JP6669640B2 - Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program - Google Patents

Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program Download PDF

Info

Publication number
JP6669640B2
JP6669640B2 JP2016243323A JP2016243323A JP6669640B2 JP 6669640 B2 JP6669640 B2 JP 6669640B2 JP 2016243323 A JP2016243323 A JP 2016243323A JP 2016243323 A JP2016243323 A JP 2016243323A JP 6669640 B2 JP6669640 B2 JP 6669640B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
evaluation
vehicle
trajectory
unit
points
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2016243323A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2018095149A (en
Inventor
忠使 住岡
忠使 住岡
好恭 飽田
好恭 飽田
憲治 西宮
憲治 西宮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Honda Motor Co Ltd
Original Assignee
Honda Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Honda Motor Co Ltd filed Critical Honda Motor Co Ltd
Priority to JP2016243323A priority Critical patent/JP6669640B2/en
Publication of JP2018095149A publication Critical patent/JP2018095149A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6669640B2 publication Critical patent/JP6669640B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、軌道評価装置、軌道評価方法、および軌道評価プログラムに関する。   The present invention relates to a trajectory evaluation device, a trajectory evaluation method, and a trajectory evaluation program.

従来、自車両の周辺環境を認識し、認識した周辺環境の各対象に現在の危険度を設定し、各対象と自車両との相対速度と相対加速度の少なくとも一方に応じて現在の危険度を補正し、補正された各対象の危険度を加算するとともに、各対象の位置の時間的変化を予測して加算した危険度の時間的変化を予測し、予測した危険度の時間的変化を基に、各時間での自車両の位置毎に該位置での現在の自車幅方向における危険度から危険度の極小点を演算し、少なくとも各極小点に基づいて自車両の旋回制御量を演算し、旋回制御量に基づいて自車両の回避ルートを生成して最終的な回避ルートを決定する、車両の運転支援装置の発明が開示されている(特許文献1参照)。   Conventionally, the surrounding environment of the own vehicle is recognized, the current risk is set for each object in the recognized surrounding environment, and the current risk is determined according to at least one of a relative speed and a relative acceleration between each object and the own vehicle. In addition to adding the corrected risk levels for each subject, predicting the temporal change in the position of each subject and predicting the temporal change in the added risk levels based on the predicted temporal change in the risk levels. Then, for each position of the own vehicle at each time, the minimum point of the risk is calculated from the current risk in the width direction of the own vehicle at the position, and the turning control amount of the own vehicle is calculated based on at least each minimum point. In addition, there is disclosed an invention of a vehicle driving assistance device that generates an avoidance route of a host vehicle based on a turning control amount and determines a final avoidance route (see Patent Document 1).

特許第4970156号公報Japanese Patent No. 4970156

上記従来の技術では、各時間での自車両の位置毎に、専ら自車幅方向における危険度から危険度の極小点を演算し、極小点に基づいて自車両の旋回制御量を演算している。このため、危険度の算出精度が十分でない場合がある。   In the above-described conventional technology, the minimum point of the risk is calculated exclusively from the risk in the width direction of the own vehicle for each position of the own vehicle at each time, and the turning control amount of the own vehicle is calculated based on the minimum point. I have. For this reason, the calculation accuracy of the risk may not be sufficient.

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より適正に軌道を評価することができる軌道評価装置、軌道評価方法、および軌道評価プログラムを提供することを目的の一つとする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and has as its object to provide a trajectory evaluation device, a trajectory evaluation method, and a trajectory evaluation program that can more appropriately evaluate a trajectory. .

請求項1記載の発明は、車両が走行する将来の軌道を生成する生成部(123A、125A)と、前記車両の周辺の物体の将来位置を予測する予測部(123B、125B)と、前記生成部により生成された軌道上の複数の地点(座標)であって、前記車両の通過タイミングが異なる複数の地点のそれぞれについて、前記予測部により予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向に関する相対位置関係とに基づいて評価を行い、前記地点ごとの評価結果に基づいて前記軌道を評価する評価部(123C、125C)と、を備え、前記評価部は、前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、予め設定された目的地までの経路に沿って進行するために前記経路を分割したブロックごとに決定される推奨車線との乖離に関する条件に基づいて評価を行い、少なくとも前記第1の方向に関する相対位置関係について、前記車両に対して前方に存在する前記物体に関しては前記車両の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行い、前記車両に対して後方に存在する前記物体に関しては前記物体の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行う、軌道評価装置である。 The invention according to claim 1 includes a generation unit (123A, 125A) for generating a future trajectory on which the vehicle travels, a prediction unit (123B, 125B) for predicting a future position of an object around the vehicle, and the generation unit. A plurality of points (coordinates) on the trajectory generated by the unit, each of the plurality of points having different passing timings of the vehicle, between the future position of the object predicted by the prediction unit, An evaluation is performed based on a relative positional relationship in a first direction along the longitudinal direction and a relative positional relationship in a second direction along the width direction of the road, and the trajectory is determined based on the evaluation result for each point. An evaluation unit (123C, 125C) for evaluating, wherein the evaluation unit further proceeds along a route to a preset destination for each of the plurality of points on the track. Evaluated on the basis of conditions related to the divergence of the recommended lanes is determined for each block obtained by dividing the path, the relative positional relationship with respect to at least said first direction, with respect to the object existing in front relative to the vehicle A trajectory evaluation device that performs an evaluation using a threshold value that varies based on the speed of the vehicle, and performs an evaluation using a threshold value that varies based on the speed of the object with respect to the object existing behind the vehicle. It is.

請求項2記載の発明は、請求項1記載の発明において、前記評価部は、前記複数の地点のそれぞれについて、更に、前記軌道上の複数の地点の前記第2の方向に関する変動程度に基づいて評価を行うものである。   According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the evaluation unit is further configured to determine each of the plurality of points based on a degree of change of the plurality of points on the trajectory in the second direction. The evaluation is performed.

請求項3記載の発明は、請求項1記載の発明において、前記評価部は、前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、前記車両の旋回程度に基づいて評価を行うものである。   According to a third aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the evaluation unit performs an evaluation on each of the plurality of points on the track based on a turning degree of the vehicle.

請求項記載の発明は、請求項1から3のうちいずれか1項記載の発明において、前記物体の種別を判別する判別部を更に備え、前記評価部は、前記判別部によって判別された前記物体の種別に基づいて、評価の基準を異ならせるものである。 The invention according to a fourth aspect is the invention according to any one of the first to third aspects, further comprising a determination unit configured to determine a type of the object, wherein the evaluation unit is configured to determine the type of the object. The evaluation criteria are made different based on the type of the object.

請求項記載の発明は、請求項1から4のうちいずれか1項記載の発明において、前記生成部は、複数の前記軌道を生成し、前記評価部は、前記生成部により生成された複数の軌道について、それぞれ評価を行い、良好な評価結果が得られた軌道を選択するものである。 According to a fifth aspect of the present invention, in the invention according to any one of the first to fourth aspects, the generating unit generates the plurality of trajectories, and the evaluation unit generates the plurality of trajectories generated by the generating unit. Is evaluated for each of the orbits, and a trajectory having a good evaluation result is selected.

請求項記載の発明は、請求項記載の発明において、前記生成部は、前記評価部により良好な評価結果が得られた軌道が選択されるまで、繰り返し前記軌道を生成するものである。 According to a sixth aspect of the present invention, in the fifth aspect of the present invention, the generation section repeatedly generates the trajectory until a trajectory having a good evaluation result obtained by the evaluation section is selected.

請求項記載の発明は、コンピュータが、車両が走行する将来の軌道を生成し、前記車両の周辺の物体の将来位置を予測し、前記軌道上の複数の地点であって、前記車両の通過タイミングが異なる複数の地点のそれぞれについて、前記予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向に関する相対位置関係とに基づいて評価を行い、前記地点ごとの評価結果に基づいて前記軌道を評価する、軌道評価方法であって、前記軌道を評価する際に、前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、予め設定された目的地までの経路に沿って進行するために前記経路を分割したブロックごとに決定される推奨車線との乖離に関する条件に基づいて評価を行い、少なくとも前記第1の方向に関する相対位置関係について、前記車両に対して前方に存在する前記物体に関しては前記車両の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行い、前記車両に対して後方に存在する前記物体に関しては前記物体の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行う、軌道評価方法である。 The invention according to claim 7 , wherein the computer generates a future trajectory on which the vehicle travels, predicts a future position of an object around the vehicle, and calculates a plurality of points on the trajectory, and For each of the plurality of points having different timings, a relative positional relationship between the predicted future position of the object in the first direction along the longitudinal direction of the road and a second positional relationship in the width direction of the road. A trajectory evaluation method for evaluating based on a relative positional relationship with respect to a direction and evaluating the trajectory based on the evaluation result for each point, wherein a plurality of points on the trajectory are evaluated when the trajectory is evaluated. for each further evaluated on the basis of conditions related to the divergence of the recommended lanes is determined for each block obtained by dividing the path to travel along the route to a preset destination, small At least with respect to the relative positional relationship with respect to the first direction, the object existing in front of the vehicle is evaluated using a threshold value that changes based on the speed of the vehicle, and the object is positioned rearward with respect to the vehicle. A trajectory evaluation method for evaluating an existing object using a threshold value that varies based on the speed of the object .

請求項記載の発明は、コンピュータに、車両が走行する将来の軌道を生成させ、前記車両の周辺の物体の将来位置を予測させ、前記軌道上の複数の地点であって、前記車両の通過タイミングが異なる複数の地点のそれぞれについて、前記予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向に関する相対位置関係とに基づいて評価を行わせ、前記地点ごとの評価結果に基づいて前記軌道を評価させる、軌道評価プログラムであって、前記軌道を評価させる際に、前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、予め設定された目的地までの経路に沿って進行するために前記経路を分割したブロックごとに決定される推奨車線との乖離に関する条件に基づいて評価を行わせ、少なくとも前記第1の方向に関する相対位置関係について、前記車両に対して前方に存在する前記物体に関しては前記車両の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行わせ、前記車両に対して後方に存在する前記物体に関しては前記物体の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行わせる、軌道評価プログラムである。 The invention according to claim 8 causes a computer to generate a future trajectory on which the vehicle travels, predict a future position of an object around the vehicle, and determine a plurality of points on the trajectory, For each of the plurality of points having different timings, a relative positional relationship between the predicted future position of the object in the first direction along the longitudinal direction of the road and a second positional relationship in the width direction of the road. A trajectory evaluation program that causes an evaluation to be performed based on a relative positional relationship with respect to a direction and evaluates the trajectory based on the evaluation result for each point. For each of the points, further, based on a condition regarding a deviation from a recommended lane determined for each block obtained by dividing the route in order to proceed along a route to a preset destination. Evaluation was performed, the relative positional relationship with respect to at least said first direction, with respect to the object existing in front relative to the vehicle to perform the evaluation using a threshold that varies based on the speed of the vehicle, said vehicle Is a trajectory evaluation program for causing the object existing behind to be evaluated using a threshold value that fluctuates based on the speed of the object .

請求項1〜3、および7〜11記載の発明によれば、より適正に軌道を評価することができる。 According to the invention described in claims 1 to 3 and 7 to 11 , the trajectory can be more appropriately evaluated.

請求項4、5記載の発明によれば、車両と物が互いに接近する速度に基づいて、更に適正に軌道を評価することができる。 According to the fourth and fifth aspects of the present invention, the trajectory can be more appropriately evaluated based on the speed at which the vehicle and the object approach each other.

請求項記載の発明によれば、特に接近に対して注意が必要な物体について、余裕を持った走行をすることができる。 According to the sixth aspect of the present invention, it is possible to travel with a sufficient margin particularly for an object that requires attention to approach.

第1実施形態に係る軌道評価装置を利用した車両システム1の構成図である。1 is a configuration diagram of a vehicle system 1 using a track evaluation device according to a first embodiment. 自車位置認識部122により走行車線L1に対する自車両Mの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a state in which a relative position and a posture of a vehicle M with respect to a traveling lane L1 are recognized by a vehicle position recognition unit 122; 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。It is a figure showing signs that a target track is generated based on a recommended lane. 目標軌道生成手法の一例について説明するための図である。FIG. 9 is a diagram for describing an example of a target trajectory generation method. 目標軌道生成手法の一例について説明するための図である。FIG. 9 is a diagram for describing an example of a target trajectory generation method. 間隔SieとWieについて説明するための図である。It is a figure for explaining interval Sie and Wie . ペナルティ関数P(S,W)について説明するための図である。It is a figure for explaining penalty function P 2 (S i , W i ). 目標軌道生成手法の他の例について説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining another example of the target trajectory generation method. 行動計画生成部123により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。9 is a flowchart illustrating an example of a flow of a process executed by an action plan generation unit 123. 行動計画生成部123により実行される処理の流れの他の例を示すフローチャートである。13 is a flowchart illustrating another example of the flow of the process executed by the action plan generation unit 123. 第2実施形態に係る軌道評価装置を利用した車両システム2の構成図である。It is a lineblock diagram of the vehicle system 2 using the track evaluation device concerning a 2nd embodiment.

以下、図面を参照し、本発明の軌道評価装置、軌道評価方法、および軌道評価プログラムの実施形態について説明する。   Hereinafter, an embodiment of a trajectory evaluation device, a trajectory evaluation method, and a trajectory evaluation program of the present invention will be described with reference to the drawings.

<第1実施形態>
[全体構成]
第1実施形態では、軌道評価装置が自動運転車両に適用されたものとして説明する。図1は、第1実施形態に係る軌道評価装置を利用した車両システム1の構成図である。車両システム1が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
<First embodiment>
[overall structure]
In the first embodiment, a description will be given assuming that the track evaluation device is applied to an automatic driving vehicle. FIG. 1 is a configuration diagram of a vehicle system 1 using the track evaluation device according to the first embodiment. The vehicle on which the vehicle system 1 is mounted is, for example, a vehicle such as a two-wheeled vehicle, a three-wheeled vehicle, or a four-wheeled vehicle, and its driving source is an internal combustion engine such as a diesel engine or a gasoline engine, an electric motor, or a combination thereof. The electric motor operates using electric power generated by a generator connected to the internal combustion engine or electric power discharged from a secondary battery or a fuel cell.

車両システム1は、例えば、カメラ10と、レーダ装置12と、ファインダ14と、物体認識装置16と、通信装置20と、HMI(Human Machine Interface)30と、ナビゲーション装置50と、MPU(Micro-Processing Unit)60と、車両センサ70と、運転操作子80と、自動運転制御ユニット100と、走行駆動力出力装置200と、ブレーキ装置210と、ステアリング装置220とを備える。これらの装置や機器は、CAN(Controller Area Network)通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図1に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。   The vehicle system 1 includes, for example, a camera 10, a radar device 12, a finder 14, an object recognition device 16, a communication device 20, a HMI (Human Machine Interface) 30, a navigation device 50, and an MPU (Micro-Processing). Unit) 60, a vehicle sensor 70, a driving operator 80, an automatic driving control unit 100, a traveling driving force output device 200, a brake device 210, and a steering device 220. These devices and devices are connected to each other by a multiplex communication line such as a CAN (Controller Area Network) communication line, a serial communication line, a wireless communication network, or the like. Note that the configuration illustrated in FIG. 1 is merely an example, and a part of the configuration may be omitted, or another configuration may be added.

カメラ10は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ10は、車両システム1が搭載される車両(以下、自車両Mと称する)の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ10は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ10は、例えば、周期的に繰り返し自車両Mの周辺を撮像する。カメラ10は、ステレオカメラであってもよい。   The camera 10 is a digital camera using a solid-state image sensor such as a charge coupled device (CCD) or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS). One or a plurality of cameras 10 are attached to an arbitrary portion of a vehicle (hereinafter, referred to as own vehicle M) on which the vehicle system 1 is mounted. When imaging the front, the camera 10 is attached to an upper part of a front windshield, a rear surface of a rearview mirror, or the like. The camera 10 periodically and repeatedly takes images of the periphery of the host vehicle M, for example. The camera 10 may be a stereo camera.

レーダ装置12は、自車両Mの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波(反射波)を検出して少なくとも物体の位置(距離および方位)を検出する。レーダ装置12は、自車両Mの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置12は、FM−CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。   The radar device 12 radiates radio waves such as millimeter waves around the vehicle M, and detects radio waves (reflected waves) reflected by the object to detect at least the position (distance and direction) of the object. One or a plurality of radar devices 12 are attached to an arbitrary portion of the vehicle M. The radar device 12 may detect the position and the speed of the object by an FM-CW (Frequency Modulated Continuous Wave) method.

ファインダ14は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するLIDAR(Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging)である。ファインダ14は、自車両Mの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。   The finder 14 is LIDAR (Light Detection and Ranging or Laser Imaging Detection and Ranging) that measures scattered light with respect to irradiation light and detects the distance to the target. One or a plurality of the viewfinders 14 are attached to arbitrary positions of the host vehicle M.

物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置16は、認識結果を自動運転制御ユニット100に出力する。   The object recognizing device 16 performs sensor fusion processing on the detection results of some or all of the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 to recognize the position, type, speed, and the like of the object. The object recognition device 16 outputs a recognition result to the automatic driving control unit 100.

通信装置20は、例えば、セルラー網やWi−Fi網、Bluetooth(登録商標)、DSRC(Dedicated Short Range Communication)などを利用して、自車両Mの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。   The communication device 20 communicates with other vehicles existing around the own vehicle M using, for example, a cellular network, a Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), a Dedicated Short Range Communication (DSRC), or the like, or wirelessly communicates. It communicates with various server devices via the base station.

HMI30は、自車両Mの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。HMI30は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。   The HMI 30 presents various information to the occupant of the host vehicle M and accepts an input operation by the occupant. The HMI 30 includes various display devices, speakers, buzzers, touch panels, switches, keys, and the like.

ナビゲーション装置50は、例えば、GNSS(Global Navigation Satellite System)受信機51と、ナビHMI52と、経路決定部53とを備え、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリなどの記憶装置に第1地図情報54を保持している。GNSS受信機は、GNSS衛星から受信した信号に基づいて、自車両Mの位置を特定する。自車両Mの位置は、車両センサ70の出力を利用したINS(Inertial Navigation System)によって特定または補完されてもよい。ナビHMI52は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビHMI52は、前述したHMI30と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部53は、例えば、GNSS受信機51により特定された自車両Mの位置(或いは入力された任意の位置)から、ナビHMI52を用いて乗員により入力された目的地までの経路を、第1地図情報54を参照して決定する。第1地図情報54は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第1地図情報54は、道路の曲率やPOI(Point Of Interest)情報などを含んでもよい。経路決定部53により決定された経路は、MPU60に出力される。また、ナビゲーション装置50は、経路決定部53により決定された経路に基づいて、ナビHMI52を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置50は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置50は、通信装置20を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された経路を取得してもよい。   The navigation device 50 includes, for example, a Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver 51, a navigation HMI 52, and a route determination unit 53, and stores first map information 54 in a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory. Holding. The GNSS receiver specifies the position of the vehicle M based on a signal received from the GNSS satellite. The position of the host vehicle M may be specified or supplemented by an INS (Inertial Navigation System) using the output of the vehicle sensor 70. The navigation HMI 52 includes a display device, a speaker, a touch panel, keys, and the like. The navigation HMI 52 may be partially or entirely shared with the above-described HMI 30. The route determination unit 53 determines, for example, the route from the position of the vehicle M specified by the GNSS receiver 51 (or an arbitrary position input) to the destination input by the occupant using the navigation HMI 52, One is determined with reference to the map information 54. The first map information 54 is, for example, information in which a road shape is represented by a link indicating a road and a node connected by the link. The first map information 54 may include road curvature, POI (Point Of Interest) information, and the like. The route determined by the route determining unit 53 is output to the MPU 60. Further, the navigation device 50 may perform route guidance using the navigation HMI 52 based on the route determined by the route determination unit 53. The navigation device 50 may be realized by a function of a terminal device such as a smartphone or a tablet terminal owned by the user, for example. Further, the navigation device 50 may transmit the current position and the destination to the navigation server via the communication device 20 and acquire the route returned from the navigation server.

MPU60は、例えば、推奨車線決定部61として機能し、HDDやフラッシュメモリなどの記憶装置に第2地図情報62を保持している。推奨車線決定部61は、ナビゲーション装置50から提供された経路を複数のブロックに分割し(例えば、車両進行方向に関して100[m]毎に分割し)、第2地図情報62を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部61は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部61は、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、自車両Mが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。   The MPU 60 functions as, for example, a recommended lane determining unit 61, and stores the second map information 62 in a storage device such as an HDD or a flash memory. The recommended lane determining unit 61 divides the route provided from the navigation device 50 into a plurality of blocks (for example, divides the route in units of 100 [m] in the vehicle traveling direction), and refers to the second map information 62 for each block. Determine the recommended lane. The recommended lane determining unit 61 determines which lane to travel from the left. The recommended lane determining unit 61 determines the recommended lane so that the own vehicle M can travel on a reasonable route for proceeding to the branch destination when the route includes a branch point or a merging point.

第2地図情報62は、第1地図情報54よりも高精度な地図情報である。第2地図情報62は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第2地図情報62には、道路情報、交通規制情報、住所情報(住所・郵便番号)、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置(経度、緯度、高さを含む3次元座標)、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐ポイントの位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。第2地図情報62は、通信装置20を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。   The second map information 62 is more accurate map information than the first map information 54. The second map information 62 includes, for example, information on the center of the lane or information on the boundary of the lane. Also, the second map information 62 may include road information, traffic regulation information, address information (address / postal code), facility information, telephone number information, and the like. Road information includes information indicating the type of road, such as expressways, toll roads, national roads, and prefectural roads, the number of lanes, the width of each lane, the slope of the road, and the location of the road (longitude, latitude, height, etc.). (Including three-dimensional coordinates), the curvature of the lane curve, the positions of the merging and branching points of the lane, and information such as signs provided on the road. The second map information 62 may be updated as needed by accessing another device using the communication device 20.

車両センサ70は、自車両Mの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Mの向きを検出する方位センサ等を含む。   The vehicle sensor 70 includes a vehicle speed sensor that detects the speed of the host vehicle M, an acceleration sensor that detects acceleration, a yaw rate sensor that detects an angular velocity around a vertical axis, an azimuth sensor that detects the direction of the host vehicle M, and the like.

運転操作子80は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイールその他の操作子を含む。運転操作子80には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御ユニット100、もしくは、走行駆動力出力装置200、ブレーキ装置210、およびステアリング装置220のうち一方または双方に出力される。   The driving operator 80 includes, for example, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, a steering wheel, and other operators. A sensor that detects the operation amount or the presence or absence of the operation is attached to the driving operator 80, and the detection result is transmitted to the automatic driving control unit 100 or the traveling driving force output device 200, the brake device 210, and the steering device. It is output to one or both of 220.

自動運転制御ユニット100は、例えば、第1制御部120と、第2制御部140とを備える。第1制御部120と第2制御部140は、それぞれ、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサがプログラム(ソフトウェア)を実行することで実現される。また、以下に説明する第1制御部120と第2制御部140の機能部のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。   The automatic operation control unit 100 includes, for example, a first control unit 120 and a second control unit 140. The first control unit 120 and the second control unit 140 are each realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a program (software). Further, some or all of the functional units of the first control unit 120 and the second control unit 140 described below include a large scale integration (LSI), an application specific integrated circuit (ASIC), and a field-programmable gate array (FPGA). ), Or may be realized by cooperation between software and hardware.

第1制御部120は、例えば、外界認識部121と、自車位置認識部122と、行動計画生成部130とを備える。外界認識部121は、物体種別判別部121Aを備える。また、行動計画生成部123は、軌道生成部123Aと、将来位置予測部123Bと、評価部123Cとを備える。物体種別判別部121Aと、軌道生成部123Aと、将来位置予測部123Bと、評価部123Cとを合わせたものが、軌道評価装置の一例である。   The first control unit 120 includes, for example, an outside world recognition unit 121, a vehicle position recognition unit 122, and an action plan generation unit 130. The external world recognition unit 121 includes an object type determination unit 121A. The action plan generation unit 123 includes a trajectory generation unit 123A, a future position prediction unit 123B, and an evaluation unit 123C. A combination of the object type determination unit 121A, the trajectory generation unit 123A, the future position prediction unit 123B, and the evaluation unit 123C is an example of a trajectory evaluation device.

外界認識部121は、カメラ10、レーダ装置12、およびファインダ14から物体認識装置16を介して入力される情報に基づいて、自車両Mの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」(例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か)を含んでもよい。   The external world recognition unit 121 determines the position of an object in the vicinity of the own vehicle M and the state of the object such as the speed and acceleration based on information input from the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 via the object recognition device 16. Recognize. The position of the object may be represented by a representative point such as the center of gravity or a corner of the object, or may be represented by a represented area. The “state” of the object may include acceleration and jerk of both objects, or “action state” (for example, whether or not the vehicle is changing lanes or trying to change lanes).

また、外界認識部121の物体種別判別部121Aは、物体の種別(大型車両、普通車両、トラック、二輪車、歩行者、ガードレールや電柱、駐車車両など)を判別する。物体種別判別部121Aは、例えば、カメラ10により撮像される物体のサイズや形状、レーダ装置12における受信強度、その他の情報に基づいて、物体の種別を判別する。   Further, the object type determination unit 121A of the external world recognition unit 121 determines the type of the object (large vehicle, ordinary vehicle, truck, two-wheeled vehicle, pedestrian, guardrail, telephone pole, parked vehicle, etc.). The object type determination unit 121A determines the type of the object based on, for example, the size and shape of the object captured by the camera 10, the reception intensity of the radar device 12, and other information.

自車位置認識部122は、例えば、自車両Mが走行している車線(走行車線)、並びに走行車線に対する自車両Mの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部122は、例えば、第2地図情報62から得られる道路区画線のパターン(例えば実線と破線の配列)と、カメラ10によって撮像された画像から認識される自車両Mの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置50から取得される自車両Mの位置やINSによる処理結果が加味されてもよい。   The host vehicle position recognition unit 122 recognizes, for example, the lane in which the host vehicle M is traveling (travel lane), and the relative position and attitude of the host vehicle M with respect to the travel lane. The own-vehicle position recognizing unit 122 includes, for example, a pattern (for example, an array of solid lines and dashed lines) of road division lines obtained from the second map information 62 and the vicinity of the own vehicle M recognized from an image captured by the camera 10. The traveling lane is recognized by comparing with the lane marking pattern. In this recognition, the position of the host vehicle M acquired from the navigation device 50 and the processing result by the INS may be added.

そして、自車位置認識部122は、例えば、走行車線に対する自車両Mの位置や姿勢を認識する。図2は、自車位置認識部122により走行車線L1に対する自車両Mの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部122は、例えば、自車両Mの基準点(例えば重心)の走行車線中央CLからの乖離OS、および自車両Mの進行方向の走行車線中央CLを連ねた線に対してなす角度θを、走行車線L1に対する自車両Mの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部122は、自車線L1のいずれかの側端部に対する自車両Mの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Mの相対位置として認識してもよい。自車位置認識部122により認識される自車両Mの相対位置は、推奨車線決定部61および行動計画生成部123に提供される。   Then, the host vehicle position recognition unit 122 recognizes, for example, the position and posture of the host vehicle M with respect to the traveling lane. FIG. 2 is a diagram illustrating a state in which the host vehicle position recognition unit 122 recognizes the relative position and posture of the host vehicle M with respect to the traveling lane L1. The own-vehicle position recognizing unit 122 performs, for example, a deviation OS from a reference lane (for example, the center of gravity) of the own vehicle M from the traveling lane center CL and a line connecting the traveling lane center CL in the traveling direction of the own vehicle M. The angle θ is recognized as the relative position and attitude of the host vehicle M with respect to the traveling lane L1. Instead of this, the own vehicle position recognizing unit 122 recognizes the position of the reference point of the own vehicle M with respect to any one side end of the own lane L1 as a relative position of the own vehicle M with respect to the traveling lane. Is also good. The relative position of the host vehicle M recognized by the host vehicle position recognition unit 122 is provided to the recommended lane determination unit 61 and the action plan generation unit 123.

行動計画生成部123は、推奨車線決定部61により決定されて推奨車線を走行するように、且つ、自車両Mの周辺状況に対応できるように、自動運転において順次実行されるイベントを決定する。イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、前走車両に追従する追従走行イベント、前走車両を追い越す追い越しイベント、障害物を回避する回避イベント、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、緊急停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのハンドオーバイベントなどがある。また、これらのイベントの実行中に、自車両Mの周辺状況(周辺車両や歩行者の存在、道路工事による車線狭窄など)に基づいて、回避のための行動が計画される場合もある。   The action plan generation unit 123 determines events to be sequentially executed in the automatic driving so that the vehicle travels in the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61 and can cope with the situation around the own vehicle M. The event includes, for example, a constant speed traveling event traveling in the same traveling lane at a constant speed, a following traveling event following a preceding vehicle, an overtaking event overtaking a preceding vehicle, an avoidance event avoiding an obstacle, a lane change event, There are a merge event, a branch event, an emergency stop event, and a handover event for ending automatic operation and switching to manual operation. In addition, during the execution of these events, an action for avoidance may be planned based on the surrounding situation of the own vehicle M (existence of surrounding vehicles and pedestrians, lane narrowing due to road construction, etc.).

行動計画生成部123は、軌道生成部123A、将来位置予測部123B、および評価部123Cの機能によって、自車両Mが将来走行する目標軌道を生成する。各機能部の詳細については後述する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、所定のサンプリング時間(例えば0コンマ数[sec]程度)ごとに将来の基準時刻を複数設定し、それらの基準時刻に到達すべき目標地点(軌道点)の集合として生成される。このため、軌道点同士の間隔が広い場合、その軌道点の間の区間を高速に走行することを示している。   The action plan generation unit 123 generates a target trajectory on which the vehicle M travels in the future by the functions of the trajectory generation unit 123A, the future position prediction unit 123B, and the evaluation unit 123C. Details of each functional unit will be described later. The target trajectory includes, for example, a speed element. For example, the target trajectory is generated as a set of target points (orbit points) to set a plurality of future reference times for each predetermined sampling time (for example, about 0 comma [sec]) and to reach those reference times. You. Therefore, when the interval between the orbit points is wide, it indicates that the vehicle travels at high speed in the section between the orbit points.

図3は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部123は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前(イベントの種類に応じて決定されてよい)に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベントなどを起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。   FIG. 3 is a diagram showing how a target trajectory is generated based on a recommended lane. As shown in the figure, the recommended lane is set to be convenient for traveling along the route to the destination. When approaching a predetermined distance before the recommended lane change point (which may be determined according to the type of event), the action plan generation unit 123 activates a lane change event, a branch event, a merge event, and the like. When it becomes necessary to avoid an obstacle during execution of each event, an avoidance trajectory is generated as shown in the figure.

第2制御部140は、走行制御部141を備える。走行制御部141は、行動計画生成部123によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Mが通過するように、走行駆動力出力装置200、ブレーキ装置210、およびステアリング装置220を制御する。   The second control unit 140 includes a traveling control unit 141. The traveling control unit 141 controls the traveling driving force output device 200, the braking device 210, and the steering device 220 such that the own vehicle M passes through the target trajectory generated by the action plan generating unit 123 at a scheduled time. I do.

走行駆動力出力装置200は、車両が走行するための走行駆動力(トルク)を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置200は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するECUとを備える。ECUは、走行制御部141から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。   The traveling driving force output device 200 outputs traveling driving force (torque) for driving the vehicle to driving wheels. The traveling driving force output device 200 includes, for example, a combination of an internal combustion engine, an electric motor, a transmission, and the like, and an ECU that controls these. The ECU controls the above configuration according to information input from the travel control unit 141 or information input from the driving operator 80.

ブレーキ装置210は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキECUとを備える。ブレーキECUは、走行制御部141から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置210は、運転操作子80に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置210は、上記説明した構成に限らず、走行制御部141から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。   The brake device 210 includes, for example, a brake caliper, a cylinder that transmits hydraulic pressure to the brake caliper, an electric motor that generates hydraulic pressure to the cylinder, and a brake ECU. The brake ECU controls the electric motor in accordance with the information input from the travel control unit 141 or the information input from the driving operator 80 so that the braking torque corresponding to the braking operation is output to each wheel. The brake device 210 may include, as a backup, a mechanism that transmits a hydraulic pressure generated by operating a brake pedal included in the driving operator 80 to the cylinder via a master cylinder. The brake device 210 is not limited to the configuration described above, and may be an electronically controlled hydraulic brake device that controls an actuator in accordance with information input from the travel control unit 141 and transmits the hydraulic pressure of the master cylinder to the cylinder. Good.

ステアリング装置220は、例えば、ステアリングECUと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングECUは、走行制御部141から入力される情報、或いは運転操作子80から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。   The steering device 220 includes, for example, a steering ECU and an electric motor. The electric motor changes the direction of the steered wheels by applying a force to a rack and pinion mechanism, for example. The steering ECU drives the electric motor to change the direction of the steered wheels according to the information input from the traveling control unit 141 or the information input from the driving operator 80.

[軌道評価に基づく軌道決定]
以下、行動計画生成部123による目標軌道生成手法の一例について説明する。以下に説明する手法は、前述した各種イベントのうち一部のイベントが起動しているときに実行される。
[Orbit determination based on orbit evaluation]
Hereinafter, an example of a target trajectory generation method by the action plan generation unit 123 will be described. The method described below is executed when some of the various events described above are activated.

図4は、目標軌道生成手法の一例について説明するための図である。行動計画生成部123の軌道生成部123Aは、まず、対象区間における対象車線内の路面領域を、道路の長手方向に沿った方向(進行方向)S、道路の幅方向に沿った方向(横方向)Wを軸とした座標系を想定し、路面領域を二方向に一定幅で仮想的に区切って得られるグリッドを設定する。グリッドの区切り幅は、進行方向と横方向とで等しくなるように設定してもよいし、異なるように設定してもよい。対象車線は、例えば、自車両Mが走行している車線Lpと、前述したようにMPU60により決定される推奨車線Lrとを含む。対象車線については特段の制限は無く、任意に設定されてよい。また、図4は説明を簡易化するために直線路で表しているが、カーブに関しても、何らかの変換処理を介することで同様の処理を行うことができる。   FIG. 4 is a diagram for describing an example of a target trajectory generation method. The trajectory generation unit 123A of the action plan generation unit 123 first sets the road surface area in the target lane in the target section in the direction (traveling direction) S along the longitudinal direction of the road and in the direction (lateral direction) along the width direction of the road. ) Assuming a coordinate system with W as an axis, a grid is obtained by virtually dividing the road surface area in two directions with a constant width. The grid division width may be set to be equal in the traveling direction and the horizontal direction, or may be set to be different. The target lane includes, for example, the lane Lp in which the host vehicle M is traveling, and the recommended lane Lr determined by the MPU 60 as described above. There is no particular limitation on the target lane, and it may be set arbitrarily. Although FIG. 4 illustrates a straight road for the sake of simplicity, the same processing can be performed on a curve through some kind of conversion processing.

軌道生成部123Aは、図示するように仮想的に設定したグリッドに対して、進行方向に関して一グリッドごとに、横方向の座標を選択することで特定される軌道を、目標軌道候補とする。図中、ハッチングが付けられた部分が、一つの目標軌道候補に相当する。なお、図では横方向に関しても一グリッド刻みで座標を持つように表現しているが、目標軌道候補に含まれる座標は、横方向に関して小数点以下の座標を持つようにしてよい。この目標軌道候補は、自車両Mの代表点(前述したように重心など)が通過するものである。軌道生成部123Aは、例えば、所定の制約下で生成し得る全ての組み合わせを、目標軌道候補として生成する。   The trajectory generation unit 123A sets a trajectory specified by selecting a coordinate in the horizontal direction for each grid in the traveling direction with respect to a grid virtually set as shown in the drawing, as a target trajectory candidate. In the figure, the hatched portion corresponds to one target trajectory candidate. In the drawing, the coordinates in the horizontal direction are expressed in units of one grid, but the coordinates included in the target trajectory candidates may have coordinates below the decimal point in the horizontal direction. The target trajectory candidate passes through a representative point of the host vehicle M (such as the center of gravity as described above). The trajectory generation unit 123A generates, for example, all combinations that can be generated under predetermined constraints as target trajectory candidates.

以下、対象区間における進行方向Sに関するグリッド数(座標の数)をNとし、一つの目標軌道候補は、N個の座標を含むものとする。また、各座標を、(S,W)で表す(i=1、2、…、N)。なお、所定数rおきにグリッドを選択する場合、一つの目標軌道候補は、N/r個のグリッドを含むことになる。 Hereinafter, it is assumed that the number of grids (the number of coordinates) regarding the traveling direction S in the target section is N, and one target trajectory candidate includes N coordinates. Each coordinate is represented by (S i , W i ) (i = 1, 2,..., N). When grids are selected every predetermined number r, one target trajectory candidate includes N / r grids.

例えば、軌道生成部123Aは、離散化された傾き(入力)を一つ選択することで、ある座標(S,W)に基づいて一つ先の座標(Si+1,Wi+1)を決定する。図5は、目標軌道生成手法の一例について説明するための図である。図示するように、軌道生成部123Aは、ある座標(S,W)に対して、進行方向Sに対する傾きに対して上限を設け、上限までの範囲内で有限数の角度を所定角度刻みで設定し、その角度で延伸した先にある座標を次の座標(Si+1,Wi+1)の選択肢として決定する(以上、「所定の制約」の一例)。図では、有限数の角度として、θ、2θ、0、−θ、−2θの5つを例示している。このようにして、起点である座標(S,W)から波及的に求められる一連の座標の組み合わせの全てが、目標軌道候補に相当する。なお、行動計画生成部123の軌道生成部123Aは、進行方向Sに関して所定数おきにグリッドを選択してもよい。 For example, the trajectory generation unit 123A determines one coordinate ahead (S i + 1 , W i + 1 ) based on a certain coordinate (S i , W i ) by selecting one discretized inclination (input). I do. FIG. 5 is a diagram for describing an example of a target trajectory generation method. As shown in the drawing, the trajectory generation unit 123A sets an upper limit for the inclination with respect to the traveling direction S for a certain coordinate (S i , W i ), and increments a finite number of angles by a predetermined angle within the range up to the upper limit. Is set, and the coordinates at the destination extended at that angle are determined as options for the next coordinates (S i + 1 , W i + 1 ) (the above is an example of the “predetermined constraint”). In the figure, five angles θ, 2θ, 0, −θ, and −2θ are illustrated as the finite number of angles. In this way, all the combinations of a series of coordinates obtained from the coordinates (S 1 , W 1 ) as the starting point correspond to the target trajectory candidates. The trajectory generation unit 123A of the action plan generation unit 123 may select grids at predetermined intervals in the traveling direction S.

将来位置予測部123Bは、外界認識部121により認識された物体の将来の位置を予測する。将来位置予測部123Bは、例えば、物体が等速運動をするものとして物体の将来の位置を予測する。これに代えて、将来位置予測部123Bは、物体が等加速度運動、等ジャーク運動をするものとして物体の将来の位置を予測してもよい。また、将来位置予測部123Bは、例えば、自車両Mが目標軌道候補において進行方向Sに1グリッド分移動するごとの将来のタイミングについて、物体の将来の位置を予測する。自車両Mが目標軌道候補において進行方向Sに1グリッド分移動するのに所要する時間は、自車両Mの将来の速度変化に依存するが、将来位置予測部123Bは、例えば、自車両Mが等速運動、等加速度運動、等ジャーク運動、或いは確率統計モデルから計算される予測運動モデルに基づく運動など、予測可能な任意の運動をするものとして、将来のタイミングを定める。   The future position prediction unit 123B predicts a future position of the object recognized by the external world recognition unit 121. The future position prediction unit 123B predicts the future position of the object, for example, assuming that the object moves at a constant speed. Instead, the future position predicting unit 123B may predict the future position of the object assuming that the object performs the uniform acceleration movement and the constant jerk movement. Further, the future position prediction unit 123B predicts the future position of the object, for example, at a future timing each time the vehicle M moves by one grid in the traveling direction S in the target trajectory candidate. The time required for the own vehicle M to move by one grid in the traveling direction S in the target trajectory candidate depends on the future speed change of the own vehicle M. The future position prediction unit 123B, for example, The future timing is determined as an arbitrary motion that can be predicted, such as a constant speed motion, a constant acceleration motion, a constant jerk motion, or a motion based on a predicted motion model calculated from a probability statistical model.

評価部123Cは、軌道生成部123Aによって生成された目標軌道候補について、座標ごとに、物体との相対位置関係などに基づく評価を行い、座標ごとの評価結果に基づいて(例えば加算して)目標軌道候補を評価する。   The evaluation unit 123C evaluates the target trajectory candidate generated by the trajectory generation unit 123A for each coordinate based on the relative positional relationship with the object and the like, and based on (for example, by adding) the target based on the evaluation result for each coordinate. Evaluate orbit candidates.

式(1)は、座標ごとの評価手法の一例を示す式である。このように表される評価値Jiは、値が小さいほど、そのグリッドにおける評価が良好であることを示している。   Expression (1) is an expression showing an example of an evaluation method for each coordinate. The smaller the evaluation value Ji represented in this manner, the better the evaluation in the grid.

Figure 0006669640
Figure 0006669640

C1は、正の定数である。Wrefは、目標とすべき横方向の位置であり、例えば、推奨車線Lrの中心線に対応する位置である。各グリッドにおいて、横方向の位置がWrefから乖離する程、(W−Wrefが大きくなるため、Jの値は大きくなる。 C1 is a positive constant. W ref is a lateral position to be targeted, for example, a position corresponding to the center line of the recommended lane Lr. In each grid, as the horizontal position deviates from Wref, (W i -W ref ) 2 increases, so the value of J i increases.

C2は、正の定数である。C2が乗算される項は、進行方向に関して隣接する目標軌道候補上のグリッド間における横方向の変動量を示す。従って、自車両Mに急な旋回が生じるのに応じて、Jの値は大きくなる。なお、この項は、目標軌道候補を走行することによって生じる角速度や操舵角(旋回程度)が大きくなる程、大きくなる項であってもよい。 C2 is a positive constant. The term multiplied by C2 indicates the amount of variation in the horizontal direction between grids on adjacent target trajectory candidates in the traveling direction. Therefore, in response to a sharp turn to the vehicle M occurs, the value of J i increases. This term may be a term that becomes larger as the angular velocity or the steering angle (turning degree) generated by running the target trajectory candidate becomes larger.

(S,W)は、対象車線からの逸脱に関するペナルティ関数である。P(S,W)は、例えば、式(2)で表される。式中、|W−Wb|は、対象車線のいずれかの側端部からの逸脱量を示す。なお、|W−Wb|に代えて、十分に大きい(これが加算されることで、その目標軌道候補が選択される可能性が非常に低くなる)正の定数を式の要素としてもよい。

Figure 0006669640
P 1 (S i , W i ) is a penalty function related to departure from the target lane. P 1 (S i , W i ) is represented, for example, by equation (2). In the equation, | W i -Wb | indicates the amount of deviation from any side end of the target lane. Note that instead of | W i −Wb |, a positive constant that is sufficiently large (by adding this, the possibility of selecting the target trajectory candidate becomes extremely low) may be used as an element of the equation.
Figure 0006669640

(S,W)は、物体への接近に関するペナルティ関数である。自車両Mの周辺に複数の物体が存在する場合、P(S,W)は、物体のそれぞれについて設定されてもよい。P(S,W)は、例えば、式(3)で表される。Sieは、自車両Mと物体との進行方向に関する間隔、Wieは、自車両Mと物体との横方向に関する間隔、SminおよびWminは閾値である。C3は、十分に大きい(これが加算されることで、その目標軌道候補が選択される可能性が非常に低くなる)正の定数である。なお、C3に代えて、物体に近いほど大きくなる値を式の要素としてもよい。

Figure 0006669640
P 2 (S i , W i ) is a penalty function related to approaching an object. When a plurality of objects exist around the own vehicle M, P 2 (S i , W i ) may be set for each of the objects. P 2 (S i , W i ) is represented, for example, by equation (3). Sie is an interval in the traveling direction between the own vehicle M and the object, Wie is an interval in the lateral direction between the own vehicle M and the object, and Smin and Wmin are threshold values . C3 is a positive constant that is sufficiently large (addition thereof makes it very unlikely that the target trajectory candidate is selected). Note that, instead of C3, a value that increases as the distance from the object increases may be used as an element of the equation.
Figure 0006669640

図6は、間隔SieとWieについて説明するための図である。図示する例では、物体が他車両mであるものとしている。図6の上図に示すように、間隔Sieは、物体が自車両Mの前方に存在する場合は、例えば、自車両Mの代表点Rから他車両mの後端部mrまでの間隔である。また、図6の下図に示すように、間隔Sieは、物体が自車両の後方に存在する場合は、例えば、自車両Mの代表点Rから他車両mの前端部mfまでの間隔である。間隔Wieは、例えば、自車両Mの代表点と物体の代表点との横方向に関する間隔である。物体の代表点とは、物体が他車両mである場合、例えば、車両幅方向に関する中心線の通る点である。なお、このような定義はあくまで一例であり、同様の性質が維持される限り、任意に定義を行ってよい。 FIG. 6 is a diagram for explaining the intervals Sie and Wie . In the illustrated example, it is assumed that the object is another vehicle m. As illustrated in the upper diagram of FIG. 6, when the object exists in front of the host vehicle M, the interval S ie is, for example, an interval from the representative point R of the host vehicle M to the rear end portion mr of the other vehicle m. is there. Further, as shown in the lower diagram of FIG. 6, when the object exists behind the host vehicle, the interval S ie is, for example, the interval from the representative point R of the host vehicle M to the front end mf of the other vehicle m. . The interval Wie is, for example, an interval in the horizontal direction between the representative point of the vehicle M and the representative point of the object. When the object is another vehicle m, the representative point of the object is, for example, a point passing through the center line in the vehicle width direction. Note that such a definition is merely an example, and any definition may be made as long as similar properties are maintained.

図7は、ペナルティ関数P(S,W)について説明するための図である。図7(A)に示すように、Sie≧SminおよびWie≧Wminが成立している場合、他車両mは例えば自車両Mとは異なる車線を走行していると推測され、車間距離も十分に保たれているのであるから、ペナルティ関数P(S,W)はゼロとなる。 FIG. 7 is a diagram for describing the penalty function P 2 (S i , W i ). As illustrated in FIG. 7A, when SieSmin and WieWmin are satisfied, it is estimated that the other vehicle m is traveling on a lane different from the own vehicle M, for example. Since the distance is sufficiently maintained, the penalty function P 2 (S i , W i ) becomes zero.

図7(B)に示すように、Sie≧SminおよびWie<Wminが成立している場合、他車両mは自車両Mと同じ車線を走行していると推測されるが、車間距離が十分に保たれているのであるから、ペナルティ関数P(S,W)はゼロとなる。 As shown in FIG. 7B, when SieSmin and Wie < Wmin are satisfied, it is estimated that the other vehicle m is traveling in the same lane as the own vehicle M, Since the distance is sufficiently maintained, the penalty function P 2 (S i , W i ) becomes zero.

図7(C)に示すように、Sie<SminおよびWie≧Wminが成立している場合、車間距離は十分でないが、他車両mは自車両Mと異なる車線を走行していると推測されるため、このまま自車両Mが加速しても安全に追い越すことができる。このため、ペナルティ関数P(S,W)はゼロとなる。 As shown in FIG. 7C, when Sie < Smin and WieWmin are satisfied, the inter-vehicle distance is not sufficient, but the other vehicle m is traveling in a lane different from the own vehicle M. Therefore, even if the host vehicle M accelerates as it is, it is possible to safely pass. Therefore, the penalty function P 2 (S i , W i ) becomes zero.

そして、図7(D)に示すように、Sie<SminおよびWie<Wminが成立している場合、他車両mは自車両Mと同じ車線を走行していると推測され、しかも車間距離が十分に保たれていないため、ペナルティ関数P(S,W)は大きい値C3となる。 Then, as shown in FIG. 7D, when Sie < Smin and Wie < Wmin are satisfied, it is estimated that the other vehicle m is traveling in the same lane as the own vehicle M, and Since the inter-vehicle distance is not sufficiently maintained, the penalty function P 2 (S i , W i ) has a large value C3.

ここで、閾値Wminは例えば一定の値であるが、閾値Sminは、式(4)に示すように速度に応じた可変値であってもよい。式中、vは、自車両Mが他車両mよりも後方に存在する場合は自車両Mの速度であり、自車両Mが他車両mよりも前方に存在する場合は他車両mの速度である。また、値thは固定値であってもよいし、実行中のイベントによって異なる値に設定されてもよい。例えば、車線変更イベントの場合は小さく、追従走行イベントの場合は大きく設定されてもよい。また、閾値Wminも閾値Sminと同様に、自車両Mの横方向の速度に応じた可変値にしてもよい。 Here, the threshold value W min is, for example, a constant value, but the threshold value S min may be a variable value according to the speed as shown in Expression (4). In the formula, v x is the speed of the own vehicle M when the own vehicle M is behind the other vehicle m, and is the speed of the other vehicle m when the own vehicle M is ahead of the other vehicle m. It is. Further, the value th may be a fixed value or may be set to a different value depending on the event being executed. For example, it may be set smaller in the case of a lane change event and larger in the case of a follow-up traveling event. Also, the threshold value W min may be a variable value according to the lateral speed of the host vehicle M, similarly to the threshold value S min .

min=v×th …(4) S min = v x × th (4)

また、ペナルティ関数P(S,W)における閾値Sminおよび/またはWminは、物体種別判別部121Aにより判別された物体の種別に基づいて補正されてもよい。例えば、特に接近を避けるべき物体(歩行者、二輪車、大型車両など)については、1以上の補正係数が閾値Sminおよび/またはWminに乗算されてもよい。これによって、特に接近を避けるべき物体に対しては、余裕をもって走行することができる。 Further, the threshold value S min and / or W min in the penalty function P 2 (S i , W i ) may be corrected based on the type of the object determined by the object type determination unit 121A. For example, for objects that should particularly avoid approaching (pedestrians, motorcycles, heavy vehicles, etc.), the threshold value S min and / or W min may be multiplied by one or more correction factors. As a result, it is possible to travel with an allowance particularly for an object to be avoided.

なお、自車両Mの前方に、道路上に置かれたコーンなどによる車線狭窄がある場合、コーンを物体と捉えてもよいし、対象車線が狭くなったと捉えてもよい。   If there is a lane narrowing due to a cone or the like placed on the road ahead of the host vehicle M, the cone may be regarded as an object, or the target lane may be considered to be narrow.

式(1)によって座標ごとの評価値を求めると、評価部123Cは、式(5)に基づいて目標軌道候補に対する評価値Jを求める。式中、W−Wrefは、目標軌道候補の終点におけるグリッドの横方向の位置と、目標とすべき横方向の位置Wrefとの乖離である。 When the evaluation value for each coordinate is obtained by Expression (1), the evaluation unit 123C obtains the evaluation value J for the target trajectory candidate based on Expression (5). In the expression, W N −W ref is a deviation between the horizontal position of the grid at the end point of the target trajectory candidate and the horizontal position W ref to be targeted.

Figure 0006669640
Figure 0006669640

最終的に、評価部123Cは、例えば、評価値Jの最も小さい(評価の高い)目標軌道候補を選択し、目標軌道として決定する。これによって、より適正に軌道を評価することができる。   Finally, the evaluation unit 123C selects, for example, a target trajectory candidate having the smallest evaluation value J (highest evaluation) and determines the target trajectory as the target trajectory. Thereby, the trajectory can be more appropriately evaluated.

以上説明した手法は、目標とすべき横方向の位置Wrefが一つに定まる例である。これに限らず、追い越しイベントや障害物回避イベントにおいて、目標とすべき横方向の位置Wrefが複数設定されることがあってもよい。図8は、目標軌道生成手法の他の例について説明するための図である。図示するように、自車両Mの前方を低速で走行する他車両mが存在し、左右の車線のいずれにも進行可能な場合、行動計画生成部123は、目標とすべき横方向の位置Wrefを左右それぞれの車線に設定し(図中Wref(1)、Wref(2))、それぞれについて評価値Jを計算し、より小さい(評価の高い)評価値Jが得られた方の車線に進行する目標軌道を選択してもよい。このような処理によって、より適正な軌道を生成できる側に車線変更することができる。 The method described above is an example in which the horizontal position W ref to be targeted is determined to be one. The invention is not limited thereto, and a plurality of lateral positions W ref to be targeted may be set in an overtaking event or an obstacle avoidance event. FIG. 8 is a diagram for explaining another example of the target trajectory generation method. As shown in the figure, when there is another vehicle m traveling at a low speed in front of the own vehicle M and can travel in any of the left and right lanes, the action plan generation unit 123 sets the lateral position W to be the target. ref is set for each of the left and right lanes (W ref (1), W ref (2) in the figure), and an evaluation value J is calculated for each of the lanes, and the smaller (higher evaluation) evaluation value J is obtained. A target trajectory traveling in the lane may be selected. By such processing, the lane can be changed to a side on which a more appropriate trajectory can be generated.

以下、行動計画生成部123の処理の流れについて、フローチャートを用いて説明する。図9は、行動計画生成部123により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。   Hereinafter, the flow of the process of the action plan generation unit 123 will be described using a flowchart. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the flow of a process performed by the action plan generation unit 123.

まず、軌道生成部123Aが、目標軌道の候補を複数生成する(ステップS100)。次に、将来位置予測部123Bが、自車両Mの周辺にある物体の将来位置を予測する(ステップS102)。   First, the trajectory generator 123A generates a plurality of target trajectory candidates (step S100). Next, the future position prediction unit 123B predicts a future position of an object around the own vehicle M (step S102).

次に、評価部123Cが、目標軌道の候補を一つ選択し(ステップS104)、座標ごとに評価を行う(ステップS106)。そして、座標ごとの評価を統合して目標軌道の候補を評価する(ステップS108)。   Next, the evaluation unit 123C selects one candidate for the target trajectory (Step S104), and performs evaluation for each coordinate (Step S106). Then, the evaluation for each coordinate is integrated to evaluate the target trajectory candidate (step S108).

次に、評価部123Cは、ステップS104において、ステップS100で生成された目標軌道の候補を全て選択したか否かを判定する(ステップS110)。目標軌道の候補を全て選択していないと判定された場合、ステップS104に処理が戻る。一方、目標軌道の候補を全て選択したと判定された場合、評価部123Cは、評価値の最も小さい目標軌道の候補を目標軌道として選択する(ステップS112)。   Next, in step S104, the evaluation unit 123C determines whether all the target trajectory candidates generated in step S100 have been selected (step S110). If it is determined that all the target trajectory candidates have not been selected, the process returns to step S104. On the other hand, when it is determined that all the target trajectory candidates have been selected, the evaluation unit 123C selects the target trajectory candidate having the smallest evaluation value as the target trajectory (Step S112).

図9のフローチャートでは、複数の目標軌道の候補のうち、評価値が最も小さいものを選択するものとしたが、これに代えて、以下に説明するような処理を行ってもよい。図10は、行動計画生成部123により実行される処理の流れの他の例を示すフローチャートである。   In the flowchart of FIG. 9, among the plurality of target trajectory candidates, the one having the smallest evaluation value is selected. Alternatively, a process as described below may be performed. FIG. 10 is a flowchart illustrating another example of the flow of the process executed by the action plan generation unit 123.

まず、将来位置予測部123Bが、自車両Mの周辺にある物体の将来位置を予測する(ステップS200)。   First, the future position prediction unit 123B predicts a future position of an object around the own vehicle M (step S200).

次に、軌道生成部123Aが、目標軌道の候補を生成する(ステップS202)。次に、評価部123Cが、座標ごとに評価を行い(ステップS204)、座標ごとの評価を統合して目標軌道の候補を評価する(ステップS206)。   Next, the trajectory generating unit 123A generates a target trajectory candidate (Step S202). Next, the evaluation unit 123C performs evaluation for each coordinate (Step S204), and evaluates a candidate for the target trajectory by integrating the evaluation for each coordinate (Step S206).

次に、評価部123Cは、目標軌道の評価値が基準値以下となったか否かを判定する(ステップS208)。目標軌道の評価値が基準値を超える場合、ステップS202に処理が戻り、軌道生成部123Aが、他の目標軌道の候補を生成する。一方、目標軌道の評価値が基準値以下となった場合、目標軌道の候補を目標軌道として決定する(ステップS210)。   Next, the evaluation unit 123C determines whether or not the evaluation value of the target trajectory is equal to or less than the reference value (Step S208). If the evaluation value of the target trajectory exceeds the reference value, the process returns to step S202, and the trajectory generation unit 123A generates another target trajectory candidate. On the other hand, when the evaluation value of the target trajectory is equal to or smaller than the reference value, a candidate for the target trajectory is determined as the target trajectory (step S210).

以上説明した第1実施形態の車両システム1(軌道評価装置)によれば、軌道生成部123Aにより生成された軌道上のグリッドのそれぞれについて、将来位置予測部123Bにより予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向(S)に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向(W)に関する相対位置関係とに基づいて評価を行い、座標ごとの評価結果に基づいて軌道を評価することにより、より適正に軌道を評価することができる。   According to the vehicle system 1 (trajectory evaluation device) of the first embodiment described above, for each grid on the trajectory generated by the trajectory generation unit 123A, the future position of the object predicted by the future position prediction unit 123B and The evaluation is performed based on the relative positional relationship in the first direction (S) along the longitudinal direction of the road and the relative positional relationship in the second direction (W) along the width direction of the road, By evaluating the trajectory based on the evaluation result for each coordinate, the trajectory can be more appropriately evaluated.

<第2実施形態>
第2実施形態では、軌道評価装置が、自動車線変更などの運転支援を行う運転支援装置に適用されたものとして説明する。図11は、第2実施形態に係る軌道評価装置を利用した車両システム2の構成図である。図11において、図1と共通する機能を有する構成要素については、同じ符号を付している。従って、それらについて再度の説明を省略する。
<Second embodiment>
In the second embodiment, a description will be given assuming that the trajectory evaluation device is applied to a driving support device that performs driving support such as changing lanes. FIG. 11 is a configuration diagram of a vehicle system 2 using the track evaluation device according to the second embodiment. 11, components having the same functions as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals. Therefore, the description thereof will not be repeated.

車両システム2は、ALC(Auto Lane Change)スイッチ40に対してなされた操作に基づいて、自動的に車線変更を行う。ALCスイッチ40は、例えば、方向指示器が兼用される。運転支援ユニット100Aは、第1実施形態における行動計画生成部123に代えて車線変更制御部125を備える。車線変更制御部125は、ALCスイッチ40が操作されたときに、所定の条件(自車両Mの速度が規定範囲内であり、周辺の車両との距離が基準値以上に保たれているなど)を満たした場合に、自動的に車線変更を行う。   The vehicle system 2 automatically changes lanes based on an operation performed on an ALC (Auto Lane Change) switch 40. For example, the ALC switch 40 is also used as a direction indicator. The driving support unit 100A includes a lane change control unit 125 instead of the action plan generation unit 123 in the first embodiment. When the ALC switch 40 is operated, the lane change control unit 125 performs a predetermined condition (for example, the speed of the own vehicle M is within a specified range, and the distance to a nearby vehicle is maintained at a reference value or more). When the condition is satisfied, the lane is automatically changed.

自動的に車線変更を行う際に、軌道生成部125A、将来位置予測部125B、および評価部125Cが、目標軌道を決定する。これらの機能は、第1実施形態における軌道生成部123A、将来位置予測部123B、および評価部123Cの機能と同様である。   When automatically changing lanes, the trajectory generation unit 125A, future position prediction unit 125B, and evaluation unit 125C determine a target trajectory. These functions are the same as the functions of the trajectory generation unit 123A, future position prediction unit 123B, and evaluation unit 123C in the first embodiment.

以上説明した第2実施形態の車両システム2(軌道評価装置)によれば、第1実施形態と同様に、より適正に軌道を評価することができる。   According to the vehicle system 2 (track evaluation device) of the second embodiment described above, the track can be more appropriately evaluated as in the first embodiment.

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。   As described above, the embodiments for carrying out the present invention have been described using the embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments at all, and various modifications and substitutions may be made without departing from the gist of the present invention. Can be added.

100 自動運転制御ユニット
100A 運転支援ユニット
120 第1制御部
121 外界認識部
121A 物体種別判別部
122 自車位置認識部
123 行動計画生成部
123A 軌道生成部
123B 将来位置予測部
123C 評価部
125 車線変更制御部
125A 軌道生成部
125B 将来位置予測部
125C 評価部
140 第2制御部
141 走行制御部
Reference Signs List 100 Automatic driving control unit 100A Driving support unit 120 First control unit 121 External world recognition unit 121A Object type determination unit 122 Own vehicle position recognition unit 123 Action plan generation unit 123A Trajectory generation unit 123B Future position prediction unit 123C Evaluation unit 125 Lane change control Unit 125A trajectory generation unit 125B future position prediction unit 125C evaluation unit 140 second control unit 141 travel control unit

Claims (8)

車両が走行する将来の軌道を生成する生成部と、
前記車両の周辺の物体の将来位置を予測する予測部と、
前記生成部により生成された軌道上の複数の地点であって、前記車両の通過タイミングが異なる複数の地点のそれぞれについて、前記予測部により予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向に関する相対位置関係とに基づいて評価を行い、前記地点ごとの評価結果に基づいて前記軌道を評価する評価部と、
を備え、
前記評価部は、
前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、予め設定された目的地までの経路に沿って進行するために前記経路を分割したブロックごとに決定される推奨車線との乖離に関する条件に基づいて評価を行い、
少なくとも前記第1の方向に関する相対位置関係について、前記車両に対して前方に存在する前記物体に関しては前記車両の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行い、前記車両に対して後方に存在する前記物体に関しては前記物体の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行う、
軌道評価装置。
A generation unit that generates a future trajectory on which the vehicle travels;
A prediction unit that predicts a future position of an object around the vehicle,
A plurality of points on the trajectory generated by the generation unit, for each of the plurality of points at different passing timing of the vehicle, the length of the road between the future position of the object predicted by the prediction unit An evaluation is performed based on a relative positional relationship in a first direction along a direction and a relative positional relationship in a second direction along a width direction of the road, and the trajectory is evaluated based on an evaluation result for each point. Evaluation department
With
The evaluation unit,
For each of the plurality of points on the track, further, based on a condition relating to a deviation from a recommended lane determined for each block obtained by dividing the route in order to proceed along a route to a preset destination. Perform an evaluation,
At least with respect to the relative positional relationship in the first direction, the object existing in front of the vehicle is evaluated using a threshold value that changes based on the speed of the vehicle, and the object is present behind the vehicle. For the object to perform an evaluation using a threshold that varies based on the speed of the object,
Orbit evaluation device.
前記評価部は、前記複数の地点のそれぞれについて、更に、前記軌道上の複数の地点の前記第2の方向に関する変動程度に基づいて評価を行う、
請求項1記載の軌道評価装置。
The evaluation unit, for each of the plurality of points, further performs an evaluation based on the degree of change in the second direction of the plurality of points on the track.
The trajectory evaluation device according to claim 1.
前記評価部は、前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、前記車両の旋回程度に基づいて評価を行う、
請求項1記載の軌道評価装置。
The evaluation unit, for each of the plurality of points on the track, further performs an evaluation based on the turning degree of the vehicle,
The trajectory evaluation device according to claim 1.
前記物体の種別を判別する判別部を更に備え、
前記評価部は、前記判別部によって判別された前記物体の種別に基づいて、評価の基準を異ならせる、
請求項1から3のうちいずれか1項記載の軌道評価装置。
A determination unit configured to determine a type of the object,
The evaluation unit, based on the type of the object determined by the determination unit, different evaluation criteria,
The trajectory evaluation device according to claim 1 .
前記生成部は、複数の前記軌道を生成し、
前記評価部は、前記生成部により生成された複数の軌道について、それぞれ評価を行い、良好な評価結果が得られた軌道を選択する、
請求項1から4のうちいずれか1項記載の軌道評価装置。
The generation unit generates a plurality of the trajectories,
The evaluation unit evaluates each of the plurality of trajectories generated by the generation unit, and selects a trajectory having a favorable evaluation result.
The trajectory evaluation device according to claim 1 .
前記生成部は、前記評価部により良好な評価結果が得られた軌道が選択されるまで、繰り返し前記軌道を生成する、
請求項5記載の軌道評価装置。
The generation unit repeatedly generates the trajectory until a trajectory having a favorable evaluation result obtained by the evaluation unit is selected.
The trajectory evaluation device according to claim 5 .
コンピュータが、
車両が走行する将来の軌道を生成し、
前記車両の周辺の物体の将来位置を予測し、
前記軌道上の複数の地点であって、前記車両の通過タイミングが異なる複数の地点のそれぞれについて、前記予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向に関する相対位置関係とに基づいて評価を行い、
前記地点ごとの評価結果に基づいて前記軌道を評価する、
軌道評価方法であって、
前記軌道を評価する際に、
前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、予め設定された目的地までの経路に沿って進行するために前記経路を分割したブロックごとに決定される推奨車線との乖離に関する条件に基づいて評価を行い、
少なくとも前記第1の方向に関する相対位置関係について、前記車両に対して前方に存在する前記物体に関しては前記車両の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行い、前記車両に対して後方に存在する前記物体に関しては前記物体の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行う、
軌道評価方法。
Computer
Generate a future trajectory on which the vehicle will travel,
Predicting the future position of objects around the vehicle,
A plurality of points on the track, each of which has a different passing timing of the vehicle, related to a first direction along the longitudinal direction of the road between the predicted future position of the object and each of the plurality of points. The evaluation is performed based on the relative positional relationship and the relative positional relationship in the second direction along the width direction of the road,
Evaluating the trajectory based on the evaluation result for each point;
An orbit evaluation method,
When evaluating the trajectory,
For each of the plurality of points on the track, further, based on a condition relating to a deviation from a recommended lane determined for each block obtained by dividing the route in order to proceed along a route to a preset destination. Perform an evaluation,
At least with respect to the relative positional relationship in the first direction, the object existing in front of the vehicle is evaluated using a threshold value that changes based on the speed of the vehicle, and the object is present behind the vehicle. For the object to perform an evaluation using a threshold that varies based on the speed of the object,
Orbit evaluation method.
コンピュータに、
車両が走行する将来の軌道を生成させ、
前記車両の周辺の物体の将来位置を予測させ、
前記軌道上の複数の地点であって、前記車両の通過タイミングが異なる複数の地点のそれぞれについて、前記予測された物体の将来位置との間の、道路の長手方向に沿った第1の方向に関する相対位置関係と、道路の幅方向に沿った第2の方向に関する相対位置関係とに基づいて評価を行わせ、
前記地点ごとの評価結果に基づいて前記軌道を評価させる、
軌道評価プログラムであって、
前記軌道を評価させる際に、
前記軌道上の複数の地点のそれぞれについて、更に、予め設定された目的地までの経路に沿って進行するために前記経路を分割したブロックごとに決定される推奨車線との乖離に関する条件に基づいて評価を行わせ、
少なくとも前記第1の方向に関する相対位置関係について、前記車両に対して前方に存在する前記物体に関しては前記車両の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行わせ、前記車両に対して後方に存在する前記物体に関しては前記物体の速度に基づいて変動する閾値を用いて評価を行わせる、
軌道評価プログラム。
On the computer,
Generate a future trajectory on which the vehicle will travel,
Predict the future position of objects around the vehicle,
A plurality of points on the track, each of which has a different passing timing of the vehicle, related to a first direction along the longitudinal direction of the road between the predicted future position of the object and each of the plurality of points. The evaluation is performed based on the relative positional relationship and the relative positional relationship in the second direction along the width direction of the road,
Causing the trajectory to be evaluated based on the evaluation result for each point;
Orbit evaluation program,
When evaluating the trajectory,
For each of the plurality of points on the track, further, based on a condition relating to a deviation from a recommended lane determined for each block obtained by dividing the route in order to proceed along a route to a preset destination. Let them evaluate
At least for the relative positional relationship with respect to the first direction, the object existing in front of the vehicle is evaluated using a threshold value that fluctuates based on the speed of the vehicle, and the object is positioned rearward with respect to the vehicle. With respect to the object that is present, the evaluation is performed using a threshold that varies based on the speed of the object,
Orbit evaluation program.
JP2016243323A 2016-12-15 2016-12-15 Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program Expired - Fee Related JP6669640B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016243323A JP6669640B2 (en) 2016-12-15 2016-12-15 Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016243323A JP6669640B2 (en) 2016-12-15 2016-12-15 Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018095149A JP2018095149A (en) 2018-06-21
JP6669640B2 true JP6669640B2 (en) 2020-03-18

Family

ID=62634137

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016243323A Expired - Fee Related JP6669640B2 (en) 2016-12-15 2016-12-15 Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6669640B2 (en)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7076348B2 (en) * 2018-09-20 2022-05-27 日立Astemo株式会社 Electronic control device
CN109978243A (en) * 2019-03-12 2019-07-05 北京百度网讯科技有限公司 Track of vehicle planing method, device, computer equipment, computer storage medium
CN110473405B (en) * 2019-09-25 2020-10-23 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 Driving state detection method and device, readable storage medium and electronic equipment
JP2021112967A (en) * 2020-01-17 2021-08-05 株式会社デンソー Trajectory generation device, trajectory generation method, and trajectory generation program
JP7294254B2 (en) * 2020-06-30 2023-06-20 トヨタ自動車株式会社 Route selection device and route selection method
JP7446543B1 (en) 2022-08-08 2024-03-08 三菱電機株式会社 Vehicle control device, program and vehicle control method

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4604683B2 (en) * 2004-11-25 2011-01-05 日産自動車株式会社 Hazardous situation warning device
JP5098584B2 (en) * 2007-11-09 2012-12-12 日産自動車株式会社 Vehicle driving support device
JP5900454B2 (en) * 2013-10-09 2016-04-06 トヨタ自動車株式会社 Vehicle lane guidance system and vehicle lane guidance method
JP2015145849A (en) * 2014-02-04 2015-08-13 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 Navigator, navigation method and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018095149A (en) 2018-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6823512B2 (en) Route determination device, vehicle control device, route determination method, and program
JP6755390B2 (en) Vehicle control system and vehicle control method
CN109426263B (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
JP6494121B2 (en) Lane change estimation device, lane change estimation method, and program
JP6523361B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JP6715959B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JP6646168B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
US11167753B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control program
JP6676196B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JP7030573B2 (en) Vehicle control devices, vehicle control methods, and programs
JP6601696B2 (en) Prediction device, prediction method, and program
JP6669640B2 (en) Trajectory evaluation device, trajectory evaluation method, and trajectory evaluation program
JP6738437B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JP6663038B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
CN109398358B (en) Vehicle control device, vehicle control method, and medium storing program
JP6692930B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JPWO2018138769A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and vehicle control program
WO2018131290A1 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JPWO2018158873A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and program
JP6638172B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and program
JP7098366B2 (en) Vehicle control devices, vehicle control methods, and programs
JP6705022B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
WO2018142561A1 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and vehicle control program
JP7080091B2 (en) Vehicle control devices, vehicle control methods, and programs
JP6648384B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20181005

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181127

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190826

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190903

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191101

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191119

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200120

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200212

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200227

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6669640

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees