JP4026400B2 - Vehicle control device - Google Patents

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【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、衝突時に乗員を保護するように車両デバイスを制御する車両制御装置に係り、より詳細には、これらの制御を効果的に規制する車両制御装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来から、先行車両の速度に合わせて自車両の速度を制御して先行車両に追従させる車両追従制御を行う車両において、自車両に対する物標(例えば、先行車両)の距離や速度や方位等の物標情報を取得するセンサとして、精度の高いミリ波レーダセンサを使用することが知られている。
【0003】
このミリ波レーダセンサは、所定の周期(例えば、0.1s)ごとに車両前方の所定領域を電波により走査し、当該所定領域からの反射波を用いて物標を認識して、当該物標に関する物標情報を出力している。このミリ波レーダセンサは、反射波のノイズ等に起因して、実在するにも拘らず物体を一時的に認識できない場合や、逆に実在しないにも拘らず物標として一時的に認識する場合があり、物標の認識状態が常に安定しているとは限らない。
【0004】
前者の場合には、ミリ波レーダセンサは、前の周期で認識した物標情報に基づいて、現在の周期における物標情報を推定して出力し、物標情報の連続性を図っている。そして、ミリ波レーダセンサは、当該物体が認識されない状態が所定の周期で連続した場合には、当該物体に係る物標情報の出力を中止している。
【0005】
一方、後者の場合には、反射波のノイズが、実在する物標に係るピーク位置付近に発生すると、同一の距離情報を有した2以上の物標情報が並存してしまうことになる。車両追従制御においては、追従制御のための先行車両は、1つの物標であるべきであるので、これらの2以上の物標情報から先行車両に係る物標情報を特定する必要がある。このとき、ノイズに起因して出力された物標情報を特定してしまうと、先行車両を見失うことになってしまう。
【0006】
そこで、車両追従制御においては、2以上の物標情報から例えば最も長い時間で認識され続けている物標情報を、先行車両に係る物標情報として特定している。或いは、例えば特開2002−22832公報の記載のように、物標が自車両と同一の車線上に存在する確率である自車線確率を導入し、2以上の物標情報が並存する場合には、先の周期における自車線確率がより高い物標情報を、先行車両に係る物標情報として特定することにより、先行車を見失うことを防止している。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
近年においては、ミリ波レーダセンサによる検出結果に基づいて車両が障害物に衝突する危険性を予知し、衝突を回避するように車両を制御すると共に、乗員が受ける衝突時の衝撃を緩和すべく衝突前に所定の乗員保護デバイスを起動させる衝突予知制御が提案されている。
【0008】
この衝突予知制御においては、ミリ波レーダセンサにより検出された自車両と障害物との関係に応じて、段階的な制御が実行されており、例えば、自車両が当該障害物と衝突しうる危険な状況であるが当該衝突を回避しうる状況にあると判断した場合には、警報等を発令して運転者に注意を喚起し、更に危険な状況であり衝突を回避すべきである判断した場合には、ブレーキ装置等を制御して衝突を回避するように車両の挙動を制御し、衝突を回避できない状況であると判断した場合には、シートベルト装置等の所定の乗員保護デバイスを衝突前に作動させている。
【0009】
このような衝突予知制御においては、車両前方の多数存在する物標の中から、自車両と衝突する可能性のある幾つかの物標を特定する必要がある。しかしながら、物標及び自車両は、ほとんどの場合、独自に移動する物体であるので、かかる特定を精度よく実現することは困難である。
【0010】
また、衝突予知制御は、車両衝突から乗員を保護するための安全システムであるので、ミリ波レーダセンサが出力する物標情報が上述したように推定情報であり得ることや、ミリ波レーダセンサの検出性能の低下及び検出精度等が十分考慮されることが望ましい。即ち、ミリ波レーダセンサによる物標の認識状態が反射波のノイズ等に起因して不安定である場合や、ミリ波レーダセンサの汚れ等に起因して検出性能が低下した場合には、衝突予知制御の実行を何らかの形で規制する必要がある。
【0011】
そこで、本発明は、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御を行う際に、ミリ波レーダセンサが認識した多くの物標の中から予知判定等の対象を高精度に特定でき、また、ミリ波レーダセンサによる物標の認識状態及び自車両の進行経路を基準とした物標の位置に応じて各種車両デバイスの作動を規制できる、信頼性が向上された車両制御装置の提供を目的とする。
【0012】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、請求項1に記載の如く、自車両前方の対象物を認識して、上記対象物と自車両との関係を検出する検出手段と、
上記検出手段により検出された関係に基づいて自車両と上記対象物との衝突を予知する衝突予知手段と、
上記衝突予知手段による予知結果に基づいて作動される複数の車両デバイスと、
上記検出手段による上記対象物の認識状態の良し悪しを表す認識指数を、上記検出手段により上記対象物が時系列でどの程度連続して認識されているかを表す指数である上記検出手段による上記対象物の認識の連続性、上記検出手段により上記対象物がどの程度安定して認識されているかを表す指数である上記検出手段による上記対象物の認識のばらつき、及び、上記検出手段が発する電波若しくは音波又は光波の上記対象物からの反射強度、のうちの少なくともいずれか1つに基づいて算出する認識指数算出手段と、
複数の車両デバイスのうちから作動規制対象となる車両デバイスを、上記認識指数算出手段による認識指数に応じて選択することを特徴とする、車両制御装置によって達成される。
【0013】
上記発明によれば、衝突予知判定の精度が向上し、信頼性が向上された衝突予知制御を実現することができる。
【0014】
衝突予知制御は、実際に発生しうる衝突を前もって予知する衝突予知判定を行い、当該予知判定の結果に基づいて所定の車両デバイスを作動させるものであり、かかる衝突予知制御においては、ミリ波レーダセンサのような検出手段が検出した自車両と対象物との関係に基づいて衝突予知判定がなされている。このような衝突予知判定において、検出手段による対象物の認識状態が考慮される場合には、認識状態の安定性に応じた衝突予知判定を実現することができる。また、上記対象物の認識状態が、上記検出手段による上記対象物の認識の連続性、上記検出手段による上記対象物の認識のばらつき、上記検出手段が発する電波若しくは音波又は光波の上記対象物からの反射強度、のうちの少なくとも1つである場合には、信頼性が更に向上された車両デバイスの制御を実現することができる。即ち、検出手段が先に認識した対象物を連続して認識できない場合等のような対象物の認識の不連続性や、直前の周期に認識された対象物の位置情報等に基づく推定による対象物の位置と実際の認識による位置との誤差が大きい場合や当該誤差が各周期で連続的に発生する場合や当該誤差の各周期間の変動が大きい場合等のような対象物の認識のばらつきや、対象物からの電波等の反射強度の大きさや当該反射強度の各周期間の変動等のような対象物からの反射強度が示す対象物の認識状態を考慮することによって、車両デバイスの制御の精度を向上させることが可能となる。
【0015】
また、上記目的は、請求項2に記載の如く、上記複数の車両デバイスは、乗員又は車両外部に向けて注意を喚起する第1車両デバイスと、乗員を保護する可逆式の第2車両デバイスとを含み、
上記認識指数算出手段による認識指数が第1閾値を上回り、上記検出手段による上記対象物の認識状態が悪いと判断した場合には、上記第1及び第2車両デバイスの作動を規制すると共に、上記認識指数算出手段による認識指数が上記第1閾値より小さいが第2閾値を上回り、上記検出手段による上記対象物の認識状態がやや良好でないと判断した場合には、上記第1及び第2車両デバイスのうち第2車両デバイスの作動を規制することを特徴とする、請求項1記載の車両制御装置によって達成される。
【0016】
上記発明によれば、複数の車両デバイスのうちの作動規制対象となる車両デバイスを、上記認識指数算出手段による認識指数に応じた適切な態様で、段階的に変化させることが可能となる。
【0018】
また、上記目的は、請求項に記載の如く、上記検出手段により検出された関係を用いて把握される自車両の進行経路を基準とした上記対象物の位置と、上記認識指数算出手段による認識指数とに基づいて、上記対象物が自車両に対する衝突物となる確率を算出する衝突物確率算出手段とを更に備え、
上記複数の車両デバイスは、乗員又は車両外部に向けて注意を喚起する第1車両デバイスと、乗員を保護する可逆式の第2車両デバイスと、乗員を保護する不可逆式の第3車両デバイスとを含み、
上記衝突物確率算出手段により算出される衝突物確率が低レベルの場合には、上記第3車両デバイスの起動判定閾値を、起動判定がなされ難い高レベルに設定すると共に、上記第1及び第2車両デバイスの作動を禁止し、上記衝突物確率算出手段により算出される衝突物確率が中レベルの場合には、上記第3車両デバイスの起動判定閾値を、起動判定がなされ難い高レベルに設定すると共に、上記第2車両デバイスの作動を禁止し、上記第1車両デバイスの作動を許可し、且つ、上記衝突物確率算出手段により算出される衝突物確率が高レベルの場合には、上記第3車両デバイスの起動判定閾値を、低レベルに設定すると共に、上記第1及び第2車両デバイスの作動を許可する、請求項1又は2記載の車両制御装置によって達成される。
【0021】
また、請求項又は記載の車両制御装置において、好ましくは、上記第2車両デバイスは、ブレーキ装置、シートベルト装置のうちの少なくとも1つを含み、上記第車両デバイスは、エアバック装置を含む。
【0022】
また、請求項1乃至のうちいずれか1項の車両制御装置において、請求項に記載の如く、上記対象物と自車両との上記関係が、自車両を基準とした上記対象物の相対距離、相対速度、及び方位を少なくとも含む場合には、衝突予知判定を正確に行うことができる。
【0023】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明による制御システムの概略的な構成図である。本発明による車両制御装置80は、車両制御用電子制御ユニット10(以下、「車両制御ECU10」という)を中心に構成され、ミリ波レーダセンサ14と、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御を実現するための各種デバイス(図示せず)を制御する各種ECU16A,16B,16C・・・とを備える。この各種ECUは、例えば多重通信網CAN18を介して車両制御ECU10と双方向通信可能に接続されている。
【0024】
ミリ波レーダセンサ14は、図示を省略するが、例えば車両のフロントグリル付近に若しくはフロントバンパ内部に車両前方を監視するように配設され、車両前方の所定領域に向けてミリ波帯の電波を放射する送信部と、当該領域内の車両若しくは障害物などの物標からの反射波を受信する受信部とを備える。この送信部及び受信部の前面は、電波を効率よく透過する樹脂等からなる保護部材により覆われてよい。
【0025】
ミリ波レーダセンサ14は、上記物標と自車両との関係を示す物標情報、例えば自車両を基準とした物標の相対速度Vr、相対距離Lr及び方位を所定の周期で取得する。ミリ波レーダセンサ14は、例えば2周波CW(Continuous Wave)方式により、電波のドップラー周波数を用いて物標の相対速度Vrを計測し、2つの周波数の位相情報から物標の相対距離Lrを計測してもよい。また、ミリ波レーダセンサ14は、放射ビームを1次元的又は2次元的に走査して、物標の方位を検出してもよい。
【0026】
図2は、ミリ波レーダセンサ14が物標判定に使用するパワースペクトル図である。このパワースペクトルは、2つの周波数を時分割で変調した信号をミリ波レーダセンサ14の送信部から発射し、物標から反射された受信信号に送信信号をミキシングしてFFT等の処理を施すことによって得ることができる。
【0027】
ミリ波レーダセンサ14は、スペクトルピークが図2に示すような物標判定用閾値を超えた場合には、後述する衝突予知判定の対象となる物標が存在すると判断して、当該スペクトルピーク係る周波数及び位相差に基づいて物標情報を生成する。
【0028】
ミリ波レーダセンサ14は、ある周期で物標を一度認識すると、当該周期において取得した物標情報に基づいて続く周期における物標の位置を推定する。そして、ミリ波レーダセンサ14は、続く周期において取得したパワースペクトル図において、上記推定した位置付近にスペクトルピークが現れるか否かを確認する。スペクトルピークが現れた場合には、ミリ波レーダセンサ14は、当該スペクトルピークに基づいて生成した物標情報を、先の周期で認識した同一の物標に関する物標情報として出力する。このように、続く各周期において同一の物標を連続的に認識できる場合には、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態は安定していることになる。
【0029】
一方、反射波のノイズ等に起因して、続く周期のパワースペクトル図において、推定位置付近にスペクトルピークが現れない場合には、ミリ波レーダセンサは、先の周期で取得した物標情報に基づいて推定した当該物標に係る物標情報を、先の周期で認識(若しくは推定)した同一の物標に関する推定情報として出力している。このように、続く各周期において同一の物標を連続的に認識できない場合には、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態は安定していないことになる。尚、これらの物標情報(推定情報を含む)は、車両制御ECU10に検出データとして上記所定の周期で送信される。
【0030】
なお、本実施例では、車両前方の物標情報を取得する手段として、雨や霧等の天候条件の影響を比較的受けずに物標情報を精度よく検出できるミリ波レーダセンサ14を使用するが、本発明は、特にこれに限定されることなく、レーザ光や超音波等を使用するセンサであってもよい。
【0031】
車両制御ECU10は、マイクロコンピュータを主な構成として、車速センサ、舵角センサ及びスロットルセンサ等の各種センサが接続されている。車両制御ECU10のマイクロコンピュータは、CPUを中心として構成され、所定の制御プログラム等が記憶されたROMと、一時的にデータを記憶するRAMと、入出力インターフェース(I/O)とを備えている。
【0032】
車両制御ECU10は、ミリ波レーダセンサ14からの検出データに基づき、自車両が車両前方の物標に衝突するか否かの衝突予知判定を行う。衝突予知判定は、ミリ波レーダセンサ14の検出する自車両と物標との関係を例えば判定用マップと比較することによって行ってよい。
【0033】
ここで、図3を参照して、判定用マップを用いた衝突予知判定の一例を詳細に説明する。
【0034】
図3に示す判定マップの場合は、横軸が相対速度Vr(但し、物標が自車両に近づく方向を正としている)、縦軸が相対距離Lrとしている。この判定マップでは、領域αは、車両が物標と衝突すると判定される衝突不可避な領域、領域βは、乗員に注意を喚起する必要があるが車両が物標と衝突せずに回避できると判定される衝突回避可能な領域、領域γは、車両が物標と衝突せずに回避できると判定される安全な領域である。
【0035】
上記衝突領域αと衝突回避領域βとは、例えばブレーキ制動曲線BLとハンドル曲線HAとを用いて形成した曲線により区切られている。物標との相対速度が大きくなる程、ブレーキで制動しても当該物標に衝突する確率が高くなる。このような境界が上記ブレーキ制動曲線BLである。ミリ波レーダセンサ14からの検出データが、このブレーキ制動曲線BLより下であれば衝突する確率が高いということになる。同様に、物標との相対速度が大きくなる程、運転者がハンドルを操作して衝突を回避しようとしても当該物標に衝突する確率が高くなる。このような境界が上記ハンドル曲線HAである。ミリ波レーダセンサ14からの検出データが、このハンドル曲線HAより下にあるときには衝突する確率が高いということになる。
【0036】
前記衝突領域αは、ブレーキ制動曲線BL及びハンドル曲線HAより下となる領域として設定される。よって、この衝突領域αはブレーキで制動し、かつハンドル操作をしても車両が物標に極めて高い確率で衝突すると判定される領域となる。
【0037】
同様に、安全な領域γと衝突回避領域βとは、ブレーキ制動曲線BL’とハンドル曲線HA’とを用いて形成した曲線により区切られている。衝突回避領域βは、ブレーキ制動曲線BL及びハンドル曲線HAより上に属するが、ブレーキ制動曲線BL’及びハンドル曲線HA’より下に属する領域に設定される。
【0038】
車両制御ECU10は、所定の周期毎に、ミリ波レーダセンサ14からの検出データから相対速度Vr及び相対距離Lrを確認し、この2つから図3の判定マップ上に特定点を定める。
【0039】
この特定点が領域γから衝突回避領域βに移行した場合、車両制御ECU10は、レベル1の車両デバイスの作動を実行する。このレベル1の車両デバイスは、乗員に注意を喚起するための警報を発する警報装置や、後続車両に注意を喚起するために点滅するハザードランプであってよい。
【0040】
特定点が衝突回避領域βから衝突領域αに移行した場合、車両制御ECU10は、レベル2の車両デバイスの作動を実行する。このレベル2の車両デバイスは、モータ等を作動させてシートベルトの弛みを取るプリテンショナ機能が付加されたモータ式のシートベルト装置、モータ等を用いて可動に構成したバンパを前方に迫り出させるバンパ移動装置、及びモータ等を作動させてシートの位置を標準に戻すシート移動装置等のような可逆式の乗員保護装置であってよい。これらの可逆式の乗員保護装置は、実際の衝突に備えて乗員の保護を図ることができる装置である。この可逆式の乗員保護装置は、モータ等の作動をキャンセルすること、すなわち停止或いは逆転させて標準位置に戻す等を行ってそれまでの作動を解除することで、通常の状態に復帰させることができる。なお、駆動源はモータに限らず、油圧等を用いてもよい。
【0041】
更に、このレベル2の車両デバイスの作動とは、衝突を回避する方向にハンドルを自動操舵するステアリング装置の作動や、衝突を回避するように車両を減速させるブレーキ装置やスロットル駆動装置等の作動であってよい。
【0042】
この判定マップは、例えば車両の衝突試験やシミュレーション等を行って得たデータに基づいて作成することができる。また、この判定マップは、車両制御ECU10がアクセスするROM等に格納しておくのが好ましい。
【0043】
その他の衝突予知判定として、物標の自車両を基準とした位置を表わす位置ベクトルを利用してもよい。かかる場合、車両制御ECU10は、所定の周期毎に、ミリ波レーダセンサ14からの検出データから物標の位置ベクトルを算出し、当該周期の位置ベクトルと先の周期の位置ベクトルとの差を用いて、次の周期における物標の位置ベクトルを推定する。一方、車両制御ECU10は、所定の周期毎に出力される舵角センサ及び車速センサからの検出値から、次の周期における自車両の移動ベクトルを予測する。そして、車両制御ECU10は、詳細な説明は省略するが、これらのベクトルの関係から衝突予知を段階的に行い、上述したようにレベル1及びレベル2の車両デバイスを段階的に作動させる。
【0044】
上述した衝突予知制御の実行後に実際の衝突が発生したとき、エアバックECU16Aはレベル3の車両デバイスを起動させる。このレベル3の車両デバイスは、火薬を用いてバッグを瞬時に展開させるエアバッグ装置、火薬を用いてシートベルトを一気に巻き取るプリテンショナ付のシートベルト装置のような不可逆式の乗員保護装置、車両前部に搭載される歩行者保護用の車両前面エアバッグ装置であってよい。また、レベル3の車両デバイスは、ポップアップフードや緊急ブレーキであってもよい。
【0045】
エアバックECU16Aは、レベル3の車両デバイスを起動させるか否かの起動判定を行う。この起動判定は、図示は省略するが、例えばバンパに埋設したタッチセンサや、車両のフロア部若しくはサイドメンバの前方に配設された加速度センサからの加速度信号を用いて実現される。
【0046】
ここで、図4を参照して、起動判定用マップを用いた起動判定の一例を説明する。
【0047】
図4には、3つの起動判定閾値TH1,TH2,TH3が、加速度信号と共に示されている。エアバックECU16Aは、加速度信号が起動判定閾値を超えるか否かを判定し、加速度信号が起動判定閾値を超える場合に、レベル3の車両デバイスを所定の作動出力で起動させることになる。
【0048】
実際の判定に使用する起動判定閾値は、この3つの起動判定閾値TH1,TH2,TH3のうちから適宜選択されてよい。例えば、物標の自車両に対する相対速度Vrが非常に大きい場合には、低レベルの起動判定閾値TH3が選択されてよく、レベル3の車両デバイスを確実に起動するようにする。或いは、上述した衝突予知制御が実行されていない間は、高レベルの起動判定閾値TH1が選択されてよく、レベル3の車両デバイスの不要な起動を防止するようにする。
【0049】
以上のような車両制御ECU10及びエアバックECU16Aが行う衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御は、当業者に知られており、また、車両制御ECU10等が行う衝突予知制御等の内容、これらを実現する構成、衝突予知の判定手法及び不可逆式の乗員保護装置の起動判定手法は、多種多様であるので、ここではこれ以上の説明を省略する。但し、本発明は、あらゆる衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御に対して適用可能である。
【0050】
ところで、衝突予知制御は、上述から明らかなように、ミリ波レーダセンサ14によって検出される物標と自車両との関係を示す物標情報に基づいて実行されている。また、不可逆式の乗員保護装置の制御においても、例えば起動判定閾値を選択する際等に、ミリ波レーダセンサ14によって検出される物標と自車両との関係が利用されうる。
【0051】
このため、ミリ波レーダセンサ14が認識する多数の物標の中から、自車両との関係を監視すべき物標を的確に特定することが必要となる。即ち、衝突物となりえない物標に係る物標情報を、上述したような衝突予知判定等に対象から除外する必要がある。
【0052】
また、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態は、上述したように、ノイズ等に起因して常に安定しているとは限らない。また、ミリ波レーダセンサ14は、上述したように雨や雪等に晒される車両室外に取り付けられているので、車両走行中等にアンテナ部を保護する保護部材に水分や汚れ等が付着し、検出性能が低下する場合がある。
【0053】
更に、車両制御ECU10に出力される物標情報には、上述したように推定による物標情報が含まれているが、たいていの場合、自車両及び物標はそれぞれ独立に移動する物体であり、自車両に対する物標の動きは常に安定しているとは限らない。
【0054】
本発明は、これらの事項を考慮することにより、上述の衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御の信頼性をより一層向上させるものである。
【0055】
具体的には、第1の事項として、自車両との関係を監視すべき物標の的確な特定は、自車両の進行経路を基準とした物標の位置を考慮することによって実現される。この考慮は、次に説明するように、ミリ波レーダセンサ14が認識した物標が自車両の進行経路との関係で実際に衝突物となる確率、即ち衝突物確率Proの算出を伴ってよい。この衝突物確率Proは、自車両の進行経路上に既に存在するか若しくは当該進行経路に移動しうる物標が衝突物となりえるという考えに基づく。
【0056】
ここで、図5を参照して、マップを用いた衝突物確率Proの算出方法の一例を説明する。但し、衝突物確率Proは、必ずしもこのようなマップを使用して算出される必要はないことは理解されるべきである。
【0057】
このマップでは、領域Αは、自車両Xの近傍に形成され、衝突物確率Proが最も高い領域である(例えば、衝突物確率Pro=100%)。領域Βは、自車両Xに対して遠方に形成され、衝突物確率Proが2番目に高い領域である(例えば、衝突物確率Pro=80%)。領域Γは、領域Α及び領域Βの両側に形成され、衝突物確率Proが3番目に高い領域である(例えば、衝突物確率Pro=60%)。同様にして、図示は省略するが、衝突物確率Pro=30%、10%・・・に対応して、領域Δ、領域Ε・・・が設定されてよい。
【0058】
マップ上の物標の位置は、ミリ波レーダセンサ14からの物標情報に基づいて、所定の周期毎に定められる。このとき、マップ上に定まる物標の位置は、自車両Xが走行している道路の曲率を考慮して補正されてよい。例えば、自車両Xの進行経路が曲線である場合(即ち、カーブする道路を走行中)、マップ上に定まる物標の位置は、舵角センサ等から得た情報を基に推定される当該曲線の曲率を用いて補正される。
【0059】
各物標に付与される衝突物確率Proは、マップ上に定められた各物標の位置に基づいて算出される。尚、最終的に各物標に付与される衝突物確率Proは、このようにして周期毎に算出される衝突物確率Proにフィルター処理を施した値であってよい。
【0060】
尚、図5のマップでは、領域Αは、自車両Xに近づくにつれて幅が広くなっている。これは、物標が自車両Xに近いほど、自車両Xの進行経路の曲率や進行方向の影響が小さく、自車両の進行経路上に確実に存在していると判断できる領域が広がることに基づく。
【0061】
領域Βは、進路変更や減速等のような物標の動きによって、マップ上に定まる物標の位置が短時間で領域Αに属し得る領域として設定されている。図5のマップでは、領域Βは、自車両Xから離れるにつれて幅が広くなっている。これは、物標が自車両Xからある程度離れている場合、上述した推定による曲率の実際のカーブの曲率に対する誤差の影響が大きくなり、マップ上に定まる物標の位置が短時間で領域Αに属する場合があるためである。
【0062】
尚、ここで説明した各領域は例示的なものであり、多種多様な変更が可能であることに注意されたい。また、衝突物確率Proは、ミリ波レーダセンサ14と協働して前方の物標を認識してよいCCDカメラの撮像画像を用いて算出してもよい。かかる場合、CCDカメラの撮像画像からレーンマークが認識され、自車両の走行する車線を基準とした物標の位置に基づいて、上述したような衝突物確率Proが算出されてよい。
【0063】
次に、第2の事項としてミリ波レーダセンサ14の検出性能の低下は、ミリ波レーダセンサ14が受信する反射波に基づいて判断される。例えば、車両制御ECU10は、図2に示すような各物標のスペクトルピークの高さ(反射強度)を監視することによって、ミリ波レーダセンサ14の検出性能の低下度合いを推定してもよい。尚、本実施例では、反射波は電波であるが、異なる種のセンサを使用する場合には、光波若しくは超音波であってよい。
【0064】
次に、第3の事項としてミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態は、ミリ波レーダセンサ14から物標情報が推定によるものか否か、即ちミリ波レーダセンサ14が先の周期で認識した物標を現在の周期で認識したか否かによって判断される。この判断は、当該物標がどの程度連続した周期で認識され続けているかの考慮を伴ってよい。
【0065】
また、この判断は、ミリ波レーダセンサ14が先の周期で認識した物標を現在の周期で認識した場合に、推定による物標情報と実際の認識による物標情報との間の誤差の考慮を伴ってよい。例えば、推定による物標情報(例えば、物標の位置)が、実際の認識による物標情報と一致する場合には、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態が安定であると判断することができる。逆に、相違する場合には、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態が安定でないと判断することができる。
【0066】
次に、本発明による衝突予知制御等の実施例ついて言及する。
【0067】
図6は、本発明の第1の実施例として示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、車両制御ECU10が実行してよく、或いは、車両制御ECU10に接続される別のECUが実行してもよい。本実施例では、上述した第2及び第3の事項を考慮して、衝突予知制御の実行の規制が行われる。
【0068】
車両のイグニッションスイッチIGのオン等により本処理が開始されると、ステップ100では、上述した第2及び第3の事項、即ちミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態及びミリ波レーダセンサ14の検出性能の低下が考慮される。本実施例では、これらの事項を定量的に考慮するため、認識指数Iなる指数を次式により算出する。尚、次式に示す認識指数Iは、ミリ波レーダセンサ14の認識状態を総合的に勘案している。
【0069】
I=a×STAB1+b×STAB2+c×POWER・・・・(式1)
ここで、STAB1は、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識の連続性に係る認識状態を定量的に示す指数であり、全物標情報における推定による物標情報の数の割合であってよい。
【0070】
STAB2は、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識バラツキに係る認識状態を定量的に示す指数であり、
STAB2=100×{(Xest−X)+(Yest−Y)1/2/(X+Y1/2
のように定義されてよい。尚、(X、Y)は、現周期Nの物標の位置であり、(Xest、Yest)は、前周期N−1の物標情報に基づいて推定された現周期の物標の推定位置である。
【0071】
POWERは、物標からの反射波の反射強度に関する指数であり、
POWER=100×(P(N)−P(N−1))/P(N−1)
のように定義されてよい。尚、P(N−1)は、周期N−1に受信した反射波の反射強度であり、P(N)は、周期Nに受信した反射波の反射強度である。
【0072】
尚、これらの指数の算出方法は、多種多様であり、本発明は、特に上述の算出方法に限定されるものでない。また、指数STAB2及びPOWERは、周期毎に、
STAB2(N)=ψ×STAB2(N)+(1−ψ)×STAB2(N−1)
POWER(N)=ψ×POWER(N)+(1−ψ)×POWER(N−1)
のようにフィルター処理されてよい。また、認識指数Iは、式1に示すように、適切な係数a,b,cにより各指数STAB1、STAB2、POWERを重み付けして算出されてよい。
【0073】
続くステップ102では、認識指数Iが、所定の第1の閾値THRE1より大きいか否かが判定される。判定が肯定された場合には、ステップ104に進み、ミリ波レーダセンサ14の認識状態が悪いと判断し、上述したレベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を禁止する。一方、ステップ102の判定が否定された場合には、ステップ106に進む。
【0074】
ステップ106では、認識指数Iが、所定の第2の閾値THRE2より大きいか否かが判定される。判定が肯定された場合には、ステップ108に進み、ミリ波レーダセンサ14の認識状態がやや良好でないと判断し、レベル2の車両デバイスの作動を禁止する。従って、警報装置やハザードランプのようなレベル1の車両デバイスのみが、上述したような衝突予知判定の所定の条件が成立した場合に、作動されることになる。一方、ステップ106の判定が否定された場合には、ステップ110に進む。
【0075】
ステップ110では、ミリ波レーダセンサ14の認識状態が良好である判断し、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を許可する。以上のステップ100乃至110は、ステップ112で例えばイグニッションスイッチIGのオフが確認されるまで繰り返し実行される。
【0076】
尚、本実施例では、各閾値は、THRE2<THRE1となるように定められ、ミリ波レーダセンサ14の認識状態に応じて、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を段階的に規制している。但し、認識指数Iが所定の値を超えた場合に、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を一律に規制することも可能である。また、レベル2の車両デバイスを更に分類して、より多段化された規制を実現することも可能である。また、衝突予知制御の実行を規制すると共に、或いは、衝突予知制御の実行を規制することに代わって、不可逆式の乗員保護装置の制御の実行を規制することも可能である。但し、この不可逆式の乗員保護装置の制御の実行の規制は、当該制御の実行を完全に禁止するものでなく、起動判定閾値を変更するものである。
【0077】
また、本実施例では、認識指数Iは、物標の認識の連続性、物標の認識のばらつき、及び物標からの反射強度の3つの要素を総合的に勘案するように定義されているが、認識指数Iは、これら3つの要素のいずれか1つ若しくはいずれか2つの要素を用いて定義されてもよい。
【0078】
以上の本発明の第1の実施例によると、衝突予知制御の信頼性を更に向上させることができる。また、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態を考慮して、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御を段階的に規制することが可能となる。
【0079】
次に説明する第2の実施例は、上記第1の実施例がミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態(即ち、第2及び第3の事項)のみを考慮しているのに対し、上述した第1の事項、即ち自車両の進行経路を基準とした物標の位置を考慮して、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御の実行を規制する。
【0080】
図7は、本発明の第2の実施例として示す、車両制御ECU10が実行してよい処理のフローチャートである。
【0081】
車両のイグニッションスイッチIGのオン等により本処理が開始されると、ステップ200では、車両制御ECU10は、ミリ波レーダセンサ14から物標情報の入力に応答して、図5に示すようなマップを用いて、各物標に対して衝突物確率Proを算出する。
【0082】
続くステップ202では、衝突物確率Proが、所定の値(例えば90%)より大きいか否かが判定される。判定が肯定された場合には、ステップ204に進み、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を低レベル(例えば、図4のTH3)に設定すると共に、上述したレベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を許可する。一方、ステップ202の判定が否定された場合には、ステップ206に進む。
【0083】
ステップ206では、衝突物確率Proが、所定の値(例えば70%)より大きいか否かが判定される。判定が肯定された場合には、ステップ208に進み、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を中レベル(例えば、図4のTH2)に設定すると共に、レベル2の車両デバイスの作動を禁止する。一方、ステップ206の判定が否定された場合には、ステップ210に進む。
【0084】
ステップ210では、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を高レベル(例えば、図4のTH1)に設定すると共に、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を禁止する。以上のステップ200乃至210は、ステップ212で例えばイグニッションスイッチIGのオフが確認されるまで繰り返し実行される。
【0085】
尚、本明細書において、車両デバイスの作動の“禁止”とは、車両デバイスの作動を完全に禁止することのみならず、車両デバイスの作動内容を部分的に規制すること及び複数の車両デバイスの中の幾つかの車両デバイスの作動のみを禁止することも含む。
【0086】
以上の本発明の第2の実施例によると、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御の信頼性を更に向上させることができる。また、自車両の進行経路を基準とした物標の位置に応じて、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御を段階的に規制することが可能となる。
【0087】
尚、上記第2の実施例では、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を段階的に変更するものであったが、レベル3の車両デバイスの出力レベルを段階的に変更することも可能である。例えば、レベル3の車両デバイスであるエアバック装置が、エアバックにガスを供給する2個のインフレータを備える場合、出力レベルの段階的な変更は、点火するインフレータの数の変更によって実現されてよい。
【0088】
ところで、ミリ波レーダセンサ14は、上述したように、車両のフロントグリル等の車両前部に取り付けられ、車両前方を電波により1次元的又は2次元的に走査している。従って、図8に示すように、車両が登坂路を走行している場合や、加速走行している場合には、車両前部が上方に向くことになるので、ミリ波レーダセンサ14は、衝突が考えられない対象物、例えば登坂路の頂上付近の看板、標識及び陸橋等を物標として認識することになる。また、車両が降坂路を走行している場合や、減速走行している場合にも同様に、車両前部が下方に向くことになるので、ミリ波レーダセンサ14は、衝突が考えられない対象物、例えば降坂路の終点付近の路面等を物標として認識する場合がある。
【0089】
次に説明する本発明の第3の実施例では、これら衝突物となりえない対象物を、上述の衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御における判定の対象から除外することを可能とする。
【0090】
図9は、本発明の第3の実施例として示す、ミリ波レーダセンサ14が認識した物標が、判定の対象から除外すべき対象物(即ち、看板、標識、陸橋等)か否かを判断する処理のフローチャートである。
【0091】
ステップ300では、加速度センサやスロットルセンサ等からの情報や実トルクと推定トルクの差等に基づいて、加速判定値、減速判定値、登坂判定値、降坂判定値をそれぞれ算出する。
【0092】
続くステップ302では、加速走行しているか否か、減速走行しているか否か、登坂路を走行しているか否か、降坂路を走行しているか否かの判定がなされる。この判定は、加速判定値が所定の値を超えた否か、減速判定値が所定の値を超えた否か、登坂判定値が所定の値を超えた否か、降坂判定値が所定の値を超えた否かをそれぞれ判断することによって実現される。これらの判定のいずれかが肯定された場合には、ステップ304に進み、すべての判定が否定された場合には、ステップ306に進む。
【0093】
ステップ304では、ミリ波レーダセンサ14からの物標情報に基づいて、位置が遠方にあり(例えば、Lr>100m)、且つ略停止している(即ち、Vr≒Vn(自車速))物標を特定し、当該物標を判定の対象から除外する。この除外は、上記第1の実施例においては、例えば当該物標に対する認識指数Iを高レベル(例えば、I>THRE1)に設定すること、第2の実施例においては、当該物標に対する衝突物確率Proを低レベル(例えば、衝突物確率Pro<50%)に設定することによって実現されてよい。尚、遠方に位置する物標を除外するのは、車両前部が上方に向いている場合、認識された物標の位置が遠方であるほど、当該物標の路面に対する高さが大きいためである。また、停止している物標を除外するのは、ミリ波レーダセンサ14が誤認する看板、標識及び陸橋等が停止物であるためである。
【0094】
尚、以上のステップ300乃至304は、ステップ306で例えばイグニッションスイッチIGのオフが確認されるまで繰り返し実行される。
【0095】
以上の本発明の第3の実施例によると、衝突物となりえない物標が確実に除外されるので、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御の信頼性を更に向上させることができる。
【0096】
尚、上述の第3の実施例においては、加速走行しているか否か、減速走行しているか否か、登坂路を走行しているか否か、及び降坂路を走行しているか否かの全ての判定がされているが、これらの判定のうちいずれかの判定を行わないことも可能である。
【0097】
図10及び図11は、本発明の第4の実施例を詳細に示す、制御プログラムのフローチャートである。この制御プログラムは、ミリ波レーダセンサ14の検出周期毎(例えば、0.1sec毎)に実行される。また、この制御プログラムは、以下の説明のように車両制御ECU10によって実行されてよいが、車両制御ECU10に接続される別のECUが実行してもよい。尚、この制御プログラムは、車両制御ECU10のROMに予め記憶されている。
【0098】
車両のイグニッションスイッチIGのオン等により、制御プログラムの実行が開始されると、ステップ400において、ミリ波レーダセンサ14により認識された1若しくはそれ以上の物標についての物標情報が、車両制御ECU10に入力される。
【0099】
続くステップ402では、車両制御ECU10は、舵角センサからの舵角値等の情報に基づいて進行経路の曲率を推定し、図5に示すようなマップを用いて、物標情報及び当該推定した曲率から各物標についての衝突物確率Proを演算する。この衝突物確率Proは、周期ごとにフィルター処理されてよく、周期Nの衝突物確率Pro(N)が、前回の周期N−1の衝突物確率Pro(N−1)を用いて、Pro(N)=ψ×Pro(N)+(1−ψ)×Pro(N−1)と表わされてよい。
【0100】
続くステップ404では、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識の連続性を考慮するため、各物標に対して認識連続性カウンタContを演算する。この認識連続性カウンタContは、今回の周期での物標情報が推定によるものでない場合には、所定の値UPをインクリメントされ、推定によるものである場合には、所定の値DNをデクリメントされる。
【0101】
続くステップ406では、ミリ波レーダセンサ14の検出性能の低下や物標の物理的な大きさやミリ波レーダセンサ14の誤認識を考慮するため、各物標からの反射波の強度を示す指数POWERを演算する。本実施例の指数POWERは、所定の閾値Pthresholdを用いて、POWER=Ptarget−Pthresholdと表わされる。ここで、Ptargetは、物標からの反射波の強度であり、各物標からの反射が現れる周波数ftargetに係るスペクトルピークの高さに相当する(図2参照)。この指数POWERは、周期ごとにフィルター処理されてよく、周期NのPOWER(N)は、POWER(N)=ψ×POWER(N)+(1−ψ)×POWER(N−1)と表わされる。但し、今回の周期での物標情報が推定によるである場合には、POWER(N)=POWER(N−1)として前回の周期での値が保持されてよい。
【0102】
続くステップ408では、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識の安定性(バラツキ度合い)を考慮するため、各物標に対して認識の安定性に関する指標STAB2を演算する。本実施例の指数STAB2は、前回の周期での物標の位置(Xest、Yest)と今回の周期での物標の位置(X、Y)とを用いて、STAB2=(Xest−X)+(Yest−Y)と表わされる。この指標STAB2は、周期ごとにフィルター処理されてよく、周期NのSTAB2(N)は、STAB2(N)=ψ×STAB2(N)+(1−ψ)×STAB2(N−1)と表わされる。
【0103】
続くステップ410では、上記ステップ402で得られた衝突物確率Proを、上記ステップ404乃至408で得られたカウンタ値及び各指数を用いて補正し、新たな衝突物確率PCRSHを確立する。この新たな衝突物確率PCRSHは、上述の衝突物確率Pro等を用いて次式のように表わされてよい。
【0104】
CRSH=a×Pro+b×Cont+c×POWER−d×STAB2ここで、各係数a,b,c,dは、衝突物確率PCRSHが最大で100%となるように設定される。
【0105】
続くステップ412では、車両状態を検知するため、加速度センサやスロットルセンサ等からの情報や実トルクと推定トルクの差等に基づいて、登坂判定値、加速判定値、降坂判定値、減速判定値をそれぞれ演算する。
【0106】
次いで、ステップ414では、登坂路走行・加速走行しているか否か、降坂路走行・減速走行しているか否かの判定がなされる。いずれかの判定が成立した場合には、ステップ416に進み、いずれの判定も不成立の場合、ステップ418に進む。
【0107】
ステップ416では、衝突物となりえない物標(例えば、登坂路頂上付近の看板等)を確実に除外するため、ミリ波レーダセンサ14からの物標情報に基づいて、遠方(例えば、Lr>100m)に位置する物標を特定し、当該物標に係る衝突物確率PCRSHを低レベル(例えば、PCRSH=49%)にリセットする。
【0108】
このようにして衝突物確率PCRSHが確立すると、衝突予知制御を選択的に規制する制御プログラムに移行する(ステップ418乃至422)。
【0109】
ステップ418では、衝突物確率PCRSHが、所定の値(例えば50%)より大きいか否かが判定される。判定が否定された場合には、ステップ420に進み、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を高レベル(例えば、図4のTH1)に設定すると共に、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を禁止する。一方、ステップ418の判定が肯定された場合には、ステップ422に進む。
【0110】
ステップ422では、衝突物確率PCRSHが、所定の値(例えば70%)より大きいか否かが判定される。判定が否定された場合には、ステップ424に進み、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を高レベル(例えば、図4のTH1)に設定すると共に、レベル1の車両デバイスの作動を許可する。一方、ステップ422の判定が肯定された場合には、ステップ426に進む。
【0111】
ステップ426では、衝突物確率PCRSHが、所定の値(例えば90%)より大きいか否かが判定される。判定が否定された場合には、ステップ428に進み、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を高レベル(例えば、図4のTH1)に設定すると共に、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を許可する。一方、ステップ426の判定が肯定された場合には、ステップ430に進む。
【0112】
ステップ430では、レベル3の車両デバイスの起動判定閾値を低レベル(例えば、図4のTH3)に変更すると共に、レベル1及びレベル2の車両デバイスの作動を許可する。
【0113】
以上のステップ420,424,428及び430の処理の後、ステップ432で、イグニッションスイッチIGがオフされたか否かを判定し、判定が否定された場合は、ステップ400以後の処理が繰り返される。一方、判定が肯定された場合は、処理を終了する。
【0114】
以上の本発明の第4の実施例は、上述の第1、第2及び第3の実施例におけるすべての効果を奏することができる。即ち、本発明の第4の実施例によると、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御の信頼性を向上させることができる。また、ミリ波レーダセンサ14による物標の認識状態や自車両の進行経路を基準とした物標の位置に応じて、衝突予知制御及び不可逆式の乗員保護装置の制御を段階的に規制することが可能となる。
【0115】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【0116】
上述した実施例において、上述した多種多様な処理を実行する主体として、車両制御ECU10等と特定されている場合があるが、車両制御ECU10の処理のすべて若しくは幾つかは、他の各種ECUによって実行されてよく、或いは、車両制御ECU10が、他の各種ECUの機能の幾つか若しくはすべてを行ってよい。
【0117】
尚、特許請求の範囲に記載された「検出手段」は、上記実施例に記載された「ミリ波レーダセンサ14」に対応する。また、特許請求の範囲に記載された「衝突予知手段」は、上記実施例に記載された「車両制御ECU10による衝突予知判定」により実現される。
【0118】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したようなものであるから、以下に記載されるような効果を奏する。請求項1記載の発明によれば、衝突予知判定の精度が向上し、信頼性が向上された衝突予知制御を実現することができる。また、ミリ波レーダセンサのような検出手段の認識状態に応じて、段階的に車両デバイスの作動を規制することができる。
【0121】
また、請求項記載の発明によれば、シートベルト装置等の車両デバイスを正確に作動させることができ、請求項記載の発明によれば、衝突予知判定を正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による制御システムの概略的な構成図である。
【図2】反射波のパワースペクトルを示す図である。
【図3】衝突予知判定を行う際に用いる判定マップを示した図である。
【図4】不可逆的乗員保護装置の起動判定を行う際に用いる判定マップを示した図である。
【図5】衝突物確率を算出する際に用いるマップを示した図である。
【図6】本発明の第1の実施例を示すフローチャートである。
【図7】本発明の第2の実施例を示すフローチャートである。
【図8】車両状態とミリ波レーダセンサ14の認識範囲の関係を概略的に示す図である。
【図9】本発明の第3の実施例を示すフローチャートである。
【図10】本発明の第4の実施例による制御プログラムのフローチャート(その1)である。
【図11】本発明の第4の実施例による制御プログラムのフローチャート(その2)である。
【符号の説明】
10 車両制御ECU
14 ミリ波レーダセンサ
16 各種ECU
18 バス
80 車両制御装置
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a vehicle control apparatus that controls a vehicle device so as to protect an occupant during a collision, and more particularly to a vehicle control apparatus that effectively regulates these controls.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in a vehicle that performs vehicle follow-up control in which the speed of the host vehicle is controlled in accordance with the speed of the preceding vehicle to follow the preceding vehicle, the distance, speed, direction, etc. of the target (for example, the preceding vehicle) with respect to the host vehicle It is known to use a highly accurate millimeter wave radar sensor as a sensor for acquiring target information.
[0003]
This millimeter wave radar sensor scans a predetermined area in front of the vehicle with a radio wave at predetermined intervals (for example, 0.1 s), recognizes a target using a reflected wave from the predetermined area, and detects the target. The target information about is output. When this millimeter wave radar sensor cannot recognize an object temporarily even though it actually exists due to noise of reflected waves, etc., or conversely when it temporarily recognizes it as a target even though it does not exist And the recognition state of the target is not always stable.
[0004]
In the former case, the millimeter wave radar sensor estimates and outputs the target information in the current cycle based on the target information recognized in the previous cycle, thereby achieving continuity of the target information. Then, when the state in which the object is not recognized continues for a predetermined period, the millimeter wave radar sensor stops outputting the target information related to the object.
[0005]
On the other hand, in the latter case, when the noise of the reflected wave is generated in the vicinity of the peak position related to the actual target, two or more target information having the same distance information coexists. In the vehicle follow-up control, the preceding vehicle for the follow-up control should be one target, so it is necessary to specify the target information related to the preceding vehicle from these two or more pieces of target information. At this time, if the target information output due to noise is specified, the preceding vehicle will be lost.
[0006]
Therefore, in vehicle follow-up control, target information that has been recognized for the longest time, for example, from two or more pieces of target information is specified as target information related to the preceding vehicle. Or, for example, as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-22832, when a target lane probability that is the probability that a target exists on the same lane as the host vehicle is introduced and two or more target information coexist The target information having a higher own lane probability in the previous cycle is specified as the target information related to the preceding vehicle, thereby preventing the preceding vehicle from being lost.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
In recent years, the risk of a vehicle colliding with an obstacle is predicted based on the detection result of a millimeter wave radar sensor, the vehicle is controlled so as to avoid the collision, and the impact at the time of a collision received by an occupant is alleviated. Collision predictive control that activates a predetermined occupant protection device before a collision has been proposed.
[0008]
In this collision prediction control, stepwise control is executed according to the relationship between the host vehicle and the obstacle detected by the millimeter wave radar sensor. For example, there is a risk that the host vehicle may collide with the obstacle. When it is judged that the situation is such that the collision can be avoided, an alarm is issued to alert the driver, and it is judged that the situation should be avoided because the situation is more dangerous. In such a case, the vehicle behavior is controlled so as to avoid the collision by controlling the brake device, and if it is determined that the collision cannot be avoided, the predetermined occupant protection device such as the seat belt device is Activated before.
[0009]
In such collision predictive control, it is necessary to identify some targets that may collide with the host vehicle from among many existing targets ahead of the vehicle. However, in most cases, since the target and the own vehicle are independently moving objects, it is difficult to realize such identification with high accuracy.
[0010]
In addition, since the collision prediction control is a safety system for protecting an occupant from a vehicle collision, the target information output from the millimeter wave radar sensor can be estimated information as described above. It is desirable to sufficiently consider the degradation of detection performance and detection accuracy. In other words, if the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor is unstable due to reflected wave noise or the like, or if the detection performance deteriorates due to contamination of the millimeter wave radar sensor, etc. It is necessary to regulate the execution of predictive control in some way.
[0011]
Therefore, the present invention can specify a target for prediction determination with high accuracy from among many targets recognized by the millimeter wave radar sensor when performing collision prediction control and irreversible occupant protection device control. An object of the present invention is to provide a highly reliable vehicle control device that can regulate the operation of various vehicle devices in accordance with the target recognition state by the millimeter wave radar sensor and the position of the target based on the traveling path of the host vehicle. And
[0012]
[Means for Solving the Problems]
  The object of the present invention is to detect an object in front of the host vehicle and detect a relationship between the object and the host vehicle.
  A collision prediction means for predicting a collision between the host vehicle and the object based on the relationship detected by the detection means;
  A plurality of vehicle devices operated based on the prediction result by the collision prediction means;
  Recognition state of the object by the detecting meansGood or badThe recognition index that representsThis is an index indicating how long the object is recognized in time series by the detection means.Continuity of recognition of the object by the detection means;An index indicating how stably the object is recognized by the detection meansRecognition index calculation means for calculating based on at least one of a variation in recognition of the object by the detection means and a reflection intensity of the radio wave, sound wave or light wave emitted from the detection means from the object. When,
  Out of multiple vehicle devicesFromDepending on the recognition index by the recognition index calculation means, the vehicle device subject to operation regulationSelectThis is achieved by a vehicle control device.
[0013]
According to the above invention, it is possible to realize collision prediction control with improved accuracy of collision prediction determination and improved reliability.
[0014]
  The collision prediction control performs a collision prediction determination for predicting a collision that can actually occur in advance, and activates a predetermined vehicle device based on the result of the prediction determination. In the collision prediction control, the millimeter wave radar A collision prediction determination is made based on the relationship between the host vehicle and the object detected by a detecting means such as a sensor. In such a collision prediction determination, when the recognition state of the object by the detection means is taken into consideration, the collision prediction determination according to the stability of the recognition state can be realized.. Further, the recognition state of the object is determined based on the continuity of recognition of the object by the detection unit, variation in recognition of the object by the detection unit, and the object of radio waves, sound waves, or light waves emitted by the detection unit. If the reflection intensity is at least one of the reflection intensities, control of the vehicle device with further improved reliability can be realized. That is, an object based on estimation based on the discontinuity of the object recognition, such as when the detection means cannot recognize the object previously recognized, or the position information of the object recognized in the immediately preceding cycle. Variations in object recognition, such as when the error between the position of the object and the actual recognition position is large, when the error occurs continuously in each period, or when the error varies greatly between periods Control of vehicle devices by taking into account the recognition status of the object indicated by the reflection intensity from the object, such as the magnitude of the reflection intensity of the radio wave from the object and the fluctuation of the reflection intensity between cycles It is possible to improve the accuracy.
[0015]
  Further, the object is as described in claim 2.The plurality of vehicle devices include a first vehicle device that alerts the occupant or the outside of the vehicle, and a reversible second vehicle device that protects the occupant,
When the recognition index by the recognition index calculation means exceeds the first threshold value and the detection means determines that the recognition state of the object is bad, the operation of the first and second vehicle devices is restricted, and When the recognition index calculated by the recognition index calculation means is smaller than the first threshold value but exceeds the second threshold value, and when it is determined that the recognition state of the object by the detection means is slightly poor, the first and second vehicle devices The vehicle control device according to claim 1, wherein the operation of the second vehicle device is restricted.Achieved by:
[0016]
  According to the above invention,Of the plurality of vehicle devices, the vehicle device subject to operation restriction can be changed stepwise in an appropriate manner according to the recognition index by the recognition index calculation means.
[0018]
  The above object is also claimed.3As described in the above, the position of the object based on the traveling path of the host vehicle grasped using the relationship detected by the detecting meansAnd the recognition index by the recognition index calculation meansAnd a collision object probability calculating means for calculating a probability that the object is a collision object with respect to the host vehicle based on
  The plurality of vehicle devices include: a first vehicle device that alerts the occupant or the outside of the vehicle; a reversible second vehicle device that protects the occupant; and an irreversible third vehicle device that protects the occupant. Including
  When the collision object probability calculated by the collision object probability calculation means is low, the activation determination threshold of the third vehicle device is set to a high level at which activation determination is difficult to be performed, and the first and second When the operation of the vehicle device is prohibited and the collision object probability calculated by the collision object probability calculation means is a medium level, the activation determination threshold value of the third vehicle device is set to a high level that is difficult to determine the activation. In addition, when the operation of the second vehicle device is prohibited, the operation of the first vehicle device is permitted, and the collision object probability calculated by the collision object probability calculation means is high, the third vehicle device The vehicle control device according to claim 1 or 2, wherein the vehicle device activation determination threshold is set to a low level and the operation of the first and second vehicle devices is permitted.
[0021]
  Claims2Or3In the vehicle control device described above, preferably, the second vehicle device includes at least one of a brake device and a seat belt device.3The vehicle device includes an airbag device.
[0022]
  Claims 1 to4The vehicle control device according to claim 1,5If the relationship between the object and the host vehicle includes at least the relative distance, relative speed, and direction of the object with respect to the host vehicle, the collision prediction determination is performed accurately. Can do.
[0023]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a control system according to the present invention. A vehicle control device 80 according to the present invention is configured around an electronic control unit 10 for vehicle control (hereinafter referred to as “vehicle control ECU 10”), and includes a millimeter wave radar sensor 14, collision prediction control, and an irreversible occupant protection device. Various ECUs 16A, 16B, 16C,... For controlling various devices (not shown) for realizing the control. These various ECUs are connected to the vehicle control ECU 10 via, for example, a multiplex communication network CAN18 so as to be capable of bidirectional communication.
[0024]
Although not shown, the millimeter wave radar sensor 14 is disposed, for example, in the vicinity of the front grill of the vehicle or inside the front bumper so as to monitor the front of the vehicle, and emits a millimeter wave band toward a predetermined area in front of the vehicle. A transmitting unit that radiates; and a receiving unit that receives a reflected wave from a target such as a vehicle or an obstacle in the region. The front surfaces of the transmission unit and the reception unit may be covered with a protective member made of a resin that efficiently transmits radio waves.
[0025]
The millimeter wave radar sensor 14 acquires target information indicating the relationship between the target and the host vehicle, for example, a relative speed Vr, a relative distance Lr, and an azimuth of the target with reference to the host vehicle in a predetermined cycle. The millimeter wave radar sensor 14 measures the relative velocity Vr of the target using the Doppler frequency of the radio wave, for example, by a two-frequency CW (Continuous Wave) method, and measures the relative distance Lr of the target from the phase information of the two frequencies. May be. Further, the millimeter wave radar sensor 14 may detect the azimuth of the target by scanning the radiation beam one-dimensionally or two-dimensionally.
[0026]
FIG. 2 is a power spectrum diagram used by the millimeter wave radar sensor 14 for target determination. This power spectrum is obtained by emitting a signal obtained by modulating two frequencies in a time division manner from the transmission unit of the millimeter wave radar sensor 14, mixing the transmission signal with the reception signal reflected from the target, and performing processing such as FFT. Can be obtained by:
[0027]
When the spectrum peak exceeds the target determination threshold as shown in FIG. 2, the millimeter wave radar sensor 14 determines that there is a target to be subjected to collision prediction determination described later, and relates to the spectrum peak. Target information is generated based on the frequency and phase difference.
[0028]
When the millimeter wave radar sensor 14 recognizes the target once in a certain cycle, the millimeter wave radar sensor 14 estimates the position of the target in the subsequent cycle based on the target information acquired in the cycle. Then, the millimeter wave radar sensor 14 checks whether or not a spectrum peak appears in the vicinity of the estimated position in the power spectrum diagram acquired in the subsequent period. When a spectrum peak appears, the millimeter wave radar sensor 14 outputs the target information generated based on the spectrum peak as target information related to the same target recognized in the previous cycle. In this way, when the same target can be continuously recognized in each subsequent cycle, the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 is stable.
[0029]
On the other hand, if no spectral peak appears in the vicinity of the estimated position in the power spectrum diagram of the subsequent period due to reflected wave noise, the millimeter wave radar sensor is based on the target information acquired in the previous period. The target information related to the target estimated in this way is output as estimation information related to the same target recognized (or estimated) in the previous cycle. Thus, when the same target cannot be continuously recognized in each subsequent cycle, the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 is not stable. Note that these target information (including estimation information) is transmitted to the vehicle control ECU 10 as detection data at the predetermined cycle.
[0030]
In this embodiment, the millimeter wave radar sensor 14 that can detect the target information with high accuracy without being relatively affected by weather conditions such as rain and fog is used as means for acquiring the target information ahead of the vehicle. However, the present invention is not particularly limited to this, and may be a sensor using laser light, ultrasonic waves, or the like.
[0031]
The vehicle control ECU 10 includes a microcomputer as a main component and is connected to various sensors such as a vehicle speed sensor, a steering angle sensor, and a throttle sensor. The microcomputer of the vehicle control ECU 10 is configured around a CPU, and includes a ROM that stores a predetermined control program and the like, a RAM that temporarily stores data, and an input / output interface (I / O). .
[0032]
Based on the detection data from the millimeter wave radar sensor 14, the vehicle control ECU 10 performs a collision prediction determination as to whether or not the host vehicle collides with a target in front of the vehicle. The collision prediction determination may be performed by comparing the relationship between the host vehicle and the target detected by the millimeter wave radar sensor 14 with a determination map, for example.
[0033]
Here, an example of the collision prediction determination using the determination map will be described in detail with reference to FIG.
[0034]
In the determination map shown in FIG. 3, the horizontal axis is the relative speed Vr (however, the direction in which the target approaches the host vehicle is positive), and the vertical axis is the relative distance Lr. In this determination map, the area α is an inevitable collision area in which it is determined that the vehicle collides with the target, and the area β needs to alert the occupant, but the vehicle can be avoided without colliding with the target. The determined collision avoidable area, area γ, is a safe area where it is determined that the vehicle can be avoided without colliding with the target.
[0035]
The collision area α and the collision avoidance area β are separated by a curve formed using, for example, a brake braking curve BL and a handle curve HA. The higher the relative speed with the target, the higher the probability that it will collide with the target even when braking with the brake. Such a boundary is the brake braking curve BL. If the detection data from the millimeter wave radar sensor 14 is below the brake braking curve BL, the collision probability is high. Similarly, as the relative speed with respect to the target increases, the probability that the driver will collide with the target increases even if the driver tries to avoid the collision by operating the steering wheel. Such a boundary is the handle curve HA. When the detection data from the millimeter wave radar sensor 14 is below the handle curve HA, the probability of collision is high.
[0036]
The collision area α is set as an area below the brake braking curve BL and the handle curve HA. Therefore, the collision area α is an area where it is determined that the vehicle collides with the target with a very high probability even when the vehicle is braked with the brake and the steering wheel is operated.
[0037]
Similarly, the safe area γ and the collision avoidance area β are delimited by a curve formed using the brake braking curve BL ′ and the handle curve HA ′. The collision avoidance region β is set to a region that belongs above the brake braking curve BL and the handle curve HA but belongs below the brake braking curve BL ′ and the handle curve HA ′.
[0038]
The vehicle control ECU 10 confirms the relative speed Vr and the relative distance Lr from the detection data from the millimeter wave radar sensor 14 at predetermined intervals, and determines a specific point on the determination map of FIG.
[0039]
When this specific point shifts from the region γ to the collision avoidance region β, the vehicle control ECU 10 executes the operation of the level 1 vehicle device. This level 1 vehicle device may be an alarm device that issues an alarm to alert the occupant or a hazard lamp that flashes to alert the following vehicle.
[0040]
When the specific point shifts from the collision avoidance region β to the collision region α, the vehicle control ECU 10 executes the operation of the level 2 vehicle device. In this level 2 vehicle device, a motor-type seat belt device to which a pretensioner function for removing seat belt slack by operating a motor or the like is added, and a bumper configured to be movable using a motor or the like are pushed forward. It may be a reversible occupant protection device such as a bumper moving device and a seat moving device that operates a motor or the like to return the seat position to the standard. These reversible occupant protection devices are devices that can protect the occupant in preparation for an actual collision. This reversible occupant protection device can be restored to its normal state by canceling the operation of the motor, etc., that is, by stopping or reversing it to return it to the standard position and releasing the previous operation. it can. The drive source is not limited to a motor, and hydraulic pressure or the like may be used.
[0041]
Furthermore, the operation of the level 2 vehicle device is an operation of a steering device that automatically steers the steering wheel in a direction to avoid a collision, or an operation of a brake device or a throttle drive device that decelerates the vehicle to avoid a collision. It may be.
[0042]
This determination map can be created based on data obtained by performing, for example, a vehicle collision test or simulation. The determination map is preferably stored in a ROM or the like accessed by the vehicle control ECU 10.
[0043]
As another collision prediction determination, a position vector representing the position of the target with reference to the host vehicle may be used. In this case, the vehicle control ECU 10 calculates the position vector of the target from the detection data from the millimeter wave radar sensor 14 every predetermined period, and uses the difference between the position vector of the period and the position vector of the previous period. Thus, the position vector of the target in the next cycle is estimated. On the other hand, the vehicle control ECU 10 predicts the movement vector of the host vehicle in the next cycle from the detected values from the steering angle sensor and the vehicle speed sensor output every predetermined cycle. And although detailed description is omitted, the vehicle control ECU 10 performs the collision prediction step by step from the relationship of these vectors, and operates the level 1 and level 2 vehicle devices stepwise as described above.
[0044]
When an actual collision occurs after execution of the above-described collision prediction control, the airbag ECU 16A activates the level 3 vehicle device. This level 3 vehicle device is an irreversible occupant protection device such as an air bag device that instantly deploys a bag using explosives, a seat belt device with a pretensioner that winds up a seat belt using explosives, a vehicle It may be a vehicle front airbag device for protecting pedestrians mounted on the front. Further, the level 3 vehicle device may be a pop-up hood or an emergency brake.
[0045]
The airbag ECU 16A determines whether or not to activate the level 3 vehicle device. Although not shown, this activation determination is realized using, for example, an acceleration signal from a touch sensor embedded in a bumper or an acceleration sensor arranged in front of a vehicle floor or a side member.
[0046]
Here, an example of activation determination using the activation determination map will be described with reference to FIG.
[0047]
In FIG. 4, three activation determination thresholds TH1, TH2, and TH3 are shown together with the acceleration signal. The airbag ECU 16A determines whether or not the acceleration signal exceeds the activation determination threshold, and activates the level 3 vehicle device with a predetermined operation output when the acceleration signal exceeds the activation determination threshold.
[0048]
The activation determination threshold used for actual determination may be appropriately selected from the three activation determination thresholds TH1, TH2, and TH3. For example, when the relative speed Vr of the target with respect to the host vehicle is very large, the low level activation determination threshold TH3 may be selected to ensure that the level 3 vehicle device is activated. Alternatively, while the above-described collision prediction control is not being executed, the high-level activation determination threshold value TH1 may be selected, so that unnecessary activation of the level 3 vehicle device is prevented.
[0049]
Collision predictive control performed by the vehicle control ECU 10 and the airbag ECU 16A and control of the irreversible occupant protection device as described above are known to those skilled in the art, and the contents of the collision predictive control performed by the vehicle control ECU 10 and the like, Since there are a wide variety of configurations, collision prediction determination methods, and irreversible occupant protection device activation determination methods that realize these, further description is omitted here. However, the present invention is applicable to all types of collision prediction control and irreversible occupant protection device control.
[0050]
By the way, the collision prediction control is executed based on the target information indicating the relationship between the target detected by the millimeter wave radar sensor 14 and the host vehicle, as is apparent from the above. Also in the control of the irreversible occupant protection device, the relationship between the target detected by the millimeter wave radar sensor 14 and the host vehicle can be used, for example, when selecting the activation determination threshold.
[0051]
For this reason, it is necessary to accurately specify a target whose relationship with the host vehicle is to be monitored from among a large number of targets recognized by the millimeter wave radar sensor 14. That is, it is necessary to exclude target information related to a target that cannot be a colliding object from the target in the above-described collision prediction determination or the like.
[0052]
Further, as described above, the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 is not always stable due to noise or the like. Further, since the millimeter wave radar sensor 14 is mounted outside the vehicle room exposed to rain, snow, etc. as described above, moisture or dirt adheres to the protective member that protects the antenna portion while the vehicle is running, etc. Performance may be degraded.
[0053]
Further, the target information output to the vehicle control ECU 10 includes target information by estimation as described above, but in most cases, the host vehicle and the target are objects that move independently, The movement of the target relative to the host vehicle is not always stable.
[0054]
By taking these matters into consideration, the present invention further improves the reliability of the above-described collision prediction control and control of the irreversible occupant protection device.
[0055]
Specifically, as a first matter, accurate identification of a target whose relationship with the own vehicle is to be monitored is realized by considering the position of the target with reference to the traveling route of the own vehicle. This consideration may involve calculation of the probability that the target recognized by the millimeter wave radar sensor 14 will actually be a collision object in relation to the traveling path of the host vehicle, that is, the collision object probability Pro, as will be described next. . This collision object probability Pro is based on the idea that a target that already exists on the traveling path of the host vehicle or can move to the traveling path can be a collision object.
[0056]
Here, an example of a method of calculating the collision object probability Pro using the map will be described with reference to FIG. However, it should be understood that the collision object probability Pro does not necessarily have to be calculated using such a map.
[0057]
In this map, the area Α is formed in the vicinity of the host vehicle X and has the highest collision object probability Pro (for example, collision object probability Pro = 100%). The area Β is an area that is formed far away from the host vehicle X and has the second highest collision object probability Pro (for example, collision object probability Pro = 80%). The region Γ is formed on both sides of the region Α and the region Β and has the third highest collision object probability Pro (for example, the collision object probability Pro = 60%). Similarly, although illustration is omitted, region Δ, region Ε... May be set corresponding to collision object probability Pro = 30%, 10%.
[0058]
The position of the target on the map is determined at predetermined intervals based on the target information from the millimeter wave radar sensor 14. At this time, the position of the target determined on the map may be corrected in consideration of the curvature of the road on which the host vehicle X is traveling. For example, when the traveling route of the host vehicle X is a curve (that is, when traveling on a curved road), the position of the target determined on the map is estimated based on information obtained from a steering angle sensor or the like. It is corrected using the curvature of.
[0059]
The collision object probability Pro given to each target is calculated based on the position of each target determined on the map. The collision object probability Pro finally given to each target may be a value obtained by filtering the collision object probability Pro calculated for each period in this way.
[0060]
In the map of FIG. 5, the area Α becomes wider as it approaches the host vehicle X. This is because the closer the target is to the own vehicle X, the smaller the influence of the curvature and the traveling direction of the traveling path of the own vehicle X, and the wider the area where it can be determined that the target is reliably present on the traveling path of the own vehicle. Based.
[0061]
The area Β is set as an area in which the position of the target determined on the map can belong to the area で in a short time due to the movement of the target such as a course change or deceleration. In the map of FIG. 5, the area Β becomes wider as the distance from the host vehicle X increases. This is because, when the target is some distance away from the host vehicle X, the influence of the error on the curvature of the actual curve due to the above-described estimation becomes large, and the position of the target determined on the map becomes a region IV in a short time. This is because they may belong.
[0062]
It should be noted that each area described here is an example, and various changes can be made. The collision object probability Pro may be calculated using a captured image of a CCD camera that may recognize a target ahead in cooperation with the millimeter wave radar sensor 14. In such a case, the lane mark may be recognized from the captured image of the CCD camera, and the collision object probability Pro as described above may be calculated based on the position of the target relative to the lane on which the host vehicle is traveling.
[0063]
Next, as a second matter, a decrease in detection performance of the millimeter wave radar sensor 14 is determined based on a reflected wave received by the millimeter wave radar sensor 14. For example, the vehicle control ECU 10 may estimate the degree of decrease in the detection performance of the millimeter wave radar sensor 14 by monitoring the height (reflection intensity) of the spectrum peak of each target as shown in FIG. In this embodiment, the reflected wave is a radio wave. However, when a different type of sensor is used, it may be a light wave or an ultrasonic wave.
[0064]
Next, as a third matter, the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 is whether the target information is estimated by the millimeter wave radar sensor 14, that is, the millimeter wave radar sensor 14 recognizes in the previous cycle. It is judged by whether or not the target has been recognized in the current cycle. This determination may involve consideration of how long the target is continuously recognized.
[0065]
In addition, this determination is made in consideration of an error between the estimated target information and the actual recognition target information when the millimeter wave radar sensor 14 recognizes the target recognized in the previous period. May be accompanied. For example, when the estimated target information (for example, the position of the target) matches the actual recognition target information, it is determined that the target recognition state by the millimeter wave radar sensor 14 is stable. Can do. On the contrary, if they are different, it can be determined that the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 is not stable.
[0066]
Next, examples of the collision prediction control according to the present invention will be described.
[0067]
FIG. 6 is a flowchart shown as the first embodiment of the present invention. The process of this flowchart may be executed by the vehicle control ECU 10 or may be executed by another ECU connected to the vehicle control ECU 10. In the present embodiment, the execution of the collision prediction control is restricted in consideration of the above-described second and third matters.
[0068]
When this process is started by turning on the ignition switch IG of the vehicle, etc., in step 100, the second and third items described above, that is, the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 and the millimeter wave radar sensor 14 A decrease in detection performance is considered. In this embodiment, in order to quantitatively consider these matters, an index that is a recognition index I is calculated by the following equation. The recognition index I shown in the following equation comprehensively considers the recognition state of the millimeter wave radar sensor 14.
[0069]
I = a × STAB1 + b × STAB2 + c × POWER... (Formula 1)
Here, STAB1 is an index that quantitatively indicates a recognition state related to the continuity of target recognition by the millimeter wave radar sensor 14, and may be a ratio of the number of target information by estimation in all target information. .
[0070]
STAB2 is an index that quantitatively indicates the recognition state related to the recognition variation of the target by the millimeter wave radar sensor 14,
STAB2 = 100 × {(Xest-X)2+ (Yest-Y)2}1/2/ (X2+ Y2)1/2
May be defined as follows. (X, Y) is the position of the target of the current period N, and (Xest, Yest) Is the estimated position of the target of the current cycle estimated based on the target information of the previous cycle N-1.
[0071]
POWER is an index related to the reflection intensity of the reflected wave from the target,
POWER = 100 × (P (N) −P (N−1)) / P (N−1)
May be defined as follows. P (N-1) is the reflection intensity of the reflected wave received at period N-1, and P (N) is the reflection intensity of the reflected wave received at period N.
[0072]
Note that there are various methods for calculating these indices, and the present invention is not particularly limited to the above-described calculation method. In addition, the indices STAB2 and POWER are
STAB2 (N) = ψ × STAB2 (N) + (1−ψ) × STAB2 (N−1)
POWER (N) = ψ × POWER (N) + (1−ψ) × POWER (N−1)
It may be filtered as follows. Further, as shown in Equation 1, the recognition index I may be calculated by weighting each index STAB1, STAB2, and POWER by appropriate coefficients a, b, and c.
[0073]
In the subsequent step 102, it is determined whether or not the recognition index I is greater than a predetermined first threshold value THRE1. If the determination is affirmative, the routine proceeds to step 104, where it is determined that the recognition state of the millimeter wave radar sensor 14 is bad, and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices described above is prohibited. On the other hand, if the determination in step 102 is negative, the process proceeds to step 106.
[0074]
In step 106, it is determined whether or not the recognition index I is greater than a predetermined second threshold value THRE2. If the determination is affirmative, the routine proceeds to step 108, where it is determined that the recognition state of the millimeter wave radar sensor 14 is slightly poor, and the operation of the level 2 vehicle device is prohibited. Accordingly, only level 1 vehicle devices such as alarm devices and hazard lamps are activated when the predetermined condition for collision prediction determination as described above is satisfied. On the other hand, if the determination in step 106 is negative, the process proceeds to step 110.
[0075]
In step 110, it is determined that the recognition state of the millimeter wave radar sensor 14 is good, and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices is permitted. The above steps 100 to 110 are repeatedly executed until it is confirmed in step 112 that, for example, the ignition switch IG is turned off.
[0076]
In this embodiment, the threshold values are determined so that THRE2 <THRE1, and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices is regulated in stages according to the recognition state of the millimeter wave radar sensor 14. Yes. However, when the recognition index I exceeds a predetermined value, the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices can be uniformly regulated. Further, it is possible to further classify the level 2 vehicle devices to realize more multi-stage regulation. It is also possible to restrict the execution of the irreversible occupant protection device in place of restricting the execution of the collision prediction control, or instead of restricting the execution of the collision prediction control. However, the restriction on the execution of the control of the irreversible occupant protection device does not completely prohibit the execution of the control but changes the activation determination threshold.
[0077]
Further, in this embodiment, the recognition index I is defined so as to comprehensively consider the three factors of target recognition continuity, target recognition variation, and reflection intensity from the target. However, the recognition index I may be defined using any one or any two of these three elements.
[0078]
According to the first embodiment of the present invention described above, the reliability of the collision prediction control can be further improved. In addition, in consideration of the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14, the collision prediction control and the control of the irreversible occupant protection device can be regulated in stages.
[0079]
In the second embodiment to be described next, the first embodiment considers only the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 (that is, the second and third matters). In consideration of the first item described above, that is, the position of the target with reference to the traveling path of the host vehicle, the execution of the collision prediction control and the control of the irreversible occupant protection device is restricted.
[0080]
FIG. 7 is a flowchart of processing that may be executed by the vehicle control ECU 10 as a second embodiment of the present invention.
[0081]
When this processing is started by turning on the ignition switch IG of the vehicle, in step 200, the vehicle control ECU 10 responds to the input of the target information from the millimeter wave radar sensor 14 and displays a map as shown in FIG. The collision object probability Pro is calculated for each target.
[0082]
In the following step 202, it is determined whether or not the collision object probability Pro is larger than a predetermined value (for example, 90%). If the determination is affirmative, the routine proceeds to step 204 where the activation determination threshold value of the level 3 vehicle device is set to a low level (for example, TH3 in FIG. 4), and the level 1 and level 2 vehicle devices described above are set. Allow operation. On the other hand, if the determination in step 202 is negative, the process proceeds to step 206.
[0083]
In step 206, it is determined whether or not the collision object probability Pro is larger than a predetermined value (for example, 70%). If the determination is affirmative, the routine proceeds to step 208, where the activation determination threshold value of the level 3 vehicle device is set to a medium level (for example, TH2 in FIG. 4) and the operation of the level 2 vehicle device is prohibited. On the other hand, if the determination in step 206 is negative, the process proceeds to step 210.
[0084]
In step 210, the activation determination threshold value of the level 3 vehicle device is set to a high level (for example, TH1 in FIG. 4), and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices is prohibited. The above steps 200 to 210 are repeatedly executed until it is confirmed in step 212 that, for example, the ignition switch IG is turned off.
[0085]
In this specification, the “prohibition” of the operation of the vehicle device not only completely prohibits the operation of the vehicle device but also partially restricts the operation content of the vehicle device and It also includes prohibiting the operation of only some of the vehicle devices.
[0086]
According to the second embodiment of the present invention described above, the reliability of the collision predictive control and the control of the irreversible occupant protection device can be further improved. In addition, it is possible to regulate the collision prediction control and the control of the irreversible occupant protection device in a stepwise manner according to the position of the target with reference to the traveling path of the host vehicle.
[0087]
In the second embodiment, the start determination threshold value of the level 3 vehicle device is changed stepwise, but the output level of the level 3 vehicle device can be changed stepwise. . For example, when an airbag apparatus that is a level 3 vehicle device includes two inflators that supply gas to the airbag, the stepwise change of the output level may be realized by changing the number of inflators that are ignited. .
[0088]
By the way, as described above, the millimeter wave radar sensor 14 is attached to the front portion of the vehicle such as a front grill of the vehicle, and scans the front of the vehicle one-dimensionally or two-dimensionally by radio waves. Therefore, as shown in FIG. 8, when the vehicle is traveling on an uphill road or when the vehicle is accelerating, the front portion of the vehicle faces upward. For example, a signboard, a sign, and a crossover near the top of the uphill road are recognized as targets. Similarly, when the vehicle is traveling on a downhill road or when traveling at a reduced speed, the front of the vehicle is directed downward, so that the millimeter wave radar sensor 14 is an object for which no collision can be considered. An object, for example, a road surface near the end point of a downhill road may be recognized as a target.
[0089]
In the third embodiment of the present invention to be described next, it is possible to exclude these objects that cannot become collision objects from the objects of determination in the above-described collision prediction control and control of the irreversible occupant protection device. .
[0090]
FIG. 9 shows whether or not a target recognized by the millimeter wave radar sensor 14 as a third embodiment of the present invention is an object to be excluded from determination targets (ie, a signboard, a sign, a crossover, etc.). It is a flowchart of the process to judge.
[0091]
In step 300, an acceleration determination value, a deceleration determination value, an uphill determination value, and a downhill determination value are calculated based on information from an acceleration sensor, a throttle sensor, and the like, a difference between actual torque and estimated torque, and the like.
[0092]
In the following step 302, it is determined whether the vehicle is accelerating, decelerating, traveling on an uphill road, or traveling on a downhill road. This determination is based on whether the acceleration determination value exceeds a predetermined value, whether the deceleration determination value exceeds a predetermined value, whether the uphill determination value exceeds a predetermined value, or whether the downhill determination value is a predetermined value. This is realized by determining whether or not the value is exceeded. If any of these determinations is affirmed, the process proceeds to step 304, and if all the determinations are negative, the process proceeds to step 306.
[0093]
In step 304, based on the target information from the millimeter wave radar sensor 14, the target is far away (for example, Lr> 100 m) and is substantially stopped (that is, Vr≈Vn (own vehicle speed)). And the target is excluded from the judgment target. For example, in the first embodiment, the exclusion is performed by setting the recognition index I for the target to a high level (for example, I> THRE1), and in the second embodiment, the collision object for the target. This may be realized by setting the probability Pro to a low level (for example, the collision object probability Pro <50%). In addition, the reason why the target located far away is excluded is that when the front of the vehicle is facing upward, the farther the recognized target is, the greater the height of the target relative to the road surface. is there. Also, the stopped targets are excluded because signs, signs, crossovers, and the like that are misidentified by the millimeter wave radar sensor 14 are stopped objects.
[0094]
The above steps 300 to 304 are repeatedly executed until it is confirmed in step 306 that the ignition switch IG is turned off, for example.
[0095]
According to the third embodiment of the present invention described above, since a target that cannot be a collision object is surely excluded, the reliability of the collision prediction control and the control of the irreversible occupant protection device can be further improved. .
[0096]
In the third embodiment described above, all of whether the vehicle is accelerating, decelerating, traveling uphill, and downhill. However, it is also possible not to perform any of these determinations.
[0097]
FIGS. 10 and 11 are flowcharts of the control program showing the fourth embodiment of the present invention in detail. This control program is executed every detection period (for example, every 0.1 sec) of the millimeter wave radar sensor 14. The control program may be executed by the vehicle control ECU 10 as described below, but may be executed by another ECU connected to the vehicle control ECU 10. This control program is stored in advance in the ROM of the vehicle control ECU 10.
[0098]
When execution of the control program is started by turning on the ignition switch IG of the vehicle or the like, target information about one or more targets recognized by the millimeter wave radar sensor 14 is obtained at step 400 in the vehicle control ECU 10. Is input.
[0099]
In the subsequent step 402, the vehicle control ECU 10 estimates the curvature of the traveling path based on information such as the steering angle value from the steering angle sensor, and uses the map as shown in FIG. 5 to estimate the target information and the target information. The collision object probability Pro for each target is calculated from the curvature. The collision object probability Pro may be filtered for each period, and the collision object probability Pro (N) of the period N is calculated by using the collision object probability Pro (N-1) of the previous period N-1 to Pro ( N) = ψ × Pro (N) + (1−ψ) × Pro (N−1).
[0100]
In subsequent step 404, in order to consider the continuity of target recognition by the millimeter wave radar sensor 14, a recognition continuity counter Cont is calculated for each target. The recognition continuity counter Cont is incremented by a predetermined value UP when the target information in the current cycle is not based on estimation, and is decremented by a predetermined value DN when the target information is based on estimation. .
[0101]
In the subsequent step 406, an index POWER indicating the intensity of the reflected wave from each target is taken into consideration in consideration of a decrease in detection performance of the millimeter wave radar sensor 14, the physical size of the target, and erroneous recognition of the millimeter wave radar sensor 14. Is calculated. The index POWER in this embodiment is a predetermined threshold value P.threshold, POWER = Ptarget-PthresholdIt is expressed as Where PtargetIs the intensity of the reflected wave from the target, and the frequency f at which the reflection from each target appears.targetThis corresponds to the height of the spectrum peak according to (see FIG. 2). This exponent POWER may be filtered per period, and POWER (N) of period N is expressed as POWER (N) = ψ × POWER (N) + (1−ψ) × POWER (N−1). . However, when the target information in the current cycle is based on estimation, the value in the previous cycle may be held as POWER (N) = POWER (N−1).
[0102]
In the subsequent step 408, in order to consider the stability (degree of variation) of target recognition by the millimeter wave radar sensor 14, an index STAB2 relating to the stability of recognition is calculated for each target. The index STAB2 in this embodiment is the position of the target (Xest, Yest) And the position (X, Y) of the target in the current cycle, STAB2 = (Xest-X)2+ (Yest-Y)2It is expressed as This index STAB2 may be filtered for each period, and STAB2 (N) of period N is expressed as STAB2 (N) = ψ × STAB2 (N) + (1-ψ) × STAB2 (N−1). .
[0103]
In subsequent step 410, the collision object probability Pro obtained in step 402 is corrected using the counter value and each index obtained in steps 404 to 408, and a new collision object probability P is obtained.CRSHEstablish. This new collision object probability PCRSHMay be expressed as the following equation using the above-mentioned collision object probability Pro or the like.
[0104]
PCRSH= A * Pro + b * Cont + c * POWER-d * STAB2 where each coefficient a, b, c, d is the collision object probability PCRSHIs set to 100% at the maximum.
[0105]
In the following step 412, in order to detect the vehicle state, an uphill determination value, an acceleration determination value, a downhill determination value, a deceleration determination value based on information from an acceleration sensor, a throttle sensor, or the like, a difference between an actual torque and an estimated torque, or the like. Are respectively calculated.
[0106]
Next, in step 414, it is determined whether the vehicle is traveling uphill or accelerating, and whether the vehicle is traveling downhill or decelerating. If any determination is satisfied, the process proceeds to step 416, and if any determination is not satisfied, the process proceeds to step 418.
[0107]
In step 416, in order to surely exclude a target that cannot be a colliding object (for example, a signboard near the top of the uphill road), based on the target information from the millimeter wave radar sensor 14, it is far away (for example, Lr> 100 m). ) Is specified, and the collision object probability P related to the target is determined.CRSHLow level (for example, PCRSH= 49%).
[0108]
In this way, the collision object probability PCRSHIs established, the program shifts to a control program for selectively restricting the collision prediction control (steps 418 to 422).
[0109]
In step 418, the collision object probability PCRSHIs greater than a predetermined value (for example, 50%). If the determination is negative, the routine proceeds to step 420, where the activation determination threshold value of the level 3 vehicle device is set to a high level (for example, TH1 in FIG. 4), and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices is performed. Ban. On the other hand, if the determination in step 418 is affirmative, the process proceeds to step 422.
[0110]
In step 422, the collision object probability PCRSHIs greater than a predetermined value (for example, 70%). If the determination is negative, the process proceeds to step 424, where the activation determination threshold value of the level 3 vehicle device is set to a high level (for example, TH1 in FIG. 4) and the operation of the level 1 vehicle device is permitted. On the other hand, if the determination in step 422 is affirmed, the process proceeds to step 426.
[0111]
In step 426, the collision object probability PCRSHIs greater than a predetermined value (for example, 90%). If the determination is negative, the process proceeds to step 428, where the activation determination threshold value of the level 3 vehicle device is set to a high level (for example, TH1 in FIG. 4), and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices is performed. to approve. On the other hand, if the determination in step 426 is affirmative, the process proceeds to step 430.
[0112]
In step 430, the activation determination threshold of the level 3 vehicle device is changed to a low level (for example, TH3 in FIG. 4), and the operation of the level 1 and level 2 vehicle devices is permitted.
[0113]
After the above steps 420, 424, 428, and 430, it is determined in step 432 whether or not the ignition switch IG is turned off. If the determination is negative, the processing after step 400 is repeated. On the other hand, if the determination is affirmative, the process ends.
[0114]
The fourth embodiment of the present invention described above can achieve all the effects of the first, second, and third embodiments described above. That is, according to the fourth embodiment of the present invention, the reliability of the collision predictive control and the control of the irreversible occupant protection device can be improved. Also, the collision prediction control and the control of the irreversible occupant protection device are regulated in stages according to the recognition state of the target by the millimeter wave radar sensor 14 and the position of the target based on the traveling path of the host vehicle. Is possible.
[0115]
The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and substitutions can be made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. Can be added.
[0116]
In the embodiment described above, the vehicle control ECU 10 or the like may be specified as the main body that executes the various processes described above, but all or some of the processes of the vehicle control ECU 10 are performed by other various ECUs. Alternatively, the vehicle control ECU 10 may perform some or all of the functions of the other various ECUs.
[0117]
  The “detecting means” described in the claims corresponds to the “millimeter wave radar sensor 14” described in the above embodiment. The “collision prediction means” described in the claims is realized by “collision prediction determination by the vehicle control ECU 10” described in the above embodiment.The
[0118]
【The invention's effect】
  Since the present invention is as described above, the following effects can be obtained. According to the first aspect of the present invention, it is possible to realize collision prediction control with improved accuracy of collision prediction determination and improved reliability.In addition, the operation of the vehicle device can be regulated in stages according to the recognition state of the detection means such as a millimeter wave radar sensor.
[0121]
  Claims4According to the described invention, a vehicle device such as a seat belt device can be accurately operated,5According to the described invention, the collision prediction determination can be accurately performed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a control system according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a power spectrum of a reflected wave.
FIG. 3 is a diagram showing a determination map used when a collision prediction determination is performed.
FIG. 4 is a diagram showing a determination map used when determining the activation of the irreversible occupant protection device.
FIG. 5 is a diagram showing a map used when calculating the collision object probability.
FIG. 6 is a flowchart showing a first embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart showing a second embodiment of the present invention.
8 is a diagram schematically showing a relationship between a vehicle state and a recognition range of the millimeter wave radar sensor 14. FIG.
FIG. 9 is a flowchart showing a third embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a flowchart (No. 1) of a control program according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a flowchart (No. 2) of the control program according to the fourth embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
10 Vehicle control ECU
14 Millimeter wave radar sensor
16 Various ECUs
18 Bus
80 Vehicle control device

Claims (5)

自車両前方の対象物を認識して、上記対象物と自車両との関係を検出する検出手段と、
上記検出手段により検出された関係に基づいて自車両と上記対象物との衝突を予知する衝突予知手段と、
上記衝突予知手段による予知結果に基づいて作動される複数の車両デバイスと、
上記検出手段による上記対象物の認識状態の良し悪しを表す認識指数を、上記検出手段により上記対象物が時系列でどの程度連続して認識されているかを表す指数である上記検出手段による上記対象物の認識の連続性、上記検出手段により上記対象物がどの程度安定して認識されているかを表す指数である上記検出手段による上記対象物の認識のばらつき、及び、上記検出手段が発する電波若しくは音波又は光波の上記対象物からの反射強度、のうちの少なくともいずれか1つに基づいて算出する認識指数算出手段と、
複数の車両デバイスのうちから作動規制対象となる車両デバイスを、上記認識指数算出手段による認識指数に応じて選択することを特徴とする、車両制御装置。
Detecting means for recognizing an object ahead of the host vehicle and detecting a relationship between the target object and the host vehicle;
A collision prediction means for predicting a collision between the host vehicle and the object based on the relationship detected by the detection means;
A plurality of vehicle devices operated based on the prediction result by the collision prediction means;
The recognition index representing a good or bad recognition state of the object by the detection means, the target of the detection means is an index indicating whether the object is recognized by how continuous in time series by the detection means Continuity of object recognition, an index representing how stably the object is recognized by the detection means, variation in recognition of the object by the detection means, and radio waves emitted by the detection means or A recognition index calculating means for calculating based on at least one of reflection intensity of the sound wave or light wave from the object;
A vehicle control apparatus, wherein a vehicle device that is subject to operation restriction is selected from a plurality of vehicle devices according to a recognition index by the recognition index calculation means.
上記複数の車両デバイスは、乗員又は車両外部に向けて注意を喚起する第1車両デバイスと、乗員を保護する可逆式の第2車両デバイスとを含み、
上記認識指数算出手段による認識指数が第1閾値を上回り、上記検出手段による上記対象物の認識状態が悪いと判断した場合には、上記第1及び第2車両デバイスの作動を規制すると共に、上記認識指数算出手段による認識指数が上記第1閾値より小さいが第2閾値を上回り、上記検出手段による上記対象物の認識状態がやや良好でないと判断した場合には、上記第1デバイスの作動を許可し上記第2車両デバイスの作動を規制することを特徴とする、請求項1記載の車両制御装置。
The plurality of vehicle devices include a first vehicle device that alerts the occupant or the outside of the vehicle, and a reversible second vehicle device that protects the occupant,
When the recognition index by the recognition index calculation means exceeds the first threshold value and the detection means determines that the recognition state of the object is bad, the operation of the first and second vehicle devices is restricted, and If the recognition index calculated by the recognition index calculation means is smaller than the first threshold value but exceeds the second threshold value, and the detection state of the object by the detection means is determined to be slightly poor , the operation of the first device is permitted. and characterized by regulating the operation of the second vehicle device, the vehicle control device according to claim 1.
上記検出手段により検出された関係を用いて把握される自車両の進行経路を基準とした上記対象物の位置と、上記認識指数算出手段による認識指数とに基づいて、上記対象物が自車両に対する衝突物となる確率を算出する衝突物確率算出手段とを更に備え、
上記複数の車両デバイスは、乗員又は車両外部に向けて注意を喚起する第1車両デバイスと、乗員を保護する可逆式の第2車両デバイスと、乗員を保護する不可逆式の第3車両デバイスとを含み、
上記衝突物確率算出手段により算出される衝突物確率が低レベルの場合には、上記第3車両デバイスの起動判定閾値を、起動判定がなされ難い高レベルに設定すると共に、上記第1及び第2車両デバイスの作動を禁止し、上記衝突物確率算出手段により算出される衝突物確率が中レベルの場合には、上記第3車両デバイスの起動判定閾値を、起動判定がなされ難い高レベルに設定すると共に、上記第2車両デバイスの作動を禁止し、上記第1車両デバイスの作動を許可し、且つ、上記衝突物確率算出手段により算出される衝突物確率が高レベルの場合には、上記第3車両デバイスの起動判定閾値を、低レベルに設定すると共に、上記第1及び第2車両デバイスの作動を許可する、請求項1又は2記載の車両制御装置。
Based on the position of the object based on the traveling path of the own vehicle grasped using the relationship detected by the detecting means, and the recognition index by the recognition index calculating means , the object is relative to the own vehicle. A collision object probability calculating means for calculating a probability of becoming an collision object;
The plurality of vehicle devices include: a first vehicle device that alerts the occupant or the outside of the vehicle; a reversible second vehicle device that protects the occupant; and an irreversible third vehicle device that protects the occupant. Including
When the collision object probability calculated by the collision object probability calculation means is low, the activation determination threshold of the third vehicle device is set to a high level at which activation determination is difficult to be performed, and the first and second When the operation of the vehicle device is prohibited and the collision object probability calculated by the collision object probability calculation means is a medium level, the activation determination threshold value of the third vehicle device is set to a high level that is difficult to determine the activation. In addition, when the operation of the second vehicle device is prohibited, the operation of the first vehicle device is permitted, and the collision object probability calculated by the collision object probability calculation means is high, the third vehicle device The vehicle control apparatus according to claim 1 or 2, wherein the vehicle device activation determination threshold is set to a low level and the operation of the first and second vehicle devices is permitted.
上記第2車両デバイスは、ブレーキ装置、シートベルト装置のうちの少なくとも1つを含み、上記第車両デバイスは、エアバック装置を含む、請求項又は記載の車両制御装置。The second vehicle device, the brake device comprises at least one of the seat belt device, the third vehicle device includes an air bag device, the vehicle control apparatus according to claim 2 or 3 wherein. 上記対象物と自車両との上記関係は、自車両を基準とした上記対象物の相対距離、相対速度、及び方位を少なくとも含む、請求項1乃至のうちいずれか1項の車両制御装置。The relationship between the object and the vehicle, the relative distance, the relative speed of the object and the vehicle as a reference, and including at least a heading, the vehicle control apparatus of any one of claims 1 to 4.
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