JP4604683B2 - Hazardous situation warning device - Google Patents

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本発明は、走行中の車両前方の道路状況、障害物の有無などを検出し、接触、衝突などの事故の危険状況を予測して危険が最小となる走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置およびこれを用いて、危険状況を運転者に報知する危険状況警報装置に関する。   The present invention detects a road condition in front of a running vehicle, the presence or absence of an obstacle, etc., predicts a dangerous situation of an accident such as a contact or a collision, and calculates a traveling trajectory that minimizes the risk. The present invention also relates to a danger situation warning device that informs a driver of a danger situation by using this.
自車両周囲の障害物を検出する車両周辺物体検出装置と、道路環境を検出する走行状況検出装置と、運転者の運転操作意思を推定する自車運転意思推定装置と、事故がおきる危険が潜在する危険潜在領域を決定する危険潜在領域決定装置を備え、危険潜在領域決定装置は危険潜在領域を、道路環境と運転者の推定運転操作意思から決定し、車両周辺物体検出装置で検出された障害物が危険潜在領域に存在していた場合に検出障害物の危険度を算出し、危険度の値に応じて運転者に危険の存在を報知する危険状況警報装置が知られている(特許文献1参照)。
特開平6−215300号公報
A vehicle surrounding object detection device that detects obstacles around the vehicle, a driving condition detection device that detects road environment, a vehicle driving intention estimation device that estimates the driver's intention to drive, and the potential for accidents A risk potential area determination device that determines a risk potential area to be determined. The risk potential area determination device determines a risk potential area based on the road environment and the driver's estimated driving intention and detects a fault detected by the vehicle surrounding object detection device. There is known a danger situation alarm device that calculates the danger level of a detected obstacle when an object is present in the danger potential area, and notifies the driver of the presence of danger according to the value of the danger level (Patent Document) 1).
JP-A-6-215300
上記従来技術では、危険潜在領域を道路環境と運転者の推定運転操作意思から決定する構成となっており、障害物の検出結果とは無関係に危険潜在領域を決定している。
しかし、人や走行中の他車両などの移動可能な障害物は、不意に針路変更する可能があるなど、その将来挙動には不確定性が含まれる。
さらに、例えば駐車車両の陰などには、車載センサでは障害物検知が困難な死角領域が形成され、死角領域から検出されていなかった障害物が新たに飛び出してくる可能性がある。
In the above prior art, the risk potential area is determined from the road environment and the driver's estimated driving intention, and the risk potential area is determined regardless of the obstacle detection result.
However, uncertainties are included in the future behavior of movable obstacles such as people and other vehicles that are running, such as the possibility of suddenly changing course.
Further, for example, in the shade of a parked vehicle, a blind spot area that is difficult to detect with an in-vehicle sensor is formed, and an obstacle that has not been detected from the blind spot area may jump out.
このように従来技術では、道路環境と運転者の推定運転操作意思にもとづいて危険潜在領域として想定した場所以外で事故が発生するリスクに十分対応できていないという問題があった。
本発明は、上記の問題点を解決するリスク最小軌跡生成装置、およびこれを用いて危険状況を運転者に報知する危険状況警報装置を提供することを目的とする。
As described above, the conventional technology has a problem in that it cannot sufficiently cope with the risk of an accident occurring in a place other than a place assumed as a dangerous potential area based on the road environment and the driver's estimated driving intention.
An object of the present invention is to provide a minimum risk trajectory generating apparatus that solves the above-described problems, and a dangerous situation warning apparatus that uses this to notify a driver of a dangerous situation.
このため、本発明は、自車両の走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を生成するリスク最小軌跡生成装置と、該リスク最小軌跡生成装置から出力される前記リスク最小走行軌跡上の危険度の最大値にもとづいて、乗員への警報の要否を判定する判定手段と、警報手段とを備えた危険状況警報装置であって、リスク最小軌跡生成装置は、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、自車両周囲の障害物を検出する車載障害物検出手段と、自車両が走行中の道路形状を取得する道路形状取得手段と、障害物の検出位置と道路形状とにもとづいて、道路上の各地点における危険度を設定する危険度場設定手段と、走行状態にもとづいて自車両の走行経路を推定する走行経路推定手段と、推定された走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出手段とを備えるものとした。
Therefore, the present invention provides a minimum risk trajectory generating device that generates a minimum risk trajectory that minimizes the sum of the risks along the travel route of the host vehicle, and the risk minimum output from the minimum risk trajectory generating device. A risk situation warning device comprising a determination means for determining whether or not an occupant needs to be warned based on the maximum value of the risk on the travel locus, and a warning means, wherein the risk minimum locus generation device Driving state detecting means for detecting the driving state of the vehicle, in-vehicle obstacle detecting means for detecting obstacles around the host vehicle, road shape acquiring means for acquiring the shape of the road on which the host vehicle is traveling, and obstacle detection position A risk field setting means for setting the risk level at each point on the road based on the road shape, a travel route estimation means for estimating the travel route of the host vehicle based on the travel state, and the estimated travel route Along Sum of Kendo is assumed and a risk minimum locus calculation means for calculating a risk minimum traveling locus to be minimized.
本発明により、道路形状および検出された障害物の位置にもとづき道路上の各地点の危険度の値を設定するので、道路形状によって生じる危険状況に加えて、検出した障害物に伴う危険状況も考慮できる。また、推定された自車両の走行経路に沿った自車両が取り得る走行軌跡の中から危険度の総和が最も小さくなるリスク最小走行軌跡を算出しているので、得られたリスク最小走行軌跡を用いて、運転者に危険状況を提示することができる。   According to the present invention, since the risk level value of each point on the road is set based on the road shape and the position of the detected obstacle, in addition to the danger situation caused by the road shape, the danger situation associated with the detected obstacle is also included. Can be considered. In addition, since the minimum risk travel locus that minimizes the sum of the risks is calculated from the travel trajectories that can be taken by the host vehicle along the estimated travel route of the host vehicle, the obtained minimum risk travel trajectory is calculated. It can be used to present a dangerous situation to the driver.
以下本発明の実施の形態を実施例により説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described by way of examples.
図1は第1の実施例の危険状況警報装置のブロック構成図である。
危険状況警報装置10は、障害物検出レーダ1、白線検出カメラ2、走行状態検出センサ3、CPU5、ナビゲーション装置6、表示装置7、音声装置9とからなる。
FIG. 1 is a block diagram of the danger situation alarm device of the first embodiment.
The danger situation warning device 10 includes an obstacle detection radar 1, a white line detection camera 2, a running state detection sensor 3, a CPU 5, a navigation device 6, a display device 7, and a sound device 9.
障害物検出レーダ1は、たとえばミリ波レーダによって構成され、車両前部に設置され、電磁波を射出する方向を水平方向、垂直方向に変え、自車両前方に位置する障害物を検出し、その位置、その大きさ(幅、高さ)、自車両との相対速度を測定し、それらの情報をCPU5に入力する。
なお、障害物の幅は、障害物までの距離とミリ波レーダの走査時の障害物からの反射信号の見かけの水平角度幅から得られる。また障害物の高さは、障害物までの距離とミリ波レーダの走査時の障害物からの反射信号の見かけの垂直角度幅から得られる。
The obstacle detection radar 1 is constituted by, for example, a millimeter wave radar, is installed in the front part of the vehicle, changes the direction of emitting electromagnetic waves to the horizontal direction and the vertical direction, detects an obstacle located in front of the host vehicle, and The size (width, height) and relative speed with the host vehicle are measured, and the information is input to the CPU 5.
The width of the obstacle is obtained from the distance to the obstacle and the apparent horizontal angle width of the reflected signal from the obstacle when the millimeter wave radar is scanned. The height of the obstacle is obtained from the distance to the obstacle and the apparent vertical angle width of the reflected signal from the obstacle during scanning by the millimeter wave radar.
白線検出カメラ2は、たとえばCCDカメラで構成され、車室内前部に前方に向けて設置され、自車両前方の道路上に描かれた白線を検出することで、自車両前方の道路形状の取得と、道路上の自車両の走行位置を検出し、その情報をCPU5に出力する。
なお、白線カメラ2は画像処理部を含んでおり、撮像したカメラ画像を上方から路面を見た場合の2次元平面座標に変換し、道路形状を取得し、自車両の位置を検出する。
走行状態検出センサ3は、車速を検出する車速センサ、方向指示器スイッチの操作状況を検出する方向指示センサからなり、車速データ、方向指示器の操作状況をCPU5に入力する。
The white line detection camera 2 is composed of, for example, a CCD camera, and is installed in front of the vehicle interior so as to face forward. By detecting a white line drawn on the road ahead of the host vehicle, the shape of the road ahead of the host vehicle is acquired. Then, the traveling position of the host vehicle on the road is detected and the information is output to the CPU 5.
The white line camera 2 includes an image processing unit, converts the captured camera image into two-dimensional plane coordinates when the road surface is viewed from above, acquires a road shape, and detects the position of the host vehicle.
The traveling state detection sensor 3 includes a vehicle speed sensor that detects the vehicle speed and a direction indication sensor that detects an operation state of the direction indicator switch, and inputs vehicle speed data and an operation state of the direction indicator to the CPU 5.
ナビゲーション装置6は、地図情報データベース17と現在位置検出部19を有する。現在位置検出部19は、GPS衛星からの信号を受信して、現在位置座標を算出し、地図情報データベース17から現在位置周辺地図を検索し、走行中の前方の道路およびそれに連なる周囲の道路および交差点に関する道路形状、道路の属性(道路幅、車線数、自動車専用道路/人車共用道路、交通規制(例えば交差点における優先側道路、一方通行、左折禁止、右折禁止など))などの道路情報を取得し、CPU5に入力する。
表示装置7は、例えば液晶パネルの表示用ディスプレイで構成され、CPU5から出力された後述のリスク最小走行軌跡に関する情報を表示する。
音声装置9は、スピーカまたはブザーであり、CPU5が運転者に警報が必要と判定したときに、運転者に音声による警報を発する。
The navigation device 6 includes a map information database 17 and a current position detection unit 19. The current position detection unit 19 receives a signal from a GPS satellite, calculates current position coordinates, searches a map around the current position from the map information database 17, and travels ahead and surrounding roads connected to the road. Road information related to intersections such as road shape, road attributes (road width, number of lanes, roads dedicated to automobiles / passenger cars, traffic regulations (eg priority roads at intersections, one-way streets, no left turn, no right turn)) Obtain and input to the CPU 5.
The display device 7 is composed of a display for displaying a liquid crystal panel, for example, and displays information on a risk minimum travel locus described later output from the CPU 5.
The sound device 9 is a speaker or a buzzer, and issues a sound warning to the driver when the CPU 5 determines that the driver needs a warning.
CPU5は、障害物検出レーダ1からの障害物の位置、大きさ、相対速度などの障害物情報、白線検知カメラ2からの、自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、走行状態検出センサ3からの車速、左折・直進・右折などの情報、ナビゲーション装置6からの前方の道路形状、道路属性などの道路情報を取得する。   The CPU 5 receives obstacle information such as the position, size, and relative speed of the obstacle from the obstacle detection radar 1, information on the road shape in front of the own vehicle from the white line detection camera 2, and the traveling position of the own vehicle on the road. Information, vehicle speed from the traveling state detection sensor 3, information such as left turn / straight forward / right turn, road shape in front of the navigation device 6, road information such as road attributes.
CPU5は上記取得した情報にもとづき、内蔵されているプログラムにより、自車両の走行経路を推定する走行経路推定部11、走行経路に沿った道路上の各地点の危険度の値を設定し、走行可能な軌跡(以下、走行軌跡と称する)を探索する危険度場設定部12、走行経路に沿った危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出部13、リスク最小走行軌跡に沿った危険度の最大値にもとづいて運転者に警報が必要かどうかを判定し、警報を出力させる判定部15とからなる。   Based on the acquired information, the CPU 5 sets the travel route estimation unit 11 that estimates the travel route of the host vehicle, the risk value of each point on the road along the travel route, and the travel value. A risk field setting unit 12 that searches for a possible trajectory (hereinafter referred to as a travel trajectory), a risk minimum trajectory calculation unit 13 that calculates a risk minimum travel trajectory that minimizes the sum of the risks along the travel route, and a risk minimum The determination unit 15 determines whether or not the driver needs to be warned based on the maximum value of the degree of danger along the travel locus, and outputs a warning.
なお、障害物検出レーダ1、白線検出カメラ2、走行状態検出センサ3、およびCPU5の走行経路推定部11、危険度場設定部12、リスク最小軌跡算出部13は、リスク最小軌跡生成装置8を構成する。
図2は、危険状況警報装置10の各構成部分の実装配置を示す図である。なお、走行状態検出センサ3として、代表的に車速センサの実装位置を例示している。
The obstacle detection radar 1, the white line detection camera 2, the travel state detection sensor 3, and the travel route estimation unit 11, the risk field setting unit 12, and the risk minimum trajectory calculation unit 13 of the CPU 5 include the risk minimum trajectory generation device 8. Constitute.
FIG. 2 is a diagram illustrating a mounting arrangement of each component of the danger situation alarm device 10. As the traveling state detection sensor 3, a mounting position of a vehicle speed sensor is typically illustrated.
次に本実施例の作用を以下に説明する。
図3は、リスク最小走行軌跡を生成して、必要に応じてリスク最小走行軌跡の危険状況を運転者に報知する制御の流れを示すメインのフローチャートである。
この制御は、周期的に繰り返される。
Next, the operation of this embodiment will be described below.
FIG. 3 is a main flowchart showing a flow of control for generating a minimum risk travel locus and notifying the driver of the dangerous situation of the minimum risk travel locus as necessary.
This control is repeated periodically.
ステップ101では、CPU5は、道路形状と道路属性の情報を取得し、また障害物情報などを取得する。
つまり、白線検知カメラ2およびナビゲーション装置6から自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、前方の道路属性の情報を取得する。また、走行状態検出センサ3からの自車両の車速、左折・直進・右折などの情報を取得する。障害物検出レーダ1からは障害物の位置、大きさ、相対速度などの障害物情報を取得する。
In step 101, the CPU 5 acquires road shape and road attribute information, and also acquires obstacle information and the like.
That is, information on the shape of the road ahead of the host vehicle, information on the traveling position of the host vehicle on the road, and information on the road attributes ahead are acquired from the white line detection camera 2 and the navigation device 6. Further, the vehicle speed of the host vehicle, information such as left turn / straight forward / right turn, etc. are acquired from the traveling state detection sensor 3. Obstacle information such as the position, size, and relative speed of the obstacle is acquired from the obstacle detection radar 1.
ステップ102では、走行経路推定部11は、自車両の道路上の走行位置、自車両前方の道路形状、方向指示器の左折・直進・右折情報、車速にもとづき現在時点から所定秒数内の走行経路を推定する。この所定秒数としては、後述の走行軌跡の探索において想定する設定時間Tより長い時間とする。
ステップ103では、危険度場設定部12は、走行経路に沿った道路上の危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う。
ステップ104では、リスク最小軌跡算出部13は、設定時間Tに対する走行軌跡が存在するかどうかをチェックする。ステップ103において、車速を一定に維持したままステアリング操作だけの走行では、先行車、対向車などを避けられない場合は、走行軌跡が得られないとしてステップ109に進む。走行軌跡が得られた場合はステップ105に進む。
ステップ105では、リスク最小軌跡算出部13は、走行経路に沿った走行軌跡の中から、危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出する。
In step 102, the travel route estimation unit 11 travels within a predetermined number of seconds from the current time point based on the travel position of the host vehicle on the road, the road shape ahead of the host vehicle, left turn / straight / right turn information of the direction indicator, and the vehicle speed. Estimate the route. The predetermined number of seconds is set to be longer than a set time T assumed in a search for a travel locus described later.
In step 103, the risk field setting unit 12 calculates a risk field on the road along the travel route and searches for a travel locus.
In step 104, the risk minimum trajectory calculation unit 13 checks whether a travel trajectory for the set time T exists. In step 103, when the vehicle only travels with the steering operation while keeping the vehicle speed constant, if a preceding vehicle, an oncoming vehicle, or the like cannot be avoided, the travel locus is not obtained and the process proceeds to step 109. If a travel locus is obtained, the process proceeds to step 105.
In step 105, the risk minimum trajectory calculation unit 13 calculates a risk minimum travel trajectory that minimizes the sum of the risks from the travel trajectories along the travel route.
ステップ106では、判定部15は、ステップ105で算出されたリスク最小走行軌跡の危険度の最大値が所定値以上かどうかをチェックする。所定値以上のとき運転者に危険報知が必要と判定し、ステップ107に進み、所定値未満のとき不必要と判定し、ステップ108に進む。
ステップ107では、判定部15は、音声装置9に運転者への危険を報知させる。
ステップ108では、CPU5は、表示装置7にリスク最小走行軌跡を表示させる。
ステップ104からステップ109に進んだ場合は、判定部15は、運転者に対して音声装置9に減速、停止の警報をさせる。
ステップ108、またはステップ109の後、ステップ101に戻り一連の処理を繰り返す。
In step 106, the determination unit 15 checks whether or not the maximum value of the degree of risk of the minimum risk travel locus calculated in step 105 is equal to or greater than a predetermined value. When it is equal to or greater than the predetermined value, it is determined that the driver needs to be notified of the danger, and the process proceeds to step 107.
In step 107, the determination part 15 makes the audio | voice device 9 alert | report the danger to a driver | operator.
In step 108, the CPU 5 causes the display device 7 to display the minimum risk travel locus.
When the process proceeds from step 104 to step 109, the determination unit 15 causes the audio device 9 to warn the driver of deceleration and stop.
After step 108 or step 109, the process returns to step 101 and a series of processing is repeated.
次に、CPU5におけるステップ101〜105の詳細な制御の流れを、図5から図8のフローチャートにもとづいて説明する。本フローチャートのステップ201〜205はステップ101に対応し、ステップ206はステップ102に、ステップ207〜226はステップ103に、ステップ227、230はステップ104に、ステップ228、231はステップ105にそれぞれ対応する。
図4に示すような直線道路を、自車両21が走行しているものとする。道路31は、路側帯との境界を示す白線33が道路幅員の両側に引かれ、両方向に通行可能な車線区分のない道路である。
自車両21の前方の道路31左端には大型車両23が停車しており、さらにその前方の右の白線33の内側を自転車25が自車両21に向かって走行している。
Next, the detailed control flow of steps 101 to 105 in the CPU 5 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. Steps 201 to 205 in the flowchart correspond to step 101, step 206 to step 102, steps 207 to 226 to step 103, steps 227 and 230 to step 104, and steps 228 and 231 to step 105, respectively. .
Assume that the host vehicle 21 is traveling on a straight road as shown in FIG. The road 31 is a road having no lane division that can be passed in both directions with white lines 33 indicating the boundary with the roadside belt drawn on both sides of the road width.
A large vehicle 23 is stopped at the left end of the road 31 in front of the host vehicle 21, and a bicycle 25 is traveling toward the host vehicle 21 on the inside of the white line 33 on the right in front of the host vehicle 21.
ステップ201では、CPU5は、白線検出カメラ2からの情報を取得し、カメラ画像からの前方道路形状を取得する。
ステップ202では、ナビゲーション装置6から道路情報を取得する。この道路情報には、現在位置検出部19で検出した現在位置にもとづいて、地図情報データベース17から取得した前方の道路形状、道路属性の情報を含んでいる。
In step 201, the CPU 5 acquires information from the white line detection camera 2, and acquires a front road shape from the camera image.
In step 202, road information is acquired from the navigation device 6. This road information includes information on the road shape and road attributes ahead obtained from the map information database 17 based on the current position detected by the current position detector 19.
ステップ203では、ステップ201、202の情報を併せて、前方車両などの存在により白線検出カメラ2の画像にもとづいては把握できなかった道路形状部分を、ナビゲーション装置6からの情報で補い、2次元平面のx−y座標で表す。また自車両の道路上の位置を取得する。
前方の道路上の各地点の位置は、例えば、自車両の前端位置における道路中央を原点とし、進行方向を+x座標で、左直角方向を+y座標で、右直角方向を−y座標で表し、自車両前端の左右方向中央を自車両位置(x、y)とする。
カメラ画像にもとづく道路中央からのy座標のずれyで自車両の道路幅方向の位置が表される。
In Step 203, the information of Steps 201 and 202 is combined, and the road shape portion that cannot be grasped based on the image of the white line detection camera 2 due to the presence of the vehicle ahead is supplemented with the information from the navigation device 6 in a two-dimensional manner. Expressed in the plane xy coordinates. Also, the position of the vehicle on the road is acquired.
The position of each point on the road ahead is, for example, the center of the road at the front end position of the host vehicle as the origin, the traveling direction is represented by + x coordinates, the left perpendicular direction is represented by + y coordinates, and the right perpendicular direction is represented by -y coordinates, The center of the front end of the host vehicle in the left-right direction is defined as the host vehicle position (x 0 , y 0 ).
Position of a road width direction of the vehicle is represented by the deviation y 0 and y coordinates from the center of the road based on the camera image.
ステップ204では、障害物検出レーダ1からの障害物の検出位置、相対速度、大きさ(幅、高さ)などの障害物情報を取得する。
ステップ205では、走行状態検出センサ3からの情報を取得する。この情報には自車両の車速、方向指示器の操作状態が含まれる。
ステップ206では、走行経路推定部11は、ステップ205で取得した方向指示器の操作状態から前方道路形状に対する自車両21の走行経路を推定する。
ステップ207では、危険度場設定部12は、ステップ204で取得した障害物情報にもとづき障害物が存在するかどうかをチェックする。障害物が存在した場合は、ステップ208に進み、存在しなかった場合はステップ214に進む。
ステップ208では、危険度場設定部12は、検出障害物にインデックス(i=1、2、・・・、N)を付す。
In step 204, obstacle information such as an obstacle detection position, relative speed, and size (width and height) from the obstacle detection radar 1 is acquired.
In step 205, information from the traveling state detection sensor 3 is acquired. This information includes the vehicle speed of the host vehicle and the operation state of the direction indicator.
In step 206, the travel route estimation unit 11 estimates the travel route of the host vehicle 21 with respect to the front road shape from the operation state of the direction indicator acquired in step 205.
In step 207, the risk field setting unit 12 checks whether there is an obstacle based on the obstacle information acquired in step 204. If an obstacle exists, the process proceeds to step 208, and if not, the process proceeds to step 214.
In step 208, the risk field setting unit 12 attaches an index (i = 1, 2,..., N) to the detected obstacle.
ステップ209では、危険度場設定部12は、インデックスi=1とし、ステップ210では、危険度場設定部12は、障害物iの検出信頼度、速度を算出する。
ミリ波レーダによる障害物の検出は、測定環境や検出物体の種類や挙動に影響されるので、必ずしも安定した検出結果が得られるとは限らない。ある走査タイミングでは検出されていた物体が、次の走査タイミングではうまく検出できないということが起こり得る。そこで検出した物体には、検出信号状態である反射波の信号の状態やその履歴にもとづき検出信頼度という数値を割り当て、検出結果にどの程度の確実性があるかを表すようにする。
In step 209, the risk field setting unit 12 sets the index i = 1, and in step 210, the risk field setting unit 12 calculates the detection reliability and speed of the obstacle i.
Obstacle detection by the millimeter wave radar is affected by the measurement environment and the type and behavior of the detected object, so a stable detection result is not always obtained. It may happen that an object that has been detected at one scanning timing cannot be detected well at the next scanning timing. Therefore, a numerical value called detection reliability is assigned to the detected object based on the state of the reflected wave signal, which is the detection signal state, and its history, and the degree of certainty in the detection result is expressed.
なお、障害物検出レーダによる障害物検出においてこのような検出信頼度を定義する方法は公知であり、例えば特開2003−296877号公報、特開2003−320912号公報に検出信頼度の計算方法が示されている。
また、検出した障害物の速度は、障害物検出レーダ1で算出した自車両と障害物との相対速度に自車両の車速を加算することにより容易に算出される。
Note that a method for defining such detection reliability in obstacle detection by an obstacle detection radar is known. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-296877 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-320912 disclose detection reliability calculation methods. It is shown.
The detected speed of the obstacle is easily calculated by adding the vehicle speed of the host vehicle to the relative speed between the host vehicle and the obstacle calculated by the obstacle detection radar 1.
ステップ211では、危険度場設定部12は、障害物の進行方向の長さを推定する。ミリ波レーダによるセンシングでは、障害物の背面からの反射波を検出して、自車両の進行方向の障害物の長さを検出することは、一般には困難である。したがって、障害物として事前にいくつかの属性を想定しておき、検出障害物の幅bと高さcから障害物の属性を推定する。想定した障害物の属性に対応する障害物の典型的な長さaは、前もって記憶させてあり、推定した障害物の属性から、対応する長さaを推定する。
ここでは、障害物の属性として、大型四輪車両、普通四輪車両、二輪車両/歩行者の3種類を想定し、検出障害物の正面の投影面積S=b*c(単位m)にもとづいて、表1のように障害物の属性を推定する。
In step 211, the risk field setting unit 12 estimates the length of the obstacle in the traveling direction. In sensing by millimeter wave radar, it is generally difficult to detect the length of an obstacle in the traveling direction of the host vehicle by detecting a reflected wave from the back of the obstacle. Therefore, several attributes are assumed in advance as the obstacle, and the attribute of the obstacle is estimated from the width b i and the height c i of the detected obstacle. The typical length a i of the obstacle corresponding to the assumed obstacle attribute is stored in advance, and the corresponding length a i is estimated from the estimated obstacle attribute.
Here, three types of obstacles are assumed: large four-wheeled vehicle, ordinary four-wheeled vehicle, two-wheeled vehicle / pedestrian, and the projected area S i = b i * c i (unit m) in front of the detected obstacle. 2 ) Estimate the obstacle attributes as shown in Table 1.
ステップ212では、危険度場設定部12は、インデックスi=i+1とし、ステップ213では、危険度場設定部12は、インデックスiが検出された障害物の数Nより大きいかどうかをチェックする。Nより大きい場合はステップ214に進み、N以下の場合はステップ210に戻り、全ての検出された障害物に対してステップ210、211の処理を繰り返す。   In step 212, the risk field setting unit 12 sets the index i = i + 1. In step 213, the risk field setting unit 12 checks whether the index i is greater than the number N of detected obstacles. If it is greater than N, the process proceeds to step 214. If it is less than or equal to N, the process returns to step 210, and the processes of steps 210 and 211 are repeated for all detected obstacles.
ステップ214では、危険度場設定部12は、ステップ201〜203で取得した道路形状の情報と道路情報とにもとづき前方所定距離内に、例えば100m以内に交差点があるかどうかをチェックする。交差点がない場合はステップ216に進み、交差点がある場合はステップ215に進む。
ステップ215では、危険度場設定部12は、自車両の交差点における進行方向が直進/左折/右折のいずれかを、ステップ206で推定した走行経路にもとづきチェックする。直進の場合はステップ216に進み、左折または右折の場合はステップ229に進む。
In step 214, the risk field setting unit 12 checks whether there is an intersection within a predetermined distance, for example, within 100 m, based on the road shape information and road information acquired in steps 201 to 203. If there is no intersection, the process proceeds to step 216. If there is an intersection, the process proceeds to step 215.
In step 215, the risk field setting unit 12 checks whether the traveling direction at the intersection of the host vehicle is straight, left, or right based on the travel route estimated in step 206. If the vehicle goes straight, the process proceeds to step 216. If the vehicle turns left or right, the process proceeds to step 229.
ステップ216では、危険度場設定部12は、走行軌跡の探索の設定時間をT秒とし、時刻t=0に初期化する。これは、時刻t=0の現在から設定時間のT秒先までの自車両と障害物の位置を予測し、未来の危険度場を計算するために設定するものである。ここで、直進走行の場合は、設定時間Tは、たとえば4ないし10秒の適当な時間とする。   In step 216, the risk field setting unit 12 initializes the time t = 0 with the set time for searching for the travel locus as T seconds. This is set for predicting the positions of the host vehicle and the obstacle from the present time at time t = 0 to T seconds ahead of the set time, and calculating the future risk field. Here, in the case of straight traveling, the set time T is set to an appropriate time of, for example, 4 to 10 seconds.
ステップ217では、危険度場設定部12は、所定のタイムステップ幅Δtを加算し、ステップ218では、危険度場設定部12は、時刻tにおける自車両と障害物の予想位置を計算する。
ステップ210で算出した障害物iの速度のx座標成分をV 、y座標成分をV とし、障害物の速度を一定とすると、時刻tにおける障害物iの位置(x,y)は式(1)と式(2)で表される。なお、障害物iの位置(x,y)は、障害物の自車両に近い端部左右方向中央で表す。
In step 217, the risk field setting unit 12 adds a predetermined time step width Δt. In step 218, the risk field setting unit 12 calculates the predicted positions of the host vehicle and the obstacle at time t.
If the x-coordinate component of the velocity of the obstacle i calculated in step 210 is V i x , the y-coordinate component is V i y and the velocity of the obstacle is constant, the position of the obstacle i at time t (x i , y i ) is expressed by Equation (1) and Equation (2). The position (x i , y i ) of the obstacle i is represented by the center of the obstacle in the left-right direction near the host vehicle.
自車両は、ステップ205で取得した車速のx座標成分vの一定の速度で、走行経路に沿って走行するとして、時刻tにおけるx座標の予想位置を算出する。
なお、時刻t=0における障害物の位置はステップ204において取得した位置をそのまま使用する。
Assume that the host vehicle travels along the travel route at a constant speed of the x-coordinate component v 0 of the vehicle speed acquired in step 205, and calculates the expected position of the x-coordinate at time t.
Note that the position acquired at step 204 is used as it is as the position of the obstacle at time t = 0.
ステップ219では、時刻tにおけるすべての障害物の危険度場を計算し、一時記憶する。
図8は、上記危険度場の計算の詳細な流れを示すサブフローチャートである。
ステップ301では、障害物が存在するかどうかをチェックする。存在する場合はステップ302に進み、存在しない場合はステップ309に進む。
ステップ302では、総数Nの障害物それぞれの危険度場を計算するためのインデックスiを1に初期化する。
In step 219, the risk field of all obstacles at time t is calculated and temporarily stored.
FIG. 8 is a sub-flowchart showing a detailed flow of calculation of the risk field.
In step 301, it is checked whether an obstacle exists. If it exists, the process proceeds to step 302; otherwise, the process proceeds to step 309.
In step 302, the index i for calculating the risk field of each of the total number N of obstacles is initialized to 1.
ステップ303では、障害物iの推定占有領域O(t)を設定する。推定占有領域O(t)は、時刻tにおいて障害物iが道路上において占有している領域を表している。推定占有領域Oは、式(3)のように障害物の長さaと幅bを用いて、それぞれを長径、短径とする楕円で表す。
In step 303, the estimated occupation area O i (t) of the obstacle i is set. The estimated occupation area O i (t) represents an area occupied by the obstacle i on the road at time t. The estimated occupied area O i is represented by an ellipse having a major axis and a minor axis, respectively, using the length a i and the width b i of the obstacle as shown in Expression (3).
ステップ304では、危険度場を構成する諸要素のうち、障害物iの存在による直接寄与項L (x,y,t)を式(4)、(5)に示すように設定する。
ここで、r:障害物iの検出信頼度、A:検出信頼度100%のときの、推定占有領域O(t)の危険度を規格化する正の定数、σ:危険度の広がりを定める定数である。
σの値は例えば、推定占有領域O(t)からy方向に1m離れたときの危険度が1/eになるように設定する。
In step 304, the direct contribution term L i O (x, y, t) due to the presence of the obstacle i is set as shown in equations (4) and (5) among the elements constituting the risk field.
Here, r i : detection reliability of the obstacle i, A: positive constant that normalizes the risk of the estimated occupied area O i (t) when the detection reliability is 100%, σ: spread of the risk Is a constant that determines
The value of σ is set, for example, so that the degree of risk becomes 1 / e when 1 m away from the estimated occupied area O i (t) in the y direction.
式(4)、(5)は、障害物の推定占有領域O(t)内では、危険度が障害物の検出信頼度で定まる一定値に設定され、その外側の領域では障害物に近づくほど危険度の値が大きくなることを示している。図9は、前方に停車している大型車両23の占める推定占有領域O(t)を2重斜線領域で示し、その外側に等高線mで危険度場の例を示している。
式(4)、(5)で算出された危険度の値が所定値以上の領域は、後述の走行軌跡を探索するときに自車両がその地点に進入不可とする。
たとえば、直接寄与項L (x,y,t)≧A*ri(50%検出信頼度)のとき推定占有領域O(t)の内部には進入不可とする。
In equations (4) and (5), in the estimated occupation area O i (t) of the obstacle, the risk is set to a constant value determined by the detection reliability of the obstacle, and approaches the obstacle in the outer area. It shows that the value of danger becomes large so that. FIG. 9 shows an estimated occupied area O i (t) occupied by the large vehicle 23 parked in front by a double oblique line area, and shows an example of the risk field by a contour line m outside thereof.
In a region where the risk value calculated by the equations (4) and (5) is equal to or greater than a predetermined value, the host vehicle cannot enter the point when searching for a travel locus described later.
For example, when the direct contribution term L i O (x, y, t) ≧ A * ri (50% detection reliability), the inside of the estimated occupied area O i (t) is not allowed to enter.
なお、検出信頼度が50%以下のときは、式(5)を次式のように緩和して、推定占有領域O(t)の内部に進入可としてもよい。
When the detection reliability is 50% or less, the equation (5) may be relaxed as shown in the following equation so as to allow entry into the estimated occupied area O i (t).
ステップ305では、障害物iの死角領域D(t)と死角影響領域D (t)を設定する。死角領域D(t)は、図10に示すように、時刻t=0における自車両位置(x,y)から前方の障害物iを見たときの、死角になる領域で、推定占有領域O(t=0)の背後にある所定の奥行き長さdの右斜線の領域である。この所定の奥行き長さdは、例えば、障害物iの長さaの2倍程度とする。 In step 305, the blind spot area D i (t) and the blind spot influence area D i R (t) of the obstacle i are set. As shown in FIG. 10, the blind spot area D i (t) is an area that becomes a blind spot when the obstacle i ahead is viewed from the host vehicle position (x 0 , y 0 ) at time t = 0. This is a right oblique line area of a predetermined depth length d i behind the occupied area O i (t = 0). The predetermined depth length d i is, for example, about twice the length a i of the obstacle i.
死角領域D(t)の左右の死角領域境界線y=y (x)は、自車両位置(x,y)と障害物の前面の左右の検出端(x,y±a/2)を結ぶ直線である。
死角領域D(t)の左右の境界の外側の道路上の領域には、死角領域D(t)から未検出の障害物が出現する可能性があることから、死角影響領域D (t)を設定する。
なお、時刻t(>0)の死角領域D(t)、死角影響領域D (t)および左右の死角領域境界線y=y (x)は、簡単化のため障害物iが時刻tの位置に移動したとき、そのまま障害物iと共に並行移動するとして設定する。
The left and right blind spot area boundary line y = y i D (x) of the blind spot area D i (t) is based on the vehicle position (x 0 , y 0 ) and the left and right detection edges (x i , y i ) in front of the obstacle. A straight line connecting ± a i / 2).
The region on the outer road boundary of the left and right blind area D i (t), since the obstacle undetected is likely to emerge from the blind area D i (t), blind effect region D i R (T) is set.
Note that the blind spot area D i (t), the blind spot influence area D i R (t), and the left and right blind spot area boundary y = y i D (x) at time t (> 0) are obstruction i for simplification. Is moved to the position of time t as it is moved in parallel with the obstacle i.
次にステップ306では、障害物iの危険度への死角寄与項L (x,y,t)を設定する。死角寄与項L (x,y,t)は式(7)で表す。
ここで、Bは所定の危険度の値であり、死角領域D(t)の内部は、直接寄与項L (x,y,t)のように推定占有領域O(t)の内部に進入不可というほど高い危険度ではないが、未検出の障害物が存在する危険があるとして所定の危険度Bとする。
ρは所定の正の定数であり、死角領域D(t)の左右の死角領域境界線y=y (x)の外側の道路上の地点は、死角領域D(t)から未検出の障害物が出現する可能性があることから、死角領域境界線y=y (x)までの距離に応じて減衰する。ρの値は、例えば、死角領域境界線y=y (x)からy方向に1m離れたときの危険度が、死角領域境界線上の値の1/eになるように設定する。
Next, in step 306, a blind spot contribution term L i D (x, y, t) to the danger level of the obstacle i is set. The blind spot contribution term L i D (x, y, t) is expressed by Equation (7).
Here, B is a value of a predetermined risk level, and the inside of the blind spot area D i (t) is the estimated occupation area O i (t) like the direct contribution term L i O (x, y, t). Although the degree of danger is not so high that it is impossible to enter the inside, a predetermined danger level B is assumed as there is a danger that an undetected obstacle exists.
ρ is a predetermined positive constant, the outer point on the road of the blind area D i (t) of the left and right blind area boundary y = y i D (x) is viewed from the blind area D i (t) Since there is a possibility that a detection obstacle appears, the detection area is attenuated according to the distance to the blind spot region boundary line y = y i D (x). The value of ρ is set, for example, so that the degree of danger when 1 m away from the blind spot area boundary line y = y i D (x) in the y direction is 1 / e of the value on the blind spot area boundary line.
ステップ307では、i=i+1とし、ステップ308においてiが障害物総数Nを超えたかどうかをチェックする。超えていない場合はステップ303に戻り、検出した全ての障害物iに対して危険度場を計算する。超えている場合はステップ309に進む。
ステップ309では、ステップ202において取得した前方の道路属性にもとづいて道路属性による道路上の地点(x,y)における危険度への寄与項L(x,y)を設定する。この道路属性による危険度への寄与項L(x,y)は、たとえば、自車両が見通しの悪い交差点において、優先権のある側から交差点を直進走行する場合に、交差点付近において左右からの飛び出しがある危険度などである。
なお、この危険度への寄与項は、時間に依存せず、道路上の地点(x,y)だけで決まるものであり、詳細は次のブラインド交差点を直進するケースにおいて後述する。
In step 307, i = i + 1 is set, and in step 308, it is checked whether i exceeds the total number N of obstacles. If not, the process returns to step 303, and the risk field is calculated for all detected obstacles i. If so, the process proceeds to step 309.
In step 309, the contribution term L R (x, y) to the risk level at the point (x, y) on the road based on the road attribute is set based on the road attribute in front acquired in step 202. The contribution term L R (x, y) to the risk level due to the road attribute is, for example, when the host vehicle travels straight on the intersection from the side with priority at the intersection with poor visibility, For example, the risk of popping out.
The contribution term to the degree of risk does not depend on time and is determined only by the point (x, y) on the road, and details will be described later in the case of going straight at the next blind intersection.
ステップ310では、上記時刻tにおけるそれぞれの危険度への寄与項を合算し、危険度場L(x,y,t)として一時記憶する。
以上ステップ301〜310がステップ219の内容である。
図6のフローチャートに戻り、ステップ219の後、ステップ220では、危険度場設定部12は、時刻tが走行軌跡の探索の設定時間T以上かどうかをチェックする。時刻tが設定時間T未満の場合はステップ217に戻り、次のタイムステップに対する処理を繰り返す。時刻tが設定時間T以上の場合はステップ221に進む。
In step 310, the contribution terms to the respective risk levels at time t are added together and temporarily stored as a risk field L (x, y, t).
The above steps 301 to 310 are the contents of step 219.
Returning to the flowchart of FIG. 6, after step 219, in step 220, the risk field setting unit 12 checks whether the time t is equal to or longer than the set time T for searching for a travel locus. If the time t is less than the set time T, the process returns to step 217, and the process for the next time step is repeated. If the time t is equal to or greater than the set time T, the process proceeds to step 221.
ステップ221では、危険度場設定部12は、走行経路の道路上にメッシュを生成する。メッシュは、x−y座標に沿った時刻t=0から設定時間Tまでの自車両が走行する軌跡の通過点の候補であり、同時に危険度値の評価点でもある。なお、自車両の走行軌跡は車両前端の左右方向中央の位置で代表させている。
ここでは、自車両はx軸座標に沿って一定速度で走行すると仮定して、ステップ218で算出したタイムステップ幅Δtごとのx座標の位置をメッシュ位置として設定する。すなわち、x軸方向には距離v*Δtごとに等間隔にメッシュを配置していくことになる。
In step 221, the risk field setting unit 12 generates a mesh on the road of the travel route. The mesh is a candidate for a passing point of a trajectory along which the host vehicle travels from time t = 0 to a set time T along the xy coordinates, and at the same time is an evaluation point for the risk value. The traveling locus of the host vehicle is represented by the center position in the left-right direction at the front end of the vehicle.
Here, assuming that the host vehicle travels at a constant speed along the x-axis coordinate, the position of the x-coordinate for each time step width Δt calculated in step 218 is set as the mesh position. That is, in the x-axis direction, meshes are arranged at equal intervals for each distance v 0 * Δt.
図11の(a)に示すようにx軸方向に予測ステップ変数kに対して、k=0,1,2,3,・・・・,M本のメッシュ線を示す。なお、予測ステップ変数k=0の位置は時刻t=0に対応する位置である。
y軸方向には、時刻t=0における自車両の位置(x,y)のy座標を基準に、道路上に所定の間隔、例えば1mでメッシュ線を配置する。
走行軌跡の探索は、このメッシュの格子点(以下ノードと称する)を自車両がつなぐように走行するときの、各ノードにおける危険度の値を考慮して、走行可能な軌跡を求める。
As shown in FIG. 11A, k = 0, 1, 2, 3,..., M mesh lines are shown for the prediction step variable k in the x-axis direction. Note that the position of the prediction step variable k = 0 is a position corresponding to the time t = 0.
In the y-axis direction, mesh lines are arranged at a predetermined interval, for example, 1 m on the road with reference to the y coordinate of the position (x 0 , y 0 ) of the host vehicle at time t = 0.
In the search for the travel locus, a trajectory that can be traveled is determined in consideration of the risk value at each node when the vehicle travels so as to connect the mesh lattice points (hereinafter referred to as nodes).
ステップ222では、危険度場設定部12は、予測ステップ変数をk=1に初期化する。
ステップ223では、危険度場設定部12は、時刻t=k*Δtにおけるステップ219で算出した危険度場L(x,y,t)の設定を読み込んで、x軸方向のk列目の各ノードの危険度を設定する。
なお、k列目のノード(x,yj+1)、(x,y)、(x,yj−1)の危険度の値を設定するとは、ノードの位置に自車両の前端中央が位置したとき、自車両前端部の中央、左右端における危険度の値を算出して、最大の値をそのノードにおける危険度の値とすることである。
In step 222, the risk field setting unit 12 initializes the prediction step variable to k = 1.
In step 223, the risk field setting unit 12 reads the setting of the risk field L (x, y, t) calculated in step 219 at time t = k * Δt, and sets each k-th column in the x-axis direction. Set the risk level of the node.
Note that the risk level values of the nodes (x k , y j + 1 ), (x k , y j ), (x k , y j−1 ) in the k-th column are set at the position of the node. When the center is located, the risk value at the center and the left and right ends of the front end of the host vehicle is calculated, and the maximum value is set as the risk value at the node.
ステップ224では、危険度場設定部12は、k−1列目のノードからk列目のノードのうち到達不可能な枝を削除する。これは、図12に示すようにk−1列目のノード(xk−1,y)とk列目のノード(x,yj+1)、(x,y)、(x,yj−1)を結ぶ枝のそれぞれについて、k列目のそれぞれノードの危険度の値を該当する枝を通過するコストとして設定する。k列目のノードにおける危険度の値が所定値(A*r(50%検出信頼度))以上の場合、該当するノードに接続されている全ての枝を到達不可能な枝として削除する。
このようにしてk列目のノードに至る枝の全てに対するコストの割り振り、必要に応じた枝の削除を終えたら、ステップ225に進み、予測ステップ変数kを1増加させる。
In step 224, the risk field setting unit 12 deletes an unreachable branch among the nodes in the kth column from the nodes in the k-1th column. As shown in FIG. 12, this is because the node (x k−1 , y j ) in the k−1 column and the nodes (x k , y j + 1 ), (x k , y j ), (x k ) in the k column. , Y j−1 ), the risk value of each node in the k-th column is set as the cost of passing through the corresponding branch. risk value exceeds a predetermined value in the k-th column of the node (A * r i (50% detection reliability)) When the above deletes all branches that are connected to the corresponding node as a branch unreachable .
In this way, when cost allocation to all the branches leading to the node in the k-th column and deletion of the branches as necessary are completed, the process proceeds to step 225, and the prediction step variable k is incremented by one.
ステップ226では、予測ステップ変数kの値がMを超えているかどうかをチェックする。Mを超えている場合はステップ227に進み、超えていない場合はステップ223に戻り、ステップ223、224を繰り返す。
以上の繰り返しにより、図11の(b)に示すような、走行軌跡のメッシュのグラフが生成される。図中×印は危険度の値が所定値以上で走行不可能なノードを示している。また、図に表示してないが、ノードとノードを結ぶ枝には、接続している進行方向のノードの危険度の値を反映したコストが割り当てられている。
In step 226, it is checked whether the value of the prediction step variable k exceeds M. When it exceeds M, it progresses to step 227, and when it does not exceed, it returns to step 223 and repeats step 223,224.
By repeating the above, a traveling locus mesh graph as shown in FIG. 11B is generated. In the figure, a cross indicates a node that cannot travel with a risk value equal to or higher than a predetermined value. Although not shown in the figure, a cost reflecting the risk value of the connected node in the traveling direction is assigned to the branch connecting the nodes.
ステップ227では、リスク最小軌跡算出部13は、設定時間Tに対する走行軌跡が存在するかどうかチェックする。つまり、危険度場設定部12において探索された走行軌跡が予測ステップ変数k=Mまでつながって存在しているかどうかをチェックする。走行軌跡が存在している場合はステップ228に進み、存在しない場合は図3のフローチャートのステップ109に進む。
ステップ228では、リスク最小軌跡算出部13は、危険度場設定部12にて生成されたM列のノードからなるグラフの最短経路問題を解く。つまり、ノード間をつなぐ各枝の通過コストの和が最小となる走行軌跡を探す。このような問題は、グラフの最短経路問題としてよく知られており、ダイクストラ法を始めとする公知のアルゴリズムを用いて、効率よく解を求めることができる。
In step 227, the risk minimum trajectory calculation unit 13 checks whether a travel trajectory for the set time T exists. That is, it is checked whether or not the travel locus searched in the risk field setting unit 12 is connected to the prediction step variable k = M. If the travel locus exists, the process proceeds to step 228. If not, the process proceeds to step 109 in the flowchart of FIG.
In step 228, the risk minimum trajectory calculation unit 13 solves the shortest path problem of the graph composed of the M columns of nodes generated by the risk field setting unit 12. That is, a travel locus in which the sum of the passage costs of the branches connecting the nodes is minimized is searched for. Such a problem is well known as a shortest path problem of a graph, and a solution can be efficiently obtained using a known algorithm such as the Dijkstra method.
最短経路問題を解くと、例えば図11の(c)に示すようなリスク最小走行軌跡37を得ることができる。この結果は、図13の(a)に示すように、自車両21が停車中の大型車両23と、右側を対向して走ってくる自転車25を前方に検出したとき、(b)に示すような、大型車両23を避けながら自転車25とも距離を確保して通り過ぎるリスク最小走行軌跡37を算出したことを意味する。
なお、リスク最小走行軌跡が2つ以上存在する場合は、ステアリング操作量の少ない、つまりノードにおける進行方向が直進となる回数が多い走行軌跡を優先的に選択する。
When the shortest route problem is solved, a risk minimum traveling locus 37 as shown in FIG. 11C can be obtained, for example. As shown in FIG. 13A, this result is as shown in FIG. 13B when the own vehicle 21 detects a large vehicle 23 that is stopped and a bicycle 25 that runs on the right side facing the front. In other words, it means that the minimum risk travel locus 37 is calculated while securing a distance from the bicycle 25 while avoiding the large vehicle 23.
When there are two or more minimum risk travel loci, a travel trajectory with a small amount of steering operation, that is, a frequent trajectory in which the traveling direction at the node is straight, is preferentially selected.
その後、判定部15は、図14の(a)の算出されたリスク最小走行軌跡37に沿った危険度の値が、(b)に示すように、所定の警報閾値を越えているかどうかチェックし、超えている場合は表示装置7と音声装置9により運転者に注意喚起させる(図3のフローチャートのステップ106〜108に対応)。
図15は、CPU5が、表示装置7に表示させる危険状況表示画面を示す。CPU5は、運転者が前方状況と対比しやすいように、自車両上方から前方を俯瞰したグラフィック表示で、自車両21、大型車両23、自転車25をそれぞれマーカーで表示し、さらに計算したリスク最小走行軌跡37を表示させる。
Thereafter, the determination unit 15 checks whether the risk value along the calculated minimum risk travel locus 37 of FIG. 14A exceeds a predetermined alarm threshold as shown in FIG. 14B. If it exceeds, the driver is alerted by the display device 7 and the voice device 9 (corresponding to steps 106 to 108 in the flowchart of FIG. 3).
FIG. 15 shows a danger situation display screen that the CPU 5 displays on the display device 7. The CPU 5 displays the vehicle 21, the large vehicle 23, and the bicycle 25 with markers in a graphic display with the bird's-eye view from the top of the host vehicle so that the driver can easily compare with the situation ahead. The locus 37 is displayed.
リスク最小走行軌跡37上の危険度の値が警報閾値を超えている場合は、リスク最小走行軌跡37上の警報閾値を超える部分を注意マーカー27で表示させ、さらに、画面表示の下部に、「注意!」の文字点滅表示28と、注意すべき方向を示す注意方向矢印29を表示させる。
警報閾値は、例えば、自車両が障害物にギリギリまで接近するような場合の危険度の値をもって設定する。
When the risk value on the minimum risk travel locus 37 exceeds the alarm threshold value, a portion exceeding the alarm threshold value on the minimum risk travel locus 37 is displayed by the caution marker 27, and “ A flashing display 28 of “Attention!” And an attention direction arrow 29 indicating the direction to be noted are displayed.
The alarm threshold value is set, for example, with the value of the danger level when the host vehicle approaches the obstacle to the limit.
なお、この危険状況表示画面は、ステップ201(時刻t=0)における白線検出カメラ2の画像に、算出したリスク最小走行軌跡37と、必要に応じて注意マーカー27、文字点滅表示28、注意方向矢印29を重畳表示するようにしてもよい。
また、注意方向矢印29の代わりに、リスク最小走行軌跡上の地点で、警報閾値を越えるのに寄与している、所定値以上の危険度の大きい障害物を指し示す矢印のマーカーを白線検出カメラ2の画像に、重畳表示するようにしてもよい。
In addition, this danger situation display screen includes an image of the white line detection camera 2 in step 201 (time t = 0), a calculated minimum risk travel locus 37, a caution marker 27, a blinking character display 28, and a caution direction as necessary. The arrow 29 may be superimposed and displayed.
Further, instead of the caution direction arrow 29, a white line detection camera 2 is used as an arrow marker pointing to an obstacle with a high degree of danger exceeding a predetermined value that contributes to exceeding the alarm threshold at a point on the minimum risk travel locus. The image may be superimposed on the image.
ステップ215からステップ229へ進んだ場合、危険度場設定部12は、走行経路に沿った危険度場の算出と、走行軌跡の探索を行う。
ステップ230では、リスク最小軌跡算出部13は、設定時間Tに対する走行軌跡が存在するかどうかをチェックする。走行軌跡が存在する場合はステップ231へ進み、存在しない場合は図3のフローチャートのステップ109に進む。
ステップ231では、リスク最小軌跡算出部13は、得られた走行軌跡の最短経路問題を解く。
なお、ステップ229〜231の詳細な制御の流れについては、後述する右折のケースにおいて説明する。
When the process proceeds from step 215 to step 229, the risk field setting unit 12 calculates a risk field along the travel route and searches for a travel locus.
In step 230, the minimum risk trajectory calculation unit 13 checks whether a travel trajectory for the set time T exists. If there is a travel locus, the process proceeds to step 231; otherwise, the process proceeds to step 109 in the flowchart of FIG.
In step 231, the minimum risk trajectory calculation unit 13 solves the shortest path problem of the obtained travel trajectory.
The detailed control flow of steps 229 to 231 will be described in the case of a right turn described later.
次に、図4のような直線道路とは異なり、図16に示すような住居地域のブラインド交差点を直進する場合の危険状況警報装置10の作用を説明する。
自車両21が両方向に通行可能な車線区分のない道路31Aを走行しており、交差点35を直進しようとしている。
交差点35の向こう側では他車両23Aが自車両21から見て道路右側に停車している。この交差点35は、住居壁などにより視界が制限され、道路31Bから交差点35に進入してくる他車両23Bは、自車両21から視認することが困難な状況である。また、道路31Aの道幅は、道路31Bの道幅よりも広く、交差点35通過時には、道路31B側の車両には、一旦停止義務があるが、優先側の道路31A側の車両は徐行して優先通過できる場合である。
Next, unlike the straight road as shown in FIG. 4, the operation of the danger situation warning device 10 when going straight through the blind intersection in the residential area as shown in FIG. 16 will be described.
The host vehicle 21 is traveling on a road 31 </ b> A having no lane divisions that can pass in both directions, and is going straight on the intersection 35.
On the other side of the intersection 35, the other vehicle 23A stops on the right side of the road when viewed from the own vehicle 21. This intersection 35 is restricted in view by a residential wall or the like, and the other vehicle 23B entering the intersection 35 from the road 31B is difficult to visually recognize from the own vehicle 21. The road 31A is wider than the road 31B, and the vehicle on the road 31B is obliged to stop once when passing through the intersection 35. However, the vehicle on the priority road 31A slowly passes and gives priority. If you can.
この場合も、図4の直線道路の場合と同様に図3のフローチャートに従って、(白線検出カメラ2からの)道路形状の情報および、道路情報、障害物情報などを取得し、次いで危険度場設定部12において危険度場を設定し、走行軌跡を探索し、リスク最小軌跡算出部13においてリスク最小走行軌跡を算出する。この危険度場の設定において、図8のフローチャートのステップ309にて、以下のように道路属性による地点(x,y)の危険度への寄与項L(x,y)を設定する。 In this case as well, the road shape information (from the white line detection camera 2), road information, obstacle information, and the like are acquired in accordance with the flowchart of FIG. The risk level field is set in the unit 12, the travel locus is searched, and the minimum risk locus is calculated in the minimum risk locus calculation unit 13. In setting the risk field, in step 309 of the flowchart of FIG. 8, a contribution term L R (x, y) to the risk level of the point (x, y) based on the road attribute is set as follows.
道路属性による地点(x,y)の危険度への寄与項L(x,y)は、走行中の道路の左右の路側帯との境界を示す白線、または左右の道路境界からの自車両までの距離D (x,y)、D (x,y)と自車両の車速vとを用いて式(8)のように表す。
なお、距離D (x,y)、D (x,y)は、白線検出カメラ2からの画像から、画像処理により容易に算出できる。
ここでCは所定の正の定数である。R、Rは道路幅と自動車専用道かどうかで決まる定数であり、道路属性の情報にもとづいて次のように定める。
The contribution term L R (x, y) to the risk level of the point (x, y) based on the road attribute is the white line indicating the boundary with the left and right roadside zones of the running road, or the own vehicle from the left and right road boundaries Using the distances D s L (x, y), D s R (x, y) and the vehicle speed v 0 of the host vehicle.
The distances D s L (x, y) and D s R (x, y) can be easily calculated from the image from the white line detection camera 2 by image processing.
Here, C is a predetermined positive constant. R L and R R are constants determined by the road width and whether the road is an automobile exclusive road, and are determined as follows based on road attribute information.
定数R、Rは、所定の危険度の値でR<Rであり、道路への隣接住居の出入り口からの歩行者などの飛び出しの潜在リスク、交差点における交差している道路からの歩行者、車両の飛び出しの潜在リスクを表す。
直線道路走行において右側に対向車とのすれ違いのための余裕を予め確保して、左側からの飛び出しを重点的に警戒する走行を通常の走行と考え、R<Rとすることにより、道路属性による地点(x,y)の危険度は、道路幅方向の中央よりも左寄りにおいて最小値とする。信号無し交差点においては、左右いずれの側からの飛び出しもありうるので、交差点中央での危険度を最小に設定してある。
The constants R 0 and R 1 are R 0 <R 1 with a predetermined risk value, and the potential risk of jumping out from the entrance of an adjacent residence to the road, from the intersecting road at the intersection Indicates the potential risk of pedestrians and vehicles jumping out.
In straight road driving, a margin for passing with the oncoming vehicle on the right side is secured in advance, and driving that focuses attention on jumping out from the left side is considered normal driving, and R 0 <R 1 The risk level of the point (x, y) due to the attribute is the minimum value on the left side of the center in the road width direction. At intersections without a signal, there is a possibility of jumping out from either the left or right side, so the risk at the center of the intersection is set to the minimum.
前述の直線道路のケースのように、障害物iの直接寄与項L (x,y,t)、死角寄与項L (x,y,t)、および上記道路属性による寄与項L(x,y)を加算して、時刻t=0〜Tまでの自車両の位置および障害物iの位置の変化を考慮した危険度場を設定し、図17の(a)に示すような走行経路の道路上に生成したメッシュに対して、(b)に示すような走行可能な走行軌跡が得られる。 As in the case of the straight road described above, the direct contribution term L i O (x, y, t) of the obstacle i, the blind spot contribution term L i D (x, y, t), and the contribution term L due to the road attribute. R (x, y) is added to set a risk field that takes into account changes in the position of the host vehicle and the position of the obstacle i from time t = 0 to T, as shown in FIG. For a mesh generated on a road with a simple travel route, a travelable trajectory as shown in (b) is obtained.
さらに、このグラフに対して最短経路問題を解き、図18の(c)に示すようなリスク最小走行軌跡37を得る。
図19は、CPU5が、表示装置7に表示させる危険状況表示画面を示す。
この場合は、CPU5は、リスク最小走行軌跡37として、左側の道路31Bからの飛び出しのリスクを考慮して、交差点35を通過するときの走行軌跡を道路中央よりに蛇行させている。
Further, the shortest path problem is solved for this graph to obtain a minimum risk traveling locus 37 as shown in FIG.
FIG. 19 shows a danger situation display screen that the CPU 5 displays on the display device 7.
In this case, the CPU 5 meanders the traveling locus when passing through the intersection 35 from the center of the road in consideration of the risk of jumping out from the left road 31B as the minimum risk traveling locus 37.
次に、図20に示すような交差点を右折する場合の危険状況警報装置10の作用を説明する。
自車両21が両方向に通行可能な車線区分のない道路31Aを走行しており、T字の交差点35で方向指示器を作動させて右折しようとしている。
交差点35の向こう側からは普通乗用車である他車両23Aが交差点35に進入しようとしている。さらに他車両23Aの後方には、オートバイである他車両23Bが走行しているが、自車両21からは視認しがたい位置を走行している場面を想定している。
また、道路31Aの道幅は、道路31Bの道幅よりも広く、この交差点35では一方通行標識32が示すように、道路31Aから道路31Bへの進入のみを許容する、一方通行の入口となっている場合である。
Next, the operation of the danger situation warning device 10 when turning right at an intersection as shown in FIG. 20 will be described.
The host vehicle 21 is traveling on a road 31 </ b> A having no lane segments that can pass in both directions, and is about to turn right at a T-shaped intersection 35 by operating a direction indicator.
From the other side of the intersection 35, another vehicle 23 </ b> A that is a normal passenger car is about to enter the intersection 35. Furthermore, although the other vehicle 23B, which is a motorcycle, is traveling behind the other vehicle 23A, it is assumed that the vehicle 21 is traveling in a position that is difficult to see from the host vehicle 21.
Further, the road width of the road 31A is wider than the road width of the road 31B, and at the intersection 35, as indicated by the one-way sign 32, the road 31A is a one-way entrance that only allows entry from the road 31A to the road 31B. Is the case.
この場合も、図4の直線道路の場合と同様に図3のフローチャートに従って、(白線検出カメラ2からの)道路形状の情報および、道路情報、障害物情報などを取得し、次いで危険度場を設定し、走行軌跡を探索し、さらにリスク最小走行軌跡を算出する。
この場合の図5から図7のフローチャートのステップ229〜231に示した、交差点における左折/右折時の走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索、得られた軌跡の最短経路問題を解いてリスク最小走行軌跡を算出する流れを図21から図24の詳細なフローチャートで説明する。
本フローチャートのステップ351〜379はステップ229に対応し、ステップ380はステップ230に対応する。
Also in this case, the road shape information (from the white line detection camera 2), road information, obstacle information, etc. are acquired in accordance with the flowchart of FIG. 3 as in the case of the straight road of FIG. Set, search for a travel locus, and calculate a minimum risk travel locus.
In this case, as shown in steps 229 to 231 in the flowcharts of FIGS. 5 to 7, calculation of the risk field along the travel route at the time of the left / right turn at the intersection, search of the travel locus, and the shortest route problem of the obtained locus The flow of calculating the risk minimum travel locus by solving the above will be described with reference to the detailed flowcharts of FIGS.
Steps 351 to 379 in the flowchart correspond to step 229, and step 380 corresponds to step 230.
ステップ351では、危険度場設定部12は、自車両の現在の車速vが所定値Vより大きいかどうかをチェックする。車速vが所定値Vより大きい場合は、ステップ352に進み、以下の場合はステップ354に進む。
ここで所定値Vは、交差点を徐行して左折または右折する速度であり、例えば10km/hとする。
In step 351, the risk field setting unit 12 checks whether or not the current vehicle speed v 0 of the host vehicle is greater than a predetermined value V T. If the vehicle speed v 0 is greater than the predetermined value V T , the process proceeds to step 352, and in the following cases, the process proceeds to step 354.
Here, the predetermined value V T is a speed at which the intersection is slowly turned and turns left or right, for example, 10 km / h.
ステップ352では、危険度場設定部12は、進行中の道路の停止線位置で車速がVになるように線形の減速を仮定して、停止線位置までの車速v(t)を、タイムステップ幅Δt毎に算出する。
なお危険度場設定部12は、白線検出カメラ2が交差点手前に検出した横線を停止線と認識して、時刻t=0における自車両の位置と停止線位置との距離から上記減速計算を行う。
なお、停止線が路面に描かれていない場合は、図20に示すように所定の交差点手前距離L(例えば自車両の1車体分の長さ相当分)を停止線位置とみなして、上記減速計算を行う。
ステップ353では、危険度場設定部12は、停止線位置までの自車両の位置をタイムステップ幅Δt毎に算出する。ステップ353の後ステップ357へ進む。
In step 352, the risk field setting unit 12, assuming a linear deceleration as the vehicle speed becomes V T in road stop line position in progress, the vehicle speed v (t) to the stop line position, time Calculation is performed for each step width Δt.
The risk field setting unit 12 recognizes the horizontal line detected by the white line detection camera 2 before the intersection as a stop line, and performs the above deceleration calculation from the distance between the position of the host vehicle and the stop line position at time t = 0. .
In addition, when the stop line is not drawn on the road surface, as shown in FIG. 20, the distance L 1 before the predetermined intersection (for example, the length corresponding to the length of one vehicle body of the own vehicle) is regarded as the stop line position, and Calculate deceleration.
In step 353, the risk field setting unit 12 calculates the position of the host vehicle up to the stop line position for each time step width Δt. After step 353, the process proceeds to step 357.
ステップ354では、危険度場設定部12は、車速vが0より大きいかどうかをチェックする。
車速vが0より大きい場合は、ステップ355に進み、停止線位置まで車速vで走行すると仮定して、自車両の位置をタイムステップ幅Δt毎に算出する。ステップ355の後ステップ357へ進む。
車速vが0の場合は、ステップ356に進み、停止線位置まで車速Vで走行すると仮定して、自車両の位置をタイムステップ幅Δt毎に算出する。ステップ356の後ステップ357へ進む。
In step 354, the risk field setting unit 12 checks whether the vehicle speed v 0 is greater than zero.
If the vehicle speed v 0 is greater than 0, the process proceeds to step 355, assuming that the traveling vehicle speed v 0 to the stop line position, and calculates the position of the vehicle for each time step width Delta] t. After step 355, the process proceeds to step 357.
If the vehicle speed v 0 is 0, the process proceeds to step 356, assuming that the traveling vehicle speed V T to the stop line position, and calculates the position of the vehicle for each time step width Delta] t. After step 356, the process proceeds to step 357.
ステップ357では、危険度場設定部12は、停止線位置までのメッシュをタイムステップ幅Δtごとに生成する。これにより図25に示すようにタイムステップ幅Δt毎の自車両21の位置に対応する予測ステップ変数k=1、2、・・・M個のメッシュ線が、停止線位置SPまで引かれる。
ステップ358では、危険度場設定部12は、停止線位置までの走行軌跡の探索の設定時間T=M*Δtとし、時刻t=0、予測ステップ変数k=1に初期化する。
ステップ359では、危険度場設定部12は、時刻t=t+Δtとタイムステップを進める。
ステップ360では、危険度場設定部12は、時刻tにおける障害物の予想位置を計算する。この場合、他車両23A、23Bの車速が一定として算出する。
In step 357, the risk field setting unit 12 generates a mesh up to the stop line position for each time step width Δt. Thus corresponding to the position of the vehicle 21 in each time step width Δt as shown in FIG. 25 prediction step variable k = 1,2, ··· M 1 single mesh line is pulled to the stop line position SP.
In step 358, the risk field setting unit 12 initializes the time t = 0 and the prediction step variable k = 1 to the set time T = M 1 * Δt for the search for the travel locus to the stop line position.
In step 359, the risk field setting unit 12 advances the time step with time t = t + Δt.
In step 360, the risk field setting unit 12 calculates the predicted position of the obstacle at time t. In this case, the vehicle speeds of the other vehicles 23A and 23B are calculated as constant.
ステップ361では、危険度場設定部12は、障害物のステップ360で得られた予想位置にもとづき、時刻tにおける危険度場を計算する。詳細は図8のフローチャートの説明と同じである。
ステップ362では、危険度場設定部12は、k列目のノードの危険度を設定する。詳細はステップ223と同じ内容である。
ステップ363では、危険度場設定部12は、k−1列目のノードからk列目のノードのうち、到達不可能な枝を削除する。詳細はステップ224と同じ内容である。
ステップ364では、危険度場設定部12は、予測ステップ変数k=k+1とし、ステップ365では、危険度場設定部12は、予測ステップ変数kがMを超えたかどうかをチェックする。予測ステップ変数kがM以下の場合は、ステップ359に戻り、停止線位置に到達するまでのノードの危険度の値の設定と到達不可能な枝の削除を続ける。予測ステップ変数kがMを超えた場合は、ステップ366に進む。
In step 361, the risk field setting unit 12 calculates a risk field at time t based on the predicted position obtained in step 360 of the obstacle. The details are the same as those in the flowchart of FIG.
In step 362, the risk field setting unit 12 sets the risk level of the node in the k-th column. Details are the same as in step 223.
In step 363, the risk field setting unit 12 deletes an unreachable branch from the nodes in the k-1th column to the nodes in the kth column. Details are the same as in step 224.
In step 364, the risk-field setting unit 12, a prediction step variable k = k + 1, in step 365, the risk-field setting unit 12, the prediction step variable k to check whether exceeds the M 1. If prediction step variable k is M 1 or less, the process returns to step 359 to continue the removal of branches unreachable and setting the value of the risk of nodes to reach the stop line position. If the prediction step variable k has exceeded the M 1, the process proceeds to step 366.
ステップ366では、危険度場設定部12は、停止線位置における到達可能なノードが存在するかどうかをチェックする。先行車が右折(または左折)待ちのため自車両の前にいる場合は、停止線位置に到達できないので、右折(または左折)における危険度場の設定と走行軌跡の探索を終了する。
この右折の例では、図25に示すように対向車である他車両23Aが交差点35を突き切って進行してくるので、自車両21が停止線位置SPまで右よりに進行しようとしても、他車両23Aの寄与する危険度の値が所定値以上なので、×印で示したノードへの枝が削除されている。この場合、停止線位置SPにおいてA、B、Cの3つの終端ノードのみが存在している。したがって、以後この3つの終端ノードからの右折走行軌跡について、危険度場の計算と走行可能な軌跡の探索を続ける。
停止線位置における到達可能なノードが存在する場合は、ステップ367へ進む。存在しない場合は、ステップ380へ進む。
In step 366, the risk field setting unit 12 checks whether there is a reachable node at the stop line position. When the preceding vehicle is in front of the host vehicle waiting for a right turn (or left turn), the stop line position cannot be reached, so the setting of the risk field and the search for the travel locus in the right turn (or left turn) are terminated.
In this right turn example, as shown in FIG. 25, the other vehicle 23A, which is an oncoming vehicle, advances through the intersection 35, so that even if the host vehicle 21 tries to travel from the right to the stop line position SP, Since the value of the risk level contributed by the vehicle 23A is equal to or greater than a predetermined value, the branch to the node indicated by the cross is deleted. In this case, only three terminal nodes A, B, and C exist at the stop line position SP. Therefore, the calculation of the risk field and the search for the trajectory that can travel are continued for the right-turn travel trajectory from these three terminal nodes.
If there is a reachable node at the stop line position, the process proceeds to step 367. If not, the process proceeds to step 380.
ステップ367では、危険度場設定部12は、停止線位置の終端ノードを1つ選定し、所定の変針角度の可能な旋回軌跡を、車速Vを仮定してタイムステップ幅Δt毎のノードを設定(メッシュ数M)する。
このノードの設定においては、予め白線検出カメラ2からの画像情報およびナビゲーション装置6からの道路形状の情報から、右折(または左折)方向に変針すべき角度が得られている。また、車速Vで旋回して所定の変針角度を得る旋回軌跡は、予めパターン化してCPU5に接続する図示しないメモリーに記憶させてある。
したがって、危険度場設定部12は、メモリーから旋回軌跡を取得し、停止線位置SPから旋回開始位置まで直進し、所定の旋回軌跡で旋回完了位置まで旋回して道路31Bの分岐区間に進入可能な走行軌跡の候補を生成し、その候補の走行軌跡上にタイムステップ幅Δt毎のノードを設定できる。
図26は、終端ノードA、B、Cそれぞれの位置からの90度右折時の旋回完了位置のノード(1)〜(9)までの旋回軌跡を示している。
In step 367, the risk field setting unit 12 selects one terminal node at the stop line position, and selects a node for each time step width Δt on the assumption of the vehicle speed V T as a turning trajectory with a predetermined change-over angle. Set (number of meshes M 2 ).
In the setting of this node, the angle to be changed in the right turn (or left turn) direction is obtained from the image information from the white line detection camera 2 and the road shape information from the navigation device 6 in advance. Also, the turning locus to obtain a given veering angle to pivot by the vehicle speed V T is are then stored in a memory (not shown) connected to CPU5 previously patterned.
Therefore, the risk field setting unit 12 can acquire the turning locus from the memory, go straight from the stop line position SP to the turning start position, turn to the turning completion position with the predetermined turning locus, and can enter the branch section of the road 31B. It is possible to generate a candidate for a travel locus and set a node for each time step width Δt on the candidate travel locus.
FIG. 26 shows turning trajectories from nodes (1) to (9) at the turn completion position when turning 90 degrees to the right from the positions of the end nodes A, B, and C. FIG.
ステップ368では、危険度場設定部12は、所定の変針の旋回を完了したノードを1つを選定し、選定したノードを始点として、車速Vを仮定してタイムステップ幅Δt毎に分岐区間の所定距離Lまでのメッシュを生成する(メッシュ数M)。
なお、所定距離Lは自車両21の車体長の約2倍の距離に相当する、例えば10mとする。
ステップ369では、危険度場設定部12は、分岐区間の所定距離Lまでのメッシュを生成したかどうかをチェックする。所定距離Lまでメッシュを生成していない場合は、ステップ368を続け、メッシュの生成が完了している場合はステップ370に進む。
In step 368, the risk field setting unit 12 selects one node has completed pivoting of the predetermined veering, as a starting point the selected node, the branch section assuming the vehicle speed V T at every time step width Δt to the generating mesh up to a predetermined distance L 2 (mesh number M 3).
The predetermined distance L 2 corresponds to approximately twice the distance of the body length of the vehicle 21, for example, 10 m.
In step 369, the risk field setting unit 12 checks whether the generated mesh up to a predetermined distance L 2 of the branch section. If you have not generated the mesh to a predetermined distance L 2, continues with step 368, if the mesh generation is completed, step 370.
ステップ370では、危険度場設定部12は、停止線位置から分岐区間の所定距離Lまでの走行軌跡の探索の設定時間T=(M+M+M)*Δtとし、時間tと、予測ステップ変数kを初期化する(t=M*Δt、k=M+1)。
ステップ371では、危険度場設定部12は、時間ステップをΔtだけ進める。
ステップ372では、危険度場設定部12は、時刻tにおける障害物の予想位置を計算する。この場合、他車両23A、23Bの車速は一定として算出する。
ステップ373では、危険度場設定部12は、障害物のステップ372で得られた予想位置にもとづき、時刻tにおける危険度場を計算する。詳細は図8のフローチャートの説明と同じである。
In step 370, the risk field setting unit 12 sets a time T for setting a search for a travel locus from the stop line position to the predetermined distance L 2 of the branch section T = (M 1 + M 2 + M 3 ) * Δt, The prediction step variable k is initialized (t = M 1 * Δt, k = M 1 +1).
In step 371, the risk field setting unit 12 advances the time step by Δt.
In step 372, the risk field setting unit 12 calculates the predicted position of the obstacle at time t. In this case, the vehicle speeds of the other vehicles 23A and 23B are calculated as constant.
In step 373, the risk level setting unit 12 calculates a risk level field at time t based on the predicted position obtained in step 372 of the obstacle. The details are the same as those in the flowchart of FIG.
ステップ374では、危険度場設定部12は、k列目のノードの危険度を設定する。詳細はステップ223の説明と同じ内容である。
ステップ375では、危険度場設定部12は、k−1列目のノードからk列目のノードのうち、到達不可能な枝を削除する。詳細はステップ224の説明と同じ内容である。
ステップ376では、危険度場設定部12は、予測ステップ変数をk=k+1とし、ステップ377では、予測ステップ変数kがM+M+Mを超えたかどうかをチェックする。予測ステップ変数kがM+M+M以下の場合は、ステップ371に戻り分岐区間の所定距離Lに到達するまでのノードの危険度の値の設定と到達不可能な枝の削除を続ける。予測ステップ変数kがM+M+Mを超えた場合は、ステップ378に進む。
図27の(a)に停止線位置SPからの各旋回完了位置のノード(1)〜(9)を示し、(b)に旋回完了位置のノード(1)から分岐区間内の所定距離Lまでの走行軌跡を示す。×印は、このノードにおいては、他車両23Bの寄与する危険度の値が所定値以上なので、このノードへの枝が削除されていることを示している。
In step 374, the risk field setting unit 12 sets the risk level of the node in the k-th column. Details are the same as those described in step 223.
In step 375, the risk field setting unit 12 deletes an unreachable branch from the nodes in the k-1th column to the nodes in the kth column. Details are the same as those described in step 224.
In step 376, the risk field setting unit 12 sets the prediction step variable to k = k + 1, and in step 377, checks whether the prediction step variable k exceeds M 1 + M 2 + M 3 . If the prediction step variable k is equal to or less than M 1 + M 2 + M 3 , the process returns to step 371 and continues to set the risk value of the node and delete the unreachable branch until reaching the predetermined distance L 2 of the branch section. . If the prediction step variable k exceeds M 1 + M 2 + M 3 , the process proceeds to step 378.
FIG. 27A shows nodes (1) to (9) at each turn completion position from the stop line position SP, and FIG. 27B shows a predetermined distance L 2 in the branch section from the node (1) at the turn completion position. The traveling trajectory is shown. In this node, since the risk value contributed by the other vehicle 23B is equal to or greater than a predetermined value in this node, the branch to this node is deleted.
ステップ378では、危険度場設定部12は、停止線位置SPにおける1つの終端ノードに対する全ての旋回完了位置のノードについて、走行軌跡を探索したかどうかチェックする。探索が終了していなければステップ368に戻り、終了している場合はステップ379に進む。
ステップ379では、危険度場設定部12は、停止線位置SPの全ての終端ノードからの走行軌跡の探索をしたかどうかをチェックする。探索が終了していなければステップ367に戻り、別の終端ノードを起点とする右折(または左折)の走行軌跡候補の危険度場の計算、枝の削除を続け、走行軌跡の探索が終了している場合はステップ380に進む。
In step 378, the risk field setting unit 12 checks whether or not the travel locus has been searched for all the turn completion position nodes for one terminal node at the stop line position SP. If the search is not completed, the process returns to step 368, and if completed, the process proceeds to step 379.
In step 379, the risk field setting unit 12 checks whether or not the travel locus has been searched from all terminal nodes at the stop line position SP. If the search has not been completed, the process returns to step 367, the calculation of the risk field of the right turn (or left turn) travel locus candidate starting from another terminal node, and the deletion of the branch are continued. If yes, go to Step 380.
ステップ380では、リスク最小軌跡算出部13は、削除されずに残った走行軌跡が分岐区間の所定距離Lまで到達しているかどうかチェックする。到達していない場合は、右折(または左折)における走行軌跡の探索の結果、先行車、対向車などの存在により、一定速度を維持してそのまま右折(または左折)可能な走行軌跡が存在していないとして、図3のステップ109に進む。その後、ステップ109において、判定部15が運転者へ減速、停止の警報を出力させる。
到達している場合は、ステップ231に進み、得られた走行軌跡の最短経路問題を解く。ここで得られた走行軌跡とは、時刻t=0における位置から道路31Bの分岐区間の所定距離Lを越えるまでの全走行軌跡である。
図28は、最短経路問題を解いて得られたリスク最小走行軌跡37を示している。予測ステップ変数k=0(t=0)の位置のノードを起点とし、停止線位置SPの終端ノードB、旋回完了位置ノード(4)を経て、予測ステップ変数kが10に至る道路31Bの分岐区間における右よりの走行軌跡である。ここでは、予測ステップ変数kの番号をノード番号として付してある。
In step 380, the risk minimum path calculation section 13, the travel locus that remains without being removed it is checked whether or not has reached a predetermined distance L 2 of the branch section. If not, as a result of the search for the trajectory for the right turn (or left turn), there is a travel trajectory that can turn right (or turn left) while maintaining a constant speed due to the presence of a preceding vehicle, oncoming vehicle, etc. If not, the process proceeds to step 109 in FIG. Thereafter, in step 109, the determination unit 15 outputs a deceleration / stop warning to the driver.
If it has reached, the process proceeds to step 231 to solve the shortest path problem of the obtained travel locus. Here, the obtained running locus, the total traveling locus from the position at time t = 0 until it exceeds a predetermined distance L 2 of the road 31B branching section.
FIG. 28 shows a minimum risk travel locus 37 obtained by solving the shortest route problem. A branch of the road 31B from the node at the position of the prediction step variable k = 0 (t = 0) to the prediction step variable k reaches 10 through the terminal node B of the stop line position SP and the turn completion position node (4) It is a travel locus from the right in the section. Here, the number of the prediction step variable k is given as the node number.
この結果は、図29の(a)に示すように、自車両21が、右側を対向して走ってくる普通乗用車の他車両23Aとその後方を走行している二輪車の他車両23Bを前方に検出したとき、(b)に示すような、他車両23Aをやり過ごして、他車両23Bの直前を右折するリスク最小走行軌跡37を算出したことを意味する。
図30は、得られたリスク最小走行軌跡37に沿った危険度の値の変化を、横軸をノード番号、縦軸を危険度の値として表したものである。
ノード番号6の位置で、所定の警報閾値を超えており、判定部15は音声装置9に運転者へ警報を出力させる。
As a result, as shown in FIG. 29 (a), the own vehicle 21 moves the other vehicle 23A of a normal passenger car running facing the right side and the other vehicle 23B of a two-wheeled vehicle traveling behind the vehicle forward. When detected, it means that the minimum risk travel locus 37 for passing the other vehicle 23A and turning right immediately before the other vehicle 23B as shown in FIG.
FIG. 30 shows a change in the risk value along the obtained minimum risk travel locus 37, with the horizontal axis representing the node number and the vertical axis representing the risk value.
The predetermined alarm threshold value is exceeded at the position of node number 6, and the determination unit 15 causes the audio device 9 to output an alarm to the driver.
図31は、CPU5が、表示装置7に表示させる危険状況表示画面を示す。自車両21、他車両23A、他車両23Bをそれぞれマーカーで表示し、さらに計算したリスク最小走行軌跡37表示させる。
リスク最小走行軌跡上の危険度の値が警報閾値を超えているノード番号6に対応する部分を注意マーカー27で表示し、さらに、画面表示の下部に、「注意!」の文字点滅表示28と、注意すべき方向を示す注意方向矢印29を表示している。
なお、障害物検出レーダ1が他車両23A後方の他車両23Bを、他車両23Aの陰になり検出できないときでも、他車両23A後方の2車体分の死角領域に対しては、比較的高い危険度が設定されているので、図30において破線で示したようにノード番号6に対応する位置での危険度の値は警報閾値を超え、危険状況警報装置10は警報を提示する。
FIG. 31 shows a danger status display screen that the CPU 5 displays on the display device 7. The own vehicle 21, the other vehicle 23A, and the other vehicle 23B are displayed with markers, respectively, and the calculated minimum risk traveling locus 37 is displayed.
The part corresponding to the node number 6 where the risk value on the minimum risk trajectory exceeds the alarm threshold value is displayed with a caution marker 27, and further, the character blinking display 28 of “CAUTION!” Is displayed at the bottom of the screen display. The attention direction arrow 29 indicating the direction to be noted is displayed.
Even when the obstacle detection radar 1 cannot detect the other vehicle 23B behind the other vehicle 23A because it is behind the other vehicle 23A, the obstacle detection radar 1 has a relatively high risk for the blind area of two vehicle bodies behind the other vehicle 23A. Since the degree is set, the risk value at the position corresponding to the node number 6 exceeds the alarm threshold value as indicated by the broken line in FIG. 30, and the dangerous situation alarm device 10 presents an alarm.
なお、図21から図24のフローチャートでは、自車両が交差点の停止線位置SPより手前にいる時点において、走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う例で説明したが、すでに交差点の停止線位置SPを越えている時点において走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う場合は、自車両の現在位置をステップ367における終端ノードとして、ステップ367以降のフローチャートを実行するように制御することにより、交差点中央手前付近で対向車をやり過ごすために右折待ちしている場合の、危険状況を運転者に提示できる。   In the flowcharts of FIGS. 21 to 24, the example in which the risk field along the travel route is calculated and the travel locus is searched when the host vehicle is in front of the stop line position SP at the intersection, When calculating the risk field along the travel route and searching for the travel locus at the time when the stop line position SP of the intersection has already been exceeded, the current position of the host vehicle is set as the terminal node in step 367 and the subsequent steps By controlling to execute the flowchart, it is possible to present the driver with a dangerous situation when waiting for a right turn to pass the oncoming vehicle near the center of the intersection.
本実施例の音声装置9は本発明の警報手段を構成する。また、本実施例のフローチャートにおけるステップ106、107、109は、本発明の判定手段を、ステップ201、203は道路形状取得手段を、ステップ202は道路情報取得手段を、ステップ204は車載障害物検出手段を、ステップ205は走行状態検出手段を、ステップ206は走行経路推定手段を、ステップ207〜226、229は危険度場設定手段を、ステップ227、228、230、231はリスク最小軌跡算出手段を構成する。   The sound device 9 of this embodiment constitutes an alarm means of the present invention. Further, steps 106, 107, and 109 in the flowchart of the present embodiment are determination means of the present invention, steps 201 and 203 are road shape acquisition means, step 202 is road information acquisition means, and step 204 is vehicle-mounted obstacle detection. Step 205 is a travel state detection means, Step 206 is a travel route estimation means, Steps 207 to 226 and 229 are risk level setting means, Steps 227, 228, 230 and 231 are risk minimum trajectory calculation means. Constitute.
以上のように本実施例によれば、推定された走行経路に沿った走行軌跡を探索するときに、道路形状および、検出された障害物の位置の動きとその道路平面上の占有面積も推定した上で、道路上の各地点の危険度の値を設定するので、障害物が移動している場合、推定占有領域の大きさを持った障害物の挙動に伴う危険度の高い路上位置の時間変化も考慮できる。
また、自車両から前方の障害物を見た時の死角領域および死角領域に隣接した死角影響領域に対しては、そうでない領域よりも危険度の値を高く設定するので、障害物の近傍を走行するときの死角への不用意な接近、死角からの不意の飛び出しに対するリスクを考慮することができる。
As described above, according to the present embodiment, when searching for a travel locus along the estimated travel route, the road shape, the movement of the position of the detected obstacle, and the occupied area on the road plane are also estimated. In addition, since the risk value of each point on the road is set, if the obstacle is moving, the road position with high risk accompanying the behavior of the obstacle with the size of the estimated occupation area will be Time changes can be taken into account.
In addition, since the blind spot area when the obstacle ahead is viewed from the host vehicle and the blind spot influence area adjacent to the blind spot area, the risk value is set higher than the other areas, so the vicinity of the obstacle is It is possible to consider the risk of inadvertent approach to the blind spot when driving, and unexpected jumping out of the blind spot.
また、道路属性、交差点の情報にもとづいて道路上の各地点の危険度の値を補正するので、道路上の各地点の危険度への障害物による直接的な寄与、障害物の死角による寄与のほか、道路環境、交差点の状況に応じた道路上の各地点の危険度を考慮できる。
例えば、住居地域の狭い道路では、住居の出入り口からの人などの飛び出しを考慮して、道路際に近いほど、また車速が速いほど、道路上の地点の危険度を高くできる。また、信号無しブラインド交差点における自車両走行道路に交差する道路からの人や他車両の飛び出しなどを考慮して、道路上の各地点の危険度を考慮できる。
In addition, since the risk value at each point on the road is corrected based on the road attribute and intersection information, the contribution to the risk at each point on the road by the obstacle and the blind spot of the obstacle In addition, it is possible to consider the risk of each point on the road according to the road environment and the situation of the intersection.
For example, in a narrow road in a residential area, the risk of a point on the road can be increased as the distance from the entrance of the residence is increased and the closer to the road and the higher the vehicle speed. Also, the risk of each point on the road can be taken into consideration in consideration of the jumping out of people and other vehicles from the road intersecting with the vehicle running road at the blind intersection without signal.
さらに、障害物の検出信頼度を反映して、上記危険度の設定を行うので検出信頼度の低い障害物に対する、危険度の設定における誤差の拡大を防止できる。
また、障害物の推定占有領域の外側にも危険度を、障害物の直接寄与項として指数関数的に減衰する形で設定しているので、障害物、自車両の将来の位置の推定誤差があったとしても、その影響はリスク最小走行軌跡を計算する上で考慮されている。
自車両の走行経路を推定して、走行経路に沿ってリスク最小走行軌跡の算出を行っているので、交差点などの分岐路において、自車両に必要な情報だけを反映したリスク最小走行軌跡を効率的に算出できる。
なお、走行経路の推定に当たっては、取得した道路形状の情報と、自車両の方向指示器の作動状態にもとづいて自車両の走行経路を推定しているので、精度の高い走行経路の推定ができる。
Furthermore, since the risk level is set reflecting the obstacle detection reliability, it is possible to prevent an increase in error in the risk level setting for an obstacle with a low detection reliability.
In addition, since the risk is set to exponentially attenuate as a direct contribution term of the obstacle outside the estimated occupied area of the obstacle, the estimation error of the future position of the obstacle and the own vehicle is If so, the effect is taken into account in calculating the minimum risk trajectory.
Since the travel path of the host vehicle is estimated and the minimum risk travel path is calculated along the travel path, the minimum risk travel path that reflects only the information necessary for the host vehicle is efficiently used on branch roads such as intersections. Can be calculated automatically.
In estimating the travel route, since the travel route of the host vehicle is estimated based on the acquired road shape information and the operating state of the direction indicator of the host vehicle, it is possible to estimate the travel route with high accuracy. .
本実施例の危険状況警報装置は以上の実施例のように、予測時間経過で変化する道路上の各地点の危険度にもとづき、走行可能な軌跡を探索し、自車両の走行経路に沿った走行軌跡の中のリスク最小走行軌跡を算出する。危険状況警報装置は、走行可能な軌跡が得られなかった場合、または得られたリスク最小走行軌跡上の危険度の値が所定の警報閾値を超えたとき、音声装置で運転者に警報を発するので、単に現在の障害物の位置だけから危険を警報するのに比して、本当に危険な場合にだけ運転者に警報を発することができる。
また、推定された走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡を表示装置に提示するので、運転者の運転支援となる。
As in the above embodiment, the danger situation warning device of the present embodiment searches for a trajectory that can be traveled based on the risk of each point on the road that changes with the passage of the predicted time, and follows the travel route of the host vehicle. The minimum risk travel locus in the travel locus is calculated. The danger situation warning device issues a warning to the driver with a voice device when a trajectory that can be traveled is not obtained or when the value of the degree of danger on the obtained minimum risk travel trajectory exceeds a predetermined alarm threshold Therefore, it is possible to issue an alarm to the driver only when it is really dangerous, as compared to alarming the danger only from the position of the current obstacle.
In addition, since the minimum risk travel locus along the estimated travel route is presented on the display device, the driving assistance of the driver is provided.
次に、本発明の第2の実施例を説明する。
図32は本実施例の危険状況警報装置のブロック構成図である。
危険状況警報装置10’は、障害物検出レーダ1、白線検出カメラ2、走行状態検出センサ3、通信装置4、CPU5’、ナビゲーション装置6、表示装置7、音声装置9とからなる。
第1の実施例と異なる点は、通信装置4が加わり、CPU5’における危険度場の設定と走行軌跡の探索において、通信装置4を介して取得した情報も用いる点である。
第1の実施例と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。なお、CPU5はCPU5’に、リスク最小軌跡生成装置8はリスク最小軌跡生成装置8’に、危険状況警報装置10は危険状況警報装置10’に、危険度場設定部12は危険度場設定部12’に読み直す。
Next, a second embodiment of the present invention will be described.
FIG. 32 is a block diagram of the danger situation alarm device of the present embodiment.
The dangerous situation alarm device 10 ′ includes an obstacle detection radar 1, a white line detection camera 2, a traveling state detection sensor 3, a communication device 4, a CPU 5 ′, a navigation device 6, a display device 7, and an audio device 9.
The difference from the first embodiment is that the communication device 4 is added, and the information acquired via the communication device 4 is also used in the setting of the risk field and the search of the travel locus in the CPU 5 ′.
The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted. Note that the CPU 5 is the CPU 5 ′, the minimum risk trajectory generation device 8 is the minimum risk trajectory generation device 8 ′, the dangerous situation alarm device 10 is the dangerous situation alarm device 10 ′, and the danger level field setting unit 12 is the danger level field setting unit. Read back to 12 '.
通信装置4は路側監視装置40の路側通信機45と通信して、路側監視装置40からの情報を受信する路車間通信機16と、図示しない他車両と通信して他車両情報を受信する移動体間通信機18を有している。
路側監視装置40は、たとえばブラインド交差点に設置され、交差点に進入する車両などを俯瞰して撮影する監視カメラ41、コントロールユニット43、交差点に進入してくる車両に情報を送信する路側通信機45を有している。
The communication device 4 communicates with the roadside communication device 45 of the roadside monitoring device 40 to receive information from the roadside monitoring device 40, and the roadside vehicle communication device 16 communicates with other vehicles (not shown) to receive other vehicle information. It has an interbody communication device 18.
The roadside monitoring device 40 includes a monitoring camera 41, a control unit 43, and a roadside communication device 45 that transmits information to a vehicle entering an intersection, for example, installed at a blind intersection and taking a bird's-eye view of a vehicle entering the intersection. Have.
コントロールユニット43は画像処理部を有し、監視カメラ41からの画像を上方から路面を見た2次元平面座標に変換し、道路形状を取得する。また、コントロールユニット43は、交差点近傍に存在する車両などの障害物を検出し、障害物の位置を算出し、また検出障害物の道路上における占有領域の大きさを算出する。
障害物の道路上における占有領域の大きさ、つまり障害物の幅bと長さaは、監視カメラ41が交差点の高所から俯瞰して撮影していることから、コントロールユニット43における画像処理により、障害物の像を路上の2次元平面座標に変換して、直接得られる。
The control unit 43 has an image processing unit, converts an image from the monitoring camera 41 into two-dimensional plane coordinates when the road surface is viewed from above, and acquires a road shape. Further, the control unit 43 detects an obstacle such as a vehicle near the intersection, calculates the position of the obstacle, and calculates the size of the occupied area on the road of the detected obstacle.
The size of the area occupied by the obstacle on the road, that is, the width b i and the length a i of the obstacle are taken by the surveillance camera 41 from a high point of the intersection. By processing, the image of the obstacle is directly obtained by converting it into a two-dimensional plane coordinate on the road.
路側通信機45は、コントロールユニット43に制御されて交差点近傍の通信エリア内に進入した車両の路車間通信機16と通信し、以下の情報を送信する。
(1)路側監視装置の設置座標
(2)障害物との距離
(3)障害物の検出方位
(4)障害物の道路上における占有領域の大きさ(障害物の幅bと長さa
移動体間通信機18は、自車両と自車両近傍の他車両との間で互いに交信して、車両の位置、走行方向、車速、方向指示器操作状態、車両の属性情報である大きさ(車幅と車体長)、などの他車両情報を受信する。
The roadside communication device 45 communicates with the road-to-vehicle communication device 16 of the vehicle that has entered the communication area near the intersection under the control of the control unit 43, and transmits the following information.
(1) Installation coordinates of roadside monitoring device (2) Distance to obstacle (3) Obstacle detection direction (4) Size of area occupied on road of obstacle (width b i and length a of obstacle) i )
The inter-mobile communication device 18 communicates with each other between the own vehicle and other vehicles in the vicinity of the own vehicle, and the size (the vehicle position, the traveling direction, the vehicle speed, the direction indicator operation state, and the size of the vehicle attribute information) Other vehicle information such as vehicle width and body length) is received.
CPU5’は、障害物検出レーダ1からの障害物の位置、大きさ(幅、高さ)、相対速度などの障害物情報、白線検知カメラ2からの、自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、走行状態検出センサ3からの車速、左折・直進・右折などの情報、ナビゲーション装置6からの前方の道路形状、道路属性などの道路情報を取得する。
さらにCPU5’は、路側監視装置40からの情報、および移動体間通信による近傍の他車両からの情報を取得する。
CPU5’は、走行経路推定部11、走行経路に沿った道路上の各地点の危険度の値を設定し、走行可能な軌跡を探索する危険度場設定部12’、リスク最小軌跡算出部13、判定部15とからなる。
図33は、危険状況警報装置10’の各構成部分の実装配置を示す図である。
The CPU 5 ′ detects obstacle information such as the position, size (width, height) and relative speed of the obstacle from the obstacle detection radar 1, information on the road shape in front of the host vehicle from the white line detection camera 2, Information on the traveling position of the vehicle on the road, vehicle speed from the traveling state detection sensor 3, information such as left turn / straight forward / right turn, road information ahead such as the road shape and road attributes from the navigation device 6 is acquired.
Furthermore, CPU5 'acquires the information from the roadside monitoring apparatus 40, and the information from the other vehicle of the vicinity by communication between mobile bodies.
The CPU 5 'sets a travel route estimation unit 11, a risk level setting unit 12' that sets a risk value at each point on the road along the travel route, and searches for a travelable trajectory, and a risk minimum trajectory calculation unit 13. And the determination unit 15.
FIG. 33 is a diagram showing a mounting arrangement of each component of the dangerous situation alarm device 10 ′.
次に本実施例の作用を、図34に示すようなブラインド交差点における例で説明する。
自車両21が両方向に通行可能な車線区分のない道路31Aを走行しており、交差点35を直進しようとしている。
交差点35の向こう側では他車両23Aが自車両から見て道路右側に停車している。この交差点35は、住居壁などにより視界が制限され、道路31Bから交差点35に進入してくる他車両23Bは、自車両21から視認することが困難な状況である。また、道路31Aの道幅は、道路31Bの道幅よりも広く、交差点35通過時には、道路31B側の車両には、一旦停止義務があるが、優先側の道路31A側の車両は徐行して優先通過できる場合である。
Next, the operation of this embodiment will be described using an example at a blind intersection as shown in FIG.
The host vehicle 21 is traveling on a road 31 </ b> A having no lane divisions that can pass in both directions, and is going straight on the intersection 35.
On the other side of the intersection 35, the other vehicle 23A stops on the right side of the road as viewed from the own vehicle. This intersection 35 is restricted in view by a residential wall or the like, and the other vehicle 23B entering the intersection 35 from the road 31B is difficult to visually recognize from the own vehicle 21. The road 31A is wider than the road 31B, and the vehicle on the road 31B is obliged to stop once when passing through the intersection 35. However, the vehicle on the priority road 31A slowly passes and gives priority. If you can.
交差点35には路側監視装置40の監視カメラ41(41A、41B、41C、41D)がそれぞれの方向から交差点35に進入してくる車両などを、交差点近傍の高所から俯瞰して撮影している。
図示省略の路側通信機のアンテナ42A、42B、42C、42Dは、通信エリアを限定するように指向性を有し、交差点接近部分の所定の領域内に進入した車両とのみ通信可能とする。
At the intersection 35, the surveillance camera 41 (41A, 41B, 41C, 41D) of the roadside monitoring device 40 photographs a vehicle or the like entering the intersection 35 from each direction from a high place near the intersection. .
The antennas 42A, 42B, 42C, and 42D of roadside communication devices (not shown) have directivity so as to limit the communication area, and can communicate only with a vehicle that has entered a predetermined area near the intersection.
リスク最小走行軌跡を生成して、必要に応じてリスク最小走行軌跡の危険状況を運転者に報知する制御のメインのフローチャートは、第1の実施例の図3と基本的に同じであり、この制御は、周期的に繰り返される。
ただし、第1の実施例における詳細フローチャートのステップ201〜213は後述の図35、図36のステップ251〜266に置き換え、ステップ214以降に繋がる。
ここでステップ251〜259はメインのフローチャートのステップ101に対応し、またステップ260はステップの102に対応する。ステップ261〜266はステップ103の一部である。
The main flow chart of the control for generating the minimum risk travel locus and notifying the driver of the risk situation of the minimum risk travel locus as necessary is basically the same as FIG. 3 of the first embodiment. Control is repeated periodically.
However, steps 201 to 213 in the detailed flowchart in the first embodiment are replaced with steps 251 to 266 in FIGS.
Here, steps 251 to 259 correspond to step 101 in the main flowchart, and step 260 corresponds to step 102. Steps 261 to 266 are a part of Step 103.
図35、図36の詳細なフローチャートにもとづいて説明する。この制御はCPU5’において行う。
ステップ251〜255は、第1の実施例のステップ201〜205と同じである。
This will be described with reference to the detailed flowcharts of FIGS. This control is performed by the CPU 5 '.
Steps 251 to 255 are the same as steps 201 to 205 in the first embodiment.
ステップ256では、CPU5’は、路側監視装置40の通信エリアに自車両が進入したかどうかをチェックする。路側監視装置40の路側通信機45の通信エリアに自車両が進入したことは、路車間通信機16が所定の電界強度を検出したことで、判定できる。
通信エリアに進入した場合はステップ257に進み、そうでない場合はステップ258に進む。
ステップ257では、路側監視装置40からの情報を取得する。路側監視装置40からの情報は、(1)当該路側監視装置の設置座標、(2)当該路側監視装置が検出した障害物との距離、(3)障害物の検出方位、(4)障害物の道路上における占有領域の大きさを含んでいる。
In step 256, the CPU 5 ′ checks whether or not the host vehicle has entered the communication area of the roadside monitoring device 40. Whether the host vehicle has entered the communication area of the roadside communication device 45 of the roadside monitoring device 40 can be determined by the road-to-vehicle communication device 16 detecting a predetermined electric field strength.
If the communication area has been entered, the process proceeds to step 257; otherwise, the process proceeds to step 258.
In step 257, information from the roadside monitoring device 40 is acquired. The information from the roadside monitoring device 40 includes (1) the installation coordinates of the roadside monitoring device, (2) the distance from the obstacle detected by the roadside monitoring device, (3) the detection direction of the obstacle, and (4) the obstacle. The size of the occupied area on the road is included.
ステップ258では、CPU5’は、移動体間通信機18が他車両との移動体間通信を接続したかどうかをチェックする。移動体間通信が接続したことは、移動体間通信機18が所定の電界強度を検出したことで判定できる。接続した場合は、ステップ259に進み、接続していない場合はステップ260に進む。
ステップ259では、移動体間通信機18を介して他車両から他車両の位置、走行方向、車速、車両の大きさ(車幅と車体長)、方向指示器操作状態などの他車両情報を取得する。
なお、この時自車両の同様の情報を他車両に送信する。
ステップ260では、走行経路推定部11は、ステップ255で取得した方向指示器の操作状態から前方道路形状に対する自車両21の走行経路を推定する。
In step 258, the CPU 5 ′ checks whether or not the inter-mobile communication device 18 has connected the inter-mobile communication with another vehicle. It can be determined that the inter-mobile communication is connected by detecting the predetermined electric field strength by the inter-mobile communication device 18. If connected, the process proceeds to step 259. If not connected, the process proceeds to step 260.
In step 259, other vehicle information such as the position of the other vehicle, the traveling direction, the vehicle speed, the vehicle size (vehicle width and body length), and the direction indicator operation state is obtained from the other vehicle via the inter-mobile communication device 18. To do.
At this time, similar information of the own vehicle is transmitted to the other vehicle.
In step 260, the travel route estimation unit 11 estimates the travel route of the host vehicle 21 with respect to the front road shape from the operation state of the direction indicator acquired in step 255.
ステップ261では、危険度場設定部12’は、障害物を検出したかどうかをチェックする。
障害物を検出したかどうかは、障害物検出レーダ1からの障害物の情報、路側監視装置40からの障害物の情報に加え、移動体間通信により取得した他車両の位置が、自車両が走行している道路の自車両の現在位置から所定距離La内の前方の位置、または自車両が走行している道路の前述の所定距離La内にある交差点からの分岐路を走行しており、その位置が交差点から所定距離Lb内にある場合に、障害物を検出したと判定する。
障害物を検出した場合はステップ262に進み、検出しなかった場合はステップ214に進む。
In step 261, the risk field setting unit 12 ′ checks whether an obstacle has been detected.
Whether or not an obstacle has been detected is determined based on the information on the obstacle from the obstacle detection radar 1 and the information on the obstacle from the roadside monitoring device 40, as well as the position of the other vehicle acquired by inter-mobile communication. Traveling on a branch road from the current position of the host vehicle on the road being traveled within a predetermined distance La, or from an intersection within the predetermined distance La of the road on which the host vehicle is traveling, When the position is within the predetermined distance Lb from the intersection, it is determined that an obstacle has been detected.
If an obstacle is detected, the process proceeds to step 262. If not detected, the process proceeds to step 214.
ステップ262では、危険度場設定部12’は、ステップ261で検出した障害物にインデックス(i=1、2、・・・、N)を付す。このとき、一つの障害物に対して、障害物検出レーダ1で検出した障害物、路側監視装置40で検出した障害物、移動体間通信で取得した障害物としての他車両の情報が重複する場合がある。
そこで、障害物検出レーダ1、路側監視装置40、移動体間通信という異なる情報源からの障害物に対してそれぞれの位置、速度、走行方向を算出し、走行方向が同一で、位置と速度がそれぞれ所定の誤差範囲内で一致するものは、一つの障害物であると判定してインデックスiを付する。
In step 262, the risk field setting unit 12 ′ adds an index (i = 1, 2,..., N) to the obstacle detected in step 261. At this time, for one obstacle, the information detected by the obstacle detection radar 1, the obstacle detected by the roadside monitoring device 40, and the information of the other vehicle as the obstacle acquired by the inter-mobile communication overlap. There is a case.
Therefore, the position, speed, and traveling direction are calculated for obstacles from different information sources such as the obstacle detection radar 1, the roadside monitoring device 40, and inter-mobile communication. The traveling direction is the same, and the position and speed are the same. Those that coincide with each other within a predetermined error range are determined to be one obstacle and are assigned an index i.
障害物検出レーダ1によって検出された障害物の速度、走行方向は、ステップ210で説明したような方法で算出できる。
路側監視装置40によって検出された障害物の位置については、受信した路側監視装置40の設置座標と、路側監視装置40と障害物との距離と、路側監視装置40からの検出方位とから算出でき、速度と走行方向は障害物の位置の時間的変化から算出できる。
移動体間通信からの情報による障害物の場合は、その情報に位置、速度、走行方向のデータが含まれている。
The speed and traveling direction of the obstacle detected by the obstacle detection radar 1 can be calculated by the method described in step 210.
The position of the obstacle detected by the roadside monitoring device 40 can be calculated from the received installation coordinates of the roadside monitoring device 40, the distance between the roadside monitoring device 40 and the obstacle, and the detection direction from the roadside monitoring device 40. The speed and traveling direction can be calculated from the temporal change in the position of the obstacle.
In the case of an obstacle based on information from mobile-to-mobile communication, the information includes position, speed, and travel direction data.
次に、情報源が異なるだけで同一障害物と判定された場合に、その障害物に対する情報が移動体間通信からの情報をも有するときは、移動体間通信からの情報を以て障害物の情報とし、他の情報源からの障害物情報は削除する。
また、情報源が異なるだけで同一障害物と判定された場合に、その障害物に対する情報として、移動体間通信からの障害物情報は有せず、路側監視装置40からの情報を有するときは、路側監視装置40からの情報を以て障害物の情報とし、障害物検出レーダ1からの障害物情報は削除する。
Next, when it is determined that the obstacle is the same even if the information source is different, if the information for the obstacle also includes information from the communication between the mobile objects, the information on the obstacle is obtained using the information from the communication between the mobile objects. Obstacle information from other information sources is deleted.
In addition, when it is determined that the obstacles are the same with only different information sources, there is no obstacle information from the inter-mobile communication as information on the obstacles, and information from the roadside monitoring device 40 is included. The information from the roadside monitoring device 40 is used as obstacle information, and the obstacle information from the obstacle detection radar 1 is deleted.
ステップ263では、危険度場設定部12’は、インデックスi=1とし、ステップ264では、各情報源に応じて障害物iの検出信頼度、幅、長さを取得する。
たとえば、ステップ262において、障害物検出レーダ1からの障害物の情報を選定した場合は、ステップ210、211で説明したような方法で、検出信頼度、障害物の長さを算出する。障害物の幅は、障害物検出レーダ1からのデータをそのまま使用する。
また、ステップ262において、路側監視装置40からの障害物の情報を選定した場合は、ステップ210で説明したような方法で検出信頼度が得られ、障害物の幅bと長さaは路側監視装置40からのものをそのまま用いる。
また、ステップ262において、移動体間通信からの障害物の情報を選定した場合は、検出信頼度を100%と設定し、障害物の幅bと長さaは移動体間通信で得られたものをそのまま用いる。
In step 263, the risk field setting unit 12 ′ sets the index i = 1, and in step 264, the detection reliability, width, and length of the obstacle i are acquired according to each information source.
For example, when the obstacle information from the obstacle detection radar 1 is selected in step 262, the detection reliability and the length of the obstacle are calculated by the method described in steps 210 and 211. For the width of the obstacle, data from the obstacle detection radar 1 is used as it is.
When the obstacle information from the roadside monitoring device 40 is selected in step 262, the detection reliability is obtained by the method described in step 210, and the obstacle width b i and length a i are set as follows. The thing from the roadside monitoring apparatus 40 is used as it is.
In addition, when the obstacle information from the mobile communication is selected in step 262, the detection reliability is set to 100%, and the obstacle width b i and length a i are obtained by the mobile communication. Use the product as it is.
ステップ265では、危険度場設定部12’は、インデックスi=i+1とし、ステップ266では、インデックスiが検出された障害物の数Nより大きいかどうかをチェックする。インデックスがNより大きい場合はステップ214に進む。インデックスがN以下の場合はステップ264に戻り、全ての検出された障害物に対してステップ264の処理を繰り返す。
本フローチャートのステップ261は第1の実施例のステップ207に対応し、ステップ262〜266はステップ208〜213に対応する。
本実施例におけるステップ266より後の制御の流れは、第1の実施例において図6、図7に示した詳細なフローチャートのステップ214以降と同じである。つまり、走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行い、得られた走行軌跡の最短経路問題を解き、運転者への危険報知が必要かどうかを判断し、必要に応じ危険報知をし、リスク最小走行軌跡を表示装置7に表示させる。
In step 265, the risk field setting unit 12 ′ sets the index i = i + 1, and in step 266, checks whether the index i is larger than the number N of detected obstacles. If the index is greater than N, go to step 214. If the index is less than or equal to N, the process returns to step 264, and the process of step 264 is repeated for all detected obstacles.
Step 261 in this flowchart corresponds to step 207 in the first embodiment, and steps 262 to 266 correspond to steps 208 to 213.
The flow of control after step 266 in the present embodiment is the same as that after step 214 in the detailed flowcharts shown in FIGS. 6 and 7 in the first embodiment. In other words, the risk field along the travel route is calculated and the travel locus is searched, the shortest route problem of the obtained travel locus is solved, it is determined whether or not danger notification to the driver is necessary, and the danger is Notification is made and the minimum risk travel locus is displayed on the display device 7.
自車両21が図34のようにブラインド交差点に優先側の道路31Aから進入して直進しようとするとき、危険状況警報装置10’は、第1の実施例の場合と異なり、路側監視装置40からの情報により道路31Bに他車両23Bが存在していることを検出している。
したがって、交差点近傍の危険度場を算出する場合に、道路属性によるブラインド交差点の危険度の値に、他車両23Bの危険度の直接寄与項が加算されるので、交差点35を直進するリスク最小走行軌跡37は、図37に示すように図19の場合よりやや右側となる。また、リスク最小走行軌跡上の危険度の値は、図19の場合よりも増加して所定の警報閾値を超え、図37に示すように文字点滅表示28と、注意方向矢印29が表示される。
When the host vehicle 21 tries to go straight through the blind side intersection 31A as shown in FIG. 34 from the priority side road 31A, the danger situation warning device 10 'differs from the case of the first embodiment from the roadside monitoring device 40. From this information, it is detected that the other vehicle 23B exists on the road 31B.
Therefore, when calculating the risk field near the intersection, the direct contribution term of the risk level of the other vehicle 23B is added to the risk value of the blind intersection based on the road attribute. The locus 37 is slightly on the right side as shown in FIG. 19 as shown in FIG. Further, the value of the degree of risk on the minimum risk travel locus is larger than that in the case of FIG. 19 and exceeds a predetermined alarm threshold value, and a blinking character display 28 and a caution direction arrow 29 are displayed as shown in FIG. .
また、自車両が優先側の道路31Aではなく、道路31B側からブライド交差点である交差点35に接近し、停止線34で停止した場合は、危険状況警報装置10’は、路側監視装置40からの情報により、優先側の道路31Aを走行する他車両の情報を取得し、自車両の直進、左折、右折にかかわらず、自車両の走行経路に沿う危険度場の算出と走行軌跡の探索を行うときに、自車両は所定の車速Vで設定時間T秒だけ走行するとし、自車両および他車両の予測位置にもとづく危険度場を算出して用いる。
したがって、優先側の道路31Aを走行する他車両に対して、自車両が衝突するようなタイミングの場合、リスク最小走行軌跡を得ることができず、減速、停止の警報が運転者に出される。また優先側の道路31Aを走行する他車両に対して、直前横断、または直前左折、直前右折するようなタイミングの場合に、危険状況警報装置10’は高い危険度の値を示すことになる。
In addition, when the own vehicle approaches the intersection 35 which is a bride intersection from the road 31B side instead of the priority road 31A and stops at the stop line 34, the danger situation warning device 10 ' Based on the information, information on other vehicles traveling on the priority road 31A is acquired, and the risk field along the traveling route of the own vehicle is calculated and the traveling locus is searched regardless of whether the own vehicle is traveling straight, turning left, or turning right. when the host vehicle is to travel by the set time T seconds at a predetermined vehicle speed V T, used to calculate the risk field based on the predicted position of the vehicle and the other vehicle.
Therefore, when the own vehicle collides with another vehicle traveling on the priority road 31A, the minimum risk traveling locus cannot be obtained, and a deceleration and stop warning is issued to the driver. In addition, the danger situation warning device 10 ′ shows a high risk value at the timing of making a previous crossing, a previous left turn, or a right turn with respect to another vehicle traveling on the priority road 31A.
本実施例の音声装置9は本発明の警報手段を、路車間通信機16は路車間通信手段を、移動体間通信機18は移動体間通信手段を構成する。また、本実施例のフローチャートにおけるステップ106、107、109は、本発明の判定手段を、ステップ251、253は道路形状取得手段を、ステップ252は道路情報取得手段を、ステップ254は車載障害物検出手段を、ステップ255は走行状態検出手段を、ステップ257は路側障害物検出手段を、ステップ262〜266、およびステップ214〜226、229は危険度場設定手段を、ステップ260は走行経路推定手段を、ステップ227、228、230、231はリスク最小軌跡算出手段を構成する。   The voice device 9 of the present embodiment constitutes an alarm means of the present invention, the road-to-vehicle communication device 16 constitutes a road-to-vehicle communication means, and the mobile-to-vehicle communication device 18 constitutes a mobile-to-mobile communication means. Steps 106, 107, and 109 in the flowchart of the present embodiment are determination means of the present invention, steps 251 and 253 are road shape acquisition means, step 252 is road information acquisition means, and step 254 is vehicle-mounted obstacle detection. Step 255 is a traveling state detecting means, Step 257 is a roadside obstacle detecting means, Steps 262 to 266 and Steps 214 to 226 and 229 are risk level setting means, and Step 260 is a traveling route estimating means. Steps 227, 228, 230, and 231 constitute minimum risk trajectory calculating means.
以上のように本実施例によれば、第1の実施例と同様に、推定された走行経路に沿った走行軌跡を探索するときに、道路形状および、検出された障害物の位置の動きとその道路平面上の占有面積も考慮した上で、道路上の各地点の危険度の値を設定するので、障害物が移動している場合、占有領域の大きさを持った障害物の挙動に伴う危険度の高い路上位置の時間変化も考慮できる。
特に、路側監視装置40から障害物の情報を取得しているので、車載の障害物検出レーダ1での障害物の検出が困難な場合、例えばブラインド交差点における自車両から見通せない道路上の他車両などの位置、走行方向、車速を得ることができるので、その車両の危険度の値を適切に設定することができる。
As described above, according to the present embodiment, as in the first embodiment, when searching for a travel locus along the estimated travel route, the road shape and the movement of the position of the detected obstacle are Considering the occupied area on the road plane, the risk value of each point on the road is set, so if the obstacle is moving, the behavior of the obstacle with the size of the occupied area will be The time change of the road position with high risk can be considered.
In particular, since obstacle information is acquired from the roadside monitoring device 40, when it is difficult to detect obstacles with the vehicle-mounted obstacle detection radar 1, for example, other vehicles on the road that cannot be seen from the host vehicle at a blind intersection Since the position, the traveling direction, and the vehicle speed can be obtained, the value of the danger level of the vehicle can be set appropriately.
また、第1の実施例と同様に、自車両から前方の障害物を見た時の死角領域および死角領域に隣接した死角影響領域に対しては、そうでない領域よりも危険度の値を高く設定するので、障害物の近傍を走行するときの死角への不用意な接近、死角からの不意の飛び出しに対するリスクを考慮することができる。
また、道路属性、交差点の情報にもとづいて道路上の各地点の危険度の値を補正するので、道路上の各地点の危険度への障害物による直接的な寄与、障害物の死角による寄与のほか、道路環境、交差点の状況に応じた道路上の各地点の危険度を考慮できる。
例えば、住居地域の狭い道路では、住居の出入り口からの人などの飛び出しを考慮して、道路際に近いほど、また車速が速いほど、道路上の地点の危険度を高くできる。また、信号無しブラインド交差点における自車両走行道路に交差する道路からの人や他車両の飛び出しなどを考慮して、道路上の各地点の危険度を考慮できる。
Similarly to the first embodiment, the blind spot area when the front obstacle is viewed from the host vehicle and the blind spot influence area adjacent to the blind spot area are set to have a higher risk level than the other areas. Since it is set, it is possible to consider the risk of inadvertent approach to the blind spot when driving in the vicinity of an obstacle, and unexpected jumping out of the blind spot.
Also, because the risk value at each point on the road is corrected based on the road attribute and intersection information, the contribution to the risk at each point on the road by the obstacle and the blind spot of the obstacle In addition, it is possible to consider the risk of each point on the road according to the road environment and the situation of the intersection.
For example, in a narrow road in a residential area, the risk of a point on the road can be increased as the distance from the entrance of the residence is increased and the closer to the road and the higher the vehicle speed. Also, the risk of each point on the road can be taken into consideration in consideration of the jumping out of people and other vehicles from the road intersecting with the vehicle running road at the blind intersection without signal.
さらに、障害物の検出信頼度を反映して、上記危険度の設定を行うので検出信頼度の低い障害物に対する、危険度の値設定における誤差の拡大を防止できる。
また、障害物の推定占有領域の外側にも危険度を、障害物の直接寄与項として指数関数的に減衰する形で設定しているので、障害物、自車両の将来の位置の推定誤差があったとしても、その影響はリスク最小走行軌跡を計算する上で考慮されている。
Furthermore, since the risk level is set reflecting the obstacle detection reliability, it is possible to prevent an increase in the error in the risk value setting for an obstacle with a low detection reliability.
In addition, since the risk is set to exponentially attenuate as a direct contribution term of the obstacle outside the estimated occupied area of the obstacle, the estimation error of the future position of the obstacle and the own vehicle is If so, the effect is taken into account in calculating the minimum risk trajectory.
自車両の走行経路を推定して、走行経路に沿ってリスク最小走行軌跡の算出を行っているので、交差点などの分岐路において、自車両に必要な情報だけを反映したリスク最小走行軌跡を効率的に算出できる。
なお、走行経路の推定に当たっては、取得した道路形状の情報と、自車両の方向指示器の作動状態にもとづいて自車両の走行経路を推定しているので、精度の高い走行経路の推定をできる。
Since the travel path of the host vehicle is estimated and the minimum risk travel path is calculated along the travel path, the minimum risk travel path that reflects only the information necessary for the host vehicle is efficiently used on branch roads such as intersections. Can be calculated automatically.
In estimating the travel route, since the travel route of the host vehicle is estimated based on the acquired road shape information and the operating state of the direction indicator of the host vehicle, it is possible to estimate the travel route with high accuracy. .
特に本実施例では、移動体間通信によって自車両の走行経路に係わる他車両の位置、車速、走行方向、大きさ、進路(方向指示器の作動状態)などの情報を取得し、障害物としての危険度場の設定に用いているので、路側監視装置のない場所においても障害物の情報を外部から取得し、リスク最小走行軌跡を算出する上で考慮することができる。   In particular, in this embodiment, information such as the position, speed, traveling direction, size, route (operating state of the direction indicator) of other vehicles related to the traveling route of the own vehicle is acquired as an obstacle by inter-vehicle communication. Therefore, it is possible to take into account the calculation of the minimum risk trajectory by acquiring information on the obstacle from the outside even in a place where there is no roadside monitoring device.
本実施例の危険状況警報装置は以上の実施例のように、予測時間経過で変化する道路上の各地点の危険度にもとづき、走行可能な軌跡を探索し、自車両の走行経路に沿った走行軌跡の中のリスク最小走行軌跡を算出する。危険状況警報装置は、走行可能な軌跡が得られなかった場合、または得られたリスク最小走行軌跡上の危険度の値が所定の警報閾値を超えたとき、音声装置で運転者に警報を発するので、単に現在の障害物の位置だけから危険を警報するのに比して、本当に危険な場合にだけ運転者に警報を発することができる。
また、推定された走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡を表示装置に提示するので、運転者の運転支援となる。
As in the above embodiment, the danger situation warning device of the present embodiment searches for a trajectory that can be traveled based on the risk of each point on the road that changes with the passage of the predicted time, and follows the travel route of the host vehicle. The minimum risk travel locus in the travel locus is calculated. The danger situation warning device issues a warning to the driver with a voice device when a trajectory that can be traveled is not obtained or when the value of the degree of danger on the obtained minimum risk travel trajectory exceeds a predetermined alarm threshold Therefore, it is possible to issue an alarm to the driver only when it is really dangerous, as compared to alarming the danger only from the position of the current obstacle.
In addition, since the minimum risk travel locus along the estimated travel route is presented on the display device, the driving assistance of the driver is provided.
なお、第1の実施例および第2の実施例において、検出された障害物の後方に死角領域、死角領域に隣接するy軸方向側には死角影響領域を設定して、危険度場を設定することとしているが、その死角領域、死角影響領域の奥行き長さは、検出した障害物の長さの2倍としたがそれに限定されるものではない。
たとえば、路側監視装置40の監視カメラ41により検出された障害物iの場合は、上方から俯瞰して撮影し、後方死角となる距離が短いので、死角領域、死角影響領域の奥行き長さを、障害物iの長さaと等しい長さとしてもよい。
In the first embodiment and the second embodiment, a blind spot area is set behind the detected obstacle, and a blind spot influence area is set on the y-axis direction side adjacent to the blind spot area to set a risk field. Although the depth length of the blind spot area and the blind spot effect area is twice the length of the detected obstacle, the present invention is not limited to this.
For example, in the case of the obstacle i detected by the monitoring camera 41 of the roadside monitoring device 40, the distance from the bird's eye is taken from an overhead view and the rear blind spot is short. it may be the length a i equal to the length of the obstacle i.
また、第1の実施例および第2の実施例において、障害物の危険度への直接寄与項は、等方向的に指数関数で減衰する形で設定しているが、それに限定されるものではない。
例えば、障害物の進行方向側への危険度の広がりは、障害物の速度に依存して、より広く設定するようにしてもよい。
In the first and second embodiments, the direct contribution term to the hazard level of the obstacle is set in such a manner that it is attenuated by an exponential function in the isotropic direction, but is not limited thereto. Absent.
For example, the spread of the degree of danger toward the traveling direction side of the obstacle may be set wider depending on the speed of the obstacle.
第1の実施例および第2の実施例において、走行経路の推定は、走行状態検出センサ3から取得した方向指示器の作動状態、ナビゲーション装置6および白線検出カメラ2からの前方の道路形状の情報にもとづくものとしたが、それに限定されるものではない。
図1および図32に示すように、ナビゲーション装置6は、運転者が設定した走行経路に沿って走行するように運転者に案内提示する経路案内部20を有し、リスク最小軌跡生成装置8、8’の走行経路推定部11は、経路案内部20からの経路誘導指令がある場合はその指令にもとづいて、前方道路形状における自車両の走行経路を推定するようにしてもよい。
なお、経路案内部20は、本発明の走行経路案内手段を構成する。
In the first embodiment and the second embodiment, the travel route is estimated by operating the direction indicator obtained from the travel state detection sensor 3 and information on the road shape ahead from the navigation device 6 and the white line detection camera 2. It is based on, but not limited to.
As shown in FIGS. 1 and 32, the navigation device 6 includes a route guidance unit 20 that provides guidance to the driver so as to travel along the travel route set by the driver, and includes a minimum risk trajectory generation device 8, When there is a route guidance command from the route guide unit 20, the 8 ′ travel route estimation unit 11 may estimate the travel route of the host vehicle in the shape of the front road based on the command.
In addition, the route guidance part 20 comprises the travel route guidance means of this invention.
ナビゲーション装置6の経路案内部20からの経路誘導指令を利用することによって、交差点の停止線より相当手前の位置においても、自車両がその交差点を直進、左折、右折のいずれかを推定することができるので、運転者が意図している走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡が算出できる。
したがって、交差点に接近する早期の段階で、潜在している危険を運転者に報知することができる。
By using the route guidance command from the route guidance unit 20 of the navigation device 6, the vehicle can estimate whether the vehicle is going straight ahead, left turn, or right turn at the intersection even before the stop line of the intersection. Therefore, the minimum risk travel path along the travel route intended by the driver can be calculated.
Therefore, the potential danger can be notified to the driver at an early stage of approaching the intersection.
また、第1の実施例および第2の実施例における運転者への危険状況表示画面において、表示画面の下段にはリスク最小走行軌跡にもとづく現在位置からの推奨操作、例えば操舵方向指示、減速または停止指示などを表示してもよい。
なお、第2の実施例において、路側監視装置40は、障害物の走行方向と速度を画像処理によって算出することとしたが、それに限定されるものではない。さらにミリ波レーダ、またはドップラーレーダを設け、監視カメラ41と連動させて、監視カメラ41が検出した障害物の速度を検出するようにしてもよい。
Further, in the danger situation display screen for the driver in the first embodiment and the second embodiment, a recommended operation from the current position based on the minimum risk travel locus, for example, steering direction instruction, deceleration or A stop instruction or the like may be displayed.
In the second embodiment, the roadside monitoring device 40 calculates the traveling direction and speed of the obstacle by image processing, but is not limited thereto. Further, a millimeter wave radar or Doppler radar may be provided, and the speed of the obstacle detected by the monitoring camera 41 may be detected in conjunction with the monitoring camera 41.
また、本発明のリスク最小軌跡生成装置8、8’は、車両の自動運転装置にも適用できる。
その場合、リスク最小軌跡生成装置8、8’においてリスク最小走行軌跡を算出し、得られたリスク最小走行軌跡にもとづいて自動運転装置が車両の運転操作指令を生成するようすればよい。例えば自動運転装置は、車両がリスク最小走行軌跡に沿って走行するように操舵指令を生成する。また、得られたリスク最小走行軌跡の危険度が所定値以上の場合は、減速または停止指令を出して、次の繰り返しで得られるリスク最小走行軌跡の危険度が所定値以下になるようにすればよい。
In addition, the minimum risk trajectory generators 8 and 8 'of the present invention can be applied to an automatic driving device for a vehicle.
In that case, the minimum risk trajectory generation device 8, 8 ′ may calculate the minimum risk travel trajectory, and the automatic driving device may generate a driving operation command for the vehicle based on the obtained minimum risk travel trajectory. For example, the automatic driving device generates a steering command so that the vehicle travels along the minimum risk travel locus. Also, if the risk level of the obtained minimum risk trajectory is greater than or equal to a predetermined value, a deceleration or stop command is issued so that the risk level of the minimum risk trajectory obtained in the next iteration is less than or equal to the predetermined value. That's fine.
本発明の第1の実施例の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the 1st Example of this invention. 危険状況警報装置の各構成部分の実装配置を示す図であるIt is a figure which shows the mounting arrangement | positioning of each component of a danger condition alarm device. 危険状況を運転者に報知する制御の流れを示すメインのフローチャートである。It is a main flowchart which shows the flow of control which alert | reports a dangerous situation to a driver | operator. 直線道路を走行しているケースを説明する図である。It is a figure explaining the case which is drive | working a straight road. 詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a detailed control. 詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a detailed control. 詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a detailed control. 危険度場を計算する詳細な流れを示すサブフローチャートである。It is a sub-flowchart which shows the detailed flow which calculates a risk field. 障害物の危険度への直接寄与項を説明する図である。It is a figure explaining the direct contribution term to the danger level of an obstruction. 障害物の死角領域、死角影響領域とその危険度への寄与を説明する図である。It is a figure explaining the contribution to the blind spot area | region of an obstruction, the blind spot influence area | region, and its danger level. 直線道路におけるリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in a straight road. ノード間を結ぶ枝を説明する図である。It is a figure explaining the branch which connects between nodes. 算出されたリスク最小走行軌跡の意味を説明する図である。It is a figure explaining the meaning of the calculated minimum risk running locus. 算出されたリスク最小走行軌跡に沿った危険度の値の変化を説明する図である。It is a figure explaining the change of the value of the risk along the calculated risk minimum travel locus. 危険状況表示画面を説明する図である。It is a figure explaining a dangerous situation display screen. ブラインド交差点を直進走行するケースを説明する図である。It is a figure explaining the case which carries out a straight drive at the blind intersection. 交差点を直進する場合のリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in the case of going straight through an intersection. 交差点を直進する場合のリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in the case of going straight through an intersection. 危険状況表示画面を説明する図である。It is a figure explaining a dangerous situation display screen. 交差点で右折するケースを説明する図である。It is a figure explaining the case where it turns right at an intersection. 交差点で右折、左折するケースにおける、詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of detailed control in the case of making a right turn and a left turn at an intersection. 交差点で右折、左折するケースにおける、詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of detailed control in the case of making a right turn and a left turn at an intersection. 交差点で右折、左折するケースにおける、詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of detailed control in the case of making a right turn and a left turn at an intersection. 交差点で右折、左折するケースにおける、詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of detailed control in the case of making a right turn and a left turn at an intersection. 交差点で右折するケースにおけるリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in the case of making a right turn at an intersection. 交差点で右折するケースにおけるリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in the case of making a right turn at an intersection. 交差点で右折するケースにおけるリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in the case of making a right turn at an intersection. 交差点で右折するケースにおけるリスク最小走行軌跡を算出する方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of calculating the minimum risk running locus in the case of making a right turn at an intersection. 算出されたリスク最小走行軌跡の意味を説明する図である。It is a figure explaining the meaning of the calculated minimum risk running locus. 算出されたリスク最小走行軌跡に沿った危険度の値の変化を説明する図である。It is a figure explaining the change of the value of the risk along the calculated risk minimum travel locus. 危険状況表示画面を説明する図である。It is a figure explaining a dangerous situation display screen. 本発明の第2の実施例の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the 2nd Example of this invention. 危険状況警報装置の各構成部分の実装配置を示す図であるIt is a figure which shows the mounting arrangement | positioning of each component of a danger condition alarm device. ブラインド交差点を直進するケースを説明する図である。It is a figure explaining the case where it goes straight on a blind intersection. 詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a detailed control. 詳細な制御の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a detailed control. 危険状況表示画面を説明する図である。It is a figure explaining a dangerous situation display screen.
符号の説明Explanation of symbols
1 障害物検出レーダ
2 白線検出カメラ
3 走行状態検出センサ
4 通信装置
5、5’ CPU
6 ナビゲーション装置
7 表示装置
8、8’ リスク最小軌跡生成装置
9 音声装置
10、10’ 危険状況警報装置
11 走行経路推定部
12、12’ 危険度場設定部
13 リスク最小軌跡算出部
15 判定部
16 路車間通信機
17 地図情報データベース
18 移動体間通信機
19 現在位置検出部
20 経路案内部
21 自車両
23 大型車両
23A、23B 他車両
25 自転車
27 注意マーカー
28 文字点滅表示
29 注意方向矢印
31、31A、31B 道路
32 一方通行標識
33 白線
34 停止線
35 交差点
37 リスク最小走行軌跡
40 路側監視装置
41、41A、41B、41C、41D 監視カメラ
42A、42B、42C、42D アンテナ
43 コントロールユニット
45 路側通信機
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Obstacle detection radar 2 White line detection camera 3 Running state detection sensor 4 Communication apparatus 5, 5 'CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 6 Navigation apparatus 7 Display apparatus 8, 8 'Risk minimum locus | trajectory production apparatus 9 Audio | voice apparatus 10, 10' Danger condition alarm apparatus 11 Travel route estimation part 12, 12 'Risk level setting part 13 Risk minimum locus calculation part 15 Judgment part 16 Road-to-vehicle communication device 17 Map information database 18 Mobile-to-mobile communication device 19 Current position detection unit 20 Route guidance unit 21 Own vehicle 23 Large vehicle 23A, 23B Other vehicle 25 Bicycle 27 Caution marker 28 Character blinking display 29 Caution direction arrow 31, 31A , 31B Road 32 One-way sign 33 White line 34 Stop line 35 Intersection 37 Minimum risk trajectory 40 Roadside monitoring device 41, 41A, 41B, 41C, 41D Monitoring camera 42A, 42B, 42C, 42D Antenna 43 Control unit 45 Roadside communication device

Claims (10)

  1. 自車両の走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を生成するリスク最小軌跡生成装置と、該リスク最小軌跡生成装置から出力される前記リスク最小走行軌跡上の危険度の最大値にもとづいて、乗員への警報の要否を判定する判定手段と、警報手段とを備えた危険状況警報装置であって、
    前記リスク最小軌跡生成装置は、
    自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
    自車両周囲の障害物を検出する車載障害物検出手段と、
    自車両が走行中の道路形状を取得する道路形状取得手段と、
    前記障害物の検出位置と前記道路形状とにもとづいて、道路上の各地点における危険度を設定する危険度場設定手段と、
    前記走行状態にもとづいて自車両の走行経路を推定する走行経路推定手段と、
    前記推定された走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出手段とを備えることを特徴とする危険状況警報装置
    A risk minimum trajectory generation device that generates a risk minimum travel trajectory that minimizes the sum of the risks along the travel route of the host vehicle, and a risk level on the risk minimum travel trajectory output from the risk minimum trajectory generation device. A danger situation alarm device comprising a determination means for determining whether or not an alarm is required for an occupant based on a maximum value, and an alarm means,
    The minimum risk trajectory generating device is:
    Traveling state detection means for detecting the traveling state of the host vehicle;
    On-vehicle obstacle detection means for detecting obstacles around the host vehicle,
    Road shape acquisition means for acquiring the road shape on which the host vehicle is traveling;
    A risk field setting means for setting a risk level at each point on the road based on the detected position of the obstacle and the road shape;
    A travel route estimating means for estimating a travel route of the host vehicle based on the travel state;
    A risk situation warning device, comprising: a risk minimum trajectory calculation means for calculating a risk minimum travel trajectory that minimizes the sum of the danger levels along the estimated travel route.
  2. 前記リスク最小軌跡生成装置は、
    さらに自車両が走行中の道路およびそれに連なる周囲の道路の属性および交差点に関する道路情報を取得する道路情報取得手段を備え、
    前記危険度場設定手段は、前記道路情報にもとづいて道路上の各地点における危険度の値を補正することを特徴とする請求項1に記載の危険状況警報装置
    The minimum risk trajectory generating device is:
    Furthermore, road information acquisition means for acquiring road information on the road on which the vehicle is traveling and the attributes and intersections of the surrounding roads connected to the road,
    2. The danger situation alarm device according to claim 1, wherein the danger level setting means corrects the risk level at each point on the road based on the road information.
  3. 自車両の走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を生成するリスク最小軌跡生成装置と、該リスク最小軌跡生成装置から出力される前記リスク最小走行軌跡上の危険度の最大値にもとづいて、乗員への警報の要否を判定する判定手段と、警報手段とを備えた危険状況警報装置であって、
    前記リスク最小軌跡生成装置は、
    自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
    自車両が走行中の道路およびそれに連なる周囲の道路および交差点に関する道路形状、道路の属性を含む道路情報を取得する道路情報取得手段と、
    道路に設置された道路上の障害物を検出する路側障害物検出手段の障害物に関する情報を受信する路車間通信手段と、
    前記検出された障害物の検出位置と前記道路情報から、道路上の各地点における危険度の値を設定する危険度場設定手段と、
    前記走行状態にもとづいて自車両の走行経路を推定する走行経路推定手段と、
    前記推定された走行経路に沿った危険度の総和が最小になるなリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出手段とを備えることを特徴とする危険状況警報装置
    A risk minimum trajectory generation device that generates a risk minimum travel trajectory that minimizes the sum of the risks along the travel route of the host vehicle, and a risk level on the risk minimum travel trajectory output from the risk minimum trajectory generation device. A danger situation alarm device comprising a determination means for determining whether or not an alarm is required for an occupant based on a maximum value, and an alarm means,
    The minimum risk trajectory generating device is:
    Traveling state detection means for detecting the traveling state of the host vehicle;
    Road information acquisition means for acquiring road information including a road shape of the road on which the host vehicle is traveling and surrounding roads and intersections, and road attributes;
    Road-to-vehicle communication means for receiving information about obstacles of roadside obstacle detection means for detecting obstacles on the road installed on the road;
    From the detected position of the detected obstacle and the road information, a risk field setting means for setting a risk value at each point on the road,
    A travel route estimating means for estimating a travel route of the host vehicle based on the travel state;
    A danger situation warning device comprising: a risk minimum trajectory calculating means for calculating a risk minimum travel trajectory that minimizes the sum of the danger levels along the estimated travel route.
  4. 前記危険度場設定手段は、前記検出された障害物の速度から前記障害物の未来の位置を予測して、前記道路形状における各地点の危険度の値を、予測時点によって変化させて設定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1に記載の危険状況警報装置The risk field setting means predicts the future position of the obstacle from the speed of the detected obstacle, and sets the risk value of each point in the road shape by changing the prediction time point. The dangerous situation alarm device according to any one of claims 1 to 3.
  5. 前記危険度場設定手段は、前記車載障害物検出手段または前記路側障害物検出手段が前記障害物を検出した時の検出信号状態にもとづいて検出信頼度を算出し、該検出信頼度にもとづいて前記道路形状における各地点の危険度の値に対する障害物の危険度の寄与の大きさを設定することを特徴とする請求項1から4のいずれか1に記載の危険状況警報装置The risk field setting means calculates detection reliability based on a detection signal state when the on-vehicle obstacle detection means or the roadside obstacle detection means detects the obstacle, and based on the detection reliability. The danger situation alarm device according to any one of claims 1 to 4, wherein a magnitude of a contribution of an obstacle risk to a risk value at each point in the road shape is set.
  6. 前記危険度場設定手段は、前記障害物の検出位置と大きさにもとづいて、前記車載または路側障害物検出手段が障害物を検出することが困難な前記道路形状における死角領域を算出し、算出された死角領域およびその周辺の死角影響領域に対して危険度の値を設定することを特徴とする請求項1から5のいずれか1に記載の危険状況警報装置The risk field setting means calculates a blind spot area in the road shape where it is difficult for the vehicle-mounted or roadside obstacle detection means to detect an obstacle based on the detection position and size of the obstacle. 6. The danger situation alarm device according to claim 1, wherein a risk value is set for the blind spot area and the surrounding blind spot influence area.
  7. 前記危険度場設定手段は、交差点において前記走行経路推定手段が推定した走行経路に沿って危険度場の設定をすることを特徴とする請求項1から6のいずれか1に記載の危険状況警報装置The danger state alarm according to any one of claims 1 to 6, wherein the risk field setting means sets a risk field along the travel route estimated by the travel route estimation means at an intersection. Equipment .
  8. 前記走行経路推定手段は、方向指示器の作動状態と道路形状にもとづいて、自車両の走行経路を推定することを特徴とする請求項1から7のいずれか1に記載の危険状況警報装置The danger situation alarm device according to any one of claims 1 to 7, wherein the travel route estimation means estimates a travel route of the host vehicle based on an operating state of a direction indicator and a road shape.
  9. 前記リスク最小軌跡生成装置は、
    さらに、運転者が設定した目的地までの経路の誘導を行う走行経路案内手段を備え、
    前記走行経路推定手段は、前記走行経路案内手段が指示する方向を自車両の走行経路と推定することを特徴とする請求項1から8のいずれか1に記載の危険状況警報装置
    The minimum risk trajectory generating device is:
    Furthermore, the vehicle is provided with travel route guidance means for guiding the route to the destination set by the driver,
    9. The danger situation alarm device according to claim 1, wherein the travel route estimation unit estimates a direction indicated by the travel route guide unit as a travel route of the host vehicle.
  10. 前記リスク最小軌跡生成装置は、
    さらに自車両周囲の他車両から発信される該他車両の位置および属性を含む他車両情報を受信する移動体間通信手段を備え、
    前記危険度場設定手段は、前記移動体間通信手段によって取得した他車両情報も障害物の情報に加え、道路上の各地点の危険度を設定することを特徴とする請求項1から9のいずれか1に記載の危険状況警報装置
    The minimum risk trajectory generating device is:
    Furthermore, the mobile vehicle communication means for receiving other vehicle information including the position and attribute of the other vehicle transmitted from other vehicles around the host vehicle,
    10. The risk level setting means sets the risk level of each point on the road in addition to other vehicle information acquired by the inter-mobile communication means in addition to obstacle information. The danger situation alarm device according to any one of the above.
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