JP6470839B2 - 走行指令生成装置 - Google Patents

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Description

本発明は、自動車やロボット向けの走行指令生成装置に係り、特に、衝突を回避する走行指令を高速に演算する走行指令生成装置に関する。
近年、自動車の安全性向上のため、カメラやレーダーといったセンサから自車周囲の障害物をセンシングし、衝突の可能性が高いと判断した場合、警告の表示や、衝突を回避するために緊急ブレーキを行う、といった予防安全技術が進展している。
予防安全技術では、障害物の将来位置を予測し、予測に基づき警告表示や、衝突回避指令を生成しているため、障害物の将来位置の予測精度向上が重要である。
特許文献1では、障害物の確率的な挙動を考慮した将来位置予測に基づき衝突確率を演算し、衝突の可能性が高い場合、運転者へ警告を表示する技術を開示している。
特開2008−158969号公報
特許文献1で開示された発明は、運転者が自車レーン上をほぼ定速で運転を続ける場合を仮定し、障害物と自車との衝突確率を演算しているが、自動走行制御といったさらに高度な運転支援を行う場合、複数の自車速度プロファイルにおいて、障害物と自車との衝突確率を演算し、衝突確率が最小となる最適速度プロファイルを探索する繰り返し演算が必要となる。この場合、自動走行用の速度指令演算時間が増大し、一定の制御周期内に制御が間に合わない可能性がある。
本発明は上記点に鑑みて、自動走行制御における、障害物と自車との衝突確率の高速化を実現することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明は、
複数障害物の存在確率分布から、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成する走行指令生成装置において、
前記複数障害物の存在確率分布から、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、前記複数障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成し、前記衝突確率テーブルより、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成することを特徴とする。
さらに本発明は、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とした場合、固定進路上でL移動した時の自車領域をS生成し、時刻Tにおける前記複数障害物の存在確率分布の前記自車領域S内の積分値、または、平均値、または、最大値を計算することにより前記衝突確率テーブルを生成する。
さらに本発明は、一定期間における前記衝突確率テーブルの積算値、または最大値を最小化する走行指令の探索を行う。
さらに本発明は、前記衝突確率テーブルを複数個備えることにより前記走行指令を並列演算する。
本発明によれば、自車の固定進路における障害物との衝突確率演算結果を再利用することから、自車の最適走行指令の探索における衝突確率の繰返し演算を高速化する。
さらに、本発明によれば、衝突確率演算結果の容量が小さくできるため、衝突確率演算結果を高速アクセス可能な小型メモリに配置することにより、さらなる演算高速化が実現できる。
本発明の第一の実施形態による、走行指令生成装置の全体ブロック図 本発明の第一の実施形態による、動的地図生成部(10)が生成する動的地図の概念図 本発明の第一の実施形態による、障害物予測部(11)が生成する障害物存在確率分布予測の概念図 本発明の第一の実施形態による、進路生成部(12)が生成する自車進路の概念図 本発明の第一の実施形態による、衝突確率演算部(13)のフローチャート 図5に示すフローチャートの衝突確率演算ステップ(53)の演算方法説明図 本発明の第一の実施形態による、衝突確率演算部(13)が出力する衝突確率テーブルの概念図 本発明の第一の実施形態による、速度指令生成部(14)のフローチャート 本発明の第二の実施形態による、衝突確率演算部(13)のフローチャート 本発明の第三の実施形態による、走行指令生成装置の全体ブロック図
以下、図1〜図8を用いて、本発明の第一の実施形態による走行指令生成装置の構成及び動作について説明する。
図1は、本発明の第一の実施形態による走行指令生成装置の全体ブロック図である。
走行指令生成装置(1)は、センサ(7)からの障害物情報、GPS(8)からの自車情報をネットワーク経由で入力し、入力した情報から走行制御に必要な指令値を演算し、ネットワーク経由で、車両制御ECU(9)に出力する。車両制御ECU(9)は、入力した走行制御用の指令値に基づき、図示していない、各種アクチュエータを駆動し、車両運動を制御する。なお、本図におけるセンサ(7)は、具体的にはカメラやレーダー等であり、表記上1つに集約して記載している。また、走行指令生成装置(1)は、走行制御のため、GPS(7)の他、図示していない自車状態を測定するセンサからデータを入力している。
走行指令生成装置(1)は、IF1(4)、地図DB(5)、演算ユニット(2)、外部記憶部(3)、IF2、から構成される。
IF1(4)は、センサ(7)からの障害物情報、GPS(8)からの自車情報をネットワーク経由で入力するための物理インターフェースであり、入力された情報を演算ユニット(2)へ出力する。地図DB(5)は、走行制御に必要となる静的な地図情報を格納したデータベースであり、演算ユニット(2)からの要求に応じて必要な地図情報を演算ユニット(2)へ出力する。
演算ユニット(2)は、センサ(7)からの障害物情報、GPS(8)からの自車情報、地図DB(5)から静的な地図情報を入力し、これらの情報から、走行制御に必要な指令値を演算し、ネットワーク経由で、車両制御ECU(9)に走行指令値を出力する。
演算ユニット(2)は、具体的にはマイクロプロセッサや、FPGA等の半導体チップで実装される。
演算ユニット(2)は、演算ユニット内に格納出来ないサイズの中間データを外部記憶部(3)に格納する。外部記憶部(3)は、具体的にはSDRAM等の半導体メモリで実装される。
IF2(6)は、演算ユニット(2)が演算した走行指令値をネットワーク経由で出力するための物理インターフェースである。
演算ユニット(2)内には、動的地図生成部(10)、障害物予測部(11)、進路生成部(12)、衝突確率演算部(13)、速度指令生成部(14)、の機能、および内部記憶部(15)から構成される。動的地図生成部(10)、障害物予測部(11)、進路生成部(12)、衝突確率演算部(13)、速度指令生成部(14)、の各機能はソフトウエア、またはハードウエアで実装される。
動的地図生成部(10)は、センサ(7)からの障害物情報、GPS(8)からの自車情報、地図DB(5)から静的な地図情報を入力し、これらを統合することにより、走行制御に必要な動的地図を生成する。図2は、動的地図生成部(10)が生成する動的地図の概念図であり、交差点の例を示している。センサ(7)からの障害物情報、GPS(8)からの自車情報、地図DB(5)から静的な地図情報を統合することにより、自車(20)の位置、および速度、歩道(24)位置、白線(25)位置、障害物O1〜3(21)〜(23)の位置、および速度の動的データベースを生成し、外部記憶部(3)に保持する。
障害物予測部(11)は、動的地図生成部(10)が生成した動的地図より障害物情報を抽出し、障害物の存在確率分布の予測を行う。図3は、図2で示した動的地図における障害物O1〜3(21)〜(23)を例に存在確率分布の予測結果を示したものである。T=0(s)のフレームでは、センサデータからの情報に基づき、各障害物の初期位置を示している。次にT=1(s)のフレームでは、センサデータからの速度情報、および確率的な挙動を考慮し、存在確率分布が速度方向に移動、空間的に拡散し、障害物O1〜3(21)〜(23)に対応した存在確率分布は、それぞれ(311)〜(313)となっている。最後に、T=2(s)のフレームでは、T=1のフレームより、さらに速度方向に移動、空間的に拡散し、障害物O1〜3(21)〜(23)に対応した存在確率分布は、それぞれ(321)〜(323)となっている。なお、本図では、T=0、1、3(s)の各フレームにおける障害物の存在確率分布を示しているが、実際はさらに細かい時間ステップΔT、例えばΔT=0.1(s)間隔で障害物の存在確率分布が生成されている。ここで生成した障害物の存在確率分布データは必要に応じて外部記憶部(3)に格納される。
進路生成部(12)は、動的地図生成部(10)が生成した動的地図より、道路の形状、および目的地への経路情報を抽出し、近い将来、例えば10(s)の間で自車が通過すべき固定進路を生成する。図4は、図2で示した動的地図における、自車が通過すべき固定進路の例である。本図では、自車が右折する例を示しており、交差点の中央付近、および、右折後の右側レーンの中央を通過する進路(40)が生成されている。
衝突確率演算部(13)は、障害物予測部(11)が出力した障害物の存在確率分布、および、進路生成部(12)が出力した固定経路を用いて、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成する。
図5は、衝突確率演算部(13)の処理を示すフローチャートである。
まず、処理ステップ(50)にて、時間ループのための変数iを初期化する。
次に、処理ステップ(51)にて、固定進路上の自車移動距離ループのための変数jを初期化する。
次に、処理ステップ(52)にて、固定進路上の自車位置を計算する。図6に固定進路上の自車位置の計算方法を示す。本処理ステップでは、まずL=ΔL・jにて固定進路上の自車の移動距離を演算する。次に、固定進路の二次元的な形状から、固定進路上でLだけ移動した時の自車位置(x_tmp, y_tmp)を演算する。
次に、処理ステップ(53)にて、T=ΔT・iの時間フレームにおいて、固定進路上でL=ΔL・jだけ移動した場合の障害物と自車との衝突確率を計算する。図6にT=2の時間フレームにおける、衝突確率の計算方法を示す。まず、自車位置(x_tmp, y_tmp)を中心とした自車領域S(60)を生成する。次に、衝突確率分布を自車領域S内で積分することで、衝突確率を計算する。なお、衝突確率の演算は、自車領域S内での衝突確率の最大値や、自車領域S内での衝突確率の平均値としても良い。
次に、処理ステップ(54)にて、移動距離ループの終了判定を行う。所定の移動距離最大値(ΔL・N)まで、処理ステップ(52)、および処理ステップ(53)が実行されていれば本ループを抜け、そうでない場合、jをインクリメント(55)し、処理ステップ(52)に戻る。
次に、処理ステップ(55)にて、時間ループの終了判定を行う。所定の時間最大値(ΔT・M)まで、処理ステップ(52)、および処理ステップ(53)が実行されていれば本ループを抜けすべての処理を終了する。そうでない場合、iをインクリメント(57)し、処理ステップ(51)に戻る。
図5に示す処理がすべて終了すると、時刻ΔT・i(i=0,..,M)において、固定進路上でL=ΔL・jだけ移動した場合の障害物と自車との衝突確率テーブルP[i][j]が生成される。図7に、衝突確率テーブルP[i][]()(i=0, 10, 20)の例を示す。P[i][j]は走行指令値の高速演算のため、高速アクセス可能な内部記憶部(15)に格納される。内部記憶部(15)は具体的には半導体チップ内のSRAMで実装される。
図8は、速度指令生成部(14)の処理を示すフローチャートである。
まず、処理ステップ(80)にて、出力する速度プロファイルの初期化を行う。速度プロファイルは、現在から特定期間内の将来に渡る速度指令値列であり、V[i](i=0,..,M)の行列に格納している。また、時間刻みは衝突確率演算部(13)で使用しているものと同一でΔTとなる。
次に、処理ステップ(81)にて、現在から特定期間内の将来に渡る、固定経路上の移動距離の演算を行う。移動距離を格納する行列をL1[i](i=0,..,M)とすると、速度プロファイルを用いて以下の通り計算できる。
L1[i+1]=L1[i]+V[i]・ΔT
次に、処理ステップ(82)にて、障害物と自車との衝突確率Rを計算する。衝突確率演算部(13)にて、予め時刻ΔT・i、移動距離ΔL・j(j=0,..,N)における衝突確率が演算され、内部記憶部(15)にテーブルとして保存されているため、対応するテーブルデータを各時刻毎に読み出し、加算することにより、最終的なRを高速に演算することが出来る。
次に、処理ステップ(83)にて、衝突確率Rが閾値Rthより小さいか判定を行う。判定の結果衝突確率Rが閾値Rthより小さい場合、その速度プロファイルを用いて走行した時に障害物との衝突が発生しないと判断し、処理を終了する。衝突確率Rが閾値Rthより大きい場合、その速度プロファイルを用いて走行した時に障害物との衝突が発生可能性があるため、速度プロファイルを更新(84)し、処理ステップ(81)に戻る。なお、処理ステップ(84)における速度プロファイル更新は、逐次二次計画法や遺伝的アルゴリズム、人工蜂コロニーアルゴリズム等、最適化問題で用いられる各種アルゴリズムを適用する。以上により、障害物との衝突を回避する速度プロファイルV[i](i=0,..,M)を高速に演算することが出来る。
最後に、速度プロファイルの内、最初の値V[0]を速度指令値として選択し、特定の制御周期以内にネットワーク経由で車両制御ECUへ送信する。
以下、図9を用いて、本発明の第二の実施形態による走行指令生成装置の動作について説明する。なお、本発明の第二の実施形態による走行指令生成装置の構成、および動作は、衝突確率演算部(13)の動作を除き、第一の実施形態と同一であるため、同一部分の説明は省略する。
図9は、本発明の第二の実施形態による衝突確率演算部(13)の処理を示すフローチャートである。なお、本発明の第二の実施形態による衝突確率演算部(13)の処理は、処理ステップ(90)を除き、第一の実施形態と同一であるため、同一部分の説明は省略する。
処理ステップ(90)にて、移動距離ループの終了判定を行う。自車の移動距離の最大値は、時刻に依存して限定することが出来るため、移動距離ループ変数jの最大値NをN∝k・iの通り、時刻に比例するように計算する。以上により、衝突確率演算部(13)の演算ループの回数、および、衝突確率テーブルの容量を削減し、さらなる演算高速化が可能となる。
以下、図9を用いて、本発明の第三の実施形態による走行指令生成装置の構成について説明する。なお、本発明の第三の実施形態による走行指令生成装置の構成は、速度指令生成部(14a)(14b)、内部記憶部(15a)(15b)を除き、第一の実施形態と同一であるため、同一部分の説明は省略する。
本発明の第三の実施形態による衝突確率演算部(13)は同一の衝突確率テーブルを複数生成し、内部記憶部1(15a)、および内部記憶部2(15b)に格納する。
速度指令値生成は、速度指令生成部1(14a)と内部記憶部1(15a)、速度指令生成部2(14b)と内部記憶部2(15b)の二組を用いて並列処理を行い、さらなる高速化が可能となる。なお、本実施例では並列度を2としているが、所定の性能を得るため、さらに並列度を上げても良い。
1…走行指令生成装置
2…演算ユニット
3…外部記憶部
4…IF1
5…地図DB
6…IF2
7…センサ
8…GPS
9…車両制御ECU

Claims (5)

  1. 複数障害物の存在確率分布から、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成する走行指令生成装置において、
    前記複数障害物の存在確率分布から、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とし、前記複数障害物と自車との衝突確率を出力とする衝突確率テーブルを生成し、前記衝突確率テーブルより、前記複数障害物と自車との衝突を回避する走行指令を生成することを特徴とする走行指令生成装置。
  2. 請求項1記載の走行指令生成装置において、
    前記衝突確率テーブルの生成方法は、固定進路上の移動距離L、および時刻Tを入力とした場合、固定進路上でL移動した時の自車領域S成し、時刻Tにおける前記複数障害物の存在確率分布の前記自車領域S内の積分値、または、平均値、または、最大値を計算することにより求められること、を特徴とする走行指令生成装置。
  3. 請求項2記載の走行指令生成装置において、
    前記走行指令の生成方法は、一定期間における前記衝突確率テーブルの積算値、または最大値を最小化する走行指令を探索することにより求めること、を特徴とする走行指令生成装置。
  4. 請求項3記載の走行指令生成装置において、
    前記走行指令の生成方法は、前記衝突確率テーブルを複数個備えることにより並列処理されること、を特徴とする走行指令生成装置。
  5. 請求項2記載の走行指令生成装置において、
    前記衝突確率テーブルの入力である固定進路上の移動距離Lの範囲は、時刻Tに依存して決定されること、を特徴とする走行指令生成装置。
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