JP4664478B2 - Vehicle trajectory prediction device - Google Patents

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【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば先行車が存在しないときに予め設定した車速で定速走行を行い、先行車が存在するときに予め設定した車間距離を保って追従走行を行うACCシステム(Adaptive Cruise Control System)を搭載した車両において、自車の進行軌跡を予測するための装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
ヨーレートに基づいて自車の第1の進行軌跡を予測するとともに舵角に基づいて自車の第2の進行軌跡を予測し、これら第1、第2の進行軌跡の一方を自車の運転状態に応じて選択し、レーダー装置による障害物の検知を前記選択した進行軌跡に沿った領域に限定して行うものが、特開平6−131596号公報により公知である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、自車の進行軌跡をヨーレートや舵角に応じて予測すると、自車および先行車が直線路を走行している場合や、自車および先行車が旋回半径一定のコーナーを走行している場合であれば特に問題は生じないが、自車がコーナーの手前の直線路を走行している場合や、自車が直線路の手前のコーナーを走行している場合に進行軌跡を的確に予測できなくなり、レーダー装置が先行車を見失う可能性がある。
【0004】
その理由を図20〜図22に基づいて説明する。図20はコーナーの手前の直線路を自車および先行車が走行している場合を示しており、このとき自車のヨーレートおよび舵角は0であるためにレーダー装置によるロックオン範囲は直線路に沿った方向となり、先行車を支障なく検知することができる。図21は自車が未だ直線路を走行しているが先行車がコーナーに進入した場合を示しており、このとき自車のヨーレートおよび舵角は0であるためにレーダー装置によるロックオン範囲は直線路に沿った方向となる。従って、コーナーに進入した先行車は前記ロックオン範囲から右側にずれてしまい、隣車線の車両と誤認識してしまう。図22は自車がコーナーに進入したが先行車が既にコーナーを脱出して直線路に進入した場合を示しており、このとき自車は右向きのヨーレートおよび舵角を持つために予測した進行軌跡は右曲がりとなり、レーダー装置によるロックオン範囲は右に曲がった円弧形状となる。従って、コーナーを脱出した先行車は前記ロックオン範囲から左側にずれてしまい、隣車線の車両と誤認識してしまう。
【0005】
本発明は前述の事情に鑑みてなされたもので、物体検知装置の検知結果を用いて自車の進行軌跡を的確に予測することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明は、図19のクレーム対応図に示す構成によって上記目的を達成している。
【0007】
即ち、請求項1に記載された発明によれば、自車の運動状態を検知する運動状態検知手段と、運動状態検知手段の検知結果に基づいて自車の進行軌跡を予測する軌跡予測手段とを備えた車両用進行軌跡予測装置において、自車の進行方向の所定領域に向けて電磁波を発信し、前記電磁波が物体により反射された反射信号を受信することにより物体の存在を検知する物体検知装置と、物体検知装置の検知結果に基づいて路上に設置された複数の物体の連続性を判定する路上設置物判定手段と、前記複数の物体の連続性に基づいて自車の進行方向の走行路形状を推定する走行路形状推定手段と、走行路形状推定手段により複数の走行路形状が推定されたとき、それら複数の走行路形状のうちから、軌跡予測手段により予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離が最も短いものを選択する選択手段と、選択手段の選択した走行路形状に基づいて、前記軌跡予測手段の予測した自車の進行軌跡を補正する軌跡補正手段とを備え、前記車両幅方向の距離は、走行路形状を構成する物体群のうち、自車に最も近い物体と予測された自車の進行軌跡との距離であることを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0008】
上記構成によれば、運動状態検知手段で検知した自車の運動状態に基づいて軌跡予測手段が自車の進行軌跡を予測する。物体検知装置の検知結果に基づいて路上設置物判定手段が路上に設置された複数の物体の連続性を判定し、その複数の物体の連続性に基づいて走行路形状推定手段が自車の進行方向の走行路形状を推定する。走行路形状推定手段により複数の走行路形状が推定されたとき、それら複数の走行路形状のうちから、選択手段が軌跡予測手段により予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離が最も短いものを選択すると、軌跡補正手段が前記自車の進行軌跡を前記走行路形状に基づいて補正するので、複数の走行路形状のうちから適切な走行路形状を選択することができ、軌跡予測手段が予測した自車の進行軌跡の補正精度を高めることができる。このとき、前記車両幅方向の距離は、自車に最も近い物体と予測された自車の進行軌跡との距離であるので、複数の走行路形状のうちから適切な走行路形状を精度良く選択することができる。
【0009】
また請求項2に記載された発明によれば、請求項1の構成に加えて、路上設置物判定手段は、物体検知装置により検知された複数の物体について、基準物体を設定する基準物体設定手段と、基準物体設定手段により設定された基準物体との位置が最も近い第1の近接物体を判定する第1の近接物体判定手段と、基準物体と第1の近接物体との距離および基準物体に対する第1の近接物体の方向を求める位置関係演算手段と、位置関係演算手段により求められた距離および方向に基づいて第1の近接物体に近接する第2の近接物体が存在すると予測される位置を設定する予測位置設定手段と、予測位置設定手段の予測した位置に最も近い第2の近接物体を判定する第2の近接物体判定手段とを備え、第1の近接物体判定手段および第2の近接物体判定手段の判定結果に基づいて複数の物体の規則的な連続性を判定することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0010】
上記構成によれば、基準物体設定手段が物体検知装置により検知された複数の物体について基準物体を設定し、第1の近接物体判定手段が基準物体との位置が最も近い第1の近接物体を判定し、位置関係演算手段が基準物体と第1の近接物体との距離および基準物体に対する第1の近接物体の方向を求め、予測位置設定手段が前記距離および方向に基づいて第1の近接物体に近接する第2の近接物体が存在すると予測される位置を設定し、第2の近接物体判定手段が前記予測した位置に最も近い第2の近接物体を判定するので、路上設置物判定手段は第1の近接物体判定手段および第2の近接物体判定手段の判定結果に基づいて複数の物体の規則的な連続性を判定することができる。
【0011】
また請求項3に記載された発明によれば、請求項2の構成に加えて、基準物体設定手段は物体検知装置により検知された複数の物体のうち、より自車に近い物体を基準物体として設定することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0012】
上記構成によれば、基準物体設定手段は物体検知装置により検知された複数の物体のうち、より自車に近い物体を基準物体として設定するので、走行路形状を自車に近い側から推定することができる。
【0013】
また請求項4に記載された発明によれば、請求項2または請求項3の構成に加えて、第1の近接物体判定手段は、基準物体と自車幅方向の距離が最も近い物体であり、かつ該物体および基準物体を結ぶ方向と自車進行方向との成す角度が所定角度以内の物体を第1の近接物体と判定することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0014】
上記構成によれば、第1の近接物体判定手段は、基準物体と自車幅方向の距離が最も近く、かつ該物体および基準物体を結ぶ方向と自車進行方向との成す角度が小さい物体を第1の近接物体と判定するので、基準物体に対して連続する第1の近接物体を正確に判定することができる。
【0015】
また請求項5に記載された発明によれば、請求項2請求項4の何れか1項の構成に加えて、第2の近接物体判定手段は、予測位置設定手段により設定される予測位置の所定範囲内に存在する物体のうち、最も予測位置に近い物体であり、かつ該物体および第1の近接物体を結ぶ方向と基準物体および第1の近接物体を結ぶ方向との成す角度が所定角度以内の物体を第2の近接物体と判定することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0016】
上記構成によれば、第2の近接物体判定手段は、予測位置設定手段により設定される予測位置の所定範囲内に存在する物体のうち、最も予測位置に近く、かつ該物体および第1の近接物体を結ぶ方向と基準物体および第1の近接物体を結ぶ方向との成す角度が小さい物体を第2の近接物体と判定するので、第1の近接物体に対して連続する第2の近接物体を正確に判定することができる。
【0017】
また請求項6に記載された発明によれば、請求項5の構成に加えて、前記所定範囲は、基準物体と第1の近接物体との距離に応じて設定されることを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0018】
上記構成によれば、第2の近接物体を判定する所定範囲を、基準物体と第1の近接物体との距離に応じて設定したので、距離が遠くなるほど低下する物体検知装置の検知精度を補償することができる。
【0019】
また請求項7に記載された発明によれば、請求項5または請求項6の構成に加えて、第2の近接物体判定手段は、予測位置設定手段により設定される予測位置を基準とした所定範囲内に物体が存在しないとき、予測位置設定手段により設定される予測位置に物体が存在すると推定することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0020】
上記構成によれば、第2の近接物体判定手段は、前記予測位置を基準とした所定範囲内に物体が存在しないときに該予測位置に物体が存在すると推定するので、物体が存在しないときに該物体を的確に補間することができる。
【0021】
また請求項8に記載された発明によれば、請求項7の構成に加えて、前記推定された物体および第1の近接物体の成す方向および距離に基づいて予測位置を設定し、該予測位置に近接する物体を第3の近接物体と判定することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0022】
上記構成によれば、前記推定された物体および第1の近接物体の成す方向および距離に基づいて予測位置を設定し、該予測位置に近接する物体を第3の近接物体と判定するので、第2の近接物体を補間データで代用した場合でも、第3の近接物体を支障なく判定することができる
【0023】
また請求項9に記載された発明によれば、請求項1請求項8の何れか1項の構成に加えて、選択手段により選択された走行路形状と軌跡予測手段により予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離を算出する距離算出手段を備え、軌跡補正手段は、軌跡予測手段により予測された自車の進行軌跡を選択手段により選択された走行路形状と距離算出手段により算出された距離とに基づいて補正することを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0024】
上記構成によれば、選択手段により選択された走行路形状と予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離を算出し、自車の進行軌跡を走行路形状と前記距離とに基づいて補正するので、補正後の自車の進行軌跡を正確に予測することができる。
【0025】
また請求項10に記載された発明によれば、請求項1〜請求項9の何れか1項の構成に加えて、軌跡補正手段により補正された自車の進行軌跡および自車の車線幅に基づいて自車の通過領域を設定する通過領域設定手段と、物体検知装置により検知された物体のうち、設定された通過領域に存在する物体を追従対象車両と判定する追従対象車両判定手段とを備えたことを特徴とする車両用進行軌跡予測装置が提案される。
【0026】
上記構成によれば、補正された自車の進行軌跡および自車の車線幅に基づいて通過領域設定手段が自車の通過領域を設定すると、追従対象車両判定手段が前記設定された通過領域に存在する物体を追従対象車両と判定するので、追従対象車両を的確に判定して追従走行を行うことができる。
【0027】
尚、前記所定角度は実施例では15°に設定されているが、それに限定されるものではない。また前記所定範囲は、実施例では予測位置の前後に±3m、左右方向に±(D×0.1+1m)に設定されているが、それに限定されるものではない。
【0028】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面に示した本発明の実施例に基づいて説明する。 図1〜図19は本発明の一実施例を示すもので、図1は物体検知装置のブロック図、図2は物体検知装置の斜視図、図3は進行軌跡予測装置のメモリの構成を示すブロック図、図4はメインルーチンのフローチャートの第1分図、図5はメインルーチンのフローチャートの第2分図、図6は道路形状認識処理モジュールのフローチャート、図7は軌跡算出モジュールのフローチャート、図8は連続性判定モジュールのフローチャートの第1分図、図9は連続性判定モジュールのフローチャートの第2分図、図10はステップS1に対応する説明図、図11はステップS3〜S7に対応する説明図、図12はステップS31〜S39に対応する説明図、図13はステップS50〜S55に対応する説明図、図14はステップS56に対応する説明図、図15はステップS57,S58に対応する説明図、図16はステップS10〜S14に対応する説明図、図17は連続したターゲット列を示す図、図18はターゲット列の求め方の説明図、図19はクレーム対応図である。
【0029】
図1および図2に示すように、自車前方の物体の距離および方向を検知するための物体検知装置Stはレーザーレーダー装置を備えるもので、送光部1と、送光走査部2と、受光部3と、受光走査部4と、距離計測処理部5とから構成される。送光部1は、送光レンズを一体に備えたレーザーダイオード11と、レーザーダイオード11を駆動するレーザーダイオード駆動回路12とを備える。送光走査部2は、レーザーダイオード11が出力したレーザーを反射させる送光ミラー13と、送光ミラー13を上下軸14回りに往復回動させるモータ15と、モータ15の駆動を制御するモータ駆動回路16とを備える。送光ミラー13から出る送光ビームは左右幅が制限されて上下方向に細長いパターンを持ち、それが所定周期で左右方向に往復移動して物体を走査する。
【0030】
受光部3は、受光レンズ17と、受光レンズ17で収束させた反射波を受けて電気信号に変換するフォトダイオード18と、フォトダイオード18の出力信号を増幅する受光アンプ回路19とを備える。受光走査部4は、物体からの反射波を反射させて前記フォトダイオード18に導く受光ミラー20と、受光ミラー20を左右軸21回りに往復回動させるモータ22と、モータ22の駆動を制御するモータ駆動回路23とを備える。上下幅が制限されて左右方向に細長いパターンを持つ受光エリアは、受光ミラー20によって所定周期で上下方向に往復移動して物体を走査する。
【0031】
距離計測処理部5は、前記レーザーダイオード駆動回路12やモータ駆動回路16,23を制御する制御回路24と、アダプティブクルーズコントロール装置を制御する電子制御ユニット25との間で通信を行う通信回路26と、レーザーの送光から受光までの時間をカウントするカウンタ回路27と、物体までの距離および物体の方向を算出する中央演算処理装置28とを備える。
【0032】
而して、上下方向に細長い送光ビームと左右方向に細長い受光エリアとが交わる部分が瞬間的な検知エリアになり、この検知エリアは、送光ビームの左右走査幅と等しい左右幅を持ち、受光エリアの上下走査幅と等しい上下幅を持つ検知領域の全域をジグザグに移動して物体を走査する。そして送光ビームが送光されてから、該送光ビームが物体に反射された反射波が受光されるまでの時間に基づいて物体までの距離が検知され、そのときの瞬間的な検知エリアの方向に基づいて物体の方向が検知される。
【0033】
図3は本実施例の進行軌跡予測装置のメモリ構成を示すもので、物体検知装置Stで検知したターゲットを記憶するターゲットメモリと、ターゲットメモリ中の移動物を選択して記憶する移動物メモリと、ターゲットメモリ中の停止物を選択して記憶する停止物メモリと、自車のヨーレート(あるいは舵角)と車速とから予測した自車の進行軌跡を記憶する軌跡メモリと、停止物メモリ中のデータの連続性から予測した複数の道路形状を記憶する道路形状メモリと、道路形状メモリ中のデータから自車が進行する可能性が高い道路のデータを選択して記憶する軌跡補正バッファと、軌跡メモリのデータを軌跡補正バッファのデータで補正した自車の進行軌跡を記憶する補正軌跡メモリと、移動物メモリ中のターゲットから、補正軌跡メモリ中の進行軌跡に沿うものを先行車として選択して記憶する先行車メモリとを備える。
【0034】
図4および図5のメインルーチンのフローチャートにおいて、先ずステップS1で物体検知装置Stにより検知エリア内のターゲットを全て検知してターゲットメモリに記憶する(図10参照)。この場合のターゲットは、高速道路の右にカーブした本線上の先行車T1と、左に分岐するランプウエイの並走車T2と、路側のガードレール上に設けられた8個のデリニエータT3〜T10である。
【0035】
続くステップS2で自車の車速およびヨーレート(または舵角)を読み込み、ステップS3でターゲットメモリからターゲットの位置と相対速とを読み込む。そしてステップS4で前記読み込んだターゲットが移動物であるか停止物であるかを判定し、移動物であればステップS5で移動物メモリに記憶し、停止物であればステップS6で停止物メモリに記憶する。ターゲットが移動物であるか停止物であるかは、その絶対速(つまり自車速とターゲットの相対速との和の絶対値)が20km/hを越えている場合に移動物と判定し、20km/h以下の場合に停止物と判定することができる。そしてステップS7でターゲットメモリ内のターゲットを全て読み込むまで、前記ステップS3〜S6を繰り返す。図11に示すように、先行車T1および並走車T2は移動物であり、デリニエータT3〜T10は停止物である。
【0036】
続くステップS8で道路形状認識処理モジュールを実行するとともに、ステップS9で軌跡算出モジュールを実行し、自車の進行軌跡を予測する。これらステップS8およびステップS9の具体的内容は、図6〜図9のフローチャートを用いて後から詳述する。
【0037】
続くステップS10で移動物メモリからターゲットデータを読み込み、ステップS11で前記読み込んだターゲットデータが補正後の自車の進行軌跡から所定の左右幅(例えば、左右に各1.8m)内に有り、かつステップS12で先行車メモリ内のターゲットデータの距離が今回読み込んだターゲットデータの距離を越えていれば、ステップS13で前記今回のターゲットデータを先行車として先行車メモリに記憶することにより、自車の前方の並走車のうちで最も車間距離が小さいものを先行車とする。そしてステップS14でターゲットメモリ内のターゲットを全て読み込むまで、前記ステップS10〜S13を繰り返す。
【0038】
続くステップS15で先行車が存在するとき、ステップS16で先行車の実際の車間距離が設定車間距離を越えていれば、ステップS17で加速制御を実行し、ステップS16で先行車の実際の車間距離が設定車間距離に一致していれば、ステップS18で定速制御を実行し、ステップS16で先行車の実際の車間距離が設定車間距離を未満であれば、ステップS19で減速制御を実行し、これにより車間距離を設定車間距離に一致させる。またステップS15で先行車が存在しないとき、ステップS20で自車速がセット車速を越えていればステップS21で減速制御を実行し、ステップS20で自車速がセット車速に一致していればステップS22で定速制御を実行し、ステップS20で自車速がセット車速未満であればステップS23で増速制御を実行し、これにより自車速をセット車速に一致させる。
【0039】
次に、前記ステップS8の道路形状認識処理モジュールの内容を、図6のフローチャートに基づいて説明する。
【0040】
先ず、ステップS31で停止物メモリ内のターゲットデータが3個未満であれば、道路形状の認識処理は不可能であるため、ステップS32〜S39は実行しない。ステップS31で停止物メモリ内のターゲットデータが3個以上であれば、ステップS32で停止物メモリ内のターゲットデータを距離が近い順にソートし、ステップS33で停止物メモリ内の最も距離が近いターゲットデータを起点ターゲット(本発明の基準物体)として読み込み、更にステップS34で起点ターゲットに左右位置が最も近いターゲットデータを第2ターゲット(本発明の第1の近接物体)として読み込む。
【0041】
続くステップS35で起点ターゲットおよび第2ターゲット間のベクトル(D1,θ1)を算出する。続くステップS36で前記ベクトル(D1,θ1)の方向θ1(自車の車体前後軸を基準とした角度)が±15°未満であれば、ステップS37で連続性判定モジュールを実行し、ステップS38で起点ターゲットより遠いターゲットデータを全て読み込むまで前記ステップS34〜S37を繰り返す。そしてステップS39で停止物メモリ内の全てのターゲットデータを起点ターゲットとして読み込むまで、前記ステップS33〜S38を繰り返す。
【0042】
図12には、道路形状認識処理モジュールにより判定された2つの道路形状、つまり連続性を有する2つのデータ列R1,R2が示される。データ列R1はランプウエイに対応するもので4個のターゲットデータD1〜D4で構成され、データ列R2は本線に対応するもので7個のターゲットデータD1〜D7で構成される。データ列R1のターゲットデータD4と、データ列R2のターゲットデータD5,D7とは、実在のターゲットデータではなく、脱落したターゲットデータを補う補間データである。
【0043】
次に、前記ステップS37の連続性判定モジュールの内容を、図8および図9のフローチャートに基づいて説明する。
【0044】
先ず、図18に示すように、ステップS101で第2ターゲットの位置を起点にして前記ベクトル(D1,θ1)分だけ延ばした位置P1を求める。位置P1は前記ベクトル(D1,θ1)の基端を第2ターゲットの位置に移動したときの先端の位置である。続くステップS102で前記求めた位置P1の前後±3m、左右±(D1×0.1+1m)の範囲を区画し、この長方形の判定領域に他のターゲットがあるか否かを判定する。尚、位置P1を中心とする判定領域の左右幅をベクトル(D1,θ1)の長さD1で規定する理由は、ベクトル(D1,θ1)の長さD1が長くなるに伴って(つまりターゲットの距離が増加するに伴って)物体検知装置Stの左右方向の検知誤差が増加するからである。
【0045】
続くステップS103で判定領域内で位置P1に最も近いターゲットを第3ターゲット(本発明の第2の近接物体)として読み込むとともに、ステップS104で第2ターゲットおよび第3ターゲット間のベクトル(D2,θ2)を算出する。そしてステップS105で前記ベクトル(D2,θ2)の角度θ2(ベクトル(D1,θ1)の方向を基準とした角度)が±15°未満であれば、ステップS106で第3ターゲットの位置を起点にして前記ベクトル(D2,θ2)分だけ延ばした位置P2を求める。続くステップS107で前記求めた位置の前後±3m、左右±(D2×0.1+1m)の範囲を区画し、この長方形の判定領域に他のターゲットがあるか否かを判定する。前記ステップS107で他のターゲットがあれば、上記作用をステップS111〜S114で第nターゲットまで順次繰り返す。
【0046】
一方、前記ステップS107で他のターゲットがなければ、ステップS108で位置P1に第3ターゲットの代わりとなる補間ターゲットを追加する。続くステップS109で補間ターゲットの位置P1を基準にしてベクトル(D1,θ1)分だけ延ばした位置P2を求め、ステップS110で前記求めた位置P2の前後±3m、左右D1×0.1+1mの判定領域に他のターゲットがあるか否かを判定する。その結果、位置P2を中心とする判定領域に他のターゲットが無ければ、連続したターゲット列が途絶えたと判断し、ステップS117でそこまでの連続したターゲット列を道路形状メモリに記憶する。一方、前記ステップS110で他のターゲットがあれば、ステップS111に移行してターゲット列を順次延長する。従って、補間ターゲットが2個連続することは有り得ず、連続する実在のターゲットが2回続けて存在しなければ、その時点でターゲット列は中断される。
【0047】
前記ステップS113でθnが±15°以上であると、そのターゲットは連続したターゲットでないと見做され、ステップS115でそのデータが削除される。そして次のステップS116で一つ前のターゲットが補間ターゲットであれば、そこで連続したターゲット列が途絶えたと判断し、ステップS117でそこまでの連続したターゲット列を道路形状メモリに記憶する。前記ステップS116で1つ前のターゲットが補間ターゲットでなければ、ステップS108に戻って補間ターゲットを追加する。
【0048】
次に、前記ステップS9の軌跡算出モジュールの内容を、図7のフローチャートに基づいて説明する。
【0049】
先ず、ステップS50で自車速とヨーレート(あるいは舵角)とから自車の進行軌跡を推定し、続くステップS51で道路形状メモリにデータ列が存在し、かつステップS52で道路形状メモリのデータ列が複数であれば、ステップS53で起点ターゲットと自車の軌跡との左右間隔が最も小さいデータ列を選択する。このとき、自車がヨーレート(あるいは舵角)=0の状態で直線走行していれば、その進行軌跡は車体前後軸に沿う直線となる。図13に示す例では、データ列R1と進行軌跡との距離が、データ列R2と進行軌跡との距離よりも大きいため、データ列R2を選択する。一方、ステップS52で道路形状メモリのデータ列が単数であれば、ステップS54でその単数のデータ列を選択する。そしてステップS55で前記選択したデータ列R2を軌跡補正バッファ(図13参照)に記憶する。
【0050】
続くステップS56でデータ列の起点データ(データD1)から自車の軌跡(車体前後軸に沿う直線)との左右間隔(オフセット)を算出する(図14参照)。そしてステップS57で、前記ステップS56で求めた左右間隔を、軌跡補正バッファの全てのデータD1〜D7の左右位置に加算し、補正後の左右位置を算出して記憶する。そしてステップS58で、前記ステップS57で求めたデータD1〜D7の補正後の左右位置を通る滑らかな軌跡を算出すると、これが補正後の自車の予測される進行軌跡となる(図15参照)。而して、図16に示すように、補正後の自車の予測される進行軌跡の左右に所定幅(例えば±1.8mを加えたロックオン領域を設定し、このロックオン領域内で同方向に走行する最も近い車両を先行車とし、この先行車に設定車間距離で自車を追従走行させる。
【0051】
このように、ヨーレート(または舵角)と車速とに基づいて予測した自車の進行軌跡を、物体検知装置Stで検知した複数の停止物の連続状態から求めた道路形状で補正するので、直線路からコーナーへの移行部やコーナーから直線路への移行部において先行車が物体検知装置Sのtロックオン領域から外れるのを防止することができる。
【0052】
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々の設計変更を行うことが可能である。
【0053】
例えば、図8の連続性判定モジュールのフローチャートにおいて、ステップS108,S109,S110,S116を廃止し、ターゲットの補間を省略することも可能である。また実施例の物体検知装置Stはレーザーレーダー装置を備えているが、ミリ波レーダー装置を備えるものであっても良い。
【0054】
【発明の効果】
以上のように請求項1に記載された発明によれば、運動状態検知手段で検知した自車の運動状態に基づいて軌跡予測手段が自車の進行軌跡を予測する。物体検知装置の検知結果に基づいて路上設置物判定手段が路上に設置された複数の物体の連続性を判定し、その複数の物体の連続性に基づいて走行路形状推定手段が自車の進行方向の走行路形状を推定する。走行路形状推定手段により複数の走行路形状が推定されたとき、それら複数の走行路形状のうちから、選択手段が軌跡予測手段により予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離が最も短いものを選択すると、軌跡補正手段が前記自車の進行軌跡を前記走行路形状に基づいて補正するので、複数の走行路形状のうちから適切な走行路形状を選択することができ、軌跡予測手段が予測した自車の進行軌跡の補正精度を高めることができる。このとき、前記車両幅方向の距離は、自車に最も近い物体と予測された自車の進行軌跡との距離であるので、複数の走行路形状のうちから適切な走行路形状を精度良く選択することができる。
【0055】
また請求項2に記載された発明によれば、基準物体設定手段が物体検知装置により検知された複数の物体について基準物体を設定し、第1の近接物体判定手段が基準物体との位置が最も近い第1の近接物体を判定し、位置関係演算手段が基準物体と第1の近接物体との距離および基準物体に対する第1の近接物体の方向を求め、予測位置設定手段が前記距離および方向に基づいて第1の近接物体に近接する第2の近接物体が存在すると予測される位置を設定し、第2の近接物体判定手段が前記予測した位置に最も近い第2の近接物体を判定するので、路上設置物判定手段は第1の近接物体判定手段および第2の近接物体判定手段の判定結果に基づいて複数の物体の規則的な連続性を判定することができる。
【0056】
また請求項3に記載された発明によれば、基準物体設定手段は物体検知装置により検知された複数の物体のうち、より自車に近い物体を基準物体として設定するので、走行路形状を自車に近い側から推定することができる。
【0057】
また請求項4に記載された発明によれば、第1の近接物体判定手段は、基準物体と自車幅方向の距離が最も近く、かつ該物体および基準物体を結ぶ方向と自車進行方向との成す角度が小さい物体を第1の近接物体と判定するので、基準物体に対して連続する第1の近接物体を正確に判定することができる。
【0058】
また請求項5に記載された発明によれば、第2の近接物体判定手段は、予測位置設定手段により設定される予測位置の所定範囲内に存在する物体のうち、最も予測位置に近く、かつ該物体および第1の近接物体を結ぶ方向と基準物体および第1の近接物体を結ぶ方向との成す角度が小さい物体を第2の近接物体と判定するので、第1の近接物体に対して連続する第2の近接物体を正確に判定することができる。
【0059】
また請求項6に記載された発明によれば、第2の近接物体を判定する所定範囲を、基準物体と第1の近接物体との距離に応じて設定したので、距離が遠くなるほど低下する物体検知装置の検知精度を補償することができる。
【0060】
また請求項7に記載された発明によれば、第2の近接物体判定手段は、前記予測位置を基準とした所定範囲内に物体が存在しないときに該予測位置に物体が存在すると推定するので、物体が存在しないときに該物体を的確に補間することができる。
【0061】
また請求項8に記載された発明によれば、前記推定された物体および第1の近接物体の成す方向および距離に基づいて予測位置を設定し、該予測位置に近接する物体を第3の近接物体と判定するので、第2の近接物体を補間データで代用した場合でも、第3の近接物体を支障なく判定することができる
【0062】
また請求項9に記載された発明によれば、選択手段により選択された走行路形状と予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離を算出し、自車の進行軌跡を走行路形状と前記距離とに基づいて補正するので、補正後の自車の進行軌跡を正確に予測することができる。
【0063】
また請求項10に記載された発明によれば、補正された自車の進行軌跡および自車の車線幅に基づいて通過領域設定手段が自車の通過領域を設定すると、追従対象車両判定手段が前記設定された通過領域に存在する物体を追従対象車両と判定するので、追従対象車両を的確に判定して追従走行を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 物体検知装置のブロック図
【図2】 物体検知装置の斜視図
【図3】 進行軌跡予測装置のメモリの構成を示すブロック図
【図4】 メインルーチンのフローチャートの第1分図
【図5】 メインルーチンのフローチャートの第2分図
【図6】 道路形状認識処理モジュールのフローチャート
【図7】 軌跡算出モジュールのフローチャート
【図8】 連続性判定モジュールのフローチャートの第1分図
【図9】 連続性判定モジュールのフローチャートの第2分図
【図10】 ステップS1に対応する説明図
【図11】 ステップS3〜S7に対応する説明図
【図12】 ステップS31〜S39に対応する説明図
【図13】 ステップS50〜S55に対応する説明図
【図14】 ステップS56に対応する説明図
【図15】 ステップS57,S58に対応する説明図
【図16】 ステップS10〜S14に対応する説明図
【図17】 連続したターゲット列を示す図
【図18】 ターゲット列の求め方の説明図
【図19】 クレーム対応図
【図20】 従来例の問題点の説明図
【図21】 従来例の問題点の説明図
【図22】 従来例の問題点の説明図
【符号の説明】
M1 運動状態検知手段
M2 軌跡予測手段
M3 路上設置物判定手段
M4 走行路形状推定手段
M5 軌跡補正手段
M6 基準物体設定手段
M7 第1の近接物体判定手段
M8 位置関係演算手段
M9 予測位置設定手段
M10 第2の近接物体判定手段
M11 選択手段
M12 距離算出手段
M13 通過領域設定手段
M14 追従対象車両判定手段
St 物体検知装置
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention, for example, an ACC system (Adaptive Cruise Control System) that performs constant speed traveling at a preset vehicle speed when there is no preceding vehicle, and performs follow-up traveling while maintaining a preset inter-vehicle distance when there is a preceding vehicle. The present invention relates to a device for predicting the traveling locus of a host vehicle.
[0002]
[Prior art]
  A first traveling locus of the host vehicle is predicted based on the yaw rate, and a second traveling locus of the host vehicle is predicted based on the steering angle, and one of the first and second traveling tracks is determined as the driving state of the host vehicle. Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-131596 discloses a method in which obstacle detection by a radar device is limited to a region along the selected traveling locus.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
  By the way, when the traveling locus of the own vehicle is predicted according to the yaw rate and the steering angle, the own vehicle and the preceding vehicle are traveling on a straight road, or the own vehicle and the preceding vehicle are traveling on a corner having a constant turning radius. If this is the case, there will be no problem. However, if the vehicle is traveling on a straight road before the corner, or if the vehicle is traveling on a corner before the straight road, the progress trajectory is accurately predicted. The radar device may lose sight of the preceding vehicle.
[0004]
  The reason will be described with reference to FIGS. FIG. 20 shows a case where the host vehicle and the preceding vehicle are traveling on a straight road in front of the corner. At this time, the yaw rate and the steering angle of the host vehicle are 0, so the lock-on range by the radar device is a straight road. The preceding vehicle can be detected without hindrance. FIG. 21 shows the case where the host vehicle is still traveling on a straight road but the preceding vehicle has entered the corner. At this time, the yaw rate and the steering angle of the host vehicle are 0, so the lock-on range by the radar device is The direction is along a straight road. Accordingly, the preceding vehicle that has entered the corner shifts to the right side from the lock-on range, and is erroneously recognized as a vehicle in the adjacent lane. FIG. 22 shows a case where the vehicle has entered the corner, but the preceding vehicle has already exited the corner and entered a straight road. At this time, the vehicle has a predicted trajectory because it has a right yaw rate and steering angle. Becomes a right turn, and the lock-on range by the radar device has a circular arc shape to the right. Therefore, the preceding vehicle that escapes from the corner shifts to the left from the lock-on range, and is erroneously recognized as a vehicle in the adjacent lane.
[0005]
  The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to accurately predict the traveling locus of the own vehicle using the detection result of the object detection device.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
  The present invention achieves the above object by the configuration shown in the claim correspondence diagram of FIG.
[0007]
  That is, according to the first aspect of the present invention, the movement state detection means for detecting the movement state of the own vehicle, and the trajectory prediction means for predicting the traveling locus of the own vehicle based on the detection result of the movement state detection means, In the vehicular travel locus prediction apparatus comprising: an object detection device that detects an object by transmitting an electromagnetic wave toward a predetermined region in the traveling direction of the host vehicle and receiving a reflected signal reflected by the object. Multiple objects installed on the road based on the detection results of the device and the object detection deviceContinuity ofRoad installed object judging means for judgingContinuity of the plurality of objectsA road shape estimating means for estimating the road shape of the traveling direction of the vehicle based onWhen a plurality of travel path shapes are estimated by the travel path shape estimation means, a distance in the vehicle width direction that is the shortest distance from the travel path predicted by the trajectory prediction means with respect to the traveling path shape of the own vehicle is selected. The selection means to select and the selection means selectedTrajectory correction means for correcting the traveling trajectory of the host vehicle predicted by the trajectory prediction means based on the travel path shape.The distance in the vehicle width direction is the distance between the object closest to the host vehicle and the predicted travel locus of the host vehicle among the group of objects that form the travel path shape.There is proposed a vehicular travel trajectory prediction apparatus characterized by the above.
[0008]
  According to the above configuration, the trajectory predicting means predicts the traveling trajectory of the own vehicle based on the motion state of the own vehicle detected by the motion state detecting means. A plurality of objects on which road installation object judging means is installed on the road based on the detection result of the object detection deviceContinuity ofAnd determineContinuity of multiple objectsBased on this, the road shape estimation means estimates the road shape in the traveling direction of the vehicle. When a plurality of travel path shapes are estimated by the travel path shape estimation means, the distance in the vehicle width direction from the traveling path shape predicted by the trajectory prediction means by the selection means is selected from the plurality of travel path shapes. Choose the shortestAnd the trajectory correcting means corrects the traveling trajectory of the host vehicle based on the travel path shape.An appropriate travel path shape can be selected from a plurality of travel path shapes,The travel trajectory predicted by the trajectory prediction meanscorrectionAccuracy can be increased.At this time, since the distance in the vehicle width direction is the distance between the object closest to the host vehicle and the predicted traveling track of the host vehicle, an appropriate traveling path shape is accurately selected from a plurality of driving path shapes. can do.
[0009]
  AlsoClaim 2According to the invention described inClaim 1In addition to the above-described configuration, the road installation object determination means includes, for a plurality of objects detected by the object detection device, positions of a reference object setting means for setting a reference object and a reference object set by the reference object setting means. A first proximity object determination means for determining the closest first proximity object; a positional relationship calculation means for determining a distance between the reference object and the first proximity object and a direction of the first proximity object with respect to the reference object; Predicted position setting means for setting a position where a second proximity object close to the first proximity object is predicted to exist based on the distance and direction obtained by the relationship calculation means, and the predicted position of the prediction position setting means And a second proximity object determination means for determining a second proximity object closest to the second object, and a plurality of object rules based on the determination results of the first proximity object determination means and the second proximity object determination means The vehicle traveling locus prediction device is proposed which is characterized by determining Do continuity.
[0010]
  According to the above configuration, the reference object setting unit sets the reference object for the plurality of objects detected by the object detection device, and the first proximity object determination unit determines the first proximity object closest to the reference object. The positional relationship calculation means obtains the distance between the reference object and the first proximity object and the direction of the first proximity object with respect to the reference object, and the predicted position setting means determines the first proximity object based on the distance and direction. Since the second predicted proximity object is set to a position where the second proximity object is predicted to be present, and the second proximity object determination means determines the second proximity object closest to the predicted position, Regular continuity of a plurality of objects can be determined based on the determination results of the first proximity object determination means and the second proximity object determination means.
[0011]
  AlsoClaim 3According to the invention described inClaim 2In addition to the above configuration, a vehicle travel locus prediction device is proposed in which the reference object setting means sets an object closer to the host vehicle as a reference object among a plurality of objects detected by the object detection device. The
[0012]
  According to the above configuration, since the reference object setting means sets an object closer to the own vehicle among the plurality of objects detected by the object detection device as the reference object, the travel path shape is estimated from the side closer to the own vehicle. be able to.
[0013]
  AlsoClaim 4According to the invention described inClaim 2OrClaim 3In addition to the above configuration, the first proximity object determining means is an object having the closest distance in the vehicle width direction from the reference object, and an angle formed between the direction connecting the object and the reference object and the vehicle traveling direction is A vehicular travel locus predicting device is proposed in which an object within a predetermined angle is determined as a first proximity object.
[0014]
  According to the above configuration, the first proximity object determination unit is configured to detect an object whose distance between the reference object and the vehicle width direction is the shortest and the angle between the direction connecting the object and the reference object and the vehicle traveling direction is small. Since it determines with a 1st proximity | contact object, the 1st proximity | contact object continuous with respect to a reference | standard object can be determined correctly.
[0015]
  AlsoClaim 5According to the invention described inClaim 2~Claim 4In addition to the configuration of any one of the items, the second proximity object determination unit is an object closest to the predicted position among the objects existing within the predetermined range of the predicted position set by the predicted position setting unit, And an object in which an angle between a direction connecting the object and the first proximity object and a direction connecting the reference object and the first proximity object is within a predetermined angle is determined as the second proximity object. A travel locus prediction device is proposed.
[0016]
  According to the above configuration, the second proximity object determination unit is closest to the predicted position among the objects existing within the predetermined range of the predicted position set by the predicted position setting unit, and the first proximity object and the first proximity object determination unit. Since an object having a small angle between the direction connecting the object and the direction connecting the reference object and the first proximity object is determined as the second proximity object, the second proximity object continuous to the first proximity object is determined. It can be determined accurately.
[0017]
  AlsoClaim 6According to the invention described inClaim 5In addition to the above configuration, there is proposed a vehicular travel trajectory prediction device characterized in that the predetermined range is set according to a distance between a reference object and a first proximity object.
[0018]
  According to the above configuration, since the predetermined range for determining the second proximity object is set according to the distance between the reference object and the first proximity object, the detection accuracy of the object detection device that decreases as the distance increases is compensated. can do.
[0019]
  AlsoClaim 7According to the invention described inClaim 5OrClaim 6In addition to the above configuration, the second proximity object determination unit sets the predicted position set by the predicted position setting unit when there is no object within a predetermined range based on the predicted position set by the predicted position setting unit. A vehicular travel trajectory prediction apparatus is proposed, which is characterized in that an object is present.
[0020]
  According to the above configuration, the second proximity object determination unit estimates that the object is present at the predicted position when the object is not present within the predetermined range based on the predicted position. The object can be accurately interpolated.
[0021]
  AlsoClaim 8According to the invention described inClaim 7A predicted position is set based on a direction and a distance between the estimated object and the first proximity object, and an object close to the predicted position is determined as a third proximity object. A vehicle travel locus prediction apparatus is proposed.
[0022]
  According to the above configuration, the predicted position is set based on the direction and the distance formed by the estimated object and the first proximity object, and the object close to the prediction position is determined as the third proximity object. Even when the second proximity object is substituted with the interpolation data, the third proximity object can be determined without hindrance..
[0023]
  AlsoClaim 9According to the invention described inClaim 1~Claim 8In addition to the configuration of any one of the above, the vehicle further includes a distance calculation unit that calculates a distance in the vehicle width direction between the travel path shape selected by the selection unit and the traveling track of the host vehicle predicted by the track prediction unit. The correcting means corrects the traveling locus of the host vehicle predicted by the locus predicting means based on the traveling road shape selected by the selecting means and the distance calculated by the distance calculating means. A prediction device is proposed.
[0024]
  According to the above configuration, the distance in the vehicle width direction between the travel path shape selected by the selection means and the predicted travel path of the host vehicle is calculated, and the travel path of the host vehicle is calculated based on the travel path shape and the distance. Therefore, it is possible to accurately predict the travel locus of the corrected vehicle.
[0025]
  AlsoClaim 10According to the invention described in claim 1,Claim 9In addition to the configuration of any one of the above, a passing area setting means for setting a passing area of the own vehicle based on the traveling locus of the own vehicle corrected by the locus correcting means and the lane width of the own vehicle, and an object detection device Proposed is a vehicular travel trajectory predicting device comprising tracking target vehicle determination means for determining an object existing in a set passing area as a tracking target vehicle among the detected objects.
[0026]
  According to the above configuration, when the passing area setting means sets the passing area of the own vehicle based on the corrected traveling trajectory of the own vehicle and the lane width of the own vehicle, the follow target vehicle determining means is set in the set passing area. Since the existing object is determined as the tracking target vehicle, it is possible to accurately determine the tracking target vehicle and perform the tracking traveling.
[0027]
  In addition, although the said predetermined angle is set to 15 degrees in the Example, it is not limited to it. In the embodiment, the predetermined range is set to ± 3 m before and after the predicted position and ± (D × 0.1 + 1 m) in the left-right direction, but is not limited thereto.
[0028]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  Hereinafter, embodiments of the present invention will be described based on examples of the present invention shown in the accompanying drawings. 1 to 19 show an embodiment of the present invention. FIG. 1 is a block diagram of an object detection device, FIG. 2 is a perspective view of the object detection device, and FIG. 3 shows a memory configuration of a travel locus prediction device. 4 is a first part of a flowchart of the main routine, FIG. 5 is a second part of the flowchart of the main routine, FIG. 6 is a flowchart of the road shape recognition processing module, FIG. 7 is a flowchart of the trajectory calculation module, 8 is a first part of the flowchart of the continuity judgment module, FIG. 9 is a second part of the flowchart of the continuity judgment module, FIG. 10 is an explanatory diagram corresponding to step S1, and FIG. 11 corresponds to steps S3 to S7. FIG. 12 is an explanatory diagram corresponding to steps S31 to S39, FIG. 13 is an explanatory diagram corresponding to steps S50 to S55, and FIG. 14 is an explanatory diagram corresponding to step S56. FIG. 15, FIG. 15 is an explanatory diagram corresponding to steps S57 and S58, FIG. 16 is an explanatory diagram corresponding to steps S10 to S14, FIG. 17 is a diagram showing continuous target strings, and FIG. FIG. 19 is a claim correspondence diagram.
[0029]
  As shown in FIGS. 1 and 2, the object detection device St for detecting the distance and direction of an object ahead of the host vehicle includes a laser radar device, and includes a light transmission unit 1, a light transmission scanning unit 2, It comprises a light receiving unit 3, a light receiving scanning unit 4, and a distance measurement processing unit 5. The light transmission unit 1 includes a laser diode 11 integrally provided with a light transmission lens, and a laser diode drive circuit 12 that drives the laser diode 11. The light transmission scanning unit 2 includes a light transmission mirror 13 that reflects the laser output from the laser diode 11, a motor 15 that reciprocates the light transmission mirror 13 about the vertical axis 14, and a motor drive that controls the driving of the motor 15. Circuit 16. The light transmission beam emitted from the light transmission mirror 13 is limited in the left-right width and has an elongated pattern in the vertical direction, which reciprocates in the left-right direction in a predetermined cycle to scan the object.
[0030]
  The light receiving unit 3 includes a light receiving lens 17, a photodiode 18 that receives a reflected wave converged by the light receiving lens 17 and converts it into an electrical signal, and a light receiving amplifier circuit 19 that amplifies an output signal of the photodiode 18. The light receiving scanning unit 4 controls the driving of the light receiving mirror 20 that reflects the reflected wave from the object and guides it to the photodiode 18, the motor 22 that reciprocates the light receiving mirror 20 around the left and right axis 21, and the driving of the motor 22. And a motor drive circuit 23. The light receiving area having a vertically narrowed pattern with a narrow vertical width is scanned back and forth in the vertical direction by the light receiving mirror 20 in a predetermined cycle.
[0031]
  The distance measurement processing unit 5 includes a communication circuit 26 that performs communication between the control circuit 24 that controls the laser diode drive circuit 12 and the motor drive circuits 16 and 23 and the electronic control unit 25 that controls the adaptive cruise control device. A counter circuit 27 that counts the time from laser light transmission to light reception, and a central processing unit 28 that calculates the distance to the object and the direction of the object.
[0032]
  Thus, the portion where the light transmission area elongated in the vertical direction and the light receiving area elongated in the left-right direction becomes an instantaneous detection area, and this detection area has a horizontal width equal to the horizontal scanning width of the light transmission beam, The entire detection area having the vertical width equal to the vertical scanning width of the light receiving area is moved zigzag to scan the object. The distance to the object is detected based on the time from when the light transmission beam is transmitted to when the reflected wave reflected by the object is received, and the instantaneous detection area at that time is detected. The direction of the object is detected based on the direction.
[0033]
  FIG. 3 shows a memory configuration of the traveling locus prediction apparatus of the present embodiment. A target memory for storing a target detected by the object detection device St, a moving object memory for selecting and storing a moving object in the target memory, and , A stop object memory for selecting and storing a stop object in the target memory, a trajectory memory for storing a travel path of the own vehicle predicted from the yaw rate (or rudder angle) and the vehicle speed of the own vehicle, and a stop object memory A road shape memory for storing a plurality of road shapes predicted from data continuity, a trajectory correction buffer for selecting and storing road data on which the vehicle is likely to travel from the data in the road shape memory, and a trajectory A correction trajectory memory that stores the travel trajectory of the vehicle, which is obtained by correcting the data in the memory with the data in the trajectory correction buffer, and the correction trajectory memory from the target in the moving object memory. And a preceding vehicle memory to select and store as a preceding car in line with progress locus.
[0034]
  In the flowcharts of the main routines of FIGS. 4 and 5, first, in step S1, all the targets in the detection area are detected by the object detection device St and stored in the target memory (see FIG. 10). The target in this case is a leading vehicle T1 on the main line that curves to the right of the highway, a parallel running vehicle T2 that branches to the left, and eight delineators T3 to T10 provided on the guardrail on the road side. is there.
[0035]
  In subsequent step S2, the vehicle speed and yaw rate (or rudder angle) of the host vehicle are read, and in step S3, the target position and relative speed are read from the target memory. In step S4, it is determined whether the read target is a moving object or a stopped object. If it is a moving object, it is stored in the moving object memory in step S5. If it is a stopped object, it is stored in the stopped object memory in step S6. Remember. Whether the target is a moving object or a stationary object is determined as a moving object when its absolute speed (that is, the absolute value of the sum of the vehicle speed and the relative speed of the target) exceeds 20 km / h. / H or less, it can be determined as a stationary object. Steps S3 to S6 are repeated until all the targets in the target memory are read in step S7. As shown in FIG. 11, the preceding vehicle T1 and the parallel running vehicle T2 are moving objects, and the delineators T3 to T10 are stopping objects.
[0036]
  In the subsequent step S8, the road shape recognition processing module is executed, and in step S9, the trajectory calculation module is executed to predict the traveling trajectory of the host vehicle. The specific contents of step S8 and step S9 will be described later in detail using the flowcharts of FIGS.
[0037]
  In step S10, the target data is read from the moving object memory. In step S11, the read target data is within a predetermined lateral width (for example, 1.8 m to the left and right) from the corrected trajectory of the vehicle, and In step S12, if the distance of the target data in the preceding vehicle memory exceeds the distance of the target data read this time, the current target data is stored in the preceding vehicle memory as the preceding vehicle in step S13, thereby The vehicle with the shortest inter-vehicle distance among the front running vehicles is the preceding vehicle. Steps S10 to S13 are repeated until all the targets in the target memory are read in step S14.
[0038]
  When there is a preceding vehicle in subsequent step S15, if the actual inter-vehicle distance of the preceding vehicle exceeds the set inter-vehicle distance in step S16, acceleration control is executed in step S17, and the actual inter-vehicle distance of the preceding vehicle in step S16. Is equal to the set inter-vehicle distance, constant speed control is executed in step S18. If the actual inter-vehicle distance of the preceding vehicle is less than the set inter-vehicle distance in step S16, deceleration control is executed in step S19. This makes the inter-vehicle distance coincide with the set inter-vehicle distance. If there is no preceding vehicle in step S15, if the own vehicle speed exceeds the set vehicle speed in step S20, deceleration control is executed in step S21. If the own vehicle speed matches the set vehicle speed in step S20, in step S22. Constant speed control is executed, and if the host vehicle speed is less than the set vehicle speed in step S20, the speed increase control is executed in step S23, thereby matching the host vehicle speed with the set vehicle speed.
[0039]
  Next, the contents of the road shape recognition processing module in step S8 will be described based on the flowchart of FIG.
[0040]
  First, if the target data in the stationary object memory is less than 3 in step S31, road shape recognition processing is impossible, and steps S32 to S39 are not executed. If there are three or more target data in the stationary object memory in step S31, the target data in the stationary object memory is sorted in the order of closest distance in step S32, and the closest target data in the stationary object memory in step S33. Is read as a starting target (reference object of the present invention), and further, in step S34, target data closest to the starting point target in the left-right position is read as a second target (first proximity object of the present invention).
[0041]
  In the subsequent step S35, a vector (D1, θ1) between the starting point target and the second target is calculated. In subsequent step S36, if the direction θ1 of the vector (D1, θ1) (angle with respect to the longitudinal axis of the vehicle body) is less than ± 15 °, the continuity determination module is executed in step S37, and in step S38. Steps S34 to S37 are repeated until all target data far from the starting target is read. The steps S33 to S38 are repeated until all target data in the stationary object memory is read as the starting point target in step S39.
[0042]
  FIG. 12 shows two road shapes determined by the road shape recognition processing module, that is, two data strings R1 and R2 having continuity. The data string R1 corresponds to the ramp way and is composed of four target data D1 to D4, and the data string R2 corresponds to the main line and is composed of seven target data D1 to D7. The target data D4 in the data string R1 and the target data D5 and D7 in the data string R2 are not actual target data but interpolation data that compensates for the missing target data.
[0043]
  Next, the contents of the continuity determination module in step S37 will be described based on the flowcharts of FIGS.
[0044]
  First, as shown in FIG. 18, in step S101, a position P1 extended by the vector (D1, θ1) from the position of the second target is obtained. The position P1 is the position of the tip when the base end of the vector (D1, θ1) is moved to the position of the second target. In subsequent step S102, a range of ± 3 m before and after the obtained position P1 and ± (D1 × 0.1 + 1m) from the left and right are defined, and it is determined whether or not there is another target in this rectangular determination region. The reason why the left and right width of the determination region centered on the position P1 is defined by the length D1 of the vector (D1, θ1) is that the length D1 of the vector (D1, θ1) becomes longer (that is, the target This is because the detection error in the left-right direction of the object detection device St increases as the distance increases.
[0045]
  In the subsequent step S103, the target closest to the position P1 in the determination region is read as the third target (second proximity object of the present invention), and in step S104, the vector between the second target and the third target (D2, θ2). Is calculated. If the angle θ2 of the vector (D2, θ2) (the angle with respect to the direction of the vector (D1, θ1)) is less than ± 15 ° in step S105, the position of the third target is set as the starting point in step S106. A position P2 extended by the vector (D2, θ2) is obtained. In the following step S107, a range of ± 3 m before and after the obtained position and ± (D2 × 0.1 + 1m) from the left and right are defined, and it is determined whether or not there is another target in this rectangular determination region. If there is another target in step S107, the above operation is sequentially repeated up to the n-th target in steps S111 to S114.
[0046]
  On the other hand, if there is no other target in step S107, an interpolation target serving as a substitute for the third target is added to the position P1 in step S108. In subsequent step S109, a position P2 extended by the vector (D1, θ1) is obtained with reference to the position P1 of the interpolation target, and in step S110, a determination area of ± 3 m before and after the obtained position P2 and left and right D1 × 0.1 + 1m. It is determined whether or not there is another target. As a result, if there is no other target in the determination region centered on the position P2, it is determined that the continuous target sequence has been interrupted, and the continuous target sequence up to that point is stored in the road shape memory in step S117. On the other hand, if there is another target in step S110, the process proceeds to step S111 to sequentially extend the target row. Therefore, there cannot be two consecutive interpolation targets, and if there are no consecutive real targets twice, the target sequence is interrupted at that time.
[0047]
  If θn is ± 15 ° or more in step S113, the target is considered not to be a continuous target, and the data is deleted in step S115. If the immediately preceding target is an interpolation target in the next step S116, it is determined that the continuous target sequence has been interrupted, and the continuous target sequence up to that point is stored in the road shape memory in step S117. If the previous target is not an interpolation target in step S116, the process returns to step S108 to add an interpolation target.
[0048]
  Next, the contents of the trajectory calculation module in step S9 will be described based on the flowchart of FIG.
[0049]
  First, in step S50, the traveling trajectory of the host vehicle is estimated from the host vehicle speed and the yaw rate (or the steering angle), and in step S51, a data string exists in the road shape memory, and in step S52, the data string in the road shape memory is stored. If there are a plurality, a data string having the smallest left-right distance between the starting point target and the trajectory of the host vehicle is selected in step S53. At this time, if the vehicle is traveling straight with the yaw rate (or rudder angle) = 0, the traveling locus is a straight line along the longitudinal axis of the vehicle body. In the example illustrated in FIG. 13, the distance between the data string R1 and the travel locus is larger than the distance between the data string R2 and the travel locus, so the data string R2 is selected. On the other hand, if there is a single data string in the road shape memory in step S52, the single data string is selected in step S54. In step S55, the selected data string R2 is stored in the locus correction buffer (see FIG. 13).
[0050]
  In the subsequent step S56, the left-right distance (offset) from the trajectory of the own vehicle (straight line along the longitudinal axis of the vehicle body) is calculated from the starting data (data D1) of the data string (see FIG. 14). In step S57, the left / right distance obtained in step S56 is added to the left / right positions of all data D1 to D7 in the locus correction buffer, and the corrected left / right positions are calculated and stored. In step S58, when a smooth trajectory passing through the corrected left and right positions of the data D1 to D7 obtained in step S57 is calculated, this becomes a predicted traveling trajectory of the corrected vehicle (see FIG. 15). Thus, as shown in FIG. 16, a lock-on area to which a predetermined width (for example, ± 1.8 m is added) is set on the left and right sides of the predicted traveling locus of the corrected vehicle, and the same in the lock-on area. The closest vehicle traveling in the direction is set as the preceding vehicle, and the preceding vehicle is caused to follow the preceding vehicle at a set inter-vehicle distance.
[0051]
  As described above, the traveling trajectory of the host vehicle predicted based on the yaw rate (or rudder angle) and the vehicle speed is corrected with the road shape obtained from the continuous state of the plurality of stationary objects detected by the object detection device St. It is possible to prevent the preceding vehicle from coming off from the t lock-on region of the object detection device S at the transition portion from the road to the corner or the transition portion from the corner to the straight road.
[0052]
  As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention can perform a various design change in the range which does not deviate from the summary.
[0053]
  For example, in the flowchart of the continuity determination module in FIG. 8, steps S108, S109, S110, and S116 can be eliminated and target interpolation can be omitted. The object detection device St of the embodiment includes a laser radar device, but may include a millimeter wave radar device.
[0054]
【The invention's effect】
  As described above, according to the first aspect of the present invention, the trajectory predicting means predicts the traveling trajectory of the own vehicle based on the motion state of the own vehicle detected by the motion state detecting means. A plurality of objects on which road installation object judging means is installed on the road based on the detection result of the object detection deviceContinuity ofAnd determineContinuity of multiple objectsBased on this, the road shape estimation means estimates the road shape in the traveling direction of the vehicle. When a plurality of travel path shapes are estimated by the travel path shape estimation means, the distance in the vehicle width direction from the traveling path shape predicted by the trajectory prediction means by the selection means is selected from the plurality of travel path shapes. Choose the shortestAnd the trajectory correcting means corrects the traveling trajectory of the host vehicle based on the travel path shape.An appropriate travel path shape can be selected from a plurality of travel path shapes,The travel trajectory predicted by the trajectory prediction meanscorrectionAccuracy can be increased.At this time, since the distance in the vehicle width direction is the distance between the object closest to the host vehicle and the predicted traveling track of the host vehicle, an appropriate traveling path shape is accurately selected from a plurality of driving path shapes. can do.
[0055]
  AlsoClaim 2According to the invention described in the above, the reference object setting means sets the reference object for the plurality of objects detected by the object detection device, and the first proximity object determination means has the first position closest to the reference object. The proximity object is determined, the positional relationship calculation means obtains the distance between the reference object and the first proximity object and the direction of the first proximity object with respect to the reference object, and the predicted position setting means determines the first based on the distance and direction. Since a position where a second proximity object close to the proximity object is predicted to exist is set, and the second proximity object determination unit determines the second proximity object closest to the predicted position, the installed object on the road The determination means can determine regular continuity of a plurality of objects based on the determination results of the first proximity object determination means and the second proximity object determination means.
[0056]
  AlsoClaim 3According to the invention described in the above, the reference object setting means sets, as the reference object, an object closer to the own vehicle among the plurality of objects detected by the object detection device. Can be estimated from
[0057]
  AlsoClaim 4According to the invention described in (1), the first proximity object determination means has the closest distance between the reference object and the vehicle width direction, and the angle formed between the direction connecting the object and the reference object and the vehicle traveling direction is Since the small object is determined as the first proximity object, the first proximity object continuous with the reference object can be accurately determined.
[0058]
  AlsoClaim 5According to the invention described in (2), the second proximity object determination unit is the closest to the predicted position among the objects existing within the predetermined range of the predicted position set by the predicted position setting unit, and Since an object having a small angle between the direction connecting the first proximity object and the direction connecting the reference object and the first proximity object is determined as the second proximity object, the second adjacent to the first proximity object is determined. Proximity objects can be determined accurately.
[0059]
  AlsoClaim 6According to the invention described above, since the predetermined range for determining the second proximity object is set according to the distance between the reference object and the first proximity object, the detection of the object detection device that decreases as the distance increases Accuracy can be compensated.
[0060]
  AlsoClaim 7According to the invention described in (2), since the second proximity object determination unit estimates that an object is present at the predicted position when the object does not exist within a predetermined range based on the predicted position, the object exists. When not, the object can be interpolated accurately.
[0061]
  AlsoClaim 8According to the invention described in the above, the predicted position is set based on the direction and the distance formed by the estimated object and the first proximity object, and the object close to the prediction position is determined as the third proximity object. Therefore, even when the second proximity object is substituted with interpolation data, the third proximity object can be determined without hindrance..
[0062]
  AlsoClaim 9According to the invention described in the above, the distance in the vehicle width direction between the travel path shape selected by the selection unit and the predicted travel path of the host vehicle is calculated, and the travel path of the host vehicle is calculated from the travel path shape and the distance. Therefore, it is possible to accurately predict the travel locus of the subject vehicle after the correction.
[0063]
  AlsoClaim 10According to the invention described in the above, when the passing area setting means sets the passing area of the own vehicle based on the corrected traveling locus of the own vehicle and the lane width of the own vehicle, the following target vehicle determining means is set as described above. Since the object existing in the passing area is determined as the tracking target vehicle, it is possible to accurately determine the tracking target vehicle and perform the tracking traveling.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an object detection device.
FIG. 2 is a perspective view of an object detection device.
FIG. 3 is a block diagram showing a memory configuration of the progress locus prediction apparatus.
FIG. 4 is a first part of a flowchart of a main routine.
FIG. 5 is a second part of the flowchart of the main routine.
FIG. 6 is a flowchart of a road shape recognition processing module.
FIG. 7 is a flowchart of a trajectory calculation module.
FIG. 8 is a first part of a flowchart of the continuity determination module.
FIG. 9 is a second part of a flowchart of the continuity determination module.
FIG. 10 is an explanatory diagram corresponding to step S1.
FIG. 11 is an explanatory diagram corresponding to steps S3 to S7.
FIG. 12 is an explanatory diagram corresponding to steps S31 to S39.
FIG. 13 is an explanatory diagram corresponding to steps S50 to S55.
FIG. 14 is an explanatory diagram corresponding to step S56.
FIG. 15 is an explanatory diagram corresponding to steps S57 and S58.
FIG. 16 is an explanatory diagram corresponding to steps S10 to S14.
FIG. 17 is a diagram showing a continuous target row
FIG. 18 is an explanatory diagram of how to obtain a target column
FIG. 19 Correspondence diagram
FIG. 20 is an explanatory diagram of problems in the conventional example.
FIG. 21 is an explanatory diagram of problems in the conventional example.
FIG. 22 is an explanatory diagram of problems in the conventional example.
[Explanation of symbols]
M1 motion state detection means
M2 trajectory prediction means
M3 Road installation judgment means
M4 traveling road shape estimation means
M5 locus correction means
M6 reference object setting means
M7 first proximity object determination means
M8 positional relationship calculation means
M9 predicted position setting means
M10 Second proximity object determination means
M11 selection means
M12 distance calculation means
M13 Passing area setting means
M14 tracking target vehicle determination means
St object detection device

Claims (10)

自車の運動状態を検知する運動状態検知手段(M1)と、
運動状態検知手段(M1)の検知結果に基づいて自車の進行軌跡を予測する軌跡予測手段(M2)と、
を備えた車両用進行軌跡予測装置において、
自車の進行方向の所定領域に向けて電磁波を発信し、前記電磁波が物体により反射された反射信号を受信することにより物体の存在を検知する物体検知装置(St)と、
物体検知装置(St)の検知結果に基づいて路上に設置された複数の物体の連続性を判定する路上設置物判定手段(M3)と、
前記複数の物体の連続性に基づいて自車の進行方向の走行路形状を推定する走行路形状推定手段(M4)と、
走行路形状推定手段(M4)により複数の走行路形状が推定されたとき、それら複数の走行路形状のうちから、軌跡予測手段(M2)により予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離が最も短いものを選択する選択手段(M11)と、
選択手段(M11)の選択した走行路形状に基づいて、前記軌跡予測手段(M2)の予測した自車の進行軌跡を補正する軌跡補正手段(M5)と、
を備え
前記車両幅方向の距離は、走行路形状を構成する物体群のうち、自車に最も近い物体と予測された自車の進行軌跡との距離であることを特徴とする車両用進行軌跡予測装置
Motion state detection means (M1) for detecting the motion state of the own vehicle;
A trajectory predicting means (M2) for predicting the travel trajectory of the own vehicle based on the detection result of the motion state detecting means (M1);
In the vehicular travel locus prediction device comprising:
An object detection device (St) for detecting the presence of an object by transmitting an electromagnetic wave toward a predetermined region in a traveling direction of the host vehicle and receiving a reflected signal of the electromagnetic wave reflected by the object;
A road installation object determination means (M3) for determining the continuity of a plurality of objects installed on the road based on the detection result of the object detection device (St);
Traveling path shape estimation means (M4) for estimating a traveling path shape in the traveling direction of the host vehicle based on the continuity of the plurality of objects ;
When a plurality of travel path shapes are estimated by the travel path shape estimation means (M4), a vehicle width direction with respect to the travel locus of the host vehicle predicted by the trajectory prediction means (M2) from among the plurality of travel path shapes Selecting means (M11) for selecting the one with the shortest distance;
A trajectory correcting means (M5) for correcting the traveling trajectory of the host vehicle predicted by the trajectory predicting means (M2) based on the traveling road shape selected by the selecting means (M11) ;
Equipped with a,
The distance in the vehicle width direction is a distance between an object closest to the host vehicle and a predicted travel track of the host vehicle among a group of objects that form a travel path shape. .
路上設置物判定手段(M3)は、
物体検知装置(St)により検知された複数の物体について、基準物体を設定する基準物体設定手段(M6)と、
基準物体設定手段(M6)により設定された基準物体との位置が最も近い第1の近接物体を判定する第1の近接物体判定手段(M7)と、
基準物体と第1の近接物体との距離および基準物体に対する第1の近接物体の方向を求める位置関係演算手段(M8)と、
位置関係演算手段(M8)により求められた距離および方向に基づいて第1の近接物体に近接する第2の近接物体が存在すると予測される位置を設定する予測位置設定手段(M9)と、
予測位置設定手段(M9)の予測した位置に最も近い第2の近接物体を判定する第2の近接物体判定手段(M10)と、
を備え、第1の近接物体判定手段(M7)および第2の近接物体判定手段(M10)の判定結果に基づいて複数の物体の規則的な連続性を判定することを特徴とする、請求項1に記載の車両用進行軌跡予測装置。
Road installation thing judgment means (M3)
Reference object setting means (M6) for setting a reference object for a plurality of objects detected by the object detection device (St);
First proximity object determination means (M7) for determining a first proximity object that is closest to the reference object set by the reference object setting means (M6);
A positional relationship calculating means (M8) for obtaining a distance between the reference object and the first proximity object and a direction of the first proximity object with respect to the reference object;
A predicted position setting means (M9) for setting a position at which a second proximity object close to the first proximity object is predicted to exist based on the distance and direction determined by the positional relationship calculation means (M8);
Second proximity object determination means (M10) for determining a second proximity object closest to the predicted position of the prediction position setting means (M9);
Comprising a, and judging the regular continuity of the plurality of objects based on a first proximity object determination means (M7) and the second proximity object determination means (M10) of the determination result, claims the vehicle traveling trajectory prediction device according to 1.
基準物体設定手段(M6)は物体検知装置(St)により検知された複数の物体のうち、より自車に近い物体を基準物体として設定することを特徴とする、請求項2に記載の車両用進行軌跡予測装置。The vehicle object according to claim 2 , wherein the reference object setting means (M6) sets an object closer to the host vehicle as a reference object among a plurality of objects detected by the object detection device (St). Progression trajectory prediction device. 第1の近接物体判定手段(M7)は、基準物体と自車幅方向の距離が最も近い物体であり、かつ該物体および基準物体を結ぶ方向と自車進行方向との成す角度が所定角度以内の物体を第1の近接物体と判定することを特徴とする、請求項2または請求項3に記載の車両用進行軌跡予測装置。The first proximity object determination means (M7) is an object having the closest distance in the own vehicle width direction from the reference object, and an angle formed by a direction connecting the object and the reference object and the own vehicle traveling direction is within a predetermined angle. The vehicle travel locus prediction apparatus according to claim 2 , wherein the object is determined as a first proximity object. 第2の近接物体判定手段(M10)は、予測位置設定手段(M9)により設定される予測位置の所定範囲内に存在する物体のうち、最も予測位置に近い物体であり、かつ該物体および第1の近接物体を結ぶ方向と基準物体および第1の近接物体を結ぶ方向との成す角度が所定角度以内の物体を第2の近接物体と判定することを特徴とする、請求項2請求項4の何れか1項に記載の車両用進行軌跡予測装置。The second proximity object determination means (M10) is the object closest to the predicted position among the objects existing within the predetermined range of the predicted position set by the predicted position setting means (M9), and wherein the angle formed between the direction connecting the direction and the reference object and the first proximity object connecting one of the proximity object is determined that the second proximity object the object within a predetermined angle, he claims 2 to 5. The vehicle travel locus prediction apparatus according to any one of 4 above. 前記所定範囲は、基準物体と第1の近接物体との距離に応じて設定されることを特徴とする、請求項5に記載の車両用進行軌跡予測装置。6. The vehicle travel locus prediction apparatus according to claim 5 , wherein the predetermined range is set according to a distance between a reference object and a first proximity object. 第2の近接物体判定手段(M10)は、予測位置設定手段(M9)により設定される予測位置を基準とした所定範囲内に物体が存在しないとき、予測位置設定手段(M9)により設定される予測位置に物体が存在すると推定することを特徴とする、請求項5または請求項6に記載の車両用進行軌跡予測装置。The second proximity object determining means (M10) is set by the predicted position setting means (M9) when there is no object within a predetermined range based on the predicted position set by the predicted position setting means (M9). The vehicle travel locus prediction apparatus according to claim 5 or 6 , wherein an object is estimated to exist at the predicted position. 前記推定された物体および第1の近接物体の成す方向および距離に基づいて予測位置を設定し、該予測位置に近接する物体を第3の近接物体と判定することを特徴とする、請求項7に記載の車両用進行軌跡予測装置 Set the predicted position based on the direction and distance formed by the said estimated object and the first proximity object, and judging the object in proximity to the predicted position and the third proximity object, claim 7 The vehicle travel locus prediction apparatus according to claim 1 . 選択手段(M11)により選択された走行路形状と軌跡予測手段(M2)により予測された自車の進行軌跡との車両幅方向の距離を算出する距離算出手段(M12)を備え、
軌跡補正手段(M5)は、軌跡予測手段(M2)により予測された自車の進行軌跡を選択手段(M11)により選択された走行路形状と距離算出手段(M12)により算出された距離とに基づいて補正することを特徴とする、請求項1請求項8の何れか1項に記載の車両用進行軌跡予測装置。
A distance calculation means (M12) for calculating a distance in the vehicle width direction between the traveling road shape selected by the selection means (M11) and the traveling locus of the host vehicle predicted by the trajectory prediction means (M2);
The trajectory correction means (M5) converts the travel trajectory of the host vehicle predicted by the trajectory prediction means (M2) into the travel path shape selected by the selection means (M11) and the distance calculated by the distance calculation means (M12). and correcting on the basis of vehicular traveling locus prediction device according to any one of claims 1 to 8.
軌跡補正手段(M5)により補正された自車の進行軌跡および自車の車線幅に基づいて自車の通過領域を設定する通過領域設定手段(M13)と、
物体検知装置(St)により検知された物体のうち、設定された通過領域に存在する物体を追従対象車両と判定する追従対象車両判定手段(M14)と、
を備えたことを特徴とする、請求項1〜請求項9の何れか1項に記載の車両用進行軌跡予測装置。
Passing area setting means (M13) for setting the passing area of the own vehicle based on the traveling locus of the own vehicle and the lane width of the own vehicle corrected by the trajectory correcting means (M5);
Tracking object vehicle determination means (M14) for determining an object existing in the set passing area among objects detected by the object detection device (St) as a tracking object vehicle;
The vehicle travel locus prediction device according to any one of claims 1 to 9 , characterized by comprising:
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