JP6774259B2 - Vehicle travel control device - Google Patents
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Description
本発明は、自車両の追従走行の対象となる目標経路を生成する車両の走行制御装置に関する。 The present invention relates to a traveling control device for a vehicle that generates a target route to be followed by the own vehicle.
従来、自動車等の車両においては、自車両の走行車線及び自車両前方の先行車両をカメラやレーダ等により検知し、先行車両との車間距離を適正距離に制御すると共に、走行車線内での自車両の位置を制御して、車線中央位置や先行車両の中心位置を軌跡とする目標経路への追従走行を制御する追従走行制御が知られている。この追従走行制御では、自車両の位置が目標経路の制御目標点に一致するように操舵角を制御し、自車両の走行軌跡が目標経路に追従して変化するように制御している。 Conventionally, in a vehicle such as an automobile, the driving lane of the own vehicle and the preceding vehicle in front of the own vehicle are detected by a camera, a radar, etc., the distance between the vehicle and the preceding vehicle is controlled to an appropriate distance, and the vehicle is in the driving lane. Follow-up travel control is known in which the position of a vehicle is controlled to control the follow-up travel to a target route having the center position of the lane or the center position of the preceding vehicle as a locus. In this follow-up travel control, the steering angle is controlled so that the position of the own vehicle matches the control target point of the target route, and the travel locus of the own vehicle is controlled to change following the target route.
例えば、特許文献1には、道路白線が検出できるときには、車線中心線に追従する走行制御を行い、白線が先行車両によって隠れて検出できないときには、先行車両の中心位置に追従する走行制御を行う技術が開示されている。この先行技術では、先行車両への追従走行時に、先行車両が右左折する可能性を地図情報から判断した場合には制御ゲインを弱め、また、先行車両の横変位変化から蛇行を推定して追従制御を弱めることで、自車両の不適正な挙動変化を低減するようにしている。 For example, Patent Document 1 describes a technique for performing travel control that follows the center line of a lane when a white road line can be detected, and performing travel control that follows the center position of a preceding vehicle when the white line is hidden by a preceding vehicle and cannot be detected. Is disclosed. In this prior art, when the possibility of the preceding vehicle turning left or right is judged from the map information when following the preceding vehicle, the control gain is weakened, and the meandering is estimated from the lateral displacement change of the preceding vehicle to follow. By weakening the control, the improper behavior change of the own vehicle is reduced.
しかしながら、特許文献1に開示の技術では、走行車線への追従走行と先行車両への追従走行とを切り換える際の自車両の挙動変化については考慮されていない。例えば、渋滞中で先行車両との車間距離が小さくなると、白線を安定して検出できるタイミングと、安定的に検出できなくなるタイミングとが交互に訪れ、白線に基づく制御形態と、先行車両に基づく制御形態とが頻繁に入れ替わる現象が発生する。 However, in the technique disclosed in Patent Document 1, the change in the behavior of the own vehicle when switching between the following running in the traveling lane and the following running in the preceding vehicle is not taken into consideration. For example, when the distance between the vehicle and the preceding vehicle becomes small in a traffic jam, the timing at which the white line can be stably detected and the timing at which the white line cannot be stably detected come alternately, and the control mode based on the white line and the control based on the preceding vehicle A phenomenon occurs in which the morphology frequently changes.
すなわち、図7に示すように、3車線の道路では中央車線は両側の白線Lw1,Lw2が破線状であるため、自車両CRが中央車線を走行しているとき、両側の白線Lw1,Lw2が同時にカメラの視野Rから外れたり、白線が先行車両に隠れて一部しか認識できなくなるといったように、車線を安定的に認識できなくなるシーンが周期的に出現する。両側の白線Lw1,Lw2を認識している状態では、白線Lw1.Lw2の中央位置を目標経路として追従走行を行っているが、両側の白線Lw1,Lw2を安定的に認識できなくなったときには、先行車両CR1の中心位置の軌跡を目標経路とする追従走行に切り換わる。 That is, as shown in FIG. 7, on a three-lane road, the white lines Lw1 and Lw2 on both sides of the central lane are broken lines, so that when the own vehicle CR is traveling in the central lane, the white lines Lw1 and Lw2 on both sides are At the same time, scenes in which the lane cannot be stably recognized appear periodically, such as when the camera deviates from the field of view R or the white line is hidden behind the preceding vehicle and only a part of the lane can be recognized. In the state where the white lines Lw1 and Lw2 on both sides are recognized, the white lines Lw1. Follow-up running is performed with the center position of Lw2 as the target route, but when the white lines Lw1 and Lw2 on both sides cannot be recognized stably, the follow-up running is switched to the locus of the center position of the preceding vehicle CR1 as the target route. ..
このとき、先行車両CR1の中心位置が車線中央位置からオフセットしていると、追従走行の目標点が車線中央位置から先行車両の中心位置へと変化して車両のふらつきが発生し、更には頻繁な目標点の切り換わりによって自車両が蛇行する虞がある。 At this time, if the center position of the preceding vehicle CR1 is offset from the center position of the lane, the target point of the following running changes from the center position of the lane to the center position of the preceding vehicle, causing the vehicle to wobble, and more frequently. There is a risk that the vehicle will meander due to the switching of various target points.
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、走行車線への追従走行中に走行車線を安定的に認識できなくなった場合にも、走行車線の情報と先行車両の情報とを複合して安定した走行制御を実現することのできる車両の走行制御装置を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and even when the traveling lane cannot be stably recognized while following the traveling lane, the information on the traveling lane and the information on the preceding vehicle are combined to be stable. It is an object of the present invention to provide a vehicle travel control device capable of realizing such travel control.
本発明の一態様による車両の走行制御装置は、自車両の走行車線及び自車両前方の先行車両を認識して自車両が追従走行する対象となる目標経路を生成する車両の走行制御装置であって、前記目標経路を、前記走行車線に基づく経路として生成する車線経路生成部と、前記目標経路を、前記先行車両の走行軌跡に基づく経路として生成する先行車両経路生成部と、前記先行車両を認識している状況で前記走行車線を認識できる状態と前記走行車線を認識できない状態とが前記走行車線及び前記先行車両の認識処理毎に交互に出現することにより前記走行車線を安定的に認識できない条件が成立する場合、前記目標経路を、前記走行車線に基づく経路の経路成分と前記先行車両の走行軌跡に基づく経路の経路成分とを所定の混合比率で混合した複合経路として生成する複合経路生成部とを備える。
The vehicle travel control device according to one aspect of the present invention is a vehicle travel control device that recognizes the traveling lane of the own vehicle and the preceding vehicle in front of the own vehicle and generates a target route to be followed by the own vehicle. A lane route generation unit that generates the target route as a route based on the traveling lane, a preceding vehicle route generation unit that generates the target route as a route based on the traveling locus of the preceding vehicle, and the preceding vehicle. unrecognized stably the traffic lane by a state that can not recognize the state and the traveling lane can recognize the running lane alternately appear every recognition of the traffic lane and the preceding vehicle recognized to have situations When the condition is satisfied, the target route is generated as a composite route in which the route component of the route based on the traveling lane and the route component of the route based on the traveling locus of the preceding vehicle are mixed at a predetermined mixing ratio. It has a part.
本発明によれば、走行車線への追従走行中に走行車線を安定的に認識できなくなった場合にも、走行車線の情報と先行車両の情報とを複合することで、安定した走行制御を実現することができる。 According to the present invention, even when the traveling lane cannot be stably recognized while following the traveling lane, stable driving control is realized by combining the information of the traveling lane and the information of the preceding vehicle. can do.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1において、符号10は、自動車等の車両の走行制御システムであり、車両の自律的な自動運転を含む走行制御を実行する。この走行制御システム10は、走行制御装置100を中心として、外部環境認識装置20、地図情報処理装置30、エンジン制御装置40、変速機制御装置50、ブレーキ制御装置60、操舵制御装置70等が車内ネットワークを形成する通信バス150を介して互いに接続されて構成されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In FIG. 1,
外部環境認識装置20は、車載のカメラ、ミリ波レーダ、レーザレーダ等の各種デバイスにより、自車両周囲の外部環境を認識する。本実施の形態においては、外部環境認識装置20として、車載のカメラ1及び画像認識装置2による外部環境の認識を主として説明する。
The external
カメラ1は、本実施の形態においては、同一対象物を異なる視点から撮像する2台のカメラ1a,1bで構成されるステレオカメラであり、CCDやCMOS等の撮像素子を有するシャッタ同期のカメラである。これらのカメラ1a,1bは、例えば、車室内上部のフロントウィンドウ内側のルームミラー近傍に所定の基線長で配置されている。
In the present embodiment, the camera 1 is a stereo camera composed of two
カメラ1で撮像した左右一対の画像は、画像認識装置2で処理される。画像認識装置2は、ステレオマッチング処理により、左右画像の対応位置の画素ずれ量(視差)を求め、画素ずれ量を輝度データ等に変換して距離画像を生成する。距離画像上の点は、三角測量の原理から、自車両の車幅方向すなわち左右方向をX軸、車高方向をY軸、車長方向すなわち距離方向をZ軸とする実空間上の点に座標変換され、自車両が走行する道路の白線(車線)、障害物、自車両の前方を走行する車両等が3次元的に認識される。
The pair of left and right images captured by the camera 1 are processed by the
車線としての道路白線は、画像から白線の候補となる点群を抽出し、その候補点を結ぶ直線や曲線を算出することにより、認識することができる。例えば、画像上に設定された白線検出領域内において、水平方向(車幅方向)に設定した複数の探索ライン上で輝度が所定以上変化するエッジの検出を行って探索ライン毎に1組の白線開始点及び白線終了点を検出し、白線開始点と白線終了点との間の中間の領域を白線候補点として抽出する。 A road white line as a lane can be recognized by extracting a point cloud that is a candidate for a white line from an image and calculating a straight line or a curve connecting the candidate points. For example, in the white line detection area set on the image, an edge whose brightness changes by a predetermined value or more is detected on a plurality of search lines set in the horizontal direction (vehicle width direction), and one set of white lines is set for each search line. The start point and the white line end point are detected, and the region between the white line start point and the white line end point is extracted as a white line candidate point.
そして、単位時間当たりの車両移動量に基づく白線候補点の空間座標位置の時系列データを処理して左右の白線を近似するモデルを算出し、このモデルにより、白線を認識する。白線の近似モデルとしては、ハフ変換によって求めた直線成分を連結した近似モデルや、2次式等の曲線で近似したモデルを用いることができる。 Then, a model that approximates the left and right white lines is calculated by processing the time series data of the spatial coordinate positions of the white line candidate points based on the amount of vehicle movement per unit time, and the white lines are recognized by this model. As the approximate model of the white line, an approximate model in which linear components obtained by Hough transform are connected, or a model approximated by a curve such as a quadratic equation can be used.
地図情報処理装置30は、地図データベースを備え、GPS衛星等からの信号に基づいて自車両位置を測位し、地図データとの照合を行う。地図データベースには、車両走行の経路案内や車両の現在位置を表示するための地図データと、自動運転を含む運転支援制御を行うための高精細の地図データとが含まれている。
The map
地図情報処理装置30は、自車両位置の測位結果と地図データとの照合に基づく走行経路案内や交通情報を、図示しない表示装置を介してドライバに提示し、また、自車両及び先行車両が走行する道路の曲率、車線幅、路肩幅等の道路形状データや、道路方位角、道路白線種別、レーン数等の走行制御用の地図情報を出力する。
The map
エンジン制御装置40は、エンジン運転状態を検出する各種センサ類からの信号及び通信バス150を介して送信される各種制御情報に基づいて、エンジン(図示せず)の運転状態を制御する。エンジン制御装置40は、例えば、吸入空気量、スロットル開度、エンジン水温、吸気温度、空燃比、クランク角、アクセル開度、その他の車両情報に基づき、燃料噴射制御、点火時期制御、電子制御スロットル弁の開度制御等を主要とするエンジン制御を実行する。
The engine control device 40 controls the operating state of the engine (not shown) based on signals from various sensors that detect the engine operating state and various control information transmitted via the
変速機制御装置50は、変速位置や車速等を検出するセンサ類からの信号や通信バス150を介して送信される各種制御情報に基いて、自動変速機(図示せず)に供給する油圧を制御し、予め設定された変速特性に従って自動変速機を制御する。
The transmission control device 50 supplies hydraulic pressure to an automatic transmission (not shown) based on signals from sensors that detect a shift position, vehicle speed, etc. and various control information transmitted via a
ブレーキ制御装置60は、例えば、ブレーキスイッチ、4輪の車輪速、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、4輪のブレーキ装置(図示せず)をドライバのブレーキ操作とは独立して制御する。また、ブレーキ制御装置60は、各輪のブレーキ力に基づいて各輪のブレーキ液圧を算出して、アンチロック・ブレーキ・システムや横すべり防止制御等を行う。
The
操舵制御装置70は、例えば、車速、ドライバの操舵トルク、ハンドル角、ヨーレート、その他の車両情報に基づき、車両の操舵系に設けた電動パワーステアリングモータ(図示せず)によるアシストトルクを制御する。また、操舵制御装置70は、走行制御装置100からの指示により、自車両の前方を走行する先行車両への追従走行時、先行車両の走行軌跡に追従する操舵量で電動パワーステアリングモータを駆動制御する。
The
次に、走行制御システム10の中心となる走行制御装置100について説明する。走行制御装置100は、外部環境認識装置20による外部環境の認識結果に基づいて、自車両の追従走行の対象となる目標経路を生成し、この目標経路に沿って走行するよう、エンジン制御装置40、変速機制御装置50、ブレーキ制御装置60、及び操舵制御装置70を介した走行制御を実行する。
Next, the
詳細には、走行制御装置100は、道路の白線が安定的に認識される場合、左右白線の中央位置を軌跡とする目標経路に追従するよう制御する。一方、道路の白線が無い或いは白線を認識できず、自車両前方に先行車両を補足している場合には、先行車両の走行軌跡に基づいて生成した目標経路に追従するよう制御する。
Specifically, when the white line of the road is stably recognized, the
更に、走行制御装置100は、渋滞時等に先行車両に接近してカメラ1の視野内に白線が入る状態と入らない状態とが交互に発生するよう状況、特に、3車線道路の中央レーンのように、左右の白線が破線で形成されている車線を走行中であるような状況になった場合、白線情報と先行車両情報とを複合した目標経路に追従するよう制御形態を変更する。これにより、白線に基づく目標経路への走行制御と、先行車両に基づく目標経路への走行制御とが頻繁に入れ替わることによる車両挙動の不安定化を防止することができる。
Further, the
このため、走行制御装置100は、図1中に示すように、渋滞状況検出部101、白線種別検出部102、目標経路生成部103、制御部104を備えている。更に、目標経路生成部103は、白線に基づく目標経路と、先行車両の走行軌跡に基づく目標経路と、それらを複合した目標経路との3種類の目標経路とを生成するため、車線経路生成部としての白線経路生成部103a、先行車両経路生成部103b、複合経路生成部103cを備えている。
Therefore, as shown in FIG. 1, the
渋滞状況検出部101と白線種別検出部102とは、目標経路生成部103における複合経路への追従走行を行う走行モードの条件を検出する。本実施の形態においては、渋滞状況下で走行する走行モード(渋滞状況モード)であるか否かを判断するための条件、3車線の中央レーン等のように両側の白線が破線である走行レーンを走行する走行モード(中央レーン走行モード)であるか否かを判断するための条件を、それぞれ検出し、渋滞状況モード及び中央レーン走行モードの条件が共に満足される場合、複合経路への追従走行に移行する。
The traffic jam
渋滞状況検出部101は、自車両の車体速度V及び先行車両との車間距離Lcを検出することにより、渋滞状況であるか否かを判断する。具体的には、車体速度V、車間距離Lcが以下の(1),(2)の条件を共に満足する場合、渋滞状況にあると判断して渋滞状況モードをONとする。
The traffic
(1) V<Vjm_on
(2) Lc<Lcjm_on
ここで、Vjm_on:設定車速(例えば、Vjm_on=40km/h)
Lcjm_on:設定車間距離(例えば、Lcjm_on=40m)
(1) V <Vjm_on
(2) Lc <Lcjm_on
Here, Vjm_on: set vehicle speed (for example, Vjm_on = 40 km / h)
Lcjm_on: Set inter-vehicle distance (for example, Lcjm_on = 40m)
また、渋滞状況検出部101は、渋滞状況モードがONになった後、以下の(3),(4)の条件が成立するか否かを調べ、これらの条件が共に成立した場合、渋滞が解消された状況であると判断して渋滞状況モードをOFFにする。これは、渋滞状況モードのON,OFFにヒステリシスを持たせて制御形態の急激な変化を抑制するためである。
Further, the traffic jam
(3) V≧Vjm_off
(4) Lc≧Lcjm_off
ここで、Vjm_off:設定車速(例えば、Vjm_off=50km/h)
Lcjm_off:設定車間距離(例えば、Lcjm_off=50m)
(3) V ≧ Vjm_off
(4) Lc ≧ Lcjm_off
Here, Vjm_off: set vehicle speed (for example, Vjm_off = 50 km / h)
Lcjm_off: Set inter-vehicle distance (for example, Lcjm_off = 50m)
白線種別検出部102は、外部環境認識装置20からの情報に基づいて、左右の白線の連続する区間の距離Lkl,Lkrを、それぞれ検出する。そして、検出した区間距離Lkl,Lkrが以下の(5),(6)の条件を共に満足する状態が設定フレーム数だけ連続する場合、左右を破線の白線で囲まれた3車線の中央レーンを走行している状態であると判断して中央レーン走行モードをONにする。
The white line
(5)Lkl<Lkl_on
(6)Lkr<Lkr_on
ここで、Lkl_on:設定区間距離(例えば、Lkl_on=15m)
Lkr_on:設定区間距離(例えば、Lkr_on=15m)
(5) Lkl <Lkl_on
(6) Lkr <Lkr_on
Here, Lkl_on: set section distance (for example, Lkl_on = 15 m)
Lkr_on: Set section distance (for example, Lkr_on = 15m)
また、白線種別検出部102は、中央レーン走行モードのON,OFFにヒステリシスを持たせるため、中央レーン走行モードがONになった後、以下の(7),(8)の条件が成立するか否かを調べ、これらの条件が共に成立する状態が設定フレーム数だけ連続した場合、中央レーン走行モードをOFFにする。
Further, since the white line
(7)Lkl≧Lkl_off
(8)Lkr≧Lkr_off
ここで、Lkl_off:設定区間距離(例えば、Lkl_off=20m)
Lkr_off:設定区間距離(例えば、Lkr_off=20m)
(7) Lkl ≧ Lkl_off
(8) Lkr ≧ Lkr_off
Here, Lkl_off: set section distance (for example, Lkl_off = 20 m)
Lkr_off: Set section distance (for example, Lkr_off = 20m)
目標経路生成部103は、目標経路を、白線経路生成部103aで白線に基づく経路として生成し、先行車両経路生成部103bで先行車両の走行軌跡に基づく経路として生成する。白線及び先行車両が認識されている状態では、白線経路生成部103aと先行車両経路生成部103bとは、それぞれの目標経路を生成する処理を並列的に実行し、それらを複合した目標経路が状況に応じて複合経路生成部103cで生成される。
The target
白線経路生成部103aで生成する目標経路と先行車両経路生成部103bで生成する目標経路とは、基本的に同様の処理によって生成される。すなわち、白線経路生成部103aは、左右の白線の中央位置を目標点として、この目標点の軌跡を目標経路とする。また、先行車両経路生成部103bは、先行車両の背面領域の幅方向の中央位置を目標点として、この目標点の軌跡を目標経路とする。
The target route generated by the white line
本実施の形態においては、目標点の軌跡を2次曲線で表現して目標経路を生成する例について説明する。 In the present embodiment, an example of generating a target path by expressing the locus of the target point with a quadratic curve will be described.
(a)白線の場合
画像上で検出された白線候補点を、それぞれ画像座標系に対して、実空間の座標系に写像する。この画像上の白線候補点は、例えば、手前側の約7〜8mから遠方側の100m位までの候補点であり、これらの全ての白線候補点が実空間に写像される。そして、画像上で検出できた白線候補点と、自車両の移動量に基づいて推定した過去の白線データとを合わせ、それぞれの候補点に対する近似曲線を同定する。
(A) In the case of white lines The white line candidate points detected on the image are mapped to the coordinate system in real space with respect to the image coordinate system. The white line candidate points on this image are, for example, candidate points from about 7 to 8 m on the front side to about 100 m on the distant side, and all these white line candidate points are mapped in real space. Then, the white line candidate points detected on the image and the past white line data estimated based on the movement amount of the own vehicle are combined to identify an approximate curve for each candidate point.
(b)先行車両の場合
先行車両の背面中心の座標を点Pとして、それに対して、以下の(1)〜(4)式に基づき、時々刻々、自車両の移動量分だけ更新していき、先行車両の軌跡点群を作成する。この軌跡点群に対して、近似曲線を同定する。
(B) In the case of the preceding vehicle The coordinates of the center of the back of the preceding vehicle are set as the point P, and the coordinates are updated by the amount of movement of the own vehicle every moment based on the following equations (1) to (4). , Create a locus point group of the preceding vehicle. An approximate curve is identified for this locus point cloud.
具体的には、例えば、カメラ1の撮像画像の1フレーム当たりの自車両の移動量に基づいてフレーム毎に目標となる候補点Pを求め、この候補点Pの点群を近似する曲線を目標経路として算出する。詳細には、図2に示す関係から、自車両CRの車速Vと、自車両CRのヨーレートから求まるヨー角θとに基づき、フレームレートΔt(撮像画像が1フレーム更新されるまでの時間)での自車両CR’への移動量Δx,Δzを、以下の(1)式及び(2)式を用いて計算する。
Δx=V・Δt・sinθ …(1)
Δz=V・Δt・cosθ …(2)
Specifically, for example, a target candidate point P is obtained for each frame based on the amount of movement of the own vehicle per frame of the captured image of the camera 1, and a curve that approximates the point cloud of the candidate point P is targeted. Calculate as a route. Specifically, from the relationship shown in FIG. 2, the frame rate Δt (time until the captured image is updated by one frame) is based on the vehicle speed V of the own vehicle CR and the yaw angle θ obtained from the yaw rate of the own vehicle CR. The movement amounts Δx and Δz to the own vehicle CR'are calculated using the following equations (1) and (2).
Δx = V · Δt · sin θ… (1)
Δz = V · Δt · cos θ… (2)
次に、以下の(3)式及び(4)式に示すように、前フレーム以前に検出した車両固定座標系(X,Z)における候補点Pold(Xold,Zold)に対し、自車両の移動量Δx,Δzを減算した後、現在のフレームにおける車両固定座標系(X',Z')への座標変換を行うことにより、現在のフレームにおける候補点Ppre(Xpre,Zpre)の座標を計算する。
Xpre=(Xold-Δx)・cosθ−(Zold-Δz)・sinθ …(3)
Zpre=(Xold-Δx)・sinθ+(Zold-Δz)・cosθ …(4)
Next, as shown in the following equations (3) and (4), the movement of the own vehicle with respect to the candidate point Pold (Xold, Zold) in the vehicle fixed coordinate system (X, Z) detected before the previous frame. After subtracting the quantities Δx and Δz, the coordinates of the candidate point Ppre (Xpre, Zpre) in the current frame are calculated by converting the coordinates to the vehicle fixed coordinate system (X', Z') in the current frame. ..
Xpre = (Xold-Δx) ・ cosθ− (Zold-Δz) ・ sinθ… (3)
Zpre = (Xold-Δx) ・ sinθ + (Zold-Δz) ・ cosθ… (4)
そして、これらの候補点の点群に対して、例えば最小二乗法を適用することにより、以下の(5)式に示すように、候補点の軌跡を2次曲線で表現した経路PHを求め、この経路PHを目標経路とする(図3参照)。(5)式において、係数A,B,Cは目標経路を構成する経路成分を表し、係数Aは目標経路の曲率成分、係数Bは自車両に対する目標経路のヨー角成分(自車両の前後方向軸と目標経路(接線)との間の角度成分)、係数Cは自車両に対する目標経路の横方向の位置成分(横位置成分)を示している。
X=A・Z2+B・Z+C …(5)
Then, by applying, for example, the least squares method to the point group of these candidate points, the path PH in which the locus of the candidate points is expressed by a quadratic curve is obtained as shown in the following equation (5). This route PH is used as the target route (see FIG. 3). In equation (5), the coefficients A, B, and C represent the route components constituting the target route, the coefficient A is the curvature component of the target route, and the coefficient B is the yaw angle component of the target route with respect to the own vehicle (front-rear direction of the own vehicle). The angular component (angle component) between the axis and the target path (tangent line) and the coefficient C indicate the lateral position component (horizontal position component) of the target path with respect to the own vehicle.
X = A ・ Z 2 + B ・ Z + C… (5)
尚、白線による目標経路は、左右の白線の候補点の中央位置を目標点として、この中央の目標点から上記(5)式を算出するようにしても良いが、より正確には、左右の白線のそれぞれについて(5)式の曲線を算出し、左右の曲線から求められる中央位置の軌跡を目標経路とする。 For the target path by the white line, the center position of the candidate points on the left and right white lines may be set as the target point, and the above equation (5) may be calculated from the center target point. The curve of Eq. (5) is calculated for each of the white lines, and the locus at the center position obtained from the left and right curves is used as the target path.
(5)式による目標経路は、白線情報に基づく場合、渋滞シーンでは、先行車両と自車両との車間距離が短いため、白線の形状が安定せず、不安定になる傾向がある。但し、白線情報に関して全ての物理値が不安定なわけでなく、白線の経路成分のうち、曲率及びヨー角成分は不安定になる傾向にあるが、自車両に対する白線の横位置成分は安定する。一方、先行車両情報に基づく目標経路では、経路成分のうち、曲率及びヨー角成分は比較的安定する傾向にあるが、先行車両が車線の端によって走行した場合、自車両の横位置が車線中央からずれてしまい、先行車両の車幅よりも自車両の車幅が大きい場合、車線からはみ出す虞がある。 When the target route according to the equation (5) is based on the white line information, the shape of the white line tends to be unstable and unstable in a traffic jam scene because the distance between the preceding vehicle and the own vehicle is short. However, not all physical values are unstable with respect to the white line information, and among the path components of the white line, the curvature and yaw angle components tend to be unstable, but the horizontal position component of the white line with respect to the own vehicle is stable. .. On the other hand, in the target route based on the preceding vehicle information, the curvature and yaw angle components of the route components tend to be relatively stable, but when the preceding vehicle travels by the edge of the lane, the lateral position of the own vehicle is in the center of the lane. If the width of the own vehicle is larger than the width of the preceding vehicle, there is a risk that the vehicle will be out of the lane.
従って、複合経路生成部103cは、渋滞状況モードがON且つ中央レーン走行モードがONになった場合、(5)式による目標経路に対して、白線情報と先行車両情報とを複合した複合経路をを目標経路として生成する。この複合経路に追従する走行制御を行うことにより、制御系の発振、発散を抑制することができる。
Therefore, when the congestion situation mode is ON and the central lane travel mode is ON, the compound
具体的には、(5)式における係数A.B.Cを、以下の(6)〜(8)式に示す係数で置き換えることにより、白線情報と先行車両情報とを所定の割合で合成した目標経路とする。
A=Aw・K1+Ac・(1−K1) …(6)
B=Bw・K2+Bc・(1−K2) …(7)
C=Cw・K3+Cc・(1−K3) …(8)
ここで、Aw:白線情報に基づく目標経路の曲率成分を表す係数
Bw:白線情報に基づく目標経路のヨー角成分を表す係数
Cw:白線情報に基づく目標経路の横位置成分を表す係数
Ac:先行車両情報に基づく目標経路の曲率成分を表す係数
Bc:先行車両情報に基づく目標経路のヨー角成分を表す係数
Cc:先行車両情報に基づく目標経路の横位置成分を表す係数
K1,K2,K3:白線情報と先行車両情報との混合比率を示す係数
Specifically, the coefficient A. in Eq. (5). B. By replacing C with the coefficients shown in the following equations (6) to (8), the target route is obtained by synthesizing the white line information and the preceding vehicle information at a predetermined ratio.
A = Aw ・ K1 + Ac ・ (1-K1)… (6)
B = Bw ・ K2 + Bc ・ (1-K2)… (7)
C = Cw ・ K3 + Cc ・ (1-K3)… (8)
Here, Aw: a coefficient representing the curvature component of the target path based on the white line information.
Bw: Coefficient representing the yaw angle component of the target path based on the white line information
Cw: Coefficient representing the lateral position component of the target path based on the white line information
Ac: Coefficient representing the curvature component of the target route based on the preceding vehicle information
Bc: Coefficient representing the yaw angle component of the target route based on the preceding vehicle information
Cc: Coefficient representing the lateral position component of the target route based on the preceding vehicle information
K1, K2, K3: Coefficient indicating the mixing ratio of the white line information and the preceding vehicle information
(6)〜(8)式における係数K1,K2,K3は、例えば、K1=0.5、K2=0.5、K3=1.0に設定される。すなわち、曲率成分とヨー角成分については、白線情報と先行車両情報とを50%ずつ混合し、横位置成分については、白線情報を100%として複合経路を生成することで、自車両の車線中央からのずれを抑制しつつ、経路の曲率成分、自車両に対する経路のヨー角成分を安定化する。 The coefficients K1, K2, and K3 in the equations (6) to (8) are set to, for example, K1 = 0.5, K2 = 0.5, and K3 = 1.0. That is, for the curvature component and the yaw angle component, the white line information and the preceding vehicle information are mixed by 50% each, and for the lateral position component, the white line information is set to 100% to generate a composite route, so that the center of the lane of the own vehicle is generated. It stabilizes the curvature component of the route and the yaw angle component of the route with respect to the own vehicle while suppressing the deviation from the vehicle.
尚、白線情報と先行車両情報との混合比率を示す各係数K1,K2,K3は、必ずしも一定である必要はなく、車間距離が短くなればなるほど、白線認識精度が低下するため、先行車両情報の重みを大きくするようにしても良い。 It should be noted that the coefficients K1, K2, and K3 indicating the mixing ratio of the white line information and the preceding vehicle information do not necessarily have to be constant, and the shorter the inter-vehicle distance, the lower the white line recognition accuracy. You may try to increase the weight of.
例えば、図4に示すように、自車両CRが破線状の白線Lw1,Lw2によって形成される車線内を走行している場合、カメラの視野R内で白線Lw1,Lw2が認識されている状態では、先行車両CR1の中心位置Xcが車線中央位置Xoからオフセットしていても、自車両CRは、白線Lw1,Lw2の中央位置を目標経路として走行している。そして、両側の白線Lw1,Lw2がカメラの視野Rから外れて認識できなくシーンが出現しても、白線情報と先行車両情報とを混合した複合経路を目標経路として走行するため、従来のように先行車両の中心位置に向かって偏ることなく、白線Lw1.Lw2の中央位置を維持して走行することが可能となる。 For example, as shown in FIG. 4, when the own vehicle CR is traveling in the lane formed by the broken white lines Lw1 and Lw2, the white lines Lw1 and Lw2 are recognized in the field of view R of the camera. Even if the center position Xc of the preceding vehicle CR1 is offset from the lane center position Xo, the own vehicle CR is traveling with the center position of the white lines Lw1 and Lw2 as the target route. Then, even if the white lines Lw1 and Lw2 on both sides deviate from the field of view R of the camera and cannot be recognized and a scene appears, the vehicle travels on a composite route in which the white line information and the preceding vehicle information are mixed as the target route, as in the conventional case. White line Lw1 without bias toward the center position of the preceding vehicle. It is possible to run while maintaining the central position of Lw2.
この場合、複合経路への移行は、複合経路に切り換わった瞬間に白線情報と先行車両情報との混合比率を変更するのではなく、時間経過と共に徐々に複合経路の混合比率を変化させるようにすることが望ましい。 In this case, the transition to the compound route does not change the mixing ratio of the white line information and the preceding vehicle information at the moment of switching to the compound route, but gradually changes the mixing ratio of the compound route with the passage of time. It is desirable to do.
例えば、図5に示すように、白線情報に基づく目標経路への制御中に、時刻t0で渋滞状況モードがON且つ中央レーン走行モードがONになった場合、白線情報に基づいて設定された目標経路の曲率成分及びヨー角成分が、図中に破線で示すように、白線情報と先行車両情報との所定の混合比率となるように所定の時定数を持って変化し、白線情報のみによる曲率成分及びヨー角成分の不安定化が回避される。一方、横位置成分は、時刻t0後も白線情報に基づく成分が維持され、自車両の車線中央からのずれが抑制される。 For example, as shown in FIG. 5, when the congestion status mode is turned ON and the central lane driving mode is turned ON at time t0 during control to the target route based on the white line information, the target set based on the white line information is set. As shown by the broken line in the figure, the curvature component and the yaw angle component of the route change with a predetermined time constant so as to have a predetermined mixing ratio of the white line information and the preceding vehicle information, and the curvature based only on the white line information. Destabilization of components and yaw angle components is avoided. On the other hand, as the lateral position component, the component based on the white line information is maintained even after the time t0, and the deviation of the own vehicle from the center of the lane is suppressed.
制御部104は、自車両の車幅方向の中心位置が目標経路上の制御目標点に一致するように、操舵制御装置70を介して現在の操舵角を修正し、目標経路への追従走行を制御する。制御目標点への操舵制御は、現在の操舵角で進行したときの所定距離における自車両の推定横位置と目標点との偏差δ(図2参照)対するフィードバック制御、目標経路と自車両との相対ヨー角に対するフィードバック制御、目標経路の曲率変化に対するフィードフォワード制御を主として実行される。
The
尚、所定の距離における自車両の推定横位置は、操舵角、車速、車両固有のスタビリティファクタ、ホイールベース、ステアリングギヤレシオ等から算出することができ、また、センサによって検出した自車両のヨーレートを用いて算出することも可能である。 The estimated lateral position of the own vehicle at a predetermined distance can be calculated from the steering angle, vehicle speed, vehicle-specific stability factor, wheelbase, steering gear ratio, etc., and the yaw rate of the own vehicle detected by the sensor can be calculated. It can also be calculated using.
例えば、以下の(9)式に示すように、目標経路の曲率成分Aに対するフィードフォーワード制御の操舵制御量と、目標経路のヨー角成分Bに基づく目標経路と自車両との相対ヨー角θyに対するフィードバック制御の操舵制御量と、目標経路の横位置成分Cに基づく自車両の推定横位置と目標点との偏差δに対するフィーバック制御の操舵制御量とを加えて目標操舵角αrefを算出し、操舵制御装置70に出力する。
αref=Gff・A+Gy・θy+Gf・δ…(9)
ここで、Gff:目標経路の曲率成分Aに対するフィードフォワードゲイン
Gy :目標経路と自車両との相対ヨー角θyに対するフィードバックゲイン
Gf :現在の操舵角で進行したときの自車両と目標経路との横位置の偏差δに対するフィードバックゲイン
For example, as shown in the following equation (9), the steering control amount of the feed forward control with respect to the curvature component A of the target path and the relative yaw angle θy between the target path and the own vehicle based on the yaw angle component B of the target path. The target steering angle αref is calculated by adding the steering control amount of the feedback control with respect to the steering control amount of the feedback control with respect to the deviation δ between the estimated lateral position of the own vehicle based on the lateral position component C of the target path and the target point. , Output to the
αref = Gff ・ A + Gy ・ θy + Gf ・ δ… (9)
Here, Gff: feedforward gain with respect to the curvature component A of the target path.
Gy: Feedback gain for the relative yaw angle θy between the target route and the own vehicle
Gf: Feedback gain with respect to the lateral position deviation δ between the own vehicle and the target path when traveling at the current steering angle.
操舵制御装置70は、目標操舵角αrefと実舵角との偏差に基づいて目標操舵トルクを演算し、電動パワーステアリングモータを制御する。この目標トルクへの制御は、具体的には、電動パワーステアリングモータの電流制御として実行され、例えば、PID制御による駆動電流によって電動パワーステアリングモータが駆動される。
The
次に、走行制御装置100における走行制御のプログラム処理について、図6に示すフローチャートを用いて説明する。
Next, the travel control program processing in the
この走行制御では、最初のステップS1において、外部環境認識装置20からの情報に基づいて、道路の白線を安定的に認識できているか否かを調べる。そして、白線を安定的に認識できている場合には、ステップS2で白線情報に基づく目標経路を生成し、ステップS3で、この白線情報に基づく目標経路に追従走行するための追従走行制御を実行する。
In this travel control, in the first step S1, it is examined whether or not the white line of the road can be stably recognized based on the information from the external
一方、白線を安定的に認識できない場合には、ステップS1からステップS4へ進み、自車両の前方の所定範囲内に先行車両を認識しているか否かを調べる。そして、先行車両が認識されていない場合には、本処理を抜け、先行車両が認識されている場合、ステップS5,S6において、それぞれ、渋滞状況モードがONか否か、中央レーン走行モードがONか否かを調べる。 On the other hand, if the white line cannot be recognized stably, the process proceeds from step S1 to step S4, and it is checked whether or not the preceding vehicle is recognized within a predetermined range in front of the own vehicle. Then, if the preceding vehicle is not recognized, this process is exited, and if the preceding vehicle is recognized, in steps S5 and S6, whether or not the congestion status mode is ON and the central lane driving mode are ON, respectively. Check if it is.
ステップS5,S6において、渋滞状況モードと中央レーン走行モードとの少なくとも一方がOFFの場合には、ステップS7へ進み、先行車両情報に基づく目標経路を生成する。そして、ステップS8において、先行車両情報に基づく目標経路に追従走行するための追従走行制御を実行する。 In steps S5 and S6, when at least one of the traffic jam mode and the central lane traveling mode is OFF, the process proceeds to step S7 to generate a target route based on the preceding vehicle information. Then, in step S8, the follow-up travel control for following the target route based on the preceding vehicle information is executed.
一方、ステップS5,S6において、渋滞状況モードと中央レーン走行モードとが共にONの場合には、ステップS9へ進み、白線情報と先行車両情報とに基づく複合経路を生成する。そして、ステップS10において、複合経路に追従走行するための追従走行制御を実行する。この複合経路への追従走行制御では、複合経路の曲率成分及びヨー角成分は、時間経過と共に白線情報に基づく値と先行車両情報に基づく値との混合比率が徐々に変化するが、横位置成分は白線情報に基づく状態に維持され、制御安定性が確保される共に車線中央位置からのずれが抑制される。 On the other hand, in steps S5 and S6, when both the congestion status mode and the central lane traveling mode are ON, the process proceeds to step S9 to generate a composite route based on the white line information and the preceding vehicle information. Then, in step S10, the follow-up running control for following the combined path is executed. In the follow-up travel control for this composite route, the curvature component and yaw angle component of the composite route gradually change the mixing ratio of the value based on the white line information and the value based on the preceding vehicle information with the passage of time, but the lateral position component. Is maintained in a state based on the white line information, control stability is ensured, and deviation from the center position of the lane is suppressed.
このように本実施の形態においては、先行車両を認識している状況で走行車線を安定的に認識できなくなった場合、走行車線の情報に基づく経路成分と先行車両の情報に基づく経路成分とを所定の混合比率で混合した複合経路を生成し、この複合経路に追従するように制御する。これにより、走行車線への追従走行制御と先行車両への追従走行制御とが切り換わることによる自車両の挙動変化を抑制することができ、安定した走行制御を実現することができる。 As described above, in the present embodiment, when the traveling lane cannot be stably recognized in the situation where the preceding vehicle is recognized, the route component based on the information of the traveling lane and the route component based on the information of the preceding vehicle are obtained. A compound path mixed at a predetermined mixing ratio is generated, and control is performed so as to follow this complex path. As a result, it is possible to suppress a change in the behavior of the own vehicle due to switching between the follow-up travel control for the traveling lane and the follow-up travel control for the preceding vehicle, and stable travel control can be realized.
また、複合経路の曲率成分及びヨー角成分を、車線の情報に基づく成分と先行車両の情報に基づく成分とを混合した成分として、複合経路の横位置成分は走行車線の情報のみに基づく成分とすることにより、先行車両が車線中央位置からオフセットして走行していても、自車両の車線中央からのずれを抑制することができる。 Further, the curvature component and the yaw angle component of the composite route are mixed with the component based on the lane information and the component based on the information of the preceding vehicle, and the lateral position component of the composite route is a component based only on the traveling lane information. By doing so, even if the preceding vehicle is traveling at an offset from the center position of the lane, it is possible to suppress the deviation of the own vehicle from the center of the lane .
10 走行制御システム
20 外部環境認識装置
100 走行制御装置
101 渋滞状況検出部
102 白線種別検出部
103 目標経路生成部
103a 白線経路生成部
103b 先行車両経路生成部
103c 複合経路生成部
104 制御部
K1,K2,K3 係数(混合比率)
10
Claims (5)
前記目標経路を、前記走行車線に基づく経路として生成する車線経路生成部と、
前記目標経路を、前記先行車両の走行軌跡に基づく経路として生成する先行車両経路生成部と、
前記先行車両を認識している状況で前記走行車線を認識できる状態と前記走行車線を認識できない状態とが前記走行車線及び前記先行車両の認識処理毎に交互に出現することにより前記走行車線を安定的に認識できない条件が成立する場合、前記目標経路を、前記走行車線に基づく経路の経路成分と前記先行車両の走行軌跡に基づく経路の経路成分とを所定の混合比率で混合した複合経路として生成する複合経路生成部と
を備えることを特徴とする車両の走行制御装置。 A vehicle travel control device that recognizes the traveling lane of the own vehicle and the preceding vehicle in front of the own vehicle and generates a target route to be followed by the own vehicle.
A lane route generation unit that generates the target route as a route based on the traveling lane,
A preceding vehicle route generation unit that generates the target route as a route based on the traveling locus of the preceding vehicle,
In the situation where the preceding vehicle is recognized , the traveling lane can be recognized and the traveling lane cannot be recognized alternately for each recognition processing of the traveling lane and the preceding vehicle to stabilize the traveling lane. When a condition that cannot be recognized is satisfied, the target route is generated as a composite route in which the route component of the route based on the traveling lane and the route component of the route based on the traveling locus of the preceding vehicle are mixed at a predetermined mixing ratio. A vehicle travel control device including a compound route generation unit.
前記複合経路生成部は、前記複合経路の前記曲率成分を、前記走行車線に基づく経路の前記曲率成分と前記先行車両の走行軌跡に基づく経路の前記曲率成分とを混合した成分とし、前記複合経路の前記角度成分を、前記走行車線に基づく経路の前記角度成分と前記先行車両の走行軌跡に基づく経路の前記角度成分とを混合した成分とし、前記複合経路の前記横方向の位置成分を、前記走行車線に基づく経路の前記横方向の位置成分とする
ことを特徴とする請求項1記載の車両の走行制御装置。 The path component of the target path is composed of a curvature component of the target path, an angle component between the own vehicle and the target path, and a lateral position component between the own vehicle and the target path. ,
The composite route generation unit uses the curvature component of the composite route as a component obtained by mixing the curvature component of the route based on the traveling lane and the curvature component of the route based on the traveling locus of the preceding vehicle, and the composite route. The angular component of the above is a mixture of the angle component of the route based on the traveling lane and the angle component of the route based on the traveling locus of the preceding vehicle, and the lateral position component of the composite route is the said. The vehicle travel control device according to claim 1, wherein the lateral position component of the route based on the travel lane is used.
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