JP4561675B2 - Driving support device and computer program - Google Patents
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Description
本発明は、運転者が行う車両操作を支援する運転支援装置に関し、特に、並走車の走行する車線へと車線変更すると予測された場合に車両操作の支援を行う運転支援装置及びコンピュータプログラムに関するものである。 The present invention relates to a driving support device that supports a vehicle operation performed by a driver, and more particularly, to a driving support device and a computer program that support a vehicle operation when it is predicted that a lane is changed to a lane in which a parallel running vehicle travels. Is.
近年、車両運転時の事故防止の観点から、車両の周辺に位置する人や自転車等の障害物をレーダや撮像したカメラの画像等によって検出し、障害物との衝突を防止するために運転者に対する警告や車両制御を行う運転支援装置を搭載する車両が増加している。従来、運転支援装置の一つとして、電波レーダを用いて自車から前方車両までの車間距離を認識し、その車間距離や、演算された自車に対する加速度や減速度に応じて自車を加速、減速制御するものがある。このような技術によれば、先行車を考慮した高度で安全な車間距離制御が可能となり、先行車の急加速や急ブレーキにも、滑らかな加速、減速制御によって適切に追従することができる。また、車線変更をはじめとする先行車の急激な挙動変化に対しても、滑らかに車間距離制御を行うことができる。 In recent years, from the viewpoint of preventing accidents when driving a vehicle, the driver detects the obstacles such as people and bicycles located around the vehicle by radar or images of captured cameras and prevents the collision with the obstacles. There are an increasing number of vehicles equipped with driving support devices that perform warning and vehicle control. Conventionally, as one of the driving assistance devices, the distance between the vehicle and the vehicle ahead is recognized using radio wave radar, and the vehicle is accelerated according to the distance between the vehicle and the calculated acceleration or deceleration of the vehicle. There is something that controls deceleration. According to such a technique, it is possible to perform advanced and safe inter-vehicle distance control in consideration of the preceding vehicle, and appropriately follow the sudden acceleration and sudden braking of the preceding vehicle by smooth acceleration and deceleration control. In addition, the inter-vehicle distance control can be smoothly performed even with a sudden change in behavior of the preceding vehicle such as a lane change.
しかしながら、運転者にとってはフロントガラス越しに視認可能な前方車両や、バックミラーやドアミラーで視認可能な後方車両よりも、自車と並走する並走車のほうが状況によっては接触する虞が高くなっていた。即ち、自車と並走する並走車は、前方や後方を走行する車両と比較して運転者の死角に入りやすく、また、高速道路や交差点付近では頻繁に車線の変更が行われることから、接触の危険が高い。そこで、例えば特開2003−237407号公報には、自車両と並走している他車両がある場合に自車両が他車両の死角領域に継続して位置しているものと推測して、他車両と自車両の相対速度を制御することにより、自車両を他車両の運転者の死角領域から能動的かつ積極的に脱出させる車両制御装置について記載されている。
しかしながら、前記した特許文献1に記載された車両制御装置では、他車両の死角領域へと自車両が進入する度に自車両の相対速度を制御するので、自車両と他車両が明らかに接触する虞がない状況下においても制御が行われる。例えば、交差点や他の車両が周囲に存在しない一般道路を自車両と他車両が共に一定の速度で走行している場合には、死角領域に自車両が位置したとしても接触の虞はないので車両制御は不要となる。そして、このような車両制御の不要な状況下でも制御を行うこととすると、運転者は走行中に頻繁に行われる制御によって不安感やストレスを感じることとなっていた。
また、他車両の死角領域以外に自車両が位置する場合であっても、他車両の運転手から自車両が認識されているとは限らないので、そのような認識されていない車両間での接触が起こる可能性が高かった。
However, in the vehicle control device described in
Even if the host vehicle is located outside the blind spot area of the other vehicle, the driver is not always recognized by the driver of the other vehicle. Contact was likely to occur.
本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、並走車との接触の虞があると予測される状況において並走車との接触を防止する車両操作の支援を行うことにより、不要な案内や車両制御によって運転者に不安感やストレスを与えることなく適切な走行を行わせることを可能とした運転支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described conventional problems, and provides vehicle operation support for preventing contact with a parallel running vehicle in a situation where there is a risk of contact with the parallel running vehicle. Accordingly, an object of the present invention is to provide a driving support device and a computer program that enable an appropriate driving to be performed without giving anxiety and stress to the driver by unnecessary guidance and vehicle control.
前記目的を達成するため本願の請求項1に係る運転支援装置(1)は、自車に対して並走する並走車を検出する並走車検出手段(5、6)と、自車状況又は自車の周囲状況を検出する状況検出手段(3、4、5、6、11、12、17)と、前記状況検出手段の検出結果に基づいて自車が並走車の走行する車線へと車線変更することを予測する自車変更予測手段(11)と、前記自車変更予測手段によって自車の車線変更が予測された場合に運転者が行う車両操作を支援する車両操作支援手段(11、14、16)と、有し、前記状況検出手段は、前記自車の走行する車線を検出するとともに当該車線上において自車の後方を走行する後方車両までの車間距離を検出し、前記自車変更予測手段は、前記状況検出手段により検出された後方車両までの車間距離に基づいて自車の車線変更を予測することを特徴とする。
ここで、「並走車」とは、自車の走行する車線に隣接する車線において自車と同方向に走行し、且つ進行方向と垂直な方向から見て車体の少なくとも一部が重複している他車両をいう。尚、車速や加速に応じて、車体が重複していない場合であっても自車と所定距離内にあれば並走車と取り扱うことが望ましい(例えば、80km/h以上で走行していた場合には、前後5m以内に位置する他車両は並走車とする)。
また、「車両操作を支援する」とは、ディスプレイやスピーカを用いて車両操作の案内を行うことや、アクセル、ブレーキ、ハンドル、A/T、CVT等に関する車両の制御を行うことをいう。
In order to achieve the above object, the driving assistance device (1) according to
Here, the “parallel vehicle” means that the vehicle travels in the same direction as the vehicle in the lane adjacent to the lane in which the vehicle travels, and at least a part of the vehicle body overlaps when viewed from the direction perpendicular to the traveling direction. Other vehicles that are. Depending on the vehicle speed and acceleration, it is desirable to treat it as a parallel car if it is within a predetermined distance from the host vehicle even if the vehicle bodies do not overlap (for example, when traveling at 80 km / h or more) The other vehicles located within 5m in the front and back are assumed to be parallel vehicles).
Further, “supporting vehicle operation” means performing vehicle operation guidance using a display or a speaker, or performing vehicle control related to accelerator, brake, steering wheel, A / T, CVT, and the like.
また、請求項2に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに搭載され、自車に対して並走する並走車を検出する並走車検出機能と、自車状況又は自車の周囲状況を検出する状況検出機能と、前記状況検出機能の検出結果に基づいて自車が並走車の走行する車線へと車線変更することを予測する自車変更予測機能と、前記自車変更予測機能によって自車の車線変更が予測された場合に運転者が行う車両操作を支援する車両操作支援機能と、を実行させるコンピュータプログラムであって、前記状況検出機能は、前記自車の走行する車線を検出するとともに当該車線上において自車の後方を走行する後方車両までの車間距離を検出し、前記自車変更予測機能は、前記状況検出機能により検出された後方車両までの車間距離に基づいて自車の車線変更を予測することを特徴とする。
A computer program according to
前記構成を有する請求項1の運転支援装置では、自車に対して並走する並走車を検出した際に、自車状況又は自車の周囲状況から自車が並走車の走行する車線へと車線変更することを予測し、自車の車線変更が予測された場合に運転者が行う車両操作を支援するので、並走車との接触の虞があると予測される適切な状況において並走車との接触を防止する車両操作の支援を行うことが可能となる。そして、不要な案内や車両制御によって運転者に不安感やストレスを与えることがなく、且つ並走車がある場合においても運転者に適切な走行を行わせることが可能となる。
In the driving support device according to
また、請求項2のコンピュータプログラムでは、自車に対して並走する並走車を検出した際に、自車状況又は自車の周囲状況から自車が並走車の走行する車線へと車線変更することを予測し、自車の車線変更が予測された場合に運転者が行う車両操作を支援させるので、並走車との接触の虞があると予測される適切な状況において並走車との接触を防止する車両操作の支援を行わせることが可能となる。そして、不要な案内や車両制御によって運転者に不安感やストレスを与えることがなく、且つ並走車がある場合においても運転者に適切な走行を行わせることが可能となる。
In the computer program according to
以下、本発明に係る運転支援装置について具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。
先ず、本実施形態に係る運転支援装置1の概略構成について図1及び図2を用いて説明する。図1は本実施形態に係る運転支援装置1の概略構成図である。図2は本実施形態に係る運転支援装置1の制御系を模式的に示すブロック図である。
DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, a driving assistance apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings based on an embodiment that is embodied.
First, a schematic configuration of the
図1及び図2に示すように、本実施形態に係る運転支援装置1は、車両2に対して設置された前方レーダ装置(状況検出手段)3と、後方レーダ装置(状況検出手段)4と、左方カメラ(並走車検出手段、状況検出手段)5と、右方カメラ(並走車検出手段、状況検出手段)6と、車速センサ7と、車両ECU(車両操作支援手段)8と、ナビゲーション装置9とから構成されている。
更に、ナビゲーション装置9は、ナビゲーションECU(状況検出手段、自車変更予測手段、並走車変更予測手段、車両操作支援手段、目的地設定手段、経路設定手段)11と、現在地検出部(状況検出手段)12と、データ記録部13と、液晶ディスプレイ(車両操作支援手段)14と、タッチパネル15と、スピーカ(車両操作支援手段)16と、通信装置(状況検出手段)17とで構成されている。
As shown in FIGS. 1 and 2, the
Further, the
ここで、前方レーダ装置3は、車両2の前方に装着されたナンバープレートの上中央付近に取り付けられており、電波送信部と電波受信部とから基本的に構成されている。そして、電波送信部から車両2の前方に対してビーム電波を放射するとともに前方の対象物(具体的には他車両)によって反射された反射電波を電波受信部で受信する。その結果、受信した反射電波の強度や波長に基づいて車両2の前方を走行する車両までの距離や相対速度を検出することが可能となる。
Here, the
また、後方レーダ装置4は、車両2の後方に装着されたナンバープレートの上中央付近に取り付けられており、前方レーダ装置3と同じく電波送信部と電波受信部とから基本的に構成されている。そして、電波送信部から車両2の後方に対してビーム電波を放射するとともに後方の対象物(具体的には他車両)によって反射された反射電波を電波受信部で受信する。その結果、受信した反射電波の強度や波長に基づいて車両2の後方を走行する車両までの距離や相対速度を検出することが可能となる。
Further, the
また、左方カメラ5は、例えばCCD等の固体撮像素子を用いたものであり、車両の左側方に設けられたドアミラーに取り付けられ、視線方向を水平よりやや下方に向けて設置される。そして、車両の走行時に車両2の左方環境を撮像する。更に、後述のように撮像された画像に対してナビゲーションECU11が所定の処理を施すことにより車両2の左方を並走する並走車両や、並走車両が備える方向指示器のウィンカーランプの点灯状態を検出する。
The
また、右方カメラ6は、例えばCCD等の固体撮像素子を用いたものであり、車両の右側方に設けられたドアミラーに取り付けられ、視線方向を水平よりやや下方に向けて設置される。そして、車両の走行時に車両2の右方環境を撮像する。更に、後述のように撮像された画像に対してナビゲーションECU11が所定の処理を施すことにより車両2の右方を並走する並走車両や、並走車両が備える方向指示器のウィンカーランプの点灯状態を検出する。
The
車速センサ7は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両2の車輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションECU11に出力する。そして、ナビゲーションECU11は発生するパルスを計数することにより車輪の回転速度や移動距離を算出する。
The
また、車両ECU8は、エンジン、変速機、ブレーキ、方向指示器等の作動を制御する車両2の電子制御ユニットであり、アクセル18と、ブレーキ19と、方向指示器20とが接続されている。そして、車両ECU8はナビゲーションECU11からの指示に基づいて、アクセル18の開度や、ブレーキ19のあそび量を調整する。それによって、車両ECU8は後述するように車両2が並走車両の走行する車線へと車線変更することが予測された場合や、並走車両が車両2の走行する車線へと車線変更することが予測された場合に、車両2が並走車両に接触しないようにすることが可能となる。
また、方向指示器20は車両2の前方に配置されたウィンカーランプ20A、20Bと、車両2の後方に配置されたウィンカーランプ20C、20D等から構成されており、車両ECU8は運転者の操作に基づいて各ウィンカーランプ20A〜20Dを点灯させる。また、ナビゲーションECU11はウィンカーランプ20A〜20Dの点灯状態を検出し、後述するように車線変更の予測を行う。
The
Further, the
次に、ナビゲーション装置9を構成する各構成要素について説明すると、現在地検出部12は、GPS31、地磁気センサ32、距離センサ33、ステアリングセンサ34、方位検出部としてのジャイロセンサ35、高度計(図示せず)等からなり、現在の車両2の位置、方位、目標物(例えば、交差点)までの距離等を検出することが可能となっている。
Next, the components constituting the
具体的には、GPS31は、人工衛星によって発生させられた電波を受信することにより、地球上における車両2の現在地及び現在時刻を検出し、地磁気センサ32は、地磁気を測定することによって自車方位を検出し、距離センサ33は、道路上の所定の位置間の距離等を検出する。ここで、距離センサ33としては、例えば、車両2の車輪(図示せず)の回転速度を測定し、測定した回転速度に基づいて距離を検出するセンサ、加速度を測定し、測定した加速度を2回積分して距離を検出するセンサ等を使用することができる。
Specifically, the
また、ステアリングセンサ34は自車の舵(だ)角を検出する。ここで、ステアリングセンサ34としては、例えば、ステアリングホイール(図示せず)の回転部に取り付けられた光学的な回転センサ、回転抵抗センサ、車輪に取り付けられた角度センサ等が使用される。
The
そして、ジャイロセンサ35は自車の旋回角を検出する。ここで、ジャイロセンサ35としては、例えば、ガスレートジャイロ、振動ジャイロ等が使用される。また、ジャイロセンサ35によって検出された旋回角を積分することにより、自車方位を検出することができる。
And the
また、データ記録部13は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク(図示せず)と、ハードディスクに記録された地図情報DB21、所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド(図示せず)とを備えている。尚、本実施形態においては、データ記録部13の外部記憶装置及び記憶媒体としてハードディスクが使用されるが、ハードディスクのほかに、フレキシブルディスク等の磁気ディスクを外部記憶装置として使用することができる。また、メモリーカード、磁気テープ、磁気ドラム、CD、MD、DVD、光ディスク、MO、ICカード、光カード等を外部記憶装置として使用することもできる。尚、地図情報DB21の詳細については後述する。
The
更に、ナビゲーションECU(エレクトロニック・コントロール・ユニット)11は、ナビゲーション装置9の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのCPU41、並びにCPU41が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるRAM42、制御用のプログラムのほか、利用者の操作に基づいて走行案内する目的地を設定する目的地設定処理プログラム、設定した目的地までの経路を探索して誘導経路に設定する誘導経路設定処理プログラム、車両2の状況及び車両2の周囲状況に基づいて、車両2が並走車両の走行する車線に車線変更することや並走車両が車両2の走行する車線に車線変更することを予測し、案内や車両制御を行う運転支援処理プログラム(図3参照)が記録されたROM43、ROM43から読み出したプログラムを記録するフラッシュメモリ44等の内部記憶装置を備えている。尚、前記RAM42、ROM43、フラッシュメモリ44等としては半導体メモリ、磁気コア等が使用される。そして、演算装置及び制御装置としては、CPU41に代えてMPU等を使用することも可能である。
Further, the navigation ECU (Electronic Control Unit) 11 is used as a working memory when the
また、本実施形態においては、前記ROM43に各種のプログラムが記録され、前記データ記録部13に各種のデータが記録されるようになっているが、プログラム、データ等を同じ外部記憶装置、メモリーカード等からプログラム、データ等を読み出して前記フラッシュメモリ44に書き込むこともできる。更に、メモリーカード等を交換することによって前記プログラム、データ等を更新することができる。
In the present embodiment, various programs are recorded in the
また、液晶ディスプレイ14は、操作案内、操作メニュー、キーの案内、現在地から目的地までの誘導経路、誘導経路に沿った案内情報、交通情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される表示手段である。特に、本実施形態に係るナビゲーション装置9では、自車両又は並走車両の車線変更が予測された場合に並走車両がいることを警告する文字や記号が表示される。尚、液晶ディスプレイ14の代わりに、CRTディスプレイ、プラズマディスプレイ等を使用したり、車両のフロントガラスにホログラムを投影するホログラム装置等を使用することも可能である。
The
タッチパネル15は、液晶ディスプレイ14の前面に配置され、ユーザにより接触された部分の座標位置を特定し、特定した座標位置情報に基づいてユーザがどこに触れたか、更に、触れた箇所がどの方向に移動したのかを判別することができる。尚、タッチパネル15の代わりにキーボード、マウス、遠隔操作用のリモートコントロール装置、ジョイスティック、ライトペン、スタイラスペン等を使用することもできる。
The
また、スピーカ16は、ナビゲーションECU11からの指示に基づいて誘導経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスを出力する。ここで、案内される音声ガイダンスとしては、例えば、「300m先の交差点を右方向です。」や「まもなく登坂車線があります。」等がある。特に、本実施形態に係るナビゲーション装置9では、自車両又は並走車両の車線変更が予測された場合に並走車両がいることを警告する音声を出力する。尚、スピーカ16より出力される音声としては、合成された音声のほかに、各種効果音、予めテープやメモリ等に録音された各種の案内情報を出力することもできる。
In addition, the
そして、通信装置17は、交通情報センタ、例えば、VICS(登録商標:Vehicle Information and Communication System)センタ等から送信された渋滞情報、規制情報、駐車場情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報を、道路に沿って配設された電波ビーコン装置、光ビーコン装置等を介して電波ビーコン、光ビーコン等として受信するビーコンレシーバである。また、通信装置17としては、LAN、WAN、イントラネット、携帯電話回線網、電話回線網、公衆通信回線網、専用通信回線網、インターネット等の通信回線網等の通信系において通信を可能とするネットワーク機器であっても良い。更に、通信装置17は前記情報センタからの情報の他に、ニュース、天気予報等の情報から成るFM多重情報を、FM放送局を介してFM多重放送として受信するFM受信機を備える。尚、前記ビーコンレシーバ及びFM受信機は、ユニット化されてVICSレシーバとして配設されるようになっているが、別々に配設することもできる。
The
次に、データ記録部13に格納された地図情報DB21について説明する。ここで、地図情報DB21には、経路案内及び地図表示に必要な地図データが記録されており、地図データは、例えば地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、道路(リンク)に関するリンクデータ22、ノード点に関するノードデータ23、経路を探索するための探索データ、施設に関する施設データ、地点を検索するための検索データ等から構成されている。
Next, the
ここで、特にリンクデータ22としては、道路を構成する各リンクに関してリンクの属する道路の道路属性が記憶される。道路属性としては、具体的に道路の幅員、勾(こう)配、カント、バンク、路面の状態、道路の車線数、車線数の増加及び減少する箇所、幅員の狭くなる箇所、踏切り等を表すデータの他、コーナに関して、曲率半径、交差点、T字路、コーナの入口及び出口等を表すデータが、道路種別に関して、国道、県道、細街路等の一般道のほか、高速自動車国道、自動車専用道路、都市高速道路、一般有料道路、有料橋等の有料道路を表すデータがそれぞれ記録される。また、道路を構成する各車線について、走行車線、追い越し車線、合流車線等の車線種別についても記憶される。更に、有料道路に関して、有料道路の入口及び出口の取付道(ランプウェイ)、料金所(インターチェンジ)等に関するデータが記録される。 Here, as the link data 22 in particular, the road attribute of the road to which the link belongs is stored for each link constituting the road. Road attributes specifically represent road width, gradient, cant, bank, road surface condition, number of road lanes, number of lanes increasing or decreasing, number of lanes narrowing, level crossing, etc. In addition to data, data on the corners, such as radius of curvature, intersections, T-junctions, corner entrances and exits, etc., in addition to general roads such as national roads, prefectural roads, narrow streets, etc. Data representing toll roads such as roads, city expressways, general toll roads, and toll bridges are recorded. In addition, for each lane constituting the road, lane types such as a traveling lane, an overtaking lane, and a merging lane are also stored. Furthermore, regarding toll roads, data relating to entrance roads (rampways), toll gates (interchanges) and the like of toll roads are recorded.
また、ノードデータ23としては、道路の分岐点(交差点、T字路等も含む)、各道路に曲率半径等に応じて所定の距離ごとに設定されたノード点の座標(位置)、ノードが交差点に対応するノードであるか等を表すノード属性、ノードに接続するリンクのリンク番号のリストである接続リンク番号リスト、ノードにリンクを介して隣接するノードのノード番号のリストである隣接ノード番号リスト、各ノード点の高さ(高度)等に関するデータ等が記録される。 The node data 23 includes road branch points (including intersections, T-junctions, etc.), node point coordinates (positions) set for each road according to a radius of curvature, etc., and nodes. Node attribute indicating whether the node corresponds to the intersection, etc., connection link number list that is a list of link numbers of links connected to the node, and adjacent node number that is a list of node numbers of nodes adjacent to the node via the link A list, data on the height (altitude) of each node point, and the like are recorded.
また、探索データとしては、設定された目的地までの経路を探索及び表示する際に使用されるデータについて記録されており、ノードを通過する際のコスト(以下、ノードコストという)や道路を構成するリンクのコスト(以下、リンクコストという)からなる探索コストを算出する為に使用するコストデータ、リンクを通過するのに必要な旅行時間、経路探索により選択された経路を液晶ディスプレイ14の地図上に表示するための経路表示データ等から構成されている。
ここで、ノードコストは交差点に対応するノードに対して基本的に設定されており、本実施形態に係るナビゲーション装置9では、信号の有無や交差点を通過する際の自車の走行経路(即ち直進、右折及び左折の種類)によってその値が決定される。
また、リンクコストは、リンクを構成する道路属性(道路種別、道路幅、車線数、リンク長さ)や交通情報等に関するデータを用いて算出される。
In addition, as search data, data used for searching and displaying a route to a set destination is recorded, and costs for passing through a node (hereinafter referred to as node cost) and roads are configured. The cost data used to calculate the search cost consisting of the cost of the link to be performed (hereinafter referred to as the link cost), the travel time required to pass the link, and the route selected by the route search are displayed on the map of the
Here, the node cost is basically set for the node corresponding to the intersection. In the
The link cost is calculated using data relating to road attributes (road type, road width, number of lanes, link length), traffic information, and the like constituting the link.
また、施設データとしては、各地域のホテル、病院、ガソリンスタンド、駐車場、観光施設、インターチェンジ、レストラン、サービスエリア等の建物に関するデータが建物を特定する施設IDとともに記録される。なお、前記地図情報DB21には、所定の情報をナビゲーション装置9のスピーカ16によって出力するための音声出力データも記録される。
In addition, as facility data, data related to buildings such as hotels, hospitals, gas stations, parking lots, tourist facilities, interchanges, restaurants, service areas, and the like in each region are recorded together with facility IDs that identify the buildings. The
ここで、本実施形態に係るナビゲーション装置9において、経路を探索するに当たっては、出発地側及び目的地側から地図データのリンク及びノードに沿って経路の探索が行われ、出発地側からの探索と目的地側からの探索との重なり部分において、出発地側から累積された探索コスト(ノードコスト及びリンクコスト)と目的地側から累積された探索コストとを加算した値、即ち、コスト加算値が算出されるようになっている。そして、コスト加算値が最小になる経路が誘導経路として設定される。
Here, in the
また、これら地図情報DB21の内容は、DVDや外部に接続したメモリーカード等の記録媒体から情報を転送すること、又は特定の情報センタ等から通信装置17を介して情報をダウンロードすること等によって更新される。
The contents of the
続いて、前記構成を有する運転支援装置1においてナビゲーションECU11が実行する運転支援処理プログラムについて図3乃至図23に基づき説明する。図3は本実施形態に係る運転支援処理プログラムのフローチャートである。ここで、運転支援処理プログラムは車両のイグニションがONされた後に所定間隔(例えば100ms毎)で実行され、車両2の状況及び車両2の周囲状況に基づいて、車両2が並走車両の走行する車線に車線変更することや並走車両が車両2の走行する車線に車線変更することを予測し、案内や車両制御を行うプログラムである。尚、以下の図3以降にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置9が備えているRAM42やROM43に記憶されており、CPU41により実行される。
Next, a driving support processing program executed by the
先ず、運転支援処理プログラムではステップ(以下、Sと略記する)1において、CPU41は自車両に対して並走する並走車両を検出する並走車両検出処理(図4)を行う。並走車両検出処理では、後述するように左方カメラ5や右方カメラ6により撮像した画像に基づいて、自車両が走行する車線の左車線又は右車線で並走する他車両を並走車両として検出する。
First, in step (hereinafter abbreviated as S) 1 in the driving support processing program, the
次に、S2においてCPU41は、車線変更予測処理(図6、図16〜図20)を行う。車線変更予測処理では、後述するように前方レーダ装置3、GPS31、各種センサ等を用いて自車状況及び自車両の周囲状況を検出し、その検出結果に基づいて前記S1で検出された並走車両の走行する車線に自車両が車線変更すること、又は自車両の走行する車線に並走車両が車線変更することを予測する。尚、上記S2が自車変更予測手段及び並走車変更予測手段の処理に相当する。
Next, in S <b> 2, the
続いて、S3においてCPU41は、利用者に対する案内内容及び車両制御内容を特定する制御パターンを選択する制御パターン選択処理(図21)を行う。具体的には、予め用意された複数パターンの制御パターン(図22参照)から前記S2で検出された自車状況及び自車両の周囲状況に基づいて最も適当な案内内容と車両の制御内容を選択する。
Subsequently, in S <b> 3, the
また、S4においてCPU41は、利用者に対する案内及び車両制御処理(図23)を行う。具体的には、後述するように前記S3で選択された制御パターンにより特定される案内内容に基づいて、並走車両と接触の虞がある旨を液晶ディスプレイ14やスピーカ16を用いて案内する。また、前記S3で選択された制御パターンにより特定される車両の制御内容に基づいて、並走車両との接触を防止するように車両を制御する。
In S4, the
次に、前記S1でナビゲーション装置9のCPU41が実行する並走車両検出処理のサブ処理について図4に基づき説明する。図4は本実施形態に係る並走車両検出処理プログラムのフローチャートである。
Next, the sub-process of the parallel running vehicle detection process executed by the
先ず、並走車両検出処理プログラムではS11において左方カメラ5及び右方カメラ6で撮像した画像を取り込んで解析処理を行い、自車両に対して並走する並走車両を検出する画像認識処理を行う。ここで、「自車両に対して並走する並走車両」とは、自車両の走行する車線に隣接する車線において自車両と同方向に走行する他車両であって、進行方向と垂直な方向から見て車体の少なくとも一部が自車両と重複している他車両をいう。
First, in the parallel running vehicle detection processing program, in S11, an image captured by the
具体的には、先ず、NTSCのようなアナログ通信手段や、i−linkのようなデジタル通信手段を用いて左方カメラ5及び右方カメラ6で撮像した映像を入力し、jpeg、mpeg等のデジタル画像フォーマットに変換する。次に、CPU41は、撮像画像中の路面と対象物を輝度差に基づいて輝度補正を行う。その後、対象物を画像から分離する2値化処理、歪みを補正する幾何学処理、画像の雑音を除去する平滑化処理等を行い、路面と対象物との境界線を検出する。それによって、自車両に対して並走する並走車両を検出することが可能となる。
例えば、図5は左方カメラ5及び右方カメラ6によって自車両が並走車両を検出する際の一例を示した模式図である。図5に示すように、片側2車線の道路において左側の車線を自車両2が走行する際に、右側の車線を並走する他車両50がある場合には、右方カメラ6によって撮像した画像に他車両50が撮像されることとなる。そして、ナビゲーションECU11は右方カメラ6で撮像した画像中における他車両50のシルエット位置から、車両の進行方向(図5では上方向)と垂直な方向(図5では右方向)から見て自車両2と他車両50の車体の少なくとも一部が重複しているかを判定し、重複していると判定した場合には他車両50を並走車両として検出する。
Specifically, first, an image captured by the
For example, FIG. 5 is a schematic diagram showing an example when the own vehicle detects a parallel running vehicle by the
その後、S12では前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方を並走する左並走車両があるか否かを判定する。具体的には、左方カメラ5で撮像した画像中において並走車両が検出されたか否かを判定する。
Thereafter, in S12, it is determined based on the result of the image recognition process in S11 whether there is a left parallel running vehicle that runs parallel to the left of the host vehicle. Specifically, it is determined whether or not a parallel running vehicle is detected in the image captured by the
その結果、左並走車両があると判定された場合(S12:YES)には、左並走車両の並走時間をアップする(S13)。ここで、並走時間とは前記S11で検出された並走車両が自車両に対して並走する時間を示すものであり、RAM42に格納される。そして、前記S13で初めて並走車両が検出された場合に並走時間の計測を開始し、前回の処理に継続して並走車両が検出された場合にはRAM42に格納された現在の並走時間を所定時間(例えば100ms)加算する。
一方、左並走車両がないと判定された場合(S12:NO)には、RAM42に格納された左並走車両の並走時間をクリアする(S14)。
As a result, when it is determined that there is a left parallel running vehicle (S12: YES), the parallel running time of the left parallel running vehicle is increased (S13). Here, the parallel running time indicates the time during which the parallel running vehicle detected in S11 runs parallel to the host vehicle, and is stored in the
On the other hand, when it is determined that there is no left parallel running vehicle (S12: NO), the parallel running time of the left parallel running vehicle stored in the
次に、S15では前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の右方を並走する右並走車両があるか否かを判定する。具体的には、右方カメラ6で撮像した画像中において並走車両が検出されたか否かを判定する。
Next, in S15, based on the result of the image recognition process in S11, it is determined whether there is a right parallel running vehicle that runs parallel to the right side of the host vehicle. Specifically, it is determined whether or not a parallel running vehicle is detected in the image captured by the
その結果、右並走車両があると判定された場合(S15:YES)には、右並走車両の並走時間をアップする(S16)。それに対し、右並走車両がないと判定された場合(S15:NO)には、RAM42に格納された右並走車両の並走時間をクリアする(S17)。
As a result, when it is determined that there is a right parallel running vehicle (S15: YES), the parallel running time of the right parallel running vehicle is increased (S16). On the other hand, when it is determined that there is no right parallel running vehicle (S15: NO), the parallel running time of the right parallel running vehicle stored in the
次に、前記S2でナビゲーション装置9のCPU41が実行する車線変更予測処理のサブ処理について図6に基づき説明する。図6は本実施形態に係る車線変更予測処理プログラムのフローチャートである。
Next, the sub-process of the lane change prediction process executed by the
ここで、車線変更予測処理では、前方レーダ装置3、GPS31、各種センサ等を用いて自車状況及び自車両の周囲状況を検出し、その検出結果に基づいて前記S1で検出された並走車両の走行する車線に自車両が車線変更すること、又は自車両の走行する車線に並走車両が車線変更することを予測する。ここで、図7は前記車線変更予測処理において、自車両及び並走車両が車線変更すると予測される8つのパターンの条件を示した図である。また、図8〜図15は各パターンの条件を満たす車両の配置の具体例を示した模式図である。
Here, in the lane change prediction process, the host vehicle situation and the surrounding situation of the host vehicle are detected using the
図8に示すように、例えば、パターン1として自車両61が高速道路の追い越し車線62を走行中に、走行車線(左車線)63に並走車両64があって、且つ自車両61の後方から接近する他車両65がある場合には、更に自車両61の前方に前方車両がないこと及び渋滞でないことを条件として自車両61が並走車両64の走行する車線63へと車線変更を行うと予測する。
As shown in FIG. 8, for example, when the
また、図9に示すように、パターン2−1として自車両71が高速道路の走行車線72を走行中に、合流車線73から合流する並走車両74がある場合に、並走車両74が自車両71の走行する車線72へと車線変更を行うと予測する。
In addition, as shown in FIG. 9, when there is a
また、図10に示すように、パターン2−2として自車両81が高速道路の走行車線82を走行中に、追い越し車線83(右車線)に並走車両84があって、且つ合流車線85から合流する他車両86がある場合に、自車両81が並走車両84の走行する車線83へと車線変更を行うと予測する。
Further, as shown in FIG. 10, as the pattern 2-2, while the
また、図11に示すように、パターン2−3として自車両91が高速道路の合流車線92を走行中に、走行車線93に並走車両94がある場合に、自車両91が並走車両94の走行する車線93へと車線変更を行うと予測する。
In addition, as shown in FIG. 11, when the
また、図12に示すように、パターン3として自車両101がナビゲーション装置9で設定された誘導経路102の案内方向に対応する車線(図12では誘導経路102が左折する経路を案内するので、左折を行う左車線)103と異なる車線(図12では右車線)104を走行中に、対応する車線103に並走車両105がある場合に、自車両101が並走車両105の走行する車線103へと車線変更を行うと予測する。
Also, as shown in FIG. 12, the
また、図13に示すように、パターン4−1として自車両111が右車線112を走行する場合であって、自車両111の左ウィンカーランプ20A、20C(図1参照)点灯時に、その点灯方向(即ち、左車線113)に並走車両114がある場合に、自車両111が並走車両114の走行する車線113へと車線変更を行うと予測する。尚、自車両111と並走車両114の位置が逆である場合には、右ウィンカーランプ20B、20D(図1参照)点灯時に車線変更を行うと予測する。
Further, as shown in FIG. 13, when the
また、図14に示すように、パターン4−2として自車両121が右車線122を走行する場合であって、左車線123を走行する並走車両124のウィンカーランプの点灯を検出し、その点灯方向(即ち、右ウィンカーランプである場合には右車線122)に自車両121がある場合に、並走車両124が自車両121の走行する車線122へと車線変更を行うと予測する。尚、自車両121と並走車両124の位置が逆である場合には、左ウィンカーランプ点灯検出時に車線変更を行うと予測する。
Further, as shown in FIG. 14, when the
また、図15に示すように、パターン5として自車両131が右車線132を走行中に、左車線133に並走車両134があって、且つ所定時間(例えば1分)以上並走する場合には、更に前方車両がないこと及び渋滞でないことを条件として、自車両131が並走車両134の走行する車線133へと車線変更を行うこと、又は並走車両134が自車両131の走行する車線132へと車線変更を行うことを予測する。
Further, as shown in FIG. 15, when the
そして、図6に示す車線変更予測処理では上記したパターン1〜パターン5の各条件に自車状況及び自車両の周囲状況が当てはまるか否かを判定する。具体的に、先ずS21ではCPU41は前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方又は右方を並走する並走車両があるか否かを判定する。
In the lane change prediction process shown in FIG. 6, it is determined whether or not the own vehicle situation and the surrounding situation of the own vehicle apply to the above-described conditions of
そして、並走車両がないと判定された場合(S21:NO)には、条件の判定を行うことなく車線変更予測処理を終了する。一方、並走車両があると判定された場合(S21:YES)には、先ず、S22でパターン1の条件に当てはまるか否かを判定する第1車線変更予測パターン判定処理を行う。また、S23ではパターン2−1、2−2、2−3の条件に当てはまるか否かを判定する第2車線変更予測パターン判定処理を行う。その後、S24ではパターン3の条件に当てはまるか否かを判定する第3車線変更予測パターン判定処理を行う。更に、S25ではパターン4−1、4−2の条件に当てはまるか否かを判定する第4車線変更予測パターン判定処理を行う。そして、S26ではパターン5の条件に当てはまるか否かを判定する第5車線変更予測パターン判定処理を行う。
And when it determines with there being no parallel running vehicle (S21: NO), a lane change prediction process is complete | finished, without determining conditions. On the other hand, when it is determined that there is a parallel running vehicle (S21: YES), first, a first lane change prediction pattern determination process is performed to determine whether or not the condition of
以下に、先ず前記S22でナビゲーション装置9のCPU41が実行する第1車線変更予測パターン判定処理について図16に基づき説明する。図16は本実施形態に係る第1車線変更予測パターン判定処理プログラムのフローチャートである。
First, the first lane change prediction pattern determination process executed by the
第1車線変更予測パターン判定処理では、S31においてCPU41は、RAM42に格納された判定結果フラグ1をOFFする。ここで、判定結果フラグ1は自車両及び並走車両が車線変更すると予測される8つのパターンの条件の内、特にパターン1の条件(図7参照)を満たした場合にONされる(S42)。
In the first lane change prediction pattern determination process, the
次に、S32でCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方を並走する左並走車両があるか否かを判定する。そして、左並走車両がないと判定された場合(S32:NO)には、第1車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、左並走車両があると判定された場合(S32:YES)には、S33で自車両の走行する道路の道路種別を検出する。具体的には、先ずGPS31によって自車両の現在位置を検出し、地図情報DB21に記憶された地図データに基づいてマップマッチング処理を行う。そして、地図上で特定された自車両の位置とリンクデータ22から自車両の走行する道路の道路種別を特定する。
Next, in S32, the
次に、S34でCPU41は、前記S33の検出結果に基づいて、自車両が高速道路(高速自動車国道、自動車専用道路、都市高速道路等)を走行中であるか否かを判定する。そして、高速道路を走行していないと判定された場合(S34:NO)には、第1車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、高速道路を走行中であると判定された場合(S34:YES)には、S35へと移行する。
Next, in S34, the
S35では、更にマップマッチング処理によって地図上で特定された自車両の位置とリンクデータ22から自車両の走行する車線種別(例えば、走行車線、追い越し車線、合流車線等)を検出する。 In S35, the lane type (for example, travel lane, overtaking lane, merge lane, etc.) on which the host vehicle is traveling is detected from the position of the host vehicle identified on the map by the map matching process and the link data 22.
その後、S36でCPU41は、前記S35の検出結果に基づいて、自車両が高速道路の特に追い越し車線を走行中であるか否かを判定する。その結果、追い越し車線を走行していないと判定された場合(S36:NO)には、第1車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、追い越し車線を走行中であると判定された場合(S36:YES)には、S37へと移行する。
Thereafter, in S36, the
S37では、前方レーダ装置3の検出結果に基づいて自車両の前方を走行する前方車両までの車間距離と、前方車両の自車両に対する相対速度を検出する。また、後方レーダ装置4の検出結果に基づいて自車両の後方を走行する後方車両までの車間距離と、後方車両の自車両に対する相対速度を検出する。
In S37, based on the detection result of the
その後、S38では前記S37の検出結果に基づいて、後方車両が接近しているか否か、具体的には自車両の所定距離内に後方車両がいるか否かを判定する。ここで、本実施形態では所定距離として「自車の走行速度[km/h]×2」mが用いられる。そして、自車両の所定距離内に後方車両がいないと判定された場合(S38:NO)には、第1車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、自車両の所定距離内に後方車両がいると判定された場合(S38:YES)には、S39へと移行する。 Thereafter, in S38, based on the detection result in S37, it is determined whether or not the rear vehicle is approaching, specifically, whether or not the rear vehicle is within a predetermined distance of the host vehicle. Here, in the present embodiment, “the traveling speed of the own vehicle [km / h] × 2” m is used as the predetermined distance. And when it determines with there being no back vehicle within the predetermined distance of the own vehicle (S38: NO), a 1st lane change prediction pattern determination process is complete | finished. On the other hand, when it is determined that there is a rear vehicle within a predetermined distance of the host vehicle (S38: YES), the process proceeds to S39.
その後、S39では前記S37の検出結果に基づいて、自車両の所定距離内に前方車両がいるか否かを判定する。ここで、本実施形態では所定距離として前記S38と同じく「自車の走行速度[km/h]×2」mが用いられる。そして、自車両の所定距離内に前方車両がいると判定された場合(S39:YES)には、道路が渋滞中であるので車線変更は行われないと予測して第1車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、自車両の所定距離内に前方車両がいないと判定された場合(S39:NO)には、S40へと移行する。 Thereafter, in S39, based on the detection result in S37, it is determined whether or not there is a preceding vehicle within a predetermined distance of the host vehicle. Here, in the present embodiment, “the traveling speed of the own vehicle [km / h] × 2” m is used as the predetermined distance, as in S38. If it is determined that there is a preceding vehicle within the predetermined distance of the host vehicle (S39: YES), the first lane change prediction pattern determination is made by predicting that the lane change is not performed because the road is congested. The process ends. On the other hand, when it is determined that there is no preceding vehicle within the predetermined distance of the host vehicle (S39: NO), the process proceeds to S40.
S40ではCPU41は、通信装置17を介して交通情報センタ等から交通情報を取得する。尚、S40で取得される交通情報には、特にリンクの渋滞状況を特定する渋滞情報が含まれる。
In S <b> 40, the
更に、S41では前記S40で取得した交通情報に基づいて、現在自車両の走行する道路が渋滞中であるか否かを判定する。その結果、渋滞中であると判定された場合(S41:YES)には、車線変更は行われないと予測して第1車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、渋滞中でないと判定された場合(S41:NO)には、S42へと移行する。 Further, in S41, it is determined based on the traffic information acquired in S40 whether or not the road on which the vehicle is currently traveling is congested. As a result, when it is determined that the vehicle is congested (S41: YES), it is predicted that no lane change will be performed, and the first lane change prediction pattern determination process ends. On the other hand, if it is determined that there is no traffic jam (S41: NO), the process proceeds to S42.
S42においてCPU41は、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン1の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ1をONする。そして、後述するように車両2においてパターン1に対応した案内や車両制御が行われる。
In S <b> 42, the
次に、前記S23でナビゲーション装置9のCPU41が実行する第2車線変更予測パターン判定処理について図17に基づき説明する。図17は本実施形態に係る第2車線変更予測パターン判定処理プログラムのフローチャートである。
Next, the second lane change prediction pattern determination process executed by the
第2車線変更予測パターン判定処理では、S51においてCPU41は、RAM42に格納された判定結果フラグ2−1、2−2、2−3をOFFする。ここで、判定結果フラグ2−1は自車両及び並走車両が車線変更すると予測される8つのパターンの条件の内、特にパターン2−1の条件(図7参照)を満たした場合にONされる(S60)。また、判定結果フラグ2−2は特にパターン2−2の条件を満たした場合にONされる(S61)。また、判定結果フラグ2−3は特にパターン2−3の条件を満たした場合にONされる(S63)。
In the second lane change prediction pattern determination process, in S51, the
次に、S52でCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方又は右方を並走する並走車両があるか否かを判定する。そして、並走車両がないと判定された場合(S52:NO)には、第2車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、いずれかの方向に並走車両があると判定された場合(S52:YES)には、S53で自車両の走行する道路の道路種別を検出する。具体的には、先ずGPS31によって自車両の現在位置を検出し、地図情報DB21に記憶された地図データに基づいてマップマッチング処理を行う。そして、地図上で特定された自車両の位置とリンクデータ22から自車両の走行する道路の道路種別を特定する。
Next, in S52, the
次に、S54でCPU41は、前記S53の検出結果に基づいて、自車両が高速道路(高速自動車国道、自動車専用道路、都市高速道路等)を走行中であるか否かを判定する。そして、高速道路を走行していないと判定された場合(S54:NO)には、第2車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、高速道路を走行中であると判定された場合(S54:YES)には、S55へと移行する。
Next, in S54, the
S55では、更にマップマッチング処理によって地図上で特定された自車両の位置とリンクデータ22から自車両の走行する車線種別(例えば、走行車線、追い越し車線、合流車線等)を検出する。 In S55, the lane type (for example, traveling lane, passing lane, merge lane, etc.) on which the host vehicle is traveling is detected from the position of the host vehicle identified on the map by the map matching process and the link data 22.
その後、S56でCPU41は、前記S55の検出結果に基づいて、自車両が高速道路の特に走行車線を走行中であるか否かを判定する。その結果、走行車線を走行していないと判定された場合(S56:NO)には、S61へと移行する。一方、走行車線を走行中であると判定された場合(S56:YES)には、S57へと移行する。
Thereafter, in S56, the
S57においてCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果と地図データに基づいて自車両の左方を並走する左並走車両が高速道路の特に合流車線を走行中であるか否かを判定する。その結果、合流車線を走行していないと判定された場合(S57:NO)には、第2車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、合流車線を走行していると判定された場合(S57:YES)には、S58へと移行する。
In S57, the
そして、S58においてCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の右方を並走する右並走車両があるか否かを判定する。そして、右並走車両がないと判定された場合(S58:NO)には、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン2−1の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ2−1をONする(S59)。そして、後述するように車両2においてパターン2−1に対応した案内や車両制御が行われる。
一方、右並走車両があると判定された場合(S58:YES)には、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン2−2の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ2−2をONする(S60)。そして、後述するように車両2においてパターン2−2に対応した案内や車両制御が行われる。
In S58, the
On the other hand, when it is determined that there is a right parallel running vehicle (S58: YES), the
また、S61においてCPU41は、前記S55の検出結果に基づいて、自車両が高速道路の特に合流車線を走行中であるか否かを判定する。その結果、合流車線を走行していないと判定された場合(S61:NO)には、第2車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、合流車線を走行中であると判定された場合(S61:YES)には、S62へと移行する。
In S61, the
続いて、S62においてCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の右方を並走する右並走車両があるか否かを判定する。そして、右並走車両がないと判定された場合(S62:NO)には、第2車線変更予測パターン判定処理を終了する。
一方、右並走車両があると判定された場合(S62:YES)には、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン2−3の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ2−3をONする(S63)。そして、後述するように車両2においてパターン2−3に対応した案内や車両制御が行われる。
Subsequently, in S62, the
On the other hand, when it is determined that there is a right parallel running vehicle (S62: YES), the
次に、前記S24でナビゲーション装置9のCPU41が実行する第3車線変更予測パターン判定処理について図18に基づき説明する。図18は本実施形態に係る第3車線変更予測パターン判定処理プログラムのフローチャートである。
Next, the third lane change prediction pattern determination process executed by the
第3車線変更予測パターン判定処理では、S71においてCPU41は、RAM42に格納された判定結果フラグ3をOFFする。ここで、判定結果フラグ3は自車両及び並走車両が車線変更すると予測される8つのパターンの条件の内、特にパターン3の条件(図7参照)を満たした場合にONされる(S77)。
In the third lane change prediction pattern determination process, the
次に、S72でCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方又は右方を並走する並走車両があるか否かを判定する。そして、並走車両がないと判定された場合(S72:NO)には、第3車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、いずれかの方向に並走車両があると判定された場合(S72:YES)には、ナビゲーション装置9において設定された誘導経路上にある最も近い案内交差点までの距離を取得する(S73)。具体的には、先ずGPS31によって自車両の現在位置を検出し、地図情報DB21に記憶された地図データに基づいてマップマッチング処理を行う。その後、地図上の自車位置と設定された誘導経路とを比較することにより、案内交差点までの距離を取得する。
Next, in S72, the
続いて、S74では前記S73で取得した案内交差点までの距離が500m以内であるか否かが判定される。その結果、案内交差点までの距離が500mより離れていると判定された場合(S74:NO)やナビゲーション装置9で誘導経路が設定されていない場合には、第3車線変更予測パターン判定処理を終了する。それに対して、案内交差点までの距離が500m以内であると判定された場合(S74:YES)には、S75へと移行する。
Subsequently, in S74, it is determined whether or not the distance to the guidance intersection acquired in S73 is within 500 m. As a result, when it is determined that the distance to the guidance intersection is longer than 500 m (S74: NO) or when the guidance route is not set in the
S75においてCPU41は、マップマッチング処理によって地図上で特定された自車両の位置とリンクデータ22から自車両の走行する車線種別(例えば、2車線の場合には左車線か右車線か)を検出する。
In S75, the
その後、S76でCPU41は、前記S75の検出結果に基づいて、自車両がナビゲーション装置9で設定された誘導経路の案内方向に対応する車線(例えば図12では誘導経路102が左折する経路を案内するので、左折を行う左車線103)と異なる車線(図12では右車線104)を走行し、且つ並走車両が対応する車線を走行しているか否かを判定する。その結果、上記車線の走行条件を満たすと判定された場合(S76:YES)には、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン3の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ3をONする(S77)。そして、後述するように車両2においてパターン3に対応した案内や車両制御が行われる。
Thereafter, in S76, the
一方、上記車線の走行条件を満たさないと判定された場合(S76:NO)には、第3車線変更予測パターン判定処理を終了する。 On the other hand, when it determines with not satisfy | filling the driving conditions of the said lane (S76: NO), a 3rd lane change prediction pattern determination process is complete | finished.
次に、前記S25でナビゲーション装置9のCPU41が実行する第4車線変更予測パターン判定処理について図19に基づき説明する。図19は本実施形態に係る第4車線変更予測パターン判定処理プログラムのフローチャートである。
Next, the 4th lane change prediction pattern determination process which CPU41 of the
第4車線変更予測パターン判定処理では、S81においてCPU41は、RAM42に格納された判定結果フラグ4−1、4−2をOFFする。ここで、判定結果フラグ4−1は自車両及び並走車両が車線変更すると予測される8つのパターンの条件の内、特にパターン4−1の条件(図7参照)を満たした場合にONされる(S86)。また、判定結果フラグ4−2は自車両及び並走車両がパターン4−2の条件(図7参照)を満たした場合にONされる(S90)。
In the fourth lane change prediction pattern determination process, the
次に、S82でCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方又は右方を並走する並走車両があるか否かを判定する。そして、並走車両がないと判定された場合(S82:NO)には、第4車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、いずれかの方向に並走車両があると判定された場合(S82:YES)には、S83へと移行する。
Next, in S82, the
S83においてCPU41は、自車両が備えたウィンカーランプ20A〜20Dの点灯状態を車両ECU8を介して検出する。
In S83, the
そして、S84でCPU41は前記S83の検出結果に基づいて、右ウィンカーランプ20B、20Dが点灯しているか否か、更に右ウィンカーランプ20B、20Dが点灯している場合には前記S11の画像認識処理の結果と地図データに基づいて自車両の右方を並走する右並走車両があるか否か判定する。
その結果、右ウィンカーランプ20B、20Dが点灯していないと判定された場合、又は右ウィンカーランプ20B、20Dが点灯していても右並走車両がないと判定された場合(S84:NO)には、S85へと移行する。
In S84, based on the detection result in S83, the
As a result, when it is determined that the right
S85でCPU41は、前記S83の検出結果に基づいて、左ウィンカーランプ20A、20Cが点灯しているか否か、更に左ウィンカーランプ20A、20Cが点灯している場合には前記S11の画像認識処理の結果と地図データに基づいて自車両の左方を並走する左並走車両があるか否か判定する。
In S85, the
そして、右ウィンカーランプ20B、20Dが点灯し、且つ右並走車両があると判定された場合(S84:YES)、及び左ウィンカーランプ20A、20Cが点灯し、且つ左並走車両があると判定された場合(S85:YES)には、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン4−1の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ4−1をONする(S86)。そして、後述するように車両2においてパターン4−1に対応した案内や車両制御が行われる。
一方、左ウィンカーランプ20A、20Cが点灯していないと判定された場合、又は左ウィンカーランプ20A、20Cが点灯していても左並走車両がないと判定された場合(S85:NO)には、S87へと移行する。
Then, when it is determined that the right
On the other hand, when it is determined that the left
そして、S87でCPU41は前記S11の画像認識処理結果に基づいて、並走している並走車両が備えたウィンカーランプの点灯状態を検出する。
In S87, the
そして、S88でCPU41は、前記S83の検出結果に基づいて、右並走車両の左ウィンカーランプが点灯しているか否かを判定する。その結果、右並走車両の左ウィンカーランプが点灯していないと判定された場合(S88:NO)には、S89へと移行する。
In S88, the
S89でCPU41は、前記S83の検出結果に基づいて、左並走車両の右ウィンカーランプが点灯しているか否かを判定する。そして、右並走車両の左ウィンカーランプが点灯していると判定された場合(S88:YES)、及び左並走車両の右ウィンカーランプが点灯していると判定された場合(S89:YES)には、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン4−2の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ4−2をONする(S90)。そして、後述するように車両2においてパターン4−2に対応した案内や車両制御が行われる。
In S89, the
一方、左並走車両の右ウィンカーランプが点灯していないと判定された場合(S89:NO)には、第4車線変更予測パターン判定処理を終了する。 On the other hand, when it is determined that the right turn signal lamp of the left parallel running vehicle is not lit (S89: NO), the fourth lane change prediction pattern determination process is terminated.
次に、前記S26でナビゲーション装置9のCPU41が実行する第5車線変更予測パターン判定処理について図20に基づき説明する。図20は本実施形態に係る第5車線変更予測パターン判定処理プログラムのフローチャートである。
Next, the fifth lane change prediction pattern determination process executed by the
第5車線変更予測パターン判定処理では、S91においてCPU41は、RAM42に格納された判定結果フラグ5をOFFする。ここで、判定結果フラグ5は自車両及び並走車両が車線変更すると予測される8つのパターンの条件の内、特にパターン5の条件(図7参照)を満たした場合にONされる(S99)。
In the fifth lane change prediction pattern determination process, the
次に、S92でCPU41は、前記S11の画像認識処理の結果に基づいて自車両の左方又は右方を並走する並走車両があるか否かを判定する。そして、並走車両がないと判定された場合(S92:NO)には、第5車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、いずれかの方向に並走車両があると判定された場合(S82:YES)には、S93へと移行する。
Next, in S92, the
S93でCPU41は、前記S13でカウントされた左並走車両が自車両に対して並走する並走時間と、前記S16でカウントされた右並走車両が自車両に対して並走する並走時間とをそれぞれRAM42から取得する。
In S93, the
次に、S94ではCPU41は、前記S93で取得した並走時間に基づいて、並走車両の並走時間が所定時間(本実施形態では1分)以上であるか否かを判定する。その結果、所定時間未満であると判定された場合(S94:NO)には、第5車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、並走時間が所定時間以上であると判定された場合(S94:YES)には、S95へと移行する。
Next, in S94, the
S95では、前方レーダ装置3の検出結果に基づいて自車両の前方を走行する前方車両までの車間距離と、前方車両の自車に対する相対速度を検出する。
その後、S96では前記S95の検出結果に基づいて、自車両の所定距離内に前方車両がいるか否かを判定する。ここで、本実施形態では所定距離として前記S38と同じく「自車の走行速度[km/h]×2」mが用いられる。そして、自車両の所定距離内に前方車両がいると判定された場合(S96:YES)には、道路が渋滞中であるので車線変更は行われないと予測して第5車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、自車両の所定距離内に前方車両がいないと判定された場合(S96:NO)には、S97へと移行する。
In S95, based on the detection result of the
Thereafter, in S96, based on the detection result in S95, it is determined whether or not there is a preceding vehicle within a predetermined distance of the host vehicle. Here, in the present embodiment, “the traveling speed of the own vehicle [km / h] × 2” m is used as the predetermined distance, as in S38. If it is determined that there is a vehicle ahead within the predetermined distance of the host vehicle (S96: YES), the fifth lane change prediction pattern determination is made by predicting that the lane change will not be performed because the road is congested. The process ends. On the other hand, when it is determined that there is no preceding vehicle within the predetermined distance of the host vehicle (S96: NO), the process proceeds to S97.
S97ではCPU41は、通信装置17を介して交通情報センタ等から交通情報を取得する。尚、S97で取得される交通情報には、特にリンクの渋滞状況を特定する渋滞情報が含まれる。
In S97, the
更に、S98では前記S97で取得した交通情報に基づいて、現在自車両の走行する道路が渋滞中であるか否かを判定する。その結果、渋滞中であると判定された場合(S98:YES)には、車線変更は行われないと予測して第5車線変更予測パターン判定処理を終了する。一方、渋滞中でないと判定された場合(S98:NO)には、S99へと移行する。 Further, in S98, based on the traffic information acquired in S97, it is determined whether the road on which the vehicle is currently traveling is congested. As a result, when it is determined that the vehicle is congested (S98: YES), it is predicted that no lane change will be performed, and the fifth lane change prediction pattern determination process ends. On the other hand, if it is determined that there is no traffic jam (S98: NO), the process proceeds to S99.
S99においてCPU41は、自車状況及び自車両の周囲状況がパターン5の条件を満たしたとしてRAM42に格納された判定結果フラグ5をONする。そして、後述するように車両2においてパターン5に対応した案内や車両制御が行われる。
In S99, the
次に、前記S3でナビゲーション装置9のCPU41が実行する制御パターン選択処理のサブ処理について図21に基づき説明する。図21は本実施形態に係る制御パターン選択処理プログラムのフローチャートである。
Next, a sub-process of the control pattern selection process executed by the
先ず、制御パターン選択処理プログラムではS101において、前記第1乃至第5車線変更予測パターン判定処理(図16〜図20)でいずれかの判定結果フラグ(1、2−1、2−2、2−3、3、4−1、4−2、5)がONされているか否かを判定する。 First, in the control pattern selection processing program, in S101, one of the determination result flags (1, 2-1, 2-2, 2-) in the first to fifth lane change prediction pattern determination processing (FIGS. 16 to 20). It is determined whether 3, 3, 4-1, 4-2, 5) is ON.
その結果、いずれの判定結果フラグもONされていないと判定された場合(S101:NO)には、現在は利用者に対する案内や車両制御を行う必要のある状況ではないとして、当該制御パターン選択処理を終了する。
一方、いずれかの判定結果フラグがONされていると判定された場合(S101:YES)には、ONされたフラグに対応する制御パターンを選択する(S102)。
ここで、図22は前記S102の処理において選択される制御パターンを示した図である。
As a result, when it is determined that none of the determination result flags is ON (S101: NO), it is determined that the current situation is that it is not necessary to perform guidance or vehicle control for the user, and the control pattern selection process Exit.
On the other hand, when it is determined that any one of the determination result flags is ON (S101: YES), a control pattern corresponding to the ON flag is selected (S102).
Here, FIG. 22 is a diagram showing a control pattern selected in the process of S102.
図22に示すように、例えば、パターン1のフラグがONされている場合には、「後方から接近車がいます。並走車がいますのでレーン移動の際は注意してください。」との案内と加速アシスト(アクセル開度を大きくする)の車両制御からなる制御パターンが選択される。
また、パターン2−1のフラグがONされている場合には、「合流車がいます。ご注意ください。」との案内と減速アシスト(ブレーキあそび量を減らす)の車両制御からなる制御パターンが選択される。
また、パターン2−2のフラグがONされている場合には、「合流車がいます。並走車がいますのでレーン移動の際は注意してください。」との案内と減速アシスト(ブレーキあそび量を減らす)の車両制御からなる制御パターンが選択される。
また、パターン2−3のフラグがONされている場合には、「合流する際は、並走車がいますので注意してください。」との案内と減速アシスト(ブレーキあそび量を減らす)の車両制御からなる制御パターンが選択される。
また、パターン3のフラグがONされている場合には、「並走車がいますのでレーン移動の際は注意してください。」との案内からなる制御パターンが選択される。
また、パターン4−1のフラグがONされている場合には、「並走車がいますのでレーン移動の際は注意してください。」との案内と減速アシスト(ブレーキあそび量を減らす)の車両制御からなる制御パターンが選択される。
また、パターン4−2のフラグがONされている場合には、「並走車がいますのでレーン移動の際は注意してください。」との案内と減速アシスト(ブレーキあそび量を減らす)の車両制御からなる制御パターンが選択される。
更に、パターン5のフラグがONされている場合には、「1分間継続して並走車がいます。注意してください。」との案内からなる制御パターンが選択される。
但し、複数のフラグが同時にONされている場合には緊急性及びレーン移動の確実性に基づいて4−1、4−2、2−1、2−2、2−3、1、3、5の優先順で一の制御パターンを選択する。
As shown in FIG. 22, for example, when the flag of
In addition, when the pattern 2-1 flag is ON, the control pattern consisting of the guidance of "There is a merging vehicle. Please be careful" and the vehicle control of deceleration assist (reducing brake play amount) is selected. Is done.
Also, if the pattern 2-2 flag is ON, there will be a guidance and deceleration assist (the amount of brake play) "There are merging vehicles. Be careful when moving to the lane because there are parallel vehicles." The control pattern consisting of vehicle control is selected.
In addition, when the flag of Pattern 2-3 is ON, a vehicle with guidance and deceleration assist (reducing brake play amount) "Please note that there are parallel cars when joining." A control pattern consisting of control is selected.
If the flag of
In addition, when the pattern 4-1 flag is ON, a vehicle with guidance and deceleration assist (reducing the amount of brake play) saying “Be careful when moving to the lane because there are parallel cars”. A control pattern consisting of control is selected.
In addition, when the pattern 4-2 flag is ON, a vehicle with guidance and deceleration assist (reducing brake play amount) that “please be careful when moving to the lane because there are parallel cars”. A control pattern consisting of control is selected.
Further, when the
However, when a plurality of flags are turned on simultaneously, 4-1, 4-2, 2-1, 2-2, 2-3, 1, 3, 5 based on urgency and certainty of lane movement. Select one control pattern in order of priority.
次に、前記S4でナビゲーション装置9のCPU41が実行する案内及び車両制御処理のサブ処理について図23に基づき説明する。図23は本実施形態に係る案内及び車両制御処理プログラムのフローチャートである。
Next, sub-processing of guidance and vehicle control processing executed by the
先ず、案内及び車両制御処理プログラムではS111において、CPU41は現在、既に案内や車両制御が行われているか否かを判定する。そして、既に自車両において案内や車両制御が行われていると判定された場合(S111:YES)には、案内及び車両制御処理プログラムを終了する。一方、自車両において案内や車両制御が行われていないと判定された場合(S111:NO)には、S112へと移行する。
First, in S111, in the guidance and vehicle control processing program, the
次に、S112でCPU41は、前記S102で選択された制御パターンによって特定される案内内容(具体的には、液晶ディスプレイ14に表示する案内文やスピーカ16から出力する音声)を選択する。そして、S113では同じく前記S102で選択された制御パターンによって特定される車両の制御内容を選択する。
Next, in S112, the
そして、S114においてCPU41は、前記S112で選択された案内内容に基づく案内文を液晶ディスプレイ14に対して表示し、また、スピーカ16から案内音声を出力する。更に、前記S113で選択された制御内容でアクセル18又はブレーキ19の制御を行うように車両ECU8に対して指示する。尚、特にパターン3の制御パターンに基づく案内の表示や出力は案内交差点の700m手前と300mで行うようにするのが良い。
その結果、例えばパターン1のフラグに対応する制御パターンが選択されている場合には、「後方から接近車がいます。並走車がいますのでレーン移動の際は注意してください。」との案内文が液晶ディスプレイ14に表示されるとともに、スピーカ16から同内容の音声が出力される。更に、アクセルの開度が大きくなるように制御することによって、運転者が車両の加速が行い易いようにする。それによって、自車両や並走車両が急に車線変更した場合であっても、運転者は確実に接触を避けることが可能となる。
また、パターン2−1のフラグに対応する制御パターンが選択されている場合には、「合流車がいます。ご注意ください。」との案内が液晶ディスプレイ14に表示されるとともに、スピーカ16から同内容の音声が出力される。更に、ブレーキのあそび量を減らすように制御することによって、運転者が減速を行い易いようにする。それによって、自車両や並走車両が急に車線変更した場合であっても、運転者は確実に接触を避けることが可能となる。
In S <b> 114, the
As a result, for example, when the control pattern corresponding to the flag of
When the control pattern corresponding to the flag of pattern 2-1 is selected, the guidance “There is a merging vehicle. The audio of the content is output. Furthermore, by controlling to reduce the amount of brake play, the driver can easily decelerate. Thereby, even if the own vehicle or the parallel running vehicle suddenly changes lanes, the driver can surely avoid contact.
以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る運転支援装置1では、自車両と並走する並走車両が検出された場合に、自車状況と自車両の周囲状況を前方レーダ装置3や各種センサ等によって検出し、検出された状況が予め定められたいずれかのパターンに該当した場合に、自車両が並走車両の走行する車線へと車線変更するか、若しくは並走車両が自車両の走行する車線へと車線変更すると予測し、自車両に対して接触を防止する案内やアクセル開度及びブレーキあそび量に関する車両制御を行うので、並走車両との接触の虞があると予測される適切な状況において並走車との接触を防止する車両操作の支援を行うことが可能となる。そして、不要な案内や車両制御によって運転者に不安感やストレスを与えることがなく、且つ並走車両がある場合においても運転者に適切な走行を行わせることが可能となる。
また、特にパターン1、2−1、2−2、2−3(図7参照)では自車両が走行する道路の道路属性(具体的には、高速道路の追い越し車線、走行車線、合流車線)と並走車の走行する車線に基づいて自車両の車線変更又は並走車両の車線変更を予測するので、道路属性を考慮して自車両や並走車両が急に車線変更を行うと予測される状況を適切に予測することが可能となる。
また、特にパターン3(図7参照)ではナビゲーション装置9で設定された誘導経路と並走車の走行する車線に基づいて自車両の車線変更又は並走車両の車線変更を予測するので、設定された誘導経路を考慮して自車両や並走車両が急に車線変更を行うと予測される状況を適切に予測することが可能となる。
更に、特にパターン4−1、4−2(図7参照)では自車両及び並走車両のウィンカーランプの点灯状態と並走車両の走行する車線に基づいて自車両の車線変更又は並走車両の車線変更を予測するので、ウィンカーランプの点灯状態を考慮して自車や並走車が急に車線変更を行うと予測される状況を適切に予測することが可能となる。
As described above in detail, in the driving
In particular, in the
In particular, pattern 3 (see FIG. 7) is set because the lane change of the own vehicle or the lane change of the parallel running vehicle is predicted based on the guidance route set by the
Furthermore, especially in patterns 4-1 and 4-2 (see FIG. 7), the lane change of the own vehicle or the parallel running vehicle Since the lane change is predicted, it is possible to appropriately predict the situation where the own vehicle or the parallel running vehicle suddenly changes the lane in consideration of the lighting state of the blinker lamp.
尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では左方カメラ5や右方カメラ6によって自車両に対して並走する並走車両を検出することとしているが、ミリ波レーダを用いたレーダ装置、音波センサ等によって並走車両を検出することとしても良い。また、車両間で通信を行うことによって並走車両を検出することとしても良い。
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various improvements and modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
For example, in the present embodiment, a parallel vehicle that runs parallel to the host vehicle is detected by the
また、本実施形態では並走車両との接触を防止する車両制御として、アクセルの開度やブレーキのあそび量を調整することとしているが、A/T又はCVTのような変速機を制御することによりエンジンブレーキを生じさせることとしても良い。また、ステアリング角を制御することにより車両の進行方向を変化させても良い。 In the present embodiment, as vehicle control for preventing contact with a parallel running vehicle, the accelerator opening and the amount of brake play are adjusted, but a transmission such as A / T or CVT is controlled. It is good also as producing an engine brake by. Further, the traveling direction of the vehicle may be changed by controlling the steering angle.
1 運転支援装置
2 車両
3 前方レーダ装置
4 後方レーダ装置
5 左方カメラ
6 右方カメラ
8 車両ECU
9 ナビゲーション装置
11 ナビゲーションECU
12 現在地検出処理部
14 液晶ディスプレイ
16 スピーカ
17 通信装置
41 CPU
42 RAM
43 ROM
DESCRIPTION OF
9
12 Current Location
42 RAM
43 ROM
Claims (2)
自車状況又は自車の周囲状況を検出する状況検出手段と、
前記状況検出手段の検出結果に基づいて自車が並走車の走行する車線へと車線変更することを予測する自車変更予測手段と、
前記自車変更予測手段によって自車の車線変更が予測された場合に運転者が行う車両操作を支援する車両操作支援手段と、を有し、
前記状況検出手段は、前記自車の走行する車線を検出するとともに当該車線上において自車の後方を走行する後方車両までの車間距離を検出し、
前記自車変更予測手段は、前記状況検出手段により検出された後方車両までの車間距離に基づいて自車の車線変更を予測することを特徴とする運転支援装置。 A parallel vehicle detection means for detecting a parallel vehicle parallel to the vehicle;
A situation detection means for detecting the own vehicle situation or the surrounding situation of the own vehicle;
Based on the detection result of the situation detection means, the own vehicle change prediction means for predicting that the own vehicle changes the lane to the lane where the parallel running vehicle travels,
Have a, and a vehicle operation supporting device for supporting a vehicle operation that the driver performs when the lane change of the vehicle is predicted by the vehicle changes prediction means,
The situation detection means detects a lane in which the host vehicle travels and detects an inter-vehicle distance to a rear vehicle traveling behind the host vehicle on the lane,
The own vehicle change prediction means predicts a lane change of the own vehicle based on the inter-vehicle distance to the rear vehicle detected by the situation detection means .
自車に対して並走する並走車を検出する並走車検出機能と、A parallel vehicle detection function that detects a parallel vehicle that runs parallel to the vehicle;
自車状況又は自車の周囲状況を検出する状況検出機能と、A situation detection function that detects the situation of the vehicle or the surroundings of the vehicle,
前記状況検出機能の検出結果に基づいて自車が並走車の走行する車線へと車線変更することを予測する自車変更予測機能と、Based on the detection result of the situation detection function, the own vehicle change prediction function for predicting that the own vehicle changes the lane to the lane in which the parallel running vehicle, and
前記自車変更予測機能によって自車の車線変更が予測された場合に運転者が行う車両操作を支援する車両操作支援機能と、A vehicle operation support function that supports a vehicle operation performed by the driver when a lane change of the host vehicle is predicted by the host vehicle change prediction function;
を実行させるコンピュータプログラムであって、A computer program for executing
前記状況検出機能は、前記自車の走行する車線を検出するとともに当該車線上において自車の後方を走行する後方車両までの車間距離を検出し、The situation detection function detects a lane in which the host vehicle travels and detects an inter-vehicle distance to a rear vehicle that travels behind the host vehicle on the lane.
前記自車変更予測機能は、前記状況検出機能により検出された後方車両までの車間距離に基づいて自車の車線変更を予測することを特徴とするコンピュータプログラム。The host vehicle change prediction function predicts a lane change of the host vehicle based on an inter-vehicle distance to a rear vehicle detected by the situation detection function.
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