling in the passing direction.
If the target vehicle joins the same traveling road as the own vehicle, the process proceeds to step S12. If not, the process proceeds to step S16.
[0038]
In step S16, the intersection of the vehicle traveling vector and the approaching (separating) vehicle traveling vector is calculated, and the vehicle traveling position is calculated by collating with the identified own map curve / road junction / intersection.
In other words, by calculating the intersection of the estimated traveling direction of the vehicle and the traveling vector of the target detection vehicle, and comparing the intersection with the corner start point / road branch / intersection identified by the navigation system, The own vehicle position on the navigation map is specified from the distance between the intersection of the traveling vector of the own vehicle and the preceding vehicle and the own vehicle.
[0039]
In step S17, the lateral position change start point S (corner start point or road branch start point), the own vehicle position -O at that point, and the current running position of the host vehicle from the -O point are calculated.
In other words, corner start points and road branch points detected using surrounding vehicles are matched with the same kind of corner start points and road branch points detected by the navigation system of the vehicle, and the surrounding vehicles start on the map. By subtracting from the lateral position change start point S the result of adding the distance traveled by the vehicle from the position -O point of the own vehicle at that time and the position-O point of the own vehicle detected as a point or road branch point, The current travel position of the car is calculated.
When matching the corner start point / road branch point detected by the navigation system with the corner start point / road branch point detected from the surrounding vehicle, the closest point is more than the preset distance. If this happens, the matching and all processing can be canceled and the process can return to the start.
Further, the display may be actually changed for the driver after waiting for the determination result in step S18 to be YES.
[0040]
In step S18, it is determined whether or not the lateral position change (or yaw angle change) of the surrounding vehicle has continued for a certain distance (time) or more.
That is, when the lateral position change (or yaw angle change) of the surrounding vehicle continues for a distance (time) of a certain distance or longer, the process proceeds to step S19, but the lateral position change (or yaw angle change) of the surrounding vehicle is constant. If the above distance (time) is not continued, the process is interrupted and the process returns to the start.
For example, as shown in FIG. 7, when the preceding vehicle performs a lane change operation, the change in the lateral position is not detected after a short time has elapsed since the lateral position changed. The same applies to overtaking other than lane change. In such a case, it is determined that the vehicle behavior is different from the corner start point or the road branch point, and the process returns to the start.
When vehicle control is performed, for example, for automatic deceleration, the control may be executed immediately without waiting for the determination in step S18.
[0041]
In step S19, the position of the vehicle on the accurate navigation map is corrected. Then, using the corrected vehicle position as input information, vehicle control such as warning control to the driver when approaching a corner or intersection, or automatic deceleration that generates a predetermined deceleration before the corner start point or road junction I do.
[0042]
In FIG. 2, step S1 corresponds to the navigation system of claim 1, step S2 corresponds to the surrounding vehicle detection means of claim 1, and steps S3 and S5 correspond to the surrounding vehicle behavior detection means of claim 1. Step S6 corresponds to the corner start point / road branch point estimation means according to claim 1, steps S7 to S13 correspond to surrounding vehicle position specifying means, and step S17 corresponds to the distance calculation means according to claim 1. It corresponds to.
[0043]
[Corner start point / road branch point detection]
As a specific example, the corner start point / road branch point detecting action when the detected surrounding vehicle is one preceding vehicle on the same road as the own vehicle and in front of the same traveling direction (E pattern) explain.
[0044]
First, when the behavior pattern of the surrounding vehicle is the E pattern, a corner start point or a road branch point in the traveling direction may be detected. As a specific example of the road shape, the corner shown in (1) in FIG. There are a road branch 2 shown in (3) of FIG. 5, a road branch (intersection) shown in (4) of FIG. 6, and a road branch 4 shown in (6) of FIG.
[0045]
In this case, in the flowchart of FIG. 2, the process proceeds from step S1, step S2, step S3, step S4, step S7, step S8, step S9, step S17, step S18, and step S19.
[0046]
That is, if it is determined in step S7 that the detected vehicle behavior of the surrounding vehicle is the same traveling direction as the own vehicle, in step S8, the preceding vehicle is a curve start point or road branch point detected by the navigation system. It is determined whether or not a lateral displacement change in the direction is seen, and loop processing is performed until a change in lateral displacement is seen. When a change in lateral displacement is found (for example, for a half lane), the process proceeds to step S9, where the lateral position change start point S and the vehicle position -O at that point are recorded. The Next, in step S17, the lateral position change start point S, the record of the host vehicle position -O at that point, and the current travel position of the host vehicle from the point -O are calculated.
In step S18, it is confirmed that the lateral position change (or yaw angle change) of the surrounding vehicle has continued for a certain distance (time) in order to prevent erroneous detection such as lane change. The correct position correction on the navigation map is performed.
That is, while using the behavior of the preceding vehicle, the vehicle position specified by the navigation system can be corrected to an accurate position before reaching the corner start point or the road branch point. Specifically, in the case of (1) in FIG. 5, it can be corrected to an accurate position before reaching the corner start point, and in the case of (3) in FIG. Before reaching the point, it can be corrected to an accurate position, and in the case of (4) in FIG. 6, it can be corrected to an accurate position before reaching the intersection, or (6) in FIG. Can be corrected to an accurate position before reaching the right-hand road junction.
[0047]
As a result, when the position of the vehicle on the navigation map is corrected, the corrected vehicle position is used as input information, and alarm control for the driver when approaching a corner or intersection is performed. Vehicle control such as automatic deceleration that generates a predetermined deceleration before a corner start point or a road branch point can be performed with high accuracy.
[0048]
Note that, even when the vehicle behavior of the detected vehicle is opposite to the own vehicle or in a direction different from the traveling direction of the own vehicle, the vehicle position specified by the navigation system is set to the corner start point in the same manner as described above. And correct the position before reaching the road junction.
[0049]
Next, the effect will be described.
[0050]
(1) Detecting surrounding vehicles, estimating corner starting points or road branch points from changes in the behavior of surrounding vehicles, corner starting points or roads detected by the navigation system corresponding to the estimated corner starting points or road branch points Compare the bifurcation point, identify the surrounding vehicle position on the navigation map based on the comparison result, and determine the corner start point or road ahead of the vehicle from the positional relationship between the surrounding vehicle and the vehicle identified on the navigation map. Since the distance to the branch point is calculated, the vehicle position specified by the navigation system reaches the corner start point or road branch point while using the behavior of the vehicle running around the vehicle. It can be corrected to an accurate position before.
[0051]
(2) In step S5, from the detected behavior of surrounding vehicles, “vehicles traveling in the same traveling direction with respect to the host vehicle”, “vehicles traveling in the opposite direction to the host vehicle”, or “different” If it is determined in step S7 that the detected surrounding vehicle is the same road as the road on which the host vehicle is traveling, a step is performed. When the corner start point / road branch point detection method according to S8 to S13 is adopted and it is determined that the detected surrounding vehicle is a road different from the road on which the vehicle is traveling, the corner start point according to the flow after step S14・ Corner start point and road branch point are detected accurately because the corner start point and road branch point detection method is changed according to the vehicle behavior judgment result, such as adopting the road branch point detection method. can do.
That is, step S5 corresponds to the surrounding vehicle traveling direction determination means according to claim 2, and then the flow that proceeds from step S7 to step S14 onward is the corner start point / road branch point detection method according to claim 2. It corresponds to the flow to change.
[0052]
(3) After detecting the corner start point or road branch point based on the lateral displacement behavior of surrounding vehicles, in step S18, the lateral displacement change pattern (distance continuation or time continuation over a certain amount of lateral position and yaw angle change) Based on the above, when it is determined that the behavior of the surrounding vehicle is different from the corner driving, the detection of the corner start point or the road branching point is canceled. For example, the behavior can be distinguished from the behavior such as lane change, and the corner start point / road branch point can be detected with high accuracy.
That is, the process of determining NO in step S18 and returning to step S1 corresponds to the corner start point / road branch point estimating means according to claim 3.
[0053]
(4) In step S14, the travel vector of the approaching vehicle or the take-off vehicle is calculated, and in step S15, if it is determined that the predicted behavior of the approaching (take-off) vehicle does not join ahead of the host vehicle lane, step S16 Since the intersection of the own vehicle travel vector and the approaching (separation) vehicle travel vector is calculated, the corner starts even on roads (intersections etc.) where the surrounding vehicle and the own vehicle do not change behavior due to steering A point / road branch point can be detected.
That is, the process proceeds from step S14 to step S15 to step S16. In step S16, the process of calculating the intersection of the host vehicle traveling vector and the approaching (separating) vehicle traveling vector is performed by the intersection estimation means according to claim 4. Equivalent to.
[0054]
(5) If it is determined in step S4 that there are a plurality of vehicles traveling around, the behavior of the detected vehicle is classified in step S5, and the detected curve / road branch point in the traveling direction is detected in step S6. Since matching vehicles are preferentially selected, corner start points and road branch points can be efficiently detected using a plurality of surrounding vehicles.
That is, the process proceeds from step S4 to step S5 to step S6, and the process of preferentially selecting a vehicle that matches the curve / road branch point in the traveling direction detected in step S6 is the corner start point according to claim 5. -Corresponds to road junction estimation means.
[0055]
(Other examples)
As described above, the corner start point / road junction detection device of the present invention has been described based on the first embodiment. However, the specific configuration is not limited to the first embodiment, and the scope of the claims is as follows. Design changes and additions are allowed without departing from the spirit of the invention according to each claim.
[0056]
In the first embodiment, the surrounding vehicle behavior detecting means for detecting the vehicle running around and detecting the behavior due to the distance from the own vehicle and the lateral displacement includes the radar device 1, the CCD camera 2, the image processing CPU 3, and the surrounding vehicle. Although an example in which the relative speed / lateral displacement detection unit 4 is configured has been shown, either the radar apparatus 1 or the image apparatus (CCD camera 2 and image processing CPU 3) may be used alone. Further, a plurality of either ones may be used or both may be fused. In any case, any surrounding vehicle behavior detecting means may be used.
[0057]
In the first embodiment, the vehicle behavior detection means for accurately detecting the change in the traveling direction due to acceleration / deceleration of the host vehicle or steering is the steering angle sensor 8, the wheel speed sensor 9, the gyro sensor 10, and the host vehicle traveling information. Although the example comprised by the detection part 11 was shown, it is not necessary to use all these sensors simultaneously, For example, you may make it detect the behavior of the own vehicle by combining a wheel speed sensor and a gyro sensor. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an overall view showing a corner start point / road branch point detection apparatus according to a first embodiment;
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of corner start point / road branch point detection operation executed by the corner start point / road branch point detection device of the first embodiment;
FIG. 3 is a diagram illustrating a behavior determination result (table 1) of a surrounding vehicle when the surrounding vehicle is detected in the first embodiment apparatus;
FIG. 4 is a diagram showing types of corner start points / road branch points (table 2) that can be detected based on behavior determination results in the first embodiment apparatus.
FIG. 5 is a diagram illustrating a behavior pattern at a corner of a surrounding vehicle, a behavior pattern at road branch 1 and a behavior pattern at road branch 2 in the first embodiment apparatus;
6 is a diagram showing a behavior pattern at a road branch (intersection) of surrounding vehicles, a behavior pattern at a road branch 3 and a behavior pattern at a road branch 4 in the first embodiment apparatus; FIG.
FIG. 7 is a diagram illustrating a behavior pattern when a preceding vehicle performs a lane change operation.
[Explanation of symbols]
1 Radar device
2 CCD camera
3 Image processing CPU
4 Surrounding vehicle relative speed / lateral displacement detector
5 GPS antenna
6 Map data
7 Corner start point / road junction detection unit
8 Steering angle sensor
9 Wheel speed sensor
10 Gyro sensor
11 Vehicle traveling information detection unit
12 CPU

Claims

A navigation system that can detect the current position of the vehicle and the corner start point and / or road branch point in the direction of travel;
Surrounding vehicle detection means for detecting a vehicle running around,
A surrounding vehicle behavior detecting means for detecting a behavior due to a distance and a lateral displacement between the surrounding vehicle and the own vehicle;
A corner start point / road branch point estimation means for estimating a corner start point or a road branch point from the behavior change of the surrounding vehicle;
A surrounding vehicle that compares the corner start point or road branch point detected by the navigation system corresponding to the estimated corner start point or road branch point, and identifies the surrounding vehicle position on the navigation map based on the comparison result Positioning means;
A distance calculating means for calculating a distance from the position of the surrounding vehicle identified on the navigation map and the vehicle to a corner start point or a road branch point ahead of the vehicle;
A corner start point / road junction detection device characterized by comprising:

In the corner start point / road junction detection device according to claim 1,
The surrounding vehicle behavior detection means determines whether the surrounding vehicle travel direction is a preceding vehicle traveling on the same road in the same direction as the own vehicle or an oncoming vehicle traveling on the same road as the own vehicle. And a road where the detected surrounding vehicle is not the same road as the road on which the vehicle is traveling when the type of corner start point or road branch point detected by the navigation system is a road branch point A corner start point / road branch point detection device that changes a corner start point / road branch point detection method by determining that the vehicle is traveling.

In the corner start point / road junction detection device according to claim 1 or 2,
The corner start point / road branch point estimation means detects a corner start point or a road branch point from the behavior of the lateral displacement of the surrounding vehicle, and then determines that the behavior of the surrounding vehicle is a corner running based on the pattern of the lateral displacement change. A corner start point / road branch point detection device which cancels detection of a corner start point or a road branch point when it is determined that the behavior is different.

In the corner start point / road branch point detection device according to any one of claims 1 to 3,
Own vehicle behavior detecting means for detecting the behavior of the own vehicle;
An intersection estimation unit that preliminarily estimates a point where the traveling vector of the preceding vehicle detected by the surrounding vehicle behavior detection unit and the traveling vector of the host vehicle detected by the own vehicle behavior detection unit intersect;
A corner start point / road branch point detection device characterized by comprising:

In the corner start point / road branch point detection device according to any one of claims 1 to 4,
The corner start point / road branch point estimation means is prioritized from the shape of the corner start point or the road branch point nearest to the own vehicle detected by the navigation system when there are a plurality of vehicles traveling around. A corner start point / road branch point detection device characterized in that the type of surrounding vehicle to be detected is set.