JP6728970B2 - Automatic operation control system for mobile - Google Patents
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Description
本発明は移動体の自動運転制御システムに関する。 The present invention relates to an automatic driving control system for a mobile body.
部屋内を移動する移動ロボットであって、家具のような部屋内の障害物の位置及び大きさの情報を有する地図情報を有し、家具を避けつつ現在地から目標に到る移動経路を地図情報を用いて決定し、移動経路に沿って移動する、移動ロボットが公知である（特許文献１参照）。 A mobile robot that moves in a room and has map information that has information on the position and size of obstacles in the room, such as furniture, and maps the travel route from the current location to the target while avoiding furniture. There is known a mobile robot which is determined by using a robot and moves along a moving route (see Patent Document 1).
部屋内の障害物が例えばベッドのようにほとんど位置が変わらない静的障害物である場合には、地図情報が障害物の位置及び大きさの情報を有していれば、移動ロボットは障害物を避けて移動できるかもしれない。しかしながら、障害物が例えばイスやゴミ箱のように位置が比較的頻繁に変わる静的障害物の場合には、或る時刻において或る位置に静的障害物が存在していたとしても、別の時刻においては静的障害物は当該或る位置に存在している可能性は低く、当該或る位置とは別の位置に存在している可能性が高い。障害物が例えば人間やペットのような動的障害物の場合は、その位置が変わっている可能性は更に高い。 If the obstacle in the room is a static obstacle whose position hardly changes, such as a bed, if the map information has information on the position and size of the obstacle, the mobile robot will detect the obstacle. You may be able to move around. However, when the obstacle is a static obstacle whose position changes relatively frequently such as a chair or a trash can, even if the static obstacle exists at a certain position at a certain time, another At time, the static obstacle is unlikely to be present at the certain position, and is likely to be present at a position different from the certain position. If the obstacle is a dynamic obstacle such as a human being or a pet, it is more likely that its position has changed.
特許文献１の地図は、地図情報が作成された時刻における障害物の位置及び大きさの情報を有しているに過ぎない。したがって、特許文献１では、時間によって変化する障害物の位置、すなわち部屋内の状況を正確に把握することができないおそれがある。言い換えると、地図情報の有する情報が障害物の位置及び大きさの情報だけであると、移動ロボットが移動する空間の状況を正確に把握するのは困難である。 The map of Patent Document 1 only has information on the position and size of the obstacle at the time when the map information was created. Therefore, in Patent Document 1, there is a possibility that the position of the obstacle that changes with time, that is, the situation in the room cannot be accurately grasped. In other words, if the map information has only information about the position and size of the obstacle, it is difficult to accurately grasp the situation of the space where the mobile robot moves.
空間のうち移動体が移動するのに不適な領域を移動不適領域と称すると、本発明の目的は、移動不適領域をより正確に決定し、移動体の進路をより正確に生成することができる、移動体の自動運転制御システムを提供することにある。 When a region of the space in which the moving body is unsuitable for moving is referred to as a moving unsuitable region, the object of the present invention is to more accurately determine the unsuitable region and more accurately generate the path of the moving body. kill is to provide an automatic operation control system of a mobile.
本発明によれば、環境地図情報を記憶している環境地図記憶装置と、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置と、電子制御ユニットと、を備えた、移動体の自動運転制御システムであって、前記環境地図情報は、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の位置のそれぞれの状態量代表値であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量代表値と、前記複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量変化性と、を有しており、前記状態量変化性は、対応する位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表しており、前記道路属性情報は、複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の道路のそれぞれの道路属性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記道路属性と、を有しており、前記電子制御ユニットは、前記道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている期待値算出部と、道路の前記状態量代表値及び前記状態量変化性と、当該道路の前記状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、前記移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている移動不適領域決定部と、前記移動不適領域に基づいて前記移動体の進路を生成するように構成されている進路生成部と、を備える、移動体の自動運転制御システムが提供される。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the automatic driving control system of the moving body provided with the environmental map storage device which memorize|stored environmental map information, the road attribute storage device which memorize|stores road attribute information, and an electronic control unit. The environment map information is position information representing a plurality of positions in a space and state quantity representative values of the plurality of positions, respectively, and the states associated with the corresponding position information. Quantity representative value, each of the state quantity variability of each of the plurality of positions, the state quantity variability associated with the corresponding position information, respectively, the state quantity variability, It represents the easiness of change of the state quantity of the corresponding position with respect to time, the road attribute information is position information representing the position of each of a plurality of roads, and the road attribute of each of the plurality of roads, And a road attribute associated with the corresponding position information, and the electronic control unit calculates a state quantity expected value and a variability expected value of the road based on the road attribute information. The moving body based on the expected value calculation unit configured on the road, the state quantity representative value and the state quantity variability of the road, and the state quantity expected value and the variability expected value of the road. A movement unsuitable area determination unit configured to determine a movement unsuitable area, and a path generation unit configured to generate a path of the moving body based on the movement unsuitable area, An automatic driving control system for a mobile body is provided.
移動不適領域をより正確に決定し、移動体の進路をより正確に生成することができる。 It is possible to more accurately determine the movement inappropriate area and more accurately generate the path of the moving body.
図１は本発明による実施例の移動体の自動運転制御システムのブロック図を示している。移動体は車両や移動ロボットなどを含む。以下では、移動体が車両である場合を例にとって説明する。図１を参照すると、車両の自動運転制御システムは外部センサ１、ＧＰＳ受信部２、内部センサ３、地図データベース４、記憶装置５、環境地図記憶装置６ａ、道路属性記憶装置６ｂ、ナビゲーションシステム７、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８、種々のアクチュエータ９、及び電子制御ユニット（ＥＣＵ，Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｕｎｉｔ）１０を備える。 FIG. 1 is a block diagram of an automatic driving control system for a moving body according to an embodiment of the present invention. The moving body includes a vehicle and a mobile robot. Hereinafter, a case where the moving body is a vehicle will be described as an example. Referring to FIG. 1, an automatic vehicle driving control system includes an external sensor 1, a GPS receiver 2, an internal sensor 3, a map database 4, a storage device 5, an environmental map storage device 6a, a road attribute storage device 6b, a navigation system 7, An HMI (Human Machine Interface) 8, various actuators 9, and an electronic control unit (ECU, Electronic Computer Unit) 10 are provided.
外部センサ１は自車両の外部又は周囲の情報を検出するための検出機器である。外部センサ１はライダー（ＬＩＤＡＲ：Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、レーダー（Ｒａｄａｒ）、及びカメラのうち少なくとも１つを備える。本発明による実施例では図２に示されるように、外部センサ１は、少なくとも１つのライダーＳＯ１、少なくとも１つのレーダーＳＯ２、及び少なくとも１つのカメラＳＯ３を備える。 The external sensor 1 is a detection device for detecting information outside or around the host vehicle. The external sensor 1 includes at least one of a lidar (LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging), a radar (Radar), and a camera. In an embodiment according to the invention, as shown in FIG. 2, the external sensor 1 comprises at least one lidar SO1, at least one radar SO2 and at least one camera SO3.
ライダーＳＯ１はレーザー光を利用して自車両Ｖの外部の物体を検出する装置である。本発明による実施例では、物体は、移動不能な物体である静的物体（例えば、建物、道路など）、移動可能な物体である動的物体（例えば、他車両、歩行者など）、基本的には移動不能であるが容易に移動可能な物体である準静的物体（例えば、立て看板、ゴミ箱、樹木の枝など）を含む。図２に示される例では、４つのライダーＳＯ１が車両Ｖの四隅においてバンパーにそれぞれ取り付けられる。ライダーＳＯ１は、自車両Ｖの全周囲に向けてレーザー光を順次照射し、その反射光から物体に関する情報を計測する。この物体情報はライダーＳＯ１から物体までの距離及び向き、すなわちライダーＳＯ１に対する物体の相対位置を含む。ライダーＳＯ１により検出された物体情報は電子制御ユニット１０へ送信される。一方、レーダーＳＯ２は、電波を利用して自車両Ｖの外部の物体を検出する装置である。図２に示される例では、４つのレーダーＳＯ２が車両Ｖの四隅においてバンパーにそれぞれ取り付けられる。レーダーＳＯ２は、レーダーＳＯ２から自車両Ｖの周囲に電波を発射し、その反射波から自車両Ｖの周囲の物体に関する情報を計測する。レーダーＳＯ２により検出された物体情報は電子制御ユニット１０へ送信される。カメラＳＯ３は図２に示される例では、車両Ｖのフロントガラスの内側に設けられた単一のステレオカメラを備える。ステレオカメラＳＯ３は自車両Ｖの前方をカラー又はモノクロ撮影し、ステレオカメラＳＯ３によるカラー又はモノクロ撮影情報は電子制御ユニット１０へ送信される。 The rider SO1 is a device that detects an object outside the vehicle V using laser light. In the embodiment according to the present invention, the object is a static object (for example, a building, a road, etc.) that is an immovable object, a dynamic object (for example, another vehicle, a pedestrian, etc.) that is a movable object, a basic object. Includes quasi-static objects that are immovable but easily moveable (eg, signboards, trash cans, tree branches, etc.). In the example shown in FIG. 2, four riders SO1 are attached to the bumper at the four corners of the vehicle V, respectively. The rider SO1 sequentially irradiates the entire circumference of the vehicle V with laser light, and measures information about the object from the reflected light. This object information includes the distance and direction from the rider SO1 to the object, that is, the relative position of the object with respect to the rider SO1. The object information detected by the rider SO1 is transmitted to the electronic control unit 10. On the other hand, the radar SO2 is a device that uses radio waves to detect an object outside the vehicle V. In the example shown in FIG. 2, four radar SO2 are attached to the bumper at the four corners of the vehicle V, respectively. The radar SO2 emits a radio wave around the host vehicle V from the radar SO2, and measures information about an object around the host vehicle V from the reflected wave. The object information detected by the radar SO2 is transmitted to the electronic control unit 10. In the example shown in FIG. 2, the camera SO3 includes a single stereo camera provided inside the windshield of the vehicle V. The stereo camera SO3 photographs the front of the vehicle V in color or monochrome, and the color or monochrome photographing information by the stereo camera SO3 is transmitted to the electronic control unit 10.
再び図１を参照すると、ＧＰＳ受信部２は、３個以上のＧＰＳ衛星からの信号を受信し、それにより自車両又は外部センサ１の絶対位置（例えば自車両Ｖの緯度、経度及び高度）を表す情報を検出する。ＧＰＳ受信部２により検出された自車両の絶対位置情報は電子制御ユニット１０へ送信される。 Referring again to FIG. 1, the GPS receiving unit 2 receives signals from three or more GPS satellites and thereby obtains the absolute position of the vehicle or the external sensor 1 (for example, the latitude, longitude and altitude of the vehicle V). Detect the information that represents. The absolute position information of the vehicle detected by the GPS receiver 2 is transmitted to the electronic control unit 10.
内部センサ３は、自車両Ｖの走行状態を検出するための検出機器である。自車両Ｖの走行状態は、自車両の速度、加速度、及び姿勢のうち少なくとも１つにより表される。内部センサ３は、車速センサ及びＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）の一方又は両方を備える。本発明による実施例では内部センサ３は車速センサ及びＩＭＵを備える。車速センサは、自車両Ｖの速度を検出する。ＩＭＵは例えば３軸のジャイロ及び３方向の加速度センサを備え、自車両Ｖの３次元の角速度及び加速度を検出し、それらに基づいて自車両Ｖの加速度及び姿勢を検出する。内部センサ３により検出された自車両Ｖの走行状態情報は電子制御ユニット１０へ送信される。 The internal sensor 3 is a detection device for detecting the traveling state of the host vehicle V. The traveling state of the host vehicle V is represented by at least one of the speed, the acceleration, and the attitude of the host vehicle. The internal sensor 3 includes one or both of a vehicle speed sensor and an IMU (Inertial Measurement Unit). In the embodiment according to the invention, the internal sensor 3 comprises a vehicle speed sensor and an IMU. The vehicle speed sensor detects the speed of the vehicle V. The IMU includes, for example, a three-axis gyro and three-direction acceleration sensor, detects the three-dimensional angular velocity and acceleration of the host vehicle V, and detects the acceleration and attitude of the host vehicle V based on them. The traveling state information of the vehicle V detected by the internal sensor 3 is transmitted to the electronic control unit 10.
地図データベース４は、地図情報に関するデータベースである。この地図データベース４は例えば車両に搭載されたＨＤＤ（Ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）内に記憶されている。地図情報には、例えば道路の位置情報、道路形状の情報（例えば、カーブと直線部の種別、カーブの曲率、交差点、合流点及び分岐点の位置など）などが含まれる。 The map database 4 is a database relating to map information. The map database 4 is stored in, for example, an HDD (Hard disk drive) mounted on the vehicle. The map information includes, for example, road position information and road shape information (for example, types of curves and straight lines, curvature of curves, positions of intersections, confluences, and branch points).
記憶装置５には、ライダーＳＯ１により検出された物体の三次元画像及びライダーＳＯ１の検出結果に基づき作成された自動運転専用の道路地図が記憶されている。これら物体の三次元画像及び道路地図は常時又は定期的に更新される。 The storage device 5 stores a three-dimensional image of the object detected by the rider SO1 and a road map dedicated to automatic driving created based on the detection result of the rider SO1. The three-dimensional images and road maps of these objects are constantly or regularly updated.
環境地図記憶装置６ａには環境地図情報（後述する）が記憶されている。道路属性記憶装置６ｂには道路属性（後述する）が記憶されている。 Environmental map information (described later) is stored in the environmental map storage device 6a. Road attributes (described later) are stored in the road attribute storage device 6b.
ナビゲーションシステム７は、ＨＭＩ８を介し自車両Ｖのドライバによって設定された目的地まで自車両Ｖを案内する装置である。このナビゲーションシステム７は、ＧＰＳ受信部２により検出された自車両Ｖの現在の位置情報と地図データベース４の地図情報とに基づいて、目的地に至るまでの目標ルートを演算する。この自車両Ｖの目標ルートの情報は電子制御ユニット１０へ送信される。 The navigation system 7 is a device that guides the own vehicle V to a destination set by the driver of the own vehicle V via the HMI 8. The navigation system 7 calculates a target route to reach the destination based on the current position information of the vehicle V detected by the GPS receiver 2 and the map information of the map database 4. The information on the target route of the host vehicle V is transmitted to the electronic control unit 10.
ＨＭＩ８は、自車両Ｖの乗員と車両の自動運転制御システムとの間で情報の出力及び入力を行うためのインターフェイスである。本発明による実施例ではＨＭＩ８は、文字又は画像情報を表示するディスプレイ、音を発生するスピーカ、及び乗員が入力操作を行うための操作ボタン、タッチパネル、又は音声認識装置（マイク）を備える。 The HMI 8 is an interface for outputting and inputting information between the occupant of the own vehicle V and the automatic driving control system of the vehicle. In the embodiment according to the present invention, the HMI 8 includes a display for displaying character or image information, a speaker for generating sound, an operation button for an occupant to perform an input operation, a touch panel, or a voice recognition device (microphone).
アクチュエータ９は、電子制御ユニット１０からの制御信号に応じて自車両Ｖの走行操作を制御するための装置である。車両Ｖの走行操作には車両Ｖの駆動、制動及び操舵が含まれる。アクチュエータ９は、駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ、及び操舵アクチュエータのうちの少なくとも１つを備える。駆動アクチュエータは、車両Ｖの駆動力を提供するエンジン又は電気モータの出力を制御し、それにより車両Ｖの駆動操作を制御する。制動アクチュエータは、車両Ｖの制動装置を操作し、それにより車両Ｖの制動操作を制御する。操舵アクチュエータは、車両Ｖの操舵装置を操作し、それにより車両Ｖの操舵操作を制御する。 The actuator 9 is a device for controlling the traveling operation of the vehicle V according to a control signal from the electronic control unit 10. The traveling operation of the vehicle V includes driving, braking and steering of the vehicle V. The actuator 9 includes at least one of a drive actuator, a braking actuator, and a steering actuator. The drive actuator controls the output of the engine or the electric motor that provides the driving force of the vehicle V, and thereby controls the driving operation of the vehicle V. The braking actuator operates the braking device of the vehicle V, and thereby controls the braking operation of the vehicle V. The steering actuator operates the steering device of the vehicle V, and thereby controls the steering operation of the vehicle V.
自動運転が可能な状態において、ＨＭＩ８において乗員により自動運転を開始すべき入力操作がなされると、電子制御ユニット１０に信号が送られて自動運転が開始される。すなわち、車両Ｖの走行操作である駆動、制動及び操舵がアクチュエータ９により制御される。一方、ＨＭＩ８において乗員により自動運転を停止すべき入力操作がなされると、電子制御ユニット１０に信号が送られて自動運転が停止され、車両Ｖの走行操作の少なくとも１つがドライバにより行われるマニュアル運転が開始される。言い換えると、自動運転からマニュアル運転に切り換えられる。なお、自動運転時にドライバにより車両Ｖの走行操作が行なわれたとき、すなわちドライバがステアリングをあらかじめ定められたしきい量以上操作したとき、アクセルペダルをあらかじめ定められたしきい量以上踏み込んだとき、又は、ブレーキペダルをあらかじめ定められたしきい量以上踏み込んだときにも、自動運転からマニュアル運転に切り換えられる。更に、自動運転中に自動運転が困難と判断されたときには、ＨＭＩ７を介してドライバに対しマニュアル運転が要求される。 When an occupant performs an input operation to start the automatic operation in the HMI 8 while the automatic operation is possible, a signal is sent to the electronic control unit 10 to start the automatic operation. That is, driving, braking and steering, which are traveling operations of the vehicle V, are controlled by the actuator 9. On the other hand, when an occupant performs an input operation to stop the automatic driving in the HMI 8, a signal is sent to the electronic control unit 10 to stop the automatic driving, and at least one of the traveling operations of the vehicle V is performed by the driver. Is started. In other words, the automatic operation is switched to the manual operation. When the driver operates the vehicle V during automatic driving, that is, when the driver operates the steering wheel by a predetermined threshold value or more, or when the accelerator pedal is depressed by a predetermined threshold value or more, Alternatively, the automatic operation can be switched to the manual operation even when the brake pedal is depressed by a predetermined threshold amount or more. Further, when it is determined that the automatic operation is difficult during the automatic operation, the driver is requested to perform the manual operation via the HMI 7.
電子制御ユニット１０は、双方向性バスによって相互に接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを備えたコンピュータである。図１に示されるように、本発明による実施例の電子制御ユニット１０は、ＲＯＭ及びＲＡＭを有する記憶部１１、自動運転制御部１２、移動不適領域決定部１３、及び期待値算出部１４を備える。 The electronic control unit 10 is a computer including a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), etc. that are mutually connected by a bidirectional bus. As shown in FIG. 1, an electronic control unit 10 according to an embodiment of the present invention includes a storage unit 11 having a ROM and a RAM, an automatic driving control unit 12, a movement inappropriate area determination unit 13, and an expected value calculation unit 14. ..
自動運転制御部１２は、車両Ｖの自動運転を制御するように構成されている。一方、移動不適領域決定部１３は、車両Ｖが移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている。期待値算出部１４は、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている。 The automatic driving control unit 12 is configured to control the automatic driving of the vehicle V. On the other hand, the movement inappropriate area determination unit 13 is configured to determine a movement inappropriate area in which the vehicle V moves. The expected value calculation unit 14 is configured to respectively calculate the state quantity expected value and the variability expected value of the road based on the road attribute information.
本発明による実施例では、自動運転制御部１２は図３に示されるように、周辺認識部１２ａ、自己位置決定部１２ｂ、進路生成部１２ｃ、及び移動制御部１２ｄを備える。 In the embodiment according to the present invention, the automatic driving control unit 12 includes a peripheral recognition unit 12a, a self-position determination unit 12b, a route generation unit 12c, and a movement control unit 12d, as shown in FIG.
周辺認識部１２ａは、外部センサ１を用いて、自車両Ｖの周辺の状況を認識するように構成されている。すなわち、周辺認識部１２ａは、外部センサ１の検出結果（例えば、ライダーＳＯ１による物体の三次元画像情報、レーダーＳＯ２による物体情報、カメラＳＯ３による撮影情報など）に基づいて、自車両Ｖの周辺状況を認識する。この外部状況には、例えば、自車両Ｖに対する走行車線の白線の位置、車両Ｖに対する車線中心の位置、道路幅、道路の形状（例えば、走行車線の曲率、路面の勾配変化など）、車両Ｖの周辺の物体の状況（例えば、静的物体と動的物体を区別する情報、車両Ｖに対する物体の位置、車両Ｖに対する物体の移動方向、車両Ｖに対する物体の相対速度など）が含まれる。 The surrounding recognition unit 12a is configured to recognize the surroundings of the vehicle V using the external sensor 1. That is, the periphery recognition unit 12a, based on the detection result of the external sensor 1 (for example, three-dimensional image information of the object by the rider SO1, object information by the radar SO2, shooting information by the camera SO3, etc.), the surrounding situation of the vehicle V. Recognize. The external situation includes, for example, the position of the white line of the traveling lane with respect to the host vehicle V, the position of the lane center with respect to the vehicle V, the road width, the shape of the road (for example, the curvature of the traveling lane, the change in the slope of the road surface, etc.), the vehicle V. The state of the object around (i.e., information for distinguishing a static object from a dynamic object, the position of the object with respect to the vehicle V, the moving direction of the object with respect to the vehicle V, the relative speed of the object with respect to the vehicle V, etc.) is included.
自己位置決定部１２ｂは、自車両Ｖの絶対位置を決定するように構成されている。すなわち、自己位置決定部１２ｂは、ＧＰＳ受信部２からの自車両Ｖのおおまかな位置と、周辺認識部１２ａにより認識された自車両Ｖの周辺状況と、記憶装置５内に記憶されている物体に関する情報及び自動運転専用の道路地図とに基づいて、自車両Ｖの正確な絶対位置を算出する。 The self-position determining unit 12b is configured to determine the absolute position of the own vehicle V. That is, the self-position determining unit 12b includes a rough position of the own vehicle V from the GPS receiving unit 2, a surrounding situation of the own vehicle V recognized by the surrounding recognizing unit 12a, and an object stored in the storage device 5. The accurate absolute position of the own vehicle V is calculated based on the information regarding the above and the road map dedicated to autonomous driving.
進路生成部１２ｃは、車両Ｖの進路を生成するように構成されている。本発明による実施例では、進路は、時間ｔを表す情報と、当該時間ｔにおける車両の絶対位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））を表す情報と、当該時間ｔにおける車両の走行状態（例えば、速度ｖ（ｔ）及び進行方向θ（ｔ））を表す情報との組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））を含む。ここで、ｘ（ｔ）は例えば緯度により表され、ｙ（ｔ）は例えば経度により表される。例えば、まず、現在時刻（ｔ＝０）における組合せ（０，ｘ（０），ｙ（０），ｖ（０），θ（０））を用いて、時間Δｔが経過した後の組合せ（Δｔ，ｘ（Δｔ），ｙ（Δｔ），ｖ（Δｔ），θ（Δｔ））が算出される。次いで、更に時間Δｔが経過した後の組合せ（２Δｔ，ｘ（２Δｔ），ｙ（２Δｔ），ｖ（２Δｔ），θ（２Δｔ））が算出される。次いで、更に時間ｎΔｔが経過した後の組合せ（ｎΔｔ，ｘ（ｎΔｔ），ｙ（ｎΔｔ），ｖ（ｎΔｔ），θ（ｎΔｔ））が算出される。これらの組合せの一例が図４に示されている。すなわち図４は、時間ｔ及び車両Ｖの絶対位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））により規定された三次元空間内に上述の組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））の一例をプロットしたものである。図４に示されるように、複数の組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））を順次結んで得られる曲線が進路Ｐとなる。 The route generation unit 12c is configured to generate the route of the vehicle V. In the embodiment according to the present invention, the route is information indicating the time t, information indicating the absolute position (x(t), y(t)) of the vehicle at the time t, and the traveling state of the vehicle at the time t ( For example, the combination (t, x(t), y(t), v(t), θ(t)) with the information indicating the speed v(t) and the traveling direction θ(t) is included. Here, x(t) is represented by, for example, latitude, and y(t) is represented by, for example, longitude. For example, first, by using the combination (0, x(0), y(0), v(0), θ(0)) at the current time (t=0), the combination (Δt , X(Δt), y(Δt), v(Δt), θ(Δt)) are calculated. Next, the combination (2Δt, x(2Δt), y(2Δt), v(2Δt), θ(2Δt)) after the time Δt has further elapsed is calculated. Then, the combination after a lapse of further time nΔ t (nΔt, x (nΔt ), y (nΔt), v (nΔt), θ (nΔt)) is calculated. An example of these combinations is shown in FIG. That is, FIG. 4 shows that in the three-dimensional space defined by the time t and the absolute position (x(t), y(t)) of the vehicle V, the combination (t, x(t), y(t), v It is a plot of an example of (t) and θ(t). As shown in FIG. 4, a path P is a curve obtained by sequentially connecting a plurality of combinations (t, x(t), y(t), v(t), θ(t)).
更に、本発明による実施例では、進路生成部１２ｃは、移動不適領域決定部１３により決定された移動不適領域に基づいて、進路Ｐを生成する。 Further, in the embodiment according to the present invention, the route generation unit 12c generates the route P based on the movement inappropriate area determined by the movement inappropriate area determination unit 13.
移動制御部１２ｄは、車両Ｖの移動制御を行うように構成されている。具体的には、移動制御部１２ｄは、進路生成部１２ｃにより生成された進路Ｐに沿って移動するように車両Ｖを制御するように構成されている。すなわち、移動制御部１２ｄは、進路Ｐが有する組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））が実現されるようにアクチュエータ９を制御して、車両Ｖの駆動、制動及び操舵を制御する。 The movement control unit 12d is configured to control the movement of the vehicle V. Specifically, the movement control unit 12d is configured to control the vehicle V so as to move along the route P generated by the route generation unit 12c. That is, the movement control unit 12d controls the actuator 9 so that the combination (t, x(t), y(t), v(t), θ(t)) of the path P is realized, and the vehicle is controlled. Control V drive, braking and steering.
次に、本発明による実施例の環境地図情報を説明する。図５は本発明による実施例の環境地図情報Ｍを概略的に示している。本発明による実施例の環境地図情報Ｍは図５に示されるように、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量代表値と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量変化性と、を有する。なお、本発明による実施例では、上述の空間は三次元空間である。別の実施例（図示しない）では、空間は二次元空間である。 Next, the environmental map information of the embodiment according to the present invention will be described. FIG. 5 schematically shows the environment map information M of the embodiment according to the present invention. As shown in FIG. 5, the environment map information M of the embodiment according to the present invention respectively corresponds to position information representing each of a plurality of positions in space, and a state quantity representative value associated with each corresponding position information. State quantity variability associated with position information. In the embodiment according to the present invention, the above space is a three-dimensional space. In another example (not shown), the space is a two-dimensional space.
或る位置の状態量代表値及び状態量変化性は、当該或る位置の状態量に基づいて算出されるものである。本発明による実施例では、或る位置の状態量は、当該或る位置に物体が存在する確率により表される。この場合、状態量は例えば、ゼロから１までの連続値の形で算出される。別の実施例（図示しない）では、状態量は離散値の形で算出される。 The state quantity representative value and the state quantity variability at a certain position are calculated based on the state quantity at the certain position. In the embodiment according to the present invention, the state quantity at a certain position is represented by the probability that an object exists at the certain position. In this case, the state quantity is calculated in the form of a continuous value from 0 to 1, for example. In another embodiment (not shown), the state quantity is calculated in the form of discrete values.
或る位置の状態量代表値は、当該或る位置の状態を適切に表す数値である。本発明による実施例では、状態量代表値は、例えば、ゼロから１までの連続値の形で算出される。別の実施例（図示しない）では、状態量代表値は離散値の形で算出される。 The state quantity representative value at a certain position is a numerical value that appropriately represents the state at the certain position. In the embodiment according to the present invention, the state quantity representative value is calculated in the form of a continuous value from zero to one, for example. In another embodiment (not shown), the state quantity representative value is calculated in the form of discrete values.
一方、或る位置の状態量変化性は、当該或る位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表す数値である。本発明による実施例では、状態量変化性は、連続値の形で算出される。別の実施例（図示しない）では、状態量変化性は離散値の形で算出される。次に、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃを参照して、状態量変化性を更に説明する。なお、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃにおいて、検出された状態量がプロットされている。 On the other hand, the variability of the state quantity at a certain position is a numerical value that represents how easily the state quantity at the certain position changes with time. In the embodiment according to the present invention, the state quantity variability is calculated in the form of continuous values. In another embodiment (not shown), the state variable variability is calculated in the form of discrete values. Next, the state quantity variability will be further described with reference to FIGS. 6A, 6B, and 6C. Note that the detected state quantities are plotted in FIGS. 6A, 6B, and 6C.
状態量変化性は、例えば、時間に対する状態量の変化の頻度や変化の程度などによって表される。すなわち、図６Ｂに示される例の状態量は、図６Ａに示される例の状態量に比べて、変化の頻度が高く、時間に対し変化しやすい。したがって、図６Ｂに示される例の状態量変化性は、図６Ａに示される例の状態量変化性よりも高い。一方、図６Ｃに示される例の状態量は、図６Ａに示される例の状態量に比べて、変化の程度が大きく、時間に対し変化しやすい。したがって、図６Ｃに示される例の状態量変化性は、図６Ａに示される例の状態量変化性よりも高い。 The state quantity variability is represented by, for example, the frequency of change of the state quantity over time or the degree of change. That is, the state quantity of the example shown in FIG. 6B changes more frequently than the state quantity of the example shown in FIG. 6A and is likely to change with time. Therefore, the state quantity variability of the example shown in FIG. 6B is higher than the state quantity variability of the example shown in FIG. 6A. On the other hand, the state quantity of the example shown in FIG. 6C has a greater degree of change than the state quantity of the example shown in FIG. 6A and is likely to change with time. Therefore, the state quantity variability of the example shown in FIG. 6C is higher than the state quantity variability of the example shown in FIG. 6A.
次に、環境地図情報Ｍの作成例を説明する。この作成例では、空間内の位置を表す位置情報と位置の状態量とを検出する環境検出装置と、環境地図用の記憶装置と、環境地図作成用の電子制御ユニットと、を備え、環境地図作成用の電子制御ユニットは、空間内の複数の位置のそれぞれについて、前記位置を表す位置情報と、互いに異なる時刻における前記位置の状態量とを前記環境検出装置により検出するように構成されている環境検出部と、前記複数の位置のそれぞれについて、検出された前記状態量を用いて前記状態量代表値を算出する状態量算出部と、前記複数の位置のそれぞれについて、検出された前記状態量を用いて前記状態量変化性を算出するように構成されている変化性算出部と、前記状態量代表値及び前記状態量変化性をそれぞれ対応する前記位置情報と関連付けて環境地図用の記憶装置に記憶する記憶部と、を備えた環境地図作成システムを用いて、環境地図情報Ｍが作成される。環境地図作成システムは車両のような移動体に搭載される。環境検出装置は、例えば、環境地図作成システムの周囲の物体を検出する外部センサ（例えば、ライダー）と、内部センサと、環境地図作成システムの絶対位置を検出するＧＰＳ受信部と、を備える。 Next, an example of creating the environmental map information M will be described. In this creation example, an environment detection device that detects position information representing a position in space and a state quantity of the position, a storage device for the environment map, and an electronic control unit for creating the environment map are provided. The electronic control unit for creation is configured such that, for each of a plurality of positions in the space, position information representing the position and the state quantity of the position at different times are detected by the environment detection device. An environment detection unit, a state quantity calculation unit that calculates the state quantity representative value using the detected state quantity for each of the plurality of positions, and the detected state quantity for each of the plurality of positions. A variability calculating unit configured to calculate the state quantity variability using a storage device for an environment map by associating the state quantity representative value and the state quantity variability with the corresponding position information. The environmental map information M is created by using the environmental map creating system including a storage unit that stores the information. The environment mapping system is mounted on a moving body such as a vehicle. The environment detection device includes, for example, an external sensor (for example, a rider) that detects an object around the environment map creation system, an internal sensor, and a GPS receiver that detects an absolute position of the environment map creation system.
図７は、環境地図作成システムのライダーＬから照射されたレーザー光が物体ＯＢＪで反射した場合を示している。この場合、図７に黒丸で示されるように、位置ＰＸに反射点が形成される。ライダーＬは、反射光から、反射点の位置ＰＸの相対位置情報を計測する。この計測結果から、位置ＰＸに物体ＯＢＪが存在するということがわかり、したがって位置ＰＸの状態量、すなわち物体存在確率は１となる。また、ライダー１からの位置ＰＸの相対位置情報と、環境地図作成システムのＧＰＳ受信部からの環境地図作成システムの絶対位置情報とから、位置ＰＸの絶対位置情報がわかる。更に、図７に白丸で示される反射点でない位置ＰＹに物体が存在しないということがわかり、したがって位置ＰＹの状態量すなわち物体存在確率はゼロとなる。また、ライダーＬからの位置ＰＸの相対位置情報と、環境地図作成システムのＧＰＳ受信部からの環境地図作成システムの絶対位置情報とから、位置ＰＹの絶対位置情報がわかる。このようにして、位置ＰＸ，ＰＹの絶対位置情報及び状態量が算出される。 FIG. 7 shows a case where the laser light emitted from the rider L of the environment map making system is reflected by the object OBJ. In this case, a reflection point is formed at the position PX, as indicated by a black circle in FIG. The rider L measures relative position information of the position PX of the reflection point from the reflected light. From this measurement result, it is known that the object OBJ exists at the position PX, and therefore the state quantity of the position PX, that is, the object existence probability is 1. Further, the absolute position information of the position PX can be known from the relative position information of the position PX from the rider 1 and the absolute position information of the environment map creating system from the GPS receiving section of the environment map creating system. Further, it can be seen that there is no object at the position PY that is not a reflection point indicated by a white circle in FIG. 7, and therefore the state quantity of the position PY, that is, the object existence probability is zero. Further, the absolute position information of the position PY can be known from the relative position information of the position PX from the rider L and the absolute position information of the environment map creating system from the GPS receiving section of the environment map creating system. In this way, the absolute position information and the state quantity of the positions PX and PY are calculated.
環境地図情報Ｍの作成例では、環境地図作成システムのライダーＬは物体情報を例えば数十ｍｓのインターバルで繰り返し検出する。言い換えると、環境地図作成システムのライダーＬは、互いに異なる複数の時刻における物体情報を検出する。したがって、互いに異なる複数の時刻における物体情報から、互いに異なる複数の時刻における状態量が算出される。あるいは、環境地図作成システムを搭載した移動体が一定の場所を複数回移動した場合にも、互いに異なる複数の時刻における物体情報が検出され、したがって互いに異なる複数の時刻における状態量が算出される。図８Ａ、図８Ｂ、及び図８Ｃには、互いに異なる複数の時刻における、或る位置の状態量の種々の例が示されている。 In the example of creating the environmental map information M, the rider L of the environmental map creating system repeatedly detects object information at intervals of, for example, several tens of ms. In other words, the rider L of the environment mapping system detects object information at a plurality of different times. Therefore, the state quantities at a plurality of mutually different times are calculated from the object information at a plurality of mutually different times. Alternatively, even when the mobile body equipped with the environment map creating system moves a certain place a plurality of times, the object information at a plurality of different times is detected, and thus the state quantities at a plurality of different times are calculated. 8A, 8B, and 8C show various examples of the state quantity at a certain position at a plurality of different times.
環境地図情報Ｍの作成例では、状態量の単位時間当たりの変化量が算出され、状態量の単位時間当たりの変化量に基づいて状態量変化性が算出される。すなわち、図８Ａに示される例では、同一の時間幅ｄｔにおける状態量の変化量（絶対値）ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…が算出される。この場合の時間幅ｄｔは、例えば、状態量の検出間隔に等しい。なお、図８Ａに示される例では、連続した時間幅ｄｔにおいて状態量の変化量ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…がそれぞれ算出されるけれども、別の例では、不連続の時間幅ｄｔにおいて状態量の変化量がそれぞれ算出される。あるいは、図８Ｂに示される例では、互いに異なる複数の時間幅ｄｔ１，ｄｔ２，…における状態量の変化量（絶対値）ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…がそれぞれ算出される。異なる時間幅は例えば、秒、分、日、年といったオーダーである。次いで、状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ１／ｄｔ１，ｄＳＱ２／ｄｔ２，…が順次算出される。なお、図８Ｂに示される例では、連続した時間幅ｄｔ１，ｄｔ２，…において状態量の変化量ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…がそれぞれ算出されるけれども、別の例では、不連続の時間幅において状態量の変化量がそれぞれ算出される。次いで、状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ１／ｄｔ１，ｄＳＱ２／ｄｔ２，…を単純平均又は加重平均することにより、状態量変化性が算出される。加重平均が用いられる場合、一例では、検出時期がより新しい状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより大きく重み付けされ、検出時期がより古い状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより小さく重み付けされる。別の例では、検出時期がより新しい状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより小さく重み付けされ、検出時期がより古い状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより大きく重み付けされる。このような状態量変化性の算出が複数の位置についてそれぞれ行われる。 In the creation example of the environment map information M, the amount of change in the state amount per unit time is calculated, and the state amount variability is calculated based on the amount of change in the state amount per unit time. That is, in the example shown in FIG. 8A, the change amounts (absolute values) dSQ1, dSQ2,... Of the state quantities in the same time width dt are calculated. The time width dt in this case is equal to the state amount detection interval, for example. Note that in the example shown in FIG. 8A, the state amount variation amounts dSQ1, dSQ2,... Are calculated in the continuous time width dt, but in another example, the state amount variation amount is calculated in the discontinuous time width dt. Are calculated respectively. Alternatively, in the example shown in FIG. 8B, change amounts (absolute values) dSQ1, dSQ2,... Of state quantities in a plurality of mutually different time widths dt1, dt2,. The different time spans are, for example, in the order of seconds, minutes, days, years. Next, the amount of change dSQ1/dt1, dSQ2/dt2,... Of the state quantity per unit time is sequentially calculated. In the example shown in FIG. 8B, the state amount variation amounts dSQ1, dSQ2,... Are calculated in the continuous time widths dt1, dt2,..., However, in another example, the state amount is calculated in the discontinuous time widths. Change amount is calculated. Next, the state quantity variability is calculated by performing a simple average or a weighted average of the change amounts dSQ1/dt1, dSQ2/dt2,... Of the state amount per unit time. When the weighted average is used, in one example, the change amount dSQ/dt of the new state quantity per unit time is weighted more heavily, and the change amount dSQ/dt of the state quantity older than the detection time is dSQ/dt. Are weighted less. In another example, the amount of change dSQ/dt per unit time of the newer state quantity is weighted less, and the amount of change dSQ/dt of the older state quantity per unit time is weighted more. It Such state quantity variability is calculated for each of a plurality of positions.
環境地図情報Ｍの別の作成例（図示しない）では、時間の関数としての複数の状態量がフーリエ変換され、その結果から状態量変化性が算出される。具体的には、一例では、あらかじめ定められたスペクトル（周波数）の強度が状態量変化性として算出される。別の例では、種々のスペクトルの強度を単純平均又は加重平均することにより状態量変化性が算出される。 In another example of creating the environmental map information M (not shown), a plurality of state quantities as a function of time are Fourier transformed, and the state quantity variability is calculated from the result. Specifically, in one example, the intensity of a predetermined spectrum (frequency) is calculated as the state quantity variability. In another example, the state quantity variability is calculated by performing a simple average or a weighted average of the intensities of various spectra.
一方、環境地図情報Ｍの作成例では、状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻において検出された当該或る位置の状態量に基づいて算出される。一例では、或る位置の状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻における当該或る位置の状態量のうち、最新のものに設定される。このようにすると、或る位置の状態量代表値は、当該或る位置の最新の状態を表すことになる。別の例では、或る位置の状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻における当該或る位置の状態量を単純平均又は加重平均することにより算出される。このようにすると、或る位置の状態量が一時的に変わったとしても、状態量代表値により、当該位置の状態を正確に表すことができる。 On the other hand, in the creation example of the environment map information M, the state quantity representative value is calculated based on the state quantity of the certain position detected at a plurality of mutually different times. In one example, the state quantity representative value at a certain position is set to the latest state quantity at the certain position at a plurality of mutually different times. By doing so, the state quantity representative value of a certain position represents the latest state of the certain position. In another example, the state quantity representative value at a certain position is calculated by performing a simple average or a weighted average of the state quantities at the certain position at different times. By doing so, even if the state quantity at a certain position temporarily changes, the state quantity representative value can accurately represent the state at that position.
次いで、状態量代表値がそれぞれ対応する位置情報と関連付けられて環境地図用の記憶装置内に記憶される。また、状態量変化性がそれぞれ対応する位置情報と関連付けられて環境地図用の記憶装置内に記憶される。このようにして環境地図情報Ｍが作成される。 Next, the state quantity representative value is stored in the environment map storage device in association with the corresponding position information. Further, the state quantity variability is associated with the corresponding position information and stored in the environment map storage device. In this way, the environment map information M is created.
このように状態量代表値及び状態量変化性が位置情報と関連付けられているので、位置情報を指定すると、環境地図情報Ｍから、対応する位置の状態量代表値及び状態量変化性がわかる。なお、本発明による実施例では、環境地図情報Ｍは、三次元空間内の位置の位置情報、状態量代表値、及び状態量変化性を有するので、三次元地図である。また、本発明による実施例では、位置情報は絶対位置情報である。別の実施例（図示しない）では、位置情報はあらかじめ定められた特定の位置に対する相対位置情報である。 Since the state quantity representative value and the state quantity variability are associated with the position information in this way, when the position information is designated, the state quantity representative value and the state quantity variability of the corresponding position can be known from the environment map information M. In the embodiment according to the present invention, the environment map information M is a three-dimensional map because it has the positional information of the position in the three-dimensional space, the state quantity representative value, and the state quantity variability. Further, in the embodiment according to the present invention, the position information is absolute position information. In another embodiment (not shown), the position information is relative position information with respect to a predetermined specific position.
このようにして作成された環境地図情報Ｍから、次のことがわかる。すなわち、或る位置の、物体存在確率により表される状態量が大きく、状態量変化性が低い場合には、当該位置は、静的物体（例えば、建物、道路面など）、又は、静止している動的物体（例えば、他車両、歩行者など）もしくは準静的物体（例えば、立て看板、ゴミ箱、樹木の枝など）により占有されている。あるいは、当該位置が動的物体又は準静的物体により占有されている占有状態と、当該位置が動的物体又は準静的物体により占有されていない非占有状態とが比較的低い頻度で切り換わると共に、占有状態の時間が比較的長い。一方、或る位置の状態量が小さく状態量変化性が低い場合には、当該位置には、何も存在していない。そのような位置の具体例は、池の上方空間などである。或る位置の状態量が大きく状態量変化性が高い場合には、当該位置では占有状態と非占有状態とが比較的高い頻度で切り換わると共に、占有状態の時間が比較的長い。そのような位置の具体例は、交通量が比較的多い道路などである。或る位置の状態量が小さく状態量変化性が高い場合には、当該位置では占有状態と非占有状態とが比較的高い頻度で切り換わると共に、非占有状態の時間が比較的長い。そのような位置の具体例は、交通量が比較的少ない（ゼロではない）道路などである。 The following can be understood from the environment map information M created in this way. That is, when the state quantity represented by the object existence probability at a position is large and the state quantity variability is low, the position is a static object (such as a building or road surface) or is stationary. It is occupied by a moving object (for example, another vehicle, a pedestrian, etc.) or a quasi-static object (for example, a signboard, a trash can, or a tree branch). Alternatively, the occupied state in which the position is occupied by the dynamic object or the quasi-static object and the unoccupied state in which the position is not occupied by the dynamic object or the quasi-static object are switched at a relatively low frequency. In addition, the occupied time is relatively long. On the other hand, when the state quantity at a certain position is small and the state quantity variability is low, nothing exists at that position. A specific example of such a position is a space above a pond. When the state quantity at a certain position is large and the state quantity variability is high, the occupied state and the unoccupied state are switched at a relatively high frequency, and the occupied state time is relatively long. A specific example of such a position is a road having a relatively large traffic volume. When the state quantity at a certain position is small and the state quantity variability is high, the occupied state and the unoccupied state switch at a relatively high frequency, and the unoccupied state takes a relatively long time. A specific example of such a position is a road having relatively low traffic volume (not zero).
すなわち、本発明による実施例の環境地図情報Ｍには、或る位置における物体又は物体の存在の有無に関する情報だけでなく、当該位置がどのような状況にあるかの情報も含まれている。したがって、空間内の状況をより正確に表すことができる。 That is, the environment map information M according to the embodiment of the present invention includes not only the information about the presence of an object or the presence of an object at a certain position, but also the information about the situation of the position. Therefore, the situation in space can be represented more accurately.
なお、本発明による実施例では、環境地図作成システムを搭載した移動体は、車両Ｖとは別の移動体である。別の実施例（図示しない）では、環境地図作成システムを搭載した移動体は、車両Ｖである。すなわち、車両Ｖにおいて環境地図情報Ｍが作成され、環境地図記憶装置６ａ内に記憶される。この場合、車両Ｖの外部センサ１、ＧＰＳ受信部２、内部センサ３は、環境地図作成システムの環境検出装置を構成する。 In the embodiment according to the present invention, the moving body equipped with the environment map creating system is a moving body different from the vehicle V. In another embodiment (not shown), the vehicle equipped with the environment mapping system is a vehicle V. That is, the environment map information M is created in the vehicle V and stored in the environment map storage device 6a. In this case, the external sensor 1, the GPS receiver 2, and the internal sensor 3 of the vehicle V constitute an environment detection device of the environment map creation system.
なお、本発明による実施例のように、環境地図情報Ｍが車両Ｖの外部において作成される場合、一例では、環境地図記憶装置６ａに環境地図情報Ｍが記憶され、次いでこの環境地図記憶装置６ａが車両Ｖに搭載される。別の例では、環境地図情報Ｍが環境地図作成システムから通信装置（図示しない）を介して、車両Ｖに搭載された環境地図記憶装置６ａに送られ、記憶される。 When the environment map information M is created outside the vehicle V as in the embodiment according to the present invention, in one example, the environment map information M is stored in the environment map storage device 6a, and then this environment map storage device 6a is stored. Is mounted on the vehicle V. In another example, the environment map information M is sent from the environment map creating system to the environment map storage device 6a mounted on the vehicle V via a communication device (not shown) and stored therein.
また、上述した本発明による実施例では、或る位置の状態量は当該或る位置に物体が存在する確率により表される。別の実施例（図示しない）では、或る位置の状態量は、或る位置に存在する物体の色又は輝度値により表される。この場合、例えば、信号機のランプのうちどのランプが点灯しているかを把握することができる。この別の実施例では、状態量が物体の色により表わされる場合には、物体の色は、外部センサ１のカメラＳＯ３としてのカラーカメラにより検出される。一方、状態量が物体の輝度値により表わされる場合には、物体の輝度値は、外部センサ１のライダーＳＯ１、レーダーＳＯ２、又は、カラーもしくはモノクロカメラＳＯ３により検出される。すなわち、ライダーＳＯ１から発射されたレーザー光が物体に反射したときに得られる反射光の強度は当該物体の輝度値を表している。同様に、レーダーＳＯ２の反射波強度は物体の輝度値を表している。したがって、反射光強度又は反射波強度を検出することにより、物体の輝度値が検出される。なお、状態量が物体の色により表される場合、状態量は、例えばＲＧＢモデルを用いて数値化される。 Further, in the above-described embodiment according to the present invention, the state quantity at a certain position is represented by the probability that an object exists at the certain position. In another embodiment (not shown), the state quantity at a certain position is represented by the color or brightness value of the object existing at the certain position. In this case, for example, which of the lamps of the traffic light is lit can be grasped. In this another embodiment, when the state quantity is represented by the color of the object, the color of the object is detected by a color camera as the camera SO3 of the external sensor 1. On the other hand, when the state quantity is represented by the brightness value of the object, the brightness value of the object is detected by the rider SO1, the radar SO2 of the external sensor 1, or the color or monochrome camera SO3. That is, the intensity of the reflected light obtained when the laser light emitted from the lidar SO1 is reflected by the object represents the brightness value of the object. Similarly, the reflected wave intensity of the radar SO2 represents the brightness value of the object. Therefore, the brightness value of the object is detected by detecting the reflected light intensity or the reflected wave intensity. When the state quantity is represented by the color of the object, the state quantity is digitized using, for example, an RGB model.
一方、上述した本発明による実施例では、１つの位置情報に１つの状態量変化性が関連付けられる。別の実施例（図示しない）では、１つの位置情報に複数の状態量変化性が関連付けられ、したがって環境地図情報Ｍは複数の状態量変化性を有する。この場合、一例では、図８Ｂに示されるような、互いに異なる複数の時間幅における状態量の変化量に基づいて、複数の状態量変化性がそれぞれ算出される。別の例では、状態量をフーリエ変換することにより得られる複数のスペクトルの強度に基づいて、複数の状態量変化性が算出される。 On the other hand, in the above-described embodiment according to the present invention, one state quantity variability is associated with one position information. In another embodiment (not shown), a plurality of state quantity variability is associated with one position information, and thus the environment map information M has a plurality of state quantity variability. In this case, in one example, as illustrated in FIG. 8B, the plurality of state amount variability is calculated based on the change amounts of the state amounts in a plurality of mutually different time widths. In another example, a plurality of state quantity variability is calculated based on the intensities of a plurality of spectra obtained by Fourier transforming the state quantity.
次に、本発明による実施例の道路属性情報を説明する。図９は本発明による実施例の道路属性情報Ｒを概略的に示している。本発明による実施例の道路属性情報Ｒは図９に示されるように、複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた道路属性と、を有する。 Next, the road attribute information according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 9 schematically shows road attribute information R according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 9, the road attribute information R of the embodiment according to the present invention has position information representing the positions of a plurality of roads and road attributes associated with the corresponding position information.
或る位置の道路の道路属性は、当該或る位置の道路の区画線情報（例えば、白線、黄色線、破線、ゼブラゾーンなど）、路面標示（例えば、横断歩道、歩行帯など）、その他の属性情報（例えば、歩道、路側帯などの通行区分、駐車場などの土地利用情報など）を含む。 Road attributes of a road at a certain position include lane marking information (for example, white line, yellow line, broken line, zebra zone, etc.), road markings (for example, pedestrian crossing, pedestrian zone, etc.) Includes attribute information (for example, sidewalks, traffic zones such as roadsides, land use information such as parking lots, etc.).
上述したように、期待値算出部１４は、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている。或る位置の道路の状態量期待値は、当該或る位置の道路の道路属性から期待又は予測される状態量である。或る位置の道路の変化性期待値は、当該或る位置の道路の道路属性から期待又は予測される状態量変化性である。 As described above, the expected value calculation unit 14 is configured to respectively calculate the state quantity expected value and the variability expected value of the road based on the road attribute information. The expected state quantity of a road at a certain position is a state quantity expected or predicted from the road attributes of the road at the certain position. The variability expected value of a road at a certain position is the variability of state quantity expected or predicted from the road attributes of the road at the certain position.
図１０は、２車線を有する直線状の道路の一例を示している。図１０に示される例では、道路は、白線（実線）Ｌ１、破線Ｌ２、及び黄色線（実線）Ｌ３を有しており、白線Ｌ１及び破線Ｌ２により第１車線ＬＮ１が区画され、破線Ｌ２及び黄色線Ｌ３により第２車線ＬＮ２又は追い越し車線が区画されている。 FIG. 10 shows an example of a straight road having two lanes. In the example shown in FIG. 10, the road has a white line (solid line) L1, a broken line L2, and a yellow line (solid line) L3. The first lane LN1 is divided by the white line L1 and the broken line L2, and the broken line L2 and The second lane LN2 or the overtaking lane is defined by the yellow line L3.
図１０に示される道路では、車両は車線を維持しながら走行すると考えられる。すなわち、図１１に示されるように、第１車線ＬＮ１内を走行する車両Ｖ１は、白線Ｌ１及び破線Ｌ２から離間しつつ、第１車線ＬＮ１のほぼ中心を進行し、第２車線ＬＮ２内を走行する車両Ｖ２は、破線Ｌ２及び黄色線Ｌ３から離間しつつ、第２車線ＬＮ２のほぼ中心を進行する。 On the road shown in FIG. 10, it is considered that the vehicle runs while maintaining the lane. That is, as shown in FIG. 11, the vehicle V1 traveling in the first lane LN1 travels approximately in the center of the first lane LN1 and is traveling in the second lane LN2 while being separated from the white lane L1 and the broken line L2. The running vehicle V2 moves substantially along the center of the second lane LN2 while being separated from the broken line L2 and the yellow line L3.
すなわち、白線Ｌ１周りの領域ＲＬ１（図１０）には、物体が存在せず、物体が存在しない状態が継続する傾向にある。したがって、白線Ｌ１周りの領域ＲＬ１の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い、ということになる。同様に、破線Ｌ２周りの領域ＲＬ２（図１０）の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。また、黄色線Ｌ３周りの領域ＲＬ３（図１０）の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。一方、図１０に示される例では、第１車線ＬＮ１及び第２車線ＬＮ２を、複数の車両が間隔をあけて走行する。したがって、第１車線ＬＮ１に対応する領域ＲＬＮ１の状態量期待値は大きく、変化性期待値は高い。また、第２車線ＬＮ２に対応する領域ＲＬＮ２の状態量期待値は大きく、変化性期待値は高い。 That is, in the region RL1 (FIG. 10) around the white line L1, there is a tendency that the object does not exist and the state where the object does not exist continues. Therefore, the state quantity expected value of the region RL1 around the white line L1 is small, and the variability expected value is low. Similarly, the state quantity expected value of the region RL2 (FIG. 10) around the broken line L2 is small and the variability expected value is low. In addition, the state quantity expected value of the region RL3 (FIG. 10) around the yellow line L3 is small, and the variability expected value is low. On the other hand, in the example shown in FIG. 10, a plurality of vehicles travel in the first lane LN1 and the second lane LN2 at intervals. Therefore, the state quantity expected value of the region RLN1 corresponding to the first lane LN1 is large and the variability expected value is high. Further, the state quantity expected value of the region RLN2 corresponding to the second lane LN2 is large, and the variability expected value is high.
一方、図１２は、右折車線を有する道路の一例を示している。図１２に示される道路では、右折車線ＬＮＲの入口にゼブラゾーンＺＺが設けられている。ゼブラゾーンＺＺ内への車両の進入は控えられると考えられる。したがって、ゼブラゾーンＺＺに対応する領域ＲＺの状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。 On the other hand, FIG. 12 shows an example of a road having a right turn lane. In the road shown in FIG. 12, a zebra zone ZZ is provided at the entrance of the right turn lane LNR. It is considered that vehicles are not allowed to enter the zebra zone ZZ. Therefore, the state amount expected value of the region RZ corresponding to the zebra zone ZZ is small and the variability expected value is low.
このような道路属性と、状態量期待値及び変化性期待値との関係は、例えば記憶部１１のＲＯＭ内に記憶されている。 The relationship between such road attributes and the state quantity expected value and the variability expected value is stored in, for example, the ROM of the storage unit 11.
さて、本発明による実施例では、移動不適領域決定部１３は、道路の状態量代表値及び状態量変化性と、当該道路の状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、移動不適領域を決定する。 In the embodiment according to the present invention, the improper movement region determination unit 13 determines the improper movement region based on the state quantity representative value and the state quantity variability of the road and the state quantity expected value and the variability expected value of the road. To decide.
道路の状態量代表値及び状態量変化性は例えば次のようにして算出される。すなわち、環境地図情報Ｍは、緯度ｘ及び経度ｙが互いに同一でありかつ道路面からの高さｚが互いに異なる複数の位置の状態量代表値及び状態量変化性を有している。図１３には、道路面から車両Ｖの高さに応じて定まる一定値Ｈまでの間において、緯度ｘ及び経度ｙが（ｘ１，ｙ１）でありかつ道路面からの高さｚが互いに異なる複数の位置Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐｎが示されている。なお、一定値Ｈは、例えば、車両Ｖの高さに一定値を足し合わせたものである。この場合、道路における位置（ｘ１，ｙ１）の状態量代表値は例えば、位置Ｐ１，…Ｐｎの状態量代表値を単純平均又は加重平均することにより、算出される。同様に、道路における位置（ｘ１，ｙ１）の状態量変化性は例えば、位置Ｐ１，…Ｐｎの状態量変化性を単純平均又は加重平均することにより、算出される。 The representative value of the state quantity and the variability of the state quantity of the road are calculated as follows, for example. That is, the environment map information M has state quantity representative values and state quantity variability at a plurality of positions where the latitude x and the longitude y are the same and the height z from the road surface is different. In FIG. 13, a plurality of latitudes x and longitudes y are (x1, y1) and heights z from the road surface are different from a road surface to a constant value H determined according to the height of the vehicle V. , Pn are shown. The constant value H is, for example, the sum of the height of the vehicle V and the constant value. In this case, the state quantity representative value at the position (x1, y1) on the road is calculated by, for example, performing a simple average or a weighted average of the state quantity representative values at the positions P1,... Pn. Similarly, the state quantity variability of the position (x1, y1) on the road is calculated by, for example, performing a simple average or a weighted average of the state quantity variability of the positions P1,... Pn.
次いで、道路の状態量代表値と、当該道路の状態量期待値との差である状態量偏差が算出される。また、道路の状態量変化性と、当該道路の変化性期待値との差である変化性偏差が算出される。次いで、状態量偏差の絶対値があらかじめ定められた設定状態量偏差よりも大きいとき、又は、変化性偏差の絶対値があらかじめ定められた設定変化性偏差よりも大きいときに、当該道路が移動不適領域に決定される。言い換えると、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも大きくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも小さい領域、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも小さくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも大きい領域、及び、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも大きくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも大きい領域が移動不適領域に決定される。逆に、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも小さくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも小さい領域は、移動不適領域に決定されず、すなわち移動体又は車両が移動するのに適した移動適合領域に決定される。 Next, the state quantity deviation, which is the difference between the road state quantity representative value and the road state quantity expected value, is calculated. In addition, a variability deviation, which is the difference between the variability of the state quantity of the road and the expected variability value of the road, is calculated. Next, when the absolute value of the state quantity deviation is larger than a predetermined set state deviation, or when the absolute value of the variability deviation is larger than the predetermined set variability deviation, the road is unsuitable for movement. Determined by area. In other words, the area where the absolute value of the state quantity deviation is larger than the set state quantity deviation and the absolute value of the variability deviation is smaller than the set variability deviation, and the absolute value of the state quantity deviation is smaller and smaller than the set state quantity deviation. The area where the absolute value of the sex deviation is larger than the set variability deviation, and the area where the absolute value of the state deviation is larger than the set state deviation and the absolute value of the variability deviation is larger than the set variability deviation are not suitable for movement. Determined by area. Conversely, an area in which the absolute value of the state quantity deviation is smaller than the set state quantity deviation and the absolute value of the variability deviation is smaller than the set variability deviation is not determined as the movement inappropriate area, that is, the moving body or vehicle moves. It is determined to be a movement adaptation area suitable for
状態量偏差の絶対値が大きい領域、又は、変化性偏差の絶対値が大きい領域では、環境の変化が生じていると考えられ、このような領域は車両Ｖの移動に適していないと考えられる。そこで、本発明による実施例では、状態量偏差の絶対値が大きい領域、又は、変化性偏差の絶対値が大きい領域を移動不適領域に決定している。言い換えると、状態量偏差の絶対値及び変化性偏差の絶対値の一方又は両方に基づいて、移動不適領域が決定される。このようにすると、移動不適領域をより正確に決定することができる。次に、図１４から図１６を参照して、本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を更に説明する。 In a region where the absolute value of the state quantity deviation is large or a region where the absolute value of the variability deviation is large, it is considered that the environment has changed, and such a region is not suitable for the movement of the vehicle V. .. Therefore, in the embodiment according to the present invention, the region in which the absolute value of the state amount deviation is large or the region in which the absolute value of the variability deviation is large is determined as the movement inappropriate region. In other words, the movement inappropriate area is determined based on one or both of the absolute value of the state quantity deviation and the absolute value of the variability deviation. In this way, the movement inappropriate area can be determined more accurately. Next, with reference to FIGS. 14 to 16, a method of determining a movement inadequate area according to the embodiment of the present invention will be further described.
図１４は、図１０と同様の道路において、車線変更が頻繁に行われる場合を示している。この場合、第１車線ＬＮ１を走行する車両Ｖ１は破線Ｌ２を横切って第２車線ＬＮ２に移動し、第２車線ＬＮ２を走行する車両Ｖ２は破線Ｌ２を横切って第１車線ＬＮ１に移動する。その結果、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では、状態量代表値は大きく、状態量変化性は高い。一方、図１０を参照して上述したように、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。その結果、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。したがって、図１４に示される例では、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２が移動不適領域に決定される。 FIG. 14 shows a case where lanes are frequently changed on the same road as in FIG. In this case, the vehicle V1 traveling in the first lane LN1 moves to the second lane LN2 across the broken line L2, and the vehicle V2 traveling in the second lane LN2 moves to the first lane LN1 across the broken line L2. As a result, in the region RL2 corresponding to the broken line L2, the state quantity representative value is large and the state quantity variability is high. On the other hand, as described above with reference to FIG. 10, the state quantity expected value of the region RL2 corresponding to the broken line L2 is small and the variability expected value is low. As a result, in the region RL2 corresponding to the broken line L2, the state quantity deviation becomes larger than the set state quantity deviation, and the variability deviation becomes larger than the set variability deviation. Therefore, in the example shown in FIG. 14, the region RL2 corresponding to the broken line L2 is determined as the movement inappropriate region.
図１５は、図１０と同様の道路において、白線Ｌ１上に車両ＶＰが駐車されている場合を示している。この場合、第１車線ＬＮ１内を走行する車両Ｖ１は、駐車車両ＶＰを避けて走行し、したがって破線Ｌ２上を走行する傾向にある。その結果、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。また、白線Ｌ１に対応する領域ＲＬ１では、状態量代表値は大きい。一方、図１０を参照して上述したように、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では状態量期待値は小さい。その結果、白線Ｌ１に対応する領域ＲＬ１では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなる。したがって、図１５に示される例では、白線Ｌ１に対応する領域ＲＬ１及び破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２が移動不適領域に決定される。 FIG. 15 shows a case where the vehicle VP is parked on the white line L1 on the same road as in FIG. In this case, the vehicle V1 traveling in the first lane LN1 tends to avoid the parked vehicle VP, and thus tends to travel on the broken line L2. As a result, in the region RL2 corresponding to the broken line L2, the state quantity deviation becomes larger than the set state quantity deviation, and the variability deviation becomes larger than the set variability deviation. Further, in the region RL1 corresponding to white line L1, the state quantity representative value is large. On the other hand, as described above with reference to FIG. 10, the state expected quantity in the corresponding region RL2 in broken line L 2 is small. As a result, in the region RL1 corresponding to white line L1, the state variable deviation is larger than the set state variable deviation. Thus, in the example shown in FIG. 15, region RL2 corresponding to the regions RL1 and dashed L2 corresponding to the white line L1 is determined to the mobile inappropriate region.
図１６は、図１２と同様の道路において、右折車線ＬＮＲに向かう車両ＶＺがゼブラゾーンＺＺを通過する場合を示している。その結果、ゼブラゾーンＺＺに対応する領域ＲＺでは、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。したがって、図１６に示される例では、ゼブラゾーンＺＺに対応する領域ＲＺが移動不適領域に決定される。 FIG. 16 shows a case where the vehicle VZ heading for the right turn lane LNR passes through the zebra zone ZZ on the same road as in FIG. As a result, in the region RZ corresponding to the zebra zone ZZ, the state quantity deviation becomes larger than the set state quantity deviation, and the variability deviation becomes larger than the set variability deviation. Therefore, in the example shown in FIG. 16, the region RZ corresponding to the zebra zone ZZ is determined as the movement inappropriate region.
さて、上述したように、本発明による実施例では、進路生成部１２ｃは、移動不適領域決定部１３により決定された移動不適領域に基づいて、進路Ｐを生成する。次に、移動不適領域に基づく進路Ｐの種々の例を説明する。 Now, as described above, in the embodiment according to the present invention, the route generation unit 12c generates the route P based on the movement inappropriate area determined by the movement inappropriate area determination unit 13. Next, various examples of the route P based on the movement inappropriate area will be described.
図１７に示される例では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲを避けて通るように進路Ｐが生成される。この場合、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離があらかじめ定められた設定距離よりも大きくなるように、進路Ｐが決定される。このようにすると、車両Ｖの自動運転がより安全かつより確実に行われる。なお、当然のことながら、進路Ｐは、周辺認識部１２ａにより認識された物体又は障害物を避けて通るように生成される。したがって、進路Ｐの第１の例では、移動不適領域ＵＳＲ及び障害物を避けて通るように進路Ｐが生成されるということになる。 In the example shown in FIG. 17, the route P is generated so that the vehicle V passes through the unsuitable region USR. In this case, the course P is determined such that the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR becomes larger than the preset set distance. By doing so, the automatic operation of the vehicle V is performed more safely and more reliably. Naturally, the path P is generated so as to avoid the object or obstacle recognized by the peripheral recognition unit 12a. Therefore, in the first example of the path P, the path P is generated so as to pass through the movement improper region USR and the obstacle.
別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両Ｖの速度が低くなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車間距離が大きくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両加加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。 In another embodiment (not shown), if the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR is smaller than the threshold value, the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR is lower than the threshold value. The course P is generated such that the speed of the vehicle V becomes lower than that in the case where V is large. In yet another embodiment (not shown), when the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR is smaller than the threshold value, the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR becomes the threshold value. The course P is generated so that the inter-vehicle distance becomes larger than that in the case where it is larger than the above. In yet another embodiment (not shown), when the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR is smaller than the threshold value, the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR becomes the threshold value. The course P is generated so that the absolute value of the vehicle acceleration becomes smaller than that in the case where it is larger than. In yet another embodiment (not shown), when the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR is smaller than the threshold value, the distance between the vehicle V and the movement inappropriate area USR becomes the threshold value. The course P is generated so that the absolute value of the jerk of the vehicle becomes smaller than that in the case where it is larger than that.
図１８に示される例では、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ内にあるときには、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ外にあるときに比べて、自車両Ｖと他車両Ｖｏとの間の距離が大きくなるように、進路Ｐが生成される。このようにしているのは、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ内にあるときには、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ外にあるときに比べて、他車両Ｖｏの進路が変更される（例えば、車線変更など）おそれが高いからである。その結果、この例でも、車両Ｖのより安全でより確実な自動運転が確保される。 In the example shown in FIG. 18, when the other vehicle Vo is in the movement inappropriate area USR, the distance between the own vehicle V and the other vehicle Vo is smaller than when the other vehicle Vo is outside the movement inappropriate area USR. The path P is generated so as to be large. This is because when the other vehicle Vo is in the movement inappropriate area USR, the course of the other vehicle Vo is changed compared to when the other vehicle Vo is outside the movement inappropriate area USR (for example, in the lane). This is because there is a high risk of changes. As a result, also in this example, safer and more reliable automatic driving of the vehicle V is ensured.
図１９に示される例では、移動不適領域ＵＳＲを避けて、車線変更が行われるように、進路Ｐが生成される。具体的には、例えば、移動不適領域ＵＳＲに到る前に、車線変更が行われる。 In the example shown in FIG. 19, the course P is generated such that the lane change is performed while avoiding the movement inappropriate area USR. Specifically, for example, the lane change is performed before reaching the movement inappropriate area USR.
図２０に示される例では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車両Ｖの速度が低下するように、進路Ｐが生成される。すなわち、車両Ｖが止むを得ず移動不適領域ＵＳＲ内を走行するときには、車両Ｖは低速走行される。 In the example shown in FIG. 20, when the vehicle V travels in the unsuitable movement region USR, the course of the vehicle V is reduced so that the speed of the vehicle V decreases as compared with the case where the vehicle V travels outside the unsuitable movement region USR. P is generated. That is, when the vehicle V unavoidably travels in the movement inappropriate area USR, the vehicle V travels at a low speed.
別の実施例（図示しない）では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車間距離が大きくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車両加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車両加加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。 In another embodiment (not shown), when the vehicle V travels inside the unsuitable movement region USR, the route is set so that the inter-vehicle distance becomes larger than when the vehicle V runs outside the unsuitable movement region USR. P is generated. In yet another embodiment (not shown), the absolute value of the vehicle acceleration when the vehicle V travels within the unsuitable region USR is smaller than when the vehicle V travels outside the unsuitable region USR. Thus, the path P is generated. In still another embodiment (not shown), when the vehicle V travels inside the movement inappropriate area USR, the absolute value of the vehicle jerk is smaller than when the vehicle V travels outside the movement inappropriate area USR. So that the path P is generated.
図２１は、本発明による実施例の自動運転制御を実行するためのルーチンを示している。このルーチンは自動運転制御を行うべきときに繰り返し行われる。図２１を参照すると、ステップ１０１では環境地図情報Ｍが読み込まれる。続くステップ１０２では道路属性情報Ｒが読み込まれる。別の実施例（図示しない）では道路属性情報Ｒが読み込まれ、次いで環境地図情報Ｍが読み込まれる。続くステップ１０３では移動不適領域ＵＳＲが決定される。続くステップ１０４では進路Ｐが生成される。続くステップ１０５では車両Ｖの移動制御が実行される。 FIG. 21 shows a routine for executing the automatic driving control according to the embodiment of the present invention. This routine is repeated when automatic operation control should be performed. Referring to FIG. 21, in step 101, the environment map information M is read. In the following step 102, road attribute information R is read. In another embodiment (not shown), road attribute information R is read and then environment map information M is read. In the following step 103, the movement unsuitable region USR is determined. In the following step 104, the route P is generated. In the following step 105, movement control of the vehicle V is executed.
１ 外部センサ
２ ＧＰＳ受信部
６ａ 環境地図記憶装置
６ｂ 道路属性記憶装置
１０ 電子制御ユニット
１２ 自動運転制御部
１２ｃ 進路生成部
１３ 移動不適領域決定部
１４ 期待値算出部
Ｍ 環境地図情報
Ｒ 道路属性情報
1 External Sensor 2 GPS Receiver 6a Environment Map Storage Device 6b Road Attribute Storage Device 10 Electronic Control Unit 12 Automatic Driving Control Unit 12c Path Generation Unit 13 Moving Inappropriate Area Determining Unit 14 Expected Value Calculation Unit M Environment Map Information R Road Attribute Information
Claims (1)
前記環境地図情報は、
空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、
前記複数の位置のそれぞれの状態量代表値であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量代表値と、
前記複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量変化性と、
を有しており、前記状態量変化性は、対応する位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表しており、
前記道路属性情報は、
複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、
前記複数の道路のそれぞれの道路属性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記道路属性と、
を有しており、
前記電子制御ユニットは、
前記道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている期待値算出部と、
道路の前記状態量代表値及び前記状態量変化性と、当該道路の前記状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、前記移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている移動不適領域決定部であって、前記道路の状態量代表値と、当該道路の状態量期待値との差である状態量偏差の絶対値があらかじめ定められた設定状態量偏差よりも大きいとき、又は、前記道路の状態量変化性と、当該道路の変化性期待値との差である変化性偏差の絶対値があらかじめ定められた設定変化性偏差よりも大きいときに、当該道路を移動不適領域に決定するように構成されている移動不適領域決定部と、
前記移動不適領域に基づいて前記移動体の進路を生成するように構成されている進路生成部と、
を備える、移動体の自動運転制御システム。 An automatic driving control system for a moving body, comprising an environment map storage device storing environment map information, a road attribute storage device storing road attribute information, and an electronic control unit,
The environmental map information is
Position information representing each of a plurality of positions in space,
Each state quantity representative value of the plurality of positions, the state quantity representative value associated with the corresponding position information, respectively,
The state quantity variability of each of the plurality of positions, the state quantity variability associated with each corresponding position information,
And the state quantity variability represents the easiness of change of the state quantity of the corresponding position with respect to time,
The road attribute information is
Position information representing the positions of multiple roads,
Each road attribute of the plurality of roads, the road attribute associated with the corresponding position information,
Has
The electronic control unit,
An expected value calculation unit configured to respectively calculate a state quantity expected value and a variability expected value of a road based on the road attribute information,
Based on the state quantity representative value and the state quantity variability of a road and the state quantity expected value and the variability expected value of the road, a movement inappropriate area for the moving body to move is determined. In the movement inadequate area determination unit configured as described above, the absolute value of the state quantity deviation, which is the difference between the state quantity representative value of the road and the state quantity expected value of the road, is a predetermined set state quantity deviation. When the absolute value of the variability deviation, which is the difference between the state quantity variability of the road and the variability expected value of the road, is greater than a predetermined setting variability deviation, A movement improper area determination unit configured to determine the road as a movement improper area ,
A path generation unit configured to generate a path of the moving body based on the movement inappropriate area;
An automatic driving control system for a mobile body, comprising:
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