JP5327272B2 - 車両用道路形状認識方法及び装置、記録媒体 - Google Patents
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図1は、本発明の車両用道路形状認識装置が適用された車間制御装置1のシステム構成を示すものである。
(数式1)R=C/θ
ここで、Cは車種と車速に依存する定数で、各車種、車速ごとの定数値をマップ関数としてコンピュータ2内のカーブ半径算出部16に記憶されている。この関数Cはステアリング操舵角θからカーブ半径Rを求める関数として一般的に知られているため、詳細な説明は省略する。なお、ヨーレートΩからカーブ半径Rを求める方法は、車速VをヨーレートΩで除することにより算出できる。
(数式2)X1←X0−Z0×Z0/2R
Z1←Z0
なお、数式2は|X|<<|R|、|X|<<Zという仮定のもとで近似した。
(数式3)|直線路換算X1|>3.5m
この条件式は、自車両を基準に車線幅に相当する範囲をなす車線幅相当値として例えば、3.0mを自車両の左側及び右側のそれぞれに設定し、自車線の車線境界線上のデリニエータだけを抽出するためのものである。
(数式4)|X|>4.0m
なお、この数式4において車線幅相当値として4.0mを設定しているが、これは数式4が道路のカーブ半径Rを考慮していない直線路変換前の条件なので、数式3の条件式に比べて余裕を持たせたものである。
(数式5)X=X0+{(Z−Z0)×(Z−Z0)/2R}
となる。また、デリニエータの相対速度ベクトル(VX、VZ)は円の接線ベクトルであるため、次のように表される。
(数式6)dX/dZ=VX0/VZ0
この数式5と数式6によりカーブ半径Rは
(数式7)R=(Z−Z0)×VZ/VX
となる。以上より、円の方程式は、
(数式8)X=X0+{(Z−Z0)×VX/2VZ}
と変形できる。ここで、Z=0のときのXの値が予測X軸交点Xcrossとなるため、
(数式9)X=X−Z×VX0/2VZ0
となり、予測X軸交点Xcrossが求められる。
ここで、道路形状の認識に関しては、図8に示すようなフローチャートであっても認識は可能である。
また、道路形状の認識に関しては、図9に示すようなフローチャートであっても認識は可能である。
さらに、道路形状の認識に関しては、図10に示すようなフローチャートであっても認識は可能である。
(数式9)|予測X軸交点Xcross|>|予測X軸交点Xcross|の最小値+2.0m
そして、ステップS456では、ステップS454と同様な方法で、道路右側のデリニエータで、予測X軸交点Xcrossの絶対値が大きいものを排除し、ステップS458に移行する。
上記各実施形態で示された車間距離制御装置1の構成及び道路形状認識方法は一例であり、上記で示した内容に限定されることなく、本発明を実現できる他の構成または方法とすることができる。例えば、前回周期で抽出した反射体の物体単位データを今回周期の反射体の物体単位データに追加する場合、前回周期の道路形状推定R付近としてR±αの範囲に含まれる反射体を選択していた。しかし、これは「道路形状推定R付近」の一例であり、R+αの範囲やR−αの範囲等のようにRを基準とした径方向の所定範囲を適宜設定することができる。
4 距離・角度測定器
8 物体認識部
17 道路形状認識部
Claims (5)
- 車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて車両周囲の道路形状を認識する車両用道路形状認識方法であって、
前記反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得する取得処理を行い、
前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に基づいて移動物か停止物という認識種別を判定し、前記認識種別の判定結果に基づいて、前記停止物の中から道路に沿って設置された反射体の物体単位データを抽出する抽出処理を行い、
前記抽出処理で抽出された前記反射体の物体単位データに基づいて前記反射体の列を通る円を近似することにより道路形状推定カーブ半径を算出すると共にこの道路形状推定カーブ半径を用いて道路形状を認識する認識処理を行い、これら取得処理、抽出処理、および認識処理の一連の処理を所定の周期で繰り返し実行するようになっており、
前記抽出処理では、前回周期で抽出した反射体の物体単位データのうち、前回周期の認識処理で算出した道路形状推定カーブ半径を基準とした径方向の所定範囲内に位置する反射体の物体単位データを今回周期の抽出処理で抽出した反射体の物体単位データに追加するデータ追加処理を行い、
前記認識処理では、前記データ追加処理で得た反射体の物体単位データに基づいて前記道路形状推定カーブ半径を算出し、この算出された道路形状推定カーブ半径の円と当該車両の車幅方向との交点を算出し、この算出された交点を用いて自車線の左端、右端の認識を行い、道路形状を認識することを特徴とする車両用道路形状認識方法。 - 前記認識処理では、当該車両の車幅方向をX軸、当該車両の進行方向をZ軸としたXZ直交座標において前記反射体の中心位置座標を直線路走行時の中心位置座標に換算し、その換算後のX座標の値が所定値より大きい反射体の物体単位データを、前記データ追加処理で得た反射体の物体単位データから除外することを特徴とする請求項1に記載の車両用道路形状認識方法。
- 車幅方向の所定角度範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて物体を検出するレーダ手段(4)と、
当該レーダ手段(4)による検出結果に基づき、車両前方の道路形状を認識する認識手段(8、17)と、を備えた車両用道路形状認識装置であって、
前記レーダ手段(4)は、前記反射波に基づいて、少なくとも物体までの距離を含む物体単位データを車幅方向角度に対応して取得し、
前記認識手段(8、17)は、
前記反射波に基づいて得た物体の相対速度及び自車速に基づいて移動物か停止物という認識種別を判定する物体認識手段(8)と、
前記認識種別の判定結果に基づいて、前記停止物の中から道路に沿って設置された反射体の物体単位データを抽出する抽出手段(8)と、
前記抽出手段(8)で抽出された前記反射体の物体単位データに基づいて前記反射体の列を通る円を近似することにより道路形状推定カーブ半径を算出すると共にこの道路形状推定カーブ半径を用いて道路形状を認識する道路形状認識手段(17)と、を備え、
前記レーダ手段(4)および前記認識手段(8、17)の各手段による一連の処理が所定の周期で繰り返し実行されるようになっており、
前記抽出手段(8)は、前回周期で抽出した反射体の物体単位データのうち、前回周期で算出した道路形状推定カーブ半径を基準とした径方向の所定範囲内に位置する反射体の物体単位データを今回周期で抽出した反射体の物体単位データに追加するデータ追加手段(8)を備え、
前記道路形状認識手段(17)は、前記データ追加手段(8)で得られた反射体の物体単位データに基づいて前記道路形状推定カーブ半径を算出し、この算出された道路形状推定カーブ半径の円と当該車両の車幅方向との交点を算出し、この算出された交点を用いて自車線の左端、右端の認識を行い、道路形状を認識することを特徴とする車両用道路形状認識装置。 - 前記道路形状認識手段(17)は、当該車両の車幅方向をX軸、当該車両の進行方向をZ軸としたXZ直交座標において前記反射体の中心位置座標を直線路走行時の中心位置座標に換算し、その換算後のX座標の値が所定値より大きい反射体の物体単位データを、前記データ追加手段(8)で得られた反射体の物体単位データから除外することを特徴とする請求項3に記載の車両用道路形状認識装置。
- 請求項3または4に記載の車両用道路形状認識装置の認識手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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