JP6169544B2 - Driving support control device - Google Patents

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Description

この発明は、自動運転走行が可能な車両(制御対象車両)を含む所定領域を外部カメラにより撮像して画像情報を取得し、取得した前記画像情報に基づき前記所定領域内での前記制御対象車両の前記自動運転走行を支援する走行支援制御装置に関する。   The present invention captures a predetermined area including a vehicle (control target vehicle) capable of autonomous driving with an external camera to acquire image information, and the control target vehicle in the predetermined area based on the acquired image information The present invention relates to a driving support control device that supports the automatic driving driving.

近時、特許文献1に示すように、駐車施設側の管理センタが、車両状態情報を送信してきた自動運転走行が可能な制御対象車両に対して、駐車場内の空き駐車位置空間(駐車スペース)までの走行経路を自動的に決定し、自動運転機能を利用し前記制御対象車両を前記駐車スペースまで誘導する駐車場管理装置が提案されている。   Recently, as shown in Patent Document 1, the parking facility side management center transmits the vehicle state information to the control target vehicle capable of automatic driving and has a free parking position space (parking space) in the parking lot. There has been proposed a parking lot management device that automatically determines the travel route to the vehicle and guides the vehicle to be controlled to the parking space using an automatic driving function.

特許文献1の駐車場管理装置では、駐車場の入口において、自動運転走行が可能な制御対象車両から運転者が降車した後、駐車場内の監視カメラ(インフラカメラともいう。)により取得される画像情報と、前記制御対象車両の車載センサにより取得されるセンサ情報とにより前記駐車スペースまで、前記制御対象車両を自動運転走行させる旨が記載されている(特許文献1の[0023]、[0038]、[0039]、[0043]、[0044]、[0053])。   In the parking lot management apparatus of Patent Document 1, after a driver gets off from a control target vehicle capable of automatic driving at the entrance of a parking lot, an image acquired by a monitoring camera (also referred to as an infrastructure camera) in the parking lot. It is described that the vehicle to be controlled is automatically driven to the parking space by the information and sensor information acquired by the vehicle-mounted sensor of the vehicle to be controlled ([0023], [0038] of Patent Document 1). , [0039], [0043], [0044], [0053]).

特開2011−54116号公報JP 2011-54116 A

ところで、自動運転走行が可能な車両では、駐車施設内の自動運転走行中に、他車両等の障害物との衝突を自動で回避しながら駐車スペースまで走行することが必須である。   By the way, in a vehicle capable of autonomous driving, it is essential to travel to a parking space while automatically avoiding a collision with an obstacle such as another vehicle during autonomous driving in a parking facility.

特許文献1には、自動運転走行が可能な車両に設けられたミリ波センサ等を含む車載センサにより他車両等の障害物との衝突を自動で回避するようにすることが記載されている(特許文献1の[0023]、[0091])。   Patent Document 1 describes that a collision with an obstacle such as another vehicle is automatically avoided by an in-vehicle sensor including a millimeter wave sensor provided in a vehicle capable of automatic driving ( [0023] and [0091] of Patent Document 1.

ところが、車載センサにより他車両等の障害物との衝突を自動で回避するためには、車両の前後方向及び左右方向の周方向の全方向に対する車載センサが必要となり、車両コストが増大する。   However, in order to automatically avoid a collision with an obstacle such as another vehicle by the in-vehicle sensor, in-vehicle sensors for all directions in the front-rear direction and the left-right circumferential direction of the vehicle are required, which increases the vehicle cost.

なお、特許文献1には、車両自体が自動で衝突を回避するレベルのものがない場合でも、路側における駐車場内監視精度のレベルが高く、車両が駐車場内を走行中に逐次路側から指示を与えることが可能であれば、路側において遠隔で車両を制御する形で、同様の効果を得ることが可能であると考えられる、と記載されている(特許文献1の[0091])。   In Patent Document 1, even if the vehicle itself does not have a level for automatically avoiding a collision, the level of the parking area monitoring accuracy on the road side is high, and the vehicle sequentially gives instructions from the road side while traveling in the parking lot. If possible, it is described that it is considered that the same effect can be obtained by controlling the vehicle remotely on the road side ([0091] of Patent Document 1).

しかしながら、路側のインフラカメラを利用する場合、制御対象車両自体を障害物と看倣してしまうという課題があるが、特許文献1には、制御対象車両自体を障害物とは看倣さないとする課題解決処理については何も記載されていない。   However, when using the roadside infrastructure camera, there is a problem that the control target vehicle itself is regarded as an obstacle. However, in Patent Document 1, the control target vehicle itself must be regarded as an obstacle. Nothing is described about the problem solving process to be performed.

この発明は、このような課題を考慮してなされたものであり、制御対象車両以外に配置されたカメラにより取得される画像情報に基づき、所定領域内で、前記制御対象車両の自動運転走行の支援を行う際に、制御対象車両領域から実在しない障害物誤認識する可能性を防止することの可能な走行支援制御装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made taking the foregoing problems into consideration, based on the image information acquired by the braking placed anywhere other than your target vehicle camera, in a predetermined area, automatic operation travel of the controlled vehicle when performing assistance, and an object thereof is to provide a driving support control apparatus capable of preventing the possibility of obstacle recognition error nonexistent from the control target vehicle area.

この発明に係る走行支援制御装置は、自動運転走行が可能な制御対象車両を含む所定領域を撮像して画像情報を取得する前記制御対象車両以外に配置された少なくとも1つのカメラと、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記所定領域内での前記制御対象車両の前記自動運転走行を支援する走行支援部と、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の位置を把握する位置把握部と、前記位置把握部により把握された前記制御対象車両の前記位置に基づき、前記カメラにより取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両領域を除外する制御対象車両領域除外部と、を備え、前記走行支援部は、前記制御対象車両領域除外部により前記制御対象車両領域が除外された前記所定領域内での障害物を認識しながら前記制御対象車両の前記自動運転走行の支援を行う。   The driving support control device according to the present invention includes at least one camera arranged other than the control target vehicle that captures a predetermined area including a control target vehicle capable of automatic driving and acquires image information, and the camera. Based on the acquired image information, a position of the control target vehicle based on the image information acquired by the travel support unit that supports the automatic driving travel of the control target vehicle in the predetermined area and the camera. And a control target vehicle region exclusion unit that excludes at least the control target vehicle region from the image information acquired by the camera based on the position of the control target vehicle grasped by the position grasping unit. And the driving support unit includes a fault in the predetermined area in which the control target vehicle area is excluded by the control target vehicle area excluding part. While recognizing the performing the assistance of the automatic operation travel of the control target vehicle.

この発明によれば、制御対象車両以外に配置された少なくとも1つのカメラにより取得された画像情報に基づき前記制御対象車両の自動運転走行を支援する所定領域内で、少なくとも制御対象車両領域を除外するようにしたので、前記制御対象車両領域から実在しない障害物誤認識する可能性が防止される。 According to the present invention, at least a control target vehicle area is excluded from a predetermined area that supports automatic driving of the control target vehicle based on image information acquired by at least one camera arranged other than the control target vehicle. since the way, the possibility of erroneously recognizing the obstacle nonexistent from the control target vehicle area is prevented.

この場合、前記位置把握部は、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握してもよい。このように、位置把握部は、制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両を正しく認識することができる。   In this case, the position grasping unit obtains vehicle identification information of the control target vehicle from the control target vehicle when grasping the position of the control target vehicle based on the image information acquired by the camera, You may grasp | ascertain the said position of the said control object vehicle from the said image information with reference to the acquired said vehicle identification information. As described above, the position grasping unit obtains the vehicle identification information of the control target vehicle from the control target vehicle, refers to the acquired vehicle identification information, and grasps the position of the control target vehicle from the image information. Since it did in this way, the said control object vehicle can be recognized correctly from the said image information.

また、前記位置把握部は、前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の自己位置情報を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握するようにしてもよい。このように、位置把握部は、制御対象車両から該制御対象車両の自己位置情報を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両を正しく認識することができる。   The position grasping unit receives the self-position information of the control target vehicle from the control target vehicle when the position of the control target vehicle is grasped based on the image information acquired by the camera, and receives the position information. The position of the control target vehicle may be grasped from the image information with reference to the self-position information. As described above, the position grasping unit receives the self-position information of the control target vehicle from the control target vehicle, refers to the received self-position information, and grasps the position of the control target vehicle from the image information. Since it did in this way, the said control object vehicle can be recognized correctly from the said image information.

上記の制御対象車両領域除外部は、前記カメラにより取得された前記画像情報から少なくとも前記制御対象車両領域を除外する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して除外するようにしてもよい。このように、制御対象車両領域除外部は、制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、カメラにより取得された画像情報から少なくとも制御対象車両領域を除外するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両領域を正確に除外することができる。   The control target vehicle area excluding unit acquires the vehicle identification information of the control target vehicle from the control target vehicle when acquiring at least the control target vehicle area from the image information acquired by the camera. You may make it exclude with reference to the said vehicle identification information. As described above, the control target vehicle region exclusion unit acquires the vehicle identification information of the control target vehicle from the control target vehicle, refers to the acquired vehicle identification information, and at least the control target from the image information acquired by the camera. Since the vehicle area is excluded, the control target vehicle area can be accurately excluded from the image information.

さらに、光源からの光の照射によって前記制御対象車両によりできる影部領域を推定し、推定した前記影部領域を前記カメラにより取得された前記画像情報から除外する影部領域除外部を備えることが好ましい。このように、影部領域除外部は、光の照射によって制御対象車両によりできる影部領域を推定し、推定した前記影部領域を前記カメラにより取得された前記画像情報から除外するようにしたので、前記制御対象車両及び前記影部領域を障害物と誤認識する可能性が防止される。   Further, the image processing apparatus includes a shadow area exclusion unit that estimates a shadow area formed by the control target vehicle by irradiating light from a light source and excludes the estimated shadow area from the image information acquired by the camera. preferable. Thus, the shadow area exclusion unit estimates the shadow area formed by the control target vehicle by light irradiation, and excludes the estimated shadow area from the image information acquired by the camera. The possibility of erroneously recognizing the vehicle to be controlled and the shadow area as an obstacle is prevented.

この場合、前記影部領域除外部は、前記光の照射によって前記制御対象車両によりできる前記影部領域を推定する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報により前記制御対象車両の車両形状を認識し、認識した前記車両形状に応じて前記影部領域を推定するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部は、制御対象車両から取得した車両識別情報により前記制御対象車両の車両形状を認識し、認識した前記車両形状に応じて、前記光の照射によって前記制御対象車両によりできる影部領域を推定するようにしたので、前記影部領域を正確に除外することができる。   In this case, the shadow area exclusion unit acquires the vehicle identification information of the control target vehicle from the control target vehicle when the shadow area formed by the control target vehicle is estimated by the light irradiation. You may make it recognize the vehicle shape of the said control object vehicle with the said vehicle identification information, and estimate the said shadow part area | region according to the recognized said vehicle shape. As described above, the shadow area exclusion unit recognizes the vehicle shape of the control target vehicle based on the vehicle identification information acquired from the control target vehicle, and the control target is irradiated with the light according to the recognized vehicle shape. Since the shadow area formed by the vehicle is estimated, the shadow area can be accurately excluded.

上記の影部領域除外部は、前記光の照射によって前記制御対象車両によりできる前記影部領域を推定する際、カレンダタイマによる時刻に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部は、カレンダタイマによる時刻に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにすることで、日射時間・日射方向が既知の光源である太陽光等を原因として前記制御対象車両によりできる前記影部領域を正確に推定することができる。   The shadow area exclusion unit estimates the shadow area of the control target vehicle according to the time by a calendar timer when estimating the shadow area generated by the control target vehicle by the irradiation of the light. May be. In this way, the shadow area exclusion unit estimates the shadow area of the control target vehicle according to the time by the calendar timer, so that the sunlight that has a known solar radiation time and solar radiation direction is sunlight. Therefore, the shadow area formed by the control target vehicle can be accurately estimated.

また、上記の影部領域除外部は、前記所定領域を照明する灯火に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部は、前記所定領域を照明する光源である灯火に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定するようにすることで、灯火時間及び光の照射方向が既知の前記灯火よって前記制御対象車両によりできる前記影部領域を正確に推定することができる。   In addition, the shadow area exclusion unit may estimate the shadow area of the control target vehicle according to a light that illuminates the predetermined area. As described above, the shadow area exclusion unit estimates the shadow area of the control target vehicle according to the light that is a light source that illuminates the predetermined area, so that the lighting time and the light irradiation direction are estimated. However, it is possible to accurately estimate the shadow area generated by the vehicle to be controlled by the known lights.

さらに、上記の影部領域除外部は、前記カメラと前記光源と前記制御対象車両との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域の発生の有無を検証するようにしてもよい。このように、前記影部領域除外部が、前記カメラと前記光源と前記制御対象車両との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域の発生の有無を検証するようにしたので、前記影部領域の発生の有無を確実に認識することができる。   Further, the shadow area exclusion unit verifies whether or not the shadow area is generated by the light irradiation from the light source based on a positional relationship between the camera, the light source, and the control target vehicle. It may be. As described above, the shadow area exclusion unit verifies whether or not the shadow area is generated by the light irradiation from the light source based on the positional relationship between the camera, the light source, and the control target vehicle. Since it did in this way, the presence or absence of the said shadow part area | region can be recognized reliably.

この発明によれば、制御対象車両以外に配置された少なくとも1つのカメラにより取得された画像情報に基づき前記制御対象車両の自動運転走行を支援する所定領域内で、少なくとも制御対象車両領域を除外するようにしたので、前記制御対象車両領域から実在しない障害物誤認識する可能性が防止される。 According to the present invention, at least a control target vehicle area is excluded from a predetermined area that supports automatic driving of the control target vehicle based on image information acquired by at least one camera arranged other than the control target vehicle. since the way, the possibility of erroneously recognizing the obstacle nonexistent from the control target vehicle area is prevented.

この実施形態に係る走行支援制御装置が組み込まれた駐車施設の概略平面図である。It is a schematic plan view of a parking facility in which the driving support control device according to this embodiment is incorporated. 自動運転走行が可能な制御対象車両に取り付けられている各種センサの概略位置を示す概略平面図である。It is a schematic plan view which shows the schematic position of the various sensors attached to the control object vehicle in which automatic driving | running | working driving | running | working is possible. 走行支援制御装置と車両とからなる駐車支援システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the parking assistance system which consists of a driving assistance control apparatus and a vehicle. インフラカメラによる車両の認識模式図である。It is a recognition schematic diagram of a vehicle by an infrastructure camera. 図4の状態での各インフラカメラによる撮影画像の説明図である。It is explanatory drawing of the picked-up image by each infrastructure camera in the state of FIG. インフラカメラによる移動障害物の検出の説明図である。It is explanatory drawing of the detection of the movement obstruction by an infrastructure camera. 駐車支援制御装置と車両側の各処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows each process by a parking assistance control apparatus and a vehicle side. 駐車施設における入庫位置から駐車位置への移動経路の説明図である。It is explanatory drawing of the movement path | route from the storage position in a parking facility to a parking position. 図7のフローチャート中、ステップS6の車両認識・追跡処理の詳細フローチャートである。FIG. 8 is a detailed flowchart of the vehicle recognition / tracking process in step S <b> 6 in the flowchart of FIG. 7. 2台同時協調自動走行による障害物回避支援を含む駐車支援の説明図である。It is explanatory drawing of the parking assistance including the obstacle avoidance assistance by two vehicle simultaneous automatic driving | running | working. 対象車両領域除外部等による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process by the object vehicle area | region exclusion part etc. 制御対象車両が映し込まれたインフラカメラによる撮影画像の説明図である。It is explanatory drawing of the picked-up image by the infrastructure camera on which the control object vehicle was reflected. 図13Aは、制御対象車両の3次元モデルの透視図である。図13Bは、制御対象車両に3次元モデルを重畳した画像の説明図である。図13Cは、重畳領域を非検出領域に設定したことを示す説明図である。FIG. 13A is a perspective view of a three-dimensional model of a control target vehicle. FIG. 13B is an explanatory diagram of an image in which a three-dimensional model is superimposed on a control target vehicle. FIG. 13C is an explanatory diagram showing that the overlapping area is set as a non-detection area. 対象車両領域除外部と影部領域除外部による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process by the object vehicle area | region exclusion part and the shadow area | region exclusion part. 図15は、影が落ちている制御対象車両が映し込まれたインフラカメラによる画像の説明図である。FIG. 15 is an explanatory diagram of an image by an infrastructure camera in which a control target vehicle with a shadow is reflected. 図16Aは、図15の制御対象車両に3次元モデル図を重畳し非検出領域に設定したことを示す説明図である。図16Bは、影モデル生成処理の説明図である。図16Cは、制御対象車両に3次元モデルと影モデルを重畳した重畳領域を非検出領域に設定したことを示す説明図である。FIG. 16A is an explanatory diagram showing that a three-dimensional model diagram is superimposed on the control target vehicle in FIG. 15 and set in a non-detection region. FIG. 16B is an explanatory diagram of shadow model generation processing. FIG. 16C is an explanatory diagram illustrating that a superimposition region in which a three-dimensional model and a shadow model are superimposed on a control target vehicle is set as a non-detection region. 影モデル生成処理の他の説明図である。It is another explanatory view of a shadow model generation process.

以下、この発明に係る走行支援制御装置について、これが組み込まれた駐車施設との関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, a driving support control device according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings by giving preferred embodiments in relation to a parking facility in which the driving support control device is incorporated.

図1は、この実施形態に係る走行支援制御装置10が組み込まれた駐車施設12を示す概略平面図、図2は、自動運転走行が可能な制御対象車両(単に、車両ともいう。)100に取り付けられている各種センサの概略位置を示す概略平面図、図3は、走行支援制御装置10と車両100とからなる駐車支援システム14の構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a schematic plan view showing a parking facility 12 in which a driving support control device 10 according to this embodiment is incorporated, and FIG. 2 is a control target vehicle (also simply referred to as a vehicle) 100 capable of autonomous driving. FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a parking support system 14 including the travel support control device 10 and the vehicle 100. FIG.

なお、既に駐車中の車両100aも同様の構成であるが、煩雑を回避するために、基本的には、車両100を例として説明する。   The already parked vehicle 100a has the same configuration, but basically, the vehicle 100 will be described as an example in order to avoid complications.

図2に示すように、車両100の重心近傍にヨーレートセンサ22が設置されている。ヨーレートセンサ22の出力(ヨーレート:角速度)を積分することにより車両100の向き、すなわち車両方向を検出することができる。このため、ヨーレートセンサ22は、車両方向センサとして機能する。車両方向センサとしては、ヨーレートセンサ22に代替して、地磁気センサや各種ジャイロを利用することができる。   As shown in FIG. 2, a yaw rate sensor 22 is installed near the center of gravity of the vehicle 100. By integrating the output (yaw rate: angular velocity) of the yaw rate sensor 22, the direction of the vehicle 100, that is, the vehicle direction can be detected. For this reason, the yaw rate sensor 22 functions as a vehicle direction sensor. As the vehicle direction sensor, a geomagnetic sensor or various gyros can be used instead of the yaw rate sensor 22.

車両100のステアリングシャフト(不図示)に操舵角センサ28が設置されている。操舵角センサ28により前輪30(右前輪30Rと左前輪30L)の(車両100の)舵角が検出される。   A steering angle sensor 28 is installed on a steering shaft (not shown) of the vehicle 100. A steering angle (of the vehicle 100) of the front wheels 30 (the right front wheel 30R and the left front wheel 30L) is detected by the steering angle sensor 28.

車両100の後輪24(右後輪24Rと左後輪24L)に近接して車輪速センサ26(右車輪速センサ26Rと左車輪速センサ26L)が設置されている。車輪速センサ26に基づき車速が検出されると共に、前後輪30、24の径を参照して移動距離が検出される。従って、車輪速センサ26は、距離センサとしても機能する。   A wheel speed sensor 26 (right wheel speed sensor 26R and left wheel speed sensor 26L) is installed adjacent to the rear wheel 24 (right rear wheel 24R and left rear wheel 24L) of the vehicle 100. The vehicle speed is detected based on the wheel speed sensor 26, and the moving distance is detected with reference to the diameters of the front and rear wheels 30, 24. Therefore, the wheel speed sensor 26 also functions as a distance sensor.

図示しないダッシュボード等にGPSセンサ32(位置検出センサ)が設置されている。GPSセンサ32により車両100の位置(緯度、経度、高さ)が検出される。GPSセンサ32は車両100の位置センサとして機能するが、位置センサとしては、GPSセンサ32に代替して、あるいはGPSセンサ32と併用して、一定の距離あるいは一定の時間毎の走行距離と走行方位を車輪速センサ26とヨーレートセンサ22(車輪速センサ26とヨーレートセンサ22とにより位置検出センサが形成される。)により検出して座標原点からの自車位置を、いわゆる慣性航法により算出することもできる。なお、慣性航法の場合、スタート点位置、例えば、図1に示す入庫位置(入庫スペース、入庫空間)102(入庫位置102A、入庫位置102Bのいずれか)を前記座標原点に設定する。   A GPS sensor 32 (position detection sensor) is installed on a dashboard or the like (not shown). The position (latitude, longitude, height) of the vehicle 100 is detected by the GPS sensor 32. The GPS sensor 32 functions as a position sensor of the vehicle 100. As the position sensor, instead of the GPS sensor 32 or in combination with the GPS sensor 32, a traveling distance and a traveling direction at a certain distance or every certain time. May be detected by the wheel speed sensor 26 and the yaw rate sensor 22 (a position detection sensor is formed by the wheel speed sensor 26 and the yaw rate sensor 22), and the vehicle position from the coordinate origin may be calculated by so-called inertial navigation. it can. In the case of inertial navigation, the start point position, for example, the warehousing position (the warehousing space or the warehousing space) 102 (either the warehousing position 102A or the warehousing position 102B) shown in FIG. 1 is set as the coordinate origin.

また、車両100の図示しないシフトノブの近傍にはシフト位置センサ34(前進・後進検出センサ)が設置されている。シフト位置センサ34により車両100の前進又は後進を検出することができる。   A shift position sensor 34 (forward / reverse detection sensor) is installed in the vicinity of a shift knob (not shown) of the vehicle 100. Advance or reverse of the vehicle 100 can be detected by the shift position sensor 34.

図3に示すように、自動運転走行に必要な上記の各種センサをまとめてセンサ50という。この場合、慣性航法による自車位置は、車内LAN等の車内通信線54で相互に接続されている統括ECU52により計算され、慣性航法が実行される。なお、ECUは、電子制御装置(Electronic Control Unit)であって、マイクロコンピュータを含む計算機であり、CPU(中央処理装置)、メモリであるROM(EEPROMも含む。)、RAM(ランダムアクセスメモリ)、その他、A/D変換器、D/A変換器等の入出力装置、計時部としてのタイマ等を有しており、CPUがROMに記録されているプログラムを読み出し実行することで各種機能実現部(機能実現手段)、例えば制御部、演算部、及び処理部等として機能する。   As shown in FIG. 3, the various sensors necessary for automatic driving are collectively referred to as a sensor 50. In this case, the position of the vehicle by inertial navigation is calculated by the general ECU 52 connected to each other via an in-vehicle communication line 54 such as an in-vehicle LAN, and inertial navigation is executed. The ECU is an electronic control unit (Electronic Control Unit), a computer including a microcomputer, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (including EEPROM), a RAM (Random Access Memory), a RAM (Random Access Memory), In addition, it has input / output devices such as A / D converters and D / A converters, a timer as a timekeeping unit, etc., and various function realizing units by the CPU reading and executing programs recorded in the ROM (Function realization means), for example, functions as a control unit, a calculation unit, a processing unit, and the like.

統括ECU52は、自動運転ECU56に電気的に接続されると共に、車内通信線54を通じて、操舵制御ECU58、ブレーキECU60、及び駆動力ECU62に接続されている。統括ECU52と自動運転ECU56にて自動運転ユニット57が構成されるが、1つのECUにまとめてもよい。   The overall ECU 52 is electrically connected to the automatic operation ECU 56 and is connected to the steering control ECU 58, the brake ECU 60, and the driving force ECU 62 through the in-vehicle communication line 54. The general ECU 52 and the automatic operation ECU 56 constitute the automatic operation unit 57, but they may be combined into one ECU.

自動運転ECU56の記憶部には、車両100の種別等を記憶する車両識別情報記憶部(車両種別情報記憶部ともいう。)64が設けられ、この車両識別情報記憶部64には、当該車両100の3次元モデル(ここでは、外形形状を示す3次元ワイヤフレームモデルやサーフェイスモデルで、実体は、そのモデルのデータからなる。)Dmと3次元モデルDm中での後輪車軸の中点位置座標であるモデル基準位置座標Cmの他、車両100の外接直方体に対応する車両100の大きさ(全長、全幅、全高)の寸法と、ホイールベース長と、トレッド幅が、車両100の種別を規定する情報(データ)として予め記憶されている。車両100の最小回転半径を前記情報に含めておいてもよい。   The storage unit of the automatic operation ECU 56 is provided with a vehicle identification information storage unit (also referred to as a vehicle type information storage unit) 64 that stores the type of the vehicle 100 and the like, and the vehicle identification information storage unit 64 includes the vehicle 100. 3D model (in this case, a 3D wireframe model or surface model indicating the outer shape, and the substance consists of data of the model) Dm and the midpoint position coordinates of the rear wheel axle in the 3D model Dm In addition to the model reference position coordinates Cm, the size (full length, full width, full height) of the vehicle 100 corresponding to the circumscribed cuboid of the vehicle 100, the wheelbase length, and the tread width define the type of the vehicle 100. It is stored in advance as information (data). The minimum turning radius of the vehicle 100 may be included in the information.

なお、図1及び図2において、車両100、100a中に描いている符号Cm´は、3次元モデルDm中のモデル基準位置座標Cmではなく、実際の車両100、100aの後輪車軸25(図2参照)の中点位置座標である実車両基準位置座標Cm´を表している。   1 and 2, reference symbol Cm ′ drawn in the vehicles 100 and 100a is not the model reference position coordinates Cm in the three-dimensional model Dm, but the rear wheel axle 25 of the actual vehicles 100 and 100a (see FIG. 2) represents the actual vehicle reference position coordinate Cm ′ which is the midpoint position coordinate.

駐車施設12の入口116近傍に設置されている駐車支援制御装置120が車両100の種別等を取得する(後述する。)ために、車両100の3次元モデルDmとモデル基準位置座標Cmと、実車両基準位置座標Cm´と、大きさ(全長と、全幅と、全高)(車両寸法)と、ホイールベース長と、トレッド幅等とからなる情報を自動運転ECU56の車両識別情報記憶部64に直接的に記憶しておいてもよいが、これに代替して、駐車支援制御装置120がこれらの情報を間接的に得るための、車両のメーカー名、車両の名称、車両のグレードを車両100の種別として車両識別情報記憶部64に記憶しておいてもよい。これら車両のメーカー名、車両の名称、及び車両のグレードからなる車両100の識別情報を利用して、駐車支援制御装置120は、いわゆるインターネット上のビッグデータあるいは該当サーバ装置から前記インターネットを経由して当該車両100の3次元モデルDmとモデル基準位置座標Cmと、後輪車軸25の中点位置座標である実車両基準位置座標Cm´と、大きさ(全長と、全幅と、全高)(車両寸法)と、ホイールベース長と、トレッド幅及び最小回転半径等を取得することができる。   In order for the parking support control device 120 installed in the vicinity of the entrance 116 of the parking facility 12 to acquire the type of the vehicle 100 (described later), the three-dimensional model Dm, the model reference position coordinate Cm of the vehicle 100, the actual Information including vehicle reference position coordinates Cm ′, size (full length, full width, full height) (vehicle dimensions), wheelbase length, tread width, and the like is directly stored in the vehicle identification information storage unit 64 of the automatic operation ECU 56. However, instead of this, the vehicle manufacturer name, the vehicle name, and the vehicle grade for the parking assistance control device 120 to indirectly obtain such information may be stored. You may memorize | store in the vehicle identification information storage part 64 as a classification. Using the vehicle 100 identification information including the vehicle manufacturer name, the vehicle name, and the vehicle grade, the parking support control device 120 can send the so-called big data on the Internet or the corresponding server device via the Internet. The three-dimensional model Dm and model reference position coordinates Cm of the vehicle 100, the actual vehicle reference position coordinates Cm ′ that are the midpoint position coordinates of the rear wheel axle 25, and the size (full length, full width, and full height) (vehicle dimensions) ), Wheel base length, tread width, minimum turning radius, and the like.

車両100の識別情報には、上述した車両100の3次元モデルDmとモデル基準位置座標Cmと、実車両位置座標Cm´と、大きさ(全長と、全幅と、全高)(車両寸法)と、ホイールベース長と、トレッド幅と、最小回転半径の他に、前後オーバーハング、最大重量、及びナンバープレート情報{プレートの大きさ、プレート上の登録番号等の表示(文字・数字等)}を含めてもよい。なお、ナンバープレート情報は、駐車支援制御装置120が、インフラカメラ106(後述)による画像情報である撮影画像から認識し取得することもできる。   The identification information of the vehicle 100 includes the above-described three-dimensional model Dm of the vehicle 100, model reference position coordinates Cm, actual vehicle position coordinates Cm ′, size (full length, full width, full height) (vehicle dimensions), In addition to wheelbase length, tread width, and minimum turning radius, including front / rear overhang, maximum weight, and license plate information {display of plate size, registration number on plate (letters / numbers, etc.)} May be. The license plate information can also be recognized and acquired by the parking assistance control device 120 from a captured image that is image information by the infrastructure camera 106 (described later).

操舵制御ECU58は、車両100の操舵機構(不図示)を駆動制御して、この実施形態では前輪30の舵角を制御する。ブレーキECU60は、前後輪30、24の全4輪をそれぞれ独立にブレーキ制御し、停止を含めた車両100の挙動を制御する。   The steering control ECU 58 controls the steering mechanism (not shown) of the vehicle 100 to control the steering angle of the front wheels 30 in this embodiment. The brake ECU 60 controls the behavior of the vehicle 100 including stoppage by independently controlling all four wheels, the front and rear wheels 30 and 24, independently of each other.

駆動力ECU62は、それぞれ不図示のエンジン及び(又は)モータを駆動制御してトランスミッションを通じて又は直接的に車両100の前輪30及び又は後輪24に回転駆動力を付与して車両100を走行させる制御を行う。   The driving force ECU 62 controls the driving of an unillustrated engine and / or motor and applies the rotational driving force to the front wheels 30 and / or the rear wheels 24 of the vehicle 100 through the transmission or directly, thereby causing the vehicle 100 to travel. I do.

センサ50の情報は、統括ECU52、操舵制御ECU58、ブレーキECU60及び駆動力ECU62において、必要とされるものが共用される。   Information necessary for the sensor 50 is shared by the general ECU 52, the steering control ECU 58, the brake ECU 60, and the driving force ECU 62.

統括ECU52は、自動運転ECU56に電気的に接続されている。   The overall ECU 52 is electrically connected to the automatic operation ECU 56.

図1に示すように、この実施形態において、車両100が自動運転される所定領域(所定エリア)である駐車施設12は、例えば、数10m四方の路面104を有し、略四角形の路面104の四隅に、広角な固定カメラであるインフラカメラ(監視カメラ)106(106a、106b、106c、106d)が設置されている。   As shown in FIG. 1, in this embodiment, a parking facility 12 that is a predetermined area (predetermined area) in which the vehicle 100 is automatically driven has, for example, a road surface 104 of several tens of meters, Infrastructure cameras (surveillance cameras) 106 (106a, 106b, 106c, 106d), which are wide-angle fixed cameras, are installed at the four corners.

インフラカメラ106は、それぞれのインフラカメラ106a〜106dの視線(光軸)が、略四角形の路面104の対角線上内側下方を向くように取り付けられ、それぞれのインフラカメラ106が、駐車施設12の入口116(116A、116B)近傍を含む路面104の略全域を撮影できるように構成され、設置調整されている。換言すれば、各インフラカメラ106a〜106dにより、駐車施設12の入口116近傍の車両100や、駐車施設12内の車両100(駐車中の車両を含む。)を含む移動体を全て撮影(広角撮影)でき、追跡乃至監視することができるようになっている。   The infrastructure camera 106 is attached so that the line-of-sight (optical axis) of each of the infrastructure cameras 106 a to 106 d faces the lower side on the diagonal line of the substantially rectangular road surface 104, and each infrastructure camera 106 is attached to the entrance 116 of the parking facility 12. (116A, 116B) The camera is configured and adjusted so as to be able to photograph substantially the entire area of the road surface 104 including the vicinity. In other words, all the mobile bodies including the vehicle 100 in the vicinity of the entrance 116 of the parking facility 12 and the vehicle 100 in the parking facility 12 (including parked vehicles) are captured by each infrastructure camera 106a to 106d (wide-angle shooting). ) And can be tracked or monitored.

インフラカメラ106は、乗降端末等の駐車支援制御装置120に電気的に接続されている(図3参照)。インフラカメラ106と駐車支援制御装置120とによりこの実施形態に係る走行支援制御装置10が構成される。この実施形態では、インフラカメラ106で撮影された後述する撮影画像108に対して、各種の画像処理等が、駐車支援制御装置120により実行される。なお、インフラカメラ106aには、日射量を検出する日射センサ151が設けられ、検出された日射量情報(日射量信号)は、駐車支援制御装置120に供給されるようになっている。   The infrastructure camera 106 is electrically connected to a parking assistance control device 120 such as a boarding / exiting terminal (see FIG. 3). The infrastructure support camera 106 and the parking support control device 120 constitute the travel support control device 10 according to this embodiment. In this embodiment, various types of image processing and the like are performed by the parking support control device 120 on a captured image 108 (described later) captured by the infrastructure camera 106. The infrastructure camera 106a is provided with a solar radiation sensor 151 that detects the solar radiation amount, and the detected solar radiation amount information (solar radiation amount signal) is supplied to the parking assistance control device 120.

駐車支援制御装置120は、計算機を含んで構成され、前記したECUと同様に、CPU、メモリであるROM(EEPROMも含む。)、RAM(ランダムアクセスメモリ)等の記憶部118、その他、A/D変換器、D/A変換器等の入出力装置、計時部としてのタイマ等を有しており、CPUが記憶部118のROMに記録されているプログラムを読み出し実行することで各種機能実現部(機能実現手段)として機能する。   The parking assistance control device 120 is configured to include a computer. Like the above-described ECU, the parking assist control device 120 is a CPU, a storage unit 118 such as a ROM (including an EEPROM), a RAM (random access memory), etc. Various function realization units having an input / output device such as a D converter and a D / A converter, a timer as a time measuring unit, and the like by the CPU reading and executing a program recorded in the ROM of the storage unit 118 It functions as (function realization means).

この実施形態において、駐車支援制御装置120は、インフラカメラ106により取得された画像情報に基づき所定領域である駐車施設12内での制御対象車両100の自動運転走行を支援する走行支援部152と、インフラカメラ106により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両100の位置を把握する位置把握部154と、位置把握部154により把握された制御対象車両100の前記位置に基づき、インフラカメラ106により取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両領域を除外する制御対象車両領域除外部(対象車両領域除外部)156と、光源(太陽や駐車施設12に設置された灯火)からの光の照射によって制御対象車両100によりできる影部領域を推定し、推定した前記影部領域をインフラカメラ106により取得された前記画像情報から除外する影部領域除外部158と、カレンダタイマ160とを備える。この実施形態のカレンダタイマ160は、日時等を計時するタイマと、タイマによって計時された日時に基づく暦情報と、将来の日時に対応させた太陽光の照射時間、照射方向の太陽光照射情報を内蔵している。さらに、記憶部118には、駐車施設12に設置された図示していない灯火の灯火時間及び照射方向の灯火情報が記憶されている。   In this embodiment, the parking support control device 120 includes a travel support unit 152 that supports the automatic driving travel of the control target vehicle 100 in the parking facility 12 that is a predetermined area based on the image information acquired by the infrastructure camera 106; Based on the image information acquired by the infrastructure camera 106, the position grasping unit 154 that grasps the position of the control target vehicle 100, and the infrastructure camera 106 based on the position of the control target vehicle 100 grasped by the position grasping unit 154. By irradiating light from a control target vehicle region exclusion unit (target vehicle region exclusion unit) 156 that excludes at least a control target vehicle region from the acquired image information and a light source (lights installed in the sun or the parking facility 12) A shadow area formed by the control target vehicle 100 is estimated, and the estimated shadow area is an infrastructure camera. A shadow area excluding unit 158 excludes from the image information acquired by 06, and a calendar timer 160. The calendar timer 160 of this embodiment includes a timer for measuring the date and time, calendar information based on the date and time counted by the timer, solar irradiation time and solar irradiation information in the irradiation direction corresponding to the future date and time. Built-in. Further, the storage unit 118 stores the lighting time and lighting information of the lighting direction (not shown) installed in the parking facility 12.

ここで、走行支援制御装置10(インフラカメラ106と駐車支援制御装置120)の基本的な機能、動作について説明する。   Here, basic functions and operations of the travel support control device 10 (the infrastructure camera 106 and the parking support control device 120) will be described.

例えば、図4に示すように、駐車施設12の路面104上に配置された車両100を撮影したとき、図5に模式的に示すように、インフラカメラ106a、106b、106c、106dに対応してそれぞれ画像情報である撮影画像(車両抽出用画像ともいう。)108a、108b、108c、108dが抽出され、撮影画像108(108a〜108d)から駐車支援制御装置120の画像処理、ここでは、公知のフレーム間差分法等により、移動体である車両100を検出して車両100を切り出した画像情報である撮影画像(車両画像)110(110a、110b、110c、110d)を取得することができる。なお、フレーム間差分法に限らず、予め、規定の光量下でインフラカメラ106により車両100等の移動体の存在しない入口116を含む路面104の撮影画像(基準撮影画像という。)を撮影しておき、移動体が進入した際の撮影画像108を光量補正した上で前記基準撮影画像との差分画像(差分法による画像)から移動体である車両100等を切り出す(検出する)こともできる。光量補正は、インフラカメラ106又は駐車支援制御装置120で実行することができる。   For example, as shown in FIG. 4, when the vehicle 100 arranged on the road surface 104 of the parking facility 12 is photographed, as schematically shown in FIG. 5, the infrastructure cameras 106 a, 106 b, 106 c, and 106 d are corresponded. Photographed images (also referred to as vehicle extraction images) 108a, 108b, 108c, and 108d, which are image information, are extracted, and the image processing of the parking assistance control device 120 from the photographed images 108 (108a to 108d). The captured image (vehicle image) 110 (110a, 110b, 110c, 110d), which is image information obtained by detecting the vehicle 100 that is a moving body and cutting out the vehicle 100, can be acquired by the inter-frame difference method or the like. Not only the inter-frame difference method but also a photographed image of the road surface 104 (referred to as a reference photographed image) including the entrance 116 where no moving body such as the vehicle 100 is present with the infrastructure camera 106 under a prescribed light quantity. In addition, it is possible to cut out (detect) the vehicle 100 or the like that is a moving body from a difference image (an image based on the difference method) from the reference captured image after correcting the amount of light of the captured image 108 when the moving body enters. The light amount correction can be executed by the infrastructure camera 106 or the parking assistance control device 120.

駐車支援制御装置120は、車両100を切り出したとき、当該車両100の種別を検出(認識、追跡)するために当該車両100の大きさを表す外接直方体を設定し、車両寸法(全長と、全幅と、全高)を検出する。また、同時に、タイヤホイールとタイヤを検出し、ホイールベース長と、トレッド幅を得る。必要に応じて、前後オーバーハングを得る。なお、車両100が入口116又は入庫位置102に位置するときには、車両100の大きさを表す外接直方体を表す車両寸法(全長と、全幅と、全高)、及びホイールベース長と、トレッド幅を最小限情報として必ず取得し自己の記憶部118に記憶することができるようにインフラカメラ106の視野を予め調整している。   When the vehicle 100 is cut out, the parking support control device 120 sets a circumscribed cuboid representing the size of the vehicle 100 in order to detect (recognize and track) the type of the vehicle 100, and sets the vehicle dimensions (full length and full width). And the total height) is detected. At the same time, the tire wheel and the tire are detected, and the wheel base length and the tread width are obtained. Get back and forth overhangs as needed. When the vehicle 100 is located at the entrance 116 or the storage position 102, the vehicle dimensions (full length, full width, full height) representing the size of the vehicle 100, the wheel base length, and the tread width are minimized. The field of view of the infrastructure camera 106 is adjusted in advance so that it can be always acquired as information and stored in its own storage unit 118.

その際、入口116及び入庫位置102を除く路面104上では、外接直方体が仮に検出できない場合でも、車両100の上面、側面、前面、及び背面の少なくとも1面(上面視等の1面視)が検出できるので、検出した一面とホイールベース長又はトレッド幅に基づき入庫位置102から駐車位置(駐車区画又は駐車位置空間ともいう。)121〜125まで自動走行する車両100を追跡することができる。   At that time, on the road surface 104 excluding the entrance 116 and the warehousing position 102, even if the circumscribed cuboid cannot be detected, at least one of the upper surface, the side surface, the front surface, and the rear surface of the vehicle 100 (one surface view such as a top view) is present. Since detection is possible, the vehicle 100 that automatically travels from the warehousing position 102 to the parking position (also referred to as parking section or parking position space) 121 to 125 can be tracked based on the detected one surface and the wheel base length or the tread width.

図5に示すように、インフラカメラ106aによる撮影画像110aでは、車両100の右前部と右側面を確認(追跡)することができ、この撮影画像110aから駐車支援制御装置120によりタイヤホイールの形状、前輪30と後輪24との間のホイールベース長、前後オーバーハング、及び前面のエムブレムから前輪30Rのタイヤホイールまでの距離等の車両100の種別を表す特徴点パターン(特徴点又は特徴パターンともいう。)(車両100の種別)を抽出することができる。   As shown in FIG. 5, in the captured image 110a by the infrastructure camera 106a, the right front portion and the right side surface of the vehicle 100 can be confirmed (tracked). From the captured image 110a, the shape of the tire wheel, A feature point pattern (also referred to as a feature point or feature pattern) indicating the type of the vehicle 100 such as the wheel base length between the front wheel 30 and the rear wheel 24, the front / rear overhang, and the distance from the front emblem to the tire wheel of the front wheel 30R. .) (Type of vehicle 100) can be extracted.

インフラカメラ106bによる撮影画像110bでは、車両100の後部と後部上面を確認(追跡)することができ、この撮影画像110bから駐車支援制御装置120により後部バンパーに埋め込まれたリフレクタの形状、リフレクタ間の距離、リフレクタとエムブレム間の距離、及び後輪24R、24L間のトレッド幅等の車両100の特徴点パターン(車両100の種別)を抽出することができる。   In the captured image 110b by the infrastructure camera 106b, the rear and rear upper surfaces of the vehicle 100 can be confirmed (tracked). From the captured image 110b, the shape of the reflector embedded in the rear bumper by the parking assist control device 120, and between the reflectors A feature point pattern of the vehicle 100 (type of the vehicle 100) such as the distance, the distance between the reflector and the emblem, and the tread width between the rear wheels 24R and 24L can be extracted.

インフラカメラ106cによる撮影画像110cでは、車両100の前部を確認(追跡)することができ、この撮影画像110cから駐車支援制御装置120により前輪30R、30L間のトレッド幅、前面のエムブレムと前輪30までの距離、フロントランプの形状、及びエムブレムとナンバープレートとの間の距離等の車両100の特徴点パターン(車両100の種別)を抽出することができる。   In the captured image 110c by the infrastructure camera 106c, the front portion of the vehicle 100 can be confirmed (tracked), and the tread width between the front wheels 30R and 30L, the front emblem and the front wheel 30 can be checked from the captured image 110c by the parking assist control device 120. The feature point pattern of the vehicle 100 (type of the vehicle 100) such as the distance to the vehicle, the shape of the front lamp, and the distance between the emblem and the license plate can be extracted.

インフラカメラ106dによる撮影画像110dでは、車両100の左前部と左側面を確認することができ、この撮影画像110dから駐車支援制御装置120によりタイヤホイールの形状、ホイールベース長、及び前面のエムブレムから前輪30Lのタイヤホイールまでの距離等の車両100の特徴点パターン(車両100の種別)を抽出することができる。   In the captured image 110d of the infrastructure camera 106d, the left front portion and the left side surface of the vehicle 100 can be confirmed. From the captured image 110d, the parking assist control device 120 determines the tire wheel shape, the wheelbase length, and the front wheel from the front emblem. A feature point pattern (type of vehicle 100) of the vehicle 100 such as a distance to the 30L tire wheel can be extracted.

さらに、例えば、図6に示すように、駐車施設12の路面104内に、ボールや人等の予め記憶している車両100の外観形状と明らかに異なる、車両100に対する移動障害物112(本例では移動するボール)、移動障害物114(本例では、人)が入ってきた場合、インフラカメラ106の撮影画像108に基づき、上述した差分法等によりこれら移動障害物112、114を駐車支援制御装置120により検出(認識)することができる。   Further, for example, as shown in FIG. 6, a moving obstacle 112 for the vehicle 100 (this example) is clearly different from the external shape of the vehicle 100 stored in advance in the road surface 104 of the parking facility 12 such as a ball or a person. In this example, when a moving obstacle 114 (a person in this example) enters, parking assistance control is performed for these moving obstacles 112 and 114 by the above-described difference method or the like based on the captured image 108 of the infrastructure camera 106. It can be detected (recognized) by the device 120.

図1に示すように、路面104上には、駐車施設12の入庫位置(入庫区画又は入庫位置空間ともいう。)102(102A、102B)を示す四角形(一辺が開口の四角形)の白線の区画の他、駐車位置121〜125を示す四角形の白線の区画、及びT字状の白線のガイドライン128が引かれており、これら区画やライン情報の位置情報(座標情報又は地図情報ともいう。)は、予め駐車支援制御装置120の記憶部118に記憶されている。   As shown in FIG. 1, on the road surface 104, a white line section of a quadrangle (a square with an opening on one side) indicating a storage position (also referred to as a storage section or a storage position space) 102 (102A, 102B) of the parking facility 12. In addition, rectangular white line sections indicating the parking positions 121 to 125 and T-shaped white line guide lines 128 are drawn, and position information (also referred to as coordinate information or map information) of these sections and line information. , Stored in advance in the storage unit 118 of the parking assistance control device 120.

さらに、駐車支援制御装置120の記憶部118には、入庫位置102A、102Bに車両100が入庫したとき、入庫した車両100の種別{車両100の大きさ(全長と、全幅と、全高)(車両寸法)と、ホイールベース長と、トレッド幅(正確には、操舵輪、通常、前輪30のトレッド幅)}に応じた各移動経路が予め生成され、記憶部118に記憶される。また、最小回転半径は、ホイールベース長とトレッド幅に基づき予め設定(記憶)し、又は計算(予測)できるようにしている。なお、記憶部118は、駐車支援制御装置120の記憶部118ではなく、通信回線で駐車支援制御装置120に接続される外部サーバ(外部配信部)の記憶部とし、この記憶部に記憶しておいて読み出すようにしてもよい。   Further, in the storage unit 118 of the parking assist control device 120, when the vehicle 100 is received at the storage positions 102A and 102B, the type of the vehicle 100 received {the size of the vehicle 100 (full length, full width, and full height) (vehicle Dimension), wheel base length, and tread width (precisely, the tread width of the steered wheel, usually the front wheel 30)} are generated in advance and stored in the storage unit 118. The minimum turning radius is set (stored) or calculated (predicted) in advance based on the wheelbase length and the tread width. The storage unit 118 is not the storage unit 118 of the parking support control device 120 but a storage unit of an external server (external distribution unit) connected to the parking support control device 120 via a communication line, and is stored in this storage unit. In this case, the data may be read out.

駐車支援制御装置120は、インフラカメラ106の撮影画像108、110により取得される、入口116及び入庫位置102に位置する車両100、及び路面104内のいずれの位置に存在する車両100の外接直方体の大きさ(全長と、全幅と、全高)あるいは外接直方体の一面、ホイールベース長、及びトレッド幅を前記車両の種別と比較する(いわゆるパターンマッチングする)ことにより当該車両100を検出(追跡)することができる。   The parking assist control device 120 is obtained by the captured images 108 and 110 of the infrastructure camera 106, the vehicle 100 located at the entrance 116 and the entry position 102, and the cuboid of the vehicle 100 existing at any position in the road surface 104. Detect (track) the vehicle 100 by comparing the size (full length, full width, full height) or one side of the circumscribed cuboid, the wheelbase length, and the tread width with the type of the vehicle (so-called pattern matching). Can do.

駐車施設12の駐車支援制御装置120と車両100の自動運転ECU56とは、DSRC方式(狭域無線通信方式)等の双方向無線通信により情報の伝送を行うようになっている。   The parking assistance control device 120 of the parking facility 12 and the automatic driving ECU 56 of the vehicle 100 transmit information by bidirectional wireless communication such as DSRC method (narrow region wireless communication method).

この実施形態に係る走行支援制御装置10は、基本的には以上のように構成され、機能、動作するものであり、次に、より詳しい動作について図7に示すフローチャートに基づいて詳しく説明する。   The driving support control apparatus 10 according to this embodiment is basically configured as described above and functions and operates. Next, a more detailed operation will be described in detail based on the flowchart shown in FIG.

ステップS1にて、駐車支援制御装置120による初期処理が実行される。   In step S1, an initial process is performed by the parking assistance control device 120.

この初期処理では、車両100が入庫位置102に入ったことがインフラカメラ106の撮影画像108から駐車支援制御装置120の位置把握部154により検出されると、走行支援部152により車両100の種別が認識される。   In this initial process, when the position grasping unit 154 of the parking support control device 120 detects from the captured image 108 of the infrastructure camera 106 that the vehicle 100 has entered the warehousing position 102, the travel support unit 152 determines the type of the vehicle 100. Be recognized.

車両100の種別の認識は、インフラカメラ106から車両100を撮影した撮影画像108を受信したとき、駐車支援制御装置120の走行支援部152が、車両100の種別を問い合わせるリクエスト信号を車両100の自動運転ユニット57に送信する。自動運転ユニット57は、前記リクエスト信号を受信したとき、車両識別情報記憶部64に記憶されている車両100の種別{車両100の外接直方体に対応する車両100の3次元モデルDmと3次元モデルDm中でのモデル基準位置座標Cmの他、大きさ(全長と、全幅と、全高)の寸法と、ホイールベース長と、トレッド幅}を駐車支援制御装置120に送信し、駐車支援制御装置120の走行支援部152は、受信した車両100の種別を認識し記憶部118に記憶する。   To recognize the type of the vehicle 100, when the captured image 108 obtained by photographing the vehicle 100 is received from the infrastructure camera 106, the travel support unit 152 of the parking support control device 120 sends a request signal for inquiring the type of the vehicle 100 to the vehicle 100 automatically. It transmits to the operation unit 57. When the automatic driving unit 57 receives the request signal, the type of the vehicle 100 stored in the vehicle identification information storage unit 64 {the three-dimensional model Dm and the three-dimensional model Dm of the vehicle 100 corresponding to the circumscribed cuboid of the vehicle 100 In addition to the model reference position coordinates Cm, the size (full length, full width, full height), wheel base length, and tread width} are transmitted to the parking support control device 120, and the parking support control device 120 The driving support unit 152 recognizes the received type of the vehicle 100 and stores it in the storage unit 118.

車両100が、例えば、図1に示すように、入庫位置102Bに入ったこと、入っていることが検出されると、ステップS1の初期処理が終了するので、次に、ステップS2にて、インフラカメラ106からの撮影画像108に基づき、又は、自動運転ユニット57からのシフト位置センサ34による情報に基づき、駐車支援制御装置120の走行支援部152により、車両100の向き(後進向きか前進向きか)が検出される。   For example, as shown in FIG. 1, when it is detected that the vehicle 100 has entered or entered the warehousing position 102B, the initial processing in step S1 ends. Next, in step S2, the infrastructure is Based on the photographed image 108 from the camera 106 or based on the information from the shift position sensor 34 from the automatic driving unit 57, the travel support unit 152 of the parking support control device 120 determines the direction of the vehicle 100 (whether the vehicle is moving backward or forward). ) Is detected.

次いで、ステップS3にて、駐車支援制御装置120に設置されている自動駐車開始ボタン(不図示)が車両100から降車した運転者等により押された等の操作結果により発生する駐車支援開始信号を受信したか否かが駐車支援制御装置120により判定される。   Next, in step S3, a parking support start signal generated by an operation result such as an automatic parking start button (not shown) installed in the parking support control device 120 being pushed by a driver getting off the vehicle 100 or the like. It is determined by the parking assistance control device 120 whether or not it has been received.

駐車支援開始信号を受信したとき(ステップS3:YES)、ステップS4にて、駐車支援制御装置120の走行支援部152は、ステップS1にて選択した空き駐車位置(ここでは、駐車位置124とする。)までの移動経路を、入庫位置102Bに入庫している車両100の種別に基づき、生成乃至選択する。   When the parking support start signal is received (step S3: YES), in step S4, the travel support unit 152 of the parking support control device 120 selects the empty parking position (here, the parking position 124) selected in step S1. .) Is generated or selected based on the type of the vehicle 100 that has entered the storage position 102B.

ここでは、例えば、図8に示すように、入庫位置102Bから駐車位置124までの移動経路130が走行支援部152により生成される。移動経路130は、基本的には、車両100のステアリングの舵角(直進では0[deg])と、この舵角を維持した車両100の走行距離との組み合わせの積算値として計算される。   Here, for example, as illustrated in FIG. 8, a travel route 130 from the warehousing position 102 </ b> B to the parking position 124 is generated by the travel support unit 152. The travel route 130 is basically calculated as an integrated value of a combination of the steering angle of the vehicle 100 (0 [deg] in a straight line) and the travel distance of the vehicle 100 that maintains this steering angle.

なお、移動経路130は、駐車施設12の路面104上、例えば、路面104の図1、図8上、左上隅が、インフラカメラ106、図示しない光源(太陽や灯火)、及び車両100等の対象物が配置されるワールド座標の原点とされてX−Z平面上で規定される。ワールド座標の原点からみて右方向をX軸、下方向(奥行き方向)をZ軸、垂直上方向をY軸としている。   In addition, the moving route 130 is on the road surface 104 of the parking facility 12, for example, the upper left corner of FIGS. 1 and 8 of the road surface 104 is an object such as the infrastructure camera 106, a light source (not shown) (sun or light), and the vehicle 100. It is defined on the XZ plane as the origin of the world coordinates where the object is placed. When viewed from the origin of the world coordinates, the right direction is the X axis, the lower direction (depth direction) is the Z axis, and the vertical upper direction is the Y axis.

なお、制御対象であり対象物の車両100の3次元モデルDmは、個々にローカル座標系を形成するが、ローカル座標系の座標原点は、上述したモデル基準位置座標Cmであり、図8に示すように、車両100の後ろ方向をz軸、後輪車軸25に平行する方向をx軸、垂直上方向をy軸としている。この場合、図8では、車両100の実基準位置座標Cm´にモデル基準位置座標Cmを一致させた状態を示している。   Note that the three-dimensional model Dm of the target vehicle 100 that is a control target individually forms a local coordinate system, and the coordinate origin of the local coordinate system is the above-described model reference position coordinate Cm, which is shown in FIG. Thus, the rear direction of the vehicle 100 is the z-axis, the direction parallel to the rear wheel axle 25 is the x-axis, and the vertical upward direction is the y-axis. In this case, FIG. 8 shows a state in which the model reference position coordinate Cm matches the actual reference position coordinate Cm ′ of the vehicle 100.

次いで、ステップS5にて、駐車支援制御装置120の走行支援部152から車両100の自動運転ECU56に対して自動走行開始指示及び移動経路130の情報(前記積算値)が送信される。   Next, in step S5, the travel support unit 152 of the parking support control device 120 transmits an automatic travel start instruction and information on the travel route 130 (the integrated value) to the automatic operation ECU 56 of the vehicle 100.

車両100側の自動運転ECU56は、ステップS31にて、自動走行開始指示待ちの状態とされており、自動走行開始指示を受信したとき(ステップS31:YES)、ステップS32にて自動走行制御及び車両位置・方向検出処理を順次(所定走行距離毎あるいは所定時間毎)行う。   The automatic operation ECU 56 on the vehicle 100 side is in a state of waiting for an automatic travel start instruction in step S31, and when receiving an automatic travel start instruction (step S31: YES), the automatic travel control and the vehicle are performed in step S32. Position / direction detection processing is performed sequentially (every predetermined travel distance or every predetermined time).

すなわち、ステップS32にて、車両位置は、操舵角センサ28と車輪速センサ26とヨーレートセンサ22の各出力に基づく慣性航法による走行の結果又はGPSセンサ32の順次受信位置により検出乃至算出する。慣性航法による走行軌跡の算出は、統括ECU52により実行され、算出結果が自動運転ECU56を介して駐車支援制御装置120の位置把握部154に順次送信される。車両方向は、シフト位置センサ34によるシフト位置(前進位置、後進位置)により統括ECU52により検出される。   That is, in step S32, the vehicle position is detected or calculated from the result of traveling by inertial navigation based on the outputs of the steering angle sensor 28, the wheel speed sensor 26, and the yaw rate sensor 22, or the sequential reception position of the GPS sensor 32. The calculation of the travel locus by the inertial navigation is executed by the overall ECU 52, and the calculation result is sequentially transmitted to the position grasping unit 154 of the parking assistance control device 120 via the automatic operation ECU 56. The vehicle direction is detected by the overall ECU 52 based on the shift position (forward position, reverse position) by the shift position sensor 34.

次いで、ステップS33にて、検出結果に基づく車両100の方向(前進位置に対応する前向き走行方向か、後進位置に対応する後ろ向き走行方向)と、車両位置が順次自動運転ECU56を介して駐車支援制御装置120に送信される。   Next, in step S33, the direction of the vehicle 100 based on the detection result (the forward traveling direction corresponding to the forward position or the backward traveling direction corresponding to the reverse position) and the vehicle position are sequentially controlled via the automatic driving ECU 56. Transmitted to the device 120.

送信後、ステップS34にて、自動運転ECU56は、駐車支援制御装置120から自動走行終了指示を受信したか否かを判定し、受信していない場合には(ステップS34:NO)、ステップS32に戻り、ステップS32の処理を続行する。   After the transmission, in step S34, the automatic operation ECU 56 determines whether or not an automatic travel end instruction has been received from the parking assistance control device 120. If not received (step S34: NO), the process proceeds to step S32. Returning, the process of step S32 is continued.

一方、車両位置・方向の情報の受信により、車両100の自動走行(自動駐車のための走行)を検出した駐車支援制御装置120の位置把握部154は、ステップS6の車両認識・追跡処理を行う。   On the other hand, the position grasping unit 154 of the parking assistance control device 120 that has detected the automatic travel of the vehicle 100 (travel for automatic parking) by receiving the vehicle position / direction information performs the vehicle recognition / tracking process in step S6. .

図9は、ステップS6の車両認識・追跡処理の詳細フローチャートである。   FIG. 9 is a detailed flowchart of the vehicle recognition / tracking process in step S6.

ステップS6aにて、駐車支援制御装置120は、自動運転ECU56からの車両位置・方向の情報を受信(取得)すると、次のステップS6bにて、インフラカメラ106からの撮影画像(上述した図5に示した撮影画像110a、110b、110c、110d等)に基づき、車両100の相対的な姿勢(各インフラカメラ106から見た車両100の見え方)を確定する。   In step S6a, when the parking assistance control device 120 receives (acquires) information on the vehicle position / direction from the automatic driving ECU 56, in the next step S6b, a captured image (in FIG. Based on the captured images 110a, 110b, 110c, 110d, etc. shown), the relative posture of the vehicle 100 (how the vehicle 100 is viewed from each infrastructure camera 106) is determined.

次いで、ステップS6cにて、ステップS6bで確定した姿勢から車両100の側面が見える撮影画像110があるか否かを判定し、側面が見える撮影画像110がある場合には(ステップS6c:YES)、ステップS6dにて、基本的には存在する筈である側面が見える撮影画像110から上述した側面に係る車両100の種別を判別する特徴点パターン(タイヤホイールの形状、ホイールベース長等)を抽出し、ステップS6eにて、抽出した特徴点パターン(車両100の種別)が前回抽出した特徴点パターン(車両100の種別)と一致するか否かをパターンマッチングにより判定し、一致しないときには(ステップS6e:NO)、ステップS6fにて自動運転を中断させる。なお、ステップS6fにて、自動運転を中断させたときには、駐車支援制御装置120は、メンテナンス要員等にその旨を連絡する。この場合、メンテナンス要員によるいわゆるオフライン処理にて、故障原因を調査し、復旧させる。なお、実際上、ステップS6cの判定は、車両100が駐車施設12の路面104上のどの場所に位置していても4つのインフラカメラ106のいずれかの撮影画像108、110によって検出される筈であるので、通常、このステップS6cの判定は肯定的になる(成立する)。   Next, in step S6c, it is determined whether there is a captured image 110 in which the side surface of the vehicle 100 can be seen from the posture determined in step S6b. If there is a captured image 110 in which the side surface is visible (step S6c: YES), In step S6d, a feature point pattern (tire wheel shape, wheelbase length, etc.) for discriminating the type of the vehicle 100 related to the above-described side surface is extracted from the captured image 110 in which the side surface, which is basically a saddle, can be seen. In step S6e, it is determined by pattern matching whether or not the extracted feature point pattern (type of vehicle 100) matches the previously extracted feature point pattern (type of vehicle 100). If the pattern does not match (step S6e: NO), automatic operation is interrupted in step S6f. When the automatic driving is interrupted in step S6f, the parking assistance control device 120 notifies the maintenance staff and the like to that effect. In this case, the cause of failure is investigated and recovered by so-called offline processing by maintenance personnel. In practice, the determination in step S6c should be detected by any one of the captured images 108, 110 of the four infrastructure cameras 106 regardless of where the vehicle 100 is located on the road surface 104 of the parking facility 12. Therefore, the determination in step S6c is usually positive (established).

ステップS6eにて、今回抽出した特徴点パターン(車両100の種別)が前回抽出した特徴点パターン(車両100の種別)と一致しているときには、ステップS6gにて、駐車支援制御装置120の位置把握部154は、自己の駐車施設12の地図を参照し、パターンマッチングに供した今回の撮影画像108、110に基づき、車両100の路面104上の現在位置(現在位置座標)を検出する(現在位置検出処理)。   In step S6e, when the feature point pattern extracted this time (type of vehicle 100) matches the previously extracted feature point pattern (type of vehicle 100), in step S6g, the position of the parking assistance control device 120 is grasped. The unit 154 refers to the map of the own parking facility 12 and detects the current position (current position coordinates) on the road surface 104 of the vehicle 100 based on the current captured images 108 and 110 used for pattern matching (current position). Detection process).

このステップS6gでは、位置把握部154による現在位置検出処理と同時に、対象車両領域除外部156、影部領域除外部158、及びカレンダタイマ160により後述する制御対象車両領域除外処理及び影部領域除外処理を実行する。   In this step S6g, simultaneously with the current position detection processing by the position grasping unit 154, the target vehicle region exclusion unit 156, the shadow region exclusion unit 158, and the calendar timer 160, which will be described later, control target vehicle region exclusion processing and shadow region exclusion processing Execute.

次いで、図7のフローチャートに戻り、そのステップS7にて、現在位置が目標の駐車位置124であるか否かを判定し、駐車位置124ではない場合には(ステップS7:NO)、ステップS8にて、ステップS6gにて検出した現在位置を自動運転ECU56に送信する。なお、このとき、現在位置ではなく、あるいは現在位置と一緒に、指示した移動経路130に対する現在位置の位置ずれ量(偏差)を送信するようにしてもよい。   Next, returning to the flowchart of FIG. 7, it is determined in step S7 whether or not the current position is the target parking position 124. If the current position is not the parking position 124 (step S7: NO), the process proceeds to step S8. The current position detected in step S6g is transmitted to the automatic operation ECU 56. At this time, the positional deviation amount (deviation) of the current position with respect to the instructed movement route 130 may be transmitted instead of the current position or together with the current position.

一方、図9のステップS6cにて、側面が見えなかったときには(ステップS6c:NO)、ステップS6hにて、車両100の前面が見える撮影画像108、110があるか否かを判定し、前面が見える撮影画像108、110がある場合には(ステップS6h:YES)、ステップS6iにて、ステップS6dの処理と同様に、撮影画像108、110から前面に係る特徴点パターン(エムブレムと前輪30までの距離等)(車両100の種別)を抽出し、ステップS6eにて、抽出した特徴点パターン(車両100の種別)が前回抽出した特徴点パターン(車両100の種別)と一致するか否かをパターンマッチングにより判定し、以降、ステップS8(図7)での位置送信処理を行う。   On the other hand, when the side surface is not visible in step S6c of FIG. 9 (step S6c: NO), it is determined in step S6h whether or not there are captured images 108 and 110 in which the front surface of the vehicle 100 can be seen. When there are the photographed images 108 and 110 that can be seen (step S6h: YES), in step S6i, the feature point pattern (emblem and front wheel 30 from the emblem and the front wheel 30 to the front wheel 30) is captured from the photographed images 108 and 110 in the same manner as in step S6d. Distance, etc.) (type of vehicle 100) is extracted, and whether or not the extracted feature point pattern (type of vehicle 100) matches the previously extracted feature point pattern (type of vehicle 100) in step S6e. Judgment is made by matching, and the position transmission processing in step S8 (FIG. 7) is performed thereafter.

ステップS6hにて、前面が見えなかったときには(ステップS6h:NO)、後面が見える筈であるので、ステップS6jにて、ステップS6dの処理と同様に、インフラカメラ106の撮影画像110から後面に係る特徴点パターン(リフレクタ間の距離とリフレクタ形状等)(車両100の種別)を抽出し、ステップS6eにて、抽出した特徴点パターン(車両100の種別)が前回抽出した特徴点パターン(車両100の種別)と一致するか否かをパターンマッチングにより判定し、以降、ステップS8での位置送信処理を行う。   In step S6h, when the front surface is not visible (step S6h: NO), the rear surface should be visible. Therefore, in step S6j, similar to the processing in step S6d, the captured image 110 of the infrastructure camera 106 is related to the rear surface. A feature point pattern (distance between reflectors, reflector shape, etc.) (type of vehicle 100) is extracted, and in step S6e, the extracted feature point pattern (type of vehicle 100) is extracted last time. It is determined by pattern matching whether or not it matches (type), and the position transmission process in step S8 is performed thereafter.

次いで、駐車支援制御装置120の位置把握部154から自動運転ECU56を介して現在の車両位置又は移動経路130からのずれ量(偏差)を受領した統括ECU52は、再び、ステップS32にて、上述した自動走行制御及び車両位置・方向検出処理を順次(所定走行距離毎あるいは所定時間毎)行う。   Next, the overall ECU 52 that has received the current vehicle position or the deviation (deviation) from the movement route 130 via the automatic operation ECU 56 from the position grasping unit 154 of the parking assistance control device 120 again in step S32 described above. Automatic travel control and vehicle position / direction detection processing are performed sequentially (every predetermined travel distance or every predetermined time).

ただし、ステップS32の2回目以降の処理において、移動経路130と現在位置との間の位置ずれ量(偏差)を補正する距離補正処理及び舵角補正処理を行う。   However, in the second and subsequent processes in step S32, a distance correction process and a steering angle correction process for correcting a positional deviation amount (deviation) between the movement route 130 and the current position are performed.

以下、ステップS33にて車両位置・方向の送信処理を行い、ステップS6で車両認識・追跡処理を行う。   Thereafter, a vehicle position / direction transmission process is performed in step S33, and a vehicle recognition / tracking process is performed in step S6.

このようにして、ステップS7の判定が肯定的になった(ステップS7:YES)場合、すなわち、図10に示すように、移動経路130を辿った(移動経路130に沿った)走行軌跡上で車両100の現在位置が駐車位置124になった(位置した)場合、図7に示すように、ステップS9にて、駐車支援制御装置120は、自動走行終了指示を送信する。   In this way, when the determination in step S7 becomes affirmative (step S7: YES), that is, as shown in FIG. 10, on the travel locus that has followed the movement route 130 (along the movement route 130). When the current position of the vehicle 100 becomes the parking position 124 (positioned), as shown in FIG. 7, the parking assistance control device 120 transmits an automatic travel end instruction in step S9.

ステップS34にて自動走行終了指示を受信した自動運転ECU56は、ステップS35にて統括ECU52を通じて自動走行を終了させ、駐車支援制御装置120に自動走行を終了した旨を送信してイグニッションスイッチ等のメインスイッチをオフ状態にする。   The automatic operation ECU 56 that has received the automatic travel end instruction in step S34 terminates the automatic travel through the overall ECU 52 in step S35, transmits the fact that the automatic travel has been terminated to the parking support control device 120, and the main switch such as an ignition switch. Turn the switch off.

なお、この実施形態に係る駐車支援システム14では、駐車施設12の路面104上の全ての移動体を検出することが可能であるので、図10に示すように、入庫位置102A、102Bから略同時に2台の車両100b(入庫位置102Aに入庫された他車両を100bとする。)、100を移動経路130b、130等に沿って駐車位置125、124に自動走行(2台同時協調自動走行)させて駐車させることができる。   In addition, in the parking assistance system 14 according to this embodiment, since all the moving bodies on the road surface 104 of the parking facility 12 can be detected, as shown in FIG. 10, almost simultaneously from the warehousing positions 102A and 102B. Two vehicles 100b (the other vehicle stored at the storage position 102A is defined as 100b), 100 is automatically driven to the parking positions 125, 124 along the movement paths 130b, 130, etc. Can be parked.

このように2台の車両100、100bを移動経路130、130bに沿って駐車位置124、125に駐車支援制御装置120を通じて自動走行させて駐車させる場合等においては、自車両100以外の他車両100bを障害物として検知し、同一時刻近傍に同一位置で2台の車両100、100b同士が一部でも重なる(衝突する)可能性がある場合には、重なる可能性がない状態になるまで一方の車両(車両100又は車両100b)を停止させて他方の車両(車両100b又は車両100)のみを移動させ、重なる可能性がなくなった状態にて、停止させた一方の車両100又は車両100bを再走行させる衝突回避処理を行うことで、車両100、100bの干渉乃至衝突を回避することができる。   As described above, when the two vehicles 100 and 100b are automatically driven to park at the parking positions 124 and 125 through the parking assist control device 120 along the movement paths 130 and 130b, the other vehicles 100b other than the own vehicle 100 are parked. Is detected as an obstacle, and there is a possibility that two vehicles 100, 100b overlap (collision) even at a part in the same position near the same time. Stop the vehicle (the vehicle 100 or the vehicle 100b), move only the other vehicle (the vehicle 100b or the vehicle 100), and rerun the stopped one vehicle 100 or the vehicle 100b in a state where there is no possibility of overlapping. By performing the collision avoidance process, the interference or collision of the vehicles 100 and 100b can be avoided.

つまり、車両100、100bの自動運転走行中には、最小限、車両100、100bの移動経路130、130bの近傍を連続的に(常時)監視し、車両100、100b同士、及び車両100、100bと他の障害物との干渉乃至衝突を回避させる必要がある。   That is, during the autonomous driving of the vehicles 100 and 100b, at least, the vicinity of the movement paths 130 and 130b of the vehicles 100 and 100b is continuously (always) monitored, and the vehicles 100 and 100b and the vehicles 100 and 100b are monitored. It is necessary to avoid interference or collision with other obstacles.

ところが、インフラカメラ106を利用して自動走行させている場合には、自動走行させている車両100、100b自体を障害物(移動障害物)と誤認識してしまう可能性があることが分かった。実際上、自動走行させている車両が車両100の1台だけであっても、インフラカメラ106を利用して自動走行させているときに、その1台の車両100を移動障害物と誤認識してしまう可能性もあることが分かった。   However, it has been found that when the infrastructure camera 106 is used for automatic traveling, the vehicles 100 and 100b that are automatically traveling may be erroneously recognized as obstacles (moving obstacles). . In fact, even if there is only one vehicle 100 that is automatically driven, when the vehicle is automatically driven using the infrastructure camera 106, the vehicle 100 is erroneously recognized as a moving obstacle. It turns out that there is a possibility of it.

そこで、この実施形態では、自動走行させている車両100、100b自体を障害物(移動障害物)と誤認識してしまう可能性を回避するために、ステップS6gでの位置把握部154による現在位置検出処理(現在位置把握処理)と同時に、対象車両領域除外部156による制御対象車両領域除外処理を実施し、さらに、必要に応じて影部領域除外部158による影部領域除外処理を実施している。   Therefore, in this embodiment, in order to avoid the possibility of erroneously recognizing the vehicles 100 and 100b that are automatically running as obstacles (moving obstacles), the current position by the position grasping unit 154 in step S6g. Simultaneously with the detection process (current position grasping process), the target vehicle area excluding unit 156 performs a control target vehicle area excluding process, and if necessary, the shadow area excluding process is performed by the shadow area excluding unit 158. Yes.

まず、図11に示すフローチャートを参照して、対象車両領域除外部156による制御対象車両領域除外処理を説明する。   First, the control target vehicle region exclusion process by the target vehicle region exclusion unit 156 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

例えば、図12に示すように、自動運転走行による駐車動作中の制御対象車両100自体がインフラカメラ106による画像(映像)上に映り込んでいる場合には、画像情報である撮影画像(画面)202{画面は、図示しない画像メモリ(フレームバッファ)を利用して生成}内で移動しているために、障害物として誤認識(誤検出)してしまう。   For example, as shown in FIG. 12, when the control target vehicle 100 during a parking operation by automatic driving is reflected on an image (video) by the infrastructure camera 106, a captured image (screen) that is image information is displayed. Since 202 {the screen is generated using an image memory (frame buffer) not shown} is moved, it is erroneously recognized as an obstacle (incorrect detection).

この誤認識を解消するために、まず、対象車両領域除外部156は、ステップS6g1にて、位置把握部154により把握している車両100の原点対応位置である実車両基準位置座標Cm´と走行支援部152により把握している車両100の向き(車両100の進んでいる方向ベクトル)を参照する。   In order to eliminate this misrecognition, first, the target vehicle region exclusion unit 156 travels with the actual vehicle reference position coordinates Cm ′, which is the origin corresponding position of the vehicle 100 grasped by the position grasping unit 154 in step S6g1. The direction of the vehicle 100 (direction vector in which the vehicle 100 is traveling) ascertained by the support unit 152 is referred to.

次に、対象車両領域除外部156は、ステップS6g2にて、記憶部118から外形形状を示す3次元モデルのデータを読み出し、図13Aに示すように、車両100の向きを参照して、インフラカメラ106から見た3次元モデルDmの透視変換を行い、透視図を生成する。   Next, in step S6g2, the target vehicle area excluding unit 156 reads out the data of the three-dimensional model indicating the outer shape from the storage unit 118, and refers to the direction of the vehicle 100 as illustrated in FIG. The perspective transformation of the three-dimensional model Dm viewed from 106 is performed to generate a perspective view.

次いで、対象車両領域除外部156は、ステップS6g3の車両画像と3次元モデルの重畳処理にて、図13Aに示す透視図上の3次元モデルDmを拡大縮小処理して撮影画像202中の車両100と同じ大きさにすると共に、図12に示す撮影画像202上の制御対象車両100に互いの向きを合わせ、且つ制御対象車両100の後輪車軸25(図2参照)の中点位置座標である実車両基準位置座標Cm´と3次元モデルDmのモデル基準位置座標Cmとを一致させて重畳する。   Next, the target vehicle region excluding unit 156 enlarges / reduces the three-dimensional model Dm on the perspective view shown in FIG. 13A by the superimposition processing of the vehicle image and the three-dimensional model in step S6g3, and the vehicle 100 in the captured image 202 is displayed. 12 is the midpoint position coordinate of the rear wheel axle 25 (see FIG. 2) of the control target vehicle 100 with the same orientation as the control target vehicle 100 on the captured image 202 shown in FIG. The actual vehicle reference position coordinates Cm ′ and the model reference position coordinates Cm of the three-dimensional model Dm are made coincident and superimposed.

図13Bは、透視変換後の3次元モデルDmを制御対象車両100に重畳した状態を示している(実際には、画像メモリであるフレームバッファ上で重畳する)。このように、駐車場座標系、この場合、インフラカメラ106の座標と視点の向きを含むワールド座標系XYZ上での車両100の実車両基準位置座標Cm´(原点対応位置)と向き、対象物座標系xyzでの車両100のモデル基準位置座標Cm(原点対応位置)と向き、及びインフラカメラ106のレンズ特性から車両100の既知の3次元モデルDmをインフラカメラ106の映像(画像)に重ねて表示することができる。なお、図13Bの撮影画像202の処理画像は、実際には、自動運転走行には使用されない中間画像である。   FIG. 13B shows a state in which the perspective-transformed three-dimensional model Dm is superimposed on the control target vehicle 100 (actually, it is superimposed on a frame buffer that is an image memory). Thus, the actual vehicle reference position coordinates Cm ′ (origin corresponding position) and direction of the vehicle 100 on the world coordinate system XYZ including the coordinates of the parking camera coordinate system, in this case, the coordinates of the infrastructure camera 106 and the viewpoint direction, the object, Based on the model reference position coordinates Cm (origin corresponding position) and direction of the vehicle 100 in the coordinate system xyz and the lens characteristics of the infrastructure camera 106, the known three-dimensional model Dm of the vehicle 100 is superimposed on the image (image) of the infrastructure camera 106. Can be displayed. Note that the processed image of the captured image 202 in FIG. 13B is an intermediate image that is not actually used for automatic driving.

次いで、対象車両領域除外部156は、ステップS6g4にて、図13Cに示すように、重ねて表示した3次元モデルDmの外形内(境界面内)の障害物を、ハッチングで表示した非検出領域(非検出マスク領域)300に設定する。   Next, in step S6g4, the target vehicle area excluding unit 156 displays, as shown in FIG. 13C, an undetected area in which obstacles within the outer shape (in the boundary surface) of the three-dimensional model Dm displayed in an overlapping manner are displayed by hatching. (Non-detection mask region) 300 is set.

最後に、走行支援部152は、ステップS6g5にて、図13Cの撮影画像202の処理画像を参照し、非検出領域300以外の残りの領域(駐車施設12の路面104上の領域)での移動体を障害物(移動障害物)として認識し、車両100の自動運転走行の支援を行う。   Finally, in step S6g5, the driving support unit 152 refers to the processed image of the captured image 202 in FIG. 13C and moves in the remaining area (an area on the road surface 104 of the parking facility 12) other than the non-detection area 300. The body is recognized as an obstacle (moving obstacle), and automatic driving traveling of the vehicle 100 is supported.

なお、図12、図13B、図13Cでは、予め記憶部118に記憶されていない円錐型の標識であるコーン302も映出されているが、仮に、2次元画面上でマスクすることを考えると、コーン302が撮影画像202上、車両100の手前で重なっている場合、コーン302も一緒にマスクされてしまう。もちろん、車両100の手前に人等の障害物が重なっている場合にも、一緒にマスクされてしまう。障害物をマスクしてしまうと、障害物との衝突回避処理を行うことができなくなる。   In FIG. 12, FIG. 13B, and FIG. 13C, the cone 302, which is a cone-shaped marker that is not stored in the storage unit 118 in advance, is also displayed, but it is assumed that masking is performed on a two-dimensional screen. When the cone 302 overlaps the captured image 202 in front of the vehicle 100, the cone 302 is also masked together. Of course, even when an obstacle such as a person overlaps in front of the vehicle 100, it is masked together. If the obstacle is masked, the collision avoidance process with the obstacle cannot be performed.

これに対して、この実施形態では、上述したように、3次元モデルDmの透視変換後の透視図を撮影画像202上の車両100に重畳するように処理(図13B参照)しているので、車両100の手前にコーン302や図示しない人等が映出されていても、図13Cに示すように、コーン302や前記人等を障害物として検出することができる。   In contrast, in this embodiment, as described above, the perspective view after the perspective transformation of the three-dimensional model Dm is processed so as to be superimposed on the vehicle 100 on the captured image 202 (see FIG. 13B). Even if a cone 302 or a person (not shown) is displayed in front of the vehicle 100, the cone 302 or the person can be detected as an obstacle as shown in FIG. 13C.

次に、図14に示すフローチャートを参照して、影部領域推定部としての機能も有する影部領域除外部158を利用した対象車両領域除外部156による制御対象車両領域除外処理を前提とした影部領域除外処理を説明する。   Next, referring to the flowchart shown in FIG. 14, the shadow based on the control target vehicle region exclusion process by the target vehicle region exclusion unit 156 using the shadow region exclusion unit 158 that also functions as a shadow region estimation unit. The partial area exclusion process will be described.

なお、図14に示すフローチャート中、ステップS6g1〜ステップS6g4の処理及びステップS6g5の処理内容は、図11のフローチャートを参照して説明した同一ステップの処理内容と同様であるので、その詳細な説明を省略する。   In the flowchart shown in FIG. 14, the processing contents of steps S6g1 to S6g4 and the processing contents of step S6g5 are the same as the processing contents of the same steps described with reference to the flowchart of FIG. Omitted.

例えば、図15に示すように、自動運転走行による駐車動作中の制御対象車両100自体がインフラカメラ106による画像情報である撮影画像204(映像)上に映り込んでいてさらに車両100の手前に図示しない光源(太陽や灯火)による車両100の影206が映り込んでいる場合を考える。   For example, as shown in FIG. 15, the control target vehicle 100 itself during a parking operation by automatic driving is reflected on a captured image 204 (video) that is image information by the infrastructure camera 106, and further illustrated in front of the vehicle 100. Consider a case where a shadow 206 of the vehicle 100 is reflected by a light source (sun or light) that does not.

この場合、上述したステップS6g1〜ステップS6g4までの車両100の3次元モデルDmの重畳による非検出領域300(図13C参照)の設定処理を行っても、図16Aに示すように、影206の部分が残り、影206の部分を障害物(移動障害物)として誤認識(誤検出)してしまう可能性が残る。   In this case, even if the setting process of the non-detection region 300 (see FIG. 13C) is performed by the superimposition of the three-dimensional model Dm of the vehicle 100 from step S6g1 to step S6g4 described above, as shown in FIG. Remains, and there is a possibility that the portion of the shadow 206 is erroneously recognized (detected erroneously) as an obstacle (moving obstacle).

そこで、影部領域除外部158は、ステップS6g11にて、図16Bに示すように、3次元モデルDmの各頂点を通る光源方向からの光のベクトル(不図示)が路面(平面)104に交差する点でサーフェイスモデル等の3次元の影モデルSmを生成する。   Therefore, in step S6g11, the shadow area excluding unit 158 intersects the road surface (plane) 104 with a light vector (not shown) from the light source direction passing through each vertex of the three-dimensional model Dm as shown in FIG. 16B. At this point, a three-dimensional shadow model Sm such as a surface model is generated.

図17の模式図を参照して影モデルSmの生成処理につき太陽304(平行光光源)を例として説明すると、光源からの光の照射方向は、カレンダタイマ160による年月日日時と現在位置(駐車施設12)の既知の緯度経度で太陽304からの平行光の照射方向をカレンダタイマ160から得る。なお、灯火(点光源)の場合には、駐車施設12のインフラ情報から図示しない灯火からの照射方向を得る。   Referring to the schematic diagram of FIG. 17, the generation process of the shadow model Sm will be described using the sun 304 (parallel light source) as an example. The irradiation direction of light from the light source is determined by the calendar timer 160 and the current date ( The irradiation direction of the parallel light from the sun 304 is obtained from the calendar timer 160 at a known latitude and longitude of the parking facility 12). In the case of a lamp (point light source), an irradiation direction from a lamp (not shown) is obtained from the infrastructure information of the parking facility 12.

次いで、図17に示すように、模式的に直方体で描いた3次元モデルDmの各頂点を通る光源方向からの光のベクトルが路面(平面)104に交差する点で影モデルSmを生成することができる。   Next, as shown in FIG. 17, a shadow model Sm is generated at a point where a light vector from the light source direction passing through each vertex of the three-dimensional model Dm schematically drawn in a rectangular parallelepiped intersects the road surface (plane) 104. Can do.

そこで、影部領域除外部158での影モデルSmの作成後に、対象車両領域除外部156は、ステップS6g12にて、図16Cに示すように、3次元モデルDmと影モデルSmを合わせた外形内(境界面内)の障害物を、ハッチングで表示した非検出領域(非検出マスク領域)306に改めて設定する。   Therefore, after creating the shadow model Sm in the shadow area excluding unit 158, the target vehicle area excluding unit 156 adds the three-dimensional model Dm and the shadow model Sm in step S6g12 as shown in FIG. 16C. The obstacle (in the boundary surface) is set again in the non-detection area (non-detection mask area) 306 displayed by hatching.

走行支援部152は、ステップS6g12処理後のステップS6g5にて、非検出領域306以外の残りの領域(駐車施設12の路面104上の領域)での移動体を障害物(移動障害物)として認識して、車両100の自動運転走行の支援を行う。   The driving support unit 152 recognizes the moving body in the remaining area (the area on the road surface 104 of the parking facility 12) other than the non-detection area 306 as an obstacle (moving obstacle) in step S6g5 after processing in step S6g12. Thus, the vehicle 100 is supported for automatic driving.

なお、影モデルSmを非検出領域306に適用するか否かの判断は、車両100の以外のインフラカメラ106aに設けられた外光を検出する日射センサ(外光センサ)151の出力により行うこともできる。日射センサ151により影がでていないと判断される閾値光量以下の受光光量であって、曇天等であることが検出されれば、影モデルSmの適用が不要になるので、例えば、太陽304が低い場合に影が長く大きくなった場合であっても非検出領域300を、影モデルSmを考慮した非検出領域306に大きくする必要がなくなり、車両100周辺の障害物の検出精度を向上させることができる。   Whether or not to apply the shadow model Sm to the non-detection region 306 is determined based on the output of the solar radiation sensor (external light sensor) 151 that detects external light provided in the infrastructure camera 106a other than the vehicle 100. You can also. If it is detected by the solar radiation sensor 151 that the received light amount is equal to or less than the threshold light amount that is not shadowed, and it is detected that it is cloudy, the application of the shadow model Sm becomes unnecessary. Even if the shadow is long and large when it is low, the non-detection area 300 does not need to be enlarged to the non-detection area 306 in consideration of the shadow model Sm, and the detection accuracy of obstacles around the vehicle 100 is improved. Can do.

また、影モデルSmを非検出領域306に適用するか否かの判断は、車両100に設けた外光を検出する不図示の日射センサ(外光センサ)の出力により行うこともできる。   The determination as to whether or not to apply the shadow model Sm to the non-detection region 306 can also be made based on the output of a solar radiation sensor (external light sensor) (not shown) that detects external light provided in the vehicle 100.

[実施形態のまとめ及び変形例]
以上説明したように、この実施形態に係る走行支援制御装置10は、自動運転走行が可能な制御対象車両100以外に配置されたインフラカメラ106が、制御対象車両100を含む所定領域としての駐車施設12を撮像して画像情報、例えば撮影画像202、204を取得する。走行支援部152は、インフラカメラ106により取得された前記画像情報に基づき駐車施設12内での制御対象車両100の前記自動運転走行を支援する。位置把握部154は、インフラカメラ106により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両100の位置を把握する。制御対象車両領域除外部としての対象車両領域除外部156は、位置把握部154により把握された制御対象車両100の前記位置に基づき、インフラカメラ106により取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両100の領域を除外する。
[Summary of Embodiment and Modifications]
As described above, the driving support control apparatus 10 according to this embodiment is a parking facility in which the infrastructure camera 106 arranged in addition to the control target vehicle 100 capable of automatic driving travels as a predetermined area including the control target vehicle 100. 12 is captured to obtain image information, for example, captured images 202 and 204. The travel support unit 152 supports the automatic driving travel of the control target vehicle 100 in the parking facility 12 based on the image information acquired by the infrastructure camera 106. The position grasping unit 154 grasps the position of the control target vehicle 100 based on the image information acquired by the infrastructure camera 106. The target vehicle region excluding unit 156 as the control target vehicle region excluding unit is at least the control target vehicle 100 from the image information acquired by the infrastructure camera 106 based on the position of the control target vehicle 100 grasped by the position grasping unit 154. Exclude the area of.

そして、前記の走行支援部152は、対象車両領域除外部156により前記画像情報から制御対象車両100の領域を非検出領域300として除外した駐車施設12内での障害物(車両100a、100b、コーン302等)を認識しながら制御対象車両100の前記自動運転走行の支援を行う。インフラカメラ106は、所定領域(駐車施設12)中、制御対象車両100の走行可能領域全体を撮影できればよいので、1台のインフラカメラ106を利用して処理を行うことが可能である。   Then, the travel support unit 152 includes obstacles (vehicles 100a, 100b, cones) in the parking facility 12 in which the target vehicle region excluding unit 156 excludes the region of the control target vehicle 100 from the image information as the non-detection region 300. 302, etc.) is supported, and the automatic driving traveling of the control target vehicle 100 is supported. The infrastructure camera 106 only needs to be able to capture the entire travelable area of the control target vehicle 100 in the predetermined area (parking facility 12), and therefore, the process can be performed using one infrastructure camera 106.

この構成によれば、制御対象車両100以外に配置された少なくとも1つのインフラカメラ106により取得された画像情報に基づき制御対象車両100の自動運転走行を支援する所定領域(駐車施設12)内で、制御対象車両100を除外するようにしたので、制御対象車両100を障害物(車両100a、100b、コーン302等)に誤認識する可能性が防止される。   According to this configuration, in a predetermined area (parking facility 12) that supports automatic driving of the control target vehicle 100 based on image information acquired by at least one infrastructure camera 106 arranged other than the control target vehicle 100, Since the control target vehicle 100 is excluded, the possibility of erroneously recognizing the control target vehicle 100 as an obstacle (vehicles 100a, 100b, cone 302, etc.) is prevented.

この場合、位置把握部154は、インフラカメラ106により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両100の前記位置を把握する際、制御対象車両100から該制御対象車両100の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から制御対象車両100の前記位置を把握することができる。   In this case, the position grasping unit 154 obtains the vehicle identification information of the control target vehicle 100 from the control target vehicle 100 when grasping the position of the control target vehicle 100 based on the image information acquired by the infrastructure camera 106. The position of the control target vehicle 100 can be grasped from the image information with reference to the acquired vehicle identification information.

このように、位置把握部154は、制御対象車両100から該制御対象車両100の前記車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両100の前記位置を把握するようにしたので、前記画像情報から前記制御対象車両100を正しく認識することができる。   As described above, the position grasping unit 154 acquires the vehicle identification information of the control target vehicle 100 from the control target vehicle 100, refers to the acquired vehicle identification information, and determines the control target vehicle 100 from the image information. Since the position is grasped, the control target vehicle 100 can be correctly recognized from the image information.

位置把握部154は、インフラカメラ106により取得された前記画像情報に基づき、制御対象車両100の前記位置を把握する際、制御対象車両100から該制御対象車両100の自己位置情報(車両100の自己位置は、操舵角センサ28と車輪速センサ26とヨーレートセンサ22の各出力に基づく慣性航法による走行の結果又はGPSセンサ32の順次受信位置により検出乃至算出することができる。)を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両100の前記位置を把握するようにしてもよい。この場合にも、前記画像情報から前記制御対象車両100を正しく認識することができる。   When the position grasping unit 154 grasps the position of the control target vehicle 100 based on the image information acquired by the infrastructure camera 106, the position grasping unit 154 determines the self position information of the control target vehicle 100 from the control target vehicle 100 (the self-position of the vehicle 100). The position can be detected or calculated from the result of traveling by inertial navigation based on the outputs of the steering angle sensor 28, the wheel speed sensor 26, and the yaw rate sensor 22, or the sequential reception position of the GPS sensor 32). The position of the control target vehicle 100 may be grasped from the image information with reference to the self-position information. Also in this case, the control target vehicle 100 can be correctly recognized from the image information.

なお、対象車両領域除外部156は、インフラカメラ106により取得された前記画像情報から少なくとも制御対象車両100の領域を除外する際、制御対象車両100から該制御対象車両100の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して除外するようにしてもよい。この場合、前記画像情報から非検出領域300である制御対象車両領域を正確に除外することができる。   The target vehicle area exclusion unit 156 acquires vehicle identification information of the control target vehicle 100 from the control target vehicle 100 when excluding at least the area of the control target vehicle 100 from the image information acquired by the infrastructure camera 106. The vehicle identification information may be excluded with reference to the acquired vehicle identification information. In this case, the control target vehicle area that is the non-detection area 300 can be accurately excluded from the image information.

さらに、光源(太陽304又は灯火)からの光の照射によって制御対象車両100によりできる影部領域としての影206を推定し、推定した前記影部領域としての影206をインフラカメラ106により取得された前記画像情報から除外する影部領域除外部158を備えることが好ましい。影部領域除外部158は、光の照射によって制御対象車両100によりできる前記影部領域である影206を推定し、推定した前記影部領域としての影206をインフラカメラ106により取得された前記画像情報から除外するようにしたので、制御対象車両100及び影部領域としての影206を障害物と誤認識する可能性が防止される。   Furthermore, the shadow 206 as a shadow area formed by the control target vehicle 100 is estimated by irradiation of light from a light source (sun 304 or light), and the estimated shadow 206 as the shadow area is acquired by the infrastructure camera 106. It is preferable that a shadow area exclusion unit 158 to be excluded from the image information is provided. The shadow area exclusion unit 158 estimates the shadow 206, which is the shadow area formed by the control target vehicle 100 by light irradiation, and the image obtained by the infrastructure camera 106 as the estimated shadow 206 as the shadow area. Since the information is excluded from the information, the possibility of erroneously recognizing the control object vehicle 100 and the shadow 206 as the shadow area as an obstacle is prevented.

走行支援部152は、対象車両領域除外部156及び影部領域除外部158により前記画像情報から制御対象車両100の領域と影206の領域とを非検出領域306として除外した駐車施設12内での障害物を認識しながら制御対象車両100の前記自動運転走行の支援を行う。   The driving support unit 152 uses the target vehicle region exclusion unit 156 and the shadow region exclusion unit 158 to exclude the region of the control target vehicle 100 and the region of the shadow 206 as the non-detection region 306 from the image information. The automatic driving traveling of the control target vehicle 100 is supported while recognizing the obstacle.

この場合、影部領域除外部158は、前記光の照射によって制御対象車両100によりできる前記影部領域としての影206を推定する際、制御対象車両100から該制御対象車両100の前記車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報により前記制御対象車両100の車両形状を認識し、認識した前記車両形状に応じて前記影部領域としての影206を推定するように構成することで、前記影部領域としての影206を正確に除外することができる。   In this case, when the shadow area exclusion unit 158 estimates the shadow 206 as the shadow area generated by the control target vehicle 100 by the light irradiation, the vehicle identification information of the control target vehicle 100 from the control target vehicle 100 is obtained. By recognizing the vehicle shape of the vehicle 100 to be controlled based on the acquired vehicle identification information, and estimating the shadow 206 as the shadow region according to the recognized vehicle shape, The shadow 206 as the shadow area can be accurately excluded.

なお、影部領域除外部158は、前記光の照射によって制御対象車両100によりできる前記影部領域としての影206を推定する際、カレンダタイマ160による時刻に応じて制御対象車両100の前記影部領域としての影206を推定するようにしてもよい。このように構成すれば、日射時間・日射方向が既知の光源である太陽光等を原因として制御対象車両100によりできる前記影部領域としての影206を正確に推定することができる。   The shadow area excluding section 158 estimates the shadow 206 as the shadow area generated by the control target vehicle 100 by the light irradiation, and the shadow section of the control target vehicle 100 according to the time by the calendar timer 160. The shadow 206 as a region may be estimated. If comprised in this way, the shadow 206 as the said shadow part area | region which can be performed by the control object vehicle 100 on the cause of the sunlight etc. which are light sources with known solar radiation time and solar radiation direction can be estimated correctly.

また、影部領域除外部158は、所定領域(駐車施設12)を照明する灯火に応じて制御対象車両100の前記影部領域としての影206を推定するようにしてもよい。このように構成すれば、灯火時間及び光の照射方向が既知の前記灯火よって制御対象車両100によりできる前記影部領域としての影206を正確に推定することができる。   Moreover, you may make it the shadow part exclusion part 158 estimate the shadow 206 as the said shadow part area | region of the control object vehicle 100 according to the light which illuminates the predetermined area | region (parking facility 12). If comprised in this way, the shadow 206 as the said shadow part area | region which can be performed by the control object vehicle 100 with the said lighting whose lighting time and light irradiation direction are known can be estimated correctly.

さらに、影部領域除外部158は、インフラカメラ106と前記光源と制御対象車両100との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域としての影206の発生の有無を検証するようにしてもよい。この構成によれば、前記影部領域としての影206の発生の有無を確実に認識することができる。   Further, the shadow area excluding unit 158 is based on the positional relationship between the infrastructure camera 106, the light source, and the control target vehicle 100, and whether or not the shadow 206 is generated as the shadow area generated by the light irradiation from the light source. May be verified. According to this configuration, it is possible to reliably recognize whether or not the shadow 206 as the shadow area is generated.

なお、この発明は、上述の実施形態に限らず、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that various configurations can be adopted based on the contents described in this specification.

10…走行支援制御装置 12…駐車施設
14…駐車支援システム 50…センサ
52…統括ECU 56…自動運転ECU
57…自動運転ユニット 100、100a、100b…車両
104…路面
106、106a〜106d…インフラカメラ
108、108a〜108d、110、110a〜110d…撮影画像
120…駐車支援制御装置 152…走行支援部
154…位置把握部 156…対象車両領域除外部
158…影部領域除外部 160…カレンダタイマ
206…影 300、306……非検出領域
302…コーン
Cm…モデル基準位置座標 Cm´…実車両基準位置座標
Dm…三次元モデル Sm…影モデル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Driving assistance control device 12 ... Parking facility 14 ... Parking assistance system 50 ... Sensor 52 ... General ECU 56 ... Automatic operation ECU
57 ... Automatic driving unit 100, 100a, 100b ... Vehicle 104 ... Road surface 106, 106a-106d ... Infrastructure camera 108, 108a-108d, 110, 110a-110d ... Photographed image 120 ... Parking assistance control device 152 ... Driving assistance part 154 ... Position grasping unit 156 ... Target vehicle region exclusion unit 158 ... Shadow region exclusion unit 160 ... Calendar timer 206 ... Shadow 300, 306 ... Non-detection region 302 ... Cone Cm ... Model reference position coordinate Cm '... Real vehicle reference position coordinate Dm ... 3D model Sm ... Shadow model

Claims (7)

自動運転走行が可能な制御対象車両を含む所定領域を撮像して画像情報を取得する前記制御対象車両以外に配置された少なくとも1つのカメラと、
前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記所定領域内での前記制御対象車両の前記自動運転走行を支援する走行支援部と、
前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の位置を把握する位置把握部と、
前記位置把握部により把握された前記制御対象車両の前記位置に基づき、前記カメラにより取得された前記画像情報から制御対象車両領域を除外する制御対象車両領域除外部と、
前記制御対象車両の車両形状に応じて、光源からの光の照射により形成される前記制御対象車両の影部領域を推定し、前記カメラにより取得された前記画像情報から前記影部領域を除外する影部領域除外部と、を備え、
前記走行支援部は、
前記制御対象車両領域と前記影部領域を合わせた外形を有する一体的な領域を除外した上で、前記所定領域内での障害物を認識しながら前記制御対象車両の前記自動運転走行の支援を行う
ことを特徴とする走行支援制御装置。
At least one camera arranged other than the control target vehicle that captures a predetermined area including the control target vehicle capable of autonomous driving and acquires image information;
Based on the image information acquired by the camera, a travel support unit that supports the automatic driving travel of the control target vehicle within the predetermined area;
Based on the image information acquired by the camera, a position grasping unit that grasps the position of the control target vehicle;
Said position based on the position of the control target vehicle which is grasped by the grasping portion, said acquired by the camera excludes image information or et control target vehicle area control target vehicle region excluding unit,
The shadow area of the control target vehicle formed by light irradiation from a light source is estimated according to the vehicle shape of the control target vehicle, and the shadow area is excluded from the image information acquired by the camera. A shadow area exclusion part ,
The travel support unit
Assisting the control target vehicle in the automatic driving while recognizing an obstacle in the predetermined area , excluding an integrated area having an outer shape combining the control target vehicle area and the shadow area. A driving support control device characterized in that:
請求項1に記載の走行支援制御装置において、
前記位置把握部は、
前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握する
ことを特徴とする走行支援制御装置。
In the driving assistance control device according to claim 1,
The position grasping unit
When grasping the position of the control target vehicle based on the image information acquired by the camera, the vehicle identification information of the control target vehicle is acquired from the control target vehicle, and the acquired vehicle identification information is referred to. Then, the driving support control device characterized by grasping the position of the control target vehicle from the image information.
請求項1に記載の走行支援制御装置において、
前記位置把握部は、
前記カメラにより取得された前記画像情報に基づき、前記制御対象車両の前記位置を把握する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の自己位置情報を受信し、受信した前記自己位置情報を参照して、前記画像情報から前記制御対象車両の前記位置を把握する
ことを特徴とする走行支援制御装置。
In the driving assistance control device according to claim 1,
The position grasping unit
When grasping the position of the control target vehicle based on the image information acquired by the camera, the self position information of the control target vehicle is received from the control target vehicle, and the received self position information is referred to. Then, the driving support control device characterized by grasping the position of the control target vehicle from the image information.
請求項1〜3のいずれか1項に記載の走行支援制御装置において、
前記制御対象車両領域除外部は、
前記カメラにより取得された前記画像情報から前記制御対象車両領域を除外する際、前記制御対象車両から該制御対象車両の車両識別情報を取得し、取得した前記車両識別情報を参照して除外する
ことを特徴とする走行支援制御装置。
In the driving assistance control device according to any one of claims 1 to 3,
The controlled vehicle area exclusion unit is
Excluding the time excluding the image information or et previous SL control target vehicle area acquired by the camera, the control target vehicle acquires vehicle identification information of the control target vehicle from, referring to acquired the vehicle identification information A driving support control device characterized by:
請求項1〜4のいずれか1項に記載の走行支援制御装置において、
前記影部領域除外部は、
前記光の照射により形成される前記影部領域を推定する際、カレンダタイマによる時刻に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定する
ことを特徴とする走行支援制御装置。
In the driving assistance control device according to any one of claims 1 to 4 ,
The shadow area exclusion unit is:
When estimating the shadow area by Ri Ru is formed to the irradiation of the light, driving support control unit and estimates the shadow area of the control target vehicle in accordance with the time according to the calendar timer.
請求項1〜4のいずれか1項に記載の走行支援制御装置において、
前記影部領域除外部は、
前記所定領域を照明する灯火に応じて前記制御対象車両の前記影部領域を推定する
ことを特徴とする走行支援制御装置。
In the driving assistance control device according to any one of claims 1 to 4 ,
The shadow area exclusion unit is:
The driving support control apparatus, wherein the shadow area of the control target vehicle is estimated in accordance with a light that illuminates the predetermined area.
請求項のいずれか1項に記載の走行支援制御装置において、
前記影部領域除外部は、
前記カメラと前記光源と前記制御対象車両との位置関係に基づき、前記光源からの前記光の照射によってできる前記影部領域の発生の有無を検証する
ことを特徴とする走行支援制御装置。
In the driving assistance control device according to any one of claims 1 to 6 ,
The shadow area exclusion unit is:
The driving support control apparatus characterized by verifying the presence or absence of the shadow area generated by the light irradiation from the light source based on the positional relationship among the camera, the light source, and the control target vehicle.
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