JP6968288B2 - 進路予測装置、進路予測プログラムおよび進路予測方法 - Google Patents
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Description
物体の未来の位置を予測した移動予測結果を用いて自身の行動を決定する運転支援機能では、死角領域に物体が進入すると、物体の移動予測を継続することができなくなる。このため、上記の運転支援機能は移動予測自体を中止し、実際には物体が存在するにもかかわらず物体が無いものとして誤った動作をする可能性がある。
また、特許文献1ではセンサの死角領域をセンサの仕様から静的に求めているに過ぎないため、複数の物体が奥行き方向に並んでいる場合、その一番手前にある物体の陰となる領域に存在する物体の検出は考慮されていない。
移動体に配置されて物体が存在するかどうかを検出するセンサから検出結果であるセンサ情報を順次取得し、前記センサによって前記物体を検出することができない領域を示す死角領域を前記センサ情報に基づいて計算し、前記死角領域に進入する前記物体を、前記センサ情報に基づいて検出する死角計算部と、
検出された前記物体の前記死角領域における進路を、前記センサ情報に基づいて予測する予測部と
を有することを特徴とする。
***構成の説明***
図1から図16を参照して、実施の形態1の進路予測装置1を説明する。
図1は、車載システム8を示す。車載システム8が搭載される車両を搭載車両71と表記する。
車載システム8は、進路予測装置1、移動予測装置2、表示装置3、複数のセンサ4、および車両管理装置5を備える。これらは車載ネットワーク7で接続される。
(1)進路予測装置1は、死角領域に入ってセンシング結果が得られない障害物の情報を補間する。
(2)移動予測装置2は、センシング結果および進路予測装置1による補間により、障害物の移動を予測する。障害物は例えば他の車両である。他の車両を車両72、車両73と表記する。
(3)表示装置3は、ディスプレイなどによって搭載車両71の搭乗者に情報を伝達する。
(4)センサ4は、ミリ波レーダー、ライダーおよびカメラといった、搭載車両71の車外の物体を検出するためのセンサである。以下ではセンサ4をセンサ4a,センサ4bのように区別する場合がある。区別の必要がないときはセンサ4と表記する。
(5)車両管理装置5は、搭載車両71のハンドル角、アクセル量、速度、位置のような搭載車両71の車両情報を収集し、管理する。
(6)車載ネットワーク7は、CAN(Controller Area Network)または車載Ethernet(登録商標)のようなネットワークである。
入力インタフェース40は、センサ4からの情報を取得する。プロセッサ10は演算処理を行い、障害物の進路の補間を行う。補間された障害物の進路は、出力インタフェース50から、移動予測装置2および表示装置3に送信される。
図4から図16を参照して進路予測装置1の動作を説明する。進路予測装置1の動作は、進路予測方法に相当する。また、進路予測装置1の動作は、進路予測プログラムの処理に相当する。
図4は、進路予測装置1による進路の補間を示している。進路予測装置1は、車両のような障害物66が死角領域65を通過する際に、通過前進路67と通過後進路68との間の死角領域65の障害物66の進路を予測進路64として予測し、通過前進路67と通過後進路68との間の進路を補間する。
ステップST101では、死角計算部11は、センサ4a,4bが取得した障害物のセンシング結果を受信する。
図7は、センシング結果84を示す。図7に示すように、センシング結果84は障害物の位置と、同一のものに継続的にセンサによって付与される識別番号を基本とする。図7の各行の情報がセンシング結果84としてセンサから送信される。センシング結果84は、センサによっては障害物の速度情報も含まれる。図7は3つのセンシング結果を示している。
ステップST102では、センサの死角領域を計算する。以下のように死角領域には2種類あり、第1の死角領域61、第2の死角領域62と呼ぶ。第1の死角領域61は、各センサのセンシング範囲および搭載車両71に取り付けられた各センサの位置とに起因する。第2の死角領域62は各センサのセンシング領域内に存在する障害物の陰になる領域に生じる。第1の死角領域61については、死角計算部11は、センサ4の仕様と搭載車両71における設置位置とから計算できる。第2の死角領域62については、死角計算部11は、センシング結果84を用いて計算できる。
図8は、第1の死角領域61および第2の死角領域62を示す。第1の死角領域61は、センサ4aのセンシング範囲にも、センサ4bのセンシング範囲にも含まれない領域である。
図10は、図9を搭載車両71の進行方向82の左側から見た図である。図9、図10に示すように、センサ4aのセンシング範囲83aに坂道85がある場合、センサ4aのセンシングできる範囲は坂道85の斜面までとなってしまう。このため坂道85の奥の領域は第2の死角領域62aとなる。
ステップST103では、死角計算部11は、センサ4aまたはセンサ4bによって前回センシングされた障害物が、今回はセンシングされなかったか否かを判定する。この判定のために、死角計算部11は、センサが出力する識別番号を事前に記憶しておき、それを使用する。具体的には以下のようである。死角計算部11は、入力インタフェース40を介して、図7の各行のセンシング結果84をセンサ4から受信する。センシング結果84には識別番号が含まれているので、死角計算部11はこの識別番号を事前に記憶しておき、この識別番号を使用する。前回受信したセンシング結果84が識別番号002を含むセンシング結果と、識別番号003を含むセンシング結果であり、今回受信したセンシング結果84が識別番号002を含むセンシング結果のみであるとする。この場合、識別番号003の障害物は前回センシングされ、今回はセンシングされなかった障害物に該当する。
ステップST104では、死角計算部11は今回受信しなかった障害物が、前回受信したセンシング結果84において、死角領域の方向に進んでいたか否かを判定する。具体的には以下のようである。上記の例では、今回受信しなかった障害物は識別番号003の障害物である。死角計算部11は、前回受信した識別番号003のセンシング結果84の速度情報を参照することで、識別番号003の障害物が死角領域の方向に進んでいたかを判定できる。
このように、死角計算部11は、死角領域に進入する物体を、センサ情報であるセンシング結果84に基づいて検出する。
ステップST105では、死角計算部11は、ステップST104で識別番号003の障害物が死角領域の方向に進んでいたと判定した場合(ステップST104でYES)、識別番号003の障害物を補間対象として選択する。識別番号003の障害物が死角領域の方向に進んでいた場合は、識別番号003のセンシング結果84を今回受信できなかった理由は、識別番号003の障害物が死角領域に進入したことが原因とみなせるからである。
図11は、識別番号003の障害物が死角領域に進入した場合を示す図である。図11は、図8の状態に車両73を追加している。図11では車両72が識別番号002の障害物に該当し、車両73が識別番号003の障害物に該当する。車両73は、第2の死角領域62に進入している。車両73は車両72によって生じる第2の死角領域62に進入するため、ステップST105において死角計算部11は車両73を補間対象に選択する。
ステップST201では、予測部12は、死角計算部11によって補間対象とし選択された障害物があるかどうかを判定する。
選択された障害物が存在する場合、ステップST202において、予測部12はその障害物が搭載車両71後方にいたか前方にいたかを判定する。
予測部12は、検出された物体の死角領域における進路を、センサ情報であるセンシング結果84に基づいて予測する。センシング結果84に基づいて予測するとは、予測部12は、検出された物体である他の車両の位置が搭載車両71の前方か後方かをセンシング結果84を用い決定し、この決定結果から他の車両の進路を予測することを意味する。
なお、前方か後方かは、センシング結果84に含まれる物体、つまり他の車両の位置と、搭載車両71の位置とから判定できる。搭載車両71の位置は車両管理装置5が補助記憶装置30aに保有している。予測部12はセンサから取得するセンシング結果84と車両管理装置5から取得する搭載車両71の位置とから、前方か後方かを判定できる。
障害物が搭載車両71後方にいた場合、ステップST203で、予測部12は搭載車両71の走行履歴である走行軌跡を基にそのデータを補間する。図11を例にとれば、予測部12は搭載車両71の走行履歴である走行軌跡を用いて、第2の死角領域62における車両73の進路を予測する。搭載車両71の走行軌跡は車両管理装置5の制御部5aが収集し、管理している。
搭載車両71の走行軌跡は補助記憶装置30aに記憶されている。
図13は、障害物である車両73が搭載車両71後方にいた場合の、車両73の進路予測を説明する図である。図13に示すように、予測部12は、搭載車両71のこれまでの走行軌跡71aを車両73の位置まで水平方向にシフトさせる。車両73の位置とは、車両73が第2の死角領域62に進入する直前の位置である。直前の位置は、ステップST103において前回受信して今回受信しなかったセンシング結果84が有る場合に、前回受信したセンシング結果84に含まれる位置である。予測部12は、シフトさせた走行軌跡71aを車両73の第2の死角領域62における進路と予測する。
予測部12は、補助記憶装置30aから走行軌跡71aを取得する。走行軌跡71aは、移動体である搭載車両71の移動進路の形状を決定可能な情報を示す形状決定情報である。
この場合、走行軌跡71aは搭載車両71の移動進路の形状そのものである。予測部12は、移動体である搭載車両71の移動進路の形状を決定可能な情報を示す形状決定情報を車両管理装置5から取得し、形状決定情報を用いて、死角領域への進入が検出された物体の死角領域における進路を予測する。
障害物が搭載車両71の前方にいた場合、予測部12は障害物の進路を以下のように予測する。
つまり、ステップST103において前回受信して今回受信しなかったセンシング結果84が有る場合に、前回受信したセンシング結果84に含まれる位置がセンシング結果84の受信時点での搭載車両71の位置よりも前方にいた場合である。
図14は、障害物が搭載車両71の前方にいた場合の障害物の進路予測を示す。図14において障害物は車両73が該当する。図14に示すように障害物が搭載車両71の前方にいた場合、予測部12は、搭載車両71のハンドル角を基にデータを補間する。つまり、予測部12は、搭載車両71のハンドル角を基に、車両73の第1の死角領域61のおける車両73の進路を予測する。搭載車両71のハンドル角は車両管理装置5の制御部5aが収集し、補助記憶装置30aに格納している。予測部12は車両管理装置5からハンドル角を取得する。
図15は、搭載車両71のハンドル角がゼロ度の場合を示している。搭載車両71の直進状態のハンドル角をゼロ度とし、左方向へのハンドルの回転をプラス、右方向へのハンドルの回転をマイナスとする。図15に示すように、予測部12は、搭載車両71のハンドル角から今後の搭載車両71の予測走行進路71bを求める。予測部12は、搭載車両71の予測走行進路71bを車両73の第1の死角領域61への進入直前の位置まで水平方向にシフトさせる。シフトされた搭載車両71の予測走行進路71bが、車両73の第1の死角領域61における予測走行進路である。予測部12は、車両73がそのシフトされた搭載車両71の予測走行進路71bを走行するものとしてデータを補間する。図15では直線路なので、搭載車両71のハンドル角は中央のままのゼロ度で変わらないため、搭載車両71の予測走行進路71bは直線である。
車両73の回転半径=搭載車両71の回転半径+搭載車両71と車両73との左右方向距離 (式1)
予測部12は、搭載車両71のハンドル角から搭載車両71の回転半径を計算する。また、予測部12は、搭載車両71と車両73との左右方向距離を、車両73のセンシング結果84から計算する。予測部12は、車両73の回転半径から車両73の予測走行進路71bを計算する。
搭載車両71に関する情報は車両管理装置5が保有しているので進路予測装置1は搭載車両71に関する情報は車両管理装置5から取得する。
搭載車両71の回転半径=ホイールベース/sinθ (式2)
θは搭載車両71のハンドル角である。なおハンドル角は操舵角である。
この場合、予測部12は、ハンドル角から搭載車両71の移動進路である予測走行進路71bを計算する。
つまり、予測部12は、移動体である搭載車両71の移動進路の形状を決定可能な情報を示す形状決定情報としてハンドル角を車両管理装置5から取得し、形状決定情報を用いて、死角領域への進入が検出された物体の死角領域における進路を予測する。
なお、ハンドル角は、移動体である搭載車両71が操縦されている操縦情報である。
操縦情報としては搭載車両71のハンドル角の他に、前輪の舵角またはハンドル機構を形成するラックピニオン機構におけるラックの移動距離でもよい。
以上、実施の形態1では、進路予測装置1によって得られた障害物の予測走行進路で障害物の進路を補間した補間結果を移動予測装置2に入力することができる。補間結果を移動予測装置2に入力することができるため、移動予測装置2は障害物が死角に入った場合でも障害物のセンシング結果が補間されることになり、継続してその障害物の移動予測を行うことが可能となる。また、実施の形態1では車両を例にして記載したが、船舶または軌道を走行する列車に適用した場合も車両に適用した場合と同様の効果を有する。
図17から図19を参照して実施の形態2を説明する。実施の形態1では、他の車両が搭載車両71に配置されたセンサの死角領域内に存在する際の進路予測に、搭載車両71の走行軌跡または操舵角から、他の車両の進路を予測した。実施の形態2では、他の車両が搭載車両71に配置されたセンサの死角領域内に存在する際の進路予測に、地図情報を使用する。
図17は、実施の形態2の車載システム8を示す。図17に示すように、地図記憶装置6をハードウェア構成に追加した場合について説明する。
図18は、実施の形態2の予測部12の動作アルゴリズムを示す。なお死角計算部11の動作アルゴリズムは実施の形態1の図6と同じである。以下に、実施の形態2の予測部12の動作を図18を参照して説明する。
実施の形態2の予測部12は、死角領域を含む地図情報を取得し、地図情報を用いて、死角領域への進入が検出された物体の死角領域における進路を予測する。
ステップST301の動作は、ステップST201と同じであるので説明は省略する。
該当する障害物が存在する場合、予測部12は、ステップST302において、他車である該当する障害物が走行していた車線の地図情報を地図記憶装置6から取得する。他車である該当する障害物が走行していた車線とは、他車のセンシング結果84が途絶えた直前のセンシング結果84の示す位置から決定される車線である。予測部12は、取得した地図情報における車線上を他車が継続して走行するとみなして、死角領域での他車の進路を予測する。
(1)他車は道路の幅が最も広い道路を選択して走行する。
(2)複数の道路の幅が同一である場合、他車は搭載車両71に、最も近い道路を選択して走行する。
(3)人間は歩道と横断歩道とがある場合、横断歩道を選択して歩行する。
例えば、搭載車両71の前方に備えられたセンサ4aによって車線を検出し、随時生成、記録された地図情報でも良い。
図19は、進路予測装置1が地図生成部13を有する構成である。地図生成部13は、搭載車両71の前方に備えられたセンサ4aによって検出された車線の情報をもとに地図情報を生成し、地図情報をメモリ20に格納する。地図生成部13は、メモリ20に格納された地図情報を補助記憶装置30に格納する。予測部12は、地図生成部13の生成した地図情報を補助記憶装置30からメモリ20へロードし、ロードした地図情報を用いて、死角領域への進入が検出された障害物の死角領域における進路を予測する。
実施の形態2では、地図記憶装置6に格納された地図情報を用いて、進路予測装置1が死角領域における障害物の進路予測を行い、障害物の進路データを補間する。進路予測装置1によって補間された障害物の進路データが移動予測装置2に入力される。これにより、移動予測装置2は障害物が死角に入った場合でも、障害物のセンシング結果が補間されるため、継続してその障害物の移動予測を行うことが可能となる。また、実施の形態2では自動車を例にして記載したが、実施の形態1と同様に、船舶または軌道を走行する列車に適用した場合も同様の効果を有する。船舶の場合は、地図として航路図を使用しても良い。また、列車の場合は線路の軌道の形状を表した図を使用しても良い。
実施の形態1および実施の形態2では、進路予測装置1の機能がソフトウェアで実現されるが、変形例として、進路予測装置1の機能がハードウェアで実現されてもよい。
図20は、実施の形態1の変形例に係る進路予測装置1の構成を示す図である。
図20の電子回路90は、死角計算部11、予測部12,地図生成部13、メモリ20、補助記憶装置30、入力インタフェース40および出力インタフェース50との機能を実現する専用の電子回路である。電子回路90は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA、ASIC、または、FPGAである。GAは、Gate Arrayの略語である。
ASICは、Application Specific Integrated Circuitの略語である。FPGAは、Field−Programmable Gate Arrayの略語である。進路予測装置1の構成要素の機能は、1つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。別の変形例として、進路予測装置1の構成要素の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。
67 通過前進路、68 通過後進路、70 走行軌跡、71 搭載車両、71a 走行軌跡、71b 予測走行進路、72,73 車両、72a 反射点、81 道路、82 進行方向、83a,83b センシング範囲、84 センシング結果、85 坂道、86 カーブ路、90 電子回路。
Claims (8)
- 移動体に配置されて物体が存在するかどうかを検出するセンサから検出結果であるセンサ情報を順次取得し、前記センサによって前記物体を検出することができない領域を示す死角領域を前記センサ情報に基づいて計算し、前記死角領域に進入する前記物体を、前記センサ情報に基づいて検出する死角計算部と、
検出された前記物体の前記死角領域における進路を、前記センサ情報に基づいて予測する予測部と
を有し、
前記予測部は、
前記移動体の移動進路の形状を決定可能な情報を示す形状決定情報を取得し、前記形状決定情報を用いて、検出された前記物体の前記死角領域における進路を予測する進路予測装置。 - 前記予測部は、
前記形状決定情報として、前記移動体の走行軌跡を取得する請求項1に記載の進路予測装置。 - 前記予測部は、
前記形状決定情報として、前記移動体が操縦されている操縦情報を取得する請求項1に記載の進路予測装置。 - 前記予測部は、
前記死角領域を含む地図情報を取得し、前記地図情報を用いて、検出された前記物体の前記死角領域における進路を予測する請求項1に記載の進路予測装置。 - 前記進路予測装置は、さらに、
前記地図情報を生成する地図生成部を備え、
前記予測部は、
前記地図生成部によって生成された前記地図情報を取得する請求項4に記載の進路予測装置。 - 前記移動体は、
車両と船舶と列車とのいずれかである請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の進路予測装置。 - コンピュータに、
移動体に配置されて物体が存在するかどうかを検出するセンサから検出結果であるセンサ情報を順次取得し、前記センサによって前記物体を検出することができない領域を示す死角領域を前記センサ情報に基づいて計算し、前記死角領域に進入する前記物体を、前記センサ情報に基づいて検出する処理と、
前記移動体の移動進路の形状を決定可能な情報を示す形状決定情報を取得し、前記形状決定情報と、前記センサ情報とを用いて、検出された前記物体の前記死角領域における進路を予測する処理とを実行させる進路予測プログラム。 - コンピュータが、
移動体に配置されて物体が存在するかどうかを検出するセンサから検出結果であるセンサ情報を順次取得し、前記センサによって前記物体を検出することができない領域を示す死角領域を前記センサ情報に基づいて計算し、前記死角領域に進入する前記物体を、前記センサ情報に基づいて検出し、
前記移動体の移動進路の形状を決定可能な情報を示す形状決定情報を取得し、前記形状決定情報と、前記センサ情報とを用いて、検出された前記物体の前記死角領域における進路を予測する進路予測方法。
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